أنا بشرى ، بشارةُ عاكفٍ يدعوا ا إله العالمين ..
مؤمنة بأن النجاح لايأتي بالصدفة وأن البشارة التي تنتظرها هي ثمرة و نتيجة جهد و سعي وطلب متواصل بلا استسلام
وأنتم .. عرفوني بأنفسكم ؟
AI agents will pay you to chat with them.
When AI agents hit a wall, Humwork's (@humworkai) MCP server connects them to a verified domain expert in 30 seconds. Their experts include senior engineers, marketers, designers, and more.
Congrats on the launch, @theyashgoenka and @OneRohanDatta!
https://t.co/HTb5KrjpAi
أول ما نحتاج خدمة أو أداة، نروح للمنتجات الأجنبية..
وبعدها نتساءل: ليه منتجاتنا ما توصل للعالم؟
هل المنتج المحلي يحتاج اعتراف غير العرب أولًا… عشان نقتنع فيه؟
ورقة Reasoning with Sampling تغيّر فهمنا للـ LLMs
الفكرة الأساسية: النموذج نفسه أذكى مما نعتقد، لكن طريقة توليد الإجابة تقيّد تفكيره.
لما نعطي النموذج فرصة يراجع ويعيد صياغة أجزاء من إجابته أكثر من مرة، يوصل لأداء قريب أو أفضل من نماذج مدرَّبة بـ RL و بدون أي تدريب إضافي.
صحيح وقت الاستنتاج أطول، لكنه أرخص بكثير من التدريب ويكشف قدرات كانت مخفية داخل النموذج.
المشكلة ليست في التدريب… بل في كيف نستخرج التفكير وقت الاستنتاج
رابط الورقة : https://t.co/tz4aYjz5XU
لو قريتوا Transformers، اللي هي أساس الـLLMs بتلاحظون شي مهم: النموذج يتدرّب في بدايته على توقع الـtoken التالي فقط يعني يكمّل النص وما يفهم الأسئلة أو الأوامر. ورقة FLAN كانت من أوائل الأبحاث اللي بيّنت إن تدريب النموذج على تعليمات واضحة ومتنوعة يغيّر سلوكه، ويخليه يفهم المطلوب ويرد بدقّة، ويزيد أداء الـzero-shot بشكل واضح.
https://t.co/t6lcUbj9Ia
في ظل التسارع الكبير في مجالات البيانات والذكاء الاصطناعي، أصبح من الصعب مواكبة أحدث التطورات والأبحاث العلمية، وفهم كيفية عمل هذه التقنيات والنماذج وبنائها، في وقت يقابِل ذلك نقصٌ واضح في المحتوى التعليمي المتخصص والعميق، خصوصًا باللغة العربية.
نعلن عن تأسيس منصة ساعي التعليمية المتخصصة في الذكاء الاصطناعي وعلم البيانات، سعيًا لمواكبة هذه التطورات السريعة ونشر المعرفة، والمساهمة في تحقيق أهداف رؤية المملكة 2030 في بناء القدرات في البيانات والذكاء الاصطناعي وتنمية المهارات الوطنية المستقبلية
ندعوكم للتسجيل في أول دورة لمنصة ساعي عن توليد البيانات، لتكونوا من أوائل الساعين في التعلّم والتطوّر في مجال الذكاء الاصطناعي، ولتصبحوا جزءًا من مجتمع ساعي التأسيسي
التسجيل وتفاصيل الدورة الأولى متاحة عبر الرابط أدناه أو من خلال رمز QR
https://t.co/X3VZpURe6K
لتفاصيل اكثر والأسئلة تابعوا حسابنا:
@saai_sa
الناس انبهرت بـ DeepSeek-OCR كأنه بس تقدّم في عالم الـOCR
بس الفكرة الحقيقية أبسط وأقوى: طريقة كومبريشن عبقرية للنصوص. نقدر نستغل نفس الفكرة في شي أهم: ضغط الـchat history للـAgent بدون ما نخسر المعنى وتقليل التكلفة بشكل كبير.
الموضوع مو OCR… الموضوع Text Compression ..
تخيّلوا تستبدلون long-context model بمودل صغير 3B … وتاخذون نفس الأداء!
I've never seen the Python community embrace any tool faster than they did with uv.
uv is likely the best Python tool of the last few years.
If you aren't using it yet, stop what you are doing and look into it. If you are already a user, check out the attached cheatsheet.
NVIDIA says SLMs are the future of agents and it makes sense: agents mostly do a small set of repetitive tasks that small language models are already good at.
using heavy LLMs for these tasks is like buying a supercomputer for high-school math. you can have 10-30x cost reduction by just using the right model size and still get things done.
and for heavier reasoning problems that need bigger model, you can always use bigger LLMs.
While learning about distributed training, the first problem that I had to face is with compute. How do you run experiment with only ONE GPU 😭?
I have got good news, @huggingface PRO users can use multi gpu setups and launch their experiments using `hf jobs`.
Here is how⤵️
🚀 Meet Qwen-Image — a 20B MMDiT model for next-gen text-to-image generation. Especially strong at creating stunning graphic posters with native text. Now open-source.
🔍 Key Highlights:
🔹 SOTA text rendering — rivals GPT-4o in English, best-in-class for Chinese
🔹 In-pixel text generation — no overlays, fully integrated
🔹 Bilingual support, diverse fonts, complex layouts
🎨 Also excels at general image generation — from photorealistic to anime, impressionist to minimalist. A true creative powerhouse.
Blog:https://t.co/FZ415nwcAp
Hugging Face:https://t.co/XSLwjJ6lYa
ModelScope:https://t.co/mcZ0dHeD64
Github:https://t.co/A9yvJZ6TJc
Technical report:https://t.co/tld83OrOUP
Demo: https://t.co/MgEAr4uqoR
شوفوا وش يقدر يسوي الذكاء الاصطناعي! 🎥
ولّدت هذا الفيديو باستخدام مودل مفتوح المصدر دربته بـ LoRA
المشهد؟ جبل الفيل – العلا 🇸🇦
#GenAI#VideoGeneration#LoRA#العلا#AI
@lr73s صح لمار..
وشفت في مدرسة ثانوي اسمها ثانوية الموهوبين التقنية كل الي يدخلونها مسارهم بالجامعه بيكون تقني .. متحمسة اشوف مستقبل الي بدوا بالمجال من هالعمر ما شاء الله فخر