Maryam | مريم 🤖

Engineering @SDAIA_SA | Tech Trainer | Public Speaker | Community Builder | Women in Tech Advocate - Opinions are my own

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

https://t.co/2YCY1H4voL

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

لاحول ولاقوة إلا بالله، الله يرحمه ويصبر ذويه
﴿...رَ��ِّ اجعَل هذا بَلَدًا آمِنًا وَارزُق أَهلَهُ مِنَ الثَّمَراتِ...﴾

[أخبار السعودية @SaudiNews50]

عاجل:

استشهاد مواطن من منسوبي الأمن الصناعي بالشركة السعودية للطاقة اثر الاستهداف مؤخرا لمنشآت الطاقة.

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

فعالية مميزة من @HungerStation، متحدثين رائعين ومحتوى ثري وقيّم
والشكر لفريق @nauatech على التنظيم الاحترافي والترتيب، عمل يستحق الإشادة

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

كان يوم رائع صراحة وتنظيم مرتب ✨️
#ICAN2026

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

حياكم الله في مؤتمر #ICAN2026 رائع التقدم اللي نشوفه في الأبحاث والأنظمة في البيانات والذكاء الاصطناعي
خلونا نشوفكم اذا حاضرين! ✨️

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

@techbromemes We would like a proper change log with the commit messages 😅

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

Interesting read -> The Lottery Ticket Hypothesis

This paper shows that large networks contain smaller subnetworks that can train just as well if you know which weights to keep and use the original initialization

https://t.co/JoPQPQyuYU

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

تقييم التطبيقات بالنجمات غريب شويا، خ��وصاً إننا ماصرنا نعرف إذا التقييم يدعم RTL في التطبيقات اللي تدعم اللغة العربية.
دوبي قيمت تطبيق نجمة وحدة وانا أقصد احط 5 نجمات، اول ما حطيت خيار نجمة راح قفل التقييم وارسله للسيرفر انه تقييمي 1 بدل 5 ولا أقدر أعدل
Bad UX 👎

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

I find this article interesting, Android team has been rewriting some Android system components in Rust to reduce memory-safety bugs!
https://t.co/cxw9GIAItl

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

Snapchat open-sourced their cross-platform UI framework.
It's been used for 8 years in prod

https://t.co/1d6yBt2q13

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

@alexstyl @tailwindcss @kotlin This is so cool! Thanks for sharing

[تطبيق توكلنا @TawakkalnaApp]

#تعال_معنا في #توكلنا التطبيق الوطني الشامل 🇸🇦

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

@mehulmpt Same!

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

@Sal7one So sad! ...

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

@ChShersh It’s not just juniors. Plenty of experienced engineers avoid taking initiative because they see it as "free labor" or "not my job". That mindset keeps them stuck in a loop where their growth is driven only by market demand, not by technical curiosity or self-chosen challenges

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

هل فيه نوادي قراءة ونسولف عن كتب تقنيّة في الرياض؟ مو كتب أدبية، كتب تقنية 🙏🏻

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

النماذج اللغوية الضخمة لم تعد تكتفي بمحاكاة البشر، بل تطوّر أنماطًا جديدة لحلّ المسائل وكأنها تبتكر مساراتها الخاصة. قراءة ممتعة

[Rohan Paul @rohanpaul_ai]

🇨🇳 DeepSeek-R1 was published in Nature yesterday as the cover article for their BRILLIANT latest research.

They show that pure Reinforcement Learning with answer-only rewards can grow real reasoning skills, no human step-by-step traces required.

So completely skip human reasoning traces and still get SOTA reasoning via pure RL.

It’s so powerful revelation, because instead of forcing the model to copy human reasoning steps, it only rewards getting the final answer right, which gives the model freedom to invent its own reasoning strategies that can actually go beyond human examples.

Earlier methods capped models at what humans could demonstrate, but this breaks that ceiling and lets reasoning emerge naturally.

Those skills include self-checking, verification, and changing strategy mid-solution, and they beat supervised baselines on tasks where answers can be checked.

Models trained this way also pass those patterns down to smaller models through distillation.

AIME 2024 pass@1 jumps from 15.6% to 77.9%, and hits 86.7% with self-consistency.

⚙️ The Core Concepts

The paper replaces human-labelled reasoning traces with answer-graded RL, so the model only gets a reward when its final answer matches ground truth, which frees it to search its own reasoning style.

The result is longer thoughts with built-in reflection, verification, and trying backups when stuck, which are exactly the skills needed for math, coding, and STEM problems where correctness is checkable.

This matters because supervised traces cap the model at human patterns, while answer-graded RL lets it discover non-human routes that still land on correct answers.

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

اللهم صلّ على محمد، وعلى آل محمد، كما صليت على إبراهيم، وعلى آل إبراهيم، إنك حميد مجيد، اللهم بارك على محمد، وعلى آل محمد، كما باركت على إبراهيم، وعلى آل إبراهيم، إنك حميد مجيد.

[Maryam | مريم ���� @Mal7othify]

جمعة مباركة جميعاً ✨️

[Maryam | مريم 🤖 @Mal7othify]

ايش رايكم بالتصميم الجديد؟
فيه أشياء مرا كول جوا، حدثوا وشوفوها

[تطبيق توكلنا @TawakkalnaApp]

واجهة مبتكرة ترتقي بتوقعاتك وتمنحك تجربة رقمية متطورة مع تطبيق #توكلنا بواجهة مستخدم جديدة.
حدث التطبيق واستمتع بتجربة مثرية
https://t.co/hQXUHoL0I2