سكوير
متابعة
رائج
أخبار
نظرة عامة على المركز الشخصي

rickawsb

vip
العمر 3.6سنة
الطبقة القصوى 0
لا يوجد محتوى حتى الآن
0
متابعة
5.5k
المتابعون
620
أُعجب به
AI يصنع الصواريخ!
تُظهر ورقة بحثية حديثة من جامعة بكين بصورة مركزة قدرة AI على تصميم أنظمة هندسية فيزيائية معقدة: وتتمثل قيمتها الأساسية في تمكين AI من أداء دور المهندس العام/المنسق عالي المستوى، وإدارة الهندسة المعقدة متعددة التخصصات وحل مشكلاتها.
RocketAgent المذكور في الورقة هو بنية لوكيل هندسي طويل الأمد، مخصصة للتصميم الأولي متعدد التخصصات لغرفة دفع الصواريخ السائلة.
تتمثل أكبر عقبة في تصميم الأنظمة المعقدة في «عزلة التخصصات»؛ إذ تستخدم الديناميكا الحرارية، وميكانيكا الهياكل، والديناميكا الهوائية، وهندسة التصنيع برامج مستقلة وتنسيقات بيانات مختلفة. وأظهر Rocketagent في هذا المشروع قدرة مع
post-image
سيواصل الذكاء الاصطناعي خفض ندرة الذكاء والمعرفة والهندسة المعقدة،
استبدلت الثورة الصناعية العمل البدني بالآلات، فخفضت ندرة العضلات، وزادت (نسبياً) ندرة الذكاء
وثورة الذكاء الاصطناعي تستبدل الآن العمل الفكري بالآلات...
تشمل أوجه الندرة التي يصعب على الذكاء الاصطناعي تقليصها: الحدود الفيزيائية، والوقت غير القابل للضغط، والتغذية الراجعة من العالم الحقيقي، والحقوق/التراخيص، وإشغال المواقع، والثقة، والانتباه (لكن يتعين التنافس عليه مع النماذج المتزايدة باستمرار).
أصبح «التعقيد التقني» بحد ذاته أقل قدرة على أن يكون ميزة دفاعية طويلة الأمد. وسينتقل عنق الزجاجة الحقيقي من «عدم القدرة على ابتكار الفكر
post-image
طفرة الإلكترونيات الاستهلاكية وشيكة، ولكن ليس بالطريقة التي يتوقعها السوق.
في الأيام الأخيرة، أتاحت بنية strata الجديدة تشغيل نماذج بحجم 100 مليار مع بطاقات تضم 12 جيجابايت من ذاكرة الفيديو و128 جيجابايت من الذاكرة، بل نماذج أكبر.
صوّت السوق بأقدامه فوراً؛ فقد ظهرت بالفعل بنيات استدلال محسّنة لـ DDR3، كما ظهرت حلول لاستخدام هواتف Apple، بل وحتى أجهزة كمبيوتر Apple، لتوسعة الذاكرة.
والآن يجري المضاربة على البطاقات والذواكر القديمة، بدءاً من 5090 وصولاً إلى 3090 ثم V100، ومن DDR5 وصولاً إلى DDR3.
وأعتقد أن الأمر سينتقل قريباً من توسيع الذاكرة باستخدام هواتف Apple إلى استخدام هواتف Android لتوسعة
AAPL%⁦2.02⁩-
العلم هو في جوهره «ضغط للواقع»، فالنظرية الجيدة هي في جوهرها وصف المزيد من الواقع باستخدام معلومات أقل.
كبلر → نيوتن هو المثال الأبرز:
استخلص كبلر أولاً قوانين حركة الكواكب من كمّ هائل من البيانات الفلكية؛ ثم أوضح نيوتن أن هذه القوانين يمكن تفسيرها بصورة موحّدة من خلال قوانين الحركة وقانون الجاذبية العام.
ويعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع سلسلة الاكتشاف العلمي بأكملها باستمرار.
أجد نفسي مؤخراً أتذكر دائماً عبارة تقشعر لها الأبدان:
لم يكن بوسع سكان تشانغآن في أوج ازدهار أسرة تانغ، في بداية عهد تيانباو، أن يتخيلوا أبداً أن معظمهم سيموتون في تمرد آن لوشان الذي أعقب ذلك.
وأنا أرى هذه الأيام مختلف الجدالات حول سلامة الذكاء الاصطناعي
سواء مع هذا الرأي أو ذاك
لا أريد سوى أن أقول
عندما يقع الانهيار الثلجي، لا تكون أي ندفة ثلج بريئة
هل يمكن لنموذج مفتوح المصدر قابل للتشغيل محلياً أن يبلغ خلال شهرين المستوى الحالي لـ openai astra؟
نقلت The Information عن مصادر مطلعة قولها إن Astra استخدم عمقاً تكرارياً محدوداً (recurrent depth / looped transformer) — إذ تمرر المجموعة نفسها من الطبقات الحالة الداخلية عبر عدة دورات إضافية قبل توليد الرمز التالي؛ ووصف التقرير ذلك بأنه تقنية لتحسين الأداء، مع تقليل سلسلة التفكير المرئية.
إذا صح ذلك، فهذه أخبار رائعة للنماذج مفتوحة المصدر، لأن العمق التكراري يرفع أداء النماذج الصغيرة بدرجة أكبر مقارنة بالنماذج الكبيرة.
لأن العمق التكراري يمكن أن يتيح نقل بعض القدرات التي تتطلب أصلاً عدداً أكبر
إلى أي مدى تتمتع astra بالقوة؟
لدي سير عمل معقد لخدمة عملاء شبه آلية، وعند تشغيل gpt 5.6 sol high، يتطلب تدخلًا بشريًا لا يقل عن نصف ساعة لكل مشروع.
اختصرت astra هذه المدة إلى 5 دقائق.
كما ارتفع معدل نجاح المهام بشكل كبير (لم أتمكن من إحصائه بعد، لكن يبدو أنه تضاعف على الأقل)، لكن لا بد من القول إن التوكنات تُستهلك بسرعة كبيرة حقًا.
أعلنت شركة الروبوتات المعروفة Wandercraft في 4 سبتمبر أن روبوتها البشري الصناعي Calvin‑40 حصل على 12 عميلاً من الشركات الكبرى، في قطاعات السيارات والخدمات اللوجستية والتجزئة والرعاية الصحية والدفاع.
ومن اللافت أن الشركة لم تحاول منذ البداية جعل الروبوت ينفذ جميع المهام البشرية، بل ركزت أولاً على:
الإطارات والصناديق والألواح والعربات والطرود وغيرها من مهام مناولة المواد.
ثم توسعت تدريجياً إلى مهام أكثر دقة مثل الالتقاط والفرز.
وتتوافق استراتيجية Wandercraft بشكل متزايد مع المؤشرات الأخيرة الصادرة عن Hyundai وGeek+ وروبوتات الزراعة:
حل سير عمل ضيق النطاق لكنه عالي القيمة أولاً → النشر → البيانات
كم من الأموال يلزم لرفع قيمة عملة إلى 1 مليار؟ يخبرنا لونغ يي اليوم بأن أقل من 9 ملايين يكفي
أما إذا أراد أحد المتداولين حالياً تسييل 1 مليون، فستتحول القيمة السوقية فوراً إلى 800 مليون،
كثير من كبار المتصدرين، إذ إن حيازة شخص واحد منهم قد تكفي، بسعر العملة الحالي، لتحطيم السوق إلى الصفر
لماذا يُقال إن العملات المشفرة كازينو؟ لأن من يتمكنون في النهاية من مغادرة طاولة اللعب ومعهم المال غالباً ما يكونون قلة قليلة
post-image
أكثر ما أذهلني اليوم هو أن بيانات الوظائف غير الزراعية جاءت أعلى من المتوقع، وحتى عملات الميم على السلسلة تراجعت 😂
MEME%⁦3.60⁩-
شبّه بافيت أسواق رأس المال بـ«كنيسة ملحقة بها كازينو»
وبالنسبة إلى عالم العملات المشفرة، تمثل هذه الدورة فرصة هائلة للارتقاء من كازينو إلى كنيسة
رئيس panw متشائم بشأن neo cloud، ويعتقد أن إمدادات القدرة الحاسوبية قد تكون فائضة
وهذا يجعلني أكثر تشاؤماً بشأن panw
PANW%⁦2.24⁩+
NEO%⁦1.61⁩-
في عصر كهذا من التحولات الجذرية، ينبغي للمستثمرين أن يكونوا شديدي التفاؤل وشديدي التحفظ في آن واحد
شديدي التفاؤل، لضمان عدم تفويت مكاسب العصر
شديدي التحفظ، لضمان البقاء على قيد الحياة عند وقوع أي حدث من أحداث البجعة السوداء
عصر يستطيع فيه الذكاء الاصطناعي الإجابة عن كل شيء (تقريباً)
الأسئلة أهم من الإجابات
السؤال الجيد يساوي وزنه ذهباً
سيدفع الذكاء الاصطناعي، بوتيرة يمكن رؤيتها بالعين المجردة، نحو تصنيع المناطق غير المأهولة وتحويل المناطق الصناعية إلى مناطق بلا عمال.
بمعنى ما، فإن المستهلكين الذين يشترون الآن بعض الأجهزة الإلكترونية الاستهلاكية وأجهزة الكمبيوتر من الطرازات القديمة يشترون بشكل غير مباشر «تخزيناً منخفض التكلفة» خزّنته الشركات المصنّعة في الماضي.
لكن هذه الفرصة لن تستمر إلى الأبد.
ومع نفاد المخزونات القديمة تدريجياً، سيدخل DRAM وNAND مرتفعا التكلفة في دفعات إنتاج جديدة. ولن يكون أمام الشركات المصنّعة في النهاية سوى الموازنة بين عدة خيارات: رفع الأسعار، أو خفض سعة الذاكرة وSSD، أو ببساطة تقليص المعروض من المنتجات منخفضة التكلفة.
DRAM%⁦0.98⁩+
إذا أُسقطت أرقام العام الماضي خطياً،
فإن نشاط رموز الذكاء الاصطناعي على Google تضاعف تقريباً كل 4.4 أشهر خلال العام الماضي؛
وتضاعفت القدرة الحوسبية المكافئة لـ H100 عالمياً تقريباً كل 6.8 أشهر؛
وتضاعفت قدرة الطاقة لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي عند الحمل الكامل تقريباً كل 9.9 أشهر.
بعد عام، سيصبح مستوى ضيق العرض والطلب على القدرة الحوسبية نحو 1.95 ضعف مستواه الحالي
وهذا لا يأخذ في الحسبان حالات الاستخدام الجديدة التي تُفتح باستمرار مع تحسن قدرات الذكاء الاصطناعي...
GOOGLG%⁦0.18⁩-