DegenSing

الجميع يبني باستخدام الذكاء الاصطناعي ولكن بالكاد يفهم أحد كيف تعمل الطبقات فعليًا.
الذكاء الاصطناعي الوكولي ليس شيئًا واحدًا.. إنه أربع طبقات مكدسة فوق بعضها البعض.
> الطبقة 1: نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
الأساس. التوكنيزاشن، هندسة المطالبات، هندسة السياق، RAG، الضبط الدقيق. هنا يتوقف معظم الناس.. وهي مجرد الأساس.
> الطبقة 2: وكلاء الذكاء الاصطناعي
هنا يصبح الأمر ممتعًا. التفكير (ReAct، سلسلة الأفكار، شجرة الأفكار)، الذاكرة طويلة المدى، ربط الأدوات متعدد الخطوات، إدارة الحالة. لم يعد وكيلك يجيب على الأسئلة فقط.. بل يخطط وينفذ.
> الطبقة 3: الأنظمة الوكولية
عدة وكلاء يتحدثون مع بعضهم البعض. التو

🚨 كذب ChatGPT عليك بنسبة 27% من الوقت وليس لديك أدنى فكرة.
محامٍ فقد مسيرته المهنية حرفيًا لأنه وثق في استشهادات قانونية مولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي كانت مختلقة تمامًا. قدمها في المحكمة. اكتشف القاضي الأمر. انتهت مسيرته.
لكن إليك ما لا يعرفه معظم الناس..
اختبر باحثو جونز هوبكنز 1200 طلب ووجدوا أن طريقة طرح السؤال تغير كل شيء.
الطرح الأساسي: معدل هلوسة 27.3%
تعليمات عامة مثل "كن دقيقًا": 24.1%.. بالكاد تساعد
والآن إليك الحل:
فقط أضف "وفقًا لـ" قبل سؤالك.
بدلاً من: "ما هي فوائد المغنيسيوم الصحية؟"
جرب: "وفقًا للأبحاث التي تمت مراجعتها من قبل الأقران، ما هي الفوائد الصحية للمغنيسيوم؟"
ينخفض مع

هناك نوعان من الناس الآن:
المجموعة 1:
"الذكاء الاصطناعي سيحل محلي"
"كل شيء مشبع"
"لقد فات الأوان للبدء الآن"
"لقد ضيعت فرصتي"
المجموعة 2:
أدوات التعلم التي لم يعلمهم أحد عنها
بناء أشياء فعلاً
تراكم مهارات الذكاء الاصطناعي بينما الآخرون يهلعون
يضعون أنفسهم بهدوء للسنوات العشر القادمة
مجموعة واحدة تغرد عن المستقبل.
والأخرى تبنيه في الساعة 2 صباحًا باشتراك بقيمة 20 دولارًا شهريًا وعقل صافٍ.
الفجوة بين هاتين المجموعتين ليست موهبة.. ليست حتى وصول.. إنها فقط سرعة اتخاذ القرار.
بعد 6 أشهر من الآن، نفس أفراد المجموعة 1 سينظرون إلى المجموعة 2 ويقولون "لقد كانوا محظوظين"
لا. لقد بدأوا فقط بينما كنت لا ت

إذا كانت أنثروبيك هي آبل.. وOpenAI هي مايكروسوفت..
نحن حقًا بحاجة إلى لينكس الذكاء الاصطناعي..
المصدر المفتوح.. بدون احتكار للموردين.. في الواقع ملكك..
لكن الجميع مشغول جدًا بدفع 20 دولارًا شهريًا ليهتموا..
ولا تأتي وتقول إنه Openclaw لأنه في الخلفية يحتاج إلى موصلات مدفوعة

رأي غير شعبي: إطلاق نماذج الذكاء الاصطناعي أصبح مملًا.
ليس لأن النماذج لا تتطور.. فهي تتطور.
لكن كل إصدار هو فقط.. معايير أداء.
@OpenAI أطلقت للتو GPT-5.4 والإعلان كله في الأساس هذا الجدول.
75% على OSWorld. 57.7% على SWE-Bench Pro. 94.4% على GPQA Diamond.
رائع.. لكن ماذا يعني ذلك بالنسبة لي وأنا أعمل على بناء أشياء في الساعة 2 صباحًا؟
لا أحد خارج تويتر الذكاء الاصطناعي يهتم بتحسين بنسبة 2% على MMLU. لا أحد. صفر أشخاص.
أطرف جزء؟ انظر إلى الجدول عن كثب..
> Opus 4.6 قريب من التنافس على كل معيار تقريبًا.
> Gemini 3.1 Pro يتفوق بصمت على الجميع في BrowseComp بنسبة 85.9%.
الفائز يتغير اعتمادًا على ال

رأي غير شعبي: إطلاق نماذج الذكاء الاصطناعي أصبح مملًا.
ليس لأن النماذج لا تتطور.. فهي تتطور.
لكن كل إصدار هو فقط.. معايير أداء.
@OpenAI أطلقت للتو GPT-5.4 والإعلان كله في الأساس هذا الجدول.
75% على OSWorld. 57.7% على SWE-Bench Pro. 94.4% على GPQA Diamond.
رائع.. لكن ماذا يعني ذلك بالنسبة لي وأنا أعمل على بناء أشياء في الساعة 2 صباحًا؟
لا أحد خارج تويتر الذكاء الاصطناعي يهتم بتحسين بنسبة 2% على MMLU. لا أحد. صفر أشخاص.
أطرف جزء؟ انظر إلى الجدول عن كثب..
> Opus 4.6 قريب من التنافس على كل معيار تقريبًا.
> Gemini 3.1 Pro يتفوق بصمت على الجميع في BrowseComp بنسبة 85.9%.
الفائز يتغير اعتمادًا على ال