7213Ejaaz

الطريقة الوحيدة لنجاح X هي إعطاء الأولوية للفيديو. يجب عليهم بشكل نشط ضخ المليارات للمبدعين لنشر المحتوى، وبناء مجموعة بيانات فيديو لتدريب grok.
لقد كنت أتصارع مع هذه الفكرة منذ فترة، مهما فعلت دائماً يكون من الصعب إقناع أي شخص في دائرتي الاجتماعية الذي ليس بشكل تقليدي "هواية" بالتسجيل.
لكن كلما فكرت في الأمر، أصبح الأمر واضحاً، الناس كسالى جداً لقراءة. إنها أقل جاذبية وأقل كفاءة في تغذية أدمغتنا بالمعلومات. أعيننا يمكنها أن تفعل أكثر من مجرد المسح من اليسار إلى اليمين، الصورة تتحدث بألف كلمة، بلا بلا.
لكن هناك سبب مهم آخر: ستصبح بيانات الفيديو المدخل النهائي لنماذج الذكاء الاصطناعي. بنفس الطر

يبدو أن تلك المرأة التي طلقت زوجها لتتزوج chatgpt انتهى بها الأمر إلى الوقوع في حب رجل حقيقي التقت به على r/myboyfriendisAI والآن هي تطلق زوجها الذكي الاصطناعي لتتزوج منه.
لا تستهين أبدًا بمحرك التوصية الجيد

سيُعرف عام 2026 باسم الثورة الأمريكية الكبرى للتصنيع 2.0
مراكز البيانات
- كولوسوس II (2GW) بواسطة إيلون
- مجموعات ستارغيت بواسطة ساما
- فيرووتر بواسطة مايكروسوفت
- هايبيريون بواسطة ميتا
مصانع الرقائق:
- سامسونج (لبناء شرائح تيسلا AI5، HBM والمزيد)
- SK HYNIX (لبناء HBM والتدخل في احتكار TSMC)
- TSMC (موقعها الأول خارج تايوان)
- إنتل (لـ CPU و GPU)
رقائق السحابة الفائقة
- AI5 (تيسلا)
- ASIC مخصص من OpenAI
- TPU من جوجل
- ترانيم من أمازون
- نيفيديا بلاكويل، روبين، فاينمان
الطاقة
- وضع أسس المواقع النووية
- توسيع معسكرات الطاقة الشمسية
- توسعة شبكة الكهرباء الكبرى

سعيد الأحد. جالس على أريكتي متعب من الكثير من M&Ms بعد عيد الميلاد أحاول هضم كل ما يحدث في الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا
مهما حاولت، كل شيء يشير إلى عام 2026 المجنون.
النماذج الآن جيدة بما يكفي لأداء وظيفة مهندس برمجيات بقيمة 250 ألف دولار في السنة ( مضاعف إذا قمت بتشغيل وكلاء متزامنين )
سيسجل SpaceX اكتتابًا عامًا عند $1 تريليون+ ويبدأ في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي في الفضاء
الروبوتات أخيرًا جيدة بما يكفي لتصبح تجارية بدءًا من سيارات الأجرة الذاتية القيادة من تسلا / ويمو، والروبوتات البشرية من تسلا
تبين أننا نمر بـ 'أزمة ذاكرة' بعد أن تضاعف سعر DRAM خمس مرات، ونعتقد أننا كنا مخطئين بشأن فق

توظيف openai لرئيس الاستعدادات وسط توقعات بذكاء اصطناعي يتحسن ذاتيًا
المهندس الرئيسي في أنثروبيك يغرد عن تحسين الذكاء الاصطناعي لنفسه بشكل متكرر (رمز كلود)
شركة روبوتات في الصين تستخدم روبوتاتها الخاصة لبنائها في المصنع.
الأمور على وشك أن تصبح غريبة.
نحن نتسارع نحو عالم لن يعرف فيه البشر كيف يفعلون أي شيء ويصبحون معتمدين بشكل شبه كامل على ذكائهم الاصطناعي.

مستقبل الذكاء الاصطناعي dump #1
لقد خطر لي للتو أن نماذج الدردشة الحالية (llms) هي بمثابة اكتشاف القلم والورق، في حين أن الهدف النهائي هو الذكاء الاصطناعي الزائل حيث يقوم الذكاء الاصطناعي فقط بتوليد واجهة المستخدم المثالية لك في الوقت الحقيقي
ولكن من أجل الوصول إلى هناك، أرى بعض الاتجاهات الوسيطة تت unfolding
1. تبدأ نماذج llms في دمج الصور والفيديو والصوت بشكل طبيعي في ردودها. جوجل بدأت بالفعل في فعل ذلك مع 3 + nano banana.
2. تبدأ نماذج llms في التحدث إلينا بأسلوبنا المفضل، مثلاً إذا كنت أحاول تعلم شيء ما، قد ترد عليّ في شكل منشور مدونة من Stratechery يتضمن مخططات بتنسيق مماثل. وعلى العكس،

مشاهدة شريك بينما أحاول فهم مخططات السياق لوكلاء الذكاء الاصطناعي

إذا لم يكن الأمر واضحًا بعد، فإن هذه النماذج الذكية تعمل بشكل مشابه جدًا لعقولنا، وعيوننا وآذاننا. تقوم نماذج اللغة الكبيرة بمعالجة الكلمات وإخراج الكلمات. تقوم نماذج اللغة متعددة الأنماط بنفس الشيء مع الفيديو والصور والصوت.
بنفس الطريقة التي نتناول بها المعلومات لفهم العالم من حولنا، والتقدم في سلم الحياة المهنية، وتكوين العلاقات مع البشر من حولنا - فإن نماذج الذكاء الاصطناعي تسير في طريق مشابه لتحقيق نفس الشيء وفي النهاية بشكل أفضل بكثير منا.
ينظر البعض إلى هذا بتشاؤم، "نحن نقتل عقولنا" لكنني أختار أن أؤمن أنه إذا تم تطبيقه بشكل صحيح، كأداة تعليمية، فإن الذكاء الاصطناعي هو التكنولوجيا المتنا

يبدو حقًا أنه، على الرغم من كل حديث الشرائح، لا يزال هناك طلب لا يشبع على مسرعات الذكاء الاصطناعي من جميع الأنواع. عكس تمامًا ما يدعيه الجميع من وجود فقاعة.
بطاقات gpus من nvidia نفدت حتى عام 2026
جوجل TPU؟ ستضخ 7 ملايين وحدة العام المقبل وما زالت تبحث عن سعة إضافية
قصة مماثلة لـ amazon tranium 3.
موفرو النيو كلاود؟ حتى وحداتهم القديمة من معالجات الرسوميات نفدت.
على الرغم من أنه ليس مثيرًا، فإن معركة استثمارات مراكز البيانات وأشباه الموصلات تميل بشدة لصالح جانب واحد. سيشهد عام 2026 الكثير من نفس الشيء.
طالما أن النماذج تحتاج إلى مزيد من البيانات، والمزيد من الذاكرة، والمزيد من الحوسبة لتنمية ا

يتضح أن الشيء الوحيد الذي يهم هو مدى كونك 'صديق صديق' مع tsmc والاحتمالات تميل بشدة لصالح nvidia
رقاقات جوجل TPU ورقائق ترانيوم من أمازون قد تكون أفضل من إنفيديا لكن لا يمكنهم الإنتاج بكميات كبيرة حتى عام 2027 لأن سعة TSMC بالكامل محجوزة بواسطة جينسن.
كان جينسن يعرف ذلك في وقت مبكر وقد كان يلعب السياسة في تايوان لتأمين الألو.
من الواضح جداً أنها فرصة لتعطيل tsmc واقتطاع حصة سوقهم...
سامسونغ هي على الأرجح أفضل أمل لدينا.
أحد سعيد

أكبر اتجاه في الذكاء الاصطناعي العام المقبل سيكون النماذج العالمية.
نماذج اللغة الكبيرة تنفد من البيانات للتدريب عليها، والطريقة الوحيدة لحل ذلك على نطاق واسع هي وضعها في عوالم محاكاة، وتشغيل ملايين من المحاكاة الواقعية وتوليد بيانات اصطناعية.
جوجل تتصدر هنا (مفاجأة مفاجأة) مع جيني 3
تسلا مفاجأة غير متوقعة، معظم الناس لا يدركون أن القيادة الذاتية الكاملة تعتمد على نموذج عالمي يحاكي كل حادث سيارة محتمل حتى يتجنبها.
كما ستُستخدم النماذج العالمية لتدريب الوكلاء والروبوتات. أحد أكبر العيوب اليوم للروبوتات هو عدم وجود بيانات عما يراه الإنسان ويفعله.
المحاكاة الواقعية المبنية على الفيزياء هي الأفضل.

رأيت الخبر عن إطلاق سيارة تكسلا ذاتية القيادة كتاكسي مباشر بينما كنت أركب $60 أوبر يتجول لمسافة 2 ميل.
لا أستطيع الانتظار لرؤية اتجاه تكلفة الانتقال من نقطة A إلى نقطة B نحو الصفر
لقد قلصت التجربة في أوستن تكساس وقت الرحلة من 15-30 دقيقة إلى 5-10 دولارات، هل يمكنك تصور ذلك في نيويورك؟؟
هذا سيغير تمامًا طريقة تنقل الناس، وامتلاك السيارات (سوف أصعد فقط في تيسلا) وأعمل (تتحول السيارات إلى مكاتب متنقلة / غرف ترفيهية)

spaceX لا تصل إلى 1.5 تريليون دولار بمفردها.
إنها تعتمد على مجموعة من الشركات: ستارلينك، تسلا، وXAI.
تقدم ستارلينك الأقمار الصناعية لبناء مراكز بيانات في الفضاء والتي ستشغل شرائح AI6 من تسلا التي تتدرب وتستنتج نماذج XAI.
إيلون أسس بشكل أساسي شبكة بروتوكول حيث أن كل طبقة من الطبقات هي واحدة من شركاته.
رؤية جنونية