احمد القرشي

اشوف ان الي بيفهم مشاكل معالجة اللغة الطبيعية، وبيشتغل على توفير حلول تقنية قائمة في النهاية على الذكاء الاصطناعي، راح ينفتح عليه ابواب في هالمجال وبتتنوع مصادر دخله وبتزيد خبرته وله اسبقية استحواذ على السوق #ارامكو

د. عبدالإله القناص، أحد الكفاءات السعودية البارزة في الذكاء الاصطناعي. بدأ مسيرته الأكاديمية باحثًا، ثم أسهم في تطوير نماذج التعلّم الآلي في IBM Watson Health، واليوم يقود في شركة @DataLexing تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وحلول الأمن السيبراني، ضمن رحلة سعودية وصلت بتقنياتها إلى أكثر من 80 دولة. #رواد_الذكاء_الاصطناعي

🦞 Set up NVIDIA NeMoClaw with MiniMax M2.7 (from @MiniMax_AI) using secure, out-of-the-box integrations. ⚡Configure your environment and run search queries in minutes. 🎥 Full tutorial available here 👇 Or on YouTube 👉 youtu.be/x3hK5x5-Bwk

Gemma 4 جربته على لاب توب عليه كرت شاشة من انفيديا 4060 وتفاجأت بسرعته.

@ayaelgebeely يعطيك العافيه للشرح المفصل واحب اضيف احنا في العالم العربي محتاجين نتبنى الاوبن سورس ونسابق الشعوب في تطويره وبناءه. السبب الاول وخاصة في الايه اي..ماعندنا موارد بحجم كبار الشركات والسبب الثاني هو الابتكار

فيه وهم منتشر جدًا حوالين الopen source… إنه حاجة مجانية و لوجه الله و انه community بيساعد بعضه مين بيكسب من الopen source؟ المطور اللي كتب الكود؟ ولا الشركة اللي بتبني فوقه product وتبيع بملايين؟ الحقيقة إن أكبر المستفيدين مش الأفراد…لكن الشركات اللي عارفة تستخدم الopen source كـ leverage الشركات اللي بتفتح الكود open source مش بتفتح الكود علشان تبقى “لطيفة”… هي بتعمل كده علشان: تخلق standard السوق كله يمشي عليه تبني ecosystem حوالين أدواتها تخلي الناس تتعود على stack معين… هي اللي مسيطرة عليه يعني بدل ما تبيعلك المنتج مباشرة… بتخليك تبني حياتك كلها حواليه شركة تفتح مشروع ال community تشتغل عليه وتطوره وبعدين الشركة تبقى هي الاصل و تتحكم في الاتجاه في الـ roadmap و في القرارات الكبيرة وفي الآخر… القيمة الاقتصادية كلها بتتجمع عندها طب والمطورين؟ فيه رومانسية كده…بتلاقيها مع مطورين المصدر المفتوح ناس كتير بتساهم بوقتها ومجهودها من غير مقابل مباشر المقابل بيكون عادة •reputation •portfolio •فرصة شغل •أو ارضاء لشغف و انه يشوف الناس بتستخدم شغله وفي نفس الوقت شركات بمليارات بتبني فوق الشغل ده وده مش ظلم… بس لازم نفهمه صح ده نظام اقتصادي كامل مش عمل خيري بالضرورة نيجي بقى للجزء اللي ناس كتير بتعديه بسرعة وهو أخطر حتة فعلًا: الـ licenses مش كل open source شبه بعض وفيه فرق قانوني كبير جدًا بين الرخص أبسط مثال: MIT license دي من أخف وأبسط الرخص تقدر: •تستخدم الكود •تعدل عليه •تحطه في product commercial •تقفله وتبيعه كل اللي مطلوب منك: تحافظ على تسمية الmain stream و بعد حقوق النشر البسيطة يعني عمليًا MIT = “خد الكود واعمل اللي انت عايزه” وده ليه الشركات بتحبه جدًا لأنه مرن ومفيهوش قيود تقيلة في المقابل عندك GNU GPL (General Public License$ وده عالم تاني خالص الفكرة الأساسية هنا: لو استخدمت كود GPL لازم أي تعديل أو منتج مبني عليه يبقى هو كمان open source بنفس الرخصة يعني: مش هتعرف تاخد الكود وتقفل عليه وتبيعه كـ proprietary product اي شغل هتعمله لازم يون مفتوح المصدر برضه وده اللي بيخلي شركات كتير تتجنبه لأنه ممكن “يفتح” منتجك غصب عنك او يعرض الشركة لمسائلة قانونية فيه كمان رخص في ال وسط زي Apache License 2.0 اللي بتديك حرية زي MIT بس مع layer حماية أكتر في موضوع الـ patents وده مهم جدًا في الشركات الكبيرة علشان تتجنب مشاكل الملكية الفكرية وهنا بقى ييجي الجزء اللي قليل جدًا اللي بيشوفه بوضو ال legal risk لو استخدمت open source من غير ما تفهم الرخصة ممكن: •تضطر تفتح الكود بتاعك بالكامل •تدخل في مشاكل قانونية •تخسر intellectual property بتاعتك •أو تمنع نفسك من الاستثمار أصلاً في due diligence أي investor محترم بيبص على dependencies و licenses ولو لقى إنك بنيت core product على GPL بشكل غلط ممكن يعتبر ده مخاطرة كبير جدًا الـ open source مش غلط بالعكس… هو من أقوى الحاجات اللي اتبنت عليها الصناعة كلها بس لازم يتشاف زي ما هو: مش اي كود ببلاش ده نظام متكامل و ليه قوانين بتحكمه و بيزنس كانل وراه

@SultanAlFardan فيه اختراع اسمه ملف .ignore

وش اللي صار بالضبط؟ شركة Anthropic (اللي تطوّر نموذج Claude) سوت غلطة تقنية ممكن تصير بأي شركة… لكن تأثيرها كبير. أثناء نشر أداة اسمها Claude Code على موقع npm، تم رفع ملف اسمه .map بالغلط. طيب وش هو ملف .map؟ ببساطة: •لما المبرمجين يحولون الكود إلى نسخة نهائية (Production) •يتم “ضغطه” وتصعيبه عشان يكون أسرع وأصغر •هنا يجي دور ملف .map… 👉 هو دليل يرجّع الكود المضغوط إلى شكله الأصلي يعني كأنك: تخفي مخطط بيتك… وبعدين ترفق ملف يشرح كل شيء بالتفصيل 😅 ليه الموضوع خطير؟ لأن هذا الملف ممكن: •يكشف الكود الأصلي •يوضح طريقة بناء النظام •يسهّل على أي شخص يفهم كيف الأداة شغالة داخليًا مو شرط يكون كل شيء حساس، لكن يعطي شفافية أكثر مما المفروض. هل هذا “اختراق”؟ لا ❌ هذا مو هجوم ولا تهكير. هذا: خطأ نشر (Misconfiguration) يعني إعدادات غلط أثناء رفع المشروع. هل فعلاً كارثة؟ خلنا نكون واقعيين: •هذي غلطة معروفة وتصير حتى في شركات كبيرة •كثير من المشاريع تنسى تحذف ملفات .map •غالبًا ما تحتوي أسرار حساسة (مثل مفاتيح API) لكن: الخطأ محرج… خصوصًا من شركة تتكلم كثير عن الأمان

فلما أشرق نور التوحيد في هذه الأرض، تداعت الأمم على أهله حسدًا من عند أنفسهم، لما رأوا ما أفاء الله على الأميين من فضله، إذ بعث فيهم خاتم النبيين ﷺ رحمةً للعالمين، وحقق بهم ما بشّرت به الكتب وسبق ذكره في الأمم من قبل، فالحمدلله رب العالمين…

صدع رسول الله ﷺ بالحق في هذا الوادي قبل أكثر من أربعة عشر قرنًا، فأنعم الله على من اتبعه بنعمة التوحيد، وشرّفهم بالقرآن؛ ذلك الكتاب الذي جعله الله هدىً ورحمة، وموعظةً وشفاءً، ونورًا يهدي به من يشاء.

الهندسة المخفية اللي تخليه آمن: • Sandbox: الغرفة المعزولة للكود 🛡️ • Gateway: المايسترو اللي يربط كل شيء 🎛️ • Nodes: توزع المهام وتخلي ذكاءك الاصطناعي منتشر في كل مكان 🏗️🌐” حاول تفهم كل جزء اكثر عشان تحمي معلوماتك وتستفيد اقصى فايدة في الصورة(من نانو بنانا) هيكلة النظام

الصلاحيات! ⚡ تقدر تخليه مقيد أو Full Access… لكن نصيحتي: لا تفتح كل الأبواب! استخدم Allow Lists لتحدد له بالضبط إيش مسموح له، عشان ما يعبث بملفاتك. 🔐🛠️

بحاول اتكلم عن تجربتي البسيطة لاوبن كلاو افهم قوته وبتقدر تسوي اشياء كثير ان شاءالله قدراته: يكتب كود، يدير ملفاتك، ويتحكم بسيرفراتك من تيليجرام. باختصار: المساعد اللي كنت أحلم فيه… بس يحتاج شخص يعرف يروضه! 💻🔥 لكن المهم انك تجربه ولا تكتفي بالقراءة عنه.

أدام الله حكم آل سعود، خُدّام الحرمين الشريفين. مكّنهم الله في الأرض فأقاموا الصلاة، وأحسنوا إلى ضيوف الرحمن. ولم يشهد التاريخ الإسلامي توسعةً للحرمين وخدمةً لهما أعظم مما نراه في هذا العهد. 🇸🇦

امتدت سفرة الافطار في المسجد الحرام لاطعام الملايين من المعتمرين في اجواء اخويه لافرق بين عربي ولا اعجمي ولا ابيض او اسود. تقاسم المصلين مع اخوتهم المتأخرين وجبة الافطار حتى لم يبقى احد بلا طعام وفي لحظة كان الجميع على قلب واحد لم يبقى احد الا وملأ جوفه من الطعام حتى فاض الاكل.

@ihtesham2005 It looks like DeepMind’s Atari agent

🚨 Microsoft just quietly solved one of the biggest problems in AI agents. Memory. In this paper, Microsoft introduces an exploratory memory-augmented LLM agent trained with a hybrid mix of on-policy and off-policy optimization and the implications are bigger than they sound. Here’s the core issue: Most LLM agents are goldfish. > They act. > They forget. > They repeat mistakes. > They relearn the same lesson tomorrow. Even when we bolt on memory buffers, vector stores, or RAG, it’s usually passive storage. Retrieval is shallow. Learning is fragile. The agent does not actually evolve. Microsoft’s approach flips that. Instead of treating memory as a static database, they make it part of the learning loop. The agent explores its environment, stores structured experiences, and then uses hybrid optimization to refine how it acts based on both: • On-policy signals from current interactions • Off-policy replay from past experiences That combination matters. On-policy learning helps the agent adapt to what it is doing right now. Off-policy replay lets it extract value from past trajectories, even suboptimal ones. It learns not just from success, but from exploration. This is closer to how reinforcement learning systems build competence over time. The key insight is that memory is not just retrieval. It is optimization fuel. The paper shows that agents with this exploratory memory setup achieve more stable performance and better long-horizon task completion compared to memory-less or naïve memory baselines. And that’s the real breakthrough. Long-horizon tasks are where most agents collapse. Planning degrades. Tool use drifts. Context bloats. Mistakes compound. A memory system that is actively optimized, not just appended to a prompt, changes that dynamic. This is the beginning of agents that accumulate experience instead of just accumulating tokens. Right now, most AI agents feel impressive in demos and fragile in production. If this direction scales, we move from stateless assistants to agents that actually grow. Not by making the model bigger. But by finally giving it something resembling a past. Paper: EXPLORATORY MEMORY-AUGMENTED LLM AGENT VIA HYBRID ON- AND OFF-POLICY OPTIMIZATION (Link is in the comments)

قلة من رواد الاعمال يتقبلون هذي الحقيقة الا وهي ضرورة عرض المنتج على المستفيد(مستخدم/عميل) قبل اكتمال المنتج. من تجاربي، كنت اخاف المستفيد يدمر حماسي لاكمال المنتج باعتراضه باكراً او طلب قيمة لا اراها ولكن خسارة مواردي اللي اهمها الوقت وطاقة الفريق اعظم ضرر

Meet a game-changing TTS model that speaks Saudi Arabic like a local. This isn't just another text-to-speech tool. It's a voice cloning powerhouse built specifically for the rich Saudi dialect. Perfect for anyone wanting authentic Arabic voiceovers.

This is an incredible performance breakthrough from @UnslothAI. 12x faster fine-tuning, 35% less VRAM, all with no loss in accuracy enables fine-tuning of MoE models like gpt-oss-20b on just 16 GB of VRAM.

Gemini 3 Flash now uses an agentic "think-act-observe" loop to solve complex visual tasks 🤖 @GoogleDeepMind engineer @ptruiz_dev demonstrates how the model runs Python code automatically to zoom and inspect items, annotate images, and re-visualize data into charts.

🤣

New Anthropic Fellows research: the Assistant Axis. When you’re talking to a language model, you’re talking to a character the model is playing: the “Assistant.” Who exactly is this Assistant? And what happens when this persona wears off?

NEW Raspberry Pi AI Hat Is a Massive Upgrade @Raspberry_Pi