Maryam | مريم 🤖

1.5K posts

Maryam | مريم 🤖 banner
Maryam | مريم 🤖

Maryam | مريم 🤖

@Mal7othify

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

Katılım Ekim 2019
835 Takip Edilen1.2K Takipçiler
Maryam | مريم 🤖
Maryam | مريم 🤖@Mal7othify·
فعالية مميزة من @HungerStation، متحدثين رائعين ومحتوى ثري وقيّم والشكر لفريق @nauatech على التنظيم الاحترافي والترتيب، عمل يستحق الإشادة
Maryam | مريم 🤖 tweet mediaMaryam | مريم 🤖 tweet media
العربية
0
1
4
536
Maryam | مريم 🤖
Maryam | مريم 🤖@Mal7othify·
حياكم الله في مؤتمر #ICAN2026 رائع التقدم اللي نشوفه في الأبحاث والأنظمة في البيانات والذكاء الاصطناعي خلونا نشوفكم اذا حاضرين! ✨️
العربية
0
0
0
227
Maryam | مريم 🤖
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 arxiv.org/abs/1803.03635
English
0
0
0
108
Maryam | مريم 🤖
Maryam | مريم 🤖@Mal7othify·
تقييم التطبيقات بالنجمات غريب شويا، خصوصاً 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 👎
العربية
0
1
3
239
Alex Styl
Alex Styl@alexstyl·
FINALLY figured out how to have @tailwindcss from @kotlin 's HTML DSL TLDR: You have to add Kotlin as a language to the tailwind css language server and the 'classes' as the classAttributes, since that's what the dsl uses. Full config: #file-language_server-json-L11" target="_blank" rel="nofollow noopener">gist.github.com/alexstyl/9bfb2…
Alex Styl tweet media
English
4
8
77
4.7K
Maryam | مريم 🤖 retweetledi
تطبيق توكلنا
تطبيق توكلنا@TawakkalnaApp·
#تعال_معنا في #توكلنا التطبيق الوطني الشامل 🇸🇦
العربية
289
800
1.5K
2.7M
Mehul Mohan
Mehul Mohan@mehulmpt·
enabled: boolean isEnabled: boolean I trust you more if you use the second convention with booleans
English
286
63
3.2K
1.3M
Maryam | مريم 🤖
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
English
0
0
0
361
Dmitrii Kovanikov
Dmitrii Kovanikov@ChShersh·
If you’re a Junior Software Engineer, The worst thing you could do for your career Is just execute the tasks you’re assigned at your job.
English
190
125
3.6K
268.3K
Maryam | مريم 🤖
Maryam | مريم 🤖@Mal7othify·
هل فيه نوادي قراءة ونسولف عن كتب تقنيّة في الرياض؟ مو كتب أدبية، كتب تقنية 🙏🏻
العربية
2
1
8
2.1K
Maryam | مريم 🤖
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.

العربية
0
0
1
398
Maryam | مريم 🤖
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.
العربية
0
0
1
125
Maryam | مريم 🤖
Maryam | مريم 🤖@Mal7othify·
نسيت متى آخر مرة استمتعت بقراءة كتاب بهذا الشكل! Dancing with Qubits كتاب ممتع جداً وأنصح فيه اللي حابين يفهموا أساسيات الحوسبة الكمية بشكل عميق وممتع Spoiler alert: الكتاب مليان جبر خطي خصوصاً المصفوفات ✨️
Maryam | مريم 🤖 tweet media
العربية
0
0
4
318