TheSmartApe🔥

الجميع يتحدث عن @karpathy autoresearch ومعظمكم لا يملك فكرة عما يفعله فعلاً.
هناك سكربت تدريب (train(dot)py) الذي يدرب نموذج لغة صغير، وهو في الأساس GPT صغير. وهناك ملف تعليمات (program(dot)md) الذي يخبر وكيل الذكاء الاصطناعي بما يجب أن يفعله.
تضغط على ابدأ. يقوم الوكيل بتعديل سكربت التدريب، ويقوم بالتدريب لمدة 5 دقائق، ويختبر النتيجة. هل هو أفضل؟ استمر. أسوأ؟ استرجع. كرر ذلك 100 مرة أثناء نومك.
هذا هو بالضبط كل شيء.
ما يتم تحسينه فعليًا: هَيَكَلَة النموذج. ليس التوقعات. ليس التداولات. ليس محفظتك.
أشياء مثل:
→ 4 طبقات أم 8؟
→ أفضل معدل تعلم؟
→ AdamW أم محسن Muon؟
→ ما حجم الدفعة الذي يعمل بشكل

لا يتحدث أحد في مجال التكنولوجيا عن أكبر تهديد للاستثمار في الذكاء الاصطناعي الآن.
هذا التهديد هو الماء.
وبشكل خاص، محطات تحلية المياه في الخليج الفارسي وقدرة إيران على تدميرها.
دول الخليج تعتمد على المياه المحلاة.
الكويت: 90% من مياه الشرب تأتي من التحلية.
عمان: 86%.
السعودية: 70%.
مئات المحطات تقع على طول ساحل الخليج. بدونها، لا يمكن للمدن الكبرى أن تستمر في استيعاب سكانها.
تسربت برقية دبلوماسية أمريكية من عام 2008 تحذر من أن الرياض "ستضطر إلى الإخلاء خلال أسبوع" إذا تعرضت محطة تحلية الجبيل لأضرار خطيرة.
إنها بنية تحتية وجودية.
اتهمت البحرين إيران بضرب إحدى محطات التحلية الخاصة بها.
الهجمات

مؤخرًا أصبحت أواجه حدود توكنات كلاود بسرعة أكبر مما كانت عليه من قبل.
نفس سير العمل. نفس التعقيد. لا شيء تغير من جانبي.
لذا بدأت أبحث. وما وجدته يفسر الكثير.
@AnthropicAI ينزف المال على كلاود كود.
اشتراك كلاود كود بقيمة 200 دولار شهريًا كان يستهلك حوالي 2000 دولار في تكاليف الحوسبة العام الماضي. اليوم؟ نفس $200 الخطة تستهلك حتى 5000 دولار في الحوسبة شهريًا.
هذا خسارة قدرها 4800 دولار. لكل مستخدم. شهريًا.
لكن هذه خطة كلاسيكية، حرق المليارات لاحتلال السوق. دعم كل شيء. جعل المنتج يبدو رخيصًا. ثم تضييقه تدريجيًا.
لقد رأينا هذا من قبل مع @Uber حيث كانت الرحلات تكلف 5 دولارات. وDoorDash كانت توصل مج

لا تحتاج إلى إعداد ذكاء اصطناعي أفضل. أنت بحاجة إلى إعداد أقل.
معظمكم يقضي وقتًا أكثر في تكوين مجموعة وكلائه من البناء الفعلي، ويتساءلون لماذا يتخيل وكلاؤهم أشياء غير حقيقية.
إليك ما يعمل فعلاً بعد شهور من الاستخدام في الإنتاج:
> فصل البحث عن التنفيذ.
> توقف عن طرح أسئلة توجيهية. "اعثر على خطأ" وسيخترع واحدًا فقط لإرضائك. اطلب منه تحليل المنطق بشكل محايد بدلاً من ذلك.
> الوكلاء يعرفون كيف يبدأون المهام. هم لا يعرفون كيف ينهونها. أعطهم عقدًا: تمر هذه الاختبارات، يتطابق هذا لقطة الشاشة، أو لم تنته بعد.
> كل أداة مفيدة تقوم بتثبيتها اليوم ستكون مدمجة في كلاود/كودكس خلال 6 أشهر. المهارات، الذاكرة،

معظم أدوات الذكاء الاصطناعي تساعدك على التحدث إلى الذكاء الاصطناعي. القليل منها فقط يساعدك على نشر الذكاء الاصطناعي.
جربت العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي هذا الأسبوع واستمتعت باستخدام @CreaoAI.
إنها نوع من نظام التنفيذ، يمكنك أن تطرح عليه أسئلة ولكن أيضًا تبني البنية التحتية مباشرة معه.
في المركز هو الوكيل الفائق وكل محادثة يمكن أن تتحول إلى تطبيق وكيل دائم.
مع ChatGPT أو Claude:
تسأل → تحصل على المخرجات → تنتهي الجلسة → يختفي السياق.
مع CREAO:
تسأل → يبني تطبيق وكيل → يعمل للأبد.
تطبيق الوكيل قابل للتنفيذ ومستمر. يمكنك إبقاؤه دائمًا قيد التشغيل إذا أردت. يعني أنك لست بحاجة إلى شرح أو نسخ ولص

كيفية تحقيق 2 ألف دولار شهريًا من خلال بيع وكيل ذكاء اصطناعي يمكنك بناؤه في عطلة نهاية الأسبوع.
97% من المستهلكين يقرأون المراجعات عبر الإنترنت قبل اختيار شركة محلية، لكن 87% من الشركات لا ترد على المراجعات السلبية.
تحسين تقييم نجمة واحدة على Google = زيادة الإيرادات بنسبة 5-9%. لمطعم يحقق 500 ألف دولار سنويًا، هذا يعني خسارة تتراوح بين 25-45 ألف دولار في الإيرادات.
هذه فجوة كبيرة. ويمكنك سدها باستخدام وكيل ذكاء اصطناعي بسيط.
سير عمل الوكيل سيكون:
1/ يراقب ملف تعريف Google للأعمال التجارية للمراجعات الجديدة (استطلاع كل 15 دقيقة)
2/ للمراجعات الإيجابية (4-5 نجوم): يُولّد رد شكر شخصي وينشره تلقا

يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك الآن التداول على سولانا. إليك كيف.
@dflow أطلق للتو شيئين يغيران كل شيء:
> خادم MCP عالمي: يمنح وكيلك وصولاً مباشرًا إلى بنية تداول سولانا التحتية
> مهارة Claude Code ( مع Phantom): يمكن للوكلاء بناء تطبيقات سولانا كاملة من خلال موجه واحد
كيفية استخدامه:
> تثبيت خادم DFlow MCP → إضافته إلى تكوين claude الخاص بك أو تكوين OpenClaw MCP
> إعداد اتصال Phantom → محفظة المتصفح، المحفظة المدمجة، أو روابط عميقة للهاتف المحمول
> توجيه وكيلك نحو مهمة → "بناء واجهة تبادل SOL/USDC لي"
> النشر → رمز جاهز للإنتاج
من المثير للاهتمام لأنهم لا يبنون وكيل ذكاء اصطناعي فحسب، ب

قامت شركة أنثروبيك بفتح مصدر المهارات التي تدعم ميزات المستندات في كلاود. 16 مهارة.
معظمها أمثلة. لكن 4 منها، PDF، DOCX، PPTX، XLSX، هي الكود الإنتاجي الفعلي الذي يعمل وراء ميزة "إنشاء مستند" في كلاود.
الثلاثة التي تستحق التثبيت الآن:
→ منشئ MCP. دليل خطوة بخطوة لبناء خوادم بروتوكول سياق النموذج. بحث في API، تسمية الأدوات، أنماط المصادقة، معالجة الأخطاء.
→ اختبار تطبيق الويب. مجموعة أدوات تعتمد على Playwright مع شجرة قرار. مدير دورة حياة الخادم. لقطات شاشة، سجلات، وكل شيء.
→ منشئ المهارات. مهارة لبناء المهارات. مسودة، اختبار، قياس الأداء، تحسين التفعيل. إذا كنت تبني مهارتك الخاصة، اب

مؤخرًا رأينا استغلالًا بقيمة 1.78 مليون دولار ناجم عن ثغرة أُكتب بواسطة كلاود أوبوس 4.6.
تم تسعير cbETH عند $1 بدلاً من 2000 دولار.
ليس بعيدًا عن ذلك، أطلقت @OpenAI@ EVMbench. ببساطة، هو معيار يقيم قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على التفاعل مع العقود الذكية.
لديه 3 أوضاع تقييم رئيسية:
> الكشف: يحلل قدرة الوكيل على اكتشاف الثغرات
> التصحيح: يحلل قدرة الوكيل على إصلاح تلك الثغرات
> الاستغلال: يحلل قدرة الوكيل على استغلال تلك الثغرات
أظهر تحليلهم أن النماذج الحديثة (أوبوس 4.6، GPT-5.3-Codex، وغيرها) جيدة جدًا في استغلال الثغرات، لكنها ضعيفة في اكتشافها وتصحيحها.
وهذا بالضبط ما لاحظته أثناء تشغيل وك

لقد بنيت نموذج احتمالي نظري لتقدير احتمالات الارتفاع والانخفاض لسعر بيتكوين في أسواق الـ15 دقيقة على @Polymarket.
يحسب النموذج الاحتمالات باستخدام السعر المستهدف، وسعر بيتكوين الحالي، والوقت المتبقي قبل انتهاء الجولة.
لم أتوقع أن يكون هذا النموذج النظري قريبًا جدًا من احتمالات السوق الحقيقية. الفارق بين أسعار السوق واحتمالات النموذج هو فقط 1–5%، مما يعني أن النموذج يتابع الواقع بشكل ممتاز.
في هذا السوق، يتم تحديد الاحتمالات مباشرة من قبل المتداولين.
هذا يظهر بوضوح مدى سيطرة الروبوتات عليه، المدفوعة بقواعد منطقية وخوارزميات.
لو كان السوق يتداول فيه بشر بشكل رئيسي، لما كانت الاحتمالات الحقيقية ت