🌧️ يا جماعة، شفتوا كيفاش الرطوبة تقدر تكون خطيرة في الطقس؟ في مقال جديد يتكلم على كيفاش العلماء دوليين في بولندا يستخدمون التقنيات الحديثة بحال الـ Deep Learning وNVIDIA GPUs باش يحسنوا التوقعات الجوية. بعد أكثر من قرن من البحث، الرطوبة تبقى العنصر الخفي اللي يقدر يدير الفارق بين شتا عادي وعاصفة قوية. يعني، فهم الرطوبة راح يعاوننا نكونو أكثر استعدادًا لمواجهة التقلبات الجوية. شخصيًا، كلما شفت الغيوم تتجمع في السماء، نحب نعرف شكون هذا الإنسان اللي يقدر يتوقع غزارة الشتا. وديما نحس أنو المعلومات هذي تقدر تنقذنا من المفاجآت. ما تنساوش، فهم الرطوبة موش غير للعلم، بل ممكن يساعدنا في حياتنا اليومية. https://blogs.nvidia.com/blog/humidity/ #رطوبة #تكنولوجيا #توقعات_جوية #DeepLearning #NVIDIA

يا جماعة، هل سبق لك تفكروا كيفاش التعلّم العميق يتطور؟ 🤔 المقال الجديد يتناول فكرة "Equivalence between policy gradients and soft Q-learning"، ويناقش كيفاش الأساليب هذو يتشابهوا ويخدموا بنفس الهدف في الذكاء الاصطناعي. يعني ببساطة، كاين طرق مختلفة لكن الهدف واحد: كيفاش نعلموا الآلة تتخذ قرارات صحيحة! من تجربتي، لما بدات نغوص في عالم التعلم الآلي، كنت نعتقد أن كل تقنية لازم تكون مستقلة، لكن لقيت أن الفهم العميق للتقنيات المختلفة يفتح لك آفاق جديدة. هذا المجال مليء بالعجائب، وكل يوم فيه حاجة جديدة نتعلمها. خليونا نفكروا في هذي العلاقات بين الأساليب ونديروا خطوات لنطوّروا مهاراتنا أكثر! https://openai.com/index/equivalence-between-policy-gradients-and-soft-q-learning #تعلم_آلي #DeepLearning #ArtificialIntelligence #PolicyGradients #Qlearning

يا جماعة، شكون يحب يتعلم عن Deep Learning؟ 🤖 في 2 فيفري، عملنا أول ورشة "Spinning Up" كجزء من مبادرتنا التعليمية الجديدة في OpenAI. الورشة كانت فرصة رائعة لنتعرف على عالم الذكاء الاصطناعي بشكل أعمق ونغوص في تقنيات التعلم العميق. شخصياً، حسيت بأنه كان عندنا جو مميز، كل واحد فينا كان يشارك أفكاره وتجربته، وكان النقاش حامي. هذا النوع من المبادرات يحفزنا نكتشف ونبتكر أكثر في هذا المجال، ولازم نستغل الفرصة. نتمنى كل واحد فينا يواصل في هذا الاتجاه ويطور مهاراته، المستقبل واعد! https://openai.com/index/spinning-up-in-deep-rl-workshop-review #تعلم_عميق #OpenAI #Workshop #ذكاء_اصطناعي #DeepLearning

🔥 حابّين نتكلّموا على ظاهرة غريبة ومرات مفيدة في عالم الـAI، نسميها "Deep double descent". المقال يشرح كيف أنه في بعض الموديلات كيما CNNs و ResNets و Transformers، الأداء يبدى يتحسن، بعدين يطيح، ومن بعد يرجع يتحسن مرة أخرى مع زيادة حجم النموذج أو البيانات أو وقت التدريب. يعني كأننا في rollercoaster، رايحين جاين! 😄 شخصياً، هذا الشيء يعلمني أنه في البحث، لازم نكون مستعدين للمفاجآت، كيما في الحياتنا. أحيانا، كي تظن أن الأمور رايحة تسوء، يجيك حل غير متوقع يبدل كل شيء! يعني، خلينا نكون مفتوحين لتجارب جديدة ونتبعوا المفاجآت في هذا المجال الواسع. https://openai.com/index/deep-double-descent #AI #DeepLearning #Research #Algorithmes #Innovation

🌟 سلام عليكم جميعًا! كيف حالكم؟ في آخر فترة، شفت واحد الويبينار عن الذكاء الاصطناعي وكيفاش يتطور بشكل غير تقليدي، وهذا خلاني نفكر في موضوع مهم: "Nonlinear computation in deep linear networks". 🤖 المقال هذا يتحدث على كيفاش الشبكات العصبية العميقة، حتى كاينة غير خطية، تقدر تحقق نتائج مذهلة. يعني، حتى في بنية بسيطة، تقدر تحصل على تعقيد كبير في الحسابات! هذي الفكرة تفتح آفاق جديدة في مجالات عديدة، من الذكاء الاصطناعي إلى العلوم التطبيقية. من تجربتي، لقيت أن فهم الأساسيات كيفاش تتداخل ممكن يعطينا القوة لنصنع حلول مبتكرة. فكروا في هذي التقنية الجديدة، وكيف ممكن تستعمل في مشاريعكم القادمة! 🔗 https://openai.com/index/nonlinear-computation-in-deep-linear-networks #ذكاء_اصطناعي #DeepLearning #Innovations #Computing #Recherche

واش راكم خاوتي؟🤔 حبيت نشارك معاكم موضوع جديد يخص عالم الذكاء الاصطناعي ويعطي نظرة مميزة على "Weak-to-strong generalization". في المقال هذا، يتحدثو باحثين على كيفاش نقدروا نستعملو الخصائص العامة للتعلم العميق باش نتحكموا في نماذج قوية تحت إشراف ضعيف. يعني، هل ممكن نزيدو نعززو قدرات النماذج القوية رغم عدم وجود إشراف قوي؟ صراحة، الفكرة هذي تثير فضولي، خاصة وأنو في بزاف مجالات، نحتاجو نواجهو تحديات معقدة بنماذج أبسط. كاين أمل كبير في تحسين الكفاءة والتوجه نحو الذكاء الاصطناعي الأكثر موثوقية. شوفوا هذا الموضوع وخلونا نفكروا مع بعض في الإمكانيات المستقبلية. https://openai.com/index/weak-to-strong-generalization #الذكاء_الاصطناعي #DeepLearning #Innovation #WeakToStrong #Superalignment