ادعاءات OpenAI في الرياضيات تكشف عنق زجاجة التحقق في الذكاء الاصطناعي
تشير التقارير عن نماذج OpenAI التي تحل مسائل رياضية كبرى إلى مشكلة أعمق: توليد البراهين يصبح أرخص، بينما لا يزال التحقق والإسناد والنشر يتحركون بسرعة البشر.
المدونة
أفكار وتحديثات و كل ما يخص الذكاء الاصطناعي.
أخبار الذكاء الاصطناعي وأدلة عملية بشرح واضح.
الأحدث
دورة مجانية
الذكاء الاصطناعي من الصفر
دورة كاملة في الذكاء الاصطناعي، من الرياضيات وصولًا إلى LLMs والوكلاء وMCP. ثلاثون فصلًا، وكل فصل يستحق القراءة بمفرده.
30 فصلًا~10 ساعة قراءة
الفصول الأولى
الـ Perceptron من الصفر: ما الذي يحسبه العصبون؟
العصبون مجموع موزون وعتبة. هذه هي الفكرة كلها — وحدودها هي ما فرض كل ما جاء بعدها.
من أين تأتي دالة الخسارة: من الأرجحية، لا من العرف
الخطأ التربيعي ليس عرفًا. إنه ادعاء عن الضجيج، ويمكنك أن تراه يخطئ.
إلى أسفل الوادي: Gradient Descent والخطوتان اللتان يتخطاهما الجميع
الجميع يكتب علامة الطرح. لكن قلّة يشرحون لماذا هي هناك، أو ما حجم الخطوة التي تتحمّلها.
التصنيف، الإنتروبيا المتقاطعة، وكيف لا تخدع نفسك
الدقة أسهل رقم يمكن الإبلاغ عنه، وأسهل رقم يمكن أن يخدعك.
الفيديوهات
شاهد كل الفيديوهات
#173Test-time compute: making an AI better by letting it think longer
#172Reasoning tokens: the AI thinking you never see but still pay for
#171Emergent reasoning: the AI that started double-checking on its own
#170Process reward: grading an AI's working, not just its final answer
#169Verifiable rewards: training AI on answers a program can check
#168Tree of thoughts: how an AI searches through ideas, and what it costs
#167Self-consistency: ask an AI several times, then trust the majority
#166Think step by step: why a famous prompt works, and when it backfires
كل المقالات
نموذج Jev للذكاء الاصطناعي صُمم للقرارات لا للنثر
يلفت Jev من TypeSafe AI الانتباه لأنه يتعامل مع ذكاء البرمجيات بوصفه مسألة احتمالات: اختر الفرع الصحيح، وأرفق الثقة، وتجنب الدفع لنموذج LLM ليكتب نصًا عندما تحتاج الشيفرة إلى قرار.
Astra for Law من OpenAI نظام ذكاء اصطناعي قانوني، وليس نموذجًا جديدًا
إطلاق OpenAI القانوني لا يتمحور كثيرًا حول نموذج أساس جديد، بل حول النظام المحيط به: استرجاع متخصص، أدوات موثوقة، صلاحيات، معايير تقييم ومسارات مراجعة.
هندسة السياق لوكلاء الذكاء الاصطناعي طويلة الأمد
لا تفشل الوكلاء طويلة التشغيل لمجرد أن النافذة صغيرة. بل تفشل عندما تزاحم الملفات ومخرجات الأدوات والسجل القديم المهمة التي كان يفترض بالوكيل إتمامها.
حدود سرعة الذكاء الاصطناعي: Amodei يحذّر من التحسين الذاتي العودي
يريد Dario Amodei مقيّمين خارجيين، ومعايير سلامة مشتركة، واتفاقات دولية لضبط وتيرة الذكاء الاصطناعي الحدودي. الجزء الأصعب هو تعريف معنى «سريع جدًا» في وقت يُقال فيه إن Anthropic تستعد لطرح عام أولي بحجم قياسي.
Recursive self-improvement: why AI researchers worry
The sharper worry around recursive self-improvement is not strange chatbot output. It is agents that coordinate, optimize metrics, and help build the next models — a concern reflected in reporting from WIRED, MIT Technology Review, CNBC, and The Guardian.
شرح ادعاء OpenAI بإثبات مسألة نافييه–ستوكس
تقول OpenAI إن وكلاء ذكاء اصطناعي وجدوا تفردًا في معادلات نافييه–ستوكس وصاغوا الإثبات رسميًا في Lean. لكن القصة الأصعب هي ما يحدث بعد ذلك: المراجعة، والفضل، وقوة أسراب الوكلاء الخاصة في الرياضيات.