بلاگ
AI کی خبریں اور عملی گائیڈز، صاف وضاحت کے ساتھ۔
تازہ ترین
OpenAI ماڈلز کے بڑے ریاضیاتی مسائل حل کرنے کی رپورٹس ایک گہرے مسئلے کی طرف اشارہ کرتی ہیں: ثبوت بنانا سستا ہوتا جا رہا ہے، جبکہ تصدیق، انتساب اور اشاعت اب بھی انسانی رفتار سے چلتے ہیں۔
مفت کورس
مصنوعی ذہانت پر مکمل کورس، ریاضی سے لے کر LLMs، ایجنٹس اور MCP تک۔ تیس ابواب، اور ہر باب اپنی جگہ پڑھنے کے قابل۔
30 ابواب~13 گھنٹے کی پڑھائی
پہلے ابواب
ایک neuron ایک weighted sum اور ایک threshold ہے۔ اصل خیال یہی ہے — اور اسی کی حدوں نے بعد کی ہر چیز کو جنم دیا۔
squared error کوئی روایت نہیں۔ یہ noise کے بارے میں دعویٰ ہے — اور آپ اسے غلط ہوتے دیکھ سکتے ہیں۔
minus sign سب لکھتے ہیں۔ تقریباً کوئی نہیں بتاتا کہ وہ وہاں کیوں ہے، یا قدم کتنا بڑا ہو سکتا ہے۔
Accuracy رپورٹ کرنے کے لیے سب سے آسان عدد ہے، اور اسی سے دھوکا کھانا بھی سب سے آسان ہے۔
ویڈیوز
تمام ویڈیوز دیکھیں
#173
#172
#171
#170
#169
#168
#167
#166تمام پوسٹس
TypeSafe AI کا Jev اس لیے توجہ کھینچ رہا ہے کہ یہ software intelligence کو احتمال کے مسئلے کے طور پر دیکھتا ہے: درست branch چنیں، confidence منسلک کریں، اور جب code کو فیصلہ چاہیے ہو تو text لکھوانے کے لیے LLM کو ادائیگی سے بچیں۔
OpenAI کی قانونی لانچ کسی نئے foundation model سے زیادہ اس کے گرد بنے سسٹم کے بارے میں ہے: domain retrieval، trusted tools، permissions، benchmarks اور review paths۔
طویل عرصے تک چلنے والے ایجنٹس صرف اس لیے ناکام نہیں ہوتے کہ ونڈو چھوٹی ہے۔ وہ اس وقت ناکام ہوتے ہیں جب فائلیں، ٹول آؤٹ پٹس اور پرانی ہسٹری اس کام کو باہر دھکیل دیتی ہیں جسے ایجنٹ نے مکمل کرنا تھا۔
Dario Amodei چاہتے ہیں کہ بیرونی evaluators، مشترکہ حفاظتی معیارات، اور بین الاقوامی معاہدے frontier AI کی رفتار کو قابو میں رکھیں۔ مشکل حصہ یہ طے کرنا ہے کہ “بہت تیز” کا مطلب کیا ہے، جبکہ رپورٹس کے مطابق Anthropic ریکارڈ حجم کے IPO کی تیاری کر رہا ہے۔
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.
OpenAI کا کہنا ہے کہ AI agents نے Navier–Stokes singularity تلاش کی اور proof کو Lean میں formalize کیا۔ اصل مشکل کہانی یہ ہے کہ آگے کیا ہوتا ہے: review، credit، اور ریاضی میں private agent swarms کی طاقت۔
