ظننت أن لديّ 1M سياق في Codex. ثم لاحظت أن محادثة Astra تُظهر استخدام 172k من أصل 258k. إن مواصفات واجهة برمجة تطبيقات Astra تذكر فعلاً 1.05M رمزًا، لكن Codex يستخدم نافذة سياق أصغر افتراضيًا. في إعدادي، كان الافتراضي 272,000 رمزًا. باستخدام عامل نافذة قابلة للاستخدام بنسبة 95% من العميل، يفسر هذا الرقم 258k المعروض في التطبيق. كان الحد الأقصى في دليل نماذجي المحلي 872,000 رمزًا، وهو ما يعادل حوالي 828k قابلة للاستخدام. قد يكون لديك حد مختلف في إعدادك، لذا من الجدير بـ Codex التحقق قبل تغييره. أحد التنازلات: الاحتفاظ بمزيد من السجل في السياق النشط يمكن أن يستهلك جزءًا أكبر من حصتك. رفع السقف وحده لا يعني أن كل طلب سيستهلك النافذة بالكامل. بالنسبة لـ Codex المسجل عبر ChatGPT، لا يوجد مضاعف منفصل للسياق الطويل، لكن معالجة المزيد من الرموز لا تزال تُحسب. استخدام مفتاح API الخاص بك يتبع تسعير واجهة برمجة التطبيقات. إذا أردت أكبر نافذة يدعمها إعدادك، الصق هذا في Codex: --------------------------- "زِدْ نافذة سياق Codex إلى الحد الأقصى المدعوم من قبل النموذج المحدد حاليًا، والحساب، والعميل. افحص التكوين النشط للمستخدم، مع احترام CODEX_HOME وأي تجاوزات فعالة للملف أو المشروع. حدد النموذج المختار وتحقق من الحد الأقصى الخاص به حسب العميل باستخدام بيانات النموذج الحالية الموثوقة. تمييز context_window الافتراضي عن max_context_window. لا تفترض 1M أو تُثبّت 872000. إذا لم يمكن التحقق من الحد الأقصى، اترك الإعداد دون تغيير وفسّر السبب. احفظ نسخة احتياطية من كل ملف تحرره. احتفظ بالإعدادات غير ذات الصلة، والبيانات الائتمانية، ومزود الخدمة، والنماذج، وسرعة المعالجة، وجهد الاستدلال، ورؤية Ultra، وسياسات الأذونات. لا تطبع أسرارًا أبدًا. اضبط model_context_window على الحد الأقصى المُتحقق منه في نطاق التكوين المناسب. في تكوين المستخدم، يجب أن يكون مفتاحًا رئيسيًا على مستوى أعلى قبل القسم الأول. حدّث المفتاح الموجود بدلاً من تكراره. تحقق من وجود تجاوزات ذات أولوية أعلى واحترم السياسات المدارة. احتفظ بتفعيل الضغط التلقائي. أبلغ عن عتبة الضغط الصريحة الموجودة بشكل منفصل بدلاً من ابتكار عتبة جديدة. لا تُعدّل دلائل النماذج أو تتجاوز الحدود. تحقق من التكوين وتأكد من أن التغييرات الوحيدة التي حدثت هي تلك المقصودة. لا تُعيد تشغيل التطبيق أو تعطل المهام الجارية. أبلغ عن موقع النسخة الاحتياطية، والتغييرات الدقيقة، والنافذة القابلة للاستخدام المتوقعة. استخدم effective_context_window_percent عندما توفره بيانات النموذج. قدّم تعليمات إعادة التشغيل والتحقق. ميّز الإعداد المحفوظ عن الحد الفعلي المُبلغ عنه في محادثة نشطة." --------------------------- بعد اكتمال مهامك النشطة، أغلق التطبيق تمامًا وأعد فتحه، ثم تحقق من مؤشر السياق. إذا ظلت محادثة قائمة بحدودها القديمة، فتحقق من محادثة جديدة.

أي شخص لديه سؤال يمكنه الآن إجراء بحث حقيقي باستخدام AIPOCH Open-Science أطلق @aipoch_ai الإصدار 1.0.0، وهو مكتب عمل ذكي مفتوح المصدر يحافظ على الكود والبيانات خلف كل نتيجة تطرح سؤالك بكلمات بسيطة، ويقوم الذكاء الاصطناعي بتشغيل التحليل في بيئة عمل واحدة تظل كل نتيجة مرتبطة بالمدخلات والكود الذي أنشأها، بحيث يمكن لأي شخص التحقق منها أو إعادة تشغيلها هي تحت ترخيص Apache 2.0، ويبقى مشاريعك على جهازك الخاص توجد تطبيقات سطح المكتب لـ Mac وWindows، مع دعم Linux أيضًا تختار النموذج الخاص بك، من مزودي السحابة إلى اشتراك Claude أو Codex يُسافر البحث كحزمة .science يمكن لأي شخص آخر فتحها والبناء عليها أفضل مثال في معرضي يُعيد اختبار 10,000 دولار في NVIDIA مقابل البيتكوين ويُسجل كل خطوة على السجل https://t.co/Oq1koKdlX9 تحتل المرتبة الأولى في تقييم المجتمع BiomniBench-DA Public 50 بدرجة 79.05 في ASI-Bench B1، حصلت على درجة 79.35 في عمليات AIPOCH الخاصة، وهي أعلى من Codex على نفس النموذج ورقة أولية تحتوي على仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕仕事を https://t.co/2UBuP16Rie ضع نجمة على المستودع وقم بتشغيل سؤالك الأول الليلة https://t.co/p6qqQQHKtJ #AI4Science #OpenScience

شرح NVIDIA وArcee للتو لماذا انتقلت الشركات إلى النماذج المفتوحة على مسرح معرض مهندسي الذكاء الاصطناعي العالمي بعد 43 دقيقة أرادوا نموذجًا يمكنهم تشغيله بأنفسهم والوصول إليه دائمًا تم إيقاف تسجيلات Jev حاليًا، وتعمل النسخ المفتوحة مثل Kev بالفعل على وحدة معالجة الرسومات الخاصة بجهاز كمبيوتر محمول شاهد الفيديو، ثم اقرأ الدليل الكامل حول تشغيل نماذج Jev المفتوحة على وحدة معالجة الرسومات الخاصة بك أدناه

وضع LangChain Jev داخل حلقة وكيلهم الخاص وأظهروا الوظائف الثلاث التي قدموها له. في العرض التوضيحي، استغرق نموذج الذكاء الاصطناعي حوالي 5 ثوانٍ لتحديد ما إذا كان النص يحتوي على معلومات تعريفية شخصية، بينما أجاب Jev فورًا بدقة 98٪. إذًا، يمكن لوكالات البرمجة الخاصة بهم أن تسأل Jev عن صعوبة المهمة وتوفير النموذج القوي للمهام الصعبة فقط. يطلب وسط البرمجيات الخاص بوضع التشغيل التلقائي من Jev تحديد ما إذا كان استدعاء الأداة محفوفًا بالمخاطر، ويحظره أثناء التشغيل — وهي ميزة كانت قد أوقفتها لأنها كانت بطيئة جدًا في السابق. وينجز نفس النموذج تقييم إجابة الوكيل وفقًا لمقياس تقييم في التقييمات عبر الإنترنت: صحيحة، تتوافق مع المرجع، مدعومة بأدلة، وتشير إلى مصدر. يشير دليلي إلى هذا الإعداد كمصادر بحثية، مع مقياس صلة من 0 إلى 3 على 50 ورقة بحثية، وقائمة مراجعة للمكالمات ذات الثقة المنخفضة. كما يتحقق من الأوراق البحثية المفيدة التي أرشفها المرشح بهدوء. شاهد الجلسة، ثم احصل على الملف الابتدائي والمحفظات أدناه

البرمجة المبنية على الإحساس سريعة بما يكفي لإنجاز التطبيق، ولا تزال عالقًا في صنع الفيديو الذي يشرحه. هنا حيث سأستخدم @videoclawapp، الذي يطلق رسميًا عامل إنشاء الفيديو للسطح المكتبي. سأبدأ بالمنشورات التي بحثت عنها وكتبتها مسبقًا. هناك الكثير مما يمكن تحويله إلى فيديوهات. يجمع التطبيق بين محرر ذكي، ومولد فيديو، وصانع صورة شخصية، كل ذلك في تطبيق يعمل عبر الدردشة. الذكاء الاصطناعي يُلقّن المهام الإنتاجية المعقدة، وأنت تقوم بالتعديلات الدقيقة عبر طلبات بسيطة. أفضل بكثير أن أطلب منه تقصير المقدمة بدلاً من قضاء ظهري في محاولة فهم كيفية القيام بذلك. هذا التبادل المستمر هو ما يجعل إنشاء الفيديو يشعر وكأنه برمجة مبنية على الإحساس. لقد رأينا هذا مع الدهانات الأكريليكية وPhotoshop وCanva وتوليد الصور بالذكاء الاصطناعي. كلما خفّضت الحواجز، زاد عدد الأشخاص الذين يجربون إنشاء شيء بأنفسهم. Videoclaw يجلب هذا المفهوم إلى الفيديو للمؤسسين والمطورين والمسوقين وباقي من لديهم شيء ليشاركوه. يمكنك التحدث بالفيديو حتى دون الوقت أو المهارات أو الفريق اللازم لإدارة الإنتاج بنفسك. قد يصبح مصطلح "مهندس المحتوى" لقبًا طبيعيًا تمامًا للأجيال القادمة من المبدعين. حمّل تطبيق Mac من https://t.co/I7KYl3p1mA، وربط حسابك بـ ChatGPT أو Claude، ثم ابدأ بإعطاء الأوامر. ستُضاف منصات أخرى قريبًا. النسخة التجريبية العامة مجانية للاستخدام، وتتضمن 10 دولارات من رصيد توليد الذكاء الاصطناعي. أول 300 شخص يحصلون على 50 دولارًا من الرصيد.

رئيس تنفيذي Replit، أمجد ماسد: "أكملنا الدورة ونمتلك عاملًا داخليًا في Replit يتطور باستمرار Replit Agent" كل ليلة، يقرأ هذا العامل آثار مستخدمي Replit ويفتح طلب سحب مع تغييرات في المطالبات لتصحيح الأخطاء وقضايا المشاعر التي يكتشفها يُرسل كل طلب سحب كاختبار A/B، وتحدد النتيجة ما إذا كانت Replit ستطلق التغيير أو تعده 46 دقيقة مع جيسون ليمنك من SaaStr، الذي أرسل عامله 10K رسائل بريد إلكتروني إلى 331 مستثمرًا بنفسه شاهد الفيديو، ثم انسخ مطالبة الدورة العامة من الدليل أدناه

مراهق يتعلم القيادة في بضع عشرات من الساعات وهذا يعمل لأنهم قضوا حياتهم بأكملها يشاهدون الأشياء تسقط وتصطدم ببعضها البعض العديد من الروبوتات تبدأ بدون أي من ذلك، وتعلّم كل مهمة من آلاف العروض المتكررة، والتي يسميها فريق أوديسا القوة الغاشمة أوديسا-3 من @odysseyml يتعلم بشكل أشبه بالمراهق إنه نموذج عالمي مُدرّب على كمية هائلة من البيانات البصرية من العالم الحقيقي، لذا يتعلم السبب والنتيجة وكيف يتصرف الناس أولاً ثم بضع ساعات من البيانات من آلة معينة كافية لتعليمه التحكم في العرض التمهيدي، يعمل نموذج واحد على تشغيل إنسان آلي، والتحكم في الأذرع الروبوتية، وقيادة سيارة، وتحليق طائرة مسيرة، ولعب ألعاب الفيديو، وتدريب الذكاءات الاصطناعية الأخرى يسمونه وكيل فيزيائي، وسيصبح متاحًا للجمهور في الأسابيع القادمة إذا تحقق هذا النهج، فإن العائد سيتجاوز بكثير العروض التوضيحية يمكن للآلات أن تتولى الوظائف التي تعرض الناس للخطر وتساعد في المهام اليومية التي تصبح صعبة مع التقدم في العمر أو الإعاقة سأراقب كيف سيؤدي عندما يحصل الأشخاص خارج الفريق على أيديهم عليه

مهندس LangChain: "إذا كنت تستخدم 100,000 رمزًا، حتى لو كانت مخزنة مؤقتًا، فهي لا تزال 100,000 رمزًا" 50 دقيقة حول سبب إعادة إرسال نفس السياق في كل طلب من قبل مهمة عامل صغيرة واحدة. يقوم Manus باستدعاء حوالي 50 أداة لكل تشغيل، وكل نتيجة من هذه النتائج تُرفق مع المكالمة التالية. تخزين البيانات المؤقت يقلل من المعدل الخاص بهذه الرموز، لكنه لا يقلل أبدًا من العدد الإجمالي. راقب ذلك، ثم اقرأ الدليل أدناه حول تسعير مهمة واحدة مكتملة.

لاحظت حساب كارباتي في قائمة المساهمين في EvoMap AutoResearch. ما لفت انتباهي في إصدار EvoMap هو كيف شكلت فشلات الاختبار المحاولة التالية للوكيل. https://t.co/7qWbs9v0xx

معظم التأمين يتطلب تجميدًا مع خطوات إضافية. يطلب Cosmos Hub منك الانتظار 21 يومًا لفك التأمين. وقد استمرت قائمة خروج المُحققين في Ethereum لأسابيع عندما يسعى عدد كبير من الناس للخروج في نفس الوقت. يعمل Sui على فترات مدتها 24 ساعة. قم بالتأمين الآن، وستبدأ المكافآت بعد الدورة التالية. قم بإلغاء التأمين، وسيصبح SUI سائلًا بعد الدورة التالية. تقريبًا يوم واحد في كلا الاتجاهين. هذا هو أقصر رحلة ذهابًا وإيابًا التي رأيتها على سلسلة PoS رئيسية، وهو ما يغيّر المعادلة بالنسبة للمراكز الصغيرة. الحد الأدنى للتأمين هو 1 SUI. معدل العائد السنوي للشبكة هو حوالي 1.47% حاليًا، ويتغير وفقًا للظروف على السلسلة. التأمين على Sui غير خاضع للسيطرة. تبقى مفاتيحك في محفظتك، ويحدث التفويض على السلسلة، ولا يمكن لأي شخص تحريك SUI الخاص بك سوى أنت. لذلك، القرار الحقيقي الوحيد هو أي مُحقق تحصل عليه بتأمينك. أي مُحقق ينقطع أو يُعاقب سيُفقدك مكافآتك. تدير @HashKeyCloud مُحققين على أكثر من 40 سلسلة ضمن مجموعة HashKey، المرخصة في هونغ كونغ. تعمل منذ أكثر من 5 سنوات، بتوفر بنسبة 99.9% وصفر عقوبات. عمولة Sui الخاصة بهم هي 8%، مقابل متوسط السوق البالغ 9%، لذا تحافظ على المزيد من المكافآت مقارنة بمُحقق عادي. إذا أردت تجربته: 1. افتح محفظة Sui (Slush أو أي محفظة رئيسية) 2. انتقل إلى Earn، ثم Staking، ثم اختر مُحققًا 3. ابحث عن HashKey Cloud 4. أدخل المبلغ وقم بالتأكيد ستبدأ المكافآت بعد الدورة التالية، بعد يوم تقريبًا. إجمالي التأمين، وAPY النشط، وعدد المفوضين متاحون علنًا هنا: https://t.co/Oreh2KZX0J