This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
مرعب مرعب جدا والقادم اكثر رعباً وجنوناً
بيانات ملايين المستخدمين سيتم استغلالها لتدريب الذكاء الاصطناعي.
بعد صفقة ناجحة بين الطرفين ( Google و Reddit ) والتي من خلالها ستزود Reddit منصة جوجل بياناتها لتدريب الذكاء الاصطناعي وفي المقابل تحصل Reddit على بعض الامتيازات في محرك البحث ( والمال بالطبع )، تأتي صفقة أخرى جديدة.
الصفقة الجديدة بين شركة OpenAI و Reddit، والتي من خلالها ستستغل OpenAI بيانات المستخدمين في المنصة لتدريب الذكاء الاصطناعي.
ما رأيك في هذه الصفقة؟ هل ستساهم في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي؟ أم تساهم في انتهاك خصوصية المستخدمين أكثر؟
بعد صفقة ناجحة بين الطرفين ( Google و Reddit ) والتي من خلالها ستزود Reddit منصة جوجل بياناتها لتدريب الذكاء الاصطناعي وفي المقابل تحصل Reddit على بعض الامتيازات في محرك البحث ( والمال بالطبع )، تأتي صفقة أخرى جديدة.
الصفقة الجديدة بين شركة OpenAI و Reddit، والتي من خلالها ستستغل OpenAI بيانات المستخدمين في المنصة لتدريب الذكاء الاصطناعي.
ما رأيك في هذه الصفقة؟ هل ستساهم في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي؟ أم تساهم في انتهاك خصوصية المستخدمين أكثر؟
رحمة الله على شهداء فلسطين الذين عاشوا أجواء مرعبة ليلة أمس.
يوجد موقع اسمه Buy Israeli Tech من خلاله تروج إسرائيل لابتكاراتها و انتاجاتها. ولحث الشركاء على شرائها و الاستثمار فيها تضع عبارة في الموقع مفادها: (الاستثمار في الشركات الإسرائيلية يحارب الأعداء ويؤمن السلام لإسرائيل) في إشارة أن استثمارات وابتكارات اسرائيل كلها ذات توجه واحد، توجه حربي.
انقلب السحر على الموقع فأصبح وجهة لكل شخص يريد مقاطعة المنتجات الإسرائيلية. تدخل للموقع و أي منتج معروض في الموقع تقاطعه.
بالفعل نجحت المقاطعة بشكل كبير وعلم المسؤولون أن الموقع كان أحد المصادر للتعريف بالمنتجات. للحد من ذلك، وضعوا كلمة سر على الموقع حتى لا ينكشف محتواه للجميع.
لسوء حظهم، أحد المطورين سحب بيانات الموقع قبل فترة ووفرها على شكل Dataset للراغبين في إنشاء هكذا برمجيات لمقاطعة المنتجات الإسرائيلية.
واسم المستودع على جيتهاب هو Boycott Israeili Tech Companies ويمكن الوصول للمستودع من الرابط 👇.
https://github.com/TechForPalestine/boycott-israeli-tech-companies-dataset/tree/main/dataset/companies
#Khalid_code
يوجد موقع اسمه Buy Israeli Tech من خلاله تروج إسرائيل لابتكاراتها و انتاجاتها. ولحث الشركاء على شرائها و الاستثمار فيها تضع عبارة في الموقع مفادها: (الاستثمار في الشركات الإسرائيلية يحارب الأعداء ويؤمن السلام لإسرائيل) في إشارة أن استثمارات وابتكارات اسرائيل كلها ذات توجه واحد، توجه حربي.
انقلب السحر على الموقع فأصبح وجهة لكل شخص يريد مقاطعة المنتجات الإسرائيلية. تدخل للموقع و أي منتج معروض في الموقع تقاطعه.
بالفعل نجحت المقاطعة بشكل كبير وعلم المسؤولون أن الموقع كان أحد المصادر للتعريف بالمنتجات. للحد من ذلك، وضعوا كلمة سر على الموقع حتى لا ينكشف محتواه للجميع.
لسوء حظهم، أحد المطورين سحب بيانات الموقع قبل فترة ووفرها على شكل Dataset للراغبين في إنشاء هكذا برمجيات لمقاطعة المنتجات الإسرائيلية.
واسم المستودع على جيتهاب هو Boycott Israeili Tech Companies ويمكن الوصول للمستودع من الرابط 👇.
https://github.com/TechForPalestine/boycott-israeli-tech-companies-dataset/tree/main/dataset/companies
#Khalid_code
اللهم أنَت ربِّي، لا يخفى عليك ما في قلبي، فاللهم طمأنينة منك.. يارب أعوذ بك من ضيقة القلب، وشعور لا يُشكى ولا يفهم .. اللهم أرِح قلبي بما أنت به أعلم، ولا تجعلني أشكي لمن لا يخشى عليّ من حزني.. اللهم إني أُفوض دنياي كلها إليك.
مؤسس تيليجرام "دوروف" محتجز لدى السلطات الفرنسية الآن !
تم القبض عليه في المطار، وتم استجوابه بخصوص جرائم متعلقة بمنصة تيليجرام. رفض "دوروف" التعاون مع الشرطة ليتم احتجازه.
"دوروف" سيمتثل أمام القضاء قريبا.
التهم الموجهة إليه تضم الاتجار بالمخ//درات، الاتجار في البشر، نشر محتوى جن//سي للأطفال وحتى الإره//اب !
( هذه التهم ليست موجهة له بشكل صريح، وإنما ساعد في ذلك من خلال منصة تيليجرام التابعة له).
#Khalid_code
تم القبض عليه في المطار، وتم استجوابه بخصوص جرائم متعلقة بمنصة تيليجرام. رفض "دوروف" التعاون مع الشرطة ليتم احتجازه.
"دوروف" سيمتثل أمام القضاء قريبا.
التهم الموجهة إليه تضم الاتجار بالمخ//درات، الاتجار في البشر، نشر محتوى جن//سي للأطفال وحتى الإره//اب !
( هذه التهم ليست موجهة له بشكل صريح، وإنما ساعد في ذلك من خلال منصة تيليجرام التابعة له).
#Khalid_code
وأنت تتصفح احدى منصات التواصل الاجتماعي، قد تصادف شخصية جديدة يتكرر ظهورها، و من حيث لا تدري، هاهي ذي لها 3 مليون متابع. قد تعتقد أنه من السهل تحقيق ذلك لشهرة منصات التواصل وعدد مستهلكيها،لكن عند تجربتك أنت للأمر، يصبح شاقًا وصعبًا وشبه مستحيل.
هذا السيناريو قد يتكرر كثيرًا … لدرجة أن عدد المؤثرين اليوم (بملايين المتابعين) هائل للغاية !
تعزى النتائج للكثير من الأسباب، فعلى سبيل المثال منصات مثل "تيك توك" و "انستغرام" قادرة على صناعة مؤثرين في وقت وجيز بفضل خوارزمياتها التي تعتمد على استهلاك فيديوهات كثيرة في وقت وجيز. ( أي صناع المحتوى بواسطة فيديوهات تعتمد على الترند فرصهم أكبر في الشهرة على حساب صناع محتوى آخرين).
لكن السبب الرئيسي والأكبر … هو ظهور منظمات لبناء المؤثرين.
فعلى سبيل المثال، منظمة Made By All وصاحبتها leanne Peirce كانت مسؤولة عن بناء أكثر من 500 مؤثر حول العالم. من بينهم (Hayley Kalil - ذات 6 مليون متابع ) ، (الكوميدي Adam Waheed ذو 9.7 مليون متابع ) و ( Helen Owens ذات 1.5 مليون متابع ) و (Amanda Mccants ذات 500 ألف متابع) ومئات المؤثرين والمؤثرات الأخريات، بمعدل 600 مليون متابع تحت وطأة Made By All.
لماذا تبني هذه الشركات مؤثرين حول العالم؟
لأنها ابتكرت بيزنس مودل أكثر تميزًا للسيطرة على عالم الإعلانات. تدفع هذه الشركة للمؤثرين المال لصناعة المحتوى، وتكبير صفحاتهم، وإعلاناتهم. وفي المقابل هم مجبرون للإعلان عن أي نوع من المنتجات.
تتواصل الشركات مع Made By All لإشهار منتج، وفي طرفة عين يصبح أكثر من 500 مؤثر بملايين المتابعين يتحدثون عنه في ساعات. وهكذا تحقق الشركة مبالغ طائلة من الإعلانات.
( بالمناسبة، ليس الإعلانات فحسب، بل كذلك أي نوع من الأجندات ! )
نجاح Made By All في سوق المؤثرين دفع شركات أخرى للمنافسة، مثل Viral Nation التي تأوي مؤثرين وتدفعهم للإعلان لمنتجات عملائها. كذلك شركة TikTok بنفسها لها فرع لتدريب المؤثرين. كذا منظمة The Influencer Marketing Factory.
يمكن للمؤثرين بدورهم مراسلة هذه الشركات والانضمام لهم، بعد قبولهم يوقع المؤثر على سلسلة من الشروط الحتمية كعدم رفض أي عرض إعلانات. في المقابل يحصل على المال لتمويل محتواه وتكبير صفحاته وأن يحظى بالشهرة اللازمة.
لنجيبك إذن على سؤال: لمَ يوجد الكثير من المؤثرين اليوم؟ الجواب هو: لأنه يوجد مصانع لصناعة المؤثرين !
هذا السيناريو قد يتكرر كثيرًا … لدرجة أن عدد المؤثرين اليوم (بملايين المتابعين) هائل للغاية !
تعزى النتائج للكثير من الأسباب، فعلى سبيل المثال منصات مثل "تيك توك" و "انستغرام" قادرة على صناعة مؤثرين في وقت وجيز بفضل خوارزمياتها التي تعتمد على استهلاك فيديوهات كثيرة في وقت وجيز. ( أي صناع المحتوى بواسطة فيديوهات تعتمد على الترند فرصهم أكبر في الشهرة على حساب صناع محتوى آخرين).
لكن السبب الرئيسي والأكبر … هو ظهور منظمات لبناء المؤثرين.
فعلى سبيل المثال، منظمة Made By All وصاحبتها leanne Peirce كانت مسؤولة عن بناء أكثر من 500 مؤثر حول العالم. من بينهم (Hayley Kalil - ذات 6 مليون متابع ) ، (الكوميدي Adam Waheed ذو 9.7 مليون متابع ) و ( Helen Owens ذات 1.5 مليون متابع ) و (Amanda Mccants ذات 500 ألف متابع) ومئات المؤثرين والمؤثرات الأخريات، بمعدل 600 مليون متابع تحت وطأة Made By All.
لماذا تبني هذه الشركات مؤثرين حول العالم؟
لأنها ابتكرت بيزنس مودل أكثر تميزًا للسيطرة على عالم الإعلانات. تدفع هذه الشركة للمؤثرين المال لصناعة المحتوى، وتكبير صفحاتهم، وإعلاناتهم. وفي المقابل هم مجبرون للإعلان عن أي نوع من المنتجات.
تتواصل الشركات مع Made By All لإشهار منتج، وفي طرفة عين يصبح أكثر من 500 مؤثر بملايين المتابعين يتحدثون عنه في ساعات. وهكذا تحقق الشركة مبالغ طائلة من الإعلانات.
( بالمناسبة، ليس الإعلانات فحسب، بل كذلك أي نوع من الأجندات ! )
نجاح Made By All في سوق المؤثرين دفع شركات أخرى للمنافسة، مثل Viral Nation التي تأوي مؤثرين وتدفعهم للإعلان لمنتجات عملائها. كذلك شركة TikTok بنفسها لها فرع لتدريب المؤثرين. كذا منظمة The Influencer Marketing Factory.
يمكن للمؤثرين بدورهم مراسلة هذه الشركات والانضمام لهم، بعد قبولهم يوقع المؤثر على سلسلة من الشروط الحتمية كعدم رفض أي عرض إعلانات. في المقابل يحصل على المال لتمويل محتواه وتكبير صفحاته وأن يحظى بالشهرة اللازمة.
لنجيبك إذن على سؤال: لمَ يوجد الكثير من المؤثرين اليوم؟ الجواب هو: لأنه يوجد مصانع لصناعة المؤثرين !
الحب المتبادل بين (ريديت) و (جوجل) مستمر ... وذلك بفضل قوة الشراكة المقدر سعرها بـ 60 مليون دولار.
إليك Recap خفيف للقصة:
🔸 (جوجل) عقد شراكة مع منصة (ريديت - Reddit) مقابل 60 مليون دولار، هدفها أخذ محتوى (ريديت) لتدريب الذكاء الاصطناعي التابع لـ Google.
🔸 (جوجل) غيرت خوارزميات محرك البحث، بحيث تظهر نتائج (ريديت) في المركز الأول دائمًا على حساب أي موقع آخر.
🔸 والآن، (ريديت) تغير من روبوتات الأرشفة لمنع أي محرك بحث آخر من أرشفة محتواها.
أي محتوى في منصة Reddit لا يمكن الوصول إليه إلا من خلال جوجل، ولا يمكن أرشفته ( أي ظهوره في محركات بحث أخرى) إلا في جوجل.
#جوجل
إليك Recap خفيف للقصة:
🔸 (جوجل) عقد شراكة مع منصة (ريديت - Reddit) مقابل 60 مليون دولار، هدفها أخذ محتوى (ريديت) لتدريب الذكاء الاصطناعي التابع لـ Google.
🔸 (جوجل) غيرت خوارزميات محرك البحث، بحيث تظهر نتائج (ريديت) في المركز الأول دائمًا على حساب أي موقع آخر.
🔸 والآن، (ريديت) تغير من روبوتات الأرشفة لمنع أي محرك بحث آخر من أرشفة محتواها.
أي محتوى في منصة Reddit لا يمكن الوصول إليه إلا من خلال جوجل، ولا يمكن أرشفته ( أي ظهوره في محركات بحث أخرى) إلا في جوجل.
#جوجل
(Instagram)
كشف تقرير جديد صدر اليوم أن شركة جوجل تُخطط لإطلاق النسخة الرسمية والنهائية من نظام الأندرويد 15 في منتصف شهر أكتوبر المقبل، وهو الإطار الزمني الذي من المتوقع أن تبدأ فيه أجهزة جوجل بيكسل المتوافقة بتلقي هذا التحديث الذي طال إنتظاره.
🔔 انضم إلينا في الالجرام @khalid_code
كشف تقرير جديد صدر اليوم أن شركة جوجل تُخطط لإطلاق النسخة الرسمية والنهائية من نظام الأندرويد 15 في منتصف شهر أكتوبر المقبل، وهو الإطار الزمني الذي من المتوقع أن تبدأ فيه أجهزة جوجل بيكسل المتوافقة بتلقي هذا التحديث الذي طال إنتظاره.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
تخيل أنك تسأل أي نموذج ذكاء اصطناعي: “كم عدد الأحرف R في كلمة Strawberry؟” سواء بالعربية أو الإنجليزية، ستجد أن الإجابة غالبًا ما تكون خاطئة. قد يخبرك بوجود حرفين أو واحد أو حتى لا شيء، بينما الإجابة الصحيحة هي ثلاثة!
هذا السؤال البسيط يشكل تحديًا كبيرًا لمعظم نماذج الذكاء الاصطناعي. السبب الرئيسي يعود إلى مبدأ الـ Tokenization، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتقسيم الكلمات إلى وحدات صغيرة تُعرف بـ Tokens، ويحولها إلى معرفات رقمية لفهم معناها. بمعنى آخر، هو يفهم كلمة Strawberry لأنها مرتبطة برقم تعريفي مثل 1885، لكنه لا يرى الكلمة بشكلها الكامل، مما يصعب عليه فهم تركيبة الكلمة.
وليس الأمر مقتصرًا على كلمة Strawberry فقط، بل أي كلمة أخرى قد يخطئ الذكاء الاصطناعي في معرفة عدد الأحرف المتكررة فيها. جرب سؤاله عن كلمة Irregularities وستحصل على إجابة خاطئة أيضًا.
لكن لماذا يجيب على سؤال لا يعرف إجابته الصحيحة؟ ببساطة، يقوم بالمقامرة على الرد. معظم نماذج الذكاء الاصطناعي مدربة على تقديم رد عشوائي عندما تواجه سؤالًا تحايليًا كهذا.
هل تعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تجاوز هذا التحدي في المستقبل
هذا السؤال البسيط يشكل تحديًا كبيرًا لمعظم نماذج الذكاء الاصطناعي. السبب الرئيسي يعود إلى مبدأ الـ Tokenization، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتقسيم الكلمات إلى وحدات صغيرة تُعرف بـ Tokens، ويحولها إلى معرفات رقمية لفهم معناها. بمعنى آخر، هو يفهم كلمة Strawberry لأنها مرتبطة برقم تعريفي مثل 1885، لكنه لا يرى الكلمة بشكلها الكامل، مما يصعب عليه فهم تركيبة الكلمة.
وليس الأمر مقتصرًا على كلمة Strawberry فقط، بل أي كلمة أخرى قد يخطئ الذكاء الاصطناعي في معرفة عدد الأحرف المتكررة فيها. جرب سؤاله عن كلمة Irregularities وستحصل على إجابة خاطئة أيضًا.
لكن لماذا يجيب على سؤال لا يعرف إجابته الصحيحة؟ ببساطة، يقوم بالمقامرة على الرد. معظم نماذج الذكاء الاصطناعي مدربة على تقديم رد عشوائي عندما تواجه سؤالًا تحايليًا كهذا.
هل تعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكنه تجاوز هذا التحدي في المستقبل
👍1💘1
OpenAI تطلق ثورة جديدة في الذكاء الاصطناعي مع نموذجي o1 و o1 Mini
أعلنت شركة OpenAI الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي عن إطلاق جيل جديد من النماذج اللغوية الكبيرة، ألا وهما o1 و o1 Mini. وهذان النموذجان مصممان خصيصًا للتعامل مع المهام العلمية والأكاديمية بدقة عالية.
ما الذي يميز هذين النموذجين؟
* التركيز على الدقة العلمية: تم تدريب نموذجي o1 على كم هائل من البيانات العلمية، مما يجعلهما قادرين على فهم المعادلات الرياضية، الأكواد البرمجية، والمصطلحات العلمية المتخصصة بدقة متناهية.
* التفكير المنطقي: على عكس العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى التي قد تقدم إجابات خاطئة أو غير منطقية، فإن نموذجي o1 مصممان للتفكير بشكل منطقي وتحليل المعلومات بشكل عميق قبل تقديم الإجابات.
* الأداء المتميز: أثبتت النماذج الجديدة قدرتها على حل مسائل علمية معقدة بنسبة نجاح عالية، حيث تمكن نموذج o1 من حل 83% من المشاكل التي طرحها عليه طلاب الدكتوراه، متفوقًا بذلك على النماذج السابقة مثل GPT بأكثر من 13%.
* التنوع في التطبيقات: بالإضافة إلى المجال العلمي، يمكن استخدام نموذجي o1 في العديد من التطبيقات الأخرى مثل:
* التعليم: يمكن للطلاب استخدام هذه النماذج للحصول على شرح مفصل للمفاهيم العلمية المعقدة.
* البحث العلمي: يمكن للباحثين استخدام هذه النماذج لتسريع عملية البحث واكتشاف العلاقات بين البيانات.
* تطوير البرمجيات: يمكن للمبرمجين استخدام هذه النماذج لكتابة الأكواد وتصحيح الأخطاء.
ماذا يعني هذا التطور؟
يمثل إطلاق نموذجي o1 و o1 Mini قفزة نوعية في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يفتح الباب أمام تطبيقات جديدة ومبتكرة في العديد من المجالات. ويمكن أن يساهم هذا التطور في تسريع وتيرة الاكتشافات العلمية، وتحسين جودة التعليم، وتطوير تكنولوجيا جديدة.
ما الذي يمكن توقعه في المستقبل؟
من المتوقع أن تشهد السنوات القادمة تطورات مذهلة في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أن تصبح النماذج اللغوية الكبيرة قادرة على أداء مهام أكثر تعقيدًا، مثل الاكتشافات العلمية المستقلة وحتى الإبداع الفني.
ملاحظات هامة:
* الحدود: على الرغم من القدرات المذهلة لهذه النماذج، إلا أنه لا يزال هناك العديد من التحديات التي يجب التغلب عليها، مثل التحيز في البيانات والتأكد من أن النماذج تستخدم لأغراض إيجابية.
* التعاون بين الإنسان والآلة: من المهم أن نتذكر أن الذكاء الاصطناعي هو أداة قوية يمكن أن تساعدنا في حل المشكلات، ولكن لا يمكن أن يحل محل الإبداع والتفكير النقدي للإنسان.
هل لديك أي أسئلة أخرى حول هذا الموضوع؟
ملاحظات على الإضافات:
* التفصيل: تم شرح مفهوم "التركيز على الدقة العلمية" بشكل أكثر وضوحًا.
* التطبيقات: تم ذكر أمثلة أكثر تنوعًا للتطبيقات المحتملة.
* التأثير المستقبلي: تم التطرق إلى التأثير المحتمل لهذا التطور على المستقبل.
* الحدود والتحديات: تم التأكيد على أهمية التعاون بين الإنسان والآلة.
أعلنت شركة OpenAI الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي عن إطلاق جيل جديد من النماذج اللغوية الكبيرة، ألا وهما o1 و o1 Mini. وهذان النموذجان مصممان خصيصًا للتعامل مع المهام العلمية والأكاديمية بدقة عالية.
ما الذي يميز هذين النموذجين؟
* التركيز على الدقة العلمية: تم تدريب نموذجي o1 على كم هائل من البيانات العلمية، مما يجعلهما قادرين على فهم المعادلات الرياضية، الأكواد البرمجية، والمصطلحات العلمية المتخصصة بدقة متناهية.
* التفكير المنطقي: على عكس العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى التي قد تقدم إجابات خاطئة أو غير منطقية، فإن نموذجي o1 مصممان للتفكير بشكل منطقي وتحليل المعلومات بشكل عميق قبل تقديم الإجابات.
* الأداء المتميز: أثبتت النماذج الجديدة قدرتها على حل مسائل علمية معقدة بنسبة نجاح عالية، حيث تمكن نموذج o1 من حل 83% من المشاكل التي طرحها عليه طلاب الدكتوراه، متفوقًا بذلك على النماذج السابقة مثل GPT بأكثر من 13%.
* التنوع في التطبيقات: بالإضافة إلى المجال العلمي، يمكن استخدام نموذجي o1 في العديد من التطبيقات الأخرى مثل:
* التعليم: يمكن للطلاب استخدام هذه النماذج للحصول على شرح مفصل للمفاهيم العلمية المعقدة.
* البحث العلمي: يمكن للباحثين استخدام هذه النماذج لتسريع عملية البحث واكتشاف العلاقات بين البيانات.
* تطوير البرمجيات: يمكن للمبرمجين استخدام هذه النماذج لكتابة الأكواد وتصحيح الأخطاء.
ماذا يعني هذا التطور؟
يمثل إطلاق نموذجي o1 و o1 Mini قفزة نوعية في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يفتح الباب أمام تطبيقات جديدة ومبتكرة في العديد من المجالات. ويمكن أن يساهم هذا التطور في تسريع وتيرة الاكتشافات العلمية، وتحسين جودة التعليم، وتطوير تكنولوجيا جديدة.
ما الذي يمكن توقعه في المستقبل؟
من المتوقع أن تشهد السنوات القادمة تطورات مذهلة في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث يمكن أن تصبح النماذج اللغوية الكبيرة قادرة على أداء مهام أكثر تعقيدًا، مثل الاكتشافات العلمية المستقلة وحتى الإبداع الفني.
ملاحظات هامة:
* الحدود: على الرغم من القدرات المذهلة لهذه النماذج، إلا أنه لا يزال هناك العديد من التحديات التي يجب التغلب عليها، مثل التحيز في البيانات والتأكد من أن النماذج تستخدم لأغراض إيجابية.
* التعاون بين الإنسان والآلة: من المهم أن نتذكر أن الذكاء الاصطناعي هو أداة قوية يمكن أن تساعدنا في حل المشكلات، ولكن لا يمكن أن يحل محل الإبداع والتفكير النقدي للإنسان.
هل لديك أي أسئلة أخرى حول هذا الموضوع؟
ملاحظات على الإضافات:
* التفصيل: تم شرح مفهوم "التركيز على الدقة العلمية" بشكل أكثر وضوحًا.
* التطبيقات: تم ذكر أمثلة أكثر تنوعًا للتطبيقات المحتملة.
* التأثير المستقبلي: تم التطرق إلى التأثير المحتمل لهذا التطور على المستقبل.
* الحدود والتحديات: تم التأكيد على أهمية التعاون بين الإنسان والآلة.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
لا تسميه زرًا ... بل اسمه " متحكم الكاميرا " !
آبل ترفض استخدام كلمة "زر" لوصف "الزر" الجديد للتحكم في الكاميرا، وتفضل تسميته Camera Control. تقول آبل أنه ليس بزر بل هو أكثر من ذلك بكثير، فهو له خدمات أخرى غير النقر مما يجعله مختلفًا عن الزر.
الفيديو التالي لليوتيوبر MKBHD يوضح الأمر، مع مقطع للعاملين في آبل يسخرون من أحد المستجوبين حين لقب الميزة الجديدة ب "زر التحكم في الكاميرا " .
آبل ترفض استخدام كلمة "زر" لوصف "الزر" الجديد للتحكم في الكاميرا، وتفضل تسميته Camera Control. تقول آبل أنه ليس بزر بل هو أكثر من ذلك بكثير، فهو له خدمات أخرى غير النقر مما يجعله مختلفًا عن الزر.
الفيديو التالي لليوتيوبر MKBHD يوضح الأمر، مع مقطع للعاملين في آبل يسخرون من أحد المستجوبين حين لقب الميزة الجديدة ب "زر التحكم في الكاميرا " .
👌2
ملخص بسيط عن ما قاله اليوتيوبر:
دقة 48 ميجا بكسل مزيفة تمامًا. فهي تقدم حوالي 6 ميجا بكسل من التفاصيل الفعلية في الظروف المثالية. ثانيًا، عند التكبير باستخدام عدسة التكبير 2X المزيفة، تصبح الجودة سيئة للغاية. لقد منحت Apple عدسة الزاوية العريضة للغاية 13 مم نفس معالجة 48 ميجا بكسل المزيفة، ويمكنك أن تتوقع نفس الافتقار إلى تحسين جودة الصورة الفعلية.
دقة 48 ميجا بكسل مزيفة تمامًا. فهي تقدم حوالي 6 ميجا بكسل من التفاصيل الفعلية في الظروف المثالية. ثانيًا، عند التكبير باستخدام عدسة التكبير 2X المزيفة، تصبح الجودة سيئة للغاية. لقد منحت Apple عدسة الزاوية العريضة للغاية 13 مم نفس معالجة 48 ميجا بكسل المزيفة، ويمكنك أن تتوقع نفس الافتقار إلى تحسين جودة الصورة الفعلية.
😱1
جوجل تضيف علامة التوثيق للمواقع الرسمية في نتائج البحث بعد Gmail، وهذا يُعتبر من أفضل التحديثات الأخيرة. كان الوصول إلى المواقع الرسمية من خلال محرك البحث يشكل تحديًا كبيرًا، خاصةً لغير المختصين. الآن، يمكن بسهولة تحديد المواقع الرسمية للشركات بنظرة واحدة. إحدى الاستخدامات الرئيسية لهذه الميزة هي تمكين المستخدمين من الوصول إلى المواقع الرسمية للبرامج والتطبيقات وتحميلها بأمان.
❤5⚡1