مساء الخير أنا بستقبل طلبات العمل الحر في مشاريع البيانات عامة سواء تحليل بيانات / علم بيانات/machine learning/deep learning/python كمان بقدم دروس في هذه المواضيع أيضا للتواصل ال DM مفتوح للكل.

النهاردة احنا بنتكلم عن ان الشركات الصينية تقريبا تلبي ٨٠٪ او اكثر من احتياج اي مبرمج يعني عندك DeepSeek v4 سواء flash او pro ممتازين جدا جدا في التخطيط والتنفيذ كذلك kimi k2.6 ممتاز جدا جدا ويكاد يكون الافضل كنموذج مفتوح المصدر

😃😃😃

🌘 Kimi-K2.7-Code, our latest coding model, is now released and open-sourced! 🔷 Improved coding & agent performance over K2.6: 21.8% on Kimi Code Bench v2, 11.0% on Program Bench, and 31.5% on MLS Bench Lite. 🔷 Reasoning efficiency: Less overthinking, with 30% lower reasoning-token usage compared to K2.6. 🔷 Long-horizon coding: Improved instruction following, higher end-to-end coding task success rates. ⚡️ 6x High-Speed Mode coming soon! 🔌 Available today via Kimi API and Kimi Code. 🔗 Kimi Code: kimi.com/code 🔗 API: platform.moonshot.ai

More AI-generated code doesn't make your team faster. It might actually slow you down.

They didn’t mean pause AI research, they meant pause *your* AI research

حصل 😃

Introducing Claude Fable 5: a Mythos-class model that we’ve made safe for general use. Its capabilities exceed those of any model we’ve ever made generally available.

50 دولار لكل مليون توكن دا رقم كبير جدا جدا على اي حد 😃

Claude Mythos (Fable) Pricing: $10 / input MTok $50 / output MTok according to The Information

كلود مايثوس تكلفته ضعيفين كلود opus

Google Colab CLI and Skills are out. Full Colab runtimes from your terminal. - GPU/TPU provisioning (colab --gpu A100) - Remote script execution (colab exec) - Interactive console/REPL access - Built-in agent skill Tell your agent "fine-tune Gemma 3 1B on this dataset" and it provisions a GPU, runs the training, downloads the adapter weights. Fully automatic.

كورس Calculus بتاع أحمد الحسيني كورس Linux بتاع مصطفي حموده كورس Machine Learning بتاع Stanford بتاع Andrew Ng كورس bash script بتاع freecode camp كورس Enterprise Architecture بتاع خالد الدسوقي الكورسات دي كلها Free وموجوده يوتيوب

A must read 0xkato.xyz/how-llms-actually…

كورس حلو جدا لأي حد عايز يتعلم كيفية استخدام claude code بالشكل الصحيح youtu.be/ntDIxaeo3Wg?si=YhSE…

It's been a while! 4 nice additions to the open-weight local-LLM-on-consumer-hardware ecosystem:

We just launched a Gemma 4 12B! Our first mid-sized model with native audio inputs. Gemma 4 12 B is a unified, encoder-free multimodal model. 🧠 vision and audio directly into the LLM. 💻 Just need 16GB of memory. 📊 Benchmark nearing 26B. 📄 Apache 2.0.

لازم الشباب ترجع تذاكر من تاني عشان قريب جدا محدش فينا هيقدر على تكلفة ال AI والاسعار الجنونية اللي رايحين ليها

👏👏 Introducing Qwen3.7-Plus — a multimodal agent model that unifies vision and language into one versatile agent foundation. ✅ Multimodal interactive hybrid agent: unified GUI & CLI operation across visual and text tasks ✅ Versatile coding agent & productivity assistant with full-modality input ✅ Visual Agent: perception, reasoning, grounding, and search-augmented QA ✅ Cross-harness generalization across diverse agent frameworks One model. Sees, thinks, codes, acts.🙌🙌 Now available via API on Alibaba Cloud Model Studio. Try it — let us know what you build.😎 🔗🔗⬇️⬇️ Blog：qwen.ai/blog?id=qwen3.7-plus Qwen Studio：chat.qwen.ai/?models=qwen3.7… API：modelstudio.console.alibabac…

Introducing MiniMax M3: The First Open-Weights Model to Combine Three Frontier Capabilities - Coding & Agentic Frontier: 59.0% SWE-Bench Pro, 66.0% Terminal Bench 2.1, 34.8% SWE-fficiency, 28.8% KernelBench Hard, 74.2% MCP Atlas - MiniMax Sparse Attention scales context to 1M - Natively Multimodal from Step Zero API: platform.minimax.io Token Plan: platform.minimax.io/subscrib… 🚀New! MiniMax Code: code.minimax.io Weights & Tech Report in ~10 Days

كنت اتكلمت قبل كدا عن الـ LSP وإزاي بيساعد Claude والـ Agents يمشوا جوه الكود ويوفروا tokens في بقى طريقة تانية مكملة وبقت أساسية في الـ Code Agents الذكية وهي الـ RAG (Retrieval-Augmented Generation) الفكرة ببساطة: بدل ما الـ Agent يرمي داتا ملهاش لازمة في الـ Context ويحرق توكنز وفلوس، بيعمل أولاً indexing للمشروع كله في Storage أو Vector DB قبل ما الـ Prompt بتاعك يروح للـ LLM الـ Agent بيعمل search سريع في الفهرس ده. ويجيب بس الـ Relevant Code اللي ليه علاقة بطلبك. ويحطه في الـ Context. بكدا الموديل بيشوف "الخلاصة" المفيدة وبأقل تكلفة توكنز ممكنة!