وداعاً كروت الشاشة؟ كيف أصبح هاتفك أقوى من سيرفرات الـ AI! скачать в хорошем качестве

وداعاً كروت الشاشة؟ كيف أصبح هاتفك أقوى من سيرفرات الـ AI!

هل تخيلت يوماً أن تشغل أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي (LLMs) على هاتفك الشخصي وبسرعة خيالية؟ الأمر لم يعد خيالاً علمياً، بل أصبح واقعاً بفضل تقنية BitNet التي قلبت موازين صناعة الـ AI في عام 2026. في هذا الفيديو، نغوص في عمق الورقة البحثية التي صدمت العالم، ونشرح كيف تخلص العلماء من "وحش ضرب المصفوفات" (MatMul) واستبدلوه بعمليات جمع وطرح بسيطة جداً. سنفكك تعقيدات الشبكات العصبية لنفهم معاً:ما هي الأوزان (Weights) ولماذا كانت تلتهم الذاكرة؟كيف تعمل تقنية التكميم (Quantization) ونظام العد الثلاثي (Ternary)؟ولماذا لم نعد بحاجة لبطاقات Nvidia A100 باهظة الثمن لتشغيل الذكاء الاصطناعي؟ شرح مبسط، عملي، وممتع يأخذك من الصفر إلى فهم أحدث تقنيات الـ Large Language Models. محتويات الحلقة:شرح مفهوم الأوزان في الشبكات العصبية.مشكلة الفاصلة العائمة (FP16) واستهلاك الذاكرة.كيف تعمل تقنية 1.58-bit LLMs.نهاية عصر ضرب المصفوفات وبداية عصر الجمع والطرح. روابط ومصادر: 📢 تواصل معنا | Connect للاستفسارات التجارية والرعايات (For Business & Sponsorships): 📧 partner@pythonation.com 🌐 تابعنا على وسائل التواصل | Follow Us لا تفوتوا الكواليس، الأخبار السريعة، وتحديثات التجارب القادمة: 🔗 Instagram:   / python.ar   🔗 Twitter (X): https://x.com/python_ar 🔗 TikTok:   / python_ar   🔗 LinkedIn:   / pythonation   🔗 Github: https://github.com/Pythonation 🚀 لا تنسَ الاشتراك وتفعيل الجرس 🔔 ليصلك جديد معارك الذكاء #BitNet #الذكاء_الاصطناعي #LLM #تعلم_الآلة #تقنية #AI2026 #Quantization