المتعلم المفكر

nostr:nevent1qvzqqqqqqypzpk4a7s7n43xxhmgc2dwtp3h2qwgkd3aqjlvqlddah8kalagw9d8uqyvhwumn8ghj7un9d3shjtnddakk7um5wgh8q6twdvhsqg8uzrjdnjppxc033qa5hu0hf7uuljn0ums0npwv28w02a2q6m6vhukds04w لا تظن ان الله غافل بما تعملون

#كيف تتقاتل #الطائرة مع #الغوصات في #البحار (فلم مجسم للواقعة) https://youtu.be/_aqXZAohubw كيف يمكن لطائرة التغلب على #طائرة من مسافات قريبة؟.

كيف نتعلم بسبب اننى لا نريد ان تنرك شيء يفوتنا https://youtube.com/shorts/sMpXBoAeXH0?si=eh67YIQ6XyVGj-QQ - هذا الشخص تابعته من نصق اسبوع وهو يقول شيء مفيد اكثر بقية المقاطع الاخرى.

مستوطن رفض تدمير منشآت الفلسطينين https://youtube.com/shorts/vgTAwsopA30?si=bwSfRLv_I9eXgL0o شعوري وقت مشاهدت #الفيديو صراحتا لم يكن لدي مانع في امساك #حجارة وضربها على كل رأسه حتى يموت. وتفتيت وجهه بالكامل اما بالنسبة للبقية ان خدعوا #المسلحين واطلقوا النار على البقية ثم اذهب للمصور وافرغ كل #الرصاص في كل #الجثث حتى تصبح #بلا_هوية. أنا #شرير ان كنت #تعتدي علي.

Failed to execute 'insertBefore' on 'Node': The node before which the new node is to be inserted is not a child of this node.nostr:npub1syjmjy0dp62dhccq3g97fr87tngvpvzey08llyt6ul58m2zqpzps9wf6wl nostr:npub15j5a793saudj7g4ncka9dg28w0ptn8m6n6h6egcd04heqan6ek0s7nzgl0

القذارة موجودة في كل مكان هدفهم مصالحهم الشخصية لا الانسانية كما يدعون توقفوا عن دعم مقول امريكا بلد الحرية لأن أغلب حكومتاتها مصلحيين ويستغلونك بأعتبارك سلعة تتيح له استقطاب المهاجرين وبل ان هذه البلد هو سبب مشاكل في الشرق الاوسط وافريقيا وباقي العالم. nostr:nevent1qvzqqqqqqypzphvlshmfe8yj2q8t4gcump25z7yuckuyhva9h5asn20tz6r7fpwzqy2hwumn8ghj7un9d3shjtnyv9kh2uewd9hj7qpq5tvt0uguqnht964tlw4uhfhdqwds43rl4m2wsr9xw0xxc94ks2vqxuaq4c

القذارة تأتي من هناك ومازلنا نرى آباء يتكلمون لابنائهم عن الحرية في الغرب ولكنها مسيسة. غالبا سوف ترى مرضى نفسيين في الحكم يقودوا الشعب ولا يوجد لديهم رحمة بل مصالحهم الشخصية أينما وجدوها ذهبوا لها. ربما يجب ان نقوم بتجرب عليهم ذات يوم ما فعلوه لانهم بلا أحساس nostr:nevent1qvzqqqqqqypzphvlshmfe8yj2q8t4gcump25z7yuckuyhva9h5asn20tz6r7fpwzqythwumn8ghj7un9d3shjtnwdaehgu3wvfskuep0qy2hwumn8ghj7un9d3shjtnyv9kh2uewd9hj7qpq5tvt0uguqnht964tlw4uhfhdqwds43rl4m2wsr9xw0xxc94ks2vq680hzj

تقرير الخبراء: اقتصاديات الكفاءة في نماذج الذكاء الاصطناعي صغيرة الحجم— Phi-1.5 Mini، والوكلاء المحليون، وثورة $7,800 بناءً على التطورات الحديثة في مجال النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) ونماذج الرؤية واللغة (VLMs)، يمثل عام 2024 تحولاً جذرياً نحو الكفاءة التشغيلية وهندسة البيانات. يركز هذا التقرير التحليلي على حالتين بارزتين تجسدان هذا التحول: نموذج Phi-1.5 Mini، الذي يمثل ثورة في الأداء مقابل التكلفة والحجم، وإطلاق نموذج Jan v2 VLM، الذي يعيد تعريف إمكانية الوكلاء المستقلين المستقرين على الأجهزة المحلية (On-Device Agents). القسم الأول: الملخص التنفيذي وإعادة تعريف الكفاءة في الذكاء الاصطناعي 1.1. التحول البارادايمي في حجم النماذج: قوة الأداء المضغوط شهد المجال تحولاً حاسماً من النماذج الضخمة جداً (Hyperscale Models) إلى النماذج اللغوية صغيرة الحجم فائقة الكفاءة (sLLMs)، مع التركيز المتزايد على جودة البيانات المنسقة بدلاً من الحجم الخام للمعلمات. يمثل نموذج Phi-1.5 Mini، الذي يحتوي على 1.3 مليار معلمة [1]، قفزة نوعية في هذا الاتجاه. فقد أظهر النموذج أداءً شبه رائد (near state-of-the-art) [1] مقارنةً بنماذج تتجاوز 10 مليارات معلمة، خصوصاً في مقاييس اختبارات المنطق والفهم اللغوي والحس السليم.[1] تُعد الإنجازات المحققة في هذا السياق بمثابة مؤشرات لثورة كبرى في هيكلة الذكاء الاصطناعي، مرتكزة على ثلاثة أبعاد أساسية للكفاءة: • الكفاءة المعرفية: تحقيق أداء عالٍ في اختبارات معقدة، بما في ذلك التفوق على نماذج مصممة خصيصاً للسببية (مثل DeepSeek R1). • الكفاءة التكلفية: تم تدريب نموذج Phi-1.5 بالكامل في 1,500 ساعة GPU فقط [2]، وبتكلفة تقديرية لا تتجاوز 7,800 دولار أمريكي. • الكفاءة التشغيلية: إمكانية النشر المحلي (On-Device Inference) الفوري بفضل تقنيات التكميم، مما يقلل حجم الملف إلى أقل من 2 غيغابايت (باستخدام تنسيق GGUF).[3] إن تفوق نموذج مدرب على بيانات منظمة (Phi-1.5) على نموذج مُحسّن خصيصًا للسببية عبر التعلم المعزز (DeepSeek R1 [4, 5]) يشير إلى مفاضلة معمارية حاسمة. إن الكفاءة المكتسبة من خلال هندسة البيانات عالية الجودة والمنسقة قد تكون في الوقت الحالي أكثر استقرارًا وفعالية في اجتياز المقاييس المعيارية من السببية الناشئة ذاتياً التي تعتمد على التعلم المعزز. هذا التحول يؤكد أن الاستثمار في جودة البنية المعرفية للمعلومات التدريبية، بدلاً من مجرد زيادة حجم المعلمات، هو المحرك الأساسي لتقليل تكلفة الدخول في البحث المتقدم، وبالتالي تسريع عملية دمقرطة الابتكار. القسم الثاني: تحول بارادايم التدريب: Phi-1.5 Mini ومنهجية البيانات الاصطناعية 2.1. المواصفات المعمارية والأداء مقابل الحجم نموذج Phi-1.5 هو نموذج Transformer (Decoder-only) يحتوي على 1.3 مليار معلمة.[1] يتميز النموذج بأنه لم يتم ضبطه (fine-tune) لاتباع التعليمات أو من خلال التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF).[1] الغرض الأساسي من إطلاق هذا النموذج مفتوح المصدر هو توفير أداة غير مقيدة للمجتمع البحثي لاستكشاف تحديات سلامة النماذج اللغوية. تشمل هذه التحديات الحيوية: تقليل السمية، فهم التحيزات المجتمعية، وتعزيز قابلية التحكم.[1] على الرغم من حجمه الصغير، فإن Phi-1.5 قادر على مهام متنوعة تشمل كتابة الشعر، صياغة رسائل البريد الإلكتروني، تلخيص النصوص، وإنشاء شفرات Python.[1] 2.2. استراتيجية "الكتب المدرسية هي كل ما تحتاجه": البيانات الاصطناعية كبديل للويب يعود الأداء المتميز لنموذج Phi-1.5 إلى منهجية تدريبه المبتكرة، والتي تركز على "نصوص تعليمية" عالية الجودة. تم تدريب النموذج باستخدام مصادر بيانات Phi-1 الأصلية، ولكن مع تعزيز حاسم من خلال مصدر بيانات جديد يتكون من نصوص تركيبية لغوية (NLP synthetic texts).[1] هذه المنهجية توفر دليلاً قوياً على أن توليد البيانات الاصطناعية المنسقة بعناية يمكن أن يكون بديلاً قابلاً للتطبيق وفعالاً لعمليات الزحف الشبكي واسعة النطاق (Large-Scale Web Crawling).[2] على سبيل المثال، في تطوير نموذج Phi-1 السابق، أدى استخدام مجموعة بيانات "CodeExercises" التي تتكون من مشاكل برمجية وحلولها (180 مليون رمز) إلى تعزيز أداء HumanEval من 29% إلى 51% عند استخدامها في الضبط الدقيق بعد التدريب المسبق على بيانات تشبه الكتب المدرسية.[6] هذا يثبت أن التركيز على الجودة الهيكلية للمعرفة المكتسبة يسمح للنماذج الصغيرة بتعلم كيفية الاستدلال وحل المشكلات من الصفر بكفاءة عالية.[6] 2.3. استراتيجية السلامة المُضمنة (Intrinsic Safety) بدون RLHF من الميزات الهندسية الهامة في Phi-1.5 هي استراتيجية السلامة المُضمنة، حيث تم استبعاد مصادر بيانات الزحف الويب العامة، مثل Common-crawl، من عملية التدريب.[1] هذا النهج يمنع التعرض المباشر للمحتوى الضار المحتمل، مما يعزز سلامة النموذج بنيوياً دون الحاجة إلى تطبيق التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF).[1] من الناحية الاقتصادية والتشغيلية، يتم تحويل تحدي السلامة من مرحلة الضبط المكلفة بعد التدريب (Post-training alignment) إلى مرحلة هندسة البيانات الأولية (Pre-training Data Engineering). هذا لا يقلل فقط من النفقات التشغيلية المرتبطة بـ RLHF، ولكنه يجعل النماذج أكثر أماناً نسبياً في البنية. ومع ذلك، يقر الباحثون بأن النموذج لا يزال عرضة لتوليد محتوى ضار، مما يؤكد أن السلامة الكاملة تتطلب المزيد من البحث على هذه النماذج التي تعتمد على البيانات الاصطناعية.[1] القسم الثالث: تحليل الاقتصاديات الرقمية: التحقق من تكلفة الـ 7,800 دولار ودمقرطة الذكاء الاصطناعي 3.1. تحليل الكفاءة الرأسمالية: التحقق من تكلفة الـ 7,800 دولار أحد الإنجازات الأكثر إثارة للإعجاب في Phi-1.5 هو التكلفة المنخفضة بشكل استثنائي للتدريب. احتاج النموذج إلى 1,500 ساعة GPU فقط [2]، وهي نسبة ضئيلة مقارنة بـ 80,000 ساعة المطلوبة للنماذج الأكبر. وقد أعلنت التقديرات الأولية أن التكلفة هي 7,800 دولار أمريكي. لتحليل هذا الرقم، يمكن استنتاج أن سعر الساعة الضمني لوحدة المعالجة الرسومية المستخدمة (على الأرجح A100) هو 5.20 دولار (7,800 دولار مقسومة على 1,500 ساعة). هذه القيمة تقع ضمن نطاق أسعار خدمات الحوسبة السحابية التقليدية. على سبيل المثال، تتراوح أسعار A100 GPU في خدمات السحابة الكبرى (AWS, Azure) بين 3.02 دولار و 4.22 دولار للساعة (عندما يتم حسابها كوحدة GPU واحدة داخل عقدة متعددة وحدات GPU).[7] ومع ذلك، فإن منصات الحوسبة السحابية الاقتصادية تقدم A100 بأسعار تبدأ من 0.78 دولار إلى 1.19 دولار للساعة.[7] المعلمة الكمية/القيمة المصدر/الملاحظة عدد المعلمات 1.3 مليار [1] إجمالي ساعات تدريب GPU (A100) 1,500 ساعة [2] التكلفة التقديرية المعلنة 7,800 دولار أمريكي (معطى في الاستعلام) متوسط تكلفة الساعة الضمني (المعلن) 5.20 دولار/ساعة (تحليل: 7800 دولار / 1500 ساعة) أدنى سعر A100 GPU ساعة (خدمات اقتصادية) 0.78 دولار/ساعة [7] دلالة التكلفة إمكانية تدريب النماذج الرائدة بميزانية صغيرة جداً، مما يسرع الابتكار البحثي. [2, 7] الاستنتاج المالي هو أن التكلفة المعلنة (7,800 دولار) هي تقدير متحفظ. إن القيمة الأهم هي تقليل الحاجة إلى ساعات الحوسبة بشكل كبير. هذا التخفيض في متطلبات الحوسبة يسمح للفرق البحثية بتدريب النماذج الرائدة بميزانية تقل عن 2,000 دولار إذا استخدمت منصات حوسبة اقتصادية، مما يفتح الأبواب أمام البحث المتقدم للمؤسسات ذات الموارد المحدودة.[2] 3.2. الآثار الاستراتيجية: تسريع دمقرطة الذكاء الاصطناعي إن انخفاض تكلفة التدريب يزيل الحاجز المالي لـ LLMs، مما يمثل تحولاً جذرياً في دمقرطة الذكاء الاصطناعي.[8] هذا يمكن الشركات الصغيرة، والشركات الناشئة، والباحثين المستقلين من الوصول إلى تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المتقدمة دون الحاجة إلى نفقات رأسمالية ضخمة على النماذج الاحتكارية أو البنية التحتية.[8] بدلاً من إنفاق ثروة على التدريب الأساسي، يمكن للمؤسسات الآن تركيز مواردها المالية على تطوير التطبيقات المتخصصة، والنشر، وتخصيص النماذج لحالات استخدام محددة (مثل خدمة العملاء، التعليم، والأتمتة).[9] هذا التمكين المالي يعزز الشمولية، حيث يساهم في بناء مشهد ذكاء اصطناعي أكثر إنصافاً لا يقتصر فيه الابتكار على حفنة من عمالقة التكنولوجيا.[8] القسم الرابع: نماذج السببية المتقدمة: مقارنة منهجيات التدريب (Phi-1.5 مقابل DeepSeek R1) 4.1. DeepSeek R1: معمارية السببية الناشئة ذاتياً تم تصميم DeepSeek R1 كنموذج استدلال متقدم (reasoning model) يهدف إلى التفوق في المهام المعقدة عبر الرياضيات والترميز واللغة.[10] يستخدم النموذج التعلم المعزز (RL) لتنمية قدرات السببية لديه، والتي يتم تعزيزها لاحقًا عن طريق الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT) لتحسين التماسك والقراءة.[10] الابتكار التقني الرئيسي في DeepSeek R1 هو استخدامه للتعلم المعزز المُوجه بالإجابة النهائية (Answer-Graded RL). هذا يعني أن النموذج لا يتلقى مكافأة إلا عندما تكون إجابته النهائية صحيحة.[4] هذا يحرر النموذج من تقليد سلاسل التفكير البشرية (human reasoning traces) [4]، مما يسمح له باختراع استراتيجيات سببية خاصة به يمكن أن تتجاوز الأمثلة البشرية. تشمل هذه الاستراتيجيات الناشئة التحقق الذاتي، والتفكير، وتغيير الاستراتيجية في منتصف الحل.[4] لتقليل التكلفة، يستخدم DeepSeek R1 تقنية Group Relative Policy Optimization (GRPO)، التي تقلل التكاليف وتحسن قابلية التوسع عن طريق الاستغناء عن الحاجة إلى نموذج ناقد (Critic Model) منفصل.[5] 4.2. تحليل التناقض: كيف يتفوق المنطق المنظم على السببية الناشئة؟ إن تفوق نموذج 1.3 مليار معلمة (Phi-1.5)، المدرب على بيانات منظمة، على نموذج مُكرّس للسببية المعقدة (DeepSeek R1) يمثل تحدياً مباشراً للفرضية القائلة بأن التعقيد المعماري أو الحجم ضروريان لتحقيق أداء متفوق في المنطق. هذا التناقض يمكن تفسيره من خلال طبيعة البيانات. إن المنطق المستخلص من البيانات التركيبية المنسقة في Phi-1.5 هو منطق "مُلقن" ومنظم بدقة، يتوافق بشكل مثالي مع نمط الأسئلة والأجوبة المحددة في المقاييس المعيارية. بينما أن قدرات السببية الناشئة ذاتياً في DeepSeek R1، على الرغم من أنها قد تكون أكثر مرونة وقدرة على التكيف في سيناريوهات العالم الحقيقي الجديدة (Zero-Shot Robustness)، ربما لا تتطابق بكفاءة مع النمط المحدد للمنطق المطلوب في الاختبارات الموحدة. بناءً على هذا، يجب على الفرق الهندسية إجراء مفاضلة معمارية: الاختيار بين السببية المبنية على التلقين المُنظَّم (Phi-1.5)، وهي فعالة التكلفة وعالية الأداء في المهام المحددة، مقابل السببية الناشئة ذاتياً (DeepSeek R1)، وهي مكلفة ولكنها قد تكون أكثر قدرة على اكتشاف مسارات غير بشرية جديدة للحل. القسم الخامس: النشر المحلي والوكلاء متعددي الخطوات (Jan v2 VLM) 5.1. تقنيات التكميم والوصول إلى الحوسبة الطرفية (Edge Computing) لتجسيد مفهوم دمقرطة الذكاء الاصطناعي، يجب أن تكون النماذج قابلة للتشغيل بكفاءة على الأجهزة الطرفية. هذا يتطلب تكميماً متقدماً لتقليل متطلبات الذاكرة إلى مستويات يمكن استيعابها بواسطة الذاكرة العشوائية (RAM) أو VRAM المنخفضة المتوفرة للمستهلك. يوفر تنسيق GGUF آلية التكميم اللازمة. تظهر إصدارات Phi-1.5 المكممة أحجاماً صغيرة جداً.[3] النسخة Q4_K_M، التي تحقق توازناً ممتازاً بين الجودة والكفاءة، تبلغ 0.92 غيغابايت فقط. حتى النسخة Q5_K_M، التي تقدم فقداناً منخفضاً جداً في الجودة، لا تتجاوز 1.06 غيغابايت.[3] هذه الأحجام القابلة للتشغيل محلياً تسمح بتشغيل النماذج على الحوسبة الطرفية، مما يلغي الحاجة إلى الاعتماد المستمر على البنية التحتية السحابية. Table 2: Technical Comparison of Local Deployment Requirements (Phi-1.5 GGUF) نسخة GGUF طريقة التكميم حجم الملف (غيغابايت) ملاحظة الجودة/الاستخدام الموصى به Q4_K_M.gguf Q4_K_M 0.92 GB توازن مثالي بين الأداء والكفاءة Q5_K_M.gguf Q5_K_M 1.06 GB فقدان جودة منخفض جداً - موصى به Q8_0.gguf Q8_0 1.51 GB أفضل جودة للتكميم، ضمن حد 2 غيغابايت 5.2. Jan v2 VLM: الاستقرار في المهام طويلة الأفق (Long-Horizon Tasks) يمثل إطلاق نموذج Jan v2 VLM، وهو نموذج رؤية ولغة (VLM) بحجم 8 مليارات معلمة، إنجازاً هاماً في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي المحليين. يتمثل التحدي الأكبر في الوكلاء في قدرتهم على تنفيذ سلسلة طويلة ومستقرة من الإجراءات المتتابعة في بيئات معقدة (مثل متصفحات الويب) دون فشل. لقد حقق إصدار Jan-v2-VL-high [11] استقراراً وظيفياً غير مسبوق، حيث تمكن من تنفيذ 49 خطوة متتابعة على مقياس "Long-Horizon Execution" دون حدوث خطأ.[11] هذه القفزة النوعية ضرورية لتعزيز متانة النظام. للمقارنة، تتوقف النماذج الأساسية الأخرى ذات الحجم المماثل، مثل Qwen3-VL-8B-Thinking، عند 5 خطوات، بينما تتوقف نماذج VLM الشائعة الأخرى عند 1-2 خطوة.[11] هذا الفارق يؤكد أن Jan v2 VLM قد حل مشكلة حرجة في موثوقية الوكلاء المحليين. Table 3: Jan v2 VLM: Stability Metrics for Long-Horizon Execution نموذج VLM عدد الخطوات المتتابعة المنفذة دون فشل (Long-Horizon Execution Benchmark) الاستقرار النسبي دلالة الإنجاز Jan-v2-VL-high 49 خطوة مرتفع جداً قفزة نوعية في متانة الوكيل المحلي [11] Jan-v2-VL-base (Qwen3-VL-8B-Thinking) 5 خطوات متوسط أداء النماذج الأساسية [11] نماذج VLM مشابهة الحجم 1 - 2 خطوة منخفض مؤشر على تحدي المهام المتتابعة 5.3. دلالات النشر المحلي للوكلاء إن القدرة المؤكدة لـ Jan v2 VLM على تنفيذ 49 خطوة متتابعة محلياً تعزز الثقة في بناء تطبيقات أتمتة معقدة دون الحاجة إلى الإشراف البشري المستمر أو الاتصال المستمر بالخوادم السحابية. هذا يفتح الباب أمام أنظمة الوكلاء التي يمكنها العمل في الخلفية بأمان وكفاءة على أجهزة المستخدمين. إن تقارب النماذج اللغوية عالية الكفاءة ومنخفضة التكلفة (مثل Phi-1.5) مع نماذج الوكلاء المستقرة محلياً (Jan v2 VLM) يُنهي الفرضية القائلة بأن الأنظمة الوكيلة المعقدة يجب أن تعتمد على خدمات الحوسبة السحابية. يتيح هذا التقارب بناء أنظمة ذكاء اصطناعي ذاتية متكاملة (Full AI Agent Systems) تعمل بالكامل على الأجهزة الطرفية، مما يعزز الخصوصية والكفاءة، ويطلق مفهوم "الذكاء الاصطناعي السيادي" (Sovereign AI) على مستوى المستهلك. القسم السادس: التوصيات الاستراتيجية والآفاق البحثية المستقبلية 6.1. توصيات للفرق الهندسية والبحثية 1. إعادة تخصيص الموارد الاستثمارية: يجب على الفرق الهندسية تحويل استثماراتها من التركيز على شراء ساعات حوسبة ضخمة إلى بناء وتطوير منهجيات توليد البيانات الاصطناعية المنسقة. يجب أن يتم التعامل مع خط أنابيب هندسة البيانات (Synthetic Data Generation Pipeline) كأصل استراتيجي أساسي. 2. التصميم المرتكز على الكفاءة الطرفية: عند تصميم النماذج الجديدة، يجب اعتبار الكفاءة التكلفية وقابلية التكميم متطلبات معمارية أساسية. يجب تحسين النماذج للنشر المحلي (Edge Deployment) منذ المراحل الأولية للتصميم. 6.2. الاتجاهات البحثية المتقاربة 1. الاستدامة المعرفية: تحتاج الأبحاث المستقبلية إلى تقييم ما إذا كان التفوق المعرفي للنماذج الصغيرة المدربة على بيانات تركيبية (مثل Phi-1.5) يمكن أن يستمر عند تطبيقها على نطاقات معرفية أوسع وأكثر تنوعاً في العالم الحقيقي التي تتجاوز المقاييس المعيارية المختبرة. 2. توحيد قياس متانة الوكلاء: من الضروري تطوير مقاييس جديدة لتقييم المتانة الوظيفية وقدرة أنظمة الوكلاء على التعافي من الأخطاء في سلاسل المهام الطويلة، استناداً إلى الإنجاز الذي حققه Jan v2 VLM في الوصول إلى 49 خطوة متتابعة. 3. دمج RL والبيانات المنسقة: يجب استكشاف إمكانية استخدام تقنيات التعلم المعزز الموفرة للتكلفة (مثل GRPO في DeepSeek R1) لضبط النماذج المدربة على البيانات الاصطناعية (Phi-1.5) لزيادة تعميم السببية والقدرة على التفكير التكيفي، ولكن دون تحمل التكلفة الباهظة لمنهجيات RL التقليدية. 6.3. الخاتمة: نهاية عصر نماذج "المليار دولار" تمثل الإنجازات التي حققها Phi-1.5 Mini في الكفاءة التكلفية والأداء، إلى جانب الاستقرار التشغيلي لـ Jan v2 VLM في المهام طويلة الأفق، دليلاً قاطعاً على أن الذكاء الاصطناعي عالي الأداء لم يعد يتطلب استثمارات رأسمالية ضخمة. لقد أثبتت هندسة الكفاءة، التي تركز على جودة البيانات المنسقة، تفوقها على حجم المعلمات في سياقات التطبيق المحددة والنشر المحلي. هذا التحول لا يقتصر على الكفاءة التقنية فحسب، بل هو أساس لتمكين الجيل القادم من تطبيقات الذكاء الاصطناعي اللامركزية، مما يجعل الذكاء الاصطناعي المتقدم أداة متاحة وقوية للمطورين والباحثين في جميع أنحاء العالم. -------------------------------------------------------------------------------- 1. microsoft/phi-1_5 · Hugging Face, https://huggingface.co/microsoft/phi-1_5 2. Textbooks Are All You Need II: phi-1.5 technical report | alphaXiv, https://www.alphaxiv.org/overview/2309.05463v1 3. TKDKid1000/phi-1_5-GGUF - Hugging Face, https://huggingface.co/TKDKid1000/phi-1_5-GGUF 4. DeepSeek-R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning, https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1nk43b1/deepseekr1_incentivizes_reasoning_in_llms_through/ 5. DeepSeek-R1: Redefining Reasoning with Reinforcement Learning, https://sushantgautm.medium.com/deepseek-r1-redefining-reasoning-with-reinforcement-learning-1e2bc9f38bda 6. Introducing Phi-1.5: The Next Generation of Coding Models | by Zain ul Abideen | Medium, https://medium.com/@zaiinn440/introducing-phi-1-5-the-next-generation-of-coding-models-972aaa8d2fbb 7. NVIDIA A100 Pricing (September 2025): Cheapest On-demand GPU Instances, https://www.thundercompute.com/blog/a100-gpu-pricing-showdown-2025-who-s-the-cheapest-for-deep-learning-workloads 8. Open Source LLMs and the Democratization of AI - Coditude, https://www.coditude.com/insights/llm-and-the-democratization-of-ai/ 9. The Rise of “Small” Large Language Models: Democratizing AI - Saltmarch, https://saltmarch.com/insight/the-rise-of-small-large-language-models-democratizing-ai 10. deepseek-r1 Model by Deepseek-ai | NVIDIA NIM, https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard 11. Jan-v2-VL: 8B model for long-horizon tasks, improving Qwen3-VL ..., https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1ovxksu/janv2vl_8b_model_for_longhorizon_tasks_improving/ nostr:nevent1qvzqqqqqqypzpfjq5d7ucvcm6m2qwqzmu2kh6mswyqnv6rvrp0mjjn0qtkmve9qtqythwumn8ghj7un9d3shjtnwdaehgu3wvfskuep0qythwumn8ghj7un9d3shjtnswf5k6ctv9ehx2ap0qqs9d0mdxmhf6hz2pv6e4lmdanzaccy60pj24836kgrfmhgqmsrhqucxye8vp

#ثورة_الذكاء_الاصطناعي: #GPT_5.1، #روبوتات_ذاتية، و #نموذج_عربي ينافس العالم! https://www.youtube.com/watch?v=Iz19kflRsRI #ePreneurs #حسام_الدين_حسن تمّ عرضه للمرّة الأولى في 16‏/11‏/2025 ‫✪ مُتاح للأعضاء أولاً في ‎16 نوفمبر 2025 #بودكاست الذكاء الاصطناعي ( الموسم الثاني ) مع حسام الدين حسن #AI_Podcast في حلقة هذا الأسبوع من بودكاست الذكاء الاصطناعي، نأخذك في جولة سريعة وعميقة داخل #أحدث_التطورات #الثورية في عالم الـ AI… حلقة مليئة أخبار نارية، نماذج جديدة، أدوات جبّارة، ابتكارات من العالم العربي، وروبوتات بدأت فعليًا تدخل بيوتنا! 🌟 افضل اداة الاسبوع ده من حلقة بودكاست الذكاء الاصطناعي وهي : TestSprite 🔗 جرّب المنصة من هنا:https://epreneurs.link/testsprite ودّع أخطاء البرمجة مع TestSprite — أول أداة تراجع كود الذكاء الاصطناعي تلقائيًا! • ودّع أخطاء البرمجة مع TestSprite — أول أدا... نموذج ذكاء اصطناعي صغير تقدر تشغّله على جهازك… ويتغلّب على عمالقة مثل DeepSeek R1! روبوتات بتشتغل داخل البيت بدون أي تحكم بشري! ونموذج AI عالمي جديد… ومن الوطن العربي! غير وكيل ذكاء اصطناعي تقدر تحمّله مجانًا على جهازك علشان ينجز المهام بدالك! 📢 متنساش تشاركنا رأيك في التعليقات: هل شايف إن الذكاء الاصطناعي فعلاً خطر علينا؟ ولا هو المستقبل اللي لازم نستعد له؟ انضم الان الي جروب التليجرام وتواصل مع البشنهندس حسام الدين حسن بشكل مباشر ⚡️https://epreneurs.link/TelegramGroup ⚡️ الانتساب في القناه : ePreneurs حسام الدين حسن https://epreneurs.link/BecomeMember 💡 الحلقة دي مهمة لأي حد مهتم بالذكاء الاصطناعي—سواء صانع محتوى، مطوّر، باحث، صاحب بزنس، أو حتى مستخدم عادي عايز يعرف إزاي الـ AI هيغير شغله وحياته الفترة اللي جاية. ⏱ Timeline – بودكاست الذكاء الاصطناعي الأسبوعي | الحلقة 44 | الموسم الثاني 00:00 – بودكاست الذكاء الاصطناعي الأسبوعي | الحلقة 44 | الموسم الثاني نموذج صغير يتغلب على العمالقة – روبوتات تعمل في المنزل – نموذج AI عربي – وكيل ذكاء اصطناعي مجاني. 00:45 – إعلان الاستشارة المجانية لثلاثة من المشتركين شرح آلية المشاركة وكيفية اختيار الفائزين. 01:00 – خبر 1: إطلاق GPT-5.1 من OpenAI نسختان: Instant وThinking – تحسينات في البرمجة – قدرة أعلى على اتباع البرومبت. 01:47 – قدرات كودكس الجديدة (GPT-5.1 Codex) تفكير أطول في المهام البرمجية – تحسين كتابة الأكواد. 02:26 – استخدام GPT-5.1 مع الوكلاء الذكيين كيف يمكن إضافته إلى Agent System الخاص بصنّاع المحتوى. 02:57 – GPT-5.1 Codex في كتابة الأكواد تحسينات عملية – طلب اقتراحات لتجربة النموذج في حل مشكلات برمجية. 03:33 – تحديث NotebookLM + Deep Research ميزة البحث المتعمق داخل نوتبوك واحد – بداية توفرها في أمريكا فقط. 04:07 – تحديث krea nodes ميزة تسلسل المهام: صورة → نص → تحسين → فيديو → نموذج 3D… وهكذا. 04:44 – نموذج عربي جديد من جامعة محمد بن زايد: BAN-World فهم وتنبؤ للحركة في العالم الحقيقي – مثال الكرة المتحركة والروبوت. 05:18 – نموذج Google SIMA 1 & 2 نماذج تتفاعل داخل الألعاب – تنفيذ مهام داخل عوالم افتراضية. 05:53 – تجربة GEN 3 + SIMA 2 في بناء وتشغيل عالم افتراضي توليد عالم كامل والتحكم فيه بالذكاء الاصطناعي. 06:28 – روبوت Unit 3 للعمل داخل المنازل روبوت يتعامل ذاتيًا بدون تحكم بشري – مخاوف التجسس مثل المكانس الذكية. 07:08 – نقاش حول مستقبل الروبوتات المنزلية هل هي خطوة متقدمة أم بداية مشاكل الخصوصية؟ 07:43 – منصة OpenBuilder للفايب كودينغ كتابة وبناء تطبيقات كاملة – خاصية الـ Finished Credits: الدفع فقط عند نجاح المهمة. 08:21 – بدء تجربة OpenBuilder مباشرة شرح حي لبناء تطبيق To-Do عربي – قدرات الواجهة – بداية تنفيذ المشروع. 08:58 – المنصة تبني تطبيقًا كاملًا – Front & Back End توضيح آلية العمل – انتظار النتيجة. 09:24 – خبر ضخم: نموذج Phi-1.5 Mini يتغلب على DeepSeek R1 حجم صغير (أقل من 2GB) – نتائج مذهلة في اختبارات معقدة. 10:07 – تفاصيل التدريب وتكلفة 7800 دولار فقط ثورة حقيقية في إمكانية تدريب نماذج قوية بميزانيات صغيرة. 10:45 – شرح البحث العلمي وراء النموذج تشجيع على قراءة الدراسة وتحميل النموذج محليًا. 11:21 – منصة Parallels Monitor API متابعة موضوعات محددة لحظيًا على الإنترنت وإرسالها للوكيل الذكي. 11:57 – مشروع تصوير فيديو واحد وتحويله لعالم 3D إمكانية الطيران داخل المشهد – استخدامات في السينما والتحقيقات. 12:36 – تحديث Google Veo 3.1 تحسين تعديل الصور + توفر النموذج على التطبيق والموبايل. 13:14 – إطلاق نموذج Jan v2 VLM المحلي قدرة على تنفيذ 49 خطوة متتابعة – تجارب أولية على الجهاز. 13:53 – تحميل وتجربة النموذج محليًا فحص القدرة على تشغيل إصدار الـ High – بداية الإعداد. 14:24 – جيميني: كتابة وتنفيذ الكود مباشرة داخل المنصة تجربة عملية: حسابات وتحويل الكود إلى مخطط. 15:42 – أداة Brx OCR الجديدة تحويل الصور لملفات دقيقة بدون فقدان للتنسيق. 16:17 – أداة TestSprite MCP (أفضل أداة للأسبوع) اختبار تلقائي للأكواد – تعاون بين الـ AI والأداة لمعرفة الأخطاء وإصلاحها. 16:52 – الدعوة لمشاهدة فيديو شرح TestSprite ذكر مميزات الخطة المجانية. 17:10 – ختام الحلقة #testsprite #testspriteai #testspritemcp #mcp #حسام_الدين_حسن #بودكاست_الذكاء_الاصطناعي #hossamudin #epreneurs #epreneurs #ocr #الصين #kreanodes #نموذج_ذكاء_اصطناعي #صفقة_ابل_وجوجل #ذكاء_اصطناعي_من_الفضاء #GoogleAI #AppleIntelligence #ChineseAI #GoogleGemini #الذكاء_الاصطناعي #AI_عربي #OpenAI #اخبار_الذكاء_الاصطناعي #chatgpt #جوجل #جوجل_اي #روبوتات #OpenAI #AI_Agent #AI_Automation #AITools #AI_News #AI_Podcast #أدوات_الذكاء_الاصطناعي #Hossamudin #AI_Weekly #AI_بودكاست #ذكاءاصطناعي #خبير_اونلاين #تعلم_اونلاين الفصول

انا اكرهك يا زيلينسكي، لانك اعترفت بالكيان انه صاحب ارض ليس محتل منذ بداية حرب الكيان على غزة. اول شيء سوف افعله عندما اراك: نظرة استحقر لك انت مثل مجتمع يدعم الصهيونية "انت منهم" والثانية اب*صق في وجهك لأنك نتن مثله و لا تقل عنهم في شيء. ويمكن ان تكون اصولك يهودية او شيء آخر من البلدان ذو السلطات الاجنبية القذرة. - ان رأيت رسالتي يوما فانا لا اعتذر لشخص مثير للشفقة مثلك. nostr:nevent1qvzqqqqqqypzp4saevsafyv9rreay6hvqku5306ezy4z4kpcn2lv3qh0sfwprlv2qyt8wumn8ghj7un9d3shjtnyd968gmewwp6kytcqypl75mx36avy4pswn3rg9dne5sw6a7pspjzx83ul0xd9027t4y9f5pj52vm

المقال سياسي مع الذكاء الاصطناعي. https://www.science.org/doi/10.1126/science.adq2852 قالو انهم لن يستخدمٌ الذكاء الاصطناعي في السياسة لكن ظهر انهم كاذبين. المقال بيتكلم عن استخدام امكانية الأدوات في تغيير رأي الناس حول موضوع يحوي انقسامات في نقاشات سياسية. المقال هذا اول مجلة/صحيفة أشفه في مناطق البحث المعتادة وأنا لا أرى أي عربي يتحدث عن هذا بكثافة فأعتقد أنه حان دوري بأستخدام مجموعة أدوات لكتابة مقالات بالعربية😃 - تعلم أن لا تتعامل مع المقال أنه آخر شيء سوف تقرأ وتحصل على رؤية كاملة بل يجب أن تبحث في مدى الدقة والمواضيع المتصلة ومجزئة.👁‍🗨️

السؤال الأهم #ما_هو_السر خلف هذه الكلمات؟ ----> سؤال لك. تتكلم عن #الشخص_الغامض، مستعد أن يكون شخص بارد اتجاه نظرة وآراء الآخرين👁‍🗨️🥷! "في #الظلام تبنى #الخطط وتتطور ببناء #تحليلات متعددة ثم نبدأ بالتجربة (بالتطبيق) ثم #نقارن ونصحح حتى تصل لفرصة #خداع_الخصم" "الشخص يمكن ان #يتخفى في حلقة *#وادي_من_الذئاب* فأن كشفته فلا تظن أن أحد يعرف من هو، لأننى لا نستطيع #الأبصار #ما_في_القلب و#ماضيه فكيف تريد أن تفسر شخص من مجرد #أحتمالات_واهية؟، قد تكون في #شباك_العنكبوت.... حتى أن عرفت من هو فأن خطواته سوف تستهدف ما تعتقده عنه؟ وفي ذات الوقت يسبق توقعاتك" "لا أهتم بما يقوله #الناس لأنها آراء وأنا *أعرف من أنا* وماذا أستطيع القيام به؟، لا أبالي ب #آراء_الناس عني لأنني لا أهتم بالعقول الواهية. فأن البشر نوعين الاول يهتم بالشهوات فتصبح حاجز امامه ام الثاني يتطلع لمعرفة ما وراء ذلك وما أسبابه وتبعياته وينشق منه نوعين شغوف ومفكر والثاني يتمسك أنها مهمة وتنتهي وهو بلا شغف عميق مثل الأول" وهذا الفرق بين من يرضى بأن يرى أو يكون داخل العلبة دون أن يعرف مع من يتعامل ودون أن يعرف ما سلبياتها وتداعياتها عليه؟ الذي سوف يكون غالبا لن يكتشفها. #أداء_التمارين مثل #الصبر لكنه بصورة مختلفة، فأن لم تعرفه فقد فاتك الكثير!!!!!. فأن لم تتعلمه من الأحاديث فسوف تتعلمه في التمارين. "الوعد!!!!، في مرة رأى شخص عقرب في البحيرة فقرر أخراجه فقام #العقرب بلدغه وجاء أحد وقال له لا تشغل بالك فأن طبيعت القرب #المكر (كيف تريد أنقاذه وتعرف أنه سوف يلدغك؟)، ولكن ذلك الشخص تحرك بدون تفكير وأحكم قبضته على العقرب وهو غارق ثم اخرجه من #النهر وحرره." لأن آراء الناس وطبيعة الحيوان (العقرب طبيعته أن يلدغ) لا تتغير. فلماذا أغير ما أنا فيه من لمجرد رأي أحد عني أو تصرفه بطريقة ما اتجاهي مع أن ذلك سوف يضره هو وليس أنا في حالة بقيت أن على ما عليه في الاتجاه الصائب دون أن أترك للآخرين مجال ليقوم بتغييري للأسواء ما دمت أنا أفضل منهم ولا أتمنى #الشر لأحد؟!. أنا حين لا يراني أحد أكون #نبيل و#هادئ مثل الذئب و#منظر مثل #البومة و#ساكن مثل #الخفاش (يخاف مني الجميع عندما أختفي بشكل مفاجئ/#غير_متوقع) و #سينمائي/#روائي في #المواقف المختلفة -أشبه بمتحكم في #الحدث- و #قناص أقتنص من يتجرأ على دخول #ملعبي #دون_أذن وأذيله أن كان به نقطة من #المكر و #الخبث ومن يقلل مني (على أساس #غروره بمهاراته #الفذة). أنا مثل #الجنائي #السياسي #المخبر #المنظر #القارئ #كيان #متأمل #مفكر #مثقف #مفتش #محلل #غامض #مخيف #متحدي #ذاكرتي_أرشيف_زمكاني #منفرد #ساكن #مخطط -لكل شخص له #مبادئ و #رؤيته لما تكتبه، فسرتها وفق #ثقافتي_الشخصية. وهذه يمكن أعتبارها #مذكرات فهي لا تستهدف أحد ولكن خلقت للرد على أسئلة ما وجدت فيها متعة تطبيق ما أراه في الرسوم المتحركة في عالم الجريمة والواقع الحالي. = أنا أخيف أحيانا دون قصد أو تخطيط، لأنني أتصرف بطبيعتي ولا أهتم بما يفكر أحد عني لأن هذا لا يعنيني أطلاقا و لا يجب التفكير به بل يوجد ما هو الأهم وهو العلم والمزيد من الثقافة؟!!!!! أعلم أن هتاك الكثير من يهتم بأن يقوم أحد بمجاملته ولكنني صريح و لا احب المجاملات الواهية التي تظهر الباطل/فشلك -----> حق/نجاح. nostr:nevent1qvzqqqqqqypzqr05ka2khumm6gq3uedkav55ukpa68v5vmn8gu7wdgj4rl8gwjlcqy2hwumn8ghj7un9d3shjtnyv9kh2uewd9hj7qghwaehxw309aex2mrp0yh8qunfd4skctnwv46z7qpq8cn84g00jckhvtkcy9kc30mh37qj8cdq0ge5wdlk80454nyf7vyq6aarwj

كيف كانت #مكة_قبل_1400 سنة؟ | #عبدالعزيز_العتيقي | #بودكاست #بدون_ورق https://www.youtube.com/watch?v=lf0PjBU7b9E الصور التالية لا تغني عن المشاهدة لا تنسى رؤية باقي الوصف 30‏/10‏/2025 بدون ورق هذه الحلقة بمشاركة #أرابيكا #بنك _ربة #شركة_زين #المركز_المالي_الكويتي عبدالعزيز #عماد_العتيقي، الباحث المتخصص في #طبوغرافية_مكة *ما الذي سيختلف في فهمنا وتعليمنا للسيرة إذا ما أصبح بين أيدينا خريطة واضحة لأنحاء مكة #زمن_النبوة؟ * عمل العتيقي طوال الخمس عشر سنة الماضية في البحث والتقصي وراء #روايات #السيرة_النبوية المختلفة، وتحديدًا تلك التي تتناول #جغرافية وطبوغرافية المكان في #مكة_المكرمة. وكل هذا العمل كان في سبيل الوصول إلى أدق #معلومة ممكنة تمهيدًا لإعداد #خرائط_حديثة واضحة المعالم تعكس #صورة_الحياة في أنحاء #مكة_زمن_النبوة. في هذا اللقاء، أخذنا العتيقي في رحلة مرئية لرؤية #الديار_المقدسة مستعينًا بالخرائط الحصرية التي #عكف على إعدادها في السنوات الماضية والتي هي متاحة الآن عبر موقعه الإلكتروني #سيرة مابس وأرشدنا من خلالها إلى بعض #حكايا_السيرة. محتويات الفيديو 00:00 البرومو 0:42 بداية الحلقة 4:30 أهم المعالم في مكة 9:52 حدود وثنايا مكة 19:33 السيول و#الجبال و#الآبار 36:12 #الأسواق والبضائع 47:31 المقابر في مكة 1:01:27 #قبائل_قريش وتوزيعاتها 1:22:32 #توسعات_الحرم_المكي (#الحرم_المكي) موقع الخريطة https://sirahmaps.com ___________________________________________ هذه الحلقة من بدون ورق تقديم #فيصل_عبدالرحمن_العقل إعداد #منيرة_جابر_الشريفي

صورة لغباء كاشف المخالفات للسائقين https://www.facebook.com/share/p/1AAX2UXT4X/

في المرة القادمة سوف اكتب عن: https://youtu.be/bB_4hmsPvyk https://youtu.be/rWMnoxkSf0I https://youtu.be/yvX_vgpsERY https://youtu.be/b5_sznU0Pm4 https://youtu.be/qDCe0CDiOlA

nostr:nevent1qvzqqqqqqypzpws3xda437vqfg83zyqkxzxa4jtyye7cd049pr4n8vmv0kdplr4nqythwumn8ghj7un9d3shjtnwdaehgu3wvfskuep0qqsfwq7jue55f8a3h00vrv6xhtap0ctnlx5dcphs8jdjnsdpytwe88qqjcx7p --- فوز زهران ممداني: تحليل استراتيجي لدلالات وتداعيات تحول المشهد السياسي الأمريكي 1.0 مقدمة: حدث انتخابي أم صدع جيوسياسي؟ إن انتخاب زهران ممداني عمدة لنيويورك ليس مجرد انتصار سياسي، بل هو أول صدع بنيوي كبير تسببه الصدمة الاستراتيجية الناتجة عن تلاقي ثلاثة عوامل حاسمة: التعبئة الشعبية المنظمة، وثورة المعلومات الرقمية، والأزمة الأخلاقية العالمية التي فجرتها غزة. هذا الحدث لا يشير إلى تحول عابر، بل يؤذن بفجر حقبة جديدة أكثر تقلباً في السياسة الأمريكية، ويعيد تشكيل الخارطة الأيديولوجية للعلاقات الدولية. يستند هذا التحليل إلى الرؤى الاستراتيجية للدكتور سامي العريان، الخبير في الشؤون الأمريكية، لتفكيك أبعاد هذا النصر الذي يتجاوز حدود مدينة نيويورك. سنستعرض كيف تغلبت التعبئة الشعبية على المال السياسي، وكيف تحولت هوية ممداني المركّبة من عبء انتخابي إلى سلاح سياسي فعال، والطريقة التي تمكن بها من تفكيك هيمنة السردية الصهيونية وكسر محرماتها. وأخيراً، سنقيّم التداعيات الاستراتيجية لهذا الفوز، بدءاً من تآكل الإجماع الصهيوني داخل أمريكا، مروراً بردود الفعل الإسرائيلية القلقة، وصولاً إلى الإلهام الذي يمنحه للحركات السياسية العالمية. إن فهم هذا الفوز يتطلب تشريح القوى التي صنعته، والتي لم تكن مجرد ديناميكيات انتخابية، بل كانت تيارات تاريخية عميقة. 2.0 تشريح الفوز: كيف تغلبت التعبئة الشعبية على المال السياسي لفهم الدلالات العميقة لفوز زهران ممداني، لا بد من تحليل العوامل الكمية والنوعية التي جعلت من انتصاره حدثاً تاريخياً. لم يكن هذا الفوز نتيجة عملية سياسية تقليدية، بل كان تتويجاً لحراك شعبي غير مسبوق، أحدث "إثارة وحماسة" استثنائية بين سكان نيويورك، وهو ما تعكسه الأرقام التي حطمت سجلات انتخابية تمتد لأكثر من نصف قرن. تبرز المؤشرات الرقمية التالية الطبيعة الاستثنائية لهذه الانتخابات: * معدلات المشاركة: قفزت نسبة المشاركة من 23% في انتخابات عام 2021 إلى حوالي 42% في الانتخابات الحالية، وهي زيادة تقارب الضعف، مما يثبت نجاح الحملة في استقطاب قطاعات واسعة من الناخبين الجدد والمهمشين. * حجم الأصوات: تجاوز عدد المصوتين لممداني حاجز المليون صوت، في حين وصل إجمالي عدد المشاركين إلى 2 مليون ناخب، وهو رقم لم يُسجل في انتخابات بلدية نيويورك منذ عام 1969، مما يؤكد أن خطابه لامس وتراً حساساً لدى الكتلة السكانية. * التعبئة الشعبية: نجح ممداني في بناء جيش من 100,000 متطوع. لم يكن هذا الجيش أداة لوجستية فحسب، بل كان التجسيد المادي لجيل رقمي استطاع أن يتجاوز الإعلام التقليدي وتعبأ بفعل الأزمة الأخلاقية في غزة. يمثل هذا تحولاً جوهرياً في موازين القوى السياسية، من النخب الإعلامية والمالية إلى الحركات الشعبية اللامركزية المنظمة رقمياً. هذه التعبئة الشعبية غير المسبوقة لم تكن عفوية؛ بل أشعلها مرشح فريد من نوعه، كانت خلفيته الشخصية والفكرية مهيأة تماماً لتتجاوب مع التيارات السياسية لهذه اللحظة التاريخية. 3.0 هوية ممداني المركّبة: من عبء انتخابي إلى سلاح سياسي كانت الخلفية الشخصية والفكرية لزهران ممداني عاملاً حاسماً في قدرته على جذب شرائح متنوعة من الناخبين. لقد كانت هويته المعلنة كـ "مسلم اشتراكي" بمثابة ضربة معلم في استراتيجية التموضع السياسي، حيث حوّلت ما كان يُعتبر نقاط ضعف انتخابية إلى أداة لتفعيل تحالف واسع من المجتمعات المهمشة، معلنةً في الوقت ذاته قطيعة واضحة مع جناح الحزب الديمقراطي المؤسسي المرتبط بالشركات واللوبي الصهيوني. 1. النشأة الفكرية: نشأ ممداني في بيئة أكاديمية وفنية مناهضة للاستعمار. والده أكاديمي مرموق متخصص في دراسات ما بعد الاستعمار، ومؤلف الكتاب الشهير "Good Muslim, Bad Muslim". والدته مخرجة أفلام عالمية تتناول أفلامها القضايا الاجتماعية والسياسية المرتبطة بالهيمنة الغربية. هذه البيئة غرست فيه وعياً سياسياً عميقاً. 2. الهوية المركبة: تعود أصوله إلى الهند، وُلد في أوغندا، والده مسلم شيعي ووالدته هندوسية. هذه الهوية المتعددة الأبعاد، إلى جانب تجربة عائلته مع الاضطهاد، شكلت لديه وعياً مبكراً ضد الاستعلاء العرقي والاستعمار. 3. النشاط المبكر: منذ دخوله الجامعة، انخرط في العمل الطلابي من أجل فلسطين، وكان من مؤسسي منظمة "طلاب من أجل العدالة في فلسطين" (Students for Justice for Palestine)، مما يظهر التزامه العميق بالقضايا التي شكلت لاحقاً جوهر حملته. لقد وظّف ممداني هويته المعلنة بفخر، مستفيداً من المناخ السياسي الذي مهده بيرني ساندرز لجعل مصطلح "اشتراكي" مقبولاً. لكن ممداني ذهب أبعد من ذلك، إذ استخدم هذه الهوية كعلامة فارقة استراتيجية لتحدي الخطاب السائد. شريكة في الرؤية عززت زوجته، رما دويجي، من هذه الصورة كجزء من جيل جديد يتبنى قضايا التحرر. دويجي، الفنانة ذات الأصول السورية، تعبر من خلال فنها عن قضايا التحرر الوطني، خاصة القضية الفلسطينية. هذا التلاقي الفكري والشخصي بينهما قدم للناخبين نموذجاً لزوجين شابين متجذرين في قضايا العدالة العالمية، مما أضفى مصداقية وعمقاً على رسالته. إن هذه التركيبة الفريدة من الهوية والفكر والنشاط المبكر هي التي أهّلت ممداني لكسر أكبر المحرمات في السياسة الأمريكية، وهو ما شكل السمة الأبرز لحملته. 4.0 تفكيك الهيمنة: كيف حوّل ممداني القضية الفلسطينية إلى مصدر قوة يكمن الجانب الأكثر جذرية في حملة ممداني في تحديه المباشر للمواقف التي تعتبر من "المحرمات" في السياسة الأمريكية، خاصة فيما يتعلق بكسر احتكار السردية الصهيونية. لقد تبنى لغة ومواقف لم يجرؤ أي سياسي أمريكي على المستوى الوطني على طرحها من قبل. لقد رفض ممداني وصف إسرائيل بأنها "دولة يهودية"، مبرراً ذلك بإيمانه بالدولة التي لا تفرق على أساس العرق أو الدين. وهو موقف يصعب دحضه منطقياً في السياق الأمريكي، لكنه يمثل تحدياً مباشراً لأسس المشروع الصهيوني. كما استخدم بجرأة مصطلحات مثل "الإبادة الجماعية" (Genocide) لوصف ما يحدث في فلسطين، محولاً النقاش من إطاره السياسي المعتاد إلى إطار أخلاقي وقانوني ملزم. لقد تمكن ممداني من تحويل هذا التحدي من نقطة ضعف إلى مصدر قوة، مستفيداً من "التغير الرهيب" في الرأي العام الأمريكي الذي أحدثته مشاهد الإبادة في غزة. لكن الإنجاز الاستراتيجي الأهم كان في تحالفه مع قطاعات وازنة من المجتمع اليهودي، مما فكك السلاح الأكثر فتكاً لدى اللوبي الصهيوني: الخلط المتعمد بين مناهضة الصهيونية ومعاداة السامية. * حجم الدعم: تشير التقديرات إلى أن حوالي 30% من الناخبين اليهود (ما بين 150,000 إلى 180,000 صوت) قد صوتوا لصالحه، وهو رقم يقارب فارق الفوز. * دوافع الدعم: أتى هذا الدعم من مجموعات يهودية مناهضة للصهيونية بشكل صريح (مثل "يهود من أجل زهران" و"Not In My Name")، بالإضافة إلى اليهود المتدينين (ناطوري كارتا) الذين يرون في دولة إسرائيل "شراً مطلقاً". من خلال تأمين هامش فوز حاسم بدعم معلن من جماعات يهودية مناهضة للصهيونية، خلقت حملة ممداني سابقة سياسية تحيّد تهمة معاداة السامية، وهي التكتيك الذي طالما استُخدم لتأديب وإسكات منتقدي إسرائيل. يمكن القول إن هذه هي الضربة الاستراتيجية الأهم التي وجهتها الحملة للإجماع التقليدي المؤيد لإسرائيل. 5.0 التداعيات الاستراتيجية: إعادة تشكيل المشهد السياسي لا يمكن حصر فوز ممداني في كونه انتصاراً شخصياً، بل هو حدث له تداعيات استراتيجية بعيدة المدى على بنية السياسة الأمريكية الداخلية، وعلى المشهد الإسرائيلي، وصولاً إلى الساحة الدولية. 5.1 على المستوى الداخلي الأمريكي يمثل فوز ممداني بداية "تلحلح" القبضة الصهيونية على الحزب الديمقراطي، ويشجع سياسيين آخرين على اتخاذ مواقف أكثر جرأة، مدركين أن تحدي اللوبي لم يعد انتحاراً سياسياً. كما يفتح الباب أمام نقاشات كانت مغلقة، مثل المطالبة بتسجيل "إيباك" كوكيل لقوة أجنبية. إن إعادة طرح ملفات كامنة مثل حادثة السفينة "ليبرتي" تشير إلى أن سيطرة اللوبي الصهيوني على السردية التاريخية بدأت تضعف، مما يفتح الباب أمام إعادة تقييم شاملة للعلاقة الأمريكية-الإسرائيلية كانت في السابق من غير الممكن تصورها. والأهم من ذلك، أن تلاقي اليسار واليمين الشعبوي في نقد إسرائيل يمثل تحولاً غير مسبوق يهدد تآكل الإجماع الصهيوني بشكل كبير. 5.2 على المستوى الإسرائيلي كانت ردود الفعل الإسرائيلية مزيجاً من القلق الشديد والغضب، مما يعكس إدراكاً لخطورة هذا التحول. هذا "الخوف الحقيقي" لا ينبع من قدرة ممداني على تفكيك المشروع الصهيوني بمفرده، بل من الخشية أن يصبح تحدي الصهيونية أمراً مقبولاً وجزءاً من النقاش السياسي السائد في الغرب، مما ينهي حالة الحصانة التي تمتع بها الكيان لعقود. الجهة الإسرائيلية مضمون رد الفعل داني دنون (سفير الاحتلال) التعبير عن "القلق الشديد" من فوز ممداني. بن غفير وصف انتخابه بأنه "وصمة عار" ودليل على تغلب "اللاسامية". صحيفة يديعوت أحرونوت اعتبار فوزه جزءاً من "توجه أوسع" يسعى لتحدي حق إسرائيل في الوجود. 5.3 على المستوى العالمي من المرجح أن يلهم فوز ممداني الحركات السياسية والاجتماعية في الدول الغربية الأخرى، مثل فرنسا وبريطانيا، لتبني مواقف مشابهة، خاصة مع تحول قضية غزة إلى قضية مركزية في الانتخابات هناك. أما في العالم العربي والإسلامي، فيجب أن يُقرأ هذا الفوز كـ"مصدر تفاؤل" ودعوة للحركات الفاعلة لإعادة تقييم برامجها والانخراط بفعالية في "المرحلة العالمية" للقضية الفلسطينية، متجاوزة "النظرات الضيقة" والانقسامات الداخلية. يرسم هذا الحدث ملامح مرحلة جديدة من المواجهة السياسية والفكرية. 6.0 خاتمة: ملامح نظام سياسي جديد إن فوز زهران ممداني ليس حالة معزولة، بل هو التجسيد السياسي لتقاطع تحولات بنيوية عميقة: تغير ديموغرافي، ثورة في وعي جيل شاب يتلقى معلوماته من وسائل التواصل الاجتماعي بعيداً عن الإعلام التقليدي، والأثر الأخلاقي الهائل الذي أحدثه صمود غزة في الضمير العالمي. يمثل هذا الحدث هزيمة للمال السياسي الفاسد الذي ضُخ لإسقاطه، وانتصاراً للحشد الشعبي المنظم. وبهذا، يقدم ممداني نموذجاً جديداً للممارسة السياسية، حيث يمكن للأفكار والتحالفات الشعبية أن تتغلب على نفوذ أصحاب المليارات واللوبيات القوية. يبقى السؤال الاستشرافي مطروحاً: هل يمثل هذا الفوز بداية لتغيير بنيوي دائم في السياسة الأمريكية وعلاقتها بالقضية الفلسطينية، أم أنه سيواجه مقاومة شرسة من "الدولة العميقة" والمؤسسات التقليدية التي ستحشد كل قواها لإفشاله وتصويره على أنه مجرد استثناء عابر؟ الإجابة على هذا السؤال ستحدد ملامح المشهد السياسي في السنوات القادمة، ليس في نيويورك وحدها، بل في العالم بأسره. ### الهاشتاغات العربية (Arabic Hashtags) | الموضوع | الهاشتاغات | | :--- | :--- | | **الشخصية والفوز التاريخي** | **#زهران_ممداني**، #عمده_نيويورك، **#فوز_ممداني_التاريخي**، #مرشح_من_أصول_مهاجرة، #تحولات_الوعي_الامريكي، #كسر_المحرمات_السياسية. | | **الموقف من فلسطين وإسرائيل** | **#العدالة_لا_تتجزأ**، #ضد_الصهيونية [13، 17]، #تحدي_اللوبي_الصهيوني [13، 54]، #غضب_إسرائيل [11، 59]، #الموقف_من_فلسطين، #حرب_الإبادة_في_غزة. | | **الهوية والأجندة الاشتراكية** | **#مسلم_اشتراكي_ديمقراطي**، #الأجندة_الاشتراكية [39، 41]، #الطبقة_العاملة_أمريكا، #المواصلات_مجاناً، **#تجميد_الإيجارات**، #حضانات_مجانية. | | **الدعم الشعبي والتحشيد** | #حشد_جماهيري، #دعم_الشباب_لممداني [26، 37]، **#الجيل_الجديد_والسياسة** [26، 47]، #تأثير_تيك_توك، #اليهود_ضد_الصهيونية [17، 55]. | | **شخصيات وأحداث أخرى** | #ريما_دويجي، #زوجة_زهران_ممداني، #غزالة_هاشمي، #فوز_المسلمين_في_أمريكا [12، 30]، #نائب_حاكم_فيرجينيا. | | **الأهمية الاقتصادية والسياسية** | **#عاصمة_المال_أمريكا**، #ميزانية_نيويورك، #اقتصاد_نيويورك، #منصب_تنفيذي_رفيع. | *** ### الهاشتاغات الإنجليزية (English Hashtags) | Topic | Hashtags | | :--- | :--- | | **Candidate and Historic Win** | **#ZohranMamdani**، #NYCElections، #MamdaniVictory، #USPolitics، #PoliticalUpset. | | **Stances and Controversy** | **#JusticeCannotBeSegmented**، #AntiZionism، #PalestineSolidarity، #GazaGenocide، **#ChallengeTheLobby** [13، 54]، #AIPAC. | | **Identity and Progressive Agenda** | #MuslimSocialist، #ProgressiveAgenda، #GrassrootsMovement، **#RentFreeze**، #FreeTransitNYC، #GenZPolitics [26، 47]. | | **Supporting Figures and Impacts** | #RimaDwiji، #GhazalaHashmi، #MuslimsInUSPolitics، #JewishVoiceForPeace (or #JewsAgainstZionism)، #IsraelOutrage [11، 59]. | | **Global and Media Impact** | #GlobalConsciousness، #MediaChange، #TikTokEffect. |

nostr:nevent1qvzqqqqqqypzp4saevsafyv9rreay6hvqku5306ezy4z4kpcn2lv3qh0sfwprlv2qythwumn8ghj7un9d3shjtnwdaehgu3wvfskuep0qqsgs4wsrsg5qq9r3yrkdulz8j2atk0rl4frxvwrge6l8qmksqa75gsv9x4ps كيف يغيّر شاب مسلم اشتراكي قواعد اللعبة السياسية من قلب نيويورك؟ قصة زهران ممداني مقدمة: زلزال سياسي في قلب العالم في نيويورك، مركز العالم السياسي والإعلامي، حدث ما لم يكن في الحسبان. فاز شاب ثلاثيني من أصول مهاجرة، زهران ممداني، في سباق تشريعي حاسم، في حدث "غير مسبوق" قلب الطاولة على المؤسسة الأمريكية العريقة. المفارقة كانت صارخة: شاب يتبنى أفكارًا جريئة يتحدى منظومة سياسية راسخة وينتصر. لم يكن هذا مجرد فوز، بل كان رمزًا لتحول عميق. ارتفعت نسبة المشاركة في الانتخابات من 23% فقط في عام 2021 إلى 42%، وهي زيادة هائلة سببها المباشر هو الإثارة والحماسة التي أشعلها ممداني وحركته بين الناخبين، خاصة الشباب الذين رأوا فيه صوتًا يعبر عنهم. هذه الزيادة مذهلة في نظام انتخابي يعاني تاريخيًا من ضعف المشاركة، حيث تُجرى الانتخابات عمدًا في يوم ثلاثاء، وهو يوم عمل للطبقة الكادحة، مما يجعل مشاركتهم صعبة. 1. من هو زهران ممداني؟ الرجل الذي كسر القوالب لفهم سر هذا الفوز المذهل، يجب أن نتعرف أولًا على الرجل الذي يقف خلفه. زهران ممداني ليس سياسيًا تقليديًا، بل هو نتاج قصة فريدة شكلت هويته الجريئة. 1.1. نشأة في بيئة مناهضة للاستعمار نشأ ممداني في بيئة فكرية وسياسية غير عادية، ويمكن تلخيص العوامل التي شكلت وعيه في النقاط التالية: * عائلة فريدة: والده أكاديمي مرموق متخصص في دراسات ما بعد الاستعمار، ومؤلف الكتاب الشهير "المسلم الصالح والمسلم الطالح"، الذي يحلل كيف سعت السياسات الأمريكية بعد 11 سبتمبر إلى التفريق بين المسلمين وإعادة تعريف هويتهم. والدته مخرجة أفلام هندوسية حائزة على جوائز عالمية، تتناول أفلامها قضايا الاستعمار والمشاكل الاجتماعية والسياسية. * جذور مهاجرة: رحلته بدأت من ولادته في كمبالا بأوغندا، ثم انتقل مع عائلته إلى جنوب أفريقيا، قبل أن يستقر في الولايات المتحدة في سن السابعة. هذه التجربة منحته فهمًا عميقًا لقضايا الهجرة والهوية. * بيئة متعددة الثقافات: نشأ في بيت كانت فيه النقاشات حول "التخلص من الاستعمار" (Anti-Colonialism) حاضرة باستمرار، سواء من خلال كتب والده أو أفلام والدته. هذه البيئة جعلته يتشبع بالأفكار المناهضة للهيمنة والظلم منذ صغره. 1.2. هوية جريئة: "أنا مسلم اشتراكي" في السياسة الأمريكية، كانت كلمة "اشتراكي" قبل عشر سنوات فقط كفيلة بإنهاء المستقبل السياسي لأي شخص. لكن ممداني لم يتردد في وصف نفسه بأنه "مسلم اشتراكي". هذه الجرأة في تبني هوية مركبة وصادمة للمؤسسة كانت جزءًا أساسيًا من سر جاذبيته، خاصة بين جيل الشباب الذي سئم من السياسيين التقليديين وبات يبحث عن أصوات حقيقية تتحدى الوضع الراهن. بعد التعرف على خلفيته الفريدة، استعد الآن لاستكشاف كيف واجهت حملته تحديات هائلة وحطمت محرمات سياسية راسخة. 2. الحملة المستحيلة: مواجهة التحديات وكسر المحرمات لم يكن طريق ممداني إلى الفوز مفروشًا بالورود، بل كان معركة شرسة ضد قوى هائلة حاولت إيقافه بكل الوسائل. 2.1. في مواجهة "الماكينة الصهيونية" واجهت حملة ممداني حربًا شعواء من أطراف متعددة، أبرزها: * اللوبي الصهيوني: الذي شن حملات تشويه ضده، ووصفه بأنه معادٍ للسامية وضد اليهود، في محاولة لتنفير الناخبين منه. * الأثرياء والطبقة الغنية: ضخت هذه الطبقة، بمن فيهم كبار المليارديرات في نيويورك، عشرات الملايين من الدولارات لدعم منافسه وإفشاله، خوفًا من أجندته الاشتراكية. * المؤسسة السياسية: اصطفت شخصيات من الحزبين الديمقراطي والجمهوري ضده. حتى دونالد ترامب، الجمهوري، ألقى بكل ثقله لدعم منافس ممداني الديمقراطي، في تحالف غير مسبوق هدفه الوحيد هو منع وصول هذا الشاب إلى السلطة. 2.2. تحطيم السقف الزجاجي: مواقف غيّرت النقاش أكثر ما ميز ممداني هو جرأته في كسر المحرمات السياسية، خاصة فيما يتعلق بالقضية الفلسطينية. موقفه الأكثر جرأة تجلى في رده على سؤال حول رفضه وصف إسرائيل بـ "الدولة اليهودية": "أنا أؤيد الدولة التي لا تفرق على أساس العرق والدين والجنس." كانت هذه إجابة بسيطة لكنها عميقة، لم يجرؤ أي سياسي أمريكي على المستوى الوطني على قولها من قبل. بالإضافة إلى ذلك، تحدث ممداني بصراحة عن "حرب الإبادة الجماعية" في فلسطين، مستخدمًا مصطلحات كانت تعتبر من المحرمات المطلقة في الخطاب السياسي الأمريكي، مما غير طبيعة النقاش العام حول القضية. بالرغم من هذه المعارضة الشرسة والمواقف الجريئة، بنى ممداني تحالفًا فريدًا قاده إلى النصر. 3. سر الفوز: جيش من المتطوعين وحلفاء غير متوقعين كيف تمكن شاب بلا دعم من الأثرياء من هزيمة هذه القوى مجتمعة؟ السر يكمن في استراتيجيته التي اعتمدت على الناس وليس المال. 3.1. قوة جيل Z ووسائل التواصل الاجتماعي استفاد ممداني بذكاء من التغير الهائل في الرأي العام لدى الشباب الأمريكي، خاصة بعد أحداث غزة. تشير الإحصائيات إلى أن 70% من جيل الشباب (Gen Z) أصبح ضد إسرائيل. بفضل شخصيته الكاريزمية ومهاراته العالية في استخدام وسائل التواصل الاجتماعي مثل "تيك توك"، نجح ممداني في تحويل هذا التعاطف الشبابي الواسع إلى قوة انتخابية حقيقية على الأرض. 3.2. الحلفاء المفاجئون: "يهود من أجل زهران" لعبت مجموعات من اليهود غير الصهاينة دورًا حاسمًا في فوز ممداني، وهو ما شكل مفاجأة للكثيرين. يوضح الجدول التالي هذا التأثير بالأرقام: الفئة الرقم والتأثير أصوات اليهود لممداني ما بين 150,000 إلى 180,000 صوت من الناخبين اليهود. فارق الأصوات النهائي حوالي 180,000 صوت. الاستنتاج: يتضح من الجدول أن أصوات هذه المجموعات اليهودية، التي دعمت ممداني بقوة بسبب مواقفه الأخلاقية من فلسطين ورفضه للصهيونية، كانت عاملًا حاسمًا في تحقيق فوزه، حيث كان حجم دعمهم مساويًا تقريبًا لفارق الأصوات النهائي الذي حققه. 3.3. جيش شعبي من 100 ألف متطوع بنى ممداني حملته على أساس شعبي (Grassroots) بالكامل. فبدلًا من الاعتماد على تبرعات الأثرياء، نجح في حشد جيش ضخم من المتطوعين أظهر زخمًا مذهلاً. بدأ بـ 50,000 متطوع ساعدوه على الفوز في الانتخابات التمهيدية للحزب، ثم ضاعف هذا العدد ليصل إلى 100,000 متطوع في الانتخابات العامة. قام هؤلاء بالتواصل المباشر مع الناخبين في بيوتهم وعبر الهواتف، وشكلوا قوة بشرية هائلة تفوقت على تأثير عشرات الملايين من الدولارات التي ضُخّت ضده. هذا النصر التاريخي لم يغير نيويورك فحسب، بل أرسل موجات صادمة وصلت إلى واشنطن وتل أبيب. 4. دلالات الفوز: ماذا يعني انتصار ممداني للعالم؟ يحمل فوز ممداني دلالات عميقة تتجاوز حدود مدينة نيويورك، وقد تكون له تداعيات تاريخية على السياسة الأمريكية والعالمية. 4.1. التأثير داخل أمريكا: بداية تفكك "القبضة الصهيونية" أهم دلالة لفوز ممداني هي أنه أثبت أنه يمكن تحدي اللوبي الصهيوني والنجاح. لقد كسر حاجز الخوف الذي كان يمنع السياسيين من انتقاد إسرائيل. هذا النصر قد يشجع سياسيين آخرين في مختلف أنحاء أمريكا على اتخاذ مواقف أكثر جرأة، وهو دليل ملموس على تحول كبير وجذري في قاعدة الحزب الديمقراطي، التي لم تعد تقبل الدعم غير المشروط لإسرائيل. 4.2. ردود الفعل في إسرائيل: الخوف من المستقبل كانت ردود الفعل في إسرائيل مزيجًا من القلق والغضب، مما يعكس حجم الصدمة التي أحدثها هذا الفوز. * قلق رسمي: صرح سفير الاحتلال داني دنون: "قلقون جدًا من فوز ممداني". * غضب يميني: قال بن غفير إن انتخابه "وصمة عار". * تحليل إعلامي: وصفت صحيفة يديعوت أحرونوت فوزه بأنه "تحدٍ لحق الدولة اليهودية في تقرير المصير". الخوف الإسرائيلي ليس من ممداني كشخص، بل مما يمثله: كسر المحرمات، وتحويل النقاش العام، وإمكانية أن يصبح موقفه هو القاعدة وليس الاستثناء في المستقبل. في النهاية، تحمل قصة زهران ممداني دروسًا ملهمة تتجاوز حدود السياسة والانتخابات. خاتمة: أكثر من مجرد فوز انتخابي قصة زهران ممداني هي دليل حي للشباب في كل مكان على أن التغيير ممكن، حتى في مواجهة أقوى الخصوم وأكثرهم نفوذًا. فوزه ليس مجرد انتصار في سباق انتخابي، بل هو انتصار لنموذج سياسي جديد: * انتصار للتحالفات الجديدة: تحالف بين الشباب، والمهاجرين، واليهود غير الصهاينة، وكل من يبحث عن العدالة. * انتصار لقوة الحشد الشعبي: أثبت أن جيشًا من المتطوعين المؤمنين بقضيتهم أقوى من أموال السياسة الفاسدة. * انتصار للأفكار الجريئة: أثبت أن الجرأة في طرح الأفكار التي تتحدى الوضع الراهن يمكن أن تكون مفتاح النجاح. يمثل هذا الفوز بداية مرحلة جديدة، قد تتغير فيها قواعد اللعبة السياسية ليس فقط في أمريكا، بل في العالم بأسره.