مرحبًا بكم في تجميدنا الأسبوعي - تحديث أخبار الذكاء الاصطناعي لدينا! 🚀

نقدم لك ملخصًا شاملًا لكل ما يحدث في عالم الذكاء الاصطناعي وداخل مجتمعنا!

هذا الأسبوع، ما لم تكن تعيش تحت صخرة، كان كل شيء يدور حول برنامج DeepSeek الصيني.
لقد أحدثت هذه الأحداث ضجة في كل مكان - حيث انخفضت الأسهم، وارتفعت الدهشة، وبدأت الأسئلة الكبيرة تطير.

السؤال الأول: ما هو DeepSeek، وما الذي يجعله مختلفًا - إلى جانب كونه مفتوح المصدر من الصين؟

لقد تم تناول هذا الأمر على نطاق واسع، وإذا كنت تريد فهمًا سريعًا لـ DeepSeek، فتفضل بزيارة مقطع الفيديو الخاص بـ Andrew Ethan Zeng على YouTube .
باختصار، يتعلق الأمر كله بالتدريب المعزز وتدخل بشري أقل.

وهذا هو السبب في أنها فعالة من حيث التكلفة، ولكنها تأتي أيضًا على حساب قلة الاتساق والأهمية، ولنقل أيضًا قلة القدرة على فهم ما هو مناسب أن نقوله ومتى.

وفي الوقت نفسه، كانت هناك مقابلات مع رؤساء تنفيذيين من OpenAI وNvidia وGoogle وغيرها، في الوقت الذي دخل فيه عالم التمويل في حالة من الجنون مع انخفاض الأسهم وتساؤل الناس عن كيفية قيام DeepSeek بتطوير برنامج ماجستير في القانون بأقل من 6 ملايين دولار - بينما يحتاج الآخرون إلى مليارات الدولارات للحفاظ على استمرار تطوير الذكاء الاصطناعي.

وهنا صادفنا مقالاً لبنك جي بي مورجان يعلن أن الحرب الباردة في مجال الذكاء الاصطناعي كانت فاضحة ومفيدة في الوقت نفسه - وهي تستحق القراءة بالتأكيد.

لكن المحادثة الأكثر إثارة للاهتمام هذا الأسبوع لم تكن تتعلق بتكلفة DeepSeek فحسب - بل كانت تتعلق أيضًا بمكان تخزين بيانات الذكاء الاصطناعي والوعي المتزايد، لأول مرة، بأهمية معرفة مكان تخزينها والمخاوف المتزايدة بشأن أصولها في الصين.

بغض النظر عن موقفك من هذا الأمر، فهذا الأمر متروك لك لاتخاذ القرار. ولكن مع قيام لاعبين آخرين مثل Perplexity الآن بدمج DeepSeek، فإن معرفة مكان تخزين بياناتك أصبح سؤالاً أكبر. يعد البرنامج التعليمي الذي يقدمه Tobias Zwingmann موردًا رائعًا حول كيفية التحقق من تخزين بيانات الذكاء الاصطناعي بكفاءة.

قبل أن نختتم هذا الأسبوع، إليكم تذكيرًا من فريق Frozen Light:
اجعل من DeepSeek محادثة ذات قيمة - لا تتسرع في إلغاء حساب ChatGPT الخاص بك قبل الحصول على وضوح بشأن احتياجاتك.

وفيما يلي بعض الأمور التي ينبغي مراعاتها:

● هل التعلم المعزز كافي لاستخدامك؟

● أين يتم تخزين بياناتك؟

● أين يقع فريق التطوير؟

● هل تؤثر الاختلافات الثقافية على كيفية عمل النموذج؟

تأكد من فهم موقفك قبل أن تقرر نموذج LLM الذي ستستخدمه.

لقد أعطتنا DeepSeek الكثير للحديث عنه هذا الأسبوع! لمزيد من تحديثات الذكاء الاصطناعي المتجمد، لا تنس الانضمام إلى مجتمع Frozen AI، حيث نبقيك مطلعًا ومُحدّثًا بكل ما يحدث في مجال الذكاء الاصطناعي - وخاصة في مبيعات وتسويق الذكاء الاصطناعي، بدعم من خبرائنا العالميين.

ابقى دافئًا، ولكن ليس دافئًا جدًا! 😉