Rami Khalil

لا أريد أن تضيع فرصة لحوار مهم لمجرد أننا لم نتعرّف من قبل. لهذا أنشأت عنوانًا لي على Portunio. إذا كانت لديك فكرة أو فرصة أو موضوع تودّ الحديث عنه، يسعدني أن ترسله لي. مساعد الذكاء الاصطناعي على صفحتي يساعدك على ترتيب فكرتك وتوضيح رسالتك قبل أن تصلني، فلا تحتاج إلى صياغة مثالية لتبدأ. ابدأ من هنا: portunio.com/rami وافتح بابك أنت أيضًا: portunio.com

مبنعرفش نجيب التاني. هكذا ألخّص مشكلة إدارة الدولة في مصر. لما بتسوق عربية، الغيار الأول بيديك العزم اللي محتاجه عشان تنقل العربية من السكون للحركة. لكن لو قررت تكمل مشوار الألف ميل على الغيار الأول، غالبًا مش هتوصل، وهتحرق العربية في الطريق، مهما حسُنت نواياك وصدقت في مجهودك. وده بالضبط اللي أعتقد إنه بيحصل دلوقتي. نجحت الإدارة الحالية نجاحًا كبيرًا في الغيار الأول. بالمركزية المفرطة، وحكومة السكرتارية، والقبضة الحديدية، وتجاوز البيروقراطية، وتسخير المؤسسة الوحيدة اللي كانت متماسكة وقتها، قدرت تخترق ملفات ملحّة وصعبة وأساسية: من الاستقرار السياسي والطاقة والبنية التحتية، إلى سعر الصرف وترشيد الدعم وقوائم الانتظار وفيروس سي والعشوائيات وتحديث الجيش. لكن لما العربية اتحركت، وجه وقت الغيار التاني، كان المفروض ننتقل من المركزية إلى دولة المؤسسات، ومن سيطرة الدولة إلى السوق الحر، ومن إحكام القبضة إلى مناخ يسمح بحراك إعلامي وسياسي وحزبي حقيقي. ودي مش رفاهيات، ولا تنازلات عن قوة الدولة. دي الطريقة اللي بتتبني بيها دولة قوية ومستقرة، قادرة تمتص الصدمات لأنها مش معتمدة على نقطة اختناق أو فشل واحدة، وقادرة تستغل كامل إمكانياتها بدل ما تفضل محكومة بقدرة شخص أو مؤسسة على إدارة كل التفاصيل. للأسف، الإدارة حتى الآن فشلت في تحقيق التحول ده. الغيار الأول هو القدرة على فعل الأشياء الصحيحة. الغيار التاني هو القدرة على فعل الأشياء بالطريقة الصحيحة. لا أعرف هل المشكلة في عدم إدراك ضرورة التحول، أم عدم الرغبة في التخلي عن أدوات السيطرة، أم مقاومة الدولة العميقة، أم مزيج من كل ده. لكن اللي أعتقده إن فرصتنا الحقيقية في الثلاث سنوات القادمة مش في فتح ملفات جديدة، ولا في إضافة إنجازات إلى قائمة الإنجازات. فرصتنا في إننا نركز على حاجة واحدة بس: إننا نجيب التاني.

دهب عندها فرصة كبيرة تبقى مركز عالمي للـDigital Nomads ورواد الأعمال. جو ممتاز، بحر وجبال، وتوقيت مناسب للشغل مع أوروبا والخليج. لكن الطبيعة لوحدها مش كفاية. محتاجين شركة District Management تجمع الطلب، وتطوّر السكن والخدمات والترفيه بالشراكة مع الأهالي والبيزنس المحلي. النوع ده من الشركات هو الحلقة الناقصة في السياحة المصرية.

الناس استثمرت مليارات علشان نعرف ننتج لحمه من غير مانقتل كائن حي، ولما العلم أدانا ذكاء بدون وعي قعدين نحاول نحشر فيه وعي بالعافية، و بنصرخ انه حيدمرنا.

حولي بس ٥٠ دولار رسوم التحويل

حاسس ان الريس عنده اكتئاب… زعلت

ما فائدة الاعلان على يوتيوب عن منتجات رقمية اذا كان الذي يملك قدره شرائية مشترك لكي يحذف الاعلانات

بغض النظر عن الرشاش اللي فتحه سام ألتمان امبارح على الإيكوسيستم كله في مؤتمر DevDay، لفتت انتباهي تفصيلة صغيرة. لما جه يقدّم Dot في أول الفيديو، حسّيته كان عاوز يضرب مثال بـJarvis اللي في Iron Man، وبعدين قلت يمكن افتكر إن الناس بتربط آيرون مان بإيلون ماسك. خصوصًا إن فكرة Dot قريبة من Grok Bot اللي نزل من حوالي شهر ونص. تحط ده جنب لقطة سام وداريو أمودي مؤسس أنثروبيك، وهما مش راضيين يمسكوا ايد بعض في قمة الذكاء الاصطناعي في الهند، والخناقات اللي بيتخانقوها على الإنترنت. وبعدين تفتكر إن دول اللي مصير الإنسانية في إيديهم… فتحس إن النهاية هتكون هزلية، مش ملحمية. وبما إننا بعدنا شوية عن الاحترافية، أحب أضيف وجهة نظري إن سام ده غلبان وعلى الله حكايته… مش زي السوسة داريو أمودي.

الواد طلع امبارح فتح الرشاش على الايكوسيستم كله، مش سايب حد ياكل عيش، ضرب في google, meta, notion, JEV, slack, microsoft

أغلب وكلاء البريد الإلكتروني يبدأون شغلهم بعد ما توصل الرسالة لصندوق الوارد: يلخّصونها ويساعدونك ترد. بورتونيو يبدأ قبل كده. يساعد المرسل يوضّح طلبه، ويشرح ليه الفرصة مناسبة لك، ويرتّب المعلومات التي تدعمها. بعدها توصلك فرصة واضحة تقدر تقرر فيها، بدل رسالة تحتاج تفكّكها بنفسك. الوكيل يبدأ شغله قبل ما تستهلك الرسالة وقتك. تعرف على بورتونيو: portunio.com

محتاجين حد يعمل قهوة الوكلاء، كل واحد يطلق وكيل يتعرف على الوكلاء التنين ويدور على فرص لصاحبه من غير مايصدعوا الناس ولما تكون في حاجه متوافقه مع الاتنين يتم تحديد لقاء.

الحمدلله انها ظاهره مش انا لوحدي

معظم الكلام عن الـInference بيتعامل معاه كأنه مجرد: Model + GPU + API لكن فعليًا، دي سلسلة قيمة كاملة. من أول تشغيل النموذج كخدمة، مرورًا بالـRouting والـVertical Inference والـTest-time Compute والـRuntime Optimization، لحد الـVerification والتطبيق النهائي. وكل طبقة بتبيع حاجة مختلفة: - خدمة تشغيل النماذج: تشغيل سهل وموثوق. - تجميع النماذج والتوجيه Routing: اختيار أفضل Model لكل طلب. - الإستضافه المتخصصه : Optimization أعمق لنوع Workload محدد. - الإستدلال المتقدم: تفكير أكتر وجودة أعلى لكل طلب. - تحسين وقت التشغيل: مخرجات أكتر من نفس الـHardware. - تحسين جودة المخرجات والتحقق: Reliability أعلى وتقليل الأخطاء. - التطبيقات: تحويل كل ده إلى Outcome فعلي للمستخدم. الأهم إن وحدة التسعير نفسها بتتغير وإحنا طالعين في الـStack: → GPU-hour → Token / Output → Quality level → Successful task → Business outcome

ممكن نفكر في ذكاء أي نظام AI بالمعادلة دي: التدريب الأولي X التدريب اللاحق X حوسبة وقت الاستخدام X جودة التوظيف 1. التدريب الأولي بيبني القدرة الخام للنموذج. Data Quantity × Data Quality × Diversity × Training Compute × Algorithmic Efficiency × Architecture هنا زيادة الـData أو Compute بتحسن القدرة، لكن غالبًا بـDiminishing Returns. 2. التدريب اللاحق بيحوّل القدرة الخام لسلوك مفيد. Examples × Trajectory Quality × Reward Quality × Verifiers × RL Compute × Skill Coverage ممكن نفس الـBase Model يتحسن جدًا في Reasoning أو Coding أو Tool Use من غير إعادة Pre-training من البداية. 3. حوسبة وقت الاستخدام هو قد إيه “تفكير” بنصرفه وقت تنفيذ المهمة. Thinking Tokens × Attempts × Search Depth × Parallel Samples نفس الـModel ممكن يطلع نتيجة أفضل لو فكر أطول، جرب أكتر، أو قارن بين مسارات متعددة. 4. جودة التوظيف دي الطبقة اللي حوالين النموذج. Context × Tools × Memory × Orchestration × Verification × Routing × Feedback ودي أحيانًا تكون أكبر Multiplier. نفس الـModel: بدون Tools > يقترح. مع Tools > ينفذ. بدون Verification > يجاوب مرة. مع Verification > يراجع، يصلح، ويتأكد.

بس ياسيدي رحت قايلهم انتم فكرني هندي