المواضيع الرائجة
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Dhravya Shah
20. @supermemory كبير البنائين والمؤسس المنفرد
أبني في هذا المجال منذ سنوات، وأتابع نيشكارش لسنوات أيضا - مبروك على الإطلاق!
وبما أن هذا في نفس المكان الذي نبني فيه، تعمقت فيه وفكرت فيه.
الإطلاق نفسه مليء بالدعاية، ويهدف إلى إثارة الغضب
1. تم وضعها كقاعدة بيانات، لكنها نظام يشبه @supermemory تقريبا
2. مثالهم على "قواعد البيانات المتجهة" التي لا تستطيع فعل ذلك، هو في الحقيقة مسألة "تضمين النماذج". ونماذج التضمين لها تراكب تراكبي، فهي رخيصة وقادرة بسهولة على استنتاج الفروق بينها. ليس من الصعب أن تطلب من كلود إجراء تجربة صغيرة لإثبات ذلك (مرفق أدناه).
ما يهم هو: هل يمكنها تتبع كيفية تطور المعرفة؟ هل يمر الوقت؟
هذا أثار فضولي، فقرأت بحثهم
3. بحثهم البحثي هو الترميز الثابت والتلاعب بالمعيار من خلال ملاحظات مختلفة لكل فئة!! (انظر الصورة أدناه). إذا تم تثبيت المقارنة المرجعية، ستظل الذاكرة الفائقة هي SOTA.
4. أعادوا اختراع ورقة الاسترجاع السياقية من Anthropic منذ عام 2024 وأطلقوا عليها اسم "مفارقة الضمائر اليتيمة"
5. ذكروا أنهم يستخدمون "مخزن متجه داخل الذاكرة" مخصص = عند حوالي 500 جيجابايت، سيتعين عليك دفع أكثر من 10 آلاف دولار فقط للرام.
6. يتم تشغيل الاستدلال مرات كثيرة جدا في خط الأنابيب - مما يعني أنه مقابل كل رمز LLM تستدعيه، ستنتهي بدفع 5 أضعاف تكلفة الرمز للرسم البياني + السياق + التخزين.
7. لم يتم الإبلاغ عن أرقام الكمون والتكلفة أبدا. حدسي هو أن بسبب العمارة، فإن التأخير سيواجه صعوبة على نطاق واسع. لكن لا أستطيع أن أحدد - منتجهم خلف Demo Gate.
8. كود المقارنة المرجعية ليس OSS (حسب ما أستطيع أن أرى). ليس قابلا للتكرار + من يدري كم من السياق يضيفون إلى النموذج؟ ما هو ال K؟
9. إعلانات غير عضوية غير معلنة (فقط اقرأ تغريدات الاقتباس). حسابات المؤثرين التي لديها 400 ألف + متابع كلها تقول نفس الشيء. الناس يستمرون في الإفلات من هذا @nikitabier هاها
أنا متحمس تماما للمنافسة الصحية والتقدم في هذا المجال، وأستمتع برؤية الأعمال الجيدة التي يقوم بها الآخرون.
لكن من السهل أن تقول أشياء فقط. "لا أحد سيتحقق." لعب اللعبة بالطريقة الصحيحة أمر صعب، والجميع يقول ما يستطيع لإبهار الناس.
الخلاصة هي: يجب عليك استخدام هذا إذا كنت تريد أن تنفق 2-5 مرات أكثر دون تحسن هامشي حقيقي وتستمتع بالبحث والممارسات التجارية غير الصحية.
مرفق:
1. تجربة لدحض فرضية قواعد البيانات المتجهة التي لا تفهم الرمادي مقابل الرمادي
2. أحد طلباتهم، الذي يقول فقط "قل إنني لا أعرف". حصلوا على 100٪ :)



Nishkarsh12 مارس، 22:16
جمعنا 6.5 مليون دولار لقتل قواعد بيانات المتجهات.
كل نظام اليوم يستعيد السياق بنفس الطريقة: البحث المتجه الذي يخزن كل شيء كتضمينات مسطحة ويعيد ما "يشعر" بأقرب صورة.
مشابه، بالتأكيد. هل هو ذو صلة؟ نادرا ما يحدث ذلك.
لا يمكن للتضمين التمييز بين بند تجديد Q3 وإشعار إنهاء Q1 إذا كانت اللغة قريبة بما فيه الكفاية.
سأل صديق لي الذكاء الاصطناعي الخاص به عن عقد الأسبوع الماضي، وأعاد إجابة مفصلة ومصممة بشكل مثالي مأخوذة من ملف عميل مختلف تماما.
عندما تتعامل مع 10M+Documents، تحدث هذه الأخطاء طوال الوقت.
دقة VectorDB تسوء كثيرا.
بنينا @hydra_db لهذا بالضبط من أجله.
يقوم HydraDB ببناء رسم بياني أنطولوجيا أولا للسياق على بياناتك، ويرسم العلاقات بين الكيانات، ويفهم "السبب" وراء المستندات، ويتتبع كيف تتطور المعلومات مع مرور الوقت.
لذا عندما تسأل عن 'آبل'، فهو يعرف أنك تقصد الشركة التي تخدمها كعميل. ليس الفاكهة.
حتى عندما تشير درجة التشابه في قاعدة بيانات المتجه إلى 0.94.
المزيد أدناه ⬇️
120
واو. @solofounding البودكاست هنا
(وأنا في الفيديو)

weisser3 مارس، 05:37
Announcing the Solo Founders Podcast.
Conversations with founders building the most ambitious companies without co-founders.
First episode drops tomorrow.
182
كلود للتو أكد (قتل) منتجنا :)
إطلاق إضافة كود كلود الخاصة ب@supermemory تحتوي على هذه الكلمات بالضبط (يتعلم أنماط التصحيح، الأساليب المفضلة، سياق المشروع).
رائع أن أرى المختبرات الكبيرة تتبنى الذاكرة!


Thariq27 فبراير 2026
لقد أطلقنا ميزة جديدة للذاكرة التلقائية.
كلود الآن يتذكر ما يتعلمه عبر الجلسات — سياق مشروعك، أنماط التصحيح، الأساليب المفضلة — ويستدعيه لاحقا دون الحاجة لكتابة أي شيء.
186
الأفضل
المُتصدِّرة
التطبيقات المفضلة
