ضابط بارز في نظام الأسد يتبرأ من الفلول وينفي صلته بأحداث الساحل (شاهد)
تاريخ النشر: 10th, March 2025 GMT
ظهر الضابط السابق في قوات النظام السوري المخلوع ياسر سلهب في فيديو، ينفي فيه صلته تماما بـ"فلول" النظام، وأحدث الساحل.
سلهب وهو ضابط برتبة عميد في معضمية الشام بريف دمشق، وكان تحت إمرة ماهر الأسد في الفرقة الرابعة، أطل في فيديو قال فيه إنه لا صلة له تماما بأي تكتل أو مجلس عسكري جرى تشكيله لقيادة عمليات "فلول" النظام المخلوع في الساحل.
وبعد ورود اسمه في تقارير أشارت إلى أنه يعمل رفة غياث دلا وآخرين، قال سلهب "لا علاقة لي بمثل هذا البيان، وأنا خارج القطر (خارج سوريا) منذ نحو شهرين".
وأضاف "لم أتواصل مع أحد من القيادة العسكرية المسؤولة، وأنا ضد ما يحصل، وليس لي علاقة بالأحداث الجارية".
وتابع "أؤكد على السلم الأهلي، وأن الدم السوري على السوري حرام، وأنا عملت على ملف المصالحات في ريف دمشق ودرعا، وأنا مع الحكومة التي تحقق العدل والعدالة للسوريين".
وكانت تقارير صحفية تحدثت عن تشكيل عدد من ضباط نظام الأسد يقودهم غياث دلا، مجلسا عسكريا يهدف إلى تشكيل جبهة مسلحة ومنظمة ضد الإدارة السورية الجديدة.
#سوريا :
العـ.ـميد السابق في قـ.ـوات النظـ.ـام السوري المخـ.ـلوع ، ياسر سلهب ينـ.ـفي أي صلة له بما يُعرف بقـ.ـيادة المنطقة الساحلية، مؤكداً أنه غادر سوريا منذ شهرين ، وأوضح سلهب أنه يؤمن بالسلم الأهلي ويدعم قيام حكومة تحقق العدالة لجميع مكونات المجتمع pic.twitter.com/J9DkhawyT4
المصدر: عربي21
كلمات دلالية: سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي سياسة اقتصاد رياضة مقالات صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة تفاعلي سياسة سياسة عربية مقابلات حقوق وحريات سياسة دولية سياسة عربية النظام الأسد سوريا سوريا الأسد النظام المزيد في سياسة سياسة عربية سياسة عربية سياسة عربية سياسة عربية سياسة عربية سياسة عربية سياسة سياسة سياسة سياسة سياسة سياسة سياسة سياسة سياسة سياسة سياسة سياسة سياسة سياسة سياسة سياسة اقتصاد رياضة صحافة أفكار عالم الفن تكنولوجيا صحة
إقرأ أيضاً:
ديب مايند تكشف عن AlphaEvolve.. نظام ذكاء اصطناعي لحل المسائل العلمية والرياضية
أعلنت شركة ديب مايند DeepMind، ذراع البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي التابعة لشركة جوجل، عن تطوير نظام جديد يدعى AlphaEvolve يهدف إلى التعامل مع مشكلات يمكن تقييم حلولها بشكل آلي، أي تلك التي تمتلك إجابات قابلة للقياس والاختبار رياضيا أو برمجيا.
وفقا لتصريحات الشركة، أظهر AlphaEvolve قدرة على تحسين بعض البنى التحتية التي تستخدمها جوجل في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
وتعمل ديب مايند حاليا على تطوير واجهة استخدام للنظام، مع التخطيط لإطلاق برنامج وصول مبكر لفئة مختارة من الباحثين الأكاديميين قبل طرحه بشكل أوسع.
آلية تقليل الهلوسةتعاني معظم نماذج الذكاء الاصطناعي من ظاهرة "الهلوسة"، أي تقديم معلومات غير دقيقة بثقة عالية نتيجة طبيعتها الاحتمالية، وظهرت هذه المشكلة بشكل أكبر مع النماذج الأحدث مثل o3 من OpenAI.
يحاول AlphaEvolve معالجة هذه المشكلة من خلال نظام تقييم آلي للنتائج، حيث يقوم النموذج بتوليد مجموعة من الحلول المحتملة، ثم ينتقدها ذاتيا، ليختار أفضلها بناء على دقة الإجابة، وهو نهج يعزز مصداقية المخرجات.
ورغم أن فكرة استخدام نماذج متعددة لتوليد وتقييم الحلول ليست جديدة، إلا أن ديب مايند تؤكد أن AlphaEvolve يتميز باستخدامه لنماذج "Gemini" المتطورة، مما يمنحه تفوقا على الأنظمة السابقة.
كيف يعمل AlphaEvolve؟يعتمد AlphaEvolve على مدخلات يقدمها المستخدم، تتضمن المشكلة الأساسية وربما تعليمات أو معادلات أو مقتطفات من الشيفرة البرمجية أو مراجع ذات صلة، لكن لا بد أن يرفق المستخدم آلية محددة لتقييم الحلول تلقائيا، مثل معادلة رياضية، كي يتمكن النظام من اختبار فعالية نتائجه.
نظرا لطبيعة هذه الآلية، يمكن استخدام AlphaEvolve فقط في مجالات محددة مثل علوم الحاسوب وتحسين الأنظمة، حيث تكون المعايير قابلة للقياس بدقة.
كما أن النظام لا يقدم شرحا لفظيا، بل يكتفي بإنتاج خوارزميات لحل المشكلات، ما يجعله غير مناسب للقضايا النظرية أو الإنسانية.
لاختبار النظام، طرحت ديب مايند عليه نحو 50 مسألة رياضية متنوعة في مجالات مثل الهندسة والتوافقيات، ووفقا لها، نجح AlphaEvolve في استرجاع أفضل الحلول المعروفة بنسبة 75%، بل وابتكر حلولا محسّنة في 20% من الحالات.
أما على الصعيد العملي، فطبقت الشركة النظام على تحسين كفاءة مراكز بيانات جوجل وتسريع عمليات تدريب النماذج، وكانت النتيجة أن AlphaEvolve قدم خوارزمية تمكنت من استعادة 0.7% من موارد الحوسبة عالميا لصالح جوجل، كما ساهم في تقليل وقت تدريب نماذج "Gemini" بنسبة 1%.
ورغم أن AlphaEvolve لم يحقق اكتشافات ثورية، فإن ديب مايند ترى فيه أداة قوية لتسريع العمل وتخفيف الضغط عن الخبراء، حيث يساعدهم على التركيز على مهام أكثر تعقيدا أو إبداعا، بدلا من استهلاك الوقت في التحسينات المتكررة.
وفي إحدى التجارب، اقترح النظام تحسينا في تصميم شريحة TPU المستخدمة في الذكاء الاصطناعي، وهو التحسين ذاته الذي سبق أن اكتشفته أدوات أخرى.
شاهد | الرئيس الإماراتي يستقبل ترامب في قصر الوطن بأبوظبي