مرحبًا بكم، عشاق ميم كوين وخبراء البلوكشين! إذا كنت تتصفح X مؤخرًا، ربما صادفت تغريدة مثيرة للتفكير من إدغار بافلوسكي (@edgarpavlovsky). نُشرت في 4 يوليو 2025، تغوص هذه التحفة في عالم تطوير الذكاء الاصطناعي، متحدية الهوس الشائع بالتفاصيل الداخلية للشبكات العصبية ومسلطة الضوء على شيء أكثر قابلية للتطبيق: MLOps. دعونا نفكك الأمر ونرى كيف يمكن أن يرتبط ذلك حتى بعالم رموز الميم والبلوكشين المثير!

ما هو الضجيج حوله؟

تقترح تغريدة إدغار أن معظم الأشخاص الذين يبنون "الذكاء الاصطناعي التطبيقي" (فكر في كل شيء خارج إنشاء النماذج الأساسية الضخمة مثل تلك التي تشغل ChatGPT) لا يحتاجون إلى الغوص في تفاصيل ميكانيكا الشبكات العصبية. بدلاً من ذلك، يرى أن العامل الحقيقي المغير للعبة هو MLOps — اختصار لـ Machine Learning Operations. هذا كله يتعلق بـ devops وبنية الكود التي تحافظ على تشغيل أنظمة التعلم الآلي بسلاسة وتحسنها مع مرور الوقت. انسَ إطلاق نسخة سريعة 1 من غلاف نموذج لغة كبيرة (LLM) والوصول إلى طريق مسدود — إدغار يوجهنا نحو أنظمة يمكنها التطور والتكيف.

MLOps: البطل المجهول في الذكاء الاصطناعي

فما هو MLOps بالضبط؟ تخيله كطاقم خلف الكواليس لفيلم ضخم. بينما يحصل الممثلون (نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بك) على الأضواء، يتولى MLOps الإضاءة والصوت والجدولة لضمان سير الأمور بسلاسة. وفقًا لمصادر مثل ml-ops.org، ينطوي MLOps على إعداد خطوط CI/CD (الدمج المستمر/النشر المستمر) وتبني التطوير القائم على الاختبارات للبيانات والنماذج والكود. يساعد هذا الإعداد في قياس مؤشرات رئيسية مثل تكرار النشر ومدة تنفيذ التغييرات، مما يجعل مشاريع الذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة وأقل عرضة لـ "الدين التقني" — ذلك التراكم الفوضوي للاختصارات التي تبطئك لاحقًا.

ما يريده إدغار؟ كثير من الممارسين يتجاهلون هذا الجانب الحاسم، ويركزون بدلاً من ذلك على التفاصيل الداخلية اللامعة للشبكات العصبية. لكن بدون أساس قوي في MLOps، قد يكون نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك مجرد نجاح عابر بدلاً من نجاح طويل الأمد.

لماذا هذا مهم للبلوكشين ورموز الميم

قد تتساءل الآن، "كيف يرتبط هذا بميم كوين أو البلوكشين؟" حسنًا، يزدهر فضاء الكريبتو على الابتكار، ويزداد استخدام الذكاء الاصطناعي كأداة لتحليل الاتجاهات، وأتمتة التداولات، أو حتى توليد أفكار لرموز الميم. يمكن أن يساعد نهج MLOps القوي مطوري البلوكشين على بناء أدوات ذكاء اصطناعي أذكى وأكثر قابلية للتوسع للتنبؤ بحركات السوق أو تحسين التطبيقات اللامركزية (dApps). تخيل مشروع ميم كوين يستخدم MLOps لتحسين مولد الضجة القائم على الذكاء الاصطناعي باستمرار — أليس ذلك رائعًا؟

خذ على سبيل المثال ذكر Weights & Biases، التي استحوذت عليها CoreWeave مقابل 1.7 مليار دولار، كما ورد في السلسلة. تساعد هذه المنصة على تتبع وتحسين تجارب التعلم الآلي، وهو مثال مثالي لـ MLOps في التطبيق. بالنسبة لممارسي البلوكشين، أدوات مثل هذه قد تكون الفارق بين ميم كوين يفشل وآخر يصعد إلى القمة.

الخلاصة: التركيز على العملي

تغريدة إدغار هي دعوة لاستيقاظ وتحويل التركيز من الغوص النظري العميق في الشبكات العصبية إلى حلول عملية وقابلة للتوسع مع MLOps. وهو يعترف حتى بأنه تعلم هذا المجال أثناء العمل وفي مجتمعات متخصصة، داعيًا الآخرين لمشاركة الموارد — دليل على أن هذا مجال عملي بامتياز. إذا كنت مطورًا أو هاويًا في مجال البلوكشين، فإن الغوص في MLOps قد يمنحك ميزة، سواء كنت تبني ميم كوين كبيرًا قادمًا أو dApp جاد.

فما رأيك؟ هل أنت مستعد لاستكشاف MLOps والارتقاء بمستوى لعبتك في الذكاء الاصطناعي؟ اترك أفكارك في التعليقات أو زر قاعدة معرفة Meme Insider للمزيد من الرؤى التقنية. لنستمر في الحوار!