Language
English
عربي
Tiếng Việt
русский
français
español
日本語
한글
Deutsch
हिन्दी
简体中文
繁體中文
API
Home
How To Use
Language
English
عربي
Tiếng Việt
русский
français
español
日本語
한글
Deutsch
हिन्दी
简体中文
繁體中文
Home
Detail
@renahiba:
rena💐
Open In TikTok:
Region: MA
Saturday 20 June 2026 11:26:47 GMT
49906
1542
104
143
Music
Download
No Watermark .mp4 (
1.43MB
)
No Watermark(HD) .mp4 (
1.43MB
)
Watermark .mp4 (
4.82MB
)
Music .mp3
Comments
tnin aday :
2026-06-21 14:56:10
2
fatimafng :
2026-06-24 19:31:22
0
Khalid Tofik :
الفراق صعب 😭
2026-06-26 20:35:03
1
rchid mohamed :
❤️🥰❤️🥰❤️🥰❤️🥰❤️🥰❤️🥰❤️🥰❤️🥰❤️❤️🥰❤️🥰❤️🥰❤️🥰
2026-06-24 18:15:30
0
نورالدين :
2026-07-06 22:38:16
0
نورالدين :
2026-07-06 22:38:13
0
نورالدين :
2026-07-06 22:38:11
0
نورالدين :
2026-07-06 22:38:05
0
Rachid Taqrate :
2026-06-24 22:08:51
0
بوعامر :
2026-06-22 19:06:42
0
Benayad Driss :
2026-06-23 19:28:00
0
💖❤️🔥🏹Mustafa,❤️🔥🏹💖 :
❤️🥰❤️🥰🥰
2026-06-21 22:44:07
1
💖❤️🔥🏹Mustafa,❤️🔥🏹💖 :
❤️🥰❤️🥰🥰🙏
2026-06-21 22:43:30
0
mouad :
2026-06-27 09:37:52
0
Houssne Ghni :
🥰🥰🥰❤️❤️❤️🥰🥰🥰❤️❤️❤️🥰🥰🥰❤️❤️❤️
2026-06-20 11:34:10
2
Rachid Nador :
🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰🥰
2026-06-20 11:32:57
1
حليمة1234 :
2026-06-20 23:26:53
0
فاطمة صحراوية :
2026-06-21 19:39:10
0
نورالدين :
2026-07-06 22:38:08
0
mohamed ait boujou :
2026-06-21 14:10:38
0
💖❤️🔥🏹Mustafa,❤️🔥🏹💖 :
❤️🥰❤️🥰🥰🙏
2026-06-21 22:42:50
0
💖❤️🔥🏹Mustafa,❤️🔥🏹💖 :
❤️🥰❤️🥰🥰
2026-06-21 22:43:30
0
dysmsb tarik Dalam :
2026-06-20 14:51:04
0
To see more videos from user @renahiba, please go to the Tikwm homepage.
Other Videos
@deepstorycast @sourafamiranda #deepstory #deepstoryclipfy #clipfyleague.
@Cê Tá Doido Festival @Ícaro e Gilmar … A sede de te amar me faz também…❤️. #cetadoidocy #mjmusiccy #musica #fyy #CapCut
Hello Kitty | الشࢪح تحت... تُصنّف "هالو كيتي" رسمياً من قِبل الشركة المالكة (Sanrio) على أنها ليست قطة بالمعنى الحرفي، بل هي فتاة صغيرة بريطانية تُدعى (كيتي وايت). . أما سر غياب الفم التام في تصميمها، فقد أوضحه المصممون سابقاً بأن هذا "الفراغ التام" مقصود تماماً لكي لا تملك تعبيرًا ثابتًا؛ فحين تكون حزيناً تبدو حزينة، وحين تكون سعيداً تبدو سعيدة، لتلعب دور المرآة التي تعكس مشاعر من يراها. ولكن في الجانب المظلم من الفلكلور الرقمي، تروى تفسيرات مرعبة تماماً لهذا الفراغ. . بعد أن فقدت الأمل في كل الكنائس والأدوية، لجأت الأم المذعورة إلى طقوس شيتانية وممارسات مظلمة لإبرام "صفقة" مع قوى سفلية لشفاء ابنتها. . وقيل إن الكيان وافق على شفاء الطفلة بشرط أن تخلق الأم شخصية كرتونية تجتاح العالم بأسره لتصبح رمزاً يستهويه الأطفال والكبار، لتكون وسيلة خفية لجذب عقول البشر نحوه دون أن يددروا. . فخُلقت "هالو كيتي" بلا فم تخليداً للجزء الذي أكل المرض فم ابنتها، بينما جُعلت أذناها المدببتان ترمز خفية إلى "قرون الشيطان". . #خوف #explore #foryoupage #hellokitty #scary
@Hasnain Khan
Nobody ever wrote the code that lets ChatGPT write Python. Not one line of it. 🤯 Here's how a large language model actually gets built, step by step: 1️⃣ Data. Trillions of words of books, web pages, code and forums, then cleaned: duplicates removed, spam filtered, broken text stripped. One open dataset, FineWeb, is 15 trillion tokens of web text. 2️⃣ Tokens. The model never sees words. "Unbelievable" becomes 4 pieces: Un · bel · iev · able. Each piece becomes a number, and each number becomes a vector of hundreds of numbers. 3️⃣ The transformer. Stacks of layers, and inside each one, attention. In "the programmer fixed the server because it crashed", a real GPT-2 attention head sends 54% of "it"'s attention straight to "server". 4️⃣ Pre-training. One task, repeated trillions of times: predict the next token. Guess wrong, measure how wrong, nudge the weights a tiny bit downhill. Meta trained Llama 3 on up to 16,000 GPUs. 5️⃣ Post-training. A pre-trained model is just a very powerful autocomplete. Fine-tuning on good examples, human feedback and checkable rewards (did the math match? did the code pass?) turns it into an assistant. 6️⃣ Serving. A 405-billion-parameter model needs about 810 GB just for its weights. One GPU holds 80. So it gets split, compressed and batched so millions of people can use it at once. Every example in the video comes from a real model: the tokens, the attention, even the loss landscape. The weird part? Writing code, explaining physics, translating French: none of it was programmed. It all emerges from one tiny objective, repeated at enormous scale: predict what comes next, and get slightly less wrong every time. Which step surprised you most? Drop the number 👇 Save this for the next time someone calls AI "just autocomplete." #llm #artificialintelligence #machinelearning #chatgpt #techexplained
About
Robot
API
Legal
Privacy Policy