نتائج DNA تكشف الحقيقة بعد فتح قبر في إسطنبول
تاريخ النشر: 8th, October 2024 GMT
أظهرت نتائج اختبار الحمض النووي لجيم غاريبوغلو، الذي انتحر في السجن عام 2014 بعد إدانته بجريمة قتل مروعة، تطابق العينات المأخوذة من القبر مع أفراد عائلته. هذه النتيجة جاءت بعد فتح القبر الخميس الماضي بحضور جهات أمنية وقضائية وطبية، للتحقق من هوية المدفون بناءً على طلب عائلة الضحية.
وشهدت مدينة إسطنبول هذه الحادثة الفريدة، حيث تم نبش قبر جيم غاريبوغلو، الذي كان قد دفن عام 2014، وذلك للتحقق من أن المدفون هو نفسه قاتل الشابة “مُنَور كارابولوت”، التي قُتلت على يده في عام 2009 عندما كان كلاهما في السابعة عشرة من عمرهما.
بدأت هذه القضية المروعة عندما قام “جيم” بقتل صديقته “مُنَور” في مارس 2009، ثم قام بإخفاء جثتها في حاوية قمامة. بعد تحقيقات طويلة، تم القبض عليه في سبتمبر من نفس العام، وحُكم عليه بالسجن. لكن في 2014، تم العثور عليه ميتًا في زنزانته، ليُعلن عن انتحاره، وتغلق القضية رسميًا.
ولكن في الآونة الأخيرة، أثارت صورة لعائلة غاريبوغلو وهم يحتفلون شكوك عائلة الضحية، ما دفعهم للتقدم بطلب لفتح القبر والتحقق من أن جثة جيم هي بالفعل المدفونة هناك. الصورة التي أثارت الريبة أظهرت ثلاث نساء وشابًا يجلسون على أريكة مشابهة لتلك التي شهدت الجريمة، ما جعل عائلة كارابولوت تظن أن القاتل قد يكون لا يزال حيًا.
المصدر: تركيا الآن
كلمات دلالية: إسطنبول فتح القبر
إقرأ أيضاً:
"خدعة" الـ 6 ملايين دولار.. تقرير يكشف التكلفة الحقيقة لـ"ديب سيك"
سلطت شركة SemiAnalysis المستقلة للأبحاث الضوء على شركة DeepSeek، التي تُعد لاعباً صاعداً في مجال الذكاء الاصطناعي، أحدثت جدلاً واسعاً مؤخراً بفضل نموذجها الجديد.
ويتحدى تقرير شركة "SemiAnalysis" بعض الروايات السائدة حول تكاليف DeepSeek، ويقارنها بالتقنيات المنافسة في السوق، وفق "إنترستينغ إنجينيرينغ".
وأبرز المزاعم المتداولة هو أن تكلفة تدريب نموذج DeepSeek V3 تبلغ حوالي 6 ملايين دولار، وهو ما شكل صدمة، كون روبوتات الدردشة الأمريكية كلفت مبالغ ضخمة، إلا أن تقرير شركة "SemiAnalysis" فند هذا الرقم، مشيراً إلى أنه لم يأخذ في الاعتبار العديد من العوامل الحاسمة.
خرافة الـ 6 ملايين دولار لـ DeepSeek
يأخذ تقدير 6 ملايين دولار في الاعتبار في المقام الأول نفقات التدريب المسبق لوحدة معالجة الرسومات، متجاهلاً الاستثمارات الكبيرة في البحث والتطوير والبنية التحتية، والتكاليف التشغيلية الأخرى.
ويكشف التقرير أن إجمالي الإنفاق الرأسمالي (CapEx) على الخوادم لدى DeepSeek يصل إلى 1.3 مليار دولار، حيث يتم تخصيص جزء كبير من هذا المبلغ لتشغيل وصيانة مجموعات GPU الضخمة التي تشكل العمود الفقري لقدراتها الحسابية.
وفقاً للتقرير، تمتلك DeepSeek ما يقرب من 50.000 معالج رسومي من نوع Hopper، مما أدى إلى بعض المفاهيم الخاطئة في الصناعة.
لكن SemiAnalysis توضح أن هذا لا يعني امتلاك 50.000 معالج H100، كما كان يُعتقد سابقاً، بل يتكون المخزون من مزيج من الطرازات، بما في ذلك H800، وH100، وH20، وهو طراز مخصص تم تطويره بواسطة NVIDIA استجابةً لقيود التصدير الأمريكية.
يشير التقرير إلى هيكل DeepSeek التنظيمي، إذ تعمل شركة ديب سيك بشكل مختلف عن بعض مختبرات الذكاء الاصطناعي الكبرى، فتدير مراكز البيانات الخاصة بها باستخدام نموذج مبسط يمنحها مرونة وكفاءة عالية، وهو عامل حاسم في ظل التنافس المتزايد في قطاع الذكاء الاصطناعي.
الرائدةويشير التحليل إلى أن نموذج R1 من DeepSeek يُظهِر قدرات استدلال مماثلة لنموذج o1 من OpenAI. ومع ذلك، ومع ذلك، فإنه لا يصل إلى حد وصف ديب سيك باعتبارها الشركة الرائدة بلا منازع في كل مقياس للأداء.
التحدي بين الأداء والتكلفة
رغم أن استراتيجية التسعير الخاصة بـ "ديب سيك" حظيت باهتمام واسع وثناء كبير، إلا أن هناك نقطة مهمة يجب مراعاتها، وهي أن:
ويضع هذا التحدي ديب سيك أمام مفترق طرق حيث يصبح تحقيق التوازن بين الأداء والتكلفة مفتاحاً لنجاحها المستقبلي.
تكنولوجيا (MLA) وتخفيض هائل في التكاليفسلّط التقرير الضوء على تقنية Multi-Head Latent Attention (MLA) باعتبارها ابتكارًا ثوريًا.
إذ تتيح هذه المقاربة المتطورة خفض تكاليف الاستدلال بنسبة 93.3٪ عبر تقليل استخدام التخزين المؤقت لمفاتيح القيم (KV Caching)، مما يمثل قفزة نوعية نحو حلول ذكاء اصطناعي أكثر كفاءة من حيث التكلفة.
تأثير عالمي وتوقعات مستقبلية
يتوقع الخبراء أن المختبرات الغربية للذكاء الاصطناعي ستسارع إلى تبني ابتكارات DeepSeek للحفاظ على قدرتها التنافسية.
ورغم التفاؤل بشأن التحسينات والكفاءة المستقبلية، يحذر تقرير SemiAnalysis من التحديات الخارجية.
كما يتوقع التقرير أن تنخفض التكاليف التشغيلية بمعدل 5 أضعاف بحلول نهاية العام، بفضل قدرة DeepSeek على التكيف بسرعة مقارنة بمنافسيها الأكبر والأكثر بيروقراطية.