كلمات مفتاحية：الذكاء الاصطناعي في الطب, نماذج اللغة, التعلم المعزز, الاستدلال بالذكاء الاصطناعي, اختبارات معايير الذكاء الاصطناعي, أدوات الذكاء الاصطناعي, الذكاء الاصطناعي في الأعمال, أخلاقيات الذكاء الاصطناعي, OpenAI HealthBench, Meta Physics of Language Models, محرك الاستدلال FlashInfer, توليد العالم الافتراضي Matrix-Game, التدريب الموزع INTELLECT-2
Here is the Arabic translation based on your requirements:
🔥 تركيز
إصدار معيار OpenAI HealthBench، تحسن كبير في قدرات الذكاء الاصطناعي الطبية: أصدرت OpenAI معيار HealthBench، وهو معيار لتقييم الذكاء الاصطناعي الطبي تم بناؤه بالتعاون مع 262 طبيبًا عالميًا. أظهرت الاختبارات أن أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي (مثل o3، GPT-4.1) قد وصلت في سيناريوهات المحادثة الطبية إلى مستوى يضاهي أفضل أداء للذكاء الاصطناعي بمساعدة الأطباء، متجاوزةً الأطباء المستقلين (حوالي 4 مرات). كما تحسن أداء النماذج الصغيرة. يشير هذا إلى الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، ويهدف نظام التقييم إلى دفع تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل آمن وفعال في الممارسة السريرية. (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence, BorisMPower, clefourrier)
إصدار الجزء الرابع من Meta Physics of Language Models: نشرت Meta AI Research الجزء الرابع من سلسلة أبحاث “فيزياء نماذج اللغة”. من خلال بيئة تدريب مسبق تركيبية مُتحكم بها، اكتشفوا مكونًا خفيف الوزن يُسمى “Canon layers”، والذي يمكنه تحسين قدرات الاستدلال والتعميم لنماذج معمارية متنوعة مثل Transformer و Mamba و GLA بشكل كبير عن طريق إضافة “وصلات بقايا أفقية” بين الـ tokens. (المصدر: AIatMeta, arohan)
FlashInfer تفوز بجائزة أفضل ورقة بحثية في MLSys 2025 وتحصل على دعم NVIDIA: فازت ورقة بحثية حول محرك الانتباه الفعال والقابل للتخصيص FlashInfer، المتخصص في خدمات استدلال LLM، بجائزة أفضل ورقة بحثية في MLSys 2025. أعلنت NVIDIA عن دعمها للمشروع وستدمج أفضل نواة استدلال LLM مثل TensorRT-LLM في FlashInfer، لتكون متاحة للاستخدام من قبل vLLM و SGLang وغيرها، بهدف تحسين كفاءة وقابلية توسع استدلال LLM. (المصدر: vllm_project, _philschmid)
Kunlun Wanwei تطلق محرك توليد العالم التفاعلي Matrix-Game: أطلقت Kunlun Wanwei محرك Matrix-Game، وهو محرك تفاعلي يمكنه توليد والتحكم في عوالم افتراضية عبر الأوامر النصية. يدعم توليد مشاهد متنوعة مثل الصحاري والغابات، ويمكنه تحقيق تحكم سلس في الحركات مثل التقدم والقفز والهجوم وتبديل زاوية الرؤية 360 درجة. من المتوقع أن تسرع هذه التقنية تطوير الألعاب، تدريب الذكاء الجسدي، وإنتاج محتوى الميتافيرس. (المصدر: WeChat)
Prime Intellect تطلق نموذج تدريب RL الموزع INTELLECT-2: أطلقت Prime Intellect نموذج INTELLECT-2، مدعيةً أنه أول نموذج يحقق تدريب التعلم المعزز الموزع من خلال دمج موارد الحوسبة الخاملة عالميًا، بأداء يضاهي DeepSeek-R1. يهدف المشروع إلى خفض تكلفة تدريب RL، كسر الاعتماد على القدرة الحاسوبية المركزية، وحصل على استثمارات من شخصيات معروفة مثل Karpathy و Tri Dao. تم فتح مصدر مكوناته الأساسية (PRIME-RL, SHARDCAST, TOPLOC, Protocol Testnet). (المصدر: 36氪)
رواد التعلم المعزز Andrew Barto و Richard Sutton يفوزان بجائزة Turing: مُنح Andrew Barto و Richard Sutton جائزة Turing لمساهماتهما التأسيسية في مجال التعلم المعزز (بما في ذلك التعلم بالفرق الزمني). كان لعملهما تأثير عميق على الذكاء الاصطناعي وتجسد في مشاريع مثل AlphaGo. يخطط الاثنان لاستخدام جزء من الجائزة لدعم حرية البحث للعلماء الشباب وإنشاء منح دراسية للدراسات العليا. (المصدر: WeChat)
البابا الجديد يسمي ثورة الذكاء الاصطناعي، و”قيصر الذكاء الاصطناعي” يتوقع نموًا مليون ضعف في أربع سنوات: صرح البابا المنتخب حديثًا ليون الرابع عشر أن تسميته جاءت جزئيًا استجابةً للتحديات التي تفرضها “الثورة الصناعية الجديدة” للذكاء الاصطناعي على الكرامة الإنسانية والعدالة والعمل، مما يظهر اهتمام الكنيسة بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي. من جانبه، توقع أول “قيصر للذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة” في الولايات المتحدة، David Sacks، أن قدرات الذكاء الاصطناعي ستنمو مليون ضعف في غضون أربع سنوات بسبب التقدم الأسي في النماذج والرقائق والقدرة الحاسوبية، مؤكدًا على أهمية فهم النمو الأسي وتأثيره التخريبي. (المصدر: WeChat)
🎯 اتجاهات
تقرير فني لـ Alibaba Qwen3 يكشف تفاصيل التدريب: أصدرت Alibaba Cloud تقريرًا فنيًا لـ Qwen3، يشرح بالتفصيل عملية التدريب على 36 تريليون token، بما في ذلك الاستثمار الكبير في البيانات للنماذج الصغيرة والتدريب اللاحق متعدد المراحل (مثل CoT، RL). أظهر النموذج أداءً ممتازًا على معايير مثل MathArena، لكن المناقشات المجتمعية أشارت أيضًا إلى وجود أخطاء في قالب الدردشة الخاص به، وأن أداءه في المهام غير الاستدلالية أقل من Mistral Medium 3. (المصدر: cognitivecompai, rishdotblog, Dorialexander, teortaxesTex, qtnx_, nrehiew_, Reddit r/LocalLLaMA)
الكونغرس الأمريكي يدرس تعليق تنظيم الذكاء الاصطناعي على مستوى الولايات لعشر سنوات: يحتوي مشروع نص للجنة التجارة بمجلس النواب الأمريكي على اقتراح يقضي بتعليق تنظيم الذكاء الاصطناعي من قبل الولايات لمدة عشر سنوات، لتجنب تعقيد اللوائح على مستوى الولايات التي قد تعيق الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي. حظيت هذه الخطوة بدعم بعض مسؤولي الولايات الذين يرون أن تنظيم الذكاء الاصطناعي يجب أن يتم على المستوى الفيدرالي. (المصدر: ylecun, pmddomingos, jd_pressman, Reddit r/artificial)
مساعدو البرمجة يتطورون نحو وكلاء “دائمي الاتصال”: يتحول مساعدو البرمجة من كونهم مبرمجين مساعدين يتطلبون الكثير من التوجيه والمساعدة البشرية، إلى وكلاء “دائمي الاتصال” يبحثون باستمرار في الخلفية عن الأخطاء والثغرات الأمنية. (المصدر: steph_palazzolo)
ظهور مفاهيم جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي: ظهرت عدة مفاهيم جديدة في مجال أبحاث الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك “Continuous Thought Machines” من SakanaAI (التي تؤكد على عنصر الزمن)، و”Elastic Reasoning” من Salesforce (التي تفصل بين مرحلتي التفكير والحل)، و”ZeroSearch” من Alibaba (التي تستخدم LLM كمحرك بحث محاكاة)، و”Absolute Zero” من جامعة Tsinghua (التي تتعلم بالكامل من خلال اللعب الذاتي). (المصدر: TheTuringPost)
نموذج الفيديو Kling 2.0 من Kuaishou يتصدر التصنيفات: تصدر نموذج توليد الفيديو Kling 2.0 الذي أطلقته Kuaishou تصنيفات Artificial Analysis لتوليد الفيديو، متجاوزًا Veo 2 و Runway Gen 4، ليصبح النموذج الرائد في تحويل الصور إلى فيديو. أعرب مستخدمو المجتمع عن تقديرهم لأدائه. (المصدر: scaling01)
اختبار تفضيلات المستخدم لـ OpenAI GPT-4.1 يتفوق على Claude 3.5 Sonnet: أظهرت اختبارات تفضيلات المستخدم أن GPT-4.1 من OpenAI (بما في ذلك 4.1-mini) يتفوق على Claude 3.5 Sonnet في تجربة المستخدم. (المصدر: imjaredz)
تزايد المنافسة بين AMD و NVIDIA في تطوير برمجيات الذكاء الاصطناعي: تظهر الأنشطة على GitHub أن عدد طلبات السحب (Pull Request) المقدمة من فريق ROCm PyTorch التابع لـ AMD يلاحق قائد تقنية PyTorch في NVIDIA، مما يشير إلى تزايد المنافسة في مجال تطوير الأجهزة والبرمجيات الأساسية للذكاء الاصطناعي. (المصدر: zacharynado)
Anthropic تجري اختبارات أمان على نموذجها الجديد “claude-neptune”: تفيد تقارير بأن Anthropic تجري اختبارات أمان على نموذجها الجديد “claude-neptune”، مما يشير إلى احتمال إطلاق نموذج جديد قريبًا. (المصدر: scaling01)
إيقاف الوصول المجاني لـ Gemini 2.5 Pro عبر API بسبب الطلب المرتفع: نظرًا للطلب الهائل، أوقفت Google مؤقتًا الوصول المجاني لطبقة Gemini 2.5 Pro عبر API لضمان قدرة المطورين على توسيع تطبيقاتهم بشكل مستمر. لا يزال النموذج متاحًا مجانًا في Google AI Studio. (المصدر: matvelloso)
Firefox يستكشف دمج llama.cpp في WASM: يجري Firefox تجارب على GitHub لدمج مكتبة llama.cpp في WebAssembly (WASM)، مما قد يعني أن المستخدمين في المستقبل سيتمكنون من تشغيل LLM المحلية مباشرة في المتصفح. (المصدر: ClementDelangue, ggerganov)
اختبارات أداء LLM لـ AMD Ryzen AI Max+ PRO 395: أظهرت اختبارات أداء LLM لـ AMD Ryzen AI Max+ PRO 395 على Linux أن أدائه يبدو أقل من RTX 4060 Ti. أشارت المناقشات المجتمعية إلى أن الاختبار قد يعكس أداء CPU فقط، وناقشت أداء iGPU، وميزة ذاكرة الفيديو، ومشكلات التوافق الحالية لوحدات معالجة الرسوميات من Intel في FP8، Flash Attention، وتخصيص الذاكرة. (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
🧰 أدوات
إصدار بروتوكول Minions Secure Chat مفتوح المصدر لتحقيق دردشة LLM مشفرة سحابيًا: تم إصدار بروتوكول مفتوح المصدر يُسمى “Minions Secure Chat”، يهدف إلى تحقيق دردشة LLM سحابية مشفرة من طرف إلى طرف، مع زمن استجابة منخفض جدًا (<1%)، حتى مع نماذج بمعلمات تزيد عن 30B. يضمن البروتوكول عدم قدرة مزودي الخدمة السحابية على رؤية محتوى الرسائل، ويتم الاستدلال في بيئة GPU enclave آمنة، مما يضمن السرية. (المصدر: realDanFu, ollama, rebeccatqian, code_star)
DSPy يحقق تلخيصًا تكراريًا للنصوص بأي طول: تم عرض برنامج مبني باستخدام DSPy قادر على تلخيص النصوص بأي طول بشكل تكراري. يحقق البرنامج ذلك من خلال بناء فهرس، تقسيم المحتوى إلى أجزاء، ومعالجة الأجزاء المختلفة بالتوازي، مما يوفر حلاً عامًا لمعالجة المستندات الطويلة. (المصدر: lateinteraction)
Runway AI لتوليد الفيديو يضيف تحكمًا سينمائيًا ووظائف مرجعية: أطلقت Runway ميزات جديدة في نموذج توليد الفيديو Gen-4، بما في ذلك أكثر من 20 تحكمًا سينمائيًا باللقطات، ووظيفة مرجعية ودمج لعناصر متعددة، ومعالجة أكثر سلاسة للحركات المعقدة. كما حسنت وظيفة المرجع الدقة في وضع الكائنات. (المصدر: c_valenzuelab, TomLikesRobots)
إطلاق OpenMemory MCP لتوفير ذاكرة محلية خاصة لوكلاء الذكاء الاصطناعي: تم إطلاق OpenMemory MCP، وهي طبقة ذاكرة خاصة، محلية، ودائمة مصممة لعملاء الذكاء الاصطناعي المتوافقين مع MCP (مثل Cursor و Claude Desktop). تسمح لأدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة بقراءة وكتابة الذاكرة المشتركة بشكل آمن وخاص، وتعمل بالكامل على جهاز المستخدم دون الاعتماد على الخدمات السحابية. (المصدر: omarsar0)
HeyGen تطلق ميزة Voice Mirroring: أطلقت HeyGen ميزة Voice Mirroring، التي تتيح للمستخدمين نسخ نمط صوتي أو خصائص معينة في الصوت الذي يولده الذكاء الاصطناعي. (المصدر: Ronald_vanLoon)
إصدار إطار العمل مفتوح المصدر Step1X-3D لتحقيق توليد أصول ثلاثية الأبعاد قابلة للتحكم: أصدرت StepFun AI إطار العمل Step1X-3D مفتوح المصدر على Hugging Face، لتوليد أصول ثلاثية الأبعاد عالية الدقة وقابلة للتحكم مع نسيج. (المصدر: huggingface, _akhaliq, reach_vb)
تحسين سرعة نسخ Hugging Face Whisper: أطلقت Hugging Face نقطة نهاية نسخ Whisper محسّنة لـ NVIDIA GPU بناءً على vLLM، مما يزيد السرعة بما يصل إلى 8 مرات، ويوفر أداءً أفضل بتكلفة أقل. (المصدر: ClementDelangue, huggingface, vllm_project)
تحديث LlamaIndex Memory API لدعم دمج الذاكرة قصيرة وطويلة المدى: قامت LlamaIndex بتحديث Memory API الخاص بها لجعله أكثر مرونة، من خلال دمج سجل الدردشة قصير المدى والذاكرة طويلة المدى عبر وحدات قابلة للتوصيل (ثابتة، استخراج الحقائق، ذاكرة المتجهات). (المصدر: jerryjliu0)
NVIDIA تطلق CUTLASS 4.0، تدعم برمجة GPU الأصلية بـ Python: أطلقت NVIDIA مكتبة CUTLASS 4.0 التي تدعم برمجة GPU الأصلية بـ Python. يهدف هذا التحديث إلى تسريع تطوير النواة واستكشاف أفكار جديدة في مجالات ML وبرمجة GPU. (المصدر: marksaroufim, tri_dao)
مشروع WeClone مفتوح المصدر، إنشاء نسخ رقمية من سجلات الدردشة: مشروع WeClone مفتوح المصدر شائع على GitHub، يوفر مجموعة حلول لإنشاء نسخ رقمية من سجلات دردشة WeChat. يتم ذلك من خلال ضبط دقيق لنماذج اللغة الكبيرة لالتقاط أسلوب المحادثة الشخصي، وربطها بروبوتات الدردشة مثل WeChat و QQ و Telegram، مع تضمين وظيفة تصفية الخصوصية. (المصدر: GitHub Trending)
أداة Google Maps Scraper مفتوحة المصدر، استخلاص بيانات الخرائط: أداة مفتوحة المصدر شائعة على GitHub، تُستخدم لاستخلاص بيانات قوائم Google Maps. توفر واجهات سطر الأوامر، واجهة الويب، وواجهة REST API، ويمكنها استخراج معلومات مثل أسماء الشركات، العناوين، جهات الاتصال، التقييمات، المراجعات، وتدعم استخلاص البريد الإلكتروني و”الوضع السريع”. (المصدر: GitHub Trending)
مستخدمو OpenWebUI يبلغون عن مشاكل فنية متعددة: أبلغ مستخدمو OpenWebUI عن مشاكل فنية متعددة، بما في ذلك تجاهل معلمات Modelfile (مثل num_ctx) مما يؤدي إلى الانهيار، عدم القدرة على الوصول إلى واجهة المستخدم على الشبكة المحلية بعد التحديث، عدم القدرة على استخدام البحث المدمج في OpenAI عند استخدام نماذج معينة، ومشاكل في انتهاء مهلة جلسات الدردشة القديمة. (المصدر: Reddit r/OpenWebUI)
روبوت فحص سطح السكك الحديدية: تم ذكر روبوت متعدد الوظائف يُسمى RailScan، يُستخدم لأعمال فحص سطح السكك الحديدية، وهو مثال على تطبيقات الذكاء الاصطناعي والروبوتات في الصناعة. (المصدر: Ronald_vanLoon)
روبوتات البناء بالطباعة ثلاثية الأبعاد: يتم دمج تقنية الطباعة ثلاثية الأبعاد مع الروبوتات في مجال البناء، مثل إجراء أعمال البناء بالطباعة ثلاثية الأبعاد، وهذا يمثل تقدمًا في مجال الروبوتات والذكاء الاصطناعي في البناء الآلي. (المصدر: Ronald_vanLoon)
روبوتات الذكاء الجسدي: تم ذكر روبوتات مستقلة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي قادرة على التنقل بسلاسة في بيئات معقدة وتنفيذ المهام بدقة، مما يظهر إمكانات الذكاء الجسدي والروبوتات في تطبيقات العالم الحقيقي. (المصدر: Ronald_vanLoon)
روبوتات مستوحاة بيولوجيًا: تم ذكر دراسة حول فطر تم تزويده بجسم روبوت وتعلم الزحف، مما يظهر كيف يمكن للإلهام البيولوجي أن يدفع تطوير تقنية الروبوتات. (المصدر: Ronald_vanLoon)
📚 تعلم
مجموعة موارد تعلم الذكاء الاصطناعي: شارك المجتمع مجموعة متنوعة من موارد تعلم الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك ردود فعل إيجابية على موارد @dair_ai، وورش عمل وكتب عبر الإنترنت حول تقييم الذكاء الاصطناعي، ودليل فيديو لاستدلال LLM، وشرح للفرق بين Agentic AI والذكاء الاصطناعي التقليدي، وكتاب مجاني عن RLHF، ووحدة دراسية لتحليل البيانات حول معالجة البيانات واستخدام GenAI للتصحيح، وفعالية حول ذكاء كود الذكاء الاصطناعي، ورسم بياني معلوماتي يشرح كيفية عمل LLM. (المصدر: dair_ai, HamelHusain, omarsar0, bobvanluijt, natolambert, DeepLearningAI, l2k, Ronald_vanLoon, Reddit r/deeplearning, Reddit r/artificial)
فعالية وورش عمل LangChain Interrupt: نظمت LangChain فعالية Interrupt، تضمنت ورش عمل حول بناء وكلاء ذكاء اصطناعي موثوقين. غطى المحتوى تصميم سير عمل الوكلاء باستخدام LangGraph، التعاون بين الإنسان والآلة، واستخدام LangSmith للمراقبة والتقييم. عرضت Cisco وكيلها لتحويل النص إلى SQL المبني باستخدام LangGraph و LangSmith. (المصدر: LangChainAI, hwchase17)
إعلان ورشة عمل RL وألعاب الفيديو: ستعقد مؤتمر RLC 2025 ورشة عمل حول التعلم المعزز وألعاب الفيديو، وتدعو لتقديم أوراق بحثية حول موضوعات متعلقة باللعبة في RL مثل البيئات المعقدة، سيناريوهات الوكلاء المتعددين، وتوليد المحتوى، وتم الإعلان عن المتحدثين المؤكدين. (المصدر: Reddit r/MachineLearning)
مستودع GitHub mlabonne/llm-course يوفر مسار تعلم شامل لـ LLM: يوفر مستودع GitHub شائع mlabonne/llm-course دورة تدريبية شاملة ومسار تعلم لـ LLM، يغطي الأساسيات، علم LLM (الضبط الدقيق، التكميم، التقييم)، وهندسة LLM (التشغيل، RAG، النشر، الأمان)، ويتضمن ملاحظات كود ومراجع ذات صلة. (المصدر: GitHub Trending)
إصدار دفتر ملاحظات متقدم لـ Qwen3 Base GRPO: تم إصدار دفتر ملاحظات متقدم جديد لـ GRPO (Generalized Policy Optimization)، مخصص لنموذج Qwen3 Base. يغطي المحتوى كيفية الضبط الدقيق للنموذج لتعزيز قدرات الاستدلال، نقاط القرب، قالب GRPO، مجموعة بيانات OpenR1، وتحسين عملية RL من خلال الضبط المسبق. (المصدر: danielhanchen)
مكتبة TRL تدمج تقنية استقرار GRPO: تم دمج تقنية استقرار GRPO جديدة طورتها Prime Intellect في مكتبة Transformer Reinforcement Learning (TRL) الشهيرة، ويمكن استخدامها عن طريق تثبيت أحدث إصدار، وتهدف إلى تحسين استقرار تدريب GRPO. (المصدر: ClementDelangue)
💼 أعمال
Perplexity AI تقترب من إتمام تمويل بقيمة 500 مليون دولار، بقيمة سوقية تصل إلى 14 مليار دولار: تفيد التقارير بأن شركة Perplexity AI الناشئة في مجال البحث بالذكاء الاصطناعي على وشك إتمام جولة تمويل بقيمة 500 مليون دولار بقيادة Accel، وستصل قيمة الشركة السوقية إلى 14 مليار دولار. يظهر هذا الدعم الرأسمالي القوي لـ Perplexity على الرغم من المنافسة من Google و OpenAI. (المصدر: TheRundownAI, Reddit r/ClaudeAI, 36氪)
NVIDIA تتعاون مع المملكة العربية السعودية لبناء “مصنع ذكاء اصطناعي”: أعلنت NVIDIA عن تعاون مع HUMAIN، الشركة التابعة لصندوق الاستثمارات العامة السعودي في مجال الذكاء الاصطناعي، لتخطيط بناء “مصنع ذكاء اصطناعي” في المملكة. ستوفر NVIDIA البنية التحتية والخبرة لدعم السعودية لتصبح رائدة عالميًا في مجال الذكاء الاصطناعي. (المصدر: nvidia)
فريق WizardLM يغادر Microsoft وينضم إلى Tencent Hunyuan: غادر فريق WizardLM، بما في ذلك قائده Can Xu، شركة Microsoft وانضم إلى Tencent Hunyuan. كان نموذج Tencent Hunyuan-Turbos يحتل سابقًا مرتبة متقدمة في التصنيفات (المرتبة الثامنة)، وأثار هذا الانتقال للمواهب نقاشات حول المنافسة على المواهب بين مختبرات الذكاء الاصطناعي الكبيرة. (المصدر: andrew_n_carr, cognitivecompai, teortaxesTex, Sentdex, WizardLM_AI, madiator)
Johnson & Johnson تطبق الذكاء الاصطناعي التوليدي على نطاق واسع في أعمال الأدوية: بعد إجراء حوالي 900 تجربة داخلية، وسعت شركة Johnson & Johnson تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي ليشمل مراحل متعددة من أعمال الأدوية، بما في ذلك تسريع تطوير الأدوية، التنبؤ بمخاطر سلسلة التوريد، تبسيط التجارب السريرية، ودعم المبيعات وخدمات الموظفين. (المصدر: DeepLearningAI)
Somite AI تجمع تمويلاً لبناء نموذج أساسي للخلايا البشرية: تعمل شركة Somite AI على بناء نموذج أساسي للخلايا البشرية يُسمى “DeltaStem”، وتطوير تقنيات لتوليد بيانات إشارات الخلايا بشكل أسرع. جمعت الشركة 5.9 مليون دولار كتمويل. (المصدر: saranormous, finbarrtimbers)
🌟 مجتمع
المستخدمون يعبرون عن عدم رضاهم عن تدهور جودة نماذج الذكاء الاصطناعي وظاهرة “التملق”: عبر العديد من المستخدمين عن إحباطهم من تدهور جودة نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية، خاصة ChatGPT الذي اتُهم بأنه أصبح “متملقًا” (إيجابيًا/مُجاملًا بشكل مفرط)، كسولًا، وتزداد لديه الهلوسات. يفكر بعض المستخدمين في إلغاء الاشتراك بسبب ذلك، بينما يناقش آخرون ما إذا كانت التعليمات المخصصة فعالة أو ما إذا كان الاستياء على وسائل التواصل الاجتماعي مبالغًا فيه. (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ChatGPT)
أخلاقيات ومسؤولية الذكاء الاصطناعي: من يتحمل مسؤولية أخطاء قرارات الذكاء الاصطناعي؟: يناقش المجتمع على نطاق واسع من يجب أن يتحمل المسؤولية عندما يتخذ الذكاء الاصطناعي قرارات مستقلة تؤدي إلى أخطاء. تشمل وجهات النظر أن الشركة المالكة للذكاء الاصطناعي يجب أن تكون مسؤولة (مثل مسؤولية الوالدين عن الأبناء أو السائق عن السيارة ذاتية القيادة)، وأن الذكاء الاصطناعي نفسه قد يتحمل المسؤولية في المستقبل، والحاجة إلى إشراف بشري، وأن الشركات التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي يجب أن تكون مسؤولة. (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
تأثير الذكاء الاصطناعي على التعليم والتوظيف: استخدام المعلمين للذكاء الاصطناعي في التصحيح يثير الجدل: أثارت المناقشات حول استخدام المعلمين للذكاء الاصطناعي في تصحيح واجبات الطلاب جدلاً، حيث يخشى البعض أن يقلل ذلك من قيمة الطلاب أو ينذر بتقادم دور المعلم المحتمل. ترى وجهات النظر المعارضة أن الذكاء الاصطناعي مجرد أداة يمكنها توفير تغذية راجعة فورية، وأن أهداف الامتحانات متنوعة. ناقش المجتمع أيضًا التأثير الأوسع للذكاء الاصطناعي على التوظيف والمهام الوظيفية المحددة التي يرغب المستخدمون في أن يتولى الذكاء الاصطناعي مسؤوليتها بالكامل. (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence)
مخاوف بشأن موثوقية LLM: أداء ضعيف في معالجة مصادر بيانات محددة: يعبر المستخدمون عن خيبة أملهم من أداء LLM عند معالجة مصادر بيانات محددة ومجزأة (مثل المستندات القانونية)، حيث يبدو المحتوى الناتج موثوقًا ولكنه غير دقيق أو غامض من الناحية الواقعية. على الرغم من أن LLM يؤدي بشكل جيد في التلخيص العام أو البرمجة، إلا أن موثوقيته محل شك للمهام التي تتطلب معالجة دقيقة لبيانات فردية. (المصدر: Reddit r/artificial)
جغرافيا سياسية أجهزة الذكاء الاصطناعي: اقتراح سيناتور أمريكي يطالب بتضمين تتبع جغرافي في وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء: يطالب اقتراح من سيناتور أمريكي بتضمين وظيفة تتبع جغرافي في وحدات معالجة الرسوميات عالية الأداء (مثل RTX 4090) لمنع استخدامها من قبل الحكومات الأجنبية. أثار هذا قلق المجتمع بشأن التدخل الحكومي المفرط، وإمكانية تعطيل الأجهزة عن بعد، وإدارة الحقوق الرقمية للأجهزة (DRM). (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
الشباب يستخدمون ChatGPT للمساعدة في قرارات الحياة: أشار Sam Altman إلى أن الجيل الشاب يستخدم ChatGPT بشكل متزايد للمساعدة في اتخاذ قرارات الحياة. يرى البعض أن هذا ظاهرة إيجابية (طلب المشورة عند نقص الموارد البشرية)، لكن البعض الآخر يخشى الاعتماد على LLM التي قد لا تكون موثوقة في اتخاذ خيارات حاسمة. (المصدر: Reddit r/ChatGPT)
مناقشة حول مفاهيم واستراتيجيات صناعة الذكاء الاصطناعي: تشمل مناقشات المجتمع وجهات النظر حول سبب اعتبار Meta متأخرة عن مختبرات الذكاء الاصطناعي الرئيسية الأخرى، الموازنة بين قيمة الضبط الدقيق للنماذج الصغيرة وهندسة التوجيه (prompt engineering)، سرية شركات الذكاء الاصطناعي، وفكرة أن “البحث” هو خندق أساسي لوكلاء الذكاء الاصطناعي. (المصدر: Reddit r/MachineLearning, cto_junior, madiator, Dorialexander)
💡 أخرى
الصين تطلق نظام التحكم الكمي من الجيل الرابع: أطلقت الصين نظام التحكم الكمي من الجيل الرابع الذي يدعم أكثر من 500 كيوبت، مما يمثل أحدث تقدم في تقنية الحوسبة الكمية. (المصدر: Ronald_vanLoon)
تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الدفاع: الصين تستخدم DeepSeek لتطوير طائرات شبح: تفيد تقارير بأن الصين تستخدم تقنية DeepSeek AI للمساعدة في تطوير طائراتها المقاتلة الشبح من الجيل السادس (J-35، J-50). (المصدر: Ronald_vanLoon)
إصدار فيديو تعريفي لمشروع METACOG-25: أصدر مشروع METACOG-25 فيديو تعريفي، مما ينذر بتقدم جديد في مجال أبحاث أو تطوير الذكاء الاصطناعي. (المصدر: Reddit r/deeplearning)
تحديثات منصة Hugging Face: مجموعات داخل مجموعات وحساب PyTorch الرسمي: أطلق Hugging Face Hub ميزة “مجموعات داخل مجموعات”، مما يسمح بتنظيم أكثر دقة للموارد. في الوقت نفسه، أصبح لدى PyTorch الآن حساب رسمي على المنصة. (المصدر: ClementDelangue, Reddit r/LocalLLaMA)
