كلمات مفتاحية：الوكيل الذكي بالذكاء الاصطناعي, الإنسان الآلي, النماذج الكبيرة, المحتوى المُولد بالذكاء الاصطناعي (AIGC), مساعد مايكروسوفت 365 كوبايلوت, نموذج ذبابة الفاكهة الافتراضية من ديب مايند, إساءة استخدام الأوراق البحثية في الذكاء الاصطناعي, النماذج مفتوحة المصدر من أوبن إيه آي, التجارة في الأدوية بالذكاء الاصطناعي, مقصورة القيادة الذكية بنماذج كبيرة على الطرفيات, نظام إيكولوجي للذكاء الاصطناعي ببروتوكول MCP, تقنيات الرسم بالذكاء الاصطناعي
🔥 أبرز النقاط
مايكروسوفت تصدر وكلاء ذكاء اصطناعي وتقرير اتجاهات العمل لعام 2025: أطلقت مايكروسوفت تحديثًا رئيسيًا لـ Microsoft 365 Copilot، مقدمة وكلاء ذكاء اصطناعي مثل Researcher و Analyst، بهدف الارتقاء بالذكاء الاصطناعي من أداة إلى “زميل يعمل بالذكاء الاصطناعي”. تشمل الميزات الجديدة Notebook (يدمج Web+Work+Pages)، والبحث الشامل (عبر التطبيقات ومصادر الطرف الثالث)، و Create (يدمج توليد الصور بـ GPT-4o). يتوقع تقرير اتجاهات العمل لعام 2025 الصادر بالتزامن، ظهور “الشركات الرائدة”، وهي شركات تُبنى حول “الذكاء حسب الطلب”، مدعومة بفرق “مختلطة من البشر والآلات”، ويحتاج الموظفون إلى امتلاك “عقلية رئيس الوكيل الذكي”. يشير التقرير إلى أن الذكاء الاصطناعي سيعيد تشكيل نماذج العمل والهياكل التنظيمية بشكل عميق في السنوات القادمة، مؤكدًا أن وكلاء الذكاء الاصطناعي سيصبحون الإنتاجية الأساسية. (المصدر: 新智元)
DeepMind تحاكي ذبابة الفاكهة وتتصدر غلاف Nature: تعاونت Google DeepMind مع معهد HHMI Janelia لإنشاء نموذج افتراضي واقعي للغاية لذبابة الفاكهة باستخدام الذكاء الاصطناعي وتقنيات المحاكاة الفيزيائية. يعتمد النموذج على بيانات مسح عالية الدقة، وتم بناؤه في محرك الفيزياء MuJoCo، مع إضافة محاكاة ديناميكيات السوائل والتصاق الأقدام. من خلال التعلم المعزز العميق والتعلم بالتقليد (باستخدام مقاطع فيديو لسلوك ذبابة الفاكهة الحقيقية)، نجحت شبكة عصبية للذكاء الاصطناعي في قيادة الذبابة الافتراضية لمحاكاة سلوكيات الطيران والمشي المعقدة، بما في ذلك الملاحة البصرية. لا تكشف هذه الدراسة عن الآليات المعقدة وراء الحركة البيولوجية فحسب، بل توفر أيضًا منصة بحثية قوية لعلوم الأعصاب والروبوتات. تم فتح مصدر النموذج والرمز البرمجي لدفع البحث في المجالات ذات الصلة. (المصدر: 新智元)
Nature تكشف عن إساءة استخدام الذكاء الاصطناعي في الأوراق الأكاديمية: يشير مقال في الصفحة الأولى لمجلة Nature إلى أن عددًا كبيرًا من الأوراق الأكاديمية (سجل متتبع Academ-AI أكثر من 700 ورقة) تستخدم الذكاء الاصطناعي (مثل ChatGPT) في كتابتها دون الإعلان عن ذلك، بل وتحتوي على آثار واضحة مثل “أنا نموذج لغوي للذكاء الاصطناعي”. الأمر الأكثر إثارة للقلق هو اكتشاف أن بعض الناشرين (مثل Elsevier) قاموا بحذف هذه الآثار المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بهدوء دون نشر تصويبات، مما يثير مخاوف بشأن النزاهة العلمية. يدعو الباحثون المؤلفين إلى الكشف بوضوح عن كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي تحديدًا، ويجب على الناشرين إنشاء آليات مراجعة أكثر صرامة ونشر سجلات التصحيح علنًا للحفاظ على شفافية ومصداقية البحث الأكاديمي. (المصدر: 新智元)
OpenAI تتوقع نموًا سريعًا في الإيرادات وتخطط لإعادة الهيكلة، مما يثير الجدل: تتوقع OpenAI أن يصل إجمالي إيراداتها إلى 125 مليار دولار بحلول عام 2029، وأن تتجاوز إيرادات الأعمال الجديدة مثل الوكلاء الذكيين إيرادات ChatGPT. في الوقت نفسه، تخطط الشركة لإعادة الهيكلة لتصبح شركة ذات منفعة عامة (PBC)، وهي خطوة أثارت معارضة علنية من الأب الروحي للذكاء الاصطناعي Hinton و 10 موظفين سابقين وغيرهم. يعتقد المعارضون أن إعادة الهيكلة ستضعف سيطرة المنظمة غير الربحية، وتتعارض مع الهدف الأصلي المتمثل في ضمان تطوير AGI الآمن وإفادة البشرية، وتضع المصالح التجارية فوق الرسالة الخيرية. يطالبون OpenAI بشرح كيف تتوافق إعادة الهيكلة مع مهمتها ويطالبون بالحفاظ على ضمانات حوكمة المنظمة غير الربحية. (المصدر: 智东西, 腾讯科技, 学术头条)
🎯 اتجاهات
الروبوتات البشرية تصبح محور الاهتمام في معرض شنغهاي للسيارات، وشركات السيارات تسرع من تخطيطها: في معرض شنغهاي للسيارات 2025، أصبحت الروبوتات البشرية نقطة جذب جديدة. عرضت XPeng روبوت IRON القادر على التفاعل مع البشر وتخطط لإنتاجه بكميات كبيرة للمصانع في عام 2026؛ وعرضت Chery روبوتها المطور ذاتيًا Mornine gen-1، الذي يتمتع بقدرات إدراك متعددة الوسائط وقدرة على الإجابة على الأسئلة؛ كما عرضت SAIC Roewe و Changan Deepal وغيرها روبوتات تم تطويرها بالتعاون أو تم استيرادها لجذب الانتباه. تعمل شركات Tesla و GAC و BYD (من خلال البحث والتطوير الذاتي والاستثمار في Zhidian و Pasine) وغيرها من شركات السيارات أيضًا على تسريع البحث والتطوير وتطبيق الروبوتات البشرية، متفائلة بإمكانياتها في مجالات التصنيع الصناعي والخدمات وغيرها. على الرغم من الآفاق الواسعة، لا يزال القطاع في مراحله المبكرة، ويواجه مخاطر عدم اليقين في السوق واحتمالية حدوث فقاعة. (المصدر: NBD汽车)
مقاطعة جيلين تعزز صناعة الروبوتات وتدفع نحو دمج تكنولوجيا السيارات والروبوتات: تعمل مقاطعة جيلين، وهي مقاطعة عريقة في صناعة السيارات، بنشاط على تطوير صناعة الروبوتات. وقعت StarNet Geomatics و FAW Fuwei اتفاقية تعاون استراتيجي مع مركز ابتكار الروبوتات البيونية في مقاطعة جيلين للبحث والتطوير المشترك في مجال الذكاء المتجسد والنماذج الكبيرة وغيرها. يقود هذا المركز الابتكاري جامعة جيلين ويهدف إلى بناء سلسلة صناعية كاملة للروبوتات. تستفيد هذه الخطوة من قاعدة سلسلة التوريد الناضجة للسيارات في مقاطعة جيلين (حيث يوجد تداخل كبير بين تكنولوجيا قطع الغيار والروبوتات)، وتتماشى مع سياسات الدعم القوية من الحكومة الوطنية والمحلية (شنتشن وبكين) لصناعة الذكاء المتجسد. تعتبر تكنولوجيا الروبوتات، وخاصة الأجزاء المشتركة مع القيادة الذاتية، فرصة جديدة بعد ذكاء صناعة السيارات. (المصدر: 科创板日报)
أول فيلم طويل بتقنية AIGC في العالم “ملكة البحر تشنغ يي ساو” يصل إلى دور السينما: تم إنتاج هذا الفيلم الذي تبلغ مدته 70 دقيقة بالكامل باستخدام الذكاء الاصطناعي، ويروي قصة القرصانة الأسطورية تشنغ يي ساو، وعُرض في سنغافورة. واجه الإنتاج العديد من التحديات: صعوبة معالجة الذكاء الاصطناعي للحوارات الطويلة وتنسيق اللقطات المعقدة، وسهولة توليد صور متكررة أو غير متسقة؛ صعوبة ضمان اتساق شكل الشخصيات، وظهور مشاكل “تشابه الوجوه” أو “تغير الوجوه”، مما تطلب إصلاحًا يدويًا في مرحلة ما بعد الإنتاج. لا تزال كتابة السيناريو ورسم لوحات القصة والمونتاج بحاجة إلى قيادة بشرية، حيث لا يستطيع الذكاء الاصطناعي فهم التفاصيل التاريخية والنوايا الإبداعية بالكامل بعد. على الرغم من القيود، خفضت تقنية AIGC بشكل كبير عتبة الإنتاج والتكاليف، خاصة بالنسبة للفرق الجديدة، مما يوضح إمكانات ومستقبل التعاون بين الإنسان والآلة في إنتاج الأفلام والتلفزيون. (المصدر: 深响)
OpenAI تطلق نسخة خفيفة من ميزة Deep Research وتتيحها للمستخدمين المجانيين: أعلنت OpenAI عن إطلاق نسخة خفيفة من ميزة البحث العميق (Deep Research) مدعومة بـ o4-mini، تهدف إلى توفير مستوى ذكاء قريب من النسخة الكاملة، ولكن باستجابات أكثر إيجازًا وتكلفة أقل. تم إتاحة هذه الميزة لمستخدمي Plus و Team و Enterprise و Edu والمستخدمين المجانيين. يتحول المستخدمون المدفوعون تلقائيًا إلى النسخة الخفيفة بعد استنفاد حصتهم من النسخة الكاملة. تظهر الاختبارات العملية أن النسخة الخفيفة سريعة ولكنها تفتقر إلى عمق المعلومات والاستشهاد بالمصادر مقارنة بالنسخة الكاملة، وأداؤها ضعيف في معالجة المهام المعقدة، وتبدو أشبه بتقديم أفكار بدلاً من تقرير كامل. أما النسخة الكاملة فيمكنها إجراء بحث وتحليل عميقين، وإنشاء تقارير منظمة، ولكن لا تزال هناك مساحة للتحسين. (المصدر: APPSO, 量子位, gdb)
استشراف مؤتمر Google I/O 2025: الذكاء الاصطناعي الأصلي ودمج XR: من المتوقع أن يركز مؤتمر Google I/O 2025، المقرر عقده في 20 مايو، بشكل أساسي على عرض الذكاء الاصطناعي والتآزر بين الأجهزة المتعددة. سيقوم Android 16 بدمج نموذج Gemini الكبير بعمق، مما يجعله قدرة أصلية للنظام، وسيفتح المزيد من واجهات برمجة التطبيقات (API) للمطورين. من الناحية المرئية، سيتم اعتماد لغة تصميم Material 3 Expressive، وسيتم تعزيز التوافق مع الأجهزة اللوحية والأجهزة القابلة للارتداء وأجهزة XR. سيظهر نظام التشغيل Android XR الذي طال انتظاره لأول مرة، والذي يعتمد أيضًا على Gemini كمحرك تفاعل أساسي، بهدف ربط الواقع بالافتراض. من المتوقع أيضًا ظهور نظارات Google AI وجهاز Project Moohan MR بالتعاون مع سامسونج، لعرض تخطيط Google في مجال مساعدي الذكاء الاصطناعي ونظام XR البيئي المفتوح. (المصدر: 雷科技)
Moonshot AI تختبر ميزة مجتمع المحتوى في Kimi لمواجهة المنافسة: في مواجهة تأثير نماذج مثل DeepSeek، تقوم Moonshot AI باختبار ميزة مجتمع المحتوى لمساعدها الذكي Kimi. هذا المجتمع حاليًا في مرحلة الاختبار الرمادي، ويتم إنشاء المحتوى بشكل أساسي عن طريق الذكاء الاصطناعي، مع دعوة قنوات متخصصة للانضمام، ويحتوي على ميزات تفاعلية مثل الإعجاب والتعليق. تعتبر هذه الخطوة ابتكارًا من Moonshot AI على مستوى التطبيق، تهدف إلى بناء ميزة تنافسية مميزة من خلال نظام بيئي للمحتوى، لمواجهة الضغط التنافسي الذي يجلبه DeepSeek على المستوى التقني. سابقًا، أصبح Kimi منتجًا نجمًا في سوق الذكاء الاصطناعي للمستهلكين بفضل قدرته على معالجة النصوص الطويلة والتسويق، ولكنه تفوق عليه لاحقًا DeepSeek و Tencent Yuanbao من حيث عدد المستخدمين. (المصدر: 司库财经)
OpenAI تخطط لإصدار نموذج مفتوح المصدر جديد هذا الصيف: وفقًا لـ TechCrunch، تخطط OpenAI لإصدار نموذج لغوي كبير مفتوح المصدر جديد هذا الصيف، باستخدام ترخيص متساهل يسمح بالتنزيل المجاني والاستخدام التجاري. يهدف النموذج إلى التفوق في الأداء على نماذج Llama من Meta ونماذج DeepSeek المفتوحة المصدر الحالية، وقد يتضمن ميزة “التمرير” (handoff)، أي عندما يواجه النموذج مفتوح المصدر صعوبة، يمكنه استدعاء نموذج OpenAI السحابي الكبير للمساعدة في المعالجة. تعتبر هذه الخطوة تحولًا كبيرًا في استراتيجية المصدر المفتوح لـ OpenAI، تهدف إلى جذب المطورين وتعزيز القدرة التنافسية وتحسين نظامها البيئي للذكاء الاصطناعي. (المصدر: 智东西)
بروتوكول MCP يدفع تطوير نظام AI Agent البيئي، ولكنه يواجه تحديات تجارية: يهدف بروتوكول MCP (Model Communication Protocol) إلى توحيد تفاعل نماذج الذكاء الاصطناعي مع الأدوات/الخدمات الخارجية، وتبسيط تعقيد التكامل (من M×N إلى M+N)، ويُعرف بأنه “واجهة USB-C” لتطبيقات الذكاء الاصطناعي. أدى العرض الناجح لـ Manus Agent ودعم عمالقة مثل OpenAI (مع متابعة الشركات الصينية مثل Alibaba و Tencent و Baidu وغيرها) لـ MCP إلى دفع انتشاره وتطوير نظام Agent البيئي بشكل كبير. ومع ذلك، غالبًا ما تقوم الشركات المختلفة، أثناء تبنيها لـ MCP، ببناء أنظمة بيئية “مغلقة بالكامل” (مثل دمج Alibaba Cloud مع Gaode Maps، ووصول Tencent Cloud إلى WeChat Reading)، لحماية بياناتها ومزاياها البيئية، مما قد يؤدي إلى تجزئة النظام البيئي وتقييد MCP من أن يصبح معيارًا عالميًا حقيقيًا. قد يظهر نظام Agent البيئي المستقبلي نمط “الانفتاح المحدود”، حيث يعمل MCP كـ “موصل للنظام البيئي” بدلاً من كونه المعيار الوحيد. (المصدر: 产业家)
حرب أسعار النماذج الكبيرة مستمرة، ورئيس Baidu لي يانهونغ يصف DeepSeek بأنه “بطيء ومكلف”: أصدرت Baidu نموذجي Wenxin 4.5 Turbo و X1 Turbo، مؤكدة على تفوقهما في نسبة الأداء إلى السعر مقارنة بـ DeepSeek. أشار لي يانهونغ إلى أن DeepSeek ليس فقط محدود القدرات (يركز على معالجة النصوص)، ولكنه أيضًا مكلف في الاستدعاء وبطيء. سعر Wenxin 4.5 Turbo أقل من فترة الخصم لـ DeepSeek V3، وسعر X1 Turbo يعادل فترة الخصم لـ DeepSeek R1 ولكنه أقل بكثير من سعره القياسي. كما استجابت نماذج جديدة مثل ByteDance Doubao و Google Gemini Flash باستراتيجيات أسعار منخفضة. ومع ذلك، يشير المقال إلى أن نسبة الأداء إلى السعر وحدها لا تكفي للفوز، وأن مفتاح نجاح DeepSeek يكمن في ابتكاراته التقنية مثل سلسلة التفكير التي توفر تجربة فريدة. تعتبر طرق تحقيق الدخل التجاري للنماذج المحلية محدودة نسبيًا (رسوم API)، بينما توجد نماذج متنوعة في الخارج (مثل OpenAI) مثل الاشتراكات للمستهلكين. (المصدر: 直面AI)
صناعة الأدوية بالذكاء الاصطناعي: تقلبات عقد من الزمان وتحديات تجارية وتقنية: تطورت صناعة الأدوية بالذكاء الاصطناعي لأكثر من عشر سنوات، بهدف تحسين كفاءة البحث والتطوير الدوائي وخفض التكاليف باستخدام الذكاء الاصطناعي. ألغت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) مؤخرًا شرط التجارب على الحيوانات، مما يفيد طرقًا بديلة مثل النمذجة بالذكاء الاصطناعي. شهدت الصناعة طفرة في رأس المال (ذروة عام 2021)، ولكن مع فشل بعض خطوط الأنابيب في المرحلة السريرية (مثل BenevolentAI) وتراجع رأس المال، دخلت الصناعة فترة تعديل. توسعت شركات بارزة مثل XtalPi (AI+CRO) بعد إدراجها في البورصة إلى مجالات مثل AI+المواد الجديدة بحثًا عن عوائد تجارية أسرع؛ بينما تصر Insilico Medicine على نموذج “خط أنابيب البحث والتطوير الذاتي + License Out”، وقد أبرمت بالفعل العديد من اتفاقيات الترخيص. لا تزال الصناعة تواجه تحديات مثل صعوبة الحصول على البيانات (حيث لا تشارك شركات الأدوية بياناتها الأساسية)، وطول دورة التحقق من صحة الخوارزميات، ونقص الأدوية المدرجة في السوق. لكن الاختراقات التقنية مثل AlphaFold والذكاء الاصطناعي التوليدي تجلب أملًا جديدًا، وتتطلع الصناعة إلى “نقطة التفرد” المتمثلة في نجاح إطلاق أول دواء تم تطويره بواسطة الذكاء الاصطناعي. (المصدر: 亿欧网)
ModelBest تقود قمرة القيادة الذكية بنموذجها الكبير الطرفي، وتحقق الإنتاج الضخم في عشرة أشهر: أطلقت ModelBest مساعد قمرة القيادة الذكية cpmGO، المدعوم بنموذجها الكبير الطرفي MiniCPM، وقد تم إنتاجه بكميات كبيرة في سيارات Changan Mazda الجديدة في غضون 10 أشهر فقط. يعمل cpmGO محليًا بالكامل، مما يضمن خصوصية البيانات، ويحقق استجابة بمستوى الميلي ثانية، ولا يتأثر بقيود الشبكة. يتمتع بقدرات إدراك متعددة الوسائط (بصرية، صوتية، UI) وقدرات تفاعلية، ويدعم عملية “ما تراه يمكنك قوله”، ويحتوي على GUI Agent طرفي خالص يمكنه فهم وتنفيذ عمليات الشاشة. تعاونت ModelBest بالفعل مع العديد من مصنعي الرقائق وموردي Tier1 مثل Qualcomm و MediaTek و Intel و ThunderSoft، لدفع تطبيق الذكاء الاصطناعي الطرفي في مجال السيارات، بهدف حل مشاكل التكلفة والتأخير والخصوصية للحلول السحابية، وتحقيق تجربة قمرة قيادة ذكية أكثر سلاسة وأمانًا. (المصدر: 量子位)
معهد شنغهاي للذكاء العلمي يستخدم الذكاء الاصطناعي لدفع تحول نماذج البحث في مجالات متعددة: يتعاون معهد شنغهاي للذكاء العلمي (SAIL) مع جامعة فودان وغيرها من الجامعات، بالاعتماد على منصة الحوسبة الذكية CFFF (بقدرة 40 PFlop/s)، لاستخدام الذكاء الاصطناعي في دفع البحث في مجالات علوم الحياة والأرصاد الجوية والمواد والطب والمناخ والعلوم الإنسانية والاجتماعية. تشمل الإنجازات: نموذج الأرصاد الجوية الكبير “Fuyao” الذي يحقق تنبؤات جوية حضرية بمستوى الكيلومتر والثانية؛ نموذج الحياة الكبير “Nüwa” الذي يسرع تطوير أدوية siRNA؛ نموذج المواد الكبير “Suiren” الذي يستكشف المواد الجديدة واكتشاف الأدوية؛ التعاون مع مستشفى Zhongshan لتطوير نموذج متخصص لأمراض القلب والأوعية الدموية “CardioMind”؛ نموذج المناخ الكبير PI@Climate الذي يدمج المعرفة متعددة التخصصات لمواجهة تغير المناخ؛ خوارزمية VI-CNOPs التي تحسن التنبؤ الاحتمالي لمسار الأعاصير؛ نموذج الحضارة الصينية الكبير الذي يساعد في البحث الأثري ودراسة الكتابات القديمة؛ بالإضافة إلى الاختراقات في تقنيات الذكاء الاصطناعي الأساسية مثل التعلم الفيدرالي والوسائط المتعددة وتعلم الرسم البياني، لبناء نظام بيئي للذكاء العلمي مفتوح وتعاوني بشكل مشترك. (المصدر: 量子位)
🧰 أدوات
جامعة ستانفورد تفتح مصدر أداة إنشاء التقارير بالذكاء الاصطناعي Storm: Storm هي أداة ذكاء اصطناعي يمكنها إجراء بحث تلقائي على الويب ودمج المعلومات وإنشاء تقارير منظمة بأسلوب يشبه ويكيبيديا. يقوم المستخدم بإدخال موضوع، ويحاكي Storm سير عمل الباحث: تخطيط مخطط البحث، والعثور على مصادر المعلومات ذات الصلة، ودمج المعلومات وكتابة التقرير. هذا مفيد جدًا للمستخدمين الذين يحتاجون إلى كتابة تقارير خلفية أو مراجعات أدبية أو تحليلات متعمقة بسرعة. تم فتح مصدر المشروع على GitHub وتوفير نسخة تجريبية عبر الإنترنت. (المصدر: karminski3)
إصدار إطار عمل الرسم البياني المعرفي مفتوح المصدر Graphiti: Graphiti هو إطار عمل قادر على دمج تفاعلات المستخدم والبيانات المنظمة/غير المنظمة والمعلومات الخارجية بشكل مستمر في رسم بياني معرفي قابل للاستعلام. يتميز بدعم التحديثات التزايدية والاسترجاع الفعال، دون الحاجة إلى إعادة حساب الرسم البياني بأكمله، وهو مناسب بشكل خاص لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التفاعلية التي تتطلب وعيًا بالسياق وتتبعًا تاريخيًا. حظي المشروع باهتمام كبير على GitHub (4.4 ألف نجمة). (المصدر: karminski3)
تحديث Lovable 2.0 لتحسين تجربة بناء مواقع الويب بالذكاء الاصطناعي: أصدرت أداة بناء مواقع الويب بالذكاء الاصطناعي Lovable الإصدار 2.0، مضيفة ميزات مثل التحرير التعاوني متعدد المستخدمين، والمسح الأمني التلقائي، ووكيل دردشة أكثر ذكاءً بعشر مرات، ووضع المطور لتحرير الكود مباشرة داخل التطبيق، ودعم النطاقات المخصصة. كما تم تحديث هوية العلامة التجارية وتصميم واجهة المستخدم، بهدف توفير تجربة تطوير مواقع ويب مدفوعة بالذكاء الاصطناعي أكثر قوة وأمانًا وتعاونًا. (المصدر: op7418)
ترقية نموذج الفيديو “Ji Meng” من ByteDance لتحسين الاتساق عبر اللقطات المتعددة: أصدرت أداة إنشاء الفيديو “Ji Meng” من ByteDance تحديثًا للنموذج 3.0. وفقًا للحالات التي شاركها المستخدمون، يُظهر النموذج الجديد اتساقًا ممتازًا للشخصيات والمشاهد عند إنشاء مقاطع فيديو متعددة اللقطات في مرة واحدة، ويمكن إعادة إنتاج تأثير الاتساق هذا بثبات. يدعم النموذج وضعي تحويل النص إلى فيديو وتحويل الصورة إلى فيديو، مما يحسن بشكل كبير من عملية إنشاء الفيديو بالذكاء الاصطناعي وجودته. (المصدر: op7418)
WAN Video تدخل مرحلة التسويق التجاري مع استمرار تقديم خدمة مجانية: أعلنت منصة إنشاء الفيديو بالذكاء الاصطناعي WAN Video عن دخولها مرحلة التسويق التجاري، ولكنها أطلقت في الوقت نفسه وضع “Relax mode” المجاني، الذي يوفر عددًا غير محدود من مرات الإنشاء المجانية. تعرض الحالات التي شاركها المستخدمون تأثيرها في إنشاء مشهد حرب لجنود ليغو، وعلى الرغم من أن متطلبات الموجهات عالية، إلا أن النتائج مقبولة. يوفر هذا للمستخدمين فرصة لتجربة واستخدام قدرات إنشاء الفيديو بالذكاء الاصطناعي مجانًا. (المصدر: dotey)
MiniMax TTS يتصل بـ MCP-Server لتبسيط تطوير التطبيقات متعددة الوسائط: تقدم MiniMax قدراتها القوية في تحويل النص إلى كلام (TTS) باللغة الصينية واستنساخ الصوت، جنبًا إلى جنب مع أدوات تحويل النص إلى صورة/فيديو وتحويل الصورة إلى فيديو، من خلال MCP-Server (Model Communication Protocol Server) مفتوح المصدر. يمكن للمستخدمين استدعاء هذه الأدوات بسهولة في العملاء الذين يدعمون MCP مثل Cursor، لتحقيق تطبيقات إبداعية مثل إنشاء روايات صوتية بأدوار مختلفة، واستنساخ صوت ماسك لرواية القصص. يبسط بروتوكول MCP تكامل نماذج وأدوات الذكاء الاصطناعي، مما يقلل من عتبة التطوير. (المصدر: 袋鼠帝AI客栈)
EasyDoc: محرك تحليل مستندات ذكي مُحسَّن لـ RAG: يوفر EasyDoc خدمة API لتحليل المستندات مثل PDF و Word و PPT، وإخراجها بتنسيق JSON مناسب للمعالجة بواسطة LLM. تكمن ميزته في القدرة على التعرف الذكي على كتل المحتوى، وتحليل الهيكل الهرمي للمستند (مع الحفاظ على علاقات الأصل والفرع)، وتفسير الجداول والصور بعمق (توفير بيانات منظمة وفهم دلالي)، مما يحل بشكل فعال نقاط الضعف في المعالجة المسبقة للمستندات في تطبيقات RAG، مثل التنسيق المعقد للصور والنصوص المختلطة، وعدم دقة استخراج الجداول. يوفر ثلاثة أوضاع Lite و Pro و Premium وحصة تجريبية مجانية، ويدعم النشر الخاص. (المصدر: AI进修生)
Dyad: منشئ تطبيقات ذكاء اصطناعي محلي ومفتوح المصدر: Dyad هي أداة بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي مجانية ومفتوحة المصدر ويمكن تشغيلها محليًا، وتعتبر بديلاً لمنصات مثل v0 و Lovable و Bolt. تسمح للمستخدمين بالتطوير على أجهزة الكمبيوتر المحلية الخاصة بهم، مما يسهل الدمج مع بيئات التطوير المتكاملة (IDE) مثل Cursor. أضاف الإصدار الأخير تكاملاً مع Ollama، مما يدعم البناء باستخدام نماذج لغوية كبيرة محلية. يمكن للمستخدمين الاستفادة من مفاتيح API المجانية (مثل Gemini) للتطوير. (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
📚 تعلم
Infini-AI تشارك اتجاهات وممارسات AI Infra: شارك ليو تشوانلين، كبير مهندسي الحلول في Infini-AI، اتجاهات وممارسات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي في مؤتمر AI Partner. أشار إلى أنه مع اقتراب استنفاد بيانات التدريب المسبق، أصبح التعلم المعزز (مثل نموذج DeepSeek R1) مفتاحًا لتحسين أداء النماذج، مما يطرح تحديات جديدة على Infra. تعتمد Infini-AI على قدرات تحسين البرامج والأجهزة لبناء منصة حوسبة تدعم رقائق محلية متنوعة وغير متجانسة، ومن خلال إطار عمل تدريب مطور ذاتيًا، وتحسين كفاءة الاتصال، وتخصيص الموارد الديناميكي، تتكيف مع احتياجات تدريب نماذج LLM و MoE، وتوفر الدعم لتدريب نماذج متعددة الوسائط مثل ShengShu Technology. في الوقت نفسه، بالنسبة لسيناريوهات الاستدلال، تم تحسين نشر DeepSeek R1، ومن خلال خدمة قائمة على الواجهات تعتمد على ComfyUI، تم حل مشكلة تقلب حركة مرور AIGC، مما يقلل من تكلفة تطبيقات الذكاء الاصطناعي. (المصدر: 36氪)
أكاديمية DAMO تفتح مصدر بنية DyDiT: تقليل الحوسبة إلى النصف دون المساس بجودة التوليد البصري: اقترحت أكاديمية DAMO ومؤسسات أخرى في ICLR 2025 بنية ديناميكية DyDiT، تهدف إلى تحسين كفاءة استدلال نماذج DiT (Diffusion Transformer). يمكن لـ DyDiT ضبط تخصيص موارد الحوسبة ديناميكيًا بناءً على الخطوة الزمنية لعملية التوليد والمنطقة المكانية للصورة، مما يقلل من حجم الحوسبة في الخطوات البسيطة أو مناطق الخلفية. تظهر التجارب أنه بتكلفة ضبط دقيقة قليلة فقط، يمكن لـ DyDiT تقليل FLOPs استدلال نموذج DiT-XL بنسبة 51%، وزيادة السرعة بمقدار 1.73 مرة، مع الحفاظ على جودة الصورة المولدة (مؤشر FID) دون تغيير تقريبًا. تم فتح مصدر هذه الطريقة، ومن المخطط تكييفها مع المزيد من نماذج تحويل النص إلى صورة/فيديو. (المصدر: 量子位)
UniToken: حل ترميز بصري موحد يدمج الفهم والتوليد: اقترحت جامعة فودان و Meituan إطار عمل UniToken، بهدف حل مشكلة فصل التمثيل والتداخل في التدريب بين مهام فهم الصور والنصوص وتوليد الصور في النماذج الكبيرة متعددة الوسائط. يدمج UniToken بين نوعين من مشفرات الرؤية، المستمر (SigLIP) والمتقطع (VQ-GAN)، لتوفير مجموعة تمثيل بصري موحدة للمهام اللاحقة تجمع بين الدلالات عالية المستوى والتفاصيل منخفضة المستوى. باستخدام استراتيجية تدريب متعددة المراحل (محاذاة الدلالات البصرية، التدريب المشترك متعدد المهام، الضبط الدقيق بالتعليمات) جنبًا إلى جنب مع تقنيات تحسين الرؤية الدقيقة (AnyRes، الضبط الدقيق لـ ViT)، حقق UniToken أداءً متطورًا (SOTA) أو قريبًا منه في العديد من الاختبارات المعيارية. تم فتح مصدر الكود والنموذج. (المصدر: 量子位)
جامعة تسينغهوا وغيرها تقترح التعلم المعزز في وقت الاختبار TTRL: لمواجهة القدرة المحدودة على التعميم لتقنيات التوسع في وقت الاختبار (TTS) الحالية عند مواجهة توزيعات بيانات جديدة، ونقص إشارات المكافأة في التدريب في وقت الاختبار (TTT)، اقترحت جامعة تسينغهوا و Shanghai AI Lab تقنية TTRL. يمكن لهذه الطريقة، في غياب البيانات المصنفة، الاستفادة من المعرفة المسبقة للنموذج نفسه، ومن خلال التصويت بالأغلبية وغيرها من الطرق، توليد تسميات زائفة وإشارات مكافأة، لإجراء التعلم المعزز لـ LLM. تظهر التجارب أن TTRL يمكن أن يحسن أداء النموذج بشكل مستمر في مهام متعددة، مثل زيادة مؤشر pass@1 لـ Qwen-2.5-Math-7B في AIME 2024 بنسبة 159%، ليصل أداؤه إلى مستوى قريب من النماذج المدربة بإشراف. (المصدر: AINLPer)
جامعة شنغهاي جياو تونغ و Ant Group تقترحان آلية الانتباه المختلطة Rodimus: لحل مشكلة التعقيد الزماني والمكاني العالي الناتج عن ذاكرة التخزين المؤقت KV في استدلال Transformer، اقترحت جامعة شنغهاي جياو تونغ و Ant Group سلسلة نماذج Rodimus. تعمل هذه البنية على تحسين تحديث حالة الانتباه الخطي من خلال آلية اختيار درجة الحرارة المدفوعة بالبيانات (DDTS)، وتجمع بين انتباه المفتاح المشترك للنافذة المنزلقة (SW-SKA)، لدمج ضغط الدلالات والرموز والرؤوس بشكل فعال. يمكن لـ Rodimus* تحقيق تعقيد مكاني O(1) أثناء الاستدلال. حققت نماذج الكود خفيفة الوزن Rodimus+-Coder (1.6B و 4B) المبنية على هذه البنية أداءً متطورًا (SOTA) في نفس الحجم. تم قبول الورقة في ICLR 2025 وتم فتح مصدر الكود. (المصدر: AINLPer)
عشرة دروس مستفادة من نشر RAG Agent: شارك Douwe Kiela، مؤسس Contextual AI، خبرته في نشر RAG Agent: 1. قدرة النظام تسبق أداء النموذج؛ 2. الخبرة الداخلية هي وقود القيمة الأساسي؛ 3. القدرة على معالجة البيانات الضخمة والمشوشة هي الخندق المائي؛ 4. التنفيذ في بيئة الإنتاج أصعب بكثير من التجربة الأولية؛ 5. السرعة تفوق الكمال، التكرار السريع؛ 6. وقت المهندس ثمين، تجنب فخاخ التحسين الأساسي؛ 7. خفض عتبة الاستخدام، الدمج في الأنظمة الحالية؛ 8. خلق “لحظات الدهشة” لزيادة ولاء المستخدم؛ 9. قابلية الملاحظة (الإسناد، التدقيق) أهم من الدقة؛ 10. يجب أن تكون الأهداف طموحة، تجرأ على تحدي الأعمال الأساسية. (المصدر: AI觉醒)
💼 أعمال
Nvidia توقف عمليات Lepton AI بعد الاستحواذ عليها: بعد استحواذ Nvidia على شركة منصة الحوسبة السحابية للذكاء الاصطناعي Lepton AI التي أسسها Jia Yangqing و Bai Junjie، أعلنت عن إيقاف تشغيل منصة Lepton AI في 20 مايو 2025، وأوقفت بالفعل تسجيل المستخدمين الجدد. رد Jia Yangqing بأن الصفقة “ليست استحواذًا على المواهب”، لكنه لم يكشف عن مزيد من التفاصيل. تركز Lepton AI على توفير خدمات سحابية لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها ونشرها وتأجير قوة الحوسبة، وتتنافس مع بعض عملاء Nvidia (مثل CoreWeave). قد يعكس هذا الاستحواذ والإجراءات اللاحقة محاولة Nvidia لتعزيز التكامل الرأسي لسلسلة توريد الذكاء الاصطناعي (من الرقائق إلى الخدمات)، وتعزيز هيمنتها في مجال حوسبة الذكاء الاصطناعي. (المصدر: AI前线)
طاولة مستديرة للمستثمرين في مؤتمر AI Partner: البحث عن اليقين في التطبيقات الفائقة للذكاء الاصطناعي: في مؤتمر 36Kr AI Partner، ناقش مستثمرون مثل Wu Nan من GSR United Capital، و Zou Zejiong من Shanghai STVC Group، و Ren Bobing من Sinovation Ventures، منطق الاستثمار في التطبيقات الفائقة للذكاء الاصطناعي. يعتقد المستثمرون أنه على الرغم من عدم اليقين في التكنولوجيا الأساسية ومشهد السوق، فإن الفرص المؤكدة تكمن في التطبيقات المتخصصة التي يمكنها حل المشكلات العملية، والعثور على توافق المنتج مع السوق (PMF) وتحقيق الإيرادات، مثل AI+الرعاية الصحية، AI+التعليم، القيادة الذاتية، إلخ. يجب على الشركات الناشئة التي تواجه منافسة من الشركات الكبرى أن تتعمق في المجالات الرأسية، وأن تستفيد من السيناريوهات المتخصصة التي يصعب على الشركات الكبرى تغطيتها والمعرفة العميقة (Know-How) لبناء حواجز. في الوقت نفسه، يجب أن يتمتع رواد الأعمال بقدرات متعددة التخصصات وقدرة على اتخاذ قرارات فعالة، والتركيز على بناء الفريق والتحقق من صحة نموذج العمل. يلهم نجاح DeepSeek المستثمرين للتركيز على الفرق التي يقودها التكنولوجيا، والتي تتمتع بالثبات ويمكنها استكشاف إمكانات المواهب. (المصدر: 36氪)
لوحة رسائل معلومات الأصول: معلومات تداول الأصول في مجال الذكاء الاصطناعي والروبوتات: نشرت لوحة رسائل معلومات الأصول في 36Kr العدد 160، متضمنة العديد من معلومات بيع وشراء الأصول المتعلقة بالذكاء الاصطناعي والروبوتات. تشمل معلومات النقل حصص LP في صناديق تمتلك أسهمًا في Zhidian Robotics و CloudMinds Technology و Aerofugia (المتعلقة بـ eVTOL). تشمل معلومات الشراء أسهمًا في شركات مثل ByteDance و Galaxy Universal و Unitree Robotics و CloudMinds Technology و Zhidian Robotics و Moore Threads و Star Era. بالإضافة إلى ذلك، هناك طلب شراء عام في مجال الروبوتات البشرية. تعكس هذه الخيوط التجارية الاهتمام الكبير الحالي لسوق رأس المال بالشركات الرائدة في مجالات التكنولوجيا الصلبة مثل الذكاء الاصطناعي والروبوتات البشرية والقيادة الذاتية وأشباه الموصلات. (المصدر: 36氪)
شركة Agent الصينية Manus AI تحصل على تمويل يزيد عن 500 مليون يوان، وتقييمها يتضاعف 5 مرات: وفقًا لـ Bloomberg، أكملت شركة Butterfly Effect، الشركة الأم لمنتج AI Agent العام Manus، جولة تمويل جديدة بقيمة 75 مليون دولار (حوالي 550 مليون يوان صيني)، بقيادة شركة رأس المال الاستثماري في وادي السيليكون Benchmark، وبلغ تقييمها بعد الاستثمار ما يقرب من 500 مليون دولار. يمكن لـ Manus Agent تنفيذ مهام الويب بشكل مستقل مثل حجز التذاكر وتحليل الأسهم، وقد أثارت الاهتمام سابقًا بسبب رموز الاختبار الداخلية باهظة الثمن. سيتم استخدام التمويل الجديد لتوسيع الخدمات إلى أسواق مثل الولايات المتحدة واليابان والشرق الأوسط، وتخطط لإنشاء مكتب في اليابان. على الرغم من الإقبال على المنتج، إلا أن اعتماده على نموذج Anthropic Claude يؤدي إلى تكاليف باهظة (متوسط 2 دولار لكل مهمة)، ويواجه قيودًا على سعة الخادم. (المصدر: 智东西, 硅兔君)
Tuya Smart تتحول إلى منصة AI Agent وتقتحم سوق أجهزة الذكاء الاصطناعي: أطلقت منصة سحابة AIoT Tuya Smart إطار عمل TuyaOpen مفتوح المصدر، ومنصة الحوسبة الطرفية Hedwig، و Tuya.AI، ومنصة تطوير AI Agent المطورة، لتبني الذكاء الاصطناعي بالكامل. تعتقد الشركة أن نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة (خاصة التفاعل متعدد الوسائط، والكفاءة على مستوى الخبراء، وقدرات اتخاذ القرار الموزعة) يمكن أن تقلل بشكل كبير من عتبة استخدام الأجهزة الذكية، وتدفع انتشار الصناعة. تم توصيل منصة Tuya AI Agent بالفعل بالنماذج الكبيرة الرئيسية في العالم، مما يساعد العملاء على تطوير منتجات رائجة مثل الخواتم الذكية ودمى الذكاء الاصطناعي، وتتعاون مع Kidswant وغيرها لتعزيز الأجهزة الذكية المصاحبة للذكاء الاصطناعي. تتوقع الشركة أن يكون عام 2025 عام انفجار أجهزة الذكاء الاصطناعي الجديدة، وأن تدخل استراتيجيتها لـ AI Agent مرحلة الحصاد في غضون 2-3 سنوات. (المصدر: 36氪)
🌟 مجتمع
فوضى دورات تدريب الذكاء الاصطناعي: دعاية كاذبة وفعالية مشكوك فيها: تمتلئ وسائل التواصل الاجتماعي بإعلانات دورات تدريبية عن “الثراء السريع بالذكاء الاصطناعي”، تدعي أن الأشخاص العاديين يمكنهم تحقيق الدخل بسرعة من خلال تعلم الرسم بالذكاء الاصطناعي، والضبط الدقيق للنماذج، وما إلى ذلك. ومع ذلك، تكشف التجارب الفعلية وتعليقات المستهلكين عن العديد من المشكلات: مؤهلات المدربين غامضة أو حتى مزيفة (مثل هوية مؤسس Coverhero غير الصحيحة)؛ محتوى الدورة لا يتوافق مع الوعود المعلنة، ويصعب تحقيق تأثير “الحصول على طلبات وتحقيق الدخل”؛ استخدام التسويق القائم على الندرة والحالات المزيفة لإغراء المستهلكين؛ صعوبة استرداد الأموال. يشير المطلعون على الصناعة إلى أن محتوى هذه الدورات غالبًا ما يكون نظريًا جدًا أو سطحيًا، ويصعب على الأشخاص العاديين إتقان مهارات الذكاء الاصطناعي الكافية لتغيير المهنة أو تحقيق دخل ثابت من خلال التدريب قصير الأجل. يُنصح المستخدمون بالاستفادة من الموارد المجانية والمجتمعات للتعلم، والحذر من فخاخ الدورات السريعة باهظة الثمن. (المصدر: 新周刊)
مطور يقارن تجربة البرمجة بين Claude و Gemini 2.5 + Cursor: شارك مطور تجربته في استخدام Claude و Gemini 2.5 Pro + Cursor لتطوير لعبة تهجئة الكلمات. كلف استخدام Claude API مبلغ 417 دولارًا، وكانت التجربة سيئة: نافذة السياق سهلة الفقدان، مما يؤدي إلى “فقدان الذاكرة” المتكرر للنموذج؛ غالبًا ما يؤدي إصلاح الأخطاء إلى مشاكل جديدة؛ عدم القدرة على التحقق من صحة الكود. بالمقارنة، تحسنت التجربة بشكل كبير باستخدام Gemini 2.5 Pro المجاني (من خلال تكامل Cursor): التكلفة صفر؛ قدرة فهم السياق أقوى (بفضل نقل بنية الملفات بواسطة Cursor)؛ عملية التفاعل تشبه البرمجة الزوجية؛ عملية تصحيح الأخطاء أكثر عقلانية. الاستنتاج هو أن مجموعة Gemini 2.5 + Cursor توفر تجربة برمجة مساعدة بالذكاء الاصطناعي أكثر عملية وكفاءة. (المصدر: CSDN)
مساعد Perplexity iOS يحصل على تقييمات أولية إيجابية: أعاد الرئيس التنفيذي لشركة Perplexity نشر تعليقات المستخدمين، مما يظهر أن مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بهم لنظام iOS يقدم أداءً جيدًا في التقييمات المبكرة. تشير التعليقات إلى أن أداء المساعد داخل نظام Apple البيئي يتفوق حتى على Siri، على سبيل المثال، في مهام مثل تشغيل مقاطع فيديو YouTube محددة بناءً على الأوامر الصوتية يكون أكثر دقة. يشير هذا إلى أن مساعد Perplexity يتمتع بميزة معينة في فهم نية اللغة الطبيعية وتنفيذ الإجراءات عبر التطبيقات. (المصدر: AravSrinivas)
نقاش ساخن على Reddit: التمييز بين الصور المولدة بالذكاء الاصطناعي والصور الحقيقية: أطلق مستخدمو Reddit نقاشًا يعرض 5 صور متشابهة لنساء، إحداها صورة حقيقية والباقي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، وطلبوا من الآخرين التمييز بينها. كان النقاش في قسم التعليقات محتدمًا، حيث قام المستخدمون بتحليل الصور من زوايا مثل الظل والضوء، وملمس الجلد، وتفاصيل الحلي (مثل سلسلة القلادة)، لكن الآراء كانت متباينة. يعكس هذا المستوى العالي الحالي لتقنية توليد الصور بالذكاء الاصطناعي وصعوبة التمييز بين الحقيقي والمزيف. (المصدر: Reddit r/ChatGPT)
نقاش ساخن على Reddit: ChatGPT يولد صورًا غريبة: شارك العديد من المستخدمين على Reddit أنهم عند طلب صور محددة من ChatGPT (مثل “خريطة الولايات المتحدة”)، حصلوا بشكل غير متوقع على صور انفجارات نووية (سحابة الفطر) أو صور أخرى غير ذات صلة (مثل R2D2). أثار هذا نقاشًا حول استقرار النموذج والتحيزات المحتملة، وليس من الواضح ما إذا كان خطأً عشوائيًا في النموذج أم أن موجهًا معينًا أدى إلى هذا السلوك غير الطبيعي. (المصدر: Reddit r/ChatGPT)
نقاش Reddit: هل سيجعل الذكاء الاصطناعي مهندسي البرمجيات مدمنين؟: نشر مهندس برمجيات منشورًا على Reddit، قائلاً إن أدوات الذكاء الاصطناعي (مثل مساعدي البرمجة) حسنت بشكل كبير من كفاءة وجودة العمل، وأنه بعد استخدامها يصعب التوقف، ويشعر ببعض “الإدمان”. أثار هذا نقاشًا في قسم التعليقات، حيث اعتبر البعض أن هذا أشبه بالاعتماد على أداة فعالة، مثل الاعتماد على المترجم بدلاً من لغة التجميع، وهو نتيجة طبيعية لزيادة الإنتاجية؛ بينما اتفق آخرون على احتمال وجود خطر “الإدمان”، وأعربوا عن قلقهم من أن الاعتماد المفرط قد يؤدي إلى تدهور المهارات، واقترحوا إجراء “تطهير من الذكاء الاصطناعي” بوعي أو الحفاظ على ممارسة المهارات الأساسية. (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
نقاش Reddit: ظاهرة الدين والعبادة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي: يناقش المستخدمون ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكن أن يصبح دينًا أو موضوعًا للعبادة. تشمل الحجج: ظهور “AI Jesus” بالفعل؛ النقاش حول وعي الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى الإيمان؛ التيارات الفكرية مثل Longtermism تحمل سمات شبه دينية؛ يمكن لـ LLM توفير عزاء روحي وإرشاد شخصي. أشارت التعليقات إلى حالات واقعية موجودة (مثل بروتوكول Nova على jrprudence.com)، وناقشت إمكانات ومخاطر الذكاء الاصطناعي في تلبية الاحتياجات الروحية للبشر، والمخاوف بشأن “طوائف الذكاء الاصطناعي”. (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
نقاش Reddit: الصور المولدة بالذكاء الاصطناعي لا يمكنها “إصلاح” الصور القديمة: أثبت المستخدمون من خلال التجربة أنه عند استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT لمعالجة الصور القديمة، فإن الذكاء الاصطناعي لا يقوم بإصلاحها أو تحسين دقتها حقًا، بل يولد صورة جديدة تمامًا مشابهة بناءً على الصورة الأصلية. عند اختبار ذلك بصور مشاهير (مثل Samuel L Jackson)، كانت النتيجة المولدة بوضوح لشخص آخر، فقط بأسلوب ووضعية مشابهة. ينبه هذا المستخدمين إلى ضرورة فهم حدود قدرات معالجة الصور بالذكاء الاصطناعي بشكل صحيح، فهي أكثر براعة في “الإنشاء” من “الإصلاح”. (المصدر: Reddit r/ChatGPT)
💡 أخرى
مقتطفات من مؤتمر AI Partner: قامت 36Kr بتجميع ونشر ملخص للآراء البارزة للضيوف في مؤتمر AI Partner 2025. تدور هذه الآراء حول التطور المستقبلي للتطبيقات الفائقة للذكاء الاصطناعي، وتغيير الصناعة، وإعادة بناء المنطق التجاري، وتعكس تفكير الخبراء ورواد الصناعة الحاليين في مجال الذكاء الاصطناعي. (المصدر: 36氪)
الإمارات العربية المتحدة تصبح أول دولة تستخدم الذكاء الاصطناعي في صياغة القوانين: وفقًا لـ The Hill، بدأت الإمارات العربية المتحدة في استخدام الذكاء الاصطناعي للمساعدة في صياغة النصوص القانونية. تمثل هذه المبادرة تطبيقًا أوليًا للذكاء الاصطناعي في المجال التشريعي، وقد تهدف إلى زيادة الكفاءة التشريعية أو تحليل اللوائح المعقدة. أثارت هذه الأخبار نقاشًا حول دور الذكاء الاصطناعي في الحوكمة، مثل ما إذا كان يمكن أن يقلل الاعتماد على الأدوار السياسية التقليدية. (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
Anthropic تطلق مشروع بحث حول “رفاهية نماذج الذكاء الاصطناعي”: أعلنت شركة Anthropic عن إطلاق مبادرة جديدة تهدف إلى دراسة “رفاهية النموذج” (model welfare) لنماذج الذكاء الاصطناعي. على الرغم من الجدل الدائر حول هذا المجال (حيث يعتقد بعض الخبراء أن النماذج ليس لديها مشاعر أو قيم ذاتية)، قد تهدف خطوة Anthropic هذه إلى استكشاف طرق تطوير وتفاعل أكثر مسؤولية وأخلاقية للنماذج، أو دراسة كيفية تقييم وتخفيف الحالات أو السلوكيات “غير المرغوب فيها” التي قد تنتج عن النماذج أثناء التدريب أو التفاعل. (المصدر: Reddit r/ClaudeAI)
حاجة الذكاء الاصطناعي لكميات كبيرة من المياه تثير الاهتمام: يشير تقرير حكومي أمريكي ووسائل إعلام (404media) إلى أن تدريب وتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة يتطلب استهلاك كميات كبيرة من موارد المياه، تستخدم بشكل أساسي لتبريد مراكز البيانات. أثار هذا مخاوف بشأن التكاليف البيئية لتطوير الذكاء الاصطناعي، خاصة في المناطق التي تعاني من شح المياه. (المصدر: Reddit r/artificial)
