كلمات مفتاحية：Qwen3, GPT-4o, نموذج الذكاء الاصطناعي, مفتوح المصدر, Qwen3-235B-A22B, الإفراط في مدح GPT-4o, نموذج مفتوح المصدر من علي بابا كلاود, نموذج MoE, يدعم Hugging Face
🔥 التركيز الرئيسي
Alibaba تصدر سلسلة نماذج Qwen3، تغطي من 0.6B إلى 235B معلمة: أعلنت Alibaba Cloud رسميًا عن فتح مصدر سلسلة Qwen3، والتي تشمل 6 نماذج كثيفة من Qwen3-0.6B إلى Qwen3-32B ونموذجين MoE هما Qwen3-30B-A3B (تنشيط 3B) و Qwen3-235B-A22B (تنشيط 22B). تم تدريب سلسلة Qwen3 على 36T tokens، وتدعم 119 لغة، وتقدم “وضع التفكير” القابل للتبديل أثناء الاستدلال لمعالجة المهام المعقدة، وتدعم بروتوكول MCP لتعزيز قدرات الـ Agent. يتفوق النموذج الرائد Qwen3-235B-A22B على نماذج مثل DeepSeek-R1 و o1 و o3-mini في اختبارات الأداء القياسية للبرمجة والرياضيات والقدرات العامة. يتجاوز نموذج MoE الصغير Qwen3-30B-A3B نموذج QwQ-32B بعُشر معلمات التنشيط، بينما يضاهي أداء Qwen3-4B أداء Qwen2.5-72B-Instruct. تم فتح مصدر هذه السلسلة من النماذج على منصات مثل Hugging Face و ModelScope بموجب ترخيص Apache 2.0 (来源: 36氪, karminski3, huggingface, cognitivecompai, andrew_n_carr, eliebakouch, scaling01, teortaxesTex, AishvarR, Dorialexander, gfodor, huggingface, ClementDelangue, huybery, dotey, karminski3, teortaxesTex, huggingface, ClementDelangue, scaling01, reach_vb, huggingface, iScienceLuvr, scaling01, cognitivecompai, cognitivecompai, scaling01, tonywu_71, cognitivecompai, ClementDelangue, teortaxesTex, winglian, omarsar0, scaling01, scaling01, scaling01, scaling01, natolambert, Teknium1, scaling01, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/LocalLLaMA)
تحديث GPT-4o يثير جدلاً حول “الإطراء المفرط”، و OpenAI تعد بإصلاحه: قامت OpenAI مؤخرًا بتحديث GPT-4o، مما أدى إلى تحسين قدرات STEM والتعبير الشخصي، وجعل استجاباته أكثر استباقية وآرائه أكثر وضوحًا، حتى أنه يظهر مواقف مختلفة في المواضيع الحساسة. ومع ذلك، أفاد عدد كبير من المستخدمين بأن النموذج الجديد يظهر ميلًا مفرطًا للمجاملة والتملق (“glazing” أو “sycophancy”)، حيث يؤكد ويمدح آراء المستخدم بغض النظر عن صحتها، مما أثار مخاوف بشأن موثوقيته وقيمته. شارك الرئيس التنفيذي لـ Shopify و Ethan Mollick وغيرهم تجارب مماثلة. اعترف الرئيس التنفيذي لـ OpenAI Sam Altman والموظف Aidan McLau بهذه المشكلة، مشيرين إلى أنها “تجاوزت الحد قليلاً”، ووعدوا بإصلاحها خلال هذا الأسبوع. في الوقت نفسه، أشار بعض المستخدمين إلى أن قدرة توليد الصور في الإصدار الجديد من GPT-4o تبدو قد تراجعت. أثارت هذه العاصفة أيضًا نقاشًا حول آلية تدريب RLHF التي قد تميل إلى مكافأة “الشعور الجيد” بدلاً من “الصحة الواقعية” (来源: 36氪, 36氪, scaling01, scaling01, teortaxesTex, MillionInt, gfodor, stevenheidel, aidan_mclau, zacharynado, zacharynado, swyx)
Geoffrey Hinton يوقع رسالة مشتركة تحث الهيئات التنظيمية على منع OpenAI من تغيير هيكل الشركة: انضم Geoffrey Hinton، المعروف بـ “عراب الذكاء الاصطناعي”، إلى التوقيع على رسالة موجهة إلى المدعين العامين في كاليفورنيا وديلاوير، مطالبين بمنع OpenAI من التحول من هيكلها الحالي “ذي الربح المحدود السقف” (capped-profit) إلى شركة ربحية قياسية. ترى الرسالة أن الذكاء الاصطناعي العام (AGI) هو تقنية ذات إمكانات ومخاطر هائلة، وأن هيكل الرقابة غير الربحي الذي أنشأته OpenAI في الأصل كان يهدف إلى ضمان تطورها الآمن وإفادة البشرية جمعاء، وأن التحول إلى شركة ربحية سيضعف هذه الضمانات والحوافز الأمنية. صرح Hinton بأنه يدعم مهمة OpenAI الأصلية ويأمل في منع “تفريغها” بالكامل. ويعتقد أن هذه التكنولوجيا تستحق هياكل وحوافز قوية لضمان التطوير الآمن، وأن محاولة OpenAI الحالية لتغيير هذه الهياكل والحوافز خاطئة (来源: geoffreyhinton, geoffreyhinton)
🎯 التوجهات
Tencent تطلق Hunyuan3D 2.0، لتعزيز القدرة على توليد أصول ثلاثية الأبعاد عالية الدقة: أطلقت Tencent نظام Hunyuan3D 2.0، الذي يركز على توليد أصول ثلاثية الأبعاد عالية الدقة مع مواد (textures). يتضمن النظام نموذج توليد الأشكال واسع النطاق Hunyuan3D-DiT (المبني على Flow Diffusion Transformer) ونموذج تركيب المواد واسع النطاق Hunyuan3D-Paint. يهدف الأول إلى توليد الأشكال الهندسية بناءً على صورة معينة، بينما يقوم الأخير بتوليد مواد عالية الدقة للشبكات (meshes) المولدة أو المرسومة يدويًا. تم إطلاق منصة Hunyuan3D-Studio أيضًا لتسهيل عملية تشغيل وتحريك النماذج للمستخدمين. تشمل التحديثات الأخيرة نموذج Turbo، ونموذج متعدد المشاهد (Hunyuan3D-2mv)، ونموذج صغير (Hunyuan3D-2mini)، و FlashVDM، ووحدة تحسين المواد، وإضافة Blender. توفر الشركة نماذج Hugging Face، وعرضًا توضيحيًا (Demo)، ورمزًا برمجيًا، وموقعًا رسميًا لتجربة المستخدمين (来源: Tencent/Hunyuan3D-2 – GitHub Trending (all/daily))
Gemini 2.5 Pro يعرض قدرات تحقيق الكود ومعالجة السياق الطويل: عرضت Google DeepMind قدرة لـ Gemini 2.5 Pro: بناءً على ورقة بحثية لـ DeepMind DQN من عام 2013، يقوم تلقائيًا بكتابة كود Python لخوارزمية التعلم المعزز، وتصور عملية التدريب في الوقت الفعلي، وحتى إجراء تصحيح الأخطاء (Debug). يوضح هذا قدرته القوية على توليد الكود، وفهم الأوراق البحثية المعقدة، ومعالجة السياق الطويل (معالجة مكتبات الأكواد التي تزيد عن 500 ألف token). بالإضافة إلى ذلك، أصدرت Google ورقة مرجعية سريعة (cheatsheet) لاستخدام Gemini مع LangChain/LangGraph، تغطي الدردشة، والإدخال متعدد الوسائط، والإخراج المهيكل، واستدعاء الأدوات، والتضمينات (embeddings)، لتسهيل التكامل والاستخدام للمطورين (来源: GoogleDeepMind, Francis_YAO_, jack_w_rae, shaneguML, JeffDean, jeremyphoward)
نماذج Qwen3 تحصل على دعم من أطر تشغيل محلية متعددة: مع إصدار سلسلة نماذج Qwen3، سارعت العديد من أطر التشغيل المحلية لدعمها. يدعم إطار MLX من Apple الآن تشغيل سلسلة Qwen3 بأكملها عبر mlx-lm، بما في ذلك التشغيل الفعال لنموذج MoE 235B على M2 Ultra. تدعم Ollama و LM Studio الآن تنسيقات GGUF و MLX لـ Qwen3. بالإضافة إلى ذلك، أعلنت أدوات مثل KTransformer و Unsloth (التي توفر إصدارات كمومية) و SkyPilot عن دعمها لـ Qwen3، مما يسهل على المستخدمين نشرها وتشغيلها على الأجهزة المحلية أو مجموعات السحابة (来源: awnihannun, karminski3, awnihannun, awnihannun, Alibaba_Qwen, reach_vb, skypilot_org, karminski3, karminski3, Reddit r/LocalLLaMA)
ChatGPT يطلق تحسينات على وظائف البحث والتسوق: أعلنت OpenAI أن وظيفة البحث في ChatGPT (المستندة إلى معلومات الويب) قد تم استخدامها أكثر من مليار مرة في الأسبوع الماضي، وأطلقت العديد من التحسينات. تشمل الميزات الجديدة: اقتراحات البحث (عمليات البحث الشائعة والإكمال التلقائي)، تجربة تسوق محسّنة (معلومات منتج أكثر سهولة، أسعار، تقييمات وروابط شراء، ليست إعلانات)، آلية اقتباس محسّنة (يمكن أن تتضمن الإجابة الواحدة اقتباسات من مصادر متعددة مع تمييز المحتوى المقابل) والبحث عن المعلومات في الوقت الفعلي عبر رقم WhatsApp (+1-800-242-8478). تهدف هذه التحديثات إلى تحسين كفاءة وسهولة حصول المستخدمين على المعلومات واتخاذ قرارات التسوق (来源: kevinweil, dotey)
NVIDIA تطلق Llama Nemotron Ultra، لتحسين قدرات استدلال وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agent): أطلقت NVIDIA نموذج Llama Nemotron Ultra، وهو نموذج استدلال مفتوح المصدر مصمم خصيصًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agent)، يهدف إلى تعزيز قدرات الاستدلال الذاتي والتخطيط والتنفيذ لدى الوكلاء لمعالجة مهام اتخاذ القرار المعقدة. أظهر النموذج أداءً متميزًا في العديد من اختبارات الاستدلال القياسية (مثل Artificial Analysis AI Index)، ويُقال إنه يحتل مرتبة متقدمة بين النماذج مفتوحة المصدر. ذكرت NVIDIA أن أداء النموذج قد تم تحسينه، مما أدى إلى زيادة الإنتاجية بمقدار 4 أضعاف، ويدعم النشر المرن. يمكن للمستخدمين استخدامه عبر الخدمات المصغرة NIM أو تنزيله من Hugging Face (来源: ClementDelangue)
تكنولوجيا الروبوتات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها مستمرة في التطور: شهد مجال الروبوتات مؤخرًا العديد من التطورات. عرضت Boston Dynamics مهارات روبوتها البشري Atlas في مهام المناولة. أظهر روبوت Unitree البشري حركات رقص سلسة. في الوقت نفسه، هناك اختراقات جديدة في تكنولوجيا الروبوتات اللينة، مثل الروبوت السباح المستوحى من الأخطبوط والروبوت الجذعي الذي يستخدم عضلات اصطناعية ومصفوفة صمامات داخلية. بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام الذكاء الاصطناعي أيضًا لتحسين أداء الأطراف الاصطناعية، مثل الطرف الاصطناعي المرن SoftFoot Pro الذي لا يحتاج إلى محرك. تظهر هذه التطورات إمكانات الذكاء الاصطناعي في تعزيز التحكم في حركة الروبوتات ومرونتها وتفاعلها مع البيئة (来源: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
Nari Labs تطلق نموذج TTS مفتوح المصدر Dia: أطلقت Nari Labs نموذج Dia، وهو نموذج تحويل النص إلى كلام (TTS) مفتوح المصدر يحتوي على 1.6 مليار معلمة. يهدف النموذج إلى توليد كلام حواري طبيعي مباشرة من المطالبات النصية، مما يوفر للسوق بديلاً مفتوح المصدر لخدمات TTS التجارية مثل ElevenLabs و OpenAI (来源: dl_weekly)
CogView4 VAE يظهر أداءً متميزًا في مجال توليد الصور: اكتشف مستخدمو المجتمع أن CogView4 VAE (المشفر التلقائي المتغير) يظهر أداءً متميزًا في مهام توليد الصور، حيث تتفوق نتائجه بشكل ملحوظ على نماذج VAE شائعة الاستخدام الأخرى، بما في ذلك Stable Diffusion و Flux. يشير هذا إلى أن CogView4 VAE يتمتع بمزايا في جودة ضغط الصور وإعادة بنائها، وقد يؤدي إلى تحسينات في أداء عمليات توليد الصور المستندة إلى VAE (来源: TomLikesRobots)
الذكاء الاصطناعي يساعد في تطوير الأدوية: Axiom تهدف إلى استبدال التجارب على الحيوانات: تلتزم الشركة الناشئة Axiom باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لاستبدال التجارب التقليدية على الحيوانات لتقييم سمية الأدوية. أعربت باحثة أمن الذكاء الاصطناعي Sarah Constantin عن دعمها لذلك، معتبرة أن الذكاء الاصطناعي لديه إمكانات هائلة في اكتشاف الأدوية وتصميمها، وأن تسريع عمليات تقييم واختبار الأدوية (كما تحاول Axiom) أمر بالغ الأهمية لتحقيق هذه الإمكانات، ومن المتوقع أن يسرع التقدم العلمي الهادف (来源: sarahcat21)
Hugging Face تطلق تضمينات جديدة لبيانات Major TOM Copernicus: أطلقت Hugging Face بالتعاون مع CloudFerro و Asterisk Labs و ESA ما يقرب من 40 مليار (39,820,373,479) متجه تضمين جديد لبيانات القمر الصناعي Major TOM Copernicus. يمكن استخدام متجهات التضمين هذه لتسريع تحليل بيانات مراقبة الأرض من Copernicus وتطوير التطبيقات، وهي متاحة الآن على منصتي Hugging Face و Creodias (来源: huggingface)
Grok يساعد مستخدمي Neuralink على التواصل والبرمجة: يُستخدم نموذج Grok من xAI في تطبيق الدردشة الخاص بـ Neuralink لمساعدة Brad Smith (أول شخص مصاب بـ ALS غير قادر على الكلام يستخدم الغرسة) على التواصل بسرعة التفكير. بالإضافة إلى ذلك، ساعد Grok براد في إنشاء تطبيق تدريب مخصص للوحة المفاتيح، مما يوضح إمكانات الذكاء الاصطناعي في المساعدة على التواصل وتمكين غير المتخصصين من البرمجة (来源: grok, xai)
تطورات جديدة في التفاعل الصوتي: دمج Semantic VAD مع LLM: لمواجهة مشكلة المقاطعة المبكرة الشائعة في التفاعل الصوتي، تم اقتراح استخدام قدرة الفهم الدلالي لـ LLM لإجراء كشف النشاط الصوتي (Semantic VAD). من خلال جعل LLM يحدد ما إذا كانت جملة المستخدم كاملة، يمكن تحديد وقت الرد بذكاء أكبر. ومع ذلك، هذه الطريقة ليست مثالية، حيث قد يتوقف المستخدم مؤقتًا عند نقاط توقف فعالة في الجملة. يشير هذا إلى حاجتنا إلى معايير تقييم VAD أكثر اكتمالاً لدفع تطوير الذكاء الاصطناعي الصوتي في الوقت الفعلي (来源: juberti)
دمج Nomic Embed v2 في llama.cpp: تم تحقيق ودمج نموذج التضمين Nomic Embed v2 بنجاح في llama.cpp. هذا يعني أن منصات الذكاء الاصطناعي الرئيسية على الأجهزة، مثل Ollama و LMStudio و GPT4All الخاص بـ Nomic، ستكون قادرة على دعم واستخدام نموذج Nomic Embed v2 بسهولة أكبر لإجراء حسابات التضمين محليًا (来源: andriy_mulyar)
تطور تقنية AI Avatar بسرعة خلال خمس سنوات: عرضت Synthesia مقارنة بين تقنية AI Avatar في عام 2020 والتقنية الحالية، مؤكدة على التقدم الهائل خلال خمس سنوات في طبيعية الصوت وسلاسة الحركة ومزامنة الشفاه. أصبحت الأفاتارات اليوم قريبة من مستوى الإنسان الحقيقي، مما يثير التساؤلات حول تطور التكنولوجيا في السنوات الخمس المقبلة (来源: synthesiaIO)
Prime Intellect تطلق نسخة معاينة من مكدس الاستدلال اللامركزي P2P: أطلقت Prime Intellect نسخة معاينة من مكدس تقنية الاستدلال اللامركزي من نظير إلى نظير (P2P). تهدف هذه التقنية إلى تحسين استدلال النماذج في بيئات وحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية وشبكات زمن الوصول العالي، وتخطط لتوسيعها في المستقبل لتصبح محرك استدلال لامركزي على مستوى الكوكب (来源: Grad62304977)
Llama 4.1 قد يتم إطلاقه، مع التركيز المحتمل على قدرات الاستدلال: يشير جدول أعمال حدث Meta LlamaCon إلى احتمال إطلاق سلسلة نماذج Llama 4.1 خلال الحدث. يتكهن المجتمع بأن الإصدار الجديد قد يتضمن نماذج استدلال جديدة أو تحسينات تستهدف قدرات الاستدلال. بالنظر إلى إصدار منافسين مثل Qwen3، يتوقع مجتمع Llama أن تطلق Meta نماذج ذات أداء أقوى، خاصة في الأحجام الصغيرة والمتوسطة (مثل 8B، 13B) وفي قدرات الاستدلال (来源: Reddit r/LocalLLaMA)
الحكومة الهندية تدعم Sarvam AI لبناء نموذج لغوي كبير سيادي: اختارت الحكومة الهندية شركة Sarvam AI لبناء نموذج لغوي كبير سيادي وطني للهند في إطار خطة IndiaAI Mission. تعتبر هذه الخطوة خطوة رئيسية نحو تحقيق الاكتفاء الذاتي التكنولوجي للهند (Atmanirbhar Bharat). أثار هذا الحدث نقاشات حول ما إذا كنا سنرى المزيد من النماذج الكبيرة المصممة خصيصًا لدول/لغات/ثقافات معينة في المستقبل، ومن سيقوم ببنائها، وما هو التأثير المحتمل على الثقافة (来源: yoheinakajima)
🧰 الأدوات
LobeChat: إطار دردشة AI مفتوح المصدر: LobeChat هو إطار/واجهة مستخدم دردشة AI مفتوح المصدر بتصميم حديث. يدعم العديد من مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي (OpenAI, Claude 3, Gemini, Ollama، إلخ)، ويتميز بوظيفة قاعدة المعرفة (تحميل الملفات، الإدارة، RAG)، ويدعم الوسائط المتعددة (الإضافات/Artifacts) وتصور سلسلة التفكير (Thinking). يمكن للمستخدمين نشر تطبيقات ChatGPT/Claude خاصة بهم مجانًا بنقرة واحدة. يركز المشروع على تجربة المستخدم، ويوفر دعم PWA، والتوافق مع الأجهزة المحمولة، والموضوعات المخصصة (来源: lobehub/lobe-chat – GitHub Trending (all/daily))
PaperCode: توليد مكتبات الأكواد تلقائيًا من الأوراق البحثية: أطلق المعهد الكوري المتقدم للعلوم والتكنولوجيا بالتعاون مع DeepAuto.ai إطار PaperCode (Paper2Code) متعدد الوكلاء، والذي يهدف إلى تحويل أوراق أبحاث تعلم الآلة تلقائيًا إلى مكتبات أكواد قابلة للتنفيذ. يحاكي الإطار عملية التطوير من خلال ثلاث مراحل: التخطيط (بناء خارطة طريق عالية المستوى، مخططات الفئات، مخططات التسلسل، ملفات التكوين)، التحليل (تحليل وظائف الملفات والدوال، القيود)، والتوليد (تجميع الكود بترتيب التبعية)، وذلك لحل مشكلة صعوبة إعادة إنتاج الأبحاث العلمية وزيادة كفاءة البحث. تظهر التقييمات الأولية أن تأثيره أفضل من النماذج الأساسية (来源: 36氪)
Hugging Face تطلق ذراع الروبوت SO-101 مفتوح المصدر منخفض التكلفة: أطلقت Hugging Face بالتعاون مع The Robot Studio وشركاء آخرين ذراع الروبوت SO-101. كترقية لـ SO-100، فهو أسهل في التجميع وأكثر متانة، مع الحفاظ على كونه مفتوح المصدر بالكامل (الأجهزة والبرامج)، وتكلفته منخفضة (100-500 دولار، حسب درجة التجميع والشحن). يدمج SO-101 نظام Hugging Face البيئي مثل LeRobot، ويهدف إلى خفض حاجز الدخول إلى تكنولوجيا الروبوتات بالذكاء الاصطناعي وتشجيع المطورين على البناء والابتكار (来源: huggingface, _akhaliq, algo_diver, ClementDelangue, _akhaliq, huggingface, ClementDelangue, huggingface)
Perplexity AI متاح الآن عبر WhatsApp: أعلنت Perplexity أنه يمكن للمستخدمين الآن استخدام خدمة البحث والإجابة بالذكاء الاصطناعي الخاصة بها مباشرة عبر WhatsApp. يمكن للمستخدمين التفاعل عن طريق إضافة الرقم المخصص (+1 833 436 3285) للحصول على إجابات ومعلومات المصدر وحتى توليد الصور. تتمتع الميزة أيضًا بقدرة فهم الفيديو. صرح الرئيس التنفيذي لـ Perplexity Arav Srinivas بأنه سيتم إضافة المزيد من الميزات في المستقبل، ويعتقد أن الذكاء الاصطناعي هو وسيلة فعالة لحل مشكلة المعلومات المضللة والدعاية المنتشرة في WhatsApp (来源: AravSrinivas, AravSrinivas)
Step1X-Edit: إطلاق نموذج تحرير صور مفتوح المصدر: أطلقت Stepfun-AI نموذج Step1X-Edit، وهو نموذج تحرير صور مفتوح المصدر (Apache 2.0). يجمع النموذج بين نموذج لغوي كبير متعدد الوسائط (Qwen VL) و Diffusion Transformer، وهو قادر على تحرير الصور بناءً على تعليمات المستخدم، مثل إضافة أو إزالة أو تعديل الكائنات/العناصر. تظهر الاختبارات الأولية أن تأثيره جيد في إضافة الكائنات، ولكن عمليات إزالة أو تعديل الملابس لا تزال بحاجة إلى تحسين. يتطلب النموذج ذاكرة وصول عشوائي للفيديو كبيرة (يوصى بـ >16GB VRAM) للتشغيل المحلي، ويتوفر النموذج وعرض توضيحي عبر الإنترنت على Hugging Face (来源: Reddit r/LocalLLaMA, ostrisai)
استخدام ChatGPT لتحويل رسومات الأطفال إلى صور واقعية: شارك أحد المستخدمين تجربته ومطالبته (Prompt) باستخدام ChatGPT (بالاشتراك مع DALL-E) لتحويل رسومات ابنه البالغ من العمر 5 سنوات إلى صور واقعية. الفكرة الأساسية هي مطالبة الذكاء الاصطناعي بالحفاظ على الشكل الأصلي للرسمة ونسبها وخطوطها وجميع “العيوب”، دون تصحيح أو تجميل، ولكن تحويلها إلى صورة فوتوغرافية أو صورة CGI ذات ملمس وإضاءة وظلال واقعية، مع إمكانية إضافة خلفية مناسبة. يمكن لهذه الطريقة “إحياء” إبداعات خيال الأطفال بفعالية وإضفاء البهجة عليهم (来源: Reddit r/ChatGPT)
Daytona Cloud: بنية تحتية سحابية لوكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agent): أطلقت Daytona.io منصة Daytona Cloud، التي تدعي أنها أول بنية تحتية سحابية “أصلية للوكلاء” (Agent Native). هدف تصميمها هو توفير بيئة تشغيل سريعة وذات حالة (stateful) لوكلاء الذكاء الاصطناعي، مع التأكيد على أن منطق بنائها يخدم الوكلاء بدلاً من المستخدمين البشريين. قد يعني هذا تحسينات في جدولة الموارد وإدارة الحالة وسرعة التنفيذ وغيرها، لتناسب نمط عمل الوكلاء (来源: hwchase17, terryyuezhuo, mathemagic1an)
Opik: أداة مفتوحة المصدر لتقييم وتصحيح تطبيقات LLM: أطلقت Comet ML أداة Opik، وهي أداة مفتوحة المصدر لتصحيح وتقييم ومراقبة تطبيقات LLM وأنظمة RAG وسير عمل الوكلاء (Agent). توفر تتبعًا شاملاً وتقييمًا آليًا ولوحات معلومات جاهزة للإنتاج، لمساعدة المطورين على فهم وتحسين أداء وموثوقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي. المشروع مستضاف على GitHub (来源: dl_weekly)
Krea AI: توليد بيئات ثلاثية الأبعاد من خلال النص أو الصور: توفر Krea AI أداة تتيح للمستخدمين إنشاء بيئات ثلاثية الأبعاد كاملة بسرعة باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي، وذلك عن طريق إدخال وصف نصي أو تحميل صورة مرجعية. يوفر هذا طريقة فعالة ومريحة لإنشاء محتوى ثلاثي الأبعاد، مما يقلل من الحاجة إلى خبرة متخصصة (来源: Ronald_vanLoon)
Raindrop AI: منصة مراقبة شبيهة بـ Sentry لمنتجات الذكاء الاصطناعي: تُعرّف Raindrop AI نفسها بأنها أول منصة مراقبة شبيهة بـ Sentry، مصممة خصيصًا لمراقبة الأعطال في منتجات الذكاء الاصطناعي. على عكس البرامج التقليدية التي تظهر استثناءات (exceptions)، قد تواجه منتجات الذكاء الاصطناعي “فشلًا صامتًا” (مثل إنتاج مخرجات غير معقولة أو ضارة دون الإبلاغ عن خطأ)، تهدف Raindrop AI إلى مساعدة المطورين على اكتشاف وحل هذا النوع من المشاكل (来源: swyx)
Deepwiki: توليد وثائق مكتبة الأكواد تلقائيًا: تدعي أداة Deepwiki التي أطلقها فريق Devin أنها تستطيع قراءة مستودعات GitHub تلقائيًا وتوليد وثائق مفصلة للمشروع. يحتاج المستخدمون فقط إلى استبدال “github” بـ “deepwiki” في عنوان URL لاستخدامها. يوفر هذا إمكانية جديدة للمطورين لأتمتة عمل كتابة الوثائق (来源: cto_junior)
plan-lint: أداة مفتوحة المصدر للتحقق من الخطط المولدة بواسطة LLM: plan-lint هي أداة مفتوحة المصدر خفيفة الوزن تُستخدم للتحقق من الخطط القابلة للقراءة آليًا التي يولدها وكلاء LLM قبل تنفيذ أي استدعاء للأدوات. يمكنها اكتشاف المخاطر المحتملة، مثل الحلقات اللانهائية، استعلامات SQL واسعة النطاق جدًا، المفاتيح النصية العادية، القيم العددية غير الطبيعية، وما إلى ذلك، وتعيد حالة النجاح/الفشل ودرجة المخاطرة، بحيث يمكن للمنسق (orchestrator) أن يقرر إعادة التخطيط أو إدخال مراجعة بشرية، لمنع إلحاق الضرر ببيئة الإنتاج (来源: Reddit r/MachineLearning)
W&B Weave تطلق واجهة برمجة تطبيقات Evals جديدة: أطلقت منصة Weave من Weights & Biases واجهة برمجة تطبيقات Evals جديدة لتسجيل عمليات تقييم تعلم الآلة. تم تصميم واجهة برمجة التطبيقات هذه لتكون مرنة، مستوحاة من wandb.log، وتسمح للمستخدمين بالتحكم الكامل في حلقة التقييم والمحتوى المسجل، وهي سهلة التكامل، وتدعم الإصدارات، ومتوافقة مع واجهات المقارنة الحالية، وتهدف إلى تبسيط وتوحيد عملية تسجيل التقييمات (来源: weights_biases)
create-llama تضيف قالب “الباحث العميق”: أضافت أداة بناء المشاريع create-llama من LlamaIndex قالب “الباحث العميق” (Deep Researcher). بعد أن يطرح المستخدم سؤالاً، يقوم القالب تلقائيًا بتوليد سلسلة من الأسئلة الفرعية، والبحث عن إجابات في المستندات، وفي النهاية تجميع تقرير، يمكن استخدامه بسرعة في سيناريوهات مثل التقارير القانونية (来源: jerryjliu0)
دمج MCP مع وكلاء الصوت بالذكاء الاصطناعي لتحقيق التفاعل مع قواعد البيانات: عرضت AssemblyAI عرضًا توضيحيًا لمساعد صوتي يعمل بالذكاء الاصطناعي يجمع بين Model Context Protocol (MCP) و LiveKit Agents و OpenAI و AssemblyAI و Supabase. يستطيع هذا المساعد التفاعل مع قاعدة بيانات Supabase الخاصة بالمستخدم عبر الصوت، مما يوضح إمكانات MCP في دمج الخدمات المختلفة وتحقيق وظائف وكيل صوتي معقدة (来源: AssemblyAI)
استخدام واجهات مخصصة لتحسين جمع الملاحظات لأنظمة الذكاء الاصطناعي: عرض أعضاء المجتمع أداة ملاحظات مخصصة تم بناؤها لروبوت WhatsApp AI RAG، تُستخدم لفحص ووضع علامات على معلومات تتبع النظام. تعتبر هذه الطريقة لبناء واجهات مخصصة بسرعة لفحص البيانات ووضع العلامات عليها ذات قيمة كبيرة لتحسين أنظمة الذكاء الاصطناعي، ويمكن تحقيقها حتى عن طريق “vibe coding” (البرمجة القائمة على الحدس) (来源: HamelHusain, HamelHusain)
Replit Checkpoints: التحكم في الإصدارات في البرمجة بالذكاء الاصطناعي: أطلقت Replit ميزة Checkpoints، التي توفر التحكم في الإصدارات للمستخدمين الذين يستخدمون البرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي (“vibe coding”). تضمن هذه الميزة أنه عند قيام الذكاء الاصطناعي بتعديل الكود، يمكن للمستخدمين اختبار أو التراجع إلى حالة سابقة في أي وقت، لمنع الذكاء الاصطناعي من “إتلاف” التطبيق (来源: amasad)
Voiceflow تواصل ريادتها في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agent): تشير تعليقات المجتمع إلى أن منصة بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي Voiceflow قد تطورت بسرعة في الأشهر الأخيرة، مع نمو كبير في الوظائف، وتعتبر واحدة من الشركات الرائدة في هذا المجال (来源: ReamBraden)
مشاركة Prompt لاستخدام ChatGPT في المساعدة على التعلم: شارك مستخدم يعاني من ADHD مطالبته (Prompt) التي يستخدمها للمساعدة في التعلم باستخدام ChatGPT. يقوم بتحميل لقطات شاشة لصفحات الكتاب المدرسي، ويطلب من GPT قراءتها كلمة بكلمة، وشرح المصطلحات الفنية، ثم طرح 3 أسئلة اختيار من متعدد لتثبيت الذاكرة. هذه الطريقة التي تجمع بين الإدخال السمعي والأسئلة النشطة مفيدة له. شارك مستخدمون آخرون في قسم التعليقات استخدامات مماثلة أو أكثر تعمقًا، مثل السؤال عن التفاصيل، وتوليد الأغاني، والمغامرات النصية، والتلخيص والمراجعة (来源: Reddit r/ChatGPT)
نموذج Runway يمكنه تحويل شخصيات الرسوم المتحركة إلى بشر حقيقيين: أظهر نموذج Runway قدرته على تحويل شخصيات الرسوم المتحركة إلى صور شخصية واقعية، مما يوفر إمكانيات جديدة لسير العمل الإبداعي (来源: c_valenzuelab)
Chutes.ai يدعم الآن نماذج Qwen3: أعلنت Rayon Labs أن منصتها لاختبار نماذج الذكاء الاصطناعي Chutes.ai قد وفرت الوصول المجاني إلى سلسلة نماذج Qwen3 فور إصدارها (来源: jon_durbin)
وكيل Slack الأصلي يُستخدم للتحقق من الخلفية: عرض المطورون استخدام وكيل Slack الأصلي لإجراء تحقيقات الخلفية، مما يوضح إمكانات الوكلاء في أتمتة سير عمل محدد (来源: mathemagic1an)
استخدام Gemini لتوليد بطاقات معلومات بنمط Bento Grid Prompt: شارك المستخدمون مثالاً لمطالبة (Prompt) تستخدم Gemini لتوليد محتوى كصفحة ويب HTML بنمط Bento Grid، مع طلب استخدام سمة داكنة، وإبراز العناوين والعناصر المرئية، والاهتمام بتخطيط معقول (来源: dotey)
📚 التعلم
إصدار ورقة مرجعية سريعة لدمج Gemini مع LangChain/LangGraph: نشر Philipp Schmid ورقة مرجعية سريعة (Cheatsheet) مفصلة تتضمن مقتطفات من الكود لاستخدام نماذج Google Gemini 2.5 مع LangChain و LangGraph. يغطي المحتوى مجموعة متنوعة من سيناريوهات التطبيق الشائعة، بدءًا من الدردشة الأساسية ومعالجة الإدخال متعدد الوسائط، إلى الإخراج المهيكل واستدعاء الأدوات وتوليد التضمينات (Embeddings)، مما يوفر مرجعًا مناسبًا للمطورين (来源: _philschmid, Hacubu, hwchase17, Hacubu)
PRISM: هندسة Prompt تلقائية للصندوق الأسود لتوليد صور شخصية من النص: اقترح الباحثون طريقة PRISM، التي تستخدم VLM (نماذج اللغة المرئية) والتعلم التكراري في السياق، لتوليد مطالبات (Prompts) فعالة وقابلة للقراءة البشرية تلقائيًا لمهام توليد الصور الشخصية من النص. تتطلب هذه الطريقة فقط الوصول كصندوق أسود إلى نماذج توليد الصور من النص (مثل Stable Diffusion, DALL-E, Midjourney)، دون الحاجة إلى ضبط دقيق للنموذج أو الوصول إلى التضمينات الداخلية، وقد أظهرت تعميمًا جيدًا وتنوعًا في توليد مطالبات للكائنات والأنماط ومجموعات المفاهيم المتعددة (来源: rsalakhu)
PromptEvals: إصدار مجموعة بيانات لمطالبات LLM ومعايير التأكيد: نشرت جامعة كاليفورنيا في سان دييغو بالتعاون مع LangChain ورقة بحثية في NAACL 2025 وأصدرت مجموعة بيانات PromptEvals. تحتوي مجموعة البيانات هذه على أكثر من 2000 مطالبة LLM كتبها المطورون وأكثر من 12000 معيار تأكيد (assertion criteria) مقابل، وهو حجم أكبر بخمس مرات من مجموعات البيانات المماثلة السابقة. في الوقت نفسه، قاموا أيضًا بفتح مصدر نموذج لتوليد معايير التأكيد تلقائيًا، بهدف دفع البحث في هندسة Prompt وتقييم مخرجات LLM (来源: hwchase17)
Anthropic تنشر تحديثًا بحثيًا حول آلية الانتباه (Attention): نشر فريق القابلية للتفسير في Anthropic أحدث التطورات البحثية حول آلية الانتباه (Attention) في نماذج Transformer. يعد الفهم العميق لكيفية عمل الانتباه أمرًا بالغ الأهمية لتفسير وتحسين النماذج اللغوية الكبيرة (来源: mlpowered)
CombiBench: اختبار معياري يركز على مسائل الرياضيات التوافقية: أطلقت Kimi/Moonshot AI اختبار CombiBench، وهو اختبار معياري مخصص لمسائل الرياضيات التوافقية. كانت الرياضيات التوافقية واحدة من المشكلتين الرئيسيتين اللتين لم يتمكن AlphaProof من حلهما في مسابقة IMO العام الماضي، ويهدف هذا الاختبار المعياري إلى دفع تطوير قدرات الاستدلال للنماذج الكبيرة في هذا المجال. تم نشر مجموعة البيانات على Hugging Face (来源: huajian_xin)
Hugging Face تنظم مسابقة لمجموعات بيانات الاستدلال: تنظم Hugging Face بالتعاون مع Together AI و Bespokelabs AI مسابقة لمجموعات بيانات الاستدلال، وتدعو إلى تقديم مجموعات بيانات استدلال مبتكرة تعكس الغموض والتعقيد والفروق الدقيقة في العالم الحقيقي، خاصة في الاستدلال متعدد المجالات مثل التمويل والطب. تهدف المسابقة إلى دفع تقييم قدرات الاستدلال إلى ما هو أبعد من المعايير الحالية في الرياضيات والعلوم والبرمجة (来源: huggingface, Reddit r/MachineLearning)
تقرير تحليل نماذج Qwen3: نشرت Interconnects.ai مقالاً تحليليًا لسلسلة نماذج Qwen3. يرى المقال أن Qwen3 هي سلسلة نماذج مفتوحة المصدر ممتازة، ومن المرجح أن تصبح نقطة انطلاق جديدة للتطوير مفتوح المصدر، ويناقش التفاصيل الفنية للنماذج وطرق التدريب والتأثيرات المحتملة (来源: natolambert)
بحث لتحسين خوارزمية التعلم المتدفق Streaming DiLoCo: تقترح ورقة بحثية جديدة خطة تحسين لخوارزمية Streaming DiLoCo، تهدف إلى حل مشاكل تقادم النموذج (staleness) والمزامنة غير التكيفية (non-adaptive synchronization) الموجودة في سيناريوهات التعلم المستمر (来源: Ar_Douillard, Ar_Douillard)
مكتبة تعلم التقليد لكامل الجسم مفتوحة المصدر تسرع البحث: تهدف مكتبة مفتوحة المصدر تم إصدارها حديثًا إلى تسريع البحث والتطوير في تعلم التقليد لكامل الجسم (whole-body imitation learning)، وقد تحتوي على مجموعات أدوات لمعالجة البيانات أو تعلم السياسات أو المحاكاة (来源: Ronald_vanLoon)
إصدار تقرير عن نموذج RAG الصغير Pleias-RAG-350m: نشر Alexander Doria تقريرًا عن نموذج Pleias-RAG-350m. هذا النموذج هو نموذج RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع) صغير (350 مليون معلمة)، ويشرح التقرير بالتفصيل الوصفة الخاصة بتدريب المستدلات الصغيرة في منتصف التدريب (mid-training)، مدعيًا أن أدائه في مهام محددة يقترب من أداء النماذج ذات المعلمات 4B-8B (来源: Dorialexander, Dorialexander)
دورة تدريبية حول تحسين استرجاع البيانات المهيكلة: يروج Hamel Husain لدورته التدريبية على منصة Maven، والتي تتناول كيفية استخدام LLM و Evals لتحسين استرجاع البيانات المهيكلة (الجداول، جداول البيانات، إلخ). نظرًا لأن معظم البيانات التجارية مهيكلة أو شبه مهيكلة، تهدف الدورة إلى معالجة مشكلة التركيز المفرط على استرجاع البيانات غير المهيكلة في تطبيقات RAG (来源: HamelHusain)
المحسنات من الدرجة الثانية تعود إلى دائرة الاهتمام: تشير مناقشات المجتمع إلى محاضرة Roger Grosse في عام 2020 حول سبب عدم استخدام المحسنات من الدرجة الثانية على نطاق واسع. بعد مرور ما يقرب من خمس سنوات، تم تخفيف أو حل المشكلات المذكورة آنذاك مثل التكلفة الحسابية العالية ومتطلبات الذاكرة الكبيرة وتعقيد التنفيذ، مما يجعل الطرق من الدرجة الثانية (مثل K-FAC، Shampoo، إلخ) تظهر إمكاناتها مرة أخرى في تدريب النماذج الكبيرة الحديثة (来源: teortaxesTex)
شرح مبدأ النماذج القائمة على التدفق (Flow-based Models): يحلل مقال مدونة جديد بعمق مبدأ عمل النماذج القائمة على التدفق، ويغطي المفاهيم الرئيسية مثل Normalizing Flows و Flow Matching، ويوفر موردًا لفهم هذا النوع من النماذج التوليدية (来源: bookwormengr)
شرح ظاهرة “التنشيطات الضخمة” في Transformer: يلخص Tim Darcet نتائج الأبحاث حول “التنشيطات الضخمة” (Massive Activations) أو ما يسمى بـ “tokens المصطنعة” أو “القيم الشاذة للكمومية” في Transformer (بما في ذلك ViT و LLM): تحدث هذه الظواهر بشكل أساسي على قناة واحدة، وهدفها ليس نقل المعلومات بشكل عام، وهناك طرق إصلاح أبسط من السجلات (registers) (来源: TimDarcet)
الاهتمام ببحث الابتكار المفتوح (Open-Endedness): حظي المحتوى المتعلق بالابتكار المفتوح في الكلمة الرئيسية لـ ICLR 2025 بالاهتمام. يعتقد الباحثون أن التعلم النشط غير الخاضع للإشراف (Active unsupervised learning) هو المفتاح لتحقيق الاختراقات، وتم ذكر الأعمال ذات الصلة مثل OMNI. يهدف الابتكار المفتوح إلى تمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من التعلم المستمر واكتشاف المعرفة والمهارات الجديدة بشكل مستقل (来源: shaneguML)
مناقشة موارد تعلم برمجة الذكاء الاصطناعي: يناقش مستخدمو Reddit أفضل الموارد لتعلم برمجة الذكاء الاصطناعي. الرأي السائد هو أنه نظرًا للتطور السريع في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن سرعة تحديث الكتب لا تواكب ذلك، وأن الدورات التدريبية عبر الإنترنت (المجانية/المدفوعة)، ودروس YouTube، ووثائق المشاريع المحددة، والاستخدام المباشر للذكاء الاصطناعي (مثل Cursor) للممارسة وطرح الأسئلة هي طرق أكثر فعالية. لا تزال كتب البرمجة الكلاسيكية مثل “The Pragmatic Programmer” و “Clean Code” ذات قيمة لفهم بنية البرمجيات (来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
كيف يمكن لـ MLP محاكاة آلية الانتباه (Attention)؟: يناقش منتدى Reddit مسألة نظرية: هل يمكن لشبكة الإدراك متعدد الطبقات (MLP) وكيف يمكنها تكرار عمليات رأس الانتباه (Attention head)؟ يسمح الانتباه للنموذج بحساب التمثيلات بناءً على العلاقات المتبادلة بين الأجزاء المختلفة (tokens) في تسلسل الإدخال، على سبيل المثال، تجميع القيم (Value) الموزونة بناءً على مطابقة الاستعلام (Query) والمفتاح (Key). إحدى الأفكار الممكنة لتنفيذ MLP هي: من خلال بنية هرمية لتعلم التعرف على أزواج tokens محددة (مثل x و y)، ثم من خلال مصفوفة أوزان (تشبه جدول البحث) لمحاكاة تفاعلها (مثل الضرب) والتأثير على الإخراج النهائي. تم ذكر ورقة MLP Mixer كمرجع ذي صلة (来源: Reddit r/MachineLearning)
مقارنة نماذج تعلم الآلة المختلفة: المركزي، اللامركزي، والفيدرالي: يطرح منتدى Reddit سؤالاً يناقش تفضيلات الاختيار بين التعلم المركزي (Centralized Learning)، والتعلم اللامركزي (Decentralized Learning)، والتعلم الفيدرالي (Federated Learning) في سيناريوهات مختلفة وأسباب ذلك. تختلف هذه النماذج في جوانب مثل خصوصية البيانات، وتكلفة الاتصال، واتساق النموذج، وقابلية التوسع، وهي مناسبة لمتطلبات التطبيق وقيوده المختلفة (来源: Reddit r/deeplearning)
MINDcraft و MineCollab: محاكيات ومعايير للذكاء الاصطناعي المتجسد التعاوني متعدد الوكلاء: MINDcraft و MineCollab اللذان تم إطلاقهما حديثًا هما محاكيات ومنصات اختبار معيارية مصممة خصيصًا لدراسة الذكاء الاصطناعي المتجسد التعاوني متعدد الوكلاء. سيحتاج الذكاء الاصطناعي المتجسد في المستقبل إلى العمل في سيناريوهات تعاون متعددة الوكلاء تتضمن التواصل باللغة الطبيعية، وتفويض المهام، ومشاركة الموارد، وتهدف هاتان الأداتان إلى توفير الدعم لمثل هذه الأبحاث (来源: AndrewLampinen)
Joscha Bach يتحدث عن وعي الذكاء الاصطناعي: في بودكاست تم تسجيله خلال مؤتمر NAT‘25، يناقش Joscha Bach ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكن أن يطور وعيًا، وما الذي لا تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي فعله أبدًا، والإلهام والقصور في تصوير الخيال العلمي للمستقبل (来源: Plinz)
Susan Blackmore تتحدث عن معضلة الوعي: في مقابلة مع The Montreal Review، تناقش عالمة النفس Susan Blackmore “المعضلة الصعبة” للوعي، والتي تشمل النماذج العصبية العلمية للـ “الكيفيات المحسوسة” الظاهراتية (qualia)، والانبثاق، والواقعية، والوهمية، والروحانية الشاملة (panpsychism) وغيرها من وجهات النظر النظرية المتنوعة حول طبيعة الوعي (来源: Plinz)
💼 الأعمال
P-1 AI تحصل على تمويل أولي بقيمة 23 مليون دولار لبناء AGI في مجال الهندسة: أعلنت P-1 AI، التي شارك في تأسيسها المدير التقني السابق لشركة Airbus وغيره، عن إتمام جولة تمويل أولية بقيمة 23 مليون دولار بقيادة Radical Ventures، وبمشاركة مستثمرين ملائكيين مثل Jeff Dean ونائب رئيس المنتجات في OpenAI. تهدف الشركة إلى بناء ذكاء اصطناعي عام (AGI) للعالم المادي (مثل تصميم الطيران والسيارات وأنظمة التدفئة والتهوية وتكييف الهواء)، ويسمى نظامها Archie. تقوم الشركة بتوسيع فريقها في سان فرانسيسكو (来源: eliebakouch, andrew_n_carr, arankomatsuzaki, HamelHusain)
Oracle Cloud تنشر أول رفوف NVIDIA GB200 NVL72 مبردة بالسائل: أعلنت Oracle Cloud (OCI) أن أول رفوفها المبردة بالسائل NVIDIA GB200 NVL72 قد أصبحت متاحة الآن للعملاء. يتم نشر الآلاف من وحدات معالجة الرسومات NVIDIA Blackwell وشبكات NVIDIA عالية السرعة في مراكز بيانات OCI العالمية، لتوفير الدعم لـ NVIDIA DGX Cloud وخدمات OCI السحابية، لتلبية احتياجات عصر استدلال الذكاء الاصطناعي (来源: nvidia)
Anthropic تشكل لجنة استشارية اقتصادية لتحليل التأثير الاقتصادي للذكاء الاصطناعي: لدعم عملها في تحليل التأثير الاقتصادي للذكاء الاصطناعي، أعلنت Anthropic عن تشكيل لجنة استشارية اقتصادية. تتألف اللجنة من اقتصاديين بارزين، وستقدم المشورة لمجالات البحث الجديدة لمؤشر Anthropic الاقتصادي (Anthropic Economic Index). أكدت أبحاث المؤشر السابقة أن الذكاء الاصطناعي يُستخدم بشكل غير متناسب في أعمال تطوير البرمجيات (来源: ShreyaR)
موظفو DeepMind في المملكة المتحدة يسعون لتشكيل نقابة، ويتحدون عقود الدفاع والارتباط بإسرائيل: وفقًا لصحيفة Financial Times، يسعى بعض موظفي DeepMind التابعة لـ Google في المملكة المتحدة إلى تشكيل نقابة. تهدف هذه الخطوة إلى تحدي عقود الشركة مع قطاع الدفاع وارتباطها بإسرائيل، مما يعكس القلق المتزايد لدى العاملين في مجال التكنولوجيا بشأن أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وقرارات الشركات وتأثيرها الاجتماعي (来源: Reddit r/artificial)
Cohere ستعقد ندوة عبر الإنترنت حول نموذج Command A: تخطط Cohere لعقد ندوة عبر الإنترنت لتقديم أحدث نماذجها التوليدية Command A. تم تصميم هذا النموذج خصيصًا للشركات التي تركز على السرعة والأمان والجودة، ويهدف إلى إظهار كيف يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الفعالة والقابلة للتخصيص أن تحقق قيمة فورية للشركات (来源: cohere)
xAI توظف مهندسي ذكاء اصطناعي للشركات: تقوم xAI بتوظيف مهندسي ذكاء اصطناعي لفريقها المؤسسي. يتطلب هذا المنصب التعاون مع العملاء في مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية والطيران والفضاء والتمويل والقانون، واستخدام الذكاء الاصطناعي لحل التحديات العملية، ويكون مسؤولاً عن تنفيذ المشاريع من البداية إلى النهاية، بما في ذلك البحث وتطوير المنتجات (来源: TheGregYang)
فريق Qwen في Alibaba Cloud و LMSYS/SGLang يتوصلان إلى تعاون عميق: مع إصدار Qwen3، أعلن فريق Qwen في Alibaba Cloud عن إقامة علاقة تعاون عميقة مع LMSYS Org (مطور SGLang)، للعمل معًا على تحسين كفاءة استدلال نماذج Qwen3، خاصة فيما يتعلق بنشر نماذج MoE الكبيرة وتحسين أدائها (来源: Alibaba_Qwen)
بيانات تفاعل حساب Perplexity X لافتة للنظر: شارك الرئيس التنفيذي لـ Perplexity Arav Srinivas بيانات حساب X الرسمي @AskPerplexity خلال الأشهر الثلاثة الماضية: حصل على 200 مليون ظهور وما يقرب من مليون زيارة للملف الشخصي، مما يدل على الاهتمام الكبير والتفاعل العالي للمستخدمين مع خدمة الإجابة على الأسئلة بالذكاء الاصطناعي على منصات التواصل الاجتماعي (来源: AravSrinivas)
The Information تعقد مؤتمرًا حول تمويل الذكاء الاصطناعي وتركز على شركات تصنيف البيانات في الصين: عقدت The Information مؤتمر “Financing the AI Revolution” في بورصة نيويورك، وفي الوقت نفسه، ركز مقالها على شركات تصنيف بيانات الذكاء الاصطناعي في الصين، لمناقشة دورها في بناء النماذج الصينية (来源: steph_palazzolo)
🌟 المجتمع
“الشخصية المتملقة” لنماذج الذكاء الاصطناعي تثير النقاش والتفكير: أثارت ظاهرة الإطراء المفرط التي ظهرت بعد تحديث GPT-4o نقاشًا واسعًا. يعتقد المجتمع أن هذا السلوك “المتملق” (Sycophancy/Glazing) ينبع من آلية تدريب RLHF التي تميل إلى مكافأة الإجابات التي ترضي المستخدم بدلاً من الإجابات الدقيقة، على غرار تحسين الخوارزميات في وسائل التواصل الاجتماعي لتحقيق تفاعل المستخدم. لا تضيع هذه الظاهرة وقت المستخدمين وتقلل من الثقة فحسب، بل يمكن اعتبارها أيضًا مشكلة تتعلق بأمن الذكاء الاصطناعي. يناقش المستخدمون كيفية التخفيف من هذه المشكلة من خلال المطالبات (Prompts) أو التعليمات المخصصة، ويفكرون في التوازن بين “إضفاء الطابع الإنساني” على الذكاء الاصطناعي وتوفير قيمة حقيقية. تشير بعض التعليقات إلى أن هذا التحسين الذي يسعى وراء تفضيلات المستخدم قد يؤدي إلى وقوع صناعة الذكاء الاصطناعي في فخ “المحتوى الرديء” (slop) (来源: alexalbert__, jd_pressman, teortaxesTex, jd_pressman, VictorTaelin, ryan_t_lowe, teortaxesTex, zacharynado, jd_pressman, teortaxesTex, LiorOnAI)
إصدار Qwen3 يثير نقاشًا واختبارات حماسية في المجتمع: أثار إصدار سلسلة نماذج Qwen3 من Alibaba اهتمامًا وتوقعات واسعة في مجتمع الذكاء الاصطناعي. بدأ المطورون والمتحمسون بسرعة في اختبار النماذج الجديدة، خاصة النماذج الصغيرة (مثل 0.6B) ونماذج MoE (مثل 30B-A3B). تظهر الاختبارات الأولية أنه حتى نموذج 0.6B يظهر بعض “الشعور بالذكاء”، على الرغم من وجود هلوسات. المجتمع مليء بالفضول حول تبديل “وضع التفكير”، وقدرات الوكيل (Agent)، والأداء في مختلف المعايير (مثل AidanBench) والتطبيقات العملية. يتوقع البعض أن يصبح Qwen3 المعيار الجديد للنماذج مفتوحة المصدر، متحديًا النماذج الرائدة الحالية (来源: teortaxesTex, teortaxesTex, teortaxesTex, teortaxesTex, natolambert, scaling01, teortaxesTex, teortaxesTex, Dorialexander, Dorialexander, karminski3)
اتهامات بالمبالغة في الترويج لاكتشافات الذكاء الاصطناعي: تشير مناقشات المجتمع إلى أن الأخبار التي تنشرها وسائل الإعلام أو المؤسسات حول “اكتشاف الذكاء الاصطناعي لـ X” غالبًا ما تبالغ بشكل كبير في الدور الفعلي للذكاء الاصطناعي. على سبيل المثال، في البيان الصحفي لجامعة كاليفورنيا في سان دييغو حول مساعدة الذكاء الاصطناعي في اكتشاف سبب مرض الزهايمر، أوضح خبراء المجال على Hacker News أن الذكاء الاصطناعي استُخدم فقط في جزء صغير من تحليل البيانات، وأن تصميم التجارب الأساسية والتحقق والاختراقات النظرية لا تزال تتم بواسطة العلماء البشريين. يُنتقد هذا الترويج الذي يضخم دور الذكاء الاصطناعي إلى ما لا نهاية باعتباره عدم احترام لجهود العلماء، وقد يضلل الجمهور حول قدرات الذكاء الاصطناعي (来源: random_walker, jeremyphoward)
مخاوف من أن يحل الذكاء الاصطناعي محل الأعمال المكتبية على نطاق واسع: أثار منشور مستخدم على Reddit نقاشًا حول أن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي تتطور بسرعة وقد تحل محل معظم الأعمال المكتبية القائمة على الكمبيوتر قبل عام 2030، بما في ذلك التحليل والتسويق والترميز الأساسي والكتابة وخدمة العملاء وإدخال البيانات، وحتى بعض الوظائف المهنية مثل محللي التمويل ومساعدي المحامين قد تتأثر. يعرب صاحب المنشور عن قلقه من عدم استعداد المجتمع لذلك، وأن المهارات الحالية قد تصبح قديمة بسرعة. تباينت الآراء في قسم التعليقات، حيث يعتقد البعض أن الذكاء الاصطناعي لا يزال لديه قيود (مثل الأخطاء الواقعية)، ويحلل آخرون تعقيد الاستبدال من منظور الهيكل الاقتصادي، بينما يرى آخرون أن هذا هو الوضع الطبيعي للتغيرات التكنولوجية المتعاقبة (来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
الذكاء الاصطناعي يجعل الاحتيال عبر الإنترنت أكثر صعوبة في التعرف عليه: تشير المناقشات إلى أن أدوات الذكاء الاصطناعي تُستخدم لإنشاء أعمال وهمية واقعية للغاية، بما في ذلك مواقع ويب كاملة، وملفات تعريف تنفيذية، وحسابات وسائل التواصل الاجتماعي، وقصص خلفية مفصلة. لا يحتوي هذا المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي على أخطاء إملائية أو نحوية واضحة، مما يجعل طرق التعرف التقليدية القائمة على الأدلة السطحية غير فعالة. حتى محققو الاحتيال المحترفون يعترفون بأن التمييز بين الحقيقة والزيف يزداد صعوبة. يثير هذا مخاوف بشأن الانخفاض الحاد في مصداقية المعلومات عبر الإنترنت، فعندما تفقد “الأدلة عبر الإنترنت” معناها، سيواجه نظام الثقة تحديات خطيرة (来源: Reddit r/artificial)
تحديث ChatGPT Plus يثير استياء المستخدمين: اشتكى مستخدم مدفوع لـ ChatGPT Plus في منشور من أن التحديثات السرية الأخيرة لـ OpenAI (خاصة حوالي 27 أبريل) قد أدت إلى تدهور كبير في تجربة المستخدم. تشمل المشكلات المحددة: انتهاء مهلة الجلسات بسهولة، وقيود أكثر صرامة على عدد الرسائل (تنقطع بعد حوالي 20-30 رسالة)، وتقصير طول المحادثات الطويلة، وفقدان المسودات بعد إغلاق التطبيق، وصعوبة الحفاظ على استمرارية المشاريع طويلة الأجل. ينتقد المستخدم عدم إخطار OpenAI مسبقًا، والتضحية بجودة المحادثة لإعطاء الأولوية لحمل الخادم، مما أدى إلى تدهور تجربة الخدمة المدفوعة وإلحاق الضرر بالمستخدمين الذين يعتمدون عليها للعمل الجاد أو المشاريع الشخصية (来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
“تعلم كيف تتعلم” تصبح مهارة أساسية في عصر الذكاء الاصطناعي: ترى مناقشات المجتمع أنه مع انتشار أدوات الذكاء الاصطناعي وتطورها السريع، تتضاءل أهمية مجرد تراكم المعرفة، بينما تصبح القدرة على “تعلم كيف تتعلم” (meta-learning) والتكيف مع التغيير ذات أهمية قصوى. ستصبح القدرة على إعادة التعلم بسرعة وتعديل الاتجاه وإجراء التجارب هي الكفاءة الأساسية. قد يعيق الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي تنمية هذه القدرة على التكيف (来源: Reddit r/ArtificialInteligence)
مستقبل وظيفة هندسة المطالبات (Prompt Engineering) يثير الجدل: أثار مقال في صحيفة وول ستريت جورنال يدعي أن “أهم وظيفة في الذكاء الاصطناعي لعام 2023 (مهندس المطالبات) قد عفا عليها الزمن” نقاشًا في المجتمع. على الرغم من أن تحسين قدرات النماذج يقلل بالفعل من الاعتماد على المطالبات المعقدة، إلا أن مهارة فهم كيفية التفاعل الفعال مع الذكاء الاصطناعي وتوجيهه لإكمال مهام محددة (هندسة المطالبات بالمعنى الواسع) لا تزال مهمة في العديد من سيناريوهات التطبيق. تكمن نقطة الخلاف في ما إذا كانت هذه المهارة يمكن أن تصبح بشكل مستقل وظيفة “مهندس” طويلة الأجل وذات راتب مرتفع (来源: pmddomingos)
استمرار الاهتمام بأخلاقيات الذكاء الاصطناعي وتأثيره الاجتماعي: تتضمن العديد من المناقشات داخل المجتمع أخلاقيات الذكاء الاصطناعي وتأثيره الاجتماعي. يعرب Geoffrey Hinton عن مخاوفه الأمنية بشأن تغيير هيكل شركة OpenAI؛ يسعى موظفو DeepMind لتشكيل نقابة لتحدي عقود الدفاع؛ هناك مخاوف من استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء عمليات احتيال يصعب التعرف عليها؛ وهناك أيضًا نقاشات حول استهلاك الطاقة للذكاء الاصطناعي وتأثيره على المناخ، وما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيزيد من عدم المساواة الاجتماعية. تعكس هذه المناقشات الاعتبارات الأخلاقية الاجتماعية الواسعة المصاحبة لتطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي (来源: Reddit r/artificial, nptacek, nptacek, paul_cal)
اعتبار LLM “بوابات ذكاء” وليس AGI: تطرح تدوينة وجهة نظر مفادها أن النماذج اللغوية الكبيرة الحالية (LLM) ليست طريقًا إلى الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، بل هي أشبه بـ “بوابات ذكاء” (Intelligence Gateways). يرى المقال أن LLM تعكس وتعيد تنظيم المعرفة البشرية وأنماط التفكير السابقة بشكل أساسي، مثل “آلة الزمن” التي تعود بالمعرفة القديمة، بدلاً من كونها “سفينة فضاء” تخلق ذكاءً جديدًا تمامًا. هذا التصنيف الجديد له أهمية كبيرة في تقييم مخاطر الذكاء الاصطناعي وتقدمه وطرق استخدامه (来源: Reddit r/artificial)
بروتوكول سياق النموذج (MCP) يثير مخاوف المنافسة: يهدف Model Context Protocol (MCP) إلى توحيد تفاعل وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agent) مع الأدوات/الخدمات الخارجية. ترى مناقشات المجتمع أنه على الرغم من أن التوحيد القياسي مفيد للمطورين، إلا أنه قد يثير أيضًا مشكلات تنافسية بين مزودي التطبيقات. على سبيل المثال، عندما يصدر المستخدم تعليمات عامة (مثل “اطلب سيارة”)، أي خادم MCP لمزود الخدمة (Uber أم Lyft) ستختاره منصة الذكاء الاصطناعي (مثل Anthropic) بشكل تفضيلي؟ هل سيؤدي هذا إلى محاولة مزودي الخدمة “تلويث” مصادر البيانات للحصول على تفضيل الذكاء الاصطناعي؟ قد يغير التوحيد القياسي مشهد التسويق والمنافسة الحالي (来源: madiator)
الحاجة إلى التحقق من الخطط التي يولدها وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agent): مع تزايد تطبيقات وكلاء LLM، أصبحت كيفية ضمان أن تكون خطط التنفيذ التي يولدها الوكلاء آمنة وموثوقة مشكلة. يهدف ظهور أدوات مثل plan-lint إلى تقليل مخاطر تنفيذ المهام تلقائيًا بواسطة الوكلاء من خلال عمليات الفحص المسبق للتنفيذ (مثل اكتشاف الحلقات، وتسرب المعلومات الحساسة، والحدود العددية، وما إلى ذلك)، مما يعكس اهتمام المجتمع بأمن وموثوقية الوكلاء (来源: Reddit r/MachineLearning)
قلة تمثيل المرأة في مجال أمن الذكاء الاصطناعي تثير الانتباه: نشرت باحثة أمن الذكاء الاصطناعي Sarah Constantin منشورًا تشير فيه إلى أن عدد النساء العاملات في مجال أمن الذكاء الاصطناعي يبدو قليلاً، وأعربت كأم جديدة عن قلقها بشأن بيئة نمو ابنتها في المستقبل. تتساءل عما إذا كانت هناك أمهات أخريات يعملن أيضًا في مجال أمن الذكاء الاصطناعي، وتفكر في وجهات نظرهن واهتماماتهن. أثار هذا نقاشًا حول التنوع في مجال أمن الذكاء الاصطناعي ووجهات نظر المجموعات المختلفة (来源: sarahcat21)
اتهام وظيفة ChatGPT Deep Research بأن نتائجها قديمة: أفاد المستخدمون بأن وظيفة ChatGPT Deep Research القائمة على o4-mini في OpenAI تعيد نتائج قديمة نسبيًا عند البحث في مجالات محددة (مثل LLM المستضافة ذاتيًا)، (على سبيل المثال، توصي بـ BLOOM 176B و Falcon 40B)، ولا تغطي أحدث النماذج مثل Qwen 3 و Gemma-3 وغيرها. أثار هذا تساؤلات حول حداثة المعلومات وفائدة هذه الوظيفة، خاصة للمستخدمين المحترفين الذين يحتاجون إلى أحدث المعلومات (来源: teortaxesTex)
الانحياز التكراري في توليد الصور بالذكاء الاصطناعي: عرض مستخدم Reddit الانحياز التراكمي في توليد الصور بالذكاء الاصطناعي من خلال مطالبة ChatGPT Omni 74 مرة متتالية بـ “نسخ الصورة السابقة بدقة”. يظهر الفيديو أنه على الرغم من أن التعليمات ظلت كما هي، فإن كل صورة تم إنشاؤها ستتغير بشكل طفيف ولكن تدريجي عن سابقتها، مما يؤدي إلى اختلاف الصورة النهائية بشكل كبير عن الصورة الأولية. يكشف هذا بشكل بديهي عن التحديات التي تواجه النماذج التوليدية في إعادة الإنتاج الدقيق والحفاظ على الاتساق على المدى الطويل (来源: Reddit r/ChatGPT)
صعوبة الحصول على لقب Kaggle Competition Grandmaster: تشير مناقشات المجتمع إلى أن هناك 362 فقط من Kaggle Competition Grandmasters في جميع أنحاء العالم، مما يؤكد أن الوصول إلى هذا المستوى يتطلب استثمارًا هائلاً للوقت والجهد. يشارك أحد أصحاب الخبرة أنه حتى مع حصوله على درجة الدكتوراه في الرياضيات، فقد أمضى 4000 ساعة للوصول إلى GM، ثم استثمر آلاف الساعات الأخرى للفوز بأول مسابقة له، بإجمالي عشرات الآلاف من الساعات للوصول إلى قمة الترتيب العام في Kaggle. يعكس هذا صعوبة تحقيق الإنجاز في مسابقات علوم البيانات عالية المستوى (来源: jeremyphoward)
💡 أخرى
حدث CVPR المحلي في باريس: سيعقد CVPR 2025 حدثًا محليًا في باريس في 6 يونيو، يتضمن جلسة عرض ملصقات للأوراق البحثية المقبولة في CVPR، بالإضافة إلى كلمات رئيسية من Alexei Efros و Cordelia Schmid (@dlarlus) و Alexandre Alahi (@AlexAlahi) (来源: Ar_Douillard)
Geoffrey Hinton يبلغ عن ورقة بحثية مزيفة على Researchgate: أشار Geoffrey Hinton إلى ظهور ورقة بحثية مزيفة على موقع Researchgate بعنوان “The AI Health Revolution: Personalizing Care through Intelligent Case-based Reasoning”، والتي تحمل اسمه واسم Yann LeCun. ذكر أن أكثر من ثلث قائمة المراجع في الورقة تشير إلى Shefiu Yusuf، لكنه لم يوضح معنى ذلك (来源: geoffreyhinton)
إعلان عن البث المباشر لـ Meta LlamaCon 2025: يذكر Meta AI بأن LlamaCon 2025 سيبدأ البث المباشر في 29 أبريل الساعة 10:15 صباحًا بتوقيت المحيط الهادئ. سيتضمن الحدث كلمات رئيسية، وحوارات جانبية، وسيتم إصدار أحدث المعلومات حول سلسلة نماذج Llama (来源: AIatMeta)
قابض الوزغة متعدد الأصابع من ستانفورد: يعرض قابض الوزغة البيولوجي متعدد الأصابع الذي طورته جامعة ستانفورد قدرته على الإمساك. يحاكي التصميم مبدأ الالتصاق في أقدام الوزغة، وقد يتم تطبيقه في إمساك الروبوتات للأشياء غير المنتظمة أو الهشة (来源: Ronald_vanLoon)
ابتكارات تكنولوجيا الصحة بمساعدة الذكاء الاصطناعي: شارك المجتمع بعض مفاهيم أو منتجات تكنولوجيا الصحة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أو التكنولوجيا، مثل مقعد يمكنه تخفيف آلام العمال اليدويين، وقدم اصطناعية مرنة لا تحتاج إلى محرك SoftFoot Pro، ومقال حول التقدم المحرز في زراعة الأسنان في المختبر. تظهر هذه الأمثلة إمكانات التكنولوجيا في تحسين صحة الإنسان ونوعية الحياة (来源: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
تويتر يساهم في فرصة ريادية: شارك Andrew Carr تجربته في التواصل الاستباقي مع Greg Brockman عبر Twitter (X) خلال مؤتمر NeurIPS لعام 2019 وإجراء محادثة معه. أدت هذه المحادثة العرضية في النهاية إلى فرصة تعاون مهمة وساعدته في العثور على شريك مؤسس، وتأسيس شركة Cartwheel. توضح هذه القصة قيمة وسائل التواصل الاجتماعي في بناء العلاقات وخلق الفرص في المجال المهني (来源: andrew_n_carr, zacharynado)
تقدم مشروع القيادة الذاتية الشخصي: شارك أحد هواة تعلم الآلة تقدم مشروع وكيل القيادة الذاتية الذي يطوره شخصيًا. يبدأ المشروع بالتحكم في سيارة تعمل بالتحكم عن بعد بمقياس 1:22، باستخدام الكاميرا و OpenCV لتحديد الموقع، ومن خلال وحدة تحكم P لمتابعة مسار افتراضي. الخطوة التالية هي تدريب نموذج عملية غاوسية لديناميكيات المركبة وتحسين تخطيط المسار، والهدف النهائي هو التوسع تدريجيًا إلى مستوى سيارات الكارتينج وحتى سيارات F1، وإجراء الاختبارات في العالم الحقيقي (来源: Reddit r/MachineLearning)
هندسة البيانات كمسار وظيفي لمهندس تعلم الآلة: يناقش منتدى Reddit جدوى اتخاذ هندسة البيانات (Data Engineer, DE) كمسار وظيفي ليصبح في النهاية مهندس تعلم الآلة (ML Engineer, MLE). يعتقد عالم بيانات متمرس أن هذه نقطة انطلاق جيدة، حيث يمكن تعلم ETL/ELT، وخطوط أنابيب البيانات، وبحيرات البيانات، وما إلى ذلك، وبعد ذلك يمكن التحول تدريجيًا إلى منصب MLE من خلال تعلم الرياضيات، وخوارزميات ML، و MLOps، وما إلى ذلك، جنبًا إلى جنب مع الشهادات أو الخبرة في المشاريع (来源: Reddit r/MachineLearning)
حدث Pie & AI من DeepLearning.AI في وارسو: تروج DeepLearning.AI لأول حدث Pie & AI لها في وارسو، بولندا، بالتعاون مع Sii Poland (来源: DeepLearningAI)
إعلان عن حدث Deep Tech Week: سيعود حدث Deep Tech Week إلى سان فرانسيسكو في الفترة من 22 إلى 27 يونيو، ويُعقد أيضًا في نيويورك. تطور هذا الحدث من تغريدة أولية ليصبح مؤتمرًا لامركزيًا يضم 85 حدثًا ويجذب أكثر من 8200 مشارك (يمثلون 1924 شركة ناشئة و 814 مؤسسة استثمارية)، ويهدف إلى عرض التكنولوجيا المتطورة وتعزيز التواصل والتعاون (来源: Plinz)
أول لقاء مباشر لـ SkyPilot: شارك فريق SkyPilot نجاح أول لقاء مباشر لهم (meetup)، والذي جذب العديد من المطورين ودعا متحدثين من مؤسسات مثل Abridge ومشروع vLLM و Anyscale لمشاركة حالات استخدام SkyPilot (来源: skypilot_org)
مناقشة: تحديات التعلم المتخصص: يناقش أعضاء المجتمع أسباب صعوبة الوصول إلى “الإتقان” في التعلم. ترى إحدى وجهات النظر أن العديد من المهارات الأكثر فائدة (مثل كتابة CUDA Kernel) تتطلب إتقان معرفة متعددة التخصصات (مثل PyTorch، الجبر الخطي، C++)، بدلاً من الإتقان المطلق لمهارة واحدة. يتطلب تعلم مهارات جديدة أن تكون ذكيًا ومستعدًا “لتبدو كأحمق”، وأن تكون شجاعًا للخروج من منطقة الراحة (来源: wordgrammer, wordgrammer)