كلمات مفتاحية：أوبن إيه آي, دي إس بي واي, إس جي لانج, إنفيديا, شات جي بي تي, الذكاء الاصطناعي, نماذج اللغات الكبيرة, الخبير المختلط, دي إس بي واي جي آر بي أو, ديب سيك مو, ببغاء تي دي تي, النظام العميل, إي كيو-بنش 3
🔥 أبرز الأخبار
OpenAI تؤكد الحفاظ على هيكلها غير الربحي: أعلنت OpenAI أن كيانها الربحي الحالي سيتحول إلى شركة ذات منفعة عامة (PBC)، لكن السيطرة ستظل في يد المنظمة غير الربحية الحالية. تؤكد هذه الخطوة أن OpenAI ستستمر تحت سيطرة المنظمة غير الربحية وتعيد التأكيد على مهمتها لضمان أن يعود الذكاء الاصطناعي العام (AGI) بالنفع على البشرية جمعاء. يأتي هذا القرار بعد اضطرابات داخلية وتساؤلات خارجية حول طبيعة هيكلها (بما في ذلك دعوى ماسك القضائية)، وقد تباينت ردود فعل المجتمع، حيث اعتبره البعض التزامًا بالمهمة، بينما شكك آخرون في النوايا الحقيقية وراء تعديل هيكل رأس المال (المصدر: OpenAI, sama, jachiam0, NeelNanda5, scaling01, zacharynado, mcleavey, steph_palazzolo, Plinz, Teknium1)
إطار عمل DSPy يطلق مُحسِّن RL التجريبي عبر الإنترنت dspy.GRPO: أطلق فريق Stanford NLP ميزة تجريبية جديدة لإطار عمل DSPy باسم dspy.GRPO، وهو مُحسِّن يعتمد على التعلم المعزز (RL) عبر الإنترنت. تهدف الأداة إلى تحسين برامج DSPy، ويمكن تطبيقها مباشرة حتى على البرامج المعقدة متعددة الوحدات والخطوات دون الحاجة إلى تعديل الكود الحالي. تُعتبر هذه الخطوة مهمة لجلب تحسينات RL (مثل GRPO المستخدم بواسطة DeepSeek) إلى مستوى تجريد أعلى (سير عمل LLM)، بهدف تعزيز أداء وكفاءة وكلاء الذكاء الاصطناعي وخطوط الأنابيب المعقدة، وقد لاقت استحسانًا كبيرًا في المجتمع، حيث يُعتقد أنها ستكون جزءًا مهمًا من DSPy 3.0 (المصدر: Omar Khattab, matei_zaharia, lateinteraction, Michael Ryan, Lakshya A Agrawal, Scott Condron, Noah Ziems, Rogerio Chaves, Karthik Kalyanaraman, Josh Cason, Mehrdad Yazdani, DSPy, Hopkinx🀄️, Ahmad, william, lateinteraction, lateinteraction, swyx)
SGLang يفتح مصدر تطبيق لخدمة نماذج DeepSeek MoE الكبيرة بكفاءة: أعلنت LMSYS Org أن SGLang يوفر أول تطبيق مفتوح المصدر لخدمة نماذج MoE (Mixture-of-Experts) مثل DeepSeek V3/R1 على 96 وحدة معالجة رسومات (GPU)، والتي تتميز بتوازي الخبراء على نطاق واسع (Expert Parallelism) وفصل التعبئة المسبقة عن فك التشفير (Prefill-Decode Disaggregation). يحقق هذا التطبيق تقريبًا نفس الإنتاجية التي أبلغت عنها DeepSeek رسميًا (52.3 ألف توكن/ثانية للإدخال لكل عقدة، 22.3 ألف توكن/ثانية للإخراج)، مما يوفر زيادة تصل إلى 5 أضعاف في إنتاجية الإخراج مقارنة بالتوازي الموتري التقليدي. يوفر هذا للمجتمع حلاً مفتوح المصدر لتشغيل ونشر نماذج MoE الكبيرة بكفاءة (المصدر: LMSYS Org, teortaxesTex, cognitivecompai, lmarena_ai, cognitivecompai)
Nvidia تفتح مصدر نموذج التعرف على الصوت Parakeet TDT: فتحت Nvidia مصدر نموذج Parakeet TDT 0.6B، الذي حقق أفضل أداء على Open ASR Leaderboard، ليصبح حاليًا النموذج الرائد مفتوح المصدر للتعرف التلقائي على الكلام (ASR). يمتلك النموذج 600 مليون معلمة ويمكنه تحويل 60 دقيقة من الصوت إلى نص في ثانية واحدة، متفوقًا في الأداء على العديد من النماذج المغلقة المصدر السائدة. النموذج مرخص بموجب CC-BY-4.0، مما يسمح بالاستخدام التجاري، ويوفر خيارًا قويًا مفتوح المصدر في مجال التعرف على الصوت (المصدر: Vaibhav (VB) Srivastav, huggingface, ClementDelangue)
🎯 الاتجاهات
زيارات ChatGPT تستمر في النمو وتتجاوز X: تظهر بيانات Similarweb أن زيارات ChatGPT تستمر في النمو، حيث تجاوز إجمالي الزيارات في أبريل (4.786 مليار) منصة X (4.028 مليار). منذ بداية عام 2025، ارتفعت زيارات ChatGPT بشكل مطرد، من التخلف أحيانًا في يناير إلى التفوق شبه الكامل على X في أبريل، مما يدل على الزخم القوي لروبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي في نشاط المستخدمين (المصدر: dotey)
الثقة في البيانات والقيادة تصبحان مفتاح التحول في الذكاء الاصطناعي: تؤكد تقارير ومناقشات متعددة أن الثقة في البيانات هي القوة غير المرئية التي تسرع التحول في الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، يُظهر قادة GenAI الناجحون سمات مختلفة في الاستراتيجية والتنظيم وتطبيق التكنولوجيا. يشير هذا إلى أن مفتاح نجاح الذكاء الاصطناعي لا يكمن فقط في التكنولوجيا نفسها، بل أيضًا في أساس البيانات عالي الجودة والموثوق به والقيادة الفعالة والنشر الاستراتيجي (المصدر: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
GTE-ModernColBERT يحقق أداء SOTA في مهام تضمين النصوص الطويلة: حقق نموذج التضمين متعدد المتجهات GTE-ModernColBERT الذي أصدرته LightOn نتائج SOTA (State-of-the-Art) في اختبار LongEmbed للبحث في المستندات الطويلة، متقدمًا بما يقرب من 10 نقاط. الجدير بالذكر أن النموذج تم تدريبه فقط على مستندات MS MARCO القصيرة (طول 300)، ولكنه أظهر قدرة تعميم ممتازة بدون تدريب مسبق (zero-shot) في مهام النصوص الطويلة. يؤكد هذا بشكل أكبر على إمكانات نماذج التفاعل المتأخر (Late Interaction) (مثل ColBERT) في التعامل مع استرجاع السياقات الطويلة، متفوقة على نماذج BM25 التقليدية ونماذج الاسترجاع الكثيفة (المصدر: Antoine Chaffin, Ben Clavié, tomaarsen, Dorialexander, Manuel Faysse, Omar Khattab)
الاكتشافات العلمية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي تحرز تقدمًا: نجح نظام وكيل ذكاء اصطناعي يتكون من LLM ونماذج الانتشار وأجهزة مادية في اكتشاف وتوليف 5 هياكل معدنية عضوية جديدة (MOFs) بشكل مستقل، وهي هياكل تتجاوز نطاق المعرفة البشرية الحالية. تُظهر هذه الدراسة إمكانات وكلاء الذكاء الاصطناعي في أتمتة البحث العلمي، حيث يمكنهم إكمال العملية بأكملها من اقتراح أفكار البحث إلى التحقق من التجارب الرطبة (المصدر: Sherry Yang)
نموذج Qwen3 الكبير يبرز في قدرات البرمجة: في اختبار LiveCodeBench المعياري، أظهر نموذج Qwen3-235B-A22B أداءً متميزًا، ويُعتبر أحد أفضل النماذج مفتوحة المصدر أداءً في توليد الأكواد على المستوى التنافسي، حيث يعادل أداؤه o4-mini (بثقة منخفضة). حتى في المشكلات الصعبة، يمكن لـ Qwen3 الحفاظ على مستوى مماثل لـ O4-Mini (Low)، متفوقًا على o3-mini (المصدر: Binyuan Hui, teortaxesTex)
تطورات ومناقشات جديدة حول قائمة تصنيف LLM: قام عضو المجتمع Lisan al Gaib بتحديث قائمة تصنيف LLM باستخدام نظام تصنيف Glicko-2، مما أثار نقاشًا. يعتقد Scaling01 أن القائمة تتوافق مع انطباعاته الشخصية بنسبة 95%، وأن Gemini 2.5 Pro لا يزال هو الرائد، ولكن قد يكون Gemini 2.5 Flash و Grok 3 mini و GPT-4.1 مبالغًا في تقديرهم. تُظهر القائمة تسلسلًا منطقيًا لتقدم نماذج OpenAI و Llama و Gemini، حيث يعادل مستوى o3 (high) مستوى Gemini 2.5 Pro (المصدر: Lisan al Gaib)
النظام البيئي لتقنيات الروبوتات مفتوحة المصدر يتطور بسرعة: أعرب Clem Delangue من Hugging Face عن حماسه للتقدم في مجال روبوتات الذكاء الاصطناعي بعد التحدث مع NPeW و Matth Lapeyre. كما أشاد Peter Welinder (OpenAI) بعمل Hugging Face في تعزيز النظام البيئي لتقنيات الروبوتات مفتوحة المصدر، معتبرًا أن هذا المجال ينمو بسرعة (المصدر: ClementDelangue, Peter Welinder, ClementDelangue, huggingface)
اتجاه أبحاث قابلية تفسير الذكاء الاصطناعي يحظى بالاهتمام: يدعو الباحثون إلى بذل المزيد من الجهد في مجال قابلية تفسير الذكاء الاصطناعي (Interpretability)، خاصة لتفسير السلوكيات الغريبة التي تظهر في النماذج. من خلال فهم هذه السلوكيات، يمكن استنتاج استنتاجات أعمق حول الآليات الداخلية لـ LLM، وقد يؤدي ذلك إلى ظهور أدوات تفسير جديدة. يُعتبر هذا اتجاهًا بحثيًا واعدًا ومؤثرًا (المصدر: Josh Engels)
FutureHouseSF تلتزم ببناء “عالم ذكاء اصطناعي”: أجرى Sam Rodriques، الرئيس التنفيذي لشركة FutureHouseSF، مقابلة شرح فيها هدف الشركة المتمثل في بناء “عالم ذكاء اصطناعي”. تناولت المناقشة المعنى المحدد لعالم الذكاء الاصطناعي، ودور تقنيات الروبوتات فيه، ولماذا يحتاج مجال العلوم إلى قوة دافعة مماثلة لمشروع “ستارغيت”، بهدف استخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع الاكتشافات العلمية (المصدر: steph_palazzolo)
قد يتم التقليل من شأن ميزة Google TPU: يعتقد المعلق Justin Halford أن المستثمرين قد يقللون من شأن ميزة Google في وحدات معالجة الموتر (TPU). يشير إلى أنه في غياب خنادق خوارزمية كبيرة، ستكون قوة الحوسبة هي المفتاح في سباق الذكاء الاصطناعي، وأن تطوير Google لوحدات TPU الخاصة بها يمكن أن يتجنب التكاليف الوسيطة، وهو أمر بالغ الأهمية في سياق تدفق مئات المليارات من الأموال إلى بناء البنية التحتية (المصدر: Justin_Halford_)
إطلاق نموذج VLA مفتوح المصدر Nora: فتحت Declare Lab مصدر نموذج الرؤية واللغة والحركة (VLA) الجديد Nora، المبني على Qwen2.5VL و FAST+ tokenizer. تم تدريب النموذج على مجموعة بيانات Open X-Embodiment، وتفوق أداؤه على Spatial VLA و OpenVLA في مهام WidowX في العالم الحقيقي (المصدر: Reddit r/MachineLearning)
طريقة جديدة لتحسين استدلال LLM: اللقطات والاستعادة: لمواجهة تحديات البدء البارد ونشر نماذج متعددة في استدلال LLM، قام فريق ببناء نظام تشغيل جديد. يقوم هذا النظام بأخذ لقطة لحالة التنفيذ الكاملة للنموذج (بما في ذلك تخطيط الذاكرة، وذاكرة التخزين المؤقت للانتباه، وسياق التنفيذ) واستعادتها مباشرة على GPU، مما يحقق بدءًا باردًا في غضون ثانيتين، ويمكنه استضافة أكثر من 50 نموذجًا على وحدتي A4000 GPU، مع استخدام GPU بنسبة تزيد عن 90% وبدون تضخم دائم للذاكرة. تشبه هذه الطريقة بناء “نظام تشغيل” للاستدلال (المصدر: Reddit r/MachineLearning, Reddit r/LocalLLaMA)
إطلاق كاشف الأهداف في الوقت الفعلي مفتوح المصدر D-FINE: أضافت مكتبة Hugging Face Transformers كاشف الأهداف في الوقت الفعلي D-FINE. يُزعم أن هذا النموذج أسرع وأكثر دقة من YOLO، ويستخدم ترخيص Apache 2.0، ويمكن تشغيله على T4 GPU (بيئة Colab المجانية)، مما يوفر خيارًا جديدًا مفتوح المصدر SOTA للكشف عن الأهداف في الوقت الفعلي (المصدر: merve, algo_diver)
تسعير LLM يتجه نحو الديناميكية: لوحظ أن تسعير النماذج اللغوية الكبيرة أصبح أكثر ديناميكية. قد يساعد هذا السوق في إيجاد نقاط سعر أفضل بمرور الوقت، مما يعكس اتجاه مزودي النماذج لتعديل استراتيجيات التسعير الخاصة بهم تحت ضغط التكاليف والطلب والمنافسة (المصدر: xanderatallah)
tinybox green v2 يدعم P2P بين وحدات GPU: أعلنت شركة the tiny corp أن منتجها tinybox green v2 يدعم الاتصال من نظير إلى نظير (P2P) بين وحدات معالجة الرسومات RTX 5090 من خلال برنامج تشغيل معدل. هذا يعني أنه يمكن نقل البيانات مباشرة بين وحدات GPU دون المرور عبر ذاكرة الوصول العشوائي لوحدة المعالجة المركزية (CPU RAM)، مما يزيد من كفاءة العمل التعاوني لوحدات GPU المتعددة. هذه الميزة متوافقة مع tinygrad و PyTorch (أي مكتبة تستخدم NCCL) (المصدر: the tiny corp)
باحثون يطلقون EQ-Bench 3 لتقييم الذكاء العاطفي لـ LLM: أطلق Sam Paech أداة EQ-Bench 3، وهي أداة اختبار معياري لقياس الذكاء العاطفي (EQ) للنماذج اللغوية الكبيرة (LLM). أطلق فريق التطوير هذا الإصدار بعد عدة محاولات فاشلة للنماذج الأولية، بهدف تقييم قدرة النماذج على فهم المشاعر والاستجابة لها بشكل أكثر دقة وموثوقية (المصدر: Sam Paech, fabianstelzer)
الذكاء الاصطناعي يساهم في زيادة كفاءة تطوير البرمجيات بشكل ملحوظ: تظهر المناقشات والحالات المجتمعية أن الذكاء الاصطناعي يزيد بشكل كبير من كفاءة تطوير البرمجيات. على سبيل المثال، أصبحت مساهمات الذكاء الاصطناعي في مستودع أكواد شركة Vesta هي الأعلى. استخدمت Cisco Outshift مهندس منصة الذكاء الاصطناعي JARVIS، المبني على LangGraph و LangSmith، لتقليل وقت إعداد CI/CD من أسبوع إلى أقل من ساعة، ووقت تخصيص الموارد من نصف يوم إلى بضع ثوانٍ، مما أدى إلى زيادة الإنتاجية بمقدار 10 أضعاف (المصدر: mike, LangChainAI, hwchase17)
الذكاء الاصطناعي يقتحم صناعة السينما والإبداع: أصدرت Disney/Lucasfilm من خلال Industrial Light & Magic (ILM) أول عمل علني لها يعتمد على الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يمثل تبني استوديوهات المؤثرات البصرية (VFX) الرائدة لتقنيات الذكاء الاصطناعي. ينذر هذا بأن الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا أكثر أهمية في مجالات مثل المؤثرات الخاصة في الأفلام والتصميم الإبداعي، مما يغير عمليات إنشاء المحتوى (المصدر: Bilawal Sidhu)
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجال العسكري تثير الاهتمام: أفادت تقارير بأن الصين تستخدم نموذجها المحلي DeepSeek AI لتصميم طائرات مقاتلة متقدمة (مثل J-15 و J-35) وتشكيل الجيل القادم من الطائرات (J-36 و J-50). يُزعم أن الذكاء الاصطناعي يسرع البحث والتطوير من خلال تحسين التخفي والمواد والأداء. على الرغم من الحاجة إلى التعامل مع مصدر المعلومات بحذر، إلا أن هذا يعكس إمكانات تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات الدفاع والطيران والفضاء والاهتمام الذي تثيره (المصدر: Clash Report)
حركة المواهب: Rohan Pandey يغادر OpenAI: أعلن Rohan Pandey، الباحث في فريق التدريب في OpenAI، عن مغادرته. صرح بأنه سيأخذ قسطًا من الراحة، ويكرس جهوده لحل مشكلة التعرف الضوئي على الحروف (OCR) للسنسكريتية “لتخليد” كلاسيكيات الأدب الهندي القديم “في أوزان الذكاء الفائق”، وبعد ذلك سيعلن عن خططه التالية. يقدره أعضاء المجتمع تقديراً عالياً، ويعتبرونه باحثًا موهوبًا للغاية (المصدر: Rohan Pandey, JvNixon, teortaxesTex)
تسجيل حقوق النشر لأعمال الذكاء الاصطناعي يتجاوز 1000 عمل: سجل مكتب حقوق الطبع والنشر الأمريكي أكثر من 1000 عمل يحتوي على محتوى تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. يعكس هذا الاستخدام المتزايد للذكاء الاصطناعي في مجال الإبداع، ويسلط الضوء أيضًا على أن قضايا ملكية وحماية المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي أصبحت محور تركيز متزايد (المصدر: Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence)
Duolingo تستغني عن متعاقدين، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي تثير المخاوف: استغنت Duolingo عن بعض المتعاقدين لأن الذكاء الاصطناعي يمكنه إنشاء محتوى الدورات بسرعة أكبر 12 مرة. أثارت هذه الخطوة مخاوف بشأن تأثير الأتمتة على تعلم اللغات والوظائف في الصناعات ذات الصلة، مما يظهر إمكانات الذكاء الاصطناعي في استبدال العمالة البشرية في مجال إنشاء المحتوى والتأثيرات الاجتماعية والاقتصادية المصاحبة لذلك (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
هل تتفوق Microsoft على Amazon في سباق السحابة والذكاء الاصطناعي؟: تشير تحليلات إلى أن Microsoft، بفضل تخطيطها النشط في مجال الذكاء الاصطناعي (مثل الاستثمار في OpenAI) وتكامل خدماتها السحابية (Azure)، تتفوق على Amazon (AWS) في سباق السحابة والذكاء الاصطناعي. يرى المقال أن Amazon قد تكون متخلفة عن Microsoft في التركيز الاستراتيجي (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/deeplearning)
نقاش حول استخدام الخبراء في نماذج MoE: يناقش المجتمع ما إذا كان استخدام الخبراء (Experts) في نماذج MoE يتبع مبدأ باريتو (أقلية من الخبراء تتعامل مع معظم حركة المرور). ترى معظم الآراء أن هدف التدريب عادة هو جعل الخبراء يتحملون عبئًا متساويًا، وأن انحراف نموذج Mixtral صغير جدًا. لكن قد يكون لدى Qwen3 انحراف معين، وإن كان بعيدًا عن توزيع 80/20. يوضح مثال DeepSeek-R1 (256 خبيرًا، تنشيط 8) أنه حتى المهام المحددة (مثل الترميز) قد تميل نحو خبراء معينين، لكن هذا ليس ثابتًا، والخبراء المشتركون يتم تنشيطهم دائمًا (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
نموذج Josiefied-Qwen3-8B المعدل يحظى بتقييمات إيجابية: شارك مستخدم تقييمات إيجابية لنموذج Qwen3 8B المعدل بواسطة Goekdeniz-Guelmez (Josiefied-Qwen3-8B-abliterated-v1). يُعتبر النموذج متفوقًا على النسخة الأصلية Qwen3 8B في اتباع التعليمات وتوليد ردود حية، وبدون رقابة. قام المستخدم بتشغيله بتكميم Q8، ويعتقد أن أداءه يتجاوز التوقعات لنموذج 8B، وهو مناسب بشكل خاص لأنظمة RAG عبر الإنترنت (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
RTX 5060 Ti 16GB قد يكون خيارًا فعالاً من حيث التكلفة للذكاء الاصطناعي: شارك مستخدم خبرته، معتبرًا أن إصدار RTX 5060 Ti 16GB (حوالي 499 دولارًا أمريكيًا)، على الرغم من ضعف تقييمات أداء الألعاب، إلا أنه يتمتع بفعالية تكلفة جيدة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي بفضل ذاكرة VRAM بسعة 16 جيجابايت. مقارنة بوحدة معالجة رسومات بسعة 12 جيجابايت تعمل على LightRAG لمعالجة ملفات PDF، فإن إصدار 16 جيجابايت أسرع بأكثر من مرتين، لأنه يمكنه استيعاب المزيد من طبقات النموذج، مما يتجنب التبديل المتكرر للنماذج ويزيد من استخدام GPU. كما أن حجم البطاقة الأقصر مناسب أيضًا لبناءات SFF (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
مناقشة جدوى استخدام صور RGB لتصنيف الأهداف الدقيقة: يتساءل المجتمع عما إذا كان استخدام صور RGB فقط كافيًا للتصنيف في الوقت الفعلي أو الكشف عن الحالات الشاذة لكائن دقيق من فئة واحدة (مثل حبوب البن)، في حالة عدم توفر التصوير الطيفي الفائق (HSI). على الرغم من أن الأدبيات غالبًا ما توصي بـ HSI لمعالجة الفروق الدقيقة، إلا أن المستخدم يرغب في معرفة حالات النجاح أو الجدوى لتحقيق مثل هذه المهام باستخدام RGB فقط (المصدر: Reddit r/deeplearning)
تسريب محتمل لـ System Prompt الخاص بنموذج Claude: ظهر على GitHub نص يُشتبه في أنه System Prompt لنموذج Claude، يبلغ طوله 25 ألف توكن. يحتوي على تعليمات مفصلة، مثل مطالبة النموذج بعدم نسخ أو اقتباس كلمات الأغاني تحت أي ظرف من الظروف (بما في ذلك نتائج البحث والمحتوى المُنشأ)، حتى لو كانت بشكل تقريبي أو مشفر، ويُعتقد أن ذلك مرتبط بقيود حقوق النشر. يوفر هذا التسريب (إذا كان صحيحًا) أدلة لفهم آليات العمل الداخلية وقيود الأمان الخاصة بـ Claude (المصدر: karminski3)
إطلاق نموذج جديد لإصلاح الصور بالذكاء الاصطناعي PixelHacker: تم إطلاق نموذج PixelHacker، الذي يركز على إصلاح الصور (inpainting)، مع التأكيد على الحفاظ على الاتساق الهيكلي والدلالي أثناء عملية الإصلاح. يُزعم أن أداء النموذج يتفوق على نماذج SOTA الحالية على مجموعات بيانات مثل Places2 و CelebA-HQ و FFHQ (المصدر: Reddit r/deeplearning)
ChatGPT يضيف صوت HELLO_TIBOR الجديد: اكتشف المستخدمون خيار صوت جديدًا باسم “HELLO_TIBOR” في أحدث إصدار من تطبيق الويب ChatGPT. يشير هذا إلى أن OpenAI قد تواصل توسيع وظائف التفاعل الصوتي لديها، وتوفير خيارات صوتية أكثر تنوعًا (المصدر: Tibor Blaho)
🧰 الأدوات
Runway يحقق تحويل الصور إلى لقطات شاشة للألعاب وتكريم الأفلام: قام المستخدمون بتجارب باستخدام ميزة Gen-4 References في Runway، من خلال أوامر مفصلة متعددة الخطوات (تحليل المشهد، فهم القصد، تحديد محرك اللعبة ومتطلبات العرض)، نجحوا في تحويل الصور العادية إلى لقطات شاشة لألعاب متساوية القياس بنمط 2.5D بأسلوب Unreal Engine. استخدم مستخدم آخر Runway References و Gen-4 لإنشاء مقطع فيديو تكريمًا لفيلم “الأصدقاء الطيبون” (Goodfellas). تُظهر هذه الحالات قدرة Runway القوية في توليد الصور/الفيديو القابل للتحكم، خاصة في الجمع بين الصور المرجعية ونقل الأسلوب (المصدر: Ray (movie arc), Bryan Fox, c_valenzuelab, c_valenzuelab)
Runway يدعم استيراد الأصول ثلاثية الأبعاد لتعزيز التحكم في توليد الفيديو: تدعم ميزة Gen-4 References في Runway الآن استخدام الأصول ثلاثية الأبعاد كمرجع لتحقيق تحكم أكثر دقة في شكل وتفاصيل الكائنات في الفيديو المُنشأ. يحتاج المستخدمون فقط إلى توفير صورة خلفية للمشهد، وصورة مركبة بسيطة للنموذج ثلاثي الأبعاد في ذلك المشهد، وصورة مرجعية للأسلوب، لإدخال نماذج مفصلة للغاية ومحددة في سير عمل التوليد، مما يعزز اتساق المحتوى المُنشأ وقابليته للتحكم (المصدر: Runway, c_valenzuelab, op7418)
ميزة Deep Research في Google Gemini للبحث عن المنتجات: شارك مستخدم حالة استخدام ميزة Deep Research في Google Gemini للبحث عن موثوقية المنتج. من خلال إدخال العرض الترويجي للمنتج، بحث Gemini في مئات صفحات الويب وأشار بوضوح إلى أن دعاية منتج تسخين بالجرافين مبالغ فيها، وتفتقر إلى الأدلة، وتنطوي على مخاطر، ولا يُنصح بشرائه. يوضح هذا القيمة العملية لأدوات البحث العميق بالذكاء الاصطناعي في التحقق من المعلومات والمساعدة في اتخاذ قرارات المستهلك (المصدر: dotey)
AgentA/B: إطار عمل اختبار A/B آلي يعتمد على وكلاء LLM: AgentA/B هو إطار عمل اختبار A/B آلي بالكامل يستخدم وكلاء واسعي النطاق يعتمدون على LLM ليحلوا محل حركة مرور المستخدمين الحقيقية. يمكن لهؤلاء الوكلاء محاكاة سلوك المستخدم الواقعي المدفوع بالنية في بيئات الويب الفعلية، مما يتيح تقييم تجربة المستخدم (UX) بشكل أسرع وأرخص وبدون مخاطر، حتى في حالة عدم وجود حركة مرور حقيقية (المصدر: elvis)
Qdrant يساعد Pariti في زيادة كفاءة التوظيف: تستخدم منصة التوظيف Pariti قاعدة بيانات المتجهات Qdrant لدعم نظام مطابقة المرشحين المدفوع بالذكاء الاصطناعي. من خلال قدرات البحث عن المتجهات في الوقت الفعلي في Qdrant، يمكن لـ Pariti فرز 70 ألف ملف مرشح وتقييم درجة المطابقة ديناميكيًا في 40 مللي ثانية، مما يقلل وقت مراجعة المرشحين بنسبة 70%، ويضاعف معدل نجاح التوظيف، ويظهر 94% من أفضل المرشحين في أول 10 نتائج بحث (المصدر: qdrant_engine)
Qwen 3 و LangGraph وغيرها لبناء وكيل بحث عميق مفتوح المصدر: قام Soham بتطوير وفتح مصدر وكيل بحث عميق. يستخدم هذا الوكيل نموذج Qwen 3، مع دمج Composio و LangGraph من LangChain و Together AI و Perplexity/Tavily للبحث، ويُزعم أن أداءه يتفوق على العديد من النماذج مفتوحة المصدر الأخرى التي تم تجربتها. الكود متاح، ويوفر حلاً لأداة أتمتة بحث قابلة للتكرار (المصدر: Soham, hwchase17)
Perplexity على WhatsApp يعزز تجربة استخدام الذكاء الاصطناعي على الهاتف المحمول: ذكر Arav Srinivas، الرئيس التنفيذي لشركة Perplexity، أن استخدام Perplexity AI على WhatsApp مريح للغاية، خاصة على متن الطائرات ذات الاتصال السيئ بالشبكة. نظرًا لأن WhatsApp نفسه مُحسَّن لبيئات الشبكات الضعيفة، فإن الوصول إلى الذكاء الاصطناعي عبر تطبيق المراسلة يصبح وسيلة مستقرة وموثوقة، مما يعزز توفر الذكاء الاصطناعي على الهاتف المحمول وفي السيناريوهات الخاصة (المصدر: AravSrinivas)
تحديث تطبيق Suno iOS: يدعم إنشاء مقاطع موسيقية قابلة للمشاركة: تم تحديث إصدار iOS لتطبيق توليد الموسيقى Suno AI، مضيفًا ميزة تحويل الأغاني المُنشأة إلى مقاطع قابلة للمشاركة. يمكن للمستخدمين اختيار طول المقطع (10 أو 20 أو 30 ثانية)، مع إرفاق كلمات الأغاني وصورة الغلاف أو المؤثرات البصرية التي يوفرها التطبيق رسميًا (سيتم إضافة المزيد من الأنماط في المستقبل)، مما يسهل على المستخدمين مشاركة وعرض الموسيقى التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي على وسائل التواصل الاجتماعي (المصدر: SunoMusic, SunoMusic)
مناقشة مجتمعية حول مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي Cursor: أعرب المستخدم Andrew Carr عن إعجابه بمساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي Cursor. في الوقت نفسه، يعتقد Justin Halford أن Cursor مجرد ميزة وليس منتجًا كاملاً، ويمكن استبداله بسهولة بإصدارات شركات النماذج الكبيرة. أعلنت أداة Cline عن دعمها لتنسيق ملف التكوين .cursorrules الخاص بـ Cursor، مما يدل على اهتمام المجتمع به ومحاولات دمجه (المصدر: andrew_n_carr, Justin Halford, Celestial Vault)
OctoTools: إطار عمل مرن لاستدعاء أدوات LLM يفوز بجائزة أفضل ورقة بحثية في NALCL: فاز إطار عمل OctoTools بجائزة أفضل ورقة بحثية في KnowledgeNLP@NAACL. إنه إطار عمل مرن وسهل الاستخدام يزود LLM بأدوات متنوعة (مثل الفهم البصري، واسترجاع المعرفة المتخصصة، والاستدلال العددي، وما إلى ذلك) لإكمال مهام الاستدلال المعقدة من خلال “بطاقات أدوات” معيارية (تشبه مكعبات الليغو). يدعم حاليًا نماذج OpenAI و Anthropic و DeepSeek و Gemini و Grok و Together AI، وتم إصدار حزمة PyPI الخاصة به (المصدر: lupantech)
Google تحدث أدوات Music AI Sandbox و MusicFX DJ: قامت Google بتحديث أدوات توليد الموسيقى الخاصة بها الموجهة للملحنين والمنتجين. يسمح Music AI Sandbox الآن للمستخدمين بإدخال كلمات الأغاني لتوليد أغانٍ كاملة؛ بينما يسمح MusicFX DJ للمستخدمين بالتحكم في بث الموسيقى في الوقت الفعلي. كلاهما يعتمد على نموذج Lyria المحدث (Lyria 2 و Lyria RealTime على التوالي)، ويمكنهما توليد صوت عالي الجودة بتردد 48 كيلو هرتز، وتوفير تحكم واسع في النغمة والسرعة والآلات الموسيقية وغيرها. يتطلب استخدام Music AI Sandbox حاليًا التقديم عبر قائمة الانتظار (المصدر: DeepLearningAI)
وكيل مراجعة الكود المدفوع بالذكاء الاصطناعي: قامت أدوات مثل Composiohq و LlamaIndex بدمج Grok 3 و Replit Agent لبناء وكيل ذكاء اصطناعي يمكنه مراجعة طلبات السحب (Pull Requests) على GitHub. تتضمن العملية: يقوم Grok 3 بتوليد كود وكيل المراجعة، يقوم Replit Agent بإنشاء واجهة أمامية تلقائيًا، يقدم المستخدم رابط PR عبر الواجهة، يقوم الوكيل بالمراجعة وتقديم الملاحظات. يوضح هذا إمكانات وكلاء الذكاء الاصطناعي في أتمتة عمليات تطوير البرمجيات (مثل مراجعة الكود) (المصدر: LlamaIndex 🦙)
توليد صفحات تلوين بالذكاء الاصطناعي (مع صورة مرجعية): شارك مستخدم خبرته وأوامره النصية لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد صفحات تلوين بالأبيض والأسود مع صورة مرجعية صغيرة ملونة. الهدف هو حل مشكلة عدم معرفة الأطفال كيفية تنسيق الألوان عند التلوين. تطلب الأوامر النصية توليد خطوط كفاف واضحة بالأبيض والأسود مناسبة للطباعة، مع إرفاق صورة صغيرة ملونة في الزاوية كمرجع، مع تحديد النمط والحجم والعمر المناسب ومحتوى الصورة (المصدر: dotey)
مثال كود لوكيل يستخدم نموذج gpt-image-1 لتوليد الصور: شارك مستخدم مقطع كود يوضح كيفية إنشاء وكيل يستخدم نموذج gpt-image-1 لتوليد الصور. يوفر هذا للمطورين مرجع كود لتنفيذ وظيفة توليد الصور بسرعة (المصدر: skirano)
VectorVFS: استخدام نظام الملفات كقاعدة بيانات متجهات: VectorVFS هي حزمة Python خفيفة الوزن وأداة CLI تستفيد من السمات الموسعة (xattr) لنظام ملفات Linux VFS لتخزين تضمينات المتجهات مباشرة في inode لنظام الملفات، وبالتالي تحويل بنية الدليل الحالية إلى مستودع تضمين فعال وقابل للبحث الدلالي، دون الحاجة إلى صيانة فهرس منفصل أو قاعدة بيانات خارجية (المصدر: Reddit r/MachineLearning)
مساعد Kubernetes المدفوع بالذكاء الاصطناعي kubectl-ai: أطلقت Google Cloud Platform أداة kubectl-ai، وهي مساعد سطر أوامر Kubernetes مدفوع بالذكاء الاصطناعي. يمكنه فهم تعليمات اللغة الطبيعية، وتنفيذ أوامر kubectl المقابلة، وشرح النتائج. يدعم نماذج Gemini و Vertex AI و Azure OpenAI و OpenAI، بالإضافة إلى نماذج Ollama و Llama.cpp التي تعمل محليًا. يتضمن المشروع أيضًا اختبار k8s-bench المعياري لتقييم أداء LLM المختلفة في مهام K8s (المصدر: GitHub Trending)
Higgsfield Effects: حزمة مؤثرات بصرية سينمائية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي: أطلقت Higgsfield AI حزمة Higgsfield Effects، وهي مجموعة أدوات تحتوي على 10 مؤثرات بصرية سينمائية (VFX)، مثل البرق، والاختفاء، والتحول إلى معدن، والاشتعال، وغيرها. يمكن للمستخدمين استدعاء هذه التأثيرات من خلال أمر نصي واحد، بهدف تبسيط عمليات إنتاج VFX المعقدة، مما يتيح للمستخدمين العاديين إنشاء مؤثرات بصرية عالية التأثير بسهولة (المصدر: Higgsfield AI 🧩)
Agent-S: إطار عمل وكيل مفتوح يحاكي استخدام الإنسان للكمبيوتر: Agent-S هو إطار عمل وكيل مفتوح المصدر يهدف إلى جعل الذكاء الاصطناعي يستخدم الكمبيوتر مثل الإنسان. قد يتضمن فهم نوايا المستخدم، وتشغيل الواجهات الرسومية، واستخدام تطبيقات مختلفة، وما إلى ذلك، بهدف تحقيق سلوك وكيل ذكاء اصطناعي أكثر عمومية واستقلالية (المصدر: dl_weekly)
امتداد Chrome تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي لإكمال الاختبارات عبر الإنترنت تلقائيًا: استخدم مستخدم Gemini AI لإنشاء امتداد لمتصفح Chrome يمكنه إكمال الاختبارات تلقائيًا على منصة تعليمية معينة عبر الإنترنت. يوضح هذا إمكانات تطبيق الذكاء الاصطناعي في أتمتة المهام المتكررة، ولكنه قد يثير أيضًا نقاشات حول النزاهة الأكاديمية (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
توليد صور GPT-4o: صور شخصية للمشاهير بأسلوب رامبرانت: استخدم مستخدم GPT-4o لتحويل العديد من أبطال المسلسلات التلفزيونية المشهورين (مثل Walter White, Don Draper, Tony Soprano, SpongeBob وغيرهم) إلى صور شخصية بأسلوب رسم رامبرانت. تُظهر هذه الصور قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم ملامح الشخصيات وتقليد أساليب فنية معينة (المصدر: Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT)
Meta تطلق مجموعة أدوات Llama Prompt Ops: أطلقت Meta AI مجموعة أدوات Llama Prompt Ops، وهي مجموعة أدوات Python لتحسين الأوامر النصية لنماذج Llama. تهدف الأداة إلى مساعدة المطورين على تصميم وتعديل أوامر نماذج Llama بشكل أكثر فعالية لتعزيز أداء النموذج وجودة المخرجات (المصدر: Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence)
مستخدم يبحث عن أداة ذكاء اصطناعي مجانية/منخفضة التكلفة لتوليد جداول Excel/الجداول: يبحث مستخدم Reddit عن أداة ذكاء اصطناعي مجانية أو منخفضة التكلفة يمكنها إنشاء مستندات جداول بيانات Excel أو OpenOffice، ويأمل في تجنب القيود اليومية للإصدار المجاني من ChatGPT. أوصى المجتمع بخيارات مثل Claude و Google Gemini (مع Sheets) ونشر النماذج مفتوحة المصدر محليًا (عبر LM Studio أو LocalAI) (المصدر: Reddit r/artificial)
مستخدم يستفسر عن طرق معالجة السياقات الطويلة في Claude: يسأل مستخدم Reddit عن كيفية تجاوز قيود طول السياق وفقدان الذاكرة في الدردشات الجديدة عند التعامل مع مشاريع معقدة في Claude. تشمل الطرق المقترحة من المجتمع: حفظ المعلومات الأساسية في ملفات المشروع، أو جعل Claude يلخص نقاط الحوار الرئيسية ونقلها إلى دردشة جديدة (المصدر: Reddit r/ClaudeAI)
مستخدم يستفسر عن طرق استخدام الميزات الجديدة في OpenWebUI: يسأل مستخدم Reddit عن كيفية استخدام الميزات الجديدة في إصدار OpenWebUI v0.6.6، مثل “تسجيل واستيراد الاجتماعات” واستيراد الملاحظات (Markdown) وتكامل OneDrive (المصدر: Reddit r/OpenWebUI, Reddit r/OpenWebUI)
مستخدم يستفسر عن طريقة معالجة كميات كبيرة من ملفات JSON لإجراء RAG في OpenWebUI: يبحث مستخدم Reddit عن أفضل الممارسات لمعالجة آلاف ملفات JSON بكفاءة في OpenWebUI لإجراء RAG. نظرًا لأن التحميل المباشر إلى “قاعدة المعرفة” قد يكون غير فعال، يسأل المستخدم عما إذا كانت هناك إعدادات موصى بها لقاعدة بيانات متجهات خارجية أو طرق تكامل مخصصة لخطوط أنابيب البيانات (المصدر: Reddit r/OpenWebUI)
مستخدم يبلغ عن مشكلة انتهاء المهلة في تكامل OpenWebUI مع n8n: يواجه مستخدم مشكلة عند استخدام OpenWebUI كواجهة أمامية لوكيل n8n AI: عندما يتجاوز تنفيذ سير عمل n8n حوالي 60 ثانية، يعرض OpenWebUI خطأ، حتى لو أكد المستخدم أن الواجهة الخلفية لـ n8n قد اكتملت بنجاح. يبحث المستخدم عن طرق لزيادة وقت انتهاء المهلة أو الحفاظ على الاتصال (المصدر: Reddit r/OpenWebUI)
📚 التعلم
LangGraph لبناء أنظمة Agentic معقدة: يركز LangGraph، كجزء من نظام LangChain البيئي، على بناء تطبيقات متعددة الفاعلين ذات حالة. يستكشف عرض Jacob Schottenstein استخدام LangGraph لتحويل الرسوم البيانية الموجهة غير الدورية (DAG) إلى رسوم بيانية دورية موجهة (DCG) لبناء أنظمة Agent أكثر قوة. في الحالات العملية، استخدمت Cisco Outshift LangGraph و LangSmith لبناء مهندس منصة الذكاء الاصطناعي JARVIS، مما أدى إلى تحسين كفاءة عمليات التطوير والتشغيل بشكل كبير (المصدر: Sydney Runkle, LangChainAI, hwchase17, Hacubu)
تحسين استدلال LLM: ورقة Llama-Nemotron و InferenceTimePessimism: تعرض ورقة Llama-Nemotron التي نشرتها Meta AI & Nvidia Research (arXiv:2505.00949v1) سلسلة من طرق التحسين المباشرة لتقليل التكاليف مع الحفاظ على الجودة في أعباء عمل الاستدلال. في الوقت نفسه، تقدم ورقة ICML ‘25 خوارزمية InferenceTimePessimism، كتحسين محتمل لطريقة استدلال Best-of-N، بهدف الاستفادة من المعلومات الإضافية لتحسين عملية الاستدلال (المصدر: finbarrtimbers, Dylan Foster 🐢)
طرق وموارد جديدة لتقييم LLM: يعد تقييم أداء LLM تحديًا مستمرًا. تقترح ورقة بحثية طريقة لتوليد أوامر تقييم عالية الجودة تلقائيًا عن طريق عكس الاستجابات، لمعالجة عدم اتساق المقيمين البشريين أو LLM. في الوقت نفسه، افتتحت خبيرة تقييم LLM Shreya Shankar دورة تدريبية لتقييم LLM موجهة للمهندسين ومديري المنتجات. بالإضافة إلى ذلك، تم إطلاق اختبار SciCode المعياري كمسابقة Kaggle، لتحدي الذكاء الاصطناعي في كتابة أكواد للظواهر الفيزيائية والرياضية المعقدة (المصدر: ben_burtenshaw, Aditya Parameswaran, Ofir Press)
موارد متعلقة بالتحكم في الذكاء الاصطناعي والمواءمة: أصبح التحكم في الذكاء الاصطناعي (دراسة كيفية مراقبة واستخدام الذكاء الاصطناعي الذي لم يصل إلى الذكاء الفائق ولكنه قد يكون غير متوائم بشكل آمن) مجالًا ذا أهمية متزايدة. نشرت FAR.AI مقاطع فيديو لعروض مؤتمر ControlConf، تتضمن رؤى من العديد من الخبراء مثل Neel Nanda. في الوقت نفسه، تُعتبر مقالة تناقش القيم (التمييز بين القيم النهائية والقيم الأداتية) ذات صلة بمناقشات مواءمة الذكاء الاصطناعي (المصدر: FAR.AI, Séb Krier)
Common Crawl تطلق مجموعات بيانات جديدة: أطلقت Common Crawl أرشيف زحف الويب لشهر أبريل 2025. في الوقت نفسه، أطلق Bram Vanroy مجموعة C5 (Common Crawl Creative Commons Corpus)، وهي مجموعة فرعية من Common Crawl تم فحصها بدقة ولا تحتوي إلا على مستندات مرخصة بموجب CC، وقد جمعت حتى الآن 150 مليار توكن، وتغطي 8 لغات أوروبية، مما يوفر مصدر بيانات متوافقًا جديدًا لتدريب نماذج اللغة (المصدر: CommonCrawl, Bram)
أنشطة ودروس تعليمية في مجال الذكاء الاصطناعي: تم نشر العديد من الأنشطة والموارد التعليمية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي: عقدت Qdrant جلسة ترميز عبر الإنترنت حول تنسيق وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام MCP؛ يخطط Corbtt لعقد ندوة عبر الإنترنت حول استخدام RL لتحسين الوكلاء في العالم الحقيقي؛ نظمت Comet ML حدثًا لمشاركة الرؤى حول بناء وأنظمة GenAI الإنتاجية؛ سيشارك Ofir Press في ندوة PyTorch عبر الإنترنت خبرته في بناء SWE-bench و SWE-agent؛ نظمت Nous Research بالتعاون مع عدة مؤسسات هاكاثون لبيئات RL؛ رعت LlamaIndex هاكاثون MCP في تل أبيب؛ قدمت Hugging Face برنامجًا تعليميًا مدته دقيقة واحدة لبناء خادم MCP؛ أصدرت Together AI سلسلة فيديوهات Matryoshka للتعلم الآلي؛ تمت التوصية مرة أخرى بعرض Andrew Price حول تغيير الذكاء الاصطناعي لصناعة 3D؛ شارك giffmana تسجيل محاضرة Transformer (المصدر: qdrant_engine, Kyle Corbitt, dl_weekly, PyTorch, Nous Research, LlamaIndex 🦙, dylan, Zain, Cristóbal Valenzuela, Luis A. Leiva)
مناقشة نظريات ومنهجيات الذكاء الاصطناعي: ناقش المجتمع بعض النظريات والمنهجيات الأساسية في مجال الذكاء الاصطناعي: 1. استكشاف مفهوم “نماذج العالم” (World Models)، والمشكلات التي تحلها، والهيكل التقني والتحديات. 2. مناقشة أسباب عدم تطبيق ميزات فورييه/الطرق الطيفية على نطاق واسع في التعلم العميق. 3. اقتراح إطار مفاهيمي “Serenity Framework”، يدمج خمس نظريات رئيسية للوعي لاستكشاف الوعي الذاتي التكراري للذكاء الاصطناعي. 4. مناقشة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يعتمد بشكل مفرط على النماذج المدربة مسبقًا. 5. استكشاف أهمية تقليص حجم LLM (Downscaling) (المصدر: Reddit r/MachineLearning, Reddit r/MachineLearning, Reddit r/artificial, Reddit r/MachineLearning, Natural Language Processing Papers)
موارد هندسة الأوامر النصية وتحسين النماذج: شارك LiorOnAI إطار عمل رئيس OpenAI Greg Brockman لبناء الأمر النصي المثالي. قدمت Modal برنامجًا تعليميًا لخدمة LLaMA 3 8B بزمن انتقال أقل من 250 مللي ثانية باستخدام تقنيات مثل TensorRT-LLM وتكميم FP8 وفك التشفير التخميني. شاركت N8 Programs خبرتها في التدريب في ظروف ذاكرة وصول عشوائي منخفضة (64 جيجابايت)، باستخدام نموذج تكميم 6 بت كمعلم ونموذج 4 بت كطالب. أعادت Kling_ai نشر منشور موارد يحتوي على أوامر نصية لأدوات مثل Midjourney v7 و Kling 2.0 (المصدر: LiorOnAI, Modal, N8 Programs, TechHalla)
تطبيقات وأبحاث الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم: تركز أطروحة الدكتوراه لـ Rose، طالبة دكتوراه في علوم الكمبيوتر بجامعة ستانفورد، على استخدام أساليب الذكاء الاصطناعي والتقييم والتدخل لتحسين التعليم. يمثل هذا اتجاهًا بحثيًا متعمقًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم (المصدر: Rose)
Vibe-coding: طريقة برمجة ناشئة بمساعدة الذكاء الاصطناعي: ذكرت ملاحظات من بودكاست YC مع الرئيس التنفيذي لشركة Windsurf مفهوم “Vibe-coding”. قد يكون هذا نموذجًا للبرمجة يركز بشكل أكبر على الحدس والأجواء والتكرار السريع، ويدمج بعمق مساعدة الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى التغيير المحتمل للذكاء الاصطناعي في عمليات ومفاهيم تطوير البرمجيات (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
معلومات مسار ترقية Nvidia CUDA: يناقش مقال Phoronix مسار ترقية Nvidia CUDA بعد بنية Volta، وهو أمر ذو قيمة مرجعية للمستخدمين الذين يمتلكون وحدات معالجة رسومات Nvidia أقدم (مثل سلسلة 10xx) ويرغبون في الاستمرار في استخدامها لتطوير الذكاء الاصطناعي (المصدر: NerdyRodent)
💼 الأعمال
CoreWeave تستكمل الاستحواذ على Weights & Biases: أكملت منصة السحابة للذكاء الاصطناعي CoreWeave رسميًا استحواذها على منصة MLOps Weights & Biases (W&B). يهدف هذا الاستحواذ إلى دمج البنية التحتية السحابية عالية الأداء للذكاء الاصطناعي من CoreWeave مع أدوات المطورين من W&B، لإنشاء الجيل التالي من منصة سحابة الذكاء الاصطناعي، ومساعدة الفرق على بناء ونشر وتكرار تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع (المصدر: weights_biases, Chen Goldberg)
روبوتات Figure AI تخضع لاختبارات التحسين في مصنع BMW: قام فريق من شركة الروبوتات البشرية Figure AI بزيارة استمرت أسبوعين لمصنع مجموعة BMW في سبارتانبورغ، لتحسين عمليات روبوتاتها في ورشة هياكل سيارات X3 واستكشاف سيناريوهات تطبيق جديدة. يمثل هذا دخول التعاون بين الطرفين في عام 2025 مرحلة جوهرية، ويظهر إمكانات تطبيق الروبوتات البشرية في مجال تصنيع السيارات (المصدر: adcock_brett)
Reborn و Unitree Robotics تتوصلان إلى شراكة استراتيجية: أعلنت شركة الذكاء الاصطناعي Reborn عن إقامة شراكة استراتيجية مع شركة الروبوتات Unitree Robotics. سيتعاون الطرفان في مجالات البيانات والنماذج والروبوتات البشرية، بهدف مشترك هو تسريع تطوير التقنيات ذات الصلة (المصدر: Reborn)
🌟 المجتمع
وجهة نظر بافيت الحذرة بشأن الذكاء الاصطناعي تثير النقاش: في اجتماع المساهمين لعام 2025، أعرب بافيت عن موقفه “المترقب بهدوء” و “التطبيق المحدود” للذكاء الاصطناعي. أكد أن الذكاء الاصطناعي لا يمكن أن يحل محل الحكم البشري في القرارات المعقدة (مستشهداً بمسؤول أعمال التأمين Ajit Jain)، وأن Berkshire تعتبر الذكاء الاصطناعي أداة لتعزيز كفاءة الأعمال الحالية، وليس للاستثمار في شركات الخوارزميات البحتة. يعتقد أن هناك فقاعة في مجال الذكاء الاصطناعي، ويجب الانتظار حتى تثبت التكنولوجيا ربحيتها على المدى الطويل. أثار هذا نقاشًا حول قيمة نماذج “الذكاء الاصطناعي + الصناعة” مقابل “الصناعة + الذكاء الاصطناعي” (المصدر: 36氪)
الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic يعترف بنقص الفهم لكيفية عمل الذكاء الاصطناعي: اعترف Dario Amodei، الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic، بأنه لا يوجد حاليًا فهم عميق لآليات العمل الداخلية لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة (مثل LLM)، واصفًا هذا الوضع بأنه “غير مسبوق” في تاريخ التكنولوجيا. يسلط هذا التصريح الصريح الضوء مرة أخرى على “مشكلة الصندوق الأسود” للذكاء الاصطناعي، مما أثار نقاشات ومخاوف واسعة النطاق في المجتمع بشأن قابلية تفسير الذكاء الاصطناعي وقابليته للتحكم وأمانه (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
خطة OpenAI لإصدار نماذج مفتوحة المصدر غير متطورة والجدل حولها: صرح Kevin Weil، كبير مسؤولي المنتجات في OpenAI، بأن الشركة تستعد لإصدار نموذج أوزان مفتوح المصدر مبني على القيم الديمقراطية، لكن النموذج سيكون متخلفًا عمدًا عن النماذج المتطورة بجيل واحد، لتجنب تسريع تطور المنافسين (مثل الصين). أثارت هذه الاستراتيجية نقاشًا حادًا في المجتمع، حيث يرى المنتقدون أن هذا الموقف متناقض: فهو لا يمكن أن يصبح “أفضل” نموذج مفتوح المصدر في العالم (يحتاج إلى التنافس مع نماذج متطورة مثل DeepSeek-R2)، وقد يصبح عديم الفائدة بسبب تخلف الأداء، وفي الوقت نفسه قد يؤدي إلى تآكل إيرادات API الخاصة بـ OpenAI في الفئة المتوسطة والمنخفضة، مما يجعله موقف “خسارة مزدوجة” (المصدر: Haider., scaling01)
مناقشة الأتمتة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي ومستقبل أشكال العمل: يعتقد الرئيس التنفيذي لشركة Fiverr أن الذكاء الاصطناعي سيقضي على “المهام البسيطة”، ويجعل “المهام الصعبة” بسيطة، و “المهام المستحيلة” صعبة، مؤكدًا أن الممارسين بحاجة إلى أن يصبحوا أساتذة في مجالهم لتجنب الاستبدال. يناقش المجتمع ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيحل محل جميع الوظائف، والتغيرات الاجتماعية المحتملة التي قد تنشأ عن ذلك (انهيار اقتصادي أو يوتوبيا الدخل الأساسي الشامل UBI). في الوقت نفسه، أصبح تطبيق الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات شائعًا بشكل متزايد، حتى أنه أصبح المساهم الرئيسي في الكود، مما يثير التفكير في نماذج التطوير المستقبلية (المصدر: Emm | scenario.com, Reddit r/ArtificialInteligence, mike)
مناقشات أمان ومخاطر الذكاء الاصطناعي تستمر في التصاعد: حذر Demis Hassabis، الرئيس التنفيذي لشركة Google DeepMind، من أن الذكاء الاصطناعي العام (AGI) قد يصل في غضون 5-10 سنوات، لكن المجتمع ليس مستعدًا بعد لمواجهة تأثيراته التحويلية، داعيًا إلى تعاون عالمي نشط. في الوقت نفسه، دار حوار هادف حول مخاطر كارثة الذكاء الاصطناعي بين Ajeya Cotra القلقة بشأن المخاطر و random_walker المتشكك، حيث سعى الطرفان لفهم وجهات نظر بعضهما البعض وتحديد نقاط الخلاف الرئيسية. بدأ المجتمع أيضًا في مناقشة قضايا التحكم في الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على كيفية مراقبة واستخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي القوية بأمان (المصدر: Chubby♨️, dylan matthews 🔸, random_walker, FAR.AI, zacharynado)
تطبيقات وتأثيرات الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية والعلاقات الشخصية: شارك مستخدم تجربته في استخدام الذكاء الاصطناعي (Anthropic Sonnet) للمساعدة في الردود على تطبيقات المواعدة وزيادة معدل النجاح، وتخيل إمكانية وجود “Cursor للعلاقات”. في الوقت نفسه، تشير مقالة إلى أن الذكاء الاصطناعي يغذي الأوهام الروحية لدى بعض الأشخاص، مما يؤدي إلى ابتعادهم عن الأصدقاء والأقارب الحقيقيين. يعكس هذا تغلغل الذكاء الاصطناعي في المجالات العاطفية والاجتماعية والفرص والمخاطر المحتملة التي يجلبها (المصدر: arankomatsuzaki, Reddit r/artificial)
مناقشة تجربة استخدام LLM ومقارنة النماذج: أبلغ مستخدمون عن ارتباك Gemini 2.5 Pro بشأن قدرته على تحميل الملفات، حتى أنه لا يستطيع تحميل الملفات، ويشتبهون في أن ذلك يرجع إلى قيود الميزات المدفوعة. في الوقت نفسه، أفاد أفراد عائلة مستخدم آخر بأنهم يفضلون استخدام Gemini بدلاً من ChatGPT. أشاد مستخدم آخر بـ Claude لتفوقه على LLM الأخرى في توليد المحتوى المكتوب، معتبرًا أن إجاباته أكثر طبيعية وتشبه المقالات الحقيقية بدلاً من مجرد إنجاز المهام. تعكس هذه المناقشات المشكلات التي يواجهها المستخدمون في الاستخدام الفعلي، والاختلافات في التفضيلات، والانطباعات المباشرة حول قدرات النماذج المختلفة (المصدر: seo_leaders, agihippo, Reddit r/ClaudeAI, seo_leaders)
مناقشة أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والمعايير الاجتماعية: تشمل المناقشات تطبيق الذكاء الاصطناعي في تطوير الأدوية واعتباراته الأخلاقية، ومواقف معارضي الذكاء الاصطناعي تجاه ذلك. في الوقت نفسه، يرى تعليق أن انتشار الترجمة الفورية بالذكاء الاصطناعي قد يجعل الناس يشتاقون إلى “الشعور بالكفاح” الذي كان يصاحب التواصل عبر اللغات في الماضي وما يجلبه من تواصل. هناك أيضًا نقاش حول الذكاء الاصطناعي لترجمة لغة الحيوانات الأليفة، حيث يُعتقد أن الناس يحبون الحيوانات الأليفة جزئيًا لأنه يمكنهم إسقاط مشاعرهم عليها، وأن الترجمة الحقيقية بالذكاء الاصطناعي قد تعكس فقط “الجوع” و “الرغبة في التزاوج” (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence, jxmnop, menhguin)
ديناميكيات مجتمع الذكاء الاصطناعي والنظام البيئي للمطورين: أغلق Discord بوت الذكاء الاصطناعي “Shapes” الذي يضم 30 مليون مستخدم، مما أثار مخاوف المطورين بشأن مخاطر المنصة. في الوقت نفسه، هناك رأي مفاده أنه بالنسبة للشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، فإن المساهمة في المشاريع مفتوحة المصدر تثبت القدرة بشكل أفضل من حل مسائل LeetCode، وتزيد من فرص الحصول على وظائف. نظمت Nous Research بالتعاون مع XAI و Nvidia وغيرها هاكاثون لبيئات RL، بهدف تعزيز تطوير بيئات RL (المصدر: shapes inc, pash, Nous Research)
سلوك ChatGPT غير طبيعي: الوقوع في حلقة “Boethius”: أبلغ مستخدمون عن سلوك غير طبيعي لـ ChatGPT-4o عند سؤاله “من هو أول ملحن؟”، حيث ذكر بشكل متكرر Boethius (منظر موسيقي وليس ملحنًا)، حتى أنه “اعتذر” في المحادثات اللاحقة ومازح قائلاً إن Boethius يطارده مثل “الشبح” في الإجابات. يوضح هذا “الخلل” المثير للاهتمام أنماط السلوك غير المتوقعة التي قد تظهر في LLM والارتباك المحتمل في حالتها الداخلية (المصدر: Reddit r/ChatGPT)
التفكير في مراحل تطور الذكاء الاصطناعي المستقبلية: يتساءل المجتمع: إذا كان تطور الذكاء الاصطناعي الحالي في مرحلة “الحاسوب المركزي” (mainframe)، فماذا ستكون مرحلة “المعالج الدقيق” (microprocessor) المستقبلية؟ يثير هذا السؤال التفكير في مسار تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وأشكال انتشارها، والأشكال المستقبلية المحتملة للذكاء الاصطناعي الأصغر حجمًا والأكثر شخصية والأكثر تضمينًا (المصدر: keysmashbandit)
أسلوب المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي والتعرف عليه: لاحظ مستخدمون أن النصوص التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي (خاصة نماذج GPT) غالبًا ما تستخدم بعض العبارات والتراكيب الثابتة (مثل “significant implications for…” وغيرها)، مما يسهل التعرف عليها. في الوقت نفسه، على الرغم من تحسن جودة الصوت الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا يزال يبدو جامدًا في البنية والإيقاع والتوقفات. أثار هذا نقاشًا حول “النمطية” ومشكلات الطبيعية في مخرجات LLM (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
التقدير لتصميم Perplexity AI: يعتقد المستخدم jxmnop أن Perplexity AI يبدو أنه يستثمر المزيد من الموارد في التصميم بدلاً من تطوير نماذجه الخاصة، لكن تجربة المنتج (vibes) تبدو جيدة. يعكس هذا أنه في المنافسة بين منتجات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى قدرات النموذج الأساسية، تعد واجهة المستخدم وتصميم التفاعل أيضًا عوامل تمييز مهمة (المصدر: jxmnop)
تطبيقات الذكاء الاصطناعي الممتعة في السيناريوهات غير المتعلقة بالعمل: يطلب مستخدم Reddit أمثلة على استخدامات ممتعة أو غريبة للذكاء الاصطناعي في سيناريوهات غير متعلقة بالعمل. تشمل الأمثلة: تحليل الأحلام من منظور يونغ وفرويد، وقراءة فنجان القهوة، ووضع وصفات بناءً على مكونات عشوائية في الثلاجة، والاستماع إلى قصص ما قبل النوم التي يقرأها الذكاء الاصطناعي، وتلخيص المستندات القانونية، وما إلى ذلك. يوضح هذا إبداع المستخدمين في استكشاف حدود تطبيقات الذكاء الاصطناعي (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
مستخدم يبحث عن أفضل LLM لذاكرة VRAM بسعة 48 جيجابايت: يبحث مستخدم Reddit عن أفضل LLM في ظل وجود ذاكرة VRAM بسعة 48 جيجابايت، يوازن بين حجم المعرفة والسرعة المتاحة (> 10t/s). ذكرت المناقشة Deepcogito 70B (معدل من Llama 3.3) و Qwen3 32B، مع اقتراحات بتجربة Nemotron و YiXin-Distill-Qwen-72B و GLM-4 و Mistral Large المكمم و Command R+ و Gemma 3 27B أو Qwen3-235B المحمل جزئيًا. يعكس هذا الاحتياجات العملية للمستخدمين في اختيار وتحسين النماذج ضمن قيود أجهزة معينة (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
💡 أخرى
تطورات تقنيات الروبوتات: هناك ديناميكيات جديدة مستمرة في هذا المجال: 1. PIPE-i: أطلقت Beca Group عربة مسح روبوتية لفحص البنية التحتية مثل الأنابيب. 2. روبوت بشري مفتوح المصدر: أطلقت جامعة كاليفورنيا في بيركلي مشروع روبوت بشري مفتوح المصدر. 3. ذراع روبوتية من Hugging Face: أطلقت Hugging Face مشروع ذراع روبوتية قابلة للطباعة ثلاثية الأبعاد. 4. كعكة روبوتية قابلة للأكل: صنع باحثون كعكة روبوتية يمكن أكلها. 5. طائرات بدون طيار للمجاري: ظهرت طائرات بدون طيار لفحص المجاري، لتحل محل العمالة البشرية في إنجاز الأعمال القذرة (المصدر: Ronald_vanLoon, TheRundownAI)
مناقشة تنظيم الذكاء الاصطناعي: إصدار فيلم وثائقي عن مشروع قانون SB-1047: أصدر Michaël Trazzi فيلمًا وثائقيًا عن كواليس النقاش حول مشروع قانون سلامة الذكاء الاصطناعي في كاليفورنيا SB-1047. كان مشروع القانون يهدف إلى فرض حد أدنى من التنظيم على تطوير الذكاء الاصطناعي المتطور، لكنه فشل في النهاية في المرور. يستكشف الفيلم الوثائقي أسباب فشل مشروع القانون، على الرغم من الدعم الكبير من سكان كاليفورنيا، مما أثار مزيدًا من التفكير حول مسارات وتحديات تنظيم الذكاء الاصطناعي (المصدر: Michaël Trazzi, menhguin, NeelNanda5, JeffLadish)
الجمع بين الحوسبة الكمومية والذكاء الاصطناعي: تمهد Nvidia الطريق للحوسبة الكمومية العملية من خلال دمج أجهزة الكم مع الحواسيب الفائقة للذكاء الاصطناعي، مع التركيز على تصحيح الأخطاء وتسريع الانتقال من التجارب إلى التطبيقات العملية. في الوقت نفسه، هناك رأي مفاده أن الحوسبة الكمومية قد تجلب ازدهارًا علميًا أكبر، وليس مجرد تعطيل في مجال الأمن السيبراني (المصدر: Ronald_vanLoon, NVIDIA HPC Developer)
