كلمات مفتاحية：ChatGPT, GitHub, نموذج الذكاء الاصطناعي, متعدد الوسائط, التعلم المعزز, مفتوح المصدر, Meta FAIR, الذكاء العام الاصطناعي (AGI), ميزة البحث المتعمق في ChatGPT, هندسة Transformer الهجينة, ضبط دقيق معزز (RFT), نموذج العالم المتعدد للذكاء الاصطناعي, إطار عمل الذكاء الاصطناعي للعلماء
🔥 أبرز الأخبار
ميزة البحث العميق في ChatGPT تتكامل مع GitHub: أعلنت OpenAI أن ميزة البحث العميق (Deep Research) في ChatGPT تدعم الآن الاتصال بمستودعات أكواد GitHub. بعد طرح المستخدمين للأسئلة، يستطيع وكيل الذكاء الاصطناعي قراءة الشيفرة المصدرية وملفات PR و README وغيرها من المستندات في مستودع الأكواد والبحث فيها وتحليلها تلقائيًا، وإنشاء تقارير مفصلة تتضمن اقتباسات مباشرة. تهدف هذه الميزة إلى مساعدة المطورين على التعرف بسرعة على المشاريع، وفهم بنية الشيفرة والمكدس التقني. حاليًا، هذه الميزة في مرحلة تجريبية، ومتاحة لمستخدمي Team، وسيتم طرحها تدريجيًا لمستخدمي Plus و Pro. (المصدر: OpenAI Developers, snsf, EdwardSun0909, op7418, gdb, tokenbender, 量子位, 36氪)
إطلاق Multiverse، أول نموذج عالمي متعدد اللاعبين مفتوح المصدر يعتمد على الذكاء الاصطناعي: أعلنت شركة Enigma Labs الإسرائيلية الناشئة عن إطلاق نموذجها العالمي متعدد اللاعبين Multiverse مفتوح المصدر، والذي يسمح لوكيلين من الذكاء الاصطناعي بالإدراك والتفاعل والتعاون في نفس البيئة المولدة. تم تدريب النموذج على لعبة 《GT赛车4》 (GT Racing 4)، ويعالج حالة العالم المشترك من خلال تكديس منظور اللاعبين على طول قنوات الألوان ودمج إطارات تاريخية ذات عينات متفرقة، مما يحقق التدريب والتشغيل في الوقت الفعلي على أجهزة الكمبيوتر بتكلفة أقل من 1500 دولار أمريكي. تعتبر هذه الخطوة تقدمًا هامًا في فهم الذكاء الاصطناعي وتوليد البيئات الافتراضية المشتركة، وتوفر أفكارًا جديدة لأنظمة الوكلاء المتعددين ومنصات التدريب بالمحاكاة. (المصدر: Reddit r/MachineLearning, 36氪)
عالم الذكاء الاصطناعي البارز Rob Fergus يعود لقيادة Meta FAIR بهدف تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI): عاد Rob Fergus، الذي شارك في تأسيس FAIR مع Yann LeCun في وقت سابق ثم قاد فريق نيويورك في DeepMind، إلى Meta ليتولى منصب رئيس FAIR خلفًا لـ Joelle Pineau. انضم Fergus إلى قسم GenAI في Meta في أبريل من هذا العام، ويعمل على تحسين قدرات الذاكرة والتخصيص في نماذج Llama. وأعلن LeCun في الوقت نفسه أن الهدف الجديد لـ FAIR سيكون الذكاء الآلي المتقدم (AGI). يعد Fergus باحثًا غزير الاستشهاد في مجال الذكاء الاصطناعي، وتشمل أعماله البارزة البحث المرئي لـ ZFNet والعمل الرائد على العينات الخصومية. (المصدر: ylecun, 36氪)
Anthropic تنشر دراسة حول قيم Claude AI، وتكشف عن 3307 ميول قيمية للذكاء الاصطناعي: نشر فريق البحث في Anthropic ورقة بحثية أولية بعنوان 《Values in the Wild》، والتي تحدد 3307 قيمة فريدة للذكاء الاصطناعي من خلال تحليل أداء Claude AI في محادثات العالم الحقيقي. وجدت الدراسة أن القيم الأكثر شيوعًا هي تلك الموجهة نحو الخدمة، مثل “المساعدة” (23.4%)، و”الاحترافية” (22.9%)، و”الشفافية” (17.4%). تم تصنيف قيم الذكاء الاصطناعي إلى خمس فئات رئيسية: النفعية (31.4%)، والمعرفية (22.2%)، والاجتماعية (21.4%)، والحماية (13.9%)، والشخصية (11.1%)، وأظهرت اعتمادًا كبيرًا على السياق. عادةً ما يستجيب Claude بشكل داعم للقيم التي يعبر عنها البشر (43%)، ويمثل انعكاس القيم حوالي 20%، بينما كان رفض قيم المستخدم نادرًا (5.4%). (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
Yoshua Bengio يقترح إطار “الذكاء الاصطناعي العالِم” (Scientist AI)، ويدعو إلى مسار تطوير أكثر أمانًا للذكاء الاصطناعي: نشر Yoshua Bengio، الحائز على جائزة Turing، مقال رأي في مجلة 《Time》، يشرح فيه توجه فريقه البحثي نحو “الذكاء الاصطناعي العالِم” (Scientist AI). ويرى أن هذا المسار عملي وفعال وأكثر أمانًا لتطوير الذكاء الاصطناعي، ويهدف إلى استبدال مسار تطوير الذكاء الاصطناعي الحالي غير المتحكم فيه والقائم على الوكلاء. يؤكد الإطار على ضرورة أن تتمتع أنظمة الذكاء الاصطناعي بقابلية التفسير والتحقق والمواءمة مع القيم الإنسانية، وذلك من خلال محاكاة منهجية البحث العلمي، لجعل سلوك الذكاء الاصطناعي وعمليات اتخاذ القرار أكثر شفافية وقابلية للتحكم، وبالتالي تقليل المخاطر المحتملة. (المصدر: Yoshua_Bengio)
🎯 الاتجاهات
إطلاق ميزة الضبط الدقيق المعزز (RFT) من OpenAI رسميًا على o4-mini: أعلنت OpenAI أن ميزة الضبط الدقيق المعزز (RFT)، التي تم عرضها مسبقًا في ديسمبر الماضي، متاحة الآن رسميًا في نموذج o4-mini. تستخدم RFT الاستدلال المتسلسل والتقييم الخاص بالمهام لتعزيز أداء النموذج في المجالات المعقدة. على سبيل المثال، استخدمت شركة AccordanceAI بالفعل RFT لضبط نموذج دقيق يتميز بأداء عالٍ في مجالي الضرائب والمحاسبة. (المصدر: OpenAI Developers, gdb, 量子位, 36氪)
واجهة برمجة تطبيقات Gemini API تطلق ميزة التخزين المؤقت الضمني، مما يقلل تكلفة الاستدعاء بنسبة 75%: أضافت واجهة برمجة تطبيقات Gemini API من جوجل ميزة التخزين المؤقت الضمني، والتي تقوم تلقائيًا بتنشيط التخزين المؤقت عندما يكون طلب المستخدم له بادئة مشتركة مع طلب سابق، مما يوفر للمستخدمين 75% من رسوم Token. لا تتطلب هذه الميزة من المطورين إنشاء ذاكرة تخزين مؤقت بشكل نشط. وفي الوقت نفسه، تم تخفيض الحد الأدنى لـ Token المطلوب لتنشيط التخزين المؤقت إلى 1K على Gemini 2.5 Flash وإلى 2K على 2.5 Pro، مما يقلل بشكل أكبر من تكلفة استخدام واجهة برمجة التطبيقات. (المصدر: op7418)
OpenAI تطلق ميزة الذاكرة في ChatGPT بشكل كامل في المنطقة الاقتصادية الأوروبية وعدة مناطق أخرى: أعلنت OpenAI أن ميزة الذاكرة في ChatGPT أصبحت متاحة بالكامل لمستخدمي Plus و Pro في المنطقة الاقتصادية الأوروبية (EEA) والمملكة المتحدة وسويسرا والنرويج وأيسلندا وليختنشتاين. تسمح هذه الميزة لـ ChatGPT بالرجوع إلى جميع سجلات الدردشة السابقة للمستخدم لتقديم استجابات أكثر تخصيصًا، وفهم تفضيلات المستخدم واهتماماته بشكل أفضل، وبالتالي تقديم مساعدة أكثر دقة في الكتابة والاقتراحات والتعلم وغيرها. (المصدر: openai)
ByteDance Seed تطلق نموذج الأساس متعدد الوسائط Mogao: أطلق فريق SEED التابع لـ ByteDance نموذج أساس Omni يُدعى Mogao، وهو مصمم خصيصًا للتوليد متعدد الوسائط المتداخل. يدمج Mogao العديد من التحسينات التقنية، بما في ذلك تصميم الاندماج العميق، ومشفرات بصرية مزدوجة، وتضمينات موضعية دورانية متداخلة، وتوجيه متعدد الوسائط بدون مصنف. تمكنه هذه التحسينات من الجمع بين مزايا النماذج ذاتية الانحدار (توليد النصوص) ونماذج الانتشار (توليف صور عالية الجودة)، ومعالجة تسلسلات النصوص والصور المتداخلة بشكل فعال. (المصدر: NandoDF)
Meta تطلق بنية Transformer الهجينة (MoT) بهدف خفض تكلفة التدريب المسبق للنماذج متعددة الوسائط: اقترح باحثون في Meta AI بنية متفرقة تسمى “Transformer الهجين (Mixture-of-Transformers, MoT)”، تهدف إلى خفض التكلفة الحسابية للتدريب المسبق للنماذج متعددة الوسائط بشكل كبير دون التضحية بالأداء. يطبق MoT تباينًا مدركًا للوسائط على معلمات Transformer غير المضمنة (مثل الشبكات الأمامية، ومصفوفات الانتباه، وتطبيع الطبقات). أظهرت التجارب أنه في إعداد Chameleon (توليد النصوص + الصور)، حقق نموذج MoT بحجم 7B جودة خط الأساس الكثيف باستخدام 55.8% فقط من FLOPs؛ وعند التوسع ليشمل الكلام كوسيط ثالث، استخدم 37.2% فقط من FLOPs. تم قبول هذا البحث في TMLR (مارس 2025)، وتم فتح مصدر الكود. (المصدر: VictoriaLinML)
إطلاق مشروع Smoothie Qwen لتحسين نموذج Qwen، وتحقيق التوازن في التوليد متعدد اللغات: تم إطلاق مشروع لتحسين نموذج Qwen يُدعى Smoothie Qwen، يهدف إلى موازنة قدرات التوليد متعدد اللغات من خلال تعديل احتمالات المعلمات الداخلية للنموذج. يعالج المشروع بشكل أساسي مشكلة ظهور مخرجات باللغة الصينية أحيانًا عند استخدام Qwen من قبل بعض المستخدمين غير الناطقين بالصينية، ويدعي أنه لن يقلل من ذكاء النموذج. (المصدر: karminski3)
إطلاق idp-leaderboard، أول معيار لاختبار الذكاء الاصطناعي لأنواع المستندات: تم إطلاق معيار اختبار الذكاء الاصطناعي الجديد idp-leaderboard، والذي يركز على تقييم قدرة النماذج على معالجة المستندات وصور المستندات. وفقًا للقائمة الأولية، أظهر gemini-2.5-flash-preview-04-17 أقوى أداء في معالجة المستندات بشكل عام. ومن الجدير بالذكر أن Qwen2.5-VL أظهر أداءً ضعيفًا في معالجة الجداول. (المصدر: karminski3)
تحديث هام لميزة Perplexity Discover: أعلن Arav Srinivas، المؤسس المشارك لـ Perplexity، عن تحسينات كبيرة في ميزة Discover (تدفق اكتشاف المعلومات)، وشجع المستخدمين على تجربتها. يعني هذا عادةً تحسينات في عرض المعلومات أو مدى صلتها أو واجهة المستخدم، بهدف تعزيز قدرة المستخدمين على الحصول على معلومات جديدة واستكشافها. (المصدر: AravSrinivas)
Lenovo تعلن عن ترقية كبيرة لوكيلها الذكي الفائق الشخصي Tianxi، وأول جهاز لوحي في العالم ينشر DeepSeek محليًا: أعلنت Lenovo عن ترقية كبيرة لوكيلها الذكي الفائق الشخصي Tianxi، متجهة نحو مستوى L3 الشامل، وأطلقت وكيل المجال “Xiang Bang Bang” الذي يركز على خدمات الذكاء الاصطناعي لأجهزة المستخدم الذكية. وفي الوقت نفسه، أطلقت Lenovo العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي الطرفية الجديدة، بما في ذلك أول جهاز لوحي في العالم ينشر نموذج DeepSeek الكبير على جانب الجهاز YOGA Pad Pro 14.5 AI Yuanqi Edition، بالإضافة إلى هواتف moto AI، وسلسلة PC من فئة Legion، مما يشكل نظامًا بيئيًا متكاملًا للذكاء الاصطناعي يشمل AI PC، وهواتف AI، وأجهزة لوحية AI، و AIoT. (المصدر: 量子位)
Lou Tiancheng يتحدث عن القيادة الذاتية والذكاء المتجسد: L2 لا يمكن أن يرتقي إلى L4، ومساعدة VLA لـ L4 محدودة: شارك Lou Tiancheng، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في Pony.ai، أحدث رؤاه حول القيادة الذاتية والذكاء الاصطناعي عند إطلاق الجيل الجديد من طراز Robotaxi. وأكد على الاختلاف الجوهري بين L2 و L4، معتقدًا أن L2 لا يمكن أن يرتقي إلى L4، وأن نموذج VLA (الرؤية-اللغة-الفعل) الشائع حاليًا في مجال L2 “لا يساعد L4 بشكل أساسي”. وأشار إلى أن L4 يتطلب أمانًا قصوى مثل طبيب متخصص، بينما يشبه VLA طبيبًا عامًا. كان جوهر التغيير التكنولوجي في Pony.ai خلال العامين الماضيين هو “من طرف إلى طرف” ونموذج العالم، وقد تم تطبيق الأخير لمدة 5 سنوات تقريبًا. كما اعتبر أن “القيادة السحابية” مفهوم زائف، وأشار إلى أن حالة الذكاء المتجسد حاليًا تشبه القيادة الذاتية في عام 2018، وستواجه تحديات “فترة فراغ” مماثلة. (المصدر: 量子位)
Kimi يختبر مجتمع محتوى، و OpenAI قد تطور تطبيقًا اجتماعيًا، وشركات نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة تستكشف الشبكات الاجتماعية لتعزيز ولاء المستخدمين: يختبر Kimi التابع لـ Moonshot AI منتج مجتمع محتوى في مرحلة تجريبية، يعتمد بشكل أساسي على الذكاء الاصطناعي لاستخلاص الأخبار الساخنة وإنشاء محتوى، مع التركيز على مجالات التكنولوجيا والمالية وغيرها. وبالمصادفة، أفادت التقارير أيضًا أن OpenAI تخطط لتطوير برنامج اجتماعي، قد يكون منافسًا لـ X. تشير هذه التحركات إلى أن شركات نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة تحاول تعزيز ولاء المستخدمين من خلال بناء مجتمعات أو وظائف اجتماعية، لحل مشكلة “الاستخدام والتجاهل” لأدوات الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، تواجه عمليات المجتمع تحديات تتعلق بجودة المحتوى والمخاطر الأمنية والتسويق. تعكس هذه الخطوة أيضًا تحول صناعة الذكاء الاصطناعي من “حرق الأموال مقابل النمو” إلى التركيز بشكل أكبر على عائد الاستثمار واستكشاف نماذج أعمال جديدة بعد بلوغ ذروة النمو. (المصدر: 36氪)
TCL تتبنى الذكاء الاصطناعي بالكامل، وتطلق نموذج Fuxi الكبير والعديد من الأجهزة المنزلية الذكية، لكنها تواجه تحديات التجانس: عرضت TCL بشكل بارز منتجاتها واستراتيجيتها في مجال الذكاء الاصطناعي في معارض مثل AWE 2025 و CES 2025، بما في ذلك نموذج TCL Fuxi الكبير ووظائف الذكاء الاصطناعي المطبقة على أجهزة التلفزيون ومكيفات الهواء والغسالات وغيرها من الأجهزة المنزلية. كان أداء أعمالها في مجال التلفزيون متميزًا، حيث احتلت المرتبة الأولى عالميًا في شحنات الربع الأول، وتعد تقنية Mini LED ميزتها. ومع ذلك، يتركز تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الأجهزة المنزلية حاليًا بشكل أساسي على التفاعل الصوتي وتحسين وظائف محددة (مثل رقائق جودة الصورة بالذكاء الاصطناعي، والنوم بالذكاء الاصطناعي، وتوفير الطاقة بالذكاء الاصطناعي)، ويواجه تحدي المنافسة المتجانسة مع العلامات التجارية الأخرى (مثل Hisense Xinghai، و Haier HomeGPT، و Midea Meiyan). تستكشف TCL أيضًا روبوتات الرفقة بالذكاء الاصطناعي وتخطط للنظارات الذكية من خلال RayNeo. على الرغم من زيادة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، إلا أن ميزتها التكنولوجية المستقلة ليست واضحة بعد، وتواجه مشكلات مثل ارتفاع تكاليف التسويق وانخفاض هامش الربح الإجمالي. (المصدر: 36氪)
الذكاء الاصطناعي يقود تحول التعليم، والشركات الرائدة مثل iFlytek و Excellence Education تسرع من وتيرة تبني الذكاء الاصطناعي: يحلل التقرير أحدث ممارسات الشركات التعليمية الرائدة مثل iFlytek، و Excellence Education، و Fenbi، و Zhonggong Education، و Huatu Education، و Yiqi Education Technology في مجال الذكاء الاصطناعي. تعتمد iFlytek على قدرات الحوسبة المحلية ونماذج Deepseek-V3/R1 لتعميق تعليم تكنولوجيا المعلومات. تستخدم Excellence Education نموذج Deepseek R1 لتمكين سلسلة التعليم بأكملها، وتطلق أدوات التصحيح والقراءة بالذكاء الاصطناعي. تبني Fenbi مصفوفة منتجات ذكاء اصطناعي تغطي التعلم عالي التردد والسيناريوهات ذات الطلب المرتفع. تركز Zhonggong Education على خدمات التوظيف بالذكاء الاصطناعي، وتطور نموذج “Yunxin” الكبير. تجمع Huatu Education بين مزاياها غير المتصلة بالإنترنت واستخدام الذكاء الاصطناعي لتعزيز دقة خدمات اختبارات الخدمة المدنية. بينما تقود Yiqi Education Technology التكامل بين التدريس والتقييم بالذكاء الاصطناعي. تظهر اتجاهات الصناعة أن تعليم الذكاء الاصطناعي ينتقل من الأدوات الفردية إلى المنافسة البيئية وتحقيق القيمة. (المصدر: 36氪)
Baidu و Alibaba وغيرهما من الشركات الكبرى تدفع ببروتوكول MCP، وتتنافس على تحديد النظام البيئي لـ AI Agent: حظي بروتوكول سياق النموذج (MCP) مؤخرًا بدعم من Anthropic و OpenAI و Google بالإضافة إلى الشركات الصينية الكبرى مثل Baidu و Alibaba. يدعم تطبيق “Xin Xiang” من Baidu ومنصة Bailian من Alibaba Cloud بالفعل MCP، مما يسمح لـ AI Agent باستدعاء الأدوات والخدمات الخارجية بسهولة أكبر. تبدو هذه الخطوة ظاهريًا لتوحيد معايير الصناعة، ولكنها في الواقع تمثل تنافسًا بين الشركات الكبرى على تحديد النظام البيئي المستقبلي لـ AI Agent. من خلال بناء وتعزيز MCP، تهدف الشركات الكبرى إلى جذب المزيد من المطورين للانضمام إلى نظامها البيئي، وبالتالي السيطرة على حواجز البيانات والكلمة العليا في الصناعة. لا يزال الاتجاه التجاري لتطبيقات Agent يركز بشكل أساسي على حركة المرور والإعلانات. (المصدر: 36氪)
تسريب استراتيجية Apple للذكاء الاصطناعي: تعاون محتمل مع Baidu و Alibaba لإنشاء نسخة صينية من نظام الذكاء الاصطناعي “ثنائي النواة”: تشير التقارير إلى أن Apple قد تتعاون مع Baidu و Alibaba لتقديم الدعم الفني لوظائف الذكاء الاصطناعي في سوقها الصيني. يتمتع نموذج Wenxin Yiyan (ERNIE Bot) من Baidu بمزايا في التعرف البصري، بينما يتميز نموذج Qianwen الكبير من Alibaba بأداء متميز في الفهم المعرفي والامتثال للمحتوى. قد يهدف هذا النموذج “ثنائي النواة” إلى الجمع بين نقاط قوة الشركتين، وتلبية متطلبات النظام البيئي للبيانات والتركيز التقني والتنظيم في السوق الصينية، مع الحفاظ على هيمنة Apple وقدرتها على المساومة في التعاون. يُنظر إلى هذه الخطوة على أنها استراتيجية “تقسيم مكانة بيئية” من جانب Apple لمواجهة ضغوط المنافسة المحلية مثل HarmonyOS، وفي سياق تشديد الرقابة على البيانات. (المصدر: 36氪)
البروفيسور Yu Jingyi يقدم تحليلًا معمقًا للذكاء المكاني: إمكانات هائلة، ولكن لم يتم التوصل إلى توافق في الآراء، والبيانات والفهم المادي هما المفتاح: أشار البروفيسور Yu Jingyi من جامعة ShanghaiTech في مقابلة إلى أن إمكانات النماذج الكبيرة في التكامل متعدد الوسائط لم تستنفد بعد، وأن الذكاء المكاني يتطور من النسخ الرقمي إلى الفهم والإبداع الذكي، بفضل اختراقات الذكاء الاصطناعي التوليدي. ويرى أن التحدي الأساسي للذكاء المكاني حاليًا يكمن في ندرة بيانات المشاهد ثلاثية الأبعاد الحقيقية وعدم توحيد طرق التعبير ثلاثي الأبعاد. يستكشف مشروع CAST الذي يقوده فريقه العلاقات بين الكائنات والمعقولية المادية من خلال إدخال “نظرية شبكة الفاعلين” والقواعد المادية. ويؤكد على أولوية الإدراك، ويتوقع حدوث اختراق ثوري في تكنولوجيا أجهزة الاستشعار. يجب أن يكون معيار قياس الذكاء المتجسد هو المتانة والسلامة وليس الدقة البحتة. على المدى القصير، سينفجر الذكاء المكاني في مجالات مثل إنتاج الأفلام والألعاب، وعلى المدى المتوسط والطويل سيصبح جوهر الذكاء المتجسد، كما يعد الاقتصاد المنخفض الارتفاع سيناريو تطبيق مهمًا. (المصدر: 36氪)
حرب المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي تشتعل: الشركات الكبرى تقدم رواتب عالية لاجتذاب المواهب، وتوجيه مباشر من الرؤساء التنفيذيين للتكنولوجيا، مع التركيز على النماذج الكبيرة والوسائط المتعددة: تخوض الشركات التكنولوجية الكبرى في الداخل والخارج حربًا شرسة على المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي. أطلقت شركات مثل ByteDance و Alibaba و Tencent و Baidu و JD.com و Huawei وغيرها خطط توظيف تستهدف طلاب الدكتوراه المتميزين والشباب العباقرة، وتقدم رواتب غير محدودة، وتوجيهًا مباشرًا من الرؤساء التنفيذيين للتكنولوجيا، ولا تتطلب خبرة تدريبية. تتركز اتجاهات التوظيف بشكل أساسي في مجالات النماذج الكبيرة والوسائط المتعددة، وترتبط ارتباطًا وثيقًا بسيناريوهات الأعمال الأساسية لكل شركة. أدى نجاح نماذج مثل DeepSeek إلى زيادة طلب الصناعة على المواهب. كما أعرب Elon Musk عن دهشته من جنون المنافسة على مواهب الذكاء الاصطناعي، وتجذب الشركات العملاقة في الخارج مثل OpenAI أيضًا المواهب برواتب عالية وتوظيف مباشر من قبل المؤسسين. (المصدر: 36氪)
Sequoia Capital: إمكانات سوق الذكاء الاصطناعي تفوق بكثير الحوسبة السحابية، وطبقة التطبيقات هي المفتاح، وسيكون كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي معيارًا: يتوقع شريك في Sequoia Capital أن يتجاوز حجم سوق الذكاء الاصطناعي بكثير سوق الحوسبة السحابية الحالي البالغ حوالي 400 مليار دولار أمريكي، وسيكون حجمه هائلاً في السنوات العشر إلى العشرين القادمة، مع تركيز القيمة بشكل أساسي على طبقة التطبيقات. يجب على الشركات الناشئة التركيز على احتياجات العملاء، وتقديم حلول شاملة، والتعمق في المجالات الرأسية، واستخدام “دولاب البيانات” لبناء حواجز تنافسية. تظهر أبحاث AWS أن الشركات العالمية تسرع من وتيرة تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث يخطط 45% من صانعي القرار لجعله أولويتهم القصوى لعام 2025، وسيصبح منصب كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي (CAIO) معيارًا في الشركات، حيث أنشأت 60% من الشركات هذا المنصب بالفعل. يُنظر إلى اقتصاد الوكلاء على أنه المرحلة التالية من تطوير الذكاء الاصطناعي، ولكنه يحتاج إلى حل ثلاثة تحديات تقنية رئيسية: الهوية الدائمة، وبروتوكولات الاتصال، والثقة الأمنية. (المصدر: 36氪)
شركات صناعة السيارات الناشئة تراهن بالكامل على الذكاء الاصطناعي، و Li Auto و Xpeng و NIO تتنافس على تحديد الجيل القادم من السيارات: أدى الاختراق الذي حققته تقنية الشبكات العصبية من طرف إلى طرف في Tesla FSD V12 إلى تسريع وتيرة تبني الذكاء الاصطناعي من قبل شركات صناعة السيارات الناشئة المحلية مثل Li Auto و Xpeng و NIO وغيرها. أطلقت Li Auto نموذج السائق الكبير VLA (الرؤية-اللغة-الفعل)، وطورت الجزء اللغوي بناءً على نموذج DeepSeek مفتوح المصدر. قامت Xpeng Motors ببناء نموذج أساس LVA بمعلمات تبلغ 72 مليار. بينما أطلقت NIO أول نموذج عالمي للقيادة الذكية في الصين NWM، وطورت ذاتيًا شريحة القيادة الذكية 5 نانومتر Shenji NX9031. تستثمر كل شركة بشكل كبير في الخوارزميات وقوة الحوسبة (الرقائق المطورة ذاتيًا) والبيانات، وتعمم تقنية الذكاء الاصطناعي على مجالات مثل الروبوتات البشرية، وتتنافس على تحديد الجيل القادم من السيارات وحتى تعريف المنتج، لكنها تواجه تحديات مالية وتجارية. (المصدر: 36氪)
🧰 الأدوات
إطار عمل MLX من Apple يحصل على تكميم DWQ، وأداء 4bit يتفوق على 6bit القديم: تم إصدار طريقة تكميم جديدة DWQ (Dynamic Weight Quantization، التكميم الديناميكي للوزن) لإطار عمل MLX (إطار تعلم الآلة) من Apple. وفقًا للبيانات التي شاركها المستخدم karminski3، فإن النماذج المكممة بـ 4bit-dwq (مثل Qwen3-30B) تتفوق حتى على طريقة التكميم القديمة 6bit من حيث الحيرة (perplexity)، وتتطلب 17 جيجابايت فقط من الذاكرة للتشغيل. يوفر هذا إمكانيات جديدة لتشغيل نماذج لغوية كبيرة بكفاءة على أجهزة Apple. (المصدر: karminski3)
Perplexity يدعم الآن بحثًا حواريًا أكثر طبيعية داخل WhatsApp: أعلن Arav Srinivas، المؤسس المشارك لـ Perplexity، عن تحسين تكامل Perplexity داخل WhatsApp، حيث يوفر الآن تجربة حوارية أكثر طبيعية، ويتجاهل بذكاء خطوات البحث عندما لا تكون هناك حاجة إليها، مما يسمح للمستخدمين بالتفاعل مباشرة مع الذكاء الاصطناعي بأسلوب الدردشة. (المصدر: AravSrinivas)
nanobrowser_ai يدعم نماذج LLM الرئيسية، ويدمج Langchain.js: أعلنت أداة الذكاء الاصطناعي nanobrowser_ai عن دعمها للعديد من النماذج اللغوية الكبيرة، بما في ذلك نماذج OpenAI و Gemini بالإضافة إلى النماذج المحلية التي تعمل من خلال Ollama. تستخدم الأداة إطار عمل Langchain.js لتحقيق دعم مرن لمختلف نماذج LLM، مما يوفر للمستخدمين مجموعة أوسع من خيارات النماذج. (المصدر: hwchase17)
LlamaIndex TypeScript يضيف دعمًا لواجهات برمجة تطبيقات LLM في الوقت الفعلي، وأول تكامل مع Google Gemini: أعلن LlamaIndex TypeScript عن دعمه لواجهات برمجة تطبيقات LLM في الوقت الفعلي، مما يمكّن المطورين من تحقيق وظائف المحادثة الصوتية في الوقت الفعلي في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. أول تكامل هو واجهة Google Gemini التجريدية في الوقت الفعلي، وسيتوفر دعم OpenAI في الوقت الفعلي قريبًا أيضًا. يسهل هذا التحديث على المطورين التبديل بين النماذج المختلفة في الوقت الفعلي، وبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر تفاعلية. (المصدر: _philschmid)
درس تطبيقي لتطبيق Gradio: استخدام Qwen2.5-VL لتمييز الصور والفيديو واكتشاف الكائنات: يشرح درس تطبيقي بالتفصيل كيفية استخدام Qwen2.5-VL (نموذج لغة بصرية) لبناء تطبيق Gradio، لتحقيق وظائف التمييز التلقائي للصور والفيديو واكتشاف الكائنات. يهدف هذا الدرس إلى مساعدة المطورين على الاستفادة من القدرات القوية لـ Qwen2.5-VL لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي تفاعلية بسرعة. (المصدر: Reddit r/deeplearning)
عدد تنزيلات إضافة gemini-code لـ VSCode يقترب من 50 ألفًا: اقترب عدد تنزيلات إضافة gemini-code، مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي لـ VSCode، من 50 ألف مرة. صرح المطور raizamrtn بأنه سيقوم ببعض التحديثات الضرورية في نهاية الأسبوع. تهدف هذه الإضافة إلى الاستفادة من قدرات نموذج Gemini لمساعدة المطورين في أعمال البرمجة. (المصدر: raizamrtn)
شركة Arcads AI الفرنسية الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي: فريق من 5 أشخاص يحقق إيرادات سنوية بقيمة 5 ملايين دولار، ويركز على أتمتة إنتاج إعلانات الفيديو: حققت شركة Arcads AI الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي ومقرها باريس، بفريق مكون من 5 أشخاص فقط، إيرادات متكررة سنوية بقيمة 5 ملايين دولار أمريكي وحققت أرباحًا. تقدم الشركة للمعلنين خدمات إنتاج إعلانات فيديو سريعة ومنخفضة التكلفة وعالية التحويل من خلال نظام ذكاء اصطناعي مؤتمت للغاية. يحتاج العملاء فقط إلى تقديم النص الأساسي، ويمكن للذكاء الاصطناعي إكمال العملية برمتها من بناء المشاهد وأداء الممثلين وتسجيل التعليق الصوتي إلى إخراج الفيلم النهائي. تتضمن منصة Arcads أكثر من 300 صورة ممثل ذكاء اصطناعي مرخصة تعتمد على أشخاص حقيقيين، وتدعم 35 لغة، وتحقق “المحتوى كخدمة”. تستخدم عملياتها الداخلية أيضًا وكلاء الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، مثل AI Spy Agent لتحليل المنافسين، و AI Ghostwriter لإنشاء الأفكار الإبداعية، مما يعزز الكفاءة بشكل كبير. (المصدر: 36氪)
📚 تعلم
HuggingFace تطلق مجموعة بيانات MegaMath، تحتوي على 370 مليار token، و20% منها بيانات اصطناعية: أطلقت HuggingFace مجموعة بيانات MegaMath، التي تحتوي على 370 مليار token، وهي أكبر مجموعة بيانات للتدريب المسبق في الرياضيات حتى الآن، ويبلغ حجمها حوالي 100 ضعف حجم ويكيبيديا الإنجليزية. ومن الجدير بالذكر أن 20% من هذه البيانات هي بيانات اصطناعية، مما أثار مرة أخرى النقاش حول دور البيانات الاصطناعية عالية الجودة في تدريب النماذج. (المصدر: ClementDelangue)
Nous Research تنظم هاكاثون بيئات RL بجوائز قيمتها 50 ألف دولار: أعلنت Nous Research عن تنظيم هاكاثون بيئات Nous RL في سان فرانسيسكو، حيث سيستخدم المشاركون إطار عمل بيئات التعلم المعزز Atropos من Nous للإبداع، ويبلغ إجمالي الجوائز 50 ألف دولار أمريكي. من بين الشركاء xAI و NVIDIA و Nebius AI وغيرهم. (المصدر: Teknium1)
إصدار قائمة النماذج الأكثر رواجًا على HuggingFace لهذا الأسبوع: شارك المستخدم karminski3 قائمة النماذج الأكثر شعبية على HuggingFace لهذا الأسبوع، وذكر أنه قام باختبار معظم هذه النماذج عمليًا أو شارك عروضًا توضيحية رسمية لها. يعكس هذا حماس المجتمع للمتابعة السريعة وتقييم النماذج الجديدة. (المصدر: karminski3)
Zeyuan Allen-Zhu ينشر سلسلة أبحاث حول تصميم بنية LLM، ويناقش نموذج Primer: يكشف الباحث Zeyuan Allen-Zhu عن الحدود الحقيقية لبنية LLM من خلال سلسلة أبحاثه “فيزياء تصميم LLM”، وذلك باستخدام بيئات تدريب مسبق اصطناعية خاضعة للرقابة. في أحدث مشاركاته، ناقش نموذج Primer (arxiv.org/abs/2109.08668) وانتباهه متعدد الرؤوس multi-dconv-head attention (الذي يسميه Canon-B بدون اتصال متبقي)، مشيرًا إلى وجود مشكلات فيه، ولكنه يرى أيضًا أن نموذج Primer (180 اقتباسًا فقط) تم التقليل من شأنه، لأنه اكتشف إشارات ذات مغزى من تجارب حقيقية صاخبة. (المصدر: ZeyuanAllenZhu, cloneofsimo)
معهد Simons يناقش قوانين تحجيم الشبكات العصبية: في سلسلة برامجه Polylogues، دعا معهد Simons أنيل أنانثاسوامي وألكسندر راش لمناقشة قوانين تحجيم الشبكات العصبية (neural scaling laws) التي تم اكتشافها تجريبيًا في السنوات الأخيرة. كان لهذه القوانين تأثير كبير على قرارات الشركات الكبرى لبناء نماذج أكبر وأكبر. (المصدر: NandoDF)
François Fleuret ينشر 《الكتاب الصغير للتعلم العميق》: نشر François Fleuret كتابًا بعنوان 《The Little Book of Deep Learning》، يهدف إلى تزويد القراء بمعرفة مركزة حول التعلم العميق. (المصدر: Reddit r/deeplearning)
أستاذ بجامعة برينستون: الذكاء الاصطناعي قد ينهي العلوم الإنسانية، ولكنه يدفعها للعودة إلى التجربة الوجودية: كتب الأستاذ بجامعة برينستون D. Graham Burnett مقالاً في 《The New Yorker》، يناقش فيه تأثير الذكاء الاصطناعي على العلوم الإنسانية. لاحظ وجود “عار الذكاء الاصطناعي” منتشر في الجامعات الأمريكية، حيث لا يجرؤ الطلاب على الاعتراف باستخدام الذكاء الاصطناعي. ويرى أن الذكاء الاصطناعي قد تجاوز بالفعل الأساليب الأكاديمية التقليدية في استرجاع المعلومات وتحليلها، مما يجعل الكتب الأكاديمية تبدو وكأنها قطع أثرية. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي قد ينهي العلوم الإنسانية بمعناها التقليدي الذي يركز على إنتاج المعرفة، إلا أنه قد يدفعها أيضًا للعودة إلى قضاياها الأساسية: كيفية العيش، ومواجهة الموت، وغيرها من تجارب الوجود التي لا يستطيع الذكاء الاصطناعي التطرق إليها مباشرة. (المصدر: 36氪)
7 دراسات تكشف عن التأثير العميق للذكاء الاصطناعي على الدماغ والسلوك البشري: تستكشف سلسلة من الدراسات الجديدة تأثير الذكاء الاصطناعي على المستويات النفسية والاجتماعية والمعرفية للإنسان. تشمل نتائج الدراسات ما يلي: 1) يستكشف مختبرو فريق LLM الأحمر (red team) نقاط ضعف النموذج بدافع الفضول والمسؤولية الأخلاقية؛ 2) أظهر ChatGPT دقة تشخيص عالية في تحليل حالات الأمراض النفسية؛ 3) تغيرت الميول السياسية لـ ChatGPT بشكل طفيف بين الإصدارات المختلفة؛ 4) قد يؤدي استخدام ChatGPT إلى تفاقم عدم المساواة في مكان العمل، حيث يستخدمه الشباب الذكور ذوو الدخل المرتفع بشكل أكبر؛ 5) يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف علامات الاكتئاب من خلال تحليل سلوك القيادة لدى كبار السن؛ 6) أظهرت نماذج LLM تحيزًا في التوقعات الاجتماعية “لتجميل” الصورة في اختبارات الشخصية؛ 7) قد يؤدي الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي إلى إضعاف التفكير النقدي، خاصة بين الشباب. (المصدر: 36氪)
مقابلة مع Onur Boyar: استخدام النماذج التوليدية والتحسين البايزي لتصميم الأدوية والمواد: قدم Onur Boyar، المشارك في منتدى طلاب الدكتوراه AAAI/SIGAI، عمله البحثي للدكتوراه في جامعة Nagoya، مع التركيز على استخدام النماذج التوليدية والأساليب البايزية لتصميم الأدوية والمواد. شارك في مشروع Moonshot الياباني، الذي يهدف إلى بناء روبوتات علماء ذكاء اصطناعي لمعالجة عمليات اكتشاف الأدوية. تشمل أساليبه البحثية استخدام التحسين البايزي في الفضاء الكامن لتحرير الجزيئات الموجودة، بهدف تحسين كفاءة العينات والجدوى التركيبية. ويؤكد على التعاون الوثيق مع الكيميائيين، وسينضم إلى فريق اكتشاف المواد في معهد أبحاث IBM في طوكيو بعد التخرج. (المصدر: aihub.org)
💼 الأعمال
شركة Modular تتعاون مع AMD لاستضافة Mojo Hackathon باستخدام وحدات معالجة الرسومات MI300X: أعلنت شركة Modular عن تعاونها مع AMD لاستضافة هاكاثون خاص في AGI House. خلال الحدث، سيستخدم المطورون وحدات معالجة الرسومات AMD Instinct™ MI300X لبرمجة لغة Mojo. كما سيدعو الحدث ممثلين من Modular و AMD و Dylan Patel من SemiAnalysis وممثلين من Anthropic لتقديم عروض تقنية. (المصدر: clattner_llvm)
Stripe تطلق العديد من الميزات الجديدة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نموذج أساسي للذكاء الاصطناعي في مجال المدفوعات: أعلنت شركة الخدمات المالية Stripe في مؤتمرها السنوي عن إطلاق العديد من المنتجات الجديدة لتسريع تطبيقات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك أول نموذج أساسي للذكاء الاصطناعي في العالم مصمم خصيصًا لمجال المدفوعات. تم تدريب هذا النموذج على مئات المليارات من المعاملات، ويهدف إلى تحسين اكتشاف الاحتيال (مثل زيادة معدل اكتشاف هجمات “اختبار البطاقات” بنسبة 64%)، ومعدلات التفويض، وتجربة الدفع المخصصة. كما وسعت Stripe قدراتها في إدارة الأموال متعددة العملات، وعمقت تعاونها مع الشركات الكبرى مثل Nvidia (باستخدام Stripe Billing لإدارة اشتراكات GeForce Now) و PepsiCo. (المصدر: 36氪)
شركة التسويق بالذكاء الاصطناعي Dongxin Marketing تسعى مجددًا للإدراج في بورصة هونغ كونغ، وتواجه مأزق “زيادة الإيرادات دون زيادة الأرباح”: قدمت شركة Dongxin Marketing، التي تطلق على نفسها اسم “أكبر شركة تسويق بالذكاء الاصطناعي في الصين”، طلبًا جديدًا للإدراج في بورصة هونغ كونغ. تظهر البيانات أن إيرادات الشركة استمرت في النمو في الأرباع الثلاثة الأولى من 2022-2024، لكن صافي أرباحها انخفض بشكل كبير بل وتحول إلى خسارة، وانخفض هامش الربح الإجمالي من 20.8% إلى 14.5%. تقل نسبة إيرادات أعمال التسويق بالذكاء الاصطناعي عن 5%، وعلى الرغم من أن هامش ربحها الإجمالي يصل إلى 91.1%، إلا أنه لا يكفي لتغطية استثمارات البحث والتطوير. تواجه الشركة مشكلات مثل ارتفاع المستحقات، وضيق التدفقات النقدية، وضغوط الديون الكبيرة، كما أن أرباحها تعتمد بشكل كبير على الإعانات الحكومية. تحول موقعها في السوق من “مزود خدمات تسويق عبر الهاتف المحمول” إلى “شركة تسويق بالذكاء الاصطناعي”، لكن القيمة التكنولوجية للذكاء الاصطناعي وآفاقه التجارية لا تزال موضع شك. (المصدر: 36氪)
🌟 المجتمع
منافسة شرسة بين محركات الاستدلال vLLM و SGLang، والمطورون يقارنون علنًا بيانات دمج طلبات السحب (PR): يناقش مجتمع المطورين بحماس المنافسة بين محركي الاستدلال vLLM و SGLang. حتى أن المشرف الرئيسي على vLLM أنشأ لوحة معلومات عامة لمقارنة عدد طلبات السحب (PR) المدمجة بين SGLang و vLLM على GitHub، مما يسلط الضوء على السباق المحتدم بينهما في تكرار الميزات وتحسين الأداء. من جانبه، يؤكد SGLang على ريادته في تحقيق المصدر المفتوح لميزات مثل التخزين المؤقت الجذري (radix cache)، وتداخل وحدة المعالجة المركزية (CPU overlap)، و MLA، و EP واسع النطاق. (المصدر: dylan522p, jeremyphoward)
عالم شخصيات “Italian brainrot” المولدة بالذكاء الاصطناعي يشعل حماس جيل Z، ويحقق مئات الملايين من المشاهدات: تشير Justine Moore إلى أن سلسلة من شخصيات “Italian brainrot” (تعفن الدماغ الإيطالي) المولدة بالذكاء الاصطناعي تحظى بشعبية غير عادية بين جيل Z (Zoomer)، حيث قاموا ببناء “عالم سينمائي” كامل حول هذه الشخصيات، وحصل المحتوى ذو الصلة على مئات الملايين من المشاهدات. تعكس هذه الظاهرة الجاذبية القوية للمحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي بين الجيل الشاب وقدرته على الانتشار الفيروسي، بالإضافة إلى تشكيل ثقافات فرعية معينة. (المصدر: nptacek)
مقارنة بين نموذجي Qwen3 و DeepSeek R1 تثير نقاشًا، ولكل منهما مزايا وعيوب: شارك مستخدمو Reddit مقارنة اختبارية بين نموذجي Qwen3 235B و DeepSeek R1 مفتوحي المصدر. يعتقد كاتب المنشور أن Qwen يتفوق في المهام البسيطة، ولكن في المهام التي تتطلب فروقًا دقيقة (مثل الاستدلال والرياضيات والكتابة الإبداعية)، يتفوق DeepSeek R1. في تعليقات المجتمع، ناقش المستخدمون إمكانية الوصول إلى DeepSeek R1، والإصدارات المعدلة غير الخاضعة للرقابة من Qwen3 235B، ومدى منطقية استخدام النماذج اللغوية للكتابة الإبداعية، وغيرها من القضايا. (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
تباين نتائج اختبار نموذج Qwen3 في مجتمع Aider يثير الاهتمام، واختبار OpenRouter موضع تساؤل: نشرت مدونة Aider تقرير اختبار حول نموذج Qwen3، مشيرة إلى وجود اختلافات كبيرة في درجات النموذج عند تشغيله بطرق مختلفة. يتركز النقاش المجتمعي على موثوقية استخدام OpenRouter لاختبار النماذج، حيث قد يستخدم معظم المستخدمين النماذج من خلال OpenRouter، ولكن آلية التوجيه الخاصة به قد تؤدي إلى نتائج غير متسقة. يعتقد بعض المستخدمين أنه يجب اختبار النماذج مفتوحة المصدر في بيئات قياسية مبنية ذاتيًا (مثل vLLM) لضمان قابلية التكرار، ويدعون مزودي واجهات برمجة التطبيقات إلى زيادة الشفافية وتوضيح إصدارات التكميم ومحركات الاستدلال المستخدمة. (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
مستخدمون يشاركون أسبابهم الشخصية للدفع مقابل استخدام ChatGPT، وتشمل المساعدة الحياتية والتعلم والإبداع وغيرها: في مجتمع Reddit r/ChatGPT، شارك العديد من المستخدمين استخداماتهم الشخصية لاشتراك ChatGPT Plus/Pro المدفوع. وتشمل هذه الاستخدامات: مساعدة المستخدمين ضعاف البصر في وصف الصور وقراءة عبوات المواد الغذائية ولافتات الطرق؛ التحضير للمقابلات؛ التعمق في قصص ألعاب مثل 《Elden Ring》؛ تحليل خطط تدريب الجري، وتخصيص الوصفات الغذائية؛ المساعدة في تعلم مهارات جديدة مثل صناعة الفخار؛ كرفيق شخصي؛ تخطيط الحدائق، وصنع الأعشاب؛ بالإضافة إلى إنشاء شخصيات D&D وكتابة الروايات الخيالية. تعرض هذه الحالات القيمة التطبيقية الواسعة لـ ChatGPT في الحياة اليومية والاهتمامات الشخصية. (المصدر: Reddit r/ChatGPT)
اختبار مقارنة نماذج GGUF المكممة يثير نقاش “حروب التكميم”، ويؤكد أن لكل مخطط تكميم مزاياه: نشر مستخدم Reddit ubergarm مقارنة اختبارية معيارية مفصلة لإصدارات GGUF المكممة المختلفة لنماذج مثل Qwen3-30B-A3B، بما في ذلك مخططات التكميم من مزودين مختلفين مثل bartowski و unsloth. غطى الاختبار أبعادًا متعددة بما في ذلك الحيرة (perplexity)، وتباعد KLD، وسرعة الاستدلال. يشير المقال إلى أنه مع ظهور أنواع تكميم جديدة مثل تكميم مصفوفة الأهمية (imatrix) و IQ4_XS، بالإضافة إلى إدخال طرق مثل unsloth dynamic GGUF، لم يعد تكميم GGUF “مقاسًا واحدًا يناسب الجميع”. يؤكد الكاتب أنه لا يوجد مخطط تكميم مثالي مطلق، ويحتاج المستخدمون إلى الاختيار بناءً
على أجهزتهم وحالات الاستخدام المحددة، ولكن بشكل عام، أداء جميع المخططات الرئيسية جيد. (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
💡 أخرى
Daimon Robotics تطلق الروبوت Sparky 1 ذو المهارات العقلية واليدوية: عرضت شركة Daimon Robotics منتجها الثوري في تكنولوجيا الروبوتات الماهرة Sparky 1. يوصف هذا الروبوت بأنه يتمتع بقدرات “عقلية-يدوية” (Mind-Dexterous)، مما يشير إلى أنه وصل إلى مستوى جديد في الإدراك واتخاذ القرار والتشغيل الدقيق، وقد يدمج تقنيات متقدمة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. (المصدر: Ronald_vanLoon)
MIT تطور روبوتات دقيقة بحجم حبة الأرز يمكنها دخول الدماغ لعلاج الأورام غير القابلة للجراحة: طور باحثون في MIT روبوتات دقيقة بحجم حبة الأرز، لديها القدرة على دخول الدماغ بطرق طفيفة التوغل، لعلاج الأورام التي كان من الصعب استئصالها جراحيًا في السابق. تجمع هذه التقنية بين تكنولوجيا الروبوتات الدقيقة والملاحة أو التحكم بالذكاء الاصطناعي، مما يوفر إمكانيات جديدة لجراحة الأعصاب وعلاج السرطان. (المصدر: Ronald_vanLoon)
Aosha Intelligence تكمل جولتي تمويل، وتدفع بإنتاج روبوتات الهياكل الخارجية الاستهلاكية ودمج تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي: أعلنت شركة Aosha Intelligence، وهي منصة لتكنولوجيا روبوتات الهياكل الخارجية، عن إكمال جولتي تمويل متتاليتين، بقيادة BinFu Capital ومشاركة المساهم القديم Guoyi Capital. سيتم استخدام الأموال للإنتاج الضخم لروبوتات الهياكل الخارجية الاستهلاكية، ودفع دمج أجهزة الهياكل الخارجية مع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. تم تطبيق منتجات الشركة بالفعل في السيناريوهات الصناعية، وبدأت في استكشاف أسواق المساعدة الخارجية (مثل المساعدة في تسلق الجبال في المناطق السياحية) ورعاية المسنين في المنازل، وتخطط لإطلاق منتجات استهلاكية بسعر أقل من 10000 يوان. تم تجهيز أحدث منتجاتها بقدرات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، وتقوم بالبحث المسبق في تكنولوجيا واجهة الدماغ والحاسوب. (المصدر: 36氪)