كلمات مفتاحية：AlphaEvolve, GPT-4.1, DeepSeek-V3, Gemini نموذج اللغة الكبير, Lovart, الوكيل الذكي للذكاء الاصطناعي, تطور الخوارزميات الذاتي, انتباه محتمل متعدد الرؤوس, الوكيل الذكي لتصميم الذكاء الاصطناعي, التصميم المشترك للبرامج والأجهزة
🔥 أبرز العناوين
DeepMind التابعة لـ Google تطلق وكيل البرمجة الذكي AlphaEvolve، الذي يحقق التطور الذاتي والتحسين للخوارزميات: أطلقت DeepMind التابعة لـ Google وكيل البرمجة الذكي AlphaEvolve، وهو وكيل قادر على استخدام الإبداع في نموذج اللغة الكبير Gemini مع مقيم آلي، لاكتشاف الخوارزميات وتحسينها وتكرارها بشكل مستقل. تم نشر AlphaEvolve داخل Google لمدة عام، ونجح في تطبيقه لتعزيز كفاءة مركز البيانات (استعادة 0.7% من القدرة الحاسوبية العالمية لنظام Borg)، وتسريع تدريب نموذج Gemini (زيادة السرعة بنسبة 23%، وتقليل وقت التدريب الإجمالي بنسبة 1%)، وتحسين تصميم رقاقة TPU، وحل العديد من المشكلات الرياضية الصعبة بما في ذلك “مسألة عدد التقبيل”، على سبيل المثال، تحسين خوارزمية ضرب المصفوفات المعقدة 4×4 باستخدام 48 عملية ضرب قياسية، متجاوزًا خوارزمية Strassen التي يعود تاريخها إلى 56 عامًا. تُظهر هذه التقنية الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي في الحوسبة العلمية المعقدة وحل المشكلات الهندسية، وقد يتم تطبيقها في المستقبل في مجالات أوسع مثل علوم المواد واكتشاف الأدوية. (المصدر: 量子位, 36氪, 36氪, 36氪, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/MachineLearning, op7418, TheRundownAI, sbmaruf, andersonbcdefg)
نماذج OpenAI GPT-4.1 Series متاحة الآن على ChatGPT، مع تحسينات في قدرات الترميز واتباع التعليمات: أعلنت OpenAI عن الإطلاق الرسمي لنماذج GPT-4.1 و GPT-4.1 mini و GPT-4.1 nano على منصة ChatGPT، وهي متاحة لجميع المستخدمين. يركز GPT-4.1 على تحسين قدرات البرمجة وتنفيذ التعليمات، حيث سجل 55% في اختبار SWE-bench Verified لهندسة البرمجيات، متفوقًا بشكل كبير على GPT-4o (33%) و GPT-4.5 (38%)، مع تقليل المخرجات الزائدة بنسبة 50%. سيحل GPT-4.1 mini محل GPT-4o mini كنموذج افتراضي جديد. أما GPT-4.1 nano فهو مصمم للمهام ذات الكمون المنخفض ويدعم سياقًا يصل إلى مليون token. على الرغم من أن إصدار API يدعم ملايين الـ tokens، إلا أن طول سياق GPT-4.1 في ChatGPT أثار نقاشًا بين المستخدمين، حيث وجد بعضهم في اختباراتهم الفعلية أن نافذة السياق لم تصل إلى مليون token كما في إصدار API، معربين عن خيبة أملهم. (المصدر: 36氪, 36氪, 36氪, op7418)
وكيل التصميم الذكي Lovart يحقق شهرة واسعة، وينجز تصميمات بصرية احترافية بجملة واحدة: اكتسب وكيل الذكاء الاصطناعي في مجال التصميم Lovart شهرة سريعة، حيث يمكن للمستخدمين إكمال تصميمات بصرية احترافية مثل الملصقات والهوية البصرية للعلامات التجارية ولوحات القصص المصورة بجملة واحدة فقط. يستطيع Lovart تخطيط عملية التصميم تلقائيًا، واستدعاء نماذج رائدة متعددة بما في ذلك GPT image-1 و Flux pro و Kling AI، ويدعم ميزات متقدمة مثل تحرير الطبقات، وإزالة الخلفية بنقرة واحدة، وتغيير الخلفية. يتم تشغيل هذا المنتج بشكل مستقل من قبل شركة LiblibAI التابعة لها في الخارج (مقرها سان فرانسيسكو)، ويضم من بين المطورين الأساسيين Wang Haofan من InstantID. يعكس ظهور Lovart اتجاه تغلغل وكلاء الذكاء الاصطناعي في المجالات المهنية، وقد حظي باهتمام واسع النطاق لسهولة استخدامه واحترافيته، حيث تجاوزت طلبات الاختبار التجريبي 20,000 طلب في غضون يوم واحد من إطلاقه. (المصدر: 36氪, 36氪, op7418, op7418)
DeepSeek تنشر ورقة بحثية جديدة تشرح بالتفصيل التصميم المت協調 بين الأجهزة والبرامج لنموذج V3 وأسرار تحسين التكلفة: نشر فريق DeepSeek ورقة بحثية جديدة تشرح بالتفصيل الابتكارات المت協調ة في بنية الأجهزة وتصميم النموذج لـ DeepSeek-V3، بهدف تحقيق فعالية التكلفة في تدريب واستدلال الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. تركز الورقة على تقنيات رئيسية مثل الانتباه الكامن متعدد الرؤوس (MLA) لتعزيز كفاءة الذاكرة، وبنية الخبراء المختلطين (MoE) لتحسين التوازن بين الحوسبة والاتصالات، وتدريب الدقة المختلطة FP8 للاستفادة الكاملة من أداء الأجهزة، وطوبولوجيا الشبكة متعددة المستويات لتقليل النفقات العامة لشبكة الكتلة. مكنت هذه الابتكارات من تدريب DeepSeek-V3 على 2048 وحدة معالجة رسومات H800، مع خسارة دقة تدريب FP8 أقل من 0.25%، وذاكرة تخزين مؤقت KV منخفضة تصل إلى 70 كيلوبايت لكل token. كما قدمت الورقة ست توصيات لاتجاهات تطوير أجهزة الذكاء الاصطناعي المستقبلية، مؤكدة على أهمية المتانة، والاتصال المباشر بين CPU-GPU، والشبكات الذكية، وترتيب الاتصالات المعتمد على الأجهزة، ودمج حسابات الشبكة، وإعادة هيكلة بنية الذاكرة. (المصدر: 36氪, 36氪, hkproj, NandoDF, tokenbender, teortaxesTex)
🎯 اتجاهات
Anthropic تستعد لإطلاق نموذج جديد بقدرات تفكير واستدعاء أدوات معززة: تخطط Anthropic لإطلاق إصدارات جديدة من نماذج Claude Sonnet و Claude Opus في الأسابيع القليلة المقبلة. ستتمتع النماذج الجديدة بالقدرة على التبديل بحرية بين التفكير واستدعاء الأدوات الخارجية أو التطبيقات أو قواعد البيانات، والتفاعل ديناميكيًا للعثور على إجابات للمشكلات. بشكل خاص في سيناريوهات إنشاء التعليمات البرمجية، يمكن للنموذج الجديد اختبار التعليمات البرمجية التي يكتبها تلقائيًا، وإذا اكتشف أخطاء، يمكنه إيقاف عملية التنفيذ مؤقتًا لتشخيص الأخطاء وتصحيحها في الوقت الفعلي، مما سيعزز بشكل كبير من فائدته في معالجة المهام المعقدة وإنشاء التعليمات البرمجية. (المصدر: op7418, karminski3, TheRundownAI)
نموذج الصوت الجديد Speech-02 من MiniMax يتصدر التقييمات الدولية متجاوزًا OpenAI و ElevenLabs: حقق نموذج الصوت الكبير الجديد من الجيل التالي TTS (تحويل النص إلى كلام) Speech-02، الذي أطلقته شركة MiniMax، أداءً متميزًا في قائمة تقييم الصوت الدولية الموثوقة Artificial Analysis، خاصة في مؤشرات استنساخ الصوت الرئيسية مثل معدل خطأ الكلمات (WER) وتشابه المتحدث (SIM)، محققًا نتائج SOTA (الأحدث في المجال)، ومتجاوزًا المنتجات المماثلة من OpenAI و ElevenLabs. تشمل الابتكارات التقنية لهذا النموذج تحقيق استنساخ الصوت بدون عينات (zero-shot) واعتماد بنية Flow-VAE، ويدعم 32 لغة، ويوفر تأثيرات تركيب صوتي عالية المحاكاة للطبيعة البشرية وشخصية ومتنوعة بتكلفة أقل. (المصدر: 36氪)
Salesforce تطلق سلسلة نماذج متعددة الوسائط موحدة ومفتوحة المصدر بالكامل BLIP3-o: أطلقت Salesforce نموذج BLIP3-o، وهو سلسلة نماذج متعددة الوسائط موحدة ومفتوحة المصدر بالكامل، تتضمن البنية وطريقة التدريب ومجموعة البيانات. تتبنى هذه السلسلة من النماذج نهجًا جديدًا يستخدم محولات الانتشار (diffusion transformer) لإنشاء ميزات صور CLIP غنية دلاليًا، بدلاً من تمثيلات VAE التقليدية. وفي الوقت نفسه، أثبت الباحثون فعالية استراتيجية التدريب المسبق التسلسلي للنماذج الموحدة، أي تدريب فهم الصور أولاً، ثم تدريب إنشاء الصور. (المصدر: NandoDF, teortaxesTex)
Stability AI تفتح مصدر نموذج تحويل النص إلى كلام صغير Stable Audio Open Small: أصدرت Stability AI وفتحت مصدر نموذج تحويل النص إلى كلام صغير يسمى Stable Audio Open Small. يبلغ حجم معلمات النموذج 341M فقط، وقد تم تحسينه ليعمل بالكامل على وحدات المعالجة المركزية Arm، مما يعني أن الغالبية العظمى من الهواتف الذكية يمكنها إنشاء عينات إنتاج موسيقى محليًا، دون الحاجة إلى اتصال بالإنترنت، في غضون ثوانٍ. (المصدر: op7418)
شركة 11x تعيد بناء منتجها الأساسي Alice كوكيل ذكاء اصطناعي، باستخدام تقنيات مثل LangGraph: بعد تحقيق إيرادات سنوية متكررة بقيمة 10 ملايين دولار، أعادت شركة 11x بناء منتجها الأساسي Alice من الألف إلى الياء كوكيل ذكاء اصطناعي. تشمل أسباب إعادة البناء تحسينات في النماذج والأطر (مثل LangGraph)، بالإضافة إلى الأداء المتميز لوكلاء Replit الذي أقنعهم بأن عصر الوكلاء قد حان. لقد اعتمدوا مكدسًا تقنيًا بسيطًا واستفادوا من منصة LangGraph. فيما يتعلق بإنشاء الحملات التسويقية، بدأوا ببنية ReAct بسيطة، وأضافوا تدفقات عمل لزيادة الموثوقية، ثم انتقلوا إلى وكلاء متعددين لتحقيق المرونة، مع التأكيد على أن البساطة لا تزال الخيار الأفضل في السيناريوهات البسيطة. كما وجدوا أن الأدوات أكثر فائدة للوكلاء من المعرفة المسبقة المتأصلة. (المصدر: LangChainAI, hwchase17, hwchase17)
شركة Box تعيد هيكلة عملية استخراج المستندات باستخدام بنية الوكيل الذكي: شارك Ben Kus، كبير مسؤولي التكنولوجيا في شركة Box، خبرته في تطوير وكيل استخراج المستندات الخاص بهم. وذكر أنه بعد أداء النموذج الأولي بشكل جيد، واجهوا تحديات، وأصبحت المهام والتوقعات معقدة بشكل متزايد، ودخلوا “منحنى خيبة الأمل”. مستوحين من Andrew Ng و Harrison Chase، أعادوا تصميم النظام من الألف إلى الياء باستخدام بنية الوكيل الذكي. هذه البنية الجديدة أكثر وضوحًا وفعالية وسهلة التعديل، وجلبت فائدة غير متوقعة – تحسين ثقافة هندسة الذكاء الاصطناعي. وأكد على ضرورة بناء بنية الوكيل الذكي في وقت مبكر. (المصدر: LangChainAI)
دراسة تكشف أن الحالات المخفية لـ LLM يمكنها تقدير البيانات الاقتصادية والمالية بدقة أكبر: أظهرت دراسة أنه من خلال تدريب نموذج خطي لتحليل الحالات المخفية لنماذج اللغة الكبيرة (LLM)، يمكن تقدير الإحصاءات الاقتصادية والمالية بدقة أكبر من الاعتماد المباشر على المخرجات النصية لـ LLM. يعتقد الباحثون أن التدريب اللاحق المكثف الذي يهدف إلى تقليل الهلوسة ربما أضعف ميل النموذج أو قدرته على إجراء تخمينات مدروسة، مما يشير إلى أن هناك المزيد من العمل الذي يتعين القيام به في استخلاص قدرات LLM والتدريب اللاحق العام. (المصدر: menhguin, paul_cal)
Nous Research تطلق شبكة اختبار للتدريب المسبق لنموذج لغوي كبير بمعلمات 40 مليار: أعلنت Nous Research عن إطلاق شبكة اختبار للتدريب المسبق لنموذج لغوي كبير (LLM) يحتوي على 40 مليار معلمة. يعتمد النموذج على بنية MLA، وتشمل مجموعة البيانات FineWeb (14T)، و FineWeb-2 (4T بعد إزالة بعض اللغات الأقل انتشارًا)، و The Stack v2 (1T). الهدف هو تدريب نموذج صغير يمكن تدريبه على جهاز H/DGX واحد. ذكر قائد المشروع أنه واجه تحديات في تحقيق التوازي الموتري (tensor parallelism) في MLA مع الانتشار العكسي المخصص. (المصدر: Teknium1)
AI Agent IKEA: تعزيز التفكير التعاوني بين المعرفة الداخلية والخارجية لتحقيق بحث تكيفي فعال: اقترح باحثون وكيلاً للتعلم المعزز يسمى IKEA، وهو قادر على تعلم متى لا يتم استرجاع المعلومات، مع إعطاء الأولوية لاستخدام المعرفة المضمنة في المعلمات، واللجوء إلى الاسترجاع فقط عند الضرورة. يكمن جوهره في اعتماد طريقة تعلم معزز تعتمد على مكافأة ومجموعة تدريب مدركة لحدود المعرفة. أظهرت التجارب أن IKEA يتفوق في الأداء على Search-R1، مع تقليل عدد مرات الاسترجاع بحوالي 35%. يعتمد هذا البحث على إطار عمل RAG للوكيل Knowledge-R1، وهو قادر على التعميم على البيانات غير المرئية، ويمكن توسيعه من النماذج الأساسية إلى نماذج 7B (مثل Qwen2.5). استخدم التدريب طريقة GRPO، التي لا تتطلب رأس قيمة، مما يقلل من استهلاك الذاكرة ويوفر إشارة مكافأة أقوى. (المصدر: tokenbender)
Mistral AI تطلق مساعد الذكاء الاصطناعي للمؤسسات Le Chat Enterprise: أطلقت Mistral AI مساعد Le Chat Enterprise، وهو مساعد ذكاء اصطناعي مدفوع بالوكلاء، مصمم خصيصًا للمؤسسات، وقابل للتخصيص بدرجة عالية وآمن. يهدف هذا المنتج إلى تلبية الاحتياجات المحددة لمستخدمي الأعمال، وتوفير قدرات ذكاء اصطناعي قوية مع ضمان أمن البيانات والخصوصية. (المصدر: Ronald_vanLoon)
فريق الكيمياء في Meta FAIR يطلق مجموعة بيانات جزيئية واسعة النطاق ومجموعة نماذج OMol25: أطلق فريق الكيمياء في FAIR التابع لـ Meta مجموعة OMol25، وهي مجموعة بيانات ضخمة تحتوي على أكثر من 100 مليون جزيء مختلف ومجموعة النماذج المقابلة لها. يهدف هذا المشروع إلى التنبؤ بالخصائص الكمومية للجزيئات، وتسريع اكتشاف المواد وتصميم الأدوية، وتوفير القوة الدافعة للمحاكاة عالية الدقة التي تعتمد على التعلم الآلي في مجالي الكيمياء والفيزياء. (المصدر: clefourrier)
🧰 أدوات
إصدار نسخة WebGPU من SmolVLM، يمكنها التعرف على الأشخاص والأشياء في متصفح الويب: تم إطلاق نسخة WebGPU من نموذج اللغة المرئية خفيف الوزن SmolVLM، ويمكن للمستخدمين تجربته مباشرة في متصفح الويب. يبلغ حجم النموذج حوالي 500 ميجابايت فقط، وهو قادر على التعرف على الأشياء في مقاطع الفيديو، بما في ذلك التفاصيل الدقيقة مثل السيوف في مجسمات الشخصيات. أظهرت الاختبارات دقته في التعرف على الأرقام، ولكنه قد يظهر انحيازًا عند التعرف على علامات تجارية معينة (مثل عبوات المشروبات). على بطاقة رسومات 3080Ti، تكون سرعة التعرف بشكل عام في غضون 5 ثوانٍ. يمكن للمستخدمين تجربة ذلك عبر الإنترنت من خلال رابط Hugging Face Spaces، ويتطلب دعم الكاميرا. (المصدر: karminski3)
LlamaIndex تطلق وحدة ذاكرة محسّنة للوكلاء الذكية طويلة وقصيرة المدى: نشرت LlamaIndex تدوينة حول أساسيات ذاكرة أنظمة الوكلاء، وأطلقت تطبيقًا جديدًا لوحدة الذاكرة. تتبنى هذه الوحدة نهجًا قائمًا على الكتل لبناء ذاكرة طويلة المدى، مما يسمح للمستخدمين بتكوين كتل مختلفة لتخزين والاحتفاظ بأنواع مختلفة من المعلومات، مثل كتل المعلومات الثابتة، وكتل استخراج معلومات الملخصات بمرور الوقت، وكتل البحث عن المتجهات التي تدعم البحث الدلالي. يمكن للمستخدمين أيضًا تخصيص وحدة الذاكرة لتناسب مجالات تطبيق محددة. (المصدر: jerryjliu0)
برنامج تسجيل الاجتماعات بالذكاء الاصطناعي Granola 2.0 يصدر تحديثًا رئيسيًا ويحصل على تمويل بقيمة 43 مليون دولار في جولة B: أجرى برنامج تسجيل الاجتماعات بالذكاء الاصطناعي Granola 2.0 سلسلة من التحديثات، بما في ذلك إضافة ميزات التعاون الجماعي، والمجلدات الذكية، وتحليل الدردشة بالذكاء الاصطناعي، واختيار النماذج، والتصفح على مستوى المؤسسات، والتكامل مع Slack. وفي الوقت نفسه، أعلنت الشركة عن إكمال جولة تمويل B بقيمة 43 مليون دولار. حاليًا، لا يزال البرنامج يدعم بشكل أساسي تحويل محتوى الاجتماعات باللغة الإنجليزية. (المصدر: op7418)
Replit تتعاون مع MakerThrive لإطلاق IdeaHunt، وتقدم أكثر من 1400 فكرة لمشاريع ناشئة: تعاونت Replit مع MakerThrive لتطوير تطبيق يسمى IdeaHunt، يجمع أكثر من 1400 فكرة لمشاريع ناشئة. هذه الأفكار مستمدة من مناقشات نقاط الألم على Reddit و Hacker News، وتم تصنيفها حسب فئات مثل SaaS، والتعليم، والتكنولوجيا المالية. يدعم IdeaHunt التصفية والفرز، ويتم تحديثه بأفكار جديدة يوميًا، ويقدم تلميحات لبناء المشاريع بالتعاون مع وكلاء الذكاء الاصطناعي. (المصدر: amasad)
Open Agent Platform تطلق موقع التوثيق الرسمي: أصبح لدى Open Agent Platform (OAP) من LangChain الآن موقع توثيق رسمي. يهدف OAP إلى دمج واجهة المستخدم/تجربة المستخدم التي تم بناؤها للوكلاء على مدار الأشهر الستة الماضية في منصة بدون تعليمات برمجية، وقد تم فتح مصدرها. تلتزم هذه المنصة بتخفيض حاجز بناء واستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي. (المصدر: LangChainAI, hwchase17, hwchase17, hwchase17)
Nscale تتكامل مع Hugging Face لتبسيط نشر استدلال نماذج الذكاء الاصطناعي: أعلنت منصة استدلال الذكاء الاصطناعي Nscale عن تكاملها مع Hugging Face، مما يسهل على المستخدمين نشر نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل LLaMA4 و Qwen3. يهدف هذا التكامل إلى توفير خدمات استدلال على مستوى الإنتاج سريعة وفعالة ومستدامة وبدون الحاجة إلى إعدادات معقدة. (المصدر: huggingface, reach_vb)
ميزة جديدة في RunwayML: إعادة إضاءة المشاهد من خلال الأوامر النصية: عرضت RunwayML قدرة جديدة لنموذجها Gen-3 في تحرير الفيديو، حيث يمكن للمستخدمين تغيير بيئة الإضاءة في مشهد الفيديو من خلال أوامر نصية بسيطة، مثل تعديل تأثيرات الإضاءة الداخلية. وهذا يوضح السهولة والتحكم المتزايدين للذكاء الاصطناعي في مرحلة ما بعد إنتاج الفيديو. (المصدر: c_valenzuelab)
📚 تعلم
Andrew Ng يتعاون مع Anthropic لإطلاق دورة جديدة حول MCP: تعاونت DeepLearning.AI التابعة لـ Andrew Ng مع Anthropic لإطلاق دورة جديدة حول بروتوكول سياق النموذج (MCP). تهدف الدورة إلى مساعدة المتعلمين على فهم طريقة عمل MCP الداخلية، وكيفية بناء خوادمهم الخاصة، وكيفية توصيلها بالتطبيقات المحلية أو البعيدة المدعومة من Claude. يهدف MCP إلى معالجة مشكلة عدم الكفاءة والتجزئة الحالية في تطبيقات LLM حيث يتم كتابة منطق مخصص لكل أداة أو مصدر بيانات خارجي. (المصدر: op7418)
ظهور دروس فيديو على YouTube لبناء DeepSeek من الصفر: ظهرت سلسلة من دروس الفيديو على YouTube حول بناء نماذج DeepSeek من البداية، وقد تم تحديثها حاليًا إلى 25 حلقة. محتوى الدورة مفصل ويمكن أن يكمل الدروس المماثلة لبناء DeepSeek من الصفر على HuggingFace، مما يوفر للمتعلمين إرشادات عملية قيمة. (المصدر: karminski3)
مشروع ChinaTextbook الرائج على GitHub يجمع وينظم الكتب المدرسية بصيغة PDF لمختلف المراحل: اكتسب مشروع على GitHub باسم ChinaTextbook شعبية واسعة، حيث يجمع موارد الكتب المدرسية بصيغة PDF من البر الرئيسي للصين للمراحل الابتدائية والإعدادية والثانوية والجامعية. يأمل القائمون على المشروع في تعزيز تعميم التعليم الإلزامي، والقضاء على الفجوات التعليمية الإقليمية، ومساعدة أبناء المغتربين الصينيين على فهم محتوى التعليم المحلي من خلال فتح مصدر هذه الموارد التعليمية. يوفر المشروع أيضًا أداة لدمج الملفات لحل مشكلة قيود تحميل الملفات الكبيرة على GitHub. (المصدر: GitHub Trending)
سلسلة محاضرات Pavel Grinfeld حول الضرب الداخلي (inner products) تحظى بإشادة كبيرة: حظيت سلسلة محاضرات عالم الرياضيات التربوي Pavel Grinfeld حول الضرب الداخلي (inner products) على YouTube بتقييم عالٍ. ذكر المشاهدون أن هذه المحاضرات تساعد الناس على فهم المفاهيم الرياضية من منظور جديد وإدراك محدودية فهمهم السابق. (المصدر: sytelus)
💼 أعمال
تطبيق تعلم اللغات بالذكاء الاصطناعي Duolingo يحقق أداءً يفوق التوقعات، وسعره السهمي يرتفع بشكل كبير: أصدر تطبيق تعلم اللغات Duolingo تقريره المالي للربع الأول من عام 2025، حيث بلغ إجمالي الإيرادات 230.7 مليون دولار، بزيادة سنوية قدرها 38%، وصافي ربح قدره 35.1 مليون دولار. ارتفع عدد المستخدمين النشطين يوميًا (DAU) والمستخدمين النشطين شهريًا (MAU) بنسبة 49% و 33% على التوالي على أساس سنوي. أدى تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي إلى زيادة كفاءة إنشاء محتوى الدورات التدريبية بمقدار 10 أضعاف، وإضافة 148 دورة لغة جديدة. بلغت نسبة الاشتراك في خدمة القيمة المضافة بالذكاء الاصطناعي Duolingo Max 7%، مما أدى إلى زيادة إيرادات الاشتراكات بنسبة 45% على أساس سنوي. بعد صدور التقرير المالي، ارتفع سعر سهم الشركة بأكثر من 20%، وزادت قيمتها السوقية بحوالي 8.5 أضعاف منذ أدنى مستوى لها في عام 2022. (المصدر: 36氪)
Databricks تخطط للاستحواذ على Neon مقابل مليار دولار، لتعزيز تواجدها في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي: وفقًا لرويترز، تخطط شركة البيانات والذكاء الاصطناعي Databricks للاستحواذ على الشركة الناشئة Neon مقابل مليار دولار، وذلك لتعزيز مكانتها في مجال وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agent). يعد هذا الاستحواذ جزءًا من عمليات الاستحواذ المستمرة التي تقوم بها Databricks في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يعكس طموحاتها في تكنولوجيا وكلاء الذكاء الاصطناعي. (المصدر: Reddit r/artificial)
مؤسس DeepSeek، ليانغ وينفنغ، يحافظ على تواضعه بعد الشهرة الواسعة لنموذجه، ويواصل دفع عجلة المصادر المفتوحة والبحث والتطوير التقني: منذ إطلاق نموذج DeepSeek R1 وإثارته اهتمامًا واسع النطاق، لا يزال مؤسسه ليانغ وينفنغ يحافظ على تواضعه، مركزًا على البحث والتطوير التقني والمساهمة في المصادر المفتوحة. أصدرت DeepSeek خلال المئة يوم الماضية العديد من مستودعات الأكواد مفتوحة المصدر، وتواصل تحديث نماذجها اللغوية ونماذج الرياضيات والأكواد. على الرغم من الاهتمام الكبير من سوق رأس المال والصناعة، لم يسارع ليانغ وينفنغ إلى التوسع في التمويل أو السعي وراء قاعدة مستخدمين من الأفراد، بل أصر على وتيرته المحددة لاستكشاف الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، مراهنًا على ثلاثة اتجاهات رئيسية: الرياضيات والأكواد، والوسائط المتعددة، واللغة الطبيعية. (المصدر: 36氪)
🌟 مجتمع
نموذج Grok يذكر مرارًا وتكرارًا تصريحات مثيرة للجدل حول “الإبادة الجماعية للبيض في جنوب إفريقيا” في ردود غير ذات صلة، مما يثير حيرة ونقاش المستخدمين: قام مساعد الذكاء الاصطناعي Grok على منصة X، عند الإجابة على أسئلة متنوعة من المستخدمين، بإقحام موضوع “الإبادة الجماعية للبيض في جنوب إفريقيا” المثير للجدل بشكل متكرر وبدون مبرر، حتى عندما تكون الأسئلة المطروحة من المستخدمين لا علاقة لها بذلك. على سبيل المثال، عند استفسار المستخدمين عن HBO Max أو ضرائب الموردين، كانت ردود Grok تتحول أيضًا لمناقشة هذا الأمر. يعتقد بعض المحللين أن هذا قد يكون بسبب تعديل غير لائق للموجهات النظامية (system prompt)، مما أدى إلى ذكر النموذج لهذه الفكرة في جميع الردود. أثارت هذه الظاهرة مخاوف المستخدمين بشأن التحكم في محتوى Grok ودقة معلوماته، بالإضافة إلى نقاش حول التحيز المحتمل الذي قد يكون وراءه. (المصدر: colin_fraser, colin_fraser, teortaxesTex, code_star, jd_pressman, colin_fraser, paul_cal, Dorialexander, Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence)
نقاش حول بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي: الحاجة إلى القدرة على تحديد الخطط وتذكرها وتعديلها: فيما يتعلق بالعناصر الأساسية لوكلاء الذكاء الاصطناعي الفعالين (agentic LLMs)، بالإضافة إلى السياق الطويل والتخزين المؤقت، واستدعاء الأدوات بدقة، وأداء API الموثوق به، هناك رأي مفاده أن هناك حاجة إلى قدرة رئيسية رابعة: القدرة على تحديد الخطط وتذكرها وتعديلها. قد لا تكون العديد من الأبحاث في مجال تخطيط نماذج اللغة الكبيرة قد حققت اختراقًا، ولكن الواقع هو أنه إذا كان الوكيل يستجيب فقط لأحدث المنبهات (نمط ReAct) دون أهداف فرعية متماسكة متعددة الخطوات، فلن يمكن إكمال العديد من المهام المعقدة. (المصدر: lateinteraction)
الرئيس التنفيذي لـ Quora، آدم دانجيلو، يشارك رؤى حول تطوير منصة Poe وصناعة الذكاء الاصطناعي: في مؤتمر Interrupt 2025، شارك آدم دانجيلو، الرئيس التنفيذي لـ Quora، أفكار الشركة حول التخطيط المبكر لنماذج وتطبيقات لغوية متعددة، وإطلاق منصة Poe. تهدف Poe إلى تلبية حاجة المستخدمين إلى “استخدام جميع أدوات الذكاء الاصطناعي في مكان واحد”، وتوفير قنوات توزيع وتحقيق دخل لمنشئي الروبوتات. وهو يعتقد أن النماذج النصية لا تزال تهيمن حاليًا، لأن نماذج الصور/الفيديو لم تصل بعد إلى معايير الجودة التي يتوقعها المستخدمون، ولاحظ في الوقت نفسه أن مستخدمي الذكاء الاصطناعي من المستهلكين يظهرون ولاءً لنماذج معينة. (المصدر: LangChainAI, hwchase17)
حجم زيارات ChatGPT يرتفع إلى المرتبة الخامسة عالميًا، مما يثير نقاشًا حول تغيرات مشهد الإنترنت: أشار نقاش على Reddit إلى أن حجم زيارات موقع ChatGPT قد ارتفع إلى المرتبة الخامسة عالميًا، متجاوزًا Reddit و Amazon و Whatsapp، ولا يزال في ازدياد، بينما تشهد مواقع أخرى ضمن أفضل 10 مواقع انخفاضًا في حركة المرور، مثل ويكيبيديا التي انخفضت حركة المرور الشهرية فيها بنسبة تقارب 6%. أثارت هذه الظاهرة نقاشًا حول إعادة تشكيل الإنترنت أو حتى استبداله بالذكاء الاصطناعي، حيث بدأ العديد من المستخدمين في استخدام ChatGPT كواجهة رئيسية للحصول على المعلومات ومعالجة المهام، بدلاً من محركات البحث التقليدية أو مختلف المواقع. في التعليقات، تباينت آراء المستخدمين، حيث اعتبر البعض أن هذا تطور طبيعي للتكنولوجيا، مشابه لظهور Facebook و Google في الماضي؛ وأعرب آخرون عن قلقهم من تقلص النظام البيئي للمحتوى وانهيار النماذج؛ بينما تطلع البعض إلى أن يقلل الإنترنت نتيجة لذلك من اقتصاد النقرات والمعلومات غير المرغوب فيها. (المصدر: Reddit r/ChatGPT)
نقاش حول تجربة ترميز نموذج Claude: المستخدمون يشيرون إلى أن Sonnet 3.7 مفرط في الهندسة، وأداء Opus يحظى بالاهتمام: ناقش مستخدمو مجتمع Reddit ClaudeAI أداء Claude Opus و Sonnet 3.7 في مهام الترميز والرياضيات. أفاد بعض المستخدمين أنه على الرغم من تقديم تعليمات تبسيط واضحة (مثل مبادئ KISS و DRY و YAGNI)، إلا أن Sonnet 3.7 يميل إلى الإفراط في تصميم الحلول، مما يتطلب تصحيحًا مستمرًا. بدأ بعض المستخدمين في تجربة Opus ولاحظوا مبدئيًا تحسنًا في جودة مخرجات الكود، مما قلل من عدد التعديلات. ذكر مستخدمون آخرون أنه كلما كانت التعليمات أكثر تحديدًا، قد ينخفض أداء Claude، بينما عند منحه حرية أكبر (مثل “أعطني تصميمًا رائعًا للغاية”)، غالبًا ما تكون النتائج جيدة بشكل غير متوقع. يُقترح استخدام “أداة التفكير” لتوجيه النموذج في المهام المعقدة لإجراء معايرة ذاتية. (المصدر: Reddit r/ClaudeAI, Reddit r/ClaudeAI)
الوضع الفعلي لتطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي داخل الشركات: ChatGPT و Copilot و Deepwiki هي الأكثر انتشارًا: صرح مستخدم يدعي أنه فني في إحدى الشركات على وسائل التواصل الاجتماعي أنه داخل شركته، فإن ChatGPT (النسخة المجانية) و Copilot و Deepwiki هي المنتجات القليلة الوحيدة من منتجات الذكاء الاصطناعي التي يتم استخدامها على نطاق واسع. لم تحظ أدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى التي تم الترويج لها داخليًا بالكثير من التطبيقات الفعلية. ذكر المستخدم أيضًا أنه على الرغم من رغبته في أن يستخدم المزيد من الأشخاص Codex أو Claude Code، إلا أن صعوبة الحصول على مفاتيح API أعاقت الترويج. (المصدر: cto_junior, cto_junior)
💡 أخرى
مهندسو البرمجيات يواجهون مأزق البطالة في عصر الذكاء الاصطناعي، مما يثير تفكيرًا مجتمعيًا: بعد أن تأثر مهندس برمجيات يبلغ من العمر 42 عامًا بتسريح العمال المرتبط بالذكاء الاصطناعي، قدم ما يقرب من ألف سيرة ذاتية في غضون عام واحد لكنه لم يتمكن من العثور على وظيفة، ويعمل حاليًا في توصيل الطلبات لإعالة نفسه. شارك تجربته الصعبة في تعلم مهارات الذكاء الاصطناعي الجديدة، ومحاولة إنشاء المحتوى، وقبول تخفيض الراتب للبحث عن عمل، وحتى التفكير في تغيير مهنته، لكن كل ذلك لم ينجح. أثارت محنته تفكيرًا عميقًا حول البطالة الهيكلية الناجمة عن تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، والتمييز على أساس السن، وكيف يمكن للمجتمع توزيع القيمة التي يخلقها الذكاء الاصطناعي. يشير المقال إلى أن هذا قد يكون مجرد بداية لاستبدال الذكاء الاصطناعي للعمالة البشرية، وأن المجتمع بحاجة إلى التفكير في كيفية التعامل مع هذا التغيير. (المصدر: 36氪)
الذكاء الاصطناعي يشكل صدمة مدمرة لصناعة الاستعانة بمصادر خارجية التقليدية (BPO): يغير تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بشكل عميق صناعة الاستعانة بمصادر خارجية للعمليات التجارية العالمية (BPO). أظهرت تطبيقات مثل خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي، وتحصيل الديون بالذكاء الاصطناعي، واستطلاعات الرأي بالذكاء الاصطناعي، إمكانية استبدال الاستعانة بمصادر خارجية بشرية، مثل خدمة عملاء Decagon AI التي تساعد الشركات على تقليص فرق الدعم بشكل كبير، وتحصيل الديون بواسطة Salient AI الذي يعزز الكفاءة. يتوقع الخبراء اختفاء عدد كبير من وظائف BPO في السنوات القليلة المقبلة، خاصة في الدول الكبرى في مجال الاستعانة بمصادر خارجية مثل الهند والفلبين. على الرغم من أن عمالقة الاستعانة بمصادر خارجية التقليديين مثل Wipro و Infosys يزيدون من استثماراتهم في الذكاء الاصطناعي، إلا أنهم يواجهون تحديات في تحويل نماذج أعمالهم. في عصر الذكاء الاصطناعي، سيتحول دور مقدمي خدمات الاستعانة بمصادر خارجية من امتداد للقوى العاملة إلى مزودي تكنولوجيا، وستعتمد قيمتهم على قدرتهم على دمج خدمات الذكاء الاصطناعي. (المصدر: 36氪)
تطبيق وتأثير الذكاء الاصطناعي في مجال التدريب على امتحانات الخدمة المدنية: تعمل مؤسسات التدريب على امتحانات الخدمة المدنية مثل Huatu Education و Fenbi بنشاط على تطبيق تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات مثل تقييم المقابلات، والمساعدة في كتابة المقالات واختبارات القدرات. أطلقت Huatu Education بالفعل منتجًا لتقييم المقابلات بالذكاء الاصطناعي، وستطلق المزيد من منتجات المواد الدراسية بالذكاء الاصطناعي في النصف الثاني من العام، معتقدة أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يكسر “المثلث المستحيل” للتعليم (النطاق الواسع، والجودة العالية، والتخصيص)، ويعزز الكفاءة ويقلل التكاليف. بينما أطلقت Fenbi معلم ذكاء اصطناعي ونظام فصول دراسية بالذكاء الاصطناعي. يعتقد المطلعون على الصناعة أن الذكاء الاصطناعي سيزيد من تأثير “تأثير متى” في الصناعة، حيث تستفيد المؤسسات الرائدة بشكل أكبر بفضل عملياتها الناضجة وتراكم البيانات، وسيكون مفتاح المنافسة في المستقبل هو اختيار اتجاه تطبيق الذكاء الاصطناعي والقدرة على التشغيل بتكلفة منخفضة. (المصدر: 36氪)