كلمات مفتاحية：الوكيل الذكي للذكاء الاصطناعي, مايكروسوفت بيلد 2025, ألفا إيفولف, جي بي تي-4, أزور أي فاوندري, إنفيديا كومبوتيكس 2025, أدوات برمجة الذكاء الاصطناعي, الذكاء المتجسد, ملحق جيت هاب كوبايلوت لفي إس كود, بروتوكول سياق النموذج (إم سي بي), شبكة اللغة الطبيعية (إن إل ويب), ميتوان نوكود, مساعد كيو بوت الذكي من تينسنت
🔥 تركيز
مايكروسوفت Build 2025 يستهل عصر “شبكة الوكلاء الأذكياء”، مع تبني كامل لتطوير الذكاء الاصطناعي الأصلي: أعلنت مايكروسوفت في مؤتمر المطورين Build 2025 عن رؤيتها لـ “شبكة الوكلاء الأذكياء المفتوحة” (Open Agentic Web)، وأصدرت أكثر من 50 تحديثًا، تشمل بشكل أساسي جعل امتداد GitHub Copilot لـ VSCode مفتوح المصدر، وإطلاق بروتوكول سياق النموذج (MCP) ومعيار الويب للغة الطبيعية (NLWeb) المفتوحين، بالإضافة إلى دمج أكثر من 1900 نموذج بما في ذلك Grok من xAI في Azure AI Foundry. تهدف هذه المبادرات إلى ربط مسار التطوير من النماذج إلى الوكلاء الأذكياء، وتحقيق التشغيل الذاتي والتوافق التشغيلي لـ AI Agent عبر مختلف السيناريوهات. أكد الرئيس التنفيذي لمايكروسوفت، ساتيا ناديلا، أن AI Agent سيعيد تشكيل طرق حل المشكلات، وناقش مستقبل وكلاء الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات والبنية التحتية وتطبيقات العالم المادي مع الرئيس التنفيذي لـ OpenAI، سام ألتمان، والرئيس التنفيذي لـ Nvidia، جنسن هوانغ، ومؤسس xAI، إيلون ماسك. (المصدر: 36氪 | GitHub Blog | VS Code Blog | The Verge)
جوجل DeepMind تطلق AlphaEvolve، وكيل ذكاء اصطناعي يحطم الرقم القياسي لكفاءة ضرب المصفوفات البالغ 56 عامًا: أطلقت جوجل DeepMind وكيل الترميز AlphaEvolve المدعوم بـ Gemini، والذي نجح، من خلال الخوارزميات التطورية ونظام التقييم الآلي، في اكتشاف خوارزمية لضرب المصفوفات المعقدة 4×4 أكثر كفاءة من خوارزمية Strassen المستخدمة منذ 56 عامًا، مما قلل عدد عمليات الضرب القياسية المطلوبة من 49 إلى 48. هذا الإنجاز ليس فقط ذا أهمية كبيرة في النظرية الرياضية، بل أظهر بالفعل قيمة في تطبيقات جوجل الداخلية، مثل تسريع عمليات ضرب المصفوفات الكبيرة في بنية Gemini بنسبة 23%، وتقليل وقت تدريب Gemini بنسبة 1%، وتحسين أداء FlashAttention بنسبة 32.5%. يُظهر AlphaEvolve الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي في الاكتشاف العلمي الآلي وتحسين الخوارزميات، وقدرته على التعامل مع مجموعة متنوعة من المشكلات المعقدة بدءًا من الألغاز الرياضية إلى جدولة موارد مراكز البيانات وتسريع تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. (المصدر: Google DeepMind Blog | 量子位)
دراسة تظهر أن GPT-4 يتفوق على البشر في الإقناع بنسبة 64% في المناقشات المخصصة: أظهرت دراسة نشرت في مجلة Nature Human Behaviour أنه عندما يتمكن GPT-4 من OpenAI من الحصول على معلومات شخصية عن الخصم في النقاش مثل الجنس والعمر والخلفية التعليمية وتعديل حججه بناءً على ذلك، فإن قدرته على الإقناع تفوق قدرة البشر بنسبة 64%. هذه الدراسة، التي تمت بالتعاون بين المعهد الفدرالي السويسري للتكنولوجيا في لوزان ومؤسسات أخرى، وشملت 900 مشارك، تؤكد مجددًا القدرة القوية لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) في مجال الإقناع. حذر الباحثون من أن هذا يكشف عن قدرة أدوات الذكاء الاصطناعي على بناء حجج معقدة ومقنعة بعد الحصول على كمية صغيرة من معلومات المستخدم، مما يشكل تهديدًا محتملاً لنشر المعلومات المضللة المخصصة، ودعوا صانعي السياسات والمنصات إلى الاهتمام بهذا الخطر واستكشاف استخدام LLM لإنشاء محتوى مضاد مخصص لمكافحة المعلومات المضللة. (المصدر: Nature Human Behaviour | MIT Technology Review)
مايكروسوفت و Hugging Face تعمقان التعاون، Azure AI Foundry يدمج أكثر من 10,000 نموذج مفتوح المصدر: في مؤتمر Microsoft Build، أعلنت مايكروسوفت عن توسيع تعاونها مع Hugging Face، حيث يدمج Azure AI Foundry الآن أكثر من 10,000 نموذج مفتوح المصدر من Hugging Face، تغطي مختلف الوسائط والمهام مثل النصوص والصوت والصور. يهدف هذا الإجراء إلى تمكين مستخدمي Azure من نشر نماذج مفتوحة المصدر متنوعة بشكل أسهل وأكثر أمانًا لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي والوكلاء الأذكياء. جميع النماذج المدمجة اجتازت اختبارات الأمان، وتستخدم تنسيق safetensors، ولا تحتوي على تعليمات برمجية عن بعد، مما يضمن أمان التطبيقات على مستوى المؤسسات. يخطط الطرفان لمواصلة إدخال أحدث النماذج وأكثرها شيوعًا في المستقبل، ودعم المزيد من الوسائط (مثل الفيديو وثلاثي الأبعاد)، وتعزيز التحسين لوكلاء وأدوات الذكاء الاصطناعي. (المصدر: HuggingFace Blog)
🎯 توجهات
إنفيديا تطلق العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي الجديدة في Computex 2025، مسرعةً التحول إلى مصانع الذكاء الاصطناعي: أعلن الرئيس التنفيذي جنسن هوانغ في Computex 2025 عن إطلاق وحدة معالجة الرسومات GeForce RTX 5060 GPU، ومنصة الحوسبة الفائقة Grace Blackwell GB300، والكمبيوتر الفائق الشخصي للذكاء الاصطناعي DGX Spark (مزود بـ GB10، وسيتوفر في غضون أسابيع) و DGX Station (ذاكرة وصول عشوائي 784 جيجابايت، يمكنه تشغيل DeepSeek R1). أكد هوانغ أن إنفيديا تتحول من مورد لوحدات معالجة الرسومات إلى مزود عالمي للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، بهدف إنشاء مصانع ذكاء اصطناعي “جاهزة للاستخدام”. وفي الوقت نفسه، سيتم فتح مصدر محرك الفيزياء Newton الذي طورته إنفيديا بالتعاون مع DeepMind و Disney في يوليو، وسيتم إطلاق نموذج الأساس للروبوت البشري Isaac GR00T، لدفع تطوير الذكاء الاصطناعي المادي. كما أعلنت إنفيديا عن إنشاء مكتب جديد في تايوان الصينية وأكدت على أهمية مواهب الذكاء الاصطناعي الصينية. (المصدر: 36氪 | 36氪)
آبل تخطط للسماح لمستخدمي الاتحاد الأوروبي بتغيير المساعد الصوتي الافتراضي على أجهزة iPhone وغيرها: وفقًا لتقرير بلومبرغ، تخطط شركة آبل للسماح لمستخدمي الاتحاد الأوروبي بتغيير المساعد الصوتي الافتراضي على أجهزة iPhone و iPad و Mac وغيرها من Siri إلى خيارات أخرى مثل Google Assistant أو Amazon Alexa. قد يكون هذا الإجراء استجابة لضغوط مكافحة الاحتكار بموجب قانون الأسواق الرقمية (DMA) للاتحاد الأوروبي. تعرضت Siri لانتقادات في السنوات الأخيرة بسبب تأخر وظائفها وعدم كفاءتها في الذكاء، وتوجد خلافات داخلية في آبل حول اتجاه تطوير Siri، كما أن بنيتها الحالية تجعل من الصعب دمجها بفعالية مع نماذج اللغة الكبيرة (LLM). على الرغم من أن آبل تعمل على تطوير Siri جديد يعتمد على LLM وأطلقت Apple Intelligence، إلا أن السماح للمستخدمين بتغيير المساعد الافتراضي قد يؤثر على نظامها البيئي. (المصدر: 36氪)
آبل تختبر داخليًا روبوت محادثة ذكاء اصطناعي ذاتي التطوير، بقدرات قد تضاهي ChatGPT: كشف مراسل بلومبرغ مارك جورمان أن آبل تختبر داخليًا مشروع روبوت محادثة ذكاء اصطناعي خاص بها، وتحت قيادة رئيس قسم الذكاء الاصطناعي الجديد جون جياناندريا، حقق المشروع تقدمًا ملحوظًا في الأشهر الستة الماضية، ويعتقد بعض كبار المسؤولين التنفيذيين أن قدرات نسخته الحالية تقترب من أحدث إصدار من ChatGPT. قد يتمتع الروبوت بقدرات بحث فوري على الويب وتجميع المعلومات. قد يهدف هذا الإجراء إلى تقليل الاعتماد على الخدمات الخارجية مثل OpenAI وتعزيز القدرة التنافسية لـ Siri. على الرغم من أن WWDC 2025 قد لا يركز على ترقيات Siri، إلا أن استثمار آبل في الذكاء الاصطناعي مستمر في الزيادة، بهدف تنشيط مساعدها الصوتي في عصر الذكاء الاصطناعي. (المصدر: 36氪)
نظام Windows سيدعم أصلاً بروتوكول سياق النموذج (MCP): أعلنت مايكروسوفت في مؤتمر Build 2025 أن نظام التشغيل Windows سيدعم أصلاً بروتوكول سياق النموذج (MCP)، بهدف تبسيط تطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي على Windows. يُشبَّه MCP بـ “USB-C لتطبيقات الذكاء الاصطناعي”، ويسعى إلى توفير طريقة تفاعل موحدة لنماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة. ستدمج منصة Windows AI Foundry هذا الدعم، مما يتيح للمطورين تشغيل وإدارة نماذج الذكاء الاصطناعي المحلية والوكلاء الأذكياء بسهولة أكبر على أجهزة Windows. (المصدر: op7418 | Reddit r/LocalLLaMA)
منصة Azure AI Foundry من مايكروسوفت تدمج نموذج Grok الكبير من xAI: أعلنت مايكروسوفت في مؤتمر المطورين Build 2025 أن نموذجي Grok 3 و Grok 3 mini الكبيرين من شركة xAI التابعة لإيلون ماسك سينضمان إلى منصة Azure AI Foundry. سيتمكن مستخدمو Azure من استخدام هذه النماذج ودفع ثمنها مباشرة عبر المنصة السحابية. يزيد هذا الإجراء من عدد نماذج الذكاء الاصطناعي المتاحة على Azure (التي تجاوزت بالفعل 1900 نوع)، والتي شملت سابقًا OpenAI و Meta و DeepSeek وغيرها. صرح ماسك عبر اتصال فيديو بأنه يأمل أن يقدم المطورون ملاحظاتهم ويتطلع إلى تقديم خدمة Grok لمزيد من الشركات في المستقبل. (المصدر: 36氪)
فريق Percy Liang يطلق مشروع Marin لتعزيز تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة: أطلق البروفيسور Percy Liang من جامعة ستانفورد مشروع Marin، بهدف بناء نماذج مفتوحة “بطريقة تشاركية جذرية”. يركز المشروع على عملية تطوير مفتوحة، مما يسمح لأي شخص بالمساهمة. تم إصدار الدفعة الأولى من نماذج Marin، حيث تم إطلاق نموذج 8B على منصة Together AI للاختبار. تستجيب هذه المبادرة للدعوات إلى مستوى أعمق من الانفتاح في مجال الذكاء الاصطناعي، ليس فقط بفتح الأوزان والتعليمات البرمجية والبيانات، ولكن أيضًا بفتح النظام البيئي للبحث والتطوير بأكمله. (المصدر: vipulved)
إنتل تطلق بطاقة الرسومات الاحترافية Arc Pro B60، و KTransformers يعلن عن دعم وحدات معالجة الرسومات من إنتل: أطلقت إنتل بطاقة رسومات احترافية جديدة Arc Pro B60، تتميز بذاكرة فيديو 24 جيجابايت وعرض نطاق ترددي للذاكرة يبلغ 456 جيجابايت/ثانية، ويبلغ سعر البطاقة الواحدة حوالي 500 دولار أمريكي، مما يوفر خيارًا جديدًا للأجهزة لحسابات الذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، أعلن إطار عمل KTransformers عن دعم وحدات معالجة الرسومات من إنتل، وأظهرت الاختبارات أن تشغيل نموذج DeepSeek-R1 Q4 الكمي على منصة Xeon 5 + DDR5 + Arc A770 يمكن أن يصل إلى حوالي 7.5 رمز/ثانية، مما يوفر المزيد من إمكانيات الأجهزة لتشغيل النماذج الكبيرة محليًا. (المصدر: karminski3 | karminski3)
DeepMind تروج لمؤتمر Google I/O: روج الحساب الرسمي لـ Google DeepMind لمؤتمر Google I/O القادم الذي سيعقد في 20 مايو (الساعة 10 صباحًا بتوقيت المحيط الهادئ)، وسيتم بثه مباشرة على منصة X. من المتوقع أن يشهد المؤتمر إطلاق سلسلة من التحديثات والمنتجات الهامة المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، استمرارًا لزخم جوجل القوي في مجال الذكاء الاصطناعي. (المصدر: GoogleDeepMind)
🧰 أدوات
AgenticSeek: وكيل ذكاء اصطناعي يعمل محليًا بالكامل، ينافس Manus AI: AgenticSeek هو مشروع مفتوح المصدر يهدف إلى توفير مساعد ذكاء اصطناعي يعمل بالكامل محليًا، يتمتع بقدرات تصفح الويب المستقلة وكتابة التعليمات البرمجية وتخطيط المهام، مع الاحتفاظ بجميع البيانات على جهاز المستخدم لضمان الخصوصية. تم تصميم هذه الأداة خصيصًا لنماذج الاستدلال المحلية، وتدعم التفاعل الصوتي، وتهدف إلى تقليل تكلفة استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي (اقتصارًا على استهلاك الطاقة) ومخاطر تسرب البيانات. (المصدر: GitHub Trending)
Meituan تختبر داخليًا أداة البرمجة بالذكاء الاصطناعي NoCode، الموجهة لـ Vibe Coding: أفاد تقرير حصري من 36Kr أن Meituan ستطلق قريبًا أداة برمجة بالذكاء الاصطناعي تسمى “NoCode”، وقد تم تسجيل النطاق nocode.cn ودخل مرحلة الاختبار الرمادي. تم تطوير هذا المنتج بواسطة فريق جودة البحث والتطوير والكفاءة في Meituan، ويستهدف “البرمجة الجوية” المشابهة لـ Lovable، وهو موجه لغير التقنيين، ويكمل مهام الترميز والنشر تلقائيًا من خلال التفاعل الحواري، مثل تحليل البيانات والنماذج الأولية للمنتجات وإنشاء أدوات التشغيل. يعتمد NoCode على بنية Code Agent، ويمكنه إجراء استدلال منطقي متعدد الخطوات، ويخطط لفتحه للتجار وعامة المستخدمين، مما يقلل من عتبة تكنولوجيا المعلومات للشركات الصغيرة والمتوسطة. (المصدر: 36氪)
متصفح QQ من Tencent يترقى إلى متصفح ذكاء اصطناعي، ويدمج المساعد الذكي QBot: أعلن متصفح QQ عن ترقيته إلى متصفح ذكاء اصطناعي وإطلاق مساعد ذكاء اصطناعي يسمى QBot، يعتمد هذا المساعد على نموذجي Tencent Hunyuan و DeepSeek. يدمج QBot وظائف البحث بالذكاء الاصطناعي، والتصفح بالذكاء الاصطناعي، والعمل المكتبي بالذكاء الاصطناعي، والتعلم بالذكاء الاصطناعي، والكتابة بالذكاء الاصطناعي، ويقدم قدرات AI Agent مشابهة لـ Manus، ويمكنه تنفيذ مهام معقدة. تشمل الدفعة الأولى من وكلاء الاختبار الرمادي “AI高考通” (مساعد امتحان القبول الجامعي بالذكاء الاصطناعي)، الذي يمكنه إنشاء خطط مخصصة لملء استمارات القبول الجامعي للمستخدمين. يتجاوز عدد مستخدمي متصفح QQ 400 مليون، وتهدف هذه الترقية إلى تحسين كفاءة المستخدمين في الحصول على المعلومات ومعالجة المهام من خلال الذكاء الاصطناعي. (المصدر: 36氪)
OpenAI Codex يصل إلى نسخة ChatGPT على iOS، داعمًا مهام البرمجة على الأجهزة المحمولة: أعلنت OpenAI أن مساعد البرمجة الخاص بها Codex مدمج الآن في تطبيق ChatGPT على iOS. يمكن للمستخدمين بدء مهام ترميز جديدة مباشرة على هواتفهم، وعرض اختلافات التعليمات البرمجية، وطلب التعديلات، وحتى إرسال طلبات السحب (PR). تدعم هذه الميزة أيضًا تتبع الأنشطة الحية على شاشة القفل، مما يسهل على المستخدمين متابعة تقدم عمل Codex في أي وقت ومواصلة المهام غير المكتملة عند العودة إلى أجهزة الكمبيوتر الخاصة بهم. يمثل هذا خطوة مهمة نحو برمجة الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة والتعاون متعدد السيناريوهات. (المصدر: karinanguyen_ | gdb)
تطبيق NotebookLM للأجهزة المحمولة متاح الآن، يدعم Android و iOS: أطلقت أداة الملاحظات بالذكاء الاصطناعي NotebookLM من جوجل رسميًا تطبيقًا للأجهزة المحمولة، وهو متاح تدريجيًا على منصتي Android و iOS. يوفر الإصدار المحمول وظائف أساسية مثل الملخصات الصوتية والمحادثات، مما يسهل على المستخدمين تحليل المحتوى والتعلم باستخدام الذكاء الاصطناعي في أي وقت وفي أي مكان. إحدى الميزات المريحة هي أنه يمكن للمستخدمين إعادة توجيه المحتوى الذي يتصفحونه مباشرة (باستثناء حسابات WeChat الرسمية) إلى NotebookLM للمعالجة. (المصدر: op7418)
Public تطلق أداة الاستثمار بالذكاء الاصطناعي “Generated Assets”: أطلقت منصة الاستثمار Public منتجًا جديدًا يسمى “Generated Assets”، يسمح للمستخدمين بتقديم أفكار استثمارية للذكاء الاصطناعي، والذي بدوره يقدم اقتراحات استثمارية، ومؤشرات استثمار مخصصة، ويمكنه مقارنة العوائد التاريخية وتتبع الأداء في الوقت الفعلي. يشبه هذا نوعًا من تحقيق الذكاء الاصطناعي لـ “الاستثمار الجوي” أو “الاستثمار الموضوعي”، ويهدف إلى تقليل عتبة بناء وإدارة محافظ استثمارية مخصصة للمستخدمين. (المصدر: op7418)
ClaraVerse: تطبيق “متكامل” يجمع أدوات ذكاء اصطناعي متعددة: تمت مشاركة مجموعة أدوات ذكاء اصطناعي تسمى ClaraVerse من قبل المجتمع، وهي تدمج واجهة محادثة، ومكونات ذكاء اصطناعي، و Ollama (لتشغيل النماذج الكبيرة محليًا)، و n8n (لسير العمل/المهام المجدولة)، وقوالب AI Agent، و ComfyUI (لتوليد الصور)، بالإضافة إلى مكتبة صور مفهرسة بالذكاء الاصطناعي. يهدف إلى تزويد المستخدمين بمنصة عمل ذكاء اصطناعي شاملة، تبسط استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي المختلفة والتبديل بينها. (المصدر: karminski3)
قاعدة بيانات المتجهات Qdrant تدمج بروتوكول NLWeb المفتوح من مايكروسوفت: أعلنت قاعدة بيانات المتجهات Qdrant أنها أصبحت من أوائل الشركاء في بروتوكول NLWeb المفتوح الذي أطلقته مايكروسوفت في مؤتمر Build. يهدف NLWeb إلى تحويل مربعات البحث التقليدية إلى واجهات دلالية تعتمد على اللغة الطبيعية وتدرك القصد. من خلال التكامل مع Qdrant، يمكن للمواقع الإلكترونية الاستفادة منها لإجراء بحث سريع للمتجهات مع تطبيق المرشحات، وتوفير نتائج ذات صلة دلالية، دون الحاجة إلى تعديل كبير في منطق الواجهة الأمامية أو الخلفية. (المصدر: qdrant_engine)
📚 تعلم
DeepMind تقترح التخطيط البصري (Visual Planning): نموذج استدلال يعتمد على تسلسل الصور فقط: اقترح باحثون مثل Yi Xu نموذج استدلال جديد يسمى “التخطيط البصري” (Visual Planning)، يهدف إلى تمكين النماذج من التفكير والتخطيط بالكامل من خلال تسلسل الصور، محاكاةً للطريقة التي يتصور بها البشر الخطوات في أذهانهم، دون الحاجة إلى التفكير اللغوي أو النصي. تستكشف هذه الطريقة إمكانية قيام الذكاء الاصطناعي بالاستدلال المعقد في ظل أنظمة رمزية غير لغوية، مما يوفر أفكارًا جديدة لتطوير الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط. (المصدر: madiator)
ستانفورد ومؤسسات أخرى تطلق Terminal-Bench: معيار لتقييم قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي على إنجاز المهام الطرفية: أطلق باحثون من جامعة ستانفورد و Laude إطار عمل ومعيار Terminal-Bench لتقييم قدرة وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI agents) على إكمال المهام المعقدة في بيئات طرفية حقيقية. نظرًا لأن العديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي (مثل Claude Code و Codex CLI) ينفذون مهامًا قيمة من خلال التفاعل مع الطرفية، يهدف هذا المعيار إلى قياس فعاليتهم الفعلية، ودفع تحسين قدرات الوكلاء الموجهة نحو النشر العملي. (المصدر: madiator | andersonbcdefg)
شرح تقنية DeepSeek-V3: تصميم متناسق بين البرمجيات والمكونات المادية لتحقيق نموذج فعال: تم تدريب نموذج DeepSeek-V3 على 2048 وحدة معالجة رسومات NVIDIA H800 GPU فقط من خلال تصميم متناسق بين البرمجيات والمكونات المادية. تشمل ابتكاراته الرئيسية الانتباه الكامن متعدد الرؤوس (MLA)، ومزيج الخبراء (MoE)، والتدريب بدقة مختلطة FP8، وطوبولوجيا الشبكة متعددة المستويات. تعمل هذه التقنيات معًا بهدف تحقيق أداء نموذجي أفضل بتكلفة أقل، مما يمثل اتجاهًا جديدًا في تصميم نماذج الذكاء الاصطناعي نحو نسبة كفاءة إلى تكلفة أعلى. (المصدر: TheTuringPost)
ورقة بحثية جديدة تناقش التفاؤل التمثيلي في التعلم العميق: فرضية التمثيل المتشابك المكسور: نشر Kenneth Stanley وآخرون ورقة موقف بعنوان “التشكيك في التفاؤل التمثيلي في التعلم العميق: فرضية التمثيل المتشابك المكسور”. يشير البحث إلى أن الشبكات التي تم اكتشافها من خلال بحث مفتوح غير تقليدي، والتي يمكنها إخراج صورة واحدة، يكون تمثيلها أنيقًا ومعياريًا؛ بينما الشبكات التي تعلمت نفس المخرجات من خلال SGD، يكون تمثيلها فوضويًا ومتشابكًا. يشير هذا إلى أنه قد يكون هناك تمثيل داخلي سيئ مخفي وراء سلوك إخراج جيد، ولكنه يكشف أيضًا عن إمكانية تحسين التمثيل، مما له آثار عميقة على قدرة النماذج على التعميم والإبداع والتعلم، ويوفر أفكارًا جديدة لتحسين النماذج الأساسية و LLM. (المصدر: hardmaru | togelius | bengoertzel)
تحديث برنامج تعليمي لـ RL، مع التركيز على فصول LLM (DPO، GRPO، سلسلة الأفكار، إلخ): أصدر Sirbayes إصدارًا جديدًا من برنامجه التعليمي للتعلم المعزز (RL). يستهدف هذا التحديث بشكل أساسي فصول نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، مضيفًا أحدث المحتويات مثل DPO (Direct Preference Optimization)، و GRPO (Group Relative Policy Optimization)، وسلسلة الأفكار (Thinking). وفي الوقت نفسه، هناك تحديثات طفيفة على فصول التعلم المعزز متعدد الوكلاء (MARL)، والتعلم المعزز القائم على النموذج (MBRL)، والتعلم المعزز دون اتصال بالإنترنت، و DPG (Deep Deterministic Policy Gradient). (المصدر: sirbayes)
ByteDance تقترح استراتيجية متوسط النماذج المدربة مسبقًا (Pre-trained Model Averaging): نشر فريق بحث ByteDance ورقة بحثية تقترح إطارًا جديدًا لدمج النماذج أثناء عملية التدريب المسبق لنماذج اللغة الكبيرة – استراتيجية متوسط النماذج المدربة مسبقًا (PMA). وجد البحث أن دمج نقاط الفحص المدربة بمعدل تعلم ثابت لا يحقق فقط أداءً معادلًا أو حتى أفضل من التدريب المستمر، بل يحسن أيضًا كفاءة التدريب بشكل كبير. يوفر هذا البحث أفكارًا جديدة لتحسين كفاءة التدريب المسبق للنماذج الكبيرة ويتحقق من إمكانات دمج النماذج في تحسين الأداء والكفاءة. (المصدر: teortaxesTex)
بحث جديد من مختبر Tongyi: ZeroSearch يجعل LLM يلعب دور محرك البحث، مما يعزز قدرة الاستدلال دون الحاجة إلى API: اقترح مختبر Tongyi التابع لـ Alibaba إطار عمل ZeroSearch، الذي يسمح لـ LLM بمحاكاة سلوك محرك البحث، مما يلغي الحاجة إلى استدعاء واجهات برمجة تطبيقات محركات البحث الفعلية (API) أثناء عملية التعلم المعزز، وبالتالي تقليل التكاليف وتحسين استقرار التدريب. تمكن هذه الطريقة، من خلال الضبط الدقيق الخفيف، LLM من إنشاء نتائج مفيدة وتشويش ضوضائي، وتعتمد تدريبًا مقاومًا للضوضاء بشكل تدريجي، مما يعزز تدريجيًا قدرة النموذج على الاستدلال ومقاومة التداخل في سيناريوهات البحث المعقدة. أظهرت التجارب أن LLM بمعلمات 3B فقط كوحدة بحث يمكن أن يعزز بشكل فعال قدرة البحث. (المصدر: 量子位)
خوارزمية RXTX الجديدة من جامعة هونغ كونغ الصينية تحسن حساب ضرب المصفوفات XXt: اقترح باحثون من جامعة هونغ كونغ الصينية خوارزمية جديدة RXTX لتسريع حساب ضرب مصفوفة في منقولتها (XXt). تعتمد الخوارزمية على الضرب العودي لمصفوفات مجزأة 4×4، وتجمع بين تقنيات البحث بالتعلم الآلي والتحسين التوافقي. مقارنة بالخوارزميات الحالية القائمة على عودية Strassen، تقلل RXTX من ثابت الضرب المقارب بحوالي 5%، وتظهر ميزة في إجمالي العمليات الحسابية عند n≥256، وفي اختبار مصفوفة 6144×6144 كانت أسرع بنسبة 9% من التنفيذ الافتراضي لـ BLAS. لهذا البحث تأثير محتمل على مجالات مثل تحليل البيانات وتصميم الرقائق وتدريب LLM. (المصدر: 量子位)
ورقة بحثية AdaptThink: تعليم نماذج الاستدلال متى “تفكر”: تقترح هذه الدراسة AdaptThink، وهو إطار عمل يعلم نماذج الاستدلال، من خلال التعلم المعزز، الاختيار التكيفي لما إذا كان سيتم إجراء تفكير عميق (مثل Chain-of-Thought) بناءً على صعوبة المشكلة. يتضمن جوهره هدف تحسين مقيد (يشجع على تقليل التفكير مع الحفاظ على الأداء) واستراتيجية أخذ عينات الأهمية (لتحقيق التوازن بين عينات التفكير وعدم التفكير). أظهرت التجارب أن AdaptThink يمكن أن يقلل بشكل كبير من تكاليف الاستدلال ويحسن الأداء، على سبيل المثال، في مجموعات بيانات الرياضيات، قلل متوسط طول استجابة DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B بنسبة 53% وزادت الدقة بنسبة 2.4%. (المصدر: HuggingFace Daily Papers)
ورقة بحثية VisionReasoner: توحيد الإدراك البصري والاستدلال من خلال التعلم المعزز: VisionReasoner هو إطار عمل موحد يهدف إلى معالجة مهام الإدراك البصري المتعددة من خلال نموذج مشترك. يعتمد استراتيجية تعلم إدراكي متعدد الكائنات وإعادة بناء منهجية للمهام، مما يعزز قدرة النموذج على تحليل المدخلات البصرية وإجراء استدلال منظم، لمواجهة عشر مهام مختلفة مثل الكشف والتجزئة والعد. أظهرت نتائج التجارب أن VisionReasoner يتفوق على نماذج مثل Qwen2.5VL في معايير مثل COCO (للكشف) و ReasonSeg (للتجزئة) و CountBench (للعد). (المصدر: HuggingFace Daily Papers)
ورقة بحثية AdaCoT: تحقيق تشغيل تكيفي لسلسلة الأفكار (CoT) بكفاءة باريتو المثلى من خلال التعلم المعزز: لحل مشكلة النفقات الحسابية غير الضرورية التي تسببها سلسلة الأفكار (CoT) في نماذج اللغة الكبيرة (LLM) عند معالجة الاستعلامات البسيطة، تم اقتراح إطار عمل AdaCoT. يستخدم التعلم المعزز (PPO) لتمكين LLM من تحديد ما إذا كان سيتم استدعاء CoT بشكل تكيفي بناءً
على التعقيد الضمني للاستعلام، بهدف تحقيق التوازن بين أداء النموذج وتكلفة استدعاء CoT. من خلال تقنية حجب الخسارة الانتقائي (SLM) لمنع انهيار حدود القرار، أظهرت التجارب أن AdaCoT يمكن أن يقلل بشكل كبير من معدل تشغيل CoT غير الضروري (يصل إلى 3.18%) وعدد رموز الاستجابة (يقل بنسبة 69.06%)، مع الحفاظ على أداء عالٍ للمهام المعقدة. (المصدر: HuggingFace Daily Papers)
ورقة بحثية GIE-Bench: معيار تقييم واقعي لتحرير الصور الموجه بالنص: لتقييم نماذج تحرير الصور الموجهة بالنص بشكل أكثر دقة، تم اقتراح GIE-Bench. يقوم هذا المعيار بالتقييم من بعدين: صحة الوظيفة (من خلال أسئلة متعددة الخيارات يتم إنشاؤها تلقائيًا للتحقق من نجاح التحرير) والحفاظ على محتوى الصورة (باستخدام تقنية إخفاء مدركة للكائنات وتقييم الحفاظ لضمان اتساق المناطق غير المستهدفة). يتضمن أكثر من 1000 مثال تحرير عالي الجودة، يغطي 20 فئة. أظهر تقييم نماذج مثل GPT-Image-1 أنها رائدة في اتباع التعليمات، ولكنها بحاجة إلى تحسين في الحفاظ على المناطق غير ذات الصلة. (المصدر: HuggingFace Daily Papers)
ورقة بحثية InstanceGen: توليد الصور بتعليمات على مستوى الكائن: لمعالجة مشكلة صعوبة التقاط الدلالات بدقة في النماذج المدربة مسبقًا لتوليد الصور من النصوص عند التعامل مع مطالبات معقدة تحتوي على كائنات متعددة وسمات على مستوى الكائن، تقترح InstanceGen تقنية جديدة. تجمع هذه التقنية بين التهيئة المنظمة الدقيقة القائمة على الصور (المقدمة مباشرة من نماذج توليد الصور المعاصرة) والتعليمات على مستوى الكائن القائمة على LLM، مما يجعل الصور المولدة تتبع بشكل أفضل جميع أجزاء المطالبات النصية، بما في ذلك عدد الكائنات والسمات على مستوى الكائن والعلاقات المكانية بين الكائنات. (المصدر: HuggingFace Daily Papers)
💼 أعمال
شركة الذكاء الاصطناعي المتجسد “Qianjue Technology” المنبثقة عن Tsinghua تجمع مئات الملايين من اليوانات في جولة تمويل Pre-A+: أكملت شركة “Qianjue Technology” المتخصصة في العقول المتجسدة مؤخرًا جولة تمويل جديدة Pre-A+، باستثمار من Junshan Investment و Xiangfeng Investment و Shixi Capital، ليصل إجمالي التمويل المتراكم إلى مئات الملايين من اليوانات. تأسست الشركة من قبل أعضاء أساسيين من قسم الأتمتة بجامعة Tsinghua ومؤسسات بحثية ذات صلة بالذكاء الاصطناعي، وتركز على تطوير نظام “عقل متجسد” للأغراض العامة، مع التركيز على الإدراك متعدد الوسائط في الوقت الفعلي، وتخطيط المهام المستمر، وقدرات التنفيذ الذاتي. وقد حققت الشركة بالفعل تطبيقات على مستوى المنتج في سيناريوهات مثل الخدمات المنزلية والتوصيل اللوجستي، وتتعاون مع العديد من الشركات الرائدة في تصنيع الروبوتات وشركات الإلكترونيات الاستهلاكية. (المصدر: 36氪)
وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agent) قد يعيدون تشكيل مشهد سوق SaaS: تنبأ الرئيس التنفيذي لشركة مايكروسوفت، ساتيا ناديلا، بأن تطبيقات SaaS ستواجه اضطرابًا في عصر AI Agent، مما أثار نقاشًا واسع النطاق في الصناعة حول مستقبل AI Agent و SaaS. بفضل قدراتهم على الإدراك الذاتي واتخاذ القرار والعمل، من المتوقع أن يحل AI Agent نقاط الضعف في SaaS التقليدية فيما يتعلق بالتخصيص وتبادل البيانات وتجربة المستخدم، مثل إنشاء تدفقات عمل تلقائيًا من خلال التفاعل باللغة الطبيعية، ودمج البيانات عبر التطبيقات، وتقديم اقتراحات تجارية بشكل استباقي. على الرغم من أن AI Agent يواجه حاليًا تحديات في التطبيقات على مستوى المؤسسات مثل قيود قدرات LLM والتكلفة وأمن البيانات، إلا أن شركات مثل Salesforce و Microsoft و Yonyou بدأت بالفعل في دمج AI Agent في منتجات SaaS، لاستكشاف نماذج جديدة تدمج أو تعطل SaaS. (المصدر: 36氪)
الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل إدارة الرواتب: من تحليل البيانات إلى اتخاذ القرارات الذكية والتواصل: يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا عميقًا في إدارة الرواتب، حيث يُظهر تقرير Korn Ferry زيادة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التواصل بشأن الرواتب، والمقارنة المعيارية الخارجية، وهيكلة مهارات الوظائف. في المستقبل، من المتوقع أن يُحقق الذكاء الاصطناعي تحولًا من الاعتماد على البيانات إلى اتخاذ القرارات الذكية من خلال معالجة كميات أكبر وأكثر تنوعًا من البيانات (بما في ذلك منصات التواصل الاجتماعي، وأبحاث الطرف الثالث)، مثل التنبؤ بمخاطر دوران الموظفين، وتقييم فعالية الحوافز، وتعديل نطاقات الرواتب ديناميكيًا، وتحقيق حوافز مخصصة. وفي الوقت نفسه، يواجه الذكاء الاصطناعي أيضًا تحديات مثل خصوصية البيانات، و”الصندوق الأسود” للخوارزميات، وموثوقية النتائج. يُعد التواصل الفعال بشأن الرواتب أكثر أهمية في العصر الرقمي الذكي، ويمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي مساعدة المديرين في إجراء تواصل منهجي وشخصي، مما يعزز شعور الموظفين بالعدالة والرضا. (المصدر: 36氪)
🌟 مجتمع
Sundar Pichai ينشر صورة “تفكير عميق”، مروجًا لمؤتمر Google I/O: نشر الرئيس التنفيذي لشركة جوجل، Sundar Pichai، صورة له وهو “يفكر بعمق” على وسائل التواصل الاجتماعي، مما أثار توقعات واسعة النطاق في المجتمع بشأن مؤتمر Google I/O القادم. تم إعادة نشر هذه الصورة وتفسيرها من قبل العديد من قادة الرأي في مجال الذكاء الاصطناعي، ويعتقد بشكل عام أنها تشير إلى أن جوجل ستقدم إعلانات هامة في مجال الذكاء الاصطناعي، وخاصة فيما يتعلق بنموذج Gemini وتطبيقاته. تكهن أعضاء المجتمع بالوظائف الجديدة المحتملة أو النماذج الجديدة أو الاستراتيجيات الجديدة. (المصدر: demishassabis | YiTayML | zacharynado | lmthang | scaling01 | brickroad7 | jack_w_rae | TheTuringPost | shaneguML | op7418)
قدرة برمجة وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agent) تثير نقاشًا ساخنًا، و Sam Altman متفائل بقدرتها على إكمال المشاريع غير المكتملة تلقائيًا: أعرب الرئيس التنفيذي لـ OpenAI، Sam Altman، عن تطلعه إلى قدرة وكلاء برمجة الذكاء الاصطناعي (مثل Codex) على إكمال تلك المشاريع التي تم إنجاز 80% منها ولكن لم تكتمل نهائيًا، وإجراء الصيانة التلقائية لها. أجرى المجتمع مقارنات ومناقشات حول قدرات وكلاء برمجة الذكاء الاصطناعي المختلفة (مثل Codex و Jules و Claude Code)، مع التركيز على نقاط تشمل قدرة تخطيط المهام، وبيئة الآلة الافتراضية (مثل ما إذا كانت متصلة بالإنترنت)، والأداء في المهام المعقدة طويلة الأجل. يُعتقد بشكل عام أن إمكانات AI Agent في مجال تطوير البرمجيات هائلة، ولكن لا تزال هناك اختلافات بين النماذج المختلفة في التنفيذ والتأثير الفعلي. (المصدر: sama | mathemagic1an)
إدخال الجامعات لكشف المحتوى الذي يولده الذكاء الاصطناعي يثير الجدل، “مقدمة جناح الأمير تنغ” تُصنف بنسبة 100% كمحتوى مولد بالذكاء الاصطناعي: أدرجت العديد من الجامعات في الصين “معدل كشف المحتوى المولد بالذكاء الاصطناعي” ضمن معايير تقييم الأطروحات، مما دفع الطلاب إلى اعتماد طرق مختلفة لتجنب الكشف، ويكافح المعلمون بين أحكام الذكاء الاصطناعي والحكم البشري. غالبًا ما تخطئ أدوات الكشف بالذكاء الاصطناعي، بسبب اعتمادها على مقارنة قواعد البيانات والتحيزات النمطية، في تصنيف الأعمال الكلاسيكية (مثل “مقدمة جناح الأمير تنغ” بمعدل ذكاء اصطناعي 100%، و”بركة اللوتس تحت ضوء القمر” لـ Zhu Ziqing بنسبة 62.88%) والكتابة الأكاديمية المنظمة على أنها مولدة بالذكاء الاصطناعي. أدت هذه الظاهرة إلى ظهور سلسلة صناعية رمادية لـ “خفض معدل الذكاء الاصطناعي”، مما أثار تفكيرًا عميقًا حول قيود تكنولوجيا الكشف بالذكاء الاصطناعي، ومعايير التقييم الأكاديمي، وجوهر التعليم. (المصدر: 36氪)
طريقة تفكير الجيل القادم الذي نشأ في عصر الذكاء الاصطناعي تثير النقاش: أثار مجتمع Reddit نقاشًا ساخنًا حول أن طريقة تفكير الجيل الجديد من الأطفال الذين نشأوا في بيئة الذكاء الاصطناعي ستكون مختلفة بشكل كبير عن الأجيال السابقة. سيعتادون على التفاعل مع مساعدي الذكاء الاصطناعي، وقد يتحول تركيز التعلم من حفظ الحقائق إلى طرح الأسئلة وتصفح الأنظمة، ومن التعلم بالتجربة والخطأ إلى التكرار السريع. قد يعيد هذا الاندماج المبكر مع منطق الآلة تشكيل فضولهم وذاكرتهم وحدسهم وحتى تعريفهم للذكاء نفسه بشكل عميق، مما يثير تساؤلات حول تكوين معتقداتهم المستقبلية، وقدرتهم على بناء الأنظمة، وثقتهم في أفكارهم الخاصة. (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
التطور السريع للذكاء الاصطناعي في مجال هندسة البرمجيات يثير مخاوف المطورين بشأن وظائفهم: مهندس برمجيات يبلغ من العمر 42 عامًا، كان يتقاضى راتبًا سنويًا قدره 150 ألف دولار أمريكي، تم استبعاده بسبب الاتجاهات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، وبعد تقديم أكثر من 800 سيرة ذاتية، حصل على عدد قليل من فرص المقابلات، ويعمل حاليًا في توصيل الطلبات لكسب لقمة العيش. أثارت تجربته نقاشًا حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي (مثل GitHub Copilot و Claude و ChatGPT) قد بدأ بالفعل في استبدال المبرمجين على نطاق واسع. توقع الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic سابقًا أن الذكاء الاصطناعي سيكون قادرًا على إنشاء الغالبية العظمى من التعليمات البرمجية. على الرغم من أن بيانات مكتب إحصاءات العمل لا تزال تظهر أن هندسة البرمجيات هي واحدة من أسرع المهن نموًا، إلا أن موجة تسريح العمال في قطاع التكنولوجيا مستمرة، وتستغل الشركات الذكاء الاصطناعي لخفض التكاليف وزيادة الكفاءة، مما يدفع الناس إلى إعادة التفكير في كيفية تعامل المجتمع مع البطالة الهيكلية التي يسببها الذكاء الاصطناعي وبناء نماذج جديدة للتعاون بين “الإنسان + الذكاء الاصطناعي”. (المصدر: 36氪)
مشكلة التحيز الجنسي في خوارزميات الذكاء الاصطناعي: إخفاء وغياب “بياناتها”: مع تطور الذكاء الاصطناعي، تبرز مشكلة التحيز الجنسي في الخوارزميات بشكل متزايد. بسبب أسباب تاريخية واجتماعية، فإن تمثيل بيانات النساء في جمع البيانات غير كافٍ (مثل التجارب السريرية، ومقالات ويكيبيديا)، مما يؤدي إلى احتمال أن ينتج الذكاء الاصطناعي تحيزات ضد النساء في التشخيص الطبي، وتوصيات المحتوى، وما إلى ذلك. على سبيل المثال، قد تخطئ أنظمة التعرف على الصور في تحديد الرجال في المطبخ على أنهم نساء، وتعزز نتائج صور محركات البحث الصور النمطية الجنسانية. يُعتبر عدم التوازن بين الجنسين في صناعة الذكاء الاصطناعي أيضًا أحد الأسباب. يتطلب حل هذه المشكلة البدء من رفع وعي المطورين، وضمان فرص عمل عادلة للنساء، وتحسين القوانين واللوائح، وإنشاء آليات تدقيق جنساني لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وتحسين الخوارزميات (مثل إعادة أخذ عينات البيانات، وتطبيق الاستدلال السببي) من جوانب متعددة. (المصدر: 36氪)
وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agent) يثيرون نقاشًا حول التغيير في صناعة SaaS: تنبأ الرئيس التنفيذي لشركة مايكروسوفت، ساتيا ناديلا، بأن SaaS ستواجه اضطرابًا في عصر AI Agent، حيث من المتوقع أن يحل AI Agent، بفضل قدراته على الإدراك الذاتي واتخاذ القرار والعمل، نقاط الضعف في SaaS فيما يتعلق بالتخصيص وتبادل البيانات وتجربة المستخدم. على سبيل المثال، يمكن لـ AI Agent إنشاء تدفقات عمل تلقائيًا من خلال التفاعل باللغة الطبيعية، ودمج البيانات عبر التطبيقات، وتقديم اقتراحات تجارية بشكل استباقي. حاليًا، بدأت شركات SaaS مثل Salesforce و Microsoft و Yonyou في دمج AI Agent، لاستكشاف نماذج جديدة تدمج أو تعطل SaaS. على الرغم من أن AI Agent لا يزال يواجه تحديات في التطبيقات على مستوى المؤسسات مثل قدرات LLM والتكلفة وأمن البيانات، إلا أن إمكاناته التحويلية قد أثارت اهتمامًا واسع النطاق في الصناعة. (المصدر: finbarrtimbers)
💡 أخرى
الذكاء الاصطناعي يولد بطاقات تاروت بأسلوب الأوبرا الصينية: استخدم المستخدم @op7418 أداة الذكاء الاصطناعي Lovart لإنشاء مجموعة من بطاقات التاروت بأسلوب الأوبرا الصينية. تتمثل فكرة التصميم في دمج محتوى الأوبرا التقليدية مع المعاني التي تعبر عنها بطاقات التاروت المقابلة، مما يوضح إمكانات تطبيق الذكاء الاصطناعي في التصميم الإبداعي والاندماج الثقافي. (المصدر: op7418)
إعادة تشكيل الهيكل التنظيمي في عصر الذكاء الاصطناعي: صعود فريق تنفيذ الاستراتيجية (SET): يناقش المقال أنه في عصر التطور المتسارع للذكاء الاصطناعي، يصعب على الهياكل التنظيمية التقليدية التكيف مع التعقيد الذي يجلبه الذكاء الاصطناعي. يقترح نموذجًا تنظيميًا من ثلاث طبقات يتمحور حول “فريق تنفيذ الاستراتيجية” (SET)، يهدف إلى جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا من الفريق، وتحقيق التنفيذ المرن والتوسع الذكي من خلال آليات تعاون معقولة بين الإنسان والآلة. يكون SET مسؤولاً عن تحويل الاستراتيجية إلى إجراءات متعددة الإدارات، ومراقبة إنتروبيا المنظمة، وتعديل الاستراتيجيات بمرونة، وتنسيق التعاون بين الأشخاص والعمليات ووكلاء الذكاء الاصطناعي، لإطلاق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي ودفع تنفيذ الاستراتيجية. (المصدر: 36氪)
هل يمكن لتدقيق الحقائق الجماعي كبح المعلومات المضللة على وسائل التواصل الاجتماعي؟: يناقش البروفيسور Preslav Nakov من جامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي تأثير استبدال Meta لمدققي الحقائق من الأطراف الثالثة بـ Community Notes. وهو يرى أن نماذج التعهيد الجماعي مثل Community Notes (المشتقة من Birdwatch على X) لديها إمكانات، ولكن الإشراف على المحتوى يتطلب مجموعة متنوعة من الأساليب، بما في ذلك التصفية التلقائية والتعهيد الجماعي وتدقيق الحقائق المهني. وبالقياس إلى تصفية البريد العشوائي ومعالجة LLM للمحتوى الضار، يشير إلى أن لكل طريقة مزاياها وعيوبها، ويجب أن تعمل بشكل متضافر. تظهر الأبحاث أن Community Notes يمكن أن تضخم تأثير عمل مدققي الحقائق المحترفين، وأن نقاط تركيزهما مختلفة ولكن استنتاجاتهما متشابهة، ويمكن أن تكمل كل منهما الأخرى. (المصدر: MIT Technology Review)
