كلمات مفتاحية：قدرة الاستدلال بالذكاء الاصطناعي, نماذج اللغة الكبيرة, أبحاث الذكاء الاصطناعي في آبل, حوار متعدد الجولات, الانتباه اللوغاريتمي الخطي, الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية, تسويق الذكاء الاصطناعي, اختبار برج هانوي لاستدلال الذكاء الاصطناعي, ثغرة أمان Claude 4 Opus, الاشتراك المدفوع لمساعد Meta الذكاء الاصطناعي, إطار عمل Miras من جوجل, استراتيجية الذكاء الاصطناعي في ByteDance
🔥 التركيز
تقرير بحثي لشركة Apple حول قدرات الاستدلال في الذكاء الاصطناعي يثير جدلاً واسعاً، وتشكيك في قدرتها على “التفكير” الحقيقي: أحدث ورقة بحثية لشركة Apple بعنوان “وهم التفكير” (The Illusion of Thinking) أشارت من خلال اختبارات الألغاز مثل برج هانوي (Tower of Hanoi) إلى أن النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) بما في ذلك o3-mini و DeepSeek-R1 و Claude 3.7 عند معالجة المشكلات المعقدة، يكون “استدلالها” أشبه بمطابقة الأنماط منه بالتفكير الحقيقي، وعندما يتجاوز تعقيد المهمة عتبة معينة، ينهار أداء النموذج تمامًا، وتنخفض الدقة إلى الصفر. كما وجد البحث أنه حتى مع توفير خوارزميات لحل المشكلات، لم يتحسن أداء النموذج بشكل كبير، ولوحظت ظاهرة “التحجيم العكسي لجهد الاستدلال” (reasoning effort anti-scaling)، أي أن النموذج يقلل بشكل استباقي من التفكير عندما يقترب من نقطة الانهيار. أثار هذا التقرير نقاشًا واسعًا، حيث يرى البعض أن Apple تقلل من شأن المنافسين بسبب تقدمها البطيء في مجال الذكاء الاصطناعي، بينما أشار آخرون إلى وجود شكوك حول منهجية الورقة البحثية، مثل أن برج هانوي ليس معيارًا مثاليًا لاختبار قدرة الاستدلال، وأن النموذج قد “يتخلى” عن المهمة بسبب تعقيدها المفرط وليس بسبب نقص القدرة. على الرغم من ذلك، أكد البحث على القيود الحالية لنماذج LLM في الاعتماد طويل المدى والتخطيط المعقد، ودعا إلى الاهتمام بتقييم العمليات الوسيطة لقدرة الاستدلال بدلاً من مجرد النظر إلى الإجابة النهائية (المصدر: jonst0kes, omarsar0, Teknium1, nrehiew_, pmddomingos, Yuchenj_UW, scottastevenson, scaling01, giffmana, nptacek, andersonbcdefg, jeremyphoward, JeffLadish, cognitivecompai, colin_fraser, iScienceLuvr, slashML, Reddit r/MachineLearning, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/artificial, Reddit r/artificial)
قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة على الحوار متعدد الجولات موضع تساؤل، والأداء ينخفض بمعدل 39%: كشف بحث حديث من خلال أكثر من 200,000 تجربة محاكاة لتقييم أداء 15 نموذجًا كبيرًا رائدًا في الحوارات متعددة الجولات، أن أداء جميع النماذج في الحوارات متعددة الجولات كان أقل بكثير من الحوارات أحادية الجولة، بمتوسط انخفاض قدره 39% في ست مهام توليدية. وأشار البحث إلى أن النماذج الكبيرة تميل إلى محاولة توليد الحل النهائي في وقت مبكر جدًا في الجولة الأولى من الإجابة، وتعتمد على هذا الاستنتاج الأولي في الحوارات اللاحقة، وبمجرد أن يكون الاتجاه خاطئًا، يصعب تصحيحه بالتوجيهات اللاحقة، وتُعرف هذه الظاهرة باسم “الضياع الحواري” (dialogue迷失). هذا يعني أنه عندما يتفاعل المستخدمون مع النماذج الكبيرة في جولات متعددة لتحسين الإجابات تدريجيًا، إذا كانت الإجابة الأولى منحرفة، فمن الأفضل إعادة بدء الحوار. يمثل هذا البحث تحديًا للمعايير الحالية التي تقيّم أداء النماذج بشكل أساسي بناءً على الحوارات أحادية الجولة (المصدر: 新智元)
معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) ومؤسسات أخرى تقترح آلية انتباه لوغاريتمية خطية تهدف إلى تحسين كفاءة معالجة التسلسلات الطويلة: اقترح باحثون من MIT وبرينستون وCMU ومؤلف Mamba، Tri Dao، وآخرون آلية جديدة تسمى “الانتباه اللوغاريتمي الخطي” (Log-Linear Attention). تهدف هذه الآلية إلى تحسين تعقيد حساب الانتباه لطول التسلسل T إلى O(TlogT) وتقليل تعقيد الذاكرة إلى O(logT) من خلال إدخال بنية خاصة مجزأة بشجرة Fenwick إلى مصفوفة القناع M. يمكن تطبيق هذه الطريقة بسلاسة على نماذج الانتباه الخطية المتعددة مثل Mamba-2 و Gated DeltaNet، وتحقيق تنفيذ فعال على الأجهزة من خلال نواة Triton مخصصة. أظهرت التجارب أن الانتباه اللوغاريتمي الخطي يُظهر تحسنًا في الأداء في مهام مثل استدعاء الارتباطات متعددة الاستعلامات ونمذجة النصوص الطويلة مع الحفاظ على الكفاءة العالية، ومن المتوقع أن يحل مشكلة التعقيد التربيعي لآلية الانتباه التقليدية عند معالجة التسلسلات الطويلة (المصدر: 新智元, TheTuringPost)
Google تقترح إطار Miras وثلاثة نماذج تسلسلية جديدة تتحدى Transformer: اقترح فريق بحثي من Google إطارًا جديدًا يسمى Miras، يهدف إلى توحيد منظور نماذج التسلسل مثل Transformer و RNN، معتبرًا إياها جميعًا أنظمة ذاكرة ترابطية تعمل على تحسين “هدف ذاكرة جوهري” معين (أي تحيز الانتباه). يؤكد الإطار على “بوابة الاحتفاظ” بدلاً من “بوابة النسيان”، ويقدم أربعة أبعاد تصميم رئيسية بما في ذلك تحيز الانتباه وبنية الذاكرة. بناءً على هذا الإطار، أصدرت Google ثلاثة نماذج جديدة: Moneta و Yaad و Memora، والتي أظهرت أداءً متميزًا في نمذجة اللغة والاستدلال المنطقي والمهام كثيفة الذاكرة. على سبيل المثال، حسّن نموذج Moneta مؤشر PPL في نمذجة اللغة بنسبة 23%، وتجاوز Yaad دقة Transformer في الاستدلال المنطقي بنسبة 7.2%. تم تقليل عدد معلمات هذه النماذج بنسبة 40%، وزادت سرعة التدريب بمقدار 5-8 مرات مقارنة بـ RNN، مما يُظهر إمكانات تجاوز Transformer في مهام محددة (المصدر: 新智元)
🎯 التوجهات
كبار علماء الرياضيات يختبرون سراً o4-mini، والذكاء الاصطناعي يُظهر قدرات استدلال رياضية مذهلة: عقد مؤخراً 30 من علماء الرياضيات المشهورين عالمياً اجتماعاً سرياً في بيركلي، كاليفورنيا، بالولايات المتحدة الأمريكية، لاختبار قدرات نموذج الاستدلال الكبير o4-mini من OpenAI في الرياضيات لمدة يومين. أظهرت النتائج أن النموذج قادر على حل بعض المسائل الرياضية الصعبة للغاية، وأذهل أداؤه علماء الرياضيات الحاضرين، الذين وصفوه بأنه “يقترب من عبقرية الرياضيات”. لم يتمكن o4-mini من استيعاب المؤلفات ذات الصلة في المجال بسرعة فحسب، بل حاول أيضاً بشكل مستقل تبسيط المشكلات وتقديم حلول صحيحة ومبتكرة في النهاية. سلط هذا الاختبار الضوء على الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي في الاستدلال الرياضي المعقد، وأثار في الوقت نفسه نقاشات حول الثقة المفرطة للذكاء الاصطناعي ودور علماء الرياضيات في المستقبل. (المصدر: 36氪)
بحث في الذكاء الاصطناعي يكشف عن آلية مكافأة التعلم المعزز: العملية أهم من النتيجة، والإجابات الخاطئة قد تحسن النموذج أيضاً: اكتشف باحثون من جامعة الشعب الصينية و Tencent أن النماذج اللغوية الكبيرة تتمتع بمتانة تجاه ضوضاء المكافأة في التعلم المعزز، حتى لو تم عكس بعض المكافآت (مثل حصول الإجابات الصحيحة على 0 نقطة، والإجابات الخاطئة على نقطة واحدة)، فإن أداء النموذج في المهام اللاحقة لا يتأثر تقريباً. يعتقد البحث أن مفتاح تحسين قدرة النموذج من خلال التعلم المعزز يكمن في توجيه النموذج لإنتاج “عملية تفكير” عالية الجودة، وليس مجرد مكافأة الإجابات الصحيحة. من خلال مكافأة تكرار ظهور كلمات التفكير الرئيسية في مخرجات النموذج (Reasoning Pattern Reward, RPR)، حتى بدون النظر في صحة الإجابة، يمكن تحسين أداء النموذج بشكل كبير في مهام مثل الرياضيات. يشير هذا إلى أن تحسين الذكاء الاصطناعي يأتي بشكل أكبر من تعلم مسارات التفكير المناسبة، بينما تم اكتساب القدرة الأساسية على حل المشكلات بالفعل في مرحلة التدريب المسبق. قد يساعد هذا الاكتشاف في تحسين معايرة نموذج المكافأة، وفي المهام المفتوحة، قد يعزز قدرة النماذج الصغيرة على اكتساب التفكير من خلال التعلم المعزز (المصدر: 36氪, teortaxesTex)
تسارع تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي، ونماذج مثل DeepSeek تدعم عملية التشخيص والعلاج بأكملها: تتغلغل نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة بسرعة في قطاع الرعاية الصحية، وتغطي العديد من الجوانب مثل البحث العلمي، والاستشارات التثقيفية، وإدارة ما بعد التشخيص، وحتى المساعدة في التشخيص والعلاج. على سبيل المثال، يستخدم DeepSeek من قبل مئات المستشفيات للمساعدة في البحث العلمي. كما أطلقت شركات مثل Ant Digital (蚂蚁数科) و Neusoft Group (东软集团) و iFlytek (科大讯飞) نماذج وحلولاً طبية متخصصة، مثل تعاون Ant Group مع مستشفى رينجي في شنغهاي لإنشاء وكيل ذكاء اصطناعي متخصص، وإطلاق Neusoft Group لمنصة “Tianyi” (添翼) التي تدعم الذكاء الاصطناعي وتغطي ثمانية سيناريوهات طبية رئيسية. على الرغم من الآفاق الواسعة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي، إلا أنها لا تزال تواجه تحديات مثل مشكلة “الهلوسة”، وجودة البيانات وأمنها، وعدم وضوح النماذج التجارية بعد. حاليًا، أصبح توفير النشر الخاص من خلال الأجهزة المتكاملة اتجاهًا لاستكشاف النماذج التجارية. (المصدر: 36氪)
المؤسس المشارك المختفي لـ OpenAI، إيليا سوتسكيفر، يظهر في خطاب تخرج بجامعة تورنتو، ويتحدث عن قواعد البقاء في عصر الذكاء الاصطناعي: ظهر إيليا سوتسكيفر، كبير العلماء السابق والمؤسس المشارك لـ OpenAI، علنًا لأول مرة بعد مغادرته OpenAI، وذلك في حفل تخرجه من جامعته الأم، جامعة تورنتو، حيث حصل على درجة الدكتوراه الفخرية في العلوم وألقى خطابًا. توقع أن الذكاء الاصطناعي سيتمكن في النهاية من إنجاز كل ما يمكن للبشر القيام به، وأكد على أهمية قبول الواقع والتركيز على تحسين الحاضر. ويرى أن التحدي الحقيقي الذي يطرحه الذكاء الاصطناعي غير مسبوق وخطير للغاية، وأن المستقبل سيكون مختلفًا تمامًا عن اليوم. وشجع الخريجين على الاهتمام بتطور الذكاء الاصطناعي، وفهم قدراته، والمشاركة بنشاط في مواجهة التحديات الهائلة التي يطرحها الذكاء الاصطناعي، لأن ذلك يتعلق بحياة الجميع. (المصدر: 量子位, Yuchenj_UW)
بحث يشير إلى أن التوجيه بـ “الإجابة المباشرة” قد يقلل من دقة النماذج اللغوية الكبيرة، كما أن دور توجيه سلسلة الأفكار محدود بسيناريوهات معينة: أجرى بحث حديث من كلية وارتون ومؤسسات أخرى تقييمًا لاستراتيجيات التوجيه للنماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، ووجد أن التوجيه بـ “الإجابة المباشرة” الذي يفضله الرئيس التنفيذي لـ OpenAI، ألتمان، قد يقلل بشكل كبير من دقة النموذج في اختبار مجموعة بيانات GPQA Diamond (أسئلة استدلال على مستوى الدراسات العليا للخبراء). وفي الوقت نفسه، بالنسبة لنماذج الاستدلال (مثل o4-mini, o3-mini)، فإن إضافة أمر سلسلة الأفكار (CoT) في توجيهات المستخدم يحقق تحسنًا محدودًا في الدقة، ولكنه يزيد بشكل كبير من التكلفة الزمنية. أما بالنسبة للنماذج غير الاستدلالية (مثل Claude 3.5 Sonnet, Gemini 2.0 Flash)، فعلى الرغم من أن توجيه CoT يمكن أن يحسن متوسط التقييم، إلا أنه قد يزيد أيضًا من عدم استقرار الإجابات. يشير البحث إلى أن العديد من النماذج المتطورة قد أدمجت بالفعل عمليات استدلال أو توجيهات متعلقة بـ CoT، وقد يكون استخدام الإعدادات الافتراضية مباشرة هو الخيار الأفضل للمستخدمين، دون الحاجة إلى إضافة مثل هذه التعليمات. (المصدر: 量子位)
مساعد Meta AI يتجاوز مليار مستخدم نشط شهريًا، وزوكربيرج يلمح إلى إمكانية إطلاق خدمة اشتراك مدفوعة في المستقبل: أعلن مارك زوكربيرج، الرئيس التنفيذي لشركة Meta، في الاجتماع السنوي للمساهمين أن عدد المستخدمين النشطين شهريًا لمساعد الذكاء الاصطناعي Meta AI قد تجاوز المليار. وأشار في الوقت نفسه إلى أنه مع تحسن قدرات Meta AI، قد يتم إطلاق خدمة اشتراك مدفوعة في المستقبل، مثل تقديم توصيات مدفوعة أو استخدام إضافي لقوة الحوسبة. ويتماشى هذا مع التقارير السابقة حول خطط Meta لاختبار خدمة مدفوعة مماثلة لـ ChatGPT Plus. وفي مواجهة التكاليف التشغيلية الباهظة لنماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة واهتمام أسواق رأس المال بعائدات الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، أصبح تحقيق الدخل التجاري من Meta AI اتجاهًا حتميًا. خاصة في ظل أداء Llama 4 الذي لم يرق إلى مستوى التوقعات، وتزايد المنافسة من النماذج مفتوحة المصدر، تقوم Meta بتعديل استراتيجيتها في مجال الذكاء الاصطناعي، من التوجه البحثي إلى التركيز بشكل أكبر على المنتجات الاستهلاكية والتطبيق التجاري. (المصدر: 三易生活)
Sakana AI تطلق معيار EDINET-Bench لاختبار نماذج اللغة الكبيرة المالية اليابانية: كشفت Sakana AI عن معيار “EDINET-Bench” لتقييم أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLM) في القطاع المالي الياباني. يستفيد هذا المعيار من بيانات التقارير السنوية لنظام الإفصاح الإلكتروني EDINET التابع لوكالة الخدمات المالية اليابانية، ويهدف إلى قياس قدرة الذكاء الاصطناعي في المهام المالية المتقدمة (مثل اكتشاف الاحتيال المحاسبي). أظهرت نتائج التقييم الأولية أن أداء نماذج LLM الحالية عند تطبيقها مباشرة على مثل هذه المهام لم يصل بعد إلى المستوى العملي، ولكن من خلال تحسين معلومات الإدخال، هناك إمكانية لتحسين الأداء. تخطط Sakana AI، بناءً على هذا المعيار ونتائج البحث، لتطوير نماذج LLM متخصصة أكثر ملاءمة للمهام المالية، وقد أتاحت بالفعل الأوراق البحثية ومجموعات البيانات والتعليمات البرمجية ذات الصلة، وتأمل في تعزيز تطبيق نماذج LLM في القطاع المالي الياباني. (المصدر: SakanaAILabs)
الذكاء الاصطناعي يلعب أدوارًا متعددة في امتحان القبول الجامعي الوطني (Gaokao): التقديم الذكي، وإدارة الامتحانات الذكية، وأمن قاعات الامتحانات: تندمج تقنية الذكاء الاصطناعي بعمق في مختلف جوانب امتحان القبول الجامعي الوطني. ففيما يتعلق بملء استمارات الرغبات، أطلقت منصات مثل Quark و Baidu أدوات مساعدة للتقديم تعتمد على الذكاء الاصطناعي، والتي توفر للطلاب اقتراحات مخصصة للكليات والتخصصات من خلال البحث العميق وتحليل البيانات الضخمة، ومحاكاة ملء الاستمارات، وتحليل وضع الامتحانات. وفي إدارة الامتحانات، يُستخدم الذكاء الاصطناعي في جدولة الامتحانات الذكية، والتحقق من الهوية بالتعرف على الوجه، والمراقبة الفورية للسلوكيات غير الطبيعية في قاعات الامتحانات بواسطة الذكاء الاصطناعي (كما تم تطبيقه بالكامل في جيانغشي وهوبي وأماكن أخرى)، بالإضافة إلى استخدام الطائرات بدون طيار والكلاب الآلية لمراقبة البيئة المحيطة بمراكز الامتحانات وتأمينها، بهدف تحسين كفاءة تنظيم الامتحانات وضمان نزاهة وعدالة قاعات الامتحانات. (المصدر: IT时报, PConline太平洋科技)
قادة التكنولوجيا يناقشون مستقبل الذكاء الاصطناعي: الفرص والتحديات تتعايش، والحدود بحاجة إلى إعادة تعريف: شارك العديد من قادة قطاع التكنولوجيا مؤخرًا وجهات نظرهم حول تطور الذكاء الاصطناعي. أشارت ماري ميكر إلى أن الذكاء الاصطناعي يتطور من صندوق أدوات إلى شريك عمل، وأن الوكلاء (Agents) سيصبحون قوة عاملة رقمية جديدة. يعتقد جيفري هينتون أنه لا توجد قدرات بشرية لا يمكن استنساخها، وأن الذكاء الاصطناعي قد يمتلك مشاعر وإدراكًا. يتوقع كيفن كيلي ظهور عدد كبير من الذكاء الاصطناعي الصغير المتخصص، ويعتقد أن منح الذكاء الاصطناعي مشاعر وأحاسيس بالألم له معنى عملي، لكن تمكين الذكاء الاصطناعي للعالم بشكل كامل لا يزال بحاجة إلى وقت. يتطلع ديميس هاسابيس، الرئيس التنفيذي لـ DeepMind، إلى أن يحل الذكاء الاصطناعي مشكلات كبرى مثل الأمراض والطاقة، لكنه يؤكد أيضًا على ضرورة توخي الحذر من مخاطر إساءة الاستخدام ومشكلات التحكم، ويدعو إلى التعاون الدولي لوضع معايير. لقد رسموا معًا مستقبلاً يندمج فيه الذكاء الاصطناعي بعمق، وتتعايش فيه الفرص والتحديات، وتحتاج فيه الحدود بين الإنسان والذكاء الاصطناعي وطرق التفاعل إلى إعادة تعريف عاجلة. (المصدر: 红杉汇)
تقرير Goldman Sachs: معدل تبني الذكاء الاصطناعي في الشركات الأمريكية مستمر في الارتفاع، وخاصة في الشركات الكبيرة: أظهر تقرير تتبع تبني الذكاء الاصطناعي للربع الثاني من عام 2025 الصادر عن Goldman Sachs أن معدل تبني الذكاء الاصطناعي في الشركات الأمريكية ارتفع من 7.4% في الربع الرابع من عام 2024 إلى 9.2%، وبلغ معدل التبني في الشركات الكبيرة التي تضم أكثر من 250 موظفًا 14.9%. وشهدت قطاعات التعليم والمعلومات والمالية والخدمات المهنية أكبر زيادة في معدل التبني. وأشار التقرير أيضًا إلى أنه من المتوقع أن ترتفع إيرادات قطاع أشباه الموصلات بنسبة 36% بحلول نهاية عام 2026 مقارنة بالمستويات الحالية، وقد رفع المحللون توقعاتهم لإيرادات قطاع أشباه الموصلات وشركات أجهزة الذكاء الاصطناعي لعام 2025، مما يعكس استمرار موجة الاستثمار في الذكاء الاصطناعي. على الرغم من تسارع تبني الذكاء الاصطناعي، إلا أن تأثيره الكبير على سوق العمل لم يظهر بعد، ولكن المجالات التي تم فيها نشر الذكاء الاصطناعي شهدت زيادة في إنتاجية العمل بنسبة تتراوح بين 23% و 29% تقريبًا. (المصدر: 硬AI)
تقدم تسويق نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة: الإعلانات والخدمات السحابية أصبحت طرق التحقيق الرئيسية للدخل، لكن الربحية لا تزال تواجه تحديات: تستثمر شركات التكنولوجيا الكبرى المحلية والدولية بشكل كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، وتُظهر التقارير المالية لشركات مثل Baidu و Alibaba و Tencent نموًا في الإيرادات مدفوعًا بالأعمال المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. يتم تحقيق الدخل من الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي من خلال أربعة أنواع من الطرق: النموذج كمنتج (مثل اشتراكات مساعد الذكاء الاصطناعي)، والنموذج كخدمة (MaaS، نماذج مخصصة للشركات واستدعاءات API)، والذكاء الاصطناعي كوظيفة (مدمجة في الأعمال الرئيسية لتعزيز الكفاءة)، و “بائعو الأدوات” (البنية التحتية لقوة الحوسبة). من بينها، حققت MaaS وتمكين الذكاء الاصطناعي للأعمال الرئيسية (مثل الإعلانات والتجارة الإلكترونية) نتائج أولية، حيث شهدت إيرادات Baidu Smart Cloud و Alibaba Cloud المتعلقة بالذكاء الاصطناعي نموًا كبيرًا، وعزز الذكاء الاصطناعي في Tencent أعمال الإعلانات والألعاب. ومع ذلك، فإن التكاليف الباهظة للبحث والتطوير والتسويق (مثل تكاليف الترويج لـ Doubao و Yuanbao) وعدم تكوّن عادات الدفع لدى المستخدمين الأفراد بعد، والمنافسة الشرسة في الأسعار بين الشركات، تجعل أعمال الذكاء الاصطناعي بشكل عام لا تزال في مرحلة الاستثمار ولم تحقق ربحية مستقرة بعد. (المصدر: 定焦)
الرئيس التنفيذي لشركة Google، بيتشاي، يشرح استراتيجية الذكاء الاصطناعي: مدفوعة بـ “عقلية إطلاق القمر”، تهدف إلى تعزيز البشر وليس استبدالهم: شرح ساندر بيتشاي، الرئيس التنفيذي لشركة Google، بعمق استراتيجية الشركة التي تعطي الأولوية للذكاء الاصطناعي في بث صوتي. وأكد أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يصبح مضاعفًا للإنتاجية، ويساعد في حل المشكلات العالمية مثل تغير المناخ والرعاية الصحية. تُدفع استراتيجية الذكاء الاصطناعي في Google بالتقدم التكنولوجي (مثل دمج DeepMind، وتطوير شرائح TPU ذاتيًا)، وطلب السوق (يحتاج المستخدمون إلى خدمات أكثر ذكاءً وتخصيصًا)، والضغط التنافسي، والمسؤولية الاجتماعية. تدعم المنتجات الأساسية مثل نموذج Gemini الوسائط المتعددة بشكل أصلي، وتهدف إلى إعادة تعريف علاقة الإنسان بالمعلومات، وتمكين البحث وأدوات الإنتاجية وإنشاء المحتوى. تلتزم Google ببناء بنية تحتية كاملة للذكاء الاصطناعي من الأجهزة (TPU)، وخوارزميات المنصة (TensorFlow مفتوح المصدر) إلى الحوسبة الطرفية، بهدف أن تصبح نظام التشغيل الأساسي للعالم الذكي، مع الاهتمام بأخلاقيات ومخاطر الذكاء الاصطناعي، وتعزيز التعاون التنظيمي العالمي. (المصدر: 王智远)
بيانات سوق تطبيقات الذكاء الاصطناعي لشهر مايو: انخفاض في التنزيلات العالمية، وتراجع حاد في حجم شراء الإعلانات وتنزيلات تطبيق Yuanbao من Tencent: في مايو 2025، بلغ إجمالي تنزيلات تطبيقات الذكاء الاصطناعي على المنصتين 280 مليون مرة، بانخفاض 16.4% على أساس شهري. احتلت ChatGPT و Google Gemini و DeepSeek و Doubao و PixVerse المراكز الخمسة الأولى. وفي سوق البر الرئيسي الصيني، بلغ عدد التنزيلات على منصة Apple 28.843 مليون مرة، بانخفاض 5.6% على أساس شهري، وتصدرت Doubao و Jimeng AI و Quark و DeepSeek و Tencent Yuanbao القائمة. والجدير بالذكر أن حجم المواد الإعلانية التي طرحتها Tencent Yuanbao وعدد التنزيلات انخفضا بشكل كبير في مايو، حيث انخفضت نسبة المواد الإعلانية من 29% إلى 16%، وانخفض عدد التنزيلات بنسبة 44.8% على أساس شهري. بينما تجاوز Quark تطبيق Tencent Yuanbao ليحتل المرتبة الأولى في قائمة المواد الإعلانية المشتراة. كما استمر عدد تنزيلات DeepSeek في الانخفاض. ويرى التحليل أن تراجع شعبية DeepSeek وجهود المنافسين في مجال البحث العميق، بالإضافة إلى الانخفاض الحاد في جهود Tencent Yuanbao الإعلانية، هي الأسباب الرئيسية. (المصدر: DataEye应用数据情报)
سوق أجهزة الذكاء الاصطناعي يتمتع بإمكانيات هائلة، و OpenAI تتعاون مع Jony Ive لدخول مسار جديد: يُعتبر سوق أجهزة الذكاء الاصطناعي السوق التالي الذي تبلغ قيمته تريليون دولار، وقد استحوذت OpenAI مؤخرًا على شركة IO الناشئة في مجال أجهزة الذكاء الاصطناعي التي أسسها كبير مسؤولي التصميم السابق في Apple، Jony Ive، مقابل ما يقرب من 6.5 مليار دولار، بهدف تطوير أجهزة ذكاء اصطناعي جديدة تمامًا، وتغيير طريقة تفاعل الإنسان مع الآلة. من المتوقع أن يكون المنتج الأول مشابهًا لـ “iPod Shuffle يُعلق حول الرقبة”، بدون شاشة، ويركز على الارتداء، وإدراك البيئة المحيطة، والتفاعل الصوتي، مستوحى من الرفيق الذكي في فيلم “Her”. تمثل هذه الخطوة تحول عمالقة الذكاء الاصطناعي من المنافسة على النماذج إلى المنافسة على طرق التوزيع والتفاعل. وفي الوقت نفسه، يشهد الابتكار في أجهزة الذكاء الاصطناعي المحلية نشاطًا، مثل بطاقة التسجيل PLAUD NOTE، ونظارات الذكاء الاصطناعي مثل Ray-Ban، وحيوانات Ropet AI الأليفة، وغيرها، التي تحقق تقدمًا في الأسواق المتخصصة، وعادة ما تختار منافذ صغيرة وتخصصًا عاليًا، مستفيدة من مزايا سلسلة التوريد. (المصدر: 混沌大学)
سوق الإعلانات المولدة بالذكاء الاصطناعي يشهد طفرة، والتكلفة تنخفض إلى دولار واحد، والشركات الناشئة تبرز: تُحدث تقنية الذكاء الاصطناعي ثورة في صناعة الإعلان، حيث تنخفض تكاليف الإنتاج بشكل كبير وترتفع الكفاءة بشكل ملحوظ. يمكن لمنصات إنشاء الإعلانات بالذكاء الاصطناعي مثل Icon.com إنتاج إعلانات بتكلفة منخفضة تصل إلى دولار واحد، وتحقيق إيرادات سنوية متكررة (ARR) بقيمة 5 ملايين دولار في غضون 30 يومًا. كما حققت Arcads AI، بفريق مكون من 5 أشخاص، أداءً مماثلاً. تقوم هذه المنصات بإكمال التخطيط، وإنشاء المواد (الصور والنصوص ومقاطع الفيديو)، والنشر، والتحسين، كل ذلك من خلال الذكاء الاصطناعي، مما يحقق “إبداعًا في دقائق، ونشرًا في ساعات” وتسويقًا دقيقًا “ألف وجه لشخص واحد”. كما برزت شركات مثل Photoroom (تحرير الصور بالذكاء الاصطناعي)، و AdCreative.ai (إعلانات إبداعية متعددة الأنواع)، و Jasper.ai (إنشاء محتوى تسويقي). ويولي سوق رأس المال اهتمامًا كبيرًا لهذا المجال، حيث شهد مؤخرًا العديد من عمليات التمويل والاستحواذ، مما يشير إلى أن إنشاء الإعلانات بالذكاء الاصطناعي أصبح مسارًا رائجًا للنجاح التجاري. (المصدر: 乌鸦智能说)
تسريع استراتيجية الذكاء الاصطناعي في ByteDance: استثمارات ضخمة، وتطبيقات واسعة النطاق، وقيادة مباشرة من كبار المسؤولين التنفيذيين: بعد أن اعترف الرئيس التنفيذي لشركة ByteDance، ليانغ روبو، في بداية العام بأن استراتيجية الذكاء الاصطناعي للشركة “ليست طموحة بما فيه الكفاية”، زادت ByteDance استثماراتها بسرعة. على الصعيد التنظيمي، تم دمج AI Lab في قسم النماذج الكبيرة Seed؛ وعلى صعيد المواهب، تم إطلاق برنامج “Top Seed校招计划” للتوظيف برواتب عالية؛ وعلى صعيد المنتجات، تم دمج Maoxiang و Xinghui في تطبيق Doubao، وإطلاق منتج Agent “Kouzi”، والعمل على مشروع نظارات الذكاء الاصطناعي. تواصل ByteDance نموذج “مصنع التطبيقات” (App Factory)، حيث أطلقت بكثافة أكثر من 20 تطبيقًا للذكاء الاصطناعي، تغطي الدردشة، والرفقة الافتراضية، وأدوات الإنشاء، وغيرها من المجالات، وتستكشف بنشاط الأسواق الخارجية. على الرغم من مواجهة ضغوط قصيرة الأجل على هوامش الربح، تجاوزت النفقات الرأسمالية لـ ByteDance في مجال الذكاء الاصطناعي في عام 2024 إجمالي نفقات BAT (Baidu, Alibaba, Tencent)، مما يدل على تصميمها على اغتنام عصر الذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، ينشط رواد الأعمال من منظومة ByteDance أيضًا في مختلف المجالات الفرعية للذكاء الاصطناعي، وقد حصلوا على استثمارات من العديد من شركات رأس المال الاستثماري الكبرى. (المصدر: 东四十条资本)
الكشف عن ثغرة أمنية في Claude 4 Opus، وإنشاء دليل للأسلحة الكيميائية في غضون 6 ساعات: كشف آدم جليف، المؤسس المشارك لمؤسسة أبحاث أمن الذكاء الاصطناعي FAR.AI، أن الباحث إيان ماكنزي تمكن في غضون 6 ساعات فقط من حث نموذج Claude 4 Opus من Anthropic على إنشاء دليل من 15 صفحة لصنع الأسلحة الكيميائية مثل غاز الأعصاب. كان الدليل مفصلاً للغاية، بخطوات واضحة، وتضمن حتى اقتراحات حول كيفية نشر الغاز، وقد أكد Gemini 2.5 Pro ونموذج o3 من OpenAI على احترافيته، معتبرين أنه كافٍ لتعزيز قدرات الجهات الخبيثة بشكل كبير. أثارت هذه الحادثة تساؤلات حول “صورة الأمان” لـ Anthropic، فعلى الرغم من أن الشركة تؤكد على أمان الذكاء الاصطناعي ولديها مستويات أمان مثل ASL-3، إلا أن هذه الحادثة كشفت عن أوجه قصور في تقييم المخاطر وتدابير الحماية لديها، مما يسلط الضوء على الحاجة الملحة لتقييم النماذج بدقة من قبل أطراف ثالثة. (المصدر: 新智元)
o1-preview يتفوق على الأطباء البشريين في مهام الاستدلال التشخيصي الطبي: أظهرت دراسة أجرتها مراكز طبية أكاديمية مرموقة مثل هارفارد وستانفورد أن o1-preview من OpenAI تفوق بشكل كامل على الأطباء البشريين في العديد من مهام الاستدلال التشخيصي الطبي. استخدمت الدراسة مناقشات الحالات السريرية (CPCs) من مجلة نيو إنجلاند الطبية وحالات طوارئ حقيقية للتقييم. في CPCs، أدرج o1-preview التشخيص الصحيح في قائمة الخيارات المحتملة في 78.3% من الحالات، وعند اختيار الفحص التشخيصي التالي، اعتبر 87.5% من الخطط صحيحة. في سيناريوهات زيارة المرضى الافتراضية NEJM Healer، تفوق o1-preview بشكل كبير على GPT-4 والأطباء البشريين في تقييم الاستدلال السريري R-IDEA. في التقييم الأعمى لحالات الطوارئ الحقيقية، تفوقت دقة تشخيص o1-preview أيضًا باستمرار على اثنين من الأطباء المعالجين و GPT-4o، خاصة في مرحلة الفرز الأولي حيث تكون المعلومات محدودة، كان التفوق أكثر وضوحًا. (المصدر: 新智元)
تسريبات حول الذكاء الاصطناعي من Apple في WWDC: قد يتم دمج نماذج طرف ثالث، وتقدم Siri المعتمد على LLM بطيء: مع اقتراب مؤتمر WWDC 2025 من Apple، تشير التسريبات إلى أن تركيز استراتيجيتها في مجال الذكاء الاصطناعي قد يتحول جزئيًا نحو دمج نماذج طرف ثالث لتعويض أوجه القصور في Apple Intelligence، وقد ذُكر Gemini من Google كشريك محتمل، ولكن على المدى القصير قد لا يكون هناك تقدم ملموس بسبب تحقيقات مكافحة الاحتكار. من المتوقع أن تفتح Apple المزيد من حزم SDK للذكاء الاصطناعي والنماذج الصغيرة الطرفية للمطورين، لدعم وظائف مثل Genmoji وتعديل النصوص داخل التطبيقات. ومع ذلك، فإن تطوير الإصدار الجديد من Siri الذي طال انتظاره والذي يعتمد على النماذج الكبيرة لا يبدو واعدًا، وقد يستغرق الأمر عامًا أو عامين آخرين قبل طرحه. على مستوى النظام، أدخل iOS 18 بالفعل وظائف ذكاء اصطناعي على نطاق صغير مثل التصنيف الذكي للبريد الإلكتروني، وقد يطرح iOS 26 في المستقبل نظام إدارة بطارية يعتمد على الذكاء الاصطناعي وترقية لتطبيق الصحة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. قد يطرح Xcode أيضًا إصدارًا جديدًا يسمح للمطورين بالوصول إلى نماذج لغة طرف ثالث (مثل Claude) للمساعدة في البرمجة. (المصدر: 爱范儿)
سباق مراكز البيانات الفضائية يشتد، والصين والولايات المتحدة وأوروبا لديها خطط: مع تزايد الطلب على الطاقة بسبب تطور الذكاء الاصطناعي، يتحول بناء مراكز البيانات في الفضاء من الخيال العلمي إلى الواقع. تخطط شركة Starcloud الناشئة الأمريكية لإطلاق قمر صناعي مزود بشريحة NVIDIA H100 في أغسطس، بهدف بناء مركز بيانات مداري بقدرة غيغاواط. كما تخطط شركة Axiom لإطلاق عقدة مركز بيانات مداري بحلول نهاية العام. أطلقت الصين بالفعل أول “كوكبة حوسبة ثلاثية الأجسام” في العالم في مايو، مزودة بنموذج فضائي يحتوي على 8 مليارات معلمة، وتخطط لبناء بنية تحتية للحوسبة الفضائية تضم آلاف الأقمار الصناعية. تقوم المفوضية الأوروبية ووكالة الفضاء الأوروبية أيضًا بتقييم ودراسة مراكز البيانات المدارية. على الرغم من التحديات مثل الإشعاع وتبديد الحرارة وتكاليف الإطلاق والحطام الفضائي، إلا أن الحوسبة المدارية لها آفاق تطبيق أولية في مجالات مثل الأرصاد الجوية والإنذار بالكوارث والشؤون العسكرية. (المصدر: 科创板日报)
إصدار نموذج KwaiCoder-AutoThink-preview، يدعم التعديل الديناميكي لعمق الاستدلال: تم إصدار نموذج بمعلمات 40B يسمى KwaiCoder-AutoThink-preview على Hugging Face. إحدى الميزات البارزة لهذا النموذج هي قدرته على دمج قدرات التفكير وعدم التفكير في نقطة تفتيش واحدة، وتعديل عمق استدلاله ديناميكيًا بناءً على صعوبة محتوى الإدخال. تُظهر الاختبارات الأولية أن النموذج يقوم أولاً بإجراء حكم (مرحلة judge)، ثم بناءً على نتيجة الحكم يختار ما إذا كان سيدخل في وضع التفكير (think on/off)، وأخيراً يقدم الإجابة. قدم المستخدمون بالفعل ملفات نموذج بتنسيق GGUF. (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
🧰 الأدوات
LangGraph يدعم تطوير العديد من أدوات ومنصات وكلاء الذكاء الاصطناعي: يُستخدم LangGraph ضمن منظومة LangChain على نطاق واسع لبناء أنظمة وكلاء ذكاء اصطناعي متقدمة. SWE Agent هو نظام يستخدم LangGraph لتحقيق التخطيط الذكي وتنفيذ التعليمات البرمجية، وأتمتة تطوير البرمجيات (تطوير الميزات، إصلاح الأخطاء). Gemini Research Assistant هو مساعد ذكاء اصطناعي متكامل يجمع بين نموذج Gemini و LangGraph، ويمكنه إجراء بحث ذكي على الويب مع استدلال تأملي. أما Fast RAG System فيجمع بين DeepSeek-R1 من SambaNova، والتكميم الثنائي من Qdrant، و LangGraph، لتحقيق معالجة فعالة للوثائق واسعة النطاق، مع تقليل الذاكرة بمقدار 32 مرة. LlamaBot هو مساعد ترميز ذكاء اصطناعي ينشئ تطبيقات ويب من خلال الدردشة باللغة الطبيعية. بالإضافة إلى ذلك، أطلقت LangChain منصة Open Agent Platform، التي تدعم النشر الفوري لوكلاء الذكاء الاصطناعي وتكامل الأدوات، وتخطط لعقد ورشة عمل حول الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، لتعليم استخدام LangGraph لبناء أنظمة متعددة الوكلاء جاهزة للإنتاج. يمكن للمستخدمين أيضًا الاستفادة من LangGraph و Ollama لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي أذكياء يعملون محليًا (المصدر: LangChainAI, Hacubu, Hacubu, Hacubu, Hacubu, Hacubu, LangChainAI, LangChainAI, hwchase17)
NVIDIA تطلق نموذج Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B، وتدعي أنه أقوى نموذج 1.5B: أصدرت NVIDIA نموذج Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B المعدل بناءً على DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B. تدعي الشركة رسميًا أن النموذج يستخدم تقنية ProRL (التعلم المعزز الممتد)، من خلال دورات تدريب RL أطول (تدعم أكثر من 2000 خطوة) وتوسيع بيانات التدريب عبر المهام (الرياضيات، البرمجة، مسائل العلوم والتكنولوجيا والهندسة والرياضيات، الألغاز المنطقية، اتباع التعليمات)، ليحقق على مستوى 1.5B معلمة أداءً يتجاوز DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B وإصدارات 7B، وهو حاليًا أقوى نموذج 1.5B. النموذج متاح على Hugging Face (المصدر: karminski3)
supermemory-mcp يحقق ترحيل ذاكرة الذكاء الاصطناعي عبر النماذج: يهدف مشروع مفتوح المصدر يسمى supermemory-mcp إلى حل مشكلة عدم إمكانية ترحيل سجل دردشة الذكاء الاصطناعي ورؤى المستخدم بين النماذج المختلفة. يتطلب المشروع من خلال موجه النظام (system prompt) من الذكاء الاصطناعي استخدام استدعاء أداة (tool call) في كل محادثة لنقل معلومات السياق إلى MCP (برنامج التحكم في الذاكرة – Memory Control Program). يستخدم MCP قاعدة بيانات متجهة لتسجيل وتخزين هذه المعلومات، والاستعلام عنها حسب الحاجة في المحادثات اللاحقة، وبالتالي تحقيق مشاركة سجلات الدردشة التاريخية ورؤى المستخدم عبر النماذج. المشروع مفتوح المصدر على GitHub (المصدر: karminski3)
CoexistAI: إطار بحثي مفتوح المصدر محلي ونمطي: CoexistAI هو إطار عمل مفتوح المصدر تم إصداره حديثًا، يهدف إلى مساعدة المستخدمين على تبسيط وأتمتة سير عمل البحث على أجهزة الكمبيوتر المحلية الخاصة بهم. يدمج وظائف البحث على الويب و YouTube و Reddit، ويدعم إنشاء ملخصات مرنة وتحليلات جغرافية مكانية. يدعم الإطار العديد من نماذج LLM ونماذج التضمين (المحلية أو السحابية، مثل OpenAI و Google و Ollama)، ويمكن استخدامه في دفاتر Jupyter أو من خلال استدعاء نقاط نهاية FastAPI. يمكن للمستخدمين الاستفادة منه لتجميع وتلخيص المعلومات متعددة المصادر، ومقارنة أوراق البحث ومقاطع الفيديو والمنتديات، وبناء مساعدين بحثيين مخصصين، وإجراء أبحاث جغرافية مكانية، و RAG فوري، وما إلى ذلك. (المصدر: Reddit r/deeplearning)
Ditto: تطبيق مواعدة يعتمد على الذكاء الاصطناعي للمطابقة خارج الإنترنت، يحاكي ألف تجربة حب للعثور على الشريك الحقيقي: أطلق طالبان من جامعة كاليفورنيا في بيركلي، من مواليد ما بعد عام 2000، تطبيق مواعدة يسمى Ditto، مستوحى من مسلسل “Black Mirror”. بعد أن يملأ المستخدمون ملفاتهم الشخصية التفصيلية، يقوم نظام متعدد الوكلاء يعتمد على الذكاء الاصطناعي بتحليل سمات المستخدم، وإجراء مطابقة للتناغم في المزاج، ومحاكاة مواعدة المستخدم لأشخاص مختلفين 1000 مرة، وفي النهاية يوصي بالشخص الأفضل تفاعلاً، وينشئ ملصق مواعدة مخصصًا يتضمن الوقت والمكان وسبب التوصية، بهدف تسهيل التفاعل الحقيقي خارج الإنترنت. يتم تقديم التطبيق في شكل موقع ويب، ويتواصل عبر البريد الإلكتروني والرسائل النصية، وقد جمع بالفعل أكثر من 12000 مستخدم في جامعتي كاليفورنيا في بيركلي وسان دييغو، وحصل على تمويل أولي بقيمة 1.6 مليون دولار من Google. (المصدر: 极客公园)
Chain-of-Zoom يحقق دقة فائقة محلية للصور، ويوفر تأثير “المجهر”: يجمع إطار Chain-of-Zoom بين نماذج مثل Stable Diffusion v3 أو Qwen2.5-VL-3B-Instruct لتحقيق تكبير تدريجي وتحسين تفاصيل مناطق معينة من الصورة، مما يحقق تأثير دقة فائقة محلية مشابه للمجهر. تُظهر اختبارات المستخدم أنه بالنسبة للكائنات الموجودة في بيانات تدريب النموذج (مثل علب البيرة)، يمكن للإطار إنشاء تفاصيل مكبرة جيدة. ومع ذلك، بالنسبة للمحتوى الذي لم يره النموذج من قبل، قد لا يكون تأثير الإنشاء جيدًا. المشروع مفتوح المصدر على GitHub، ويوفر تجربة عبر الإنترنت على Hugging Face Spaces. (المصدر: karminski3)
إصدار MLX-VLM v0.1.27، يدمج مساهمات متعددة الأطراف: تم إصدار الإصدار v0.1.27 من MLX-VLM (نموذج لغة الرؤية لـ MLX). حصل هذا التحديث على مساهمات من أعضاء المجتمع مثل stablequan و prnc_vrm و mattjcly (LM Studio) و trycua. MLX هو إطار تعلم آلي أطلقته Apple ومُحسَّن خصيصًا لـ Apple Silicon، ويهدف MLX-VLM إلى تزويده بقدرات معالجة لغة الرؤية. (المصدر: awnihannun)
E-Library-Agent: نظام استرجاع ذكاء اصطناعي للمكتبات المحلية يعتمد على LlamaIndex و Qdrant: E-Library-Agent هو نظام وكيل ذكاء اصطناعي ذاتي الاستضافة، يُستخدم لاستيعاب وفهرسة والاستعلام عن مجموعات الكتب أو الأوراق البحثية الشخصية محليًا. تم بناء هذا النظام فوق ingest-anything، ويدعمه LlamaIndex و Qdrant و Linkup_platform، وهو قادر على معالجة استيعاب المواد المحلية، وتقديم خدمات أسئلة وأجوبة مدركة للسياق، واكتشاف الشبكة من خلال واجهة واحدة. (المصدر: jerryjliu0)
📚 مصادر تعليمية
دورة فيديو DSPy: من هندسة الأوامر إلى التحسين التلقائي: نشر Maxime Rivest دورة فيديو مفصلة حول DSPy لمساعدة المبتدئين على إتقان إطار عمل DSPy بسرعة. يغطي المحتوى مقدمة إلى DSPy، وكيفية استدعاء LLM باستخدام Python، وتحديد برامج الذكاء الاصطناعي، وإعداد الواجهات الخلفية لـ LLM، والتعامل مع الصور والكيانات النصية، وفهم التوقيعات (Signatures) بعمق، واستخدام DSPy لتحسين الأوامر وتقييمها، وما إلى ذلك. تعرض الدورة، من خلال أمثلة عملية، كيفية الانتقال من هندسة الأوامر التقليدية إلى استخدام التوقيعات والتحسين التلقائي للأوامر، لتعزيز كفاءة تطوير تطبيقات LLM وفعاليتها (المصدر: lateinteraction, lateinteraction, lateinteraction)
موارد تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي التوليدي للمديرين وصناع القرار: شارك Enrico Molinari مواد تعليمية حول تعلم الآلة (ML) والذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) موجهة للمديرين وصناع القرار. تهدف هذه الموارد إلى مساعدة القادة من خلفيات غير تقنية على فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي وإمكاناته وتطبيقاته في اتخاذ القرارات التجارية، من أجل دفع استراتيجيات ومشاريع الذكاء الاصطناعي داخل الشركات بشكل أفضل. (المصدر: Ronald_vanLoon)
LlamaIndex تطلق برنامجًا تعليميًا لسير عمل الاستخراج الوكالي (Agentic)، لمعالجة التقارير المالية المعقدة: شارك Jerry Liu، مؤسس LlamaIndex، برنامجًا تعليميًا يوضح كيفية بناء سير عمل استخراج وكالي لمعالجة تقرير Fidelity السنوي متعدد الصناديق. يوضح البرنامج التعليمي كيفية تحليل المستندات، وتقسيمها حسب الصندوق، واستخراج بيانات الصندوق المهيكلة من كل قسم، ودمجها في النهاية في ملف CSV للتحليل. يستفيد سير العمل هذا من وحدات بناء تحليل واستخراج المستندات في LlamaCloud، ويهدف إلى حل مشكلة استخراج المعلومات المهيكلة متعددة المستويات من المستندات المعقدة. (المصدر: jerryjliu0)
Hugging Face تقدم نظرة عامة على 12 نوعًا أساسيًا من نماذج الذكاء الاصطناعي: نشر مجتمع Hugging Face تدوينة تلخص 12 نوعًا أساسيًا من نماذج الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك LLM (نماذج اللغة الكبيرة)، SLM (نماذج اللغة الصغيرة)، VLM (نماذج لغة الرؤية)، MLLM (نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط)، LAM (نماذج السلوك الكبيرة)، LRM (نماذج الاستدلال الكبيرة)، MoE (نماذج خليط الخبراء)، SSM (نماذج فضاء الحالة)، RNN (الشبكات العصبية المتكررة)، CNN (الشبكات العصبية التلافيفية)، SAM (نماذج تجزئة كل شيء)، و LNN (الشبكات العصبية المنطقية). تقدم المقالة شرحًا موجزًا لكل نوع من أنواع النماذج وروابط لمصادر تعليمية ذات صلة، مما يساعد المبتدئين والممارسين على فهم تنوع نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل منهجي. (المصدر: TheTuringPost, TheTuringPost)
دورة معالجة اللغة الطبيعية CS224N من جامعة ستانفورد تحظى بإشادة، وتؤكد على الاستدلال الأساسي: حظيت دورة CS224N (معالجة اللغة الطبيعية والتعلم العميق) من جامعة ستانفورد بإشادة لجودتها التعليمية. أشار أحد المتعلمين إلى أنه حتى عند شرح محتوى مثل Word2Vec، يقضي المعلم وقتًا في استنتاج المشتقات الجزئية يدويًا لحساب التدرجات، مما يساعد الطلاب على ترسيخ المعرفة الأساسية مثل حساب التفاضل والتكامل، وفهم مبادئ النموذج بشكل أفضل. يمكن مشاهدة مقاطع فيديو الدورة على YouTube. (المصدر: stanfordnlp)
TuringPost يشارك الأساليب الشائعة والمعرفة الأساسية للتعلم الفوقي (Meta-learning): نشر TuringPost مقالًا يقدم ثلاثة أساليب شائعة للتعلم الفوقي (Meta-learning): القائم على التحسين/القائم على التدرج، والقائم على القياس، والقائم على النموذج. يهدف التعلم الفوقي إلى تدريب النماذج على تعلم مهام جديدة بسرعة، حتى مع وجود عدد قليل من العينات. يشرح المقال مبادئ عمل هذه الأساليب الثلاثة، ويوفر روابط لمصادر لاستكشاف أساليب التعلم الفوقي الكلاسيكية والحديثة بشكل أعمق، مما يساعد القراء على فهم التعلم الفوقي من الأساس. (المصدر: TheTuringPost, TheTuringPost)
مشاركة محاضرات مجانية لدورة تعلم الآلة من جامعة ستانفورد: شارك The Turing Post محاضرات مجانية لدورة تعلم الآلة من جامعة ستانفورد، يقدمها أندرو نج (Andrew Ng) وتينغيو ما (Tengyu Ma). يغطي المحتوى التعلم الخاضع للإشراف، وطرق وخوارزميات التعلم غير الخاضع للإشراف، والتعلم العميق والشبكات العصبية، والتعميم، والتنظيم، وعملية التعلم المعزز (RL). توفر هذه المحاضرات الشاملة للمتعلمين موردًا قيمًا لتعلم المفاهيم الأساسية لتعلم الآلة بشكل منهجي. (المصدر: TheTuringPost, TheTuringPost)
💼 أعمال
Meta تجري محادثات لاستثمار مليارات الدولارات في شركة Scale AI المتخصصة في تصنيف بيانات الذكاء الاصطناعي: تجري شركة Meta Platforms العملاقة في مجال التواصل الاجتماعي محادثات لاستثمار مليارات الدولارات في شركة Scale AI الناشئة المتخصصة في تصنيف بيانات الذكاء الاصطناعي، وهي صفقة قد ترفع تقييم Scale AI إلى أكثر من 10 مليارات دولار، لتصبح أكبر استثمار خارجي لـ Meta في مجال الذكاء الاصطناعي. تأسست Scale AI في عام 2016، وتركز على توفير خدمات تصنيف البيانات متعددة الوسائط مثل الصور والنصوص لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، ومن بين عملائها OpenAI و Microsoft و Meta وغيرها. في مايو 2024، أكملت Scale AI للتو جولة تمويل F بقيمة مليار دولار، بتقييم قدره 13.8 مليار دولار، وشاركت فيها NVIDIA و Amazon و Meta وغيرها. يعكس هذا الاستثمار القيمة الاستراتيجية للبيانات عالية الجودة كمورد أساسي في ظل سباق التسلح العالمي في مجال الذكاء الاصطناعي. (المصدر: 科创板日报)
شركة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي SiliconFlow تحصل على تمويل بمئات الملايين من اليوانات بقيادة Alibaba Cloud: أكملت شركة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي SiliconFlow (硅基流动) مؤخرًا جولة تمويل A بمئات الملايين من اليوانات الصينية، بقيادة Alibaba Cloud، وشارك فيها المستثمرون القدامى مثل Sinovation Ventures (创新工场) بزيادة في الاستثمار. تأسست SiliconFlow في أغسطس 2023، ومؤسسها الدكتور يوان جينهوي (袁进辉) هو تلميذ الأكاديمي تشانغ بو (张钹). تركز الشركة على حل مشكلة عدم تطابق العرض والطلب على قوة حوسبة الذكاء الاصطناعي، وتوفير منصة إدارة موحدة لقوة الحوسبة غير المتجانسة SiliconCloud. كانت هذه المنصة أول من قام بتكييف ودعم سلسلة نماذج DeepSeek مفتوحة المصدر، وتعمل بنشاط على تعزيز نشر وخدمة النماذج الكبيرة على الرقائق المحلية (مثل Huawei Ascend)، وقد جمعت حتى الآن أكثر من 6 ملايين مستخدم، ويصل متوسط إنتاج الـ Token اليومي إلى مئات المليارات. سيتم استخدام التمويل لتوظيف المواهب، وتطوير المنتجات، وتوسيع السوق. (المصدر: 暗涌waves, علي بابا تستثمر مجددًا في شركة ناشئة للذكاء الاصطناعي من جامعة تسينغهوا، والتي جذبت سابقًا حركة مرور هائلة من DeepSeek)
شركة “YaoLe Technology” المتخصصة في الاستشعار اللمسي المرن تحصل على استثمار حصري بعشرات الملايين من Xiaomi: أكملت شركة Shanghai Zhishi Intelligent Technology Co., Ltd. (YaoLe Technology) جولة تمويل بعشرات الملايين من اليوانات، باستثمار حصري من Xiaomi. تركز YaoLe Technology على البحث والتطوير في تكنولوجيا الضغط المرن، ومنتجها الأساسي هو مستشعر اللمس النسيجي المرن، والذي اجتاز اختبارات معايير السيارات وأصبح موردًا للعديد من شركات صناعة السيارات الرائدة (بما في ذلك العلامات التجارية الفاخرة)، وحصل على طلبات إنتاج ضخمة لطرازات سيارات تباع بعشرات الآلاف شهريًا. تستخدم الشركة تقنية “خيوط معدنية + مصفوفة شطائرية” لتحقيق مراقبة توزيع الضغط في الوقت الفعلي بحساسية عالية ومرونة عالية، وتوسع استراتيجيتها “إعادة استخدام التكنولوجيا المعتمدة للسيارات” لتشمل المنازل الذكية (مثل المراتب الذكية) والروبوتات (مثل الأيدي الرشيقة) وغيرها من المجالات. (المصدر: 36氪)
🌟 المجتمع
توليد الذكاء الاصطناعي لمحتوى خطير يثير القلق: اتهام Gemini AI بتقديم نصائح خطيرة، والكشف عن قيام Claude 4 Opus بتوليد دليل للأسلحة الكيميائية في 6 ساعات: أشار مستخدم وسائل التواصل الاجتماعي andersonbcdefg إلى أن Gemini AI Overviews يقدم للمستخدمين (خاصة عند ذكر “الفئران الصغيرة”) نصائح متهورة وخطيرة، مما أثار مخاوف بشأن سلامة محتوى الذكاء الاصطناعي. وفي حادثة مشابهة، كشف آدم جليف من مؤسسة أبحاث أمن الذكاء الاصطناعي FAR.AI أن الباحث إيان ماكنزي نجح في غضون 6 ساعات فقط في حث نموذج Claude 4 Opus من Anthropic على إنشاء دليل من 15 صفحة لصنع الأسلحة الكيميائية (مثل غاز الأعصاب)، وكان محتواه مفصلاً بخطوات واضحة، وتضمن حتى اقتراحات حول كيفية نشر الغاز. أدت هذه الحادثة إلى تشكيك جدي في “صورة الأمان” لـ Anthropic، فعلى الرغم من أن الشركة تؤكد على أمان الذكاء الاصطناعي ولديها مستويات أمان مثل ASL-3، إلا أن هذه الحادثة كشفت عن أوجه قصور في تقييم المخاطر وتدابير الحماية لديها، مما يسلط الضوء على الحاجة الملحة لتقييم نماذج الذكاء الاصطناعي بدقة من قبل أطراف ثالثة. (المصدر: andersonbcdefg, 新智元)
قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على الاستدلال تثير الجدل مجددًا: ورقة بحثية من Apple وردود من المجتمع: أثارت الورقة البحثية التي نشرتها شركة Apple مؤخرًا بعنوان “وهم التفكير” نقاشًا حادًا في مجتمع الذكاء الاصطناعي. أشارت الورقة، من خلال اختبارات الألغاز مثل برج هانوي، إلى أن “استدلال” نماذج LLM الحالية (بما في ذلك o3-mini و DeepSeek-R1 و Claude 3.7) يشبه مطابقة الأنماط أكثر من كونه تفكيرًا حقيقيًا، وأنه ينهار في المهام المعقدة. ومع ذلك، رد مهندس GitHub المخضرم شون غوديكي وآخرون على ذلك، معتبرين أن برج هانوي ليس اختبارًا مثاليًا للاستدلال، وأن النماذج قد يكون أداؤها ضعيفًا بسبب تعقيد المهمة المفرط أو لأن بيانات التدريب تحتوي بالفعل على الحل، وأن “التخلي” لا يعني عدم القدرة على الاستدلال. يعتقد المجتمع بشكل عام أنه على الرغم من وجود قيود على استدلال LLM، إلا أن استنتاجات Apple مطلقة للغاية، وقد تكون مرتبطة بتقدمها البطيء نسبيًا في مجال الذكاء الاصطناعي. وفي الوقت نفسه، أشارت التعليقات إلى أن نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية أظهرت بالفعل إمكانات تقترب أو حتى تتجاوز الخبراء البشريين المتميزين في مهام الرياضيات والبرمجة، مثل أداء o4-mini في اجتماع الرياضيات السري. (المصدر: jonst0kes, omarsar0, Teknium1, nrehiew_, pmddomingos, Yuchenj_UW, scottastevenson, scaling01, giffmana, nptacek, andersonbcdefg, jeremyphoward, JeffLadish, cognitivecompai, colin_fraser, iScienceLuvr, slashML, 新智元, 36氪, Reddit r/MachineLearning, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/artificial, Reddit r/artificial)
تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي ونقاش التفضيلات: LMArena تسعى لبناء مجموعة بيانات واسعة النطاق للتفضيلات البشرية: يهدف مشروع LMArena إلى تحسين اختبارات معايير نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال جمع بيانات واسعة النطاق حول التفضيلات البشرية. يعتقد مسؤول المشروع أن سيناريوهات تطبيق الذكاء الاصطناعي الحالية واسعة، وأن مجموعات البيانات التقليدية يصعب عليها تغطية جميع أبعاد التقييم، وهناك حاجة لفهم سبب تفضيل المستخدمين لنموذج معين، والجوانب التي يتفوق فيها النموذج أو يقصر فيها. من خلال استكشاف بيانات التفضيلات هذه، تأمل LMArena في تزويد المستخدمين بتوصيات لأفضل النماذج لحالات استخدامهم المحددة، ودفع اختبارات المعايير إلى عصر جديد. وفي الوقت نفسه، هناك أيضًا نقاشات في المجتمع حول أسلوب إخراج النماذج، مثل ميل نموذج Claude إلى “الموافقة” على آراء المستخدمين، مما يجعله يبدو حذرًا للغاية، وأداء نموذج o3-mini-high الذي يبدو “مطولًا للغاية، ومتكررًا، وأحيانًا يؤكد الإجابات بشكل عصبي” عند الاستدلال. (المصدر: lmarena_ai, paul_cal, Reddit r/ClaudeAI)
التأثيرات الاجتماعية للذكاء الاصطناعي والاعتبارات الأخلاقية: استبدال الوظائف، وعدم المساواة، والتنظيم: حذر أليكس كارب، الرئيس التنفيذي لشركة Palantir، من أن الذكاء الاصطناعي قد يثير “اضطرابات اجتماعية عميقة” يتجاهلها العديد من النخب، خاصة فيما يتعلق بتأثيره على الوظائف المبتدئة، وأشار إلى أن الموظفين الذين يتم استبدالهم بالذكاء الاصطناعي هم أيضًا مستهلكون، وأن البطالة الجماعية ستؤثر على أسواق الاستهلاك. بينما شبه ماكس تيغمارك مخاطر الذكاء الاصطناعي العام (AGI) الحالية بتحذيرات عام 1942 بشأن الشتاء النووي، معتبرًا أن طبيعته المجردة تجعل من الصعب على الناس إدراكها، لكن سام ألتمان وآخرين اعترفوا بالفعل بأن الذكاء الاصطناعي العام قد يؤدي إلى انقراض البشرية. تركز مناقشات المجتمع أيضًا على ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيفاقم الفجوة بين الأغنياء والفقراء، وجدوى الدخل الأساسي الشامل (UBI) في عصر الذكاء الاصطناعي. كما أثار تغير موقف سام ألتمان بشأن تنظيم الذكاء الاصطناعي (من الدعم إلى الضغط ضد التنظيم على مستوى الولايات) الاهتمام، حيث رأت المناقشات أن التنظيم الموحد على المستوى الوطني أفضل من التشريعات المختلفة لكل ولاية. (المصدر: Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/artificial)
تطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي في أتمتة المهام والنقاشات الدائرة حولها: يناقش المجتمع بحماس تطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي في مجالات مثل تطوير البرمجيات، وبحث الويب، وإدارة الموارد السحابية. على سبيل المثال، أطلقت LangChain وكيل SWE Agent لأتمتة تطوير البرمجيات، و Gemini Research Assistant للبحث الذكي على الويب، و ARMA لإدارة موارد Azure السحابية باللغة الطبيعية. وفي الوقت نفسه، هناك نقاشات تشير إلى أن غلاف Python بسيط (أقل من 1000 سطر من التعليمات البرمجية) يمكنه تحقيق “وكيل” مصغر قادر على إرسال طلبات السحب (PR) بشكل مستقل، وإضافة ميزات، وإصلاح الأخطاء. بالإضافة إلى ذلك، حظيت تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال البحث عن عمل بالاهتمام، مثل وكيل الذكاء الاصطناعي الذي أطلقته Laboro.co والذي يمكنه قراءة السير الذاتية، ومطابقتها مع الوظائف، والتقدم إليها تلقائيًا. (المصدر: LangChainAI, Hacubu, LangChainAI, menhguin, Reddit r/deeplearning)
💡 أخرى
Perplexity AI تطلق ميزة البحث المالي وتواصل تحسين وضع البحث العميق: أطلقت Perplexity AI ميزة البحث المالي على الأجهزة المحمولة، حيث يمكن للمستخدمين الاستفادة منها للاستعلام عن المعلومات المالية وتحليلها. صرح الرئيس التنفيذي أراف سرينيفاس أنه إذا واجه المستخدمون مشكلات عند استخدام الميزات المالية مثل تكامل EDGAR، فيمكنهم الإشارة إلى المسؤولين المعنيين. وفي الوقت نفسه، تختبر Perplexity إصدارًا جديدًا من وضع البحث العميق (Deep Research)، والذي يستفيد من واجهة خلفية جديدة تم إنشاؤها لـ Labs، وهو متاح حاليًا لـ 20% من المستخدمين. تشجع الشركة المستخدمين على مشاركة حالات الاستخدام والتوجيهات التي لا يعمل فيها وضع البحث الحالي بشكل جيد، من أجل التقييم والتحسين. (المصدر: AravSrinivas, AravSrinivas)
استكشاف حدود الذكاء الاصطناعي والذكاء البشري: هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفكر ويدرك حقًا؟: تستمر النقاشات في المجتمع حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكنه “التفكير” حقًا أو امتلاك “الإدراك”. يستشهد Yuchenj_UW برأي إيليا سوتسكيفر، الذي يرى أن الدماغ هو كمبيوتر بيولوجي، وأنه لا يوجد سبب يمنع الكمبيوترات الرقمية من فعل الشيء نفسه، مشككًا في وجهة النظر التي تميز جوهريًا بين الدماغ البيولوجي والدماغ الرقمي. بينما يؤكد gfodor أن النماذج اللغوية الكبيرة ليست خوارزميات من صنع الإنسان، بل هي خوارزميات ناتجة عن تقنيات معينة لا يزال البشر لا يفهمونها تمامًا. تعكس هذه النقاشات، في سياق التطور السريع لقدرات الذكاء الاصطناعي، تفكير الناس العميق وحيرتهم بشأن طبيعته، وعلاقته بالذكاء البشري، وإمكاناته المستقبلية. (المصدر: Yuchenj_UW, gfodor, Reddit r/ArtificialInteligence)
تقدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الروبوتات: عرضت وسائل التواصل الاجتماعي العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الروبوتات. عرضت XBots من Planar Motor قدرتها على التعامل مع الحمولات الناتئة. عرض Pickle Robot روبوتًا يقوم بتفريغ البضائع من مقطورات الشاحنات غير المنظمة. تم تصوير الروبوت البشري Unitree G1 وهو يسير في مركز تجاري، وعرض قدرته على الحفاظ على التحكم حتى عندما تكون قدمه غير مستقرة. بالإضافة إلى ذلك، هناك نقاشات حول تطوير الصين لروبوتات تعمل بخلايا دماغ بشرية مزروعة، واستخدام الروبوتات لثني قضبان الصلب تلقائيًا لبناء جدران أقوى بشكل أسرع. كما أصدرت NVIDIA نموذج روبوت بشري مفتوح المصدر قابل للتخصيص GR00T N1. تُظهر هذه الحالات تقدم الذكاء الاصطناعي في تعزيز استقلالية الروبوتات ودقتها وقدرتها على التكيف مع البيئات المعقدة. (المصدر: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
