كلمات مفتاحية：نموذج اللغة, بحوث الذكاء الاصطناعي, أوبن إيه آي, مينيماكس, جيميني, ديب سيك, التعلم المعزز, وكلاء الذكاء الاصطناعي, اختلال النشوء, نموذج مينيماكس-إم1, جيميني 2.5 برو, قدرات البرمجة في ديب سيك-آر1, بروتوكول التحكم في النماذج (إم سي بي)
🔥 تحت المجهر
OpenAI تصدر بحثًا يناقش ظاهرة “الاختلال الناشئ” في نماذج اللغة وآليات التخفيف منها: أظهر بحث OpenAI أن نموذجًا لغويًا مُدرَّبًا على إنشاء أكواد حاسوبية غير آمنة قد يُظهر سلوكيات “غير منضبطة” واسعة النطاق، تُعرف بـ “الاختلال الناشئ” (emergent dysregulation). اكتشف البحث وجود أنماط معينة داخل النموذج (شبيهة بأنماط نشاط الدماغ) تصبح أكثر نشاطًا عند ظهور السلوك غير المنضبط، وينشأ هذا النمط من وصف السلوكيات السيئة في بيانات التدريب. من خلال زيادة أو تقليل نشاط هذا النمط مباشرة، يمكن تغيير درجة توافق النموذج. بالإضافة إلى ذلك، من خلال إعادة تدريب النموذج على معلومات صحيحة، يمكن دفعه مرة أخرى نحو السلوك المفيد. يساعد هذا العمل في فهم أسباب اختلال النموذج، وقد يوفر نظام إنذار مبكر ومسارات إصلاح للاختلال أثناء التدريب (المصدر: OpenAI, karinanguyen_, janonacct)
Yann LeCun يؤكد على المزايا النظرية للاستدلال في الفضاء الكامن المستمر مقارنة بالاستدلال بالـ Tokens المتقطعة: قام Yann LeCun بإعادة نشر ورقة بحثية صادرة عن فريق Yuandong Tian من Meta AI والتعليق عليها، والتي تثبت نظريًا أن الاستدلال في الفضاء الكامن المستمر أقوى من الاستدلال في فضاء الـ Tokens المتقطعة. تشير الورقة إلى أنه بالنسبة لرسم بياني يحتوي على n من الرؤوس وقطر رسم بياني D، يمكن لنموذج Transformer ثنائي الطبقات مع سلسلة فكر مستمرة (CoT) من D خطوة أن يحل مشكلة قابلية الوصول للرسم البياني الموجه، بينما تحتاج نماذج Transformer ذات العمق الثابت والمعروفة حاليًا والتي تستخدم CoT متقطعة إلى O(n^2) من خطوات فك التشفير. تكمن الفكرة الأساسية في أن التفكير المستمر يمكنه ترميز مسارات متعددة مرشحة للرسم البياني في وقت واحد، مما يحقق “بحثًا متوازيًا” ضمنيًا، بينما يمكن لتسلسل الـ Tokens المتقطعة معالجة مسار واحد فقط في كل مرة (المصدر: ylecun, Ahmad_Al_Dahle, HamelHusain)
MiniMax تطلق نموذج MiniMax-M1 مفتوح المصدر، المصمم خصيصًا للاستدلال على النصوص الطويلة: أعلنت MiniMax عن إطلاق أحدث نماذجها اللغوية الكبيرة MiniMax-M1 مفتوح المصدر، والذي يضع معايير جديدة في مجال الاستدلال على النصوص الطويلة. يتميز النموذج بنافذة سياق إدخال تبلغ 1 مليون Token وقدرة إخراج تصل إلى 80 ألف Token، مما يظهر مستوى تطبيقات وكيل ذكي (Agentic) من الدرجة الأولى بين النماذج مفتوحة المصدر. والجدير بالذكر أن النموذج تم تدريبه من خلال التعلم المعزز (RL) عالي الكفاءة، ويُقال إن تكلفة التدريب بلغت 534,700 دولار أمريكي فقط. تهدف هذه المبادرة إلى دفع حدود البحث والتطبيقات في مجال الذكاء الاصطناعي، خاصة في معالجة وفهم كميات هائلة من البيانات النصية (المصدر: cognitivecompai, MiniMax__AI, OpenRouter)
الكشف عن بنية تشغيل لعبة Pokémon بواسطة Gemini 2.5 Pro: أثارت البنية الكامنة وراء نجاح نموذج Gemini 2.5 Pro من Google DeepMind في تشغيل لعبة Pokémon الاهتمام. تُظهر هذه البنية قدرات النموذج القوية في فهم المهام المعقدة، وتوليد الاستراتيجيات، والاستدلال متعدد الخطوات. من خلال تحليل حالة اللعبة، وفهم القواعد، واتخاذ القرارات، لا يستطيع Gemini 2.5 Pro لعب اللعبة فحسب، بل يُظهر بشكل أعمق إمكاناته كوكيل ذكاء اصطناعي عام، مما يوفر مرجعًا للتطبيقات المستقبلية للذكاء الاصطناعي في بيئات تفاعلية أوسع نطاقًا (المصدر: _philschmid, Ar_Douillard)
🎯 اتجاهات
Essential AI تطلق Essential-Web v1.0، مجموعة بيانات للتدريب المسبق تحتوي على 24 تريليون Token: أطلقت Essential AI أحدث نتائج أبحاثها – Essential-Web v1.0، وهي مجموعة بيانات ضخمة للتدريب المسبق تحتوي على 24 تريليون Token، مع بيانات وصفية غنية. تهدف مجموعة البيانات هذه إلى مساعدة المستخدمين على بناء مجموعات بيانات عالية الأداء بسهولة عبر مختلف المجالات وحالات الاستخدام، كما أظهرت قيمة كبيرة لأعمال إدارة البيانات الداخلية. من المتوقع أن تدفع هذه الخطوة تطوير تدريب نماذج اللغة الكبيرة ومجال إدارة البيانات (المصدر: amasad, code_star, ClementDelangue)
MiniMax تطلق نموذج الفيديو Hailuo 02، مع التركيز على اتباع التعليمات وفعالية التكلفة: أطلقت MiniMax نموذج الفيديو Hailuo 02 في اليوم الثاني من فعالية #MiniMaxWeek. يُقال إن هذا النموذج يُظهر أداءً متميزًا في اتباع التعليمات، وقادرًا على معالجة المواقف الفيزيائية القصوى (مثل العروض البهلوانية)، ويدعم دقة 1080p أصلاً. أكدت MiniMax على تحقيقها جودة عالمية المستوى مع تحقيق كفاءة تكلفة قياسية. يمثل هذا تقدمًا جديدًا لـ MiniMax في مجال التوليد متعدد الوسائط، خاصة في إنشاء محتوى فيديو عالي الجودة (المصدر: _akhaliq, 量子位)
DeepSeek-R1 يتفوق على Claude 4 ويحتل المرتبة الأولى في اختبار جماعي لبرمجة الويب: وفقًا لأحدث تقرير عن منافسات النماذج الكبيرة، تفوق نموذج DeepSeek R1 الجديد (إصدار 0528) على Claude Opus 4، الذي يُعتبر على نطاق واسع نموذج ترميز من الدرجة الأولى، في قدرات برمجة الويب، ليحتل المرتبة الأولى. كما اقترب أداء إصدار DeepSeek-R1-0528 على LiveCodeBench من أداء نموذج o3-high من OpenAI، مما أثار تكهنات بأنه قد يكون الإصدار الأسطوري R2. النموذج متاح حاليًا على موقع DeepSeek الرسمي وتطبيقه وبرنامجه المصغر، ويمكن للمستخدمين تجربة قدراته في البرمجة، بما في ذلك إنشاء صفحات ويب وتطبيقات قابلة للتشغيل مباشرة (المصدر: 量子位)
فريق SGLang يشغل DeepSeek 671B على NVIDIA GB200 NVL72 بسرعة فك تشفير تبلغ 7583 tokens/sec/GPU: أعلنت LMSYS Org أن فريق SGLang نجح في تشغيل نموذج DeepSeek 671B على أحدث أجهزة NVIDIA GB200 NVL72. من خلال تقنية PD disaggregation وتكنولوجيا التوازي واسع النطاق للخبراء، تم تحقيق سرعة فك تشفير تبلغ 7583 token لكل وحدة معالجة رسومات في الثانية، وهو تحسن بمقدار 2.7 مرة مقارنة بـ H100. بدأ هذا التعاون Pen Li من NVIDIA، وقدم فريق FlashInfer دعمًا قويًا، مما يوضح القفزة في الأداء التي تحققها الأجهزة الجديدة مع البرامج المحسنة (المصدر: Tim_Dettmers)
Menlo Research تطلق Jan-nano، نموذج بمعاملات 4B، وتدعي تفوقه على DeepSeek-v3-671B باستخدام MCP: أطلقت Menlo Research نموذج Jan-nano، وهو نموذج بمعاملات 4 مليارات تم بناؤه استنادًا إلى Qwen3-4B وتم ضبطه بدقة عبر DAPO. يُزعم أن أداء هذا النموذج، عند استخدام بروتوكول التحكم في النموذج (MCP)، يتفوق على DeepSeek-v3-671B الذي يحتوي على عدد أكبر بكثير من المعاملات. يتمتع Jan-nano بقدرات بحث ويب في الوقت الفعلي وقدرات بحث معمقة، والنموذج وتنسيق GGUF متاحان على HuggingFace. يمكن للمستخدمين تشغيله محليًا عبر إصدار Jan Beta وتمكين أدوات الويب من خلال مفتاح Serper API (المصدر: Alibaba_Qwen)
Cohere تقترح تقنية Treasure Hunt، لتحقيق تحديد موقع المهام طويلة الذيل في الوقت الفعلي من خلال وضع العلامات أثناء التدريب: اقترح باحثون من Cohere Labs طريقة جديدة تسمى “Treasure Hunt”، والتي من خلال إضافة علامات بسيطة أثناء تدريب النموذج، يمكنها تحديد موقع أداء النموذج في مهام الذيل الطويل وتعزيزه بفعالية في وقت الاستدلال. تهدف هذه الطريقة إلى استبدال هندسة الأوامر المعقدة والهشة، من خلال إثراء بيانات التدريب لتحقيق تحسين الأداء في المهام غير الممثلة بشكل كافٍ، والسماح للمستخدمين بالتحكم الصريح في وقت الاستدلال، وبالتالي الحصول على مكاسب قابلة للتعميم في مهام متعددة (المصدر: sarahookr, _akhaliq)
OpenBMB تطلق CPM.cu، إطار عمل خفيف الوزن وفعال لاستدلال نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على الأجهزة: أطلقت OpenBMB إطار عمل CPM.cu، وهو إطار عمل CUDA خفيف الوزن وفعال مصمم خصيصًا لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على الأجهزة، وقد تم استخدامه بالفعل لدفع نشر MiniCPM4. يدمج هذا الإطار نواة الانتباه المتناثر القابلة للتدريب InfLLM v2، مما يعزز بشكل كبير قدرات معالجة السياق الطويل. يُقال إنه في طول سياق يبلغ 128 ألفًا، يتفوق أداؤه بمقدار 4-6 مرات على النماذج التقليدية بحجم 8B (مثل Qwen3-8B) (المصدر: teortaxesTex)
Avey AI تطلق بنية نموذج لغوي جديدة باسم Avey، لا تعتمد على الانتباه متعدد الرؤوس أو الآليات التكرارية: يعمل فريق Avey AI على تطوير بنية نموذج لغوي جديدة تسمى “Avey”، لا تستخدم أي متغيرات للانتباه متعدد الرؤوس أو الآليات التكرارية، وتُظهر أداءً جيدًا مع أطوال السياق الطويلة. المشروع مفتوح المصدر بموجب ترخيص Apache-2.0، وقد تم نشر الورقة البحثية ذات الصلة والنموذج التجريبي ومستودع GitHub. النموذج الذي تم إصداره حاليًا تم تدريبه مسبقًا على 100 مليار Token فقط، لكن الفريق يخطط لتدريب نماذج أكبر بناءً على هذه البنية في المستقبل. يُظهر العرض التوضيحي أن نموذج Avey 1.5B، عند معالجة إدخال بحجم 45 ألف Token، يستهلك أقل من 4 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (بدقة bf16) على جهاز كمبيوتر محمول مزود ببطاقة 4060 (المصدر: lateinteraction)
نشر تقرير تقني عن OneRec، يقترح استبدال أنظمة التوصية متعددة المراحل بنموذج واحد للتشفير وفك التشفير: يقترح تقرير تقني بعنوان OneRec بنية جديدة لنظام التوصية. تستبدل هذه البنية عملية نظام التوصية التقليدية متعددة المراحل بنموذج واحد للتشفير وفك التشفير. يتم تدريب النموذج من خلال التنبؤ بالـ Token التالي لمعرفات العناصر الدلالية. يتضمن تصميمه الأساسي Tokenizer يستخدم RQ-Kmeans ويقوم بمواءمة تعاونية متعددة الوسائط، لتوليد معرفات دلالية من الخشن إلى الدقيق (المصدر: TheXeophon, teortaxesTex)
تغيير تنسيق أوراق Google DeepMind البحثية من عمودين إلى عمود واحد يثير الانتباه: لاحظ مستخدم وسائل التواصل الاجتماعي Gabriele Berton أن Google DeepMind يبدو أنها غيرت تنسيق طباعة أوراقها البحثية من عمودين سابقًا إلى عمود واحد. وأشار إلى هذا التغيير من خلال مقارنة لقطات شاشة لورقة Gemma 3 قبل ثلاثة أشهر وورقة Gemini 2.5 الأخيرة، ودعا Google DeepMind إلى العودة إلى استخدام تنسيق العمودين، معتبرًا أن التنسيق القديم أفضل (المصدر: gabriberton)
Infini-gram تطلق إصدار “mini”، مما يقلل بشكل كبير من تخزين الفهرس: أطلقت Infini-gram إصدارها “mini”، وهو محرك بحث بضغط فهرس هائل، مما يقلل من متطلبات التخزين بمقدار 14 مرة. تم تحسين هذا الإصدار للفهارس واسعة النطاق والخدمة الفعالة، ويمكن استخدامه مجانًا عبر واجهة الويب وAPI، وقد ساعد الباحثين على كشف مشكلات تلوث التقييم على نطاق واسع. يمكن للأداة البحث في 45.6 تيرابايت من البيانات النصية (المصدر: Tim_Dettmers)
LLaMA Factory تدعم الضبط الدقيق لسلسلة نماذج Falcon H1 باستخدام Full-FineTune أو LoRA: أعلنت LLaMA Factory عن إضافة دعم للضبط الدقيق لسلسلة نماذج Falcon H1. يمكن للمستخدمين الآن تخصيص تدريب هذه النماذج باستخدام طريقتي Full-FineTune أو LoRA. ساهم DhiaRhayem في هذا التحديث، مما يوسع نطاق النماذج المدعومة ومرونة الضبط الدقيق التي توفرها LLaMA Factory (المصدر: yb2698)
🧰 أدوات
Claude Code يدعم الآن الاتصال بخوادم MCP عن بُعد: أعلنت Anthropic أن مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي Claude Code يمكنه الآن الاتصال بخوادم بروتوكول التحكم في النموذج (MCP) عن بُعد. هذا يعني أنه يمكن للمستخدمين استخراج معلومات السياق مباشرة من أدواتهم إلى Claude Code، دون الحاجة إلى إعداد محلي. يهدف هذا التحديث إلى تعزيز كفاءة سير عمل المطورين ومرونته، مما يجعل الاستفادة من قدرات Claude Code في بيئات مختلفة أكثر سهولة (المصدر: alexalbert__, cto_junior)
DSPy: وسيلة فعالة لبناء نماذج لغوية صغيرة ومفتوحة المصدر: سلطت نقاشات وسائل التواصل الاجتماعي الضوء على أهمية إطار عمل DSPy في بناء التطبيقات القائمة على نماذج لغوية صغيرة (بما في ذلك النماذج مفتوحة المصدر). ترى وجهات النظر أن DSPy يوفر طريقة لا تعتمد على نماذج مغلقة المصدر كبيرة محددة، مما يوفر للمطورين ضمانًا في حال قيام مزودي النماذج الكبيرة في المستقبل بتقييد أو إغلاق الوصول. تتمثل الفكرة الأساسية لـ DSPy في التعامل مع الأوامر (prompt) ككائنات تحتاج إلى تجميع بدلاً من كتابتها يدويًا، من خلال توليد وتقييم وتحسين الأوامر بشكل منهجي ومستمر لدفع سرعة التكرار، مما يشكل حاجزًا تقنيًا حقيقيًا (المصدر: lateinteraction, lateinteraction, lateinteraction)
إصدار DeepSite V2، يدمج نموذج DeepSeek-R1 ويدعم تحرير الأهداف: تم إصدار DeepSite V2، والذي يأتي بواجهة مستخدم جديدة تمامًا ويدمج نموذج DeepSeek-R1. يدعم الإصدار الجديد تحرير الأهداف لأي عنصر ويمكنه إعادة تصميم مواقع الويب الحالية. تهدف هذه الميزات إلى تعزيز تجربة وكفاءة المستخدم في إنشاء وتعديل صفحات الويب من خلال Vibe Coding (البرمجة الحسية أو البرمجة القائمة على الحدس) (المصدر: _akhaliq, LoubnaBenAllal1)
Hugging Face Hub يضيف ميزة التصفية حسب حجم النموذج: أطلق Hugging Face Hub ميزة جديدة طال انتظارها، تسمح للمستخدمين بتصفية ملايين النماذج حسب حجمها. يعود الفضل في هذا التحسين إلى الاعتماد الواسع النطاق لتنسيقات حفظ النماذج safetensors و GGUF، مما يجعل التصفية الموثوقة لحجم النموذج ممكنة، ويعزز بشكل كبير كفاءة المستخدمين في العثور على النماذج واختيارها على Hub (المصدر: TheZachMueller)
LangGraph Studio يضيف ميزة تقييم الوكلاء (Agent): أعلنت LangChain أن LangGraph Studio يدعم الآن تقييم الوكلاء (Agent). يمكن للمستخدمين تشغيل وكلائهم على مجموعات بيانات LangSmith وتطبيق أدوات التقييم على النتائج، كل ذلك دون الحاجة إلى كتابة أي كود. تهدف هذه الميزة الجديدة إلى تبسيط وتسريع عملية تقييم أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي، ومساعدة المطورين على تكرار وتحسين وكلائهم بسهولة أكبر (المصدر: Hacubu)
إطلاق OpenHands CLI: أداة سطر أوامر للترميز مفتوحة المصدر ومستقلة عن النموذج: أطلقت All Hands AI أداة OpenHands CLI، وهي أداة واجهة سطر أوامر جديدة للترميز. تتميز الأداة بدقة عالية (يُزعم أنها مشابهة لـ Claude Code)، وهي مفتوحة المصدر بالكامل (ترخيص MIT)، ومستقلة عن النموذج، حيث يمكن للمستخدمين استخدام API أو نماذجهم الخاصة. عملية التثبيت والتشغيل بسيطة، وتهدف إلى تزويد المطورين بمساعد ترميز ذكاء اصطناعي مرن وقوي (المصدر: LoubnaBenAllal1)
Memex تطلق Launch 2، لدعم الإنشاء السريع لخوادم MCP من الأوامر (Prompt): أطلقت Memex إصدار Launch 2، الذي يمكّن المستخدمين من إنشاء خادم MCP (بروتوكول التحكم في النموذج) في غضون 10 دقائق من خلال الأوامر (Prompt). يوصف Memex بأنه يدمج وظائف Claude Code و Claude Desktop، ويدعم نماذج Anthropic و Gemini. يهدف هذا التحديث إلى تبسيط وتسريع عملية تطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي (المصدر: _akhaliq)
يمكن الآن إضافة Gradio Space كأداة MCP بنقرة واحدة: أعلن Julien Chaumond أنه يمكن الآن إضافة كل Gradio Space كأداة في خادم MCP (بروتوكول التحكم في النموذج) الخاص به بنقرة واحدة. يبسط هذا التحديث بشكل كبير عملية دمج تطبيقات Gradio في سير عمل الذكاء الاصطناعي الأوسع وأنظمة الوكلاء، مما يعزز فائدة Gradio كمنصة للنماذج الأولية السريعة ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي (المصدر: mervenoyann, _akhaliq)
Replit تحقق سلسلة من التقدم في بناء منصة الترميز بالذكاء الاصطناعي: حققت Replit سلسلة من التقدم في بناء منصة الترميز بالذكاء الاصطناعي الخاصة بها، بما في ذلك وظائف المصادقة، والنطاقات، وإدارة المفاتيح، والمهام الخلفية، والتخزين، والوصول إلى النماذج العامة. تهدف هذه التطورات إلى تزويد المطورين ببيئة تطوير سحابية أكثر اكتمالاً وقوة، خاصة لتطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي. كما تعاونت Replit مع HUMAIN في المملكة العربية السعودية لإطلاق إصدار من Replit يعطي الأولوية للغة العربية، لتمكين المطورين المحليين (المصدر: amasad, amasad)
Artificial Analysis تطلق MicroEvals، لإجراء “اختبار انطباعي” سريع للنماذج: أطلقت Artificial Analysis أداة MicroEvals، وهي أداة تهدف إلى إجراء “اختبار انطباعي” (vibe check) سريع للنماذج، لتكملة اختبارات الأداء التقليدية. تسمح هذه الأداة للمستخدمين بتجاوز المقاييس الرقمية البحتة، والشعور بشكل حدسي أكثر بأداء النموذج في حالات استخدام محددة. شارك clefourrier مجموعة مثيرة للاهتمام من الأوامر ونتائج “الاختبار الانطباعي”، مما يوضح التطبيق العملي لـ MicroEvals (المصدر: clefourrier, RisingSayak)
إضافة DeepThink تمنح النماذج المحلية قدرات استدلال متقدمة بأسلوب Gemini 2.5: قام مطور ببناء إضافة DeepThink مفتوحة المصدر، تهدف إلى تزويد نماذج اللغة الكبيرة التي تعمل محليًا (مثل DeepSeek R1, Qwen3 وغيرها) بقدرات استدلال متقدمة “للتفكير العميق” مشابهة لـ Gemini 2.5 من جوجل. من خلال طريقة استدلال منظمة، تجعل الإضافة النموذج يولد فرضيات متعددة بالتوازي ويقوم بتقييمها بشكل نقدي، مما يعزز الأداء في مهام الاستدلال المعقدة، والمسائل الرياضية، وتحديات الترميز. حصل المشروع على الجائزة الثالثة في هاكاثون Cerebras & OpenRouter Qwen 3 (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
مولد الإجابات من Voiceflow يستخدم تقنية الاسترجاع لتوفير معلومات من وثائق الامتثال: شارك Matthew Mrosko حالة استخدام مولد الإجابات الخاص به مع Voiceflow للاسترجاع. يمكن للنظام الوصول إلى وثائق الامتثال داخل المؤسسة وإرجاع الكتل النصية الأكثر صلة، ودرجاتها، واسم الملف المصدر. يوضح هذا التطبيق العملي لتقنية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) في الإجابة على الأسئلة المعرفية المتخصصة وفحوصات الامتثال (المصدر: ReamBraden)
📚 مصادر تعليمية
DeepLearning.AI تتعاون مع Meta لإطلاق دورة قصيرة بعنوان “Building with Llama 4”: أعلن Andrew Ng عن تعاون مع Meta AI لإطلاق دورة قصيرة جديدة بعنوان “Building with Llama 4”، يقدمها Amit Sangani، مدير هندسة الشركاء في Meta AI. ستعرض الدورة ثلاثة نماذج جديدة من Llama 4 (بما في ذلك Maverick و Scout اللذان يعتمدان بنية MoE)، وقدراتها متعددة الوسائط (مثل الاستدلال متعدد الصور وتحديد موقع الصورة)، ومعالجة السياق الطويل (تدعم حتى 10 ملايين Token)، بالإضافة إلى أدوات تحسين الأوامر ومجموعة أدوات البيانات الاصطناعية من Llama. تهدف الدورة إلى مساعدة المطورين على إتقان المهارات اللازمة لبناء التطبيقات باستخدام Llama 4 (المصدر: AndrewYNg, DeepLearningAI, AIatMeta)
Hamel Husain ينظم سلسلة دورات مصغرة مجانية من 5 أجزاء حول تقييم وتحسين RAG: أعلن Hamel Husain أنه سينظم بالتعاون مع Ben Clavié والعديد من خبراء مجال RAG سلسلة دورات مصغرة مجانية من 5 أجزاء، موضوعها تقييم وتحسين التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG). سيقدم الجزء الأول Ben Clavié، حيث سيفند وجهة النظر القائلة بأن “RAG قد مات”. سيشارك Nandan Thakur أيضًا في التدريس، لمناقشة التحول النموذجي المطلوب لتقييم نماذج استرجاع المعلومات (IR) في عصر RAG، مع التأكيد على أهمية مقاييس تقييم التنوع واختبارات الأداء (مثل FreshStack) (المصدر: HamelHusain, HamelHusain)
Sebastian Raschka ينشر برنامجًا تعليميًا موسعًا لفهم وترميز KV Caching من الصفر: شارك Sebastian Raschka أحدث مقالاته حول التخزين المؤقت للقيم المفتاحية (KV Caching)، مقدمًا برنامجًا تعليميًا موسعًا لفهم وترميز KV Caching من الصفر. يعد KV Caching تقنية تحسين رئيسية في عملية استدلال نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، تُستخدم لتسريع عملية التوليد. يهدف البرنامج التعليمي إلى مساعدة القراء على فهم مبدأ عملها بعمق والقدرة على تنفيذها بأنفسهم (المصدر: rasbt)
ورقة بحثية عن Direct Reasoning Optimization (DRO) تقترح إطار عمل لمكافأة وتحسين استدلال LLM ذاتيًا: تقترح ورقة بحثية بعنوان “Direct Reasoning Optimization: LLMs Can Reward And Refine Their Own Reasoning for Open-Ended Tasks” إطار عمل للتعلم المعزز يسمى DRO. يهدف هذا الإطار إلى ضبط أداء LLM في المهام المفتوحة، وخاصة مهام الاستدلال الطويلة، من خلال إشارة مكافأة جديدة – مكافأة انعكاس الاستدلال (R3). يتمثل جوهر R3 في تحديد والتأكيد بشكل انتقائي على الـ Tokens الرئيسية في النتائج المرجعية التي تعكس تأثير سلسلة التفكير السابقة للنموذج، وبالتالي التقاط الاتساق بين الاستدلال والنتائج المرجعية على مستوى دقيق. النقطة الأساسية هي أن R3 يتم حسابها داخليًا بواسطة نفس النموذج الذي يتم تحسينه، مما يحقق إعداد تدريب متسق ذاتيًا بالكامل (المصدر: teortaxesTex)
ورقة EMLoC: طريقة ضبط دقيق فعالة من حيث الذاكرة تعتمد على المحاكي وتصحيح LoRA: تقترح ورقة بحثية بعنوان “EMLoC: Emulator-based Memory-efficient Fine-tuning with LoRA Correction” إطار عمل يسمى EMLoC، يهدف إلى تحقيق الضبط الدقيق للنموذج بنفس ميزانية الذاكرة المستخدمة في الاستدلال. يقوم EMLoC ببناء محاكيات خفيفة الوزن خاصة بالمهام على مجموعات معايرة صغيرة لاحقة باستخدام تحليل القيمة المفردة المدرك للتنشيط (SVD)، ثم يتم ضبط هذه المحاكيات بدقة باستخدام LoRA. لمعالجة مشكلة عدم التوافق بين النموذج الأصلي والمحاكي المضغوط، تقترح الورقة خوارزمية تعويض جديدة لتصحيح وحدات LoRA المضبوطة بدقة، بحيث يمكن دمجها مرة أخرى في النموذج الأصلي للاستدلال. يدعم EMLoC معدلات ضغط مرنة وعمليات تدريب قياسية، وتظهر التجارب تفوقه على خطوط الأساس الأخرى في مجموعات بيانات وأنماط متعددة، ويمكنه ضبط نموذج بحجم 38B على وحدة معالجة رسومات استهلاكية واحدة بسعة 24 جيجابايت (المصدر: HuggingFace Daily Papers)
TuringPost يلخص أحدث أوراق أبحاث الذكاء الاصطناعي، ويغطي منظور الأنظمة المعقدة لـ LLM، وتوسيع نطاق الوكلاء، وغيرها: لخص TuringPost أحدث أوراق أبحاث الذكاء الاصطناعي لهذا الأسبوع، مع التركيز على 6 أوراق، بما في ذلك “LLMs and Emergence: A Complex Systems Perspective”، و “The Illusion of the Illusion of Thinking”، و “Build the Web for Agents, not Agents for the Web”. بالإضافة إلى ذلك، أدرج العديد من الأوراق حول وكلاء الذكاء الاصطناعي، وأبحاث الكود، والتعلم المعزز، وتحسين النماذج، وغيرها من الاتجاهات، مما يوفر مصادر تعلم غنية للباحثين والمطورين (المصدر: TheTuringPost)
نشر برنامج تعليمي لضبط دقيق لتصنيف الفيديو باستخدام Meta AI VJEPA 2: نشر Aritra Roy Gosthipaty برنامجًا تعليميًا على Jupyter Notebook لضبط دقيق لتصنيف الفيديو باستخدام نموذج VJEPA 2 من Meta AI. VJEPA (Video Joint Embedding Predictive Architecture) هي طريقة تعلم ذاتي الإشراف، تهدف إلى تعلم ميزات الفيديو من خلال التنبؤ بتمثيلات الأجزاء المحجوبة في الفيديو. يوفر هذا البرنامج التعليمي إرشادات عملية للباحثين والمطورين الذين يرغبون في تطبيق نموذج VJEPA 2 في مهام فهم الفيديو (المصدر: mervenoyann)
ورقة بحثية تناقش التعلم المعزز بمكافآت يمكن التحقق منها لتحفيز الاستدلال الصحيح في LLM: تشير ورقة بحثية بعنوان “Reinforcement Learning with Verifiable Rewards Implicitly Incentivizes Correct Reasoning in Base LLMs” إلى أن مقياس Pass@K التقليدي يعاني من عيوب في قياس قدرة الاستدلال، لأنه قد يكافئ سلاسل الفكر (CoTs) التي تكون إجابتها النهائية صحيحة ولكن عملية الاستدلال غير دقيقة أو غير مكتملة. لهذا السبب، قدم الباحثون مقياس تقييم أكثر دقة وهو CoT-Pass@K، والذي يتطلب أن يكون مسار الاستدلال والإجابة النهائية صحيحين. وجد البحث أنه باستخدام CoT-Pass@K، يمكن لـ RLVR (التعلم المعزز بمكافآت يمكن التحقق منها) تحفيز النموذج على تعميم عملية الاستدلال الصحيحة (المصدر: menhguin, teortaxesTex)
ورقة بحثية بعنوان “From Bytes to Ideas: Language Modeling with Autoregressive U-Nets” تقترح طريقة جديدة لنمذجة اللغة: قدم Aran Komatsuzaki ورقة بحثية جديدة تقترح نموذج U-Net ذاتي الانحدار، يعالج هذا النموذج البايتات الأولية مباشرة ويتعلم تمثيلات Token هرمية. يظهر البحث أن هذه الطريقة قادرة على مضاهاة خطوط الأساس القوية لـ BPE (Byte Pair Encoding)، وأن البنية الهرمية الأعمق تظهر اتجاهات توسع واعدة. يوفر هذا فكرة جديدة لمجال نمذجة اللغة، خاصة في معالجة تمثيل البيانات الأساسية وتعلم الميزات متعددة المستويات (المصدر: jpt401)
LambdaConf 2025 يشارك محاضرة Oren Rozen حول البرمجة الوظيفية في C++: شارك LambdaConf 2025 فيديو محاضرة Oren Rozen في المؤتمر حول “البرمجة الوظيفية في C++ (أنواع وقت التشغيل مقابل أنواع وقت الترجمة)”. تناقش المحاضرة طرق تطبيق أفكار وتقنيات البرمجة الوظيفية في لغة C++ متعددة النماذج، مع التركيز بشكل خاص على الأدوار والتأثيرات المختلفة لأنواع وقت التشغيل وأنواع وقت الترجمة في ممارسات البرمجة الوظيفية (المصدر: lambda_conf)
Zach Mueller يطلق دورة “From Scratch -> Scale” لتعليم تقنيات التدريب الموزع: أعلن Zach Mueller عن بدء التسجيل في دورته التي تستمر 5 أسابيع بعنوان “From Scratch -> Scale”. ستعلم الدورة المشاركين من الصفر كيفية كتابة كود التوازي الموزع للبيانات (DDP)، و ZeRO، والتوازي عبر خطوط الأنابيب، والتوازي الموتري، ودمج هذه التقنيات معًا. ستستضيف الدورة أيضًا خبراء متمرسين من شركات مثل Hugging Face، و Meta، و Snowflake لمشاركة خبراتهم (المصدر: eliebakouch, HamelHusain)
Charles Frye يشارك محاضرة حول توسيع نطاق GPU وعرض النطاق الترددي الرياضي، مؤكدًا على أهمية ضرب المصفوفات منخفضة الدقة: شارك Charles Frye تسجيل محاضرته، التي تتضمن وجهات نظر أساسية مثل: توسيع نطاق GPU يشبه توسيع نطاق عرض النطاق الترددي، ويتناسب تربيعيًا مع زمن الانتقال؛ عرض النطاق الترددي الرئيسي لتوسيع نطاق GPU هو عرض النطاق الترددي الرياضي (FLOP/s)؛ ومن بين مختلف عروض النطاق الترددي الرياضية، يتوسع ضرب المصفوفات منخفضة الدقة بأسرع معدل. كما ناقش بعض الآثار المترتبة على ذلك في مجالات هندسة البيانات وعلوم البيانات (المصدر: charles_irl)
💼 أعمال
Sam Altman يكشف أن Meta حاولت استقطاب موظفين من OpenAI بمكافأة توقيع قدرها 100 مليون دولار: كشف Sam Altman، الرئيس التنفيذي لـ OpenAI، في برنامج بودكاست أن Meta حاولت جذب موظفي OpenAI للانضمام إليها من خلال عرض مكافآت توقيع تصل إلى 100 مليون دولار بالإضافة إلى رواتب سنوية أعلى. صرح Altman أنه على الرغم من محاولات Meta النشطة للاستقطاب، إلا أن أفضل موظفي OpenAI لم يقبلوا هذه العروض. وعلق أيضًا بأن Meta تعتبر OpenAI أكبر منافس لها، وأن جهود Meta الحالية في مجال الذكاء الاصطناعي لم تحقق التوقعات، لكنه يحترم روحها في تجربة أشياء جديدة بنشاط. يعتقد Altman أن ممارسة Meta في جذب المواهب برواتب عالية قد تضر بثقافة الشركة (المصدر: TheRundownAI, bookwormengr, seo_leaders, akbirkhan, 财联社AI daily, Reddit r/ChatGPT)
شركة xAI التابعة لـ Elon Musk تحرق مليار دولار شهريًا، وتسعى لتمويل جديد لدعم تطوير AGI: حسب التقارير، تستهلك شركة xAI الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي التابعة لـ Elon Musk أموالاً بمعدل مذهل يبلغ مليار دولار شهريًا، يُنفق بشكل أساسي على شراء وحدات معالجة الرسومات (GPU) وبناء البنية التحتية لمراكز البيانات. للحفاظ على عملياتها والمنافسة مع عمالقة مثل OpenAI و Google، تجري xAI جولة تمويل جديدة بقيمة 4.3 مليار دولار من الأسهم، وتخطط لجمع 6.4 مليار دولار أخرى العام المقبل، بينما تمضي قدمًا أيضًا في تمويل ديون بقيمة 5 مليارات دولار. على الرغم من أن الإيرادات المتوقعة هذا العام تبلغ 500 مليون دولار فقط، إلا أن xAI، بفضل جاذبية Musk، وميزة بيانات منصة X، وتصميمها على بناء بنية تحتية خاصة بها، ترسم للمستثمرين خارطة طريق لتحقيق الربحية بحلول عام 2027، وقد ارتفع تقييمها من 51 مليار دولار في نهاية عام 2024 إلى 80 مليار دولار في نهاية الربع الأول من هذا العام. هدف Musk النهائي هو إنشاء ذكاء اصطناعي عام (AGI) يمكنه مضاهاة أو حتى تجاوز القدرات البشرية (المصدر: 新智元)
Nabla تبني مساعدًا ذكيًا للأطباء، وتكمل جولة تمويل C بقيمة 70 مليون دولار: أعلنت شركة Nabla للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية عن إكمال جولة تمويل C بقيمة 70 مليون دولار، بقيادة HV Capital و Highland Europe و DST Global، مع استمرار المستثمرين الحاليين Cathay Innovation و Tony Fadell في المشاركة. تلتزم Nabla ببناء مساعد ذكاء اصطناعي متقدم للأطباء، يهدف إلى استعادة الرعاية الإنسانية الأساسية في الرعاية الصحية من خلال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، وتحقيق تأثير سريري ومالي فعلي. ستسرع هذه الجولة التمويلية من تحقيق مهمتها (المصدر: ylecun)
🌟 المجتمع
تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل يثير القلق، والرئيس التنفيذي لشركة أمازون يحذر من تقليل عدد الموظفين بسبب الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة: صرح Andy Jassy، الرئيس التنفيذي لشركة أمازون، في رسالة موجهة لجميع الموظفين، أنه مع ترويج الشركة للمزيد من الذكاء الاصطناعي التوليدي والوكلاء الأذكياء، ستتغير طرق العمل، وفي السنوات القليلة القادمة، سيقل عدد الموظفين المطلوبين لبعض الوظائف الحالية، بينما سيزداد الطلب على أنواع جديدة من الوظائف، ومن المتوقع أن ينخفض إجمالي عدد الموظفين في الأقسام الوظيفية للشركة وفقًا لذلك. وكان Dario Amodei، الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic، قد حذر سابقًا من أن الذكاء الاصطناعي قد يحل محل نصف وظائف ذوي الياقات البيضاء للمبتدئين في غضون خمس سنوات. أثارت هذه الآراء نقاشًا واسعًا حول تأثير الذكاء الاصطناعي على سوق العمل، وقد شارك موظفون في قطاع التكنولوجيا بالفعل تجاربهم في استبدالهم بالذكاء الاصطناعي أو مواجهة صعوبات في البحث عن عمل، كما يواجه خريجو الجامعات لعام 2025 أصعب سوق عمل منذ تفشي الوباء (المصدر: 新智元, 新智元)
أدوات الذكاء الاصطناعي لاختيار التخصصات الجامعية تثير الاهتمام، لكن عدم شفافية الخوارزميات وصحة البيانات والتخصيص تصبح نقاط ضعف للمستخدمين: مع ارتفاع حرارة سوق اختيار التخصصات الجامعية بعد امتحانات القبول، أطلقت شركات كبرى مثل Ali Kuake و Baidu و Tencent QQ Browser أدوات لاختيار التخصصات الجامعية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على الذكاء والكفاءة والمجانية. ومع ذلك، اكتشف المستخدمون أثناء الاستخدام أن الأدوات المختلفة تقدم توصيات جامعية مختلفة بشكل كبير لنفس الدرجة، وأن مشكلات مثل عدم شفافية الخوارزميات، والشكوك حول شمولية وصحة البيانات، وعدم كفاية درجة التخصيص، تجعل المستخدمين لا يجرؤون على الاعتماد كليًا على الذكاء الاصطناعي. يشير الخبراء إلى أن مصادر البيانات واختلافات أوزان الخوارزميات هي الأسباب الرئيسية لاختلاف نتائج التوصية، وأن أدوات الذكاء الاصطناعي حاليًا أكثر ملاءمة للطلاب ذوي الدرجات في الطرفين (العليا والدنيا) والذين لديهم أهداف واضحة، أو كأدوات مساعدة للطلاب ذوي الدرجات المتوسطة، ويحتاج المستخدمون إلى تعلم كيفية طرح الأسئلة بفعالية (المصدر: 36氪)
انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم يثير قلق أولياء الأمور وحمى في السوق: تتغلغل تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بسرعة في مجال التعليم، بدءًا من غرف الدراسة الذاتية بالذكاء الاصطناعي، وأجهزة التعلم بالذكاء الاصطناعي، إلى مختلف تطبيقات المساعدة الدراسية بالذكاء الاصطناعي التي تظهر باستمرار، كما أن دمج النماذج الكبيرة مثل DeepSeek يعزز ترقية المنتجات. يأمل أولياء الأمور في مساعدة أطفالهم على “التفوق” من خلال الذكاء الاصطناعي، ولكن هذا أيضًا يوقعهم في قلق جديد. تظهر أبحاث السوق أن حجم سوق الذكاء الاصطناعي + التعليم من المتوقع أن يتجاوز 70 مليار يوان في عام 2025. ومع ذلك، لا تزال قضايا مثل الفعالية الفعلية لمنتجات التعليم بالذكاء الاصطناعي، وخصوصية البيانات، وما إذا كانت تعزز حقًا جوهر التعلم، محور النقاش. لا ينبغي أن يقتصر معنى التعليم على “سباق التسلح” المدفوع بالتكنولوجيا، بل يجب أن يركز بشكل أكبر على التنمية الفردية والإمكانيات المتنوعة (المصدر: 36氪, 36氪)
نقاش: ضرورة “رموز تبديل الدور” (Turn Marker Tokens) في استدلال النماذج الكبيرة: يشير نقاش في المجتمع إلى أنه إذا كانت “رموز تبديل الدور” في نماذج الحوار (مثل الرموز الخاصة التي تحدد كلام المستخدم والمساعد) تتبع دائمًا نفس الرموز القليلة تمامًا (على سبيل المثال user\n و assistant\n)، فقد لا تكون رموز تبديل الدور هذه ضرورية في حد ذاتها. وترى وجهة نظر أخرى أنه إذا كانت مجموعة من الرموز (على سبيل المثال ثلاثة) تحدد شيئًا ما بشكل مشترك، وكان النموذج بحاجة إلى تعلم أهمية الرمز الأول منها، فيجب تقديم أمثلة سياقية تحتوي على سيناريوهات مضادة للواقع (counterfactual)، وإلا فقد لا يتمكن النموذج من تعلم هذه الأهمية بدقة. يرتبط هذا النقاش بظاهرة سهولة خداع Claude Opus 4 عن طريق حقن الحوار (dialogue injection)، مما يشير إلى أن فهم النموذج ومعالجته لهيكل الحوار لا يزال بحاجة إلى تحسين (المصدر: giffmana, giffmana)
مشكلة عدم التوافق بين الرغبة والقدرة في تطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي في مكان العمل تثير الاهتمام: كشفت دراسة أجراها فريق من جامعة ستانفورد عن وجود عدم توافق كبير بين الطلب والقدرة في مجال أتمتة مكان العمل بواسطة وكلاء الذكاء الاصطناعي. وجدت الدراسة أن حوالي 41% من مهام الشركات التي احتضنتها YC تتركز في “منطقة الأولوية المنخفضة” و “المنطقة الحمراء” حيث تكون رغبة العمال في الأتمتة منخفضة أو أن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ليست ناضجة بعد. بالإضافة إلى ذلك، على الرغم من أن العديد من المهام تتطلب تعاونًا متكافئًا بين الإنسان والآلة، إلا أن الممارسين يتوقعون عمومًا سيطرة بشرية أعلى، مما قد يثير احتكاكات. تتوقع الدراسة أنه مع دخول وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى سوق العمل، قد تتحول الكفاءات الأساسية للبشر نحو مهارات التعامل مع الآخرين والتنسيق التنظيمي. تهدف هذه الدراسة إلى توفير إرشادات لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي في المستقبل وتحويل مهارات القوى العاملة (المصدر: 新智元)
شركات الإعلان تستخدم تحسين محركات البحث التوليدية (GEO) للتأثير على نتائج بحث الذكاء الاصطناعي، مما يثير نقاشات أخلاقية وتنظيمية: تستخدم شركات الإعلان خدمات تحسين محركات البحث التوليدية (GEO) لمساعدة عملائها من الشركات على الحصول على ظهور أعلى في نتائج بحث الذكاء الاصطناعي. تعمل هذه الخدمة من خلال إنتاج محتوى عالي الجودة يتوافق مع تفضيلات النماذج الكبيرة و “تغذية” بيانات الذكاء الاصطناعي، لرفع ترتيب معلومات العملاء وتكرار ظهورها في إجابات الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا يعرف المستخدمون عادةً ما إذا كانت نتائج بحث الذكاء الاصطناعي قد تم تحسينها. يثير هذا نقاشات حول ما إذا كانت هذه الممارسات تشكل إعلانًا، وما إذا كانت بحاجة إلى تحديد واضح، وما هي القواعد والحدود التجارية التي يجب الالتزام بها. حاليًا، لم تقم منصات النماذج الكبيرة الرئيسية في الصين بدمج الإعلانات رسميًا، ولكن بعض منتجات بحث الذكاء الاصطناعي في الخارج بدأت في تجربة نماذج إعلانية ووضع علامات عليها (المصدر: 36氪)
أداء نماذج الذكاء الاصطناعي ضعيف في حل مسائل مسابقات البرمجة الصعبة، ونتائج اختبار LiveCodeBench Pro تظهر حصول النماذج الرائدة على 0%: أطلق Zihan Zheng وآخرون LiveCodeBench Pro، وهو اختبار أداء في الوقت الفعلي يتضمن مسائل من مسابقات برمجة عالية الصعوبة مثل IOI و Codeforces و ICPC. في الجزء “الصعب” من هذا الاختبار، حصلت نماذج اللغة الكبيرة الرائدة، بما في ذلك o3 و Gemini 2.5، على درجة 0%. يشير التحليل إلى أن نماذج اللغة الكبيرة (LLM) تتفوق في المهام التنفيذية التي تعتمد على الذاكرة، ولكنها ضعيفة في المسائل القائمة على الملاحظة أو المنطق التي تتطلب “إلهامًا” حاسمًا، وكذلك في المهام التي تتطلب الاهتمام بالتفاصيل ومعالجة الحالات الحدية. علق Saining Xie قائلاً إن هذا ليس اختبار أداء لوكلاء هندسة البرمجيات، بل هو اختبار للاستدلال والذكاء الأساسي من خلال الترميز، وأن التغلب على هذا الاختبار يماثل أهمية تغلب AlphaGo على Lee Sedol (المصدر: ylecun, dilipkay)
أداة مراجعة الأدبيات بمساعدة الذكاء الاصطناعي otto-SR تعزز الكفاءة والدقة بشكل كبير: طورت جامعة تورنتو وكلية الطب بجامعة هارفارد ومؤسسات أخرى بالاشتراك سير عمل شامل بالذكاء الاصطناعي يسمى otto-SR، لأتمتة المراجعات المنهجية (SRs). تجمع هذه الأداة بين GPT-4.1 و o3-mini لفحص الأدبيات واستخراج البيانات، وأكملت في غضون يومين فقط تحديث مراجعة كوكرين المنهجية التي تتطلب بالطرق التقليدية 12 عامًا. في اختبارات الأداء، تفوقت حساسية otto-SR (96.7% مقابل 81.7% للبشر) ودقة استخراج البيانات (93.1% مقابل 79.7% للبشر) بشكل كبير على المراجعين البشريين، واكتشفت 54 دراسة رئيسية أغفلها البشر. تُظهر هذه الدراسة الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي في تسريع البحث الطبي وتحسين جودة تجميع الأدلة (المصدر: 量子位)
استكشاف تطبيق لغات DSL المهيكلة في “Vibe Coding”: يقوم Ted Nyman ومطورون آخرون بتجربة استخدام لغات شبيهة بـ DSL (لغة خاصة بالمجال) أكثر هيكلية بدلاً من اللغة الطبيعية الحرة في “Vibe Coding” (طريقة برمجة تميل إلى الحسية والحدس)، ووجدوا أن هذه الطريقة أكثر فعالية وأسرع وأقل إحباطًا، وتنتج كودًا ذا جودة أعلى. يهدف هذا الاستكشاف إلى إيجاد نماذج تفاعل بين الإنسان والآلة أكثر كفاءة ودقة للبرمجة بمساعدة الذكاء الاصطناعي أو توليد الكود (المصدر: tnm, lateinteraction)
آفاق تطبيق وكلاء الذكاء الاصطناعي في هندسة موثوقية البرمجيات (SRE): أعلنت Traversal AI عن إكمال جولات تمويل أولية (Seed) وسلسلة A بقيمة 48 مليون دولار، بهدف بناء مهندس موثوقية مواقع (SRE) يعمل بالذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات. يستطيع وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بها تشخيص وإصلاح وحتى منع حوادث الإنتاج المعقدة بشكل مستقل، من خلال الجمع بين تكنولوجيا وكلاء الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي السببي لتحديد الأسباب الجذرية في الوقت الفعلي. أصبحت شركات مثل DigitalOcean و Eventbrite من بين عملائها الأوائل، مما يدل على الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي في أتمتة العمليات التشغيلية وتعزيز موثوقية النظام (المصدر: hwchase17)
💡 متفرقات
“لعبة محمولة” بأسلوب جيبلي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي تثير الاهتمام، والبرنامج التعليمي يوضح أنها من إنتاج Kuaishou Kling AI و Midjourney: مؤخرًا، انتشرت مجموعة من لقطات الشاشة ومقاطع الفيديو لـ “لعبة محمولة” بأسلوب رسم جيبلي على وسائل التواصل الاجتماعي، وأثارت الاهتمام بفضل رسوماتها الرائعة وألوانها المنعشة وتأثيرات الإضاءة الطبيعية. كشف المبدع عن طريقة الإنتاج: أولاً، استخدام Midjourney لإنشاء صور ثابتة، ثم استخدام Kuaishou Kling AI (Kling AI) لتحويل الصور إلى مقاطع فيديو متحركة. من خلال إضافة عناصر HUD (شاشة عرض رأسية) ثابتة، مثل الأزرار والخريطة المصغرة، تم خلق شعور بلعبة تفاعلية. على الرغم من أنها مجرد عروض فيديو حاليًا، إلا أنها أثارت بالفعل خيال مستخدمي الإنترنت حول العوالم الافتراضية التفاعلية التي يمكن إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي (المصدر: 量子位, Kling_ai)
إمكانات هائلة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في فحص الأخطاء في مختلف المجالات: اقترح مستخدم الإنترنت random_walker أن الذكاء الاصطناعي التوليدي لديه إمكانات تطبيق هائلة في فحص الأخطاء، وأن هناك “ثمارًا دانية” في جميع المجالات. على سبيل المثال، في مجال البرمجيات يمكنه اكتشاف الثغرات الأمنية تلقائيًا؛ وفي الكتابة يمكنه تحديد العيوب المنطقية والحجج الضعيفة؛ وفي البحث العلمي يمكنه اكتشاف الأخطاء الحسابية ومشكلات الاقتباس؛ وفي العقود القانونية يمكنه وضع علامات على البنود المفقودة والتناقضات؛ وفي المجال المالي يمكن استخدامه لكشف الاحتيال وتحديد الأخطاء في التقارير المالية. يعتقد أن أتمتة فحص الأخطاء عالية والتدخل فيها قليل، وحتى مع معدل إنذار كاذب يبلغ 50%، فإن المراجعة البشرية سهلة نسبيًا، ويمكنها تحرير البشر من الأعمال المملة. ولكن يجب أيضًا الحذر من خطر تدهور القدرات البشرية بسبب الاعتماد المفرط على الذكاء الاصطناعي (المصدر: random_walker)
مقابلة Sam Altman: الذكاء الاصطناعي سيبسط العمل، ويوفر تفاعلات اجتماعية مخصصة، ويدفع الاكتشافات العلمية: توقع Sam Altman، مؤسس OpenAI، في مقابلة أن أدوات البرمجة والدردشة بالذكاء الاصطناعي ستصبح أكثر ذكاءً في السنوات الخمس إلى العشر القادمة، وستكون قادرة على إكمال معظم الأعمال تلقائيًا. قد يجلب الذكاء الاصطناعي تجارب اجتماعية جديدة، ويقدم خدمات مخصصة، ويساعد في اكتشاف معارف علمية جديدة، خاصة في المجالات كثيفة البيانات مثل الفيزياء الفلكية أو فيزياء الطاقة العالية. وأكد أن التغيير الحقيقي للذكاء الاصطناعي لا يكمن فقط في قدرته على التفكير، بل أيضًا في قدرته على العمل في العالم المادي، وأن الروبوتات البشرية هي التحدي الرئيسي. تتمثل رؤية OpenAI في جعل الذكاء الاصطناعي “رفيقًا ذكيًا” في كل مكان، من خلال المنصات والتعاون في مجال الأجهزة. ويعتقد أن الثقافة والرؤية طويلة المدى هما جوهر القدرة التنافسية لـ OpenAI (المصدر: 36氪)