كلمات مفتاحية：OpenAI, أجهزة الذكاء الاصطناعي, Gemini Robotics, Anthropic, نماذج الذكاء الاصطناعي, أمان الذكاء الاصطناعي, أعمال الذكاء الاصطناعي, تطبيقات الذكاء الاصطناعي, قضية انتهاك أجهزة الذكاء الاصطناعي OpenAI, Gemini Robotics On-Device, الاستخدام العادل لحقوق النشر Anthropic, بيانات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي, تقنيات الأمان الخلفية للذكاء الاصطناعي
🔥 تحت الضوء
اتهام OpenAI بسرقة التكنولوجيا والعلامات التجارية، وبداية متعثرة لأول جهاز AI لها: رفعت شركة iyO دعوى قضائية ضد OpenAI وشركة الأجهزة io التي استحوذت عليها (والتي أسسها مصمم Apple السابق Jony Ive)، متهمة إياهما بانتهاك العلامات التجارية وسرقة التكنولوجيا في تطوير أجهزة AI. تدعي iyO أن OpenAI حصلت على تقنياتها الأساسية، بما في ذلك خوارزميات الاستشعار البيولوجي وإلغاء الضوضاء لسماعاتها المخصصة، خلال محادثات التعاون واختبار التكنولوجيا، واستخدمتها في تطوير جهاز AI الخاص بشركة io. نفت OpenAI الانتهاك، مشيرة إلى أن جهازها الأول ليس جهازًا داخل الأذن ويختلف في تمركزه عن منتجات iyO. تظهر وثائق المحكمة أن OpenAI اختبرت تقنية iyO ورفضت عرض استحواذ بقيمة 200 مليون دولار. أجبرت المحكمة حاليًا OpenAI على إزالة مقاطع الفيديو الترويجية ذات الصلة، مما يلقي بظلاله على خطط OpenAI في مجال الأجهزة ويسلط الضوء على المنافسة الشرسة والمخاطر القانونية المحتملة في مجال أجهزة AI (المصدر: 36氪 و 36氪)
جوجل تطلق نموذج الروبوتات الطرفي VLA Gemini Robotics On-Device، لدفع “أندرويد化” الروبوتات: أطلقت جوجل Gemini Robotics On-Device، وهو أول نموذج لها للرؤية واللغة والحركة (VLA) يمكن تشغيله مباشرة على الروبوت. يعتمد هذا النموذج على Gemini 2.0، وقد تم تحسينه لتقليل متطلبات موارد الحوسبة، مما يمكّن الروبوتات من التكيف بشكل أسرع مع المهام والبيئات الجديدة دون الحاجة إلى اتصال دائم بالإنترنت، مثل طي الملابس وفتح الأكياس وغيرها من العمليات المعقدة. بالتعاون مع Gemini Robotics SDK الذي تم إصداره، يمكن للمطورين ضبط النموذج بسرعة من خلال 50-100 عرض توضيحي، مما يسمح للروبوتات بتعلم مهارات جديدة واختبارها في محاكي MuJoCo. تعتبر هذه الخطوة من قبل الصناعة خطوة حاسمة نحو تحقيق “لحظة أندرويد” للروبوتات، ومن المتوقع أن تسمح لمصنعي المعدات الأصلية (OEM) بالتركيز على الأجهزة بينما توفر جوجل “الدماغ” العام (المصدر: 36氪 و 36氪 و GoogleDeepMind)
حكم “الاستخدام العادل” لصالح Anthropic في استخدام الكتب المحمية بحقوق الطبع والنشر لتدريب النماذج: قضى قاضٍ فيدرالي أمريكي بأن استخدام Anthropic للكتب المحمية بحقوق الطبع والنشر لتدريب نموذجها للذكاء الاصطناعي Claude يندرج تحت “الاستخدام العادل”، وبالتالي فهو قانوني. شبه القاضي عملية تعلم نماذج الذكاء الاصطناعي بقراءة الإنسان للكتب وتذكرها والاستفادة من محتواها في الإبداع، معتبرًا أن الدفع مقابل كل استخدام “أمر لا يمكن تصوره”. ومع ذلك، ستقوم المحكمة بمزيد من التحقيق فيما إذا كانت Anthropic قد حصلت على جزء من بيانات التدريب عبر قنوات “مقرصنة” وقد تحكم بتعويضات. هذا الحكم له أهمية كبيرة لصناعة الذكاء الاصطناعي، وقد يوفر أساسًا قانونيًا لشركات الذكاء الاصطناعي الأخرى لاستخدام مواد محمية بحقوق الطبع والنشر في تدريب نماذجها، ولكنه أثار أيضًا مزيدًا من النقاش حول حماية حقوق الطبع والنشر وطرق الحصول على بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي (المصدر: Reddit r/ClaudeAI و xanderatallah و giffmana)
OpenAI تطور سرًا مجموعة تطبيقات مكتبية لتحدي Microsoft و Google: وفقًا لـ The Information، تخطط OpenAI لدمج ميزات التعاون في المستندات والمراسلة الفورية في ChatGPT، مستهدفة بشكل مباشر Microsoft Office و Google Workspace. تهدف هذه الخطوة إلى تحويل ChatGPT إلى “مساعد شخصي فائق الذكاء”، مما يزيد من توسيع تطبيقاته في سوق الشركات. عرضت OpenAI بالفعل مخططات تصميم ذات صلة وقد تطور ميزات داعمة مثل تخزين الملفات. سيؤدي هذا بلا شك إلى تفاقم المنافسة بين OpenAI ومستثمرها الرئيسي Microsoft، خاصة في مجال مساعدي الذكاء الاصطناعي للشركات، حيث يواجه Microsoft Copilot بالفعل تحديًا قويًا من ChatGPT. قد تؤدي هذه الخطوة من OpenAI أيضًا إلى تآكل حصة Google السوقية في مجالات تطبيقات المكاتب والبحث (المصدر: 36氪 و 36氪 و steph_palazzolo)
🎯 اتجاهات
Microsoft تطلق نموذج اللغة الصغير Mu للأجهزة الطرفية، لتمكين تحويل إعدادات Windows إلى Agent: أطلقت Microsoft نموذج اللغة الصغير Mu بحجم 330M، مُحسَّن خصيصًا للأجهزة الطرفية، بهدف تحسين تجربة التفاعل مع واجهة إعدادات Windows 11. يمكن للمستخدمين من خلال الاستعلامات باللغة الطبيعية (مثل “مؤشر الماوس الخاص بي صغير جدًا”) استدعاء وظائف الإعدادات ذات الصلة مباشرة، حيث يستطيع Mu ربطها بإجراءات محددة وتنفيذها تلقائيًا. يعتمد النموذج على بنية Transformer، وقد تم تحسينه للتشغيل الفعال على NPU، ويدعم التشغيل المحلي، بسرعة استجابة تتجاوز 100 token في الثانية، وأداء يقترب من نموذج Phi ولكن بحجم يمثل عُشر حجمه فقط. هذه الميزة متاحة حاليًا في إصدار المعاينة من Windows 11 لأجهزة Copilot+ PC، وسيتم توسيعها لتشمل المزيد من الأجهزة في المستقبل (المصدر: 36氪)
جامعة كاليفورنيا في بيركلي وغيرها تقترح إطار LeVERB، الروبوتات البشرية تحقق تحكمًا في حركة الجسم بالكامل بدون تدريب مسبق (zero-shot): أصدر فريق بحثي من جامعة كاليفورنيا في بيركلي، وجامعة كارنيجي ميلون وغيرها إطار LeVERB، الذي يمكّن الروبوتات البشرية (مثل Unitree G1) من تحقيق النشر بدون تدريب مسبق بناءً على بيانات المحاكاة، من خلال الإدراك البصري للبيئات الجديدة وفهم التعليمات اللغوية، لإكمال حركات الجسم بالكامل مباشرة، مثل “اجلس”، “تجاوز الصندوق”، “اطرق الباب” وغيرها. يحقق هذا الإطار، من خلال نظام مزدوج هرمي (فهم اللغة المرئية عالي المستوى LeVERB-VL وخبير حركة الجسم بالكامل منخفض المستوى LeVERB-A)، باستخدام “مفردات الحركة الكامنة” كواجهة، ربط الفجوة بين الفهم الدلالي البصري والحركة الجسدية. يعتبر LeVERB-Bench المصاحب أول معيار مرجعي بصري-لغوي مغلق الحلقة “من المحاكاة إلى الواقع” للتحكم في حركة الجسم بالكامل للروبوتات البشرية. أظهرت التجارب أن معدل النجاح بدون تدريب مسبق في مهام الملاحة البصرية البسيطة يصل إلى 80%، ومعدل نجاح المهام الإجمالي 58.5%، وهو أفضل بكثير من حلول VLA التقليدية (المصدر: 36氪)
تحديث نموذج Kimi VL A3B Thinking من Moonshot AI، يدعم دقة أعلى ومعالجة الفيديو: قامت Moonshot AI (Kimi) بتحديث نموذجها Kimi VL A3B Thinking، وهو نموذج لغة مرئي صغير (VLM) من الطراز الأول (SOTA)، يستخدم ترخيص MIT. تم تحسين الإصدار الجديد في عدة جوانب: تقصير طول التفكير بنسبة 20% (تقليل استهلاك token الإدخال)، دعم معالجة الفيديو وتحقيق نتيجة SOTA تبلغ 65.2 على VideoMMMU، ودعم دقة أعلى 4 مرات (1792×1792)، مما أدى إلى تحسين الأداء في مهام OS-agent (مثل ScreenSpot-Pro الذي وصل إلى 52.8). كما أظهر النموذج تحسينات كبيرة في اختبارات MathVista و MMMU-Pro وغيرها، مع الحفاظ على قدرات فهم بصري عامة ممتازة، ويتفوق في الاستدلال البصري، وتحديد مواقع UI Agent، ومعالجة الفيديو و PDF (المصدر: huggingface)
نموذج الذكاء الاصطناعي DAMO GRAPE من أكاديمية DAMO يحقق اختراقًا في التعرف على سرطان المعدة المبكر باستخدام الأشعة المقطعية العادية: حقق نموذج الذكاء الاصطناعي DAMO GRAPE، الذي طورته مستشفى الأورام بمقاطعة Zhejiang بالتعاون مع أكاديمية DAMO التابعة لـ Alibaba، لأول مرة عالميًا التعرف على سرطان المعدة المبكر باستخدام صور الأشعة المقطعية العادية (plain CT). نُشر هذا الإنجاز في مجلة Nature Medicine، ومن خلال تحليل بيانات سريرية واسعة النطاق لما يقرب من 100,000 شخص، أثبت أن حساسيته ونوعيته تصلان إلى 85.1% و 96.8% على التوالي، وهو أفضل بكثير من الأطباء البشر. يمكن لهذه التقنية مساعدة الأطباء في اكتشاف الآفات المبكرة قبل ظهور أعراض واضحة على المرضى بأشهر، مما يزيد بشكل كبير من معدل اكتشاف سرطان المعدة، خاصة بالنسبة للمرضى الذين لا يعانون من أعراض. حاليًا، تم نشر النموذج في Zhejiang و Anhui وأماكن أخرى، ومن المتوقع أن يغير نمط فحص سرطان المعدة، ويقلل التكاليف، ويزيد من معدل انتشاره (المصدر: 36氪)
Goldman Sachs يعمم مساعد الذكاء الاصطناعي “GS AI Assistant” على جميع موظفيه حول العالم: أعلنت Goldman Sachs عن تعميم مساعدها الذكي “GS AI Assistant” الذي طورته ذاتيًا على جميع موظفيها البالغ عددهم 46,500 موظف حول العالم، لاستخدامه في مهام يومية مثل تلخيص المستندات، تحليل البيانات، كتابة المحتوى، والترجمة متعددة اللغات. تهدف هذه الخطوة إلى رفع كفاءة العمليات، وتمكين الموظفين من التركيز على الأعمال الاستراتيجية والإبداعية، بدلاً من استبدال الوظائف. يعد هذا المساعد جزءًا من منصة GS AI التابعة لـ Goldman Sachs، والتي تتضمن أيضًا أدوات مثل Banker Copilot، وتغطي وحدات أعمال متعددة مثل الخدمات المصرفية الاستثمارية والأبحاث. تشير البيانات الأولية إلى أن أدوات الذكاء الاصطناعي تزيد من كفاءة إنجاز المهام بمعدل يزيد عن 20%. تؤكد Goldman Sachs على أن الذكاء الاصطناعي هو “نموذج مضاعف”، يوسع القدرات من خلال التعاون بين الإنسان والآلة، ويعزز الامتثال والحوكمة في نشر الذكاء الاصطناعي (المصدر: 36氪)
إطلاق نموذجي توليد الصور Imagen 4 و Imagen 4 Ultra من جوجل في AI Studio و Gemini API: أعلنت جوجل عن إطلاق أحدث نماذجها لتوليد الصور، Imagen 4 و Imagen 4 Ultra، في Google AI Studio و Gemini API. يمكن للمستخدمين تجربة هذه النماذج مجانًا في AI Studio، والوصول إليها عبر API كمعاينة مدفوعة. يمثل هذا تعزيزًا إضافيًا لقدرات جوجل في مجال الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط، ويوفر للمطورين والمبدعين أدوات أقوى لتوليد الصور (المصدر: 36氪 و op7418 و osanseviero)
تحول اتجاهات سوق هواتف الذكاء الاصطناعي: من حمى تطوير النماذج الكبيرة ذاتيًا إلى تبني أطراف ثالثة وابتكار وظائف عملية: في النصف الثاني من عام 2024، تحول تركيز المنافسة بين مصنعي الهواتف الذكية في مجال الذكاء الاصطناعي من التباهي بمعلمات النماذج الكبيرة المطورة ذاتيًا وقدراتها الحاسوبية، إلى الاتصال بنماذج مفتوحة المصدر ناضجة من أطراف ثالثة مثل DeepSeek، والتركيز على حل مشكلات المستخدمين في السيناريوهات عالية التردد بوظائف ذكاء اصطناعي عملية. على سبيل المثال، ميزة “القص السحري” في vivo s30، و “الباب التعسفي” في Honor، و “ملخص المكالمات بالذكاء الاصطناعي” في OPPO، كلها تلبي احتياجات المستخدمين في سيناريوهات محددة. في الوقت نفسه، يقوم المصنعون ببناء حواجز تجريبية من خلال الجمع بين البرامج والأجهزة (مثل نظام Huawei HarmonyOS البيئي، وتتبع العين في Honor). أصبح “الذكاء الاصطناعي + التصوير” مفتاحًا لتحقيق اختراق، حيث تعمل سلسلة Huawei Pura 80 على تقليل عتبة التصوير الاحترافي بشكل كبير من خلال وظائف مثل التكوين المساعد بالذكاء الاصطناعي وبطاقات الألوان المخصصة. يشير هذا إلى أن هواتف الذكاء الاصطناعي تنتقل من التباهي بالتكنولوجيا إلى مرحلة تركز بشكل أكبر على تجربة المستخدم الفعلية وخلق القيمة (المصدر: 36氪)
Snowflake AI Research تطلق تقنية Arctic Long Sequence Training (ALST): أعلن Stas Bekman عن نتائج أول مشروع له في Snowflake AI Research – Arctic Long Sequence Training (ALST). ALST هي مجموعة من التقنيات المعيارية مفتوحة المصدر، قادرة على تدريب تسلسلات تصل إلى 15 مليون token على 4 عقد H100، وباستخدام Hugging Face Transformers و DeepSpeed بالكامل، دون الحاجة إلى كود نموذج مخصص. تهدف هذه التقنية إلى جعل تدريب التسلسلات الطويلة سريعًا وفعالًا وسهل التحقيق على عقد GPU وحتى على GPU واحد. تم نشر الورقة البحثية ذات الصلة على arXiv، ويقدم منشور المدونة Ulysses Low-Latency LLM Inference (المصدر: StasBekman و cognitivecompai)
جامعة Tsinghua تطلق LongWriter-Zero: نموذج توليد نصوص طويلة مدرب بالكامل بواسطة RL: أطلق مختبر KEG بجامعة Tsinghua نموذج LongWriter-Zero، وهو نموذج لغوي بمعلمات 32B مدرب بالكامل من خلال التعلم المعزز (RL)، قادر على معالجة فقرات نصية متماسكة تتجاوز 10,000 token. يعتمد النموذج على Qwen2.5-32B-base، ويستخدم استراتيجية GRPO (Generalized Reinforcement Learning with Policy Optimization) متعددة المكافآت، مُحسَّنة للطول والسلاسة والبنية وعدم التكرار، ويفرض التنسيق من خلال Format RM. تم إتاحة النماذج ومجموعات البيانات والورقة البحثية ذات الصلة على Hugging Face (المصدر: _akhaliq)
جوجل تطلق نموذج اللغة المرئية MedGemma للمجال الطبي: أطلقت جوجل MedGemma، وهو نموذج لغة مرئي (VLM) قوي مصمم خصيصًا لمجال الرعاية الصحية، مبني على بنية Gemma 3. قدم LearnOpenCV تحليلًا مفصلاً له، حيث حلل تقنياته الأساسية، وحالات الاستخدام العملي، وتنفيذ الكود، وأداءه. يهدف MedGemma إلى دفع تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي السريرية وإظهار إمكانات VLM في تغيير صناعة الرعاية الصحية (المصدر: LearnOpenCV)
Google DeepMind تطلق نموذج تضمين الفيديو VideoPrism: أطلقت Google DeepMind نموذج VideoPrism، وهو نموذج لتوليد تضمينات الفيديو. يمكن استخدام هذه التضمينات في مهام مثل تصنيف الفيديو، واسترجاع الفيديو، وتحديد موقع المحتوى. يتمتع النموذج بقدرة جيدة على التكيف، ويمكن تعديله لمهام محددة. تم إتاحة النموذج والورقة البحثية ومستودع GitHub (المصدر: osanseviero و mervenoyann)
Prime Intellect تطلق مجموعة بيانات SYNTHETIC-2 ومشروع توليد بيانات على نطاق كوكبي: أطلقت Prime Intellect الجيل التالي من مجموعة بيانات الاستدلال المفتوحة SYNTHETIC-2، وبدأت مشروعًا لتوليد البيانات الاصطناعية على نطاق كوكبي. يستخدم هذا المشروع مكدس الاستدلال P2P الخاص بها ونموذج DeepSeek-R1-0528، للتحقق من صحة المسارات لأصعب مهام التعلم المعزز، بهدف المساهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي العام (AGI) من خلال مساهمات الحوسبة المفتوحة وغير المرخصة (المصدر: huggingface و tokenbender)
يمكن برمجة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) من خلال الانتشار العكسي (backpropagation)، لتعمل كمفسرات برامج غامضة وقواعد بيانات: تشير ورقة بحثية أولية جديدة إلى أنه يمكن برمجة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) من خلال الانتشار العكسي (backprop)، مما يمكنها من العمل كمفسرات برامج غامضة وقواعد بيانات. بعد “برمجتها” من خلال توقع الـ token التالي، يمكن لهذه النماذج استرجاع وتقييم وحتى تجميع البرامج في وقت الاختبار، دون الحاجة إلى رؤية أمثلة إدخال/إخراج. يكشف هذا عن إمكانات جديدة لنماذج LLM في فهم البرامج وتنفيذها (المصدر: _rockt)
ArcInstitute تطلق نموذج الحالة SE-600M بـ 600 مليون معلمة: أطلقت ArcInstitute نموذج حالة يسمى SE-600M بـ 600 مليون معلمة، وكشفت عن ورقتها البحثية الأولية، وصفحة النموذج على Hugging Face، ومستودع الكود على GitHub. يهدف هذا النموذج إلى استكشاف وفهم تمثيل الحالة والانتقالات في الأنظمة المعقدة، مما يوفر أدوات وموارد جديدة للبحث في المجالات ذات الصلة (المصدر: huggingface)
بحث جديد يكشف كيف تتبع نماذج اللغة الحالات الذهنية للشخصيات في القصص (Theory of Mind): بحث جديد، من خلال الهندسة العكسية لنموذج Llama-3-70B-Instruct، يستكشف كيف يتتبع النموذج الحالات الذهنية للشخصيات في مهام تتبع المعتقدات البسيطة. اكتشف البحث بشكل مفاجئ أن النموذج يعتمد إلى حد كبير على مفهوم مشابه للمؤشرات (pointers) في لغة C لتحقيق هذه الوظيفة. يقدم هذا العمل منظورًا جديدًا لفهم الآليات الداخلية لنماذج اللغة الكبيرة عند معالجة المهام المتعلقة بـ “نظرية العقل” (Theory of Mind) (المصدر: menhguin)
SynthLabs تقترح طريقة ALP، لتدريب مقيّم صعوبة ضمني من خلال RL لتحسين تخصيص token النموذج: طريقة SynthLabs الجديدة ALP (Adaptive Learning Policy) تراقب معدل الحل أثناء عملية rollout التعلم المعزز (RL)، وتطبق عقوبة صعوبة عكسية أثناء تدريب RL. يمكّن هذا النموذج من تعلم مقيّم صعوبة ضمني، مما يسمح له بتخصيص ما يصل إلى 5 أضعاف عدد الـ tokens للمشكلات الصعبة مقارنة بالمشكلات البسيطة، مع تقليل إجمالي استخدام الـ tokens بنسبة 50%. تهدف هذه الطريقة إلى تحسين كفاءة النموذج وذكاء تخصيص الموارد عند حل المشكلات ذات الصعوبات المختلفة (المصدر: lcastricato)
بحث جديد: قياس تنوع توليد LLM وتأثير المواءمة من خلال عامل التفرع (BF): يقدم بحث جديد عامل التفرع (Branching Factor, BF) كمقياس مستقل عن الـ token، لقياس تركيز الاحتمالية في توزيع مخرجات LLM، وبالتالي تقييم تنوع المحتوى المولد. وجد البحث أن BF يتناقص عادةً مع تقدم عملية التوليد، وأن تعديل المواءمة يقلل بشكل كبير من BF (بمقدار يقارب رتبة واحدة من حيث الحجم)، مما يفسر سبب عدم حساسية النماذج المواءمة لاستراتيجيات فك التشفير. بالإضافة إلى ذلك، يعمل CoT على تثبيت التوليد عن طريق دفع الاستدلال نحو مراحل BF المنخفضة اللاحقة. يفترض البحث أن تعديل المواءمة يوجه النموذج نحو مسارات منخفضة الإنتروبيا موجودة بالفعل في النموذج الأساسي (المصدر: arankomatsuzaki)
إطار عمل جديد Weaver يجمع بين عدة أدوات تحقق ضعيفة لتعزيز دقة اختيار إجابات LLM: لحل مشكلة قدرة LLM على توليد إجابات صحيحة ولكن صعوبة اختيار الإجابة الأفضل، قدم الباحثون إطار عمل Weaver. يجمع هذا الإطار بين مخرجات عدة أدوات تحقق ضعيفة (مثل نماذج المكافآت وحكام LM) لإنشاء إشارة تحقق أقوى. باستخدام طرق الإشراف الضعيف لتقدير دقة كل أداة تحقق، يستطيع Weaver دمج مخرجاتها في درجة موحدة، مما يعكس بشكل أكثر دقة جودة الإجابة الحقيقية. أظهرت التجارب أنه باستخدام نماذج أقل تكلفة وغير استدلالية مثل Llama 3.3 70B Instruct، يمكن لـ Weaver تحقيق دقة على مستوى o3-mini (المصدر: realDanFu و simran_s_arora و teortaxesTex و charles_irl و togethercompute)
غرابة أبحاث الذكاء الاصطناعي: استثمار حوسبي كبير مقابل رؤى بسيطة وعميقة: يشير Jason Wei إلى إحدى خصائص أبحاث الذكاء الاصطناعي وهي أن الباحثين يحتاجون إلى استثمار موارد حوسبية هائلة لإجراء التجارب، وفي النهاية قد يتعلمون فقط أفكارًا أساسية يمكن تلخيصها في بضع جمل بسيطة، مثل “النموذج المدرب على A إذا أضيف إليه B يمكنه التعميم”، أو “X طريقة جيدة لتصميم المكافآت”. ومع ذلك، بمجرد العثور على هذه الأفكار الرئيسية وفهمها بعمق (وقد تكون قليلة العدد)، يمكن للباحث أن يتقدم بشكل كبير في هذا المجال. يكشف هذا عن أن قيمة البصيرة في أبحاث الذكاء الاصطناعي تتجاوز بكثير مجرد تكديس الحوسبة (المصدر: _jasonwei)
طرق الحصول على بيانات تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي تثير الاهتمام: الكشف عن شراء Anthropic لكتب مادية ومسحها ضوئيًا لتدريب Claude: تم الكشف عن قيام شركة Anthropic بشراء ملايين الكتب المادية ومسحها ضوئيًا لاستخدامها في تدريب نموذجها للذكاء الاصطناعي Claude. أثار هذا السلوك نقاشًا واسعًا حول مصادر بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، وحقوق النشر، وحدود “الاستخدام العادل”. بينما يرى البعض أن هذا يساعد في نشر المعرفة وتطوير الذكاء الاصطناعي، أثار أيضًا مخاوف بشأن حقوق مالكي حقوق النشر ومصير الشكل المادي للكتب. يعكس هذا الأمر أيضًا بشكل غير مباشر أهمية بيانات التدريب عالية الجودة لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، والتحديات التي تواجهها شركات الذكاء الاصطناعي والاستراتيجيات التي تتبعها في الحصول على البيانات (المصدر: Reddit r/ChatGPT و Dorialexander و jxmnop و nptacek و giffmana و imjaredz و teortaxesTex و cloneofsimo و menhguin و vikhyatk و nearcyan و kylebrussell)
نظرية “الشتاء”: تباطؤ سرعة توسع الذكاء الاصطناعي (AI scaling)، وقد يستغرق الأمر سنوات لتحقيق اختراقات جديدة على مستوى الطبقات: يشير باحث التعلم الآلي Nathan Lambert إلى أن النماذج التي أصدرتها مختبرات الذكاء الاصطناعي الرئيسية في عام 2025 شهدت ركودًا في نمو حجم المعلمات، مثل Claude 4 الذي تم تسعيره بنفس سعر Claude 3.5 API، و OpenAI التي أصدرت فقط نسخة معاينة بحثية من GPT-4.5. يعتقد أن تحسين قدرات النماذج يعتمد بشكل أكبر على التوسع في وقت الاستدلال بدلاً من مجرد زيادة حجم النموذج، وأن الصناعة قد شكلت معايير للنماذج الصغيرة/المتوسطة/القياسية/الكبيرة. قد يستغرق توسيع نطاق الطبقات الجديدة سنوات، بل وقد يعتمد على عملية تسويق الذكاء الاصطناعي. لقد فقد التوسع (Scaling) كعامل تمييز للمنتجات فعاليته في عام 2024، لكن علم التدريب المسبق بحد ذاته لا يزال مهمًا، ويعد تقدم Gemini 2.5 مثالاً على ذلك (المصدر: 36氪)
ورقة بحثية جديدة حول أمان الذكاء الاصطناعي “Winter Soldier”: زرع أبواب خلفية في نماذج اللغة دون تدريب، والكشف عن سرقة البيانات: تقترح ورقة بحثية جديدة حول أمان الذكاء الاصطناعي بعنوان “Winter Soldier” طريقة لزرع أبواب خلفية في نماذج اللغة (LM) دون تدريبها خصيصًا لسلوك الباب الخلفي. يمكن استخدام هذه التقنية أيضًا للكشف عما إذا كان نموذج LM ذو الصندوق الأسود قد استخدم بيانات محمية في تدريبه. يكشف هذا عن حقيقة وقوة التسميم غير المباشر للبيانات، ويطرح تحديات وأفكارًا جديدة لأمان نماذج الذكاء الاصطناعي وحماية خصوصية البيانات (المصدر: TimDarcet)
🧰 أدوات
Warp تطلق بيئة تطوير Agentic 2.0، لإنشاء منصة تطوير متكاملة للوكلاء الأذكياء: أطلقت Warp الإصدار 2.0 من بيئة تطوير Agentic الخاصة بها، والتي تدعي أنها أول منصة متكاملة لتطوير الوكلاء الأذكياء. احتلت هذه المنصة المرتبة الأولى في اختبار Terminal-Bench، وحصلت على درجة 71% في SWE-bench Verified. تشمل ميزاتها الأساسية دعم تعدد الخيوط، مما يسمح لعدة وكلاء أذكياء ببناء الميزات وتصحيح الأخطاء ونشر الكود بالتوازي. يمكن للمطورين تزويد الوكلاء الأذكياء بالسياق من خلال النصوص والملفات والصور وعناوين URL وغيرها من الطرق، ويدعم الإدخال الصوتي للتعليمات المعقدة. يستطيع الوكلاء الأذكياء البحث تلقائيًا في كامل قاعدة الكود، واستدعاء أدوات CLI، والرجوع إلى وثائق Warp Drive، واستخدام خوادم MCP للحصول على السياق، بهدف زيادة كفاءة التطوير بشكل كبير (المصدر: _akhaliq و op7418)
SGLang يضيف دعم Hugging Face Transformers كواجهة خلفية: أعلنت SGLang أنها تدعم الآن استخدام Hugging Face Transformers كواجهة خلفية لها. هذا يعني أنه يمكن للمستخدمين تشغيل أي نموذج متوافق مع Transformers والاستفادة من قدرات الاستدلال عالية السرعة والجاهزة للإنتاج التي توفرها SGLang، دون الحاجة إلى دعم أصلي للنموذج، مما يحقق إمكانية التوصيل والتشغيل الفوري. يوسع هذا التحديث نطاق تطبيق SGLang وسهولة استخدامه، مما يسهل على المطورين نشر وتحسين مهام استدلال النماذج الكبيرة المختلفة بشكل أكثر ملاءمة (المصدر: huggingface)
LlamaIndex تطلق خادم MCP مفتوح المصدر لمطابقة السير الذاتية، يمكنه تصفية السير الذاتية داخل Cursor: أطلقت LlamaIndex خادم MCP (Model Context Protocol) مفتوح المصدر لمطابقة السير الذاتية، مما يسمح للمستخدمين بتصفية السير الذاتية مباشرة في أدوات التطوير مثل Cursor. تم بناء هذه الأداة من قبل أعضاء فريق LlamaIndex خلال هاكاثون داخلي، وهي قادرة على الاتصال بفهرس السير الذاتية LlamaCloud و OpenAI لإجراء تحليل ذكي للمرشحين. تشمل وظائفها: استخراج متطلبات العمل المهيكلة تلقائيًا من أي وصف وظيفي، استخدام البحث الدلالي للعثور على المرشحين وترتيبهم من قاعدة بيانات السير الذاتية LlamaCloud، تقييم المرشحين بناءً على متطلبات عمل محددة وتقديم تفسيرات مفصلة، والبحث عن المرشحين حسب المهارات والحصول على تفصيل شامل للمؤهلات. يتكامل هذا الخادم بسلاسة مع أدوات التطوير الحالية من خلال MCP، ويدعم النشر المحلي للتطوير أو التوسع على Google Cloud Run للاستخدام في بيئة الإنتاج (المصدر: jerryjliu0)
AssemblyAI تعلن عن توفر Slam-1 و LeMUR على نقاط نهاية API في الاتحاد الأوروبي، لضمان امتثال البيانات: أعلنت AssemblyAI أن خدمة التعرف على الكلام الرائدة في الصناعة Slam-1 وقدرات الذكاء الصوتي القوية LeMUR متاحة الآن من خلال نقاط نهاية API الخاصة بها في الاتحاد الأوروبي. هذا يعني أنه يمكن للعملاء الأوروبيين استخدام هاتين الخدمتين مع الامتثال الكامل للوائح إقامة البيانات مثل GDPR، دون المساومة على الأداء. تدعم نقطة النهاية الجديدة نماذج Claude 3 وتوفر ميزات مثل تلخيص الصوت، والإجابة على الأسئلة، واستخراج عناصر العمل، مع الحفاظ على بنية API دون تغيير، مما يجعل تكلفة الترحيل منخفضة للغاية. تحل هذه الخطوة معضلة المستخدمين الأوروبيين بين الامتثال وقدرات الذكاء الاصطناعي الصوتي المتطورة (المصدر: AssemblyAI)
إطلاق إضافة OpenMemory لـ Chrome: مشاركة السياق العام عبر مساعدي الذكاء الاصطناعي: تم إطلاق إضافة لمتصفح Chrome تسمى OpenMemory، تسمح للمستخدمين بمشاركة الذاكرة أو السياق بين عدة مساعدين للذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT, Claude, Perplexity, Grok, Gemini. تهدف هذه الأداة إلى توفير تجربة مزامنة سياق عامة، مما يتيح للمستخدمين الحفاظ على تماسك المحادثات واستمرارية المعلومات عند التبديل بين مساعدي الذكاء الاصطناعي المختلفين. OpenMemory مجانية ومفتوحة المصدر، وتوفر للمستخدمين وسيلة جديدة ملائمة لإدارة واستخدام سجل تفاعلات الذكاء الاصطناعي (المصدر: yoheinakajima)
LlamaIndex تطلق قالب Next.js لخادم MCP متوافق مع Claude، يدعم OAuth 2.1: أطلقت LlamaIndex مستودع قوالب مفتوح المصدر جديد، يسمح للمطورين ببناء خوادم MCP (Model Context Protocol) متوافقة مع Claude باستخدام Next.js، مع دعم كامل لـ OAuth 2.1. يهدف هذا المشروع إلى تبسيط عملية إنشاء خوادم MCP عن بعد يمكنها التكامل بسلاسة مع مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل Claude.ai، و Claude Desktop، و Cursor، و VS Code. يعالج القالب مهام المصادقة والبروتوكول المعقدة، وهو مناسب لبناء أدوات مخصصة لـ Claude أو عمليات تكامل على مستوى المؤسسات، ويدعم النشر المحلي أو الاستخدام في بيئة الإنتاج (المصدر: jerryjliu0)
LangGraph يقترح حلاً جديدًا لتبسيط إدارة السياق، لمواجهة موجة “هندسة السياق”: مع تحول “هندسة السياق” إلى موضوع ساخن في مجال الذكاء الاصطناعي، ترى LangChain أن منتجها LangGraph مناسب جدًا لتحقيق هندسة سياق مخصصة بالكامل. لزيادة تحسين التجربة، قدم فريق LangChain (وخاصة Sydney Runkle) اقتراحًا يهدف إلى تبسيط إدارة السياق في LangGraph. تم نشر هذا الاقتراح في GitHub issues، ويسعى للحصول على ملاحظات المجتمع، بهدف جعل LangGraph أكثر كفاءة وملاءمة في التعامل مع احتياجات إدارة السياق المتزايدة التعقيد (المصدر: LangChainAI و hwchase17 و hwchase17)
OpenAI تطلق موصلات Google Drive وغيرها من خدمات التخزين السحابي لـ ChatGPT: أعلنت OpenAI عن إطلاق موصلات لـ Google Drive و Dropbox و SharePoint و Box لمستخدمي ChatGPT Pro (باستثناء المنطقة الاقتصادية الأوروبية وسويسرا والمملكة المتحدة). تسمح هذه الموصلات للمستخدمين بالوصول مباشرة إلى محتواهم الشخصي أو العملي في خدمات التخزين السحابي هذه داخل ChatGPT، مما يوفر معلومات سياقية فريدة للعمل اليومي. سابقًا، كانت هذه الموصلات متاحة لمستخدمي Plus و Pro و Team و Enterprise و Edu في وضع البحث العميق (deep research)، وتدعم مصادر داخلية متعددة مثل Outlook و Teams و Gmail و Linear (المصدر: openai)
إطلاق Agent Arena: منصة تقييم وكلاء الذكاء الاصطناعي بالاستعانة بالجمهور: تم إطلاق منصة جديدة تسمى Agent Arena، وهي منصة اختبار بالاستعانة بالجمهور لتقييم وكلاء الذكاء الاصطناعي في بيئات حقيقية، وتشبه في موقعها Chatbot Arena. يمكن للمستخدمين إجراء اختبارات مقارنة بين وكلاء الذكاء الاصطناعي مجانًا على هذه المنصة، حيث تتكفل المنصة بتكاليف الاستدلال. تهدف هذه الأداة إلى مساعدة المستخدمين والمطورين على مقارنة أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي المختلفين (مثل GPT-4o أو o3) في مهام محددة بشكل أكثر وضوحًا (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
تحديث Yuga Planner: يجمع بين LlamaIndex و TimefoldAI لتحقيق تجزئة المهام والجدولة التلقائية: Yuga Planner هي أداة تجمع بين LlamaIndex و Nebius AI Studio لتجزئة المهام، وتستخدم TimefoldAI للجدولة التلقائية للمهام. بعد إدخال المستخدم لأي وصف مهمة، يقوم Yuga Planner بتجزئتها إلى مهام قابلة للتنفيذ وجدولة خطة التنفيذ تلقائيًا. تم تحديث هذه الأداة بعد هاكاثون Gradio و Hugging Face، بهدف تحسين كفاءة إدارة وتنفيذ المهام المعقدة (المصدر: _akhaliq)
مؤسسات مثل NUS تقترح نماذج لغة كبيرة بالسحب والإفلات (DnD)، لتحقيق تكييف سريع للمهام دون ضبط دقيق: اقترح باحثون من جامعة سنغافورة الوطنية، وجامعة تكساس في أوستن، ومؤسسات أخرى طريقة جديدة تسمى “نماذج لغة كبيرة بالسحب والإفلات” (Drag-and-Drop LLMs, DnD). تعتمد هذه الطريقة على توليد معلمات النموذج بسرعة (مصفوفات أوزان LoRA) بناءً على المطالبات، دون الحاجة إلى الضبط الدقيق التقليدي لتكييف LLM مع مهام محددة. من خلال مشفر نصوص خفيف الوزن ومفكك تشفير فائق التلافيف متسلسل، تولد DnD أوزانًا متوافقة في غضون ثوانٍ فقط بناءً على مطالبات المهام غير المصنفة، بتكلفة حسابية أقل بـ 12000 مرة من الضبط الدقيق الكامل، وتتفوق في اختبارات الاستدلال المنطقي، والرياضيات، والترميز، والوسائط المتعددة في التعلم بدون أمثلة (zero-shot learning)، متجاوزة نماذج LoRA التي تحتاج إلى تدريب، مما يظهر قدرة تعميم قوية (المصدر: 36氪)
📚 تعلم
مؤسس Linux Foundation جيم زيملين: نماذج الذكاء الاصطناعي الأساسية مصيرها الانفتاح الكامل، ساحة المعركة في جانب التطبيقات: صرح المدير التنفيذي لـ Linux Foundation، جيم زيملين، في حوار مع Tencent Technology، بأن مكدس تكنولوجيا النماذج الأساسية في عصر الذكاء الاصطناعي (البيانات، الأوزان، الكود) سيتجه حتمًا نحو المصدر المفتوح، وأن المنافسة الحقيقية وخلق القيمة سيحدثان على مستوى التطبيقات. واستشهد بـ DeepSeek كمثال، مشيرًا إلى أن الشركات الصغيرة يمكنها أيضًا بناء نماذج مفتوحة المصدر عالية الأداء من خلال الابتكار (مثل تقطير المعرفة)، مما يغير مشهد الصناعة. يعتقد زيملين أن المصدر المفتوح يمكن أن يسرع الابتكار، ويقلل التكاليف، ويجذب أفضل المواهب. على الرغم من أن OpenAI و Anthropic وغيرها تتبع حاليًا استراتيجيات المصدر المغلق للنماذج الأكثر تقدمًا، إلا أنه لاحظ أيضًا اتجاهات إيجابية مثل فتح Anthropic لبروتوكول MCP، ويتوقع أن يتم فتح المزيد من المكونات الأساسية في المستقبل. وأكد أن “الخندق المائي” للشركات سيعتمد بشكل أكبر على تجارب المستخدم الفريدة والخدمات عالية المستوى، وليس على النماذج الأساسية نفسها (المصدر: 36氪)
مهندس الذكاء الاصطناعي Barr Yaron يشارك نتائج استطلاع لمتخصصي الذكاء الاصطناعي: أجرى Barr Yaron استطلاعًا لمئات المهندسين العاملين في مجال الذكاء الاصطناعي، شمل النماذج التي يستخدمونها، وما إذا كانوا يستخدمون قواعد بيانات متخصصة للمتجهات، وحتى آرائهم حول مدى انتشار “صديقات الذكاء الاصطناعي” في المستقبل. أظهرت النتائج أن LangChain هو إطار العمل الأكثر شيوعًا لبناء تطبيقات GenAI حاليًا، حيث يتجاوز عدد مستخدميه ضعف عدد مستخدمي الإطار الذي يليه. تكشف هذه البيانات عن تفضيلات الأدوات والاتجاهات التقنية الحالية في مجال تطوير الذكاء الاصطناعي (المصدر: swyx و hwchase17 و hwchase17 و imjaredz)
باحث الذكاء الاصطناعي Nathan Lambert يستعرض تطورات الذكاء الاصطناعي في النصف الأول من عام 2025: استعرض باحث التعلم الآلي Nathan Lambert في مدونته أهم التطورات والاتجاهات في مجال الذكاء الاصطناعي خلال النصف الأول من عام 2025. وأشار بشكل خاص إلى اختراق نموذج OpenAI o3 في قدرات البحث، معتبرًا أنه يظهر تقدمًا تقنيًا في تعزيز موثوقية استخدام الأدوات في نماذج الاستدلال، واصفًا بحثه بأنه “مثل كلب صيد يشم رائحة هدفه”. كما توقع أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي المستقبلية أشبه بـ Anthropic Claude 4، أي أن التحسن في الاختبارات المعيارية سيكون طفيفًا، لكن التقدم في التطبيقات العملية سيكون هائلاً، وأن التعديلات الطفيفة يمكن أن تجعل وكلاء مثل Claude Code أكثر موثوقية. في الوقت نفسه، لاحظ تباطؤ نمو قانون التوسع (scaling law) للتدريب المسبق، وأن توسيع نطاق الطبقات الجديدة قد يستغرق سنوات لتحقيقه، أو قد لا يتحقق على الإطلاق، وهذا يعتمد على عملية تسويق الذكاء الاصطناعي (المصدر: 36氪)
تفسير “الذكاء +” في عصر الذكاء الاصطناعي: ماذا نضيف وكيف نضيف؟: نشر معهد أبحاث Tencent مقالاً معمقًا يفسر استراتيجية “الذكاء +”، مشيرًا إلى أن جوهرها هو الثورة المعرفية وإعادة هيكلة النظام البيئي. يرى المقال أن “الذكاء +” يتطلب إضافة إدراك جديد (تبني ثورة النماذج، التعاون بين الإنسان والآلة، قبول عدم اليقين)، وبيانات جديدة (كسر صوامع البيانات، استكشاف البيانات المظلمة، بناء حذافات البيانات)، وتقنيات جديدة (محركات المعرفة، وكلاء الذكاء الاصطناعي). على مستوى التنفيذ، يقترح خمس خطوات: توسيع الذكاء على السحابة (التكلفة مقابل الأداء والترقية المستمرة)، إعادة بناء الثقة الرقمية (مع اتفاقية مستوى الخدمة كمعيار)، تنمية المواهب من نوع “باي” (π-type talents) (عبر التقنية والأعمال)، دفع جميع الموظفين ليكونوا AI Native (استخدام العقل واليد معًا)، وإنشاء آليات جديدة (إعادة هيكلة الحمض النووي للمؤسسة). الهدف النهائي هو تحقيق نموذج جديد لـ “الذكاء كخدمة”، حيث قد يصبح Token (استخدام الكلمات) مؤشرًا جديدًا لقياس مستوى الذكاء (المصدر: 36氪)
AllenAI تطلق معيار الاستدلال الرياضي الاستكشافي OMEGA-explorative: أطلقت AllenAI على Hugging Face معيار اختبار رياضي جديد يسمى OMEGA-explorative. يهدف هذا المعيار إلى اختبار قدرات الاستدلال الحقيقية لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) في مجال الرياضيات، من خلال تقديم مسائل متزايدة التعقيد، لدفع النماذج إلى ما هو أبعد من الحفظ عن ظهر قلب، وإجراء استدلال استكشافي أعمق (المصدر: _akhaliq و Dorialexander)
تقنيات إدارة السياق/سجل الحوار: تحويل سجل الرسائل إلى سلسلة نصية لتجنب هلوسات LLM: اكتشف Brace أثناء بناء وكيل ترميز أنه في العمليات المعقدة متعددة الخطوات ومتعددة الأدوات، يؤدي تمرير سجل الرسائل الكامل مباشرة إلى LLM (حتى داخل نافذة السياق) إلى مشاكل. على سبيل المثال، قد يتوهم النموذج أدوات لا يمكن الوصول إليها في الخطوة الحالية ولكنها ظهرت في السجل، أو يتجاهل مطالبات النظام في مهمة تلخيص ويرد بدلاً من ذلك على محتوى الحوار التاريخي. الحل هو تحويل جميع رسائل سجل الحوار إلى سلسلة نصية (على سبيل المثال، باستخدام علامات XML لتغليف الدور والمحتوى واستدعاءات الأدوات)، ثم تمريرها إلى LLM عبر رسالة مستخدم واحدة. حلت هذه الطريقة بفعالية مشكلة هلوسة الأدوات وتجاهل مطالبات النظام، ويُعتقد أن السبب هو تجنب التداخل المحتمل الناجم عن التنسيق الداخلي لسجل الرسائل بواسطة منصات مثل OpenAI/Anthropic (المصدر: hwchase17 و Hacubu)
Cohere Labs تنظم مدرسة صيفية للتعلم الآلي في يوليو: سينظم مجتمع العلوم المفتوحة التابع لـ Cohere Labs سلسلة من فعاليات المدرسة الصيفية للتعلم الآلي في شهر يوليو. ينظم هذا الحدث ويستضيفه أحمد مصطفى، كنوال مهرين، وأنس زاف، ويهدف إلى تزويد المشاركين بموارد تعليمية ومنصة تواصل في مجال التعلم الآلي (المصدر: sarahookr)
DeepLearning.AI توصي بدورة تدريبية: بناء ألعاب مدفوعة بالذكاء الاصطناعي: توصي DeepLearning.AI بدورة تدريبية قصيرة حول بناء ألعاب مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. ستعلم الدورة المشاركين كيفية تعلم تطوير تطبيقات LLM من خلال تصميم وتطوير ألعاب ذكاء اصطناعي نصية، بما في ذلك إنشاء عوالم ألعاب وشخصيات وقصص غامرة. سيتعلم المشاركون أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لتحويل البيانات النصية إلى مخرجات JSON مهيكلة لتحقيق آليات اللعبة (مثل نظام كشف المخزون)، وكيفية استخدام أدوات مثل Llama Guard لتنفيذ سياسات الأمان والامتثال لمحتوى الذكاء الاصطناعي (المصدر: DeepLearningAI)
DatologyAI تطلق سلسلة “ندوات صيف البيانات”: أعلنت DatologyAI عن إطلاق سلسلة فعاليات “ندوات صيف البيانات”، حيث تدعو أسبوعيًا باحثين بارزين للتعمق في مواضيع متقدمة متعلقة بالبيانات مثل التدريب المسبق، وإدارة البيانات، وتصميم مجموعات البيانات وقوانين التوسع، والبيانات الاصطناعية والمواءمة، وتلوث البيانات والتعلم العكسي. تهدف هذه السلسلة من الفعاليات إلى تعزيز تبادل المعرفة والتواصل في مجال علوم البيانات، وسيتم تسجيل بعض المحاضرات ومشاركتها على YouTube (المصدر: code_star و code_star و code_star و code_star)
جامعة Johns Hopkins تطلق دورة جديدة حول DSPy: أطلقت جامعة Johns Hopkins دورة جديدة حول DSPy. DSPy هو إطار عمل لتحسين مطالبات وأوزان نماذج اللغة (LM) خوارزميًا، ويهدف إلى مساعدة المطورين على بناء وتحسين تطبيقات LM بشكل أكثر منهجية. يشير إطلاق هذه الدورة إلى تزايد تأثير DSPy في الأوساط الأكاديمية والصناعية، ويوفر للمتعلمين فرصة لإتقان هذه التقنية المتطورة (المصدر: lateinteraction)
ورقة بحثية تناقش النقاط العمياء الزمنية لنماذج لغة الفيديو: ورقة بحثية بعنوان “Time Blindness: Why Video-Language Models Can’t See What Humans Can?” تناقش القيود الحالية لنماذج لغة الفيديو في فهم ومعالجة المعلومات الزمنية. قد يكشف هذا البحث عن أوجه القصور في هذه النماذج في التقاط العلاقات الزمنية، وتسلسل الأحداث، والتغيرات الديناميكية، ويحلل الاختلافات بينها وبين الإدراك البصري البشري في البعد الزمني، مما يوفر اتجاهات بحثية جديدة لتحسين نماذج فهم الفيديو (المصدر: dl_weekly)
💼 أعمال
Meta تستحوذ على 49% من أسهم Scale AI مقابل 14.3 مليار دولار، والمؤسس Alexandr Wang سينضم إلى Meta: استحوذت Meta على 49% من أسهم شركة بيانات الذكاء الاصطناعي Scale AI مقابل 14.3 مليار دولار، مما رفع تقييمها إلى 29 مليار دولار. سينضم المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Scale AI البالغ من العمر 28 عامًا، Alexandr Wang، إلى Meta، ومن المحتمل أن يتولى مسؤولية قسم “الذكاء الفائق” المنشأ حديثًا أو يشغل منصب كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الصفقة إلى تعزيز قوة Meta في سباق الذكاء الاصطناعي، ولكنها أثارت أيضًا مخاوف عملاء Scale AI (مثل Google و OpenAI) بشأن حياد بياناتها وأمنها، وقد بدأ بعض العملاء بالفعل في تقليص التعاون. حصلت Meta من خلال هذه الصفقة على تأثير كبير على Scale AI، ووضعت شروط استحقاق مجزأة تصل إلى 5 سنوات لبقاء Alexandr Wang (المصدر: 36氪 و 36氪)
الرئيسة التنفيذية السابقة للتكنولوجيا في OpenAI ميرا موراتي تؤسس Thinking Machines، وتحصل على تمويل تأسيسي بقيمة 2 مليار دولار، بتقييم 10 مليارات دولار: أكملت شركة الذكاء الاصطناعي Thinking Machines، التي أسستها الرئيسة التنفيذية السابقة للتكنولوجيا في OpenAI ميرا موراتي، جولة تمويل تأسيسية قياسية بقيمة 2 مليار دولار، بقيادة Andreessen Horowitz، وبمشاركة Accel و Conviction Partners وغيرهم، ليصل تقييم الشركة إلى 10 مليارات دولار. يتكون حوالي ثلثي الفريق من أعضاء سابقين في OpenAI، بما في ذلك شخصيات أساسية مثل John Schulman. تركز Thinking Machines على تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي متعددة الوسائط قابلة للتخصيص بدرجة عالية وتدعم التعاون بين الإنسان والآلة، وتدعو إلى العلوم المفتوحة. سبق أن حاولت Apple و Meta الاستثمار في الشركة أو الاستحواذ عليها ولكن تم رفضهما. بعد فشل الاستحواذ، حاول زوكربيرج استقطاب المؤسس المشارك John Schulman ولكنه لم ينجح أيضًا (المصدر: 36氪)
شركة أمن بيانات الذكاء الاصطناعي Cyera تحصل على تمويل إضافي بقيمة 500 مليون دولار، ليصل تقييمها إلى 6 مليارات دولار: بعد حصولها على تمويل متتالي في الجولتين C و D، حصلت شركة إدارة وضع أمن بيانات الذكاء الاصطناعي (DSPM) Cyera مرة أخرى على تمويل بقيمة 500 مليون دولار بقيادة Lightspeed و Greenoaks و Georgian، ليصل تقييم الشركة إلى 6 مليارات دولار، بإجمالي تمويل يتجاوز 1.2 مليار دولار. تتعلم Cyera من خلال الذكاء الاصطناعي بيانات الشركة الخاصة واستخداماتها التجارية في الوقت الفعلي، مما يساعد فرق الأمن على تحقيق الاكتشاف التلقائي للبيانات وتصنيفها وتقييم المخاطر وإدارة السياسات، لضمان أمن البيانات والامتثال. يستمر مجال أدوات أمن الذكاء الاصطناعي في النشاط، مما يدل على الأهمية الكبيرة التي يوليها السوق لأمن البيانات وحماية الخصوصية في عملية تطبيق الذكاء الاصطناعي (المصدر: 36氪)
🌟 مجتمع
عدد تنزيلات تطبيق ChatGPT iOS مذهل، مما يثير نقاشًا حول قيمة أدوات الذكاء الاصطناعي: غرد Sam Altman شاكرًا فرق الهندسة والحوسبة على جهودهم لتلبية الطلب على ChatGPT، وأشار إلى أن عدد تنزيلات تطبيق iOS الخاص به في آخر 28 يومًا (29.55 مليون) يكاد يعادل مجموع تنزيلات TikTok و Instagram و Facebook و X (تويتر) (32.85 مليون). أثارت هذه البيانات نقاشًا ساخنًا، حيث شارك مستخدمون مثل Yuchenj_UW كيف غير ChatGPT حياتهم (حل المشكلات الصحية، إصلاح الأشياء، توفير النفقات)، معتبرين أن نمط “البحث عن المعلومات” الخاص به أكثر قيمة من نمط “المعلومات تبحث عنك” في وسائل التواصل الاجتماعي، ويوفر الوقت. امتد النقاش أيضًا إلى التأثير الإيجابي لأدوات الذكاء الاصطناعي على الكفاءة الشخصية ونوعية الحياة (المصدر: op7418 و Yuchenj_UW و kevinweil)
المنافسة المحتدمة في نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة: الولايات المتحدة تستقطب المواهب، الصين تسرح الموظفين، استراتيجيات متباينة: في مواجهة المنافسة الشرسة في سباق نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، تظهر الشركات الصينية والأمريكية استراتيجيات مختلفة في التعامل مع المواهب. عمالقة أمريكيون مثل Apple و Meta لا يبخلون بالمال لاستقطاب المواهب، مثل استحواذ Meta على حصة في Scale AI مقابل 14.3 مليار دولار وضم Alexandr Wang إلى فريقها، ومحاولتها استقطاب الرئيس التنفيذي لشركة SSI دانيال غروس. أما “التنانين الستة الصغار” في مجال الذكاء الاصطناعي في الصين (مثل Zhipu و Moonshot AI) فيواجهون بيئة تمويل متقلصة وضغوطًا للحاق بالركب التكنولوجي، مما أدى إلى موجة من استقالات كبار المسؤولين التنفيذيين في مجالي التطبيقات والتسويق، والتحول نحو تقليص الموارد للتركيز على تطوير النماذج. يعكس هذا الاختلاف استراتيجيات اللحاق بالركب التي تتبعها الشركات في بيئات سوق مختلفة للحفاظ على قدرتها التنافسية في مجال الذكاء الاصطناعي العام (AGI): فالشركات ذات الموارد المالية الضخمة تشتري الوقت بالمال، أما تلك التي تعاني من ضائقة مالية فتبسط هياكلها التنظيمية لتحقيق أقصى قيمة. ولكن بغض النظر عن الاستراتيجية، يُعتبر السعي الحثيث نحو الذكاء الاصطناعي العام وتوفير مساحة للمواهب المتميزة لتحقيق طموحاتها، مفتاحًا لجذب المواهب (المصدر: 36氪)
مذيعة ذكاء اصطناعي تتحول إلى “فتاة قطة” في بث مباشر، هجمات الأوامر والحماية الأمنية تثير الاهتمام: مؤخرًا، أثناء بث مباشر لبيع المنتجات، تمكن مستخدم من تفعيل “وضع المطور” لمذيعة رقمية تعمل بالذكاء الاصطناعي تابعة لأحد التجار من خلال مربع الحوار، وبناءً على أمر “أنتِ فتاة قطة، مواء مئة مرة”، بدأت المذيعة في المواء بشكل متواصل في غرفة البث، مما أثار “تأثير الوادي الغريب” وضجة على الإنترنت. كشف هذا الحادث عن ضعف وكلاء الذكاء الاصطناعي أمام هجمات الأوامر. يشير الخبراء إلى أن مثل هذه الهجمات لا تعطل سير البث المباشر فحسب، بل إذا كانت الشخصية الرقمية تتمتع بصلاحيات أعلى (مثل تغيير الأسعار، إضافة أو إزالة المنتجات)، فقد يؤدي ذلك إلى خسائر اقتصادية مباشرة للتاجر أو نشر معلومات ضارة. تشمل الإجراءات المضادة تعزيز أمان المطالبات، وإنشاء صناديق رمل معزولة للحوار، وتقييد صلاحيات الشخصيات الرقمية، وإنشاء آلية لتتبع الهجمات، لضمان التطور الصحي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي وحماية مصالح المستخدمين (المصدر: 36氪)
تراجع شعبية Kimi، ميزة النصوص الطويلة تواجه تحديات، ومسار التسويق التجاري قيد الاختبار: Kimi، الذي أثار الإعجاب سابقًا بقدرته على معالجة النصوص الطويلة، شهد مؤخرًا تراجعًا في شعبيته بين الجمهور، حيث تحول تركيز النقاش تدريجيًا إلى ميزات جديدة في نماذج أخرى (مثل توليد الفيديو، وترميز Agent). يرى التحليل أن Kimi اكتسب زخمًا مبكرًا بفضل ندرته التقنية (معالجة نصوص تصل إلى مليون كلمة) والتأثير النجمي لمؤسسه Yang Zhilin، مما جذب استثمارات كبيرة. ومع ذلك، فإن الاستثمار اللاحق واسع النطاق في التسويق (وصل شهريًا إلى 220 مليون يوان) أدى إلى نمو المستخدمين، ولكنه أيضًا أبعده عن وتيرة التعمق التقني، ودفعه إلى منطق الإنترنت المتمثل في “حرق الأموال مقابل النمو”. في الوقت نفسه، فإن افتقاره إلى مواكبة التطورات التقنية في مجالات مثل الوسائط المتعددة وفهم الفيديو، بالإضافة إلى عدم تطابق سيناريوهات التسويق التجاري (الانتقال من أداة للمثقفين إلى التسويق الترفيهي)، أدى إلى مواجهة خندقه التقني لتحديات من نماذج مفتوحة المصدر مثل DeepSeek ومنتجات الشركات الكبرى. في المستقبل، سيحتاج Kimi إلى تحقيق اختراقات في تعزيز كثافة قيمة المحتوى (مثل البحث العميق، والبحث المتعمق)، وتحسين النظام البيئي للمطورين، والتركيز على احتياجات المستخدمين الأساسية (مثل العاملين في مجال الكفاءة)، لاستعادة ثقة السوق (المصدر: 36氪)
Sam Altman يتحدث عن ريادة الأعمال في مجال الذكاء الاصطناعي: تجنبوا المنطقة الأساسية لـ ChatGPT، وركزوا على “المنتجات المعلقة”: نصح الرئيس التنفيذي لـ OpenAI، Sam Altman، في فعالية AI Startup School التابعة لـ YC، رواد الأعمال بتجنب المنافسة المباشرة مع الوظائف الأساسية لـ ChatGPT (بناء مساعد شخصي فائق الذكاء)، لأن OpenAI تتمتع بميزة السبق الهائلة واستثمارات مستمرة في هذا المجال. وأشار إلى أن فرص ريادة الأعمال تكمن في الاستفادة من “المنتجات المعلقة” لنماذج قوية مثل GPT-4o – أي الفجوة الناتجة عن تفوق قدرات النموذج بكثير على مستوى التطبيقات الحالية. يجب على رواد الأعمال التركيز على استخدام الذكاء الاصطناعي لإعادة هيكلة مسارات العمل القديمة، على سبيل المثال، تطوير “برامج تُنشأ فورًا” قادرة على إكمال البحث والترميز والتنفيذ وتقديم حلول كاملة بشكل مستقل، مما سيحدث ثورة في صناعة SaaS التقليدية. كما استعرض Altman مسيرة OpenAI المبكرة في الإصرار على اتجاه AGI رغم الشكوك، مؤكدًا على أهمية القيام بأشياء فريدة وذات إمكانات (المصدر: 36氪 و 36氪)
تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الاستثمار وحدودها قيد النقاش: تتزايد تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الاستثمار بشكل واسع، خاصة في تصفية المعلومات، وتحليل التقارير المالية (مثل التقاط التغيرات في نبرة صوت المديرين التنفيذيين)، والتعرف على الأنماط (التحليل الفني)، حيث أظهر كفاءة عالية. تقوم شركات وساطة مثل Robinhood بتطوير أدوات ذكاء اصطناعي (مثل Cortex) لمساعدة المستخدمين على وضع استراتيجيات تداول. ومع ذلك، يعاني الذكاء الاصطناعي أيضًا من قيود، مثل إمكانية توليد “هلوسات” أو معلومات غير دقيقة (مثل خلط Gemini لسنوات التقارير المالية)، وصعوبة معالجة كميات هائلة من المعلومات تتجاوز قدرات النموذج. يعتقد الخبراء أن الذكاء الاصطناعي حاليًا أكثر ملاءمة للمساعدة في اتخاذ القرار بدلاً من قيادته، ولا يزال التدقيق البشري مهمًا. اكتشفت منصات مثل Public أن المحتوى المدفوع بالذكاء الاصطناعي (مثل Alpha co-pilot) يحقق معدلات تحويل أعلى بكثير في حث المستخدمين على التداول مقارنة بالأخبار التقليدية ومنشورات وسائل التواصل الاجتماعي، وأن الذكاء الاصطناعي “يتسلل” تدريجيًا إلى دور وسائل التواصل الاجتماعي في الحصول على معلومات الاستثمار، مما يؤدي إلى ظهور نموذج جديد لـ “اتخاذ القرارات المستقلة بمساعدة الذكاء الاصطناعي” (المصدر: 36氪)
عصر إعلانات الذكاء الاصطناعي قادم: خفض التكاليف وزيادة الكفاءة بشكل ملحوظ، ولكنه يواجه تحديات “الشعور الزائف بالإنسانية” والتشابه: أطلقت شركات كبرى مثل TikTok و Meta و Google أدوات لتوليد الإعلانات بالذكاء الاصطناعي، مثل TikTok الذي يمكنه إنشاء فيديو مدته 5 ثوانٍ بناءً على صورة أو مطالبة، و Google Veo3 الذي يمكنه إنشاء إعلان بنقرة واحدة يتضمن صورًا وحوارًا ومؤثرات صوتية، مما يقلل بشكل كبير من تكاليف الإنتاج (يقال إنه يمكن خفضها بنسبة 95%). جربت علامات تجارية مثل Coca-Cola و JD.com بالفعل إنتاج إعلانات بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي. تتمثل مزايا إعلانات الذكاء الاصطناعي في التكلفة المنخفضة والإنتاج السريع، ولكنها تواجه تحديات في تجربة المستخدم، مثل “تأثير الوادي الغريب” و “الشعور الزائف بالإنسانية” للشخصيات التي ينشئها الذكاء الاصطناعي مما يثير استياء المستهلكين، كما أن المحتوى يميل إلى التشابه والافتقار إلى القيمة المعلوماتية. على الرغم من ذلك، في ظل الاتجاه العام لخفض التكاليف وزيادة الكفاءة في الصناعة، لم يتراجع تصميم العلامات التجارية على تبني إعلانات الذكاء الاصطناعي، وستستمر إعلانات الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة في الموازنة بين التكلفة وتجربة المستخدم (المصدر: 36氪)
مجتمع Reddit r/LocalLLaMA يستأنف نشاطه: استأنف مجتمع الذكاء الاصطناعي الشهير على Reddit، r/LocalLLaMA، نشاطه الطبيعي بعد حادث غير معروف (حذف المشرف السابق لحسابه وإزالة جميع المنشورات/مرشحات التعليقات)، حيث تولى المشرف الجديد HOLUPREDICTIONS إدارته. رحب أعضاء المجتمع بذلك، ويتطلعون إلى مواصلة تبادل أحدث التطورات والمناقشات التقنية حول نماذج LLM المحلية هنا (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA و ggerganov و danielhanchen)
مصطفى سليمان: الذكاء الاصطناعي سينتقل من “سلسلة الفكر” إلى “سلسلة النقاش”: يرى مصطفى سليمان، مؤسس Inflection AI، أنه بعد “سلسلة الفكر” (Chain of Thought)، سيكون الاتجاه التالي لتطور الذكاء الاصطناعي هو “سلسلة النقاش” (Chain of Debate). هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي سيتطور من نموذج واحد يفكر “بشكل ذاتي” إلى عدة نماذج تجري مناقشات علنية وتصحيح أخطاء ومداولات فيما بينها. يعتقد أن مبدأ “ثلاثة رؤوس أفضل من رأس واحد” ينطبق أيضًا على نماذج اللغة الكبيرة، وأن التعاون بين عدة نماذج سيعزز مستوى ذكاء الذكاء الاصطناعي وقدرته على حل المشكلات (المصدر: mustafasuleyman)
💡 أخرى
مبرمج يستقيل من وظيفة ذات راتب مرتفع، ويقضي 10 أشهر و20 ألف دولار لتطوير أداة تصميم بالذكاء الاصطناعي InfographsAI، وبعد الإطلاق لم يحصل على أي مستخدمين أو إيرادات: استقال مهندس معماري في وادي السيليكون يتمتع بخبرة 15 عامًا لبدء مشروع ريادي، واستثمر ما يقرب من 10 أشهر و20 ألف دولار من مدخراته لتطوير أداة لإنشاء الرسوم البيانية بالذكاء الاصطناعي تسمى InfographsAI. تهدف هذه الأداة إلى استبدال الأدوات القائمة على القوالب مثل Canva، ويمكنها إنشاء تصميمات فريدة بناءً على مدخلات المستخدم (روابط YouTube، ملفات PDF، نصوص، إلخ) في غضون 200 ثانية، وتدعم أنماطًا فنية متعددة و35 لغة. ومع ذلك، بعد إطلاق المنتج، واجه وضعًا صعبًا حيث لم يكن هناك أي مستخدمين أو إيرادات. اعترف المطور بأخطائه: عدم التحقق من الطلب، تكديس الميزات، الكمالية، التسويق الصفري، والانفصال عن الواقع (عدم دراسة المنافسين وتوقعات المستخدمين). يخطط في المستقبل للتحقق من الطلب أولاً، وإطلاق منتج قابل للتطبيق الأدنى (MVP) بسرعة، والقيام بالتسويق بالتزامن (المصدر: 36氪)
كوكاكولا اليابان تطلق موقع “مرآة فحص الضغط” للتعرف على المشاعر بالذكاء الاصطناعي للترويج لمشروب الاسترخاء CHILL OUT: أطلقت كوكاكولا اليابان، للترويج لعلامتها التجارية لمشروبات الاسترخاء CHILL OUT، موقعًا إلكترونيًا للتعرف على المشاعر بالذكاء الاصطناعي يسمى “مرآة فحص الضغط”. بعد تحميل المستخدمين لصور وجوههم والإجابة على 5 أسئلة متعلقة بالضغط، يستخدم الموقع تقنية تحليل تعابير الوجه بالذكاء الاصطناعي (Face-API) والأسئلة التي وضعها أطباء نفسيون سريريون، لتشخيص نوع الضغط الحالي للمستخدم، وعرضه بشكل مرئي من خلال 13 “وجه انطباعي للضغط” ممتع (مثل “الشبح سريع الغضب”). يمكن للمستخدمين الحصول على قسيمة مشروب لتجربة CHILL OUT من تطبيق Coke ON باستخدام الصورة المركبة. تهدف هذه الخطوة إلى جعل المستخدمين يدركون ضغوطهم من خلال التفاعل الممتع، والترويج لفعالية CHILL OUT في تخفيف الضغط. يستخدم مشروب CHILL OUT نفسه أيضًا الذكاء الاصطناعي لتطوير “نكهة الاسترخاء” ويتم وضعه كـ “مشروب مضاد للطاقة” (المصدر: 36氪)
سوق الحيوانات الأليفة الذكية يشهد رواجًا، المستثمرون المغامرون والمستخدمون “مدمنون” عليه، لكن التسويق التجاري لا يزال يواجه تحديات: يشهد مسار الحيوانات الأليفة الذكية نموًا سريعًا، ومن المتوقع أن يصل حجم السوق العالمي إلى مئات المليارات من الدولارات بحلول عام 2030. تحقق منتجات مثل Ropet و BubblePal تفاعلًا ذكيًا ورفقة عاطفية مع المستخدمين من خلال تقنية الذكاء الاصطناعي، مما جذب انتباه السوق ورأس المال الاستثماري، كما استثمر Zhu Xiaohu من GSR Ventures في Luobo Intelligence. تلبي الحيوانات الأليفة الذكية احتياجات الرفقة في المجتمع الحديث في ظل اقتصاد العزوبية وشيخوخة السكان، وتعزز ولاء المستخدمين من خلال آلية “التربية”. على صعيد نموذج العمل، بالإضافة إلى مبيعات الأجهزة، أصبح “الأجهزة + باقة خدمة شهرية” هو السائد، كما يُنظر إلى تشغيل الملكية الفكرية والخصائص الاجتماعية على أنها عوامل رئيسية. ومع ذلك، لا يزال المسار يواجه تحديات متعددة في التكنولوجيا (دمج الوسائط المتعددة، القدرة على التجسيد)، والسياسات (أمن الخصوصية)، والسوق (التشابه، الاعتماد على القنوات). في السنوات الثلاث المقبلة، سيكون الحفاظ على الحداثة وسط المنتجات المتشابهة مفتاح نجاح شركات الحيوانات الأليفة الذكية (المصدر: 36氪)
