كلمات مفتاحية：OpenAI, الذكاء الاصطناعي, النماذج اللغوية الكبيرة (LLM), المنافسة الدولية للرياضيات الأولمبية (IMO), مجموعات بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي, خصوصية البيانات الشخصية, وكيل ChatGPT, حيادية الذكاء الاصطناعي السياسية, نموذج Kimi K2, أداء بمستوى الميدالية الذهبية في IMO, مجموعة بيانات DataComp CommonPool, الذكاء الوكيل للنماذج اللغوية الكبيرة, الأمر التنفيذي للبيت الأبيض حول الذكاء الاصطناعي, هندسة MoE (الخبير المختلط)
🔥 مُلخص الأخبار
LLM التجريبي من OpenAI يفوز بميدالية ذهبية في أولمبياد الرياضيات الدولي: حقق أحدث نموذج LLM تجريبي من OpenAI مستوى ميدالية ذهبية في أولمبياد الرياضيات الدولي (IMO) لعام 2025، حيث حل 5 من أصل 6 مسائل. عمل النموذج وفقًا لنفس القواعد التي يخضع لها البشر، بما في ذلك حد زمني مدته 4.5 ساعة لكل مسألة، ولم يستخدم أي أدوات، مع إخراج عملية الإثبات بلغة طبيعية. يمثل هذا إنجازًا كبيرًا في مجال التفكير الرياضي للذكاء الاصطناعي، ويشير إلى إمكانات الذكاء الاصطناعي في الاكتشافات العلمية. (المصدر: gdb, scaling01, dmdohan, SebastienBubeck, markchen90, npew, MillionInt, cloneofsimo, bookwormengr, tokenbender)
مجموعة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي CommonPool تحتوي على ملايين البيانات الشخصية: كشفت دراسة أن مجموعة بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر DataComp CommonPool تحتوي على ملايين صور جوازات السفر وبطاقات الائتمان وشهادات الميلاد وغيرها من المستندات التي تحتوي على معلومات تعريف شخصية. قام الباحثون بمراجعة 0.1% من بيانات CommonPool، ووجدوا آلاف الصور التي تحتوي على معلومات تعريف شخصية، ويقدرون أن عدد هذه الصور في مجموعة البيانات بأكملها يصل إلى مئات الملايين. أثار هذا مخاوف بشأن حماية خصوصية بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، ودعا مجتمع التعلم الآلي إلى إعادة التفكير في سلوك جمع البيانات من الإنترنت دون تمييز. (المصدر: MIT Technology Review)
🎯 التوجهات
OpenAI تطلق المساعد الشخصي ChatGPT Agent: أطلقت OpenAI المساعد الشخصي ChatGPT Agent، والذي يمكنه تنفيذ المهام نيابة عن المستخدمين من خلال بناء “كمبيوتر افتراضي” خاص به. يمثل هذا خطوة مهمة في ذكاء عملاء LLM، لكن الميزة لا تزال في مراحلها الأولى، وقد يستغرق إكمال المهام بعض الوقت. (المصدر: MIT Technology Review, The Verge, Wired)
البيت الأبيض يُعد أمرًا تنفيذيًا يتطلب أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي “محايدة سياسيًا وغير متحيزة”: يُعد البيت الأبيض أمرًا تنفيذيًا يتطلب أن تكون نماذج الذكاء الاصطناعي “محايدة سياسيًا وغير متحيزة”. سيحدد الامتثال الأهلية للحصول على عقود فيدرالية، وهو أمر مهم لجميع مختبرات الذكاء الاصطناعي. من المتوقع إصدار الأمر التنفيذي الأسبوع المقبل. (المصدر: WSJ, MIT Technology Review, natolambert)
Kimi K2: نموذج ذكاء اصطناعي عميل ذو قدرة على استخدام الأدوات: Kimi K2، الذي أصدرته Kimi_Moonshot، هو نموذج ذكاء اصطناعي عميل ذو قدرة على استخدام الأدوات. يتفوق في استخدام الأدوات والرياضيات والترميز والمهام متعددة الخطوات، وهو حاليًا النموذج مفتوح المصدر الأول في Arena، والخامس في الترتيب العام. يعتمد Kimi K2 على بنية خليط الخبراء (MoE) واسعة النطاق، على غرار DeepSeek-V3، مع تريليون معلمة إجمالية و32 مليار معلمة نشطة. (المصدر: TheTuringPost)
🧰 الأدوات
خادم GitHub MCP يربط أدوات الذكاء الاصطناعي بمنصة GitHub: يسمح خادم GitHub MCP لأدوات الذكاء الاصطناعي بالاتصال مباشرة بمنصة GitHub، مما يُمكّن عملاء الذكاء الاصطناعي والمساعدين وروبوتات الدردشة من قراءة مستودعات وملفات التعليمات البرمجية وإدارة المشكلات وطلبات السحب وتحليل التعليمات البرمجية وأتمتة سير العمل، وكل ذلك من خلال التفاعل باللغة الطبيعية. (المصدر: GitHub Trending)
ik_llama.cpp: فرع من llama.cpp بأداء وحدة معالجة مركزية أفضل: ik_llama.cpp هو فرع من llama.cpp مع أداء وحدة معالجة مركزية ووحدة معالجة رسومات/وحدة معالجة مركزية هجينة أفضل، وأنواع تكميم SOTA جديدة، ودعم Bitnet من الدرجة الأولى، وتحسين أداء DeepSeek من خلال MLA وFlashMLA وعمليات MoE المدمجة وتغطية التنسور، وتعبئة تكميم متداخلة للاستدلال المختلط لوحدة معالجة الرسومات/وحدة المعالجة المركزية، وغير ذلك. (المصدر: GitHub Trending)
📚 التعلم
مواد دورة PyTorch للتعلم العميق: يوفر mrdbourke/pytorch-deep-learning مواد دورة “تعلم PyTorch للتعلم العميق من الصفر”، بما في ذلك نسخة كتاب على الإنترنت، ومقاطع فيديو للأجزاء الخمسة الأولى على YouTube، وتمارين، ودروس إضافية. تركز الدورة على الممارسة والتجربة العملية للتعليمات البرمجية، وتغطي أساسيات PyTorch، وسير العمل، وتصنيف الشبكات العصبية، والرؤية الحاسوبية، ومجموعات البيانات المخصصة، والتعلم الانتقالي، وتتبع التجارب، ونشر النماذج، والمزيد. (المصدر: GitHub Trending)
MIT Press توفر ثلاث كتب مجانية عن الخوارزميات والتعلم الآلي: توفر MIT Press ثلاث كتب مجانية عن نظرية الخوارزميات وخوارزميات التعلم الآلي الأساسية: خوارزميات التحسين، خوارزميات القرار، خوارزميات التحقق. هذه الكتب مثالية للتعمق في الخوارزميات والتعلم الآلي. (المصدر: TheTuringPost, TheTuringPost)
محولات الطاقة هي متعلمين ومفكرين قابلين للتطوير: تناقش ورقة بحثية محولات الطاقة (EBTs)، وهي نوع جديد من النماذج القائمة على الطاقة (EBMs) التي تتعلم التحقق صراحةً من التوافق بين المدخلات والتنبؤات المرشحة، وإعادة تعريف مشكلة التنبؤ على أنها تحسين لهذا المدقق، مما يسمح لها “بالتفكير” من خلال التعلم غير الخاضع للإشراف فقط. (المصدر: )
🌟 المجتمع
دروس من هنسة السياق لـ LLM: شارك فريق ManusAI الدروس المستفادة من بناء هنسة السياق لعملاء الذكاء الاصطناعي، مشيرين إلى أهمية ذاكرة التخزين المؤقت KV ونظام الملفات وتتبع الأخطاء في تصميم العملاء. (المصدر: dotey, AymericRoucher, vllm_project)
مقارنة أداء Kimi K2 وGemini في العالم الحقيقي: أعاد ClementDelangue وjeremyphoward تغريد تغريدة pash، مشيرين إلى أن Kimi K2 يتفوق على Gemini في المهام العملية، مع توفير بيانات بيانية ذات صلة. (المصدر: ClementDelangue, jeremyphoward)
نتيجة OpenAI في IMO مفاجئة: كانت نتيجة LLM من OpenAI في IMO مفاجئة للكثيرين، مما أثار نقاشًا واسعًا في المجتمع. (المصدر: kylebrussell, VictorTaelin)
💼 الأعمال
Anthropic تحد من استخدام Claude Code: قامت Anthropic بتقييد استخدام Claude Code دون إخطار المستخدمين، مما أثار شكاوى المستخدمين ومخاوف بشأن المنتجات المغلقة. (المصدر: jeremyphoward, HamelHusain)
Meta ترفض التوقيع على اتفاقية الذكاء الاصطناعي الأوروبية: رفضت Meta التوقيع على اتفاقية الذكاء الاصطناعي الأوروبية، قائلة إنها تدخلية للغاية وستعيق تطوير الذكاء الاصطناعي. (المصدر: Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence)
💡 أخرى
كيفية تشغيل LLM على الكمبيوتر المحمول: نشرت MIT Technology Review دليلًا حول كيفية تشغيل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) على الكمبيوتر المحمول، مما يوفر للمستخدمين المهتمين بالخصوصية أو الذين يرغبون في التحرر من سيطرة شركات LLM الكبيرة أو الذين يحبون تجربة أشياء جديدة خطوات واقتراحات لتشغيل LLM محليًا. (المصدر: MIT Technology Review, MIT Technology Review)
تاريخ موجز لـ “الأطفال ثلاثيي الآباء”: استعرضت MIT Technology Review تاريخ “الأطفال ثلاثيي الآباء”، مقدمةً الطرق المختلفة لهذه التقنية والجدل الدائر حولها وأحدث التطورات البحثية، بما في ذلك ولادة ثمانية أطفال في تجربة في المملكة المتحدة. (المصدر: MIT Technology Review, MIT Technology Review)
كيفية إيجاد قيمة من عملاء الذكاء الاصطناعي منذ اليوم الأول: تناقش هذه المقالة كيفية إيجاد الشركات قيمة من عملاء الذكاء الاصطناعي، وتقترح اتباع نهج تكراري، والبدء بـ “الفاكهة المتدلية” وحالات الاستخدام الإضافية، وتحديد أولويات قابلية التشغيل البيني، والاستعداد لأنظمة متعددة العملاء في المستقبل. (المصدر: MIT Technology Review)