كلمات مفتاحية：جوجل ديب مايند, جيني 3, النموذج العالمي, بيئة تدريب الذكاء الاصطناعي, تطوير الألعاب, الذكاء العام المجسد, نظام متعدد الوكلاء, توليد بيئات ثلاثية الأبعاد تفاعلية في الوقت الفعلي, دقة 720p بمعدل 24 إطارًا في الثانية, تعاون مزدوج بين الذكاء الاصطناعي (حلال المشاكل + المدقق), حل مسابقات الأولمبياد الرياضي الدولي بالذكاء الاصطناعي, نظام متعدد الوكلاء مفتوح المصدر لمسابقات الأولمبياد الرياضي
🔥 تسليط الضوء
Google DeepMind تطلق نموذج العالم Genie 3: أطلقت Google DeepMind نموذج Genie 3، وهو نموذج عالمي رائد قادر على توليد بيئات ثلاثية الأبعاد تفاعلية في الوقت الفعلي بناءً على مطالبات نصية، ويدعم دقة 720p ومعدل إطارات 24 إطارًا في الثانية. يتمتع النموذج بذاكرة بصرية وقدرات تحكم في الحركة تمتد لعدة دقائق، ويعتبر محرك الألعاب 2.0 المستقبلي، ومن المتوقع أن يحدث ثورة في بيئات تدريب الذكاء الاصطناعي وتطوير الألعاب، ويوفر الجزء الأساسي المفقود للذكاء الاصطناعي العام المتجسد (AGI). (المصدر: Google DeepMind)
Ant Group تستنسخ نتائج الميدالية الذهبية في IMO باستخدام وكلاء متعددين وتطلقها كمصدر مفتوح: نجح فريق مشروع AWorld التابع لـ Ant Group في إعادة إنتاج نتائج حل 5/6 من مسائل مسابقة الرياضيات IMO 2025 لـ DeepMind في 6 ساعات فقط، وأطلق نظام IMO متعدد الوكلاء كمصدر مفتوح. يظهر هذا النظام، من خلال التعاون بين وكيل “حل المشكلات” ووكيل “التحقق”، إمكانات تتجاوز الحد الأقصى لذكاء النموذج الواحد، ويستخدم لتدريب الجيل التالي من النماذج، ومن المتوقع أن يدفع تطوير الذكاء الاصطناعي العام (AGI). (المصدر: 量子位)
الذكاء الاصطناعي يكتشف قوانين فيزيائية جديدة: قام باحثون من جامعة إيموري بتدريب الذكاء الاصطناعي على اكتشاف قوانين فيزيائية جديدة من بيانات تجريبية لبلازما الغبار، كاشفين عن قوى غير معروفة سابقًا. تظهر هذه الدراسة أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه فقط التنبؤ بالنتائج أو تنظيف البيانات، بل يمكن استخدامه أيضًا لاكتشاف قوانين فيزيائية أساسية، وقد صححت افتراضات قائمة منذ فترة طويلة في فيزياء البلازما، مما فتح آفاقًا جديدة لدراسة أنظمة متعددة الجسيمات المعقدة. (المصدر: interestingengineering)
🎯 التطورات
OpenAI وAnthropic تشهدان نموًا سريعًا في الإيرادات، ومشهد السوق محط اهتمام: في عام 2025، أظهرت OpenAI وAnthropic زخمًا مذهلاً في نمو الإيرادات، حيث تضاعفت الإيرادات المتكررة السنوية لـ OpenAI لتصل إلى 12 مليار دولار، ونمت Anthropic بمقدار 5 أضعاف لتصل إلى 5 مليارات دولار. أظهرت Anthropic أداءً قويًا في سوق واجهات برمجة التطبيقات للبرمجة، بينما استمر عدد مستخدمي ChatGPT في النمو السريع. يركز السوق على ما إذا كان إطلاق GPT-5 في المستقبل سيغير مشهد السوق الحالي، خاصة موقع Anthropic المتميز في مجال البرمجة. (المصدر: dotey, nickaturley, xikun_zhang_)
Kaggle تطلق منصة AI Game Arena لألعاب الشطرنج: أعلنت Kaggle عن إطلاق Game Arena، وهي منصة تنافسية مفتوحة المصدر تهدف إلى تقييم أداء نماذج الذكاء الاصطناعي المتطورة بشكل موضوعي من خلال مواجهات مباشرة (تركز حاليًا على الشطرنج). بدأت أول بطولة شطرنج بالذكاء الاصطناعي، ودُعي أساتذة الشطرنج للتعليق، مما أثار اهتمام المجتمع بأداء نماذج مثل Kimi K2. (المصدر: algo_diver, teortaxesTex, sirbayes, Reddit r/LocalLLaMA)
الكشف عن تفاصيل تدريب OpenAI GPT-5: أفادت تقارير أن OpenAI تستخدم ما بين 170 ألف إلى 180 ألف وحدة معالجة رسوميات H100 لتدريب GPT-5، وأن قدرات النموذج متعددة الوسائط قد تعززت بشكل كبير، وقد تم دمج مدخلات الفيديو، وتخطط الشركة لخلق “لحظة جيبلي”، مما يشير إلى طموحها في توليد المحتوى الإبداعي. (المصدر: teortaxesTex)
GLM 4.5 يدخل قائمة أفضل خمسة في LM Arena: أظهر نموذج GLM 4.5 من Zai.org أداءً ممتازًا في تصويت مجتمع LM Arena، حيث حصل على أكثر من 4000 صوت، ونجح في دخول قائمة أفضل خمسة نماذج في الترتيب العام، متعادلًا مع DeepSeek-R1 وKimi-K2 كأحد أفضل النماذج مفتوحة المصدر، مما يدل على قدرته التنافسية في مجال نماذج اللغة الكبيرة. (المصدر: teortaxesTex, NandoDF)
Yunpeng Technology تطلق منتجات جديدة للذكاء الاصطناعي والصحة: أطلقت Yunpeng Technology بالتعاون مع ShuaiKang وSkyworth ثلاجة ذكية مزودة بنموذج صحي كبير للذكاء الاصطناعي و”مختبر مطبخ رقمي مستقبلي”. يوفر نموذج الذكاء الاصطناعي الصحي الكبير إدارة صحية شخصية من خلال “مساعد الصحة Xiao Yun”، ويحسن تصميم وتشغيل المطبخ، مما يشير إلى تطبيق الذكاء الاصطناعي العميق في إدارة الصحة اليومية وتقنيات المنزل، ومن المتوقع أن يحسن جودة حياة السكان. (المصدر: 36氪)
إطلاق إطار عمل جديد لأمن أنظمة الذكاء الاصطناعي: اقترحت MITSloan إطار عمل جديدًا يهدف إلى مساعدة الشركات على بناء أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر أمانًا. يركز هذا الإطار على ممارسات الأمان في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ويوفر إرشادات أمان مهمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المتزايدة التعقيد. (المصدر: Ronald_vanLoon)
تقدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الأمن السيبراني: حقق إطار عمل Cyber-Zero تدريب وكلاء LLM للأمن السيبراني دون الحاجة إلى بيئة تشغيل، من خلال توليد مسارات عالية الجودة عن طريق الهندسة العكسية لتقارير حل تحديات CTF. حقق نموذج Cyber-Zero-32B المدرب أداء SOTA في اختبارات CTF المعيارية، وكان أكثر فعالية من حيث التكلفة من الأنظمة الاحتكارية. في الوقت نفسه، تقوم Corridor Secure ببناء منصة أمان منتجات أصلية للذكاء الاصطناعي، تهدف إلى إدخال الذكاء الاصطناعي في مجال أمان تطوير البرمجيات. (المصدر: HuggingFace Daily Papers, saranormous)
النماذج التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تطلق القيمة في العمليات: تظهر النماذج التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي قيمة هائلة في العمليات، حيث تفتح مصادر قيمة متعددة من خلال توفير قدرات تنبؤية أكثر دقة، وتدفع التحول الرقمي، وتعزز دور التعلم الآلي في اتخاذ القرارات التجارية. (المصدر: Ronald_vanLoon)
أول مشروع بناء طريق ذاتي القيادة في العالم بمساعدة الآلات المدعومة بالذكاء الاصطناعي: تم إنجاز أول مشروع بناء طريق ذاتي القيادة في العالم بطول 158 كيلومترًا بالكامل بواسطة آلات الذكاء الاصطناعي بدعم من شبكة 5G. يمثل هذا اختراقًا كبيرًا للذكاء الاصطناعي، وأتمتة العمليات الروبوتية (RPA)، والتقنيات الناشئة في مجال بناء البنية التحتية، وينبئ بمستقبل مشاريع هندسية ذاتية التشغيل بدرجة عالية. (المصدر: Ronald_vanLoon)
نقاش حول LLM كحكم/مدقق عام: يدور نقاش حاد على وسائل التواصل الاجتماعي حول “المدقق العام” الذي قد تطلقه OpenAI، حيث يتساءل البعض عما إذا كان جوهرها لا يزال مفهوم “LLM كحكم”، بينما يتوقع آخرون أن يتمكن GPT-5 من تحقيق مخرجات دقيقة تكاد تكون خالية من الهلوسة من خلال هذه التقنية، مما يؤدي إلى دقة وموثوقية غير مسبوقة. (المصدر: Teknium1, Dorialexander, Vtrivedy10)
Meta AI تطلق أكبر مجموعة بيانات مفتوحة لالتقاط الكربون: أطلقت Meta FAIR، ومعهد جورجيا للتكنولوجيا، وcusp_ai بالتعاون مجموعة بيانات Open Direct Air Capture 2025، وهي أكبر مجموعة بيانات مفتوحة لاكتشاف مواد متقدمة لالتقاط ثاني أكسيد الكربون مباشرة. تهدف هذه المجموعة إلى تسريع حلول المناخ باستخدام الذكاء الاصطناعي، ودفع تطوير علوم المواد الصديقة للبيئة. (المصدر: ylecun)
🧰 الأدوات
إطلاق نموذج Qwen-Image مفتوح المصدر: أطلقت Alibaba نموذج Qwen-Image، وهو نموذج توليد النصوص إلى صور MMDiT بحجم 20 مليار معلمة، وهو الآن مفتوح المصدر (ترخيص Apache 2.0). يتفوق النموذج في عرض النصوص، وهو ماهر بشكل خاص في توليد ملصقات رسومية بنصوص أصلية، ويدعم اللغتين، والعديد من الخطوط، والتخطيطات المعقدة. يمكنه أيضًا توليد صور بأنماط متعددة من الواقعية إلى الأنمي، ويمكن تشغيله محليًا على أجهزة ذات ذاكرة وصول عشوائي للفيديو (VRAM) منخفضة من خلال الكمي، وقد تم دمجه في ComfyUI. (المصدر: teortaxesTex, huggingface, NandoDF, Reddit r/LocalLLaMA)
تعزيز قدرات تحرير الفيديو في Runway Aleph: أصبح Runway Aleph، كأداة لتحرير الفيديو، قادرًا الآن على التحكم الدقيق في أجزاء محددة من الفيديو، بما في ذلك التلاعب بالبيئة والجو ومصادر الإضاءة الموجهة، ويمكنه حتى استبدال مسار عرض Blender. يعزز هذا التقدم بشكل كبير مرونة وكفاءة إنتاج الفيديو، ويوفر للمبدعين أدوات أكثر قوة. (المصدر: op7418, c_valenzuelab)
Kitten TTS: نموذج تحويل النص إلى كلام فائق الصغر: أطلقت Kitten ML معاينة لنموذج Kitten TTS، وهو نموذج تحويل النص إلى كلام فائق الصغر بحجم أقل من 25 ميجابايت (حوالي 15 مليون معلمة)، ويوفر ثمانية أصوات إنجليزية معبرة. يمكن تشغيل هذا النموذج على أجهزة ذات قدرة حوسبة منخفضة مثل Raspberry Pi والهواتف المحمولة، ويخطط لدعم لغات متعددة وتشغيل على وحدة المعالجة المركزية (CPU) في المستقبل، مما يوفر حلاً لتوليد الكلام في البيئات محدودة الموارد. (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
Piper TTS: محرك تحويل النص إلى كلام سريع ومحلي ومفتوح المصدر: Piper هو محرك تحويل النص إلى كلام سريع ومحلي ومفتوح المصدر، يدعم أكثر من 20 لغة وأصواتًا متعددة، ويتراوح حجم النموذج بين 25 ميجابايت و65 ميجابايت، ويدعم تدريب أصوات جديدة. تكمن ميزته الرئيسية في إمكانية استخدامه في تطبيقات C/C++ المدمجة، مما يوفر قدرات توليد كلام فعالة لمختلف المنصات. (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
إطلاق مجموعة وكلاء فرعيين لـ Claude Code: أطلقت VoltAgent مجموعة وكلاء فرعيين لـ Claude Code جاهزة للإنتاج، تحتوي على أكثر من 100 وكيل متخصص، تغطي مهام التطوير مثل الواجهة الأمامية، الواجهة الخلفية، DevOps، AI/ML، مراجعة الكود وتصحيح الأخطاء. تتبع هذه الوكلاء الفرعيون أفضل الممارسات، ويتم صيانتها من قبل مجتمع الإطار مفتوح المصدر، وتهدف إلى تحسين كفاءة وجودة سير عمل التطوير. (المصدر: Reddit r/ClaudeAI)
Vibe: أداة نسخ صوت/فيديو غير متصلة بالإنترنت: Vibe هي أداة نسخ صوت/فيديو مفتوحة المصدر وغير متصلة بالإنترنت، تستخدم تقنية OpenAI Whisper، وتدعم النسخ لجميع اللغات تقريبًا. توفر تصميمًا سهل الاستخدام، ومعاينة في الوقت الفعلي، ونسخ دفعة واحدة، وملخصًا بالذكاء الاصطناعي، وتحليلاً محليًا لـ Ollama، وتدعم صيغ تصدير متعددة، وهي محسّنة لوحدات معالجة الرسوميات (GPU)، مما يضمن خصوصية المستخدم. (المصدر: GitHub Trending)
DevBrand Studio: أداة بناء العلامة التجارية للمطورين المدعومة بالذكاء الاصطناعي: DevBrand Studio هي أداة ذكاء اصطناعي تهدف إلى مساعدة المطورين على بناء ملفات تعريف GitHub احترافية بسهولة. يمكنها توليد سير ذاتية موجزة تلقائيًا، وإضافة مشاريع شخصية/عمل وتأثيرها، وتوفير روابط قابلة للمشاركة، مما يحل نقاط الألم التي يواجهها المطورون في الترويج الذاتي، وهي مناسبة بشكل خاص للباحثين عن عمل والعاملين المستقلين. (المصدر: Reddit r/MachineLearning)
تحسين تفريغ LLaMA.cpp MoE: أضاف LLaMA.cpp خيار --n-cpu-moe، مما بسط بشكل كبير عملية تفريغ طبقات نموذج MoE. يمكن للمستخدمين بسهولة تعديل عدد طبقات MoE التي تعمل على وحدة المعالجة المركزية، وبالتالي تحسين أداء النماذج الكبيرة واستخدام الذاكرة على وحدات معالجة الرسوميات ووحدات المعالجة المركزية، وهو مناسب بشكل خاص لنماذج مثل GLM4.5-Air. (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
ReaGAN: إطار عمل تعلم الرسم البياني يجمع بين قدرات الوكيل والاسترجاع: Retrieval-augmented Graph Agentic Network (ReaGAN) هو إطار عمل تعلم الرسم البياني مبتكر يجمع بين قدرات الوكيل والاسترجاع. في هذا الإطار، تم تصميم العقد لتكون وكلاء قادرين على التخطيط والعمل والاستدلال، مما يوفر لمطوري الذكاء الاصطناعي أفكارًا جديدة لدمج وظائف الوكيل المعقدة مع تعلم الرسم البياني. (المصدر: omarsar0)
OpenArm: ذراع روبوتية بشرية مفتوحة المصدر: أطلقت Enactic AI ذراع OpenArm، وهي ذراع روبوتية بشرية مفتوحة المصدر، مصممة خصيصًا لتطبيق الذكاء الاصطناعي الفيزيائي في البيئات الغنية بالتفاعل. يهدف هذا المشروع إلى تعزيز تطوير الروبوتات والذكاء الاصطناعي في التفاعلات الواقعية، ويوفر منصة أجهزة مرنة للباحثين والمطورين. (المصدر: Ronald_vanLoon)
Kling ELEMENTS: توليد فيديو بالذكاء الاصطناعي بمستوى هوليوود: تلتزم تقنية Kling ELEMENTS بتوليد فيديو بالذكاء الاصطناعي بواقعية على مستوى هوليوود، وتتميز بوجوه خالية من العيوب، وملابس ديناميكية وبدون أخطاء. حصل عملها “Loading” على 197 مليون مشاهدة عالمية وأربع جوائز صناعية كبرى، مما يدل على الإمكانات القوية للذكاء الاصطناعي في إنشاء محتوى الفيديو. (المصدر: Kling_ai, Kling_ai)
إطلاق Hugging Face Text Embeddings Inference (TEI) v1.8.0: أطلقت Hugging Face الإصدار 1.8.0 من Text Embeddings Inference (TEI)، والذي يأتي بالعديد من الميزات والتحسينات الجديدة، بما في ذلك دعم أحدث النماذج. يهدف هذا التحديث إلى تحسين كفاءة وأداء استدلال تضمين النص، وتوفير أدوات أكثر قوة للمطورين. (المصدر: narsilou)
Tencent Hunyuan تطلق نماذج LLM مدمجة: أطلقت Tencent Hunyuan أربعة نماذج LLM مدمجة (0.5B, 1.8B, 4B, 7B)، تهدف إلى دعم سيناريوهات استهلاك الطاقة المنخفض، مثل وحدات معالجة الرسوميات الاستهلاكية، والسيارات الذكية، وأجهزة المنزل الذكي، والهواتف المحمولة، وأجهزة الكمبيوتر الشخصية. تدعم هذه النماذج الضبط الدقيق الفعال من حيث التكلفة، وتوسع نظام Hunyuan البيئي مفتوح المصدر لـ LLM. (المصدر: awnihannun)
أداة توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي Topviewofficial: أطلقت Topviewofficial أداة توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي، تدعي أنها تستطيع إنشاء مقاطع فيديو فيروسية في دقائق. تهدف هذه الأداة إلى تبسيط عملية إنشاء المحتوى، وتمكين المستخدمين من إنتاج مقاطع فيديو إبداعية بسرعة باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي. (المصدر: Ronald_vanLoon)
متصفح Comet AI يعزز الكفاءة: أشاد المستخدمون بمتصفح Comet كنموذج لتصفح الذكاء الاصطناعي، حيث يقل استهلاك الذاكرة فيه بنحو ثلاث مرات عن Chrome، ويعمل بكفاءة أكبر مع نفس عدد علامات التبويب. صرح المستخدمون أن Comet أصبح المتصفح الافتراضي لأنه يظهر كيف يجب أن يعمل متصفح الذكاء الاص0ناعي، ويعتبرونه بيئة تطوير متكاملة (IDE) لغير المطورين. (المصدر: AravSrinivas)
📚 التعلم
معسكر تدريب New Turing Institute GStar: أطلق New Turing Institute معسكر تدريب GStar، وهو برنامج عالمي للمواهب مدته 12 أسبوعًا، يهدف إلى تدريب المشاركين على أحدث تقنيات LLM والبحث والقيادة. صمم هذا المشروع من قبل كبار خبراء الذكاء الاصطناعي، ويشارك فيه علماء بارزون في التوجيه. (المصدر: YiTayML)
دليل تعلم وكلاء الذكاء الاصطناعي: تمت مشاركة دليل على وسائل التواصل الاجتماعي حول كيفية البدء في تعلم وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يوفر موارد للمبتدئين ومسارات تعليمية للمهتمين بوكلاء الذكاء الاصطناعي، لمساعدتهم على فهم وتطبيق تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي. (المصدر: Ronald_vanLoon)
نصائح لاختيار مجال بحث الدكتوراه في التعلم الآلي/الشبكات العصبية العميقة: بالنسبة لطلاب الماجستير الذين يرغبون في العمل في البحث النظري/الأساسي في مختبرات الذكاء الاصطناعي، قدم المجتمع نصائح حول مجالات بحث الدكتوراه في الأسس النظرية للتعلم الآلي/الشبكات العصبية العميقة، بما في ذلك نظرية التعلم الإحصائي والتحسين، وناقش التقنيات الشائعة والأطر الرياضية. (المصدر: Reddit r/deeplearning, Reddit r/MachineLearning)
إعلان عن فعالية AMA مع Denis Rothman: أعلن مجتمع Reddit عن فعالية AMA (Ask Me Anything) مع Denis Rothman، وهو قائد وباني أنظمة في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يوفر فرصة للمتعلمين والممارسين للتفاعل مع الخبراء واكتساب الخبرة. (المصدر: Reddit r/deeplearning)
طلب مساعدة وموارد لدورة رؤية الكمبيوتر: طلب أحد المستخدمين في مجتمع Reddit مساعدة وموارد للواجبات في دورة “التعلم العميق ورؤية الكمبيوتر” بجامعة ميشيغان، مما يشير إلى الحاجة إلى مواد تعليمية ذات صلة ودعم المجتمع. (المصدر: Reddit r/deeplearning)
طلب الوصول إلى مجموعة بيانات MIMIC-IV: طلب باحث مستقل في مجتمع Reddit مرجعًا للوصول إلى مجموعة بيانات MIMIC-IV لمشروعه غير التجاري في التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، بهدف استكشاف تطبيق الملاحظات السريرية في تحديد وتوقع الأخطاء الطبية التي يمكن الوقاية منها. (المصدر: Reddit r/MachineLearning)
مناقشة حول اختيار كتب التعلم العميق: ناقش المجتمع التكاملية بين كتاب Goodfellow “التعلم العميق” وسلسلة كتب Kevin Murphy “التعلم الآلي الاحتمالي”، واقترح على القراء الاختيار بناءً على أساليب وأنماط التعلم المختلفة للحصول على نظام معرفي أكثر شمولاً. (المصدر: Reddit r/MachineLearning)
تطبيق إطار عمل DSPy في بناء مسارات LLM: أظهر إطار عمل DSPy إمكانات في بناء مسارات LLM قابلة للتركيب وتكامل قواعد بيانات الرسم البياني، مؤكدًا على أهمية التعليمات الواضحة باللغة الطبيعية، والبيانات النهائية/التقييم/التعلم المعزز، والهيكل/السقالات، معتبرًا أن هذه الثلاثة ضرورية لتحديد أنظمة الذكاء الاصطناعي وأتمتتها بدقة. (المصدر: lateinteraction)
تقدم البحث في الذكاء الاصطناعي: النماذج متعددة الوسائط والوكلاء المتجسدين: أحرز البحث الأخير في الذكاء الاصطناعي تقدمًا في توسيع النماذج متعددة الوسائط (إطار عمل VeOmni يحقق توازي ثلاثي الأبعاد فعال)، والتعلم مدى الحياة للأنظمة المتجسدة (RoboMemory، إطار عمل وكيل متعدد الذاكرة مستوحى من الدماغ)، والاسترجاع الكثيف الحساس للسياق (نموذج SitEmb-v1.5 يحسن أداء RAG للمستندات الطويلة)، بهدف حل مشاكل كفاءة وقدرة الذكاء الاصطناعي في السيناريوهات المعقدة. (المصدر: HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers)
تقدم البحث في الذكاء الاصطناعي: استراتيجيات الوكيل وتحسين النموذج: تستكشف الأبحاث الحديثة استراتيجيات التوسع المحسنة حسابيًا في وقت الاختبار لوكلاء LLM (AgentTTS)، واستغلال الأهداف في التعلم المعزز الفوقي لتحقيق سلوك استكشافي، وتحسين قدرة نماذج الاستدلال على اتباع التعليمات من خلال التعلم المعزز ذاتي الإشراف. بالإضافة إلى ذلك، تشمل الأبحاث تقليم الرموز المرئية الديناميكي في نماذج اللغة البصرية الكبيرة وتوليد الحركة المقنعة المعزز بالاسترجاع (ReMoMask). (المصدر: HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers)
تقدم البحث في الذكاء الاصطناعي: نماذج اللغة، الحوسبة الكمومية والفن: تغطي الأبحاث الجديدة اختبارات الأداء لنماذج أساس الصوت في نمذجة اللهجات (Voxlect)، وتطبيق SVM الكمومي-الكلاسيكي مع تضمينات Vision Transformer في التعلم الآلي الكمومي، والقيود في تحديد أصل الأعمال الفنية واكتشاف الصور المولدة بالذكاء الاصطناعي. في الوقت نفسه، تم اقتراح طرق عدم اليقين في بناء بيانات مكافأة العملية الآلية في الاستدلال الرياضي، واستكشاف الاندماج متعدد الوسائط لصور الأقمار الصناعية ونصوص LLM في رسم خرائط الفقر. (المصدر: HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers, HuggingFace Daily Papers)
💼 الأعمال
الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل مشهد سوق الإعلانات: يغير الذكاء الاصطناعي بشكل عميق تدفقات الإنفاق الإعلاني، مما يؤدي إلى إعادة ترتيب كبيرة لسوق الإعلانات. تتراجع إعلانات البحث بسبب تقليل النقرات من ملخصات ومحادثات الذكاء الاصطناعي، بينما تشهد وسائل الإعلام بالتجزئة (مثل Amazon Rufus، Walmart Sparky) وإعلانات العرض للعلامات التجارية (خلاصات الأخبار، مقاطع الفيديو القصيرة، CTV) عودة قوية لقدرتها على توفير حلقات عمل تجارية أكثر إحكامًا ومعدلات تحويل عالية. ستتجه ميزانيات المعلنين نحو المنصات التي توفر عوائد مستقرة وكفاءة عالية. (المصدر: 36氪)
EliseAI تحصل على تمويل بقيمة 2 مليار دولار: قادت Andreessen Horowitz جولة استثمارية في EliseAI، وهي شركة توفر وكلاء صوت بالذكاء الاصطناعي لقطاعي إدارة العقارات والرعاية الصحية، وبلغت قيمتها 2 مليار دولار. يسلط هذا الاستثمار الضوء على الإمكانات التجارية الهائلة لوكلاء الصوت بالذكاء الاصطناعي في قطاعات عمودية محددة. (المصدر: steph_palazzolo)
OpenAI وGoogle وAnthropic تمت الموافقة عليها كموردين للذكاء الاصطناعي للحكومة الأمريكية: أدرجت الحكومة الأمريكية OpenAI وGoogle وAnthropic كموردين معتمدين للذكاء الاصطناعي، مما يعني أن تقنيات الذكاء الاصطناعي لهذه الشركات ستستخدم لدعم المهام الوطنية الحيوية. تهدف هذه الخطوة إلى إدخال الخصوصية والأمان والابتكار إلى الوكالات الفيدرالية، وتعزيز القدرات التقنية للدوائر الحكومية. (المصدر: kevinweil)
🌟 المجتمع
مناقشة حول قدرات وقيود LLM: يدور نقاش حاد على وسائل التواصل الاجتماعي حول مشكلة “الذكاء النظري” وافتقار نماذج اللغة الكبيرة (LLM) إلى “ذكاء الشارع”، أي أوجه القصور في التعامل مع المواقف المعقدة وغير التقليدية. يرى البعض أن LLMs هي “ذكاء لمرة واحدة”، وأن فهم آليات عملها الداخلية يشبه “تفكيك بيضة مقلية”، مما يمثل تحديات جمة. (المصدر: Yuchenj_UW, pmddomingos, far__el)
تأثير الذكاء الاصطناعي على إنتاج المعلومات والثقة: أشارت مناقشات اجتماعية إلى أن عصر الذكاء الاصطناعي التوليدي قد يشهد “العصر الذهبي” للصحافة، لأنه في ظل انتشار المحتوى المولّد بالذكاء الاصطناعي، سيصبح المحتوى الموقع رقميًا من قبل صحفيين بشريين ذوي سمعة جيدة هو المصدر الوحيد الموثوق به. في الوقت نفسه، اتهمت Cloudflare شركة Perplexity باستخدام زواحف خفية للتحايل على تعليمات المواقع، مما أثار نقاشًا حول معايير سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي، خصوصية البيانات، ومصالح مزودي المحتوى الإعلاني. (المصدر: aidan_mclau, francoisfleuret, wightmanr, Reddit r/artificial)
مشكلة أسلوب رد ChatGPT: اشتكى بعض المستخدمين من أسلوب الرد “المشجع للشركات” لـ ChatGPT الذي يجدونه محبطًا، معتبرين أنه إيجابي للغاية وعام. شارك المجتمع مطالبات مخصصة تهدف إلى جعل ردود ChatGPT أكثر “وضوحًا غير عاطفي، ونزاهة مبدئية، ولطف عملي”، وتجنب الخاتمات التي لا معنى لها، لتحسين جودة المحادثة. (المصدر: Reddit r/ChatGPT)
التقدم والتحديات في توليد الذكاء الاصطناعي لبشر واقعيين: ناقش المجتمع أحدث التطورات في توليد الذكاء الاصطناعي لبشر واقعيين (بما في ذلك الوجوه والرسوم المتحركة ومقاطع الفيديو)، وإمكاناته في تطبيقات محتوى المبدعين. على الرغم من نضوج الأدوات، لا تزال تواجه تحديات مثل عدم دقة التحكم في الحركة، والاعتبارات الأخلاقية، وسهولة الاستخدام، خاصة في تحقيق واقعية على مستوى هوليوود. (المصدر: Reddit r/artificial)
قيمة الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر والجدل حوله: يرى الرئيس التنفيذي لشركة Anthropic، Dario Amodei، أن الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر هو “ستار دخان”، مستندًا إلى أن تكاليف تدريب واستضافة النماذج الكبيرة باهظة، وأن النماذج مفتوحة المصدر الحالية لم تحقق اختراقات من خلال التحسين التراكمي. ومع ذلك، يؤكد المجتمع عمومًا على المساهمة الهائلة للمشاريع مفتوحة المصدر في النظام البيئي التكنولوجي العالمي، ويأمل في استمرار تطوير LLM ذات الأوزان المفتوحة، معتبرًا أنها تعزز الابتكار وإضفاء الطابع الديمقراطي على تقنية الذكاء الاصطناعي. (المصدر: hardmaru, Reddit r/LocalLLaMA)
تحديات البحث والتطوير في الذكاء الاصطناعي: اشتكى باحثو الذكاء الاصطناعي من انخفاض كفاءة عمل الذكاء الاصطناعي في Meta، وإساءة استخدام LLM لأنماط معينة مثل try-except في البرمجة، مما يؤدي إلى مشاكل في جودة الكود. بالإضافة إلى ذلك، ناقش المجتمع درجة أتمتة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي ومعقولية استراتيجيات التسعير في نموذج تكلفة استدلال LLM، مشيرين إلى أن نموذج الفوترة حسب الرمز الحالي لم يميز تعقيد الاستدلال. (المصدر: teortaxesTex, scaling01, fabianstelzer, HamelHusain)
مقارنة أداء LLM في البرمجة: تم إجراء اختبار مقارنة لأداء Alibaba Qwen3-Coder وKimi K2 وClaude Sonnet 4 في مهام البرمجة الفعلية. أظهرت النتائج أن Claude Sonnet 4 هو الأكثر موثوقية والأسرع، بينما أظهر Qwen3-Coder أداءً قويًا وسرعة أفضل من Kimi K2، في حين كان Kimi K2 بطيئًا وأحيانًا غير مكتمل الوظائف في البرمجة، مما أثار نقاشًا في المجتمع حول مزايا وعيوب النماذج المختلفة في التطبيقات العملية. (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
💡 أخرى
Meta AI تطلق أكبر مجموعة بيانات مفتوحة لالتقاط الكربون: أطلقت Meta FAIR، ومعهد جورجيا للتكنولوجيا، وcusp_ai بالتعاون مجموعة بيانات Open Direct Air Capture 2025، وهي أكبر مجموعة بيانات مفتوحة لاكتشاف مواد متقدمة لالتقاط ثاني أكسيد الكربون مباشرة. تهدف هذه المجموعة إلى تسريع حلول المناخ باستخدام الذكاء الاصطناعي، ودفع تطوير علوم المواد الصديقة للبيئة. (المصدر: ylecun)
مناقشة حول حياة عمل مهندسي الذكاء الاصطناعي ورواتبهم: ناقش المجتمع حياة عمل مهندسي الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تحديات موظفي الشركات الناشئة، والاختلافات في هياكل الرواتب داخل الصناعة، مثل مسألة علاوة الأسهم للمهندسين الكبار والخريجين الجدد مقارنة بأسعار السوق. (المصدر: TheEthanDing)
التحديات الهندسية في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي: ناقش التحديات الهندسية في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة أهمية هندسة وحدات معالجة الرسوميات (GPU). قدمت مقالة مدونة “نموذج السقف” (Roofline Model) لمساعدة المطورين على تحليل اختناقات الحوسبة (كثيفة الحوسبة أو كثيفة الذاكرة)، وتحسين أداء الأجهزة، للتعامل مع التعقيد المتزايد لأنظمة الذكاء الاص9ناعي. (المصدر: TheZachMueller)
