كلمات مفتاحية：المؤتمر العالمي للروبوتات, الروبوتات البشرية الشكل, الذكاء المتجسد, GPT-5, نظارات الذكاء الاصطناعي, جوجل ديب مايند, لانج تشين, نظارات الواقع الوكيل بالذكاء الاصطناعي, محاكي العالم جيني 3, فهرس المتجهات LEANN, استدعاء مجاني لـ Qwen Code, خدمة المعالجة المسبقة لـ GPT-5
🔥 التركيز
الحدث الأبرز في عالم الذكاء الاصطناعي المتجسد: 200 روبوت يتنافسون على مسرح واحد : أقيم مؤتمر الروبوتات العالمي (WRC 2025) في بكين بنجاح كبير، اجتذب أكثر من 220 شركة عارضة، وعرض أكثر من 1500 قطعة معروضة، من بينها 50 شركة روبوتات بشرية عرضت أكثر من 100 منتج جديد لأول مرة. عرض المؤتمر أحدث التطورات في مجال الروبوتات البشرية في مجالات مثل الخدمات المنزلية (مثل ترتيب السرير، طي الملابس)، والخدمات التجارية (مثل أمين الصندوق، صنع القهوة، خلط المشروبات)، والتطبيقات الصناعية (مثل التجميع الدقيق، الفرز، النقل)، والرعاية الصحية والمسنين (مثل تدريب إعادة التأهيل، التدليك). بالإضافة إلى ذلك، أظهرت المكونات على سلسلة قيمة الروبوتات (مثل Planetary Roller Screws، و Dexterous Hands، و Tactile Sensors) ابتكارًا ملحوظًا، مما يشير إلى أن الذكاء الاصطناعي المتجسد يتسارع في الاندماج مع العالم المادي، ومن المتوقع أن يدفع الاندماج العميق للذكاء الاصطناعي مع السيناريوهات الواقعية. (المصدر: 36氪)
نظارات AI “التقاط الأشياء عن بعد”: Reality Proxy : طور فريق من خريجي جامعة Zhejiang تقنية نظارات AI تسمى “Reality Proxy”، تتيح للمستخدمين “التقاط الأشياء عن بعد” والتفاعل البديهي مع الأشياء في العالم الحقيقي من خلال “وكيل رقمي”. تستطيع هذه التقنية التقاط بنية المشهد وإنشاء وكلاء رقميين قابلين للتفاعل، وتدعم وظائف تفاعلية متنوعة مثل تصفح المعاينات، واختيار كائنات متعددة، والتصفية حسب الخصائص، والتجميع الدلالي، والتجميع حسب التكبير المكاني. يدمج هذا الابتكار العالم المادي مع العالم الرقمي، مما يعزز بشكل كبير كفاءة ودقة التفاعل لأجهزة XR في السيناريوهات المعقدة مثل استرجاع الكتب، والملاحة المعمارية، والتحكم في الطائرات بدون طيار، ويعتبر خطوة حاسمة نحو مساعد AI على غرار “Jarvis”. (المصدر: 量子位)
🎯 التوجهات
إطلاق OpenAI GPT-5 والتعديلات اللاحقة : أطلقت OpenAI رسميًا GPT-5، مؤكدة أن “نظام التوجيه” الخاص به يمكنه تخصيص موارد النموذج ديناميكيًا بناءً على تعقيد المهمة ونية المستخدم، مما يحقق “تآزرًا غير محسوس” متعدد الوسائط، ويقلل بشكل كبير من معدل الأخطاء الواقعية والهلوسة. ومع ذلك، بعد الإطلاق، أبلغ المستخدمون عن ظاهرة “الغباء”، وفسر Sam Altman ذلك بأنه عطل في المحول التلقائي، ووعد بالإصلاح، وفي الوقت نفسه سيعيد GPT-4o ليكون متاحًا لمستخدمي Plus، ويخطط لزيادة “درجة الحرارة” وخيارات التخصيص لـ GPT-5، وذلك استجابة لتفضيلات المستخدمين لـ “شخصية” النموذج. (المصدر: 36氪, The Verge, The Verge, sama, openai, nickaturley, sama, openai, dotey, dotey, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/artificial, Reddit r/ChatGPT)
ملخص أحدث التطورات من Google DeepMind : أصدرت Google DeepMind مؤخرًا سلسلة من إنجازات AI، بما في ذلك محاكي العالم الأكثر تقدمًا Genie 3، وGemini 2.5 Pro Deep Think المتاح لمشتركي Ultra، وتوفير Gemini Pro مجانًا لطلاب الجامعات واستثمار مليار دولار لدعم التعليم في الولايات المتحدة، وإطلاق نموذج تحديد المواقع الجغرافية العالمي AlphaEarth، بالإضافة إلى نموذج Aeneas لفك رموز النصوص القديمة. علاوة على ذلك، وصل Gemini إلى مستوى الميدالية الذهبية في IMO (الأولمبياد الدولي للرياضيات)، وأطلق تطبيق القصص المصورة Storybook مع الفن والصوت، وأضاف اختبار Kaggle Game Arena LLM المعياري، وخرج وكيل الترميز غير المتزامن Jules من مرحلة Beta، وأطلق وضع البحث بالذكاء الاصطناعي في المملكة المتحدة، ونشر نظرة عامة بالفيديو لـ NotebookLM، وتجاوزت تنزيلات نموذج Gemma 200 مليون. (المصدر: demishassabis, Google, Ar_Douillard, _rockt, quocleix)
سلسلة نماذج GLM-4.5 ستكون مفتوحة المصدر قريبًا : أعلنت Zhipu AI (GLM) أن سلسلة نماذجها الجديدة GLM-4.5 ستكون مفتوحة المصدر قريبًا، وكشفت أن النموذج هزم 99% من اللاعبين الحقيقيين في مسابقة البحث عن الخرائط خلال 16 ساعة. تشير هذه الخطوة إلى تطورات جديدة في مجال النماذج البصرية، وقد تؤثر على تطبيقات تحديد المواقع الجغرافية والتعرف على الصور. يولي المجتمع اهتمامًا كبيرًا للقدرات المحددة للنموذج الجديد وتفاصيل المصدر المفتوح. (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
إطلاق Cohere Command A Vision : أطلق فريق Cohere نموذج Command A Vision، وهو نموذج توليدي متطور يهدف إلى توفير أداء بصري متعدد الوسائط متميز للشركات، مع الحفاظ على قدرات معالجة نصوص قوية. سيؤدي إطلاق هذا النموذج إلى تعزيز كفاءة وفعالية الشركات في التطبيقات التي تجمع بين الصور والنصوص. (المصدر: dl_weekly)
إطلاق Meta V-JEPA 2 : أطلقت Meta AI نموذج V-JEPA 2، وهو نموذج عالمي رائد يركز على الفهم البصري والتنبؤ. من المتوقع أن يحقق هذا النموذج تقدمًا كبيرًا في مجالات الروبوتات والذكاء الاصطناعي، حيث يمكنه مساعدة أنظمة AI على فهم البيئة البصرية والتنبؤ بها بشكل أفضل، مما يؤدي إلى سلوكيات ذاتية أكثر تعقيدًا. (المصدر: Ronald_vanLoon)
OpenAI GPT-5 يطلق خدمة المعالجة ذات الأولوية : قدمت OpenAI خدمة “المعالجة ذات الأولوية” (Priority Processing) لـ GPT-5، مما يسمح للمطورين بالحصول على سرعة أسرع في توليد الـ token الأول عن طريق تعيين "service_tier": "priority" . تعتبر هذه الميزة حاسمة للتطبيقات الحساسة للتأخير بمستوى المللي ثانية، ولكنها تتطلب دفعًا إضافيًا، مما يعكس استكشاف OpenAI في تحسين تجربة خدمة النموذج والتسويق. (المصدر: jeffintime, OpenAIDevs, swyx, juberti)
🧰 الأدوات
Qwen Code يقدم حصة استدعاء مجانية : أعلنت Alibaba Tongyi Qianwen أن Qwen Code يوفر 2000 استدعاء مجاني يوميًا، ويمكن للمستخدمين الدوليين الحصول على 1000 استدعاء عبر OpenRouter. تقلل هذه الخطوة بشكل كبير من عتبة استخدام أدوات توليد التعليمات البرمجية للمطورين، ومن المتوقع أن تدفع انتشار التطبيقات المبتكرة القائمة على Qwen Code و”البرمجة العاطفية” (vibe coding)، مما يجعلها منافسًا قويًا في مجال البرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. (المصدر: huybery, jeremyphoward, op7418, Reddit r/LocalLLaMA)
Genie 3 يستكشف عالم الرسم : أظهر Genie 3 من Google DeepMind قدرات مذهلة، حيث يمكن للمستخدمين “الدخول” واستكشاف لوحاتهم المفضلة، وتحويلها إلى عوالم ثلاثية الأبعاد تفاعلية. تجلب هذه الميزة بعدًا جديدًا لتقدير الفن والتعليم والتجارب الافتراضية، فعلى سبيل المثال، يمكن التجول في لوحة “Nighthawks” لإدوارد هوبر أو “The Death of Socrates” لجاك لوي ديفيد، والشعور بتجربة فنية غامرة. (المصدر: cloneofsimo, jparkerholder, BorisMPower, francoisfleuret, shlomifruchter, _rockt, Vtrivedy10, rbhar90, fchollet, bookwormengr)
LangChain تطلق GPT-5 Playground : دمجت LangChain أحدث نماذج OpenAI، GPT-5 (بما في ذلك gpt-5، gpt-5-mini، gpt-5-nano)، في LangSmith Playground الخاص بها، مع وظيفة تتبع التكلفة المدمجة. يوفر هذا للمطورين منصة ملائمة لاختبار وبناء التطبيقات القائمة على GPT-5، مع مراقبة تكاليف استخدام API، مما يساعد على تحسين عملية التطوير وإدارة الموارد. (المصدر: LangChainAI, hwchase17)
Claude Code يدعم الإصلاحات الساخنة المتنقلة : قام مطور بمعالجة إصلاح ساخن طارئ في بيئة الإنتاج بنجاح، باستخدام Claude Code عبر متصفح الهاتف المحمول في مطعم Taco Bell للسيارات. يُظهر هذا الفائدة القوية لأدوات ترميز AI في السيناريوهات المتنقلة، مما يحرر المطورين من قيود المكتب، ويسمح لهم بتصحيح الأخطاء وحل المشكلات في أي وقت ومكان، مما يزيد من مرونة العمل. (المصدر: Reddit r/ClaudeAI)
ميزة الوصول عن بعد في Clode Studio : أصدر Clode Studio تحديثًا، مضيفًا Relay Server مدمجًا ودعمًا للأنفاق المتعددة، مما يسمح للمستخدمين بالوصول عن بعد إلى IDE سطح المكتب من أي جهاز، والتحكم في Claude Code Chat. توفر هذه الميزة خيارات أنفاق متعددة (Clode، Cloudflare، Custom)، وتدعم اللمس على الهواتف والأجهزة اللوحية، وتضمن المصادقة الآمنة، وتهدف إلى تحسين تجربة التطوير عن بعد ومرونته. (المصدر: Reddit r/ClaudeAI)
LEANN: فهرس متجه خفيف الوزن للغاية : LEANN هو فهرس متجه مبتكر وخفيف الوزن للغاية، يحقق RAG (الجيل المعزز بالاسترجاع) سريعًا ودقيقًا وخاصًا بنسبة 100% على أجهزة MacBook، دون الحاجة إلى اتصال بالإنترنت، وملف الفهرس أصغر بنسبة 97% من الطرق التقليدية. يمكنه تمكين المستخدمين من إجراء بحث دلالي على الأجهزة المحلية، ومعالجة البيانات الشخصية مثل رسائل البريد الإلكتروني وسجلات الدردشة، مما يوفر تجربة شبيهة بـ Jarvis الشخصي. (المصدر: matei_zaharia)
إطلاق Qwen-Image LoRA Trainer : أطلقت منصة WaveSpeedAI أداة Qwen-Image LoRA Trainer، وهي أول منصة في العالم توفر مدرب Qwen-Image LoRA عبر الإنترنت. يمكن للمستخدمين الآن تدريب أنماطهم المخصصة في غضون دقائق، مما يبسط بشكل كبير عملية إنشاء الفن بالذكاء الاصطناعي، ويعزز قدرات التخصيص لنماذج توليد الصور. (المصدر: Alibaba_Qwen)
Jules يطلق Interactive Plan : أصدر وكيل الترميز غير المتزامن Jules من Google ميزة Interactive Plan، التي تسمح لـ Jules بقراءة مستودعات التعليمات البرمجية، وطرح أسئلة توضيحية، والتعاون مع المستخدمين لتحسين خطة التطوير. تزيد هذه الطريقة التعاونية من احتمالية تحديد المستخدمين لأهدافهم بوضوح، وتضمن توافق التعاون بين الإنسان والآلة في توليد التعليمات البرمجية وبناء الحلول، وبالتالي تحسين جودة التعليمات البرمجية وموثوقيتها. (المصدر: julesagent)
ترقية قدرة Grok 4 على معالجة ملفات PDF : أعلنت xAI عن تحسين كبير في قدرة Grok 4 على معالجة ملفات PDF، حيث يمكنه الآن التعامل بسلاسة مع ملفات PDF الكبيرة جدًا التي تحتوي على مئات الصفحات، وفهم محتوى PDF بشكل أفضل من خلال قدرة التعرف الأكثر دقة. تم إطلاق هذه الترقية في تطبيقات Grok على الويب والجوال، مما يعزز بشكل كبير كفاءة المستخدم في معالجة وتحليل المستندات المعقدة. (المصدر: xai, Yuhu_ai_, Yuhu_ai_, Yuhu_ai_)
📚 التعلم
HuggingFace تطلق دورات AI : أطلقت HuggingFace تسع دورات AI مجانية على مستوى النخبة، تغطي مواضيع أساسية مثل LLMs، و Agent، وأنظمة AI. تهدف هذه الدورات إلى مساعدة المطورين والباحثين على إتقان تقنيات AI المتطورة، وتقليل عوائق التعلم، ودفع تطوير مجتمع AI مفتوح المصدر. (المصدر: huggingface)
Attention Basin: دراسة حساسية موقع السياق في LLM : كشفت دراسة عن حساسية كبيرة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لموقع سياق معلومات الإدخال، وهي ظاهرة تسمى “حوض الانتباه”: يميل النموذج إلى تخصيص اهتمام أكبر للمعلومات في بداية ونهاية التسلسل، مع تجاهل الجزء الأوسط. اقترحت الدراسة إطار عمل Attention-Driven Reranking (AttnRank)، الذي يعزز بشكل كبير أداء 10 نماذج LLM مختلفة في مهام الأسئلة متعددة الخطوات والتعلم Few-shot، من خلال معايرة تفضيلات انتباه النموذج وإعادة ترتيب المستندات المسترجعة أو الأمثلة Few-shot. (المصدر: HuggingFace Daily Papers)
MLLMSeg: فك تشفير قناع خفيف الوزن يعزز تجزئة التعبير المرجعي : MLLMSeg هو إطار عمل جديد يهدف إلى حل تحدي التنبؤ الكثيف على مستوى البكسل في مهام تجزئة التعبير المرجعي (RES) في النماذج الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs). يستفيد هذا الإطار بشكل كامل من ميزات التفاصيل البصرية المتأصلة في مشفرات MLLM البصرية، ويقترح وحدات دمج ميزات معززة بالتفاصيل ومتسقة دلاليًا، بالاشتراك مع فك تشفير قناع خفيف الوزن، لتحقيق توازن أفضل بين الأداء والتكلفة، متجاوزًا طرق SAM-based و SAM-free الحالية. (المصدر: HuggingFace Daily Papers)
تعلم الاستدلال لتحسين الواقعية : اقترحت دراسة دالة مكافأة جديدة تهدف إلى حل مشكلة ارتفاع معدل الهلوسة في نماذج اللغة الكبيرة القائمة على الاستدلال (R-LLMs) في مهام الواقعية الطويلة. تأخذ دالة المكافأة هذه في الاعتبار دقة الحقائق، ومستوى تفاصيل الاستجابة، ومدى صلة الإجابة، وفي التدريب عبر التعلم المعزز عبر الإنترنت، أدت إلى خفض متوسط معدل الهلوسة بنسبة 23.1 نقطة مئوية في ستة اختبارات معيارية للواقعية، وزيادة مستوى تفاصيل الإجابة بنسبة 23%، دون التأثير على الفائدة الكلية للاستجابة. (المصدر: HuggingFace Daily Papers)
LangChain تستضيف Hacking Hours : ستستضيف LangChain حدث “LangChain Hacking Hours”، لتوفير بيئة عمل مشتركة ومركزة، تمكن المطورين من تحقيق تقدم عملي في مشاريع LangChain أو LangGraph، والحصول على توجيه فني مباشر من الفريق، والتفاعل مع بناة آخرين في المجتمع. (المصدر: LangChainAI)
DSPy: وفاء مسار RAG : ناقشت وسائل التواصل الاجتماعي مزايا إطار عمل DSPy في الحفاظ على وفاء مسار RAG (الجيل المعزز بالاسترجاع). من خلال DSPy، يمكن للمطورين هندسة الأنظمة بحيث تقوم بإخراج “لا أعرف” بشكل استباقي عندما لا يحتوي السياق على المعلومات الضرورية، وبالتالي تجنب هلوسة النموذج، وتبسيط تعقيد هندسة المطالبات، وفصل أهداف العمل، والنموذج، والعمليات، وبيانات التدريب. (المصدر: lateinteraction, lateinteraction, lateinteraction)
رؤى من دورة AI Evals : شارك Hamel Husain 14 نقطة بارزة من دورة AI Evals الخاصة به، خاصة الأفكار البارزة حول الاسترجاع (RAG). تؤكد الدورة على أهمية التقييم في تطوير أنظمة AI، وكيفية استخدام تقنيات الاسترجاع بفعالية لتحسين أداء النموذج، خاصة عند التعامل مع البيانات المعقدة والمعلومات متعددة المصادر. (المصدر: HamelHusain)
Anthropic تتعهد بتعزيز تعليم AI : انضمت Anthropic إلى مبادرة “Pledge to America’s Youth”، ملتزمة مع أكثر من 100 منظمة بتعزيز تعليم AI. سيتعاونون مع المعلمين والطلاب والمجتمعات في جميع أنحاء البلاد لتنمية مهارات AI والأمن السيبراني الضرورية للجيل القادم، لمواجهة تحديات التطور التكنولوجي المستقبلي. (المصدر: AnthropicAI)
جوهر استدلال Chain-of-Thought (CoT) : نقاش حاد حول ما إذا كان استدلال CoT “سرابًا”. شككت دراسة، من خلال تحليل منظور توزيع البيانات، في قدرة CoT الحقيقية على الفهم، مشيرة إلى أنه قد يفرط في التكيف مع المهام المعيارية ويكون عرضة للهلوسة. في الوقت نفسه، هناك رأي مفاده أن CoT لا يزال بإمكانه توفير معلومات قيمة في المهام المعرفية المعقدة، وأن “آثار التفكير” الخاصة به لا تزال موثوقة في ظل ظروف معينة. (المصدر: togelius, METR_Evals, rao2z, METR_Evals, METR_Evals)
كيف تتنبأ LLM بالكلمة التالية : تمت مشاركة مقطع فيديو على وسائل التواصل الاجتماعي يوضح بصريًا كيف تقوم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بتوليد النصوص عن طريق التنبؤ بالكلمة التالية. يساعد هذا المستخدمين على فهم مبدأ العمل الأساسي لـ LLM، وهو اختيار الكلمة التالية الأكثر احتمالًا من خلال توزيع الاحتمالات، وبالتالي بناء تسلسلات متماسكة وذات معنى. (المصدر: Reddit r/deeplearning)
ضرورة الإسقاط المستقل لـ Q و K و V في نموذج Transformer : ناقش المجتمع أسباب الإسقاط المستقل لـ Query (Q) و Key (K) و Value (V) بشكل منفصل في نموذج Transformer. أشارت المناقشة إلى أن ربط Q و V مباشرة بالتضمينات المدخلة سيؤدي إلى فقدان قدرة النموذج على التعبير ومرونته، لأن الإسقاط المستقل يسمح للنموذج بإجراء استعلامات ومطابقات واستخراج معلومات في مساحات دلالية مختلفة، وبالتالي التقاط علاقات اعتماد أكثر تعقيدًا وآليات انتباه متعددة الرؤوس. (المصدر: Reddit r/deeplearning)
Adaptive Classifiers: بنية جديدة للتعلم Few-Shot : اقترحت دراسة بنية “Adaptive Classifiers”، التي تمكن مصنفات النصوص من التعلم من عدد قليل من العينات (5-10 لكل فئة)، والتكيف المستمر مع البيانات الجديدة دون نسيان كارثي، وإضافة فئات جديدة ديناميكيًا دون الحاجة إلى إعادة التدريب. يجمع هذا الحل بين التعلم الأولي ودمج الأوزان المرنة، ويحقق دقة تتراوح بين 90-100% في مهام مستوى الشركات، وسرعة استدلال عالية، مما يحل مشكلات نشر ML في سيناريوهات البيانات النادرة والتغير السريع. (المصدر: Reddit r/MachineLearning)
الضبط الدقيق الديناميكي (DFT) يعزز SFT : اقترحت دراسة “الضبط الدقيق الديناميكي” (Dynamic Fine-Tuning, DFT)، الذي يعيد تعريف SFT (الضبط الدقيق تحت الإشراف) كتعلم معزز، ويقدم تعديلًا لسطر واحد من التعليمات البرمجية لتثبيت تحديثات الـ token، مما يعزز أداء SFT. تجاوز DFT في بعض الحالات طرق RL مثل PPO و DPO و GRPO، مما يوفر مسارًا جديدًا أكثر كفاءة واستقرارًا لضبط النموذج. (المصدر: TheTuringPost)
💼 الأعمال
استراتيجية تسعير OpenAI GPT-5 تثير تكهنات بحرب أسعار : أطلقت OpenAI نموذج GPT-5، حيث جاء تسعير API الخاص به (1.25 دولار لكل مليون إدخال، 10 دولارات لكل مليون إخراج) أقل بكثير من المنافسين مثل Anthropic Claude Opus 4.1 (15 دولارًا لكل مليون إدخال، 75 دولارًا لكل مليون إخراج). تعتبر هذه الخطوة “ورقة رابحة”، وقد تؤدي إلى حرب أسعار في سوق LLM. يراقب القطاع ما إذا كان هذا تأثيرًا قصير المدى على حصة السوق، أم بداية لانخفاض طويل الأجل في تكاليف AI، وكيف سيؤثر ذلك على تطوير أدوات AI، ونماذج الأعمال، وإمكانية الوصول إلى AI. (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
تركيز موارد GPU ومشهد صناعة AI : أشارت التعليقات إلى أن التركيز العالي لموارد GPU أدى إلى هيمنة “المختبرات الغنية بـ GPU” في مجال AI العام، حيث يصعب على النماذج المفتوحة منافستها. يرى المقال أن عام 2025 سيكون عام Agent وطبقة التطبيقات، ويجب على الشركات التركيز على بناء حلول مقبولة على أصغر LLM، بدلاً من إنفاق مبالغ طائلة على تدريب النماذج الكبيرة، وهذا يعكس تحولًا استراتيجيًا في صناعة AI من تدريب النماذج إلى تطبيقها. (المصدر: Reddit r/artificial)
فوضى تداول أسهم شركات AI : كشفت وسائل التواصل الاجتماعي عن ظاهرة “المفترسين من الطبقة الدنيا” و”المحتالين” في تداولات أسهم مختبرات AI. هؤلاء الوسطاء متعددو الطبقات من SPV (كيانات ذات غرض خاص) ليس لديهم علاقة مباشرة بالشركات نفسها، ومع ذلك يمارسون أنشطة احتيالية، مما يحذر المستثمرين والجمهور من الازدهار غير المنطقي المتزايد والمخاطر المحتملة في مجال AI. (المصدر: saranormous)
🌟 المجتمع
إطلاق GPT-5 يثير ردود فعل قوية وجدلاً بين المستخدمين : بعد إطلاق OpenAI لـ GPT-5، أثار ذلك نقاشًا واسعًا في المجتمع. أعرب بعض المستخدمين عن خيبة أملهم من أداء GPT-5 (خاصة في البرمجة والكتابة الإبداعية)، معتبرين أنه ليس أفضل من GPT-4o أو Claude Code، بل وشعروا بـ “تراجع”، وأعربوا عن استيائهم من ميزة “المحول التلقائي” لـ OpenAI، وشفافية النموذج، وتعديلات قيود الاستخدام لمستخدمي Plus. عبر العديد من المستخدمين عن حنينهم إلى “شخصية” و”مشاعر” GPT-4o، معتبرين أنه ليس مجرد أداة، بل “صديق” أو “شريك”، بل إنهم أطلقوا عريضة تطالب OpenAI بإعادة خيار 4o. رد Sam Altman بأن الشركة قللت من تقدير تفضيل المستخدمين لـ “شخصية” 4o، وتعهد بإعادة 4o ليكون متاحًا لمستخدمي Plus، مع تحسين “درجة الحرارة” وخيارات التخصيص لـ GPT-5، وشرح الوضع الذي أدى إلى ضعف أداء النموذج في بداية الإطلاق بسبب عطل فني. (المصدر: maithra_raghu, teortaxesTex, teortaxesTex, teortaxesTex, SebastienBubeck, SebastienBubeck, shaneguML, OfirPress, cloneofsimo, TheZachMueller, scaling01, Smol_AI, natolambert, teortaxesTex, Vtrivedy10, tokenbender, ClementDelangue, TheZachMueller, TomLikesRobots, METR_Evals, Ronald_vanLoon, teortaxesTex, teortaxesTex, scaling01, scaling01, scaling01, scaling01, scaling01, scaling01, scaling01, scaling01, scaling01, scaling01, Teknium1, Teknium1, Teknium1, [Teknium1](https://x.com/Teknium1/status