كلمات مفتاحية：أوبن إيه آي, أجهزة الذكاء الاصطناعي, جوجل ديب مايند, إنفيديا, هواوي, مايكروسوفت, إكس إيه آي, روبوتات الذكاء الاصطناعي, سماعات ذكية بدون شاشة, شبكات عصبية مطلعة على الفيزياء, إس أو سي x86 آر تي إكس, أتلس 950/960 سوبر بود, جروك 4 فاست
🔥 تركيز
طموحات OpenAI في الأجهزة وصراع استقطاب المواهب من Apple: بعد استحواذها على io، تسعى OpenAI بنشاط لاستقطاب مهندسي الأجهزة من Apple، وتخطط لإطلاق أجهزة AI مثل مكبرات الصوت الذكية بدون شاشة والنظارات الذكية في وقت مبكر من أواخر عام 2026. تشير هذه الخطوة إلى رغبة OpenAI في قلب نماذج التفاعل التقليدية بين الإنسان والآلة، وجذب المواهب بوعود برواتب عالية و”بيروقراطية أقل”، لكنها تواجه تحديات هائلة في تحدي هيمنة Apple في مجال الأجهزة، بالإضافة إلى الدروس المستفادة من “فشل” شركات مثل Meta في مجال أجهزة AI. (المصدر: The Information)
Google DeepMind تستخدم AI لاختراق تحديات ديناميكا الموائع: بالتعاون مع جامعة براون وجامعة نيويورك وجامعة ستانفورد، استخدمت Google DeepMind الشبكات العصبية المدعومة بالفيزياء (PINN) وتقنيات التحسين العددي عالية الدقة، لتحديد النقاط الشاذة غير المستقرة التي يصعب التقاطها في معادلات الموائع لأول مرة بشكل منهجي. يفتح هذا الإنجاز نموذجًا جديدًا تمامًا لأبحاث ديناميكا الموائع غير الخطية، ومن المتوقع أن يعزز بشكل كبير دقة وكفاءة مجالات مثل توقعات مسار الأعاصير وتصميم الديناميكا الهوائية للطائرات. (المصدر: 量子位)
NVIDIA تستثمر 5 مليارات دولار في Intel لتطوير شرائح AI معًا: أعلنت NVIDIA رسميًا عن استثمار 5 مليارات دولار في “منافستها القديمة” Intel، لتصبح أحد أكبر مساهميها. ستعمل الشركتان معًا على تطوير شرائح AI لأجهزة PC ومراكز البيانات، بما في ذلك x86 RTX SOC الجديدة كليًا، بهدف دمج GPU و CPU بعمق وإعادة تشكيل بنية الحوسبة المستقبلية. تُعتبر هذه الخطوة إعادة تعريف لبنية الحوسبة المستقبلية من قبل عملاقي الشرائح، ولكنها قد تؤثر على AMD و TSMC. (المصدر: 量子位)
Huawei تطلق عقدة AI فائقة وقوية ومجموعات SuperCluster الأقوى عالميًا: أطلقت Huawei في مؤتمر الاتصال الكامل عقدة Atlas 950/960 SuperPoD الفائقة ومجموعات SuperCluster، التي تدعم الآلاف إلى الملايين من بطاقات Ascend، وتصل قوة حوسبة FP8 فيها إلى 8-30 EFlops، ومن المتوقع أن تحافظ على المركز الأول عالميًا في قوة الحوسبة خلال العامين المقبلين. كما أعلنت عن خطط التطور المستقبلية لشرائح Ascend و Kunpeng، وقدمت بروتوكول Lingqu Interconnect Protocol، بهدف سد الفجوة في عملية تصنيع الشريحة الواحدة من خلال ابتكار بنية النظام، ودفع التطور المستمر للذكاء الاصطناعي. (المصدر: 量子位)
Microsoft تعلن عن بناء مركز بيانات AI الأقوى عالميًا Fairwater: أعلنت Microsoft عن بناء مركز بيانات AI باسم Fairwater في ولاية ويسكونسن، والذي سيضم مئات الآلاف من وحدات NVIDIA GB200 GPU، ويوفر أداءً يفوق أداء أسرع حاسوب فائق في العالم بعشرة أضعاف. يعتمد المركز نظام تبريد سائل مغلق الدائرة، ويتوافق مع الطاقة المتجددة، ويهدف إلى دعم التوسع الأسي لتدريب واستدلال AI، وهو أحد البنى التحتية لـ AI التي تبنيها Microsoft في مناطق متعددة حول العالم. (المصدر: NandoDF, Reddit r/ArtificialInteligence)
🎯 اتجاهات
xAI تطلق Grok 4 Fast، معيار جديد للأداء والتكلفة: أطلقت xAI نموذج الاستدلال متعدد الوسائط Grok 4 Fast (mini)، الذي يتميز بنافذة سياقية بحجم 2 مليون، ويعزز بشكل كبير كفاءة الاستدلال وأداء البحث. يضاهي مستوى ذكائه Gemini 2.5 Pro، لكن بتكلفة أقل بحوالي 25 مرة، وقد احتل المركز الأول في تصنيفات Search Arena والمركز الثامن في Text Arena، مما يعيد تعريف نسبة التكلفة إلى الفائدة. يعتبر إطار عمل الوكيل الجديد لفريق البنية التحتية لـ RL هو الجوهر التدريبي له. (المصدر: scaling01, Yuhu_ai_, ArtificialAnlys)
تطبيقات روبوتات AI في مجالات متعددة: الشرطة، المطابخ، البناء، وأتمتة اللوجستيات: تتغلغل تقنيات AI والروبوتات بسرعة في مجالات متعددة مثل السلامة العامة، المطابخ، البناء، واللوجستيات. أطلقت الصين روبوت شرطة كروي عالي السرعة، يتمتع بالقدرة على القبض على المجرمين بشكل مستقل. كما تحقق روبوتات المطابخ، وروبوتات البناء، والروبوتات ثنائية الأرجل الأتمتة والذكاء في سيناريوهات مثل مراكز Amazon اللوجستية، وأطلقت Scythe Robotics روبوت جز العشب ذاتي القيادة ومعزز M.52. (المصدر: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
إطلاق نموذج اللغة البصري Moondream 3، يدعم مهارة الإشارة الأصلية: أطلقت Moondream 3 نسخة معاينة، وهو نموذج لغة بصري بمعاملات 9B و 2B MoE نشط، يوفر قدرات استدلال بصري متقدمة مع الحفاظ على الكفاءة وسهولة النشر، ويدعم بشكل أصلي مهارة التفاعل “الإشارة”، مما يعزز من سهولة التفاعل بين الإنسان والآلة. (المصدر: vikhyatk, _akhaliq, suchenzang)
نماذج العالم المدعومة بـ AI وتطورات توليد الفيديو: أظهرت دراسة تقنية دمج الهياكل الاحتمالية (PSI)، التي يمكنها تعلم نموذج عالمي كامل من الفيديوهات الخام. أطلقت Luma AI نموذج الفيديو الاستدلالي Ray3، القادر على توليد فيديوهات HDR بجودة استوديو، ويوفر وضع مسودة جديد. يمكن استكشاف العوالم المولدة بواسطة AI على VisionPro. (المصدر: connerruhl, NandoDF, drfeifei)
نشر LLM على الأجهزة المحمولة وابتكار نماذج الصوت: تم تشغيل نموذج Qwen3 8B بنجاح على iPhone Air بتقنية 4-bit quantization، مما يظهر إمكانات النشر الفعالة لنماذج اللغة الكبيرة على الأجهزة المحمولة. أطلقت Xiaomi نموذج MiMo-Audio مفتوح المصدر، وهو نموذج لغة صوتي بمعاملات 7B، يحقق قدرات تعلم قوية من عدد قليل من الأمثلة وقدرة على التعميم من خلال تدريب مسبق واسع النطاق ونموذج التنبؤ بالرمز التالي على غرار GPT-3، ويغطي مهام صوتية متعددة. (المصدر: awnihannun, huggingface, Reddit r/LocalLLaMA)
الأمن البيولوجي لـ AI وتصميم جينومات الفيروسات: أظهرت الأبحاث أن AI أصبح الآن قادرًا على تصميم جينومات فيروسية أكثر فتكًا، على الرغم من أن هذا يتطلب توجيه فريق من الخبراء ومطالبات تسلسل محددة، مما يثير مخاوف بشأن تطبيقات الأمن البيولوجي لـ AI، ويسلط الضوء على الحاجة إلى رقابة صارمة على المخاطر المحتملة في عملية تطوير AI. (المصدر: TheRundownAI, Reddit r/artificial)
ابتكار أجهزة AI وبنية الحوسبة: تُعتبر بنية NVIDIA Blackwell “وحدة معالجة الرسوميات لعشر سنوات قادمة”، وتحظى تفاصيل تحسينها وتنفيذها باهتمام كبير. في الوقت نفسه، توفر وحدات المعالجة الذكية (IPU) من Graphcore، كمعالجات متوازية واسعة النطاق، مزايا فريدة في مجال حوسبة AI، كونها متخصصة في حوسبة الرسوم البيانية وأعباء العمل المتفرقة. يمكن لمعالج الفوتونات في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا تحقيق حوسبة AI فائقة السرعة بكفاءة طاقة عالية جدًا. (المصدر: percyliang, TheTuringPost, Ronald_vanLoon)
تطورات AI في اتخاذ القرار، الإبداع، والإدراك السياقي: تتفوق LLM على مستثمري رأس المال المغامر في اختيار المؤسسين. يُستخدم AI لبناء لوحات تحكم قياس عن بعد للسيارات في الوقت الفعلي، ولوصف حركة الأشخاص من خلال “physical AI”. تستكشف KlingAI دمج AI مع صناعة الأفلام، مما يدفع بمفهوم “المؤلف المدعوم بـ AI”. (المصدر: BorisMPower, code, genmon, Kling_ai)
نمو مستخدمي منصات AI وإنجازاتها: شهدت منصة Perplexity Discover نموًا سريعًا في نشاط المستخدمين، حيث تجاوز عدد المستخدمين النشطين يوميًا مليون مستخدم، لتصبح مصدرًا عالي نسبة الإشارة إلى الضوضاء للمعلومات اليومية. حلت نماذج OpenAI جميع المشاكل الـ 12 في نهائيات بطولة العالم ICPC لعام 2025، وكانت 11 مشكلة منها صحيحة من أول محاولة، مما يظهر القوة الهائلة لـ AI في مسابقات الخوارزميات والقدرة على البرمجة. (المصدر: AravSrinivas, MostafaRohani)
تطورات وتوقعات تقنية القيادة الذاتية: لم تعد Tesla FSD (القيادة الذاتية الكاملة) تتطلب من السائق الإمساك بعجلة القيادة، بل تراقب ما إذا كان السائق ينظر إلى الطريق عبر كاميرات داخل السيارة. في الوقت نفسه، هناك رأي بأن الروبوتات الشبيهة بالبشر قد تتمكن في المستقبل من قيادة أي مركبة، مما يثير مناقشات حول انتشار القيادة الذاتية وعادات القيادة البشرية. (المصدر: kylebrussell, EERandomness)
🧰 أدوات
DSPy: تبسيط برمجة LLM، التركيز على الكود بدلاً من هندسة الـ Prompt: DSPy هو إطار عمل جديد لبرمجة LLM، يسمح للمطورين بالتركيز على منطق الكود بدلاً من هندسة الـ Prompt المعقدة. من خلال تحديد الشكل الطبيعي للنوايا، وأنواع المحسّنات، والتصميم المعياري، فإنه يحسن كفاءة تطبيقات LLM، وفعاليتها من حيث التكلفة، ومتانتها، ويمكن استخدامه لتوليد ملاحظات سريرية اصطناعية، وحل مشاكل حقن الـ Prompt، ويوفر منفذًا للغة Ruby. (المصدر: lateinteraction, lateinteraction, lateinteraction, lateinteraction, lateinteraction, lateinteraction, lateinteraction)
وكلاء ترميز AI وبيئة أدوات التطوير: يدعم GPT-5 Codex CLI مراجعة الكود الآلية وتخطيط المهام الطويلة. يوفر OpenHands وكيل ترميز عام يمكن استدعاؤه من منصات متعددة. يوفر Replit Agent 3 تحكمًا متعدد المستويات في الاستقلالية، ويمكنه تحويل ملاحظات العملاء إلى توسعات منصة آلية. أعيدت هيكلة البنية الأساسية لـ Cline، وتدعم تكامل واجهات متعددة. (المصدر: dejavucoder, gdb, gdb, kylebrussell, doodlestein, gneubig, pirroh, amasad, amasad, amasad, amasad, cline, cline)
أدوات وأطر عمل تطوير تطبيقات LLM: يمكن دمج LlamaIndex مع Dragonfly لبناء أنظمة RAG في الوقت الفعلي. يمكن لـ tldraw Agent تحويل الرسومات التخطيطية إلى ألعاب قابلة للعب. Turbopuffer هي قاعدة بيانات متجهات فعالة. Trackio هي مكتبة تتبع تجارب خفيفة الوزن ومجانية. يمكن لمنصة Yupp.ai مقارنة أداء نماذج AI في حل المسائل الرياضية. يساعد نموذج CodonTransformer مفتوح المصدر في تحسين التعبير البروتيني. (المصدر: jerryjliu0, max__drake, Sirupsen, ClementDelangue, yupp_ai, yupp_ai, huggingface)
التفاعل الصوتي وإنشاء المحتوى بمساعدة AI: يوفر Wispr Flow/Superwhisper تجربة تفاعل صوتي عالية الجودة. يوفر Higgsfield Photodump Studio تدريبًا مجانيًا للشخصيات وتوليد صور أزياء. Index TTS2 و VibeVoice-7B هما نموذجان لتحويل النص إلى كلام. يمكن لـ DALL-E 3 توليد صور بناءً على تعليمات معقدة، مثل توليد صورة لذاتي البالغ وهو يعانق ذاتي الطفل. (المصدر: kylebrussell, _akhaliq, dotey, Reddit r/ChatGPT)
تطبيقات أدوات AI في مجالات محددة: يحول Paper2Agent الأوراق البحثية إلى مساعدي AI تفاعليين. يحل Deterministic Global-Optimum Logistics Demo مشاكل تحسين المسار على نطاق واسع. يعزز DeepContext MCP كفاءة البحث عن الكود في Claude Code. يجري تطوير وظيفة الإكمال التلقائي بأقل من 100 مللي ثانية في JetBrains IDEs. يوفر Neon Snapshots API وظائف التحكم في الإصدار ونقاط التفتيش لوكلاء AI. يتكامل Roo Code مع عائلة نماذج GLM 4.5، ويوفر خطط ترميز بسعر ثابت. (المصدر: TheTuringPost, Reddit r/MachineLearning, Reddit r/ClaudeAI, Reddit r/MachineLearning, matei_zaharia, Zai_org)
البنية التحتية لـ AI وأدوات التحسين: NVIDIA Run:ai Model Streamer هو SDK مفتوح المصدر يهدف إلى تقليل تأخير البدء البارد لاستدلال LLM بشكل كبير. يوفر Cerebras Inference قدرة استدلال عالية السرعة تصل إلى 2000 رمز في الثانية لنماذج رائدة مثل Qwen3 Coder. تُعتبر Vercel AI Gateway خدمة خلفية ممتازة لـ AI SDK، حيث توفر للمطورين بنية تحتية لـ AI فعالة وعالية التكلفة بفضل تكرارها السريع للميزات ودعمها لنماذج Cerebras Systems. (المصدر: dl_weekly, code, dzhng)
أدوات ومنصات AI أخرى: أطلقت StackOverflow منتجها الخاص للأسئلة والأجوبة المدعوم بـ AI، والذي يدمج تقنية RAG. يوفر NotebookLM إرشادات مشروع مخصصة، ويمكنه تقديم أدلة استخدام مخصصة بناءً على وصف مشروع المستخدم، ويدعم نظرة عامة على الفيديو متعددة اللغات. (المصدر: karminski3, demishassabis)
📚 تعلم
أبحاث AI وتحديثات المؤتمرات الأكاديمية: استقبل NeurIPS 2025 ورقتي “Searching Latent Program Spaces” و “Grafting Diffusion Transformers” كأوراق Oral، لاستكشاف مساحات البرامج الكامنة وتحويلات بنية الـ Transformer الانتشارية. تجري حاليًا المرحلة الثانية من مراجعة الأوراق البحثية لـ AAAI 2026. سيتناول مؤتمر AI Dev 25 وكلاء ترميز AI واختبار البرمجيات. تجاوزت مجموعات البيانات العامة لمنصة Hugging Face 500 ألف، وأطلقت مشروع ML for Science. (المصدر: k_schuerholt, DeepLearningAI, DeepLearningAI, huggingface, huggingface, realDanFu, drfeifei, Reddit r/MachineLearning)
نظريات تدريب وتحسين LLM: مناقشة مشكلة الكفاءة المنخفضة للتعلم المعزز (RL) في تدريب النماذج المتطورة، مشيرة إلى أن تكلفة الحوسبة لكل بت معلومات أعلى بكثير من التدريب المسبق. تم اقتراح ما وراء المعرفة لـ LLM لتحسين دقة وكفاءة استدلال LLM، وتقليل “تضخم الرموز”. قدم فريق Yann LeCun إطار عمل LLM-JEPA. اتجاه تطور كفاءة الحوسبة والبيانات في التدريب المسبق لـ Transformer، وقد يعاد التركيز في المستقبل على كفاءة البيانات. (المصدر: dwarkesh_sp, NandoDF, teortaxesTex, percyliang)
موارد تعلم تقنيات AI Agents وRAG: توفير خريطة طريق تعليمية ودليل سريع لـ AI Agents، بالإضافة إلى تحليل مقارن لـ RAG Pipeline و Self RAG و Agentic RAG، لمساعدة المتعلمين على إتقان تقنيات وكلاء AI بشكل منهجي. يناقش Andrew Ng تطبيقات وكلاء ترميز AI في اختبار البرمجيات الآلي. (المصدر: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, DeepLearningAI)
تقييم أمان وأداء نماذج AI: التأكيد على أن قدرة وكلاء AI على استدعاء الأدوات بشكل قوي هي مفتاح الذكاء العام. يعمل نموذج Guardian كطبقة أمان، حيث يكتشف ويصفي المطالبات والمخرجات الضارة، مما يضمن أمان AI. أسباب وحلول مشكلة عدم اليقين في مخرجات LLM، مشيرة إلى أن المعالجة الدفعية هي العامل الرئيسي، واقتراح عمليات ثابتة الدفعة. (المصدر: omarsar0, TheTuringPost, TheTuringPost)
أبحاث تطبيقات AI في مجالات العلوم والهندسة: نماذج سريرية قابلة للتفسير تجمع بين XGBoost و Shap، لتعزيز الشفافية في المجال الطبي. أظهر SeizureTransformer فارق أداء 27 ضعفًا في اختبار EpilepsyBench، ويقوم الباحثون حاليًا بتدريب بنية Bi-Mamba-2 + U-Net + ResCNN لإصلاح ذلك. يحقق Mojo matmul ضرب المصفوفات بشكل أسرع على بنية NVIDIA Blackwell. يعزز إطار عمل ST-AR فهم نماذج الصور وجودة التوليد. (المصدر: Reddit r/MachineLearning, Reddit r/MachineLearning, jeremyphoward, _akhaliq)
أساليب وتحديات تعلم AI: أهمية جودة وكمية البيانات في التدريب، مع التأكيد على أن البيانات البشرية عالية الجودة أفضل من كميات كبيرة من البيانات الاصطناعية. تساؤل Dorialexander حول “bit/parameter” كوحدة قياس. Jeff Dean يتحدث عن مهنة عالم الحاسوب. توفر Generative AI Expert Roadmap وخريطة طريق تعلم Python إرشادات تعليمية. (المصدر: weights_biases, Dorialexander, JeffDean)