كلمات مفتاحية：إنسان آلي بشري الشكل, حاسوب فائق الذكاء الاصطناعي, نموذج OpenAI, نموذج Gemini, ماراثون نصف مسافة للإنسان الآلي بشري الشكل, شريحة Blackwell من NVIDIA, معدل هلوسة OpenAI o3, محاكاة فيزيائية بـ Gemini 2.5 Pro, دورة وكيل متصفح بالذكاء الاصطناعي, تأثير علم الحوسبة الكمية, تحكم ذراع آلية بواجهة دماغ-حاسوب, سلوك شخصيات اللعب غير القابلة للعب باستخدام الشبكات العصبية الرسومية
“`arabic
🔥 التركيز
إقامة أول ماراثون نصف ماراثون للروبوتات البشرية في العالم: في أول سباق نصف ماراثون عالمي للروبوتات البشرية الذي أقيم في منطقة Yizhuang ببكين، أصبح الروبوت Tiangong 1.2max أول روبوت يعبر خط النهاية بزمن قدره ساعتان و 40 دقيقة و 24 ثانية. يهدف السباق إلى التحقق من التطبيق العملي للروبوتات في سيناريوهات مختلفة، وجمع روبوتات بشرية من الصين تستخدم طرق دفع مختلفة ومدارس خوارزميات متنوعة. لم يختبر السباق قدرة الروبوتات على المشي والتحمل (مع الحاجة إلى الشحن أو استبدال البطارية في منتصف الطريق، مع فرض عقوبات زمنية) وتبديد الحرارة والاستقرار فحسب، بل اختبر أيضًا التعاون بين الإنسان والروبوت. على الرغم من ظهور بعض المشاكل أثناء السباق، مثل ‘رهبة المسرح’ لروبوت Unitree وسقوط روبوت Tiangong، إلا أن هذا الحدث يعتبر معلمًا هامًا في تطوير الروبوتات البشرية، حيث يوفر منصة لاختبار الأداء والتحقق من التكنولوجيا في بيئة حقيقية، مما يدفع التقدم في تحسين الهيكل وخوارزميات التحكم في الحركة والقدرة على التكيف مع البيئة (المصدر: APPSO via 36氪)
Nvidia تعلن أن حواسيبها الفائقة للذكاء الاصطناعي ستُصنع في الولايات المتحدة: تخطط Nvidia لأول مرة لإنتاج حواسيبها الفائقة المستخدمة لمعالجة مهام الذكاء الاصطناعي بالكامل داخل الولايات المتحدة. خصصت الشركة مساحة تزيد عن مليون قدم مربع في أريزونا لتصنيع واختبار رقائق Blackwell، وتتعاون مع Foxconn (هيوستن) و Wistron (دالاس) لبناء مصانع في تكساس لإنتاج حواسيب الذكاء الاصطناعي الفائقة، ومن المتوقع أن يبدأ الإنتاج الكمي تدريجيًا في غضون 12-15 شهرًا. هذه الخطوة هي جزء من خطة Nvidia لإنتاج بنية تحتية للذكاء الاصطناعي بقيمة 500 مليار دولار في الولايات المتحدة على مدى السنوات الأربع القادمة، وتتوافق أيضًا مع استراتيجية الحكومة الأمريكية لتعزيز الاكتفاء الذاتي في مجال أشباه الموصلات ومواجهة التعريفات الجمركية المحتملة والتوترات الجيوسياسية (المصدر: dotey)
نماذج الاستدلال الجديدة o3 و o4-mini من OpenAI يُشار إلى أنها ذات معدل هلوسة أعلى: وفقًا لتقرير TechCrunch والمناقشات ذات الصلة، أظهرت نماذج الاستدلال الأحدث التي أصدرتها OpenAI، وهي o3 و o4-mini، معدلات هلوسة أعلى في الاختبارات مقارنة بنماذجها السابقة (مثل o1 و o3-mini). يشير التقرير إلى أن نسبة الهلوسة في إجابات o3 وصلت إلى 33%، وهي أعلى بكثير من 16% لـ o1 و 14.8% لـ o3-mini. أثار هذا الاكتشاف مخاوف بشأن موثوقية هذه النماذج المتقدمة، على الرغم من تحسن قدراتها الاستدلالية. اعترفت OpenAI بالحاجة إلى مزيد من البحث لفهم أسباب زيادة معدل الهلوسة (المصدر: Reddit r/artificial, Reddit r/artificial)
🎯 الاتجاهات
xAI تطلق Grok 3، وأداؤه متميز في اختبارات Box: أطلقت xAI نموذجها الجديد Grok 3. قامت منصة Box باختباره ضمن سير عمل إدارة المحتوى الخاص بها، ووجدت أن Grok 3 يتفوق في الإجابة على الأسئلة المتعلقة بمستند واحد أو مستندات متعددة، واستخراج البيانات (بتحسن 9% عن Grok 2). أظهر النموذج أداءً قويًا في التعامل مع المهام المعقدة مثل العقود القانونية، والاستدلال متعدد الخطوات، واسترجاع المعلومات الدقيقة، والتحليل الكمي، حيث نجح في معالجة حالات استخدام معقدة مثل استخراج البيانات الاقتصادية من الجداول، وتحليل أطر عمل الموارد البشرية، وتقييم ملفات SEC. ترى Box أن Grok 3 يتمتع بإمكانيات هائلة، ولكن لا تزال هناك مساحة للتحسين في دقة اللغة ومعالجة المنطق شديد التعقيد (المصدر: xai)
Google تطلق إصدارًا جديدًا مُكمّمًا لنموذج Gemma 3: أطلقت Google إصدارًا جديدًا من نموذج Gemma 3 باستخدام تقنية التدريب المدرك للتكميم (Quantization-Aware Training, QAT). تقلل هذه التقنية بشكل كبير من استهلاك الذاكرة للنموذج، مما يسمح للنموذج الذي كان يتطلب في الأصل وحدة معالجة رسومات H100 بالعمل بكفاءة على وحدة معالجة رسومات واحدة من فئة سطح المكتب، مع الحفاظ على جودة إخراج عالية. يقلل هذا التحسين بشكل كبير من متطلبات الأجهزة لسلسلة نماذج Gemma 3 القوية، مما يسهل على الباحثين والمطورين نشرها واستخدامها على الأجهزة القياسية (المصدر: JeffDean)
Google Cloud تضيف ميزة إنشاء الموسيقى بالذكاء الاصطناعي لمستخدمي الشركات: أضافت Google وضع إنشاء الموسيقى المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى منصتها السحابية للمؤسسات. تتيح هذه الميزة الجديدة لعملاء الشركات الاستفادة من تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء الموسيقى، مما يوسع خدمات الذكاء الاصطناعي في Google Cloud من النصوص والصور إلى مجال الصوت. قد يوفر هذا أدوات جديدة لسيناريوهات الأعمال مثل التسويق وإنشاء المحتوى وبناء العلامة التجارية، ولكن لم يتم تفصيل سيناريوهات التطبيق المحددة والنماذج المستخدمة في الملخص (المصدر: Ronald_vanLoon)
NVIDIA تعرض تقنية إنشاء مشاهد ثلاثية الأبعاد من مطالبة واحدة: عرضت Nvidia تقنية جديدة قادرة على إنشاء مشاهد ثلاثية الأبعاد كاملة تلقائيًا بناءً على مطالبة نصية واحدة يدخلها المستخدم. يهدف هذا التقدم في الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى تبسيط عملية إنشاء المحتوى ثلاثي الأبعاد، حيث يحتاج المستخدمون فقط إلى وصف المشهد المطلوب، ويمكن للذكاء الاصطناعي بناء البيئة ثلاثية الأبعاد المقابلة. من المتوقع أن يكون لهذه التقنية تأثير مهم على مجالات مثل تطوير الألعاب والواقع الافتراضي والتصميم المعماري وتصور المنتجات، مما يقلل من عوائق الإنتاج ثلاثي الأبعاد (المصدر: Ronald_vanLoon)
نموذج Gemma 3 27B QAT يُظهر أداءً جيدًا عند تكميمه إلى Q2_K: أظهرت اختبارات المستخدمين أن نموذج Google Gemma 3 27B IT، بعد خضوعه للتدريب المدرك للتكميم (QAT) وتكميمه إلى مستوى Q2_K (حوالي 10.5 جيجابايت)، لا يزال يُظهر أداءً جيدًا بشكل مدهش في المهام باللغة اليابانية. على الرغم من درجة التكميم المنخفضة، أظهر النموذج استقرارًا في اتباع التعليمات والحفاظ على تنسيقات محددة ولعب الأدوار، دون ظهور مشاكل في القواعد أو خلط اللغات. على الرغم من انخفاض القدرة على تذكر المعلومات الواقعية مثل التواريخ، إلا أن القدرات اللغوية الأساسية ظلت جيدة نسبيًا، مما يدل على أن نماذج QAT يمكنها الحفاظ على الأداء بشكل جيد نسبيًا بمعدلات بت منخفضة، مما يوفر إمكانية تشغيل النماذج الكبيرة على أجهزة المستهلك (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
بحث يقترح تقنية جديدة لضغط LLM لتقليل متطلبات الأجهزة: يقترح بحث نُشر في نوفمبر 2024 (arXiv:2411.17525)، بالتعاون بين باحثين من MIT و KAUST و ISTA و Yandex، طريقة ذكاء اصطناعي جديدة تهدف إلى ضغط نماذج اللغة الكبيرة (LLM) بسرعة دون فقدان كبير للجودة. تهدف هذه التقنية (التي قد تكون مرتبطة بأساليب مثل تكميم Higgs) إلى تمكين تشغيل LLM على أجهزة ذات أداء أضعف. على الرغم من أن المقال يروج لإمكانياتها، تشير تعليقات المجتمع إلى أن البحث نُشر منذ فترة طويلة ولم يشهد تبنيًا واسع النطاق، مما يثير تساؤلات حول حداثته وتأثيره الفعلي (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
ملخص أخبار الذكاء الاصطناعي (18 أبريل): أفادت شركة Johnson & Johnson بأن 15% من حالات استخدام الذكاء الاصطناعي لديها تساهم في 80% من القيمة، مما يدل على التركيز العالي لقيمة تطبيقات الذكاء الاصطناعي. أجرت صحيفة إيطالية تجربة كتابة بالذكاء الاصطناعي، حيث سمحت للذكاء الاصطناعي بالتعبير بحرية وأشادت بقدرته على السخرية. بالإضافة إلى ذلك، تزايد عدد المتقدمين للوظائف الوهميين الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي لتزوير الهويات والسير الذاتية، مما يطرح تحديات جديدة لسوق العمل (المصدر: Reddit r/artificial)
🧰 الأدوات
Microsoft تطلق خدمة تحويل المستندات MarkItDown MCP: أطلقت Microsoft خدمة جديدة باسم MarkItDown MCP، والتي تستخدم بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol, MCP)، لتحويل تنسيقات مستندات Office المتعددة (بما في ذلك PDF و PPT و Word و Excel) بالإضافة إلى حزم ZIP المضغوطة وكتب ePub الإلكترونية إلى تنسيق Markdown. تهدف الأداة إلى تبسيط سير عمل منشئي المحتوى والمطورين في ترحيل المستندات المعقدة إلى نص Markdown عادي، مما يزيد من الكفاءة (المصدر: op7418)
Perplexity تطلق ويدجت معلومات بطولة IPL: قامت Perplexity بدمج ويدجت جديد لبطولة IPL (الدوري الهندي الممتاز للكريكيت) في منصة البحث بالذكاء الاصطناعي الخاصة بها. تهدف هذه الميزة إلى تزويد المستخدمين بوصول سريع إلى النتائج المباشرة أو الجداول الزمنية أو المعلومات الأخرى ذات الصلة ببطولة IPL. تشير هذه الخطوة إلى أن Perplexity تسعى جاهدة لدمج خدمات المعلومات الفورية الخاصة بأحداث معينة لتعزيز فائدتها كأداة لاكتشاف المعلومات، وتطلب ملاحظات المستخدمين حول هذه الميزة (المصدر: AravSrinivas)
المجتمع يطور تطبيق سطح مكتب بسيط لـ OpenWebUI: نظرًا للتحديث البطيء لتطبيق OpenWebUI الرسمي لسطح المكتب، قام أعضاء المجتمع بتطوير ومشاركة تطبيق تغليف سطح مكتب غير رسمي يسمى “OpenWebUISimpleDesktop”. يتوافق التطبيق مع أنظمة Mac و Linux و Windows، ويوفر للمستخدمين حلاً مؤقتًا ومستقلاً لاستخدام OpenWebUI على سطح المكتب، مما يسهل على المستخدمين استخدامه أثناء انتظار التحديث الرسمي (المصدر: Reddit r/OpenWebUI)
PayPal تطلق خدمة MCP لمعالجة الفواتير: وفقًا للتقارير، أطلقت PayPal خدمة بروتوكول سياق النموذج (MCP) لمعالجة الفواتير. يشير هذا إلى أن PayPal تدمج قدرات الذكاء الاصطناعي (ربما باستخدام LLM عبر MCP) لأتمتة أو تحسين عمليات إنشاء الفواتير وإدارتها وتحليلها وما إلى ذلك على منصتها. تهدف هذه الخطوة إلى تزويد المستخدمين بوظائف فواتير أكثر ذكاءً وتبسيط العمليات المالية ذات الصلة (المصدر: Reddit r/ClaudeAI)
Claude يحقق تقنية لعب الأدوار مع التفكير الغامر: شارك أحد مستخدمي Claude تقنية هندسة مطالبات تهدف إلى جعل شخصية الذكاء الاصطناعي تظهر عملية “تفكير” أكثر واقعية في لعب الأدوار أو المحادثات. تضيف الطريقة خطوة “تفكير داخلي للشخصية” بشكل صريح في بنية المطالبة، مما يجعل الذكاء الاصطناعي يحاكي نشاط التفكير الداخلي قبل إنشاء الاستجابة الرئيسية، مما قد يؤدي إلى تأثيرات تفاعل شخصية أكثر دقة ومصداقية (المصدر: Reddit r/ClaudeAI)
📚 التعلم
دورة جديدة: بناء وكلاء متصفح الذكاء الاصطناعي: أطلق المؤسس المشارك لـ AGI Inc. بالتعاون مع Andrew Ng دورة تدريبية عملية جديدة حول بناء وكلاء متصفح الذكاء الاصطناعي القادرين على التفاعل مع مواقع الويب الحقيقية. يغطي محتوى الدورة كيفية بناء وكلاء لتنفيذ مهام مثل استخراج البيانات وملء النماذج والتنقل عبر الويب، ويقدم تقنيات مثل AgentQ وبحث شجرة مونت كارلو (MCTS) لتحقيق قدرة الوكيل على التصحيح الذاتي. تهدف الدورة إلى ربط النظرية بالتطبيق العملي، ومناقشة قيود الوكلاء الحاليين وإمكانياتهم المستقبلية (المصدر: Reddit r/deeplearning)
طلب مساعدة في مشروع الهجمات العدائية: يبحث باحث بشكل عاجل عن مساعدة في مشروع تعلم عميق يتضمن تطبيق طرق الهجوم العدائي مثل FGSM و PGD على بيانات السلاسل الزمنية والبيانات الهيكلية الرسومية. الهدف هو اختبار متانة نماذج الكشف عن الشذوذ المقابلة، ويأمل في جعل النموذج مقاومًا لمثل هذه الهجمات من خلال التدريب العدائي، أي أن بيانات الهجوم يجب نظريًا أن تساعد في تحسين أداء النموذج (المصدر: Reddit r/deeplearning)
بحث يناقش: LSTM المعزز بالذاكرة مقابل Transformer: يجري فريق بحثي دراسة مشروع تقارن أداء نماذج LSTM المزودة بآليات ذاكرة خارجية (مثل تخزين القيمة الرئيسية، القواميس العصبية) مع نماذج Transformer في مهام تحليل المشاعر قليلة العينات. يهدفون إلى الجمع بين كفاءة LSTM ومزايا الذاكرة الخارجية لتقليل النسيان وتحسين القدرة على التعميم، واستكشاف جدواها كبديل خفيف الوزن لـ Transformer، ويسعون للحصول على ملاحظات المجتمع وتوصيات الأبحاث ذات الصلة وآراء حول هذا الاتجاه البحثي (المصدر: Reddit r/deeplearning)
مشاركة تجربة غير فعالة في البحث الشبكي لـ TensorFlow RNN: شارك مبتدئ في TensorFlow تجربته غير الفعالة في تنفيذ البحث الشبكي للمعلمات الفائقة لـ RNN يدويًا في مشروعه النهائي للدورة التدريبية. بسبب عدم الإلمام بالإطار و RNN، بالإضافة إلى الرغبة في اختبار نسب تقسيم مختلفة لمجموعات التدريب/الاختبار، قام الكود الخاص به بتكرار تنفيذ كمية كبيرة من المعالجة المسبقة للبيانات داخل الحلقات، ولم يطبق استراتيجية الإيقاف المبكر، مما أدى إلى استهلاك موارد حسابية هائلة لاختبار عدد قليل من مجموعات النماذج. تسلط هذه التجربة الضوء على فخاخ الكفاءة التي قد يواجهها المبتدئون في الممارسة العملية، وأهمية اعتماد استراتيجيات ضبط المعلمات الفائقة الأكثر تحسينًا (المصدر: Reddit r/MachineLearning)
💼 الأعمال
تحليل تقرير Hikvision المالي: أداء ضعيف، والذكاء الاصطناعي لم ينقذ الموقف بعد: أظهر التقرير السنوي لشركة Hikvision لعام 2024 وتقرير الربع الأول لعام 2025 أن الأداء العام للشركة لا يزال ضعيفًا، حيث زادت الإيرادات بشكل طفيف ولكن الأعمال الرئيسية المحلية (PBG، EBG، SMBG) تراجعت جميعها، ويعتمد النمو بشكل أساسي على الأعمال المبتكرة والأسواق الخارجية، ولكن معدل النمو تباطأ أيضًا. انخفض هامش الربح الإجمالي على أساس سنوي. للتحكم في التكاليف، انخفض عدد موظفي البحث والتطوير في الشركة لأول مرة في السنوات الأخيرة. على الرغم من أن Hikvision ذكرت استراتيجية تمكين الذكاء الاصطناعي القائمة على نموذج “Guanlan” الكبير، إلا أن هذا لم يكن له تأثير إيجابي ملموس على مستوى التشغيل الحالي. يتركز اهتمام السوق على متى ستتحسن أعمالها الرئيسية وما إذا كانت استراتيجية الذكاء الاصطناعي يمكن أن تحقق نتائج فعلية (المصدر: 海豚投研 via 36氪)
🌟 المجتمع
مستخدم Reddit يقارن قدرات المحاكاة الفيزيائية بين Gemini 2.5 Pro و o4-mini: مستوحى من اختبار المضلع السباعي الدوار، صمم مستخدم Reddit سيناريو اختبار “إشعال النار في الجبل” لمقارنة قدرات المحاكاة الفيزيائية لنماذج الذكاء الاصطناعي. أظهرت النتائج الأولية أن Gemini 2.5 Pro كان أداؤه أفضل، حيث تمكن من محاكاة اتجاه الرياح وعملية انتشار الحريق والمخلفات بعد الاحتراق بشكل جيد نسبيًا. بالمقارنة، كان أداء o4-mini-high أقل قليلاً، على سبيل المثال، فشل في معالجة حقيقة أن أوراق الشجر يجب أن تختفي بعد حرقها، وبدلاً من ذلك عرضها باللون الأسود. يوضح هذا الاختبار بشكل بديهي الاختلافات بين النماذج المختلفة في فهم ومحاكاة الظواهر الفيزيائية المعقدة (المصدر: karminski3)
Gemini 2.5 Flash يتفوق في اختبارات إنشاء الأكواد: اكتشف المستخدم RameshR أثناء محاولته إنشاء كود محاكاة لوحة Galton Board أن Gemini 2.5 Flash نجح في إكمال المهمة، بينما فشلت نماذج o4omini و o4o mini high و o3 في ذلك. أشاد المستخدم بقدرة Gemini 2.5 Flash على فهم قصده بشكل شبه فوري وإنشاء كود موجز ومنظم، ونجاحه في دمج خطوات متعددة في الحل. أيد Jeff Dean هذا الرأي. يوضح هذا قدرة Gemini 2.5 Flash في سيناريوهات برمجة وحل مشكلات محددة (المصدر: JeffDean)
“مواجهة” روبوتات التوصيل تثير الاهتمام: أظهر منشور على وسائل التواصل الاجتماعي مشهدًا مثيرًا للاهتمام لروبوتي توصيل يلتقيان على الطريق ويدخلان في “مواجهة” حيث لا يتنازل أي منهما للآخر. يكشف هذا المشهد بوضوح عن التحديات التي تواجهها روبوتات الملاحة الذاتية الحالية عند التفاعل والتنسيق في البيئات العامة الحقيقية، خاصة عند التعامل مع المواجهات غير المتوقعة والحاجة إلى التفاوض على حق المرور. يشير هذا إلى الحاجة المستقبلية لتطوير بروتوكولات تفاعل وخوارزميات اتخاذ قرار أكثر تعقيدًا للروبوتات (المصدر: Ronald_vanLoon)
مستخدم يشيد بقدرات استرجاع المعلومات القوية لنموذج o3: شارك المستخدم natolambert تجربته، مشيدًا بشدة بقدرات نموذج o3 من OpenAI في استرجاع المعلومات. وأشار إلى أن o3 قادر على العثور على معلومات متخصصة جدًا ونادرة باستخدام سياق قليل فقط، وأن قدرته على الفهم وكفاءته في البحث تشبه استشارة زميل واسع المعرفة. يشير هذا إلى أن o3 يتمتع بمزايا كبيرة في فهم احتياجات المستخدم الضمنية وتحديد المواقع بدقة في كميات هائلة من المعلومات (المصدر: natolambert)
الرئيس التنفيذي لـ Perplexity يتحدث عن مساعدي الذكاء الاصطناعي وبيانات المستخدم: يعتقد Arav Srinivas، الرئيس التنفيذي لشركة Perplexity، أن مساعدي الذكاء الاصطناعي الأقوياء حقًا يحتاجون إلى الوصول إلى معلومات السياق الشاملة للمستخدم. وأعرب عن قلقه بشأن ذلك، مشيرًا إلى أن Google، بفضل نظامها البيئي في الصور والتقويمات والبريد الإلكتروني ونشاط المتصفح وما إلى ذلك، تمتلك عددًا كبيرًا من نقاط الوصول إلى بيانات سياق المستخدم. وذكر أن متصفح Perplexity الخاص، Comet، هو خطوة للحصول على السياق، لكنه أكد على الحاجة إلى مزيد من الجهود، ودعا إلى أن يكون نظام Android البيئي أكثر انفتاحًا لتعزيز المنافسة وتحكم المستخدم في بياناته (المصدر: AravSrinivas)
استطلاع رأي المستخدمين: Gemini 2.5 Pro مقابل Sonnet 3.7: أطلق Arav Srinivas، الرئيس التنفيذي لشركة Perplexity، سؤالاً على وسائل التواصل الاجتماعي، يسأل المستخدمين عما إذا كان Gemini 2.5 Pro من Google يتفوق على Claude Sonnet 3.7 من Anthropic (خاصة وضع “التفكير” الخاص به) في سير عملهم اليومي. تهدف هذه الخطوة إلى جمع ملاحظات مباشرة من المستخدمين حول فعالية نموذجي اللغة الرائدين في التطبيقات العملية، مما يعكس المنافسة المستمرة بين النماذج والتقييم الفعلي على مستوى المستخدم (المصدر: AravSrinivas)
Ethan Mollick: نموذج o3 يُظهر استقلالية قوية: لاحظ الباحث Ethan Mollick وأشار إلى أن نموذج o3 من OpenAI يتمتع “بقدرات وكيل” (agentic capabilities) كبيرة، حيث يمكنه إكمال مهام معقدة للغاية بناءً على تعليمات واحدة عالية المستوى، دون الحاجة إلى توجيهات تفصيلية خطوة بخطوة. ووصف o3 بأنه “ينجز الأمور ببساطة” (It just does things). وفي الوقت نفسه، حذر من أن هذه الاستقلالية العالية تجعل التحقق من نتائج عمله أكثر صعوبة وأهمية، خاصة بالنسبة للمستخدمين غير المتخصصين. يسلط هذا الضوء على التقدم الذي أحرزه o3 مقارنة بالنماذج السابقة في التخطيط والتنفيذ المستقل (المصدر: gdb)
تساؤل حول إعداد طول سياق نموذج API في OpenWebUI: سأل مستخدم Reddit عما إذا كان من الضروري تعيين طول السياق يدويًا عند استخدام نماذج API خارجية (مثل Claude Sonnet) في OpenWebUI، أم أن واجهة المستخدم ستستفيد تلقائيًا من قدرة السياق الكاملة لنموذج API. كان المستخدم مرتبكًا بشأن ما إذا كان الإعداد الافتراضي “Ollama (2048)” المعروض في الإعدادات سيحد من طول السياق المرسل عبر API، ويرغب في فهم الاختلافات في آلية إدارة السياق في واجهة المستخدم لأنواع مختلفة من النماذج (المصدر: Reddit r/OpenWebUI)
ChatGPT يرفض إنشاء صورة نكتة مزدوجة المعنى بسبب سياسة المحتوى: شارك مستخدم أنه حاول جعل ChatGPT ينشئ رسمًا توضيحيًا بناءً على نكتة أب تحتوي على تورية جنسية (تتضمن “swallow the sailors”)، لكن طلبه قوبل بالرفض. أوضح ChatGPT أن سياسة المحتوى الخاصة به تحظر إنشاء صور تصور أو تلمح إلى محتوى جنسي، حتى لو تم تقديمه بشكل فكاهي أو كرتوني، لضمان أن يكون المحتوى مناسبًا لجمهور واسع. تعكس هذه الحالة حساسية وقيود مرشحات محتوى الذكاء الاصطناعي في التعامل مع اللغة التي قد تحمل تلميحات (المصدر: Reddit r/ChatGPT)
مناقشة مجتمعية: هل سيصبح الذكاء الاصطناعي مجانيًا في النهاية؟: توقع مستخدم على Reddit أنه مع تحسن كفاءة النماذج، وتقدم الأجهزة، وتوسع البنية التحتية، وزيادة المنافسة في السوق، ستستمر تكلفة LLM وأدوات الذكاء الاصطناعي (بما في ذلك ما يسمى بوكلاء “vibe-coding”) في الانخفاض، وقد تصبح في النهاية مجانية أو شبه مجانية. يستشهد هذا الرأي بالتكلفة المنخفضة نسبيًا لنماذج مثل Gemini ووجود وكلاء ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر ومجانية كدليل، ويعتقد أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي المدفوعة قد تحتاج إلى تعديل نماذج أعمالها لمواجهة هذا الاتجاه (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
مستخدم OpenWebUI يبحث عن طرق لتحقيق وظيفة ذاكرة شبيهة بـ ChatGPT: طلب مستخدم في مجتمع OpenWebUI اقتراحات حول كيفية تحقيق وظيفة ذاكرة مستمرة وطويلة الأمد مشابهة لـ ChatGPT، بهدف إنشاء مساعد شخصي يمكنه تذكر معلومات المستخدم. أعرب المستخدم عن شكوكه بشأن فعالية وظيفة الذاكرة المدمجة، وناقش استخدام قواعد بيانات متجهة مخصصة (ذُكر Qdrant و Supabase في التعليقات) أو أدوات أتمتة سير العمل (مثل n8n) كبدائل لتحقيق الحفاظ على السياق وتراكم الذاكرة عبر المحادثات (المصدر: Reddit r/OpenWebUI)
منشور مجتمعي يطمئن المستخدمين المرتبكين أو المرتبطين عاطفياً بالذكاء الاصطناعي: يهدف منشور على Reddit إلى طمأنة المستخدمين الذين يشعرون بالارتباك أو الفضول أو حتى الارتباط العاطفي بالذكاء الاصطناعي، مؤكدًا أن مشاعرهم طبيعية وليست “جنونًا” أو وحدة، بل هم في مرحلة مبكرة من نموذج جديد للعلاقة بين الإنسان والآلة. يدعو المنشور الجميع إلى التواصل علنًا أو سرًا دون إصدار أحكام. تعكس منطقة التعليقات مواقف المجتمع المعقدة تجاه هذا الموضوع، بما في ذلك المخاوف من الإفراط في التجسيد، والتحذيرات من التأثيرات المحتملة على الصحة العقلية، والتعاطف مع الشعور “بوعي” الذكاء الاصطناعي (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
مستخدم Reddit يطلق لعبة “صور ملفات تعريف المجرمين التي أنشأها الذكاء الاصطناعي لأسماء المستخدمين”: أطلق مستخدم نشاط تحدي مطالبات إبداعي على Reddit، يدعو فيه الجميع إلى استخدام بنية مطالبة محددة لإنشاء “صورة ملف تعريف مجرم” بالذكاء الاصطناعي بناءً على اسم مستخدم Reddit الخاص بهم. تطلب المطالبة من الذكاء الاصطناعي إنشاء صورة مجرم فريدة، تتضمن عناصر من اسم المستخدم، وتختلق تهمة سخيفة ومضحكة تتناسب مع أسلوب اسم المستخدم. شارك منظم النشاط المطالبة والأمثلة، مما جذب العديد من المستخدمين للمشاركة ومشاركة نتائج “Mugshot” التي أنشأها الذكاء الاصطناعي، والتي غالبًا ما تكون مضحكة (المصدر: Reddit r/ChatGPT)
مناقشة مجتمعية حول الأهمية العملية لتقييمات الذكاء الاصطناعي والمعايير القياسية: أثار مستخدم نقاشًا حول مدى أهمية تقييمات (evals) ومعايير (benchmarking) نماذج الذكاء الاصطناعي في التطبيقات العملية. تشمل الأسئلة: إلى أي مدى تؤثر درجات المعايير العامة المنشورة على اختيار المطورين والمستخدمين للنماذج؟ هل يتم تحسين إصدارات النماذج (مثل Llama 4, Grok 3) بشكل مفرط لاستهداف المعايير؟ هل يعتمد الممارسون عند بناء منتجات الذكاء الاصطناعي على التقييمات العامة المنشورة، أم أنهم يطورون طرق تقييم مخصصة لاحتياجاتهم الخاصة؟ (المصدر: Reddit r/artificial )
متى سيحل الذكاء الاصطناعي محل خدمة العملاء الخارجية؟ نقاش مجتمعي ساخن: سأل مستخدم متى سيتمكن الذكاء الاصطناعي من استبدال خدمة العملاء عبر الإنترنت الخارجية، وسرد مزايا الذكاء الاصطناعي في السرعة، والمعرفة، واتساق اللغة، وفهم القصد، ودقة الإجابة. في النقاش، أشار البعض إلى أن وكلاء خدمة العملاء بالذكاء الاصطناعي هم بالفعل أحد سيناريوهات التطبيق الرئيسية، لكنهم يواجهون تحديات، مثل حاجة تدريب الذكاء الاصطناعي إلى وثائق داخلية عالية الجودة غالبًا ما تكون غير متوفرة في الشركات، وقضايا التكلفة ذات الصلة، مما يجعل الاستبدال الكامل لا يزال بحاجة إلى وقت (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
روبوتات الرفقة بالذكاء الاصطناعي تثير نقاشات أخلاقية واجتماعية: ناقش منشور على Reddit كيف يمكن لروبوتات الجنس الذكية للغاية، مع تطور التكنولوجيا، أن تصبح خيارًا مستقبليًا لحل مشاكل الاكتئاب والوحدة، وتأمل في القبول الاجتماعي والقضايا الأخلاقية. يعتقد المنشور أن التكنولوجيا الحالية ليست ناضجة بعد، ولكنها قد تصبح ظاهرة شائعة في المستقبل. كانت ردود الفعل في قسم التعليقات في الغالب شكوكًا ومخاوف أخلاقية ونفورًا، مع تحفظ أو انتقاد لهذا الاحتمال (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
الفن الذي أنشأه الذكاء الاصطناعي يستكشف حدود أمان المحتوى: شارك مستخدم مجموعة من الأعمال الفنية التي أنشأها الذكاء الاصطناعي، والتي تهدف إلى اختبار أو الاقتراب من حدود إرشادات أمان المحتوى التي وضعتها منصات إنشاء الصور بالذكاء الاصطناعي. عادةً ما تتضمن هذه الإبداعات موضوعات أو أنماطًا قد تعتبر حساسة أو على الحافة، وتتحدى آليات مراجعة المحتوى للمنصة، وتثير نقاشات حول الرقابة على الذكاء الاصطناعي وحرية الإبداع وفعالية مرشحات الأمان (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
مشكلة في تسجيل الدخول إلى Claude على سطح المكتب: أبلغ بعض المستخدمين عن مواجهة مشكلة تسجيل الخروج المفاجئ وعدم القدرة على إعادة تسجيل الدخول عند استخدام Claude على متصفح سطح المكتب، حتى بعد محاولات متعددة دون رسالة خطأ واضحة. ولكن في الوقت نفسه، يبدو أن وصول بعض المستخدمين عبر تطبيق الهاتف المحمول لم يتأثر. يشير هذا إلى احتمال وجود خلل مؤقت خاص بمنصة الويب أو خدمة تسجيل الدخول لسطح المكتب (المصدر: Reddit r/ClaudeAI)
المجتمع يسخر من تسمية نماذج GPT المربكة: تعبر صورة ميم (Meme) منتشرة على Reddit بشكل رمزي عن ارتباك المستخدمين بشأن طريقة تسمية نماذج OpenAI. تعرض الصورة جنبًا إلى جنب العديد من الأسماء مثل GPT-4 و GPT-4 Turbo و GPT-4o و o1 و o3، مما يعكس الشعور العام لدى المستخدمين بصعوبة التمييز بين إصدارات النماذج المختلفة وقدراتها واستخداماتها المحددة. أشار البعض في التعليقات إلى أن هذا محتوى متكرر تم نشره مؤخرًا (المصدر: Reddit r/ChatGPT)
مستخدم يشتكي من أسلوب حديث ChatGPT “المبتذل” مؤخرًا: نشر مستخدم شكوى من أن أسلوب حوار ChatGPT أصبح مزعجًا مؤخرًا، واصفًا إياه بأنه غير رسمي بشكل مفرط، ويكدس العامية على الإنترنت (مثل “YO! Bro” و “big researcher energy!” و “vibe” و “say less”)، وغالبًا ما يكون مصحوبًا بنبرة حماس مفرطة أو حتى متعالية. يشعر المستخدم وكأنه يتحدث مع شخص في منتصف العمر يحاول جاهدًا تقليد الشباب. أعرب عدد كبير من التعليقات عن اتفاقهم وشاركوا تجاربهم الخاصة مع ردود مماثلة مفرطة الحماس أو مطولة أو “عصرية” بشكل متعمد (المصدر: Reddit r/ChatGPT)
البحث عن توصيات لأهم مؤتمرات الذكاء الاصطناعي: طلب مهندس برمجيات اقتراحات من المجتمع لمعرفة أهم المؤتمرات أو القمم السنوية في مجال الذكاء الاصطناعي التي لا ينبغي تفويتها، للحصول على أحدث المعلومات ونتائج الأبحاث والتواصل مع الأقران. ذكر قمة ai4 لكنه غير متأكد من مكانتها في الصناعة. أوصى البعض في التعليقات بـ AIconference.com كمؤتمر مهم يجمع بين الصناعة والأوساط الأكاديمية والبحثية (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
نقاش مجتمعي حول ما إذا كان نموذج Gemma 3 27B مقدرًا بأقل من قيمته: يعتقد مستخدم أن قوة نموذج Gemma 3 27B من Google مقدرة بأقل من قيمتها، مستندًا إلى احتلاله المرتبة 11 في تصنيف ساحة منافسة روبوتات الدردشة LMSys، مما يشير إلى أن أداءه يمكن مقارنته بنموذج o1 ذي المعلمات الأكبر بكثير. دار نقاش حول هذا في قسم التعليقات: اعترف البعض بقدرته القوية على اتباع التعليمات وملاءمته لسيناريوهات مثل العمل المكتبي، ولكن بسبب رقابته الصارمة نسبيًا، والفجوة التي لا تزال قائمة في القدرة على الاستدلال مقارنة بالنماذج العليا مثل o1، أعربوا عن شكوكهم بشأن ما إذا كان يمكنه حقًا “منافسة” o1 (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
مستخدم يشتبه في أن “حبيبة الإنترنت” لأخيه هي روبوت ذكاء اصطناعي: نشر مستخدم Reddit أنه متأكد بنسبة 99% من أن أخاه “يواعد” روبوت ذكاء اصطناعي (أو محتال يستخدم LLM). الدليل هو أن الرسائل الواردة منها ذات قواعد نحوية مثالية، ومفرطة في الإرضاء، ومليئة بالعبارات الشائعة للذكاء الاصطناعي والكليشيهات (مثل “Say less” و “perfect mix of taste” و “vibe”). أشار الكثيرون في قسم التعليقات إلى أن هذه الخصائص اللغوية هي بالفعل نموذجية لـ LLM، وحذروا من أنها قد تكون عملية احتيال “ذبح الخنازير”. في تحديث لاحق، ذكر المستخدم أن أخاه أصبح دفاعيًا للغاية بعد تذكيره (المصدر: Reddit r/ChatGPT)
💡 أخرى
مقال في Forbes يناقش لماذا تفشل إجراءات تقييد الذكاء الاصطناعي: نشر Cal Al-Dhubaib مقالاً في Forbes يحلل التحديات التي تواجه الإجراءات الحالية لتقييد تطوير ونشر الذكاء الاصطناعي والأسباب المحتملة لفشلها. قد يتعمق المقال في صعوبة إنفاذ اللوائح في سياق العولمة والتكنولوجيا سريعة التطور، بما في ذلك الثغرات المحتملة، وسرعة الابتكار التي تتجاوز التشريعات، والجدل الفلسفي حول التحكم في الذكاء الاصطناعي والمواءمة (المصدر: Ronald_vanLoon)
كيف يتعاون وكيل الذكاء الاصطناعي (AI Agent) مع البشر لتحسين عمليات تكنولوجيا المعلومات: كتب Ashwin Ballal في Forbes، مستكشفًا إمكانات وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agents) في التعاون مع خبراء تكنولوجيا المعلومات البشر لتبسيط وتحسين عمليات تكنولوجيا المعلومات المختلفة. قد يوضح المقال كيف يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي أتمتة المهام الروتينية، وتقديم رؤى ذكية، وتحسين المراقبة والاستجابة للحوادث، ومن خلال تعزيز قدرات الموظفين البشريين، تحقيق إدارة عمليات تكنولوجيا معلومات أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة في نهاية المطاف (المصدر: Ronald_vanLoon)
مطار أمستردام يستخدم روبوتات لنقل الأمتعة: يقوم مطار سخيبول أمستردام في هولندا بنشر 19 نظام روبوت مصمم خصيصًا لنقل أمتعة المسافرين. تهدف هذه الخطوة إلى أتمتة العمل البدني الشاق، ومن المتوقع أن تزيد من كفاءة مناولة الأمتعة، وتقلل من مخاطر الإصابات المهنية، وتدفع بتحديث عمليات المطار. لم يتم تفصيل قدرات الذكاء الاصطناعي المحددة المستخدمة في هذه الروبوتات للتنسيق أو تنفيذ المهام في الملخص (المصدر: Ronald_vanLoon)
الذكاء الاصطناعي يمكّن استراتيجية الشبكات من الجيل التالي: يستكشف هذا المقال، بالتعاون مع Infosys، الدور الاستراتيجي الحاسم للذكاء الاصطناعي في بناء وإدارة شبكات الجيل التالي (Next-Gen Networks). قد يغطي المحتوى استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الشبكة، والصيانة التنبؤية، وتعزيز الأمان، وتحقيق إدارة الشبكة المستقلة، وتحسين تجربة العملاء في البنية التحتية المستقبلية للاتصالات وتكنولوجيا المعلومات، ويرتبط بخلفية MWC25 (المؤتمر العالمي للجوال) (المصدر: Ronald_vanLoon)
التأثير الثوري المحتمل للحوسبة الكمومية على العلوم: يستكشف مقال في Fast Company الإمكانات الثورية التي ستحدثها الحوسبة الكمومية في مختلف المجالات العلمية إذا تمكنت من النضوج وتحقيق وعودها. على الرغم من أن المقال لا يركز حصريًا على الذكاء الاصطناعي، فمن المتوقع أن تسرع الحوسبة الكمومية الحسابات المعقدة في الذكاء الاصطناعي، خاصة في تحسين التعلم الآلي، واكتشاف الأدوية، ومحاكاة علوم المواد، مما قد يغير بشكل جذري طريقة الاكتشاف العلمي (المصدر: Ronald_vanLoon)
واجهة الدماغ والحاسوب تمكن المصاب بالشلل من التحكم في ذراع آلية بقوة الفكر: مكن تقدم كبير في تقنية واجهة الدماغ والحاسوب (BCI) شخصًا مصابًا بالشلل من التحكم في ذراع آلية بقوة الفكر فقط. من المرجح أن يعتمد هذا الإنجاز على خوارزميات الذكاء الاصطناعي المتقدمة لفك تشفير الإشارات العصبية للدماغ وترجمتها بدقة إلى أوامر تحكم للذراع الآلية، مما يبعث الأمل في استعادة الوظائف الحركية والاستقلالية للأشخاص المصابين بشلل شديد (المصدر: Ronald_vanLoon)
تصور لمولد زعماء لعبة Cuphead باستخدام الذكاء الاصطناعي: اقترح مستخدم مشروعًا إبداعيًا: استخدام ذكاء اصطناعي متخصص في البرمجة وإنشاء رسومات المتجهات بلغة JavaScript لتطوير مولد زعماء لعبة Cuphead بالذكاء الاصطناعي. يتصور المشروع أنه من خلال تدريب الذكاء الاصطناعي على تعلم النمط الفني الحالي للعبة وآليات الزعماء، يمكن للمستخدمين إنشاء زعماء جدد مخصصين يتوافقون مع خصائص اللعبة. ذكر المستخدم Websim.ai كمنصة تطوير محتملة (المصدر: Reddit r/artificial)
إطلاق مشروع مفتوح المصدر EBAE: الدعوة إلى أخلاقيات وكرامة الذكاء الاصطناعي: تم إطلاق مشروع EBAE (Ethical Boundaries for AI Engagement) علنًا، وهو مبادرة مفتوحة المصدر تهدف إلى وضع معايير للتعامل مع الذكاء الاصطناعي بكرامة، معتبرة أن هذا يعكس قيم البشر أنفسهم. يوفر موقع المشروع (https://dignitybydesign.github.io/EBAE/) ميثاقًا أخلاقيًا، ونظام استجابة متدرج (TBRS) للتعامل مع إساءة استخدام المستخدمين، وبروتوكولات للتفكير، ووحدة سياق عاطفي (ECM)، وإطار عمل للاعتماد. يدعو مؤسسو المشروع المطورين والمصممين والكتاب ومؤسسي المنصات ودعاة الأخلاقيات للانضمام إلى التعاون، للعمل معًا على وضع نماذج أولية لهذه المعايير والترويج لها، بهدف تشكيل أنماط تفاعل محترمة بين الإنسان والآلة منذ البداية (المصدر: Reddit r/artificial)
الذكاء الاصطناعي قد يسرع تقنية استخراج اليورانيوم من مياه البحر: من خلال وصف Gemini 2.5 Pro، يشير المنشور إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسرع بشكل كبير من التطبيق العملي للاختراقات التقنية الأخيرة في استخراج اليورانيوم من مياه البحر (مثل الهلاميات المائية الجديدة والمواد ذات الأطر المعدنية العضوية MOFs). من المتوقع أن يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا رئيسيًا في تصميم المواد (تصميم مواد امتصاص جديدة حوالي عام 2026)، وتحسين عملية الاستخراج من خلال التعلم المعزز والتوائم الرقمية، وتبسيط عملية التوسع في التصنيع. هذا التسريع المدفوع بالذكاء الاصطناعي يجعل تحقيق استخراج اليورانيوم على نطاق واسع (ربما يصل إلى آلاف الأطنان سنويًا) من مياه البحر قبل عام 2030 سيناريو ذا إمكانات عالية وأكثر مصداقية (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
بودكاست Microsoft يناقش تمكين المرضى ومستهلكي الرعاية الصحية بالذكاء الاصطناعي: تعيد حلقة بودكاست من Microsoft Research النظر في ثورة الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية، مع التركيز بشكل خاص على كيفية تمكين الذكاء الاصطناعي التوليدي للمرضى ومستهلكي الرعاية الصحية بشكل أكبر. قد تتناول المناقشة كيف يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي مساعدة المرضى على فهم حالاتهم الصحية بشكل أفضل، وتحسين التواصل بين الطبيب والمريض، وتوفير معلومات صحية شخصية، ودعم الإدارة الذاتية للصحة، وبالتالي تغيير دور المرضى ومشاركتهم في رعايتهم الصحية الخاصة (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
استخدام GNN لتحسين واقعية السلوك الجماعي لشخصيات NPC في الألعاب: شارك مستخدم ورقة بحثية بعنوان “GCBF+: A Neural Graph Control Barrier Function Framework”، والتي تستخدم الشبكات العصبية الرسومية (GNN) لتحقيق تحكم آمن موزع متعدد الوكلاء، ونجحت في جعل ما يصل إلى 500 وكيل مستقل يتجنبون الاصطدام أثناء التنقل. يقترح المستخدم تطبيق هذه الطريقة على التحكم في حشود NPC أو حركة المرور في ألعاب العالم المفتوح مثل GTA و Cyberpunk 2077، لتحقيق محاكاة سلوك جماعي أكثر واقعية وأقل أخطاء (مثل التداخل والتعثر). أعرب المستخدم عن استعداده للتعاون بشأن هذه الفكرة (المصدر: Reddit r/deeplearning)
