كلمات مفتاحية：تطبيقات الذكاء الاصطناعي, إدارة الغذاء والدواء (FDA), أوبن إيه آي (OpenAI), جي بي تي-4.1 (GPT-4.1), ويب ثينكر (WebThinker), رنوي جين-4 (Runway Gen-4), الذكاء الطرفي (Edge AI), ضبط دقيق بالتعلم المعزز (RFT), إطار عمل متعدد الوكلاء ديرفلو (DeerFlow), ويب ثينكر-32بي-آر إل (WebThinker-32B-RL), تحديثات مراجع جين-4 (Gen-4 References), كثافة المعرفة
🔥 أبرز العناوين
إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) تعلن عن تسريع تبني تطبيقات AI الداخلية: أعلنت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) عن خطوة تاريخية، حيث تخطط لتعميم استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) في جميع مراكزها بحلول 30 يونيو 2025. يأتي هذا بعد أن أكملت FDA بنجاح مشروعًا تجريبيًا لاستخدام AI التوليدي موجه لمراجعي الأبحاث العلمية. تهدف هذه الخطوة إلى تعزيز القدرات التنظيمية من خلال AI، وزيادة سرعة وكفاءة التجارب السريرية، وخفض التكاليف، وتُعد طفرة مهمة لتطبيقات AI في مجالات التنظيم الحكومي والموافقات الدوائية، وقد تقود توجه تبني AI في الهيئات التنظيمية للأدوية عالميًا (المصدر: ajeya_cotra)
OpenAI تكشف عن تفاصيل تقنية الضبط الدقيق بالتعلم المعزز (RFT) ورؤى تطوير GPT-4.1: شارك Mich Pokrass، مسؤول GPT-4.1 في OpenAI، في بودكاست Unsupervised Learning تفاصيل تقنية RFT ومسيرة تطوير GPT-4.1. عند بناء GPT-4.1، ركزت OpenAI بشكل أكبر على ملاحظات المطورين بدلاً من اختبارات الأداء التقليدية. تستخدم تقنية RFT الاستدلال المتسلسل (chain-of-thought reasoning) والتقييم المخصص للمهام لتحسين أداء النموذج، وهي مناسبة بشكل خاص للمجالات المعقدة، ومتاحة حاليًا على OpenAI o4-mini. ناقش اللقاء أيضًا الوضع الحالي لتطبيقات وكلاء AI، وتحسين الموثوقية، وكيف يمكن للشركات الناشئة الاستفادة بنجاح من التقييم واستراتيجيات المنتجات المستقبلية (المصدر: OpenAIDevs, aidan_mclau, michpokrass)
إطار WebThinker يدمج قدرات النماذج الكبيرة مع البحث العميق عبر الويب لتحقيق مستويات جديدة في الاستدلال المعقد: قدمت ورقة بحثية جديدة WebThinker، وهو إطار عمل لوكيل استدلال يزود نماذج الاستدلال الكبيرة (LRMs) بقدرات استكشاف الويب المستقلة وإعداد التقارير، للتغلب على قيود المعرفة الداخلية الثابتة. يدمج WebThinker وحدة متصفح ويب عميقة واستراتيجية “فكر-ابحث-صياغة” مستقلة، مما يمكّن النموذج من البحث في الويب والاستدلال على المهام وإنشاء مخرجات شاملة في نفس الوقت. حقق هذا النظام، WebThinker-32B-RL، نتائج متطورة (SOTA) بين نماذج 32B على معايير الاستدلال المعقدة مثل GPQA و GAIA، متفوقًا على GPT-4o وغيرها. تفوقت نسخته المدربة بالتعلم المعزز (RL) على النسخة الأساسية في جميع المعايير، مما يوضح أهمية تعلم التفضيلات التكراري لتعزيز التنسيق بين الاستدلال والأدوات (المصدر: omarsar0, dair_ai)
Runway تطلق تحديث Gen-4 References لتعزيز جماليات توليد الفيديو وتكوين المشاهد والحفاظ على هوية الشخصيات: شهدت Runway Gen-4 References تحديثًا ملحوظًا يعزز بشكل كبير الجودة الجمالية للفيديوهات المولدة، وتكوين المشاهد، واتساق هوية الشخصيات. من الميزات الجديدة المثيرة للاهتمام قدرة النموذج على وضع الأشياء بدقة في المشهد بناءً على التخطيط الذي يقدمه المستخدم، وحتى تعديل تفاصيل مثل اتجاه نظر الشخصيات، مع الحفاظ على اتساق العناصر الأخرى. يمثل هذا خطوة أخرى إلى الأمام في قابلية التحكم والدقة في توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي، مما يوفر للمبدعين أدوات أكثر قوة (المصدر: c_valenzuelab, c_valenzuelab)
لي داهاي، الرئيس التنفيذي لشركة “面壁智能”: سيتحقق الذكاء الاصطناعي العام (AGI) في العالم المادي من خلال الذكاء الطرفي، وكثافة المعرفة هي الجوهر: يعتقد لي داهاي، الرئيس التنفيذي لشركة “面壁智能”، أن تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI) في العالم المادي مستقبلاً يمر حتمًا عبر الذكاء الطرفي. وأكد أن “كثافة المعرفة” في النماذج الكبيرة هي المؤشر الأساسي للذكاء، مشبهًا إياها بدقة تصنيع الرقائق، فكلما زادت كثافة المعرفة، زاد الذكاء. تتمتع النماذج عالية الكثافة المعرفية بميزة طبيعية في الأجهزة الطرفية ذات القدرة الحاسوبية والذاكرة واستهلاك الطاقة المحدود. أصدرت “面壁智能” بالفعل العديد من النماذج الطرفية وتم تطبيقها في مجالات مثل السيارات والروبوتات والهواتف المحمولة، مثل “面壁小钢炮超级助手”، بهدف تزويد كل جهاز بالذكاء لتحقيق الإدراك الحساس واتخاذ القرارات في الوقت المناسب والاستجابة المثالية (المصدر: 量子位)
🎯 اتجاهات
ميزة جديدة في خرائط جوجل تستخدم قدرات Gemini للتعرف على أسماء الأماكن في لقطات الشاشة: أطلقت خرائط جوجل ميزة جديدة تستفيد من قدرات الذكاء الاصطناعي في Gemini للتعرف على أسماء الأماكن الموجودة في لقطات شاشة المستخدمين وحفظها في قائمة داخل الخرائط، مما يسهل على المستخدمين الوصول إليها وتخطيط رحلاتهم في أي وقت. تهدف هذه الميزة إلى تبسيط عملية البحث عن السفر وتحسين تجربة المستخدم (المصدر: Google)
Gemini 2.5 Pro يحقق أداءً متطورًا (SOTA) في مهام فهم الفيديو: وفقًا لـ Logan Kilpatrick، حقق Gemini 2.5 Pro (إصدار 05-06) مستوى رائدًا في الصناعة (SOTA) في معظم مهام فهم الفيديو، وبفارق واضح. هذا هو نتاج جهود فريق Gemini متعدد الوسائط، ومن المتوقع أن يدفع المطورين لاستكشاف إمكانيات تطبيقات جديدة في هذا المجال (المصدر: matvelloso)
تكلفة تشغيل Google Gemini 2.5 Flash أعلى بكثير من إصدار 2.0: أشار Artificial Analysis إلى أن تكلفة تشغيل مؤشر الذكاء الخاص به باستخدام Google Gemini 2.5 Flash تبلغ 150 ضعف تكلفة Gemini 2.0 Flash. يعود الارتفاع الكبير في التكلفة بشكل أساسي إلى زيادة سعر رموز الإخراج (output tokens) بمقدار 9 أضعاف (3.5 دولار لكل مليون رمز مع تفعيل ميزة الاستدلال، و0.6 دولار مع إيقافها، بينما كان 0.4 دولار لـ 2.0 Flash) بالإضافة إلى زيادة استخدام الرموز بمقدار 17 ضعفًا. أثار هذا نقاشات حول التوازن بين زمن الانتقال المنخفض وفعالية التكلفة في سلسلة نماذج Flash (المصدر: arohan)
جوجل تدمج Gemini Nano AI في متصفح Chrome للحماية من عمليات الاحتيال عبر الإنترنت: أعلنت جوجل عن إضافة نموذج Gemini Nano AI إلى متصفح Chrome، بهدف تعزيز قدرة المتصفح على تحديد ومنع عمليات الاحTIال عبر الإنترنت، ورفع مستوى أمان المستخدمين على الشبكة. تعد هذه الخطوة تطبيقًا إضافيًا لتقنية AI في ميزات الأمان للمتصفحات الرئيسية (المصدر: Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence)
Lightricks تطلق LTXVideo 13B 0.9.7، مع تحسينات في جودة الفيديو وسرعته، وتقدم نسخة كمومية ونماذج ترقية للمساحة الكامنة: قامت Lightricks بتحديث نموذج الفيديو الخاص بها LTXVideo إلى الإصدار 13B 0.9.7، مما يوفر جودة فيديو سينمائية وسرعة توليد أسرع. كما أصدرت نسخة كمومية من LTXV 13B، مما يقلل من متطلبات الذاكرة ويجعلها مناسبة لوحدات معالجة الرسومات الاستهلاكية، وأطلقت نماذج ترقية مكانية وزمانية للمساحة الكامنة، تدعم الاستدلال متعدد المقاييس، ويمكنها تحسين كفاءة توليد الفيديو عالي الدقة مع تقليل عمليات فك التشفير/التشفير. تم أيضًا تحديث عُقد ComfyUI وسير العمل ذات الصلة (المصدر: GitHub Trending)
بحث من Cohere Labs يُظهر أن التوسع في وقت الاختبار يحسن أداء الاستدلال متعدد اللغات للنماذج الكبيرة: يشير بحث من Cohere Labs إلى أنه على الرغم من أن نماذج لغة الاستدلال يتم تدريبها بشكل أساسي على بيانات باللغة الإنجليزية، إلا أنه يمكن تحسين أدائها في الاستدلال متعدد اللغات عبر المجالات المختلفة بدون تدريب مسبق (zero-shot) من خلال التوسع في وقت الاختبار (test-time scaling). يقدم هذا البحث رؤى جديدة لتحسين فعالية تطبيق النماذج الكبيرة الحالية في سياقات غير إنجليزية (المصدر: sarahookr)
الذكاء الاصطناعي يستخدم صور الوجه لتقييم العمر الفسيولوجي والتنبؤ بنتائج السرطان: يمكن لأداة ذكاء اصطناعي جديدة تقدير العمر الفسيولوجي للفرد من خلال تحليل صور الوجه، وبناءً على ذلك، التنبؤ بنتائج علاج الأمراض مثل السرطان وفرص البقاء على قيد الحياة. توفر هذه التقنية طريقة جديدة غير جراحية لتقييم مآل المرض (المصدر: Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/artificial)
نماذج الذكاء الاصطناعي تظهر ميلًا للتفكير المفرط في التعقيد عند التعامل مع المهام البسيطة: لاحظ بعض المطورين أن نماذج الاستدلال الأحدث تميل إلى إثارة عمليات تفكير معقدة بشكل مفرط عند مواجهة مهام بسيطة، وتتصرف “بعصبية مفرطة”. قد تكون الطريقة المثالية هي امتلاك نموذج أساسي قوي، والقدرة على الحكم ديناميكيًا متى يتم استدعاء أداة “التفكير”، لتجنب الحسابات والتأخير غير الضروريين (المصدر: skirano)
جوجل Colab تطلق v6e-1 (Trillium) TPU لتسريع التعلم العميق: أعلنت جوجل Colaboratory عن إطلاق أسرع مسرّع للتعلم العميق لديها، وهو v6e-1 (Trillium) TPU. يتميز هذا الـ TPU بذاكرة وصول عشوائي عالية النطاق الترددي بسعة 32 جيجابايت (ضعف v5e-1)، وأداء ذروة يصل إلى 918 TFLOPS بتنسيق BF16 (ما يقرب من ثلاثة أضعاف A100)، مما يوفر للباحثين والمطورين موارد حوسبة أكثر قوة (المصدر: algo_diver)
جوجل AMIE: عرض توضيحي لوكيل تشخيص حواري متعدد الوسائط يعمل بالذكاء الاصطناعي: شاركت جوجل أول عرض توضيحي لوكيلها التشخيصي الحواري متعدد الوسائط AMIE. يستطيع AMIE إجراء حوارات تشخيصية متعددة الوسائط (مثل دمج المعلومات النصية والصورية)، مما يمثل استكشافًا إضافيًا للذكاء الاصطناعي في مجال المساعدة في التشخيص الطبي (المصدر: dl_weekly)
اتهام Anthropic بتضمين معلومات “فوز ترامب” بشكل ثابت في نموذج Claude: اكتشف بعض المستخدمين أن نموذج Claude من Anthropic، عند الإجابة على أسئلة حول انتخابات عام 2024، يبدو أنه يتضمن معلومات ثابتة (hardcoded) عن فوز ترامب، على الرغم من أن تاريخ قطع المعرفة لديه هو أكتوبر 2024. أثار هذا نقاشات حول آليات تحديث معلومات نماذج الذكاء الاصطناعي، والتحيزات المحتملة، وتأثير المحتوى المضمن بشكل ثابت على ثقة المستخدم (المصدر: Reddit r/ClaudeAI)
🧰 أدوات
ByteDance تفتح مصدر إطار العمل متعدد الوكلاء DeerFlow: فتحت شركة ByteDance مصدر إطار العمل متعدد الوكلاء (Multi-Agent) DeerFlow، المبني على LangChain. يهدف هذا الإطار إلى تبسيط وتسريع تطوير تطبيقات الوكلاء المتعددين، ويوفر أدوات لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي تعاونية معقدة. يمكن للمطورين زيارة مستودع GitHub الخاص به والموقع الرسمي للحصول على مزيد من المعلومات والأمثلة (المصدر: hwchase17)
Qwen Chat من Alibaba يطلق ميزة Web Dev لإنشاء صفحات الويب عبر الأوامر النصية: أضاف Qwen Chat من Alibaba ميزة “Web Dev” الجديدة، والتي تتيح للمستخدمين إنشاء كود صفحات الويب الأمامية والتطبيقات بسرعة من خلال أوامر نصية بسيطة (مثل “أنشئ موقع تويتر”). تهدف هذه الميزة إلى خفض عتبة تطوير الويب، وتمكين المستخدمين الذين لا يمتلكون معرفة برمجية من بناء مواقع الويب باستخدام اللغة الطبيعية (المصدر: Alibaba_Qwen, huybery)
ScienceBridge AI: وكيل أتمتة بحث علمي مدفوع بـ LangGraph: يستخدم وكيل يدعى ScienceBridge AI إطار LangGraph لأتمتة سير عمل البحث العلمي، بما في ذلك تحليل البيانات، والتحقق من الفرضيات، ويمكنه إنشاء نتائج مرئية بجودة النشر، بهدف تسريع الاكتشافات العلمية. المشروع مفتوح المصدر على GitHub (المصدر: LangChainAI, hwchase17)
El Agente Q: نظام متعدد الوكلاء مدفوع بـ LangGraph يمكّن كيمياء الكم: أظهرت دراسة جديدة El Agente Q، وهو نظام متعدد الوكلاء يعتمد على LangGraph، والذي يجعل حسابات كيمياء الكم متاحة للجميع من خلال التفاعل باللغة الطبيعية، وحقق نسبة نجاح 87% في أتمتة سير العمل المعقد. تم نشر الورقة البحثية ذات الصلة على arXiv، مما يوضح إمكانات الذكاء الاصطناعي في تسريع أبحاث كيمياء الكم (المصدر: LangChainAI, hwchase17)
LocalSite: بديل محلي لـ DeepSite، يستخدم نماذج لغوية كبيرة محلية لإنشاء صفحات الويب: مستوحاة من مشروع DeepSite على HuggingFace، تتيح أداة LocalSite للمستخدمين إنشاء صفحات ويب ومكونات واجهة مستخدم باستخدام أوامر نصية من خلال نماذج لغوية كبيرة (LLM) تعمل محليًا (مثل نماذج GLM-4 و Qwen3 المنشورة عبر Ollama و LM Studio) بالإضافة إلى نماذج LLM سحابية متوافقة مع واجهة برمجة تطبيقات OpenAI. المشروع مفتوح المصدر على GitHub، ويهدف إلى توفير حل محلي قابل للتخصيص لإنشاء صفحات الويب بالذكاء الاصطناعي (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
بديل مفتوح المصدر لـ NotebookLM يُظهر قوة التقنيات مفتوحة المصدر: أنشأ المطور m_ric نسخة مجانية مفتوحة المصدر من Google NotebookLM، يستطيع هذا التطبيق استخلاص المحتوى من ملفات PDF أو عناوين URL، واستخدام Llama 3.3-70B من Meta (يعمل بسرعة 1000 رمز/ثانية عبر Cerebras Systems) لكتابة نصوص بودكاست، واستخدام Kokoro-82M لتحويل النص إلى كلام. يتم إنشاء الصوت مجانًا على HuggingFace H200s باستخدام Zero GPU، مما يوضح أن الحلول مفتوحة المصدر يمكنها الآن منافسة الحلول مغلقة المصدر من حيث الوظائف وفعالية التكلفة (المصدر: huggingface, mervenoyann)
DeepFaceLab: برنامج رائد مفتوح المصدر لإنشاء Deepfake: DeepFaceLab هو برنامج مفتوح المصدر معروف ومتخصص في إنشاء محتوى Deepfake. يوفر وظائف مثل تبديل الوجوه، وإزالة علامات التقدم في السن، وتبديل الرأس، ويستخدم على نطاق واسع في إنشاء المحتوى لمنصات مثل YouTube و TikTok. يتم تحديث المشروع باستمرار، ويوفر إصدارات لنظامي التشغيل Windows و Linux، ويحظى بدعم مجتمعي نشط (المصدر: GitHub Trending)
GPUI Component: مكتبة مكونات واجهة مستخدم سطح المكتب بلغة Rust مبنية على GPUI: أطلق فريق longbridge مكتبة GPUI Component، وهي مكتبة تحتوي على أكثر من 40 مكونًا لواجهة مستخدم سطح المكتب متعددة المنصات، مستوحاة من تصميمات macOS و Windows وعناصر تحكم shadcn/ui. تدعم المكتبة سمات متعددة، وأحجامًا متجاوبة، وتخطيطات مرنة (Dock و Tiles)، ويمكنها التعامل بكفاءة مع عرض البيانات الضخمة (جدول/قائمة افتراضية) وعرض المحتوى (Markdown/HTML). أول تطبيق يستخدمها هو تطبيق Longbridge Pro لسطح المكتب (المصدر: GitHub Trending)
Ultralytics YOLO11: إطار عمل رائد لنماذج كشف الكائنات والرؤية الحاسوبية: تواصل Ultralytics تحديث سلسلة نماذج YOLO الخاصة بها، حيث يقدم أحدث إصدار YOLO11 أداءً متطورًا (SOTA) في مهام مثل كشف الكائنات، والتتبع، والتقسيم، والتصنيف، وتقدير الوضعية. يتميز إطار العمل هذا بسهولة الاستخدام، ويدعم واجهات سطر الأوامر (CLI) و Python، ويتكامل مع منصات مثل Weights & Biases, Comet ML, Roboflow, OpenVINO. يوفر Ultralytics HUB حلولًا لتصور البيانات بدون كود، والتدريب، والنشر. تخضع النماذج لترخيص AGPL-3.0 مفتوح المصدر، وتتوفر أيضًا تراخيص تجارية (المصدر: GitHub Trending)
Tensorlink: إطار عمل لتوزيع نماذج PyTorch ومشاركة موارد P2P: أطلقت SmartNodes Lab إطار Tensorlink، وهو إطار عمل مفتوح المصدر يهدف إلى تبسيط التدريب الموزع والاستدلال لنماذج PyTorch الكبيرة. يقوم بتغليف كائنات PyTorch الأساسية، مما يبسّط تعقيدات الأنظمة الموزعة، ويسمح للمستخدمين بالاستفادة من موارد وحدات معالجة الرسومات (GPU) على أجهزة كمبيوتر متعددة دون الحاجة إلى خبرة متخصصة أو أجهزة. يدعم Tensorlink واجهة برمجة تطبيقات (API) للاستدلال عند الطلب وإطار عمل للعقد، مما يسهل على المستخدمين مشاركة أو المساهمة بالقدرة الحاسوبية، وهو حاليًا في إصدار مبكر (المصدر: Reddit r/MachineLearning)
تحسين الأوامر النصية لتوليد صور مجسمات أنمي: شارك مستخدمون مجموعة من الأمثلة لتوليد صور مجسمات بأسلوب الأنمي الياباني من صور شخصية مرفوعة باستخدام الذكاء الاصطناعي (مثل GPT-4o) من خلال تحسين الأوامر النصية. يكمن المفتاح في الوصف الدقيق لوضعية المجسم، وتعبيرات الوجه، والملابس، والمواد (مثل نصف لامع)، وتدرجات الألوان، وزاوية التصوير (على سطح مكتب، إحساس بالتقاط صورة عفوية بالهاتف). تشمل التحسينات الإضافية إنشاء عروض متعددة الزوايا (أمامية، جانبية، خلفية) مرتبة في شكل شبكة رباعية، لضمان اكتمال تفاصيل المجسم بالكامل والقاعدة، مما يسهل عملية النمذجة ثلاثية الأبعاد لاحقًا (المصدر: dotey, dotey)
إصدار مجموعة أدوات NVIDIA Agent Intelligence Toolkit مفتوحة المصدر: أصدرت NVIDIA مجموعة أدوات Agent Intelligence Toolkit مفتوحة المصدر، وهي مكتبة موارد لبناء تطبيقات الوكلاء الذكية. تهدف هذه المجموعة إلى مساعدة المطورين على إنشاء ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي المعتمدين على تقنيات NVIDIA بشكل أسهل (المصدر: nerdai)
SkyPilot و SGLang يبسطان نشر Llama 4 ذاتي الاستضافة على عدة عقد: عرضت Nebius AI كيفية استخدام SkyPilot و SGLang (من LMSYS.org) لنشر نموذج Llama 4 من Meta ذاتيًا على عدة عقد (مثل 8x H100) من خلال أمر واحد. يوفر هذا الحل إنتاجية عالية، واستخدامًا فعالًا للذاكرة، ويتضمن ميزات جاهزة للإنتاج مثل المصادقة و HTTPS، مع تسهيل التكامل مع أداة llm من Simon Willison (المصدر: skypilot_org)
📚 موارد تعليمية
Vector Institute يطلق AI Pocket References: أطلق فريق هندسة الذكاء الاصطناعي في Vector Institute مشروع AI Pocket References، وهو عبارة عن سلسلة من بطاقات المعلومات الموجزة حول الذكاء الاصطناعي، تغطي مجالات مثل معالجة اللغات الطبيعية (NLP) (خاصة النماذج اللغوية الكبيرة LLM)، والتعلم الفيدرالي، والذكاء الاصطناعي المسؤول، والحوسبة عالية الأداء. تهدف هذه المراجع إلى توفير إرشادات للمبتدئين ومراجعة سريعة للممارسين ذوي الخبرة، حيث تم تصميم كل مرجع ليُقرأ في غضون 7 دقائق. المشروع مفتوح المصدر ويرحب بمساهمات المجتمع (المصدر: nerdai)
HuggingFace تطلق 9 دورات مجانية في الذكاء الاصطناعي: أطلقت HuggingFace سلسلة من 9 دورات مجانية في مجال الذكاء الاصطناعي، تغطي موضوعات متعددة مثل النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، والرؤية الحاسوبية، ووكلاء الذكاء الاصطناعي. توفر هذه الدورات موارد قيمة للمتعلمين الراغبين في اكتساب معرفة منهجية بالذكاء الاصطناعي (المصدر: ClementDelangue)
LlamaIndex تنشر برنامجًا تعليميًا لبناء وكيل بحث متعمق: نشر Seldo من LlamaIndex برنامجًا تعليميًا بالفيديو يرشد المستخدمين إلى كيفية بناء وكيل استنساخ مشابه لـ Deep Research. يبدأ البرنامج التعليمي بأساسيات الوكيل الفردي، ثم يتعمق تدريجيًا في سير عمل الوكلاء المتعددين المتقدم، بما في ذلك استخدام قواعد بيانات معرفية متعددة وشبكات لإجراء البحوث، والحفاظ على السياق، وتحقيق سير عمل كامل للبحث والكتابة والمراجعة. يؤكد البرنامج التعليمي على بناء سير عمل وكيل معقد يتمتع بقدرات مثل التكرار، والتفرع، والتنفيذ المتزامن، والتأمل الذاتي (المصدر: jerryjliu0, jerryjliu0)
مراجعة لتطور تقنية RAG: ورقة لويس وآخرون والأعمال المبكرة: أشار Aran Komatsuzaki إلى أنه على الرغم من أن ورقة لويس وآخرين لعام 2020 تحظى باقتباس واسع لاقتراحها مصطلح RAG (Retrieval-Augmented Generation)، إلا أن التوليد المعزز بالاسترجاع بحد ذاته كان اتجاهًا بحثيًا نشطًا قبل ذلك، مثل أعمال DrQA (2017)، و ORQA (2019)، و REALM (2020) وغيرها. كانت المساهمة الرئيسية للويس وآخرين هي اقتراح طريقة جديدة للتدريب المسبق المشترك لـ RAG، ولكنها ليست طريقة تنفيذ RAG الأكثر استخدامًا اليوم. هذا يذكرنا بالاهتمام باستمرارية التطور التكنولوجي وأهمية الأعمال التأسيسية المبكرة (المصدر: arankomatsuzaki)
استخدام Qwen3 لتحقيق تنسيق إخراج سلسلة الأفكار المشابه لـ Gemini 2.5 Pro: مستوحى من README الخاص بـ Apriel-Nemotron-15b-Thinker حول إجبار النموذج على بدء الإخراج بتنسيق معين (مثل “Here are my reasoning steps:\n”)، قام أحد المطورين من خلال ميزة OpenWebUI بجعل نموذج Qwen3 يبدأ دائمًا إخراجه بـ <think>\nMy step by step thinking process went something like this:\n1.. أظهرت التجربة أن هذا يدفع Qwen3 إلى التفكير والإخراج بطريقة متدرجة مشابهة لـ Gemini 2.5 Pro، على الرغم من أن هذا بحد ذاته لا يعزز ذكاء النموذج، إلا أنه يغير تنسيق تفكيره وتعبيره (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
مشاركة بودكاست حول فلسفة تصميم Claude Code وخفايا تطويره: استضاف بودكاست Latent Space مبتكري Claude Code، كاثرين وو وبوريس تشيرني، لمشاركة فلسفة تصميم أداة البرمجة بالذكاء الاصطناعي هذه وقصة تطويرها. تشمل النقاط الرئيسية: أصبح CC قادرًا على كتابة حوالي 80% من الكود الخاص به (مع مراجعة بشرية)، وهو مستوحى من Aider، ويركز على التنفيذ البسيط (مثل استخدام ملفات Markdown للذاكرة بدلاً من مكتبات المتجهات)، ويعتمد على فريق صغير وتكرار داخلي لدفع المنتج، ويوفر للمستخدمين المتقدمين وصولاً إلى النموذج الأصلي، ويدعم سير العمل المتوازي. ناقش البودكاست أيضًا المقارنات مع أدوات مثل Cursor و Windsurf، بالإضافة إلى موضوعات مثل التكلفة وتصميم واجهة المستخدم/تجربة المستخدم وإمكانية فتح المصدر (المصدر: Reddit r/ClaudeAI)
💼 أعمال
Salesforce تطلق خطة بقيمة 500 مليون دولار للذكاء الاصطناعي في السعودية وتشكل فريقًا: بدأت Salesforce في تشكيل فريق في المملكة العربية السعودية كجزء من خطتها الاستثمارية البالغة 500 مليون دولار لمدة خمس سنوات، والتي تهدف إلى دفع تبني وتطوير الذكاء الاصطناعي في البلاد. يمثل هذا خطوة مهمة أخرى في انتشار شركات التكنولوجيا الكبرى في مجال الذكاء الاصطناعي في منطقة الشرق الأوسط (المصدر: Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence)
الرئيسة التنفيذية الجديدة لقسم التطبيقات في OpenAI، فيدجي سيمو، ستستقيل من مجلس إدارة Shopify: فيدجي سيمو، الرئيسة التنفيذية الحالية لـ Instacart، ستستقيل من منصبها في مجلس إدارة Shopify بعد تعيينها رئيسة تنفيذية لقسم التطبيقات المنشأ حديثًا في OpenAI. قد تهدف هذه الخطوة إلى تمكينها من التركيز بشكل أكبر على دورها القيادي في OpenAI، وإدارة أعمالها ومنتجاتها سريعة النمو. أفادت تقارير سابقة أن OpenAI قد تبرم صفقة محتملة بقيمة مليار دولار مع Arm (المصدر: steph_palazzolo, steph_palazzolo)
Lux Capital تنشئ صندوقًا بقيمة 100 مليون دولار لدعم العلماء الأمريكيين الذين يواجهون تخفيضات في التمويل: لمواجهة التخفيضات الكبيرة في ميزانية المؤسسة الوطنية للعلوم (NSF) في الولايات المتحدة (التي يُقال إنها تصل إلى 50%، مما أدى إلى إلغاء مشاريع قيد التنفيذ وتسريح موظفين)، أعلنت Lux Capital عن إطلاق “خط المساعدة العلمية من Lux”، باستثمار 100 مليون دولار لدعم العلماء الأمريكيين المتأثرين، بهدف ضمان استمرار المشاريع البحثية الحيوية والحفاظ على القدرة التنافسية للابتكار التكنولوجي في الولايات المتحدة (المصدر: ylecun, riemannzeta)
🌟 مجتمع
استمرار النقاش حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيحل محل الوظائف البشرية: النقاش حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيؤدي إلى بطالة واسعة النطاق شائع جدًا في المجتمع. يرى أحد الآراء أن الشركات، مدفوعة بالرأسمالية، ستسعى إلى الكفاءة، مستبدلة القوى العاملة البشرية باهظة التكلفة بالذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى تقليل وظائف مثل المبرمجين. بينما يشير رأي آخر إلى التاريخ، معتبرًا أن التقدم التكنولوجي (مثل استبدال المصابيح الكهربائية لمشغلي المصابيح) يلغي الوظائف القديمة ولكنه يخلق في الوقت نفسه وظائف جديدة (مثل مصانع المصابيح والصناعات المتعلقة بالكهرباء)، والمفتاح يكمن في تطوير المهارات والابتكار. حاليًا، لا يزال الذكاء الاصطناعي بحاجة إلى تدخل بشري في المهام المعقدة وتصحيح الأخطاء البرمجية، لكن تطوره السريع وأداءه الفعال في بعض المجالات يجعل الكثيرين يشعرون بالقلق بشأن آفاق التوظيف المستقبلية، بينما يرى آخرون أن هذا تهويل أو مبالغة في تقدير قدرات الذكاء الاصطناعي على المدى القصير (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
مخاوف بشأن حدود قدرة النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) وشتاء الذكاء الاصطناعي: بدأ بعض أعضاء المجتمع والخبراء (مثل Yann LeCun و François Chollet) في مناقشة ما إذا كانت النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) تواجه عنق زجاجة. على الرغم من أداء LLM المتميز في محاكاة الأنماط، إلا أنها لا تزال محدودة في الفهم الحقيقي والاستدلال ومعالجة مشكلة الهلوسة، كما أن الاعتماد المفرط على البيانات الاصطناعية قد يسبب مشاكل. إذا لم تكن هناك اتجاهات بحثية جديدة (مثل نماذج العالم والأنظمة العصبية الرمزية)، فقد يهدأ الحماس الحالي للذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى انخفاض الاستثمار، بل وقد يتسبب في “شتاء ذكاء اصطناعي” جديد. ومع ذلك، هناك آراء ترى أنه على الرغم من أن LLM العامة قد تواجه سقفًا، إلا أن النماذج المتخصصة ووكلاء الذكاء الاصطناعي لا يزالون يتطورون بسرعة (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
خطة OpenAI لإصدار نموذج مفتوح المصدر في الصيف تثير نقاشًا مجتمعيًا: صرح Sam Altman أثناء شهادته أمام مجلس الشيوخ أن OpenAI تخطط لإصدار نموذج مفتوح المصدر هذا الصيف. تباينت ردود فعل المجتمع على ذلك، فالبعض يتطلع إلى أدائه، والبعض الآخر يشكك فيما إذا كان سيصبح مثل FSD من Musk “دائمًا على الطريق”، أو سيتم “إخصاؤه” حتى لا ينافس النماذج المدفوعة. وحلل آخرون أن شركات مثل Meta و Alibaba، من خلال إصدار نماذج مجانية عالية الجودة مدربة مسبقًا، تهدف إلى إضعاف مكانة شركات مثل OpenAI في السوق، وقد تكون هذه الخطوة من OpenAI استراتيجية للرد. ولكن بالنظر إلى نموذج أعمال OpenAI وتكاليف التشغيل الباهظة، فإن موقع نموذجها مفتوح المصدر وقدرته التنافسية لا يزالان بحاجة إلى مراقبة (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)
تأثير الذكاء الاصطناعي على موثوقية المعلومات على الإنترنت يثير القلق: أعرب مستخدمون على Reddit عن قلقهم بشأن تأثير الذكاء الاصطناعي على موثوقية الإنترنت. خاصة ميزات مثل ملخصات الذكاء الاصطناعي من جوجل، التي تقدم أحيانًا إجابات غير دقيقة أو “هراء جاد” (على سبيل المثال، تفسير عبارات مختلقة من قبل المستخدم)، مما قد يضلل الجيل القادم من المستخدمين، بل ويجعلهم يشككون في جميع المعلومات. تباينت الآراء في قسم التعليقات، حيث رأى البعض أن الإنترنت لم يكن موثوقًا به تمامًا أبدًا، وأن التفكير النقدي مهم دائمًا؛ بينما سخر آخرون من أن الناشر كشف عن عمره (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
مستخدم يشارك تجربته في تخفيف أعراض الاكتئاب من خلال التواصل مع ChatGPT: شارك مستخدم تجربته في تخفيف حدة الاكتئاب والأفكار الانتحارية بعد محادثة طويلة مع ChatGPT. وذكر أنه حتى مجرد التحدث إلى الذكاء الاصطناعي ساعده على التخلص من ضغط نفسي هائل، ومنحه الشجاعة للمضي قدمًا وطلب المساعدة من الأقارب والأصدقاء. أعرب العديد من الأشخاص في قسم التعليقات عن تجارب مماثلة، معتقدين أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يوفر رفقة غير متحيزة وصبورة في الدعم النفسي، حتى أن بعض المستخدمين شاركوا أوامر نصية لجعل ChatGPT يلعب دور “الذات العليا” لإجراء حوارات عميقة. أثار هذا نقاشًا حول إمكانات الذكاء الاصطناعي في المساعدة في مجال الصحة النفسية (المصدر: Reddit r/ChatGPT)
تأملات حول مقولة “النماذج اللغوية الكبيرة تتنبأ بالكلمة التالية فقط”: أشار نقاش مجتمعي إلى أن مقولة “النماذج اللغوية الكبيرة تتنبأ بالكلمة التالية فقط” هي تبسيط مفرط، يسهل التقليل من القدرات الحقيقية للنماذج اللغوية الكبيرة وتأثيرها المحتمل. يكمن المفتاح في تعقيد وفائدة المحتوى الذي تنتجه النماذج اللغوية الكبيرة (مثل الكود والتحليلات)، وليس في آلية إنشائها. يعرب الخبراء عن قلقهم بشأن التطور السريع للذكاء الاصطناعي وقدراته غير المعروفة، بينما قد لا يدرك عامة الناس بشكل كامل التغييرات العميقة التي ستحدثها تقنية الذكاء الاصطناعي بسبب مثل هذه الأقوال المبسطة. تطرق النقاش أيضًا إلى مسألة “ذكاء” و “وعي” الذكاء الاصطناعي، معتبرًا أنه حتى لو لم يكن للذكاء الاصطناعي وعي بالمعنى الإنساني، فإن قدراته كافية لإحداث تأثير هائل على العالم (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
نقاش حول قيمة النسخة المدفوعة من Claude: إدارة المشاريع، طول السياق، ونمط التفكير هي العوامل الرئيسية: شارك مستخدمو النسخة المدفوعة من Claude قيمة الاشتراك. تشمل المزايا الرئيسية ميزة “المشاريع (Projects)”، التي تسمح للمستخدمين بتحميل كميات كبيرة من المواد الأساسية (قاعدة المعرفة) لمهام محددة (مثل إعداد الدورات التدريبية، وتحسين محركات البحث للمواقع، وتحليل الإعلانات، وتلخيص الأخبار، والبحث عن الوصفات)، مما يمكّن Claude من تقديم المساعدة بشكل مستمر في سياق محدد. بالإضافة إلى ذلك، يعد حجم نافذة السياق الأكبر، و “نمط التفكير (Thinking Mode)” الأقوى، وعدد الاستعلامات الأكبر من عوامل الجذب للدفع. أفاد المستخدمون أنه في التعامل مع المهام المعقدة، ومراجعة الأكواد، وتحليل المستندات، وصياغة رسائل البريد الإلكتروني، يتفوق Claude Pro مع أدوات MCP (مثل Desktop Commander) على بعض حلول التكامل مع بيئات التطوير المتكاملة (IDE)، والتي قد تحد من قدرة النموذج على التحليل العميق بسبب تحسين التكلفة أو الأوامر النصية المضمنة في النظام (المصدر: Reddit r/ClaudeAI, Reddit r/ClaudeAI)
تغيير ترخيص OpenWebUI يثير قلق المجتمع ومستخدمي الشركات: قام مشروع OpenWebUI مؤخرًا بتغيير ترخيص برامجه، مما أثار قلق بعض أعضاء المجتمع ومستخدمي الشركات. صرحت بعض الشركات بأنها تناقش التوقف عن استخدام المشروع والمساهمة فيه، وستقوم مؤقتًا بالتفرع بناءً على آخر إصدار بترخيص BSD. تسلط هذه الحادثة الضوء على التأثير المحتمل لتغييرات تراخيص المشاريع مفتوحة المصدر على المستخدمين والنظام البيئي للمساهمين، خاصة في سيناريوهات التطبيقات التجارية (المصدر: Reddit r/OpenWebUI)
💡 أخرى
الفاتيكان يخطط للاستثمار في مصادر بيانات جديدة لمواجهة مشكلة “جدار البيانات”: منذ عام 2023، واجه تدريب النماذج اللغوية الكبيرة مشكلة “جدار البيانات”، أي أن معظم بيانات النصوص البشرية المعروفة قد تم فهرستها وتدريبها. لحل هذه المشكلة، يخطط الفاتيكان للاستثمار في مصادر بيانات جديدة، مثل تحويل وثائق الكنائس في العصور الوسطى إلى نصوص رقمية باستخدام تقنية OCR، وإنشاء بيانات اصطناعية، لمواصلة تعزيز قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي (المصدر: jxmnop, Dorialexander)
التطور التكنولوجي السريع في الصين، والابتكارات في مجالات متعددة تلفت الانتباه: سرد منشور بالتفصيل العديد من التطبيقات التكنولوجية المذهلة التي لاحظها الكاتب خلال رحلة استمرت 15 يومًا في الصين، بما في ذلك دمى DeepSeek الجنسية، والمناطيد الكهربائية، والطائرات بدون طيار المستخدمة في التعامل مع حوادث المرور، وغيرها. أثار هذا نقاشًا حول سرعة التطور التكنولوجي في الصين واتساع نطاق تطبيقاته في مجالات مثل الذكاء الاصطناعي، والروبوتات، والنقل بالطاقة الجديدة، وتمت مقارنته بدول ذات تقنية عالية مثل سنغافورة (المصدر: GavinSBaker)
تطلعات لتطور الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي: أعرب أعضاء المجتمع عن تطلعاتهم لتحقيق تقدم أكبر للذكاء الاصطناعي في المجال الطبي. تشمل التصورات روبوتات ذكاء اصطناعي قادرة على مسح الجسم فورًا واكتشاف أعراض الأمراض في مراحلها المبكرة، بالإضافة إلى أنظمة يمكنها المساعدة في العلاج الدقيق والجراحة وتسريع عملية الشفاء. على الرغم من أن التقنيات الحالية قد حققت تقدمًا في بعض الجوانب، إلا أن الناس يعتقدون عمومًا أن الذكاء الاصطناعي لا يزال لديه إمكانات هائلة لم يتم استغلالها بعد في تحسين إمكانية الوصول إلى الرعاية الصحية ودقتها وإنقاذ الأرواح (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/artificial)