كلمات مفتاحية：حقوق النشر لبيانات تدريب الذكاء الاصطناعي, AlphaGenome, انتحال أجهزة OpenAI, نتائج الذكاء الاصطناعي في امتحانات القبول الجامعي, واجهة سطر الأوامر لـ Gemini, طريقة RLT الجديدة, BitNet b1.58, الوكيل الذكي Biomni, الحكم على الاستخدام العادل للذكاء الاصطناعي, تنبُّط أزواج قواعد الحمض النووي, رد سام ألتمان على اتهامات الانتحال, تحسين قدرات النماذج الكبيرة في الرياضيات, حصة مجانية لوكيل الذكاء الاصطناعي الطرفي
🔥 أبرز العناوين
حكم تاريخي بشأن حقوق الطبع والنشر لبيانات تدريب AI: محكمة أمريكية تقضي بأن استخدام الكتب المشتراة قانونًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي يُعد “استخدامًا عادلاً”: قضت محكمة فدرالية أمريكية في دعوى قضائية ضد شركة Anthropic بأن استخدام شركات AI للكتب المنشورة والمشتراة بشكل قانوني لتدريب نماذج اللغة الكبيرة يندرج ضمن فئة “الاستخدام العادل”، ولا يتطلب موافقة مسبقة من المؤلف. رأت المحكمة أن تدريب نماذج AI هو “استخدام تحويلي” للعمل الأصلي، ولم يستبدل سوق العمل الأصلي بشكل مباشر، كما أنه يفيد الابتكار التكنولوجي والمصلحة العامة. ومع ذلك، قضت المحكمة في الوقت نفسه بأن استخدام الكتب المقرصنة للتدريب لا يشكل استخدامًا عادلاً، وقد تتحمل Anthropic المسؤولية نتيجة لذلك. يستند هذا الحكم إلى سابقة قضية Google Books لعام 2015، ويُعتبر خطوة مهمة لتقليل مخاطر حقوق الطبع والنشر لبيانات تدريب AI، وقد يؤثر على قضايا أخرى مماثلة (مثل الدعاوى المرفوعة ضد OpenAI و Meta). في وقت سابق، حصلت شركة Meta أيضًا على حكم لصالحها في دعوى قضائية مماثلة تتعلق بحقوق الطبع والنشر، حيث رأى القاضي أن المدعين لم يتمكنوا من إثبات بشكل كافٍ أن استخدام Meta لكتبهم لتدريب نماذج AI قد تسبب في ضرر اقتصادي. توفر هذه الأحكام مجتمعة إرشادات قانونية أوضح لصناعة AI فيما يتعلق بالحصول على البيانات واستخدامها، لكنها تؤكد على أهمية الحصول على البيانات بشكل قانوني. (المصدر: 量子位، DeepLearning.AI Blog، wiredmagazine)
Google DeepMind تطلق AlphaGenome: “مجهر” الذكاء الاصطناعي يتنبأ بتأثير التغيرات الجينية لمليون زوج من قواعد الحمض النووي DNA: أطلقت Google DeepMind نموذج الذكاء الاصطناعي AlphaGenome، القادر على استقبال تسلسلات DNA يصل طولها إلى مليون زوج من القواعد، والتنبؤ بآلاف الخصائص الجزيئية، وتقييم تأثير التغيرات الجينية، متفوقًا في أكثر من 20 اختبارًا معياريًا للتنبؤ الجينومي. يتميز AlphaGenome بقدرته على معالجة سياق التسلسلات الطويلة بدقة عالية، والتنبؤ متعدد الوسائط الشامل، وتقييم التغيرات بكفاءة، ونموذج جديد لوصلات الربط (splicing junction)، ويتطلب تدريب نموذج واحد 4 ساعات فقط، بميزانية حسابية تبلغ نصف ميزانية نموذج Enformer الأصلي. يهدف هذا النموذج إلى مساعدة العلماء على فهم التنظيم الجيني، وتسريع فهم الأمراض (خاصة النادرة منها)، وتوجيه تصميم البيولوجيا التركيبية، ودفع عجلة البحوث الأساسية. يتوفر حاليًا كإصدار معاينة عبر API للاستخدام البحثي غير التجاري، ومن المخطط إطلاقه بالكامل في المستقبل. (المصدر: 36氪، Google، demishassabis)
تصاعد الجدل حول “سرقة” OpenAI لتصميمات الأجهزة، و Altman يرد على دعوى IYO برسائل بريد إلكتروني علنية: ردًا على اتهامات شركة IYO الناشئة في مجال أجهزة الذكاء الاصطناعي لشركة OpenAI والشركة التابعة لها io (التي أسسها مصمم Apple السابق Jony Ive) بانتهاك العلامة التجارية وسرقة تصميم المنتج، رد Sam Altman، الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، علنًا على وسائل التواصل الاجتماعي، واصفًا دعوى IYO بأنها “سخيفة ومخيبة للآمال وخاطئة تمامًا”. عرض Altman لقطات شاشة لرسائل بريد إلكتروني تظهر أن مؤسس IYO، Jason Rugolo، سعى بشكل استباقي للحصول على استثمار بقيمة 10 ملايين دولار أو استحواذ من OpenAI قبل رفع الدعوى، وأنه بعد إعلان OpenAI عن استحواذها على io، كان لا يزال يرغب في مشاركة ملكيته الفكرية. يعتقد Altman أن IYO رفعت الدعوى فقط بعد فشل محاولات الاستثمار أو الاستحواذ. من جانبه، رد مؤسس IYO بأن Altman يقوم بـ “محاكمة عبر الإنترنت” وأصر على حقوق شركته في اسم المنتج. في وقت سابق، وافقت المحكمة على أمر تقييدي مؤقت لصالح IYO، يمنع OpenAI من استخدام شعار IO. صرحت OpenAI بأن منتجها من الأجهزة يختلف عن جهاز IYO المخصص القابل للارتداء على الأذن، وأن تصميم النموذج الأولي لم يتم تحديده بعد، ولن يتم طرحه في السوق قبل عام على الأقل. (المصدر: 量子位، 36氪)
نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة تخوض “امتحان القبول الجامعي” مجددًا، مع تحسن ملحوظ في الأداء العام وتقدم بارز في الرياضيات: أظهرت نتائج تقييم محاكاة امتحان القبول الجامعي للذكاء الاصطناعي لعام 2025 الذي أجرته GeekPark أن الأداء العام لنماذج اللغة الكبيرة السائدة (مثل Doubao، DeepSeek R1، ChatGPT o3، إلخ) قد تحسن بشكل كبير مقارنة بالعام الماضي، مما يُظهر إمكانات للتنافس على القبول في الجامعات المرموقة، حيث يُقدر أن نموذج Doubao، الحاصل على أعلى الدرجات، يمكن أن يحتل مرتبة ضمن أفضل 900 طالب في مقاطعة Shandong. تراجعت ظاهرة التفاوت في أداء الذكاء الاصطناعي بين المواد العلمية والأدبية، حيث ارتفع متوسط درجات المواد العلمية بشكل أسرع، وأصبحت الرياضيات المادة الأكثر تقدمًا، بمتوسط زيادة قدره 84.25 نقطة، متجاوزة بذلك اللغتين الصينية والإنجليزية. أصبحت القدرات متعددة الوسائط عاملاً حاسماً في إحداث الفارق، خاصة في مواد مثل الفيزياء والجغرافيا التي تحتوي على عدد كبير من الأسئلة المصورة. على الرغم من أداء الذكاء الاصطناعي المتميز في الاستدلال المعقد والحساب، إلا أنه لا يزال يرتكب أخطاء في فهم الأسئلة البسيطة ذات المعلومات المرئية المشوشة (مثل سؤال عن المتجهات في الرياضيات). أما فيما يتعلق بكتابة المقالات، فيمكن للذكاء الاصطناعي كتابة مقالات متكاملة البنية وغنية بالحجج، لكنها تفتقر إلى التفكير النقدي العميق والتعاطف العاطفي، مما يجعل من الصعب إنتاج أعمال متميزة. (المصدر: 36氪)
🎯 اتجاهات
إطلاق Gemini CLI من Google المدعوم بـ Gemini 2.5 Pro، مع حصص مجانية كبيرة تثير الاهتمام: أطلقت Google رسميًا Gemini CLI، وهو مساعد ذكاء اصطناعي يعمل في بيئة الطرفية (terminal)، ويعتمد على نموذج Gemini 2.5 Pro. يتميز هذا المساعد بتقديمه حصص استخدام مجانية سخية للغاية: يدعم نافذة سياق تصل إلى مليون token، و60 استدعاءً للنموذج في الدقيقة، و1000 استدعاء يوميًا، مما يشكل منافسة قوية لأدوات مدفوعة مثل Claude Code من Anthropic. يستخدم Gemini CLI ترخيص Apache 2.0 مفتوح المصدر، ويدعم كتابة الأكواد، وتصحيح الأخطاء، وإدارة المشاريع، والاستعلام عن الوثائق، واستدعاء خدمات Google الأخرى (مثل إنشاء الصور ومقاطع الفيديو) عبر MCP. تؤكد Google على مزايا نموذجها العام في التعامل مع مهام التطوير المعقدة، معتبرة أن النماذج المخصصة للأكواد فقط قد تكون محدودة. كان رد فعل المجتمع على هذا الإطلاق حماسيًا، حيث يُعتقد أنه سيدفع باتجاه انتشار أدوات الذكاء الاصطناعي الموجهة للطرفية (CLI AI tools) وزيادة المنافسة في هذا المجال. (المصدر: 36氪، Reddit r/LocalLLaMA، dotey)
Sakana AI تقترح طريقة RLTs الجديدة، نموذج صغير 7B يتفوق في “التدريس” على DeepSeek-R1: اقترحت شركة Sakana AI، التي أسسها Llion Jones أحد مؤلفي Transformer، طريقة جديدة لمعلمي التعلم المعزز (RLTs). هذه الطريقة تجعل نموذج المعلم لا يحل المشكلات من البداية، بل يقدم تفسيرات واضحة خطوة بخطوة بناءً على حلول معروفة، محاكيًا بذلك أسلوب “التوجيه” الذي يتبعه المعلمون البشريون المتميزون. أظهرت التجارب أن نموذج RLT الصغير بحجم 7B المدرب بهذه الطريقة يتفوق في نقل مهارات الاستدلال على نموذج DeepSeek-R1 بحجم 671B، ويمكنه تدريب نماذج طلاب أكبر منه بثلاث مرات (مثل 32B) بكفاءة، مع خفض كبير في تكاليف التدريب. تهدف هذه الطريقة إلى معالجة مشكلة اعتماد نماذج المعلمين التقليدية على قدرتها الذاتية على حل المشكلات، وبطء تدريبها وتكلفتها الباهظة، وذلك من خلال مواءمة تدريب المعلم مع هدفه الحقيقي (مساعدة نموذج الطالب على التعلم) لزيادة الكفاءة. (المصدر: 量子位، SakanaAILabs)
Microsoft وآخرون يقدمون BitNet b1.58، محققين نماذج لغوية كبيرة (LLM) منخفضة الدقة وعالية الأداء في الاستدلال: قام باحثون من Microsoft والأكاديمية الصينية للعلوم وجامعة Tsinghua بتحديث نموذج BitNet b1.58، حيث تقتصر معظم أوزانه على ثلاث قيم فقط: -1، 0، أو +1 (حوالي 1.58 بت لكل معامل)، وينافس أداؤه عند حجم 2 مليار معامل النماذج كاملة الدقة من الدرجة الأولى. تم تحسين هذا النموذج من خلال استراتيجيات تدريب مصممة بعناية (مثل التدريب المدرك للتكميم، ومعدل التعلم على مرحلتين، وتضاؤل الوزن)، وفي 16 اختبارًا معياريًا شائعًا، تفوق في السرعة واستخدام الذاكرة على نماذج مثل Qwen2.5-1.5B و Gemma-3 1B، واقترب متوسط دقته من Qwen2.5-1.5B، وتفوق على النسخة المكممة بـ 4 بت من Qwen2.5-1.5B. يوضح هذا العمل أنه من خلال الضبط الدقيق للمعاملات الفائقة، يمكن للنماذج منخفضة الدقة أيضًا تحقيق أداء عالٍ، مما يوفر أفكارًا جديدة لنشر نماذج LLM بكفاءة. (المصدر: DeepLearning.AI Blog)
جامعة Stanford ومؤسسات أخرى تطلق Biomni، وهو وكيل ذكي للبحوث البيولوجية يدمج أكثر من مئة أداة وقاعدة بيانات: أطلق باحثون من جامعة Stanford وجامعة Princeton ومؤسسات أخرى Biomni، وهو وكيل ذكاء اصطناعي مصمم خصيصًا لمجموعة واسعة من البحوث البيولوجية. يعتمد هذا الوكيل على Claude 4 Sonnet، ويدمج 150 أداة تم استخلاصها وتصفيتها من 2500 ورقة بحثية حديثة في 25 مجالًا متخصصًا في علم الأحياء (بما في ذلك علم الجينوم، وعلم المناعة، وعلم الأعصاب، وغيرها)، بالإضافة إلى ما يقرب من 60 قاعدة بيانات وحوالي 100 حزمة برمجيات بيولوجية شائعة. يستطيع Biomni تنفيذ مهام متعددة مثل طرح الأسئلة، واقتراح الفرضيات، وتصميم العمليات، وتحليل مجموعات البيانات، وإنشاء الرسوم البيانية. يعتمد على إطار عمل CodeAct، ويستجيب للاستعلامات من خلال التخطيط التكراري وإنشاء الأكواد وتنفيذها، كما يقدم مثيلًا آخر من Claude 4 Sonnet كـ “حكم” لتقييم معقولية المخرجات الوسيطة. في العديد من الاختبارات المعيارية ودراسات الحالة الفعلية مثل Lab-bench، تفوق أداء Biomni على Claude 4 Sonnet بمفرده وعلى نماذج Claude المعززة باسترجاع الأدبيات. (المصدر: DeepLearning.AI Blog)
Anthropic تطلق ميزة جديدة في Claude Code: إنشاء ومشاركة “Artifacts” مدفوعة بالذكاء الاصطناعي: قدمت Anthropic ميزة جديدة لمساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي Claude Code، تسمح للمستخدمين بإنشاء واستضافة ومشاركة “Artifacts” (يمكن فهمها كتطبيقات أو أدوات ذكاء اصطناعي صغيرة)، ويمكن دمج ذكاء Claude مباشرة في هذه الإبداعات. هذا يعني أن المستخدمين لا يمكنهم فقط استخدام Claude لإنشاء مقتطفات برمجية أو إجراء تحليلات، بل يمكنهم أيضًا بناء تطبيقات وظيفية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. إحدى الميزات الرئيسية هي أنه عند مشاركة هذه التطبيقات الذكية، يقوم المشاهدون بالمصادقة باستخدام حسابات Claude الخاصة بهم، ويتم احتساب استخدامهم ضمن حصص اشتراك المشاهدين، وليس منشئي التطبيقات. هذه الميزة حاليًا في مرحلة تجريبية (beta)، ومتاحة لجميع المستخدمين المجانيين والمشتركين في خطط Pro و Max، وتهدف إلى خفض عتبة إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعزيز تعميم ومشاركة قدرات الذكاء الاصطناعي. (المصدر: kylebrussell، Reddit r/ClaudeAI)
Maya Research تطلق نموذج Veena TTS، يدعم اللغتين الهندية والإنجليزية، بلكنة أقرب إلى اللهجات الهندية المحلية: أطلقت Maya Research نموذج تحويل النص إلى كلام (TTS) باسم Veena، يعتمد هذا النموذج على بنية Llama 3B ويستخدم ترخيص Apache 2.0. الميزة البارزة لـ Veena هي قدرته على توليد كلام باللغتين الإنجليزية والهندية بلكنة هندية، بما في ذلك سيناريوهات المزج اللغوي (code-mix)، مما يعالج أوجه القصور في نماذج TTS الحالية فيما يتعلق بالنطق المحلي الهندي. يتميز النموذج بزمن انتقال أقل من 80 مللي ثانية، ويمكن تشغيله في بيئة Google Colab المجانية، وقد تم إتاحته على Hugging Face Hub. صرح الفريق بأنه يعمل بنشاط على تطوير دعم لغات هندية أخرى مثل التاميلية والتيلجو والبنغالية. (المصدر: huggingface، huggingface)
شركة Zhixiang Weilai تطلق vivago2.0، مدمجًا قدرات إنشاء وتحرير متعددة الوسائط: أطلقت شركة Zhixiang Weilai (HiDream.ai)، التي أسسها خبير الذكاء الاصطناعي البارز Mei Tao، أداة إنشاء محتوى متعدد الوسائط بالذكاء الاصطناعي vivago2.0. يجمع هذا المنتج بين وظائف إنشاء الصور، وتحويل الصور إلى فيديو، و AI播客 (مزامنة حركة الشفاه)، وقوالب المؤثرات الخاصة، وغيرها، كما يضم مجتمعًا إبداعيًا للمستخدمين لمشاركة الأفكار والحصول على الإلهام. تعتمد تقنيته الأساسية على وكيل الصور الذكي الجديد HiDream-A1، الذي يدمج الإصدارات المتقدمة المغلقة المصدر من HiDream-I1 (نموذج أساسي لتوليد الصور من النصوص بقوة 17 مليار معامل، والذي تم إصداره سابقًا مفتوح المصدر وتصدر مسابقات توليد الصور من النصوص) و HiDream-E1 (نموذج تحرير الصور التفاعلي). يهدف vivago2.0 إلى خفض عتبة إنشاء المحتوى متعدد الوسائط، ويوفر مئات من قوالب المؤثرات الخاصة، ويدعم إنشاء وتعديل الصور من خلال الحوار باللغة الطبيعية (Image Agent). (المصدر: 量子位)
Nvidia تطلق سلسلة وحدات معالجة الرسومات RTX 5050، بتكوينات ذاكرة مختلفة لإصدارات سطح المكتب والكمبيوتر المحمول: أعلنت Nvidia رسميًا عن إطلاق سلسلة وحدات معالجة الرسومات GeForce RTX 5050، بما في ذلك إصدارات لسطح المكتب والكمبيوتر المحمول، ومن المقرر طرحها في يوليو، بسعر تجزئة مقترح يبدأ من 2099 يوان صيني لإصدار سطح المكتب في الصين. يتميز إصدار سطح المكتب RTX 5050 بـ 2560 نواة Blackwell CUDA، ومجهز بذاكرة GDDR6 بسعة 8 جيجابايت، ويبلغ أقصى استهلاك للطاقة 130 واط. يحتوي إصدار الكمبيوتر المحمول RTX 5050 أيضًا على 2560 نواة CUDA، ولكنه مزود بذاكرة GDDR7 بسعة 8 جيجابايت أكثر كفاءة في استهلاك الطاقة. تدعي Nvidia أنه بالاقتران مع تقنية DLSS 4، يمكن لـ RTX 5050 تحقيق معدل إطارات يتجاوز 150 إطارًا في الثانية مع تتبع الأشعة في ألعاب مثل Cyberpunk 2077، وبالمقارنة مع RTX 3050، فإن أداء التنقيط (rasterization) يتحسن بمعدل 60% (لإصدار سطح المكتب) و 2.4 مرة (لإصدار الكمبيوتر المحمول). يعكس هذا التمايز في تكوين الذاكرة استراتيجية Nvidia لتحقيق التوازن بين التكلفة والأداء في قطاعات السوق المختلفة. (المصدر: 量子位)
تحديث LM Studio لدعم بروتوكول MCP، مما يتيح ربط نماذج LLM المحلية بخوادم MCP: أصدرت أداة تشغيل نماذج LLM على سطح المكتب LM Studio إصدارًا جديدًا (0.3.17)، يضيف دعمًا لبروتوكول سياق النموذج (MCP). يمكن للمستخدمين الآن ربط نماذج اللغة الكبيرة التي تعمل محليًا بخوادم متوافقة مع MCP، على سبيل المثال، لاستدعاء أدوات أو خدمات خارجية. قامت LM Studio بتحديث واجهة البرنامج لهذا الغرض، مما يسمح للمستخدمين بتثبيت وتكوين خدمات MCP، ويمكنها تحميل وإدارة عمليات خادم MCP المحلي تلقائيًا. لتسهيل التكوين، توفر LM Studio أيضًا أداة عبر الإنترنت لإنشاء روابط تكوين خادم MCP يمكن استيرادها بنقرة واحدة. (المصدر: multimodalart، karminski3)
Gradio تطلق مكتبة تتبع التجارب خفيفة الوزن Trackio: أطلق فريق Gradio التابع لـ Hugging Face مكتبة Trackio، وهي مكتبة خفيفة الوزن لتتبع التجارب وتصورها. تمت كتابة هذه الأداة بأقل من 1000 سطر من كود Python، وهي مفتوحة المصدر بالكامل ومجانية، وتدعم الاستخدام المحلي أو المستضاف. تهدف Trackio إلى مساعدة المطورين على تسجيل ومراقبة مختلف المقاييس والنتائج أثناء عملية تجارب تعلم الآلة بشكل أكثر سهولة، وتبسيط عملية إدارة التجارب. (المصدر: ClementDelangue، _akhaliq)
إطلاق OmniGen 2: نموذج بصري متعدد الوظائف لتحرير الصور بمستوى SOTA ومرخص بموجب Apache 2.0: حقق نموذج OmniGen 2 الجديد مستوى SOTA (الأحدث والأفضل) في تحرير الصور، وهو مرخص بموجب ترخيص Apache 2.0 مفتوح المصدر. لا يقتصر هذا النموذج على التميز في تحرير الصور، بل يمكنه أيضًا تنفيذ مهام متعددة مثل الإنشاء السياقي، وتحويل النص إلى صورة، والفهم البصري. يمكن للمستخدمين تجربة العرض التوضيحي (Demo) والنموذج مباشرة على Hugging Face Hub. (المصدر: huggingface)
اقتراح بنية Atlas: ذاكرة سياقية طويلة المدى تتحدى Transformer: تهدف بنية Atlas المقترحة حديثًا إلى حل مشكلة الذاكرة طويلة المدى في نماذج LLM، وتدعي أنها تتفوق على Transformer وشبكات RNN الخطية الحديثة في مهام نمذجة اللغة. تتمتع Atlas بالقدرة على تعلم كيفية تذكر السياق أثناء الاختبار، ويمكنها زيادة طول السياق الفعال لنماذج Titans، وتحقيق دقة تزيد عن 80% في اختبار BABILong بمعيار نافذة سياق تبلغ 10 ملايين. ناقش الباحثون أيضًا، بناءً على فكرة Atlas، سلسلة أخرى من النماذج التي تعمم بشكل صارم انتباه softmax. (المصدر: behrouz_ali)
تحديث نموذج Moondream 2B البصري: تعزيز الاستدلال البصري وفهم واجهة المستخدم، وتسريع توليد النصوص بنسبة 40%: تم إصدار نسخة جديدة من نموذج Moondream 2B البصري، مع تحسينات في الاستدلال البصري، واكتشاف الكائنات، وفهم واجهة المستخدم، بالإضافة إلى زيادة سرعة توليد النصوص بنسبة 40%. يشير هذا إلى استمرار تحسين النماذج متعددة الوسائط الصغيرة في قدرات محددة، بهدف توفير تفاعل لغوي بصري أكثر كفاءة ودقة. (المصدر: mervenoyann)
Inworld AI تتعاون مع Modular لإطلاق نموذج TTS منخفض التكلفة وعالي الجودة: أعلنت Inworld AI عن إطلاق نموذج جديد لتحويل النص إلى كلام (TTS)، يُقال إنه يخفض تكلفة أحدث تقنيات TTS بمقدار 20 مرة، لتصل إلى 5 دولارات لكل مليون حرف. يعتمد هذا النموذج على بنية Llama، وسيتم فتح مصدر كود التدريب والنمذجة الخاص به. صرحت شريكتها Modular بأنه من خلال التعاون التقني، تم تحقيق أسرع منصة استدلال TTS بأقل زمن انتقال على NVIDIA B200، وسيتم نشر تقرير تقني مشترك. (المصدر: clattner_llvm)
Higgsfield AI تطلق نموذج Soul: يركز على توليد صور ذات جمالية عالية: أطلقت Higgsfield AI نموذجًا جديدًا لتوليد الصور باسم Higgsfield Soul، يركز على القيمة الجمالية العالية والواقعية الشبيهة بصور الموضة. يوفر هذا النموذج أكثر من 50 إعدادًا مسبقًا منسقًا بعناية، ويهدف إلى توليد صور تضاهي تأثيرات التصوير الفوتوغرافي الاحترافي، متحديًا بذلك التصوير التقليدي بالهواتف المحمولة. (المصدر: _akhaliq)
🧰 أدوات
Gemini CLI: وكيل ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر للطرفية من Google، يوفر 1000 استدعاء مجاني يوميًا لـ Gemini 2.5 Pro: أطلقت Google أداة Gemini CLI، وهي وكيل ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر لسطر الأوامر، تسمح للمستخدمين باستخدام نموذج Gemini 2.5 Pro مباشرة في الطرفية. توفر هذه الأداة نافذة سياق تبلغ مليون token، ويمكن للمستخدمين المجانيين الحصول على ما يصل إلى 1000 طلب يوميًا (بمعدل 60 طلبًا في الدقيقة). تدعم Gemini CLI كتابة الأكواد، وتصحيح الأخطاء، وإدخال/إخراج نظام الملفات، وفهم محتوى الويب، والإضافات، وبروتوكول MCP، وتهدف إلى مساعدة المطورين على بناء وصيانة البرامج بكفاءة أكبر. إن طبيعتها مفتوحة المصدر (ترخيص Apache 2.0) وحصصها المجانية العالية تجعلها منافسًا قويًا للأدوات الحالية مثل Claude Code، وقد تدفع باتجاه دعم النماذج المحلية. (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA، dotey، yoheinakajima)
Anthropic تطلق ميزة جديدة في Claude Code: إنشاء ومشاركة “Artifacts” مدفوعة بالذكاء الاصطناعي، ويستخدم المستخدمون حصصهم الخاصة: قدمت Anthropic ميزة جديدة لمساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي Claude Code، تسمح للمستخدمين بإنشاء واستضافة ومشاركة “Artifacts” (يمكن فهمها كتطبيقات أو أدوات ذكاء اصطناعي صغيرة)، ويمكن دمج ذكاء Claude مباشرة في هذه الإبداعات. هذا يعني أن المستخدمين لا يمكنهم فقط استخدام Claude لإنشاء مقتطفات برمجية أو إجراء تحليلات، بل يمكنهم أيضًا بناء تطبيقات وظيفية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. إحدى الميزات الرئيسية هي أنه عند مشاركة هذه التطبيقات الذكية، يقوم المشاهدون بالمصادقة باستخدام حسابات Claude الخاصة بهم، ويتم احتساب استخدامهم ضمن حصص اشتراك المشاهدين، وليس منشئي التطبيقات. هذه الميزة حاليًا في مرحلة تجريبية (beta)، ومتاحة لجميع المستخدمين المجانيين والمشتركين في خطط Pro و Max، وتهدف إلى خفض عتبة إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتعزيز تعميم ومشاركة قدرات الذكاء الاصطناعي. (المصدر: kylebrussell، Reddit r/ClaudeAI، dotey)
تحديث LM Studio لدعم بروتوكول MCP، مما يتيح ربط نماذج LLM المحلية بخوادم MCP: أصدرت أداة تشغيل نماذج LLM على سطح المكتب LM Studio إصدارًا جديدًا (0.3.17)، يضيف دعمًا لبروتوكول سياق النموذج (MCP). يمكن للمستخدمين الآن ربط نماذج اللغة الكبيرة التي تعمل محليًا بخوادم متوافقة مع MCP، على سبيل المثال، لاستدعاء أدوات أو خدمات خارجية. قامت LM Studio بتحديث واجهة البرنامج لهذا الغرض، مما يسمح للمستخدمين بتثبيت وتكوين خدمات MCP، ويمكنها تحميل وإدارة عمليات خادم MCP المحلي تلقائيًا. لتسهيل التكوين، توفر LM Studio أيضًا أداة عبر الإنترنت لإنشاء روابط تكوين خادم MCP يمكن استيرادها بنقرة واحدة. (المصدر: multimodalart، karminski3)
Superconductor: أداة لإدارة فرق وكلاء Claude Code الذكية على الأجهزة المحمولة أو سطح المكتب: Superconductor هي أداة جديدة تسمح للمستخدمين بإدارة فريق يتكون من عدة وكلاء Claude Code أذكياء عبر الهاتف المحمول أو الكمبيوتر المحمول. يمكن للمستخدمين كتابة أوامر مهام غير رسمية (tickets)، وتشغيل عدة وكلاء لكل أمر مهمة، ولكل وكيل معاينة تطبيق خاصة به في الوقت الفعلي. يمكن للمطورين إنشاء طلب سحب (Pull Request) لنتائج أفضل وكيل أداءً بنقرة واحدة. تهدف هذه الأداة إلى تبسيط التعاون بين الوكلاء المتعددين وعملية إنشاء الأكواد. (المصدر: full_stack_dl)
Udio تطلق ميزة Sessions، لتعزيز دقة تحرير الموسيقى بالذكاء الاصطناعي: أطلقت منصة توليد الموسيقى بالذكاء الاصطناعي Udio ميزة “Sessions” لمشتركيها في الإصدارين القياسي والاحترافي. تقدم هذه الميزة عرضًا جديدًا للجدول الزمني (timeline) لتحرير المسارات الصوتية، مما يتيح للمستخدمين إنتاج الموسيقى بدقة أكبر، وتقليل الاعتماد على التوليد العشوائي للذكاء الاصطناعي. حاليًا، تدعم Sessions تمديد أو تحرير المسارات الصوتية، وسيتم إضافة المزيد من الوظائف في المستقبل. (المصدر: TomLikesRobots)
تحديث عميل Ollama، يدعم تكامل MCP، ويتجاوز عدد نجوم GitHub الألف نجمة: تم تحديث عميل Ollama، ويمكنه الآن دمج وظيفة استدعاء الأدوات الخاصة به مع أي خادم Anthropic MCP. هذا يعني أنه يمكن للمستخدمين الجمع بين سهولة تشغيل نماذج Ollama محليًا والقدرات التي توفرها الأدوات الخارجية عبر MCP. في الوقت نفسه، تجاوز عدد النجوم التي حصل عليها المشروع على GitHub الألف نجمة. (المصدر: ollama)
📚 موارد تعليمية
Andrew Ng يطلق دورة جديدة: بروتوكول اتصالات الوكلاء الذكية ACP: أطلقت DeepLearning.AI بالتعاون مع IBM Research دورة قصيرة حول بروتوكول اتصالات الوكلاء الذكية (ACP). ACP هو بروتوكول مفتوح يوحد الاتصالات بين الوكلاء الذكية من خلال واجهة RESTful موحدة، ويهدف إلى حل تحديات التكامل عند بناء أنظمة متعددة الوكلاء من قبل فرق متعددة وعبر أطر عمل مختلفة. ستعلم الدورة كيفية استخدام ACP لربط الوكلاء الذكية المبنية بأطر عمل مختلفة (مثل CrewAI, Smoljames)، وتحقيق التعاون في سير العمل التسلسلي والهرمي، واستيراد وكلاء ACP إلى منصة BeeAI (منصة مفتوحة المصدر لتسجيل ومشاركة الوكلاء الذكية). سيتعلم المشاركون دورة حياة وكلاء ACP، ومقارنتها ببروتوكولات مثل MCP (بروتوكول سياق النموذج) و A2A (وكيل إلى وكيل). (المصدر: AndrewYNg)
جامعة Johns Hopkins تطلق دورة DSPy: أطلقت جامعة Johns Hopkins دورة حول DSPy. DSPy هو إطار عمل لتحسين توجيهات (prompts) وأوزان نماذج LLM بشكل خوارزمي، وهو يحول عملية هندسة التوجيهات التي كانت تتطلب تعديلًا يدويًا، إلى عملية بناء وحدات وتحسين أكثر منهجية وقابلة للبرمجة. صرح Tobi Lutke، الرئيس التنفيذي لشركة Shopify، أيضًا بأن DSPy هو أداته المفضلة لهندسة السياق. (المصدر: stanfordnlp، lateinteraction)
درس تعليمي من LM Studio: استخدام نماذج Hugging Face مفتوحة المصدر لتحقيق تجربة شبيهة بـ ChatGPT محلية وخاصة: نشر Niels Rogge درسًا تعليميًا على YouTube يوضح كيفية استخدام LM Studio مع نماذج مفتوحة المصدر من Hugging Face (مثل Mistral 3.2-Small) لتحقيق تجربة شبيهة بـ ChatGPT محلية وخاصة بنسبة 100% وغير متصلة بالإنترنت. يشرح الدرس مفاهيم مثل GGUF، والتكميم (quantization)، وسبب استمرار شغل النماذج مساحة كبيرة حتى مع التكميم بـ 4 بت، ويعرض توافق LM Studio مع OpenAI API. (المصدر: _akhaliq)
LlamaIndex ستعقد ندوة عبر الإنترنت حول ذاكرة الوكلاء الذكية: ستتعاون LlamaIndex مع AIMakerspace لعقد مناقشة عبر الإنترنت حول ذاكرة الوكلاء الذكية. سيغطي المحتوى موضوعات مثل استمرار سجلات الدردشة، واستخدام الكتل الثابتة والواقعية والمتجهية لتحقيق ذاكرة طويلة المدى، ومنطق تنفيذ الذاكرة المخصص، ومتى تكون الذاكرة حاسمة. تهدف المناقشة إلى مساعدة المطورين على بناء وكلاء أذكياء يحتاجون إلى سياق حقيقي في المحادثات. (المصدر: jerryjliu0)
بودكاست Weaviate يناقش معايير وتقييم RAG: استضاف بودكاست Weaviate في حلقته رقم 124 Nandan Thakur، الذي له مساهمات مهمة في مجال تقييم البحث، لمناقشة اختبارات وتقييمات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG). شمل المحتوى معايير مثل BEIR، و MIRACL، و TREC، وأحدثها FreshStack، بالإضافة إلى موضوعات متعددة في RAG مثل الاستدلال، وكتابة الاستعلامات، والبحث الدوري، ونتائج البحث المقسمة إلى صفحات، والمسترجعات المختلطة. (المصدر: lateinteraction)
PyTorch تطلق وصفة flux-fast، لتسريع نماذج Flux بمقدار 2.5 مرة على H100: أطلقت PyTorch وصفة بسيطة تسمى flux-fast، تهدف إلى زيادة سرعة تشغيل نماذج Flux بمقدار 2.5 مرة على وحدات معالجة الرسومات H100 دون الحاجة إلى تعديلات معقدة. يهدف هذا الحل إلى تبسيط تحقيق الحوسبة عالية الأداء، وقد تم توفير الأكواد ذات الصلة. (المصدر: robrombach)
الإعلان عن معلومات مؤتمر MLSys 2026: من المقرر عقد مؤتمر MLSys 2026 في مايو 2026 في سياتل (بيلفيو)، والموعد النهائي لتقديم الأوراق البحثية هو 30 أكتوبر من هذا العام. جميع تسجيلات جلسات مؤتمر MLSys 2025 متاحة للمشاهدة مجانًا على الموقع الرسمي. يركز هذا المؤتمر على الأبحاث والتطورات في مجال أنظمة تعلم الآلة. (المصدر: JeffDean)
دورة CS336 من جامعة Stanford بعنوان “بناء نماذج اللغة من الصفر” تحظى بالاهتمام: حظيت دورة CS336 التي يدرسها Percy Liang وآخرون في جامعة Stanford بعنوان “بناء نماذج اللغة من الصفر” (Language Models from Scratch) بإشادة واسعة النطاق. تهدف هذه الدورة إلى تمكين الطلاب من فهم التفاصيل التقنية لنماذج اللغة بشكل متعمق، وذلك من خلال بناء النماذج بأنفسهم لسد الفجوة بين الباحثين والتفاصيل التقنية. يُعتبر محتوى الدورة وواجباتها موارد تعليمية مهمة ليصبح المرء خبيرًا في نماذج LLM. (المصدر: nrehiew_، jpt401)
💼 أعمال
Meta تستثمر 14.3 مليار دولار في Scale AI وتوظف رئيسها التنفيذي Alexandr Wang لتسريع أبحاث الذكاء الاصطناعي: في خطوة لتعزيز قدراتها في مجال الذكاء الاصطناعي، أبرمت شركة Meta اتفاقية مع شركة Scale AI المتخصصة في عنونة البيانات، تستثمر بموجبها 14.3 مليار دولار للحصول على 49% من أسهمها غير المصوتة، وتوظف مؤسسها ورئيسها التنفيذي Alexandr Wang وفريقه. سيتولى Alexandr Wang مسؤولية مختبر جديد في Meta يركز على أبحاث الذكاء الفائق. تهدف هذه الخطوة إلى تزويد Meta بكبار مواهب الذكاء الاصطناعي وقدرات تشغيل البيانات على نطاق واسع، لمواجهة ردود الفعل الفاترة على نموذجها Llama 4 والاضطرابات في قسم أبحاث الذكاء الاصطناعي. ستستخدم Scale AI التمويل لتسريع الابتكار وتوزيع جزء من الأموال على المساهمين، وسيتولى كبير مسؤوليها الاستراتيجيين Jason Droege منصب الرئيس التنفيذي المؤقت. قد تتجنب هذه الصفقة بعض التدقيق الحكومي بسبب تجنب الاستحواذ المباشر. (المصدر: DeepLearning.AI Blog)
OpenRouter تجمع 40 مليون دولار في جولة تمويل A بقيادة a16z و Menlo: أعلنت OpenRouter، وهي منصة تحكم وسوق لنماذج استدلال LLM، عن إتمام جولات تمويل تأسيسية وجولة A بإجمالي 40 مليون دولار، بقيادة a16z و Menlo Ventures. تهدف OpenRouter إلى أن تصبح واجهة موحدة للمطورين لاختيار واستخدام مختلف نماذج LLM، وتقدم حاليًا أكثر من 400 نموذج، وتعالج سنويًا 100 تريليون token. سيُستخدم التمويل لتوسيع دعم أنماط النماذج (مثل توليد الصور، ونماذج التفاعل متعدد الوسائط)، وتحقيق آليات توجيه أكثر ذكاءً (مثل التوجيه الجغرافي، وتحسين تخصيص وحدات معالجة الرسومات على مستوى المؤسسات)، وتعزيز وظائف اكتشاف النماذج. (المصدر: amasad، swyx)
شركة الروبوتات البشرية “Lingbao CASBOT” تحصل على تمويل يقارب 100 مليون يوان في جولة Angel+ بقيادة Lens Technology: أعلنت علامة الروبوتات البشرية “Lingbao CASBOT” عن إتمام جولة تمويل Angel+ بقيمة تقارب 100 مليون يوان، بقيادة Lens Technology، وبمشاركة Tianjin Jiayi والمساهمين القدامى Guotou Chuanghe و Henan Asset. سيتم استخدام الأموال لتسريع الإنتاج الضخم للمنتجات، والبحث والتطوير التكنولوجي، وتوسيع السوق. تركز Lingbao CASBOT على تطبيقات الروبوتات البشرية العامة والذكاء المتجسد (embodied intelligence)، وقد أطلقت بالفعل روبوتين بشريين ثنائيي الأرجل، CASBOT 01 و 02، يستهدفان على التوالي العمليات الخاصة وسيناريوهات التفاعل بين الإنسان والآلة الأوسع نطاقًا (مثل الإرشاد والتعليم). تشمل التقنيات الأساسية للشركة نماذج متكاملة طبقية (hierarchical end-to-end models) مع تدريب لاحق بالتعلم المعزز، وقد أبرمت بالفعل شراكات في مجالات التصنيع الصناعي والطاقة المعدنية مع مجموعات مثل Zhaojin Group و China Minmetals Corporation. (المصدر: 36氪، 36氪)
🌟 مجتمع
Andrej Karpathy يدعو إلى “هندسة السياق” بدلاً من “هندسة التوجيهات”، مؤكدًا على تعقيد بناء تطبيقات LLM: يتفق Andrej Karpathy مع وجهة نظر Tobi Lutke بأن مصطلح “هندسة السياق” (context engineering) يصف بشكل أدق المهارة الأساسية في تطبيقات LLM على المستوى الصناعي مقارنة بـ “هندسة التوجيهات” (prompt engineering). يشير إلى أن التوجيهات عادة ما تشير إلى وصف المهام القصير الذي يدخله المستخدمون يوميًا، بينما هندسة السياق هي فن وعلم دقيق يتضمن ملء نافذة السياق بدقة بوصف المهام، وأمثلة قليلة، و RAG، وبيانات متعددة الوسائط، وأدوات، وسجل الحالة، وما إلى ذلك، لتحسين أداء LLM. كما يؤكد أن تطبيقات LLM تتجاوز ذلك بكثير، وتتطلب حل مشكلات مثل تحليل المشكلات، والتحكم في التدفق، وجدولة النماذج المتعددة، وواجهة المستخدم/تجربة المستخدم، وتقييم الأمان، وسلسلة من مشكلات هندسة البرمجيات المعقدة الأخرى، وبالتالي فإن القول بأنها مجرد “واجهة لـ ChatGPT” هو قول خاطئ. (المصدر: karpathy، code_star، dotey)
Hugging Face تطلق خططًا مدفوعة للفرق لمواجهة تساؤلات المجتمع حول نموذج الربح: ردًا على تساؤلات المجتمع حول كيفية تحقيق Hugging Face للربح (مثل تلك التي أثارتها تغريدة المستخدم @levelsio)، رد Clement Delangue، المؤسس المشارك لـ Hugging Face، بروح الدعابة قائلاً إنه “أصيب بقلق الربح”، وأعلن عن إطلاق خطط جديدة مدفوعة للفرق المتميزة. لطالما كان نموذج عمل Hugging Face، كمنصة تستضيف عددًا كبيرًا من نماذج الذكاء الاصطناعي وتقدم واجهات برمجة تطبيقات مجانية ولا تفرض مفاتيح API، محور نقاش في المجتمع. يشير إطلاق الخطط الجديدة إلى أنها تستكشف وتوسع بنشاط سبل تحقيق الدخل التجاري. (المصدر: huggingface، ClementDelangue)
نقاش مجتمعي حاد حول ولاء مستخدمي مساعدي الأكواد بالذكاء الاصطناعي والتعاون متعدد الأدوات: أشارت تقارير The Information إلى أن ولاء المطورين لمساعدي الترميز قد يكون أعلى مما كان يُعتقد. في الوقت نفسه، ظهرت في المجتمع ظاهرة استخدام المطورين لأدوات ترميز متعددة بالذكاء الاصطناعي مثل Claude Code و Codex (CLI) و Gemini (CLI) في نفس مستودع الأكواد. يعكس هذا أن المطورين يجربون بنشاط أدوات ذكاء اصطناعي مختلفة لتعزيز الكفاءة، وفي الوقت نفسه قد يبحثون عن مجموعة وظائف محددة تناسب سير عملهم بشكل أفضل، بدلاً من الاعتماد كليًا على أداة واحدة. (المصدر: steph_palazzolo، code_star)
الذكاء الاصطناعي يظهر إمكانات في التشخيص الطبي، مما يثير نقاش “الرأي الثاني”: ظهرت على وسائل التواصل الاجتماعي مجددًا حالات تشخيص بمساعدة الذكاء الاصطناعي، حيث قام مريض يعاني من التهاب في الحلق، بعد أن نصحه الطبيب بالمراقبة، بالحصول على اقتراح من ChatGPT لإجراء فحص بالموجات فوق الصوتية، والذي كشف في النهاية عن سرطان الغدة الدرقية. أثارت مثل هذه الحوادث نقاشًا يشجع الناس على استخدام الذكاء الاصطناعي للحصول على “رأي ثانٍ” في المسائل الطبية، معتبرين أن هذا قد ينقذ الأرواح. في الوقت نفسه، تصدرت أبحاث نموذج GRAPE من أكاديمية DAMO التابعة لـ Alibaba، والذي يكتشف سرطان المعدة المبكر من خلال فحوصات الأشعة المقطعية الروتينية، مجلة Nature Medicine، مما يظهر الإمكانات الهائلة للذكاء الاصطناعي في الفحص المبكر للسرطان. (المصدر: aidan_mclau، Yuchenj_UW)
“أدب الجنون” في عصر الذكاء الاصطناعي وظاهرة الرفقة الاصطناعية: “أدب الجنون” (发疯文学)، وهو أسلوب شائع بين الشباب للتعبير عن المشاعر والمقاومة الطفيفة، يتقاطع الآن مع أدوات الذكاء الاصطناعي. يستخدم العديد من المستخدمين الذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل Dan Xiaohuang من Wen Xiaoyan) كمنفذ عاطفي ورفيق، للتغلب على الوحدة، والحصول على الراحة، وحتى المساعدة في اتخاذ القرارات (مثل مراجعة الخلافات). نظرًا لصبر الذكاء الاصطناعي، وعدم تحيزه، وتوافره في أي وقت، فقد أصبح “صديقًا إلكترونيًا” منخفض التكلفة وعالي الخصوصية، يساعد المستخدمين على إيجاد العزاء في اللحظات الفوضوية، ويُعتقد أنه يساعد في تحسين الحالة العقلية. (المصدر: 36氪)
النقاش مستمر حول ما إذا كانت نماذج LLM هي ذكاء اصطناعي عام (AGI): يستمر النقاش في المجتمع حول ما إذا كانت نماذج اللغة الكبيرة (LLM) يمكن أن تصل إلى مستوى الذكاء الاصطناعي العام (AGI) ومتى. هناك وجهة نظر ترى أنه على الرغم من أداء LLM المتميز في العديد من المهام، إلا أنها لا تزال بعيدة عن AGI الحقيقي، خاصة في غياب نظريات العباقرة العلميين البشريين وبيانات التشغيل الداخلية. توجد أيضًا آراء مختلفة حول الجدول الزمني لتحقيق AGI، تتراوح من المستقبل القريب في عام 2028 إلى أبعد من ذلك في الفترة ما بين 2035-2040. (المصدر: menhguin)
💡 أخرى
إعادة إحياء أول روبوت محادثة في العالم Eliza بنجاح بعد 60 عامًا: تم اكتشاف النسخة المطبوعة من كود Eliza، أول روبوت محادثة في العالم اخترعه عالم معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا Joseph Weizenbaum في منتصف الستينيات، بعد سنوات من فقدان الكود الأصلي. بفضل جهود فريق من جامعة Stanford ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، ومن خلال تنظيف وتصحيح الكود الأصلي، وإصلاح الوظائف، وتطوير بيئة محاكاة للتشغيل، تم “إحياء” Eliza بنجاح بعد 60 عامًا. كانت Eliza الأصلية تحلل النصوص التي يدخلها المستخدم، وتستخرج الكلمات الرئيسية وتعيد ترتيب الجمل للرد، متفاعلة مع المستخدمين بصورة معالج نفسي على طريقة Rogers، مما أدى إلى تعلق عاطفي لدى العديد من المختبرين. تم نشر كود Eliza الذي تم إصلاحه ومحاكيها على Github ليجربها الجمهور. (المصدر: 36氪)
أداة توليد الصور بالذكاء الاصطناعي Midjourney تواجه دعاوى قضائية بشأن حقوق النشر من Disney وغيرها، لكن نموذجها الإبداعي الفريد يحظى بشعبية: تواجه منصة توليد الصور بالذكاء الاصطناعي Midjourney دعاوى قضائية بسبب احتمال انتهاك الصور التي تولدها لحقوق النشر الخاصة بالأصول المرئية لشركات مثل Disney و Universal Pictures. ومع ذلك، تحظى هذه الأداة بشعبية واسعة بين المبدعين في جميع أنحاء العالم بفضل نموذجها الإبداعي الفريد – توليد صور فنية للغاية ومنمقة من خلال توجيهات نصية في مجتمع Discord. يتكون فريق Midjourney من أقل من 50 شخصًا، ولم يجر أي جولات تمويل، لكن إيراداته السنوية بلغت بالفعل 200 مليون دولار. تؤكد فلسفة منتجها على “الخيال أولاً”، وتضع الذكاء الاصطناعي كمحرك لتوسيع الفكر البشري، وليس كأداة بديلة بسيطة، ومن خلال التفاعل البسيط “الخالي من الأدوات” وثقافة الإبداع المشترك المجتمعي، أعادت تشكيل النموذج الإبداعي الرقمي. (المصدر: 36氪)
تحول القيادة المدفوع بالذكاء الاصطناعي: من الطاعة الهرمية إلى التعايش بين الإنسان والآلة: مع تغلغل الذكاء الاصطناعي بعمق في العمل، تواجه القيادة التقليدية تحديات. أظهر استطلاع أجرته Google أن 82% من القادة الشباب يستخدمون الذكاء الاصطناعي، وتشير بيانات Oracle إلى أن 25% من الموظفين يفضلون سؤال الذكاء الاصطناعي بدلاً من قادتهم. يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى تغييرات في بيئة القيادة: لم تعد الخبرة المعلوماتية حصنًا حصريًا للقادة، وتجلب شفافية اتخاذ القرار ضغوطًا، ويتحول 대상 الإدارة من فرق بشرية بحتة إلى “فرق مختلطة بين الإنسان والآلة”. طرحت كلية الإدارة بجامعة Fudan مفهوم “القيادة التعايشية”، مؤكدة على التعايش المندمج بين الاقتصاد التقليدي والاقتصاد الرقمي، وبين الشركات والنظم البيئية، وبين العقل البشري والعقل الآلي. يحتاج قادة عصر الذكاء الاصطناعي إلى قيادة تحويل الطاقات الجديدة والقديمة، وخلق القيمة في الشبكات التعاونية، وتفعيل التأثير المضاعف للتعاون بين الإنسان والآلة، وتكمن قدرتهم التنافسية الأساسية في معرفة كيفية جعل الذكاء الاصطناعي يخدم البشرية. (المصدر: 36氪)
