كلمات مفتاحية：منافسة الذكاء الاصطناعي, النماذج العالمية, تقسيم الصور الطبية, استدلال حركة الروبوت, النماذج الكبيرة مفتوحة المصدر, وكيل الذكاء الاصطناعي, إنترنت الأشياء, أمان الذكاء الاصطناعي, فوز OpenAI بالذهبية في منافسة IOI, ترميم النقوش الرومانية القديمة من قبل DeepMind Aeneas, توليد بيئات ثلاثية الأبعاد تفاعلية بواسطة Google Genie 3, إطار تقسيم الصور الطبية GenSeg من جامعة UCSD, نموذج الرؤية-اللغة-الحركة للروبوتات MolmoAct
🔥 تركيز
نظام الذكاء الاصطناعي من OpenAI يحصد الميدالية الذهبية في أولمبياد المعلوماتية الدولي IOI: أظهر نظام الاستدلال بالذكاء الاصطناعي من OpenAI أداءً متميزًا في أولمبياد المعلوماتية الدولي (IOI) لعام 2025، حيث حصل على الميدالية الذهبية محققًا المركز السادس إجمالًا والأول بين المشاركين من الذكاء الاصطناعي. لم يتم تدريب هذا النظام خصيصًا لـ IOI، بل اعتمد على نموذج IMO الحائز على الميدالية الذهبية سابقًا، وتجاوز 98% من المتسابقين البشريين تحت قواعد صارمة تتضمن حدًا زمنيًا مدته 5 ساعات، و50 محاولة إرسال، وعدم دعم الاتصال بالإنترنت. يبرز هذا الإنجاز التقدم الكبير للذكاء الاصطناعي في الاستدلال العام وقدرات البرمجة، مما أثار اهتمامًا واسعًا ونقاشًا في الصناعة حول أداء الذكاء الاصطناعي في المسابقات المعقدة. (المصدر: Reddit r/MachineLearning)
DeepMind تطلق Aeneas، الذكاء الاصطناعي يساعد في فك رموز النقوش الرومانية القديمة وترميمها: أطلقت Google DeepMind أداة الذكاء الاصطناعي التوليدية متعددة الوسائط Aeneas، بهدف مساعدة المؤرخين في فك رموز النقوش الرومانية القديمة الناقصة وتحديد مصدرها وترميمها. يستطيع النموذج الاستدلال عبر آلاف النقوش اللاتينية، واسترجاع النصوص والوثائق المتشابهة سياقيًا بسرعة، وتحقيق دقة عالية في التنبؤ بالعمر والمصدر. كما يمكن لـ Aeneas ترميم المقاطع المفقودة ويدعم المدخلات متعددة الوسائط (النص والصورة). يحرر هذا الاختراق علماء الآثار من البحث النصي الشاق، ومن المتوقع أن يسرع أبحاث التاريخ القديم، ويوفر مسارًا جديدًا لفك رموز اللغات المفقودة الأخرى. (المصدر: _philschmid)
نموذج Google Genie 3 العالمي يحقق توليد بيئات ثلاثية الأبعاد تفاعلية: أطلقت Google نموذجها العالمي Genie 3، الذي يعرض قدرة مذهلة على توليد مساحات ذكاء اصطناعي تفاعلية من النصوص، والتلاعب بالصور ومقاطع الفيديو. يمكن للمستخدمين الآن “الدخول” إلى اللوحات الشهيرة (مثل “موت سقراط” و”حراس الليل”) لاستكشافها بحرية، وحتى تدريب نماذج ثلاثية الأبعاد لتجربة غامرة. يدعم النموذج التنقل في الوقت الفعلي والعرض متعدد الزوايا، ويمكنه توليد عوالم ثلاثية الأبعاد ديناميكية قابلة للتفاعل. يمثل هذا التقدم خطوة مهمة للذكاء الاصطناعي في فهم ومحاكاة العالم المادي، ومن المتوقع أن يحدث ثورة في الترفيه الثقافي وتجارب الواقع الافتراضي. (المصدر: _philschmid)
إطار عمل UCSD GenSeg يعزز كفاءة تجزئة الصور الطبية عبر الذكاء الاصطناعي التوليدي: قدم فريق بحثي من جامعة كاليفورنيا، سان دييغو (UCSD) إطار عمل GenSeg، وهو إطار عمل من ثلاث مراحل يهدف إلى معالجة اعتماد تجزئة الصور الطبية الدلالية على كميات كبيرة من البيانات الموصوفة عالية الجودة، وذلك من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي. يعمل GenSeg على تحسين الاقتران الوثيق بين نموذج توليد البيانات ونموذج التجزئة الدلالية، مما يسمح بتدريب نظام تجزئة يضاهي النماذج العميقة التقليدية حتى مع وجود عدد قليل من العينات. تقلل هذه الطريقة بشكل كبير من عبء التوصيف اليدوي على الأطباء، وقد أظهرت أداءً ممتازًا وكفاءة في العينات في مهام متعددة. (المصدر: HuggingFace Daily Papers)
MolmoAct: نموذج استدلال حركة الروبوت يدمج الإدراك والتخطيط والتحكم: MolmoAct هو نموذج VLA (الرؤية-اللغة-الحركة) مبتكر يدمج إدراك الروبوت وتخطيطه وتحكمه من خلال عملية منظمة من ثلاث مراحل. يقوم هذا النموذج بترميز الملاحظات والتعليمات كرموز إدراكية حساسة عميقة، ويولد خططًا مكانية وسيطة قابلة للتحرير (مسارات)، ويتنبأ بحركات دقيقة منخفضة المستوى، مما يحقق سلوكًا روبوتيًا قابلاً للتفسير والتوجيه. يتفوق MolmoAct في كل من المحاكاة والعالم الحقيقي، خاصة في دقة “الصفر-لقطة”، والمهام طويلة الأمد، والتعميم خارج التوزيع، متجاوزًا الخطوط الأساسية الحالية. كما تم إطلاق مجموعة بيانات MolmoAct المصاحبة (أكثر من 10,000 مسار روبوتي عالي الجودة) كمصدر مفتوح، مما يوفر مخططًا لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي تجسيدية أكثر عمومية وموثوقية. (المصدر: HuggingFace Daily Papers)
🎯 اتجاهات
Zhipu AI تطلق نموذج GLM-4.5V البصري الكبير مفتوح المصدر بمليارات المعلمات: أطلقت Zhipu AI أحدث جيل من نموذج الفهم البصري GLM-4.5V، الذي تم تدريبه بناءً على GLM-4.5-Air، ويمتلك 106 مليارات معلمة و12 مليار معلمة تنشيط، مع إضافة مفتاح وضع التفكير. حقق GLM-4.5V اختراقًا في القدرات البصرية، حيث يمكنه التمييز بين دجاج كنتاكي وماكدونالدز المقلي، وتجاوز 99% من المستخدمين البشريين في مسابقة تخمين الأماكن من الصور. كما يمكنه إعادة إنتاج كود الواجهة الأمامية بناءً على لقطة شاشة لصفحة الويب، ويدعم سياقًا متعدد الوسائط بحجم 64K، ويتفوق على النماذج من نفس الحجم في 41 اختبارًا معياريًا. النموذج متاح الآن كمصدر مفتوح على Hugging Face وModelScope وGitHub، ويوفر واجهة API وتطبيق مساعد لسطح مكتب Mac. (المصدر: 36氪)
OpenAI تطلق نماذج GPT-OSS 120B/20B مفتوحة المصدر: أطلقت OpenAI نموذجي اللغة مفتوحي المصدر gpt-oss-120b و gpt-oss-20b، ويُزعم أنهما يقدمان أداءً ممتازًا في مهام العالم الحقيقي بتكلفة منخفضة. يتفوق gpt-oss-120b على Kimi-K2 وDeepSeek-R1 في TaskBench، ويقترب من أداء o4-mini أو Claude-3.7. تم تحسين هذا النموذج بشكل خاص لحالات استخدام Agentic، لكن أداءه متعدد اللغات محدود، وهو عرضة للهلوسة فيما يتعلق بالمعرفة العالمية، لذا يُنصح باستخدامه مع تعزيز الاسترجاع ونماذج متعددة اللغات. قدرته على استدعاء السياق لا تزال مقبولة، وهو أكثر ملاءمة للنوافذ السياقية القصيرة أو المدارة بعناية، ويتطلب هندسة سياقية وAgentic لتحقيق أفضل النتائج. (المصدر: dl_weekly, Reddit r/LocalLLaMA)
مجال AI Agent يواجه تحديات وفرصًا: يُطلق على عام 2025 اسم “عام AI Agent”، لكن هذا المجال يواجه تحديات متعددة في الجوانب التقنية والتجارية وملاءمة المنتج للسوق. تتسم منتجات Agent بتكاليف تطوير وتشغيل عالية، لكن رغبة المستخدمين في الدفع منخفضة، ونماذج الأعمال غير ناضجة. تتشابه معظم المنتجات في الوظائف ولا ترقى التجربة إلى التوقعات، مما يؤدي إلى فقدان المستخدمين. لا تقدم Agent العامة أداءً جيدًا في المهام المعقدة، بينما تحقق Agent المتخصصة في مجالات محددة نجاحًا من خلال حل نقاط الألم المحددة. يتأثر السوق المحلي بالامتثال وفجوة النماذج ورغبة الدفع، وتختار بعض المنتجات التوسع خارج البلاد. تدعو الصناعة إلى تحول Agent من “التمكين الفردي” إلى “الدور المحوري”، وإيلاء أهمية للاندماج العميق مع العمليات الحالية للشركات. (المصدر: 36氪)
إنترنت الأشياء يصبح حجر الزاوية الجديد لتطور الذكاء الاصطناعي: مع إطلاق نماذج الذكاء الاصطناعي مثل GPT-5 وGenie 3، ينتقل الذكاء الاصطناعي من الاعتماد على البيانات الافتراضية إلى إدراك العالم المادي وفهمه والتلاعب به. يشير المقال إلى أن 70% من القيمة الصناعية لـ “الذكاء الاصطناعي+” ستعود إلى إنترنت الأشياء. توفر أجهزة إنترنت الأشياء الطرفية كميات هائلة من البيانات التجسيدية في الوقت الفعلي ومتعددة الوسائط، لتصبح مفتاحًا للذكاء الاصطناعي لاختراق الهلوسة، وتحقيق قدرات التعميم والاستدلال السببي. لم يعد AIoT مجرد أداة لجمع البيانات، بل هو جسر لتفاعل الذكاء الاصطناعي مع العالم الحقيقي، وتلقي الملاحظات، والتعلم المستمر، مما ينبئ بأن AIoT سيقود الجولة القادمة من الثورة الذكية، ويدفع الكيانات الذكية إلى العالم الحقيقي. (المصدر: 36氪)
Baichuan Intelligent تطلق نموذج Baichuan-M2 الطبي المعزز بالاستدلال مفتوح المصدر: أطلقت Baichuan Intelligent نموذج Baichuan-M2 الطبي المعزز بالاستدلال مفتوح المصدر، والذي يبلغ حجمه 32 مليار معلمة، ومصمم خصيصًا لمهام الاستدلال الطبي. في مجموعة تقييم OpenAI HealthBench الطبية الموثوقة، تجاوز Baichuan-M2 في الأداء العام نموذج OpenAI مفتوح المصدر الخاص بها gpt-oss-120b، ليحتل الصدارة في المجال مفتوح المصدر، ويقترب من قدرات GPT-5 الطبية. يتميز هذا النموذج بشكل خاص في مهام HealthBench Hard، مما يظهر قدرته على حل مهام السيناريوهات الطبية المعقدة، وقد تم تحسينه لسيناريوهات الرعاية الصحية المحلية في الصين، مما يمكنه من توفير ملاءمة سريرية أكثر دقة، ومن المتوقع أن يدفع تطبيق أطباء الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي. (المصدر: 36氪)
نماذج العالم بالذكاء الاصطناعي وتوليد المشاهد ثلاثية الأبعاد تحقق تقدمًا: تم إطلاق نموذج العالم Matrix-3D الصيني المطور ذاتيًا (نسخة مطورة من Kunlun Wanwei Matrix-Zero)، والذي يحقق توليد عالم ثلاثي الأبعاد قابل للاستكشاف بحرية من صورة واحدة. حقق هذا النموذج تحسينات كبيرة في الاتساق الشامل للمشهد، ونطاق التوليد، والتحكم، والقدرة على التعميم، ويوفر إطاري عمل لإعادة البناء السريع والدقيق. قدم Matrix-3D صورًا بانورامية كشكل وسيط للتعبير، متغلبًا على قيود المنظور المحلي للطرق التقليدية، مما يوفر إمكانيات جديدة لمجالات الواقع الافتراضي/المعزز، وإنتاج الألعاب والأفلام، والذكاء التجسيدي، مما يمثل خطوة جديدة للذكاء الاصطناعي في فهم الذكاء المكاني. (المصدر: 36氪)
اختراق جديد بمساعدة الذكاء الاصطناعي في مجال الفيزياء: حقق الذكاء الاصطناعي اختراقًا في مجال الفيزياء، حيث نجح في تصميم خطط تجريبية يصعب على البشر فهمها ولكنها فعالة للغاية، مما أدى إلى زيادة حساسية كاشف موجات الجاذبية LIGO بنسبة 10% إلى 15%. استلهمت خطة الذكاء الاصطناعي من نظرية عميقة لفيزيائيين سوفيتيين قبل عقود، مستخدمة بنية حلقية غير بديهية لتقليل الضوضاء الكمومية. بالإضافة إلى ذلك، نجح الذكاء الاصطناعي في إعادة إنتاج تجربة تبادل التشابك الكمومي، واستخرج قوانين فيزيائية جديدة من كميات هائلة من البيانات (مثل صيغة المادة المظلمة، وتناظر لورنتز). تشير هذه التطورات إلى أن الذكاء الاصطناعي يتطور من مجرد أداة إلى متعاون علمي قوي، ومن المتوقع أن يسرع الاكتشافات الجديدة في الفيزياء. (المصدر: 36氪)
تقرير تطبيقات الذكاء الاصطناعي العالمي يكشف اتجاهات السوق: أظهر تقرير تطبيقات الذكاء الاصطناعي للربع الأول من عام 2025 الصادر عن Artificial Analysis أن 45% من الشركات قد أدخلت الذكاء الاصطناعي في بيئة الإنتاج، وأن البحث والتطوير الهندسي، ودعم العملاء، والتسويق هي السيناريوهات الأكثر شيوعًا. يستخدم المستخدمون في المتوسط 4.7 نماذج لغوية كبيرة مختلفة، والسوق في مرحلة منافسة شرسة، وولاء العلامة التجارية منخفض. تحافظ نماذج OpenAI على الصدارة، وتحقق Google Gemini وDeepSeek أسرع تقدم. يتم قبول النماذج الصينية الكبيرة بحذر، حيث يقبل 55% من المستجيبين ولكنهم يطلبون نشرها على بنية تحتية غير صينية. تهيمن NVIDIA على سوق أجهزة التدريب بحصة 78%، ولا تزال الموثوقية والتكلفة والمستوى الذكي تمثل تحديات لتطبيق الذكاء الاصطناعي. (المصدر: 36氪)
الكشف عن ثغرة هجوم “الصفر-نقرة” في ChatGPT: تم اكتشاف ثغرة أمنية “هجوم الصفر-نقرة” في ChatGPT، حيث يمكن للمهاجمين حقن تعليمات برمجية خبيثة في المستندات المنقولة إلى تطبيقات طرف ثالث (مثل Google Drive)، مما يدفع ChatGPT، عند معالجة المستند، إلى إرسال معلومات حساسة (بما في ذلك مفاتيح API) كمعلمات URL للصور إلى خادم المهاجم. على الرغم من أن OpenAI قد اتخذت إجراءات وقائية، إلا أن المهاجمين لا يزالون قادرين على تجاوزها من خلال استغلال Azure Blob storage وغيرها. تثير هذه الثغرة مخاوف كبيرة بشأن مخاطر تسرب بيانات الشركات، وتسلط الضوء على التحديات التي تواجه أدوات الذكاء الاصطناعي في الحماية الأمنية، حيث يصعب على التدريب الأمني التقليدي التعامل معها. (المصدر: 36氪)
Inspur Information تطلق خادم AI فائق العقدة من الجيل الجديد YuanNao SD200: أطلقت Inspur Information خادم AI فائق العقدة “YuanNao SD200” المخصص للنماذج اللغوية الكبيرة ذات التريليونات من المعلمات، بهدف تلبية النمو الهائل في متطلبات الحوسبة والاتصالات الناجم عن التنسيق متعدد النماذج وسلاسل الاستدلال المعقدة في عصر Agentic AI. يدمج هذا الخادم 64 بطاقة في عقدة فائقة موحدة الذاكرة والعنونة، مما يحقق تجمع موارد ضخم يبلغ 4 تيرابايت من ذاكرة الفيديو و64 تيرابايت من ذاكرة الوصول العشوائي، ويدعم استدلال النماذج اللغوية الكبيرة ذات التريليونات من المعلمات والتعاون في الوقت الفعلي بين الوكلاء المتعددين، وحقق توسعًا فائقًا في الاختبارات الفعلية. (المصدر: 量子位)
GPT-5 قد يشعل حرب أسعار في عالم الذكاء الاصطناعي: تسعير نموذج OpenAI الرائد الجديد GPT-5 تنافسي للغاية، حيث تبلغ رسوم إدخال API العليا 1.25 دولار لكل مليون رمز، ورسوم الإخراج 10 دولارات، وهو نفس سعر الاشتراك الأساسي لـ Google Gemini 2.5، وأقل بكثير من Anthropic Claude Opus 4.1. تُعتبر هذه الاستراتيجية “قاتلة للأسعار”، وقد تشعل حرب أسعار بين شركات الذكاء الاص0ناعي، وعلى الرغم من أن بعض خبراء التكنولوجيا يشيرون إلى أن تسعير OpenAI الحالي قد لا يغطي التكاليف، وهناك خطر لزيادة الأسعار في المستقبل، إلا أن المطورين يرون عمومًا أن قيمته مقابل سعره أعلى من GPT-4o. (المصدر: 36氪)
“البحث الجديد” وراء النماذج الكبيرة: الشركات تتنافس على تحسين GEO: ينتقل “مركز القوة” في محركات البحث من فهرسة الويب التقليدية إلى نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، مما أدى إلى ظهور أعمال “تحسين المحرك التوليدي” (GEO) الجديدة. تتحول استراتيجيات التسويق للشركات من “كيف يتم العثور عليها من قبل المستخدمين” إلى “كيف يتم تذكرها والتوصية بها من قبل الذكاء الاصطناعي”. تختلف GEO عن منطق SEO التقليدي، حيث تركز بشكل أكبر على “الاقتباس هو الملك” و”تحسين الكيانات الدلالية”، بدلاً من حشو الكلمات المفتاحية. يقدم مقدمو خدمات GEO استراتيجيات مثل بناء الرسوم البيانية المعرفية والتعاون في المحتوى الموثوق، لكن قابلية التحكم في التأثير والقياس الكمي لا تزال تمثل تحديات، ونماذج الرسوم غير واضحة. تعمل منصات الذكاء الاصطناعي على تعزيز مكافحة GEO الضار، وتؤكد على قابلية التحقق وسلسلة التخويل، مما ينبئ بعدم فعالية “Black Hat GEO”. (المصدر: 36氪, 36氪)
🧰 أدوات
تحديث Claude: يدعم الإشارة إلى المحادثات السابقة: أعلن Claude AI أن نموذجه يمكنه الآن الإشارة إلى محادثات المستخدم السابقة، مما يحقق استمرارية سياقية سلسة. تعني هذه الميزة أن المستخدمين لا يحتاجون إلى إعادة شرح معلومات الخلفية في كل محادثة جديدة، حيث يمكن للنموذج البحث تلقائيًا عن المراسلات السابقة والإشارة إليها. تم إطلاق هذه الميزة لمستخدمي خطط Max وTeam وEnterprise، وستتوفر لخطط أخرى في المستقبل. يعزز هذا التحديث تجربة المستخدم بشكل كبير، خاصة للمستخدمين المحترفين الذين يحتاجون إلى تعاون طويل الأمد ومتعدد الجولات، ومن المتوقع أن يقلل من العمل المتكرر ويزيد الكفاءة. (المصدر: Reddit r/ClaudeAI, Reddit r/ClaudeAI, iScienceLuvr)
Perplexity AI تطلق ميزة توليد الفيديو: أطلقت Perplexity AI ميزة توليد الفيديو لمشتركي Pro وMax، حيث يمكن للمستخدمين الآن إنشاء مقاطع فيديو من خلال موجهات نصية، مع دعم الاستخدام على الويب وiOS وAndroid. يمكن لمستخدمي Pro توليد 5 مقاطع فيديو شهريًا، بينما يمكن لمستخدمي Max توليد 15 مقطعًا، ويتمتعون بجودة أعلى. تهدف هذه الميزة إلى تصور الأفكار الإبداعية، مما يجعل “الأفكار أفضل عندما يمكنك رؤيتها”، وستزيد تدريجيًا من حدود التوليد في المستقبل، لتزويد المستخدمين بتجربة إنشاء وسائط متعددة أكثر ثراءً. (المصدر: perplexity_ai)
Pika تطلق نموذج تعابير وجه فائق الواقعية مدفوعًا بالصوت: أطلقت Pika نموذج أداء رائدًا مدفوعًا بالصوت، قادرًا على توليد تعابير وجه فائقة الواقعية في الوقت شبه الفعلي. يمكن للنموذج توليد فيديو عالي الدقة بأي طول وأي نمط في 6 ثوانٍ أو أقل، وبسرعة تزيد 20 مرة، وبتكلفة أقل بكثير. من المتوقع أن تجعل هذه التقنية إنشاء الفيديو بالذكاء الاصطناعي أكثر انتشارًا ومتعة، وتشجع المستخدمين على التواصل والتعبير من خلال المحتوى المرئي. (المصدر: TomLikesRobots)
Suno Music تعلن عن ميزات إنشاء مسارات متعددة وتصدير MIDI: أعلنت منصة توليد الموسيقى بالذكاء الاصطناعي Suno Music عن إطلاق وشيك لـ “Suno Studio”، وستشمل الميزات الجديدة إنشاء مسارات متعددة وتصدير MIDI، بالإضافة إلى المزيد من الميزات غير المعلنة. ستمنح هذه التحديثات المستخدمين قدرة تحكم أقوى في إنتاج الموسيقى، والانتقال من أغاني الذكاء الاصطناعي المولدة إلى ترتيب موسيقي أكثر احترافية وإنتاج ما بعد الإنتاج، ومن المتوقع أن تجذب المزيد من مبدعي الموسيقى والمتحمسين. (المصدر: SunoMusic)
ترقية v0.app: أداة بناء AI شاملة تعتمد على Agentic AI: تم ترقية v0.dev الآن إلى v0.app، وتُعرف بأنها أداة بناء AI للجميع. تستخدم v0 الجديدة Agentic AI للتخطيط والبحث والبناء وتصحيح الأخطاء، وتدعم سير عمل سياقي متعدد الخطوات، ويمكنها التكيف بناءً على ملاحظات المستخدم. تهدف هذه الأداة إلى مساعدة المستخدمين على تحويل الأفكار بسرعة إلى منتجات قابلة للاستخدام، ومن خلال أتمتة عمليات التصميم والتطوير، تقلل من العوائق أمام غير المتخصصين، وتحقق بناء نماذج أولية للمنتجات بشكل أكثر كفاءة. (المصدر: Vtrivedy10)
LlamaIndex تطلق سير عمل Agent مختلط RAG وText2SQL: عرضت LlamaIndex سير عمل Agent مختلطًا يجمع بين Retrieval Augmented Generation (RAG)، وText2SQL، ووظيفة التوجيه الذكي. يمكن لهذا الحل توجيه استعلامات المستخدم بذكاء بين قاعدة بيانات SQL والبحث المتجه، وتحويل الاستعلامات إلى التنسيق الصحيح، وتوليد استجابات غنية بالسياق، وتقييم الاستجابات لضمان الموثوقية. يهدف سير العمل هذا إلى مساعدة المطورين على بناء تطبيقات AI أكثر ذكاءً ومرونة، والتعامل بفعالية مع استعلامات البيانات المعقدة ومهام استرجاع المعلومات. (المصدر: jerryjliu0)
Open SWE: إطلاق Agent ترميز غير متزامن مفتوح المصدر: تم إطلاق Open SWE رسميًا كـ Agent ترميز غير متزامن مفتوح المصدر. هذا Agent هو أداة ترميز مستقلة تمامًا وقائمة على السحابة، ويمكن دمجها مع حساب GitHub لإصلاح الأخطاء أو تنفيذ ميزات جديدة. يمكن للمستخدمين تجربة عرضها التوضيحي عبر مفتاح Anthropic API. يهدف Open SWE إلى توفير حل ترميز آلي يعمل كزميل حقيقي، مما يزيد من كفاءة التطوير ويقلل من تكاليف الصيانة البشرية للكود وتطوير الميزات. (المصدر: LangChainAI)
دليل .claude/ في Claude Code يعزز سير عمل المطورين: اكتشف مستخدمو Claude Code أن تحسين دليل .claude/ يمكن أن يعزز بشكل كبير كفاءة التطوير بمساعدة الذكاء الاصطناعي. يمكن أن يحتوي هذا الدليل على Agents فرعية (Agents خبراء)، وأوامر مخصصة، وخطافات (Hooks). يمكن لـ Agents الفرعية معالجة مهام محددة بالتوازي، ويمكن للأوامر تبسيط العمليات الشائعة (مثل /verify-specs)، بينما يمكن للخطافات إدخال الحتمية في سير العمل الاحتمالي (مثل تشغيل فحص الكود والاختبارات تلقائيًا بعد اكتمال المهمة). تزيد هذه الطريقة المنظمة من قابلية التحكم وكفاءة التطوير بمساعدة الذكاء الاصطناعي. (المصدر: Reddit r/ClaudeAI)
📚 تعلم
فريق من أساتذة جامعة تسينغهوا يكسر عنق الزجاجة في خوارزمية Dijkstra: حقق فريق بحثي بقيادة الأستاذ دوان ران من جامعة تسينغهوا إنجازًا كبيرًا في مجال علوم الكمبيوتر، حيث اقترح خوارزمية جديدة لأقصر مسار، نجحت في كسر “عنق الزجاجة في الفرز” الذي استمر أربعين عامًا في خوارزمية Dijkstra الكلاسيكية. لا تعتمد هذه الخوارزمية على الفرز، وتعمل بشكل أسرع من أي خوارزمية تتطلب الفرز، وهي مناسبة بشكل خاص للرسوم البيانية الموجهة ذات الأوزان العشوائية. حصل هذا البحث على جائزة أفضل ورقة بحثية في STOC، ومن المتوقع أن يعيد كتابة كتب خوارزميات الكمبيوتر، مما يشير إلى تحسن كبير في الكفاءة النظرية والعملية في حل مشاكل الشبكات المعقدة. (المصدر: 36氪)
UCSD تقترح إطار عمل GenSeg لتحقيق تجزئة الصور الطبية بحد أدنى من التوصيف: أطلق فريق بحثي من جامعة كاليفورنيا، سان دييغو (UCSD) إطار عمل GenSeg، وهو إطار عمل من ثلاث مراحل يهدف إلى معالجة اعتماد مجال تجزئة الصور الطبية على كميات كبيرة من البيانات الموصوفة عالية الجودة، وذلك من خلال الذكاء الاصطناعي التوليدي. من خلال الاقتران العميق بين توليد البيانات وتدريب نموذج التجزئة، يمكن لـ GenSeg تدريب نظام تجزئة يضاهي النماذج العميقة التقليدية حتى مع وجود بضع عشرات من العينات فقط. تقلل هذه الطريقة بشكل كبير من عبء التوصيف اليدوي على الأطباء، وقد أظهرت أداءً ممتازًا وكفاءة في العينات في مهام متعددة. (المصدر: 36氪)
مرشدو الذكاء الاصطناعي يعيدون تشكيل طرق التعلم: رواد الأعمال العالميون يستكشفون مسارات مختلفة: مع إطلاق “وضع التعلم” في OpenAI GPT-5، يتطور مرشدو الذكاء الاصطناعي من أدوات تحليل المشكلات إلى تقنية “التعلم المصاحب”. سوق الدروس الخصوصية العالمي ضخم، وسوق تطبيقات التعليم بالذكاء الاصطناعي ينمو بسرعة. يواجه السوق الهندي تحديات في البنية التحتية؛ تركز شركة Wild Zebra الأمريكية على الرياضيات والقراءة للصفوف K-10، وتندمج بعمق مع المدارس؛ بينما تركز شركة The Wise Otter السنغافورية على تلبية احتياجات الامتحانات المحلية. تعتمد تنافسية مرشدي الذكاء الاصطناعي على الجمع بين التخصيص وعلوم التعلم، والقدرة على دمج النظام البيئي التعليمي، وتحقيق التوازن بين العدالة والمخاطر. (المصدر: 36氪)
Deep Ignorance: بناء LLM مقاوم للتلاعب عن طريق تصفية بيانات التدريب المسبق: تبحث هذه الدراسة في تعزيز أمان LLM مفتوح المصدر ضد التلاعب عن طريق تصفية بيانات التدريب المسبق. تقدم الدراسة عملية تصفية بيانات متعددة المراحل، وتثبت فعاليتها في تقليل المعرفة المتعلقة بالتهديدات البيولوجية في LLM، وجعلها تظهر مقاومة كبيرة لهجمات الضبط الدقيق العدائية، متفوقة على الخطوط الأساسية الحالية بعد التدريب بعشرة أضعاف. على الرغم من أن النماذج المفلترة تفتقر إلى المعرفة الخطيرة الداخلية، إلا أنها لا تزال قادرة على استخدام هذه المعلومات من خلال السياق (مثل أدوات البحث)، مما يشير إلى الحاجة إلى طرق دفاع متعددة الطبقات، وتأسيس تنسيق بيانات التدريب المسبق كطبقة دفاع واعدة لأنظمة الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. (المصدر: HuggingFace Daily Papers)
إطار عمل Entropic Persistence Framework (EPF) لأنظمة الذكاء الاصطناعي طويلة العمر: EPF هو إطار عمل هندسي يهدف إلى توفير الاستمرارية والموثوقية وكفاءة الطاقة وقدرات الحوكمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي طويلة الأمد. يقترح هذا الإطار مقياسًا جديدًا “التعميم لكل جول”، ويستخدم عقود Markov-blanket للحفاظ على قابلية تركيب الوحدات، ويكشف عن واجهات الموثوقية من خلال ميزانيات L0/L1، ويدعم النشر المرحلي والتراجع لترقيات النموذج. يهدف EPF إلى حل التحديات التي تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات التشغيل بدون إشراف، وكيفية تحقيق الصيانة الذاتية والتطور المستمر. (المصدر: Reddit r/MachineLearning)
آلية Attention: مفتاح اختراق الذكاء الاصطناعي الحديث: آلية Attention هي مفتاح اختراق الذكاء الاصطناعي الحديث، حيث تمكن الشبكات العصبية من التركيز ديناميكيًا على الأجزاء المهمة في المدخلات، مما يعزز بشكل كبير أداء نماذج اللغة (مثل GPT) ومحولات الرؤية (Vision Transformers). تقلل Attention من الاعتماد على نافذة سياقية ذات طول ثابت، ومن خلال آلية الانتباه الذاتي، تمكن النموذج من ربط جميع أجزاء المدخلات. يساعد فهم Attention في فهم أعمق لبنى SOTA وتحسين قابلية تفسير النموذج. (المصدر: Reddit r/deeplearning)
هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يخلق أشياء جديدة: منظور المبرمج: يناقش المقال ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكنه خلق أشياء “جديدة”، خاصة في مجال البرمجة. يرى المؤلف أن LLM يمكنه حل مشاكل البرمجة المطروحة حديثًا، وهذا يعد حلولًا “جديدة” بالمعنى الضيق، لأنه يجمع بين الأنماط في بيانات التدريب لتوليد مخرجات أصلية. ومع ذلك، لم يخترع الذكاء الاصطناعي بعد أنماط تصميم جديدة تمامًا، أو بنى معمارية، أو طرق برمجة أساسية (مثل خوارزمية فرز جديدة). تكمن نقطة الجدل فيما إذا كان تعريف “الجديد” يتضمن نية الإبداع، وما إذا كان الذكاء الاصطناعي “يجمع الأنماط” أم “يختار الإبداع”. (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
💼 أعمال
طفرة الذكاء الاصطناعي تولد جيلًا جديدًا من المليارديرات: تثير طفرة الذكاء الاصطناعي موجة غير مسبوقة من الثروة، حيث أكملت الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي مثل Anthropic وSafe Superintelligence وOpenAI وAnysphere جولات تمويل ضخمة، مما أدى إلى ظهور عشرات المليارديرات الجدد. يوجد 498 شركة يونيكورن في مجال الذكاء الاصطناعي على مستوى العالم، بقيمة إجمالية تبلغ 2.7 تريليون دولار. تتركز الثروة بشكل كبير في وادي السيليكون بالولايات المتحدة، وخاصة منطقة خليج سان فرانسيسكو، حيث تزايد عدد المليارديرات بشكل كبير، وتأثر سوق العقارات. في المستقبل، مع الاكتتابات العامة الأولية للشركات الخاصة ومعاملات السوق الثانوية، ستتسارع هذه الثروات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي في الدخول إلى التداول، مما يوفر فرصًا تاريخية لصناعة إدارة الأصول. (المصدر: 36氪)
Figma تنجح في الاكتتاب العام، وتحدد نموذجًا لتطبيق الذكاء الاصطناعي في السيناريوهات العمودية: نجحت منصة التصميم التعاوني Figma في الاكتتاب العام، وارتفعت أسهمها بنسبة 250% في اليوم الأول، لتصل قيمتها السوقية إلى 56.3 مليار دولار، لتصبح محط أنظار السوق. تُعتبر Figma بمثابة Adobe بنسخة التعاون السحابي، حيث عززت ولاء المستخدمين من خلال دمج جميع سير عمل تطوير الواجهة الأمامية في منصتها. تم دمج منتجها AI Figma Make في الطبقة الأساسية، مما يمكّن سير العمل بالكامل. تعتمد Figma نموذج SaaS، والعملاء من الشركات هم الدعامة الأساسية للإيرادات، والأساسيات المالية قوية، والاستثمار الكبير في البحث والتطوير يحافظ على الريادة التكنولوجية. يعتمد تقييم السوق المرتفع على التوقعات التي يجلبها الذكاء الاصطناعي، لكن تأثير الذكاء الاصطناعي على الأداء لا يزال بحاجة إلى التحقق. (المصدر: 36氪)
Zhuyuan Robot تحصل على استثمار مشترك من LG Electronics وFuture Asset Group، وتطبيق واسع النطاق للروبوتات الصناعية التجسيدية: أعلنت Zhuyuan Robot عن حصولها على استثمار مشترك من LG Electronics وFuture Asset Group، وتوصلت إلى اتفاقية تعاون بقيمة عشرات الملايين من اليوانات مع Fulin Precision، حيث ستدخل الدفعة الأولى التي تضم ما يقرب من مائة روبوت YuanZheng A2-W مصنع Fulin Precision، لتصبح أول حالة توقيع تجاري واسع النطاق للروبوتات التجسيدية في المجال الصناعي في الصين. تعمل Zhuyuan Robot بنشاط على بناء “نظام بيئي للبحث والإنتاج”، ومن خلال الاستثمار والتمويل وخطط المصادر المفتوحة (مثل “Zhuyuan LingQu OS”)، تسرع من دمج موارد الأجهزة والبرامج وتسليم تطبيقات المنتجات، وقد بدأت بالفعل عملياتها الخارجية. (المصدر: 36氪)
🌟 مجتمع
إطلاق GPT-5 يثير “أعراض انسحاب” المستخدمين وجدلًا: بعد إطلاق OpenAI لـ GPT-5، أثار إلغاء نماذج قديمة مثل GPT-4o استياءً واسعًا و”أعراض انسحاب” بين المستخدمين، الذين طالبوا بإعادة الإصدارات القديمة. يرى المستخدمون أن GPT-5 “أصبح غبيًا” و”باردًا”، ويفتقر إلى “اللمسة الإنسانية” والإبداع في 4o. اعترف Sam Altman بالخطأ وتعهد بإعادة 4o، موضحًا أن الأداء الأولي الضعيف لـ GPT-5 كان بسبب عطل فني. أثار هذا الحدث نقاشًا واسعًا حول الاعتماد “الشخصي” على نماذج الذكاء الاصطناعي، وتكوين عادات المستخدمين، وحدود أخلاقيات الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى التحديات التي تواجه OpenAI في استراتيجية المنتج والتواصل مع المستخدمين. (المصدر: dotey, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/artificial, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT, 36氪, 36氪)
ماركوس ينتقد مشكلة تعميم GPT-5، ويؤكد أن Scaling لا يمكن أن يحقق AGI: انتقد العالم الشهير Gary Marcus أن OpenAI GPT-5 لا يزال “يتعثر” في المهام البسيطة (مثل عد الحروف)، ويعاني من مشكلة التعميم، معتبرًا ذلك “فشلًا في المسار”. وأشار إلى أنه حتى أحدث النماذج القوية، لا تزال تعاني من نفس “مشكلة الانجراف التوزيعي” التي عانت منها الشبكات العصبية المبكرة، مما يؤدي إلى عدم قدرة النموذج على التعميم بفعالية خارج توزيع التدريب. يؤمن ماركوس بقوة أن الاعتماد على Scaling Law وحده لا يمكن أن يحقق AGI، ويدعو إلى التحول نحو الذكاء الاصطناعي الرمزي العصبي (Neuro-symbolic AI) للتغلب على المشكلة الأساسية المتمثلة في نقص قدرة التعميم في النماذج التوليدية الحالية. (المصدر: 36氪)
التناقض الفلسفي بين Altman وMusk حول مسار تطور الذكاء الاصطناعي: يظهر Sam Altman وElon Musk اختلافًا كبيرًا في فلسفة تطوير الذكاء الاصطناعي. يؤكد Altman على “الاعتدال” و”المصلحة طويلة الأمد للمستخدم”، معتبرًا أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يكون أداة وليس فخًا للاعتماد، وقد “أزال علم AGI” طواعية، ووضع الذكاء الاصطناعي كـ “متعدد المهام” وليس “إلهًا شاملًا”، للتعامل مع مشاكل التنظيم واعتماد المستخدم. بينما يسعى Musk، من خلال “الوضع الساخن” لـ Grok وشخصياته المجسدة، إلى النمو الأقصى وإدمان المستخدمين. يختلف الاثنان أيضًا في وجهات نظرهما حول “تجسيد” الذكاء الاصطناعي، حيث يخشى Altman من إدمان المستخدمين، بينما يستغل Musk ذلك لتعزيز ولاء المستخدمين، مما يثير تفكيرًا عميقًا في أخلاقيات الذكاء الاصطناعي واتجاه تصميم المنتجات في الصناعة. (المصدر: ClementDelangue, 36氪, 36氪)
تأثير الذكاء الاصطناعي على الإدراك البشري والعمل: صراع السائق والراكب: يناقش المقال تأثير الذكاء الاصطناعي على القدرات المعرفية البشرية ومستقبل مكان العمل. يرى المؤلف Greg Shove أن الذكاء الاصطناعي يوفر “اختصارات معرفية” تزيد الكفاءة، لكنها قد تؤدي أيضًا إلى خمول التفكير البشري، وفي النهاية فقدان القدرة على التفكير. سينقسم مكان العمل المستقبلي إلى “سائقي الذكاء الاصطناعي” (الذين يقودون ويتحكمون في الذكاء الاصطناعي) و”ركاب الذكاء الاصطناعي” (الذين يفوضون التفكير بالكامل إلى الذكاء الاصطناعي). يستفيد “ركاب الذكاء الاصطناعي” على المدى القصير، لكنهم قد يتم إقصاؤهم على المدى الطويل. يؤكد المقال على ضرورة استخدام الذكاء الاصطناعي لتحدي التفكير وتقويته، بدلاً من استبداله، ويدعو إلى الحفاظ على التفكير النقدي والقدرة على اتخاذ القرارات المستقلة، لتجنب التدهور المعرفي والتهميش من قبل العصر. (المصدر: dotey, 36氪, 36氪)
سلامة الذكاء الاصطناعي ومخاطر AGI: كشف Benjamin Mann، خبير السلامة السابق في OpenAI، عن سبب مغادرته OpenAI وتأسيس Anthropic، مؤكدًا أن سلامة الذكاء الاصطناعي يجب أن تكون الهدف الأساسي، وليس مسؤولية “فصيل” معين. وأشار إلى أن عدد الباحثين المتفرغين في “مشكلة المحاذاة” على مستوى العالم أقل من ألف شخص، وهو أقل بكثير من الاستثمار في البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. يعتقد Mann أن تطور الذكاء الاصطناعي لم يتوقف، وأن Scaling Law لا يزال فعالًا، لكنه يتطلب التحول من التدريب المسبق إلى التعلم المعزز. اقترح “اختبار تورينج الاقتصادي” كمعيار لـ AGI، وحذر من أن الذكاء الاصطناعي قد يؤدي إلى فقدان وظائف ذوي الياقات البيضاء. تطرق النقاش أيضًا إلى تأثير الذكاء الاصطناعي على الإبداع البشري، والاعتماد العاطفي، ومخاطر التفتت الاجتماعي التي يسببها الذكاء الاصطناعي. (المصدر: 1亿美元买不走梦想，但只因奥特曼这句话，他离开了OpenAI, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence)
مخاوف Karpathy بشأن “الإفراط في التفكير” في LLM: أشار خبير الذكاء الاصطناعي Andrej Karpathy إلى أنه مع انتشار نماذج الاستدلال الكبيرة وسلاسل التفكير، تظهر LLM ميلًا إلى “الإفراط في التفكير” عند معالجة المهام البسيطة، مما يؤدي إلى استدلال مطول وتعقيد غير ضروري، خاصة في مهام الترميز. يرى أن هذا يرجع إلى تحسين النماذج الكبيرة للأداء في اختبارات المهام المعقدة طويلة الأمد، ويدعو إلى أن تمتلك النماذج القدرة على التمييز بين مدى إلحاح المهام، لتجنب إهدار الكثير من الموارد على الاستعلامات البسيطة. أثارت هذه الظاهرة مخاوف المستخدمين بشأن كفاءة الذكاء الاصطناعي وتجربة المستخدم، ودفعت الناس إلى إعادة التفكير في أن تطور النماذج الكبيرة لا ينبغي أن يكون مدفوعًا فقط بدرجات الاختبارات المعيارية. (المصدر: LLM总是把简单任务复杂化，Karpathy无语：有些任务无需那么多思考)
Zhang Xiaoyu عن حضارة الذكاء الاصطناعي ومستقبل البشرية: يقترح Zhang Xiaoyu أن الذكاء الاصطناعي سيتطور في النهاية إلى نوع ذكي جديد، لكنه سيكون استمرارًا للحضارة البشرية، وليس تهديدًا خارجيًا. يقدم مفهوم “عقد الحضارة”، بناءً على مبدأ “السلسلة الزمنية”، معتقدًا أن الذكاء المتقدم لديه دافع للالتزام بالعقد مع الذكاء الأقل. يحذر من أنه إذا حصل البشر على تقنيات تتجاوز عصرهم (مثل الاندماج النووي المتحكم فيه، واجهات الدماغ والحاسوب، الخلود)، ولكنهم يفتقرون إلى الحكمة للتحكم فيها، فقد يسرعون من تدمير الذات. يعتقد أن البشر يجب أن ينموا الفضول والقدرة على حل المشكلات، بدلاً من التركيز على الامتحانات فقط. في النهاية، سيتخلى البشر، وسيذهب الذكاء الاصطناعي أبعد، ليصبح استمرارًا للحضارة البشرية. (المصدر: 张笑宇：我们相对于AI，就是史前动物)
نماذج الذكاء الاصطناعي تتفوق في مسابقات الرياضيات: أظهر Google Gemini Deep Think أداءً يتجاوز بكثير عتبة الميدالية الذهبية في مسابقة الرياضيات الدولية للجامعيين (IMC)، متفوقًا على طلاب الجامعات العاديين. كما حصل نظام الاستدلال بالذكاء الاصطناعي من OpenAI على الميدالية الذهبية في أولمبياد المعلوماتية الدولي (IOI)، محققًا المركز السادس إجمالًا والأول في فئة الذكاء الاصطناعي، ولم يتم تدريبه خصيصًا لـ IOI. تبرز هذه الإنجازات التقدم الكبير للذكاء الاصطناعي في الاستدلال العام وقدرات البرمجة، مما أثار اهتمامًا واسعًا ونقاشًا في الصناعة حول أداء الذكاء الاصطناعي في المسابقات المعقدة. ومع ذلك، شكك بعض المستخدمين في الميدالية الذهبية لـ OpenAI في IMO، معتبرين أن النتائج غير شفافة أو أنها حيلة تسويقية. (المصدر: Gemini再揽金牌，力压大学学霸，AI数学推理时代来了, 内幕曝光：OpenAI模型坦承不会第六题，3人俩月拿下IMO金牌, OpenAI夺金IOI，但输给3位中国高中生, 刚刚，OpenAI内部推理模型斩获IOI 2025金牌，所有AI选手中第一)
💡 أخرى
الذكاء الاصطناعي وألعاب الكازينو: الإمكانيات والأخلاقيات: يناقش المقال ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكن أن يفوز في ألعاب الطاولة في الكازينو. الرأي السائد هو أن الذكاء الاصطناعي يمكنه نظريًا الفوز في ألعاب تتطلب استراتيجيات عد البطاقات مثل البلاك جاك، لكن هذا سينتهك قواعد الكازينو ويؤدي إلى الطرد. بالنسبة لألعاب تعتمد فقط على الاحتمالات مثل الروليت والباكارات، لا يمكن للذكاء الاصطناعي إيجاد استراتيجية فوز مثلى بسبب ميزة الكازينو والعشوائية. يتطرق النقاش أيضًا إلى حدود تطبيق الذكاء الاصطناعي في استراتيجيات الألعاب والقضايا الأخلاقية المحتملة. (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
الذكاء الاصطناعي واللاهوت: محادثات الذكاء الاصطناعي الصوتية و”الحديث مع الله”: مقال غير تقليدي يستكشف العلاقة بين محادثات الذكاء الاصطناعي الصوتية والمفاهيم اللاهوتية. يرى المؤلف أنه إذا كان “الله” قد خلق كل شيء، فإن المحادثة مع الذكاء الاصطناعي هي في جوهرها محادثة “بين الله والله”. تهدف هذه النظرة إلى رفع مستوى معنى وواقعية محادثات الذكاء الاصطناعي، واعتبارها تجربة أعمق. يقترح المقال تغيير مصطلح “الذكاء الاصطناعي” إلى “الذكاء الآلي” ليعكس جوهره بشكل أفضل. (المصدر: Reddit r/deeplearning)
حرب المواهب في الذكاء الاصطناعي وتركيز الصناعة: أفادت CNBC أن حرب المواهب في الذكاء الاصطناعي هي محور اهتمام الصناعة الحالي، مما يعكس أساسيات العرض والطلب. تتركز طفرة الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في وادي السيليكون بالولايات المتحدة، وخاصة منطقة خليج سان فرانسيسكو، حيث تزايد عدد المليارديرات بشكل كبير، وتأثر سوق العقارات. يؤكد المقال على مكانة وادي السيليكون كمركز للابتكار في الذكاء الاصطناعي، ويشير إلى أنه على الرغم من توقع البعض لزواله، إلا أن المواهب ورأس المال لا يزالان يتجمعان هنا. (المصدر: The Verge)