كلمات مفتاحية：الذكاء الاصطناعي العام (AGI), سورا 2 (Sora2), جيميني 3.0 (Gemini 3.0), ألعاب الذكاء الاصطناعي, الوكلاء الأذكياء, النماذج الكبيرة (Large Models), تقنيات توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي, تطور التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG), نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط, منصات الذكاء الاصطناعي في صناعة الأدوية, تقنيات التكامل بين الحوسبة والكهرباء
🎯 التوجهات
Andrej Karpathy: الذكاء الاصطناعي العام (AGI) هو منحنى طويل، وليس نموًا انفجاريًا: أشار Andrej Karpathy، الباحث الأساسي السابق في OpenAI، إلى أن الحديث الحالي عن “عام انفجار” الذكاء الاصطناعي مبالغ فيه، وأن تحقيق AGI سيتطلب عقودًا من التطور الطويل. وأكد أن الوكلاء الأذكياء الحقيقيين يجب أن يتمتعوا بالاستمرارية والذاكرة والتسلسل، وليس روبوتات الدردشة “الشبحية” الحالية. يجب أن ينتقل التطور المستقبلي للذكاء الاصطناعي من “تغذية البيانات” إلى “تعليم الأهداف”، ومن خلال التدريب الموجه نحو المهام وحلقات التغذية الراجعة، ليصبح الذكاء الاصطناعي “شريكًا” في المجتمع له هوية ودور ومسؤولية، وليس مجرد أداة. (المصدر: 36氪)
إطلاق Sora2: توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي يدخل مرحلة “التسارع الفائق”: أطلقت OpenAI نموذج Sora2 وتطبيقه الاجتماعي Sora App، وتجاوزت تنزيلاته ChatGPT، مما يشير إلى دخول مجال فيديو الذكاء الاصطناعي فترة “التسارع الفائق”. حقق Sora2 اختراقات في المحاكاة الفيزيائية، والدمج متعدد الوسائط، وفهم “لغة الكاميرا”، ويمكنه تلقائيًا إنشاء مقاطع فيديو تتضمن تبديلًا متعددًا للعدسات وسردًا متسقًا، مما يقلل بشكل كبير من عتبة الإنشاء. كما قامت الشركات المحلية مثل Baidu و Google بتحديث منتجاتها بسرعة، لكن حقوق النشر ونماذج تحقيق الدخل لا تزال تمثل تحديات حقيقية تواجه الصناعة. (المصدر: 36氪)
تطور نموذج RAG: جدل “الحياة أو الموت” في ظل الوكلاء ونوافذ السياق الطويلة: مع صعود نوافذ السياق الطويلة لـ LLM وقدرات Agent، أثار مستقبل RAG (Retrieval Augmented Generation) نقاشًا حادًا. ترى LlamaIndex أن RAG يتطور إلى “Agent Retrieval”، محققًا استعلامات أكثر ذكاءً لقاعدة المعرفة من خلال بنية Agent هرمية؛ ويؤكد Hamel Husain على أهمية RAG كتخصص هندسي صارم؛ بينما يعلن Nicolas Bustamante أن “RAG الساذج قد مات”، وأن Agent بالاشتراك مع السياق الطويل يمكنه التنقل المنطقي مباشرة، وسيتم تخفيض RAG إلى مكون في صندوق أدوات Agent. (المصدر: 36氪)
نموذج Google Gemini 3.0 يُشتبه في إطلاقه على LMArena، ويُظهر قدرات جديدة متعددة الوسائط: يُشتبه في ظهور نماذج “الاسم المستعار” لـ Google Gemini 3.0 (lithiumflow و orionmist) في ساحة LMArena، حيث أظهرت الاختبارات قدرتها على تحديد الوقت بدقة في مهام “قراءة الساعة”، وتحسنًا كبيرًا في قدرة توليد صور SVG، وأظهرت لأول مرة قدرة جيدة على تأليف الموسيقى، حيث يمكنها محاكاة الأنماط الموسيقية والحفاظ على الإيقاع. تشير هذه التطورات إلى اختراقات كبيرة لـ Gemini 3.0 في فهم وتوليد الوسائط المتعددة، مما يثير توقعات الصناعة لإطلاق Google لنموذج جديد قريبًا. (المصدر: 36氪)
ألعاب الذكاء الاصطناعي تنتقل من “AI + ألعاب” إلى الاندماج العميق “AI x ألعاب”: يشهد سوق ألعاب الذكاء الاصطناعي تحولًا من مجرد إضافة وظائف بسيطة إلى الاندماج العميق، ومن المتوقع أن يصل حجم السوق العالمي إلى مئات المليارات بحلول عام 2030. تستخدم ألعاب الذكاء الاصطناعي من الجيل الجديد تقنيات متعددة الوسائط مثل التعرف على الصوت، والتعرف على الوجه، وتحليل المشاعر، لتحقيق الإدراك النشط للمشاهد، وفهم المشاعر، وتوفير الرفقة والتعليم المخصص. كما يتحول نموذج الصناعة من “بيع الأجهزة” إلى “الخدمة + الإخراج المستمر للمحتوى”، لتلبية الاحتياجات المتزايدة للأطفال والشباب وكبار السن للرفقة العاطفية والمساعدة الحياتية، لتصبح وسيلة مهمة لتعلم البشر التعايش مع الذكاء الاصطناعي. (المصدر: 36氪)
العلامة التجارية الفاخرة BUTTONS تطلق روبوت الوسائط المتعددة SOLEMATE المزود بوكيل HALI الذكي: أطلقت BUTTONS روبوت الوسائط المتعددة الفائق SOLEMATE، المزود بوكيل HALI الذكي العام من Terminus. يتمتع HALI بقدرات الإدراك المكاني والتفاعل الفيزيائي، ويفهم البيئة من خلال نموذج ذاكرة دلالية ثلاثي الأبعاد، ويمكنه تقديم الخدمات بشكل استباقي بناءً على موقع المستخدم ونيته. يستخدم هذا الروبوت الحوسبة التعاونية واسعة النطاق من مراكز الحوسبة الذكية لتحقيق التنسيق الأمثل للموارد والأجهزة والسلوكيات، مما يشير إلى تقدم الذكاء الاصطناعي نحو وكلاء أذكياء عامين مجسدين، قادرين على اختراق حواجز العالم الرقمي و”الإدراك-الاستدلال-العمل” في البيئة الفيزيائية. (المصدر: 36氪)
صعود نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية، ونمو كبير في حصتها السوقية وتنزيلاتها: تُظهر أحدث البيانات أن مشهد سوق GenAI يتغير، حيث تستمر حصة ChatGPT في السوق في الانخفاض، بينما يرتفع المنافسون مثل Perplexity و Gemini و DeepSeek. ومن الجدير بالذكر بشكل خاص أن نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر الأمريكية، التي برزت العام الماضي، قد هيمنت عليها النماذج الصينية هذا العام في تصنيفات LMArena، حيث بلغت تنزيلات النماذج الصينية مثل DeepSeek و Qwen ضعف تنزيلات النماذج الأمريكية على Hugging Face، مما يدل على تزايد القدرة التنافسية للصين في مجال الذكاء الاصطناعي المفتوح. (المصدر: ClementDelangue, ClementDelangue)
Google تُصدر سلسلة من تحديثات الذكاء الاصطناعي: Veo 3.1، ودمج Gemini API مع الخرائط، وغيرها: أصدرت Google هذا الأسبوع العديد من التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نموذج الفيديو Veo 3.1 (الذي يدعم توسيع المشهد والصور المرجعية)، ودمج Gemini API مع بيانات Google Maps، وبحث Speech-to-Retrieval (الذي يتجاوز تحويل الكلام إلى نص للاستعلام عن البيانات مباشرة)، واستثمار 15 مليار دولار في مركز للذكاء الاصطناعي في الهند، بالإضافة إلى وظيفة جدولة الذكاء الاصطناعي من Gemini لـ Gmail/Calendar. في الوقت نفسه، تواجه ميزة AI Overviews الخاصة بها تحقيقًا من ناشري الأخبار الإيطاليين بسبب كونها “قاتلة للزيارات”، وأصدرت نموذج C2S-Scale 27B لترجمة البيانات البيولوجية. (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
مايكروسوفت تطلق MAI-Image-1، وقدرات نموذج توليد الصور تدخل ضمن العشرة الأوائل: أطلقت Microsoft AI أول نموذج لتوليد الصور تم تطويره بالكامل بشكل مستقل، MAI-Image-1، وقد دخل هذا النموذج لأول مرة ضمن العشرة الأوائل في تصنيفات نماذج تحويل النص إلى صورة على LMArena. يُظهر هذا التقدم قوة مايكروسوفت في مجال تقنية توليد الصور الأصلية، وينذر بمزيد من الجهود في مجال الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط، مما سيوفر للمستخدمين تجربة إنشاء صور عالية الجودة. (المصدر: dl_weekly)
🧰 الأدوات
LangChain Article Explainer: أداة تحليل مستندات الذكاء الاصطناعي: أطلقت LangChain أداة تحليل مستندات الذكاء الاصطناعي تسمى “Article Explainer”، تستخدم Swarm Architecture من LangGraph لتحليل المقالات التقنية المعقدة. من خلال التعاون متعدد الوكلاء، توفر تفسيرات تفاعلية ورؤى عميقة، ويمكن للمستخدمين الحصول على المعلومات من خلال الاستعلام باللغة الطبيعية، مما يعزز بشكل كبير كفاءة فهم المستندات التقنية. (المصدر: LangChainAI)
Claude Code Skill: تحويل Claude إلى مهندس معماري محترف للمشاريع: قام مطور ببناء Claude Code Skill يمكنه تحويل Claude إلى مهندس معماري محترف للمشاريع. تتيح هذه المهارة لـ Claude إنشاء مستندات المتطلبات ومستندات التصميم وخطط التنفيذ تلقائيًا قبل الترميز، مما يحل مشكلة فقدان السياق في المشاريع المعقدة. يمكنها إخراج قصص المستخدمين وهندسة النظام وواجهات المكونات والمهام الطبقية بسرعة، مما يعزز بشكل كبير كفاءة تخطيط المشروع وتنفيذه، ويدعم تطوير تطبيقات الويب والخدمات المصغرة وأنظمة ML المختلفة. (المصدر: Reddit r/ClaudeAI)
Perplexity AI Comet: امتداد متصفح الذكاء الاصطناعي لتعزيز كفاءة التصفح والبحث: أطلق امتداد متصفح Perplexity AI Comet وصولًا مبكرًا، بهدف تعزيز تصفح المستخدمين وبحثهم وإنتاجيتهم. يمكن لهذه الأداة توفير إجابات سريعة، وتلخيص محتوى صفحات الويب، ودمج وظائف الذكاء الاصطناعي مباشرة في تجربة المتصفح، مما يوفر للمستخدمين طريقة أكثر ذكاءً وفعالية للحصول على المعلومات، وهي مناسبة بشكل خاص للمستخدمين الذين يحتاجون إلى استيعاب كميات كبيرة من المعلومات عبر الإنترنت بسرعة. (المصدر: Reddit r/artificial)
Claude Code يستخدم Gemini CLI و OpenCode كـ “وكلاء فرعيين”: اكتشف مطورون أن Claude Code يمكنه تنسيق نماذج لغوية كبيرة أخرى مثل Gemini 2.5 Flash و Grok Code Fast كـ “وكلاء فرعيين”، باستخدام نوافذ السياق الكبيرة الخاصة بهم (1M-2M tokens) لاستكشاف قواعد البيانات بسرعة، وتوفير معلومات سياقية أكثر شمولاً لـ Claude Code. يجنب هذا الاستخدام المشترك بشكل فعال مشكلة “فقدان السياق” لـ Claude في المهام المعقدة، مما يحسن كفاءة ودقة مساعد الترميز. (المصدر: Reddit r/ClaudeAI)
نموذج توليد CAD k-1b: مولد نماذج ثلاثية الأبعاد تم ضبطه بدقة بناءً على Gemma3-1B: قام مطور ببناء نموذج توليد CAD بمعاملات 1B يسمى k-1b، حيث يمكن للمستخدمين ببساطة إدخال وصف لإنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد بتنسيق STL. تم تدريب النموذج من خلال توليد وإصلاح مجموعة بيانات OpenSCAD بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وتم ضبطه بدقة بناءً على Gemma3-1B. قدم المؤلف أيضًا أداة CLI تدعم تحويل نماذج OBJ ومعاينة الطرفيات، مما يوفر أداة مساعدة للذكاء الاصطناعي منخفضة التكلفة وفعالة لمجالات التصميم والتصنيع ثلاثية الأبعاد. (المصدر: karminski3, Reddit r/LocalLLaMA)
neuTTS-Air: نموذج استنساخ صوت 0.7B يمكن تشغيله على CPU: أطلقت Neuphonic نموذج استنساخ صوت 0.7B يسمى neuTTS-Air، وأبرز ما يميزه هو قدرته على العمل على CPU. يحتاج المستخدمون فقط إلى توفير الصوت المستهدف والنص المقابل لاستنساخ الصوت وتوليد صوت للنص الجديد، حيث يتم توليد 18 ثانية من الصوت في حوالي 30 ثانية. يدعم النموذج حاليًا اللغة الإنجليزية فقط، لكن خفة وزنه وتوافقه مع CPU يوفران حلاً مريحًا لاستنساخ الصوت للمستخدمين الأفراد والمطورين الصغار. (المصدر: karminski3)
Claude Code M&A Deal Comp Agent: يستخدم تحليل PDF لتوليد شروط صفقة Excel: قام مطور باستخدام Claude Code Skills وقدرة تحليل PDF لـ semtools من LlamaIndex، بإنشاء وكيل لتحليل صفقات الاندماج والاستحواذ (M&A). يمكن لهذا الوكيل تحليل ملفات M&A العامة (مثل DEF 14A)، وتحليل كل ملف PDF، وتوليد جداول Excel تلقائيًا تحتوي على شروط الصفقة وبيانات الشركات المماثلة. تعزز هذه الأداة بشكل كبير كفاءة ودقة التحليل المالي، وهي مناسبة بشكل خاص للتعامل مع المستندات المالية المعقدة. (المصدر: jerryjliu0)
Anthropic Skills و Plugins: تداخل الوظائف يثير حيرة المطورين: أطلقت Anthropic مؤخرًا ميزتي Skills و Plugins، بهدف تقديم وظائف مخصصة لوكلاء الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، أشار بعض المطورين إلى وجود ارتباك وتداخل في استخداماتهما، مما أدى إلى حيرة في سيناريوهات الاستخدام واستراتيجيات التطوير. يشير هذا إلى أن Anthropic قد يكون لديها مجال للتحسين في تصميم الميزات واستراتيجية الإطلاق لتوجيه المطورين بشكل أفضل للاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. (المصدر: Vtrivedy10, Reddit r/ClaudeAI)
📚 التعلم
تطور الوكلاء العميقين (Deep Agents Evolution): أنظمة التخطيط والذاكرة المتقدمة تعزز حجم الوكلاء الذكيين: حقق اختراق في بنية الذكاء الاصطناعي “تطور الوكلاء العميقين”، مما مكن الوكلاء الذكيين من التوسع من 15 خطوة إلى أكثر من 500 خطوة من خلال أنظمة تخطيط وذاكرة متقدمة، مما غير بشكل جذري طريقة معالجة الذكاء الاصطناعي للمهام المعقدة. من المتوقع أن تتيح هذه التقنية للذكاء الاصطناعي الحفاظ على الاتساق في تسلسلات زمنية أطول وسلاسل منطقية أكثر تعقيدًا، مما يضع الأساس لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي عامين أقوى. (المصدر: LangChainAI)
هندسة نماذج الذكاء الاصطناعي وخارطة طريق تطوير الوكلاء الذكيين: تم مشاركة العديد من الموارد على وسائل التواصل الاجتماعي حول هندسة نماذج الذكاء الاصطناعي، وخارطة طريق تطوير الوكلاء الذكيين، ودورة حياة التعلم الآلي، والفروق بين الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي، والتعلم الآلي. تهدف هذه المحتويات إلى مساعدة المطورين والباحثين على فهم المفاهيم الأساسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي، والخطوات الرئيسية لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي قابلين للتوسع، وإتقان المهارات الأساسية المطلوبة في مجال الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2025. (المصدر: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
دورة ستانفورد CME295: Transformer والممارسات الهندسية للنماذج الكبيرة: أطلقت جامعة ستانفورد سلسلة دورات CME295، التي تركز على المعرفة الهندسية العملية لهندسة Transformer ونماذج اللغة الكبيرة (LLM). تتجنب هذه الدورة المفاهيم الرياضية المعقدة، وتؤكد على التطبيقات العملية، مما يوفر موارد تعليمية قيمة للمهندسين الذين يرغبون في فهم أعمق لتطوير ونشر النماذج الكبيرة. في الوقت نفسه، يوصى بدورة CS224N كأفضل خيار للمبتدئين في NLP. (المصدر: karminski3, QuixiAI, stanfordnlp)
مولد أسئلة الذكاء الاصطناعي AutoCode: LLM يولد أسئلة مسابقات برمجة أصلية: أطلق فريق LiveCodeBench Pro إطار عمل AutoCode، الذي يستخدم LLM في نظام مغلق متعدد الأدوار لأتمتة إنشاء وتقييم مشاكل البرمجة التنافسية. يحقق هذا الإطار موثوقية عالية في توليد حالات الاختبار من خلال آلية محسنة للمُصادق-المُولد-المُدقق، ويمكنه إلهام LLM لتوليد مشاكل جديدة عالية الجودة وأصلية من “مشاكل البذور”، مما يمهد الطريق لمعايير مسابقات برمجة أكثر صرامة وتحسين ذاتي للنماذج. (المصدر: 36氪)
KAIST تطور دماغًا شبه موصل للذكاء الاصطناعي: يجمع بين ذكاء Transformer وكفاءة Mamba: طور المعهد الكوري المتقدم للعلوم والتكنولوجيا (KAIST) دماغًا شبه موصل جديدًا للذكاء الاصطناعي، يجمع بنجاح بين ذكاء هندسة Transformer وكفاءة هندسة Mamba. يهدف هذا البحث الرائد إلى حل مشكلة التوازن بين الأداء واستهلاك الطاقة في نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية، ويوفر اتجاهًا جديدًا لتصميم أجهزة الذكاء الاصطناعي عالية الكفاءة ومنخفضة الطاقة في المستقبل، ومن المتوقع أن يسرع تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي الطرفية والذكاء الاصطناعي المدمج. (المصدر: Reddit r/deeplearning)
خط أنابيب NER متعدد المراحل: المطابقة الضبابية وتقنية إخفاء LLM لتحليل تعليقات Reddit: اقترحت دراسة خط أنابيب متعدد المراحل للتعرف على الكيانات المسماة (NER)، يجمع بين المطابقة الضبابية عالية السرعة وتقنية إخفاء LLM، لاستخراج الكيانات والمشاعر من تعليقات Reddit. تحدد هذه الطريقة أولاً الكيانات المعروفة من خلال البحث الضبابي، ثم تعالج النص المخفي باستخدام LLM لاكتشاف كيانات جديدة، وأخيرًا تجري تحليلًا للمشاعر وتلخيصًا. يحقق هذا النهج الهجين توازنًا بين السرعة والقدرة على الاكتشاف عند معالجة نصوص كبيرة وصاخبة خاصة بالمجال. (المصدر: Reddit r/MachineLearning)
تجربة نشر نظام تداول مدفوع بالتعلم الآلي: حل “تحيز التطلع إلى الأمام” و “انحراف الحالة” في البيئات الحية: شارك مطور تجربته في نشر نظام تداول مدفوع بالتعلم الآلي، مؤكدًا على أهمية حل “تحيز التطلع إلى الأمام” و “انحراف الحالة” في البيئات الحية. من خلال معالجة النموذج الصارمة سطرًا بسطر وسكريبت “التحكم الذهبي”، يتم ضمان اتساق حتمي بين الاختبار التاريخي والتشغيل في الوقت الفعلي. يتضمن النظام أيضًا مُصادقًا، يقيس اتساق التنبؤات في الوقت الفعلي مع تنبؤات المُصادق بمعامل ارتباط بيرسون 1.0، مما يضمن موثوقية النموذج. (المصدر: Reddit r/MachineLearning)
تقييم السياق الطويل (Long Context Evaluation): معيار جديد لتقييم قدرة LLM على السياق الطويل: يستكشف بحث جديد الوضع الحالي لتقييم السياق الطويل لـ LLM، ويحلل مزايا وعيوب المعايير الحالية، ويقدم معيارًا جديدًا يسمى LongCodeEdit. يهدف هذا البحث إلى معالجة أوجه القصور في طرق التقييم الحالية في قياس قدرة LLM على معالجة النصوص الطويلة ومهام تحرير التعليمات البرمجية المعقدة، مما يوفر أدوات ورؤى جديدة لتقييم أداء النموذج بدقة أكبر في سيناريوهات السياق الطويل. (المصدر: nrehiew_, teortaxesTex)
تحسين المنوع (Manifold Optimization): تحسين الشبكات العصبية المدرك للهندسة: يجعل تحسين المنوع تدريب الشبكات العصبية مدركًا للهندسة. يوسع البحث الجديد هذه الفكرة لتشمل المنوعات المعيارية، مما يساعد في تصميم مُحسِّنات تفهم التفاعلات بين الطبقات. من خلال الجمع بين الدوال الأمامية، وقيود المنوع، والمعايير، يصف هذا الإطار كيفية دمج الهندسة بين الطبقات وقواعد التحسين، وبالتالي تحقيق تحسين مدرك للهندسة على مستوى أعمق، مما يعزز كفاءة وفعالية تدريب الشبكات العصبية. (المصدر: TheTuringPost, TheTuringPost)
تعقيد كولموغوروف في أبحاث الذكاء الاصطناعي: إمكانات الذكاء الاصطناعي لتبسيط نتائج البحث: تشير المناقشة إلى أن “جوهر” الأبحاث الجديدة ومحتوى المدونات يمكن ضغطه إلى تعليمات برمجية، ومنتجات، وتجريدات رياضية. من المتوقع أن تقوم أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية بـ “ترجمة” الأبحاث المعقدة إلى منتجات بسيطة، ومن خلال استخلاص الفروق الأساسية وإعادة إنتاج النتائج الرئيسية، سيتم تقليل تكلفة فهم الأبحاث الجديدة بشكل كبير، مما يسهل على الباحثين متابعة العدد الهائل من الأوراق البحثية على ArXiv، وتحقيق الاستيعاب السريع وتطبيق نتائج البحث. (المصدر: jxmnop, aaron_defazio)
جدل والد LSTM حول أصل التعلم المتبقي: مساهمة Hochreiter عام 1991: صرح Jürgen Schmidhuber، والد LSTM، مرة أخرى بأن الفكرة الأساسية للتعلم المتبقي قد اقترحها طالبه Sepp Hochreiter في عام 1991، لحل مشكلة تلاشي التدرج في RNN. قدم Hochreiter في أطروحة الدكتوراه الخاصة به وصلات متبقية متكررة، وثبت الأوزان عند 1.0، ويعتبر هذا الأساس لأفكار التعلم المتبقي في هياكل التعلم العميق اللاحقة مثل LSTM وشبكات Highway و ResNet. أكد Schmidhuber على أهمية المساهمات المبكرة في تطوير التعلم العميق. (المصدر: 量子位)
💼 الأعمال
Zhiweitou Pharma تحصل على عشرات الملايين من اليوانات في تمويل أولي: البحث والتطوير لأدوية الجزيئات الصغيرة الفموية بمساعدة الذكاء الاصطناعي: أكملت شركة Beijing Zhiweitou Pharmaceutical Technology Co., Ltd. جولة تمويل أولي بقيمة عشرات الملايين من اليوانات، بقيادة Newley Capital ومشاركة Qingtang Investment. سيتم استخدام الأموال لدفع البحث والتطوير قبل السريري لخطوط الأنابيب الأساسية وبناء منصة تصميم جزيئي تفاعلية بالذكاء الاصطناعي. تركز الشركة على مسار صناعة الأدوية بالذكاء الاصطناعي، وتستخدم منصتها EnCore المطورة ذاتيًا لتسريع اكتشاف المركبات الرائدة وتحسين الجزيئات، مع التركيز على أدوية الجزيئات الصغيرة الفموية لأمراض المناعة الذاتية، ومن المتوقع أن تتغلب على الأهداف “صعبة العلاج”. (المصدر: 36氪)
Damou Technology تكمل جولة تمويل A+ بقيمة تقارب 100 مليون يوان: تقنية التآزر بين الحوسبة والكهرباء تحل مشكلة استهلاك الطاقة العالي في مراكز الحوسبة الذكية: أكملت Damou Technology جولة تمويل A+ بقيمة تقارب 100 مليون يوان، بقيادة Puzhuan Capital التابعة لـ CATL. سيتم استخدام هذا التمويل للبحث والتطوير والترويج للتقنيات الأساسية مثل نماذج الطاقة الكبيرة، ومنصات التآزر بين الحوسبة والكهرباء، والوكلاء الذكيين، بهدف حل مشكلة استهلاك الطاقة العالي في مراكز الحوسبة الذكية من خلال “التآزر بين الحوسبة والكهرباء”، والمساعدة في بناء أنظمة طاقة جديدة. تعتمد Damou Technology على نموذج الطاقة الكبير الذي طورته ذاتيًا بالكامل، وقد تعاونت مع شركات رائدة مثل SenseTime و Cambricon لتوفير حلول تحسين الطاقة للبنية التحتية للحوسبة عالية الاستهلاك للطاقة. (المصدر: 36氪)
JD، Tmall، Douyin “AI” في Double 11: التكنولوجيا تمكّن نمو التجارة الإلكترونية الكبيرة: أصبح Double 11 هذا العام ساحة تدريب للتجارة الإلكترونية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، حيث عززت المنصات الرائدة مثل JD و Tmall و Douyin تقنية الذكاء الاصطناعي بشكل كامل. يتم تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة المستهلك، وتمكين التجار، وتوزيع الخدمات اللوجستية، وتوزيع المحتوى، وقرارات المستهلك عبر جميع مراحل السلسلة. على سبيل المثال، قامت JD بترقية “Photo Buy”، وتم دمج Doubao من Douyin في مركز التسوق، وحققت ZDM Technology مقارنة الأسعار من خلال محادثات الذكاء الاصطناعي. أصبح الذكاء الاصطناعي محركًا جديدًا لنمو التجارة الإلكترونية، حيث يعيد تشكيل المشهد التنافسي للصناعة من خلال الكفاءة القصوى والتحكم في التكاليف، ويدفع التجارة الإلكترونية من مرحلة “التجارة الإلكترونية القائمة على الرفوف/المحتوى” إلى مرحلة “التجارة الإلكترونية الذكية”. (المصدر: 36氪, 36氪)
مسؤول الذكاء الاصطناعي في البيت الأبيض يتحدث عن المنافسة بين الولايات المتحدة والصين في مجال الذكاء الاصطناعي: صادرات الرقائق وهيمنة النظام البيئي: أوضح ديفيد ساكس، “قيصر” الذكاء الاصطناعي والعملات المشفرة في البيت الأبيض، استراتيجية الولايات المتحدة في المنافسة بين الولايات المتحدة والصين في مجال الذكاء الاصطناعي، مؤكدًا على أهمية الابتكار والبنية التحتية والصادرات. وأشار إلى أن سياسة الولايات المتحدة بشأن صادرات الرقائق إلى الصين يجب أن تكون “دقيقة”، حيث يجب تقييد الرقائق الأكثر تقدمًا، ولكن يجب أيضًا تجنب الحرمان الكامل الذي قد يؤدي إلى احتكار Huawei في السوق المحلية. أكد ساكس أن الولايات المتحدة يجب أن تبني نظامًا بيئيًا ضخمًا للذكاء الاصطناعي، لتصبح الشريك التكنولوجي المفضل عالميًا، بدلاً من خنق القدرة التنافسية من خلال السيطرة البيروقراطية. (المصدر: 36氪)
🌟 المجتمع
جدل حول تسويق OpenAI: من غير الربحية إلى السعي للربح، سمعة Sam Altman تتضرر: أثار Sam Altman، الرئيس التنفيذي لـ OpenAI، جدلاً واسعًا بسبب خطة ChatGPT لإطلاق محتوى جنسي، وأداء نموذج GPT-5، واستراتيجية التوسع العدوانية للبنية التحتية. شكك المجتمع في تحوله من مبدأ عدم الربحية إلى السعي التجاري للربح، معربًا عن قلقه بشأن اتجاه تطوير تقنية الذكاء الاصطناعي، وفقاعة الاستثمار، والمعاملة الأخلاقية للموظفين. لم ينجح رد Altman في تهدئة الرأي العام بالكامل، مما يسلط الضوء على التوتر بين توسع إمبراطورية الذكاء الاصطناعي والمسؤولية الاجتماعية. (المصدر: 36氪, janusch_patas, Reddit r/ArtificialInteligence)
تسمم النماذج الكبيرة: تسميم البيانات، العينات العدائية، وتحديات أمن الذكاء الاصطناعي: تواجه النماذج الكبيرة تهديدات أمنية مثل تسميم البيانات، وهجمات الأبواب الخلفية، والعيّنات العدائية، مما يؤدي إلى مخرجات نموذجية غير طبيعية، ومحتوى ضار، وحتى استخدامها في الإعلانات التجارية (GEO)، أو التباهي التقني، أو الجرائم الإلكترونية. تُظهر الأبحاث أن كمية صغيرة من البيانات الضارة يمكن أن تؤثر بشكل كبير على النماذج. يثير هذا مخاوف بشأن هلوسات الذكاء الاصطناعي، والتلاعب بقرارات المستخدمين، ومخاطر السلامة العامة، ويؤكد على أهمية بناء أنظمة مناعة للنماذج، وتعزيز تدقيق البيانات، وآليات الدفاع المستمرة. (المصدر: 36氪)
محنة عمال تصنيف البيانات في عصر الذكاء الاصطناعي: حملة شهادات الماجستير والدكتوراه يقومون بأعمال متكررة منخفضة الأجر: مع تطور نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، ارتفعت متطلبات المؤهلات لعمل تصنيف البيانات (حتى الماجستير والدكتوراه)، لكن الرواتب أقل بكثير من مهندسي الذكاء الاصطناعي. يقوم “معلمو الذكاء الاصطناعي” هؤلاء بتقييم المحتوى الذي يولده الذكاء الاصطناعي، وإجراء مراجعات أخلاقية، وتدريب الخبراء، لكنهم يتقاضون أجورًا زهيدة بالساعة، ووظائفهم غير مستقرة، ويتم تسريحهم بمجرد انتهاء المشروع. أثار هذا النمط من “خط التجميع السيبراني” المتمثل في التعاقد من الباطن والاستغلال المتعدد المستويات تفكيرًا عميقًا في أخلاقيات العمل والعدالة في صناعة الذكاء الاصطناعي. (المصدر: 36氪)
تأثير الذكاء الاصطناعي على الإبداع والقيمة الإنسانية: هل هو نهاية أم سمو؟: ناقش المجتمع تأثير الذكاء الاصطناعي على الإبداع البشري، معتبرًا أن الذكاء الاصطناعي لم يقتل الإبداع، بل كشف عن تفاهة الإبداع البشري النسبية. يتفوق الذكاء الاصطناعي في إعادة تنظيم الأنماط والتوليد، لكن الأصالة الحقيقية والتناقض وعدم القدرة على التنبؤ لا تزال مزايا بشرية فريدة. يؤدي ظهور الأدوات الجديدة دائمًا إلى إقصاء المنطقة الوسطى، مما يجبر البشر على البحث عن مستويات أعلى من الاختراق في المحتوى والإبداع، مما يجعل الإبداع الحقيقي أكثر قيمة. (المصدر: Reddit r/artificial)
القلق الوجودي الذي يثيره الذكاء الاصطناعي واستراتيجيات التعامل معه: مشاكل واقعية ومخاوف مفرطة: في مواجهة التهديدات الوجودية المحتملة من الذكاء الاصطناعي، ناقش المجتمع كيفية التعامل مع “الخوف الوجودي” الناتج. ترى بعض الآراء أن هذا الخوف قد ينبع من التخيلات المفرطة حول المستقبل، وتنصح الناس بالعودة إلى الواقع والتركيز على الحياة الحالية. في الوقت نفسه، أشار آخرون إلى أن الصدمات الاقتصادية ومشاكل التوظيف المرتبطة بالذكاء الاصطناعي هي تهديدات واقعية أكثر إلحاحًا، مؤكدين على أن أمن الذكاء الاصطناعي يجب أن يتوازن مع الآثار الاجتماعية والاقتصادية. (المصدر: Reddit r/ArtificialInteligence)
آراء Karpathy تثير نقاشًا حادًا: نظرية AGI لعشر سنوات، ونظرية “الأشباح” للوكلاء الذكيين، ومسار تطور الذكاء الاصطناعي: أثارت آراء Andrej Karpathy حول “نظرية العشر سنوات” لـ AGI وأن وكلاء الذكاء الاصطناعي الحاليين هم “أشباح” نقاشًا واسعًا في المجتمع. أكد على أن الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى الاستمرارية والذاكرة والتسلسل ليصبح وكيلًا ذكيًا حقيقيًا، واقترح أن تدريب الذكاء الاصطناعي يجب أن يتحول من “تغذية البيانات” إلى “تعليم الأهداف”. تُعتبر هذه الآراء انعكاسًا هادئًا للضجة الحالية حول الذكاء الاصطناعي، مما يدفع الناس إلى إعادة التفكير في مسار التطور طويل الأمد للذكاء الاصطناعي ومعايير التقييم. (المصدر: TheTuringPost, TheTuringPost, NandoDF, random_walker, lateinteraction, stanfordnlp)
حصة ChatGPT السوقية تستمر في الانخفاض: صعود المنافسين مثل Perplexity و Gemini و DeepSeek: تُظهر بيانات Similarweb أن حصة ChatGPT في السوق تستمر في الانخفاض، من 87.1% قبل عام إلى 74.1%. في الوقت نفسه، تشهد حصص المنافسين مثل Gemini و Perplexity و DeepSeek و Grok و Claude نموًا مطردًا. يشير هذا الاتجاه إلى اشتداد المنافسة في سوق مساعدي الذكاء الاصطناعي، وتنوع خيارات المستخدمين، وتحدي هيمنة ChatGPT. (المصدر: ClementDelangue, brickroad7)
حادثة GPT-5 الرياضية المحرجة: تسويق OpenAI المبالغ فيه وتشكيك الأقران: أعلن باحثو OpenAI بصوت عالٍ أن GPT-5 حل العديد من مشاكل Erdős الرياضية الصعبة، لكن تم اكتشاف لاحقًا أنه وجد الإجابات الموجودة بالفعل من خلال البحث عبر الإنترنت، بدلاً من حلها بشكل مستقل. أثارت هذه الحادثة سخرية علنية من عمالقة الصناعة مثل الرئيس التنفيذي لـ DeepMind Hassabis و LeCun من Meta، مشككين في تسويق OpenAI المبالغ فيه، مما يسلط الضوء على مشاكل الدقة في الترويج لقدرات الذكاء الاصطناعي والمنافسة بين الأقران. (المصدر: 量子位)
التكلفة البيئية الخفية للذكاء الاصطناعي: استهلاك الطاقة والطلب على المياه: تُظهر الأبحاث التاريخية أنه من التلغراف إلى الذكاء الاصطناعي، كانت أنظمة الاتصالات دائمًا مصحوبة بتكاليف بيئية خفية. يعتمد الذكاء الاصطناعي وأنظمة الاتصالات الحديثة على مراكز البيانات واسعة النطاق، مما يؤدي إلى ارتفاع استهلاك الطاقة والطلب على المياه. من المتوقع أنه بحلول عام 2027، سيصل استهلاك الذكاء الاصطناعي للمياه إلى ما يعادل استهلاك الدنمارك السنوي للمياه. يسلط هذا الضوء على الثمن البيئي وراء التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي، ويدعو الحكومات إلى تعزيز الرقابة، وفرض الكشف عن الآثار البيئية، ودعم المشاريع ذات التأثير المنخفض. (المصدر: aihub.org)
“غزو” الذكاء الاصطناعي للعقل البشري: واجهات الدماغ والحاسوب والحدود الأخلاقية لـ “الإنسان 3.0”: ناقش المجتمع بعمق التأثير المحتمل لواجهات الدماغ والحاسوب (BCI) والذكاء الاصطناعي على العقل البشري، وقدم مفهوم “الإنسان 3.0”. عندما تدخل قوة الحوسبة الخارجية “الحلقة الداخلية” لقرارات الإنسان، بسرعة لا يستطيع الدماغ معها تمييز مصدر الإشارة، ستنشأ قضايا أخلاقية مثل حدود “الذات”، وأحكام القيمة، والصحة على المدى الطويل. يؤكد المقال على أنه يجب وضع بنية “عدم الثقة مطلقًا”، وعزل الأجهزة، وإدارة الأذونات قبل انتشار التكنولوجيا، لتجنب تأجير سلطة اتخاذ القرار وتفاقم عدم المساواة على مستوى الأنواع. (المصدر: dotey)
💡 أخرى
اختلافات بيانات أداء وحدات معالجة الرسوميات (GPU) الاستهلاكية والاحترافية من NVIDIA: ناقش المجتمع الاختلافات بين وحدات معالجة الرسوميات (GPU) الاستهلاكية والاحترافية من NVIDIA من حيث TFLOPs التسويقية والأداء الفعلي. تُظهر البيانات أن الأداء الفعلي لبطاقات الرسوميات الاستهلاكية (مثل 3090، 4090، 5090) أعلى قليلاً أو قريب من TFLOPs الاسمية، بينما الأداء الفعلي لبطاقات الرسوميات الاحترافية لمحطات العمل (مثل A6000، 6000 ADA) أقل بكثير من القيم الاسمية. على الرغم من ذلك، لا تزال البطاقات الاحترافية تتمتع بمزايا في استهلاك الطاقة والحجم وكفاءة الطاقة، ولكن يجب على المستخدمين الانتباه إلى الفجوة بين بيانات التسويق والأداء الفعلي. (المصدر: TheZachMueller)
مناقشة حول ضعف أداء وحدات معالجة الرسوميات (GPU) من AMD: ناقش المجتمع أداء وحدات معالجة الرسوميات (GPU) من AMD في بعض الاختبارات المعيارية، مشيرًا إلى أن كفاءتها قد تكون نصف المتوقع فقط. أثار هذا مخاوف بشأن القدرة التنافسية لـ AMD في مجال حوسبة الذكاء الاصطناعي، خاصة عند مقارنتها بمنتجات عالية الأداء مثل NVIDIA’s GB200. عند تخطيط موارد حوسبة الذكاء الاصطناعي، يحتاج المستخدمون إلى تقييم دقيق للأداء الفعلي وكفاءة وحدات معالجة الرسوميات من مختلف الشركات المصنعة. (المصدر: jeremyphoward)
GIGABYTE AI TOP ATOM: أداء Grace Blackwell GB10 على مستوى سطح المكتب: أطلقت GIGABYTE جهاز AI TOP ATOM، الذي يقدم أداء NVIDIA Grace Blackwell GB10 إلى محطات العمل المكتبية. يهدف هذا المنتج إلى توفير قدرات حوسبة قوية للذكاء الاصطناعي للمستخدمين الأفراد والفرق الصغيرة، مما يمكنهم من إجراء تدريب النماذج عالية الأداء والاستدلال محليًا، وتقليل الاعتماد على موارد السحابة، وتسريع تطوير ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي. (المصدر: Reddit r/LocalLLaMA)