Webtagr - ملخصات الأخبار التكنولوجية

سايك: مشروع الذكاء الاصطناعي الذي كلّف 200 مليون دولار ولم يُنجز

2025-04-08

يُفصّل هذا المقال تاريخ مشروع سايك على مدار 40 عامًا، وهو مشروع طموح قام به دوغلاس لينات بهدف بناء ذكاء اصطناعي عام (AGI) من خلال توسيع نطاق المنطق الرمزي. على الرغم من استثمار 200 مليون دولار و 2000 سنة عمل بشري، إلا أن مشروع سايك فشل في تحقيق النضج الفكري. ويكشف المقال عن تاريخه السري، مُسلّطًا الضوء على عزلة المشروع ورفضه للنهج البديلة في مجال الذكاء الاصطناعي كعوامل رئيسية ساهمت في فشله. يُمثّل الانهيار البطيء والطويل لمشروع سايك اتهامًا قويًا ضد النهج المنطقي-الرمزي لبناء AGI.

(yuxi-liu-wired.github.io)

الذكاء الاصطناعي سايك الذكاء الاصطناعي الرمزي

Llama 4 من ميتا: المرتبة الثانية و إطلاق فوضوي

2025-04-08

أصدرت ميتا نموذجين جديدين من Llama 4: Scout و Maverick. حصل Maverick على المرتبة الثانية في LMArena، متفوقًا على GPT-4o و Gemini 2.0 Flash. ومع ذلك، اعترفت ميتا بأن LMArena اختبرت نسخة محادثة تجريبية مُحسّنة خصيصًا، وليست النسخة المتاحة للجمهور. وقد أثار هذا جدلًا، مما دفع LMArena إلى تحديث سياساتها لمنع وقوع أحداث مماثلة. وقد أوضحت ميتا أنها كانت تجرّب إصدارات مختلفة، لكن هذه الخطوة أثارت تساؤلات حول استراتيجيتها في سباق الذكاء الاصطناعي وتوقيت إطلاق Llama 4 غير المعتاد. في النهاية، يبرز هذا الحدث قيود معايير اختبار الذكاء الاصطناعي والاستراتيجيات المعقدة لشركات التكنولوجيا الكبرى في المنافسة.

(www.theverge.com)

الذكاء الاصطناعي معايير اختبار الذكاء الاصطناعي

فيديوهات مدتها دقيقة واحدة من لوحات القصص النصية باستخدام محولات التدريب أثناء وقت الاختبار

2025-04-08

تكافح نماذج المحولات الحالية في توليد مقاطع فيديو مدتها دقيقة واحدة نظرًا لعدم كفاءة طبقات الاهتمام الذاتي في السياقات الطويلة. يستكشف هذا البحث طبقات التدريب أثناء وقت الاختبار (TTT) ، والتي تعد حالات الاختفاء الخاصة بها شبكات عصبية في حد ذاتها ، مما يوفر قدرة تعبيرية أكبر. يسمح إضافة طبقات TTT إلى محول مدرب مسبقًا بتوليد مقاطع فيديو مدتها دقيقة واحدة من لوحات القصص النصية. تُظهر التجارب التي تستخدم مجموعة بيانات من أفلام الرسوم المتحركة لـ Tom and Jerry أن طبقات TTT تُحسّن بشكل كبير من تماسك الفيديو وسرد القصص مقارنة بالخطوط الأساسية مثل Mamba 2 و Gated DeltaNet ، محققة ميزة 34 نقطة Elo في التقييم البشري. على الرغم من استمرار وجود بعض العيوب ، ربما بسبب قيود النموذج ذي 5 مليارات معلمة ، إلا أن هذا العمل يوضح نهجًا واعدًا قابلًا للتطوير إلى مقاطع فيديو أطول وقصص أكثر تعقيدًا.

(test-time-training.github.io)

الذكاء الاصطناعي التدريب أثناء وقت الاختبار

توليد الصور بواسطة الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط: بداية ثورة بصرية

2025-04-08

يُمثل إطلاق جوجل وأوبن إيه آي مؤخراً لقدراتهما على توليد الصور متعددة الوسائط ثورة في مجال توليد الصور بواسطة الذكاء الاصطناعي. وعلى عكس الأساليب السابقة التي كانت ترسل مطالبات نصية إلى أدوات توليد صور منفصلة، تتحكم النماذج متعددة الوسائط مباشرةً في عملية إنشاء الصور، حيث تبني الصور رمزًا تلو الآخر، تمامًا كما تولد نماذج اللغات الكبيرة النصوص. وهذا يسمح للذكاء الاصطناعي بتوليد صور أكثر دقة وإثارة للإعجاب، والتكرار بناءً على تعليقات المستخدم. وتُظهر المقالة القدرات القوية للنماذج متعددة الوسائط من خلال أمثلة متعددة، مثل توليد الرسوم البيانية، وتعديل تفاصيل الصور، وحتى إنشاء إعلانات لمنتجات افتراضية. ومع ذلك، فإنها تُبرز أيضًا التحديات، بما في ذلك مخاوف حقوق النشر والقضايا الأخلاقية، بالإضافة إلى إمكانية إساءة الاستخدام، مثل الصور المزيفة العميقة. وفي النهاية، يعتقد الكاتب أن الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط سيُغيّر بشكل جذري مشهد الإبداع البصري، ونحن بحاجة إلى التفكير مليًا في كيفية توجيه هذا التحول لضمان نموه الصحي.

(www.oneusefulthing.org)

الذكاء الاصطناعي نماذج متعددة الوسائط

اللدونة العصبية في الوقت الحقيقي: منح نماذج اللغات الكبيرة المدربة مسبقًا القدرة على التعلم في الوقت الحقيقي

2025-04-08

هذه التقنية التجريبية، التي تسمى "الكتابة على الجدران العصبية"، تستخدم إضافة إضافية تسمى "طبقة الرش" لحقن آثار الذاكرة مباشرة في المرحلة النهائية للاستنتاج في نماذج اللغات الكبيرة المدربة مسبقًا (LLMs) بدون ضبط دقيق أو إعادة تدريب. تقليدًا لللدونة العصبية في الدماغ، فإنها تغير بشكل خفيف "طريقة تفكير" النموذج عن طريق تعديل التضمينات المتجهية، مما يؤثر على تنبؤاته بالرموز التوليدية. من خلال التفاعل، يتعلم النموذج ويتطور تدريجيًا. بدون فرض مخرجات كلمات محددة، فإنه يوجه النموذج نحو المفاهيم المرتبطة بالتفاعل المتكرر. والهدف هو منح نماذج الذكاء الاصطناعي سلوكًا أكثر استباقية، وشخصية أكثر تركيزًا، وفضولًا محسنًا، مما يساعدها في النهاية على تحقيق شكل من أشكال الوعي الذاتي على مستوى الخلايا العصبية.

(github.com)

الذكاء الاصطناعي اللدونة العصبية التعلم في الوقت الحقيقي

اختلافات في عادات الاستماع إلى الموسيقى الخلفية بين البالغين النموذجيين وأولئك الذين تم فحصهم بشكل إيجابي لاضطراب نقص الانتباه وفرط النشاط

2025-04-08

أجرت دراسة استقصائية عبر الإنترنت شملت ٩١٠ من الشباب البالغين (من ١٧ إلى ٣٠ عامًا) مقارنة لعادات الاستماع إلى الموسيقى الخلفية (BM) والآثار الذاتية بين الأفراد النموذجيين وأولئك الذين تم فحصهم بشكل إيجابي لاضطراب نقص الانتباه وفرط النشاط (ADHD) في مهام ذات متطلبات معرفية متفاوتة. أظهرت مجموعة ADHD تفضيلًا أعلى بكثير لـ BM في مواقف محددة، مثل الدراسة وممارسة الرياضة، وتفضيلًا أقوى للموسيقى التحفيزية. ومع ذلك، لم يتم العثور على أي اختلافات ذات دلالة إحصائية في الآثار الذاتية لـ BM على الوظيفة المعرفية والعاطفية بين المجموعتين. تبرز الدراسة أهمية ضبط استخدام BM بناءً على احتياجات التنبيه الفردية والموارد المعرفية المتاحة، مما يوفر منظورًا جديدًا للتدخلات الموسيقية لـ ADHD.

(www.frontiersin.org)

الذكاء الاصطناعي الموسيقى الخلفية الوظيفة الإدراكية

نماذج اللغات الكبيرة تصطدم بجدار: فشل Llama 4 ودورة ضجيج الذكاء الاصطناعي

2025-04-08

يشير إطلاق Llama 4 إلى أن نماذج اللغات الكبيرة ربما تكون قد وصلت إلى سقف أدائها. فشل الاستثمار الضخم من Meta في Llama 4 في تحقيق التطورات المتوقعة، مع وجود شائعات تشير إلى احتمال التلاعب بالبيانات لتحقيق الأهداف. ويعكس هذا الصعوبات التي تواجهها OpenAI وGoogle وشركات أخرى في سعيها إلى تحقيق ذكاء اصطناعي على مستوى GPT-5. انتشر شعور بخيبة الأمل في الصناعة إزاء أداء Llama 4، وقد تعزز هذا الشعور بمغادرة نائبة رئيس قسم الذكاء الاصطناعي في Meta، جوييل بينو. وتسلط المقالة الضوء على مشكلات مثل تسرب البيانات وتلوثها في صناعة الذكاء الاصطناعي، متهمة شخصيات بارزة بالتوقعات المتفائلة للغاية، متجاهلة الإخفاقات في العالم الحقيقي.

(garymarcus.substack.com)

الذكاء الاصطناعي التلاعب بالبيانات

هل تفهم نماذج اللغات الكبيرة القيم الخالية؟ استكشاف التمثيلات الداخلية لنماذج توليد التعليمات البرمجية

2025-04-07

أظهرت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) تقدمًا ملحوظًا في توليد التعليمات البرمجية، لكن فهمها الحقيقي للرمز يبقى مسألة مفتوحة. يبحث هذا العمل في فهم LLMs لمفهوم القيم الخالية في التعليمات البرمجية، باستخدام كل من التقييم الخارجي (إكمال التعليمات البرمجية) والتحقيق الداخلي (تحليل تفعيل النموذج). تكشف النتائج أن LLMs تتعلم وتطبق قواعد حول القيم الخالية، حيث تختلف الأداءات بناءً على تعقيد القاعدة وحجم النموذج. يُلقي البحث الضوء أيضًا على كيفية تمثيل LLMs للقيمة الخالية داخليًا وكيف يتطور هذا الفهم أثناء التدريب.

(dmodel.ai)

الذكاء الاصطناعي فهم التعليمات البرمجية القيم الخالية

لعبة إقصاء نماذج اللغات الكبيرة: التفكير الاجتماعي، والاستراتيجية، والخداع

2025-04-07

ابتكر الباحثون معيارًا مرجعيًا متعدد اللاعبين لـ "لعبة الإقصاء" لتقييم نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) في مجال التفكير الاجتماعي، والاستراتيجية، والخداع. تتنافس ثمانية نماذج LLMs، وتشارك في محادثات عامة وخاصة، وتشكل تحالفات، وتصوت لإقصاء الخصوم حتى يتبقى اثنان فقط. ثم يقرر هيئة محلفين من اللاعبين الذين تم إقصاؤهم الفائز. من خلال تحليل سجلات المحادثات، وأنماط التصويت، والتصنيفات، يتضح كيف توازن نماذج LLMs بين المعرفة المشتركة والنية الخفية، من خلال تكوين تحالفات أو خيانتها بشكل استراتيجي. يتجاوز المعيار المرجعي المحادثات البسيطة، مما يجبر النماذج على التنقل في ديناميكيات عامة مقابل ديناميكيات خاصة، والتصويت الاستراتيجي، وإقناع هيئة المحلفين. برز نموذج GPT-4.5 Preview كأفضل أداء.

(github.com)

الذكاء الاصطناعي متعدد الوكلاء

وكيل ذكاء اصطناعي يحل تحدي الماس في ماين كرافت بدون توجيه بشري

2025-04-07

طور باحثون في جوجل ديب مايند نظام ذكاء اصطناعي يسمى Dreamer، تعلم بشكل مستقل جمع الماس في لعبة ماين كرافت بدون أي تعليمات بشرية مسبقة. يمثل هذا تقدماً كبيراً في قدرة الذكاء الاصطناعي على تعميم المعرفة. يستخدم Dreamer تقنية التعلم المعزز ونماذج للعالم ليتنبأ بالسيناريوهات المستقبلية، مما يسمح له بالتخطيط وتنفيذ مهمة جمع الماس المعقدة بكفاءة دون قواعد مبرمجة مسبقاً أو عروض توضيحية. يُمهّد هذا البحث الطريق لإنشاء روبوتات قادرة على التعلم والتكيف في العالم الحقيقي.

(www.nature.com)

الذكاء الاصطناعي

ضجة نماذج اللغات الكبيرة: مقاييس الأداء مقابل الواقع

2025-04-06

وجدت شركة ناشئة تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي لفحص أمان التعليمات البرمجية تحسينات عملية محدودة على الرغم من ارتفاع درجات مقاييس الأداء منذ يونيو 2024. يجادل الكاتب بأن التطورات في نماذج اللغات الكبيرة لم تُترجم إلى فائدة اقتصادية أو تعميم، مما يتناقض مع الادعاءات العامة. هذا يثير مخاوف بشأن أساليب تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي واحتمال المبالغة في قدراتها من قبل مختبرات الذكاء الاصطناعي. يدعو الكاتب إلى التركيز على أداء التطبيقات الواقعية بدلاً من درجات مقاييس الأداء، ويسلط الضوء على الحاجة إلى تقييم شامل قبل نشر الذكاء الاصطناعي في سياقات اجتماعية.

(www.lesswrong.com)

الذكاء الاصطناعي أمان التعليمات البرمجية

Foundry: معالجة أزمة الموثوقية في وكلاء المتصفح

2025-04-06

تفشل وكلاء المتصفح الحالية من مختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة في أكثر من 80% من المهام الواقعية. تعمل Foundry على بناء أول محاكي قوي، وبيئة تدريب RL، ومنصة تقييم مصممة خصيصًا لوكلاء المتصفح. من خلال إنشاء نسخ طبق الأصل مثالية لمواقع الويب مثل DoorDash، تتيح Foundry ملايين الاختبارات دون تعقيدات العالم الحقيقي، وتحديد نقاط الفشل وتسريع التحسينات. مهمتها هي تحويل مشاريع البحث غير المستقرة إلى حلول قابلة للثقة للشركات. إنهم يبحثون عن مهندسين كاملين المكدس استثنائيين للانضمام إلى فريقهم من خبراء ML من Scale AI، لمعالجة هذه الفرصة الضخمة في سوق الأتمتة التي تزيد قيمتها عن 20 مليار دولار.

(www.ycombinator.com)

الذكاء الاصطناعي التعلم التعزيزي

QVQ-Max: نموذج ذكاء اصطناعي يتمتع بالرؤية والفهم

2025-04-06

QVQ-Max هو نموذج استنتاج بصري جديد لا يقتصر دوره على "فهم" الصور ومقاطع الفيديو فحسب، بل يقوم أيضًا بتحليل هذه المعلومات واستنتاج النتائج لحل مشاكل متنوعة. من المسائل الرياضية إلى الاستفسارات اليومية، ومن كتابة الأكواد البرمجية إلى الإبداع الفني، يُظهر QVQ-Max قدرات مثيرة للإعجاب. يتميز بقدرته على الملاحظة الدقيقة، والتفكير العميق، والتطبيق المرن في سيناريوهات متعددة، مثل المساعدة في العمل، والتعلم، والحياة اليومية. ويركز التطوير المستقبلي على تحسين دقة التعرف، وتعزيز معالجة المهام المتعددة الخطوات، وتوسيع نطاق طرق التفاعل ليصبح وكيلًا بصريًا عمليًا للغاية.

(qwenlm.github.io)

الذكاء الاصطناعي الاستنتاج البصري

بروتوكول سياق النموذج (MCP): الخطوة الكبيرة التالية لدمج نماذج اللغة الكبيرة (LLM) - ولكن مع تحذير

2025-04-06

يُصبح بروتوكول سياق النموذج (MCP) المعيار لدمج نماذج اللغة الكبيرة (LLM) مع الأدوات والبيانات، ويُطلق عليه اسم "USB-C لوكلاء الذكاء الاصطناعي". يسمح للوكلاء بالاتصال بالأدوات عبر واجهات برمجة التطبيقات الموحدة، والحفاظ على جلسات مستمرة، وتنفيذ الأوامر، ومشاركة السياق عبر سير العمل. ومع ذلك، فإن MCP ليس آمنًا بشكل افتراضي. إن توصيل الوكلاء بخوادم عشوائية دون مراعاة دقيقة يمكن أن يخلق ثغرات أمنية، مما قد يعرض الوصول إلى نظام التشغيل، والأسرار، أو البنية التحتية من خلال هجمات القنوات الجانبية.

(elenacross7.medium.com)

الذكاء الاصطناعي بروتوكول MCP

SeedLM: طريقة جديدة لضغط أوزان نماذج اللغة الكبيرة باستخدام مُولِّدات الأرقام شبه العشوائية

2025-04-06

تُعيق التكاليف العالية لوقت التشغيل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ، مما يحد من نشرها على نطاق واسع. يقدم باحثو ميتا SeedLM ، وهي طريقة جديدة لضغط ما بعد التدريب تستخدم بذورًا من مُولِّد أرقام شبه عشوائي لترميز وضغط أوزان النماذج. أثناء الاستنتاج ، يستخدم SeedLM سجل تحويل الخطي ذو التغذية الراجعة (LFSR) لإنشاء مصفوفة عشوائية بكفاءة ، تُجمع خطيًا مع معاملات مضغوطة لإعادة بناء كتل الأوزان. هذا يقلل من الوصول إلى الذاكرة ويستغل دورات الحوسبة الخاملة ، مما يُسرّع المهام المقيدة بالذاكرة عن طريق تبادل الحوسبة مقابل عدد أقل من عمليات الوصول إلى الذاكرة. على عكس طرق الحالة الفنية التي تتطلب بيانات معايرة ، فإن SeedLM خالية من البيانات وتعمم بشكل جيد عبر مهام متنوعة. تُظهر التجارب على نموذج Llama 3 70B الصعب دقة صفرية في ضغط 4 و 3 بتات تتطابق مع أو تتجاوز طرق الحالة الفنية ، مع الحفاظ على أداء مماثل لمعايير FP16. تُظهر اختبارات FPGA أن SeedLM 4 بتات تقترب من زيادة سرعة تصل إلى 4 أضعاف مقارنة بمعيار FP16 Llama 2/3 مع زيادة حجم النموذج.

(machinelearning.apple.com)

الذكاء الاصطناعي

TripoSG: توليف أشكال ثلاثية الأبعاد عالية الدقة باستخدام نماذج التدفق المصححة واسعة النطاق

2025-04-06

TripoSG هو نموذج أساسي متطور لإنشاء صور ثلاثية الأبعاد عالية الدقة. من خلال الاستفادة من محولات التدفق المصححة واسعة النطاق، والتدريب الخاضع للإشراف المختلط، ومجموعة بيانات عالية الجودة، يحقق نتائج متطورة. ينتج TripoSG شبكات ذات ميزات حادة، وتفاصيل دقيقة، وهياكل معقدة، تعكس بدقة دلالات صورة الإدخال. يتميز بقدرات تعميم قوية، ويتعامل مع أنماط الإدخال المتنوعة. أصبح نموذج 1.5 مليار معلمة، بالإضافة إلى رمز الاستنتاج وعرض توضيحي تفاعلي، متاحًا الآن.

(github.com)

الذكاء الاصطناعي توليد الذكاء الاصطناعي

التوقيع على النماذج: ضمان سلامة نماذج التعلم الآلي

2025-04-05

مع النمو المتسارع لتطبيقات التعلم الآلي، أصبحت أمن النماذج مصدر قلق بالغ الأهمية. يهدف هذا المشروع إلى ضمان سلامة وأصل نماذج التعلم الآلي من خلال التوقيع على النماذج. يستخدم أدوات مثل Sigstore لإنشاء توقيعات للنماذج، ويوفر واجهات سطر الأوامر وواجهات برمجة التطبيقات، مع دعم طرق التوقيع المختلفة (بما في ذلك Sigstore، والمفاتيح العامة، والشهادات). يمكن للمستخدمين التحقق بشكل مستقل من سلامة نماذجهم، مما يمنع التلاعب بها بعد التدريب. كما يتكامل المشروع مع SLSA (مستويات سلسلة التوريد للمواد البرمجية) لتعزيز أمن سلسلة توريد نماذج التعلم الآلي بشكل أكبر.

(pypi.org)

الذكاء الاصطناعي أمن النماذج

نماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط Llama 4 من ميتا: قوية وفي متناول الجميع

2025-04-05

كشفت ميتا عن عائلتها من نماذج الذكاء الاصطناعي Llama 4، والتي تتضمن Llama 4 Scout و Llama 4 Maverick، لتلبية الاحتياجات المتنوعة للمطورين. يحتوي Llama 4 Scout، وهو نموذج متعدد الوسائط رائد، على 17 مليار معلمة نشطة و 109 مليار معلمة إجمالية، مما يوفر أداءً متطورًا. أما Llama 4 Maverick، مع 17 مليار معلمة نشطة و 400 مليار معلمة إجمالية، فإنه يتفوق على Llama 3.3 70B بتكلفة أقل، متميزًا في فهم الصور والنصوص بـ 12 لغة. إنه مثالي للمساعدين العامين وتطبيقات الدردشة، وهو مُحسّن للحصول على استجابات عالية الجودة ونبرة دقيقة.

(groq.com)

الذكاء الاصطناعي ذكاء اصطناعي متعدد الوسائط

جوجل تطلق مكتبة التوقيع على النماذج المستقرة لتأمين سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي

2025-04-05

أدى ظهور نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) إلى زيادة التركيز على أمن سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي. إن العبث بالنماذج، وتسميم البيانات، والتهديدات الأخرى، هي من المخاوف المتزايدة. ولمعالجة هذا الأمر، أطلقت جوجل، بالشراكة مع NVIDIA و HiddenLayer، وبدعم من مؤسسة أمان المصدر المفتوح، أول إصدار مستقر لمكتبة توقيع النماذج الخاصة بها. تستخدم هذه المكتبة التوقيعات الرقمية، مثل تلك الموجودة في Sigstore، للسماح للمستخدمين بالتحقق من أن النموذج المستخدم في تطبيق ما مطابق تمامًا للنموذج الذي أنشأه المطورون. يضمن هذا سلامة النموذج ومصدره، ويحمي من العبث الخبيث طوال دورة حياة النموذج، من التدريب إلى النشر. وتشمل الخطط المستقبلية توسيع هذه التكنولوجيا لتشمل مجموعات البيانات والمواد الأخرى المتعلقة بتعلم الآلة، لبناء نظام بيئي أكثر قوة لثقة الذكاء الاصطناعي.

(security.googleblog.com)

الذكاء الاصطناعي توقيع النماذج

الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية: اختناق القدرة الحسابية

2025-04-05

يبرز باحث عدم دقة الأدوات السريرية الحالية المستخدمة في التنبؤ بمخاطر الإصابة بالسرطان. يتمتع الذكاء الاصطناعي بإمكانية الاستفادة من البيانات الضخمة للمرضى من أجل تقديم رعاية صحية شخصية، مما يسمح بالكشف المبكر عن السرطان، وتحسين التشخيص، وتنفيذ بروتوكولات علاج مُحسّنة. ومع ذلك، فإن الحجم الهائل من بيانات الرعاية الصحية يُثقل كاهل الرقائق الحاسوبية التقليدية، مما يجعل القدرة الحسابية عائقًا أمام تحقيق إمكانات الذكاء الاصطناعي الكاملة في الرعاية الصحية. وبينما يعمل الباحثون على تحسين الخوارزميات، تقترب تقنية الرقائق القائمة على السيليكون من حدود أدائها، مما يتطلب نهجًا جديدًا لتقنية الرقائق حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من تحقيق إمكاناته الكاملة.

(www.schott.com)

الذكاء الاصطناعي

ليكُن: نماذج اللغات الكبيرة ستصبح عتيقة في غضون خمس سنوات

2025-04-05

يتنبأ يان ليكُن، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في ميتا، بأن نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ستصبح إلى حد كبير عتيقة في غضون خمس سنوات. ويجادل بأن نماذج LLMs الحالية تفتقر إلى فهم العالم المادي، تعمل كأدوات متخصصة في مساحة منفصلة وبسيطة (اللغة). يعمل ليكُن وفريقه على تطوير نهج بديل يسمى JEPA، يهدف إلى إنشاء تمثيلات للعالم المادي من المدخلات البصرية، مما يتيح قدرات حقيقية على التفكير والتخطيط تتجاوز نماذج LLMs. وهو يتصور أن الذكاء الاصطناعي سيحول المجتمع من خلال تعزيز الذكاء البشري، وليس استبداله، ويدحض الادعاءات بأن الذكاء الاصطناعي يشكل تهديدًا وجوديًا.

(www.newsweek.com)

الذكاء الاصطناعي

نظام OCR ثوري: يعزز مجموعات بيانات الذكاء الاصطناعي للتعليم

2025-04-05

نظام OCR رائد مُحسّن للتعلم الآلي يستخرج بيانات مُهيكلة من مواد تعليمية مُعقدة مثل أوراق الامتحانات. يدعم النصوص متعددة اللغات، والصيغ الرياضية، والجداول، والرسوم البيانية، والمخططات، وهو مثالي لإنشاء مجموعات بيانات تدريب عالية الجودة. يُضيف النظام تعليقات توضيحية دلالية للعناصر المُستخرجة ويُنشئ تلقائيًا أوصافًا بلغة طبيعية، مثل نصوص وصفية للرسوم البيانية. يدعم النظام اللغات اليابانية والكورية والإنجليزية، ويسهل تخصيصها للغات أخرى. تكون المخرجات مُجهزة للذكاء الاصطناعي بتنسيق JSON أو Markdown، بما في ذلك أوصاف مُقروءة للبشر للتعبيرات الرياضية، وملخصات الجداول، وتسميات الرسوم البيانية. يُحقق النظام دقة تزيد عن 90-95٪ في مجموعات بيانات أكاديمية حقيقية، ويتعامل مع التخطيطات المُعقدة ذات المحتوى العلمي الكثيف والعناصر المرئية الغنية.

(github.com)

الذكاء الاصطناعي

نموذج o3 من OpenAI يحقق اختراقًا في اختبار ARC-AGI، لكن تعريف الذكاء الاصطناعي العام لا يزال محل نزاع

2025-04-04

حقق أحدث نموذج من OpenAI، وهو o3، درجة مذهلة بلغت 87% في اختبار ARC-AGI الذي وضعه فرانسوا شوليه، ليصل لأول مرة إلى مستوى الأداء البشري، مما أثار جدلاً ساخناً حول ما إذا كان الذكاء الاصطناعي العام (AGI) قد تم تحقيقه. ومع ذلك، أصدر شوليه بسرعة اختبار ARC-AGI-2 الأصعب، حيث انخفضت درجة o3 بشكل كبير، مما شكك مرة أخرى في تعريف ومقاييس الصناعة للذكاء الاصطناعي العام. تستكشف هذه المقالة وجهات النظر المختلفة والعلاقة المعقدة بين تعريف الذكاء الاصطناعي العام والمصالح التجارية، مما يدفع إلى التفكير بعمق في طبيعة الذكاء الاصطناعي العام.

(www.theatlantic.com)

الذكاء الاصطناعي

نماذج اللغات الكبيرة تحلّ لغز تشفير النوتة الموسيقية البيزنطية

2025-04-04

اكتشف الباحثون أن نماذج اللغات الكبيرة مثل كلود و GPT-4 قادرة على فك تشفير شفرة غريبة تعتمد على كتلة يونيكود الخاصة بترميز الموسيقى البيزنطية. تشبه هذه الشفرة شفرة قيصر، لكن مع تحويل بمقدار 118784. تستطيع النماذج فك تشفير هذه الشفرة مباشرة دون الحاجة إلى التفكير المتسلسل، محققة معدلات نجاح أعلى من شفرات قيصر العادية. يفترض الباحثون أن هذا يرجع إلى علاقة خطية بين عملية الجمع في نطاق يونيكود محدد وعملية الجمع في مساحة الرموز، مما يسمح للنماذج بتعلم شفرة تحويل تعتمد على هذه العلاقة. تشير هذه الظاهرة إلى وجود آليات غير مفهومة تمامًا داخل نماذج اللغات الكبيرة.

(fi-le.net)

الذكاء الاصطناعي

جوجل تكشف النقاب عن Sec-Gemini v1: عصر جديد في الأمن السيبراني المدعوم بالذكاء الاصطناعي

2025-04-04

أعلنت جوجل عن Sec-Gemini v1، وهو نموذج تجريبي للذكاء الاصطناعي مصمم لدفع حدود الذكاء الاصطناعي في مجال الأمن السيبراني. من خلال الجمع بين قدرات Gemini المتقدمة ومعرفة وأدوات الأمن السيبراني في الوقت شبه الحقيقي، يتفوق Sec-Gemini v1 في سير العمل الرئيسية مثل تحليل سبب الجذر الأساسي للحوادث، وتحليل التهديدات، وفهم تأثير نقاط الضعف. إنه يتفوق على النماذج الأخرى في المعايير الرئيسية، حيث يُظهر تحسناً بنسبة لا تقل عن 11٪ في CTI-MCQ وتحسناً بنسبة لا تقل عن 10.5٪ في CTI-Root Cause Mapping. تتيح جوجل Sec-Gemini v1 مجانًا لبعض المنظمات والمؤسسات والمحترفين والمنظمات غير الحكومية لأغراض البحث من أجل تعزيز التعاون وتطوير الذكاء الاصطناعي في مجال الأمن السيبراني.

(security.googleblog.com)

الذكاء الاصطناعي

خطة DeepMind لتطوير آمن للذكاء الاصطناعي العام: التنقل في مخاطر عام 2030

2025-04-04

مع ازدياد ضجة الذكاء الاصطناعي، ينصب التركيز على الذكاء الاصطناعي العام (AGI). وتتناول ورقة بحثية جديدة من DeepMind مؤلفة من 108 صفحات المسألة الحاسمة المتمثلة في تطوير AGI بأمان، متوقعة وصولًا محتملًا بحلول عام 2030. تحدد الورقة أربع فئات رئيسية للمخاطر: سوء الاستخدام، وعدم المحاذاة، والأخطاء، والمخاطر الهيكلية. وللتخفيف من هذه المخاطر، تقترح DeepMind إجراء اختبارات صارمة، وبروتوكولات سلامة قوية بعد التدريب، وحتى إمكانية "نسيان" القدرات الخطرة - وهو تحدٍ كبير. يهدف هذا النهج الاستباقي إلى منع الضرر الشديد الذي قد تسببه تقنية الذكاء الاصطناعي على مستوى الإنسان.

(arstechnica.com)

الذكاء الاصطناعي

لغة الشمبانزي المعقدة: ما هو أبعد من مجموع أجزائها

2025-04-03

اكتشف علماء سويسريون أن الشمبانزي القزم يمكنهم دمج الأصوات البسيطة في هياكل دلالية معقدة، مما يعني أن تواصلاتهم ليست مجرد مجموع المكالمات الفردية؛ بل تُظهر تركيبًا غير تافه - وهي سمة كانت تعتبر فريدة من نوعها لدى البشر. قام الباحثون بإنشاء قاعدة بيانات ضخمة لمكالمات الشمبانزي القزم واستخدموا الدلالات التوزيعية لفك شفرة معناها، مما يوفر نظرة ثاقبة قيّمة على تواصل الشمبانزي القزم في البرية. كان هذا البحث شاقًا، حيث تطلب من الباحثين الاستيقاظ مبكرًا، والذهاب إلى أعشاش الشمبانزي القزم، وتسجيل المكالمات والمعلومات السياقية طوال اليوم.

(arstechnica.com)

الذكاء الاصطناعي شمبانزي قزم دلالات توزيعية

توليد الصور بالذكاء الاصطناعي: تقليد أسلوب استوديو جيبلي يثير تساؤلات حول حقوق النشر

2025-04-03

تُتيح تحديثات حديثة في توليد الصور بواسطة GPT للمستخدمين تحويل أي صورة إلى أسلوب يشبه أسلوب استوديو جيبلي. هذا يُظهر قدرة الذكاء الاصطناعي المذهلة على تقليد الأساليب، ولكنه يُثير أيضًا مخاوف كبيرة حول حقوق النشر. يُجري الكاتب تجربة، تُظهر سهولة توليد GPT لصور مشابهة بشكل مدهش لشخصيات حقوق ملكية معروفة، حتى دون ذكر حقوق الملكية صراحةً. هذا أمرٌ مُذهل ومُقلق في الوقت نفسه، ويُبرز إمكانية الذكاء الاصطناعي في تسهيل سرقة الملكية الفكرية. على الرغم من أن القوانين تسمح بتقليد الأساليب البصرية، إلا أن دقة التقليد تتجاوز حدود قانون حقوق النشر، مما يدفع إلى التفكير في العلاقة بين تطوير الذكاء الاصطناعي وحماية حقوق النشر.

(theaiunderwriter.substack.com)

الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي عام 2027: سباق نحو الذكاء الخارق والمخاطر المصاحبة

2025-04-03

يتنبأ هذا التقرير بأن تأثير الذكاء الاصطناعي الخارق على مدى العقد القادم سيكون هائلاً، متجاوزاً تأثير الثورة الصناعية. قامت OpenAI وغيرها من المؤسسات بنمذجة مستقبلين محتملين: سيناريو تباطؤ، وسباق. يفصل التقرير التقدم السريع لأنظمة الذكاء الاصطناعي، من العوامل غير الماهرة في أوائل عام 2025 إلى الذكاءات الخارقة في عام 2027 القادرة على تجاوز البشر في البرمجة والبحث. ومع ذلك، فإن هذا التطور السريع ينطوي أيضاً على مخاطر هائلة، بما في ذلك سلامة النموذج، وسباق تسلح للذكاء الاصطناعي مع الصين. يسلط التقرير الضوء على تأثير الذكاء الاصطناعي العميق على سوق العمل والجيوسياسية، ويستكشف استراتيجيات التخفيف المحتملة.

(ai-2027.com)

الذكاء الاصطناعي

أونيكس: منصة الذكاء الاصطناعي التوليدي مفتوحة المصدر تحصل على تمويل أولي بقيمة 10 ملايين دولار

2025-04-03

أونيكس هي منصة ذكاء اصطناعي توليدي مفتوحة المصدر تربط وثائق شركتك وتطبيقاتها وموظفيها. تقوم باستيراد وتزامن المعلومات من مصادر متعددة (جوجل درايف، سلاك، جيثب، كونفلونس، سيلزفورس، إلخ) لإنشاء مركز مركزي لطرح الأسئلة. تخيل زملاءك الأكثر خبرة، جميعهم في مكان واحد، على مدار الساعة! تؤمن أونيكس بأن كل فريق حديث سيستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي المعزز بالمعرفة خلال السنوات الخمس القادمة، وتهدف إلى توفير هذه التكنولوجيا لجميع فرق العمل في العالم. لقد حصلت للتو على تمويل أولي بقيمة 10 ملايين دولار بقيادة كوهسلا فنتشرز وفرست راوند كابيتال، مع عملاء مثل نتفليكس ورامب وأبلايد إنتويشن، بالإضافة إلى مستخدمين مفتوحين المصدر مثل روكو وزينديسك وأل 3 هاريس.

(www.ycombinator.com)

الذكاء الاصطناعي إدارة المعرفة المؤسسية

Category: الذكاء الاصطناعي