Webtagr - ملخصات الأخبار التكنولوجية

تطور غير متساوٍ لنظام بيئي للذكاء الاصطناعي المسؤول: فجوة متزايدة

2025-04-10

تتزايد حوادث الذكاء الاصطناعي بشكل حاد، ومع ذلك، لا تزال التقييمات الموحدة للذكاء الاصطناعي المسؤول (RAI) نادرة بين كبار مطوري النماذج الصناعية. ومع ذلك، فإن معايير جديدة مثل HELM Safety و AIR-Bench و FACTS توفر أدوات واعدة لتقييم الدقة والأمان. تستمر فجوة كبيرة بين اعتراف الشركات بمخاطر RAI واتخاذ إجراءات فعالة. ومع ذلك، تُظهر الحكومات مزيدًا من الإلحاح، حيث تكثفت التعاون العالمي بشأن إدارة الذكاء الاصطناعي في عام 2024، مما أدى إلى إطارات عمل من منظمة التعاون الاقتصادي والتنمية والاتحاد الأوروبي والأمم المتحدة والاتحاد الأفريقي، والتي تُشدد على الشفافية والموثوقية ومبادئ أساسية أخرى للذكاء الاصطناعي المسؤول.

(hai.stanford.edu)

الذكاء الاصطناعي حوكمة الذكاء الاصطناعي

تنبؤات أسيموف حول الذكاء الاصطناعي في عام 1982: تعاون، وليس منافسة

2025-04-10

تستعرض هذه المقالة مقابلة أجريت في عام 1982 مع كاتب الخيال العلمي إسحاق أسيموف، حيث عرّف الذكاء الاصطناعي بأنه أي جهاز يؤدي مهامًا كانت مرتبطة سابقًا بالذكاء البشري فقط. رأى أسيموف أن الذكاء الاصطناعي والذكاء البشري متكاملان، وليس متنافسين، بحجة أن تعاونهما سيؤدي إلى تقدم أسرع. وقد توقع أن يُحرر الذكاء الاصطناعي البشر من الأعمال التي لا تتطلب تفكيرًا إبداعيًا، لكنه حذّر أيضًا من الصعوبات والتحديات المحتملة للتقدم التكنولوجي، مستخدمًا ظهور السيارات كمثال. وقد شدد على ضرورة الاستعداد لعصر الذكاء الاصطناعي وتجنب تكرار أخطاء الماضي.

(www.openculture.com)

الذكاء الاصطناعي إسحاق أسيموف مستقبل التكنولوجيا

معيار قياس الكتابة الإبداعية طويلة الشكل لأنظمة معالجة اللغات الكبيرة

2025-04-10

يقيس هذا المعيار قدرة نماذج اللغات الكبيرة على إنشاء سرديات طويلة. يُقيّم عملية العصف الذهني، والمراجعة، وكتابة ثمانية فصول، كل فصل بـ 1000 كلمة. تشمل المقاييس طول الفصل، والطلاقة (تجنب العبارات المفرطة الاستخدام)، والتكرار، وتدهور جودة الكتابة عبر الفصول. يتم منح درجة نهائية (من 0 إلى 100) بواسطة نموذج لغة كبير للتقييم.

(eqbench.com)

الذكاء الاصطناعي الكتابة طويلة الشكل معيار تقييم الذكاء الاصطناعي

كويزار ألفا: سلاح OpenAI السري؟

2025-04-10

ظهر نموذج ذكاء اصطناعي غامض يسمى كويزار ألفا على منصة أوبن روتر، ليصبح بسرعة النموذج الأول للذكاء الاصطناعي في مجال البرمجة. تشير أدلة قوية إلى وجود صلة بينه وبين أوبن إيه آي، وقد يكون حتى نموذج o4-mini-low من أوبن إيه آي تحت اسم مختلف. على الرغم من أنه ليس الأفضل أداءً، إلا أن سرعته وعائد استثماره قد يُحدثان ثورة في سوق نماذج البرمجة بالذكاء الاصطناعي. أصبح كويزار ألفا متاحًا الآن على كيلو كود.

(blog.kilocode.ai)

الذكاء الاصطناعي

أنتروبيك تطلق اشتراكًا مميزًا لروبوت الدردشة بالذكاء الاصطناعي كلود ماكس

2025-04-09

أطلقت شركة أنثروبيك خطة اشتراك جديدة بسعر مرتفع لروبوت الدردشة بالذكاء الاصطناعي الخاص بها، كلود ماكس، وذلك لمنافسة ChatGPT Pro من أوبن إيه آي. يوفر كلود ماكس حدود استخدام أعلى، وإمكانية الوصول ذات الأولوية إلى أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي وميزاته، مقارنةً باشتراك كلود برو من أنثروبيك بسعر 20 دولارًا شهريًا. ويتوفر على مستويين: 100 دولار شهريًا (بحدود معدل استخدام أعلى بخمسة أضعاف) و200 دولار شهريًا (بحدود معدل استخدام أعلى بعشرين ضعفًا). وتهدف هذه الخطوة إلى زيادة الإيرادات لتغطية تكاليف تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة. كما تستكشف أنثروبيك قنوات إيرادات أخرى، مثل كلود للتعليم، الموجه للجامعات. ورغم عدم الكشف عن أرقام الاشتراكات، إلا أن نموذج كلود 3.7 سونيت الجديد من الشركة حقق طلبًا كبيرًا.

(techcrunch.com)

الذكاء الاصطناعي كلود ماكس أنتروبيك

روبوت علاج نفسي مدعوم بالذكاء الاصطناعي يبشر بحل لأزمة الصحة النفسية

2025-04-09

كشفت دراسة جديدة نُشرت في مجلة نيو إنجلاند الطبية أن روبوت علاج نفسي مدعوم بالذكاء الاصطناعي، طوره باحثون من دارتموث، أظهر فعالية مماثلة أو حتى تفوقت على فعالية الأطباء البشريين في تجربة سريرية عشوائية. صُمّم الروبوت لمعالجة النقص الحاد في مقدمي الرعاية الصحية النفسية في الولايات المتحدة، وقد خضع لأكثر من خمس سنوات من التدريب الصارم على أفضل الممارسات السريرية. أظهرت النتائج تحسناً في نتائج الصحة النفسية للمرضى، بالإضافة إلى تطور مفاجئ لعلاقات علاجية قوية ووثيقة الثقة. في حين أعربت الجمعية الأمريكية لعلم النفس عن قلقها بشأن روبوتات العلاج النفسي المدعومة بالذكاء الاصطناعي غير المنظمة، إلا أنها أشادت بالنهج الصارم لهذه الدراسة. يشدد الباحثون على أن التكنولوجيا لا تزال بعيدة عن الوصول إلى السوق، وتحتاج إلى مزيد من التجارب، لكنها تقدم حلاً محتملاً لأزمة الوصول إلى الرعاية الصحية النفسية على نطاق واسع.

(www.npr.org)

الذكاء الاصطناعي العلاج الآلي

جوجل تكشف النقاب عن آيرونوود: وحدة معالجة المصفوفات العصبية من الجيل السابع لعصر الاستنتاج

2025-04-09

في مؤتمر جوجل كلاود نكست 25، أعلنت جوجل عن آيرونوود، وحدة معالجة المصفوفات العصبية من الجيل السابع (TPU). هذه هي وحدة تسريع الذكاء الاصطناعي المخصصة الأقوى والأكثر قابلية للتطوير حتى الآن، مصممة خصيصًا للاستنتاج. يمثل آيرونوود تحولًا نحو عصر استنتاجي استباقي، حيث تُنتج نماذج الذكاء الاصطناعي رؤى وإجابات، وليس فقط بيانات. يصل عدد رقائق آيرونوود المبردة بالسوائل إلى 9216 رقاقة، مترابطة عبر شبكة ICI متطورة (قرابة 10 ميجاوات)، وهو مكون أساسي في بنية نظام الحوسبة الفائقة للذكاء الاصطناعي من جوجل كلاود. يمكن للمطورين الاستفادة من مجموعة برامج باثوايز من جوجل للاستفادة بسهولة من قوة عشرات الآلاف من وحدات آيرونوود TPU.

(blog.google)

الذكاء الاصطناعي

Agent2Agent (A2A): عصر جديد من التشغيل البيني لوكلاء الذكاء الاصطناعي

2025-04-09

أطلق جوجل بروتوكول Agent2Agent (A2A) المفتوح، والذي يُمكّن التعاون السلس بين وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين تم إنشاؤهم بواسطة موردين مختلفين أو باستخدام أطر عمل مختلفة. بدعم من أكثر من 50 شريكًا تقنيًا ومزود خدمة، يسمح A2A بتبادل المعلومات الآمن والتنسيق بين الإجراءات، مما يعزز الإنتاجية ويُقلل التكاليف. بُني A2A على معايير موجودة، ويدعم عدة طرق، ويُعطي الأولوية للأمن، ويتعامل مع المهام طويلة الأمد. تتراوح حالات الاستخدام من أتمتة عمليات التوظيف (مثل اختيار المرشحين وجدولة المقابلات) إلى تبسيط سير العمل المعقدة عبر تطبيقات المؤسسات المختلفة. طبيعته مفتوحة المصدر تُشجع على ازدهار نظام بيئي من وكلاء الذكاء الاصطناعي التعاوني.

(developers.googleblog.com)

الذكاء الاصطناعي بروتوكول A2A

DeepCoder-14B: نموذج استدلال أكواد مفتوح المصدر يضاهي o3-mini من OpenAI

2025-04-09

أصدرت Agentica و Together AI نموذج DeepCoder-14B-Preview، وهو نموذج استدلال أكواد مُحسّن من خلال تعلم تقوية مُوزّع من Deepseek-R1-Distilled-Qwen-14B. حقّق دقة مُبهرة بلغت 60.6% Pass@1 على LiveCodeBench، مما يُنافسه مع o3-mini من OpenAI، باستخدام 14 مليار معامل فقط. يُتيح المشروع الوصول إلى مجموعة البيانات، والرمز، وسجلات التدريب، وتحسينات النظام كمصدر مفتوح، مُظهراً وصفة تدريب قوية مبنية على بيانات عالية الجودة وتحسينات خوارزمية لـ GRPO. يُعزز هذا التقدم إمكانية الوصول إلى نماذج توليد الأكواد عالية الأداء.

(www.together.ai)

الذكاء الاصطناعي استدلال الأكواد

جيميني 2.5 برو التجريبي: البحث المتعمق أصبح أكثر ذكاءً بكثير

2025-04-09

يمكن الآن لمشتركي جيميني المتقدم الوصول إلى البحث المتعمق المدعوم من جيميني 2.5 برو التجريبي، والذي يُعتبر نموذج الذكاء الاصطناعي الأكثر قدرة في العالم وفقًا لمعايير الصناعة وساحة الدردشة. يساعد هذا المساعد الشخصي للبحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي على تحسين كل مرحلة من مراحل عملية البحث بشكل كبير. في الاختبارات، فضل المُقيّمون التقارير التي تم إنشاؤها بواسطة جيميني 2.5 برو على التقارير التي أنتجتها الشركات المنافسة بنسبة تزيد عن 2:1، مشيرين إلى تحسينات في التفكير التحليلي، وتوليف المعلومات، وإنشاء تقارير ثاقبة. يمكنك الوصول إلى تقارير مفصلة وسهلة القراءة حول أي موضوع عبر الويب، وأندرويد، و iOS، مما يوفر ساعات من العمل. بالإضافة إلى ذلك، جرب ميزة «نظرة عامة صوتية» الجديدة للاستماع أثناء التنقل. تعرف على المزيد وجرّبها الآن من خلال تحديد جيميني 2.5 برو (تجريبي) واختيار «البحث المتعمق» في شريط المطالبات.

(blog.google)

الذكاء الاصطناعي البحث المتعمق

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

Category: الذكاء الاصطناعي