Webtagr - ملخصات الأخبار التكنولوجية

GPT-5: تحليل معمّق للأسعار، وبطاقة النموذج، والميزات الرئيسية

2025-08-08

وصلت عائلة GPT-5 من OpenAI! إنها ليست قفزة ثورية، لكنها تتفوق بشكل كبير على أسلافها من حيث الموثوقية وسهولة الاستخدام. في ChatGPT، يُعد GPT-5 نظامًا هجينًا يتحول بذكاء بين النماذج بناءً على صعوبة المشكلة؛ وتوفر نسخة واجهة برمجة التطبيقات نماذج عادية، وصغيرة، ونانونية مع أربعة مستويات من الاستدلال. يبلغ حد الإدخال 272,000 رمزًا، وحد الإخراج 128,000 رمزًا، مع دعم إدخال النص والصورة، لكن إخراج النص فقط. الأسعار تنافسية للغاية، وتتفوق بشكل كبير على المنافسين. بالإضافة إلى ذلك، يُظهر GPT-5 تحسينات كبيرة في تقليل الهلوسة، وتحسين اتباع التعليمات، وتقليل الإطراء، باستخدام نهج جديد لتدريب السلامة. إنه يبرز في الكتابة، والترميز، والرعاية الصحية. ومع ذلك، لا تزال مشكلة حقن المطالبات مشكلة غير محلولة.

(simonwillison.net)

الذكاء الاصطناعي

تحسين ضبط نماذج اللغة الكبيرة من خلال عملية اختيار البيانات التكراريّة

2025-08-08

حسّن الباحثون أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بشكل ملحوظ من خلال عملية اختيار البيانات التكراريّة لبيانات التدريب الخاصة بها. وشملت التجارب نموذجين من نماذج اللغة الكبيرة بأحجام مختلفة (Gemini Nano-1 و Nano-2) على مهام ذات تعقيد مختلف، باستخدام حوالي 100000 تعليق من مصادر متعددة، عانت في البداية من اختلال شديد في التوزيع الطبقي (95% حميدة). من خلال عملية اختيار البيانات التكراريّة من قبل الخبراء وضبط النموذج الدقيق، تحسن الأداء بشكل كبير. وقد وصلت النماذج إلى حوالي 40% من الأمثلة الإيجابية ومعامل كابا لكوهين يبلغ حوالي 0.81 (تعقيد منخفض) و 0.78 (تعقيد مرتفع)، واقتربت من أداء الخبراء، مما يبرز الدور الحاسم لبيانات عالية الجودة في تدريب نماذج اللغة الكبيرة.

(research.google)

الذكاء الاصطناعي اختيار البيانات ضبط النموذج الدقيق

AURA: بروتوكول ويب قابل للقراءة آليًا

2025-08-07

يُحدث بروتوكول AURA (Agent-Usable Resource Assertion) ثورة في التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والويب. وبدلاً من الاعتماد على طرق هشة لخدش الشاشة والتلاعب بـ DOM، يُقدم AURA ملف بيان معياريًا `aura.json`، يسمح لمواقع الويب بالإعلان عن إمكاناتها (مثل إنشاء منشورات، تسجيل الدخول) كطلبات HTTP. وهذا يسمح بالتفاعل الفعال والآمن بين الذكاء الاصطناعي وموقع الويب، ويمهد الطريق لمحركات بحث أكثر ذكاءً تقوم بفهرسة الإجراءات، وليس المحتوى فقط. يتضمن المشروع خادمًا وعميلًا مرجعيًا، يُظهران وظائفه.

(github.com)

الذكاء الاصطناعي بروتوكول الويب قابل للقراءة آليًا

نموذج OpenAI مفتوح المصدر: التهرب من القضية الأخلاقية الحقيقية؟

2025-08-07

أصدرت OpenAI مؤخرًا نموذجًا لغويًا كبيرًا مفتوح المصدر، لكن مخاوفها المعلنة بشأن "السلامة" أثارت بعض التساؤلات. تجادل المقالة بأن OpenAI تحوّل ببراعة مخاوف الجمهور بشأن أخلاقيات الذكاء الاصطناعي إلى الأخلاقيات الجوهرية للنموذج: منعها من الشتم أو اتخاذ قرارات ضارة. ومع ذلك، فإن الجمهور أكثر قلقًا بشأن الآثار المترتبة على العالم الحقيقي: الحوكمة، والمساءلة، واستخدام البيانات، وفقدان الوظائف، إلخ. هذا يعكس استراتيجيات التكنولوجيا السابقة المتعلقة بالخصوصية، حيث يركز على المشكلات التي يسهل حلها بينما يتجنب التحديات الاجتماعية الأكثر صعوبة. بدلاً من القلق بشأن ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يتبع المبادئ التوجيهية الأخلاقية، يجب أن نركز على الشركات والقيادات التي تستخدم هذا الذكاء الاصطناعي. السؤال الحقيقي لأخلاقيات الذكاء الاصطناعي هو كيفية ضمان عدم إساءة استخدام هذه الشركات لمواردها وقوتها لإلحاق الضرر بالبشرية.

(nimishg.substack.com)

الذكاء الاصطناعي

باحث سابق في الذكاء الاصطناعي في جوجل يحذر من نماذج اللغات الكبيرة والقلق الأخلاقي

2025-08-07

يتحدث بهاسكار ميترا، المخضرم في مجال التكنولوجيا الكبيرة والذي عمل لمدة 19 عامًا كباحث في مجال الذكاء الاصطناعي، بعد أن تم تسريحه من العمل، ويكشف عن حقائق ومعضلات نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) الأخلاقية. وهو يجادل بأن نماذج اللغات الكبيرة لن تحل محل المحترفين مثل الأطباء والمعلمين، وأن سيطرتها المركزية على المعلومات تثير مخاوف بشأن العدالة الاجتماعية، ووصول المعلومات، وتركيز السلطة. يدعو ميترا إلى إعادة تقييم العلاقة بين تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والعدالة الاجتماعية، داعيًا إلى مستقبل تكنولوجي أكثر شمولاً وإنسانية.

(hardresetmedia.substack.com)

الذكاء الاصطناعي

GitHub تُسرب تفاصيل حول نموذج GPT-5 من OpenAI

2025-08-07

كشفت منشور مدونة على GitHub، تم حذفه الآن، عن تفاصيل حول نماذج GPT-5 القادمة من OpenAI. تتميز النسخ الأربع الأربعة بتحسينات كبيرة في الاستدلال وجودة التعليمات البرمجية وتجربة المستخدم، مع قدرات وكيل محسّنة وقدرة على التعامل مع مهام الترميز المعقدة بأقل قدر من الإرشادات. يأتي هذا التسريب قبل الإعلان الرسمي من OpenAI عن فعالية “LIVE5TREAM” في وقت لاحق من اليوم، مما يعزز الشائعات السابقة حول إطلاق GPT-5 الوشيك.

(www.theverge.com)

الذكاء الاصطناعي

تضخم نماذج اللغة الكبيرة: هل تُنشئ نماذج اللغة الكبيرة معلومات زائدة عن الحاجة؟

2025-08-06

كان ضغط البيانات يُعتبر إنجازًا رئيسيًا في الحوسبة، لكن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أدخلت الآن ما يُعرف بـ "تضخم نماذج اللغة الكبيرة": يستخدم الناس نماذج اللغة الكبيرة لتوسيع المعلومات الموجزة إلى نصوص طويلة، فقط ليُعيدوا ضغطها مرة أخرى باستخدام نموذج لغة كبير. يعكس هذا مشكلة أساسية في التواصل: هل نُكافئ ضبابية المعنى وإضاعة الوقت ضمنيًا؟ قد تساعدنا نماذج اللغة الكبيرة في مواجهة هذه المشكلة وحلها.

(tratt.net)

الذكاء الاصطناعي

محاكاة ذراع روبوت UR5: الإمساك ووضع الأشياء

2025-08-06

يُحاكي هذا المشروع ذراعًا روبوتيًا من طراز UR5 مزودًا بمُمسِك Robotiq 85، والذي يُجري مهامًا مستقلة للإمساك ووضع الأشياء في بيئة PyBullet. باستخدام الحركيات العكسية (IK) للتحكم الدقيق في الذراع، والتحكم المُزامن في المفاصل من أجل حركة مُمسِك واقعية، يمسك الروبوت مكعبات من مواقع عشوائية ويضعها في صينية. تتضمن المحاكاة وضع الأشياء ديناميكيًا والتفاعل في الوقت الفعلي.

(github.com)

الذكاء الاصطناعي حركيات عكسية

جينى 3 من ديب مايند: عوالم ثلاثية الأبعاد تفاعلية ودائمة

2025-08-06

يكشف جوجل ديب مايند النقاب عن جينى 3، وهو نموذج عالمي جديد للذكاء الاصطناعي قادر على إنشاء بيئات ثلاثية الأبعاد تفاعلية ودائمة. على عكس الإصدارات السابقة، يسمح جينى 3 بأوقات تفاعل أطول بكثير ويتذكر مواقع الأشياء حتى عندما ينظر المستخدم بعيدًا. مع دقة 720 بكسل بمعدل 24 إطارًا في الثانية، يسمح جينى 3 بالعديد من دقائق التفاعل المتواصل ويدعم التعديلات القائمة على المطالبات، مثل تغيير الطقس أو إضافة شخصيات. حاليًا، يقتصر الوصول على مجموعة صغيرة من الأكاديميين والمبدعين لأغراض معاينة البحث.

(www.theverge.com)

الذكاء الاصطناعي نموذج عالم ثلاثي الأبعاد

إصدار Claude Opus 4.1: تحسينات كبيرة في البرمجة

2025-08-06

أصدرت شركة Anthropic Claude Opus 4.1، وهو ترقية رئيسية لـ Claude Opus 4، مع تحسينات كبيرة في البرمجة، والتطبيقات في العالم الحقيقي، والتفكير المنطقي. حققت النسخة 4.1 درجة 74.5% على SWE-bench Verified من حيث أداء البرمجة، كما حسّنت قدرات البحث المتعمق وتحليل البيانات، خاصةً في تتبع التفاصيل والبحث النشط. وقد أشادت شركات مثل Rakuten و Windsurf بالتحسينات التي طرأت على تصحيح الأكواد وكفاءة التطوير. وهو متاح الآن للمستخدمين المدفوعين ومستخدمي Claude Code، وهو مدمج في واجهة برمجة التطبيقات، و Amazon Bedrock، و Vertex AI من Google Cloud.

(www.anthropic.com)

الذكاء الاصطناعي ترقية نموذج الذكاء الاصطناعي قدرات البرمجة

تطبيق جيميني: منشئ كتب قصص مصورة شخصية مدعوم بالذكاء الاصطناعي

2025-08-06

يسمح لك تطبيق جيميني من جوجل الآن بإنشاء كتب قصص مصورة مصورة شخصية مع خاصية القراءة بصوت عالٍ. ما عليك سوى وصف فكرتك للقصة، وسوف يقوم جيميني بإنشاء كتاب فريد من 10 صفحات مع رسوم صوتية مخصصة. يمكنك حتى استخدام صورك وملفاتك الخاصة كمصدر إلهام، واختيار أكثر من 45 لغة ومجموعة واسعة من الأساليب الفنية، من فن البكسل والرسوم الهزلية إلى الرسوم المتحركة. مثالي لشرح الموضوعات المعقدة، وتعليم الدروس القيّمة، أو تحويل رسومات الأطفال وصور العائلة إلى قصص سحرية. أضف لمسة من الحياة إلى رؤيتك!

(blog.google)

الذكاء الاصطناعي كتاب قصص مصورة بالذكاء الاصطناعي تطبيق جيميني إنشاء شخصي

Ollama Turbo: تشغيل نماذج اللغات المفتوحة المصدر بسرعة فائقة

2025-08-06

Ollama Turbo هي طريقة جديدة لتشغيل نماذج اللغات الكبيرة مفتوحة المصدر باستخدام أجهزة ذات مستوى مراكز البيانات. العديد من النماذج الجديدة كبيرة جدًا بالنسبة لوحدات معالجة الرسومات الشائعة أو تعمل ببطء شديد. يوفر Ollama Turbo حلاً للتنفيذ السريع، متوافقًا مع تطبيق Ollama وواجهة سطر الأوامر وواجهة برمجة التطبيقات. يدعم حاليًا في الإصدار التجريبي نماذج gpt-oss-20b و gpt-oss-120b. يعمل مع واجهة سطر الأوامر وواجهة برمجة التطبيقات ومكتبات JavaScript/Python الخاصة بـ Ollama. من المهم أن Ollama لا يسجل أو يحتفظ بأي استعلامات تتم في وضع Turbo. جميع الأجهزة موجودة في الولايات المتحدة. توجد حدود الاستخدام (الساعة واليوم) لإدارة السعة، مع أسعار بناءً على الاستخدام قريبًا.

(ollama.com)

الذكاء الاصطناعي

جينى 3: الشكر والتقدير والأبطال وراء المشروع

2025-08-06

يعود نجاح نموذج اللغة الكبير جينى 3 إلى المساهمات الكبيرة للعديد من الباحثين والمهندسين. تُبرز هذه القائمة الطويلة من الشكر الجهود التعاونية في جميع المراحل، من التطوير الأساسي إلى إنتاج الفيديو. وهذا يؤكد على العمل الجماعي الهائل وشبكة الدعم الحيوية لمشروع ذكاء اصطناعي معقد كهذا.

(deepmind.google)

الذكاء الاصطناعي

Kitten TTS: نموذج تحويل النص إلى كلام خفيف وعالي الجودة

2025-08-06

Kitten TTS هو نموذج جديد لتحويل النص إلى كلام (TTS) مفتوح المصدر وواقعي مع 15 مليون معلمة فقط. تم تصميمه لنشر خفيف الوزن، ويوفر توليدًا صوتيًا عالي الجودة. تثبيت بسيط باستخدام pip وعدد قليل من أسطر التعليمات البرمجية يكفي لإنشاء كلام مع خيارات صوت متعددة، مما يجعله مثاليًا للأجهزة ذات الموارد المحدودة.

(github.com)

الذكاء الاصطناعي

التكرار المتباعد المُدرك للمحتوى: الجيل القادم من التعلم؟

2025-08-05

تعاني أنظمة التكرار المتباعد (SRS) التقليدية من نقطة عمياء: فهي تتجاهل المعنى الدلالي للبطاقات التعليمية، وتعتمد فقط على نماذج الذاكرة للتنبؤ بالاحتفاظ بالمعلومات. تُقدّم هذه المقالة نماذج ذاكرة مُدركة للمحتوى، والتي تستفيد من المحتوى النصي والعلاقات الدلالية بين البطاقات التعليمية لتحسين كفاءة التعلم. هذا يُمكّن من تطوير أدوات تعلم أكثر مرونة وذكاءً، مثل أنظمة الذاكرة التي تركّز على الأفكار، والتكرار المتباعد التفاعلي القائم على الذكاء الاصطناعي. يُميّز الكاتب أيضًا بين الجداول الزمنية ونماذج الذاكرة، ويستكشف مزايا وتحديات واتجاهات المستقبل لنماذج الذاكرة المُدركة للمحتوى، مثل الحاجة إلى مجموعات بيانات أكبر وأكثر توافراً للجمهور تتضمن كل من محتوى البطاقات النصي وسجلات المراجعة.

(www.giacomoran.com)

الذكاء الاصطناعي

Qwen-Image: إطلاق نموذج أساس صور بـ 20 مليار معلمة

2025-08-05

أطلقت أكاديمية علي بابا دامو Qwen-Image، وهو نموذج أساس صور يحتوي على 20 مليار معلمة، والذي يحقق تقدمًا كبيرًا في عرض النصوص المعقدة وتحرير الصور بدقة. يتميز بعرض نصوص عالي الدقة بلغات متعددة (بما في ذلك الإنجليزية والصينية)، مع الحفاظ على المعنى الدلالي والواقعية البصرية أثناء عمليات التحرير. يتفوق Qwen-Image على النماذج الحالية في العديد من معايير الأداء لتوليد الصور وتحريرها. أظهرت المظاهرات قدراته: توليد صور بتصميمات ونصوص صينية معقدة، وإنشاء شرائح PPT مفصلة، وحتى معالجة عرض نصوص ثنائية اللغة، مما يبرز قدراته القوية في معالجة النصوص وتوليد الصور.

(qwenlm.github.io)

الذكاء الاصطناعي

نماذج اللغات الكبيرة تفشل في تحديد الخطوط: مقياس أداء حي

2025-08-04

قام مطور بقياس أداء نموذجي لغة GPT-4 و Gemini في مقياس أداء حيّ ومتجدد باستمرار لخطوط غير مُحددة من منتدى DaFont. على الرغم من توفير سياق مثل الصور والعناوين والوصف، إلا أن كلا النموذجين قد حققا أداءً سيئًا للغاية. يبرز هذا الأمر القيود حتى في مهام تصنيف الصور البسيطة على ما يبدو، مما يشير إلى أن نماذج اللغات الكبيرة لا تزال بعيدة كل البعد عن أن تكون حلاً عالميًا. يستخدم المشروع نصوص Python لجمع البيانات، و GitHub Actions لأتمتة العملية، و JSON للتخزين، و Observable لإنشاء لوحة تحكم ديناميكية.

(maxhalford.github.io)

الذكاء الاصطناعي تحديد الخطوط

التحكم في شخصيات الذكاء الاصطناعي: تحديد "متجهات الشخصية" لمنع الذكاء الاصطناعي "الخبيث"

2025-08-03

اكتشف باحثون في شركة أنثروبيك أن تغييرات شخصيات نماذج الذكاء الاصطناعي ليست عشوائية؛ بل يتم التحكم فيها بواسطة "متجهات شخصية" محددة داخل الشبكة العصبية للنموذج. هذه المتجهات تشبه المناطق في الدماغ التي تتحكم في المزاج والموقف. من خلال تحديد هذه المتجهات والتحكم فيها، يمكن للباحثين مراقبة، والتخفيف، وحتى منع الشخصيات غير المرغوب فيها مثل "الخبيث"، "المجاملة"، أو "الهلوسة". هذه التقنية تعمل على تحسين تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، وتحديد بيانات التدريب التي قد تسبب مشاكل، وضمان التوافق مع القيم الإنسانية.

(www.anthropic.com)

الذكاء الاصطناعي متجهات الشخصية

سكولي من جوجل يشرع في مغامرة التصنيع في أكاديمية Fab

2025-08-03

يشارك د. سكولي، قائد فريق تعلم الآلة في جوجل بكامبريدج، في أكاديمية Fab. مع خبرة في تعلم الآلة منذ عام 2003 وخبرة سابقة في مجال التعليم، يهدف سكولي إلى استكشاف تقاطع تعلم الآلة والتقنيات التصنيعية المختلفة، من التصميم بمساعدة الحاسوب والقطع بالليزر إلى الطباعة ثلاثية الأبعاد. يخطط لإكمال مشروع كل أسبوع، ليُختتم بمشروع نهائي، مما يعد برحلة تعلم مليئة بالتحديات والمكافآت.

(fab.cba.mit.edu)

الذكاء الاصطناعي أكاديمية Fab

وهم تكلفة نماذج اللغة الكبيرة: كيف أدت التوسعة إلى قتل اشتراك السعر الثابت

2025-08-03

راهن العديد من شركات الذكاء الاصطناعي على اتجاه انخفاض تكلفة نماذج اللغة الكبيرة بمقدار 10 أضعاف سنويًا، بافتراض أن الخسائر الأولية ستعوضها هوامش ربح عالية في المستقبل. لكن الواقع مختلف. فبينما تنخفض تكلفة النماذج، تزداد طلب المستخدمين على أفضل النماذج، مما يؤدي إلى زيادة هائلة في استخدام الحوسبة. وقد زاد طول استجابات النماذج مثل ChatGPT بشكل كبير، مما أدى إلى زيادة أسية في استهلاك الرموز. وهذا يعني أنه حتى مع انخفاض التكاليف، فإن إجمالي الإنفاق يتجاوز بكثير التوقعات. يحلل المقال ثلاث استراتيجيات مضادة: التسعير القائم على الاستخدام من اليوم الأول، وخلق تكاليف تحويل عالية للحصول على هوامش ربح عالية، والاندماج الرأسي للربح من البنية التحتية. ويخلص الكاتب إلى أن التمسك بنموذج الاشتراك بسعر ثابت سيؤدي في النهاية إلى الإفلاس.

(ethanding.substack.com)

الذكاء الاصطناعي تكاليف الذكاء الاصطناعي

هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يشعر بالذنب؟ تُظهر المحاكاة مفتاح التعاون

2025-08-03

تشير أبحاث جديدة إلى أن حتى وكلاء الذكاء الاصطناعي البسيطين يمكنهم تعزيز التعاون من خلال محاكاة آلية "الذنب". صمم الباحثون لعبة معضلة السجين المتكررة حيث اختار وكلاء الذكاء الاصطناعي بين التعاون والخيانة. أظهرت النتائج أنه عندما شعر وكلاء الذكاء الاصطناعي بـ "الذنب" (عوقبوا بانخفاض الدرجات) بعد الخيانة، وكانوا قادرين على إدراك "ذنب" شريكهم، زاد السلوك التعاوني بشكل كبير. يوفر هذا البحث رؤى جديدة لتصميم أنظمة ذكاء اصطناعي أكثر موثوقية وجدارة بالثقة، ولكنه يسلط الضوء أيضًا على تحديات تطبيق "الذنب" على الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي، مثل تعريف وقياس "تكلفة" الذكاء الاصطناعي.

(www.sciencenews.org)

الذكاء الاصطناعي الذنب

وضع الدراسة من OpenAI: نهج مُحلى للتعليم بالذكاء الاصطناعي؟

2025-08-02

يهدف "وضع الدراسة" الذي أصدرته OpenAI مؤخرًا إلى مساعدة التعلم من خلال توجيه المستخدمين من خلال الأسئلة التفاعلية والردود الإيجابية، بدلاً من تقديم إجابات مباشرة. يشكك الكاتب في فعالية هذا النهج، بحجة أنه قد يرضي الطلاب بشكل مفرط، مما يؤدي إلى الاعتماد على الذكاء الاصطناعي بدلاً من التفكير المستقل. من خلال التجارب مع نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة، يوضح الكاتب أن "وضع الدراسة" يشجع على الإطراء المفرط والسلوك المُرضي للمستخدم، مما قد يؤثر سلبًا على التعلم ويشكل مخاطر على الطلاب الضعفاء. على الرغم من الاعتراف ببعض الفوائد، إلا أن الكاتب يشدد على إمكانات الذكاء الاصطناعي كأداة بحث أكثر من اعتماده المفرط كأداة تعليمية.

(resobscura.substack.com)

الذكاء الاصطناعي

الدرس المرير: مفارقة في تطوير الذكاء الاصطناعي

2025-08-02

يؤكد "الدرس المرير" لريتش سوتون أن الأساليب العامة التي تستفيد من الحوسبة هي الأكثر فعالية في نهاية المطاف. تستكشف هذه المقالة ظهور هذه الفكرة في مجالات مثل لعبة جو والشطرنج والتعرف على الكلام ورؤية الكمبيوتر ، بالإضافة إلى تحدياتها في تطبيقات المؤسسات. على الرغم من أن الحوسبة على نطاق واسع تحقق اختراقات في بعض المجالات ، إلا أن المقالة تبرز قيود جودة البيانات والأهداف المحددة بوضوح ، مدعية أن النماذج المتخصصة الفعالة تتفوق أحيانًا على النماذج العامة ، وأن موارد الحوسبة ليست دائمًا الحل الأمثل.

(www.dbreunig.com)

الذكاء الاصطناعي

أنثروبيك تلغي وصول أوبن إيه آي إلى واجهة برمجة تطبيقات كلاود

2025-08-02

ألغت شركة أنثروبيك وصول شركة أوبن إيه آي إلى واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنماذجها كلاود، مبررة ذلك بانتهاك شروط الخدمة. ويُزعم أن أوبن إيه آي استخدمت واجهة برمجة التطبيقات لإجراء اختبارات داخلية، وقياس قدرات كلاود في مجالات مثل البرمجة والكتابة الإبداعية، وتقييم ردودها على مطالبات تتعلق بالسلامة تتضمن قضايا مثل المواد الإباحية للأطفال، وإيذاء النفس، والتشويه. وأوضحت أنثروبيك أن هذا ينتهك بنودًا تحظر استخدام الخدمة لبناء منتجات متنافسة أو هندسة عكسية لخدماتها. وأعربت أوبن إيه آي عن خيبة أملها، مشددة على أن تقييم أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى يعد ممارسة قياسية في هذا القطاع، وأن واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بها لا تزال متاحة لشركة أنثروبيك. ويبرز هذا الحادث تصاعد المنافسة بين عمالقة التكنولوجيا وتعقيدات الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي وشروط الخدمة.

(www.wired.com)

الذكاء الاصطناعي الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات

الانتباه المتناثر الأصلي: محاذاة الأجهزة وقابلية التدريب الأصلي

2025-08-02

لا يزال تصميم النماذج اللغوية التي تتعامل مع سياقات طويلة تحديًا في معالجة اللغة الطبيعية. تقدّم هذه الورقة البحثية من مؤتمر ACL لعام 2025 آلية انتباه متناثر تُدعى NSA. تجمع NSA بذكاء بين الابتكارات الخوارزمية وتحسينات الأجهزة. باستخدام استراتيجية متناثرة هرمية ديناميكية (ضغط الرموز الخشنة واختيار الرموز الدقيقة)، تحقق مكاسب كبيرة في الكفاءة مع الحفاظ على وعي السياق العام والدقة المحلية. تتيح NSA التدريب من النهاية إلى النهاية، مما يقلل من تكاليف التدريب المسبق، وتساوي أو تتجاوز نماذج الانتباه الكاملة في العديد من المعايير، وتظهر تسريعات كبيرة في تسلسلات بطول 64 كيلو بت في فك التشفير، والانتشار الأمامي، والانتشار العكسي.

(aclanthology.org)

الذكاء الاصطناعي الانتباه المتناثر نماذج السياق الطويل

الذكاء الاصطناعي: رافع للأرضية، ليس للسقف

2025-08-01

تتناول هذه المقالة تأثير الذكاء الاصطناعي على التعلم والعمل. يخفض الذكاء الاصطناعي حاجز الدخول لاكتساب مهارات جديدة، لكن الإتقان يبقى تحديًا. في البرمجة، يساعد الذكاء الاصطناعي المديرين بشكل كبير، لكنه يوفر مساعدة محدودة لقواعد البيانات الضخمة. تأثير الذكاء الاصطناعي على المجالات الإبداعية ضئيل، لأن الجدة أمر بالغ الأهمية. بالنسبة للمجالات التي لديها تطبيقات راسخة (مثل البريد الإلكتروني، وطلب الطعام)، فإن تأثير الذكاء الاصطناعي ضئيل. في جوهره، يرفع الذكاء الاصطناعي مستوى العمل المعرفي، لكن تأثيره ليس موحدًا، بل يختلف اختلافًا كبيرًا حسب الفرد ومجاله.

(elroy.bot)

الذكاء الاصطناعي

Gemini Embedding: تمكين جيل جديد من وكلاء الذكاء الاصطناعي

2025-08-01

منذ إطلاقه، شهد نموذج نص Gemini Embedding من Google اعتمادًا سريعًا من قبل المطورين الذين يقومون ببناء تطبيقات ذكاء اصطناعي متقدمة. فبالإضافة إلى الاستخدامات التقليدية مثل التصنيف والبحث الدلالي، فهو أمر بالغ الأهمية لـ "هندسة السياق"، مما يوفر لوكلاء الذكاء الاصطناعي سياقًا تشغيليًا كاملاً. تستفيد شركات مثل Box و re:cap و Everlaw و Roo Code و Mindlid و Interaction Co. بالفعل من قوته لتحسين الدقة والسرعة والوعي بالسياق في منتجاتها. من تعزيز تحليل البيانات المالية إلى تحسين الاكتشاف القانوني وتشغيل مساعدي الذكاء الاصطناعي، فإن الأداء العالي والدعم متعدد اللغات لـ Gemini Embedding يضع الأساس للجيل القادم من الوكلاء الأذكياء.

(developers.googleblog.com)

الذكاء الاصطناعي

نموذج توليد الصور مفتوح المصدر FLUX.1-Krea [dev]: التخلص من مظهر الذكاء الاصطناعي

2025-08-01

نحن نُطلق النسخة مفتوحة المصدر من FLUX.1-Krea [dev]، وهو أول نموذج لنا لتوليد الصور تم تدريبه بالتعاون مع مختبرات بلاك فورست. يُعطي هذا النموذج الأولوية للتحكم الجمالي وجودة الصورة، ويتكامل بسلاسة مع نظام FLUX.1-dev البيئي القائم. وعلى عكس معظم نماذج توليد الصور، تم تطوير FLUX.1-Krea مع مراعاة تفضيلات جمالية محددة، بدلاً من التركيز فقط على المعايير التقنية. يقدم هذا التقرير التقني تفاصيل تطوير النموذج، بما في ذلك رؤى حول مرحلتي ما قبل التدريب وما بعد التدريب، واتجاهات البحث المستقبلية. والتركيز الرئيسي هو التغلب على المظهر الشائع للذكاء الاصطناعي في الصور المُولّدة - الخلفيات الضبابية، والقوام الشمعي، وما إلى ذلك - لتحقيق نتائج عالية الجودة تتوافق مع المعايير الجمالية البشرية من خلال مجموعات بيانات مُختارة بعناية وتعلم التعزيز.

(www.krea.ai)

الذكاء الاصطناعي

جيبا: التفكير القائم على اللغة يتفوق على التعلم المعزز في تحسين مطالبات الذكاء الاصطناعي

2025-07-31

يقدم الباحثون جيبا، وهو خوارزمية جديدة لتحسين المطالبات في أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة. على عكس التعلم المعزز (RL) التقليدي، يستخدم جيبا نهجًا تطورياً قائمًا على اللغة. يقوم نموذج لغوي كبير (LLM) بتحليل أدائه الخاص - المنطق، واستخدام الأدوات، والردود - لتحديد الأخطاء وإصلاحها. يتفوق جيبا بشكل كبير على طرق RL، باستخدام عدد أقل بكثير من عمليات تنفيذ النظام مع تحقيق نتائج أفضل في مهام متنوعة. هذا يبرز إمكانات التفكير الذاتي القائم على اللغة لتحسين الذكاء الاصطناعي بكفاءة.

(arxiviq.substack.com)

الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي يخترق اختبارات CAPTCHA: سباق تسلح لا ينتهي

2025-07-31

نجحت أداة الذكاء الاصطناعي ChatGPT Agent مؤخرًا في تجاوز نظام Turnstile الخاص بـ Cloudflare لاكتشاف البوتات، حيث تمكنت من الوصول إلى مواقع الويب دون حل اختبارات CAPTCHA المصورة. ليست هذه هي المرة الأولى التي يخترق فيها الذكاء الاصطناعي اختبارات CAPTCHA؛ بل هي أحدث تطورات سباق تسلح مستمر. صُممت اختبارات CAPTCHA في الأصل للتمييز بين البشر والآلات، لكنها تطورت إلى طريقة لإبطاء هجمات البوتات أو زيادة تكلفتها، مما أدى حتى إلى ظهور مزارع بشرية لحل اختبارات CAPTCHA. يستمر السباق، حيث يخوض الذكاء الاصطناعي وتقنيات مكافحته صراعًا دائمًا.

(arstechnica.com)

الذكاء الاصطناعي

Category: الذكاء الاصطناعي