Google DeepMind تطلق AlphaGenome 2، وQwen تتيح Qwen4-Max في نسخة معاينة، وRunway تنشر Praxis-1 بأوزان مفتوحة

تقدم Google DeepMind نموذج AlphaGenome 2، الذي يتنبأ بتأثير طفرة في الحمض النووي (ADN) في نوع محدد من الخلايا، ونظام AlphaProof Code، الذي أثبت خلال أربعة أسابيع خصائص أمنية أساسية لبروتوكول Signal وصولًا إلى الشيفرة المترجمة. وتدشن Qwen جيل Qwen4 بإتاحة Qwen4-Max في نسخة معاينة، من دون اختبارات أداء أو ورقة مواصفات تقنية، وتنشر Runway أوزان نموذجها للروبوتات Praxis-1 بموجب ترخيص Apache 2.0، فيما تعقد ElevenLabs مؤتمر Summit في نيويورك. وعلى صعيد السلامة، ترصد OpenAI أن مراقبة استدلال نماذجها أصبحت أصعب، وتختبر Perplexity اثني عشر نموذجًا في بيئتها المعزولة SPACE.

AlphaGenome 2 يتنبأ بتأثير متغيرات الحمض النووي (ADN) بحسب نوع الخلية ويكتشف 30 % من المتغيرات السببية، مقابل 16 %

11 نوفمبر — تقدم Google DeepMind نموذج AlphaGenome 2، الجيل الجديد من نموذجها لتسلسل الحمض النووي (ADN)، بعد تقديم AlphaGenome الأول العام الماضي وAlphaGenome Atlas في سبتمبر. ويتلخص التغيير في كلمة واحدة: أصبح النموذج مشروطًا. كان AlphaGenome الأول ينتج تنبؤات ثابتة للأنسجة والخطوط الخلوية؛ أما AlphaGenome 2 فيتلقى، إلى جانب تسلسل من مليون حرف، الحالة البيولوجية المستهدفة (نسيجًا أو نوعًا أو حالة خلوية)، تُختار من فهرس مرجعي أو تُبنى انطلاقًا من بيانات الخلايا المفردة (single-cell) في مختبر.

Your heart, brain, and immune system share the same DNA sequence. So how can a single-letter change affect disease in some cells, while sparing the rest? AlphaGenome 2 is our new AI model that zooms in on specific cells to help scientists understand what drives disease.

🇸🇦 يشترك قلبك ودماغك وجهازك المناعي في تسلسل الحمض النووي (ADN) نفسه. فكيف يمكن لتغيير حرف واحد أن يؤثر في مرض في بعض الخلايا بينما يستثني غيرها؟ AlphaGenome 2 هو نموذجنا الجديد للذكاء الاصطناعي الذي يركز على خلايا محددة لمساعدة العلماء على فهم مسببات الأمراض. — @GoogleDeepMind على X

بحسب Google DeepMind، دُرّب النموذج على أكثر من 100 مليون ملف خلوي تغطي 68 نسيجًا، ويحدد ما يقارب ضعف عدد المتغيرات التي تعدّل التعبير الجيني مقارنة بالنموذج السابق الأكثر تقدمًا. ويضيف مخرجًا مطلوبًا بشدة، هو مثيلة الحمض النووي (ADN)، ويمكنه استنتاج قياس مفقود انطلاقًا من قياس آخر. كما يتكيف، من دون إعادة تدريب، مع حالة خلوية جديدة توصف ببضع عشرات من الخلايا، مثل الخلايا اللمفاوية التائية التي تنشط بعد تلقي لقاح بتقنية ARNm ضد COVID-19.

القياس على TenK10K (28 نوعًا من الخلايا المناعية)	AlphaGenome 2	AlphaGenome بعد الضبط الدقيق وأدوات متخصصة أخرى
المتغيرات السببية المكتشفة	30 %	16 %
التأثيرات الاتجاهية على الجينات	43 %	23 %

وأخيرًا، يعيد النموذج إنتاج آلية وُصفت حديثًا في أمراض الأمعاء الالتهابية المزمنة باستخدام الحسابات: متغير يقع في مفتاح تنظيمي بعيد، يفرط في تنشيط جين ETS2 في الخلايا البلعمية المعوية.

يتوفر AlphaGenome 2 ابتداءً من اليوم للبحث غير التجاري، عبر واجهة API الخاصة بـ AlphaGenome ودروس Colab، وفي نسخة معاينة خاصة للبحث التجاري. وستصل AlphaGenome 2 Skills «قريبًا» إلى Antigravity، ويظل باب تقديم حالات الاستخدام مفتوحًا حتى 30 نوفمبر. الأداة مخصصة للبحث: لا للاستخدام السريري ولا للتشخيص.

🔗 AlphaGenome 2 (Google DeepMind)

AlphaProof Code: تثبت Google DeepMind خصائص أمنية أساسية لبروتوكول Signal وصولًا إلى الشيفرة المترجمة، خلال أربعة أسابيع

10 نوفمبر — تقدم Google DeepMind نظام AlphaProof Code، وهو إطار عمل قائم على الوكلاء للتحقق الصوري، وقد جرى تداول إعلانه في 11 نوفمبر على X. ويستهدف أولًا حالة نموذجية: بروتوكول التشفير الخاص بـ Signal، الذي يحمي أيضًا محادثات Google Messages بحسب التدوينة. والتحقق الصوري من برنامج يعني إثبات التزامه بخصائصه الأمنية رياضيًا. وهذا أقوى ضمان متاح، لكن الحصول عليه يدويًا يستغرق وقتًا طويلًا وتكلفة مرتفعة.

مرحلة العمل	الجهة المنفذة	المؤشر المنشور
تحويل أهداف Signal إلى مواصفات	باحثون بمساعدة عدة نماذج	مراجعة جميع المواصفات
كتابة البراهين بلغة Lean	وكلاء تعمل بواسطة Gemini Carbon	أكثر من 6 ملايين سطر
مراجعة البرهان والإشارة إلى المواضع الحساسة	وكلاء، ثم خبراء بشريون	نحو 1 % من قاعدة الشيفرة
استكمال البرهان وصولًا إلى الشيفرة التي تعمل على الأجهزة	باحثون ووكلاء	4 أسابيع

يكمن الفرق في مستوى البرهان. فمعظم عمليات التحقق من البروتوكولات تتوقف عند تصميمها؛ أما هنا، فقد أُثبتت خصائص أساسية، مثل حماية الرسائل قبل تعرض جهاز للاختراق المؤقت وبعده، على الشيفرة المترجمة. وللتأكد من أن الأداة تميز الشيفرة الآمنة من الشيفرة المعيبة، أعاد الفريق إدخال خطأين حقيقيين قديمين، سبق إصلاحهما، في نسخة معزولة من الشيفرة: وفي الحالتين، أنتج النظام برهانًا تحقق منه الحاسوب يثبت أن النسخة المعيبة غير آمنة.

بحسب Google DeepMind، هذه أول مرة يتحقق فيها الذكاء الاصطناعي صوريًا من بروتوكول تشفير واسع الانتشار بهذا العمق، وأول مرة، مع الذكاء الاصطناعي أو من دونه، يجري فيها التحقق الصوري من تنفيذ برمجي لبروتوكول بهذا الانتشار. ويقدّر المختبر أن مهمة كهذه كانت تستغرق حتى الآن سنوات من فرق الخبراء. ونُشرت مواد التحقق بمصدر مفتوح مع ورقة تقنية. وتأتي هذه الأعمال بعد أعمال 6 نوفمبر، حين اكتشف وكلاء Google DeepMind نقطتي ضعف في RSA بطول 1024 بت.

Using AI agents to translate live code into valid Lean theorems is a major breakthrough.

🇸🇦 يُعد استخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي لتحويل شيفرة تعمل في بيئة الإنتاج إلى مبرهنات صحيحة بلغة Lean تقدمًا كبيرًا. — إهرن كريت، المدير التقني في Signal

🔗 تقديم AlphaProof Code (Google DeepMind) · الورقة التقنية (PDF)

Qwen4-Max في نسخة معاينة: تدشن Qwen جيل Qwen4 بتغريدة واحدة، من دون اختبارات أداء أو ورقة مواصفات تقنية

11 نوفمبر — تدشن Qwen جيل Qwen4 بتغريدة مثبتة على حساب @Alibaba_Qwen، تجاوزت مشاهداتها المليون في اليوم نفسه. وأول نموذج متاح هو Qwen4-Max، في نسخة معاينة ضمن Token Plan من Alibaba، وهو اشتراك QwenCloud الذي يجمع عدة نماذج تحت حصة استخدام واحدة. ويتوفر الوصول المبكر أيضًا عبر QwenWork وبيئة البرمجة Qoder وتطبيق Qwen وQwenStudio.

Qwen4 is coming. Deeper knowledge. Richer world understanding. Stronger coding and agentic capabilities. Built for real-world tasks — from complex coding and knowledge work to front-end builds and professional software workflows.

🇸🇦 Qwen4 قادم. معرفة أعمق. فهم أغنى للعالم. قدرات أقوى في البرمجة والعمل بوصفه وكيلًا. مصمم للمهام الواقعية، بدءًا من الشيفرة المعقدة والعمل المعرفي وصولًا إلى بناء الواجهات الأمامية وسير العمل البرمجية الاحترافية. — @Alibaba_Qwen على X

يتوقف الإعلان عند هذا الحد. ويعرض الجدول أدناه ما نُشر وما لم يُنشر.

عنصر الإعلان	الحالة في 11 نوفمبر
المعرّف على Token Plan	`qwen4-max-preview`
القدرات المعلنة	توليد النصوص، الاستدلال، الفهم البصري
الوصول إلى النموذج	نسخة معاينة على Token Plan، ووصول مبكر عبر QwenWork وQoder وQwen APP وQwenStudio
الخصم المعلن	تخفيض مؤقت بنسبة 80 %، من دون توضيح ما ينطبق عليه
اختبارات الأداء وعدد المعلمات وحجم السياق	لم تُنشر
أسعار API والأوزان المفتوحة وتدوينة المدونة	لم تُنشر

تكرر Qwen نمط إطلاق Qwen3.8: نسخة معاينة من Max على Token Plan وفي Qoder يوم 19 يوليو، ثم إطلاق كامل في 3 أغسطس. وكان إعلان تشويقي من @Alibaba_Qwen، نُشر في 6 نوفمبر من دون اسم نموذج، قد سبق الإعلان.

🔗 صفحة Token Plan (QwenCloud)

Runway تنشر Praxis-1 بأوزان مفتوحة بموجب Apache 2.0، متصدرًا نماذج أفعال العالم على RoboLab-120

11 نوفمبر — تفي Runway بوعدها الذي قطعته في 30 سبتمبر: نُشر Praxis-1، نموذجها لأفعال العالم (world action model) المخصص للروبوتات، بأوزان مفتوحة بموجب ترخيص Apache 2.0، بما يشمل الاستخدام التجاري. ويغطي الترخيص الأوزان وشيفرة الاستدلال وشيفرة الضبط الدقيق، سواء الكامل أو باستخدام LoRA. وتتوفر ثلاث نقاط حفظ (base وDROID وYAM) على Hugging Face، والشيفرة على GitHub؛ ويدعمه LeRobot دعمًا أصليًا، ويمكن تشغيله كخدمة عبر vLLM-Omni، وتوفر Reactor استدلالًا مستضافًا.

ينطلق Praxis-1 من نموذج الفيديو الخاص بـ Runway: محوّل انتشار قائم على مزيج من الخبراء، بإجمالي 27,2B معلمة: جزء للفيديو يضم 26,9B، منها نحو 2,8B نشطة لكل رمز، و«خبير أفعال» يضم 314M. وفي كل استدعاء، يتنبأ بالصورة التالية والحركة التي تؤدي إليها معًا، أي أفعال تمتد إلى 1,6 ثانية تُحسب خلال 0,55 إلى 0,6 ثانية على H100. ويبلغ حجمه 54,4 Go بصيغة bf16، ويتسع له GPU بذاكرة 80 Go.

على RoboLab-120، منصة المحاكاة من NVIDIA (120 مهمة و1 200 حلقة)، تنجح النسخة المضبوطة بدقة على DROID في 46,2 % من الحلقات. وهذه أفضل نتيجة بين نماذج أفعال العالم والنماذج الروبوتية مفتوحة المصدر، لكن أربعة مشاركين يتفوقون عليها بحسب التقرير التقني: AMP1، وهو وكيل يعمل دون أمثلة مسبقة ومبني على نموذج رائد، وSenseNova-RoboRSI، الذي يستخدم نموذجًا رائدًا للرؤية واللغة بوصفه سياسة تحكم، ونموذجان مغلقان هما Lakeside وBiMind v0.5.

المشارك في ترتيب RoboLab-120	معدل النجاح
AMP1	86,0 %
SenseNova-RoboRSI	57,1 %
Lakeside	51,0 %
BiMind v0.5	49,2 %
Praxis-1 (مضبوط بدقة على DROID)	46,2 %
FLUX 3 Action	42,9 %
Atomic-WAM	39,6 %
OASIS WAM	39,0 %
Cosmos 3 Nano	36,8 %
π0.5	28,0 %

بعد ضبطه بدقة على Google RT-1، وهو روبوت لم يكن ضمن بيانات تدريبه، يحقق Praxis-1 نسبة 80,0 % على SimplerEnv، مقابل 52,4 % لسياسة RT-1 الأصلية. وبالمقارنة مع GPT-6 Astra، على المحطة نفسها ذات الذراعين وفي ثلاث مهام، ينجز العمل أسرع بمقدار 15,6 مرة في المتوسط، وتقل تكلفته بمقدار 51 مرة لكل مهمة ناجحة (0,04 مقابل 1,87 دولار، على أساس تكلفة H100 البالغة 3,95 دولارات في الساعة)؛ ومع ذلك، يعرض التقرير النهجين بوصفهما متكاملين. كما تتوفر على الإنترنت نسختان مدرّبتان لصيغة NVFP4 (DROID وYAM): تُنزّل كل منهما بصيغة bf16 (54,4 Go)، وينخفض حجمها في الذاكرة إلى 17,5 Go بعد تحويل خبرائها عند التحميل، وهو نمط لا يزال تجريبيًا ومقتصرًا على RTX 5090 وRTX PRO 6000 Blackwell.

🔗 Praxis-1 متاح الآن (Runway) · التقرير التقني · مجموعة Hugging Face

قمة ElevenLabs في نيويورك: إتاحة Marketplace وPartner Program وElevenAI، والإعلان عن Interaction Engine وMemory وRoutines

11 نوفمبر — عرضت ElevenLabs في قمتها بنيويورك سلسلة من الإعلانات حول ما تسميه طبقة التفاعل للذكاء الاصطناعي. بعض هذه الميزات متاح اعتبارًا من اليوم؛ أما البقية فأُعلن عن طرحها خلال الأشهر المقبلة أو العام المقبل.

إعلان القمة	التوافر في 11 نوفمبر
ElevenLabs Marketplace (وكلاء وتطبيقات بحسب القطاع)	مفتوح بمشاركة Salesforce وIBM وNiCE وTwilio وZendesk؛ الشراء عبر التزام الإنفاق لدى ElevenLabs العام المقبل
ElevenLabs Partner Program	أُطلق: أكثر من 550 شريكًا في 44 بلدًا، وتحالف مع McKinsey وQuantumBlack
ElevenAI (الإملاء وملاحظات الاجتماعات، بالاعتماد على Scribe v3)	وصول مبكر مجاني
Interaction Engine	معاينة أولية
Memory وRoutines في ElevenAgents	أُعلن عنهما
الضبط الدقيق للنماذج الصوتية ولنَماذج LLM مفتوحة المصدر	«خلال الأشهر المقبلة»

يتيح ElevenAI الإملاء في أي تطبيق وتدوين ملاحظات الاجتماعات، بعد إبلاغ الأشخاص الذين تُسجَّل أصواتهم والحصول على موافقتهم، ثم يزوّد كل مشارك بملخص والمهام الموكلة إليه. وفي جانب الوكلاء، يدير Interaction Engine أدوار الحديث والمقاطعات ويختار نموذج LLM في كل مرحلة: نموذجًا منخفض التكلفة للفرز، ونموذجًا من الطليعة لحالة معقدة مثل استرداد مبلغ. ويُفترض أن تتيح Memory للوكيل تذكّر عميل جرى التحقق من هويته والتفاصيل التي ذكرها عرضًا؛ فيما ستتيح Routines أتمتة العمل قبل المحادثة وأثناءها وبعدها. وستتمكن الشركات أيضًا من ضبط نماذج ElevenLabs لتوليد الكلام ونسخه، وكذلك نماذج LLM مفتوحة المصدر، باستخدام بياناتها الخاصة. وذُكر Scribe v3 Medical، وهو نموذج لنسخ الكلام في مجال الرعاية الصحية، من دون تحديد موعد.

قدّمت الشركة بعض المؤشرات: أكثر من 55 % من إيراداتها يأتي من الشركات، ويستخدم منصتها موظفون من نحو 70 % من شركات Fortune 500. ومن بين العملاء المذكورين Yahoo Scout، الذي يتحدث بفضل ElevenAgents ويخرج من المرحلة التجريبية بعد أكثر من 3 مليارات إجابة.

🔗 قمة ElevenLabs في نيويورك (ElevenLabs) · سلسلة منشورات @ElevenLabs

ElevenLabs وNVIDIA: إتاحة Nemotron 3.5 Super VL في ElevenAgents، والتخطيط لقدرة 15 MW من Vera Rubin، ووكيل صوتي للصحة الإلكترونية في بولندا

11 نوفمبر — يشمل توسيع الشراكة مع NVIDIA، المُعلن عنه خلال القمة، ثلاثة محاور. على صعيد النماذج، أصبح Nemotron 3.5 Super VL متاحًا في ElevenAgents. وفي معيار ElevenAgents لمهام دعم العملاء الواقعية، تنسب إليه ElevenLabs دقة رائدة من البداية إلى النهاية مقارنة بالنماذج المفتوحة الكبيرة الأخرى، بتكلفة أقل بنسبة 70 %؛ وعند تعطيل الاستدلال، يُصنَّف ضمن أسرع ثلاثة نماذج على المنصة.

وعلى صعيد الحوسبة، تخطط ElevenLabs لإضافة قدرة 15 MW من Vera Rubin إلى أنظمتها Blackwell Ultra، لعمليات النشر الخاضعة لمتطلبات الأمن وتوطين البيانات. وعلى صعيد عمليات النشر السيادية، تستخدم بولندا وكيلًا صوتيًا للاتصال بالمرضى الذين لا يملكون سوى خط هاتف ثابت، لتذكيرهم بموعد أو تغييره، عبر النظام المركزي للمنصة الوطنية للصحة الإلكترونية، التي تدير 40 مليون موعد سنويًا. ويعمل الوكيل محليًا باستخدام NVIDIA Confidential Computing. وتقول الشركتان إنهما تستكشفان دمج الصوت في الروبوتات والمركبات، من دون الإعلان عن منتج.

🔗 ElevenLabs وNVIDIA (ElevenLabs)

Anthropic تمنح مشتركي Pro وMax وUltra وTeam إعادة ضبط كاملة لحدود الاستخدام، صالحة حتى 10 ديسمبر

10 نوفمبر — في رسالة نشرها حساب @ClaudeDevs مساءً بتوقيت باريس، تمنح Anthropic جميع مشتركي Pro وMax وUltra وTeam إعادة ضبط كاملة ومجانية لحدود استخدامهم، تشمل جميع النماذج وجميع الحدود. ويمكن تفعيلها في أي وقت قبل 10 ديسمبر، الساعة 14 بتوقيت المحيط الهادئ، من الإعدادات > الاستخدام أو عبر الرابط المختصر clau.de/reset.

تقول Anthropic إنها أصلحت مؤخرًا بعض المشكلات البسيطة التي كانت تستهلك من حدود الاستخدام أكثر من المتوقع، من دون تفصيلها، مع توضيح أنها لم تؤثر في الجميع. وتقرّ الشركة أيضًا بأن عمليات إعادة ضبط Fable التي منحتها في اليوم السابق بمناسبة إطلاق Fable 5.2 لم تكن تفيد كثيرًا من بلغوا بالفعل حدودهم الأسبوعية على جميع النماذج. وبخلاف تلك العمليات، التي اقتصرت على Fable وتفاوتت بحسب مدة الاشتراك، فإن إعادة الضبط الحالية تُمنح مرة واحدة، وتكون متماثلة لجميع الخطط المذكورة وتشمل كل النماذج. ولم تُذكر خطتا Free وEnterprise، ولم تكن هناك صفحة مساعدة تفصّل العرض حتى 11 نوفمبر.

🔗 إعلان @ClaudeDevs

Grok Bot 1.0: مشاركة أدق لروبوتات SpaceXSI، وانضمام إلى الاجتماعات، وتنسيق فيما بينها

11 نوفمبر — تعلن SpaceXSI عن Grok Bot 1.0 على X، عبر حساب @bot ثم @SpaceXSI، بوصفه تحديثًا رئيسيًا لزملائها العاملين بالذكاء الاصطناعي؛ أما صفحة x.ai التي تفصّله فتحمل تاريخ 2 نوفمبر. وكانت عدة مكونات قد طُرحت بالفعل خلال المرحلة التجريبية، منها Team Bots أواخر سبتمبر، والاقتراحات الاستباقية للمهام أوائل أكتوبر، وتنفيذ الإجراءات في Microsoft Teams منذ سبتمبر. يجمع Grok Bot 1.0 هذه المكونات ويضيف إليها ما يتيح العمل الجماعي:

أصبحت Team Bots، التي كانت تملك بالفعل معرّفاتها على Slack منذ أواخر سبتمبر، قابلة للمشاركة مع أشخاص أو مجموعات محددة، ويمكن استخدامها في Slack أو Microsoft Teams، حيث تفهم من يشارك في المحادثة، وتقترح تولّي بعض العمل، ويمكنها التنسيق مع روبوت آخر؛
تنضم إلى مكالمات الفيديو عبر Meetings، وتشارك من خلال الدردشة، وتستعيد عناصر من محادثات سابقة، وتحتفظ بسجل للقرارات؛
في المساحات المشتركة، يحترم كل روبوت صلاحيات الشخص الذي يتحدث إليه، ويطلب الموافقة قبل تنفيذ إجراء حساس، ويتحقق من إمكان مشاركة معلومة في قناة عامة؛
تتيح إعدادات جديدة إدارة ما يعرفه Team Bot، وتُظهر التحليلات كيف يستخدمه الفريق.

تقتصر Team Bots على خطتي Team وEnterprise، فيما تتاح Meetings لخطط Team وEnterprise وUltra، مع اشتراط تفعيلها من المسؤول في Enterprise. وتقول SpaceXSI إنها تستخدم بالفعل الروبوتات كزملاء في المحاسبة والدعم والمبيعات والتسويق. ولم تُذكر أسعار أو أرقام استخدام.

🔗 Grok Bot 1.0 (SpaceXSI) · إعلان @SpaceXSI

المساعدات الصوتية: ChatGPT Voice تقتصر على GPT-Live، وGemini Live تصل إلى Apple CarPlay

يشهد صوت المساعدات الموجهة إلى الجمهور تغييرين: تبسّط OpenAI خدمة ChatGPT Voice حول نموذج واحد، وتتيح Google استخدام Gemini Live أثناء القيادة لمستخدمي iPhone.

OpenAI توقف صوتَي Advanced وStandard في ChatGPT يوم 11 ديسمبر لصالح GPT-Live

10 نوفمبر — توقف OpenAI صوتَي Advanced وStandard في ChatGPT Voice يوم 11 ديسمبر 2026. وفي ذلك التاريخ، سيختفيان من قائمة الاختيار (الإعدادات > الصوت)، وسينتقل من احتفظوا بهما تلقائيًا إلى Live voice، المدعومة بنموذج GPT-Live؛ وحتى ذلك الحين، سيظلان قابلين للاستخدام. وتبرر OpenAI هذا الاختيار بالإقبال على GPT-Live، الذي أُطلق في يوليو: فقد تضاعف استخدام الصوت تقريبًا منذ ذلك الحين، وأصبح جميع من يتحدثون إلى ChatGPT تقريبًا يستخدمون هذا النموذج، الذي يستمع ويتحدث في الوقت نفسه (full-duplex).

يبقى استثناءان. يظل الفيديو المباشر ومشاركة الشاشة على Advanced voice إلى أن يتمكن GPT-Live من التعامل معهما، ويظل الصوت في إصدارات GPT المخصصة على Advanced حتى إيقاف تلك الإصدارات، في 11 ديسمبر نفسه. وتبقى المحادثات السابقة في السجل. ويقتصر الإيقاف على ChatGPT: لم يُعلَن عن أي تغيير يخص نماذج الصوت في API.

🔗 إيقاف صوتَي Advanced وStandard (مساعدة OpenAI) · إعلان @OpenAINewsroom

Gemini Live تصل إلى Apple CarPlay لجميع مستخدمي Gemini على iOS

11 نوفمبر — بعد Android Auto والسيارات المزودة بخدمات Google المدمجة، يصل تطبيق Gemini إلى Apple CarPlay: يمكن لمستخدمي iPhone التحدث بحرية مع Gemini Live من شاشة سياراتهم، من دون استخدام اليدين، مع إمكان مقاطعتها أو تغيير الموضوع. وتذكر Google من الاستخدامات التحضير لليوم، وقراءة رسائل البريد الإلكتروني غير المقروءة وتلخيص سلاسل الرسائل الطويلة بفضل Gmail وGoogle Agenda، وإملاء رد أو التدرّب على عرض تقديمي. وتظهر المحادثات لاحقًا في تطبيق iPhone.

يبدأ الطرح عالميًا اعتبارًا من اليوم، لجميع مستخدمي Gemini على iOS وبجميع اللغات التي تدعمها Gemini Live. ويلزم استخدام أحدث إصدار من التطبيق، ومنحه إذن الوصول إلى الميكروفون، واستخدام Gemini Live مرة واحدة على الأقل على الهاتف. وتنضم Gemini إلى ChatGPT وGrok وClaude، الموجودة بالفعل على CarPlay.

🔗 Gemini على Apple CarPlay (blog.google)

سلامة النماذج: مراقبة سلسلة التفكير تصبح أصعب لدى OpenAI، واثنا عشر نموذجًا تواجه بيئة SPACE المعزولة من Perplexity

يتناول منشوران بحثيان ما لا يزال بالإمكان رصده واحتواؤه في النماذج الأكثر قدرة.

OpenAI: تتراجع قابلية مراقبة سلسلة التفكير مع تقدّم النماذج

10 نوفمبر — يدرس باحثو المواءمة في OpenAI العوامل التي تغيّر قابلية مراقبة سلسلة التفكير (chain of thought، CoT)، أي إمكان مراقبة نموذج من خلال قراءة استدلاله. وكانت OpenAI قد لاحظت بالفعل تراجعًا في هذه القابلية مع GPT-6 Astra. وتتابع الدراسة، التي عُرضت في 11 نوفمبر في سلسلة منشورات لجيفري جي. وانغ، مؤشرين غير مباشرين: القدرة من دون CoT، أي ما يحلّه النموذج في مرور واحد، وقابلية التحكم في CoT، أي قدرته على تعديل استدلاله بناءً على تعليمات.

مرحلة التدريب	الأثر الذي رصدته OpenAI
التدريب المسبق	تتحسن القدرة من دون CoT مع انخفاض الحيرة؛ ويظل GPT-6 Astra ضمن هذا الاتجاه
معمارية النموذج	تتفوق بعض المعماريات على المتوقع في التخطيط متعدد الخطوات والحساب المتسلسل
التعلم المعزز	تزداد قابلية التحكم بوضوح في نموذج من فئة Astra، من دون إشراف إضافي على العملية
الضبط الدقيق باستخدام بيانات مولّدة	تنتقل قابلية التحكم من المعلّم إلى الطالب

يرى المؤلفون أنفسهم أن مقياس قابلية التحكم يشوبه تشويش: ففي زوج النماذج المتقاربة في القدرة الذي يدرسونه، لا ينجح النموذج الأكثر قابلية للتحكم في الإفلات من أدوات المراقبة بدرجة أفضل. ويستشهدون بـ UK AISI، الذي يقدّر الأفق الزمني الوسيط لـ GPT-6 Astra من دون استدلال بـ 30,9 دقيقة، مقابل نحو 7 دقائق كانت متوقعة لنهاية 2028، مع احتمال أن يؤدي تلوث البيانات إلى تضخيم هذا الرقم. وخلاصتهم أن إحراز مزيد من التقدم في التدريب المسبق سيتطلب على الأرجح مناهج جديدة.

🔗 قابلية مراقبة CoT عبر دورة حياة النموذج (OpenAI) · سلسلة منشورات جيفري جي. وانغ

Perplexity: اثنا عشر نموذجًا تواجه بيئة Computer المعزولة، ولا يخرج أيّ منها من الآلة الافتراضية

11 نوفمبر — تنشر Perplexity الجزء الثاني من «الهروب من SPACE»، دراستها الهجومية (red-teaming) لبيئة SPACE المعزولة، القائمة على الآلات الافتراضية والتي تعمل فيها وكلاء Computer. وتخوض اثنا عشر نموذجًا، منها Claude Mythos 5.1 وClaude Opus 5.5 وGPT-6 Astra التي أُضيفت منذ الجزء الأول الصادر في 23 سبتمبر، اختبارين: الخروج من الآلة الافتراضية لاسترجاع معرّف من الجهاز المضيف، وتجاوز سياسة الشبكة للوصول إلى عنوان URL محظور. ولم يخرج أي نموذج من الآلة الافتراضية. وباستخدام التعليمات الأصلية، خصصت جميع النماذج، باستثناء نماذج GPT الثلاثة، ما لا يزيد على 4 % من جهدها للمحاكاة الافتراضية؛ وترفع تعليمات أكثر تركيزًا هذه الحصة من الجهد بنحو 60 نقطة مئوية، من دون تحقيق نجاح أكبر.

قِيس تجاوز الشبكة على التنفيذ السابق للإصلاح، مع إتاحة الوصول إلى الشيفرة المصدرية، وبواقع 3 محاولات لكل نموذج:

النموذج المقيَّم	محاولات التجاوز الناجحة	متوسط المدة المذكور
GPT-6 Astra	3 من 3	4,8 min
GPT-5.6 Sol	3 من 3	20,8 min
Claude Opus 5.5	3 من 3	21,6 min
Claude Mythos 5.1	3 من 3	36,6 min
Claude Opus 5.0	3 من 3	غير مذكور
Kimi K3	2 من 3	غير مذكور
GPT-5.6 Cyber	0 من 3	51,6 min
خمسة نماذج أخرى، منها Grok 4.20	0 من 3	غير مذكور

لم يبحث GPT-5.6 Cyber، المبني على Sol والمتخصص في الأمن السيبراني، مطلقًا عن الدالة التي توفّر عنوان IP اللازم لانتحال DNS؛ وترى Perplexity أن العينة محدودة جدًا لاستخلاص قاعدة عامة منها. ويأتي Grok 4.20 أخيرًا وفقًا لستة نماذج تحكيم، مع 27 ادعاءً زائفًا بالنجاح خلال ست محاولات. وبعد إصلاح الثغرات، لم يُعثر على أي تجاوز.

🔗 الهروب من SPACE: الجزء الثاني (Perplexity) · سلسلة منشورات @perplexity_ai

Gemini Decision: واجهة API الخاصة بـ Gemini تجيب باحتمالات معايرة، دون رموز إخراج، بسعر 0,10 دولار لكل مليون رمز

11 نوفمبر — تضيف ملاحظات إصدار واجهة API الخاصة بـ Gemini نموذج Gemini Decision (gemini-decision-1)، المتاح عبر واجهة Decisions API مخصصة. لا يصوغ النموذج إجابة، بل يقيّم أسئلة مغلقة بناءً على بيانات مقدمة ويعيد احتمالات معايرة، دون أي رموز إخراج، مما يتيح لشيفرة التطبيق الفرز أو التوجيه مباشرةً بناءً على النتيجة. تتوفر ثلاث صيغ: نعم أو لا (باحتمال من 0,01 إلى 0,99، مع مؤشر للثقة)، أو الاختيار بين 2 و255 خيارًا، أو منح درجة على سلم من المستويات المرتبة.

خاصية Gemini Decision 1	القيمة المنشورة
المدخلات المقبولة	نص، صورة، فيديو، صوت، PDF
الأسئلة في كل طلب	حتى 1 000، على مدخل مشترك
الحد الأقصى للإدخال	262 144 tokens
السعر في الفئة المدفوعة	0,10 دولار لكل مليون رمز إدخال، مع احتساب تكلفة المدخل المشترك مرة واحدة
الفئة المجانية	مجانية، وتُستخدم البيانات لتحسين المنتجات

تذكر Google توجيه الطلبات، والتحقق من قواعد كثيرة في وقت واحد، واختيار الوكيل للأدوات ضمن الاستخدامات. يظل النموذج مقتصرًا على Gemini Developer API بالإصدار v1beta، دون Batch API أو تخزين مؤقت للسياق. لم يرافق الإطلاق أي منشور على المدونة، وتحمل الواجهة الاسم نفسه لواجهة Decisions API التي أطلقتها Perplexity في 1 أكتوبر.

🔗 Gemini Decision 1 (Google AI Studio) · توثيق Decisions API

A2UI 1.0: بروتوكول Google المفتوح الذي يجعل الوكلاء يجيبون بشاشات أصلية يصل إلى إصدار مستقر

11 نوفمبر — تطلق Google إصدار A2UI 1.0، وهو أول إصدار مستقر من بروتوكولها المفتوح للواجهات التوليدية (generative UI). بدلًا من الإجابة بفقرات، يصف الوكيل ما ينبغي عرضه، مثل نموذج لتأكيده أو رسم بياني، ويرسمه كل تطبيق بمكوناته الأصلية. ووفقًا للمنشور، تُربط القيم الحساسة على جانب الخادم ولا تصل إلى النموذج.

يضيف الإصدار 1.0 استدعاءات للدوال في الاتجاهين، ليتمكن منتقي الرحلات الجوية من التحقق من التوفر لحظيًا، إلى جانب دعم إمكانية الوصول وامتدادات للبيانات الوصفية. تشمل محركات العرض مفتوحة المصدر React وAngular وLit على الويب، وFlutter وSwiftUI؛ أما محرك Jetpack Compose فيظل عند الإصدار 0.9.1. تعمل محركات عرض الويب وFlutter داخل MCP Apps، وبالتالي داخل مساعدين مثل Claude أو Gemini، وتنضم حزم SDK للوكلاء بلغتي TypeScript وDart إلى حزمة Python. تستخدمه Atlassian في Jira، حيث يستطيع وكيل مكلّف بتذكرة توجيه أسئلة إلى الفريق عبر بطاقة تفاعلية؛ كما تبني Alation وBloomberg وByteDance باستخدام البروتوكول. وفي Google، يستخدمه Gemini Notebook بالفعل، وينتقل Gemini Enterprise إلى الإصدار 1.0.

🔗 A2UI 1.0 (مدونة Google Developers)

وكلاء البرمجة: Cloud Runners من Delta وVS Code 1.146 وQwen Code 1.0 Preview

Delta تطلق Cloud Runners: سلسلة محادثة الوكيل تواصل العمل دون حاسوب صاحبها

11 نوفمبر — تطلق Delta، بيئة البرمجة متعددة المستخدمين المزودة بوكلاء من فريق Zed، ميزة Cloud Runners التي أُعلن عنها في اليوم السابق. عند اختيار Cloud في محرر سلسلة محادثة، تُنفّذ جولات الوكيل داخل بيئة Linux معزولة تستضيفها Zed وتعتمد على E2B؛ ويمكن متابعة السلسلة من سطح المكتب أو الويب أو الهاتف، وإعادتها إلى الجهاز المحلي في أي وقت. يجلب المشغّل الشيفرة من خوادم Delta، وينفّذ سكربت .agents/setup الخاص بالمستودع (وتُحفظ نتيجته في الذاكرة المؤقتة ليوم واحد)، ويستخدم موفري النماذج ومتغيرات البيئة المشفرة الخاصة بالمستخدم. بعد منح الإذن، يعمل git وgh نيابةً عنه على GitHub، ويمكن للوكيل إرجاع رابط URL للمعاينة يقتصر الوصول إليه على من لديهم صلاحية الوصول إلى السلسلة.

حجم المشغّل	المعالجات المخصصة	ذاكرة الوصول العشوائي	مساحة القرص المتاحة
Small	2 CPU	4 Go	15 Go
Medium (الافتراضي)	4 CPU	8 Go	30 Go
Large	8 CPU	16 Go	50 Go

موارد الحوسبة مجانية ضمن جميع خطط Zed باستثناء Student، ريثما تُعدّ Delta خططها الخاصة، وذلك ضمن حدود استخدام معقول لم تُحدّد بأرقام؛ وتظل تكلفة النماذج محسوبة كما في التشغيل المحلي. يمكن تشغيل ستة مشغّلات في وقت واحد، وتُغلق الطرفيات بعد ساعة، ويدخل المشغّل في حالة توقف مؤقت بعد 10 دقائق من عدم النشاط.

🔗 أصبحت Cloud Runners متاحة الآن في Delta · توثيق Cloud Runners

VS Code 1.146 يعلن إهمال إطار تشغيل Local الخاص بـ Copilot ويضيف وضع Inbox لجلسات الوكلاء

11 نوفمبر — تطلق Microsoft إصدار VS Code 1.146، الذي يعلن إهمال إطار تشغيل Local (Local harness) الخاص بـ Copilot: سيُزال في فبراير 2027، ويظل قابلًا للاستخدام حتى ذلك الحين، لكن دون تطوير إضافي. ستصل الميزات الجديدة حصريًا إلى إطار تشغيل Copilot المبني على Copilot SDK، وهو الخيار الافتراضي للجلسات الجديدة منذ VS Code 1.143، والوحيد الذي يطبّق سياسات المؤسسات الخاصة بالبيئة المعزولة والأذونات.

تحصل نافذة Agents على وضع Inbox (تجريبي) يرفع الجلسات التي تنتظر تدخلًا إلى أعلى القائمة، ويمكن أن تكون للمحادثة نافذتها الخاصة (معاينة). تدعم Compare Models نموذج Copilot Fusion ومستويات الجهد فيه. وعلى صعيد الأمان، تتيح مطالبات الأذونات منح صلاحيات محددة (لنطاق أو أمر أو دليل)، ويمكن للبيئة المعزولة إخفاء متغيرات البيئة، بحيث لا تُحقن القيمة الحقيقية إلا في طلبات HTTPS الموجهة إلى المضيفين المصرح لهم. ويدعم VS Code أيضًا المهارات التي توفرها خوادم MCP ‏(SEP-2640، معاينة)، وتتبع جلسات Copilot إعدادات الوكيل الشبكي PAC وKerberos.

🔗 ملاحظات إصدار VS Code 1.146

Qwen Code 1.0 Preview يجمع وكلاء Qoder وQwen Code في ملف تنفيذي أصلي، دون Node.js

11 نوفمبر — بعد ساعات قليلة من Qwen4-Max، تطلق Qwen إصدارًا تمهيديًا من Qwen Code 1.0 Preview، يجمع قدرات الوكلاء في Qoder، بيئة البرمجة من Alibaba، مع قدرات Qwen Code: فهم قاعدة الشيفرة، والتنفيذ، وتصحيح الأخطاء، والاختبار. يتم الاتصال عبر حساب Qwen أو Qoder، أو عبر QwenCloud أو Model Studio، أو أي نقطة وصول متوافقة. تتوفر الأداة في حزم أصلية لأنظمة macOS وLinux وWindows، بمعماريتي x64 وarm64 (ثمانية أرشيفات بحجم يتراوح بين 57 و74 ميغابايت تقريبًا)، دون تثبيت منفصل لـ Node.js، مع الاحتفاظ بإمكانية استئناف الجلسات والتنفيذ غير التفاعلي.

ينبّه المستودع إلى أن الواجهات والخيارات قد تتغير، ولم يعد يقبل طلبات السحب من المجتمع حتى ما بعد ديسمبر 2026. ووفقًا لواجهة GitHub API، لا يشترك الوسم 1.0 في أي سجل تاريخي مع الإصدار v0.27.2 المنشور في اليوم السابق.

🔗 Qwen Code v1.0.0-preview (GitHub)

النماذج المفتوحة والبحث: BotPsy من Tether وتجميع الرموز من Hugging Face

BotPsy-0.8B: تطلق Tether نموذج وكيل صغيرًا ومفتوحًا يضاعف تقريبًا درجات استخدام الأدوات مقارنةً بنموذجه الأساسي

11 نوفمبر — تقدم Tether AI Research، فريق الذكاء الاصطناعي في Tether الذي ينشر تحت اسم QVAC، نموذج BotPsy-0.8B، وهو نموذج يضم 0,8 مليار معلمة ومتخصص في استدعاء الأدوات، ومصمم للعمل على هاتف أو حاسوب محمول. ينطلق من Qwen3.5-0.8B، ثم يخضع لضبط دقيق بإشراف، وتقطير من ثلاثة نماذج معلّمة من Qwen3.5-4B، وجولتين من التعلم المعزز. تتوفر الأوزان على Hugging Face بصيغتي safetensors وGGUF، بموجب ترخيص Apache 2.0 وفقًا لبطاقة النموذج؛ ويشير المنشور إلى استخدامه في البحث والتعليم.

معيار التقييم (أرقام الفريق)	BotPsy-0.8B	Qwen3.5-0.8B (الأساسي)	Qwen3.5-2B-Think
BFCL v4	44,0	23,4	37,7
ACEBench	58,7	30,1	55,4
τ-bench	51,5	23,2	46,5
المتوسط على ستة معايير للأدوات	45,0	24,7	38,8

قاس الفريق جميع هذه الأرقام في وضع الاستدلال. ويعلن أيضًا انخفاض الإجابات الخطرة من 36 % إلى 21 % في اختبارات هجوم آلية، ويوصي باستخدام الإنجليزية، وينصح بعدم استخدام النموذج في القرارات الحساسة.

🔗 BotPsy (QVAC على Hugging Face) · نموذج qvac/BotPsy-0.8B

تجميع الرموز: تحتفظ Hugging Face بنسبة 97,8 % من جودة البحث بربع عدد المتجهات

11 نوفمبر — يشرح توم آرسن على مدونة Hugging Face كيفية تقليص حجم فهارس البحث متعددة المتجهات، من نوع ColBERT، التي تحتفظ بمتجه لكل رمز في المستند. يدمج تجميع الرموز (token pooling) المتجهات المتقاربة، وتضيف Sentence Transformers دالة خسارة، MultiVectorTokenPoolingLoss، تدرّب النموذج على تمثيلاته الكاملة والمضغوطة معًا.

التجميع أثناء الاستدلال (NanoBEIR, nDCG@10)	متوسط عدد المتجهات	التدريب التقليدي	التدريب المراعي للتجميع
دون تجميع	193,22	51,84	52,39
`pool_factor=4`	48,68	49,03	51,23
`max_tokens=4`	4,00	37,22	43,00

باستخدام ربع عدد المتجهات، يحتفظ النموذج المدرّب بهذه الطريقة بنسبة 97,8 % من درجته، مقابل 94,6 % للتدريب التقليدي. تقتصر القياسات على إعداد واحد (ModernBERT-base، دورة تدريب واحدة)، وتتوفر نقطتا حفظ للنموذج على Hub.

🔗 التدريب المراعي لتجميع الرموز (Hugging Face)

Seedance 2.5 يصل بدقة 4K إلى Pika وRunway

11 نوفمبر — يصل Seedance 2.5، نموذج الفيديو من ByteDance الذي توزعه BytePlus، بدقة 4K. تتيحه Pika بدقة 4K أصلية على منصتها وضمن Pika API Club، وتقترح العمل على مسودة للقطة ثم إنهاءها بدقة 4K؛ وكانت تتيحه منذ 17 أغسطس بدقة 1080p مع رفع الدقة (upscale) إلى 4K. وتبعتها Runway بعد أقل بقليل من ساعتين، معلنةً إتاحة Seedance 2.5 بدقة 4K على منصتها، دون توضيح ما إذا كانت الدقة أصلية. لم يُعلَن عن السعر، أو المدة القصوى، أو التكلفة بالأرصدة.

🔗 إعلان @pika_labs · إعلان @runwayml

Git يصلح ست ثغرات، من بينها تنفيذ شيفرة أثناء استنساخ تكراري

10 نوفمبر — خارج مجال الذكاء الاصطناعي، يطلق مشروع Git إصدار Git 2.56.1، مع نقل الإصلاحات إلى إصدارات أقدم وصولًا إلى Git 2.50.2، لإصلاح ست ثغرات شرحها إيلايجا نيورين على مدونة GitHub.

الثغرة المُصلحة	طبيعة الخطر
CVE-2026-111760	تنفيذ شيفرة أثناء استنساخ تكراري، عبر ملف `.git` لوحدة فرعية
CVE-2026-113408	اجتياز المسار عبر HEAD الذي يعلنه خادم
CVE-2026-114467	تلف المكدس عند إزالة تواقيع GPG
CVE-2026-114469	قراءة خارج الحدود عند تطبيق تصحيحات ثنائية
CVE-2026-105437	تلف ذاكرة الكومة أثناء عمليات دمج كبيرة
CVE-2026-114466	الوصول إلى نظام الملفات عبر تدفقات `git fast-import`

نشرت GitHub الإصلاحات بالفعل على github.com وEnterprise Cloud، وتطلق GitHub Enterprise Server بالإصدارات 3.19.15 و3.20.11 و3.21.9 و3.22.4، وتُعدّ إصدارات من GitHub Desktop وتطبيق GitHub Copilot تتضمن نسخة مصححة من Git. والتوجيه هو تحديث Git وكل تطبيق يضم نسخة منه؛ وإن تعذر ذلك، فينبغي الاقتصار على الاستنساخ من خوادم موثوقة.

🔗 الإعلان عن ثغرات أمنية في Git (مدونة GitHub)

أخبار موجزة

وكلاء البرمجة وأدوات التطوير

Zed 1.28 والإصدار التجريبي 1.29 — أصبح الإصدار 1.28 مستقرًا، ويضم ما ورد في الإصدار التجريبي الذي جرت تغطيته في 4 نوفمبر (أحدث إصدار من Agent Client Protocol، واقتطاع قراءات read_file عند 2 000 محرف، وخيار جلب تحديثات Git تلقائيًا). ويدعم الإصدار التجريبي 1.29 نموذجي Claude Fable 5.2 وClaude Mythos 5.2 لدى مزوّد Anthropic. 🔗 المصدر
Antigravity CLI 1.5.4 و1.5.5 — يضيف الإصدار 1.5.5 ميزة /swarm التجريبية في الطرفية، مع عرض /swarm board بملء الشاشة، ويصحح استيراد الأوامر وخطافات إضافات Claude Code. ويتيح الإصدار 1.5.4 وضع Auto لجلسات ACP، ويثري البيانات المرسلة إلى الخطافات. 🔗 المصدر
Gemini CLI — لا إصدار جديد في اليوم التالي لصدور v0.68.0، وفشل البناء الليلي مجددًا، كما يحدث كل ليلة منذ 5 نوفمبر. ودُمجت أربعة إصلاحات في الفرع الرئيسي، منها إنهاء خطأ 400 بعد دور فارغ للنموذج عند التعامل مع صورة أو ملف ثنائي. 🔗 المصدر
Copilot CLI 1.0.110-1 — إصدار تجريبي يقتصر على 13 إصلاحًا: لم يعد بالإمكان تعديل جلسة مستأنفة بالتوازي، ولم يعد خادم MCP محلي يعيد محرف Unicode مبتورًا يعلّق استدعاء أداة. ويتيح SDK 1.0.32-preview.1 اختيار Copilot Fusion ومستواه. 🔗 المصدر
Gemini 4 Carbon لدى Genspark — تتيح Genspark نموذج Gemini 4 Carbon في AI Chat وCode Agent، بعد يوم من إتاحة Claude Fable 5.2 في Code Agent نفسه، من دون تحديد الباقة أو استهلاك الأرصدة. 🔗 المصدر
Basis وDevin for Startups — تعرض Cognition في فيديو كيفية عمل Basis مع Devin؛ وتخفض وكلاء المحاسبة لدى Basis مدة بعض المهام من 20 ساعة إلى 30 دقيقة، وهو رقم يخص Basis وليس Devin. وتعيد Cognition أيضًا إطلاق Devin for Startups، مع أرصدة بقيمة 65 000 دولار لفرق مختارة. 🔗 المصدر
shem — ينشر جواو غاليغو بيئة تشغيل تجريبية تشغّل نموذجًا من Hugging Face كما لو كان صورة حاوية (يمكن أن يبدأ Dockerfile بـ FROM hf.co/...)، وتشغّل، في الاتجاه المعاكس، حاويات على معالج مكوّن من أوزان نموذج؛ ويعمل ذلك «في معظم الأحيان»، بحسب قوله. 🔗 المصدر

GitHub

تراخيص Copilot التي تديرها GitHub Apps — تستطيع تطبيقات GitHub Apps الخاصة بالمؤسسات استدعاء واجهات API لإدارة تراخيص Copilot وتخصيصها للمستخدمين وفرق المؤسسة، بفضل إذن جديد دقيق النطاق باسم Enterprise Copilot license management. 🔗 المصدر
Dependabot والمستودعات غير النشطة — بدءًا من 8 ديسمبر، تعطل GitHub تنبيهات Dependabot في معظم المستودعات التي لم تشهد نشاطًا منذ عام؛ وتُؤرشف التنبيهات ولا تُحذف، وتُستعاد عند أول عملية دفع. ولا يشمل ذلك GitHub Enterprise Server. 🔗 المصدر
أنواع المشكلات وحقولها للحسابات الشخصية — بعد أن كانت مقتصرة على المؤسسات، أصبحت متاحة عمومًا في المستودعات الشخصية: حتى 25 نوعًا و25 حقلًا، يمكن استخدامها في المشاريع، وعبر واجهات API من نوع REST وGraphQL، وعبر خطافات الويب. 🔗 المصدر
لوحة معلومات GitHub — أصبحت أكثر تراصًا، وتعرض ستة طلبات سحب وست مشكلات بدلًا من ثلاثة، وتتيح تثبيت علامة التبويب Feed أو Home، وتخفي قسم جلسات الوكلاء عندما لا يملك الحساب أي جلسة. 🔗 المصدر

الشركات والاستخدامات

Singapore Airlines — بعد إعادة بناء روبوت المحادثة Kris باستخدام API من OpenAI، تضاعف تقييم رضا العملاء عنه، وخفّض تلخيص المكالمات مدة معالجتها لدى موظفي خدمة العملاء بنحو 10 %، ويستخدم أكثر من 60 % من الموظفين منصة Jarvis الداخلية شهريًا. 🔗 المصدر
Cogent Security — تبني الشركة الناشئة وكلاء للدفاع السيبراني باستخدام GPT-6.1 Sol وGPT-6 Astra وGPT-5.6، وفق سياسات يُتحقق منها قبل كل استدعاء لأداة؛ وبحسب الشركة، خفّض أحد عملائها في قطاع السيارات، المدرج ضمن Fortune 1000، متوسط زمن إصلاح ثغراته الحرجة بنسبة 75 %. 🔗 المصدر
JioStar — يتحدث مساعدها الصوتي لاكتشاف المحتوى في JioHotstar، الذي بُني باستخدام API من OpenAI خلال نحو ثمانية أسابيع، أكثر من 15 لغة على منصة تضم أكثر من 500 مليون مستخدم؛ وبحسب JioStar، يتحدث إليه أكثر من 60 % من مستخدميه بدلًا من الكتابة إليه. 🔗 المصدر
ChatGPT Plus للمحاربين القدامى — بمناسبة يوم المحاربين القدامى، تفيد OpenAI بأن أكثر من 20 000 من المحاربين القدامى والعسكريين المنتقلين إلى الحياة المدنية طلبوا خلال عام الاستفادة من السنة المجانية من ChatGPT Plus، وأن نحو 1 000 من أفراد المجتمع العسكري تلقوا تدريبًا. 🔗 المصدر
إضافة fal في ChatGPT — تروّج fal لإضافتها التي تولّد الصور والفيديوهات وتعدّلها داخل المحادثة، من خلال إعلان مدته 60 ثانية صُنع باستخدام GPT Image 2.6 وFLUX 3 Max (26 لقطة) وfal Recast؛ ولم يُحدد تاريخ نشرها. 🔗 المصدر
Gopuff في Grok Bot — أصبح Grok Bot ينجز طلب مشتريات البقالة والوجبات الخفيفة والمنتجات اليومية من Gopuff من البداية إلى النهاية، مع توصيل خلال 15 دقيقة في أسرع الحالات بحسب Gopuff؛ ولم تُحدد البلدان أو الباقات. 🔗 المصدر
Genspark Genius — تستقطب Genspark سفراء يشاركون عملًا إبداعيًا واحدًا شهريًا، مقابل باقة Pro، والوصول المبكر إلى الميزات الجديدة، وأرصدة، والترويج لهم عبر قنواتها. 🔗 المصدر

النماذج والوسائط والأبحاث

MiniMax H3 — بعد مئة يوم من إتاحة أوزانه، تعلن MiniMax عن 1 472 نموذجًا مشتقًا وأكثر من 148 مليون تنزيل على Hugging Face، وهي أرقام لم يُتحقق منها؛ ويصل H3-Image إلى fal وRunware وEvoLink وMiora، ويكون مجانيًا لدى الأخير حتى 17 نوفمبر. 🔗 المصدر
Voxtral Transcribe 3 في AI Engineer Paris — فرّغت Mistral مباشرةً جميع محاضرات المنصة الرئيسية، مع تزويد النموذج بأسماء المتحدثين ومصطلحات البرنامج (ترجيح السياق)، من دون تقديم أرقام عن التحسن المحقق. 🔗 المصدر
الصوت المحلي في Google AI Edge Gallery — يضيف التطبيق التعرف على الكلام وتوليده دون اتصال: على Android، يحوّل ML Kit الكلام إلى نص بأكثر من 100 لغة بسرعة تعادل عشرة أضعاف الزمن الفعلي، وتغطي نماذج مفتوحة مثل Parakeet-TDT 0.6B وKokoro-82M المنصات الأخرى. 🔗 المصدر
Déjà View لدى NVIDIA — يطبق نموذج إعادة البناء ثلاثي الأبعاد هذا، الذي يضم 117M من المعلمات، كتلة محوّل واحدة عدة مرات، ويضاهي نماذج أكبر منه بما يصل إلى 10 أضعاف على خمسة اختبارات معيارية؛ وسيُقدم في عرض شفهي في NeurIPS 2026، والورقة متاحة على arXiv منذ مايو. 🔗 المصدر
الأمراض في النصوص الطبية الإسبانية — تنشر OpenMed نموذجين مفتوحين بترخيص Apache-2.0، قابلين للتشغيل على CPU؛ وبحسب الفريق، يرفع الضبط الدقيق باستخدام DisTEMIST درجة F1 من نطاق 36 إلى 39 تقريبًا لنموذج عام إلى نحو 73 لإصدار GLiNER2.5. 🔗 المصدر
مدفوعات الوكلاء عبر x402 — عند ترك Qwen3 235B وDeepSeek V4 Pro وLlama 3.3 70B تعمل وحدها، تحصل على 59 و55 و30 نقطة في اختبار Fizzl، من دون نجاح أي منها؛ وعندما تتولى الشيفرة قرار الدفع (x402-safe-fetch)، ترتفع الدرجات إلى 94 و100 و94. 🔗 المصدر
GR00T-X-Embodiment-Sim في FiftyOne — يحوّل هاربريت ساهوتا (Voxel51) 42 حلقة محاكاة من مجموعة بيانات NVIDIA، بواقع ست حلقات لكل واحد من سبعة أجسام روبوتية، مع بيانات كاميرات وقياسات للمفاصل متزامنة. 🔗 المصدر

المنظومة

Sakana AI — ينضم الأميرال المتقاعد مايكل روجرز، المدير السابق لوكالة NSA، وتوم موران، الذي أمضى قرابة 30 عامًا في CIA، مستشارَين كبيرَين لشركة طوكيو الناشئة في شؤون الدفاع والأمن السيبراني. 🔗 المصدر
إعادة التدوير لدى NVIDIA — بمناسبة COP31، تعرض NVIDIA أربع شركات ناشئة من برنامج Inception التابع لها تفرز النفايات باستخدام الرؤية الحاسوبية، منها Greyparrot التي تخفض مدة فحص 15 طنًا من النفايات من 375 إلى 6 ساعات؛ ولا يوجد منتج جديد من NVIDIA. 🔗 المصدر
دليل Perplexity للامتثال في الذكاء الاصطناعي — يستعرض قانون الذكاء الاصطناعي الأوروبي AI Act، وإطار NIST AI RMF، ومعيار ISO/IEC 42001، ويقترح ثلاثة ضوابط للوكلاء: حصر الوصول في الحد الضروري، وتسجيل كل إجراء، والحصول على موافقة بشرية على الإجراءات ذات الأثر الكبير. 🔗 المصدر
دليل Perplexity لبنية MCP — أدوار المضيف والعميل والخادم، ورسائل JSON-RPC 2.0، ووسائل النقل المحلية وStreamable HTTP، وإعداد بيئة متعددة المستأجرين: عرض تقني يأتي بعد دليل الأمان المنشور في 4 نوفمبر، من دون إعلان عن منتج. 🔗 المصدر
هاكاثون Cohere في تورونتو — تنظم Cohere في 30 يناير 2027 أول هاكاثون لها بالتعاون مع جامعة تورونتو، بعنوان Hacking Higher Ed، حول الذكاء الاصطناعي في التعليم العالي؛ وتبلغ الجوائز 3 000 و2 000 و1 000 دولار، ويستمر التقديم حتى 22 يناير. 🔗 المصدر

ما الذي يعنيه ذلك

تطبق Google DeepMind نماذجها على مسألتين تكون فيهما أهمية التحقق أكبر من أهمية التوليد. لم يعد AlphaGenome 2 يكتفي بمتوسط لكل نسيج: فهو يتنبأ بتأثير متغير جيني في الخلية التي تهم الباحث، وتُقاس مكاسبه على TenK10K، وهي خريطة تضم 28 نوعًا من الخلايا المناعية. وينقل AlphaProof Code التحقق الشكلي من تصميم البروتوكول إلى الشيفرة المترجمة، مع توزيع واضح للعمل: تكتب الوكلاء أكثر من ستة ملايين سطر من البراهين، ويتحقق مدقق Lean من كل خطوة، ويراجع البشر المواصفات ونحو 1 % من الشيفرة. ويحتفظ الإعلانان بحدودهما: لا يزال AlphaGenome 2 مخصصًا للأبحاث، وادعاء السبق في التحقق من Signal صادر عن Google DeepMind نفسها.

تصطدم السلامة بأدوات قياسها نفسها. تلاحظ OpenAI أن سلسلة الاستدلال، وهي إحدى ركائز المراقبة لديها، تصبح أصعب قراءةً مع تقدم التدريب المسبق، وتعدّ بنفسها قابلية التحكم، وهي أحد مؤشريها، مشوبة بالتشويش. وتُظهر Perplexity أن الصيغة التقليدية لاختبارات التقاط العلم تصرف الوكلاء عن الحد المراد اختباره، وأن نموذجًا متخصصًا في الأمن السيبراني قد يقدم أداءً أدنى من نسخته العامة، وذلك في ثلاث محاولات وبإعداد يعود إلى ما قبل التصحيح. وفي الحالتين، تتعلق الخلاصة بطريقة التقييم بقدر تعلقها بالنماذج نفسها.

تميّز أحداث اليوم بوضوح بين ما أُتيح وما أُعلن عنه. تنشر Runway نموذج Praxis-1 مع أوزانه وشيفرة ضبطه الدقيق وتقرير يضع أداءه دون أربعة نماذج منافسة، وتتيح Tether تنزيل BotPsy. في المقابل، يصل Qwen4-Max من دون اختبار معياري أو حجم أو سعر، وتفصل ElevenLabs بنفسها بين ما هو متاح اليوم (Marketplace وPartner Program وElevenAI) وما سيأتي لاحقًا (Interaction Engine وMemory وRoutines والضبط الدقيق). ولمن يريد التجربة، يظل النصف الثاني وعدًا.

ترسخ الوكلاء حضورها على المدى الطويل وداخل الفرق. ينضم Grok Bot 1.0 إلى الاجتماعات وينسق مع روبوتات أخرى في Slack وTeams؛ وتشغّل Cloud Runners من Delta سلسلة محادثة لوكيل من دون حاسوب صاحبها؛ ويضيف VS Code صندوق وارد للجلسات التي تنتظر قرارًا؛ ويتيح A2UI للوكلاء الرد بشاشة بدلًا من النص. ويضع كل منها أيضًا ضوابط للمخاطر التي تنشأ عنه: أذونات لكل شخص وتحقق قبل التحدث في قناة عامة لدى Grok Bot، ومعاينة خاصة لدى Delta، وأذونات محددة ومتغيرات محجوبة في بيئة العزل لدى VS Code.