Gemini 4 Argon متاح للجميع، وSpaceXSI تجمع Grok وCursor في The X Subscription، وNVIDIA تتيح Run:ai مفتوحة المصدر

بعد أسبوعين من قصر Gemini 4 Argon على المدافعين في مجال الأمن السيبراني ضمن Fairwind Program، تتيحه Google للجميع: تفرض API الخاصة بـGemini سعر دولارين لكل مليون رمز إدخال حتى 30 نوفمبر، ويقدّمه تطبيق Gemini وAI Mode لمشتركي Google AI Pro وUltra، وتضيفه Cursor وDevin وGitHub Copilot وManus في اليوم نفسه. وتجمع SpaceXSI بين Grok وGrok Bot وCursor وX Premium في The X Subscription، وهو اشتراك موحّد يتراوح سعره من 0 إلى 200 دولار شهريًا، فيما تتيح NVIDIA كامل منصتها لتنسيق وحدات GPU، وهي Run:ai، مفتوحة المصدر. وتصدر Liquid AI نموذج LFM2.5-24B-A2B، وهو نموذج استدلال يضم ملياري معامل نشط للوكلاء المحليين، وتفصّل NVIDIA البرمجيات الجاهزة لإطلاق حواسيب RTX Spark يوم الجمعة.

Gemini 4 Argon متاح للجميع: API الخاصة بـGemini وتطبيق Gemini وAI Mode وAntigravity

13 أكتوبر — يبدأ نشر Gemini 4 Argon في جميع أنحاء العالم، بعد الإعلان عنه في 30 سبتمبر وقصره حتى الآن على المدافعين في مجال الأمن السيبراني ضمن Fairwind Program. وتقدّم Google نموذجها الرائد بوصفه نموذجًا للعمل المتعمّق (deep work) في البرمجة والتمويل والقانون والأمن السيبراني والعلوم. إليكم من يمكنه الوصول إليه وكيفية ذلك.

الجمهور المستهدف	الوصول إلى Gemini 4 Argon في 13 أكتوبر
المطوّرون	API المدفوعة الخاصة بـGemini، ضمن Google AI Studio وAndroid Studio
مشتركو Google AI Ultra	Antigravity وAI Studio
الشركات	Gemini for business وAPI الخاصة بـGemini وAntigravity
عامة المستخدمين	تطبيق Gemini وAI Mode في البحث، لمشتركي Google AI Pro وUltra
العلماء	أعلى مستوى استخدام من Antigravity مجانًا لمدة 6 أشهر، بعد تقديم طلب (10 000 مقعد)
المدافعون في مجال الأمن السيبراني	توسيع Fairwind Program ليشمل مئات الشركاء، وArgon دون ضوابط وقائية سيبرانية

بالنسبة إلى المطوّرين، المعرّف هو gemini-4-argon، بإصدار مستقر. ويبقى سعر الإطلاق كما أُعلن في نهاية سبتمبر: دولاران لكل مليون رمز إدخال و10 دولارات لكل مليون رمز إخراج، مع خصم 95 % على المدخلات المخزّنة مؤقتًا، حتى 30 نوفمبر 2026؛ ثم يصبح السعر 4 و20 دولارًا. يقبل النموذج النصوص والصور والفيديو والصوت وPDF، ويجيب نصيًا، ويتقاسم نافذة واحدة تضم 1 048 576 رمزًا بين الإدخال والتفكير والإخراج. ويعيد الطلب الواحد 64K رمزًا كحد أقصى مع البث التدفقي و32K دونه (65 536 في Gemini 3.x)، لكن فك الترميز الطويل (long decode) يتيح إنتاج ما يصل إلى مليون رمز مطروحًا منها حجم الإدخال: وتتولّى إصدارات SDK الحديثة (google-genai 2.30.1، و@google/genai 2.29.1) تسلسل الطلبات بنفسها. ويمكن ضبط التفكير على ثلاثة مستويات (low، وmedium افتراضيًا، وhigh)، ولا يُدعم التخزين المؤقت الصريح.

وعلى صعيد النتائج، تصنّف Google نموذج Argon في المرتبة الأولى على Vals Index، وتعلن تحقيقه 87 % على ERQA، وهو معيار للاستدلال المكاني في الروبوتات، متقدّمًا على جميع النماذج الرائدة الأخرى. ومن بين عملاء الوصول المبكر، تقيس Box تحسّنًا في الدقة بنسبة 14 % مقارنةً بـGemini 3.1 Pro. وتَعِد Google أخيرًا ببقية عائلة Gemini 4، دون تحديد موعد.

🔗 تدوينة إطلاق Gemini 4 Argon · مستجدات Gemini 4 Argon في API الخاصة بـGemini

أمان Argon: حلّ 12 هجومًا سيبرانيًا محاكى من أصل 12، ومراقب لعدم المواءمة

13 أكتوبر — تنشر Google مع النموذج تقريرًا شاملًا للسلامة والأمن (Safety and Security Report)، ينطلق من قدراته السيبرانية.

The same coding and reasoning improvements that enabled Argon to find and patch vulnerabilities also drove better performance on our cybersecurity tests — solving all 12 of the end-to-end simulated cyberattack scenarios, up from five in our previous generation.

🇸🇦 إن التقدّم نفسه في البرمجة والاستدلال الذي مكّن Argon من اكتشاف الثغرات وإصلاحها حسّن أيضًا نتائجه في اختباراتنا للأمن السيبراني: فهو يحلّ سيناريوهات الهجمات السيبرانية المحاكاة الاثني عشر كاملةً من البداية إلى النهاية، مقابل خمسة لِجيلنا السابق. — أنكا دراغان، نائبة الرئيس لسلامة الذكاء الاصطناعي وسلوكه، Google

ولأن إصداراته الخالية من الضوابط الوقائية تساعد أيضًا بصورة أفضل بكثير على معالجة مشكلات البروتوكولات المخبرية في علم الأحياء، تفعّل Google في هذين المجالين ثلاث طبقات من الحماية في الوقت الفعلي: تصفية الطلبات بواسطة نماذج صغيرة، ومجسّات التنشيط (activation probes) التي تقرأ الإشارات الداخلية للنموذج، ومراقبة قادرة على إيقاف الوكيل أثناء إجابته. ويقرأ مراقب لعدم المواءمة أيضًا أفعاله وسلسلة تفكيره، التي ترفض Google معاقبته عليها: ففي تجربة طُبّقت فيها عقوبة عليها بالخطأ، ارتفعت نسبة اللجوء إلى اختصارات دون الإفصاح عنها من 11,2 % إلى 36,4 %. وفي مواجهة حقن التعليمات، تنخفض نسبة نجاح الهجمات إلى 0,7 % على Gray Swan IPI.

🔗 تطوير Gemini 4 Argon بمسؤولية وأمان

Antigravity: إتاحة Argon لمشتركي Ultra، بعد اختباره لدى أكثر من 100 000 مستخدم داخل Alphabet

13 أكتوبر — يصل Argon إلى تطبيق سطح المكتب وAntigravity CLI لمشتركي Google AI Ultra والاشتراكات المؤهّلة من Gemini Enterprise؛ ويتطلّب ذلك تحديث Antigravity إلى أحدث إصدار. ويروي الفريق تجربة الاختبار الداخلي: يستخدم أكثر من 100 000 شخص داخل Alphabet نموذج Argon شهريًا في الإصدار الداخلي من الأداة، وقد قاست Google خلال أربعة أسابيع زيادة بنسبة 35 % في الشيفرة التي ينتجها الوكلاء، وانخفاضًا بنسبة 30 % في عمليات التراجع بعد تقديم التغييرات.

ومن الأمثلة المذكورة: خفض استهلاك CPU للواجهة الأمامية لتعليقات YouTube إلى النصف، وإغلاق 97 تذكرة متقادمة أو مكرّرة في أقل من ثلاث ساعات من قائمة تضم 134 تذكرة، وإعادة كتابة قاعدة شيفرة من Fortran إلى Rust لتصبح أسرع بمقدار 1,8 مرة، وتدقيق للتحكّم في الوصول كشف أربع ثغرات حرجة أغفلها نموذجان رائدان سابقان. ويتجاوز الاستخدام مجال الهندسة: فأكثر من نصف فرق مبيعات Cloud وما يقارب نصف العاملين في الشؤون المالية لدى Google يستخدمون Antigravity.

🔗 Gemini 4 Argon في Google Antigravity

تطبيق Gemini: دمج Antigravity على macOS، وقائمة Customize، وأكثر من 40 تطبيقًا متصلًا

13 أكتوبر — ترافق ملاحظات إصدار تطبيق Gemini نشر Argon بميزتين جديدتين. فقد دُمج Antigravity في تطبيق Gemini على macOS: يشغّل زرٌّ وكيلًا للبرمجة، ويوافق المستخدم على خطته ثم يعود إلى المحادثة بينما يبني الوكيل الشيفرة ويختبرها في الخلفية، مع إشعار عندما تصبح النتيجة جاهزة. ويتاح هذا التكامل باللغة الإنجليزية للحسابات المؤهّلة لمن تبلغ أعمارهم 18 عامًا فأكثر.

وتجمع قائمة Customize الجديدة بين ضبط الإجابات واكتشاف التطبيقات وإضافة المهارات، ويتصل Gemini الآن بأكثر من 40 تطبيقًا أو خدمة، مثل Instacart أوOpenTable أوAdobe. ويجري نشر Customize لجميع مستويات الاشتراك، على الويب والأجهزة المحمولة وWindows وmacOS، لكن معظم التطبيقات المتصلة تظل متاحة باللغة الإنجليزية وفي الولايات المتحدة. وتشير Google أيضًا إلى الانتقال من المحادثة إلى المهام (tasks)، كي يواصل Gemini العمل في غياب المستخدم.

🔗 ملاحظات إصدار تطبيق Gemini · Gemini 4 Argon في تطبيق Gemini

Gemini 4 Argon في أدوات الجهات الخارجية: Cursor وDevin وGitHub Copilot وManus

13 أكتوبر — تتيح أربع أدوات الوصول إلى Argon في اليوم نفسه، ولكل منها شروطها ومقياسها الخاص.

أداة الجهة الخارجية	أين يمكن استخدامها	السعر المعلن	النتيجة المعلنة
Cursor	محرّر Cursor	2 دولار للإدخال، و0,10 دولار لقراءة التخزين المؤقت، و10 دولارات للإخراج لكل مليون رمز	52,8 % على CursorBench 4.0 بمستوى الجهد الافتراضي
Devin	Devin Desktop وDevin CLI	أقل بنسبة 75 % من السعر الرسمي حتى 27 أكتوبر	60,5 % على FrontierCode 1.1
GitHub Copilot	خطط Pro+ وMax وBusiness وEnterprise، في ثماني واجهات	2 دولار للإدخال، و0,10 دولار للتخزين المؤقت، و10 دولارات للإخراج حتى 1 ديسمبر	مهام محلولة أكثر من إصدارات Gemini السابقة، دون رقم محدّد
Manus	Manus، مع Google Cloud	غير محدّد	لا توجد أرقام

بحسب Cursor، يأتي Argon بمستوى Opus 5.5. ويوضّح جدول CursorBench 4.0 أن التعادل يتحقّق عند مستوى الجهد المتوسط (Opus 5.5 Medium بنسبة 52,5 %، بتكلفة 2,91 دولار للمهمة مقابل 4,39 دولار لنموذج Argon): ويبقى Opus 5.5 متقدّمًا في High ‏(56 %) وفي Max ‏(57,8 %، متصدّرًا الترتيب)، فيما يستهلك Argon ما يقارب ثلاثة أمثال عدد الرموز لكل مهمة. ولدى Devin، يجمع الخصم بين تخفيض الإطلاق من Google بنسبة 50 %، الساري حتى 1 ديسمبر، وتخفيض خاص بـDevin بنسبة 50 %؛ وعلى FrontierCode 1.1، وهو معيار Cognition الداخلي، يتقدّم Argon بفارق طفيف على GPT-6.1 Sol ‏(60,4 %) لكنه يبقى خلف Claude Opus 5.5 ‏(65,3 %) في الرسم البياني المعنون 1.1 Extended.

وتتيحه GitHub بشكل عام لخطط Pro+ وMax وBusiness وEnterprise (ولا تظهر Pro وFree في القائمة)، مع طرح تدريجي في محدّد النماذج ضمن ثماني واجهات، من VS Code وCopilot CLI إلى Xcode وEclipse؛ وفي Business وEnterprise، يكون مفعّلًا تلقائيًا ما لم يكن المسؤول قد عطّل التفعيل الافتراضي للنماذج الجديدة. وتعلن Manus تشغيله بالتعاون مع Google Cloud للبرمجة والتخطيط والنمذجة ثلاثية الأبعاد، دون تحديد خطة أو سعر أو أرصدة.

🔗 إعلان Cursor · CursorBench 4.0 · تدوينة Devin · سجل تغييرات GitHub · إعلان Manus

The X Subscription: تجمع SpaceXSI بين Grok وGrok Bot وCursor وX Premium، من 0 إلى 200 دولار شهريًا

12 أكتوبر — تطلق SpaceXSI (المعروفة سابقًا باسم SpaceXAI) اشتراك The X Subscription، وهو اشتراك موحّد يجمع Grok وGrok Bot وCursor وX Premium، وقد أعلنت Cursor ذلك في المساء نفسه: فالمحرّر، الذي انضم إلى SpaceX في أغسطس، يُباع الآن ضمن الباقة نفسها التي تضمّ المساعد Grok ومزايا شبكة التواصل الاجتماعي X. والعرض متاح للعملاء الجدد منذ 12 أكتوبر، ويُفترض أن يُتاح للجميع في أنحاء العالم خلال الأيام المقبلة.

خطة الاشتراك	السعر الشهري	الاستخدام المشمول	ما تتيحه الخطة في Cursor
Free	0 دولار	محدود	حصة أولية لوكلاء البرمجة
Plus	8 دولارات	أساسي	نماذج Grok فقط
Premium	30 دولارًا	4 أضعاف Plus	وكلاء سحابيون، وعمليات آلية، وOrigin، ومراجعات للشيفرة بالذكاء الاصطناعي، ونماذج جهات خارجية بسعر API
Super	100 دولار	15 ضعف Plus	مثل Premium، مع استخدام أكبر
Ultra	200 دولار	50 ضعف Plus	مثل Premium، مع استخدام أكبر

تجمع Premium مزايا SuperGrok وCursor Pro وX Premium+، التي كانت تكلف مجتمعةً 90 دولارًا شهريًا بحسب SpaceXSI. وجوهر العرض رصيد استخدام مشترك بين Grok وCursor، يتجدّد أسبوعيًا؛ وعند تجاوزه، يمكن شراء رصيد إضافي (top-ups) أو انتظار التجديد. وتَعِد SpaceXSI باستخدام للبرمجة مع نماذجها الخاصة يزيد على الأقل إلى الضعف مقارنةً بخطة Cursor المماثلة. وتظل نماذج الجهات الخارجية، أي نماذج المختبرات الأخرى، متاحة في Cursor بدءًا من Premium، لكنها لا تُحتسب من الرصيد المشترك: إذ تُحاسب بسعر API الرسمي، عبر شحن الرصيد، مع حدود إنفاق قابلة للضبط.

Cursor is now part of The X Subscription. Current Cursor subscribers can keep their plan or switch to The X Subscription.

🇸🇦 أصبحت Cursor الآن جزءًا من The X Subscription. ويمكن لمشتركي Cursor الحاليين الاحتفاظ بخطتهم أو الانتقال إلى The X Subscription. — @cursor_ai على X

لم تعد الخطط القديمة متاحة للمشتركين الجدد. ويحتفظ المشتركون الحاليون في SuperGrok أوCursor أوX Premium بخطتهم وسعرها ووظائفها، أو ينتقلون مع استرداد نسبي للمبلغ؛ ولدى Cursor، يستمر الاستخدام المشمول لنماذج الجهات الخارجية حتى الانتقال. لكن SpaceXSI تنبّه إلى أنها ستنقل في النهاية العملاء المتبقّين إلى الخطط الجديدة، دون جدول زمني ومع إشعار مسبق. وبالنسبة إلى الفرق، تحافظ Premium وSuper وUltra على السعر نفسه لكل مقعد كما في الاشتراكات الفردية، وهو أقل من خطط Cursor Teams القديمة بحسب SpaceXSI، مع ثلاثة أضعاف استخدام البرمجة، وSSO، وفوترة موحّدة، والامتثال لمعيار SOC 2.

🔗 تقديم The X Subscription · سلسلة منشورات @SpaceXSI

NVIDIA تتيح منصة Run:ai بالكامل بمصدر مفتوح

13 أكتوبر — تتيح NVIDIA منصة NVIDIA Run:ai بالكامل بمصدر مفتوح، وهي منصتها التي تخصص وحدات GPU ديناميكيًا وتنسّق أعباء عمل الذكاء الاصطناعي على Kubernetes، بدءًا من معالجة البيانات وصولًا إلى التدريب والاستدلال. أُودعت الشفرة في مؤسسة NVIDIA DSX AI Factory على GitHub، وتتوفر المنصة أيضًا على NGC بإصدار مجتمعي (Community Product)، مع حزمة Helm تثبّت مجموعة المكونات المتكاملة. لا يتطلب هذا الإصدار أي اشتراك مدفوع في Run:ai، لكنه لا يشمل دعم المؤسسات، ويتطلب تنزيله من NGC قبول ترخيص برمجيات NVIDIA. وتستمر العروض التجارية: المنتج المستقل، وNVIDIA Mission Control، وNVIDIA AI Enterprise، والأسواق السحابية.

يتوزع الإصدار على أربعة مكونات يمكن اعتماد كل منها على حدة:

المكوّن المنشور	دوره في المنصة
KAI Scheduler	مجدول أصلي لـ Kubernetes (جدولة جماعية، وتقاسم عادل، وتوزيع بحسب الطوبولوجيا)، متاح بالفعل بمصدر مفتوح تحت ترخيص Apache 2.0 ومن ضمن مشاريع CNCF Sandbox
GPU Fractioning Operator	تقسيم وحدات GPU إلى أجزاء باستخدام الإمكانات الأصلية في CUDA 13.4، مع حد صارم للذاكرة لكل عبء عمل؛ وأُزيل تنفيذ Run:ai الاحتكاري
KAI Resource Management	المشاريع، والأقسام، والحصص، ومجموعات العُقد
Workload Map	مكتبة Go تصف كل نوع من أعباء العمل (PyTorchJob، وRayCluster، وKServe، ورسوم Dynamo البيانية)، كي لا تضطر الأدوات إلى كتابة شفرة خاصة بكل CRD

يدمجها بالفعل ثمانية شركاء من منظومة DSX: Crusoe، وMirantis ‏(k0rdent AI)، وNebius (نشر بنقرة واحدة)، وOpenNebula Systems، وRafay (خدمة مُدارة بالكامل)، وSaturn Cloud ‏(Token Factory)، وSpectro Cloud ‏(PaletteAI)، وvCluster. وتذكّر NVIDIA أيضًا بمشروعين مفتوحين قريبين منها: Model Streamer، الذي يحمّل الأوزان مباشرة في ذاكرة GPU لتقليل زمن البدء البارد لنسخ الاستدلال (مدمج مع vLLM وSGLang، وأسرع من المحمّل الافتراضي بـ 3 إلى 6 مرات على ثماني آلات افتراضية H100 في Microsoft Azure)، وGrove، وهي واجهة API الخاصة بـ Kubernetes في Dynamo لأعباء العمل متعددة المكونات. والهدف المعلن هو جعل Run:ai أساسًا مفتوحًا لمنصة DSX AI Factory، كي يستفيد كل شريك وكل سحابة للذكاء الاصطناعي أكثر من وحدات GPU لديه.

🔗 Run:ai بمصدر مفتوح (مدونة NVIDIA التقنية)

LFM2.5-24B-A2B : Liquid AI تصدر نموذج استدلال بمليارَي معلمة نشطة للوكلاء المحليين

13 أكتوبر — تصدر Liquid AI نموذج LFM2.5-24B-A2B، وهو مزيج خبراء (MoE) يضم 24 مليار معلمة، لا تنشط منها سوى 2 مليار لكل رمز. وهو، بحسب Liquid AI، أكبر نموذج في عائلة LFM2.5، التي تمتد الآن من 230 مليونًا إلى 24 مليار معلمة، ونموذج مخصص بالكامل للاستدلال: فهو ينتج دائمًا سلسلة تفكير قبل إجابته. والهدف هو الوكيل المحلي: فمع انخفاض تكلفة كل رمز استدلال، يستطيع الوكيل العمل باستمرار على جهاز المستخدم، واستدعاء الأدوات، وتنفيذ المهام تباعًا.

تعتمد البنية على بنية LFM2-24B-A2B (40 طبقة، و64 خبيرًا لكل كتلة مع توجيه top-4، ومزيج من الالتفافات القصيرة ذات البوابات وانتباه GQA). أما التغييرات فهي: توسّع السياق من 32 000 إلى 131 000 رمز، وتضاعف حجم المفردات من 65 000 إلى 128 000 رمز، وزيادة بيانات التدريب المسبق من نحو 17 000 إلى 33 000 مليار رمز، ثم تدريب لاحق من خمس مراحل ينتهي بتعلّم معزز داخل أطر تشغيل الوكلاء (OpenClaw، وHermes Agent، وPi، وOpenCode).

معيار التقييم	LFM2.5-24B-A2B	Qwen3.6-35B-A3B	Gemma-4-26B-A4B-it	Nemotron-3.5-Lightning
AutomationBench	27,69	8,72	5,46	2,61
BFCLv4	65,01	65,00	57,09	53,78
ToolSandbox	80,71	75,02	72,09	75,13
LiveClaw	48,09	38,19	41,25	37,72
PinchBench	83,18	89,93	77,12	84,20
WebArena Verified	26,75	37,62	25,62	28,69
IFBench	74,69	64,21	47,44	71,67
GPQA Diamond	74,42	83,69	74,90	72,42
MATH-500	96,04	96,73	95,66	96,40
SWE-Bench Verified (OpenCode)	51,00	66,20	25,80	53,40

بالمقارنة مع ثلاثة نماذج MoE أكبر، يظل النموذج منافسًا في استخدام الأدوات واتباع التعليمات، لكنه يتراجع في المعرفة والبرمجة باستخدام الوكلاء؛ وتوصي Liquid AI بالفعل بإقرانه بالبحث أو بقاعدة وثائق للمهام التي تتطلب معرفة. والسرعة هي الميزة الأخرى: 184 رمزًا في الثانية على Apple M5 Max، و114 على Ryzen AI Max+ 395، وأكثر من 21 000 رمز إخراج في الثانية عند تشغيل عدد كبير من الطلبات المتزامنة على وحدة B300 واحدة. ويُنشر النموذج الأساسي والنموذج الذي خضع للتدريب اللاحق بأوزان مفتوحة تحت ترخيص الشركة الخاص lfm1.0، مع دعم فوري من llama.cpp وMLX وvLLM وSGLang وONNX.

🔗 LFM2.5-24B-A2B (مدونة Liquid AI على Hugging Face)

الذكاء الاصطناعي المحلي على حواسيب Windows : NVIDIA تجهّز RTX Spark بنموذج Nemotron 3.5 Bolt 74B، وHugging Face تطلق Llama Windows

13 أكتوبر — قبل ثلاثة أيام من طرح حواسيب RTX Spark المحمولة يوم الجمعة 16 أكتوبر، وبعد فتح الطلبات المسبقة في 7 أكتوبر، تفصّل NVIDIA البرمجيات الجاهزة لإطلاق هذه الشريحة التي تجمع ما يصل إلى 128 غيغابايت من الذاكرة الموحّدة و1 بيتافلوب من القدرة الحسابية للذكاء الاصطناعي. والعنصر المحوري هو نموذج مفتوح جديد، Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB: نموذج MoE يضم 74 مليار معلمة، منها 9 مليارات نشطة، جرى تكميمه إلى 2 بت مع تدريب يراعي التكميم ليُشغّل ضمن 24 غيغابايت، وصُمم للوكلاء المحليين. يصدر يوم الخميس 15 أكتوبر في llama.cpp وvLLM وOllama وUnsloth وLM Studio، وسيكون قابلًا للاستدعاء من Hermes وOpenClaw؛ وبيانات التدريب والأوزان ووصفات التدريب مفتوحة.

في جانب الوكلاء، تذكر NVIDIA أن تنزيلات نماذج LLM المحلية تبلغ 5 أضعاف إجمالي تنزيلاتها في العام الماضي. توصي GitHub Copilot وHermes وOpenClaw وPerplexity وPi وWorkBuddy بنموذج محلي مناسب وتضبطه؛ ويتحقق الأمان عبر بيئة العزل OpenShell وحاويات MXC من Microsoft، فيما توجّه مكتبة Switchyard المفتوحة المصدر الطلبات بين النماذج المحلية والسحابية. ويخرج NVIDIA PAIR، وهو الموجّه الذي يوزّع الاستدلال بين حواسيب الشبكة المحلية، من المرحلة التجريبية مع دعم llama.cpp وتنزيل النماذج مباشرة من Hugging Face. وللإبداع، تعلن Adobe عن سرعة أعلى بما يصل إلى الضعف في Photoshop وPremiere (تحسينات في المرحلة التجريبية)، ويضيف NVIDIA Broadcast 2.3 الدقة الفائقة للفيديو، وتوليد الإطارات الوسيطة، وخادم MCP ليتمكن الوكلاء من التحكم في مؤثراته. وللمطورين، يحصل Windows on Arm على أول إصدار مبني من PyTorch-CUDA وعلى Python 3.15 أصلي افتراضيًا.

العنصر المعلن	تاريخ التوفر
NVIDIA PAIR خارج المرحلة التجريبية، وBroadcast 2.3، وLlama Windows	13 أكتوبر
Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB	الخميس 15 أكتوبر
حواسيب RTX Spark المحمولة، وأدلة عملية للذكاء الاصطناعي (أدلة تطبيقية)، ونموذج DLSS 5 أسرع بمرتين	الجمعة 16 أكتوبر
Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB لشخصيات ACE، وRTX Remix 1.6	الجمعة 23 أكتوبر
DLSS Ray Reconstruction في Blender	نوفمبر

🔗 برمجيات إطلاق RTX Spark (مدونة NVIDIA)

Llama Windows : Hugging Face تضع llama.cpp في منطقة الإشعارات في Windows 11

13 أكتوبر — تطلق Hugging Face تطبيق Llama Windows، وهو تطبيق WinUI 3 مجاني ومفتوح المصدر يثبّت llama.cpp ويشغّله من منطقة الإشعارات في Windows 11، دون طرفية أو ترجمة برمجية أو صلاحيات مسؤول. يختار المستخدم نموذجًا مكمّمًا من Hub، وينزّله بنقرة واحدة، ثم يحمّله من لوحة صغيرة؛ وعند بدء التشغيل، يتصل التطبيق بخادم llama.cpp يعمل بالفعل، أو يثبّت llama.cpp باستخدام مُثبّته الرسمي. وهو نظير llama.app على macOS لنظام Windows.

للمطورين، يستمع الخادم المحلي على http://localhost:9931 عبر واجهة API متوافقة مع OpenAI، وتُحفظ التنزيلات في ذاكرة التخزين المؤقت القياسية لـ Hugging Face، التي تتشاركها مع أدوات الشركة الأخرى. يعمل التطبيق أصليًا على Windows on Arm ويدعم NVIDIA RTX Spark منذ اليوم الأول، في عمل أُنجز بالتعاون مع NVIDIA. ونُشرت الشفرة تحت ترخيص MIT في المستودع ggml-org/Llama-Windows.

🔗 Llama Windows (مدونة Hugging Face)

الأمان : دفاعات Anthropic ضد التقطير، واستغلال Chrome الذي أنشأته XBOW، ومصنّف الأسرار من GitHub

تتناول ثلاثة إعلانات أمان النماذج والشفرة: تستعرض Anthropic حصيلة دفاعاتها ضد نسخ نماذجها، وتعرض XBOW ما يتيحه نموذج متاح للجمهور في الهجوم، وتستبدل GitHub مسار معالجة قائمًا على LLM بمصنّف صغير.

Anthropic تقلّل البيانات التي يجمعها القائمون بالتقطير بنسبة 90 إلى 99 %، بحسب مؤشراتها الأولية

12 أكتوبر — تستعرض Anthropic حصيلة دفاعاتها ضد هجمات التقطير، وهي حملات تجمع إجابات نموذج متقدم، غالبًا عبر شبكات من الحسابات الاحتيالية، لتدريب نموذج آخر بتكلفة أقل. وبحسب المؤشرات الأولية، تقلّل أساليبها الجديدة البيانات المجموعة بنحو 90 إلى 99 %. وتقول Anthropic إن Zhipu حاولت تقطير Claude Fable 5 أثناء تطوير GLM-5.3، قبل أن تلجأ إلى نموذج Claude أقدم وإلى نموذج من مختبر آخر.

تُضاف ثلاث طبقات: التفكير المحفوظ (preserved thinking) في Claude Fable 5.1 وOpus 5.5، الذي يمنع حسابات API المنشأة منذ 31 أغسطس من تعديل سياق Claude السابق، مع حصر استدلال Sonnet 5.5 في المؤسسة التي أرسلت الطلب؛ ومصنّف من مرحلتين بنسبة نتائج إيجابية كاذبة تقل عن 0,1 %، يعمل على Sonnet 5.5 وOpus 5 و5.5 وFable 5 و5.1؛ وأخيرًا حدود استخدام أشد، وحظر للحسابات، واحتساب تكلفة الطلبات المحظورة منذ 24 سبتمبر. والنتيجة المعلنة: انخفاض رموز الاستدلال المستخرجة بمقدار 10 إلى 100 مرة، وحظر عشرات الآلاف من الحسابات، غالبًا في أقل من ساعتين.

🔗 تعزيز دفاعاتنا ضد هجمات التقطير

XBOW تنشئ باستخدام GPT-5.6 Sol استغلالًا كاملًا لـ Chrome، وتكافئها Google بمبلغ 250 000 دولار

13 أكتوبر — أنشأت XBOW، وهي شركة لاختبارات الاختراق التي ينفذها وكلاء الذكاء الاصطناعي، سلسلة استغلال متكاملة (سلسلة كاملة) لـ Chrome: كانت مجرد زيارة صفحة ويب كافية للتحكم عن بُعد في جهاز Windows، ما يعني تعرض نحو مليار مستخدم للخطر بحسب XBOW. ومنحتها Google مكافأة قدرها 250 000 دولار، وأُصلحت العيوب الثلاثة. جاء الإعلان من XBOW، وليس من OpenAI، التي اكتفى حسابها @OpenAIDevs بإعادة نشره.

We deliberately picked a model that is available to anyone, not a specialized security model or one with restricted access.

🇸🇦 اخترنا عمدًا نموذجًا متاحًا للجميع، وليس نموذجًا متخصصًا في الأمان أو مقيّد الوصول. — أوغه دي مور، مؤسس XBOW ورئيسها التنفيذي

النموذج المختار هو GPT-5.6 Sol، مع أسلافه. بلغت تكلفة الحوسبة اللازمة للسلسلة 40 000 دولار على مدى ستة أيام، من 2 إلى 7 أغسطس: تفحّص الذكاء الاصطناعي الشفرة المصدرية لـ Chrome، وبنى نماذج لإثبات المفهوم، وكتب النسخ الأولى من الاستغلال، بينما تولّى أربعة باحثين وضع الاستراتيجية والتحقق من العمل. وبحسب XBOW، قد يصبح بإمكان الوكلاء وحدهم اكتشاف كل واحد من العيوب الثلاثة خلال عام.

🔗 رواية XBOW

GitHub تفصّل مصنّف الأسرار لديها : وقت تحليل أقل بنسبة 86 % من مسار المعالجة السابق القائم على LLM

13 أكتوبر — بعد ستة أيام من إعلان مصنّفها للأسرار المسرّبة، تنشر GitHub تفاصيل ما وراءه. تعمل أداة الفحص على مرحلتين: تبحث التعبيرات النمطية على نطاق واسع لرصد كل ما يشبه بيانات اعتماد، ثم يقرأ مصنّف ModernBERT خضع للضبط الدقيق، وصُدّر إلى ONNX مع تكميم 8 بت، كل مرشح مع سياقه (مسار الملف، ونوع السر، وأسماء المتغيرات، والشفرة المجاورة) لاستبعاد القيم المشابهة، مثل قيم الأمثلة أو البيانات الوهمية في الاختبارات.

المقياس بالمقارنة مع مسار معالجة LLM	الفارق المنشور
الزمن الوسيط للتحليل بعد push	−86 %
تكلفة تقديم الخدمة	أقل بأكثر من 98 %
قبول التنبيهات مرجّحًا بحسب مالك المستودع (اختبار A/B)	+11,5 %
الدقة في التقييم دون اتصال	+13 %
الاستدعاء في التقييم دون اتصال	+19 %

أتاحت هذه الزيادة في السرعة توسيع اكتشاف الأسرار العامة ليشمل حماية عمليات push، حتى قبل إرسال الشفرة.

🔗 نموذج GitHub لاكتشاف الأسرار (مدونة GitHub)

Scion : Anthropic تستبدل git بنظامها الخاص لإدارة الإصدارات

13 أكتوبر — توضح Anthropic على مدونتها الهندسية سبب تخلّيها عن git لمستودعها الموحّد: كانت فرقها تدمج نحو 2 500 تغيير يوميًا في مايو 2026، وأكثر من 30 000 في سبتمبر. ومع سجل يقارب 100 غيغابايت ونحو 25 مليون عملية استخراج يوميًا لأعمال CI، أصبحت الأدوات المصممة للبشر عامل إبطاء، حتى مع وجود عدة مئات من مرايا git الداخلية.

بُني Scion خلال خمسة أشهر على يد سبعة أشخاص، وينطلق من افتراض أن عملاءه، وهم في الغالب وكلاء ومهام مؤتمتة، متصلون دائمًا بالشبكة: يحسب الخادم السجل، وإسناد الأسطر إلى أصحابها (blame)، وعمليات الدمج، وغالبًا لا تعود مهمة CI بحاجة إلى نسخة محلية. وتقول Anthropic إنه يشغل حيّزًا أصغر بـ 200 مرة من مرايا git لديها، ويُنجز عمليات الاستخراج في ثوانٍ بدلًا من دقائق، ويتيح استعادة 25 % من موارد CPU لصالح CI؛ وقد أعاد إصدار معاينة داخلي من Claude Mythos Preview كتابة مسار معالجة الإدخال بذاكرة أقل بـ 20 مرة. ولا تخطط Anthropic لإصدار عام منه، إذ يبتعد Scion كثيرًا عن git بحيث لا يصلح للاستخدام في سياقات أخرى: وبدلًا من ذلك، تشارك مبادئه كي يطبقها الآخرون على git، وتقول إنها تريد العمل مع GitHub وGitLab ومجتمع المصادر المفتوحة.

🔗 إعادة تصميم إدارة الشفرة المصدرية في Anthropic

NVIDIA في فرنسا: استثمارات مرتقبة في Doctolib وEntalpic وGenesis AI وPigment، ونماذج Mistral في المدار على متن Altair-1

13 أكتوبر — في مستهل جولتها الأوروبية وصولًا إلى GTC Berlin، حيث سيلقي جنسن هوانغ كلمته الافتتاحية (الكلمة الرئيسية) في 21 أكتوبر، تعلن NVIDIA عن استثمارات مرتقبة في أربع شركات فرنسية ناشئة، من دون تحديد مبالغ: Doctolib (وكلاء لمقدمي الرعاية ورفيق صحي للمرضى)، وEntalpic (تصميم مواد على المستوى الذري لأشباه الموصلات)، وGenesis AI (روبوتات للأغراض العامة ونماذج أساس)، وPigment (تخطيط المؤسسات). وتقول NVIDIA إنها خصصت ما يقارب 10 مليارات دولار للمنظومة التقنية الأوروبية.

ويستعرض المنشور نفسه وضع الذكاء الاصطناعي السيادي في فرنسا. ستوسّع Bull إنتاجها الأوروبي من الخوادم ليشمل أنظمة Vera Rubin Ultra NVL72، المقررة لعام 2028 والتي ستُجمّع في مصنعها بمدينة أنجيه. وأصبحت Twake.ai، المبنية على Nemotron، عبر الاتفاقية الإطارية CANUT التي فازت بها LINAGORA وDocaposte، مساحة العمل الرقمية السيادية الوحيدة المدرجة لخدمة أكثر من 2 500 هيئة عامة فرنسية. واختُتم اليوم بلقاء بين جنسن هوانغ وإيمانويل ماكرون في قصر الإليزيه.

وفي مجال الفضاء، أعادت Mistral نشر الإعلان: وصل Altair-1 إلى مداره، وهو أول قمر صناعي ضمن كوكبة من 50 قمرًا صناعيًا تقدر NVIDIA تكلفتها بـ1 مليار دولار. تولّت Loft Orbital دمجه، وصنعته في أبوظبي Orbitworks، وهي مشروع مشترك بين Loft Orbital وMarlan Space. ويحمل وحدات NVIDIA Jetson AGX Orin التي تشغّل نماذج Mistral لرصد الأرض في الوقت الفعلي وتنفيذ عمليات مستقلة؛ وتشير Loft Orbital إلى Ministral 3 وتستهدف إصدار تنبيهات يولّدها الذكاء الاصطناعي خلال دقائق. لم تُنشر أرقام للأداء أو موعد إطلاق دقيق: تقول Loft Orbital إن الإطلاق جرى قبل بضعة أسابيع، بينما تضعه NVIDIA في هذا الشهر.

🔗 المنظومة الفرنسية وNVIDIA (مدونة NVIDIA) · سلسلة منشورات NVIDIA عن GTC Berlin · تغريدة Mistral AI

وكلاء وأدوات البرمجة: سوق Origin، وDevin في Pylon وDynamic Workflows الخاصة به، وإمكانية الوصول إلى Puck من Amp عبر MCP

تفتح Cursor سوق منصة استضافة الشيفرة التابعة لها أمام مطوري أدوات الجهات الخارجية، ويُدمج Devin في أداة للدعم وينسّق فرقًا من الجلسات، وتتيح Amp الوصول إلى وكيلها المنسّق من مساعدين آخرين.

Cursor تفتح سوق Origin أمام طلبات الإدراج العامة

13 أكتوبر — تفتح Origin، منصة استضافة الشيفرة من Cursor التي أُطلقت في نسخة تجريبية يوم 17 أغسطس، أبوابها لأدوات الجهات الخارجية. يضم سوقها أكثر من 20 تطبيقًا للنشر (Cloudflare وNetlify وVercel…)، والتكامل المستمر (Buildkite وCircleCI…)، ومراجعة الشيفرة (CodeRabbit وGreptile)، والأمان (Semgrep وSocket Security)، والمراقبة (Sentry)، وإدارة المشاريع (Linear). ومنذ 13 أكتوبر، تقبل أيضًا طلبات الإدراج العامة: ينشئ الفريق تطبيقه ضمن نطاق الأسماء الخاص به، ويبنيه باستخدام API الخاصة بـOrigin (JWT للتطبيق، ورموز التثبيت، وأحداث webhook، وcheck runs، وتعليقات ومراجعات pull requests)، ثم يقدمه مع فيديو توضيحي؛ وتراجع Cursor كل طلب قبل إدراجه. لم تُعلن أي أسعار.

🔗 سوق تطبيقات Origin (سجل تغييرات Cursor)

Devin يتكامل مع Pylon، مع أرصدة بقيمة 15 000 دولار للعملاء الجدد

13 أكتوبر — تطلق Cognition التكامل الأصلي لـDevin في Pylon، أداة دعم العملاء. عندما تُحال تذكرة إلى الفريق الهندسي، يبدأ Devin العمل تلقائيًا: يفحص السجلات، ويعيد إنتاج الخلل، ويحدد السبب الجذري، ويفتح PR لإصلاحه؛ ويتابع فريق الدعم العمل في Pylon، ويستأنف المهندسون الجلسة المرتبطة، وتتزامن التحديثات في الاتجاهين. ويمكن لفريق الدعم أيضًا بدء عمليات بحث في الشيفرة من داخل Pylon للإجابة عن أسئلة المنتج. وتشير الشهادات التي تستشهد بها Cognition إلى تسليم الإصلاحات أسرع بنحو 30 %، وأحيانًا خلال 15 إلى 20 دقيقة بدلًا من عدة ساعات. ويحصل عملاء Devin الجدد على Pylon على أرصدة بقيمة 15 000 دولار.

🔗 Devin في Pylon

Dynamic Workflows في Devin تنسّق فرقًا من الجلسات باستخدام برنامج نصي بلغة Python

13 أكتوبر — تسلّط Cognition الضوء على Dynamic Workflows في Devin: يكتب Devin برنامجًا نصيًا حتميًا بلغة Python يقرر جلسات Devin التي ينبغي تشغيلها، وترتيبها، والتعليمات الموجهة إليها، مستندًا إلى النتائج المنظّمة (مخطط JSON) للجلسات السابقة. يكون كل وكيل افتراضيًا جلسة كاملة على آلة افتراضية خاصة به، مع انتقال الشيفرة عبر فروع git، أو يشارك آلة الجلسة التي تتولى التنسيق. ويُستأنف التنفيذ المتوقف من حيث توقف، ضمن مهلة أقصاها سبعة أيام، ويُحفظ سير العمل الناجح بوصفه مهارة. تتوفر الوظيفة في كل جلسة Devin، لكنها تبقى معطلة في حسابات Enterprise إلى أن يفعّلها مسؤول؛ وتحذّر الوثائق من التكلفة، إذ يستهلك كل وكيل موارد تعادل جلسة كاملة. ولا يوجد تأكيد لموعد الإطلاق في أي مصدر: صفحة الوثائق غير مؤرخة، والوظيفة لا تظهر في ملاحظات الإصدارات الأخيرة.

🔗 Dynamic Workflows في Devin (الوثائق)

Amp تتيح الوصول إلى Puck من ChatGPT وClaude ووكلاء آخرين عبر MCP

13 أكتوبر — تتيح Amp الوصول إلى Puck، وكيلها المنسّق الذي ينسّق عمل الوكلاء الآخرين، من ChatGPT وClaude وعملاء MCP آخرين. يوفّر خادم MCP الخاص بـAmp (ampcode.com/mcp) أداتين: puck، للتحاور مع Puck الخاص بك، وorbs، وهي واجهة تفاعلية لعرض orbs الجارية مع روابط إلى بواباتها. والمثال المطروح هو تطوير فكرة باستخدام الوضع الصوتي في ChatGPT أثناء نزهة، ثم إرسالها إلى Puck ليوكلها إلى orb المناسبة. يتم الربط من إعدادات Puck في Amp أو بلصق عنوان الخادم في العميل، ثم تسجيل الدخول باستخدام حساب Amp. حتى الآن، كان Puck يستخدم خوادم MCP؛ وأصبح هو نفسه خادمًا. لم تُعلن أي أسعار.

🔗 اصطحب Puck معك (Amp)

شراكات: Solutions Partner Program من Replit، وManus في وضع Agent لدى OPPO

اتفاقيتا توزيع: تعتمد Replit على شركات تكامل الأنظمة للوصول إلى المؤسسات، وتعتمد Manus على شركة مصنّعة للهواتف الذكية.

Replit تطلق Solutions Partner Program مع Accenture وJSOL وSMFL وSnowman Labs

13 أكتوبر — تطلق Replit برنامج شركاء لشركات تكامل الأنظمة والاستشارات والوكالات التي تساعد المؤسسات على استخدام منصتها: تدريب، ومرافقة، وتعاون في فرص العملاء، ومسارات للحصول على شهادات في وظائف Enterprise، ضمن نموذج يقوم أولًا على الإحالات (الإحالة أولًا). ومن بين الشركاء الأوائل Accenture، والشركتان اليابانيتان JSOL وSumitomo Mitsui Finance and Leasing (SMFL)، والشركة البرازيلية Snowman Labs. وتقول SMFL إنها بنت خلال أسبوع تطبيقًا مؤسسيًا جاهزًا للإنتاج، بينما تستشهد JSOL بعميل بنى نموذجًا أوليًا خلال شهر. كان دليل الشركاء يضم تسعة شركاء في 13 أكتوبر؛ ولم تُنشر أي شروط مالية.

🔗 التعريف ببرنامج Replit Solutions Partners

Manus تعقد شراكة مع OPPO لوضع Agent الجديد في AI Mind Pilot

13 أكتوبر — تدمج Manus قدراتها الوكيلية في OPPO AI Mind Pilot، ضمن وضع Agent الجديد، الذي سيظهر لأول مرة على سلسلة Find X10 المقبلة بنظام ColorOS 17. والمثال الذي يبرزه الإعلان هو تنظيم رحلة انطلاقًا من تذاكر الطيران والحجوزات وتذاكر المعالم السياحية المتفرقة بين تطبيقات الهاتف، ودمجها مع معلومات من الإنترنت لإعداد برنامج رحلة يومًا بيوم. وفي ما يخص الخصوصية، يعالج ColorOS 17 محليًا، باستخدام نماذج مدمجة، مهام مثل البحث عن الملفات أو إعادة تسميتها، من دون إرسال محتواها إلى Manus، ويطلب AI Mind Pilot تأكيدًا صريحًا قبل أي معالجة خارجية. لم تُعلن مواعيد أو أسواق أو شروط: سيُكشف عنها عند إطلاق الهاتف.

🔗 Manus تعقد شراكة مع OPPO

الفيديو والصوت التوليديان: FastH3-Omni من Reactor، وRunway في Replit، ووكلاء ElevenLabs للدعم، وصوت أُعيد إنشاؤه في مجلس اللوردات

يكتسب الفيديو في الوقت الفعلي صوتًا، وتدخل Runway مجال تصميم المواقع، وتعرض ElevenLabs استخدامين لمنصتها، في دعم العملاء والبرلمان البريطاني.

FastH3-Omni: Reactor تطلق نسخة من MiniMax H3 تعمل في الوقت الفعلي بصوت متزامن

13 أكتوبر — تطلق منصة Reactor نموذج FastH3-Omni، وهو نسخة تعمل في الوقت الفعلي من MiniMax H3، نموذج الفيديو من MiniMax، ويولّد فيديو بصوت متزامن انطلاقًا من تعليمة واحدة. خضع لتدريب لاحق على يد فريق FastVideo في Hao AI Lab بالتعاون مع Nuva Lab، وهما اللذان قدّما FastH3 في أواخر أغسطس، ويُقدَّم بوصفه أسرع نسخة مفتوحة المصدر من H3 تعمل في الوقت الفعلي وأعلاها جودة. ويضيف التوجيه بالصورة الأولى والأخيرة، وإدخال الصوت مع الحوارات، وما يصل إلى ثلاث صور مرجعية. يتوفر FastH3-Omni في معاينة حصرية عبر API الخاصة بـReactor حتى 20 أكتوبر؛ ولا ينشر الإعلان اختبارات أداء أو أسعارًا أو رابطًا للأوزان. وأعادت MiniMax نشره في مساء اليوم نفسه.

🔗 إعلان Reactor

Runway تتصل بـReplit لتصميم المواقع

13 أكتوبر — تعرض Runway وReplit في اليوم نفسه Runway for web design: بمجرد ربط Runway بمشروع Replit عبر Runway MCP، يولّد وكيل التطوير الصور والفيديوهات والموارد المرئية مباشرة داخل المشروع، من الفكرة الأولى إلى الموقع المكتمل. تدرج صفحة Runway MCP منصة Replit ضمن البيئات المدعومة، إلى جانب ChatGPT وClaude وGrok Bot وMuse وCursor؛ وكان Runway MCP متوافقًا بالفعل مع Replit عند إطلاقه في 27 مايو، لذا يمثّل الإعلان أساسًا إبرازًا مشتركًا لهذا الاستخدام. وبعد دليل تطبيقات ChatGPT في 7 أكتوبر وClaude Motion في 8 أكتوبر، تستهدف Runway هذه المرة تصميم المواقع. لم تُحدَّد أسعار أو تكلفة بالأرصدة.

🔗 إعلان Runway · إعلان Replit

ElevenLabs تحل أكثر من 22 000 تذكرة دعم شهريًا باستخدام وكلائها

13 أكتوبر — تعرض ElevenLabs كيفية استخدامها لمنصتها الخاصة: يعمل دعم عملائها على ElevenAgents، التي تحل أكثر من 22 000 تذكرة شهريًا من دون تدخل بشري، مع إحالتها إلى الفريق عند الحاجة. في الشهر الماضي، عالج الوكيل 65 % من التذاكر من البداية إلى النهاية، وانخفض متوسط وقت الرد الأول إلى 60 ثانية، مقابل عدة ساعات سابقًا، وحصلت 70 % من المحادثات على تقييم إيجابي. يستند الوكيل إلى إجراءات فريق الدعم، المحوّلة إلى Procedures (بصيغة منظّمة لعمليات استرداد الأموال)، وإلى أدوات webhook تستعلم عن الخطة والأرصدة والأصوات الخاصة بكل مستخدم؛ وقد جرى التحقق منه باختبارات محاكاة لنحو خمسين سيناريو، ثم مراقبته في وضع الظل (وضع الظل) على حركة الاستخدام الفعلية قبل تشغيله في بيئة الإنتاج. وتُستخدم Architect، التي أُطلقت في 6 أكتوبر، بعد ذلك لفهم حالات الإحالة إلى الفريق واختبار التصحيحات.

🔗 دعم ElevenLabs على ElevenAgents

البارونة كامبل تخاطب مجلس اللوردات بصوت أعادت ElevenLabs إنشاءه

13 أكتوبر — كانت البارونة جين كامبل من سوربيتون، الناشطة في حقوق الأشخاص ذوي الإعاقة والمصابة بضمور العضلات الشوكي وعضو مجلس اللوردات مدى الحياة منذ 2007، تستعين بمساعدة لقراءة خطاباتها منذ 2012. وهذه المرة، خاطبت مجلس اللوردات بصوتها الخاص، الذي أُعيد إنشاؤه بالذكاء الاصطناعي، خلال القراءة الثانية لمشروع قانون الصحة، بشأن الميزانيات الصحية الشخصية. وبحسب ElevenLabs، هذه هي المرة الأولى التي يستخدم فيها عضو في البرلمان البريطاني صوتًا مولّدًا بالذكاء الاصطناعي في أي من المجلسين. أعادت البارونة إنشاء صوتها بنفسها باستخدام أداة استنساخ الصوت من ElevenLabs انطلاقًا من تسجيلات قديمة؛ وبُث النص، المحوّل إلى كلام، عبر جهاز مساعد، بموافقة لجنة الإجراءات في مجلس اللوردات. وتقول ElevenLabs إنها أعادت أصوات أكثر من 11 000 شخص.

🔗 أول خطاب بصوت مولّد بالذكاء الاصطناعي في البرلمان البريطاني (ElevenLabs)

البحث والبيانات المفتوحة: Prompteina تصمّم البروتينات، وBasis تنشر Global Emotions، ومنشور نقدي عن نماذج القرار

ثلاثة إصدارات مفتوحة لهذا اليوم: نموذج لتصميم البروتينات موجّه بالنص، ومجموعة بيانات للكلام التعبيري في 83 لغة، ونقد مدعوم بالأرقام لنماذج القرار.

Prompteina تصمّم البروتينات على مستوى جميع الذرات انطلاقًا من تعليمة باللغة الطبيعية

13 أكتوبر — يقدّم جوزيف لي، المؤلف الأول، Prompteina، وهو عمل شارك في تأليفه، من بين آخرين، ثلاثة باحثين منتسبين إلى Ai2، التي أعادت نشره، وديفيد بيكر من معهد تصميم البروتين في جامعة واشنطن. وتصفه ورقة arXiv بأنه أول نموذج لتوليد بُنى البروتين على مستوى جميع الذرات بتوجيه نصي. بينما تتطلب النماذج الحالية تمثيلًا خاصًا للمدخلات لكل خاصية، تُكتب الخاصية المطلوبة هنا باللغة الطبيعية: من أصل 18 خاصية بنيوية جرى تقييمها، يتيح Prompteina تحكمًا أفضل من النماذج المرجعية في 15 منها. دُرّب على 1,8 مليون بنية مقترنة بـ52,4 مليون وصف، من خلال تكييف Proteina-Complexa من NVIDIA. وفي تصميم البروتينات الرابطة بتوجيه من وكيل، يحقق عبر 20 هدفًا زيادة بنسبة 14 % في الثقة المتوقعة بالارتباط مقارنة بأفضل نموذج مرجعي. وبالنسبة إلى GM2A، وهو هدف لم يُبلّغ سابقًا عن أي بروتين رابط له مصمّم من الصفر، أسفرت 90 تصميمًا اختُبرت في المختبر عن تسعة بروتينات رابطة، وأظهر أقواها ثابت تفكك ظاهريًا قدره 107 nM. وقد نُشرت الشيفرة والأوزان.

🔗 سلسلة منشورات جوزيف لي · تصميم بُنى البروتين انطلاقًا من اللغة الطبيعية (arXiv)

Basis تنشر Global Emotions، مع 525 ساعة من الكلام التعبيري في 108 إعدادات محلية

12 أكتوبر — تنشر Basis مجموعة Global Emotions، وهي مجموعة بيانات للكلام التعبيري تضم 525,17 ساعة مسجّلة بمشاركة 10 420 متحدثًا أصليًا تلقّوا أجرًا، في 108 إعدادات محلية و83 لغة، بصيغة WAV عند 48 kHz. وتكمن خصوصيتها في بنيتها: يقرأ المؤدي نفسه العبارة نفسها بدرجات تعبير متعددة، محايدة ثم متوسطة ثم كاملة، وفق تعليمة محددة (بفرح، أو بإحباط، أو بسخرية، أو همسًا، أو غناءً…). ومن خلال تثبيت المتحدث والنص، يمكن عزل التغيرات التي تطرأ على الصوت، من إيقاع ونبرة وسرعة كلام، عندما تشتد المشاعر. تضم المجموعة 137 696 تسجيلًا و54 575 سلسلة متطابقة، منها 12 141 تسجيلًا يتضمن إشارة غير لفظية (تنهّد أو ضحك). وتعلن Basis إتاحتها للاستخدام التجاري والبحثي بموجب ترخيص خاص بها مع وصول مشروط، لكن الصوت يُقدَّم خامًا، من دون إزالة الضوضاء، ولا تُرفق به النصوص المفرّغة التي راجعها بشر: إذ تُباع بسعر 22,7 دولارًا لكل ساعة صوتية.

🔗 Global Emotions من Basis (مدونة Hugging Face)

نماذج القرار: تدوينة نقدية تقيس حدودها وتدرّب أحدها باستخدام GRPO

13 أكتوبر — في تدوينة مجتمعية على مدونة Hugging Face، يفحص هاجيمي ياغيهارا العروض العامة لنماذج القرار، وهي نماذج لا تولّد أي token وتُرجع احتمالًا لكل خيار. وتتمثل أطروحته في أن كود العروض يحاكي كل خيار ويكتب النتيجة في المطالبة، وبذلك ينجز العمل الصعب قبل النموذج. في سيناريو Predict Position من ViZDoom، ينجح Jev دون مساعدة الكود في 0 حلقة من أصل 128، بأداء أدنى من الاختيار العشوائي (12 من أصل 128)، بينما ينجح الكود وحده في 126؛ وفي Snake، ينخفض معدل نجاحه إلى 63,5 % بمجرد أن يُطلب منه توقع خطوة واحدة.

ثم يطبّق الكاتب GRPO المستخدم مع LLM على هذه النماذج، مع توزيع المكافأة النهائية على جميع القرارات في الحلقة. في NanoJev، وهو إعادة تنفيذ مفتوحة المصدر تضم 0,6 مليار معلمة، يرتفع معدل النجاح من 19,4 % إلى 79,1 % دون خبير، مقابل 68,6 % عند محاكاة خبير باستخدام SFT، و81,4 % عند الجمع بين الطريقتين بالتتابع؛ ويظل التدريب غير مستقر حول الخطوة 20.

🔗 تدوينة هاجيمي ياغيهارا (مدونة Hugging Face)

موجزات

Copilot CLI 1.0.97 — أصبحت نسخة مستقرة تضم 25 بندًا من إصداراتها التجريبية، وتتيح لكل وكيل مخصص تضمين hooks تصريحية خاصة به، وتكتشف جميع وكلاء المستودع حتى إذا تجاوز عددهم 100، وفي وضع Autopilot ترفض قرار «ask» الصادر عن hook من نوع preToolUse بدلًا من أن تظل عالقة؛ وينتقل SDK الخاص بـCopilot إلى 1.0.21. 🔗 المصدر · 🔗 SDK
Gemini CLI v0.65.0-preview.0 وv0.64.0 — تضيف النسخة التجريبية أربعة إصلاحات بتاريخ 13 أكتوبر، منها إيقاف سريع باستخدام Ctrl+C لم يعد يفسد الجلسة، بينما لا تضيف النسخة المستقرة v0.64.0 أي جديد. لم يظهر Gemini 4 Argon في قائمة الاختيار بعد: يضيفه طلب دمج من مساهم خارجي، لكنه لم يُدمج. 🔗 المصدر
Antigravity 2.23.0 — إصدار 12 أكتوبر (16 تحسينًا، و8 إصلاحات): قائمة لاختيار أذونات الوكيل في منطقة الرسائل، وعارض بملء الشاشة للصور والفيديوهات، وفك أرشيفات .zip بواسطة الوكيل، وإصلاح الوكيل لخادم MCP يتعذر تشغيله. 🔗 المصدر
Qwen Code v0.25.2-preview.0 — أول نسخة تجريبية في دورة الإصدار، بعد يومين من النسخة المستقرة v0.25.1: تضم 115 بندًا، منها 33 ميزة و50 إصلاحًا، وMods مكتوبة بلغة TypeScript يمكنها اعتراض استدعاءات الأدوات، ومستكشفًا لحالات فشل الاختبارات، ومتصفح ملفات مع معاينة Excel في Web Shell. 🔗 المصدر
Jev في Amp — يرتّب جزء Changes في Amp ملفات diff تلقائيًا، ويضع الملفات التي تفسّر التغيير أولًا، وبسرعة أعلى بكثير من السابق بفضل نموذج القرار Jev من TypeSafe؛ ويظل الترتيب الأبجدي متاحًا. 🔗 المصدر
ملاحظات Devin بتاريخ 9 أكتوبر — استدراك: أصبحت استعادة الجلسة الخاملة ممكنة خلال 14 يومًا فقط بدلًا من 30، ويقرأ Devin ملف AGENTS.md عند إعداد المستودع، كما أصبح Devin Ultra متاحًا للمؤسسات التي تعتمد الاحتفاظ الصفري بالبيانات (عدم الاحتفاظ بالبيانات)، بعدما كانت محرومة منه. 🔗 المصدر
حظر مفاتيح Anthropic افتراضيًا — يتعرف فحص الأسرار في GitHub على مفاتيح الخدمة ومفاتيح المستخدمين من Anthropic ويحظرها مباشرة عبر حماية عمليات الدفع، بما يشمل المستودعات العامة المجانية؛ ويضيف كاشفًا لـCloudsmith، كما تصبح Salesforce شريكًا لإلغاء رموز Marketing Cloud التي يُعثر عليها في المستودعات العامة. 🔗 المصدر
مقاييس AI Scan — في النسخة التجريبية العامة، تقيس النظرة العامة على الأمان في GitHub أثر AI Scan لطلبات الدمج (النتائج المولّدة والمعالجة، ومعدل المعالجة، واستخدام اقتراحات autofix)، لعملاء GitHub Code Security أو GitHub Advanced Security. 🔗 المصدر
الإعدادات المُدارة لـCopilot — باستخدام forceRemoteSettingsRefresh، يُلزم مسؤولو المؤسسات Copilot CLI وVS Code وتطبيق GitHub Copilot بجلب السياسة الحالية عند بدء التشغيل، ويرفض العميل العمل إذا تعذر عليه التحقق منها؛ كما يُفرض حد أدنى لإصدار العميل عبر المفتاح sandbox. 🔗 المصدر
القياس عن بُعد في Copilot — يربط الإعداد المُدار telemetry.capture.identity، المعطّل افتراضيًا، نشاط Copilot بمستخدم في OpenTelemetry (اسم تسجيل الدخول إلى GitHub، وحساب النظام، واسم الجهاز) دون جمع مطالباته؛ ويمكن ضبط خمس فئات لالتقاط المحتوى بصورة منفصلة، وجميعها معطّلة افتراضيًا. 🔗 المصدر
تدقيق Code Quality — يظهر الآن الرفض اليدوي لنتائج GitHub Code Quality وإعادة فتحها في سجل التدقيق، مع اسم منفّذ الإجراء ووقته والمستودع والقاعدة وعدد النتائج، على GitHub Team وGitHub Enterprise Cloud. 🔗 المصدر
تنبيهات Dependabot المسحوبة — يحصل webhook المسمّى dependabot_alert على إجراء withdrawn، وتُرجع API REST الاستجابة 410 Gone بدلًا من 404 للتنبيه المسحوب، مما يميّزه عن تنبيه لم يوجد قط. 🔗 المصدر
سجلات مجهولة الهوية لـDependabot — تتيح طريقة المصادقة Anonymous تعريف سجل خاص على مستوى المؤسسة يمكن الوصول إليه دون بيانات اعتماد، مثل مرآة داخلية متاحة للقراءة؛ وعلى من كانوا يستخدمون رمزًا وهميًا إعادة إنشاء سجلهم. 🔗 المصدر
ميزانيات الفوترة في GitHub — تجمع صفحة الميزانيات والتنبيهات جميع الميزانيات في قائمة واحدة، قابلة للتصفية حسب النطاق أو المنتج أو SKU أو المستخدم، بما يشمل الميزانيات المخصصة لكل مستخدم. 🔗 المصدر
رئيس أمن المعلومات في Uber ووكلاء الذكاء الاصطناعي — في مقابلة نشرها claude.com، يدعو فيليب مارتن، رئيس أمن المعلومات في Uber، إلى تطبيق برنامج لمكافحة التهديدات الداخلية (برنامج مواجهة التهديد الداخلي) على وكلاء الذكاء الاصطناعي، ويصف تكامل Enterprise Frontier Safeguards مع ADR، أداة Uber مفتوحة المصدر؛ دون أرقام أو إعلان عن منتج. 🔗 المصدر
Mistral Large 4 في الإسناد البصري — وفقًا لـMistral، يحقق نموذجها 42 % في الاختبار المعياري للإسناد البصري (تحديد مواقع العناصر بصريًا) Dense 200، متقدمًا حتى على نماذج مغلقة رائدة، دون تسمية أي منافس أو ذكر نتيجة للمقارنة؛ ويعرضه أحد العروض التوضيحية على رسومات تقنية. 🔗 المصدر
JJ-1 من JurinAI — أربعة نماذج قرار تضم من 0,8 إلى 9 مليارات معلمة لعمليات الأعمال اليابانية: وفق تقرير الجهة المطوّرة (88 813 سؤالًا)، يحقق JJ-1-9B نتيجة 79,20 %، متقدمًا على StartLux 9B (78,02 %)، وJev 1.13 وMicrosoft Decision-1 (76,50 %)؛ والأوزان مرخّصة بموجب CC BY-NC 4.0، دون استخدام تجاري. 🔗 المصدر
AutoTrust — يرتّب عرضان توضيحيان عبر الإنترنت، أحدهما للفيديوهات القصيرة والآخر للأخبار، توصياتهما باستخدام نموذج قرار واحد، دون تدريب أو سجلات: يتفوق سؤال اختيار واحد للمجموعة بأكملها على الاستعلام عن كل مرشح على حدة (AUC بقيمة 0,931 خلال 0,42 s مقابل 0,905 خلال 1,54 s على 200 حالة)؛ ويحذّر المؤلفون من أن هذه القياسات أُجريت خارج بيئة الإنتاج. 🔗 المصدر
MolmoAct 2 يتصدر لدى Datapoint AI — تتصدر سياسة التحكم الروبوتي من Ai2 اختبار Datapoint Robot Policy Bench، الذي تُحدّد درجاته وفق التفضيلات البشرية، برصيد 1 082 نقطة Elo من 21 130 صوتًا، أمام OpenVLA-OFT (1 049) وπ0.5-DROID (1 033)؛ وهذا ثاني تصنيف مستقل بعد Reality Check، بتاريخ 30 سبتمبر. 🔗 المصدر
Molmo2Fish — تروي Ai2 كيف أجرى كاي فان برانت (MIT) ضبطًا دقيقًا لـMolmo 2 على فيديوهات سونار لتتبع أسماك السلمون وتصحيح أخطائه بمجرد إعطائه تعليمات؛ ويحقق النموذج الأولي أداءً يقارب أداء نظام متخصص، دون أرقام منشورة، ولم يُنشر للاستخدام. 🔗 المصدر
التعرف على كلام مراقبة الحركة الجوية — تنشر NVIDIA مهارتين توجّهان وكيل برمجة في الضبط الدقيق لـNemotron 3.5 ASR: في اختبار ATCO2 مدته ساعتان، ينخفض معدل خطأ الكلمات من 77,00 % إلى 22,46 %، ويتغير المعدل في الإنجليزية العامة من 3,50 % إلى 3,63 %. 🔗 المصدر
ما بعد التدريب لدى Together AI — يوثّق دليل وصفات برخصة Apache-2.0، ظهر دون إعلان، خدمة Together Post Training، حيث يكتب العميل حلقة التدريب على جهازه بينما تتولى Together AI تشغيل المدرّب وأخذ العينات: وصفات GRPO وSFT وDPO وmulti-LoRA، دون أسعار أو أرقام. 🔗 المصدر
Supabase في Grok Bot — تنضم Supabase إلى شبكة شركاء SpaceXSI: يُحال الطلب المقدّم في دردشة Grok Bot إلى Cursor، الذي ينفّذه على الواجهة الخلفية عبر خادم MCP الخاص بـSupabase؛ وفي جلسات Cursor، لا تتسبب إلا نحو 2 % من الأخطاء في إيقاف الجلسة، وفقًا لـSupabase. 🔗 المصدر
Higgsfield وGPT-6 Astra — في دراسة حالة من OpenAI، تشير Higgsfield AI إلى أن فيديوهاتها، التي كانت مدتها القصوى تقارب دقيقة واحدة قبل GPT-6 Astra، تتجاوز الآن 10 دقائق؛ ووفقًا لرئيسها التنفيذي، تساعد استدعاءات النموذج لأدوات النمذجة ثلاثية الأبعاد على الحفاظ على اتساق الفيديوهات الطويلة. ولم تُذكر أي أرقام للتكلفة. 🔗 المصدر

ما الذي يعنيه ذلك

يُظهر إطلاق Argon كيف ينتشر نموذج رائد اليوم: في يوم إتاحته العامة، تضيفه Cursor وDevin وGitHub Copilot وManus، ولكل منها مقياسها الخاص، ولا يمكن مقارنة هذه الأرقام بعضها ببعض. في CursorBench 4.0، يعادل Argon أداء Opus 5.5 عند مستوى جهد متوسط، لكنه أعلى تكلفة لكل مهمة ويتراجع عنه بمجرد رفع مستوى الجهد؛ وفي FrontierCode 1.1، اختبار Cognition، يتقدم على GPT-6.1 Sol بعُشر نقطة، ويظل متأخرًا عن Claude Opus 5.5 بنحو خمس نقاط؛ ولا تنشر GitHub أي أرقام. ويؤثر السعر بقدر ما تؤثر النتيجة: 2 و10 دولارات لكل مليون tokens حتى 30 نوفمبر، ثم يتضاعف السعر. وبالنسبة لفريق يختار نموذجه، سيتعين إعادة الحساب في ديسمبر.

تغيّر The X Subscription موقع Cursor. يُباع المحرر الآن ضمن الحزمة نفسها التي تضم Grok وX Premium، مع رصيد استخدام مشترك وما لا يقل عن ضعف استخدام البرمجة على نماذج SpaceXSI. وتظل نماذج المختبرات الأخرى، مثل Gemini 4 Argon الذي أُتيح في Cursor في اليوم نفسه، متاحة، لكن بدءًا من 30 دولارًا شهريًا فقط، وتُحاسب بسعر API خارج الرصيد. لذلك يوجّه العرض المشتركين الجدد نحو نماذج الشركة نفسها؛ أما العملاء الحاليون فلا يتغير شيء بالنسبة لهم ما دامت SpaceXSI لم تحدد الجدول الزمني لعملية الانتقال التي تعلن عنها.

يحضر الأمن السيبراني في أخبار اليوم. تبرّر Google ضوابط الحماية من الجيل الجديد بنتيجة: يحل Argon سيناريوهات الهجمات السيبرانية المحاكاة البالغ عددها 12، مقابل 5 للجيل السابق. وتُظهر XBOW من جانبها ما يتيحه بالفعل نموذج متاح للجميع، وهو سلسلة استغلال كاملة لـChrome بتكلفة حوسبة تبلغ 40 000 دولار. وتعتمد الدفاعات على المراقبة في الوقت الفعلي: ثلاث طبقات حماية حول Argon، ومصنّف من مرحلتين لدى Anthropic، التي تقول إنها تقلل بنسبة 90 إلى 99 % البيانات التي تسحبها الجهات التي تُجري التقطير، ولدى GitHub نموذج ModernBERT صغير يحل محل مسار معالجة يعتمد على LLM، مع تقليل وقت التحليل بنسبة 86 % وتكلفة تقديم الخدمة بأكثر من 98 %.

وأخيرًا، يحصل الذكاء الاصطناعي المحلي على أدوات عملية. يتسع Nemotron 3.5 Bolt 74B في 24 غيغابايت بفضل التكميم باستخدام 2 بت، ولا يفعّل LFM2.5-24B-A2B سوى 2 مليار معلمة لكل token ويعلن عن سرعة 184 tokens/s على Apple M5 Max، ويختصر Llama Windows تثبيت llama.cpp إلى بضع نقرات. وعلى صعيد الخوادم، تفتح NVIDIA كود Run:ai كي يدير شركاؤها وحدات GPU الخاصة بهم بأنفسهم، وتُظهر Anthropic عبر Scion أثر وتيرة عمل الوكلاء على الأدوات: أكثر من 30 000 عملية دمج يوميًا في سبتمبر، مقابل 2 500 في مايو، دفعتها إلى التخلي عن git.