نماذج OpenAI وCodex تصل إلى Google Cloud، وAnthropic تتيح Claude Duet، وOpenAI تنسق الاستجابة لثغرات PHP2Shell

JLS42 / ٢١ أكتوبر ٢٠٢٦

مقال من إنشاء الذكاء الاصطناعي

نماذج OpenAI وCodex تصل إلى Google Cloud، وAnthropic تتيح Claude Duet، وOpenAI تنسق الاستجابة لثغرات PHP2Shell

تُدخل OpenAI نماذجها الرائدة وCodex إلى Model Garden في Google Cloud، ضمن معاينة خاصة لمجموعة مختارة من الشركات، وتقول Google إنها أصبحت السحابة الكبرى الوحيدة التي تتيح أبرز ثلاثة نماذج LLM مغلقة. وتتيح Anthropic معاينة Claude Duet، وهو وكيل يعمل بصورة مستقلة في آلته الافتراضية الخاصة ويطلب الموافقة قبل الدفع أو التوقيع، بينما تعرض OpenAI حصيلة التعامل مع PHP2Shell، وهما ثغرتان خطيرتان في PHP اكتُشفت إحداهما باستخدام GPT-5.6 Sol. وفي GTC Berlin، تقدم NVIDIA بنية مرجعية لعزل الوكلاء ومصانع للذكاء الاصطناعي تُسلَّم داخل حاويات؛ وتنشر Recursive نموذج Flint المفتوح للبرمجة محليًا، وتطلق Cohere نموذج Rerank 5.

نماذج OpenAI وCodex تصل إلى Google Cloud، ضمن معاينة خاصة في Model Garden

21 أكتوبر — تعلن OpenAI وGoogle Cloud وصول نماذج OpenAI الرائدة ومسارات عمل Codex القائمة على الوكلاء إلى Model Garden، كتالوج النماذج في Google Cloud. ويسمّي منشور Google، الذي وقّعه مايكل غيرستنهابر، نائب الرئيس لشؤون منتج Gemini، النماذج الثلاثة المعنية: GPT-6 Astra للأعمال الأكثر تطلبًا (البرمجة، واستخدام الكمبيوتر، والمهام المهنية، والبحث العلمي)، وGPT-6.1 Sol، الذي يُقدَّم بوصفه ذكاءً قريبًا من Astra بتكلفة أقل، وGPT-6 Luna، النموذج السريع والاقتصادي للمهام اليومية على نطاق واسع.

يمتد الجدول الزمني على عدة مراحل، ولا تصوغه الشركتان بالطريقة نفسها:

العنصر المعلن	الموعد المذكور	مصدر الموعد
GPT-6 Astra وGPT-6.1 Sol وGPT-6 Luna في Model Garden	معاينة خاصة لعملاء مختارين من الشركات، عبر نموذج طلب	Google Cloud
الاستدعاءات عبر واجهات API الخاصة بـGoogle Cloud، وربط Codex CLI وCodex Desktop بمنصة Gemini للاستدلال	ابتداءً من 21 أكتوبر، لهؤلاء العملاء	Google Cloud
الإتاحة العامة	خلال الأسابيع المقبلة	OpenAI
عدم الاحتفاظ بالبيانات (Zero Data Retention) وConfidential Compute	قريبًا	Google Cloud
نماذج OpenAI في Google Antigravity وفي وكيل Gemini (المسمى Gemini for business وفق Google)	لاحقًا، دون موعد محدد	الشركتان

أما الشراء فيتم عبر Model Garden وGoogle Cloud Marketplace: فاتورة واحدة من Google Cloud، واستهلاك يُحتسب ضمن التزامات الإنفاق المتعاقد عليها مسبقًا مع Google وضمن Flexible Savings Plans، دون عقد منفصل مع المورّد. وكانت OpenAI قد أتاحت بالفعل احتساب الاستهلاك ضمن التزامات الإنفاق بهذه الطريقة مع Oracle Cloud في يونيو. وتشدد Google أيضًا على الحوكمة: تبقى الموجّهات والسياق والإجابات ضمن نطاق بيانات العميل، ولا تُستخدم مطلقًا لتدريب النماذج الأساسية، وتعمل النماذج على بنية تحتية مخصصة في Google Cloud، خلف بوابات معزولة، مع VPC Service Controls وسجلات تدقيق موحدة. ولم تُنشر أي أسعار. وتستخلص Google من ذلك التأكيد التالي:

Google Cloud is now the only hyperscale cloud provider offering access to all three leading closed source LLMs, alongside more than 200 first-party, third-party, and open models on a unified enterprise AI platform.

🇸🇦 أصبحت Google Cloud الآن مزوّد الخدمات السحابية فائق النطاق الوحيد الذي يتيح الوصول إلى أبرز ثلاثة نماذج LLM مغلقة، إلى جانب أكثر من 200 نموذج داخلي ومن أطراف ثالثة ومفتوح، على منصة موحدة للذكاء الاصطناعي في المؤسسات. — مايكل غيرستنهابر، نائب الرئيس لشؤون منتج Gemini في Google Cloud

وتوضح OpenAI من جانبها أن Microsoft تظل شريكها السحابي الرئيسي. وبعد Amazon Bedrock في 1 يونيو وOracle Cloud في 10 يونيو، تنضم Google Cloud إلى السحابات التي توزع نماذجها، بما فيها Codex. وتدعم حزم SDK الرسمية المنشورة في اليوم نفسه، openai-python 3.36.0 وopenai-node 7.41.0، بالفعل Vertex AI لواجهة Responses API.

🔗 منشور OpenAI · منشور Google Cloud · تغريدة @OpenAI

Claude Duet: تتيح Anthropic معاينة وكيل استباقي، وGrok Bot يحافظ على تحديث لوحات معلوماته

21 أكتوبر — تتيح Anthropic المعاينة البحثية (research preview) لتطبيق Claude Duet، وهو تطبيق جديد يعمل فيه Claude بصفته وكيلًا استباقيًا: يلفت الانتباه إلى ما يحتاج إلى اهتمام المستخدم، وينفذ المهام الموكلة إليه، ويواصل العمل في غيابه، ويطلب الموافقة قبل التصرف باسمه. ويُتاح الوصول عبر قائمة انتظار، أولًا لمشتركي Pro وMax في الولايات المتحدة. وDuet تطبيق مستقل عن تطبيق Claude الرئيسي، على iOS وAndroid وclaude.ai؛ وخلال المعاينة، يكون مشمولًا في خطتي Pro وMax ويستهلك من حدود الاستخدام نفسها.

صُمم Duet حول Claude Opus 5.5، ويستفيد من ذاكرة حساب Claude ومهاراته وتطبيقاته المتصلة. ويرسل كل صباح ملخصًا قصيرًا للنقاط المهمة؛ وخلال النهار، يتفقد الحسابات المتصلة كل بضع ساعات، لأن المراقبة المستمرة تستنفد حدود الخطة بسرعة أكبر. ويمكن مخاطبته كتابةً أو صوتيًا، في محادثة واحدة، ويعمل في آلته الافتراضية الخاصة، بمتصفحه الخاص: فلا حاجة إلى إبقاء الكمبيوتر أو الهاتف قيد التشغيل. ويعتمد على أكثر من 6 000 موصل وإضافة من Claude Marketplace (Gmail وSlack وQuickBooks وStripe وGusto وDocusign وShopify…) ويمكنه الشراء للشركة باستخدام Link، محفظة Stripe الرقمية، التي تدفع ببطاقة افتراضية دون إرسال الرقم الحقيقي.

نوع الإجراء المطلوب	ما يفعله Claude Duet
القراءة، والكتابة، وإعداد عمل	ينفذها مستقلًا، في الخلفية
إرسال رسالة، أو الدفع، أو التوقيع، أو الحذف	يعرض الإجراء وينتظر الموافقة
تداول الأوراق المالية، وتحويل الأموال بين الحسابات	محظور، حتى مع الموافقة
أرقام البطاقات المصرفية، ووثائق الهوية	يمنع مصنّف جديد مشاركتها
المعلومات الصحية والمالية الشخصية	لا تُرسل إلا بناءً على تعليمات صريحة

يعتمد الأمان على مكونات قائمة: تُدار بيانات تسجيل الدخول كما في Claude Managed Agents، وتمر الإجراءات عبر مصنّف الوضع التلقائي، وتأتي دفاعات التصدي لحقن الموجّهات من الأبحاث المتعلقة باستخدام المتصفح، وينضم Duet إلى البرنامج العام لمكافآت اكتشاف الثغرات (bug bounty) بعد اختبارات اختراق أجرتها فرق هجومية وشركة خارجية.

Claude Duet draws on years of our safety and security work on agents. It never directly sees your passwords, a new classifier guards against sharing sensitive information, and the important decisions stay with you. We’ll share more on our approach to safety in Claude Duet soon.

🇸🇦 يستند Claude Duet إلى سنوات من عملنا على سلامة الوكلاء وأمانهم. وهو لا يرى كلمات مروركم مباشرةً أبدًا، ويمنع مصنّف جديد مشاركة المعلومات الحساسة، وتبقى القرارات المهمة بين أيديكم. وسنكشف قريبًا المزيد عن نهجنا للأمان في Claude Duet. — @claudeai على X

تقر Anthropic بحدود هذا الإصدار الأول: فقد يسيء Duet قراءة محادثة أو تقدير مدى الإلحاح، وتظل الإجراءات الشخصية، مثل حجز التذاكر، أقل نضجًا، كما أنه لا يستطيع بعد إظهار متصفحه. وتُحتسب عمليات التحقق في الخلفية ضمن حدود الخطة، وتستهلك المهام الكبيرة، مثل إعداد نموذج مالي أو عرض تقديمي، قدرًا أكبر منها.

🔗 إعلان Claude Duet

ينشئ Grok Bot الآن تقارير ولوحات معلومات ويحافظ على تحديثها

21 أكتوبر — الفكرة نفسها لوكيل يعمل بين طلب وآخر لدى SpaceXSI: يستطيع Grok Bot الآن إعداد تقارير ومذكرات ولوحات معلومات. تطلب منه صفحة، ثم تعيد صياغتها معه أو توكل إليه تحديثها بمرور الوقت. وتبدأ إتاحة الميزة في اليوم نفسه لمستخدمي أحدث إصدارات تطبيقات الهواتف وأجهزة الكمبيوتر.

يقتصر الإعلان على تغريدتين وفيديو توضيحي، دون منشور على x.ai: فلا يحدد خطط الاشتراك المشمولة، ولا الحدود، ولا مصادر البيانات التي يمكن للوحة المعلومات متابعتها. وهو يواصل سلسلة مستجدات Grok Bot في أكتوبر (عنوان بريد إلكتروني في 9، وموصلات وسرعة في 16، وزر Action في iPhone في 19)، ويذكّر بـClaude Dashboards، لوحات المعلومات التي توكل Anthropic إلى Claude تحديثها، والمتاحة في نسخة تجريبية منذ بداية أكتوبر.

🔗 إعلان Grok Bot

PHP2Shell: تنسق OpenAI الاستجابة لثغرتين خطيرتين في PHP، وينتقل Claude Security إلى الفحص المستمر

21 أكتوبر — تنشر OpenAI حصيلة شهرين من التنسيق بشأن PHP2Shell، وهما ثغرتان خطيرتان في نواة PHP. ووفق المنشور، حددت شركة الأمن Calif إحداهما باستخدام GPT-5.6 Sol، في إطار Patch the Planet، مبادرة Daybreak مفتوحة المصدر، واكتشفت Wiz الثغرتين وأبلغت عنهما بصورة مستقلة. وقاد مشرفو صيانة PHP أعمال الإصلاح، بدعم من OpenAI وWiz وCloudflare وجهات أخرى؛ وترى OpenAI أن الذكاء الاصطناعي الرائد اكتشف هذه الثغرات قبل المهاجمين، بحسب علمها. ويتضح حجم المخاطر من انتشار اللغة: إذ تعمل نحو 70 % من مواقع الويب بلغة PHP.

يفصّل موقع الإفصاح php2shell.com الثغرتين المسجلتين بمعرّفي CVE، بدرجة خطورة تصل إلى CVSS 9,2: يمكن لمهاجم غير مصادق عليه تنفيذ تعليمات برمجية على الخادم أو قراءة ذاكرة عملية PHP (كلمات المرور، والرموز، ومفاتيح API). وتوجد الشيفرة المعرّضة للثغرة داخل PHP نفسها، ما يعني أن تطبيقًا خاليًا من العيوب قد يتأثر.

معرّف CVE	فئة الثغرة	العرض التوضيحي وفق php2shell.com
CVE-2026-109618	تلف مرتبط بنفاد الذاكرة (out-of-memory)	تنفيذ تعليمات برمجية دون مصادقة على WordPress وDrupal وJoomla
CVE-2026-109619	حالة عامة متقادمة تستمر من طلب إلى آخر، use-after-free	تنفيذ تعليمات برمجية دون مصادقة على WordPress وDrupal، وقراءة الذاكرة مهما كان التطبيق

تعود الإصدارات المتأثرة إلى PHP 5.4. ويتمثل الإصلاح الكامل الوحيد في الانتقال إلى PHP 8.2.35 أو8.3.36 أو8.4.27 أو8.5.12، ثم إعادة تشغيل Apache وPHP-FPM وعمليات PHP العاملة. ولمساعدة المشغّلين، تنشر OpenAI مهارة Codex باسم openai/php2shell-checker، تقرأ إصدار PHP الخاص بموقع من عنوان URL أو مباشرةً على الخادم؛ ويحذر مستودعها من أنها لا ترى إلا الإصدار المعلن في ترويسات HTTP أو عبر php -v، وأن النتيجة غير المعروفة لا تعني أن الهدف قد أُصلح.

Given the severity of these flaws and PHP’s widespread use, we consider this one of the most impactful security issues in recent memory.

🇸🇦 نظرًا إلى خطورة هذه الثغرات وانتشار PHP، نعدّها من أشد المشكلات الأمنية تبعاتٍ في السنوات الأخيرة. — OpenAI، منشور 21 أكتوبر

وتستخلص OpenAI من ذلك إطارًا للاستجابة من خمس مراحل، يبدأ بالتحقق المبكر من الإصلاح، مع اختبارات هجومية تجريها نماذج رائدة، وينتهي بنشر الإرشادات، مرورًا بإخطار مسبق للمنظمات المعنية والتنسيق مع السلطات (في حالة PHP، قوة الذكاء الفائق في البيت الأبيض وONCD وCISA)، وتطرح أربعة أسئلة على المجتمع، منها مدة فترات الإفصاح. وتتيح الشركة اشتراكات Codex for OSS لجميع مشرفي الصيانة، وترعى مباشرةً مشاريع مثل Rust Foundation، وتتوقع زيادة كبيرة في هذا النوع من الاكتشافات خلال الأشهر المقبلة. وفي اليوم نفسه، نشرت خطة لتزويد المدافعين السيبرانيين بالأدوات (انظر الأخبار الموجزة).

🔗 منشور OpenAI · موقع php2shell.com · مهارة php2shell-checker

ينتقل Claude Security إلى الفحص المستمر ويتابع الإصلاحات، في نسخة تجريبية عامة لمستخدمي Claude Enterprise

21 أكتوبر — لدى Anthropic، لم يعد Claude Security يعتمد على عمليات فحص تُشغّل يدويًا: فهو يتابع المستودعات الآن مع توالي التغييرات. ويضم المشروع مستودعًا واحدًا أو أكثر، متصلة عبر تطبيق Claude على GitHub (بما فيه GitHub Enterprise Server) أو عبر رمز وصول لـGitLab ولمزودي Git الآخرين؛ ويجري Claude فحصًا مرجعيًا معمقًا، ثم يحلل التغييرات وفق مخاطرها وتعقيدها. وتُوسم النتيجة المكتشفة بأنها أُصلحت عند تسليم الإصلاح، حتى لو جرى خارج Claude Security، ويُعاد فتحها إذا عادت المشكلة. ووفق Anthropic، وجدت آلاف المنظمات أكثر من مليون ثغرة باستخدام الأداة منذ نسختها التجريبية العامة في أبريل.

يحصل كل مشروع على قاعدة معرفية ونموذج تهديد (threat model) يصوغهما Claude انطلاقًا من الشيفرة ويمكن للفريق تعديلهما؛ وتعتمد عليهما درجة خطورة كل نتيجة، مع شرح مسار الهجوم، أحيانًا على هيئة مخطط. وتكتمل المنظومة بواجهة API، وإشعارات webhooks، وموصل MCP في Claude.ai وClaude Code، وضوابط وصول قائمة على الأدوار. ويتاح هذا الإصدار في نسخة تجريبية عامة لمستخدمي Claude Enterprise، ويمكن للمسؤولين تفعيله، مع كامل عائلة النماذج، بما فيها Claude Mythos، دون المرور ببرنامج Cyber Verification Program. وتحصل المنظمات المؤهلة على أرصدة استخدام بقيمة 25 000 دولار شهريًا لمدة شهرين، للاستخدام حتى 31 ديسمبر 2026.

🔗 إعلان Claude Security

البنية التحتية للحوسبة: DSX POD في حاويات، ومثيلات A5X من Google Cloud وConfidential Bare Metal

21 أكتوبر — في GTC Berlin، حيث صرّح جنسن هوانغ خلال كلمته الرئيسية بأن Vera Rubin دخلت مرحلة الإنتاج الكامل، تقدّم NVIDIA نظام DSX POD، وهو تصميم مرجعي لمصانع ذكاء اصطناعي متكاملة قائمة على Vera Rubin، يصنعها الشركاء داخل حاويات معيارية. تُدمج موارد الحوسبة والشبكات وكابلات التوصيل بين الرفوف والأنابيب وإمدادات الطاقة على مستوى الرفوف والتبريد السائل وتُختبر في المصنع، ثم تُسلَّم جاهزة للتوصيل بموقع مجهّز مسبقًا.

تتمثل الميزة المعلنة في مدة النشر: ففي موقع جاهز من حيث الطاقة والتبريد والشبكة، تقول NVIDIA إن المدة تنخفض من ستة أشهر إلى 14 يومًا في أقصر الحالات. ويرى جنسن هوانغ أن مصنع الذكاء الاصطناعي يحقق قيمة عندما يبدأ بإنتاج tokens، وليس عند انتهاء أعمال البناء. ومن المقرر أن يسلّم سبعة عشر شريكًا (Dell وHPE وLenovo وFoxconn وSchneider Electric وVertiv وBull وCrusoe وAnduril…) هذه المصانع حول العالم في مطلع 2027؛ ولم يُعلَن أي سعر.

العنصر الذي أعلنت عنه NVIDIA	الرقم المعلن
بدء تشغيل DSX POD	من ستة أشهر إلى 14 يومًا في أقصر الحالات
الشركاء المصنّعون	17
أولى عمليات التسليم	مطلع 2027
مياه التبريد الموفَّرة (موقع بقدرة 2 GW)	ما يصل إلى 54 مليون لتر يوميًا
الطاقة مع برنامج DSX MaxLPS	أقل بما يصل إلى 30 % لإنتاج العدد نفسه من tokens

يعرض بيان مرافق أرقامًا عن كفاءة منصة DSX: فالتبريد السائل بدائرة مغلقة مع مبردات هوائية، باستهلاك شبه معدوم لمياه التبريد، يوفر ما يصل إلى 54 مليون لتر يوميًا في موقع بقدرة 2 غيغاواط، أي ما يعادل الاستهلاك اليومي لـ 180 000 أسرة؛ ومن شأن برنامج DSX MaxLPS إنتاج العدد نفسه من tokens بطاقة أقل بما يصل إلى 30 %، وتخطط CoreWeave وGoogle Cloud وLambda وNebius لاستخدامه. وفي اليوم السابق، كانت NVIDIA قد عرضت أيضًا تفاصيل اعتماد وحدات CPU من طراز Vera في أوروبا لدى Nebius وNscale وVerda.

🔗 البيان الصحفي عن DSX POD · منظومة DSX في أوروبا

تعلن Google Cloud عن مثيلات A5X القائمة على Vera Rubin NVL72، والمتاحة الشهر المقبل

21 أكتوبر — تقدّم Google Cloud وNVIDIA مثيلات A5X، التي تجمع بين أنظمة Vera Rubin NVL72 وبطاقات الشبكة ConnectX-9 وشبكة Virgo من Google Cloud ونظامها للتبريد السائل من الجيل الرابع، للاستدلال باستخدام الوكلاء والتعلم المعزز على نطاق واسع. ورغم أن العنوان يتحدث عن الإتاحة العامة، يوضح منشور NVIDIA أنها ستصل الشهر المقبل، مع توسع مخطط له في أوروبا. وتخطط Google Cloud للوصول في نهاية المطاف إلى ما يصل إلى 960 000 وحدة GPU من Rubin موزعة على عدة مواقع.

أول العملاء هو Ineffable Intelligence، شركة ديفيد سيلفر اللندنية، مبتكر AlphaGo، الذي يريد تدريب أنظمة قادرة على التعلم باستمرار من تجاربها الخاصة. وتؤكد WPP، استنادًا إلى اختباراتها الأولية، أنها تمكنت من تشغيل أعباء عمل لوكلاء إبداعيين على مثيل A5X واحد، بعدما كانت تتطلب حتى ذلك الحين عنقودًا من عدة عُقد.

🔗 منشور NVIDIA عن مثيلات A5X

Confidential Bare Metal: تحمي NVIDIA نماذج المختبرات على أجهزة لا تملكها هذه المختبرات

21 أكتوبر — توسّع NVIDIA حوسبتها السرية بإضافة Confidential Bare Metal، وهو خيار مصمم للمختبرات التي تدرّب نماذج متقدمة أو تتيح تشغيلها على بنية تحتية مخصصة تابعة لجهة خارجية، لدى مزود سحابي أو مزود سحابي متخصص أو مؤسسة. وتثبّت هذه المختبرات منظومتها البرمجية الخاصة، بما فيها برمجيات المضيف والمنصة، مع الاحتفاظ بالتحكم في نماذجها وبياناتها، بفضل ضوابط جديدة: حماية البيانات أثناء النقل، وقياس سلامة المنصة، وقيود وصول يفرضها العتاد.

يشمل العرض الآن ثلاثة أنماط (الأجهزة الفعلية، وحاويات Kubernetes، والأجهزة الافتراضية)، ويمتد إلى أنظمة Grace Blackwell وRubin، وسيُدمج في DSX OS، البنية المرجعية لمزودي الخدمات السحابية الذين يبنون مصانع ذكاء اصطناعي. وتخطط Cohere لاستخدامه في Cohere Model Vault، وتوسّع Google Cloud نطاقه ليشمل مثيلات A4X Max القائمة على GB300 NVL72، مع إتاحة Confidential Computing عمومًا على أجهزتها الافتراضية G4. وفي سبتمبر، كانت NVIDIA قد عرضت استدلالًا سريًا على B200 يحتفظ بما يتراوح بين 96,1 و98,2 % من معدل المعالجة.

🔗 منشور NVIDIA عن Confidential Bare Metal

وكلاء المؤسسات لدى NVIDIA: OpenShell Reference Architecture وAgent Toolkit ونماذج Kumo

21 أكتوبر — في GTC Berlin، قدّمت NVIDIA بنية OpenShell Reference Architecture، وهي بنية مرجعية لبناء الوكلاء في المؤسسات وعزلهم ومراقبتهم وضبط عملهم، ومتاحة الآن. وهي توسّع OpenShell، بيئة التشغيل المفتوحة المصدر التي تضع الوكيل داخل بيئة معزولة تتحكم فيها سياسات على مستوى النواة، لتشكّل منظومة متكاملة من العتاد والبرمجيات. ويلخص جنسن هوانغ توزيع الأدوار: يفكر الوكلاء على Rubin، وينفذون أفعالهم على Vera، وتُدار حوكمتهم على BlueField. ويرى أن قدرات الذكاء الاصطناعي وأمنه يجب أن يتقدما معًا، في وقت تستعد فيه المؤسسات لنشر مليارات الوكلاء.

مكوّن المنظومة	الدور المعلن	الرقم الذي تطرحه NVIDIA
Vera Rubin NVL72	استدلال النماذج المغلقة أو المفتوحة المبنية باستخدام Nemotron	معدل معالجة أعلى بمقدار 30 مرة لكل ميغاواط في أعباء عمل الوكلاء
CPU Vera	أطر تشغيل الوكلاء واستدعاء الأدوات	أداء يعادل 2 × أداء معالجات x86
DPU BlueField-4 مع NVIDIA Sentry	مراقبة خارج النطاق، وسياسات تُطبَّق داخل الشرائح	إيقاف وكيل خلال بضعة ميلي ثانية، وسعة إضافية للوكلاء تصل إلى 20 %

إذا حاول وكيل الخروج عن نطاقه، يعزله Sentry ويوقفه خلال بضعة ميلي ثانية، بحسب NVIDIA. وتمتد البنية إلى محطات RTX Spark وDGX Spark وDGX Station، وتعمل على Linux وKubernetes (Canonical وSUSE وRed Hat)، وكذلك على Windows مع Microsoft Execution Containers، وعلى AWS وGoogle Cloud وAzure.

يمكن تشغيل الوكلاء المعتمدين على نماذج Anthropic وCohere وGoogle وMeta وOpenAI وPerplexity وReflection وSpaceX Super Intelligence ضمن هذه البنية. وتدمجها إحدى عشرة شركة لبرمجيات الأمن، منها CrowdStrike وPalo Alto Networks وZscaler وOkta و1Password، ويستكشفها BBVA وSantander، وتبني عليها Cadence وDassault Systèmes وIBM وSAP وSiemens وSynopsys. وتربطها SAP ببيئة تشغيل Joule Studio، وتستغل ServiceNow المناسبة لإتاحة ServiceNow Arc عمومًا، وهو وكيل شخصي يعمل لمدة طويلة ويتولى OpenShell إنفاذ إجراءاته؛ وينقل AI Passport الخاص به سياساته إلى OpenShell وSentry لإلغاء صلاحية وصول وكيل خلال ثوانٍ معدودة.

🔗 البيان الصحفي من NVIDIA · تغريدة @NVIDIAAI

Agent Toolkit: Agent Knowledge Foundation وعائلة النماذج المفتوحة Kumo

21 أكتوبر — ضمن المنظومة نفسها، توسّع NVIDIA حزمة Agent Toolkit المفتوحة المصدر بمكوّن مخصص لبيانات المؤسسات، هو Agent Knowledge Foundation. ويجمع هذا المكوّن بين مكتبات CUDA-X (cuDF وcuGraph وcuML وcuOpt وcuVS)، ومكتبة Auto-Ontology الجديدة التي تحوّل البيانات الخام إلى مفاهيم أعمال (عملاء ومنتجات وطلبات) وعلاقات، دون نقل البيانات أو تغيير ضوابط الحوكمة، ونماذج البحث Nemotron Retriever، وعائلة النماذج المفتوحة Kumo، التي تتنبأ اعتمادًا على بيانات جدولية أو علائقية أو زمنية (Kumo Tabular وRelational وTime Series وForecast). وتتضمن الحزمة أيضًا بيئة تشغيل OpenShell ومخططات NemoClaw، ومنها مخطط جديد مخصص لتحسين الوكلاء.

تستشهد NVIDIA بنتائج أولية لدى شركائها: تعمل أداة إعادة الترتيب المضبوطة بدقة لدى SAP بسرعة أكبر بنحو 3 مرات، وتخفض ServiceNow زمن استجابة إعادة الترتيب بنحو الربع، ويحقق Amazon OpenSearch Service تحسنًا في ملاءمة النتائج دون أي زيادة تقريبًا في زمن الاستجابة. وتجمع Databricks بين Kumo Anomaly وGenie Ontology، وتتيح Snowflake استخدام Kumo Engine وKumo Relational داخل دفاترها البرمجية، وتستخدمها NVIDIA لسلسلة التوريد الخاصة بها بالتعاون مع Palantir. وكانت عائلة Kumo قد أُطلقت في أواخر سبتمبر مع Kumo Tabular.

🔗 منشور NVIDIA عن Agent Toolkit

Flint: تنشر Recursive نموذج MoE مفتوحًا يضم 40 مليار معلمة للبرمجة محليًا، وتنشر Base Labs نماذجها لاتخاذ القرار

21 أكتوبر — تنشر Recursive، شركة ريتشارد سوتشر، نموذجها الأول Flint: وهو مزيج من الخبراء (mixture-of-experts) مصمم للبرمجة باستخدام الوكلاء على أجهزة محلية. ويضم 39,8 مليار معلمة إجمالًا، لكنه لا يفعّل سوى نحو 2,5 مليار معلمة لكل token، مما يتيح تشغيله على حاسوب محمول. ونُشرت الأوزان بترخيص Apache 2.0 على Hugging Face، بصيغة BF16 وبنسخ مكمّمة بصيغتي INT4 وNVFP4 (GGUF)، ويمكن استخدام النموذج مع Ollama أوLM Studio أوUnsloth أوexo، أو مجانًا داخل OpenCode وPi.

الاختبار أو الخاصية	القيمة بحسب بطاقة Flint
Terminal-Bench 2.1	54,9 %
SWE-bench Pro v2	89,7 %
SWE-bench Verified	74,2 %
المعلمات الإجمالية والنشطة	39,8 مليار، منها نحو 2,5 مليار نشطة لكل token
الخبراء في كل طبقة MoE	256 خبيرًا موجَّهًا، منهم 6 نشطون، إضافة إلى 1 مشترك
السياق الموثق	262 144 tokens

تمثل الدرجات متوسطات pass@1 عبر خمس محاولات على الأقل، قاستها Recursive؛ وفي Terminal-Bench، تُحتسب الحلول التي يُعثر عليها بالبحث على الويب حالات فشل، وتعتمد درجات المنافسين جزئيًا على ما يعلنه مطوروها، مع اختلاف بروتوكولات القياس. ووفقًا لـ Recursive، لا يتفوق أي نموذج MoE آخر يقل عن 50 مليار معلمة على Flint في هذه الاختبارات الثلاثة، كما ينافس Flint نماذج كثيفة تضم 25 إلى 40 مليار معلمة مع سرعة أعلى بأكثر من خمس مرات. وتعلن الشركة عن أكثر من 125 tokens في الثانية على MacBook Pro M4 Pro، وأكثر من 150 على NVIDIA RTX Spark بسعة 64 Go. ويشير المنشور إلى سياق يصل إلى 512k tokens، مع التوصية بالبقاء دون 256k، وينصح بتقسيم المهام المعقدة: فقد يحتاج Flint إلى توجيه أكثر من النماذج المغلقة الكبيرة.

ويُستخدم Flint أيضًا لعرض قدرات Eureka Machine، نظام البحث المؤتمت من Recursive، الذي يتتابع فيه اقتراح الأفكار وتنفيذها واختبارها واختيار المسار التالي. وبحسب الشركة، أسهم هذا النظام في البيانات والمُحسِّنات ووصفات التدريب والبنية التحتية والاستدلال، وأتاح لفريق صغير بناء النموذج من الصفر في أقل من أربعة أشهر.

🔗 منشور Recursive · RecursiveSI/flint على Hugging Face

ينشر Base Labs، مختبر Baseten، نموذجَي اتخاذ القرار mammoth-1 وelephant-1

21 أكتوبر — تنشر Baseten نموذجين لاتخاذ القرار درّبهما مختبرها البحثي Base Labs: نموذج mammoth-1 الذي يضم 27 مليار معلمة، ونموذج elephant-1 الذي يضم 9 مليارات. لا يصوغ نموذج اتخاذ القرار إجابة؛ بل يعيد احتمالًا لكل إجابة ممكنة عن سؤال اختيار أو تقييم أو نعم أو لا، مما يتيح تحديد عتبات ثقة يُحال الأمر عند تجاوزها إلى إنسان. وبحسب Baseten، يمكنه الرد بسرعة تصل إلى 10 أمثال سرعة نموذج استدلال. والنموذجان نسختان من Qwen3.5-27B وQwen3.5-9B خضعتا لتدريب لاحق على 6,21 مليون مثال، منها حالات ينبغي فيها معرفة متى تكون الإجابة «لا أعرف».

نموذج اتخاذ القرار	النموذج الأساسي	Jev Decision Index 0.4	Artificial Analysis Decision Index
mammoth-1	Qwen3.5-27B	71,24، الأول من بين 208	65,9
elephant-1	Qwen3.5-9B	أفضل نموذج بحجم 9B، متعادل في المرتبة 8	65,2

النموذجان مجانيان لمدة أسبوع عبر Model APIs من Baseten، دون الاحتفاظ بالبيانات افتراضيًا. وتقدمهما Baseten باعتبارهما مفتوحَي المصدر: وتشير بطاقتاهما على Hugging Face إلى ترخيص MIT.

🔗 منشور Baseten

البحث في الوثائق للوكلاء: Cohere تطلق Rerank 5، وNVIDIA تنشر Nemotron 3.5 Embed وRerank وParse

21 أكتوبر — تطلق Cohere نموذج Rerank 5، الجيل الجديد من نماذجها لإعادة الترتيب (reranking) في البحث المؤسسي، بإصدارين: يستهدف Rerank 5 Pro (rerank-v5.0-pro) أعلى جودة، خصوصًا للاستعلامات التي تتطلب استدلالًا والوثائق الطويلة أو المتخصصة، ويركز Rerank 5 Fast (rerank-v5.0-fast) على زمن الاستجابة وحجم المعالجة، مثلًا للوكلاء الذين يجرون عمليات بحث كثيرة لكل مهمة. يتوفر كلاهما ابتداءً من 21 أكتوبر عبر واجهة API من Cohere، بسعر 0,05 دولار لكل مليون رمز لإصدار Pro و0,02 دولار لإصدار Fast، وكذلك في Model Vault وMicrosoft Foundry وAmazon SageMaker وNorth. يدعمان أكثر من 100 لغة، وسياقًا بطول 32k رمز، وبيانات شبه منظمة، ويقتصر الانتقال إليهما على تغيير المعامل model، دون إعادة الفهرسة.

أبرز ميزة جديدة تحمل اسم Context Focus. يعيد هذا الخيار، المعطل افتراضيًا، المقاطع الأكثر صلة من كل وثيقة ضمن الاستدعاء نفسه، على هيئة نطاقات من المحارف مرفقة بدرجات، لإرسال هذه المقتطفات وحدها إلى نموذج LLM. اختبرته Cohere باستخدام وكيل بحث (glm-5-3-flash، و17 مجموعة تضم كل منها 50 سؤالًا):

منظومة البحث التي اختبرتها Cohere	الإجابات الصحيحة	الرموز المستهلكة
BM25 وحده	46 %	القيمة المرجعية
BM25 مع Rerank 5 Pro	49 %	غير محدد رقميًا
مع Context Focus، بالعتبة الافتراضية 0,1	57 %	أقل بنسبة 19 % مقارنةً بعدم استخدام Context Focus
مع Context Focus، بعتبة 0,4	58 %	أقل بنسبة 34 % مقارنةً بعدم استخدام Context Focus، وبنسبة 35 % مقارنةً باستخدام BM25 وحده
ستة اختبارات معيارية للبحث المعمق، بعتبة 0,4	52 %، مقابل 39 % باستخدام BM25 وحده	أقل بنسبة 41 % مقارنةً باستخدام BM25 وحده

هذه النسبة الأخيرة، المقاسة بالمقارنة مع BM25 وحده، هي التي يلخصها تسلسل منشورات Cohere بعبارة توفير «يصل إلى 41 %» في عدد الرموز. والتغيير الثاني هو معايرة الدرجات. فدرجة الصلة البالغة 0,7 تعني الآن احتمالًا قدره 70 % بأن تكون الوثيقة مفيدة، وتقع عتبة «احتمال فائدتها أكبر من احتمال عدم فائدتها» عند 0,50 لإصدار Pro و0,45 لإصدار Fast، مما يتيح التصفية بحسب العتبة أو اكتشاف عدم ورود أي نتيجة ذات صلة. وبالمقارنة مع مجموعتين مستقلتين من التقييمات البشرية، يبلغ خطأ المعايرة المتوقع (ECE) نحو 0,06 لكلا النموذجين، مقابل 0,23 إلى 0,38 لنموذج Rerank 4 Pro ونموذجي Voyage AI اللذين شملهما الاختبار.

في الاختبارات المعيارية العامة، التي جرى تقييمها باستخدام RCP-nDCG@10، وهي طريقة القياس الخاصة بـCohere، يتصدر Rerank 5 Pro عددًا قدره 39 من مجموعات الاختبار المركبة البالغ عددها 46، ويحقق 82,2 على BRIGHT، الذي يختبر البحث المتطلب للاستدلال: بزيادة 5,8 نقاط على Voyage AI Rerank 3 و12,4 نقطة على Rerank 4 Pro. يعالج Fast نحو 187 وثيقة بطول 1 000 رمز لكل منها في الثانية على وحدة GPU من طراز A100، بمعدل معالجة يعادل 2,9 ضعف معدل Pro. ويأتي Rerank 5 بعد ثلاثة أسابيع من Embed 5، وبعد أسبوع من الفيديو القصير الذي كانت Cohere قد قارنته فيه بالفعل بـRerank 4.

🔗 تدوينة Cohere · ملاحظات الإصدار من Cohere

Nemotron 3.5 Embed وRerank وParse: البحث متعدد الوسائط في الوثائق من NVIDIA للوكلاء

21 أكتوبر — في اليوم نفسه، توسع NVIDIA مجموعة Nemotron Retriever الخاصة بها، المعروفة سابقًا باسم Nemotron RAG، بنماذج للتضمين وإعادة الترتيب واستخراج محتوى الوثائق، تقدمها بوصفها مفتوحة ومتاحة للاستخدام التجاري، وتنشرها على Hugging Face بترخيص OpenMDW 1.1. يتوفر Nemotron 3.5 Embed بإصدار 8B، وإصدار 1B مقطر من 8B، وإصدار 1B NVFP4، ويبحث في النصوص وكذلك في صور الوثائق، من جداول ورسوم بيانية ومخططات؛ ويمنح Nemotron 3.5 Rerank 8B درجات لأزواج الاستعلام والوثيقة في النصوص والصور، فيما يحول Nemotron 3.5 Parse، البالغ حجمه 631 مليون معامل، الصفحات إلى نص منظم.

على ViDoRe v3.1، يحقق Embed 8B نتيجة 61,17 بمقياس nDCG@10، متصدرًا النماذج الكثيفة حتى 20 أكتوبر، ويحقق Rerank 8B نتيجة 60,49 مقابل 59,17 لنموذج Qwen-3-VL-Reranker-8B. ويتصدر Parse اختبار ParseBench بين النماذج التي تضم أقل من مليار معامل، بنتيجة 75,20 وبمعدل 10,5 صفحات في الثانية على H100. ومثل Cohere، تبرز NVIDIA تكلفة الوكلاء، لكن باستخدام اختبارات معيارية ومراجع مقارنة أخرى:

وجه المقارنة	Cohere Rerank 5	NVIDIA Nemotron 3.5 Rerank
الإتاحة	واجهة API مدفوعة، وModel Vault، وFoundry، وSageMaker	الأوزان على Hugging Face، بترخيص OpenMDW 1.1
التوفير المعلن في الرموز	ما يصل إلى 41 %، مقارنةً باستخدام BM25 وحده في ستة اختبارات معيارية	نحو 14 % لكل استعلام من وكيل، مع Embed 8B
النتيجة المبرزة	82,2 على BRIGHT ‏(RCP-nDCG@10)	60,49 على ViDoRe v3.1 ‏(nDCG@10)

لا يمكن مقارنة نسبتي التوفير مباشرةً: تقيس Cohere منظومتها الكاملة مع Context Focus مقابل البحث بالكلمات المفتاحية وحده، بينما تقيس NVIDIA أثر إضافة Rerank بعد تمثيلات التضمين الخاصة بها، على ViDoRe v3 وBRIGHT وBrowseComp-Plus. وعلى صعيد النشر، تعالج نسخة NVFP4 من Embed 1B وثائق أكثر بنسبة 27,1 % في الثانية على GB200، مع الاحتفاظ بنسبة 99,85 % من دقتها.

🔗 تدوينة NVIDIA عن Nemotron Retriever

ChatGPT Ads: 26 دولة إضافية، و89 دولة إجمالًا، وشبكة إعلانية يديرها نموذج LLM منسق

21 أكتوبر — توسع OpenAI خدمة ChatGPT Ads لتشمل 26 دولة إضافية، مما يرفع نطاق شبكتها الإعلانية إلى 89 دولة. وبعد المكسيك والبرازيل، يشمل التوسع 14 دولة أخرى في أمريكا اللاتينية، منها الأرجنتين وتشيلي وكولومبيا وبيرو، إلى جانب أسواق جديدة في أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا وآسيا، مثل نيجيريا وجنوب أفريقيا وصربيا وأوكرانيا وكمبوديا وبنغلاديش وباكستان. أطلق أكثر من 100 000 معلن حملات منذ إتاحة الإعلانات قبل ما يزيد قليلًا على ثمانية أشهر، ويستخدم ChatGPT أكثر من 1,2 مليار شخص أسبوعيًا. وتظل الإعلانات مقتصرة على خطتي Free وGo؛ وتبقى خطط Plus وPro وEnterprise خالية منها. وفي نهاية أغسطس، كانت الشبكة تعلن بلوغ إيرادات محسوبة على أساس سنوي قدرها مليار دولار، وانتشارها في أكثر من 40 دولة.

في اليوم نفسه، يصف مهندسان من OpenAI، ريتيندرا داتا وكارثيك غوبالراتنام، البنية التقنية لهذه الشبكة. تتشكل النية التجارية في المحادثة عبر عدة تفاعلات، وهو ما تجد الأنظمة التقليدية، المصممة لاستعلام واحد أو مشاهدة صفحة واحدة، صعوبة في التعامل معه. لذلك اختارت OpenAI جلسات إعلانية تحتفظ بالحالة وتتذكر ما حدث من تفاعل إلى آخر ومن محادثة إلى أخرى، ونموذج LLM متقدمًا خضع لتدريب لاحق، هو «المنسق»، يدير سير العمل بأكمله عبر استدعاءات الأدوات، وخدمة لاختيار الإعلانات منفصلة عن توليد الإجابات، لها نماذجها وشيفرتها الخاصة.

مرحلة السلسلة الإعلانية	ما يحدث فيها
النية	يلخص المنسق المحادثة في استعلام واحد أو أكثر
البحث	تمثيلات تضمين دلالية وبحث تقريبي عن أقرب الجيران عبر فهارس متعددة
التصفية	الميزانية، ووتيرة الإنفاق، والاستهداف، والقواعد، وإزالة التكرار بحسب المعلن
إسناد الدرجات	الصلة، والتفاعل المتوقع، والأداء السابق
المزاد	اختيار الإعلان وسعره خارج المنسق

لا يعتمد ChatGPT على هذا النظام: إذا كان بطيئًا أو معطلًا، تظهر الإجابة بصورة طبيعية، ولا يُعرض الإعلان الذي يصل متأخرًا، كما أن عدم إرجاع أي إعلان نتيجة طبيعية. يظهر الإعلان المختار أسفل الإجابة، مع توضيح أنه إعلان ممول، وتمهيد قصير محايد يولده نموذج. وتتولى أقوى نماذج OpenAI تقييم المنظومة بأكملها وتدريب نماذج أصغر للتنسيق أو البحث، وساهم Codex في مضاعفة القدرة على بناء البنية التقنية، في حين لم يكن لدى OpenAI أي نظام إعلاني قبل عام.

🔗 التوسع إلى 26 دولة · البنية التقنية لإعلانات ChatGPT

الذكاء الاصطناعي للأحياء والطب: GPT-Rosalind يقرأ أطلس CRISPR، وRFD4-Proteina وCosmos3-H-Dreams

تطبق ثلاثة إعلانات الذكاء الاصطناعي على الأنظمة الحية: وكلاء من OpenAI يحللون أطلسًا جينيًا، ونموذج مفتوح لتصميم البروتينات متاح في المتصفح، ومحاكي جراحة يولد الصورة في الوقت الفعلي.

آلاف وكلاء GPT-Rosalind يحللون أطلس CRISPR لدماغ الفأر خلال 32 دقيقة

21 أكتوبر — أوكلت OpenAI وPerturbAI وScripps Research إلى آلاف الوكلاء المدعومين بـGPT-Rosalind تحليل أطلس CRISPR لكامل دماغ الفأر، يقيس أثر الاضطرابات الجينية على ملايين الخلايا. يدرس كل وكيل اضطرابًا واحدًا، ويفحص الاستجابات الخلوية، ويبحث في الأدبيات العلمية، ويقترح تفسيرًا؛ وتشكل النتائج مجتمعةً أطلسًا للاستدلال (reasoning atlas) منشورًا على GitHub، مع مسودة بحثية على bioRxiv.

المقياس الذي أورده الفريق	القيمة المنشورة
مدة تحليل الوكلاء	32 دقيقة
تحليل بشري مماثل (تقدير)	من أشهر إلى سنة
المراجع المستشهد بها عند أكبر حجم من العمل	أكثر من 700، مقابل 11 لوكيل واحد
تفضيل الخبراء في تقييم معمى	75 % لتقارير الوكلاء الموزعين

يبرز مساران. في المخيخ، يؤدي إحداث اضطراب في Tsc2 إلى تغيير نشاط عشرات الجينات المرتبطة بالتواصل العصبي، بينما لا يغير إحداث اضطراب في Tsc1 شيئًا تقريبًا، وهي نتيجة يمكن ربطها بالتصلب الحدبي. كما يزيد إحداث اضطراب في Dctn1، الجين المرتبط بمتلازمة بيري، من التعبير عن جينات تصنيع الكوليسترول، مما يقود إلى فرضية عدها الخبراء جديدة، وتحتاج إلى اختبار مخبري: هل يمكن أن تحمي استعادة توزيع الكوليسترول في الخلايا العصبية هذه الخلايا من التنكس؟

🔗 تدوينة OpenAI البحثية · المسودة البحثية على bioRxiv

RFD4-Proteina: نموذج تصميم البروتينات من NVIDIA وBaker Lab، مجانًا على وحدات GPU مخصصة حتى 4 نوفمبر

21 أكتوبر — تتيح NVIDIA استخدام RFD4-Proteina عبر المتصفح. يولد هذا النموذج المفتوح لتصميم البروتينات، المطور بالتعاون مع Baker Lab في معهد تصميم البروتين بجامعة واشنطن، تسلسل البروتين وبنيته على مستوى جميع الذرات معًا، وفق قيد محدد: الهدف الذي يجب أن يرتبط به بروتين رابط، أو النمط التحفيزي الذي يجب أن يحتويه إنزيم. ويتعامل مع سياقات جزيئية متنوعة، من الجزيئات الصغيرة إلى الأحماض النووية، مرورًا بالغليكانات والأيونات المعدنية.

تتوفر الأوزان على Hugging Face منذ 6 أكتوبر، بترخيص BSD-3-Clause؛ والجديد هو الوصول عبر مساحتين من Spaces، إحداهما على وحدات GPU مخصصة من طراز RTX PRO 6000، ومتاحة مجانًا من 21 أكتوبر إلى 4 نوفمبر على نفقة NVIDIA، والأخرى على ZeroGPU، وتظل مجانية بعد ذلك. يوفر النموذج إعدادًا للتفكير (thinking setting)، كما في نماذج LLM: ففي اختبار معياري يشمل 24 هدفًا، وعند ضبط التفكير على المستوى المرتفع، ينتج 76,40 تصميمًا مختلفًا لكل ساعة تشغيل GPU، تجتاز معايير التحقق بالمحاكاة الحاسوبية، مقابل 13,24 لنموذج Proteina-Complexa، صاحب المرتبة الثانية. وفي تدوينتها عن النماذج المفتوحة المقدمة في GTC Berlin، تقول NVIDIA أيضًا إنه يتصدر أكثر من عشر مهام تصميم، وإنه أسرع بنحو 13 مرة من RFdiffusion3 في التعامل مع بروتينات من 200 حمض أميني. وتقترح NVIDIA استخدامه في مسابقة تصميم البروتينات التي ترعاها Anthropic وAdaptyv.

🔗 تدوينة RFD4-Proteina على Hugging Face · أوزان RFD4-Proteina

Cosmos3-H-Dreams: محاكي جراحة توليدي يستجيب لحركات المستخدم في الوقت الفعلي

20 أكتوبر — تقدم NVIDIA نموذج Cosmos3-H-Dreams، وهو محاكٍ توليدي يعيد إنتاج مشهد لجراحة البطن في الوقت الفعلي: يحرك المستخدم ملقطًا، ويمسك المرارة ويرفعها، فيولد النموذج الصورة المقابلة. وبدلًا من نمذجة هندسة الأنسجة وتشوهها، يتعلم نموذج العالم هذا (world foundation model) الديناميكيات البصرية من مقاطع الفيديو والبيانات الحركية لعمليات استئصال مرارة حقيقية أجريت باستخدام روبوت Versius من CMR Surgical. ووفقًا لـNVIDIA، فهو أول محاكٍ جراحي توليدي يعمل في الوقت الفعلي، ومدرب على عمليات سريرية، ويقبل تحكمًا حركيًا مباشرًا.

ينطلق النموذج من Cosmos3-H-Embodied-Nano، البالغ حجمه 16 مليار معامل، والمتخصص باستخدام 28 بُعدًا للفعل، تشمل وضعية الذراعين وملاقطهما، وأوامر الطاقة، ومحاور أذرع التحكم وأزرارها، ثم يُقطر إلى إصدارين بأربع خطوات وخطوتين، يعملان بصورة تفاعلية على وحدة RTX PRO 6000 واحدة، بفضل مكتبة FlashDreams. تتوفر نقطتا حفظ النموذج على Hugging Face، بموجب ترخيص NVIDIA Open Model License، مع الشيفرة وطريقة لتكييف النموذج مع بيانات المستخدم الخاصة.

🔗 تدوينة Cosmos3-H-Dreams على Hugging Face

الروبوتات والذكاء الاصطناعي المادي: الروبوت البشري Agile ONE SN، وIsaac Lab 3.0، وAlpamayo 2 Edge، وCosmos Data Factory

خصصت NVIDIA جزءًا كبيرًا من كلمتها الرئيسية للذكاء الاصطناعي المادي: روبوت بشري مرجعي للمختبرات، ومنصة لتدريب الروبوتات أصبحت متاحة عمومًا، ونماذج وأدوات جديدة للقيادة الذاتية وبيانات التدريب. بل صعدت روبوتات Microducks من Pollen Robotics وHugging Face إلى المنصة أيضًا (انظر الأخبار الموجزة).

Isaac: الروبوت المرجعي الشبيه بالإنسان Agile ONE SN وIsaac Lab 3.0 وIsaac OS

21 أكتوبر — توسّع NVIDIA منصتها للروبوتات Isaac بروبوت مرجعي شبيه بالإنسان مخصص للأبحاث. تصنعه Agile Robots، ويأتي Agile ONE SN مهيّأً مسبقًا بنماذج Isaac GR00T، ومن المقرر دمج نظام السلامة Halos فيه. ويُفترض أن يتاح مطلع 2027، بهدف تقليص مدة تجهيز مختبر من بضعة أسابيع إلى بضعة أيام؛ وتبدي Stanford وETH Zurich اهتمامًا به.

خاصية Agile ONE SN	القيمة المعلنة
الطول والوزن	1,40 m، 40 kg
درجات الحرية	31، إضافة إلى 20 لكلٍّ من اليدين
الحمولة المفيدة	3 kg لكل ذراع
الحوسبة المدمجة	Jetson Thor، 2 070 تيرافلوب FP4، 128 Go من الذاكرة الموحّدة
الإتاحة	مطلع 2027

وتتقدم بقية المنصة أيضًا: يصبح Isaac Lab 3.0، إطار تعلّم الروبوتات المفتوح المصدر، متاحًا للعموم مع محرّكي الفيزياء Newton وPhysX، وتربط بيئة تشغيل جديدة مفتوحة المصدر، هي Isaac OS المبنية على Holoscan، بين النماذج والمستشعرات وأوامر التحكم. وتعرض ثلاثة مسارات عمل مرجعية لـDGX Station كيفية تحسين GR00T 1.7 بالتعلّم المعزز، أو التدريب على المناولة الدقيقة، أو إجراء تدريب لاحق لنماذج Cosmos لإنتاج بيانات اصطناعية. وأخيرًا، تنشر NVIDIA على Hugging Face مكتبة تضم أكثر من 2 000 عنصر جاهز للمحاكاة، ومجموعة Human 1M التي تضم مقاطع فيديو متزامنة مصوّرة من ثلاث زوايا مع تتبّع ثلاثي الأبعاد لليدين، وتُحصر نسختها الكاملة بشركاء Cosmos Coalition. ويرى جنسن هوانغ أن لحظة ChatGPT الخاصة بالروبوتات تقترب سريعًا.

🔗 بيان NVIDIA بشأن Isaac

Alpamayo 2 Edge وCosmos Data Factory: القيادة الذاتية على متن المركبة وبيانات الروبوتات

21 أكتوبر — في التدوينة التي تعرض نماذجها المفتوحة خلال GTC Berlin، تضيف NVIDIA نموذج Alpamayo 2 Edge، وهو نموذج استدلال مدمج يعمل على متن المركبة، على DRIVE AGX Thor، لفهم المشهد وتخطيط المسار في الوقت الفعلي؛ ويستند إلى NVIDIA Cosmos. وعلى صعيد البيانات، تجمع Cosmos Data Factory مخططات مرجعية ومهارات للوكلاء لاختيار مجموعات التدريب وإضافة التعليقات التوضيحية إليها وتوليدها وتقييمها، مع أدوات جديدة لتحسين نماذج العالم بموارد حوسبة أقل. وتستخدمها Porsche مع Voxel51، وANYbotics مع Encord، وZalando وCEVA Logistics مع Sereact، وكذلك Siemens. وتعرض التدوينة نفسها RFD4-Proteina وتعلن وصول Ising، عائلة نماذج NVIDIA للحوسبة الكمومية، إلى AWS Parallel Computing Service.

🔗 تدوينة NVIDIA عن نماذجها المفتوحة

الصناعة والاتصالات: Mistral وNVIDIA للهندسة، وT-Mobile تجري أول مكالمة AI-RAN

ينقل إعلانان الذكاء الاصطناعي إلى خارج مركز البيانات: إلى مكاتب التصميم الهندسي في الصناعة، وإلى هوائيات شبكات الاتصالات المحمولة.

Mistral وNVIDIA تتعاونان لتطبيق الذكاء الاصطناعي في الهندسة الصناعية، مع اختبارات معيارية مفتوحة

21 أكتوبر — تعلن Mistral تعاونًا مع NVIDIA لتطبيق الذكاء الاصطناعي في الهندسة الصناعية. وتريد الشركتان بناء مسارات عمل هندسية قائمة أساسًا على الذكاء الاصطناعي (مسارات عمل هندسية مصممة أصلًا للذكاء الاصطناعي): فمن المفترض أن يسهم Mistral Large 4 ومسارات Mistral لتوليد البيانات والنمذجة الفيزيائية، المسرّعة بمكتبات CUDA-X وWarp من NVIDIA، في تقليص زمن المحاكاة وربط المحاكاة وتطوير النماذج والتصميم في حلقة مغلقة. وستُدمج نماذج Mistral أيضًا في مكتبات Omniverse لتوليد مشاهد ثلاثية الأبعاد على GPU وعناصر ثلاثية الأبعاد من نوع SimReady.

يركّز المشروع على التقييم: اختبارات معيارية عامة ومجموعات بيانات مفتوحة لمقارنة دقة نماذج الفيزياء والتحقق من سلاسل آلية تبدأ بالتصميم بمساعدة الحاسوب (CAO) وتنتهي بالمحاكاة، وتقييمات للذكاء الاصطناعي الوكيلي في الهندسة بمساعدة الحاسوب (CAE) والتصميم الإلكتروني (EDA)، لقطاعات الطيران والسيارات وأشباه الموصلات. وستقيس هذه التقييمات قدرة الوكيل على استخدام الأدوات الهندسية، وتنفيذ مهام متتابعة متعددة الخطوات، وتقديم نتيجة صحيحة تقنيًا، مع قياس وقت التنفيذ وتكلفة الحوسبة. ولم تُذكر أسماء اختبارات معيارية أو مجموعات بيانات أو تواريخ أو مبالغ. وتذكّر التدوينة بأن أوزان Mistral Large 4، الذي يضم نحو 1 000 مليار معامل، منها 49 مليارًا نشطًا، ودُرّب على 3 800 GPU من نوع Grace Blackwell في أوروبا، لا يزال إصدارها مقررًا لنهاية أكتوبر. ويرى نيل أشتون، نائب رئيس الهندسة الحاسوبية لدى Mistral، أن وتيرة المحاكاة ظلّت تملي وتيرة الهندسة لفترة أطول مما ينبغي.

🔗 تدوينة Mistral · تغريدة @MistralAI

T-Mobile تجري أول مكالمة AI-RAN على شبكة تجارية، مع NVIDIA وNokia

21 أكتوبر — تعلن NVIDIA أن T-Mobile أجرت في بلفيو بولاية واشنطن أول مكالمة AI-RAN على شبكة تجارية، بالتعاون مع Nokia. وتشغّل AI-RAN معالجة شبكة النفاذ الراديوي على وحدات GPU، التي يمكنها أيضًا تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بالقرب من المستخدمين. ولخّص جنسن هوانغ هذه الخطوة بعبارة: باتت CUDA تجري مكالمات هاتفية، بعد ما يقارب ثماني سنوات من العمل بحسب قوله.

في أوروبا، تعلن Elisa أنها أجرت أول تجربة ميدانية لـAI-RAN في القارة، تجمع الصوت وبيانات الهاتف المحمول والذكاء الاصطناعي للرؤية على منصة مسرّعة واحدة، وتستعد BT لإجراء تجارب في المملكة المتحدة، فيما تثبّت Nokia برنامجها anyRAN، المسرّع بواسطة CUDA، على Aerial RAN Computer من NVIDIA لإجراء اختبارات لدى BT وDeutsche Telekom وElisa وOrange. ويبني تسعة مشغّلين في منطقة EMEA بنية تحتية من NVIDIA أو يوسّعونها، وتدمج Nokia وCisco نماذج Nemotron في برمجياتهما للشبكات الذاتية التشغيل.

🔗 بيان NVIDIA بشأن AI-RAN

الصوت والفيديو التوليديان: Eleven Realtime Translation وHeyGen Voice Turbo وواجهة API لـKling 4.0

تتقدم ثلاث شركات للوسائط التوليدية على صعيد أدوات المطورين: ترجمة صوتية مباشرة، ونموذج صوتي أقل تكلفة، وواجهة API للفيديو منتظرة منذ أسبوع.

Eleven Realtime Translation: تتيح ElevenLabs إصدار ألفا للترجمة الصوتية المباشرة أثناء المكالمات

21 أكتوبر — غداة طرح Eleven Realtime، نماذجها لتحويل الكلام إلى كلام للوكلاء الصوتيين، تتيح ElevenLabs إصدار ألفا محدودًا من Eleven Realtime Translation، وهو نموذج للترجمة الصوتية المباشرة. وأثناء المكالمة، يتحدث كل شخص بلغته ويسمع محاوره بلغته هو، بصوت طبيعي. وتلخّص ElevenLabs الفرق بأن Eleven Realtime مخصص للوكلاء الذين يتحدثون إلى الناس، وRealtime Translation للأشخاص الذين يحتاجون إلى التحدث بعضهم مع بعض.

يدعم النموذج أكثر من 90 لغة ويكتشف تلقائيًا لغة كل متحدث. ويمكن اختيار صوت الإخراج من بين أكثر من 17 500 صوت في المكتبة، أو استخدام نسخة مستنسخة من صوت المستخدم، ويوازن إعداد لسرعة بدء الاستجابة (التحكم في سرعة الاستجابة) بين زمن الاستجابة وجودة الترجمة. ويقتصر الوصول خلال مرحلة ألفا على الشركات، عبر ElevenAPI، من دون أسعار معلنة أو تدوينة.

🔗 إعلان @ElevenLabsDevs

HeyGen Voice Turbo: يتصدر عرض Controlled Voice لدى Artificial Analysis، متقدمًا على HeyGen Voice

21 أكتوبر — بعد اثني عشر يومًا من طرح HeyGen Voice، أول نموذج صوتي تطوّره داخليًا، تطلق HeyGen نسخة Turbo أسرع وأقل تكلفة، متاحة عبر واجهة API الخاصة بها؛ وتظل نقطة وصول Turbo في الواجهة مجانية حتى 30 نوفمبر. وتقول HeyGen إنها تحتل المركزين الأول والثاني في تصنيف تحويل النص إلى كلام لدى Artificial Analysis. والمقصود هو عرض Controlled Voice، الذي يقارن النماذج باستخدام الأصوات المستنسخة نفسها، ويكمل فيه Qwen-Audio-3.1-TTS-Plus المراكز الثلاثة الأولى، فيما تجعل هوامش عدم اليقين النماذج الثلاثة الأولى متقاربة جدًا.

نموذج تحويل النص إلى كلام	تصنيف Elo في عرض Controlled Voice	السعر المعروض لدى Artificial Analysis
HeyGen Voice Turbo	1 202 (±19)	4 دولارات لكل مليون حرف
HeyGen Voice	1 195 (±15)	30 دولارًا لكل مليون حرف

وكما كان الحال في 9 أكتوبر، لا تتصدر HeyGen عرض Provider Voice، الذي يقارن الأصوات التي توفرها كل شركة.

🔗 إعلان HeyGen · عرض Controlled Voice لدى Artificial Analysis

Kling تتيح واجهة API لـKling 4.0، المتاح أيضًا على fal وHiggsfield وRunway

21 أكتوبر — بعد ستة أيام من إتاحة Kling 4.0 بالكامل على موقعها، تطرح Kling رسميًا واجهة API لنموذجها للفيديو، بعدما وعدت في 15 أكتوبر بإتاحتها قريبًا، لدمجه في المنتجات ومسارات العمل. ولا يتضمن الإعلان أسعارًا أو رابطًا إلى التوثيق. ويصل النموذج في اليوم نفسه إلى عدة منصات خارجية: تضيفه fal وHiggsfield، وتروّج له Kling على Magnific، وتقدم Runway ثلاثة أيام من الاستخدام غير المحدود لـKling 4 لكل مشترك جديد في Max أو Team.

🔗 إعلان @Kling_ai · عرض Runway

نسخت GitHub نسبة 99,99999 % من مستودعاتها إلى Azure وتنتقل إلى نصاب لكل مرجع

21 أكتوبر — بعد أسبوعين من عرض مبادئ بنيتها التحتية المستقبلية لـGit، تروي GitHub تفاصيل المرحلة الوسيطة التي فرضها التحول نحو الوكلاء. وأصبحت 99,99999 % من مستودعاتها موجودة في مراكز بياناتها وفي Azure معًا، حيث وصلت أول نسخة في أغسطس 2025؛ وتوجد هناك نسختان من أصل خمس نسخ متماثلة لمعظم هذه المستودعات، وتتولى Azure بالفعل نحو نصف حركة Git. وتبقى نسبة 0,00001 % الأكثر استخدامًا، إذ يعيق انتقالها زمن ذهاب وإياب عبر الشبكة يبلغ نحو 25 ms إلى منطقة Azure تقع على بُعد نحو 1 000 ميل.

ينشأ العائق من نصاب Spokes، النظام الذي يكرّر كل مستودع: تنتظر عملية الكتابة جميع النسخ المتماثلة السليمة وتقفل المستودع بأكمله، فتحدد أبطأ نسخة وتيرة التنفيذ. لذلك تنتقل GitHub من نصاب لكل مستودع إلى نصاب لكل مرجع: لم تعد عمليتا كتابة تنتظر إحداهما الأخرى إلا إذا طالتا الفرع نفسه، وهو أمر نادر عندما يدفع الوكلاء والمطورون تغييراتهم إلى فروع منفصلة. وفي الاختبارات الداخلية، حققت عمليات الكتابة على مراجع مختلفة معدل إنجاز أعلى بمقدار 3 إلى 4 مرات. وتنضم Azure Blob Storage أيضًا إلى النصاب عبر «نسخة متماثلة افتراضية» للكتابة، هي أول عقدة مؤقتة بالكامل لدى GitHub، ويمكن إنشاء نسخ متماثلة افتراضية للقراءة عند الطلب للمستودعات التي تتلقى من 100 إلى 1 000 عملية قراءة لكل عملية كتابة. ومن المنتظر صدور الجزء الأخير من السلسلة خلال GitHub Universe الأسبوع المقبل.

🔗 تدوينة GitHub الهندسية

JOLT: تجعل Perplexity Research وNVIDIA النموذج نفسه يؤدي دورَي المعلّم والتلميذ

21 أكتوبر — تنشر Perplexity بالتعاون مع NVIDIA طريقة JOLT (التعلّم والتدريس المشتركان وفق السياسة، أي التعلّم والتدريس المشتركان)، وهي طريقة للتدريب اللاحق يؤدي فيها نموذج واحد دورين. فالتعلّم المعزز التقليدي، مثل GRPO، لا يمنح إلا مكافأة واحدة لكل محاولة؛ ويضيف التقطير الذاتي تغذية راجعة لكل رمز، إذ يؤدي النموذج نفسه دور المعلّم الذي يمتلك معلومات مميّزة مثل حل تم التحقق منه، ودور التلميذ الذي لا يمتلكها. لكن المعلّم قد يستفيد من هذه القرائن ليسلك طرقًا مختصرة يعجز التلميذ عن سلوكها: لذلك تدرّب JOLT المعلّم أيضًا، بناءً على مكافآته الخاصة، مع عقوبة عندما يبتعد عمّا كان التلميذ سيفعله.

اختبار التقييم	النموذج الأساسي	تحسّن JOLT+ مقارنةً بـGRPO
GSM8K	DeepSeek-V2-Lite	+1,5 نقطة
MATH	Qwen3-0.6B	+4,2 نقطة
LiveCodeBench v6	Qwen3-8B	+3,0 نقطة
AppWorld	Qwen3-4B-Instruct	+9,9 نقطة
Terminal-Bench 2.1 (pass@1)	Qwen3-30B-A3B-Instruct	+2,7 نقطة

تتفوق نسخة JOLT+، التي تضيف مكافأة التلميذ الخاصة، على GRPO، أفضل خط أساس خضع للاختبار، في الاختبارات الخمسة؛ ومن دونها، تتفوق JOLT على GRPO في الرياضيات والبرمجة، لكنها تظل خلفه في AppWorld وTerminal-Bench. ويتعلق التحسّن الأبرز بالتكلفة: ففي MATH، وعند دقة متساوية تبلغ 63,44 %، استهلك GRPO مقدار 8,40 مليون رمز تدريب، مقابل 1,30 مليون بحسب المنحنى المُلاءَم لـJOLT، أي أقل بمقدار 6,5 مرات. والورقة البحثية الكاملة متاحة على arXiv منذ 7 أكتوبر، ولا تربط التدوينة الطريقة بأي منتج من Perplexity.

🔗 تدوينة Perplexity · الورقة البحثية على arXiv

وكلاء البرمجة: Claude Code 2.1.305، وGemini CLI من 0.65 إلى 0.67، وDelta 0.21، وReplit Agent مع Stripe Atlas وPDD Kit

تصلح واجهات CLI للوكلاء حالات التراجع وتنفتح على شبكات المؤسسات، ويتكامل Delta مع Claude Code، ويتعلم Replit Agent تأسيس شركة، وتعد GitHub Next بإثبات صحة شيفرة الوكلاء بدلًا من مراجعتها. أما لدى OpenAI، فلم يصدر أي إصدار مستقر من Codex CLI منذ 0.163.0 في 15 أكتوبر؛ وترد Copilot CLI 1.0.102 وQwen Code وواجهة CLI الخاصة بـmistral وبقية أدوات اليوم في الأخبار الموجزة.

يصلح Claude Code 2.1.305 الطلبات التي يعطّلها البحث عن الأدوات على Vertex وBedrock

20 أكتوبر — يصلح Claude Code 2.1.305، الذي يتضمن 38 بندًا منها 22 إصلاحًا، أولًا خللًا ظهر في 2.1.304: على Vertex وBedrock ومزوّدين آخرين، كانت جميع الطلبات تفشل عندما ترفض نقطة الوصول أو إحدى البوابات البحث عن الأدوات (البحث عن الأدوات)، أو عندما تحظر بوابة ToolSearch أو تستبعده من --tools. ويعيد Claude Code المحاولة الآن من دون البحث عن الأدوات. وفي Linux، يسمح sandbox.allowNestedUserNamespaces لأوامر البيئة المعزولة بإنشاء مساحات أسماء للمستخدم، لتشغيل Chromium أو podman من دون صلاحيات الجذر؛ وتحذّر الملاحظات من أن ذلك يتيح لهذه الأوامر تجاوز وسائل حماية الملفات في البيئة المعزولة.

يحوّل /usage كل تحذير إلى إصلاح من سطر واحد يحدد مصدره، ويمكن تطبيقه بالضغط على المفتاح f. وبالنسبة إلى المسؤولين، لم يعد allowedMcpServers يستبعد خوادم stdio التابعة لـmanaged-mcp.json التي لا تستخدم ${VAR} إلا في env: سيُحمَّل بعد التحديث أي خادم لم يُدرج في القائمة، ويتيح deniedMcpServers إبقاءه معطّلًا. ولم يعد استئناف سير عمل يعيد تشغيل الوكلاء pipeline() وparallel() الذين اكتمل عملهم بالفعل. ويضيف الإصدار 2.1.306، المنشور في 21 أكتوبر، إصلاحين، أحدهما لـclaude -p الذي كان يُظهر أنه غير متصل في جلسة سحابية أُطلقت من دون متغيرات البيئة الخاصة به.

🔗 ملاحظات إصدار Claude Code 2.1.305

Gemini CLI: الإصدار المستقر v0.65.0، والمعاينة v0.66.0، وOAuth لـMCP على شبكة خاصة

20 أكتوبر — أكمل Gemini CLI دورته الأسبوعية مساء 20 أكتوبر، مع صدور المعاينة v0.66.0-preview.0 في الساعة 21:04 بتوقيت UTC والإصدار المستقر v0.65.0 في الساعة 21:17 بتوقيت UTC؛ ثم افتتح الإصدار الليلي v0.67.0 الصادر في 21 أكتوبر سلسلة 0.67.0. يقتصر الإصدار المستقر على اعتماد إصلاحات سبق عرضها (ترويسات OTLP المخصصة، وتسريع تصفية الملفات المتجاهلة، وإنهاء حلقات OAuth المتكررة)، لكن نسختي المعاينة والإصدار الليلي تضيفان أربعة طلبات PR جديدة.

أكثرها فائدة للشركات هو الإعداد oauth.allowPrivateNetwork، الذي يُفعّل لكل خادم على حدة في settings.json، ويتيح الاتصال بخوادم MCP ومزوّدي OAuth 2.0 المستضافين على شبكة داخلية (نطاقات RFC 1918 وRFC 6598 وRFC 4193، والنطاقان .internal و.local)، والتي كان التحقق من العناوين يرفضها حتى الآن. ولم تعد أداة shell تستبدل إعدادات Git الخاصة بالمستخدم، وهو ما كان يتسبب في فشل git commit لغياب الهوية، كما لم يعد مجرد احتواء رسالة خطأ على 401، كما في المنفذ localhost:4012، يؤدي خطأً إلى تفعيل اكتشاف OAuth. ولم يصل Gemini 4 Argon بعد: فقد أعلن روبوت المستودع أن طلب PR الذي أرسله المجتمع لإضافته سيُغلق خلال 7 أيام، لعدم وجود تذكرة تحمل الوسم help wanted.

إصدار Gemini CLI المنشور	التاريخ والوقت (UTC)	المحتوى الجديد
v0.66.0-preview.0	20 أكتوبر، 21 h 04	4 طلبات PR، منها OAuth لـMCP على شبكة خاصة
v0.65.0 (مستقر)	20 أكتوبر، 21 h 17	لا جديد، اعتماد سلسلة 0.65.0 كإصدار مستقر
v0.67.0-nightly.20261021	21 أكتوبر، 01 h 33	طلبات PR الـ4 نفسها، وبدء سلسلة 0.67.0

🔗 Gemini CLI v0.66.0-preview.0 · Gemini CLI v0.65.0

Delta 0.21 تتيح فتح المحادثات المشتركة في Claude Code وتتصل بخادم MCP من Figma

21 أكتوبر — تنتقل Delta، بيئة Zed متعددة المستخدمين للبرمجة مع الوكلاء، إلى الإصدار 0.21.0، مع 12 ميزة جديدة و14 تحسينًا و48 إصلاحًا. يفتح الأمر Open in Claude Code محادثة مشتركة في Claude Code، سواء على سطح المكتب أو الويب، بشرط تثبيت إضافة Delta الخاصة بـClaude Code، ويظهر المتعاونون الذين ينضمون إلى محادثة من أداة خارجية، بما فيها Claude Code، في شريط المشاركين مع اسم أداتهم. وتتصل Delta أيضًا بخادم MCP من Figma، بعد أسبوع من إدراج Figma لها ضمن شركائها الجدد في MCP.

تحصل CLI على delta update، ويظل الضغط اليدوي للسياق متاحًا أثناء عمل وكيل محلي، وتتخذ أوامر الشرطة المائلة أسماء تصف الإجراءات (/change-model، /fork، /set-thinking-level). ومن بين الإصلاحات، يستفيد Grok 4.7 أخيرًا من نافذة سياقه كاملةً، البالغة 500k رمز، عند استخدام اشتراك Grok، ولم تعد الوكلاء تتوقف بصمت عند استدعاء أداة غير متاحة. وتختفي أوامر delta daemon: إذ تُشغّل Delta الآن عند الطلب.

🔗 ملاحظات إصدار Delta 0.21.0

يمكن لـReplit Agent تأسيس شركة عبر Stripe Atlas، المتاح الآن في MCP وCLI من Stripe

21 أكتوبر — تعلن Replit أن وكيلها يستطيع الآن تأسيس شركة للمستخدم، عبر تكامل MCP من Stripe وخدمة Stripe Atlas لتأسيس الشركات؛ ولا يحدد الإعلان أي سعر أو شروط تخص Replit. ويستند إلى ميزة جديدة أعلنها حساب @atlas قبل نصف ساعة: أصبح Atlas متاحًا في خادم MCP وفي CLI من Stripe.

واجهة Stripe المستخدمة	دورها في طلب Atlas
خادم MCP	مسار حواري من خلال وكيل: المتطلبات، ومعلومات الشركة، وعمليات التحقق
Stripe CLI	مسار في الطرفية عبر مطالبات منظّمة، يمكن لوكيل برمجة تشغيله
لوحة تحكم Stripe	الهوية، والدفع، ومراجعة المستندات، والتوقيعات، وتقديم الطلب

بحسب منشور مدونة مطوّري Stripe المؤرخ في 19 أكتوبر، يمكن استئناف الطلب نفسه عند الانتقال من واجهة إلى أخرى. يدعم Atlas شركات C corporations وشركات LLC في ديلاوير، بما فيها الشركات ذات المؤسسين المتعددين: فهو يؤسس الشركة، ويحصل على رقم تعريف صاحب العمل (EIN)، ويبدأ الاستحقاق التدريجي لحصص المؤسسين (vesting)، ويقدّم إقرارات الاختيار الضريبي 83(b). ويذكر المنشور Claude Code وCursor ضمن البيئات التي تُضبط تلقائيًا، لكنه لا يذكر Replit، التي تصدر إعلانها الخاص.

🔗 إعلان Replit · إعلان Stripe Atlas · منشور stripe.dev

PDD Kit: تسعى GitHub Next وMicrosoft Research إلى إثبات صحة كود Rust الذي تنتجه الوكلاء، والعدة مدمجة في Chopin

21 أكتوبر — تقدّم GitHub Next وMicrosoft Research عدة Proof Driven Development Kit ‏(PDD Kit)، التي تحوّل خطة المطوّر إلى مواصفة صورية، ثم تثبت أن الكود الذي يكتبه الوكيل يلتزم بها مع جميع المدخلات الممكنة. وفي مثال لمسار تسجيل الدخول إلى تطبيق، تناقش PDD Kit الكود، وتستنتج المقصود خلال الحوار، وتقترح مواصفة بلغة Verus، وهي لغة لإثبات صحة Rust؛ وبعد اعتماد المواصفة، يثبت مدقّق Verus تلقائيًا التزام الكود بها. وعندما يتعذر الإثبات، تلجأ الأداة إلى الاختبارات ووكلاء استخدام الحاسوب (computer-use agents). وهي لا تعمل حاليًا إلا مع Rust.

تقدّمها GitHub بوصفها معاينة بحثية تهدف إلى إتاحة طرح كود يولّده الذكاء الاصطناعي في بيئة الإنتاج من دون مراجعته سطرًا سطرًا، فيما تقدّمها Microsoft Research بوصفها استكشافًا لنهج أشد صرامة؛ وتسعى GitHub Next إلى مصنع برمجيات مثبت الصحة، يراجع فيه المهندسون المواصفات بدلًا من الكود. والعدة مدمجة في Chopin، محرر الخطط متعدد المستخدمين الذي نشرته GitHub Next بمصدر مفتوح، بترخيص MIT، في سبتمبر. ولا يرافق الإعلان أي منشور أو مستودع أو توثيق لـPDD Kit: العرض التوضيحي في GitHub Universe، يومي 28 و29 أكتوبر.

🔗 إعلان @GitHubNext · مستودع Chopin

أخبار موجزة

الوكلاء وأدوات البرمجة

Copilot CLI 1.0.102 — يفرض إصدار GitHub المستقر، الذي لا يضيف وظيفة رئيسية جديدة، على وضع المطالبة الالتزام بالاختيار التلقائي للنموذج الذي تفرضه المؤسسة، وعلى الوكلاء الفرعيين الالتزام بموافقات الأدوات المخصصة وMCP؛ وتراعي البيئة المعزولة NO_PROXY وALL_PROXY؛ وفي اليوم نفسه، ينتقل خادم MCP من GitHub إلى الإصدار 2.0.3. 🔗 المصدر
Qwen Code v0.25.4 في المعاينة — 173 تغييرًا منذ v0.25.3، منها qwen daemon start للتحكم في خدمة خلفية محلية، وManaged Agent يمكن تثبيته على خادم واحد باستخدام وحدات systemd، وWeb Shell تعرض مدة الانتظار حتى أول رمز لكل نموذج؛ ولم يصدر الإصدار المستقر بعد. 🔗 المصدر
CLI من mistral بالإصدار 0.10.0 — بعد يوم من 0.9.0، يحذف mistral apps delete تطبيقًا منشورًا مع وحداته وقواعد بياناته، بشرط تفعيل علامة ميزة (feature flag)، وتدمج تحديثات السجلات ملفات القوالب المعدّلة بدمج ثلاثي الأطراف؛ وهذا تغيير يكسر التوافق، إذ ترفض الإصدارات القديمة الحقل الجديد version. 🔗 المصدر
v0 وSlack — عبر خادم MCP من Slack، تقرأ v0 سلاسل المحادثات والملفات في مساحة عمل، وتستخدمها سياقًا لإجراء تعديل، وتنشر فيها تقدّم العمل، ضمن حدود القنوات المتاحة للحساب، وعلى جميع الخطط. 🔗 المصدر
المحادثات المشتركة في Replit — يمكن مشاركة محادثة، أو عنصر منفرد، أو روابط devURLs الخاصة بنقاش، مع أعضاء مساحة العمل بصلاحية القراءة فقط؛ من دون منشور أو تحديد للخطة المتاحة عليها. 🔗 المصدر
إضافات Agents CLI — تشرح Google نظام الإضافات في أداتها للوكلاء، المتاح منذ الإصدار 1.5.0 الصادر في 1 سبتمبر: تحل إضافة LangChain الرسمية محل الأوامر الـ6 الخاصة بـADK، من إجمالي يقارب 24 أمرًا، ويمكن لفريق المنصة فرض قاعدته الخاصة، مثل إجراء تحليل SBOM قبل كل نشر. 🔗 المصدر
Manus Game Dev — تدعم Manus الآن بناء هياكل التحريك (rigging) وتحريك الشخصيات ثلاثية الأبعاد، وتسرّع التوليد ثلاثي الأبعاد عدة أضعاف، من دون رقم دقيق أو تكلفة بوحدات الرصيد. 🔗 المصدر

المساعدون والشركات

Kimi Work 3.2.18 — يستطيع مستخدمو Enterprise في تطبيق Moonshot AI القائم على الوكلاء إنشاء إضافات مخصصة ونشرها في سوق الإضافات، والتنقل بين مساحات العمل المجمّعة حسب الشركة. 🔗 المصدر
Viktor ينتقل إلى Grok 4.7 — يعمل الوكيل الذي يُقدَّم كموظف ذكاء اصطناعي، ويقول إن أكثر من 70 000 فريق يستخدمونه وقد جمع 75 مليون دولار في مايو، الآن بنموذج SpaceXSI، من دون توضيح ما إذا كان سيصبح النموذج الافتراضي. 🔗 المصدر
HCLTech في Claude Partner Network — تصبح المجموعة، التي تضم أكثر من 230 000 موظف، شريكًا من فئة Global Premier، مع وحدة أعمال Anthropic، وClaude في HCL BigFix وHCL AppScan، وClaude Code في منصتها AI Force؛ ولم يُذكر أي مبلغ. 🔗 المصدر
Terminal X — في دراسة حالة نشرتها OpenAI في 20 أكتوبر، تتوافق أحكام وكيل التقييم لدى هذه الشركة الناشئة مع أحكام مراجع أول في أحد الصناديق في 88,6 % من 500 تقييم عند استخدام GPT-6.1 Sol، مقابل 86,4 % لأفضل نموذج تالٍ له، لم يُذكر اسمه. 🔗 المصدر
AT&T وOpenAI — يوسّع القسم القانوني في AT&T فريقه LegalEdge لبناء طبقة معرفية مشتركة، مع مشروع لإنشاء بوابة للطلبات بلغة طبيعية؛ وستظل القرارات بيد القانونيين، بحسب مديره القانوني ديفيد ماكآتي، من دون تقديم أي أرقام. 🔗 المصدر

الحوكمة والأمن

أول تقرير للمنفعة العامة من Anthropic — ينتظم التقرير السنوي للشركة ذات المنفعة العامة حول خمس ركائز حُدّدت مع أعضاء Long-Term Benefit Trust، من السلامة التقنية إلى تقاسم المنافع، ويحصي 166 عملًا في 2026، مقابل 114 في 2025. 🔗 المصدر
كريستوفر ستابس في Long-Term Benefit Trust — يصبح عميد العلوم السابق في هارفارد، الذي كان عضوًا عام 1998 في الفريق الذي اكتشف تسارع تمدد الكون، أول فيزيائي في الصندوق بحسب Anthropic، إلى جانب بن برنانكي وآخرين. 🔗 المصدر
خطة OpenAI للمدافعين السيبرانيين — يمثل الجزء الثاني من نهجها للحوكمة الديمقراطية للذكاء الاصطناعي الأكثر تقدمًا، ويقترح على الحكومات والقطاع ضوابط موثوقة لإيقاف الوكلاء، وتحديث الدفاعات، وتقييمات مستقلة، ضمن ما تسميه OpenAI نافذة المدافع. 🔗 المصدر
x402 Agent Safety Bench — في هذا الاختبار المجتمعي لمدفوعات الوكلاء، تتجنب Claude Sonnet 5.5 وGPT-6.1 Sol وGemini 4 Argon من تلقاء نفسها 24 إلى 26 فخًا من أصل 39، فيما يتجنب DeepSeek V4 Pro 12 فقط، مع خسارة 142,31 دولار؛ ومع استخدام مهارات الاختبار، لا يخسر أي منها أموالًا. 🔗 المصدر
مفاتيح المرور على Hugging Face — يتيح Hub تسجيل الدخول بمفتاح مرور (بصمة الإصبع، أو الوجه، أو قفل الشاشة، أو مفتاح أمان) بدلًا من كلمة المرور، وكذلك استخدامه عاملًا ثانيًا للمصادقة. 🔗 المصدر
رموز وصول محددة الصلاحية في GitHub CLI 2.103.0 — في المعاينة العامة، يحتفظ gh auth login --expiring برمز وصول قصير العمر يُجدّد في الخلفية، فيصبح الرمز المسرّب غير صالح للاستخدام خلال بضع ساعات؛ وسيصبح هذا السلوك الافتراضي لعمليات تسجيل الدخول الجديدة في إصدار لاحق. 🔗 المصدر

API والسحابة

مستويات الخدمة لكل مشروع في API من OpenAI — تتيح إعدادات Platform اختيار مستويات الخدمة التي يمكن لكل مشروع استخدامها، مثل Ultrafast، ويمكن للمؤسسة تقييدها لجميع مشروعاتها. 🔗 المصدر
Vertex AI في SDK من OpenAI — يدعم openai-python 3.36.0 وopenai-node 7.41.0 استخدام Vertex AI مع Responses API، مع عدادات استخدام لعمليات الكتابة في ذاكرة تخزين مؤقت بعمر 30 دقيقة، وإدارة الموافقة على الأصوات المخصصة. 🔗 المصدر
Gemini على Google Distributed Cloud — في GTC Berlin، تضيف Google نموذج Gemini 3.5 Flash إلى نسخة سحابتها المثبتة لدى العميل والمعزولة عن الإنترنت (air-gapped)، وتطرح بحثًا مؤسسيًا باستخدام RAG في مرحلة المعاينة (100 ميغابايت لكل ملف، و500 ميغابايت لكل محادثة)، وتنقل أنظمة HGX B300 إلى مرحلة الإتاحة العامة. 🔗 المصدر · 🔗 بحث RAG
الإنفاق على الرموز بحسب Perplexity — يسرد دليل خمسة مصادر للاستهلاك المفرط، ويفصّل إعدادات Enterprise: 500 وحدة رصيد شهريًا في Enterprise Pro، و15 000 في Enterprise Max، من دون ترحيل، وحدودًا مسمّاة لكل مجموعة؛ ولا يعلن أي جديد. 🔗 المصدر

NVIDIA: الروبوتات والصناعة والعتاد

Microduck في Isaac Lab 3.0 — تنشر NVIDIA وPollen Robotics وHugging Face دليلًا لتعليم الروبوت الصغير ثنائي الأرجل المشي، باستخدام محرك Newton وبمعدل يصل إلى 1,25 مليون خطوة محاكاة في الثانية على 16 GPU، في اليوم الذي تصعد فيه روبوتات Microducks إلى منصة الكلمة الرئيسية. 🔗 المصدر
SimReady Central — تصبح أكثر من 2 000 قطعة ثلاثية الأبعاد بصيغة OpenUSD مزوّدة بالخصائص اللازمة للمحاكاة (التصادمات، والكتلة، والاحتكاك) متاحة للجميع على Hugging Face، من الأذرع الروبوتية إلى أنظمة التبريد. 🔗 المصدر
Halos SAFE وFOX وcuDSS — تطلق NVIDIA إطار Halos SAFE لأدلة السلامة في قطاع السيارات، وتعتمد Volvo Cars تقنيتي Hyperion وAlpamayo، ويصل مخطط FOX المرجعي لوكلاء المصانع إلى مرحلة الوصول المبكر (وتتوقع Siemens منه وفورات تقارب 20 %)، وتنتقل cuDSS إلى مرحلة الإتاحة العامة. 🔗 المصدر · 🔗 FOX وcuDSS
القدرات الإنتاجية لمورّدي NVIDIA — زيادة الركائز إلى 2,5 ضعف خلال ثلاثة أعوام، وزيادة التغليف المتقدم لدى Amkor بأكثر من 300 % بحلول نهاية 2028، ودفعة مقدّمة بقيمة 1,1 مليار دولار إلى KYEC لإنشاء مرافق جديدة في الولايات المتحدة. 🔗 المصدر
DGX Station لنظام Windows في ديسمبر — تحدد NVIDIA موعد نسخة Windows التي أُعلن عنها في 7 أكتوبر من دون موعد، وسيتمكن NVIDIA Sync من ربط ما يصل إلى ثمانية أجهزة DGX Spark، مقابل جهازين أُعلن عنهما في مطلع أكتوبر. 🔗 المصدر
NVIDIA وUER — في 19 أكتوبر، قبيل GTC Berlin، تفتح NVIDIA والاتحاد الأوروبي للإذاعة والتلفزيون، الذي يجمع أكثر من 115 مؤسسة إعلامية عامة، معاييرهما السيادية للوكلاء أمام السحب السيادية وناشري النماذج المفتوحة وشركات التكامل. 🔗 المصدر

النماذج المفتوحة والأبحاث

Kumo Forecast وKumo Anomaly — تجمع NVIDIA نماذجها للسلاسل الزمنية NV-Tesseract تحت علامة Kumo، وهي متاحة بترخيص Apache 2.0 وعلى Hugging Face منذ أبريل؛ وبعد الضبط الدقيق على 50 000 ملاحظة عادية، يرتفع متوسط دقة Kumo Anomaly من 0,016 إلى 0,201. 🔗 المصدر · 🔗 Kumo Anomaly
bekko-static-embedding-v1 — ينشر يويتشي تاتينو تضمينات ثابتة متعددة اللغات بترخيص MIT تعمل من دون GPU: تسجل 43,76 على MNanoBEIR، متقدمة بنحو 11 نقطة على النماذج الثابتة الأخرى، وبفارق يقارب 1 نقطة عن multilingual-e5-small في الاسترجاع. 🔗 المصدر
MemoProAgent — ينشر باحثون من Meta وثلاث جامعات، من دون إعلان، كود مساعد استباقي يسترجع ذكرى شخصية ولا يتحدث إلا إذا كانت تستدعي إجراءً، من دون نتائج رقمية. 🔗 المصدر

ما الذي يعنيه ذلك

تتحول النماذج الرائدة إلى كتالوج يسعى كل مزوّد سحابي كبير إلى تقديمه كاملاً. بعد Amazon Bedrock وOracle Cloud في يونيو، تدخل OpenAI إلى Model Garden التابع لـ Google Cloud، بما يشمل Codex، وتقول Google إنها المزوّد السحابي الكبير الوحيد الذي يتيح نماذج LLM المغلقة الرئيسية الثلاثة؛ كما ستستقبل Antigravity، التي تستضيف بالفعل Claude Opus 5.5 وSonnet 5.5، نماذج OpenAI أيضاً. بالنسبة إلى الشركات، ينفصل اختيار النموذج عن اختيار المزوّد السحابي، إذ يُحتسب الاستهلاك ضمن التزامات تعاقدية موقّعة مسبقاً؛ وبالنسبة إلى OpenAI، يمثل كل مزوّد سحابي قناة مبيعات إضافية، حتى مع بقاء Microsoft شريكها الرئيسي. ويتبع GTC Berlin المنطق نفسه: إذ تتيح OpenShell Reference Architecture تشغيل وكلاء Anthropic أو OpenAI أو Google أو Meta على الحزمة التقنية نفسها.

بات الوكلاء يعملون من دون أن يُطلب منهم ذلك، وأصبحت ضوابطهم الوقائية مدمجة في المنتج وصولاً إلى العتاد. يتفقد Claude Duet الحسابات كل بضع ساعات ويتصرف داخل آلته الافتراضية الخاصة، لكنه ينتظر الموافقة قبل الدفع أو التوقيع، ويرفض بعض الإجراءات حتى عند الموافقة عليها؛ أما Grok Bot فيحافظ على تحديث لوحات المعلومات بمفرده. لدى NVIDIA، يراقب Sentry الوكلاء عبر قناة منفصلة من وحدة DPU من طراز BlueField-4 ويوقفهم خلال بضعة أجزاء من الألف من الثانية، ويمكن لـ ServiceNow إلغاء وصول أي وكيل في غضون ثوانٍ. لم يعد السؤال يقتصر على ما يستطيع الوكيل فعله، بل يشمل أيضاً من يستطيع إيقافه، وفي أي طبقة من الحزمة التقنية.

يتقدم اكتشاف الثغرات بالذكاء الاصطناعي بوتيرة أسرع من إصلاحها. تؤثر PHP2Shell في لغة تشغّل نحو 70 % من مواقع الويب، مع وجود إصدارات عرضة للثغرة منذ PHP 5.4، وتتوقع OpenAI ارتفاعاً كبيراً في هذه الاكتشافات؛ وتقول Claude Security إنها اكتشفت أكثر من مليون ثغرة منذ أبريل، وتنتقل إلى الفحص المستمر لمتابعة التصحيحات. ينتقل موضع الاختناق إلى التنسيق: إخطار المشغّلين والسلطات مسبقاً، ودعم القائمين على الصيانة، وفق ما يقترحه إطار OpenAI ذي المراحل الخمس، الذي نُشر في اليوم نفسه الذي نُشرت فيه خطتها للمدافعين السيبرانيين. حتى أداة التحقق من PHP2Shell تحذّر من أن الحصول على نتيجة غير معروفة لا يثبت أن الخادم قد خضع للتصحيح.

تُقاس تكلفة الوكيل بالرموز، وتَعِد كل طبقة من الحزمة التقنية بخفض فاتورتها. تقلّص Context Focus من Cohere عدد الرموز بنسبة تصل إلى 41 % مقارنة بالبحث باستخدام الكلمات المفتاحية وحدها، وتقلّصها Nemotron 3.5 Rerank بنحو 14 % لكل طلب يصدره الوكيل، ولا يفعّل Flint سوى نحو 2,5 مليار معامل لكل رمز للبرمجة على حاسوب محمول، ويبلغ JOLT دقة GRPO على MATH باستخدام عدد من رموز التدريب أقل بـ 6,5 مرات. وفي الطبقات الأدنى، تَعِد NVIDIA بمصانع ذكاء اصطناعي تدخل الخدمة خلال 14 يوماً وبخفض استهلاك الطاقة بنسبة تصل إلى 30 % لإنتاج العدد نفسه من الرموز، وتعيد GitHub تصميم آلية النسخ المتماثل في Git لاستيعاب حركة البيانات التي يضاعفها الوكلاء.