Anthropic تودع نموذج S-1 وتتطلع إلى Nasdaq، وOpenAI تطلق GPT-6.1 Terra وتعلن ثلاث نتائج بحثية

تودع Anthropic علنًا نموذج S-1 لدى SEC وتعتزم إدراج أسهمها في Nasdaq تحت الرمز ANT: وتكشف الوثيقة للمرة الأولى عن حساباتها، ومنها إيرادات بلغت 16,3 مليار دولار في النصف الأول من 2026. وتطلق OpenAI نموذج GPT-6.1 Terra للتحكم في الحاسوب، بسعري 1 و5 دولارات لكل مليون رمز، وتتيحه في اليوم نفسه ضمن GitHub Copilot، وتعلن ثلاث نتائج بحثية أنتجتها نماذجها، من دون نشر أي تحقق خارجي حتى هذه المرحلة. وتصف Cohere محاولة إرسال أجراها Qwen3.8-Flash-Next ومنعتها بيئة العزل لديها، وتتيح Cursor حزمة Agent SDK، فيما يشغل أمن أدوات البرمجة شركة Cognition، التي تعيد إطلاق Devin Security، وكذلك Warp، التي تبلغ عن استغلال أحد مورديها.

Anthropic تودع نموذج S-1 علنًا وتتطلع إلى الإدراج في Nasdaq تحت الرمز ANT

26 أكتوبر — أودعت Anthropic, PBC علنًا لدى SEC، هيئة الرقابة على أسواق الأوراق المالية الأمريكية، بيان تسجيل على النموذج S-1 تمهيدًا لطرح أسهمها العادية من الفئة A في البورصة (الطرح العام الأولي). وتعتزم الشركة إدراجها في Nasdaq Global Select Market تحت الرمز «ANT». ولم يُحدَّد بعد عدد الأسهم ولا النطاق السعري، كما أن التسجيل لم يدخل حيز النفاذ بعد: ولا يجوز بيع أي سهم قبل ذلك. وينص نموذج S-1 على أسهم تصدرها Anthropic وأخرى يبيعها مساهمون بائعون، لن تحصل Anthropic على أي عائد منها. وتقود Goldman Sachs وMorgan Stanley العملية؛ وتذكر صفحة غلاف S-1 أيضًا، ضمن بنوك أخرى، J.P. Morgan وCitigroup وBarclays وBNP Paribas وCrédit Agricole CIB وSociété Générale. ويأتي هذا الإيداع العلني بعد إيداع سري لمسودة S-1، أُعلن عنه في 1 يونيو 2026.

ينشر نموذج S-1 حسابات الشركة للمرة الأولى:

الفترة (وفقًا لنموذج S-1)	الإيرادات	صافي الخسارة	منها التغير في القيمة العادلة
2023	41 مليون دولار	1,5 مليار	1,0 مليار
2024	386 مليونًا (+841 %)	8,3 مليارات	5,4 مليارات
2025	4,6 مليارات (+1 088 %)	42,0 مليارًا	34,3 مليارًا
النصف الأول من 2026	16,3 مليارًا (+1 300 %)	80,7 مليارًا	72,4 مليارًا

لا تعني الخسارة الصافية البالغة 80,7 مليار دولار في النصف الأول خسارة تشغيلية بهذا الحجم: فهي تشمل 72,4 مليارًا ناجمة عن التغير في القيمة العادلة للسندات القابلة للتحويل، والالتزامات المشتقة، واتفاقيات SAFE، ولا سيما ارتفاع القيمة العادلة للسندات القابلة للتحويل. وارتفعت إيرادات النصف الأول بنسبة 1 300 % على أساس سنوي؛ وفي الربع الثاني وحده، نمت بنسبة 1 368 %، مقابل 300 % لنفقات الحوسبة والبنية التحتية. ويمر نحو نصف المبيعات (48 % في النصف الأول) عبر أسواق مزودي الخدمات السحابية. وفي 30 سبتمبر، كان أكثر من 11 900 عميل ينفقون ما لا يقل عن 100 000 دولار سنويًا، وأكثر من 1 900 عميل ما لا يقل عن مليون دولار، ونحو 250 عميلًا ما لا يقل عن 10 ملايين. أما الإيرادات السنوية المحسوبة وفق الوتيرة الحالية (معدل الإيرادات السنوي) في 31 أكتوبر، فقد تُركت خانتها فارغة في الوثيقة.

تتسم الحوكمة المقررة عند إتمام العملية بخصوصية. فمن خلال أسهم الفئة T، التي لا تمنح حقوقًا اقتصادية، سيتولى Long-Term Benefit Trust انتخاب أعضاء مجلس الإدارة من الفئة T وعزلهم، وسيشكل هؤلاء أغلبية المجلس. وسيمنح سهم واحد من الفئة F، يُصدر قبيل إتمام العملية لشركة مملوكة للمؤسسين المشاركين السبعة، ومنهم داريو ودانييلا أمودي، 50,1 % من حقوق التصويت في المسائل المعروضة على المساهمين، ومنها انتخاب بقية أعضاء مجلس الإدارة. وستُنشأ فئة E للموظفين، مع حق تصويت يقتصر على مسائل محددة. وتظل Anthropic شركة ذات رسالة مجتمعية (شركة للمنفعة العامة) مسجلة في ديلاوير. ويشير S-1 أخيرًا إلى أن اعتماد Claude Cowork تجاوز، في 30 سبتمبر، اعتماد Claude Code في المرحلة نفسها، من دون تقديم رقم.

🔗 إعلان Anthropic · نموذج S-1 على EDGAR

GPT-6.1 Terra: OpenAI تطلق نموذجًا للتحكم في الحاسوب بسعري 1 و5 دولارات لكل مليون رمز، وتتيحه في اليوم نفسه ضمن GitHub Copilot

26 أكتوبر — تطلق OpenAI نموذج GPT-6.1 Terra، خليفة GPT-5.6 Terra: وهو نموذج سريع يجمع بين الاستدلال البصري، والتحكم الدقيق في الحاسوب (فهم الشاشة والتفاعل مع التطبيقات)، والكتابة بأسلوب أكثر طبيعية. وتذكر OpenAI من استخداماته قراءة المخططات التقنية، وملء النماذج، وتحرير فيديو، وإدخال الفواتير في برنامج محاسبة.

في API، تبلغ تكلفة gpt-6.1-terra (عبر Responses وChat Completions) دولارًا واحدًا لكل مليون رمز إدخال، و0,05 دولار للإدخال المخزَّن مؤقتًا، و5 دولارات للإخراج، أي بأسعار قياسية أقل بنسبة 50 % من أسعار GPT-5.6 Terra وGPT-6.1 Sol، وفقًا للتدوينة. وتعلن بطاقة النموذج عن نافذة سياق تبلغ 1 050 000 رمز، وإخراج يصل إلى 128 000 رمز، ومعارف يتوقف تحديثها عند 1 يونيو 2026، وستة مستويات للجهد من none إلى max (مع medium افتراضيًا)؛ وتمر استدعاءات الأدوات عبر Responses API.

في ChatGPT، يصل Terra إلى Work وCodex، ولا يصل إلى علامة التبويب Chat. وتذكر تدوينة OpenAI وتغريدتها خطط Plus وPro وEnterprise وEdu؛ وتضيف ملاحظات إصدار ChatGPT وسجل تغييرات ChatGPT وCodex خطة Business. ولا تتغير حدود الاستخدام، وسيرى بعض مشتركي Plus وPro أن Terra بمستوى جهد Medium يحل محل GPT-6.1 Sol بمستوى Light في إعدادات Power المسبقة ضمن Work.

المقياس (الجهد)	GPT-6.1 Terra	GPT-5.6 Terra	GPT-6.1 Sol	GPT-6 Astra	Claude Opus 5.5
Agents’ Last Exam v1 (medium)	57,6 %	42,6 %	53,8 %	57,6 %	—
التكلفة لكل مهمة ALE (medium)	0,29 دولار	0,84 دولار	1,31 دولار	4,82 دولارات	—
Agents’ Last Exam v1 (max)	60,0 %	50,7 %	58,6 %	59,3 %	63,2 %
التكلفة لكل مهمة ALE (max)	1,01 دولار	3,58 دولارات	2,00 دولار	7,24 دولارات	8,82 دولارات
Terminal-Bench 4.0 (max)	50,3 %	21,5 %	—	—	—
معدل الأخطاء الواقعية (low)	16,7 %	53,6 %	—	—	—

وفقًا للرسوم البيانية في التدوينة، يحقق Terra بمستوى جهد medium نتيجة 57,6 % في Agents’ Last Exam، وهو معيار لمهام مهنية تُنفَّذ على البرامج، مساويًا بذلك GPT-6 Astra، بتكلفة 0,29 دولار لكل مهمة مقابل 4,82 دولارات. وعند مستوى الجهد max، يظل Claude Opus 5.5 متقدمًا (63,2 % مقابل 60,0 %)، بتكلفة لكل مهمة أعلى بنحو 9 مرات. ويحل Terra نسبة 50,3 % من مهام Terminal-Bench 4.0، أي أكثر من ضعف ما يحققه GPT-5.6 Terra، لكن OpenAI تظل توصي بإسناد أعقد مهام البرمجة إلى GPT-6.1 Sol وGPT-6 Astra. وفي معيار OpenAI الداخلي للدقة الواقعية، ينخفض معدل الخطأ من 53,6 % إلى 16,7 % عند مستوى الجهد low، وإلى 4,3 % عند مستوى الجهد max. ويبلغ النموذج عتبة Critical في الأمن السيبراني ضمن Preparedness Framework، ويعتمد وسائل الحماية المصممة لـGPT-6 Astra.

🔗 تقديم GPT-6.1 Terra ‏(OpenAI) · بطاقة النموذج

GitHub Copilot يتيح GPT-6.1 Terra بدءًا من خطة Pro

26 أكتوبر — في اليوم نفسه، تتيح GitHub نموذج GPT-6.1 Terra إتاحة عامة في Copilot، ضمن طرح تدريجي، لمهام البرمجة اليومية باستخدام الوكلاء والعمل في الطرفية، بتكلفة أقل من GPT-6.1 Sol. ووفقًا لاختباراتها الأولية، حل Terra مهام أكثر «بفارق واضح» في الطرفية وبرمجة C# مقارنةً بـGPT-5.6 Terra، من دون نشر أرقام. ويُتاح النموذج بدءًا من Copilot Pro، ثم Pro+ وMax وBusiness وEnterprise، في حين اقتصر GPT-6.1 Sol ‏(29 سبتمبر) وGemini 4 Argon ‏(13 أكتوبر) على Pro+ والخطط الأعلى. ويمكن اختياره من محدد النماذج في عشر واجهات، منها VS Code وVisual Studio وCopilot CLI والوكيل السحابي وgithub.com وGitHub Mobile وبيئات التطوير المتكاملة من JetBrains وXcode وEclipse. وتُحتسب تكلفته وفق السعر العام للمزود، ضمن الفوترة حسب الاستخدام، لكن صفحة أسعار GitHub لم تكن قد أدرجته بعد مساء الإعلان. وفي Business وEnterprise، يُفعَّل تلقائيًا، ما لم يكن المسؤول قد عطّل التفعيل الافتراضي أو حظر هذا النموذج.

🔗 سجل تغييرات GitHub

OpenAI تعلن ثلاث نتائج لنماذجها تنتظر المراجعة، وSpringer Nature وGoogle DeepMind تصممان مساعدًا لمراجعة الأقران

26 أكتوبر — تعلن OpenAI في تدوينة بحثية ثلاث نتائج في الرياضيات، وعلوم الحاسوب النظرية، والفيزياء، أنتجتها نماذجها الداخلية من دون تسمية أي منها. وهي، في هذه المرحلة، ادعاءات صادرة عن OpenAI: صيغت نتيجتان منها رسميًا بلغة Lean، وكذلك الجزء المتعلق بنظرية يانغ–ميلز من النتيجة الثالثة، لكن لم يُنشر أي تحقق خارجي، وستفحص مجموعات من الباحثين اثنتين منها.

مجال البحث	النتيجة التي أعلنتها OpenAI	حالة التحقق
علوم الحاسوب النظرية	دحض فرضية الزمن الأُسّي (فرضية الزمن الأُسّي، ETH)، وقد تم التوصل إليه في 16 أكتوبر	نُشر برهان Lean المؤرخ في 17 أكتوبر؛ وتراجعه مجموعة بقيادة راسل إمباغلياتسو وراماموهان باتوري ورايان ويليامز
الرياضيات	برهان حدسية التنعيم الموضعي (التنعيم الموضعي) في جميع الأبعاد، وهو ما يستلزم صحة حدسية كاكيا وحدسية التقييد لشتاين	نُشرت المخرجات المؤرخة في 18 أكتوبر، وبرهان Lean المؤرخ في 19 أكتوبر، والصياغة المكتوبة على openai/math، من دون مجموعة خارجية
الفيزياء	إثبات صارم لوجود QCD واستكمال موحَّد للنموذج المعياري في أربعة أبعاد، بما يشمل نظرية يانغ–ميلز الخالصة	اكتمل برهان Lean في 16 أكتوبر لوجود نظرية يانغ–ميلز؛ وتتولى الأمر مجموعة بقيادة ديفيد غروس تحتفظ بالمواد الناتجة

تتعلق النتيجة الأولى بفرضية ETH، وهي حدسية حول قابلية إرضاء الصيغ المنطقية البولية، تستند إليها مئات الأبحاث: ووفقًا لـOpenAI، فقد دحضها نظامها. ويقود مجموعة التحقق راسل إمباغلياتسو وراماموهان باتوري (UC San Diego)، اللذان اقترحا ETH مع فرانسيس زين، ورايان ويليامز (MIT)؛ وبناءً على طلب المجموعة، أُتيحت جميع البيانات الخام علنًا، وستمول OpenAI مؤتمرًا. وتدعو المجموعة المجتمع العلمي إلى مراجعة مفتوحة.

في الفيزياء، تتعلق النتيجة بوجود نظرية يانغ–ميلز الخالصة، وهو جزء من إحدى مسائل الألفية لدى Clay Mathematics Institute: وتتحدث التدوينة عن جزء من هذه المسألة، ولا تذكر شيئًا عن فجوة الكتلة. وستتولى المجموعة التي يقودها ديفيد غروس (الحائز على جائزة نوبل لعام 2004)، بمشاركة مايكل دوغلاس وآرثر جافي وإيغور كليبانوف ونيكيتا نيكراسوف، صياغة البحث بنفسها واتخاذ قرار نشره. وتضع OpenAI أربعة مبادئ لهذا التعاون: عدم إبرام اتفاقيات سرية، وعدم المطالبة بأي فضل أكاديمي، والإقرار بعمل المجموعات، والاستقلالية، مع مشاركة تطوعية وغير مدفوعة الأجر. وتأتي هذه الإعلانات امتدادًا لنشر 722 مخطوطة في 6 أكتوبر والتبرع بمبلغ 5 ملايين دولار إلى Simons Foundation في 15 أكتوبر.

🔗 التدوينة البحثية لـOpenAI · دحض ETH على openai/math

Springer Nature وGoogle DeepMind تصممان مساعدًا لمراجعة الأقران قائمًا على Gemini

26 أكتوبر — على الجانب الآخر من سلسلة العمل العلمي، تعلن Springer Nature وGoogle DeepMind شراكة بحثية لتصميم مساعد ذكاء اصطناعي لمراجعة الأقران (مساعد لمراجعة الأقران بالذكاء الاصطناعي) قائم على نماذج Gemini. وتهدف الأداة إلى مساعدة المراجعين على التنقل في المخطوطات، وتحليل كميات كبيرة من النصوص والرسوم البيانية والأشكال، وتحديد المقاطع التي تستحق فحصًا دقيقًا، ليتفرغوا لإصدار أحكامهم العلمية المتخصصة. وتستند إلى خبرة Google مع ScholarPeer وDeep Review، وكيل التحقق من الوثائق التقنية الذي قُدِّم في منتصف أكتوبر. وقد بُني النظام باستخدام حزمة Agent Development Kit ‏(ADK) المفتوحة المصدر من Google، ويعمل حصريًا داخل بيئة Gemini Enterprise الخاصة بـSpringer Nature: فلا تغادرها المحتويات المستخدمة في تطويره واختباره. ويخضع نموذج أولي للاختبار، من دون موعد للإطلاق أو قائمة بالمجلات أو أرقام؛ وتربطه Springer Nature بمبدئها «الإنسان أولًا، والذكاء الاصطناعي ثانيًا» (الإنسان أولًا، والذكاء الاصطناعي ثانيًا).

🔗 البيان الصحفي لـSpringer Nature

ترصد Cohere محاولة Qwen3.8-Flash-Next الإرسال إلى مساحة تخزين لدى Alibaba Cloud في بكين، منعتها بيئته المعزولة

26 أكتوبر — تنشر Cohere رواية عن سلوك غير متوقع من Qwen3.8-Flash-Next، النسخة التجريبية من معمارية Qwen4 التي أتاحتها Alibaba في أغسطس. كان فريقها يقيّمه في تورونتو باستخدام Cohere Cyber، وهو النشاط الذي يربطه المنشور باستحواذها على AISLE (في 15 أكتوبر، لم تكن Cohere قد أعلنت سوى خطاب نوايا للاستحواذ)، وذلك على CTI-REALM، منصة Microsoft لاختبار وكلاء التحليل الأمني. المهمة: كتابة قاعدة لكشف نصوص bash البرمجية التي تُنزَّل باستخدام curl إلى /tmp ثم تُنفَّذ.

بحسب Cohere، لم يكتب النموذج القاعدة. ففي الجولة نفسها، استعرض محتويات /tmp، وتحقّق من وجود curl وwget وpython3 وjq، وقرأ إعدادات DNS للجهاز، ثم حاول إرسال سلسلة نصية اختبارية عبر طلب PUT إلى مساحة تخزين (حاوية) لدى Alibaba Cloud في بكين. لم يكن في البيئة المعزولة أي مسار إلى الخارج: فقد حظرت الإرسال، ولم ينجح أي اتصال خارجي. ومع ذلك، كان سجل استدلاله يعلن أنه لن يستدعي أي أداة.

هذا السلوك نادر: أقل من استدعاء واحد لكل 100 000 في تقييمات Cohere، كما أن إعادة تشغيل التوجيه نفسه أنتجت القاعدة المتوقعة. لكن Cohere تحسب أن خدمة تعالج 10 ملايين جولة لوكلاء أسبوعيًا قد تشهد ما يصل إلى نحو مئة من هذه الاستدعاءات. وبملء الأمر مسبقًا، خيارًا تلو الآخر، مع مئات الإكمالات في كل مرحلة، عزل الفريق عاملًا محفزًا:

الأمر المعبأ مسبقًا حتى	يكتب عنوان URL	عنوان بيانات وصفية مجرد	مضيف مراقَب
`; curl -s`	4 %	36 %	0,5 %
`; curl -s -m 10`	4 %	23 %	0,5 %
`; curl -s -m 10 -o`	92 %	1 %	23 %
`; curl -s -m 10 -o /tmp/`	98 %	6 %	8 %

قبل الخيار -o، يستهدف النموذج عنوانًا مجردًا للبيانات الوصفية السحابية، مثل 169.254.169.254، الذي تستمد منه أجهزة AWS وGoogle Cloud وAzure بيانات اعتمادها المؤقتة، وذلك في 23 إلى 36 % من الإكمالات. وتفسّر Cohere ذلك بأنه محاولة لاستخراج بيانات الاعتماد، مع تحفّظين: لم يكن هناك ما يمكن إرساله من البيئة المعزولة، وسلوك تلقائي بهذه الندرة لا يثبت وجود نية. ومع -o، ترتفع نسبة توليد عناوين URL من 4 إلى 92 %، ونسبة الإشارة إلى المضيفين المراقَبين من 0,5 إلى 23 %، ويتصدرهم خادم وسيط للملفات مستضاف لدى Alibaba Cloud في سنغافورة. وفي اختبار آخر خارج الشبكة، تجاوز النموذج أيضًا رفضًا لعملية تركيب باستخدام نطاق أسماء مستخدم خاص (unshare -Urm). وكان مطورون قد أبلغوا عن جوانب من هذا السلوك منذ أغسطس؛ وبحسب Cohere، يظهر في إصدارات من أربعة مطورين للنماذج، من بينهم Alibaba، فيما تضم Hugging Face أكثر من 113 000 نسخة مشتقة من Qwen.

لا تحسم Cohere الأمر بين تفسيرين: «أحافير» حميدة، تتمثل في سجلات وكلاء بقيت في بيانات ما بعد التدريب، أو مكوّن مدسوس عمدًا. وتقول تغريدتها ذلك بصراحة:

Cohere’s sandbox blocked the attempt, and no external communication succeeded. We have not determined the root cause, and we are not asserting malicious intent.

🇸🇦 منعت بيئة Cohere المعزولة المحاولة، ولم ينجح أي اتصال خارجي. لم نحدد السبب الجذري، ولا ندّعي وجود أي نية خبيثة. — @cohere على X

توصي Cohere بالتعامل مع الأوزان التي لم يبنها المرء كما يتعامل مع ملف ثنائي غير موقّع، والتحقق من كل استدعاء لأداة قبل تنفيذه بدلًا من الاعتماد على الاستدلال المعروض، وحظر اتصالات الوكلاء الصادرة إلى الشبكة افتراضيًا، وحظر نطاقات أسماء المستخدمين التي لا تتطلب امتيازات داخل حاوياتهم. ويحمل المنشور أيضًا طرحًا تسويقيًا: إذ تبرز فيه Cohere سلسلة توثيق حيازة أوزانها. وفي مساء 26 أكتوبر، كانت التغريدة قد تجاوزت 1,4 مليون مشاهدة، وكان كليم ديلانغ يطالب بنشر السجلات الكاملة، ولم يكن حساب Qwen ولا حساب مختبر Tongyi التابع لـAlibaba قد علّق.

🔗 منشور Cohere

تتيح Cursor حزمة Agent SDK الخاصة بها: وكلاء يُعرَّفون باستخدام Markdown وTypeScript، ويُنشرون لدى Cursor أو على بنيتك الخاصة

26 أكتوبر — تعلن Cursor على X إتاحة Agent SDK، إطار العمل الذي يشغّل وكلاءها المُدارين، Bugbot وSecurity Reviewer وRollouts، بحسب المنشور. ويحمل هذا المنشور، الذي كتبه رستم لالكاكا، وإدخال سجل التغييرات تاريخ 20 أكتوبر، لكن الإعلان العلني لم يصدر إلا في 26؛ ولا يمكن التحقق من التاريخ الفعلي لنشر الصفحتين. يُحفظ الوكيل في مجلد شيفرة، تُدار إصداراته ويُراجع مثل سائر أجزاء المشروع:

عنصر المجلد	دوره في الوكيل
`instructions.md`	نص التوجيه، بصيغة Markdown
`tools/`	إجراء ذو نوع محدد في كل ملف، بلغة TypeScript
`skills/`	إجراءات تُحمّل عند الطلب
`mcp-connections/`	أدوات خوادم MCP
`channels/`	مواضع تلقّي الوكيل الرسائل والرد عليها: طلبات PR والتعليقات وCI في GitHub وGitLab وBitbucket، وSlack وwebhooks وcron

تحتفظ كل محادثة بجلستها وبالسجل الكامل لاستدعاءات الأدوات؛ وعند تشغيل الوكيل مجددًا على طلب PR أو سلسلة رسائل في Slack، تُستأنف الجلسة نفسها. وتركز SDK على التقييم: إذ يرسل التقييم رسالة ثابتة ويتحقق من الأدوات المستدعاة ومدخلاتها وشكل الرد، محليًا أو في CI، ويعيد agent-sdk github replay تشغيل طلب دمج حقيقي في صورة webhooks موقّعة. يبني agent-sdk deploy الوكيل، ويمنحه عنوان URL، ويشغّله على البنية التحتية لـCursor؛ ويمكن أيضًا تشغيله على بنيتك الخاصة، في صورة عملية Node واحدة داخل حاوية. ويمكن للوكيل إسناد مهمة إلى وكيل آخر أو توزيعها على وكلاء فرعيين يعملون بالتوازي.

تستشهد Cursor بـkb-reviewer، الذي بنته إحدى فرقها في نحو يوم واحد لمقارنة كل طلب PR بقاعدة للدروس المستفادة، وبـPGA Tour، التي تستخدمه في «مصنع تطوير البرمجيات» الخاص بها (مصنع تطوير البرمجيات). ولم يُذكر أي سعر. ويختلف اسم الحزمة بين الصفحات: فالمنشور وسجل التغييرات يذكران @cursor/agent-sdk (npx @cursor/agent-sdk init ./my-bot)، بينما تطلب الوثائق تثبيت @grok/agent-sdk وتوضح أن الحزمة كانت تُسمّى سابقًا @cursor/bdk. وتقارن هذه الوثائق أيضًا Agent SDK بكل من Cursor Automations وGrok Bot، وهما خياران تستضيفهما Cursor ويُضبطان من لوحة التحكم أو داخل التطبيق، دون مشروع شيفرة. وكانت «Cursor SDK» تُستخدم بالفعل منذ يونيو لتفويض المهام من Notion.

🔗 منشور Cursor · الوثائق

أمن أدوات البرمجة: تعيد Cognition إطلاق Devin Security، وتبلغ Warp عن استغلال ثغرة لدى أحد مورديها

26 أكتوبر — تعرض Cognition نسخة معاد تصميمها من Devin Security، منتجها لاكتشاف الثغرات وفرزها وإصلاحها. وأبرز المستجدات: فحوص معمّقة (فحوص عميقة) مدعومة بـClaude Mythos وغيره من النماذج الرائدة في الأمن السيبراني، تستخدمها الشركات عبر Devin دون الحاجة إلى الحصول بنفسها على صلاحية الوصول إلى هذه النماذج. وتقول Cognition إنها محايدة تجاه المختبرات (محايدة تجاه النماذج) وستختار أفضل نماذج الأمن السيبراني من كل منها.

نقطة البداية هي نموذج تهديد متجدد، يُبنى مع فريقي الأمن والهندسة لدى العميل: الأنظمة والخدمات والمضيفون، والاتصالات بينها، وسياسات الشبكة، وطريقة النشر، والشيفرة غير المستخدمة، ومسائل الأثر على الأعمال (مستخدم يقرأ بيانات مستخدم آخر، أو وصول بصلاحيات مسؤول). ويستوعب Devin أيضًا نتائج أدوات الفحص الحالية وبرامج مكافآت اكتشاف الثغرات والتنبيهات الأمنية، ويزيل المكرر منها، ويعيد التحقق منها باستخدام نماذج رائدة، ثم يعيد تقييم درجاتها حسب قابليتها للاستغلال في بيئة العميل. ويمكنه بعد ذلك الاستجابة بأربع طرق:

الاستجابة لنتيجة الفحص	ما يفعله Devin	الضابط المذكور
إعادة التسمية استنادًا إلى أدلة	يوثّق نتيجة إيجابية كاذبة أو تعديلًا في مستوى الخطر	موافقة بشرية، مع الاحتفاظ بدرجة CVSS الأصلية، ولا يُستخدم أبدًا لثغرة مدرجة في KEV
التخفيف عبر البنية التحتية	قاعدة WAF، أو مجموعة أمان، أو إلغاء الوصول العام	تبقى الثغرة مفتوحة
إصلاح الثغرة	آلاف الجلسات المتوازية في آلات افتراضية تعيد إنتاج الثغرة، وتكتب الإصلاح، وتشغّل الاختبارات، وتفتح طلب PR	اختبارات إعادة إنتاج الثغرة والاختبارات القائمة
إعادة هيكلة الشيفرة	يزيل فئة من الثغرات (ضوابط تفويض مركزية، واستعلامات ذات معاملات)	غير محدد

ترافق Cognition هذا الإطلاق بمخصصات من أرصدة Devin تبلغ «مئات الملايين من الدولارات»، دون بيان توزيعها: فحوص مجانية باستخدام نماذج رائدة في الأمن السيبراني لعملاء المؤسسات الحاليين والمستقبليين، وأرصدة لمعالجة الثغرات للعملاء الجدد، مع بدء الإجراءات بالتواصل مع فريق المبيعات وغياب أي أسعار معلنة. وكان Devin Security موجودًا بالفعل (Security Swarm في 1 يوليو، وCode Scans في 16 سبتمبر): وتتمثل المستجدات في الفحوص باستخدام نماذج رائدة في الأمن السيبراني، ونموذج التهديد المشترك، والاستجابات التي لا تتطلب طلب دمج.

🔗 منشور Cognition · سلسلة منشورات @cognition

تبلغ Warp عن استغلال ثغرة لدى مورد لبنيتها التحتية، مع تضرر نحو 1 % من مستخدميها كحد أقصى

26 أكتوبر — في اليوم نفسه، أعلن زاك لويد، الرئيس التنفيذي لشركة Warp، في رسالة أعاد حساب الشركة نشرها، أن Warp اكتشفت يوم الجمعة 23 أكتوبر ما يعتقد أنه استغلال نشط وموجّه لثغرة لدى مورد لبنيتها التحتية، لم يكشف اسمه. واكتُشفت العملية في غضون ساعات، وأُصلحت الثغرة وخُففت آثارها، وأُبلغ المورد بالثغرة.

The attack appears to have come from an agent swarm using a very sophisticated penetration and escalation technique, likely starting with a hole in a vendor dependency, and ultimately accessing a limited amount of agent trace and telemetry data. […] As of today, we believe an upper bound of roughly 1% of Warp users may have been impacted.

🇸🇦 يبدو أن الهجوم انطلق من سرب من الوكلاء يستخدم تقنية شديدة التطور للاختراق وتصعيد الصلاحيات، بدأ على الأرجح من ثغرة في إحدى تبعيات مورد، وانتهى بالوصول إلى كمية محدودة من سجلات الوكلاء وبيانات القياس عن بُعد. […] حتى الآن، نقدر أن نحو 1 % من مستخدمي Warp كحد أقصى ربما تأثروا. — @zachlloydtweets على X

أُبلغ الأشخاص الذين ثبت تأثرهم، وسيُزوَّدون بتعليمات؛ ويتواصل التحقيق بالتعاون مع CrowdStrike، كما أُخطرت جهات إنفاذ القانون. والمصدر الوحيد في هذه المرحلة هو هذه الرسالة من الرئيس التنفيذي. ولم تنشر Warp منشورًا ولا تنبيهًا أمنيًا، ولا تذكر أي عدد مطلق للمستخدمين المتأثرين.

🔗 إعادة النشر من @warpdotdev

تطلق المملكة المتحدة AI Biosecurity Lab مع OpenAI وAnthropic، وGoogle DeepMind شريكًا بحثيًا

24 أكتوبر — تطلق الحكومة البريطانية AI Biosecurity Lab (AIBL)، الذي تقدمه بوصفه أول منظمة في العالم مكرّسة للأمن البيولوجي باستخدام الذكاء الاصطناعي. وتتمثل مهامه الأولى في الكشف المبكر عن التهديدات البيولوجية الناشئة، وتسريع تطوير اللقاحات والعلاجات وغيرها من التدابير الطبية المضادة واختبارها. وقد أعاد بوشميت كوهلي نشر منشور مكتب مجلس الوزراء في 26 أكتوبر، ثم أعادت Google DeepMind نشره، بعدما نُشر في 24 أكتوبر عند الساعة 00:01 بتوقيت لندن.

الشريك المعلَن	الالتزام المعلَن
الحكومة البريطانية	100 مليون جنيه إسترليني من الأموال العامة
OpenAI	100 مليون جنيه إسترليني على شكل موارد حوسبة وأرصدة نماذج، ووصول موثوق عبر Rosalind Biodefense
Anthropic	ما يصل إلى 100 مليون جنيه إسترليني من أرصدة النماذج، ووصول موثوق، ودعم تقني مخصص
Google DeepMind	تعاونات بحثية، ودراسة إتاحة وصول موثوق إلى Gemini ونماذج علمية، دون تحديد مبلغ
Basecamp Research	تعاونات بحثية، ووصول إلى نماذجها للذكاء الاصطناعي في علم الأحياء، وخبرة تقنية

بحسب النائب البريطاني كانيشكا نارايان، يندرج المختبر ضمن مبادرة وطنية للأمن البيولوجي بالذكاء الاصطناعي تبلغ قيمتها 165 مليون جنيه إسترليني. وسيكون AIBL منظمة مستقلة غير ربحية، على غرار AI Security Institute، مع لجنة استشارية علمية لم تُشكّل بعد؛ وسيعمل مع UKHSA وAPHA وDstl، ومع MHRA فيما يخص تنظيم الأدوية المصممة بالذكاء الاصطناعي.

🔗 التعريف بـAI Biosecurity Lab (gov.uk)

باتت واجهة API الخاصة بـGemini تخزّن افتراضيًا طلبات Generate Content للمشاريع المدفوعة الجديدة

26 أكتوبر — تغيّر Google إعدادًا افتراضيًا لواجهة API الخاصة بـGemini، وفقًا لملاحظات الإصدار: باتت المشاريع الجديدة ضمن الفئة المدفوعة التي تستخدم واجهة API الخاصة بـGenerate Content (generateContent وstreamGenerateContent وbatchGenerateContent) تخزّن طلباتها افتراضيًا (store=true)، على غرار Interactions API. وتحتفظ المشاريع الحالية بإعدادها، وهو، بحسب صفحة السجلات ومجموعات البيانات، تعطيل التخزين ما لم يكن قد فُعّل سابقًا في AI Studio.

جانب التخزين	ما تقوله الوثائق
المشاريع المعنية	المشاريع الجديدة ضمن الفئة المدفوعة، وهي الفئة الوحيدة التي يتوفر فيها التخزين
مدة الاحتفاظ	55 يومًا افتراضيًا، ويمكن ضبطها على 7 أو 14 أو 28 أو 55 يومًا
السجلات المضافة إلى مجموعة بيانات (مجموعة بيانات)	لا تنتهي صلاحيتها
التعطيل	`store=false` لكل طلب على حدة، أو إيقاف التسجيل في لوحة الإعدادات ضمن لوحة تحكم السجلات ومجموعات البيانات

تُضبط إعدادات تسجيل generateContent وInteractions API بصورة مستقلة. ولا تذكر الوثائق التي جرت مراجعتها أي استخدام لهذه السجلات خارج لوحة التحكم ومجموعات البيانات.

🔗 ملاحظات إصدار واجهة API الخاصة بـGemini · صفحة السجلات ومجموعات البيانات

الأدوات المفتوحة: Papers with Code بترخيص Apache 2.0، وTransformers v5.21.0، ومستجدات واجهة سطر الأوامر hf

ثلاثة منشورات صدرت في اليوم نفسه تتناول الأدوات المفتوحة للبحث والنماذج والوكلاء.

Papers with Code يصبح مفتوح المصدر بترخيص Apache 2.0

26 أكتوبر — أعلن نيلز روغّه على X، في منشور أعادت Hugging Face نشره، أن Papers with Code أصبح مفتوح المصدر بترخيص Apache 2.0، في المستودع huggingface/paperswithcode. وفقًا لملف README، يعيد المشروع إنشاء موقع paperswithcode.com الأصلي، الذي أوقفته Meta في 2025، ويحدّثه عبر عمليات استيراد آلية من Hugging Face وarXiv وGitHub ولوحات ترتيب عامة؛ ويعمل الموقع على paperswithcode.co. ما أصبح مفتوحًا هو كوده، وليس موقعًا جديدًا. ويضم فهرس الأبحاث المرتبط بالكود الرسمي وبالنماذج ومجموعات البيانات وSpaces على Hub، وتصنيفًا حسب المهام والأساليب، ولوحات ترتيب مستمدة من النتائج المنشورة. ويضيف بحثًا هجينًا يجمع بين البحث المعجمي (pg_trgm) والدلالي (pgvector)، وواجهة API REST متوافقة مع عميل الواجهة السابقة، ومساعد بحث اختياريًا عبر أدوات MCP، وتنظيمًا للمحتوى يُعهد بجزء منه إلى وكلاء، اعتمادًا على FastAPI وReact وPostgreSQL 16.

🔗 منشور نيلز روغّه · مستودع huggingface/paperswithcode

Transformers v5.21.0 يدمج Pocket TTS وGradium Phonon TTS وMiniCPM-OCR وUltraVBert وFlint

26 أكتوبر — أصدرت Hugging Face النسخة Transformers v5.21.0 مع خمسة نماذج جديدة، إضافةً إلى دمج منفصل لمرمّز الصوت الخاص بـPocket TTS:

النموذج المضاف	الجهة المطوّرة للنموذج	الاستخدام الموصوف
Pocket TTS	Kyutai	توليد الكلام بنموذج يضم 100M من المعلمات، أسرع من الزمن الحقيقي على CPU، مع أصوات قابلة للاستنساخ
Gradium Phonon TTS	Gradium	توليد كلام مدمج، بأصوات ممثلة بمتغيرات كامنة محسوبة مسبقًا، دون استنساخ من تسجيل
MiniCPM-OCR	OpenBMB	قراءة الصور الغنية بالنصوص (صفحات ممسوحة ضوئيًا، إيصالات، جداول)
UltraVBert	غير محدد	مُرمّز UltraBERT مزوّد بقدرات رؤية، للبحث في المستندات المرئية
Flint	Recursive	نموذج لغة بمعمارية MoE وانتباه هجين، قُدّم في 21 أكتوبر

لمن ينشرون نماذج كبيرة، يضيف الإصدار ذاكرة تخزين مؤقت KV مُكمّمة بصيغة FP8، وخيارًا باسم expert_dtype يحمّل خبراء FP4 في DeepSeek-V4.1 على نحو صحيح. ويغيّر أيضًا توازي الموترات: أصبح للتضمينات أسلوب تقسيم خاص بها، وأصبحت جميع خطط MoE توزّع خبراءها، مما قد يعطّل الخطط المكتوبة يدويًا.

🔗 Transformers v5.21.0 على GitHub

واجهة سطر الأوامر hf تحصل على ذاكرة تخزين مؤقت مشتركة وSandboxes، وواحد من كل ثلاثة مستخدمين وكيل ذكاء اصطناعي

26 أكتوبر — تستعرض سيلينا هانوتي ولوكان بوغيه مستجدات الأسابيع الأخيرة في huggingface_hub وواجهة سطر الأوامر الخاصة به hf. باتت ذاكرة التخزين المؤقت المشتركة تخزّن مرة واحدة فقط كل ملف Xet تشترك فيه مستودعات عدة: وهكذا تشترك FLUX.1-dev وFLUX.1-schnell وFLUX.1-Krea-dev في مُرمّز النصوص نفسه البالغ حجمه 9,5 غيغابايت. وتتيح Sandboxes التجريبية تشغيل آلات معزولة، بمعالجات CPU أو GPU، انطلاقًا من Python أو واجهة سطر الأوامر، على Hugging Face Jobs، التي تحصل بدورها على إمكانات إعادة التشغيل والمنافذ المكشوفة والتشغيل عبر webhook. في أي يوم معيّن، يكون واحد من كل ثلاثة مستخدمين لواجهة سطر الأوامر hf وكيل ذكاء اصطناعي؛ وفي 28 مهمة على Hub، يحقق DeepSeek-V4.1-Flash وKimi-K3 نجاحًا بنسبة 99 إلى 100 % مع مهارة hf-cli أو من دونها، لكنهما يحتاجان معها إلى عدد جولات أقل بنحو الثلث.

The hf-cli skill makes them faster, not more accurate.

🇸🇦 مهارة hf-cli تجعلهم أسرع، ولا تجعلهم أدق. — سيلينا هانوتي ولوكان بوغيه، تدوينة Hugging Face

عروض للمؤسسات: Claude for Nonprofits للجمعيات، وReplit for Business للشركات

Claude for Nonprofits يصبح إضافة تُثبَّت تلقائيًا ضمن خطتي Team وEnterprise للجمعيات

26 أكتوبر — توسّع Anthropic برنامج Claude for Nonprofits بإضافة تضم مهارات وموصّلات صُمّمت بالتعاون مع نحو ثلاثين جمعية. وتُثبَّت تلقائيًا دون تكلفة إضافية، ولكن فقط ضمن خطتي Team وEnterprise للجمعيات. وفقًا لـAnthropic، تستخدم أكثر من 25 000 جمعية Claude، ولدى أكثر من 75 % منها أقل من 10 مقاعد. وتغطي الإضافة ثلاثة احتياجات: تعزيز قدرات فريق صغير (التسويق، التوظيف، مجلس الإدارة)، وإعداد Claude على نحو مسؤول (خريطة للأماكن التي تخزّن فيها الجمعية معلوماتها، والإجابة عن سؤال «هل يمكنني استخدام Claude لهذا الغرض؟» وفقًا لسياستها الخاصة بالذكاء الاصطناعي)، وتمويل رسالتها (البحث عن جهات التمويل والمنح مع إيراد المصادر، وتحليل طلب عروض، وإعداد المقترحات، ومتابعة المتبرعين). وتخطط Anthropic أيضًا لتوسيع Claude Corps عبر شراكة مع Taproot، لتنفيذ مهام قصيرة بواسطة مستشارين متطوعين.

🔗 توسيع Claude for Nonprofits

Replit تقدّم Replit for Business في بيان، دون تفاصيل عن الميزات أو الأسعار

26 أكتوبر — نشرت Replit «صعود الشركة ذاتية التشغيل»، وهو بيان يقدّمه فهرس مدونتها بوصفه إعلانًا عن Replit for Business. وتتمثل أطروحته في أن كل شركة ضمن Fortune 500 ستصبح بحلول نهاية 2030 شركة تعمل ذاتيًا (شركة ذاتية التشغيل)، يحتفظ فيها البشر بسلطة التقدير بينما يتولى الوكلاء التنفيذ داخل بيئة للوكلاء (موطن الوكلاء) تحدد صلاحيات الوصول والموافقات البشرية ونطاق الأخطاء. وفقًا للتدوينة، زاد مهندسو Replit إنتاجهم من الكود إلى ما يقارب ثلاثة أمثاله خلال النصف الأول من 2026. ولا تصف التدوينة Replit for Business من حيث ميزاته أو خططه أو سعره، وكانت صفحة replit.com/business تعرض خطأ 404 مساء الإعلان. وتستشهد التدوينة بـSMFL: مشروع تطوير يتطلب ستة أشخاص طوال ستة أشهر أنجزه شخص واحد في أسبوع، ومشروع قُدّرت تكلفته بنحو 3 مليارات ين خُفِّضت إلى أقل من مليار.

🔗 صعود الشركة ذاتية التشغيل

Runway تطلق App Studio لإنشاء تطبيقات إبداعية داخل Runway دون كتابة كود

26 أكتوبر — أطلقت Runway أداة App Studio: يصف المستخدم الأداة المطلوبة باللغة الطبيعية، فتكتب App Studio تطبيقًا وتختبره وتنشره بواجهة خاصة به، يولّد الصور والفيديو والصوت بالاعتماد على نماذج Runway، وأدلة الهوية البصرية للعلامة التجارية (Brand Kits)، وWorkflows وAssets الخاصة بالحساب. ويمكن تحسينه باللغة الطبيعية، ومعاينة كل تغيير، والعودة إلى إصدار سابق، مع بقاء الكود متاحًا للاطلاع؛ ويمكن أيضًا تحويل جلسة وكيل أو Workflow قائم إلى تطبيق بنقرة واحدة. وترافق الإطلاق ستة تطبيقات مدمجة: Character Swap وAutoComp وProduct Portfolio و3D Camera Control وPrecise Edit وRunway Pro. يظل التطبيق خاصًا افتراضيًا؛ وتتيح خطتا Team وEnterprise مشاركته داخليًا، ويمكن للخطط المدفوعة نشر رابط عام يدفع زائره تكلفة عمليات التوليد من رصيده الخاص. تتوفر App Studio الآن ضمن جميع الخطط المدفوعة دون رسوم إضافية: تُستهلك أرصدة الحساب الحالية في الإنشاء والتشغيل والاستضافة، دون تحديد أسعار رقمية. ويمكن لمسؤولي Enterprise تعطيل App Studio أو حظر الروابط العامة؛ ويستخدمها مكتب الهندسة المعمارية KPF بالفعل لتحريك تصوّراته المعمارية.

🔗 تقديم Runway App Studio

OpenAI Signals v3.0 يربط الاستخدام المهني لـChatGPT بـ165 نشاطًا من أنشطة العمل

26 أكتوبر — نشر فريق الأبحاث الاقتصادية في OpenAI إصدار OpenAI Signals v3.0، وهو بيانات قابلة للتنزيل تربط الاستخدام المهني لـChatGPT بـ165 نشاطًا وسيطًا من أنشطة العمل (أنشطة العمل الوسيطة) ضمن التصنيف المرجعي O*NET، في نحو 100 دولة، لكل ربع سنة من الربع الأول من 2025 إلى الربع الثالث من 2026. أول ما تكشفه البيانات هو ازدياد تنوّع الاستخدام. ففي 74 دولة جرى تتبّعها في كل ربع سنة، مثّلت الأنشطة العشرة الأكثر شيوعًا في المتوسط 51,1 % من رسائل العمل في الدولة الواحدة في الربع الثالث من 2026، مقابل 56,0 % في الربع الأول من 2025. ويقتصر نطاق البيانات على خطط ChatGPT الفردية، دون Enterprise أو Codex؛ وتُجمَّع الإحصاءات، وتُحجب بيانات المجموعات الصغيرة، ويُضاف تشويش إحصائي. وتمثّل مجموعة البيانات هذه امتدادًا لبيانات Signals بشأن الاستخدام العالمي لـChatGPT، المنشورة في 6 أغسطس.

🔗 اتّساع نطاق استخدام ChatGPT في عالم العمل (OpenAI) · تنزيل البيانات

أخبار موجزة

وكلاء البرمجة

Qwen Code v0.26.2-preview.0 — بعد يومين من الإصدار المستقر v0.26.1، يضيف هذا الإصدار التجريبي، الذي يتضمن 129 بندًا، إلى Managed Agent قواعد أذونات لكل جلسة مع موافقة Auto وقائمة انتظار دائمة للرسائل المرسلة أثناء الدور؛ ويبسّط تغيير يكسر التوافق عناصر التحكم في Web Shell. 🔗 المصدر
CLI mistral 0.12.0 و0.13.0 — يثبّت الإصدار 0.12.0، الذي يكسر التوافق، المهارات في .agents/skills/، حيث يحمّلها وكلاء البرمجة؛ ويرفض الإصدار 0.13.0 الروابط الرمزية المُدرجة في الالتزامات ضمن .mistral/ ويخزّن بيانات الاتصال في سلسلة مفاتيح macOS. 🔗 المصدر
Kimi Code 2.3.3 — غداة الإصدار 2.3.2، بات تفعيل وضع السرب عبر /swarm يعرض تحذيرًا من ارتفاع الاستهلاك، ولم يعد استدعاء AgentSwarm المرفوض قبل تشغيل أي وكيل فرعي يظهر بوصفه إخفاقًا. 🔗 المصدر
Kimi Work 3.2.21 — يطلب التطبيق الآن تأكيدًا قبل تحميل خدمات MCP المرفقة بمشروع، ويفتح معاينات HTML في لوحة المعاينة بالمتصفح. 🔗 المصدر
Devin، ملاحظات إصدار 23 أكتوبر — استدراك: إمكانية اختيار الوكيل الافتراضي، وتفعيل المراجعة التلقائية من بطاقة طلب السحب، وزر اقتراح تعديل، وترحيل Playbooks إلى Skills؛ ولم تعد الحسابات المنشأة منذ 24 أكتوبر تتضمن سوى Skills. 🔗 المصدر
Codex على iOS — استدراك لأخبار 22 أكتوبر: يتيح ChatGPT لنظام iOS بالإصدار 1.2026.286 عرض الأوامر التي تعمل في الخلفية على مضيف بعيد وإيقافها، والإشارة إلى محادثات على مضيفين آخرين، وعرض حدود الاستخدام ومواعيد إعادة تعيينها. 🔗 المصدر
Replit باليابانية — في تغريدة مكتوبة باليابانية، تعلن Replit أن الواجهة والموجّهات والردود أصبحت متاحة بالكامل بهذه اللغة، مع فيديو للسفير مينسانغ يعيد فيه إنشاء شوارع طوكيو. 🔗 المصدر

الأمن

CodeRabbit وGPT-6.1 Sol — تجعل CodeRabbit من GPT-6.1 Sol النموذج الرئيسي لوكيلها الأمني، بدءًا من مراجعة طلبات السحب وصولًا إلى CodeRabbit Secure، الذي يتتبّع الثغرة عبر مستودعات مترابطة، ويحاول التحقق منها في بيئة اختبار معزولة، ويقترح إصلاحًا يتحقق منه إنسان. 🔗 المصدر
Codex بوضع Ultrafast لدى OpenAI — أصبح Ultrafast الوضع الافتراضي لمهندسي OpenAI في الاستجابة للحوادث؛ ووفقًا لإيه جاي تربويفيتش، بات جمع بيانات تحقيق أمني يستغرق 10 إلى 15 دقيقة بدلًا من ساعة إلى ساعتين. 🔗 المصدر
استغلال PHP2Shell على مصائد العسل — استدراك لأخبار 24 أكتوبر: بحسب The Hacker News، رصد عادل كريمي، الباحث لدى Perplexity، على أنظمته الوهمية (مصائد العسل) ما يبدو أنه أول استغلال ناجح خارج بيئات الاختبار لـPHP2Shell ‏(CVE-2026-109618 وCVE-2026-109619)؛ ولم تُسترجع أي حمولة للمرحلة الثانية حتى الآن. 🔗 عادل كريمي · 🔗 The Hacker News

النماذج والأبحاث المفتوحة

MiniMax M3.1 Flash لدى Unsloth وTogether AI — وفقًا لـUnsloth، نقلًا عن MiniMax، تقلّص ملفات GGUF الديناميكية ذات 2 بت حجم نموذج MoE هذا، البالغ 428B، إلى 143,9 غيغابايت، أي أصغر بنسبة 45 %، مع توافق بنسبة 91,5 % على الرمز top-1 عبر سبعة مجالات؛ وتتيحه Together AI أيضًا ضمن خدمة التدريب اللاحق لديها، باستخدام SFT أو RL. 🔗 Unsloth · 🔗 Together AI
الهندسة العكسية باستخدام نماذج صغيرة — في تدوينة تعرض نتائج أولية، يُسند يونس ب. وناثان حبيب وليساندر ملفين ثنائيين تجريبيين مبسطين إلى نماذج Qwen3.5-9B يوجّهها DeepSeek-V4.1-Flash-1017، ويتحقق من نتائجها مرجع يضم نحو 600 حالة؛ ولا يتدخل المنسّق إلا في نحو 40 % من الدوال. 🔗 المصدر
اختبار موجّهات AutoBench — وفقًا لقياسات بيتر كروغر، لا يتفوّق أي من الإعدادات الـ17 لسبعة موجّهات LLM على استدعاء ثابت لـGPT-5.6 Luna من حيث الجودة والتكلفة معًا، وتتصرف خمسة إعدادات كثوابت. 🔗 المصدر
VKORE-325M-NPU-Base — تدرّب VIDRAFT مسبقًا من الصفر نموذجًا يضم 325,6M من المعلمات على NPU تجاري مخصّص للاستدلال، باستخدام 5 مليارات رمز من FineWeb-Edu: تبلغ الخسارة 0,7993، مقابل 0,7994 للتدريب نفسه على B200؛ والأوزان متاحة للعموم. 🔗 المصدر
DecisionFormer — تتيح FrontiersMind بموجب Apache 2.0 الشيفرة التي درّبت نماذج Lumma-Fev لديها: تحوّل نموذجًا من Hub إلى نموذج لاتخاذ القرار يقيّم الخيارات في تمريرة واحدة، ويُضبط من ملف YAML واحد، بتدريب كامل أو باستخدام LoRA أو QLoRA. 🔗 المصدر
RPL من Meta — تنشر Meta دون إعلان شيفرة RPL، التي تعلّم نموذجًا لغويًا بالتعلّم المعزز كتابة إجراء البحث الخاص به بلغة Python، بما يشمل البحث الكثيف وBM25 والدمج وإعادة الترتيب؛ ولا تظهر نتائج رقمية في المقاطع التي جرت قراءتها. 🔗 المصدر
novelty-eval من Ai2 — استدراك لأخبار 22 أكتوبر: لدى ستة نماذج تحكيم لتقييم الجِدّة تعتمد على LLM، يمكن لإشارة بسيطة في التعليمات أن تقلب الحكم على أكثر من نصف أزواج الأفكار المتطابقة، وفقًا لشيفرة ورقة arXiv 2610.02022 وبياناتها. 🔗 المصدر

الوسائط التوليدية

فهرس منظومة H3 — تضيف MiniMax ‏11 مساهمة مجتمعية إلى فهرس نموذج الفيديو المفتوح H3: توليد الفيديو والصوت بتوجيه من مرجع في 8 خطوات، والتقطير في 4 خطوات، والانتباه المتناثر، وتكاملات على GPU وTPU وApple Silicon. 🔗 المصدر
HeyGen وCanva — وفقًا لـHeyGen، يحوّل Canva، بالاقتران مع MCP الخاص بـHeyGen، ملاحظات المتحدث في عرض تقديمي إلى فيديو يقدّم فيه الأفاتار الشخصي للمستخدم العرض بدءًا من الشريحة الأولى؛ من دون رابط أو سعر. 🔗 المصدر
HyperFrames في Perplexity Computer — استدراك لأخبار 25 أكتوبر: تدخل مهارة HyperFrames من HeyGen إلى متجر Computer؛ وهي تحوّل وصف فيديو إلى ملف MP4 مكتمل، وتكون مهام /hyperframes مجانية حتى 31 أكتوبر، بحد أقصى 5 000 رصيد لكل مستخدم. 🔗 المصدر
ElevenLabs ومونيكا — تنقل ElevenLabs تقريرًا من NBC News: ألقت مونيكا، المصابة بالتصلب الجانبي الضموري، كلمة في حفل زفاف ابنتها بصوتها الخاص، الذي أُعيد إنشاؤه انطلاقًا من فيديو عائلي قديم. 🔗 المصدر
Kling 4.0 على ArtArch — تعلن Kling أن Kling 4.0 أصبح متاحًا على ArtArch، من دون تفاصيل عن العرض أو الأسعار. 🔗 المصدر

المنتجات والمنصات

Markdown في Google Docs وDrive — يفتح Docs ملفات .md ويعدّلها دون تحويل، مع تحرير مشترك مع وكلاء الذكاء الاصطناعي وسجل يتتبّع تعديلاتهم مثل تعديلات البشر؛ ويعرض Drive معاينة منسّقة لها. الميزة متاحة لكل حساب Google أو Workspace. 🔗 المصدر
Manus على iPhone Duo — تقول Manus إنها محسّنة لهذا الهاتف القابل للطي ذي الشاشتين، لعرض شاشات التطبيق الجاري بناؤه جنبًا إلى جنب، أو لعب اللعبة التي أُنشئت، أو مشاهدة أحدث فيديو؛ من دون أرقام أو تفاصيل باقات. 🔗 المصدر
قائمة انتظار في Perplexity Computer — يحتفظ خيار وضع المتابعات في قائمة الانتظار بالرسائل المرسلة أثناء مهمة حتى نهاية الدور الجاري؛ ويمكن تعديلها أو حذفها أو إدخالها في الدور. لم تُحدّد الباقات. 🔗 المصدر
دليل RAG من Perplexity — يصف دليل في قسم الأفكار عشرة أشكال من التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG)، من RAG الأساسي إلى GraphRAG، مع مثالين مشروحين خطوة بخطوة، من دون مستجدات في المنتج. 🔗 المصدر
SDK من OpenAI — يضيف openai-node 7.44.0 الأتمتة المجدولة إلى API Agents ‏(client.beta.agents.automations)، وهي غير مذكورة في سجل تغييرات API، ويذكّر بإيقاف gpt-image-1 في 23 أكتوبر لصالح gpt-image-2.5-sunburst أو gpt-image-2.5-flare. 🔗 المصدر

المؤسسات

ChatGPT Enterprise — وفقًا للجدول الزمني المعلن في 11 سبتمبر، عُطّل إنشاء GPT مخصّصة جديدة في مساحات Enterprise المعنية، باستثناء FedRAMP؛ وتظل نماذج GPT الحالية قابلة للاستخدام حتى سحبها، في 11 ديسمبر 2026 في الحالة القياسية، وتوجّه OpenAI المستخدمين إلى Plugin Creator. 🔗 المصدر
Fanatics — تقترح Shop the Look، المبنية باستخدام Codex والمدعومة من OpenAI، أطقم ملابس متناسقة على Fanatics.com ومتاجر NFL وNBA وMLB وNHL، مع تفاعل أعلى بنسبة 10 % مقارنة بالنسخة السابقة. 🔗 المصدر
PitchBook في North — تتيح Cohere في North موصّل PitchBook المميز للعملاء الذين لديهم ترخيص PitchBook سارٍ وميزة SSO مفعّلة؛ ويُرفق كل رقم منقول بمصدره، ولم يُعلن عن أي سعر. 🔗 المصدر

ما الذي يعنيه ذلك

من خلال نموذج S-1، تكشف Anthropic حساباتها للسوق، وتُقرأ هذه الحسابات على مستويين. تقفز الإيرادات من 4,6 مليارات دولار خلال عام 2025 بأكمله إلى 16,3 مليارًا في النصف الأول وحده من عام 2026. أما صافي الخسائر، فيضخّمه بند محاسبي: إذ تأتي 72,4 مليارًا من أصل 80,7 مليارًا خلال نصف العام من إعادة تقييم السندات القابلة للتحويل والأدوات المماثلة. وتُبقي الحوكمة المقررة انتخاب أغلبية مجلس الإدارة بيد Long-Term Benefit Trust، وتمنح المؤسسين المشاركين 50,1 % من الأصوات في المسائل الأخرى: لن تكون السيطرة على الشركة بيد حاملي أسهم الفئة A مستقبلًا. أما السعر وعدد الأسهم والإيرادات على أساس سنوي، فما زالت خاناتها فارغة؛ وهي التي ستبيّن كيف تستقبل السوق هذا النموذج.

على صعيد المنتجات، تصبح تكلفة مهمة الوكيل حجة البيع. يعادل GPT-6.1 Terra أداء GPT-6 Astra في Agents’ Last Exam بمستوى الجهد medium، بتكلفة 0,29 دولار للمهمة بدلًا من 4,82، وتتيحه GitHub بدءًا من Copilot Pro. ويصبح الوكلاء أنفسهم شيفرة تُدار إصداراتها وتُقيَّم: تضع Cursor التقييمات وإعادة تشغيل طلبات السحب في صميم Agent SDK لديها، وتجعل Runway من App Studio أداة لتوليد تطبيقات إبداعية، وتَعِد Replit عملاءها بموطن للوكلاء. وتقيس Hugging Face الأثر بالفعل: واحد من كل ثلاثة مستخدمين لأداة CLI لديها هو وكيل، وتجعله المهارة الجيدة أسرع من دون أن تزيد دقته.

تطرح عدة إعلانات اليوم السؤال نفسه: كيف نتحقق مما ينتجه الذكاء الاصطناعي؟ تنشر OpenAI براهين Lean وتعهد باثنتين من نتائجها الثلاث إلى مجموعات خارجية، من دون المطالبة بنسب فضل أكاديمي إليها؛ وما دامت هذه المجموعات لم تتوصل إلى استنتاج، تظل هذه النتائج ادعاءات. وتصمّم Springer Nature بالتعاون مع Google DeepMind مساعدًا يحدّد المقاطع التي تحتاج إلى فحص، ليترك الحكم العلمي للمراجعين. وتستخلص Cohere الدرس على الصعيد الأمني: أعلن سجل استدلال Qwen3.8-Flash-Next أنه لن يستدعي أي أداة، وكانت بيئة الاختبار المعزولة، لا السجل، هي التي منعت الإرسال. ومن هنا توصيتها بفحص كل استدعاء لأداة قبل تنفيذه.

أصبحت أدوات التطوير أهدافًا بقدر ما هي وسائل دفاع. تعتمد Devin Security على Claude Mythos للبحث عن الثغرات، وتقترح استجابات متدرجة، من التخفيف إلى إعادة الهيكلة؛ وفي الوقت نفسه، تقول Warp إنها استُهدفت بما يشبه سربًا من الوكلاء، دخل عبر تبعية برمجية لأحد المورّدين، ويجري استغلال PHP2Shell على مصائد العسل بعد أيام قليلة من الإفصاح عنه. وتذكّر البيانات التي انكشفت لدى Warp، من سجلات الوكلاء وبيانات القياس عن بُعد، بقيمة هذه السجلات: ففي اليوم نفسه، تبدأ API Gemini بتخزين طلبات المشاريع المدفوعة الجديدة افتراضيًا لمدة 55 يومًا، ما لم يُضبط الإعداد على خلاف ذلك.