كلمات مفتاحية：نموذج ليفنيوم, ديب سيك V3.2, أوبن إيه آي, روبوت ذكي مجسد, وكيل الذكاء الاصطناعي, استشهادات بحثية مزيفة مولدة بالذكاء الاصطناعي, نموذج آر إن جي-1, كيو ون 3 كودر, هندسة عصبية-هندسية هجينة, اختبار معايير كورتيكس-إيه جي آي, استشهادات مزيفة مولدة بواسطة نماذج اللغات الكبيرة, نظام فاست يو إم آي لجمع البيانات بكفاءة, إطار نيكس-إن 1
🔥 تركيز
نموذج Livnium يتحدى نماذج البرمجة اللغوية العصبية التقليدية (NLP): قدمت دراسة بنية هجينة عصبية-هندسية تُدعى Livnium، والتي تفوقت على BERT-Base (91%) بدقة 96.19% على مجموعة بيانات SNLI، بحجم نموذج يبلغ 52.3 ميجابايت فقط (مقارنة بـ BERT-Base الذي يبلغ حوالي 440 ميجابايت)، وأكملت التدريب في 30 دقيقة على معالج MacBook CPU. يعتبر Livnium الاستدلال المنطقي محاكاة فيزيائية في فضاء متجه، حيث يتعلم من خلال قوانين هندسية مبرمجة مسبقًا بدلاً من المعلمات واسعة النطاق، مما يتحدى المفهوم التقليدي القائل بأن “المزيد من المعلمات يعني منطقًا أفضل”، ويؤكد أن “فيزياء أفضل تؤدي إلى استدلال أفضل”. (المصدر: Reddit r/deeplearning)
DeepSeek V3.2 يتألق في معيار Cortex-AGI: أظهر DeepSeek V3.2 أداءً متميزًا في اختبار Cortex-AGI، حيث سجل نقاطًا أعلى من GPT-5.1، وبتكلفة أقل بنسبة 124.5%. يشير هذا الإنجاز إلى قدرة DeepSeek القوية في مهام الاستدلال التجريدي والخارج عن التوزيع، ويُظهر قدرته التنافسية في مجال النماذج مفتوحة المصدر بميزة كبيرة في فعالية التكلفة. (المصدر: Reddit r/deeplearning)
مخاوف بشأن مشكلة الاقتباسات المزيفة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي في الأوراق البحثية: تم اكتشاف عدد كبير من الاقتباسات المزيفة التي تم إنشاؤها بواسطة LLM في الأوراق المقدمة إلى ICLR 2026، حتى في الأوراق عالية الجودة، ولم يكتشفها المراجعون. تثير هذه الظاهرة مخاوف بشأن نزاهة مجتمع أبحاث ML، وتسلط الضوء على الضرر المحتمل لإساءة استخدام أدوات AI على المؤسسات الأكاديمية، وتدعو إلى إنشاء آليات أكثر صرامة للتحقق من الاقتباسات. (المصدر: Reddit r/MachineLearning)
🎯 اتجاهات
OpenAI تواجه ضغوطًا تنافسية هائلة وتعديلات استراتيجية: بعد إطلاق Gemini 3، شهدت OpenAI انخفاضًا كبيرًا في حركة المرور، وأصدر الرئيس التنفيذي Sam Altman “تحذيرًا أحمر”، حيث أوقف الإعلانات وأعمال AI Agent وغيرها من الأعمال غير الأساسية، ووجه الموارد نحو تحسين تجربة ChatGPT الأساسية، بما في ذلك التخصيص، وتوليد الصور (للحاق بـ Nano Banana)، وتفضيلات المستخدم، وسرعة الاستجابة. يعكس هذا أن المنافسة في النماذج الكبيرة قد تحولت من المعلمات التقنية إلى قدرة التكامل البيئي، حيث تُظهر Google، بفضل نظامها البيئي الواسع (YouTube، Google Search، إلخ)، ميزة في دعم الوسائط المتعددة واللغة الصينية، مما يشكل تحديًا خطيرًا لـ OpenAI. (المصدر: 36氪)
شركة Lumos Robotics للروبوتات الذكية المجسدة تحصل على تمويل بمئات الملايين: أكملت شركة Lumos Robotics (鹿明机器人)، وهي شركة روبوتات ذكية مجسدة تابعة لجامعة تسينغهوا، جولتين من التمويل Pre-A1 و Pre-A2 بقيمة مئات الملايين من اليوانات، مخصصة لاستثمارات البيانات والأجهزة. تركز الشركة على البحث والتطوير في مجال الروبوتات الذكية المجسدة والمكونات الأساسية، وتمتلك نظام FastUMI لجمع البيانات بكفاءة عالية (يزيد الكفاءة 3 مرات ويخفض التكلفة إلى الخمس) ومنصة روبوتات معيارية عالية الأداء. وقد أقامت الشركة شراكات مع شركات رائدة مثل Mitsubishi اليابانية و COSCO Shipping، وهي ملتزمة بتعزيز التطبيق التجاري للذكاء المجسد في المنازل والخدمات اللوجستية والتصنيع وغيرها من السيناريوهات. (المصدر: 36氪)
أهمية توسيع بيئة AI Agent لقدرات النموذج: تؤكد الأبحاث على أهمية توسيع البيئة لـ Agentic AI، وتقدم إطار عمل Nex-N1، الذي يعزز قدرات Agent من خلال التوسع المنهجي لتنوع وتعقيد بيئات التدريب التفاعلية. أظهر هذا الإطار أداءً ممتازًا على نماذج مثل DeepSeek-V3.1 و Qwen3-32B، بل وتفوق على GPT-5 في استخدام الأدوات، مما يشير إلى أن قدرة Agent تنبع من التفاعل وليس التقليد. (المصدر: omarsar0)
Essential AI تطلق نموذج Rnj-1: أطلقت Essential AI نموذجها الرائد الأول Rnj-1 (8B معلمة)، والذي يقترب من أداء GPT-4o في معيار SWE bench، ويتفوق على النماذج مفتوحة المصدر المماثلة في استخدام الأدوات، وتتساوى قدرته على الاستدلال الرياضي مع GPT OSS MoE 20B. يهدف هذا النموذج إلى تقدم الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر وتوزيعه العادل. (المصدر: saranormous, scaling01, arohan, stanfordnlp, OfirPress, togethercompute, sbmaruf)
تقدم Qwen 3 Coder في مجال ترميز الذكاء الاصطناعي والاتجاهات المستقبلية: شارك فريق Qwen 3 Coder في تقدمهم في البيانات الاصطناعية، والتعلم المعزز، وتوسيع النموذج، وآليات الانتباه. لقد وجدوا أن سلسلة الأفكار (CoT) لا تدعم حالات استخدام الترميز بشكل جيد، واستخدموا Qwen 2.5 Coder لإنشاء وتنظيف البيانات الاصطناعية، وأجروا تدريبًا واسع النطاق للتعلم المعزز (RL) باستخدام مجدول MegaFlow. ستعتمد Qwen LLM المستقبلية على Gated Delta Attention، وتخطط لابتكارات معمارية في السياق الطويل، والتكامل مع البحث، وتكامل الرؤية الحاسوبية، ومعالجة المهام طويلة الأمد. (المصدر: bookwormengr, bookwormengr)
تحديثات بنية DeepSeek V3.2 وفعالية التكلفة: لم يتفوق DeepSeek V3.2 في معيار Cortex-AGI فحسب، بل يكمن جوهره في تحديثات البنية بدلاً من مجرد ترقية بطاقة النموذج. تضمنت هذه النسخة تحسينات في مكدس MoE المتفرق، وإصلاح RoPE indexer، واستقرار FP8 و KV، ومحاذاة DSA لـ GRPO، ومكدس Math-V2 validator/meta-validator، مما حقق فعالية كبيرة في التكلفة. ويعتبر “عدم الاهتمام” بكفاءة الـ token مؤشرًا على قدرته التنافسية. (المصدر: Dorialexander, teortaxesTex, teortaxesTex)
تطورات الذكاء المجسد وتقنيات الروبوتات: عرض PHYBOT M1 حركة الشقلبة الخلفية في الهواء، مما يبشر بقدوم عصر الروبوتات البشرية “الخارقة”. وتعمل روبوتات FIFISH تحت الماء على تغيير طريقة فحص هياكل السفن في أحواض بناء السفن، مما يعزز الكفاءة. تخطط Hyundai لنشر عشرات الآلاف من الروبوتات، بما في ذلك الروبوتات البشرية Atlas والروبوتات رباعية الأرجل Spot، وتشير هذه التطورات إلى وتيرة الابتكار في دمج AI والروبوتات. بالإضافة إلى ذلك، قام رواد فضاء ISS بتشغيل روبوتات عن بعد لإجراء محاكاة استكشاف الكواكب، وسيشعل AI الفيزيائي والروبوتات الثورة الصناعية القادمة. (المصدر: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, [teortaxesTex](https://