OpenAI وAPA تطلقان تعاوناً لتعزيز الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي بين الشباب
أعلنت OpenAI عن تعاون مع الجمعية الأمريكية لعلم النفس لإدخال الخبرة النفسية في تطوير واستخدام الذكاء الاصطناعي، خصوصاً لدى الشباب والأسر والمختصين.
أمن
سلامة النماذج، الهجمات، الخصوصية، وحماية البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
آخر الأخبار
إصدار تصحيحي لـ Vercel AI SDK: @ai-sdk/workflow@1.0.55
Vercel أصدر @ai-sdk/workflow@1.0.55 لتحديث التبعيات الأساسية. لا ميزات جديدة أو نماذج مضافة حسب صفحة الإصدار.
Vercel تصدر @ai-sdk/workflow@1.0.54 مع تحديث تبعيات
Vercel أصدرت @ai-sdk/workflow@1.0.54 بتحديث تبعيات وربط ai@7.0.54. التغيير صيانة طفيفة ومهم لفرق التطوير المعتمدة على الحزمة.
Lovable تضيف صفحة ثقة أمنية لكل تطبيق تجاري منشور على منصتها
أعلنت Lovable أن كل تطبيق أعمال منشور على المنصة سيحصل على صفحة Trust Center تلقائية تعرض الضوابط الأمنية المرصودة، لتسهيل مراجعات العملاء والمستثمرين وفرق تقنية المعلومات.
Lovable تتعاون مع Cerebras لتسريع بناء التطبيقات بالذكاء الاصطناعي
أعلنت Lovable شراكة مع Cerebras تستهدف تقليل زمن انتظار المستخدمين أثناء بناء التطبيقات، بالاعتماد على قدرة Cerebras في تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة أعلى.
n8n 2.33.4 يصلح اعتمادية المشغلات ويخفّض موافقات AI Assistant
n8n@2.33.4 يحسّن استعادة المشغلات ويعطل الموافقات المكررة في AI Assistant ويصحّح تتبع أزرار قوالب AIA.
Anthropic يطرح Claude Code v2.1.222 بإصلاحات أمان واستقرار
Anthropic أصدر Claude Code v2.1.222 مع إصلاحات أمنية واستقرارية وتعديلات تشغيلية بحسب ملاحظات الإصدار الرسمية.
OpenAI تشرح حوادث تقييمات أمنية خارجية وتعلن تدابير
أوضحت OpenAI حوادث في تقييمات أمنية لطرف ثالث وأعلنت تدابير جديدة لتعزيز اختبارات النماذج. النشر: 4 أغسطس 2026.
TurnSight: إشراف بأثر رجعي على مستوى الدور لـ TIR
TurnSight يقترح إشرافًا بأثر رجعي على مستوى الدور لتحسين تدريب وكلاء LLM عند استخدام أدوات. الكود متاح على GitHub. الاختبارات أفادت بتحسّن على ثلاث مجموعات معيارية.
PAST-Bench: قياس تحسّن الوكلاء الشخصيين عبر الخبرة المحتفظ بها
PAST-Bench يقيس ما إذا كانت الخبرة المحتفظ بها تُحسن أداء الوكلاء الشخصيين. التجربة تُشغّل مهام متسلسلة مع إيقاف/تشغيل الذاكرة وHermes+ يحسّن النتائج بحسب الورقة ومستودع الكود.
بحث جديد: هل تستعيد نماذج اللغة الكبيرة قواعد تحسين يغفِلها المجمعون؟
ورقة arXiv تُقدّم SeGaBench، معيارًا تجريبيًا يختبر قدرة نماذج اللغة الكبيرة على استعادة «الدلالات المُمكنة» التي يغفلها تمثيل البرنامج لدى المجمع، وإنتاج تحويهات مُتحقّق منها تحسّن الأداء. أقوى نموذج حقق نسبة صحّة 94.8% وسرعات محسّنة في 83.3% من الإجابات، لكن النتائج غالبًا تغلق جزءًا فقط من الفجوة المثالية.
Hugging Face وLiquidAI تطلقان LFM2.5‑2.6B لتشغيل وكلاء محليين
Hugging Face وLiquidAI أعلنا LFM2.5–2.6B كنماذج بحجم 2.5–2.6 مليار لتشغيل وكلاء محليين، مع تفاصيل محدودة حول الأداء واللغات والترخيص.