معمارية متعددة المراحل لتصنيف إعلانات Meta
Meta طرحت نموذجاً متعدد المراحل وطرق تعلم جديدة لدمج سلوك المستخدم مع معرّفات sparse. تقارير الشركة تشير إلى زيادات تحويلية تصل إلى 6% على Instagram.
شرائح وبنية
المعالجات والبنية التحتية التي تشغّل تدريب النماذج والاستدلال.
آخر الأخبار
LangChain يطلق langchain-anthropic==1.5.4 بإصلاحات صغيرة
LangChain أصدر langchain-anthropic==1.5.4. أصلح مشاكل مخططات الأدوات وحفظ caller.tool_choice وأضاف user_profile_id.
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.
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.
SocietyBench: معيار جديد لتقييم قدرة النماذج على توقع تطورات العالم الاجتماعي في إطار «عوالم مضادة للواقع»
SocietyBench إطار تقييمي يحول تغطية الأخبار ووسائل التواصل إلى جداول زمنية مؤرخة ثم يُجهّلها عبر استبدال الكيانات وتحريك التواريخ لإنتاج «عوالم مضادة». ينتج عن ذلك بنوك أسئلة تنبؤية تُقَيَّم على معايرة الاحتمال والدقة الزمنية؛ أفضل من بين ستة LLMs حقق 75/100 مقابل مرجع بسيط 50. جميع البيانات والشفرات منشورة على arXiv.
بحث جديد يوضّح «توسيع الاختبار» في نماذج اللغة: تعريف منهجي، مقاييس قابلة للتكرار وإطلاق أثرية ضخمة
ورقة بحثية (arXiv) تؤطّر "test-time scaling" كاستدلال بميزانية على شجرة البادئات الضمنية لنماذج autoregressive، تميّز ثلاث نظم (مسار واحد، أوراق مع تجميع، ومستوى البادئات)، تقترح ملف تقييم ومواصفات قابلة للتكرار، وتعلن عن تجميع أكثر من 2 مليار أثر استدلالي للإصدار.
تقييم نماذج الانتشار الشرطي لصور الباثولوجيا التركيبية
دراسة تقترح تعديل FID وIS باستخدام foundation models للباثولوجيا وتظهر ارتباطًا أعلى للمقياس المعدل مع آداء تجزئة النوى.
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.
Video-DeepResearch: وكيل متعدد الوسائط لفهم الفيديو مع بحث ويب مرحلي—مقتطفات من ورقة على arXiv
ورقة على arXiv تعرض Video-DeepResearch (Video-DR)، إطارًا لوكلاء يتعاملون مع تدفقات الفيديو المتصلة ويجبرون الوكيل على التأريض عبر الإطارات قبل استخدام بحث الويب. تقدم أيضاً مرجعية Video-DR-Bench (200 حالات VQA متعددة القفز) ووصفة تدريب: ضبط خاضع للإشراف يليه Group Relative Policy Optimization (GRPO). المؤلفون يبلغون عن أداء رائد على المعيار المخصص.
تدريب سياسات GFlowNets عبر هندسة معلوماتية
ورقة تقترح إطاراً معلوماتياً لتدريب سياسات GFlowNets عبر مقياس Fisher‑Rao وتحدد ثلاثٍ مناصٍ حسابية لتقريبه واستخدامه عملياً.