اخبار هوش مصنوعی در 2026-01-05

مدل‌های جدید هوش مصنوعی

  • MiniMax نقشه‌ی راه 2026 خود را در Hugging Face منتشر کرد و توسعه‌های آتی را تشریح نمود. @victormustar
  • Miro Thinker 1.5 منتشر شد که بر روی qwen3 پس‌آموزش‌دیده است و در نسخه‌های 30A3B و 235A22B با نتایج قوی در BrowserComp تحت مجوز MIT در دسترس است. @Xianbao_QIAN
  • TII مدل Falcon H1R-7B را منتشر کرد، یک مدل استدلالی جدید که با تنها 7 میلیارد پارامتر و پنجره‌ی متنی 256 هزار، در ریاضیات و کدنویسی از سایر مدل‌ها بهتر عمل می‌کند و از معماری ترکیبی mamba-transformers برای بهبود کارایی استفاده می‌کند. @mervenoyann
  • Tencent Hunyuan مدل Youtu-LLM را منتشر کرد، یک مدل 2 میلیارد پارامتری با 128 هزار پنجره‌ی متنی و قابلیت‌های عاملی قوی. @AdinaYakup
  • Hugging Face پشتیبانی از رمزگشایی موازی را در batching پیوسته‌ی ترنسفورمرها اضافه کرد که امکان چندین جریان از یک پرامپت را فراهم می‌کند و تأثیر قابل‌توجهی بر پردازش متن‌های طولانی دارد. @remi_or_
  • Olmo 3.1 32B Instruct به یکی از پرطرفدارترین LLMها در بررسی پایان سال r/LocalLlama تبدیل شد. @natolambert

تحلیل صنعت

  • مدیر ارشد فناوری یک استارتاپ گزارش داد که قصد دارد در سال آینده حدود 10 برابر بیشتر از سال گذشته از مدل‌های هوش مصنوعی استفاده کند و اولویت را به ایجاد معیارهای بهره‌وری پایه برای ردیابی تأثیر می‌دهد. @GergelyOrosz
  • داده‌های Carta نشان می‌دهد که شرکت‌های با سرمایه‌گذاری خطرپذیر عمدتاً توسط چندین بنیان‌گذار تأسیس می‌شوند، به طوری که تنها 17 درصد از آن‌ها تک‌بنیان‌گذار هستند در مقایسه با بیش از 30 درصد استارتاپ‌های بدون سرمایه‌گذاری خطرپذیر. @GergelyOrosz
  • ناظران صنعت خاطرنشان می‌کنند که ابزارهای هوش مصنوعی احتمالاً بهترین شیوه‌های تیم‌های مهندسی برتر را به خط مبنای شرکت‌های رقابتی تبدیل خواهند کرد، از جمله مهندسی محصول‌محور، تست، قابلیت مشاهده و استقرار مداوم. @GergelyOrosz
  • شرکت‌هایی که توسعه‌دهندگان را به عنوان مجریان تیکت در نظر می‌گیرند، توسط تیم‌هایی که توسعه‌دهندگان در آن‌ها استقلال تعریف کار خود و استفاده مؤثر از ابزارهای هوش مصنوعی را دارند، عقب خواهند ماند. @GergelyOrosz
  • تحلیل‌ها نشان می‌دهد که افرادی که با ابزارهای هوش مصنوعی مشکل دارند، افراد بی‌کفایت نخواهند بود، بلکه کسانی هستند که غرور زیادی دارند و فروتنی لازم برای شگفت‌زده شدن وقتی هوش مصنوعی از انتظاراتشان فراتر می‌رود را ندارند. @HamelHusain
  • توسعه‌دهندگان گزارش می‌دهند که ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی مانند Claude Code و Opus 4.5 به نقطه‌ی عطفی رسیده‌اند که اکنون می‌توانند مسائل کدنویسی به مراتب دشوارتری را حل کنند. @gdb
  • داده‌های StackOverflow کاهش چشمگیری در تعداد سؤالات پرسیده‌شده در ماه را نشان می‌دهد که حاکی از آن است که توسعه‌دهندگان به طور فزاینده‌ای از هوش مصنوعی برای حل مسئله به جای انجمن‌های جامعه استفاده می‌کنند. @scottbelsky
  • پیش‌بینی می‌شود که ظرف یک تا دو سال آینده، مدارک علوم کامپیوتر به عنوان 10 برابر افزایش‌دهنده‌ی بهره‌وری نسبت به هوش مصنوعی تولید کد دیده خواهند شد، که این امر برداشت فعلی از هوش مصنوعی به عنوان 10 برابر افزایش‌دهنده‌ی بهره‌وری برای فارغ‌التحصیلان علوم کامپیوتر را معکوس می‌کند. @mlevchin
  • توصیه می‌شود که استارتاپ‌هایی که در 12 ماه گذشته تأسیس شده‌اند و در 1 درصد برتر نیستند، باید در همه‌چیز تجدیدنظر کنند، زیرا Claude Code و Opus 4.5 به طور اساسی آنچه را که ممکن است تغییر داده‌اند. @apoorva_mehta

اخلاق و جامعه

  • نگرانی‌هایی در مورد کیفیت محتوای تولیدشده توسط هوش مصنوعی مطرح شده است که به نقطه‌ای رسیده است که تمایز آن از کار نوشته‌شده توسط انسان بسیار دشوار است، حتی افراد باهوش نیز نمی‌توانند تشخیص دهند که قطعات ویروسی که جهان‌بینی آن‌ها را شکل می‌دهند، توسط انسان نوشته نشده‌اند. @deedydas
  • بحث در مورد نیاز به روش‌های واضح برای اذعان به استفاده از هوش مصنوعی و مشارکت انسانی، از کار کاملاً انسانی تا کار ترکیبی تا هوش مصنوعی هدایت‌شده تا هوش مصنوعی خودمختار، برای تخصیص صحیح اعتبار یا سرزنش. @emollick
  • بحثی در مورد اصطلاح کوتاه برای گفتن «یک هوش مصنوعی کار را انجام داد، اما من نتیجه را تأیید می‌کنم» در حال شکل‌گیری است، زیرا گفتن «من انجامش دادم» مشکوک به نظر می‌رسد در حالی که گفتن «کلود انجامش داد» به نظر می‌رسد شانه خالی کردن از مسئولیت است. @geoffreylitt
  • مصرف آب به یک نگرانی اصلی برای بسیاری از مردم، به ویژه جوانان، هنگام بحث در مورد هوش مصنوعی تبدیل شده است، با وجود اینکه طبق داده‌ها، این موضوع از کم‌اهمیت‌ترین نگرانی‌های زیست‌محیطی است که نشان می‌دهد کل مصرف مراکز داده‌ی ایالات متحده بسته به روش اندازه‌گیری، بین 50 میلیون تا 628 میلیون گالن در روز متغیر است. @emollick
  • پیش‌بینی می‌شود که GenAI جایگزین نبوغ انسانی نخواهد شد، اما کف متوسط بودن را آنقدر بالا خواهد برد که «نسبتاً خوب بودن» از نظر اقتصادی بی‌ارزش خواهد شد. @fchollet

کاربردها

  • OpenAI گزارش می‌دهد که روزانه میلیون‌ها نفر از ChatGPT در مورد سلامتی خود سؤال می‌کنند، از تجزیه و تحلیل اطلاعات پزشکی تا آماده‌سازی سؤالات برای ویزیت پزشک و مدیریت کلی سلامتی. @OpenAI
  • متخصصان مراقبت‌های بهداشتی گزارش می‌دهند که از هوش مصنوعی برای رفع کمبود کارکنان و بحران‌های شایستگی در سیستم‌هایی مانند کانادا و بریتانیا استفاده می‌کنند، با پیش‌بینی‌هایی که ChatMD در نهایت به درمان تبدیل خواهد شد. @AndrewCurran_
  • مدیر عامل بخش برنامه‌های کاربردی OpenAI برنامه‌هایی را برای تبدیل چت به یک دستیار فوق‌العاده شخصی در سال 2026 تشریح کرد، با شخصیت و لحن قابل‌هدایت‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تر، به علاوه پیام‌های گروهی و گردش کار چندنفره برای کار مشارکتی. @AndrewCurran_
  • یک کاربر غیرفنی با استفاده از Claude Code یک وب‌سایت پادکست آموزشی کامل را در 30 دقیقه ایجاد کرد، از جمله استقرار Vercel، راه‌اندازی دامنه، تحلیل محتوا، طراحی واکنش‌گرا و ادغام فید RSS. @HamelHusain
  • چندین توسعه‌دهنده به طور مستقل برنامه‌های خلاصه‌ی روزانه را با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی برای جمع‌آوری اطلاعات از ایمیل، تقویم، یادداشت‌ها، داده‌های سلامتی و برنامه‌های پیام‌رسان در خلاصه‌های اجرایی ایجاد کردند. @clairevo
  • یک توسعه‌دهنده نشان داد که چگونه Claude Code می‌تواند سه ماه کار تحقیقاتی دکترا را در 20 دقیقه بازسازی کند، با استفاده از داده‌های FAO و USDA برای محاسبه‌ی دسترسی به مواد مغذی کشور در طول زمان. @jkeatn
  • مدیر عامل Zapier شیوه‌های رهبری مبتنی بر هوش مصنوعی را نشان می‌دهد، از جمله استفاده از رونویسی‌های Granola برای مهندسی معکوس فرهنگ شرکت، ایجاد عوامل معیار مصاحبه برای بازخورد ساختاریافته‌ی نامزدها و استفاده از Grok برای یافتن استعدادها. @clairevo
  • یک توسعه‌دهنده گزارش می‌دهد که وقتی یک نفر می‌تواند کل چشم‌انداز یک محصول را با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی اجرا کند، نتیجه محصولات واقعاً خاصی است، و یک حلقه‌ی کارآمد از برنامه‌ریزی، بررسی، تکرار، اجرا و ادغام را توصیف می‌کند. @Suhail
  • آمازون Alexa.com را راه‌اندازی کرد و دستیار هوش مصنوعی خود را به وب آورد، و Fire TV را با تلویزیون‌های جدید Artline با قاب‌هایی در CES بازسازی کرد. @TechCrunch
  • گوگل ویژگی‌های جدید Gemini را برای تلویزیون در CES 2026 پیش‌نمایش کرد. @TechCrunch
  • دستیار صوتی BMW iX3 مدل 2026 توسط Alexa+ پشتیبانی خواهد شد. @TechCrunch
  • LG در CES 2026 CLOiD را به نمایش گذاشت، اولین نمایش رباتیک که برای خودکارسازی کارهای خانه از جمله نمایش زنده‌ی لباسشویی طراحی شده است. @TechCrunch

پژوهش‌ها

  • یک پست وبلاگ جامع 13000 کلمه‌ای منتشر شد که ترفندها و بهترین شیوه‌های عملی برای GRPO (بهینه‌سازی سیاست نسبی گروهی) را تشریح می‌کند، از جمله تکنیک‌هایی مانند Clip Higher، Dynamic Sampling، Token-level Loss، Alternative Aggregation، Overlong Rewards، حذف انحراف معیار، Truncated Importance Sampling و CISPO برای رفع بی‌ثباتی آموزش و فروپاشی آنتروپی در مقیاس بزرگ. @cwolferesearch
  • تحقیقات در مورد کمبود آهن عملکردی که به طور بالقوه در هسته‌ی بیماری پارکینسون قرار دارد، که دگمای موجود را به چالش می‌کشد. @EricTopol
  • پیشنهادی برای یک نقطه‌ی عطف جدید به سمت AGI به نام هوش مصنوعی توانمند (ACI)، که به عنوان توانایی یک عامل برای تبدیل قانونی 100 هزار دلار به 1 میلیون دلار تعریف می‌شود، که به عنوان آزمون تورینگ مدرن توصیف شده است. @mustafasuleyman
  • فیزیکدانان MIT پیشنهاد می‌کنند که تحت شرایط خاص، الکترون‌های یک ماده‌ی مغناطیسی می‌توانند به کسرهایی تقسیم شوند تا شبه‌ذراتی به نام آنیون‌ها را تشکیل دهند. @MIT
  • تیم FAIR Perception متا SAM 3D را منتشر کرد، یک پیشرفت بزرگ در بینایی سه‌بعدی با قابلیت بازسازی هر شیء در سه‌بعدی تنها از یک تصویر. <a href="https://x.com/georgiagk