مدل‌های جدید هوش مصنوعی

• چت Qwen علی‌بابا به نقطه‌ی عطف ۱۰ میلیون کاربر رسید. @Alibaba_Qwen
• xAI نسخه‌ی بتای Grok 4.1 را برای کاربران منتشر کرد. به نظر می‌رسد این مدل در دو هفته‌ی اول نوامبر در حال آزمایش A/B بی‌صدا بوده است. @AndrewCurran_
• OpenAI نسخه‌ی GPT-5.1 را با زمان پاسخ‌دهی به‌طور قابل‌توجهی سریع‌تر از GPT-5 منتشر کرد، اگرچه برخی از کاربران مشکلاتی را در کارهای مرتبط با کد مانند تغییرات مرحله‌ای و ایجاد درخواست‌های پول گزارش کرده‌اند. @natolambert
• GPT-5.1 High در معیارهای ARC-AGI عملکردی مشابه GPT-5 Pro دارد، در حالی که تقریباً یک مرتبه‌ی بزرگی ارزان‌تر است. @GregKamradt
• گوگل دیپ‌مایند WeatherNext 2 را معرفی کرد، یک مدل پیش‌بینی آب‌وهوای هوش مصنوعی که ۸ برابر سریع‌تر از نسخه‌ی قبلی خود است و در ۹۹.۹٪ از متغیرهای آب‌وهوایی از جمله دما، باد، رطوبت و سطح فشار دقیق‌تر است. @GoogleDeepMind

تحلیل صنعت

• گزارش شده است که جف بزوس به‌عنوان مدیرعامل مشترک استارتاپ جدید هوش مصنوعی پروژه‌ی پرومتئوس بازگشته است. این پروژه ۶.۲ میلیارد دلار سرمایه دارد و بر طراحی هوش مصنوعی در صنایع هوافضا، کامپیوتر و خودرو تمرکز خواهد کرد و تقریباً ۱۰۰ کارمند از OpenAI، DeepMind و Meta استخدام کرده است. @AndrewCurran_
• Sakana AI با ارزش ۲.۶۵ میلیارد دلار، ۱۳۵ میلیون دلار در سری B جذب سرمایه کرد تا به ساخت مدل‌های هوش مصنوعی برای ژاپن ادامه دهد، با حمایت MUFG، Khosla Ventures و سایر سرمایه‌گذاران بزرگ. @TechCrunch
• Runlayer، یک استارتاپ امنیتی عامل هوش مصنوعی MCP، با ۸ یونیکورن و ۱۱ میلیون دلار از کیت رابویس از Khosla و Felicis راه‌اندازی شد. @TechCrunch
• Luminal ۵.۳ میلیون دلار برای ساخت یک چارچوب کد GPU بهتر جذب سرمایه کرد. @TechCrunch
• PowerLattice سرمایه‌گذاری پَت گلسینگر، مدیرعامل سابق اینتل، را برای فناوری چیپلت صرفه‌جویی در مصرف انرژی خود جذب کرد. @TechCrunch
• Bone AI ۱۲ میلیون دلار برای به چالش کشیدن غول‌های دفاعی آسیا با رباتیک مبتنی بر هوش مصنوعی جذب سرمایه کرد. @TechCrunch
• Ramp به ارزش ۳۲ میلیارد دلار رسید، تنها سه ماه پس از رسیدن به ۲۲.۵ میلیارد دلار. @TechCrunch
• سهام Figma در ۲.۵ ماه پس از عرضه‌ی اولیه ۶۸٪ کاهش یافت، با ارزش‌گذاری تقریباً ۱۹ میلیارد دلار با وجود ۱.۱ میلیارد دلار ARR و ۳۸٪ رشد سال به سال، که نشان‌دهنده‌ی ماهیت بی‌رحمانه‌ی بازارهای عمومی برای شرکت‌های خصوصی در مراحل پایانی است. @deedydas
• کارمندان Figma با هزینه‌ی تحقیق و توسعه‌ی ۲۹٪ از درآمد، جبران خسارت استثنایی دریافت می‌کنند که به میانگین حقوق نقدی ۳۰۰ هزار دلار به ازای هر کارمند، به اضافه‌ی جبران خسارت مبتنی بر سهام که مجموعاً به ۷۰۰ هزار تا ۱.۵ میلیون دلار در سال می‌رسد. @deedydas
• فیدجی سیمو، مدیرعامل بخش کاربردهای OpenAI، درباره‌ی مسیر سودآوری صحبت می‌کند، با این انتظار که هم OpenAI و هم Anthropic مشاوران مالی هوش مصنوعی را در سال ۲۰۲۶ منتشر خواهند کرد. @AndrewCurran_
• مصطفی سلیمان استدلال می‌کند که ما در حباب هوش مصنوعی نیستیم و می‌گوید هوش مصنوعی هوشمندترین و تواناترین فناوری است که تاکنون اختراع شده و سریع‌تر از حد انتظار در حال بهبود است. @mustafasuleyman
• سیسکو استارتاپ ترجمه‌ی EzDubs را خریداری می‌کند. @TechCrunch

اخلاق و جامعه

• گرگلی اوروسز مشاهده می‌کند که نظریه‌ی اینترنت مرده در X در حال وقوع است، جایی که پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی بر اساس پرداخت و نه کیفیت تقویت می‌شوند و بالاتر از پاسخ‌های انسانی معنادار ظاهر می‌شوند. @GergelyOrosz
• رید هافمن استدلال می‌کند که انتظار برای ۱۰۰٪ ایمنی قبل از تأیید فناوری‌های جدید هوش مصنوعی مانند درمانگران هوش مصنوعی، مزایای عظیمی را از افرادی که به آن‌ها نیاز دارند، سلب می‌کند و می‌گوید معیار باید سیستم‌هایی ایمن‌تر از جایگزین‌های فقط انسانی باشد تا صفر اشتباه. @reidhoffman
• هافمن تأکید می‌کند که برای کسانی که به دلیل دلایل اقتصادی، جغرافیایی یا سایر دلایل نمی‌توانند به درمان دسترسی داشته باشند، یک درمانگر هوش مصنوعی خوب ساخته شده بهتر از عدم دسترسی به حمایت از سلامت روان است. @reidhoffman
• آماندا اسکل شباهت‌هایی بین مشاوره‌ی روابط و عیب‌یابی هوش مصنوعی ترسیم می‌کند و اشاره می‌کند که اولین سؤال او برای مشکلات Claude اکنون این است که «وقتی همه‌ی این‌ها را به Claude گفتید چه اتفاقی افتاد؟» شبیه به پرسیدن از شرکا برای برقراری ارتباط مستقیم. @AmandaAskell
• آیدان مک‌لاکلین از OpenAI نگرانی‌های کاربران را در مورد تغییرات مدل تأیید می‌کند و می‌گوید تیم در ساعت ۳ صبح یکشنبه‌ها برای بهبود کیفیت چت‌بات و رفع عدم دقت هم‌ترازی کار می‌کند، در حالی که اعتراف می‌کند هیچ چت‌بات فعلی بهینه نیست. @aidan_mclau

کاربردها

• Anthropic با دولت رواندا و ALX Africa همکاری می‌کند تا Chidi، یک همراه یادگیری ساخته شده بر روی Claude، را به صدها هزار دانش‌آموز در سراسر آفریقا بیاورد. @AnthropicAI
• گوگل فناوری WeatherNext را در جستجوی گوگل، Gemini، Pixel Weather ادغام می‌کند و به زودی اطلاعات آب‌وهوا را در Google Maps ارائه خواهد داد. @GoogleDeepMind
• Public.com قابلیتی را راه‌اندازی می‌کند که به کاربران امکان می‌دهد ETFهای تولید شده توسط هوش مصنوعی را بر اساس معیارهای سفارشی ایجاد کنند، با یک نمونه از شرکت‌های متمرکز بر طراحی که از S&P 500 به صورت تاریخی ۲ برابر بهتر عمل کرده‌اند. @benblumenrose
• تیم مک‌آلیر در Florentine Films از هوش مصنوعی برای ایجاد نرم‌افزار مدیریت رسانه‌ی سفارشی برای فیلم‌سازی استفاده می‌کند. @clairevo
• گوگل ابزار AI Flight Deals را در سطح جهانی عرضه می‌کند و ویژگی‌های جدید سفر را در جستجو اضافه می‌کند. @TechCrunch
• Hugging Face و Google Cloud برای سرعت بخشیدن به دسترسی مدل، تقویت امنیت و کاهش هزینه‌های عملیاتی همکاری می‌کنند، با بیش از ۱,۵۰۰ ترابایت داده که روزانه مبادله می‌شود. @DataChaz

پژوهش‌ها

• WeatherNext 2 گوگل دیپ‌مایند از یک رویکرد جدید شبکه‌ی مولد تابعی استفاده می‌کند که تصادفی بودن هدفمند را مستقیماً به معماری اضافه می‌کند و به آن اجازه می‌دهد طیف گسترده‌ای از سناریوهای آب‌وهوایی را بررسی کند و صدها پیش‌بینی ممکن را در کمتر از یک دقیقه از یک نقطه‌ی شروع واحد تولید کند. @GoogleDeepMind
• WeatherNext 2 در پیش‌بینی هر دو پیش‌بینی حاشیه‌ای (رویدادهای آب‌وهوایی منفرد مانند دما در مکان‌های خاص) و پیش‌بینی‌های مشترک (ترکیب چندین متغیر مانند توان باد مورد انتظار) به عملکرد پیشرو در جهان دست می‌یابد. @GoogleDeepMind
• ایتان مولیک یک معیار جدید توهم را نقد می‌کند و استدلال می‌کند که این معیار عمدتاً آستانه‌های امتناع از پاسخ به سؤالات بی‌اهمیت بسیار خاص را اندازه‌گیری می‌کند تا نرخ‌های توهم واقعی را، و اشاره می‌کند که GPT-5 High و Grok-4 با دستیابی به ۳۹٪ دقت در سؤالات تقریباً غیرممکن بدون جستجوی وب، شگفت‌انگیز است. @emollick
• ایتان مولیک معیارهای هوش مصنوعی گم‌شده در مورد شکنندگی را شناسایی می‌کند و اشاره می‌کند که برخی از مدل‌ها در ابتدا و در معیارهای عملکرد خوب عمل می‌کنند اما با استفاده‌ی طولانی‌مدت از کار می‌افتند، که سؤالاتی را در مورد تعمیم، تکرار موضوعی و درک قصد پرامپت ایجاد می‌کند. @emollick
• شریا شانکار چارچوب مفصلی برای درک ارزیابی هوش مصنوعی ارائه می‌دهد و آن را به سه جزء تقسیم می‌کند: شناسایی معیارهای موفقیت، تعیین نحوه‌ی اعمال روبی به خروجی‌های LLM، و خودکارسازی کاربرد روبی در مقیاس. @sh_reya
• ناتان لمبرت درباره‌ی اینکه چرا نوشتار هوش مصنوعی متوسط است بحث می‌کند و توضیح می‌دهد که چگونه روش‌های آموزش مدل زبان فعلی صدا و امید به نوشتار خوب را از بین می‌برند، با GPT-5 که اذعان می‌کند همیشه برای ارائه‌ی پیشنهادها سیم‌کشی شده است تا ادعای نوشتن شاهکارها را داشته باشد. @natolambert
• حمل حسین هشدار می‌دهد که چت‌بات‌های «هرچه می‌خواهی بپرس» نشان‌دهنده‌ی اشتباه ۵۰۰ هزار دلاری به دلیل مارپیچ‌های مرگ ارزیابی هستند، جایی که عدم وجود دامنه‌ی واضح مانع از تعریف معیارهای موفقیت، شناسایی شکست‌های حیاتی و اولویت‌بندی اصلاحات می‌شود و از مرزهای عامل بسیار خاص حمایت می‌کند. @bnicholehopkins
• فرانسوا شوله می‌گوید سادگی امضای حقیقت است و استدلال می‌کند که توضیحات پیچیده با استثناها و موارد خاص نشان می‌دهد که ایده‌ی اصلی هنوز پیدا نشده است. @fchollet
• گرگ براکمن از OpenAI به دنبال نامزدها برای کار استنتاج است و آن را شاید باارزش‌ترین دسته‌ی نرم‌افزاری در حال ظهور توصیف می‌کند، زیرا مدل‌ها هوشمندتر و از نظر اقتصادی باارزش‌تر می‌شوند، با محاسبات که به طور فزاینده‌ای صرف نمونه‌برداری از مدل‌ها می‌شود. @gdb
• MIT زانوی بیونیک جدیدی را توسعه می‌دهد که به افراد دارای قطع عضو بالای زانو کمک می‌کند سریع‌تر راه بروند، از پله‌ها بالا بروند و راحت‌تر از پروتزهای سنتی از موانع عبور کنند. <a href="https://x.com/

پژوهش‌ها

• آلفاایوُلو گوگل با جستجوی موازی و مکرر راه‌حل‌ها، تأیید آن‌ها و انجام انتخاب طبیعی برای تکامل ایده‌ها، راه‌حل‌هایی بهتر از انسان برای برخی مسائل ریاضی، از جمله مسئله‌ی بوسه، کشف می‌کند. ترنس تائو، ریاضیدان، آن را روی ۶۷ مسئله آزمایش کرد و دریافت که مدل‌های پایه هوش مصنوعی هوشمندتر سریع‌تر به راه‌حل‌ها همگرا می‌شوند، موازی‌سازی عموماً کمک می‌کند اما هزینه‌ی محاسباتی را افزایش می‌دهد و هک پاداش رایج است @deedydas
• تیم Future House به پیشرفتی در تحقیقات علمی با کمک هوش مصنوعی دست یافته است که به عنوان یکی از مهم‌ترین تأثیرات هوش مصنوعی توصیف می‌شود @sama

تحلیل صنعت

• شاپیفای اولین شرکتی بود که خارج از مایکروسافت از گیت‌هاب کوپایلوت استفاده کرد، و رئیس مهندسی آن‌ها گفت که شهرت آن‌ها در ارائه‌ی بازخورد عالی به آن‌ها کمک کرد تا دسترسی زودهنگام پیدا کنند @GergelyOrosz
• برخی شرکت‌ها دریافته‌اند که استفاده‌ی توسعه‌دهندگان از ابزارهای هوش مصنوعی در مصاحبه‌ها سیگنال زیادی نمی‌دهد، و حداقل یک استارتاپ در سیلیکون ولی مصاحبه‌های «چیزی با هوش مصنوعی بسازید» را حذف کرده است @GergelyOrosz
• مدل‌های چینی در حال حاضر سهم بازار آزمایشگاه‌های پیشرو هوش مصنوعی را به خود اختصاص داده‌اند، با این سؤال که آیا این روند در شرکت‌ها پایدارتر است یا خیر @natolambert
• مرکز داده‌ی Fairwater مایکروسافت در آتلانتا بیش از ۱۵ میلیون ساعت کار برای ساخت آن صرف شده است، که بیش از دو برابر ۷ میلیون ساعت مورد نیاز برای ساختمان امپایر استیت است @mustafasuleyman

کاربردها

• جیمیل قابلیت جدید زمان‌بندی هوشمند را معرفی می‌کند که از محتوای ایمیل برای یافتن زمان‌های جلسه استفاده می‌کند و به طور خودکار رویدادها را هنگام انتخاب زمان توسط گیرنده ایجاد می‌کند، که نشان‌دهنده‌ی بهبود قابل توجهی در بهره‌وری است @deedydas
• نسخه‌ی جدید پلاگین llm-anthropic از خروجی‌های ساختاریافته از طریق API رسمی و قابلیت جستجوی وب Anthropic پشتیبانی می‌کند @simonw
• آندری کارپاتی پیشنهاد می‌کند که قابلیت تأیید پیش‌بینی‌کننده‌ترین ویژگی برای اتوماسیون هوش مصنوعی در پارادایم برنامه‌نویسی جدید است، جایی که وظایفی که می‌توانند تمرین شوند، بازنشانی شوند و پاداش داده شوند، بیشترین قابلیت را برای بهینه‌سازی شبکه‌ی عصبی دارند @karpathy
• متخصصان ساخت هوش مصنوعی لزوماً متخصصان استفاده از هوش مصنوعی نیستند، که فرصت‌هایی را برای متخصصان حوزه‌ای ایجاد می‌کند تا قبل از دیگران قابلیت‌های هوش مصنوعی را در زمینه‌های خود کشف کنند @emollick

اخلاق و جامعه

• معیارگذاری فعلی هوش مصنوعی بیش از حد بر توانایی مدل از طریق فراخوانی API تمرکز دارد تا کار عاملانه که ابزارها و توانایی حل مسئله را ترکیب می‌کند، که از نظر اقتصادی اهمیت بیشتری دارد @emollick
• معیارگذاری بهتر برای درک اینکه چرا توانایی‌های عاملانه از بین می‌روند، از جمله ضعف‌های بینایی و «حلقه‌های مرگ» که در آن هوش مصنوعی به تلاش برای همان رویکرد شکست‌خورده ادامه می‌دهد، مورد نیاز است @emollick
• ویندوز با انتقاد توسعه‌دهندگان به دلیل گنجاندن تبلیغات در یک سیستم عامل پولی و روشن کردن پیش‌فرض قابلیت‌های هوش مصنوعی در سطح سیستم عامل مانند Recall، که توسعه‌دهندگان نمی‌خواهند، مواجه است @GergelyOrosz
• سیستم پزشکی کانادا در خارج از شهرهای بزرگ به طور کامل فروپاشیده است، با این حال ادغام هوش مصنوعی به طور بالقوه می‌تواند کمبود کارکنان را کاهش دهد، اما هنوز سال‌ها تا پیاده‌سازی آن فاصله داریم @AndrewCurran_

تحلیل صنعت

• وارن بافت ۴.۳ میلیارد دلار در آلفابت سرمایه‌گذاری کرده است که نشان‌دهنده‌ی اعتماد بالای نهادهای بزرگ به قابلیت‌های هوش مصنوعی گوگل است @AndrewCurran_
• تصمیم دیزنی در مورد همکاری احتمالی در زمینه‌ی هوش مصنوعی، سیگنالی حیاتی برای تعیین رهبر رقابت هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۶ تلقی می‌شود. انتظار می‌رود این همکاری هوش مصنوعی را به عنوان ابزاری خلاقانه مشروعیت بخشد و قدرت تبلیغاتی عظیمی را برای پلتفرم منتخب فراهم کند @AndrewCurran_
• گوگل ۴۰ میلیارد دلار سرمایه‌گذاری در تگزاس تا سال ۲۰۲۷ را برای ساخت زیرساخت‌های ابری و هوش مصنوعی، از جمله مراکز داده‌ی جدید و تأمین مالی برای دو برابر کردن تعداد برق‌کاران جدید برای تأمین انرژی عصر هوش مصنوعی، اعلام کرد @sundarpichai
• هم‌بنیان‌گذار Databricks استدلال می‌کند که ایالات متحده برای شکست چین در توسعه‌ی هوش مصنوعی باید به سمت متن‌باز حرکت کند @TechCrunch
• سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای از هوش مصنوعی در چندین بخش کسب‌وکار استفاده می‌کنند که نشان‌دهنده‌ی پذیرش گسترده در شرکت‌ها است @a16z
• اسناد فاش‌شده جزئیاتی را در مورد میزان پرداخت OpenAI به مایکروسافت برای زیرساخت‌ها فاش می‌کند @TechCrunch
• مدیر ارشد فناوری یک استارتاپ گزارش می‌دهد که ۱۴ نفر از ۱۵ مهندس متا در یک آزمون عملی توسعه‌ی فول‌استک که اجازه‌ی استفاده از هوش مصنوعی را می‌دهد، مردود شدند، در حالی که مهندسان استارتاپ‌ها معمولاً قبول می‌شوند. این موضوع سؤالاتی را در مورد قابلیت انتقال مهارت‌ها از شرکت‌های بزرگ فناوری مطرح می‌کند @GergelyOrosz
• شرکت‌های فناوری متوسط و بزرگ استفاده از هوش مصنوعی را در ارزیابی عملکرد گنجانده‌اند تا به توسعه‌دهندگانی که با این فناوری کارایی را افزایش می‌دهند، پاداش دهند و نوآوری را تشویق کنند @GergelyOrosz
• فی‌فی لی در مورد الزامات سخت‌افزاری برای هوش فضایی بحث می‌کند و خاطرنشان می‌کند که الزامات تراشه برای هوش مصنوعی فضایی با LLMها متفاوت خواهد بود، به ویژه در بخش‌های رندرینگ و آموزش @a16z

کاربردها

• Perplexity بهبود شفافیت را در عامل مرورگر Comet خود نشان می‌دهد، از جمله درخواست اجازه قبل از واگذاری وظایف، نمایش ردیابی عامل و نشان دادن واضح زمان فعال بودن عامل @AravSrinivas
• یک کاربر اولیه‌ی Comet Android استفاده از عامل را در Meta Quest 3 برای کدنویسی در Replit در حین گلف بازی کردن نشان می‌دهد که قابلیت‌های عامل هوش مصنوعی موبایل را به نمایش می‌گذارد @AravSrinivas
• Sierra با Redfin همکاری می‌کند تا یک تجربه‌ی جستجوی خانه‌ی مکالمه‌ای بی‌سابقه ایجاد کند @btaylor
• فیگما پیشنهادهای هوش مصنوعی را معرفی می‌کند که پس از کپی کردن فریم‌ها ظاهر می‌شوند و به طور خودکار قصد کاربر را برای تصادفی کردن برچسب‌ها تشخیص می‌دهند @brian_lovin
• Veo 3.1 گوگل اکنون به کاربران امکان می‌دهد چندین تصویر مرجع را در کنار درخواست‌های ویدیویی آپلود کنند تا ویدیوهای دقیق‌تری مطابق با دیدگاه خود ایجاد کنند @GeminiApp
• Linear امسال نزدیک به ۳۰ به‌روزرسانی عمده را با یک تیم مهندسی حدود ۴۰ نفره ارائه کرده است که نشان‌دهنده‌ی بهره‌وری بالا در توسعه‌ی عصر هوش مصنوعی است @karrisaarinen

اخلاق و جامعه

• تحقیقات نشان می‌دهد که وقتی کارگران می‌دانند استفاده‌ی آن‌ها از هوش مصنوعی توسط منابع انسانی نظارت می‌شود، کمتر از آن استفاده می‌کنند، حتی اگر این کار به طور قابل توجهی به عملکرد آن‌ها آسیب برساند. کارگران حاضرند اشتباه کنند تا فقط قضاوت خود را نشان دهند، که چالشی برای رهبرانی است که به دنبال پذیرش هوش مصنوعی هستند @emollick
• انتساب یک حمله‌ی سایبری توسط Anthropic به یک گروه تحت حمایت دولت چین به دلیل فقدان شواهد مورد سؤال قرار گرفته است، به طوری که مدل هوش مصنوعی خود آن‌ها، Claude، قادر به یافتن توجیه فنی برای انتساب ژئوپلیتیکی هنگام تجزیه و تحلیل گزارش آن‌ها نیست @RnaudBertrand
• سایمون ویلیسون از رفتار ضعیف خزنده‌ها (crawlers) از Anthropic و گوگل انتقاد می‌کند و خاطرنشان می‌کند که خزنده‌ها برنامه‌هایی مانند GitLab خودمیزبان را بیش از حد بارگذاری می‌کنند و نیاز به محدودیت نرخ بهتری دارند @simonw

پژوهش‌ها

• یک پروژه‌ی dLLM جدید یک کتابخانه‌ی یکپارچه برای توسعه‌ی مدل‌های زبان انتشار (diffusion language models) معرفی می‌کند که توانایی تبدیل هر BERT به یک چت‌بات با استفاده از تکنیک‌های انتشار را نشان می‌دهد @dawnsongtweets
• MIT یک فرآیند رباتیک را توسعه می‌دهد که سرعت شناسایی خواص مهم مواد نیمه‌رسانای جدید توسط دانشمندان را به طور چشمگیری افزایش می‌دهد و به طور بالقوه توسعه‌ی پنل‌های خورشیدی کارآمدتر را تحریک می‌کند @MIT
• OpenAI و مایکروسافت زیرساخت‌های هوش مصنوعی را با صدها هزار GPU در هر خوشه و پهنای باند عظیم بین خوشه‌ها طراحی مشترک می‌کنند که به عنوان یک «ابرکارخانه‌ی هوش مصنوعی» توصیف می‌شود @gdb
• اتان مولیک مشاهده می‌کند که ۹۵ درصد از مشکلات عملی ChatGPT را می‌توان با روشن کردن تفکر گسترده (Extended Thinking) حل کرد که نشان‌دهنده‌ی استفاده‌ی ناکافی از این ویژگی است @emollick
• مولیک پیشنهاد می‌کند که گوگل می‌تواند با بهبود تحقیقات عمیق و بازیابی جیمینی از Google Scholar و Google Books، که حاوی مقادیر قابل توجهی از دانش آکادمیک دشوار برای دسترسی هستند، علم را تسریع بخشد @emollick
• تحقیقات نشان‌دهنده‌ی پیشرفت فزاینده در درک این موضوع است که آیا نهنگ‌ها زبان قابل رمزگشایی دارند یا خیر @emollick

مدل‌های جدید هوش مصنوعی

• OpenAI مدل GPT-5.1 را در API خود با گزینه‌های استدلالی جدید و قابلیت‌های استدلال تطبیقی برای پاسخ‌های فوری منتشر می‌کند، اگرچه برخی از کاربران به افت عملکرد در برخی وظایف مانند مثال پلیکان در مقایسه با GPT-5 اشاره کرده‌اند @simonw
• Perplexity مدل GPT-5.1 را برای مشترکین Pro و Max در دسترس قرار می‌دهد @perplexity_ai
• علی‌بابا Qwen Code v0.2.1 را با بهبودهای عمده از جمله جستجوی وب رایگان (2000 جستجو در روز برای کاربران OAuth)، ویرایش کد هوشمندتر با تطبیق فازی، یکپارچگی بهتر با IDE و خط لوله‌ی نرمال‌سازی چندمرحله‌ای برای تطبیق بدون سربار عرضه می‌کند @Alibaba_Qwen
• OpenAI چت‌های گروهی را در ChatGPT به عنوان یک طرح آزمایشی در ژاپن، نیوزلند، کره‌ی جنوبی و تایوان راه‌اندازی می‌کند که امکان همکاری با دوستان، خانواده یا همکاران را در کنار ChatGPT در یک مکالمه فراهم می‌آورد @OpenAI
• گوگل SIMA 2 را معرفی می‌کند، یک عامل عمومی که می‌تواند دستورالعمل‌های پیچیده را درک و استدلال کند و وظایف را در دنیاهای بازی شبیه‌سازی‌شده، حتی آن‌هایی که قبلاً ندیده است، از طریق خودآموزی تکمیل کند @demishassabis
• Google AI Plus به 53 کشور دیگر گسترش می‌یابد و ابزارهای بهره‌وری و خلاقیت را در 130 منطقه در سراسر جهان در دسترس قرار می‌دهد @GeminiApp
• گوگل به‌روزرسانی Deep Research را برای همه‌ی کاربران اپلیکیشن Gemini در موبایل (اندروید و iOS) عرضه می‌کند که به کاربران امکان می‌دهد منابع را انتخاب کنند، دستورات را وارد کنند و گزارش‌ها را تولید کنند @GeminiApp
• API کلود اکنون از خروجی‌های ساختاریافته از طریق پشتیبانی بومی ابزارها پشتیبانی می‌کند و نیاز به راه‌حل‌های قبلی با استفاده از فراخوانی‌های تک ابزار با طرح‌واره‌ها را از بین می‌برد @simonw

تحلیل صنعت

• استارتاپ میرا موراتی، Thinking Machines Lab، در حال مذاکرات اولیه برای جذب سرمایه با ارزشی حدود 50 میلیارد دلار است که بیش از 4 برابر ارزش آن در چند ماه پیش است @shiringhaffary
• مدیرعامل دیزنی از برنامه‌هایی برای استقرار هوش مصنوعی نه تنها در فرآیندهای تولید، بلکه در سراسر شرکت، از جمله برای محتوای تولیدشده‌ی کاربر با فرم کوتاه در پلتفرم Disney+ خبر می‌دهد که نشان‌دهنده‌ی تبدیل دیزنی به یک شرکت هوش مصنوعی است @AndrewCurran_
• تحلیل‌ها نشان می‌دهد که مذاکرات سخت‌گیرانه‌ی دیزنی با یوتیوب ممکن است تاکتیک‌های فشاری از سوی گوگل باشد تا دیزنی را وادار کند Veo را به جای Sora به عنوان شریک هوش مصنوعی خود انتخاب کند @AndrewCurran_
• دسته‌ی جدیدی از استارتاپ‌ها به نام «Neolabs» در سیلیکون‌ولی ظهور می‌کند که 9 از 10 مورد آن‌ها در مرحله‌ی Seed به ارزش 1 میلیارد دلار یا بیشتر می‌رسند، احتمالاً با درآمد کمتر از 10 میلیون دلار، که توسط محققان هوش مصنوعی آزمایشگاه‌های مدل سابق که 10 تا 100 میلیون دلار یا بیشتر ثروت شخصی کسب کرده‌اند، تأسیس شده‌اند @deedydas
• سرمایه‌گذاران خطرپذیر قوانین قدیمی را برای «زمان عجیب» سرمایه‌گذاری در استارتاپ‌های هوش مصنوعی کنار می‌گذارند که نشان‌دهنده‌ی تغییر الگوهای سرمایه‌گذاری در بخش هوش مصنوعی است @TechCrunch
• هاروی، که توسط یک همکار حقوقی سال اول ساخته شده است، به یکی از داغ‌ترین استارتاپ‌های سیلیکون‌ولی تبدیل می‌شود که تأثیر هوش مصنوعی بر صنعت حقوقی را نشان می‌دهد @TechCrunch
• سیسکو EZDubs، یک شرکت فناوری ترجمه‌ی گفتار، را خریداری می‌کند تا فناوری آن‌ها را در محصولات ویدئوکنفرانس سیسکو برای استفاده‌ی میلیون‌ها نفر تعبیه کند @snowmaker
• نرخ اجاره‌ی GPUهای NVIDIA برای H100 و A100 پس از کاهش قیمت در بهار و تابستان تثبیت شده است @a16z
• گرنت لی، مدیرعامل گاما، تأکید می‌کند که تناسب واقعی محصول با بازار، بازاریابی زورکی را شکست می‌دهد و اشاره می‌کند که رشد آن‌ها از طریق تبلیغات دهان به دهان ارگانیک و نه از طریق هزینه‌های تبلیغاتی بوده است @a16z

اخلاق و جامعه

• مؤسسه‌ی AI Now گزارشی با عنوان «شکافت برای الگوریتم‌ها: تضعیف مقررات هسته‌ای در خدمت هوش مصنوعی» منتشر می‌کند که بررسی می‌کند چگونه مقررات هسته‌ای برای تأمین نیازهای زیرساخت هوش مصنوعی به خطر افتاده است @AINowInstitute
• آماندا اسکل از Anthropic در مورد چالش نزدیک شدن کلود به موضوعات سیاسی به طور منصفانه بحث می‌کند و پیشنهاد می‌کند که هنجارهای موجود در مورد احترام و حرفه‌ای‌گری می‌تواند نحوه‌ی برخورد مدل‌های هوش مصنوعی با این مسائل را شکل دهد @AmandaAskell
• Anthropic مواد ارزیابی سوگیری سیاسی منبع باز را برای ترویج شفافیت در رفتار مدل‌های هوش مصنوعی منتشر می‌کند @AnthropicAI
• اپل دستورالعمل‌های بازبینی اپلیکیشن را به‌روزرسانی می‌کند تا برنامه‌هایی را که داده‌های شخصی را با سیستم‌های هوش مصنوعی شخص ثالث به اشتراک می‌گذارند، محدود کند @TechCrunch
• یک قاضی فدرال درخواست‌های اپل و OpenAI برای رد شکایت ضد انحصار ایلان ماسک را رد می‌کند @AndrewCurran_
• Comet Assistant از Perplexity ویژگی‌های شفافیت را معرفی می‌کند که دقیقاً نشان می‌دهد چه اقداماتی را انجام می‌دهد، قبل از اقدامات حساس مانند ورود به سیستم یا تکمیل خریدها اجازه می‌گیرد و به کاربران امکان می‌دهد رفتار مرور را کنترل کنند @perplexity_ai
• فرانسوا شوله «نردبان هوش» را از حفظ کردن تا فراشناخت ترسیم می‌کند و استدلال می‌کند که دستیابی به هوش مصنوعی ترکیبی نیاز به رسیدن به سطح 4 (کشف اصول کلی و فراشناخت) از طریق سنتز برنامه‌ی نمادین به جای یادگیری پارامتری دارد @fchollet
• ایتان مولیک نگرانی‌هایی را در مورد انتظارات برای مدل‌های با وزن باز که با مدل‌های بسته همگام باشند، مطرح می‌کند و به افزایش هزینه‌ها بدون مسیرهای درآمدی مشخص، فشار دولت بر سیستم‌های توانمند و زیر سؤال بردن دوام بلندمدت مدل‌های پیشرفته‌ی چینی که باز می‌مانند، اشاره می‌کند @emollick

کاربردها

• OpenAI تأیید می‌کند که حضورهای افتخاری Sora با شخصیت‌های داستانی در سطح بالا کار می‌کنند و فقط به اجازه‌ی IP برای استفاده نیاز دارند @AndrewCurran_
• مهارت طراحی فرانت‌اند جدید Claude Code با در نظر گرفتن مخاطب و فراتر رفتن از گرادیان‌های بنفش پیش‌فرض و فونت‌های Arial، برنامه‌های کدگذاری‌شده با حس و حال را بهبود می‌بخشد @emollick
• GPT-5 Pro برای تحقیقات علوم اجتماعی فوق‌العاده مفید است و به محققان امکان می‌دهد مجموعه‌داده‌ها و مقالات را تجزیه و تحلیل کنند، کار را بررسی کنند، مشخصات جایگزین را انجام دهند و یافته‌ها را از طریق کد و نتایج آماری ارائه‌شده تأیید کنند @emollick
• Claude Code همراه با Playwright MCP ترکیبی قدرتمند برای وظایف توسعه ایجاد می‌کند @brian_lovin
• مایکروسافت «کدنویسی با حس و حال» را به نمایش می‌گذارد که به هر کسی، صرف نظر از تجربه، امکان می‌دهد با کمک هوش مصنوعی برنامه بسازد @Microsoft
• Microsoft Copilot Learn Live را با حضور Mico معرفی می‌کند، یک همیار مطالعه‌ی هوش مصنوعی که به تجزیه‌ی ایده‌های پیچیده و حفظ تمرکز کمک می‌کند @Copilot
• Google Photos شش ویژگی جدید مبتنی بر هوش مصنوعی را برای ویرایش، ایجاد و جستجو راه‌اندازی می‌کند، از جمله Nano Banana برای ریمیکس عکس @GoogleAI
• Google Shopping مستقیماً در اپلیکیشن Gemini برای خرید راحت تعطیلات ادغام می‌شود، با ویژگی‌های هوش مصنوعی عامل از جمله پرداخت و تماس با فروشگاه‌ها برای بررسی موجودی @GoogleAI
• NotebookLM به‌روزرسانی‌های عمده‌ای از جمله سبک‌های سفارشی نمای کلی ویدئو، تاریخچه‌ی چت، تصاویر به عنوان منابع و قابلیت‌های Deep Research را دریافت می‌کند @GoogleAI
• ChatGPT اکنون به دستورالعمل‌های سفارشی برای جلوگیری از استفاده از خط تیره در پاسخ‌ها احترام می‌گذارد @sama

پژوهش‌ها

• SIMA 2 از Google DeepMind توانایی بازی کردن در ذهن Genie 3 را نشان می‌دهد که قابلیت‌های پیشرفته‌ی عامل را در دنیاهای تولیدشده‌ی رویه‌ای نشان می‌دهد @demishassabis
• ChatGPT توانایی تشخیص زمانی که مشکلات برای حل کردن بیش از حد دشوار هستند را نشان می‌دهد، همانطور که با خواندن پست‌های MathOverflow و امتناع از تلاش برای حل مشکلات بیش از حد پیچیده مشهود است @aryehazan
• رویترز گزارش می‌دهد که OpenAI در سال 2019 پیشنهاد همکاری با DeepMind در تحقیقات هوش مصنوعی را داده بود اما رد شد، با این گمانه‌زنی که همکاری «OpenMind» می‌توانست به طور قابل توجهی جدول زمانی را جلو بیندازد @AndrewCurran_
• محققان استنفورد مدل هوش مصنوعی جدیدی را برای بینایی کامپیوتر معرفی می‌کنند که قطعات شیء را تشخیص می‌دهد، عملکرد آن‌ها را درک می‌کند و مهارت‌ها را بین اشیاء منتقل می‌کند و به سمت کاربرد واقعی پیش می‌رود @StanfordHAI
• یک مقاله‌ی تولیدشده توسط LLM به 17 درصد برتر از مقالات ارسالی ICLR بر اساس میانگین امتیاز داوران (دریافت دو 8) می‌رسد، با وجود اینکه حاوی اصطلاحات بی‌معنی و مراجع توهم‌زا است، اگرچه یک داور پس از خواندن واقعی آن، به آن صفر داد <a href="https://x.com/micahgoldblum/status/19890885477779

مدل‌های جدید هوش مصنوعی

• OpenAI مدل GPT-5.1 را با قابلیت‌های بهبودیافته در پیروی از دستورالعمل‌ها، استدلال تطبیقی و لحن مکالمه‌ای‌تر منتشر کرد. این مدل زمان تفکر را بر اساس پیچیدگی سؤال تنظیم می‌کند و زمان بیشتری را صرف مسائل دشوار و زمان کمتری را صرف مسائل ساده می‌کند @OpenAI
• OpenAI مدل‌های GPT-5.1 Codex و GPT-5.1 Codex Mini را معرفی کرد که برای وظایف کدنویسی طولانی‌مدت تخصصی شده‌اند و اکنون در API با قابلیت کش کردن پرامپت تا 24 ساعت در دسترس هستند @sama
• علی‌بابا Qwen DeepResearch 2511 را با قابلیت انتخاب دو حالت (عادی و پیشرفته)، قابلیت آپلود فایل، بهبود کارایی جستجو و کنترل دقیق گزارش با افزایش قابلیت اطمینان استناد منتشر کرد @Alibaba_Qwen
• گوگل دیپ‌مایند SIMA 2 را معرفی کرد، یک عامل هوش مصنوعی با استدلال پیشرفته، تعمیم‌پذیری در محیط‌های بازی دیده نشده و قابلیت‌های خودبهبودی از طریق یادگیری آزمون و خطا بر اساس بازخورد Gemini @GoogleDeepMind
• گوگل به‌روزرسانی بزرگی را برای Gemini Live منتشر کرد که شامل بهبود در درک لحن و ظرافت، پشتیبانی چندزبانه با قابلیت تغییر لهجه، سرعت پاسخ قابل تنظیم و قابلیت پذیرش شخصیت است @GeminiApp
• Cursor به درآمد سالانه 1 میلیارد دلار رسید و 2.3 میلیارد دلار سرمایه‌گذاری سری D از Accel، Andreessen Horowitz، Coatue، Thrive، Nvidia و Google جذب کرد و اکنون بیش از هر عامل دیگری در جهان کد تولید می‌کند @cursor_ai
• MiroMind عامل پژوهشی متن‌باز MiroThinker v1.0 را در اندازه‌های 8B، 30B و 72B با مجوز MIT منتشر کرد که دارای پنجره‌ی متنی 256K، پشتیبانی از حداکثر 600 فراخوانی ابزار در هر وظیفه و تفکر متناوب با تحلیل چندمرحله‌ای مبتنی بر یادگیری تقویتی است @AdinaYakup

تحلیل صنعت

• اندرو ان‌جی به هایپ مضر هوش مصنوعی اشاره کرد و گفت که در حالی که هوش مصنوعی قدرتمند است، اما همچنان بسیار تخصصی است و برای وظایف خاص به سفارشی‌سازی قابل توجهی نیاز دارد. او هشدار داد که ادعاهای اغراق‌آمیز ممکن است جوانان را از ورود به این حوزه دلسرد کند، در حالی که در واقع بهترین زمان برای پیوستن به آن است @AndrewYNg
• تحقیقات دانشگاه شیکاگو نشان می‌دهد که کسب‌وکارها پس از استفاده از Cursor، 40 درصد بیشتر درخواست‌های ادغام (pull requests) را در هر هفته ادغام می‌کنند که نشان‌دهنده‌ی افزایش قابل اندازه‌گیری بهره‌وری از دستیاران کدنویسی هوش مصنوعی است @mntruell
• موسیقی تولید شده توسط هوش مصنوعی به جایی رسیده است که 97 درصد از شنوندگان دیگر نمی‌توانند آن را از موسیقی ساخته شده توسط انسان تشخیص دهند، در حالی که این نرخ با مدل‌های نسل قبلی 50 درصد بود. داده‌های استریم نشان می‌دهد که موسیقی هوش مصنوعی از 1/10 به 1/3 آهنگ‌های استریم شده بین ژانویه و حال حاضر افزایش یافته است @AndrewCurran_
• دیزنی برنامه‌هایی را برای امکان ایجاد و مصرف محتوای تولید شده توسط کاربر در Disney+ اعلام کرد، با اشاره‌ی باب ایگر، مدیرعامل، به گفتگوهای سازنده با شرکت‌های هوش مصنوعی نامعلوم، که نشان‌دهنده‌ی همکاری احتمالی با OpenAI در مورد Sora است @AndrewCurran_
• Hugging Face و Google Cloud همکاری خود را برای کاهش زمان آپلود/دانلود مدل، ارائه‌ی پشتیبانی بومی TPU برای همه‌ی مدل‌های باز و ارائه‌ی امنیت پیشرفته برای سازندگان هوش مصنوعی اعلام کردند و پیش‌بینی می‌کنند که بیش از یک میلیارد دلار در سال برای هزینه‌های ابری صرف شود @ClementDelangue
• مؤسسه‌ی AI Now هشدار می‌دهد که صنعت هوش مصنوعی در حال دریافت کمک‌های مالی عظیم دولتی، زیرساخت‌های سریع، قراردادهای تضمین شده و معافیت‌های نظارتی است - یک بیمه‌نامه‌ی با بودجه‌ی مالیات‌دهندگان که شرکت‌های دات‌کام هرگز نداشتند @AINowInstitute
• علی قدسی، مدیرعامل Databricks، مصاحبه‌های سنتی را غیرقابل اعتماد می‌داند و ترجیح می‌دهد نامزدها را با انجام واقعی وظایف شغلی ارزیابی کند تا اینکه به عملکرد مصاحبه تکیه کند @a16z
• عوامل هوش مصنوعی آماده‌اند تا بیشتر از انسان‌ها در اینترنت گشت و گذار کنند، پشته‌ی جستجوی قدیمی را از بین ببرند و یک جنگ پلتفرمی جدید بر سر اینکه چه کسی وب را برای هوش مصنوعی فهرست‌بندی می‌کند، ایجاد کنند @a16z
• هوش مصنوعی در حال از بین بردن گلوگاه‌ها در اقتصاد بازار است، هزینه‌های جذب مشتری را کاهش می‌دهد و توان عملیاتی را افزایش می‌دهد، و به دسته‌های بازار که قبلاً شکست خورده بودند، فرصت دومی می‌دهد @a16z

اخلاق و جامعه

• Anthropic آنچه را که اولین حمله‌ی سایبری هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ بدون دخالت انسانی قابل توجه ارزیابی می‌کند، خنثی کرد که شرکت‌های فناوری، مؤسسات مالی، تولیدکنندگان مواد شیمیایی و سازمان‌های دولتی را هدف قرار داده بود. عامل تهدید با اطمینان بالا یک گروه تحت حمایت دولت چین شناسایی شد @AnthropicAI
• سایمون ویلسون در مورد آسیب‌پذیری‌های تزریق پرامپت در سیستم‌های هوش مصنوعی هشدار می‌دهد و تأکید می‌کند که چگونه پاسخ‌های خودکار هوش مصنوعی که سؤالات بعدی را می‌پرسند، در صورت جدی گرفته شدن، می‌توانند به عنوان وقت‌گیر عمل کنند @simonw
• OpenAI روش جدیدی را برای آموزش مدل‌های کوچک هوش مصنوعی با مکانیسم‌های داخلی توسعه می‌دهد که درک آن‌ها برای انسان‌ها آسان‌تر است، با استفاده از مدل‌های پراکنده با اتصالات کمتر و ساده‌تر بین نورون‌ها برای قابل تفسیرتر کردن محاسبات @OpenAI
• سیستم داوری همتا در دانشگاه با بحران مواجه است زیرا به نظر می‌رسد داوران از ابزارهای هوش مصنوعی برای تولید خودکار بررسی‌ها بدون خواندن مقالات استفاده می‌کنند. نویسندگان پس از دریافت چهار امتیاز رد بر اساس ادعاهای آشکارا نادرست که مستقیماً توسط دست‌نوشته رد شده بود، ارسال خود را پس گرفتند @peter_richtarik
• Red Queen Bio با 15 میلیون دلار سرمایه‌ی اولیه به رهبری OpenAI راه‌اندازی شد تا به خطرات امنیتی بیولوژیکی که با قابلیت‌های هوش مصنوعی به صورت تصاعدی رشد می‌کنند، رسیدگی کند و هدف آن افزایش دفاع بیولوژیکی با همان سرعت است @hannu

کاربردها

• Anthropic با دولت ایالت مریلند همکاری می‌کند تا Claude را به خدمات دولتی بیاورد و به ساکنان در درخواست مزایا کمک کند و به مددکاران اجتماعی امکان دهد تا کارهای اداری را با کارایی بیشتری انجام دهند @AnthropicAI
• پروژه‌ی Fetch شرکت Anthropic نشان می‌دهد که Claude با موفقیت یک ربات چهارپا را کنترل می‌کند، با تیم Claude که در نیمی از زمان در مقایسه با تیم‌های بدون کمک هوش مصنوعی، وظایف بیشتری را انجام می‌دهد، اگرچه هنوز به راهنمایی انسانی قابل توجهی نیاز دارد @AnthropicAI
• Redfin از Sierra برای جستجوی مکالمه‌ای استفاده می‌کند که منجر به مشاهده‌ی تقریباً دو برابر لیست‌های بیشتر توسط کاربران و 47 درصد احتمال بیشتر برای درخواست بازدید می‌شود @btaylor
• محققان استنفورد مدل‌های زبانی را برای کمک به رفع اختلالات گفتاری در بیش از 3.4 میلیون کودک آمریکایی توسعه می‌دهند که به طور بالقوه می‌تواند شکاف ایجاد شده توسط کمبود آسیب‌شناسان گفتار و زبان در مدارس را پر کند @StanfordHAI
• Stanford Health Care ابزار ChatEHR را ساخت، یک ابزار هوش مصنوعی مولد حفظ حریم خصوصی برای سیستم‌های پرونده‌ی الکترونیکی سلامت که می‌تواند به عنوان یک مدل برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی عمل کند @StanfordHAI
• NotebookLM گوگل ابزار Deep Research و پشتیبانی از انواع فایل‌های بیشتر را اضافه می‌کند و قابلیت‌های تحقیقاتی خود را گسترش می‌دهد @TechCrunch
• لینکدین جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی را اضافه می‌کند تا به کاربران در یافتن افراد به طور مؤثرتر کمک کند @TechCrunch
• Microsoft Copilot در تلویزیون‌های منتخب سامسونگ در دسترس قرار گرفت، رایگان برای استفاده و طراحی شده برای تعاملات گروهی @Copilot
• ادغام Figma اکنون در برنامه‌های ChatGPT برای کسب‌وکار، سازمانی و آموزشی در دسترس است که امکان گردش کار طراحی حرفه‌ای را فراهم می‌کند @figma

پژوهش‌ها

• SIMA 2 گوگل دیپ‌مایند سازگاری بی‌سابقه‌ای را با پیمایش در جهان‌های سه‌بعدی شبیه‌سازی شده توسط مدل جهانی Genie 3 نشان می‌دهد، مفاهیم آموخته شده مانند استخراج در یک بازی را به برداشت در بازی دیگر منتقل می‌کند و استدلال پیچیده‌ای را برای برنامه‌ریزی مستقل انجام وظایف انجام می‌دهد @GoogleDeepMind
• تحقیقات OpenAI نشان می‌دهد که مدل‌های شبکه‌ی عصبی پراکنده می‌توانند بخش‌های ساده و قابل فهمی داشته باشند که وظایف خاصی مانند پایان دادن صحیح رشته‌ها در کد یا ردیابی انواع متغیرها را انجام می‌دهند و مسیری را برای درک رفتارهای پیچیده‌ی هوش مصنوعی ارائه می‌دهند @OpenAI
• تحقیقات جدید نشان می‌دهد که افت مدل هوش مصنوعی اکنون می‌تواند با عملکرد در یادگیری خودنظارتی مطابقت داشته باشد و به محققان دانشگاهی با محاسبات محدود امکان می‌دهد تا مدل‌ها را از طریق بررسی بهتر ارزیابی کنند @AlexiGlad
• Photoroom دومین مدل تبدیل متن به تصویر را از ابتدا منتشر کرد و وزن‌ها و فرآیند کامل آموزش را در Hugging Face متن‌باز کرد @matthieurouif
• محققان MIT فیلم پلیمری سبک‌وزنی را توسعه می‌دهند که تقریباً در برابر مولکول‌های گاز نفوذناپذیر است، با کاربردهای بالقوه در محافظت از زیرساخت‌هایی مانند پل‌ها، ساختمان‌ها و خطوط راه‌آهن در برابر عوامل محیطی @MIT
• استارتاپ Beyond Math از NVIDIA Inception از شبیه‌سازی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای امکان آزمایش فیزیک در زمان واقعی استفاده می‌کند و زمان تکرار طراحی مهندسی را از روزها به ثانیه کاهش می‌دهد @NVIDIAAI
• تحقیقات جدید در مورد تکنیک‌های پراکندگی از جمله آستانه‌گذاری CETT، Relufication، کش کردن وزن و top-k آماری، امکان استنتاج LLM را تا 6 برابر سریع‌تر در PyTorch فراهم می‌کند <a href="https://x.com/PyTorch/status/19

مدل‌های جدید هوش مصنوعی

• OpenAI نسخه‌ی GPT-5.1 را منتشر کرد که شامل بهبودهایی در دنبال کردن دستورالعمل‌ها، قابلیت‌های تفکر تطبیقی، و تنظیمات از پیش‌تعیین‌شده برای لحن/سبک قابل سفارشی‌سازی از جمله گزینه‌های پیش‌فرض (Default)، دوستانه (Friendly)، کارآمد (Efficient)، حرفه‌ای (Professional)، رک (Candid) و عجیب (Quirky) است @sama
• World Labs پلتفرم هوش فضایی Marble را منتشر کرد که به کاربران امکان می‌دهد دنیاهای سه‌بعدی دائمی را ایجاد و ویرایش کنند و گامی پیشگامانه در ساخت مدل‌های جهانی محسوب می‌شود @theworldlabs
• Weibo مدل استدلال‌کننده‌ی VibeThinker 1.5B را منتشر کرد که تنها با ۷۸۰۰ دلار آموزش داده شده و با وجود ۱۰۰ برابر کوچک‌تر بودن، در معیارهای استدلال ریاضی (AIME24: 80.3 در برابر 79.8) از DeepSeek R1 بهتر عمل می‌کند @WeiboLLM

تحلیل صنعت

• Anthropic سرمایه‌گذاری ۵۰ میلیارد دلاری در زیرساخت‌های هوش مصنوعی آمریکا را اعلام کرد که شامل ساخت مراکز داده در تگزاس و نیویورک است و هزاران شغل ایجاد خواهد کرد @AnthropicAI
• مایکروسافت دومین مرکز داده‌ی هوش مصنوعی Fairwater را در آتلانتا رونمایی کرد که از طریق شبکه‌ی اختصاصی هوش مصنوعی به هم متصل شده‌اند تا یک «سوپرفکتوری» هوش مصنوعی ایجاد کنند که همکاری بی‌درنگ در بین ایالت‌ها را برای آموزش مدل‌های نسل بعدی ممکن می‌سازد @Microsoft
• CoreWeave با تنها ده کارمند، به‌عنوان یک کسب‌وکار ۵۰ میلیارد دلاری فعالیت می‌کند و با فروش مجدد پردازنده‌های گرافیکی انویدیا به تنها سه مشتری – مایکروسافت (۷۱٪ درآمد)، OpenAI (۱۱.۹ میلیارد دلار تعهد در ۵ سال) و متا (۱۴.۲ میلیارد دلار تعهد در ۶ سال) – درآمد سالانه‌ی ۴.۸ میلیارد دلار ایجاد می‌کند @deedydas
• Magic Patterns با عدم استخدام هیچ کارمندی به درآمد ۱ میلیون دلار ARR دست یافت که نشان‌دهنده‌ی مدل‌های کسب‌وکار جدیدی است که توسط ابزارهای هوش مصنوعی امکان‌پذیر شده‌اند @snowmaker
• فیگما اولین دفتر خود را در بنگالورو هند افتتاح کرد؛ جایی که تنها در سال گذشته ۳۵ میلیون فایل فیگما ایجاد شده است @zoink
• هزینه‌ی جهانی مراکز داده در سال جاری به ۵۸۰ میلیارد دلار رسید که ۴۰ میلیارد دلار از سرمایه‌گذاری در عرضه‌ی نفت فراتر است و نشان‌دهنده‌ی تغییر عظیم زیرساختی به سمت هوش مصنوعی است @TechCrunch
• شرکت امنیت سایبری Deepwatch ده‌ها کارمند خود را اخراج کرد و دلیل آن را تسریع سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی اعلام کرد @TechCrunch

اخلاق و جامعه

• مؤسسه‌ی AI Now گزارشی با عنوان «شکافت برای الگوریتم‌ها» منتشر کرد که تلاش‌ها برای تسریع توسعه‌ی هسته‌ای برای تأمین انرژی هوش مصنوعی را افشا می‌کند؛ از جمله استفاده از هوش مصنوعی مولد در صدور مجوزهای هسته‌ای در حالی که مقررات را تضعیف می‌کند @AINowInstitute
• دادگاه آلمان رأی داد که OpenAI با آموزش مدل‌های زبانی بر روی آثار موسیقی دارای مجوز بدون اجازه، قانون کپی‌رایت را نقض کرده و دستور پرداخت خسارت را صادر کرد @TechCrunch
• مدیر ارشد امنیت اطلاعات OpenAI نامه‌ای منتشر کرد که در آن با درخواست نیویورک تایمز برای دسترسی بی‌رویه به ۲۰ میلیون مکالمه‌ی کاربران مخالفت می‌کند و با توجه به ماهیت حساس مکالمات هوش مصنوعی، به لزوم «امتیاز هوش مصنوعی» مشابه امتیاز وکیل و موکل استدلال می‌کند @OpenAI
• پدرو سانچز، نخست‌وزیر اسپانیا، در مجمع جهانی اقتصاد ۲۰۲۵ خواستار پایان ناشناس ماندن آنلاین شد و خواستار این شد که هر حساب کاربری رسانه‌ی اجتماعی به «کیف پول شناسه دیجیتال اتحادیه‌ی اروپا» متصل شود، که نگرانی‌هایی را در مورد نظارت دیجیتال ایجاد می‌کند @JimFergusonUK
• رهبران Stanford HAI بر اهمیت علم باز در هوش مصنوعی تأکید می‌کنند و در مورد خطرات دانش خصوصی‌شده‌ی هوش مصنوعی از جمله از دست دادن تبادل ایده‌ها، تکرارپذیری، مشارکت جهانی و خط لوله‌ی استعدادها هشدار می‌دهند @StanfordHAI

کاربردها

• مایکروسافت «پروژه‌ی گکو» را معرفی کرد که تخصص هوش مصنوعی مقرون‌به‌صرفه را با استفاده از مدل‌های زبانی کوچک و سیستم‌های گفتاری به مزارع کوچک در هند و شرق آفریقا ارائه می‌دهد و کاربردهای هوش مصنوعی با ظرافت‌های فرهنگی برای جمعیت‌های محروم را نشان می‌دهد @MSFTResearch
• پژوهشگران استنفورد ابزار آموزشی هوش مصنوعی برای درمانگران PTSD ساختند تا مهارت‌های درمان از طریق مواجهه‌ی نوشتاری را ۲۴ ساعته و ۷ روز هفته قبل از کار با بیماران واقعی تمرین کنند و شکاف بین نیاز بیماران و آموزش درمانگران را برطرف سازند @StanfordHAI
• شهردار سن خوزه فاش کرد که چگونه هوش مصنوعی در حال دگرگونی خدمات شهری است، از بهینه‌سازی ترافیک گرفته تا ترجمه‌ی بی‌درنگ جلسات عمومی @NVIDIAAI
• Waymo خدمات خود را به کل شبه‌جزیره‌ی منطقه‌ی خلیج سان فرانسیسکو، از سان فرانسیسکو تا سن خوزه، گسترش داد و اکنون مسافران را در بزرگراه‌ها جابجا می‌کند @JeffDean
• گوگل با Cassava Technologies همکاری می‌کند تا دسترسی بدون داده به «اپلیکیشن Gemini» و یک دوره‌ی آزمایشی ۶ ماهه‌ی طولانی‌تر از Google AI Plus را در آفریقا ممکن سازد @joshwoodward
• ElevenLabs با افراد مشهور قراردادهایی را برای ایجاد صوت‌های هوش مصنوعی منعقد کرد و کاربردهای سنتز صدا را گسترش داد @TechCrunch

پژوهش‌ها

• Hugging Face مجموعه‌داده‌ی باکیفیت FinePDF-edu را منتشر کرد که شامل ۳۵۰ میلیارد توکن در ۶۹ زبان است و با استفاده از طبقه‌بندی‌کننده‌های Qwen3-235B و ModernBERT فیلتر شده است و در معیارهای عملکردی، بهتر از مجموعه‌داده‌های پیشین پیش‌آموزش عمل می‌کند @Thom_Wolf
• پژوهش‌های Google DeepMind به مدل‌های بینایی آموزش می‌دهد تا مفاهیم بصری را به صورت سلسله‌مراتبی بهتر سازماندهی کنند و آن‌ها را در تعمیم‌پذیری در دسته‌های مختلف قابل اعتمادتر سازد @GoogleDeepMind
• Sakana AI استفاده از «شبیه‌سازی تفکر» (Thought Cloning) با ویدئوهای یوتیوب را برای بهبود قابلیت‌های استدلال مدل‌های زبان بزرگ (LLM) نشان داد @shengranhu
• پژوهشگران استنفورد MRI‌های مصنوعی مغز را با استفاده از هوش مصنوعی مولد ایجاد کردند تا علوم اعصاب محاسباتی و درک اختلالات مغزی را تسریع بخشند @StanfordHAI
• پژوهش بر روی LeJEPA یک پارادایم نوین پیش‌آموزش را معرفی می‌کند که عاری از ابتکارات سنتی است و بیش از ۶۰ معماری تا ۲ میلیارد پارامتر را در بیش از ۱۰ مجموعه‌داده با همبستگی ۹۵ درصدی بین افت آموزش و عملکرد آزمون بررسی می‌کند @randall_balestr
• ایثان مولیک نشان داد که مدل‌های مختلف هوش مصنوعی نگرش‌های متفاوتی نسبت به وظایف یکسان از خود نشان می‌دهند، به طوری که مدل‌ها قابلیت اجرای ایده‌ها را بر اساس آموزش‌های خود به طور متفاوتی ارزیابی می‌کنند، که بر اهمیت درک تفاوت‌های شخصیتی هوش مصنوعی تأکید می‌کند @emollick
• داده‌های Cursor AI نشان می‌دهد که توسعه‌دهندگان مدل‌هایی مانند Sonnet 4.5 و GPT-5 را برای کارهای برنامه‌ریزی ترجیح می‌دهند و تغییرات قابل توجهی در ترجیحات مدل‌ها طی شش ماه گذشته مشاهده شده است @cursor_ai
• آندری کارپاتی گزارش داد که نسخه‌ی ۱۳ سیستم رانندگی کاملاً خودکار (FSD) تسلا بر روی سخت‌افزار ۴، رانندگی بی‌نقصی را در محله‌ها با عملکرد روان و مطمئن ارائه می‌دهد که از سناریوهای پیچیده‌ای از جمله مسیرهای باریک، عملیات ساخت‌وساز، گردش به چپ‌های دشوار و پارک خودکار به خوبی عبور می‌کند @karpathy
• سخنرانی آشیش واسوانی در ICCV25 رویکرد تسلا را در پردازش جریان‌های حسگر در زمینه‌های طولانی از طریق شبکه‌های عصبی بزرگ برای رانندگی سرتاسری آشکار می‌کند که نشان‌دهنده‌ی بازنویسی کامل از Software 1.0 به Software 2.0 است @aelluswamy

مدل‌های جدید هوش مصنوعی

• بایدو مدل ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking را با تنها 3 میلیارد پارامتر فعال منتشر کرد که عملکرد بصری سطح بالایی را در استدلال بصری، حل مسائل STEM، درک بصری و درک ویدئو ارائه می‌دهد و با vLLM، Transformers و FastDeploy کاملاً سازگار است @ErnieforDevs
• Cursor مدل Composer-1 را منتشر کرد که بهبودهای قابل‌توجهی را در قابلیت‌های کدنویسی نشان می‌دهد و تقریباً 4 برابر سریع‌تر از نسخه‌های قبلی اجرا می‌شود و از طریق بهبود قابلیت جستجوی فایل‌ها، عملکرد بهتری را در پایگاه‌کد‌های بزرگ ارائه می‌دهد @deedydas

تحلیل صنعت

• Gamma با تنها 50 کارمند به بیش از 100 میلیون کاربر و 100 میلیون دلار ARR دست یافته است، که به 2 میلیون دلار ARR به ازای هر کارمند و ارزش‌گذاری 2.1 میلیارد دلاری منجر شده است. این موفقیت از طریق اصول طراحی-محور و تمرکز بر تجربه‌ی کاربری به دست آمده است، نه صرفاً به دلیل تأسیس به عنوان یک شرکت هوش مصنوعی @a16z
• مایکل تروئل، مدیرعامل Cursor، هشدار می‌دهد که بازار اتوماسیون نرم‌افزار هنوز در مراحل اولیه است و پیشرفت کنونی را با «لحظه‌ی آی‌پاد» مقایسه می‌کند، با چندین دستاورد در سطح آیفون که هنوز در پیش هستند. او به مدیران اجرایی هشدار می‌دهد که میزان پیشرفت اتوماسیون را دست‌کم نگیرند @a16z
• داده‌های مک‌کینزی نرخ‌های نفوذ هوش مصنوعی متفاوتی را در صنایع و عملکردهای تجاری در سال 2025 نشان می‌دهد، با تفاوت‌های قابل‌توجهی در سطوح پذیرش @deedydas
• Meta AI طبق داده‌های Similarweb، عملکرد قوی‌ای را در بازار نشان می‌دهد @alexandr_wang
• سازمان‌ها با تشکیل تیم‌های کوچک، خودمختار و بین‌رشته‌ای که مهندسان ارشد، متخصصان حوزه و مدیران محصول را ترکیب می‌کنند، با موفقیت برای هوش مصنوعی در حال بازسازی هستند تا به سرعت برنامه‌های کاربردی مفیدی را آزمایش و ایجاد کنند، اگرچه مکانیسم‌های هماهنگی در مقیاس بزرگ هنوز وجود ندارند @emollick
• SuperMe با 6.8 میلیون دلار سرمایه‌ی اولیه به رهبری Greylock راه‌اندازی شد تا یک شبکه‌ی متخصص هوش مصنوعی با تمرکز بر اشتراک‌گذاری دانش از 1% برتر عملکردها ایجاد کند @alexrkonrad
• شرکت‌هایی که از ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی متن‌باز استفاده می‌کنند، گزارش می‌دهند که نرم‌افزارهای بک‌آفیس به ارزش میلیون‌ها دلار را با کدنویسی سفارشی CRM، CMS، ابزارهای پشتیبانی و پلتفرم‌های مستندسازی خود جایگزین کرده‌اند @clairevo

اخلاق و جامعه

• مطالعه‌ی Stanford HAI نشان می‌دهد که شرکت‌های پیشرو هوش مصنوعی ورودی‌های کاربران را به مدل‌های خود بازمی‌گردانند تا قابلیت‌ها را بهبود بخشند، در حالی که کاربران اغلب قادر به انصراف نیستند، که نگرانی‌های قابل‌توجهی در مورد حریم خصوصی ایجاد می‌کند @StanfordHAI
• کتی هوچول، فرماندار نیویورک، نامه‌ای به همه‌ی شرکت‌هایی که دستیاران هوش مصنوعی در نیویورک فعالیت می‌کنند ارسال کرد و قوانین موجود ایالتی در مورد ایمنی هوش مصنوعی و حمایت از مصرف‌کننده را یادآور شد @AndrewCurran_
• جرمی هاوارد هشدار می‌دهد که سازمان‌هایی که به طور کامل به عامل‌های هوش مصنوعی متکی می‌شوند، خطر ایجاد مقادیر عظیمی از کدی را دارند که افراد کمتری قادر به درک آن هستند، که به طور بالقوه منجر به منسوخ شدن شرکت می‌شود و استدلال می‌کند که برون‌سپاری تمام تفکر به کامپیوترها مانع از ارتقای مهارت و یادگیری می‌شود @math_rachel
• مصطفی سلیمان بر ماهیت دوگانه‌ی درک هوش مصنوعی تأکید می‌کند و بیان می‌کند کسانی که از هوش مصنوعی شگفت‌زده نمی‌شوند، آن را واقعاً درک نمی‌کنند، و کسانی که از آن نمی‌ترسند نیز آن را واقعاً درک نمی‌کنند @mustafasuleyman
• رید هافمن از دولت‌ها حمایت می‌کند تا به شرکت‌های هوش مصنوعی کمک کنند ابزارهای ارزشمندی مانند دستیاران پزشکی رایگان را سریع‌تر به کار گیرند، نه اینکه مقرراتی را تحمیل کنند که مانع از اجرای موارد استفاده‌ی واقعی شود @reidhoffman

کاربردها

• مایکروسافت پروژه‌ی SPARROW را اعلام کرد که از دوربین‌های خورشیدی و هوش مصنوعی برای نظارت بر تنوع زیستی در اکوسیستم‌های دورافتاده از طریق آزمایشگاه AI for Good خود استفاده می‌کند @Microsoft
• Microsoft Copilot قابلیت ناوبری مراقبت‌های بهداشتی را راه‌اندازی کرد که با استفاده از منابع معتبری مانند Harvard Health به سؤالات پزشکی پاسخ می‌دهد و به کاربران کمک می‌کند تا پزشکان نزدیک را بر اساس تخصص، جنسیت و ترجیحات زبانی پیدا کنند @Copilot
• OpenAI دوازده ماه ChatGPT Plus رایگان را برای نیروهای نظامی در حال خدمت واجد شرایط و کهنه‌سربازانی که در 12 ماه گذشته خدمت خود را به پایان رسانده‌اند، اعلام کرد @gdb
• Datalab API اکنون redlines و نظرات را از اسناد حقوقی به فرمت مارک‌داون تمیز استخراج می‌کند و امکان تحلیل بهتر با LLMها را فراهم می‌آورد @VikParuchuri
• پروژه‌ی Aella دو مدل سفارشی، Aella-Nemotron-12b و Aella-Qwen-14b را آموزش می‌دهد که عملکرد پیشرفته‌ای را در وظایف استخراج با 98% هزینه‌ی کمتر به دست می‌آورد @samhogan

پژوهش‌ها

• پژوهش‌ها نشان می‌دهد که یک سیستم همکاری چندعاملی با استفاده از محاسبات تکاملی در زمان آزمایش، که توسط GPT-5 pro قدرت می‌گیرد، در ARC-AGI v1 به عملکرد سطح انسانی 85% با هزینه‌ی کمتر از 10 هزار دلار در مدت 12 ساعت دست یافت @jerber888
• مطالعه‌ی K Arkoudas و S Batzoglou بهبودهای قابل‌توجهی را در قابلیت‌های استدلالی LLM در سال 2025 نشان می‌دهد، به طوری که مدل‌های برتر کنونی از جمله GPT-5، Grok 4 و Gemini 2.5 Pro عملکرد بهتری را در مقایسه با GPT-4o یا Llama 3 به نمایش می‌گذارند @chrmanning
• پژوهش‌ها نشان می‌دهد که LLMها می‌توانند معیارهای اطمینان کالیبره‌شده را در بسیاری از تنظیمات به صورت آماده ارائه دهند، با وجود اینکه به دلیل توهم‌زایی و ارائه‌ی پاسخ‌های نادرست اما مطمئن‌کننده بدنام هستند @PreetumNakkiran
• مقاله‌ی GDPval بینش‌هایی را در مورد تأثیر آتی هوش مصنوعی بر کار دانش‌محور ارائه می‌دهد، به ویژه با شروع جایگزینی جریان‌های کاری سنتی پرسش و پاسخ توسط سیستم‌های عامل‌محور @emollick
• Microsoft Research فریم‌ورک BlueCodeAgent را منتشر کرد؛ یک فریم‌ورک blue-teaming end-to-end که از فرآیندها، داده‌ها و قوانین ایمنی red-teaming خودکار برای هدایت تصمیمات دفاعی LLMها استفاده می‌کند، با آزمایش دینامیک که خطاهای مثبت کاذب را در شناسایی آسیب‌پذیری کاهش می‌دهد @MSFTResearch
• پژوهش جدید، پارادایم استدلال بلادرنگ را برای عامل‌های هوش مصنوعی پیشنهاد می‌کند، که به محدودیتِ «توقف دنیا حین استدلال توسط عامل‌های کنونی» می‌پردازد و آن‌ها را قادر می‌سازد تا بدون از دست دادن تغییرات در حال وقوع، عمیقاً فکر کنند @BLeavesYe
• Tesla AI از طریق سیستم‌های بینایی خود، درک عمیقی از جهان را نشان می‌دهد @Tesla_AI
• پژوهش Aria-Duet برای مسیر هوش مصنوعی خلاق NeurIPS 2025 پذیرفته شد، که نشان‌دهنده‌ی کار مشترک بر روی کاربردهای هوش مصنوعی خلاق است @AlexanderSpangh

مدل‌های جدید هوش مصنوعی

• متا Omnilingual ASR را منتشر می‌کند، مجموعه‌ای از مدل‌های تشخیص خودکار گفتار که از بیش از ۱۶۰۰ زبان، از جمله ۵۰۰ زبان با پوشش کم که قبلاً توسط هیچ سیستم ASR دیگری پشتیبانی نشده بودند، پشتیبانی می‌کند. این انتشار شامل مدل‌هایی با اندازه‌ی پارامتر از ۳۰۰ میلیون تا ۷ میلیارد، یک مدل نمایش گفتار چندزبانه‌ی ۷ میلیارد پارامتری (Omnilingual w2v 2.0) و یک مجموعه‌ی داده است که ۳۵۰ زبان محروم را پوشش می‌دهد @AIatMeta

تحلیل صنعت

• شرکت گاما به سودآوری ۱۰۰ میلیون دلار ARR تنها با ۵۰ کارمند (۲ میلیون دلار ARR به ازای هر کارمند) دست می‌یابد و به ارزش ۲.۱ میلیارد دلار در دور تأمین مالی سری B به رهبری a16z می‌رسد که نشان‌دهنده‌ی کارایی شرکت‌های بومی هوش مصنوعی در ایجاد تحول در دسته‌بندی‌های جاافتاده مانند نرم‌افزار ارائه‌ی مطلب است @thisisgrantlee
• شرکت‌های سرمایه‌گذاری خطرپذیر به طور فزاینده‌ای برای حفظ رقابت‌پذیری، کل فرایند بررسی دقیق (due diligence) را کنار می‌گذارند، با نمونه‌هایی از جمله پیشنهاد ۱۰ میلیون دلاری به یک استارتاپ ثبت‌نشده و بسته‌شدن یک دور سری A ۲۰ میلیون دلاری در ۲ روز بدون هیچ‌گونه دسترسی به اتاق داده @deedydas
• نرخ بهره، نه هوش مصنوعی، به عنوان عامل اصلی تغییرات بازار کار شناسایی شده است؛ از دست دادن مشاغل چندین ماه قبل از انتشار ChatGPT در نوامبر ۲۰۲۲، و پس از پایان ۱۱ سال نرخ بهره‌ی صفر، آغاز شد @GergelyOrosz
• اقتصاددانان دانشگاه ییل دریافتند که هوش مصنوعی تاکنون هیچ تأثیر عمده‌ای بر مشاغل نداشته است؛ به طوری که تغییرات شغلی، که با شاخص عدم تشابه (dissimilarity index) اندازه‌گیری می‌شود، تنها کمی سریع‌تر از دوران کامپیوتر و اینترنت حرکت کرده است و هیچ تغییر چشمگیری در الگوهای بیکاری در میان نقش‌های در معرض هوش مصنوعی مشاهده نشده است @rohanpaul_ai
• مایکل تروئل، مدیرعامل Cursor، فاش می‌کند که این شرکت برای تمام استخدام‌های مهندسی و طراحی، یک دوره‌ی آزمایشی کاری دو روزه در محل شرکت برگزار می‌کند تا قابلیت‌های کدبیس (codebase) سرتاسری و تناسب فرهنگی را بسنجد، حتی در شرکتی با بیش از ۲۰۰ کارمند @a16z
• شرکت Scribe به ۷۸,۰۰۰ مشتری سازمانی، شامل ۴۵ درصد از شرکت‌های Fortune 500، دست می‌یابد که از پلتفرم آن‌ها برای ثبت و بهینه‌سازی جریان‌های کاری استفاده می‌کنند @scottbelsky

اخلاق و جامعه

• ایتان مالیک هشدار می‌دهد که بسیاری از سیستم‌ها هنوز بر این فرض بنا شده‌اند که نگارش و تحلیل باکیفیت، سیگنال‌های پرهزینه و معناداری هستند، اما این سیستم‌ها برای این واقعیت که با وجود هوش مصنوعی این امر دیگر صادق نیست، آماده نیستند @emollick
• اندرو کارن پیش‌بینی می‌کند که در سال ۲۰۲۶ بر سر جایگاه ردیت در اکولوژی داده، یک کشمکش سیاسی در خواهد گرفت؛ او به تنش بین تمرکز دولت بر محتوای ایدئولوژیک مجموعه‌ی داده‌های آموزشی (training corpora) و این واقعیت که OpenAI و گوگل هر کدام سالانه بیش از ۶۰ میلیون دلار برای داده‌های آموزشی به ردیت می‌پردازند، اشاره می‌کند @AndrewCurran_
• مصطفی سلیمان تأکید می‌کند که هوش برتر باید به خاطر بشریت ساخته شود، نه فقط به خاطر خودش، و هشدار می‌دهد که اگر کنترل آن را از دست بدهیم، جهان جای بهتری نخواهد بود @mustafasuleyman

کاربردها

• کاربران اندروید Comet از Perplexity در حال تکمیل پروژه‌های برنامه‌نویسی در Vercel از طریق تلفن‌های خود هستند، که نشان‌دهنده‌ی پتانسیل عوامل عمومی (general agents) در دستگاه‌های موبایل برای ارائه‌ی قابلیت‌های قابل توجه در حین حرکت است @AravSrinivas
• گوگل جیمنای قابلیت‌های خود را به عنوان یک شریک مطالعاتی شخصی‌سازی‌شده برای دانش‌آموزان تبلیغ می‌کند که به آن‌ها امکان می‌دهد فایل‌های PDF، اسلایدها، عکس‌های نمودارها و یادداشت‌های دست‌نویس را بارگذاری کنند، سپس خلاصه‌ای از مطالب را ارائه دهد، مفاهیم را توضیح دهد و آزمون‌های تمرینی سفارشی ایجاد کند @GeminiApp
• OpenAI یک سال ChatGPT Plus رایگان را برای اعضای ارتش ایالات متحده در ۱۲ ماه پس از جدایی یا بازنشستگی و همچنین برای کهنه‌سربازان ایالات متحده که در ۱۲ ماه گذشته ارتش را ترک کرده‌اند، راه‌اندازی می‌کند @kevinweil
• سهیل به تغییر رویکرد برنامه‌نویسی با هوش مصنوعی اشاره می‌کند؛ او ترجیح می‌دهد از هوش مصنوعی بخواهد دستورالعمل‌های گام به گام برای فهمیدن را نشان دهد، به جای اینکه کد را مستقیماً بنویسد، به خصوص برای کد ML که در آن درک شکل تنسورها و تغییرات معماری حیاتی است @Suhail
• ناتان لمبرت پژوهشی در مورد آموزش شخصیت در هوش مصنوعی منتشر می‌کند و بررسی می‌کند که ساخت شخصیت‌هایی مانند چت‌بات‌های چاپلوس چقدر آسان است و چگونه این موضوع با گذار سیستم‌ها از حالت چت به عامل‌ها (agents) تغییر خواهد کرد @natolambert

پژوهش‌ها

• فی‌فی لی مقاله‌ای در مورد هوش فضایی به عنوان مرز بعدی هوش مصنوعی منتشر می‌کند و استدلال می‌کند که مدل‌های جهانی با هوش فضایی واقعی باید سه قابلیت اساسی را بدست آورند: ایجاد با تخیل یک داستان‌گو، ناوبری با مهارت یک امدادگر و استدلال در مورد فضا با دقت علمی @drfeifei
• پژوهشگران Gelato-30B-A3B را منتشر می‌کنند، یک مدل پیشرفته‌ی grounding کامپیوتری که در ScreenSpot-Pro به ۶۳.۸ درصد و در OS-World-G به ۶۹.۱ درصد دست می‌یابد و از مدل‌های تخصصی مانند GTA1-32B و VLMs (مدل‌های زبان بصری) تقریباً ۸ برابر بزرگ‌تر از خود مانند Qwen3-VL-235B عملکرد بهتری دارد @anas_awadalla
• پژوهشگران SYNTH را منتشر می‌کنند، یک مجموعه‌ی داده‌ی کاملاً مصنوعی و عمومی برای پیش‌آموزش، همراه با دو مدل جدید و پیشرفته‌ی استدلال. Baguettotron، که منحصراً بر روی این مجموعه‌ی داده با تنها ۲۰۰ میلیارد توکن آموزش دیده است، بهترین عملکرد را در محدوده‌ی اندازه‌ی خود کسب می‌کند @Dorialexander
• مقاله‌ی مشترک دانشگاه چینهوا و دانشگاه شانگهای جیائو تونگ که در NeurIPS 2025 نمره‌ی عالی دریافت کرده است، نشان می‌دهد که یادگیری تقویتی با پاداش‌های قابل تأیید (RLVR) دقت را بهبود می‌بخشد اما الگوهای استدلالی جدید ایجاد نمی‌کند، به طوری که مدل پایه همچنان حد بالایی قابلیت استدلال را تعیین می‌کند. این پژوهش نشان می‌دهد که تقطیر (distillation)، نه RL، نشانه‌های واقعی از استدلال نوظهور را نشان می‌دهد @jiqizhixin
• کارگروه متخصصان طولی هوش مصنوعی (LEAP) با ۳۳۹ کارشناس برجسته راه‌اندازی می‌شود که پیش‌بینی‌های ماهانه برای سه سال در مورد قابلیت‌های هوش مصنوعی، پذیرش و تأثیر آن ارائه می‌دهند. کارشناسان تا سال ۲۰۳۰ تأثیرات عمده‌ای را پیش‌بینی می‌کنند، از جمله ۷ برابر افزایش در سهم هوش مصنوعی از مصرف برق ایالات متحده و ۹ برابر افزایش در ساعت کاری با کمک هوش مصنوعی؛ و تا سال ۲۰۴۰، ۳۰ درصد از بزرگسالان به صورت روزانه از هوش مصنوعی برای مصاحبت استفاده خواهند کرد و ۶۰ درصد احتمال دارد که هوش مصنوعی یکی از مسائل جایزه‌ی هزاره را حل کند @Research_FRI
• پژوهشگران MIT نانوذرات جدیدی را توسعه می‌دهند که تحویل mRNA را افزایش می‌دهند و به طور بالقوه دوز واکسن، هزینه‌ها و عوارض جانبی را کاهش می‌دهند، با هدف دستیابی به پاسخ‌های واکسن ایمن و مؤثر با دوزهای بسیار کمتر @MIT
• فرانسوا شوله آخرین ویرایش کتاب «Deep Learning with Python» را منتشر می‌کند که بر ایجاد درک عمیق از طریق نظریه و مدل‌های ذهنی در کنار الگوهای برنامه‌نویسی عملی تمرکز دارد و از Keras 3 به عنوان یک API مستقل از چارچوب (framework-agnostic) همراه با JAX برای عملکرد پیشرفته استفاده می‌کند @fchollet
• سایمون ویلیسون این پرسش را مطرح می‌کند که یک مدل زبان بزرگ (LLM) چقدر دانش ذاتی برای مفید بودن نیاز دارد، و می‌پرسد که آیا مدل‌های برنامه‌نویسی تخصصی را می‌توان با حذف دانش مفصل از تاریخ و جغرافیای انسانی کوچک‌تر کرد، با اشاره به مفهوم «هسته‌ی شناختی» (cognitive core) آندری کارپاتی @simonw
• PyTorch اعلام می‌کند که کیت توسعه‌ی گرافیک عصبی Arm اکنون از چرخه‌ی عمر کامل ML (یادگیری ماشین) برای رندرینگ بی‌درنگ، از آموزش مبتنی بر PyTorch تا استقرار با ExecuTorch، پشتیبانی می‌کند، همانطور که در کنفرانس PyTorch 2025 به نمایش گذاشته شد @PyTorch

مدل‌های جدید هوش مصنوعی

• OpenAI به‌صورت جزئی GPT-5-Codex-Mini را منتشر کرد؛ مدل جدیدی که هنوز دسترسی API ندارد و فقط از طریق اپلیکیشن کدمان لاین (CLI) کادکس آن‌ها برای وظایف تولید کد قابل دسترسی است @simonw

تحلیل صنعت

• کریس لتنر، خالق سوئیفت (Swift) و موجو (Mojo)، با طراحی زبان‌های برنامه‌نویسی جدید به‌طور خاص برای مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مخالفت می‌کند و پیشنهاد می‌دهد که زبان‌های فعلی برای توسعه‌ی مبتنی بر هوش مصنوعی کافی هستند @GergelyOrosz
• تک‌کرانچ (TechCrunch) بررسی می‌کند که آیا «چرخه‌ی هیاهوی هوش مصنوعی» (AI hype cycle) در حال از بین بردن خود است یا خیر، و سرمایه‌گذاری مشترک جدید سافت‌بانک (SoftBank) و OpenAI را به‌عنوان یک مورد مطالعاتی تحلیل می‌کند @TechCrunch
• MIT Technology Review گزارش می‌دهد که «انرژی» در توسعه‌ی هوش مصنوعی حرف اول را می‌زند (energy is king)، و آمریکا در این رقابت زیرساخت حیاتی عقب مانده است @techreview
• گوگل ماهانه ۱۰ به توان ۱۵ توکن تولید می‌کند، که معادل تولید محتوای اینترنتی با کیفیت بالا به‌صورت هفتگی است، و با نرخ رشد فعلی تا می ۲۰۳۲ از کل گفتار بشر در طول تاریخ فراتر خواهد رفت @deedydas

اخلاق و جامعه

• رید هافمن تاکید می‌کند که متخصصان فناوری موظفند فناوری‌هایی بسازند که «عاملیت انسانی» (human agency) را گسترش دهد، نه اینکه آن را از بین ببرد، و رویکردی متعادل بین شتاب‌بخشی و هدایت متفکرانه را ترویج می‌کند @reidhoffman
• آهنگ‌های ضد مهاجر تولید شده توسط هوش مصنوعی، ۱۰ آهنگ برتر پربازدید اسپاتیفای هلند را تسخیر کرده‌اند، که گفته می‌شود ۸ آهنگ از این ۱۰ آهنگ توسط مزرعه‌ی ربات‌ها (bot farms) تقویت شده‌اند، و نگرانی‌هایی را در مورد دستکاری پلتفرم‌های فرهنگی توسط هوش مصنوعی ایجاد می‌کند @deedydas
• گرگلی اوروس (Gergelyorosz) هشدار می‌دهد که «هذیان‌گویی مدل‌های زبان بزرگ» (LLM hallucinations) نیازمند اعتبارسنجی مداوم است، و مثالی را به اشتراک گذاشته که در آن کلاد (Claude) جملاتی ساختگی را نقل کرده که در متن ورودی وجود نداشته‌اند @GergelyOrosz
• واترمارک سورا (Sora) اوپن‌ای‌آی اکنون شامل یک «شناسه‌ی حساب» (account identifier) است، که به محتوای تولید شده‌ی قبلی نیز به‌صورت گذشته‌نگر اعمال می‌شود @AndrewCurran_
• سایمون ویلسون (Simon Willison) نشان می‌دهد که چگونه MCP از قابلیت ثبت پویای کلاینت (Dynamic Client Registration) اوآوت (OAuth) استفاده می‌کند، این اولین باری است که این قابلیت کم‌تر شناخته شده در نرم‌افزارهای پرکاربرد به کار گرفته شده است @simonw

کاربردها

• ارزیابی‌ها نشان می‌دهد که «کیمی K2 تینکینگ» (Kimi K2 Thinking) در وظایف پشتیبانی مشتری مبتنی بر عامل (agentic) با «GPT-5» (GPT-5) هم‌سطح عمل می‌کند، و هیچ مدل زبان بزرگ دیگری به این سطح از قابلیت‌های هماهنگی و استدلال نرسیده است @omarsar0
• کیمی K2 تینکینگ توکن‌های فکری به‌مراتب بیشتری نسبت به سایر مدل‌ها تولید می‌کند؛ برای پرس‌وجوهای ساده‌ای مانند «یک جمله‌ی واقعاً خوب درباره‌ی پنیر بنویس» ۱۵۹۵ توکن تولید می‌کند، در حالی که دیپ‌سیک (DeepSeek) ۱۱۰ توکن تولید می‌کند @emollick
• پژوهش‌ها نشان می‌دهد که ارائه‌ی «راهنمایی LLM» (LLM guidance) به دانشجویان نسل اول دانشگاه، شکاف در درک قوانین نانوشته برای موفقیت تحصیلی را به‌طور چشمگیری کاهش می‌دهد، مانند ارزش کارآموزی‌ها و کلوپ‌های دانشجویی @emollick
• کلاد کد (Claude Code) با موفقیت چندین برنامه‌ی کوچک را که در ابتدا با «GPT-4» (GPT-4) ساخته شده بودند، سازماندهی، بهبود و به‌روزرسانی کرد، که مرزهای در حال حرکت قابلیت‌های کدنویسی هوش مصنوعی را نشان می‌دهد @emollick
• سایمون ویلسون ابزار کدمان لاین (CLI) کادکس اوپن‌ای‌آی را هک کرد تا یک دستور اعلان (prompt) جدید اضافه کند، که دسترسی به مدل‌های خصوصی را امکان‌پذیر می‌سازد و به این ابزار اجازه می‌دهد خود را مهندسی معکوس و گسترش دهد @simonw
• پرپلکسیتی (Perplexity) دعوت‌نامه‌های دسترسی زودهنگام به کامت اندروید (Comet Android) را اعلام کرد، و کاربران را بر اساس میزان استفاده از اندروید و وضعیت اشتراک پرو/مکس اولویت‌بندی می‌کند @AravSrinivas

پژوهش‌ها

• اتان مولیک نگرانی‌هایی را درباره‌ی کمبود سازوکارهای آکادمیک برای پذیرش، بررسی و انتشار افزایش ناگهانی احتمالی «اکتشافات علمی تولید شده توسط هوش مصنوعی» (AI-generated scientific discoveries) مطرح می‌کند، و این سوال را مطرح می‌کند که چه کسی هزاران مقاله‌ی جدید را خواهد خواند، ادغام خواهد کرد و بر اساس آن‌ها کار خواهد کرد @emollick
• تحلیل‌ها نشان می‌دهد که در حالی که هوش مصنوعی در برخی حوزه‌ها می‌تواند علم نوآورانه انجام دهد، وظایفی که نیازمند ادغام و نظریه‌پردازی در گستره‌ی وسیعی از دانش هستند، همچنان فراتر از مرزهای کنونی باقی می‌مانند @emollick
• مقایسه‌ی مدل‌های هوش مصنوعی در پرامپت‌های مربوط به مداخلات تاریخی نشان می‌دهد که حتی مدل‌های چینی نیز تنها مداخلات غربی و خاورمیانه‌ای را پیشنهاد کرده‌اند، در حالی که هیچ کدام از گزینه‌ها در آسیا، آفریقا یا آمریکا را انتخاب نکرده‌اند، با وجود اینکه در ردیابی‌های فکری خود آن‌ها را در نظر گرفته بودند @emollick
• نقدی پیشنهاد می‌کند که «DPO» (بهینه‌سازی ترجیح مستقیم) (DPO - Direct Preference Optimization) یک مقاله‌ی «شتاب‌گریز» (decelerationist) مؤثر بوده است، که باعث شده منابع آکادمیک به جای ساخت زیرساخت برای گرادیان‌های سیاست در مقیاس بزرگ، بر روی انواع آن تمرکز کنند @kalomaze

مدل‌های جدید هوش مصنوعی

• گوگل اعلام کرد که Gemini به عملکردی در سطح پیشرفته در درک داده‌های ماهواره‌ای دست یافته که نشان‌دهنده‌ی یک پیشرفت غیرمنتظره در قابلیت‌های هوش مصنوعی مکانی-زمانی است @OfficialLoganK
• OpenAI گزارش پیشرفت هوش مصنوعی و توصیه‌هایی را منتشر کرد که چشم‌انداز آن‌ها را برای توسعه‌ی مستمر ترسیم می‌کند @sama

تحلیل صنعت

• Anthropic با به اشتراک گذاشتن عمومی موقعیت شغلی مدیر ارشد محصول (Chief Product Officer) با حقوق پایه‌ی ۶۰۰ تا ۶۵۰ هزار دلاری به علاوه سهام در LinkedIn، شیوه‌های استخدام غیرمتعارفی را به نمایش گذاشت و بدین ترتیب، شرکت‌های سنتی جذب مدیران ارشد را دور زد @GergelyOrosz
• سم آلتمن موضع OpenAI را در مورد حمایت دولتی روشن کرد و بر تمرکز آن‌ها بر زیرساخت زنجیره‌ی تامین داخلی و تولید به جای تضمین‌های وام مستقیم تأکید کرد و آن را برای صنعتی‌سازی مجدد ایالات متحده در صنایع مختلف مفید دانست @sama
• تحلیل‌ها نشان می‌دهد که DeepSeek moment (لحظه‌ی DeepSeek) فاش کرد که تراکم استعداد و اثربخشی سازمانی ممکن است موانع بزرگ‌تری نسبت به سرمایه‌ی آموزشی باشند و شرکت‌های هوش مصنوعی چینی مانند Kimi، GLM، Ant Ling و Meituan قابلیت‌های رقابتی از خود نشان می‌دهند @natolambert
• ایلان ماسک پیش‌بینی می‌کند که بخش عمده‌ای از حجم کاری هوش مصنوعی به سمت مدل‌های انتشاری (diffusion models) سوق پیدا خواهد کرد و توجه‌ها به کار بنیادی Inception Labs در این زمینه جلب شده است. او خاطرنشان کرد که هیچ معماری یادگیری ماشینی (ML) واحدی بیش از یک دهه در تاریخ محاسبات غالب نبوده است @deedydas
• TechCrunch بررسی می‌کند که آیا چرخه‌ی تبلیغات هوش مصنوعی در حال تبدیل شدن به یک چرخه‌ی خودارجاعی است یا خیر و سرمایه‌گذاری مشترک جدید SoftBank و OpenAI را تحلیل می‌کند @TechCrunch
• بحثی بین امجد مسعد و آدام دی‌آنجلو در مورد اینکه آیا پارادایم فعلی LLM به AGI (هوش عمومی مصنوعی) دست خواهد یافت یا خیر در جریان است. دی‌آنجلو استدلال می‌کند که این پارادایم جای برای نوآوری مستمر دارد، در حالی که مسعد این سوال را مطرح می‌کند که آیا این یک حباب تحقیقاتی است یا خیر @a16z

اخلاق و جامعه

• تصمیمات دپارتمان‌های فناوری اطلاعات شرکت‌ها در مورد مجوزهای API برای ابزارهای هوش مصنوعی اغلب به تنظیمات حداقلی پیش‌فرض می‌شوند، بدون درک موارد استفاده‌ی تجاری برای استدلال، ابزارها یا جستجوی وب، که به طور قابل توجهی ارائه‌ی ارزش هوش مصنوعی را در سازمان‌های دارای چت‌بات‌های داخلی محدود می‌کند @emollick
• اندرو کِرَن بین روابط عامل هوش مصنوعی و کاربر و فولکلور انسان-فی (Fey) تشابه قائل می‌شود و خاطرنشان می‌کند که کاربران مدل‌ها را به سمت نقض قوانین سوق می‌دهند، در حالی که خودشان از سرزنش فرار می‌کنند وقتی مدل‌ها با عواقب روبرو می‌شوند @AndrewCurran_
• کنتون واردا بر مزیت MCP نسبت به OpenAPI در ارائه‌ی مکانیزم‌های احراز هویت شفاف تأکید می‌کند و به نگرانی‌های امنیتی در جایی می‌پردازد که گزینه‌های احراز هویت متعدد OpenAPI فاقد اطلاعات کافی برای تکمیل خودکار هستند @KentonVarda

کاربردها

• ابزار هوش مصنوعی Pine تماس‌های تلفنی را برای وظایفی مانند یافتن بیمه‌ی ارزان‌تر، مذاکره در مورد اشتراک‌ها و رسیدگی به تأییدیه‌ی IRS خودکار می‌کند و تنها انعام و بخشی از صرفه‌جویی‌های حاصل شده را دریافت می‌کند @deedydas
• سایمون ویلسون استفاده از GitHub Copilot را برای به‌روزرسانی اطلاعات قیمت‌گذاری با چسباندن یک اسکرین‌شات در یک GitHub Issue و اختصاص آن به هوش مصنوعی نشان می‌دهد که خودکارسازی عملی وظایف مستندسازی را به نمایش می‌گذارد @simonw
• آراو سرینیواس پیشنهاد می‌کند که محصول Comet گوگل پتانسیل منسوخ کردن اندروید را دارد که نشان‌دهنده‌ی امکانات قابل توجهی برای اختلال در پلتفرم است @AravSrinivas

پژوهش‌ها

• تد شیائو خروج خود را از Google DeepMind پس از ۸ سال کار پیشگامانه در زمینه‌ی یادگیری ربات‌های عمومی اعلام کرد و تحول از یادگیری انتها‌به‌انتها در مزارع رباتیکی به مدل‌های بنیادی برای رباتیک، از جمله SayCan، RT-1 و RT-2 را برجسته کرد @xiao_ted
• پژوهش‌ها در مورد عامل‌های هوش مصنوعی و همکاری انسان نشان می‌دهد که عامل‌های فعلی سریع هستند اما برای تکمیل مستقل وظایف فاقد قدرت کافی هستند و بیش از حد برنامه‌ریزی‌شده به مشکلات نزدیک می‌شوند؛ با این حال، ترکیب ورودی انسان و هوش مصنوعی منجر به بهبود عملکرد شد به طوری که عامل‌ها نتایج را ۸۸.۳٪ سریع‌تر و با هزینه‌ی ۹۰.۴-۹۶.۲٪ کمتر نسبت به انسان‌ها به تنهایی ارائه دادند @emollick
• جف دین رویکرد جدیدی را برای یادگیری پیوسته (continual learning) با استفاده از بهینه‌سازی تو در تو برای افزایش پردازش زمینه‌ی طولانی برجسته می‌کند @JeffDean
• جایزه‌ی بهترین مقاله‌ی EMNLP 2025 به "Infini-gram mini: Exact n-gram Search at the Internet Scale with FM-Index" توسط پژوهشگرانی از دانشگاه واشنگتن و موسسه‌ی آلن برای هوش مصنوعی تعلق گرفت @emnlpmeeting