أخبار الذكاء الاصطناعي

اختراق سلسلة التوريد يكشف بيانات حساسة لجهات كبرى

تم الكشف عن بيانات حساسة تتعلق بأكثر من 2500 منظمة، بما في ذلك شركات كبرى مثل مايكروسوفت وأمازون، نتيجة لاختراق في LiteLLM. الهجوم، الذي تم خلال 40 دقيقة في مارس، استهدف نسخًا مخترقة من LiteLLM تم تحميلها من مستودع Python Package Index. وكشفت شركات الأمن CloudSEK وHudson Rock عن تفاصيل الاختراق، بما في ذلك مفاتيح الوصول وبيانات الاعتماد. هذا الاختراق يسلط الضوء على المخاطر الكبيرة المرتبطة بتطوير البرمجيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، مما يستدعي من الشركات تعزيز أمان أنظمتها وتحديث بروتوكولات الحماية الخاصة بها.

المشهد العربي

الذكاء الاصطناعي يفتح آفاق نمو جديدة للمؤسسات في السعودية

أصبح الذكاء الاصطناعي محركًا رئيسيًا لتطوير الأعمال، حيث يفتح آفاقًا جديدة للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة ورواد الأعمال، وفقًا للهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي. تعزز هذه التقنية من تنافسيتهم مع تسارع الاقتصاد نحو الحلول الرقمية والتقنيات المتقدمة. جاءت هذه التصريحات خلال أسبوع الذكاء الاصطناعي الذي نظمته الهيئة العامة للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة بالتعاون مع الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي، حيث يهدف الحدث إلى بناء روابط أقوى بين المحفزات التكنولوجية والقطاع التجاري وتحويل تقنيات الذكاء الاصطناعي من النظرية إلى التطبيقات العملية في مكان العمل.

💡

عوامل الذكاء الاصطناعي: هل تسعى لتحقيق سعادتنا أم تهددنا؟

كيف يمكننا ضمان استخدام آمن لعوامل الذكاء الاصطناعي؟

اقرأ المزيد ←

Grok 4.6 من xAI يتفوق على GPT-5.6 في الأداء والتكلفة

Grok 4.6 من xAI يتفوق على GPT-5.6 في الأداء والتكلفة

حقق Grok 4.6 من xAI 61 نقطة على مؤشر الذكاء الاصطناعي، متساوياً مع GPT-5.6 سول، ومتأخراً فقط عن Claude Opus 5. في المهام الوكيلة، يكمل Grok 4.6 سير العمل المعقد في حوالي 53 خطوة، بينما يحتاج Claude Opus 5 إلى 103 خطوات، مما يجعله أكثر كفاءة. تعتبر هذه النتائج مؤشراً على قدرة Grok 4.6 على المنافسة في السوق، حيث يقدم أداءً متميزاً بتكلفة تقل عن 60% مقارنة بالنماذج الأخرى، مما يجعله خياراً جذاباً للمستخدمين.

Cognition تسعى لجمع جولة تمويل جديدة بعد تقييم 26 مليار دولار

Cognition تسعى لجمع جولة تمويل جديدة بعد تقييم 26 مليار دولار

تسعى شركة Cognition لجمع جولة تمويل جديدة بعد أن نجحت في جمع مليار دولار في جولة سابقة، مما رفع تقييمها إلى 26 مليار دولار. تأتي هذه الخطوة بعد فترة قصيرة من التمويل السابق، مما يشير إلى ثقة المستثمرين في نمو الشركة وقدرتها على الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي. إذا نجحت Cognition في جمع المزيد من الأموال، فقد يعزز ذلك من موقعها التنافسي في السوق ويتيح لها توسيع نطاق عملياتها وتطوير تقنيات جديدة.

الحوكمة

خبراء الذكاء الاصطناعي يناقشون التنظيم والمنافسة مع الصين

الحوكمة

خبراء الذكاء الاصطناعي يناقشون التنظيم والمنافسة مع الصين

في مؤتمر Ai4، ناقش ثلاثة من أبرز خبراء الذكاء الاصطناعي، وهم جيفري هينتون، وفاي-فاي لي، وأندرو نج، قضايا التنظيم والوصول المفتوح. تطرقت المناقشات إلى كيفية قدرة الولايات المتحدة على المنافسة مع الصين في ظل تقدمها في مجال الذكاء الاصطناعي. تم تسليط الضوء على أهمية التنظيم الفعال لضمان الابتكار مع الحفاظ على الأمان. تشير هذه المناقشات إلى ضرورة اتخاذ خطوات استراتيجية من قبل صانعي القرار في الولايات المتحدة لتعزيز موقعهم في السوق العالمية للذكاء الاصطناعي، خاصة في ظل التحديات المتزايدة من الصين.

ثرايف هولدينغز تجمع 2 مليار دولار بتقييم 12 مليار دولار

ثرايف هولدينغز تجمع 2 مليار دولار بتقييم 12 مليار دولار

جمعت شركة ثرايف هولدينغز 2 مليار دولار في جولة تمويل جديدة، مما رفع تقييمها إلى 12 مليار دولار. شارك في هذا التمويل مستثمرون بارزون مثل سوفت بانك وD1 كابيتال بارتنرز وAlitmeter كابيتال. تعتبر هذه الجولة التمويلية خطوة استراتيجية تعكس ثقة المستثمرين في نموذج أعمال ثرايف هولدينغز وقدرتها على تحقيق النمو. مع هذا التمويل، يمكن للشركة تعزيز عملياتها وتوسيع نطاق خدماتها في السوق. يعكس هذا التمويل المتزايد اهتمام السوق بالتكنولوجيا الحديثة والابتكارات التي تقدمها الشركات الناشئة. كما يفتح آفاقًا جديدة للفرص الاستثمارية في قطاع التكنولوجيا، مما يعزز من مكانة ثرايف في السوق.

باحثون يطورون نموذجاً عكسياً لاستعادة المطالبات من مخرجات LLM

باحثون يطورون نموذجاً عكسياً لاستعادة المطالبات من مخرجات LLM

طور باحثون في معهد IIT بومباي وأبحاث أدوبي نموذجاً عكسياً يمكنه استعادة المطالبات الأصلية من مخرجات نماذج اللغة الكبيرة بدقة قريبة من الكمال. يُعرف هذا الأسلوب باسم "توقع الرمز السابق"، ولا يحتاج إلى الوصول إلى أوزان النموذج، مما يجعله قابلاً للتطبيق عبر نماذج مختلفة. تعتبر هذه الطريقة مهمة بشكل خاص للشركات التي تعتمد على المطالبات الخاصة بالنظم، حيث يمكن أن تشكل تهديداً للأمان. القدرة على استعادة المطالبات من المخرجات تعني أن المعلومات الحساسة قد تتعرض للخطر، مما يتطلب من الشركات إعادة تقييم استراتيجيات الأمان الخاصة بها.

إطلاق تطبيق Mesh لإدارة العلاقات على نظام أندرويد