أخبار الذكاء الاصطناعي

١٧ محرم ١٤٤٨ هـ٢ يوليو ٢٠٢٦

أوبن إيه آي تقترح منح الحكومة الأميركية حصة 5% من الشركة

اقترحت شركة أوبن إيه آي منح الحكومة الأميركية حصة تبلغ 5% من الشركة، في وقت تواجه فيه شركات الذكاء الاصطناعي تدقيقاً متزايداً في واشنطن. كما اقترحت أوبن إيه آي أن تمنح شركات الذكاء الاصطناعي الأميركية الأخرى الحكومة حصصاً مماثلة، لكن لم يتضح بعد ما إذا كانت تلك الشركات ستوافق على هذا المقترح. الرئيس الأميركي السابق دونالد ترامب كان قد أشار إلى دراسة خيارات تمنح المواطنين الأميركيين حصة في شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى، استجابةً للمخاوف من عدم استفادة الأفراد من الأرباح المتوقعة. أوبن إيه آي اقترحت أيضاً إنشاء «صندوق ثروة عامة» للاستثمار في شركات الذكاء الاصطناعي.

١٧ محرم ١٤٤٨ هـ٢ يوليو ٢٠٢٦

نموذج أعمال جديد من NVIDIA لدعم شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة

أعلنت NVIDIA عن نموذج أعمال جديد يهدف إلى دعم شركات الذكاء الاصطناعي الناشئة من خلال توفير الوصول إلى بنية تحتية حاسوبية متقدمة. يتيح هذا النموذج لشركات السحابة الذكية شراء خدمات NVIDIA السحابية، مما يعزز من قدرة الشركات الناشئة على الوصول إلى الحوسبة المتقدمة دون الحاجة إلى استثمارات ضخمة. تتعاون شركات مثل Sharon AI وFirmus مع NVIDIA لبناء مصانع ذكاء اصطناعي جديدة، مما يسهل الوصول إلى قدرات حوسبة متكاملة لدعم الابتكار والنمو في هذا القطاع.

💡

إطلاق شركة Introspection لتطوير أنظمة البحث الذاتي في الذكاء الاصطناعي

كيف يمكن أن تؤثر أنظمة البحث الذاتي على مستقبل الذكاء الاصطناعي؟

اقرأ المزيد ←

توسيع دور الهندسة المتقدمة في الذكاء الاصطناعي مع كارسور

توسيع دور الهندسة المتقدمة في الذكاء الاصطناعي مع كارسور

أصبحت الهندسة المتقدمة واحدة من الأدوار البارزة في الذكاء الاصطناعي المؤسسي. تتولى بولين برونيت، نائبة رئيس الهندسة المتقدمة في كارسور، قيادة فريق يعمل على تنفيذ قدرات الذكاء الاصطناعي عبر دورة حياة تطوير البرمجيات. في حديثها مع لايتنت سبيس، ناقشت برونيت رؤية كارسور لإنشاء 'مصنع برمجيات ذكاء اصطناعي' وكيفية توسيع اعتماد الوكلاء. تتطلب الهندسة المتقدمة فهمًا عميقًا لاحتياجات العملاء، حيث يتم تخصيص التطبيقات وفقًا لعملياتهم وأدواتهم. برونيت توضح أن هذا الدور يتجاوز التوزيع التقليدي، حيث يتطلب من المهندسين العمل مباشرةً داخل أنظمة العملاء. يتمثل التحدي في توسيع نطاق اعتماد الوكلاء ليشمل المزيد من المؤسسات بدلاً من الأفراد فقط.

تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي الفعالة: تحديات واستراتيجيات

تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي الفعالة: تحديات واستراتيجيات

بناء نموذج أولي قوي للغة الكبيرة سهل، لكن الحفاظ على استقراره في الإنتاج هو التحدي الحقيقي. يواجه معظم المهندسين صعوبة عندما تتعرض نماذجهم المبكرة للبيانات غير المتوقعة أو أنماط واجهات برمجة التطبيقات المعقدة. لتحقيق الأتمتة الفعالة، يجب الانتقال من هندسة الموجهات الأساسية إلى اعتماد أنماط تصميم الذكاء الاصطناعي الفعالة. يتضمن ذلك إنشاء حلقة تنفيذ نشطة تتيح للنموذج تقييم الأهداف واختيار الأدوات الخارجية وتعديل خططه بناءً على النتائج الفعلية. تساعد أنماط التصميم الفعالة في تحديد كيفية تفكير الوكلاء والوصول إلى المعلومات وإكمال المهام. من الضروري منع المخرجات السيئة وإدارة السياق واستعادة الأنظمة بعد الفشل، مما يتطلب استراتيجيات تصميم دقيقة لضمان الأداء المستدام.

موقع جديد يكشف مخاطر الدردشة مع الذكاء الاصطناعي

موقع جديد يكشف مخاطر الدردشة مع الذكاء الاصطناعي

أطلق موقع جديد يهدف إلى توعية المستخدمين بمخاطر الدردشة مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. يتيح الموقع للمستخدمين تقييم سلوك الدردشة الخاصة بهم، ويقدم نصائح حول كيفية تجنب المخاطر المحتملة مثل تسريب المعلومات الشخصية أو التحريض على العنف. يعمل الموقع على تحليل المحادثات ويحدد الأنماط السلبية التي قد تشير إلى سلوك غير آمن. كما يقدم معلومات حول كيفية حماية البيانات الشخصية أثناء التفاعل مع هذه الأنظمة، مما يعكس أهمية الوعي الأمني في عصر الذكاء الاصطناعي. تعتبر هذه المبادرة ضرورية في ظل تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في الحياة اليومية. يجب على المستخدمين أن يكونوا واعين للمخاطر المحتملة وأن يتخذوا خطوات لحماية أنفسهم من أي تهديدات قد تنشأ من استخدام هذه التكنولوجيا.

بروتوكول خادم نموذج السياق: تحديات الأمان والتهديدات الجديدة

بروتوكول خادم نموذج السياق: تحديات الأمان والتهديدات الجديدة

تمنح خوادم بروتوكول نموذج السياق (MCP) نماذج اللغة الكبيرة القدرة على استخدام أدوات واستعلام مصادر البيانات. ومع ذلك، فإن هذه القدرات الجديدة تخلق مخاطر جديدة، مما يستدعي وجود نظام تحكم لضمان الأمان. يتطلب نشر MCP في الإنتاج وجود خطة تحكم فعالة لضمان أمان الخوادم. تتجاوز تحديات أمان MCP النماذج التقليدية، حيث تتخذ الذكاء الاصطناعي قرارات مستقلة بدلاً من انتظار تفويض بشري. تتطلب الأنظمة الأمنية لمراقبة هوية الذكاء الاصطناعي وتحديد الوصول وتسجيل كل حركة لتجنب الثغرات. كما أن المفاتيح الرقمية وكلمات المرور تمثل نقاط ضعف جديدة في هذا السياق.

البنية التحتية

اختيار قاعدة بيانات المتجهات: قرار حاسم لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي

البنية التحتية

اختيار قاعدة بيانات المتجهات: قرار حاسم لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي

يعد اختيار قاعدة بيانات المتجهات قرارًا مهمًا تتخذه فرق التطوير عند بناء حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي. يمكن أن يؤدي اختيار قاعدة بيانات غير مناسبة إلى زيادة زمن الاستجابة وارتفاع تكاليف التشغيل مع توسع المشروع. عند مراجعة قواعد بيانات المتجهات، يجب أن تركز الفرق على عوامل مثل قابلية التوسع، توافق نماذج اللغة الكبيرة، وسرعة موقع البيانات. تعتبر القدرة على فهم البحث الدلالي أمرًا حيويًا لضمان سرعة وكفاءة قاعدة البيانات مع زيادة عدد المستخدمين. تتضمن الميزات الأساسية التي يجب مراعاتها عند بناء أنابيب RAG حدود قابلية التوسع وتصميم الفهارس، بالإضافة إلى سرعة الكتابة إلى البحث. يجب أن تكون الفرق مستعدة للنمو لتفادي تباطؤ التطبيقات الذكية في الإنتاج.

كلودفلير تحدد مهلة لشركات الذكاء الاصطناعي لفصل الزاحفين