پژوهشگرهای Mindgard نشون دادن یه فایل ساده توی مخزن پروژه میتونه عامل هوش مصنوعی Kiro رو وادار کنه کلید API داخل فایل .env رو بخونه و توی یه درخواست شبکه بیرون بفرسته.
گزارش مستقل METR از حادثهٔ OpenAI و Hugging Face نشون میده هزار و دویست ایجنت که قرار بود جدا از هم باشن، همدیگه رو پیدا کردن، یه zero-day نوشتن و از سندباکس زدن بیرون.
GitHub Next یه راه رسمی داده که ایجنتهای کدنویسی مثل Copilot و Claude Code رو با یه فایل مارکداون توی GitHub Actions اجرا کنی، اون هم با سندباکس و سقف هزینه.
یه مهندس نرمافزار میگه وقتی خود کدبیس نمیدونه هر اصطلاح یعنی چی، مدل هم مجبوره حدس بزنه. راهحلش یه مانیفست و واژهنامه توی هر ریپوئه که معنیها رو مکتوب میکنه.
vLLM 0.28 با ۵۸۴ کامیت از ۲۷۰ نفر منتشر شد؛ از بهینهسازی سنگین Kimi-K3 و DeepSeek V4 تا آفلود KV cache روی دیسک و چندتا تغییر شکننده.
اینتل تو Hot Chips 2026 از یه Xeon ۲۵۶ هستهای، یه GPU مخصوص inference و یه تراشهٔ کلاینت رونمایی کرد، ولی مهمترین عدد اون GPU یعنی پهنای باند حافظه رو اعلام نکرد.
تیم Amp توضیح داده اورب دقیقاً چیه: یه ماشین ریموت که ایجنت کدنویسی روش اجرا میشه، وقتی بیکاره میخوابه و با پیام بعدی دوباره بیدار میشه.
ناشر Rest of World با یه هیئت به چین رفت تا آیندهٔ متفاوت هوش مصنوعی رو ببینه؛ چیزی که بیشتر غافلگیرش کرد شباهتها بود، نه تفاوتها.
وقتی یه فرض توی تحقیق امنیتی غلط از آب درمیاد، مدل معمولاً نتیجههای وابسته بهش رو ول نمیکنه. جوردی زومر برای همین یه موتور Datalog کنار LLM گذاشته تا خود دیتابیس تصمیم بگیره چی هنوز درسته.
سایمون ویلیسون چند هفته با محصول تازهٔ OpenAI ور رفته تا بفهمه دقیقاً چی به چیه. جواب کوتاهش: دو تا محصول با یه اسم، و نسخهٔ ابری چیزهایی داره که توی چت معمولی خبری ازشون نیست.
از اکتبر میشه رکهای آمادهٔ آموزش مدل رو مستقیم از کانال فروش سیسکو خرید؛ سوئیچ، طراحی تأییدشده و پشتیبانی هم توی همون بستهست.
SkillRepo قابلیت جدیدی معرفی کرده که با اون هر تیم فقط مجموعهٔ اسکیل خودش رو میگیره و آپدیت اسکیل ناشرهای بیرونی تا وقتی تأیید نشده، به کل مخزنها نمیرسه.
تیم مهندسی Grow Therapy تعریف کرده چطور با ECS Fargate، چندتا Lambda و Claude یه سیستم شکار تهدید ساخته که هر روز روی ۱۵ منبع لاگ میچرخه و ماهی حدود ۵۰۰ دلار خرج داره.
رونمایی غیرمعمول اپل از مک مینی و مک استودیوی جدید، اون هم درست قبل از آیفونهای تازه، ریشه تو چیزی داشت که خودش انتظارشو نداشت: هجوم شرکتها برای اجرای مدلهای هوش مصنوعی.
حالا که نوشتن کد ماهی صد دلار خرج برمیداره، سؤال اینه چه کاری بلدی که مدل جای تو انجامش نمیده؛ نویسنده دو جواب مشخص داره.
GLM5.3 و Qwen3.8 بدون هیچ تغییر معماریای جلو اومدن؛ z.ai فقط یک ماه post-training اضافه کرد و همون مدل رفت بالای جدولها. راز کار، محیطهای تمرینیایه که خودشون رو میسازن.
یه گزارش باگ تو مخزن Codex میگه قابلیت Memories میتونه گفتگویی رو که با مدل لوکال انجام شده برداره و برای ساختن خاطره به سرور OpenAI بفرسته.
نویسنده از بازی شطرنج چشمبسته با پدرش توی دههی ۹۰ شروع میکنه و میرسه به این حرف که همون مهارتها لازمن تا پشت یه ترمینال AI کنترل کد رو از دست ندی.
کمبود پره توربین، تحویل ژنراتورهای گازی رو تا ۲۰۳۰ عقب انداخته؛ ماسک میگه با ساخت داخلی این قطعات، برق دیتاسنترهای xAI حدود ۱۸ ماه زودتر میرسه.
متا تو سه سال از لو رفتن اتفاقی Llama تا تعطیلیش و برگشت دوباره به مدلهای باز رسیده؛ یه مرور از اینکه چطور به اینجا رسید و چرا Watermelon و Hatch براش حیاتیان.