ورسل یک ابزار امنیتی متنباز به اسم deepsec رو معرفی کرد که با کمک ایجنتهای کدنویسی مثل Claude و Codex، کدبیسهای بزرگ رو برای یافتن آسیبپذیریهای امنیتی اسکن میکنه. این ابزار روی زیرساخت خود شما اجرا میشه و نیازی به آپلود کد به سرویسهای ابری نیست. نرخ false positive اون حدود ۱۰ تا ۲۰ درصده و یه مرحله revalidate داره که این خطاها رو کاهش میده. برای اسکنهای موازی هم میشه از Vercel Sandboxes با بیش از ۱۰۰۰ sandbox همزمان استفاده کرد.
SAP اعلام کرده که قراره شرکت Prior Labs رو تصاحب کنه تا یه آزمایشگاه پیشرفته هوش مصنوعی در سطح جهانی در اروپا راهاندازی کنه. این اقدام نشوندهنده تلاش جدی SAP برای رقابت در عرصه هوش مصنوعی مرزی (Frontier AI) هست. این خبر در اول مه ۲۰۲۶ از طریق بیانیه رسمی SAP منتشر شده. این تصاحب میتونه یه نقطه عطف مهم برای اکوسیستم هوش مصنوعی اروپا باشه.
جیسون لمکین، سرمایهگذار و نویسندهی حوزهی B2B، از یه مشکل جدی میگه که تقریباً توی همهی اپهای هوش مصنوعی میبینه: نبود پشتیبانی واقعی. وقتی یه آپدیت جدید اپ مورد علاقهش یه قابلیت کلیدی رو خراب کرد، هیچ راهی برای تماس با تیم پیدا نکرد. این اتفاق فقط برای یه اپ نیست؛ اکثر ابزارهای AI نه چت ساپورت دارن، نه ایمیل انسانی، نه سیستم تیکت درست و حسابی. دلایلش از تیمهای کوچیک و تمرکز صرف روی توسعه تا این توهم که «AI خودش ساپورت رو حل میکنه» متفاوته. اما هزینهی واقعی این غفلت، چرن پنهان، از دست دا
آنتروپیک به همراه بلکاستون، هلمن اند فریدمن و گلدمن ساکس یه شرکت جدید خدمات هوش مصنوعی سازمانی تأسیس کرده. هدف اصلی این شرکت کمک به کسبوکارهای متوسطه که میخوان کلود رو توی عملیات مرکزیشون پیاده کنن، ولی منابع داخلی لازم برای این کار رو ندارن. مهندسهای Applied AI از آنتروپیک در کنار تیم مهندسی این شرکت جدید، راهحلهای سفارشی میسازن و مشتریها رو در بلندمدت ساپورت میکنن. این ابتکار بخشی از توسعهی شبکهی پارتنرهای کلود هست که شرکتهایی مثل اکسنچر، دلویت و PwC هم عضوشن.
گوگل سه قابلیت مهم به ابزار File Search در Gemini API اضافه کرده: پشتیبانی مولتیمودال (متن + تصویر)، متادیتای سفارشی، و ارجاع به صفحات سند. این ویژگیها به توسعهدهندهها کمک میکنه سیستمهای RAG دقیقتر، سریعتر و قابلاعتمادتری بسازن. با مدل Gemini Embedding 2، حالا میشه روی دادههای تصویری هم جستجوی معنایی انجام داد و نتایج رو مستقیماً به منبع اصلی مرتبط کرد.
CData یه پلتفرم جامع اتصال دادهست که بیش از ۳۵۰ سیستم مختلف رو از Snowflake و Salesforce گرفته تا SAP و MongoDB به هم وصل میکنه. این پلتفرم هم برای توسعهدهندهها (با ODBC، JDBC، ADO.NET و Python) و هم برای ابزارهای BI مثل Tableau و Power BI کانکتور داره. تازهترین حرکت CData اینه که با پروتکل MCP، اتصال ابزارهای هوش مصنوعی مثل Claude و Microsoft Copilot رو به دادههای سازمانی ممکن میکنه. Palantir Technologies هم اخیراً همکاریش رو با بخش Embedded این شرکت گسترش داده تا اتصال داده توی Foundry
یه تیم تحقیقاتی از دانشگاههای معتبر مثل UC Berkeley، UC San Diego و Google DeepMind بررسی کردن که مدلهای زبانی بزرگ (LLM) چطور روی نوشتار انسانها تأثیر میذارن. نتایج نشون میده که استفاده گسترده از این ابزارها میتونه زبان نوشتاری رو به شکل قابل توجهی تحریف و یکسانسازی کنه. این پژوهش میتونه نقطه شروع مهمی برای درک اثرات بلندمدت هوش مصنوعی روی ارتباطات انسانی باشه.
دولت ترامپ که در روز اول ریاستجمهوریاش دستور اجرایی نظارت بر هوش مصنوعی دوران بایدن را لغو کرده بود، حالا دوباره داره روی بررسی پیش از انتشار مدلهای پرخطر فکر میکنه. این چرخش عمدتاً به خاطر معرفی مدل Mythos آنتروپیک هست که میتونه آسیبپذیریهای جدی در سیستمعاملها و مرورگرها پیدا کنه. مذاکرات هنوز در مرحله اولیهست و هیچ پیشنهاد یا جدول زمانی نهایی نشده. آنتروپیک این مدل رو بهصورت عمومی منتشر نکرده و در عوض تا ۱۰۰ میلیون دلار اعتبار برای استفاده دفاعی به شرکتهای منتخب اختصاص داده.
پایگاه داده آسیبپذیریهای ملی آمریکا (NVD) از ۱۵ آوریل ۲۰۲۵ دامنه فعالیتش رو به شدت کوچیک کرده و فقط روی آسیبپذیریهای کمی تمرکز میکنه. از طرف دیگه، ابزارهای هوش مصنوعی مثل Claude Mythos کشف باگ رو برای همه راحتتر کردن و تعداد CVEها داره انفجاری بالا میره. این ترکیب خطرناک یعنی تیمهای امنیتی که برنامهشون رو روی NVD بنا کردن، دارن با یه پایه لرزون کار میکنن. راهحل اینه که به جای تکیه صرف به CVE، رویکرد پیشگیرانهتر و چندلایهای داشته باشن.
آنتروپیک ۷۰ تا ۹۰ درصد کدهاش رو با هوش مصنوعی مینویسه، ولی همزمان داره با حقوقهای ۵۷۰ هزار دلاری مهندس استخدام میکنه. این تناقض نیست؛ بلکه یه سیگنال مهمه. نقش مهندسان از نوشتن کد به هدایت و نظارت بر ایجنتهای هوش مصنوعی تغییر کرده. دلیل موفقیت سریعتر ایجنتهای AI در توسعه نرمافزار نسبت به بقیه حوزهها اینه که این صنعت از قبل زیرساختهایی مثل گاورننس، آبزروبیلیتی و تست داشته که بقیه ندارن.
باوجود هیاهوی زیاد دربارهی ایجنتهای کدنویسی هوش مصنوعی، مهندسهای باتجربهای مثل سازندهی Sentry و Linear میگن که این ابزارها واقعاً سرعت بهبود محصول رو بالا نبرده. دادهها نشون میده بهرهوری به شکل K توزیع شده: مهندسهای ارشد سود میبرن، ولی جونیورها یا جا زدن یا بدتر شدن. اصل مشکل اینه که خط کد یه هزینهست، نه یه دارایی؛ هرچی کد بیشتر تولید بشه، پیچیدگی بیشتری ایجاد میشه که نگهداریش سختتره. حتی خود Anthropic با Claude Code که کاملاً با Claude نوشته شده، نتونسته شکاف رقابتی معناداری با رق
سیسکو به مناسبت روز جنگ ستارگان (۴ مه)، آپدیتی با نام Galaxy Mode برای دستیار هوش مصنوعی خود در پلتفرمهای Meraki و ThousandEyes منتشر کرد که تا ۴ ژوئن در دسترسه. این آپدیت علاوه بر المانهای بصری جنگ ستارگان، ویژگیهای واقعی و کاربردی مثل Deep Reasoning و Agentic Workflows رو هم با خودش میاره. Deep Reasoning هنوز در مرحله بتاست و میتونه تحلیل عمیق امنیتی شبکه رو خودکار انجام بده. Agentic Workflows هم به تیمهای IT اجازه میده بدون کد پیچیده، فقط با توضیح دادن به دستیار هوش مصنوعی، اتوماسیون بس
گوگل برای خانواده مدلهای Gemma 4 یک معماری جدید به اسم MTP Drafter معرفی کرده که با استفاده از تکنیک speculative decoding، سرعت تولید توکن رو تا ۳ برابر بیشتر میکنه. این روش یه مدل سبکوزن (drafter) رو کنار مدل اصلی قرار میده تا چند توکن بعدی رو پیشبینی کنه و مدل اصلی همهشون رو با هم تأیید کنه. نتیجه اینه که بدون هیچ افتی در کیفیت خروجی، تأخیر بهشکل قابلتوجهی کاهش پیدا میکنه. این قابلیت الان روی Hugging Face، Kaggle و ابزارهایی مثل vLLM، MLX و Ollama در دسترسه.
TrailTool یه ابزار متنباز هست که لاگهای AWS CloudTrail رو پردازش و کش میکنه تا AI Agentها (مثل Claude) بتونن سوالهای امنیتی رو سریع و بدون اتلاف توکن جواب بدن. این ابزار رویدادها رو بر اساس موجودیتهایی مثل کاربران، نشستها، رولها و منابع دستهبندی میکنه. چهار کاربرد اصلیش شامل شناسایی ClickOps، تعریف سیاستهای least-privilege، پاسخ به خطاهای AccessDenied و بررسی دسترسیهای اضطراری break-glass میشه.
یه تنش اساسی تو دنیای هوش مصنوعی وجود داره: مدلهای قویتر به دادههای بیشتری نیاز دارن و دادههای بیشتر یعنی هزینهی حریم خصوصی بالاتر. دیدگاه رایج میگه یا باید قدرت مدل رو انتخاب کنی یا کنترل دادههات رو، ولی این تنها گزینه نیست. فناوریهایی مثل مدلهای محلی، محیطهای اجرای امن، یادگیری فدرال، حریم خصوصی دیفرانسیل و محاسبات چندطرفهی امن، راهحلهای واقعیای هستن که این معادله رو تغییر میدن. نیک لوتیان در کنفرانس AI Engineer Melbourne 2026 این رویکردها رو با جزئیات عملی توضیح داده.
سازمانهای امنیت سایبری اتحاد Five Eyes — شامل CISA آمریکا، NCSC انگلیس، و همتایانشون در استرالیا، کانادا و نیوزیلند — یه راهنمای مشترک منتشر کردن و در اون هشدار دادن که پیادهسازی شتابزده هوش مصنوعی Agentic میتونه ریسکهای جدی امنیتی ایجاد کنه. این سیستمها به خاطر وابستگی به ابزارها و منابع دادهی متعدد، سطح حمله رو به شکل قابلتوجهی گسترش میدن. توصیهی این آژانسها اینه که سازمانها به جای تمرکز روی سود بهرهوری، اول و آخر به مقاومسازی، قابلیت بازگشت و مهار ریسک فکر کنن. استقرار تدریجی و
Ship Safe یه ابزار CLI امنیتیه که با اجرای ۲۳ ایجنت بهصورت موازی، کدبیس توسعهدهندهها رو از نظر آسیبپذیریهای مختلف بررسی میکنه. از SQL Injection و XSS گرفته تا حملات زنجیره تأمین، آسیبپذیریهای مدلهای هوش مصنوعی و Prompt Injection رو پوشش میده. ابزار برای هر مشکل یه diff پیشنهاد میده، قبل از اعمال تغییر تأیید میگیره، و همه چیز رو قابل بازگشت نگه میداره. نیازی به ثبتنام یا API Key برای اسکن نداره و آفلاین هم کار میکنه.
ServiceNow نسخه گسترشیافتهای از AI Control Tower خودش رو معرفی کرده که از یه داشبورد ساده حاکمیتی به یه مرکز فرمان کامل برای مدیریت تمام داراییهای هوش مصنوعی در سطح سازمان تبدیل شده. این سیستم حالا با ۳۰ کانکتور جدید به AWS، Google Cloud، Azure و اپلیکیشنهایی مثل SAP و Oracle متصل میشه و میتونه ایجنتها، مدلها و پرامپتهایی که خارج از پلتفرم ServiceNow هم اجرا میشن رو شناسایی و مدیریت کنه. دو تا اکویزیشن اخیر این شرکت، یعنی Veza و Traceloop، امنیت و observability سیستم رو تأمین میکنن و
بر اساس گزارشهای منتشر شده، iOS 27 به کاربران اجازه میده که بین مدلهای مختلف هوش مصنوعی مثل Gemini گوگل و Claude آنتروپیک برای قابلیتهای AI انتخاب کنن. این تغییر میتونه یه قدم بزرگ به سمت باز بودن اکوسیستم اپل باشه. تا اینجا اپل با ChatGPT شرکت OpenAI همکاری داشت، اما به نظر میرسه قراره این انتخاب گسترش پیدا کنه.
جان گرابر در Daring Fireball یه نکته مهم رو مطرح میکنه که در گزارش مفصل نیویورکر درباره سم التمن و OpenAI نادیده گرفته شده: Y Combinator حدود ۰.۶ درصد از OpenAI رو در اختیار داره که با ارزشگذاری فعلی ۸۵۲ میلیارد دلاری این شرکت، بیش از ۵ میلیارد دلار ارزش داره. پل گراهام، بنیانگذار YC، چندین بار در اون گزارش بهعنوان مرجعی برای قضاوت درباره قابلاعتماد بودن التمن نقلقول شده، اما هیچجا به این تضاد منافع آشکار اشاره نشده. گرابر میگه وقتی کسی میلیاردها دلار سود غیرمستقیم از موفقیت یه شخص داره،