محققان امنیتی GitGuardian کشف کردن که مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) هنگام تولید پسورد، یه نوع «اثر انگشت آماری» به جا می‌ذارن که قابل شناسایی و ردیابیه. این تیم با استفاده از زنجیره‌های مارکوف، مدلی ساختن که می‌تونه تشخیص بده یه پسورد توسط کدوم مدل هوش مصنوعی تولید شده. با بررسی ۳۴ میلیون پسورد واقعی از گیت‌هاب، ۲۸,۰۰۰ مورد LLM-Generated شناسایی شد. این رمزها اغلب در فایل‌های .env و کدهای پروژه‌های واقعی پیدا شدن، یعنی ریسک امنیتی جدی‌ای در کمین توسعه‌دهاست.

ایلان ماسک در جریان دادگاه فدرال کالیفرنیا اعتراف کرد که xAI از تکنیک دیستیلیشن روی مدل‌های OpenAI برای آموزش Grok استفاده کرده. دیستیلیشن یعنی پرامپت‌کردن سیستماتیک مدل‌های یک شرکت برای استخراج دانش و آموزش مدل جدیدتر. این اعتراف در حالی صورت گرفت که OpenAI و Anthropic اخیراً به‌شدت با این روش مقابله می‌کنند. ماسک گفت این کار یک رویه رایج بین شرکت‌های هوش مصنوعیه، هرچند قانونی‌بودنش هنوز زیر سؤاله.

۲۴ هفته پیشtechcrunch.com

شرکت چینی یونیتری با معرفی یک ربات انسان‌نمای ۴۲۹۰ دلاری، بازار ربات‌های ورودی را به شکل جدی تکان داده. این قیمت در مقایسه با رقبای موجود در بازار، به‌شدت پایین‌تره و می‌تونه دسترسی به فناوری ربات‌های انسان‌نما رو برای افراد و کسب‌وکارهای بیشتری ممکن کنه. یونیتری پیش‌تر هم با ربات‌های سگ‌شکل ارزان‌قیمتش توی بازار سروصدا کرده بود و حالا این حرکت نشون می‌ده که داره همون استراتژی رو توی بازار هیومنوئیدها هم پیاده می‌کنه.

۲۴ هفته پیشinterestingengineering.com

OpenClaw یه ایجنت هوش مصنوعی متن‌بازه که می‌تونه کارهای مرورگر مثل پر کردن فرم، اسکرپ کردن صفحات و مدیریت حساب‌ها رو به‌طور خودکار انجام بده. وقتی این ابزار با تکنیک‌های استلث مرورگر ترکیب می‌شه، می‌تونه سیستم‌های سنتی تشخیص بات رو کاملاً گول بزنه. روش‌هایی مثل چرخش User-Agent، جعل اثر انگشت TLS، و اضافه کردن نویز به Canvas باعث می‌شن هر سشن خودکار مثل یه دستگاه واقعی به نظر برسه. برای مقابله با این تهدیدات نسل جدید، باید از روش‌های پیشرفته‌تری مثل اثرانگشت مرورگر و تحلیل رفتاری استفاده کرد.

آندره کارپاتی در رویداد Sequoia Ascent 2026 از یه تغییر بنیادی در دنیای برنامه‌نویسی حرف زد. به نظرش از دسامبر ۲۰۲۵ به بعد، ابزارهای ایجنتی مثل Claude Code و Codex یه جهش واقعی داشتن و کار با اون‌ها حسابی متفاوت شده. حالا برنامه‌نویس دیگه فقط کد نمی‌نویسه، بلکه نقش یه هماهنگ‌کننده ایجنت‌ها رو داره. این دوره رو می‌شه Software 3.0 نامید: جایی که پنجره کانتکست همون برنامه‌ست و LLM مثل یه مفسر روی اون کار می‌کنه.

۲۴ هفته پیشkarpathy.bearblog.dev

یکی از گلوگاه‌های اصلی آموزش تقویتی (RL) مدل‌های زبانی بزرگ، مرحله‌ی تولید rollout به شیوه‌ی خودرگرسیو (autoregressive) هست که سرعت کل فرآیند رو پایین میاره. محققان در این مقاله پیشنهاد می‌دن از تکنیک Speculative Decoding به عنوان یه راه‌حل بدون افت کیفیت برای تسریع این مرحله استفاده بشه. این روش در فریم‌ورک NeMo-RL با بک‌اند vLLM پیاده‌سازی شده و هم با پایپ‌لاین‌های همزمان و هم ناهمزمان کار می‌کنه. در آزمایش‌ها روی مدل ۸ میلیارد پارامتری، throughput تولید rollout تا ۱.۸ برابر بهتر شده و با ترکی

۲۴ هفته پیشarxiv.org

اگه فکر می‌کنی SKILL.md یه پرامپت بلنده، اشتباه می‌کنی. Skills در واقع یه برنامه‌ی کوچیکن که سه مرحله‌ی اجرا دارن و یه runtime مشخص پشتشونه. نویسنده توضیح می‌ده که چطور با تغییر معماری یه اسکیل، مصرف context window رو از ۲۰٪ به ۷٪ رسوند، بدون اینکه یه کلمه از دستوراتش عوض بشه. فهمیدن progressive disclosure و سه لایه‌ی لودینگ، کلید نوشتن اسکیل‌های بهینه‌ست.

۲۴ هفته پیشinternals.laxmena.com

تیم کرسر توضیح داده چطور به‌صورت مداوم روی harness ایجنت‌شون کار می‌کنه تا مدل‌های مختلف رو هوشمندتر، سریع‌تر و کارآمدتر کنه. اصل کار اینه که به‌جای guardrailهای ثابت، context پویا بدن و اجازه بدن مدل خودش اطلاعات لازم رو بکشه. برای سنجش کیفیت هم از ترکیب بنچمارک، A/B تست آنلاین، و متریک‌هایی مثل "نرخ نگه‌داری کد" استفاده می‌کنن. یه بخش مهم دیگه هم ردیابی و رفع خطاهای ابزارهاست که اگه کنترل نشن، می‌تونن کل session رو خراب کنن.

۲۴ هفته پیشcursor.com

نویسنده توی این مقاله از زاویه‌ای جالب به ضعف‌های GitHub و فورج‌های مشابه مثل GitLab و Gitea نگاه می‌کنه و می‌گه اگه پول کافی داشت، چه چیزی می‌ساخت. مشکل اصلی اینه که این ابزارها روی گیت ساخته شدن ولی دیگه هیچ ربط واقعی‌ای به نحوه استفاده روزمره از گیت ندارن. PR ها انعطاف ندارن، فیدبک دیر میاد، اکشن‌ها ناامن‌ان و همه چیز بزرگ‌تر از اون چیزیه که باید باشه. راه‌حل پیشنهادی: فورجی سبک‌تر، ماژولارتر و هوشمندتر که با کلاینت یکپارچه کار کنه.

گوگل داره یه API هوش مصنوعی به اسم Prompt API رو مستقیم توی کروم جا می‌ده تا صفحات وب بتونن با مدل زبانی Gemini Nano به‌صورت محلی صحبت کنن. موزیلا اما به‌شدت مخالفه و می‌گه این کار تعامل‌پذیری وب رو خراب می‌کنه و یه وابستگی خطرناک به مدل و سیاست‌های خاص گوگل ایجاد می‌کنه. جیک آرچیبالد از موزیلا هشدار داده که توسعه‌دهنده‌ها ناخودآگاه کدشون رو به رفتار همین مدل خاص وصل می‌کنن و این دقیقاً همون مشکل قدیمی ناسازگاری مرورگرها رو دوباره زنده می‌کنه. علاوه بر این، استفاده از این API نیازمند پذیرفتن شرا

۲۴ هفته پیشtheregister.com

گودفایر یه پلتفرم جدید به اسم سیلیکو معرفی کرده که به محققان و مهندسان اجازه می‌ده از داخل مدل‌های هوش مصنوعی سر دربیارن، باگ‌ها رو پیدا کنن و رفتار مدل رو آگاهانه طراحی کنن. سیلیکو از تکنیک‌های تفسیرپذیری (interpretability) استفاده می‌کنه که قبلاً گودفایر باهاشون بیومارکرهای آلزایمر کشف کرده، توهم‌زایی مدل‌های زبانی رو کاهش داده و مشکلات عملکردی در مدل‌های رباتیک رو شناسایی کرده. این پلتفرم الان در مرحله دسترسی زودهنگام (early access) قرار داره.

۲۴ هفته پیشthreadreaderapp.com

Anthropic ابزار Claude Security رو برای تمام مشتریان Enterprise به صورت بتای عمومی در دسترس گذاشته. این ابزار با استفاده از مدل Opus 4.7 کدبیس سازمان‌ها رو اسکن می‌کنه، آسیب‌پذیری‌ها رو شناسایی می‌کنه و پچ پیشنهادی هم تولید می‌کنه. نیازی به پیکربندی API یا ساخت ایجنت سفارشی نیست؛ اگه سازمانت از Claude استفاده می‌کنه، می‌تونی همین الان شروع کنی. شرکت‌های بزرگ امنیتی مثل CrowdStrike، Microsoft Security و Palo Alto Networks هم دارن Opus 4.7 رو توی ابزارهای خودشون جا می‌دن.

جیسون لمکین در قسمت سوم پادکست «The Agents» از تجربه واقعی اجرای بیش از ۲۰ ایجنت هوش مصنوعی در شرکتش می‌گه. ایجنت AI بازاریابی‌شون به‌صورت مستقل کمپین طراحی می‌کنه، اما Marketo ده روز نتونست مشکل unsubscribe رو حل کنه و اونا خودشون در ۲۰ دقیقه برطرفش کردن. قبض سیلزفورس با وجود کمتر شدن سیت‌ها، ۸۰٪ گرون‌تر شده؛ چون مدل قیمت‌گذاری از سیت به مصرف (API call و agent action) تغییر کرده. یه نکته جالب دیگه اینه که Notion رو ماه‌ها پیش بدون اطلاع دادن ترک کرده بودن!

۲۴ هفته پیشsaastr.com

بنچمارک SpatialBench نشون می‌ده مدل‌های جدید GPT-5.5 و Opus 4.7 در تحلیل زیست‌شناسی فضایی سریع‌تر شدن ولی دقت‌شون عملاً تغییری نکرده. GPT-5.5 زمان اجرا رو نصف کرده ولی دقتش از 57.4٪ به 57.6٪ رسیده که تفاوت معناداری نیست. بررسی دستی مسیر تحلیل مدل‌ها نشون می‌ده که اشکالات اساسی در قضاوت زیست‌شناختی هنوز باقیه؛ از جمله pseudoreplication، نرمال‌سازی اشتباه، و خوشه‌بندی بدون تصحیح batch.

۲۴ هفته پیشblog.latch.bio

گیت‌هاب سال‌هاست که نه‌فقط یه هاست گیت، بلکه یه لایه‌ی زیرساختی عظیم برای اینترنت بوده؛ از CI/CD و Pages گرفته تا توزیع پکیج و اسکن امنیتی. اما الان نشانه‌های فشار زیاد دیده می‌شه: قطعی‌های مکرر، مشکلات ایندکس‌گذاری، و آسیب‌پذیری‌های امنیتی پشت سر هم. مشکل اصلی اینه که حجم و نوع بار روی گیت‌هاب با ورود ابزارهای AI و اتوماسیون به شکل غیرخطی منفجر شده، اما معماری متمرکزش همون‌طور مونده. نویسنده معتقده که باید به سمت یه اکوسیستم کمتر متمرکز حرکت کنیم؛ نه به‌عنوان جایگزین، بلکه به‌عنوان مکمل گیت‌هاب

xAI مدل جدید Grok 4.3 رو معرفی کرد که در شاخص هوشمندی Artificial Analysis امتیاز ۵۳ گرفته و از نسخه قبلی Grok 4.20 حدود ۴ امتیاز جلوتره. قیمت ورودی توکن‌ها حدود ۳۷.۵٪ و قیمت خروجی ۵۸.۳٪ کاهش پیدا کرده، در نتیجه اجرای کامل بنچمارک‌ها حدود ۲۰٪ ارزون‌تر شده. بزرگ‌ترین پیشرفت این مدل در تسک‌های دنیای واقعی (GDPval-AA) بوده که ۳۲۱ امتیاز ELO رشد داشته. با این حال در این بخش هنوز با GPT-5.5 فاصله داره.

۲۴ هفته پیشthreadreaderapp.com

بیشتر سازمان‌ها نه در مدرن‌سازی ساختمان‌ها، بلکه در استانداردسازی اون در مقیاس بزرگ شکست می‌خورن. Schneider Electric با پلتفرم هوش مصنوعی EcoStruxure Foresight می‌خواد این مشکل رو حل کنه؛ سیستمی که داده‌های انرژی، برق و ساختمان رو در یه محیط یکپارچه ترکیب می‌کنه. این پلتفرم با معماری باز، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی و قالب‌های آماده، استقرار در چندین سایت رو به یه فرایند قابل تکرار تبدیل می‌کنه. EcoStruxure Foresight قراره در سه‌ماهه سوم ۲۰۲۶ برای مشتریان اولیه عرضه بشه.

۲۴ هفته پیشcio.com

هر بار که لود بالانسر یه درخواست رو به GPU اشتباه می‌فرسته، اون GPU مجبوره prefill رو از صفر محاسبه کنه؛ حتی اگه همین کار روی GPU دیگه‌ای قبلاً انجام شده باشه. KV cache در LLMها به‌ازای هر GPU جداست و round-robin routing این مزیت رو کاملاً از بین می‌بره. با prefix-aware routing، همون workload روی همون سخت‌افزار، تا ۲۲٪ throughput بیشتر و تا ۸۵٪ کاهش P99 latency می‌ده. این مقاله توضیح می‌ده این مشکل از کجا میاد، چطور اندازه‌گیری بشه، و چه موقع واقعاً به درد می‌خوره.

۲۴ هفته پیشranvier.systems

آنتروپیک داره آخرین راند سرمایه‌گذاری خصوصیش رو قبل از IPO جمع می‌کنه و از سرمایه‌گذارها خواسته ظرف ۴۸ ساعت تخصیص سرمایه‌شون رو اعلام کنن. این راند حدود ۵۰ میلیارد دلار تخمین زده می‌شه و انتظار می‌ره ظرف دو هفته بسته بشه. ارزش‌گذاری هدف شرکت حدود ۹۰۰ میلیارد دلاره، اما با توجه به تقاضای بالای سرمایه‌گذارها، ممکنه از این رقم هم فراتر بره. این یعنی آنتروپیک می‌تونه از رقیب اصلیش OpenAI که اخیراً با ارزش‌گذاری ۸۵۲ میلیارد دلار سرمایه جمع کرد، پیشی بگیره.

۲۴ هفته پیشtechcrunch.com

Auvik یه پلتفرم جدید به اسم Aurora معرفی کرده که از هوش مصنوعی عاملی (Agentic AI) برای مدیریت شبکه و عملیات IT استفاده می‌کنه. Aurora نه‌فقط مشکلات شبکه رو شناسایی می‌کنه، بلکه بهت می‌گه چیکار کنی و در نهایت خودش اقدام می‌کنه. این پلتفرم روی داده‌های واقعی ۱۵ سال گذشته از میلیون‌ها دستگاه مشتریان Auvik کار می‌کنه و جواب مستقیمی به کمبود متخصصان شبکه در بازار کاره.

۲۴ هفته پیشnetworkworld.com