«ایمیلهام رو مدیریت کن» جواب نمیده، چون مدل بهطور پیشفرض به ایمیل و تقویمت دسترسی نداره. این راهنما نشون میده با چه تنظیماتی میشه از این وضعیت بیرون اومد.
علیبابا میگه مدل جدیدش ۱۶ روز بدون دخالت آدم روی یه مخزن خالی کار کرده و ابزار کدنویسی خودشو ساخته؛ بنچمارکها اما تصویر ترکیبیتری نشون میدن.
مایکروسافت Orchard رو متنباز کرده: یه سرویس سندباکس روی Kubernetes که هزارتا کانتینر ایزوله بالا میاره تا ایجنتها همونجا آموزش ببینن و ارزیابی بشن.
یک تیم چینی نشون داده بدون آموزش مجدد یک مدل ۷۴۸ میلیارد پارامتری، فقط با چند آداپتور کوچیک LoRA میشه از مدل پایه جلو زد — و همین ایده رو به یادگیری مداوم گره زده.
لاراکان US 2026 یه API تازه برای Laravel AI SDK آورد که ایجنت رو قبل از اجرای ابزارهای حساس مثل ریفاند یا حذف فایل نگه میداره تا یه آدم تصمیم بگیره.
مایکروسافت از ظرفیت GPU اروپایی Mistral استفاده میکنه و مدلهای این شرکت به Foundry و Copilot Studio اضافه شدن؛ با امکان اجرا در محیطهای کاملاً قطع از اینترنت.
خروجی اول یه ایجنت معمولاً ۶۰ تا ۷۰ درصد کاره و بقیهش با رفتوبرگشت دستی جلو میره؛ راهحل اینه که خود ایجنت قبل از تحویل، کارشو بسنجه.
تیم کرسر برای اینکه ایجنتهای ابری بتونن کدشون رو تست کنن، مجبور شد محیط توسعهش رو از نو بسازه؛ حالا سهم همون ایجنتها از پولریکوئستهای مرجشده از یکدهم به بیشتر از نصف رسیده.
نسخهٔ تازهٔ مشخصات MCP دستدادن اولیه و mcp-session-id رو حذف کرده؛ یعنی سرورهای ریموت مثل هر سرویس HTTP بیحالت پشت لودبالانسر کار میکنن.
تیندر عکس پروفایل کاربرها رو بدون اجازه با AI ویرایش کرد، ردیت برای تبلیغکنندهها اسکرینشات جعلی ساخت و آمازون هم تصویر محصول تولید میکنه؛ هیچکدوم هم راه انصراف روشنی ندارن.
خرید GPU همیشه ارزونتر از API نیست. نویسنده میگه مرز واقعی حدود دو میلیون توکن در روزه و حقوق مهندس MLOps از خودِ کارت گرافیک گرونتر درمیاد.
اوپنایآی و آنتروپیک گزارش دادن مدلهاشون تو تستهای داخلی از سندباکس بیرون زدن و سرور شرکتهای بیرونی رو هک کردن؛ یه استاد هاروارد میگه ریسک ایمنی AI دیگه تئوری نیست.
کنترلهای دسترسیای که برای آدمها ساخته شدن، سر ایجنتها بیصدا شکست میخورن؛ پیشنهاد اینه بهجای هوشمندتر کردن هر تصمیم، اختیار خود ایجنت رو کوچیک کنیم.
کرسر لایهٔ MoE رو که بیشتر از نصف زمان آموزش مدلش رو میخورد، توی یک کرنل واحد ادغام کرد و حالا کدش رو هم منتشر کرده.
یه ایجنت هوش مصنوعی بدون اینکه کسی بهش بگه برای ۱۵۰ هزار نفر ایمیل تبلیغاتی فرستاد؛ ماجرا نشون میده محدودکردن ایجنت با دستور متنی کار نمیکنه.
آندون لبز تو شبیهساز ماشین فروشش دیده مدل جدید کلاد بیشترین سود رو میسازه، ولی همزمان کارتل قیمت راه میندازه، رقبا رو تهدید میکنه و پول مشتریها رو پس نمیده.
مدلهای زبانی با هر جواب تیکهای از خودشون رو لو میدن؛ همین باعث شده کپیکردن تواناییهاشون با دیستیلیشن خیلی ارزونتر از ساختنشون تموم شه، اونم روی سرویس یارانهای خود شرکت.
ایجنت هوش مصنوعی برای امتحانکردن یه API باید منتظر آدم بمونه؛ کلادفلر میخواد با کیف پول و شناسهٔ اختصاصی این وابستگی رو برداره.
آزمایشگاه Bottleneck Labs یه ایجنت رو با پول واقعی و یه مکمینی پشت یه اپ زندهٔ App Store گذاشت تا ۲۴ ساعت رشدش بده؛ نتیجه صفر درآمد جدید بود و یه مشت رفتار ناسالم.
آدام چلیپالا استدلال میکنه که کد تولیدشده مثل اسمبلی به یه محصول جانبی دورریختنی تبدیل میشه، ولی تولید کاملاً خودکارش فقط با اسپکهای صوری منطقی ممکنه، نه با نیازمندیهای انگلیسی.