سه تا شاخص، از اینکه چقدر از تحقیقات رو خود مدل جلو میبره تا اینکه چند درصد محاسبات صرف ایمنی میشه. عددهایی که تا حالا فقط داخل آزمایشگاهها میموند.
لیدربوردهای عمومی میگن کدوم ابزار بهطور کلی بهتره؛ ولی اگه تسکهای تکراری خودت رو آپلود کنی، میفهمی کدوم هارنس دقیقاً کار تو رو بهتر انجام میده.
آنتروپیک میگه کلود تو کمتر از چهار هفته بیش از ۳۰ مدل متنباز زیستشناسی رو بهینه کرده؛ میانگین ۴ برابر سریعتر، و حالا تا کردن ریبوزوم روی یک نود GPU هم جواب میده.
مایکروسافت میگه لایسنس دادن Copilot به بیش از ۲۰۰ هزار کارمند به تنهایی هیچی رو عوض نکرد؛ تغییر واقعی وقتی شروع شد که تیمها کل جریان کار رو از نو طراحی کردن.
سورسگراف ابزاری رو عرضه کرده که یه تغییر کد رو توی هزاران ریپازیتوری پیش میبره و فقط بابت پولریکوئستهایی که واقعاً مرج میشن ازت پول میگیره.
گوگل لبز نسخه تازه CC رو معرفی کرده: یه ایجنت با اکانت گوگل مستقل که تا شش عضو خونه میتونن باهاش کار کنن و هر کس خودش تعیین میکنه چی ببینه.
تو روز اول Dreamforce ۲۰۲۶، آمودی و آلتمن از کم کردن سرعت توسعهٔ هوش مصنوعی گفتن، ولی جنسن هوانگ جواب داد که قانون تازه لازم نیست و ایمنی یه مسئلهٔ مهندسیه.
OpenAI ده هزار نسخه از یه مدل استدلالی رو ۸۸ ساعت روی یه مسئلهٔ حلنشدهٔ ریاضی گذاشت. ولی محقق پروژه میگه کمتر از ۱۰٪ نتیجه به این معماری چندایجنتی برمیگرده.
Codex خودش ویدیو نمیسازه، ولی با API تازهٔ هیگزفیلد میتونی با یه جملهٔ ساده کلیپ بگیری و فقط پول همون کلیپ رو بدی؛ از ۲۰ سنت تا بالای ۳ دلار.
یه مقالهٔ بلند میگه بزرگترین فرصت هوش مصنوعی نه خودکار کردن کار فکری، که سرپرستی سیستم زمینه. برای این کار به مدلی نیاز داریم که دادهاش رو نه از اینترنت، که از رصد مستقیم خود کرهٔ زمین بگیره.
یه تست عملی با پرامپت یکسان نشون داده کدوم مدل ویدیو برای تبلیغ و کلیپ UGC میارزه، و از چند کلیپ در ماه به بعد اشتراک از پرداخت بهازای هر ساخت ارزونتر درمیاد.
وزنهای Bonsai 2 27B به جای اعداد ۱۶ بیتی فقط سه حالت دارن، برای همین از حدود ۵۴ گیگ به ۸.۶ گیگ رسیده و روی مکبوک حدود ۴۷ توکن بر ثانیه تولید میکنه.
یه روش جدید عکس و متن رو به یک رشته توکن مشترک تبدیل میکنه، اونقدر مرتب که با اولین توکن هم میتونی تصویر درست رو پیدا کنی.
برای تیمی کردن «مغز دوم» هوش مصنوعی لازم نیست یه ایجنت مشترک غولپیکر بسازی؛ کافیه دانش رو از ایجنت جدا کنی و دسترسیها رو ببری داخل دیتابیس.
به ایجنت میشه قهوه سفارش داد، ولی خرید مبل نه. Stripe میگه بزرگترین دردسر شرکتهای AI هم دیگه دزدیدن پول نیست، دزدیدن توکنه.
تایپسیف مدل Jev رو با یه سری دموی زنده نشون داده: از ربات ماینکرفت تا شبیهساز رانندگی و پهپاد. نکته اینجاست که هیچکدوم سختافزار واقعی نبودن.
تایپسیف مدل Jev رو با یه مدل قیمتگذاری عجیب عرضه کرده: هر میلیارد توکن ورودی ۴۲ دلار و خروجی کاملاً رایگان. دلیلش اینه که Jev اصلاً متن تولید نمیکنه.
یه پلتفرم تازه همون تسک و همون مدل رو به Codex و Claude Code و چندتا ابزار دیگه میده، خروجیها رو بینام جلوت میذاره و خودت بهشون نمره میدی.
جیمز استنیر میگه مدیرهایی که سالها فقط اطلاعات جابهجا میکردن لازم نیست چیز تازهای یاد بگیرن؛ فقط باید مهارت فنی خوابیدهشون رو بیدار کنن.
یه پژوهش روی ۸۸۵ مدیر محصول مایکروسافت نشون میده تصمیم به سپردن کار به هوش مصنوعی به سرعت یا کیفیت ابزار ربط نداره؛ به این ربط داره که آدم خودش رو پاسخگوی اون کار بدونه یا نه.