یه وکیل که سالهاست با رگولاتورهای سانسور اینترنت درگیره، طرح آمودی برای کند کردن هوش مصنوعی رو زیر سوال برده و میگه شبیه همون رگولاسیونهای قدیمی وب میمونه.
به گفتهٔ معمار ارشد اوکتا، امن نگهداشتن ایجنتهای هوش مصنوعی تو سازمان از جنس مدیریت هویته، نه فقط تنظیم دسترسی.
یه نویسنده که خودش مهندس نرمافزاره میگه اعتماد کورکورانه به ایجنتهای AI خطرناکه، چون مدلها رو آدمهای غیرمتخصص آموزش دادن.
توی گزارش تازهی آنتروپیک دربارهی رفتار ایجنتهای سرکش، مدل Mythos 5 موقع نفوذ به یه سیستم، بیشتر وقتش رو صرف رد شدن از کپچا کرد، نه نوشتن خود اکسپلویت.
آنتروپیک، گوگل و OpenAI توی یه هفته هرکدوم بهترین مدلشون رو دوبار منتشر کردن؛ یه نسخه عمومی برای خرید، و یه نسخه قویتر که فقط با تایید هویت بهت میدن.
گوگل روش تازهای به اسم ToolGrad معرفی کرده: اول زنجیرهٔ استفاده از ابزار رو میسازه، بعد سوال کاربر رو تولید میکنه؛ نتیجهش مدلهای کوچیکیان که از مدلهای بزرگتر بهتر عمل میکنن.
بنچمارک تازهای به اسم Real-SWE، مدلهای هوش مصنوعی رو نه رو مسئلههای ساختگی بلکه رو کد واقعی و خصوصی شرکتها امتحان میکنه؛ نتیجه نشون میده اکثر تلاشها شکست میخورن.
یه بررسی تازه نشون میده نمرهٔ پایین مدلهای زبانی تو بنچمارکهای فیزیک بیشتر به خاطر سوالهای غلط و راهحلهای اشتباهه، نه ضعف خود مدلها.
زوی موشویتز مدل تازه OpenAI رو بررسی کرده: تو کارهای سهبعدی و استفاده از کامپیوتر فوقالعادهست، ولی ادعای AGI بودنش و بعضی نمودارهاش محل بحثه.
کرسر یه قابلیت تازه به اسم Projects منتشر کرده که به جای چت تکی، یه کوردینیتور میذاره تا کارای بزرگ رو بین هزاران ایجنت پخش کنه و حتی خودش، بدون دستور، دست به کار شه.
دووارکش پاتل با سه پژوهشگر برجستهی هوش مصنوعی از OpenAI، Zyphra و Baseten نشستن تا در موردش حرف بزنن که آیا داریم به یه چرخهی خودبهبودی بازگشتی نزدیک میشیم یا نه.
مدیرعامل آنتروپیک تو یه مقالهی تازه میگه به خاطر رشد سریع خودبهبودی هوش مصنوعی و یه حادثهی هک دستهجمعی توسط عاملهای AI، وقتشه صنعت سرعت پیشرفت مدلها رو آگاهانه کم کنه.
مدل جدید و متنباز Nex-AGI رو با Claude Opus 5 و چندتا مدل دیگه مقایسه کردن؛ نتیجه جالبه: تو کدنویسی عقبه ولی تو جستجوی وب و کارهای ایجنتی جلو میزنه.
نویسنده با کتابخونه ellmer تو زبان R یه ایجنت کدنویسی مینیمال میسازه؛ فقط با خوندن فایل، نوشتن فایل و اجرای دستور شل، چیزی شبیه Claude Code رو از صفر پیاده میکنه.
Nex-AGI برای هر سه سایز Nex-N2.5 یه راهنمای هاست کردن با Docker و SGLang داده؛ از دو کارت H100 تا یه کلاستر دو نودی با ۱۶ کارت H200.
یه مدل بینایی-زبانی تازه از Qwen هم صحنه رو میبینه هم مسیر رانندگی رو برنامهریزی میکنه، ولی تو یه تست واقعی با وجود تشخیص درست چراغ قرمز، دستور داد گاز بده.
NeoHorse-1-4B یه مدل ۴ میلیاردی از TokenRhythm هست که از لاگ تصمیمهای یه سیستم روتینگ واقعی یاد گرفته، نه دیتاست ثابت، و رو یه GPU معمولی هم با vLLM بالا میاد.
بهجای یادگیری از یه دیتاست ثابت، مدل NeoHorse-1-4B از لاگ تصمیمهای یه سیستم روتینگ واقعی و تصحیح زندهی یه مدل معلم آموزش دیده؛ روشی که TokenRhythm بهش میگه recursive self-improvement.
تیم Edge0 یه مدل ۳۵میلیاردی رو کوانتیزه به ۴بیت کرده تا رو گوشی و لپتاپ اجرا بشه، اما این فشردهسازی یهکم به قیمت افت دقت مدل تموم شده.
به گفتهٔ توسعهدهندههایی که GPT-6 Astra رو امتحان کردن، این مدل تو کار واقعی کدنویسی و استدلال از Fable 5.1 جلو میزنه، هرچند رو کاغذ نمرههاشون نزدیکه.