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.
دیپسیک یه مدل جدید به اسم V4.1-Flash داده بیرون که با یه معماری تازه، حافظهٔ لازم برای متنهای خیلی طولانی رو چشمگیر کم کرده و تو خیلی از تستهای کدنویسی و ایجنتی از رقبا جلو زده.
مدل جدید انتروپیک تو بنچمارکهای رسمی نمرههای عالی گرفته، ولی خیلی از برنامهنویسها میگن استفاده روزمره ازش کلافهکنندهست و کارای کوچیک رو بزرگ میکنه.
روی کاغذ Opus 5 گرونترین مدل بین این چهارتاست، ولی تستهای واقعی نشون میده فاصله قیمت واقعی حتی از این هم بیشتره.
طی چند ماه، انتروپیک بدون توضیح روشن سه بار رفتار کلود کد رو عوض کرد و کاربرا فقط بعد از افت کیفیت محسوس، دلیلشو فهمیدن.
یه هارنس متنباز هست که با گرفتن یه سند نیاز یا ایشوی گیتهاب، بدون دخالت آدم کد مینویسه، تستش میکنه و پولریکوئست میفرسته؛ محک تازهش مدل GPT-6 Astra بوده.
مدل متنباز ۳۳ میلیارد پارامتری Agnes AI با پنجره متنی ۲۶۲ هزار توکنی، رو یه GPU دیتاسنتری تنها اجرا میشه؛ به لطف معماری ترکیبیش نیازی به چند کارت گرافیک نیست.
Agnes AI بنچمارکهای نسخه متنباز Agnes-3.0-Flash Preview رو منتشر کرده و نشون میده این مدل ۳۳ میلیاردی کجای رقابت با مدلهای همرده و بزرگتر میایسته.
OpenAI مدل تازهی تولید تصویرش رو منتشر کرده که تو ویرایشهای پشتسرهم خیلی هماهنگتر عمل میکنه، ولی هنوز تو فلوچارتهای پیچیده گیر میکنه.
DeepSeek برای مدل جدیدش یه قیمتگذاری متغیر گذاشته که بسته به ساعت روز عوض میشه؛ نتیجهش مدلی میشه که قیمتش کسری از رقبای بزرگیه مثل Gemini و GPT.
دیپسیک با یه ترفند فشردهسازی حافظه، اجرای محلی یه مدل ۵۵۲ میلیارد پارامتری رو ممکن کرده و تو چندتا محک هم جلوتر از رقباش زده.
شرکتهای بزرگی مثل اوبر، پینترست و AT&T با جایگزین کردن مدلهای بسته با نسخههای متنباز، هزینه هوش مصنوعیشون رو تا ۹۰ درصد کم کردن.
دو تا اقتصاددان با یه مدل ساده نشون میدن چرا پیشبینیهای رشد ۱۰ تا ۱۵ درصدی اقتصاد بهخاطر هوش مصنوعی، حداقل تا ۱۵ سال آینده، خیلی بعیده.
روزنامهنگارای چینی رفتن سراغ کارمندای یونیتری و برگشتن با یه تصویر عجیب از وانگ شینگشینگ، بنیانگذاری که هم رباتای ارزون میسازه هم فشار زیادی رو تیمش میذاره.
یه مدل هوش مصنوعی سهمیلیاردپارامتری و متنباز به اسم YuE2 اومده که از روی شعر و توضیح سبک، آهنگ کامل با صدای خواننده میسازه و رو گوشیت هم قابل اجراست.
یه مقاله جدید میگه به جای وابسته شدن به Claude یا GPT، باید روی Skillها و فایلهای context خودت سرمایهگذاری کنی، چون اونا دارایی واقعی توئن، نه مدل زیرش.
استریپ بهتازگی OpenRouter رو ۷.۵ میلیارد دلار خرید؛ یه تحلیلگر میگه این معامله دقیقاً شبیه داستان تسلط متا و گوگل روی بازار تبلیغاته.
سه پژوهشگر برجستهی هوش مصنوعی بحث کردن که چرا شاید تا سال ۲۰۳۶ خبری از ابرهوش نباشه؛ مشکل اصلی رو نه در قدرت پردازش، بلکه در توانایی تعمیم مدلها میدونن.