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.
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
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.
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.
جستجوی دودویی (Binary Search) یه الگوریتم کلاسیک و سریعه، ولی آیا میشه ازش هم سریعتر رفت؟ نویسنده این مقاله با ترکیب جستجوی چهارتایی (Quaternary Search) و دستورالعملهای SIMD پردازنده، الگوریتمی به اسم SIMD Quad ساخته که روی آرایههای مرتبشده از اعداد ۱۶ بیتی کار میکنه. بنچمارکها نشون میدن این الگوریتم در تمام سناریوها سریعتر از جستجوی دودویی استانداردیه و روی پردازندههای Intel گاهی بیش از دو برابر سرعت داره. ایده اصلی اینه که پردازندههای مدرن ظرفیت پردازش موازی دارن که الگوریتمهای کلا
Laravel Schema Sentinel یه پکیج لاراوله که وقتی دیتابیس واقعیات از migrationهات فاصله میگیره (schema drift)، سریع بهت خبر میده. این ابزار یه shadow database از migrationها میسازه، اون رو با دیتابیس زنده مقایسه میکنه و حتی میتونه یه migration اصلاحی هم برات تولید کنه. قابلیتهایی مثل مقایسه cross-environment، داشبورد بصری Livewire و جلوگیری خودکار از اجرای migrate در صورت وجود drift از ویژگیهای جالب این پکیجن. لاراول ۱۱ تا ۱۳ رو پشتیبانی میکنه.
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.
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.
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!
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.
مایکروسافت اعلام کرده که از جولای ۲۰۲۶ دیگه اتصالات POP و IMAP با پروتکلهای TLS 1.0 و TLS 1.1 در Exchange Online پذیرفته نمیشن. این دو پروتکل به ترتیب از سالهای ۱۹۹۹ و ۲۰۰۶ در حال استفاده بودن و دیگه امن حساب نمیشن. بیشتر کاربران تأثیری نمیبینن چون الان اکثر ترافیک ایمیل از TLS 1.2 به بالا استفاده میکنه. اما کسایی که هنوز روی اندپوینتهای قدیمی موندهن یا سیستمهای Embedded دارن، باید هرچه زودتر بهروزرسانی کنن تا اتصالشون قطع نشه.
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.
تیم LightSeek Foundation با ساختن Shepherd Model Gateway (SMG) یه مشکل واقعی رو حل کردن: وقتی GPUهای گرونقیمت به خاطر GIL پایتون بیکار میموندن. SMG تمام کارهای CPU-bound مثل توکنسازی، پارس کردن خروجی، پردازش تصویر و مدیریت ابزارها رو از مسیر GPU جدا کرده و توی یه لایه Rust اجرا میکنه. ارتباط بین گیتوی و موتور inference از طریق gRPC انجام میشه و قرارداد بینشون خیلی سادهست: توکنهای آماده میره تو، توکنهای تولیدشده مییاد بیرون. نتیجه یه گیتوی مستقل و مقیاسپذیره که با SGLang، vLLM، Ten
ورکدی بزرگترین و محکمترین سنگر نرمافزارهای سازمانیه — بیش از ۱۰ هزار شرکت ازش استفاده میکنن، درآمدش به ۱۰ میلیارد دلار نزدیک شده، و رقبا سالهاست نتونستن بهش آسیب بزنن. اما HCM آخرین دسته بزرگ نرمافزارهای سازمانیه که هنوز یک رقیب واقعی بومی هوش مصنوعی نداشته — و این داره تغییر میکنه. تاریخچهی ورکدی نشون میده که همونطور که یه بار خودش با موج ابری شرکتهای قدیمی رو جارو کرد، حالا یه موج جدید داره میاد که میتونه همین بلا رو سرش بیاره.
تیم GLM-V مدل جدیدی به نام GLM-5V-Turbo معرفی کرده که هدفش ساختن یک مدل پایهی بومی برای ایجنتهای چندوجهی (Multimodal Agents) هست. برخلاف مدلهای معمول که پردازش تصویر رو بهعنوان یه افزونهی جانبی میبینن، اینجا درک بصری بهصورت هستهای در کنار استدلال، برنامهریزی و استفاده از ابزارها تعبیه شده. این مدل روی تسکهای کدنویسی چندوجهی، استفاده از ابزارهای بصری و اجرای وظایف ایجنتی عملکرد قویای نشون میده و در عین حال توانایی کدنویسی متنیاش رو هم حفظ کرده.
در ۲۹ آوریل ۲۰۲۶، چهار پکیج npm مرتبط با SAP با یک پیلود مخرب منتشر شدن که اطلاعات اعتباری توسعهدهندگان رو میدزدن. این پکیجها شامل @cap-js/db-service، @cap-js/sqlite، @cap-js/postgres و mbt میشن که روی هم ماهانه بیش از یک میلیون بار نصب میشن. بدافزار با یه هوک preinstall اجرا میشه، توکنهای GitHub، npm، AWS، Azure و GCP رو میدزده و حتی میتونه ریپوهای قربانی رو آلوده کنه. به نظر میرسه حسابهای ناشران این پکیجها هک شده باشن.
روزهایی که میشد راحت از یه مدل هوش مصنوعی به مدل دیگهای سوئیچ کرد داره به پایان میرسه. یه نظرسنجی از ۵۴۲ مدیر ارشد آمریکایی نشون داده که نزدیک به ۹۰ درصدشون فکر میکردن میتونن در عرض چهار هفته فروشنده AI عوض کنن — اما واقعیت خیلی متفاوته. از طرف دیگه، فروشندههای بزرگ مثل OpenAI و Anthropic دارن قیمتهاشون رو به شکل چشمگیری بالا میبرن و مدلهای قیمت ثابت هم دارن از بین میرن. ترکیب قفل شدن به فروشنده و افزایش قیمت، بودجههای سازمانی رو به شدت تحت فشار قرار میده.
اپلیکیشنهای مدرن روی دهها یا حتی صدها میکروسرویس سوارن، و همین معماری درِ تازهای برای حمله باز میکنه. یه محقق امنیتی از تیم Synack Red Team سه بردار حمله واقعی رو که مستقیماً از الگوهای ارتباطی میکروسرویسها ناشی میشن توضیح داده. از SSRF روی سرویسهای داخلی PDF گرفته تا misconfiguration در scope توکنها، همه اینا نشون میده که تنها داشتن API gateway کافی نیست. اگه ارتباطات داخلی سرویسها درست ایمنسازی نشه، یه باگ بهظاهر کوچیک میتونه به نشت دادههای چند سرویس مختلف ختم بشه.
محققان Wiz یه آسیبپذیری بحرانی (CVE-2026-3854) توی زیرساخت داخلی گیتهاب پیدا کردن که هر کاربر احراز هویتشده میتونست با یه دستور ساده git push روی سرورهای بکاند گیتهاب کد دلخواه اجرا کنه. این باگ به میلیونها ریپازیتوری عمومی و خصوصی دسترسی میداد. گیتهاب در GitHub.com ظرف ۶ ساعت مشکل رو برطرف کرد، اما ۸۸٪ از نمونههای GitHub Enterprise Server هنوز آسیبپذیرن و باید فوری آپدیت بشن. جالب اینکه این یکی از اولین باگهای بحرانی کشفشده در بایناریهای سورس-بسته با کمک هوش مصنوعیه.