تیم Lynx کتابخانه کامپوننت رسمیشون رو با نام lynx-ui بهصورت عمومی منتشر کردن؛ ابزاری که سرعت توسعه وب رو با رندرینگ بومی موبایل ترکیب میکنه.
مایکروسافت مدل کدنویسی تازهش رو رونمایی کرد؛ مدلی که ادعا میکنه با توکن کمتر، از Claude Haiku 4.5 بهتر کد میزنه و حالا تو VS Code در دسترسه.
گوگل با یه آپدیت پسزمینهای، نسخه IDE اصلی Antigravity رو با یه رابط چتبات جایگزین کرد — بدون هشدار و بدون راه برگشت آسون.
وقتی مدیرت ازت میخواد ثابت کنی ابزارهای AI کدنویسی ارزش هزینهشون رو دارن، از کجا شروع میکنی؟ احتمالاً با همون متریکهایی که همه اشتباهشون رو میکنن.
وقتی یه حوزه سریع رشد میکنه، اصطلاحاتش هم سریعتر از فهم مشترک تغییر میکنن. این مقاله سعی داره مهمترین مفاهیم دنیای AI Agent رو شفاف کنه.
مدیریت کیبورد در React Native یکی از چالشبرانگیزترین بخشهای توسعه موبایله، مخصوصاً از اندروید ۱۵ به بعد که قرارداد بازی کاملاً عوض شده.
شرکتهای چینی صدها هزار نفر رو استخدام میکنن تا موقع کارهای خونه و کارخونه فیلم بگیرن و دادهی حرکت انسان جمع کنن؛ سوختی که فیزیکالAI بهش نیاز داره.
گوگل قابلیت Projects و ایجنتهای گردشکار را به نسخهی Business جمینای میاره؛ پوشههای اختصاصی برای چتها و فایلها، همکاری چندنفره و کارهای زمانبندیشدهای که به Gmail و Drive وصل میشن.
شرکت Enclave توی شش اپ اندرویدی Microsoft 365 یه فلگ دیباگ جامونده پیدا کرد که باعث میشد توکن دسترسی حساب به هر اپ دیگهای که میخواست تحویل داده بشه.
گوگل با AI Overviews سایتها رو از مقصد به منبع داده تبدیل کرد؛ نویسنده میگه حالا همین اتفاق داره برای اپها و SaaS میافته و اپل ممکنه نقطهٔ عطفش باشه.
گوگل به صاحبهای سایت اجازه میده از AI Overviews بیرون بزنن و قول میده رتبهی سرچ عادیشون آسیب نبینه؛ ولی این قول چقدر قابلاعتماده؟
تیم Databricks جزئیات معماری inference پلتفرمشون رو منتشر کردن؛ سیستمی که هم مدلهای متنباز مثل Qwen رو سرو میکنه و هم مدلهای اختصاصی مثل GPT و Claude.
مردم معمولاً نمیتونن تشخیص بدن یه تبلیغ یا متن کارِ هوش مصنوعیه یا آدم، ولی چند مطالعهٔ تازه نشون میدن همچنان به محتوای انسانی بهتر واکنش میدن و گوگل هم بیشتر سراغش میره.
یه بانک بزرگ والاستریت قراره به ایجنتهای هوش مصنوعی مشتریا اجازه بده مستقیم به پلتفرمهاش وصل شن و دور رابط کاربری انسانی رو بزنن.
گروهی از پژوهشگران سابق گوگل دیپمایند و اپل استارتاپ Trajectory را راه انداختن تا درک بصری هوش مصنوعی را بهتر کنن؛ تواناییای که به گفتهی خودشون فعلاً در حد یک کودک سهساله است.
استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در توسعه نرمافزار جذابه، ولی اگر بدون تفکر ازشون استفاده کنیم، بهجای رشد، وابستهشون میشیم.
یک تحلیل دادهمحور با ۱۷ بنچمارک نشون میده مدلهای متنباز روی بنچمارکهای خصوصی حدود ۸ تا ۱۰ ماه و روی بنچمارکهای عمومی ۴ تا ۶ ماه از بهترین مدلهای بسته عقبان.
آنتروپیک پروژهٔ Glasswing رو به ۱۵۰ شریک تازه در بیش از ۱۵ کشور گسترش داده؛ مدلی که تو پیداکردنِ آسیبپذیریِ نرمافزار خبره شده و همین، هم نویدبخشه هم نگرانکننده.
نتفلیکس یک پایپلاین سهمرحلهای ساخته که خروجی چند مدل AI مختلف را روی فوتیج خام ادغام میکنه و جستجوی فریمدقیق رو در کمتر از یک ثانیه ممکن میکنه.
تیم اسپیتی پنج سال با هر دوی Livewire و Inertia کار کرده و حالا معیارهای دقیقی داره که بهش میگه کدوم ابزار برای کدوم پروژه درسته.