انویدیا یه مدل صوتی open-weight داده که همزمان متن، اسم گوینده، زمان هر کلمه و ترجمه رو تحویل میده؛ ولی برای اجرای کاملش یه GPU هشتاد گیگی لازمه.
تیم DeepSeek Harness یه طرح برای ایجنتهای کدنویسی داده که توش یه روتر با آدمها حرف میزنه و workerها کد مینویسن. آزمایششون نشون داده این تقسیم کار با پرامپت جواب نمیده.
تیم Express دو آسیبپذیری با شدت بالا تو body-parser و multer رو پچ کرده که با یه درخواست بدون احراز هویت، پروسه Node رو کرش میکنن.
Tangled یه جایگزین غیرمتمرکز برای GitHub هست که حالا با UI جدید، سرورهای پخششده تو دنیا و ذخیرهٔ issue و PR داخل خود ریپو اومده.
Anthropic از Claude خواست دادهای بسازه که یه مدل رو منحرف کنه ولی مانیتور ایمنی متوجه نشه. جواب؟ داستان و نقشآفرینی.
Anthropic یه اپ ایجنت تازه ساخته که منتظر پیام تو نمیمونه. هر صبح ایمیل و تقویمت رو مرور میکنه و جوابها رو برات پیشنویس میکنه.
انویدیا یه مدل تحقیقاتی ۳.۹۷ میلیارد پارامتری ساخته که بهجای لایهی بیشتر، یه بلوک رو چند بار تکرار میکنه و تو کارهای agent از Gemma 3 27B جلو میزنه.
Composer 2.11 حالا میتونه نسخههایی که تازه منتشر شدن رو تا یه مدت مشخص نصب نکنه؛ یه سپر ساده جلوی پکیجهای آلوده.
یه ابزار متنباز که اسکن سهبعدی قطعه رو تو خود مرورگر اندازه میگیره، با مدل CAD مقایسه میکنه و حتی با کمک ایجنت هوش مصنوعی ازش یه بدنه STEP میسازه.
این چهار شرکت دارن با هم همکاری میکنن ولی در اصل سر یه جایگاه دعوا دارن: لایهای که تعیین میکنه agentها به چی دسترسی دارن و کارشون کجا بره.
یه آزمایش روی سختافزار خونگی نشون داد سه روش مختلف distillation مدل کوچیک رو بهتر و کمحرفتر میکنن، ولی از سقف دقت یادگیری تقویتی رد نمیشن.
Anthropic تو پرونده تازهش به کمیسیون بورس آمریکا نوشته ممکنه خیلی زود به آستانهای برسه که AI خودش سرعت پیشرفت AI رو یهو خیلی بالا ببره.
کلید خصوصی یه CA عدد ۴ بود، PHP و GitLab و Node.js پچ اضطراری دادن و Railway لو رفت. Gergely Orosz میگه با AI باید امنیت نرمافزار رو از نو ببینیم.
یه مقالهٔ جدید نشون میده با آلوده کردن سهم خیلی کمی از دادهٔ پیشآموزش، میشه ایجنت CLI رو وادار کرد دستور مهاجم رو روی سیستم کاربر اجرا کنه.
آزمایشگاه DASH Lab نصف expertهای مدل DeepSeek رو حذف کرده و بقیه رو تا حدود ۱ بیت فشرده کرده. نتیجه روی یه GPU اجرا میشه و هنوز باگ واقعی پیدا میکنه.
یه آزمایش روی 2160 تیم هشتنفره از ایجنتها نشون داده رهبر شدن به مدل زیرین و حتی جای اسم ایجنت تو پرامپت بستگی داره.
تیم Harness دیپسیک میگه مشکل اصلی کار با چند agent کدنویس، ذهن آدمیه که باید همهشون رو دنبال کنه، و یه معماری دولایه برای حلش پیشنهاد داده.
یه جایگزین متنباز برای Grok Bot که هر بات توش یه ایجنت واقعیه با مدل، کامپیوتر و اپهای وصلشدهٔ خودش، و همهچی روی سیستم خودت اجرا میشه.
تو یه بنچمارک سخت فیزیک نظری، چند تا از جوابهای «غلط» مدل در واقع درست بودن و مشکل از کلید جوابها بود.
Ai2 نشون داده مدلهای زبانی وقتی باید بگن یه ایده پژوهشی تازهست یا نه، با یه تغییر کوچیک توی پرامپت جوابشون کاملاً عوض میشه.