نرمافزار محبوب Daemon Tools برای مونت کردن ایمیجهای دیسک، یک ماه تمام توزیعکننده بدافزار بوده و هزاران کاربر در بیش از ۱۰۰ کشور را آلوده کرده.
النا ورنا، VP Growth در Lovable، در رویداد Stripe Sessions از بزرگترین اشتباه شرکتهای تکنولوژی گفت: بیتوجهی به مونتایزیشن بهعنوان یک اهرم رشد.
در یک روز تاریخی (۴ مه ۲۰۲۶)، آمازون، اوپنایآی و آنتروپیک هر کدام ابتکارات بزرگی رو اعلام کردن که مدل فروش تکنولوژی به کسبوکارها رو بهکل تغییر میده. دیگه قرار نیست با هر شرکت جداگانه قرارداد بستن؛ بلکه با یک توافق واحد میشه ابزارها رو در دهها یا صدها شرکت همزمان پیاده کرد. اوپنایآی چهار میلیارد دلار برای «The Deployment Company» جمع کرد، آنتروپیک با گلدمن ساکس و بلکاستون شریک شد، و آمازون هم زیرساخت لجستیکش رو به روی همه کسبوکارها باز کرد. این تغییر میتونه به سلطه چند پلتفرم بزرگ بر
متا یه رویکرد جدید به اسم In-Kernel Broadcast Optimization یا IKBO معرفی کرده که یه مشکل اساسی در سیستمهای توصیهگر رو حل میکنه: تکثیر بیدلیل embedding های کاربر برای هر کاندیدا. در روشهای معمول، embedding کاربر باید برای هزاران آیتم کاندیدا کپی بشه که هم حافظه و هم پهنای باند رو هدر میده. IKBO این broadcast رو مستقیم داخل kernel های محاسباتی مدیریت میکنه و دیگه هیچ تنسور تکراریای ساخته نمیشه. این بهینهسازی روی GPU و MTIA متا در تمام مراحل رتبهبندی پیادهسازی شده و تا ۲/۳ کاهش در تأخیر
ProgramBench یه بنچمارک جدیده که میسنجه آیا مدلهای زبانی میتونن فقط با یه فایل اجرایی و مستنداتش، کل سورسکد یه برنامه رو از صفر بازنویسی کنن. هیچ اشارهای به ساختار، کلاس، یا فایلها داده نمیشه و مدل باید همهچیز رو خودش طراحی کنه. نتایج جالبه: هیچکدام از مدلهای بزرگ مثل Claude، GPT-5 یا Gemini نتونستن حتی یه تسک رو بهطور کامل حل کنن. این بنچمارک ۲۰۰ تسک داره که از ابزارهای کوچیک مثل ripgrep تا پروژههای عظیمی مثل SQLite و FFmpeg رو پوشش میده.
یکپارچهسازی سیستمهای سازمانی (System Integration) یکی از بزرگترین و پرهزینهترین بخشهای IT سازمانیه که در ۲۰ سال اخیر تقریباً هیچ تغییری نکرده. مهاجرتهای بزرگ SAP سالها طول میکشه، صدها میلیون دلار هزینه داره و اغلب هم شکست میخوره. حالا با قابلیتهای جدید مدلهای زبانی بزرگ، استارتاپ Tessera ادعا میکنه میتونه این کار رو با تیمی کوچیکتر و سریعتر انجام بده. ایجنتهای هوش مصنوعی این شرکت میتونن کدهای قدیمی ABAP رو بخونن، منطق کسبوکار رو استنتاج کنن و کل فرایند مهاجرت به S/4HANA رو خود
کتاب «How to Scale Your Model» که توسط محققان Google DeepMind و دیگران نوشته شده، سعی میکنه پرده از رموز مقیاسپذیری مدلهای زبانی بزرگ برداره. این کتاب توضیح میده که TPU و GPU چطور کار میکنن، مدلهای LLM چطور روی سختافزار واقعی اجرا میشن، و چطور میشه موازیسازی درستی برای آموزش و استنتاج انجام داد. هدفش اینه که بتونی هزینه و زمان آموزش مدلهای بزرگ رو تخمین بزنی و بهترین طرح موازیسازی رو برای سختافزار موجود انتخاب کنی. این منبع برای هر کسی که میخواد تحقیقات ML رو در مقیاس بزرگ انجام بد
پلتفرم وب این روزا با فیچرهای جدید و جالبی بهروز شده که ارزش داره بهشون نگاه کنی. از تابع CSS جدید contrast-color() برای انتخاب خودکار رنگ با کنتراست مناسب گرفته تا Math.sumPrecise() جاوااسکریپت که جمع اعداد رو بدون افت دقت انجام میده. همچنین فیچرهایی مثل Custom Highlights برای استایلدهی به رنجهای متنی بدون نیاز به عنصر اضافه، و Iterator.concat() برای زنجیر کردن iteratorها در دسترس همه مرورگرها قرار گرفتن. در کنار اینا، یه سری فیچر قدیمیتر هم به مرحله «در دسترس گسترده» رسیدن که پشتیبانی کام
در ۵ مه ۲۰۲۶، DENIC که رجیستری دامنههای .de آلمان رو مدیریت میکنه، امضاهای DNSSEC اشتباهی برای این زون منتشر کرد. این اشتباه باعث شد همه ریزالورهای DNS که اعتبارسنجی DNSSEC انجام میدن، از جمله سرویس 1.1.1.1 کلودفلر، خطای SERVFAIL برگردونن. از اونجایی که .de یکی از بزرگترین TLDهای دنیاست، این اتفاق میلیونها دامنه رو در معرض دسترسناپذیری قرار داد. کلودفلر با استفاده از مکانیزم «serve stale» و سازوکار Negative Trust Anchor توانست تأثیر این قطعی رو تا حد زیادی کاهش بده.
رییوآی (ReUI) یه کتابخانه کامپوننت رایگان و اوپنسورس برای React و Tailwind CSS هست که روی shadcn/ui ساخته شده. با بیش از ۱۰۰۳ کامپوننت آماده، از دیتاگرید و فیلتر گرفته تا کانبان و آپلود فایل، توسعهدهندهها میتونن سرعت توسعه رابط کاربریشون رو به شکل چشمگیری بالا ببرن. این کتابخانه با همه ۵ استایل Shadcn Create سازگاره و هم از Base UI هم Radix UI پشتیبانی میکنه. نسخه ۲.۰ این پروژه با وعده ۱۰ برابر شدن بهرهوری منتشر شده.
سیسکو اعلام کرده که قراره Astrix Security رو بخره تا پورتفولیوی امنیت AI Agentهاش رو تقویت کنه. Astrix یه پلتفرم امنیتی تخصصی داره که روی شناسایی و مدیریت هویتهای غیرانسانی (NHI) مثل API Keyها، Service Accountها و OAuth Tokenها تمرکز داره. این قابلیتها قراره به Cisco Identity Intelligence، Cisco Secure Access و Duo IAM اضافه بشه. جالبه که طبق گزارش Cisco، فقط ۲۴٪ از سازمانها میتونن رفتار AI Agentهاشون رو با نظارت زنده کنترل کنن. این دومین خرید سیسکو در حوزه مدیریت AI طی چند هفته اخیره.
در آوریل ۲۰۲۶، آنتروپیک، اوپنایآی و گیتهاب طی سه هفته پنج تغییر اساسی در پلنهای اشتراکیشان اعلام کردن که همگی نشانهای از یه بحران ساختاری مشترک بودن. مشکل اصلی اینه که مدل اشتراک این شرکتها برای یه محصول چتبات ساده طراحی شده، ولی الان باید جوابگوی ایجنتهای خودکار چندساعته، ابزارهای کدنویسی و کارهای async باشه. ریشهی اصلی فاجعه اینه که حد و مرز مشخصی بین نوع مصرف کاربران در سیستمهای billing وجود نداشته و این شرکتها بهجای بازطراحی اساسی، فقط وصلهپینه میکردن تا اینکه کار به بحران عمو
آنتروپیک چند قابلیت مهم برای Claude Managed Agents معرفی کرده که مهمترینشون «dreaming» هست؛ یه فرآیند زمانبندیشده که سشنهای گذشتهی ایجنت رو مرور میکنه، الگوها رو پیدا میکنه و حافظه رو بهینه میسازه تا ایجنتها بهمرور از خودشون بهتر بشن. علاوه بر این، قابلیت «outcomes» بهت اجازه میده یه معیار موفقیت تعریف کنی تا ایجنت بر اساس اون کارش رو ارزیابی و اصلاح کنه. همچنین هماهنگی چند-عاملی (multiagent orchestration) اضافه شده که یه ایجنت اصلی میتونه کارهای پیچیده رو به ایجنتهای متخصص موازی وا
دولت بریتانیا قصد داره با اجرای قوانین تأیید سن گسترده، دسترسی کودکان به بخشهای مختلف اینترنت رو محدود کنه. گروههای حامی حریم خصوصی مثل EFF، Mozilla، Proton و Tor Project در یک بیانیه مشترک هشدار دادن که این طرح در عمل یعنی همه کاربران — نه فقط بچهها — باید سنشون رو ثابت کنن. منتقدان میگن فناوریهای موجود برای تأیید سن نه دقیق هستن و نه حافظ حریم خصوصی، و بعضیشون با یه سبیل کشیدهشده روی صورت هم دور زده شدن. به جای این رویکرد، این گروهها معتقدن باید مدلهای تجاری مبتنی بر جمعآوری انبوه دا
مایکروسافت یه سری تغییرات مهم توی تجربه Windows Update اعمال کرده که مستقیماً از فیدبک کاربرها اومده. حالا میتونی آپدیت رو موقع راهاندازی اولیه رد کنی، پوز آپدیت رو بینهایت بار تمدید کنی، و هر بار که خواستی سیستم رو ریاستارت کنی بدون اینکه مجبور باشی آپدیت نصب بشه. علاوه بر این، آپدیتهای درایور، .NET و فریمور حالا با آپدیت ماهانه هماهنگ میشن تا تعداد ریبوتهای ماهانه به یکی کاهش پیدا کنه.
اپل از اوایل ۲۰۲۶ جلوی آپدیت چند اپ هوش مصنوعی مثل Replit رو گرفته، چون این اپها کد تولید میکنن و نتیجه رو توی یه web view داخلی نشون میدن. قانون ۲.۵.۲ App Store میگه اپها باید self-contained باشن و نباید کدی اجرا کنن که قابلیت جدید معرفی کنه. مشکل اصلی اینه که فرآیند بررسی اپل برای نرمافزاری که رفتارش در لحظهی اجرا توسط یه مدل هوش مصنوعی تعیین میشه، اصلاً ابزاری نداره. در همین حال OpenAI داره یه اکوسیستم جدید میسازه که اپها رو بهشکل سرویسهای MCP توزیع میکنه، نه باینریهای ثابت.
گوگل یه قابلیت جدید به Meet اضافه کرده که به ادمینها اجازه میده قبل از شروع خودکار یادداشتبرداری با Gemini، ضبط جلسه، یا رونویسی (Transcript)، رضایت صریح شرکتکنندهها رو الزامی کنن. این ویژگی بهصورت پیشفرض خاموشه و باید توسط ادمین در کنسول مدیریتی فعال بشه. رولاوت این قابلیت از ۵ مه ۲۰۲۶ شروع شده و بسته به نسخهی Google Workspace، سطح پوشش متفاوتیه.
محققان در مقالهای که قرار است در ICML 2026 ارائه بشه، استدلال میکنن که هالوسینیشن در مدلهای زبانی بزرگ اساساً یه مشکل «آگاهی از مرز دانش» است، نه صرفاً کمبود اطلاعات. به جای دوگانهی «جواب بده یا سکوت کن»، راه سومی پیشنهاد میشه: ابراز صادقانهی عدم اطمینان. این رویکرد که «متاکاگنیشن» نامیده میشه، یعنی مدل بدونه چی میدونه و چی نمیدونه و این آگاهی رو صادقانه با کاربر در میان بذاره. نویسندگان معتقدن این توانایی برای ساخت مدلهای هم قابل اعتماد و هم کاربردی ضروریه.
در دنیای استارتاپهای پرسرعت عصر هوش مصنوعی، روشهای سنتی طراحی محصول دیگر کارایی ندارن. وقتی توسعهدهندهها میتونن بهسرعت و مستقل بسازن، دیگه نمیشه از بیرون و با نقشهکلی محصول رو طراحی کرد. راهحل اینه که دیزاینر خودش وارد کدبیس بشه و تغییرات کوچک و تدریجی رو مستقیماً شیپ بده، درست مثل یک معمار که بهجای نقشهکشی، با نوار چسب داخل ساختمان مسیرها رو بازطراحی میکنه. این رویکرد یعنی کار با دادههای واقعی، ارسال پولریکوئست، و ساختن عادتهای تیمی بدون اینکه منتظر اجازه یا اجماع بمونی.
رباتهای انساننما در هر ساعت حدود ۵۰۰۰ قدم برمیدارن و هر قدم ضربهای معادل ۲ تا ۳ برابر وزن ربات به محرکهای پا وارد میکنه. این چرخهی بیرحمانه باعث میشه اکثر محرکهای صنعتی در رباتهای انساننما خیلی زود از کار بیفتن. مهمترین معیار طراحی، چگالی گشتاور یا نیروی خروجی به ازای هر کیلوگرم وزن محرکه. محرکهایی مثل پیچهای صنعتی که قابلیت برگشتپذیری مکانیکی ندارن، کل انرژی ضربه رو به جعبهدنده منتقل میکنن و بلافاصله خرد میشن.