آنتروپیک داره روی یه بیلد داخلی جدید به اسم کلود جوپیتر V1 تست‌های امنیتی (red teaming) انجام می‌ده. این اتفاق دقیقاً قبل از کنفرانس «Code with Claude» در ۶ می ۲۰۲۶ در سان‌فرانسیسکو افتاده. آنتروپیک سال پیش هم همین کار رو با کدنیم «نپتون» انجام داد و چند هفته بعدش کلود ۴ رو معرفی کرد. جوپیتر بزرگ‌ترین سیاره منظومه شمسیه و این اسم‌گذاری بی‌دلیل نیست؛ احتمالاً یه مدل نسل جدید در راهه.

۲۶ هفته پیشtestingcatalog.com

SharkMCP یه سرور MCP هست که رابط برنامه‌نویسی Wireshark یعنی sharkd رو به صورت مجموعه‌ای از ابزارها در اختیار مدل‌های زبانی بزرگ قرار می‌ده. با این ابزار می‌تونی فایل‌های PCAP و PCAPNG رو لود کنی و با زبان طبیعی تحلیلشون کنی. هر فایل PCAP یه پروسه sharkd مجزا داره و جلسه‌ها از هم ایزوله هستن. ابزارهایی برای بررسی پکت‌ها، آمار پروتکل‌ها، مکالمات، جریان‌های VoIP، استخراج آبجکت‌ها و خیلی چیزهای دیگه هم در اختیارته.

۲۶ هفته پیشgithub.com

حملات زنجیره تامین به npm داره بیشتر و خطرناک‌تر می‌شه. Axios با بیش از ۱۰۰ میلیون دانلود هفتگی آخرین قربانی بود. یه مفهوم ساده به اسم «dependency cooldown» می‌تونه جلوی بخش بزرگی از این حملات رو بگیره. ابزارهایی مثل npm، pnpm، Yarn و Dependabot الان این قابلیت رو دارن که نصب پکیج‌های تازه‌منتشرشده رو برای مدت مشخصی به تعویق بندازن.

۲۶ هفته پیشsecuritylabs.datadoghq.com

نیک نیسی از WorkOS تعریف می‌کنه که چطور دو ابزار هوش مصنوعی ساخت، ولی بعد از مدتی متوجه شد هیچ راهی برای سنجش کیفیت خروجی‌شون نداره. راه‌حلش نوشتن یه سیستم ارزیابی (eval) بود؛ چیزی فراتر از تست‌های معمولی. تست‌های سنتی برای رفتار قطعی طراحی شدن، ولی LLMها هر بار خروجی متفاوتی می‌دن و باید با نرخ موفقیت سنجیده بشن، نه pass/fail ساده. این مقاله داستان ساختن دو سیستم eval کاملاً متفاوت برای دو مشکل متفاوته که یه درس مشترک داشتن.

۲۶ هفته پیشworkos.com

دیتادگ گزارش جامع «وضعیت DevSecOps 2026» رو منتشر کرده که با تکیه بر داده‌های واقعی هزاران محیط پروداکشن، تصویر دقیقی از وضع امنیت اپلیکیشن‌ها ارائه می‌ده. طبق این گزارش، ۸۷٪ سازمان‌ها آسیب‌پذیری‌های قابل سوءاستفاده در محیط پروداکشن دارن. رانتایم‌های به‌پایان‌رسیده و وابستگی‌های قدیمی از مهم‌ترین عوامل این ریسک به حساب میان. این گزارش به تیم‌های مهندسی و امنیت کمک می‌کنه بدون اینکه سرعت توسعه رو کم کنن، ریسک رو کاهش بدن.

یه آزمایشگاه واقعی با ترافیک مختلط نشون داد که یه پول مشترک vLLM برای همه نوع درخواست، گزینه بدی‌ه. بهترین نتیجه با پروفایل class-aware-router به دست اومد که اولین توکن، ریتم تولید توکن، و ایزولاسیون کلاینت‌های کند رو با هم بهینه می‌کنه. توصیه اصلی اینه که قبل از هر تغییری در کرنل‌ها، لاین‌های ترافیکی رو از هم جدا کنی. ترافیک تعاملی باید روی یه پول کوچیک‌تر با بودجه توکن محدودتر بمونه، و کارهای سنگین‌تر مثل long-context و batch به یه پول جداگانه منتقل بشن.

Replit در ۱۸ ماه گذشته رشد باورنکردنی داشته و از ۲.۸ میلیون دلار درآمد سالانه به مسیر یک میلیارد دلار رسیده. مدیرعامل Replit، امجد مصعب، می‌گه شرکت برخلاف رقیبش Cursor که با حاشیه سود منفی ۲۳ درصد کار می‌کنه، بیش از یک سال است که حاشیه سود مثبت داره. او فروش شرکت رو رد نمی‌کنه اما تأکید می‌کنه که هدف اصلیشون موندن به عنوان یه شرکت مستقله. درگیری با اپل بر سر اپ استور هم یکی از داغ‌ترین بخش‌های این مصاحبه‌ست.

۲۶ هفته پیشtechcrunch.com

محققان مایکروسافت روشی ارائه دادن به اسم «Synthetic Computers at Scale» که توش محیط‌های کامپیوتری واقع‌گرایانه با ساختار پوشه‌بندی و فایل‌های محتوامحور شبیه‌سازی می‌شه. روی هر کامپیوتر مصنوعی، یک ایجنت هوش مصنوعی وظایف بلندمدت تعریف می‌کنه و ایجنت دیگه‌ای اون‌ها رو انجام می‌ده — کاری که معادل حدود یک ماه کار انسانیه. این روش می‌تونه پایه‌ای برای یادگیری تقویتی و خودبهبودی ایجنت‌های هوش مصنوعی در سناریوهای کاری واقعی باشه.

۲۶ هفته پیشarxiv.org

Buildkite یه پلتفرم CI/CD سریع و مقیاس‌پذیره که برای تیم‌های نرم‌افزاری طراحی شده. این سرویس ابزارهایی مثل Pipeline، Test Engine، و Package Registry رو یه‌جا جمع کرده تا فرآیند تحویل نرم‌افزار رو سریع‌تر و مطمئن‌تر کنه. Buildkite یه پلن آزمایشی ۳۰ روزه بدون نیاز به کارت اعتباری ارائه می‌ده که همه قابلیت‌ها توش باز هستن. پلن‌های قیمت‌گذاری از رایگان تا Enterprise در دسترسه و برای تیم‌های بزرگ گزینه‌های حرفه‌ای مثل SCIM، SAML، و لاگ‌های حسابرسی هم داره.

سه سال پیش یه نویسنده‌ی فناوری پیش‌بینی کرد که پرامپت‌نویسی یه چیز موقتیه و با بهتر شدن مدل‌های هوش مصنوعی از بین می‌ره. حالا خودش قبول می‌کنه که اون پیش‌بینی نه کاملاً درست بود، نه کاملاً غلط. بخشی از پرامپت‌نویسی قدیمی — مثل ترفندهای «قدم‌به‌قدم فکر کن» — واقعاً منسوخ شده؛ ولی نسخه‌ی جدید و جدی‌تری جاشو گرفته. امروز پرامپت‌نویسی یعنی مدیریت context، طراحی ابزار، و ساختن سیستم‌های قابل‌اعتماد برای عامل‌های هوش مصنوعی که تو محیط‌های واقعی کار می‌کنن.

۲۶ هفته پیشyiblet.com

آمریکا وارد یه دوره جدید از برق‌رسانی شده؛ مصرف برق در دو سال اخیر بیشتر از ۱۵ سال قبلش رشد کرده. این رشد عمدتاً از دیتاسنترهای هوش مصنوعی، صنایع سنگین، و حمل‌ونقل الکتریکی میاد. در عین حال سرمایه‌گذاری در انرژی خورشیدی و باتری‌ها به رکورد رسیده، ولی هنوز به اندازه کافی سریع نیست که جلوی افزایش قیمت برق رو بگیره. قیمت برق خانگی از سال ۲۰۲۰ تاکنون بیش از ۴۰٪ بالا رفته و احتمال ادامه این روند هم هست.

گیت‌هاب از ۲۰۰۸ تا حالا روابط بین ریپوها رو عمیقاً مدل نکرده. در حالی که امروز وابستگی‌ها از طریق فایل manifest مدیریت می‌شن، نه fork، ابزارهای forge هنوز این رابطه رو جدی نمی‌گیرن. نویسنده لیستی از ویژگی‌هایی می‌ده که یه forge واقعاً به نگه‌دارندگان پروژه‌های اوپن‌سورس کمک می‌کنه؛ از تست downstream گرفته تا فید اطلاع‌رسانی برای وابستگان. اینا دقیقاً چیزاییه که نه کلاینت‌ها می‌تونن حلشون کنن، نه هیچ‌کدوم از رقبای GitHub در حال ساختنشون هستن.

کدنویسی اجنتیک و رویکرد «توسعه مبتنی بر اسپک» (SDD) داره به‌عنوان آینده‌ی برنامه‌نویسی معرفی می‌شه؛ جایی که انسان فقط نقش «هماهنگ‌کننده» داره و AI کدها رو می‌نویسه. اما شواهد نشون می‌ده که استفاده‌ی مداوم از این ابزارها داره مهارت‌های فنی و تفکر انتقادی توسعه‌دهنده‌ها رو به شکل محسوسی فرسایش می‌ده. طعنه‌ی اصلی اینجاست: همون مهارت‌هایی که برای نظارت درست روی AI لازمه، دقیقاً همون‌هایی‌ان که با استفاده از AI از بین می‌رن. این چرخه‌ی معیوب حتی مدیران ارشد مهندسی در شرکت‌هایی مثل LinkedIn رو نگران ک

۲۶ هفته پیشlarsfaye.com

متا یه پلتفرم یکپارچه هوش مصنوعی ساخته که به‌طور خودکار مشکلات عملکردی زیرساخت رو پیدا و رفع می‌کنه. این سیستم با ترکیب ابزارهای استانداردشده (MCP Tools) و مهارت‌های تخصصی (Skills)، دانش مهندسان ارشد رو به قابلیت‌های قابل‌استفاده برای مدل‌های زبانی تبدیل می‌کنه. نتیجه؟ صدها مگاوات برق بازیابی‌شده و کاهش زمان بررسی دستی از حدود ۱۰ ساعت به ۳۰ دقیقه. این پلتفرم هم برای شناسایی پسرفت‌های عملکردی (Defense) و هم برای پیاده‌سازی بهینه‌سازی‌های پیشگیرانه (Offense) استفاده می‌شه.

۲۶ هفته پیشengineering.fb.com

کوبرنتیز v1.36 یه قابلیت آلفای جدید به اسم Pod-Level Resource Managers معرفی کرده که مدیریت منابع رو از سطح کانتینر به سطح Pod ارتقا می‌ده. با این ویژگی، می‌شه برای کانتینرهای اصلی (مثل ML یا دیتابیس) منابع اختصاصی NUMA-aligned گرفت و سیدکارهای سبک رو از یه pool مشترک تغذیه کرد. این یعنی دیگه لازم نیست به خاطر چند تا سیدکار، کل مزایای کلاس QoS از دست بره. این قابلیت برای ورک‌لودهای حساس به تأخیر مثل ML، دیتابیس‌های پرسرعت و سیستم‌های high-frequency trading خیلی به کار میاد.

مدل‌های زبانی کوچک (SLM) الان در Chrome و Edge پشت یه فلگ آزمایشی در دسترسن و می‌تونن مستقیماً توی مرورگر و بدون نیاز به سرور یا API key اجرا بشن. این ایده جذابیت‌های واقعی داره؛ رایگانه، آفلاینه، خصوصیه و به دیتاسنتر وصل نمیشه. اما موزیلا رسماً موضع منفی گرفته و نگرانی‌هایی مثل انحصار مدل گوگل و شکستن استانداردها رو مطرح کرده. نویسنده هم هم خوش‌بینه هم نگران، و یه سری پیشنهاد برای بهتر کردن این اکوسیستم ارائه میده.

۲۶ هفته پیشdaverupert.com

وزارت دفاع آمریکا (پنتاگون) با هفت شرکت بزرگ فناوری از جمله گوگل، مایکروسافت، آمازون، انویدیا، اوپن‌ای‌آی، Reflection و اسپیس‌ایکس توافق کرده تا از هوش مصنوعی اون‌ها در شبکه‌های طبقه‌بندی‌شده نظامی استفاده کنه. هدف اصلی اینه که هوش مصنوعی بتونه در تصمیم‌گیری‌های پیچیده میدان جنگ به سربازان کمک کنه. آنتروپیک (سازنده Claude) از این فهرست غایبه؛ دلیلش اختلاف حقوقی با دولت ترامپ بر سر نگرانی‌های اخلاقی استفاده نظامی از هوش مصنوعیه. کارشناسان نسبت به وابستگی بیش از حد به هوش مصنوعی در محیط‌های نظامی

۲۶ هفته پیشsecurityweek.com

وقتی به AI می‌گی یه فیچر بساز، همه‌چیز خوب به نظر می‌رسه — تا یادت بیاد یه edge case مهم رو فراموش کردی، یا ببینی از offset pagination به جای cursor استفاده کرده. این چرخه‌ی بی‌پایان «درست کن، اشتباه جدید، دوباره درست کن» همون چیزیه که نویسنده بهش می‌گه AI Psychosis. راه‌حل پیشنهادیش اینه که قبل از کدنویسی، اسپک‌های دقیق به فرمت YAML بنویسی — رویکردی که بهش «Specsmaxxing» می‌گه. برای این کار هم یه ابزار اوپن‌سورس به اسم Acai.sh ساخته که کمک می‌کنه اسپک بنویسی، کد بسازی، بررسی کنی و ایتریت کنی.

۲۶ هفته پیشacai.sh

یه آزمایش جالب نشون داد که وقتی یه مدل هوش مصنوعی پیشرفته نقش «هاب» یا مدیر رو برای هماهنگی مدل‌های دیگه می‌گیره، نه‌تنها چهار برابر گرون‌تره، بلکه نتیجه‌اش هم بدتره. در مقابل، یه ساختار بازاری ساده که مدل‌ها با هم رقابت می‌کنن، هم ارزون‌تر بود هم کیفیت بهتری داشت. این آزمایش روی ۱۵ تسک دست‌ساز در حوزه کدنویسی، استدلال و سنتز انجام شد و نشون داد هر توپولوژی برای نوع خاصی از مسئله بهتره. مدل‌های هوش مصنوعی برخلاف انسان‌ها، در تخمین توانایی‌های خودشون ضعیفن ولی تنوعشون در یه بازار رقابتی می‌تونه ا

۲۶ هفته پیشstrangeloopcanon.com

Cognizant اعلام کرده که قراره شرکت Astreya رو بخره؛ یه ارائه‌دهنده خدمات مدیریت‌شده IT با تخصص عمیق در زیرساخت هوش مصنوعی و دیتاسنتر. Astreya با پلتفرم اختصاصی AI OpsHub خودش و سابقه ۲۵ ساله، الان سرویس‌دهنده ۶ تا از ۷ غول بزرگ تکنولوژی (Magnificent Seven) هست. این خرید به Cognizant کمک می‌کنه تو دوره‌ای که هزینه‌های زیرساخت AI به ۶.۷ تریلیون دلار می‌رسه، جایگاه قوی‌تری داشته باشه. انتظار می‌ره معامله تا پایان سه‌ماهه دوم ۲۰۲۶ نهایی بشه.

۲۶ هفته پیشnews.cognizant.com