الكاتب: شاشوف ShaShof

فيميو، منصة استضافة الفيديو، تقوم بتسريح بعض من موظفيها العالميين، وفقًا لتقرير من بيزنس إنسايدر. تأتي هذه الخطوة بعد فترة قصيرة من استحواذ الشركة من قبل مجموعة التكنولوجيا الإيطالية بيندنغ سبونز، التي اشترتها في صفقة نقدية بالكامل العام الماضي مقابل 1.38 مليار دولار.

أكدت بيندنغ سبونز التسريحات لـ BI لكنها لم تشارك عدد الأشخاص الذين سيفقدون وظائفهم. ذكرت ذا فيرج أن التخفيضات ستؤثر على “جزء كبير” من إجمالي قوة العمل في الشركة، استنادًا إلى منشور على لينكد إن من نائب رئيس فيميو السابق للعلامة التجارية العالمية والإبداع، الذي ذكر أنه “جنبًا إلى جنب مع جزء كبير من الشركة”، تأثر “بالتسريحات”.

تواصلت TechCrunch مع فيميو وبيندنغ سبونز للحصول على المزيد من المعلومات.

تأسست فيميو في عام 2004، وقد واجهت صعوبة في إيجاد موطئ قدم في مجال يهيمن عليه يوتيوب. في السنوات الأخيرة، اعتمدت الشركة بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي. في عام 2023، أعلنت عن خطط لإطلاق أدوات كتابة نصوص وتحرير فيديو مدعومة بالذكاء الاصطناعي. في أكتوبر الماضي، أضافت الشركة مجموعة من أدوات المبدعين المدعومة بالذكاء الاصطناعي المصممة لربط “محتوى صانعي الأفلام مباشرة بتدفقات عمل الذكاء الاصطناعي”.

في السنوات الأخيرة، استحوذت بيندنغ سبونز على عدد من المنصات التكنولوجية المعروفة الأخرى، بما في ذلك ميتوب، وإفيرنوت، ووي ترانسفر.

تقوم جنرال موتورز بإعادة تنظيم مواقع إنتاج مركباتها في خطوة ستنقل الإنتاج من الصين والمكسيك إلى مصنع في الولايات المتحدة في ولاية كانساس. يعني هذا التغيير أيضًا نهاية إعادة إطلاق سيارة شيفروليه بولت EV، المركبة الوحيدة التي يتم تصنيعها حاليًا في مصنع فيرفاكس للتجميع في كانساس.

تعكس تغييرات مصانع السيارات بيئة اقتصادية وسياسية، تشكلت بفعل سياسة التعريفات الجمركية في إدارة ترامب وقرارها بإنهاء الائتمان الضريبي الفيدرالي لمركبات الكهرباء، والذي يوفر تخفيضًا يصل إلى 7500 دولار على المركبات الكهربائية المؤهلة. جعلت هذه التغييرات بناء المركبات في الصين والمكسيك أكثر تكلفة قبل أن تُباع في الولايات المتحدة.

من المتوقع أن تنتهي إنتاج سيارة 2027 شيفي بولت EV، التي دخلت dealerships هذا الشهر، خلال نحو عام ونصف. سيبدأ سعر شيفي بولت EV الجديد عند 29990 دولارًا بما في ذلك رسوم الوجهة، وهي واحدة من أقل المركبات الكهربائية الجديدة تكلفة المتاحة للمستهلكين في الولايات المتحدة.

أكدت جنرال موتورز لموقع TechCrunch أن سيارة بويك إنفجن من الجيل القادم، التي تُصنع حاليًا في الصين، ستنتقل إلى مصنع فيرفاكس للتجميع في كانساس بدءًا من عام 2028. ستنتقل سيارة شيفروليه إكوينوكس التي تعمل بالغاز، والمصنوعة في مصنع سان لويس بوتوسي في المكسيك، إلى مصنع كانساس في منتصف عام 2027.

ستكون بولت، من ناحية أخرى، لها حياة قصيرة إذا نفذت جنرال موتورز خططها المعلنة سابقًا.

قال متحدث باسم جنرال موتورز في بيان أُرسل إلى TechCrunch: “عندما كشفنا عن بولت في أكتوبر، قلنا وكان قد تم الإبلاغ على نطاق واسع أنها ستكون طرازًا محدود الإصدار”. “كما أعلننا سابقًا أن إكوينوكس التي تعمل بالغاز ستأتي إلى فيرفاكس في منتصف 2027 بعد أن يتراجع إنتاج بولت. اليوم نعلن أن سيارة بويك SUV المدمجة من الجيل القادم ستأتي إلى فيرفاكس اعتبارًا من 2028.”

لا تزال الشركة تبيع مركبات كهربائية أخرى، بما في ذلك شيفي إكوينوكس الكهربائية وشيفي بلازر. السؤال هو ما إذا كانت جنرال موتورز ستغير مسارها وتنقذ بولت إذا كانت المبيعات أفضل من المتوقع. نحن نعلم أن جنرال موتورز قد وعدت بإجراء استثمارات جديدة في مصنع فيرفاكس لمركباتها الكهربائية الميسورة التكلفة من الجيل القادم. لكننا لا نعرف متى.

أعلن مبتكرو مشروع المصدر المفتوح vLLM أنهم نقلوا الأداة الشهيرة إلى شركة ناشئة مدعومة برأس المال المغامر، إنفيراكت، حيث تمكنوا من جمع 150 مليون دولار في تمويل أولي بقيمة تقديرية 800 مليون دولار.

قاد الجولة كل من أندرييسن هورويتز وLightspeed Venture Partners، مؤكدين تقارير TechCrunch السابقة التي تفيد بأن vLLM قد جمعت رأس المال من a16z.

تتزامن انطلاقة إنفيراكت مع التCommercialization الأخيرة لمشروع SGLang كـ RadixArk، الذي قالت مصادر إنه مؤمن له رأس المال بتقييم 400 مليون دولار قاده Accel، كما أوردنا يوم الأربعاء.

مع تحول التركيز في الذكاء الاصطناعي من تدريب النماذج إلى نشرها في التطبيقات، وهي عملية تعرف باستنتاج، فإن التقنيات مثل vLLM وSGLang التي تجعل هذه الأدوات تعمل بشكل أسرع وبكلفة أقل تجذب انتباه المستثمرين.

تم تأسيس كل من vLLM وSGLang في عام 2023 في مختبر UC Berkeley لمؤسس Databricks أيون ستويكا.

قال سيمون مو، الرئيس التنفيذي لإنفيراكت وأحد المبتكرين الأصليين للمشروع، لبلومبرغ إن المستخدمين الحاليين لـ vLLM يتضمنون خدمة الحوسبة السحابية من أمازون وتطبيق التسوق.

أعلنت LiveKit، وهي مطور برامج البنية التحتية لتطبيقات الصوت والفيديو في الوقت الحقيقي المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، عن جمع 100 مليون دولار في جولة تمويلية بتقييم قدره مليار دولار.

تأتي الجولة، التي تتبع جمع LiveKit للتمويل السابق قبل عشرة أشهر، بقيادة Index Ventures مع مشاركة من مستثمرين سابقين، بما في ذلك Altimeter Capital Management وHanabi Capital وRedpoint Ventures.

تدعم LiveKit وضع الصوت في ChatGPT من OpenAI. تشمل عملاء الشركة الآخرين xAI وSalesforce وTesla، بالإضافة إلى مشغلي خدمات الطوارئ 911 ومقدمي خدمات الصحة النفسية.

تأسست الشركة في عام 2021 من قبل Russ d’Sa وDavid Zhao كمشروع برمجيات مفتوحة المصدر لبناء تطبيقات يمكنها نقل الصوت والفيديو في الوقت الحقيقي دون انقطاع، في زمن كانت فيه أنحاء العالم تتواصل عبر Zoom خلال الوباء.

على الرغم من أن LiveKit بدأت كأداة مجانية للمطورين، إلا أن العمل ازدهر بعد أن أدرك المؤسسون أن الشركات الكبرى ترغب في إصدار سحابي مدارة، وبدأوا في تقديم هذه الخدمات للمؤسسات في ظل ازدهار الذكاء الاصطناعي الصوتي.

لقد مرت حوالي عامين منذ أن توقع ساتيا ناديلا، المدير التنفيذي لشركة مايكروسوفت، أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل الأعمال المعرفية – وهي الوظائف ذات الياقات البيضاء التي يشغلها المحامون، والمصرفيون الاستثماريون، وأمناء المكتبات، والمحاسبون، وشركات تكنولوجيا المعلومات وغيرهم.

ولكن على الرغم من التقدم الكبير الذي حققته نماذج الأساس، فإن التغيير في الأعمال المعرفية قد تأخر في الوصول. لقد أتقنت النماذج البحث المتعمق والتخطيط الوكالي، ولكن لأي سبب من الأسباب، فإن معظم الأعمال ذات الياقات البيضاء قد بقيت نسبياً غير متأثرة.

إنها واحدة من أكبر الألغاز في مجال الذكاء الاصطناعي – وبفضل الأبحاث الجديدة من عملاق بيانات التدريب Mercor، نحصل أخيراً على بعض الإجابات.

تتطلع الأبحاث الجديدة إلى كيفية أداء نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة عند القيام بمهام العمل الفعلية ذات الياقات البيضاء، المستمدة من الاستشارات، والمصارف الاستثمارية، والقانون. والنتيجة هي معيار جديد يسمى Apex-Agents – وحتى الآن، يحصل كل مختبر للذكاء الاصطناعي على درجة راسبة. عند مواجهة استفسارات من محترفين حقيقيين، عانت حتى أفضل النماذج من الحصول على أكثر من ربع الأسئلة بشكل صحيح. في الغالب، كانت العودة بإجابة خاطئة أو بلا إجابة على الإطلاق.

ووفقًا للباحث بريندان فودي، الذي عمل على الورقة، كانت أكبر نقطة ضعف للنماذج هي تتبع المعلومات عبر مجالات متعددة – شيء جوهري لمعظم الأعمال المعرفية التي يقوم بها البشر.

“أحد التغييرات الكبيرة في هذا المعيار هو أننا قمنا بإعداد البيئة بأكملها، مستندين إلى كيفية الخدمات المهنية الحقيقية،” أخبر فودي مجلة Techcrunch. “إن الطريقة التي نقوم بها بأعمالنا ليست مع شخص واحد يقدم لنا كل السياق في مكان واحد. في الحياة الحقيقية، أنت تعمل عبر Slack وGoogle Drive وكل هذه الأدوات الأخرى.” بالنسبة للعديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الوكالية، لا يزال هذا النوع من التفكير عبر مجالات متعددة متقطعاً.

تم استخراج السيناريوهات جميعها من محترفين حقيقيين في سوق خبراء Mercor، الذين وضعوا الاستفسارات وحددوا المعيار للاستجابة الناجحة. من خلال النظر إلى الأسئلة، التي تم نشرها علنًا على Hugging Face، يمكن أن يكون لديك فكرة عن مدى تعقيد المهام.

سؤال واحد في قسم “القانون” يقرأ:

خلال الدقائق الثمانية والأربعين الأولى من انقطاع إنتاج الاتحاد الأوروبي، قامت فريق الهندسة في Northstar بتصدير مجموعة واحدة أو اثنتين من سجلات أحداث الإنتاج الخاصة بالاتحاد الأوروبي، التي تحتوي على بيانات شخصية، إلى بائع التحليل الأمريكي…. وفقًا لسياسات Northstar الخاصة، هل يمكن اعتبار تصدير سجل واحد أو اثنين متسقًا مع المادة 49؟

الإجابة الصحيحة هي نعم، ولكن الوصول إلى هناك يتطلب تقييمًا عميقًا لسياسات الشركة الخاصة وكذلك قوانين الخصوصية ذات الصلة في الاتحاد الأوروبي.

قد يكون هذا الأمر محيرًا حتى لشخص مطلع جيدًا، ولكن الباحثين كانوا يحاولون نمذجة العمل الذي يقوم به المحترفون في هذا المجال. إذا كان بإمكان نموذج LLM الإجابة بشكل موثوق على هذه الأسئلة، فإنه يمكن أن يحل فعلياً محل العديد من المحامين الحاليين. “أعتقد أن هذا هو على الأرجح الموضوع الأكثر أهمية في الاقتصاد،” قال فودي لمجلة TechCrunch. “المعيار يعكس العمل الحقيقي الذي يقوم به هؤلاء الأشخاص.”

حاولت OpenAI أيضًا قياس المهارات المهنية باستخدام معيار GDPVal – لكن اختبار Apex Agents يختلف في طرق مهمة. حيث يختبر GDPVal المعرفة العامة عبر مجموعة واسعة من المهن، يقيس معيار Apex Agents قدرة النظام على أداء مهام مستدامة في مجموعة ضيقة من المهن ذات القيمة العالية. النتيجة أكثر صعوبة للنماذج، ولكنها أيضًا مرتبطة بشكل أوثق بما إذا كانت هذه الوظائف يمكن أتمتتها.

في حين لم تثبت أي من النماذج أنها جاهزة لتولي مهام المصرفيين الاستثماريين، كانت بعض النماذج أقرب إلى الهدف بوضوح. حصل نموذج Gemini 3 Flash على أعلى أداء في المجموعة بدقة 24%، تلاه نموذج GPT-5.2 بدقة 23%. وأسفل ذلك، حصلت نماذج Opus 4.5 وGemini 3 Pro وGPT-5 جميعها على درجات تقارب 18%.

على الرغم من أن النتائج الأولية تقل عن المستوى المطلوب، إلا أن مجال الذكاء الاصطناعي لديه تاريخ من تجاوز المعايير التحديّة. الآن بعد أن أصبح اختبار Apex علنيًا، فإنه يتحدى مختبرات الذكاء الاصطناعي التي تعتقد أنها يمكن أن تحقق نتائج أفضل – وهو ما يتوقعه فودي تمامًا في الأشهر القادمة.

“إنه يتحسن بسرعة كبيرة،” أخبر فودي مجلة TechCrunch. “الآن من العادل أن نقول إنه مثل متدرب يصيب النجاح ربع الوقت، ولكن العام الماضي كان المتدرب الذي يحقق النجاح خمس أو عشر بالمائة من الوقت. هذا النوع من التحسين عامًا بعد عام يمكن أن يكون له تأثير سريع جداً.”

]

تسبب انقطاع مستمر في خدمات مايكروسوفت في منع العملاء من الوصول إلى صناديق البريد الإلكتروني والملفات والاجتماعات وغيرها من خدمات السحابة التابعة لمايكروسوفت.

قالت الشركة العملاقة للتكنولوجيا في منشور على “إكس” حوالي الساعة 2:30 مساءً بتوقيت شرق الولايات المتحدة إن الانقطاع كان ناتجًا عن “جزء من بنية الخدمة التحتية في أمريكا الشمالية لا يقوم بمعالجة الحركة كما هو متوقع.” لم تقدم مايكروسوفت تفاصيل محددة عن سبب الانقطاع، لكنها قالت إنها “تعمل على استعادة البنية التحتية إلى حالة صحية لتحقيق الاسترداد.”

ذكرت مايكروسوفت في صفحة الحالة الخاصة بها أن الانقطاع يؤثر على خدمة البريد الإلكتروني Exchange Online، والبحث عن الملفات داخل SharePoint Online أو OneDrive، وإجراء الدردشات، والاجتماعات، أو إضافة الأعضاء في منصة الاجتماعات عبر الفيديو، Teams.

كما يمنع الانقطاع المسؤولين من الوصول إلى لوحات البيانات الأمنية الخاصة بـ Microsoft Purview و Defender XDR ومراكز الإدارة الخاصة بهم.

سنتواصل مع مايكروسوفت للتعليق — بمجرد أن يعود بريدنا الإلكتروني، الذي يستضيفه مايكروسوفت، إلى الوضع الطبيعي.