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.

قال ديميس حسابيس، الرئيس التنفيذي لشركة Google DeepMind، إنه “مفاجئ” أن OpenAI قد انتقلت بالفعل لتقديم إعلانات داخل روبوت الدردشة الخاص بها. في مقابلة مع Axios في دافوس، كان القائد في مجال الذكاء الاصطناعي يرد على سؤال حول استخدام الإعلانات لتحقيق الإيرادات من خدمات الذكاء الاصطناعي، قائلاً إن الفكرة هي شيء كان الفريق في Google يفكر فيه “بعناية شديدة”.

كما قال حسابيس إن فريقه لم يشعر بالضغط من العملاق التكنولوجي لاتخاذ “قرار سريع” بشأن الإعلان، على الرغم من مدى أهمية الإعلانات لأعمال Google الأساسية.

جاءت تصريحات مؤسس DeepMind عقب أخبار يوم الجمعة بأن OpenAI ستبدأ اختبار الإعلانات كوسيلة لتوليد إيرادات إضافية من جزء من 800 مليون مستخدم نشط أسبوعيًا من روبوت الدردشة الذين ليس لديهم اشتراك مدفوع.

بينما قد تكون OpenAI مضطرة للنظر في الإعلانات، بالنظر إلى تكاليف البنية التحتية والطاقة المتزايدة، يمكن أن يغير قرارها كيفية رؤية المستخدمين لهذه الخدمة.

قال حسابيس: “أنا متفاجئ قليلاً أنهم قاموا بهذه الخطوة مبكرًا جدًا”، مشيرًا إلى اعتماد OpenAI على الإعلانات. “أعني، انظر، الإعلانات، ليس هناك شيء خاطئ في الإعلانات… لقد مولت الكثير من الإنترنت الاستهلاكي. وإذا تمت بشكل جيد، يمكن أن تكون مفيدة”، أوضح ذلك.

“لكن في مجال المساعدين، وإذا كنت تفكر في روبوت الدردشة كمساعد يُفترض أن يكون مفيدًا — وفي رأيي، مع زيادة قوته، يجب أن تكون هذه التكنولوجيا تعمل من أجلك كفرد… هناك سؤال حول كيفية تناسق الإعلانات مع هذا النموذج؟… تريد أن تثق في مساعدك، فكيف تعمل هذه الإعلانات؟” تساءل.

مكرراً بعض التعليقات المبكرة من مقابلة أخرى في دافوس، قال حسابيس أيضًا إن Google ليس لديها “أي خطط حالية” لإجراء إعلانات في روبوت الدردشة الخاص بها. بدلاً من ذلك، ستراقب الشركة الموقف لترى كيف يستجيب المستخدمون.

بالطبع، لقد شهدنا بالفعل رد فعل سلبي من المستهلكين تجاه فكرة دخول الإعلانات في محادثات الناس مع المساعدين الذكاء الاصطناعي. عندما بدأت OpenAI الشهر الماضي في استكشاف ميزة تقترح تطبيقات للتجربة أثناء محادثات المستخدمين، على سبيل المثال، رد الناس بشكل سلبي، قائلين إن هذه الاقتراحات شعرت كإعلانات مزعجة. بعد فترة قصيرة، أوقفت OpenAI اقتراحات التطبيقات، والتي زعمت أنها لم تكن إعلانات فعليًا لأنها “لا تحتوي على عنصر مالي.”

لكن ما إذا كانت الأموال قد تداولت ليست هي ما جعل المستخدمين غاضبين. بل كان الأمر يتعلق بكيفية تدهور جودة التجربة بسبب اقتراحات التطبيقات.

هذا شيء أثار قلق حسابيس أيضًا، كما تشير تصريحاته.

وأوضح أن استخدام روبوت الدردشة هو تجربة مختلفة تمامًا عن استخدام بحث Google. مع البحث، تفهم Google بالفعل نية المستخدم، لذا يمكنها عرض إعلانات مفيدة. من ناحية أخرى، يهدف روبوت الدردشة إلى أن يصبح مساعدًا رقميًا مفيدًا يعرف عنك ويمكن أن يساعدك في العديد من جوانب حياتك، كما قال.

“أعتقد أن هذا مختلف تمامًا عن حالة استخدام البحث. لذا أظن أن ذلك يجب أن يؤخذ بعناية شديدة،” أضاف.

جعل Gemini أكثر فائدة لكل مستخدم هو أيضًا محور  الميزات الشخصية الجديدة التي تم الإعلان عنها اليوم لوضع الذكاء الاصطناعي في Google. الآن، يمكن للمستخدمين اختيار الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لـ Gemini للوصول إلى Gmail وPhotos الخاصين بهم للحصول على ردود مخصصة في وضع البحث، على غرار كيف أضاف تطبيق Gemini مؤخرًا ميزة الذكاء الشخصي التي يمكن أن تشير إلى Gmail وPhotos وSearch وتاريخ YouTube الخاص بالمستخدمين.

بينما يعد استهداف الإعلانات الشخصية عملًا يدعم الويب المجاني، فإن الضغط على إعلان على المستخدم أثناء محادثته مع مساعد الذكاء الاصطناعي قد يشعر بعدم الارتياح. ولهذا السبب رفض العملاء محاولات أمازون السابقة لدمج الإعلانات في تجربة Alexa الخاصة بها — لقد أرادوا مساعدًا، وليس متسوقًا شخصيًا يسوق لهم أشياء ليشتروا.

قال حسابيس إنه لم يشعر أيضًا بضغط من الأعلى لإجبار الإعلانات في منتج الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أنه اعترف بأنه قد يكون هناك طريقة للقيام بها بشكل صحيح لاحقًا.

“لا نشعر بأي ضغط فوري لاتخاذ قرارات سريعة مثل هذه — أعتقد أن هذه كانت تاريخ ما قمنا به في DeepMind — أن نكون علميين جدًا، وصرامة، ومدروسين حول كل خطوة نتخذها — سواء كانت التكنولوجيا نفسها أو المنتج،” أشار.

أعلنت شركة Sovereign Metals عن استخراج مركزات المونازيت الأرضية النادرة الثقيلة من مشروع Kasiya Rutile-Graphite في ملاوي، شرق أفريقيا.

وقد تم تحقيق ذلك من خلال معالجة المخلفات في مختبر ليلونغوي التابع للشركة.

اكتشف تسويق B2B عالي الأداء

اجمع بين ذكاء الأعمال والتميز التحريري للوصول إلى المتخصصين المشاركين عبر 36 منصة إعلامية رائدة.

اكتشف المزيد

تُظهر مركزات المونازيت، المستردة من المواد التي يتم التخلص منها عادةً أثناء معالجة الروتيل، مستويات عالية من العناصر الأرضية النادرة الثقيلة (HREEs) مثل الديسبروسيوم والتيربيوم والإيتريوم.

هذه العناصر ضرورية في مختلف التقنيات المتقدمة بما في ذلك أنظمة الدفاع وتصنيع أشباه الموصلات.

يشير التحليل الأولي إلى أن المونازيت يحتوي على 2.9-3.9% من الديسبروسيوم والتيربيوم، و11.9-17.3% من الإيتريوم.

إن وجود هذه العناصر يتجاوز المستويات الموجودة في أكبر خمسة منتجين للعناصر الأرضية النادرة على مستوى العالم، والتي تمثل مجتمعة أكثر من 70٪ من الإنتاج العالمي ولكنها تحتوي في المقام الأول على العناصر النادرة الخفيفة.

ونظرًا لأهميتها الاستراتيجية، تعد هذه المعادن النادرة الثقيلة ضرورية للدول التي تهدف إلى تأمين سلاسل التوريد في قطاعات التكنولوجيا المتقدمة.

يعتبر الديسبروسيوم والتيربيوم ذا قيمة خاصة للاستخدام في المغناطيس الدائم عالي الحرارة، في حين يلعب الإيتريوم دورًا حاسمًا في صناعة الطيران وأشباه الموصلات.

وقد تم التأكيد على الأهمية المتزايدة للمشروع من خلال التطورات الجيوسياسية الأخيرة بما في ذلك الزيارة التي قامت بها وزارة الخارجية الأمريكية لعمليات مالاوي والقيود التي تفرضها الصين على تصدير المعادن النادرة الثقيلة إلى اليابان.

وقال فرانك إيجار، العضو المنتدب والرئيس التنفيذي لشركة Sovereign Metals: “هذا تطور استثنائي لديه القدرة على تعزيز الأهمية الإستراتيجية لـ Kasiya بشكل أساسي.

“من خلال المعالجة البسيطة، تمكن مختبرنا الذي تمت ترقيته من استخراج منتج مركز المونازيت الثمين من تيار مخلفات الروتيل، مع محتوى ثقيل من الأتربة النادرة لا يستطيع كبار المنتجين في العالم مضاهاته.

“هذه هي على وجه التحديد العناصر الأكثر أهمية بالنسبة للدول التي تسعى إلى حماية وتنمية سلاسل توريد المعادن الحيوية الخاصة بها. يتيح الديسبروسيوم والتيربيوم للمغناطيس الدائم العمل في التقنيات المتقدمة بما في ذلك الروبوتات والطائرات المقاتلة والصواريخ الموجهة وأنظمة الدفع البحرية.”

في مارس 2025، أكملت شركة Sovereign Metals طرح أسهم جديدة لجمع 40 مليون دولار أسترالي (25.2 مليون دولار أمريكي) لتمويل مشروع Kasiya Rutile-Graphite الخاص بها.

<!– –>

قم بالتسجيل للحصول على جولة الأخبار اليومية لدينا!

امنح عملك ميزة من خلال رؤى الصناعة الرائدة لدينا.

سيكون من الأصعب تزييف أو التلاعب بمقاطع فيديو كاميرات Ring في المستقبل. يوم الخميس، قدمت الشركة المصنعة للأجهزة المملوكة لأمازون ميزة Ring Verify، وهي ميزة جديدة للتحقق من صحة الفيديو، مما سيمكن أي شخص من تحديد ما إذا كان قد تم تعديل الفيديو بأي شكل من الأشكال.

تقول الشركة إن هذا قد يكون مفيدًا عندما تقابل مقاطع فيديو مشتركة، مثل تلك التي يرسلها لك جار أو تلك التي تدعي إظهار نوع من الحوادث.

بينما قد لا تتمكن من تحديد ما إذا كان بعض مقاطع فيديو TikTok قد تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي — مثل الأرانب التي تقفز على الترامبولين، على سبيل المثال — سيتم تنبيهك لأي تغييرات على فيديو Ring الذي شاركه معك شخص ما مباشرة.

“فكر في الأمر كختم يدل على عدم العبث على زجاجة دواء – إذا قام أي شخص بتغيير الفيديو بأي شكل من الأشكال، حتى لو كان شيئًا صغيرًا مثل تقليم بضع ثوانٍ أو ضبط السطوع، سينكسر الختم،” أوضحت Ring في إعلانها.

ستكون ميزة التحقق مفعلة تلقائيًا على كل فيديو تم تسجيله باستخدام جهاز Ring اعتبارًا من ديسمبر 2025 فصاعدًا، حسبما تشير الشركة. أي تغييرات أو تعديلات، بما في ذلك الاقتصاص والفلاتر، ستكسر ذلك الختم. تقول Ring إن هذا يشمل الفيديوهات التي يتم تحميلها إلى مواقع المشاركة التي تضغط المقاطع.

فشل التحقق لا يعني بالضرورة أن الفيديو مزيف. إنها مجرد إشارة على أنه تم تغييره. ربما قام شخص ما بزيادة السطوع لتحسين الرؤية، أو قد يعني أن الفيديو تم تسجيله قبل ديسمبر 2025.

في حالة فشل التحقق، يمكن للمستلمين طلب نسخة من الفيديو غير المعدل. تقترح Ring أن هذا قد يكون مفيدًا لأغراض مثل مطالبات التأمين.

ستكون ميزة التحقق موجودة على جميع الفيديوهات التي تم تنزيلها أو مشاركتها من سحابة Ring، بغض النظر عن الجهاز المحدد الذي تم التقاط الفيديو به. لكن الشركة تشير إلى أن التحقق من المحتوى لن يكون متوافقًا مع الفيديوهات التي تم تسجيلها باستخدام التشفير من النهاية إلى النهاية — ستظهر دائمًا باعتبارها “غير موثقة”، حسبما ذكرت.

للتحقق من اللقطات، سيكون بإمكان Ring زيارة الموقع Ring.com/verify وتقديم رابط الفيديو الخاص بهم والحصول على نتائج فورية.

لاحظت TechCrunch أن الموقع غير مفعل بعد، مما قد يوحي بأن الإعلان قد تمت مشاركته قبل الوقت المناسب. كما أننا لم نرَ الإعلان على الصفحة الرئيسية لمدونة Ring في وقت النشر، ولكننا تمكنا من معاينة الخبر عبر رابط المنشور المباشر. وقد طلبنا توضيحًا من الشركة.

تتحسن روبوتات الدردشة الذكية في الإجابة على الأسئلة، وتلخيص الوثائق، وحل المعادلات الرياضية، لكنها لا تزال تتصرف إلى حد كبير كمساعدين مفيدين لمستخدم واحد في كل مرة. فهي ليست مصممة لإدارة العمل الأكثر تعقيدًا للتعاون الحقيقي: تنسيق الأشخاص ذوي الأولويات المتنافسة، وتتبع القرارات طويلة الأجل، والحفاظ على توافق الفرق على مر الزمن.

تعتقد Humans&، وهي شركة ناشئة جديدة أسسها خريجو شركات مثل Anthropic وMeta وOpenAI وxAI وGoogle DeepMind، أن سد هذه الفجوة هو الحدود الكبرى التالية لنماذج الأساس. وقد جمعت الشركة هذا الأسبوع جولة استثمار أولي بقيمة 480 مليون دولار لبناء “نظام عصبي مركزي” لاقتصاد الإنسان مع الذكاء الاصطناعي. وقد هيمن إطار عمل الشركة “الذكاء الاصطناعي من أجل تمكين البشر” على التغطية الأولية، لكن الطموح الفعلي للشركة أكثر ابتكارًا: بناء نموذج أساسي جديد مصمم للذكاء الاجتماعي، وليس فقط لاسترجاع المعلومات أو توليد الأكواد.

قال أندي بينغ، أحد المؤسسين المشاركين لـ Humans& وموظف سابق في Anthropic، لقناة TechCrunch: “يبدو أننا ننهي النموذج الأول من التوسع، حيث تم تدريب نماذج الإجابة على الأسئلة لتكون ذكية جدًا في مجالات معينة، والآن نحن ندخل ما نعتقد أنه الموجة الثانية من التبني حيث يحاول المستهلك أو المستخدم العادي تحديد ماذا يفعل بكل هذه الأشياء.”

ترتكز رؤية Humans& على المساعدة في إدخال الأشخاص إلى العصر الجديد من الذكاء الاصطناعي، متجاوزة السرد الذي يقول إن الذكاء الاصطناعي سيأخذ وظائفهم. سواء كان هذا مجرد حديث تسويقي أم لا، فإن التوقيت حاسم: الشركات تنتقل من المحادثات إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي. النماذج كفؤة، لكن سير العمل ليست كذلك، وتبقى تحديات التنسيق غير مت Addressed إلى حد كبير. ومن خلال كل ذلك، يشعر الناس بالتهديد والإرهاق من الذكاء الاصطناعي.

شركة Humans&، التي تأسست منذ ثلاثة أشهر، مثل العديد من نظرائها، تمكنت من جمع جولة استثمار أولية مذهلة بناءً على هذه الفلسفة وسجل فريقها المؤسس. لا يزال لدى Humans& منتج، ولم يكن من الواضح ما قد يكون، رغم أن الفريق قال إنه قد يكون بديلاً لسياقات متعددة اللاعبين أو مستخدمين مثل منصات التواصل (مثل Slack) أو منصات التعاون (مثل Google Docs وNotion). بالنسبة للحالات الاستخدام والجمهور المستهدف، قدم الفريق تلميحات حول التطبيقات للاستخدام المؤسسي والمستهلك.

قال إريك زليكمان، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لـ Humans& وباحث سابق في xAI، لقناة TechCrunch: “نحن نبني منتجًا ونموذجًا يركز على الاتصال والتعاون”، مضيفًا أن التركيز هو على جعل المنتج يساعد الناس على العمل معًا والتواصل بشكل أكثر فعالية – سواء مع بعضهم البعض أو مع أدوات الذكاء الاصطناعي.

“مثل عندما يتعين عليك اتخاذ قرار جماعي كبير، غالبًا ما يأتي الأمر إلى شخص يأخذ الجميع إلى غرفة واحدة، ويجعل الجميع يعبر عن آرائهم المختلفة حول، على سبيل المثال، ما نوع الشعار الذي يرغبون فيه”، تابع زليكمان، وهو يضحك مع فريقه عندما تذكروا الضجر الطويل للحصول على اتفاق الجميع على شعار الشركة الناشئة.

أضاف زليكمان أن النموذج الجديد سيتم تدريبه على طرح الأسئلة بطريقة تشبه التفاعل مع صديق أو زميل، شخص يحاول التعرف عليك. يتم برمجة روبوتات الدردشة اليوم لطرح الأسئلة باستمرار، لكنها تفعل ذلك دون فهم قيمة السؤال. يقول إن هذا بسبب أنها تم تحسينها لشيئين: مدى إعجاب المستخدم immediately بالرد الذي يتلقاه، ومدى احتمالية إجابة النموذج على السؤال الذي يتلقاه بشكل صحيح.

جزء من غياب الوضوح حول ما هو المنتج قد يكون لأن Humans& ليس لديها إجابة دقيقة لذلك حتى الآن. قالت بينغ إن Humans& تقوم بتصميم المنتج بالتزامن مع النموذج.

“جزء مما نقوم به هنا هو التأكد من أنه بينما يتحسن النموذج، يمكننا التكيف مع الواجهة والسلوكيات التي يمكن للنموذج تحقيقها في منتج منطقي”، قالت.

ما هو واضح، مع ذلك، هو أن Humans& لا تحاول صنع نموذج جديد يمكن توصيله بالتطبيقات وأدوات التعاون الحالية. ترغب الشركة الناشئة في امتلاك طبقة التعاون.

تعتبر أدوات التعاون الإنتاجية + الذكاء الاصطناعي مجالات شديدة الحرارة، حيث تجمع الشركات الناشئة مثل تطبيق تدوين الملاحظات الذكي Granola 43 مليون دولار في جولة استثمار بتقييم 250 مليون دولار مع إطلاق المزيد من ميزات التعاون. العديد من الأصوات البارزة تقوم أيضًا بوضوح بتأطير المرحلة التالية من الذكاء الاصطناعي كمرحلة تنسيق وتعاون، وليس فقط أتمتة. جادل مؤسس LinkedIn، ريد هوفمان، اليوم بأن الشركات تimplement الذكاء الاصطناعي بشكل خاطئ من خلال التعامل معه كبرامج تجريبية منعزلة، وأن القوة الحقيقية تكمن في طبقة التنسيق للعمل – أي كيفية مشاركة الفرق المعرفة وإجراء الاجتماعات.

“يعيش الذكاء الاصطناعي على مستوى سير العمل، والأشخاص الأقرب إلى العمل يعرفون أين تكمن الاحتكاكات”، كتب هوفمان على وسائل التواصل الاجتماعي. “هم من سيكتشفون ما ينبغي أن يتم أتمتته، أو ضغطه، أو إعادة تصميمه تمامًا.”

تلك هي المساحة التي ترغب Humans& في التواجد بها. الفكرة هي أن نموذجها/منتجها سيعمل كـ “النسيج الرابط” عبر أي منظمة – سواء كانت شركة تضم 10000 شخص أو عائلة – تفهم المهارات والدوافع والاحتياجات لكل فرد، بالإضافة إلى كيفية تحقيق توازن كل ذلك لصالح الجميع.

للوصول إلى هناك، يتطلب الأمر إعادة التفكير في كيفية تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي.

قال يوتشين هي، أحد مؤسسي Humans& وباحث سابق في OpenAI، لقناة TechCrunch: “نحاول تدريب النموذج بطريقة مختلفة ستشمل المزيد من البشر والذكاء الاصطناعي يتفاعلون ويتعاونون معًا”، مضيفًا أن نموذج الشركة الناشئة سيتم تدريبه أيضًا باستخدام التعلم المعزز متعدد الوكلاء والآفق الطويل.

يهدف التعلم المعزز ذو الأفق الطويل إلى تدريب النموذج على التخطيط، والتصرف، والمراجعة، والمتابعة عبر الزمن، بدلاً من مجرد توليد إجابة جيدة لمرة واحدة. بينما يقوم التعلم المعزز متعدد الوكلاء بالتدريب في بيئات تكون فيها عدة ذكاء اصطناعي أو بشريين داخل الحلقة. كلا هذين المفهومين يكتسبان زخمًا في الأعمال الأكاديمية الأخيرة حيث يدفع الباحثون نماذج اللغة الكبيرة خارج ردود الدردشة نحو أنظمة يمكن أن تنسق الإجراءات وتحسن النتائج عبر العديد من الخطوات.

“يحتاج النموذج إلى تذكر الأشياء عنه، وعنك، وكلما كانت ذاكرته أفضل، كلما زادت فهمه للمستخدم”، قال هي.

على الرغم من الطاقم المميز الذي يقود المشروع، هناك العديد من المخاطر المقبلة. ستحتاج Humans& إلى كميات كبيرة من الأموال لتمويل المشروع المكلف لتدريب وتوسيع نموذج جديد. وهذا يعني أنها ستتنافس مع اللاعبين الرئيسيين الراسخين على الموارد، بما في ذلك الوصول إلى الحوسبة.

لكن الخطر الأكبر هو أن Humans& لا تتنافس فقط مع Notions وSlacks في العالم. إنها تأتي من أجل عمالقة الذكاء الاصطناعي. وتعمل تلك الشركات بنشاط على تحسين طرق تمكين التعاون البشري على منصاتها، حتى وهي تتعهد بأن الذكاء الاصطناعي سيحل مكان العمل القابل للحياة اقتصادياً قريبًا. ومن خلال Claude Cowork، تهدف Anthropic إلى تحسين التعاون في أنماط العمل؛ وGemini مدمجة في Workspace لذا فإن التعاون المدعوم بالذكاء الاصطناعي يحدث بالفعل داخل الأدوات التي يستخدمها الناس بالفعل؛ وقد قامت OpenAI مؤخرًا بالترويج للمطورين بشأن تنسيق الوكلاء المتعددين وسير العمل.

المهم، يبدو أن أيًا من اللاعبين الرئيسيين ليسوا مستعدين لإعادة كتابة نموذج يعتمد على الذكاء الاجتماعي، مما يمنح Humans& ميزة أو يجعلها هدفًا للاستحواذ. ومع وجود شركات مثل Meta وOpenAI وDeepMind التي تتعقب أفضل مواهب الذكاء الاصطناعي، فإن الاستحواذ يمثل بالتأكيد مخاطر.

أخبرت Humans& قناة TechCrunch أنها قد رفضت بالفعل أطرافًا مهتمة ولا ترغب في أن يتم الاستحواذ عليها.

“نعتقد أن هذه ستكون شركة أجيال، ونعتقد أن لديها القدرة على تغيير مستقبل كيفية تفاعلنا مع هذه النماذج بشكل جذري”، قال زليكمان. “نحن نثق في أنفسنا للقيام بذلك، ولدينا إيمان كبير بالفريق الذي جمعناه هنا.”