التصنيف: شاشوف تِك

قبل ثلاثة أسابيع، استقال مهندس يدعى كالفن فرينش-أوين، الذي عمل على أحد أكثر منتجات OpenAI الجديدة الواعدة، من الشركة.

لقد نشر للتو منشور مدونة مثير عن ما كان عليه العمل هناك لمدة عام، بما في ذلك الجهد المضني للبناء على Codex. هذا هو وكيل التشفير الجديد من OpenAI الذي يتنافس مع أدوات مثل Cursor وClaude Code من Anthropic.

قال فرينش-أوين إنه لم يغادر بسبب أي “دراما”، ولكن لأنه يريد العودة ليكون مؤسسا لشركة ناشئة. كان من المؤسسين المشاركين لشركة البيانات الخاصة بالعملاء Segment، التي تم شراؤها من قبل Twilio في عام 2020 مقابل 3.2 مليار دولار.

بعض ما كشف عنه حول ثقافة OpenAI قد لا يفاجئ أي شخص، ولكن ملاحظات أخرى تتحدى بعض المفاهيم الخاطئة حول الشركة. (لم يكن بالوسع الوصول إليه للتعليق على الفور.)

نمو سريع: كتب أن OpenAI نمت من 1000 إلى 3000 شخص في السنة التي كان هناك.

بالتأكيد لدى صانعي نموذج LLM أسباب للتوظيف بهذا الشكل. فهو أسرع منتج استهلاكي نموا على الإطلاق، ومنافسيه ينمون بسرعة أيضا. في مارس، قالت الشركة إن ChatGPT لديه أكثر من 500 مليون مستخدم نشط ويتسلق بسرعة.

فوضى: “كل شيء ينكسر عندما تتوسع بهذه السرعة: كيفية التواصل كشركة، هياكل التقارير، كيفية شحن المنتج، كيفية إدارة وتنظيم الناس، عمليات التوظيف، إلخ،” كتب فرينش-أوين.

مثل شركة ناشئة صغيرة، لا يزال الناس هناك قادرين على التصرف بناءً على أفكارهم مع قليل من حواجز البيروقراطية. لكن هذا يعني أيضا أن فرق متعددة تكرر الجهود. “يجب أنني رأيت نصف دزينة من المكتبات لأشياء مثل إدارة الطوابير أو حلقات الوكلاء،” قدم كأمثلة.

تختلف مهارات البرمجة أيضا، من مهندسي Google ذوي الخبرة الذين يكتبون كود يمكنه التعامل مع مليار مستخدم، إلى حاملي درجة الدكتوراه الجدد الذين لا يستطيعون ذلك. هذا، مع مرونة لغة بايثون، يعني أن مستودع الكود المركزي، المعروف بـ “الوحش الخلفي”، هو “نوع من أرض مكبات النفايات”، كما وصف.

تحدث أعطال في كثير من الأحيان أو قد تستغرق العملية وقتا طويلا للغاية. لكن مديري الهندسة الرئيسيين على دراية بذلك ويعملون على تحسينات، كتب.

“روح الإطلاق”: لا يبدو أن OpenAI تدرك بعد أنها شركة عملاقة، إلى درجة العمل بالكامل على Slack. إنه يبدو كثيرا كمنهج “انتقل بسرعة وادمر الأشياء” في Meta خلال سنوات فيسبوك الأولى، كما لاحظ. الشركة مليئة أيضا بالتوظيفات من Meta.

وصف فرينش-أوين كيف أن فريقه الكبير المكون من حوالي ثمانية مهندسين، أربعة باحثين، مصممين اثنين، موظفي تسويق اثنين ومدير منتج بنى وأطلق Codex في سبع أسابيع فقط، من البداية إلى النهاية، مع قلة النوم تقريبا.

لكن إطلاقه كان سحريا. بمجرد تشغيله، حصلوا على مستخدمين. “لم أرَ أبدا منتجًا يحصل على زيادة فورية كُبرى فقط من الظهور في الشريط الجانبي الأيسر، ولكن هذه هي قوة ChatGPT.”

حوض سمك سري: ChatGPT هي شركة تتمتع بمراقبة عالية. وقد أدى ذلك إلى ثقافة من السرية في محاولة للحد من التسريبات للجمهور. في الوقت نفسه، تراقب الشركة X. إذا أصبحت منشورًا شائعًا هناك، سترى OpenAI ذلك، وربما تستجيب له. “صديق لي مزح قائلاً، ‘هذه الشركة تعمل على أجواء تويتر،’” كتب.

أكبر مفهوم خاطئ: أشار فرينش-أوين إلى أن أكبر مفهوم خاطئ حول OpenAI هو أنها ليست قلقة كما ينبغي بشأن السلامة. بالتأكيد انتقد الكثير من العاملين في مجال السلامة الخاصة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك موظفون سابقون في OpenAI، عملياتها.

بينما هناك متشائمون يقلقون بشأن المخاطر النظرية على الإنسانية، هناك تركيز أكبر داخليا على السلامة العملية مثل “خطاب الكراهية، الإساءة، التلاعب بالتحيزات السياسية، تطوير أسلحة بيولوجية، إيذاء النفس، حقن الطلبات،” كتب. OpenAI ليست تتجاهل التأثيرات المحتملة على المدى الطويل، كتب. هناك باحثون ينظرون إليها، وتدرك أن مئات الملايين من الأشخاص يستخدمون نماذجها اللغوية الكبيرة اليوم لكل شيء من نصائح طبية إلى العلاج.

الحكومات تراقب. المنافسون يراقبون (وOpenAI تراقب المنافسين في المقابل). “الأشياء تبدو حقا عالية المخاطر.”

تستثمر آبل 500 مليون دولار في شركة MP Materials، الشركة الوحيدة المتكاملة تمامًا في مجال تعدين العناصر النادرة التي تعمل حاليًا في الولايات المتحدة، كجزء من جهد أوسع لتعزيز سلسلة إمداد العناصر النادرة المحلية.

أعلنت شركة التكنولوجيا العملاقة يوم الثلاثاء أنه من خلال هذه الصفقة، تلتزم بشراء المغناطيسات المصنعة في أمريكا والتي تم تطويرها في منشأة MP Materials الرئيسية في فورت وورث، تكساس. ستقوم المصنع بتطوير سلسلة من خطوط تصنيع مغناطيس النيوبيوم مصممة خصيصًا لمنتجات آبل.

تقول آبل إنه بمجرد بناء المغناطيسات المصنعة في أمريكا، سيتم شحنها عبر البلاد وحول العالم للمساعدة في تلبية الطلب المتزايد عالميًا على هذه المادة.

ستتعاون الشركاتان أيضًا لإنشاء خط لإعادة تدوير العناصر النادرة في ماونتن باس، كاليفورنيا. ستسمح المنشأة لشركة MP Materials بمعالجة المواد الخام المعاد تدويرها من العناصر النادرة، بما في ذلك المواد من الأجهزة الإلكترونية المستعملة وقطع ما بعد الصناعة، وإعادة استخدامها في منتجات آبل.

بالإضافة إلى ذلك، ستعمل الشركات معًا على تطوير مواد مغناطيس جديدة وتقنيات معالجة لتعزيز أداء المغناطيسات.

تقول آبل إن الالتزام الذي تم الإعلان عنه يوم الثلاثاء هو جزء من تعهدها بإنفاق أكثر من 500 مليار دولار في الولايات المتحدة على مدار الأربع سنوات القادمة.

استخدمت شركة التكنولوجيا العملاقة لأول مرة العناصر النادرة المعاد تدويرها في محرك Taptic في آيفون 11 في عام 2019. اليوم، يتم تصنيع جميع المغناطيسات تقريبًا في أجهزتها من عناصر نادرة معاد تدويرها بنسبة 100%.

أصلحت ميتا خطأً أمنياً سمح لمستخدمي روبوت الدردشة الذكي من ميتا بالوصول إلى العبارات الخاصة وردود الذكاء الاصطناعي للمستخدمين الآخرين.

قال سانديب هودكاسيا، مؤسس شركة اختبار الأمان Appsecure، لموقع TechCrunch حصرياً إن ميتا دفعت له 10,000 دولار كمكافأة عن الإبلاغ عن الثغرة التي قدمها في 26 ديسمبر 2024.

قال هودكاسيا إن ميتا نشرت إصلاحاً في 24 يناير 2025، ولم تجد أي دليل على أن الثغرة تم استغلالها بصورة خبيثة.

أخبر هودكاسيا موقع TechCrunch أنه حدد الخطأ بعد فحص كيفية السماح لمستخدمي ميتا المسجلين بتعديل عباراتهم لتوليد نصوص وصور جديدة. اكتشف أنه عندما يقوم المستخدم بتعديل عبارته، فإن خوادم ميتا الخلفية تقوم بإسناد العبارة وردها الناتج من الذكاء الاصطناعي برقم فريد. من خلال تحليل حركة الشبكة في متصفح الويب الخاص به أثناء تعديل عبارة الذكاء الاصطناعي، اكتشف هودكاسيا أنه يمكنه تغيير هذا الرقم الفريد وسترجع خوادم ميتا عبارة ورداً من الذكاء الاصطناعي لشخص آخر تماماً.

كان معنى الثغرة هو أن خوادم ميتا لم تكن تتحقق بشكل صحيح لضمان أن المستخدم الذي طلب العبارة وردها كان مخولاً لرؤيتها. قال هودكاسيا إن أرقام العبارات الناتجة عن خوادم ميتا كانت “سهلة التخمين”، مما يسمح لفاعل خبيث بجمع العبارات الأصلية للمستخدمين عن طريق تغيير أرقام العبارات بسرعة باستخدام أدوات آلية.

عند التواصل مع TechCrunch، أكدت ميتا أنها أصلحت الثغرة في يناير وأن الشركة “لم تجد أي دليل على الاستغلال وكافأت الباحث”، على حد قول المتحدث باسم ميتا، رايان دانيلز لموقع TechCrunch.

تأتي أخبار الثغرة في وقت تتسابق فيه عمالقة التقنية لإطلاق وتنقيح منتجات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم، على الرغم من المخاطر الأمنية والخصوصية العديدة المرتبطة باستخدامها.

أطلق تطبيق ميتا AI المستقل، الذي ظهر في وقت سابق من هذا العام لمنافسة التطبيقات المنافسة مثل ChatGPT، بداية غير مستقرة بعد أن شارك بعض المستخدمين عن غير قصد ما اعتقدوا أنه محادثات خاصة مع روبوت الدردشة.

يُطلب من مستخدمي ريديت في المملكة المتحدة الآن التحقق من أعمارهم كوسيلة لمنع الأطفال من الوصول إلى المحتوى الغير مناسب.

تأتي هذه المتطلبات الجديدة بعد أن قدم قانون السلامة على الإنترنت في المملكة المتحدة (OSA) خطوات جديدة للمنصات لحجب الأطفال عن المحتوى الضار، مثل المواد الإباحية والمحتوى الذي يشجع على إيذاء النفس.

ستستخدم ريديت خدمة الطرف الثالث “بيرسونا” لتأكيد عمر المستخدم، مما يستلزم من المستخدمين تقديم صورة لوثائق هويتهم الصادرة عن الحكومة أو أخذ صورة سيلفي. وقالت ريديت إنها لن تتاح لها إمكانية الوصول إلى هذه الصور، وستقوم فقط بحفظ حالة التحقق من الهوية وتاريخ الميلاد للشخص.

المحتوى المقيد الذي سيتم إخفاؤه عن المستخدمين دون سن 18 يشمل المشاركات الجنسية الصريحة، وأي شيء يشجع على الانتحار وسوء التغذية، والمشاركات التي تنشر الكراهية ضد الأشخاص بناءً على عرقهم أو دينهم أو جنسهم أو ميولهم الجنسية أو إعاقتهم أو جنسهم، من بين محتويات عنيفة وضارة أخرى.

أصدر النقاد تحذيرات طويلة الأمد بشأن مخاطر الأمان والخصوصية المرتبطة بجمع الشركات الخاصة وتخزين كميات كبيرة من وثائق هوية الأفراد.

في الأسبوع الماضي، أعلنت “بلوسكاي” أن المستخدمين في المملكة المتحدة سيكونون مطالبين بالتحقق من أعمارهم ضوء تحديث قانون OSA.

يدعو باحثو الذكاء الاصطناعي من OpenAI وGoogle DeepMind وAnthropic، بالإضافة إلى ائتلاف واسع من الشركات والمنظمات غير الربحية، إلى تحقيق أعمق في تقنيات مراقبة ما يسمى بأفكار نماذج التفكير الاصطناعي في ورقة موقف نشرت يوم الثلاثاء.

تتميز نماذج التفكير الاصطناعي، مثل o3 من OpenAI وR1 من DeepSeek، بسلاسل التفكير أو CoTs — وهي عملية خارجية تعمل فيها نماذج الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات، مماثلة للطريقة التي يستخدم بها البشر دفتر ملاحظات للتفكير في مسألة رياضية صعبة. تعتبر نماذج التفكير تقنية أساسية لدعم وكلاء الذكاء الاصطناعي، ويؤكد مؤلفو الورقة أن مراقبة CoT قد تكون وسيلة أساسية للحفاظ على السيطرة على وكلاء الذكاء الاصطناعي مع اتساع نطاق استخدامها وزيادة قدراتها.

قال الباحثون في ورقة الموقف: “تقدم مراقبة CoT إضافة قيمة لإجراءات السلامة للذكاء الاصطناعي المتقدم، مما يوفر لمحة نادرة عن كيفية اتخاذ وكلاء الذكاء الاصطناعي للقرارات.” وأضافوا: “ومع ذلك، لا توجد ضمانات بأن مستوى الرؤية الحالي سوف يستمر. نشجع المجتمع البحثي ومطوري الذكاء الاصطناعي المتقدم على الاستفادة القصوى من إمكانية مراقبة CoT ودراسة كيفية الحفاظ عليها.”

تطلب الورقة من كبار المطورين لنماذج الذكاء الاصطناعي دراسة ما يجعل CoTs “قابلة للرصد” — بعبارة أخرى، ما العوامل التي يمكن أن تزيد أو تقليل الشفافية حول كيفية وصول نماذج الذكاء الاصطناعي بالفعل إلى الإجابات. ويقول مؤلفو الورقة إن مراقبة CoT قد تكون وسيلة أساسية لفهم نماذج التفكير الاصطناعي، لكنهم يشيرون إلى أنها قد تكون هشة، محذرين من أي تدخلات قد تقلل من شفافيتها أو موثوقيتها.

كما يدعو مؤلفو الورقة مطوري نماذج الذكاء الاصطناعي إلى تتبع إمكانية مراقبة CoT ودراسة كيفية إمكانية تطبيق هذه الطريقة يوماً ما كوسيلة للسلامة.

تشمل التوقيعات البارزة على الورقة رئيس قسم البحث في OpenAI مارك تشين، والرئيس التنفيذي لشركة Safe Superintelligence إيلليا سوتسكيفر، وحائز جائزة نوبل جيفري هينتون، والشريك المؤسس لـ Google DeepMind شين ليغ، ومستشار السلامة في xAI دان هيندريكس، والشريك المؤسس لشركة Thinking Machines جون شيلمان. ومن بين المؤلفين الأوائل قادة من معهد أمان الذكاء الاصطناعي في المملكة المتحدة وبحوث أبولو، وتأتي توقيعات أخرى من METR وأمازون وMeta وجامعة كاليفورنيا في بيركلي.

تعتبر الورقة لحظة من الوحدة بين العديد من قادة صناعة الذكاء الاصطناعي في محاولة لتعزيز البحث حول سلامة الذكاء الاصطناعي. تأتي في وقت تتنافس فيه الشركات التكنولوجية بشدة — مما دفع Meta لاستقطاب باحثين بارزين من OpenAI وGoogle DeepMind وAnthropic بعروض تصل إلى الملايين. ومن بين الأكثر طلبًا هم الباحثون الذين يبنون وكلاء الذكاء الاصطناعي ونماذج التفكير الاصطناعي.

قال باون بيكر، باحث في OpenAI عمل على الورقة، في مقابلة مع TechCrunch: “نحن في هذا الوقت الحاسم حيث لدينا هذه الفكرة الجديدة عن سلسلة التفكير. يبدو أنها مفيدة جدًا، لكنها قد تختفي في غضون بضع سنوات إذا لم يركز الناس حقًا عليها.” وأضاف: “نشر ورقة موقف مثل هذه، بالنسبة لي، هو آلية للحصول على المزيد من البحث والانتباه حول هذا الموضوع قبل حدوث ذلك.”

أصدرت OpenAI بشكل علني معاينة لأولى نماذج التفكير الاصطناعي، o1، في سبتمبر 2024. ومنذ ذلك الحين، كانت صناعة التكنولوجيا سريعة في إصدار منافسين يظهرون قدرات مماثلة، حيث أظهرت بعض النماذج من Google DeepMind وxAI وAnthropic أداءً أكثر تقدمًا على مقاييسBenchmark.

ومع ذلك، لا يفهم الكثير عن كيفية عمل نماذج التفكير الاصطناعي. بينما تفوقت مختبرات الذكاء الاصطناعي في تحسين أداء الذكاء الاصطناعي في العام الماضي، لم يتحول ذلك بالضرورة إلى فهم أفضل لكيفية وصولهم إلى إجاباتهم.

كانت أنثروبيك واحدة من رواد الصناعة في فهم كيف تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي فعلاً — وهو مجال يُسمى قابلية التفسير. في وقت سابق من هذا العام، أعلن الرئيس التنفيذي داريو أمودي التزامه بفتح الصندوق الأسود لنماذج الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2027 وزيادة الاستثمار في قابلية التفسير. ودعا أيضاً OpenAI وGoogle DeepMind إلى البحث في هذا الموضوع أكثر.

أظهرت الأبحاث المبكرة من أنثروبيك أن CoTs قد لا تكون مؤشراً موثوقاً بالكامل حول كيفية وصول هذه النماذج إلى إجاباتها. في الوقت نفسه، قال باحثو OpenAI إن مراقبة CoT قد تكون يومًا ما وسيلة موثوقة لتتبع التوافق والسلامة في نماذج الذكاء الاصطناعي.

هدف ورقات الموقف مثل هذه هو تعزيز ودعم المزيد من الاهتمام في مجالات البحث الناشئة، مثل مراقبة CoT. شركات مثل OpenAI وGoogle DeepMind وAnthropic تبحث بالفعل في هذه الموضوعات، لكن من الممكن أن تشجع هذه الورقة على المزيد من التمويل والبحث في هذا المجال.

على مر السنين، كانت أدوات تحرير الشيفرة مثل Cursor وWindsurf وCopilot من GitHub هي المعيار لتطوير البرمجيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. ولكن مع تزايد قوة الذكاء الاصطناعي الفعال وازدهار البرمجة بالاهتزاز، حدث تحول طفيف في كيفية تفاعل أنظمة الذكاء الاصطناعي مع البرمجيات. بدلاً من العمل على الشيفرات، أصبحوا بشكل متزايد يتفاعلون مباشرة مع واجهة النظام الذي تم تثبيت البرامج فيه. إنها تغييرات كبيرة في كيفية حدوث تطوير البرمجيات المدعوم بالذكاء الاصطناعي – وعلى الرغم من أن هذا التحول ليس ملحوظًا كثيرًا، إلا أنه قد يكون له آثار كبيرة على اتجاه هذا المجال في المستقبل.

تُعرف وحدة التحكم بشكل أفضل بشاشة الأبيض والأسود التي تتذكرها من أفلام القراصنة في التسعينيات – وهي طريقة قديمة جدًا لتشغيل البرامج ومعالجة البيانات. إنها ليست مثيرة بصريًا مثل محررات الشيفرات المعاصرة، لكنها واجهة قوية للغاية إذا كنت تعرف كيفية استخدامها. وعلى الرغم من أن الوكلاء المعتمدين على الشيفرات يمكنهم كتابة وتصحيح الشيفرات، فإن أدوات الوحدة الطرفية غالبًا ما تكون مطلوبة لتحويل البرمجيات من الشيفرات المكتوبة إلى شيء يمكن استخدامه فعليًا.

جاء أوضح دليل على التحول إلى الوحدة الطرفية من المختبرات الكبرى. منذ فبراير، أصدرت كل من Anthropic وDeepMind وOpenAI أدوات برمجة من سطر الأوامر (Claude Code وGemini CLI وCLI Codex على التوالي)، وهي بالفعل من بين المنتجات الأكثر شعبية لهذه الشركات. كان من السهل تفويت هذا التحول، حيث تعمل إلى حد كبير تحت نفس العلامة التجارية مثل أدوات البرمجة السابقة. لكن في الخلفية، كانت هناك تغييرات حقيقية في كيفية تفاعل الوكلاء مع أجهزة الكمبيوتر الأخرى، سواءً عبر الإنترنت أو خارجها. يعتقد بعضهم أن هذه التغييرات لا تزال في بداياتها.

يقول أليكس شو، الشريك في إنشاء المعايير الرائدة التي تركز على وحدة التحكم TerminalBench: “رهاننا الكبير هو أن هناك مستقبلًا حيث يكون 95% من تفاعل LLM مع الكمبيوتر من خلال واجهة تشبه الوحدة الطرفية.”

تأتي أدوات قائمة على الوحدة الطرفية في وقت يبدأ فيه ظهور أدوات قائمة على الشيفرات في تراجع. تم تفكيك محرر شيفرات الذكاء الاصطناعي Windsurf جراء عمليات استحواذ متعارضة، حيث تم توظيف كبار المديرين التنفيذيين من قبل Google وتم الاستحواذ على الشركة المتبقية من قبل Cognition – مما ترك المستقبل بعيد المدى للمنتج الاستهلاكي غير مؤكد.

في الوقت نفسه، تشير الأبحاث الجديدة إلى أن المبرمجين قد يبالغون في تقدير المكاسب الإنتاجية من الأدوات التقليدية. وجدت دراسة METR التي اختبرت Cursor Pro، منافسة Windsurf الرئيسية، أنه بينما قدر المطورون أنهم يمكنهم إكمال المهام بشكل أسرع بنسبة 20-30%، كانت العملية الملحوظة أبطأ بما يقرب من 20%. باختصار، كان مساعد الشيفرة يكلف المبرمجين الوقت.

ترك ذلك فرصة لشركات مثل Warp، التي تحتل حاليًا المرتبة الأولى على TerminalBench. تصف Warp نفسها بأنها “بيئة تطوير فعالة”، نقطة وسط بين برامج IDE وأدوات سطر الأوامر مثل Claude Code. لكن مؤسس Warp زاك لويد لا يزال متفائلًا بشأن الوحدة الطرفية، حيث يرى أنها وسيلة لمواجهة المشكلات التي ستكون خارج نطاق محرر الشيفرات مثل Cursor.

يقول لويد: “تشغل الوحدة الطرفية مستوى منخفض جدًا في مجموعة أدوات المطور، لذا هي الأكثر تنوعًا لتشغيل الوكلاء.”

لفهم كيف يختلف النهج الجديد، يمكن أن يكون من المفيد النظر إلى المعايير المستخدمة لقياسها. كان الجيل القائم على الشيفرة من الأدوات يركز على حل مشكلات GitHub، وهي أساس اختبار SWE-Bench. كل مشكلة على SWE-Bench هي قضية مفتوحة من GitHub – أساسًا، قطعة من الشيفرة التي لا تعمل. يقوم النماذج بتكرار الشيفرة حتى يجدوا شيئًا يعمل، مما يحل المشكلة. أنشأت المنتجات المتكاملة مثل Cursor أساليب أكثر تطورًا للمشكلة، لكن نموذج GitHub/SWE-Bench لا يزال هو جوهر كيفية اقتراب هذه الأدوات من المشكلة: بدءًا من الشيفرات المعطلة وتحويلها إلى شيفرة تعمل.

تأخذ الأدوات المستندة إلى الوحدة الطرفية نظرة أوسع، حيث تنظر إلى ما وراء الشيفرة إلى البيئة الكاملة التي يعمل فيها البرنامج. يشمل ذلك البرمجة ولكن أيضًا مهام تتوجه أكثر نحو DevOps مثل تكوين خادم Git أو استكشاف مشاكل تشغيل سكريبت. في أحد مشاكل TerminalBench، تعطي التعليمات برنامج فك الضغط وملف نصي مستهدف، تتحدَّى الوكيل لعكس هندسة خوارزمية ضغط متطابقة. تسأل أخرى الوكيل لبناء نواة لينكس من المصدر، دون أن تذكر أن الوكيل سيحتاج لتحميل الشيفرة المصدرية بنفسه. يتطلب حل المشكلات نوع المهارات الحادة في حل المشكلات التي يحتاجها المبرمجون.

يقول شو: “ما يجعل TerminalBench صعبًا ليس فقط الأسئلة التي نقدمها للوكلاء، بل البيئات التي نضعهم فيها.”

من الأهمية بمكان، أن يعني هذا النهج الجديد معالجة القضية خطوة بخطوة – نفس المهارة التي تجعل الذكاء الاصطناعي الفعال قويًا جدًا. ولكن حتى أكثر النماذج المتقدمة لا يمكنها التعامل مع كل تلك البيئات. حصلت Warp على درجتها العالية في TerminalBench من خلال حل أكثر بقليل من نصف المشكلات – علامة على مدى تحدي المعيار، ولكن أيضًا مدى العمل الذي لا يزال يتعين القيام به لإطلاق العنان للإمكانات الكاملة للوحدة الطرفية.

مع ذلك، يعتقد لويد أننا في نقطة حيث يمكن للأدوات القائمة على الوحدة الطرفية التعامل بشكل موثوق مع الكثير من العمل غير البرمجي للمطور – وهي قيمة يصعب تجاهلها.

يقول لويد: “إذا فكرت في العمل اليومي لتأسيس مشروع جديد، وفهم الاعتماديات وجعله قابلاً للتشغيل، يمكن لـ Warp القيام بذلك بشكل شبه مستقل.” “وإذا لم تتمكن من القيام بذلك، فسوف تخبرك لماذا.”

تمكنت “Thinking Machines Lab”، الشركة الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي التي أسستها المديرة التقنية السابقة لشركة OpenAI، ميرا موراتي، من إغلاق جولة تمويل أولية بقيمة 2 مليار دولار بقيادة شركة Andreessen Horowitz يوم الاثنين، وفقًا لما أعلنه متحدث باسم الشركة لموقع TechCrunch.

تشمل الصفقة مشاركة من شركات مثل NVIDIA وAccel وServiceNow وCISCO وAMD وJane Street، وتقدر قيمة الشركة الناشئة بـ 12 مليار دولار، حسبما ذكر المتحدث.

أبلغت عدة وسائل إعلام في يونيو أن “Thinking Machines Lab” كانت على وشك إغلاق هذه الجولة التمويلية بقيمة 2 مليار دولار بتقييم قدره 10 مليارات دولار، ولكن، على ما يبدو، ارتفع هذا التقييم خلال الشهر الماضي.

تعتبر هذه الصفقة واحدة من أكبر جولات التمويل الأولي — أو أول جولات التمويل — في تاريخ وادي السيليكون، وتمثل شهية المستثمرين الضخمة لدعم مختبرات الذكاء الاصطناعي الواعدة. “Thinking Machines Lab” لم تكمل عامها الأول بعد ولم تكشف بعد عما تعمل عليه.

ومع ذلك، كشفت موراتي قليلاً عن المنتج الأول للشركة في منشور على X يوم الثلاثاء، حيث زعمت أن الشركة الناشئة تخطط لعرض عملها في “الأشهر القليلة القادمة”، وسيشمل “عرض مفتوح المصدر كبير”. كما قالت موراتي إن المنتج سيكون مفيدًا للباحثين والشركات الناشئة التي تبني نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة.

“قريبًا، سنشارك أيضًا أفضل علمنا لمساعدة مجتمع البحث على فهم أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة بشكل أفضل”، قالت موراتي.

ليس من الواضح ما إذا كانت موراتي تعني أن “Thinking Machines Lab” ستصدر نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر، كما فعل بعض منافسي OpenAI الآخرين للضغط على عروض الشركة. وقد امتنع متحدث باسم “Thinking Machines Lab” عن التعليق أكثر.

منذ أن أطلقت موراتي مشروعها، جذب “Thinking Machines Lab” بعض زملائها السابقين في OpenAI، بما في ذلك جون شولمان، بارّيت زوف، ولوكي ميتز. وتقول موراتي إن شركتها تحاول حاليًا توظيف أشخاص لديهم سجل حافل في “بناء منتجات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي من الصفر”، وفقًا لموقع الشركة الناشئة.

تناقلت التقارير أن ميتا خاضت محادثات للاستحواذ على “Thinking Machines Lab” في الأشهر الأخيرة لتعزيز جهودها في الذكاء الخارق، لكن المحادثات لم تتقدم إلى عرض نهائي.

تعتبر “Thinking Machines Lab” واحدة من عدد قليل من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي التي يعتقد المستثمرون أنها تمثل تهديدًا شرعيًا لمطوري نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدين اليوم، مثل OpenAI وAnthropic وGoogle DeepMind.

مع وجود مليارات في التمويل، قد يكون لدى موراتي ما يكفي من الموارد لتدريب نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة. وقد أبرمت “Thinking Machines Lab” سابقًا صفقة مع Google Cloud لدعم نماذجها الذكاء الاصطناعي.

من المؤكد أن “Thinking Machines Lab” تواجه تحديًا كبيرًا للتعويض مع مختبرات الذكاء الاصطناعي الأخرى. من المحتمل أن تعتمد على اختراقات بحثية جديدة لتصبح مميزة؛ ومع ذلك، فإن ذلك يمثل تحديًا متزايدًا في ظل استثمار ميتا وGoogle DeepMind وAnthropic وOpenAI مليارات في فرق البحث الخاصة بهم.

يمتلك مخطط فين للمEngineers الذين يعرفون القليل عن الذكاء الاصطناعي، والقيادة الذاتية، والتعدين تقاطعاً صغيراً. يريد الرئيس التنفيذي لشركة Pronto.ai أنتوني ليفاندوفسكي أكبر عدد ممكن من هؤلاء الأشخاص. ويساعده الاستحواذ في تحقيق هذا الهدف.

الشركة الناشئة التي تتخذ من سان فرانسيسكو مقراً لها، والتي طورت نظام قيادة ذاتية مصمم لشاحنات النقل وغيرها من المركبات غير المعبدة المستخدمة في مواقع البناء والتعدين، قد استحوذت على منافستها Safe AI، وفقاً لمصادر TechCrunch.

لم يتم الكشف عن شروط الصفقة. ومع ذلك، قال ليفاندوفسكي إن الاستحواذ هو تحرك مرتبط بالمواهب والتكنولوجيا. سوف ينتقل الجزء الأكبر من فريق الهندسة الصغير المكون من 12 شخصاً وملكية فكرية خاصة بهم إلى Pronto. وأفاد مصدر مطلع على الصفقة أن سعر الاستحواذ على Safe AI كان في “الملايين”.

قال ليفاندوفسكي في مقابلة حديثة مع TechCrunch: “في مجال نظام النقل الذاتي، هناك نوعاً ما لاعبين اثنين – SafeAI ونحن”. أضاف أنه تم اتباع نهجين مختلفين في السوق بين SafeAI وPronto. “لقد كنا ننمو بشكل كبير واحتجنا إلى إضافة المزيد من الأشخاص والموارد إلى الفريق، لذلك كان من المنطقي شراءهم … لنجمع المزيد من القوة خلف عدد أقل من الأسهم حتى نتمكن من النمو بشكل أسرع.”

تأسست Pronto، التي أسسها مع أوجين ستويانوفسكي في عام 2018، باستخدام مستشعرات متطورة، وكاميرات، وذكاء اصطناعي لتشغيل شاحنات النقل بشكل ذاتي. تستخدم Pronto أيضاً Pollen Mobile، وهي شبكة بيانات مفتوحة المصدر بين الأقران أطلقتها الشركة الناشئة في عام 2022 تتيح لها تبادل البيانات بشكل مجهول وبسرعات عالية دون الاعتماد على شركات الاتصالات التقليدية. تستخدم Pollen لدعم مواقع ذات اتصال ضعيف أو معدوم.

حافظت Pronto على فريقها بصفة عامة نحيف بحوالي 40 شخصاً. قال ليفاندوفسكي إن استحواذ SafeAI سيساعد Pronto على خدمة المزيد من العملاء، بما في ذلك دولياً. في العام الماضي، قامت Pronto بتوسيع شراكتها مع Heidelberg Materials North America، أحد أكبر منتجي مواد البناء والأسمنت في العالم، بعد برنامج تجريبي في المحجر في تكساس. تم دمج تكنولوجيا Pronto في شاحنات النقل من Komatsu، التي تعمل بشكل ذاتي في الموقع.

في وقت سابق من هذا العام، أعلنت Pronto عن اتفاق مع Heidelberg لنشر أكثر من 100 شاحنة ذاتية القيادة وتوسيع فريقها في البرازيل.

سيتيح الاستحواذ أيضاً لـ Pronto تلبية مجموعة متنوعة من الاحتياجات من المحاجر الصغيرة إلى المناجم الكبيرة.

من الجدير بالذكر أن الاستحواذ سيسمح لشركة Pronto بتقديم مجموعة من تقنيات متعددة المستويات للعملاء. تُعرف Pronto بنهجها القائم على الكاميرات فقط. بينما تستخدم SafeAI، التي تأسست في عام 2017 وجمعت 38 مليون دولار في جولة تمويل من السلسلة B قبل ثلاث سنوات، مستشعرات متعددة، وكاميرات على المركبات، ورادار، وليدار. تخطط Pronto لتقديم النهج متعدد المستشعرات وكذلك استخدام إطار السلامة الخاص بـ SafeAI الذي حصل على شهادة ASIL D، أعلى مستوى لسلامة السلامة في الصناعة.

بيلي مكفارلاند، المحتال الذي قدم لكم مهرجان فاير، قد باع حقوق العلامة التجارية على eBay بمبلغ 245,300 دولار. لم نعرف بعد من هو المشتري أو ماذا يخططون ليفعلوا بهذا الملكية المسحورة.

كان مهرجان فاير كارثة حقيقية. ما كان من المفترض أن يكون مهرجان موسيقي فاخر انتهى بترك الضيوف عالقين في جزيرة في الباهاماس. بدلاً من الفيلات الفاخرة والوجبات الشهية، حصل زبائن المهرجان، الذين شملوا مؤثرين أثرياء من جيل الألفية، على خيام هزيلة وسندويشات جبنة غير شهية بشكل مشهور.

تمت إدانة مكفارلاند لاحقاً بجرائم مالية بسبب دوره في المهرجان، وقضى حوالي ثلاث سنوات ونصف قبل أن يتم الإفراج عنه في عام 2022. لكن مكفارلاند لم يبدو أنه تعلم درسه. حاول تنظيم مهرجان فاير الثاني، الذي كان من المفترض أن يقام هذا الصيف في المكسيك بتذاكر تتراوح بين 1,400 دولار و1.1 مليون دولار.

لم يحدث مهرجان فاير الثاني أبداً. ادعت بلايا ديل كارمن، المدينة المكسيكية التي قال مكفارلاند إن المهرجان سيتخذ منهلها، أنه لم يكن هناك أي سجل للتخطيط للحدث، الذي لم يكن لديه تصريح. أنكر مكفارلاند ذلك، لكنه أعلن بعد بضعة أسابيع أنه سيبيع علامة مهرجان فاير التجارية.

كتب مكفارلاند: “منذ عام 2017، سيطرت FYRE على العناوين الرئيسية، والأفلام الوثائقية، والمحادثات كواحد من أكثر المهرجانات الموسيقية حديثاً في العالم”، مع غفل ذكر أن المهرجان حصل على كل هذا الاهتمام بسبب فشله الضخم. “هناك طريق واضح للمشغلين ورجال الأعمال ذوي الخبرة القوية في هذا المجال لبناء FYRE لتصبح قوة عالمية في الترفيه، والإعلام، والأزياء، والمنتجات الاستهلاكية، وأكثر.”

تقول مزاد eBay إن جزءاً من عائدات البيع سيذهب نحو التعويض — لكن مكفارلاند يدين بمبلغ 26 مليون دولار، لذا فإن هذا البيع بمبلغ 245,300 دولار لن يحدث تأثيراً كبيراً.