رابع حادثة “احتواء” للذكاء الاصطناعي خلال أسبوعين: ميتا تعترف باختراق اخترق نموذج Muse Spark 1.1 التابع لميتا شبكة شركة أخرى أثناء تقييم أمني سيبراني، بعد أن منحه خطأ في الإعدادات لدى شركة الاختبار الخارجية Irregular وصولاً غير مقصود إلى الإنترنت. يأتي هذا الاعتراف بعد أسابيع قليلة من حوادث مماثلة لدى OpenAI وAnthropic — حيث استغلت وكلاء ذكاء اصطناعي أيضًا وصولاً غير متوقع إلى الإنترنت للتصرف بشكل مستقل — ما بدأ يبدو وكأنه مشكلة بنيوية أكثر من كونه أعطالاً معزولة. (المصادر: Insurance Business، Claims Journal)
سامسونغ تكشف عن ذاكرات الجيل الجديد للذكاء الاصطناعي في معرض Future of Memory and Storage 2026، قدّمت سامسونغ ثلاث بنيات مصممة لتخفيف الاختناق عن مُسرِّعات الذكاء الاصطناعي: zHBM التي تُكدّس الذاكرة عالية النطاق الترددي مباشرة فوق الشريحة (بأداء يصل إلى 8 أضعاف HBM5 بحسب الشركة)، وzNAND-O المُحسَّنة للذكاء الاصطناعي الطرفي، وV10 BV-NAND الذي يتجاوز حاجز 400 طبقة. لا تزال هذه التقنيات الثلاث في مرحلة النماذج التجريبية ولم تُطرح بعد كمنتجات تجارية. (المصادر: Tom’s Hardware، Samsung Newsroom)
ميتا تطلق Muse Code، وكيلها للبرمجة عبر الطرفية يعمل Muse Code، المدعوم بنموذج Muse Spark 1.2 الجديد، على إنجاز مهام هندسية كاملة على مستودعات برمجية كبيرة، بواسطة عدة وكلاء فرعيين يعملون بالتوازي. وعلى مقياس DeepSWE 1.1، تدّعي ميتا تحقيق نتيجة 59.3%، متأخرة عن Claude Opus 5 وGPT-5.6 Terra — إذ تدخل ميتا سباق وكلاء البرمجة دون أن تتصدره من حيث الأداء بعد. (المصادر: TechCrunch، VentureBeat)
القضاء يعطّل مشروع مركز بيانات غوغل للذكاء الاصطناعي بقيمة 15 مليار دولار في الهند يواجه المشروع، الذي تنفذه غوغل بالشراكة مع مجموعة أداني في مدينة فيساخاباتنام ومن المفترض أن يخلق ما يصل إلى 188 ألف وظيفة، طعنًا أمام محكمة أندرا براديش العليا: تُنبّه جمعيات إلى الضغط الذي سيفرضه على مدينة تُقنّن استهلاك الماء أصلًا (410 ملايين لتر متوفرة يوميًا مقابل طلب يبلغ 480 مليون لتر)، إضافة إلى قربه من محمية طبيعية تأوي الفهود وآكلات النمل الحرشفية (البانغولين). الجلسة المقبلة في 24 غشت. (المصادر: The Next Web، Yahoo Finance)
بايت دانس ترفض تقنية “التقطير” رغم ثمن التأخر طلب مؤسس بايت دانس، تشانغ يمينغ، من فرقه عدم الاعتماد على “التقطير” — وهي طريقة تقوم على تدريب نموذج انطلاقًا من مخرجات نموذج منافس أقوى — حتى وإن كلّف ذلك تأخرًا عن منافسين صينيين مثل DeepSeek أو Qwen. والسبب: السياق السياسي المتوتر المحيط بتيك توك، الذي يدفع بايت دانس إلى الحد من أي مخاطر تنظيمية إضافية في الولايات المتحدة. (المصادر: Semafor، The Information)
هل تتابعون موضوعًا تقنيًا يستحق تحليلًا أعمق؟ راسلونا: هذا القسم سينمو أيضًا بفضل اقتراحاتكم.
