مهندس سابق في OpenAI Codex يطلق Blackstar ويجمع $12M في تمويل بذري تقوده Abstract

إغلاق شركة Haun Ventures لصندوق بقيمة 1 مليار دولار في 4 مايو، مع توزيع رأس المال بين استثمارات العملات المشفرة في المراحل المبكرة والمتأخرة

بحسب بلومبرغ، أكملت Haun Ventures جولة جمع تمويل بقيمة 1 مليار دولار في 4 مايو، خُصص منها 500 مليون دولار للاستثمارات في المراحل المبكرة و500 مليون دولار للاستثمارات في المراحل المتأخرة. وسيتم توظيف رأس المال خلال العامين إلى الثلاثة أعوام المقبلة، مع التركيز على شركات ناشئة في مجال العملات المشفرة وتقنية البلوك تشين مع التوسع

رفعت OpenAI $4 مليار دولار لتأسيس مشروع مشترك للنشر، بقيمة 10 مليارات دولار

بحسب BlockBeats، في 4 مايو، رفعت OpenAI أكثر من $4 مليار دولار لتأسيس مشروع مشترك جديد يركز على مساعدة الشركات على تبنّي برمجياتها الخاصة بالذكاء الاصطناعي. يُدعم المشروع، الذي يُسمّى The Deployment Company، من 19 مستثمرًا، من بينهم TPG Inc. وBrookfield Asset Management،

لماذا يظن البعض أن الذكاء الاصطناعي سيغيّر العالم، بينما يعتقد آخرون أنه سيكون أمراً عادياً؟ تشخيصان لـ كارباتي

أشار كارباثي إلى أن فجوة الإدراك لدى الذكاء الاصطناعي تنبع من تشخيصين: 1) الاكتفاء باستخدام نماذج مجانية/قديمة، ما لا يعكس قدرات أحدث نماذج العوامل (agentic) على نحو دقيق؛ 2) يكون تحسّن القدرات ملحوظًا فقط في المجالات التقنية العالية، كما أنه يظهر بشكل غير متناظر. وهذا يجعل المستخدمين الذين يدفعون مقابل الخدمة والقراء العاديين يرون ظواهر مختلفة، فيتولد سوء فهم متبادل يشبه العوالم المتوازية. وتتمثل الرسالة لقراء تايوان في أن الاستخدام العملي لأحدث النماذج لإنجاز مهام الإنتاج، والتحقق من أدلة الاستدلال، هو السبيل لتفادي الانجراف خلف هواجس الإعلام.

استحوذت شركة Applied Digital على تمويل جسري بقيمة 300 مليون دولار لتمويل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي بقيادة Goldman Sachs

وفقاً لوكالة Globenewswire، حصلت Applied Digital على تمويل جسري بمبلغ 300 مليون دولار من فئة الديون الممتازة المضمونة برعاية Goldman Sachs، وذلك في 4 مايو، لدفع تطوير مراكز بياناتها للذكاء الاصطناعي. يستند التمويل إلى ضمانات أصول المشروع، ويمكن سداده مبكراً دون أي غرامات، وتخطط الشركة لمواصلة

كارپاثي: «دع LLM يردّ على نفسه» — طريقة من 4 خطوات لمواجهة تحيزات التفكير باستخدام الذكاء الاصطناعي

يُلخّص هذا النص منهج Andrej Karpathy المكوّن من أربع خطوات لـ「جعل LLM يردّ على حججه بنفسه»: ابدأ أولاً باستخدام LLM لصياغة مسودة أولية؛ ثم افتح محادثة جديدة واطلب منه تقديم وجهة نظر معارضة مع أدلة؛ بعد ذلك حوّل ذلك إلى مقال كامل في صورة ردّ؛ أخيراً قارن بين الطرفين والأدلة التي يمكن التحقق منها، ويكون الحكم للإنسان. تنبيه إلى وجود ميول مجاملة لدى LLM؛ فلا تعتبر موافقته حقيقة، بل اعتبره آلة توليد آراء لا قاضياً حاسماً للنتائج؛ ويمكن أيضاً جعل LLMين يتناظران لتقليل الانحيازات. وتُعد هذه الطريقة ذات قيمة خاصة في 2026 للإنتاج الإبداعي للمحتوى، إذ ترفع عمق الفهم وتقلّل التماثل.