أشعلت OpenAI و Anthropic حرب الترميز بالذكاء الاصطناعي هذا الأسبوع بإعلانهما المتزامن عن نماذج مطورة، GPT-5.3-Codex و Claude Opus 4.6 على التوالي، مما مهد الطريق لمعركة محتدمة للاستحواذ على سوق تطوير برامج المؤسسات. تأتي الإصدارات، التي تم توقيتها لتتزامن مع بعضها البعض، في الوقت الذي تستعد فيه أيضًا شركتا الذكاء الاصطناعي العملاقتان لإعلانات Super Bowl متنافسة، وفقًا لـ VentureBeat.
تم إصدار GPT-5.3-Codex من OpenAI، الذي وصفته الشركة بأنه وكيل الترميز الأكثر قدرة حتى الآن، يوم الأربعاء. يتفوق الإصدار الجديد على سابقه، GPT-5.2-Codex، و GPT-5.2 في معايير مثل SWE-Bench Pro و Terminal-Bench 2.0، وفقًا لـ Ars Technica. النموذج متاح عبر سطر الأوامر وامتداد IDE وواجهة الويب وتطبيق سطح مكتب macOS جديد، على الرغم من أن الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات (API) غير متاح حتى الآن. وصفت OpenAI استخداماتها المقصودة للنموذج بأنها مماثلة لتلك التي تظهر في تطوير برامج المؤسسات، مثل إدارة عمليات النشر وتصحيح الأخطاء، حسبما ذكرت Ars Technica.
ردت Anthropic بإصدار Claude Opus 4.6 يوم الخميس، وهو ترقية كبيرة لنموذج الذكاء الاصطناعي الرائد الخاص بها. ذكرت الشركة أن Claude Opus 4.6 يخطط بعناية أكبر، ويحافظ على تدفقات عمل مستقلة أطول، ويتفوق على المنافسين، بما في ذلك GPT-5.2 من OpenAI، في معايير المؤسسات الرئيسية، حسبما ذكرت VentureBeat. جاء الإطلاق بعد ثلاثة أيام فقط من إصدار OpenAI لتطبيق Codex لسطح المكتب الخاص بها، مما يمثل تحديًا مباشرًا لزخم Claude Code من Anthropic، وفقًا لـ VentureBeat.
وقعت الإعلانات المتنافسة وسط أسبوع مضطرب لصناعة الذكاء الاصطناعي وأسواق البرمجيات العالمية. عزا المستثمرون خسارة قدرها 285 مليار دولار في أسهم البرمجيات والخدمات جزئيًا إلى المخاوف من أن أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Anthropic يمكن أن تعطل شركات برامج المؤسسات القائمة، حسبما أشارت VentureBeat. كما تبادل المسؤولون التنفيذيون من الشركتين علنًا انتقادات لاذعة حول نماذج الأعمال والوصول وأخلاقيات الشركات، حسبما ذكرت VentureBeat.
تمتد المنافسة إلى ما هو أبعد من إصدارات النماذج. من المقرر أن تعرض الشركتان إعلانات Super Bowl متنافسة يوم الأحد، مما يزيد من حدة التنافس. يسلط هذا التوجه القوي نحو سوق تطوير برامج المؤسسات الضوء على الأهمية المتزايدة للذكاء الاصطناعي في الترميز وإمكانية هذه النماذج لتحويل الصناعة.
في غضون ذلك، طور باحثون من ستانفورد و Nvidia و Together AI تقنية جديدة تسمى Test-Time Training to Discover (TTT-Discover) يمكنها تحسين نواة GPU مهمة لتشغيل ضعف سرعة أحدث الحلول التي كتبها خبراء بشريون، وفقًا لـ VentureBeat. تسمح هذه التقنية للنموذج بمواصلة التدريب أثناء عملية الاستدلال وتحديث أوزانه للمشكلة المطروحة.
في تطور منفصل، وثق تقرير صادر عن CrowdStrike Intelligence، نُشر في 29 يناير، سلسلة هجمات جديدة تُعرف باسم تدوير إدارة الهوية والوصول (IAM). يتضمن هذا الهجوم تلقي مطور رسالة LinkedIn تبدو مشروعة مع تقييم ترميز يتطلب تثبيت حزمة ضارة. تقوم الحزمة بعد ذلك بتسريب بيانات اعتماد السحابة، مما يمنح الخصوم الوصول إلى البيئة السحابية في غضون دقائق، وفقًا لـ VentureBeat.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment