إليكم مقال إخباري يجمع المعلومات المقدمة:
تطورات الذكاء الاصطناعي تعيد تشكيل تطوير البرمجيات والأمن السيبراني وقطاعات الطاقة
تشهد الذكاء الاصطناعي تقدمًا كبيرًا في قطاعات متعددة، مما يؤثر على تطوير البرمجيات والأمن السيبراني والطاقة، وفقًا لتقارير حديثة. تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة على تحسين التعليمات البرمجية، بينما تظهر أساليب هجوم جديدة، ويجري استكشاف الجيل القادم من الطاقة النووية.
أعلنت OpenAI عن GPT-5.3-Codex، وهي نسخة محدثة من نموذج الترميز الخاص بها، يمكن الوصول إليها عبر سطر الأوامر، وإضافة IDE، وواجهة الويب، وتطبيق سطح مكتب macOS جديد، وفقًا لـ Ars Technica. تدعي الشركة أن GPT-5.3-Codex يتفوق على الإصدارات السابقة في معايير مثل SWE-Bench Pro و Terminal-Bench 2.0. في حين أن بعض العناوين تشير إلى أن Codex قام ببناء نفسه، حذرت Ars Technica من المبالغة في قدرات النموذج.
في مجال الأمن السيبراني، تثير سلسلة هجمات جديدة تسمى "IAM pivot" مخاوف. ذكرت VentureBeat أن هذا الهجوم يتضمن تلقي مطور لرسالة LinkedIn تبدو مشروعة من مجند. يتطلب تقييم الترميز تثبيت حزمة تستخرج بيانات اعتماد السحابة، بما في ذلك رموز الوصول الشخصية إلى GitHub، ومفاتيح AWS API، وخدمات Azure الرئيسية. وفقًا لـ VentureBeat، يمكن للمهاجم الوصول إلى بيئة السحابة في غضون دقائق. سلط بحث CrowdStrike Intelligence، الذي نُشر في 29 يناير، الضوء على هذه الفجوة في مراقبة المؤسسات للهجمات القائمة على الهوية.
يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا لتحسين نوى GPU. طور باحثون من Stanford و Nvidia و Together AI تقنية تسمى Test-Time Training to Discover (TTT-Discover) والتي يمكنها تحسين نواة GPU حاسمة لتشغيلها بسرعة ضعف سرعة الأداء السابق، والذي كتبه خبراء بشريون، حسبما ذكرت VentureBeat. تسمح هذه التقنية للنموذج بالاستمرار في التدريب أثناء عملية الاستدلال وتحديث أوزانه للمشكلة المحددة. أشار بن ديكسون من VentureBeat إلى أن TTT-Discover يتحدى النموذج الحالي المتمثل في الاعتماد على النماذج "المجمدة".
في غضون ذلك، تناولت MIT Technology Review أسئلة حول الجيل القادم من الطاقة النووية، مشيرة إلى أن العديد من المفاعلات من الجيل التالي لا تستخدم اليورانيوم منخفض التخصيب، والذي يستخدم في المفاعلات التقليدية. كما سلط المقال الضوء على الحاجة إلى معالجة سلسلة التوريد لهذه الوقود البديلة.
ناقشت MIT Technology Review أيضًا الحاجة المتزايدة إلى أنظمة موحدة للذكاء الاصطناعي، مشيرة إلى أن المؤسسات استجابت تاريخياً لضغوط العمل المتغيرة بحلول تكنولوجية مؤقتة. أدى العدد المتزايد من الحلول إلى شبكة متشابكة من الاتصالات، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى منصات متكاملة كخدمة (iPaaS).
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment