تعيّن OpenAI إيمانويل ماريل، المدير التنفيذي السابق في Airbnb، لقيادة توسع EMEA

بنوك تايوان تتعاون لصناعة ذكاء اصطناعي محلي! نماذج اللغة الكبيرة للقطاع المالي قد تُطلق في أقرب وقت بنهاية العام

تعلن 16 مؤسسة مالية بقيادة شركة مجموعة الصين المالية عن إطلاق مشروع «نموذج اللغة المالي FinLLM»، ومن المتوقع إصدار النسخة الأولى من نموذج البنك في شهر أغسطس، وفي الربع الأول من عام 2026 سيتم إطلاق وكلاء ذكاء اصطناعي بناءً على FinLLM. سيتم بدء التدريب من شهر مايو، بميزانية تقارب 40 إلى 70 مليون ين. وبسبب متطلبات اللوائح والتوطين المحلي، تتمحور عملية التدريب حول البيانات المحلية، مع تعزيز الذكاء الاصطناعي السيادي وبناء بنية تحتية مشتركة، وتوسيع نطاقها لتشمل التمويل الشامل. تم إدراج الخطة ضمن خطة تطوير الذكاء الاصطناعي الوطنية، وحصلت على دعم متعدد الجهات.

الرئيس التنفيذي لشركة Google: ستصل النفقات الرأسمالية لعام 2026 إلى 185 مليار دولار، مع زيادة الاستثمار في عصر الوكلاء الذكاء الاصطناعي

أعلن الرئيس التنفيذي لشركة Google، سوندار بيتشاي، في 22 أبريل خلال مؤتمر Google Cloud Next الذي عُقد في لاس فيغاس، أن شركة Google تخطط للاستثمار بين 175 ملياراً و185 مليار دولار كإنفاق رأسمالي في عام 2026، وذلك لبناء البنية التحتية اللازمة لوكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين (AI Agent)، بزيادة مقارنة بعام 2022 عندما بلغ الإنفاق 31 مليار دولار.

يعلن Google Jules عن قائمة المرشحين للإصدار الجديد المفتوح، مع إعادة تموضعها كمنصة لتطوير المنتجات من طرف إلى طرف

وفقًا لإعلان فريق Google Jules الرسمي بتاريخ 23 أبريل، تمت ترقية تحديد موقع منتج Jules من وكيل للترميز غير المتزامن إلى «منصة تطوير منتجات وكيلية من طرف إلى طرف»، ويمكن للإصدار الجديد قراءة السياق الكامل للمنتج واتخاذ قرار مستقل بشأن اتجاه الخطوة التالية للبناء، ثم تقديم طلب PR. وفي الوقت نفسه، أعلنت الجهة الرسمية عن فتح قائمة المرشحين لإصدار جديد.

Google Jules يعيد العلامة التجارية باعتباره منصة تطوير منتجات ذاتية شاملة من البداية إلى النهاية، ويفتح قائمة انتظار لإصدار جديد

رسالة أخبار بوابة، 23 أبريل — أعلنت فرق Jules التابعة لشركة Google عن فتح قائمة انتظار لإصدار جديد من المنتج، مع إعادة تموضع Jules من كونه وكيل برمجة غير متزامن إلى منصة لتطوير منتجات ذاتية شاملة من البداية إلى النهاية. ووفقًا للوصف الرسمي، تقرأ المنصة المُحسّنة سياق المنتج الكامل، وتحدد ما ينبغي بناؤه بعد ذلك، وتقترح الحلول، وترسل طلبات الدمج إلى المستودع. ا

Perplexity 揭示网页搜索代理的后训练方法；基于 Qwen3.5 的模型在准确率与成本方面优于 GPT-5.4

Perplexity 使用带有 Qwen3.5 模型的 SFT，随后采用 RL，并结合多跳问答数据集与评分细则校验来提升搜索的准确性与效率，实现同类最佳的 FRAMES 表现。 摘要：Perplexity 面向网页搜索代理的后训练流程，将监督微调 (SFT) 与通过 GRPO 算法进行的在线强化学习 (RL) 结合。该流程通过在线强化学习来确保指令遵循与语言一致性。RL 阶段使用专有的多跳可验证问答数据集以及基于评分细则的对话数据，以防止 SFT 漂移，并采用奖励门控与组内效率惩罚。评估显示，Qwen3.5-397B-SFT-RL 在 FRAMES 上取得顶级表现：单次工具调用准确率为 57.3%，四次调用为 73.9%，单次查询成本为 $0.02；在这些指标上优于 GPT-5.4 与 Claude Sonnet 4.6。定价基于 API，并且不包含缓存。

تيك توك تُزيل أكثر من 538,000 فيديو غير مصرح به مُولّد بالذكاء الاصطناعي؛ إطلاق مبادرات حوكمة على عدة منصات

رسالة أخبار البوابة، 23 أبريل — أعلنت تيك توك عن حملة شاملة للقضاء على المحتوى المُولّد بالذكاء الاصطناعي الذي ينتهك حقوق المستخدمين، مُفصحةً أنها أزالت أكثر من 538,000 فيديو وفرضت عقوبات على أكثر من 4,000 حساب حتى تاريخه. ستعطي المنصة الأولوية لإنفاذ الإجراءات ضد النسخ العميقة بالذكاء الاصطناعي، واستنساخ الصوت،