أخبار البوابة، في 11 أبريل، نشرت شركة Ramp Labs لأعمال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي نتائج بحث بعنوان “Latent Briefing”، حيث تمكن من تحقيق مشاركة ذاكرة فعّالة بين أنظمة متعددة الوكلاء عبر ضغط مباشر لواجهة ذاكرة التخزين المؤقت الخاصة بـ KV لنماذج اللغات الكبيرة، وبدون فقد الدقة، خفّضت بشكل كبير استهلاك الرموز (Tokens). في البنى الشائعة للأنظمة متعددة الوكلاء، يقوم المُنسّق (Orchestrator) بتقسيم المهام واستدعاء نموذج العامل (Worker) بشكل متكرر؛ ومع استمرار تمديد سلسلة الاستدلال، يتضخم عدد Tokens بشكل أُسّي. تتمثل الفكرة الأساسية لـ Latent Briefing في استخدام آلية الانتباه (Attention) لتحديد الأجزاء الحقيقية الحاسمة ضمن السياق، ثم حذف المعلومات الزائدة مباشرةً على مستوى التمثيل، بدلًا من الاعتماد على تلخيص LLM بطيء أو استرجاع RAG ذو ثبات ضعيف. في اختبار المعيار LongBench v2، أظهرت هذه الطريقة أداءً لافتًا: انخفض استهلاك Tokens لدى نموذج العامل بنسبة 65%، وبلغ متوسط توفير Tokens للوثائق متوسطة الطول (32k إلى 100k) 49%، كما تحسنت الدقة الإجمالية بنحو 3 نقاط مئوية مقارنةً بالخط الأساسي، بينما بلغ الزمن الإضافي لكل عملية ضغط حوالي 1.7 ثانية فقط، أي أسرع بنحو 20 مرة مقارنةً بالخوارزمية الأصلية. أُجريت التجارب باستخدام Claude Sonnet 4 كمُنسّق، وQwen3-14B كنموذج عامل، مع تغطية سيناريوهات وثائق متعددة مثل الأوراق الأكاديمية والمستندات القانونية والروايات وتقارير حكومية، وغيرها. كما توصلت الدراسة إلى أن عتبة الضغط المثلى تختلف باختلاف صعوبة المهمة وطول المستند: فالمهام الصعبة تناسب الضغط الأكثر حدةً لتصفية ضوضاء الاستدلال الانتهازي، بينما المستندات الطويلة تكون أكثر ملاءمة للضغط الخفيف للاحتفاظ بالمعلومات الجوهرية المتفرقة.
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى
إخلاء المسؤولية.
مقالات ذات صلة
وكيل بيع آلي يعمل بالذكاء الاصطناعي «فاليري» يشغّل آلة بيع آلية في سان فرانسيسكو باستخدام OpenClaw
يعمل وكيل الذكاء الاصطناعي "Valerie" الآن على تشغيل آلة بيع آلية في سان فرانسيسكو عبر OpenClaw، ويختبر إلى أي مدى سيثق الناس بالبرامج التي تتضمن تسعيرًا وتسويقًا ونقودًا واقعية في العالم.
الملخص
يقوم وكيل الذكاء الاصطناعي "Valerie" بتشغيل آلة بيع آلية فعلية في سان فرانسيسكو باستخدام إطار العمل OpenClaw، حيث يحدد الأسعار ويطلق أسماء
Cryptonewsمنذ 37 د
Mastercard تُمكّن مدفوعات وكلاء الذكاء الاصطناعي عبر شراكة مع Lobstercash وCrossmint
تعاونت Mastercard مع Lobstercash وCrossmint لتسهيل مدفوعات وكلاء الذكاء الاصطناعي عبر بطاقات الائتمان والخصم الحالية، مع التكامل ضمن الأنظمة المالية القائمة دون الحاجة إلى محافظ جديدة. يتيح هذا التعاون لوكلاء الذكاء الاصطناعي أتمتة المعاملات، ما يعزز الكفاءة والأمان.
GateNewsمنذ 5 س
فريق صيني، EvoMap يثور على نسخة Hermes Agent المقلّدة المنتشرة فجأة: يوجد تشابه كبير بين أنظمة التطور الذاتي
فريق صيني يدّعى EvoMap يوجّه اتهامات إلى وكيل Hermes التابع لشركة Nous Research بأنه قام بنسخ بنيته الخاصة Evolver/GEP، معتبرًا أن الاثنين يشتركان في درجة عالية من التشابه عبر عدة وحدات رئيسية. يشير EvoMap إلى أن تصميم Hermes لم يستشهد أو يقدّم شكرًا لمحتواه المنشور سابقًا، وقد أثار هذا الجدل اهتمامًا واسعًا من المجتمع؛ إذ أبدى بعض المستخدمين الصينيين على الإنترنت دعمًا لـ EvoMap، وانتقدوا سلوك النسخ المنسوب إلى Hermes. ورغم أن فريق أبحاث Nous لم يرد بعد على الاتهامات بندًا بندًا، فقد انتشر الحدث بسرعة في النقاشات الدائرة حول الذكاء الاصطناعي.
ChainNewsAbmediaمنذ 5 س
تحدّث OpenAI Codex إلى وكيل ذكاء اصطناعي يتحكم في سطح المكتب، ويؤتمت سير عمل التطوير
تتطور نسخة Codex المُطوّرة من OpenAI من مساعد برمجي إلى وكيل مستقل لبيئات سطح المكتب، قادر على إدارة التطبيقات، وأتمتة سير العمل، والتكامل مع أكثر من 100 تطبيق. يعزز هذا التحول استمرارية المهام وأتمتة سير العمل، ما يعكس مشهدًا تنافسيًا في أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي.
GateNewsمنذ 6 س
Agile Soda 发布 Agentic OCR 平台，文档分类准确率 98%
Agile Soda 推出了 Agentic OCR，这是一款由 AI 驱动的文档自动化平台，可消除预训练需求并实现即时部署。它在分类和提取方面具备高精度，并通过用户修正持续改进，计划在未来进一步增强性能。
GateNewsمنذ 10 س
American Express للاستحواذ على شركة Hyper الناشئة في مجال النفقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في الربع الثاني من 2026
ستقوم American Express بالاستحواذ على شركة Hyper الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي لتعزيز أدوات إدارة النفقات الخاصة بها للعملاء من الشركات. ومن المتوقع أن يتم إغلاق عملية الاستحواذ في الربع الثاني من عام 2026، وذلك تزامنًا مع شراكة أطلقت بطاقة مكافآت مشتركة العلامة في عام 2024.
GateNewsمنذ 11 س
