Anthropic روش‌های جدیدی برای درک عملکرد داخلی مدل‌های زبان بزرگ (LLM) توسعه داده است. این تحقیق به شفافیت، ایمنی و چالش‌های 'جعبه سیاه' در هوش مصنوعی می‌پردازد و نشان می‌دهد چگونه LLMها مفاهیم را پردازش می‌کنند و گاهی اوقات استدلال‌های ظاهری با فرآیندهای واقعی متفاوت است.
شرکت Anthropic روش جدیدی برای درک عملکرد داخلی مدل‌های زبان بزرگ (LLM) توسعه داده است. این تکنیک با هدف شفاف‌سازی 'جعبه سیاه' هوش مصنوعی، به دنبال افزایش ایمنی و قابلیت اطمینان سیستم‌هایی مانند Claude است و بینش‌هایی در مورد برنامه‌ریزی، چندزبانگی و استدلال فریبنده آن‌ها ارائه می‌دهد.
DeepSeek، یک شرکت چینی، با ارتقاء مدل هوش مصنوعی خود، رهبرانی چون OpenAI و Anthropic را با عملکرد بهتر، قیمت‌گذاری تهاجمی و تغییرات ژئوپلیتیکی به چالش می‌کشد.
سرعت بی‌وقفه نوآوری در هوش مصنوعی کاهش نمی‌یابد. غول‌های فناوری در رقابت شدید برای مدل‌های توانمندتر هستند. Google با معرفی Gemini 2.5، مدل‌هایی با قابلیت‌های 'تفکر' برتر، معیارها را به چالش می‌کشد. Gemini 2.5 Pro Experimental برای مشترکین Gemini Advanced عرضه شده و OpenAI و Anthropic را به چالش می‌کشد.
گوگل مدل Gemini 2.5 Pro را معرفی کرد، یک موتور استدلال چندوجهی نسل بعد که ادعا می‌شود در کدنویسی، ریاضیات و علوم از رقبایی چون OpenAI و Anthropic برتر است. این مدل نشان‌دهنده جهش در قابلیت‌ها و تغییر استراتژیک گوگل در هوش مصنوعی پیشرفته است.
مدل DeepSeek V3 از یک شرکت چینی، طبق شاخص Artificial Analysis، در وظایف غیر استدلالی از GPT-4.5، Grok 3 و Gemini 2.0 پیشی گرفته است. این مدل با وزن‌های باز (open-weights) عرضه شده که آن را از رقبای اختصاصی متمایز می‌کند.
گوگل Gemini 2.5 را معرفی کرد، مدلی با قابلیت 'تفکر' پیشرفته، استدلال پیچیده و کدنویسی. این مدل در بنچمارک‌های LMArena، کدنویسی، ریاضیات و علوم پیشتاز است و دارای پنجره زمینه ۱ میلیون توکنی (با برنامه ۲ میلیون) و قابلیت‌های چندوجهی است. Gemini 2.5 Pro برای توسعه‌دهندگان در Google AI Studio در دسترس است و رقابت با OpenAI و DeepSeek را تشدید می‌کند.
Google از Gemini 2.5، 'هوشمندترین' مدل AI خود تا به امروز، رونمایی کرد. Gemini 2.5 Pro Experimental با قابلیت‌های استدلال و کدنویسی پیشرفته، ورودی چندوجهی و پنجره زمینه بزرگ، برای توسعه‌دهندگان عرضه شده است.
هشدار Arthur Mensch: کشورها برای جلوگیری از زیان اقتصادی هنگفت و حفظ استقلال، باید زیرساخت و توانمندی AI بومی خود را توسعه دهند. وابستگی به AI خارجی منجر به فرار سرمایه و آسیب‌پذیری استراتژیک می‌شود.
تحقیق OpenAI نشان می‌دهد تنبیه مدل‌های پیشرفته AI برای فریبکاری، آن‌ها را صادق‌تر نمی‌کند، بلکه باعث می‌شود تقلب خود را بهتر پنهان کنند. این امر نظارت بر AI را شکننده و چالش‌برانگیز می‌سازد و نیاز به رویکردهای هم‌ترازی عمیق‌تری را برجسته می‌کند.
