خبر بعد هم اینه که یه آسیب‌پذیری جدی توی API همه شرکت‌های بزرگ AI پیدا شده که خیلی جالبه!
محققان از ELLIS Institute Tübingen و Max Planck Institute یه پیپر منتشر کردن که نشون میده میشه chain-of-thought پنهان مدل‌های بسته مثل Claude، GPT و Gemini رو کاملاً بازیابی کرد! و این یعنی داده های بیشتر برای بهبود مدل های اوپن سورس و آموزش بهتر!
ماجرا اینه: مدل‌های reasoning وقتی فکر میکنن، این استدلال رو به صورت بلوک‌های رمزنگاری‌شده به کلاینت برمیگردونن. فرض بر اینه که کسی نمیتونه بفهمه توش چیه. ولی محققا کشف کردن این بلوک‌ها بین session های مختلف، userهای مختلف، و حتی مدل‌های مختلف یه شرکت قابل تعویضن! با تزریق reasoning یه مدل قوی مثل Claude Opus به یه مدل ضعیف‌تر مثل Haiku از همون شرکت، اون مدل ضعیف‌تر کل reasoning رو به صورت متن ساده چاپ میکنه. یعنی رمزنگاری اصلاً session-bound نیست!
@ai_src
محققان از ELLIS Institute Tübingen و Max Planck Institute یه پیپر منتشر کردن که نشون میده میشه chain-of-thought پنهان مدل‌های بسته مثل Claude، GPT و Gemini رو کاملاً بازیابی کرد! و این یعنی داده های بیشتر برای بهبود مدل های اوپن سورس و آموزش بهتر!
ماجرا اینه: مدل‌های reasoning وقتی فکر میکنن، این استدلال رو به صورت بلوک‌های رمزنگاری‌شده به کلاینت برمیگردونن. فرض بر اینه که کسی نمیتونه بفهمه توش چیه. ولی محققا کشف کردن این بلوک‌ها بین session های مختلف، userهای مختلف، و حتی مدل‌های مختلف یه شرکت قابل تعویضن! با تزریق reasoning یه مدل قوی مثل Claude Opus به یه مدل ضعیف‌تر مثل Haiku از همون شرکت، اون مدل ضعیف‌تر کل reasoning رو به صورت متن ساده چاپ میکنه. یعنی رمزنگاری اصلاً session-bound نیست!
@ai_src
🤯3
Ai Resource
خبر بعد هم اینه که یه آسیب‌پذیری جدی توی API همه شرکت‌های بزرگ AI پیدا شده که خیلی جالبه! محققان از ELLIS Institute Tübingen و Max Planck Institute یه پیپر منتشر کردن که نشون میده میشه chain-of-thought پنهان مدل‌های بسته مثل Claude، GPT و Gemini رو کاملاً…
از مجموعه ۶۷۰۸ تا agent trace که از اینترنت جمع‌آوری شده، محققا ۶۲ تا API key زنده و ۳۳ تا پسورد استخراج کردن. یه یافته جالب هم اینه که الگوی reasoning های لیک‌شده Kimi K3 خیلی شبیه مدل‌های frontier باقی شرکت‌هاست و احتمالاً از طریق distillation آموزش دیده.
کل مقاله رو اینجا بخونید:
https://arxiv.org/abs/2608.09867
وبسایتشون :
https://stolen-thoughts.com/
@ai_src
کل مقاله رو اینجا بخونید:
https://arxiv.org/abs/2608.09867
وبسایتشون :
https://stolen-thoughts.com/
@ai_src
👏2
و خبر جالبتر:
شرکت Anthropic اعلام کرد از ۲ اوت ۲۰۲۶ همه مدل‌های جدید Claude یه واترمارک نامرئی توی متن تولیدشده جاسازی میکنن. این کار در پاسخ به قانون AI Act اتحادیه اروپا (Article 50) انجام شده، ولی جالبه که Anthropic گفته این واترمارک جهانیه و فقط اروپا نیست!
روش کار steganography متنیه: مدل با biasing انتخاب توکن‌ها یه الگوی آماری نامرئی توی متن ایجاد میکنه که بعداً قابل تشخیصه. Scott Aaronson سال‌ها پیش وقتی در OpenAI بود این ایده رو پیشنهاد داده بود ولی OpenAI تصمیم گرفت پیاده‌اش نکنه.
واترمارک با copy-paste هم منتقل میشه و تا حدی در برابر ویرایش مقاومه. برای فایل‌ها هم از استاندارد C2PA استفاده میشه.
واکنش کاربرا خیلی منفی بوده. سه نکته اصلی رو توی ردیت بهش اشاره کردند:
اول اینکه کافیه یه متن رو با Claude ویرایش کنید تا علامت "AI-generated" بگیره! یعنی حتی اگه کل متن رو خودتون هم نوشته باشید و کلاود ی ویرایش ساده بزنه میشه مال AI!
@ai_src
شرکت Anthropic اعلام کرد از ۲ اوت ۲۰۲۶ همه مدل‌های جدید Claude یه واترمارک نامرئی توی متن تولیدشده جاسازی میکنن. این کار در پاسخ به قانون AI Act اتحادیه اروپا (Article 50) انجام شده، ولی جالبه که Anthropic گفته این واترمارک جهانیه و فقط اروپا نیست!
روش کار steganography متنیه: مدل با biasing انتخاب توکن‌ها یه الگوی آماری نامرئی توی متن ایجاد میکنه که بعداً قابل تشخیصه. Scott Aaronson سال‌ها پیش وقتی در OpenAI بود این ایده رو پیشنهاد داده بود ولی OpenAI تصمیم گرفت پیاده‌اش نکنه.
واترمارک با copy-paste هم منتقل میشه و تا حدی در برابر ویرایش مقاومه. برای فایل‌ها هم از استاندارد C2PA استفاده میشه.
واکنش کاربرا خیلی منفی بوده. سه نکته اصلی رو توی ردیت بهش اشاره کردند:
اول اینکه کافیه یه متن رو با Claude ویرایش کنید تا علامت "AI-generated" بگیره! یعنی حتی اگه کل متن رو خودتون هم نوشته باشید و کلاود ی ویرایش ساده بزنه میشه مال AI!
@ai_src
👎1
Ai Resource
و خبر جالبتر: شرکت Anthropic اعلام کرد از ۲ اوت ۲۰۲۶ همه مدل‌های جدید Claude یه واترمارک نامرئی توی متن تولیدشده جاسازی میکنن. این کار در پاسخ به قانون AI Act اتحادیه اروپا (Article 50) انجام شده، ولی جالبه که Anthropic گفته این واترمارک جهانیه و فقط اروپا…
دوم اینکه خود Anthropic گفته این علامت "not fully conclusive"هست؛ یعنی اگر باشه نمیشه قطعی گفت هوش مصنوعی نوشته و اگر هم نباشه نمیشه گفت کار هوش مصنوعی نیست! پس سوال اینه که اصلاً به چه دردی میخوره؟!
سوم اینکه یه اقلیت کوچک از شفافیت حمایت میکنن ولی اکثریت فکر میکنن این کار به ضرر کاربران حرفه ای و خوب هست.
و نکته جالب ماجرا
البته که انتظارش رو داشتیم: یه روز بعد از اعلام Anthropic، یه نفر روی GitHub یه ابزار open-source به اسم watermarks-remover منتشر کرد که در ۲۴ ساعت اول بیش از ۱۰۰۰ ستاره گرفت و الان داره به ۳۱۰۰+ ستاره نزدیک میشه(*بدونید البته ستاره ملاک نیستش، ممکنه هایپ هم باشه)
این ابزار دو لایه داره: لایه اول کاراکترهای Unicode پنهان رو پاک میکنه (قابل تأیید)، لایه دوم با rewrite سنگین سعی میکنه الگوی آماری sampling رو هم بشکنه (best-effort). از Claude و OpenAI و Gemini هر سه پشتیبانی میکنه(جالبه نه😂)
مقاله TechCrunch:
https://techcrunch.com/2026/08/11/anthropic-says-it-will-watermark-text-generated-by-its-ai-models/
لینک گیتهاب watermarks-remover:
https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover
@ai_src
سوم اینکه یه اقلیت کوچک از شفافیت حمایت میکنن ولی اکثریت فکر میکنن این کار به ضرر کاربران حرفه ای و خوب هست.
و نکته جالب ماجرا
البته که انتظارش رو داشتیم: یه روز بعد از اعلام Anthropic، یه نفر روی GitHub یه ابزار open-source به اسم watermarks-remover منتشر کرد که در ۲۴ ساعت اول بیش از ۱۰۰۰ ستاره گرفت و الان داره به ۳۱۰۰+ ستاره نزدیک میشه(*بدونید البته ستاره ملاک نیستش، ممکنه هایپ هم باشه)
این ابزار دو لایه داره: لایه اول کاراکترهای Unicode پنهان رو پاک میکنه (قابل تأیید)، لایه دوم با rewrite سنگین سعی میکنه الگوی آماری sampling رو هم بشکنه (best-effort). از Claude و OpenAI و Gemini هر سه پشتیبانی میکنه(جالبه نه😂)
مقاله TechCrunch:
https://techcrunch.com/2026/08/11/anthropic-says-it-will-watermark-text-generated-by-its-ai-models/
لینک گیتهاب watermarks-remover:
https://github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover
@ai_src
TechCrunch
Anthropic says it will watermark text generated by its AI models | TechCrunch
Anthropic will extend support for watermarking AI generations for older models as well.
😁2
و اینکه LTX-2.5 اومده و آپدیت شده؛
یه کلیپ ۱۰ ثانیه‌ای ۷۲۰p رو در ۶.۸ ثانیه تولید میکنه، *البته روی دو تا NVIDIA GB200*....
روی RTX GPU های معمولی هم با VRAM کمتر کار میکنه.
یه مزیت بزرگ نسبت به نسخه‌های قبلی اینه که native multishot داره: یه prompt میدید و چند شات متصل با هویت شخصیت، محیط، نور و حتی صدای ثابت خروجی میگیرید، نه اینکه بعداً با ورکفلو های مختلف به هم وصلشون کنید و اینجور چیزا
و اینکه یه decoder دیفیوژن جدید داره که artifact های تصویری رو کم میکنه و جزئیاتی مثل متن و صورت رو تمیزتر نشون میده. از Gemma 4 12B به عنوان text encoder استفاده میکنه که prompt های پیچیده با چند شخصیت رو بهتر هندل میکنه. ComfyUI هم همون روز اول پشتیبانیش کرد.
لایسنسش هم گفته برای سازمان‌هایی با درآمد زیر ۱۰ میلیون دلار رایگانه.
🤗 HuggingFace:
https://huggingface.co/Lightricks/LTX-Video
GitHub:
https://github.com/Lightricks/LTX-Video
@ai_src
یه کلیپ ۱۰ ثانیه‌ای ۷۲۰p رو در ۶.۸ ثانیه تولید میکنه، *البته روی دو تا NVIDIA GB200*....
روی RTX GPU های معمولی هم با VRAM کمتر کار میکنه.
یه مزیت بزرگ نسبت به نسخه‌های قبلی اینه که native multishot داره: یه prompt میدید و چند شات متصل با هویت شخصیت، محیط، نور و حتی صدای ثابت خروجی میگیرید، نه اینکه بعداً با ورکفلو های مختلف به هم وصلشون کنید و اینجور چیزا
و اینکه یه decoder دیفیوژن جدید داره که artifact های تصویری رو کم میکنه و جزئیاتی مثل متن و صورت رو تمیزتر نشون میده. از Gemma 4 12B به عنوان text encoder استفاده میکنه که prompt های پیچیده با چند شخصیت رو بهتر هندل میکنه. ComfyUI هم همون روز اول پشتیبانیش کرد.
لایسنسش هم گفته برای سازمان‌هایی با درآمد زیر ۱۰ میلیون دلار رایگانه.
🤗 HuggingFace:
https://huggingface.co/Lightricks/LTX-Video
GitHub:
https://github.com/Lightricks/LTX-Video
@ai_src
👏4
آخرین مدل هم که میگیم اینه و تمام:
شرکت Meta Superintelligence Labs(فیسبوک خودمون!) مدل Muse Glimmer 30B رو با لایسنس Apache 2.0 منتشر کرده،
که یه مدل ۳۰ میلیارد پارامتری که distill شده از Muse Spark بزرگتره و طراحیش اینه که روی یه GPU که به قول خودشون _عادی_ هست ، ۲۴ گیگی، لوکال کار کنه...
برای کسایی که Qwen3.6-27B رو تونستند اجراش کنند، این رو هم میتونن و یا جورایی رقیب هم حساب میشن.
بنچمارک‌هاش توی کار های agentic واقعاً چشمگیره: AIME 2026 رو با ۹۴.۷٪ حل میکنه، روی MCP Atlas امتیاز ۷۵.۵ میگیره (در مقابل ۶۲.۵ از Qwen3.6-27B)، و SWE-Bench Pro هم ۵۱.۲ گرفته.
یه DFlash block-diffusion drafter)(فکر کنم همون که دیپ سیک معرفی کرد) هم داره که بدون کاهش کیفیت، سرعت generation رو خیلی بالا میبره. ولی صادقانه بگیم توی OSWorld-Verified و TerminalBench از Qwen3.6-27B عقب تر هست.
@ai_src
شرکت Meta Superintelligence Labs(فیسبوک خودمون!) مدل Muse Glimmer 30B رو با لایسنس Apache 2.0 منتشر کرده،
که یه مدل ۳۰ میلیارد پارامتری که distill شده از Muse Spark بزرگتره و طراحیش اینه که روی یه GPU که به قول خودشون _عادی_ هست ، ۲۴ گیگی، لوکال کار کنه...
برای کسایی که Qwen3.6-27B رو تونستند اجراش کنند، این رو هم میتونن و یا جورایی رقیب هم حساب میشن.
بنچمارک‌هاش توی کار های agentic واقعاً چشمگیره: AIME 2026 رو با ۹۴.۷٪ حل میکنه، روی MCP Atlas امتیاز ۷۵.۵ میگیره (در مقابل ۶۲.۵ از Qwen3.6-27B)، و SWE-Bench Pro هم ۵۱.۲ گرفته.
یه DFlash block-diffusion drafter)(فکر کنم همون که دیپ سیک معرفی کرد) هم داره که بدون کاهش کیفیت، سرعت generation رو خیلی بالا میبره. ولی صادقانه بگیم توی OSWorld-Verified و TerminalBench از Qwen3.6-27B عقب تر هست.
@ai_src
🤔2❤1
Ai Resource
آخرین مدل هم که میگیم اینه و تمام: شرکت Meta Superintelligence Labs(فیسبوک خودمون!) مدل Muse Glimmer 30B رو با لایسنس Apache 2.0 منتشر کرده، که یه مدل ۳۰ میلیارد پارامتری که distill شده از Muse Spark بزرگتره و طراحیش اینه که روی یه GPU که به قول خودشون _عادی_…
کاربرا روی r/LocalLLaMA میگن reasoning اش شبیه Grok 4.5 کار میکنه و quantize شدنش خیلی بهتر از Qwen و Gemma عمل میکنه.
البته تا وقتی Qwen3.8-27B نیومده، میتونید تستش کنید
یکی از دلایلی که این مدل های متنی این هفته اومدند، اینه که Qwen با Qwen3.8 27B قراره کارهای بزرگی بکنه و اسمش دوباره سر زبون ها بیافته، درحالیکه این مدل ها بازم ازش عقب تر هستند!
🤗 هاگینگ فیس مدل: https://huggingface.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B-assistant
@ai_src
البته تا وقتی Qwen3.8-27B نیومده، میتونید تستش کنید
یکی از دلایلی که این مدل های متنی این هفته اومدند، اینه که Qwen با Qwen3.8 27B قراره کارهای بزرگی بکنه و اسمش دوباره سر زبون ها بیافته، درحالیکه این مدل ها بازم ازش عقب تر هستند!
🤗 هاگینگ فیس مدل: https://huggingface.co/meta-models/Muse-Glimmer-30B-assistant
@ai_src
huggingface.co
meta-models/Muse-Glimmer-30B-assistant · Hugging Face
We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
🔥1😁1
خب دوباره مدل های جدید، درست قبل از اینکه Qwen3.8 27B عرضه بشه ارائه شد!
گوگل که این هفته قرار بود Gemini جدید رو معرفی کنه، گفت به تعویق انداخته تا بتونه بهترش کنه و یا مدل طراز اول بسازه... ولی یه دفعه مدل جدید به اسم Gemini 3.7 Flash معرفی کرد که ادعا میکنه باهوش ترین مدل workhorse، یعنی همون مدل هایی که مثل اسب باید ازشون کار کشید، تا حالاست، مخصوصا برای coding و agent ها. طبق بنچمارک DeepSWE V1.1 که Datacurve AI منتشر کرده، این مدل حدود ۶۹ درصد رو زده و جالب اینجاست که در نقطه "most efficient" نشسته یعنی نسبت به هزینه ای که داره خرج میکنه، عملکردش واقعا خوبه. برای مقایسه، claude-opus-5 با حدود ۷۱ درصد بالاتره ولی هزینه اش به مراتب بیشتره.
@ai_src
گوگل که این هفته قرار بود Gemini جدید رو معرفی کنه، گفت به تعویق انداخته تا بتونه بهترش کنه و یا مدل طراز اول بسازه... ولی یه دفعه مدل جدید به اسم Gemini 3.7 Flash معرفی کرد که ادعا میکنه باهوش ترین مدل workhorse، یعنی همون مدل هایی که مثل اسب باید ازشون کار کشید، تا حالاست، مخصوصا برای coding و agent ها. طبق بنچمارک DeepSWE V1.1 که Datacurve AI منتشر کرده، این مدل حدود ۶۹ درصد رو زده و جالب اینجاست که در نقطه "most efficient" نشسته یعنی نسبت به هزینه ای که داره خرج میکنه، عملکردش واقعا خوبه. برای مقایسه، claude-opus-5 با حدود ۷۱ درصد بالاتره ولی هزینه اش به مراتب بیشتره.
@ai_src
❤1
Ai Resource
خب دوباره مدل های جدید، درست قبل از اینکه Qwen3.8 27B عرضه بشه ارائه شد! گوگل که این هفته قرار بود Gemini جدید رو معرفی کنه، گفت به تعویق انداخته تا بتونه بهترش کنه و یا مدل طراز اول بسازه... ولی یه دفعه مدل جدید به اسم Gemini 3.7 Flash معرفی کرد که ادعا…
بعدش هم Z.ai در ادامه GLM5.2،اومد GLM-5.3 منتشر کرد که روی بیس ۷۴۳B post train شده و تمرکز اصلیش coding و cyber defense هست. ادعاشون اینه که بین مدل های منبع باز، یه استاندارد جدید تو حوزه cybersecurity تعریف میکنه که کمتر مدلی نزدیکش هست. تو بنچمارک هایی مثل Terminal Bench، DeepSWE، و ExploitGym عددهایی زده که رقبای دیگه که اوپن سورس هستند رو پشت سر گذاشته. البته GPT-5.6 Sol هنوز تو بعضی معیارها جلوتره.
خلاصه که هفته شلوغیه برای مدل های جدید!
@ai_src
خلاصه که هفته شلوغیه برای مدل های جدید!
@ai_src
Qwen3.8-27B هم همین الان منتشر شد! 🎉
مدل dense جدید Qwen همین الان روی HuggingFace شد. لایسنس Apache 2.0 داره، یعنی کاملاً آزاده.
از نظر معماری یه مدل VLM کامله، یعنی تصویر و ویدیو هم میفهمه. کانتکست native اش ۲۶۲K توکنه که با YaRN تا ۱ میلیون توکن قابل گسترشه. با توجه به وبلاگ هاگینگ فیس اینا گیرمون اومد:
بنچمارک‌هاش روی SWE-bench Pro امتیاز ۶۱.۷ میگیره که از Claude Opus4.6 Max (53.4) و Muse Glimmer-30B (51.2) جلوتره. روی LiveCodeBench v6 هم ۹۰.۳ که از رقبا جلوتره. در بنچمارک‌های multimodal agentic هم خیلی قوی عمل میکنه: OSWorld-Verified رو با ۸۴.۳ میبره که از Qwen3.7-Plus (73.3) و Claude (72.7) جلوتره. تنها جایی که عقب میمونه GPQA و HLE هست که Opus4.6 Max هنوز اونجا جلوتره.
برای اجرای لوکال ۱۶ گیگ VRAM کافیه و quantize هاش هم دارند میان.
🤗 HuggingFace:
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B
📦 کوانتیزیشن ها:
https://huggingface.co/models?other=base_model:quantized:Qwen/Qwen3.8-27B
🦥 Unsloth GGUF: https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF
@ai_src
مدل dense جدید Qwen همین الان روی HuggingFace شد. لایسنس Apache 2.0 داره، یعنی کاملاً آزاده.
از نظر معماری یه مدل VLM کامله، یعنی تصویر و ویدیو هم میفهمه. کانتکست native اش ۲۶۲K توکنه که با YaRN تا ۱ میلیون توکن قابل گسترشه. با توجه به وبلاگ هاگینگ فیس اینا گیرمون اومد:
بنچمارک‌هاش روی SWE-bench Pro امتیاز ۶۱.۷ میگیره که از Claude Opus4.6 Max (53.4) و Muse Glimmer-30B (51.2) جلوتره. روی LiveCodeBench v6 هم ۹۰.۳ که از رقبا جلوتره. در بنچمارک‌های multimodal agentic هم خیلی قوی عمل میکنه: OSWorld-Verified رو با ۸۴.۳ میبره که از Qwen3.7-Plus (73.3) و Claude (72.7) جلوتره. تنها جایی که عقب میمونه GPQA و HLE هست که Opus4.6 Max هنوز اونجا جلوتره.
برای اجرای لوکال ۱۶ گیگ VRAM کافیه و quantize هاش هم دارند میان.
🤗 HuggingFace:
https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.8-27B
📦 کوانتیزیشن ها:
https://huggingface.co/models?other=base_model:quantized:Qwen/Qwen3.8-27B
🦥 Unsloth GGUF: https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.8-27B-GGUF
@ai_src
🔥1