أعلنت فرقة تدريب الذكاء الاصطناعي اللامركزية Covenant AI في 10 أبريل الانسحاب من شبكة Bittensor، مع تسمية شخصية محورية في تلك الشبكة وهي Jacob Steeves، متهمةً إياه بالخيانة لالتزامات اللامركزية. قال مؤسس Covenant AI Sam Dare: «إن الالتزام الأساسي الكامل لـ Bittensor — ألا يتمكّن أي كيان واحد من التحكم فيه — هو كذبة».
قائمة الاتهامات: خمس إجراءات قمع يتخذها Const ضد Covenant AI
في بيانها، أدرجت Covenant AI بالتفصيل سلسلة من الإجراءات الملموسة التي اتخذها Const ضد فريقها، والتي تُعد أساسًا مباشرًا لقرار الانسحاب:
إجراءات القمع الرئيسية التي يتهم بها Sam Dare Const
إيقاف إصدار الرموز: أوقف Const من طرف واحد إصدار الرموز التابعة للشبكات الفرعية الخاصة بـ Covenant AI، مما قطع مباشرةً مصدر الحوافز الاقتصادية لها داخل نظام Bittensor البيئي
سحب صلاحيات إدارة المجتمع: سحب Const من Covenant AI صلاحيات التحكم في قنوات المجتمع التابعة لها، وهو ما يعني فعليًا الاستيلاء على زمام وسائل التواصل معها
إهمال البنية التحتية للشبكات الفرعية: تخلى Const من طرف واحد عن البنية التحتية للشبكات الفرعية التابعة لـ Covenant AI، ما أدى إلى انهيار نشره التقني على شبكة Bittensor
الضغط عبر عمليات بيع كبيرة للرموز: خلال فترة النزاع بين الطرفين، فرض Const ضغوطًا اقتصادية على Covenant AI عبر عمليات بيع واسعة النطاق وعالية الظهور للرموز
الالتفاف على آلية الإجماع: لم تُنفَّذ جميع الإجراءات المذكورة أعلاه عبر عملية إجماع رسمية للحوكمة على مستوى الشبكة، ما يُظهر سيطرة فردية فعّالة على آلية التوقيع متعدد التواقيع
«مسرح اللامركزية» في Bittensor: حقيقة التوقيع متعدد التواقيع من ثلاثة أشخاص
الاتهامات الأساسية التي تطرحها Covenant AI تشير إلى الفجوة الجوهرية بين آلية الحوكمة التي تزعم Bittensor تطبيقها والواقع الفعلي للتشغيل. تسوّق Bittensor علنًا أنها تعتمد إطار حوكمة «التوقيع متعدد التواقيع من ثلاثة أشخاص»، وتقدمه كضمان مؤسسي لللامركزية. ومع ذلك، أشارت Covenant AI مباشرةً إلى أن Const يطبق سيطرة فعّالة على آلية التوقيع متعدد التواقيع هذه، بحيث يمكنه الالتفاف على الإجماع وتطبيق التغييرات من طرف واحد في أي وقت، بينما لا يكون المشاركون الآخرون في متعدد التواقيع سوى «ستارًا للاحتجاج يتحمل المسؤولية القانونية».
إذا صحّت هذه الاتهامات، فهذا يعني أن هيكل حوكمة Bittensor موجود فيه لامركزية على مستوى التصميم التقني، لكنه في مستوى التشغيل الفعلي ما يزال تقوده شخص واحد، مما يخلق نوعًا من «مسرح اللامركزية»: لامركزية في الوثائق والكتب البيضاء، ومركزية في القرارات الواقعية.
ثقة Covenant AI: الانسحاب ليس فشلًا، بل اختيارٌ متعمد
إن مصداقية بيان الانسحاب هذه المرة ترتكز على الإنجازات التقنية الفعلية لـ Covenant AI. إن Covenant-72B هو حتى الآن أكبر مشروع تدريب مسبق لِـ LLM لامركزي من حيث الحجم، ويضم 72B معلمة، ويمتد عبر مشاركة أكثر من 70 مساهمًا مستقلاً، وقد حاز على اعتراف علني من الرئيس التنفيذي لشركة Nvidia، وتم الاستشهاد به من قِبل المؤسس المشارك لـ Anthropic — وهذا يجعل سمعته في مجال الذكاء الاصطناعي تتجاوز نظام Bittensor البيئي نفسه.
أعلنت Covenant AI أن الفريق ونتائج الأبحاث والنماذج سيتم نقلها بالكامل، كما وعدت بنشر إعلان عن مشروع جديد قريبًا، ما يوضح أن هذا الانسحاب أقرب إلى انتقالٍ فعّال للنظام البيئي، وليس انسحابًا قسريًا من طرفٍ مجبور.
الأسئلة الشائعة
ما السبب الجوهري لانسحاب Covenant AI من Bittensor؟
وفقًا للإعلان العلني لمؤسس Covenant AI Sam Dare، فإن السبب الجوهري للانسحاب هو أن شخصية Bittensor المحورية Const (Jacob Steeves) اتخذت سلسلة من إجراءات القمع ضد فريقه، بما في ذلك إيقاف إصدار الرموز، وسحب صلاحيات إدارة المجتمع، وإهمال البنية التحتية، وفرض ضغوط اقتصادية عبر بيع الرموز، وتم تنفيذ جميع هذه الإجراءات بشكل أحادي خارج إجماع الحوكمة الرسمي.
ما المشكلة في حوكمة Bittensor عبر توقيع متعدد التواقيع من ثلاثة أشخاص؟
تشير Covenant AI إلى أن إطار «التوقيع متعدد التواقيع من ثلاثة أشخاص» الذي تعلن Bittensor عنه يقع في الواقع تحت السيطرة الفعّالة لـ Const، وأن المشاركين الآخرين في متعدد التواقيع يفتقرون إلى قدرات حقيقية للموازنة والردع، ولا يملكون سوى تحمّل المسؤولية القانونية دون القدرة على منع Const من تنفيذ تغييرات من طرف واحد. وقد وصفت Covenant AI هذا الأمر مباشرةً بأنه «مسرح اللامركزية».
ما مشروع Covenant-72B الخاص بـ Covenant AI؟
Covenant-72B هو مشروع تدريب مسبق لِـ LLM لامركزي أنجزته Covenant AI داخل نظام Bittensor البيئي، ويحتوي على 72B معلمة، ويشمل أكثر من 70 مساهمًا مستقلًا، وهو الأكبر في فئته حتى الآن من حيث الحجم. حصل هذا المشروع على اعتراف علني من الرئيس التنفيذي لـ Nvidia، وتم الاستشهاد به من قِبل المؤسس المشارك لـ Anthropic، مما يجعل لـ Covenant AI تأثيرًا معتبرًا في الصناعة وقت الانسحاب.
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
تحوّلت ميم “رصد الوضع” MTS من وادي السيليكون إلى آلة إخبارية تعمل 24/7 يتم تسليمها بواسطة a16z
يدعم a16z عرض "Monitoring the Situation"، وهو بثّ مباشر على X يعمل على مدار الساعة 7/24، وُلد من ثقافة الميمات في Polymarket، بينما يقوم رؤوس أموال التقنية (VCs) ببناء مجمّع أخبار-صناعة خاص بهم.
الملخص
ساعدت أندرسن هورويتز في إطلاق "Monitoring the Situation" (MTS)، وهو برنامج بثّ مباشر يعمل على مدار الساعة 7/24 على X، مع التركيز على تنبؤات التشفير-توقعات/تنبؤات
Cryptonewsمنذ 2 س
Google 推出 Deep Research Max: يدعم MCP، ويمكنه الوصول إلى بيانات الشركات الخاصة
وفقًا لإعلان Google DeepMind الرسمي في المدونة، أطلقت Google في 21 أبريل 2026 الجيل الجديد من وكلاء الأبحاث الذاتية Deep Research وDeep Research Max، المبنيين على Gemini 3.1 Pro، بعد النسخة التجريبية التي تم توفيرها في ديسمبر 2025 عبر Interactions API. ويتاح الآن الوكيلان في صورة public preview ضمن خطط الدفع على Gemini API، وسيتكامل المستخدمون من الشركات الناشئة على Google Cloud والمستخدمون المؤسسيون تدريجيًا.
توجد تحديدات مختلفة للنسختين: تفاعلي vs بحث عميق غير متزامن
قسّمت Google الوكيلين وفقًا لسياقات الاستخدام: Deep Research
ChainNewsAbmediaمنذ 4 س
يوصل OpenAI Codex عدد المستخدمين النشطين شهريًا إلى 4 ملايين خلال أقل من أسبوعين
وصل OpenAI Codex إلى 4 ملايين مستخدم نشط شهريًا، بحسب ما أعلن كل من Sottiaux وAltman؛ وقد حدثت القفزة خلال أقل من أسبوعين من 3 ملايين، وتمت إعادة ضبط حدود المعدّل عبر جميع الفئات للاحتفال.
وصل OpenAI Codex إلى 4 ملايين مستخدم نشط شهريًا في أقل من أسبوعين منذ الوصول إلى 3 ملايين، وفقًا لبيانات صادرة عن مسؤولين تنفيذيين في OpenAI. وللاحتفال بهذا الإنجاز، تمت إعادة ضبط حدود المعدّل عبر جميع الفئات.
GateNewsمنذ 6 س
اختيار شركتين ناشئتين من جنوب أفريقيا في مجال الذكاء الاصطناعي لدفعة Google for Startups Accelerator Africa رقم 10
تنضم شركتا ناشئتان من جنوب أفريقيا، Loop و Vambo AI، إلى الدفعة العاشرة من برنامج Google’s Accelerator Africa ضمن 2,600 تطبيق؛ يعزز Loop التنقل/المدفوعات، وتتيح Vambo AI ذكاءً اصطناعيًا متعدد اللغات؛ يستمر البرنامج من أبريل إلى يونيو 2026 مع مرشدين وورش عمل للذكاء الاصطناعي.
ملخص: تم اختيار شركتين ناشئتين من جنوب أفريقيا، Loop و Vambo AI، ضمن الدفعة العاشرة من Google for Startups Accelerator Africa، وتم الاختيار من حوالي 2,600 طلب، ومن بين 15 مشاركًا من أفريقيا. يقوم Loop بتحويل خدمات التنقل والمدفوعات إلى أرقام، بينما توفر Vambo AI بنية تحتية للذكاء الاصطناعي متعدد اللغات للترجمة والكلام والذكاء الاصطناعي التوليدي عبر لغات أفريقيا. يمتد برنامج 2026 من 13 أبريل إلى 19 يونيو ويقدم إرشادًا وتدريبًا عمليًا عبر ورش عمل تركز على الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي. منذ عام 2018، دعم المسرّع 106 شركات ناشئة من 17 دولة أفريقية، مما ساعدها على جمع أكثر من $263 مليون وتوفير أكثر من 2,800 وظيفة.
GateNewsمنذ 8 س
قائمة Forbes AI 50 تتضمن 20 شركة جديدة؛ OpenAI وAnthropic تستحوذان على 80% من إجمالي التمويل
بوابة الأخبار رسالة، 21 أبريل — أصدرت مجلة Forbes قائمة AI 50 في نسختها الثامنة لعام 2026، والتي تضم 20 شركة تم إدراجها حديثًا. تواصل OpenAI وAnthropic قيادة الترتيب، وجذب تمويلًا كبيرًا من أبرز مستثمري رأس المال الاستثماري في وادي السيليكون ومن كبرى شركات التكنولوجيا. بلغ إجمالي التمويل لجميع شركات القائمة
GateNewsمنذ 8 س
Zi变量 تكشف نموذج WALL-B للذكاء الاصطناعي التجسيدي؛ الروبوتات ستدخل المنازل الحقيقية خلال 35 يومًا
رسالة أخبار البوابة، 21 أبريل — Zibianliang (自变量)، شركة صينية للروبوتات، عقدت مؤتمرًا صحفيًا في 21 أبريل للإعلان عن نموذجها الأساسي لتجسيد الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي، WALL-B. وأعلنت الشركة أن الروبوتات التي تعمل بقدرات WALL-B ستدخل المنازل الحقيقية خلال 35 يومًا.
وبحسب Zibianliang مؤسسها المشارك وCTO وانغ هاو، فإن WALL-B مبني على بنية World Unified Model WUM، مُصممة لإزالة فقدان البيانات بين الوحدات النمطية المنفصلة. وعلى عكس نماذج الرؤية-اللغة-الإجراء التقليدية VLA التي تعمل فيها وحدات الرؤية واللغة والحركة بشكل مستقل—مما يسبب فقدان المعلومات مع كل نقل للبيانات—يقوم WALL-B بدمج قدرات الرؤية واللغة والإجراء والتنبؤ بالبيئة المادية في شبكة موحدة واحدة يتم تدريبها معًا من الصفر. شدد وانغ على أن نماذج العالم ليست وحدات إضافية منفصلة، بل هي قدرات تنبؤية لحالات العالم المادي المستقبلية.
يركز جوهر رؤية الشركة على جودة البيانات: فقد ميّز وانغ هاو بين «بيانات شراب السكر» clean, stable, predictable lab data و«بيانات الحليب» messy, uncontrollable, real-world household data. ففي حين أن التدريب على بيانات المختبر ينتج نماذج تفتقر إلى تعميم Zero-shot، فإن بيانات المنازل الحقيقية—على الرغم من أنها مكلفة وتستغرق وقتًا طويلًا لجمعها—تمكّن من التعميم الحقيقي. ولهذا الغرض، دخلت Zibianliang أكثر من 100 منزل تطوعي لتدريب WALL-B.
صرّح الرئيس التنفيذي وانغ تشيان بأن الروبوتات يمكنها تنفيذ أي مهمة قابلة للتطبيق فعليًا بمجرد نشرها في المنازل، دون الحاجة إلى مراعاة القيود مسبقًا. وأبرز أن الميزة التنافسية لا تنبع من الخوارزميات أو العتاد، بل من منظومة الهندسة الكاملة—تعريف البيانات وجمعها ومعالجتها وتقييم التدريب. وفي مجال الروبوتات، قد تمتد نوافذ القيادة التقنية من هذا النوع لثلاث سنوات أو أكثر. وتجدر الإشارة إلى أن Zibianliang أكملت مؤخرًا جولة تمويل Series B بقيادة ذراع استثمارات Xiaomi، ما رفع عدد الداعمين الذين كشفت عنهم الشركة إلى أربع شركات إنترنت صينية كبرى ByteDance, Meituan, Alibaba, and Xiaomi.
GateNewsمنذ 9 س
