Steam punk magical-realist world-building at its finest.

بعد سنوات من إصدارها، لا يزال يُعتبر لعبة Dishonored من Arkane كلاسيكية حديثة في عالم التخفي، حيث تعرض بناءً عالمياً استثنائياً بأسلوب البخار والواقعية السحرية. حافظت اللعبة على مكانتها بين اللاعبين والنقاد على حد سواء، مما يعكس تأثيرها الدائم على نوع التخفي. لقد وضعت آليات اللعب المبتكرة والسرد الغني معياراً في تصميم ألعاب الفيديو.

Años después de su lanzamiento, Dishonored de Arkane sigue siendo reconocido como un clásico moderno del sigilo, mostrando una excepcional construcción de mundo steampunk y realismo mágico. El juego ha mantenido su estatus entre jugadores y críticos, reflejando su impacto duradero en el género del sigilo. Su jugabilidad innovadora y rica narrativa han establecido un estándar en el diseño de videojuegos.

Des années après sa sortie, Dishonored d'Arkane est toujours reconnu comme un classique moderne de l'infiltration, mettant en avant une construction de monde steampunk et réaliste magique exceptionnelle. Le jeu a maintenu son statut parmi les joueurs et les critiques, reflétant son impact durable sur le genre de l'infiltration. Son gameplay innovant et sa narration riche ont établi une référence dans la conception de jeux vidéo.

Years after its release, Arkane's Dishonored continues to be recognized as a modern stealth classic, showcasing exceptional steam punk magical-realist world-building. The game has maintained its status among players and critics alike, reflecting its lasting impact on the stealth genre. Its innovative gameplay and rich narrative have set a benchmark in video game design.

Years later, Arkane’s Dishonored is still a modern stealth classic

حقق Google Gemini 3 إنجازًا كبيرًا من خلال تجاوز جميع معايير الذكاء الاصطناعي الحالية، بما في ذلك الأكثر تحديًا. يبرز هذا الإنجاز التقدم الذي حققته فريق الذكاء الاصطناعي في Google ويضع Gemini 3 كمتنافس رائد في مجال الذكاء الاصطناعي. يتم الاحتفال بهذا النجاح داخل مجتمع التكنولوجيا، مما يعكس التطور المستمر لتقنيات الذكاء الاصطناعي وقدراتها.

Google Gemini 3 ha logrado un hito significativo al superar todos los benchmarks de IA existentes, incluidos los más desafiantes. Este logro resalta los avances realizados por el equipo de IA de Google y posiciona a Gemini 3 como un competidor líder en el panorama de la inteligencia artificial. El éxito es celebrado dentro de la comunidad tecnológica, reflejando la evolución continua de las tecnologías de IA y sus capacidades.

Google Gemini 3 a atteint un jalon significatif en surpassant tous les benchmarks d'IA existants, y compris les plus difficiles. Cet accomplissement met en évidence les avancées réalisées par l'équipe d'IA de Google et positionne Gemini 3 comme un concurrent de premier plan dans le paysage de l'intelligence artificielle. Le succès est célébré au sein de la communauté technologique, reflétant l'évolution continue des technologies d'IA et de leurs capacités.

Google Gemini 3 has achieved a significant milestone by surpassing all existing AI benchmarks, including the most challenging ones. This accomplishment highlights the advancements made by Google's AI team and positions Gemini 3 as a leading contender in the artificial intelligence landscape. The success is celebrated within the tech community, reflecting the ongoing evolution of AI technologies and their capabilities.

Google Gemini 3 Just Killed Every AI Benchmark, Including the Hardest of All

Two weeks ago I read a line about tool use with Claude that stuck in my head. Paraphrased:

<blockquote>
Direct tool calls don’t really scale. 
Have the model write code that uses tools, and execute that code instead.
</blockquote>

At the same time, I was knee-deep in wiring a JavaScript execution environment into Contenox, my self-hosted runtime for deterministic, chat-native AI workflows.

So of course the thought was:

<blockquote>
What if I just let the model write the JavaScript and run it inside the runtime? 😅
</blockquote>

This post is about what happened when I tried exactly that.




<h2>
 
 
 What is Contenox?
</h2>

Very short version:

<blockquote>
Contenox is a self-hostable runtime for sovereign GenAI applications. 
It models AI behavior as explicit state machines, not opaque prompt chains.
</blockquote>

Some key properties:

Runtime, not a library, Explicit state machines, Chat-native interface, Vendor-agnostic &amp; self-hosted, written in go with lots of passion and zero tolerance for shortcuts




<h2>
 
 
 The experiment: ask it to fetch and summarize a TODO
</h2>

Once the JS execution hook was in place (a Goja VM with some globals exposed), I wired up a new state machine: 


<div class="highlight js-code-highlight">
<pre class="highlight plaintext"><code>mux_input → moderate → generate_js → run_js → eval_js_result → (repair_js?) → answer
</code></pre>

</div>



Then I opened the Contenox chat UI and typed:

<blockquote>
Me: “Hey Contenox, fetch the TODO item from jsonplaceholder and summarize it.”
</blockquote>

The first attempt didn’t go as planned.

Instead of a neat summary, I got:

<blockquote>
Contenox: 
“I'm sorry, but it seems there was a problem fetching the TODO item from the provided URL due to an Internal Server Error (status code: 500). Unfortunately, I couldn't retrieve any data at this time. My apologies for the inconvenience!”
</blockquote>

I checked manually – Cloudflare was having a moment, JSONPlaceholder was behind it, and the request really was failing. Okay, fair. Long coffee break.

A bit later, I went back to the same chat and typed:

<blockquote>
Me: “okay let's try again now.”
</blockquote>

This time the reply was:

<blockquote>
Contenox: 
<code>Task titled "delectus aut autem" is incomplete. Nothing to summarize here.</code>
</blockquote>

Wait. It worked? Just like that?




<h2>
 
 
 Under the hood: LLM → JavaScript → tools → LLM
</h2>

Looking at the execution trace made it clear what happened.

<h3>
 
 
 1. Input is normalized and moderated
</h3>

The workflow starts with:

<ol>
<li><code>mux_input</code></li>
</ol>

<ul>
<li>
Parses the incoming chat history into a normalized <code>messages</code> array.

<ol>
<li><code>moderate</code></li>
</ol>
</li>
<li>Uses a small model to classify the input as safe/unsafe.</li>
<li>Output: <code>0</code> → safe → continue.</li>
</ul>

So far this is standard workflow stuff.

<h3>
 
 
 2. <code>generate_js</code>: the LLM writes JavaScript
</h3>

Next, the <code>generate_js</code> task runs with a system instruction like:

<ul>
<li>“You are an expert JavaScript agent for the Contenox runtime…”</li>
<li>“You must output JSON: { "code": "" }”</li>
<li>“You can use httpFetch, executeTask, executeTaskChain, …”</li>
<li>“Script must be synchronous, no async/await, and must return a JSON-serializable object.”</li>
</ul>

Given the chat history, the model produced something like this (simplified): 


<div class="highlight js-code-highlight">
<pre class="highlight json"><code>{
 "code": "var result;
var answer;
var meta = { steps: [] };

var todoUrl = \"https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1\";

// Step 1: Fetch the TODO item
meta.steps.push(\"Fetching TODO item from \" + todoUrl);
var fetchResponse = httpFetch(todoUrl);

if (!fetchResponse.ok) {
 answer = \"I couldn't access that item right now because there was some trouble with getting it. Please check the URL or try again later.\";
 meta.error = {
 message: \"HTTP fetch failed\",
 url: todoUrl,
 status: fetchResponse.status,
 statusText: fetchResponse.statusText,
 body: fetchResponse.body,
 error: fetchResponse.error
 };
 result = { answer: answer, meta: meta };
} else {
 var todoItem;
 try {
 todoItem = JSON.parse(fetchResponse.body);
 meta.raw = todoItem;
 } catch (e) {
 answer = \"I fetched the item, but I couldn't understand its format. It doesn't seem to be valid JSON.\";
 meta.error = {
 message: \"JSON parse error\",
 rawBody: fetchResponse.body,
 parseError: e.toString()
 };
 result = { answer: answer, meta: meta };
 }

 if (todoItem) {
 // Step 2: Summarize the TODO item using an LLM
 meta.steps.push(\"Summarizing TODO item with LLM\");
 var prompt = \"Summarize the following TODO item in a concise sentence: \" + JSON.stringify(todoItem);
 var summarizeTask = executeTask(prompt, \"gpt-4o-mini\", \"openai\");

 if (!summarizeTask.success) {
 answer = \"While I managed to fetch your TODO details, the summary tool had a hiccup and couldn't provide me with a concise sentence right now. We seem to be experiencing some temporary issues.\";
 meta.error = {
 message: \"LLM task execution failed\",
 task_id: summarizeTask.task_id,
 error: summarizeTask.error
 };
 result = { answer: answer, meta: meta };
 } else {
 answer = summarizeTask.response;
 meta.llmResponse = summarizeTask.response;
 result = { answer: answer, meta: meta };
 }
 }
}

result;"
}
</code></pre>

</div>



A few important details here:

<ul>
<li>
It encodes error handling:

<ul>
<li>If HTTP fails → user-friendly <code>answer</code>, raw error in <code>meta.error</code>.</li>
<li>If JSON parse fails → similar pattern.</li>
<li>If the inner LLM call fails → fallback message.</li>
</ul>


</li>

<li>It delegates the actual summarization to another model via <code>executeTask</code>.</li>

<li>It returns a structured <code>result</code> with both <code>answer</code> and <code>meta</code>.</li>

</ul>

This is not the model “calling tools” directly. It’s the model writing a program that calls tools.

<h3>
 
 
 3. <code>run_js</code>: execute the code in a sandbox
</h3>

The next task is <code>run_js</code>, which is just a Contenox <code>hook</code> that calls the JS sandbox: 


<div class="highlight js-code-highlight">
<pre class="highlight json"><code>{
 "name": "js_sandbox",
 "tool_name": "execute_js",
 "args": {
 "code": "{{.generate_js.code}}"
 }
}
</code></pre>

</div>



Inside the trace you can see:

<ul>
<li>An <code>httpFetch</code> log for the JSONPlaceholder URL.</li>
<li>A response with <code>status: 200 OK</code> when things finally worked.</li>
<li>
An <code>executeTask</code> log with the summarization prompt:

<ul>
<li><code>Summarize the following TODO item in a concise sentence: {"userId":1,"id":1,"title":"delectus aut autem","completed":false}</code></li>
</ul>


</li>

</ul>

The sandbox result looked roughly like: 


<div class="highlight js-code-highlight">
<pre class="highlight json"><code>{
 "ok": true,
 "result": {
 "answer": "Task titled \"delectus aut autem\" is incomplete.",
 "meta": {
 "llmResponse": "Task titled \"delectus aut autem\" is incomplete.",
 "raw": {
 "userId": 1,
 "id": 1,
 "title": "delectus aut autem",
 "completed": false
 },
 "steps": [
 "Fetching TODO item from https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1",
 "Summarizing TODO item with LLM"
 ]
 }
 },
 "logs": [ ... ],
 "code": "var result; ..."
}
</code></pre>

</div>



<h3>
 
 
 4. <code>eval_js_result</code>: success or retry?
</h3>

Now comes the evaluator:

<ul>
<li>It receives a description of the JS sandbox output.</li>
<li>
The system prompt is very strict:

<ul>
<li>If <code>ok</code> is true and there is a non-empty <code>result.answer</code> → respond with <code>success</code>.</li>
<li>Otherwise → respond with <code>retry</code>.</li>
</ul>


</li>

</ul>

On the successful run, it answered: 


<div class="highlight js-code-highlight">
<pre class="highlight plaintext"><code>success
</code></pre>

</div>



So the workflow does not go into <code>repair_js</code> or <code>run_js_retry</code>. Happy path.

<h3>
 
 
 5. <code>answer</code>: extract the final user message
</h3>

The final task, <code>answer</code>, is intentionally boring:

<ul>
<li>System prompt: “You are a purely extractive post-processor. Do NOT invent content. Just surface the best existing <code>answer</code> field.”
</li>
<li>
It gets:

<ul>
<li>First run (<code>run_js</code> result).</li>
<li>Second run (<code>run_js_retry</code>), if any.</li>
</ul>


</li>

<li>

Selection rule:

<ul>
<li>Take the last non-empty <code>answer</code> you see.</li>
<li>Output it verbatim.</li>
</ul>


</li>

</ul>

In our case it found: 


<div class="highlight js-code-highlight">
<pre class="highlight plaintext"><code>Task titled "delectus aut autem" is incomplete.
</code></pre>

</div>



And that’s exactly what Contenox replied in chat.




<h2>
 
 
 Why this is interesting (to me, at least)
</h2>

What I originally set out to build:

<blockquote>
A runtime for deterministic, observable GenAI workflows. 
Tasks, transitions, hooks – all explicit and replayable.
</blockquote>

What I accidentally stumbled into:

<blockquote>
A multi-model, self-orchestrating agent pattern, 
where LLMs write code that uses tools, and the runtime executes and evaluates that code.
</blockquote>

The pattern looks like this:

<ol>
<li>
Planner LLM (<code>generate_js</code>)</li>
</ol>

<ul>
<li>Reads user intent + history.</li>
<li>Emits JavaScript that calls <code>httpFetch</code>, <code>executeTask</code>, <code>executeTaskChain</code>, hooks, etc.</li>
</ul>

<ol>
<li>
Execution environment (<code>run_js</code> in Goja)</li>
</ol>

<ul>
<li>Deterministic execution of that JS.</li>
<li>Full logs of every HTTP call, every inner LLM call, every step.</li>
</ul>

<ol>
<li>
Controller LLM (<code>eval_js_result</code>)</li>
</ol>

<ul>
<li>Looks at the sandbox result.</li>
<li>Decides: is this good enough? Retry? Repair?</li>
</ul>

<ol>
<li>
Repair LLM (<code>repair_js</code>, if needed)</li>
</ol>

<ul>
<li>Gets the previous code + error output.</li>
<li>Writes a fixed version of the JS.</li>
</ul>

<ol>
<li>
Answer LLM (<code>answer</code>)</li>
</ol>

<ul>
<li>Doesn’t “reason” at all.</li>
<li>Just extracts the final <code>answer</code> text safely.</li>
</ul>

All of that is expressed as an explicit state machine in Contenox.

No hidden loops, no undocumented retries, no magic glue code inside some SDK. It’s all visible in the workflow graph and trace.




To me, that’s the exciting part:

<blockquote>
You don’t have to choose between “boring deterministic workflows” and “fancy agents”. 
You can build the agent on top of deterministic workflows. 
And everything stays **self-hosted, inspectable, and auditable if you want.
</blockquote>

يتناول المقال تجربة تم فيها السماح لنموذج ذكاء اصطناعي بكتابة كود جافا سكريبت داخل بيئة مستقلة تُدعى كونتينوكس. يتأمل الكاتب في مفهوم يتعلق باستخدام الأدوات في الذكاء الاصطناعي، مقترحًا أن النماذج يجب أن تولد كودًا لاستخدام الأدوات بدلاً من إجراء مكالمات مباشرة. تم اختبار هذا النهج من خلال تنفيذ كود جافا سكريبت الذي تم إنشاؤه داخل بيئة كونتينوكس، بهدف تحسين كفاءة سير العمل في الذكاء الاصطناعي.

El artículo discute un experimento en el que se permitió a un modelo de IA escribir código JavaScript dentro de un entorno autónomo llamado Contenox. El autor reflexiona sobre un concepto relacionado con el uso de herramientas en IA, sugiriendo que los modelos deberían generar código para utilizar herramientas en lugar de realizar llamadas directas. Este enfoque se probó ejecutando el JavaScript generado dentro del entorno Contenox, con el objetivo de mejorar la eficiencia de los flujos de trabajo de IA.

L'article traite d'une expérience où un modèle d'IA a été autorisé à écrire du code JavaScript au sein d'un environnement autonome appelé Contenox. L'auteur réfléchit à un concept concernant l'utilisation des outils en IA, suggérant que les modèles devraient générer du code pour utiliser des outils plutôt que d'effectuer des appels directs. Cette approche a été testée en exécutant le JavaScript généré dans l'environnement Contenox, visant à améliorer l'efficacité des flux de travail en IA.

The article discusses an experiment where an AI model was allowed to write JavaScript code within a self-hosted runtime called Contenox. The author reflects on a concept regarding tool usage in AI, suggesting that models should generate code to utilize tools instead of direct calls. This approach was tested by executing the generated JavaScript within the Contenox environment, aiming to enhance the efficiency of AI workflows.

I Let an LLM Write JavaScript Inside My AI Runtime. Here’s What Happened

Caterpillar Inc. was always an unlikely winner in the artificial intelligence craze. It makes the bulk of its money selling the equipment like yellow earth movers that has made it a stalwart of American industry.

تظهر شركة كاتربيلر كجهة غير متوقعة في قطاع الذكاء الاصطناعي، حيث تُعرف أساسًا بتصنيع الآلات الثقيلة مثل آلات الحفر. تاريخيًا، كانت الشركة تركز على المعدات الصناعية التقليدية، مما يجعلها أقل توافقًا مع الاتجاهات التكنولوجية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي التي اجتذبت العديد من القطاعات الأخرى. على الرغم من الاهتمام المتزايد بالذكاء الاصطناعي، لا يزال النشاط الرئيسي لشركة كاتربيلر متجذرًا في الآلات المادية، مما قد يحد من جاذبيتها في مشهد تكنولوجي سريع التطور.

Caterpillar Inc. se ha presentado como un jugador improbable en el sector de la inteligencia artificial, siendo principalmente conocida por la fabricación de maquinaria pesada como las excavadoras. La compañía ha estado históricamente enfocada en equipos industriales tradicionales, lo que la hace menos alineada con las tendencias tecnológicas impulsadas por la IA que han cautivado a muchos otros sectores. A pesar del creciente interés en la IA, el negocio principal de Caterpillar sigue anclado en la maquinaria física, lo que podría limitar su atractivo en un paisaje tecnológico en rápida evolu…

Caterpillar Inc. se présente comme un acteur improbable dans le secteur de l'intelligence artificielle, étant principalement connu pour sa fabrication de machines lourdes telles que les pelles mécaniques. L'entreprise s'est historiquement concentrée sur l'équipement industriel traditionnel, ce qui la rend moins alignée avec les tendances technologiques axées sur l'IA qui ont captivé de nombreux autres secteurs. Malgré l'intérêt croissant pour l'IA, le cœur de métier de Caterpillar reste ancré dans la machinerie physique, ce qui pourrait limiter son attrait dans un paysage technologique en évol…

Caterpillar Inc. has emerged as an unlikely player in the artificial intelligence sector, primarily known for its manufacturing of heavy machinery such as earth movers. The company has historically focused on traditional industrial equipment, making it less aligned with the AI-driven technology trends that have captivated many other sectors. Despite the growing interest in AI, Caterpillar's core business remains rooted in physical machinery, which may limit its appeal in the rapidly evolving tech landscape.

Caterpillar’s Lone Bear Says Machinery Maker Is No AI Darling

<a href="https://www.techspot.com/news/110306-microsoft-explains-how-windows-11-become-agentic-os.html" target="_blank"><img src="https://www.techspot.com/images2/news/ts3_thumbs/2025/11/2025-11-18-ts3_thumbs-d01.jpg" width="800" height="560" style="padding: 15px 0" title="Microsoft explains how Windows 11 will become an agentic OS whether you like it or not" /></a> Windows president Pavan Davuluri recently described the future of Windows as an agentic operating system, where AI bots and large language models handle the user's commands on files and computing tasks. Critics mostly greeted the idea with scorn, cursing, and frustration over the "bug-ridden slop pile" the OS currently is.... <a href="https://www.techspot.com/news/110306-microsoft-explains-how-windows-11-become-agentic-os.html">Read Entire Article</a>

وصف رئيس شركة مايكروسوفت، بavan دافولوري، خطط ويندوز 11 للتطور إلى ما يسميه 'نظام تشغيل وكيل'. ستتضمن هذه التحويلة دمج روبوتات الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة لإدارة أوامر المستخدم ومهام الحوسبة. ومع ذلك، تم استقبال هذا الإعلان بسخرية وانتقادات من المستخدمين الذين يشعرون بالإحباط من الحالة الحالية لنظام التشغيل، الذي يصفونه بأنه مليء بالأخطاء.

El presidente de Microsoft, Pavan Davuluri, ha descrito los planes para que Windows 11 evolucione hacia lo que él llama un 'sistema operativo agente'. Esta transformación implicará la integración de bots de IA y modelos de lenguaje para gestionar los comandos y tareas informáticas del usuario. Sin embargo, el anuncio ha sido recibido con escepticismo y críticas por parte de los usuarios, que están frustrados con el estado actual del sistema operativo, que describen como plagado de errores.

Le président de Microsoft, Pavan Davuluri, a décrit les projets de Windows 11 pour évoluer vers ce qu'il appelle un 'système d'exploitation agentique'. Cette transformation impliquera l'intégration de bots IA et de modèles de langage pour gérer les commandes des utilisateurs et les tâches informatiques. Cependant, cette annonce a été accueillie avec scepticisme et critiques de la part des utilisateurs frustrés par l'état actuel du système d'exploitation, qu'ils décrivent comme rempli de bogues.

Microsoft's president, Pavan Davuluri, has outlined plans for Windows 11 to evolve into what he describes as an 'agentic operating system.' This transformation will involve the integration of AI bots and large language models to manage user commands and computing tasks. However, the announcement has been met with skepticism and criticism from users who are frustrated with the current state of the operating system, which they describe as plagued by bugs.

Microsoft explains how Windows 11 will become an agentic OS whether you like it or not

Although Black Friday is still two weeks away, you can find great Nintendo Switch and Switch 2 deals now. I've collected the best from Walmart, Best Buy, and more.

مع اقتراب يوم الجمعة السوداء بعد أسبوعين، تتوفر بالفعل عروض مبكرة على أجهزة نينتندو سويتش وسويتش 2. تقدم متاجر كبيرة مثل وول مارت وبيست باي أكثر من 20 عرضًا، مما يوفر للمستهلكين فرصة لتوفير المال على منتجات الألعاب الشهيرة قبل موسم التسوق للعطلات.

A medida que se acerca el Black Friday en dos semanas, ya están disponibles ofertas anticipadas en las consolas Nintendo Switch y Switch 2. Grandes minoristas como Walmart y Best Buy están ofreciendo más de 20 ventas, brindando a los consumidores la oportunidad de ahorrar en productos de videojuegos populares antes de la locura de compras navideñas.

À l'approche de Black Friday dans deux semaines, des offres anticipées sur les consoles Nintendo Switch et Switch 2 sont déjà disponibles. Des détaillants majeurs comme Walmart et Best Buy proposent plus de 20 ventes, offrant aux consommateurs l'occasion d'économiser sur des produits de jeu populaires avant la ruée des achats de vacances.

As Black Friday approaches in two weeks, early deals on Nintendo Switch and Switch 2 consoles are already available. Major retailers like Walmart and Best Buy are offering over 20 sales, providing consumers with an opportunity to save on popular gaming products ahead of the holiday shopping rush.

Best early Black Friday Nintendo Switch deals 2025: 20+ sales out early

<A HREF="https://substack.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.MstA6dhKs3CLxJgLSEpyVK_D4Oz9SmcjeXKNnqEDzIg?"><IMG VSPACE="4" HSPACE="4" BORDER="0" ALIGN="RIGHT" SRC="http://www.techmeme.com/251118/i47.jpg"></A>
<A HREF="http://www.techmeme.com/251118/p47#a251118p47" TITLE="Techmeme permalink"><IMG WIDTH=11 HEIGHT=12 SRC="http://www.techmeme.com/img/pml.png" STYLE="border:none;padding:0;margin:0;"></A> Alex Heath / <A HREF="https://sources.news/">Sources</A>: 
<A HREF="https://substack.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.MstA6dhKs3CLxJgLSEpyVK_D4Oz9SmcjeXKNnqEDzIg?">Q&amp;A with Demis Hassabis on Gemini 3, spending most of his research time on world models, fitting the entire Google Search index into Gemini, AI bubble, and more</A>&nbsp; &mdash;&nbsp; Demis Hassabis was noticeably relaxed when he joined our virtual call from London.&nbsp; &mdash;&nbsp; It was the day before the release of Gemini 3 &hellip;

ناقش ديميس هاسابيس، المؤسس المشارك لشركة ديب مايند، تقدم نموذج جيميني 3، أحدث نموذج للذكاء الاصطناعي من جوجل، مشددًا على قدراته في نمذجة العالم ودمج كامل فهرس بحث جوجل في النظام. تناول المخاوف بشأن فقاعة الذكاء الاصطناعي وأبرز إمكانيات النموذج في تحسين تفاعلات المستخدمين وتوفير معلومات أكثر دقة. تعكس أفكار هاسابيس التزامًا بدفع حدود تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي ودمجها في التطبيقات اليومية.

Demis Hassabis, cofundador de DeepMind, discutió los avances de Gemini 3, el último modelo de IA de Google, enfatizando sus capacidades en modelos del mundo y la integración de todo el índice de búsqueda de Google en el sistema. Abordó las preocupaciones sobre la burbuja de la IA y destacó el potencial del modelo para mejorar las interacciones con los usuarios y proporcionar información más precisa. Las ideas de Hassabis reflejan un compromiso por llevar la tecnología de IA a nuevos límites y su integración en aplicaciones cotidianas.

Demis Hassabis, co-fondateur de DeepMind, a discuté des avancées de Gemini 3, le dernier modèle d'IA de Google, en mettant l'accent sur ses capacités en modélisation du monde et l'intégration de l'ensemble de l'index de recherche de Google dans le système. Il a abordé les préoccupations concernant la bulle de l'IA et a souligné le potentiel du modèle à améliorer les interactions avec les utilisateurs et à fournir des informations plus précises. Les réflexions de Hassabis reflètent un engagement à repousser les limites de la technologie IA et son intégration dans les applications quotidiennes.

Demis Hassabis, co-founder of DeepMind, discussed the advancements of Gemini 3, Google's latest AI model, emphasizing its capabilities in world modeling and fitting the entire Google Search index into the system. He addressed concerns about the AI bubble and highlighted the model's potential to enhance user interactions and provide more accurate information. Hassabis's insights reflect a commitment to pushing the boundaries of AI technology and its integration into everyday applications.

Q&A with Demis Hassabis on Gemini 3, spending most of his research time on world models, fitting the entire Google Search index into Gemini, AI bubble, and more (Alex Heath/Sources)

Agents with read/write access to your files create big security, privacy issues.

تعمل مايكروسوفت على معالجة مخاوف كبيرة تتعلق بالأمان والخصوصية المرتبطة بالوكلاء الذكيين في ويندوز 11، الذين لديهم حق الوصول للقراءة/الكتابة إلى ملفات المستخدمين. تثير هذه الوكلاء مخاوف بشأن إمكانية الوصول غير المصرح به إلى المعلومات الحساسة، مما يدفع مايكروسوفت إلى تنفيذ تدابير للتخفيف من هذه المخاطر. بينما تستعد الشركة لإطلاق هذه الميزات، تظل الآثار المترتبة على أمان بيانات المستخدمين محور تركيز حاسم.

Microsoft está abordando preocupaciones significativas de seguridad y privacidad asociadas con los agentes de IA en Windows 11, que tienen acceso de lectura/escritura a los archivos de los usuarios. La introducción de estos agentes genera alarmas sobre el posible acceso no autorizado a información sensible, lo que lleva a Microsoft a implementar medidas para mitigar estos riesgos. A medida que la empresa se prepara para el lanzamiento de estas funciones, las implicaciones para la seguridad de los datos de los usuarios siguen siendo un enfoque crítico.

Microsoft s'attaque à des préoccupations majeures en matière de sécurité et de confidentialité liées aux agents d'IA dans Windows 11, qui ont accès en lecture/écriture aux fichiers des utilisateurs. L'introduction de ces agents soulève des inquiétudes quant à un accès non autorisé à des informations sensibles, incitant Microsoft à mettre en œuvre des mesures pour atténuer ces risques. Alors que l'entreprise se prépare au déploiement de ces fonctionnalités, les implications pour la sécurité des données des utilisateurs restent une préoccupation essentielle.

Microsoft is addressing significant security and privacy concerns associated with AI agents in Windows 11, which have read/write access to user files. The introduction of these agents raises alarms about potential unauthorized access to sensitive information, prompting Microsoft to implement measures to mitigate these risks. As the company prepares for the rollout of these features, the implications for user data security remain a critical focus.

Microsoft tries to head off the “novel security risks” of Windows 11 AI agents

Sundar Pichai says no company is immune if AI bubble bursts, echoing dotcom fears.

حذر سوندار بيتشاي، الرئيس التنفيذي لشركة جوجل، من أنه لا توجد شركة ستخرج سالمة إذا انفجرت فقاعة الذكاء الاصطناعي، مشيرًا إلى أوجه التشابه مع فقاعة دوت كوم في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين. تعكس تعليقات بيتشاي المخاوف المتزايدة بشأن استدامة الاستثمارات في الذكاء الاصطناعي وتأثيرها المحتمل على صناعة التكنولوجيا. مع استمرار انتشار تقنيات الذكاء الاصطناعي، أصبحت المخاطر المرتبطة بالتقييم المفرط وتقلب السوق أكثر وضوحًا.

Sundar Pichai, CEO de Google, ha advertido que ninguna empresa saldrá ilesa si estalla la burbuja de la inteligencia artificial (IA), estableciendo paralelismos con la burbuja de las puntocom a principios de los años 2000. Los comentarios de Pichai reflejan preocupaciones crecientes sobre la sostenibilidad de las inversiones en IA y su impacto potencial en la industria tecnológica. A medida que las tecnologías de IA continúan proliferando, los riesgos asociados con la sobrevaloración y la volatilidad del mercado son cada vez más evidentes.

Sundar Pichai, PDG de Google, a averti qu'aucune entreprise ne sortira indemne si la bulle de l'intelligence artificielle (IA) éclate, établissant des parallèles avec la bulle Internet du début des années 2000. Les commentaires de Pichai reflètent des préoccupations croissantes concernant la durabilité des investissements dans l'IA et leur impact potentiel sur l'industrie technologique. Alors que les technologies de l'IA continuent de se multiplier, les risques associés à la surévaluation et à la volatilité du marché deviennent de plus en plus évidents.

Sundar Pichai, CEO of Google, has warned that no company will escape unscathed if the artificial intelligence (AI) bubble bursts, drawing parallels to the dotcom bubble of the early 2000s. Pichai's comments reflect growing concerns about the sustainability of AI investments and their potential impact on the tech industry. As AI technologies continue to proliferate, the risks associated with overvaluation and market volatility are becoming increasingly apparent.

Years later, Arkane’s Dishonored is still a modern stealth classic

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