في 28 أكتوبر، تم إصدار نسخة جديدة من نموذج بيليينغ الكبير التابع لمجموعة الأنهيم، وهو Ling-3.1-flash-1019 على شكل مفتوح للجميع. تم تدريب النسخة الجديدة بشكل أكبر على أساس نموذج Ling-3.1-flash، وحصلت على 44 نقطة في مؤشر الذكاء Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2، مما يعني تحسنًا بمقدار 3 نقاط مقارنة بالنسخة السابقة. في الوقت نفسه، تم إصدار النموذج الأساسي Ling-3.1-flash-base أيضًا على شكل مفتوح، لتوفير أساس جيد للمعرفة والاستدلال وكفاءة الحسابات اللازمة للمهام طويلة المدى.
ووفقًا للمعلومات، فإن الإصدار Ling-3.1-flash-1019 مخصص لسيناريو الوكيل الشخصي، وقد تحسن من قدرات النموذج في معالجة العمليات العملية المعقدة والمهام متعددة الخطوات. ومن خلال التقييمات التفصيلية، ارتفعت نقاط الإصدار الجديد في اختبار AA-Briefcase للعمل المعتمد على المعرفة المعقدة من حوالي 1400Elo إلى 1524Elo، وارتفع GDPval-AA من حوالي 1618Elo إلى 1644Elo؛ كما ارتفعت نقاط اختبار AutomationBench-AA من 62% إلى 68%؛ وارتفعت نقاط CritPt للحلول العلمية من 18% إلى 26%， ونقاط SciCode من 54% إلى 57%.
لاحظ الصحفيون أن تحديث النموذج الخاص بـ “بايلينغ” وانفتاحه يرتبط ارتباطًا وثيقًا بـ “لينغوانغ 2.0”. في 26 أكتوبر، تم ترقية “لينغوانغ 2.0” إلى “مساعد ذكي شخصي قادر على إدارة الأمور”， من خلال قدرات الذاكرة عبر المحادثات، وجدولة المهام طويلة الأمد، والخادم السحابي المستقل، يمكن لـ “لينغوانغ” متابعة المهام بشكل أكثر استباقية ضمن نطاق تفويض المستخدم، وإدارة الأمور المعقدة في الحياة اليومية بشكل مستمر، حتى إذا انسحب المستخدم من المحادثة، فإن المهام ذات الصلة ستستمر في العمل. وهذا يطرح متطلبات جديدة لقدرات النموذج.
من الإجابة على الأسئلة إلى التنفيذ المستمر، ما هي القدرات الجديدة التي يحتاجها النموذج؟
على عكس الاستجابات الفورية، يحتاج الأنظمة الذكية الشخصية إلى العمل المستمر حول هدف معين، وهذا يتطلب أن يتمتع المنتج بآلية للذاكرة وترتيب المهام، كما يجب أن يستطيع النموذج الأساسي فهم الهدف، استخدام الأدوات، معالجة المعلومات الجديدة وتقدم المهام.
اللينغوانغ 2.0، يعرض تطبيقات هذه القدرات في الحياة الشخصية. على سبيل المثال، عند التخطيط لرحلة، لا يقتصر الأمر على إنشاء جدول زمني، بل يجب أيضًا متابعة الطقس والحجوزات والتحضيرات قبل الرحلة استنادًا إلى وقت الانطلاق؛ أما فيما يتعلق مناسبة 11 نوفمبر للتسوق، فيجب تصفية المنتجات وفقًا للميزانية والمواصفات وتفضيلات الشخص، وإعداد قائمة، والانتظار المستمر لالتغيرات في الأسعار، وتنبيه المستخدم عند تحقيق شروط الاتفاق.
حول هذه الاحتياجات، يواصل برينغل التحقق من القدرات اللازمة لـ Personal Agent من خلال تدريب النماذج واستعراضات التطبيق. تم أخذ هذه الاحتياجات في الاعتبار منذ مرحلة التصميم عند تصميم Ling-3.1-flash-base، حيث يعتمد النموذج على هيكل MoE الخطي المختلط، بإجمالي عدد متجهات حوالي 560 بيلوني، مع تفعيل حوالي 25 بيلوني من المعلمات لكل توكين، ويحقق توازنًا بين سعة النموذج ومعالجة التسلسلات الطويلة وتكاليف الحساب على خطوة واحدة، مما يوفر الأساس للتدريب المستقبلي الموجه للمهام الحقيقية.
في 47 اختبارًا مناخيًا في 8 مجالات، تجاوز Ling-3.1-flash-base DeepSeek-V4-Pro-Base و MiMo-V2.5-Pro-Base في 32 اختبارًا وحصل على أعلى درجة. وتتوافق مهارات الفهم المعرفي والمنطق الرياضي والكود والرياضيات والسياق الطويل مع القدرات الأساسية التي يحتاجها المساعد الشخصي لمعالجة المهام المعقدة، وتمثل نقطة انطلاق مهمة لمعالجة المهام المعقدة. وفقًا للمعلومات المتوفرة، تم تقديم Ling-3.1-flash-base للمطورين باستخدام وزن أساسي BF16 وترخيص MIT، حيث يمكن للمطورين استخدام معرفتهم وعملياتهم والأدوات الخاصة بهم لإجراء التدريب المسبق المستمر والتكيف مع المجال والتدريب اللاحق.
على أساس القدرات الأساسية، بعد إجراء التدريب على Ling-3.1-flash والإصدار 1019 اللاحق، تم تعزيز قدرات الاستدلال واستخدام الأدوات والتنفيذ متعدد الخطوات بشكل مستمر، مما يساهم في تحسين أداء النموذج في سير العمل الفعلي. لاحظ الصحفيون أن بيلينغ انتقل من النموذج الأساسي إلى النموذج بعد التدريب، وتوسعت أولويات البحث والتطوير تدريجيًا على كيفية اتباع الأهداف واستخدام الأدوات وتقدم المهام.
وفقًا للمعلومات المتوفرة، استنادًا إلى الحاجة إلى معالجة المعلومات متعددة الوسائط في الشؤون الشخصية، قامت شركة بيلينغ بتدريب نموذج لغة بصرية Ling-3.1-flash-VL على أساس تدريب Ling-3.1-flash، وذلك من أجل زيادة القدرة على الفهم البصري على أساس القدرات الحالية في الاستدلال والتخطيط واستخدام الأدوات. وقد تم تطبيق هذا النموذج بالفعل على نظام لينغوانغ، ومن المقرر نشره لاحقًا.
من المهام الحقيقية إلى التطبيقات الحقيقية
حاليًا، يقوم بيلينغ بتحسين قدرات النموذج اللازمة للوكيل الشخصي تدريجيًا. كما يتم التحقق من هذا التطور على مستوى النموذج واستكشافه أكثر في التطبيقات العملية. ويُعرف أن Ling-3.1-flash قد أجرت تدريبات تتماشى مع احتياجات وملاحظات التطبيقات مثل نسخة لينغوانغ ونسخة الدكتور أفو، مما يساعد على تحسين قدرات النموذج في التعبير المهني والتواصل.
"من المهام الحقيقية إلى التطبيقات الحقيقية." قال بيلينغ إنه يأمل في أن يساعد الدورة المستمرة بين تطوير النماذج وتطبيقاتها العملية في تحسين قدرة النماذج على فهم الأهداف والحفاظ على حالة المهمة والتعامل مع التغيرات، كما سيستمر في استكشاف المزيد من الإمكانيات التطبيقية من خلال المنصات المفتوحة والمطورين.
لاحظ الصحفيون أن شركة بيلينغ لا تركز فقط على مطاردة حجم معاملات النموذج، بل تهتم أكثر بتحويل قدرات النموذج الأساسي إلى عمليات حقيقية وإكمال المهام الحقيقية. منذ النصف الثاني من هذا العام، تعمل شركة بيلينغ على تسريع تطور وتحديث النماذج في سياق السوق المفتوح والمفتوح والأسئلة الحقيقية.
سابقًا، قامت شركة بيليم بناءً على نموذج القاعدة الجديد Ling-3.0-flash بتطوير نموذج تعزيز المالية Ling-3.0-flash-Fin ونموذج تعزيز الرعاية الصحية Ling-3.0-flash-Sante، مما يساهم في توسيع قدرات النموذج الأساسي إلى سيناريوهات مهنية حقيقية. من بينها، يتيح Ling-3.0-flash-Fin (بمعلمات إجمالي 124 بيغا بايت و5.1 بيغا بايت متحقق منها) الذكاء الاصطناعي الانضمام إلى سلسلة مهام البحث الاستثماري الحقيقية، ويخلق سلسلة مهام كاملة من البحث عن المواد والتحليل إلى إنشاء نتائج بحثية، ويمكنه أن ينافس نماذج متقدمة بمستوى 3 تيرا في المهام الاستثمارية الصعبة، ويصل أداء الوكيل المالي الشامل إلى مستوى رائد في المجال المفتوح؛ بينما يجلب Ling-3.0-flash-Sante "نسبة كفاءة عالية" لمشهد الرعاية الصحية، حيث يحقق أفضل أداء في النماذج التي تقل حجم معلماتها عن 1.6 تيرا باستخدام حجم معلمات 124 بيغا بايت، ويتمتع أداؤه الكلي بمستوى مماثل للعديد من النماذج الرائدة.