المؤلف | دونغ زي بو
موقع لي فنغ (حساب العامة: لي فنغ)·كيم شي يو علم،أعلنت شركة MetaCircle، التي تأسست منذ أربعة أشهر فقط، عن إتمام تمويلين متتاليين بقيمة مليارات اليوان.ستُستخدم الأموال المجمعة في تطوير الخوارزميات الأساسية للنموذج الوجودي، واستكشاف ومنحنى المنتجات الفرعية، وتوسيع الفريق، بالإضافة إلى الإصدار المستمر للقيم المقارنة المصممة محليًا. من بينها، تم استثمار جولة البذور من قبل شركة شونويان كابيتال، بينما شاركت صناديق شنغهاي للمستقبل الصناعي، وشينليان كابيتال، وجونلي كابيتال وغيرها من المؤسسات في الاستثمار؛ أما جولة البذور+ فقد جذبت مؤسسات صناعية مثل شنغهاي للإلكترونيات الإلكترونية، و360 زاين تاين، وشو تشينغ كابيتال، وصناديق شنغهاي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى صناديق الاستثمار المعروفة مثل BV بادو فانغتين، شانشينغ كابيتال، يونشي كابيتال. اليوم، يستخدم العالم كله نماذج اللغات الكبيرة (LLM) “لالتفكير”， ومع ذلك، فإن مشاكل مثل الاكتشافات العلمية، ونمذجة العالم الفيزيائي، وتصميم الذكاء الاصطناعي نفسه، من الصعب حلها بالاعتماد على اللغة وحدها – ما تحتاجه النماذج هو حدس أعمق. وقد أدى إصدار نماذج مثل Jev مؤخرًا إلى أن يرى السوق المالي لأول مرة جدوى مسار “النماذج الحدسية”. أما “النموذج الميتا” الذي قامت شركة Meta环 Intelligence بتطويره، فهو آلة حدس تستطيع توليد هيكل النموذج والإعدادات الفائقة مباشرة:أعطي Ta نموذجًا غريبًا، ويمكنه التنبؤ بكيفية أدائه وفي أي سيناريو يكون أكثر ملاءمة، وهذا يعادل تزويد صناعة الذكاء الاصطناعي بـ "منظور إلهي".هذا هو الفرق الجوهري بين الذكاء في حلقة المعلومات وطريق RSI (التحسين الذاتي التكراري). وفقًا لليو زي مينغ، مؤسس الذكاء في حلقة المعلومات والعالم الأول للعلم، فإن نماذج اللغة الكبيرة التي تقوم بتطوير الذكاء الاصطناعي تشبه رحلة استكشافية في البرية: بدون خريطة، بدون إدراك دليل الاتجاه، والطريقة الوحيدة للنجاح هي استخدام قوة الحوسبة الهائلة لإجراء التجارب والتصحيحات مرارًا وتكرارًا.ويمكن لنموذج الطبيعة أن يتعلم توليد نماذج الذكاء الاصطناعي مباشرة، وهذا يعادل الحصول على خريطة كاملة مع جهاز GPS.ويمتلك توجهات معلومات من المستوى الأول وحتى على مستوى العالم. وُلد ليو زي مينغ في عام 1998، وهو الآن أستاذ مشارك في كلية الذكاء الاصطناعي بجامعة تسينغهو، وتلقى دراسته الجامعية في قسم الفيزياء بجامعة بكين، وتخرج بدرجة الدكتوراه من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT)، وخضع لبحث ما بعد الدكتوراه في مجال العلوم العصبية والذكاء الاصطناعي في جامعة ستانفورد. أهم إنجازاته السابقة، KAN (شبكات كولموغوروف-آرنولد)، وهو أيضًا جوهر التقنية للـ“نموذج الوسيط” اليوم، استبدلت بـ“دوال تنشيط قابلة للتعلم” دوال التنشيط الثابتة للشبكات العصبية التقليدية، وحولت النموذج من “صندوق أسود” إلى “صندوق أبيض” – منذ إصداره في عام 2024، حصل على أكثر من 16,000 علامة نجمة على GitHub و5700 مرجع علمي في جوجل. في العام القادم، ستطلق الشركة النموذج الوسيط العام 1.0، دون تحديد سيناريوهات محددة، لإنشاء نماذج مخصصة تتناسب مع مختلف المجالات الفرعية. سيتم أيضًا إصدار “Architecture IQ”， وهو معيار اختبار لحدس تدريب النماذج التي تم تطويرها محليًا من قبل الفريق، لتقييم مستوى حدس النماذج من قبل النماذج الكبيرة والباحثين البشر.
مقال أصلي من موقع ليي فنغ، يُحظر نقله دون إذن. لمزيد من التفاصيل، راجع تعليمات النقل.