أعلنت مجموعة آنت عن دخولها مجال النماذج الذكائية الاصطناعية ذات الترليون مؤشر من خلال نموذجها الجديد Ling-1T، والذي يعد خطوة متقدمة في تحقيق التوازن بين الكفاءة الحوسبية والقدرات التفسيرية المتقدمة.
التقدم التكنولوجي لمجموعة آنت
يعد الإعلان عن Ling-1T علامة فارقة لمجموعة آنت، التي قامت ببناء بنية تحتية متقدمة للذكاء الاصطناعي عبر العديد من نماذج البنية. تمثل هذه الخطوة جزءًا من استراتيجيتها الأوسع في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتفوق في مهام التفكير الرياضي المعقدة.
حقق نموذج Ling-1T أداءً متميزًا في مهام التفكير الرياضي المعقد، حيث حصل على دقة بلغت 70.42% في اختبار الرياضيات الأمريكي AIME للعام 2025، وهو معيار يستخدم لتقييم قدرات الأنظمة الذكائية الاصطناعية في حل المشكلات.
نهج مزدوج في تطوير الذكاء الاصطناعي
تزامن إطلاق نموذج الذكاء الاصطناعي ذو الترليون مؤشر مع إطلاق مجموعة آنت لإطار العمل المتخصص dInfer، الذي تم تصميمه خصيصًا للنماذج اللغوية القائمة على الانتشار. هذه الاستراتيجية تعكس رهان الشركة على اتباع أساليب تكنولوجية متعددة بدلاً من الاعتماد على نمط معماري واحد.
تمثل النماذج اللغوية القائمة على الانتشار خروجًا عن الأنظمة التلقائية التي تعتمد عليها الدردشة الآلية مثل ChatGPT، حيث تنتج هذه النماذج الأوامر بشكل متوازي، وهو نهج شائع بالفعل في أدوات توليد الصور والفيديو ولكن أقل شيوعًا في معالجة اللغة.
توسيع النظام البيئي خارج النماذج اللغوية
يجلس نموذج Ling-1T ضمن عائلة أوسع من الأنظمة الذكائية الاصطناعية التي قامت مجموعة آنت بتجميعها على مدى الأشهر الماضية. تتضمن محفظة الشركة الآن ثلاث سلاسل رئيسية: نماذج Ling للمهام اللغوية القياسية، ونماذج Ring المصممة للتفكير المعقد، والنماذج متعددة الوسائط Ming التي يمكنها معالجة الصور والنصوص والصوت والفيديو.
يمتد هذا النهج المتنوع إلى نموذج تجريبي يسمى LLaDA-MoE، الذي يستخدم بنية Mixture-of-Experts (MoE)، وهي تقنية تقوم بتفعيل أجزاء محددة من النموذج الكبير لمهام محددة، مما يحسن الكفاءة نظريًا.
التنافس في بيئة مقيدة
توضح توقيت وطبيعة إصدارات مجموعة آنت الحسابات الاستراتيجية داخل قطاع الذكاء الاصطناعي في الصين. مع محدودية الوصول إلى التكنولوجيا المتقدمة بسبب قيود التصدير، تركز الشركات الصينية على الابتكار في الخوارزميات وتحسين البرامج كتفوق تنافسي.
قدمت شركة ByteDance نموذجًا لغويًا قائمًا على الانتشار يسمى Seed Diffusion Preview، مدعية تحسينات في السرعة بمقدار خمس مرات مقارنة بالعمليات التلقائية المماثلة، مما يشير إلى اهتمام صناعي واسع بالأنماط النموذجية البديلة التي قد تقدم مزايا في الكفاءة.
الخاتمة
من خلال جعل نموذج الذكاء الاصطناعي ذو الترليون مؤشر متاحًا للجمهور إلى جانب إطار dInfer، تسعى مجموعة آنت إلى اتباع نموذج تطوير تعاوني يتناقض مع النهج المغلق لبعض المنافسين. يمكن أن تسرع هذه الاستراتيجية من الابتكار مع وضع تقنيات آنت كأساس للبنية التحتية للمجتمع الأوسع للذكاء الاصطناعي.
تعمل الشركة في الوقت نفسه على تطوير إطار عمل AWorld، الذي يهدف إلى دعم التعلم المستمر في الوكلاء الذكائيين المستقلين. تعتمد قدرة هذه الجهود على ترسيخ مجموعة آنت كقوة كبيرة في تطوير الذكاء الاصطناعي العالمي جزئيًا على التحقق الواقعي من الإدعاءات المتعلقة بالأداء وجزئيًا على معدلات التبني بين المطورين الذين يسعون إلى بدائل للمنصات الراسخة.