كشفت مجموعة علي بابا القابضة عن وكيل ذكاء اصطناعي رائد مفتوح المصدر للبحث العميق، يُضاهي في أدائه أداة البحث العميق الرائدة من “OpenAI”.
وقد دُمج هذا الوكيل في تطبيق خرائط “علي بابا”، وأداة البحث القانوني المدعومة بالذكاء الاصطناعي، Tongyi FaRui.
يمكن لمستخدمي تطبيق الخرائط من “علي بابا” الاستفادة من إمكانيات استرجاع البيانات من الويب التي يوفرها وكيل البحث العميق لتخطيط رحلات تستغرق عدة أيام، بحسب تقرير نشره موقع “scmp” واطلعت عليه “العربية Business”.
وفي الوقت نفسه، تم تحديث Tongyi FaRui بوظائف البحث الخاصة بالوكيل، مما يعزز قدرته على استرجاع السوابق القضائية مع الاستشهادات الموثقة، وفقًا لشركة علي بابا.
يُعد هذا الوكيل أحدث إضافة إلى مبادرات “على بابا” سريعة التوسع في مجال الذكاء الاصطناعي.
ففي الأسبوعين الماضيين فقط، أطلقت الشركة أول نموذج أساسي لها بتريليون معلمة، وهو Qwen-3-Max-Preview، إلى جانب Qwen3-Next-80B-A3B – وهو نموذج أصغر ولكنه أكثر قوة، وفقًا لشركة التحليلات المعيارية Artificial Analysis.
وكلاء البحث العميق هم أدوات ذكاء اصطناعي مصممة لأداء مهام استرجاع معقدة من الويب تتطلب خطوات متعددة.
أُطلق أول وكيل من هذا النوع، وهو “البحث العميق” من “OpenAI”، ودُمج في شات جي بي تي في فبراير.
كما طرحت شركات تقنية أميركية كبرى أخرى، بما في ذلك “غوغل ديب مايند” أدوات مماثلة.
قالت شركة علي بابا بأن وكيل البحث العميق الخاص بها أظهر “كفاءة مذهلة” مقارنةً بالأدوات الأميركية المملوكة، إذ لم يتضمن سوى 30 مليار مُعامل – وهو عدد أقل بكثير من العدد المُقدر للمُعاملات للنماذج التي تُشغّل وكلاء البحث العميق في الولايات المتحدة.
المُعاملات هي المتغيرات التي تُشفّر “ذكاء” نموذج الذكاء الاصطناعي، ويتم تعديلها أثناء عملية التدريب.
يُشير عدد المُعاملات الأكبر إلى نموذج أقوى، ولكنه يتطلب أيضًا موارد حاسوبية أكبر للتدريب والتشغيل.
أظهر رسم بياني أصدرته “علي بابا” أن وكيلها الجديد حقق نتائج رائدة في هذا المجال عبر مختلف المعايير المتقدمة، بما في ذلك “الامتحان الأخير للبشرية” – وهو مجموعة من الأسئلة الأكاديمية الصعبة المعروفة باختبارها لحدود أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية.
وأعلنت “علي بابا” أن وكيلها حقق نسبة 32.9% في هذا المعيار، متجاوزًا نسبة 26.6% التي حققها “البحث العميق” من “OpenAI”، على الرغم من أن هذه النسبة الأخيرة قد تم الحصول عليها في وقت سابق من هذا العام.
وصفت أدينا ياكيفو، مديرة مجتمع التعلم الآلي في منصة Hugging Face مفتوحة المصدر، نتائج اختبارات “علي بابا” المرجعية بأنها “مذهلة.
بعد أن أصبح البرنامج مفتوح المصدر، اكتسب زخمًا سريعًا على المنصة، مما مكّن المطورين حول العالم من تنزيله والبناء عليه.
قال تان سيجون، باحث الذكاء الاصطناعي في مختبر “Sky Computing” بجامعة كاليفورنيا، بيركلي، بأن قوة وكفاءة برنامج “علي بابا” نابعة من خط إنتاجه المبتكر لمعالجة البيانات، والذي أنتج بيانات تدريب تركيبية “عالية الجودة”.
تُولّد أنظمة الذكاء الاصطناعي بيانات التدريب الاصطناعية بدلاً من استخلاصها من العالم الحقيقي.
ومع تزايد ندرة البيانات الحقيقية، تتجه شركات الذكاء الاصطناعي إلى البيانات الاصطناعية لتدريب أنظمة جديدة.
وأعلنت “علي بابا” أن حلها للبيانات الاصطناعية طُبّق على كامل مسار التدريب، ودمج تقنية جديدة تُمكّن من “تدوير البيانات”، حيث تُعاد استخدام البيانات المُولّدة أثناء التدريب لتحسين النموذج دون تدخل بشري.
كتب مطورو البرنامج أن “هذا النهج يضمن جودة بيانات استثنائية وقابلية توسع هائلة، متجاوزين بذلك الحدود القصوى لقدرات النماذج”، مشيرين إلى أن مسار التدريب هذا لم يُعتمد بعد على نماذج أساسية تتجاوز بكثير 30 مليار معلمة.
وأضافت الشركة أيضًا أن طول سياق العميل، البالغ 128,000 رمز، لا يزال يُشكل قيدًا للعديد من مهام البحث المعقدة التي تتطلب مدخلات طويلة.
