أخبار ar.wedoany.com، في 15 يونيو، وقعت شركة تايتشو (هانغتشو) للدوائر المتكاملة المحدودة اتفاقية تعاون مع جامعة شانغهاي جياوتونغ، حيث سيتعاون الطرفان في مجال تطوير النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي العام (الذكاء الاصطناعي). وبموجب الاتفاقية، ستوفر تايتشو يوانكي لمعهد الذكاء الاصطناعي العام بجامعة شانغهاي جياوتونغ مجموعة حوسبة تدريبية محلية للذكاء الاصطناعي وقدرات حوسبة ذكية محلية، إلى جانب خدمات الصيانة والدعم الفني. وسيعتمد الفريق البحثي بقيادة البروفيسور تشاو هاي من المعهد على هذه القدرات الحاسوبية المحلية لإجراء أبحاث استكشافية رائدة في مجال النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي العام، وبناء قاعدة أساسية لـ AGI في المجالات الرائدة لـ AI4S.
يتمثل جوهر هذا التعاون في ربط الأبحاث الخوارزمية المتطورة في الجامعات بالبنية التحتية المحلية للحوسبة الذكية (البنية التحتية). يتطلب تطوير النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي العام استقرارًا عاليًا في القدرات الحاسوبية، وقدرة على جدولة المجموعات الحاسوبية، وتوافقًا بين البرامج والأجهزة، وبيئة تدريب طويلة الأمد. إذا اعتمدت الفرق البحثية الجامعية فقط على قدرات حاسوبية موزعة أو قصيرة الأجل، فسيكون من الصعب عليها مواصلة تدريب النماذج واسعة النطاق، وتكرار الخوارزميات، والتحقق متعدد التخصصات. بعد أن توفر تايتشو يوانكي مجموعة الحوسبة التدريبية المحلية للذكاء الاصطناعي، ستتمكن الفرق ذات الصلة في جامعة شانغهاي جياوتونغ من إجراء أبحاث منهجية حول بنية النماذج الكبيرة، وآليات التدريب، وقدرات الاستدلال، وتكييف المهام العلمية.
يختلف نموذج AGI الكبير عن نماذج المهام الفردية، حيث لا يقتصر تركيز أبحاثه على تحسين مؤشر محدد، بل على استكشاف القدرات العامة للنموذج في فهم المعرفة، والاستدلال، والتحويل، والتخطيط، ومعالجة المهام المعقدة. عمل فريق البروفيسور تشاو هاي سابقًا لفترة طويلة على أبحاث معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي والنماذج الكبيرة، ويقوم المعهد الذي ينتمي إليه باستكشاف مسارات الذكاء العام القائمة على النماذج الأساسية للذكاء الاصطناعي. إن استخدام القدرات الحاسوبية المحلية كقاعدة في هذا التعاون يساعد الفريق البحثي على إجراء ابتكارات "من الصفر إلى الواحد" في بيئة حوسبة أكثر تحكمًا، بدلاً من مجرد إجراء تعديلات على مستوى التطبيق حول النماذج الحالية.
تعد AI4S اتجاهًا تطبيقيًا مهمًا في هذا التعاون. تتطلب سيناريوهات البحث العلمي عادةً من النماذج معالجة بيانات معقدة، ومعرفة متخصصة، وافتراضات تجريبية، واستدلالًا متعدد التخصصات. على سبيل المثال، اكتشاف المواد، وعلوم الحياة، ومحاكاة المناخ، والتحسين الهندسي، ونمذجة الأنظمة المعقدة، كلها تتطلب من النماذج الكبيرة امتلاك قدرات أقوى على تنظيم المعرفة والدعم الحسابي. إذا تمكنت قاعدة AGI من الاندماج مع المهام العلمية، فلن تقتصر على توليد النصوص أو الإجابة على الأسئلة، بل ستشارك في توليد الفرضيات، وتصميم الخطط التجريبية، وتحليل البيانات، والاستدلال النموذجي. إن دخول القدرات الحاسوبية الذكية المحلية إلى نظام أبحاث AGI في الجامعات يوفر دعمًا حسابيًا أكثر استقرارًا لمهام AI4S هذه.
بالنسبة لشركة تايتشو يوانكي، يمثل هذا التعاون أيضًا تحققًا من دخول القدرات الحاسوبية المحلية للذكاء الاصطناعي إلى سيناريوهات البحث العلمي المتطورة. تتجلى قيمة رقاقات الذكاء الاصطناعي ومجموعات الحوسبة الذكية في النهاية من خلال تدريب النماذج الحقيقية، وتكييف حزم البرامج، وإنتاجية المهام، والتشغيل المستقر، وتجربة المطورين. تفرض أبحاث AGI في الجامعات متطلبات عالية على منصات الحوسبة، حيث تحتاج إلى أداء تدريبي، بالإضافة إلى أطر التطوير، وتكييف المشغلات، وإدارة المجموعات، والقدرة على التعامل مع الأعطال. من خلال التعاون مع جامعة شانغهاي جياوتونغ، يمكن لشركة تايتشو يوانكي اختبار قابلية الاستخدام والنضج الهندسي لمنصة الحوسبة المحلية في مهام بحثية عالية الكثافة.
من منظور سلسلة الصناعة، لا يقتصر هذا النوع من التعاون بين الجامعات والشركات على شراء موارد حاسوبية، بل يضع الأجهزة المحلية، والبرامج الأساسية، وخوارزميات النماذج، والتطبيقات العلمية في سلسلة تحقق واحدة. يعتمد تطوير النماذج الكبيرة على المدى الطويل على التنسيق بين القدرات الحاسوبية والبيانات والخوارزميات والفرق الهندسية، وأي نقص في أي حلقة سيؤثر على النتيجة النهائية. توفر جامعة شانغهاي جياوتونغ الأبحاث الخوارزمية المتطورة والتوجيه العلمي، بينما توفر تايتشو يوانكي مجموعات الحوسبة والدعم الفني، مما يشكل علاقة تعاونية قائمة على "منصة حوسبة + تطوير نماذج + تطبيقات علمية".
يكمن المفتاح اللاحق في ما إذا كان التعاون يمكن أن يسفر عن نتائج بحثية قابلة للتحقق علنًا ومسارات تقنية قابلة لإعادة الاستخدام. ينتمي كل من نموذج AGI الكبير و AI4S إلى اتجاهات صعبة للغاية، ولا ينبغي فهمها على المدى القصير على أنها مجرد إطلاق منتج فوري. الأهم من ذلك هو ما إذا كان الطرفان يمكنهما إكمال التدريب المستقر، والتحقق من النماذج الأولية، واختبار المهام العلمية، وإخراج الأوراق البحثية أو نتائج الأنظمة في بيئة الحوسبة المحلية. إذا تقدم التعاون بسلاسة، فسيوفر حالة مرجعية للجامعات الصينية لاستخدام البنية التحتية المحلية للحوسبة الذكية في إجراء الأبحاث الأساسية للنماذج الكبيرة، وسيعزز أيضًا القيمة التطبيقية الفعلية للقدرات الحاسوبية المحلية في الأبحاث العلمية المتطورة.
تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com
