أطلقت شركة التكنولوجيا الصينية «تنسنت هولدينغز» (Tencent Holdings) نموذجها الجديد للذكاء الاصطناعي «Hy4»، الذي يضم 770 مليار معامل، في خطوة تستهدف تعزيز حضورها في سوق النماذج المتقدمة ومنافسة أبرز الحلول المطروحة عالمياً، مع التركيز على قدرات الإدراك البصري والاستدلال انطلاقاً من الصور والبيانات المرئية.
ويأتي هذا الإطلاق في سياق المنافسة المتصاعدة بين شركات التكنولوجيا لتطوير نماذج ذكاء اصطناعي أكثر قدرة على معالجة المعلومات، وتنفيذ المهام المعقدة، وتقديم حلول متقدمة في مجالات البرمجة والتحليل.
قدرات بصرية واستدلالية متقدمة
ويتميز نموذج «Hy4» بقدرته على التعامل مع المحتوى المرئي، من خلال معالجة الصور وتحليل الرسوم البيانية المعقدة، فضلاً عن إجراء عمليات استدلال رياضية استناداً إلى البيانات البصرية.
وبحسب المعطيات التي قدمتها الشركة، فإن إطلاق هذا النموذج يعزز موقع مجموعة حلولها للذكاء الاصطناعي ضمن أبرز نماذج المصادر المفتوحة المتاحة حالياً.
ورغم هذه التطورات، لا يزال «Hy4» يواجه تحديات مقارنة بالأنظمة المغلقة الأكثر تقدماً، خصوصاً في المهام التي تتطلب مستويات عالية من التعقيد، من قبيل البحث الرياضي، وتطوير البرمجيات على المدى الطويل، والتحسين الذاتي، فضلاً عن بعض تطبيقات التحليل البصري المتقدمة.
770 مليار معامل.. قفزة مقارنة بالجيل السابق
وعلى مستوى البنية التقنية، يضم النموذج الجديد 770 مليار معامل، مقابل 295 ملياراً في النموذج السابق «Hy3»، ما يمثل زيادة بنحو 2.6 مرة في حجم المعاملات.
وفي إطار خططها لتطوير هذه السلسلة، كشفت «تنسنت» عن توجهها نحو إطلاق الجيل المقبل «Hy5»، الذي سيكون أكبر حجماً، إلى جانب التحضير لنسخة مخففة من النموذج الحالي تحمل اسم «Hy4 Flash»، بهدف خفض تكلفة تنفيذ المهام بشكل كبير.
دمج النموذج مع منصة «WorkBuddy»
وعملت الشركة الصينية على دمج نموذج «Hy4» ضمن منصة الوكلاء الذكية «WorkBuddy»، حيث سجل النموذج، خلال تقييمات داخلية أجريت باستخدام هذه الأداة، نتيجة متوسطة بلغت 83.18 نقطة، مع نسبة نجاح في حل المهام وصلت إلى 96.15%.
كما احتلت النسخة الأولية من النموذج، التي عُرضت نهاية غشت الماضي، المركز 23 في التصنيف العالمي «WebDev» على منصة «Code Arena»، التي تعتمد على تقييم نماذج اللغة الكبيرة في الزمن الفعلي، استناداً إلى أدائها في مهام برمجية تطبيقية.
تنسنت تقيّد القدرات المرتبطة بالاختراق
وفي الجانب المتعلق بالتدريب والسلامة، أوضحت المعطيات أن «تنسنت» حرصت على تقييد نطاق الأنشطة المرتبطة بالاختراق، من خلال استبعاد مواد تتعلق بتطوير الثغرات الأمنية والهندسة العكسية واختبار الاختراق من مجموعة التدريب.
ويأتي هذا التوجه بهدف الحد من تعزيز القدرات التي يمكن توظيفها في تنفيذ هجمات إلكترونية، في وقت تتزايد فيه التحديات المرتبطة بالاستخدام الآمن لتقنيات الذكاء الاصطناعي.
