نظام Locus من Intology: ذكاء يفوق الباحثين ويطوّر نفسه لأيام
كشفت Intology عن نظام Locus، وهو عالمٌ آلي قادر على التفوق على الخبراء البشريين في أبحاث الذكاء الاصطناعي، مع قدرة نادرة على تحسين أدائه بشكلٍ متواصل لعدة أيام دون توقف.
تفاصيل الخبر
يمثل Locus خطوة متقدمة في مجال العلماء الآليين، إذ يُظهر قدرة غير مسبوقة على التطور الذاتي في أبحاث الذكاء الاصطناعي عبر تشغيل آلاف التجارب بالتوازي.
- يتفوّق على البشر في معيار RE-Bench عند نفس الوقت والحوسبة، محققًا 1.30 مقابل 1.27 للبشر.
- يحقق نتائج غير مسبوقة على KernelBench و MLE-Bench Lite متفوقًا على الأنظمة المتخصصة.
- استمرار التحسن خلال 64 ساعة كاملة دون الوصول إلى حالة تشبع كما يحدث مع الأنظمة الأخرى.
- يقدم تسارعًا كبيرًا في تطوير نوى CUDA تصل في بعض الحالات إلى تحسينات بـ100 مرة.
- يتفوق في مهام Kaggle المعقدة، محققًا ميداليات في 77% من المسابقات.
- يعرض سلوكًا يمكن التنبؤ بتطوره مع زيادة الحوسبة، ما يجعل التخطيط للاستثمار أسهل للمؤسسات.
- يدير آلاف التجارب في وقت واحد لتكوين عملية بحث علمي ممتدة بدلًا من الجلسات القصيرة المتقطعة.
- يبرهن على إمكانية تطبيقه في اكتشافات طويلة الأمد تمتد لأسابيع أو أشهر.
- يُعد امتدادًا طبيعيًا لنظام Zochi الذي نشر بحثًا مُحكّمًا في ACL 2025.
- تمت مراجعة النتائج والتحقق منها خارجيًا من قبل باحثين مستقلين.
الأهداف المستقبلية لنظام Locus
تؤكد Intology أن رؤيتها تقوم على تحويل الاكتشاف العلمي إلى عملية مستمرة ومنهجية:
- تشغيل Locus على تجارب طويلة تمتد لأشهر لمعالجة أصعب مشكلات العلوم الحاسوبية.
- تطوير قدرات تجعل الأنظمة قادرة على تحسين نفسها ذاتيًا عبر اكتشاف طرق تدريب جديدة.
- دعم الباحثين عبر أدوات مفتوحة للاستخدام البحثي والمؤسساتي مستقبلًا.
- تعزيز قدرته على التعامل مع بيئات بحثية غير محددة وضبابية كما في الأبحاث الحقيقية.
- دعم المجتمع العلمي بتطبيقات تتجاوز حدود الأبحاث الرقمية التقليدية.
يمثل Locus علامة فارقة في طريق بناء علماء آليين قادرين على الابتكار المستمر وتجاوز قدرات البشر في مهام البحث المتقدم. ومع توسع تجارب Intology، قد نكون أمام مرحلة جديدة من الاكتشافات العلمية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
