Tufa Labs تفوز بمسابقة ARC-AGI-3 باستخدام وكيل برمجة ذكي
حققت شركة Tufa Labs المركز الأول في المرحلة الأولى من تحدي ARC-AGI-3، بعد تطوير وكيل ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر يعتمد على نموذج Qwen صغير الحجم لمواجهة ألعاب اختبار الاستدلال، والفوز بجائزة بلغت قيمتها 37.5 ألف دولار.
تفاصيل الخبر
أعلنت Tufa Labs عن فوز حلها المفتوح المصدر Duck Harness بالمركز الأول في مسابقة ARC-AGI-3 Milestone 1، وهي مسابقة تهدف إلى اختبار قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على حل المشكلات المعقدة والتعلم المستمر في بيئات متغيرة.
ويعتمد الحل على دمج نموذج لغوي صغير من Qwen مع وكيل برمجي قادر على تحليل الألعاب والتفاعل معها باستخدام الأكواد، بدلاً من الاعتماد على المحادثة النصية فقط. وقد نشرت الشركة تفاصيل التصميم والكود المصدري لمساعدة الباحثين والمطورين على إعادة تجربة النتائج وتطويرها.
ومن أبرز تفاصيل المشروع:
- يعتمد Duck Harness على نموذج Qwen 3.6 27B FP8 لتشغيل وكيل البرمجة الذكي.
- يحول الوكيل ألعاب ARC-AGI-3 إلى مشكلة برمجية يمكن للنموذج تحليلها وحلها.
- يستخدم بيئة Python تفاعلية من نوع REPL للتفاعل مع اللعبة وتنفيذ الأوامر.
- يتم تمثيل ملاحظات اللعبة داخل متغيرات برمجية يستطيع النموذج فحصها وتحليلها.
- يعتمد النموذج على صور وشروحات نصية لشبكات اللعبة بحجم 64×64 بكسل لفهم الحالة الحالية.
- تم اختبار الوكيل على 25 لعبة عامة مع 20 محاولة لكل لعبة.
- حقق الحل متوسط نقاط بلغ 1.6002 ± 0.4475 عبر الألعاب العامة.
- أظهرت الاختبارات أن النظام حقق أداءً قريباً من بعض الحلول المتقدمة مع تكلفة تشغيل أقل بشكل كبير.
- عند مقارنته بوكيل يعتمد على GPT-5.4، تمكن Duck Harness من تحقيق نتائج مشابهة في بعض الألعاب مع تكلفة أقل بحوالي عشرة أضعاف لكل لعبة.
ويعد تحدي ARC-AGI-3 من الاختبارات المهمة في مجال الذكاء الاصطناعي، لأنه لا يقيس قدرة النموذج على حفظ المعلومات أو تنفيذ أوامر مباشرة، بل يختبر قدرته على اكتشاف القواعد غير الواضحة، والتكيف مع بيئات جديدة، واتخاذ قرارات فعالة بأقل عدد ممكن من الخطوات.
وتشير نتائج Tufa Labs إلى أن استخدام نماذج لغوية صغيرة مع تصميم وكيل ذكي قد يكون قادراً على منافسة حلول تعتمد على نماذج أكبر، خصوصاً عندما يتم تصميم طريقة التفاعل مع المهمة بشكل مناسب. كما يوضح المشروع أهمية تحويل المشكلات المعقدة إلى صيغ برمجية يمكن للنماذج تحليلها باستخدام قدراتها في الاستدلال وكتابة الأكواد.
الأهداف المستقبلية
تسعى Tufa Labs إلى تطوير وكيل Duck Harness وتحسين قدراته في تحديات الاستدلال المعقدة، وتشمل أهدافها المستقبلية:
- تحسين إدارة الذاكرة والسياق داخل الوكيل الذكي.
- تطوير قدرات إدراك أفضل لفهم صور وأحداث الألعاب.
- تحسين كفاءة النماذج الصغيرة في حل المشكلات المعقدة.
- مواصلة المشاركة في تحدي ARC-AGI-3 وتحسين النتائج.
- دعم مجتمع المصادر المفتوحة من خلال مشاركة الأدوات والكود.
- دراسة طرق جديدة لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي قادرين على التعلم والتكيف.
يمثل فوز Tufa Labs في تحدي ARC-AGI-3 دليلاً على أن تصميم الوكيل وطريقة استخدام النموذج قد تكون بنفس أهمية حجم النموذج نفسه. ومع تطور الأبحاث في مجال الوكلاء الذكيين، قد تصبح النماذج الصغيرة قادرة على أداء مهام أكثر تعقيداً بكفاءة أعلى وتكلفة أقل.
