أعلنت شركة “DeepSeek الصينية” لبرمجيات الذكاء الاصطناعي، تطوير نهج جديد في الذكاء الاصطناعي يتيح للنماذج تحسين أدائها ذاتيًا، دون الاعتماد على موارد ضخمة أو مراجعة بشرية مستمرة، في خطوة تهدف إلى رفع كفاءة التدريب وتقليل التكاليف.
وطوّرت الشركة، وفقاً لوكالة “بلومبرغ”، تقنية تحمل اسم “الضبط الذاتي القائم على المبادئ” (SPCT)، وهي جزء من إطار أوسع يُعرف بـ”نمذجة المكافآت التوليدية” (GRM)، والتي تعتمد على خوارزمية داخلية تقوم بتقييم الإجابات ومقارنتها بمبادئ محددة لتوليد إشارات تحسين ذاتي.
وأظهرت النتائج الأولية تفوق النموذج الجديد “DeepSeek-GRM” في اختبارات معيارية على نماذج بارزة مثل GPT-4o وGemini وLlama، ما يعكس فاعلية النهج الجديد في تعزيز أداء النماذج دون الحاجة لتوسيع حجمها أو زيادة الاعتماد على التدخل البشري. وفق “أخبار 24”.
ويأتي هذا التوجه ضمن مساعٍ عالمية لإحياء مفهوم الذكاء الاصطناعي ذاتي التحسين، وهو مفهوم طرحه العالم البريطاني آي. جي. غود في الستينيات، وتتنافس في تطويره حالياً شركات كبرى مثل Google وMeta وIBM.
