يبدو أن نماذج الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر تشبهًا بنا نحن البشر إلى حد الإصابة أيضًا بالأوفر ثينكينج، كما يؤكد جاريد كوينسي ديفيس، مؤسس ومدير تنفيذي لشركة التقنية Foundry، والذي يقول إن النماذج المعتمدة على التفكير العميق مثل o1 من OpenAI و R1 من DeepSeek، تتعرض لمشكلة الإفراط في التفكير، ما يؤدي إلى تدهور جودة الإجابات التي تولدها.

يوضح ديفيس في تصريحاته لموقع Business Insider أنه كلما طالت فترة التفكير، زادت احتمالية أن تكون الإجابة خاطئة، لأن النموذج يعلق في حلقة مفرغة . وهذه المشكلة تشبه حالة الطالب الذي يقضي وقتًا طويلًا في التفكير في السؤال الأول خلال الامتحان.

إمبر لعلاج اضطراب الـ AI

في هذا السياق، أطلق ديفيس وفريق من الباحثين في شركات كبرى مثل Nvidia وGoogle وIBM وMIT وStanford وDataBricks إطار عمل مفتوح المصدر يحمل اسم Ember ، والذي قد يغير الطريقة التي يتم بها تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي.

يهدف Ember إلى معالجة مشكلة الإفراط في التفكير عبر استخدام أنظمة مركبة تدير الأسئلة والمهام عبر مجموعة متنوعة من النماذج مع تحديد الوقت الأمثل لكل نموذج.

ويؤكد ديفيس أن الهدف من Ember هو بناء شبكة من النماذج التي يمكنها اختيار الوقت الأنسب للتفكير في كل مهمة أو سؤال، ما يعزز من دقة وكفاءة الإجابات.

وتستند فكرة Ember إلى مبدأ تقليل الإفراط في التفكير عن طريق تقديم أنظمة مرنة، يمكنها اختيار الوقت الأمثل للتفكير من خلال تحديد نماذج متعددة تستخدم لكل مهمة. وقال ديفيس: نظامنا هو إطار عمل لبناء شبكات من.....

لقراءة المقال بالكامل، يرجى الضغط على زر "إقرأ على الموقع الرسمي" أدناه

هذا المحتوى مقدم من صحيفة الوئام