أعلن معهد Ai2 إصدارين مفتوحين هذا الأسبوع: نموذجًا صغيرًا لكتابة التقارير العلمية، وبنية تدريب لنماذج مزيج الخبراء الضخمة.
AstaBrief 8B: تقارير علمية مستشهد بها
- يحوّل سؤالًا بحثيًا ومقتطفات من الأدبيات المسترجعة إلى تقرير مع استشهادات.
- متاح في ميزة «إنشاء تقرير» في منصّة Asta العلمية كوضع سريع، إلى جانب وضع «التفكير» الذي يعمل بـClaude.
- في كامل خط Asta، يستغرق الوضع السريع 51.1 ثانية في المتوسّط للتقرير، مقابل 178.5 ثانية لوضع التفكير، أي أسرع بنحو 3.5 ضعف.
- تطويره احتاج عشرات الآلاف من الاستفسارات البحثية الحقيقية، وتصفية تركّز على الاستشهادات، وبيانات تفضيل، وخطًا جديدًا يكتب التقرير كاملًا في تمريرة واحدة.
- تنشر Ai2 النموذج وبيانات تدريبه، وتقول إن الأوزان المفتوحة تسمح للمؤسّسات بتشغيله على بنيتها حين تكشف الأسئلة البحثية معلومات حسّاسة.
Olmo-core 3: تدريب مزيج الخبراء حتى التريليون
- ترقية لإطار تطوير النماذج في Ai2، بنظام جديد مفتوح لتدريب نماذج مزيج الخبراء (Mixture of Experts)، وهو من الأنظمة الأساسية للجيل القادم من Olmo.
- في أحد الاختبارات، رُفع عدد الخبراء من 8 إلى 128 مع اختيار أربعة خبراء فقط لكل رمز، فبقي عدد المعاملات النشطة نحو 3.2 مليار، بينما ارتفعت السعة الكلّية من 4.6 إلى 47 مليار معامل، وانخفضت سرعة التدريب بأقل من 5%.
- جُرّبت البنية على أكثر من تريليون معامل كلّي.
ليه ده مهم؟
تقول Ai2 إن كلفة تدريب النماذج الكبيرة تضعها خارج متناول كثير من الباحثين والمختبرات الصغيرة. نشر أدوات التدريب نفسها، لا الأوزان فقط، يتيح لهم بناء نماذج كبيرة بكفاءة. وAstaBrief مثال على أن نموذجًا صغيرًا مدرّبًا لمهمّة محدّدة قد يقترب من النماذج المغلقة فيها بكلفة وزمن أقل.
المصادر: Ai2 — AstaBrief، Ai2 — Olmo-core 3 — 2026-10-02, 2026-10-01
