بحث من Nvidia: "الحزمة التشغيلية" (harness) أهم من النموذج نفسه في الذكاء الاصطناعي

نشرت Nvidia يوم الجمعة بحثاً يقول إن “الحزمة التشغيلية” (harness) المحيطة بنموذج الذكاء الاصطناعي - وهي طبقة البرمجيات من الأدوات وإدارة الذاكرة والقواعد التي تحوّل نموذجاً خاماً إلى كيان قادر على التصرف بمفرده - أهم من النموذج الأساسي نفسه عندما يتعلق الأمر بالمهام طويلة الأمد، أي تلك التي تتطلب تسلسل قرارات كثيرة، أحياناً على مدى أيام. وباستخدام حزمة تشغيلية مخصصة ضُبطت للتعامل بشكل جيد مع الذاكرة، مع إضافة مكوّن “مُشرف”، تمكّن باحثو Nvidia من رفع أداء Claude Opus 5 إلى نسبة 100% في اختبار ARC-AGI-3، وهو اختبار استدلال تفاعلي يتألف من ألعاب ثنائية الأبعاد بلا تعليمات، يتعين على النموذج أن يكتشف بنفسه كيفية لعبها، على غرار ما يفعله الإنسان. وبدون الحزمة التشغيلية، سجّل Opus 5 نسبة 30% فقط، وهي أفضل نتيجة بين جميع النماذج التي اختبرتها Nvidia.

وقال Adel El Hallak، نائب رئيس المنتجات في وحدة الذكاء الاصطناعي لدى Nvidia، لـTechCrunch إنه “بشكل عام، يفسّر العالم الوكيل الذكي وكأنه واجهة برمجة تطبيقات (API) للنموذج فقط”، لكن الواقع أنه النموذج مضافاً إليه الحزمة التشغيلية، وبيئة التشغيل، والمهارات والمكتبات التي يمكنه الوصول إليها. وقال إن الجزء الأكثر إثارة للاهتمام في النتيجة كان الوكيل المُشرف الذي أضافته Nvidia، والذي يعمل كنوع من المدير: يدفع الوكيل الرئيسي عندما يتعثر أو ينحرف عن المسار أو يبدأ بإعادة سلوك طريق مسدود سبق أن جربه. الفكرة ليست جديدة، لكن معظم مستخدمي الوكلاء الذكيين اليوم يعتمدون على طبقة واحدة فقط من الحزمة التشغيلية، مثل Claude Code أو Codex أو Hermes؛ وقد بنى باحثو Nvidia حزمتهم الخاصة، وأطلقوا عليها اسم Agentic Variation Operators.

وتأتي هذه النتيجة إلى جانب أدلة أخرى على أن اختيار النموذج عامل أقل أهمية مما يُفترض عادة في أداء الوكلاء الذكيين. فقد اختبر بحث لمايكروسوفت نُشر في أبريل 19 نموذج لغوي كبير في مهام تحرير مستندات طويلة الأمد، ووجد أن جميع النماذج، بما فيها النماذج المتقدمة، ملأت المستندات بأخطاء. أما OpenAI، التي سجّلت نماذجها أقل من 10% في اختبار ARC-AGI-3، فقد أجرت تجاربها الخاصة على الحزم التشغيلية الشهر الماضي وضاعفت نتائجها ثلاث مرات بتعديل إعدادين (2) فقط، رغم أن أياً من نماذجها لم يصل إلى نسبة 100% التي حققتها Nvidia. ووجد الرئيس التنفيذي لشركة Databricks، Ali Ghodsi، بشكل منفصل أن اختيار الحزمة التشغيلية، أكثر من اختيار النموذج، يمكن أن يغيّر تكاليف الذكاء الاصطناعي: فاستخدام الحزمة التشغيلية الخاطئة مع النموذج نفسه، بحسب ما قاله، يمكن أن يضاعف تقريباً ما تدفعه.

لماذا يهم

إذا كانت الحزمة التشغيلية -وليس النموذج- هي ما يحدد إلى حد كبير ما إذا كان الوكيل الذكي سينجز مهمة تمتد لعدة أيام بأمان وبتكلفة منخفضة، فإن ساحة المنافسة الحقيقية في الذكاء الاصطناعي للشركات تنتقل من مسألة أي نموذج متقدم يجب ترخيصه إلى من يبني أفضل بنية داعمة حوله.