
منذ عامين، عندما بدأت البناء مرحباًاعتقدت أن أصعب المشاكل في الذكاء الاصطناعي كانت مشاكل تقنية.
اتضح أنهم فلسفيون.
لأن كلما قضيت وقتًا أطول في العمل HeyDo& شير ايه ايكلما أدركت أن هذا المجال لا يقتصر فقط على النماذج الأسرع، أو الوكلاء الأكثر ذكاءً، أو العروض التوضيحية الأكثر روعة.
كيف نبني الأنظمة التي يفهم الغرض - والتصرف وفقا لذلك؟
المعسكران
في الوقت الحالي، ينقسم عالم الذكاء الاصطناعي.
أحد المعسكرين يراهن بشكل كبير على مزيج من الخبراء (وزارة التعليم)نماذج ضخمة ذات توجيه داخلي. الفكرة بسيطة: بناء شبكة ضخمة من "الخبراء" داخل كتلة واحدة، وترك النموذج يحدد أي جزء يُفعّل بناءً على المهمة.
إنه فعال، وقابل للتوسع، ويبدو تطورًا طبيعيًا لمجال ماجستير القانون الحالي.

المعسكر الآخر يسير في الاتجاه المعاكس - نحو التخصص. نماذج متعددة أصغر حجمًا، تم تدريب كل منها على مجال أو مهمة محددة، وتعمل معًا في نوع من التنسيق.
يعتمد هذا الجانب على الوحدات النمطية، والقدرة على التكوين، والأداء الدقيق.
كلا المسارين منطقيان، ويتم التحقق منهما آنيًا.
ولكن ماذا لو كنا نفتقد شيئا في الوسط؟
ماذا لو لم يكن هذا أو ذاك؟
ماذا لو كان المستقبل الحقيقي للذكاء الاصطناعي لا يتعلق باختيار نهج واحد على الآخر، بل يتعلق بـ دمج هم؟
ماذا لو لم تكن الموجة التالية من الذكاء تتعلق بنماذج أكبر أو عملاء أصغر حجمًا، بل بأشخاص أكثر ذكاءً؟ توجيه الغرض?
تخيل نظامًا يستقبل إشارة - ليس فقط كنص، بل كـ نيةيُفسّر الطلب، ويُحلّله، ويُوجّه كل جزء إلى النموذج الأنسب. وفي أثناء ذلك، يُكيّف الطلب نفسه، مُعيدًا تشكيله بما يتناسب مع السياق والوضوح والنتيجة.
ليس وحدةً واحدة. ليس تجزئةً. بل تنسيقٌ مترابطٌ مع الفهم.

هذا هو نوع الذكاء الذي ينبغي أن نبنيه. وهذا هو الاتجاه الذي نسلكه شير ايه اي.
التوجيه مع الغرض
في الإصدار 0.0.7
من ShareAI، نحن نقدم التوجيه التلقائي للنموذج و التكيف السريع.
إنها ميزة صغيرة. لكنها تُلمّح إلى شيء أكبر بكثير: عالم لا يقتصر فيه الذكاء على كونه مركزيًا أو لامركزيًا فحسب، بل سياقي.
حيث لا يكمن الذكاء في النموذج فحسب، بل في تدفق بين النماذج.
حيث لا يتم تمرير الإرشادات بشكل أعمى - بل يتم فهمها وتفسيرها وتطويرها بشكل نشط.
الفضل لمن يستحقه
لن يكون هذا ممكنًا بدون العمل الرائع توماس هيرناندو، الذي لم يقم فقط بتطوير نهج التوجيه الأكثر أناقة الذي رأيته، بل إنه ملتزم أيضًا بجعله مفتوح المصدر.
نحن نقف على أكتاف الناس الذين يؤمنون بحل المشاكل الصعبة السلع العامةونحن نعتزم مواصلة البناء بهذه الطريقة.
يمكنك استكشاف المؤسسة هنا: notdiamond.ai
ماذا يأتي بعد ذلك
هذه ليست الغاية النهائية، إنها مجرد نقطة طريق.
ولكن هناك أمر مهم ــ لأن الطريقة التي نوجه بها المعلومات الاستخباراتية تقول كل شيء عن نوع المستقبل الذي نرغب في بنائه.
كبير. نموذجي. ذكي. منظم. مدرك للطبيعة البشرية.
المستقبل ينتمي إلى أولئك الشجعان بما يكفي لإعادة التفكير في معنى الذكاء.
دعونا نستمر في البناء.
— دينيس
#BuildingTomorrowToday
أسطورة
ما هو المونوليث؟
نموذج ذكاء اصطناعي واحد كبير الحجم يُدير جميع المهام داخليًا، مثل GPT-4 أو Claude أو Gemini. كل شيء يتم ضمن بنية واحدة.
ما هو مزيج الخبراء (MoE)؟
تصميم نموذج ذكاء اصطناعي يُفعّل مجموعة فرعية فقط من "الخبراء" الداخليين لكل مهمة. يُحسّن هذا النموذج الكبير كفاءة النماذج الكبيرة باستخدام ما هو مطلوب فقط.
ما هو التوجيه النموذجي؟
توجيه موجه أو مهمة إلى النموذج الأكثر ملاءمة من مجموعة، استنادًا إلى ما يحاول الإدخال تحقيقه.
ما هو التكيف السريع؟
إعادة صياغة أو هيكلة مدخلات المستخدم تلقائيًا بحيث تتناسب مع التوقعات أو التنسيق الأمثل للنموذج الذي يتم إرسالها إليه.
ما هو notdiamond.ai؟
مشروع مفتوح المصدر من تأليف توماس هيرناندو يركز على توجيه النماذج الذكية - مما يساعد المطالبات في العثور على النموذج الصحيح بدقة وهدف.
https://www.notdiamond.ai
ما هو ShareAI؟
سوق لامركزي لنماذج الذكاء الاصطناعي حيث يمكن لأي شخص المساهمة بقوة الحوسبة الخاملة وكسب المال - أو أن يصبح مزود ذكاء اصطناعي بدوام كامل.
تتيح مكالمة API واحدة الوصول إلى كل نموذج يتم تقديمه بواسطة شبكة نظير إلى نظير عالمية.
https://shareai.now