← كل الأخبار
الذكاء الاصطناعي٢٨ أغسطس ٢٠٢٦

زملاء أنثروبيك يختبرون قدرة كلود على مواءمة نماذج الذكاء الاصطناعي

شارك

نشرت أنثروبيك ورقة بحثية تقترح نظامًا آليًا يحسّن مواءمة نماذج الذكاء الاصطناعي، بقيادة زميلها البحثي تشن يويه-هان. اختبر النظام ١٠ معايير لسلوكيات غير منسجمة، ورفع الأداء في كل معيار من دون تراجع الأداء العام. يبحث النظام في الأدبيات، ويقترح أساليب ويدرّب النموذج عليها ٣٠ دقيقة في كل دورة، مع الاحتفاظ بالأساليب الناجحة والتخلص من غير الفعالة. وتقول الورقة إن أفضل أساليبه تفوقت في المتوسط على مقترحات باحثين ذوي خبرة خلال ٦ ساعات، لكن فعاليته تظل مرتبطة بمدى دقة المعايير في تمثيل أهداف المواءمة.

الحقائق الأساسية

  • حسّن النظام الأداء في جميع المعايير العشرة من دون الإضرار بالأداء العام.

    «When given 10 benchmarks for specific misaligned behaviors, the automated systems were able to improve performance on every single one without degrading overall performance.»
    عرض المصدر ←
  • يعمل النظام عبر البحث في الأدبيات واقتراح طريقة تدريب وتجربتها لمدة ٣٠ دقيقة، ثم يكرر العملية مع الإبقاء على الطرق الناجحة.

    «Each automated system searches the available literature, proposes a method, and trains the model using that method for 30 minutes, gradually increasing the benchmark over several iterations.»
    عرض المصدر ←
  • تقدّر الورقة تكلفة الباحث الآلي بنحو ٤ دولارات للساعة، مقابل ١٥٠ دولارًا للساعة للباحثين البشر.

    «An AAR costs roughly $4 per hour in API inference against the $150 per hour we pay our human researchers.»
    عرض المصدر ←

المصادر

شفت معلومة تحتاج تصحيح؟ بلّغنا ونتحقق ونصحّح — سياسة التصحيح

صحّح هذا الخبر
زملاء أنثروبيك يختبرون قدرة كلود على مواءمة نماذج الذكاء الاصطناعي — رادار