كلاودفلير تطلق نموذج Clef لأتمتة قرارات وكلاء الذكاء الاصطناعي
أطلقت كلاودفلير نموذجي Clef وClef-flash لاتخاذ قرارات لوكلاء الذكاء الاصطناعي، بدلًا من توليد ردود نصية طويلة. يحددان احتمالات خيارات مُسبقة، ما يتيح للأنظمة تصنيف الصور، وفرز بلاغات الأعطال، وتوجيه طلبات الدعم إلى الفريق المناسب آليًا. يدعم النموذجان النصوص والصور، وتقول كلاودفلير إن زمن الاستجابة الوسيط يبلغ ٣٩ مللي ثانية لـClef-flash و٢٠٩ مللي ثانية لـClef. يتوفر النموذجان على Hugging Face بترخيص Apache-2.0، بينما يتولى مهندسو كلاودفلير تخصيصهما للعملاء في البداية قبل إطلاق منصة الخدمة الذاتية لاحقًا.
الحقائق الأساسية
يعتمد Clef على Qwen3.8-27B، بينما يستخدم Clef-flash نموذج Qwen3.5-9B.
«Clef is based on Qwen3.8-27B and Clef-flash on the smaller Qwen3.5-9B, according to Cloudflare.»
عرض المصدر ←اختبرت وحدة استخبارات التهديدات في كلاودفلير Clef لتصنيف المواقع، ومنحت نطاقًا احتمالًا قدره ٩٥٪ لموقع أزياء و٨٥٪ لمتجر إلكتروني.
«In one example, it assigns a domain a 95 percent probability of being a fashion website and 85 percent of being an online store.»
عرض المصدر ←يمكن للعملاء تخصيص Clef لمهامهم عبر خدمة للتعلم المعزز، على أن يتولى مهندسون مختصون الضبط الدقيق في المرحلة الأولى.
«A team of forward deployed engineers will initially handle fine-tuning with customers, with a self-service platform planned for later.»
عرض المصدر ←
المصادر
شفت معلومة تحتاج تصحيح؟ بلّغنا ونتحقق ونصحّح — سياسة التصحيح
صحّح هذا الخبر