في خطوة أربكت أوساط الذكاء الاصطناعي، أعلنت شركة ناشئة من سنغافورة تُدعى Sapient عن تطوير نموذج جديد يحمل اسم نموذج التفكير الهرمي (HRM)، استطاع أن يتفوق على أشهر النماذج العملاقة مثل GPT-4 من OpenAI وClaude من Anthropic في اختبار صعب مصمم لقياس قدرات الذكاء الاصطناعي العام.
المفاجأة أن النموذج لا يعتمد على مليارات المعاملات ولا على قواعد بيانات هائلة، بل يعمل بـ 27 مليون معامل فقط – أي أقل بنحو ألف مرة من منافسيه – بعد تدريبه على 1000 عينة فقط، ومن دون تعلم معزز أو ضبط دقيق على بيانات الإنترنت.
تفكير هرمي مستوحى من الدماغ
بعكس المقاربة السائدة المعروفة بـ “سلسلة الأفكار” (CoT)، يراهن HRM على هيكل معماري جديد يحاكي طريقة عمل الدماغ البشري عبر طبقتين: وحدة عليا تخطط استراتيجيات مجردة، ووحدة تنفيذية تتعامل مع العمليات الدقيقة.
النتيجة هي أداء أسرع وأكثر كفاءة، مع قدرة لافتة على حل ألغاز منطقية معقدة مثل السودوكو والمتاهات، حيث سجل دقة بلغت 40.3% في معيار ARC-AGI، متفوقاً على GPT-o3 (34.5%) وClaude 3.7 (21.2%) وDeepseek R1 (15.8%)، وفقا لـ “dailygalaxy.”.
جدل وشفافية ناقصة
لكن رغم الضجة، لم يقتنع الجميع. فقد أشار باحثون مستقلون إلى أن نجاح النموذج قد يعود إلى تقنية تدريب جديدة – “حلقة تحسين” – لم يُكشف عنها بالتفصيل في الورقة البحثية. وقال أحد خبراء تقييم ARC لصحيفة ديلي جالاكسي: “النتائج مثيرة، لكننا بحاجة إلى شفافية أكبر لفهم ما يقف خلف هذه القفزة.”
نموذج صغير.. تأثير ضخم
إذا ثبتت هذه النتائج، فقد تمثل HRM نقطة تحول في صناعة الذكاء الاصطناعي، حيث تستهلك النماذج العملاقة الحالية كميات هائلة من الطاقة والموارد. نماذج صغيرة وذكية مثل HRM قد توفر بديلاً أكثر استدامة وأرخص تكلفة وأسرع تدريباً، مع أداء أفضل في التفكير المنطقي.
