أطلقت جوجل

Alpha Geometry 2

نموذجٌ لحل مسائل الهندسة بمستوى حامل الميدالية الذهبية في الأولمبياد الدولي للرياضيات

صدر الإصدار الأول من Alpha Geometry قبل عامٍ واحدٍ تقريبًا، وقد شهد الإصدار الجديد تطوّرًا كبيرًا: بينما كان الإصدار السابق قادرًا على حل 54% من مسائل الهندسة من الأولمبياد الدولي للرياضيات (IMO) للفترة 2000–2024، فإن الإصدار الجديد AG2 يحل 84% من هذه المسائل. وبالمناسبة، هذه النتيجة أعلى بنسبة 84% من نتيجة o1! 👽

الأمر المميّز أن AG2 ليس مجرد شبكة عصبية تقليدية، بل هو نظامٌ عصبي-رمزي (neuro-symbolic)، أي يدمج بين نموذج لغة كبيرة (LLM) ومناهج رمزية صارمة لإجراء الحسابات والإثباتات.
يتألف النظام من ثلاثة مكونات رئيسية:

1. نموذج Gemini المُدَرَّب خصيصًا:
- تم تدريبه على 300 مليون نظرية هندسية.
- يحلل النص والرسوم البيانية للمسألة ويُقدِّم حلولًا بديهية، مثل اقتراح الخصائص الهندسية أو النظريات المُحتملة التي قد تفيد في الحل.
- يعمل أيضًا كأداة ترميز (encoder) تحوِّل نص المسألة إلى لغةٍ رمزيةٍ يفهمها المحرك الرمزي.

2. المحرك الرمزي DDAR2:
- يتلقى نتائج تحليل Gemini ويستخدم قواعد الهندسة الصارمة للتحقق من الحلول وتوسيعها عبر الاستنتاج المنطقي.
- يدعم الإصدار الجديد هياكل هندسية معقدة ونقاطًا مزدوجة (مثل نقاط التقاطع التي تظهر في المسائل المدرسية الكلاسيكية).
- تمت إعادة برمجة المحرك بلغة C++ وتحسين خوارزميات البحث، مما خفّض تعقيده من 𝑂(𝑁⁸) إلى 𝑂(𝑁³)، ورفع سرعة الحل 300 مرة مقارنة بالإصدار السابق الذي اعتمد على البحث الشامل (brute-force).

3. أشجار البحث المتوازية SKEST:
- بدلًا من البحث خطوة بخطوة، تُنشِئ SKEST عدة أشجار بحثية تعمل بالتوازي، وتتبادل الاستراتيجيات الناجحة بينها لتحسين الكفاءة.

بالإضافة إلى ذلك، يُولِّد Alpha Geometry 2 تلقائيًا رسومًا بيانية مصاحبة لحلوله. لم تُنشَر نسخة تجريبية منه بعد، لكن المقالة العلمية متاحة للاطلاع.

⚡️ إيلون ماسك قد يشتري OpenAI - مجموعة من المستثمرين بقيادة إيلون سوف تشتري شركة الذكاء الاصطناعي الرئيسية مقابل 100 مليار دولار .

ووعد ماسك بإعادة OpenAI إلى مسار المصدر المفتوح وإجبارها على قطع الشبكات العصبية لصالح البشرية. ورد ألتمان بعرض بيع تويتر مقابل 10 مليارات دولار .

ومن المقرر أن يتخذ مجلس إدارة OpenAI قرارًا غدًا .