غوغل تكشف أقوى نماذجها للذكاء الاصطناعي.. قدرات جديدة تتجاوز المألوف

أطلقت شركة غوغل نموذج جيميناي 4 أرغون (Gemini 4 Argon)، الذي تقدمه بوصفه أحدث نماذجها الرائدة وأكثرها قدرة حتى الآن، مع تركيز على تنفيذ المهام المعقدة التي تمتد عبر خطوات متعددة، بدلا من الاكتفاء بإنتاج إجابات قصيرة أو تنفيذ أوامر منفردة، ويستهدف النموذج بصورة خاصة هندسة البرمجيات، والعمل المعرفي المتخصص، والدفاع السيبراني.

تتمثل إحدى أبرز التحسينات التقنية في رفع حد الإخراج إلى مليون رمز (Token)، مقارنة بـ64 ألف رمز في النموذج السابق، وفقا لغوغل، وتقول الشركة إن زيادة المساحة المتاحة للنموذج تسمح له بالاستمرار في عمليات استدلال طويلة، وتنفيذ مئات الآلاف من الرموز ضمن مسار واحد، وهو ما يستهدف المشكلات التي تتطلب تحليلا متتابعا بدلا من سلسلة قصيرة من التعليمات.

ويعني ذلك عمليا قدرة النموذج على التعامل مع مشاريع برمجية ضخمة أو مهام بحثية متعددة المراحل ضمن سياق واحد، مع الاحتفاظ بقدر أكبر من المعلومات اللازمة لمواصلة المهمة. وتؤكد غوغل أن هذا التوجه يمثل جزءا أساسيا من تصميم أرغون، وليس مجرد زيادة في حجم نافذة السياق.

تضع غوغل البرمجة في مقدمة الاستخدامات المستهدفة للنموذج، وتقول إن مهندسيها يستخدمونه في تصحيح الأخطاء، وتصميم الخوارزميات، وترحيل قواعد شيفرة ضخمة بين لغات البرمجة.

وتذكر الشركة أن وكلاء أرغون يعملون على ترحيل قواعد شيفرة مكتوبة بلغتي سي (C) وسي++ (C++) إلى رَست (Rust)، ووصل حجم إحدى عمليات الترحيل إلى أكثر من 800 ألف سطر في نواة نظام فوشيا زيركون (Fuchsia Zircon)، كما تقول إن النموذج حقق نتيجة بلغت 77.9% في اختبار ديب إس دبليو إي 1.1 (DeepSWE v1.1) المخصص لقياس أداء النماذج في مهام هندسة البرمجيات الواقعية طويلة المدى.

وفي مثال آخر، تقول غوغل إن وكلاء أرغون أعادوا كتابة 32 ألف سطر من شيفرة إس آي إم دي (SIMD) في مشروع ليب غاف 1 (libgav1)، ما أدى إلى نسخة رَست أسرع بنحو 2.7 مرة من نسخة رَست السابقة، مع الحفاظ على المخرجات نفسها، وتؤكد الشركة أن عمليات إعادة الكتابة واسعة النطاق تخضع لمراجعة واختبارات آلية ويدوية قبل اعتمادها في بيئات الإنتاج.