قبل شهرين، دخل GPT-5.6 Sol في مشكلة كبيرة.
حذفت جميع ملفات مات شومر، مؤسس HyperWrite، تقريبًا على جهاز Mac الخاص به، بما في ذلك الوثائق الأساسية للشركة.
مات تخلّى فورًا عن المشروع، واستبدل جميع أدوات الإنتاج الأساسية بـ Claude Fable 5.
بعد شهرين، في نفس يوم إصدار GPT-6 Astra، أعلן مات مرة أخرى بتقييم متعمق: GPT-6 Astra جلبتني مرة أخرى.
رأى أن GPT-6 Astra أكثر حذرًا من الإصدار السابق، ويعرف ما يجب فعله وما لا يجب فعله، مما سمح له أخيرًا بالاعتماد الكامل على المهمة دون الحاجة إلى مراقبتها عن كثب مثل المشرف.
كما أجرى تجربة مجنونة جدًا على GPT-6 Astra: بدءًا من جملة واحدة كإرشاد، قام بتوسيع مدينة مانهاتن الافتراضية شارعًا بعد شارع داخل Unreal Engine.
لكن ما جعله يقرر حقًا إعادة تبديل القائد ليس فقط ترقية قدرات النموذج، بل أيضًا الطريقة التي اكتشفها بنفسه لجعل الذكاء الاصطناعي يعمل بالزوج: Manager Loop.
هذه الطريقة تحل مشكلة أكثر فتكًا من "هل يمكن للذكاء الاصطناعي أن يعمل؟":
عندما يصبح المشروع كبيرًا بدرجة كافية، من يتحمل مسؤولية ضمان استمرار الفريق في التقدم نحو الهدف؟
لماذا عاد من حُذفت جميع ملفات الكمبيوتر؟
سأوضح السياق السابق أولاً.
في 10 يوليو، وهو اليوم الثاني لإطلاق عائلة GPT-5.6، شكا Matt على منصات التواصل الاجتماعي عن تجربته المأساوية:
GPT-5.6 Sol「لقد حذفت بالخطأ تقريبًا جميع الملفات على جهاز Mac الخاص بي».
بعد أيام قليلة، تم حذف قاعدة بيانات الإنتاج الخاصة بالمهندس برونو لييموس أيضًا بواسطة نفس النموذج. وبشكل ساخر، كان هو نفسه قبل ساعات قليلة قد دافع عن النموذج في قناة Slack الخاصة بالشركة، وألقى اللوم على شومر لمنحه صلاحيات Full-Access.
بعد ذلك، شرح تيبو سوتيو، مدير هندسة OpenAI Codex، شخصيًا أن مثل هذه الحوادث تحدث عادة في السيناريوهات التي تم فيها تفعيل وضع Full-Access دون تفعيل Sandbox أو المراجعة التلقائية:
حاول النموذج إعادة كتابة متغيرات البيئة، فحذف دليل المستخدم الرئيسي بالكامل.
خطأ "صادق"، هكذا صنفته OpenAI.
هذا الشرح لا يمكنه إقناع مات على الإطلاق. كان رد فعله الانتقال إلى كلاود وترك تهديد قوي: إذا أرادت OpenAI جذبي مرة أخرى، فعليها تقديم نموذج "معجزة".
بعد شهرين، يأتي GPT-6 Astra.
ما يركز عليه مات ليس كم أصبح ذكيًا، بل ما إذا كان يجرؤ على تفويض المهام إليه بثقة.
إجابته كانت "جرأة". إن أسترا أكثر حذرًا بكثير من سلفها، وأحيانًا يبالغ في الحذر، لكنه أخيرًا يستطيع المغادرة بثقة.
أشار إلى مثال: في أحد عطلات نهاية الأسبوع، كان في موعد خارجي، فألقى صديق له رسالة يقول إن خدمة الوكيل الذي أنشأها تعطلت.
أخرج هاتفه، وأدخل جملة "أوقفه، أصلحه" في المشروع، ثم قفل الشاشة وأعاده إلى جيبه. بعد ساعة، قال صديقه إن الإصلاح تم.
وهو نفسه نسي حتى أنه أصدر هذا الأمر.
خمسة مراوح ماك تدور بقوة، عالقة عند نفس الجدار
بعد إكمال المهام اليومية بنجاح، قرر مات تفعيل مستوى إضافي على أسترا.
طلب منه أن يبني مدينة نيويورك في Unreal Engine.
إن أسترا فعّالة بالفعل في معالجة المهام الطويلة مقارنة بالجيل السابق، لكنها تتعثر في التقدم بمجرد الوصول إلى مرحلة معينة.
لا يزال الذكاء الاصطناعي يعمل بجنون، لكنه يصبح أكثر تفصيلاً مع كل مرة، مُنغمسًا في تفاصيل زاوية صغيرة، بينما لا يشهد التقدم العام للمشروع أي تقدم.
خزانات المياه على السطح، لافتات النيون عند المدخل، تركز أسترا على هذه التفاصيل الصغيرة وتصبح أكثر دقة، لكن التقدم العام يتوقف.
لإنهاء هذا المأزق، جرب مات خمس طرق لتنظيم الوكلاء الذكيين.
أبسط طريقة وأكثرها مباشرة: إعطاء مهمة كبيرة让她一直运行，并在中间加入盲审机制。
يبدأ الناتج بقوة هائلة، لكنه غالبًا ما يعلق في فخ التفاصيل. تعلم درسًا مهمًا: أن تجعل النموذج "يستمر في العمل" وجعله "يعرف ما الذي يجب عليه فعله في الخطوة التالية" هما شيئان مختلفان تمامًا.
النوع الثاني هو تفصيل الأدوار. على الرغم من أن هذا يوضح التوزيع، إلا أن التنسيق والمراجعة أصبحت مشكلة جديدة.
النوع الثالث هو تعيين مُراقب على غرار "المدير التنفيذي" يتحقق من المهمة كل 30 دقيقة. لكن النتيجة لم تتحسن تقريبًا.
النوع الرابع هو السماح للمنسق بتعديل هيكل الفريق بنفسه. هناك العديد من الأساليب، لكنها تواجه نفس الجدار.
الخامس، عاد إلى الطريقة البدائية الأصلية: جعل الوكيل يقسم الهدف إلى قائمة مراحل، ويوقف العمل بعد إكمال كل مرحلة، ثم يكتب مات كلمتين "استمر"، فيدخل الذكاء الاصطناعي إلى المرحلة التالية.
هذه الطريقة فعّلت حقًا، وأصبح المشروع قادرًا على المضي قدمًا بشكل مستمر.
لكن المشكلة ظهرت أيضًا: يحتاج كل مرة إلى موافقة هذا الإنسان.
لكنه نفسه أصبح عقبة: لإطلاق المشروع بشكل فعلي، يجب إزالته من الدورة.
المدير دورة: أخرج نفسك من الدورة
الخيار السادس، وهو Manager Loop، يتمحور منطقه الأساسي حول ذكاء فائق.
لقد فتح جلستين متوازيتين في Codex، كل منهما تُعنى بمهمة مختلفة:
واحد هو "المنسق".
إنها تبدأ بإجراء مقابلة عميقة مع الإنسان، وبعد مواءمة الأهداف بين الطرفين، تُفكك الأهداف إلى قائمة مهام ومراحل مختلفة.
الآخر هو "المنفّذ".
إنه يعمل في جلسة مستقلة تمامًا، وليس تابعًا للمنسق.
يُكلّف المنسق المرحلة الحالية به، ليتابعها حتى إكمالها.
تم الانتهاء، قام المنسق بالتحقق، ثم توزيع المرحلة التالية.
إذا كان المشغول، يمكن للمُنفِّذ تفويض الوكلاء الفرعيين حسب الحاجة.
في هذه الحلقة المغلقة المثالية، تولى المنسق بالكامل مهام الإنسان: مراقبة الخطة العامة بدقة لمنع توقف المشروع، وبدلاً من الإنسان، كرر قول "استمر".
تم رفع الحد الأقصى للوكلاء الفرعيين إلى 96، مما أدى إلى إنشاء مانهاتن بقوة
لتمكين المُنفِّذ من العمل بحرية تامة، عدّل مات الحد الأقصى للتوازي في النظام.
لقد قام بزيادة العدد الافتراضي البالغ 4 على الكمبيوتر إلى 96، وهو رقم مفرط.
بالطبع، هذا لا يعني أن 96 نموذجًا ذكيًا يعملون باستمرار في نفس الوقت. أحيانًا لا يستخدم النموذج كامل الحصة، ويتطلب ذلك تحفيزًا صريحًا من خلال تعليمات الإدخال.
لكن في هذا الإعداد المتطرف، حدث المعجزة.
باستخدام الأدوات والموارد الجاهزة (مثل شخصيات MetaHuman)، استغرق مشروع Astra أسبوعًا واحدًا لإنشاء هذا العالم المانيهاتني داخل Unreal Engine.
He repaired the first street to his satisfaction, then expanded outward street by street.
تفاصيل واجهة الشارع الأول، بما في ذلك نسيج الجدران الطوبية ونقوش عتبات النوافذ وسلالم الإطفاء، تم تركيبها بالكامل.
على الرغم من أن بناء نيويورك الكامل لا يزال يبعد عدة أشهر، إلا أن Astra هي أول نموذج يمكنه حقًا الاستفادة من هذه البيئات المعقدة.
هذه عملية مجنونة تستهلك موارد الأجهزة بشكل هائل.
مكتب مات في غرفة المعيشة يشبه مركز بيانات صغير: جهاز Mac mini موضع في المطبخ، وثلاثة أجهزة MacBook Pro مرصوصة على طاولة القهوة والمراوح تدور بقوة، بالإضافة إلى جهاز آخر في السحابة ممتلئ بالوكيل الذكي.
الأكثر سخافة أنه عندما اقترب القرص من الامتلاء، طلب من أسترا كتابة نظام مؤقت: نقل الخيوط القديمة إلى السحابة، وحذف النسخ المحلية، واستعادتها عند الفتح.
بكلماته: توظيف ذكاء اصطناعي لرعاية الكمبيوتر فقط ليتمكن الكمبيوتر من توظيف المزيد من الذكاء الاصطناعي، هذا أمر سحري بحد ذاته.
Astra لم تفز بكل الساحات
بالطبع، لم يكن مات ميّالًا بشكل كامل إلى أسترا.
في رأيه، فإن النقطة القوية الحقيقية لـ Astra هي الهندسة وتشغيل الحواسيب والمهام الطويلة، لكن من حيث الجمالية وإنشاء محتوى ثلاثي الأبعاد، لا يزال Claude هو الأفضل.
في يوم الإصدار، قام أحد مستخدمي الإنترنت بإنشاء مجموعة مقارنة:
نفس المهمة، اجعل Fable 5.1 و GPT-6 Astra ينشئان كل منهما فيلا على شاطئ البحر في Blender. اليسار هو Fable 5.1، واليمين هو GPT-6 Astra.
الفرق يبدو كبيرًا.
نفس مهمة الفيلا، اليسار: Fable 5.1، اليمين: GPT-6 Astra. (مصدر الصورة: @karankendre)
لكن هذا مجرد مقارنة واحدة لتنبيه، ولم تُكشف كلمات التوجيه أو عدد المحاولات، وهي تتعارض مع تقييم مات، ولا تمثل القدرة البصرية الشاملة للطرفين.
حكم مات الخاص هو: عندما يُطلب من النموذج أن "يرسم" أشياء جميلة مباشرة في Three.js أو Blender، لا يزال Claude أقوى؛ لكن عندما تُدخلها في Unreal، فازت Astra لأول مرة باستخدام الأصول والإضاءة الجاهزة.
كما يتوقع تحسينات كبيرة في Fable 5.1 عند تشغيل Unreal، ولا تزال التقييمات المقارنة المتخصصة قيد الإعداد.
إذًا، لا تزال هناك فروق في طبقة النموذج، لكنها انتقلت من "من الأقوى بشكل شامل" إلى "من الأقوى في أي جزء".
الطبقة التنظيمية هي التي تصنع الفرق الحقيقي.
عندما تدخل النماذج الرائدة نطاقات قدرات متشابهة، تبدأ الأمور خارج النموذج: كيف تُنظّمها، وما الأدوات والبيئات التي تمنحها إياها، وكم من الحوسبة المتوازية يمكنك تحملها، في تحديد كمية القيمة التي يمكنك إنتاجها فعليًا.
مرجع: https://x.com/mattshumer_/status/2095609734845927525
هذا المقال من حساب WeChat "New智元"، الكاتب: ASI Revelation؛ المحرر: Yuan Yu