🚨 قام باحثون بتدريب ذكاء اصطناعي على كتابة كود GPU.. وهو الآن يتفوق على مُجمّع المعيار الصناعي في 100% من الاختبارات.. ويتفوق على كلاود وجميني بنسبة 40%.. وعندما حاولوا اختبار ChatGPT-5.. رفض حتى الإجابة.. نشر فريق من ByteDance وتشينغهوا أحد أهم أوراق الذكاء الاصطناعي لهذا العام.. وتقريبًا لا أحد يتحدث عنها.. إليك ما بنوه.. CUDA هي لغة البرمجة التي تعمل على كل نموذج ذكاء اصطناعي على وجه الأرض.. كل وحدة معالجة رسومية.. كل شبكة عصبية.. كل شيء يعمل على نوى CUDA.. وكتابة كود CUDA سريع هي واحدة من أصعب وأكثر المهارات تخصصًا في عالم الحوسبة بأكمله.. تتطلب سنوات من الخبرة.. ومعرفة عميقة بعتاد GPU.. معظم المهندسين لا يتقنونها أبدًا.. لسنوات، كانت أفضل طريقة لتحسين CUDA هي torch.compile.. مُجمّع بناه أفضل المهندسين في Meta.. وهو المعيار الصناعي.. لم يكن أي نموذج ذكاء اصطناعي قادرًا على التقارب منه.. لذلك بنا الباحثون CUDA Agent.. ذكاء اصطناعي تم تدريبه خصيصًا على كتابة وتحسين كود GPU من خلال التعلم المعزز.. فهو يكتب الكود.. يشغّله.. يقيس السرعة.. يصلح أخطاءه بنفسه.. ويستمر في التحسين حتى يتفوق على النموذج الأساسي.. النتائج مذهلة.. في المستوى الأسهل من المعيار.. تفوق على torch.compile في 100% من المهام.. في المستوى المتوسط.. مرة أخرى 100%.. مع نوى تعمل أسرع بثلاث مرات تقريبًا من المُجمّع المعياري الصناعي.. في المستوى الأصعب.. هياكل الشبكات العصبية الكاملة.. تفوق على المُجمّع في 90% من المهام.. ثم قارنوه بأفضل نماذج الحدود في العالم.. نجح Claude Opus 4.5 وGemini 3 Pro في معظم المهام.. لكن فقط حوالي ثلثي نواتهما فعلاً كانت أسرع من النموذج الأساسي.. لقد كتبا كودًا يعمل لكنه غير مُحسّن.. تفوق CUDA Agent على المُجمّع في 97% من المهام.. وتفوق على كلاود وجميني بنسبة حوالي 40% في المستوى الأصعب.. ذكاء اصطناعي متخصص دمّر أكبر نماذج عامة في العالم في لعبتهم الخاصة.. لكن هنا التفصيل الذي جعلني أتوقف.. عندما حاول الباحثون اختبار سلسلة ChatGPT-5 من OpenAI.. النماذج 5 و5.1 و5.2.. لم يتمكنوا من ذلك.. بكلماتهم الخاصة، فإن النماذج "رفضت باستمرار الإجابة على مطالب مرتبطة بـ CUDA". أفضل النماذج المتقدمة من أشهر شركة ذكاء اصطناعي في العالم.. رفضت كتابة كود GPU.. بينما كان نموذج بحث صيني مفتوح يُحسن المُجمّع المعياري الصناعي في نفس المهمة بالضبط.. التداعيات هائلة.. لعقود، كانت كتابة كود GPU عالي الأداء تتطلب خبراء بشريين من الطراز الأول.. والآن يفعلها ذكاء اصطناعي بشكل أفضل من المُجمّع الذي بناه هؤلاء الخبراء.. وأفضل من نماذج الحدود التي يدفع الجميع مقابلها.. هذا هو بداية الذكاء الاصطناعي الذي يُحسّن البنية التحتية نفسها التي يعمل عليها الذكاء الاصطناعي.. الأنظمة بدأت تتحسن بنفسها.. والنموذج الذي أثبت ذلك لم يكن من OpenAI.. أو Anthropic.. أو Google.. بل جاء من مختبر بحثي.. تم تدريبه على 128 GPU.. ونشر مجانًا.