باستغلال سيارة مارك المثيرة اليوم، أملأ الحفرة التي حفرتها قبل يومين حول ثلاثة أشياء ممتعة في مجال الذكاء الاصطناعي مؤخرًا: Jev و Strata و Atlas. سأربط هذه الأشياء الثلاثة بمشهد فيلم، دون الخوض في التفاصيل التقنية — إذا كنت مهتمًا، اسأل الذكاء الاصطناعي أو ابحث بنفسك. ما هو هذا المشهد؟ إنه "النهاية المطلقة"! تخيل أن T-800 أُرسل إلى عام 1984 لمهمة العثور على سارة كونور وقتلها! هنا يحتاج إلى ثلاث وظائف أساسية: فهم الفضاء، اتخاذ قرارات فورية، والتفكير دون اتصال بالإنترنت (ففي عام 1984 لم يكن هناك "نايتك" لتتصل به). والمدهش أن هذه الأشياء الثلاثة تتوافق تمامًا مع Atlas و Jev و Strata. 1. أولًا، Atlas من أستاذة لي فيفي — فهم الفضاء. عندما يدخل شوارزنيغر (T-800) غرفة، يلقي نظرة واحدة ويعرف ما يوجد خلف الباب أو تحت الطاولة. هذا بالضبط ما تفعله Atlas الآن: بإعطائها عدة صور، تتوقع كيف سيبدو المشهد من زاوية جديدة. الـ LLM يتنبأ بالكلمة التالية. نماذج الفيديو (مثل Seedance) تولد المشاهد على طول محور الزمن. لكن Atlas تتنبأ بمنظور جديد. الآن، تُسمّي العديد من نماذج الفيديو نفسها "نماذج عالمية". قبل بضعة أشهر، صنّفت لي فيفي هذه النماذج إلى: مُولِّدات، مُحاكيات، ومُخطِّطات. يمكن أن تصبح المحاكاة مُولِّدة، لكن المُخطِّط يجب أن يعتمد على محシك قوي. عندما ينظر T-800 ويفهم ما في الغرفة — هذا محاكي. حساب ما سيحدث إذا قفز أو أطلق رصاصة — أيضًا محاكي. اختيار التحرك للإمساك أو الهروب أو الاصطدام بالسيارة — يتطلب على الأرجح مُخطِّطًا. أما المُولِّد فلن يستخدم تقريبًا. الهدف من Atlas هو أن تصبح أقوى محاكي، ثم تتطور لاحقًا إلى مُخطِّط. خريطة الطريق كالتالي: الفضاء الثابت ثلاثي الأبعاد (الحالي) → الديناميكي (رباعي الأبعاد) → قابل للتحرير → تفاعلي → المحاكاة كمُخطِّط (النهاية). ما زلنا في بداية رحلة طويلة، لكنك لا تستطيع تحقيق "النهاية المطلقة" بدون هذا — فـ LLM وحده غير كافٍ. 2. ثم Jev — اتخاذ قرارات فورية. هل تتذكر المشهد؟ T-800 في فندق سيارة، يقرع المدير الباب، فتظهر مباشرة أمام عينيه قائمة ردود محتملة، فيختار أحدها دون تكوين جملة. (أعتقد أنه اختار الأكثر خشونة...) هذا هو Jev: لا يحتاج إلى أن يُنتج LLM نصًا، ولا يحتاج إلى سلسلة تفكير (COT)، بل فقط يختار من بين خيارات محددة ويقدم درجة ثقة. Jev من TypeSafe يعمل هكذا: لا يولد نصوصًا، بل يختار فقط من بين خيارات محددة مع تقديم احتمالات مُعايرة. رد بدرجة ثقة 0.97 → أرسله مباشرة. أعلى درجة ثقة 0.60 → لا ترسله الآن، دع نموذجًا أبطأ وأذكى يفكر فيه. في الفيديو التوضيحي لـ TypeSafe، يتم التحقق مما إذا كانت فاتورة مزيفة أم لا: النموذج التقليدي يستغرق 8 ثوانٍ، بينما Jev يستغرق 0.1 ثانية فقط. السرعة بسبب أنه لا يولد نصوصًا، بل فقط يختار. الدقة بسبب تقنية سوداء تسمى RLCD — التعلم المعزز للقرارات المُعايرة. الهيكل غير مفتوح بعد، لكنني أعتقد أنه ما زال يعتمد على Transformer، لكنه قطع تمامًا عملية التوليد. يمكن اعتباره ASIC للـ LLM في سياقات محددة — لا يتحدث ولا يكتب كودًا، بل يتخذ قرارات متكررة بسرعة، ويختصر خطوات التقييم التقليدية للـ LLM إلى مجرد سؤال اختياري أو قرار بسيط، مما يقلل السرعة والتكلفة بمقدار درجة أو درجتين من الحجم. يشبه إلى حد كبير "النظام الأول" في كتاب دانيال كانيمان الشهير "التفكير السريع والبطيء"، بينما النموذج التقليدي للـ LLM هو "النظام الثاني". أعتقد أننا اكتشفنا طريقًا جديدًا للذكاء الاصطناعي خارج التوليد — وهو القرار/التقييم. ببساطة، لو اعتمد T-800 على سرعة تقييم LLM الحالية، لما أكمل أي مهمة في الفيلم — سيكون بطيئًا مثل السلحفاة (لماذا فجأة فكرت في "سلاش" من فيلم "حيوانات جنونية"؟). هنا يأتي Jev ليكمل القطعة الثانية من لغز "النهاية المطلقة". 3. القطعة الأخيرة — Strata — تشغيل النماذج الكبيرة محليًا. كان هناك إنترنت في عام 1984، لكنه كان بطيئًا جدًا، وكان متاحًا فقط للجيش والمدارس، فضلاً عن أنه لم يكن هناك "نايتك" في السحابة! لذا يجب أن يكون النموذج موجودًا داخل ذاكرة T-800 نفسه عند العودة عبر الزمن. Strata تمكن كارت شاشة استهلاكي بذاكرة 12 جيجابايت + ذاكرة 64 جيجابايت من تشغيل نموذج Qwen3.8-Flash-Next بـ 125 مليار معامل. التقنية السحرية: أولاً يتم كميّة المعاملات من 16 بت إلى 2–3 بت، مما يقلص الحجم عدة مرات. ثم يتم وضع 20% فقط من الخبراء (نسخهم) في ذاكرة الشاشة، وكل الخبراء في ذاكرة 64 جيجابايت، وأخيرًا يتم وضع جدول بحث كبير بحجم 30 جيجابايت (كتيب مرجعي أثناء التدريب) على SSD. يعمل تمامًا دون اتصال بالإنترنت، مع خصوصية بيانات كاملة. بالطبع، الأداء تراجع بسبب الضغط، وقراءة المستندات الطويلة بطيئة، لكن الآن يمكن لوحدة تحكم ألعاب عالية الجودة تشغيل نموذج ضخم بـ آلاف المليارات من المعاملات — وهذا تحول من الصفر إلى الواحد. لا نعرف مواصفات كارت الشاشة والذاكرة والمعالج داخل T-800، لكن Strata تمكنك من تشغيل نماذج MOE أكبر على أجهزة محدودة (حاليًا تدعم فقط نموذج Qwen واحد، لكن الفكرة قابلة للتطبيق على جميع نماذج MOE). بالتالي يبدو أننا نقترب أكثر فأكثر من عصر "نايتك" و"النهاية المطلقة"! @drfeifei @theworldlabs @typesafeai ملاحظة إضافية — من لديه رودستر مُحجوز؟ رجاءً اصطحبني لتجربته عام 2028!