قيود الذكاء الاصطناعي: هل التصميم أهم من حجم النموذج؟

في كل عام، ينتج مؤتمر NeurIPS مئات الأوراق البحثية الرائعة، وعدد قليل منها يعيد بشكل خفي الطريقة التي يفكر بها الممارسون حول التوسع والتقييم وتصميم الأنظمة. في عام 2025، لم تكن الأعمال الأكثر أهمية تدور حول نموذج اختراق واحد. بل تحدت الافتراضات الأساسية التي اعتمد عليها الأكاديميون والشركات بهدوء: النماذج الأكبر تعني استدلالًا أفضل، والتعلم المعزز يخلق قدرات جديدة، وتم "حل" الانتباه، والنماذج التوليدية تحتم الحفظ.

تشير أهم الأوراق البحثية لهذا العام بشكل جماعي إلى تحول أعمق: إن تقدم الذكاء الاصطناعي أصبح الآن مقيدًا بقدرة النموذج الخام وأكثر بالهندسة المعمارية وديناميكيات التدريب واستراتيجية التقييم.

فيما يلي نظرة فاحصة من الناحية التقنية على خمس من أكثر أوراق NeurIPS 2025 تأثيرًا - وما تعنيه لأي شخص يقوم ببناء أنظمة ذكاء اصطناعي حقيقية.

1. نماذج اللغة الكبيرة تتقارب - ولدينا أخيرًا طريقة لقياس ذلك

ورقة بحثية: Artificial Hivemind: The Open-Ended Homogeneity of Language Models

لسنوات، ركز تقييم نماذج اللغة الكبيرة على الصحة. ولكن في المهام المفتوحة أو الغامضة مثل العصف الذهني أو التفكير الإبداعي أو التوليف الإبداعي، لا توجد غالبًا إجابة صحيحة واحدة. الخطر يكمن بدلًا من ذلك في التجانس: النماذج التي تنتج نفس الاستجابات "الآمنة" عالية الاحتمالية.

تقدم هذه الورقة Infinity-Chat، وهو معيار مصمم خصيصًا لقياس التنوع والتعددية في التوليد المفتوح. بدلًا من تسجيل الإجابات على أنها صحيحة أو خاطئة، فإنه يقيس:

انهيار داخل النموذج: عدد المرات التي يكرر فيها النموذج نفسه
التجانس بين النماذج: مدى تشابه مخرجات النماذج المختلفة

النتيجة غير مريحة ولكنها مهمة: عبر الهياكل والموفرين، تتقارب النماذج بشكل متزايد على مخرجات مماثلة - حتى عندما توجد إجابات صحيحة متعددة.

لماذا هذا مهم في الممارسة العملية

بالنسبة للشركات، فإن هذا يعيد صياغة "المواءمة" على أنها مفاضلة. يمكن لضبط التفضيلات وقيود السلامة أن يقلل بهدوء من التنوع، مما يؤدي إلى مساعدين يبدون آمنين للغاية أو يمكن التنبؤ بهم أو متحيزين تجاه وجهات النظر المهيمنة.

الخلاصة: إذا كان منتجك يعتمد على مخرجات إبداعية أو استكشافية، فيجب أن تكون مقاييس التنوع من الدرجة الأولى.

2. الانتباه لم ينته بعد - بوابة بسيطة تغير كل شيء

ورقة بحثية: Gated Attention for Large Language Models

تم التعامل مع انتباه المحولات على أنه هندسة مستقرة. تثبت هذه الورقة أنه ليس كذلك.

يقدم المؤلفون تغييرًا معماريًا صغيرًا: قم بتطبيق بوابة سيجمويد تعتمد على الاستعلام بعد الانتباه النقطي المتدرج، لكل رأس انتباه. هذا كل شيء. لا توجد نوى غريبة، ولا توجد نفقات عامة ضخمة.

عبر العشرات من عمليات التدريب واسعة النطاق - بما في ذلك النماذج الكثيفة ونماذج خليط الخبراء (MoE) التي تم تدريبها على تريليونات الرموز - هذا البديل المحمي:

تحسين الاستقرار
تقليل "بالوعات الانتباه"
تحسين أداء السياق الطويل
تفوق باستمرار على الانتباه الفانيليا

لماذا يعمل

تقدم البوابة:

اللاخطية في مخرجات الانتباه
التباعد الضمني، وقمع التنشيطات المرضية

هذا يتحدى الافتراض القائل بأن حالات فشل الانتباه هي مجرد مشاكل في البيانات أو التحسين.

الخلاصة: قد تكون بعض أكبر مشكلات موثوقية نماذج اللغة الكبيرة معمارية - وليست خوارزمية - ويمكن حلها بتغييرات صغيرة بشكل مدهش.

3. يمكن للتعلم المعزز أن يتوسع - إذا قمت بالتوسع في العمق، وليس فقط البيانات

ورقة بحثية: 1,000-Layer Networks for Self-Supervised Reinforcement Learning

تقول الحكمة التقليدية أن التعلم المعزز لا يتوسع جيدًا بدون مكافآت أو عروض توضيحية كثيفة. تكشف هذه الورقة أن هذا الافتراض غير كامل.

من خلال توسيع عمق الشبكة بقوة من 2 إلى 5 طبقات نموذجية إلى ما يقرب من 1000 طبقة، يوضح المؤلفون مكاسب كبيرة في التعلم المعزز الخاضع للإشراف الذاتي والمشروط بالهدف، مع تحسينات في الأداء تتراوح من 2X إلى 50X.

المفتاح ليس القوة الغاشمة. إنه الجمع بين العمق والأهداف المتباينة وأنظمة التحسين المستقرة والتمثيلات المشروطة بالهدف.

لماذا هذا مهم بخلاف الروبوتات

بالنسبة للأنظمة العاملة وسير العمل المستقل، يشير هذا إلى أن عمق التمثيل - وليس فقط البيانات أو تشكيل المكافآت - قد يكون رافعة حاسمة للتعميم والاستكشاف.

الخلاصة: قد تكون حدود توسيع نطاق التعلم المعزز معمارية، وليست جوهرية.

4. لماذا تعمم نماذج الانتشار بدلًا من الحفظ

ورقة بحثية: Why Diffusion Models Don't Memorize: The Role of Implicit Dynamical Regularization in Training

نماذج الانتشار مفرطة في المعلمات بشكل كبير، ومع ذلك غالبًا ما تعمم بشكل ملحوظ. تشرح هذه الورقة السبب.

يحدد المؤلفون مقياسين زمنيين متميزين للتدريب:

أحدهما حيث تتحسن الجودة التوليدية بسرعة
آخر - أبطأ بكثير - حيث يظهر الحفظ

الأهم من ذلك، أن المقياس الزمني للحفظ ينمو خطيًا مع حجم مجموعة البيانات، مما يخلق نافذة متسعة حيث تتحسن النماذج دون الإفراط في التخصيص.

الآثار العملية

هذا يعيد صياغة استراتيجيات التوقف المبكر وتوسيع نطاق مجموعة البيانات. الحفظ ليس حتميًا - إنه قابل للتنبؤ به ومتأخر.

الخلاصة: بالنسبة لتدريب الانتشار، فإن حجم مجموعة البيانات لا يحسن الجودة فحسب - بل يؤخر بنشاط الإفراط في التخصيص.

5. يحسن التعلم المعزز أداء الاستدلال، وليس قدرة الاستدلال

ورقة بحثية: Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning in LLMs?

ربما تكون النتيجة الأكثر أهمية من الناحية الاستراتيجية في NeurIPS 2025 هي أيضًا الأكثر رصانة.

تختبر هذه الورقة بدقة ما إذا كان التعلم المعزز مع المكافآت التي يمكن التحقق منها (RLVR) يخلق بالفعل قدرات استدلال جديدة في نماذج اللغة الكبيرة - أو ببساطة يعيد تشكيل القدرات الحالية.

استنتاجهم: يحسن RLVR في المقام الأول كفاءة أخذ العينات، وليس قدرة الاستدلال. في أحجام العينات الكبيرة، غالبًا ما يحتوي النموذج الأساسي بالفعل على مسارات الاستدلال الصحيحة.

ماذا يعني هذا لخطوط أنابيب تدريب نماذج اللغة الكبيرة

من الأفضل فهم التعلم المعزز على أنه:

آلية لتشكيل التوزيع
ليس مولدًا لقدرات جديدة بشكل أساسي

الخلاصة: لتوسيع قدرة الاستدلال حقًا، من المحتمل أن يحتاج التعلم المعزز إلى الاقتران بآليات مثل تقطير المعلم أو التغييرات المعمارية - وليس استخدامه بمعزل عن غيره.

الصورة الأكبر: تقدم الذكاء الاصطناعي أصبح محدودًا بالأنظمة

بالنظر إلى هذه الأوراق معًا، فإنها تشير إلى موضوع مشترك:

لم تعد عنق الزجاجة في الذكاء الاصطناعي الحديث هي حجم النموذج الخام - بل تصميم النظام.

يتطلب انهيار التنوع مقاييس تقييم جديدة
تتطلب حالات فشل الانتباه إصلاحات معمارية
يعتمد توسيع نطاق التعلم المعزز على العمق والتمثيل
يعتمد الحفظ على ديناميكيات التدريب، وليس عدد المعلمات
تعتمد مكاسب الاستدلال على كيفية تشكيل التوزيعات، وليس مجرد التحسين

بالنسبة للبناة، الرسالة واضحة: تنتقل الميزة التنافسية من "من لديه أكبر نموذج" إلى "من يفهم النظام".

قيود الذكاء الاصطناعي: هل التصميم أهم من حجم النموذج؟