نهاية النماذج اللغوية الكبيرة // نهاية سباق الـ LLMs؟ ولماذا يتحدث الباحثون عن world models скачать в хорошем качестве

نهاية النماذج اللغوية الكبيرة // نهاية سباق الـ LLMs؟ ولماذا يتحدث الباحثون عن world models

في بدايات 2026، يشهد الذكاء الاصطناعي تحولًا مهمًا: الانتقال من سباق تكبير نماذج اللغة إلى مرحلة أكثر نضجًا تركّز على البحث التطبيقي، الاعتمادية، وفهم العالم الحقيقي. رحيل يان لوكون عن Meta وإطلاقه لشركة AMI Labs (بتقييم مستهدف يقارب €3B) لم يكن مجرد خبر إداري، بل إشارة واضحة لتغيير الاتجاه. لوكون — المعروف بانتقاده الطويل لنماذج اللغة التوليدية — يرى أن الذكاء الحقيقي يحتاج إلى world models تفهم الفيزياء والسياق، لا مجرد التنبؤ بالكلمات. هذا الرأي يتقاطع مع باحثين بارزين مثل إيليا سوتسكيفر، حيث بدأت عوائد زيادة القدرة الحاسوبية بالتراجع، ما يدفع المجال نحو: نماذج أصغر، معماريات جديدة مثل JEPA، وأنظمة قادرة على التخطيط والمحاكاة. اليوم، شركات كبرى مثل Google DeepMind وWorld Labs تتنافس لبناء الذكاء المكاني — أنظمة تفكر بالفعل، لا فقط تتحدث عنه. الخلاصة: مستقبل الذكاء الاصطناعي ليس LLM أكبر، بل أنظمة موثوقة ومجسّدة تعمل داخل الواقع البشري. 🎙️ هذا البودكاست تم إعداده باستخدام NotebookLM.