مرحباً بمتابعي العملات الرقمية وعشاق التقنية! إذا كنت تغوص في عالم الذكاء الاصطناعي (AI) أو ابتكارات البلوكشين مثل توكنات الميم، فمن المؤكد أنك سمعت عن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وأنظمتها المتعددة للوكلاء. مؤخراً، جذبنا تغريدة من يوسي كرينين (@YossiKreinin) أثارت بعض الأفكار الشيقة حول سبب فشل وكلاء الذكاء الاصطناعي أحياناً. دعونا نفصل الأمر بطريقة سهلة الفهم، خاصة إذا كنت تتابع أحدث اتجاهات التكنولوجيا في البلوكشين.

ماذا قال يوسي كرينين؟

في 1 يوليو 2025، غرد يوسي: "معظم إخفاقات الوكلاء لم تعد أخطاء في النموذج، بل هي إخفاقات في السياق." وأضاف بنبرة فكاهية: "مرحباً، أنا كذلك! عندما أخطئ، ليس لأنني سيء - بل لأنك كان يجب أن تطعمني كل ما أحتاجه للنجاح!" رابط التغريدة يقود إلى ورقة بحثية حول النسبة التلقائية للفشل في أنظمة الوكلاء المتعددة في LLM، والتي تغوص أعمق في هذه الفكرة. هي نظرة طريفة لكنها تشير إلى مشكلة حقيقية في تطوير الذكاء الاصطناعي.

ما هي إخفاقات السياق؟

فما هي إخفاقات السياق؟ تخيل أنك تتحدث مع ذكاء اصطناعي، ويعطيك جواباً غريباً. قد تفكر، "واو، هذا النموذج مكسور!" لكن في كثير من الأحيان، المشكلة ليست في دماغ الذكاء الاصطناعي (النموذج) — بل في المعلومات التي يعمل بها (السياق). في مصطلحات الذكاء الاصطناعي، نافذة السياق تشبه الذاكرة قصيرة المدى للذكاء الاصطناعي. هي كمية النص أو البيانات التي يمكن للنموذج معالجتها دفعة واحدة لفهم سؤالك. إذا كان السياق غير كامل أو مختلط، قد يتعثر الذكاء الاصطناعي، حتى وإن كانت تقنيته الأساسية متينة.

على سبيل المثال، في رد @MagpieMcGraw، ذكروا أنهم استخدموا Claude (نموذج ذكاء اصطناعي) لصنع تعديلات على لعبة Morrowind. اضطروا لإطعامه تعديل لشخص آخر كمرجع قبل أن يعمل بشكل جيد. هذه حالة كلاسيكية يقرر فيها السياق النجاح أو الفشل!

لماذا هذا مهم للبلوكشين وتوكنات الميم؟

قد تتساءل، "ما علاقة هذا بتوكنات الميم أو البلوكشين؟" حسناً، مع تطور مجال البلوكشين، نرى المزيد من الأدوات المعززة بالذكاء الاصطناعي لتحليل الأسواق، وإنشاء المحتوى، أو حتى بناء تطبيقات لامركزية. إذا كانت هذه الأدوات تعتمد على أنظمة وكلاء متعددة (حيث يعمل عدة ذكاءات اصطناعية معاً)، فهم إخفاقات السياق يمكن أن يوفر على المطورين صداعاً كبيراً. مثلاً، ذكاء اصطناعي يتنبأ باتجاهات توكنات الميم قد يفشل إذا لم يحصل على بيانات تاريخية كافية — هذه إخفاقات سياق، وليست عيباً في النموذج نفسه.

في Meme Insider، نحن هنا لمساعدتك على البقاء في الطليعة مع أحدث أخبار التكنولوجيا. هذه الرؤية قد تلهم ممارسي البلوكشين لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي أفضل، تضمن تقديم سياق واضح وشامل لتجنب هذه العثرات.

الصورة الأكبر: النسبة التلقائية للفشل

الورقة المرتبطة بتغريدة يوسي تقدم "مجموعة بيانات من ومتى" وطرق لتحديد بالضبط أي وكيل أو خطوة تسببت في الفشل. هذا أمر كبير لتصحيح أخطاء إعدادات الذكاء الاصطناعي المعقدة، مشابه لتصحيح أخطاء العقد الذكي على البلوكشين. من خلال تحديد مشكلات السياق، يمكن للمطورين ضبط أنظمتهم، مما يجعلها أكثر موثوقية لمهام مثل تحليل تقلبات توكنات الميم أو تحسين SEO باستخدام الثلاثيات الدلالية.

خلاصة لمحبي توكنات الميم

في المرة القادمة التي تسمع فيها عن فشل أداة ذكاء اصطناعي، لا تلوم التقنية فوراً — تحقق من السياق! سواء كنت تعدل ألعاباً قديمة أو تتابع العملة الميمية القادمة الكبرى، تغذية الذكاء الاصطناعي بالمعلومات الصحيحة هي المفتاح. ابقَ فضولياً، وواصل التعلم، وزر Meme Insider لمزيد من الرؤى حول كيف يشكل الذكاء الاصطناعي والبلوكشين عالمنا!