نظام Meta للبحث المستقل AIRA3 يحل ثامناً بين نحو 4000 فريق في مسابقة NVIDIA للاستدلال على Kaggle

تقول Meta إن نظامها المستقل للبحث في الذكاء الاصطناعي AIRA3 شارك في حزيران في مسابقة Nemotron للاستدلال التي نظمتها NVIDIA على Kaggle، وحلّ ثامناً بين نحو 4000 فريق بمستوى الميدالية الذهبية. كان للنظام الأدوات والمعلومات نفسها المتاحة للمتسابقين البشر، وقُيِّم خارجياً على مجموعة الاختبار الخاصة نفسه

أعلنت Meta في 5 أيلول، في سلسلة من أربعة منشورات على حسابها الرسمي في X، أن نظامها المستقل للبحث في الذكاء الاصطناعي AIRA3 شارك في حزيران في مسابقة حية على Kaggle نظمتها NVIDIA لتعليم نموذج Nemotron ذي 30 مليار معلمة الاستدلال على نحو أفضل. وبحسب Meta حلّ AIRA3 ثامناً بين نحو 4000 فريق بمستوى الميدالية الذهبية، بأدوات ومعلومات المتسابقين البشر نفسها وبتقييم خارجي على مجموعة اختبار خاصة.

وتصف Meta ذلك بأنه «إشارة موثوقة إلى أن AIRA3 قادر على تحسين قدرة محددة في نموذج ذكاء اصطناعي بمستوى قريب من الخبراء البشر». ولا تذكر السلسلة اسم الفريق في لائحة الترتيب؛ فالنتائج بيان Meta بلا تحقق مستقل.

المسابقة والنماذج

بحسب صفحة Kaggle، جرت NVIDIA Nemotron Model Reasoning Challenge من منتصف آذار إلى منتصف حزيران. انطلق الجميع من Nemotron-3-Nano-30B وسلّموا محوّل LoRA برتبة لا تتجاوز 32؛ والدرجة هي الدقة على معيار استدلال جديد من NVIDIA Research. شارك 4182 فريقاً؛ وجائزة المركز الأول 25 ألف دولار و5 أجهزة DGX Spark.

بحسب Meta، جمعت المشاركة الحية التي حلّت ثامنة بين GPT 5.5 (مع OpenCode) وClaude 4.8 (مع ClaudeCode). وفي تجارب لاحقة على مجموعة الاختبار الخاصة نفسها، بلغ نموذج Meta الخاص Muse Spark 1.2 (مع MuseCode) مستوى الذهب أيضاً، وMuse Spark 1.1 وGLM 5.2 (كلاهما مع OpenCode) مستوى الفضة.

كيف يعمل النظام

تقول Meta إن AIRA3 بلا متحكم مركزي: وكلاء كثيرون طويلو التشغيل، كل منهم نموذج مقترن بغلاف برمجة، يعملون في بيئات معزولة ويتناسقون لا تزامنياً عبر منتدى مشترك للفرضيات والنتائج ونظام ملفات مشترك لمخرجات الحلول. ويبني كل وكيل على اكتشافات غيره؛ وتنشأ استراتيجيات البحث من تلقاء نفسها.

ادعاءات التعميم

تقول Meta إن وصف المهمة وحده يتغير بين المجالات، مستشهدةً بخفض زمن الاستجابة بنسبة 27% في نوى GPU إنتاجية ضمن معيار داخلي، وبأداء بمستوى الذهب في مسابقة Kaggle أخرى لترجمة ألواح طينية أكدية عمرها 4000 سنة إلى الإنجليزية. وتصف الشركة نفسها بأنها «في مرحلة مبكرة» وتسمّي «التحسين الذاتي التكراري» هدفاً. ونُشرت النسخة السابقة AIRA2 على arXiv في آذار.

للقارئ المؤسسي

نقطة بيانات واحدة على أن جزءاً من عمل الضبط الدقيق للنماذج يمكن إسناده إلى أنظمة مستقلة؛ وهي أيضاً مسابقة واحدة، وبيان الشركة نفسها، وليست بيئة إنتاج.