مر عطلة رأس السنة الصينية لعام 2025 للتو ، لكن موجة الصدمة التي أحدثتها DeepSeek لا تزال تترك أثرها.
من خلال التدريب FP8 والتنبؤ بعدة كلمات وتحسين هيكل MOE وآلية انتباه متعددة الرؤوس (MLA) وتعزيز التعلم العميق بدون SFT وغيرها من الطرق، حقق DeepSeek-V3 أداءً يتجاوز تكاليف التدريب المنخفضة للغاية مثل Qwen2.5-72B و Llama-3.1-405B ونماذج مصدر مفتوح أخرى وبعض النماذج المغلقة. وأظهر DeepSeek-R1 أداءً يتجاوز تأثير OpenAI o1.
نجاح سلسلة نماذج DeepSeek فتح طريقًا جديدًا لصناعة النماذج الكبيرة التي كانت تعتمد في السابق على منطق القوة الحسابية كنواة، مما جعل النماذج الكبيرة الأساسية على المستوى العالمي ترتقي إلى مستوى جديد.
ومع ذلك ، بالإضافة إلى النماذج الكبيرة الأساسية مع "سرد التكنولوجيا" كموضوع رئيسي مثل DeepSeek ، هناك نوع آخر من تقدم البحث والتطوير في النماذج الكبيرة يستحق الاهتمام ، وهو النموذج الكبير المطبق الذي ينفذ الابتكار التكنولوجي الذكاء الاصطناعي حول المنتجات الأساسية والسيناريوهات الأساسية.
لطالما كانت الصين دولة كبيرة في التطبيق.
في عام 2024، وفي سياق تزايد توريد القدرة الحسابية وانخفاض كبير في الأسعار، بدأت تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحلية تظهر بقوة - سواء في مجالات الصور النصية والفيديو مثل المساحة النصية والمساحة الفيديو والكاميرا الفورية واليد السريعة، أو في مجال البحث الذكي مثل البحث النانوي (الذكاء الاصطناعي الأصلي لـ 360AI)، وبحث العمال السماوية، أو في مجال الرفق مع الذكاء الاصطناعي مثل ستارس وصناديق القطط، أو في فئة مساعد الذكاء الاصطناعي مثل الفاصوليا والكوارك وكيمي وتونغي إلخ، جميعها شهدت انفجارًا في عدد المستخدمين في عام 2024.
هذه التطبيقات الذكاء الاصطناعي، لا يمكن الاستغناء عن دعم قدرة النموذج الخلفي. بالنسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، المنافسة بين النماذج الكبيرة ليست في معلمات النموذج، بل في الأداء التطبيقي.
على سبيل المثال ، السبب الذي جعل كيمي قادرا على جذب اهتمام كبير في فترة زمنية قصيرة لا ينفصل عن قدرات قراءة وتحليل النص الطويل للنموذج الكبير الذي يقف وراءه. يرجع عدد مستخدمي Quark البالغ عددهم 200 مليون مستخدم و 70 مليون مستخدم نشط شهريا إلى "سهولة الاستخدام" لنموذج الكوارك الذي يقف وراءه. تعتمد وظائف فيديو Wensheng وفيديو Tusheng القوية في Keling الذكاء الاصطناعي على دعم نموذج Kelin الكبير.
إن تطور النماذج الكبيرة الأساسية أبعد ما يكون عن النهاية ، ولكن مع بدء المزيد والمزيد من الشركات في نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في عام 2025 ، سيكون تطوير النماذج الكبيرة القائمة على التطبيقات شرطا أساسيا ضروريا للانفجار الكامل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
لماذا لدى الشركات الكبيرة ميزة أكبر في تطبيقات الذكاء الاصطناعي؟
مع نضج واختراق تكنولوجيا النماذج الكبيرة ، والتحسين التدريجي للبنية التحتية للحوسبة ، والزيادة المستمرة في السياسات الوطنية ، والظهور المستمر للتطبيقات القاتلة مثل Sora / Suno ، والنمو القوي للاستثمار والتمويل في مجالات الذكاء الاصطناعي وكيل / الذكاء المتجسد / ألعاب الذكاء الاصطناعي / نظارات الذكاء الاصطناعي ، 2025 هو العام المتفجر لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ، والتي أصبحت تقريبا إجماعا واسعا في المجتمع العلمي والتكنولوجي.
وقد تسارع هذا التوافق بسبب شعبية DeepSeek. لأن DeepSeek رفع مستوى القدرات الأساسية للصناعة ، وخلق بيئة تطوير أفضل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
وفقًا لمراقبة "جيازي لايت يير"، زادت شركات الاستثمار البارزة مثل GGV Capital و IDG Capital و Baidu Ventures و InnoVision استثماراتها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي منذ النصف الثاني من عام 2024، خاصة عندما يتعلق الأمر باستثمارات في مشاريع مبكرة في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي؛ حيث أشار بعض المستثمرين إلى أن عدد مشاريع تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي حصلت فعليًا على تمويل في السوق الأولية حتى نهاية عام 2024 يفوق العدد الذي تم الكشف عنه علنًا بمقدار مرتين على الأقل.
تظهر بيانات Sensor Tower أيضا أنه في عام 2024 ، سينفق مستخدمو الهواتف المحمولة العالميون 1.27 مليار دولار على تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، وسيتم تنزيل التطبيقات ذات الصلة ب الذكاء الاصطناعي 17 مليار مرة على متاجر iOS و Google Play.
ومع ذلك ، فإن الحقيقة القاسية هي أن هناك الآلاف من التطبيقات الذكاء الاصطناعي ، وعدد قليل فقط يمكنه حقا الحفاظ على التشغيل على المدى الطويل ، وحتى عدد أقل يمكن أن ينفجر.
سبق أن أوردت "سنة جاز" موقعًا يُدعى "مقبرة الذكاء الاصطناعي"، حيث يتم تسجيل 738 تطبيقًا للذكاء الاصطناعي ميتًا أو متوقفًا عن العمل، بما في ذلك بعض المشاريع الشهيرة سابقًا: مثل منتج التعرف على الصوت AI الذي قدمته OpenAI Whisper.ai، ومواقع الغلاف الشهيرة لشركة Stable Diffusion FreewayML و StockAI، ومحرك بحث AI Neeva الذي كان يُعتبر منافسًا لـ "جوجل" (انظر تفاصيل أكثر في "مقبرة الذكاء الاصطناعي، و738 مشروعًا للذكاء الاصطناعي المتوفي | سنة جاز").
إذا، ما هو نوع التطبيق الذكي الذي يمكن أن يعمل لفترة طويلة ويكون لديه حيوية؟
يعتقد 'جيازي كوانيان' أنه يجب أن يكون لديك نموذج كنواة واستخدام كامل لقدرات النموذج؛ ثانيًا، يجب أن تكون لديك قدرة كافية على رصد احتياجات المستخدمين.
قال ساتيا ناديلا ، الرئيس التنفيذي لشركة Microsoft ، ذات مرة عند التطلع إلى اتجاه الصناعة الذكاء الاصطناعي في عام 2025 ، "ستعيد التطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تركز على النموذج تعريف مجالات التطبيقات المختلفة في عام 2025." بمعنى آخر ، كلما قل عدد طبقات الغلاف ، كلما كان أقرب إلى النموذج ، وكلما زاد من قدرات النموذج ، زادت جاذبية المستخدمين للاستخدام والبقاء.
لا يصعب أن نلاحظ من خلال القائمة لمنتجات الذكاء الاصطناعي لشهر يناير 2025 على موقع Guancha.cn أن ثمانية من أفضل عشرة منتجات في القائمة الوطنية مبنية مباشرة على النماذج، وهي تطبيقات مساعد الذكاء الاصطناعي.
مصدر الصورة: 新榜
ولكي تكون لديك رؤية قوية كافية لاحتياجات المستخدمين، فإنه يجب الاعتماد على قاعدة مستخدمين ضخمة - فقط عندما يكون لديك عدد كاف من المستخدمين، يمكن تراكم بيانات المستخدم والعلامات بشكل كاف، ويمكن للشركات استخراج أكثر احتياجات المستخدمين الحقيقية.
هذان النقطتان تعنيان أيضًا: أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي، فإن الشركات الكبيرة لديها ميزة أكبر.
تمتلك الشركة الكبيرة قدرة حسابية ومواهب كافية لتطوير النماذج بنفسها، مما يمكنها من نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي مباشرة على أساس النماذج المطورة بنفسها، دون الحاجة إلى الاعتماد على أنظمة النمذجة السابقة؛ كما أن الشركة الكبيرة تمتلك قاعدة مستخدمين ضخمة ومداخيل مكونة، حيث تكون البيانات الخاصة بالمستخدمين أكثر اكتمالًا وأسهل استكشافًا للاحتياجات، مما يوفر ميزة طبيعية لتسويق تطبيقات الذكاء الاصطناعي؛ بالإضافة إلى ذلك، تتمتع الشركة الكبيرة بقدرات تكامل النظام البيئي القوية، مما يساعد في توفير ميزات أكثر غنى للمنتجات، ويعزز لزومية استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
أثبتت قوائم المنتجات المذكورة أيضًا ذلك. من بين أول عشر تطبيقات، ستة منها من شركات كبيرة.
في أحدث مقابلة أجرتها Tencent Technology مع Zhu Xiaohu ، قال Zhu Xiaohu أيضا أن حواجز البيانات للشركات الناشئة ليست عالية جدا ، وأنها ليست مناسبة للنموذج الأساسي ، لكنها تحتاج إلى فهم "العميل" بشكل أكثر إحكاما على النموذج الأساسي. هذا يؤكد أيضا مزايا الشركات المصنعة الكبيرة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
على العموم ، فإن نماذج وتطبيقات الشركات المصنعة الكبيرة تسبب وتؤثر على بعضها البعض ، وتشكل معا دولاب الموازنة للنمو:
توفر تراكم البيانات الضخمة المقدمة من قاعدة مستخدمين كبيرة توقعات عالية الجودة لتطوير النماذج، مما يعزز قدرة النماذج ويجعلها تتكيف بشكل أفضل مع سيناريوهات الفئات الدقيقة واحتياجات المستخدمين. بينما يعود نمو قدرة النماذج لصالح التطبيق، مما يجعل التطبيق لديه قوة منتج أقوى ويجذب المزيد من المستخدمين.
هذا النوع من النماذج ، التي تتمتع بقاعدة مستخدم كبيرة ، والتي يقودها الطلب الذي يوجه اتجاهات البحث والتطوير ، والتي تظهر قدراتها بشكل أفضل في السيناريوهات الفرعية ، ربما يمكننا أن نسميها بـ "نموذج تطبيق كبير". كلما كانت التطبيقات الذكية المعتمدة على "نموذج التطبيق الكبير" ، في نظرية ، كان لديها فرصة أكبر لتحقيق النجاح.
على سبيل المثال، الكواركات التي تأتي في المرتبة الثانية بعد ديبسيك هي ممثلة نموذجية لذلك.
رصدت "جيازي لايت يير" أن الكوارك ، الذي نادراً ما يتم ذكره مسبقاً ، يقود بصمت في المعركة الملحمية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخيرة. تشير تحليلات جيزوان الأحدث إلى أن الكوارك يتصدر قائمة تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الهواتف المحمولة بعدد مستخدمي نشطين شهريًا يبلغ 71.02 مليون في نهاية عام 2024 ، متفوقًا على الأسماء المألوفة مثل الفاصوليا وكيمي.
المصدر: تحليلات أناليسيس
ما يستحق المتابعة هو مؤشر "الالتصاق بالمستخدم".
وفقا لإحصاءات تقرير الطرف الثالث ، فإن معدل الاحتفاظ ب Quark لمدة ثلاثة أيام يزيد عن 40٪ ، مقارنة بحوالي 25٪ من أكياس الفول رفيعة المستوى ومساعدي Kimi الأذكياء في السوق خلال نفس الفترة ؛ وفقا ل "قائمة منتجات الذكاء الاصطناعي القوية لعام 2024" الصادرة عن Qimai Data ، تحتل Quark المرتبة الأولى في "قائمة تطبيقات منتجات القوة الذكاء الاصطناعي السنوية" و "قائمة تنزيل المنتجات السنوية" ، مع حجم تنزيل تراكمي يزيد عن 370 مليون في عام 2024 ، وهو فريد من نوعه بين جميع أنواع المنتجات الذكاء الاصطناعي وحقق تقدما خاطئا.
من بين العديد من المنتجات الذكاء الاصطناعي في القائمة ، لم يكن Quark أول من أطلق نموذجا كبيرا ، لكنه حقق بهدوء تقدما كبيرا في عدد الزيارات والتنزيلات وثبات المستخدم. كيف يمكن أن تنجح كوارك في سوق تنافسية للغاية؟
كل شيء يستفيد من استراتيجية المنتجات والنماذج التي تضع تطبيقات الكوارك أولاً.
التطبيق أولاً، ثم ترقية النموذج الكبير لتحقيق السيناريوهات
بدءا من اليوم الأول لعمليات البحث، ركزت كوارك على “البحث الذكي المحدد”، حيث تمكنت بسرعة من فتح ثغرة في السوق ليس فقط من خلال واجهة بسيطة خالية من الإعلانات ونتائج بحث أكثر دقة، ولكن أيضًا من خلال تطوير منتجات فرعية مثل كوارك كلاود، وماسح كوارك، ومستندات كوارك، وتعلم كوارك، وما إلى ذلك بناءً على نشاط البحث، حيث بدأت السيناريوهات في التخصص التدريجي نحو مجالات الدراسة والعمل.
على سبيل المثال، في مجال التعلم، قامت Quark بإطلاق وظيفة "التقاط الصور والبحث عن الأسئلة" في عام 2020. خلال فترة الجائحة، قام فريق تعلم Quark بترقية وظيفة "التقاط الصور والبحث عن الأسئلة" عدة مرات لحل صعوبات العديد من الطلاب الذين تم إغلاق منازلهم ومواجهة صعوبة في التعلم بشكل فعال.
في مجال المكتب ، أطلقت Quark أيضا سلسلة من الوظائف ذات الصلة مثل استخراج النص والجداول وإزالة الكتابة اليدوية ومسح المستندات ضوئيا وتحويل تنسيق المستند من السيناريو الرأسي "للمسح الضوئي".
سمحت خلفية الأداة البسيطة ، والمزيد والمزيد من تطبيقات المشهد الوفيرة ، والبيئة الجديدة الأولية الخالية من الإعلانات والمجانية لقاعدة مستخدمي Quark بالارتفاع ، من مليون إلى 10 ملايين ، وتجاوز العدد التراكمي لمستخدمي الخدمة 100 مليون.
في نوفمبر 2023، أطلقت Quark نموذجًا كبيرًا بمعلمات بحجم مليار.
نموذج الكوارك الكبير هو نموذج كبير متعدد الوسائط تم تطويره بشكل مستقل بواسطة Quark بناء على بنية Transformer ، والذي سيقوم بتدريب وضبط مئات الملايين من البيانات الرسومية كل يوم ، وله خصائص التكلفة المنخفضة والاستجابة العالية والقدرة الشاملة القوية. في مواجهة احتياجات المستخدم والسيناريوهات الرأسية لمنتج الكوارك ، يولي نموذج الكوارك الكبير مزيدا من الاهتمام للتطبيقات العملية ، ويستمد نماذج رأسية مثل المعرفة العامة والرعاية الطبية والتعليم لتوفير قدرات تقنية أكثر احترافا ودقة.
في نفس الوقت الذي تم فيه إطلاق نموذج الكوارك الكبير، قام كوارك بتحسين كفاءة التعرف على الذكاء الاصطناعي لمنتج المسح وقدرة البحث الذكية لمنتج القرص السحابي.
سيناريو الهبوط الأول لنموذج الكوارك هو الصحة والعلاج الطبي.
في ديسمبر 2023 ، أعلنت Quark عن ترقية شاملة لوظيفة البحث الصحي الخاصة بها ، حيث أطلقت تطبيق "Quark Health Assistant" الذكاء الاصطناعي في ديسمبر 2023. يدمج "Quark Health Assistant" الرسم البياني للمعرفة الطبية وقدرات الحوار التوليدي لتزويد المستخدمين بمعلومات صحية أكثر شمولا ودقة ، كما يدعم المستخدمين لإجراء جولات متعددة من الأسئلة والمحادثات حول القضايا الصحية.
في يناير 2024، قام Quark بإطلاق تطبيقات مثل "مساعد تعلم AI" و "الاستماع AI" و "AI PPT" بشكل متتالي، وقدم خدمة AI شاملة معتمدة على البحث في يوليو 2024 على الهواتف النقالة، وفي أغسطس 2024، طرح Quark الجديدة التي تحتوي على القدرة على "AI النظامية لجميع السيناريوهات" على نظام PC.
على سبيل المثال ، يبحث المستخدمون عن "مناطق الجذب في مقاطعة شانشي التي تستند إليها Black Myth Wukong". يدمج Quark Super Search Box الذكاء الاصطناعي الإجابات والمصادر الأصلية وعمليات البحث التاريخية - لا يمكنه فقط إنشاء ملخصات ذكية مثل عمليات البحث الذكاء الاصطناعي الأخرى ، ولكنه يوفر أيضا عرض مصدر في الشريط الجانبي ، ويحتفظ بعرض صفحة الويب التقليدية لإدخال محرك البحث تحت إجابات البحث الذكاء الاصطناعي. هذا يحسن كفاءة حصول المستخدمين على المعلومات ويعزز مصداقية الذكاء الاصطناعي الإجابات.
بالإضافة إلى ذلك ، قامت Quark أيضا ببناء نظام خدمة معلومات شامل حول "مربع البحث الفائق" ، بما في ذلك قرص الشبكة والمسح الضوئي ومعالجة المستندات والمساعد الصحي والأدوات الذكية الأخرى ، وتحقيق خدمة العملية بأكملها من الاسترجاع إلى الإنشاء والتلخيص والتحرير والتخزين والمشاركة ، مما يوفر للمستخدمين تجربة خدمة معلومات سلسة.
على عكس العديد من الشركات الكبيرة التي قامت بتقليد ChatGPT من خلال إطلاق مساعد ذكاء اصطناعي من نوع "All in One"، فإن استراتيجية كوارك هي "AI in All" - دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في كل جزء من المنتج وتنفيذها في سيناريوهات التطبيق الفعلية.
من البحث الأولي عن الصور إلى استشارات التسجيل في امتحان القبول في الجامعة، ثم دعم المكتب الذكي، تطور منتجات Quark دائمًا حول احتياجات المستخدمين في السيناريوهات الخاصة. بعد ذلك، قامت Quark بإطلاق وتحديث وظائف مثل البحث الذكي بالذكاء الاصطناعي، والبحث الأكاديمي بالذكاء الاصطناعي، والنصائح الذكية بالذكاء الاصطناعي، مما يخلق تطبيقات ذكاء اصطناعي متميزة في مجالات الدراسة والعمل.
عملية تطوير الذكاء الاصطناعي الكوارك في العام الماضي ، رسم الخرائط: سنة ضوئية جيازي
من بينها ، تعد وظيفة "الذكاء الاصطناعي Search" ، التي ستتم ترقيتها في نوفمبر 2024 ، ممثلا نموذجيا لقدرات الذكاء الاصطناعي Quark.
في الواقع ، في وقت مبكر من ديسمبر 2023 ، أطلقت Quark مساعد موضوع الذكاء الاصطناعي. في ذلك الوقت ، كان مساعدو الموضوعات الذكاء الاصطناعي لا يزالون يعتمدون بشكل أكبر على "قاعدة المعرفة" لبنك الأسئلة ، وكان بإمكان الذكاء الاصطناعي فقط تعليم المستخدمين القيام بالأسئلة في بنك الأسئلة. يحتوي منتج البحث عن الأسئلة الذكاء الاصطناعي الذي تمت ترقيته على "ذكاء" أقوى ، والذي لا يمكنه الإجابة على الأسئلة الأصلية في بنك الأسئلة فحسب ، بل يواجه أيضا أسئلة ومشاكل جديدة. يسمح استخدام النموذج الكبير "سلسلة التفكير (CoT)" ل Quark الذكاء الاصطناعي بتقديم أفكار حل المشكلات وخطوات حل المشكلات بدورها ، مما يوفر للمستخدمين تحليلا أكثر تفصيلا للمحتوى وإرشادات تعليمية.
بالمقارنة مع منتجات البحث عن الأسئلة المماثلة ، والتي تعتمد في الغالب على بنوك الأسئلة ويمكنها فقط الإجابة على الأسئلة في مجال K12 ، لا يمكن لمنتجات البحث عن الأسئلة الذكاء الاصطناعي من Quark الإجابة على الأسئلة الجديدة في مجال K12 فحسب ، بل يمكنها أيضا الإجابة على الأسئلة المهنية في امتحان القبول للدراسات العليا ، وامتحان القبول العام ، وامتحانات التأهيل المختلفة. يحتاج المستخدمون فقط إلى التقاط صورة أو لقطة شاشة ، ويمكن ل Quark البحث عن السؤال المقابل وتقديم محتوى احترافي في الرسومات ومقاطع الفيديو والإجابات الذكاء الاصطناعي خطوة بخطوة. بالإضافة إلى ذلك ، بالنسبة للأسئلة في المجالات المقسمة مثل القانون والطب ، يمكن ل "أسئلة البحث الذكاء الاصطناعي" في Quark أيضا تقديم إجابات.
إجابات Quark على الأسئلة الحقيقية لامتحان المحاماة
في الوقت نفسه ، يمكن ل "البحث عن الأسئلة الذكاء الاصطناعي" من Quark أيضا استخدام إمكانات الذكاء الاصطناعي لشرح نقاط المعرفة ونقاط الاختبار في الأسئلة بعمق ، وتحديد الخطوات الرئيسية بدقة ، بحيث لا يمكن للمستخدمين تعلم هذا السؤال فحسب ، بل يمكنهم أيضا تعلم هذا النوع من الأسئلة من خلال "استخلاص الاستدلالات من بعضهم البعض".
قدرة Quark "AI Search" القوية، ليست فقط تعتمد على تراكمات Quark لسنوات في البحث والموارد الجيدة بما فيه الكفاية واحتياجات المستخدمين في سيناريوهات التعلم، بل تعتمد أيضًا على دعم نموذج التعلم الكبير "Lingzhi" الذي أطلقته Quark في نفس الفترة.
يتم تدريب نموذج "Gnosis" من قبل فريق Quark الفني على أساس "نموذج الكوارك" والبيانات عالية الجودة المتراكمة في مجال التعليم لسنوات عديدة.
بمعنى آخر، عند شرح سؤال معين للطلاب، يعرف النموذج الكبير "لينغ زهي" أفضل ما يجب شرحه من نقاط المعرفة وكيفية بناء خطة حل المسألة.
خذ أسئلة الرياضيات في امتحان القبول في كلية بكين لعام 2024 كمثال ، وأدخلها في DeepSeek والكوارك على التوالي ، واحصل على الإجابات التالية:
إجابة ديب سيك
إجابة كوارك
يمكن ملاحظة أنه بالمقارنة مع سلسلة DeepSeek الفكرية الطويلة من السرد والإجابات الرسمية التفصيلية ، فإن إجابة Quark أكثر إيجازا وأكثر شبها بشرح سؤال.
نظرًا لكمية كبيرة من "شرح المعرفة" و "التوعية العلمية" في صناعة التعليم، فإن النماذج تواجه متطلبات عالية لقدرات النموذج متعدد الوسائط. ومع ذلك، النماذج متعددة الوسائط الحالية تواجه صعوبة في التعرف على الصيغ الرياضية والملاحظات اليدوية، وخاصة في فهم الرموز بشكل دقيق.
من أجل حل هذه المشكلة ، يقوم نموذج الكوارك الكبير "الغنوسي" ببناء مجموعة تدريب احترافية واسعة النطاق من خلال قاعدة تدريب ما قبل التدريب متعددة الوسائط على نطاق واسع ، وفي الوقت نفسه ، يضمن تأثير فهم أفضل في هيكل النموذج.
في أحدث التقييمات، يمكن لنموذج Quark 'Lingzhi' للتعلم العميق منافسة أداء OpenAI-o1 في دقة الإجابة ومعدل النقاط في اختبار الرياضيات لامتحان القبول في الجامعات الصينية، ويتفوق بشكل كبير على النماذج الأخرى في الصين. كما يحتل نموذج Quark موقع الريادة المطلقة في العديد من المسابقات الرياضية وامتحانات القبول في الجامعات في الصين.
يتم عرض نتائج التقييم الرياضي للنموذج الكبير "الغنوسي"
المصدر: كوارك
على عكس شركات مثل DeepSeek التي تطور قدرات النموذج الأساسي النقي، فإن نموذج تطوير Quark يستند إلى احتياجات المستخدم. على سبيل المثال، فإن فريق تقنية Quark قد طور نموذج كتابة AI الموجه نحو احتياجات مستخدمي Quark الشباب لكتابة تقارير طويلة مثل الأوراق البحثية، باستخدام تقنيات CoT متعددة المراحل وتقنية تعزيز البحث، حيث طوروا نموذج Quark الإبداعي الذي يمكنه توليد نصوص طويلة تزيد عن 8000 كلمة، مما يضمن فعالية احترام العدد. وحتى الآن، حتى DeepSeek لا يمكنه إنتاج مقالات تزيد عن 3000 كلمة.
بالإضافة إلى ذلك ، فإن وظيفة الكتابة الذكاء الاصطناعي في Quark تعادل أيضا "محرر النصوص عبر الإنترنت" ، حيث يمكن للمستخدمين حذف وتلميع وتوسيع العمليات المعقدة الأخرى على المقالات التي تم إنشاؤها ، والتي لا يمكن فصلها أيضا عن دعم قدرات النموذج الثقافي والإبداعي ل Quark.
يمكن القول أنه في الوقت الذي "يتدحرج" فيه العالم معلمات نموذجية كبيرة ، ركزت Quark بشكل أكبر على سيناريوهات التطبيق العملي ، وبناء على احتياجات المستخدم ، قامت بترقية قدرات النموذج وتحسينها بطريقة مستهدفة. حتى الآن ، شكلت Quark قدرات الذكاء الاصطناعي جميع السيناريوهات على مستوى النظام.
مصدر الصور: Quark
ألي AI To C تسريع
باعتبارها واحدة من الشركات المبتكرة الأربعة على المستوى الاستراتيجي لشركة علي بابا ، فإن كل خطوة تقوم بها Quark لا تمثل نفسها فحسب ، بل تمثل أيضا اتجاه أعمال Alibaba's الذكاء الاصطناعي To C بأكملها.
في 15 يناير، قام كوارك بترقية شعار العلامة التجارية - "مساعد الذكاء الاصطناعي متعدد الاستخدامات لـ 200 مليون شخص"، وكشف عن توجه الأعمال الجديد لاستكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي للعملاء. في الآونة الأخيرة، ظهر مؤسس شركة Alibaba، Jack Ma، فجأة في مقر Alibaba في Hangzhou، وزار منطقة العمل التابعة لأعمال كوارك وغيرها من الأعمال المتعلقة بالذكاء الاصطناعي للعملاء.
في الفترة الأخيرة ، كان لدى Alibaba العديد من الإجراءات في مجال AI To C: أولاً ، عاد Wu Jia ، المدير التنفيذي لـ "الشباب" ، إلى مجموعة Alibaba لاستكشاف أعمال AI To C. ثم ، تم تقسيم تطبيق AI الخاص بـ Alibaba "Tongyi" رسميًا عن Alibaba Cloud ودمجه في مجموعة Alibaba للمعلومات الذكية. وفقًا لتقارير وسائل الإعلام الأخيرة ، فإن فريق أجهزة Tmall Genie قد بدأ بالفعل في دمج العمل مع فريق منتجات Quark ، وتشمل نقاط الصمود الخاصة بهذا العمل تحديد تخطيط منتجات AI الجديدة الجيل ودمج قدرات AI لـ Quark. بعد دمج الفريق ، سيكتشف الفريق الجديد أيضًا اتجاهات أجهزة جديدة بما في ذلك نظارات AI.
منذ ذلك الحين ، سيتم استخدام Quark و Tongyi App و Tmall Genie كأدوات إنتاجية وروبوتات محادثة وأجهزة الذكاء الاصطناعي لتزويد المستخدمين بخدمات متميزة.
6 فبراير، جلبت Alibaba شخصية بارزة في مجال ToC، حيث انضم رئيس العلوم في الذكاء الاصطناعي العالمي Steven Hoi رسميًا إلى Alibaba ليشغل منصب نائب الرئيس لمجموعة Alibaba ويقدم تقارير إلى Wu، مسؤول عن الأعمال الأساسية لنماذج الوكلاء والأبحاث الأساسية ذات الصلة بـ AI To C وحلول التطبيق.
وفقًا لمصادر داخلية، سيكرّس البروفيسور شينغ هونغ على النماذج الأساسية متعددة الوسائط والأبحاث الأساسية المتعلقة بوكلاء AI To C وحلول التطبيق، مما يعزز بشكل كبير قدرة منتجات العميل النهائي لتطبيقات AI في Alibaba على الانتقال من الطرف إلى الطرف في تكامل النماذج والتطبيقات. بمجرد تحقيق قدرة النموذج الأساسي متعدد الوسائط على الانتقال، ستحصل تطبيقات العميل النهائي مثل Quark على مساحة استكشاف جديدة في الأعمال.
في الوقت نفسه، تقوم أعمال الذكاء الاصطناعي التابعة لشركة Alibaba بتشكيل فريق علوم الذكاء الاصطناعي العليا والهندسة، مما يجذب عددًا كبيرًا من المواهب المتميزة في الصناعة للانضمام إليه. وفقًا لتحليل شخصيات في الصناعة، يمكن اعتبار انضمام علماء عالميين متميزين في بداية عام 2025 إلى Alibaba AI To C كإشارة مهمة لزيادة الاستثمار في الموارد البشرية. سيقوم فريق الخبراء العالمي بدعم استكشافات عميقة في توجيهات متعددة مثل Agents متعددة الأوضاع لشركة Alibaba AI To C، كما سيوفر الفرصة لفتح مساحة للتخيل لبناء منصة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموجهة نحو المستخدمين في المرحلة التالية.
في الوقت الحالي، عادت Byte بقوة إلى استراتيجية "مصنع التطبيقات" من خلال التركيز الكبير على مجالات تطبيقات الذكاء الاصطناعي، من خلال تحركات مثل الاستثمار الكبير والمسابقات الداخلية والانطلاق بقوة إلى السوق العالمية. بينما قامت Tencent بإطلاق منتجين في اتجاه مساعد الذكاء الاصطناعي والكائن الذكي، وهما "元宝" و"元器"، ونجحت في استعادة اهتمام الجمهور من خلال أداة إدارة المعرفة الشخصية الجديدة ima.copilot. أما Baidu فقد قامت بإطلاق مجموعة من منتجات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك 文心一言، 文心一格، 橙篇AI، والقماش الذكي، واعتمدت استراتيجية "الكبير والشامل" لمهاجمة المنافسين بشكل شامل. بالإضافة إلى ذلك، الشركات الناشئة الجديدة مثل "ستة نماذج كبيرة" و DeepSeek تستثمر بقوة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يجعل منافسة أعمال الذكاء الاصطناعي لدى Alibaba منافسة قوية والضغوط واضحة.
ومع ذلك ، يجب أن يكون هناك حل للمشكلة. من خلال استراتيجية "الذكاء الاصطناعي في الكل" والتحكم الدقيق في احتياجات المستخدم ، أثبتت Quark أنه يمكن تحقيق قوة منتج قوية بدون معلمات إملائية ، بالاعتماد على "نماذج التطبيق الكبيرة" والفهم الدقيق لاحتياجات المستخدم ، وهو أيضا إصدار آخر من "التكلفة المنخفضة والكفاءة العالية" ؛ وأكثر من 200 مليون مستخدم وأعلى ترتيب شهري نشط. كما أنه يثبت صحة أسلوب لعب Quark والمستقبل المشرق لأعمال Ali's الذكاء الاصطناعي To C.
في اللحظة التي دخلت فيها التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي "منطقة تطبيق المياه العميقة" ، أعطانا نموذج الابتكار في Quark تنويرا رئيسيا: التقدم التكنولوجي الحقيقي لا يكمن فقط في عدد القمم التكنولوجية التي يمكن تسلقها ، ولكن أيضا في عدد الإنجازات العلمية والتكنولوجية التي يمكن تحويلها إلى قيمة يمكن لمسها بأطراف أصابع المستخدمين. وفقط عندما يتخذ المستخدمون بالفعل خيارات ويصوتون لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بإجراءات عملية ، فإن هذه المعركة الخارقة المتعلقة بالتطبيق العملي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي قد تصل إلى نقطة المنافسة الحقيقية التي ستحدد النمط الصناعي المستقبلي.
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
الابتكار التقني للذكاء الاصطناعي، تطبيقات جديدة على جانب الابتكار بعيدا عن DeepSeek
مصدر الصورة: تم إنشاؤه بواسطة AI غير محدود
مر عطلة رأس السنة الصينية لعام 2025 للتو ، لكن موجة الصدمة التي أحدثتها DeepSeek لا تزال تترك أثرها.
من خلال التدريب FP8 والتنبؤ بعدة كلمات وتحسين هيكل MOE وآلية انتباه متعددة الرؤوس (MLA) وتعزيز التعلم العميق بدون SFT وغيرها من الطرق، حقق DeepSeek-V3 أداءً يتجاوز تكاليف التدريب المنخفضة للغاية مثل Qwen2.5-72B و Llama-3.1-405B ونماذج مصدر مفتوح أخرى وبعض النماذج المغلقة. وأظهر DeepSeek-R1 أداءً يتجاوز تأثير OpenAI o1.
نجاح سلسلة نماذج DeepSeek فتح طريقًا جديدًا لصناعة النماذج الكبيرة التي كانت تعتمد في السابق على منطق القوة الحسابية كنواة، مما جعل النماذج الكبيرة الأساسية على المستوى العالمي ترتقي إلى مستوى جديد.
ومع ذلك ، بالإضافة إلى النماذج الكبيرة الأساسية مع "سرد التكنولوجيا" كموضوع رئيسي مثل DeepSeek ، هناك نوع آخر من تقدم البحث والتطوير في النماذج الكبيرة يستحق الاهتمام ، وهو النموذج الكبير المطبق الذي ينفذ الابتكار التكنولوجي الذكاء الاصطناعي حول المنتجات الأساسية والسيناريوهات الأساسية.
لطالما كانت الصين دولة كبيرة في التطبيق.
في عام 2024، وفي سياق تزايد توريد القدرة الحسابية وانخفاض كبير في الأسعار، بدأت تطبيقات الذكاء الاصطناعي المحلية تظهر بقوة - سواء في مجالات الصور النصية والفيديو مثل المساحة النصية والمساحة الفيديو والكاميرا الفورية واليد السريعة، أو في مجال البحث الذكي مثل البحث النانوي (الذكاء الاصطناعي الأصلي لـ 360AI)، وبحث العمال السماوية، أو في مجال الرفق مع الذكاء الاصطناعي مثل ستارس وصناديق القطط، أو في فئة مساعد الذكاء الاصطناعي مثل الفاصوليا والكوارك وكيمي وتونغي إلخ، جميعها شهدت انفجارًا في عدد المستخدمين في عام 2024.
هذه التطبيقات الذكاء الاصطناعي، لا يمكن الاستغناء عن دعم قدرة النموذج الخلفي. بالنسبة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، المنافسة بين النماذج الكبيرة ليست في معلمات النموذج، بل في الأداء التطبيقي.
على سبيل المثال ، السبب الذي جعل كيمي قادرا على جذب اهتمام كبير في فترة زمنية قصيرة لا ينفصل عن قدرات قراءة وتحليل النص الطويل للنموذج الكبير الذي يقف وراءه. يرجع عدد مستخدمي Quark البالغ عددهم 200 مليون مستخدم و 70 مليون مستخدم نشط شهريا إلى "سهولة الاستخدام" لنموذج الكوارك الذي يقف وراءه. تعتمد وظائف فيديو Wensheng وفيديو Tusheng القوية في Keling الذكاء الاصطناعي على دعم نموذج Kelin الكبير.
إن تطور النماذج الكبيرة الأساسية أبعد ما يكون عن النهاية ، ولكن مع بدء المزيد والمزيد من الشركات في نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في عام 2025 ، سيكون تطوير النماذج الكبيرة القائمة على التطبيقات شرطا أساسيا ضروريا للانفجار الكامل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
مع نضج واختراق تكنولوجيا النماذج الكبيرة ، والتحسين التدريجي للبنية التحتية للحوسبة ، والزيادة المستمرة في السياسات الوطنية ، والظهور المستمر للتطبيقات القاتلة مثل Sora / Suno ، والنمو القوي للاستثمار والتمويل في مجالات الذكاء الاصطناعي وكيل / الذكاء المتجسد / ألعاب الذكاء الاصطناعي / نظارات الذكاء الاصطناعي ، 2025 هو العام المتفجر لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ، والتي أصبحت تقريبا إجماعا واسعا في المجتمع العلمي والتكنولوجي.
وقد تسارع هذا التوافق بسبب شعبية DeepSeek. لأن DeepSeek رفع مستوى القدرات الأساسية للصناعة ، وخلق بيئة تطوير أفضل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
وفقًا لمراقبة "جيازي لايت يير"، زادت شركات الاستثمار البارزة مثل GGV Capital و IDG Capital و Baidu Ventures و InnoVision استثماراتها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي منذ النصف الثاني من عام 2024، خاصة عندما يتعلق الأمر باستثمارات في مشاريع مبكرة في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي؛ حيث أشار بعض المستثمرين إلى أن عدد مشاريع تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي حصلت فعليًا على تمويل في السوق الأولية حتى نهاية عام 2024 يفوق العدد الذي تم الكشف عنه علنًا بمقدار مرتين على الأقل.
تظهر بيانات Sensor Tower أيضا أنه في عام 2024 ، سينفق مستخدمو الهواتف المحمولة العالميون 1.27 مليار دولار على تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، وسيتم تنزيل التطبيقات ذات الصلة ب الذكاء الاصطناعي 17 مليار مرة على متاجر iOS و Google Play.
ومع ذلك ، فإن الحقيقة القاسية هي أن هناك الآلاف من التطبيقات الذكاء الاصطناعي ، وعدد قليل فقط يمكنه حقا الحفاظ على التشغيل على المدى الطويل ، وحتى عدد أقل يمكن أن ينفجر.
سبق أن أوردت "سنة جاز" موقعًا يُدعى "مقبرة الذكاء الاصطناعي"، حيث يتم تسجيل 738 تطبيقًا للذكاء الاصطناعي ميتًا أو متوقفًا عن العمل، بما في ذلك بعض المشاريع الشهيرة سابقًا: مثل منتج التعرف على الصوت AI الذي قدمته OpenAI Whisper.ai، ومواقع الغلاف الشهيرة لشركة Stable Diffusion FreewayML و StockAI، ومحرك بحث AI Neeva الذي كان يُعتبر منافسًا لـ "جوجل" (انظر تفاصيل أكثر في "مقبرة الذكاء الاصطناعي، و738 مشروعًا للذكاء الاصطناعي المتوفي | سنة جاز").
إذا، ما هو نوع التطبيق الذكي الذي يمكن أن يعمل لفترة طويلة ويكون لديه حيوية؟
يعتقد 'جيازي كوانيان' أنه يجب أن يكون لديك نموذج كنواة واستخدام كامل لقدرات النموذج؛ ثانيًا، يجب أن تكون لديك قدرة كافية على رصد احتياجات المستخدمين.
قال ساتيا ناديلا ، الرئيس التنفيذي لشركة Microsoft ، ذات مرة عند التطلع إلى اتجاه الصناعة الذكاء الاصطناعي في عام 2025 ، "ستعيد التطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تركز على النموذج تعريف مجالات التطبيقات المختلفة في عام 2025." بمعنى آخر ، كلما قل عدد طبقات الغلاف ، كلما كان أقرب إلى النموذج ، وكلما زاد من قدرات النموذج ، زادت جاذبية المستخدمين للاستخدام والبقاء.
لا يصعب أن نلاحظ من خلال القائمة لمنتجات الذكاء الاصطناعي لشهر يناير 2025 على موقع Guancha.cn أن ثمانية من أفضل عشرة منتجات في القائمة الوطنية مبنية مباشرة على النماذج، وهي تطبيقات مساعد الذكاء الاصطناعي.
مصدر الصورة: 新榜
ولكي تكون لديك رؤية قوية كافية لاحتياجات المستخدمين، فإنه يجب الاعتماد على قاعدة مستخدمين ضخمة - فقط عندما يكون لديك عدد كاف من المستخدمين، يمكن تراكم بيانات المستخدم والعلامات بشكل كاف، ويمكن للشركات استخراج أكثر احتياجات المستخدمين الحقيقية.
هذان النقطتان تعنيان أيضًا: أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي، فإن الشركات الكبيرة لديها ميزة أكبر.
تمتلك الشركة الكبيرة قدرة حسابية ومواهب كافية لتطوير النماذج بنفسها، مما يمكنها من نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي مباشرة على أساس النماذج المطورة بنفسها، دون الحاجة إلى الاعتماد على أنظمة النمذجة السابقة؛ كما أن الشركة الكبيرة تمتلك قاعدة مستخدمين ضخمة ومداخيل مكونة، حيث تكون البيانات الخاصة بالمستخدمين أكثر اكتمالًا وأسهل استكشافًا للاحتياجات، مما يوفر ميزة طبيعية لتسويق تطبيقات الذكاء الاصطناعي؛ بالإضافة إلى ذلك، تتمتع الشركة الكبيرة بقدرات تكامل النظام البيئي القوية، مما يساعد في توفير ميزات أكثر غنى للمنتجات، ويعزز لزومية استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
أثبتت قوائم المنتجات المذكورة أيضًا ذلك. من بين أول عشر تطبيقات، ستة منها من شركات كبيرة.
في أحدث مقابلة أجرتها Tencent Technology مع Zhu Xiaohu ، قال Zhu Xiaohu أيضا أن حواجز البيانات للشركات الناشئة ليست عالية جدا ، وأنها ليست مناسبة للنموذج الأساسي ، لكنها تحتاج إلى فهم "العميل" بشكل أكثر إحكاما على النموذج الأساسي. هذا يؤكد أيضا مزايا الشركات المصنعة الكبيرة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
على العموم ، فإن نماذج وتطبيقات الشركات المصنعة الكبيرة تسبب وتؤثر على بعضها البعض ، وتشكل معا دولاب الموازنة للنمو:
توفر تراكم البيانات الضخمة المقدمة من قاعدة مستخدمين كبيرة توقعات عالية الجودة لتطوير النماذج، مما يعزز قدرة النماذج ويجعلها تتكيف بشكل أفضل مع سيناريوهات الفئات الدقيقة واحتياجات المستخدمين. بينما يعود نمو قدرة النماذج لصالح التطبيق، مما يجعل التطبيق لديه قوة منتج أقوى ويجذب المزيد من المستخدمين.
هذا النوع من النماذج ، التي تتمتع بقاعدة مستخدم كبيرة ، والتي يقودها الطلب الذي يوجه اتجاهات البحث والتطوير ، والتي تظهر قدراتها بشكل أفضل في السيناريوهات الفرعية ، ربما يمكننا أن نسميها بـ "نموذج تطبيق كبير". كلما كانت التطبيقات الذكية المعتمدة على "نموذج التطبيق الكبير" ، في نظرية ، كان لديها فرصة أكبر لتحقيق النجاح.
على سبيل المثال، الكواركات التي تأتي في المرتبة الثانية بعد ديبسيك هي ممثلة نموذجية لذلك.
رصدت "جيازي لايت يير" أن الكوارك ، الذي نادراً ما يتم ذكره مسبقاً ، يقود بصمت في المعركة الملحمية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخيرة. تشير تحليلات جيزوان الأحدث إلى أن الكوارك يتصدر قائمة تطبيقات الذكاء الاصطناعي على الهواتف المحمولة بعدد مستخدمي نشطين شهريًا يبلغ 71.02 مليون في نهاية عام 2024 ، متفوقًا على الأسماء المألوفة مثل الفاصوليا وكيمي.
المصدر: تحليلات أناليسيس
ما يستحق المتابعة هو مؤشر "الالتصاق بالمستخدم".
وفقا لإحصاءات تقرير الطرف الثالث ، فإن معدل الاحتفاظ ب Quark لمدة ثلاثة أيام يزيد عن 40٪ ، مقارنة بحوالي 25٪ من أكياس الفول رفيعة المستوى ومساعدي Kimi الأذكياء في السوق خلال نفس الفترة ؛ وفقا ل "قائمة منتجات الذكاء الاصطناعي القوية لعام 2024" الصادرة عن Qimai Data ، تحتل Quark المرتبة الأولى في "قائمة تطبيقات منتجات القوة الذكاء الاصطناعي السنوية" و "قائمة تنزيل المنتجات السنوية" ، مع حجم تنزيل تراكمي يزيد عن 370 مليون في عام 2024 ، وهو فريد من نوعه بين جميع أنواع المنتجات الذكاء الاصطناعي وحقق تقدما خاطئا.
من بين العديد من المنتجات الذكاء الاصطناعي في القائمة ، لم يكن Quark أول من أطلق نموذجا كبيرا ، لكنه حقق بهدوء تقدما كبيرا في عدد الزيارات والتنزيلات وثبات المستخدم. كيف يمكن أن تنجح كوارك في سوق تنافسية للغاية؟
كل شيء يستفيد من استراتيجية المنتجات والنماذج التي تضع تطبيقات الكوارك أولاً.
بدءا من اليوم الأول لعمليات البحث، ركزت كوارك على “البحث الذكي المحدد”، حيث تمكنت بسرعة من فتح ثغرة في السوق ليس فقط من خلال واجهة بسيطة خالية من الإعلانات ونتائج بحث أكثر دقة، ولكن أيضًا من خلال تطوير منتجات فرعية مثل كوارك كلاود، وماسح كوارك، ومستندات كوارك، وتعلم كوارك، وما إلى ذلك بناءً على نشاط البحث، حيث بدأت السيناريوهات في التخصص التدريجي نحو مجالات الدراسة والعمل.
على سبيل المثال، في مجال التعلم، قامت Quark بإطلاق وظيفة "التقاط الصور والبحث عن الأسئلة" في عام 2020. خلال فترة الجائحة، قام فريق تعلم Quark بترقية وظيفة "التقاط الصور والبحث عن الأسئلة" عدة مرات لحل صعوبات العديد من الطلاب الذين تم إغلاق منازلهم ومواجهة صعوبة في التعلم بشكل فعال.
في مجال المكتب ، أطلقت Quark أيضا سلسلة من الوظائف ذات الصلة مثل استخراج النص والجداول وإزالة الكتابة اليدوية ومسح المستندات ضوئيا وتحويل تنسيق المستند من السيناريو الرأسي "للمسح الضوئي".
سمحت خلفية الأداة البسيطة ، والمزيد والمزيد من تطبيقات المشهد الوفيرة ، والبيئة الجديدة الأولية الخالية من الإعلانات والمجانية لقاعدة مستخدمي Quark بالارتفاع ، من مليون إلى 10 ملايين ، وتجاوز العدد التراكمي لمستخدمي الخدمة 100 مليون.
في نوفمبر 2023، أطلقت Quark نموذجًا كبيرًا بمعلمات بحجم مليار.
نموذج الكوارك الكبير هو نموذج كبير متعدد الوسائط تم تطويره بشكل مستقل بواسطة Quark بناء على بنية Transformer ، والذي سيقوم بتدريب وضبط مئات الملايين من البيانات الرسومية كل يوم ، وله خصائص التكلفة المنخفضة والاستجابة العالية والقدرة الشاملة القوية. في مواجهة احتياجات المستخدم والسيناريوهات الرأسية لمنتج الكوارك ، يولي نموذج الكوارك الكبير مزيدا من الاهتمام للتطبيقات العملية ، ويستمد نماذج رأسية مثل المعرفة العامة والرعاية الطبية والتعليم لتوفير قدرات تقنية أكثر احترافا ودقة.
في نفس الوقت الذي تم فيه إطلاق نموذج الكوارك الكبير، قام كوارك بتحسين كفاءة التعرف على الذكاء الاصطناعي لمنتج المسح وقدرة البحث الذكية لمنتج القرص السحابي.
سيناريو الهبوط الأول لنموذج الكوارك هو الصحة والعلاج الطبي.
في ديسمبر 2023 ، أعلنت Quark عن ترقية شاملة لوظيفة البحث الصحي الخاصة بها ، حيث أطلقت تطبيق "Quark Health Assistant" الذكاء الاصطناعي في ديسمبر 2023. يدمج "Quark Health Assistant" الرسم البياني للمعرفة الطبية وقدرات الحوار التوليدي لتزويد المستخدمين بمعلومات صحية أكثر شمولا ودقة ، كما يدعم المستخدمين لإجراء جولات متعددة من الأسئلة والمحادثات حول القضايا الصحية.
في يناير 2024، قام Quark بإطلاق تطبيقات مثل "مساعد تعلم AI" و "الاستماع AI" و "AI PPT" بشكل متتالي، وقدم خدمة AI شاملة معتمدة على البحث في يوليو 2024 على الهواتف النقالة، وفي أغسطس 2024، طرح Quark الجديدة التي تحتوي على القدرة على "AI النظامية لجميع السيناريوهات" على نظام PC.
على سبيل المثال ، يبحث المستخدمون عن "مناطق الجذب في مقاطعة شانشي التي تستند إليها Black Myth Wukong". يدمج Quark Super Search Box الذكاء الاصطناعي الإجابات والمصادر الأصلية وعمليات البحث التاريخية - لا يمكنه فقط إنشاء ملخصات ذكية مثل عمليات البحث الذكاء الاصطناعي الأخرى ، ولكنه يوفر أيضا عرض مصدر في الشريط الجانبي ، ويحتفظ بعرض صفحة الويب التقليدية لإدخال محرك البحث تحت إجابات البحث الذكاء الاصطناعي. هذا يحسن كفاءة حصول المستخدمين على المعلومات ويعزز مصداقية الذكاء الاصطناعي الإجابات.
بالإضافة إلى ذلك ، قامت Quark أيضا ببناء نظام خدمة معلومات شامل حول "مربع البحث الفائق" ، بما في ذلك قرص الشبكة والمسح الضوئي ومعالجة المستندات والمساعد الصحي والأدوات الذكية الأخرى ، وتحقيق خدمة العملية بأكملها من الاسترجاع إلى الإنشاء والتلخيص والتحرير والتخزين والمشاركة ، مما يوفر للمستخدمين تجربة خدمة معلومات سلسة.
على عكس العديد من الشركات الكبيرة التي قامت بتقليد ChatGPT من خلال إطلاق مساعد ذكاء اصطناعي من نوع "All in One"، فإن استراتيجية كوارك هي "AI in All" - دمج قدرات الذكاء الاصطناعي في كل جزء من المنتج وتنفيذها في سيناريوهات التطبيق الفعلية.
من البحث الأولي عن الصور إلى استشارات التسجيل في امتحان القبول في الجامعة، ثم دعم المكتب الذكي، تطور منتجات Quark دائمًا حول احتياجات المستخدمين في السيناريوهات الخاصة. بعد ذلك، قامت Quark بإطلاق وتحديث وظائف مثل البحث الذكي بالذكاء الاصطناعي، والبحث الأكاديمي بالذكاء الاصطناعي، والنصائح الذكية بالذكاء الاصطناعي، مما يخلق تطبيقات ذكاء اصطناعي متميزة في مجالات الدراسة والعمل.
عملية تطوير الذكاء الاصطناعي الكوارك في العام الماضي ، رسم الخرائط: سنة ضوئية جيازي
من بينها ، تعد وظيفة "الذكاء الاصطناعي Search" ، التي ستتم ترقيتها في نوفمبر 2024 ، ممثلا نموذجيا لقدرات الذكاء الاصطناعي Quark.
في الواقع ، في وقت مبكر من ديسمبر 2023 ، أطلقت Quark مساعد موضوع الذكاء الاصطناعي. في ذلك الوقت ، كان مساعدو الموضوعات الذكاء الاصطناعي لا يزالون يعتمدون بشكل أكبر على "قاعدة المعرفة" لبنك الأسئلة ، وكان بإمكان الذكاء الاصطناعي فقط تعليم المستخدمين القيام بالأسئلة في بنك الأسئلة. يحتوي منتج البحث عن الأسئلة الذكاء الاصطناعي الذي تمت ترقيته على "ذكاء" أقوى ، والذي لا يمكنه الإجابة على الأسئلة الأصلية في بنك الأسئلة فحسب ، بل يواجه أيضا أسئلة ومشاكل جديدة. يسمح استخدام النموذج الكبير "سلسلة التفكير (CoT)" ل Quark الذكاء الاصطناعي بتقديم أفكار حل المشكلات وخطوات حل المشكلات بدورها ، مما يوفر للمستخدمين تحليلا أكثر تفصيلا للمحتوى وإرشادات تعليمية.
بالمقارنة مع منتجات البحث عن الأسئلة المماثلة ، والتي تعتمد في الغالب على بنوك الأسئلة ويمكنها فقط الإجابة على الأسئلة في مجال K12 ، لا يمكن لمنتجات البحث عن الأسئلة الذكاء الاصطناعي من Quark الإجابة على الأسئلة الجديدة في مجال K12 فحسب ، بل يمكنها أيضا الإجابة على الأسئلة المهنية في امتحان القبول للدراسات العليا ، وامتحان القبول العام ، وامتحانات التأهيل المختلفة. يحتاج المستخدمون فقط إلى التقاط صورة أو لقطة شاشة ، ويمكن ل Quark البحث عن السؤال المقابل وتقديم محتوى احترافي في الرسومات ومقاطع الفيديو والإجابات الذكاء الاصطناعي خطوة بخطوة. بالإضافة إلى ذلك ، بالنسبة للأسئلة في المجالات المقسمة مثل القانون والطب ، يمكن ل "أسئلة البحث الذكاء الاصطناعي" في Quark أيضا تقديم إجابات.
إجابات Quark على الأسئلة الحقيقية لامتحان المحاماة
في الوقت نفسه ، يمكن ل "البحث عن الأسئلة الذكاء الاصطناعي" من Quark أيضا استخدام إمكانات الذكاء الاصطناعي لشرح نقاط المعرفة ونقاط الاختبار في الأسئلة بعمق ، وتحديد الخطوات الرئيسية بدقة ، بحيث لا يمكن للمستخدمين تعلم هذا السؤال فحسب ، بل يمكنهم أيضا تعلم هذا النوع من الأسئلة من خلال "استخلاص الاستدلالات من بعضهم البعض".
قدرة Quark "AI Search" القوية، ليست فقط تعتمد على تراكمات Quark لسنوات في البحث والموارد الجيدة بما فيه الكفاية واحتياجات المستخدمين في سيناريوهات التعلم، بل تعتمد أيضًا على دعم نموذج التعلم الكبير "Lingzhi" الذي أطلقته Quark في نفس الفترة.
يتم تدريب نموذج "Gnosis" من قبل فريق Quark الفني على أساس "نموذج الكوارك" والبيانات عالية الجودة المتراكمة في مجال التعليم لسنوات عديدة.
بمعنى آخر، عند شرح سؤال معين للطلاب، يعرف النموذج الكبير "لينغ زهي" أفضل ما يجب شرحه من نقاط المعرفة وكيفية بناء خطة حل المسألة.
خذ أسئلة الرياضيات في امتحان القبول في كلية بكين لعام 2024 كمثال ، وأدخلها في DeepSeek والكوارك على التوالي ، واحصل على الإجابات التالية:
إجابة ديب سيك
إجابة كوارك
يمكن ملاحظة أنه بالمقارنة مع سلسلة DeepSeek الفكرية الطويلة من السرد والإجابات الرسمية التفصيلية ، فإن إجابة Quark أكثر إيجازا وأكثر شبها بشرح سؤال.
نظرًا لكمية كبيرة من "شرح المعرفة" و "التوعية العلمية" في صناعة التعليم، فإن النماذج تواجه متطلبات عالية لقدرات النموذج متعدد الوسائط. ومع ذلك، النماذج متعددة الوسائط الحالية تواجه صعوبة في التعرف على الصيغ الرياضية والملاحظات اليدوية، وخاصة في فهم الرموز بشكل دقيق.
من أجل حل هذه المشكلة ، يقوم نموذج الكوارك الكبير "الغنوسي" ببناء مجموعة تدريب احترافية واسعة النطاق من خلال قاعدة تدريب ما قبل التدريب متعددة الوسائط على نطاق واسع ، وفي الوقت نفسه ، يضمن تأثير فهم أفضل في هيكل النموذج.
في أحدث التقييمات، يمكن لنموذج Quark 'Lingzhi' للتعلم العميق منافسة أداء OpenAI-o1 في دقة الإجابة ومعدل النقاط في اختبار الرياضيات لامتحان القبول في الجامعات الصينية، ويتفوق بشكل كبير على النماذج الأخرى في الصين. كما يحتل نموذج Quark موقع الريادة المطلقة في العديد من المسابقات الرياضية وامتحانات القبول في الجامعات في الصين.
يتم عرض نتائج التقييم الرياضي للنموذج الكبير "الغنوسي"
المصدر: كوارك
على عكس شركات مثل DeepSeek التي تطور قدرات النموذج الأساسي النقي، فإن نموذج تطوير Quark يستند إلى احتياجات المستخدم. على سبيل المثال، فإن فريق تقنية Quark قد طور نموذج كتابة AI الموجه نحو احتياجات مستخدمي Quark الشباب لكتابة تقارير طويلة مثل الأوراق البحثية، باستخدام تقنيات CoT متعددة المراحل وتقنية تعزيز البحث، حيث طوروا نموذج Quark الإبداعي الذي يمكنه توليد نصوص طويلة تزيد عن 8000 كلمة، مما يضمن فعالية احترام العدد. وحتى الآن، حتى DeepSeek لا يمكنه إنتاج مقالات تزيد عن 3000 كلمة.
بالإضافة إلى ذلك ، فإن وظيفة الكتابة الذكاء الاصطناعي في Quark تعادل أيضا "محرر النصوص عبر الإنترنت" ، حيث يمكن للمستخدمين حذف وتلميع وتوسيع العمليات المعقدة الأخرى على المقالات التي تم إنشاؤها ، والتي لا يمكن فصلها أيضا عن دعم قدرات النموذج الثقافي والإبداعي ل Quark.
يمكن القول أنه في الوقت الذي "يتدحرج" فيه العالم معلمات نموذجية كبيرة ، ركزت Quark بشكل أكبر على سيناريوهات التطبيق العملي ، وبناء على احتياجات المستخدم ، قامت بترقية قدرات النموذج وتحسينها بطريقة مستهدفة. حتى الآن ، شكلت Quark قدرات الذكاء الاصطناعي جميع السيناريوهات على مستوى النظام.
مصدر الصور: Quark
باعتبارها واحدة من الشركات المبتكرة الأربعة على المستوى الاستراتيجي لشركة علي بابا ، فإن كل خطوة تقوم بها Quark لا تمثل نفسها فحسب ، بل تمثل أيضا اتجاه أعمال Alibaba's الذكاء الاصطناعي To C بأكملها.
في 15 يناير، قام كوارك بترقية شعار العلامة التجارية - "مساعد الذكاء الاصطناعي متعدد الاستخدامات لـ 200 مليون شخص"، وكشف عن توجه الأعمال الجديد لاستكشاف تطبيقات الذكاء الاصطناعي للعملاء. في الآونة الأخيرة، ظهر مؤسس شركة Alibaba، Jack Ma، فجأة في مقر Alibaba في Hangzhou، وزار منطقة العمل التابعة لأعمال كوارك وغيرها من الأعمال المتعلقة بالذكاء الاصطناعي للعملاء.
في الفترة الأخيرة ، كان لدى Alibaba العديد من الإجراءات في مجال AI To C: أولاً ، عاد Wu Jia ، المدير التنفيذي لـ "الشباب" ، إلى مجموعة Alibaba لاستكشاف أعمال AI To C. ثم ، تم تقسيم تطبيق AI الخاص بـ Alibaba "Tongyi" رسميًا عن Alibaba Cloud ودمجه في مجموعة Alibaba للمعلومات الذكية. وفقًا لتقارير وسائل الإعلام الأخيرة ، فإن فريق أجهزة Tmall Genie قد بدأ بالفعل في دمج العمل مع فريق منتجات Quark ، وتشمل نقاط الصمود الخاصة بهذا العمل تحديد تخطيط منتجات AI الجديدة الجيل ودمج قدرات AI لـ Quark. بعد دمج الفريق ، سيكتشف الفريق الجديد أيضًا اتجاهات أجهزة جديدة بما في ذلك نظارات AI.
منذ ذلك الحين ، سيتم استخدام Quark و Tongyi App و Tmall Genie كأدوات إنتاجية وروبوتات محادثة وأجهزة الذكاء الاصطناعي لتزويد المستخدمين بخدمات متميزة.
6 فبراير، جلبت Alibaba شخصية بارزة في مجال ToC، حيث انضم رئيس العلوم في الذكاء الاصطناعي العالمي Steven Hoi رسميًا إلى Alibaba ليشغل منصب نائب الرئيس لمجموعة Alibaba ويقدم تقارير إلى Wu، مسؤول عن الأعمال الأساسية لنماذج الوكلاء والأبحاث الأساسية ذات الصلة بـ AI To C وحلول التطبيق.
وفقًا لمصادر داخلية، سيكرّس البروفيسور شينغ هونغ على النماذج الأساسية متعددة الوسائط والأبحاث الأساسية المتعلقة بوكلاء AI To C وحلول التطبيق، مما يعزز بشكل كبير قدرة منتجات العميل النهائي لتطبيقات AI في Alibaba على الانتقال من الطرف إلى الطرف في تكامل النماذج والتطبيقات. بمجرد تحقيق قدرة النموذج الأساسي متعدد الوسائط على الانتقال، ستحصل تطبيقات العميل النهائي مثل Quark على مساحة استكشاف جديدة في الأعمال.
في الوقت نفسه، تقوم أعمال الذكاء الاصطناعي التابعة لشركة Alibaba بتشكيل فريق علوم الذكاء الاصطناعي العليا والهندسة، مما يجذب عددًا كبيرًا من المواهب المتميزة في الصناعة للانضمام إليه. وفقًا لتحليل شخصيات في الصناعة، يمكن اعتبار انضمام علماء عالميين متميزين في بداية عام 2025 إلى Alibaba AI To C كإشارة مهمة لزيادة الاستثمار في الموارد البشرية. سيقوم فريق الخبراء العالمي بدعم استكشافات عميقة في توجيهات متعددة مثل Agents متعددة الأوضاع لشركة Alibaba AI To C، كما سيوفر الفرصة لفتح مساحة للتخيل لبناء منصة تطبيقات الذكاء الاصطناعي الموجهة نحو المستخدمين في المرحلة التالية.
في الوقت الحالي، عادت Byte بقوة إلى استراتيجية "مصنع التطبيقات" من خلال التركيز الكبير على مجالات تطبيقات الذكاء الاصطناعي، من خلال تحركات مثل الاستثمار الكبير والمسابقات الداخلية والانطلاق بقوة إلى السوق العالمية. بينما قامت Tencent بإطلاق منتجين في اتجاه مساعد الذكاء الاصطناعي والكائن الذكي، وهما "元宝" و"元器"، ونجحت في استعادة اهتمام الجمهور من خلال أداة إدارة المعرفة الشخصية الجديدة ima.copilot. أما Baidu فقد قامت بإطلاق مجموعة من منتجات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك 文心一言، 文心一格، 橙篇AI، والقماش الذكي، واعتمدت استراتيجية "الكبير والشامل" لمهاجمة المنافسين بشكل شامل. بالإضافة إلى ذلك، الشركات الناشئة الجديدة مثل "ستة نماذج كبيرة" و DeepSeek تستثمر بقوة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يجعل منافسة أعمال الذكاء الاصطناعي لدى Alibaba منافسة قوية والضغوط واضحة.
ومع ذلك ، يجب أن يكون هناك حل للمشكلة. من خلال استراتيجية "الذكاء الاصطناعي في الكل" والتحكم الدقيق في احتياجات المستخدم ، أثبتت Quark أنه يمكن تحقيق قوة منتج قوية بدون معلمات إملائية ، بالاعتماد على "نماذج التطبيق الكبيرة" والفهم الدقيق لاحتياجات المستخدم ، وهو أيضا إصدار آخر من "التكلفة المنخفضة والكفاءة العالية" ؛ وأكثر من 200 مليون مستخدم وأعلى ترتيب شهري نشط. كما أنه يثبت صحة أسلوب لعب Quark والمستقبل المشرق لأعمال Ali's الذكاء الاصطناعي To C.
في اللحظة التي دخلت فيها التكنولوجيا الذكاء الاصطناعي "منطقة تطبيق المياه العميقة" ، أعطانا نموذج الابتكار في Quark تنويرا رئيسيا: التقدم التكنولوجي الحقيقي لا يكمن فقط في عدد القمم التكنولوجية التي يمكن تسلقها ، ولكن أيضا في عدد الإنجازات العلمية والتكنولوجية التي يمكن تحويلها إلى قيمة يمكن لمسها بأطراف أصابع المستخدمين. وفقط عندما يتخذ المستخدمون بالفعل خيارات ويصوتون لتطبيقات الذكاء الاصطناعي بإجراءات عملية ، فإن هذه المعركة الخارقة المتعلقة بالتطبيق العملي لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي قد تصل إلى نقطة المنافسة الحقيقية التي ستحدد النمط الصناعي المستقبلي.