في عالم سريع التطور للذكاء الاصطناعي (AI)، تعتبر النماذج التي تتحكم في التطبيقات المختلفة من معالجة الصور والنصوص إلى الاكتشاف العلمي في مجالات مثل البيولوجيا والفيزياء والكيمياء من الأساسيات. ورغم أن تطوير هذه النماذج يعد أمراً حيوياً، إلا أنه يتطلب جهوداً كبيرة ومهارات عالية، مما يصعب على العديد من العلماء في المجالات الطبيعية إنشاء النماذج القوية التي يحتاجونها.

لذلك، تم اقتراح استخدام وكلاء ذكيين لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي تلقائياً، ولكن كانت تلك الوكلاء تعاني من قيود كبيرة بسبب المعرفة المعطاة لنماذج اللغة الضخمة (Large Language Models) المستخدمة، حيث كانت المعرفة ثابتة، وغالباً ما تكون قديمة وغير مفيدة في المجالي العملي لبناء النماذج.

هنا يأتي دور AIBuildAI-2، وهو وكيل معزز بالمعرفة يوفر نظاماً معرفياً متطوراً يسمح له ببناء نماذج الذكاء الاصطناعي بأكثر كفاءة. يعتمد AIBuildAI-2 على نظام معرفي هرمي ينظم المعرفة الضرورية لتطوير الذكاء الاصطناعي في فئات موضوعية محددة، مما يسمح له بتحميل المعلومات ذات الصلة بناءً على حالته الحالية والمهام التي يقوم بحلها.

يبدأ النظام بجمع وتنظيف الوثائق المتعلقة بتطوير الذكاء الاصطناعي من الشبكة، وينظمها في فئات مناسبة، ويستمر في التطور من خلال تجارب الوكيل الخاصة، مما يتيح له تحسين نفسه باستمرار. وقد حقق AIBuildAI-2 نتائج مذهلة، حيث تصدر القائمة في اختبار MLE-Bench بمعدل ميداليات يصل إلى 70.7%، واحتل المرتبة بين أفضل 6.6% من 4,370 فريقاً خبراء بشريين في مسابقة التنبؤ بأمراض القلب.

باختصار، يقدم AIBuildAI-2 حلاً مبتكراً يسهل على العلماء الوصول إلى أدوات الذكاء الاصطناعي ويعزز قدرتهم على تحقيق نتائج ذات جودة عالية، مما يفتح آفاقًا جديدة في مجالات البحث والتطور العلمي.