في عالم يتسابق فيه الذكاء الاصطناعي نحو تحقيق إنجازات غير مسبوقة، تبرز دراسة جديدة تطرق أبواب تصميم الآلات باستخدام نماذج اللغات الضخمة (LLMs). إذ توضح الدراسة مفهوم "تصميم الآلات التركيبية" كنوع مبتكر من صياغة البرامج، حيث تُكتب الآلات كبرامج تتكون من أجزاء معيارية، ويُحدد النجاح بناءً على الأداء الفيزيائي المحتمل.

تظهر الدراسة من خلال "بيسيدج فيلد" (BesiegeField)، وهي منصة تجريبية مبنية على لعبة بناء الآلات بيسيدج، كيف يتمكن وكلاء LLM من توليد برامج الآلات استنادًا إلى متطلبات نصية ووظيفية. في هذه البيئة، يُمكن للوكلاء تنفيذ الآلات الناتجة في محاكاة وتلقي التغذية الراجعة مقابل أدائها.

كما تم اختبار أداء هذه الأنظمة من خلال عدة مهام تصميم آلات، حيث أظهرت النماذج القوية قدرتها على إعادة تشكيل الهياكل المهمة لمهامها، وعلى الرغم من ذلك، واجهت تحديات في التجميع الدقيق مكانيًا، والتخطيط على مستوى الآليات، وترجمة التغذية الراجعة إلى تعديلات هيكلية مفيدة.

لتعزيز أدائها، تم تعديل نموذج Qwen2.5-14B مفتوح المصدر باستخدام التعلم المعزز بناءً على المكافآت المشتقة من المحاكاة. ووجدت الدراسة أن هذا التدريب المحسّن أدّى إلى تحسين نتائج أفضل الآلات المكتشفة.

هذه النتائج تضع تصميم الآلات التركيبية كمختبر مثير للدراسة، يفتح آفاق جديدة لفهم كيف يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي ابتكار وتحسين برامج الآلات القابلة للتنفيذ من خلال التغذية الراجعة الفيزيائية.