في العصر الرقمي الذي نعيش فيه، أصبحت أنظمة الإبداع البصري مثل ComfyUI تتطلب أدوات متقدمة لتوليد سير العمل (Workflow Generation) الذي يتجاوز التوليد النصي البسيط. ومن خلال تحليل كيف يمكن لنماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) التعامل مع هذا التحدي، يبرز الإطار الجديد الذي يتبناه الباحثون في دراستهم.

يتطلب توليد سير العمل ليس فقط الدقة النحوية، بل أيضًا القدرة على التفكير مثل الخبراء في تكوينات متعددة، وهو ما يفشل فيه الأسلوب الحالي الذي يعتمد على تحويل النصوص إلى JSON. لذا، اقترح الباحثون نموذجًا يعتمد على تعزيز المعرفة ذاتها، مع الأخذ في الاعتبار هيكلها، وتسلسلها الهرمي، وديناميكيات التفكير.

هذا الإطار الجديد يتضمن خطوات عملية حيث يتم أولاً عكس المعرفة لاستخراج تمثيلات هرمية، تتراوح من الشيفرات الوهمية إلى الاستراتيجيات العليا. بعد ذلك، يتضمن حقن المعرفة عبر تعلم إشرافي يُعلم النموذج كيفية التفكير من أوصاف المهام إلى الاستراتيجيات، ثم إلى الهياكل القابلة للتنفيذ.

خلال مرحلة الاستدلال، يمارس النموذج تفكيرًا عكسيًا لتوليد سير العمل القابل للتنفيذ، مدعومًا بتحسين ذاتي لضمان التماسك الهيكلي. لقد أظهرت التجارب الشاملة أن هذه الطريقة تنتج أعمالًا أكثر تنوعًا من حيث العناصر، وهياكل أكثر تماسكًا، ونسب نجاح أعلى في التنفيذ مقارنةً بالأنظمة الحالية، مما يفتح الأبواب أمام جيل جديد من توليد سير العمل المعتمد على المعرفة.