في عالم البرمجة التنافسية، تواجه نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) تحديات كبيرة، خاصة فيما يتعلق بتوليد الشيفرات البرمجية. لكن نظام MARS (Multi-Agent Relay of Specialized LLMs) يعد بتقديم حل مبتكر لهذه المشكلات.

يعمل MARS على تأسيس إطار عمل يعتمد على التحفيز فقط، حيث يتم تجميع فرق من المتخصصين في مواضيع متنوعة مثل البرمجة الديناميكية (Dynamic Programming)، والرسوم البيانية (Graphs)، والسلاسل (Strings)، والهندسة (Geometry). تعتمد هذه الفرق على استرجاع المعلومات المعززة بالجيل الذكاء الاصطناعي (Retrieval-Augmented Generation) من مجموعة من التقنيات الخوارزمية.

عند تقديم مشكلة معينة، يقوم النظام بتحديد فريق صغير من المتخصصين ذوي الصلة. تبدأ العملية بكتابة حل مبدئي بلغة C++17، ثم تجري كل دورة اختبارًا لهذه الحلول ضد أمثلة عامة في بيئة آمنة، مما يوفر لمتخصصي النظام فرصة لتعديل أو تمرير الحل، مع تقدم الهيكل المنظم إلى المتخصص التالي.

تظهر نتائج الاختبار على مجموعة CodeContests باستخدام نموذج Gemma 4 أن MARS يحقق نسبة نجاح تصل إلى 0.624 ± 0.006 عند مراحل خط أنابيب مسجلة تصل إلى 2.3 لكل مهمة، وهو ما يزيد عن 14.4 نقطة مئوية مقارنة بالطريقة المباشرة. كما يظهر MARS أداءً أفضل بتكاليف أقل وأكثر اتساقًا.

المصدر البرمجي للنظام متاح على GitHub للراغبين في استكشاف هذا الابتكار: GitHub - MARS.

ما رأيكم في هذا التطور المثير؟ شاركونا أفكاركم في التعليقات!