أعلنت شركة 'Together AI' عن إطلاق نظام OSCAR (الإحصاء الطيفي للسمات المعروفة - Offline Spectral Covariance-Aware Rotation)، وهو تقنية جديدة مبتكرة في مجال الذكاء الاصطناعي تهدف إلى تحسين أداء نماذج اللغات الطويلة (LLMs) عبر تطبيق طريقة كمي مكاني من نوع INT2.

ما يميز OSCAR عن الطرق السابقة هو استخدامه لهياكل التغاير المعتمدة على الانتباه (Attention-Aware Covariance Structures) بدلاً من التحويلات العمياء (Hadamard Transforms) التي كانت مستخدمة في التقنيات السابقة. هذا الابتكار يسمح بتوليد دوارات (Rotations) منفصلة للمفاتيح والقيم، مما يوفر أداءً محسناً لدعم السياقات الطويلة.

مع تحقيق سرعة فك تشفير تصل إلى ثلاثة أضعاف، وبتقليل متوسط استخدام الذاكرة بنسبة تصل إلى 8 مرات، تقدم OSCAR دقة عالية مع تقليل الفجوة في دقة BF16 إلى 3.78 نقطة لنموذج Qwen3-4B-Thinking-2507 و1.42 نقطة لنموذج Qwen3-8B عند طول سياق 100K.

هذا الابتكار يعد بفتح آفاق جديدة في طريقة تعاملنا مع نماذج اللغات، مما يزيد من كفاءتها وسرعتها، وهو ما يمثل خطوة هامة في مجال تحسين الذكاء الاصطناعي. كيف ترى تأثير هذه التكنولوجيا على الاستخدام المستقبلي لمخرجات الذكاء الاصطناعي؟ شاركونا آراءكم في التعليقات!