ياو شونيو في Tencent: لماذا بدأ أبرز نجوم أبحاث الذكاء الاصطناعي من الأساسيات

تخيّل أن أفضل مهاجم في العالم ينتقل إلى نادٍ جديد، وفي مباراته الأولى، بدلًا من الاكتفاء بتسجيل الأهداف، يبدأ بإعادة كتابة كتاب التكتيك. هذا تقريبًا ما يبدو عليه صدور أول بحث علمي لياو شونيو (Yao Shunyu) تحت مظلة Tencent. لمن فاتته الخلفية: ياو شخصية أسطورية في أوساط الباحثين المتخصصين. فهو من منحنا ReAct (Reason + Act) وTree of Thoughts، وعلّم الشبكات العصبية ألا تكتفي بتوليد النصوص، بل أن تخطّط لأفعالها وتستدل. وقد أحدث انتقاله الأخير من برينستون إلى قسم الأبحاث في Tencent دويًّا هائلًا في القطاع. ها نحن نرى الآن أولى نتائج هذا التعاون.

وبدلًا من الإعلان فورًا عن «قاتل GPT-5»، قرّر ياو وفريقه أن يفتحوا غطاء المحرّك على إحدى أكثر الظواهر غموضًا في عالم نماذج اللغة الكبيرة: التعلّم في السياق (In-Context Learning، ICL). إذا سبق لك أن قدّمت للشبكة العصبية مثالين في الموجِّه، فأدركت المهمة كأنها بسحر، فقد صادفت ICL. إنها قدرة النموذج على التعلّم دون تغيير أوزانه، مباشرةً خلال الحوار. وحتى الآن كانت هذه العملية أشبه بالكيمياء القديمة: نعلم أنها تعمل، لكننا لا نفهم تمامًا كيف ينظّم النموذج هذه المعارف في داخله. ويحاول بحث ياو تحويل هذه الكيمياء إلى علم دقيق.

لماذا وجّهت Tencent أفضل عقولها إلى هذا الاتجاه تحديدًا الآن؟ يكمن الجواب في الحالة الراهنة للسوق. فالحقبة التي كان يكفي فيها إغراق النموذج بالبيانات وبطاقات الرسوميات تقترب من نهايتها. وتبدأ الآن المرحلة الثانية من اللعبة، حيث سيفوز من يجعل النماذج أذكى وأكفأ على مستوى البنية المعمارية. والتعلّم في السياق هو مفتاح بناء وكلاء مستقلين حقًّا. فكلما فهم النموذج السياق بشكل أفضل، قلّت أخطاؤه في سلاسل الاستدلال المعقدة، واحتاج إلى موارد حاسوبية أقل للتكيّف مع احتياجات الأعمال المحددة. من الواضح أن Tencent تراهن على جودة الاستدلال، لا على عدد المعاملات.

يحلّل الباحثون في عملهم كيف تؤثر توزيعات بيانات الإدخال بالتحديد في قدرة النموذج على التعميم. وهذه ليست مجرد تأملات نظرية. فإن فهم آلية ICL يتيح بناء أنظمة أكثر استقرارًا، لا تنهار بسبب كلمة واحدة اختيرت خطأً في التعليمات. وفي ظل المنافسة الشرسة مع Alibaba وDeepSeek، من الحيوي لـ Tencent أن تمتلك تفوقًا تقنيًا لا يمكن نسخه بمجرد شراء عشرة آلاف شريحة H100 إضافية. إنها بحاجة إلى اختراقات خوارزمية، وياو شونيو هو بالضبط الشخص القادر على تحقيقها.

ومن المثير للاهتمام أيضًا كيف يندرج هذا العمل ضمن الاستراتيجية العامة لعمالقة التقنية الصينيين. نشهد تحوّلًا واضحًا من استنساخ البنى الغربية إلى محاولات قيادة الأبحاث الأساسية. فبعد أن كانت الشركات الصينية تؤدي في الغالب دور اللاحق بالركب، باتت اليوم تستقطب كبار العلماء مباشرةً من مقاعد الجامعات الأمريكية الرائدة، وتمنحهم تفويضًا مفتوحًا للبحث المعمّق. ويخلق ذلك ديناميكية جديدة في القطاع، تتلاشى فيها الحدود بين العلم الأكاديمي والتطوير المؤسسي تمامًا.

الخلاصة: Tencent تستثمر في الأساس، لا في الواجهة. وإذا نجح ياو شونيو في فهم آلية التعلّم في السياق، فقد يترك الإصدار التالي من نماذجها المنافسين بعيدًا خلفه بفضل الكفاءة، لا القوة الغاشمة. فهل يصبح فهم ICL هو الرافعة التي ستقلب التصورات عن إمكانات البنى المعمارية الحالية؟