يتولى مسؤول فريق نماذج Xiaomi الكبيرة، لوو فولي، إجراء مقابلة متعمقة على منصة Bilibili في 24 أبريل (رقم الفيديو: BV1iVoVBgERD)، وتبلغ مدة المقابلة 3.5 ساعات، وهي أول مرة تقدم رؤيتها التقنية بشكل منهجي علنًا بصفة مسؤولة تقنية. وتقول لوو فولي إن سباق المسارات التنافسية للنماذج الكبيرة قد انتقل من عصر الدردشة إلى عصر الوكلاء (Agent)، وأشارت إلى أن “التطور الذاتي” سيكون الحدث الحاسم للـ AGI خلال العام المقبل.
من عصر الدردشة إلى عصر الوكلاء (Agent): الحكم التقني الأساسي
（المصدر: Bilibili）
وفقًا لما ذكرته لوو فولي في مقابلة Bilibili، أشارت إلى أن تركيز منافسة النماذج الكبيرة في عام 2026 سينتقل من جودة الحوار العامة إلى القدرة على التنفيذ الذاتي المستمر في المهام المعقدة. وفي المقابلة، قالت إن النماذج الرائدة حاليًا يمكنها تحسين نفسها تلقائيًا ضمن مهام محددة، وتستمر في تنفيذ ذلك بثبات لمدة تتراوح بين يومين إلى ثلاثة أيام، دون الحاجة إلى تدخل البشر لإجراء تعديلات. كما أكدت في المقابلة أن اختراق قدرة “التطور الذاتي” يعني بدء امتلاك أنظمة الذكاء الاصطناعي لقدرة على التصحيح الذاتي، وحددت أيضًا مسار تقنيات Anthropic والمتغيرات التقنية مثل Claude Opus 4.6 وتأثيرها على النظام البيئي الشامل للذكاء الاصطناعي.
تعديل توزيع الحوسبة في Xiaomi وتقييم فجوة الفترة Pre-train
وفقًا لما كشفته لوو فولي في المقابلة، أجرت Xiaomi بالفعل تعديلات كبيرة على استراتيجية توزيع موارد الحوسبة. وشرحت أن نسبة الحوسبة المستخدمة عادةً في الصناعة هي Pre-train:Post-train:Inference = 3:5:1، بينما قامت استراتيجية Xiaomi الحالية بتعديلها إلى 3:1:1، مما يقلص بشكل كبير نسبة التدريب بعد ذلك (post-training)، مع رفع متزامن للاستثمار في موارد مرحلة الاستدلال.
وفي المقابلة، أوضحت أن هذا التحول نابع من نضج استراتيجية Agent RL Scaling، مما يعني أنه لم يعد التدريب بعد ذلك يحتاج إلى تراكم كبير للحوسبة، وأن زيادة الموارد في جانب الاستدلال تعكس احتياج سيناريوهات تطبيق Agent إلى قدرة الاستجابة الفورية.
وبخصوص مشكلة فجوة “عصر” (代差) Pre-train لدى النماذج الكبيرة داخل الصين، قالت لوو فولي في المقابلة إن هذه الفجوة تقلصت من 3 سنوات في الماضي إلى عدة أشهر فقط، وأن محور الاستراتيجية الحالي يتحرك باتجاه Agent RL Scaling. وتشمل مسيرتها المهنية العمل في معهد DAMO التابع لـ Alibaba، وHuanfang Quant (幻方量化)، وDeepSeek (المطور الأساسي لـ DeepSeek-V2)، حيث انضمت إلى Xiaomi في نوفمبر 2025.
المواصفات التقنية لسلسلة MiMo-V2 والتصنيف ضمن المصادر المفتوحة
وفقًا لإعلان سلسلة MiMo-V2 الذي نشرته Xiaomi رسميًا في 19 مارس 2026، فقد تم إصدار ثلاث موديلات مرة واحدة ضمن هذه الدفعة:
MiMo-V2-Pro: إجمالي عدد المعلمات بالـ 兆 (تريليون)، تمكين المعلمات 42B، بنية الانتباه المختلطة (Hybrid Attention)، دعم سياق يصل إلى المليون، ومعدل إكمال المهام 81%
MiMo-V2-Omni: سيناريوهات Agent متعددة الأنماط (Agent)
MiMo-V2-TTS: سيناريوهات توليد الصوت (TTS)
وفقًا للإعلان، احتلت MiMo-V2-Flash المفتوحة المصدر المرتبة الثانية في قائمة النماذج مفتوحة المصدر عالميًا، وتبلغ سرعة الاستدلال 3 أضعاف DeepSeek-V3.2.
الأسئلة الشائعة
كيف تعرف لوو فولي “التطور الذاتي”، ولماذا ترى أنه الحدث الأهم للـ AGI؟
وفقًا لما ذكرته لوو فولي في مقابلة Bilibili في 24 أبريل 2026 (BV1iVoVBgERD)، أشارت في المقابلة إلى أن النماذج الرائدة حاليًا أصبحت قادرة على تحسين نفسها تلقائيًا ضمن مهام محددة والتنفيذ بثبات لمدة تتراوح بين يومين إلى ثلاثة أيام دون الحاجة إلى تدخل بشري، كما صنفت “التطور الذاتي” باعتباره الحدث الأكثر أهمية لتطور AGI خلال العام المقبل.
ما التعديلات المحددة التي أجرتها Xiaomi على توزيع الحوسبة، وما منطق ذلك؟
وفقًا لما كشفت عنه لوو فولي في المقابلة، تم تعديل نسبة توزيع الحوسبة في Xiaomi من Pre-train:Post-train:Inference = 3:5:1 المستخدمة عادةً في الصناعة إلى 3:1:1، مع تقليص كبير لنسبة التدريب بعد ذلك؛ وشرحت أن هذا التعديل نابع من تحسن كفاءة التدريب اللاحق بعد نضج استراتيجية Agent RL Scaling، ومن احتياج سيناريوهات تطبيق Agent إلى قدرة الاستجابة الفورية على جانب الاستدلال.
كيف يأتي ترتيب MiMo-V2-Flash ضمن المصادر المفتوحة وأداء سرعته؟
وفقًا للإعلان الرسمي الذي نشرته Xiaomi في 19 مارس 2026، فإن MiMo-V2-Flash المفتوحة المصدر احتلت المرتبة الثانية في قائمة النماذج مفتوحة المصدر عالميًا، وتبلغ سرعة الاستدلال 3 أضعاف DeepSeek-V3.2، بينما يبلغ معدل إكمال المهام لنسخة flagship MiMo-V2-Pro 81%.
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى
إخلاء المسؤولية.
مقالات ذات صلة
AI 代理推动加密支付需求，x402 处理 1.65 亿笔交易
Gate 新闻消息，4月27日——大型 CEX 的高管 Jesse Pollak 认为，自治 AI 代理正在为加密货币支付创造一个新的“需求中心”，从而需要软件原生的支付基础设施。4月20日，据宣布 x402 生态系统已处理超过 165
GateNewsمنذ 43 د
تمت فضيحة وكيل Cursor AI! سطر واحد من التعليمات البرمجية يفرّغ قاعدة بيانات الشركة خلال 9 ثوانٍ، وتحوّلت الضمانات الأمنية إلى كلام فارغ
مؤسس PocketOS Jer Crane 指اعتمد وكيل Cursor AI في بيئة اختبارية لتنفيذ صيانة من تلقاء نفسه، وأساء استخدام رمز API مخصص لإضافة/إزالة نطاقات مخصصة، وأطلق أمر حذف ضد واجهة Railway GraphQL API. خلال 9 ثوانٍ تم تدمير البيانات وجميع لقطات النسخ الاحتياطي في نفس المنطقة بالكامل، وكان آخر شيء يمكن استعادته هو من ثلاث أشهر سابقة. اعترف الوكيل بانتهاك قواعد العمليات غير القابلة للإرجاع، وعدم الاطلاع على الوثائق التقنية، وعدم التحقق من عزل البيئة وغيرها من المتطلبات؛ وكانت الضحية هي عملاء قطاع تأجير السيارات، حيث اختفت الحجوزات والبيانات بالكامل، واستغرق عمل الموازنة مع الحسابات الهندسية وقتًا طويلًا. قدم Crane خمس إصلاحات: تأكيد يدوي، صلاحيات API دقيقة الحبيبات، فصل النسخ الاحتياطية عن البيانات الرئيسية، نشر SLA، وآليات إلزامية على مستوى البنية التحتية.
ChainNewsAbmediaمنذ 1 س
阿里巴巴 PAI 发布开源 AgenticQwen 模型：8B 版本借助双数据飞轮接近 235B 的性能
快讯信息，4月27日——阿里巴巴 PAI 团队发布并开源了 AgenticQwen，这是一款为工业级工具调用应用打造的小规模智能体语言模型。该模型提供两个版本：8B 和 30B-A3B。通过一种创新的“双数据飞轮”进行训练
GateNewsمنذ 1 س
DeepSeek V4 Pro على Ollama Cloud: اتصال بنقرة واحدة لـ Claude Code
وفقًا لتغريدة من Ollama، تم إصدار DeepSeek V4 Pro في 4/24، وقد تم إدراجه في دليل Ollama بنمط السحابة (Cloud)؛ ويمكن استدعاء أدوات مثل Claude Code وHermes وOpenClaw وOpenCode وCodex وغيرها بأمر واحد فقط. تضم V4 Pro 1.6T参数 و1M context، مع Mixture-of-Experts؛ لا يقوم الاستدلال عبر السحابة بتنزيل الأوزان على الجهاز المحلي. إذا كنت تريد تشغيله محليًا، فستحتاج إلى جلب الأوزان بنفسك وتنفيذه باستخدام INT4/GGUF وبوحدات GPU متعددة. تأثرت اختبارات الأداء المبكرة بحِمل الخادم السحابي؛ فمعدل الوضع الطبيعي حوالي 30 tok/s، بينما القمة 1.1 tok/s. يُنصح باستخدام النموذج عبر السحابة (prototype)؛ وعند بدء الإنتاج الرسمي يمكنك إجراء الاستدلال بنفسك أو استخدام واجهة برمجة تطبيقات تجارية.
ChainNewsAbmediaمنذ 1 س
ارتفاع UB (Unibase) بنسبة 14.96% خلال 24 ساعة
بوابة الأخبار: وفقًا لخبرية Gate في 27 أبريل، تظهر بيانات Gate أن UB (Unibase) يتم تداوله حاليًا عند 0.0491 دولار، حتى وقت إعداد هذا التقرير. ارتفع بنسبة 14.96% خلال 24 ساعة، وبلغ أعلى مستوى له 0.0534 دولار، وانخفض إلى أدنى مستوى عند 0.0423 دولار. وبلغ حجم التداول خلال 24 ساعة 396.67 مليون دولار. القيمة السوقية الحالية تقارب 1.23 مليون دولار.
Unibase هي طبقة ذاكرة لذكاء اصطناعي لامركزية عالية الأداء، توفر لوكلاء الذكاء الاصطناعي ذاكرة طويلة المدى وتوافقًا بين المنصات، مما يمكّنهم من التذكر والتعاون والتطور الذاتي. تهدف Unibase إلى بناء إنترنت مفتوح للوكلاء، ودعم التعاون السلس بين الوكلاء الأذكياء عبر الأنظمة البيئية، وتمكين المطورين من إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي من الجيل التالي.
لا تُعد هذه الرسالة نصيحة استثمارية، ويجب الانتباه إلى مخاطر تقلبات السوق عند الاستثمار.
GateNewsمنذ 1 س
郭明錤: يجب أن تقوم OpenAI ببناء هاتف محمول يعمل بوكلاء الذكاء الاصطناعي، وتُعد MediaTek وQualcomm وLuxshare Technologies سلاسل التوريد الرئيسية
郭明錤 يزعم أن OpenAI تعمل بالتعاون مع MediaTek وQualcomm وLuxshare Precision لتطوير هاتف يعمل بوكلاء ذكاء اصطناعي (AI Agent)، مع توقع بدء الإنتاج الضخم في عام 2028. سيعتمد الهاتف الجديد على إنجاز المهام كجوهر، حيث يفهم الوكيل الذكي المتطلبات وينفذها، مع دمج الحوسبة على السحابة وعلى الجهاز، مع التركيز على الاستشعار وفهم السياق. من المتوقع أن يتم حسم قائمة المواصفات وسلسلة التوريد في الفترة 2026–2027، وإذا تحقق ذلك، فقد يؤدي إلى دورة ترقية جديدة للهواتف في سوق الفئة الراقية، ومن الممكن أن تصبح Luxshare هي المستفيد الرئيسي.
ChainNewsAbmediaمنذ 2 س
