أطلقت شركة الذكاء الاصطناعي الصينية DeepSeek نموذجاً جديداً موجهًا للرياضيات والمنطق بشكل مباشر، بهدف فتح آفاق جديدة لفهم الكون عبر “اكتشافات رياضية” أكثر من مجرد معالجة لغوية أو نص-إلى-نص.
النموذج مصمم ليتمكن من معالجة مسائل معقدة في الرياضيات والفيزياء وحتى الاستنتاجات المنطقية التي تقف عندها النماذج التقليدية. يعتمد على بنية متقدمة تُركّز على “التفكير العددي” بدلاً من التركيز فقط على اللغة والمعلومات السطحية.
من أبرز ما يميّز المشروع تدريب النموذج على كمّ هائل من البيانات الرياضية والتوثيق الرسمي للحسابات خطوة-بخطوة، بحيث لا يكتفي بالإجابة بل يعرض مسار الحل. هذا التوجه يضعه في مرتبة تتجاوز مجرد “مساعد ذكي” إلى “باحث رياضي-منطقي”.
الشركة تشير إلى أن هذا النموذج يستهدف ما وراء مجرد التطبيقات التجارية؛ فهو يسعى للمساهمة في “فهم أسرار الكون” عبر رياضيات أعلى — مثل معضلات فيزيائية أو نظرية تفوق قدرات النماذج التقليدية.
هذا التوجه قد يمهّد لحقبة جديدة من النماذج التي تدمج الرياضيات الصرفة مع الذكاء الاصطناعي، فتفتح سوابق في اتخاذ الحُكم المنطقي وصياغة النماذج النظرية بدلاً من مجرد توليد النص. كذلك يعكس سباق القوى في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث لا تُركّز الدول والشركات فقط على الترجمة أو المحادثة، بل على “الفهم العلمي العميق”.
أنت، كباحث أو مطوّر محتوى تقني، يمكنك أن تفكر في كيف يمكن أن يتم استغلال هذا النوع من النماذج داخل فريقك — هل يمكن أن يخدم توليد أفكار بحثية؟ أو كيانات تحليلية عالية الدقة؟ وهل يمكن أن يُدمج مع أدوات المحتوى التي تستخدمها حالياً؟
الفارق بين نموذج DeepSeek الجديد والنماذج التقليدية
| البُعد | النماذج التقليدية | نموذج DeepSeek الجديد |
|---|---|---|
| التركيز الأساسي | معالجة اللغة/النصوص | تحليل رياضي ومنطقي عميق |
| مسار الحل | غالباً إجابة مباشرة | يعرض مساراً حسابياً مفصّلاً |
| التطبيقات | دردشة، ترجمة، محتوى | بحث علمي، نظرية رياضية، فيزياء |
| مستوى التعقيد | جيد للمهام البسيطة | مُصمَّم للمهام التي “توقف عندها” النماذج الأخرى |
لا يسمح بنقل هذا المحتوى من سوالف دون الاشارة برابط مباشر
