كوينباس تتبنى نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية GLM 5.2 وKimi 2.7 كخيار افتراضي للمهندسين

أعلن بريان أرمسترونغ، الرئيس التنفيذي لـ Coinbase، يوم الجمعة الماضي (26) أن البورصة حددت نموذجي الذكاء الاصطناعي مفتوحي المصدر GLM 5.2 و Kimi 2.7 كنماذج اللغة الكبيرة الافتراضية للمهندسين الداخليين. وأفاد أرمسترونغ أن Coinbase خفضت إنفاقها على الذكاء الاصطناعي بمقدار النصف تقريباً من خلال تحسين التوجيه والتخزين المؤقت، بينما يستمر استخدام الرموز في النمو الأسي. يعكس هذا النشر اتجاهاً أوسع بين شركات التكنولوجيا الأمريكية التي تدمج بهدوء نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر الصينية في البنية التحتية للإنتاج لخفض التكاليف وتوسيع نطاق التطبيقات.

Coinbase تطبق بنية تحتية ثلاثية الطبقات لخفض تكاليف الذكاء الاصطناعي

عزا أرمسترونغ خفض التكلفة إلى إصلاح شامل للبنية التحتية ثلاثية الطبقات. الطبقة الأولى هي "التوجيه الذكي"، حيث يقوم النظام بمعالجة المطالبات مسبقاً وتعيين المهام تلقائياً إلى النموذج الأكثر ملاءمة واقتصادية بناءً على معدلات نجاح التخزين المؤقت وأسعار النماذج. الطبقة الثانية هي "التخزين المؤقت المكثف"، مما رفع معدل نجاح التخزين المؤقت لـ LibreChat من 5% إلى 60% من خلال مطالبة جميع الطلبات بأن تكون مراعية للتخزين المؤقت. الطبقة الثالثة هي "السياق المبسط"، الذي يوصي بفتح جلسات جديدة عند التبديل بين المهام وتضييق نطاق الملفات لتقليل الرموز المهدرة.

أكد أرمسترونغ أن النهج لا يتعلق بقمع الاستخدام بل بتوسيع نطاق اعتماد الذكاء الاصطناعي. ووصف الطريقة بأنها مفتاح تحقيق التوسع المستدام في استخدام الذكاء الاصطناعي، مشيراً إلى أن أي مؤسسة يمكنها اعتماد هذا النموذج للسماح للمهندسين باستخدام أي كمية من الرموز والنماذج بحرية دون وضع سقف للتكلفة، مع ربط الاستخدام بالأثر التجاري.

نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر الصينية تعالج المهام الروتينية في استراتيجية متعددة النماذج

يتم نشر نموذجي الذكاء الاصطناعي مفتوحي المصدر الصينيين بشكل أساسي في سيناريوهات المهام الروتينية. بالنسبة للمهام التي تتطلب تخطيطاً معقداً، لا يزال بإمكان المهندسين اختيار النماذج المتطورة. في عملية مراجعة الكود، تستخدم Coinbase استراتيجية متعددة النماذج بالتوازي، مما يسمح لنماذج مختلفة بالتحقق المتبادل من نتائج المخرجات للحفاظ على معايير الجودة.

أشار أرمسترونغ إلى أنه مع استمرار ارتفاع تكاليف خدمات النماذج الأمريكية الرائدة، فإن مزايا الفعالية من حيث التكلفة للنماذج مفتوحة المصدر الصينية تغير تدريجياً استراتيجيات نشر الذكاء الاصطناعي لشركات التكنولوجيا العالمية.

الأسئلة الشائعة

ماذا أعلنت Coinbase يوم الجمعة الماضي (26) بخصوص نماذج الذكاء الاصطناعي؟
أعلن بريان أرمسترونغ، الرئيس التنفيذي لـ Coinbase، أن الشركة حددت نموذجي الذكاء الاصطناعي مفتوحي المصدر GLM 5.2 و Kimi 2.7 كنماذج اللغة الكبيرة الافتراضية للمهندسين الداخليين. وذكر أرمسترونغ أن هذا التغيير، إلى جانب تحسينات التوجيه والتخزين المؤقت، خفض إنفاق الذكاء الاصطناعي بمقدار النصف تقريباً بينما يحافظ استخدام الرموز على النمو الأسي.

كيف تستخدم Coinbase نماذج الذكاء الاصطناعي الصينية في عملياتها؟
تنشر Coinbase نموذجي GLM 5.2 و Kimi 2.7 بشكل أساسي في سيناريوهات المهام الروتينية، بينما لا يزال بإمكان المهندسين اختيار النماذج المتطورة للمهام التي تتطلب تخطيطاً معقداً. في مراجعة الكود، تستخدم الشركة استراتيجية متعددة النماذج بالتوازي حيث تقوم نماذج مختلفة بالتحقق المتبادل من نتائج المخرجات للحفاظ على معايير الجودة.