معهد ألين للذكاء الاصطناعي (AI2) عبارة عن وصفات ومواد مفتوحة المصدر لعملاء التشفير المتقدمين، مما يسمح لهم بالتدريب على قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بالمؤسسة بتكلفة أقل – وهي خطوة يمكن أن تخفف من قبضة عمالقة التكنولوجيا على الذكاء الاصطناعي لتطوير البرمجيات.
يعد نموذج Ai2 الذي تم إصداره حديثًا، والمسمى SERA (وكلاء المستودعات الفعالين المعتمدين بشكل ناعم)، هو الأول في السلسلة فتح وكيل الترميز من منظمة غير ربحية مقرها سياتل.
وتأتي هذه الخطوة في الوقت الذي يقوم فيه وكلاء الذكاء الاصطناعي بإعادة تشكيل هندسة البرمجيات. أدوات الملكية الشائعة مثل GitHub Copilot Workspace من Microsoft، وAnthropic’s Cloud Code، وCursor تجلب الذكاء الاصطناعي مباشرة إلى سير عمل الترميز ولكنها غالبًا ما تقيد المستخدمين في أنظمة مغلقة ومكلفة.
ولتجسيد الإمكانات، تم بناء SERA بواسطة فريق صغير ضم أيضًا علماء أبحاث Ai2 تيم ديتمرز والمتدرب إيثان شينطالب دكتوراه في كلية ألين لعلوم وهندسة الكمبيوتر بجامعة واشنطن، والذي قام بمعظم أعمال التطوير.
واحد في مشاركة حول العمليةقال ديتميرز إن معظم وكلاء البرمجة يعتمدون على ما يعادل المطبخ الصناعي: مئات من وحدات معالجة الرسوميات، وبنية تحتية معقدة، وفرق كبيرة.
بالنسبة لـ SERA، أوضح قائلاً: “كان لدينا ما يعادل طبقًا ساخنًا ومقلاة: 32 وحدة معالجة رسوميات وخمسة باحثين ذوي عيون لامعة أرادوا ابتكار عوامل تشفير متطورة.”
يمكن لوكلاء SERA معالجة مشكلات GitHub أو الأخطاء فيه، وإنشاء إصلاحات عبر التصحيحات سطرًا تلو الآخر، وإرسال طلبات السحب. وبعد العمل بشكل صحيح على قاعدة تعليمات برمجية محددة، يطورون معرفة عميقة بواجهات برمجة التطبيقات الداخلية واتفاقيات تطوير البرامج.
نظرًا لأن النموذج الأساسي ورمز التدريب مفتوحان تمامًا، فإن الفرق قادرة على تشغيله على بنيتها التحتية الخاصة دون أي رسوم ترخيص.
وقالت Ai2 إن الإصدار الأقوى، SERA-32B، يعالج أكثر من نصف أصعب مشاكل البرمجة في العالم الحقيقي من اختبار SWE-Bench، وهو معيار شائع. وهذا يضعه على قدم المساواة مع أفضل النماذج المغلقة، ولكنه مبني على تقنية مفتوحة تمامًا ومصممة ليتمكن أي شخص من تنزيلها وتعديلها.
يمكن لفرق تطوير البرمجيات إعداده ببضعة أسطر من التعليمات البرمجية، ويعمل مع أدوات مثل Cloud Code خارج الصندوق. على عكس المنافسين المسجلين، يمكن تخصيص SERA وفقًا للرمز الخاص للشركة مقابل مبلغ زهيد يصل إلى 1300 دولار باستخدام وحدات معالجة الرسومات السلعية على منصات السحابة العامة.
