Xitoy Fanlar Akademiyasi (CAS ICT) Zing modeli va SoMBench baholash benchmarkini o'z ichiga olgan ZhiJing ijtimoiy intellekt tizimini taqdim etdi. Ushbu ish sun'iy intellektning ijtimoiy kontekstni, his-tuyg'ularni va aytilmagan signallarni tushunishdagi qobiliyatsizligini hal qilishga qaratilgan.
>GPT-5.5 kabi modellar professional yozuvda yuqori samaradorlikni namoyish etishi yoki DeepSeek kodlashda ustunlik qilishi kabi holatlardan farqli o'laroq, AI ko'pincha ijtimoiy vaziyatlarda noqulay javoblar beradi. ZhiJing ijtimoiy ongni mustaqil muhandislik vazifasi sifatida ko'rib chiqqan.
Tizimning birinchi komponenti – bu ijtimoiy intellektni baholash uchun mezon bo'ladigan SoMBenchdir. U insonlarni tushunishning abstrakt tushunchasini uchta asosiy soha, 17 ta kichik bo'lim va 71 ta batafsil vazifaga ajratadi. Bu vazifalar munosabatlarni modellashtirish, his-tuyg'ularni tushunish, jamiyat normalari va e'tiqodlar haqida xulosa chiqarishni qamrab oladi. Benchmark 3481 ta diqqat bilan tekshirilgan misolni o'z ichiga oladi, u bir nechta turli tekshiruv usullarini, shu jumladan, bitta tanlov, ko'p tanlov, hukm va ochiq turdagi savollarni, shuningdek, variantlarni buzish va etiketlarni aniqlash usullarini o'z ichiga oladi, bu esa modeldagi xatolarni aniq aniqlash imkonini beradi.
20 ta yetakchi modelda sinov o'tkazildi va eng kuchli model faqat 72,08% aniqlikka erishdi, hech biri 90% chegarasiga yaqinlashmadi, bu ijtimoiy intellekt hali ham kam tadqiq etilgan soha ekanligini tasdiqlaydi. Eng murakkab muammolar orasida noaniq maqsadlar, hissiy o'zgarishlar, ijtimoiy normalar, rol bog'liqliklari va aytilmagan so'zlar haqida bir vaqtning o'zida fikrlash kiradi.
Zing metodologiyasi uchta asosiy yangilikni o'z ichiga oladi. Birinchisi – bu FLARE ma'lumotlar sikli: zaif tomonlar aniqlanganda, FLARE ushbu qobiliyatdagi bo'shliqni bartaraf etishga qaratilgan yangi namunalar yaratadi. Ikkinchisi – ikki bosqichli o'qitish, u avval bir nechta o'qituvchilar orqali destillatsiya va Mixed-Reward GRPO yordamida umumiy asosni ta'minlaydi, so'ngra his-tuyg'ular, maqsadlar va ijtimoiy normalar uchun maxsus kuchaytirishni amalga oshiradi. Uchinchi yangilik, On-Policy Distillation (OPD), kuchaytirish bilan o'rganishdagi klassik katastrofik unutish xavfini hal qiladi. OPD o'quvchi tokenlarining tarqatilishiga onlayn yo'nalishlarda cheklovlar kiritadi, bu o'quv modeliga tasdiqlangan fikrlash shakllaridan chetga chiqmasdan, yanada samarali yo'llarni o'rganish imkonini beradi. Shu tariqa, freymvork kompleks tarzda ishlaydi: FLARE nima o'rganilishi kerakligini aniqlaydi, ikki bosqichli o'qitish uni qachon qilishni belgilaydi, va OPD kimdan o'rganish va nimani unutmangani kerakligini belgilaydi.
Zing-27B modeli beshta benchmark bo'yicha kompozit natijani 79,80% darajasida namoyish etdi, bu GPT-5.5 ning ko'rsatgan 78,44% dan yuqori. Zing-27B HiToM (4,08 foiz ball bilan ko'proq) va EmoBench (5,62 foiz ball bilan ko'proq) ni kuzatishda ustunlikka ega. Bu 100 milliard parametrdan kamroq hajmdagi birinchi model bo'lib, u HiToM vazifasida GPT-5.5 dan oldinga o'tib, ijtimoiy intellektni alohida muhandislik faniga aylantirdi.
Koinotni kuzatish deganda, yorug'lik eng tez tarqaladigan hodisa bo'lsa-da, u darhol tarqalmaydi, shuning uchun bu o'tmishni kuzatish demakdir. Yorug'lik tezligi sekundiga taxminan 300 ming kilometrga teng bo'lib, bir yil davomida taxminan 9,46 trillion kilometr masofani bosib o'tishi mumkin. Ushbu keng masofa astronomik tadqiqotlarning diqqat markazidir.
Ushbu maqolaning qolgan qismi faqat Olhar Digital klubi a'zolari uchun mavjud. Cheksiz kirish uchun Prime rejasi bo'yicha obuna bo'lish talab etiladi, bu reklamasiz erkin navigatsiya, eksklyuziv kontent va yangiliklar xatlari, shuningdek, bepul kurslar va Prime kurslariga chegirmalar hamda faol jamoa va maxsus tadbirlarda ishtirok etish kabi bir qator afzalliklarni taqdim etadi.
