الأبحاثالعوامل 🇺🇸 31.07.2026 00:02

إطار Science One: إطار بحث ذاتي قابل للتحقق عبر سلسلة الأدلة

Google/DeepMindGoogle/DeepMind Sakana AISakana AI
تقدم Google Research إطار Science One، وهو نموذج أولي للبحث الذاتي يزيل الهلوسة من خلال بناء سلاسل أدلة قابلة للتحقق، وبروتوكول CoE Audit الآلي لتقييم سلامة الأوراق العلمية المولدة بالذكاء الاصطناعي. تظهر النتائج أن Science One يحقق صفر مراجع وهمية ودرجات قابلة للتحقق بالكامل مع مطابقة أو تجاوز أداء الخبراء البشريين في المعايير.
قدمت Google Research إطار Science One Framework، وهو نموذج أولي للبحث المستقل مصمم للقضاء على الهلوسات من خلال بناء سلاسل أدلة قابلة للتحقق بشكل أصلي، بالإضافة إلى تدقيق CoE Audit، وهو بروتوكول آلي لتقييم نزاهة الأوراق العلمية المولَّدة بالذكاء الاصطناعي. يعتمد الإطار على مفهوم سلسلة الأدلة (Chain-of-Evidence أو CoE)، وهو مفهوم جديد للتحقق يتطلب أن يكون لكل ادعاء في أي عمل بحثي سلسلة أدلة مسجلة (الاكتمال)، وأن تدعم كل سلسلة الادعاء بشكل حقيقي (الصحة). يُنفِّذ إطار Science One Framework هذا المفهوم من خلال ثلاث وحدات رئيسية: مستكشف الأفكار (Idea Explorer)، ومحقق المشكلات (Problem Investigator)، ومطور الحلول (Solution Developer). يطبق تدقيق CoE Audit أربعة فحوصات صارمة للنزاهة: التحقق من المراجع، والتحقق من النتائج، وإمكانية إعادة إنتاج الكود، واتساق المنهجية مع الكود. في تقييمات على 75 ورقة بحثية من معيار ADRS، حقق Science One صفر مراجع وهمية مقارنةً بمعدلات الهلوسة الأساسية التي تصل إلى 21%، وتحققًا مثاليًا من النتائج، وأعلى اتساق بين المنهجية والكود، بينما تفوق أو ساوى أداء الخبراء البشريين في جميع المهام الخمس لمعيار ADRS. كما تم اختبار الإطار على ست مهام خارجية معقدة بما في ذلك MLE-Bench وParameter-Golf، محققًا نتائج متطورة (state-of-the-art).
المصدر: Google Research — الأصلي
منشوراتنا السابقة حول هذا الموضوع ↓
أخبار جديدة