चीनी विज्ञान अकादमी ने AI की सबसे अजीब कमजोरी को ठीक किया: सामाजिक बुद्धिमत्ता
Институт вычислительных технологий Китайской академии наук (Institute of Computing Technology, Chine
चीनी विज्ञान अकादमी की 'ZhiJing' टीम ने बड़े मॉडलों में सामाजिक मन के लिए एक पूर्ण तकनीकी प्रणाली जारी की है, जिसमें SoMBench बेंचमार्क, Zing प्रशिक्षण ढाँचा और Actio तैनाती आर्किटेक्चर शामिल हैं। SoMBench 71 सूक्ष्म-कार्यों में सामाजिक बुद्धिमत्ता का मूल्यांकन करता है, जबकि Zing प्रदर्शन में सुधार के लिए अनुकूली प्रशिक्षण का उपयोग करता है और Actio स्पष्ट मानसिक स्थिति तैनाती को सक्षम बनाता है। परीक्षणों में, Zing-27B ने सामाजिक मन बेंचमार्क में GPT-5.5 से बेहतर प्रदर्शन किया।
26 जुलाई, 2026 को, चीनी विज्ञान अकादमी के कंप्यूटिंग टेक्नोलॉजी संस्थान में बुद्धिमान एल्गोरिदम सुरक्षा प्रयोगशाला की 'ZhiJing' टीम ने आधिकारिक तौर पर ZhiJing Social Mind बड़े मॉडल तकनीकी प्रणाली जारी की। इसमें SoMBench शामिल है, जो 3 प्राथमिक आयामों, 17 द्वितीयक आयामों और 71 सूक्ष्म-कार्यों में 3481 उदाहरणों वाला एक बेंचमार्क है, जिसे सामाजिक बुद्धिमत्ता की कमियों को इंगित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। Zing एक प्रशिक्षण प्रणाली है जिसमें FLARE डेटा फ्लाईव्हील, दो-चरणीय प्रशिक्षण (पहले सामान्य फिर विशेष) और सामाजिक तर्क को अनुकूलित रूप से बेहतर बनाने के लिए OPD ऑनलाइन डिस्टिलेशन शामिल है। Actio एक तैनाती आर्किटेक्चर है जिसमें PRISM, Starling Memory, SAGE और Gated RAG जैसे घटकों के साथ स्पष्ट मानसिक स्थिति प्रबंधन होता है। अंतरराष्ट्रीय बेंचमार्क पर, Zing-27B ने 79.80 का औसत स्कोर प्राप्त किया, जो GPT-5.5 के 78.44 से अधिक है, जबकि Zing-32B ने 76.32 स्कोर किया, जो DeepSeek-V4-Pro के 75.90 से थोड़ा अधिक है। Zing-8B और Zing-14B जैसे छोटे मॉडलों ने भी विशेष रूप से उच्च-क्रम विश्वास तर्क में महत्वपूर्ण लाभ दिखाए। प्रणाली का उद्देश्य सामाजिक बुद्धिमत्ता को एक मापनीय और प्रशिक्षित करने योग्य इंजीनियरिंग क्षमता बनाना है।
स्रोत: QbitAI 量子位 —
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