Chinese Academie van Wetenschappen verhelpt de meest ongemakkelijke zwakte van AI: sociale intelligentie
Институт вычислительных технологий Китайской академии наук (Institute of Computing Technology, Chine
Het 'ZhiJing'-team van de Chinese Academie van Wetenschappen heeft een compleet technisch systeem voor sociaal bewustzijn in grote modellen uitgebracht, waaronder de SoMBench-benchmark, het Zing-trainingsframework en de Actio-implementatiearchitectuur. SoMBench evalueert sociale intelligentie over 71 fijnmazige taken, terwijl Zing adaptieve training gebruikt om de prestaties te verbeteren en Actio expliciete mentale toestandsimplementatie mogelijk maakt. In tests presteerde Zing-27B beter dan GPT-5.5 op benchmarks voor sociaal bewustzijn.
Op 24 juli 2026 heeft het team 'ZhiJing' van het Key Laboratory of Intelligent Algorithm Security aan het Institute of Computing Technology van de Chinese Academie van Wetenschappen officieel het ZhiJing Social Mind large model technische systeem uitgebracht. Dit omvat SoMBench, een benchmark met 3481 instanties over 3 primaire dimensies, 17 secundaire dimensies en 71 fijnmazige taken, ontworpen om tekortkomingen in sociale intelligentie te achterhalen. Zing is een trainingssysteem met de FLARE data-flywheel, tweefasentraining (eerst algemeen, daarna gespecialiseerd) en OPD online distillatie om het sociaal redeneren adaptief te verbeteren. Actio is een implementatiearchitectuur met expliciet management van mentale toestanden via componenten zoals PRISM, Starling Memory, SAGE en Gated RAG. Op internationale benchmarks behaalde Zing-27B een gemiddelde score van 79,80, waarmee het GPT-5.5's 78,44 overtrof, terwijl Zing-32B 76,32 scoorde, iets boven DeepSeek-V4-Pro's 75,90. Kleinere modellen zoals Zing-8B en Zing-14B lieten ook significante verbeteringen zien, vooral in hogere-orde overtuigingsredenering. Het systeem beoogt sociale intelligentie te maken tot een meetbare en trainbare technische vaardigheid.
Bron: QbitAI 量子位 —
origineel