Nathan Chen Guangyu ينضم إلى Discovery Loop بعد مغادرته Moonshot AI

بحسب تقارير، يستعد عبقري الذكاء الاصطناعي الصيني Nathan Chen Guangyu للانضمام إلى Discovery Loop، وهي شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي أسسها أربعة باحثين كبار سابقين في Google، من بينهم كبير العلماء السابق Jeff Dean. وتأتي هذه الأخبار بعد إعلان Chen مؤخراً مغادرته Moonshot AI.

في 20 أكتوبر، شارك Arfur Grok، وهو حساب بارز مجهول الهوية على وسائل التواصل الاجتماعي يتابع تحركات المواهب في مجال الذكاء الاصطناعي في الولايات المتحدة، خبر الدور المحتمل الجديد لـ Chen. وتهدف Discovery Loop، التي أُطلقت قبل شهرين فقط، إلى أتمتة البحث العلمي باستخدام الذكاء الاصطناعي.

وقد جذبت الشركة الناشئة الانتباه بفريقها المؤسس المبهر، واستقطبت عدة باحثين بارزين من شركات تقنية كبرى، من بينهم مهندسون سابقون في Google. ومن المتوقع أن يكون Chen، البالغ من العمر 17 عاماً فقط، أحد أصغر أعضاء الفريق.

لم يرد Chen على طلب للتعليق، وقالت Discovery Loop إنها لا تناقش المسائل المتعلقة بالموظفين. وقد أثار قراره مغادرة الصين إلى الولايات المتحدة تكهنات كثيرة بشأن خطواته التالية.

خلال فترة عمله القصيرة في Moonshot AI، التي استمرت أقل من عام، ساهم Chen في تقدم تقني كبير حسّن كفاءة التكلفة لنماذج Kimi، وجعلها منافسة للاعبين راسخين مثل GPT من OpenAI وClaude من Anthropic.

اكتسبت Moonshot AI اعترافاً كأحد مختبرات نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة في الصين، وحظي نموذجها K3 بإشادة عالمية لقدراته القوية وطبيعته مفتوحة الأوزان. وبعد إعلان Chen، قال الباحث الكبير في Moonshot، Du Yulun، إنه ناقش مع Chen قراره باستفاضة، وخلصا إلى أن الأفضل لـ Chen هو متابعة فضوله في هذه المرحلة من حياته.

ورغم أن Discovery Loop لم تطلق أي منتجات بعد، تُشير تقارير إلى أنها تسعى للحصول على تقييم بنحو 50 مليار دولار في جولة التمويل المقبلة، وفقاً لما نشرته Business Insider. وقادت Radical Ventures وKhosla Ventures جولة التمويل الأولية، بمشاركة Alphabet، الشركة الأم لـ Google.

في ظهور علني حديث، ناقش Dean أهداف الشركة الناشئة في قمة Agentic AI في جامعة كاليفورنيا، بيركلي. وأوضح أن عمل Discovery Loop يهدف إلى تحقيق التحسين الذاتي التكراري (RSI)، وهو هدف تشاركه شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة في الولايات المتحدة والصين.

وفصّل Dean أن الذكاء الاصطناعي قد يتمكن في النهاية من إجراء آلاف التجارب العلمية في وقت واحد وبشكل مستقل، باستخدام النتائج لتحديد التجارب الأكثر وعداً التي ينبغي متابعتها لاحقاً. وقد يقلص هذا النهج العملية العلمية من سنوات إلى ساعات أو دقائق فقط.

وقال Dean: «من خلال بناء نماذج بارعة حقاً في فهم العديد من المجالات المختلفة في العلوم والهندسة، يمكنك الحصول على خبرة بمستوى الدكتوراه في نموذج واحد عبر مجالات متعددة».

المصدر: SCMP Tech (Asia)