AutoSynthData يولد بيانات تدريب لوكلاء المؤسسات
كشفت شركة سيرفيس ناو عبر فريقها التقني كور آي عن نظام أوتو سينث داتا، وهو إطار عمل متقدم لتوليد بيانات تدريب اصطناعية مخصصة لضبط وكلاء الذكاء الاصطناعي المؤسسيين في بيئات العمل الخاصة بهم. يركز النظام على معالجة فجوات الكفاءة التي تظهر عندما تعثر النماذج العامة على قيود الأنظمة المؤسسية وسير العمل المحدد، عبر تحويل سجلات الفشل التشغيلي إلى مناهج تعليمية ديناميكية وقابلة للتطوير تلقائياً. يعمل النظام وفق آلية تحليل منهجي تعتمد على مقارنة أداء النموذج المستهدف مع نموذج معلم أقوى لتحديد أنماط العجز الوظيفي. يستخلص ذلك إلى بطاقات مواصفات قدرات مُنقاة، يقوم المولد بعدها بإنشاء مهام تدريبية جديدة تتألف من مواصفات النظام، ومطالبة المستخدم، وبرنامج تحقق دقيق. تمر هذه المهام بمرحلتي إنتاج متكاملتين؛ المرحلة الأولى تهدف إلى إنشاء عينة أساسية موثقة، والثانية تقوم بتوسيعها بإنشاء متغيرات جديدة تضمن تنوع المسارات والحالات البيئية دون تكرار. يفرض النظام ضوابط جودة صارمة على مستوى العينة والمجموعة، حيث تخضع كل مهمة لعمليات تحقق إيجابي وسلبي، مع آلية مراجعة وإصلاح موجهة عند الفشل، لضمان دقة معايير النجاح وملاءمة المهام للبيئة المستهدفة فعلياً. يتميز أوتو سينث داتا بخاصية المنهج التدريجي المتحرك، حيث يتكيف مع تطور النموذج؛ فكلما تحسن أداءه، يتحول تركيز التوليد نحو المجالات التي لا تزال تشكل تحدياً، مما يحافظ على قيمة إشارة التدريب. وتم اختبار الإطار بنجاح ضمن بيئة إنتربرايز أوبس جيم، حيث استُخدمت نماذج جيما-٤-٢٦ بي-أي٤ بي-آيت كنماذج مستهدفة، وعُززت بمرشدين من نماذج كو وين-٣-٨-٢٧ بي وديب سيك-في-٤-١-فلش. أسفر التطبيق عن توليد نحو ألفي مهمة مدربة خلال ساعات محددة، مما رفع نسبة النجاح الفوري في نطاق الهجين بنسبة سبع نقاط مئوية، أي تحسن نسبي يبلغ ٣٥ في المئة، وسدّ ٥٩ في المئة من الفجوة الأصلية. كما سجل النطاق الخاص بإدارة خدمات تكنولوجيا المعلومات تحسناً ملحوظاً مما يقرب من ثمانية عشر في المئة إلى أكثر من سبعة وعشرين في المئة. يمثل هذا الإطار خطوة جوهرية نحو أتمتة دورة حياة تدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي المؤسسي، حيث يضمن توليد بيانات عالية الجودة وقابلة للتحقق ومتوافقة مع سياسات المؤسسات، مع إمكانية تطبيق آليته على نماذج التعلم المعزز مستقبلاً لتحقيق قفزة في موثوقية الأنظمة المؤتمتة.
