أندريه كارباثي يعود إلى الواجهة: من أوبن إيه آي إلى أنثروبيك لقيادة أبحاث ما قبل التدريب

في خطفة مفاجئة لكنها منطقية لعالم الذكاء الاصطناعي، انضم الباحث البارز أندريه كارباثي (Andrej Karpathy) إلى شركة Anthropic للعمل على أكثر مراحل بناء النماذج حساسية من الناحية الحاسوبية والعلمية: مرحلة “ما قبل التدريب” أو pre-training. الإعلان الذي نشره كارباثي على منصة X يوم الثلاثاء 19 مايو 2026، يعيد إلى الواجهة واحدًا من أكثر العقول قدرة على سد الفجوة بين النظريات الأكاديمية لنماذج اللغة الكبيرة وتطبيقاتها العملية على نطاق واسع.

من هو أندريه كارباثي؟

لمن لا يتذكره، كارباثي هو أحد المؤسسين المشاركين لـ OpenAI، حيث عمل على التعلم العميق ورؤية الكمبيوتر قبل أن يغادر في 2017 ليقود برامج Full Self-Driving ونظام Autopilot في Tesla. بعد ست سنوات في تسلا، عاد إلى OpenAI لمدة عام، ثم غادر في 2024 لتأسيس Eureka Labs، وهي شركة ناشئة تهدف إلى تطبيق مساعدات الذكاء الاصطناعي في مجال التعليم. كما يُعرف بدورته التعليمية الشهيرة “Neural Networks: Zero to Hero” وقناته على يوتيوب التي ينشر فيها محاضرات متقدمة حول النماذج اللغوية.

ماذا يعني “ما قبل التدريب”؟

مرحلة pre-training هي العمود الفقري لأي نموذج لغوي كبير مثل Claude من Anthropic أو GPT من OpenAI. خلال هذه المرحلة، يُدرّب النموذج على كميات هائلة من النصوص غير المصنفة لاكتساب المعرفة الأساسية وفهم اللغة. وهي الأكثر استهلاكًا للطاقة الحاسوبية والتكلفة. فريق pre-training في Anthropic بقيادة Nick Joseph، والآن سيعمل كارباثي ضمن هذا الفريق، لكن بمهمة محددة: بناء فريق جديد يُركّز على استخدام نموذج Claude نفسه لتسريع أبحاث ما قبل التدريب.

لماذا اختار كارباثي أنثروبيك الآن؟

في منشوره، قال كارباثي: “أعتقد أن السنوات القليلة القادمة على حافة نماذج اللغة الكبيرة ستكون تكوينية بشكل خاص. أنا متحمس جدًا للانضمام إلى الفريق هنا والعودة إلى البحث والتطوير.” هذه الكلمات تحمل إشارة واضحة إلى أن أنثروبيك تراهن على فكرة AI-assisted research – أي استخدام الذكاء الاصطناعي نفسه لتحسين وتطوير الجيل التالي من النماذج، بدلاً من الاعتماد فقط على زيادة القدرة الحاسوبية الخام. إذا نجح هذا التوجه، فقد يغير قواعد المنافسة مع OpenAI وGoogle.

المتحدث باسم أنثروبيك أوضح أن كارباثي سيبدأ فريقًا جديدًا “يركز على استخدام Claude لتسريع أبحاث ما قبل التدريب”. بمعنى آخر، بدلاً من أن يُدرّب الباحثون النماذج يدويًا، سيُساعدهم Claude نفسه في اكتشاف طرق تدريب أفضل وأسرع وأقل تكلفة.

خبر آخر: تعزيز فريق الأمن السيبراني

في السياق نفسه، أعلنت أنثروبيك أيضًا عن انضمام Chris Rohlf إلى فريق red team المتخصص في اختبار اختراق النماذج المتقدمة ومواجهة التهديدات الخطيرة. رولف، الذي يتمتع بأكثر من 20 عامًا في مجال الأمن السيبراني، عمل سابقًا في فريق The Paranoids في Yahoo، ثم في Meta لمدة ست سنوات، وكان زميلًا في مركز جورجتاون للتقنية والأمن الناشئ. انضمامه يدل على تركيز أنثروبيك على بناء نماذج آمنة وموثوقة منذ المراحل الأولى.

التطبيقات والروابط الرسمية

لمن يريد متابعة أعمال كارباثي التعليمية أو الاطلاع على مشروعه السابق:

  • مشروع Eureka Labs (رابط) – شركة ناشئة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في التعليم.
  • دورة Neural Networks: Zero to Hero (رابط) – دورة مجانية لتعلم بناء الشبكات العصبية من الصفر.
  • قناة يوتيوب لأندريه كارباثي (رابط).

الخلاصة العملية

هذه الخطوة تعزز مكانة أنثروبيك كمنافس جدي في سباق الذكاء الاصطناعي، ليس فقط بقوة الحوسبة، بل بجذب العقول القادرة على الابتكار. بالنسبة للمستخدم العربي، قد يعني هذا تحسينات مستقبلية في أداء Claude، سواء من حيث الدقة أو التكلفة أو السرعة. لكن التفاصيل الدقيقة لم يتضح بعد: كيف سيعمل فريق كارباثي الجديد؟ وما هي النتائج الملموسة التي سيحققها؟ سننتظر ونرى.

روابط مذكورة في المصدر

المصدر: TechCrunch