Chanzo: Digital Times, mwandishi Gu Bon-gyu
Kunukuu makala kamili yenye kichwa “Kampuni ya AI ya kuanzisha CLEVI yaingia katika asilimia 2.5 bora ya GAIA… Yaonyesha uaminifu uliothibitishwa”
Tarehe ya kuchapishwa 2026-04-08
Kiungo: https://n.news.naver.com/article/029/0003020511?sid=105
Kampuni ya AI ya kuanzisha ya Korea Kusini ‘Clevi’ imesema kwamba, ikiwa imeunda from scratch modeli yake yenyewe na suluhisho lake lenyewe la mawakala, imeingia katika asilimia 2.5 bora ya modeli zote 3,090 zilizosajiliwa katika kipimo cha GAIA, ikiwa ni ya kwanza nchini Korea Kusini kufanya hivyo.
Kulingana na maelezo ya sekta hiyo, GAIA, iliyoundwa na Meta AI na kuendeshwa na Hugging Face, haiulizi AI uwezo wa ‘kufanya jambo moja vizuri’ tu, bali ‘uwezo wa kuchanganya uwezo mbalimbali ili kutatua matatizo halisi’. Lazima itafute taarifa kwenye wavuti, isome jedwali lililo ndani ya PDF, ichanganue picha, iendeshe msimbo kufanya mahesabu, kisha iunganishe matokeo hayo na kutoa jibu moja sahihi. Ikiwa na maswali 301 yasiyowekwa wazi, viwango vitatu vya ugumu, na kanuni ya kutofichua majibu, imeundwa kwa njia inayofanya overfitting wala udanganyifu visiwezekane.
Ili kupata alama ya juu katika mtihani huo, mambo mawili yanahitajika. Kwanza ni uwezo wa kufikiri wa modeli ya lugha inayounda msingi, na pili ni suluhisho la wakala linalounganisha modeli hiyo na zana za ulimwengu halisi na kuiwezesha kufanya kazi kwa uhuru. Hata modeli ikiwa nzuri kiasi gani, ikiwa wakala ni dhaifu, haiwezi kutatua Level 3; na hata wakala akiwa wa kisasa kiasi gani, ikiwa uwezo wa modeli wa kufikiri hautoshi, majibu yasiyo sahihi yataendelea kutoka katika hatua za kati.
Ukiangalia muundo wa sasa wa ubao wa vinara wa GAIA, kuna mtindo wa kuvutia unaoonekana. Mawakala wengi walio katika nafasi za juu wametumia mkakati wa ‘mchanganyiko wa modeli nyingi’, unaochanganya modeli kadhaa za makampuni makubwa ya teknolojia kama GPT, Claude na Gemini. Huu ni mkabala unaoeleweka unaolenga kuchanganya nguvu za kila modeli na kuzuia kupungua kwa alama kunakosababishwa na upotevu wa taarifa na mambo mengine.
Kwa upande mwingine, Clevi haikujiunga na mkondo huo. cip-5.5-agent (AI ya kiwakala), iliyotengenezwa kwa njia ya from scratch, hufanya kwa uhuru upangaji, utekelezaji na uthibitishaji wa kazi changamano, huku cip-5.5-mm (multimodal ya utendaji wa juu na matumizi ya jumla) ikielewa na kufikiri kuhusu miundo mbalimbali ya faili, ikiwemo sauti, picha na video. Modeli hizi zote mbili zilitengenezwa kivyake ndani ya Clevi, na hakuna API ya nje ya LLM iliyotumiwa hata kidogo.
Kwa kutumia stack hii ya modeli za ndani, iliingiza maajenti 5 kwenye GAIA, na wote walipata alama za zaidi ya 70. Kuanzia kiwango cha juu cha 79.07% hadi 70.76%, hili lilithibitisha uthabiti wa stack nzima, si bahati ya matokeo ya mara moja.
Kulingana na maelezo ya kampuni, nyuma ya alama rasmi ya 79.07% kuna nambari nyingine. Uchunguzi wa baada ya tathmini wa ndani wa CLEVI ulibaini kuwa miongoni mwa maswali 301, kulikuwa na idadi kubwa ya maswali ambayo ushahidi wa majibu sahihi ulikuwa umetoweka kwenye wavuti ya umma kwa sasa. Ilipotathminiwa upya kwa kuzingatia tu maswali ambayo majibu sahihi bado yanapatikana kwenye wavuti, kiwango cha majibu sahihi cha CLEVI kilikuwa zaidi ya 98%. Hii ni takwimu ambayo tayari imevuka wastani wa binadamu (92%).
Bila shaka, kuchanganya modeli za jumla zenye nguvu kutoka kwa kampuni nyingine kungeweza kuongeza zaidi alama rasmi. Hata hivyo, CLEVI iliamua kwa makusudi kutotumia mkakati huo. Hii ni kwa sababu lengo la benchmark hii halikuwa kushindania alama ya juu zaidi, bali kuthibitisha ikiwa modeli ya ndani iliyoundwa from scratch imefikia kiwango cha kushindana kwenye jukwaa la kimataifa.
Kuwekwa kwa jina kwenye ubao wa viongozi wa GAIA kuna umuhimu mkubwa kwa sababu kunamaanisha kuwa na uaminifu uliothibitishwa uliotolewa na tathmini huru ya mtu wa tatu. Huu ni ushahidi wa objektivu unaoweza kutumiwa katika kila hatua, kuanzia kuvutia uwekezaji na upanuzi wa kimataifa hadi mauzo ya B2B.
Mwakilishi wa CLEVI alisema, “Miongoni mwa majibu 63 rasmi yasiyo sahihi, idadi kubwa ilisababishwa na kutolingana kwa muundo wa matokeo, makosa katika kutafsiri nyenzo za kuona, na maswali ambayo hayangeweza kujibiwa kwa sababu ya upotevu wa taarifa. Hili si suala la kikomo cha msingi cha uwezo wa kufikiri kimantiki, bali ni suala la usahihi wa uchakataji wa baadae na upatikanaji wa taarifa za nje. Kwa kuwa ni modeli ya ndani, CLEVI inaweza kuiboresha yenyewe. Hii ndiyo faida ya kimuundo ya modeli ya ndani iliyoundwa from scratch. Mafanikio haya ya CLEVI yanauliza sekta ya AI ya Korea: ‘Tutaendelea kutegemea “akili tuliyokopa” hadi lini?’ CLEVI imechagua njia ngumu zaidi ya from scratch na inalenga kuthibitisha jibu hilo kwenye jukwaa la kimataifa,” alisema.