خوارزمية GLOBE تخفض رموز استدلال الذكاء الاصطناعي بنسبة 49.7% في اختبارات قياس الأداء

أظهرت ورقة بحثية أولية نُشرت على موقع arXiv في 20 أكتوبر أن خوارزمية GLOBE، وهي خوارزمية للخروج المبكر لا تتطلب تدريباً ومخصصة لاستدلال الذكاء الاصطناعي، خفضت رموز المخرجات بنسبة 49.7% عبر نموذجين.

وفي الورقة البحثية الأولية المنشورة في 20 أكتوبر، خفضت GLOBE أيضاً إجمالي الوقت الفعلي المستغرق للتشغيل من البداية إلى النهاية بنسبة 51.0% وحققت نسبة 80.58% عبر خمس مهام، وهو ما وصفه المؤلفون بأنه يضاهي أسلوب سلسلة الأفكار الكاملة (Full CoT).

وتستهدف الطريقة أسلوب التوجيه بسلسلة الأفكار، حيث يولد النموذج خطوات استدلال وسيطة قبل تقديم الإجابة النهائية. وأوضح المؤلفون أن الخطوات الإضافية المولدة يمكن أن ترفع تكاليف التشغيل وقد تبعد النموذج عن النتيجة المؤقتة الصحيحة.

وكتب المؤلفون في ملخص البحث: "تدمج GLOBE كل مقطع استدلال مكتمل كنقطة على كرة الوحدة وتقرأ شكل المسار الدلالي الناتج". وكرة الوحدة هي كرة يبلغ نصف قطرها واحداً.

تولد الخوارزمية أولاً إجابات تجريبية قصيرة في مسار منفصل؛ فإذا تجاوزت الإجابة التجريبية حداً معيناً من الثقة، تتوقف الاستجابة الرئيسية، وإذا لم تتجاوزه، تبحث مرحلة تتبع المسار عن أي انعكاسات متكررة وأدنى حركة إجمالية.

وشملت اختبارات القياس الخمسة الاستدلال الرياضي، واستدعاء الأدوات، وذاكرة الوكيل الذكي، وفقاً للملخص. ولم يدرج المقتطف المتاح على صفحة arXiv اسمي النموذجين أو يكشف عن أي مقارنة للتكاليف المالية بالدولار.

وتعد هذه النتيجة أولية.

وأعد البحث كل من شينيوي بنغ، وجينلين ليانغ، ومنغ تساي، وهوا وانغ. وقُدمت النسخة المسجلة برقم arXiv:2610.25970v1 في 19 أكتوبر في تمام الساعة 08:01:32 بتوقيت غرينتش.

المصدر: ورقة بحثية أولية، arXiv cs.AI، في 20 أكتوبر 2026