إنفوسيز تنشر بحثًا في TACL عن الاستدلال الرقمي بالجداول
نموذج بـ 8 مليارات معامل دُرّب بإطار TaNOS سجّل دقة 85.38% في تقييم الاستدلال الرقمي على جداول مالية، حسب إنفوسيز.
أعلنت شركة إنفوسيز المتخصصة في الذكاء الاصطناعي المؤسسي القائم على الأنطولوجيا يوم 27 أكتوبر 2026 أن ورقة بحثية عن الاستدلال الرقمي بالذكاء الاصطناعي، شارك في تأليفها الباحث في الشركة 조한준 ككاتب أول، نُشرت في مجلة TACL وقُبلت للعرض في مؤتمر دولي، حسب datanet.co.kr.
وحملت الورقة عنوان "Generalizing Numerical Reasoning in Table Data through Operation Sketches and Self-Supervised Learning"، وعرّف فريق البحث إطار تدريب يُسمى TaNOS (Table Numerical Reasoning with Operation Sketches).
وبحسب الشركة، سجّل نموذج ذكاء اصطناعي بـ 8 مليارات معامل دُرّب بإطار TaNOS دقة 85.38% في تقييم الاستدلال الرقمي على جداول مالية، وتجاوز في ظروف التقييم التي اعتمدها الباحثون كلاً من GPT-5 وClaude Sonnet 4.5 وGemini 2.5 Pro.
وعند تطبيق النموذج المدرّب على بيانات مالية على جداول من مجالات أخرى مثل التقنية الحيوية والهندسة الميكانيكية، انخفضت الدقة بأقل من نقطتين مئويتين. وباستخدام 10% فقط من بيانات التدريب، بلغت دقة النموذج 80.13%، وهي أعلى من GPT-5 في التقييم نفسه.
وقالت إنفوسيز إنها تطبّق منهجية توليد البيانات الاصطناعية في حلّها للذكاء الاصطناعي المؤسسي Axiom، الذي يبني معايير لتقييم أداء الذكاء الاصطناعي انطلاقًا من المستندات الداخلية للشركات. كما عُرض البحث شفهيًا في مؤتمر EMNLP في بودابست.
أسئلة سريعة
ما دقة النموذج المدرّب بإطار TaNOS؟
سجّل النموذج، البالغ 8 مليارات معامل، دقة 85.38% في تقييم الاستدلال الرقمي على جداول مالية.
ما هو Axiom؟
حل ذكاء اصطناعي مؤسسي من إنفوسيز يبني معايير لتقييم أداء الذكاء الاصطناعي من المستندات الداخلية للشركات.