Project Tapestry يحقق أول إنجاز، ويوسّع الروابط في مجال الذكاء الاصطناعي بين فيتنام والهند

أعلنت AI Alliance في 30 سبتمبر 2026، خلال أسبوع الجمعية العامة للأمم المتحدة في نيويورك، أن Project Tapestry قد أكمل أول إنجاز تقني له ووسع التعاونات السيادية في مجال الذكاء الاصطناعي مع فيتنام والهند.

يعمل Project Tapestry على بناء ائتلاف عالمي مفتوح تتعاون فيه الدول والمؤسسات على نماذج الأساس مع الحفاظ على سيطرتها على بياناتها والنماذج السيادية والنشر. وفقًا للمعمارية الموضحة في صفحة المشروع، تحتفظ العقد الشريكة بالبيانات الحساسة محليًا، وتستخدمها لحساب تحديثات الأوزان، وتشارك فقط أوزان النموذج الناتجة؛ ويمكن لأي شريك بناء مشتق سيادي مملوك بالكامل من النموذج الأساسي المشترك. تسرد الصفحة يان لوكون كالمستشار العلمي الرئيسي للمشروع وتصف AI Alliance بأنها ائتلاف غير ربحي للبحث في مجال الذكاء الاصطناعي وتكنولوجيا المصدر المفتوح يضم أكثر من 200 منظمة عضو.

Vietnam تؤكد نيتها التعاون على نموذج سيادي

خلال أسبوع الجمعية العامة، التقى قادة AI Alliance وProject Tapestry في نيويورك مع الأمين العام والرئيس الفيتنامي تو لام وكبار الوزراء الحكوميين. أكدت المناقشات نية التعاون على نموذج ذكاء اصطناعي سيادي يتماشى مع استراتيجية فيتنام الوطنية للذكاء الاصطناعي وأولوياتها، بما في ذلك اللغة الفيتنامية والثقافة والمعرفة وحالات الاستخدام الوطنية. شاركت Vietnam في Project Tapestry منذ مراحله الأولى، ووصف التحالف التعاون الموسع كخطوة نحو تحويل نموذج الائتلاف إلى تطوير سيادي للذكاء الاصطناعي على مستوى وطني.

قال السفير هوانغ آنه توان، القنصل العام لفيتنام في سان فرانسيسكو: “يمنح Project Tapestry فيتنام فرصة تحويل التعاون الدولي إلى قدرة وطنية مستدامة—تطوير ذكاء اصطناعي يفهم لغتنا وثقافتنا ومعرفتنا وأولوياتنا، مع بناء المهندسين والمؤسسات لتشغيل التكنولوجيا وتكييفها وتطويرها.”

قال كريستوفر نغوين، المهندس المعماري الرئيسي لـ Project Tapestry، إن دعم تو لام لهذا الاتجاه يبرز الرؤية الأوسع للمشروع، مشيرًا إلى الأعمال الموازية عبر فيتنام والهند واليابان وبهوتان.

India إحاطة تسبق ورشة عمل مومباي

استضاف القنصل العام بينايا سريكانتا برادان قادة Project Tapestry في القنصلية العامة للهند في نيويورك خلال الأسبوع. قدم غانيش راماكريشنان، المؤسس المشارك لـ BharatGen، وريتويك بانيرجي من Stony Brook University، وكوشيك بهاتا، شريك ومدير في AI Alliance، إطلاعًا للقنصل العام حول تطوير الذكاء الاصطناعي المدفوع بالائتلاف، نهج Tapestry، والإضافة الأخيرة لجامعة Stony Brook إلى الائتلاف. صرح برادان أن الذكاء الاصطناعي المبني للغات والثقافات الهندية يحافظ على الوكالة.

كانت India مساهمة مبكرة في المشروع. نفذت BharatGen، مجموعة نماذج الأساس المفتوحة المصدر المدعومة من الحكومة، أحد إثباتي المفهوم للإنجاز تحت إشراف الدكتور مانيش سينغ، نائب الرئيس لتعلم الآلة، بالتدريب المشترك مع جامعة Monash عبر الهند وأستراليا مع بقاء بيانات كل مؤسسة في بلدها الأصلي. سمت مؤسسة Gates راماكريشنان ببطولة Goalkeepers لعام 2026 خلال نفس الأسبوع، معترفةً بقيادته لـ BharatGen. ستستضيف BharatGen ورشة عمل Project Tapestry في مومباي في 15 أكتوبر 2026، لتخطيط المراحل التالية لمشاركة India.

نتائج Milestone Zero

أكملت التحالف Milestone Zero في 1 سبتمبر 2026، ونشر النتائج في 10 سبتمبر 2026. تم تدريب أو ضبط نماذج إثباتي المفهوم عبر أربعة مواقع في الهند وأستراليا ومنطقتين من AWS، ووصلت ثماني مساهمات إضافية عبر عملية المساهمة المفتوحة للمشروع.

في إثبات المفهوم الأول، قام الفريق المشترك من BharatGen وجامعة Monash بضبط نموذج OLMo 2 7B محليًا في كل عقدة باستخدام أقسام منفصلة من مجموعة بيانات CultureInstruct، مع دمج دلتا أوزان LoRA المضغوطة بشكل دوري دون تبادل أي بيانات ضبط. تم قياس التوافق الثقافي باستخدام تقييم GlobalOpinionQA مع مسافة Jensen‑Shannon عبر سبع جولات. تحدد النتائج الجولة الثالثة كأفضل نقطة فحص على مقياس المنطقة الثنائية المتساوية وتحذر من تفسير النتائج الأولية كدليل على أن الفدرالية أضرت بالأداء.

شغل إثبات المفهوم الثاني تدريبًا مسبقًا مستمرًا لنموذج OLMo 3 7B عبر إطار Flower الفيدرالي عبر مواقع في سيدني وفيرجينيا، منسقًا من أوهايو. وفقًا للنتائج، تم تدريب العملية على 12 مليار رمز عبر الائتلاف باستخدام ثمانية وحدات معالجة NVIDIA H100 GPU في كل موقع، محققة تقريبًا 44,400 رمز في الثانية في كل موقع، وأكملت جولتين بنقطة فحص نهائية تم التحقق منها بشكل مستقل، رغم قياس زمن انتقال ذهابًا وإيابًا قدره 186 مللي ثانية وعرض نطاق حوالي 0.53 جيجابت/ثانية على مسار أوهايو‑سيدني. لم تغادر بيانات التدريب المقسمة Dolma 3 المواقع.

استخدمت دراسة منفصلة تعديل LoRA الدقيق على نموذج Llama-3.2-3B-Instruct وقامت بقياس مسافته إلى موقع فيتنام على خريطة الثقافة إنغلهارت‑ويلزل، حيث انتقل من 2.46 إلى 1.35، وهو ما وصفه الفريق بأنه أقرب بنسبة 45٪، بينما انتقل اختبار MMLU الكامل من 63.2٪ إلى 62.4٪، وقد أُشير إلى أن هذا التغيير غير ذي دلالة إحصائية. وجدت أداة التحقق المسجلة مسبقًا والتي ساهمت من خلال العملية المفتوحة أن هذه التحولات غيرت سلوك الإجابة على الاستطلاعات أكثر من السلوك المفتوح. كما أنتج هذا الإنجاز متطلبات الإصدار 0.1 لاستراتيجية حوكمة البيانات وإدارتها في المشروع، مع تنظيم مجموعات عمل لكلا المجالين.

الإنجاز الأول وخريطة الطريق 2026–2027

قدّم مساهمو Tapestry ورقةً بعنوان “السيادة من خلال الترابط: الوكالة المعرفية، الفعل الذكي، والذكاء الاصطناعي الموزع” في الورشة الأولى للذكاء الاصطناعي السيادي للأنظمة البيئية التعاونية والتعددية، التي عُقدت بالتزامن مع ACM HCOMP 2026 في واشنطن، دي. سي.

قال أنطوني أنونزياتا، المؤسس المشارك ورئيس مجلس إدارة AI Alliance: “إن إنجازنا الأول وتوسع التعاونات العالمية يثبتان أن Tapestry ينتقل من مرحلة الهندسة إلى تقنية عملية.”

يستمر الإنجاز الأول من سبتمبر حتى نوفمبر 2026 عبر تدريب الاتّحاد، وتوافق ثقافي، وحوكمة البيانات وإدارتها، مع انضمام OpenMined وCommon Crawl وGSMA إلى العمل. تُظهر خريطة الطريق المنشورة أن المرحلة 1، النسخة الأولى من منصة تدريب الاتّحاد، نشطة الآن؛ ويستهدف النموذج الأساسي الأول أن يُطلق بنهاية 2026، مع نشر مبكر للنصف الأول من 2027، وجهد على نطاق الحدود المتقدمة لصيف 2027 أو لاحقًا. يعتمد الانتقال من مرحلة إلى أخرى على نقاط إثبات تقنية، والتزامات الشركاء، وتوافر الحوسبة، وجاهزية البيانات، وعوامل تمويلية.