بصفتها شركة تداول كمي، تنشئ Jump Trading نماذج تنبؤية تستخدم بيانات السوق والأخبار والأحداث، ومجموعة واسعة من مصادر البيانات البديلة، لتقديم أفضل تنبؤات ممكنة بشأن أسعار الأصول. وبسبب تعقيد الأسواق وضجيجها وتغيرها مع مرور الوقت، نادرًا ما يكون من الممكن التنبؤ بدقة بما سيحدث. ولكن وفقًا لـ Lucas Baker، رئيس البحث والتطوير الخاص بنماذج اللغات الكبيرة (LLM) في Jump، فإن التنبؤ بشكل أفضل قليلًا من رمي العملة على نطاق واسع يكفي لإنتاج استراتيجية ناجحة. ويقود Baker البحث والتطوير المعتمد على الوكلاء، ويركز على بناء الوكلاء والأدوات والبنية التحتية التي تسمح للباحثين الكميّين باستكشاف أفكارهم بعمق واتساع أكبر. وقد أدى إضافة GPT-6 Astra إلى توسيع نطاق وتعقيد سير العمل التي يمكن إسنادها إلى الوكلاء بشكل كبير، من البرمجة اليومية إلى الدراسات الكمية المتقدمة للتحقق من الفرضيات الجديدة.
"مع سلسلة GPT-6، وخاصة GPT-6 Astra، فتحت Open AI باب مستوى جديد من الاستقلالية للمهام طويلة الأمد التي تتطلب تنسيقًا مرنًا بين الوكلاء وثباتًا شديدًا في سير العمل المعقدة. فبدلًا من أننا كنا نحتاج إلى توجيه وتدخل بشري متكرر، يمكننا الآن التركيز بالكامل على تحديد بيئة آمنة ومراقبة جيدًا ذات أهداف واضحة، والسماح للوكلاء بإيجاد طريقهم بأنفسهم."—Lucas Baker، رئيس البحث والتطوير الخاص بنماذج اللغات الكبيرة، Jump Trading
من مقاطع الشفرة القصيرة إلى التحليل الشامل
خلال العام الماضي، تحول الذكاء الاصطناعي من أداة مساعدة مفيدة لكتابة مقاطع شفرة لمرة واحدة أو العثور على أخطاء صغيرة إلى نظام قادر ومتعدد الاستخدامات يمكنه تطوير قواعد شفرة وخدمات كاملة بمفرده. والآن، يجد Baker وفريقه أن الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل أفضل عندما يُعامل أكثر كزميل. فيمكن للباحثين تحديد مشكلة رئيسية، وبيئة عمل، وطريقة لتقييم جودة النتائج وأهميتها، ثم توجيه وكيل واحد أو عدة وكلاء في الوقت الفعلي بشأن المكان الذي يجب التركيز عليه في التحليل أو المهمة التي يجب تشغيلها بعد ذلك. ويقول Baker إن الوكلاء، مع GPT-6 Astra، أصبحوا قادرين الآن ليس فقط على العثور على تغييرات ذات معنى وعملية، بل ودمج تلك الانتصارات وتراكمها معًا في عملية تحسين تكرارية. وعلى مدار مهمة طويلة الأمد واحدة، يمكن للنظام تحليل نتائجها، وتقديرها مقابل المعايير المتفق عليها من اقتراح أولي، وإعادة توجيه جهوده بنشاط بدلًا من الحاجة إلى شخص لتحليل كل جولة من التغييرات. وكما يقول: "يمكنك تحديد شيء يحتاج إلى التشغيل لأيام—يجب أن يستمد من مصادر بيانات متعددة، ويحتاج إلى اتخاذ تلك القرارات الدقيقة حول ما هو مهم وما ليس كذلك، ويحتاج إلى ربط كل شيء ببعضه—لإنشاء تحليل شامل يعمل فعليًا الآن،" كما يقول.
إبقاء الحكم البشري في المركز
تعمل Jump Trading عبر كل الأفق الزمني وفئات الأصول. وكل خطوة في العملية معقدة، وفي صناعة منظمة بشدة مثل التمويل، يمكن أن تكون للأخطاء عواقب مالية وامتثالية. ويقول Baker إن من الضروري أن نكون على دراية بالمخاطر الناشئة عن إسناد العمل إلى الذكاء الاصطناعي، ولكن أيضًا أن الذكاء المعتمد على الوكلاء يمكن تطبيقه لتحسين الجودة والأمان والمراقبة، وليس فقط لإضافة ميزات. فالتصميم القوي للنظام والحدود الواضحة، والقيود المحددة، والبنية التحتية التي تعزز القدرة على التوجيه والمراقبة، والمراجعة البشرية للتغييرات تساعد فريق Jump Trading على ضمان أن سير العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي جاهزة للتوسع في بيئة منظمة.
"إذا كان لديك بيئة آمنة حيث يكون الوكيل أو النظام حرًا في إنتاج أي مخرجات يحتاجها، ولكن هناك أيضًا عملية مراجعة بشرية في نهايتها حيث تجري عملية التحقق الحاسم مع القبول البشري، فهذا ما يمنحنا الثقة،" يقول. فعلى سبيل المثال، إذا أنتج الوكيل إشارة تداول، فإنها تُحدَّد نطاقها وتُراجع بنفس الطريقة التي تُراجع بها أي مخرج: كإشارة، تكون عادةً مفيدة ولكنها قد تكون خاطئة محتملة، وتُدمج...
الكيانات الرئيسية: Co...
الأسئلة الشائعة
س: كيف تستخدم Jump Trading الذكاء الاصطناعي في البحث الكمي؟
ج: تستخدم Jump Trading GPT-6 Astra من OpenAI لتوسيع نطاق البحث الكمي من خلال تمكين سير عمل الذكاء الاصطناعي طويل الأمد الذي يجمع بين مصادر بيانات متعددة مع المراجعة البشرية. وتساعد وكلاء الذكاء الاصطناعي في البرمجة والتحقق من الفرضيات والتحسين التكراري للنماذج، بينما يضمن الإشراف البشري الامتثال والجودة في بيئة منظمة.
المصدر: OpenAI Blog · لخّصه HeadlinesBriefing