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ZhiJing क्या है: AI को सामाजिक संदर्भ और ‘अनकहे संकेत’ समझाने की CAS ICT की पहल

ZhiJing एक एकीकृत ‘सोशल माइंड’ ढांचा है, जिसमें सामाजिक बुद्धिमत्ता का आकलन, मॉडल प्रशिक्षण और तैनाती के समय संदर्भ आधारित सहायता शामिल है। [1] SoMBench में 3 प्रमुख आयाम, 17 उप आयाम, 71 कार्य पद्धतियां, 284 साझा परिदृश्य और 3,481 विशेषज्ञ सत्यापित उदाहरण हैं। [1] CAS ICT के अनुसार, Zing 27B ने पांच सामाजिक संज्ञान...

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शोध उत्तर

मुख्य निष्कर्ष

ZhiJing एक एकीकृत ‘सोशल माइंड’ ढांचा है, जिसमें सामाजिक बुद्धिमत्ता का आकलन, मॉडल प्रशिक्षण और तैनाती के समय संदर्भ आधारित सहायता शामिल है। [1]
SoMBench में 3 प्रमुख आयाम, 17 उप आयाम, 71 कार्य पद्धतियां, 284 साझा परिदृश्य और 3,481 विशेषज्ञ सत्यापित उदाहरण हैं। [1]
CAS ICT के अनुसार, Zing 27B ने पांच सामाजिक संज्ञान बेंचमार्क के औसत स्कोर में GPT 5.5 को पीछे छोड़ा; ये नतीजे लेखकों द्वारा रिपोर्ट किए गए हैं, स्वतंत्र प्रतिकृति नहीं। [1]

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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is the Chinese Academy of Sciences Institute of Computing Technology’s ZhiJing social intelligence system, released on July 24, 2026, a. Article summary: ZhiJing is CAS ICT’s integrated “social mind” framework: it combines measurement, model training, and deployment time grounding so LLMs can infer mental states, relationships, norms, and context rather than merely produc. Topic tags: general web, openai, llm, agents, ai. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
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बड़े भाषा मॉडल अक्सर धाराप्रवाह जवाब तो दे देते हैं, लेकिन किसी व्यक्ति की गलत धारणा, छिपे इरादे, बदलती भावना या रिश्ते और सामाजिक नियमों से बने संदर्भ को पकड़ने में चूक सकते हैं। चीनी अकादमी ऑफ साइंसेज़ (CAS) के इंस्टीट्यूट ऑफ कंप्यूटिंग टेक्नोलॉजी (ICT) का ZhiJing इन्हीं कमियों पर केंद्रित एक ‘सोशल माइंड’ तकनीकी ढांचा है। इसका लक्ष्य केवल AI से सही उत्तर कहलवाना नहीं, बल्कि उसे मानसिक अवस्थाओं, संबंधों, मानदंडों और प्रसंग के आधार पर तर्क करना सिखाना है। 1

CAS ICT ने इसे 24 जुलाई 2026 को सार्वजनिक रूप से पेश किया था, जबकि संबंधित तकनीकी रिपोर्ट 26 जुलाई को जमा हुई। ये अलग-अलग घटनाओं की तिथियां हैं, इसलिए इनमें अपने-आप कोई विरोधाभास नहीं है। 1

ZhiJing के तीन हिस्से

ZhiJing को मोटे तौर पर मापन, आंतरिक प्रशिक्षण और तैनाती के समय सहायता की श्रृंखला समझा जा सकता है:

SoMBench: सामाजिक समझ की कमियां पहचानने वाला बेंचमार्क;
Zing: निदान के आधार पर सामाजिक तर्क क्षमता को मॉडल के प्रशिक्षण में समाहित करने वाला घटक;
Actio: उपयोग के समय प्रक्रियात्मक मार्गदर्शन, मानसिक-अवस्था ट्रैकिंग, पूर्व अनुभव और सामाजिक/नैतिक ज्ञान की नियंत्रित पुनर्प्राप्ति जैसी सहायता देने वाला ढांचा। 1

SoMBench: ‘AI लोगों को समझता है या नहीं’ की बारीक जांच

SoMBench मनोविज्ञान-आधारित डायग्नोस्टिक बेंचमार्क है। इसमें 3 प्राथमिक आयाम, 17 द्वितीयक आयाम और 71 कार्य-पद्धतियां हैं। 284 साझा परिदृश्यों में 3,481 विशेषज्ञ-सत्यापित उदाहरण शामिल किए गए हैं। प्रश्न के प्रारूप, कहानी किसके नजरिये से सुनाई जा रही है और संदर्भ की लंबाई जैसे कारकों को नियंत्रित किया गया है। 1

यह केवल अंक नहीं देता, बल्कि यह अलग करने की कोशिश करता है कि मॉडल कहां चूक रहा है—मसलन:

किसी व्यक्ति की मान्यता को वास्तविकता समझ लेना;
अप्रत्यक्ष इरादे या निहित विश्वास को न पकड़ पाना;
नई जानकारी आने पर अपनी धारणा अद्यतन न कर पाना;
रिश्ते, भूमिका या सामाजिक नियमों से बदलने वाले जवाबी दायित्वों को नजरअंदाज करना। 1

20 प्रतिनिधि LLM के आकलन में सबसे अच्छे मॉडल की कुल सटीकता केवल 72.08% रही और 17 में से कोई भी उप-आयाम रिपोर्ट की 90% निकट-सीमा तक नहीं पहुंचा। इससे संकेत मिलता है कि सामाजिक संदर्भ पर AI की क्षमता में अभी काफी जगह बाकी है। 1

Zing का प्रशिक्षण: गलती पकड़ो, लक्षित डेटा बनाओ, फिर दोबारा जांचो

Zing का विचार सामाजिक तर्क को सिर्फ बेहतर प्रॉम्प्ट पर निर्भर अस्थायी व्यवहार न रहने देकर, मॉडल के पैरामीटरों में अधिक स्थिर क्षमता के रूप में ढालना है। इसके लिए सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग, On-Policy Distillation (OPD) और रूब्रिक-आधारित रिइनफोर्समेंट लर्निंग को जोड़ा गया है। 1

टीम के बताए FLARE-शैली डेटा फ्लाईव्हील में SoMBench पर मिलने वाली विफलताएं अगले प्रशिक्षण चक्र का लक्ष्य बनती हैं। इसमें खराब उदाहरणों का निष्कर्षण, हर आयाम के हिसाब से निदान, कठिनाई और उत्तर-योग्यता की जांच, सतही ‘शॉर्टकट’ की पड़ताल, सुधार और चयन जैसे चरण शामिल हैं। 1

प्रशिक्षण दो चरणों में किया गया:

पहले चरण में व्यापक सामाजिक-संदर्भ समझ विकसित की जाती है।
दूसरे चरण में मजबूत शिक्षक मॉडल के chain-of-thought डिस्टिलेशन और रिइनफोर्समेंट प्रशिक्षण के जरिए विशेष सामाजिक-मन तर्क पर ध्यान दिया जाता है। 1

Mixed-Reward GRPO सामाजिक-तर्क वाले पुरस्कार संकेत को OPD के साथ जोड़ता है। OPD का उद्देश्य विशेष पोस्ट-ट्रेनिंग के दौरान मूल मॉडल की उपयोगी सामान्य क्षमताओं को बचाए रखना—यानी catastrophic forgetting को कम करना—है, जबकि GRPO लक्षित सामाजिक कार्यों पर प्रदर्शन को आगे बढ़ाता है। 1

Zing-27B बनाम GPT-5.5: रिपोर्ट किया गया प्रदर्शन

CAS ICT के अनुसार, उसका मल्टीमॉडल Zing-27B पांच अंतरराष्ट्रीय सामाजिक-संज्ञान बेंचमार्क पर औसत स्कोर में GPT-5.5 से आगे रहा। 1

रिपोर्ट किए गए आंकड़ों के अनुसार, Zing-27B का संयुक्त स्कोर 79.80% था, जबकि GPT-5.5 का 78.44%—यानी 1.36 प्रतिशत अंक की बढ़त। विशेष रूप से HiToM पर 4.08 प्रतिशत अंक और EmoBench पर 5.62 प्रतिशत अंक की बढ़त बताई गई। 1

हालांकि, इसे सही संदर्भ में देखना जरूरी है: उपलब्ध प्राथमिक शोध-पत्र के अंश में पांच बेंचमार्क पर समग्र बढ़त का दावा मौजूद है, लेकिन ये चारों सटीक आंकड़े स्वतंत्र रूप से वहां प्रदर्शित नहीं होते। इसलिए इन्हें लेखकों द्वारा रिपोर्ट किए गए मूल्यांकन परिणाम मानना चाहिए, न कि किसी स्वतंत्र तीसरे पक्ष की पुनरावृत्ति का निष्कर्ष। 1

ZhiJing का निष्कर्ष यह नहीं है कि AI अब विश्वसनीय रूप से इंसानों को “समझ” गया है। बल्कि यह सामाजिक समझ को एक अस्पष्ट ‘इमोशनल इंटेलिजेंस’ दावे के बजाय—मापने योग्य परीक्षणों, लक्षित प्रशिक्षण और तैनाती-समय उपकरणों वाली इंजीनियरिंग समस्या के रूप में लेने का प्रयास है।

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