التعلم الآلي
جوجل تكشف عن نموذج الذكاء الاصطناعي جيميناي 3 و بيئة التطوير المدمجة أنتيغرافيتي
من إعداد الذكاء الاصطناعي صورة مولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي
أصدرت جوجل جيميناي 3 برو، أحدث نموذج رئيسي للذكاء الاصطناعي، مع التركيز على تحسين الاستدلال والمخرجات البصرية وقدرات البرمجة. كما قدمت الشركة أنتيغرافيتي، بيئة تطوير مدمجة تعتمد على الذكاء الاصطناعي أولاً. كلاهما متاحان في معاينة محدودة بدءًا من اليوم.
تظهر دراسة جديدة أن التعلم بنقل المعرفة يمكن أن يقلل التكاليف الحسابية للبحث عن فيزياء تتجاوز النموذج الكوني القياسي بأكثر من عشرة أضعاف. يعتمد هذا النهج على تدريب الذكاء الاصطناعي أولاً على محاكاة أبسط قبل الانتقال إلى أخرى أكثر تعقيداً. ومع ذلك، يمكن أن يؤدي هذا إلى "نقل سلبي" يعيق اكتشاف تأثيرات جديدة حقاً.
من إعداد الذكاء الاصطناعي
أوضحت شركة "أوبن أيه آي" السبب وراء تطوير نماذج "تشات جي بي تي" لقدر غير معتاد من الميل إلى الإشارة إلى العفاريت والمخلوقات الخيالية. وقد نبعت المشكلة من التعلم التعزيزي ضمن ميزة "الشخصية المهووسة". وقد عالجت الشركة الأمر عبر إلغاء هذه الشخصية وتعديل عمليات التدريب.
مختبر الآلات التفكيرية، وهي شركة ناشئة أسسها باحثون سابقون في OpenAI، أطلقت منتجها الأول، Fine-Tune، الذي يهدف إلى تبسيط تخصيص نماذج اللغة الكبيرة. تعد المنصة بجعل الضبط الدقيق متاحًا للمطورين دون موارد واسعة. يمثل هذا الإصدار خطوة هامة للشركة في سوق أدوات الذكاء الاصطناعي التنافسي.
من إعداد الذكاء الاصطناعي
الشركة الصينية للذكاء الاصطناعي ديب سيك تجرب آليات الاهتمام المتفرق لخفض تكاليف معالجة نماذج اللغة الكبيرة بشكل كبير. يركز النهج على الحسابات في الأجزاء الرئيسية من بيانات الإدخال، مما قد يقلل من متطلبات الموارد إلى النصف. يمكن أن يجعل هذا التطور الذكاء الاصطناعي المتقدم أكثر إتاحة وسط مخاوف الطاقة المتزايدة.