بناءً على Beating، فتحت مايكروسوفت مؤخراً نموذج Phi-Ground للعائلة المصدر المفتوح، المصمم لمعالجة مشكلة أين ينبغي للذكاء الاصطناعي أن ينقر على شاشة الكمبيوتر. فقد تفوّق إصدار 4 مليارات معلمات، بالاقتران مع نماذج لغوية أكبر لتخطيط التعليمات، على دقة النقر لدى OpenAI Operator وClaude Computer Use في معيار Showdown، واحتل المركز الأول بين جميع نماذج أقل من 100 مليار معلمة عبر خمس عمليات تقييم، بما في ذلك ScreenSpot-Pro.
تدرّبت المجموعة على أكثر من 40 مليون عينة بيانات، ووجدت أن ثلاث تقنيات تدريب شائعة تُستخدم في الأوراق الأكاديمية أصبحت غير فعّالة عند التطبيق على نطاق واسع. وقد ثبت أن النهج الأساسي بسيط: إخراج الإحداثيات كأرقام عادية، مثل “523, 417”. ابتكرت أبحاث سابقة مفردات موضعية متخصصة للإحداثيات، لكن ذلك لم ينجح عند التوسع. كما اكتشفت المجموعة أن وضع تعليمات نصية قبل الصور يحسّن الأداء، إذ يمكن للنماذج تحديد الأهداف أثناء معالجة وحدات البكسل. بالإضافة إلى ذلك، حسّنت طرق التعلم التعزيزي مثل DPO الدقة حتى بعد إجراء الضبط الدقيق.
إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة من مصادر خارجية ولا تمثل آراء أو مواقف Gate. المحتوى المعروض في هذه الصفحة هو لأغراض مرجعية فقط ولا يشكّل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. لا تضمن Gate دقة أو اكتمال المعلومات، ولا تتحمّل أي مسؤولية عن أي خسائر ناتجة عن استخدام هذه المعلومات. تنطوي الاستثمارات في الأصول الافتراضية على مخاطر عالية وتخضع لتقلبات سعرية كبيرة. قد تخسر كامل رأس المال المستثمر. يرجى فهم المخاطر ذات الصلة فهمًا كاملًا واتخاذ قرارات مدروسة بناءً على وضعك المالي وقدرتك على تحمّل المخاطر. للتفاصيل، يرجى الرجوع إلى
إخلاء المسؤولية.
مقالات ذات صلة
حقق كل من Sakana AI وNvidia سرعة استدلال على H100 أسرع بنسبة 30% عبر تخطي 80% من عمليات الحوسبة غير الصحيحة
قامت Sakana AI وNvidia بإتاحة TwELL كمصدر مفتوح، وهو تنسيق بيانات متفرق يتيح لوحدات GPU من نوع H100 تخطي 80% من الحسابات غير الصالحة في النماذج اللغوية الكبيرة دون المساس بالدقة. يقدّم الحل ما يصل إلى 30% تسريعاً في الاستدلال و24% تسريعاً في التدريب على وحدات H100، مع تقليل استهلاك الذاكرة القصوى. وفي الاختبارات على نموذج من 1.5 مليار معامل، خفّضت المقاربة عدد العصبونات النشطة إلى أقل من 2% عبر تنظيم خفيف أثناء التدريب، دون أي تراجع في الأداء عبر سبع مهام لاحقة.
GateNewsمنذ 14 د
Tilde Research يكتشف أن مُحسّن الميون يقتل 25% من الخلايا العصبية؛ ويحقق بديل Aurora مكسبًا في كفاءة البيانات بمقدار 100 ضعف
وفقاً لـ Tilde Research، يعاني مُحسّن Muon الذي اعتمدته نماذج ذكاء اصطناعي رائدة، بما في ذلك DeepSeek V4 وKimi K2.5، من عيبٍ خفي: إذ يتسبب في موتٍ دائم لأكثر من 25% من عصبونات طبقات MLP خلال التدريب المبكر. صممت المجموعة Aurora، وهو مُحسّن بديل، وقامت بإتاحته مفتوح المصدر. وقد حقق نموذج بمعلمات 1.1B تم تدريبه باستخدام 100B فقط من الرموز أداءً مطابقاً لأداء Qwen3-1.7B الذي تم تدريبه على 36T من الرموز عبر معايير فهم اللغة مثل HellaSwag وWinogrande، ما يوضح تحسناً تقريبيّاً في كفاءة البيانات بنسبة
GateNewsمنذ 1 س
التزمت شركة Nvidia بأكثر من 40 مليار دولار باستثمارات في مجال الذكاء الاصطناعي خلال بداية 2026، بما في ذلك 30 مليار دولار لصالح OpenAI
وفقاً لـTechCrunch، التزمت Nvidia بأكثر من 40 مليار دولار باستثمارات حقوق ملكية في شركات الذكاء الاصطناعي خلال الأشهر الأولى من 2026، مع استثمار 30 مليار دولار في OpenAI بوصفه أكبر التزام منفرد. كما تعهدت الشركة المصنعة للرقائق بما يصل إلى 3.2 مليار دولار في شركة صناعة الزجاج Corning، وبقدر يصل إلى 2.1 مليار دولار لمشغل مراكز البيانات IREN، بما في ذلك مذكرة ضمان (warrant) لمدة خمس سنوات، وعقد منفصل بقيمة 3.4 مليار دولار لخدمات سحابية للغرض الحوسبي GPU المُدارة باستخدام أنظمة Nvidia Blackwell. وو
GateNewsمنذ 4 س
حصلت شركة Deepinfra، الشريك طويل الأمد في مجال الذكاء الاصطناعي المفتوح التابع لـ NVIDIA، على تمويل جولة B بقيمة 107 مليون دولار، بهدف إنشاء «مصنع رموز».
أعلنت شركة الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي DeepInfra إتمام جولة تمويل من الفئة B بقيمة 107 مليون دولار، بقيادة 500 Global والمهندسَين السابقَين في جوجل Georges Harik، مع مشاركة مستثمرين استراتيجيين مثل NVIDIA (إنفيديا) وSamsung Next وSupermicro. ووفقاً لخبر رسمي، ستُستخدم هذه الزيادة في رأس المال لتوسيع سعة مراكز البيانات العالمية، ومعالجة اختناقات التكلفة والكفاءة التي يواجهها قطاع تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية أثناء انتقاله من «تدريب النماذج» إلى «الاستدلال واسع النطاق». تزايد متطلبات الا
ChainNewsAbmediaمنذ 4 س
عضو مجلس محافظي البنك المركزي الأوروبي إسكريڤيا يسلّط الضوء على مخاطر الذكاء الاصطناعي على البنية التحتية المالية في 9 مايو
صرّح عضو مجلس محافظي البنك المركزي الأوروبي إسكريفيا في 9 مايو بأن على البنوك المركزية إعادة تقييم متانة البنية التحتية المالية والصلابة السيبرانية، في ضوء التطورات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. وبحسب تصريحاته خلال فعالية، فإن التقدم الأخير في مجال الذكاء الاصطناعي يستدعي إجراء إعادة تقييم لمدى قدرة الأنظمة المالية على الصمود أمام المخاطر الناشئة.
GateNewsمنذ 5 س
تُعيد SpaceX تسمية xAI إلى SpaceXAI، وتُقدّم طلباً للحصول على علامة تجارية للحوسبة المدارية قبل طرحها للاكتتاب العام بقيمة 1.75 تريليون دولار
استناداً إلى طلبات العلامات التجارية المقدّمة إلى مكتب براءات الاختراع والعلامات التجارية الأمريكي، يتم إدماج شركة الذكاء الاصطناعي التابعة لإيلون ماسك xAI في شركة SpaceX تحت علامة تجارية جديدة هي SpaceXAI. يشمل إعادة العلامة مراكز بيانات قائمة على الأقمار الصناعية، والحوسبة المدارية، والحوسبة السحابية، وإدارة أحمال عمل الذكاء الاصطناعي عبر منصات قائمة في الفضاء. وأكد ماسك أن xAI ستذوب كشركة مستقلة، على أن تعمل منتجات الذكاء الاصطناعي تحت SpaceXAI مع شعارها الخاص. يتزامن هذا التحرك مع اتفاق حوسب
GateNewsمنذ 6 س
