نموذج ذكاء اصطناعي يحسن نواة وحدة معالجة الرسوميات أسرع من الخبراء البشريين
حققت تقنية جديدة طورها باحثون من ستانفورد وإنفيديا و Together AI اختراقًا كبيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال تحسين نواة وحدة معالجة الرسوميات (GPU) الهامة لتشغيل ضعف سرعة أحدث التقنيات، والتي كتبها خبراء بشريون، وفقًا لـ VentureBeat. تتحدى هذه التقنية، التي أطلق عليها اسم Test-Time Training to Discover (TTT-Discover)، النهج التقليدي المتمثل في إتاحة المزيد من الوقت للنماذج للتفكير.
أفادت VentureBeat أن TTT-Discover تمكن النموذج من مواصلة التدريب أثناء عملية الاستدلال، وتحديث أوزانه للمشكلة المحددة المطروحة. يتناقض هذا النهج مع استراتيجيات الذكاء الاصطناعي الحالية للمؤسسات التي غالبًا ما تعتمد على نماذج "مجمدة"، حيث تظل معلمات النموذج ثابتة، بغض النظر عما إذا كان نموذج استدلال مغلقًا أو مفتوحًا.
في أخبار الذكاء الاصطناعي ذات الصلة، يراقب مجتمع الذكاء الاصطناعي عن كثب تقدم نماذج اللغة الكبيرة من شركات مثل OpenAI و Google و Anthropic. أشارت MIT Technology Review إلى أن المجتمع يحبس أنفاسه مع كل إصدار جديد حتى تقوم METR (Model Evaluation Threat Research)، وهي مؤسسة غير ربحية لأبحاث الذكاء الاصطناعي، بتحديث الرسم البياني الخاص بها الذي يتتبع قدرات الذكاء الاصطناعي. يشير هذا الرسم البياني، الذي تم إصداره لأول مرة في مارس من العام الماضي، إلى أن بعض قدرات الذكاء الاصطناعي تتطور بمعدل أسي، وقد تجاوزت النماذج الحديثة مثل Claude Opus 4.5 هذا الاتجاه.
في أخبار العلوم الأخرى، اكتشف فريق من الجيولوجيين دليلًا على أن هيكلين قديمين بحجم القارة وفائقي الحرارة مخفيين تحت الأرض قد أثرا على المجال المغناطيسي للكوكب على مدى الـ 265 مليون سنة الماضية، حسبما ذكرت Wired. هذه الكتل، المعروفة باسم مقاطعات السرعة المنخفضة القص الكبيرة (LLSVPs)، هي من بين أضخم وأكثر الأجسام غموضًا على هذا الكوكب. تشير التقديرات الحالية إلى أن حجم كل منها يضاهي حجم القارة الأفريقية، مدفونة على عمق 2900 كيلومتر. وفقًا لـ Wired، تشكل مناطق السرعة الرأسية السطحية المنخفضة (LLVV) هذه مناطق غير منتظمة من وشاح الأرض، بمواد أكثر سخونة وكثافة ومختلفة كيميائيًا عن الوشاح المحيط.
كما تصدر عناوين الأخبار موضوع الطاقة النووية من الجيل التالي. تناولت MIT Technology Review أسئلة حول الطاقة النووية المتقدمة ومراكز بيانات الذكاء الاصطناعي فائقة الحجم والشبكة في مناقشة مائدة مستديرة عبر الإنترنت مؤخرًا. دار أحد الأسئلة الرئيسية حول احتياجات الوقود للمفاعلات النووية من الجيل التالي. لا يستخدم العديد من هذه المفاعلات اليورانيوم منخفض التخصيب الموجود في المفاعلات التقليدية، مما يثير تساؤلات حول اعتبارات سلسلة التوريد.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment