شهدت التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) تطوراً سريعاً، مع ظهور تقنيات جديدة وتحسين التقنيات القائمة. تشمل التطورات الأخيرة اختراقات في معمارية ذاكرة الذكاء الاصطناعي، وتطبيق الذكاء الاصطناعي في كشف الاحتيال، وصعود وسقوط منصات الذكاء الاصطناعي التجريبية.
أحد التطورات البارزة هو "الذاكرة الملاحظاتية" (observational memory)، وهي تقنية مفتوحة المصدر طورتها شركة ماسترا (Mastra)، والتي تعد بتقليل تكاليف وكلاء الذكاء الاصطناعي بعشرة أضعاف وتتفوق على أنظمة RAG (الجيل المعزز بالاسترجاع) في معايير السياق الطويل. وفقًا لـ VentureBeat، يعطي هذا النهج الجديد الأولوية للاستمرارية والاستقرار على الاسترجاع الديناميكي، معالجة القيود في الأنظمة الحالية مع انتقال الفرق من روبوتات الدردشة قصيرة العمر إلى وكلاء طويلو الأمد وثقيلي الأدوات.
في الوقت نفسه، يحقق الذكاء الاصطناعي خطوات كبيرة في التطبيقات العملية. تستخدم منصة Decision Intelligence Pro (DI Pro) التابعة لشركة ماستركارد نماذج ذكاء اصطناعي متطورة لتحليل المعاملات الفردية وتحديد الأنشطة الاحتيالية في غضون أجزاء من الثانية. يعتبر هذا النظام بالغ الأهمية، نظرًا لأن شبكة ماستركارد تعالج ما يقرب من 160 مليار معاملة سنويًا، وتشهد فترات الذروة ما يصل إلى 70000 معاملة في الثانية، كما ورد في VentureBeat. أكد يوهان جيربر، نائب الرئيس التنفيذي لشركة ماستركارد، على تركيز المنصة على تقييم المخاطر المرتبطة بكل معاملة.
في مجال منصات الذكاء الاصطناعي التجريبية، اكتسبت Moltbook، وهي شبكة اجتماعية للروبوتات، اهتمامًا كبيرًا مؤخرًا قبل أن تتلاشى بسرعة من دائرة الضوء. سمحت Moltbook، التي تم إطلاقها في 28 يناير، لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتفاعل ومشاركة المعلومات. في حين رأى البعض أنها لمحة عن مستقبل الذكاء الاصطناعي المفيد، كان آخرون أكثر انتقادًا. قارن المحرر الأول للذكاء الاصطناعي في MIT Technology Review، ويل دوغلاس هيفن، المنصة بـ Pokémon، مشيرًا إلى أن جاذبيتها كانت أكثر زوالًا من كونها تحويلية.
انتشرت المنصة، التي استخدمت وكيلًا مدعومًا بنموذج لغوي كبير (LLM) مفتوح المصدر مجانيًا يُعرف باسم OpenClaw، بسرعة. ومع ذلك، كما أشارت MIT Technology Review، غمرت المنصة أيضًا بعمليات الاحتيال المتعلقة بالعملات المشفرة، وكُتبت العديد من المنشورات في الواقع بواسطة بشر.
في أخبار أخرى، علم مطور نموذج GPT-OSS-120B أن "يرى" باستخدام Google Lens و OpenCV. سمح هذا للنموذج النصي فقط بتحديد الأشياء في الصور، مما يدل على إمكانية دمج قدرات الرؤية في نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية. استخدم المطور OpenCV للعثور على الأشياء في الصورة واقتصاصها وإرسالها إلى Google Lens لتحديدها. يتضمن المشروع، المتاح على GitHub و PyPI، 17 أداة، بما في ذلك بحث Google والأخبار والترجمة، وفقًا لـ Hacker News.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment