كشفت شركة Nvidia عن تقنية جديدة لتقليل تكاليف الذاكرة بشكل كبير لعملية استنتاج نماذج اللغات الكبيرة (LLM)، بينما أطلقت OpenAI نموذج ترميز جديد مدعوم بشرائح Cerebras، مما يشير إلى تحول بعيدًا عن اعتمادها على أجهزة Nvidia. تسلط هذه التطورات، إلى جانب الأبحاث الجارية في شيخوخة الدماغ وتعلم اللغة، الضوء على التطورات السريعة في الذكاء الاصطناعي والمجالات ذات الصلة.
وفقًا لـ VentureBeat، يمكن لتقنية Nvidia الجديدة، المسماة "تخفيف الذاكرة الديناميكي" (DMS)، ضغط ذاكرة القيمة الرئيسية (KV) - وهي الذاكرة المؤقتة التي تستخدمها LLMs - بما يصل إلى ثمانية أضعاف. يسمح هذا لـ LLMs بـ "التفكير" لفترة أطول واستكشاف المزيد من الحلول دون نفاد الذاكرة، كما ورد في VentureBeat. في حين أن الطرق الأخرى حاولت ضغط ذاكرة التخزين المؤقت، فإن نهج Nvidia يحافظ على قدرات الاستنتاج للنموذج أو حتى يحسنها.
تمثل خطوة OpenAI إلى شرائح Cerebras لنموذج الترميز الجديد GPT-5.3-Codex-Spark تحولًا كبيرًا عن اعتمادها التقليدي على Nvidia. أشارت VentureBeat إلى أن هذا النموذج مصمم لأوقات استجابة شبه فورية وهو أول شراكة استنتاج رئيسية لـ OpenAI خارج Nvidia. تأتي الشراكة في وقت محوري لـ OpenAI، والتي تتنقل في علاقة متوترة مع Nvidia، وانتقادات لقرارها بإدخال الإعلانات في ChatGPT، وعقد جديد أُعلن عنه مع البنتاغون، واضطرابات تنظيمية داخلية.
في أخبار أخرى، تواصل الأبحاث استكشاف تأثير الكافيين على شيخوخة الدماغ. تشير دراسة شملت 130 ألف شخص إلى أن تناول الكافيين باعتدال قد يقلل من خطر الإصابة بالخرف، وفقًا لـ Nature News. ناقش بودكاست Nature أيضًا استخدام الذكاء الاصطناعي لفك رموز قواعد لعبة لوحية رومانية قديمة منسية.
في غضون ذلك، يواصل مجتمع التكنولوجيا الابتكار. يعمل مشروع "zed" مفتوح المصدر على إعادة تطبيق أداة العرض الخاصة به على نظام Linux باستخدام wgpu، كما هو موضح في طلب سحب على GitHub. بالإضافة إلى ذلك، يقدم موقع "lairner" دورات تدريبية بأكثر من 60 لغة، بما في ذلك اللغات النادرة والمهددة بالانقراض، وفقًا لـ Hacker News.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment