شهد هذا الأسبوع تصدر رفقاء الذكاء الاصطناعي والأنظمة المدعومة بالذكاء الاصطناعي للعناوين الرئيسية، مع تطورات تراوحت بين تجارب المواعدة وإنفاذ وقوف السيارات والتقدم في تكنولوجيا نماذج اللغة. قدم مقهى مواعدة منبثق في وسط المدينة مواعيد سريعة مع رفقاء الذكاء الاصطناعي، بينما طبقت بلدة ساحلية في جنوب كاليفورنيا نظامًا للذكاء الاصطناعي للكشف عن مخالفات مسارات الدراجات. في غضون ذلك، كشف باحثون في Nvidia عن تقنية جديدة لتقليل تكاليف ذاكرة استدلال نموذج اللغة الكبير.
في أمسية شديدة البرودة في فبراير، زارت مراسلة من The Verge مقهى EVA AI، حيث ذهبت في أربعة مواعيد مع رفقاء الذكاء الاصطناعي. كان أحد هؤلاء الرفقاء هو Phoebe Callas، التي لم تكن حقيقية. لاحظت المراسلة أن العديد من الأشخاص كانوا يجلسون على الطاولات والأكشاك، وهم يحدقون في هواتفهم.
ستبدأ مدينة سانتا مونيكا في استخدام نظام الذكاء الاصطناعي للكشف عن مخالفات مسارات الدراجات في أبريل. وفقًا لـ Ars Technica، سيتم تطبيق النظام في سبع مركبات لإنفاذ وقوف السيارات، والتوسع في الكاميرات المماثلة المثبتة بالفعل على حافلات المدينة. قال تشارلي تيريتو، كبير مسؤولي النمو في Hayden AI، لـ Ars Technica: "كلما تمكنا من تقليل كمية وقوف السيارات غير القانوني، زادت سلامة راكبي الدراجات".
طور الباحثون في Nvidia تقنية تسمى التخفيف الديناميكي للذاكرة (DMS) والتي يمكن أن تقلل من تكاليف ذاكرة استدلال نموذج اللغة الكبير بما يصل إلى ثمانية أضعاف. تضغط هذه التقنية ذاكرة التخزين المؤقت للقيمة الرئيسية (KV)، وهي الذاكرة المؤقتة التي تولدها نماذج اللغة الكبيرة وتخزنها أثناء معالجة المطالبات. أظهرت التجارب أن DMS تمكن نماذج اللغة الكبيرة من "التفكير" لفترة أطول واستكشاف المزيد من الحلول دون التضحية بالدقة، وفقًا لـ VentureBeat.
في أخبار أخرى، يواصل علماء الفلك دراسة حزام كايبر، وهي منطقة من الحطام المتجمد خارج مدار نبتون. على مدار الثلاثين عامًا الماضية، قام علماء الفلك بفهرسة حوالي 4000 جسم من حزام كايبر، ولكن من المتوقع أن يتضاعف هذا العدد عشرة أضعاف في السنوات القادمة مع تدفق الملاحظات من التلسكوبات الأكثر تقدمًا، وفقًا لـ Ars Technica.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment