إرني، وهو بوت الذكاء الاصطناعي الحواري المتطور من بايدو، قد حقق تقدمًا ملحوظًا في مشهد الذكاء الاصطناعي. مع أكثر من 200 مليون مستخدم وتعامل مع 200 مليون استفسار يوميًا، أصبح إرني قوة لا يُستهان بها.

أحد التطورات الرئيسية هو إدخال Buu Comate، وهو مساعد برمجة AI يعمل بواسطة نموذج إرني. ساهم Buu Comate بنسبة 27% من الشفرة المولدة حديثًا داخل بايدو، وخدم أكثر من 10,000 شركة بمعدل تبني للشفرة يبلغ 46%. هذا يُظهر القدرات الملحوظة لإرني في مساعدة المطورين في مهامهم البرمجية.

علاوة على ذلك، قامت بايدو بتحسينات كبيرة على نموذج إرني نفسه. زادت كفاءة التدريب بمقدار 5.1 مرات، وارتفعت قدرة معالجة الاستفسارات في الثانية للاستنتاج بمقدار 105 مرات، بينما انخفضت تكلفة الاستنتاج إلى 1% فقط من إصدار مارس 2023. تُبرز هذه التطورات التزام بايدو بتطوير نماذج ذكاء اصطناعي عالية الكفاءة والأداء.

كما قدمت بايدو إضافتين جديدتين إلى عائلة إرني. يتميز إرني 4.0 بمفسر الشفرة، مما يتيح للمستخدمين إدارة وتحليل البيانات المعقدة من خلال اللغة الطبيعية، بالإضافة إلى توليد الرسوم البيانية والمستندات لدعم صنع القرارات المستندة إلى البيانات. بالإضافة إلى ذلك، تقدم طرز إرني الخفيفة من اللغات الطبيعية الكبيرة، بما في ذلك إرني السريع وإرني الخفيف وإرني الصغير، حلول ذكاء اصطناعي أكثر مرونة وكفاءة.

يُعد الإعلان عن أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي من بايدو أمرًا بالغ الأهمية. توفر أداة Agent Builder وأداة App Builder وأداة Model Builder للمطورين أدوات سهلة الاستخدام للاستفادة بسرعة وكفاءة من أحدث اتجاهات الذكاء الاصطناعي. تمكن هذه الأدوات كلاً من المبرمجين وغير المبرمجين من إنشاء وكلاء وتطبيقات ذكاء اصطناعي وتخصيص النماذج، مما يُعزز عملية تطوير الذكاء الاصطناعي.

ترتكز رؤية بايدو لمستقبل الذكاء الاصطناعي على ثلاثة اتجاهات رئيسية: صعود نماذج "الاستفادة من الخبراء" (MoE)، وأهمية النماذج الأصغر، والتكامل بين الوكلاء المدعومين بنماذج أساسية. تشكل هذه الاتجاهات اتجاه تبني الذكاء الاصطناعي، وبايدو في طليعة هذا التطور.

أخيرًا، يُعد إطلاق Apollo VTA، وهو نموذج الرؤية الأساسي لبايدو للقيادة الذاتية، دليلاً على التزام الشركة بتطوير حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات. بقدراته الأساسية في الإدراك البصري والكشف والتتبع والفهم وبناء الخرائط، يهدف Apollo VTA إلى توفير حل أكثر ذكاءً وقابلية للتكيف وأمانًا للقيادة الذاتية.

كان بايدو في طليعة الثورة في مجال الذكاء الاصطناعي، وأظهرت مؤتمرهم الحديث Create 2024 مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي المبتكرة وأدوات تطوير الذكاء الاصطناعي. تهدف هذه الأدوات إلى تمكين الأفراد، بغض النظر عن خبراتهم الفنية، من إنشاء تطبيقات ووكلاء ذكاء اصطناعي ذات إمكانات لا حدود لها.

أحد أبرز النقاط البارزة كان إطلاق أدوات تطوير الذكاء الاصطناعي من بايدو، والتي تشمل Agent Builder وApp Builder وModel Builder. تجعل هذه الأدوات السهلة الاستخدام من السهل أكثر من أي وقت مضى الاستفادة من أحدث اتجاهات الذكاء الاصطناعي وإنشاء حلول مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

يتيح Agent Builder للمستخدمين غير المبرمجين إنشاء ونشر وكلاء ذكاء اصطناعي بمجرد بضع جمل، مما أدى إلى إنشاء أكثر من 30,000 وكيل حتى الآن. يوفر App Builder مجموعة شاملة من الأدوات لتطوير تطبيقات أصلية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التوليد المعزز بالاسترجاع وأطر عمل الوكيل المختلفة. من ناحية أخرى، يسهل Model Builder تخصيص النماذج، مع توفير مجموعة واسعة من النماذج من Ernie 3.5 و 4.0 إلى الإصدارات الخفيفة مثل Ernie Speed وErnie Light وErnie Tiny.

ركز الرئيس التنفيذي لبايدو، روبن لي، على ثلاثة اتجاهات رئيسية لتطوير الذكاء الاصطناعي ستشكل مستقبل تبني الذكاء الاصطناعي: صعود نماذج "الاستفادة من الخبراء" (MoE)، وأهمية النماذج الأصغر والأكثر كفاءة، والدور المتنامي للوكلاء المدعومين بنماذج أساسية ذات قدرات متقدمة.

بالإضافة إلى ذلك، قدمت بايدو Apollo VTA، وهو نموذجها الأساسي للرؤية في القيادة الذاتية، والذي تم تدريبه على بيانات واقعية تم جمعها على مدى 100 مليون كيلومتر من اختبارات القيادة. يشمل هذا النموذج القدرات الأساسية في الإدراك البصري والكشف والتتبع والفهم وبناء الخرائط، مما يمهد الطريق لحلول قيادة ذاتية أكثر ذكاءً وقابلية للتكيف.

بايدو، الشركة التقنية العملاقة، كانت في طليعة الابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي، وأظهر مؤتمر المطورين الحديث لبايدو Create 2024 التزامها بتمكين الأفراد بإمكانات لا حدود لها لإنشاء تطبيقات ووكلاء ذكاء اصطناعي، بغض النظر عن خلفياتهم الفنية.

أحد أبرز النقاط البارزة من المؤتمر كان البيان الذي أدلى به روبن لي، المؤسس المشارك ورئيس مجلس الإدارة والرئيس التنفيذي لبايدو، والذي أكد فيه أنه في المستقبل، ستبرز اللغة الطبيعية كلغة برمجة جديدة. يشير هذا المفهوم إلى ديمقراطية البرمجة، حيث يمكن لأي شخص يستطيع التواصل شفهيًا المشاركة في إنشاء التكنولوجيا، وهي رؤية دفعت بايدو إليها من خلال أدواتها ونماذجها للذكاء الاصطناعي.

قدمت بايدو ثلاث أدوات تطوير للذكاء الاصطناعي في المؤتمر: Agent Builder وApp Builder وModel Builder. تهدف هذه الأدوات إلى تعزيز الإبداع في مجال الذكاء الاصطناعي من خلال توفير حلول سهلة الاستخدام للمطورين للاستفادة بسرعة وكفاءة من أحدث اتجاهات الذكاء الاصطناعي.

يمكّن Agent Builder من إنشاء ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي، مع توفير وضعي عدم الترميز والترميز البسيط، مما يتيح للمستخدمين غير المبرمجين إنشاء وكلاء بمجرد بضع جمل. يوفر App Builder مجموعة شاملة من الأدوات لتطوير تطبيقات أصلية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التوليد المعزز بالاسترجاع، ووكلاء مختلفة للذكاء الاصطناعي التوليدي، والقدرة على إنشاء تطبيقات باستخدام اللغة الطبيعية في ثلاث خطوات. من ناحية أخرى، يسهل Model Builder تخصيص النماذج، مع توفير مجموعة واسعة من النماذج، من Ernie 3.5 و 4.0 إلى النماذج الخفيفة مثل Ernie Speed وErnie Light وErnie Tiny، بالإضافة إلى العديد من النماذج الخارجية.

بالإضافة إلى ذلك، سلط الرئيس التنفيذي لبايدو الضوء على ثلاثة اتجاهات رئيسية لتطوير الذكاء الاصطناعي من المتوقع أن تشكل المستقبل القريب لتبني الذكاء الاصطناعي: أهمية "الاستفادة من الخبراء" (MOE) في الاستفادة من نماذج مختلفة لمعالجة المشكلات المعقدة، وكفاءة النماذج الأصغر ذات تكاليف الاستنتاج المنخفضة وأوقات الاستجابة السريعة، والدور الأساسي للوكلاء المدعومين بنماذج أساسية القادرة على الفهم والتخطيط والتأمل والتحسين الذاتي.

أخيرًا، يُعد إطلاق Apollo VTA (Vision Takes All)، وهو النموذج الأساسي للرؤية في القيادة الذاتية من بايدو، دليلاً على التزام الشركة بتطوير مجال الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في العالم الحقيقي. تم تدريب هذا النموذج على بيانات تم جمعها على مدى 100 مليون كيلومتر من اختبارات القيادة، ويشمل أربع قدرات أساسية: الإدراك البصري والكشف والتتبع والفهم وبناء الخرائط، مما يوفر حلاً أكثر ذكاءً وقابلية للتكيف وأمانًا للقيادة الذاتية.

أخيرًا، أريد أن أؤكد على إطلاق Apollo BTA، وهو نموذج الرؤية الأساسي لبايدو للقيادة الذاتية. تم تدريب Apollo BTA على بيانات واقعية تم جمعها على مدى 100 مليون كيلومتر من اختبارات القيادة على طرق حضرية معقدة. يشمل هذا النموذج أربع قدرات أساسية: الإدراك البصري والكشف والتتبع والفهم وبناء الخرائط. مجت