إيليا سوك، الموظف السابق في OpenAI الذي حاول بدء تمرد ضد سام ألتمان، أطلق شركة جديدة تسمى "Safe Super Intelligence Inc." الشركة مكرسة لسعي تحقيق الذكاء الفائق الآمن، والذي يعتقد سوك أنه أهم مشكلة تقنية في وقتنا الحالي.

قام سوك بتجميع فريق من المهندسين والباحثين ذوي الخبرة، بما في ذلك المؤسسين المشاركين دانيال جروس ودانيال ليفي، للعمل على تحقيق هذا الهدف. مهمة الشركة هي تعزيز القدرات بأسرع ما يمكن مع ضمان تقدم السلامة، على عكس مخاوف سوك بشأن أولويات OpenAI.

تتبنى Safe Super Intelligence Inc. نهجًا "مباشرًا" مع تركيز وحيد ومنتج واحد. الشركة كيان أمريكي مقره في بالو ألتو وتل أبيب، مما يتيح لها توظيف أفضل المواهب التقنية. يؤكد سوك أن نموذج أعمال الشركة ومستثمريها وخريطة طريق المنتج بأكملها متوافقة مع تحقيق الذكاء الفائق الآمن، دون تشتيت الانتباه بسبب الإدارة أو دورات المنتج.

يقوم إيلون ماسك وتسلا ببناء مزرعة خوادم ضخمة بمساعدة كل من Dell و Nvidia. تم تصميم هذه مزرعة الخوادم لتشغيل نماذج اللغة الكبيرة وأنظمة الذكاء الاصطناعي.

تم الإشارة إلى المشروع لأول مرة قبل بضعة أشهر، مع صورة توضح حجم نظام التبريد المطلوب لهذا المشروع الضخم. أمس، أكد مايكل ديل، مؤسس Dell، أنهم "يبنون مصنع Dell للذكاء الاصطناعي مع Nvidia لتشغيل GPT لـ XAI".

تقع مزرعة الخوادم في تكساس، حيث يتطلب المناخ الحار نظام تبريد قوي. تظهر الصور الحجم الهائل للمراوح التي يتم تركيبها لإبقاء الخوادم باردة.

يبدو أن ورقة البحث المنشورة مؤخرًا تقدم تنفيذًا لتقنية شبيهة بـ Q*، وهو خوارزمية قوية تجمع بين بحث شجرة مونت كارلو والتعلم العميق. يسمح هذا النهج للوكلاء بتعلم صنع القرارات والتفكير من خلال عملية المحاولة والخطأ، مثلما يتعلم البشر.

الابتكار الرئيسي هو استخدام MCTS (بحث شجرة مونت كارلو) والتكرار الذاتي، مما يمكّن النموذج من التخطيط للأمام والتجريب بخيارات مختلفة والتعلم من أخطائه. هذا تقدم كبير على نماذج اللغة التقليدية التي تعتمد فقط على التنبؤ بالكلمة التالية.

النتائج مвпечатляющие، حيث حقق النموذج دقة 96.66٪ على مقياس رياضي، متفوقًا حتى على نماذج اللغة الكبيرة مثل GPT-4 و Gemini، مع استخدام 200 مرة أقل للمعلمات. هذا يظهر قوة الجمع بين التخطيط والاستدلال والتعلم في إطار واحد.

أطلقت Meta AI مؤخرًا العديد من النماذج والتقنيات الجديدة المثيرة للاهتمام:

1. Meta Chameleon: نموذج لغة بحجم 7 مليار و 34 مليار معلمة يدعم الإدخال متعدد الوسائط والنص على الإخراج. يمكن لهذا النموذج التعامل مع المدخلات متعددة الوسائط بشكل أصلي، على عكس النماذج المفتوحة المصدر السابقة التي تتطلب إضافات. حاليًا متاح فقط بموجب ترخيص بحثي، ولكن هذه التقنية هي خطوة كبيرة إلى الأمام في قدرات الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط.

2. التنبؤ بالرموز المتعددة: اقترحت Meta نهجًا جديدًا لنمذجة اللغة يتنبأ بالكلمات المستقبلية المتعددة في وقت واحد، بدلاً من الطريقة التقليدية للتنبؤ بكلمة واحدة في كل مرة. يحسن هذا من قدرات النموذج وكفاءة التدريب، مع السماح بسرعات أعلى. تقوم Meta بإصدار نماذج مسبقة التدريب لإكمال الرمز بموجب ترخيص بحثي غير تجاري.

أطلقت Anthropic للتو إصدارًا جديدًا من نموذج اللغة الخاص بها Claude، والذي يُسمى Claude 3.5 Sonet. وفقًا للإعلان، هذا هو "أذكى نموذج لديهم حتى الآن" وأول إصدار في عائلة نماذج 3.5 الخاصة بهم.

أبرز ملامح Claude 3.5 Sonet:

• يتفوق على نماذج المنافسين في التقييمات الرئيسية، بما في ذلك GSM 8K (96.4٪) والاستدلال على مستوى الدراسات العليا (60٪) والرمز (92٪) - كل ذلك بسرعة ضعف Claude 3 و Opus، وبتكلفة 1/10 فقط.

• يتفوق على Claude 3 Opus في جميع المعايير المرجعية للرؤية القياسية، مما يجعله أقوى نموذج للرؤية لدى Anthropic حتى الآن.

• يقدم ميزة جديدة تُسمى "Artifacts", والتي تتيح للمستخدمين طلب Claude لإنشاء مستندات وشفرة ورسومات متجهة وحتى ألعاب بسيطة.