يقدم هذا المقال 20 نصيحة من أعضاء مجلس فوربس للأعمال لمساعدة المهنيين على اقتحام مجال الذكاء الاصطناعي أو الذكاء الاصطناعي التوليدي. يغطي المقال جوانب مختلفة مثل البدء صغيرًا، وإجراء البحوث، وإتقان المفاهيم الأساسية، وتطوير المهارات التقنية، وفهم الجوانب الأخلاقية، والتركيز على الجانب التجاري للذكاء الاصطناعي، والعمل كجسر بين مشاكل الأعمال وحلول الذكاء الاصطناعي.
يشهد سوق روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي في الصين تحولًا كبيرًا، حيث يبرز Doubao التابع لـ ByteDance كقوة مهيمنة، متفوقًا على لاعبين راسخين مثل Alibaba وBaidu. يسلط هذا التحول الضوء على الطبيعة الديناميكية لسوق التكنولوجيا الصيني، حيث يعد الابتكار السريع والنهج الذي يركز على المستخدم مفتاحًا للنجاح. تتناول هذه المقالة العوامل الدافعة وراء صعود Doubao، والتحديات التي يواجهها منافسوها، والآثار الأوسع لمستقبل الذكاء الاصطناعي في الصين.
حققت شركة مونشوت إيه آي قفزة نوعية في مجال الذكاء الاصطناعي مع إطلاق نموذج كيمي k1.5 متعدد الوسائط، الذي يضاهي أداء نموذج OpenAI o1 الكامل. يتفوق النموذج في مجالات الرياضيات والبرمجة والاستدلال متعدد الوسائط، ويشكل إنجازًا هامًا في تطوير الذكاء الاصطناعي العام.
تسلط هذه المقالة الضوء على التطور الكبير في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي للمحتوى (AIGC) مع التركيز على تطوير وتنفيذ نماذج اللغة الكبيرة (LLM). وتكشف عن إطلاق OpenAI لوكيل ذكاء اصطناعي في الوقت الفعلي يمكن تطويره في 20 دقيقة فقط، مما يوضح إمكانات التطوير عالي الكفاءة في مجال التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
تستكشف هذه المقالة آلية انتباه جديدة تسمى MFA و MFA-KR، والتي تقلل بشكل كبير من استخدام ذاكرة التخزين المؤقت KV في نماذج اللغة الكبيرة مع الحفاظ على الأداء أو تحسينه. تعمل MFA على تحسين كفاءة الذاكرة من خلال زيادة عدد رؤوس الانتباه والأبعاد، واستخدام تقنية التحلل منخفض الرتبة، وتوظيف تصميم رأس واحد للمفتاح والقيمة. أظهرت النتائج التجريبية أن MFA تتفوق على آليات الانتباه الأخرى مثل MQA و MLA، وتوفر تخفيضًا كبيرًا في استخدام الذاكرة.
كشفت Evolutionaryscale عن إي إس إم 3 نموذج بيولوجي رائد بـ 98 مليار معامل يمثل تقدما كبيرا في فهم البروتينات ومعالجتها يحول إي إس إم 3 بنية البروتينات ثلاثية الأبعاد ووظائفها إلى أبجدية منفصلة مما يسمح بمعالجة متزامنة للتسلسل والهيكل والوظيفة محاكاة التطور تضاهي 5 تريليونات سنة أعلنت Evolutionaryscale عن توفر واجهة برمجة تطبيقات إي إس إم 3 مجانا لتعزيز التنبؤ بالبروتين يان ليكن أشاد بهذا الإنجاز قدرة حسابية هائلة وقدرات أساسية نهج متعدد الأنماط ونمذجة اللغة المقنعة توليد بروتينات جديدة وتطبيقات واقعية مثل إنزيمات لتحليل النفايات البلاستيكية أنتج إي إس إم 3 بروتين فلوري أخضر جديد esmGFP بـ 58٪ تشابه تسلسلي فقط مع البروتينات الفلورية المعروفة يظهر esmGFP سطوعا مماثلا لـ GFP الطبيعي مع مسار تطوري مختلف
كشفت مايكروسوفت عن MatterGen، وهو نموذج لغوي كبير رائد مصمم خصيصًا لإنشاء مواد غير عضوية. يعتمد هذا النموذج المبتكر على بنية نموذج الانتشار، وهو قادر على التحسين التدريجي لأنواع الذرات والإحداثيات والشبكات الدورية. يتيح ذلك التوليد السريع لمواد غير عضوية جديدة ومتنوعة. أحد الأمثلة الرئيسية على إمكاناته هو في قطاع الطاقة، حيث يمكن لـ MatterGen توليد مواد جديدة لكاثود بطاريات الليثيوم أيون. بالمقارنة مع الطرق التقليدية لاكتشاف المواد، يزيد MatterGen بشكل كبير من نسبة المواد المستقرة والفريدة والجديدة التي يتم إنتاجها بأكثر من الضعف. علاوة على ذلك، فإن الهياكل التي تم إنشاؤها أقرب بحوالي عشر مرات إلى الحد الأدنى المحلي للطاقة في نظرية الكثافة الوظيفية (DFT). هذا يجعل MatterGen أداة لا تقدر بثمن للقطاعات ذات التقنية العالية مثل السيارات الكهربائية والفضاء والرقائق الإلكترونية.
