أخبار الانترنت
مايكروسوفت تقدم نموذج ذكاء اصطناعي ثوري للتحكم ببرامج ويندوز
أعلنت شركة مايكروسوفت عن تطوير نموذج ذكاء اصطناعي جديد يحمل اسم “Large Action Model” (LAM)، الذي يتميز بقدرته على تنفيذ المهام العملية وتشغيل برامج ويندوز بصورة مستقلة. بخلاف النماذج التقليدية مثل GPT-4 التي تقتصر على معالجة النصوص، يمكن لنموذج LAM تحويل طلبات المستخدمين إلى إجراءات حقيقية على البرامج والأجهزة.
مايكروسوفت تقدم نموذج ذكاء اصطناعي ثوري للتحكم ببرامج ويندوز
نموذج LAM يعد تطورًا ملحوظًا مقارنة بالنماذج اللغوية السابقة. على سبيل المثال:
مايكروسوفت تقدم نموذج ذكاء اصطناعي ثوري للتحكم ببرامج ويندوز
- النماذج التقليدية: تقدم إرشادات نصية حول كيفية تنفيذ المهام.
- نموذج LAM: ينفذ المهام بنفسه، مثل التنقل في مواقع الويب لإتمام عمليات شراء.
كما أن هذا النموذج تم تدريبه خصيصًا للتعامل مع منتجات مايكروسوفت مثل أوفيس وتطبيقات ويندوز، مما يجعله أكثر تكاملًا وفعالية.
مراحل تطوير LAM
مايكروسوفت اعتمدت نهجًا متقدمًا لتطوير النموذج، حيث شملت العملية أربع مراحل رئيسية:
- التدريب على تخطيط المهام: تقسيم الطلبات إلى خطوات منطقية.
- التعلم من نماذج متقدمة: استخدام تقنيات مثل GPT-4 لتحويل الخطط إلى أفعال.
- الاستكشاف الذاتي: قدرة النموذج على اكتشاف حلول جديدة والتعامل مع العقبات.
- التدريب المستند إلى المكافآت: تحسين الأداء بناءً على دقة التنفيذ.
نتائج الأداء والاختبارات
اختبرت مايكروسوفت نموذج LAM في بيئة مخصصة، مثل برنامج تحرير النصوص وورد، وحقق نتائج ملحوظة:
- نسبة نجاح LAM: بلغت 71% في تنفيذ المهام.
- نسبة نجاح GPT-4: وصلت إلى 63% دون استخدام معلومات بصرية.
- السرعة: LAM أكمل المهام في 30 ثانية، مقارنةً بـ 86 ثانية لـ GPT-4.
- اشتراكات Gemini Advanced مجانية مع هواتف Galaxy S25 خطوة جديدة من سامسونج
عند تزويد GPT-4 بمعلومات بصرية، تحسنت دقته إلى 75.5%، لكنه ظل أبطأ من LAM.
تحديات نموذج LAM
رغم التقدم الكبير، يواجه النموذج بعض التحديات مثل:
- أخطاء في تنفيذ الأوامر.
- قضايا تنظيمية تحتاج إلى معالجات مستقبلية.
- قيود تقنية تعيق التوسع في تطبيقه بمختلف المجالات.
- Dreame تطلق مكنسة Mova S20 Ultra بتقنيات متقدمة وقوة شفط فائقة
آفاق المستقبل: الطريق نحو ذكاء اصطناعي عام
يرى الباحثون أن نموذج LAM يمهد الطريق لتطوير ذكاء اصطناعي عام (AGI) قادر على تجاوز النصوص وتقديم مساعدين رقميين قادرين على تنفيذ المهام اليومية. هذا التطور قد يمثل ثورة جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يفتح المجال لتطبيقات أكثر عملية وكفاءة في المستقبل القريب.