Connect with us

الذكاء الاصطناعي

Stability AI تطلق نموذج Stable Video 4D لتوليد فيديوهات متعددة الزوايا

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

Stability AI تطلق نموذج Stable Video 4D لتوليد فيديوهات متعددة الزوايا

أطلقت شركة Stability AI نموذج ذكاء اصطناعي جديد يدعى نموذج Stable Video 4D يهدف إلى تحويل مقطع فيديو قصير إلى 8 مقاطع فيديو كل منها يظهر المشهد من زاوية مختلفة وفي الوقت الحالي يأخذ النموذج فيديو لبضع ثواني يحتوي على كائن واحد مثل سمكة وينتج 8 مقاطع فيديو لهذا الكائن من زوايا متنوعة.

النموذج متاح للتجربة والتقييم لأغراض البحث والتطوير على منصة Hugging Face ولم تعلن الشركة بعد عن خطة لإطلاقه بشكل تجاري.

مميزات نموذج Stable Video 4D

يتميز النموذج بتصميم جديد لآلية الانتباه حيث يأخذ في الاعتبار كل الإطارات المجاورة والزوايا المختلفة عند توليد كل إطار مما يجعل الإطارات المولدة أكثر انسجام واتساق من حيث الشكل وانسيابية الحركة.

رغم أن اسمه نموذج Stable Video 4D إلا أنه ينتج فيديوهات ثلاثية الأبعاد ديناميكية ويأتي الاسم لتمييزه عن النموذج السابق Stable Video 3D الذي يحول صورة أو نص إلى فيديو ثلاثي الأبعاد كما يتميز النموذج الجديد بأنه ينتج فيديوهات ديناميكية من زوايا متعددة حيث يضاف موقع الكاميرا إلى اعتباره وليس فقط الشكل والمظهر ثلاثي الأبعاد.

تطبيقات واستخدامات نموذج Stable Video 4D

يمكن استخدام هذا النموذج في صناعة الأفلام لإضافة تأثيرات بصرية وكذلك من قبل مطوري الألعاب لعرض الكائنات من زوايا مختلفة، كما يمكن أن يكون مفيداً في إنشاء العوالم الافتراضية.

تعمل الشركة حاليا على تحسين فعالية النموذج لتوليد مقاطع فيديو أطول وأكثر تعقيد تتضمن مشاهد متعددة.

التطبيقات المحتملة لنموذج Stable Video 4D

نموذج Stable Video 4D يعتبر خطوة متقدمة في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي حيث يمكن أن يستخدم لتطوير تطبيقات جديدة في مجالات متعددة فعلى سبيل المثال يمكن للنموذج أن يستخدم في تطوير تطبيقات التعليم الإلكتروني حيث يمكن للطلاب رؤية تجارب علمية أو عروض تعليمية من زوايا مختلفة مما يعزز من فهمهم للمحتوى.

في مجال التسويق والإعلانات يمكن للنموذج أن يحدث ثورة في كيفية عرض المنتجات حيث يمكن للمشاهدين رؤية المنتجات من جميع الزوايا دون الحاجة إلى التواجد الفعلي في المتجر وهذا يمكن الشركات من تقديم تجارب تفاعلية أكثر واقعية لعملائها.

كما يمكن أن يكون للنموذج تطبيقات في مجال الطب والرعاية الصحية حيث يمكن للأطباء استخدامه لعرض صور ثلاثية الأبعاد من زوايا مختلفة للأعضاء البشرية مما يسهل عملية التشخيص والعلاج.

تستطيع الشركات الناشئة في مجال التكنولوجيا استخدام النموذج لإنشاء محتوى تفاعلي جديد مثل تطبيقات الواقع الافتراضي والواقع المعزز حيث يمكن للمستخدمين التفاعل مع البيئة الافتراضية بشكل أكثر واقعية.

تعمل Stability AI على تحسين دقة النموذج ليتمكن من التعامل مع محتوى أكثر تعقيد مثل مشاهد تضم حركات متداخلة وكائنات متعددة وهذا التطوير يمكن أن يمكن النماذج المستقبلية من إنتاج محتوى بصري أكثر تفصيل وإثارة.

تحديثات دورية وأبحاث مكثفة

تخطط الشركة لإطلاق تحديثات دورية للنموذج تشمل تحسينات على أداء الذكاء الاصطناعي ودمج تقنيات جديدة لزيادة كفاءة توليد الفيديوهات كما تجري الشركة أبحاث مكثفة لتوسيع نطاق استخدام النموذج ليشمل تطبيقات جديدة ومبتكرة.

بتطبيق هذه التقنيات الحديثة ستتمكن الشركات والأفراد من الاستفادة من إمكانيات الذكاء الاصطناعي في خلق محتوى غني ومتعدد الزوايا مما يفتح آفاق جديدة للإبداع والابتكار في مختلف المجالات.

أخبار تقنية

التجارب السريرية بالذكاء الاصطناعي.. أسترازينيكا تتعاون مع أوراكل لتطوير الأبحاث الطبية

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

التجارب السريرية بالذكاء الاصطناعي. أسترازينيكا تتعاون مع أوراكل لتطوير الأبحاث الطبية 1

تسعى شركة أسترازينيكا إلى تطوير التجارب السريرية بالذكاء الاصطناعي من خلال تعاون جديد مع شركة أوراكل، بهدف تحديد المرضى المناسبين للمشاركة في الدراسات الطبية، وتحسين متابعة مؤشرات السلامة والاستفادة من البيانات الواقعية لتطوير الأدوية.

ويجمع التعاون بين خبرة أسترازينيكا في تطوير العلاجات وقدرات أوراكل في الذكاء الاصطناعي وتحليل بيانات الرعاية الصحية، لدعم اختيار المشاركين وتحسين كفاءة الأبحاث.

التجارب السريرية بالذكاء الاصطناعي تستهدف أمراضًا متعددة

تركز المرحلة الأولى من المشروع على السرطان وأمراض القلب والأوعية الدموية والجهاز التنفسي والمناعة والأمراض النادرة، مع إمكانية دعم التشخيص المبكر للأمراض الخطيرة.

ويشمل المشروع الأول أبحاث ارتفاع ضغط الدم في أبوظبي، بالتعاون مع شركة «إم 42» المتخصصة في الرعاية الصحية، التي تتخذ من الإمارات مقرًا لها.

التجارب السريرية بالذكاء الاصطناعي.. أسترازينيكا تتعاون مع أوراكل لتطوير الأبحاث الطبية

التجارب السريرية بالذكاء الاصطناعي.. أسترازينيكا تتعاون مع أوراكل لتطوير الأبحاث الطبية

الذكاء الاصطناعي لتسريع اختيار المرضى

يمثل استقطاب المرضى المناسبين تحديًا رئيسيًا أمام الأبحاث الطبية، إذ يؤدي التأخر في تسجيل المشاركين إلى إطالة مدة الدراسات وزيادة تكاليف تطوير العلاجات.

ومن خلال التجارب السريرية بالذكاء الاصطناعي، تسعى الشركتان إلى الاستفادة من البيانات الصحية لتحديد المرضى الذين تنطبق عليهم معايير المشاركة، بما قد يساعد على تقليل التأخيرات وتحسين كفاءة الأبحاث.

ويتطلب هذا التوجه حماية خصوصية البيانات الصحية والتحقق من دقة النتائج لضمان استخدام التقنيات الجديدة بصورة آمنة وموثوقة.

أسترازينيكا تستهدف إيرادات تتجاوز 80 مليار دولار

تأتي الشراكة ضمن خطط أسترازينيكا لتوسيع محفظة أدويتها ومعالجة العقبات التي تواجه تطوير العلاجات الجديدة، إذ تستهدف الشركة تحقيق إيرادات سنوية تتجاوز 80 مليار دولار بحلول عام 2030.

وقد يساعد تطوير التجارب السريرية بالذكاء الاصطناعي في تحسين اختيار المشاركين ورفع كفاءة الدراسات، لكن أثر التعاون الفعلي سيعتمد على نتائج التطبيق ومدى نجاحه في تقليل التأخير وتسريع تطوير الأدوية.

Continue Reading

أجهزة محمولة

نموذج MiniMax M3.1 Flash.. سرعة تتجاوز 200 رمز في الثانية وتكلفة أقل

Avatar of هدير ابراهيم

Published

on

نموذج MiniMax M3.1 Flash. سرعة تتجاوز 200 رمز في الثانية وتكلفة أقل

أعلنت شركة ميني ماكس الصينية إطلاق تحديث جديد من نموذج MiniMax M3.1 Flash، مع تحسينات تستهدف البرمجة ووكلاء الذكاء الاصطناعي والأمن السيبراني. وقالت الشركة إن الإصدار الجديد يرفع سرعة الاستنتاج عبر الإنترنت إلى نحو ثلاثة أضعاف، مع خفض تكاليف الاستخدام بنسبة 70%.

نموذج MiniMax M3.1 Flash يعزز السرعة والكفاءة

تقول ميني ماكس إن النموذج المحدث يقدم تحسينات كبيرة في تنفيذ المهام المعقدة، خاصةً المهام التي تعتمد على وكلاء الذكاء الاصطناعي القادرين على تنفيذ خطوات متعددة، إلى جانب كتابة الأكواد وتحليل التهديدات الأمنية.

وتتجاوز سرعة توليد المخرجات 200 رمز في الثانية في بعض الاستخدامات اليومية، بينما تتخطى السرعة الوسيطة 170 رمزًا في الثانية، وفقًا للشركة. وقد تساعد هذه السرعة على تقليل وقت الانتظار عند استخدام النموذج في البرمجة والتطبيقات التفاعلية.

أسعار استخدام النموذج الجديد

حددت الشركة تكلفة الاستخدام عند 0.15 دولار لكل مليون رمز مُدخل، و0.60 دولار لكل مليون رمز مُخرج، مع أسعار أقل للرموز المخزنة مؤقتًا.

وتستهدف هذه الأسعار خفض تكلفة تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي، خصوصًا الخدمات التي تعالج كميات كبيرة من النصوص أو تعتمد على استدعاء النماذج بصورة متكررة.

نموذج MiniMax M3.1 Flash.. سرعة تتجاوز 200 رمز في الثانية وتكلفة أقل

نموذج MiniMax M3.1 Flash.. سرعة تتجاوز 200 رمز في الثانية وتكلفة أقل

طرق الوصول إلى MiniMax M3.1 Flash

أصبح نموذج MiniMax M3.1 Flash متاحًا عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بالشركة، إلى جانب خطة الاشتراك M Plan وأداة MiniMax Code المخصصة لمهام البرمجة.

كما تخطط ميني ماكس لإتاحة أوزان النموذج لاحقًا، وهو ما قد يمنح المطورين خيارات إضافية لتجربته ودمجه في تطبيقاتهم، وفقًا لما أعلنته الشركة.

منافسة متزايدة في سوق الذكاء الاصطناعي

يعكس التحديث تركيز شركات الذكاء الاصطناعي الصينية على الجمع بين سرعة الاستجابة وخفض تكاليف التشغيل، في سوق تتنافس فيه النماذج على تقديم أداء مرتفع بتكلفة مناسبة للمطورين والشركات.

ومع ذلك، تظل تقييمات الأداء الفعلي بحاجة إلى اختبارات مستقلة تقارن النموذج ببدائل أخرى في البرمجة والاستدلال والمهام متعددة الخطوات.

Continue Reading

الذكاء الاصطناعي

جوجل تطلق Deep Review لمراجعة المستندات التقنية مجانًا

أطلقت جوجل Deep Review لمراجعة المستندات التقنية، مع مراجعتين مجانًا أسبوعيًا ودعم PDF والنصوص. تعرّف إلى آلية العمل وحدودها وسياسة الاحتفاظ بالملفات.

Avatar of عمر الشال

Published

on

رسم توضيحي لمراجعة المستندات والأدلة بالذكاء الاصطناعي
صورة توضيحية مولّدة بالذكاء الاصطناعي، وليست لقطة من واجهة Deep Review.

أطلقت جوجل أداة Deep Review لمراجعة المستندات المعقدة بالذكاء الاصطناعي، مع إتاحتها عالميًا بمراجعتين مجانًا لكل مستخدم أسبوعيًا، بحسب إعلان Google Research المنشور في 14 أكتوبر 2026.

تستهدف الأداة فحص اتساق الحجج والأدلة والادعاءات التقنية، وتقديم ملاحظات تساعد على تحسين المستند قبل مشاركته أو نشره. وتشمل استخداماتها الأوراق البحثية ووثائق التصميم والعروض التقديمية.

ما الملفات التي تدعمها Deep Review؟

تدعم الخدمة عند الإطلاق ملفات PDF والنصوص العادية، بينما تصف جوجل مراجعة عدة ملفات معًا بأنها ميزة قادمة. ويمكن لأصحاب الاستخدام المكثف ربط مفتاح Gemini API لرفع حدود الاستخدام والاستفادة من التكامل البرمجي؛ أما الحصة المجانية المعلنة فتقتصر على مراجعتين أسبوعيًا.

كيف تراجع المستندات؟

تطورت Deep Review من أداة Paper Assistant Tool، المعروفة اختصارًا باسم PAT. وتشرح الورقة البحثية للفريق نهجًا يقسم المستند إلى أجزاء منطقية، ثم يخصص جهدًا حسابيًا أكبر للأقسام الأصعب، مثل البراهين والمعادلات.

يتولى وكلاء متخصصون مراجعة الأجزاء مع الاطلاع على سياق المستند كاملًا، قبل دمج النتائج في تقرير موحد وإجراء فحوص إضافية باستخدام البحث. ويساعد هذا التنظيم على توزيع الانتباه على المستند الطويل بدلًا من الاكتفاء باستدعاء واحد للنموذج.

وفي تجارب PAT مع مؤتمري STOC وICML، تلقى المؤلفون الملاحظات قبل تسليم أوراقهم، بصورة منفصلة عن التحكيم الرسمي. لذلك لا تعني مراجعة الأداة اعتماد البحث أو ضمان قبوله للنشر.

الخصوصية وحدود الاعتماد على النتائج

تقول جوجل إن المستندات المرفوعة لا تُستخدم لتدريب نماذجها أو ضبطها أو تحسينها، لكنها تُحفظ لمدة عام لعرضها للمستخدم داخل واجهة Deep Review.

وتقر الورقة البحثية بأن أدوات المراجعة قد تخطئ في فهم الاستدلال، فتصف حجة صحيحة بأنها خاطئة. وتبقى مسؤولية التحقق من الملاحظات والقرارات النهائية على الباحث أو المراجع البشري.

عمليًا، يُفضّل التعامل مع التقرير بوصفه قائمة نقاط للفحص: راجع كل اعتراض في سياقه، وطابقه مع بياناتك ومصادرك، ولا تعدّل استنتاجًا لمجرد أن الأداة اعترضت عليه. وقبل رفع مستند سري، تحقّق من صلاحية مشاركته وسياسة مؤسستك، مع الانتباه إلى مدة الاحتفاظ المعلنة.

يمكن الوصول إلى الخدمة عبر بوابة Deep Review الرسمية.

Continue Reading

Trending