العودة
Meta أطلقت Muse Wonder: زوكربيرغ ووانغ يتحدثان عن رهان بقيمة 100 مليار دولار على الذكاء الاصطناعي
SiTech AI Team2 دقيقة قراءة

Meta أطلقت Muse Wonder: زوكربيرغ ووانغ يتحدثان عن رهان بقيمة 100 مليار دولار على الذكاء الاصطناعي

يناقش الرئيس التنفيذي لشركة Meta مارك زوكربيرغ والرئيس التنفيذي للذكاء الاصطناعي ألكسندر وانغ إطلاق Muse Wonder. النموذج الجديد يتمتع بذاكرة نشطة وإدراك متعدد الوسائط، وتراهن Meta عليه ببنية تحتية تتجاوز 100 مليار دولار.

أُطلق Muse Wonder كنموذج حدودي جديد من Meta

أطلقت Meta نموذج Muse Wonder، فئة جديدة من النماذج الحدودية المصممة لدور المساعد الشخصي والمهني. يوجد النموذج بنسختين: Muse Wonder وMuse Wonder Full، حيث تُعد الأخيرة نسخة أعلى مستوى بكثير. وبحسب ألكسندر وانغ، كبير مسؤولي الذكاء الاصطناعي في Meta Superintelligence Labs، تُظهر النماذج أفضل النتائج في الصناعة في تقييمات مهام المساعد الشخصي والمهني.

تتضمن القدرات الأساسية المدمجة في Muse Wonder الذاكرة النشطة والإدراك متعدد الوسائط والبرمجة الحدودية. وقال وانغ إن الفريق استثمر بشكل غير متناسب بشكل كبير في الذاكرة مقارنة بمجالات أخرى، بينما تؤكد التقييمات الداخلية المسماة Memory Bench قدرات النموذج في هذا المجال.

النموذج هو المنتج نفسه

أكد زوكربيرغ وانغ بوضوح أن Muse Wonder يعكس فلسفة Meta الداخلية القائلة بأن النموذج هو المنتج نفسه. جزء كبير من شخصية المنتج وسلوكه وقدراته يتم تدريبه مباشرة داخل النموذج وليس مبنياً كطبقات برمجية منفصلة. وأشار وانغ إلى أن القرارات المدروسة حول كيفية تصرف النموذج في سيناريوهات محددة، وشخصيته، وكيفية تعامله مع حالات استخدام الأدوات، تمثل عوامل تمييز رئيسية لا تظهر للمستخدم على الفور.

لا يحتوي منتج Muse بشكل خاص على محدد نموذج أو محدد استدلال، وهو قرار متعمد للحفاظ على تجربة المستخدم بسيطة. وقارن زوكربيرغ هذا بمنتجات الذكاء الاصطناعي الأخرى التي تستخدم أسماء نماذج مربكة؛ وقال وانغ إن لديهم فرقاً عالية التقنية لكنها تفتقر إلى مستخدم مُختار بعناية في نموذج الاستدلال.

حجم البنية التحتية وتحديث المواهب

توسع Meta بنيتها التحتية للذكاء الاصطناعي لتجاوز خمسة جيجاوات. وكشف زوكربيرغ أن الشركة التزمت بأكثر من 100 مليار دولار من النفقات الرأسمالية قبل أن تعرف ما إذا كان النموذج سيعمل أم لا، ووصف لحظة سؤاله المباشر وانغ عما إذا كان هذا الاستثمار سيؤتي ثماره.

سبق الإطلاق إعادة هيكلة داخلية كبيرة. وبحسب زوكربيرغ، لم تكن Meta راضية عن مسار Llama 4، وأُعيد بناء الفريق خلال النصف عام الماضي، ووصف العملية بأنها تحديث كامل للمواهب. بنى الفريق بشكل منهجي نماذج من مستويات مختلفة حتى بلغ الحدود مع Muse Wonder، وقال زوكربيرغ إن الوقت بين كل نموذج لاحق من فئة أكبر سيبدأ الآن في الانكماش.

المصادر: Cheeky Pint · Techmeme

SSiTech

SiTech — تطوير ويب مدعوم بالذكاء الاصطناعي

نبني مواقع سريعة وعصرية وندمج الذكاء الاصطناعي في سير عمل الشركات. لديك مشروع أو سؤال؟ يسعدنا مساعدتك.