مدعومة بالذكاء الاصطناعي..مايكرسوفت تضيف أدوات بحث عميقة إلى كوبيلوت
تاريخ النشر: 26th, March 2025 GMT
الاتحاد (أبوظبي)
أعلنت شركة مايكروسوفت عن أدوات بحث عميق مدعومة بالذكاء الاصطناعي في تطبيقها "مايكروسوفت 365 كوبيلوت"، وهو تطبيق روبوت الدردشة الذكي.
إصدارات "مايكروسوفت" تُسمى "الباحث" و"المحلل"، بحسب تقرير نشره موقع "تك كرانش".
اقرأ أيضاً.."مايكروسوفت" تستثمر في الذكاء الاصطناعي في جنوب أفريقيا
وأُطلقت مؤخرًا مجموعة من أدوات البحث العميق عبر روبوتات الدردشة، بما في ذلك "تشات جي بي تي" من "OpenAI"، و"Gemini" من "جوجل" و"جروك" من "xAI".
وتُشغّل هذه الأدوات ما يُسمى بنماذج الذكاء الاصطناعي المنطقية، التي تمتلك القدرة على التفكير في المشكلات والتحقق من صحتها، وهي مهارات يُمكن القول إنها بالغة الأهمية لإجراء بحث متعمق حول موضوع ما.
يجمع إصدار "الباحث" بين نموذج البحث العميق من "OpenAI" مع تنسيق متقدم وإمكانيات بحث عميق.
"مايكروسوفت" تشير إلى أن "الباحث" قادر على إجراء تحليلات، بما في ذلك وضع استراتيجية لطرح المنتج في السوق وإنشاء تقرير ربع سنوي للعميل.
أما بالنسبة لـ "Analyst"، فهو مبني على نموذج الاستدلال o3-mini من "OpenAI"، وهو "مُحسَّن لإجراء تحليلات متقدمة للبيانات"، وفقًا لما ذكرته "مايكروسوفت".
أخبار ذات صلةيتقدم "Analyst" عبر المشكلات بشكل متكرر، متخذًا خطوات لتحسين فكرته وتقديم إجابات مفصلة للاستعلامات.
وأضافت "مايكروسوفت" أن "Analyst" يمكنه أيضًا تشغيل لغة البرمجة "بايثون" لمعالجة استعلامات البيانات المعقدة، وعرض عمله للفحص.
ما يجعل أدوات البحث العميق من "مايكروسوفت" أكثر تميزًا من منافسيها هو إمكانية وصولها إلى بيانات العمل، بالإضافة إلى شبكة الإنترنت العالمية.
من المؤكد أن التحدي الحقيقي يكمن في ضمان عدم خداع أدوات مثل الباحث والمحلل أو اختلاقها لمعلومات خاطئة.
فالنماذج، بما في ذلك o3-mini والبحث العميق، ليست مثالية بأي حال من الأحوال؛ إذ إنها تستشهد أحيانًا بأعمال خاطئة، وتتوصل إلى استنتاجات خاطئة، وتعتمد على مواقع إلكترونية عامة مشكوك فيها لإثراء استنتاجاتها.
المصدر: صحيفة الاتحاد
كلمات دلالية: مايكروسوفت تطبيقات الهواتف الذكية الذكاء الاصطناعي
إقرأ أيضاً:
ثورة في توليد الصور بالذكاء الاصطناعي.. أداة جديدة أسرع 9 مرات وتعمل على هاتفك
تمكن باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وشركة NVIDIA من تطوير أداة جديدة لتوليد الصور تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تمتاز بسرعة فائقة وجودة عالية مع استهلاك أقل للطاقة، ويمكن تشغيلها محليًا على أجهزة الحاسوب المحمولة أو الهواتف الذكية.
الأداة الجديدة التي تحمل اسم HART (اختصارًا لـ Hybrid Autoregressive Transformer) تمثل دمجًا مبتكرًا بين تقنيتين شائعتين في هذا المجال: النماذج التوليدية التسلسلية (autoregressive) ونماذج الانتشار (diffusion). حيث تعتمد HART على النموذج التسلسلي لرسم الصورة بشكل سريع وإجمالي، ثم تستخدم نموذج الانتشار صغير الحجم لتوضيح التفاصيل الدقيقة وتحسين جودة الصورة.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يهدد مستقبل التصوير الفوتوغرافي
السرعة والكفاءة
وتتميز HART بقدرتها على إنتاج صور تضاهي أو تتفوق على الصور التي تولدها نماذج الانتشار المتقدمة، لكنها تفعل ذلك بسرعة أكبر بنحو تسع مرات، مع تقليل استهلاك الموارد الحاسوبية بنسبة تصل إلى 31% مقارنةً بأحدث النماذج. ويكفي أن يدخل المستخدم وصفًا نصيًا بسيطًا لتقوم الأداة بتوليد الصورة المطلوبة.
ويُتوقع أن تفتح هذه التقنية آفاقًا واسعة في عدة مجالات، مثل تدريب السيارات الذاتية القيادة في بيئات افتراضية واقعية، وتصميم مشاهد غنية لألعاب الفيديو، وحتى مساعدة الروبوتات على إتمام مهام معقدة في العالم الحقيقي.
يقول الباحث هاوتيان تانغ، المؤلف المشارك في الدراسة: "تمامًا كما يرسم الفنان لوحة من خلال تحديد الشكل العام أولًا، ثم يعود لإضافة التفاصيل الدقيقة بضربات فرشاة صغيرة، هذا ما تفعله HART بالضبط".
أخبار ذات صلة
تحسين الجودة
وقد واجه الباحثون تحديات أثناء تطوير الأداة، خاصة في كيفية دمج نموذج الانتشار بطريقة تكمّل عمل النموذج التسلسلي دون أن تؤدي إلى تراكم الأخطاء. وخلصوا إلى أن أفضل طريقة هي استخدام نموذج الانتشار فقط في المرحلة النهائية لمعالجة التفاصيل الدقيقة.
ومن أبرز ما يميز HART أنها تعتمد بشكل أساسي على نموذج تسلسلي مشابه للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT، مما يسهل دمجها مستقبلاً مع نماذج توليدية متعددة الوسائط تجمع بين الرؤية واللغة، وهو ما يمهد الطريق لتطبيقات جديدة مثل شرح خطوات تركيب قطعة أثاث بالصوت والصورة.
مستقبل HART
ويطمح الفريق البحثي إلى تطوير HART مستقبلًا ليشمل مجالات أوسع مثل توليد الفيديوهات والتنبؤ بالأصوات، مستفيدين من قابلية الأداة للتوسع والعمل عبر وسائط متعددة.
وقد تم تمويل هذا البحث من قبل عدة جهات منها مختبر MIT-IBM Watson للذكاء الاصطناعي، ومركز MIT وAmazon Science Hub، وبرنامج MIT لتقنيات الذكاء الاصطناعي، ومؤسسة العلوم الوطنية الأمريكية، كما تبرعت NVIDIA بالبنية التحتية اللازمة لتدريب النموذج.
إسلام العبادي(أبوظبي)
محافظ بني سويف يؤدي صلاة عيد الفطر الميارك بساحة مسجد عمر بن عبدالعزيز