قوات المظليين الروسية تتسلم منظومة مظلات فريدة
تاريخ النشر: 25th, August 2023 GMT
تسلمت قوات المظليين الروسية منظومة مظلات فريدة لإنزال مدرعات "تايفون – في دي في" المتعددة المهام جوا.
وقد تمت تجربة إنزال المدرعات غير المأهولة جوا حيث تحققت 4 عمليات للإنزال الجوي.
إقرأ المزيد
وقالت وكالة "تاس" نقلا عن مصدر في وزارة الدفاع الروسية إنه لم يتم الإنزال الجوي من هذا النوع في أثناء العملية العسكرية الخاصة في أوكرانيا لأن هذه الطريقة في العمليات الحربية لا تعتبر فعالة في ظروف القتال الميداني في أوكرانيا.
وتقوم منصة المظلات المتعددة المهام بإنزال عربات بوزن حتى 18 طنا. أما مدرعة "تايفون – في دي في"، المتميزة بـ 8 عجلات ( 4×4) ودروع سيراميكية ووزن منخفض. ويمكن أن تزود المدرعة برشاش "كورد" الثقيل أو غيره من الأسلحة التي تركب في برج دوار صغير.
المصدر: روسيسكايا غازيتا
المصدر: RT Arabic
كلمات دلالية: كورونا الجيش الروسي
إقرأ أيضاً:
مايكروسوفت تطور نموذجًا جديدًا بالذكاء الاصطناعي لتنفيذ المهام
واشنطن "العُمانية": طورت مايكروسوفت نموذج ذكاء اصطناعي جديد يحمل اسم (Large Action Model أو LAM)، يتميز بقدرته على تشغيل برامج ويندوز وتنفيذ المهام بنحو مستقل، ويشكل هذا النموذج نقلة نوعية في الذكاء الاصطناعي القادر على تنفيذ الأوامر فعليًّا.
وعلى عكس النماذج اللغوية التقليدية، مثل (GPT-4o)، التي تقتصر وظيفتها على معالجة النصوص وإنشائها، يتمتع نموذج (LAM) الجديد من مايكروسوفت بالقدرة على تحويل طلبات المستخدمين إلى أفعال حقيقية، سواء كان ذلك تشغيل البرامج أو التحكم في الأجهزة، وقد كانت هذه الفكرة موجودة سابقًا، لكن LAM يعد أول نموذج يدرب بنحو خاص للعمل مع منتجات مايكروسوفت أوفيس المكتبية وغيرها من تطبيقات ويندوز.
وبحسب ما ذكرته شركة مايكروسوفت، فإن تطوير هذا النموذج يتطلب أربع مراحل رئيسة: التدريب على تخطيط المهام وتقسيم المهمة إلى خطوات منطقية، والتعلم من نماذج متقدمة (مثل GPT-4o) لتحويل الخطط إلى أفعال، والاستكشاف الذاتي الذي يتيح للنموذج البحث عن حلول جديدة وتجاوز العقبات التي تعجز عنها النماذج الأخرى، بالإضافة إلى التدريب المستند إلى المكافآت لتحسين دقة التنفيذ.
وجرب الباحثون نموذج LAM في بيئة اختبار خاصة ببرنامج تحرير النصوص "وورد"، وقد نجح في تنفيذ المهام بنسبة قدرها 71 بالمائة، متفوقًا على GPT-4o الذي حقق نسبة نجاح بلغت 63 بالمائة دون معلومات بصرية، كما كان نموذج LAM أسرع، إذ استغرق 30 ثانية فقط لتنفيذ المهمة مقارنة بـ 86 ثانية لـ GPT-4o. ومع ذلك، عند تزويد GPT-4o بمعلومات بصرية، تحسنت دقته لتصل إلى 75.5 بالمائة.
واستند فريق مايكروسوفت إلى آلاف البيانات التدريبية المستخلصة من وثائق مايكروسوفت، ومقالات منصة wikiHow، وعمليات البحث عبر محرك بينج، ثم استخدم الفريق نموذج GPT-4o لتطوير هذه المهام إلى مهام أخرى أكثر تعقيدًا.
ويؤكد الباحثون أن LAM يشكل تقدمًا كبيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي، كما أنه قد يمهد الطريق لتطوير ذكاء اصطناعي عام (AGI)، فبدلًا من الأنظمة التي تقتصر على فهم النصوص وإنتاجها، قد توفر الشركات قريبًا مساعدين رقميين يساعدون فعليًّا في تنفيذ المهام اليومية بنحو فاعل.
أحمد بدير يشيع جثمان شقيقته والدفن فى الدويقة