تقوم Meta بإصدار نموذج الذكاء الاصطناعي لتطوير سلوك الوكيل الافتراضي في الميتافيرس

يوم الخميس، أصدرت Meta FAIR عدة أدوات بحثية جديدة ونتائج تهدف إلى تقدم التعلم الآلي والذكاء الصناعي. تتركز هذه الإصدارات على مجالات مثل تطوير العميل، القوة، الأمان، وهياكل التعلم الآلي.

من بين النقاط البارزة هو ميتا موتيفو، وهو نموذج أساسي للتحكم في العملاء الافتراضيين المتجسدين، وميتا فيديو سيل، وهو نموذج للعلامات المائية للفيديو مصمم لتعزيز قابلية تتبع المحتوى.

يعتمد نظام Meta Video Seal على الأبحاث السابقة في توقيع الصوت المائي ويتيح تضمين علامات مائية غير ملحوظة في المحتوى الفيديوي. النظام مقاوم للتعديلات الشائعة مثل التشويش، القص، والضغط، مما يقدم تطبيقات عملية لحماية الوسائط الرقمية.

يأتي مع هذا نظام Omni Seal Bench، وهو منصة لتقييم أنظمة التوقيع المائي عبر أشكال مختلفة. تهدف هذه المنصة إلى تعزيز التعاون داخل المجتمع البحثي.

تقدم Meta Motivo إطار عمل للتعلم التعزيزي غير المشرف عليه. يستخدم مجموعة بيانات الحركة لإنشاء مساحة خفية مشتركة للحالات، والحركات، والمكافآت.

يظهر النموذج قدرات مثل تتبع الحركة بدون طلقة والوصول إلى الهدف مع الحفاظ على القوة ضد التغيرات البيئية مثل الجاذبية والرياح. هذه الميزات لديها تطبيقات محتملة في البيئات الافتراضية والرسوم المتحركة.

تقدم تقنية Flow Matching، وهي إصدار آخر، بديلاً للطرق التقليدية للانتشار في النماذج التوليدية. تدعم هذه الطريقة أنواعًا مختلفة من البيانات، بما في ذلك الصور والفيديوهات والهياكل ثلاثية الأبعاد، مع تحسين كفاءة الحوسبة والأداء.

في مجال التفكير الاجتماعي، تقدم نظرية Meta Explore Theory-of-Mind طريقة إنشاء مجموعة بيانات موجهة ببرنامج لتدريب نماذج الذكاء الصناعي على التفكير والتأمل في المعتقدات والأفكار.

تشير الاختبارات الأولية إلى تحسينات في أداء النموذج على المعايير المعروفة، مع تأثيرات تعزز القدرة على التفكير في النماذج اللغوية الكبيرة.

كما قدمت Meta نماذج المفاهيم الكبيرة (LCMs)، التي تهدف إلى فصل مهام التفكير عن تمثيل اللغة من خلال التنبؤ بالأفكار المفاهيمية بدلاً من الرموز الفردية.

يُفيد التقرير أن هذا الأسلوب يُحسّن المهام مثل التلخيص والمعالجة متعددة اللغات. بالإضافة إلى ذلك، يُلغي الـ Dynamic Byte Latent Transformer الحاجة إلى الترميز، مما يوفر معالجة أكثر كفاءة للتسلسلات الطويلة والنصوص النادرة.

تشمل الإصدارات الأخرى طبقات الذاكرة الميتا، التي تساعد في تحقيق مقياس أكبر لدمج المعرفة الحقيقية في النماذج، وأدوات لتقييم توليد الصور المسؤول.

يمثل دمج وكلاء الذكاء الصناعي مع أجسام تشبه الأجسام الفعلية تحولًا هامًا في الميتافيرس، مما يتيح تفاعلات أكثر واقعية وتجارب افتراضية ديناميكية.

ومع ذلك، قد تطمس هذه التطورات الحدود بين العالمين الافتراضي والحقيقي، مما يثير تساؤلات حول الخصوصية، والمساءلة، وتأثير الوكلاء الافتراضيين المتشابهين للحياة على المجتمع.