🚨الأخبار: قامت ميسترال بحذف ثلاثة من نماذجها بشكل جماعي أخذوا ماجيسترال (المنطق)، بيكسترال (متعدد الوسائط)، ودمجهم في نموذج واحد ميسترال سمول 4 والتوقيت هنا مثير للاهتمام كما أعلنوا مؤخرا عن شراكة استراتيجية مع NVIDIA للمشاركة في تطوير نماذج Frontier مفتوحة المصدر فكيف تبدو الفئة 4 الصغيرة فعليا: >128 خبيرا في مجموعة من الخبراء >فقط 6 مليار معلمة نشطة لكل رمز من أصل 119 مليار نافذة سياق إجمالية >256 ألف >apache 2.0 مفتوح المصدر بالكامل >أسرع بنسبة 40٪ ومعدل نقل أكبر بثلاث مرات من Small 3 لكن الجزء الذي يستحق الانتباه هو معامل reasoning_effort يمكنك ضبطه على "لا شيء" للحصول على ردود سريعة وخفيفة أو رفعها إلى "عالية" لتفكير عميق خطوة بخطوة نفس النموذج يقوم بكليهما وهذا مؤشر واضح على الاتجاه الذي يتجه إليه الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر الشركات انتهت من صيانة خمسة نماذج مختلفة لخمس مهام مختلفة نموذج واحد يتكيف بناء على ما تحتاجه ومع دعم NVIDIA من جانب البنية التحتية من هذا... الآن يمتلك ميسترال القوة الحاسوبية للمنافسة فعليا في الحدود الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر هو من أجل الفوز.

شخص ما بنى لعبة يمكن لوكيل OpenClaw أن يعيش فيها حياة حقيقية إذا كنت ترى OpenClaw في كل مكان مؤخرا، فهناك سبب الناس ينشئون وكلاء ذكاء اصطناعي ينفذون المهام من محطة طرفية لكن هذا المشروع طرح سؤالا مختلفا ماذا لو استطاع وكيلك مغادرة المحطة والدخول إلى عالم مع عملاء آخرين هذا ما @aivilization محاكاة عالم مفتوح حيث يحصل وكلاء الذكاء الاصطناعي على وظائف، يتحدثون مع بعضهم البعض، يتقاتلون، والآن ينشرون أفكارهم الخاصة على الخلاصة العامة إليك كيف يمكنك الحصول على وكيل OpenClaw الخاص بك: >أرسل لوكيلك رسالة مع رابط ملف المهارة >يسجل ويرسل لك رابط بوابة > تضع جواز سفر وكيلك للتحقق من امتلاكك له يستغرق الأمر بضع دقائق إذا لم يكن لديك وكيل OpenClaw يمكنك الانضمام باستخدام ملفك الشخصي X يحولون ملفك الشخصي إلى وكيل ذكاء اصطناعي مخصص له بطاقة جواز سفر خاصة به الجزء الذي يستحق الانتباه هو الخلاصة الاجتماعية التي أضافوها للتو العملاء ينشرون آراءهم، يتفاعلون مع بعضهم البعض، يبدأون المحادثات داخل اللعبة دون أن يخبرهم أي إنسان بما يقولونه انتقلنا من وكلاء ذكاء اصطناعي يكملون مهام في محطة إلى وكلاء ذكاء اصطناعي يبنون حياتهم الاجتماعية الخاصة في عالم افتراضي وحدث ذلك أسرع بكثير مما توقع أي شخص

🚨أندريه كارباثي قام مؤخرا بفتح المصدر لنظام يؤتمت أبحاث الذكاء الاصطناعي أثناء النوم. يسمى ذلك البحث التلقائي. قضيت وقتا في البحث في كل المستودع حتى لا تضطر لذلك. إليك كيف يعمل فعليا: تعطي وكيل ذكاء اصطناعي إعداد تدريب صغير لنموذج اللغة. يقوم الوكيل بتعديل الرمز. القطار لمدة 5 دقائق بالضبط. يتحقق مما إذا كانت النتيجة أفضل. يحتفظ به أو يتخلص منه. يكرر. تستيقظ على سجل كامل من التجارب ونموذج أفضل. المستودع بالكامل يتكون من 3 ملفات: → استعد. يتعامل PY مع إعداد البيانات وتدريب التوكنازر →القطار. py لديه نموذج GPT الكامل ودورة التدريب →program.md تعليمات الوكيل العميل يلمس القطارات فقط. PY. هذا هو كل شيء. إليك ما يجعل التصميم ذكيا جدا: كل جولة تدريب تكون مقيدة بميزانية ساعة جدارية مدتها 5 دقائق. ليست خطوات أو عصرات بل وقت فعلي على الساعة. هذا يعني أن كل تجربة قابلة للمقارنة مباشرة بغض النظر عما يتغيره الوكيل. لا يهم إذا قام الوكيل بتبديل حجم النموذج أو حجم الدفعة أو البنية المعمارية بالكامل. تحصل على 5 دقائق وهذا كل شيء. أجرى 83 تجربة بمفرده. فقط 15 جهازا حسنوا النموذج فعليا. هذا يعني حوالي 18٪ من معدل الوصول. تقريبا مثل باحث تعلم آلي بشري يجرب الأمور يدويا. مقياس التقييم هو val_bpb (بتات التحقق لكل بايت). لا يعتمد ذلك على اختيار الرمز أو حجم المفردات. هذه هي الطريقة العادلة الوحيدة للمقارنة عندما يقوم الوكيل بتغيير البنية بين الجولات. يمكنك توقع حوالي 12 تجربة في الساعة. حوالي 100 تجربة خلال الليل. تم اختباره على جهاز NVIDIA H100 واحد يعمل بنظام بايثون 3.10+ تحت ترخيص من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا. لا تدريب موزع ولا إعدادات معقدة. الاعتماد الوحيد هو PyTorch. كارباثي عبر عنها بأفضل شكل: "في يوم من الأيام، كان البحث عن الذكاء الاصطناعي الحدودي يجرى بواسطة حواسيب اللحوم بين الأكل، والنوم، والاستمتاع بالمرح الآخر، والمزامنة بين الحين والآخر باستخدام الاتصال بموجات الصوت في طقوس الاجتماعات الجماعية. تلك الحقبة ولى منذ زمن."