في 20 أكتوبر، أطلقت SenseTime إطارًا مفتوح المصدر للذكاء الاصطناعي المتجسّد، اسمه SenseNova-RoboRSI. ويمكن تلخيص ميزته الأساسية في جملة واحدة: خفض تكلفة إنجاز المهام إلى 1/50 من تكلفة GPT-6-Astra.
لنبدأ بما اختبره: أجرت SenseTime اختبارات منهجية باستخدام GPT-6-Astra، شملت 12 تقييمًا محاكيًا و8 أنواع من الروبوتات. وكانت النتائج لافتة: في 9 مهام من RoboDojo، فشلت المحاولات الخمس كلها في البداية. لكن من دون إعادة تدريب، اكتفوا بالسماح له بمواصلة التفاعل ورفعوا الحد الأقصى للخطوات إلى عشرة أضعاف، فنجحت المحاولات الخمس كلها. بعض ما نظنه «لا يستطيع فعله» قد يكون سببه أننا ضغطنا زر الإيقاف مبكرًا جدًا.
لكن الانتظار المستمر ليس قليل التكلفة: يستغرق تكديس الأوعية 131 دقيقة في المتوسط، وتبلغ تكلفة الاستدلال نحو 19 دولارًا؛ أما وضع قلم في حامل أقلام فيستغرق 263 دقيقة في المتوسط، بتكلفة نحو 55 دولارًا. ومن الواضح أن هذه الروبوتات ما زالت بعيدة عن الاستخدام اليومي.
أما النموذج المفتوح المصدر ذو 27 مليار مُعامل، SenseNova-RoboRSI-27B-Preview، فيرسّخ الخبرات المتجسّدة التي جرى التحقق منها في مُعاملاته: بلغت نسبة نجاحه في مهام RoboDojo 20.83%، وتجاوزت نتيجته 90 في LIBERO-Pro، وارتفعت نسبة نجاحه في RoboCasa365 من 26.0% إلى 46.5%، فيما انخفض استهلاك الرموز بنسبة 73%.
تقييمي: لم تعد العقبة أمام الذكاء الاصطناعي المتجسّد هي «هل يستطيع إنجاز المهمة؟»، بل «كم تبلغ تكلفة إنجازها مرة واحدة، وكم من الوقت تستغرق؟». لا تكمن قيمة هذه المنظومة من SenseTime في درجاتها على قوائم الترتيب، بل في تمكين المجتمع من إعادة الاختبارات وإجراء المقارنات. فالانتقال من ملاحقة الدرجات إلى خفض التكلفة وتحسين الموثوقية هو المسار الصحيح لجعل الذكاء الاصطناعي المتجسّد عمليًا.
#طليعة_الذكاء_الاصطناعي
$BTC
لنبدأ بما اختبره: أجرت SenseTime اختبارات منهجية باستخدام GPT-6-Astra، شملت 12 تقييمًا محاكيًا و8 أنواع من الروبوتات. وكانت النتائج لافتة: في 9 مهام من RoboDojo، فشلت المحاولات الخمس كلها في البداية. لكن من دون إعادة تدريب، اكتفوا بالسماح له بمواصلة التفاعل ورفعوا الحد الأقصى للخطوات إلى عشرة أضعاف، فنجحت المحاولات الخمس كلها. بعض ما نظنه «لا يستطيع فعله» قد يكون سببه أننا ضغطنا زر الإيقاف مبكرًا جدًا.
لكن الانتظار المستمر ليس قليل التكلفة: يستغرق تكديس الأوعية 131 دقيقة في المتوسط، وتبلغ تكلفة الاستدلال نحو 19 دولارًا؛ أما وضع قلم في حامل أقلام فيستغرق 263 دقيقة في المتوسط، بتكلفة نحو 55 دولارًا. ومن الواضح أن هذه الروبوتات ما زالت بعيدة عن الاستخدام اليومي.
أما النموذج المفتوح المصدر ذو 27 مليار مُعامل، SenseNova-RoboRSI-27B-Preview، فيرسّخ الخبرات المتجسّدة التي جرى التحقق منها في مُعاملاته: بلغت نسبة نجاحه في مهام RoboDojo 20.83%، وتجاوزت نتيجته 90 في LIBERO-Pro، وارتفعت نسبة نجاحه في RoboCasa365 من 26.0% إلى 46.5%، فيما انخفض استهلاك الرموز بنسبة 73%.
تقييمي: لم تعد العقبة أمام الذكاء الاصطناعي المتجسّد هي «هل يستطيع إنجاز المهمة؟»، بل «كم تبلغ تكلفة إنجازها مرة واحدة، وكم من الوقت تستغرق؟». لا تكمن قيمة هذه المنظومة من SenseTime في درجاتها على قوائم الترتيب، بل في تمكين المجتمع من إعادة الاختبارات وإجراء المقارنات. فالانتقال من ملاحقة الدرجات إلى خفض التكلفة وتحسين الموثوقية هو المسار الصحيح لجعل الذكاء الاصطناعي المتجسّد عمليًا.
#طليعة_الذكاء_الاصطناعي
$BTC