لقد أحدثت [أساليب](/tag/أساليب) [التفكير](/tag/التفكير) المدمج (Embodied [Chain-of-Thought](/tag/chain-of-thought)) ثورة في [نماذج](/tag/نماذج) الذكاء الاصطناعي، خصوصاً في مجالات [رؤية الكمبيوتر](/tag/[رؤية](/tag/رؤية)-الكمبيوتر) من خلال [لغة](/tag/لغة) الأفعال (Vision-Language-Action). ومع ذلك، فإن المشاكل التي تواجهها هذه [النماذج](/tag/النماذج) الحالية تتمثل في اعتمادها على قوالب جامدة تحدد مكونات التفكير، مثل العناصر الموجودة في المشهد أو الخطط العليا.
هذا الاعتماد قد يتسبب في اشتباك [النماذج](/tag/النماذج) بمعلومات غير ذات صلة، مما يصعب عليها تحديد [الإشارات الحيوية](/tag/الإشارات-الحيوية) المتعلقة بالتنبؤ بالأفعال. وبالتالي، يظهر لدينا عنق زجاجة: عدم وجود [سياسات](/tag/سياسات) ناجحة يعني عدم القدرة على [التحقق](/tag/التحقق) من جودة التفكير، وفي المقابل، تؤدي جودة [التفكير](/tag/التفكير) المنخفضة إلى عدم القدرة على [بناء](/tag/بناء) [سياسات](/tag/سياسات) قوية.
لذا، تم الكشف عن R&B-EnCoRe، الذي يتيح للنماذج الاستفادة من [المعرفة](/tag/المعرفة) الواسعة على الإنترنت سراً وبشكل [ذاتي](/tag/ذاتي) من خلال [تحسين البيانات](/tag/[تحسين](/tag/تحسين)-[البيانات](/tag/البيانات)). ويتم ذلك من خلال التعامل مع [التفكير](/tag/التفكير) كمتغير كامِن داخل [استدلال](/tag/استدلال) تبايني وزني، مما يمكن [النماذج](/tag/النماذج) من [توليد](/tag/توليد) وتنقية [مجموعة بيانات](/tag/مجموعة-[بيانات](/tag/بيانات)) [تدريب](/tag/تدريب) مُحسّنة لاستراتيجيات خاصة بتجسيد الأفعال دون الحاجة إلى [مكافآت](/tag/مكافآت) خارجية أو تأكيدات بشرية.
لقد تم اختبار R&B-EnCoRe [عبر](/tag/عبر) مجموعة من التطبيقات، بما في ذلك التلاعب بالأغراض، [التنقل](/tag/التنقل) باستخدام [الروبوتات](/tag/الروبوتات) ذات الساقين، والقيادة الذاتية، مستخدمين مجموعة متنوعة من [نماذج VLA](/tag/[نماذج](/tag/نماذج)-vla) التي تحتوي على عددا كبيرا من المعاملات تصل إلى 30 مليار.
والنتيجة؟ تحسن بنسبة 28% في [نجاح](/tag/نجاح) التلاعب، وزيادة مذهلة مقدارها 101% في درجات التنقل، وتقليص بمعدل 21% في معدل التصادم مقارنة بالنماذج التي تعالج جميع العناصر المتاحة دون تمييز.
R&B-EnCoRe يمثل قفزة نوعية تسمح للنماذج بتشكيل [تفكير](/tag/تفكير) تقديري يتنبأ بنجاح التحكم، متجاوزاً الحاجة إلى [الهندسة](/tag/الهندسة) اليدوية في [التعليقات](/tag/التعليقات) أو التقييمات، وهو ما يربط [المعرفة](/tag/المعرفة) الموجودة على الإنترنت بالتنفيذ الفعلي.
ثورة التفكير المدمج: طريقة R&B-EnCoRe لتمكين الذكاء الاصطناعي من التنبؤ بالأفعال بدقة متناهية!
يقدم البحث الجديد R&B-EnCoRe ثورة في أساليب التفكير المدمج، حيث يمكنه تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال اكتساب المعرفة من الإنترنت وتطبيقها بشكل فعّال. التجارب أثبتت قفزات كبيرة في الأداء ودقة التنبؤ.
المصدر الأصلي:أركايف للذكاء
زيارة المصدر الأصلي ←# ذكاء اصطناعي# تفكير جسدي# نماذج تعلم ذاتية# الذكاء الاصطناعي# الاستدلال# التعلم الذاتي# الروبوتات# R&D# تكنولوجيا# نموذج VLA
جاري تحميل التفاعلات...
