في عالم الذكاء الاصطناعي، لا تزال نماذج الرؤية واللغة للعمل (Vision-Language-Action - VLA) تبدو واعدة، لكنها تواجه تحديات كبيرة عند القيام بمهام طويلة المدى. حيث تعتمد هذه النماذج على طبيعة ماركوف، مما يعني أن اعتمادها يكون على الملاحظات الحالية فقط، مما يحد من قدرتها في التخطيط للمهام المعقدة. هنا يأتي دور الابتكار الجديد، Cortex.

Cortex هو إطار عمل لوكلاء الذكاء الاصطناعي موجه بشكل ثنائي، مصمم لتحسين التفاعل بين التخطيط العالي المستوى والتنفيذ المنخفض المستوى. هذه الآلية تتجاوز الفجوة التقليدية بين المعاني التخطيطية والتطبيق الفعلي، من خلال تصميم واجهة تخطيط مخصصة تساعد على نقل خطط المهام القابلة للتنفيذ.

مع التحسينات الجديدة، تمكّن Cortex من توحيد المهام الفرعية إلى 32 مهارة أساسية، ودمج مبادئ القابلية للتنفيذ مثل الخصائص التمثيلية للأجسام وتحسين قدرة الوصول إلى المسارات. مما يعزز من القدرة على استخدام 4 آلاف ساعة من بيانات الفيديو المفتوح المصدر و30 ساعة من بيانات المحاكاة.

وبدرجات مختلفة، أثبتت اختبارات كل من النظام المفتوح والدورة المغلقة كفاءة Cortex، حيث تفوق على المعايير التقليدية بفارق 3.1% على Libero-long و4.1% على RoboTwin. المثير في الأمر هو أن Cortex يمكّن من إكمال المهام الطويلة في العالم الحقيقي من دون الحاجة إلى تدريب إضافي، مثل التجارب الكيميائية متعددة الخطوات.

بهذا، يكون Cortex قد وضع معايير جديدة في عالم الذكاء الاصطناعي، مشكلاً نقطة تحول للأنظمة التي تحتاج إلى التفكير والتفاعل بشكل أفضل مع محيطها. ما رأيكم في هذا التطور؟ شاركونا في التعليقات!