مختبر الذكاء الاصطناعي في ستانفورد يقترح نموذج العالم بدون عينات، يقلل الفجوة بين بيانات تعلم الرؤية لدى الذكاء الاصطناعي والأطفال البشر

أخبار ME، في 15 أبريل (بتوقيت UTC+8)، أشار مختبر الذكاء الاصطناعي بجامعة ستانفورد (StanfordAILab) مؤخرًا إلى أن كمية البيانات اللازمة لنماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة لتحقيق القدرة على الرؤية تتجاوز بكثير عدد الأطفال البشريين بمراحل متعددة. ولتقليل هذا الفارق، اقترح الباحثون طريقة تسمى نموذج العالم بدون تدريب مسبق (Zero-shot World Model، ZWM). حققت هذه الطريقة تقدمًا ملحوظًا، حيث وصل نموذج BabyZWM إلى مستوى أداء يقارب مستوى معيار غير مذكور بشكل واضح، وذلك باستخدام بيانات من منظور الشخص الأول لطفل واحد فقط أثناء التدريب. (المصدر: InFoQ)