من sim إلى reason، مع وجود عشرة آلاف تجربة افتراضية بينهما

17 أبريل، كلية الروبوتات في جامعة كارنيجي ميلون وشركة Lambda اقترحا معًا طريقة تدريب Sim2Reason، بهدف معالجة نقص البيانات عالية الجودة في مجال الذكاء الاصطناعي STEM. الهدف الأساسي هو تدريب نماذج اللغة الكبيرة بدون إشراف في عالم افتراضي يخضع لقوانين الفيزياء الحقيقية، من خلال تجربة تعلم الفيزياء. وتُزعم أن هذه الطريقة يمكن أن تحسن أداء النموذج في المسابقات الدولية للأولمبياد الفيزيائي بشكل صفر عينة بنسبة 5-10%. المصدر: InFoQ