أوديسي تجمع 310 مليون دولار في جولة التمويل بシリーズ ب بتقييم 1.45 مليار دولار لتعزيز نماذج العالم الإصطناعي

سباق بناء الجيل التالي من الذكاء الاصطناعي يتحرك بشكل متزايد ما وراء اللغة. أوديسي، مختبر أبحاث الذكاء الاصطناعي في بالو ألتو الذي يركز على نماذج العالم، جمع 310 مليون دولار في جولة التمويل بシリーズ ب بتقييم 1.45 مليار دولار. قادت الجولة ناتورال كابيتال وشارك فيها أمازون، إيه إم دي فينتشرز، جي في، إي كيو تي، إن-كيو-تيل، وعدد من المستثمرين الحاليين، مما يضع الشركة في المرتبة الأولى بين الشركات الناشئة التي تتمويلها بشكل كبير في مجال أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها فهم وتمثيل العالم المادي.

تأسست أوديسي من قبل.oliver كameron و جيف هاوك، وهما خبراء في تكنولوجيا السيارات ذاتية القيادة، وتطوير أوديسي نماذج الذكاء الاصطناعي المصممة لتعلم السببية والفيزياء والديناميكا البيئية بدلاً من التركيز فقط على توليد اللغة. تعتقد الشركة أن هذه الأنظمة يمكن أن تقود في النهاية إلى اختراقات في مجالات الروبوتات والألعاب والعلوم والرعاية الصحية والتعليم والدفاع وغيرها من الصناعات.

رهان متزايد على نماذج العالم

في حين أن نماذج اللغة الكبيرة هيمنت على محادثات الذكاء الاصطناعي خلال السنوات القليلة الماضية، يرى العديد من الباحثين نماذج العالم كخطوة حاسمة التالية. على عكس نماذج اللغة، التي تتوقع في الغالب الكلمات، تحاول نماذج العالم توقع كيف تتطور البيئات بمرور الوقت وكيف تتفاعل الأجسام مع بعضها البعض.

لقد جذبت هذه النهج انتباهًا متزايدًا من بعض الشخصيات الأكثر تأثيرًا في الصناعة. الشركات والمجموعات البحثية التي تتراوح من جوجل ديب مايند ووايمو إلى الشركات الناشئة الجديدة استثمرت مؤخرًا بشكل كبير في أبحاث نموذج العالم، مما يعكس الاعتقاد الأوسع بأن أنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية ستحتاج إلى فهم أعمق للعالم المادي.

يجادل قيادة أوديسي بأن اللغة وحدها لا يمكنها التقاط العديد من جوانب الواقع، بما في ذلك الديناميات الفيزيائية وسلوك الإنسان ولغة الجسد والعلاقات السببية. ترى الشركة نماذج العالم كفئة جديدة من نماذج الأساس قادرة على دعم مجموعة أوسع من التطبيقات الواقعية.

أmazon ويب سيرفيس تصبح شريك سحابي مفضل لأوديسي

بالتزامن مع إعلان التمويل، كشفت أوديسي عن شراكة استراتيجية مع أمازون ويب سيرفيس. ستصبح أمازون ويب سيرفيس مزود الخدمات السحابية المفضل للشركة، وتخطط أوديسي لتنفيذ رقاقات Trainium من أمازون إلى جانب الأجهزة الأخرى لتدريب تشغيل نماذجها المتزايدة الطلب.

تسلط الشراكة الضوء على ساحة معركة ناشئة في صناعة الذكاء الاصطناعي. مع استمرار نمو الطلب على حسابات الذكاء الاصطناعي، تتنافس مزودي الخدمات السحابية وشركات تصنيع الرقاقات لتقديم بديلات لنظام نفيديا الغالب. لأمازون، تمثل أوديسي عميلاً بارزاً قادراً على اختبار رقاقات Trainium على بعض حمولات الذكاء الاصطناعي الأكثر tínhة حاليًا.

تتطلب نماذج العالم موارد حسابية هائلة لأنها يجب أن تولد محاكاة متسقة ومتفاعلة مع الحفاظ على فهم للقوانين الفيزيائية والديناميكا البيئية على المدى الطويل. قد يصبح القدرة على تدريب هذه الأنظمة بكفاءة ميزة تنافسية كبيرة مع نمو الحقل.

بناءً نحو “لحظة جي بي تي-3” لنماذج العالم

أمضت أوديسي السنوات الثلاث الماضية في تطوير أنظمة نموذج العالم المتطورة بشكل متزايد. وفقًا للشركة، كل إصدار لاحق وسع من قدرات المحاكاة التي تولدها الذكاء الاصطناعي.

ركز نموذج أوديسي-2 على تحسين الواقعية الفيزيائية والتوافق البيئي. دفع أوديسي-2 ماكس إلى أبعد من محاكاة الفيزياء القائمة على الفيزياء والتفاعل في الوقت الفعلي، مع هدف إنشاء بيئات تتصرف أكثر مثل العالم الحقيقي بدلاً من توليد فيديو مرئي مقنع فقط.

قد قدمت الشركة أيضًا几个 مشاريع بحثية ملحوظة. ستار تشايلد-1 أدخلت القدرات متعددة الوسائط إلى نمذجة العالم من خلال دمج الفهم البصري والصوتي. أغورا-1 أتاحت للأشخاص المتعددين والوكلاء الذكاء الاصطناعي التفاعل داخل بيئة محاكاة مشتركة في الوقت الفعلي. برول أظهر كيف يمكن لنماذج العالم تحسينها من خلال الاستكشاف النشط، مما يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بالتعلم من تجاربها وأخطائها.

معًا، تمثل هذه المشاريع جهود أوديسي للانتقال من توليد الذكاء الاصطناعي الثابت إلى أنظمة قادرة على فهم وتفاعل مع البيئات الديناميكية.

تعتقد قيادة أوديسي أن الحقل يapproach نقطة انعطاف كبيرة مشابهة لللحظة التي أظهرت فيها جي بي تي-3 إمكانيات نماذج اللغة الكبيرة. يهدف التمويل الجديد إلى توفير البنية التحتية وموارد الحساب والقدرة البحثية اللازمة لمتابعة ذلك الهدف.

الآثار المستقبلية لنماذج العالم

إذا استمرت نماذج العالم في التحسين، يمكن أن تمتد تأثيراتها إلى ما هو أبعد من أنظمة الذكاء الاصطناعي الحالية للчат والتحليل. واحدة من التطبيقات الأكثر إمكانية في المستقبل القريب قد تكون في الروبوتات، حيث يجب على الآلات فهم البيئات الفيزيائية وتوقع النتائج والتكيف مع الظروف المتغيرة في الوقت الفعلي. بدلاً من الاعتماد على الاختبار المكلف في العالم الحقيقي، يمكن تدريب الروبوتات المستقبلية على نطاق واسع داخل محاكاة واقعية عالية قبل نشرها.

يمكن أن تقود التكنولوجيا أيضًا تحولات في الصناعات التي تعتمد بشكل كبير على نمذجة الأنظمة المعقدة. في مجال الرعاية الصحية، يمكن للباحثين استخدام نماذج العالم لتمثيل تقدم الأمراض أو اختبار استراتيجيات العلاج. في البحث العلمي، قد تساعد في نمذجة التفاعلات الكيميائية والأنظمة المناخية والعمليات البيولوجية التي من الصعب أو المكلفة أو تستغرق وقتًا طويلاً لدراستها بشكل مباشر. يمكن أن تستفيد السيارات ذاتية القيادة وشبكات اللوجستيات وأنظمة الأتمتة الصناعية أيضًا من الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه توقع كيف سيتطور العالم الحقيقي بمرور الوقت.

تمثل الألعاب مجالًا آخر يمكن لنماذج العالم أن يكون له تأثير كبير. بدلاً من الاعتماد على بيئات و互одействات مخططة يدوياً، يمكن أن تضم الألعاب المستقبلية عوالم تولدها الذكاء الاصطناعي وتتطور ديناميكياً وتستجيب بشكل ذكي لسلوك اللاعب. يمكن استخدام القدرات المماثلة في النهاية لتدريبات المحاكاة في مجالات تتراوح من الطيران والدفاع إلى الاستجابة للطوارئ والتعليم.

على الرغم من الوعد، لا تزال هناك تحديات تقنية كبيرة. إن إنشاء محاكاة دقيقة تعكس تعقيد العالم الفيزيائي يتطلب موارد حسابية هائلة، وكميات هائلة من بيانات التدريب، وتقدم في الاستدلال والتنبؤ على المدى الطويل. سواء كانت نماذج العالم في النهاية تصبح طبقة أساسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي المستقبلية، يبقى سؤالاً مفتوحاً، لكن الاستثمار المتزايد عبر القطاع يشير إلى أن العديد من الباحثين يعتبرونها واحدة من أهم الحدود الفاصلة بعد نماذج اللغة.