ورقة الذكاء الاصطناعي الأسبوعية | نماذج التعرف الضوئي على الحروف الجديدة، ونماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط، وتسلسل الحمض النووي من الجيل التالي... تعرف على أحدث التطورات في مجالات متعددة في مقال واحد.

لطالما هيمنت نماذج الانحدار الإحداثي التقليدية، مثل YOLO وDETR وGrounding DINO، على كشف الأجسام. ورغم أن الدراسات الحديثة حاولت استخدام نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط (MLLMs) للتعامل مع هذه المهمة، إلا أنها لا تزال تواجه تحديات مثل ضعف التذكر، والتنبؤات المتكررة، وعدم محاذاة الإحداثيات.

بناءً على ذلك، اقترح مركز IDEA للرؤية الحاسوبية والروبوتات نظام Rex-Omni، وهو نظام متعدد المراحل متعدد المراحل بمقياس 3B، يُحقق إدراكًا متطورًا للأشياء. في معايير مثل COCO وLVIS، يُحقق Rex-Omni أداءً يُضاهي أو حتى يتفوق على نماذج الانحدار (مثل DINO وGrounding DINO) في إعدادات اللقطة الصفرية، مما يُمهد الطريق لأنظمة إدراك بصري أكثر عمومية وتركيزًا على اللغة.

رابط الورقة:https://go.hyper.ai/wUhjs

أحدث أبحاث الذكاء الاصطناعي:https://go.hyper.ai/hzChC

من أجل السماح لمزيد من المستخدمين بمعرفة أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي في الأوساط الأكاديمية، أطلق الموقع الرسمي لـ HyperAI (hyper.ai) الآن قسم "أحدث الأوراق البحثية"، والذي يقوم بتحديث أوراق البحث المتطورة في مجال الذكاء الاصطناعي كل يوم.إليكم 5 أوراق بحثية شائعة حول الذكاء الاصطناعي نوصي بهادعونا نلقي نظرة سريعة على إنجازات الذكاء الاصطناعي المتطورة لهذا الأسبوع⬇️

توصيات الورقة البحثية لهذا الأسبوع

1. DeepSeek-OCR: الضغط البصري للسياقات

تقترح هذه الورقة البحثية استخدام DeepSeek-OCR كدراسة أولية لجدوى ضغط السياقات الطويلة عبر التعيين البصري ثنائي الأبعاد. يتكون النموذج من جزأين: DeepEncoder كمُشفِّر وDeepSeek3B-MoE-A570M كمُفكِّك. في بيئة الإنتاج، يُمكن لـ DeepSeek-OCR توليد أكثر من 200,000 صفحة من بيانات تدريب LLM/VLM يوميًا (على بطاقة رسومات A100-40G واحدة).

رابط الورقة:https://go.hyper.ai/IkTwG

2. اكتشاف أي شيء عبر التنبؤ بالنقطة التالية

تقترح هذه الورقة البحثية نموذج Rex-Omni، وهو نموذج متعدد المراحل متعدد المراحل (MLLM) بثلاثة مليارات معلمة، يحقق أداءً متطورًا في إدراك الأشياء. بالإضافة إلى قدرات اكتشاف الأشياء التقليدية، توفر قدرات فهم اللغة الكامنة في النموذج إمكانيات تعميم متنوعة، بما في ذلك مرجعية الأشياء، والتوجيه البصري، والتوجيه البصري، وتحديد موقع واجهة المستخدم الرسومية، والمرجع المكاني، والتعرف على الحروف (OCR)، وتحديد موقع النقاط الرئيسية. تُقيّم جميع هذه القدرات بشكل منهجي وفقًا لمعايير أداء مخصصة.

رابط الورقة:https://go.hyper.ai/wUhjs

3. الذكاء الاصطناعي للخدمة: المساعدة الاستباقية باستخدام نظارات الذكاء الاصطناعي

مع تطور الذكاء الاصطناعي من أداة سلبية إلى شريك فعّال وقابل للتكيف، تقترح هذه الورقة نموذجًا جديدًا: الذكاء الاصطناعي للخدمة (AI4Service)، يهدف إلى تمكين المساعدة الاستباقية والفورية في الحياة اليومية. يعتقد الباحثون أن المساعد الذكي والمفيد حقًا يجب أن يكون قادرًا على توقع احتياجات المستخدم واتخاذ الإجراءات اللازمة بشكل استباقي عند الحاجة. لتحقيق هذه الرؤية، اقترح الباحثون إطار عمل موحدًا يُسمى Alpha-Service. وكمحاولة استكشافية أولية، طبّقوا Alpha-Service من خلال نظام متعدد الوكلاء مُثبّت على نظارات ذكاء اصطناعي.

رابط الورقة:https://go.hyper.ai/ehj6M

4. إعادة النظر في الفجوات بين اللغات من منظور إحصائي

تقترح هذه الدراسة منظورًا مختلفًا، بافتراض أن تباين استجابات اللغة الهدف هو السبب الرئيسي للفجوة بين اللغات. وتُعرّف هذه الدراسة رسميًا الفجوة بين اللغات من منظور تحليل التحيز والتباين لأول مرة، وتُظهر أن تعليمة سريعة بسيطة يمكن أن تُقلل تباين الاستجابة بفعالية، مما يُحسّن دقة اللغة الهدف بمقدار 20% إلى 25% عبر نماذج مختلفة.

رابط الورقة:https://go.hyper.ai/lhy5T

5. مجموعة أدوات تحليل الجينوم

تُقدّم هذه المقالة مجموعة أدوات تحليل الجينوم (GATK)، وهي إطار عمل برمجة مُهيكل قائم على مبادئ البرمجة الوظيفية MapReduce. تهدف إلى تبسيط تطوير أدوات تحليل فعّالة وقوية لأجهزة تسلسل الحمض النووي من الجيل التالي. تُوفّر GATK مجموعة مُختصرة وغنية بالميزات من أنماط الوصول إلى البيانات تُلبّي احتياجات مُعظم أدوات التحليل.

رابط الورقة:https://go.hyper.ai/hb5OR

هذا هو محتوى توصيات البحث لهذا الأسبوع. لمزيد من أبحاث الذكاء الاصطناعي المتطورة، يُرجى زيارة قسم "أحدث الأبحاث" على الموقع الرسمي لـ hyper.ai.

نرحب أيضًا بفرق البحث لتقديم نتائج وأوراق بحثية عالية الجودة إلينا. يمكن للمهتمين إضافة حساب نيوروستار على وي تشات (معرف وي تشات: Hyperai01).

نراكم في الاسبوع القادم!