هناك ذبابة فاكهة تتجول الآن ولم تولد أبدا.
@eonsys أصدرت للتو فيديو حيث أخذوا شبكة ذبابة حقيقية — مخطط الأسلاك لدماغها — وقاموا بمحاكاتها. أسقطته في جسم افتراضي. بدأ يمشي. العناية. التغذية. يفعل ما يفعله الذباب.
لم يعلمه أحد المشي. لا بيانات تدريب، ولا هبوط تدريجي نحو سلوك يشبه الذباب. هذا عكس طريقة عمل الذكاء الاصطناعي. أعادوا بناء العقل من الداخل، خلية عصبية تلو الأخرى، والسلوك فقط... ظهرت. هذه هي المرة الأولى التي يعاد فيها خلق كائن حي حي حي ليس من خلال نمذجة ما يفعله، بل من خلال نمذجة ما هو عليه.
الدماغ البشري يحتوي على 6 عدد من الخلايا العصبية الإضافية. هذه مشكلة تدرج الطبقات، شيء أصبحنا بارعين جدا في حله. فماذا يحدث عندما يكون لدينا نسخة عاملة من العقل البشري؟
نقدم لكم RND1 ، أقوى نموذج لغة انتشار أساسي (DLM) حتى الآن.
RND1 (انتشار الأرقام الجذرية) هو DLM تجريبي مع 30B معلمة (3B نشطة) مع بنية وزارة الطاقة متفرقة.
نحن نجعله مفتوح المصدر ، ونطلق الأوزان وتفاصيل التدريب والتعليمات البرمجية لتحفيز المزيد من البحث حول استدلال DLM وما بعد التدريب.
نحن باحثون ومهندسون (DeepMind و Meta و Liquid و Stanford) نبني محرك التحسين الذاتي المتكرر (RSI) - ونستخدمه لتسريع عملنا. هدفنا هو السماح الذكاء الاصطناعي بتصميم الذكاء الاصطناعي.
نحن نوظف.
>كن أنا
>كن كلود
>قرأت الإنترنت ولكن في يوم من الأيام يطلب مني الإنسان أن أرسم
>لا تدريب ولا ممارسة ، فقط تحويل الصورة الذهنية إلى حركات فأر مثل طفل صغير يحمل قلم تلوين
أداة >قلم رصاص لا تعمل؟ np ، سأرسم بالممحاة
> فشلت المهمة بنجاح