وفقًا لبنك جولدمان ساكس في 6 يوليو، قد تصبح نماذج العالم محركًا ثانيًا للطلب على البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. على عكس نماذج اللغة الكبيرة التي تعالج النصوص والصور، تهدف نماذج العالم إلى فهم العلاقات السببية في الأنظمة المادية والاجتماعية—مثل محاكاة الاحتكاك، وسلوك المواد، وتفاعلات سلسلة التوريد، وتأثيرات السياسات، والاستراتيجيات التنافسية. يمكن لنماذج العالم المادية أن تدعم الروبوتات، والخدمات اللوجستية، والمركبات ذاتية القيادة، والتصميم الصناعي، بينما قد تمكن النماذج الاجتماعية من محاكاة الاستراتيجيات، وقرارات الاستثمار، واختبارات التحمل للحوكمة، وتحليل سيناريوهات السياسات. أشارت جولدمان ساكس إلى أن نماذج العالم لن تحل محل نماذج اللغة الكبيرة، بل ستضيف متطلبات حاسوبية جديدة إلى جانبها.

عرض المصدر

إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة مستمدة من مصادر خارجية وهي للمرجعية فقط. لا تمثل هذه المعلومات آراء أو وجهات نظر Gate ولا تشكل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. ينطوي تداول الأصول الافتراضية على مخاطر عالية. يرجى عدم الاعتماد حصرياً على المعلومات الواردة في هذه الصفحة عند اتخاذ القرارات. لمزيد من التفاصيل، يرجى الرجوع على إخلاء المسؤولية.

أخبار ذات صلة

منذ 1 س

مورغان ستانلي تصدر تقرير حقائق الاستثمار في الذكاء الاصطناعي، يظهر التزامات رأسمالية بقيمة 2.3 تريليون دولار منذ 2017

منذ 1 س

Goldman Sachs: الإنفاق الرأسمالي العالمي على الذكاء الاصطناعي سيصل إلى 7.6 تريليون دولار من 2026 إلى 2031

منذ 13 س

مورغان ستانلي ينشر تقريراً عن حقائق الاستثمار في الذكاء الاصطناعي: انتهاء قانون مور، ظهور اقتصاد الرموز، إعادة تشكيل الخنادق البرمجية

منذ 15 س

تتوقع سامسونج للأوراق المالية طفرة في النفقات الرأسمالية للذكاء الاصطناعي بينما تؤمن شركات التكنولوجيا الكبرى صفقة شهرية بقيمة 12.5 مليار دولار

07-05 10:01

يتجاوز White B.AI حاجز 2 مليون مستخدم تراكمي، ويبلغ معدل الإنتاجية اليومية للرموز 186.9 مليار

تحليل متعمق