- 15:23מינרלים קריטיים: מרוקו נכנסת למירוץ הטיטניום העולמי עם פרויקט טיטאן ביץ'
- 14:04צבא ישראל מודיע על תאריך סיום מבצע "עגלות גדעון" בעזה.
- 13:19מרוקו בניס, קולה של אפריקה בוועידת האוקיינוס של האו"ם
- 12:48מרוקו תחזק את מעמדה בין חמש הכלכלות הגדולות ביותר באפריקה עד 2025
- 12:12דירהם מתחזק ככל שעתודות מרוקו ושוק המניות עולות
- 11:35במרוקו, תעשיית הרכבות ממריאה אל העתיד
- 11:09טראמפ מאשר את סיום מערכת היחסים עם מאסק, מזהיר אותו מפני "השלכות חמורות"
- 10:17הדיילי טלגרף: פז... עיר קסומה שבה היסטוריה פוגשת רוחניות
- 09:39הסנאט האמריקאי מסיר את סוריה מרשימת "מדינות סוררות"
עקבו אחרינו בפייסבוק
גוגל חושפת מודל מתקדם של חשיבה והיגיון
גוגל הכריזה על השקת מודל חדש של בינה מלאכותית ניסיוני בשם "Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental", שהוא מודל שנועד לשפר את יכולות החשיבה הלוגית ולפתור בעיות מורכבות בתחומי התכנות, המתמטיקה והפיסיקה, בדומה למודל o1 מ-OpenAI.
בדיקות ראשוניות מצביעות על כך שיש הרבה מקום לפיתוח ולהתקדמות, אם כי המודל עדיין בשלבי ניסוי.
גוגל הופכת את המודל החדש לזמין באמצעות פלטפורמת AI Studio, שהיא פלטפורמה לפיתוח מודלים של בינה מלאכותית. החברה תיארה את המודל כ"הטובה ביותר בהבנת תוכן מולטימדיה, חשיבה לוגית ותכנות", תוך ציון יכולתו לטפל. בעיות מורכבות בצורה חדשנית.
בפוסט בנושא "הוא הוכשר להשתמש ברעיונות כדי לשפר את יכולות הדדוקטיביות שלו."
"אנו רואים תוצאות מבטיחות כאשר זמן העיבוד החישובי של המודל גדל תוך ניתוח שאלות", אמר דין.
דגם ה-Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental מבוסס על דגם ה-Gemini 2.0 Flash שהוכרז לאחרונה של גוגל, והעיצוב שלו דומה לדגמים אחרים כמו ה-o1 מבית OpenAI. מודלים אלה שואפים לבחון את התוצאות שלהם באופן עצמי כדי להפחית שגיאות נפוצות שנתגלו במודלים מסורתיים של AI.
עם זאת, תהליך זה מגיע בעלות זמן; מודלים אלו דורשים זמן רב יותר כדי להגיע לתשובות, הנע בין שניות לדקות, בשל ניתוח מעמיק שלהם של השאלות והסבר על שלבי החשיבה במהלך העבודה.
מצד שני, כמה בדיקות הראו שהמודל עדיין מתמודד עם אתגרים בשאלות קלות. לדוגמה: כאשר התבקש לציין את מספר האותיות "R" במילה "תות", הוא ענה בטעות שזה רק "שתי אותיות".
לפי דיווחים מפוזרים, לגוגל יש צוותים מרובים של יותר מ-200 חוקרים המתמקדים בפיתוח המודלים הללו, על רקע ניסיונות למצוא שיטות חדשות לשיפור הביצועים של מודלים של בינה מלאכותית.
מודלים אלו נתקלים בביקורת הקשורה לעלויות הגבוהות שלהם ולהסתמכות הרבה על יכולות מחשוב ענקיות, ונשארת השאלה האם הם יצליחו לשמור על רמת התקדמות זו בעתיד.
תגובות (0)