Марк Цукерберг, співзасновник і генеральний директор Meta (раніше Facebook), здивував своїх прихильників в Instagram, поділившись відео з минулого себе, де він грав на гітарі та співав для своєї доньки Максіми. Проте це був не просто звичайний пост. Цукерберг розкрив, що він тестував останню штучну інтелектуальну (ШШІ) модель Meta, яка має назву V-JEPA, через це відео.
V-JEPA, що скорочено від архітектури прогнозування спільної вбудовки відео, є грунтівною моделлю прогнозування, яка вчиться виключно з візуальних медіа. На відміну від традиційних ШШІ моделей, V-JEPA не покладається на генеративні методи, а натомість вчиться за допомогою прогнозування пропущених або замаскованих частин відео в абстрактному просторі представлення.
У підписі до посту в Instagram Цукерберг пояснив важливість відео та ШШІ моделі. Він поділився: “Після співу однієї з улюблених пісень Макс. Недавно я протестував це відео з новою ШШІ моделлю, яка вивчає про світ, дивлячись на відео. Навіть не бувши навчено цього робити, наша ШШІ модель прогнозувала мої рухи рукою, коли я струмував акорди. Проведіть пальцем, щоб побачити результати”.
У пості було включено два відео. Перше показувало рухливе виконання Цукерберга з його донькою, а друге демонструвало точне прогнозування рухів його руки моделлю V-JEPA, коли він грав на гітарі.
Для навчання V-JEPA Meta використала інноваційну технологію маскування. Це включало у себе маскування частин відео як у часі, так і в просторі, що призвело до видалення або нафарбування деяких кадрів. Цим метою модель ШШІ ставила виклик самій собі у прогнозуванні поточних і наступних кадрів, покращуючи своє розуміння контенту та здатність передбачити майбутні події.
Meta стверджує, що V-JEPA ефективно виконує ці завдання та може аналізувати відео довжиною до 10 секунд. Модель показала перспективні результати в завданнях вищого рівня розпізнавання дій, таких як відрізнювання дій, які включають клацання ручкою, піднімання ручки, і підсаджування, але без самого виконання цих дій.
Використання Meta моделі V-JEPA демонструє їхню присвяченість просуванню ШШІ та машинного навчання. Доробка інноваційних моделей, таких як V-JEPA, Мета націлене на розширення можливостей того, що може досягти ШШІ, відкриваючи нові перспективи для різних галузей та застосувань.
Поки Марк Цукерберг досліджує потенціал ШШІ, можна очікувати більше захоплюючих розробок від Meta у майбутньому.
Часто задавані питання (ПК)
1. Що таке V-JEPA?
V-JEPA означає архітектуру прогнозування спільної вбудовки відео. Це модель штучного інтелекту (ШШІ), розроблена Meta (раніше Facebook), яка вчиться виключно з візуальних медіа.
2. Чим відрізняється V-JEPA від традиційних моделей ШШІ?
На відміну від традиційних моделей ШШІ, V-JEPA не покладається на генеративні методи. Вона вчиться за допомогою прогнозування пропущених або замаскованих частин відео в абстрактному просторі представлення.
3. Як Марк Цукерберґ випробував V-JEPA?
Марк Цукерберґ випробував V-JEPA, поділившись відео з минулого себе, граючи на гітарі та співаючи для своєї доньки в Instagram. Модель ШШІ точно передбачила рухи його руки під час гри на гітарі.
4. Яку технологію використала Meta для навчання V-JEPA?
Meta використала інноваційну технологію маскування для навчання V-JEPA. Це включало маскування частин відео як у часі, так і в просторі, поставивши модель ШШІ перед виклик самий собі у прогнозуванні поточних і наступних кадрів для покращення розуміння контенту.
5. Які можливості має V-JEPA?
V-JEPA може аналізувати відео довжиною до 10 секунд та показала перспективні результати в задачах вищого рівня розпізнавання дій. Вона може відрізняти дії, такі як кладення ручки, піднімання ручки, і прикиданняся, що кладеш ручку, не виконуючи цю дію фактично.
Визначення
1. Meta: Раніше відома як Facebook, Meta – це компанія, яка сфокусована на розробці технологій, пов’язаних з віртуальною реальністю, доповненою реальністю та штучним інтелектом.
2. Штучний Інтелект (ШШІ): ШШІ вказує на симуляцію людського інтелекту у машинах, які програмуються мислити та вчитися, як люди. Це включає завдання, такі як вирішення проблем, розпізнавання мови та розпізнавання зображень.
3. Прогностична аналітична модель: Прогностична аналітична модель – це тип моделі ШШІ, яка використовує історичні дані для прогнозування майбутніх подій або результатів.
Запропоновані пов’язані посилання:
– Meta (офіційний сайт Meta)
The source of the article is from the blog lanoticiadigital.com.ar