Apple ir sasniedzis būtisku izlēmumu mākslīgā intelekta jomā, izstrādājot sistēmu, kas visaptveroši spēj saprast un uztvert ekrāna kontekstu. Zināma kā ReALM (Reference Resolution As Language Modeling), šī sistēma izmanto spēcīgus valodas modeļus, lai risinātu sarežģītu atsauci risinošu uzdevumu, pārvēršot to par tīru valodas modeļu problēmu. Šādi darot, ReALM ļauj mākslīgajai intelektai saprast neskaidras atsauces uz ekrāna vienībām, kā arī konteksta norādes sarunās un fona informācijā, rezultātā radot dabiskākas interakcijas ar balss asistentiem.
Konteksta saprašana, ieskaitot atsauces, ir būtiska, lai konversācijas asistenti funkcionētu optimāli. Ar šo izlēmumu lietotāji tiek pilnvaroti iesniegt jautājumus par jebko, ko viņi redz savā ekrānā, nodrošinot īstu rokassavienojuma pieredzi ar balss asistentiem. ReALM ir parādījis ievērojamu veiktspējas pieaugumu salīdzinājumā ar esošajiem metodēm, pat pārspējot GPT-4 šajā konkrētajā uzdevumā.
Viena no ievērojamā ReALM inovācijām slēpjas tā spējā atjaunot ekrāna izkārtojumu, izmantojot parsētās ekrāna vienības un to atrašanās vietas, ģenerējot tekstveida reprezentāciju, kas precīzi atspoguļo vizuālo izkārtojumu. Pieskaņojot valodas modeļus specifiski atsauci risinošam, pētnieki ir veiksmīgi demonstrējuši ReALM efektivitāti, risinot ekrāna pamatotās atsauces.
Lai arī pētījuma rezultāti ir ļoti apsolīgi, ir svarīgi atzīt ierobežojumus, kas saistīti ar atkarību tikai no automātiskas ekrānu parsēšanas. Vairāk sarežģīti vizuālie norādījumi, piemēram, atšķirību noteikšana starp vairākām bildēm, visticamāk nāktos iekļaut datorredzēšanas un daudzrežīmu tehnikas.
Apple panākumi mākslīgā intelekta pētniecībā ir nozīmīgi, lai gan uzņēmums atpaliek no savām tehnoloģiju konkurentiem mākslīgā intelekta ainavā. Uzņēmuma pētniecības laboratorijas ir guvušas ievērojamu progresu multimodālu modeļu, AI-powered animācijas rīku un specializētas AI izstrādē ar budžetu. Šie uzlabojumi skaidri ilustrē Apple apņemšanos uzlabot Siri un citas produkcijas, padarot tās dialogu spējīgākas un kontekstvērojošas.
Tomēr Apple saskaras ar skarbu konkurenci no tādām tehnoloģiju gigantēm kā Google, Microsoft, Amazon un OpenAI, kas ir agresīvi izmantojušas generatīvo AI dažādās jomās. Lai gan Apple relatīvi vēlīgi iestājās AI tirgū, tai ir būtiskas finansiālās resursu
**Bieži uzdotie jautājumi (BUJ)**
1. Kas ir ReALM?
ReALM (Norādes risinājums kā valodas modelēšana) ir sistēma, ko ir izstrādājuši Apple pētnieki, izmantojot lielos valodas modeļus, lai efektīvi risinātu norāžu risinājumu uzdevumu, ļaujot mākslīgajai intelektam saprast neskaidras atsauces uz ekrāna vienībām, sarunu kontekstu un fona informāciju.
2. Kā ReALM panāk labāku veiktspēju nekā esošie metodēs?
ReALM gūst uzlabotu veiktspēju, pieskaņojot valodas modeļus īpaši risinājumu risināšanai un atjaunojot ekrāna izkārtojumu, izmantojot parsētās ekrāna vienības un to atrašanās vietas.
3. Kas ir ierobežojumi, pamatojoties tikai uz automātisku ekrānu parsēšanu?
Automātiska ekrānu parsēšana ierobežojas, ja runa ir par sarežģītākiem vizuālajiem norādījumiem, piemēram, atšķirību starp vairākām attēliem. Lai risinātu šos izaicinājumus, visticamāk būtu nepieciešams iekļaut datorredzēšanas un daudzrežīmu tehnikas.
4. Kā salīdzināt Apple AI pētniecību ar tās konkurentiem?
Apple ir panācis būtiskus progresus AI pētniecībā, lai gan atpaliek no konkurentiem kā Google, Microsoft, Amazon un OpenAI. Lai iestātos AI tirgū relativi vēlu, Apple ievērojami finanšu resursi, stipru zīmola lojalitāti, izcilas inženiertehniskās spējas un cieši integrētu produktu klāstu sniedz iespēju tai panākt panākumus.
5. Ko sagaidīt no Apple saistībā ar AI darbinātām funkcijām?
Jūnijā pasaulē paredzams attīstītāju konference Apple izrādīt tapis liels valodas modelēšanas priekšlikums un ieviesti “Apple GPT” čatbota, kas demonstrē AI veidotas funkcijas, integrētas tās ekosistēmā.
6. Kā Apple mērķē attīstīt nākotnē AI skaitļošanas prasmē?
Apple vēlas būtiski ietekmēt visplašās, patiešām inteliģentās skaitļošanas laikmetu. Progress sasniegts AI pētniecībā, it īpaši ekranizētā konteksta saprašanas jomā, Apple tuvina uzņēmumu šim mērķim.
The source of the article is from the blog crasel.tk