Author: Om Kamath

هندسة التعجيل هي فن وعلم صياغة تعليمات فعّالة لزيادة أداء نماذج الذكاء الاصطناعي إلى أقصى حد، وخاصةً النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4 وGTGPT.
هذه العملية ضرورية لتعزيز فائدة وموثوقية تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها أكثر استجابة ودقة.
من خلال توفير توجيهات واضحة وجيدة التنظيم، يمكن للمستخدمين توجيه أنظمة الذكاء الاصطناعي لتوليد مخرجات أكثر دقة ومناسبة للسياق، وبالتالي تحسين أدائها وفائدتها في مجموعة متنوعة من المهام، بدءاً من توليد محتوى إبداعي إلى استخراج المعلومات من المستندات المعقدة.

إن وضوح وتحديد مطالباتك أمر بالغ الأهمية عند العمل مع نماذج الذكاء الاصطناعي.
تساعد التعليمات الواضحة في توجيه الذكاء الاصطناعي لإنتاج استجابات دقيقة وذات صلة.
على سبيل المثال، قد ينتج عن مطالبة مبهمة مثل “أخبرني عن الفيزياء” معلومات عامة وأقل فائدة.
وعلى النقيض من ذلك، فإن مطالبة محددة مثل “اشرح نظرية النسبية لألبرت أينشتاين وتأثيرها على الفيزياء الحديثة” توجه الذكاء الاصطناعي نحو مخرجات أكثر دقة وإفادة.
من خلال توفير تعليمات مفصلة وصريحة، فإنك تعزز قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم متطلباتك والوفاء بها بشكل فعال.

تتضمن المطالبة ببعض اللقطات القليلة توفير بعض الأمثلة ضمن المطالبة لتوجيه الذكاء الاصطناعي في توليد المخرجات المطلوبة.
على سبيل المثال، بدلاً من مجرد طلب “لخص هذه المقالة”، قد تتضمن المطالبة القليلة أمثلة ملخصة لمقالات أخرى، مثل: “إليك ملخصات لمقالات مشابهة: “يتناول هذا المقال تأثير الذكاء الاصطناعي على الرعاية الصحية. “تتناول هذه المقالة تقنيات التخفيف من آثار تغير المناخ. والآن، لخص هذه المقالة.”
يوفر استخدام أمثلة قليلة اللقطات عدة فوائد.
فهو يمنح الذكاء الاصطناعي سياقًا لتفسير المهمة بشكل أفضل، مما يؤدي إلى استجابات أكثر دقة وملاءمة.
تعمل هذه الأمثلة كمرجع، مما يساعد نموذج الذكاء الاصطناعي على فهم الشكل والأسلوب المطلوبين للمخرجات.

تتمثل إحدى التقنيات الأساسية في الهندسة السريعة في تقسيم المهام المعقدة إلى خطوات أصغر يمكن التحكم فيها.
يساعد هذا النهج نماذج الذكاء الاصطناعي على فهم المهمة وتنفيذها بشكل أفضل، مما يؤدي إلى مخرجات أكثر دقة وملاءمة.
على سبيل المثال، بدلاً من أن تطلب من الذكاء الاصطناعي “تحليل هذه الرواية”، يمكنك البدء ب “تلخيص الفصل الأول”، متبوعًا ب “تحديد الموضوعات الرئيسية في الملخص”.
من خلال القيام بذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي التركيز على جوانب محددة من المهمة بالتتابع، مما يعزز فهمه وجودة استجاباته.

تعد تجربة مطالبات مختلفة أمرًا بالغ الأهمية لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي.
من خلال اختبار تعليمات متنوعة، يمكنك تحديد المطالبات التي تحقق أفضل النتائج لمهام محددة.
ابدأ بصياغة إصدارات متعددة من المطالبة، مع اختلافات طفيفة في الصياغة أو البنية أو السياق.
بعد ذلك، راقب الاستجابات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وقم بتنقيح مطالباتك بناءً على هذه النتائج.
تساعد هذه العملية التكرارية على تحديد المطالبات الأكثر فعالية، مما يعزز دقة الذكاء الاصطناعي وملاءمته.
يعد تجريب المطالبات وتنقيحها باستمرار أمرًا أساسيًا لإتقان هندسة المطالبات وتعظيم قدرات الذكاء الاصطناعي.

يمكن أن يؤدي استخدام المحددات مثل علامات الاقتباس الثلاثية أو الشرطات إلى تحسين وضوح مطالباتك وتنظيمها بشكل كبير.
تعمل هذه الأحرف كفواصل، حيث تحدد بوضوح الأقسام أو الإرشادات المختلفة داخل المطالبة، مما يسهل على الذكاء الاصطناعي تفسير مهام محددة ومعالجتها.
على سبيل المثال، يساعد دمج علامات الاقتباس الثلاثية لتحديد قسم مميز من السياق أو مثال على تركيز الذكاء الاصطناعي على هذا الجزء بدقة، وبالتالي تقليل الغموض وتحسين جودة المخرجات بشكل عام.
تضمن هذه الممارسة المتمثلة في استخدام المحددات أن تتوافق استجابات الذكاء الاصطناعي بشكل وثيق مع توقعات المستخدم، مما يؤدي إلى نتائج أكثر دقة وملاءمة.

تتمحور هندسة المطالبات الفعّالة حول صياغة تعليمات واضحة ومحددة ومنظمة لزيادة أداء نماذج الذكاء الاصطناعي إلى أقصى حد.
وتشمل الاستراتيجيات الرئيسية استخدام المحددات من أجل الوضوح، وتقديم أمثلة قليلة اللقطات، وتقسيم المهام المعقدة، وتجربة مطالبات مختلفة.
تضمن هذه التقنيات توافق مخرجات الذكاء الاصطناعي بشكل أوثق مع توقعات واحتياجات المستخدم.
يعد التعلم المستمر والتحسين التكراري أمرًا بالغ الأهمية في هذا المجال المتطور.
من خلال مواكبة التطورات وتنقيح المطالبات بناءً على الملاحظات، يمكن للمستخدمين إطلاق العنان لإمكانات تقنية الذكاء الاصطناعي بشكل كامل.

مع استمرار نمو البيانات من حيث التعقيد والحجم، يصبح اختيار نظام إدارة قواعد البيانات المناسب أمرًا بالغ الأهمية.
هناك خياران شائعان للتعامل مع البيانات واسعة النطاق هما Vector DB و Graph DB.
ويتمتع كلاهما بقدرات فريدة تلبي احتياجات أنواع مختلفة من التطبيقات، مما يجعل عملية اتخاذ القرار أمرًا حيويًا لتحسين الأداء والكفاءة.
إن فهم نقاط القوة والضعف في كل منهما يمكن أن يساعد المؤسسات على إطلاق الإمكانات الكاملة لبياناتها.

قاعدة بيانات المتجهات (VDB) متخصصة في التخزين والفهرسة والاسترجاع الفعال لبيانات المتجهات عالية الأبعاد.
تمثل المتجهات تراكيب رياضية ذات أبعاد ثابتة وغالبًا ما تستخدم في التعلم الآلي لمهام مثل البحث عن الجار الأقرب وتكميم المتجهات.
على سبيل المثال، تُعد قواعد البيانات المتجهة مثالية لإدارة تضمين الكلمات في مجموعات النصوص الكبيرة، وتشغيل أنظمة التوصيات، وإجراء عمليات البحث عن التشابه.
في المقابل، تقوم قاعدة بيانات الرسم البياني (GDB) بتخزين البيانات في شكل رسوم بيانية تتألف من عقد وحواف تمثل الكيانات وعلاقاتها.
هذه البنية تجعل قواعد بيانات الرسوم البيانية بارعة في التعامل مع الترابطات المعقدة، مثل تلك الموجودة في الشبكات الاجتماعية وأنظمة التوصيات والرسوم البيانية المعرفية.
وهي تستخدم تقنيات اجتياز الرسم البياني ومطابقة الأنماط للاستعلام عن هذه العلاقات المعقدة بكفاءة.

يتم تحسين قواعد البيانات المتجهة لعمليات مثل البحث عن الجار الأقرب (NN) وتكميم المتجهات، والتي تعتبر محورية للتطبيقات التي تتضمن عمليات بحث عن التشابه على نطاق واسع والذكاء الاصطناعي.
على سبيل المثال، تتفوق قواعد البيانات مثل Faiss في فهرسة واسترجاع المتجهات عالية الأبعاد، مع الحفاظ على تعقيد زمن الاستعلام دون الخطي (O(n+kd)، مما يجعلها ذات كفاءة عالية للتعامل مع ملايين إلى مليارات المتجهات.
من ناحية أخرى، تشتهر قواعد بيانات الرسوم البيانية بإدارة العلاقات المعقدة، وتتفوق في السيناريوهات التي تتطلب اجتياز شبكة معقدة ومطابقة الأنماط.
فهي تستخدم بنيات قواعد بيانات الرسوم البيانية الموزعة واستراتيجيات التقسيم لمعالجة مخاوف قابلية التوسع، وبالتالي الحفاظ على أداء استعلام مقبول مع نمو أحجام البيانات.
إن التحديات المتأصلة، مثل “العقد الفائقة” والقفزات المتعددة للشبكة، تجعل هذه المهمة غير تافهة ولكنها ليست مستعصية على الحل.
فيما يتعلق بمقاييس الأداء مثل بصمة التخزين ووقت الفهرسة، فإن قواعد البيانات المتجهة تحقق أداءً أفضل بشكل عام.
على سبيل المثال، يتمتع فايس ببصمة تخزين مدمجة ويوضح أوقات بناء الفهرسة السريعة.
وعلى العكس من ذلك، قد تتطلب قواعد بيانات الرسوم البيانية المزيد من موارد التخزين والموارد الحاسوبية بسبب تعقيد الحفاظ على العقد والحواف، ولكنها تقدم أداءً لا مثيل له في التنقل والاستعلام عن البيانات المترابطة.

قد يكون الاختيار بين قاعدة بيانات المتجهات (VDB) وقاعدة بيانات الرسوم البيانية (GDB) أمرًا شاقًا.
إليك إطار عمل لتبسيط عملية اتخاذ القرار:

أولاً، قم بتقييم مدى تعقيد بياناتك.
هل هي منظمة أم غير منظمة؟
هل تتضمن علاقات معقدة أم كيانات مستقلة؟
على سبيل المثال، قد يعتمد نظام التوصيات بشكل كبير على العلاقات، بينما يعتمد البحث عن الصور على بيانات عالية الأبعاد.

بعد ذلك، حدد الرؤى الأساسية التي تبحث عنها.
على سبيل المثال، إذا كنت بحاجة إلى إجراء عمليات بحث عن التشابه على نطاق واسع، فإن قاعدة بيانات المتجهات مثالية.
على العكس من ذلك، بالنسبة لاجتياز الشبكة ومطابقة الأنماط، فإن قاعدة بيانات الرسم البياني تتفوق.

ضع في اعتبارك احتياجات الأداء وقابلية التوسع.
إذا كانت الاستجابات في الوقت الحقيقي والتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة أمرًا بالغ الأهمية، فإن قواعد بيانات المتجهات فعالة مع البيانات عالية الأبعاد.
ومع ذلك، فإن قواعد بيانات الرسوم البيانية تتعامل مع العلاقات المعقدة بشكل أفضل ولكنها قد تتطلب المزيد من الموارد لاجتياز الرسم البياني ومطابقة الأنماط.

تتفوق VDBs في عمليات البحث والفهرسة الأقرب من الجيران، مما يجعلها مثالية للتطبيقات التي تتطلب عمليات متجهة سريعة.
تعتبر GDBs قوية في إدارة الشبكات المعقدة والاستعلام عنها، وهي مفيدة في سيناريوهات مثل تحليل الشبكات الاجتماعية وأنظمة التوصيات.
في النهاية، يتوقف الاختيار على طبيعة بياناتك ومتطلبات التطبيق المحددة.
سيساعد فهم هذه الفروق الدقيقة في إطلاق الإمكانات الكاملة لبياناتك.

يُحدِث الذكاء الاصطناعي ثورة في إنشاء المحتوى من خلال تحليل بيانات المستخدم لصياغة محتوى مخصص للغاية يلقى صدى لدى الجمهور المستهدف.
من خلال تقنيات توليد اللغة الطبيعية (NLG) مثل تقنية Quill من Narrative Science، يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج محتوى جذاب على نطاق واسع.
على سبيل المثال، تستخدم MasterCard مثل هذه التقنيات لأتمتة إنشاء مقالات ثاقبة من البيانات المهيكلة، مما يعزز بشكل كبير من مخرجات المحتوى مع الحفاظ على الجودة.
بالإضافة إلى ذلك، تستخدم مؤسسات مثل وكالة أسوشيتد برس أدوات مثل أداة “صانع الكلمات” من شركة Automated Insights لإنشاء تقارير مؤتمتة، مما يسمح للصحفيين البشر بالتركيز على مهام أكثر دقة.
وتستخدم شركات مثل فريق أورلاندو ماجيك تقنيات مماثلة لإنتاج رسائل بريد إلكتروني مخصصة، ومنشورات على وسائل التواصل الاجتماعي، ومحتوى على شبكة الإنترنت، مما يؤدي إلى زيادة مشاركة المعجبين ورضاهم.
لا يعزز هذا المحتوى المخصص تفاعل المستخدمين فحسب، بل يؤدي أيضًا إلى زيادة معدلات التحويل من خلال تقديم ما يريده الجمهور بالضبط.

أحدثت خوارزميات الذكاء الاصطناعي ثورة في مجال الإعلانات المستهدفة من خلال تحديد الجمهور المناسب واستهدافه بدقة لا مثيل لها.
تقوم هذه الخوارزميات بتحليل كميات هائلة من البيانات، بما في ذلك سلوك المستخدم والتركيبة السكانية والعوامل الأخرى ذات الصلة، لإنشاء شرائح جمهور محددة للغاية.
يتيح ذلك للمسوقين تقديم إعلانات مخصصة تلقى صدى أكثر فعالية لدى الجمهور المستهدف.
ومن الأمثلة البارزة على الحملات الإعلانية الناجحة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي توصيات سبوتيفاي الموسيقية المخصصة.
فمن خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، تقوم Spotify بتحليل بيانات استماع المستخدم لتقديم إعلانات مخصصة تتماشى مع الأذواق الفردية، مما يعزز بشكل كبير من تفاعل المستخدم.
مثال آخر هو الإعلانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من قبل شركات التجارة الإلكترونية التي تستهدف المستخدمين بناءً على سجل التصفح والشراء، مما يؤدي إلى ارتفاع معدلات التحويل.
إن مزايا الإعلانات المستهدفة المدعومة بالذكاء الاصطناعي واسعة النطاق، بما في ذلك تحسين مدى الوصول وزيادة التأثير.
ومن خلال تحسين عرض الإعلانات للجماهير الأكثر ملاءمةً، تتمتع الشركات بعائد استثمار أفضل.
مع قدرة الذكاء الاصطناعي على التعلم والتكيف باستمرار، تتحسن فعالية الحملات الإعلانية المستهدفة بمرور الوقت، مما يضمن استمرار فعالية جهود التسويق وتأثيرها.

لقد أحدثت روبوتات الدردشة الآلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تحولاً جذرياً في خدمة العملاء من خلال توفير استجابات فورية ودعم على مدار الساعة.
يمكن لروبوتات الدردشة الآلية هذه التعامل مع مجموعة واسعة من الاستفسارات، بدءاً من طلبات المعلومات البسيطة إلى المشكلات الأكثر تعقيداً في استكشاف الأخطاء وإصلاحها، مما يعزز رضا العملاء بشكل كبير.
ومع إدارة هذه الروبوتات للمهام الروتينية بكفاءة، يتم تحرير الوكلاء البشريين للتركيز على التفاعلات الأكثر تعقيداً وذات القيمة العالية، وبالتالي تحسين الإنتاجية وجودة الخدمة.
يمكن ملاحظة تأثير روبوتات الدردشة الآلية القائمة على الذكاء الاصطناعي في مختلف القطاعات.
على سبيل المثال، في مجال البيع بالتجزئة، تستخدم العلامات التجارية مثل H&M روبوتات الدردشة لمساعدة العملاء في توصيات المنتجات وتتبع الطلبات.
في مجال التمويل، تستخدم البنوك روبوتات الدردشة الآلية القائمة على الذكاء الاصطناعي لتوجيه المستخدمين خلال المعاملات المالية والإجابة على الأسئلة المتعلقة بالخدمات.
لا تعمل هذه التطبيقات على تحسين تجارب العملاء فحسب، بل تجمع أيضاً بيانات قيّمة لتحسين استراتيجيات التسويق.

تُحدث التحليلات التنبؤية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي ثورة في مجال التسويق من خلال توفير تنبؤات ورؤى قيمة.
من خلال تحليل كميات هائلة من البيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الاتجاهات والتنبؤ بسلوك العملاء في المستقبل، مما يمكّن المسوقين من صياغة استراتيجيات أكثر فعالية.
تستفيد أدوات مثل IBM Watson وGoogle Analytics من خوارزميات التعلُّم الآلي لتفسير أنماط البيانات، مما يساعد الشركات على توقع احتياجات العملاء والاستجابة بشكل استباقي.
إن فوائد دمج التحليلات التنبؤية في التسويق كبيرة.
فهو يتيح اتخاذ قرارات أفضل من خلال توفير رؤى قابلة للتنفيذ، مما يؤدي إلى تحسين استراتيجيات التسويق.
بالإضافة إلى ذلك، فهي تسمح بتوفير تجارب مخصصة للعملاء من خلال التنبؤ بالمنتجات أو المحتوى الذي سيهتم به المستخدم أكثر من غيره، وبالتالي تعزيز مشاركة العملاء ورضاهم.
في نهاية المطاف، يؤدي استخدام التحليلات التنبؤية إلى تغيير النهج الذي تتبعه الشركات تجاه التسويق، مما يجعله أكثر اعتمادًا على البيانات وأكثر تركيزًا على العملاء.
ولا يؤدي ذلك إلى تحسين كفاءة الحملات التسويقية فحسب، بل يعزز أيضًا أداء الأعمال بشكل عام.

في حين أن الذكاء الاصطناعي يوفر إمكانات تحويلية في مجال التسويق، فإن تطبيقه لا يخلو من التحديات.
تتمثل إحدى العقبات الكبيرة في التكلفة الأولية المرتفعة لتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي.
غالبًا ما تواجه الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم قيودًا مالية تجعل من الصعب الاستثمار في حلول الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
ومع ذلك، فإن العائد المحتمل على الاستثمار (ROI) كبير.
يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين كفاءة التسويق بشكل كبير، وتقليل التكاليف، وتعزيز مشاركة العملاء، مما يؤدي إلى زيادة الإيرادات على المدى الطويل.
نحن، في كودي للذكاء الاصطناعي، نحاول في كودي للذكاء الاصطناعي تقليل الفجوة في إمكانية الوصول إلى الذكاء الاصطناعي للشركات الصغيرة والمتوسطة من خلال توفير أحدث تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي بتكلفة بسيطة.
بالنظر إلى المستقبل، يستعد الذكاء الاصطناعي في مجال التسويق لمزيد من التطور.
تتضمن الاتجاهات المستقبلية تحليلات تنبؤية أكثر تطوراً، ومعالجة متقدمة للغة الطبيعية لتحسين التفاعل مع العملاء، ومحتوى محسّن من إنتاج الذكاء الاصطناعي.
مع زيادة إمكانية الوصول إلى تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن يزداد اعتمادها في التسويق، مما يجعلها أداة لا غنى عنها للشركات التي تهدف إلى الحفاظ على قدرتها التنافسية.

لا شك أن الذكاء الاصطناعي في التسويق يقدم العديد من الفوائد، بدءًا من إنشاء المحتوى المخصص إلى التحليلات التنبؤية والإعلانات المستهدفة.
من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي، يمكن للشركات تحقيق سرعة استثنائية وفعالية من حيث التكلفة والجودة في جهودها التسويقية.
لا تعمل هذه التطورات على تبسيط العمليات فحسب، بل تعمل أيضًا على تعزيز مشاركة العملاء ورضاهم.
يتم تشجيع الشركات على تبني الذكاء الاصطناعي للبقاء في صدارة المشهد التنافسي في السوق.
وبفضل قدرات الذكاء الاصطناعي، يمكن للمسوقين أتمتة المهام العادية، واكتساب رؤى من مجموعات البيانات الضخمة، والتركيز بشكل أكبر على المساعي الاستراتيجية والإبداعية.
ومع استمرار تطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وزيادة إمكانية الوصول إليها، فإن تكاملها في استراتيجيات التسويق سيصبح أمرًا لا غنى عنه.
وبشكل عام، فإن مستقبل الذكاء الاصطناعي في التسويق واعد بشكل عام.
فالشركات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي اليوم لن تكتسب ميزة تنافسية فحسب، بل ستكون أيضًا مستعدة جيدًا لابتكارات الغد.
إن تبنّي الذكاء الاصطناعي ليس مجرد اتجاه، بل هو ضرورة استراتيجية للنمو والنجاح المستدام.
أطلق العنان للإمكانات الكاملة لجهودك التسويقية مع كودي للذكاء الاصطناعي، مساعد التسويق المخصص لمؤسستك بالذكاء الاصطناعي بنقرة واحدة فقط.
مع Cody AI، لم تعد مضطرًا للتوتر بشأن عقبات دمج الذكاء الاصطناعي في مؤسستك بفضل واجهته البسيطة والبديهية.
اكتشف كيف يمكن لمساعد التسويق بالذكاء الاصطناعي أن يُحدث ثورة في استراتيجياتك ويعزز الإنتاجية.
هل أنت مستعد للارتقاء بالتسويق إلى المستوى التالي؟ ابدأ مع كودي للذكاء الاصطناعي اليوم!

قطعت Meta AI خطوات كبيرة في تطوير تقنية تجزئة الصور بالذكاء الاصطناعي من خلال إصدار نموذج تجزئة أي شيء (SAM).
في البداية، تم تصميم SAM لإضفاء الطابع الديمقراطي على تجزئة الكائنات من خلال تمكين تجزئة أي كائن في أي صورة أو فيديو دون الحاجة إلى خبرة خاصة بمهمة محددة أو تدريب مكثف أو شرح للبيانات.
وبناءً على هذا الأساس، قدمت Meta AI SAM 2 كترقية جوهرية للنموذج الأصلي، مما دفع حدود ما هو ممكن في مجال تجزئة الصور بالذكاء الاصطناعي.
يقدم SAM 2 نموذجًا موحدًا يدعم التجزئة في الوقت الحقيقي، ويمكن المطالبة به في كل من الصور ومقاطع الفيديو.
يعمل هذا الإصدار الجديد على تحسين دقة التجزئة والأداء بشكل كبير مع تقليل وقت التفاعل بمقدار ثلاثة أضعاف مقارنةً بسابقه.
وتسمح قدرة SAM 2 على التعميم من دون الحاجة إلى تعميم اللقطة الصفرية بتجزئة الأجسام في المحتوى المرئي غير المرئي سابقًا دون الحاجة إلى تكييفات مخصصة، مما يجعلها متعددة الاستخدامات وقوية للغاية.
لا يمكن المبالغة في أهمية SAM 2 في مجال تجزئة الكائنات.
فهو يوفر حلاً شاملاً لمجموعة واسعة من التطبيقات، بدءاً من الواقع المعزز وحتى البحث العلمي.
من خلال توفير التكامل السلس عبر بيانات الصور والفيديو، يستعد SAM 2 لإحداث ثورة في كيفية تفاعلنا مع المحتوى المرئي وتحليله.

يجلب نموذج تجزئة أي شيء 2 (SAM 2) الذي قدمته Meta AI العديد من الميزات الرائدة التي تميزه عن سابقه.
أولاً، يتفوق SAM 2 في تجزئة الكائنات في الوقت الحقيقي، حيث يوفر وظائف سلسة لكل من الصور ومقاطع الفيديو.
وهذا يعني أنه يمكن للمستخدمين تجزئة الكائنات بسرعة، مما يعزز الكفاءة في مختلف التطبيقات التي تتراوح بين إنشاء المحتوى والتحليل العلمي.
تتمثل إحدى أبرز ميزات SAM 2 في إمكانية التعميم من دون أي لقطة.
يسمح هذا للنموذج بتجزئة الكائنات بدقة في المحتوى المرئي الذي لم يسبق له أن واجهه من قبل دون أي تعديلات مخصصة.
هذا التنوع يجعل SAM 2 قابلاً للتكيف بدرجة كبيرة عبر مجالات مختلفة، من التصوير الفوتوغرافي تحت الماء إلى الصور الطبية.
علاوةً على ذلك، يوفر SAM 2 دقة تجزئة محسّنة مع تقليل وقت التفاعل بشكل كبير بمقدار ثلاثة أضعاف مقارنةً بالنموذج الأصلي.
يعد هذا التحسين أمرًا بالغ الأهمية للتطبيقات التي تتطلب تجزئة سريعة ودقيقة للأشياء، وبالتالي رفع تجربة المستخدم وإنتاجيته.
كنموذج موحد، يدعم SAM 2 حالات الاستخدام المتنوعة في العالم الحقيقي، مما يمهد الطريق لتجارب مبتكرة تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

يجلب نموذج تجزئة أي شيء 2 (SAM 2) من Meta قدرات تحويلية لمختلف المجالات، ولا سيما تحسين طريقة تفاعلنا مع البيانات المرئية وفهمها.
في الواقع المُعزَّز والواقع الافتراضي (AR/VR)، يمكن استخدام SAM 2 لتجزئة الكائنات بناءً على نظرات المستخدم، مما يسمح بتجربة أكثر سهولة وغامرة.
على سبيل المثال، يمكن للمستخدمين تحديد الأجسام الافتراضية والتعامل معها بمجرد النظر إليها، مما يُحدث ثورة في واجهات المستخدم وأنماط التفاعل.
في الصناعة الإبداعية، أثبتت SAM 2 أنها لا تُقدَّر بثمن في مهام مثل تحرير الفيديو وإنشاء الفن التصويري الرقمي.
حيث تسمح قدرتها على إجراء تجزئة دقيقة للصور في الوقت الحقيقي باستخدام الذكاء الاصطناعي للمبدعين بعزل العناصر داخل الصور ومقاطع الفيديو وتحريرها بسرعة وكفاءة.
وهذا يفتح آفاقاً جديدة للمحتوى المبتكر والتعبير الفني.
علاوة على ذلك، تنطوي SAM 2 على إمكانات كبيرة في مجال البحث العلمي.
وقد أظهر بالفعل إمكانات واعدة في العلوم البحرية، حيث يمكنه تجزئة الصور تحت الماء وتحليلها، وفي التصوير الطبي، حيث يساعد في تحديد البنى الخلوية أو الكشف عن حالات مثل سرطان الجلد.
ولا تقتصر هذه التطبيقات على تعزيز القدرات البحثية فحسب، بل تساهم أيضًا في تطوير المعرفة العلمية والتشخيص الطبي.

يمثل ظهور نموذج تجزئة أي شيء من Meta’s Segment Anything Model 2 (SAM 2) تحولاً كبيراً في مشهد تجزئة الصور بالذكاء الاصطناعي، لا سيما من خلال تقليل الحاجة إلى الخبرة الخاصة بالمهمة والشرح المكثف للبيانات.
تقليدياً، يتطلب إنشاء نماذج تجزئة دقيقة مهارات متخصصة والوصول إلى كميات كبيرة من البيانات المشروحة.
يُضفي SAM 2، بنموذج التجزئة القابل للتجزئة الفوري ومجموعة بيانات SA-1B الضخمة، الطابع الديمقراطي على هذه العملية، مما يجعل تجزئة الصور بالذكاء الاصطناعي في متناول جمهور أوسع.
يمتد تكامل SAM 2 عبر مختلف الصناعات وأنظمة الذكاء الاصطناعي.
بدءًا من تعزيز تجارب الواقع المُعزَّز/الواقع الافتراضي من خلال تمكين تجزئة الكائنات بناءً على نظرات المستخدم إلى تحسين إنشاء المحتوى من خلال تحرير الفيديو في الوقت الفعلي، فإن تطبيقات SAM 2 واسعة النطاق.
كما تستفيد صناعات مثل العلوم البحرية والتصوير الطبي بشكل كبير، مع قدرات مثل تحليل الصور تحت الماء وتحديد البنية الخلوية التي تُحدث تحولاً في الأبحاث والتشخيص.
واستشرافاً للمستقبل، يحمل SAM 2 وعوداً هائلة في تطوير الرؤية الحاسوبية والفهم متعدد الوسائط.
وتفتح قدرته على تطبيق تعميم اللقطة الصفرية على المجالات المرئية غير المرئية إمكانيات جديدة، بما في ذلك أدوات شرح أسرع للبيانات المرئية في المركبات ذاتية القيادة وتأثيرات الفيديو المبتكرة في الوقت الفعلي.
كجزء من نظام ذكاء اصطناعي أكبر، يمكن أن يعزز SAM 2 رؤى أكثر عمقًا متعددة الوسائط، مما قد يُحدث ثورة في كيفية تفاعلنا مع المعلومات المرئية وفهمها في سياقات متنوعة.

إلى جانب نموذج Meta Segment Segment Anything Model 2 (SAM 2)، أصدرنا أيضًا SA-V: مجموعة بيانات تحتوي على حوالي 51 ألف مقطع فيديو و>600 ألف شرح مقنع.
نحن نشارك مجموعة البيانات هذه على أمل أن يساعد هذا العمل في تسريع أبحاث الرؤية الحاسوبية الجديدة ➡️ https://t.co/PkgCns9qjz pic.twitter.com/j6hDTDTFWH4b

– الذكاء الاصطناعي في ميتا (@AIatMeta) 30 يوليو 2024

نقدم لكم نموذج Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2) – أول نموذج موحد لتجزئة الكائنات في الوقت الحقيقي، يمكن المطالبة به في الصور ومقاطع الفيديو.
SAM 2 متاح اليوم تحت Apache 2.0 بحيث يمكن لأي شخص استخدامه لبناء تجاربه الخاصة التفاصيل ➡️ https://t.co/eTTDpxI60h pic.twitter.com/mOFiF1kZFE

– الذكاء الاصطناعي في ميتا (@AIatMeta) 29 يوليو 2024

يشهد مشهد البحوث الحديثة تحولاً جذرياً بفضل ظهور الذكاء الاصطناعي (AI).
تسهل هذه الأنظمة الذكية على الباحثين معالجة كميات هائلة من البيانات واستخراج رؤى قيمة بسرعة.
ومن العناصر الحاسمة في هذا التحول مجموعة الأدوات التي تدعمها المحولات التوليدية المدربة مسبقًا (GPT)، والتي تم تصميمها للتعامل مع المهام المعقدة بكفاءة عالية.
أصبحت أدوات الذكاء الاصطناعي لا غنى عنها بشكل متزايد في البيئات البحثية الأكاديمية والمهنية.
فهي تساعد في تلخيص الأوراق البحثية المعقدة، وإجراء عمليات بحث متقدمة، وتحسين جودة الوثائق.
وبالاستفادة من هذه الأدوات، يمكن للباحثين تبسيط سير عملهم بشكل كبير والتركيز بشكل أكبر على التفكير الابتكاري وحل المشكلات.

إحدى أكثر المهام التي تستغرق وقتاً طويلاً في البحث هي فك رموز الأوراق المعقدة.
لحسن الحظ، أصبحت الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي GPT لا تقدر بثمن في هذا المجال. SummarizePaper.com هي أداة ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر مصممة خصيصًا لتلخيص المقالات من arXiv، مما يجعلها أكثر سهولة في الفهم بالنسبة للباحثين.
بالإضافة إلى ذلك، تعمل أداة Unriddl على تبسيط الموضوعات المعقدة وتوفر ملخصات موجزة، مما يسمح للباحثين بفهم الأفكار المعقدة بسرعة.
ومن الأدوات البارزة الأخرى أداة Wordtune، التي يمكنها تلخيص المستندات الطويلة بسرعة، مما يساعد في فهم المعلومات الهائلة بكفاءة.
تمكّن هذه التطورات الباحثين من توفير الوقت والتركيز على التحليل النقدي والابتكار.
بالنسبة للأشخاص الذين يبحثون عن أداة أكثر تنوعًا مع ميزات بديهية مثل التحليل الانتقائي للوثائق، والطبيعة الانتقائية للنماذج، والقدرة على مشاركة الروبوتات المدربة على أوراقك البحثية – يعد Cody AI خيارًا رائعًا آخر يتضمن كل هذه الميزات.

العثور على المعلومات الدقيقة بسرعة أمر بالغ الأهمية في البحث، وتتفوق أدوات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال. Searcholic هو محرك بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي يساعد الباحثين في تحديد موقع مجموعة كبيرة من الكتب الإلكترونية والوثائق دون عناء.
تسهل هذه الأداة الوصول إلى مصادر المعلومات المتنوعة، مما يضمن حصول الباحثين على محتوى شامل في متناول أيديهم.
أداة قوية أخرى هي Semantic Scholar، التي تتيح الوصول إلى أكثر من 211 مليون ورقة علمية.
تُمكِّن أداة الذكاء الاصطناعي هذه المستخدمين من إجراء مراجعات شاملة للأدبيات من خلال توفير وظائف بحث متقدمة مصممة خصيصًا للبحث العلمي.
وأخيراً، يجمع تطبيق Perplexity بين وظائف محرك البحث وروبوت الدردشة، مما يسمح للباحثين بطرح الأسئلة وتلقي إجابات مفصلة بسرعة.
هذا النهج الهجين لا يوفر الوقت فحسب، بل يحسن أيضًا من كفاءة استرجاع المعلومات، مما يجعله أداة لا غنى عنها للباحثين المعاصرين.

التوثيق الفعال أمر بالغ الأهمية لنشر البحوث والتحقق من صحتها. يعد Penelope AI أداة لا تقدر بثمن تسمح للباحثين بالتحقق من مخطوطاتهم الأكاديمية قبل تقديمها إلى المجلات، مما يضمن التزام عملهم بالمعايير والإرشادات العالية.
هناك أداة أخرى لا غنى عنها وهي Grammarly، التي تصحح الأخطاء النحوية والإملائية، وبالتالي تحسين قابلية قراءة المستندات البحثية واحترافيتها.
يساهم ذلك في تحسين جودة البحث ووضوحه بشكل عام، مما يجعله في متناول جمهور أوسع.
وعلاوة على ذلك، تساعد كودوس الباحثين على شرح أعمالهم بلغة بسيطة وإنشاء صفحات جذابة بصريًا.
وتعزز هذه الخدمة من وضوح البحث من خلال ترجمة الموضوعات المعقدة إلى محتوى أكثر قابلية للفهم، وبالتالي توسيع نطاق التأثير المحتمل لنتائج البحث.
تضمن هذه الأدوات مجتمعةً أن يكون توثيق البحوث شاملًا ومعروضًا بشكل جيد ومفهوم، مما يساعد في نهاية المطاف في التواصل الفعال للاكتشافات العلمية.

يوفر دمج أدوات GPT والذكاء الاصطناعي في عملية البحث العديد من الفوائد، بدءًا من تلخيص الأوراق البحثية المعقدة إلى تعزيز التوثيق.
تعمل أدوات مثل SummarizePaper.com و Unriddl على تبسيط فهم الموضوعات المعقدة من خلال توفير ملخصات موجزة، مما يجعل الوصول إلى المؤلفات الأكاديمية أكثر سهولة.
بالإضافة إلى ذلك، تعمل محركات البحث التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل Semant Scholar على تسهيل استرجاع المعلومات بكفاءة، مما يعزز بشكل كبير سير العمل البحثي.
أما بالنسبة للتوثيق، فتضمن أدوات مثل Penelope AI و Grammarly أن تستوفي الأوراق البحثية معايير عالية وتتواصل بوضوح.
كما تعمل Kudos على توسيع نطاق البحث من خلال ترجمة النتائج المعقدة إلى لغة بسيطة.
تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي هذه مجتمعة على تعزيز دقة الأنشطة البحثية وكفاءتها وتأثيرها.
ومع استمرارنا في تبني الذكاء الاصطناعي في مجال البحث، فإننا لا نحسّن سير العمل الفردي فحسب، بل نساهم أيضًا في المجتمع العلمي الأوسع نطاقًا.
يُعد دمج هذه الأدوات المتقدمة خطوة نحو إجراء بحوث أكثر كفاءة ودقة وسهولة في الوصول إليها، مما يؤدي إلى الابتكار والاكتشافات المستقبلية.