لقد تم إحراز تقدم كبير في مجال الذكاء الاصطناعي في الآونة الأخيرة، وخاصة في توليد الصور والتفاعل بين الإنسان والحاسوب. أطلق عمالقة مثل Microsoft وGoogle تقنيات ونماذج جديدة، مثل طريقة Microsoft لتحويل النص إلى صورة استنادًا إلى تقنيات التكيف المتعددة منخفضة الرتبة، وطريقة RLHF من Google، والتي عززت تحسين تجربة إنشاء الصور والتجربة التفاعلية للذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، حققت الأبحاث في الأوساط الأكاديمية أيضًا تقدمًا كبيرًا، مثل الأبحاث حول تأثير الطفرات الجينية والكتابة اليدوية على الدماغ، مما يدل على تقاطع الذكاء الاصطناعي مع المجالات الأخرى.
لقد جذبت أحدث نتائج أبحاث Microsoft اهتمامًا واسع النطاق في مجال توليد الصور. يقترحون طريقة جديدة لتحويل النص إلى صورة تستخدم تقنيات تكيف متعددة ذات رتبة منخفضة لإنشاء صور مخصصة للغاية وغنية بالتفاصيل. يمكن لطريقة LoRA دمج LoRAs المتعددة دون تدريب، وأداؤها أفضل من التقنيات الحالية، وتم إطلاق منصة الاختبار ComposLoRA. تعمل أداة التقييم GPT-4V بشكل أفضل من التقنيات الحالية وتوفر أفكارًا وأدوات جديدة لتكنولوجيا توليد الصور. يوفر نموذج SegMoE طريقة هجينة جديدة، وتظهر تجربة معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا أن نموذج النص الخالص يمكنه تدريب المفاهيم المرئية، وتقترح Google طريقة RLHF. واكتشفت جامعة برينستون في الولايات المتحدة طفرة في جين ذئب تشيرنوبيل، ودرست الجامعة النرويجية للعلوم والتكنولوجيا أن الكتابة اليدوية مفيدة للدماغ، وأن التبادلات الثقافية تعزز نمو الدماغ.
وبشكل عام، تتطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بوتيرة سريعة، فمن توليد الصور إلى التفاعل بين الإنسان والحاسوب، ومن البحوث الجينية إلى العلوم المعرفية، يتم تحقيق اختراقات في مختلف المجالات، وآفاق المستقبل مشرقة. ولا تعمل نتائج الأبحاث هذه على تعزيز التقدم التكنولوجي فحسب، بل تزودنا أيضًا بمنظورات جديدة لفهم العالم وأنفسنا.