كانت هناك تطورات متكررة في مجال الذكاء الاصطناعي مؤخرًا، حيث أصدرت Meta نموذج فيديو جديد للذكاء الاصطناعي V-JEPA، بينما شكك Yann LeCun في قدرة نموذج الذكاء الاصطناعي الآخر Sora على فهم العالم المادي. يعتمد نموذج V-JEPA أسلوبًا مميزًا غير توليدي، وهو أقرب إلى الأسلوب المعرفي البشري ويظهر أداءً ممتازًا في المهام المتعددة. تعمل آلية التعلم الخاضعة للإشراف الذاتي أيضًا على تحسين كفاءة شرح البيانات وتوفر اتجاهًا جديدًا لتطوير الذكاء الاصطناعي.
أبرز المقال: أصدرت Meta نموذج فيديو AI V-JEPA شكك LeCun في قدرة نموذج Sora على فهم العالم المادي، ويستخدم نموذجًا غير توليدي، ويتمتع بكفاءة تعليمية عالية تحت الإشراف الذاتي وأداء ممتاز في العديد من المهام -تطبيقات المهام.
وبشكل عام، فإن ظهور نموذج V-JEPA والتساؤل حول نموذج Sora يعكس التحديات والفرص التي يواجهها حاليًا مجال الذكاء الاصطناعي في بناء النماذج وفهم العالم المادي. في المستقبل، ستصبح كيفية محاكاة الإدراك البشري بشكل أفضل وتحسين قدرات تطبيق الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي اتجاهًا رئيسيًا لأبحاث الذكاء الاصطناعي.