كشفت شركة NVIDIA عن دعم غير مسبوق في عالم الذكاء الاصطناعي في مجالات اللغة والربوتات والبيولوجيا من خلال تقنيات جديدة مفتوحة المصدر، إذ تهدف هذه المساهمة من قبل العملاق الأخضر إلى توسيع الوصول إلى الذكاء الاصطناعي ودعم الابتكار في الولايات المتحدة وحول العالم.

دعم مفتوح المصدر من قبل العملاق الأخضر

وفقًا لتصريح جين-سون هوانغ ضمن مؤتمر GTC 2025، فلقد أكد أنها تُوفّر مجموعة من النماذج المفتوحة المصدر من إنفيديا ومن ذلك Nemotron للذكاء الاصطناعي الرقمي، و Cosmos للذكاء الاصطناعي الفيزيائي، و Isaac GR00T للروبوتات، و Clara للذكاء الاصطناعي الطبي الحيوي.

الجدير بالذكر أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يستخدمون نماذج متعددة للاستدلال والتوليد، وهنا يأتي دور Nemotron وهو عبارة عن عائلة من النماذج الأساسية المفتوحة التي طورتها إنفيديا والمصممة خصيصًا لتسريع بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الأكثر كفاءة ودقة في العالم الرقمي.

بتفصيل أكثر حول هذه العائلة، يستخدم نموذج Nemotron Nano 3 بنية هجينة لتحسين إنتاجية الاستدلال في مجالات مثل تطوير البرمجيات، وخدمة العملاء، والدعم التقني. في حين يوفر نموذج Nemotron Nano 2 VL القدرة على تحليل المستندات والاستدلال على الصور وتحليل الفيديو.

أما نموذج Nemotron Parse فهو يستخرج النصوص والجداول من المستندات لاستخلاص رؤية قابلة للتنفيذ. بالإضافة إلى نموذج Nemotron Safety Guard الذي يضيف إمكانية الإشراف متعدد اللغات ليكتشف المحتوى الضار عبر 23 فئة أمان بتسع لغات. وأخيرًا تأتي نماذج Nemotron RAG باستخراج متقدم للمستندات واسترجاع موحد عبر مصادر البيانات النصية والصورية والصوتية والفيديو.

شاهد أيضًا: GTC25: إنفيديا تدشن التصميم المرجعي لمصانع الذكاء الاصطناعي المتطورة

كما أصدرت إنفيديا مجموعات بيانات مفتوحة المصدر لنماذج Nemotron وأدوات NeMo الجديدة، ومن ذلك NeMo Data Designer لتوليد البيانات الاصطناعية و NeMo-RL للتعلم المتقدم بعد التدريب. ولتسريع تدريب الأنظمة الآلية بالاستدلال والإدراك المشابه للبشر، قدمت إنفيديا تحديثات مهمة لنماذجها المفتوحة للذكاء الاصطناعي الفيزيائي بداية مع نموذج Cosmos Predict 2.5 الذي يوحّد ثلاثة نماذج في نموذج واحد للمحاكاة السريعة للعالم، ويولد مقاطع فيديو مدتها 30 ثانية من إطار واحد.

كما كشف هوانغ عن انضمام نماذج جديدة مفتوحة إلى عائلة NVIDIA Clara، التي تُستخدم لتسريع الاكتشاف العلمي وتحليل الصور الطبية. البداية مع نموذج Clara CodonFM القادر على تعلم قواعد الحمض النووي الريبوزي (RNA) للكشف عن كيفية تحسين التغيرات في شفرته لتصميم العلاجات والأدوية.

أما نموذج Clara La-Proteina فهو ينشئ هياكل بروتينية ثلاثية الأبعاد بضعف طول وتعقيد النماذج السابقة، في حين يستطيع نموذج Clara Reason استدلال سلسلة الأفكار للتصوير الإشعاعي والطبي، لتعزيز أبحاث الذكاء الاصطناعي القابلة للتفسير.

التغطية مستمرة لفعاليات مؤتمر NVIDIA GTC 2025 من فريق عرب هاردوير، تابعونا.