نشرت جوجل تقريرًا فنيًا لعائلة نماذج Gemma 4. الوثيقة متاحة على arXiv.
جوجل تطلق التقرير الفني لـ Gemma 4
جوجل تطلق TimesFM-3، نموذج أساسي متعدد المتغيرات للتسلسلات الزمنية يعمل بنمط الصفرية ويحتوي على 330 مليون معامل
أطلقت جوجل ريسيرش TimesFM-3، وهو نموذج أساسي للتسلسلات الزمنية يحتوي على 330 مليون معامل، يتنبأ بعدة سلاسل زمنية مترابطة في تمرير أمامي واحد. وعلى عكس الإصدارات الأحادية المتغيرة السابقة، تم تدريبه أصلاً للتنبؤ متعدد المتغيرات على أكثر من تريليون نقطة زمنية، ويقبل أهدافاً متعددة، ومتغيرات سابقة، ومتغيرات ماضية-مستقبلية دون ضبط دقيق خاص بالمهمة.
Google DeepMind يُصدر نموذج WeatherNext الذكي للتنبؤ بالأعاصير كمصدر مفتوح
أطلقت Google DeepMind وGoogle Research نموذجي WeatherNext 2 وWeatherNext Cyclones كنماذج ذكية مفتوحة المصدر، والتي حققت دقةً متقدمة في التنبؤ بمسارات الأعاصير المدارية، وشدة العواصف، وهيكل الرياح. ونُشر العمل في مجلة Nature، ويُظهر أن هذه النماذج تمنح المتنبئين يوماً إضافياً من الدقة التنبؤية مقارنةً بالأنظمة السابقة.
Gemma 3 تقدم الرؤية، والسياق الطويل، والأداء المحسّن
أصدرت Google DeepMind التقرير التقني لـ Gemma 3، مقدمةً تحديثًا متعدد الوسائط لعائلة النماذج المفتوحة الخفيفة Gemma التي تتراوح من 1 إلى 27 مليار معامل. تضيف هذه النسخة فهم الرؤية، وتدعم ما لا يقل عن 128K رمزًا للسياق، وتعدّل البنية لتقليل استخدام ذاكرة KV-cache.
جوجل تطلق EnvHarness لتكييف بيئات الوكلاء الثابتة للتدريب
أطلق فريق من أبحاث الذكاء الاصطناعي في جوجل كلاود، وجامعة واشنطن في سانت لويس، وجامعة كارولاينا الشمالية في تشابل هيل، أداة EnvHarness، وهي طبقة قابلة للبرمجة تحول معايير الوكلاء الثابتة إلى عوالم تدريب تكيفية. يلتف النظام حول البيئات الموجودة باستخدام مكونات قابلة للإلحاق تعمل حصرياً من خلال واجهة reset() وstep() القياسية، مما يسمح للبيئة بالتكيف مع تدريب السياسة دون تغيير المحاكي الأساسي أو المُحققات التي بناها البشر.
يكشف كاشف AcroMELD عن حقول النماذج التفاعلية في ملفات PDF المسطحة
أطلق الباحث المستقل Samuel A. نموذج AcroMELD، وهو نموذج مكون من 39.4 مليون معلمة مصمم لاستعادة حقول النماذج التفاعلية داخل ملفات PDF المسطحة التي تبدو كنماذج ولكنها ليست قابلة للتعبئة فعليًا.