أعلنت شركة أوبو يوم الأربعاء عن ميزة جديدة للذكاء الاصطناعي (AI) على الجهاز مصممة لهواتفها الذكية. تخطط الشركة لتنفيذ بنية الذكاء الاصطناعي المختلطة من الخبراء (MoE) لتقليل استهلاك الطاقة بشكل كبير، مع تحسين سرعة المعالجة أيضًا. تعاونت شركة أوبو مع شركات تصنيع الشرائح الرائدة لتطوير التكنولوجيا للهواتف الذكية والأجهزة المماثلة. إلا أنها لم تكشف عن الهواتف الذكية القادمة التي ستكون مزودة بهذه التقنية. وكشفت الشركة مؤخرًا عن ColorOS 15 مع ميزات الذكاء الاصطناعي الجديدة، وسيتم إطلاق سلسلة Find X8 الرائدة في 24 أكتوبر.
شركة أوبو تكشف عن بنية وزارة التعليم للذكاء الاصطناعي للهواتف الذكية
شاركت الشركة تفاصيل من التكنولوجيا الداخلية الجديدة للهواتف الذكية. إن بنية وزارة التربية والتعليم ليست جديدة، وقد تم نشرها من قبل شركة الذكاء الاصطناعي Mixtral، التي أصدرت العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر المستندة إلى وزارة التربية والتعليم.
على عكس نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، التي تحتوي على نظام مركزي ضخم واحد ويمكنها أداء مجموعة كبيرة ومتنوعة من مهام الذكاء الاصطناعي، تعتمد بنية وزارة التربية والتعليم على نماذج اللغات الصغيرة (SLMs). تتخصص SLMs هذه في مهمة معينة ويمكنها تنفيذها بدقة وسرعات أعلى نظرًا لمجموعات البيانات الأصغر حجمًا ولكن الأكثر صلة.
تنفيذ بنية الذكاء الاصطناعي لخليط من الخبراء على الجهاز
مصدر الصورة: أوبو
في بنية MoE، يتم إقران العديد من وحدات SLM معًا في الواجهة الخلفية وتوفر واجهة متزامنة في الواجهة الأمامية. عندما يطلب المستخدم مهمة ما، يقوم النظام بتعيينها إلى SLM الأكثر قدرة على التعامل معها. ونتيجة لذلك، فإن النظام قادر على المعالجة المتوازية، وعلى الرغم من تنفيذ مهام متعددة في وقت واحد، إلا أن سرعة المعالجة لا تتأثر بشكل كبير.
تعمل المعالجة المتوازية المقترنة باستخدام SLM أيضًا على تقليل استهلاك الطاقة. تدعي شركة أوبو أنها وجدت طريقة لتطبيق هذه البنية على الجهاز، الأمر الذي من شأنه أن يؤدي إلى معالجة أسرع للذكاء الاصطناعي بالإضافة إلى تحسين عمر البطارية.
واستنادًا إلى الاختبارات الداخلية، تدعي شركة تصنيع الهواتف الذكية الصينية أن أنظمة الذكاء الاصطناعي المستندة إلى وزارة التعليم يمكنها معالجة مهام الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع بنسبة 40 بالمائة من البديل التقليدي.
أبرزت شركة أوبو أيضًا أن بنية MoE الموجودة على الجهاز ستوفر المزيد من الخصوصية للمستخدمين حيث ستحتاج إلى معالجة عدد أقل من مهام الذكاء الاصطناعي على الخوادم. وهذا يعني أن البيانات مخزنة محليًا ولا يستطيع الوصول إليها سوى المستخدم.
