وفقا للأخبار في 2 يناير، نشر أندرو كانغ، شريك في ميكانيزم كابيتال، على منصة X أنه في عام 2025، سيحل مجال الروبوتات تحديات طويلة الأمد في هندسة النماذج وتدريبها، ويحقق تقدما كبيرا في تكنولوجيا جمع البيانات، وفهم جودة البيانات، وصياغة البيانات، مما يمنح شركات الذكاء الاصطناعي الثقة بأنها ستبدأ في النهاية الاستثمار في جمع البيانات على نطاق واسع، وستستخدم شركات مثل Figure وDyna وPI التعلم المعزز (RL) حققت التكنولوجيا المبتكرة معدل نجاح يزيد عن 99٪ في سيناريوهات التطبيق العملية المختلفة. بالإضافة إلى ذلك، أدت التطورات في تكنولوجيا الذاكرة إلى كسر “جدار الذاكرة”، حيث يستخدم ReMEmber من NVIDIA الملاحة القائمة على الذاكرة، وتحقق Titans وMIRAS ذاكرة اختبار زمنية، ونماذج تحديد المواقع الافتراضية الأفضل (VLMs) تعني أن مصفوفات تحديد المواقع الافتراضية (VLAs) لديها قدرات فهم مكاني أفضل، بالإضافة إلى عمليات توضيح البيانات ومعالجتها التي يمكن أن تحسن بشكل كبير معدل الإنتاجية. في عام 2025، سيقدر السوق في البداية رسم خرائط القدرات الصفرية، وحساسية القوة البصرية، والمنطق الفيزيائي العام الناتج عن مقياس البيانات، وسيتوسع حجم بيانات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي بمقدار 100 مرة في عام 2026.
شاهد النسخة الأصلية
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
شريك Mechanism Capital: حجم بيانات الذكاء الاصطناعي الحقيقي سيتوسع بمقدار 100 مرة بحلول عام 2026
وفقا للأخبار في 2 يناير، نشر أندرو كانغ، شريك في ميكانيزم كابيتال، على منصة X أنه في عام 2025، سيحل مجال الروبوتات تحديات طويلة الأمد في هندسة النماذج وتدريبها، ويحقق تقدما كبيرا في تكنولوجيا جمع البيانات، وفهم جودة البيانات، وصياغة البيانات، مما يمنح شركات الذكاء الاصطناعي الثقة بأنها ستبدأ في النهاية الاستثمار في جمع البيانات على نطاق واسع، وستستخدم شركات مثل Figure وDyna وPI التعلم المعزز (RL) حققت التكنولوجيا المبتكرة معدل نجاح يزيد عن 99٪ في سيناريوهات التطبيق العملية المختلفة. بالإضافة إلى ذلك، أدت التطورات في تكنولوجيا الذاكرة إلى كسر “جدار الذاكرة”، حيث يستخدم ReMEmber من NVIDIA الملاحة القائمة على الذاكرة، وتحقق Titans وMIRAS ذاكرة اختبار زمنية، ونماذج تحديد المواقع الافتراضية الأفضل (VLMs) تعني أن مصفوفات تحديد المواقع الافتراضية (VLAs) لديها قدرات فهم مكاني أفضل، بالإضافة إلى عمليات توضيح البيانات ومعالجتها التي يمكن أن تحسن بشكل كبير معدل الإنتاجية. في عام 2025، سيقدر السوق في البداية رسم خرائط القدرات الصفرية، وحساسية القوة البصرية، والمنطق الفيزيائي العام الناتج عن مقياس البيانات، وسيتوسع حجم بيانات الذكاء الاصطناعي الفيزيائي بمقدار 100 مرة في عام 2026.