**Grok 5 يتحدى أفضل لاعبي الألعاب البشرية في عام 2026: اختبار إمكانيات الذكاء الاصطناعي العام القادم ب60 تريليون معلمة**
من المقرر أن يصدر Grok 5 الذي تطوره xAI في أوائل عام 2026، وهو نموذج لغة ضخم يصل حجمه إلى 60 تريليون معلمة. وفقًا للخطة التي أشار إليها ماسك، يخطط هذا النموذج لمواجهة فرق محترفة من أعلى مستوى في 《League of Legends》 لاختبار قدرته على التكيف الذاتي في بيئات الألعاب المعقدة.
**القدرات متعددة الوسائط وطريق الذكاء الاصطناعي العام**
فلسفة تصميم Grok 5 تتبع نهجًا مختلفًا عن الذكاء الاصطناعي التقليدي. فهو مصمم بحيث يمكنه لعب مجموعة متنوعة من الألعاب بمجرد مراجعة التعليمات والتجربة الفعلية، مما يعني دمج فهم التعليمات وقدرة التعلم الذاتي. يؤكد ماسك أن هذا النموذج يحمل احتمالية بنسبة 10% لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، مع توقعات بأداء يتجاوز بشكل كبير النماذج السابقة.
**من التعلم الذاتي إلى التطبيق العملي**
جوهر خطة المواجهة هذه هو إثبات قدرة الذكاء الاصطناعي على قراءة التعليمات، وبناء استراتيجياته وتنفيذها من خلال التجربة والخطأ. من خلال إظهار التحول من التعلم الآلي في بيئة المحاكاة إلى تطبيقه في بيئة اتخاذ القرارات المعقدة في الألعاب، تؤكد xAI على ابتكارها في مجال ذكاء الألعاب. في الوقت نفسه، تهدف هذه التحديات إلى جذب المواهب في مجالات الذكاء الاصطناعي العام وتسريع تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي من الجيل القادم.
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.
**Grok 5 يتحدى أفضل لاعبي الألعاب البشرية في عام 2026: اختبار إمكانيات الذكاء الاصطناعي العام القادم ب60 تريليون معلمة**
من المقرر أن يصدر Grok 5 الذي تطوره xAI في أوائل عام 2026، وهو نموذج لغة ضخم يصل حجمه إلى 60 تريليون معلمة. وفقًا للخطة التي أشار إليها ماسك، يخطط هذا النموذج لمواجهة فرق محترفة من أعلى مستوى في 《League of Legends》 لاختبار قدرته على التكيف الذاتي في بيئات الألعاب المعقدة.
**القدرات متعددة الوسائط وطريق الذكاء الاصطناعي العام**
فلسفة تصميم Grok 5 تتبع نهجًا مختلفًا عن الذكاء الاصطناعي التقليدي. فهو مصمم بحيث يمكنه لعب مجموعة متنوعة من الألعاب بمجرد مراجعة التعليمات والتجربة الفعلية، مما يعني دمج فهم التعليمات وقدرة التعلم الذاتي. يؤكد ماسك أن هذا النموذج يحمل احتمالية بنسبة 10% لتحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI)، مع توقعات بأداء يتجاوز بشكل كبير النماذج السابقة.
**من التعلم الذاتي إلى التطبيق العملي**
جوهر خطة المواجهة هذه هو إثبات قدرة الذكاء الاصطناعي على قراءة التعليمات، وبناء استراتيجياته وتنفيذها من خلال التجربة والخطأ. من خلال إظهار التحول من التعلم الآلي في بيئة المحاكاة إلى تطبيقه في بيئة اتخاذ القرارات المعقدة في الألعاب، تؤكد xAI على ابتكارها في مجال ذكاء الألعاب. في الوقت نفسه، تهدف هذه التحديات إلى جذب المواهب في مجالات الذكاء الاصطناعي العام وتسريع تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي من الجيل القادم.