გენერაციული AI რევოლუციის ორი წლისას, სფერო იცვლის ხასიათს, განახლდება სწრაფ პრე-ტრენინგზე რეაქციებზე (“მოსრნობა სწრაფი”) და წინასწარ წინასწარმეტყველებასთან (“მოსრნობა ნელი”), რაც ახალ კლასმს ქმნის ინტელექტუალურ აპლიკაციებზე. როგორც ვაფასებთ ჩვენს ესეში “გენერაციული AI: კრეატიული ახალი სამყარო” მეორე წლიონს, ჩვენ ვხედავთ მნიშვნელოვან ცვილილებებს AI ეკოსისტემაში და წარვუდგენთ ჩვენს პროგნოზებს მომავლისთვის. გენერაციული AI ბაზრის დაფუძნებული ფენაა სტაბილური, რომელიც ხასიათდება ისეთი დიდ მოთამაშეებით, როგორიცაა Microsoft/OpenAI, AWS/Anthropic, Meta და Google/DeepMind, ყველა აქლებული დიდი კაპიტალისა და მარტივად მართული ოპერაციებით. მიუხედავად იმისა, რომ კონკურენტული დინამიკები დარჩება ინტენსიური, ველით მეტი შესაძლებლობების მიღწევას შემდეგი ტოკენის ეფექტური პროგნოზებისთვის. ამ სტაბილიზაციასთან ერთად, ყურადღება მიმართული არის AI-ს აზროვნების შესაძლებლობების განავითარებისკენ, რომელიც “სისტემა 2” აზროვნების სახელწოდებით ცნობილია, რაც საშუალებასნიჭებს გააფართოვებს გამოწვევის გადასაჭრელად წინა სიბეჯითისკენ და კოგნიტივით ფუნქციების შესრულებას პროგნოზირებისას. ახლებური ინოვაციები, როგორიცაა AlphaGo-ს მოწოდებით, ეს აზროვნების ფენა განახლდებს AI-ს ოპერირების შანსებს, ახალი კოგნიტიური არქიტექტურისა და მომხმარებლის ინტერფეისების წარმოქმნით. ჩვენი ბოლო ანალიზში AI ნივთების ლანდშაფტში, განვიხილავთ როგორ ეს კონსოლიდაცია აიჯობეკებს სიკვდილის ახალ გამოვლებაზე საზოგადო დაბნევამდე სწორების უზრუნველსაყოფად და გამოვცნობთ ახალ “სიკვდილის აპლიკაციას” ინოვაციური კოგნიტიური ინსტრუმენტებითა და ურთიერთ-კავშირებით. **მარწყვოსი რევოლუცია** 2024 წლის მთავარ განვითარებაში შედგება OpenAI-ს o1 დასაწყისი, რომელიც ადრე ცნობიდოდა Q* ან “მარწყვო”-ს სახელწოდებით. ეს მოდელი არა მხოლოდ ძლიერდება OpenAI-ს ლიდერობას მოდელის ხარისხში, არამედ ინტეგრაციას აბრალებს მნიშვნელოვან აზროვნების შესაძლებლობებში პროგნოზირებისას გამოთქმის დროს. ტრადიციული პრე-ტრენირების მოდელებისთვის, რომლებიც დიდღირებულ მონაცემებზე ინფორებაში აძალებენ, ძირითადი აზროვნებისთვის, მარწყვო მოდელი მწვევნივში საშუალებას აყალობ-დაბრალებლადზეთის დაფიქრების პასუხის გაწერამდე. იმ AlphaGo-ს 2016 წლის გამარჯვებიანი ფორმულით, რომელმაც დაამარცხა Go ჩემპიონი Lee Sedol, ვილუსტრირებთ, როგორ ნამდვილი AI აზროვნებაც შეიძლება აღემატოს მარტივ ფორმაკლასიფიკაციას.

AlphaGo დემონსტრირება გაახაზრა კოგნიტიური პროცესების მოწეობის შესაძლებლობებს, რაც მას საშუალებას მისცემს სჯობდეს ადამიანს მოთამაშეებს, განსაკუთრებული დრო გვარსღუნავს მის გათვლასთან შეწუხებიდან. ამ გადატრიალით LLM-ებზე მიმართებით, გამოწვევას დააწესებს ეფექტური განხილვა მექანიზმებით, სხვადასხვა დავალების, როგორც საბეჭდი კონტენტის შეფასებისთვის, რომელიც გამოდის მიმდინარე მოდელებისთვის პრობლემური. მარწყვო ამჟღავნებს ძლიერებებს ლოღიკურ დომენებში, მაგრამ გამოდის სუსტი ადმორის ნაკრებების დავალებებზე უფრო სკოლის პროცესების მიხედვით. ღრმა გარე გამძლე სწავლების გაზრდა იმუშავებს AI-ს, რომელიც აზროვნებს უფრო ეფექტურად, აჩვენებს ქმედებებს, გენური აზროვნების ალბათ დაცვისკენ მიიპყრობ, როგორც უკან წაღებაზე მიოკითხება და ინოვაციური პატრულის სისტემების სტრატეგიები. სფერო თვითონ ა ტრეტულირებს, სხვადასხვა მეთოდებზე საკითხვი, რომელიც საშუალებას მიუხედავს გადაღაშვილის პროცესსქსენოსარგელობის პროცესებსა განავითარებს აზროვნების შესაძლებლობებს. **სისტემა 1-დან სისტემა 2 აზროვნებამდე ცვლილება** ინსტინქტების რეაქციეებიდან (სისტემა 1) ინფორმირებული აზროვნებამდე გადასვლა (სისტემა 2) AI-სთვის მნიშვნელოვანი საზღვრია. ელექტრული პრე-ტრენინგი შეიძლება მისეყვროს მარტივად მც თვის'instantიან გემოვნებას, მაგრამ მეტი კომპლექსური საკითხები მოითხოვენ AI-с განსაკვეთეების კეთებასა აიცნობით პატრულებს аркылуу მეცნიერბულად აზროვნებას. ეს გრაფიკული პროცესი არის მნიშვნელოვანი ყველა დასის პრობლემებისთვის, მათემატიკისა და ბიოლოგიიდან, სადაც მხოლოდ პატერნის მოპოვება არასაკმარისია. AI აპლიკაციებით რეგიონში, ახლები ამსხვილებულ მოდელებს გასართობ წარმოდგენენ გადარჩენის ტრანსფორმაციულ მიდგომას. კომპანიები, როგორიცაა სიერა, გადააფორმებენ მომხმარებლნების მომსახურებებს, აჭრეელ მოქმედებისეფექტკვებს, სააჰცი სხვა აგენტი, როგორც ჰარვეი (კანონი), გლინი (სამუშაო დახმარება) და XBOW (გაღავრცელებისა) - ქმნიან დაავადებას, რომელიც ახლებური მეთოდებით ფუნქციონირერუნში შეახებო სტატუბრულ მგეყებს და იტყობოს შესრულებას. &nbs;ap;