أخبار ar.wedoany.com، في 10 أغسطس، أطلقت شركة التكنولوجيا الأمريكية ميتا نموذج Muse Glimmer للذكاء الاصطناعي، وأتاحت أوزان النموذج بموجب ترخيص Apache 2.0. يمتلك النموذج 30 مليار معامل، وهو مصمم لسير عمل الوكلاء المحليين المستمرين، ويمكن نشره على أجهزة Mac أو أجهزة الكمبيوتر الشخصية المزودة بوحدة معالجة رسوميات استهلاكية واحدة، دون الحاجة إلى اتصال مستمر بخدمات السحابة.

يدعم Muse Glimmer إدخال النصوص والصور، وتغطي بيانات التدريب أكثر من 100 لغة، ويمكنه تنفيذ مهام متعددة الخطوات مثل استدعاء الدوال، وكتابة وتصحيح الأكواد البرمجية، ومعالجة الملفات ولقطات الشاشة. يستطيع النموذج تحديد المشكلات وإعادة المحاولة بعد فشل استدعاء الأدوات، كما يمكنه ضبط كثافة الاستدلال وفقًا لمتطلبات المهمة، مما يتيح الاختيار بين سرعة المعالجة وجودة المخرجات.

للتكيف مع الأجهزة الاستهلاكية، اعتمدت ميتا تقنية التكميم بحوالي 4 بت، مما قلّص حجم النموذج الذي كان يتطلب أكثر من 55 غيغابايت من الذاكرة إلى أقل من 20 غيغابايت، بحيث يمكن تشغيل أوزان النموذج وذاكرة العمل ومشفّر إدراك الصور ووحدة فك الترميز التخميني في وقت واحد ضمن بيئة ذاكرة بسعة 24 أو 32 غيغابايت. وتعمل وحدة فك الترميز التخميني المصاحبة DFlash على توليد الرموز المرشحة على دفعات، وأظهرت اختبارات ميتا أن سرعة فك الترميز زادت بنحو 3.1 أضعاف على بطاقة RTX 5090، وبنسبة 1.8 و1.5 ضعف على جهازي M5 Max وM4 Max على التوالي.

اعتمد تدريب النموذج على نموذج Muse Spark الذي أصدرته ميتا سابقًا كنموذج معلم، وتم اكتساب القدرات الوكيلية من خلال تقطير المخرجات، والتدريب على السياقات الطويلة، والضبط الدقيق تحت الإشراف، والتعلم المعزز. وقد تم نشر أوزان نموذج Muse Glimmer على منصة Hugging Face، وستوفر ميتا تباعًا إصدارات متوافقة مع أطر عمل مثل llama.cpp وMLX وExecuTorch.

يتوفر Glimmer حاليًا للمطورين في شكل أوزان نموذج ووثائق تطوير، ويمكن استخدامه لبناء تطبيقات وكيل شخصية مثل إدارة الجداول الزمنية، وتنظيم الملفات، وصياغة المعلومات، والبرمجة المحلية. وفي اليوم نفسه، أدرجت ميتا التشغيل المحلي ومعالجة البيانات الخاصة ضمن اتجاهات "الذكاء الفائق الشخصي"، في حين أن نموذجها الأقوى Muse Spark لم يكشف بعد عن أوزانه.