أخبارنُشر:
AgiBot تكشف GO-3 Preview: نموذج يجعل الروبوت يتوقّع النتيجة قبل الحركة ويتعلّم أثناء العمل
نموذج الذكاء المتجسّد الجديد من AgiBot يربط الفهم والتوقّع والحركة، ويتحسّن بعد التشغيل الفعلي، والشركة تعد بفتح مصدره قبل نهاية 2026.
في يوم الابتكار الذي أقامته في 29 أكتوبر، كشفت شركة الروبوتات الصينية AgiBot عن GO-3 Preview، وهو نموذج أساس لما يُسمّى الذكاء المتجسّد، أي النماذج التي تقود روبوتات حقيقية تتحرك وتمسك الأشياء، لا روبوتات محادثة. ما لفتني أن الشركة لا تريد تدريب النموذج مرة ثم تسليمه، بل تريده أن يواصل التحسّن بعد نزوله إلى ميدان العمل.
كيف يعمل؟
يعتمد النموذج على بنية تسميها الشركة WRAM، اختصاراً لـWorld Reasoning Action Model، وهي تربط ثلاث خطوات في سلسلة واحدة: فهم المطلوب، ثم توقّع شكل المشهد بعد الحركة، ثم توليد الحركة التي توصل إلى تلك النتيجة. بعبارة أبسط: الروبوت «يتخيّل» ما سيحدث قبل أن يمدّ يده. وتقول الشركة إن النموذج تعلّم من مقاطع فيديو لأشخاص إلى جانب مسارات حركة لروبوتات، وإنه أنجز مهاماً جديدة في المطبخ والمنزل وفي التعاون بين أكثر من روبوت دون ضبط إضافي، كما عرضت مثالاً لتركيب قطع مكعبات بدقة.
التعلّم بعد التسليم
قدّمت AgiBot مع النموذج أداتين مساندتين:
- Genie Evolver: نظام تدريب لاحق يجمع نحو مئة روبوت حقيقي مع محاكاة فيزيائية ونماذج عالم، فتعود خبرات الروبوتات لتحديث النموذج ثم يُختبر من جديد.
- Genie Master: إطار وكيل يسجّل نجاحات الروبوت وإخفاقاته أثناء العمل، ويلخّصها في نهاية كل يوم لتصبح ذاكرة يرجع إليها في المهام المشابهة.
ومن الأمثلة التي عرضتها الشركة روبوت يعمل في متجر صغير، ارتفعت نسبة نجاحه في إتمام سلسلة المهام كاملة من 28.6% في اليوم الأول إلى 85.7% بعد خمسة أيام.
ما الذي ينقص الصورة؟
تقول AgiBot إن النموذج تصدّر ثلاثة مقاييس هي RoboDojo وRoboTwin وRoboColiseum، لكنها لم تنشر أرقاماً تفصيلية تسمح بالمقارنة المستقلة، ووعدت بفتح مصدر النموذج بالكامل قبل نهاية 2026 من دون تحديد الرخصة أو الموعد الدقيق. سأنتظر النسخة المفتوحة لأرى كيف ستستفيد منها الجامعات ومختبرات الروبوتات في عالمنا العربي، فهي تحتاج نماذج قابلة للتجربة دون تكاليف ترخيص.
المصدر: إعلان AgiBot الرسمي.
المصدر: agibot.com.cn