អស់រយៈពេលមួយទសវត្សរ៍ ការប្រតិបត្តិបណ្តាញសរសៃប្រសាទជ្រៅនៅលើ GPUs បានកំណត់ពីរបៀបដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិតត្រូវបានបង្កើតឡើង។ ការចាប់ផ្តើមមួយហៅថា Unconventional AI កំពុងបង្កើតករណីដែលការកើនឡើងបន្ទាប់នៃប្រសិទ្ធភាពនឹងតម្រូវឱ្យមានប្រភេទកុំព្យូទ័រផ្សេងគ្នាជាមូលដ្ឋាន ដែលច្បាប់នៃរូបវិទ្យាធ្វើការគណនាដោយផ្ទាល់។
នៅថ្ងៃទី 25 ខែមិថុនា ឆ្នាំ 2026 ក្រុមហ៊ុនបានចេញផ្សាយ Un-0 ដែលជាម៉ាស៊ីនបង្កើតរូបភាពដែលដំណើរការដោយប្រព័ន្ធក្លែងធ្វើនៃលំយោលគូ។ AI មិនធម្មតាពិពណ៌នាអំពីគម្រោងនេះថាជាការបង្ហាញពីការលេចចេញនូវ "ស្រទាប់ខាងក្រោមកុំព្យូទ័ររូបវិទ្យា"" ហើយវាកំពុងបញ្ចេញទម្ងន់គំរូ កូដហ្វឹកហាត់ និងការវិភាគដោយបើកចំហរ។ For more context on this story, see our ongoing AI trends.
ការចេញផ្សាយនេះបានទាក់ទាញការចាប់អារម្មណ៍យ៉ាងឆាប់រហ័សនៅក្នុងសហគមន៍អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ ដោយឈានដល់ទំព័រមុខនៃព័ត៌មាន Hacker និងជំរុញឱ្យមានការពិភាក្សាអំពីថាតើជម្រើសជំនួសសម្រាប់ស្ថានភាព GPU-and-transformer អាចប្រកួតប្រជែងយ៉ាងពិតប្រាកដ។
ផ្គូផ្គងការបង្កើតរូបភាពធម្មតានៅគុណភាពនៃការចាប់ផ្តើមរបស់វា។
Un-0 ឈានដល់ FID 6.74 នៅលើ ImageNet លក្ខខណ្ឌថ្នាក់ក្នុងកម្រិត 64x64។ FID ឬ Fréchet Inception Distance គឺជារង្វាស់ស្ដង់ដារនៃគុណភាពនៃការបង្កើតរូបភាព ដែលទាបជាងនេះគឺប្រសើរជាង។ Unconventional AI និយាយថា ពិន្ទុត្រូវគ្នានឹងគុណភាពនៃវិធីសាស្ត្របង្កើតរូបភាពធម្មតានាំមុខគេ នៅពេលពួកគេត្រូវបានបោះពុម្ពដំបូង។
ក្រុមហ៊ុននេះនិយាយដោយត្រង់ថានៅតែមានគម្លាតទៅនឹងព្រំដែនសព្វថ្ងៃនេះ។ Un-0 មិនទាន់បិទគម្លាតនៃការអនុវត្តជាមុខងារនៃការរាប់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រទាក់ទងនឹងគំរូនៃការសាយភាយទំនើប។ ប៉ុន្តែក្រុមនេះបានកំណត់លទ្ធផលជាភស្តុតាងនៃគោលគំនិតដែលថាបន្ទុកការងារ AI ទំនើបអាចត្រូវបានគូសផែនទីលើថាមវន្តនៃប្រព័ន្ធរូបវន្ត។
ក្រុមហ៊ុនបានសរសេរនៅក្នុងសេចក្តីប្រកាសរបស់ខ្លួនថា "តាមចំណេះដឹងរបស់យើង Un-0 គឺជាម៉ាស៊ីនបង្កើតរូបភាពដែលមានសមត្ថភាពបំផុតរហូតមកដល់បច្ចុប្បន្នដើម្បីប្រើប្រាស់ការក្លែងធ្វើប្រព័ន្ធថាមវន្តរូបវ័ន្ត"។
របៀបដែលចំនួនប្រជាជននៃលំយោលគូររូបភាពមួយ។
ម៉ាស៊ីនគណនារបស់ Un-0 គឺជាចំនួនប្រជាជនដ៏ច្រើននៃលំយោល ដែលនីមួយៗត្រូវបានភ្ជាប់ជាមួយឧបករណ៍ផ្សេងទៀត ដែល ភាពខ្លាំងនៃការភ្ជាប់គ្នារវាងរាល់គូនៃលំយោលគឺជាប៉ារ៉ាម៉ែត្រចម្បងដែលអាចរៀនបាន នៃគំរូ។ ប្រព័ន្ធនេះត្រូវបានយកគំរូតាមអ្វីដែលគេស្គាល់ថាជា Kuramoto oscillators ដែលនៅក្នុង oscillator នីមួយៗបង្វិលតាមប្រេកង់ធម្មជាតិរបស់វា ខណៈពេលដែលត្រូវបាន nudged ដោយការទាញនៃ oscillator ផ្សេងទៀត។
ក្រុមហ៊ុនផ្តល់នូវភាពស្រដៀងគ្នាដ៏វិចារណញាណ។ រូបភាព Metronomes ពីរដែលគូសជាប់គ្នានៅលើតុរួមគ្នា។ អាស្រ័យលើថាតើពួកគេមានឥទ្ធិពលខ្លាំងទៅលើគ្នាទៅវិញទៅមកយ៉ាងណានោះ ពួកគេបានធ្លាក់ចូលទៅក្នុងការជាប់គាំង ឬដោះស្រាយនៅក្នុងការប្រឆាំង។ ធ្វើមាត្រដ្ឋានពីលំយោលពីរដល់រាប់ពាន់ ហើយចំនួនប្រជាជនរៀបចំដោយខ្លួនឯងទៅជាគំរូ។
ការបង្កើតរូបភាពជាមួយ Un-0 ធ្វើតាមប្រាំជំហាន។ ប្រព័ន្ធចាប់ផ្តើមពីភាពចៃដន្យ ដោយកំណត់ដំណាក់កាលនៃលំយោលនីមួយៗទៅជាមុំចៃដន្យ ដែលដើរតួជាគ្រាប់ពូជដែលស្មើនឹងសំឡេងរំខាន គំរូនៃការសាយភាយ ឬគំរូ GAN ។ លំយោលមួយក្រុមតូចជាងទីពីរ អ៊ិនកូដថ្នាក់រូបភាពដែលបានស្នើសុំ ដូចជា ផ្កាថ្ម ឬភ្នំភ្លើង ហើយត្រូវបានបញ្ចូលទៅក្នុងចំនួនប្រជាជនសំខាន់ៗ។ បន្ទាប់មកប្រព័ន្ធត្រូវបានបញ្ចេញ ដោយអនុញ្ញាតឱ្យលំយោលទាញគ្នាទៅវិញទៅមក រហូតទាល់តែពួកគេតាំងខ្លួនឆ្ពោះទៅរករដ្ឋមួយដែលកំណត់ដោយការភ្ជាប់គ្នាដែលបានសិក្សារបស់ពួកគេ។ រូបភាពត្រូវបានអានចេញនៅពេលកំណត់មួយ ហើយឆ្លងកាត់ឧបករណ៍ឌិកូដ។
និក្ខេបបទប្រសិទ្ធភាពថាមពល 1,000x
ការលើកទឹកចិត្តកាន់តែស៊ីជម្រៅគឺថាមពល។ គោលដៅដែលបានបញ្ជាក់របស់ AI មិនធម្មតាគឺដើម្បីដំណើរការ AI ទំនើបដោយប្រើប្រាស់ថាមពលតិចបំផុតប្រហែល 1,000 ដង** ជាងម៉ាស៊ីនបច្ចុប្បន្នត្រូវការ។
អាគុយម៉ង់គឺថាលំយោលគឺជាសៀគ្វីរូបវិទ្យាបឋម។ ប្រព័ន្ធលំយោលគូអាចត្រូវបានអនុវត្តដោយផ្ទាល់នៅក្នុង CMOS ឬស្រទាប់ខាងក្រោមរូបវិទ្យាផ្សេងទៀត ដូច្នេះរូបវិទ្យានៃឧបករណ៍ខ្លួនវាអនុវត្តការគណនាជាជាងការក្លែងធ្វើនៅលើខួរក្បាលធម្មតា។ ប្រសិនបើច្បាប់នៃរូបវិទ្យាអាចប្រតិបត្តិបន្ទុកការងារ AI ក្រុមហ៊ុនបានប្រកែកថា ស្រទាប់ខាងក្រោមប្រតិបត្តិអាចមើលទៅខុសគ្នាខ្លាំងពីចង្កោម GPU សព្វថ្ងៃនេះ។
ក្រុមហ៊ុនបានចង្អុលទៅខ្សែបន្ទាត់វែងនៃគំនិតកុំព្យូទ័រផ្អែកលើរូបវិទ្យា រួមទាំងកុំព្យូទ័រ neuromorphic បណ្តាញ Hopfield ការគណនាអាងស្តុកទឹក បណ្តាញ Hamiltonian និង Liquid ម៉ាស៊ីន Neural Wave Machine ការគណនាទែរម៉ូឌីណាមិក និងការងារពីមុនលើ Kuramoto oscillators ។ វាក៏គូរប៉ារ៉ាឡែលជីវសាស្រ្តផងដែរ៖ សកម្មភាពចង្វាក់ និងការធ្វើសមកាលកម្មគឺរីករាលដាលនៅក្នុងខួរក្បាល ហើយត្រូវបានគេសន្មត់ថាជាយូរយារណាស់មកហើយ ដើម្បីអនុវត្តការងារតាមការគណនា ដូចជាការភ្ជាប់លក្ខណៈពិសេសដែលបានចែកចាយទៅជាការយល់ឃើញរួមគ្នា។
ថ្ងៃដំបូង បើកកូដ និងការអញ្ជើញ
AI មិនធម្មតាគឺច្បាស់ណាស់ថានេះគឺជាការចាប់ផ្តើមជាជាងផលិតផលដែលបានបញ្ចប់។ ការរុករកដំបូងបង្អស់របស់ Un-0 មិនមែនជារឿងថ្មីនោះទេ ប៉ុន្តែក្រុមហ៊ុនបានពង្រីកវាទៅជាស្តង់ដារទូទៅធំជាង ធ្វើការវិភាគលើឌីណាមិក និងផ្តល់ការបកស្រាយលើឥរិយាបថរបស់គំរូ។
តាមរយៈការចេញផ្សាយទម្ងន់ និងកូដ ក្រុមការងារសង្ឃឹមថានឹងធ្វើឱ្យកាន់តែងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកផ្សេងទៀតក្នុងការពិសោធន៍ជាមួយនឹងគំរូដែលមានមូលដ្ឋានលើថាមវន្តរាងកាយ។ ក្រុមហ៊ុននិយាយថាខ្លួនជឿថាអ្នកស្រាវជ្រាវអាចរុញហួសពី Un-0 យ៉ាងឆាប់រហ័ស ហើយថាវិស័យនេះនៅមានដំណាក់កាលដំបូងក្នុងកិច្ចខិតខំប្រឹងប្រែងរបស់ខ្លួនក្នុងការរៀបចំឡើងវិញនូវ AI ទំនើបនៅលើសក្ដានុពលរូបវន្ត និងឈានដល់ការទទួលបានប្រសិទ្ធភាពថាមពលប្រហែល 1,000x ដែលវាកំពុងតាម។
សម្រាប់ពេលនេះ Un-0 គឺជាវត្ថុបុរាណស្រាវជ្រាវជាជាងការទម្លាក់ជំនួសសម្រាប់ម៉ូដែលរូបភាពផលិតកម្ម។ ប៉ុន្តែវាមកដល់នៅពេលថាមពល និងថ្លៃដើមនៃការដំណើរការប្រព័ន្ធ AI ដ៏ធំបានក្លាយជាកង្វល់កណ្តាលសម្រាប់សហគ្រាស និងអ្នកស្រាវជ្រាវដូចគ្នា ហើយវាតំណាងឱ្យការប៉ុនប៉ងច្នៃប្រឌិតមួយបន្ថែមទៀតដើម្បីចោទសួរថាតើគំរូ GPU-centric គឺជាមធ្យោបាយតែមួយគត់ឆ្ពោះទៅមុខ។
ប្រភព៖ "ការណែនាំ Un-0៖ ការបង្កើតរូបភាពជាមួយលំយោលគូ" Unconventional AI ថ្ងៃទី 25 ខែមិថុនា ឆ្នាំ 2026។---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
