Kwa muongo mmoja, kutekeleza mitandao ya kina ya neva kwenye GPUs kumefafanua jinsi akili bandia hujengwa. Uanzishaji unaoitwa Unconventional AI unafanya kesi kwamba hatua inayofuata ya ufanisi itahitaji aina tofauti ya kompyuta, ambayo sheria za fizikia hufanya kompyuta moja kwa moja.
Mnamo tarehe 25 Juni 2026, kampuni ilitoa Un-0, jenereta ya picha inayoendeshwa na mfumo ulioiga wa oscillators zilizounganishwa. AI isiyo ya kawaida inaelezea mradi kama onyesho la "kanzu ndogo ya kompyuta inayojitokeza,"" na inatoa uzani wa kielelezo, msimbo wa mafunzo, na uchanganuzi wa upunguzaji damu kwa uwazi. For more context on this story, see our ongoing breaking AI news.
Toleo hili lilivutia usikivu wa jumuiya ya wasanidi programu, na kufikia ukurasa wa mbele wa Habari za Hacker na kuzua mjadala kuhusu kama mbadala wa hali iliyopo ya GPU-na-transformer zinaweza kushindana kihalisi.
Inalingana na utengenezaji wa picha za kawaida katika ubora wake wa uzinduzi
Un-0 hufikia FID 6.74 kwenye ImageNet yenye masharti ya darasa katika mwonekano wa 64x64. FID, au Fréchet Inception Distance, ni kipimo cha kawaida cha ubora wa kuunda picha ambapo chini ni bora zaidi. AI isiyo ya kawaida inasema kuwa alama hiyo inalingana na ubora wa mbinu za kawaida za kutengeneza picha wakati zilipochapishwa mara ya kwanza.
Kampuni ni wazi kwamba bado kuna pengo kwa mpaka wa leo. Un-0 bado haizibi pengo la utendakazi kama kipengele cha hesabu ya vigezo inayohusiana na miundo ya kisasa ya uenezaji. Lakini timu inaweka matokeo kama uthibitisho wa dhana kwamba mzigo wa kisasa wa AI unaweza kuchorwa kwenye mienendo ya mfumo halisi.
"Kwa ufahamu wetu, Un-0 ndio jenereta ya picha yenye uwezo zaidi hadi sasa kutumia uigaji wa mfumo wa nguvu," kampuni iliandika katika tangazo lake.
Jinsi idadi ya oscillators inavyochora picha
Injini ya kukokotoa ya Un-0 ni idadi kubwa ya visisitizo, kila moja ikiunganishwa na nyingine, ambapo nguvu za kuunganisha kati ya kila jozi ya oscillators ni vigezo vya msingi vinavyoweza kusomeka vya modeli. Mfumo huu umeundwa kwa kutumia kile kinachojulikana kama oscillators za Kuramoto, ambapo kila oscillator huzunguka kwa masafa yake ya asili huku kikisukumwa na mvutano wa kila oscillator nyingine.
Kampuni inatoa mlinganisho wa angavu. Picha ya metronomes mbili zikicheza bega kwa bega kwenye meza ya pamoja. Kulingana na jinsi wanavyoshawishiana kwa nguvu, wanaanguka kwenye lockstep au kukaa katika upinzani. Pima kiwango hicho kutoka kwa oscillators mbili hadi maelfu, na idadi ya watu hujipanga katika mifumo.
Kuunda picha kwa kutumia Un-0 kunafuata hatua tano. Mfumo huanza kutoka kwa nasibu, kuweka awamu ya kila oscillator hadi pembe ya nasibu, ambayo hufanya kazi kama mbegu sawa na kelele modeli ya uenezi au sampuli za GAN. Kundi la pili, dogo la oscillata husimba darasa la picha lililoombwa, kama vile daisy au volcano, na huunganishwa katika idadi kuu ya watu. Mfumo huo hutolewa, na kuruhusu oscillators kuvuta kwa kila mmoja hadi kutulia kuelekea hali iliyoagizwa na kuunganisha kwao kujifunza. Picha husomwa kwa wakati uliowekwa na kupitishwa kupitia avkodare.
Nadharia ya 1,000x ya ufanisi wa nishati
Motisha ya kina ni nishati. Lengo lisilo la kawaida la AI lililotajwa ni kuendesha AI ya kisasa kwa takribani nishati mara 1,000 kuliko mahitaji ya mashine za leo.
Hoja ni kwamba oscillator ni mzunguko wa asili wa mwili. Mfumo wa pamoja wa oscillator unaweza kutekelezwa moja kwa moja katika CMOS au substrates nyingine za kimwili ili fizikia ya kifaa yenyewe kutekeleza hesabu, badala ya kuiga kwenye kichakataji cha kawaida. Ikiwa sheria za fizikia zinaweza kutekeleza mzigo wa kazi wa AI, kampuni inahoji, sehemu ndogo ya utekelezaji inaweza kuonekana tofauti kabisa na vikundi vya leo vya GPU.
Kampuni inaelekeza kwenye mstari mrefu wa mawazo ya kompyuta yanayotegemea fizikia, ikiwa ni pamoja na kompyuta ya neuromorphic, mitandao ya Hopfield, kompyuta ya hifadhi, mitandao ya Hamiltonian na Liquid, Mashine za Neural Wave, kompyuta ya thermodynamic, na kazi ya awali kwenye oscillators za Kuramoto. Pia huchora ulinganifu wa kibayolojia: shughuli za midundo na ulandanishaji zimeenea katika ubongo na kwa muda mrefu zimekisiwa kufanya kazi ya kukokotoa, kama vile kuunganisha vipengele vilivyosambazwa katika mitazamo thabiti.
Siku za mapema, fungua msimbo, na mwaliko
AI isiyo ya kawaida ni wazi kuwa huu ni mwanzo badala ya bidhaa iliyokamilishwa. Ugunduzi wa zamani wa Un-0 sio mpya, lakini kampuni imeiongeza hadi kiwango kikubwa cha uzalishaji, ilifanya uchanganuzi uliopunguzwa wa mienendo, na kutoa mtazamo wa kufasiri tabia ya modeli.
Kwa kuachilia uzani na msimbo, timu inatarajia kurahisisha wengine kufanya majaribio na miundo inayojikita katika mienendo ya kimwili. Kampuni hiyo inasema inaamini watafiti wanaweza kusukuma haraka zaidi ya Un-0, na kwamba uwanja bado uko mapema katika juhudi zake za kuweka upya AI ya kisasa kwenye mienendo ya kimwili na kufikia takribani faida 1,000 za ufanisi wa nishati inazofuatilia.
Kwa sasa, Un-0 ni vizalia vya utafiti badala ya kubadilisha mifano ya picha za uzalishaji. Lakini inafika wakati nishati na gharama ya kuendesha mifumo mikubwa ya AI imekuwa jambo la msingi kwa biashara na watafiti sawa, na inawakilisha moja ya majaribio ya ubunifu zaidi ya kuhoji kama dhana ya GPU-centric ndiyo njia pekee ya kusonga mbele.
Chanzo: "Tunawaletea Un-0: Inazalisha Picha zenye Viwimbi vilivyounganishwa," AI Isiyo ya Kawaida, Juni 25, 2026.---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
