Kyutai تطلق REKI، نموذج رؤية ولغة وفعل بحجم 2.4 مليار معامل للروبوتات

أطلق Kyutai، وهو مختبر أبحاث في مجال الذكاء الاصطناعي مقره باريس، نموذج REKI، وهو نموذج رؤية ولغة وفعل (VLA) بحجم 2.4 مليار معامل مصمم للتحكم في معالجة الأشياء بالروبوتات. وأُعلن عن النموذج في 17 أكتوبر 2026، وطُوّر بالتعاون مع Inria، المعهد الوطني الفرنسي للعلوم الرقمية، ومع المدرسة الهندسية École des Ponts.

يسلط الفريق الضوء على ميزتين. فقد دُرّب REKI مسبقاً على بيانات متاحة للعامة حصراً، كما يحتفظ بذاكرة قليلة التكلفة لما جرى في ماضيه القريب، بدلاً من الاستدلال استناداً إلى لقطة واحدة فقط.

لماذا تهم الذاكرة للروبوتات

تهدف نماذج VLA إلى تحويل مدخلات الكاميرا والتعليمات المكتوبة بلغة طبيعية مباشرة إلى أفعال للروبوت. ويقرر كثير من هذه الأنظمة كل حركة استناداً إلى الإطار الحالي فقط، وهو ما قد يوقعها في الأخطاء عند المهام المتعددة الخطوات أو عندما يخرج جسم ما من مجال رؤية الكاميرا.

يمكن لنموذج يتذكر تاريخه القريب، من حيث المبدأ، أن يتعامل مع المهام المتتالية بقدر أكبر من الترابط، مثل فتح درج ثم وضع غرض بداخله. ويكتسب إبقاء هذه الذاكرة رخيصة أهمية لأن الروبوتات تعمل عادةً بإمكانات حوسبة محدودة مدمجة فيها. ولم تتوفر في المادة التي اطلعنا عليها تفاصيل كاملة عن تقييم REKI، بما في ذلك المهام والمعايير التي خضع لها.

نهج البيانات المفتوحة

جاء كثير من التقدم في تعلم الروبوتات من نماذج دُرّبت على مجموعات بيانات مملوكة لا تشاركها الشركات. ويسهّل الاعتماد على البيانات العامة وحدها على باحثين آخرين إعادة إنتاج النتائج والبناء عليها، وهي نقطة قد تجعل REKI مرجعاً مفيداً للمختبرات الأكاديمية.

يشتهر Kyutai بإصداراته المفتوحة مثل Moshi، نموذج الصوت الفوري الخاص به. ومع REKI، يمدّ المختبر نهجه البحثي المفتوح إلى مجال الروبوتات، ويعكس المشروع التعاون المتنامي بين مختبرات الذكاء الاصطناعي الخاصة والمؤسسات البحثية العامة في فرنسا.