Ao que tudo indica, a nova IA da Meta tem capacidade de gerar ou completar imagens de forma semelhante a um humano, utilizando a “geração guiada por conhecimento”. A novidade foi apresentada pela empresa esta semana.
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O modelo, chamado Image Joint Embedding Predictive Architecture (I-JEPA), compara representações abstratas de imagens em vez de pixels, resultando em um desempenho robusto em várias tarefas de visão computacional e uma maior eficiência computacional em comparação com outros modelos similares.
A I-JEPA é a concretização da visão do cientista-chefe de IA da Meta, Yann LeCun, que propôs em 2022 a criação de uma máquina capaz de aprender modelos internos de “como o mundo funciona”, acelerando o treinamento, permitindo o raciocínio para a conclusão de tarefas completas e garantindo flexibilidade para cenários incomuns de inteligência artificial.
A nova IA da Meta foi treinada com uma ampla variedade de imagens e textos reais, o que a capacita a distinguir objetos e cenários. Essa solução ajuda a resolver problemas comuns em geradores de imagens por IA, como representação incorreta de mãos e objetos fisicamente impossíveis.
Nova IA da Meta imita aprendizado humano por “senso comum” para se destacar
A Meta afirma que o trabalho realizado nos modelos I-JEPA é baseado na ideia de que os seres humanos adquirem um amplo conhecimento básico sobre o mundo apenas observando-o passivamente. A empresa destaca que esse conhecimento de senso comum é fundamental para permitir um comportamento inteligente, incluindo a aquisição eficiente de novos conceitos, fundamentação e planejamento.
Graças ao conhecimento adquirido, a I-JEPA é capaz de criar imagens a partir de rascunhos, preenchendo as lacunas e gerando figuras realistas, diz a empresa. O modelo pode adicionar cores, ajustar detalhes de iluminação e compor planos de fundo.
Atualmente, a I-JEPA está disponível como um projeto de código aberto, permitindo que os desenvolvedores explorem o potencial do modelo em suas próprias soluções e estudem seu comportamento. A IA pode ser encontrada no diretório oficial do Facebook Research no GitHub (github.com).
