Otkriveno je da su Samsungov samostalno razvijeni AI model generiranja slika i interni alati za produktivnost u potpunosti AI
Prema navodima nekih medija, Samsung je 24. studenog dodatno ubrzao ulaganja u generativnu umjetnu inteligenciju. Nakon što je objavio vlastiti veliki jezični model “Gaussian”, tvrtka je potvrdila da je razvoj proširila i na modele za generiranje slika, čime se strategija “potpune internalizacije umjetne inteligencije” dodatno učvršćuje.
Samsung Research Institute — glavna istraživačka organizacija unutar Samsunga — razvio je “Agent Builder”, alat za izgradnju AI agenata temeljen na Gaussianu. Alat nudi no-code sučelje, dostupan je unutar sustava kompanije, a zaposlenici mogu jednostavnim “povuci-i-ispusti” postupkom slagati AI agente za specifične poslovne potrebe. Kombiniraju se elementi poput ulazno-izlaznih prozora, AI modela, logičkih blokova i interne analitičke usluge “DoXA”, i to bez ikakvog programiranja. Istovremeno je Samsung iskoristio multimodalne mogućnosti modela Gaussian kako bi razvio internu uslugu pretraživanja znanja “Sirius”. Glavna inovacija Siriusa je grafna struktura informacija, koja omogućuje razumijevanje i međusobno povezivanje sadržaja poput tablica, slika i privitaka. Primjerice, može pretvoriti podatke iz tablice u prirodni jezik ili izvući tekstualne opise iz slika — nešto što klasične metode pretraživanja teško postižu. Sirius je trenutno u beta fazi i koristi se za pronalaženje podataka vezanih uz razvoj proizvoda, tehničke teme i interne stručnjake.
Najzanimljiviji napredak odnosi se na novi model generiranja slika temeljen na referentnim slikama. Za razliku od modela koji ovise samo o tekstualnim upitima, Samsungov model može kombinirati tekstualne instrukcije i jednu ili više referentnih slika. Na taj način prepoznaje ključne vizualne značajke sa slike, zadržava njihovu bit, ali istovremeno omogućuje kreativne izmjene opisane tekstom. Interna statistika pokazuje da je upotreba ovog samostalno razvijenog modela porasla za impresivnih 153% mjesečno nakon puštanja u internu upotrebu.
Tijekom razvoja tim se suočio s izazovom pronalaženja adekvatnih temeljnih modela, posebno krajem 2024., kada je nedostajalo otvorenih, komercijalno primjenjivih i lako trenjivih modela. Na kraju su odabrali učinkovit open-source model te su mu kroz vlastite skupove podataka i dodatne metode značajno poboljšali sposobnost učenja i prilagodili ga Samsungovim potrebama.
