穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学基础模型研究所与 Inception42 于10月15日推出 Jais 3，将其阿拉伯语 AI 产品扩展至语音、写作和工具连接任务。
此次发布包括六个参数量从9亿到3750亿的语言模型，以及 Jais Speech。开发者表示，这些模型可通过 Hugging Face 获取。
日常语言是任务的一部分
Jais Speech 面向现代标准阿拉伯语和地区方言，包括说话者在阿拉伯语、英语和法语之间切换的对话。
这些语言模型也面向阿拉伯语文档工作。开发者表示，连接到软件工具后，它们可以研究主题，并生成或编辑文档、电子表格和演示文稿。一个单独的智能体平台被描述为即将推出。
公告中的性能比较来自 IFM 和 Inception42 的评估。它们提供的是开发者测试条件下的证据，而非对阿拉伯语应用中领先地位的独立确认。
正确的转录只是开始
对于工作场所助手而言，识别词语只是更长流程中的一个阶段。系统还必须识别说话者想要什么、保留姓名和数字，并以适当的语域生成材料。
设想一个助手将口头请求转化为正式任命函。它需要区分对话式措辞和适合文档的措辞，保留任命细节，并避免添加从未提供的信息。这展示的是一个评估场景，而不是已报告的部署。
当模型能够使用工具时，类似的检查也适用。生成一个看似合理的计划，并不能证明每个操作都正确完成。
测试完整工作流程
AIYXL 视角：当针对特定语言的开发能够改善人们可完成的工作时，它才变得有价值。对于阿拉伯语 AI，有用的测试应包括方言差异、混合语言输入、文档一致性以及从误解中恢复的能力。
评估 Jais 3 的组织可以从由本地用户审阅的具有代表性的任务开始。衡量从第一条口头指令到最终文档之间仍需多少修正，将能实际反映其价值。