6 Minutit
Samsung kiirendab vaikides oma tehisintellekti strateegiat. Pärast Gaussi ja Gauss 2.0 versioone on ettevõte täiustanud generatiivseid mudeleid ning loonud Agentic AI tööriistakomplekti, mille eesmärk on kiirendada arendust, parandada sisemist otsingut ja valmistuda süsteemitasoni tehisintellektiks tulevaste Galaxy telefonide jaoks.
Agentic Builder: koodita tehisintellekt, mis koostab agente nagu Lego
Korea allikate teatel on Samsung Research loonud Agentic Builderi, mis tugineb uuematele Gauss variatsioonidele — Gauss 2.3, Gauss 2.3 Think ja Gauss O Flash. Tööriist on kirjeldatud kui koodita (no-code), liidesepõhine keskkond, kus meeskonnad saavad koostada äriliselt kriitilisi AI-agente, lohistades ja kombineerides modulaarseid komponente.
Kuidas Agentic Builder töötab
Agentic Builder võimaldab visuaalset ühendamist: kasutajad lisavad sisendi- ja väljundaknaid, määravad spetsialiseeritud mudelid, konfigureerivad andmevooge ja kinnitavad loogikat, mis juhib otsuste tegemist. See lähenemine vähendab arendusressursside vajadust ja võimaldab kiiret prototüüpimist — alates klienditeeninduse assistendist kuni keerukate sisemiste protsesside automatiseerimiseni.
DoXA: dokumendianalüüsi tuum
Agentic Builderi kompositsiooni keskmes on Samsungi oma DoXA loogika — dokumendianalüüsi mootor, mis aitab agentidel mõista ärikonteksti kiiresti ja täpselt. DoXA sarnaneb teadmiste ekstraheerimise kihtidele, mis teisendavad mitmes formaadis teksti (PDF, tabelid, e-kirjad) struktureeritud teadmisteks ja seostavad need ärireeglitega.
Kasutusjuhtumid ja integratsioon
Agentic Builder on mõeldud mitmele tasandile: tooteinsenerid võivad luua prototüüpe, IT meeskonnad integreerida agentide töövooge back-end süsteemidega ning ärikasutajad konfigureerida spetsiifilisi automatiseeritud ülesandeid ilma püsiva arenduseta. Typilised kasutusjuhtumid hõlmavad:
- tehniline dokumentatsioonide otsing ja kokkuvõtete genereerimine;
- automatiseeritud järelmeetmete töövood (alert -> analüüs -> soovitus);
- tooteideede prototüüpimine ja klienditoe AI-assistendid;
- andmepõhised otsusmudelid, mis kombineerivad teksti, tabelite ja piltide analüüsi.
Selline modulaarne koodita tööriist toetab ka arendajaid: nad saavad luua kohandatud mooduleid ja pluginaid, mis laiendavad Agentic Builderi funktsionaalsust, säilitades samas lihtsa kasutajaliidese ärikasutajatele.
Sirius: multimodaalne otsing ja tarkam teadmiste leidmine
Samsung on rakendanud Gaussi multimodaalseid võimalusi ka sisemisele teadmiste otsinguteenusele koodnimega Sirius. Tavapärase märksõnaotsingu asemel kasutab Sirius teadmiste graafi lähenemist ning suudab indekseerida ja pärida teksti, numbreid, tabeleid, pilte ja manuseid. Samsung Researchi allikas TheElecile märkis, et Sirius on hetkel töötajatele saadaval beta-teenusena, peamiselt tootearenduse teadmiste ja ülesannete tehnilise info leidmiseks.
Multimodaalne indekseerimine ja teadmiste graaf
Siriuse arhitektuur lähtub ideest, et organisatsiooni teadmised on heterogeensed: projektidokumentatsioon, CAD-pildid, meetodikirjeldused, testitulemused ja koodinäited. Multimodaalne indekseerimine võimaldab siduda need eri tüüpi objektid ühtseks teadmuste võrgustikuks (knowledge graph), millelt saab teha semantilisi päringuid — mitte ainult leida dokumenti, vaid ka vastuseid ja samme konkreetse probleemi lahendamiseks.
Pildi genereerimise ja transformatsiooni täiustused
Siriuse multimodaalne süda on paari pandud uuendatud pildigeneratsiooni torustikuga. Samsung on adresseerinud pildimudelite levinud piiranguid — näiteks soovitud detailide ebaõige kujutamine või võimetus luua tundmatuid objekte — lisades referentspildid ja treenides struktuuri, mis säilitab objekti võtmetunnused, kui seda muudetakse looduskeelsete viipete (prompts) abil.
Selle lähenemise eelised on mitmekesised: disainerid saavad genereerida kõrge täpsusega variatsioone olemasolevatest komponentidest, tootearendajad saavad luua visuaalseid prototüüpe ja QA meeskonnad visualiseerida teststsenaariume, kus detailide säilimine on kriitilise tähtsusega.
Andmestikud ja avatud lähtekoodiga mudelite optimeerimine
Et ületada lõplike pildimudelite ja latent difusiooni piiranguid, lõi Samsung kohandatud ja optimeeritud andmestiku, mis aitab avatud lähtekoodiga mudelitel õppida väljaspool nende esialgseid kitsaskohti. Optimeeritud andmestik ja täiendav fine-tuning vähendavad artefakte ning parandavad objekti järjepidevuse säilimist transformatsioonide ajal.
Samsungi sisemine kasutus pildi mudelite puhul kasvas ettevõtte andmetel pärast viimast uuendust 153%. See tase näitab nii tööriistade ärilist väärtust kui ka vajadust süsteemide edasiseks optimeerimiseks ja mõõdikute lõplikuks valideerimiseks.
Miks see on tähtis telefonide ja ettevõtete jaoks
Samsung plaanib kasutada täiustatud Gauss mudeleid laiemalt nii sisemiselt kui ka toodetes. Laialt eeldatakse, et Galaxy S26 saab esimese telefonina toetama Agentic AI süsteemitasoni, kus on räägitud mitme mudeli, sh Gauss, Gemini ja Perplexity, toetusest. See võiks tähendada seadmes olevaid assistente, mis koondavad võimekusi vastavalt vajadusele, rikkalikumaid otsingufunktsioone ja nutikamaid pilditöötluse tööriistu, mis on sisse ehitatud süsteemsetesse rakendustesse.
Mõju lõppkasutajale: kontekstiteadlikkus ja privaatsus
Tarbijatele tähendaks see rohkem kontekstiteadlikke funktsioone: assistendid võivad mõista rakenduse konteksti, pakkuda kohandatud soovitusi ja toimuda offline režiimis, kui mudeleid on optimeeritud seadmes töötamiseks. Samas tõstab see esile küsimusi andmeturbe ja privaatsuse kohta — eriti kui süsteemid kasutavad ettevõtte sisemisi teadmisi või isikutuvastusega seotud andmeid. Samsung peab tasakaalustama lojaalselt erakohandatud on-device AI eelised ja range andmekaitse nõuded.
Ettevõtte tasandi kasu: efektiivsus ja teadmiste juhtimine
Ettevõtetele pakub Agentic Builder koos Siriuse-suguse otsinguga eeliseid teadmiste liikumises ja töövoo automatiseerimises. Drag-and-drop lähenemine võimaldab ärikasutajatel luua spetsiifilisi lahendusi, ilma et iga lahenduse arendamiseks oleks vaja pikaajalist tarkvaraarendust. See võib vähendada sõltuvust IT-ressurssidest, kiirendada vastamise aega tehnilistele probleemidele ja suurendada organisatsiooni teadmisjuhtimise efektiivsust.
Arendajate ja partnerite roll
Kuigi Agentic Builder rõhutab koodivaba kogemust, jääb arendajatele oluline roll: kohandatud integratsioonid, turvalisuse tagamine, andmevoogude loomine ning mudelite pidev peenhäälestus. Partnerid võivad pakkuda spetsiifilisi mooduleid (nt finantsanalüüsi moodulid, meditsiinikohased interpretatsioonid), mis laiendavad Agentic Builderi võimalusi eri tööstusharudes.
Tuleviku suund ja konkurentsipositsioon
Samsung liigub suunas, kus ettevõte püüab saavutada suuremat iseseisvust AI ökosüsteemis: oma mudelid (Gauss perekond), sisetööriistad (Agentic Builder, DoXA) ja otsinguplatvormid (Sirius) loovad omavahel tihedalt ühendatud väärtusahela. See strateegia võib aidata Samsungil konkureerida teiste suurte AI-ökosüsteemide vastu, pakkudes tugevat kombineeritud lahendust, kus riistvara, tarkvara ja mudelid on tihedalt kooskõlastatud.
Samal ajal on oluline, et Samsung jätkaks avatud standardite ja koostöö toetust, et säilitada paindlikkus integratsioonide ja kolmanda osapoole arenduse osas. Avatud lähtekoodiga mudelite ja standardsete API-de kombineerimine Samsungi sisemiste tööriistadega võib soodustada laiemat adopteerimist ning vähendada vendor-lock-in riske.
Oodata on, et Samsung jätkab Gauss ja sellega seotud tööriistade iteratsiooni, et positsioneerida end sõltumatumalt ja konkurentsivõimelisemalt AI tulevikus — nii tarbijatele kui ka äriklientidele.
Allikas: sammobile
Jäta kommentaar