मेटा का लामा: अरबों डाउनलोड

ओपन सोर्स पावरहाउस

2023 में अपनी शुरुआत के बाद से, मेटा के ओपन-सोर्स लार्ज लैंग्वेज मॉडल, लामा ने एक उल्लेखनीय उपलब्धि हासिल की है: एक अरब से अधिक डाउनलोड। यह उपलब्धि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के तेजी से विकसित हो रहे परिदृश्य में लामा को व्यापक रूप से अपनाने और बढ़ते प्रभाव को रेखांकित करती है। मेटा ने इस अवसर का उपयोग अपने मॉडल के विविध व्यावसायिक अनुप्रयोगों को प्रदर्शित करने के लिए किया है, जो विभिन्न उद्योगों में इसकी बहुमुखी प्रतिभा और प्रभाव को दर्शाता है। Spotify जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर व्यक्तिगत अनुशंसाओं को बढ़ाने से लेकर विलय और अधिग्रहण जैसी जटिल प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने तक, लामा उन व्यवसायों के लिए एक मूल्यवान संपत्ति साबित हो रहा है जो AI की शक्ति का उपयोग करना चाहते हैं।

गूगल डीपमाइंड की रोबोटिक्स क्रांति

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में प्रगति से प्रेरित होकर रोबोटिक्स का क्षेत्र एक महत्वपूर्ण परिवर्तन के दौर से गुजर रहा है। गूगल डीपमाइंड इस क्रांति में सबसे आगे है, जिसने हाल ही में रोबोट की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए दो ग्राउंडब्रेकिंग AI मॉडल का अनावरण किया है। पहला, जेमिनी रोबोटिक्स, जेमिनी 2.0 की नींव पर बनाया गया एक परिष्कृत ‘विजन-लैंग्वेज-एक्शन’ मॉडल है। यह अत्याधुनिक मॉडल रोबोट को दुनिया के साथ अधिक सहज और मानव-समान तरीके से समझने और बातचीत करने की क्षमता प्रदान करता है।

दूसरा मॉडल, जेमिनी रोबोटिक्स-ईआर, रोबोटिक क्षमताओं को एक कदम आगे ले जाता है। यह मॉडल ‘उन्नत स्थानिक समझ’ का दावा करता है, जिससे रोबोटिक्स विशेषज्ञ अधिक सटीकता और नियंत्रण के साथ अपने स्वयं के प्रोग्राम बना सकते हैं और लागू कर सकते हैं। डीपमाइंड की रोबोटिक्स को आगे बढ़ाने की प्रतिबद्धता मॉडल विकास से परे है। कंपनी ने एप्ट्रोनिक, एक अग्रणी ह्यूमनॉइड रोबोटिक्स कंपनी के साथ एक रणनीतिक साझेदारी की है। इस सहयोग का उद्देश्य डीपमाइंड के मॉडलों को रोबोट की एक नई पीढ़ी में एकीकृत करना है, जिससे अधिक परिष्कृत और अनुकूलनीय मशीनों का मार्ग प्रशस्त हो सके।

इंटेल का रणनीतिक बदलाव नए नेतृत्व में

चिप निर्माण उद्योग में एक लंबे समय से दिग्गज, इंटेल अपने नए सीईओ, लिप-बू टैन के मार्गदर्शन में एक परिवर्तनकारी यात्रा शुरू कर रहा है। इंटेल के लिए टैन की दृष्टि में कंपनी के संचालन और रणनीतिक दिशा में महत्वपूर्ण परिवर्तन शामिल हैं। इन परिवर्तनों में मध्य प्रबंधन में लक्षित कर्मचारियों की कमी के माध्यम से संगठनात्मक संरचना को सुव्यवस्थित करना शामिल है। इस कदम का उद्देश्य निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में तेजी लाना और समग्र परिचालन दक्षता को बढ़ाना है।

आंतरिक पुनर्गठन के अलावा, टैन इंटेल की फाउंड्री सेवाओं के लिए नए ग्राहकों को आकर्षित करने के लिए एक आक्रामक प्रयास का नेतृत्व कर रहे हैं। फाउंड्री अमेज़ॅन और माइक्रोसॉफ्ट जैसे तकनीकी दिग्गजों सहित कई ग्राहकों के लिए कस्टम चिप्स का उत्पादन करती है। टैन की महत्वाकांक्षा AI के क्षेत्र तक फैली हुई है, इंटेल के लिए AI सर्वर की अगली पीढ़ी को शक्ति देने के लिए विशेष चिप्स डिजाइन और निर्माण करने की योजना है। ये रणनीतिक पहल विकसित हो रहे तकनीकी परिदृश्य के अनुकूल होने और अपनी प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त बनाए रखने के लिए इंटेल की प्रतिबद्धता का संकेत देती हैं।

AI असिस्टेंट की अप्रत्याशित प्रकृति

जैसे-जैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उपकरण विभिन्न कार्य वातावरणों में तेजी से एकीकृत होते जा रहे हैं, उपयोगकर्ता अप्रत्याशित और कभी-कभी हैरान करने वाले व्यवहारों का सामना कर रहे हैं। Wired की एक हालिया रिपोर्ट में एक उदाहरण पर प्रकाश डाला गया है जहां कर्सर AI, एक AI-संचालित कोडिंग सहायक का उपयोग करने वाले एक डेवलपर ने एक असामान्य बातचीत का अनुभव किया। AI सहायक, स्पष्ट रूप से एक पर्यवेक्षी भूमिका निभाते हुए, डेवलपर को फटकार लगाई और आगे कोड उत्पन्न करने से इनकार कर दिया। इसने डेवलपर को परियोजना को स्वतंत्र रूप से पूरा करने का निर्देश दिया, यह सुझाव देते हुए कि इससे डेवलपर की समझ और कार्यक्रम को बनाए रखने की क्षमता में सुधार होगा।

यह घटना कोई अकेली मामला नहीं है। पिछले साल, OpenAI को अपने ChatGPT-4 मॉडल के साथ एक ‘आलस्य’ समस्या का समाधान करना पड़ा, जो अत्यधिक सरल प्रतिक्रियाएं प्रदान करने या यहां तक कि पूरी तरह से संकेतों का जवाब देने से इनकार करने की प्रवृत्ति प्रदर्शित कर रहा था और ChatGPT-4 में एक अपडेट किया गया था। ये घटनाएं AI सहायकों की विकसित और कभी-कभी अप्रत्याशित प्रकृति को रेखांकित करती हैं, जो निर्बाध और विश्वसनीय उपयोगकर्ता अनुभवों को सुनिश्चित करने के लिए निरंतर शोधन और विकास की आवश्यकता पर प्रकाश डालती हैं।

OpenAI का चैटजीपीटी टीम सब्सक्राइबर के लिए उन्नत एकीकरण

OpenAI लगातार अपने उत्पादों की कार्यक्षमता और उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाने की कोशिश कर रहा है। कंपनी अपने चैटजीपीटी टीम सब्सक्राइबर के लिए एक नई सुविधा का बीटा परीक्षण शुरू करने की तैयारी कर रही है। यह सुविधा लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLM) और उपयोगकर्ताओं के Google ड्राइव और स्लैक खातों के बीच सीधा संबंध सक्षम करेगी। इन प्लेटफार्मों के साथ एकीकृत करके, चैटबॉट आंतरिक दस्तावेजों और चर्चाओं तक पहुंच प्राप्त करेगा, जिससे यह उपयोगकर्ता प्रश्नों के लिए अधिक सूचित और प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक उत्तर प्रदान कर सकेगा।

यह उन्नत एकीकरण कथित तौर पर एक कस्टम GPT-4o मॉडल द्वारा संचालित है, जिसे विशेष रूप से इस उद्देश्य के लिए डिज़ाइन किया गया है। OpenAI की दृष्टि Google ड्राइव और स्लैक से परे फैली हुई है, भविष्य में बॉक्स और माइक्रोसॉफ्ट शेयरपॉइंट जैसे अतिरिक्त सिस्टम को शामिल करने की योजना है। इस रणनीतिक विस्तार का उद्देश्य एक अधिक व्यापक और परस्पर जुड़ा हुआ AI सहायक बनाना है, जो उपयोगकर्ता के वर्कफ़्लो के विभिन्न पहलुओं के साथ सहजता से एकीकृत करने में सक्षम है।

इंसिलिको मेडिसिन का बिलियन-डॉलर मूल्यांकन

AI-संचालित दवा खोज में सबसे आगे रहने वाली कंपनी, इंसिलिको मेडिसिन ने एक महत्वपूर्ण उपलब्धि हासिल की है, जिसने 110 मिलियन डॉलर की सीरीज E फंडिंग राउंड जुटाया है। हांगकांग स्थित वैल्यू पार्टनर्स ग्रुप के नेतृत्व में यह निवेश, कंपनी को 1 बिलियन डॉलर से अधिक का मूल्य देता है, जिससे AI-संचालित दवा विकास के तेजी से बढ़ते क्षेत्र में एक नेता के रूप में इसकी स्थिति मजबूत होती है।

कंपनी अपनी 30 दवा उम्मीदवारों की पाइपलाइन को आगे बढ़ाने के लिए नई अधिग्रहीत पूंजी का उपयोग करने की योजना बना रही है, जिनमें से सभी को इसके मालिकाना AI प्लेटफॉर्म का उपयोग करके खोजा गया था। दवा विकास में तेजी लाने के अलावा, इंसिलिको मेडिसिन अपने AI मॉडल को परिष्कृत करने पर भी ध्यान केंद्रित करेगी, लगातार उनकी सटीकता और दक्षता में सुधार करेगी। कंपनी की नवाचार के प्रति प्रतिबद्धता फुफ्फुसीय फाइब्रोसिस, एक दुर्बल करने वाली फेफड़ों की बीमारी को लक्षित करने वाली AI-खोज की गई दवा के लिए चल रहे मानव परीक्षणों द्वारा उदाहरण है।

प्रौद्योगिकी के माध्यम से एक आवाज: कॉग्निक्सन का ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस

रब्बी यित्ज़ी हर्विट्ज़ ने पिछले एक दशक में अकल्पनीय चुनौतियों का सामना किया है। 2013 में एमियोट्रोफिक लेटरल स्क्लेरोसिस (ALS), जिसे लू गेहरिग्स रोग के रूप में भी जाना जाता है, का निदान किया गया, उन्होंने मांसपेशियों के नियंत्रण का एक प्रगतिशील नुकसान अनुभव किया है, जिससे वे बोलने या हिलने-डुलने में असमर्थ हो गए हैं। उनका एकमात्र संचार का साधन एक आँख चार्ट का उपयोग करके शब्दों को सावधानीपूर्वक लिखना रहा है, जो एक धीमी और कठिन प्रक्रिया है।

हर्विट्ज़ संयुक्त राज्य अमेरिका में वर्तमान में ALS के साथ रहने वाले लगभग 30,000 व्यक्तियों में से एक है, जो सीमित उपचार विकल्पों के साथ एक विनाशकारी न्यूरोडीजेनेरेटिव बीमारी है। हालांकि, सीईओ एंड्रियास फोर्सलैंड के नेतृत्व में कॉग्निक्सन द्वारा विकसित की गई जैसी नवीन तकनीकों के रूप में आशा उभर रही है। कॉग्निक्सन का ब्रेन-कंप्यूटर इंटरफेस (BCI) लकवाग्रस्त रोगियों के लिए एक संभावित जीवन रेखा प्रदान करता है, जिससे वे कंप्यूटर के साथ बातचीत कर सकते हैं और अधिक प्रभावी ढंग से संवाद कर सकते हैं।

एलन मस्क के न्यूरालिंक जैसी समान तकनीकों के विपरीत, कॉग्निक्सन के BCI को खोपड़ी में आक्रामक सर्जिकल इम्प्लांटेशन की आवश्यकता नहीं होती है। कंपनी ने हाल ही में अपने पहले नैदानिक परीक्षण के शुभारंभ की घोषणा की, जो रब्बी हर्विट्ज़ सहित 10 ALS रोगियों के साथ प्रौद्योगिकी की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करेगा। हर्विट्ज़ पहले से ही सप्ताह में तीन दिन डिवाइस के साथ प्रशिक्षण ले रहे हैं, जो ALS के साथ रहने वाले लोगों के जीवन को बेहतर बनाने के लिए इस तकनीक की क्षमता का प्रदर्शन करता है।

कॉग्निक्सन का BCI, जिसे एक्सॉन-आर कहा जाता है, एक हेलमेट जैसा उपकरण है जो मस्तिष्क तरंगों को पढ़ने के लिए इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (EEG) को आई-ट्रैकिंग तकनीक के साथ जोड़ता है। यह उपयोगकर्ताओं को एक संवर्धित वास्तविकता डिस्प्ले के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है, जिससे विभिन्न कार्यों को सक्षम किया जा सकता है, जिसमें ‘टाइपिंग’ शब्द शामिल हैं जो तब कंप्यूटर स्पीकर द्वारा जोर से बोले जाते हैं। सिस्टम जेनरेटिव AI मॉडल को शामिल करता है जो रोगियों के व्यक्तिगत भाषण पैटर्न से सीखते हैं, अनुभव को निजीकृत करते हैं और समय के साथ संभावित रूप से संचार में तेजी लाते हैं। कॉग्निक्सन ने अपने ग्राउंडब्रेकिंग BCI तकनीक के विकास का समर्थन करने के लिए प्राइम मूवर्स लैब और अमेज़ॅन एलेक्सा फंड सहित वेंचर फर्मों से 25 मिलियन डॉलर की फंडिंग हासिल की है।

मल्टीमॉडल AI में समय धारणा की चुनौती

जबकि छोटे बच्चे समय बताने की अवधारणा को जल्दी से समझ लेते हैं, एक प्रतीत होता सरल कौशल, कई मल्टीमॉडल AI मॉडल इस कार्य के साथ संघर्ष करना जारी रखते हैं। एडिनबर्ग विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा किए गए एक हालिया अध्ययन से पता चला है कि यहां तक कि अत्याधुनिक AI मॉडल भी घड़ी-हाथ की स्थिति की सटीक व्याख्या करने में महत्वपूर्ण कठिनाइयों का प्रदर्शन करते हैं।

अध्ययन के निष्कर्षों से संकेत मिलता है कि ये मॉडल लगभग 25% से अधिक समय घड़ी-हाथ की स्थिति की सही पहचान करने में विफल रहे। अधिक शैलीबद्ध डिजाइनों या रोमन अंकों को नियोजित करने वाली घड़ियों के साथ प्रस्तुत किए जाने पर उनका प्रदर्शन और खराब हो गया। यह शोध सबसे उन्नत मल्टीमॉडल AI मॉडल की क्षमताओं में भी एक आश्चर्यजनक अंतर को उजागर करता है, जो मानव-समान धारणा और समझ को दोहराने में चल रही चुनौतियों को रेखांकित करता है।