Microsoft का Build 2025, वार्षिक डेवलपर इवेंट, विंडोज ऑपरेटिंग सिस्टम में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के गहन एकीकरण पर केंद्रित था। इस वर्ष के सम्मेलन ने विंडोज डेवलपर्स को Copilot+ PCs को शक्ति प्रदान करने वाले हार्डवेयर-अज्ञेयवादी AI इंजन तक पहुंच प्रदान की है, एक ऐसा कदम जो AI को अनुप्रयोगों की एक विशाल श्रृंखला में शामिल करने के तरीके को फिर से आकार देने का वादा करता है।
विंडोज एआई फाउंड्री के साथ डेवलपर्स को सशक्त बनाना
माइक्रोसॉफ्ट में विंडोज + डिवाइसेस के कॉर्पोरेट वाइस प्रेसिडेंट पवन दावुलुरी ने एक ब्लॉग पोस्ट में कंपनी के दृष्टिकोण को स्पष्ट किया, जिसमें विंडोज को डेवलपर्स के लिए एक प्रमुख मंच बनाने के लक्ष्य पर जोर दिया गया। यह दृष्टिकोण ऑपरेटिंग सिस्टम के सॉफ्टवेयर, हार्डवेयर और सिलिकॉन परतों में AI को निर्बाध रूप से एम्बेड करने पर केंद्रित है।
विंडोज एआई फ़ाउंड्री का अनावरण इस दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है। प्लेटफ़ॉर्म का उद्देश्य एक एकीकृत और विश्वसनीय वातावरण प्रदान करना है जो मॉडल चयन और अनुकूलन से लेकर क्लाइंट और क्लाउड दोनों वातावरणों में फाइन-ट्यूनिंग और तैनाती तक, संपूर्ण एआई डेवलपर जीवनचक्र का समर्थन करता है।
विंडोज एआई फाउंड्री विंडोज एमएल तक पहुंच प्रदान करती है, विंडोज के भीतर एआई इन्फ़्रेंस इंजन, एप्लिकेशन प्रोग्रामिंग इंटरफेस (एपीआई) की एक श्रृंखला के माध्यम से। ये एपीआई भाषा और दृष्टि कार्यों को सुविधाजनक बनाते हैं, जिनमें शामिल हैं:
- टेक्स्ट इंटेलिजेंस: अनुप्रयोगों को पाठ्य डेटा को समझने और संसाधित करने में सक्षम करना।
- इमेज डिस्क्रिप्शन: छवियों के लिए स्वचालित रूप से विवरण उत्पन्न करना।
- टेक्स्ट रिकॉग्निशन: छवियों और दस्तावेज़ों से टेक्स्ट निकालना।
- कस्टम प्रॉम्प्ट: विशिष्ट एप्लिकेशन आवश्यकताओं के लिए AI प्रॉम्प्ट तैयार करना।
- ऑब्जेक्ट एरेज: छवियों से अवांछित वस्तुओं को हटाना।
विंडोज एमएल पीसी में पाए जाने वाले एआई त्वरण चिपसेट के लिए एक हार्डवेयर-अज्ञेयवादी इंटरफ़ेस के रूप में काम करता है, जो Onnx रनटाइम इंजन का लाभ उठाता है। Microsoft हार्डवेयर भागीदारों के साथ अनुरूपता और अनुकूलता सुनिश्चित करने के लिए सहयोग कर रहा है, जो ग्राफिक्स प्रसंस्करण इकाइयों तक पहुंचने वाले गेम डेवलपर्स के लिए डायरेक्टएक्स एपीआई की भूमिका के समान है।
बेहतर प्रदर्शन के लिए एडोब ने विंडोज एमएल को अपनाया
Adobe उन प्रमुख सॉफ़्टवेयर कंपनियों में से एक है जो विंडोज़ में नए AI API की क्षमता की खोज कर रही हैं। Adobe में एक वरिष्ठ मशीन लर्निंग कंप्यूटर वैज्ञानिक वोल्कर रोएलके ने Adobe Premiere Pro और After Effects जैसे अनुप्रयोगों में टेराबाइट्स फुटेज और भारी मशीन लर्निंग वर्कलोड के प्रबंधन की चुनौतियों पर प्रकाश डाला।
रोएलके ने उल्लेख किया कि एक विश्वसनीय विंडोज एमएल एपीआई जो विविध उपकरणों पर लगातार प्रदर्शन प्रदान करता है, महत्वपूर्ण बाधाओं को दूर करेगा, जिससे एडोब को असाधारण सुविधाएँ अधिक तेज़ी से प्रदान करने में मदद मिलेगी। उन्होंने जोर दिया कि विंडोज एमएल हार्डवेयर-अज्ञेयवादी दृष्टिकोण को सुविधाजनक बना सकता है, जिससे व्यापक सिस्टम जांच और निम्न-स्तरीय निर्णय लेने की आवश्यकता कम हो जाती है।
फाइन-ट्यूनिंग और अनुकूलन: लो-रैंक एडेप्टेशन और सिमेंटिक सर्च
Microsoft लो-रैंक एडेप्टेशन कार्यक्षमता भी प्रदान कर रहा है, जिसका उपयोग, दावुलुरी के अनुसार, Copilot+ PCs में एकीकृत Microsoft के Phi Silica स्थानीय भाषा मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए कस्टम डेटा के साथ किया जा सकता है। यह डेवलपर्स को AI इंजन को उनकी विशिष्ट एप्लिकेशन आवश्यकताओं के अनुरूप बेहतर बनाने की अनुमति देता है।
इसके अलावा, Microsoft सिमेंटिक सर्च और नॉलेज रिट्रीवल के लिए एपीआई प्रदान कर रहा है। ये एपीआई डेवलपर्स को प्राकृतिक भाषा खोज और पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी क्षमताओं को अपने विंडोज अनुप्रयोगों में शामिल करने में सक्षम बनाते हैं, जिससे उपयोगकर्ता अनुभव बेहतर होता है और अधिक बुद्धिमान खोज कार्यक्षमताएं प्रदान की जाती हैं।
दावुलुरी ने जोर दिया कि विंडोज एआई फाउंड्री डेवलपर्स को अपने स्वयं के मॉडल का उपयोग करने और उन्हें एएमडी, इंटेल, एनवीडिया और क्वालकॉम से चिपसेट की एक श्रृंखला में तैनात करने का अधिकार देता है, जो हार्डवेयर चयन में लचीलापन और पसंद प्रदान करता है।
AI एजेंटों का उदय: मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल और मल्टी-एजेंट इंटरेक्शन
चूंकि यह अंतर्निहित AI को Windows डेवलपर्स के लिए खोलता है, इसलिए Microsoft Model Context Protocol (MCP) को भी Windows के साथ एकीकृत कर रहा है। यह एकीकरण AI एजेंटों को मूल Windows ऐप्स से कनेक्ट करने के लिए एक मानक ढांचा प्रदान करता है, जो एक अधिक परस्पर और बुद्धिमान पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देता है।
दावुलुरी ने समझाया कि MCP अनुप्रयोगों को एजेंटिक इंटरैक्शन में निर्बाध रूप से भाग लेने, विंडोज पीसी पर स्थानीय रूप से स्थापित एजेंटों के कौशल और क्षमताओं को बढ़ाने के लिए विशिष्ट कार्यक्षमताओं को उजागर करने में सक्षम बनाता है। यह विंडोज वातावरण के भीतर स्वचालन और बुद्धिमान सहायता के लिए नई संभावनाएं खोलता है।
सत्या नडेला की दृष्टि: एआई एजेंटों के साथ व्यावसायिक प्रवाह का संचालन
बिल्ड 2025 के शुरुआती मुख्य वक्ता के दौरान, माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ सत्या नडेला ने एजेंटों को व्यावसायिक प्रवाह समन्वयित करने में सक्षम बनाने में MCP की परिवर्तनकारी क्षमता पर चर्चा की। उन्होंने एक ऐसे भविष्य की कल्पना की जहां एजेंट और मल्टी-एजेंट फ्रेमवर्क हर भूमिका और व्यावसायिक प्रक्रिया के लिए एजेंटिक तरीके से वर्कफ़्लो का संचालन करते हैं, जिसमें प्रत्येक व्यावसायिक एप्लिकेशन MCP सर्वर के रूप में कार्य करता है।
नडेला का मानना है कि ये क्षमताएं अगली पीढ़ी के वर्कफ़्लो और व्यावसायिक प्रक्रिया स्वचालन समाधान बनाने वाले डेवलपर्स के लिए एक गेम-चेंजर होंगी। AI एजेंटों को मौजूदा अनुप्रयोगों और व्यावसायिक प्रक्रियाओं में निर्बाध रूप से एकीकृत करने की क्षमता दक्षता और नवाचार के नए स्तरों को अनलॉक करने का वादा करती है।
विंडोज एमएल में और गहराई से उतरें: एक हार्डवेयर-अज्ञेयवादी दृष्टिकोण
विंडोज एमएल का हार्डवेयर-अज्ञेयवादी डिज़ाइन एक प्रमुख विभेदक है, जो डेवलपर्स को प्रत्येक विशिष्ट हार्डवेयर कॉन्फ़िगरेशन के लिए अलग कोड लिखे बिना उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला को लक्षित करने की अनुमति देता है। यह ONNX रनटाइम के उपयोग के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, एक ओपन-सोर्स इन्फ़्रेंस इंजन जो विभिन्न हार्डवेयर प्लेटफ़ॉर्म पर मशीन लर्निंग मॉडल को अनुकूलित और निष्पादित करता है।
अंतर्निहित हार्डवेयर की जटिलताओं को दूर करके, विंडोज़ एमएल विकास प्रक्रिया को सरल बनाता है और डेवलपर्स को नवीन AI-संचालित सुविधाएँ बनाने पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। हार्डवेयर भागीदारों के साथ सहयोग यह सुनिश्चित करता है कि विंडोज एमएल नवीनतम चिपसेट के लिए अनुकूलित है, जो प्रत्येक प्लेटफॉर्म पर सर्वोत्तम संभव प्रदर्शन प्रदान करता है।
लो-रैंक एडेप्टेशन: एआई मॉडल को विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप बनाना
लो-रैंक एडेप्टेशन (LoRA) एक ऐसी तकनीक है जो डेवलपर्स को अपेक्षाकृत कम मात्रा में डेटा के साथ पहले से प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल को फाइन-ट्यून करने की अनुमति देती है। यह विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब विशिष्ट कार्यों या डेटासेट से निपटना होता है जो मूल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किए गए डेटा से भिन्न होते हैं।
LoRA का उपयोग करके, डेवलपर्स Microsoft के Phi Silica स्थानीय भाषा मॉडल को अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप बना सकते हैं, जिससे उनके लक्षित कार्यों पर इसकी सटीकता और प्रदर्शन में सुधार हो सके। यह अनुकूलन क्षमता डेवलपर्स को अधिक विशिष्ट और प्रभावी AI-संचालित एप्लिकेशन बनाने की अनुमति देती है।
सिमेंटिक सर्च और नॉलेज रिट्रीवल: सूचना पहुंच को बढ़ाना
सिमेंटिक सर्च और नॉलेज रिट्रीवल के लिए एपीआई डेवलपर्स को अपने अनुप्रयोगों में बुद्धिमान खोज क्षमताएं बनाने के लिए शक्तिशाली उपकरण प्रदान करते हैं। ये एपीआई अनुप्रयोगों को केवल कीवर्ड का मिलान करने के बजाय उपयोगकर्ता प्रश्नों के अर्थ और संदर्भ को समझने में सक्षम बनाते हैं।
यह अनुप्रयोगों को अधिक प्रासंगिक और सटीक खोज परिणाम प्रदान करने, उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने और उपयोगकर्ताओं के लिए आवश्यक जानकारी ढूंढना आसान बनाने की अनुमति देता है। पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी क्षमताएँ खोज परिणामों के आधार पर नई सामग्री उत्पन्न करने के लिए अनुप्रयोगों की अनुमति देकर इस कार्यक्षमता को और बढ़ाती हैं, जिससे एक अधिक इंटरैक्टिव और आकर्षक उपयोगकर्ता अनुभव बनता है।
मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल: एजेंटिक इंटरैक्शन को सुविधाजनक बनाना
मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) एक मानक ढांचा है जो AI एजेंटों को मूल विंडोज अनुप्रयोगों के साथ संवाद और इंटरैक्ट करने की अनुमति देता है। यह प्रोटोकॉल एजेंटों के लिए अनुप्रयोगों की कार्यक्षमता को खोजने और एक्सेस करने का एक मानकीकृत तरीका प्रदान करता है, जिससे वे उपयोगकर्ता की ओर से कार्य कर सकते हैं।
MCP का उपयोग करके, डेवलपर ऐसे एप्लिकेशन बना सकते हैं जो AI एजेंटों के साथ निर्बाध रूप से एकीकृत होते हैं, जिससे उपयोगकर्ता कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं और अधिक प्राकृतिक और सहज तरीके से जानकारी तक पहुंच सकते हैं। यह विंडोज वातावरण के भीतर बुद्धिमान सहायता और स्वचालन के लिए नई संभावनाएं खोलता है।
विंडोज एआई का भविष्य: एक डेवलपर-केंद्रित पारिस्थितिकी तंत्र
Microsoft के Build 2025 ने विंडोज एआई के भविष्य के लिए एक स्पष्ट दृष्टि प्रदर्शित की: एक डेवलपर-केंद्रित पारिस्थितिकी तंत्र जहां एआई ऑपरेटिंग सिस्टम में निर्बाध रूप से एकीकृत है और डेवलपर्स के लिए आसानी से उपलब्ध है। कंपनी डेवलपर्स को उपकरणों और एपीआई के एक व्यापक सेट के साथ सशक्त बना रही है, जिससे नवीन AI-संचालित एप्लिकेशन बनाना पहले से कहीं अधिक आसान हो गया है।
विंडोज की अंतर्निहित AI क्षमताओं को खोलकर और डेवलपर्स को सफल होने के लिए आवश्यक संसाधन प्रदान करके, Microsoft विंडोज प्लेटफ़ॉर्म पर AI नवाचार के एक नए युग को बढ़ावा दे रहा है। यह हमारे कंप्यूटर के साथ बातचीत करने के तरीके को बदलने और व्यवसायों और व्यक्तियों दोनों के लिए नए अवसर पैदा करने का वादा करता है।
वास्तविक दुनिया के एप्लीकेशन: विंडोज एआई फाउंड्री के साथ उद्योगों का परिवर्तन
विंडोज एआई फाउंड्री द्वारा दी जाने वाली क्षमताएं विभिन्न उद्योगों में क्रांति लाने के लिए तैयार हैं, जो वर्कफ़्लो और प्रक्रियाओं को गहन तरीके से प्रभावित करती हैं। कुछ संभावित अनुप्रयोगों पर विचार करें:
- स्वास्थ्य सेवा: बीमारियों का जल्द पता लगाने के लिए अधिक सटीकता के साथ चिकित्सा छवियों का विश्लेषण करना, रोगी डेटा के आधार पर उपचार योजनाओं को निजीकृत करना और चिकित्सा पेशेवरों को मुक्त करने के लिए प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित करना।
- वित्त: वास्तविक समय में धोखाधड़ी वाले लेनदेन का का पता लगाना, ग्राहकों को व्यक्तिगत वित्तीय सलाह प्रदान करना और नियामक अनुपालन प्रक्रियाओं को स्वचालित करना।
- विनिर्माण: उत्पादन प्रक्रियाओं का अनुकूलन, दृश्य निरीक्षण के माध्यम से उत्पादों में दोषों का पता लगाना और डाउनटाइम को कम करने के लिए उपकरण विफलता की भविष्यवाणी करना।
- खुदरा: खरीदारी के अनुभवों को निजीकृत करना, इन्वेंट्री प्रबंधन का अनुकूलन करना और कंप्यूटर विजन तकनीक के साथ दुकानदारी का पता लगाना।
- शिक्षा: व्यक्तिगत सीखने के अनुभव बनाना, ग्रेडिंग और प्रतिक्रिया को स्वचालित करना और छात्रों को AI-संचालित ट्यूटर्स तक पहुंच प्रदान करना।
ये विंडोज एआई फाउंड्री का उपयोग उद्योगों को बदलने और जीवन को बेहतर बनाने के कई तरीकों के कुछ उदाहरण हैं। जैसे-जैसे डेवलपर्स इस मंच की क्षमताओं का पता लगाना जारी रखेंगे, हम आने वाले वर्षों में और भी अधिक नवीन और प्रभावशाली अनुप्रयोगों के उभरने की उम्मीद कर सकते हैं।
सहयोग की शक्ति: एआई नवाचार के लिए एक संपन्न पारिस्थितिकी तंत्र
विंडोज एआई की सफलता न केवल तकनीक पर बल्कि डेवलपर्स, हार्डवेयर भागीदारों और शोधकर्ताओं के एक संपन्न पारिस्थितिकी तंत्र के निर्माण पर भी निर्भर करती है। Microsoft सक्रिय रूप से इस पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा दे रहा है:
- ओपन-सोर्स पहल: AI और मशीन लर्निंग से संबंधित ओपन-सोर्स परियोजनाओं में योगदान करना, समुदाय के भीतर सहयोग और नवाचार को बढ़ावा देना।
- डेवलपर कार्यक्रम: डेवलपर्स को विंडोज पर AI-संचालित एप्लिकेशन बनाने में मदद करने के लिए टूल, संसाधनों और प्रशिक्षण तक पहुंच प्रदान करना।
- हार्डवेयर साझेदारी: हार्डवेयर निर्माताओं के साथ मिलकर काम करना यह सुनिश्चित करने के लिए कि विंडोज एमएल नवीनतम चिपसेट के लिए अनुकूलित है, सर्वोत्तम संभव प्रदर्शन प्रदान करता है।
- अनुसंधान सहयोग: एआई और मशीन लर्निंग में कला की स्थिति को आगे बढ़ाने के लिए विश्वविद्यालयों और अनुसंधान संस्थानों के साथ भागीदारी करना।
एक सहयोगात्मक और सहायक पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देकर, Microsoft एक ऐसा वातावरण बना रहा है जहां AI नवाचार फल-फूल सकता है। इससे न केवल डेवलपर्स को बल्कि व्यवसायों और व्यक्तियों को भी लाभ होगा जो अंततः AI की परिवर्तनकारी शक्ति से लाभान्वित होंगे।
चुनौतियों का समाधान: जिम्मेदार एआई विकास
जैसे-जैसे AI अधिक व्यापक होता जा रहा है, संभावित चुनौतियों का समाधान करना और यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि AI को विकसित और जिम्मेदारी सेutilizeकिया जाए। Microsoft जिम्मेदार AI विकास के लिए प्रतिबद्ध है, जो इस पर ध्यान केंद्रित करता है:
- निष्पक्षता: यह सुनिश्चित करना कि AI सिस्टम निष्पक्ष हैं और किसी भी व्यक्ति या समूह के साथ भेदभाव नहीं करते हैं।
- विश्वसनीयता और सुरक्षा: AI सिस्टम का निर्माण करना जो विश्वसनीय और सुरक्षित हैं, त्रुटियों या अनपेक्षित परिणामों के जोखिम को कम करना।
- गोपनीयता और सुरक्षा: AI सिस्टम द्वारा उपयोग किए गए डेटा की गोपनीयता और सुरक्षा की रक्षा करना।
- पारदर्शिता: AI सिस्टम को अधिक पारदर्शी और समझने योग्य बनाना, जिससे उपयोगकर्ता यह समझ सकें कि वे कैसे काम करते हैं और वे कुछ निर्णय क्यों लेते हैं।
- जवाबदेही: AI सिस्टम के उपयोग के लिए जवाबदेही की स्पष्ट रेखाएँ स्थापित करना।
इन चुनौतियों का समाधान करके और जिम्मेदार AI सिद्धांतों का पालन करके, हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि AI का उपयोग अच्छे के लिए किया जाता है और इसके लाभ सभी द्वारा साझा किए जाते हैं।
बिल्ड 2025 से मुख्य बातें: विंडोज पर AI के भविष्य को आकार देना
Microsoft के Build 2025 ने विंडोज पर AI के भविष्य की अंतर्दृष्टि प्रदान की, जो कंपनी की प्रतिबद्धता को उजागर करती है:
- AI का लोकतंत्रीकरण: सभी कौशल स्तरों के डेवलपर्स के लिए AI को अधिक सुलभ बनाना।
- डेवलपर्स को सशक्त बनाना: डेवलपर्स को अभिनव AI-संचालित एप्लिकेशन बनाने के लिए आवश्यक उपकरण और संसाधन प्रदान करना।
- एक संपन्न पारिस्थितिकी तंत्र बनाना: AI नवाचार के लिए एक सहयोगात्मक और सहायक पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देना।
- जिम्मेदार एआई विकास: यह सुनिश्चित करना कि AI को विकसित और जिम्मेदारी सेutilizeकिया जाए।
इन प्रमुख क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करके, Microsoft विंडोज को AI नवाचार के लिए एक अग्रणी मंच के रूप में स्थापित कर रहा है, जो एक ऐसे भविष्य का मार्ग प्रशस्त कर रहा है जहां AI हमारे जीवन में निर्बाध रूप से एकीकृत है और हमारे काम करने, सीखने और दुनिया के साथ बातचीत करने के तरीके को बदल देता है। आखिरकार, बिल्ड 2025 में Microsoft का दृष्टिकोण एक अधिक सहयोगात्मक और सुलभ AI परिदृश्य की ओर बदलाव का प्रतीक है, जो मशीन लर्निंग की शक्ति को डेवलपर्स और उद्योगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए उपलब्ध कराता है।