Google के Gemma 3 मॉडल शक्तिशाली स्थानीय AI क्षमताएं प्रदान करते हैं, जो क्लाउड समाधानों के विपरीत उपयोगकर्ता की गोपनीयता और डेटा नियंत्रण को प्राथमिकता देते हैं। ये ओपन-सोर्स मॉडल डिवाइस पर तैनाती के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जो उन्नत AI तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाते हैं और गोपनीयता पर जोर देते हैं।
Google की TxGemma AI पहल, दवा विकास में तेजी लाने के लिए एक ओपन-सोर्स, विशेष AI उपकरण है। यह Gemma मॉडल पर आधारित है और जटिल दवा खोज प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे शोधकर्ताओं को प्रभावी उपचार जल्दी विकसित करने में मदद मिलती है।
कोरिया की व्यक्तिगत सूचना संरक्षण आयोग (PIPC) एक गतिशील ओपन-सोर्स आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) स्टार्टअप इकोसिस्टम के विकास को बढ़ावा दे रही है। आयोग ने औद्योगिक प्रगति और व्यक्तिगत जानकारी सुरक्षा मानकों को बनाए रखने के बीच संतुलन बनाने के उद्देश्य से एक महत्वपूर्ण बैठक बुलाई।
12 मार्च को, गूगल ने जेम्मा 3 पेश किया। पैलेंटिर ने आर्चर एविएशन के साथ भागीदारी की। क्वालकॉम ने AI-संचालित प्रोसेसर में प्रगति की। एंथ्रोपिक ने कॉमनवेल्थ बैंक के साथ भागीदारी की। ये AI में प्रगति दर्शाते हैं।
NVIDIA ने GTC 2025 में Alphabet और Google के साथ AI और रोबोटिक्स को आगे बढ़ाने के लिए सहयोग की घोषणा की। यह साझेदारी स्वास्थ्य सेवा, विनिर्माण और ऊर्जा जैसे उद्योगों में क्रांति लाएगी।
Mistral AI का Mistral Small 3.1 ओपन-सोर्स लैंग्वेज मॉडल में एक बड़ी छलांग है। टेक्स्ट और इमेज प्रोसेसिंग को मिलाकर, यह दक्षता और सटीकता प्रदान करता है। Apache 2.0 लाइसेंस के तहत, यह कम विलंबता के साथ बहुमॉडल और बहुभाषी कार्यक्षमता प्रदान करता है, जो इसे उपभोक्ता हार्डवेयर के अनुकूल बनाता है।
मिस्ट्रल स्मॉल 3.1 एक शक्तिशाली और कुशल ओपन-सोर्स लैंग्वेज मॉडल है, जो सुलभ AI को बढ़ावा देता है। यह बहुभाषी और मल्टीमॉडल क्षमताओं के साथ, कोडिंग, तर्क और दस्तावेज़ विश्लेषण में उत्कृष्ट है, जो इसे डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के लिए एक गेम-चेंजर बनाता है।
AMD का Ryzen AI MAX+ 395 प्रोसेसर पतले और हल्के लैपटॉप में AI प्रदर्शन को नई ऊंचाइयों पर ले जाता है। यह 'Zen 5' CPU, XDNA 2 NPU, और RDNA 3.5 GPU के साथ आता है, जो इसे लोकल AI चलाने में सक्षम बनाता है। यह प्रतियोगी प्रोसेसरों की तुलना में बहुत तेज़ है।
बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का तेजी से विकास हो रहा है। फाइन-ट्यूनिंग, एक प्रक्रिया जिसमें एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को एक छोटे, डोमेन-विशिष्ट डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है, RAG दृष्टिकोण का एक विकल्प है, खासकर निजी कोडबेस के लिए। यह लेख फाइन-ट्यूनिंग, इसके लाभ, सीमाओं और वास्तविक दुनिया के उपयोग के मामलों पर प्रकाश डालता है।
गूगल ने अपने वार्षिक 'चेक अप' इवेंट में नई स्वास्थ्य सेवा पहलों की एक श्रृंखला प्रदर्शित की, जो चिकित्सा प्रगति के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लाभ उठाने की दिशा में एक गहरी प्रतिबद्धता का संकेत देती है। मुख्य बातों में TxGemma का परिचय शामिल था, जो दवा खोज प्रक्रिया को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किए गए AI मॉडल का एक विशेष सेट है।
