ਮੈਟਾ ਦਾ ਲਾਮਾ: ਅਰਬਾਂ ਡਾਊਨਲੋਡ

ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪਾਵਰਹਾਊਸ

2023 ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ, ਮੈਟਾ ਦੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਲਾਰਜ ਲੈਂਗਵੇਜ ਮਾਡਲ, Llama, ਨੇ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਅਰਬ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡਾਊਨਲੋਡ। ਇਹ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ Llama ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਅਪਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵੱਧ ਰਹੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਮੈਟਾ ਨੇ ਇਸ ਮੌਕੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਭਿੰਨ ਵਪਾਰਕ ਉਪਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਬਹੁਪੱਖਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਪੌਟੀਫਾਈ ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ‘ਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਿਲਾਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਰਗੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਤੱਕ, Llama ਉਹਨਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸੰਪਤੀ ਸਾਬਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ AI ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।

ਗੂਗਲ ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਦੀ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਕ੍ਰਾਂਤੀ

ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਦਾ ਖੇਤਰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ, ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਵਿੱਚੋਂ ਗੁਜ਼ਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਇਸ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਹੈ, ਜਿਸਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਦੋ ਬੇਮਿਸਾਲ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾ, Gemini Robotics, Gemini 2.0 ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ‘ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਵਧੀਆ “ਵਿਜ਼ਨ-ਲੈਂਗਵੇਜ-ਐਕਸ਼ਨ” ਮਾਡਲ ਹੈ। ਇਹ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨੂੰ ਦੁਨੀਆ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ ਵਰਗੇ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਦੂਜਾ ਮਾਡਲ, Gemini Robotics-ER, ਰੋਬੋਟਿਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਦਮ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਲੈ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ “ਐਡਵਾਂਸਡ ਸਪੇਸ਼ੀਅਲ ਅੰਡਰਸਟੈਂਡਿੰਗ” ਦਾ ਮਾਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਰੋਬੋਟਿਸਟਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨਾਲ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਦੀ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਐਪਟਰੋਨਿਕ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਹਿਊਮਨਾਈਡ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਕੰਪਨੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਭਾਈਵਾਲੀ ਬਣਾਈ ਹੈ। ਇਸ ਸਹਿਯੋਗ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਰੋਬੋਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨਾ ਹੈ, ਵਧੇਰੇ ਆਧੁਨਿਕ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਨਵੀਂ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਅਧੀਨ ਇੰਟੈੱਲ ਦੀ ਰਣਨੀਤਕ ਤਬਦੀਲੀ

ਇੰਟੈੱਲ, ਚਿੱਪ ਨਿਰਮਾਣ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਚੱਲੀ ਆ ਰਹੀ ਦਿੱਗਜ ਕੰਪਨੀ, ਆਪਣੇ ਨਵੇਂ CEO, ਲਿਪ-ਬੂ ਟੈਨ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਹੇਠ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਯਾਤਰਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਇੰਟੈੱਲ ਲਈ ਟੈਨ ਦੇ ਵਿਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਅਤੇ ਰਣਨੀਤਕ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮੱਧ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਸਟਾਫ ਦੀ ਕਟੌਤੀ ਦੁਆਰਾ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਸ ਕਦਮ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਹੈ।

ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੁਨਰਗਠਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਟੈਨ ਇੰਟੈੱਲ ਦੀਆਂ ਫਾਊਂਡਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵੱਲ ਨਵੇਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹਮਲਾਵਰ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਫਾਊਂਡਰੀ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਕਸਟਮ ਚਿਪਸ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਅਤੇ ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਮਹਾਂਸ਼ਕਤੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਟੈਨ ਦੀ ਅਭਿਲਾਸ਼ਾ AI ਦੇ ਖੇਤਰ ਤੱਕ ਫੈਲੀ ਹੋਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੰਟੈੱਲ ਦੀਆਂ AI ਸਰਵਰਾਂ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਚਿਪਸ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਹਨ। ਇਹ ਰਣਨੀਤਕ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਇੰਟੈੱਲ ਦੀ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਤਕਨੀਕੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ।

AI ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਦਾ ਅਣ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸੁਭਾਅ

ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਟੂਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਮ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਚਾਨਕ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਹੈਰਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। Wired ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਰਿਪੋਰਟ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ Cursor AI, ਇੱਕ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੇ ਇੱਕ ਅਸਾਧਾਰਨ ਗੱਲਬਾਤ ਦਾ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ। AI ਸਹਾਇਕ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਜਾਪਦਾ ਸੀ, ਨੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਝਿੜਕਿਆ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। ਇਸਨੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਹਦਾਇਤ ਦਿੱਤੀ, ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰ ਦੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਵੇਗਾ।

ਇਹ ਘਟਨਾ ਕੋਈ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਮਾਮਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ, OpenAI ਨੂੰ ਆਪਣੇ ChatGPT-4 ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਇੱਕ “ਆਲਸ” ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਪਿਆ, ਜੋ ਕਿ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਰਲ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਪੁੱਛੇ ਗਏ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਦਿਖਾ ਰਿਹਾ ਸੀ ਅਤੇ ChatGPT-4 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਹ ਘਟਨਾਵਾਂ AI ਸਹਾਇਕਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ ਅਣ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸੁਭਾਅ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਿਰਵਿਘਨ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ChatGPT ਟੀਮ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ OpenAI ਦਾ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਏਕੀਕਰਣ

OpenAI ਲਗਾਤਾਰ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੇ ChatGPT ਟੀਮ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਬੀਟਾ ਟੈਸਟ ਨੂੰ ਲਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਾਰਜ ਲੈਂਗਵੇਜ ਮਾਡਲ (LLM) ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ Google Drive ਅਤੇ Slack ਖਾਤਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਿੱਧਾ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਯੋਗ ਕਰੇਗੀ। ਇਹਨਾਂ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਕੇ, ਚੈਟਬੋਟ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੇਗਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕੇਗਾ।

ਇਹ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਏਕੀਕਰਣ ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਕਸਟਮ GPT-4o ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਹੈ, ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸ ਉਦੇਸ਼ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। OpenAI ਦਾ ਵਿਜ਼ਨ Google Drive ਅਤੇ Slack ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ Box ਅਤੇ Microsoft SharePoint ਵਰਗੀਆਂ ਵਾਧੂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਹਨ। ਇਸ ਰਣਨੀਤਕ ਵਿਸਤਾਰ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਜੁੜਿਆ AI ਸਹਾਇਕ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨਾਲ ਨਿਰਵਿਘਨ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ।

ਇਨਸਿਲਿਕੋ ਮੈਡੀਸਨ ਦਾ ਅਰਬਾਂ ਡਾਲਰ ਦਾ ਮੁੱਲਾਂਕਣ

ਇਨਸਿਲਿਕੋ ਮੈਡੀਸਨ, AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਡਰੱਗ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹਿਣ ਵਾਲੀ ਕੰਪਨੀ, ਨੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੇ $110 ਮਿਲੀਅਨ ਸੀਰੀਜ਼ E ਫੰਡਿੰਗ ਰਾਊਂਡ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਹਾਂਗਕਾਂਗ-ਅਧਾਰਤ ਵੈਲਿਊ ਪਾਰਟਨਰਜ਼ ਗਰੁੱਪ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਵਿੱਚ ਇਹ ਨਿਵੇਸ਼, ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਮੁੱਲ $1 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਡਰੱਗ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੀਡਰ ਵਜੋਂ ਇਸਦੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੀ 30 ਡਰੱਗ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਨਵੇਂ ਹਾਸਲ ਕੀਤੇ ਫੰਡ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਇਸਦੇ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਡਰੱਗ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਨਸਿਲਿਕੋ ਮੈਡੀਸਨ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ‘ਤੇ ਵੀ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੇਗੀ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਕਰੇਗੀ। ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਨਵੀਨਤਾ ਪ੍ਰਤੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਪਲਮੋਨਰੀ ਫਾਈਬਰੋਸਿਸ, ਇੱਕ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਫੇਫੜਿਆਂ ਦੀ ਬਿਮਾਰੀ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਇੱਕ AI-ਖੋਜੀ ਦਵਾਈ ਲਈ ਇਸਦੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਮਨੁੱਖੀ ਟਰਾਇਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਉਦਾਹਰਣ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ।

ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਰਾਹੀਂ ਇੱਕ ਆਵਾਜ਼: ਕੋਗਨਿਕਸ਼ਨ ਦਾ ਦਿਮਾਗ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰਫੇਸ

ਰੱਬੀ ਯਿਤਜ਼ੀ ਹੁਰਵਿਟਜ਼ ਨੇ ਪਿਛਲੇ ਦਹਾਕੇ ਦੌਰਾਨ ਕਲਪਨਾਯੋਗ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। 2013 ਵਿੱਚ ਐਮੀਓਟ੍ਰੋਫਿਕ ਲੈਟਰਲ ਸਕਲੇਰੋਸਿਸ (ALS), ਜਿਸਨੂੰ ਲੂ ਗੇਹਰਿਗ ਦੀ ਬਿਮਾਰੀ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ ਨਿਦਾਨ ਹੋਇਆ, ਉਸਨੇ ਮਾਸਪੇਸ਼ੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਗਤੀਸ਼ੀਲ ਨੁਕਸਾਨ ਅਨੁਭਵ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਬੋਲਣ ਜਾਂ ਹਿੱਲਣ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਉਸਦੇ ਸੰਚਾਰ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਇੱਕ ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਚਾਰਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਸਪੈਲਿੰਗ ਕਰਨਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਔਖੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ।

ਹੁਰਵਿਟਜ਼ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 30,000 ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ALS ਨਾਲ ਜੀ ਰਹੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਵਿਨਾਸ਼ਕਾਰੀ ਨਿਊਰੋਡੀਜਨਰੇਟਿਵ ਬਿਮਾਰੀ ਜਿਸਦੇ ਇਲਾਜ ਦੇ ਸੀਮਤ ਵਿਕਲਪ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕੋਗਨਿਕਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਮੀਦ ਉੱਭਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਅਗਵਾਈ CEO ਐਂਡਰੀਅਸ ਫੋਰਸਲੈਂਡ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਕੋਗਨਿਕਸ਼ਨ ਦਾ ਦਿਮਾਗ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਇੰਟਰਫੇਸ (BCI) ਅਧਰੰਗ ਦੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਜੀਵਨ ਰੇਖਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਲੋਨ ਮਸਕ ਦੀ ਨਿਊਰਲਿੰਕ, ਕੋਗਨਿਕਸ਼ਨ ਦੇ BCI ਨੂੰ ਖੋਪੜੀ ਵਿੱਚ ਹਮਲਾਵਰ ਸਰਜੀਕਲ ਇਮਪਲਾਂਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਪਹਿਲੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟਰਾਇਲ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਕਿ ਰੱਬੀ ਹੁਰਵਿਟਜ਼ ਸਮੇਤ 10 ALS ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੇਗਾ। ਹੁਰਵਿਟਜ਼ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਦਿਨ ਡਿਵਾਈਸ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲੈ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ALS ਨਾਲ ਰਹਿ ਰਹੇ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਕੋਗਨਿਕਸ਼ਨ ਦਾ BCI, ਜਿਸਨੂੰ Axon-R ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਹੈਲਮੇਟ ਵਰਗਾ ਉਪਕਰਣ ਹੈ ਜੋ ਦਿਮਾਗ ਦੀਆਂ ਤਰੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਐਂਸਫੈਲੋਗ੍ਰਾਫੀ (EEG) ਨੂੰ ਅੱਖਾਂ ਦੀ ਟਰੈਕਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਧੀ ਹੋਈ ਅਸਲੀਅਤ ਡਿਸਪਲੇਅ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ “ਟਾਈਪਿੰਗ” ਸ਼ਬਦ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਫਿਰ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਪੀਕਰ ਦੁਆਰਾ ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਬੋਲੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਭਾਸ਼ਣ ਪੈਟਰਨਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਕੋਗਨਿਕਸ਼ਨ ਨੇ ਆਪਣੀ ਬੇਮਿਸਾਲ BCI ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਾਈਮ ਮੂਵਰਜ਼ ਲੈਬ ਅਤੇ ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਅਲੈਕਸਾ ਫੰਡ ਸਮੇਤ ਉੱਦਮ ਫਰਮਾਂ ਤੋਂ $25 ਮਿਲੀਅਨ ਦੀ ਫੰਡਿੰਗ ਹਾਸਲ ਕੀਤੀ ਹੈ।

ਮਲਟੀਮੋਡਲ AI ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਛੋਟੇ ਬੱਚੇ ਸਮਾਂ ਦੱਸਣ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਸਮਝ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦਾ ਸਧਾਰਨ ਹੁਨਰ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ AI ਮਾਡਲ ਇਸ ਕੰਮ ਨਾਲ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਐਡਿਨਬਰਗ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕਰਵਾਏ ਗਏ ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਮਾਡਲ ਵੀ ਘੜੀ-ਹੱਥਾਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਲਗਭਗ 25% ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਘੜੀ-ਹੱਥਾਂ ਦੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਸਹੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹੇ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਹੋਰ ਵਿਗੜ ਗਈ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਘੜੀਆਂ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਜਿਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਟਾਈਲਾਈਜ਼ਡ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਜਾਂ ਰੋਮਨ ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇਹ ਖੋਜ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ ਮਲਟੀਮੋਡਲ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਮਨੁੱਖ ਵਰਗੀ ਧਾਰਨਾ ਅਤੇ ਸਮਝ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।