DeepSeek V3: Tencent ਤੇ WiMi ਵੱਲੋਂ ਤੇਜ਼ ਅਪਣਾਉਣ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਗਤੀ ਤਕਨੀਕੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਸਾਹ ਲੈਣ ਵਾਲੀ ਗਤੀ ਨਾਲ ਉੱਭਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ, ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਸੁਧਾਰ ਵੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਤਾਜ਼ਾ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਵਿਕਾਸ DeepSeek ਤੋਂ ਆਇਆ ਹੈ, ਜੋ ਚੀਨ ਦੇ AI ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਉੱਭਰਦਾ ਸਿਤਾਰਾ ਹੈ। 25 ਮਾਰਚ ਨੂੰ, ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਨੇ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤਾ ਸੰਸਕਰਣ, ਜਿਸਨੂੰ DeepSeek-V3-0324 ਨਾਮ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਨੇ ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਰੀਲੀਜ਼ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਰੁਟੀਨ ਅੱਪਡੇਟ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ AI ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪਰਿਪੱਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਅਪਣਾਉਣ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਮ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੇ DeepSeek ਦੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਵੈੱਬਸਾਈਟ, ਸਮਰਪਿਤ ਮੋਬਾਈਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਅਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਮਿੰਨੀ-ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਰਾਹੀਂ ਇਸ ਨਵੇਂ ਸੰਸਕਰਣ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਅਨੁਭਵ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਰੰਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ, ਸਿਰਫ਼ ਡਾਇਲਾਗ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ‘deep thinking’ ਮੋਡ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਕੇ।

DeepSeek V3: ਤਰਕ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛਾਲ

DeepSeek-V3 ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁੱਖ ਵਾਅਦਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਇਸਦੇ ਕਾਫ਼ੀ ਸੁਧਰੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਮਾਡਲ ਦੀ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਕਟੌਤੀ, ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸੂਖਮ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਬਾਰੇ ਹੈ - ਉਹ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਜੋ AI ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਪਰੇ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵੱਲ ਲਿਜਾਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। DeepSeek ਟੀਮ ਇਸ ਤਰੱਕੀ ਦਾ ਕਾਰਨ, ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ, ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਹਿਲੇ DeepSeek-R1 ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੌਰਾਨ ਸੁਧਾਰੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਹਨ। ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ, ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, AI ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਇਸਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਤਰਕ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਤਰਕ ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਲੜੀਆਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਹੀ ਸਿੱਟਿਆਂ ‘ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਸੁਧਰੀ ਹੋਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। DeepSeek ਨੇ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਕਿ V3 ਮਾਡਲ ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਖਾਸ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੈੱਟਾਂ ‘ਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ GPT-4.5 ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਕੋਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਆਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ - ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਖਾਸ ਕਾਰਜਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਖਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ - GPT-4.5 ਵਰਗੇ ਉੱਚੇ ਮਾਪਦੰਡ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨਾ, ਭਾਵੇਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ, ਇੱਕ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਦਾਅਵਾ ਹੈ। ਗਣਿਤਕ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਸਫਲਤਾ ਵਧੀਆਂ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਸੰਟੈਕਸ, ਬਣਤਰ, ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮਿਕ ਸੋਚ ਦੀ ਸਮਝ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਖੇਤਰ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਉੱਨਤ ਤਰਕ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਇਹ V3 ਰੀਲੀਜ਼ AI ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਦੇ ਅੰਦਰ ਅਟਕਲਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਹਵਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, DeepSeek ਨੇ ਮਈ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ R2 ਨਾਮਕ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ ਸੀ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਪੱਕੀ ਤਾਰੀਖ ਅਸਪਸ਼ਟ ਰਹੀ। ਇਸ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ V3-0324 ਦੀ ਆਮਦ, ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਨਿਰੀਖਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਿਵਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ DeepSeek ਦੇ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ V4 ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਖਰੇ R2 ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਪਹਿਲਾਂ ਸੋਚੇ ਗਏ ਨਾਲੋਂ ਨੇੜੇ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਭਵਿੱਖੀ ਰੀਲੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਉਮੀਦ ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਚੱਲ ਰਹੇ ਵਿਕਾਸ ਦੁਆਰਾ ਵਧਾਈ ਗਈ ਹੈ। OpenAI ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, GPT ਵਰਗੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤਰਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੀ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮਾਰਕੀਟ ਬੜੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਨਾਲ ਦੇਖ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ DeepSeek ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਮਾਰਗ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੇਗਾ ਜਾਂ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਖਾਸ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇਗਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ V3 ਸੁਧਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਤਰਕ ਫੋਕਸ। ਇਸ ਗੱਲ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਦਿਲਚਸਪੀ ਹੈ ਕਿ ਭਵਿੱਖ ਦੇ DeepSeek ਸੰਸਕਰਣ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਈ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨਗੇ, ਜੋ ਵਿਆਪਕ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਉਪਯੋਗਤਾ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਖੇਤਰ ਹਨ। ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਰਕ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਹਾਇਕਾਂ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ, ਜਾਂ ਰਚਨਾਤਮਕ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਵਜੋਂ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨੀਂਹ ਪੱਥਰ ਹੈ।

Tencent ਦੀ ਤੇਜ਼ ਪਕੜ: ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਦਾ ਏਕੀਕਰਨ

DeepSeek ਦੇ V3 ਲਾਂਚ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਚੀਨ ਦੇ ਤਕਨੀਕੀ ਦਿੱਗਜਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, Tencent (TCEHY) ਦੀ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੁਆਰਾ ਤੁਰੰਤ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। DeepSeek ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਦੇ ਲਗਭਗ ਨਾਲ ਹੀ, Tencent ਨੇ ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, Tencent Yuanbao ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ। ਕਮਾਲ ਦੀ ਚੁਸਤੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਕਦਮ ਵਿੱਚ, Tencent ਨੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਕਿ ਉਹ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਦੋ ਉੱਨਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ: ਇਸਦੇ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ‘Tencent Hunyuan T1’ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸੰਸਕਰਣ ਅਤੇ ਬਿਲਕੁਲ ਨਵਾਂ DeepSeek V3-0324।

Tencent ਨੇ ਮਾਣ ਨਾਲ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਹ DeepSeek V3-0324 ਸੰਸਕਰਣ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲੀਆਂ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੀ। ਸ਼ਾਇਦ ਇਸ ਤੋਂ ਵੀ ਵੱਧ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ, ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਪੂਰੀ ਏਕੀਕਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਮਾਡਲ ਉਪਲਬਧ ਹੋਣ (ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਜਾਂ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਪਹੁੰਚ ਦੁਆਰਾ) ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ Tencent Yuanbao ਦੇ ਅੰਦਰ ਲਾਈਵ ਹੋਣ ਤੱਕ, ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਹੋ ਗਈ ਸੀ। ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਾਅ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਬੋਲਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕਈ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: Tencent ਦੀਆਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਮੁਹਾਰਤ, DeepSeek ਦੇ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਵਿੱਚ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਏਕੀਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਸੌਖ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਸਹਿਯੋਗ ਜੋ ਤਿਆਰੀ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਚੱਲ ਰਹੇ AI ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀ ਗਤੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜੋ Tencent ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਨਤਮ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੇ ਲਾਭ ਜਲਦੀ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਏਕੀਕਰਨ Tencent Yuanbao ਲਈ ਹਮਲਾਵਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਪੈਟਰਨ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਅੱਪਡੇਟ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖੀ ਹੈ, ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ 35 ਦਿਨਾਂ ਦੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਅੰਦਰ 30 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਸਕਰਣਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਚੁਸਤ ਵਿਕਾਸ ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਨਵੇਂ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਰੋਲ ਆਊਟ ਕਰਕੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। Tencent ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ Yuanbao ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਮੁਫ਼ਤ ਅਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕੰਮ, ਅਧਿਐਨ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਜੀਵਨ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਉੱਨਤ AI ਨੂੰ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਨਵੀਨਤਮ ਅੱਪਡੇਟ ਦੇ ਨਾਲ, Tencent Yuanbao ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੁਣ ‘Hunyuan + DeepSeek’ ਡਿਊਲ-ਮਾਡਲ ਬੈਕਐਂਡ ਤੋਂ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਦੋਵੇਂ ਮਾਡਲ ‘deep thinking’ ਮੋਡ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਗਤੀ (‘answers in seconds’) ਨਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਡਿਊਲ-ਮਾਡਲ ਰਣਨੀਤੀ ਸੰਭਾਵੀ ਫਾਇਦੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਹਰੇਕ ਮਾਡਲ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਜਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲਾਭ ਉਠਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ Tencent ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਅਨੁਕੂਲ ਮਾਡਲ ਵੱਲ ਭੇਜ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਰਵੋਤਮ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਬਹੁਪੱਖਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਵੀ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਉੱਤਮ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਦਰੂਨੀ ਨਵੀਨਤਾ (Hunyuan) ਅਤੇ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਸਰਵੋਤਮ ਬਾਹਰੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ (DeepSeek) ਦੋਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ।

AI ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਵਧਦੀ ਲਹਿਰ: DeepSeek ਦਾ ਗਲੋਬਲ ਪੈਰ-ਚਿੰਨ੍ਹ

DeepSeek V3 ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦਾ ਉਤਸ਼ਾਹ ਇੱਕ ਖਲਾਅ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਿਛਲੀਆਂ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਚੀਨੀ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਨੂੰ ਨਕਸ਼ੇ ‘ਤੇ ਲਿਆ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਾਲ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, ਜਨਵਰੀ ਦੇ ਅੰਤ ਦੇ ਆਸਪਾਸ, Deepseek ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੇ ਇੱਕ ਕਮਾਲ ਦਾ ਕਾਰਨਾਮਾ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ: ਇਹ ਚੀਨ ਅਤੇ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ Apple ਦੇ App Store ‘ਤੇ ਮੁਫ਼ਤ ਐਪ ਡਾਊਨਲੋਡ ਚਾਰਟ ਦੇ ਸਿਖਰ ‘ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ। ਬਹੁਤ ਹੀ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ US ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ, ਇਸਨੇ ਇੱਕ ਮਿਆਦ ਲਈ OpenAI ਦੇ ChatGPT ਦੀ ਡਾਊਨਲੋਡ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਨੂੰ ਵੀ ਪਾਰ ਕਰ ਦਿੱਤਾ। ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਵਿੱਚ ਇਸ ਵਾਧੇ ਨੇ ਕਾਫ਼ੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਚੀਨ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਨਵੇਂ ਦਾਅਵੇਦਾਰ ਦੇ ਗਲੋਬਲ AI ਪੜਾਅ ‘ਤੇ ਆਉਣ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਚਰਚਾ ਹੋਈ।

ਇਹ ਚਾਲ DeepSeek, ਅਤੇ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸਦੇ V3 ਮਾਡਲ ਨੂੰ, ‘ਨਵੀਨਤਾ ਜੋ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ’ ਦੀ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਸਥਿਤੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਮਾਡਲ ਵਧੇਰੇ ਸਮਰੱਥ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਰਕ, ਕੋਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਵਰਗੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ, ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ, ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਵੀਆਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਦੀ ਹੈ। Tencent ਵਰਗੇ ਦਿੱਗਜਾਂ ਦੁਆਰਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਨ DeepSeek ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਸਮਝੇ ਗਏ ਮੁੱਲ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਹੋਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵਿਆਪਕ ਸੰਦਰਭ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਸਾਰੇ ਬੋਰਡ ਦੇ ਉਦਯੋਗ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਲਿਆ ਰਹੇ ਹਨ। ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ, ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਬਣਾਉਣ ਤੱਕ, ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ AI ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। DeepSeek V3 ਵਰਗੀਆਂ ਰੀਲੀਜ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ ਉਦਾਹਰਨ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਨਿਰੰਤਰ ਸੁਧਾਰ ਚੱਕਰ, ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ‘ਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ ਇਸ ਅਪਣਾਉਣ ਨੂੰ ਵਧਾਵਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। DeepSeek ਵਰਗੀ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਨੌਜਵਾਨ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ AI ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਗਲੋਬਲ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਅਤੇ ਵਿਭਿੰਨ ਭੂਗੋਲਿਕ ਕੇਂਦਰਾਂ ਤੋਂ ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਉੱਭਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।

WiMi Hologram Cloud: ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਭਵਿੱਖ ਵੱਲ AI ਨੂੰ ਸੇਧ ਦੇਣਾ

ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ AI ਸਹਾਇਕਾਂ ਅਤੇ ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੇ ਖੇਤਰ ਤੋਂ ਪਰੇ, DeepSeek V3 ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਜਾਊ ਜ਼ਮੀਨ ਲੱਭ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਇੱਕ ਖੇਤਰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਸੈਕਟਰ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ AI ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਸਹਾਇਤਾ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇਨ-ਕੈਬਿਨ ਅਨੁਭਵ ਤੱਕ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ। ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ WiMi Hologram Cloud Inc. (NASDAQ: WIMI), ਇੱਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਫਰਮ ਜਿਸ ਨੇ AI ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਪਛਾਣ ਲਿਆ ਸੀ, ਇਸ ਡੋਮੇਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਖੋਜ, ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ।

WiMi ਨੇ ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ AI ਸਿਸਟਮ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਹਨ। ਮਲਟੀਮੋਡਲ AI ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਏਕੀਕਰਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਕੈਮਰਿਆਂ ਤੋਂ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਡੇਟਾ, LiDAR ਅਤੇ ਰਾਡਾਰ ਤੋਂ ਸਥਾਨਿਕ ਡੇਟਾ, ਮਾਈਕ੍ਰੋਫੋਨਾਂ ਤੋਂ ਆਡੀਓ ਡੇਟਾ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਹੋਰ ਸੈਂਸਰ ਰੀਡਿੰਗਾਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚੋ। ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਵੌਇਸ ਕਮਾਂਡਾਂ ਅਤੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲਈ) ਅਤੇ ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ (ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ) ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, WiMi ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵਾਹਨਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਨਾ ਹੈ।

WiMi ਦੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ AI ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ‘car-mounting’ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਕਲਪ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ; ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਵਾਹਨ ਦੇ ਮੁੱਖ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਉੱਨਤ AI ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ। WiMi ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ DeepSeek ਮਾਡਲ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ (ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਵੌਇਸ ਕੰਟਰੋਲ ਅਤੇ ਵਾਹਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ) ਅਤੇ ਕੋਡ ਆਟੋ-ਕੰਪਲੀਸ਼ਨ ਵਰਗੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਬਾਅਦ ਵਾਲਾ ਘੱਟ ਡਰਾਈਵਰ-ਮੁਖੀ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਆਧੁਨਿਕ ਵਾਹਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਟੋਨੋਮਸ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਇਨਫੋਟੇਨਮੈਂਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਨੂੰ ਅਧਾਰ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਸੁਧਾਈ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

WiMi ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਬਹੁਪੱਖੀ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਰਣਨੀਤਕ ਬਾਹਰੀ ਸਹਿਯੋਗਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ - ‘technology self-research + ecological cooperation’ ਦਾ ਇੱਕ ‘ਡਿਊਲ-ਵ੍ਹੀਲ ਡਰਾਈਵ’। ਮਲਟੀਮੋਡਲ AI ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ DeepSeek, ਮਨੁੱਖ-ਵਰਗੇ ਟੈਕਸਟ, ਕੋਡ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ) ਦੇ ਨਾਲ, WiMi ਸਮਾਰਟ ਕਾਰ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਲਈ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਰਣਨੀਤਕ ਖਾਕਾ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਪਰਿਵਰਤਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ:

• ਆਟੋਨੋਮਸ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ: AI ਮਾਡਲ ਧਾਰਨਾ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ, ਮਾਰਗ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਵੈ-ਡਰਾਈਵਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਤਰਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ DeepSeek V3 ਵਿੱਚ ਵਧਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਅਪ੍ਰਤੱਖ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕੀਮਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਕਾਕਪਿਟ ਇੰਟਰਐਕਸ਼ਨ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ: ਸਧਾਰਨ ਕਮਾਂਡਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾ ਕੇ, AI ਸੱਚਮੁੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ-ਜਾਗਰੂਕ ਇਨ-ਕਾਰ ਅਨੁਭਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਉੱਨਤ ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਸਮਝਦੇ ਹਨ, ਡਰਾਈਵਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜੋ ਥਕਾਵਟ ਜਾਂ ਭਟਕਣ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਨਫੋਟੇਨਮੈਂਟ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਜੋ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜਾਂ ਮਨੋਰੰਜਨ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਇੱਥੇ ਮੁੱਖ ਹੈ।
• ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ: ਉੱਨਤ AI ਮਾਡਲ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਵਾਹਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਚੱਲਦੇ ਹਨ (edge computing), ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦੇ ਹਨ। WiMi ਦਾ ਫੋਕਸ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਵਾਹਨ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਅਤੇ ਥਰਮਲ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇਹਨਾਂ ਤੀਬਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਿਚਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਰਣਨੀਤੀ WiMi ਨੂੰ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ, ਜੁੜੇ ਹੋਏ, ਅਤੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਵੱਲ ਡੂੰਘੇ ਬਦਲਾਅ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਸਥਿਤੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਕਾਫ਼ੀ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ, ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਉੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸੰਭਾਵੀ ਇਨਾਮ - ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸੜਕਾਂ, ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਆਵਾਜਾਈ, ਅਤੇ ਵਧੇ ਹੋਏ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ - ਇਸ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਿਵੇਸ਼ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਚਲਾ ਰਹੇ ਹਨ। WiMi ਦੁਆਰਾ DeepSeek ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਬੁਨਿਆਦੀ AI ਤਰੱਕੀਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖਾਸ, ਉੱਚ-ਮੁੱਲ ਵਾਲੇ ਉਦਯੋਗਿਕ ਵਰਟੀਕਲਾਂ ‘ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਵਿਸਤਾਰ ਹੁੰਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼: AI ਮਾਡਲ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ

DeepSeek V3, Tencent ਦੇ ਏਕੀਕਰਨ, ਅਤੇ WiMi ਦੇ ਆਟੋਮੋਟਿਵ ਫੋਕਸ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵਿਆਪਕ ਰੁਝਾਨ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਕ ਹਨ: ਆਰਥਿਕਤਾ ਅਤੇ ਸਮਾਜ ਦੇ ਲਗਭਗ ਹਰ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਪ੍ਰਭਾਵ। ਡੂੰਘੀ ਸੋਚ ਅਤੇ ਤਰਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਨਵੀਨਤਮ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਨਵੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਡਿਜੀਟਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਟਰੈਕ ‘ਤੇ ਬੇਮਿਸਾਲ ਵਾਧਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਿਹਾਰਕ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਖੋਜ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਪਰੇ ਜਾਂਦੇ ਹੋਏ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਹਨਾਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ‘ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ:

• ਜੀਵਨ ਸੇਵਾਵਾਂ: AI ਈ-ਕਾਮ