ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਸਹਾਇਕਾਂ ਦਾ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਸਾਹ ਲੈਣ ਵਾਲੀ ਰਫਤਾਰ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜੋ ਕੁਝ ਮਹੀਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਸੀ, ਉਹ ਜਲਦੀ ਹੀ ਆਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਨਿਰੰਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਪੈਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਾਡੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਿਜੀਟਲ ਜੀਵਨ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਸੇਵਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ OpenAI ਦਾ ChatGPT ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਇੱਕ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਖਿਡਾਰੀ ਬਣਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਮੇਰੇ ਆਪਣੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ Google ਦੇ Gemini ਵੱਲ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਹੋਏ ਹਨ। ਇਹ ਤਬਦੀਲੀ ਮਨਮਾਨੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ Gemini ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸਦੀ ਬੋਧਾਤਮਕ ਡੂੰਘਾਈ, ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਸੂਖਮਤਾ, ਰਚਨਾਤਮਕ ਆਉਟਪੁੱਟ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਜੋ ਮੇਰੀ ਵਰਕਫਲੋ ਦੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਮਰੱਥ ਸਹਾਇਕ ਤੋਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਸਹਾਇਕ ਵੱਲ ਵਧਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਿਤ, ਲਾਜ਼ਮੀ ਡਿਜੀਟਲ ਸਾਥੀ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨਾ: ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ
ਮੇਰੀ ਤਰਜੀਹ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅੰਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ Gemini ਦੀ ਉੱਤਮ ਬੋਧਾਤਮਕ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਵੱਡਾ ਕਾਰਨ ਇਸਦਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਡਾ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ (context window) ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ - Google ਦਾ Gemini 1.5 Pro ਦਾ 2 ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਤੱਕ ਦਾ ਐਲਾਨ, ਜੋ ChatGPT Plus ਲਈ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੇ 128,000 ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ ਬੌਣਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਕਾਗਜ਼ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹਨ। ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਮੁੱਖ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਗੱਲਬਾਤ ਜਾਂ ਕਾਰਜ ਦੌਰਾਨ AI ਦੀ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਵਜੋਂ ਸੋਚੋ। ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਵਿੰਡੋ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਲੰਬੀ ਗੱਲਬਾਤ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਵਿਆਪਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਬਹੁ-ਵਾਰੀ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਜਦੋਂ Google ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਵੱਡੇ ਟੋਕਨ ਗਿਣਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਦਾ ਪੈਮਾਨਾ ਸੱਚਮੁੱਚ ਹੈਰਾਨਕੁਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ? ਕਈ ਲੰਬੇ ਖੋਜ ਪੱਤਰਾਂ ਜਾਂ ਤਕਨੀਕੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ। Gemini ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸੰਦਰਭ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਮੈਂ ਇਹਨਾਂ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ ਜਾਂ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਸੂਖਮ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਸਕਦਾ ਹਾਂ, ਸੰਖੇਪਾਂ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਗਾਂ ਜਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ। AI ਤੀਜੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਤੱਕ ਪਹਿਲੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ‘ਭੁੱਲਦਾ’ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟੇ, ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਜਾਂ AI ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੁਬਾਰਾ ਫੀਡ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਾਨਸਿਕ ਊਰਜਾ ਬਚਦੀ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਵਪਾਰਕ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਮਾਰਕੀਟ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। Gemini Advanced ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੀ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਪੰਨਿਆਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੈਨੂੰ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਾਸ-ਰੈਫਰੈਂਸ ਕਰਨ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਲਏ ਗਏ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ ਟੋਨ ਅਤੇ ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ, ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਭ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਨਿਰੰਤਰ ਸੈਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਦਰ। AI ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ ਸਮੁੱਚੇ ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਖਾਸ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੀ ਸਮਝ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਅਕਸਰ ਕਿਸੇ ਅਜਿਹੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਗੰਭੀਰ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਤੁਹਾਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਥਾਪਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਮੈਮੋਰੀ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਵੀ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਕੋਲ ਮੌਜੂਦਾ ਕਾਰਜ ਜਾਂ ਗੱਲਬਾਤ ਤੋਂ ਵਧੇਰੇ ਪਿਛੋਕੜ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਜਵਾਬ ਆਮ ਜਾਂ ਥੋੜ੍ਹੇ ਜਿਹੇ ਵਿਸ਼ੇ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਮੇਰੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀਆਂ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਆਪਣੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਮੈਂ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੋਡ ਸਨਿੱਪਟਾਂ ਨੂੰ ਡੀਬੱਗ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਜੋ ਪਿਛਲੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਾਂ ਰਚਨਾਤਮਕ ਲਿਖਤ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਾਂ ਜਿਸ ਲਈ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੌਰਾਨ ਚਰਿੱਤਰ ਆਰਕਸ ਅਤੇ ਪਲਾਟ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਵੱਡਾ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਫਾਇਦਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ Gemini ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਸਮਰੱਥ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਦਲੀਲ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਅਰਥ ਵਿੱਚ ਚੁਸਤ - ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ। ਇਹ ਡੂੰਘੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਇੱਕ ਪੱਧਰ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਤਿਬੰਧਿਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਘੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤੀਯੋਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਬੁਣਨਾ: ਏਕੀਕਰਣ ਦਾ ਫਾਇਦਾ
ਕੱਚੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਜਿਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਇੱਕ AI ਮੌਜੂਦਾ ਡਿਜੀਟਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਨਿਰੰਤਰ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਲਈ ਸਰਵਉੱਚ ਹੈ। Google ਅਤੇ OpenAI (Microsoft ਨਾਲ ਇਸਦੀ ਸਾਂਝੇਦਾਰੀ ਰਾਹੀਂ) ਦੋਵੇਂ ਆਪਣੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਸੂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਸ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਖਰੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੇਰੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਲਈ, Google ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਸਾਬਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
Google ਨੇ Gemini ਨੂੰ ਆਪਣੇ Workspace ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਤਾਣੇ-ਬਾਣੇ ਵਿੱਚ ਬੁਣਿਆ ਹੈ - ਜਿਸ ਵਿੱਚ Gmail, Docs, Sheets, Slides, Meet, ਅਤੇ Calendar ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ AI ਬਟਨ ਜੋੜਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬੁੱਧੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਮੁੱਖ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦਾ ਅੰਦਰੂਨੀ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਜਦੋਂ ਕਿ Microsoft 365 ਦੇ ਅੰਦਰ Microsoft ਦਾ Copilot ਏਕੀਕਰਣ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਇਹ ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਪਰਤ ਜਾਂ ਇੱਕ ਐਡ-ਆਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਮਾਈ ਹੋਈ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਵਾਂਗ।
ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਜੋ Google Workspace ਅਤੇ Microsoft 365 ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਲਈ ਇਹ ਅੰਤਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ। Google Docs ਵਿੱਚ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, Gemini ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਭਾਗਾਂ ਦਾ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਵਿਚਾਰਾਂ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਦਰਭ ਸਿੱਧੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਤੋਂ ਜਾਂ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਣ ‘ਤੇ Gmail ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਈਮੇਲਾਂ ਤੋਂ ਵੀ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ। Gmail ਦੇ ਅੰਦਰ, ਇਹ ਲੰਬੇ ਥ੍ਰੈਡਾਂ ਦਾ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਮੇਰੀ ਨਿੱਜੀ ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਮੇਰੇ Calendar ਜਾਂ Drive ਤੋਂ ਸੰਖੇਪ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਸੁਰਾਗਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਵੀਆਂ ਈਮੇਲਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। Sheets ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨਾ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ AI ਹਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ, ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਸਮੁੱਚਾ ਏਕੀਕਰਣ ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ, ਘੱਟ ਖੰਡਿਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਅੰਬੀਨਟ ਸਹਾਇਕ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਲੋੜ ਪੈਣ ‘ਤੇ ਤਿਆਰ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਸਾਧਨ ਵਾਂਗ ਜਿਸ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਬੁਲਾਉਣ ਜਾਂ ਸੰਦਰਭ-ਬਦਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮੀਟਿੰਗ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਵਿੱਚ Gemini Gmail ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਈਮੇਲ ਚੇਨਾਂ ਦਾ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਕਰਨਾ, ਉਹਨਾਂ ਸਾਰਾਂਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ Google Doc ਵਿੱਚ ਚਰਚਾ ਦੇ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੀਟਿੰਗ ਨੋਟਸ ਜਾਂ Calendar ਸੱਦੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਿੱਧੇ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਵਾਹ ਸਹਿਜ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ AI ਕੋਲ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ Google ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਇਹਨਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ।
Copilot ਨਾਲ ਮੇਰਾ ਨਿੱਜੀ ਤਜਰਬਾ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਕਸਰ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਵਾਰ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਦਖਲਅੰਦਾਜ਼ੀ ਵਾਲਾ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ ਜਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਸੁਝਾਅ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਮੇਰੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜ ਸਕਦੇ ਹਨ। Gemini, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ Workspace ਦੇ ਅੰਦਰ, ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਪੈਸਿਵ ਰੁਖ ਅਪਣਾਉਂਦਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ - ਇਹ ਅਨੁਭਵੀ ਪਹੁੰਚ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੁਆਰਾ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮੇਰੇ ਦੁਆਰਾ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ‘ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਉਦੋਂ ਮੌਜੂਦ’ ਪਹੁੰਚ ਮੇਰੀ ਪਸੰਦੀਦਾ ਕਾਰਜ ਸ਼ੈਲੀ ਨਾਲ ਬਿਹਤਰ ਮੇਲ ਖਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮੈਂ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਮੈਂ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ AI ਸਹਾਇਤਾ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ। ਡੂੰਘੀ ਐਮਬੈਡਿੰਗ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਘੱਟ ਰਗੜ, ਘੱਟ ਕਲਿੱਕ, ਅਤੇ ਰੁਟੀਨ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ AI ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਕੁਦਰਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣਾ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਉਣਾ ਅਤੇ ਬੋਧਾਤਮਕ ਭਾਰ ਘਟਾਉਣਾ। ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੋਣ ਬਨਾਮ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਸਾਧਨ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਕਸਪੇਸ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ।
ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ: ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਤੀ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮਤਾ
ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬਣ ਰਹੀ ਹੈ, ਪਰ ਉਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੱਖਰੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ OpenAI ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ChatGPT-4o ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਪਣੀਆਂ ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਤੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵਧੀ ਹੋਈ ਯਥਾਰਥਵਾਦ ਹੈ, ਮੇਰੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਨਤੀਜੇ ਅਪ੍ਰਤਿਆਸ਼ਿਤ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਕਈ ਵਾਰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਦੂਜੇ ਸਮੇਂ ਉਮੀਦਾਂ ਤੋਂ ਘੱਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸੁਧਾਈ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਮੈਂ ਪਾਇਆ ਹੈ ਕਿ Gemini ਦੀ ਨੇਟਿਵ ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਤੀ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ Gemini 2.0 Flash Experimental ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੁਝਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਲਗਾਤਾਰ ਅਜਿਹੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਵੱਲ ਝੁਕਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜਦੋਂ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਿੱਧੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਅੰਤਰ ਸਿਰਫ ਸਖਤ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ ਫੋਟੋਰੀਅਲਿਜ਼ਮ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬਲਕਿ AI ਦੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦੀ ਸਹੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਜਾਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਬਾਰੇ ਵੀ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਅਕਸਰ ਮੇਰੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਘੱਟ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼-ਅਤੇ-ਗਲਤੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰੋ:
- ਪਾਠ ਵਰਣਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਉਤਪਾਦ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਲਈ ਮੌਕਅੱਪ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ।
- ਪ੍ਰਸਤੁਤੀਆਂ ਲਈ ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਬਣਾਉਣਾ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸ਼ੈਲੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਡੇਟਾ ਸੰਕਲਪਾਂ ਜਾਂ ਅਮੂਰਤ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਠੋਸ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਣਾ।
- ਕਹਾਣੀ ਸੁਣਾਉਣ ਲਈ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰ ਚਰਿੱਤਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ।
ਕਈ ਅਜਿਹੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ, Gemini ਬੇਨਤੀ ਦੀਆਂ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਮਝਦਾ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪਹਿਲੀ ਜਾਂ ਦੂਜੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਛਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਾਰੀ AI ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਤੀ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, Gemini ਅਕਸਰ ਪਾਠ ਵਰਣਨ ਨੂੰ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵੇ ਦਾ ਪੱਧਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਕਸਾਰਤਾ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਰਕਫਲੋ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਨੁਮਾਨਯੋਗ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਕੀਮਤੀ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਪੁਨਰ-ਉਤਪਤੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ‘ਤੇ ਖਰਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਉਤਪਤੀ ਵਿੱਚ ਸਮਝੀ ਗਈ ਯਥਾਰਥਵਾਦ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਪਾੜਾ ਮੇਰੇ ਟੂਲਕਿੱਟ ਵਿੱਚ Gemini ਦੇ ਉਭਾਰ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ।
ਜਾਣਕਾਰੀ ਓਵਰਲੋਡ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ: NotebookLM Plus ਕ੍ਰਾਂਤੀ
ਸ਼ਾਇਦ ਮੇਰੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਖੋਜਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ Google ਦਾ NotebookLM ਰਿਹਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸਦਾ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ‘Plus’ ਟੀਅਰ। ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਨੋਟ-ਲੈਣ ਵਾਲੀ ਐਪ ਜਾਂ ਖੋਜ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਵਰਣਨ ਕਰਨਾ ਇਸਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਦੱਸਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਡੇਟਾ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀ ਅਤੇ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਇੰਜਣ ਵਾਂਗ ਵਧੇਰੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੈਂ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।
ਇਸਦੇ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, NotebookLM ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀਆਂ - ਖੋਜ ਪੱਤਰ, ਲੇਖ, ਮੀਟਿੰਗ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਨਿੱਜੀ ਨੋਟਸ, PDFs, ਵੈੱਬ ਲਿੰਕ - ਅਪਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਉਸ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਦਲਣ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੁਫਤ ਸੰਸਕਰਣ ਖੁਦ ਖੋਜ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਜਾਂ FAQs ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਮਾਲ ਦਾ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, NotebookLM Plus ਇਸ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ‘ਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ ਉੱਚਾ ਚੁੱਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮੇਰੇ ਲਈ ਸੱਚਮੁੱਚ ਗੇਮ-ਬਦਲਣ ਵਾਲੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸੰਘਣੀ ਪਾਠ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪਚਣਯੋਗ ਆਡੀਓ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਉਦਯੋਗ ਨਿਊਜ਼ ਫੀਡਾਂ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤੋਂ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਪੋਡਕਾਸਟ ਹੋਣ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ। NotebookLM Plus ਇਸਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮੈਂ ਆਉਣ-ਜਾਣ, ਕਸਰਤ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੌਰਾਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਜਜ਼ਬ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ ਜੋ ਸਕ੍ਰੀਨ ‘ਤੇ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਰੋਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਆਡੀਟੋਰੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿਧੀ ਨੇ ਸੂਚਿਤ ਰਹਿਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਲਟੀਟਾਸਕ ਕਰਨ ਦੀ ਮੇਰੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਪਹਿਲਾਂ ਪੈਸਿਵ ਸਕ੍ਰੀਨ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਗੁਆਏ ਘੰਟਿਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਆਡੀਓ ਸਾਰਾਂਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ, Plus ਟੀਅਰ ਡੂੰਘੀ ਖੋਜ ਲਈ ਵਧੇ ਹੋਏ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਪੂਰੇ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤੇ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਖਾਸ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਸਕਦਾ ਹਾਂ, AI ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਥੀਮੈਟਿਕ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹਾਂ, ਜਾਂ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਰੂਪਰੇਖਾ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ। AI ਦੀ ਜਵਾਬ ਸ਼ੈਲੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ - ਸੰਖੇਪ ਸਾਰਾਂਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਤੱਕ - ਲਚਕਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਹੋਰ ਪਰਤ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਹਿਯੋਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ, AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਗਿਆਨ ਸਪੇਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਸਮੂਹ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਜੋ ਕਾਫ਼ੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਨ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਜਾਂ ਖੋਜ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦਾ ਹੈ, NotebookLM Plus ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਡੂੰਘੀ ਹੈ। ਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਛਾਂਟਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇੱਕ AI ਤੋਂ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ ਦੇ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਗ੍ਰਹਿਣ ਅਤੇ ਸਮਝ ਲਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਇਕੱਲੀ Google ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਤਸਾਹਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਜਿਹੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਅਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਧਾਰਨ ਨੋਟ-ਲੈਣ ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੈਮਾਨੇ ‘ਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਹੈ।
ਦੇਖਣਾ ਹੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਨੇਟਿਵ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਮਝ
ਇੱਕ AI ਦੀ ਪਾਠ ਤੋਂ ਪਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ - ਚਿੱਤਰਾਂ, ਆਡੀਓ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੀਡੀਓ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ - ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। Gemini ਨੂੰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਮਝ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ ਵਜੋਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਨਾ ਕਿ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨ ਦੀ ਬਜਾਏ। ਇਹ ਨੇਟਿਵ ਏਕੀਕਰਣ ਕਰਾਸ-ਮੋਡਲ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਤਰਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਅੰਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ChatGPT ਅਤੇ ਹੋਰ ਮਾਡਲ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਰਹੇ ਹਨ, Gemini ਦੀ ਜ਼ਮੀਨੀ ਪੱਧਰ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਸਹਿਜ ਅਨੁਭਵ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਚਿੱਤਰਾਂ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਮੁਹਾਰਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ