Zhipu AI ਦਾ AutoGLM Rumination: ਖੁਦਮੁਖਤਾਰ AI ਖੋਜ

ਬਨਾਵਟੀ ਬੁੱਧੀ (Artificial intelligence) ਦਾ ਖੇਤਰ ਇੱਕ ਡੂੰਘੇ ਬਦਲਾਅ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵੱਧ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਸਧਾਰਨ ਹੁਕਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਵੱਲ ਜੋ ਸੁਤੰਤਰ ਸੋਚ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਖੁਦਮੁਖਤਾਰ ਅਮਲ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਦਲੇਰੀ ਨਾਲ ਕਦਮ ਰੱਖ ਰਹੀ ਹੈ Zhipu AI, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਚੀਨੀ ਬਨਾਵਟੀ ਬੁੱਧੀ ਫਰਮ, ਜਿਸ ਨੇ ਆਪਣੀ ਨਵੀਨਤਮ ਕਾਢ: AutoGLM Rumination ਤੋਂ ਪਰਦਾ ਹਟਾਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੋਰ ਚੈਟਬੋਟ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਉੱਨਤ AI ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਡੂੰਘੀ ਖੋਜ ਦੀਆਂ ਵਿਆਪਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਅਮਲ ਦੀਆਂ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਮਿਲਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਮਨੁੱਖੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਖੇਤਰ ਸਨ।

AI ਏਜੰਟ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ: ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਤੋਂ ਪਰੇ

ਜੋ ਚੀਜ਼ AutoGLM Rumination ਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਉਹ ਇਸਦਾ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਰਸ਼ਨ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰਵਾਇਤੀ AI ਸਾਧਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਖੁੱਲ੍ਹੇ-ਸਿਰੇ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਟੋਰ ਕੀਤੇ ਗਿਆਨ ਨਾਲ, ਬਲਕਿ ਦੁਨੀਆ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਸਰਗਰਮ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਦੁਆਰਾ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਬਹੁ-ਪੱਖੀ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਿਤ ਕਰਨ, ਵਿਰੋਧੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੂਖਮ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। AutoGLM Rumination ਬਿਲਕੁਲ ਅਜਿਹੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਇਸਦਾ ਸੰਚਾਲਨ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਤਰਕ ਅਤੇ ਖੋਜ ਦੀ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਰਲ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਲਟ ਜੋ ਇਹਨਾਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, AutoGLM Rumination ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਤਰਕਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਤੋੜਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਇਕੱਠੇ ਕਰਨ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੈਬ ਪੇਜਾਂ ਦਾ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੋਚਣ ਅਤੇ ਖੋਜਣ ਦਾ ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ ਚੱਕਰ ਇਸਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸਮਾਪਤੀ ਸਿਰਫ਼ ਲਿੰਕਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਰਿਪੋਰਟ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤੇ ਸਰੋਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਇਸਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਇਸ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਤੱਤ ਇਸਦੇ ਨਾਮ ਵਿੱਚ ਕੈਪਚਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: ‘Rumination’। ਇਹ ਸ਼ਬਦ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਸਵੈ-ਆਲੋਚਨਾ, ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ, ਅਤੇ ਡੂੰਘੇ ਚਿੰਤਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਮਰੱਥਾ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਨੂੰ ਉੱਨਤ ਰੀਇਨਫੋਰਸਮੈਂਟ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਨਿਖਾਰਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਜਲਦੀ ਜਵਾਬ ਲੱਭਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ AI ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ, ਇਸਦੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ, ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਿੱਟਿਆਂ ‘ਤੇ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਣ, ਅਤੇ ਸਰਵੋਤਮ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਲੂਪ, ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਅਰਥ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਡੂੰਘੀਆਂ ਬੋਧਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨਾਲ ਜੂਝਦੇ ਸਮੇਂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ AI ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਤਹੀ ਸਿੱਟਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਵੀ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰ ਹੈ; Zhipu AI ਨੇ ਇਹ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਆਪਣੇ Zhipu Qingyan PC ਕਲਾਇੰਟ ਦੁਆਰਾ ਮੁਫਤ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾਈਆਂ ਹਨ, ਇਸ ਉੱਨਤ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਹੱਥਾਂ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚਾਉਣ ਦੇ ਇਰਾਦੇ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ।

ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣਾ: AutoGLM ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ

AutoGLM Rumination ਦੀਆਂ ਉੱਨਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਚਾਨਕ ਨਹੀਂ ਹਨ; ਉਹ Zhipu AI ਦੀ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੀ GLM (General Language Model) ਲੜੀ ਦੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਨੀਂਹ ‘ਤੇ ਬਣੀਆਂ ਹਨ। ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਏਜੰਟ ਖੋਜ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਆਪਣੇ ਵਿਲੱਖਣ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ:

• GLM-4 Base Model: ਇਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਨੀਂਹ ਪੱਥਰ ਜਿਸ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪਰਤਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਮੁੱਖ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਸਹੂਲਤਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• GLM-Z1 Reasoning Model: ਬੇਸ ‘ਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਿਸਟਮ ਦੀਆਂ ਅਨੁਮਾਨਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਕਟੌਤੀ, ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਵਿਘਨ, ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ - ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ।
• GLM-Z1-Rumination Model: ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਏਜੰਟ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਸਮਰੱਥਾ ਸੱਚਮੁੱਚ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਵੈ-ਮੁਲਾਂਕਣ, ਆਲੋਚਨਾ, ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸੁਧਾਰ ਲਈ ਉੱਨਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ‘Rumination’ ਨਾਮ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਡੂੰਘੇ ਚਿੰਤਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਇੰਟਰਨੈਟ ਖੋਜ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ ਚੋਣ, ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਇੱਕ ਬੰਦ-ਲੂਪ ਖੁਦਮੁਖਤਾਰ ਖੋਜ ਚੱਕਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਵੈ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲਗਾਤਾਰ ਆਪਣੇ ਕੰਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਬੂਤ ਲੱਭਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੀ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• AutoGLM Model: ਇਹ ਭਾਗ ਆਰਕੈਸਟਰੇਟਰ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਦੂਜੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਖੁਦਮੁਖਤਾਰ ਸੰਚਾਲਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬੇਨਤੀ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਚਿਤ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਮਾਡਲਾਂ (ਤਰਕ, ਖੋਜ, ਵਿਚਾਰ-ਵਟਾਂਦਰਾ) ਨੂੰ ਕਾਰਜ ਸੌਂਪਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

AutoGLM ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖਾਸ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਮਾਡਲ ਦੁਹਰਾਓ ਹਨ:

• GLM-4-Air-0414: ਇਸਨੂੰ 32-ਬਿਲੀਅਨ-ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਬੇਸ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਗਿਣਤੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਇੱਕੋ ਇੱਕ ਮਾਪ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਆਕਾਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, Zhipu AI ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ, ਇੰਟਰਨੈਟ ਖੋਜ ਮੁਹਾਰਤ, ਅਤੇ ਕੋਡ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇਸਦੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਕਮਾਲ ਦੀ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ, ਇਸਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਹ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਗਰੇਡ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ‘ਤੇ ਵੀ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਦਾ ਇਹ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰਣਨੀਤਕ ਤੱਤ ਹੈ।
• GLM-Z1-Air: ਇੱਕ ਉੱਨਤ ਦੁਹਰਾਓ ਵਜੋਂ ਸਥਿਤੀ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਵਧੀਆਂ ਤਰਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਦਾ ਮਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। Zhipu AI ਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਵਰਗੇ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਇਹ ਦਾਅਵਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ DeepSeek-R1, ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸੁਧਰੀ ਹੋਈ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਪੀਡ ਅਤੇ ਘੱਟ ਸੰਚਾਲਨ ਲਾਗਤਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤਰਕ ਸ਼ਕਤੀ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ‘ਤੇ ਇਹ ਫੋਕਸ ਵਿਵਹਾਰਕ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਤਾਲਮੇਲ AutoGLM Rumination ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਭੰਡਾਰ ਵਜੋਂ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਡਿਜੀਟਲ ਖੇਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਸੋਚਣ ਵਾਲੇ, ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਏਜੰਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਡਿਜੀਟਲ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ: APIs ਤੋਂ ਪਰੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਸਮਝ

AutoGLM Rumination ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੱਗੇ ਦੀ ਛਾਲ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਅਕਸਰ ਗੜਬੜ ਵਾਲੀ ਹਕੀਕਤ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਸ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ AI ਸਾਧਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਇੰਟਰਫੇਸ (APIs) ‘ਤੇ ਆਪਣੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੁਆਰਾ ਸੀਮਤ ਹਨ - ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੇਟਿਕ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਢਾਂਚਾਗਤ ਗੇਟਵੇ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ, APIs ਪੂਰੇ ਵੈੱਬ ਨੂੰ ਕਵਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।

AutoGLM Rumination ਇਸ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਔਨਲਾਈਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਭਾਵੇਂ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਜਨਤਕ APIs ਦੀ ਘਾਟ ਹੋਵੇ। ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਉਦਾਹਰਣਾਂ - ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਕਾਦਮਿਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ CNKI, ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Xiaohongshu, ਅਤੇ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਸਮੱਗਰੀ ਹੱਬ ਜਿਵੇਂ ਕਿ WeChat ਜਨਤਕ ਖਾਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ - ਇਸਦੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਿੰਗ ਦੇ ਨੇੜੇ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਲੇਆਉਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ, ਨੈਵੀਗੇਸ਼ਨ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਪੰਨਿਆਂ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਦੀ ਖਪਤ ਲਈ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਏਜੰਟ ਕੋਲ ਮਲਟੀ-ਮੋਡਲ ਸਮਝ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਇਹ ਵੈਬ ਪੇਜਾਂ ‘ਤੇ ਮੌਜੂਦ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਪਸੀ ਤਾਲਮੇਲ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ। ਅੱਜ ਦੇ ਵੈੱਬ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ, ਜਿੱਥੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਕਸਰ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਚਾਰਟਾਂ, ਇਨਫੋਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਯੋਗਤਾ ਸੱਚਮੁੱਚ ਵਿਆਪਕ ਖੋਜ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਗੁਆ ਦੇਵੇਗਾ। ਦੋਵਾਂ ਰੂਪਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਕੇ, AutoGLM Rumination ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦੀ ਇੱਕ ਅਮੀਰ, ਵਧੇਰੇ ਸਹੀ ਤਸਵੀਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਸੂਝਵਾਨ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਮਰੱਥਾ ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਏਜੰਟ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਉਸ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੇ ਨੇੜੇ ਲਿਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਨੁੱਖ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਅਤੇ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

AutoGLM ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ: ਖੁਦਮੁਖਤਾਰ ਸਮਰੱਥਾ ਦੀ ਇੱਕ ਝਲਕ

ਸੰਕਲਪਿਕ ਵਰਣਨ ਕੀਮਤੀ ਹਨ, ਪਰ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਦੇਖਣਾ ਠੋਸ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। Zhipu AI ਨੇ AutoGLM Rumination ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਇੱਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤਾ। ਸੌਂਪਿਆ ਗਿਆ ਕਾਰਜ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸੀ: 2025 Zhongguancun Forum, ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਸਮਾਗਮ ਤੋਂ ਉੱਭਰ ਰਹੀ ਮੁੱਖ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣਾ।

ਇਹ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕੀਵਰਡ ਖੋਜ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਇਸ ਲਈ ਘਟਨਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ (ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਖ਼ਬਰਾਂ ਦੇ ਲੇਖਾਂ, ਅਧਿਕਾਰਤ ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ, ਪ੍ਰੈਸ ਰਿਲੀਜ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਵਿੱਚ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ), ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣ (ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ, ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ਾ-ਵਸਤੂ ਚਰਚਾਵਾਂ, ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਹਿਯੋਗੀ ਨਤੀਜੇ), ਇਹਨਾਂ ਵਿਭਿੰਨ ਖੋਜਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤਾਲਮੇਲ ਵਾਲੇ ਬਿਰਤਾਂਤ ਵਿੱਚ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ।

Zhipu AI ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, AutoGLM Rumination ਨੇ ਕਈ ਮਿੰਟਾਂ ਦੀ ਖੁਦਮੁਖਤਾਰ ਵੈੱਬ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤਾ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨਾ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੰਨਿਆਂ ਦੀ ਸਾਰਥਕਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਤੱਥਾਂ ਅਤੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ, ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਕਰਾਸ-ਰੈਫਰੈਂਸ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਸੀ। ਨਤੀਜਾ ਕਥਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਰਿਪੋਰਟ ਸੀ ਜਿਸ ਨੇ ਬੇਨਤੀ ਅਨੁਸਾਰ ਫੋਰਮ ਦੀਆਂ ਮੁੱਖ ਗੱਲਾਂ ਦਾ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਵੇਰਵਾ ਦਿੱਤਾ।

ਇਹ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਏਜੰਟ ਦੀਆਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਵਹਾਰਕ ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:

• ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਧਾਰਨਾ (Dynamic Perception): ਬੇਨਤੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ।
• ਬਹੁ-ਮਾਰਗੀ ਫੈਸਲਾ-ਲੈਣਾ (Multi-Path Decision-Making): ਇਹ ਚੁਣਨਾ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਵੈਬਸਾਈਟਾਂ ‘ਤੇ ਜਾਣਾ ਹੈ, ਕਿਹੜੇ ਲਿੰਕਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣੀ ਹੈ।
• ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਤਸਦੀਕ (Logical Verification): ਕੱਢੀ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਈ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ।
• ਖੁਦਮੁਖਤਾਰ ਅਮਲ (Autonomous Execution): ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪੂਰੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ।

ਹਾਲਾਂਕਿ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਸਨੈਪਸ਼ਾਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇੱਕ AI ਏਜੰਟ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉੱਨਤ ਉਪਭੋਗਤਾ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਔਨਲਾਈਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਸਾਧਨ ਦੀ ਤਸਵੀਰ ਪੇਂਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਕੁਸ਼ਲ ਖੋਜ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ ਜਿਹਨਾਂ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਮਿਹਨਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਰਣਨੀਤੀ ਅਤੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ: ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਦਾਅ

AutoGLM Rumination ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਤੋਂ ਪਰੇ, Zhipu AI ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਪਣਾ ਕੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰਣਨੀਤਕ ਕਦਮ ਚੁੱਕ ਰਹੀ ਹੈ। ਕੰਪਨੀ ਨੇ 14 ਅਪ੍ਰੈਲ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਆਪਣੇ ਮੁੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਯੋਜਨਾਵਾਂ ਦਾ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾਂ ਚਰਚਾ ਕੀਤੇ ਗਏ ਬੁਨਿਆਦੀ GLM ਮਾਡਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

ਇਸ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਗਲੋਬਲ ਡਿਵੈਲਪਰ ਭਾਈਚਾਰੇ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾ ਕੇ, Zhipu AI ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਹੈ:

1. ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ: ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ, ਸਟਾਰਟਅੱਪਾਂ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਦਾਖਲੇ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਏਜੰਟਿਕ AI ਸੰਕਲਪਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ Zhipu ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਜੀਵੰਤ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
2. ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ: ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਪਹੁੰਚ ਸਹਿਯੋਗ, ਬੱਗ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਅਤੇ ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। Zhipu AI ਨੂੰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਪੂਲ ਦੀ ਸਮੂਹਿਕ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਯਤਨਾਂ ਤੋਂ ਲਾਭ ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਸ ‘ਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
3. ਮਿਆਰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨਾ: ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਬੇਸ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨਾ AI ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਦਿਸ਼ਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ Zhipu ਦੇ GLM ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ AI ਭਾਈਚਾਰੇ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੀ ਫੈਕਟੋ ਸਟੈਂਡਰਡ ਜਾਂ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
4. ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਬਣਾਉਣਾ: ਓਪਨ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰ ਜਾਂਚ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
5. ਅਪਣਾਉਣ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ: ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾ ਕੇ, Zhipu AI ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ‘ਤੇ ਬਣੇ ਸਮਰਥਨ, ਅਨੁਕੂਲਨ, ਜਾਂ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੱਲਾਂ ਰਾਹੀਂ ਵਪਾਰਕ ਮੌਕਿਆਂ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਰਣਨੀਤੀ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਪਰਉਪਕਾਰ ਦਾ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ Zhipu AI ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਹੇ ਗਲੋਬਲ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗਿਣਿਆ-ਮਿਥਿਆ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਾਢਾਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਇੱਕ ਸੰਪੰਨ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਛਾ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਥਾਪਿਤ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਧੇਰੇ ਬੰਦ ਪਹੁੰਚ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਕ ਉਪਯੋਗ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਹੁਲਾਰਾ ਮਿਲਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ।

ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣਾ: ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ

AutoGLM Rumination ਵਰਗੇ AI ਏਜੰਟ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ, ਡੂੰਘੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਾਰ ਕਾਰਵਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬਤ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੋਈ, ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਖੋਲ੍ਹਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪ੍ਰਭਾਵ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। Zhipu AI ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਮੁੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਝਲਕ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਆਪਣਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਕਿੱਥੇ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ:

• ਵਿੱਤ (Finance): ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ