AI ਨਾਲ ਥਾਇਰਾਇਡ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਜਾਂਚ 90% ਸਹੀ!
ਇੱਕ ਨਵਾਂ AI ਮਾਡਲ ਥਾਇਰਾਇਡ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਸਟੇਜ ਤੇ ਰਿਸਕ ਦੱਸਣ ਵਿੱਚ 90% ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਅੱਧਾ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ, ਜਾਂਚ ਤੇ ਇਲਾਜ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਏਗਾ।
ਇੱਕ ਨਵਾਂ AI ਮਾਡਲ ਥਾਇਰਾਇਡ ਕੈਂਸਰ ਦੀ ਸਟੇਜ ਤੇ ਰਿਸਕ ਦੱਸਣ ਵਿੱਚ 90% ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਡਾਕਟਰਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਅੱਧਾ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ, ਜਾਂਚ ਤੇ ਇਲਾਜ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਏਗਾ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਕੀਮਤ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਮੈਂ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਵਾਸ਼ਿੰਗਟਨ ਪੋਸਟ ਦੁਆਰਾ ਆਯੋਜਿਤ ਇੱਕ AI ਲਿਖਣ ਪ੍ਰਯੋਗ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲਿਆ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪੰਜ ਪ੍ਰਸਿੱਧ AI ਟੂਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਚਾਰ ਮਾਹਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਪੈਨਲ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਇਆ। ਇਸ ਤਜਰਬੇ ਨੇ AI ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਸਹਾਇਕਾਂ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਲਾਭਾਂ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ।
ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ ਟੈਕਸਟ ਦੁਆਰਾ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਗਟਾਵਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏ.ਆਈ. ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਕਦਮ ਹੈ।
RAGEN ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸਿਸਟਮ ਹੈ ਜੋ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਤਜਰਬੇ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖਣ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਵਿਚਾਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਰਸਾ ਨੈੱਟਵਰਕਸ ਨੇ ਮਾਡਲ ਕਾਂਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਸਰਵਰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਏਜੰਟਿਕ AI ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਵਰਸਾONE ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਦਿਖਣਸ਼ੀਲਤਾ, ਤੇਜ਼ ਘਟਨਾ ਹੱਲ, ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ Google ਦੇ A2A ਅਤੇ Anthropic ਦੇ MCP ਵੈੱਬ3 AI ਏਜੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸੰਚਾਰ ਲਈ ਮਿਆਰ ਬਣ ਜਾਣ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ? ਮੇਰਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਵੈੱਬ3 AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੈੱਬ2 ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵੀ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੀਆਂ ਹਨ।
AI ਏਜੰਟ ਵੱਡੇ ਡਾਟਾਫ੍ਰੇਮਾਂ ਅਤੇ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਨ। ਇਹ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਖੋਜ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉੱਨਤ AI ਮਾਡਲ ਹੁਣ ਵਾਇਰੋਲੋਜੀ ਲੈਬ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਹਾਸਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਾਇਓਹਥਿਆਰਾਂ ਦੇ ਖ਼ਤਰੇ ਵਧ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਾਅ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਗਲਤ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੀ ਹੈ।
ਐਟਲਾ MCP ਸਰਵਰ LLM ਮੁਲਾਂਕਣ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ Atla ਦੇ LLM ਜੱਜ ਮਾਡਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ LLM ਆਉਟਪੁੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸਕੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ 'ਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੇ ਏਕੀਕਰਨ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।