செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் ஜெனரேட்டிவ் AI துறையில் நுழைய விரும்பும் நிபுணர்களுக்கான 20 குறிப்புகள். இந்தத் துறையில் வெற்றிபெற தேவையான திறன்கள், அறிவு மற்றும் அணுகுமுறைகளை இந்த கட்டுரை வழங்குகிறது.
சீனாவில் செயற்கை நுண்ணறிவு சாட்போட் சந்தை வேகமாக மாறி வருகிறது. பைட்டான்ஸின் டூபாவோ அலிபாபா மற்றும் பைடு போன்ற முன்னணி நிறுவனங்களை பின்னுக்குத் தள்ளி முன்னிலை வகிக்கிறது. இந்த மாற்றம், சீன தொழில்நுட்ப சந்தையின் ஆற்றல்மிக்க தன்மையை எடுத்துக்காட்டுகிறது. டூபாவோவின் வளர்ச்சி, அதன் போட்டியாளர்கள் எதிர்கொள்ளும் சவால்கள் மற்றும் சீனாவில் AI-ன் எதிர்காலம் குறித்த விரிவான தகவல்களை இந்த கட்டுரை வழங்குகிறது.
மூன்ஷாட் AI அறிமுகப்படுத்திய கிமி கே1.5 மல்டிமாடல் மாடல், ஓபன்ஏஐயின் ஓ1 முழு பதிப்பிற்கு இணையாக செயல்படுகிறது. கணிதம், கோடிங் மற்றும் மல்டிமாடல் ரீசனிங் போன்ற பல்வேறு துறைகளில் இதன் செயல்திறன் சிறந்து விளங்குகிறது. குறிப்பாக, கிமி-கே1.5-ஷார்ட் மாறுபாடு GPT-4o மற்றும் கிளாட் 3.5 சோனெட்டை விட 550% அதிகமாக செயல்படுகிறது. இந்த மாடல், செயற்கை பொது நுண்ணறிவுக்கான பயணத்தில் ஒரு முக்கிய மைல்கல்லாக கருதப்படுகிறது.
OpenAI's சமீபத்திய வெளியீடு மேம்பட்ட AI ஏஜென்ட்களை விரைவாக உருவாக்கக்கூடிய சாத்தியத்தை எடுத்துக்காட்டுகிறது. இந்த தொழில்நுட்பத்தின் செயல்திறன், நெகிழ்வுத்தன்மை மற்றும் உறுதிப்பாடு AI பயன்பாட்டு மேம்பாட்டின் நிலப்பரப்பை மாற்றியமைக்க தயாராக உள்ளது.
பெரிய மொழி மாதிரிகளில் (LLMs) திறமையான ஊகத்திற்கான சவாலை MFA மற்றும் MFA-KR வழிமுறைகள் மூலம் ஆராய்ச்சியாளர்கள் வெற்றிகரமாக குறைத்துள்ளனர். இந்த புதிய அணுகுமுறை KV கேச் பயன்பாட்டைக் குறைத்து, செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது. இது முந்தைய MQA, MLA போன்ற முறைகளை விட மேம்பட்டது.
எவல்யூஷனரிஸ்கேலின் ESM3 புரத மாடல், 98 பில்லியன் அளவுருக்களுடன், புரதங்களை புரிந்துகொள்ளவும் கையாளவும் ஒரு முக்கிய முன்னேற்றமாகும். இது புரதத்தின் முப்பரிமாண அமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டை ஒரு தனிப்பட்ட எழுத்துக்களாக மாற்றுகிறது. இலவச API அணுகல் மற்றும் யான் லெகுனின் ஒப்புதலுடன், இது மருத்துவத் துறையில் பெரும் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும்.
மைக்ரோசாஃப்ட் நிறுவனம், கனிமப் பொருட்களை வடிவமைக்க உதவும் MatterGen என்ற புதிய AI மாடலை அறிமுகப்படுத்தியுள்ளது. இந்த மாடல், அணுக்களின் வகைகள், அவற்றின் இருப்பிடங்கள், மற்றும் படிகக் கூடுகளின் வடிவமைப்பை மேம்படுத்துகிறது. இது புதிய லித்தியம்-அயன் பேட்டரி பொருட்களை உருவாக்க உதவுகிறது. பாரம்பரிய முறைகளுடன் ஒப்பிடும்போது, இது நிலையான மற்றும் தனித்துவமான பொருட்களை உருவாக்குவதில் இரண்டு மடங்கு அதிக செயல்திறன் கொண்டது. மேலும், இது ஒரு வீட்டை வடிவமைப்பது போன்றது, ஆனால் அணுக்களின் வடிவமைப்பை துல்லியமாக உருவாக்குகிறது. இது பேட்டரி தொழில்நுட்பம், சூப்பர் கண்டக்டர்கள், மற்றும் காலநிலை மாற்றத்தை எதிர்கொள்வது போன்ற பல்வேறு துறைகளில் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும். இந்த மாடல், பரவல் செயல்முறையை அடிப்படையாகக் கொண்டது, இது ஒரு ஒழுங்கற்ற கட்டமைப்பிலிருந்து ஒரு நிலையான படிக கட்டமைப்பை உருவாக்குகிறது. இது அணுக்கள் மற்றும் படிகக்கூடுகளின் பொருத்தமின்மையை மதிப்பிட்டு, கட்டமைப்பை மேம்படுத்துகிறது. இதன் மூலம், பல்வேறு தேவைகளுக்கு ஏற்றவாறு கட்டமைப்பை மாற்றியமைக்க முடியும். இந்த ஆராய்ச்சி நேச்சர் இதழில் வெளியிடப்பட்டுள்ளது மற்றும் கூகிளின் ஆல்ஃபாஃபோல்ட் மாடலுடன் ஒப்பிடப்படுகிறது.
