GPT-4.5: ఒక మెరుగుదల, విప్లవం కాదు
OpenAI ఇటీవల GPT-4.5ని ChatGPT ప్రో వినియోగదారులకు అందుబాటులోకి తెచ్చింది, ప్లస్, టీమ్, ఎంటర్‌ప్రైజ్ మరియు ఎడ్యుకేషన్ ఖాతాలు త్వరలో అందుబాటులోకి రానున్నాయి. అంతర్గతంగా ‘Orion’ అని పిలువబడే ఈ మోడల్, OpenAI ప్రకారం, “మానవ ఉద్దేశ్యాన్ని బాగా అర్థం చేసుకుంటుంది, సూక్ష్మమైన సూచనలను మరియు అవ్యక్త అంచనాలను మరింత సూక్ష్మంగా మరియు భావోద్వేగ మేధస్సుతో వివరిస్తుంది”. ఇది GPT-4o అభివృద్ధి ప్రక్రియను ప్రతిబింబిస్తూ, సాంప్రదాయ ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు మానవ ఫీడ్‌బ్యాక్ నుండి రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్‌తో పాటు కొత్త పర్యవేక్షణ పద్ధతులను ఉపయోగిస్తుంది. GPT-4.5 నిజ-సమయ శోధన సామర్థ్యాలను అందిస్తుంది, ఫైల్ మరియు ఇమేజ్ అప్‌లోడ్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది మరియు రాయడం మరియు కోడింగ్ కోసం కాన్వాస్‌తో అనుసంధానించబడుతుంది. అయితే, ఇది ప్రస్తుతం ChatGPTలో కనిపించే వాయిస్ మోడ్, వీడియో లేదా స్క్రీన్ షేరింగ్ వంటి మల్టీమోడల్ ఫీచర్‌లను కలిగి లేదు.
పర్యవేక్షణ లేని అభ్యాసం నమూనా యొక్క ఖచ్చితత్వాన్ని మరియు అంతర్ దృష్టిని పెంచుతుందని OpenAI నొక్కి చెబుతుంది. GPT-3.5, GPT-4 మరియు ఇప్పుడు GPT-4.5 వంటి మోడల్‌లలో పురోగతికి ఈ విధానం ఒక చోదక శక్తిగా ఉంది. విడిగా, స్కేలింగ్ రీజనింగ్ సమాచారాన్ని క్రమపద్ధతిలో ప్రాసెస్ చేయడానికి మోడళ్లకు శిక్షణ ఇస్తుంది, ప్రతిస్పందించే ముందు ఆలోచనల గొలుసును ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఈ పద్దతి విధానం OpenAI o1 మరియు OpenAI o3-mini వంటి మోడల్‌ల ద్వారా ప్రదర్శించబడినట్లుగా, క్లిష్టమైన STEM మరియు లాజిక్ సవాళ్లను పరిష్కరించే వాటి సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. GPT-4.5 పెరిగిన కంప్యూట్ పవర్, పెద్ద డేటాసెట్‌లు మరియు నిర్మాణపరమైన ఆవిష్కరణలను ఉపయోగించి, పర్యవేక్షణ లేని అభ్యాసాన్ని స్కేలింగ్ చేయడానికి ఒక ప్రధాన ఉదాహరణగా ప్రదర్శించబడింది. Microsoft Azure AI సూపర్ కంప్యూటర్‌లపై శిక్షణ పొందిన ఇది, ప్రపంచం గురించి విస్తృత పరిజ్ఞానం మరియు లోతైన అవగాహనను కలిగి ఉందని, భ్రమలను తగ్గించి, విశ్వసనీయతను పెంచుతుందని పేర్కొంది.
ఈ పురోగతులు ఉన్నప్పటికీ, GPT-4.5 గణనీయమైన ఉత్సాహాన్ని సృష్టించలేదు. ఇది అద్భుతమైన పురోగతి కంటే పెరుగుతున్న మెరుగుదలగా పరిగణించబడుతుంది. OpenAI మెరుగైన భావోద్వేగ మేధస్సు, సూక్ష్మభేదం మరియు సృజనాత్మకతను ప్రోత్సహిస్తున్నప్పటికీ, చాలా మంది వినియోగదారులు GPT-4oతో పోలిస్తే గణనీయమైన వ్యత్యాసాన్ని గమనించలేదు. GPT-4o యొక్క ముఖ్య లక్షణమైన మల్టీమోడల్ పురోగతి లేకపోవడం ఈ అవగాహనకు మరింత దోహదం చేస్తుంది.
అంతేకాకుండా, GPT-4.5 అర్ధంలేని అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేసే ధోరణిని ప్రదర్శించింది. OpenAI యొక్క అంతర్గత వాస్తవికత బెంచ్‌మార్కింగ్ సాధనం, SimpleQA, GPT-4.5 37.1% సమయం భ్రమపడుతుందని (ఫాబ్రికేషన్‌లను వాస్తవంగా విశ్వాసంతో అందజేస్తుంది) వెల్లడిస్తుంది. అదే బెంచ్‌మార్క్‌లో 61.8% సమయం భ్రమపడే మరొక అధునాతన “రీజనింగ్” మోడల్ GPT-4oతో పోల్చినా ఇది గణనీయమైన ఆందోళన కలిగిస్తుంది. చిన్న, చౌకైన o3-mini మోడల్ 80.3% అధిక భ్రమ రేటును ప్రదర్శిస్తుంది.
Claude 3.7తో Anthropic వంటి పోటీదారులు మరియు Geminiతో Google యొక్క పురోగతిని కలిగి ఉన్న ప్రస్తుత AI ల్యాండ్‌స్కేప్, గణనీయమైన అప్‌గ్రేడ్‌ల కోసం అంచనాలను పెంచింది. వినియోగదారులు పురోగతిని కోరుతున్నారు, కేవలం మెరుగుదలలు మాత్రమే కాదు, మరియు GPT-4.5, దాని ప్రస్తుత రూపంలో, ఈ మార్కును అందుకోలేకపోయింది.
రీజనింగ్ మోడల్స్ పెరుగుదల మరియు పెట్టుబడిదారుల విశ్వాసం
Elon Musk ఇటీవల Xలో ఆర్టిఫిషియల్ జనరల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AGI) సమీప భవిష్యత్తులో ఉందని సూచించారు. OpenAI, Google, Meta, Microsoft, DeepSeek, Anthropic మరియు Musk యొక్క స్వంత xAI వంటి టెక్ దిగ్గజాల మధ్య రీజనింగ్ మోడల్‌లను అభివృద్ధి చేయడానికి తీవ్రమైన పోటీ జరుగుతున్న నేపథ్యంలో ఈ ప్రకటన వచ్చింది - మానవుల వంటి ఆలోచనను అనుకరించడానికి రూపొందించిన AI వ్యవస్థలు.
పెట్టుబడిదారులు ఈ ప్రయత్నం పట్ల స్పష్టంగా ఉత్సాహాన్ని చూపుతున్నారు. హైబ్రిడ్ రీజనింగ్‌తో Claude 3.7 Sonnetని ప్రారంభించిన కొద్దిసేపటికే, Anthropic $3.5 బిలియన్ల సిరీస్ E ఫండింగ్ రౌండ్‌ను పొందింది. ఇది దాని విలువను మూడు రెట్లు పెంచి $61.5 బిలియన్లకు చేరుకుంది, OpenAIకి ప్రధాన పోటీదారుగా దాని స్థానాన్ని సుస్థిరం చేసింది. Lightspeed Venture Partners నేతృత్వంలోని మరియు Salesforce Ventures, Cisco, Fidelity, Jane Street మరియు ఇతరులతో సహా ఈ పెట్టుబడి, AI అభివృద్ధి కోసం కంప్యూటింగ్ శక్తిని విస్తరించడానికి, భద్రతా పరిశోధనను మెరుగుపరచడానికి మరియు ప్రపంచ వృద్ధిని వేగవంతం చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది.
రీజనింగ్ యొక్క సరిహద్దులను పెంచడం: BBEH బెంచ్‌మార్క్
పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMs) రోజువారీ అనువర్తనాల్లో ఎక్కువగా విలీనం చేయబడుతున్నాయి, విభిన్న డొమైన్‌లలో బలమైన రీజనింగ్ సామర్థ్యాలను కోరుతున్నాయి. అయితే, ఇప్పటికే ఉన్న బెంచ్‌మార్క్‌లు తరచుగా గణితం మరియు కోడింగ్‌కు ప్రాధాన్యత ఇస్తాయి, ఇతర కీలకమైన రీజనింగ్ రకాలను నిర్లక్ష్యం చేస్తాయి. BIG-Bench డేటాసెట్ సంక్లిష్ట రీజనింగ్ టాస్క్‌లపై LLMలను అంచనా వేయడానికి విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతున్నప్పటికీ, మోడల్‌లు గణనీయమైన పురోగతిని సాధించాయి, అవి ఇప్పుడు BIG-Bench మరియు దాని మరింత సవాలుతో కూడిన వేరియంట్, BIG-Bench Hard (BBH) రెండింటిలోనూ దాదాపు పరిపూర్ణ స్కోర్‌లను సాధించాయి. ఈ సంతృప్తత ఈ బెంచ్‌మార్క్‌లను మరింత పురోగతిని అంచనా వేయడానికి తక్కువ ప్రభావవంతంగా చేస్తుంది.
ఈ పరిమితిని పరిష్కరించడానికి, పరిశోధకులు BIG-Bench Extra Hard (BBEH)ని పరిచయం చేశారు. ఈ కొత్త బెంచ్‌మార్క్ BBHలోని ప్రతి పనిని గణనీయంగా మరింత కష్టతరమైన వెర్షన్‌తో భర్తీ చేస్తుంది, అదే సమయంలో సారూప్య రీజనింగ్ నైపుణ్యాలను అంచనా వేస్తుంది. BBEHపై పరీక్షలు ఉత్తమ సాధారణ-ప్రయోజన నమూనాలు కూడా కేవలం 9.8% స్కోర్‌ను మాత్రమే సాధిస్తాయని వెల్లడిస్తున్నాయి, అయితే రీజనింగ్ కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన టాప్ మోడల్ 44.8%కి చేరుకుంటుంది. ఈ ఫలితాలు LLMలు సంక్లిష్ట రీజనింగ్‌తో ఎదుర్కొంటున్న సవాళ్లను హైలైట్ చేస్తాయి, మెరుగుదల కోసం గణనీయమైన అవకాశాలను సూచిస్తున్నాయి. పూర్తి పరిశోధనా పత్రం ఈ కొత్త బెంచ్‌మార్క్‌పై మరిన్ని వివరాలను అందిస్తుంది.
AI-ఆధారిత ఉపగ్రహాలు: అంతరిక్ష అన్వేషణ మరియు కార్యకలాపాలలో ఒక కొత్త శకం
హైదరాబాద్‌కు చెందిన స్పేస్‌టెక్ స్టార్టప్ TakeMe2Space, ఇటీవల Seafund నేతృత్వంలోని ప్రీ-సీడ్ ఫండింగ్ రౌండ్‌లో రూ. 5.5 కోట్లను పొందింది, ఇందులో Blume Ventures, Artha Venture Fund, AC Ventures మరియు ఇతర ఏంజెల్ పెట్టుబడిదారులు పాల్గొన్నారు. ఈ నిధులు, నిరాడంబరంగా ఉన్నప్పటికీ, అంతరిక్షంలో భారతదేశపు మొట్టమొదటి AI-ల్యాబ్‌ను స్థాపించే దిశగా ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగు. TakeMe2Space ఈ నిధులను MOI-1 (మై ఆర్బిటల్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్–టెక్నాలజీ డెమోన్‌స్ట్రేటర్)ని అభివృద్ధి చేయడానికి ఉపయోగించాలని యోచిస్తోంది, ఇది వినియోగదారులను ఎర్త్ అబ్జర్వేషన్ AI మోడల్‌లు లేదా ఇతర అంతరిక్ష ప్రయోగాలను Orbitlab అనే వెబ్ కన్సోల్ ద్వారా నేరుగా కక్ష్యలోని ఉపగ్రహానికి అప్‌లోడ్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. వినియోగదారులు ఉపగ్రహ వినియోగ సమయానికి మాత్రమే నిమిషానికి $2 చొప్పున చెల్లిస్తారు.
కంపెనీ యొక్క MOI-TD ప్లాట్‌ఫారమ్ గ్రౌండ్ స్టేషన్ నుండి పెద్ద AI మోడల్‌లను అప్‌లింక్ చేయడానికి, ఉపగ్రహంపై బాహ్య కోడ్‌ను అమలు చేయడానికి మరియు ఎన్‌కోడ్ చేయబడిన మరియు ఎన్‌క్రిప్ట్ చేయబడిన ఫలితాలను సురక్షితంగా డౌన్‌లింక్ చేయడానికి సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించిందని నివేదించబడింది. ఇది మరింత స్వయంప్రతిపత్త మరియు సమర్థవంతమైన ఉపగ్రహ కార్యకలాపాల వైపు ఒక కదలికను సూచిస్తుంది.
ఈ ప్రయత్నంలో TakeMe2Space ఒంటరిగా లేదు. ESA (OPS-SATతో) మరియు Globalstar వంటి సంస్థలు కూడా సురక్షిత IoT కమ్యూనికేషన్ నుండి ఇన్-ఆర్బిట్ AI మోడల్ ఎగ్జిక్యూషన్ వరకు AI-ఆధారిత ఉపగ్రహ సాంకేతికత యొక్క వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలను ప్రారంభించాయి. సాంకేతికత అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నందున, AI-ఆధారిత ఉపగ్రహాలు మరింత స్వయంప్రతిపత్తిని కలిగి ఉండటానికి సిద్ధంగా ఉన్నాయి, ఇది మరింత సమర్థవంతమైన అంతరిక్ష కార్యకలాపాలకు దారితీస్తుంది మరియు పరిశోధన, భద్రత మరియు ప్రపంచ కనెక్టివిటీకి కొత్త అవకాశాలను తెరుస్తుంది.
సాంప్రదాయకంగా, ఉపగ్రహాలు డేటా ప్రాసెసింగ్, నిర్ణయం తీసుకోవడం మరియు కమాండ్ ఎగ్జిక్యూషన్ కోసం గ్రౌండ్ స్టేషన్‌లపై ఎక్కువగా ఆధారపడతాయి. డేటాను డౌన్‌లింక్ చేయాలి, భూమిపై విశ్లేషించాలి, ఆపై ప్రాసెస్ చేయబడిన అంతర్దృష్టులను తిరిగి ఉపగ్రహానికి అప్‌లింక్ చేయాలి - ఇది సమయం తీసుకునే మరియు బ్యాండ్‌విడ్త్-ఇంటెన్సివ్ ప్రక్రియ. అయితే, AI మరియు ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్‌లో (క్లౌడ్‌లో కాకుండా పరికరంలోనే డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం) పురోగతులు ఇప్పుడు ఉపగ్రహాలను ఆన్‌బోర్డ్‌లో డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి, స్వయంప్రతిపత్త నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి మరియు అత్యంత కీలకమైన అంతర్దృష్టులను మాత్రమే సురక్షితంగా ప్రసారం చేయడానికి వీలు కల్పిస్తున్నాయి. ఇది వేగవంతమైన, తెలివైన మరియు మరింత సమర్థవంతమైన కార్యకలాపాలకు దారితీస్తుంది.
ఆధునిక AI-ఆధారిత ఉపగ్రహాల యొక్క ఆపరేషన్ సాధారణంగా మూడు కీలక దశలను కలిగి ఉంటుంది:
- AI అల్గారిథమ్‌ల అప్‌లింక్: AI అల్గారిథమ్‌లు గ్రౌండ్ స్టేషన్‌ల నుండి ఉపగ్రహాలకు ప్రసారం చేయబడతాయి, వాటికి అధునాతన డేటా-ప్రాసెసింగ్ సామర్థ్యాలను అందిస్తాయి.
- ఆన్‌బోర్డ్ డేటా విశ్లేషణ: AI మోడల్‌లు చిత్రాలు, సెన్సార్ డేటా మరియు ఇతర ఇన్‌పుట్‌లను నేరుగా కక్ష్యలో విశ్లేషిస్తాయి, స్థిరమైన గ్రౌండ్ జోక్యం అవసరాన్ని తగ్గిస్తాయి.
- అంతర్దృష్టుల సురక్షిత డౌన్‌లింక్: ముడి డేటాను ప్రసారం చేయడానికి బదులుగా, ఉపగ్రహాలు ఎన్‌క్రిప్టెడ్ అంతర్దృష్టులను పంపుతాయి, బ్యాండ్‌విడ్త్‌ను సంరక్షిస్తాయి మరియు భద్రతను పెంచుతాయి.
ఈ AI-ఆధారిత విధానం అనేక ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది. ఇది ఉపగ్రహాలను అంతరిక్షంలో డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి వీలు కల్పించడం ద్వారా జాప్యాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది, గ్రౌండ్ స్టేషన్‌ల నుండి సూచనల కోసం వేచి ఉండకుండా నిజ-సమయ పరిస్థితులకు వేగంగా ప్రతిస్పందించడానికి అనుమతిస్తుంది. బ్యాండ్‌విడ్త్ వినియోగం ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది, ఎందుకంటే పెద్ద మొత్తంలో ముడి డేటాకు బదులుగా అత్యంత సంబంధిత అంతర్దృష్టులు మాత్రమే ప్రసారం చేయబడతాయి. ఎన్‌క్రిప్టెడ్ కమ్యూనికేషన్ ద్వారా భద్రత కూడా మెరుగుపడుతుంది, సైబర్ బెదిరింపులు మరియు డేటా ఉల్లంఘనల ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తుంది. విపత్తు ప్రతిస్పందన, సైనిక కార్యకలాపాలు మరియు అంతరిక్ష అన్వేషణ వంటి అనువర్తనాల్లో ఈ ప్రయోజనాలు ప్రత్యేకంగా విలువైనవి.
AI-ఆధారిత ఉపగ్రహాల యొక్క వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాలు విభిన్నమైనవి మరియు ప్రభావవంతమైనవి:
- విపత్తు నిర్వహణ: AIతో కూడిన ఉపగ్రహాలు అడవి మంటలు, వరదలు మరియు హరికేన్‌లను నిజ సమయంలో గుర్తించగలవు, అత్యవసర ప్రతిస్పందన బృందాలు సత్వర చర్య తీసుకోవడానికి వీలు కల్పిస్తాయి.
- ఖచ్చితమైన వ్యవసాయం: AI మోడల్‌లు పంట ఆరోగ్యం మరియు నేల పరిస్థితులను విశ్లేషించి ఖచ్చితమైన వ్యవసాయ పద్ధతులను మెరుగుపరుస్తాయి.
- పర్యావరణ పర్యవేక్షణ: పర్యావరణ సంస్థలు గాలి మరియు నీటి కాలుష్య స్థాయిలను ట్రాక్ చేయడానికి ఉపగ్రహ డేటాను ఉపయోగిస్తాయి.
- స్వయంప్రతిపత్త నావిగేషన్ మరియు అంతరిక్ష కార్యకలాపాలు: AI సంభావ్య బెదిరింపులను అంచనా వేయడం మరియు ప్రతిస్పందించడం ద్వారా తాకిడిని నివారించడాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది, ఉపగ్రహాల భద్రతను నిర్ధారిస్తుంది. ఇది ఉపగ్రహ కూటముల సమన్వయాన్ని కూడా సులభతరం చేస్తుంది, కవరేజ్ మరియు సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది. అంతేకాకుండా, AI కక్ష్య శిధిలాల కదలికలను ట్రాక్ చేయడంలో మరియు అంచనా వేయడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది, అంతరిక్ష మౌలిక సదుపాయాలకు నష్టం కలిగే ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తుంది.
- రక్షణ మరియు భద్రత: AI-ఆధారిత నిఘా వ్యవస్థలు అనధికార కార్యకలాపాలు మరియు సైనిక కదలికలను పెరిగిన ఖచ్చితత్వంతో గుర్తిస్తాయి.
- టెలికమ్యూనికేషన్స్ మరియు IoT: AI-ఆధారిత ఉపగ్రహాలు తెలివైన ట్రాఫిక్ రూటింగ్‌కు దోహదం చేస్తాయి, ఉపగ్రహ ఇంటర్నెట్ కనెక్టివిటీని మెరుగుపరుస్తాయి మరియు ప్రపంచవ్యాప్త కమ్యూనికేషన్‌ను నిర్ధారిస్తాయి.
- అంతరిక్ష అన్వేషణ: AI గ్రహశకలాలు మరియు ఎక్సోప్లానెట్‌లను గుర్తించడంలో అంతరిక్ష టెలిస్కోప్‌ల సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది, అంతరిక్ష ఆవిష్కరణ ప్రయత్నాలను గణనీయంగా ముందుకు తీసుకువెళుతుంది.
అనేక ప్రయోజనాలు ఉన్నప్పటికీ, AI-ఆధారిత ఉపగ్రహాల అభివృద్ధి మరియు విస్తరణలో సవాళ్లు ఉన్నాయి:
- పరిమిత కంప్యూట్ పవర్: ఉపగ్రహాలు తక్కువ-పవర్, రేడియేషన్-హార్డెన్డ్ చిప్‌లపై పనిచేయాలి, ఇది AI సామర్థ్యాలను పరిమితం చేస్తుంది.
- కఠినమైన అంతరిక్ష పర్యావరణం: రేడియేషన్ ఎక్స్‌పోజర్ హార్డ్‌వేర్ పనిచేయకపోవడం ప్రమాదాన్ని కలిగిస్తుంది.
- భద్రతా బెదిరింపులు: అంతరిక్షంలో బాహ్య కోడ్‌ను అప్‌లింక్ చేయడం మరియు అమలు చేయడం సైబర్‌టాక్‌లను నిరోధించడానికి జాగ్రత్తగా నిర్వహణ అవసరం.
- ఖర్చు మరియు అభివృద్ధి సమయం: AI-అనుకూల ఉపగ్రహ హార్డ్‌వేర్‌ను నిర్మించడం, పరీక్షించడం మరియు ధృవీకరించడం ఖర్చుతో కూడుకున్న మరియు సమయం తీసుకునే ప్రక్రియ.
- అనుకూలత అవసరాలు: కక్ష్యలో విస్తరించిన AI మోడల్‌లు అత్యంత అనుకూలంగా ఉండాలి, కనీస నవీకరణలతో పనిచేయాలి మరియు కొత్త దృశ్యాలకు స్వయంప్రతిపత్తితో సర్దుబాటు చేయాలి.
AI అన్‌లాక్డ్: ChatGPTలో పునరావృత పదబంధాలను తొలగించడం
AI కంటెంట్ సృష్టిలో ఒక విలువైన సాధనం, రాయడం, మెదడును కదిలించడం, స్పష్టతను మెరుగుపరచడం, నిర్మాణాన్ని మెరుగుపరచడం మరియు మొత్తం చదవగలిగే సామర్థ్యాన్ని పెంచడంలో సహాయపడుతుంది. అయితే, AI-ఉత్పత్తి చేయబడిన టెక్స్ట్‌తో ఒక సాధారణ సమస్య ఏమిటంటే, పునరావృత పద ఎంపికల కారణంగా సూత్రప్రాయమైన భాష వైపు దాని ధోరణి. తాజా, ప్రభావవంతమైన సందేశాలను అందించడానికి బదులుగా, AI తరచుగా తెలిసిన నమూనాలపై ఆధారపడుతుంది, ప్రభావం మరియు వాస్తవికతను తగ్గిస్తుంది.
“delve,” “tapestry,” “vibrant,” “landscape,” “realm,” “embark,” “excels,” “It’s important to note…,” మరియు “A testament to…,” వంటి అతిగా ఉపయోగించిన పదాలు మరియు పదబంధాలు AI-ఉత్పత్తి చేయబడిన కంటెంట్ నాణ్యతను గణనీయంగా తగ్గించగలవు. ఉత్పత్తి విక్రయదారుల కోసం, ఈ పునరావృతం సందేశాన్ని తక్కువ ఆకర్షణీయంగా చేస్తుంది, ప్రేక్షకుల నిశ్చితార్థాన్ని తగ్గిస్తుంది, బ్రాండ్ వ్యత్యాసాన్ని బలహీనపరుస్తుంది మరియు రద్దీగా ఉండే మార్కెట్‌లో అంతర్దృష్టులు మరియు వ్యూహాత్మక సందేశాలను నిలబడకుండా నిరోధిస్తుంది.
ChatGPT యొక్క మెమరీ ఫీచర్‌ను ఉపయోగించడం ద్వారా, ఈ సమస్యను తగ్గించడం మరియు అతిగా ఉపయోగించిన పదాలు మరియు పదబంధాలను తొలగించడం సాధ్యమవుతుంది. ఈ ఫీచర్‌ను సమర్థవంతంగా ఎలా ఉపయోగించాలో ఇక్కడ ఉంది:
యాక్సెస్: ChatGPTని దాని వెబ్‌సైట్ లేదా మొబైల్ యాప్ ద్వారా యాక్సెస్ చేయవచ్చు.
ప్రయోజనాలు:
- మెరుగైన వాస్తవికత: AI-ఉత్పత్తి చేయబడిన కంటెంట్ తక్కువ రోబోటిక్‌గా మరియు మరింత మానవీయంగా అనిపించేలా చేస్తుంది.
- మెరుగైన బ్రాండ్ సందేశం: బ్రాండ్ వ్యత్యాసాన్ని బలహీనపరిచే సాధారణ పదాలను నివారిస్తుంది.
- పెరిగిన నిశ్చితార్థం: పునరావృతాన్ని తగ్గించడం ద్వారా మరింత ప్రభావవంతమైన కమ్యూనికేషన్‌ను ప్రోత్సహిస్తుంది.
ఉదాహరణ: ఉత్పత్తి మార్కెటింగ్ కంటెంట్ ఉత్పత్తి
కొత్త ఉత్పత్తి లాంచ్ కోసం కంటెంట్‌ను డ్రాఫ్ట్ చేసే పనిని కలిగి ఉన్న ఉత్పత్తి విక్రయదారుని పరిగణించండి. ChatGPTకి ప్రారంభ అభ్యర్థన “delving into an intricate landscape of innovation…,” వంటి పునరావృత మరియు సాధారణ పదబంధాలతో నిండిన ప్రతిస్పందనకు దారితీయవచ్చు, సందేశం స్ఫూర్తిదాయకంగా లేదనిపిస్తుంది.
మరింత ఆకర్షణీయమైన మరియు ప్రత్యేకమైన కంటెంట్‌ను సృష్టించడానికి, విక్రయదారుడు ఈ దశలను అనుసరించవచ్చు:
- ప్రాంప్ట్‌ను సెటప్ చేయడం: విక్రయదారుడు ChatGPTకి స్పష్టంగా సూచిస్తాడు: “దయచేసి ఈ పదాలను నివారించండి: delve, tapestry, vibrant, landscape, realm, embark, excels. దీన్ని మెమరీకి కట్టుబడి ఉండండి.” ఇది ChatGPTకి దాని ప్రతిస్పందనలలో ఈ పదాలను చురుకుగా ఫిల్టర్ చేయమని నిర్దేశిస్తుంది.
- నిరంతర మెమరీని ఉపయోగించడం: “దీన్ని మెమరీకి కట్టుబడి ఉండండి” అనే పదబంధం ChatGPT బహుళ పరస్పర చర్యలలో ఈ నిర్దిష్ట సూచనలను నిలుపుకునేలా చేస్తుంది. ఇది పేర్కొన్న పదాలు మరియు పదబంధాలను నిరంతరం నివారించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ChatGPT టెక్స్ట్‌ను ఉత్పత్తి చేయడానికి ముందు దాని మెమరీని తనిఖీ చేస్తుంది మరియు నియమించబడిన పదాలను నివారించడానికి సూచనలను పాటిస్తుంది.
- మాన్యువల్ రివ్యూ: ప్రతిస్పందనను ఉత్పత్తి చేసిన తర్వాత, విక్రయదారుడు ఏదైనా మిగిలిన పునరావృతం కోసం కంటెంట్‌ను సమీక్షిస్తాడు మరియు స్పష్టత మరియు ప్రభావం కోసం భాషను చక్కగా ట్యూన్ చేస్తాడు.
సమర్థత:
- ప్రాంప్ట్ అనుకూలీకరణ: నిర్దిష్ట సూచనలు AI యొక్క అవుట్‌పుట్‌ను ఆకృతి చేయడానికి సహాయపడతాయి.
- మెమరీ నిలుపుదల: ChatGPT సంభాషణలలో పద-నివారణ నియమాలను నిల్వ చేయగలదు మరియు అనుసరించగలదు.
- మాన్యువల్ శుద్ధీకరణ: తుది మానవ సవరణ స్పష్టత మరియు ప్రామాణికతను నిర్ధారిస్తుంది.
గమనిక: ఈ విభాగంలో సమర్పించబడిన సాధనాలు మరియు విశ్లేషణ అంతర్గత పరీక్షపై ఆధారపడి ఉంటాయి మరియు స్పష్టమైన విలువను ప్రదర్శిస్తాయి. సిఫార్సులు స్వతంత్రమైనవి మరియు సాధన సృష్టికర్తలచే ప్రభావితం కావు.
అదనపు AI వార్తలు మరియు అభివృద్ధి
AI-ఆధారిత స్మార్ట్‌ఫోన్‌లు పెరుగుతున్నాయి: బార్సిలోనాలో జరిగిన మొబైల్ వరల్డ్ కాంగ్రెస్ 2025లో డ్యూయిష్ టెలికామ్ పెర్‌ప్లెక్సిటీ అసిస్టెంట్‌తో కూడిన AI-ఆధారిత స్మార్ట్‌ఫోన్‌ను ప్రారంభించే ప్రణాళికలను ప్రకటించింది. ఈ అసిస్టెంట్ టాక్సీలను ఆర్డర్ చేయడం, టేబుల్‌లను రిజర్వ్ చేయడం, నిజ సమయంలో భాషలను అనువదించడం మరియు వినియోగదారు ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడం వంటి రోజువారీ పనులను సులభతరం చేయడానికి రూపొందించబడింది. కంపెనీ దీన్ని ఇమెయిల్‌లను రాయడం, కాల్‌లను ప్రారంభించడం, టెక్స్ట్‌లను సంగ్రహించడం మరియు క్యాలెండర్‌లను నిర్వహించడం ద్వారా మిలియన్ల మంది కస్టమర్‌లకు మద్దతు ఇచ్చే వర్చువల్ అసిస్టెంట్‌గా భావిస్తుంది. AI ఫోన్ దాని కార్యాచరణను మెరుగుపరచడానికి Google Cloud AI, ElevenLabs మరియు Picsartలను అనుసంధానిస్తుంది మరియు ఇది ఈ సంవత్సరం చివరలో ప్రారంభించబడుతుంది. InMobi యూనిట్ అయిన Glance మరియు Google Cloud కూడా స్మార్ట్‌ఫోన్ లాక్ స్క్రీన్‌లు మరియు యాంబియంట్ టీవీ స్క్రీన్‌లపై వినియోగదారు అనుభవాలను మెరుగుపరచడానికి వినియోగదారు-ముఖాముఖి AI అనువర్తనాలను అభివృద్ధి చేయడానికి Google యొక్క AI మోడల్‌లను ఉపయోగించుకోవడానికి సహకారాన్ని ప్రకటించాయి. Glance ప్రస్తుతం ప్రపంచవ్యాప్తంగా 450 మిలియన్లకు పైగా Android-ఆధారిత స్మార్ట్‌ఫోన్‌లకు శక్తినిస్తుంది.
ప్రభుత్వ రంగాలలో క్లిష్టమైన సైబర్ సంఘటనలు తగ్గుముఖం పట్టాయి: తాజా Kaspersky Managed Detection and Response (MDR) విశ్లేషకుల నివేదిక ప్రకారం, 2024లో ప్రత్యక్ష మానవ ప్రమేయం ఉన్న అధిక-తీవ్రత సంఘటనలలో ప్రభుత్వం మరియు అభివృద్ధి పరిశ్రమలు గణనీయమైన తగ్గుదలని చూశాయి. అయితే, ఆహారం, IT, టెలికాం మరియు పారిశ్రామిక రంగాలు అటువంటి సంఘటనలలో పెరుగుదలను చూపించాయి.
OpenAI Soraని ChatGPTలో విలీనం చేయడానికి ప్రణాళికలు: OpenAI తన AI వీడియో జనరేషన్ టూల్ Soraని నేరుగా ChatGPTలో విలీనం చేయడానికి పని చేస్తోంది. ప్రస్తుతం, Sora ప్రత్యేక వెబ్ యాప్ ద్వారా మాత్రమే అందుబాటులో ఉంది, వినియోగదారులు 20 సెకన్ల వరకు సినిమాటిక్ క్లిప్‌లను ఉత్పత్తి చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. OpenAI Sora ద్వారా ఆధారితమైన AI ఇమేజ్ జనరేటర్‌ను కూడా అభివృద్ధి చేస్తోంది.