టెన్సెంట్ హున్యువాన్ T1 AI మోడల్ విడుదల

AI రంగంలో ఒక కొత్త పోటీదారు

హున్యువాన్ T1 రాక కేవలం ఒక ఉత్పత్తి ఆవిష్కరణ మాత్రమే కాదు; AI ల్యాండ్‌స్కేప్‌లో అగ్రగామిగా తన స్థానాన్ని సుస్థిరం చేసుకోవడానికి టెన్సెంట్ యొక్క విస్తృత వ్యూహంలో ఇది జాగ్రత్తగా రూపొందించిన পদক্ষেপ. పూర్తిగా అంతర్గతంగా అభివృద్ధి చేయబడింది మరియు టెన్సెంట్ క్లౌడ్‌లో సజావుగా అమలు చేయబడింది, ఈ మోడల్ బలమైన, వాణిజ్యపరంగా ఆచరణీయమైన AI సాధనాలను అందించాలనే సంస్థ యొక్క దృష్టికి మూలస్తంభంగా ఉంది. ఈ సాధనాలు అధిక-పనితీరు గల రీజనింగ్ సామర్థ్యాలను కోరుకునే వ్యాపారాలకు ప్రత్యేకంగా అందించడానికి రూపొందించబడ్డాయి, అయితే పాశ్చాత్య ప్రత్యామ్నాయాలతో సాధారణంగా సంబంధం ఉన్న గణనీయమైన గణన భారం లేదా లైసెన్సింగ్ ఖర్చులను నివారించడానికి ఇవి రూపొందించబడ్డాయి.

హున్యువాన్ T1 ఒక API ద్వారా సులభంగా అందుబాటులో ఉంటుంది, డెవలపర్‌లకు వారి అప్లికేషన్‌లలో దాని శక్తివంతమైన రీజనింగ్ సామర్థ్యాలను ఏకీకృతం చేయడానికి ఒక క్రమబద్ధమైన మార్గాన్ని అందిస్తుంది. అంతేకాకుండా, ఇది టెన్సెంట్ డాక్స్‌లో అంతర్నిర్మిత యాక్సెస్‌ను కలిగి ఉంది, టెన్సెంట్ పర్యావరణ వ్యవస్థలో ఉత్పాదకత మరియు సహకారాన్ని పెంచుతుంది. దాని సామర్థ్యాలను ప్రత్యక్షంగా అనుభవించడానికి ఆసక్తి ఉన్నవారి కోసం, హగ్గింగ్ ఫేస్‌లో ఒక డెమో అందుబాటులో ఉంది, ఇది మోడల్ యొక్క సంభావ్యతను తెలియజేస్తుంది.

మోడల్ యొక్క అభివృద్ధి రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ సూత్రాల ద్వారా మార్గనిర్దేశం చేయబడింది, ఇది పరస్పర చర్యల నుండి నేర్చుకోవడానికి మరియు కాలక్రమేణా దాని పనితీరును మెరుగుపరచడానికి అనుమతించే ఒక సాంకేతికత. MMLU మరియు GPQA వంటి ప్రఖ్యాత రీజనింగ్ డేటాసెట్‌లపై కఠినమైన అంతర్గత బెంచ్‌మార్కింగ్ దాని బలాన్ని మరింత ధృవీకరించింది మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాల కోసం దాని సంసిద్ధతను నిర్ధారించింది.

టర్బో S మార్గం సుగమం చేసింది, T1 అంచుని పదును పెట్టింది

హున్యువాన్ T1 ఇప్పుడు అందరి దృష్టిని ఆకర్షిస్తున్నప్పటికీ, ఫిబ్రవరి 27న ప్రారంభమైన దాని పూర్వగామి హున్యువాన్ టర్బో S వేసిన పునాదిని గుర్తించడం చాలా ముఖ్యం. టర్బో S అధునాతన AI మోడళ్లలో టెన్సెంట్ యొక్క ప్రవేశానికి వేదికను ఏర్పాటు చేసింది, అయితే T1 ఈ భావనను సరికొత్త స్థాయికి తీసుకువెళుతుంది.

హున్యువాన్ T1 అనేది టెన్సెంట్ యొక్క రీజనింగ్-ఆప్టిమైజ్డ్ మోడళ్లలో అత్యున్నతమైనది. ఇది నిర్మాణాత్మక తర్కం మాత్రమే కాకుండా స్థిరమైన లాంగ్-ఫారమ్ జనరేషన్ మరియు వాస్తవిక భ్రమల సంభవం గణనీయంగా తగ్గించడం అవసరమయ్యే ఎంటర్‌ప్రైజ్ వినియోగదారుల నిర్దిష్ట అవసరాలను తీర్చడానికి ఖచ్చితంగా రూపొందించబడింది - ఇది పెద్ద భాషా నమూనాలలో సాధారణ సవాలు.

హున్యువాన్ T1 యొక్క ముఖ్య లక్షణాలు:

• రీజనింగ్‌పై తిరుగులేని దృష్టి: T1 అనేది అధిక స్థాయి ఖచ్చితత్వం మరియు విశ్లేషణాత్మక లోతు అవసరమయ్యే సంక్లిష్ట రీజనింగ్ పనులను పరిష్కరించడానికి ఉద్దేశించబడింది. ఇందులో నిర్మాణాత్మక సమస్య-పరిష్కారం, క్లిష్టమైన గణిత విశ్లేషణ మరియు బలమైన నిర్ణయ మద్దతు ఉన్నాయి. రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ టెక్నిక్‌ల అప్లికేషన్ అసాధారణమైన లాంగ్-ఫారమ్ స్థిరత్వాన్ని సాధించడంలో మరియు తప్పు లేదా తప్పుదారి పట్టించే సమాచారాన్ని ఉత్పత్తి చేయడాన్ని తగ్గించడంలో সহায়పడింది.

• చైనీస్ భాషపై పట్టు: తన దేశీయ మార్కెట్ యొక్క ప్రాముఖ్యతను గుర్తించి, టెన్సెంట్ T1 చైనీస్ భాషా తర్కం మరియు పఠన గ్రహణ పనులలో రాణించేలా చూసింది. ఈ ప్రాంతంలో పనిచేస్తున్న వ్యాపారాలకు ఇది విలువైన ఆస్తిగా దాని స్థానాన్ని సుస్థిరం చేస్తుంది.

• అంతర్గత శిక్షణ మరియు మౌలిక సదుపాయాలు: T1 యొక్క అభివృద్ధి ప్రయాణం పూర్తిగా టెన్సెంట్ యొక్క పర్యావరణ వ్యవస్థలోనే ఉంది. ఇది టెన్సెంట్ క్లౌడ్ మౌలిక సదుపాయాలను ఉపయోగించి మొదటి నుండి శిక్షణ పొందింది, డేటా రెసిడెన్సీ మరియు చైనీస్ రెగ్యులేటరీ ప్రమాణాలకు కట్టుబడి ఉండేలా హామీ ఇస్తుంది. నియంత్రణ మరియు సమ్మతి పట్ల ఈ నిబద్ధత డేటా భద్రత మరియు గోప్యత గురించి ఆందోళన చెందుతున్న వ్యాపారాలకు అదనపు భరోసాను అందిస్తుంది.

బెంచ్‌మార్కింగ్ ఎక్సలెన్స్: ఒక తులనాత్మక విశ్లేషణ

టెన్సెంట్ యొక్క హున్యువాన్ T1 అధిక-పనితీరు గల రీజనింగ్ మోడళ్ల రంగంలో ఒక బలమైన పోటీదారుగా ఉద్భవించింది, ప్రత్యేకించి ఎంటర్‌ప్రైజ్-గ్రేడ్ పనుల కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడింది, చైనీస్ భాష మరియు గణిత డొమైన్‌లపై ప్రత్యేక దృష్టి పెడుతుంది. శిక్షణ మరియు హోస్టింగ్ రెండింటికీ టెన్సెంట్ క్లౌడ్‌పై మోడల్ పూర్తిగా ఆధారపడటం, స్వయం సమృద్ధమైన మరియు సురక్షితమైన AI పర్యావరణ వ్యవస్థ పట్ల సంస్థ యొక్క నిబద్ధతను నొక్కి చెబుతుంది. API ద్వారా దాని ప్రాప్యత మరియు టెన్సెంట్ డాక్స్‌లో సజావుగా ఏకీకృతం కావడం దాని ఆచరణాత్మకతను మరియు వినియోగదారు-స్నేహపూర్వకతను మరింత మెరుగుపరుస్తాయి.

మోడల్ యొక్క వ్యూహాత్మక దృష్టి స్పష్టంగా ఉంది: అలైన్‌మెంట్, లాంగ్వేజ్ హ్యాండ్లింగ్ మరియు కోడ్ జనరేషన్‌లో ప్రశంసనీయమైన స్థాయి పనితీరును కొనసాగిస్తూనే రీజనింగ్ మరియు గణిత సామర్థ్యాలలో అసమానమైన నైపుణ్యాన్ని సాధించడం. ఇది ఇతర ప్రముఖ మోడళ్లతో పోల్చి చూపే వివరణాత్మక బెంచ్‌మార్క్ ప్రొఫైల్‌లో స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది.

పనితీరు ముఖ్యాంశాలు:

• జ్ఞాన సామర్థ్యం:

  • MMLU PRO బెంచ్‌మార్క్‌లో, హున్యువాన్ T1 87.2 స్కోర్‌ను సాధించింది, ఇది డీప్‌సీక్ R1 (84.0) మరియు GPT-4.5 (86.1) కంటే మెరుగ్గా ఉంది, అయితే ఇది o1 (89.3) కంటే కొంచెం వెనుకబడి ఉంది.
  • GPQA డైమండ్ అసెస్‌మెంట్‌లో, T1 69.3 స్కోర్ చేసింది, ఇది డీప్‌సీక్ R1 (71.5) మరియు o1 (75.7) కంటే తక్కువ.
  • C–SimpleQA కోసం, T1 67.9 స్కోర్‌ను నమోదు చేసింది, ఇది డీప్‌సీక్ R1 (73.4) కంటే వెనుకబడి ఉంది.

• రీజనింగ్ ఆధిపత్యం:

  • T1 రీజనింగ్ విభాగంలో నిజంగా మెరుస్తుంది, DROP F1లో అత్యధిక స్కోరు 93.1 సాధించింది. ఇది డీప్‌సీక్ R1 (92.2), GPT-4.5 (84.7) మరియు o1 (90.2) పనితీరును అధిగమిస్తుంది.
  • జీబ్రా లాజిక్ బెంచ్‌మార్క్‌లో, ఇది 79.6 స్కోర్‌ను సాధించింది, o1 (87.9) కంటే కొంచెం వెనుకబడి ఉంది, కానీ GPT-4.5 (53.7) కంటే గణనీయంగా మెరుగ్గా ఉంది.

• గణిత నైపుణ్యం:

  • హున్యువాన్ T1 అసాధారణమైన గణిత సామర్థ్యాలను ప్రదర్శిస్తుంది, MATH–500లో 96.2 స్కోర్ చేసింది, డీప్‌సీక్ R1 యొక్క 97.3 కంటే కొంచెం తక్కువ మరియు o1 యొక్క 96.4కి దగ్గరగా సరిపోతుంది.
  • దీని AIME 2024 స్కోరు 78.2, డీప్‌సీక్ R1 (79.8) మరియు o1 (79.2) కంటే కొంచెం తక్కువ, కానీ GPT-4.5 (50.0) కంటే గణనీయంగా ఎక్కువ.

• కోడ్ జనరేషన్ సామర్థ్యాలు:

• మోడల్ LiveCodeBenchలో 64.9 స్కోర్‌ను సాధించింది, డీప్‌సీక్ R1 (65.9) మరియు o1 (63.4) కంటే కొంచెం తక్కువ, కానీ GPT-4.5 (46.4) కంటే గణనీయంగా ముందుంది. ఇది కోడ్ జనరేషన్‌లో గౌరవప్రదమైన, అసాధారణమైన సామర్థ్యాన్ని సూచిస్తుంది.

• చైనీస్ భాషా అవగాహన నైపుణ్యం:

  • హున్యువాన్ T1 చైనీస్ ఎంటర్‌ప్రైజ్ సందర్భాలలో తన బలాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది, C-Evalలో 91.8 మరియు CMMLUలో 90.0 స్కోర్‌ను సాధించింది. ఈ పనితీరు రెండు బెంచ్‌మార్క్‌లలో డీప్‌సీక్ R1తో సమానంగా ఉంటుంది మరియు GPT-4.5ని దాదాపు 10 పాయింట్లు అధిగమిస్తుంది.

• అలైన్‌మెంట్ మరియు పొందిక:

  • ArenaHardలో, T1 91.9 స్కోర్ చేసింది, GPT-4.5 (92.5) మరియు డీప్‌సీక్ R1 (92.3) కంటే కొంచెం వెనుకబడి ఉంది, కానీ o1 (90.7) కంటే ముందుంది. ఇది బలమైన విలువ అమరిక మరియు సూచన పొందికను ప్రదర్శిస్తుంది, మోడల్ మానవ విలువలతో బాగా సమలేఖనం చేయబడిందని మరియు సూచనలను సమర్థవంతంగా అనుసరించగలదని సూచిస్తుంది.

• సూచనలను అనుసరించే నైపుణ్యం:

  • మోడల్ CFBenchలో 81.0 స్కోర్‌ను సాధించింది, డీప్‌సీక్ R1 (81.9) మరియు GPT-4.5 (81.2) కంటే కొంచెం తక్కువ.
  • CELLOలో, ఇది 76.4 స్కోర్ చేసింది, డీప్‌సీక్ R1 (77.1) మరియు GPT-4.5 (81.4) రెండింటి కంటే వెనుకబడి ఉంది. ఈ ఫలితాలు మోడల్ సూచనలను అనుసరించడంలో నిష్ణాతులు అయినప్పటికీ, దాని తరగతిలో సంపూర్ణ ఉత్తమమైనది కాదని సూచిస్తున్నాయి.

• టూల్ వినియోగ సామర్థ్యాలు:

  • హున్యువాన్ T1 T-Evalలో 68.8 స్కోర్ చేసింది, ఇది బాహ్య సాధనాలను ఉపయోగించగల AI సామర్థ్యాన్ని అంచనా వేసే బెంచ్‌మార్క్. ఇది డీప్‌సీక్ R1 (55.7) కంటే మెరుగ్గా ఉంది, కానీ GPT-4.5 (81.9) మరియు o1 (75.7) కంటే తక్కువగా ఉంది.

మార్గదర్శక సూత్రంగా సామర్థ్యం

టెన్సెంట్ తన సొంత AI మోడళ్ల పోర్ట్‌ఫోలియోను విస్తరిస్తూనే ఉంది, అదే సమయంలో వ్యూహాత్మక భాగస్వామ్యాల ప్రాముఖ్యతను మరియు డీప్‌సీక్ వంటి మూడవ-పక్ష మోడళ్లను ఉపయోగించడాన్ని కూడా గుర్తించింది, డిమాండ్ పనితీరు అవసరాలను తీర్చడానికి మరియు అదే సమయంలో మౌలిక సదుపాయాల ఖర్చులను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి. Q4 2024 ఆదాయాల కాల్ సమయంలో, టెన్సెంట్ ఎగ్జిక్యూటివ్‌లు తమ విధానంపై వెలుగునిచ్చారు, కంప్యూట్ స్కేల్ కంటే ఇన్ఫెరెన్స్ సామర్థ్యం తమ విస్తరణ నిర్ణయాలకు చోదక శక్తి అని నొక్కి చెప్పారు.

టెన్సెంట్ ఇటీవల డీప్‌సీక్ యొక్క ఆర్కిటెక్చర్-ఆప్టిమైజ్డ్ మోడళ్లను ఉపయోగించడాన్ని ధృవీకరించింది, ఇది GPU వినియోగాన్ని తగ్గించడానికి మరియు నిర్గమాంశను మెరుగుపరచడానికి రూపొందించిన వ్యూహాత్మక చర్య. సంస్థ యొక్క చీఫ్ స్ట్రాటజీ ఆఫీసర్ సరిగ్గా చెప్పినట్లుగా, “చైనీస్ కంపెనీలు సాధారణంగా సామర్థ్యం మరియు వినియోగానికి ప్రాధాన్యత ఇస్తున్నాయి- GPU సర్వర్‌ల సమర్థవంతమైన వినియోగం. మరియు అది అభివృద్ధి చేయబడుతున్న సాంకేతిక పరిజ్ఞానం యొక్క అంతిమ ప్రభావాన్ని దెబ్బతీయవలసిన అవసరం లేదు.”

ఈ విధానం టెన్సెంట్‌ను నిర్దిష్ట మౌలిక సదుపాయాల పరిమితులకు అనుగుణంగా మోడళ్లను రూపొందించడానికి అనుమతిస్తుంది, తక్కువ జాప్యం, ఇన్ఫెరెన్స్-ట్యూన్డ్ మోడళ్లపై దృష్టి పెడుతుంది, ఇవి తక్కువ వనరులను కలిగి ఉంటాయి. ఈ వ్యూహం “నమూనా, పరిశీలించు మరియు స్కేల్” వంటి పరిశోధన-ఆధారిత పద్ధతులతో సమలేఖనం చేయబడింది, ఇది వనరు-భారీ శిక్షణ ప్రక్రియలపై మాత్రమే ఆధారపడకుండా అనుమితి సమయంలో ధృవీకరణకు ప్రాధాన్యత ఇస్తుంది.

అయితే, సామర్థ్యంపై ఈ ప్రాధాన్యత హార్డ్‌వేర్ పెట్టుబడుల నుండి వెనక్కి తగ్గడం అని అర్థం కాదు. వాస్తవానికి, ట్రెండ్‌ఫోర్స్ నివేదిక టెన్సెంట్ చైనీస్ మార్కెట్ కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన NVIDIA యొక్క H20 చిప్‌ల కోసం గణనీయమైన ఆర్డర్‌లను ఉంచిందని వెల్లడించింది. ఈ చిప్‌లు సర్వవ్యాప్త WeChat ప్లాట్‌ఫారమ్‌కు శక్తినిచ్చే వాటితో సహా బ్యాకెండ్ సేవల్లోకి డీప్‌సీక్ మోడళ్లను టెన్సెంట్ ఏకీకృతం చేయడానికి మద్దతు ఇవ్వడంలో కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి.

మారుతున్న ల్యాండ్‌స్కేప్‌ను నావిగేట్ చేయడం

హున్యువాన్ T1 ప్రారంభం అంతర్జాతీయ మార్కెట్లలో చైనీస్ AI సాధనాలపై పెరిగిన పరిశీలన కాలంతో సమానంగా ఉంది. మార్చి 2025లో, U.S. కామర్స్ డిపార్ట్‌మెంట్ ఫెడరల్ ప్రభుత్వ పరికరాలపై డీప్‌సీక్ యొక్క అప్లికేషన్‌ల వినియోగంపై పరిమితులను విధించింది, గోప్యతా ప్రమాదాలు మరియు రాష్ట్ర-నియంత్రిత మౌలిక సదుపాయాలకు సంభావ్య కనెక్షన్‌ల గురించి ఆందోళనలను ఉదహరించింది. అదనపు పరిమితుల అవకాశం ఉంది, ఇది చైనాలో అభివృద్ధి చేయబడిన AI మోడళ్ల క్రాస్-బోర్డర్ స్వీకరణను సంక్లిష్టం చేస్తుంది.

దేశీయంగా, చైనా ప్రభుత్వం కొత్త AI స్టార్టప్‌ల వృద్ధిని చురుకుగా ప్రోత్సహిస్తోంది. రాయిటర్స్ నివేదిక స్వయంప్రతిపత్త AI ఏజెంట్ అయిన మనుస్ డెవలపర్ మోనికాకు బీజింగ్ మద్దతును హైలైట్ చేసింది. ఈ నిర్దిష్ట కార్యక్రమాలలో టెన్సెంట్ నేరుగా పాల్గొననప్పటికీ, దేశీయ క్లౌడ్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ మార్కెట్లలో దాని ఆధిపత్య స్థానం విస్తృత AI పర్యావరణ వ్యవస్థకు దాని నిరంతర కేంద్రీకరణను నిర్ధారిస్తుంది.

టెన్సెంట్ యొక్క వ్యూహాత్మక స్థానం సానుకూల ఫలితాలను ఇస్తున్నట్లు కనిపిస్తోంది. Q4 2024లో, కంపెనీ 11% సంవత్సరం-పైన-సంవత్సరం ఆదాయం పెరుగుదలను నివేదించింది, ఇది 172.45 బిలియన్ యువాన్‌లకు చేరుకుంది. ఈ వృద్ధిలో గణనీయమైన భాగం ఎంటర్‌ప్రైజ్ AI అభివృద్ధికి ఆపాదించబడింది, టెన్సెంట్ 2025లో వినియోగదారు-ముఖంగా మరియు ఎంటర్‌ప్రైజ్-సిద్ధంగా ఉన్న AI మౌలిక సదుపాయాలను విస్తరించడానికి మరిన్ని పెట్టుబడులు పెట్టనున్నట్లు సంకేతాలు ఇచ్చింది.

రెండు-వైపుల విధానం: మోడల్ వైవిధ్యీకరణ మరియు విస్తరణ

టెన్సెంట్ యొక్క AI వ్యూహం రెండు-వైపుల విధానం ద్వారా వర్గీకరించబడుతుంది, హున్యువాన్ T1 నిర్మాణాత్మక రీజనింగ్ అవసరాలను తీరుస్తుంది మరియు టర్బో S తక్షణ ప్రత్యుత్తరాల కోసం డిమాండ్‌ను పరిష్కరిస్తుంది. ఈ వ్యూహాత్మక వైవిధ్యీకరణ సంస్థను విస్తృత శ్రేణి వ్యాపార నిలువు వరుసలలో మోడల్-నిర్దిష్ట సామర్థ్యాలను అందించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

ఒకే, భారీ మోడల్‌తో ఒకే-పరిమాణానికి సరిపోయే విధానాన్ని అనుసరించడానికి బదులుగా, టెన్సెంట్ ప్రతి విడుదలను నిర్దిష్ట వినియోగ దృశ్యాలతో ఖచ్చితంగా సమలేఖనం చేస్తోంది. సంక్లిష్ట లాజిక్ పనులు అంతర్గత విశ్లేషణల కోసం హున్యువాన్ T1 ద్వారా నిర్వహించబడతాయి, అయితే వేగవంతమైన పరస్పర చర్యలు కస్టమర్-ఫేసింగ్ ఇంటర్‌ఫేస్‌ల కోసం టర్బో S ద్వారా నిర్వహించబడతాయి.

టెన్సెంట్ యొక్క క్లౌడ్ మౌలిక సదుపాయాలలో ప్రతి మోడల్ యొక్క లోతైన ఏకీకరణ ఒక ముఖ్యమైన వ్యత్యాసం. ఈ విధానం ముఖ్యంగా చైనాలో పూర్తిగా హోస్ట్ చేయబడిన మరియు జాతీయ డేటా ప్రమాణాలకు పూర్తిగా అనుగుణంగా ఉండే AI పరిష్కారాలను కోరుకునే వ్యాపారాలకు ఆకర్షణీయంగా ఉంటుంది.

OpenAI యొక్క పథానికి విరుద్ధంగా, ఇటీవల దాని అతిపెద్ద మరియు అత్యంత ఖరీదైన మోడల్ GPT-4.5 విడుదలను చూసింది, టెన్సెంట్ యొక్క వ్యూహం మరింత కొలవబడినట్లు మరియు క్రమాంకనం చేయబడినట్లు కనిపిస్తోంది. హున్యువాన్ T1 ఇప్పుడు ప్రత్యక్ష ప్రసారం చేయబడింది మరియు టర్బో S ఇప్పటికే జాప్యం-సెన్సిటివ్ పరిసరాలలో పనిచేస్తోంది, టెన్సెంట్ చైనా యొక్క వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న AI ల్యాండ్‌స్కేప్‌లో తన ప్రభావాన్ని క్రమంగా విస్తరిస్తోంది.

సంస్థ యొక్క వ్యూహాత్మక సమ్మేళనం అంతర్గత అభివృద్ధి, ఎంపిక చేసిన బాహ్య భాగస్వామ్యాలు మరియు ఇంటిగ్రేటెడ్ ప్రొడక్ట్ రోల్‌అవుట్‌లు కేవలం వాల్యూమ్ కంటే అనుకూలతలో పాతుకుపోయిన వ్యూహాన్ని నొక్కి చెబుతాయి. విధాన ఒత్తిళ్లు మరియు హార్డ్‌వేర్ పరిమితులు మార్కెట్‌ను పునర్నిర్మించడం కొనసాగిస్తున్నందున, ఈ విధానం మరింత ఆచరణాత్మకంగా మరియు ప్రభావవంతంగా ఉంటుందని నిరూపించవచ్చు.