Nvidia کا Project G-Assist: بہترین PC گیمنگ کے لیے AI مددگار

ذاتی کمپیوٹنگ کا منظرنامہ، خاص طور پر ہائی فیڈیلیٹی گیمنگ کے مطالباتی دائرے میں، مصنوعی ذہانت (AI) میں ہونے والی پیشرفت کی بدولت گہری تبدیلی سے گزر رہا ہے۔ Nvidia، گرافکس پروسیسنگ یونٹ (GPU) کے میدان میں ایک دیو اور AI کی ترقی میں پیش پیش، نے ہمیشہ خام ہارڈویئر پاور اور صارف دوست آپٹیمائزیشن کے درمیان فرق کو ختم کرنے کی کوشش کی ہے۔ اب، کمپنی Project G-Assist کے تعارف کے ساتھ ایک اہم قدم آگے بڑھا رہی ہے، جو خاص طور پر اس کے RTX سیریز GPUs کے مالکان کے لیے ڈیزائن کیا گیا ایک AI سے چلنے والا اسسٹنٹ ہے۔ جو چیز برسوں پہلے ایک مزاحیہ مذاق کے طور پر شروع ہوئی تھی وہ اب ایک جدید ٹول میں تبدیل ہو گئی ہے جو اس بات کی نئی تعریف کرنے کے لیے تیار ہے کہ گیمرز اپنے پیچیدہ گیمنگ رگس کے ساتھ کیسے تعامل کرتے ہیں، انہیں ٹیون کرتے ہیں اور سمجھتے ہیں۔ یہ صرف سافٹ ویئر کی ایک اور تہہ شامل کرنے کے بارے میں نہیں ہے؛ یہ ذہین مدد کو براہ راست گیمنگ کے تجربے میں شامل کرنے کے بارے میں ہے، جو آسان آپٹیمائزیشن، بہتر کارکردگی کی بصیرت، اور یہاں تک کہ خود گیمنگ ماحول پر بدیہی کنٹرول کا وعدہ کرتا ہے۔

اپریل فول کے مذاق سے حقیقی ٹیکنالوجی تک: G-Assist کی ابتداء

Project G-Assist کا سفر بذات خود ایک دلچسپ داستان ہے جو AI کی صلاحیتوں میں تیزی سے ہونے والی سرعت کی عکاسی کرتا ہے۔ یکم اپریل 2017 کو یاد کریں۔ Nvidia، جو کبھی کبھار ٹیک تھیم والے مذاق کے لیے جانا جاتا ہے، نے ‘GeForce GTX G-Assist’ نامی ایک تصور پیش کیا۔ مزاحیہ انداز میں ایک USB اسٹک کے طور پر پیش کیا گیا جس میں AI شامل تھا، اس نے وعدہ کیا کہ جب آپ کو وقفے کی ضرورت ہو تو آپ کے گیمز کھیلے گا، اسنیکس آرڈر کرے گا، اور یہاں تک کہ AI سے تیار کردہ ‘GhostPlay’ کوچنگ بھی فراہم کرے گا۔ اگرچہ یہ مذاق کے طور پر پیش کیا گیا تھا، لیکن بنیادی خیال - گیمنگ کے تجربے کو بڑھانے کے لیے AI کا فائدہ اٹھانا - واضح طور پر کمپنی کی تحقیق اور ترقی کی راہداریوں میں گونجتا رہا۔

تیزی سے آگے بڑھیں، اور مذاق نے اپنی مزاحیہ جلد اتارنا شروع کر دی۔ پچھلے سال، Nvidia نے ایک زیادہ سنجیدہ ٹیکنالوجی کا مظاہرہ پیش کیا، جس میں دکھایا گیا کہ AI کھلاڑیوں کی مدد کیسے کر سکتا ہے، ان کے لیے کھیل کر نہیں، بلکہ ان کے سسٹم کو بہتر کھیلنے کے لیے بہتر بنانے میں مدد کر کے۔ اس ڈیمو نے اس ٹول کی بنیاد رکھی جو ہم آج دیکھتے ہیں۔ اب، اپنے تصوراتی اور مذاق کی ابتداء کو مکمل طور پر چھوڑتے ہوئے، Project G-Assist Nvidia کے صارف کی بنیاد کے ایک وسیع حصے کے لیے دستیاب ایک فعال، مربوط AI اسسٹنٹ کے طور پر ابھرتا ہے۔ یہ اس بات کا ثبوت ہے کہ کس طرح قیاس آرائی پر مبنی خیالات، AI ماڈل کی کارکردگی اور ہارڈویئر کی صلاحیت میں تیزی سے اضافے سے تقویت یافتہ، عملی ایپلی کیشنز میں تبدیل ہو سکتے ہیں۔ یہ ارتقاء Nvidia کی اسٹریٹجک توجہ کو اجاگر کرتا ہے کہ AI کو نہ صرف ڈیٹا سینٹرز یا پیشہ ورانہ ایپلی کیشنز میں، بلکہ براہ راست صارف کے تجربے میں شامل کیا جائے، جس سے پیچیدہ ٹیکنالوجی کو آخری صارف کے لیے زیادہ قابل رسائی اور طاقتور بنایا جا سکے۔ یہ اسسٹنٹ اب Nvidia App میں صاف طور پر مربوط ہے، جو کمپنی کا نسبتاً نیا مرکز ہے جسے پہلے GeForce Experience اور Nvidia Control Panel میں بکھری ہوئی خصوصیات کو یکجا کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

صلاحیتوں کو کھولنا: G-Assist گیمنگ ٹیبل پر کیا لاتا ہے

Project G-Assist کا مقصد گیمنگ پلیٹ فارم پر ایک سادہ چیٹ بوٹ سے کہیں زیادہ ہونا ہے۔ اس کی فعالیتیں PC کی کارکردگی کی ٹیوننگ اور سسٹم کی تفہیم کی پیچیدگیوں میں گہرائی تک جاتی ہیں، جو گیمر کے لیے ایک باخبر شریک پائلٹ کے طور پر کام کرتی ہیں۔ تعامل کا ماڈل لچک کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جو آواز اور متن دونوں پرامپٹس کو قبول کرتا ہے، جس سے صارفین اسسٹنٹ کے ساتھ قدرتی طور پر بات چیت کر سکتے ہیں۔

ذہین گیم اور سسٹم آپٹیمائزیشن

شاید سب سے زیادہ مجبور کرنے والی خصوصیت اسسٹنٹ کی گیم اور سسٹم سیٹنگز کو بہتر بنانے کی صلاحیت ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں AI سادہ معلومات کی بازیافت سے آگے بڑھ کر فعال سسٹم مینجمنٹ میں داخل ہوتا ہے۔ صارفین درخواستیں کر سکتے ہیں جیسے:

• ‘Cyberpunk 2077 کو 60 FPS برقرار رکھتے ہوئے بہترین امیج کوالٹی کے لیے بہتر بنائیں۔’
• ‘میرے سسٹم کو Valorant میں زیادہ سے زیادہ کارکردگی کے لیے کنفیگر کریں۔’
• ‘میری موجودہ سیٹنگز کا تجزیہ کریں اور ہموار گیم پلے کے لیے بہتری تجویز کریں۔’

G-Assist پھر مخصوص گیم کے مطالبات کا تجزیہ کرے گا، انہیں صارف کی ہارڈویئر صلاحیتوں (CPU, GPU, RAM, display) کے ساتھ کراس ریفرنس کرے گا، اور سیٹنگ ایڈجسٹمنٹ تجویز کرے گا یا خود بخود لاگو بھی کرے گا۔ اس میں ان-گیم گرافیکل آپشنز جیسے ٹیکسچر کوالٹی، شیڈو ڈیٹیل، اینٹی ایلائزنگ، اور اہم طور پر، Nvidia کی اپنی ٹیکنالوجیز جیسےDLSS (Deep Learning Super Sampling) اور Reflex کو ٹویک کرنا شامل ہو سکتا ہے۔ وعدہ یہ ہے کہ جدید PC گیمز میں دستیاب اکثر حیران کن آپشنز کی صف کو آسان بنایا جائے، صارف کی ترجیح کے مطابق بصری وفاداری اور فریم ریٹ کو متوازن کرنے والی موزوں سفارشات فراہم کی جائیں۔ اس کا مقصد گھنٹوں کی دستی ٹویکنگ اور بینچ مارک موازنہ کے ذریعے حاصل کیے جانے والے نتائج کے مقابلے میں، یا ممکنہ طور پر اس سے تجاوز کرنے والے نتائج فراہم کرنا ہے، جس سے کم تکنیکی طور پر مائل صارفین کے لیے بھی بہترین کارکردگی قابل رسائی ہو جاتی ہے۔

جامع کارکردگی کا تجزیہ اور تشخیص

گیم کے لیے مخصوص ٹیوننگ سے ہٹ کر، G-Assist اپنی تجزیاتی صلاحیت کو پورے PC تک پھیلاتا ہے۔ یہ ایک ڈیجیٹل پرفارمنس انجینئر کی طرح کام کرتا ہے، جو قابل ہے:

• فریم ریٹ کی پیمائش اور تشریح: صرف نمبر دکھانا نہیں، بلکہ ممکنہ طور پر کمی یا عدم مطابقت کو سیاق و سباق فراہم کرنا۔
• کارکردگی کی رکاوٹوں کا پتہ لگانا: یہ شناخت کرنا کہ آیا CPU, GPU, RAM، یا یہاں تک کہ اسٹوریج کسی دیے گئے منظر نامے میں کارکردگی کو محدود کر رہا ہے۔ مثال کے طور پر، یہ تشخیص کر سکتا ہے کہ آیا کوئی گیم CPU-bound ہے، جس کا مطلب ہے کہ GPU کو اپ گریڈ کرنے سے کارکردگی میں نمایاں اضافہ نہیں ہوگا۔
• غیر بہترین کنفیگریشنز کی شناخت: مسائل کو فلیگ کرنا جیسے ڈسپلے کی ریفریش ریٹ Windows میں اس کی زیادہ سے زیادہ صلاحیت پر سیٹ نہیں ہے، یا یہ پتہ لگانا کہ آیا فریم ریٹ لمیٹر غیر ضروری طور پر کارکردگی کو محدود کر رہا ہے۔
• اصلاحی اقدامات کی سفارش: اپنے تجزیے کی بنیاد پر، G-Assist ٹھوس اقدامات تجویز کر سکتا ہے۔ اس میں Resizable BAR کو فعال کرنا، GPU اوور کلاکنگ کی تجویز دینا (ممکنہ طور پر صارف کو Nvidia کے خودکار اوور کلاکنگ اسکینر کے ذریعے رہنمائی کرنا)، مخصوص ان-گیم سیٹنگز کو کم کرنے کی سفارش کرنا، یا یہاں تک کہ ممکنہ ہارڈویئر اپ گریڈ پر مشورہ دینا شامل ہو سکتا ہے۔

یہ تشخیصی صلاحیت بے پناہ اہمیت رکھتی ہے۔ PC کی کارکردگی ایک پیچیدہ پہیلی ہو سکتی ہے، اور G-Assist کا مقصد واضح، قابل عمل بصیرت فراہم کرنا ہے، تجریدی تکنیکی ڈیٹا کو قابل فہم سفارشات میں تبدیل کرنا ہے۔

سیاق و سباق سے آگاہ معلومات کی بازیافت

اپنی AI بنیاد کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، G-Assist ایک باخبر علمی بنیاد کے طور پر کام کرتا ہے۔ صارفین Nvidia ٹیکنالوجیز اور گیمنگ تصورات سے براہ راست متعلق سوالات پوچھ سکتے ہیں، جیسے:

• ‘وضاحت کریں کہ DLSS Frame Generation کیسے کام کرتا ہے۔’
• ‘Nvidia Reflex کے فوائد کیا ہیں؟’
• ‘G-Sync اور V-Sync میں کیا فرق ہے؟’

ایک عام ویب تلاش یا ChatGPT جیسے معیاری چیٹ بوٹ کے برعکس، G-Assist صارف کے سسٹم اور ممکنہ طور پر کھیلے جانے والے گیم کے سیاق و سباق کے ساتھ کام کرتا ہے۔ یہ صارف کے مخصوص ہارڈویئر اور سافٹ ویئر ماحول کے مطابق زیادہ متعلقہ اور ممکنہ طور پر زیادہ درست جوابات کی اجازت دیتا ہے۔ اس کا مقصد صارفین کو ان کے تجربے کو طاقت دینے والی ٹیکنالوجیز کے بارے میں تعلیم دینا ہے، اس بات کی گہری تفہیم کو فروغ دینا ہے کہ مختلف سیٹنگز کارکردگی اور بصری معیار کو کیسے متاثر کرتی ہیں۔

ایکو سسٹم انٹیگریشن: PC سے آگے

G-Assist کی رسائی بنیادی PC اجزاء سے تھوڑا آگے بڑھ کر وسیع تر گیمنگ ماحول تک پھیلی ہوئی ہے۔ اس میں منسلک پیری فیرلز کی لائٹنگ کو کنٹرول کرنے کی صلاحیت شامل ہے۔ Nvidia نے بڑے پیری فیرل مینوفیکچررز کے ساتھ شراکت داری کی ہے، بشمول:

• Logitech
• Corsair
• MSI
• Nanoleaf

صارفین ممکنہ طور پر کمانڈز جاری کر سکتے ہیں جیسے ‘میرے کی بورڈ اور ماؤس کی لائٹنگ کو گیم میں غالب رنگوں سے ملائیں’ یا ‘جب میں ہارر گیم لانچ کروں تو میرے Nanoleaf پینلز کو مدھم کر دیں۔’ اگرچہ شاید کارکردگی کی آپٹیمائزیشن سے کم اہم ہے، یہ خصوصیت Nvidia کی ایک زیادہ مربوط اور عمیق گیمنگ ایکو سسٹم بنانے کی خواہش کو اجاگر کرتی ہے جسے ایک متحد، ذہین انٹرفیس کے ذریعے کنٹرول کیا جاتا ہے۔ یہ ماحول کے کنٹرول کی ایک تہہ کا اضافہ کرتا ہے، جسے اسی AI اسسٹنٹ کے ذریعے منظم کیا جاتا ہے جو کارکردگی کی ٹیوننگ کو سنبھالتا ہے۔

ہڈ کے نیچے انجن: مقامی AI اور ہارڈویئر کی ضروریات

Project G-Assist کا ایک اہم پہلو اس کی بنیادی ٹیکنالوجی ہے۔ بہت سے بڑے پیمانے پر AI اسسٹنٹس کے برعکس جو کلاؤڈ پروسیسنگ پر بہت زیادہ انحصار کرتے ہیں، G-Assist ایک مقامی Small Language Model (SLM) استعمال کرتا ہے۔ اس تعمیراتی انتخاب کے اہم مضمرات ہیں:

• رازداری: پرامپٹس اور سسٹم ڈیٹا کو مقامی طور پر پروسیس کرنے سے صارف کی رازداری میں اضافہ ہوتا ہے، کیونکہ حساس معلومات کو بنیادی کارروائیوں کے لیے بیرونی سرورز پر منتقل کرنے کی ضرورت نہیں ہوتی۔
• ردعمل: کچھ کاموں کے لیے، مقامی پروسیسنگ ممکنہ طور پر کلاؤڈ پر مبنی حل کے مقابلے میں کم تاخیر پیش کر سکتی ہے، جس سے تیز تر جوابات ملتے ہیں، خاص طور پر سسٹم کے تجزیے اور سیٹنگ ایڈجسٹمنٹ کے لیے۔
• آف لائن صلاحیتیں: اگرچہ ممکنہ طور پر ابتدائی ڈاؤن لوڈ اور ممکنہ اپ ڈیٹس کی ضرورت ہوتی ہے، بنیادی فعالیتیں مستقل انٹرنیٹ کنکشن کے بغیر بھی دستیاب ہو سکتی ہیں، حالانکہ حقیقی وقت کے بیرونی ڈیٹا کی ضرورت والی خصوصیات (جیسے گیم کے لیے مخصوص آپٹیمائزیشن پروفائلز) کو اب بھی آن لائن رسائی کی ضرورت ہو سکتی ہے۔

تاہم، مقامی طور پر ایک قابل AI ماڈل چلانے کی قیمت سسٹم کے وسائل کے لحاظ سے آتی ہے۔ Nvidia کئی ضروریات بتاتا ہے:

• ڈسک اسپیس: SLM، اس کے ضروری ڈیٹا اور آواز کی صلاحیتوں کے ساتھ، تقریباً 10GB اسٹوریج اسپیس درکار ہے۔ یہ ایک غیر معمولی رقم ہے، جو مقامی ماڈل کی پیچیدگی کو اجاگر کرتی ہے۔
• GPU: Project G-Assist Nvidia کے RTX سیریز GPUs کے لیے خصوصی ہے، خاص طور پر RTX 30, 40, اور آنے والی 50 سیریز ڈیسک ٹاپ کارڈز کو نشانہ بناتا ہے۔ پرانے GTX کارڈز یا غیر Nvidia GPUs معاون نہیں ہیں۔
• VRAM: شاید سب سے اہم ہارڈویئر گیٹ GPU کے لیے کم از کم 12GB Video RAM (VRAM) رکھنے کی ضرورت ہے۔ یہ کافی ہے اور پچھلی نسلوں کے لوئر-اینڈ اور بہت سے مڈ-رینج RTX کارڈز (جیسے مقبول RTX 3060 8GB ویرینٹ یا RTX 3070/Ti) کو فوری طور پر خارج کر دیتا ہے۔ ہائی VRAM کی ضرورت براہ راست SLM کو ممکنہ طور پر VRAM-انٹینسیو گیمز کے ساتھ ہم آہنگی سے چلانے کی میموری ڈیمانڈز سے منسلک ہے۔ AI ماڈلز، یہاں تک کہ چھوٹے بھی، مؤثر طریقے سے کام کرنے کے لیے اہم میموری بینڈوڈتھ اور صلاحیت کی ضرورت ہوتی ہے۔

یہ ضروریات واضح طور پر G-Assist کو بنیادی طور پر ان صارفین کے لیے ایک خصوصیت کے طور پر پوزیشن کرتی ہیں جن کے پاس مڈ-ٹو-ہائی-اینڈ جدید گیمنگ PCs ہیں۔ یہ صارف کی مشین پر براہ راست جدید AI مدد لانے میں شامل کمپیوٹیشنل اوور ہیڈ کی عکاسی کرتا ہے۔

Nvidia ایکو سسٹم کے اندر انضمام

Project G-Assist کو اسٹینڈ اسٹون سافٹ ویئر کے طور پر جاری نہیں کیا جا رہا ہے بلکہ Nvidia App کے اندر ایک اختیاری جزو کے طور پر جاری کیا جا رہا ہے۔ یہ انضمام اسٹریٹجک ہے۔ Nvidia App کا مقصد GeForce صارفین کے لیے مرکزی کمانڈ سینٹر بننا ہے، جو ڈرائیور اپ ڈیٹس، گیم آپٹیمائزیشن (موجودہ GeForce Experience خصوصیات کے ذریعے، جو اب ممکنہ طور پر G-Assist کے ذریعے بڑھا دی گئی ہیں)، کارکردگی کی نگرانی، ریکارڈنگ ٹولز (ShadowPlay)، اور RTX-مخصوص خصوصیات تک رسائی کو یکجا کرتا ہے۔

G-Assist کا رول آؤٹ Nvidia App کی ایک اپ ڈیٹ کے ساتھ موافق ہے جس میں دیگر اضافہ جات بھی متعارف کرائے گئے ہیں، جیسے:

• نئے DLSS اوور رائڈ آپشنز: صارفین کو اس بات پر زیادہ تفصیلی کنٹرول دینا کہ گیمز میں DLSS کیسے لاگو ہوتا ہے، ممکنہ طور پر مخصوص موڈز یا پروفائلز کو مجبور کرنا۔
• ڈسپلے اسکیلنگ اور کلر سیٹنگز ایڈجسٹمنٹس: ایپ میں براہ راست مزید ڈسپلے کنٹرولز کو مربوط کرنا، Nvidia Control Panel اور Windows ڈسپلے سیٹنگز کے درمیان جگلنگ کی ضرورت کو کم کرنا۔

G-Assist کو اس مرکزی مرکز میں شامل کر کے، Nvidia صارفین کو نئی ایپ اپنانے کی ترغیب دیتا ہے جبکہ ساتھ ہی AI اسسٹنٹ کو ترقی پذیر RTX ویلیو پروپوزیشن کے بنیادی حصے کے طور پر پوزیشن دیتا ہے۔ یہ گیمرز کے لیے Nvidia ایکو سسٹم میں سرمایہ کاری کرنے کی ایک اور مجبور وجہ بن جاتا ہے، جو ہارڈویئر، ڈرائیورز، اور ذہین سافٹ ویئر خصوصیات کے درمیان سخت انضمام کا فائدہ اٹھاتا ہے۔ صارف کا تجربہ ممکنہ طور پر Nvidia App اوورلے کے اندر ایک ہاٹ کی یا انٹرفیس بٹن کے ذریعے G-Assist کو طلب کرنا شامل کرے گا، جس سے گیم کو چھوڑے بغیر ہموار تعامل کی اجازت ملے گی۔

وسیع تر مضمرات: AI بطور گیمر کا ناگزیر اتحادی

Project G-Assist کا آغاز صرف ایک نئی سافٹ ویئر خصوصیت سے زیادہ کی نشاندہی کرتا ہے؛ یہ اس بات میں ایک ممکنہ پیراڈائم شفٹ کی نمائندگی کرتا ہے کہ صارفین اپنے گیمنگ ہارڈویئر کے ساتھ کیسے تعامل کرتے ہیں۔ دہائیوں سے، بہترین PC گیمنگ کارکردگی حاصل کرنے کے لیے اکثر اہم تکنیکی علم، تجربے کے لیے صبر، اور کمیونٹی گائیڈز یا بینچ مارکس پر انحصار کی ضرورت ہوتی تھی۔ G-Assist اس عمل کو جمہوری بنانے کا وعدہ کرتا ہے، ایک سادہ بات چیت کے انٹرفیس کے ذریعے ماہر سطح کی ٹیوننگ اور تجزیہ پیش کرتا ہے۔

یہ ترقی AI کو براہ راست آپریٹنگ سسٹمز اور ایپلی کیشنز میں شامل کرنے کے وسیع تر رجحان کے ساتھ ہم آہنگ ہے تاکہ پیچیدہ کاموں کو آسان بنایا جا سکے اور صارف کی پیداواری صلاحیت اور لطف اندوزی کو بڑھایا جا سکے۔ جس طرح AI تخلیقی ورک فلوز، ڈیٹا تجزیہ، اور مواصلات کو تبدیل کر رہا ہے، اسی طرح اب یہ خود گیمنگ کے تجربے کا ایک لازمی حصہ بننے کے لیے تیار ہے۔

G-Assist جیسے اسسٹنٹ کے لیے ممکنہ مستقبل کے راستے وسیع ہیں۔ کوئی تصور کر سکتا ہے کہ یہ گیم پلے تجزیے کی بنیاد پر حقیقی وقت میں حکمت عملی کے مشورے پیش کرتا ہے، پیچیدہ ان-گیم کرافٹنگ یا کویسٹ مینجمنٹ میں مدد کرتا ہے، یا یہاں تک کہ صارفین کو سادہ کارکردگی کی ٹیوننگ سے ہٹ کر تکنیکی مسائل کے حل میں مدد کرتا ہے۔ یہ PC گیمر کے لیے واقعی ایک جامع ڈیجیٹل ساتھی میں تبدیل ہو سکتا ہے۔

تاہم، چیلنجز اور سوالات باقی ہیں۔ گیمز اور ہارڈویئر کنفیگریشنز کے وسیع اسپیکٹرم میں AI کی آپٹیمائزیشن واقعی کتنی درست ہوگی؟ کیا گیمرز، خاص طور پر وہ شوقین جو دستی ٹیوننگ پر فخر کرتے ہیں، AI کی سفارشات پر بھروسہ کریں گے؟ Nvidia یہ کیسے یقینی بنائے گا کہ SLM نئے گیمز، پیچز، اور ہارڈویئر ریلیز کے ساتھ اپ ٹو ڈیٹ رہے؟ G-Assist کی تاثیر اور اپنانے کی شرح اس کی وشوسنییتا، اس کے فراہم کردہ ٹھوس فوائد، اور PC گیمنگ کی پیچیدگیوں کو حقیقی طور پر آسان بنانے کی صلاحیت پر بہت زیادہ انحصار کرے گی بغیر حد سے تجاوز کیے یا ناقص مشورہ فراہم کیے۔

بہر حال، Project G-Assist Nvidia کی طرف سے ارادے کا ایک جرات مندانہ بیان ہے۔ یہ کمپنی کے اعلیٰ کارکردگی والے گرافکس اور AI کی ترقی دونوں میں غلبے کا فائدہ اٹھاتا ہے تاکہ ایک ایسا ٹول بنایا جا سکے جو لاکھوں گیمرز کے لیے صارف کے تجربے کو بنیادی طور پر بڑھا سکے، PC آپٹیمائزیشن کے اکثر مشکل کام کو ایک ذہین ڈیجیٹل اسسٹنٹ کے ساتھ بات چیت میں تبدیل کر سکے۔ یہ ایک ایسے مستقبل کی جھلک ہے جہاں ہماری تیزی سے پیچیدہ ہوتی مشینوں کی طاقت کا انتظام مصنوعی ذہانت کے رہنما ہاتھ کی بدولت ڈرامائی طور پر آسان ہو جاتا ہے۔