NVIDIA Project G-Assist کا جائزہ

اس سال کے شروع میں، NVIDIA نے آخر کار Project G-Assist متعارف کرایا، یہ ایک حقیقی پروڈکٹ ہے جسے آپ آزما سکتے ہیں، اس کا “تصور” اپریل 2017 میں واپس آ گیا تھا۔ ابتدائی خیال (مزاحیہ طور پر) گیمرز کو زیادہ سے زیادہ مدد فراہم کرنے کے گرد گھومتا تھا تاکہ وہ مشکل مراحل کو کامیابی سے پار کر سکیں، جبکہ اصل پروڈکٹ AI پر انحصار کرتی ہے اور گیم کے اندر موجود معاون سے زیادہ کام کرتی ہے۔

Project G-Assist کیا ہے؟

فی الحال، Project G-Assist Meta کے Llama-3.1-8B سمال لینگویج ماڈل (SLM) کا استعمال کرتا ہے، جو آپ کے کمپیوٹر پر مقامی طور پر چلتا ہے، خاص طور پر آپ کے RTX GPU پر۔ NVIDIA کے الفاظ میں: “جیسے جیسے جدید کمپیوٹرز زیادہ طاقتور ہوتے جا رہے ہیں، ان کا استعمال بھی اتنا ہی پیچیدہ ہوتا جا رہا ہے۔ G-Assist صارفین کو مختلف PC سیٹنگز کو کنٹرول کرنے میں مدد کرتا ہے، گیم اور سسٹم کی سیٹنگز کو بہتر بنانے، فریم ریٹ اور دیگر اہم کارکردگی کے اعدادوشمار کو چارٹ کرنے سے لے کر منتخب پیری فیرلز کی سیٹنگز (جیسے کہ لائٹنگ) کو کنٹرول کرنے تک — یہ سب کچھ بنیادی صوتی یا تحریری کمانڈز کے ذریعے ممکن ہوتا ہے۔”

یہ خیال اس سے زیادہ مختلف نہیں ہے کہ Google اور Apple کس طرح AI ماڈلز کو اپنے ڈیجیٹل اسسٹنٹس کو بڑھانے کے لیے استعمال کرتے ہیں، جس سے وہ انسانی زبان کو بہتر طور پر سمجھنے اور سسٹم کے مختلف کونوں میں گہرے مینو میں جائے بغیر سیٹنگز کو ایڈجسٹ کرنے کے قابل ہوتے ہیں۔ نظریاتی طور پر، یہ خاص طور پر عام صارفین کے لیے مددگار ہے: ہم جیسے لوگ جو اپنی مرضی کے مطابق نوبس کو موڑنا پسند کرتے ہیں، ان کے لیے GPU کو اوور کلاک کرنا یا گرافکس سیٹنگز کو ایڈجسٹ کرنا بہت مشکل ہو سکتا ہے — یہیں پر Project G-Assist کام آتا ہے۔

سیٹ اپ

Project G-Assist انسٹال کرنے سے پہلے، آپ کو کچھ چیزوں کے بارے میں جاننے کی ضرورت ہے، جن میں سب سے اہم سسٹم کی ضروریات ہیں۔ سب سے پہلے، آپ کے پاس RTX 30 سیریز یا اس سے نیا GPU ہونا چاہیے جس میں کم از کم 12GB VRAM ہو (فی الحال لیپ ٹاپ GPUs شامل نہیں ہیں) — بدقسمتی سے، یہ پچھلی جنریشنز میں کچھ عجیب VRAM کنفیگریشنز کی وجہ سے ایسی صورتحال پیدا کرتا ہے جہاں RTX 3060 12GB کے مالکان اس ماڈل کو چلا سکتے ہیں، جبکہ ہائی اینڈ RTX 3080 (10GB VRAM کے ساتھ) کے مالکان ایسا نہیں کر سکتے۔ افسوسناک۔

فرض کریں کہ آپ کا GPU ہارڈ ویئر ضروریات کو پورا کرتا ہے، آپ کو Windows 10 یا Windows 11 آپریٹنگ سسٹم کے ساتھ ساتھ GPU ڈرائیور ورژن 572.83 یا اس سے نیا بھی درکار ہوگا۔ اسٹوریج کے لیے، سسٹم اسسٹنٹ کی فعالیت کو صحیح طریقے سے کام کرنے کے لیے اسے کم از کم 6.5GB ڈسک کی جگہ درکار ہوگی (صوتی کمانڈز کے لیے اضافی 3GB درکار ہوں گے)۔ فی الحال، صرف انگریزی زبان کی معاونت دستیاب ہے۔

اپنے سسٹم پر Project G-Assist کو فعال کرنے کے لیے آپ کو NVIDIA ایپ بھی انسٹال کرنے کی ضرورت ہوگی۔ پیری فیرلز سے متعلق ہارڈ ویئر کی ضروریات کے لیے، موجودہ ورژن MSI مدر بورڈز اور Logitech G، Corsair، اور Nanoleaf کے پیری فیرلز کو سپورٹ کرتا ہے۔ ان برانڈز کے تمام ماڈلز سپورٹ نہیں ہیں — مزید تفصیلات کے لیے، براہ کرم Project G-Assist ہوم پیج کے تحت “سسٹم کی ضروریات” ٹیب دیکھیں۔

ٹیسٹ سسٹم

• CPU: Intel Core i9-13900K
• کولنگ: Cooler Master MasterLiquid PL360 Flux 30th Anniversary Edition
• تھرمل پیسٹ: Thermal Grizzly Kryonaut
• مدر بورڈ: ASUS ROG Maximus Z790 Apex
• GPU: NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition
• میموری: Kingston FURY BEAST RGB DDR5-6800 CL34 (2x16GB)
  • DDR5-6400 CL32 XMP پروفائل پر کنفیگرڈ
• اسٹوریج: ADATA LEGEND 960 MAX 1TB
• پاور سپلائی: Cooler Master MWE Gold 1250 V2 Full Modular (ATX12V 2.52) 1250W
• کیس: VECTOR Bench Case (اوپن ایئر چیسس)
• آپریٹنگ سسٹم: Windows 11 Home 24H2

ٹیسٹنگ

جیسا کہ اوپر بینچ مارک سسٹم کی تفصیلات میں بتایا گیا ہے، ہم اس خصوصیت کو ظاہر کرنے کے لیے NVIDIA GeForce RTX 5090 Founders Edition استعمال کریں گے۔ اس فلیگ شپ Blackwell سے چلنے والے GPU میں 32GB GDDR7 VRAM، 5th-Gen Tensor Cores، اور 21,760 CUDA کور ہیں، یہ سب مل کر AI کے لیے مخصوص FP4 کارکردگی کے 3,352 TOPS فراہم کرتے ہیں (براہ کرم نوٹ کریں کہ اس عدد کا براہ راست RTX 4090 کے 1,321 TOPS سے موازنہ نہیں کیا جا سکتا، جو FP8 استعمال کرتا ہے)۔

نوٹ: ٹیسٹنگ کے وقت، Project G-Assist اب بھی پری ریلیز ورژن (ورژن 0.1.9) میں تھا، لہذا ہو سکتا ہے کہ کچھ خصوصیات مکمل نہ ہوں۔ ذیل میں انجام دی گئی ٹیسٹوں سے حاصل ہونے والے نتائج صرف اس ورژن کے لیے درست ہوں گے، کیونکہ AI ماڈلز اور فعالیت وقت کے ساتھ ساتھ اپ ڈیٹ ہونے کے ساتھ ساتھ نتائج مختلف ہوں گے۔

پہلی بار استعمال

یہ وہ چیز ہے جو آپ کو اس فیچر کو Alt+G کیز کے ذریعے فعال کرنے کے بعد سب سے پہلے نظر آئے گی، یہ اسکرین پر کسی جگہ مستقل طور پر موجود رہے گی جب تک کہ آپ اسے مکمل طور پر غیر فعال نہ کر دیں (جو Alt+R کیز کے ذریعے فوری سیٹنگز کے ذریعے کی جا سکتی ہے)۔ AI لینگویج ماڈلز کی طرح، ایک ڈس کلیمر لاگو ہوتا ہے — فریب ہو سکتا ہے (لینگویج ماڈل غلط نتائج پیدا کر سکتا ہے جو عام طور پر ناواقف صارفین کو قائل کر لیتے ہیں)، اس لیے براہ کرم جہاں تک ہو سکے غلطیوں کو چیک کریں۔

جب آپ پہلی بار کوئی پیغام/کمانڈ درج کرتے ہیں تو ایک ڈس کلیمر پیغام بھی ظاہر ہوتا ہے، یہ دوبارہ بتاتا ہے کہ AI سے تیار کردہ نتائج کی مکمل گارنٹی نہیں دی جا سکتی ہے۔ اس پیغام کو دیکھنے کے بعد، چیٹ بوٹ قدرتی زبان کے ذریعے کمانڈز کا جواب دینے کے لیے تیار ہے — یعنی اس ورژن میں اب بھی محدود تعداد میں کمانڈز (قدرتی زبان یا دوسری صورت میں) دستیاب ہیں، جن کا آپ ویب سائٹ پر حوالہ دے سکتے ہیں۔

سسٹم کی معلومات اور مانیٹرنگ

سادہ سوالات سے شروع کرتے ہوئے جیسے کہ سسٹم کی نوعیت، G-Assist جواب میں درج تمام اہم ہارڈ ویئر معلومات کے ساتھ مناسب طریقے سے جواب دے گا۔ تاہم، اسے ہمارے BenQ 4K ڈسپلے کی درست ریزولیوشن (یعنی 4K 60Hz) حاصل کرنے میں دشواری ہو رہی تھی، لیکن اس کے علاوہ، اس نے ہمارے ابتدائی ٹیسٹ کو پاس کر لیا۔

اس کے بعد، ایک اور (غالباً) عام استعمال GPU کی پاور ڈرا کو مانیٹر کرنا ہے۔ ہمارے پاس اوپری دائیں کونے میں زیادہ روایتی ٹیلی میٹری ہے، لیکن جب تک آپ کے پاس HWiNFO64 جیسا تھرڈ پارٹی ٹول نہیں ہے، یہ مکمل گراف پیش نہیں کرتا؛ لہذا اس صورت میں، ایک عام صارف چیٹ بوٹ سے ان معلومات کے لیے پوچھ سکتا ہے جن کی انہیں ضرورت ہے۔

ہم نے Project G-Assist چیٹ بوٹ سے تین مختلف سوالات پوچھے، جن میں سے پہلے دو سوالات کے جوابات بغیر کسی پریشانی کے مل گئے؛ اس کے برعکس، تیسرا سوال اس کی صلاحیت سے باہر لگتا تھا کیونکہ ہم اصل میں چاہتے تھے کہ یہ دستیاب ہونے پر لائیو مانیٹرنگ فراہم کرے۔ اس کے بجائے، اس نے ہمیں GPU کی موجودہ پاور ڈرا دی۔

یہ بات بھی قابل غور ہے کہ جب GPU جواب تیار کرنے کے لیے جدوجہد کر رہا ہوتا ہے تو یہ اپنی دستیاب پاور کا بڑا حصہ استعمال کرے گا، اس صورت میں، ہمارے RTX 5090 FE نے چیٹ بوٹ کو ہر بار پراپٹ دینے پر فوری طور پر 350 واٹ سے زیادہ پاور کھائی۔ پرانے یا کمزور ہارڈ ویئر پر، جواب تیار کرنے میں زیادہ وقت لگ سکتا ہے (بدترین صورت RTX 3060 12GB کے ساتھ ہے کیونکہ یہ اس فعالیت تک رسائی حاصل کرنے کے لیے کافی VRAM والا سب سے کم اینڈ ماڈل ہے)، لیکن اس صورت میں، ہم نے جواب تیار کرنے سے پہلے تقریباً آدھے سیکنڈ کا “سوچنے” کا وقت دیکھا۔

گیمنگ اور کارکردگی

آئیے گیئرز کو تبدیل کریں اور دیکھیں کہ گیمنگ کے ساتھ کیا ہوتا ہے۔ اگر آپ کے پاس Steam میں فلٹر کرنے کے لیے بہت بڑی گیم لائبریری ہے، تو آپ براہ راست چیٹ بوٹ سے ایک گیم لانچ کر سکتے ہیں — یہ فرض کرتے ہوئے کہ آپ نے کسی نہ کسی طرح گیم شارٹ کٹ کو اپنے ڈیسک ٹاپ یا “اسٹارٹ” مینو میں نہیں رکھا ہے (اس صورت میں، ہمیں Forza Horizon 5 کا پورا نام لکھنے کی بھی ضرورت نہیں تھی اور یہ معلوم کر سکتا ہے کہ کون سا گیم لانچ کرنا ہے، حالانکہ یہ ہمارے سسٹم میں موجود واحد Forza گیم ہے)۔

اتفاق سے، ایک ڈرائیور اپ ڈیٹ نے شاید گیم میں سیٹنگز کو گڑبڑ کر دیا تھا، جس کی وجہ سے FH5 15 FPS کے ایک خوفناک فریم ریٹ پر پھنس گیا تھا۔ ایک عام صارف فوری طور پر Alt+G ہاٹکی کو مار سکتا ہے اور G-Assist سے پوچھنا شروع کر سکتا ہے کہ “کیا ہوا ہے”، لیکن یہیں پر G-Assist کی حدود ہیں: اس میں گیم کی سیٹنگز کو پڑھنے کی صلاحیت نہیں ہے، بلکہ یہ ایک عام جواب فراہم کرتا ہے جو صارف کو مسئلے کی تشخیص کرنے کے لیے کچھ بنیادی سمتیں فراہم کرتا ہے۔

دستی تشخیص کے ذریعے، ہم نے معلوم کیا کہ گیم نے کسی نہ کسی طرح اپنے اندرونی فریم ریٹ کی حد کو صرف 15 FPS پر سوئچ کر دیا تھا، جسے G-Assist نے بالکل بھی نہیں پہچانا۔ اس کا جواب “فریم ریٹ لمیٹر غیر فعال ہے” ظاہر کرتا ہے، جو NVIDIA ایپ میں NVIDIA کی ڈرائیور لیول سیٹنگ کا حوالہ دے سکتا ہے، لیکن ایک عام صارف کے امکانات ہیں کہ وہ خود اس مسئلے کو حل کرنے کے قابل نہیں ہوگا اور اس غیر مثالی جواب سے گمراہ ہو سکتا ہے۔

اس کے بعد، ہم اسے Counter-Strike 2 میں لے جاتے ہیں تاکہ یہ دیکھیں کہ کیا NVIDIA PC کی تاخیر کو کم کرنے کا کوئی طریقہ تلاش کر سکتا ہے — یہ ایک ایسا میٹرک ہے جس پر مسابقتی گیمرز توجہ دیتے ہیں، لیکن ہر کوئی آسانی سے سمجھ نہیں سکتا۔ G-Assist سے اوسط تاخیر کی رپورٹ طلب کرنا آسان ہے، لیکن یہ اس میٹرک کو مزید بہتر بنانے کے لیے کوئی ٹھوس تجویز فراہم کرنے میں ناکام رہا (اور اس نے ہمیں وہی جواب دیا جو ہم نے ابھی Forza Horizon 5 میں دیکھا تھا)۔

یہ پھر بھی اچھا ہے کیونکہ ہم فرض کر رہے ہیں کہ NVIDIA نے اپنی فعالیت کو اتنی اچھی طرح سے مارکیٹ کیا ہے کہ NVIDIA Reflex ایک ایسی خصوصیت ہے جس کے بارے میں FPS گیمرز کو جاننے کا سب سے زیادہ امکان ہے۔ تو کیا ہوتا ہے اگر وہ CS2 کی کافی پیچیدہ گیم میں سیٹنگز میں اس آپشن کی جگہ تلاش کرنے میں ناکام رہتے ہیں اور چیٹ بوٹ سے پوچھنے کا انتخاب کرتے ہیں؟ افسوس کی بات ہے کہ اسے اس بات کا بالکل بھی علم نہیں تھا کہ Reflex دراصل فعال ہے، اس کے بجائے اس نے ہمیں بتایا کہ یہ غیر فعال ہے۔ مجھے لگتا ہے کہ اسی لیے ہمیں اس کی غلطیوں کو چیک کرنے کی یاد دلائی گئی ہے۔

دیگر منظرنامے

اگلے منظر نامے میں، ہم چیٹ بوٹ کی جانچ کرتے ہیں تاکہ یہ دیکھا جا سکے کہ آیا وہ RTX ویڈیو سپر ریزولوشن (RTX VSR) کو فعال کرنے کا کوئی طریقہ تلاش کر سکتا ہے، یہ ایک ویڈیو اپ اسکیلنگ ٹیکنالوجی ہے جس کا مقصد موثر ریزولوشن کو بہتر بنانا اور آن لائن ویڈیوز (جیسے YouTube اور Twitch) میں کمپریشن آرٹیفیکٹس کو کم کرنا ہے۔ اب، اگر آپ League of Legends سے واقف ہیں، تو آپ جانتے ہیں کہ بعض اوقات ایک ٹیم فائٹ اسکرین کو بہت زیادہ پر کر دیتی ہے اور بصری آرٹیفیکٹس کے ساتھ ختم ہو جاتی ہے جو کہ بلاکی پکسلز کے طور پر موجود ہیں۔ یا دیگر صورتوں میں، آپ چاہتے ہیں کہ ایک 1080p اسٹریم آپ کے 4K ڈسپلے پر اپ اسکیل ہو۔

منصفانہ طور پر، Project G-Assist — اگرچہ ہم نے خاص طور پر خصوصیت کے نام کا ذکر نہیں کیا — اس خصوصیت کا پتہ لگانے میں کامیاب ہو گیا جس کی ہم تلاش کر رہے تھے۔ تاہم، اس میں یہ پتہ لگانے کی صلاحیت نہیں تھی کہ آیا یہ خصوصیت پہلے سے فعال ہے یا نہیں (یہ عجیب بات ہے، کیونکہ کیا G-Assist کے لیے NVIDIA ایپ کی سیٹنگز کو چیک کرنا زیادہ آسان نہیں ہوگا؟)

ٹھیک ہے، ایسا ہی ہونے دو — ہم شاید چیٹ بوٹ سے صرف اس خصوصیت کو فعال کرنے کے لیے ہمیں براہ راست سیٹنگز پیج پر لے جانے کے لیے کہیں گے، صرف اسے بہترین موقع دینے کے لیے۔ یہ بھی کام نہیں کرتا، چیٹ بوٹ مزید کوئی تجویز پیش نہیں کرتا ہے، جس سے کوئی بھی عام صارف Google سے پوچھے (جو، حالات کو دیکھتے ہوئے، انہیں ممکنہ طور پر AI سے تیار کردہ ایک اور نتیجہ دے گا)۔

Project G-Assist کا گہرائی سے جائزہ: کیا NVIDIA کا AI اسسٹنٹ نشانہ پر ہے؟

NVIDIA کا Project G-Assist مصنوعی ذہانت کو استعمال کرکے PC کے انتظام کو آسان بنانے اور گیمنگ کے تجربات کو بڑھانے کا وعدہ کرتا ہے۔ Meta کے Llama-3.1-8B SLM کے ذریعے تقویت یافتہ، جو مقامی طور پر چلتا ہے، اس کا مقصد صوتی یا تحریری کمانڈز کے ذریعے سسٹم سیٹنگز کو بہتر بنانا، کارکردگی کی نگرانی کرنا اور پیری فیرلز کو کنٹرول کرنا ہے۔ اگرچہ یہ خیال امید افزا ہے، لیکن اصل کارکردگی ابھی بہت دور ہے۔

سیٹ اپ کی مشکلات: ہارڈ ویئر اور سافٹ ویئر کی رکاوٹیں

Project G-Assist کو سیٹ اپ کرنے میں کئی رکاوٹیں ہیں۔ سب سے پہلے، RTX 30 سیریز یا اس سے نئے GPU کی ضرورت، کم از کم 12GB VRAM کے ساتھ، اس کے ممکنہ صارف کی بنیاد کو نمایاں طور پر محدود کرتی ہے۔ یہ حد ان کھلاڑیوں کی ایک بڑی تعداد کو خارج کر دیتی ہے جن کے پاس کم کارکردگی والے GPUs ہیں، جن میں بہت سے RTX xx60 سیریز کے مالکان بھی شامل ہیں۔ مزید برآں، مخصوص آپریٹنگ سسٹم ورژن اور ڈرائیورز پر انحصار پیچیدگی کو بڑھاتا ہے۔

سپورٹڈ پیری فیرلز بھی MSI مدر بورڈز اور Logitech G، Corsair، اور Nanoleaf کے آلات تک محدود ہیں، جو ان صارفین کے لیے افادیت کو مزید محدود کرتے ہیں جن کے پاس یہ مخصوص برانڈز کا ہارڈ ویئر نہیں ہے۔

حقیقی دنیا کی کارکردگی: مخلوط نتائج

حقیقی دنیا کی جانچ میں، Project G-Assist نے مختلف کاموں میں غیر متوازن کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔ اگرچہ یہ سسٹم کی معلومات کو درست طریقے سے بازیافت کرنے اور GPU پاور کی نگرانی کرنے میں کامیاب تھا، لیکن اسے زیادہ پیچیدہ سوالات کو سنبھالنے میں دشواری ہوئی۔ مثال کے طور پر، یہ BenQ 4K ڈسپلے کی صحیح ریزولوشن کی شناخت کرنے میں ناکام رہا اور گیم کی سیٹنگز کو بہتر بنانے کے بارے میں مخصوص رہنمائی فراہم کرنے میں جدوجہد کی۔

گیمنگ کے لحاظ سے، Project G-Assist Steam میں گیمز کو لانچ کرنے میں کامیاب تھا، لیکن اس کی افادیت کارکردگی کے مسائل کو حل کرنے میں محدود تھی۔ جب Forza Horizon 5 کو فریم ریٹ کے مسائل کا سامنا کرنا پڑا، تو G-Assist بنیادی وجہ کی تشخیص کرنے میں ناکام رہا، اس کے بجائے ایک عام جواب فراہم کیا جو صارف کے لیے زیادہ مددگار نہیں تھا۔ اسی طرح، Counter-Strike 2 میں، اس نے تاخیر کو کم کرنے کے بارے میں کوئی ٹھوس تجویز پیش کرنے میں ناکامی ظاہر کی اور یہاں تک کہ NVIDIA Reflex کی حیثیت کو غلط طور پر رپورٹ کیا۔

گمشدہ خصوصیات اور حدود

Project G-Assist کی حدود صرف اس کی غیر متوازن کارکردگی سے کہیں زیادہ ہیں۔ اس میں گیم کی سیٹنگز کو پڑھنے اور RTX ویڈیو سپر ریزولوشن (RTX VSR) کی حیثیت کا پتہ لگانے کی صلاحیت جیسی اہم خصوصیات بھی شامل نہیں ہیں۔ یہ خامیاں ایک جامع PC اسسٹنٹ کے طور پر اس کی افادیت کو نمایاں طور پر محدود کرتی ہیں۔

مزید برآں، G-Assist مقامی طور پر چلنے والے لینگویج ماڈل پر انحصار کرتا ہے، جس کا مطلب ہے کہ اسے اہم کمپیوٹیشنل وسائل کی ضرورت ہوتی ہے۔ جانچ کے دوران، RTX 5090 FE نے چیٹ بوٹ کے جواب پیدا کرنے پر ہر بار 350 واٹ تک پاور کھائی۔ پرانے یا کم کارکردگی والے ہارڈ ویئر کے حامل صارفین کے لیے، یہ کارکردگی کے مسائل کا باعث بن سکتا ہے۔

بہتر مواصلات اور توقعات کا انتظام

اپنی موجودہ حالت کو دیکھتے ہوئے، NVIDIA کے لیے بہتر ہے کہ وہ یہ بتائے کہ Project G-Assist ابھی بھی بیٹا میں ہے۔ اس کی محدود فعالیت اور غیر متوازن کارکردگی ان صارفین میں مایوسی کا باعث بن سکتی ہے جو زیادہ پالش تجربے کی توقع کرتے ہیں۔ G-Assist کی موجودہ صلاحیتوں کے بارے میں شفافیت کے ذریعے، NVIDIA مناسب توقعات قائم کر سکتا ہے اور غیر ضروری منفی آراء سے بچ سکتا ہے۔

مستقبل کا امکان: زیر غور

اپنی حدود کے باوجود، Project G-Assist میں اب بھی مستقبل کا امکان ہے۔ جیسے جیسے AI ٹیکنالوجی ترقی کرتی جا رہی ہے، NVIDIA لینگویج ماڈل کو بہتر بنا سکتا ہے، اس کی فعالیت کو بڑھا سکتا ہے اور اس کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتا ہے۔ اس وقت موجودہ حدود کو دور کرکے اور نئی خصوصیات شامل کرکے، Project G-Assist میں یہ صلاحیت موجود ہے کہ وہ عام صارفین کے لیے ایک قیمتی ٹول بن جائے۔ تاہم، اس صلاحیت تک پہنچنے سے پہلے، اس کے پاس جانے کے لیے ایک لمبا راستہ ہے۔

جہاں تک اس وقت کی بات ہے، Project G-Assist ایک کمانڈ کنسول کے زیادہ خوشنما، قدرتی زبان کے ورژن کی طرح محسوس ہوتا ہے جو کہ ایک جامع PC اسسٹنٹ کے مقابلے میں ہے۔ اگرچہ یہ کچھ بنیادی کام انجام دینے کے قابل ہو سکتا ہے، لیکن یہ اعلی درجے کے مسائل کو قابل اعتماد طریقے سے حل کرنے یا ذاتی نوعیت کی رہنمائی فراہم کرنے کے لیے اتنا پالش نہیں ہے۔ صرف مسلسل ترقی اور بہتری کے ذریعے ہی Project G-Assist واقعی PC کے انتظام کو آسان بنانے اور گیمنگ کے تجربات کو بڑھانے کے اپنے وعدے کو پورا کر سکتا ہے۔

حل کرنے کا ایک اور بڑا مسئلہ سسٹم کی ضروریات ہے۔ جب تک کہ آپ کے پاس کافی اعلیٰ قسم کا GPU نہیں ہے جس میں 12GB یا اس سے زیادہ VRAM ہے، آپ اس فعالیت کو بالکل بھی استعمال نہیں کر پائیں گے — جس میں تقریباً RTX xx60 سیریز کے تمام مالکان خارج ہو جاتے ہیں (جب تک کہ آپ کے پاس RTX 3060 12GB، RTX 4060 Ti 16GB، یا RTX 5060 Ti 16GB نہ ہو)، جو NVIDIA سے چلنے والے PCs کی ایک بڑی فیصد کی نمائندگی کرتے ہیں جو ہم نے حالیہ سالوں میں بہت سے Steam ہارڈ ویئر سروے میں دیکھی ہے۔ مجھے امید ہے کہ لینگویج ماڈل کو 8GB یا یہاں تک کہ 6GB VRAM میں فٹ ہونے کے لیے چھوٹا کیا جا سکتا ہے، بصورت دیگر، جب تک کہ NVIDIA اب سے GPU میں زیادہ VRAM لگانا شروع نہ کرے، اس کا وسیع پیمانے پر استعمال نہیں ہوگا۔