AMD کی FidelityFX Super Resolution (FSR) ٹیکنالوجی کے ارتقاء کا جائزہ لیں، FSR 1 سے FSR 4 تک۔ جانیں کہ یہ اسپیشل اور ٹیمپورل اپ اسکیلنگ، فریم جنریشن، اور AI کا استعمال کرتے ہوئے شاندار بصری اور ہموار گیم پلے کے درمیان توازن کیسے قائم کرتی ہے، اور گیمنگ کی کارکردگی پر اس کے اثرات کو سمجھیں۔
NVIDIA کی FFN Fusion تکنیک LLMs کی inference کو تیز کرتی ہے۔ یہ متوازی FFN layers کے ذریعے sequential رکاوٹوں کو توڑتی ہے، جیسا کہ Llama-405B سے Ultra-253B-Base بنانے میں دکھایا گیا۔ اس سے latency کم ہوتی ہے اور لاگت میں بچت ہوتی ہے بغیر کارکردگی متاثر کیے۔
Studio Ghibli کی دلکش دنیاؤں سے متاثر ہو کر AI کے ذریعے تصاویر بنانے کا طریقہ جانیں۔ OpenAI کے ChatGPT کے مقابلے میں xAI کا مفت Grok 3 ایک متبادل فراہم کرتا ہے۔ Ghibli کے انداز، AI ٹیکنالوجی، اور اس رجحان کے سماجی اثرات کو دریافت کریں۔
Meta نے انڈونیشیا میں Meta AI اور AI Studio متعارف کرایا ہے۔ یہ اقدام صارفین کے تجربے کو بہتر بنانے اور مارکیٹرز کو نئے ٹولز فراہم کرنے کے لیے ہے۔ Llama 3.2 پر مبنی AI اسسٹنٹ Bahasa Indonesia کو سپورٹ کرتا ہے۔ مارکیٹرز کے لیے تخلیق کاروں سے رابطہ کرنے کے لیے نئے AI ٹولز بھی شامل ہیں۔
ایلون مسک نے X (سابقہ ٹویٹر) کو اپنی AI کمپنی xAI میں ضم کر دیا ہے۔ یہ 80 ارب ڈالر کا اسٹاک پر مبنی سودا ہے، جس کا مقصد X کے ڈیٹا اور صارفین کو xAI کی AI صلاحیتوں کے ساتھ ملانا ہے۔ اس اقدام سے ایک متحدہ ٹیکنالوجی کمپنی بنتی ہے جو عالمی مواصلات اور جدید AI ترقی پر مرکوز ہے۔
ایلون مسک نے X (سابقہ ٹوئٹر) کو اپنی AI کمپنی xAI میں ضم کر دیا۔ یہ تمام اسٹاک ڈیل X کی قدر 33 بلین ڈالر اور xAI کی 80 بلین ڈالر لگاتی ہے، جو X کی 44 بلین ڈالر کی خریداری کے بعد ایک بڑی کمی ہے لیکن AI کی اہمیت کو ظاہر کرتی ہے۔
Nvidia، جو AI تیزی کا مترادف بن گیا تھا، کو شدید مشکلات کا سامنا ہے۔ جنوری 2025 کی بلندی کے بعد سے اس کی مالیت $1 ٹریلین سے زیادہ گر گئی ہے۔ یہ AI سرمایہ کاری کے استحکام پر سوالات اٹھاتا ہے۔
OpenAI کے CEO سیم آلٹمین نے GPT-4o کی تصویری صلاحیتوں کی زبردست مانگ کی وجہ سے GPU پر شدید دباؤ کا اعتراف کیا ہے۔ 'پگھلتے' ہوئے GPUs نے وسائل کی حدود کو اجاگر کیا، جس کی وجہ سے عارضی طور پر تصویری تخلیق پر شرح کی حدیں لاگو کی گئیں۔ یہ واقعہ جدت طرازی، رسائی اور بنیادی ڈھانچے کے اخراجات میں توازن قائم کرنے کی وسیع تر AI صنعت کی جدوجہد کی عکاسی کرتا ہے۔
AI میں 'اوپن سورس' کی اصطلاح کا غلط استعمال اس کے بنیادی معنی کو کمزور کر رہا ہے۔ حقیقی شفافیت، خاص طور پر ٹریننگ ڈیٹا کے حوالے سے، سائنسی تحقیق کی سالمیت اور تکرار پذیری کے لیے ضروری ہے۔ یہ مضمون AI میں حقیقی کھلے پن اور 'اوپن واشنگ' کے خطرات پر زور دیتا ہے۔
AI میں 'اوپن سورس' کی اصطلاح کا غلط استعمال ہو رہا ہے۔ کمپنیاں شفافیت کے بغیر یہ لیبل استعمال کرتی ہیں، ڈیٹا اور کمپیوٹ کو چھپاتی ہیں۔ یہ سائنسی سالمیت کو نقصان پہنچاتا ہے۔ حقیقی کھلے پن کی ضرورت ہے۔
