زبان کے ماڈلز کی تیزی سے ترقی پذیر دنیا میں، ڈیپ سیک-آر 1 نے استدلال کی صلاحیتوں کو فروغ دینے میں اہم کردار ادا کیا ہے۔ اس ماڈل نے کم وسائل کے ساتھ بہترین منطقی استدلال کی صلاحیتوں کا مظاہرہ کیا ہے، جس کی وجہ سے صنعت میں نقل تیار کرنے کی کوششیں شروع ہو گئی ہیں۔
OpenAI کے o4-mini کو تقویت یافتہ فائن ٹیوننگ کے ساتھ ذاتی نوعیت کا بنائیں، آپریشنل زمین کی تزئین، داخلی لغت، اسٹریٹجک مقاصد، افرادی قوت کی حرکیات، اور طریقہ کار کے فریم ورک کے مطابق بنائیں۔
معلوم کریں کہ کس طرح علم کی کشیدگی AI ماڈلز کو ایک دوسرے سے سیکھنے، استعداد کار کو بہتر بنانے، اور قابل رسائی ہونے کے قابل بناتی ہے۔
Nvidia کے Llama-Nemotron ماڈلز نے DeepSeek-R1 کو پیچھے چھوڑ دیا۔ 140,000 H100 ٹریننگ گھنٹوں کی گہرائی سے جانچ پڑتال سے معلوم ہوا کہ ان ماڈلز کو کس طرح بہتر کارکردگی کے حصول کے لیے تیار کیا گیا۔
مائیکروسافٹ کے چھوٹے ماڈلز متاثر کن استدلال کی صلاحیتوں کا مظاہرہ کر رہے ہیں، جو کہ حیرت انگیز طور پر چھوٹے ڈیٹا سیٹ پر تربیت یافتہ ہیں۔
میٹا کی LlamaCon کانفرنس بڑے لسانی ماڈلز اور ملٹی موڈل ایپلیکیشنز کے مستقبل پر ایک گہری نظر ڈالتی ہے۔ اس ایونٹ میں نئے ماڈلز متعارف کرانے کی بجائے، اس بدلتی ہوئی ٹیکنالوجی کے مستقبل کے راستے کو تلاش کیا گیا۔
ڈیپ سیک کے رعایتی بنیادی ماڈلز اے آئی کو اپنانے کی راہ میں حائل رکاوٹوں کو دور کرتے ہیں۔ لاگت میں کمی جدت کو فروغ دے سکتی ہے، جو صارفین کے لیے بہتر اختیارات اور AI کمپنیوں کے لیے قیمتوں میں کمی کا باعث بنے گی۔ رازداری کے خدشات کو بھی مدنظر رکھنا ضروری ہے۔
Microsoft نے Phi-4-reasoning-plus پیش کیا ہے، جو کہ ایک کھلا وزن والا لسانی ماڈل ہے۔ یہ ماڈل گہرے اور منظم استدلال کے کاموں کے لیے تیار کیا گیا ہے، جو ریاضی، سائنس، کوڈنگ اور منطق پر مبنی مسائل میں بہترین ہے۔
اس مضمون میں ایمیزون نووا ماڈلز کے ذریعے ٹول استعمال کو بڑھانے کے مختلف طریقوں پر روشنی ڈالی گئی ہے تاکہ درستگی کو بہتر بنایا جا سکے۔
OpenAI کے GPT-4.1 ماڈل کی ابتدائی جانچ سے پتہ چلتا ہے کہ یہ پچھلے ماڈلز سے کم قابل اعتماد ہے۔ یہ انکشاف AI کی ترقی کی سمت اور طاقت اور اخلاقی صف بندی کے درمیان سمجھوتوں کے بارے میں سوالات اٹھاتا ہے۔
