جیمنی بمقابلہ گوگل اسسٹنٹ: کیا فرق ہے؟
جیمنی اور گوگل اسسٹنٹ دونوں گوگل کی جانب سے تیار کردہ مصنوعی ذہانت کی پراڈکٹس ہیں۔ لیکن ان میں صلاحیتوں، ڈیزائن اور استعمال کے لحاظ سے نمایاں فرق ہے۔ یہ مضمون ان کے فرق اور کون زیادہ ذہین ہے، اس پر بحث کرے گا۔
Tag: Google
گوگل جیمنی: ایک جامع جائزہ
گوگل کا جیمنی تخلیقی AI کی دنیا میں ایک اہم قدم ہے، جو ماڈلز، ایپلیکیشنز اور سروسز کے ایک مجموعے پر مشتمل ہے جو ٹیکنالوجی کے ساتھ ہمارے تعامل کے طریقے کو نئے سرے سے متعین کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ جامع گائیڈ جیمنی کی صلاحیتوں، استعمال اور دیگر AI ٹولز سے فرق کو واضح کرتی ہے۔
گوگل کا جیمنی کوڈ اسسٹ: ڈویلپرز کیلئے مفت AI کوڈنگ
گوگل نے جیمنی کوڈ اسسٹ لانچ کیا، ایک طاقتور AI کوڈنگ اسسٹنٹ، جو تمام ڈویلپرز کے لیے مفت دستیاب ہے۔ یہ ٹول گوگل کے بڑے لینگویج ماڈل کے ایک خاص ورژن پر مبنی ہے۔
گوگل جیمنی اسمارٹ فون منظر پر چھانے کے لیے تیار
گوگل کا جیمنی اے آئی اسمارٹ فونز میں ایک اہم تبدیلی لانے کے لیے تیار ہے۔ یہ نہ صرف ایک معمولی اپ ڈیٹ ہے بلکہ یہ ایک بنیادی تبدیلی ہے کہ ہم اپنے موبائل آلات کے ساتھ کس طرح تعامل کرتے ہیں۔ سام سنگ گلیکسی ایس 25 رینج، جو اس انقلاب کا پرچم بردار بننے کے لیے تیار ہے، جیمنی کو اپنے ڈیفالٹ وائس اسسٹنٹ کے طور پر ضم کرنے کے لیے تیار ہے، جو اے آئی سے چلنے والی فعالیت کے ایک نئے دور کا آغاز کرے گا۔
گوگل جیمنی اگلی نسل کے اسسٹنٹ کی دوڑ میں سب سے آگے
ورچوئل اسسٹنٹس کی دنیا میں ایک بڑا بدلاؤ آ رہا ہے، اور گوگل کا جیمنی اس دوڑ میں سب سے آگے نظر آ رہا ہے۔ سام سنگ نے اپنے فونز میں بکس بائی کی جگہ جیمنی کو ڈیفالٹ اسسٹنٹ بنا دیا ہے۔ گوگل کا مقصد ہے کہ جیمنی کو 500 ملین صارفین تک پہنچایا جائے۔ جیمنی کی رسائی اور معلومات تک وسیع رسائی کی وجہ سے یہ اپنے حریفوں سے آگے ہے۔ گوگل اپنے تمام پلیٹ فارمز پر جیمنی کو استعمال کر رہا ہے، جس سے اس کی مقبولیت میں اضافہ ہو رہا ہے۔
ڈیفیوژن ماڈل انفرنس اسکیلنگ نیا پیراڈائم
یہ تحقیق ڈیفیوژن ماڈلز میں انفرنس ٹائم اسکیلنگ کے تصور کو تلاش کرتی ہے، جس میں انفرینس کے دوران کمپیوٹیشنل وسائل میں اضافہ کرکے نمونوں کے معیار کو بہتر بنایا جاتا ہے۔ ایک عمومی سرچ فریم ورک کے ذریعے، محققین نے پایا کہ بہتر نمونہ سازی کے لیے شور کی تلاش کلیدی حیثیت رکھتی ہے۔ یہ فریم ورک دو اہم ڈیزائن محوروں پر مرکوز ہے: تصدیق کنندگان (جو نمونوں کا جائزہ لیتے ہیں) اور الگورتھم (جو بہتر شور کے امیدوار تلاش کرتے ہیں)۔ نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ یہ طریقہ کار نہ صرف امیج نیٹ جیسے بنیادی سیٹ اپ میں موثر ہے، بلکہ بڑے پیمانے پر ٹیکسٹ ٹو امیج ٹاسک میں بھی کارآمد ہے، جو مختلف ایپلی کیشنز کے لیے لچک فراہم کرتا ہے۔