میٹا کی Scale AI میں بڑی سرمایہ کاری کا امکان
فیس بک کی پیرنٹ کمپنی میٹا مبینہ طور پر Scale AI میں کثیر ارب ڈالر کی سرمایہ کاری کے بارے میں بات چیت کر رہی ہے، جو AI اسٹارٹ اپ ہے۔ یہ مالیاتی عہد ایک اہم اسٹریٹجک تبدیلی کی نمائندگی کرتا ہے۔
فیس بک کی پیرنٹ کمپنی میٹا مبینہ طور پر Scale AI میں کثیر ارب ڈالر کی سرمایہ کاری کے بارے میں بات چیت کر رہی ہے، جو AI اسٹارٹ اپ ہے۔ یہ مالیاتی عہد ایک اہم اسٹریٹجک تبدیلی کی نمائندگی کرتا ہے۔
محققین کی ایک ٹیم نے اخلاقی ذرائع سے حاصل کردہ ڈیٹا پر مبنی AI ماڈل بنایا ہے، یہ واضح کرتا ہے کہ AI ترقی کے لیے ذمہ دار اور قابل عمل راستہ ممکن ہے۔
مصنوعی ذہانت میں، اسکیل AI کی اہمیت بڑھ رہی ہے۔ میٹا کی بھاری سرمایہ کاری اس کے کردار کو مزید مضبوط کرے گی۔ یہ مضمون اسکیل AI کے ارتقاء، ڈیٹا لیبلنگ میں اس کے کردار اور AI کے مستقبل پر اس کے اثرات کا جائزہ لیتا ہے۔
اے آئی چیٹ بوٹس میں مقابلہ سخت ہے۔ جانیں Llama اور ChatGPT کی طاقت اور کمزوریوں کے بارے میں، اور کون جیتا۔
میٹا کی جانب سے الینوائے میں جوہری پاور پلانٹ کی حمایت ایک اسٹریٹجک تبدیلی کی نشاندہی کرتی ہے۔ یہ AI سے چلنے والے مستقبل کے لیے تیاری ہے۔ اس میں ایمیزون، گوگل اور مائیکروسافٹ جیسی کمپنیاں بھی شامل ہیں۔
میٹا کا Llama پراپٹ آپ ایک مؤثر ٹول ہے جو Llama ماڈلز کے پراپٹس کو خودکار طریقے سے بہتر بنانے میں مدد کرتا ہے۔ یہ پراپٹ انجینئرنگ کو آسان بناتا ہے اور کارکردگی کو بڑھاتا ہے۔
Meta کا مقصد 2026 تک AI کے ذریعے اشتہارات کی تخلیق اور ہدف بندی کو مکمل طور پر خودکار بنانا ہے۔ یہ تبدیلی برانڈز کو Meta کے پلیٹ فارمز پر صارفین سے جڑنے کے طریقے کو بدل سکتی ہے، لیکن برانڈ سیفٹی، اخلاقیات، اور ایجنسی کے ماڈلز پر اثرات جیسے خدشات بھی موجود ہیں۔
میٹا نے دفاعی ٹھیکیدار اینڈوریل کے ساتھ شراکت داری کے ذریعے فوجی ٹیکنالوجی میں قدم رکھا ہے۔ وہ امریکی فوجیوں کو AI سے چلنے والے مکسڈ رئلٹی ہیڈسیٹ سے لیس کرنا چاہتے ہیں۔ اس تعاون سے میدان جنگ کی معلومات سے سپاہیوں کے تعامل میں تبدیلی آئے گی۔
میٹا پر اوپن سورس اے آئی حل پر مبنی ایک نئی تحقیق کی سپانسر شپ کے ذریعے جانبدارانہ مارکیٹنگ کا الزام۔ کیا یہ واقعی اوپن سورس ہے؟
Meta کو اس کے AI اقدامات کے سلسلے میں "اوپن واشنگ" کے الزامات کا سامنا ہے۔ اس تنازعہ کی جڑیں Llama AI ماڈلز کو درست طور پر اوپن سورس کے طور پر پیش نہ کرنے میں ہیں۔