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1. अलीबाबा ने MCP प्रोटोकॉल का पूर्ण समर्थन करने की घोषणा की, टेनसेंट ने भी किया पीछा
हाल ही में, चीन के कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्र में तकनीकी मानकों में बदलाव आया है, जहाँ मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) घरेलू AI पारिस्थितिकी का वास्तविक मानक बन गया है। अलीबाबा और टेनसेंट का समर्थन वैश्विक AI मानक प्रतिस्पर्धा में चीन के तकनीकी दिग्गजों के नए दौर की प्रतिस्पर्धा को दर्शाता है। ओपन-सोर्स प्रोटोकॉल के रूप में, MCP AI मॉडल और बाहरी उपकरणों के बीच बातचीत को सरल करता है और इंटरऑपरेबिलिटी में सुधार करता है।
【AiBase सारांश:】
🚀 MCP प्रोटोकॉल का तेजी से उदय चीन के तकनीकी उद्यमों की मानकीकृत प्रोटोकॉल के लिए तत्काल आवश्यकता को दर्शाता है।
🤝 अलीबाबा और टेनसेंट का समर्थन घरेलू स्तर पर MCP के प्रचार को तेज करेगा और AI एजेंटों के अनुप्रयोग को बढ़ावा देगा।
⚖️ MCP का प्रसार चुनौतियों का सामना कर सकता है, लेकिन यह नए AI विकास पारिस्थितिकी तंत्र को भी जन्म दे सकता है, जिससे भविष्य की तकनीकी प्रतिस्पर्धा प्रभावित होगी।
2. जीयेट स्टार्स ने एक नया बहु-मोडल अनुमान मॉडल जारी किया - Step-R1-V-Mini
जीयेट स्टार्स टेक्नोलॉजी टीम द्वारा विकसित Step-R1-V-Mini एक अभिनव बहु-मोडल अनुमान मॉडल है जो इस क्षेत्र में एक नई सफलता का प्रतीक है। यह मॉडल ग्राफिक्स और टेक्स्ट इनपुट और टेक्स्ट आउटपुट का समर्थन करता है, जिसमें उत्कृष्ट निर्देश पालन क्षमता और सामान्यता है। बहु-मोडल संयुक्त सुदृढीकरण सीखने और सत्यापन योग्य इनाम तंत्र को अपनाकर, Step-R1-V-Mini दृश्य तर्क और गणितीय तर्क में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, विशेष रूप से MathVision दृश्य तर्क रैंकिंग में शीर्ष पर है।
【AiBase सारांश:】
🧠 Step-R1-V-Mini ग्राफिक्स और टेक्स्ट इनपुट और टेक्स्ट आउटपुट का समर्थन करता है, जिसमें अच्छी निर्देश पालन क्षमता और सामान्यता है।
🔍 यह मॉडल दृश्य तर्क क्षेत्र में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, विशेष रूप से MathVision रैंकिंग में घरेलू स्तर पर पहले स्थान पर है।
⚙️ यह पहले ही जीयेट AI वेबपेज पर लॉन्च हो चुका है और डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के उपयोग के लिए API इंटरफ़ेस प्रदान करता है।
अधिक जानकारी के लिए लिंक:https://yuewen.cn/chats/new
3. मीटू WHEE ने छवि निर्माण मॉडल Miracle F1 लॉन्च किया
WHEE प्लेटफॉर्म ने हाल ही में कृत्रिम बुद्धिमत्ता छवि निर्माण मॉडल Miracle F1 लॉन्च किया है, जो अपनी उत्कृष्ट छवि निर्माण गुणवत्ता और जटिल अवधारणाओं की गहरी समझ के साथ AI छवि निर्माण क्षेत्र में क्रांति ला रहा है। यह मॉडल न केवल अत्यधिक यथार्थवादी छवियां उत्पन्न कर सकता है, बल्कि अर्थ समझ और शैली विविधता के मामले में भी उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, विभिन्न उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं को पूरा करता है। उपयोगकर्ता WHEE की आधिकारिक वेबसाइट के माध्यम से इस दृश्य जादू का अनुभव कर सकते हैं।
【AiBase सारांश:】
✨ Miracle F1 अत्यधिक यथार्थवादी छवियां उत्पन्न कर सकता है, वास्तविक दुनिया के प्रकाश और छाया और सामग्री प्रभावों का अनुकरण करता है।
🧠 यह मॉडल जटिल अवधारणाओं को सटीक रूप से समझता है, रचनात्मकता की दक्षता और सटीकता में सुधार करता है, जैसे कि इसमें "मन पढ़ने की क्षमता" हो।
🌈 Miracle F1 में बहुआयामी शैलियाँ हैं, जो ई-कॉमर्स, गतिविधि दृश्यों और चित्रण जैसी विभिन्न आवश्यकताओं को पूरा कर सकती हैं।
4. Deep Research अब Gemini 2.5 Pro से लैस है: Google का सबसे बुद्धिमान AI मॉडल
Google ने घोषणा की है कि इसके Deep Research फ़ंक्शन को Gemini 2.5 Pro के परीक्षण संस्करण में अपग्रेड किया गया है, जो उत्कृष्ट तर्क क्षमता और सूचना एकीकरण तकनीक को प्रदर्शित करता है। इस तकनीकी सफलता ने उद्योग में व्यापक ध्यान आकर्षित किया है, जो AI अनुसंधान उपकरणों के एक महत्वपूर्ण मील के पत्थर का प्रतीक है। Gemini 2.5 Pro न केवल खोज दक्षता में सुधार करता है, बल्कि व्यापक विश्लेषण भी कर सकता है, अनुसंधान विधियों में परिवर्तन ला सकता है और पेशेवरों को नई तकनीकों के अनुकूल होने में मदद कर सकता है। भविष्य में, Google Deep Research के आवेदन के दायरे का विस्तार करने और शैक्षणिक और व्यावसायिक अनुसंधान के लिए अधिक बुद्धिमान समर्थन प्रदान करने की योजना बना रहा है।
【AiBase सारांश:】
🚀 Gemini 2.5 Pro के अपग्रेड ने Deep Research की खोज दक्षता और विश्लेषण क्षमता में उल्लेखनीय रूप से सुधार किया है, जो जटिल मुद्दों को संभाल सकता है और व्यापक रिपोर्ट उत्पन्न कर सकता है।
📊 यह मॉडल कई बेंचमार्क परीक्षणों में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, खासकर लंबे संदर्भ कार्यों में 1 मिलियन टोकन तक के संदर्भ विंडो के साथ, बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने में सक्षम है।
🌐 यह तकनीकी प्रगति AI अनुसंधान उपकरणों के एक महत्वपूर्ण मील के पत्थर का प्रतीक है, और यह अनुमान लगाया गया है कि यह शैक्षणिक और व्यावसायिक अनुसंधान में क्रांतिकारी परिवर्तन लाएगा।
5. ओपन-सोर्स नया मॉडल DeepCoder: अत्यधिक कुशल प्रोग्रामिंग, OpenAI o1 मॉडल से बेहतर
Together AI और Agentica द्वारा संयुक्त रूप से ओपन-सोर्स किया गया DeepCoder-14B-Preview मॉडल, प्रोग्रामिंग परीक्षणों में 14 बिलियन पैरामीटर के साथ उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, जिसका स्कोर OpenAI के o1 मॉडल से बेहतर है। इस मॉडल की ओपन-सोर्स सामग्री समृद्ध है, जिसमें मॉडल वेट, प्रशिक्षण डेटा और प्रशिक्षण विधियाँ शामिल हैं, जो डेवलपर्स के लिए गहन शोध को आसान बनाती हैं। वितरित सुदृढीकरण सीखने और उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट के माध्यम से, DeepCoder ने प्रशिक्षण दक्षता और कोड गुणवत्ता दोनों में उल्लेखनीय सुधार किया है, AI प्रोग्रामिंग क्षेत्र में अपनी मजबूत क्षमता का प्रदर्शन किया है।
【AiBase सारांश:】
🌟 DeepCoder-14B-Preview मॉडल उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, जिसका स्कोर OpenAI के o1 मॉडल से बेहतर है।
📈 ओपन-सोर्स सामग्री समृद्ध है, जिसमें मॉडल वेट और प्रशिक्षण डेटा शामिल हैं, जो डेवलपर्स के लिए शोध को आसान बनाते हैं।
⚙️ कई तकनीकों का उपयोग डेटा गुणवत्ता और प्रशिक्षण दक्षता सुनिश्चित करने के लिए किया जाता है, जिससे मॉडल के प्रदर्शन में उल्लेखनीय सुधार होता है।
अधिक जानकारी के लिए लिंक:https://huggingface.co/agentica-org/DeepCoder-14B-Preview
6. अनुमान प्रदर्शन में फिर से उछाल! DeepSeek ने नवीन तकनीक SPCT पेश की, जिससे बड़े मॉडल अधिक मानवीय बनते हैं
DeepSeek AI द्वारा विकसित स्व-निर्देशित सिद्धांत-आधारित आलोचनात्मक अनुकूलन तकनीक (SPCT) बड़े भाषा मॉडल क्षेत्र में एक बड़ी सफलता का प्रतीक है। इस तकनीक का उद्देश्य अधिक सामान्य और स्केलेबल AI पुरस्कार मॉडल का निर्माण करना है, जिससे जटिल वातावरण में AI की समझ और प्रतिक्रिया क्षमता में सुधार हो सके। SPCT गतिशील रूप से सिद्धांत और टिप्पणियों का निर्माण करके मौजूदा पुरस्कार मॉडल द्वारा सामना की जा रही इनपुट लचीलापन, सटीकता, अनुमान के समय स्केलेबिलिटी और सीखने की स्केलेबिलिटी जैसी चुनौतियों का समाधान करता है।
【AiBase सारांश:】
✨ SPCT तकनीक का उद्देश्य मौजूदा मॉडल की सीमाओं को दूर करते हुए AI पुरस्कार मॉडल की सामान्यता और स्केलेबिलिटी में सुधार करना है।
💡 गतिशील रूप से सिद्धांत और टिप्पणियों का निर्माण करके, SPCT जटिल कार्यों में AI के प्रदर्शन और अनुमान क्षमता में प्रभावी रूप से सुधार करता है।
📈 DeepSeek-GRM-27B कई बेंचमार्क परीक्षणों में पारंपरिक मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है, उच्च पुरस्कार गुणवत्ता और अनुमान के समय स्केलेबिलिटी को दर्शाता है।
अधिक जानकारी के लिए लिंक:https://arxiv.org/abs/2504.02495
7. एन्थ्रोपिक द्वारा आधिकारिक तौर पर जारी किया गया! कॉलेज के छात्रों द्वारा Claude AI उपयोग रिपोर्ट का खुलासा
यह लेख कॉलेज के छात्रों के अध्ययन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के अनुप्रयोग, विशेष रूप से Claude.ai के उपयोग पर चर्चा करता है। बड़ी मात्रा में गुमनाम वार्तालाप डेटा का विश्लेषण करके, शोध विभिन्न प्रमुखों के छात्रों द्वारा AI के उपयोग की प्राथमिकताओं और अध्ययन में AI की भूमिका को उजागर करता है। हालाँकि AI ने छात्रों के लिए सुविधा प्रदान की है, लेकिन इसने संज्ञानात्मक क्षमता को आउटसोर्स करने के बारे में चिंताएँ भी पैदा की हैं, जो AI युग में शिक्षकों के सामने आने वाली चुनौतियों और अवसरों पर प्रकाश डालता है।
【AiBase सारांश:】
📊 STEM प्रमुखों के छात्र AI उपकरणों के शुरुआती अपनाने वाले हैं, खासकर कंप्यूटर विज्ञान प्रमुखों में अन्य प्रमुखों की तुलना में उपयोग दर काफी अधिक है।
🛠️ छात्र मुख्य रूप से रचना और विश्लेषण के लिए AI का उपयोग करते हैं, खासकर शैक्षिक सामग्री के डिजाइन और तकनीकी समस्याओं के समाधान में।
🤔 AI के उपयोग ने छात्रों की संज्ञानात्मक क्षमता को आउटसोर्स करने के बारे में चिंताएँ पैदा की हैं, शिक्षकों को AI की सहायक भूमिका और छात्रों के बुनियादी कौशल विकास के बीच संतुलन बनाए रखने पर ध्यान देने की आवश्यकता है।
8. अमेज़ॅन ने नई पीढ़ी के AI वॉयस मॉडल Nova Sonic को लॉन्च किया, जो स्वर, स्वर और ताल में बदलाव को पकड़ता है
अमेज़ॅन द्वारा हाल ही में लॉन्च किया गया AI वॉयस मॉडल Nova Sonic, इसके वॉयस असिस्टेंट Alexa + के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मॉडल स्थानीय रूप से आवाज को संसाधित करके प्राकृतिक और सुचारू प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कर सकता है, जो वॉयस पहचान तकनीक में एक बड़ी सफलता का प्रतीक है। Nova Sonic में न केवल जटिल वातावरण में वॉयस पहचान क्षमता है, बल्कि उपयोगकर्ता के स्वर और शैली के अनुसार प्रतिक्रिया को समायोजित करने की क्षमता भी है, जिससे उपयोगकर्ता अनुभव बेहतर होता है।