मेटा ने किया मूल मल्टीमॉडल लामा 4 को ओपन सोर्स, शक्तिशाली प्रदर्शन ने खींचा ध्यान

यूके के एआई कॉपीराइट नियमों से मॉडल में पक्षपात और रचनाकारों की आय में कमी आ सकती है

हाल ही में, नीति विशेषज्ञों ने एआई कॉपीराइट नियमों पर चिंता व्यक्त की है, यह मानते हुए कि व्यापक पाठ और डेटा खनन छूट न दिए जाने से एआई मॉडल की गुणवत्ता में गिरावट आ सकती है, जिससे नवाचार प्रभावित हो सकता है। विशेषज्ञों का कहना है कि OpenAI, Google और Meta जैसी कंपनियों को यूके में कॉपीराइट सामग्री का उपयोग करके एआई प्रशिक्षण से रोकने से मॉडल आउटपुट में पक्षपात हो सकता है, जिससे इसकी प्रभावशीलता कम हो सकती है। ब्रिटिश सरकार ने दिसंबर 2024 में एक परामर्श शुरू किया है, जिसका उद्देश्य यह पता लगाना है कि रचनात्मक सामग्री का उपयोग करके एआई मॉडल को प्रशिक्षित करते समय सुरक्षा कैसे सुनिश्चित की जाए

मेटा ने यूरोपीय उपयोगकर्ताओं की सार्वजनिक सामग्री का उपयोग करके AI प्रशिक्षण को फिर से शुरू करने की घोषणा की

मेटा ने हाल ही में घोषणा की है कि वह अपने कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए यूरोपीय उपयोगकर्ताओं की सार्वजनिक सामग्री का उपयोग करना शुरू करेगा। यह निर्णय पिछले वर्ष डेटा गोपनीयता समस्याओं के कारण प्रशिक्षण कार्य को रोकने के बाद लिया गया है। मेटा का कहना है कि यह AI प्रशिक्षण मुख्य रूप से 27 यूरोपीय संघ के देशों में वयस्क उपयोगकर्ताओं द्वारा साझा किए गए सार्वजनिक पोस्ट और टिप्पणियों पर निर्भर करेगा। इसके अलावा, उपयोगकर्ताओं और मेटा AI के बीच बातचीत, जैसे प्रश्न और पूछताछ, का उपयोग इसके AI मॉडल को प्रशिक्षित करने और बेहतर बनाने के लिए भी किया जाएगा। चित्र विवरण: यह चित्र AI द्वारा बनाया गया है, और चित्र लाइसेंसिंग सेवा प्रदाता Midj से प्राप्त हुआ है।

वर्टेक्स AI पर लॉन्च हुआ Llama 4: Meta का नया मॉडल एक क्लिक से तैनात, AI विकास का नया युग

हाल ही में, Google Cloud Platform ने घोषणा की कि उसके Vertex AI Model Garden में Meta का नवीनतम ओपन-सोर्स बड़ा भाषा मॉडल Llama 4 आधिकारिक तौर पर शामिल हो गया है, जिससे दुनिया भर के तकनीकी क्षेत्र में हलचल मच गई है। बताया गया है कि Llama4 सीरीज़ के Scout और Maverick दो मॉडल अब Vertex AI में एकीकृत हो गए हैं और डेवलपर्स के लिए पूरी तरह से प्रबंधित मॉडल-एज़-ए-सर्विस (Model-as-a-Service, MaaS) API एंडपॉइंट के माध्यम से पूर्वावलोकन के लिए उपलब्ध हैं। इस सुविधा के लॉन्च से...

Meta के अधिकारियों ने Llama 4 प्रशिक्षण धोखाधड़ी के दावों का किया खंडन: झूठे आरोपों का किया पुरजोर खंडन

मेटा ने लॉन्च किया Llama 4 बड़ा मॉडल: मिश्रित विशेषज्ञ आर्किटेक्चर AI के नए युग का नेतृत्व करता है

मेटा कंपनी ने अपने नवीनतम ओपन-सोर्स आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल Llama4 को लॉन्च किया है, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में इसकी एक और बड़ी प्रगति को दर्शाता है। Llama4 दो संस्करणों में उपलब्ध है, जिनके नाम Scout और Maverick हैं, जिनका उद्देश्य AI मॉडल की कार्यक्षमता और प्रदर्शन को बढ़ाना है। मेटा का कहना है कि Llama4 एक बहु-मोडल बड़ा मॉडल है, जो टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और ऑडियो जैसी कई तरह की डेटा प्रकारों को संभाल सकता है और इन स्वरूपों के बीच स्वतंत्र रूप से रूपांतरण कर सकता है। उल्लेखनीय है कि Llama4 श्रृंखला पहली बार...

मेटा पर AI मॉडल में दोहरा मापदंड अपनाने का आरोप: मूल्यांकन संस्करण और सार्वजनिक संस्करण Maverick में भारी अंतर

मेटा ने शनिवार को अपने नए प्रमुख AI मॉडल Maverick को जारी किया, जो LM Arena मूल्यांकन में दूसरे स्थान पर रहा। LM Arena एक ऐसा परीक्षण मंच है जो विभिन्न मॉडल आउटपुट की तुलना करने और पसंद चुनने के लिए मानव मूल्यांकनकर्ताओं पर निर्भर करता है। हालांकि, कई AI शोधकर्ताओं ने जल्द ही पाया कि मेटा द्वारा LM Arena पर तैनात Maverick संस्करण, डेवलपर्स द्वारा व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले संस्करण से काफी अलग प्रतीत होता है। मेटा ने अपनी घोषणा में स्वीकार किया कि LM Arena पर Maverick एक प्रयोगात्मक संस्करण है।

DeepSeek और ची हुआ के संयुक्त शोध: नवाचारी पुरस्कार मॉडलिंग अनुमान विधि में सुधार, मापनीयता में वृद्धि

हाल ही में, DeepSeek और ची हुआ के शोधकर्ताओं ने एक नया शोध पत्र प्रकाशित किया है, जिसमें पुरस्कार मॉडल के अनुमान में स्केलिंग विधियों पर चर्चा की गई है, जिससे DeepSeek R2 और भी बेहतर होता दिखाई देता है। वर्तमान में, बड़े भाषा मॉडल के बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण के चरण में प्रबलित अधिगम का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, लेकिन बड़े भाषा मॉडल के लिए सटीक पुरस्कार संकेत प्राप्त करने में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि बिंदु-आधारित जनरेटिव पुरस्कार मॉडलिंग (GRM) का उपयोग करके मॉडल की अनुकूलन क्षमता और अनुमान चरण की मापनीयता में सुधार किया जा सकता है। इसके लिए, उन्होंने स्व-सिद्धांत आलोचनात्मक ट्यूनिंग (SPCT) अधिगम प्रस्तुत किया है

Meta का हाई-एंड स्मार्ट ग्लास Hypernova हुआ लीक: इसमें है बिल्ट-इन स्क्रीन, कीमत लगभग 1400 डॉलर हो सकती है

ब्लूमबर्ग की एक रिपोर्ट के अनुसार, Meta एक हाई-एंड वर्ज़न Ray-Ban Meta स्मार्ट ग्लास लॉन्च करने की तैयारी कर रहा है जिसमें बिल्ट-इन स्क्रीन होगी, और यह साल के अंत तक लॉन्च हो सकता है। Hypernova नाम का यह नया ग्लास ऐप्स चलाने और तस्वीरें दिखाने में सक्षम होगा, और इसे जेस्चर और फ़्रेम के दोनों तरफ़ स्थित कैपेसिटिव टच के द्वारा नियंत्रित किया जा सकता है। रिपोर्ट के अनुसार, Hypernova की स्क्रीन केवल दाहिने लेंस के निचले दाएँ कोने में होगी, और इसे नीचे देखने पर सबसे अच्छा देखा जा सकता है। डिवाइस चालू होने पर, मुख्य स्क्रीन पर आइकन क्षैतिज रूप से दिखाई देंगे, जो Meta के ...

Meta का AI सिस्टम MoCha: शब्दों से बनेंगे जीवंत एनिमेटेड किरदार, होंठों की हरकतें होंगी स्वाभाविक और सहज

Meta और वाटरलू विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने मिलकर हाल ही में MoCha नामक एक नया AI सिस्टम जारी किया है, जो साधारण पाठ वर्णन से सिंक्रोनाइज़्ड वॉयस और प्राकृतिक हरकतों वाले पूरे एनिमेटेड किरदार बना सकता है। यह नई तकनीक सामग्री निर्माण की दक्षता और अभिव्यक्ति क्षमता को बढ़ाने में मदद कर सकती है और कई क्षेत्रों में इसकी व्यापक उपयोगिता है। पारंपरिक तरीकों से हटकर, पूरे शरीर का एनिमेशन और सटीक होंठों का मिलान पहले के AI मॉडल जो मुख्य रूप से चेहरे के भावों पर केंद्रित थे, उनसे अलग, MoCha की खासियत यह है कि यह पूरे शरीर की स्वाभाविक गति को प्रदर्शित कर सकता है।

Meta ने MoCha AI सिस्टम लॉन्च किया: जो सिंक्रोनाइज़्ड वॉयस और मूवमेंट वाले कैरेक्टर एनिमेशन बनाता है

Meta और वाटरलू विश्वविद्यालय की शोध टीम ने मिलकर MoCha नामक एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम विकसित किया है जो सिंक्रोनाइज़्ड वॉयस और नेचुरल मूवमेंट वाले पूरे कैरेक्टर एनिमेशन बना सकता है। यह इनोवेशन पहले के केवल चेहरे पर केंद्रित एनिमेशन जनरेटिंग मॉडल से अलग है, MoCha कई कैमरा एंगल से पूरे शरीर के मूवमेंट को रेंडर कर सकता है, जिसमें लिप सिंकिंग, हैंड जेस्चर और कई कैरेक्टर के बीच इंटरैक्शन शामिल हैं। MoCha का प्रदर्शन मुख्य रूप से क्लोज़-अप और मिड-शॉट में ऊपरी शरीर की गति और इशारों के सिंक्रनाइज़ेशन पर केंद्रित है, जिससे लिप सिंकिंग की सटीकता में वृद्धि होती है।