गूगल एआई ने हाल ही में जेम्मा-एपीएस की घोषणा की, जो कि टेक्स्ट से प्रपोजिशन विभाजन के लिए एक मॉडल सेट है, जिसका उद्देश्य मौजूदा मशीन लर्निंग मॉडलों द्वारा जटिल मानव भाषा को संभालने में आने वाली चुनौतियों को हल करना है। जेम्मा-एपीएस को माइक्रो-ट्यून किए गए जेमिनी प्रो मॉडल से निकाला गया है और इसे विभिन्न क्षेत्रों के संश्लेषण डेटा से प्रशिक्षित किया गया है। यह अभिनव तरीका मॉडल को विभिन्न वाक्य संरचनाओं और क्षेत्रों के लिए अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है, जिससे इसकी बहुपर्याप्तता में काफी वृद्धि होती है। यह मॉडल सेट अब जेम्मा-7B-एपीएस-आई के रूप में उपलब्ध है।

🧠 अनुसंधान पृष्ठभूमि: एजीआई विकास पथ पाँच स्तरों में विभाजित है, एलएलएमएस तीसरे स्तर पर पहुँच गए हैं लेकिन चौथे स्तर पर पहुँचने के लिए संदर्भ और कार्यक्षेत्र की आवश्यकता है। 🌟 एजेंट संरचना: नियंत्रण पक्ष (एलएलएमएस), अनुभव पक्ष, और क्रियान्वयन पक्ष तीनों का संयोजन सूचना प्रसंस्करण, निर्णय लेने और पर्यावरण के साथ बातचीत के लिए होता है। 📈 अनुप्रयोग परिदृश्यों: एकल एजेंट दिनचर्या कार्य, नवाचार मार्गदर्शी, जीवनचक्र मार्गदर्शी तीन स्तर; बहु एजेंट सहयोगात्मक और प्रतिकूल इंटरैक्शन; मानव-यांत्रिकी इंटरैक्शन मार्गदर्शन-निष्पादन और सहयोगी दोनों मॉडल। 🚀 एजेंट समाज: व्यक्तिगत व्यवहार + समूह व्यवहार तीन तत्व व्यक्तित्व।