हाल ही में खबर आई है कि मेटा एक ऐसी चिप का परीक्षण कर रहा है जो AI सिस्टम के प्रशिक्षण के लिए बनाई गई है। यह कदम मेटा की रणनीति का हिस्सा है जिसका उद्देश्य हार्डवेयर निर्माताओं, जैसे Nvidia पर निर्भरता को कम करना है। रॉयटर्स की रिपोर्ट के अनुसार, यह चिप ताइवान सेमीकंडक्टर मैन्युफैक्चरिंग कंपनी (TSMC) के सहयोग से बनाई गई है और यह AI के विशिष्ट वर्कलोड के लिए डिज़ाइन की गई है। फिलहाल, मेटा छोटे पैमाने पर परीक्षण तैनाती कर रहा है और अगर परीक्षण सफल होता है, तो उत्पादन के पैमाने को बढ़ाने की योजना है। चित्र स्रोत विवरण

हाल ही में, GPU क्लाउड सेवा कंपनी CoreWeave ने OpenAI के साथ 119 अरब डॉलर के एक रणनीतिक सहयोग समझौते की घोषणा की, जो पाँच वर्षों तक चलेगा। समझौते के अनुसार, CoreWeave OpenAI को अपने AI मॉडल के प्रशिक्षण और वितरण को बढ़ावा देने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति प्रदान करेगा। यह बड़ा लेन-देन कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में दोनों कंपनियों के गहन सहयोग का प्रतीक है। सहयोग के हिस्से के रूप में, CoreWeave OpenAI को 3.

हाल ही में, डेवलपर स्केयर्ड ने GitHub पर LanPaint जारी किया, जो एक ऐसा उपकरण है जो बिना किसी अतिरिक्त प्रशिक्षण के छवि पुनर्स्थापना की अनुमति देता है। यह उपकरण उपयोगकर्ताओं को किसी भी स्थिर प्रसार मॉडल (एसडी) पर उच्च-गुणवत्ता वाली छवि पुनर्स्थापना प्राप्त करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें उपयोगकर्ता द्वारा प्रशिक्षित कस्टम मॉडल भी शामिल हैं। LanPaint कई पुनरावृत्तियों के माध्यम से मॉडल को 'सोचने' की अनुमति देता है इससे पहले कि वह शोर को हटाए, जिससे अधिक निर्बाध और सटीक पुनर्स्थापना परिणाम प्राप्त होते हैं। LanPaint की मुख्य विशेषताओं में से एक शून्य-प्रशिक्षण पुनर्स्थापना है। उपयोगकर्ता तुरंत...

9 मार्च, 2025, कैलिफ़ोर्निया, संयुक्त राज्य अमेरिका—ओपन-सोर्स मॉडल पाठ से वीडियो तकनीक को और अधिक रोमांचक बना रहे हैं। AI डेवलपर Ostris (@ostrisai) ने हाल ही में X प्लेटफ़ॉर्म पर अपनी तस्वीरों से प्रशिक्षित Wan2.1LoRA मॉडल के परिणाम साझा किए, केवल लगभग 20 तस्वीरों और एक घरेलू RTX4090 ग्राफ़िक्स कार्ड के साथ, उन्होंने वीडियो निर्माण का आश्चर्यजनक परिणाम प्राप्त किया। इस उपलब्धि ने न केवल ओपन-सोर्स तकनीक की क्षमता को प्रदर्शित किया, बल्कि X समुदाय में वीडियो LoRA प्रशिक्षण पर भी चर्चा छेड़ दी।

क्लाउड कंप्यूटिंग कंपनी CoreWeave ने मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म Weights&Biases का अधिग्रहण करके कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में नवाचार को बढ़ावा देने की अपनी प्रतिबद्धता को मज़बूत किया है। यह अधिग्रहण AI विकास और परिनियोजन को तेज करने में मदद करेगा।

वीवो ने अपने संगठन में पुनर्गठन और समायोजन किया है, जिसमें एक नया AI विभाग बनाना और बड़े भाषा मॉडल प्रशिक्षण को डिवाइस पर स्थानांतरित करना शामिल है। यह कदम कंपनी की AI तकनीक में निवेश को दर्शाता है और भविष्य में और अधिक उन्नत उत्पादों और सेवाओं के लिए मार्ग प्रशस्त करता है।

डीपसीक ने अपने ओपन सोर्स प्रोजेक्ट में एक प्रमुख उन्नयन जारी किया है, जिसमें ड्यूलपाइप और ईपीएलबी जैसी समानांतर प्रशिक्षण रणनीतियों को शामिल किया गया है, जिससे बड़े भाषा मॉडल के प्रशिक्षण में क्रांति आ सकती है। ये नई तकनीकें प्रशिक्षण की गति और दक्षता में उल्लेखनीय वृद्धि करती हैं।

डीपसीक के ओपन सोर्स वीक के तीसरे दिन, हमने डीपजीईएमएम जारी किया है, जो एक उच्च-प्रदर्शन FP8 GEMM लाइब्रेरी है जो एआई प्रशिक्षण और अनुमान को तेज करती है। यह लाइब्रेरी बेहतर प्रदर्शन और ऊर्जा दक्षता प्रदान करती है।

一千名艺术家联合发布了一张无声专辑，以抗议英国政府将音乐版权出售给人工智能公司。 这一行动旨在强调人工智能对艺术家创作的潜在威胁，以及保护艺术家权利的需求。

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के क्षेत्र में, हालाँकि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) प्राकृतिक भाषा को संभालने में उत्कृष्ट प्रदर्शन करते हैं, लेकिन जब जटिल तर्क कार्यों का सामना करना पड़ता है, तो वे अक्सर असमर्थ हो जाते हैं। ये कार्य आमतौर पर बहु-चरणीय तर्क, क्षेत्र विशेष का ज्ञान, या बाहरी उपकरणों के प्रभावी एकीकरण की आवश्यकता होती है। इन सीमाओं को पार करने के लिए, शोधकर्ता यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि कैसे बाहरी उपकरणों का उपयोग LLM की क्षमताओं को बढ़ाया जा सकता है। पारंपरिक संवर्धन विधियाँ आमतौर पर मॉडल को फिर से ठीक करने या अतिरिक्त प्रशिक्षण की आवश्यकता होती हैं, जिससे इसके कार्य अनुकूलन और लचीलेपन पर प्रभाव पड़ता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का प्रशिक्षण तकनीकी प्रगति को बढ़ावा देने के लिए एक महत्वपूर्ण दिशा बन गया है। हालाँकि, जैसे-जैसे मॉडल का आकार और डेटा सेट बढ़ता है, पारंपरिक अनुकूलन विधियाँ - विशेष रूप से AdamW - अपनी सीमाएँ प्रकट करने लगती हैं। शोधकर्ताओं को उच्च गणना लागत, अस्थिर प्रशिक्षण जैसी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जिसमें ग्रेडिएंट का गायब होना या विस्फोट होना, पैरामीटर मैट्रिक्स का असंगत अद्यतन और वितरित वातावरण में उच्च संसाधन आवश्यकताएँ शामिल हैं। इसलिए, इन जटिलताओं का सामना करने के लिए और अधिक प्रभावी और स्थिर अनुकूलन तकनीकों की तत्काल आवश्यकता है।

हाल की एक लॉन्च इवेंट में, डेटा डायनमिक्स कंपनी (DDN) ने अपने नवीनतम Infinia 2.0 ऑब्जेक्ट स्टोरेज सिस्टम की घोषणा की, जिसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रशिक्षण और अनुमान के लिए डिजाइन किया गया है। इस सिस्टम का दावा है कि यह एआई डेटा के लिए 100 गुना तेजी और क्लाउड डेटा सेंटर की लागत दक्षता में 10 गुना सुधार हासिल कर सकता है, जिसने कई उद्योगों का ध्यान आकर्षित किया है। DDN के सीईओ और सह-संस्थापक एलेक्स बौज़ारी ने कहा: "विश्व की 500 शीर्ष कंपनियों में से 85 DDN के नंबर का उपयोग कर रही हैं।"

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में, DeepSeek टीम ने हाल ही में अपने नवीनतम शोध परिणामों की घोषणा की, जिसमें एक नवोन्मेषी स्पैशियस अटेंशन मैकेनिज्म पेश किया गया जिसे NSA (Native Sparse Attention) कहा जाता है। इस तकनीक का मुख्य उद्देश्य लंबे संदर्भ प्रशिक्षण और अनुमान की गति को बढ़ाना है, विशेष रूप से आधुनिक हार्डवेयर के लिए अनुकूलित किया गया है, जिससे प्रशिक्षण और अनुमान की दक्षता में महत्वपूर्ण सुधार होता है। NSA तकनीक का आगमन कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के प्रशिक्षण में महत्वपूर्ण बदलाव लाता है। सबसे पहले, यह आधुनिक कंप्यूटिंग हार्डवेयर के लिए कई अद्वितीय समाधान प्रदान करता है।

हाल ही में, मस्क ने एक लाइव स्ट्रीम में नए चैटबॉट Grok3 को आधिकारिक तौर पर लॉन्च किया और इस मॉडल के प्रशिक्षण की आश्चर्यजनक लागत का खुलासा किया। Grok3 वर्तमान में प्रीमियम + सदस्यता उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है और कई मूल्यांकन क्षेत्रों में उत्कृष्ट प्रदर्शन कर रहा है, यहां तक कि Gemini, DeepSeek और ChatGPT जैसे अन्य प्रतिस्पर्धियों को भी पार कर रहा है। मस्क ने लाइव स्ट्रीम में बताया कि Grok3 के प्रशिक्षण में कुल 200,000 एनवीडिया जीपीयू खर्च हुए, यह संख्या हैरान करने वाली है। इससे पहले

हाल के वर्षों में, छवि री-लाइटिंग तकनीक की प्रगति बड़े पैमाने पर डेटा सेट और प्री-ट्रेंड डिफ्यूजन मॉडल के लिए धन्यवाद है, जिससे सुसंगत प्रकाश व्यवस्था का उपयोग अधिक सामान्य होता जा रहा है। हालाँकि, वीडियो री-लाइटिंग के क्षेत्र में, प्रशिक्षण की उच्च लागत और विविधता एवं उच्च गुणवत्ता वाले वीडियो री-लाइटिंग डेटा सेट की कमी के कारण प्रगति अपेक्षाकृत धीमी है। केवल छवि री-लाइटिंग मॉडल को फ़्रेम दर फ़्रेम वीडियो पर लागू करने से कई समस्याएँ उत्पन्न होती हैं, जैसे कि प्रकाश स्रोत की असंगति और री-लाइटिंग उपस्थिति की असंगति, अंततः उत्पन्न वीडियो में झपकी का कारण बनती है। इस समस्या को हल करने के लिए, शोध टीम ने Light-A...

हाल ही में, Condé Nast, The Atlantic और Forbes सहित 14 प्रकाशकों ने AI स्टार्टअप Cohere के खिलाफ एक सामूहिक मुकदमा दायर किया, जिसमें इसके 'सिस्टमेटिक' कॉपीराइट उल्लंघन के व्यवहार का आरोप लगाया गया। शिकायत के अनुसार, प्रकाशकों ने आरोप लगाया कि Cohere ने अपने AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कम से कम 4000 कॉपीराइट से सुरक्षित कार्यों का उपयोग किया और उपयोगकर्ताओं को बड़ी संख्या में लेखों के अंश दिखाए, यहां तक कि पूरे लेख भी दिखाए।