ओपेरा ने हाल ही में एक नया AI-संचालित स्मार्ट ब्राउज़िंग एजेंट लॉन्च किया है जो वेब ब्राउज़िंग के अनुभव को बदलने का वादा करता है। यह एजेंट उपयोगकर्ताओं को वेब पर नेविगेट करने, जानकारी खोजने और अपनी उत्पादकता बढ़ाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

हाल के वर्षों में, बड़े भाषा मॉडलों (LLMs) के तेज़ विकास के साथ, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्षेत्र ने अभूतपूर्व परिवर्तन का अनुभव किया है। ये तकनीकें अब कोड सहायक, खोज इंजन और व्यक्तिगत एआई सहायक जैसे परिदृश्यों में व्यापक रूप से उपयोग की जा रही हैं, जो शक्तिशाली क्षमताओं को प्रदर्शित करती हैं। हालाँकि, पारंपरिक 'अगला टोकन पूर्वानुमान' सिद्धांत में कुछ सीमाएँ हैं, विशेष रूप से जटिल तर्क और दीर्घकालिक कार्यों के प्रबंधन में, मॉडल को गहरे अवधारणात्मक समझ प्राप्त करने के लिए बहुत अधिक प्रशिक्षण से गुजरना पड़ता है। इस समस्या को हल करने के लिए, Meta जैसे संस्थानों के शोधकर्ताओं ने प्रस्तावना की।

बीजिंग सुपर डैड एजुकेशनल टेक्नोलॉजी लिमिटेड ने हाल ही में एंजेल राउंड फंडिंग को आधिकारिक तौर पर पूरा करने की घोषणा की, जो 2025 का पहला सार्वजनिक रूप से निवेश प्राप्त करने वाला एआई प्रोजेक्ट बन गया। कंपनी ने बताया कि उसने जो एआई प्रश्नोत्तर मशीन "छोटी खिड़की" लॉन्च की है, वह एक तिमाही में लगभग दस हजार यूनिट्स की बिक्री कर चुकी है और लगातार लाभदायक स्थिति बनाए रखी है। सुपर डैड एजुकेशनल टेक्नोलॉजी लिमिटेड ने बताया कि 2025 के एआई क्षेत्र की पहली फंडिंग मामले के रूप में उभरना, कंपनी की नवोन्मेष क्षमता और बाजार की संभावनाओं की उल्लेखनीय मान्यता को पूरी तरह से प्रमाणित करता है। कंपनी ने कहा कि भविष्य में वह "छोटी खिड़की" एआई प्रश्नोत्तर मशीन को और मजबूत बनाने पर ध्यान केंद्रित करेगी।

बड़े भाषा मॉडल (LLM) ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) के क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति की है, जिससे यह पाठ उत्पन्न करने, संक्षेपण और प्रश्न उत्तर जैसे अनुप्रयोगों में चमक रहा है। हालाँकि, LLM की टोकन स्तर की प्रक्रिया (एक बार में एक शब्द की भविष्यवाणी करना) कुछ चुनौतियों को भी लाती है। यह तरीका मानव संचार के तरीके से विपरीत होता है, जो अक्सर उच्च स्तर की अमूर्तता में कार्य करता है, जैसे वाक्य या विचार। टोकन स्तर मॉडल उन कार्यों में भी अपर्याप्त साबित होते हैं जिन्हें लंबे संदर्भ की समझ की आवश्यकता होती है और यह असंगत आउटपुट भी उत्पन्न कर सकते हैं। इसके अलावा, इन मॉडलों को

हाल ही में, सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म ब्लूस्की को एक महत्वपूर्ण डेटा抓取 घटना का सामना करना पड़ा। एक मशीन लर्निंग पुस्तकालयाध्यक्ष डेनियल वान स्ट्रियन ने ब्लूस्की के एपीआई इंटरफेस से एक मिलियन से अधिक सार्वजनिक उपयोगकर्ता पोस्ट抓取 कीं और इन डेटा को एआई कंपनी हगिंग फेस पर अपलोड कर दिया। इस डेटासेट में उपयोगकर्ताओं का विकेंद्रीकरण पहचानकर्ता (डीआईडी) और विशिष्ट उपयोगकर्ता सामग्री को खोजने के लिए कई कार्यक्षमता शामिल हैं। वान स्ट्रियन

प्राकृतिक भाषा से SQL (NL2SQL) तकनीक तेजी से विकसित हो रही है, जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण नवाचार बन गई है। यह तकनीक उपयोगकर्ताओं को प्राकृतिक भाषा में प्रश्नों को संरचित प्रश्नावली भाषा (SQL) कथनों में बदलने की अनुमति देती है, जो तकनीकी पृष्ठभूमि की कमी वाले उपयोगकर्ताओं और जटिल डेटाबेस के बीच बातचीत को बहुत अधिक सुविधाजनक बनाती है, ताकि मूल्यवान जानकारी प्राप्त की जा सके। NL2SQL तकनीक न केवल विभिन्न उद्योगों के बड़े डेटाबेस अन्वेषण के लिए नए द्वार खोलती है, बल्कि कार्यकुशलता और निर्णय क्षमता को भी बढ़ाती है। हालांकि, NL2SQL का

विशाल भाषा मॉडल जैसे GPT-4o और GPT-4o-mini की उपस्थिति ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति की है। ये मॉडल उच्च गुणवत्ता वाली प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने, दस्तावेजों को फिर से लिखने और विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों की उत्पादकता बढ़ाने में सक्षम हैं। हालाँकि, इन मॉडलों का एक प्रमुख चुनौती प्रतिक्रिया उत्पन्न करने में देरी होती है। ब्लॉग को अपडेट करने या कोड को अनुकूलित करने की प्रक्रिया में, यह देरी उपयोगकर्ता अनुभव को गंभीर रूप से प्रभावित कर सकती है, विशेष रूप से उन दृश्यों में जहां कई पुनरावृत्तियों की आवश्यकता होती है, जैसे दस्तावेजों में संशोधन या कोड पुनर्संरचना। ऐसे में उपयोगकर्ता अक्सर निराश होते हैं।

बaidu के आधिकारिक वीबो ने 31 अक्टूबर को एक समाचार जारी किया, जिसमें कहा गया कि बaidu के संस्थापक ली यानहोंग 12 नवंबर को आयोजित होने वाले बaidu विश्व 2024 सम्मेलन में एक घंटे का विषय व्याख्यान देंगे। इस व्याख्यान का पोस्टर ली यानहोंग के हालिया महत्वपूर्ण अवसरों के मूल विचारों को एकीकृत करता है। उपयोग स्तर पर, उन्होंने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, बुद्धिमान प्रणाली और खोज तकनीक के विकास के दिशा-निर्देशों पर जोर दिया। उद्यम प्रवृत्तियों के मामले में, ली यानहोंग ने इससे पहले 'हार्वर्ड व्यवसाय समीक्षा' के साथ एक साक्षात्कार में कहा था कि हालाँकि बुलबुला अनिवार्य है, फिर भी 1% कंपनियाँ प्रतिस्पर्धा में उभरकर सामने आएँगी, 创

एप्पल कंपनी के मुख्य कार्यकारी अधिकारी टिम कुक ने हाल ही में चीन का दौरा करते समय वेइबो कंपनी के एक दौरे में एप्पल इंटेलिजेंस सेवा चीन के बाजार में कब प्रवेश करेगी, के बारे में पूछे जाने पर कहा। इस पर, कुक ने कहा कि कंपनी इस मामले को सक्रिय रूप से बढ़ा रही है, लेकिन चूंकि इसमें कई विशिष्ट नियामक प्रक्रियाओं का निपटारा करना शामिल है, उन्हें इस सेवा को चीनी उपभोक्ताओं के लिए लाने से पहले ये प्रक्रियाएं पूरी करनी होंगी। उन्होंने यह भी कहा कि एप्पल कंपनी चीन के उपयोगकर्ताओं के लिए इस सेवा को जल्द से जल्द उपलब्ध कराने के लिए बहुत उत्सुक है।

किवर्ड: PDFtoChat AI प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण सूचना पुनर्प्राप्ति दस्तावेज़ प्रसंस्करण ओपन-सोर्स Langchain MongoDB Together AI Mixtral 1. उत्पाद अवलोकन PDFtoChat एक AI प्रौद्योगिकी पर आधारित PDF दस्तावेज़ सूचना पुनर्प्राप्ति प्लेटफार्म है (https://www.aibase.com/tool/33735), जो उपयोगकर्ताओं को PDF फ़ाइलों के साथ संवाद के माध्यम से बातचीत करने की अनुमति देता है,

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हाल ही में मुझे काम में大量 PDF फ़ाइलों को संभालने की आवश्यकता पड़ी, विभिन्न रिपोर्टें, शोध पत्र, अनुबंध मुझे भ्रमित कर रहे थे, कुशलता बहुत कम थी।偶然 मैंने इस नाम के उपकरण PDFtoChat का पता लगाया,试试看的态度 से几天使用 किया और मुझे लगा कि改善还是蛮大的, इसलिए मैंने अपनी वास्तविक उपयोग अनुभव साझा करने का फैसला किया। सबसे पहले, रजिस्ट्रेशन बहुत सरल है, यह मुफ्त में उपलब्ध है, यह बहुत आकर्षक है। PDF फ़ाइलें अपलोड करना भी बहुत सुविधाजनक है, अपलोड करने के बाद, AI文档内容 का विश्लेषण करना शुरू करता है। मुझे जो सबसे ज्यादा प्रभावित करता है वह है इसका स्मार्ट प्रश्नोत्तर फ़ंक्शन, जिसे आप सीधे प्राकृतिक भाषा में उपयोग कर सकते हैं।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में, बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का तेजी से विकास हुआ है और कई क्षेत्रों में महत्वपूर्ण प्रगति हासिल की गई है। हालाँकि, जैसे-जैसे मॉडलों की जटिलता बढ़ती है, उनके आउटपुट का सटीक मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण हो जाता है। पारंपरिक रूप से, हम मूल्यांकन के लिए मानवों पर निर्भर करते हैं, लेकिन यह तरीका समय लेने वाला और स्केल करने में कठिन है, और मॉडल के तेज विकास के साथ नहीं चल सकता। इस स्थिति को बदलने के लिए, Salesforce AI अनुसंधान टीम ने SFR-Judge पेश किया है, जो तीन बड़े भाषा मॉडलों का समूह है।

हाल ही में, कृषि और ग्रामीण मामलों के मंत्रालय के कृषि बड़े डेटा प्रमुख प्रयोगशाला, चीन कृषि विज्ञान अकादमी कृषि सूचना अनुसंधान संस्थान ने संयुक्त रूप से हुबेई प्रांतीय पुस्तकालय, हुआझोंग कृषि विश्वविद्यालय पुस्तकालय, झेंगझोऊ शिक्षक कॉलेज संचार学院, और中华书局古联（北京）डिजिटल मीडिया टेक्नोलॉजी कंपनी समेत अन्य संस्थाओं के साथ मिलकर प्राचीन कृषि साहित्य के क्षेत्र में बड़ा भाषा मॉडल “齐民” बीजिंग में लॉन्च किया। चीन कृषि विज्ञान अकादमी कृषि सूचना अनुसंधान संस्थान के उपाध्यक्ष दाई जिन ने बताया कि यह मॉडल चीन के प्राचीन कृषि ग्रंथों के विशाल पाठों पर आधारित है, जिसने कृषि प्राचीन ग्रंथों से ज्ञान अर्जित किया और प्राचीन कृषि तकनीकों और कृषि अनुभवों की गहरी खोज की।

टेक्स्ट से SQL तकनीक सामान्य उपयोगकर्ताओं को प्राकृतिक भाषा के माध्यम से डेटाबेस में आसानी से खोजने की अनुमति देती है, लेकिन जटिल डेटाबेस संरचना का सामना करते समय, SQL आदेशों में सही रूपांतरण एक चुनौती बन जाती है। दक्षिण चीनी प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय और तिंहुआ विश्वविद्यालय के शोध दल ने एक नई विधि - MAG-SQL (मल्टी-एजेंट जनरेशन मॉडल) प्रस्तुत की है, जिसका उद्देश्य इस प्रक्रिया की सटीकता को बढ़ाना है। MAG-SQL विभिन्न एजेंटों के सहयोग से काम करता है, जिसमें "सॉफ्ट पैटर्न लिंकर्स", "लक्ष्य-शर्त विभाजक", "उप SQL जनरेटर" और "उप SQL सुधारक" शामिल हैं।

टेनसेंट यु पिक्चर प्रयोगशाला और शंघाई जियाओटोंग विश्वविद्यालय ने मिलकर एक विस्तृत समीक्षा प्रकाशित की है, जो बड़े मॉडलों के प्रदर्शन को बढ़ाने के एक महत्वपूर्ण पहलू - निर्देश समायोजन के डेटा सेट का मूल्यांकन और चयन पर केंद्रित है। इस अध्ययन का उद्देश्य बड़े मॉडलों को प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के सार को समझने में मदद करना है, डेटा की गुणवत्ता, विविधता और महत्व के तीन आयामों का विश्लेषण करके, यह मार्गदर्शन करना कि कैसे एक कुशल, विविध और महत्वपूर्ण डेटा सेट बनाया जाए। अध्ययन में बताया गया है कि डेटा की गुणवत्ता निर्देश समायोजन के परिणाम को सीधे प्रभावित करती है, विविधता मॉडल की सामान्यीकरण क्षमता को सुनिश्चित करती है, और महत्व का मूल्यांकन प्रशिक्षण प्रक्रिया को ऑप्टिमाइज़ करता है। मौजूदा चुनौतियों का सामना करते हुए, जैसे डेटा चयन और मॉडल विशेषता।

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में, बड़े भाषा मॉडल जटिल कार्यों पर उत्कृष्ट प्रदर्शन करते हैं, लेकिन मॉडल का मूल्यांकन महंगे और समय-consuming मानव एनोटेशन डेटा पर अत्यधिक निर्भर करता है। जैसे-जैसे मॉडल में सुधार होता है, अनुबंधित डेटा की उपयोगिता घटती जाती है, और मूल्यांकन की विस्तार और स्थिरता बनाए रखने के लिए नए डेटा को लगातार इकट्ठा करने की आवश्यकता होती है। Meta FAIR अनुसंधान टीम ने इस समस्या के समाधान के लिए "Self-Taught Evaluator" (स्वतंत्र मूल्यांकनकर्ता) पेश किया है। यह नवाचारात्मक विधि मानव एनोटेशन पर निर्भर किए बिना डेटा को संश्लेषित करके इसे प्रशिक्षित करती है। समानांतर संश्लेषित प्राथमिकताओं को उत्पन्न करके।

बड़े भाषा मॉडल (LLM) प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, हालाँकि क्रॉस-मॉडल सामग्री उत्पादन अभी भी चुनौतियों का सामना कर रहा है। फुदान विश्वविद्यालय की टीम ने SpeechGPT पेश किया, जिसका उद्देश्य मॉडल को आवाज़ और पाठ्य सामग्री को समझने और उत्पन्न करने में सक्षम बनाना है। SpeechGPT, आवाज़ के संकेतों को डिस्क्रीटाइज करके, इसे पाठ मोड के साथ संगत बनाता है, जिससे यह आवाज़ को महसूस और उत्पन्न करने की क्षमता हासिल करता है। यह मॉडल भावनाओं का अनुभव और व्यक्त करने में सक्षम है, और संदर्भ और निर्देशों के आधार पर विभिन्न आवाज़ों की शैलियों का उत्पादन कर सकता है, इसका लाभ इसके विशाल वॉयस डेटासेट से मिलता है। प्रशिक्षण रणनीतियों में मोड अनुकूलन का पूर्वाभ्यास शामिल है।

चीन ज्ञान नेटवर्क 18 जुलाई 2024 को उपयोगकर्ताओं की सेवा के लिए मानक के रूप में नई होमपेज लॉन्च करने की योजना बना रहा है, जिसका उद्देश्य शैक्षणिक अनुभव और सेवा दक्षता को बढ़ाना है। मुख्य अपडेट में शामिल हैं: एक नया होमपेज डिज़ाइन, जिसमें अनुकूलित नौवहन, सरलित कोर खोज कार्यक्षमता, व्यक्तिगत सेवा अनुकूलन प्रदान करना, और शैक्षणिक हॉटस्पॉट्स और नवीनतम उत्पाद जानकारी प्रदर्शित करना शामिल है। मुख्य लाइब्रेरी प्लेटफॉर्म का व्यापक रूप से अपग्रेड किया जा रहा है, शीर्ष और लॉगिन प्रक्रियाओं को अनुकूलित किया जा रहा है, और कोर फ़ंक्शंस की सुविधाजनक पहुंच में सुधार किया जा रहा है। साथ ही 'मेरा CNKI' सुविधा पेश की जा रही है, जो उपयोगकर्ताओं को खाता पंजीकरण और लॉगिन के माध्यम से व्यक्तिगत साहित्य प्रबंधन का आनंद लेने में समर्थन करती है।

मिडजर्नी V6 की घोषणा की गई है, जो चित्र निर्माण के लिए पाठ पर आधारित है, और भाषा प्रसंस्करण क्षमता में सुधार पर जोर देती है। प्रमुख क्षमताओं में संकेतों के अनुसरण की क्षमता में सुधार और लंबे संकेतों की अनुमति देने की क्षमता शामिल हैं। संदर्भ प्रबंधन, अनुक्रम मॉडलिंग और इंटरैक्टिव स्थिति ट्रैकिंग में सुधार से मॉडल की तार्किक स्थिरता में वृद्धि हुई है। पाठ-आधारित चित्र मॉडल का लाभ सार्वजनिक चित्र संसाधनों में निहित है, जिसका उपयोग पूर्व-प्रशिक्षित बड़े मॉडल के प्रदर्शन को लगातार सुधारने के लिए किया जा सकता है। साथ ही, मिडजर्नी V6 ने पाठ चित्रण की क्षमता भी जोड़ी है, जिससे इसके भाषा संबंधित क्षमताओं का और विस्तार होता है।