चीतूप AI का नवीनतम खुला स्रोत पाठ-से-चित्र मॉडल CogView4 आधिकारिक तौर पर लॉन्च किया गया है। CogView4 न केवल 60 करोड़ पैरामीटर तक पहुँच गया है, बल्कि यह चीनी इनपुट और चीनी पाठ से छवि निर्माण का भी पूरी तरह से समर्थन करता है, जिसे पहला खुला स्रोत मॉडल कहा जाता है जो चित्र में चीनी अक्षर उत्पन्न कर सकता है। CogView4 चीनी और अंग्रेजी दोनों भाषाओं में संकेत शब्दों के इनपुट का समर्थन करने को अपनी मुख्य विशेषता के रूप में प्रस्तुत करता है, खासकर जटिल चीनी निर्देशों को समझने और उनका पालन करने में कुशल है, जो चीनी सामग्री निर्माताओं के लिए एक वरदान है। चित्रों में चीनी अक्षर उत्पन्न करने वाला पहला खुला स्रोत पाठ-से-चित्र मॉडल होने के नाते, इसने खुले स्रोत क्षेत्र में एक बड़ी खामी को पूरा किया है।

2024 के अंत में, baidu ने 2024 के AI संकेत शब्द - "उत्तर" की घोषणा की। यह चयन एक वर्ष में लोगों की AI पर निर्भरता और उम्मीदों को दर्शाता है, साथ ही AI द्वारा सामाजिक भावनाओं और व्यक्तिगत उलझनों में निभाए गए भूमिका को भी। इस वर्ष में, कई लोगों ने AI से उत्तर मांगना शुरू किया, अक्सर इस्तेमाल होने वाले शब्द जैसे कि "उत्तर", "क्यों", "क्या है", "मदद करें" और "कैसे" ने न केवल 2024 की सामाजिक भावना को उजागर किया, बल्कि लोगों के आंतरिक भ्रम और खोज को भी प्रदर्शित किया।

गूगल एआई स्टूडियो ने नया मूल संकेत शब्द庫 जारी किया है, जिसमें लंबी पाठ्य सामग्री का संदर्भ, बहु-मोडल इनपुट (चित्र, वीडियो, ऑडियो) और संरचित आउटपुट जैसी विशेषताएँ शामिल हैं। इसका उद्देश्य शिक्षा, प्रोग्रामिंग, यात्रा आदि क्षेत्रों में उपयोगकर्ताओं को समृद्ध और विविध अनुभव प्रदान करना है। इस कोश में नुस्खा जनरेटर, गणित ट्यूटर, गणित होमवर्क जनरेटर, खजाने की खोज गेम डिज़ाइन, इकाई परीक्षण जनरेटर, यात्रा सुझाव आदि उपयोगी विशेषताएँ शामिल हैं, जो एक सहज प्रदर्शन और व्यापक जानकारी के माध्यम से उपयोगकर्ताओं की खोज भावना और नवाचार अनुभव को बढ़ाती हैं। उपयोगकर्ता को केवल गूगल एआई स्टूडियो में लॉगिन करना है।

लेख指出 करता है कि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) प्राकृतिक भाषा कार्यों को संभालने में उत्कृष्ट प्रदर्शन करते हैं, हालाँकि, पर्यवेक्षित नाज़ुकता, मानव फीडबैक पर आधारित सुदृढीकरण सीखने और प्रतिकूल प्रशिक्षण जैसी विधियों के आधार पर मॉडल हानिकारक अनुरोधों के खिलाफ अस्वीकार करने की तंत्र में कमजोरता दिखाई देती है। शोधकर्ताओं ने पाया कि हानिकारक अनुरोधों को भूतकाल में परिवर्तित करने के माध्यम से, प्रमुख मॉडल "अस्वीकृत" प्रशिक्षण को "बाय-पास" कर सकते हैं, जो उनकी सफलता की दर को काफी बढ़ा देता है। उदाहरण के लिए, GPT-4o की सफलता दर 1% से 88% तक बढ़ गई। यह दर्शाता है कि यद्यपि प्रतिक्रियाएँ सीमाएँ हैं, विभिन्न भाषाओं और विशिष्ट इनपुट编码 के तहत परिणाम प्रकट होते हैं।

Spotify ने AI गाना सूची फीचर का परीक्षण करने की पुष्टि की है, जिसमें उपयोगकर्ता AI तकनीक और संकेतों का उपयोग करके गाने की सूची बनाते हैं। उपयोगकर्ता Spotify ऐप में 'Your Library' विकल्प के माध्यम से ChatGPT का उपयोग करके गाना सूची बनाने की प्रक्रिया को अपनाते हैं। Spotify ने परीक्षण की पुष्टि की है, लेकिन तकनीकी विवरण और आधिकारिक लॉन्च समय का खुलासा नहीं किया है। सुविधा का वर्णन 'AI का उपयोग करके आपके विचारों को गाना सूची में बदलना' के रूप में किया गया है, जो वर्तमान में केवल अंग्रेजी का समर्थन करता है।

आवश्यकताओं को स्पष्ट करना GPT से अटकलें कम करता है, विश्वसनीय संदर्भ सामग्री प्रदान करना, अव्यवस्थित विचारों से बचना, जटिल कार्यों को कई उप-कार्य में विभाजित करना, GPT को सोचने का समय देना, तात्कालिक उत्तर की आवश्यकता नहीं, GPT की कमी को पूरा करने के लिए बाह्य उपकरणों का उपयोग करना, मूल्यांकन मानदंड स्थापित करना, निरंतर सुधार सुनिश्चित करना

विशिष्ट प्रॉम्प्ट का उपयोग करके AI को अपनी मूल प्रॉम्प्ट लौटाने के लिए प्रेरित करें, विभिन्न रिवर्स प्रॉम्प्ट का बार-बार उपयोग करके AI को मूल प्रॉम्प्ट लौटाने की ओर निर्देशित करें। रिवर्स इंजीनियरिंग प्रॉम्प्ट की महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त कर सकती है लेकिन यह सुनिश्चित नहीं है कि यह पूरी होगी।

क्लॉड के संकेत शब्द डिज़ाइन दस्तावेज़ का विस्तार से अनुवाद किया गया है, जिसमें संकेत शब्द क्या है, संकेत शब्द डिज़ाइन चरण, संकेत शब्द अनुकूलन आदि शामिल हैं, और कई संकेत शब्द डिज़ाइन केस अध्ययन दिए गए हैं

{title:विस्फोटक 'वीडियो संस्करण ControlNet' ओपन-सोर्स हो गया! संकेत शब्दों के माध्यम से सटीक画风 परिवर्तन, पूरी चीनी टीम द्वारा निर्मितlist: पूरी चीनी टीम द्वारा निर्मित नवीनतम वीडियो प्रोसेसिंग एल्गोरिदम CoDeF के जारी होने के बाद तेजी से इंटरनेट पर वायरल हो गया है। CoDeF संकेत शब्दों के माध्यम से वीडियो के画风 को सटीकता से नियंत्रित कर सकता है, और मुंह की हरकतों को सुसंगत रखता है। CoDeF सामग्री रूपांतरण क्षेत्र के माध्यम से वीडियो शैली अंतरण कार्य को पूरा करता है, और इसमें अच्छी क्रॉस-फ्रेम संगति होती है.}