हाल ही में, दक्षिण कोरिया के इलेक्ट्रॉनिक संचार अनुसंधान संस्थान (ETRI) ने घोषणा की कि उन्होंने 'Dejaview' नामक एक तकनीक सफलतापूर्वक विकसित की है। यह नई तकनीक वास्तविक समय निगरानी कैमरों (CCTV) और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का उपयोग करती है, न केवल अपराध गतिविधियों का पता लगाने में सक्षम है, बल्कि अपराध की संभावनाओं की भविष्यवाणी भी कर सकती है, जो निगरानी प्रणाली की भूमिका को केवल निगरानी से बदलकर अपराध को सक्रिय रूप से रोकने के उपकरण में बदल देती है। चित्र स्रोत नोट: चित्र एआई द्वारा उत्पन्न, चित्र लाइसेंस सेवा प्रदाता Midjourney 'Dejaview' तकनीक का मूल अपराधियों का विश्लेषण करना है।

जॉर्जिया टेक और NVIDIA के दो चीनी विद्वानों ने मिलकर RankRAG नामक एक नवोन्मेषी फाइन-ट्यूनिंग फ्रेमवर्क विकसित किया है, जिसने जटिल RAG प्रक्रियाओं को महत्वपूर्ण रूप से सरल बनाया है, एकल LLM का उपयोग करके खोज, रैंकिंग और जनरेशन कार्यों को एकीकृत संचालन के लिए लागू किया गया है, जो पारंपरिक प्रक्रियाओं से कहीं बेहतर परिणाम देता है। RAG तकनीक बड़े पैमाने पर टेक्स्ट जनरेशन में सहायता के लिए सामान्यतः उपयोग की जाती है, हालाँकि, मौजूदा प्रक्रियाओं ने k मान चयन की सीमाओं को तीव्रता से पहचान लिया: जब k मान बहुत बड़ा होता है, तो लंबी संदर्भ प्रक्रिया करना कठिन हो जाता है, या जब k मान बहुत छोटा होता है, तो खोज दक्षता में कमी आती है। RankRAG

बीजिंग विश्वविद्यालय और काईशो AI टीम ने जटिल वीडियो उत्पादन की चुनौती को सफलतापूर्वक हल किया है। उन्होंने VideoTetris नामक एक नए ढांचे का प्रस्ताव किया है, जो पहेली के टुकड़ों की तरह विभिन्न विवरणों को आसानी से संयोजित कर सकता है, और उच्च कठिनाई और जटिल निर्देशों वाले वीडियो उत्पन्न कर सकता है। यह ढांचा जटिल वीडियो उत्पादन कार्य में Pika, Gen-2 जैसे व्यावसायिक मॉडलों को पार करता है।