CNBC की रिपोर्ट के अनुसार, Meta एक स्टैंडअलोन AI असिस्टेंट ऐप लॉन्च करने की योजना बना रहा है, जिसका नाम Meta AI है, ताकि OpenAI के ChatGPT और Google के Gemini जैसे AI चैटबॉट्स के साथ बेहतर ढंग से प्रतिस्पर्धा की जा सके। इस ऐप के कंपनी के अगले वित्तीय तिमाही, यानी 2025 अप्रैल-जून के दौरान लॉन्च होने की उम्मीद है। वर्तमान में, Meta AI केवल कंपनी की वेबसाइट और Meta के सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म्स जैसे Facebook और WhatsApp के माध्यम से ही सुलभ है।

हाल ही में, Meta AI टीम ने वीडियो संयुक्त एम्बेडिंग पूर्वानुमान ढांचे (V-JEPA) मॉडल पेश किया है, यह नवाचार मशीन इंटेलिजेंस के विकास को बढ़ावा देने के उद्देश्य से किया गया है। मनुष्य स्वाभाविक रूप से दृश्य संकेतों से जानकारी को संसाधित कर सकता है, जिससे वह अपने चारों ओर की वस्तुओं और गति पैटर्नों की पहचान कर सकता है। मशीन लर्निंग का एक महत्वपूर्ण लक्ष्य उन मूलभूत सिद्धांतों को उजागर करना है जो मानव को बिना पर्यवेक्षण के सीखने के लिए प्रेरित करते हैं। शोधकर्ताओं ने एक महत्वपूर्ण धारणा प्रस्तुत की - पूर्वानुमान विशेषता सिद्धांत, जो मानता है कि निरंतर संवेदी इनपुट के प्रतिनिधित्वों को एक-दूसरे की पूर्वानुमान क्षमता होनी चाहिए। प्रारंभिक शोध विधियाँ धीमी विशेषता विश्लेषण के माध्यम से हैं।

Meta AI के शोधकर्ताओं ने शैक्षणिक भागीदारों के साथ मिलकर एक नवोन्मेषी प्रणाली विकसित की है - MILS (मल्टीमोडल इटरेटिव LLM समाधानकर्ता)। यह प्रणाली बिना विशेष प्रशिक्षण के बड़े भाषा मॉडलों को चित्रों, वीडियो और ऑडियो को संभालना सिखाने में सक्षम है। MILS प्राकृतिक प्रश्न समाधान क्षमताओं पर निर्भर करता है, न कि विशाल डेटा प्रशिक्षण पर, जो इसकी अनूठी विशेषताओं को दर्शाता है। MILS का कार्यप्रणाली दो AI मॉडलों को जोड़कर कार्य समाधान करना है: एक 'जनरेटर' होता है, जो कार्य समाधान का प्रस्ताव करता है, और दूसरा 'मूल्यांकनकर्ता' है।

मस्तिष्क-यांत्रिकी इंटरफ़ेस (BCI) तकनीक के तेजी से विकास के दौर में, Meta AI का नवीनतम Brain2Qwerty मॉडल इस क्षेत्र में नई आशा लाता है। BCI का उद्देश्य वाक् या मोटर विकारों वाले लोगों के लिए संवाद के साधन प्रदान करना है, लेकिन पारंपरिक विधियों में अक्सर आक्रामक सर्जरी की आवश्यकता होती है, जैसे कि इलेक्ट्रोड का प्रत्यारोपण, जो न केवल चिकित्सा जोखिमों से भरी होती है बल्कि इसके लिए दीर्घकालिक देखभाल की भी आवश्यकता होती है। इसलिए शोधकर्ता गैर-आक्रामक विकल्पों की खोज करने लगे हैं, विशेष रूप से इलेक्ट्रोएन्सेफ्लोग्राफी (EEG) आधारित विधियों पर। हालाँकि, EEG तकनीक का सामना करना पड़ता है...

हाल के वर्षों में, बड़े भाषा मॉडल (LLMs) ने प्राकृतिक भाषा संसाधन (NLP) के क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति की है, जिनका पाठ उत्पादन, सारांश और प्रश्न-उत्तर जैसे क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग किया गया है। हालाँकि, ये मॉडल शब्द दर शब्द भविष्यवाणी करने वाले टोकन स्तर की प्रक्रिया पर निर्भर करते हैं, जो संदर्भ को समझने में कठिनाई पैदा करता है और अक्सर असंगत आउटपुट उत्पन्न करता है। इसके अलावा, LLMs को बहुभाषी और मल्टी-मोडल अनुप्रयोगों में फैलाने पर, गणना की लागत और डेटा की आवश्यकता भी अपेक्षाकृत अधिक होती है। इन समस्याओं को हल करने के लिए, Meta AI ने एक बिल्कुल नई विधि का प्रस्ताव दिया है।

हाल ही में, Meta AI की शोध टीम ने कैलिफ़ोर्निया विश्वविद्यालय बर्कले और न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के साथ मिलकर विचार प्राथमिकता अनुकूलन (Thought Preference Optimization, TPO) नामक एक विधि पेश की है, जिसका उद्देश्य निर्देश सम्मिलन के बाद बड़े भाषा मॉडल (LLM) की प्रतिक्रिया गुणवत्ता में सुधार करना है। पारंपरिक मॉडल केवल अंतिम उत्तर पर ध्यान केंद्रित करते हैं, जबकि TPO विधि मॉडल को प्रतिक्रिया उत्पन्न करने से पहले आंतरिक विचार करने की अनुमति देती है, जिससे अधिक सटीक और संगठित उत्तर उत्पन्न होते हैं। यह नई तकनीक

हाल ही में, Meta AI ने नए मात्रा वाले Llama 3.2 मॉडल को पेश किया, जिसमें 1B और 3B दो संस्करण शामिल हैं। यह मॉडल विभिन्न उपकरणों पर समायोजन, आसुतकरण और कार्यान्वयन के लिए बनाया गया है। पिछले समय में, Llama जैसे मॉडल प्राकृतिक भाषा समझने और उत्पन्न करने में महत्वपूर्ण उपलब्धियाँ हासिल की हैं, लेकिन इसका विशाल आकार और उच्च कंप्यूटिंग आवश्यकता ने कई संगठनों के लिए इसका उपयोग करना कठिन बना दिया है। प्रशिक्षण समय लंबा, ऊर्जा खपत अधिक और महंगे हार्डवेयर पर निर्भरता, निश्चित रूप से तकनीकी दिग्गजों और छोटे व्यवसायों के बीच की खाई को बढ़ाती है। Llama3.2

Meta की पहली AI निर्माणकर्ता सम्मेलन में, Meta के उपाध्यक्ष और मुख्य AI वैज्ञानिक LeCun ने AI विकास पर महत्वपूर्ण विचार व्यक्त किए। इस AI क्षेत्र के विशेषज्ञ का मानना है कि AI मानव पर शासन या प्रतिस्थापित नहीं करेगा, बल्कि मानव बुद्धि को बढ़ाने वाला एक महत्वपूर्ण उपकरण बनेगा। LeCun ने AI सहायक की तुलना एक बुद्धिमान टीम के सदस्यों से की, उन्होंने指出 कि इन सहायक की कुछ क्षमताएँ उपयोगकर्ता से परे हो सकती हैं। हालांकि AI सहायक अंततः हमसे अधिक बुद्धिमान हो सकते हैं, लेकिन हमें खतरा महसूस नहीं करना चाहिए, बल्कि हमें इससे अधिक शक्तिशाली क्षमताएँ प्राप्त करनी चाहिए।Le

हाल ही में, Meta ने अपने WhatsApp चैनल पर घोषणा की कि इसकी AI चैटबॉट Meta AI आधिकारिक रूप से छह नए देशों में लॉन्च हुआ है, जिनमें ब्राज़ील, ब्रिटेन, फ़िलिपींस, बोलीविया, ग्वाटेमाला और पाराग्वे शामिल हैं। यह Meta AI के और अधिक अंतरराष्ट्रीयकरण की दिशा में एक बड़ा कदम है, जिसका उद्देश्य वैश्विक उपयोगकर्ताओं को और अधिक बुद्धिमान इंटरैक्शन अनुभव प्रदान करना है। Meta ने यह भी जानकारी दी है कि इन छह देशों के अलावा, कंपनी भविष्य में धीरे-धीरे Meta AI को और अधिक देशों में लॉन्च करने की योजना बना रही है, विशेष रूप से मध्य पूर्व क्षेत्र में।

हाल ही में, सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म पर Meta AI के विरोध में एक लहर चली है। कई उपयोगकर्ता, जिनमें प्रसिद्ध व्यक्तित्व जैसे टॉम ब्रैडी और संगीतकार कैट पावर शामिल हैं, Instagram पर बयान साझा कर रहे हैं, जो Meta को उनकी डेटा का उपयोग करके AI मॉडल बनाने से रोकने की कोशिश कर रहे हैं। यह घटना उपयोगकर्ताओं की डेटा गोपनीयता और AI तकनीक के उपयोग के प्रति गहरी चिंता को दर्शाती है, और यह तकनीकी दिग्गजों के लिए तकनीकी नवाचार और उपयोगकर्ता अधिकारों के बीच संतुलन बनाने की नई चुनौतियों को प्रस्तुत करती है। हालांकि ये बयान कानूनी रूप से बाध्यकारी नहीं हैं, Meta...

Meta AI भारत में सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले बाजार में बदल गया है, लॉन्च के कुछ महीनों के बाद, इसने अरबों प्रश्न प्राप्त किए हैं, विशेष रूप से WhatsApp पर उत्कृष्ट प्रदर्शन करते हुए। सांस्कृतिक चुनौतियों और एल्गोरिदम समायोजन के बाद, AI अनेक भाषाओं का समर्थन कर रहा है, और अब यह 22 देशों में उपलब्ध है। नए मॉडल Llama4 के प्रशिक्षण की गणना की आवश्यकताएँ पहले की तुलना में 10 गुना हैं। इसी प्रकार, Threads सामाजिक एप्लिकेशन के उपयोगकर्ताओं की संख्या लगभग 200 मिलियन तक पहुंच गई है, फेसबुक की यूजर इंटरफेस का उपयोग अमेरिका के युवा वयस्कों में सकारात्मक प्रवृत्ति दर्शा रहा है।

Meta AI द्वारा जारी किए गए Llama3.1 मॉडल ने प्रदर्शन के मामले में शीर्ष बंद-सोर्स मॉडलों के साथ प्रतिस्पर्धा की है, जो ओपन-सोर्स AI में एक महत्वपूर्ण सफलता का प्रतीक है। यह अगली पीढ़ी का एक बड़ा भाषा मॉडल है, जिसे अनुकूलित प्रशिक्षण स्टैक और बड़े पैमाने पर GPU संसाधनों के समर्थन के साथ विकसित किया गया है, जिसमें कई तकनीकी विशेषताएं शामिल हैं। इसमें संदर्भ की लंबाई को 128K तक बढ़ाना, 8 भाषाओं का समर्थन करना, और कई परीक्षण क्षेत्रों में उत्कृष्ट क्षमता प्रदर्शित करना शामिल है। प्रशिक्षण के बाद की प्रक्रिया के माध्यम से, मॉडल प्रदर्शन में लगातार सुधार करता है, विशेष रूप से निर्देशों का पालन करने, निरंतरता, और बहु-भाषाई अनुवाद में।