PyTorch के प्रमुख शोध वैज्ञानिकों में से एक, Horace He, ने Meta छोड़ दिया है और OpenAI के पूर्व CTO द्वारा स्थापित एक नए स्टार्टअप में शामिल हो गए हैं। यह कदम कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण घटना है, और यह दर्शाता है कि इस क्षेत्र में प्रतिभा की मांग कितनी अधिक है।

आज के डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के क्षेत्र में, जटिल डेटा को सही ढंग से दर्शाने वाले चार्ट बनाना अभी भी एक बड़ी चुनौती है। चार्ट को न केवल सटीक लेआउट, रंग और टेक्स्ट प्लेसमेंट को कैप्चर करने की आवश्यकता होती है, बल्कि इन दृश्य विवरणों को कोड में बदलने की भी आवश्यकता होती है ताकि अपेक्षित डिज़ाइन को फिर से बनाया जा सके। हालाँकि, पारंपरिक तरीके आमतौर पर सीधे विज़ुअल-भाषा मॉडल (VLM) जैसे GPT-4V को निर्देशित करने पर निर्भर करते हैं, जिन्हें जटिल दृश्य तत्वों को सिंटैक्टिक रूप से सही पाइथन कोड में बदलने में कठिनाई होती है। छोटी सी गलती भी चार्ट को डिज़ाइन लक्ष्य तक पहुँचने से रोक सकती है।

Meta ने अपनी दूसरी पीढ़ी के AR चश्मे को जारी किया है, जिसमें एकीकृत हृदय गति निगरानी सुविधा शामिल है। यह नया चश्मा उन्नत तकनीक और सुविधाओं के साथ आता है जो उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाते हैं।

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।

बीजिंग证券 टाइम्स के अनुसार, चीन सूचना और संचार अनुसंधान संस्थान (सूचना और संचार संस्थान) ने AI चश्मों के लिए विशेष परीक्षण की औपचारिक शुरुआत की है। इस परीक्षण का उद्देश्य AI चश्मे के तकनीकी नवाचार और उद्योग मानकीकरण को बढ़ावा देना है, ताकि उद्योग का स्वास्थ्य विकास हो सके। चित्र स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा उत्पन्न किया गया है, चित्र पंजीकरण सेवा प्रदाता Midjourney द्वारा। यह विशेष परीक्षण सूचना और संचार संस्थान की ताईर टर्मिनल प्रयोगशाला और Sream Lab द्वारा संयुक्त रूप से किया जा रहा है, जिसका मुख्य लक्ष्य RayBan-Meta Wayfarer स्मार्ट चश्मों का मूल्यांकन करना है। परीक्षण में

हाल ही में, Meta के एआई प्रमुख वैज्ञानिक Yann LeCun के नेतृत्व में एक शोध ने दिखाया है कि कैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वीडियो देखकर बुनियादी भौतिकी की समझ विकसित कर सकता है। यह शोध Meta FAIR, पेरिस विश्वविद्यालय और EHESS के वैज्ञानिकों द्वारा संयुक्त रूप से किया गया, यह दर्शाता है कि एआई सिस्टम पूर्व निर्धारित नियमों के बिना आत्म-निगरानी की शिक्षा के माध्यम से सहज भौतिक ज्ञान प्राप्त कर सकते हैं। शोध टीम ने एक नए दृष्टिकोण 'वीडियो ज्वाइंट एम्बेडिंग प्रीडिक्शन आर्किटेक्चर (V-JEPA)' का उपयोग किया।

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।

विश्व प्रसिद्ध सेमीकंडक्टर कंपनी Arm ने हाल ही में घोषणा की है कि वह इस साल से चिप्स का आत्म-नवोन्मेष और उत्पादन शुरू करेगी, जो इसके व्यावसायिक रणनीति में एक महत्वपूर्ण परिवर्तन को दर्शाता है। वित्तीय टाइम्स की रिपोर्ट के अनुसार, Meta Arm का पहला कॉर्पोरेट ग्राहक बन गया है, और दोनों के बीच सहयोग बड़े डेटा केंद्रों के लिए केंद्रीय प्रसंस्करण इकाइयों (CPU) के विकास पर केंद्रित होगा, यह चिप विभिन्न ग्राहकों की आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित की जा सकती है। चित्र स्रोत संकेत: चित्र AI द्वारा निर्मित, चित्र अनुमति सेवा प्रदाता Midjourney द्वारा। Arm पहले मुख्य रूप से लाईसेंसिंग मॉडल के माध्यम से कार्य करता था।

Meta ने हाल ही में एक नई जोखिम नीति ढांचा जारी किया है, जिसका उद्देश्य एडवांस AI मॉडल द्वारा उत्पन्न जोखिमों का मूल्यांकन और उन्हें कम करना है, और आवश्यकता पड़ने पर इन सिस्टम के विकास को रोकना या प्रचार को सीमित करना है। इस ढांचे को "एडवांस AI ढांचा" कहा जाता है, जो विस्तार से बताता है कि Meta AI मॉडल को उच्च जोखिम और महत्वपूर्ण जोखिम की दो श्रेणियों में कैसे वर्गीकृत करेगा, और इसके अनुसार प्रभावी कदम उठाएगा ताकि जोखिम को "स्वीकृत स्तर" तक घटाया जा सके। इस ढांचे में, महत्वपूर्ण जोखिम को उन विशेष खतरे परिदृश्यों के कार्यान्वयन के लिए अनोखे रूप से योगदान देने के रूप में परिभाषित किया गया है। जबकि उच्च जोखिम का अर्थ है

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...

जकरबर्ग ने हाल ही में घोषणा की कि Meta 2025 में अपने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) प्रोजेक्ट्स को बढ़ाने के लिए 65 अरब डॉलर तक का निवेश करेगा। उन्होंने फेसबुक पर पोस्ट किया कि 2025 AI के लिए एक महत्वपूर्ण वर्ष होगा, जिसमें Meta के AI सहायक एक अरब से अधिक उपयोगकर्ताओं को सेवा प्रदान करने की उम्मीद है, Llama4 मॉडल उद्योग में अग्रणी尖端 मॉडल बन जाएगा। इसके अलावा, Meta एक AI इंजीनियर बनाने की योजना बना रहा है, जो धीरे-धीरे कंपनी के अनुसंधान एवं विकास कार्यों में कोड योगदान कर सकेगा।

हाल ही में, Meta के इंजीनियरों ने गुमनाम सोशल प्लेटफॉर्म TeamBlind पर अपनी भावनाएँ व्यक्त की हैं, जिसमें चीन की कंपनी DeepSeek द्वारा विकसित AI मॉडल R1 के द्वारा उत्पन्न विशाल दबाव का उद्घाटन किया गया है। DeepSeek को दुनिया का पहला ओपन-सोर्स AI मॉडल माना जाता है जिसे OpenAI के o1 मॉडल के समानता में रखा जा सकता है, जबकि OpenAI की तुलना में, R1 न केवल अधिक ओपन-सोर्स है, बल्कि प्रशिक्षण लागत भी आश्चर्यजनक रूप से कम है, केवल 550万美元। इसके विपरीत, Meta के अधिकारियों का वार्षिक

Meta के चल रहे कृत्रिम बुद्धिमत्ता कॉपीराइट मामले में जिनमें से एक है Kadrey बनाम Meta, अदालत द्वारा जारी किए गए आंतरिक संदेश इस कंपनी के Llama3 विकसित करने के दौरान तीव्र प्रतिस्पर्धा और संभावित कॉपीराइट मुद्दों को उजागर करते हैं। Meta के उच्च स्तरीय नेतृत्व और शोधकर्ताओं ने AI मॉडल विकास में OpenAI और Anthropic जैसी कंपनियों से आगे बढ़ने के लिए सभी प्रयास किए हैं, और उनके GPT-4 और Claude को प्रयास का मानक माना गया है। तीव्र प्रतिस्पर्धात्मक मानसिकता: Meta ने हराने की शपथ ली

हाल ही में, मेटा कंपनी द्वारा एक सामूहिक मुकदमे में प्रकाशित दस्तावेजों के साथ, यह खबर आई है कि कंपनी ने अपने नवीनतम एआई चैटबॉट Llama3 को प्रशिक्षित करने के लिए Library Genesis (LibGen) नामक पाइरेसी ई-बुक पुस्तकालय का उपयोग किया है। इन दस्तावेजों से पता चलता है कि मेटा के इंजीनियरों ने LibGen के इस "छायादार पुस्तकालय" का संभावित जोखिमों पर चर्चा की, खासकर जब कॉपीराइट और डेटा स्वामित्व के मुद्दे बढ़ रहे हैं।

हाल ही में, Nvidia ने स्टार्टअप कंपनी MetAI में 400 लाख डॉलर की सीड फंडिंग की घोषणा की। MetAI एक ऐसा मॉडल विकसित करने पर आधारित है जो तेजी से 'सिमुलेशन तैयार' (SimReady) डिजिटल जुड़वाँ बना सके, AI और 3D तकनीक का उपयोग करके कुछ मिनटों में CAD फ़ाइलों को कार्यात्मक 3D वातावरण में बदल दे। Nvidia औद्योगिक AI आवेदन और रोबोटिक्स के क्षेत्र में लगातार प्रयास कर रहा है, Omniverse प्लेटफ़ॉर्म और इसके नवीनतम Me को लॉन्च करते हुए।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी के तेजी से विकास के इस दौर में, विभिन्न हार्डवेयर पर कुशल मॉडल अनुमान को लागू करना डेवलपर्स के लिए एक महत्वपूर्ण चुनौती बन गया है। हाल ही में, डेवलपर Andrei David ने लगभग बीस साल पुरानी Xbox360 गेम मशीन से प्रेरणा ली, और सफलतापूर्वक Meta AI के Llama LLM श्रृंखला के एक हल्के मॉडल - llama2.c को इस पुरानी गेम मशीन पर पोर्ट किया। डेविड ने सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म X पर अपने इस उपलब्धि को साझा किया।