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हाल ही में, Google Cloud Platform ने घोषणा की कि उसके Vertex AI Model Garden में Meta का नवीनतम ओपन-सोर्स बड़ा भाषा मॉडल Llama 4 आधिकारिक तौर पर शामिल हो गया है, जिससे दुनिया भर के तकनीकी क्षेत्र में हलचल मच गई है। बताया गया है कि Llama4 सीरीज़ के Scout और Maverick दो मॉडल अब Vertex AI में एकीकृत हो गए हैं और डेवलपर्स के लिए पूरी तरह से प्रबंधित मॉडल-एज़-ए-सर्विस (Model-as-a-Service, MaaS) API एंडपॉइंट के माध्यम से पूर्वावलोकन के लिए उपलब्ध हैं। इस सुविधा के लॉन्च से...

मेटा ने शनिवार को अपने नए प्रमुख AI मॉडल Maverick को जारी किया, जो LM Arena मूल्यांकन में दूसरे स्थान पर रहा। LM Arena एक ऐसा परीक्षण मंच है जो विभिन्न मॉडल आउटपुट की तुलना करने और पसंद चुनने के लिए मानव मूल्यांकनकर्ताओं पर निर्भर करता है। हालांकि, कई AI शोधकर्ताओं ने जल्द ही पाया कि मेटा द्वारा LM Arena पर तैनात Maverick संस्करण, डेवलपर्स द्वारा व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले संस्करण से काफी अलग प्रतीत होता है। मेटा ने अपनी घोषणा में स्वीकार किया कि LM Arena पर Maverick एक प्रयोगात्मक संस्करण है।

अमेरिकी तकनीकी दिग्गज मेटा ने अपना सबसे शक्तिशाली ओपन सोर्स आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल Llama4 लॉन्च किया है। इस बार शुरुआती लॉन्च में दो मॉडल हैं, Llama4Scout और Llama4Maverick। Llama4Scout में 1090 अरब पैरामीटर, 17 अरब एक्टिव पैरामीटर और 16 विशेषज्ञ हैं, सबसे बड़ी खासियत है 10 मिलियन कॉन्टेक्स्ट का सपोर्ट, जो लगभग 20+ घंटे के वीडियो को संभालने के बराबर है, और यह केवल एकल H100GPU (Int4 क्वांटिफिकेशन के बाद) पर चल सकता है।

हाल ही में, DeepSeek और ची हुआ के शोधकर्ताओं ने एक नया शोध पत्र प्रकाशित किया है, जिसमें पुरस्कार मॉडल के अनुमान में स्केलिंग विधियों पर चर्चा की गई है, जिससे DeepSeek R2 और भी बेहतर होता दिखाई देता है। वर्तमान में, बड़े भाषा मॉडल के बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण के चरण में प्रबलित अधिगम का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, लेकिन बड़े भाषा मॉडल के लिए सटीक पुरस्कार संकेत प्राप्त करने में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि बिंदु-आधारित जनरेटिव पुरस्कार मॉडलिंग (GRM) का उपयोग करके मॉडल की अनुकूलन क्षमता और अनुमान चरण की मापनीयता में सुधार किया जा सकता है। इसके लिए, उन्होंने स्व-सिद्धांत आलोचनात्मक ट्यूनिंग (SPCT) अधिगम प्रस्तुत किया है

ब्लूमबर्ग की एक रिपोर्ट के अनुसार, Meta एक हाई-एंड वर्ज़न Ray-Ban Meta स्मार्ट ग्लास लॉन्च करने की तैयारी कर रहा है जिसमें बिल्ट-इन स्क्रीन होगी, और यह साल के अंत तक लॉन्च हो सकता है। Hypernova नाम का यह नया ग्लास ऐप्स चलाने और तस्वीरें दिखाने में सक्षम होगा, और इसे जेस्चर और फ़्रेम के दोनों तरफ़ स्थित कैपेसिटिव टच के द्वारा नियंत्रित किया जा सकता है। रिपोर्ट के अनुसार, Hypernova की स्क्रीन केवल दाहिने लेंस के निचले दाएँ कोने में होगी, और इसे नीचे देखने पर सबसे अच्छा देखा जा सकता है। डिवाइस चालू होने पर, मुख्य स्क्रीन पर आइकन क्षैतिज रूप से दिखाई देंगे, जो Meta के ...

हाल ही में, रिचर्ड ऑसमैन, काज़ुओ इस्शिगुरो, केट मोसे और वैल मैकडरमिड जैसे कई प्रसिद्ध लेखकों ने एक खुला पत्र पर हस्ताक्षर किए हैं जिसमें उन्होंने ब्रिटिश सरकार से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रशिक्षण में कॉपीराइट वाली पुस्तकों के उपयोग के लिए Meta कंपनी पर कार्रवाई करने का आह्वान किया है। पत्र में संस्कृति, मीडिया और खेल मंत्री लिसा नंदी से M से मिलने का अनुरोध किया गया है

OpenAI और Meta, भारत के प्रमुख समूह रिलायंस इंडस्ट्रीज के साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) पर सहयोग के लिए बातचीत कर रहे हैं। यह सहयोग भविष्य में AI तकनीक के विकास और उपयोग में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है।

लगभग एक साल के ठहराव के बाद, Meta ने घोषणा की है कि उसका AI चैटबॉट Meta AI यूरोप के बाजार में वापस आ गया है। इस हफ़्ते से, Meta AI 41 यूरोपीय देशों और 21 विदेशी क्षेत्रों में WhatsApp, Facebook, Instagram और Messenger जैसे चार प्लेटफ़ॉर्म पर उपलब्ध होगा, लेकिन शुरुआती चरण में यह केवल टेक्स्ट-आधारित चैट फ़ीचर तक सीमित रहेगा। Meta AI को शुरू में 2023 में अमेरिका में लॉन्च किया गया था। हालाँकि Meta ने इस असिस्टेंट को यूरोप में लाने की योजना बनाई थी, लेकिन आयरलैंड के डेटा सुरक्षा अधिकारियों की चिंताओं के कारण इसमें देरी हुई।

डीप लर्निंग के क्षेत्र में, नॉर्मलाइजेशन लेयर को आधुनिक न्यूरल नेटवर्क के अभिन्न अंग के रूप में देखा जाता है। हाल ही में, मेटा FAIR के शोध वैज्ञानिक लियू झुआंग के नेतृत्व में एक शोध उपलब्धि - "बिना नॉर्मलाइजेशन लेयर वाला ट्रांसफॉर्मर" - ने व्यापक ध्यान आकर्षित किया है। इस शोध ने न केवल डायनामिक टैन (Dynamic Tanh, DyT) नामक एक नई तकनीक प्रस्तुत की है, बल्कि यह भी दिखाया है कि पारंपरिक नॉर्मलाइजेशन लेयर का उपयोग किए बिना, ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर अभी भी कुशलतापूर्वक काम कर सकता है।

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।