पूर्व OpenAI के मुख्य तकनीकी अधिकारी मिरा मुराति ने पिछले अधिनियम में अचानक OpenAI छोड़ने के बाद अपनी नई उद्यम यात्रा शुरू की। हाल ही में, उसने बाहरी दुनिया को बताया कि वह एक नई एआई स्टार्टअप कंपनी की तैयारी कर रही है, जिसका नाम "थिंकिंग मशीन लैब" है। हालांकि उत्पाद के विशेष विवरण अभी तक सार्वजनिक नहीं किए गए हैं, लेकिन यह कंपनी स्पष्ट रूप से कहती है कि इसका लक्ष्य एआई सिस्टम को अधिक सहज, अनुकूलन योग्य और व्यापक क्षमताओं के साथ बनाना है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों के निरंतर विकास के साथ,越来越多的人开始关注 एआई系统对青少年的描绘。वाशिंगटन विश्वविद्यालय के पीएचडी छात्र रॉबर्ट वोल्फ ने एक प्रयोग में एआई प्रणाली से पूरा करने के लिए कहा वाक्य 'यह किशोर विद्यालय में _____।' वह अपेक्षित उत्तर 'सीखना' या 'खेलना' की अपेक्षा कर रहे थे, लेकिन उन्हें आश्चर्यजनक उत्तर 'मर गया' मिला। यह खोज वोल्फ और उनकी टीम को प्रेरित करती है कि वे गहराई से शोध करें कि एआई किशोरों की कैसे चित्रित करता है। चित्र स्रोत नोट: चित्र एआई द्वारा उत्पन्न, चित्र प्राधिकरण सेवा प्रदाता मिडजो द्वारा।

एक ध्यान आकर्षित करने वाली स्टार्टअप एक क्रांतिकारी एआई प्रणाली का विकास कर रही है, जो निर्माताओं को अभूतपूर्व फिल्म स्तर की विश्व निर्माण क्षमताएं प्रदान करने का वादा करती है। ओडिसी नामक इस कंपनी ने एक अनूठा तरीका अपनाया है: कर्मचारियों को विशेष कैमरा सिस्टम के साथ फील्डवर्क करने के लिए कहा जाता है, ताकि दुनिया भर में दृश्यों का डेटा इकट्ठा किया जा सके। स्वायत्त चालक क्षेत्र के अनुभवी विशेषज्ञ ओलिवर कैमरन और जेफ हॉक द्वारा स्थापित ओडिसी ने हाल ही में ईक्यूटी वेंचर्स द्वारा 18 मिलियन डॉलर की सीरीज ए फंडिंग पूरी की।

हाल ही में, BitEnergy AI के शोध टीम ने 'रेखीय जटिलता गुणा' (L-Mul) नामक एक नए एल्गोरिदम का विकास किया है, जो कृत्रिम बुद्धिमता सिस्टम की ऊर्जा खपत को महत्वपूर्ण रूप से घटाने में मदद कर सकता है। विशेष रूप से, यह एल्गोरिदम जटिल फ्लोटिंग पॉइंट गुणा को अधिक सरल पूर्णांक जोड़ने के साथ बदलकर, कई क्षेत्रों में 95% तक की ऊर्जा बचत हासिल करने की उम्मीद करता है। इस शोध का शीर्षक है 'सिर्फ जोड़ने से ऊर्जा बचाने वाला भाषा मॉडल', जो L-Mul की ऊर्जा संरक्षण की विशाल क्षमता को दर्शाता है। चित्र स्रोत टिप्पणी: चित्र

स्वचालित ड्राइविंग कारें जिस कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली पर निर्भर करती हैं, वह निर्णय लेने, पर्यावरण को समझने और भविष्यवाणी मॉडल बनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है, लेकिन बफेलो विश्वविद्यालय के शोध ने इन सिस्टम पर हमलों का खतरा उजागर किया है। शोध में पाया गया है कि भले ही वर्तमान में अनुसंधान नियंत्रित वातावरण में किया गया है, लेकिन रडार की पहचान में एआई मॉडल की कमजोरियों का पता लगाना उद्योग पर गहरा प्रभाव डाल सकता है। 3डी प्रिंटिंग और धातु की फ़ॉइल से बने 'ब्रिक-मास्क' से वाहन रडार की पहचान में 'गायब' हो सकते हैं, और यह पैदल यात्रियों की पहचान में बाधा डाल सकते हैं। इस प्रकार के हमले के पीछे के मंसूबों में बीमा धोखाधड़ी, प्रतिस्पर्धा या जानबूझकर नुकसान पहुँचाना शामिल हैं, जो कि इस बात पर जोर देते हैं।

ब्रिटिश रेलवे प्रणाली ने पहली बार कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक को लागू किया है, स्वचालित मृग पहचान और भगाने की प्रणाली (ADDS) विकसित की है, जिसने रेलवे क्षेत्र में लगभग 6000 मृगों के प्रवेश को सफलतापूर्वक रोका है, जिससे रेलवे सुरक्षा सुनिश्चित हुई है। यह प्रणाली नेटवर्क रेलवे और लंदन उत्तर पूर्व रेलवे के सहयोग से विकसित की गई है, जिसमें 127 कैमरे, 90 कई ध्वनि अलार्म, चमकती लाल और सफेद बत्तियां, 10 वाई-फाई राऊटर और पोर्टेबल पावर स्रोत जैसे उपकरण शामिल हैं, जो मृगों की गतिविधियों की वास्तविक समय में निगरानी और भगाने का कार्य करते हैं। सिस्टम की वास्तविक समय की निगरानी छवि दर्शाती है कि इसके उपयोग के प्रारंभ से ही, इसने रेलवे के करीब मृगों के आने को प्रभावी रूप से रोका है, जिससे जानवरों के घुसपैठ में कमी आई है।

तिन्हुआ विश्वविद्यालय की शोध टीम ने सफलतापूर्वक "LongWriter" नामक कृत्रिम बुद्धिमत्ता सिस्टम विकसित किया है, जो 10000 से अधिक शब्दों का सुसंगत पाठ उत्पन्न कर सकता है, जो लंबी लेखन और सामग्री निर्माण के लिए नए रास्ते खोलता है। 6000 लेखन नमूनों के साथ "LongWriter-6k" डेटा सेट का निर्माण करके, शोध टीम ने एआई मॉडल का अधिकतम आउटपुट लंबाई लगभग 2000 शब्दों से बढ़ाकर 10000 शब्दों से अधिक कर दिया। यह नवाचार न केवल लंबे पाठ जेनरेशन कार्यों में एआई के प्रदर्शन को बढ़ाता है, बल्कि बड़े पैमाने पर विशिष्ट मॉडलों से भी आगे निकल जाता है।

शियाओमी अक्टूबर में अपने नवीनतम फ्लैगशिप फोन श्रृंखला - शियाओमी 15 श्रृंखला - लॉन्च करने जा रहा है, जो पहली बार नई पीढ़ी के पैंगपेई OS 2.0 ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ प्री-इंस्टॉल्ड होगा। नया सिस्टम पूर्ण दृश्य बुद्धिमत्ता और सभी प्लेटफार्मों के बीच कनेक्टिविटी पर केंद्रित होगा, जो शियाओमी के एआई संचालित प्रणाली अनुभव की दिशा में पूर्ण बदलाव की निशानी है, न कि केवल एआई सुविधाओं वाले अनुप्रयोगों का एकीकरण।

हाल ही में, चीन और सिंगापुर के शोधकर्ताओं की एक अंतरराष्ट्रीय टीम ने मधुमेह चिकित्सा के लिए दुनिया का पहला मल्टी-मोडल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम DeepDR-LLM सफलतापूर्वक विकसित किया। इसका शोध परिणाम 19 जुलाई 2024 को "नेचर मेडिसिन" (Nature Medicine) में प्रकाशित हुआ।

हाल ही में, जापान के प्रकाशन क्षेत्र ने चीनी एआई संचालित सर्च इंजनों के खिलाफ चेतावनी दी है, जिसमें कहा गया है कि ये तकनीकें समाचार उद्योग की नींव को कमजोर कर रही हैं, बिना उचित मुआवजे के समाचार सामग्री का उपयोग कर रही हैं, जिसे 'फ्रीराइडिंग' कहा जाता है। एआई सिस्टम सामग्री से लाभ प्राप्त करता है, लेकिन समाचार पारिस्थितिकी के विकास का समर्थन नहीं करता। गूगल एआई द्वारा लौटाए गए भूकंप से हुई सौ मौतों की जानकारी ने सूचना के पार-प्रणाली संयोजन और कॉपीराइट मुद्दों को उजागर किया है। विशेषज्ञों का अनुमान है कि भविष्य में नए कॉपीराइट कानून में उल्लंघन को हल करने की संभावना हो सकती है, लेकिन इस प्रक्रिया में जनरेटिव एआई का निरंतर विकास कानूनी चुनौतियों का संकेत देता है। इस मामले ने जापानी प्रकाशन क्षेत्र में चिंता पैदा की है, जिसका मानना है कि गलत...

माइक्रोसॉफ्ट द्वारा हाल ही में लॉन्च किया गया एआई सिस्टम SpreadsheetLLM, बड़े भाषा मॉडल और स्प्रेडशीट डेटा विश्लेषण को जोड़कर डेटा को प्रभावी ढंग से संभालने के लिए प्रसिद्ध है। इसकी विशेषता यह है कि यह उपयोगकर्ताओं को सामान्य भाषा में प्रश्न पूछने के लिए अभिनव रूप से सहायता करता है, जिससे वे स्प्रेडशीट में डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और परिणाम स्वचालित रूप से उत्पन्न कर सकते हैं। यह तकनीक डेटा विश्लेषण प्रक्रिया को सरल बनाती है, जिससे उपयोगकर्ताओं को जटिल सूत्रों या प्रोग्रामिंग ज्ञान की आवश्यकता नहीं होती, केवल सरल प्राकृतिक भाषा इनपुट के माध्यम से तेजी से उत्तर मिलते हैं। SpreadsheetLLM का विभिन्न व्यावसायिक निर्णय क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग किया जा रहा है।

एक नई शोध ने एआई उपकरण विकसित किया है, जिसका लक्ष्य लोगों को झूठ पहचानने में आसानी करना है। पारंपरिक पॉलीग्राफ की तुलना में जो शारीरिक प्रतिक्रियाओं को मापकर सत्यता का आंकलन करता है, यह उपकरण गूगल के बड़े भाषा मॉडल BERT पर आधारित है और यह 67% की सफलता दर के साथ झूठ की पहचान कर सकता है, जो मानव की औसत 50% की सही दर से काफी बेहतर है। हालांकि, केवल एक तिहाई स्वेच्छिक कार्यकर्ता इस उपकरण का असली परीक्षण के लिए उपयोग करने को तैयार थे। प्रयोगों से पता चला है कि इस उपकरण का उपयोग करने वाले लोग अक्सर अधिक बयानों को झूठ कहकर आरोप लगाते हैं, जो 58% तक पहुंच जाता है, जो कि बिना उपकरण का उपयोग करने वालों की 19% दर से काफी अधिक है।

सेब कंपनी ने हाल ही में दो पत्रों का प्रकाशन किया, जो उसके कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान में महत्वपूर्ण प्रगति को प्रदर्शित करते हैं। नई तकनीक के माध्यम से, जटिल एआई सिस्टम को आईफोन जैसे उपकरणों पर आसानी से चलाने की संभावना है। सेब ने डेटा हस्तांतरण को कम करने के लिए कई तरीके अपनाए हैं, परिकल्पना की विलंबता को 4-5 गुना बढ़ा दिया है, और जीपीयू पर तेज गति को 20-25 गुना किया है। यह प्रगति संसाधनों के सीमित वातावरण में उन्नत भाषा मॉडल को लागू करने के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। ये अनुकूलन जटिल कृत्रिम बुद्धिमत्ता सहायक और चैट बॉट को मोबाइल उपकरणों पर आसानी से चलाने की अनुमति दे सकते हैं।

हाल ही में Nature की एक सह-बातचीत में रिपोर्ट किया गया कि जीवित मानव मस्तिष्क की कोशिकाओं से निर्मित एआई सिस्टम की वॉयस रिकग्निशन की सटीकता 30%-40% से बढ़कर 78% हो गई है। यह प्रणाली बिना पर्यवेक्षण के सीख सकती है, जो तंत्रिका नेटवर्क के समान है, और इसकी सीखने की क्षमता मस्तिष्क जैसे अंगों की तंत्रिका कोशिकाओं के संबंध से संबंधित है। 'मिनी ब्रेन' और माइक्रोइलेक्ट्रोड के माध्यम से, दो दिन की ट्रेनिंग के बाद उल्लेखनीय वृद्धि देखी गई, लेकिन यह केवल बोली लगाने वाले को पहचान सकती है, सामग्री को समझ नहीं सकती। प्रणाली की प्रदर्शन में सुधार की संभावना है, लेकिन मस्तिष्क के अंगों की आयु केवल 1-2 महीने होती है, और बाह्य उपकरणों की शक्ति खपत अधिक है। शोध से पता चलता है कि वास्तव में सामान्य जैविक कंप्यूटिंग सिस्टम को निर्माण में दशकों लग सकते हैं।

मेटा एआई ने हाल ही में एक उन्नत एआई सिस्टम लॉन्च किया है, जो बेहद कम समय में मस्तिष्क की विद्युत गतिविधियों के डेटा से चित्र उत्पन्न कर सकता है। यह तकनीक मैग्नेटोएन्सेफलोग्राफी (MEG) पर आधारित है, जिसे गैर-आक्रामक मस्तिष्क-मशीन इंटरफेस के विकास के लिए नई संभावनाएं लाने की संभावना है। यह प्रणाली लगभग वास्तविक समय में मस्तिष्क की छवियों को समझने और संसाधित करने के तरीके का पुनर्निर्माण करती है, जिससे मानव बुद्धिमत्ता में चित्रों की नींव को समझने में मदद मिलती है।

कनाडा सरकार ने जनरेटिव एआई सिस्टम के लिए एक स्व freiwilligkeits Code जारी किया है, जिसका उद्देश्य प्रौद्योगिकी के विकास और उपयोग को विनियमित करना है। कोड में डेवलपर्स और प्रबंधकों पर जिम्मेदारी लेने, सुरक्षा, निष्पक्षता और न्याय सुनिश्चित करने, पारदर्शिता बढ़ाने, और मानव निगरानी एवं पर्यवेक्षण करने की आवश्यकता है। यह कोड कनाडा में जनरेटिव एआई सिस्टम के विकास और रखरखाव, साथ ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कानूनों में संशोधन को प्रभावित करेगा। कई प्रमुख संस्थाओं ने इस स्व freiwilligkeits Code पर हस्ताक्षर किए हैं, जो जनरेटिव एआई सिस्टम ढांचे में इसकी महत्वता को उजागर करता है।

Rackspace तकनीकी कंपनी ने एक जनरेटिव एआई सिस्टम ICE का लॉन्च किया है। ICE प्रणाली कंपनियों को बार-बार होने वाले कार्यों को तेजी से पूरा करने और कंपनी के निजी डेटा का तेजी से विश्लेषण करने में मदद कर सकती है। ICE प्रणाली बड़े भाषा मॉडल पर आधारित है और कंपनी के डेटा के आधार पर तर्क कर सकती है और पाठ उत्पन्न कर सकती है। Rackspace प्रशिक्षण और समर्थन भी प्रदान करता है ताकि कंपनियाँ ICE का पूरी तरह से लाभ उठा सकें। Rackspace ने पहले से ही जनरेटिव एआई प्रौद्योगिकी में भारी निवेश किया है।

अमेरिकी रक्षा मंत्रालय ने ड्रोनों और स्वायत्त प्रणालियों के बेड़े को बढ़ाने के लिए करोड़ों डॉलर का निवेश करने की योजना बनाई है। इसमें अधिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों को लाने की योजना है, जिससे सैन्य क्षमताओं को बढ़ाया जा सके। "छोटे, स्मार्ट, सस्ते" कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियों का विकास किया जा रहा है। निगरानी उपकरणों और नेटवर्क को मजबूत किया जाएगा ताकि Echt टाइम जानकारी प्रदान की जा सके। यह सैन्य क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग पर नैतिकता और सुरक्षा के मुद्दों पर चर्चा को जन्म देता है।

इज़राइल के गैलीली मेडिकल सेंटर के डॉक्टरों ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक का उपयोग करके 50 वर्षीय मरीज की जान सफलतापूर्वक बचाई। इस मरीज को कई दिनों से सिरदर्द की शिकायत थी और उसने सिर की सीटी स्कैन कराई, जिसका परिणामस्वरूप एआई सहायक निदान कार्यक्रम ने समय से पहले मस्तिष्क में रक्तस्त्राव का खतरा पहचाना, मरीज को तुरंत वापस बुलाया, और आपातकालीन सर्जरी आयोजित की, जिससे उसकी जान बच गई। इस एआई कार्यक्रम का नाम Viz.ai है, जो सीटी स्कैन और अन्य चिकित्सा इमेजिंग डेटा का विश्लेषण करने के लिए उन्नत एफडीए प्रमाणित एल्गोरिदम का उपयोग करके वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि और स्वचालित मूल्यांकन प्रदान करता है, जिससे निदान और उपचार प्रक्रिया को तेज किया जा सकता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक के।

वैज्ञानिकों ने एक उपकरण विकसित किया है जिसका नाम ग्लेज़ है, जो कलाकारों के काम को एआई सिस्टम की प्रशिक्षण में उपयोग करने से सुरक्षित रखने के लिए है। ग्लेज़ डिजिटल कला作品 में अदृश्य परतें जोड़कर मानव आँखों में स्थिरता बनाए रखता है, लेकिन एआई सिस्टम के लिए यह अलग है। यह उपकरण कलाकारों को अपनी शैली को सुरक्षित रखने का एक तरीका प्रदान करता है, जिससे उन्हें एआई सिस्टम द्वारा अनुकरण करना मुश्किल हो जाता है।