ई-कॉमर्स दिग्गज अमेज़ॅन ने एक नया, अत्याधुनिक तर्क आधारित कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल विकसित किया है जिसका उद्देश्य OpenAI और Anthropic जैसे प्रतिस्पर्धियों को चुनौती देना है। यह मॉडल जटिल समस्याओं को हल करने और अधिक मानवीय जैसे उत्तर प्रदान करने में सक्षम होने की उम्मीद है।

बैडू कंपनी अपने अगले पीढ़ी के कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल के लॉन्च की जोरदार तैयारी कर रही है, जिसके मार्च के मध्य में आधिकारिक तौर पर वेनक्सिन 4.5 संस्करण लॉन्च करने की उम्मीद है। आंतरिक सूत्रों के अनुसार, नया संस्करण कई मुख्य क्षेत्रों में, जैसे कि रीज़निंग में उल्लेखनीय क्षमता में वृद्धि करेगा, जो एआई तकनीक में बैडू की एक और महत्वपूर्ण सफलता को दर्शाता है।

वॉल स्ट्रीट जर्नल की रिपोर्ट के अनुसार, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस स्टार्टअप एंथ्रोपिक अपने नए फंडिंग राउंड को पूरा करने वाला है, जिसकी शुरुआती योजना 20 अरब डॉलर की थी, लेकिन अब यह बढ़कर 35 अरब डॉलर हो गई है। इस फंडिंग राउंड से कंपनी का वैल्यूएशन 615 अरब डॉलर तक पहुँच जाएगा। एंथ्रोपिक अपने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस चैटबॉट क्लॉड के लिए जाना जाता है, जिसने हाल ही में अपना लेटेस्ट फ्लैगशिप AI मॉडल Claude 3.7 Sonnet लॉन्च किया है। इस फंडिंग राउंड में लाइटस्पीड जैसे निवेशक शामिल हैं।

कल्पना करें, केवल एक तस्वीर के माध्यम से, कुछ सेकंडों में आप उस व्यक्ति को बोलते, एक्शन करते, और यहां तक कि प्रदर्शन करते हुए देख सकते हैं, यही बाइटडांस द्वारा लॉन्च किए गए OmniHuman-1 का जादू है। यह हाल ही में ऑनलाइन प्रसिद्ध हुआ कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल, उच्च स्तर की यथार्थवादी वीडियो उत्पन्न करने में सक्षम है, जिससे स्थिर छवियों को जीवन मिलता है, ऑडियो क्लिप के साथ संगीनीकरण, पूर्ण शरीर की क्रियाएँ और समृद्ध facial भावनाएँ हासिल करता है। पारंपरिक डीप फेक तकनीक की तुलना में, OmniHuman-1 केवल चेहरे के प्रतिस्थापन तक सीमित नहीं है, बल्कि यह पूरी तरह से एनिमेट करने में सक्षम है।

हाल ही में, प्रसिद्ध सुरक्षा कंपनी Check Point ने एक रिपोर्ट जारी की, जिसमें FunkSec नामक एक नए प्रकार के रैंसमवेयर का खुलासा किया गया। पिछले साल के अंत से, इस मैलवेयर ने कम से कम 85 कंपनियों के संगठनों पर सफलतापूर्वक हमला किया है। शोधकर्ताओं की जांच के अनुसार, इस रैंसमवेयर को Rust प्रोग्रामिंग भाषा में विकसित किया गया है, और इसका मजबूत संकेत है कि यह संभवतः बड़े कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल द्वारा स्वचालित रूप से उत्पन्न किया गया है। शोध में指出 हुआ है कि FunkSec के कोड में एक श्रृंखला के प्रवाहमान अंग्रेजी टिप्पणियाँ शामिल हैं, जो इसके

हाल ही में, अलीबाबा द्वारा पेश किया गया तर्क कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल QwQ-32B-Preview ने उद्योग में व्यापक ध्यान आकर्षित किया है। इस मॉडल को अलीबाबा की Qwen टीम ने विकसित किया है, जिसमें 32.5 अरब पैरामीटर हैं, और यह 32,000 शब्दों तक के इनपुट को संभाल सकता है, और कई बेंचमार्क परीक्षणों में OpenAI की o1 श्रृंखला से आगे निकल गया है। QwQ-32B-Preview का नवाचार इस बात में है कि वह OpenAI के तर्क मॉडल के साथ प्रतिस्पर्धा करने वाले कुछ दुर्लभ मॉडलों में से एक है, और यह पहला ऐसा मॉडल है जो...

हाल ही में, यूरोपीय संघ ने सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता (जीपीएआई) मॉडल व्यवहार मानकों का प्रारूप जारी किया, जिसका उद्देश्य कंपनियों को अनुपालन करने और विशाल जुर्माने से बचने के लिए एक खाका प्रदान करना है। यह दस्तावेज़ मई में अंतिम रूप से जारी किया जाएगा, जिसमें जोखिम प्रबंधन दिशा-निर्देशों को सूचीबद्ध किया गया है और कंपनियों को अनुपालन करने और विशाल जुर्माने से बचने के लिए एक खाका प्रदान किया गया है। जीपीएआई एक प्रशिक्षित कृत्रिम बुद्धिमत्ता है जिसकी कुल गणना क्षमता 10²⁵ फ्लॉप से अधिक है। यूरोपीय संघ की दिशा-निर्देशों के अधीन रहने वाली कंपनियों में ओपनएआई, गूगल, मेटा, एंथ्रोपिक और मिस्टिरल शामिल होने की उम्मीद है।

हाल ही में, रेड हैट ने एआई अनुकूलन स्टार्टअप न्यूरल मैजिक का अधिग्रहण करने की घोषणा की, इस लेन-देन की विशिष्ट शर्तों का खुलासा नहीं किया गया है। रेड हैट एक ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर कंपनी है जो IBM के अंतर्गत आती है और जो कंपनियों की तकनीकी प्रगति और नवप्रवर्तन को बढ़ावा देने के लिए प्रतिबद्ध है। न्यूरल मैजिक की स्थापना 2018 में हुई थी, इसके संस्थापक MIT के शोध वैज्ञानिक एलेक्स माट्वेव और प्रोफेसर निर शावित हैं। इस कंपनी का सॉफ़्टवेयर कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडलों को अनुकूलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

हाल ही में, ‘सूचना पत्रिका’ की रिपोर्ट के अनुसार, ओपनएआई एक नई पीढ़ी के प्रमुख मॉडल पर काम कर रहा है जिसे “ओरियन” के नाम से जाना जाता है। इसकी प्रदर्शन मौजूदा मॉडलों से बेहतर है, लेकिन पिछले मॉडल के महत्वपूर्ण उछाल की तुलना में, प्रगति काफी धीमी प्रतीत होती है। कर्मचारियों ने जब इस नए मॉडल का परीक्षण किया, तो पाया कि जीपीटी-3 से जीपीटी-4 के बीच के उछाल की तुलना में, ओरियन कुछ क्षेत्रों में स्पष्ट सुधार नहीं दिखाता, विशेष रूप से प्रोग्रामिंग के मामले में प्रदर्शन शायद विश्वसनीय नहीं हो सकता। इस चुनौती का सामना करने के लिए, ओपनएआई ने एक विशेष आधार टीम का गठन किया है।

बीजिंग ज़िहुआन कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान संस्थान और चीन की लोकलुभावन विश्वविद्यालय की हाईलिंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता学院 ने एक नवोन्मेषक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल ढांचे - MemoRAG को संयुक्त रूप से प्रस्तुत किया। यह ढांचा लंबे समय की स्मृति पर आधारित है, जिसका उद्देश्य खोज को बढ़ावा देने वाली पीढ़ी (RAG) तकनीक के विकास को प्रोत्साहित करना है, ताकि यह अधिक जटिल कार्यों को संभाल सके, केवल साधारण प्रश्नोत्तर तक सीमित न रहे।

मेटा रिऐलिटी लैब्स ने हाल ही में कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल "सापियन्स" की पेशकश की, जिसने मानव दृष्टि कार्यों को संभालने में महत्वपूर्ण प्रगति की है। यह मॉडल चित्र या वीडियो में लोगों और उनकी गतिविधियों का विश्लेषण और समझने के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया है, और इसे तीन सौ मिलियन से अधिक मानव छवियों पर कड़े प्रशिक्षण के माध्यम से विकसित किया गया है, जो जटिल वातावरण में उत्कृष्ट प्रदर्शन दिखाते हैं। सापियन्स की मुख्य विशेषताओं में 2D स्थिति अनुमान, शरीर के अंगों का विभाजन, गहराई का अनुमान और सतह नॉर्मल पूर्वानुमान शामिल हैं, जो इसे मानव शरीर की स्थिति को सटीक रूप से पहचानने, शारीरिक भागों को भेदने और पूर्वानुमान करने में सक्षम बनाता है।

कॉर्नेल विश्वविद्यालय और अन्य संस्थानों ने GPT-4o, Claude और Gemini जैसे जनरेटिव एआई मॉडलों पर भ्रांति मानक परीक्षण किए, जिसमें पाया गया कि इन मॉडलों द्वारा उत्पन्न भ्रांतियों मुक्त पाठ का अनुपात केवल लगभग 35% है, जो दर्शाता है कि एआई की विश्वसनीयता में अभी काफी सुधार की संभावना है। अध्ययन ने कानून, स्वास्थ्य, इतिहास जैसे विषयों पर विश्वसनीय स्रोतों के माध्यम से तथ्यों की जांच की और ऐसे प्रश्नों का सेट तैयार किया जिसमें विकिपीडिया में सम्मिलित नहीं किए गए विषय शामिल थे, परिणाम ने दिखाया कि OpenAI मॉडल का समग्र प्रदर्शन सबसे अच्छा था, लेकिन GPT-3.5 के मुकाबले सुधार सीमित था। अध्ययन ने यह भी स्पष्ट किया कि मॉडल का आकार और भ्रांति की आवृत्ति के बीच कोई संबंध नहीं है।

यूरोपीय संघ ने सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल (GPAI) प्रदाताओं के लिए नियमों पर परामर्श शुरू किया है, जिसका उद्देश्य उन्हें यूरोपीय संघ के कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम (AI Act) के कानूनी दायित्वों का पालन करने के लिए मार्गदर्शन प्रदान करना है, जो GPAI की "विश्वसनीयता" सुनिश्चित करता है। परामर्श तीन भागों में विभाजित है, जो पारदर्शिता, जोखिम वर्गीकरण और मूल्यांकन, और आचार संहिता की समीक्षा और निगरानी पर ध्यान केंद्रित करते हैं, ताकि संबंधित आचार संहिता विकसित की जा सके। प्रतिभागियों में GPAI प्रदाता, व्यवसाय, नागरिक समाज, अधिकार धारक और शैक्षणिक विशेषज्ञ शामिल हैं, और उनके फीडबैक आचार संहिता के विकास को प्रभावित करेगा, विशेष रूप से मॉडल प्रशिक्षण सामग्री के सारांश को लेकर।

शंघाई प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों ने CLAY नामक एक AI मॉडल विकसित किया है, जो पाठ या 2D चित्रों से विस्तृत 3D वस्तुओं का निर्माण कर सकता है। इसकी गुणवत्ता, विविधता और निर्माण की गति पिछले तकनीकों की तुलना में बेहतर है। CLAY का मुख्य हिस्सा एक मल्टी-रेज़ोल्यूशन वेरिएशनल ऑटोएन्कोडर और डिफ्यूजन ट्रांसफार्मर शामिल है, जो सीधे 3D सामग्री को संसाधित कर सकता है, बिना किसी रूपांतरण की आवश्यकता। 500,000 से अधिक 3D मॉडलों के प्रशिक्षण के माध्यम से, CLAY दैनिक वस्तुओं से लेकर जटिल जीवों तक की वस्तुएं उत्पन्न कर सकता है और अतिरिक्त इनपुट के जरिए सटीक नियंत्रण प्राप्त कर सकता है, जिससे शहरी दृश्यों और स्केच से 3D मॉडलों का पुनर्निर्माण किया जा सकता है।

आंतरिक डेटा से पता चलता है कि मार्च तक, OpenAI ने अपनी AI मॉडल एक्सेस की बिक्री के माध्यम से लगभग 10 अरब डॉलर की वार्षिक आय उत्पन्न की। यह उपलब्धि विशेष रूप से ध्यान आकर्षित करती है, क्योंकि OpenAI ने पिछले साल मध्य तक विशेष बिक्री टीम का गठन करना शुरू किया था। इसके विपरीत, विश्व के सबसे बड़े व्यवसाय और क्लाउड सॉफ़्टवेयर विक्रेता माइक्रोसॉफ्ट की Azure OpenAI सेवा हाल ही में केवल 10 अरब डॉलर की वार्षिक आय तक पहुंची।

Patronus AI ने एक कॉपीराइट जांच उपकरण जारी किया, जिसमें OpenAI के GPT-4 को उल्लंघन की सबसे गंभीर समस्या के रूप में इंगित किया गया। माइक्रोसॉफ्ट के इंजीनियरों ने चेतावनी दी कि एआई चित्र निर्माण उपकरण समाज के लिए खतरा उत्पन्न कर सकता है।

OpenAI ने वीडियो जनरेटिंग मॉडल Sora जारी किया है जो भौतिक दुनिया का यथार्थवादी अनुकरण करने में अत्यंत उत्कृष्ट है। गूगल ने भाषा मॉडल Gemini 1.5 Pro जारी किया है जो 1.0 Ultra के लगभग समान प्रदर्शन करता है और इसके टेक्स्ट की लंबाई 10 मिलियन तक विस्तारित की जा सकती है। ChatBot Arena प्लेटफ़ॉर्म पर Mistral-Next नामक एक मॉडल आया है, प्रारंभिक परीक्षण से पता चला है कि यह कम से कम एक विश्वसनीय मॉडल है। Sora ने दृष्टि परिवर्तक और प्रसार मॉडल के संयोजन का उपयोग किया है, जबकि Gemini 1.5 संभवतः अनुकूलित TPU का लाभ उठाता है।

माइक्रोसॉफ्ट ने GenAI टीम का गठन किया है, जिसका उद्देश्य छोटे और सस्ते कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल का विकास करना है। GenAI टीम भाषा मॉडल पर ध्यान केंद्रित करेगी, जो OpenAI के GPT-4 के समान हैं, लेकिन कम गणना संसाधनों का उपयोग करती हैं। इसे माइक्रोसॉफ्ट के उपाध्यक्ष मिशा बिलेनको द्वारा संचालित किया जाएगा और यह Azure क्लाउड विभाग का एक हिस्सा होगा। इसका लक्ष्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल की स्केलेबिलिटी और आर्थिकता को बढ़ाना है, सुपर कंप्यूटर पर संचालन की लागत को कम करना है। यह पहल क्लाउड पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता सेवाएं प्रदान करने वाली कंपनियों के लिए महत्वपूर्ण है, जो व्यापक हार्डवेयर पर समर्थित होने की क्षमता रखती है।

अनुसंधान टीम ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित डिटेक्टर विकसित किया है, जो सैटेलाइट चित्रों के माध्यम से समुद्र में तैरते प्लास्टिक की अधिक सटीक पहचान करता है। गहन तंत्रिका नेटवर्क आदि तकनीकों का उपयोग करते हुए, यह डिटेक्टर समुद्री प्लास्टिक को साफ करने के लिए अधिक सटीक स्थान निर्धारण प्रदान करता है। यह Sentinel-2 और PlanetScope चित्रों के साथ समुद्री कचरे की निरंतर निगरानी के लिए द्विगुणित दृश्य प्रदान करता है, जिससे तैरने की दिशा के मॉडल में सुधार होता है। यहां तक ​​कि खराब परिस्थितियों, जैसे बादलों के आवरण में, यह मॉडल समुद्री कचरे की सटीक पहचान करने में सक्षम है, जो पर्यावरण संरक्षण के लिए महत्वपूर्ण है।

IBM Watsonx.Governance टूलकिट लॉन्च करेगा, जो कंपनियों और सरकारों को जनरेटिव AI पर विश्वास बनाने में मदद करता है। Watsonx जोखिम प्रबंधन, पारदर्शिता बढ़ाने और भविष्य के कृत्रिम बुद्धिमत्ता नियामक अनुपालन की भविष्यवाणी करने के लिए टूलकिट प्रदान करता है। Watsonx का उपयोग करके, कंपनियां कृत्रिम बुद्धिमत्ता शासन प्रक्रिया का स्वचालन कर सकती हैं, मॉडलों की निगरानी और प्रबंधन कर सकती हैं।