हाल ही की एक आंतरिक रणनीतिक बैठक में, गूगल के मुख्य कार्यकारी अधिकारी सुंदर पिचाई ने कंपनी के भविष्य की दिशा को स्पष्ट रूप से बताया। उन्होंने कहा कि 2025 गूगल के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण वर्ष होगा और यह बताया कि कंपनी को एआई प्रौद्योगिकी का उपयोग करके उपयोगकर्ताओं की वास्तविक समस्याओं को हल करने पर अधिक ध्यान केंद्रित करना चाहिए। पिचाई ने कहा: “हमें इस क्षण की तात्कालिकता को गहराई से समझना चाहिए और कंपनी के अंदर की गति को तेज करना चाहिए। वर्तमान प्रतिस्पर्धात्मक दबाव बहुत अधिक है।”

हाल ही में, गूगल की गहन शिक्षा टीम और कई विश्वविद्यालयों के शोधकर्ताओं ने 'MegaSaM' नामक एक नई प्रणाली जारी की है, जो सामान्य गतिशील वीडियो से तेजी से और सटीक रूप से कैमरा पैरामीटर और गहराई मानचित्र का अनुमान लगा सकती है। इस तकनीक के आगमन से हमारे दैनिक जीवन में रिकॉर्ड किए गए वीडियो में अधिक संभावनाएं होंगी, विशेष रूप से गतिशील दृश्यों की कैप्चरिंग और विश्लेषण में। पारंपरिक संरचना से गति पुनर्निर्माण (SfM) और मोनोकुलर समाकालिक स्थान और मानचित्र निर्माण (SLAM) के मामले में।

हाल ही में, एक ओपन-सोर्स परियोजना जिसका नाम Ultralight-Digital-Human है, विकासकर्ता समुदाय में व्यापक ध्यान आकर्षित कर रही है। इस परियोजना ने मोबाइल पर डिजिटल मानव तकनीक के तैनाती की समस्या को सफलतापूर्वक हल किया है, जिससे सामान्य स्मार्टफोन पर डिजिटल मानव एप्लिकेशन को वास्तविक समय में चलाना संभव हो गया है, संबंधित तकनीक के प्रसार में नए अवसर प्रदान कर रहा है। यह अत्यंत हल्का डिजिटल मानव मॉडल नवाचारात्मक गहन शिक्षा तकनीक का उपयोग करता है, एल्गोरिदम ऑप्टिमाइजेशन और मॉडल संकुचन के माध्यम से, बड़े डिजिटल मानव प्रणाली को इस हद तक आकार में लाने में सफल रहा है कि इसे मोबाइल उपकरणों पर सुचारू रूप से चलाया जा सके। प्रणाली वास्तविक समय समर्थन करती है

AI चित्रण एक क्रांतिकारी छवि निर्माण तकनीक है, जो गहन शिक्षण एल्गोरिदम, विशेष रूप से जनरेटिव प्रतिकृति नेटवर्क (GAN) और फैलाव मॉडल के आधार पर आधारित है। यह विधि विशाल मात्रा में छवि डेटा का विश्लेषण करके मानव चित्रण कौशल को सीखती और अनुकरण करती है, जिससे नए दृश्य कार्यों का निर्माण होता है। AI चित्रण न केवल वास्तविक दुनिया की जटिलताओं को सटीक रूप से पकड़ने और पुन: प्रस्तुत करने में सक्षम है, बल्कि यह विभिन्न कलात्मक शैलियों को भी融合 करता है, जो अद्भुत रचनात्मकता और कल्पना को प्रदर्शित करता है। इस तकनीक का मूल तत्व अमूर्त पाठ वर्णन को ठोस दृश्य अभिव्यक्ति में परिवर्तित करना है।

गहन शिक्षा पर आधारित सॉफ़्टवेयर सुरक्षा पहचान प्रणाली डिजिटल युग के सुरक्षा निरीक्षक की तरह होती है, जो सॉफ़्टवेयर की कमजोरियों को कुशलता से पहचानती है। हालाँकि, EaTVul नामक एक अध्ययन ने इस क्षेत्र में एक नई चुनौती को उजागर किया है। EaTVul एक अभिनव विघटन आक्रमण रणनीति है, जो कमजोर कोड को संशोधित करके गहन शिक्षण आधारित पहचान प्रणालियों को गलत पहचानने के लिए मजबूर करती है,_SUCCESS दर 83% से 100% तक होती है। इसके काम करने का तंत्र में महत्वपूर्ण नमूने खोजने के लिए सहयोगी वेक्टर मशीन का उपयोग, महत्वपूर्ण विशेषताओं की पहचान के लिए ध्यान तंत्र, भ्रामक डेटा उत्पन्न करने के लिए एआई चैटबॉट, और धुंधला आनुवंशिक एल्गोरिदम शामिल हैं।

बायडू ने 2024 WAVE SUMMIT गहरे अधिगम डेवलपर सम्मेलन में, मुख्य तकनीकी अधिकारी वांग हाइफेंग द्वारा वंशिन बड़ा मॉडल 4.0 टर्बो संस्करण का आधिकारिक विमोचन किया। यह नया संस्करण गति और प्रभाव में महत्वपूर्ण सुधार के साथ आता है और आधिकारिक वेबसाइट yiyan.baidu.com पर लाइव है। वंशिन बड़ा मॉडल 4.0 टर्बो की उत्तर देने की गति में महत्वपूर्ण सुधार हुआ है, और हजार शब्दों से अधिक की लंबी सामग्री केवल 20 सेकंड में उत्पन्न की जा सकती है, साथ ही सामग्री की गुणवत्ता भी उच्च है।

एक हाल ही में प्रसिद्ध पत्रिका 'नेचर कम्युनिकेशंस' में प्रकाशित शोध में, न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय, ग्लासगो विश्वविद्यालय सहित विभिन्न संस्थानों के शोधकर्ताओं ने एक उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रोग्राम सफलतापूर्वक विकसित किया है, जो सबसे सामान्य फेफड़ों के कैंसर के प्रकार - एडेनोकर्किनोमा का सटीक निदान कर सकता है और पुनरावृत्ति के जोखिम की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है, जो फेफड़ों के कैंसर निदान और उपचार के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है।