हाल ही में बेंगलुरु में आयोजित 'निवेश कर्नाटका 2025' सम्मेलन में, प्रौद्योगिकी क्षेत्र के कई प्रमुख नेता एक साथ आए, ताकि भारत में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के परिवर्तनकारी क्षमता और इसके प्रभाव पर चर्चा की जा सके। गूगल DeepMind के वरिष्ठ निदेशक मनीष गुप्ता ने सम्मेलन में महत्वपूर्ण भाषण दिया, जिसमें उन्होंने तकनीकी नवाचार को प्रोत्साहित करते हुए उचित नियमों का निर्माण करने पर जोर दिया, ताकि जिम्मेदार विकास सुनिश्चित किया जा सके। चित्र स्रोत टिप्पणी: चित्र एआई द्वारा उत्पन्न किया गया है, चित्रों के लाइसेंस प्रदाता Midjourney। गुप्ता ने कहा,

गूगल DeepMind टीम ने आधिकारिक रूप से WebLI-100B डेटा सेट लॉन्च किया है, जो 1000 अरब चित्र - पाठ युग्मों का एक विशाल डेटा सेट है, जिसका उद्देश्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता दृश्य भाषा मॉडल की सांस्कृतिक विविधता और बहुभाषिकता को बढ़ाना है। इस डेटा सेट के माध्यम से, शोधकर्ता विभिन्न संस्कृतियों और भाषा पर्यावरण में दृश्य भाषा मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करने की आशा करते हैं, साथ ही विभिन्न उपसमूहों के बीच प्रदर्शन के अंतर को कम करने का प्रयास करते हैं, ताकि कृत्रिम बुद्धिमत्ता की समावेशिता बढ़ाई जा सके। दृश्य भाषा मॉडल (VLMs) को यह सीखने के लिए बड़े पैमाने पर डेटा सेट पर निर्भर रहना पड़ता है कि कैसे जोड़ना है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तेजी से विकसित होते युग में, माइक्रोसॉफ्ट के AI प्रमुख मुस्तफा सुलाइमान ने हाल ही में गूगल DeepMind से तीन प्रमुख वैज्ञानिकों को भर्ती किया है, ताकि माइक्रोसॉफ्ट की AI क्षेत्र में ताकत को बढ़ाया जा सके। ये नए सदस्य स्विट्ज़रलैंड के ज्यूरिख में माइक्रोसॉफ्ट के नए कार्यालय में शामिल होंगे, जो कंपनी की तकनीकी प्रगति में योगदान देंगे। चित्र स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा उत्पन्न किया गया है, चित्र अधिकार सेवा प्रदाता Midjourney के अनुसार, सुलाइमान ने इस सप्ताह घोषणा की कि उन्होंने पूर्व गूगल Deep के वैज्ञानिकों को सफलतापूर्वक आकर्षित किया।

हाल ही में दावोस में आयोजित विश्व आर्थिक मंच में, गूगल DeepMind के CEO डेमिस हसाबिस ने कहा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा डिज़ाइन की गई पहली दवाएं 2025 तक नैदानिक परीक्षणों में प्रवेश कर सकती हैं। हसाबिस Isomorphic Labs नामक DeepMind के दवा विकास कंपनी के प्रमुख भी हैं। उन्होंने कहा: "हमारा लक्ष्य इस साल के अंत से पहले कुछ AI द्वारा डिज़ाइन की गई दवाओं को नैदानिक परीक्षण में प्रवेश कराना है।"

जनरेटिव भाषा मॉडल को प्रशिक्षण से वास्तविक अनुप्रयोग में स्थानांतरित करने के दौरान कई चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। एक प्रमुख समस्या यह है कि मॉडल को साक्षात्कार चरण में सर्वोत्तम प्रदर्शन तक कैसे पहुंचाया जाए। वर्तमान उपाय, जैसे मानव प्रतिपुष्टि के माध्यम से सुदृढीकरण शिक्षण (RLHF), मुख्य रूप से मॉडल की जीत की दर को बढ़ाने पर केंद्रित हैं, लेकिन अक्सर साक्षात्कार के दौरान डिकोडिंग रणनीतियों, जैसे Best-of-N सैंपलिंग और नियंत्रण डिकोडिंग को नजरअंदाज करते हैं। इस प्रशिक्षण लक्ष्य और वास्तविक उपयोग के बीच का अंतर, संभावित रूप से दक्षता को कम कर सकता है, आउटपुट की गुणवत्ता और विश्वसनीयता को प्रभावित कर सकता है। इन समस्याओं के समाधान के लिए गूगल D

हाल ही में, गूगल DeepMind और रोबोटिक कंपनी Apptronik ने सहयोग की घोषणा की, जिसका उद्देश्य एक AI संचालित ह्यूमनॉइड रोबोट का सामूहिक विकास करना है जो गतिशील वातावरण में काम कर सके। यह सहयोग Apptronik के रोबोटिक हार्डवेयर और गूगल DeepMind की कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी को संयोजित करने के लिए है, ताकि जटिल वातावरण में काम करने वाले रोबोट का निर्माण किया जा सके। Apptronik की स्थापना 2016 में टेक्सास विश्वविद्यालय ऑस्टिन के मानव-रोबोट इंटरैक्शन प्रयोगशाला से हुई थी, और अब तक यह विकसित हो चुका है।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पारंपरिक तकनीकी क्षेत्र को पुनर्मोडेलिंग कर रहा है, मौसम पूर्वानुमान इसके नवीनतम प्रमाणों में से एक है। इस सप्ताह, गूगल DeepMind टीम ने GenCast नामक एक क्रांतिकारी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मौसम पूर्वानुमान मॉडल को जारी किया है और प्रामाणिक वैज्ञानिक पत्रिका 'नेचर' में अपने शोध परिणाम प्रस्तुत किए हैं। यह AI मॉडल अपनी प्रभावशीलता के लिए उल्लेखनीय है। शोधकर्ताओं ने तुलना करके पाया कि GenCast ने मौजूदा वैश्विक शीर्ष व्यावसायिक मौसम पूर्वानुमान प्रणाली - यूरोपीय मध्यमकालिक मौसम पूर्वानुमान केंद्र (ECMWF) के ENS सिस्टम को सटीकता में पीछे छोड़ दिया है। 2018 के माध्यम से।

हाल ही में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण व्यावसायिक बदलाव ने व्यापक ध्यान आकर्षित किया है, जूलियन श्रिट्वेइज़र ने AI अनुसंधान कंपनी Anthropic में शामिल होने की घोषणा की। यह शीर्ष शोधकर्ता, जिन्होंने गूगल DeepMind में पूरे दस साल बिताए, ने AlphaGo, AlphaZero और MuZero जैसे क्रांतिकारी परियोजनाओं के विकास में भाग लिया है और इसके लिए उन्हें व्यापक प्रशंसा प्राप्त हुई है। उन्होंने सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म X पर इस समाचार को साझा किया और अपनी उत्सुकता व्यक्त की।

गूगल DeepMind ने हाल ही में मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) के साथ मिलकर एक महत्वपूर्ण शोध成果 발표 किया। शोध टीम द्वारा विकसित किए गए नए स्व-संवेदन मॉडल Fluid ने पाठ-से-छवि उत्पादन के क्षेत्र में अभूतपूर्व प्रगति हासिल की है, और यह मॉडल 10.5 अरब पैरामीटर के पैमाने पर विस्तार के बाद उत्कृष्ट प्रदर्शन दिखा रहा है। यह शोध उद्योग की सामान्य धारणाओं को पलट देता है। पहले, स्व-संवेदन मॉडल भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में प्रमुख रहे हैं, लेकिन छवि उत्पादन के मामले में, उन्हें हमेशा Stable Diffusion और Google से कम माना गया है।

हाल ही में,超长上下文窗口的大型语言模型（LLMs） बहस का热点 बन गए हैं। ये मॉडल एक प्रॉम्प्ट में सहित कई लाख या यहां तक कि एक करोड़ निशान संभालने में सक्षम हैं, जो डेवलपर्स के लिए कई नई संभावनाएं खोल रहे हैं। परंतु, ये दीर्घ संदर्भ LLM वास्तव में प्राप्त हुई बड़ी जानकारी को कितनी अच्छी तरह समझ और उपयोग कर सकते हैं? इस प्रश्न का समाधान करने के लिए, गूगल DeepMind के शोधकर्ताओं ने Michelangelo नामक एक नया बेंचमार्क पेश किया है, जिसका उद्देश्य दीर्घ संदर्भ अनुमान क्षमताओं का मूल्यांकन करना है। शोध परिणाम दर्शाते हैं कि...

हाल ही में, गूगल DeepMind ने अपनी नवीनतम AI प्रणाली - AlphaChip की घोषणा की। यह प्रणाली कंप्यूटर चिप्स के विकास को तेज करने और अनुकूलित करने के लिए समर्पित है, AlphaChip द्वारा डिज़ाइन की गई चिप लेआउट पहले ही गूगल के AI एक्सेलेरेटर में लागू की जा चुकी है। AlphaChip का कार्यप्रणाली हमारे द्वारा पहले सुने गए AlphaGo और AlphaZero के समान है, जो सुदृढ़ीकरण सीखने की तकनीक का उपयोग कर तेजी से अनुकूलित चिप लेआउट उत्पन्न करता है। गूगल DeepMi

गूगल DeepMind अनुसंधान टीम ने हाल ही में एक महत्वपूर्ण突破 किया है, जिसने SCoRe (स्व-सुधार सुदृढीकरण शिक्षण के माध्यम से) नामक अभिनव तकनीक विकसित की है। यह तकनीक बड़े भाषा मॉडल (LLM) द्वारा आत्म-सुधार में लंबे समय से चल रहे चुनौती को हल करने के लिए बनाई गई है, जो कई मॉडलों या बाहरी जांच पर निर्भर किए बिना त्रुटियों को पहचानने और ठीक करने की क्षमता देती है। SCoRe तकनीक का मूल इसके दो-चरणीय दृष्टिकोण में है। पहला चरण मॉडल को अनुकूलित करता है।

गूगल DeepMind टीम ने कॉलेजों के साथ मिलकर एक नवोन्मेषी विधि विकसित की है जिसे जनरेटिव रिवॉर्ड मॉडल (GenRM) कहा जाता है, जिसका उद्देश्य जनरेटिव AI की विचार कार्यों में सटीकता और विश्वसनीयता को बढ़ाना है। GenRM सत्यापन प्रक्रिया को पाठ उत्पन्न करने के कार्य में शामिल करता है, जिससे मॉडल संभावित समाधानों को उत्पन्न और मूल्यांकन कर सकता है, जबकि श्रृंखलाबद्ध विचार (CoT) का समर्थन भी करता है, सत्यापन प्रक्रिया की संपूर्णता को बढ़ावा देता है। पारंपरिक विधियों की तुलना में, GenRM ने विभिन्न परीक्षणों में महत्वपूर्ण लाभ दिखाया है, सटीकता में 16% से 64% तक की वृद्धि की है, विशेष रूप से

गूगल DeepMind के गणितीय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल ने इस वर्ष के अंतरराष्ट्रीय गणित ओलंपियाड (IMO) प्रतियोगिता में अभूतपूर्व प्रगति की है। आधिकारिक जानकारी के अनुसार, औपचारिक गणितीय तर्क मॉडल AlphaProof और बेहतर ज्यामितीय समाधान मॉडल AlphaGeometry2 ने इस बार के IMO की छह समस्याओं में से चार का समाधान किया, जो मानव रजत पदक विजेताओं के स्तर के बराबर है।

हार्वर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने गूगल DeepMind टीम के साथ सहयोग करते हुए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टेक्नोलॉजी का उपयोग करके वर्चुअल चूहों के लिए एक आर्टिफिशियल ब्रेन बनाया है, जो जटिल वातावरण में उनके आंदोलनों को सटीकता से नियंत्रित करता है। यह नवाचार पत्रिका "नेचर" में प्रकाशित हुआ।

गूगल DeepMind के संस्थापक डेमिस हसाबीस का मानना है कि OpenAI का आकार में विस्तार मूल नवाचार नहीं लाता है। हसाबीस ने स्वीकार किया कि उन्होंने पहले एआई की मांग और स्वीकृति को कम आंका। हसाबीस ने कहा कि आकार का विस्तार मूल नवाचार नहीं है, और यह कहा कि OpenAI ने नवाचार नहीं किया है। डेमिस हसाबीस ने कहा कि तकनीक के इतिहास में आकार का विस्तार असामान्य होता है, आमतौर पर गुणवत्ता की बदलाव के लिए अनुसंधान परिणामों की आवश्यकता होती है।

तंत्रिका नेटवर्क की विशेषताओं के कारण यह प्रतिकूल हमलों का प्रभावी शिकार बनता है। गूगल DeepMind के नवीनतम अनुसंधान से पता चलता है कि मानव निर्णय भी इस प्रकार के प्रतिकूल विक्षेप से प्रभावित होते हैं। मानव तंत्रिका नेटवर्क और कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के बीच संबंध क्या है? अनुसंधान से पता चलता है कि हमारा पूर्व का दृष्टिकोण गलत हो सकता है! मानव निर्णय भी इस प्रकार के प्रतिकूल विक्षेप से प्रभावित होते हैं।

गूगल DeepMind की रोबोट टीम ने तीन नई प्रगति की घोषणा की है, जिसका उद्देश्य रोबोटों को जटिल परिस्थितियों में तेजी से, बेहतर और सुरक्षित निर्णय लेने में मदद करना है। इनमें से एक एक सिस्टम है जो प्रशिक्षण डेटा एकत्र करने के लिए है, जो 'रोबोट संविधान' से लैस है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि रोबोटों के कार्य करते समय मानवता को नुकसान न पहुंचे।

OpenAI ने घोषणा की है कि उसकी वार्षिक आय $1.3 बिलियन है, जो प्रति माह $100 मिलियन के आय के साथ है, जो वर्ष-दर-वर्ष 4500% की वृद्धि है। गूगल DeepMind की 2022 की आय वर्ष-दर-वर्ष 21% कम हो गई, जबकि लाभ 40% घट गया। OpenAI ने $100 बिलियन तक पूंजी जुटाने की योजना बनाई है और उज्जवल भविष्य की अपेक्षा की है। जनरेटिव AI AI उद्योग का नेतृत्व कर रहा है, और OpenAI को अब ध्यान में रखा जा रहा है। AI कंपनियों को बाजार की मांग को पूरा करने और निरंतर वृद्धि को प्राप्त करने के लिए निरंतर नवाचार करने की आवश्यकता है।

गूगल DeepMind स्वायत्त भाषाई एजेंट का अध्ययन करने की योजना बना रहा है, जो बड़े भाषाई मॉडलों के उपयोग को बढ़ाने के लिए स्वायत्त भाषाई एजेंट को तात्कालिक इंजीनियरिंग, आत्म-संकेत और मेमोरी जैसी तकनीकों के द्वारा दिए गए लक्ष्यों को स्वायत्त ढंग से पूरा करने के लिए सक्षम बनाएगा। अनुसंधानकर्ताओं ने स्वायत्त AI एजेंट के विकास से पहले अधिक सुरक्षा अनुसंधान करने की आवश्यकता को रेखांकित किया है। DeepMind गूगल की अगली पीढ़ी के मल्टी-मॉडल मॉडल श्रृंखला Gemini का निर्माण कर रहा है। गूगल अपने एप्लिकेशन सूट में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तकनीक को अधिक स्वायत्त रूप से एकीकृत करेगा।