अलीबाबा के दमो विश्वविद्यालय की टोंगय प्रयोगशाला ने हाल ही में ClearerVoice-Studio नामक एक वॉयस प्रोसेसिंग तकनीक को ओपन-सोर्स करने की घोषणा की है, जिसका उद्देश्य वॉयस गुणवत्ता और समझ में सुधार करना है। वॉयस तकनीक के व्यापक उपयोग के साथ, वॉयस गुणवत्ता की चिंता बढ़ती जा रही है, खासकर पर्यावरणीय शोर, गूंज और उपकरणों के माइक्रोफोन जैसी स्थितियों में, वॉयस प्रोसेसिंग तकनीक की मांग तेजी से बढ़ रही है।

हाल ही में, एक व्यवसायिक अनुसंधान कंपनी ने 2024 के जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मार्केट रिपोर्ट को जारी किया, जिसमें दिखाया गया कि यह बाजार पिछले कुछ वर्षों में तेजी से बढ़ा है। रिपोर्ट के अनुसार, जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मार्केट 2023 के 13.64 बिलियन डॉलर से बढ़कर 2024 में 18.1 बिलियन डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है, जिसका वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) 32.7% है। इस वृद्धि का मुख्य कारण कंप्यूटिंग क्षमता में सुधार, डेटा की व्यापक उपलब्धता, अनुसंधान और विकास की निरंतरता, उद्योग अनुप्रयोगों में वृद्धि और डीप लर्निंग में महत्वपूर्ण प्रगति है। चित्र स्रोत टिप्पणी: चित्र एआई द्वारा生成ित, चित्र का अधिकार

हाल ही में, Suno कंपनी ने अपने नवीनतम v4 संगीत निर्माण मॉडल के ऑडियो नमूनों को जारी किया। ये डेमो ऑडियो पिछले संस्करणों की तुलना में ध्वनि गुणवत्ता, धुन की विविधता और सुसंगतता में महत्वपूर्ण सुधार को दर्शाते हैं। Suno का v4 मॉडल गहन अध्ययन तकनीक का उपयोग करके विशाल संगीत डेटा पर प्रशिक्षण दिया गया है, जिसका उद्देश्य अधिक स्वाभाविक और समृद्ध संगीत रचनाएँ उत्पन्न करना है। पिछले संस्करणों की तुलना में, v4 मॉडल ऑडियो संश्लेषण में उत्कृष्टता से प्रदर्शन करता है, अधिक अभिव्यक्तिशील संगीत का निर्माण करता है, और संगीत की भावनात्मक अभिव्यक्ति को बढ़ाता है। श्रोताओं को नमूने सुनते समय स्पष्ट रूप से

स्टेबिलिटी एआई ने हाल ही में अपना नवीनतम डीप लर्निंग टेक्स्ट-टू-इमेज जनरेटिव मॉडल - स्टेबल डिफ्यूजन 3.5 लॉन्च किया। यह संस्करण तीन सुधारित ओपन-सोर्स मॉडल का समावेश करता है, जो विभिन्न उपयोगकर्ताओं की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें शोधकर्ता, व्यावसायिक ग्राहक और शौकीन शामिल हैं। जिसमें, स्टेबल डिफ्यूजन 3.5 लार्ज पूरी श्रृंखला का सबसे शक्तिशाली मॉडल है, जिसमें 81 बिलियन तक के पैरामीटर हैं। यह मॉडल अपनी उत्कृष्ट चित्र गुणवत्ता और संकेतों पर उच्च प्रतिक्रिया क्षमता के साथ पेशेवर उपयोगकर्ताओं के लिए अत्यधिक आकर्षक है।

चिकित्सा चित्र निदान के क्षेत्र में, मस्तिष्क की एनीरिज़्म का पता लगाना हमेशा एक चुनौती रहा है। लेकिन हाल ही में, गहन अधिगम पर आधारित एक मॉडल सफलतापूर्वक विकसित हुआ है, जो रेडियोलॉजिस्टों के लिए एक शक्तिशाली सहायक उपकरण प्रदान करता है। यह तकनीक न केवल मस्तिष्क की एनीरिज़्म की पहचान दर को बढ़ा सकती है, बल्कि चित्र व्याख्या और बाद की प्रक्रिया के समय को भी महत्वपूर्ण रूप से कम कर सकती है। शोधकर्ताओं का कहना है कि ऐसे उपकरण नैदानिक कार्य प्रवाह को बेहतर बनाने और मस्तिष्क की एनीरिज़्म के निदान में सुधार करने के लिए विशाल संभावनाएं रखते हैं। मस्तिष्क की एनीरिज़्म का समय पर और सटीक निदान उचित प्रबंधन रणनीतियों को शुरू करने, रोगी के परिणामों का अनुकूलन करने और इस बीमारी के प्रभाव को कम करने के लिए महत्वपूर्ण है।

2024 का नोबेल भौतिकी पुरस्कार जॉन्स जे. होपफील्ड और जेफ्री ई. हिन्टन को दिया गया, जो आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके मशीन लर्निंग के मूलभूत खोजों और आविष्कारों के लिए मान्यता है। उनका कार्य आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की नींव रखता है, जिससे मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग संभव हो सके। होपफील्ड ने एक संघटनात्मक स्मृति बनाई, जो डेटा में छवियों और अन्य प्रकार के पैटर्न को संग्रहीत और पुनर्निर्मित कर सकती है। हिन्टन ने एक विधि का आविष्कार किया, जो डेटा में गुणों को स्वायत्त रूप से खोज सकती है, जिससे तस्वीरों में विशिष्ट तत्वों की पहचान जैसी कार्यों को करने में मदद मिलती है।

हाल के वर्षों में, निष्क्रिय इमेजिंग तकनीक चित्रकला के अध्ययन और संरक्षण के क्षेत्र में तेजी से विकसित हुई है। मैक्रो एक्स-रे फ्लोरोसेंस (MA-XRF) विश्लेषण तकनीक इनमें से एक प्रमुख है, जो विशेषज्ञों को पेंट्स की पहचान करने, चित्रकला की तकनीकों का विश्लेषण करने और कलाकार के रचनात्मक प्रक्रिया को समझने के लिए महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करती है। हालाँकि, MA-XRF तकनीक विशाल और जटिल डेटा सेट उत्पन्न करती है, जो पारंपरिक डेटा विश्लेषण विधियों के लिए चुनौती पेश करती है। हाल ही में, इटालियन शोधकर्ताओं ने MA-XRF डेटा सेट के स्पेक्ट्रल विश्लेषण में डीप लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया, और एक पूरी तरह से नई विश्लेषण प्रणाली विकसित की।

वैज्ञानिकों ने एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम को सफलतापूर्वक प्रशिक्षित किया है ताकि सॅटेलाइट इमेज के माध्यम से विशाल बर्फ की चट्टानों का मानचित्रण किया जा सके, यह मानव से 10000 गुना तेज़ है। U-net एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए बर्फ की चट्टानों और अन्य विशेषताओं के बीच भेद करने की समस्या का समाधान किया गया, जिससे एक सौवे हिस्से में बर्फ की चट्टान का सतह क्षेत्र और रूपरेखा सटीकता से चित्रित किया जा सका। बर्फ की चट्टानों की निगरानी समुद्री सुरक्षा और वैज्ञानिक अनुसंधान के लिए महत्वपूर्ण है, यह तकनीक बर्फ की चट्टानों के आकार और आकार के बारे में नई जानकारी प्रदान करने की उम्मीद करती है। अनुसंधान से पता चलता है कि मशीन लर्निंग वैज्ञानिकों को दूरदराज के क्षेत्रों की लगभग रियलटाइम निगरानी करने में सक्षम बनाएगी, जिससे पोलर पर्यावरण अनुसंधान के लिए एक शक्तिशाली उपकरण प्रदान होगा।