हाल ही में, खबरें आई हैं कि मेटा एक नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता सर्च इंजन विकसित कर रहा है, जिसका उद्देश्य गूगल और माइक्रोसॉफ्ट पर निर्भरता को कम करना है। 'द इनफॉर्मेशन' की रिपोर्ट के अनुसार, यह सर्च इंजन मेटा के एआई चैट बॉट में ताजातरीन घटनाओं के लिए एआई द्वारा उत्पन्न सर्च सारांश प्रदान करेगा। वर्तमान में, मेटा का चैट बॉट इंस्टाग्राम और फेसबुक में हाल की खबरों के बारे में उत्तर देने के लिए गूगल और माइक्रोसॉफ्ट के बिंग पर निर्भर है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तेजी से विकास के कारण, एक अंतरराष्ट्रीय शोध टीम यूरोप के एआई भाषा मॉडल के विकास के लिए रास्ता तैयार कर रही है। उन्होंने MOSEL (Massive Open-source compliant Speech data for European Languages) नामक प्रोजेक्ट पेश किया है, जिसमें यूरोपीय संघ की 24 आधिकारिक भाषाओं के लिए एक व्यापक ओपन-सोर्स वॉयस डेटासेट तैयार किया गया है। यह कदम यूरोप के ओपन एआई भाषा मॉडल के विकास को बढ़ावा देने और वर्तमान में अंग्रेजी द्वारा चुनौती देने का उद्देश्य रखता है।

हाल ही में संपन्न MTV म्यूजिक वीडियो पुरस्कार (VMAs) में, दर्शक न केवल सितारों के शानदार प्रदर्शन से मंत्रमुग्ध हुए, बल्कि उनके भव्य कपड़ों की भी तारीफ करते रहे। प्रशंसकों को इन रेड कार्पेट लुक्स की नकल करने का अवसर प्रदान करने के लिए, Paramount और टेक कंपनी Shopsense AI ने सहयोग किया और एक नई तकनीक पेश की। इस तकनीक के जरिए दर्शकों को लाइव प्रसारण के दौरान अपने पसंदीदा लुक्स की तस्वीरें खींचने और Shopsense के सिस्टम के माध्यम से समान कपड़े खोजने का अवसर मिलता है।

Apache Cassandra 5.0 का आधिकारिक विमोचन, डेटा प्रबंधन की दक्षता को महत्वपूर्ण तरीके से बढ़ाता है, AI क्षमताओं और प्रदर्शन अनुकूलन को शामिल करता है। प्रमुख अपडेट में पूरी तरह से नया स्टोरेज एटैच्ड इंडेक्स (SAI) कार्य शामिल है, जो अधिक लचीले और कुशल गैर-प्राथमिक कुंजी क्वेरी की अनुमति देता है, द्वितीयक इंडेक्स के उपयोग को सरल बनाता है और प्रणाली पर बोझ को कम करता है। इस संस्करण में वेक्टर सर्च और वेक्टर डेटा प्रकार जोड़े गए हैं, जो AI, मशीन लर्निंग परियोजनाओं का समर्थन करते हैं, सिफारिशों, धोखाधड़ी की पहचान, छवि पहचान आदि अनुप्रयोगों के प्रभाव को बढ़ाते हैं। संकुचन रणनीतियों की एकरूपता और नए डेटा संरचना का परिचय, डेटा की प्रबंधन में सुधार करता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तेजी से विकास के चलते, 百度贴吧 का बौद्धिक कष्ट एआई प्रशिक्षण के लिए महत्वपूर्ण डेटा स्रोत के रूप में अप्रत्याशित रूप से उभरा है, जिससे उच्च गुणवत्ता वाले डेटा की पारंपरिक धारणाओं को चुनौती मिलती है। यह समुदाय अपनी हास्यास्पद और विनोदी सामग्री के कारण प्रश्नोत्तर, दिमागी तूफान और अन्य परीक्षणों में प्रसिद्ध प्लेटफार्मों को पीछे छोड़ते हुए, एआई प्रशिक्षण डेटाबेस में से एक बन गया है। शोध में पाया गया है कि बौद्धिक कष्ट की बोलचाल की, बहु-चरणीय प्रश्नोत्तर सामग्री एआई को मानव संचार के तरीके के करीब लाने में मदद करती है। एआई मानव हास्य को समझने में सीमाएं रखता है, जबकि बौद्धिक कष्ट की चुटकुले तर्क संगतता, शब्दों की समृद्धि और जीवन के अवलोकन के माध्यम से एआई के लिए मूल्यवान सामग्री प्रदान करते हैं।

Neo4j ने अपने पूरी तरह से प्रबंधित क्लाउड ग्राफ़ डेटाबेस सेवा AuraDB पर एक महत्वपूर्ण अपडेट लॉन्च किया है, जो उपयोगिता और डेटा प्रोसेसिंग दक्षता में वृद्धि करता है, जिससे डेटा पढ़ने की क्षमता 15 गुना बढ़ गई है। अपडेट में जनरेटिव AI सहायक को शामिल किया गया है, जिसमें OpenAI के बड़े भाषा मॉडल का उपयोग किया गया है, जो रीयल-टाइम में क्वेरी ऑप्टिमाइजेशन, स्पष्टीकरण और सुझाव प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता केवल प्राकृतिक भाषा के प्रश्न输入 करके तेजी से डेटा अंतर्दृष्टि निकाल सकते हैं। इसके अलावा, नया NeoDash उपकरण उपयोगकर्ताओं को बिना किसी कोड के डैशबोर्ड तैयार करने की अनुमति देता है।

आधुनिक संबंध डेटाबेस में, कार्डिनालिटी अनुमान (CE) तकनीक क्वेरी निष्पादन योजना को अनुकूलित करने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है, जो सीधे क्वेरी की दक्षता और डेटाबेस के प्रदर्शन को प्रभावित करती है। पारंपरिक कार्डिनालिटी अनुमान विधियाँ सरलीकृत धारणाओं पर आधारित होती हैं, और आमतौर पर जटिल क्वेरी पूर्वानुमान पर अच्छी प्रदर्शन नहीं करती हैं, जबकि शिक्षण आधारित CE मॉडल अधिक सटीक पूर्वानुमान प्रदान कर सकते हैं, लेकिन लंबे प्रशिक्षण समय, बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता और प्रणालीगत मूल्यांकन की कमी जैसी समस्याओं का सामना करते हैं। इस चुनौती को हल करने के लिए, गूगल अनुसंधान टीम ने CardBench बेंचमार्क परीक्षण ढांचा लॉन्च किया, जो 20 से अधिक वास्तविक विश्व डेटाबेस और हजारों क्वेरियों को एकीकृत करता है।

अनुसंधानकर्ता नाफ्थाली डोइच ने पाया कि सैकड़ों ओपन-सोर्स बड़े भाषा मॉडल (LLM) बनाने वाले सर्वरों और दर्जनों वेक्टर डेटाबेस में भारी मात्रा में संवेदनशील जानकारी लीक होने की समस्या है। यह समस्या तब उत्पन्न हुई जब कंपनियों ने कार्यप्रवाह में AI को जल्दी शामिल करने के दौरान संबंधित उपकरणों की सुरक्षा की अनदेखी की। उन्होंने 438 Flowise सर्वरों को हैक करके संवेदनशील डेटा को उजागर किया, जिसमें GitHub एक्सेस टोकन, OpenAI API कुंजियाँ, Flowise पासवर्ड और API कुंजियाँ शामिल हैं। इसके अलावा, उन्हें यह भी पता चला कि

टेक्नोलॉजी दिग्गज Oracle ने हाल ही में HeatWave GenAI क्लाउड सेवा का अनावरण किया है, जो इस अभिनव उत्पाद का उद्देश्य व्यवसायों को व्यापक सृजनात्मक AI और मशीन लर्निंग समाधान प्रदान करना है। इस सेवा में कई अत्याधुनिक सुविधाएँ एकीकृत हैं, जिसमें डेटाबेस के भीतर बड़े भाषा मॉडल शामिल हैं, जो लेनदेन और लेकहाउस स्तर के विश्लेषण में स्वचालन को सक्षम बनाती हैं।

OpenAI ने अग्रणी रीयल-टाइम एनालिसिस डेटाबेस Rockset का अधिग्रहण करने की घोषणा की, जो विश्व स्तरीय डेटा इंडेक्सिंग और क्वेरी फ़ीचर्स प्रदान करता है। अधिग्रहण के बाद, OpenAI अपनी क्षमताओं को ChatGPT में इंटीग्रेट करने की योजना बना रहा है।

'ऑरेंज पेपर' को 5 मई के अंत में बaidu वेंकु द्वारा पेश किया गया था, और इसके समग्र एआई नेटिव उत्पाद की विशेषताओं ने व्यापक ध्यान आकर्षित किया। यह पेशेवर ज्ञान खोज और प्रश्नोत्तर, लंबी चित्रात्मक समझ और उत्पादन, गहन संपादन और व्यवस्थितकरण, क्रॉस-मोडल स्वतंत्र रचना आदि क्षमताओं को एकीकृत करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं की पेशेवर क्षेत्र में अन्वेषण, लेखन, संपादन आदि की सभी आवश्यकताओं को पूरा किया जा सके।

अमेरिकी सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म Reddit और Google ने एक समझौता किया है, जिसकी कीमत लगभग 60 मिलियन अमेरिकी डॉलर प्रति वर्ष है। स्प्रिंगर पब्लिशिंग ग्रुप और OpenAI ने सहयोग किया है, जो समाचार उद्योग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक को गहराई से एकीकृत करने वाला पहला प्रकाशन संस्थान बन गया है। OpenAI और Axel Springer ने भी एक सहयोग समझौता किया है, जो दर्शाता है कि भविष्य के बड़े मॉडल प्रशिक्षण के लिए डेटा प्रदाता को भुगतान किया जा सकता है। प्रकाशन उद्योग के पास समृद्ध इलेक्ट्रॉनिक चित्र संसाधन हैं, जो बड़े मॉडल प्रशिक्षण के लिए महत्वपूर्ण डेटा सेट के रूप में उभरने की उम्मीद कर रहे हैं।

नए साल की शुरुआत के साथ, मिडजर्नी कंपनी द्वारा कलाकारों के作品 का उपयोग करके एआई को प्रशिक्षित करने पर विवाद खड़ा हो गया। कलाकारों की तीखी प्रतिक्रियाएं आई हैं, और कंपनी पर उल्लंघन का आरोप लगाया गया है, जिसके परिणामस्वरूप कानूनी मुकदमे भी दर्ज किए गए हैं। इसमें प्रसिद्ध कलाकार जैसे बैंक्सी, एंडी वारहोल आदि शामिल हैं, जिसने व्यापक ध्यान आकर्षित किया है।

मिडजर्नी द्वारा प्रशिक्षित एआई के लिए कलाकारों की डेटाबेस सूची लीक में प्रसिद्ध कलाकारों जैसे बैंकी, डेविड हॉकनी शामिल हैं। इस लीक ने सोशल मीडिया पर आलोचना को जन्म दिया, जिसमें 16000 से अधिक कलाकार शामिल हैं, जो कि कॉपीराइट मुकदमे को जन्म देता है। मिडजर्नी के सीईओ ने पुष्टि की है कि एआई प्रशिक्षण के लिए 4000 से अधिक कलाकारों के नामों का उपयोग किया गया है।

रिलेशनल डेटाबेस SQL के बंधनों से मुक्त होकर अधिक लचीले डेटाबेस को अपनाएंगे। वेक्टर डेटाबेस उच्च-आयामी डेटा को संभालने में सक्षम होने के कारण सिफारिश प्रणालियों, छवि पहचान आदि के क्षेत्रों में उभरेंगे। कंपनियाँ डेटा लेक में अव्यवस्थित डेटा का उपयोग करके मल्टीमॉडल मॉडल के प्रशिक्षण की शुरुआत करेंगी। जिन कंपनियों को डेटा गवर्नेन्स का समर्थन प्राप्त नहीं है, उन्हें AI लागू करते समय कठिनाइयों का सामना करना पड़ेगा। ज्ञान ग्राफ़ उपयोगकर्ताओं को डेटा द्वीपों को समाप्त करने में मदद करेगा।

अली क्लाउड ने मुफ्त ओपन-सोर्स डेटाबेस एआई एल्गोरिदम पायलटस्कोप लॉन्च किया है। पायलटस्कोप डेटाबेस में एआई एल्गोरिदम का एक-क्लिक तैनाती लागू करता है, जिससे पाइलटस्कोप में क्वेरी ऑप्टिमाइजेशन जैसे कार्यों की गति 1 से 2 गुना बढ़ जाती है। पायलटस्कोप पहले से ही अली क्लाउड के अंदर पायलट एप्लिकेशन में उपयोग किया गया है और मुफ्त में ओपन-सोर्स किया गया है।

बड़े मॉडल के युग में, वेक्तर डेटाबेस अपरिहार्य सहयोगी बन गया है। वेक्तर डेटाबेस के माध्यम से, बड़े मॉडल को दीर्घकालिक स्मृति क्षमताएँ मिली हैं, जो भ्रांतियों और डेटा अपडेट में समय की देरी को हल करती हैं। वेक्तर डेटाबेस न केवल डेटा सुरक्षा को बढ़ाता है, बल्कि बड़े मॉडल को विशाल, वास्तविक समय के डेटा समर्थन प्रदान करता है।.tencent क्लाउड वेक्तर डेटाबेस का तेजी से विकास यह दर्शाता है कि बड़े मॉडल और डेटा प्रौद्योगिकियाँ मिलकर कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपयोग के प्रवाह को बढ़ा रही हैं।

टेंसेंट क्लाउड का वектор डेटाबेस पूर्ण सार्वजनिक परीक्षण के लिए उपलब्ध है, जो बड़े मॉडल के लिए डेटा वेक्टराइजेशन, स्टोरेज और क्वेरी दक्षता में सुधार के समाधान प्रदान करता है। यह बड़े मॉडल के प्री-ट्रेनिंग की उच्च लागत, भ्रांति, दीर्घकालिक स्मृति और ज्ञान अद्यतन की कमी को हल करता है और अब तक टेंसेंट के 40 से अधिक आंतरिक व्यवसायों और कई सार्वजनिक क्लाउड बाहरी ग्राहकों को सेवा प्रदान कर चुका है।

📖पुरानी भाषा का डिजिटलीकरण: परियोजना समूह ने एआई तकनीक का उपयोग करके पुरानी भाषा के वर्णों को डिजिटली कोडिंग के लिए एक खोज डेटाबेस स्थापित किया।🌟संस्कृति का संरक्षण: डेटाबेस का विमोचन भाषा की सभ्यता की रक्षा के लिए एक महत्वपूर्ण कदम है, जो पारंपरिक संस्कृति के डिजिटलीकरण में सहायता कर सकता है।🔍एआई का उपयोग: यह परियोजना दर्शाती है कि एआई संस्कृति के संरक्षण में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है, पारंपरिक संस्कृति के डिजिटलीकरण के लिए नए विचार प्रदान करता है।