अलीपे ने समय पर वार्षिक सारांश जारी किया है, उपयोगकर्ता अब अलीपे के मुख्य पृष्ठ को खींचकर या 'झी बग' ऐप को डाउनलोड करके और 'मेरे 2024' में प्रवेश करके अपनी व्यक्तिगत एआई वार्षिक सारांश देख सकते हैं। यह सारांश उपयोगकर्ताओं के प्रत्येक महीने के खर्च, खर्च के प्रकार और कुल खर्च और आय जैसी वित्तीय स्थिति को विस्तृत रूप से प्रस्तुत करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को पूरे वर्ष का वित्तीय अवलोकन प्रदान किया जाता है।

हाल ही में, गूगल ने अपने क्रोम ब्राउज़र के F12 डेवलपर टूल में एक नई AI सुविधा जोड़ी है, जो डेवलपर्स को वेबसाइट डिबगिंग अनुभव को और अधिक कुशल बनाने के लिए लक्षित है। इस सुविधा के माध्यम से, डेवलपर्स AI की शक्तिशाली क्षमताओं का उपयोग करके कोड की समस्याओं का त्वरित विश्लेषण और समाधान कर सकते हैं, जिससे विकास की क्षमता में वृद्धि होती है। इस AI सुविधा का उपयोग करना बहुत सरल है। डेवलपर्स को बस किसी भी वेबसाइट पर F12 कुंजी दबानी होती है, डेवलपर टूल खोलना होता है, फिर दाएँ ऊपरी कोने में गियर बटन पर क्लिक करके सेटिंग में प्रवेश करना होता है। फिर, “AI Innov

हाल ही में, ChatGPT उपयोगकर्ताओं ने एक बेहद अजीब घटना का पता लगाया: जब विशेष नामों जैसे कि David Mayer के बारे में पूछा जाता है, तो चैटबॉट तुरंत ठहर जाता है या प्रतिक्रिया देने से इनकार कर देता है। इस अजीब व्यवहार ने तुरंत व्यापक अटकलों और चर्चा को जन्म दिया। जांच-पड़ताल में पता चला कि इन नामों में शामिल हैं Brian Hood, Jonathan Turley, David Faber आदि। पहली नज़र में ये नाम एक-दूसरे से कोई संबंध नहीं रखते लेकिन गहराई से विश्लेषण करने पर पता चलता है कि ये लोग विशेष सार्वजनिक घटनाओं या निजी मुद्दों से जुड़े हैं।

2024 के हांग्जो क्लाउड क्वि सम्मेलन में, अली क्लाउड ने पूरी तरह से उन्नत टोंगयी लिंगमा का अनावरण किया, उन्नत टोंगयी लिंगमा अब कुछ वाक्यों के माध्यम से आवश्यकताओं की समझ, कार्य विभाजन, कोड लेखन, बग सुधार और परीक्षण जैसे कई विकास कार्यों को तेजी से पूरा कर सकती है। उन्नयन से पहले, टोंगयी लिंगमा केवल कुछ बुनियादी सहायक प्रोग्रामिंग कार्यों को निष्पादित कर सकती थी, अब यह प्रगति डेवलपर्स के लिए उपयोगी होगी, केवल कुछ ही मिनटों में एक अनुप्रयोग को शून्य से विकसित करना संभव होगा, विकास दक्षता में कई गुना वृद्धि! जानकारी के अनुसार, टोंगयी लिंगमा के लॉन्च के बाद से, यह पहले से ही कई प्रसिद्ध कंपनियों में सफलतापूर्वक स्थापित हो चुका है, जिसमें

आज, मिटा एआई खोज ने प्रोग्रामिंग प्रश्नों के लिए अपग्रेड की घोषणा की। मिटा एआई खोज की नई विशेषताओं में कोड को एक-क्लिक में चलाने की क्षमता शामिल है, जिसका अर्थ है कि उपयोगकर्ता सीधे एआई द्वारा उत्पन्न कोड के निष्पादन के परिणाम देख सकते हैं। इसके अतिरिक्त, मिटा एआई खोज ने प्रोग्रामिंग त्रुटियों के लिए डीबग सुविधा को भी मजबूत किया है, जिससे उपयोगकर्ताओं को संकलन या रनटाइम में आने वाली समस्याओं को जल्दी से हल करने में मदद मिलती है।

एक तकनीकी दुनिया में उठे "महान परिवारों के द्वंद्व" में, OpenAI द्वारा वित्त पोषित Cursor प्लेटफार्म ने अचानक अपने डिफ़ॉल्ट मॉडल को Claude में बदलने की घोषणा की, यह कदम अप्रत्याशित और अत्यधिक विवादास्पद था। प्रोग्रामरों ने इस पर ज़बरदस्त प्रतिक्रिया दी, यहां तक कि वे Cursor का उपयोग करने के लिए दोगुनी कीमत चुकाने को तैयार थे, जिससे यह GitHub Copilot की तुलना में कहीं अधिक लोकप्रिय हो गया। Cursor आकर्षक है, केवल इसके शक्तिशाली "बग़ावत करने वाले" Claude-3.5-Sonnet मॉडल के कारण नहीं, बल्कि इसके नवीनतम कार्यक्षमता के कारण भी जैसे "प्रकाश"।

Anthropic ने अपने बग बाउंटी कार्यक्रम का विस्तार करने की घोषणा की है, जिसका उद्देश्य एक "अगली पीढ़ी के एआई सुरक्षा शमन प्रणाली" का परीक्षण करना है, जो मुख्य रूप से "सार्वभौमिक जेलब्रेक हमले" की पहचान और रक्षा पर केंद्रित है। विशेष रूप से उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों, जिसमें CBRN रक्षा और साइबर सुरक्षा शामिल हैं, पर ध्यान केंद्रित किया गया है। प्रतिभागियों को नए सुरक्षा प्रणाली का पूर्वावलोकन करने का अवसर मिलेगा, कमजोरियों की खोज करने या सुरक्षा उपायों को बायपास करने का अवसर मिलेगा, जिसमें अधिकतम इनाम 15000 डॉलर है। यह पहल एआई प्रणाली की सुरक्षा को बढ़ाने के लिए है, सुरक्षा शोधकर्ताओं को संभावित खतरों की पहचान और समाधान में सहयोग करने के लिए आमंत्रित करती है, और एआई उद्योग में सुरक्षा प्रबंधन के लिए एक मानक स्थापित करती है।

एंटीबायोटिक प्रतिरोध की समस्या ने वैश्विक स्तर पर भारी मौतों का कारण बना है और यह जन स्वास्थ्य के लिए एक गंभीर जोखिम बन गई है। हाल के शोध में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकी की सहायता से, हजारों प्रकारों को छानकर, एक नए प्रकार के एंटीबायोटिक Protegrin-1.2 का सफलतापूर्वक डिज़ाइन किया गया है, जो बैक्टीरिया को प्रभावी ढंग से खत्म करता है और मानव कोशिकाओं को नुकसान को भी काफी कम करता है। यह शोध टेक्सास विश्वविद्यालय के डॉक्टर ब्रायन डेविस द्वारा नेतृत्व किया गया, जिन्होंने SLAY नामक प्रणाली का उपयोग करके बड़ी संख्या में एंटीबायोटिक पेप्टाइड्स का चयन किया, और अंततः इस नए प्रकार के चयनात्मक एंटीबायोटिक की खोज की। प्रयोगों से यह दिखाया गया है कि Protegrin-1.

AI चित्रकार ने "चाय के कप में बर्फ़ीले कोला" जैसी विशिष्ट स्थितियों को उत्पन्न करते समय कठिनाई का सामना किया, जो पाठ-चित्र असंगति की समस्या को उजागर करता है। शंघाई जियाओ टोंग विश्वविद्यालय के डॉक्टर ज़ाओ जुंटू और उनकी टीम ने पता लगाया कि यहां तक कि सबसे उन्नत AI मॉडल भी पाठ विवरण के जटिल अवधारणाओं को सटीक रूप से समझने और लागू करने में कठिनाई महसूस करते हैं, जैसे पारदर्शी कांच के कप और पारंपरिक चाय के कप में अंतर। इस समस्या के समाधान के लिए, उन्होंने Mixture of Concept Experts (MoCE) विधि का प्रस्ताव दिया, जो AI को छिपी हुई अवधारणाओं को समझने में मदद करने के लिए बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करती है, ताकि पाठ को अधिक सटीकता से नियंत्रित किया जा सके।

NVIDIA और Hugging Face, ServiceNow ने StarCoder2 मॉडल को पेश किया है। StarCoder2 कोड जनरेशन, संपूर्णता, डिबगिंग आदि कार्यों को निष्पादित कर सकता है। StarCoder2 श्रृंखला में 3 अरब पैरामीटर मॉडल, 7 अरब पैरामीटर मॉडल और 15 अरब पैरामीटर मॉडल शामिल हैं। डेवलपर्स StarCoder2 का उपयोग करके अपने कार्य को अधिक कुशलता से कर सकते हैं। StarCoder2 BigCode Open RAIL-M लाइसेंस का उपयोग करता है, जो मुफ्त पहुंच और उपयोग की अनुमति देता है।

ChatGPT ने पढ़कर गलत जवाब देने के लक्षण दिखाए हैं, जिसने व्यापक रूप से चर्चा को प्रेरित किया है, उपयोगकर्ता अनुभव पर प्रभाव पड़ा है और सामुदायिक उपयोगकर्ताओं ने OpenAI की समस्या समाधान घोषणा पर संदेह और मजाक किया है। उपयोगकर्ताओं ने ChatGPT के पागलपन के तरीके को वर्गीकृत और चर्चा की है।

मेटा ने हॉकआई एआई डिबगिंग टूल लॉन्च किया, जो उत्पादन में मशीन लर्निंग मॉडल से जुड़ी समस्याओं को हल करता है। हॉकआई डिबगिंग प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए निर्णय वृक्ष का परिचय देता है, जिससे मॉडल की असामान्यताओं की पहचान और समाधान की गति बढ़ती है। मेटा ने एआई संचालन के क्षेत्र में प्रगति को आगे बढ़ाने के लिए हॉकआई को ओपन-सोर्स करने की योजना बनाई है। हॉकआई समस्याओं के स्पष्ट होने से पहले उन्हें खत्म कर सकता है, जिससे विश्वसनीयता में सुधार होता है।

एलोन मस्क की xAI ने Grok लॉन्च किया, जो ChatGPT और Google के Bard को चुनौती देता है। Grok 'थोड़ी चतुराई' और 'बागी भावना' की विशेषता के साथ, अन्य AI द्वारा जवाब नहीं दिए जाने वाले 'तीखे सवालों' के उत्तर देता है। Grok X डेटा तक लाइव पहुंच के माध्यम से, प्रतिस्पर्धियों की तुलना में अधिक ताजगीपूर्ण उत्तर प्रदान करता है। मस्क नया सेवा जैसे Grok के माध्यम से X के व्यापार मॉडल को बदलने, सब्सक्रिप्शन की अपील बढ़ाने और उच्च आय उत्पन्न करने का इरादा रखते हैं।

700 से अधिक OpenAI कर्मचारियों ने निदेशक मंडल से इस्तीफा देने की मांग की। ऑल्टमैन की बर्खास्तगी से आंतरिक संघर्ष बढ़ गया, माइक्रोसॉफ्ट के सीईओ नडेला स्थिति को संभालने की कोशिश कर रहे हैं। माइक्रोसॉफ्ट एक नई उच्च स्तरीय एआई टीम स्थापित कर सकता है। इल्या पर आंतरिक संघर्ष का मास्टरमाइंड होने का आरोप है, और कर्मचारियों ने निदेशक मंडल के निर्णयों का विरोध किया। इस्तीफे की लहर में, मुख्य सदस्यों में GPT-4 के प्रमुख और एआई जोखिम मूल्यांकन टीम के प्रमुख शामिल हैं।

गूगल ने घोषणा की है कि वह बग बाउंटी योजना का विस्तार करेगा, जो जनरेटिव AI सुरक्षा मुद्दों को कवर करेगी। बग बाउंटी योजना में सबसे अधिक इनाम 31337 डॉलर तक हो सकता है, जो AI सुरक्षा पर शोध को प्रोत्साहित करने के लिए है। गूगल अपने जनरेटिव AI उत्पादों को कवर करेगा, जैसे कि Google Bard और Google Cloud के Contact Center AI।

बड़े मॉडल के अनुप्रयोग का प्रवृत्ति: लेख में उल्लेख किया गया है कि बड़े मॉडल आधारित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस तेजी से विभिन्न उद्योगों में प्रवेश कर रहा है, लेकिन साथ ही वह बड़े मॉडल की तार्किक अनुमान में कमियों को भी उजागर करता है। बड़े मॉडल का ज्ञान सीमा: OpenAI के संस्थापक सदस्यों ने स्पष्ट रूप से कहा है कि बड़े मॉडल का ज्ञान आपकी अपेक्षा से कहीं अधिक अधूरा है। कल्पित और वास्तविकता परिदृश्यों के परीक्षण दर्शाते हैं कि बड़े मॉडल में 'उलट श्राप' है, जो विपरीत अनुमान लगाने में असमर्थ रहता है। बड़े मॉडल की विश्वसनीयता संदिग्ध है: तार्किक अनुमान बड़ी मॉडल के सही तरीके से समस्या को हल करने की नींव होती है। उलट श्राप यह बताता है कि बड़े मॉडल में अनुमान लगाने की क्षमता में कमी है, जो विभिन्न महत्वपूर्ण अनुप्रयोग क्षेत्रों को प्रभावित कर सकती है।

हाल ही में एक विवादास्पद शोध पत्र सामने आया है, जिसके शीर्षक में दावा किया गया है कि 14 लाइनों के कोड से BERT मॉडल को हराया जा सकता है। हालांकि, बाद में पता चला कि इस शोध पत्र में गंभीर बग थे, और बग को ठीक करने के बाद प्रदर्शन बहुत ही खराब हो गया। इस घटना ने शिक्षा जगत में चर्चा और सवालों को जन्म दिया है।