हाल ही में, AI सहायक माइंडफ्लो ने आधिकारिक तौर पर 2.0 संस्करण को लॉन्च किया, जिसमें नए 'होमपेज पर चयनित सामग्री' और 'खोज' अनुभाग ने उपयोगकर्ताओं को और अधिक बुद्धिमान, व्यक्तिगत उच्च गुणवत्ता वाली सामग्री सेवाएँ प्रदान की हैं। इन सुविधाओं की शुरुआत ने जीवन और कार्य में कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्लेटफॉर्म के व्यावहारिक मूल्य को उजागर किया है, विशेषकर उपयोगकर्ताओं की जिज्ञासाओं और आवश्यकताओं को हल करने की इसकी शक्तिशाली क्षमता में। बड़े मॉडल तकनीक के निरंतर परिपक्व होने के साथ, माइंडफ्लो AI मूल सामग्री (AINative) के माध्यम से उपयोगकर्ताओं को और अधिक समृद्ध और विविध चित्र और प्रश्न-उत्तर आधारित जानकारी प्रदान करता है। नए संस्करण के 'होमपेज पर चयनित सामग्री'।

गूगल ने तीन जेमिनी 1.5 श्रृंखला के प्रयोगात्मक AI मॉडल पेश किए हैं, जिसमें छोटे रूपांतर जेमिनी 1.5 फ्लैश-8B शामिल हैं, जो आकार में छोटे हैं लेकिन प्रदर्शन में उत्कृष्ट हैं, हल्के AI अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त; अधिक शक्तिशाली जेमिनी 1.5 प्रो मॉडल में कोडिंग क्षमता और जटिल संकेतों की प्रोसेसिंग में महत्वपूर्ण सुधार हुआ है, जो उन्नत AI सहायता की आवश्यकता वाले उपयोगकर्ताओं के लिए उपयुक्त है; जेमिनी 1.5 फ्लैश मॉडल का प्रदर्शन ऑप्टिमाइज़ किया गया है, जो उत्कृष्ट प्रदर्शन दर्शाता है। ये नए मॉडल AI स्टूडियो प्लेटफॉर्म पर उपयोगकर्ताओं के परीक्षण के लिए उपलब्ध हैं, गूगल ने सुचारू रूपांतरण प्रदान किया है।

लंबा संदर्भ समझना प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्षेत्र की एक प्रमुख चुनौती है, विशेषकर जब बड़े भाषा मॉडल (LLMs) अपने संदर्भ विंडो के आकार से परे पाठ को संसाधित करते हैं। इस समस्या को हल करने के लिए, शोधकर्ताओं ने LooGLE बेंचमार्क परीक्षण विकसित किया, जो LLMs की अत्यधिक लंबी डोक्यूमेंट्स (औसतन 19.3k शब्द, कुल 776 लेख, कई क्षेत्रों को कवर करते हुए) के साथ लंबे संदर्भ समझने की क्षमता का आकलन करने के लिए है। LooGLE में 7 कार्य शामिल हैं, जो छोटे और लंबे निर्भरता को कवर करते हैं, और विभिन्न लंबाई के पाठ के लिए मॉडल की समझ का आकलन करते हैं। परीक्षण डेटा 2022 के बाद के खुलासे से आता है।

बीजिंग मूनशॉट एआई टेक्नोलॉजी कं, लिमिटेड (Moonshot AI) ने Kimi एंटरप्राइज लेवल API के आधिकारिक विमोचन की घोषणा की। ये API एंटरप्राइज स्तर की मॉडल इनफरेंस क्षमता प्रदान करते हैं, यह सुनिश्चित करते हैं कि कार्यक्रम के पास उद्योग की सर्वोत्तम स्थिरता अनुभव हो, साथ ही अधिकतम स्तर की डेटा सुरक्षा और समांतर गति उपलब्ध कराते हैं। इसके अतिरिक्त, Kimi विशेष तकनीकी सहायता सेवाएं भी प्रदान करता है और उपयोगकर्ताओं को अगली पीढ़ी के मॉडल और नई क्षमताओं का प्राथमिक अनुभव प्रदान करता है।

एप्पल और मेटा एआई ने नई तकनीक LazyLLM पेश की है, जिसका उद्देश्य बड़े भाषा मॉडल के लंबे पाठ के तर्क क्षमता को बढ़ाना है।现代 परिवर्तक आर्किटेक्चर लंबे संकेतों को संभालने में धीमी गति की समस्या का सामना कर रहे हैं, विशेष रूप से रेखीय वृद्धि की गणना जटिलता। इसको ध्यान में रखते हुए, LazyLLM महत्वपूर्ण टोकनों के चयन की रणनीति अपनाता है, गणना की मात्रा को कम करता है, जबकि मॉडल की सटीकता बनाए रखता है। इसकी उच्चतम दक्षता तंत्र में पिछले स्तर के ध्यान स्कोर का मूल्यांकन, गणना लागत को गतिशील रूप से कम करना, दबी हुई टोकनों को पुनर्स्थापित करना, और Aux Cache तंत्र का उपयोग शामिल है।

चक्रधार की आधिकारिक वेबसाइट इस उत्पाद के कई कार्यों को प्रदर्शित करती है। अकादमिक अनुसंधान के क्षेत्र में, लंबे शोध पत्रों को पढ़ना और उनका विश्लेषण करना एक बुनियादी और महत्वपूर्ण कार्य है। इसलिए, चक्रधार ने एक विशेषज्ञ ज्ञान ग्राफ का निर्माण किया है जिसमें हजारों करोड़ ज्ञान बिंदु हैं, जो विशाल जानकारी से गहन अध्ययन कर सकते हैं और ग्राफ के माध्यम से ज्ञान से संबंधित तर्क कर सकते हैं, ताकि उपयोगकर्ताओं के विभिन्न जटिल सवालों के प्रभावी उत्तर दे सकें।

शंघाई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रयोगशाला और शांगटाउ टेक्नोलॉजी, ने हांगकांग चाइनीज यूनिवर्सिटी और फुदान यूनिवर्सिटी के साथ मिलकर, 3 जुलाई को "शुश्री·पु-भाषा 2.5" नामक नए बड़े भाषा मॉडल की घोषणा की। इस मॉडल का 7B संस्करण ओपन-सोर्स किया गया है, और अन्य आकार के संस्करण भी धीरे-धीरे प्रदान किए जाएंगे। शंघाई AI प्रयोगशाला डेवलपर्स को उच्च गुणवत्ता वाले ओपन-सोर्स मॉडल के विकास और नवाचार के लिए मुफ्त व्यावसायिक लाइसेंस प्रदान करती है। हाल के मॉडल अपडेट ने विशेष रूप से गणित मूल्यांकन सेट MATH पर Llama3-70B मॉडल को पार करते हुए अनुमान क्षमताओं को काफी बढ़ाया है, सटीकता तक पहुँच गई है।

🚀 मोस्ट मॉडल कंपनियां एक दूसरे से प्रतिस्पर्धा कर रही हैं, "लंबे पाठ" के संचालन पर ध्यान केंद्रित करना एक नई प्रवृत्ति बन गई है।📈 लेख में संदर्भ की लंबाई की चुनौती वास्तव में ट्रांसफार्मर संरचना से संबंधित है।📚 लंबे पाठ की तकनीक वित्तीय, न्यायिक, और अनुसंधान क्षेत्रों में गहरे स्तर के अनुप्रयोग लाएगी।