कृत्रिम बुद्धिमत्ता छवि पहचान के क्षेत्र में तेजी से आगे बढ़ रही है, बिल्लियों और कुत्तों का वर्गीकरण अब पुरानी बात हो गई है। अब चलन में है 'प्लस वर्ज़न' जैसे कि पहली नज़र में ही यह पता लगाना कि यह किस वर्ष का कौन सा मॉडल की स्पोर्ट्स कार है, या इस चिड़िया की भौंहें पड़ोसी के भाई की भौंहों से थोड़ी मोटी हैं या नहीं। लेकिन समस्या यह है कि न्यूरल नेटवर्क जितना 'स्मार्ट' होता है, उससे यह पूछना कि 'मैंने यह कैसे जाना?' थोड़ा मुश्किल होता है, जैसे कोई कमज़ोर छात्र जिससे उत्तर समझाने को कहा जाए और वह कुछ भी नहीं बता पाए। पारंपरिक Class Activation Map (CAM)...

ChatGPT के अस्तित्व में आने के दो साल बाद, कई ईमेल ऐप्स ने उपयोगकर्ताओं के अनुभव को बढ़ाने के लिए AI लेखन और सारांशित करने की सुविधाएं पेश की हैं। हाल ही में, प्रसिद्ध ईमेल क्लाइंट सुपरह्यूमन ने AI तकनीक अपनाने का निर्णय लिया, जिसका मुख्य लक्ष्य उपयोगकर्ताओं के ईमेल में परेशान करने वाली ईमेल वर्गीकरण समस्याओं को हल करना है। 2019 में, गूगल ने Inbox ईमेल क्लाइंट पेश किया, जिसने ईमेल को श्रेणी के अनुसार वर्गीकृत करने का प्रयास किया। हालाँकि इस प्रयास ने उस समय ध्यान आकर्षित किया, लेकिन अंततः यह बंद हो गया। इसके बाद, कुछ ग्राहकों ने...

छवि निर्माण के क्षेत्र में, उच्च-रिज़ॉल्यूशन और यथार्थवादी छवियों का कार्य कई चुनौतियों का सामना करता है, खासकर पाठ से छवि के संयोजन की प्रक्रिया में। पारंपरिक निर्माण विधियाँ ज्यादातर प्रसार मॉडल और परिवर्तन स्व-संबंध (VAR) ढांचे पर निर्भर करती हैं। ये मॉडल उच्च गुणवत्ता वाली छवियाँ उत्पन्न कर सकते हैं, लेकिन इसके लिए उन्हें बड़े मात्रा में गणना संसाधनों की आवश्यकता होती है, जिससे वे वास्तविक समय के अनुप्रयोगों में पर्याप्त लचीले नहीं होते। इसी बीच, VAR मॉडल डिस्क्रीट टैग को प्रबंधित करते समय संचयी त्रुटियों का सामना करते हैं, जिससे उत्पन्न छवियों के विवरण का नुकसान होता है और इस प्रकार छवियों की यथार्थता पर असर पड़ता है। इन कमियों को दूर करने के लिए

एप्पल ने 9 दिसंबर को डेवलपर्स और सार्वजनिक परीक्षण उपयोगकर्ताओं के लिए iOS 18.2 का दूसरा रिलीज़ कैंडिडेट संस्करण (RC) जारी किया। यह अपडेट iOS 18.1 के एक महीने बाद जारी किया गया है। iOS 18.1 ने उपयोगकर्ताओं को कई नई सुविधाएं और सुधार प्रदान किए, जबकि इस RC संस्करण में कुछ डेवलपर्स और परीक्षण उपयोगकर्ताओं के लिए अधिक एआई सुविधाओं को जोड़ा गया है। इसके अलावा, RC संस्करण में सभी उपयोगकर्ताओं के लिए कुछ नई विशेषताएं और उन्नयन भी शामिल हैं। ध्यान देने वाली बात यह है कि RC संस्करण अभी भी परीक्षण में है।

संयुक्त राज्य अमेरिका में, हालांकि कचरे के पुनर्चक्रण के फायदे स्पष्ट हैं, लेकिन पुनर्चक्रण दर पिछले कुछ वर्षों में स्थिर रही है। इस चुनौती का सामना करने के लिए, AMP Robotics ने AMP ONE नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली पेश की है, जो कचरा निपटान संयंत्रों को अधिक प्रभावी ढंग से कचरा वर्गीकृत करने में मदद करती है। हाल ही में, इस कंपनी ने $91 मिलियन की श्रृंखला डी वित्तपोषण पूरी की, जो इस तकनीक के प्रचार को आगे बढ़ाएगी। चित्र स्रोत नोट: चित्र एआई द्वारा जनरेट किया गया, चित्र अधिकार सेवा प्रदाता MidjourneyAMP Robotics

वर्गीकरण के बाद हाल ही में एक अपडेट हुआ है, जिसमें 'AI चित्र' नामक एक नई सुविधा पेश की गई है, जिसका उद्देश्य लेख निर्माताओं के लिए लेख संपादन प्रक्रिया के दौरान चित्र चयन और सम्मिलन के काम को सरल बनाना है। यह नई सुविधा निर्माताओं को चित्र सम्मिलित करते समय, चित्र पुस्तकालय से चयन करने या स्थानीय रूप से अपलोड करने के अलावा, AI प्रौद्योगिकी का उपयोग करके लेख की सामग्री से मेल खाते चित्रों को तेजी से उत्पन्न करने की अनुमति देती है।

हाल ही में, मेटा ने इंस्टाग्राम उपयोगकर्ताओं की उम्र की भविष्यवाणी के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने की घोषणा की, विशेष रूप से उन उपयोगकर्ताओं के लिए जो स्वयं को "किशोर" कहकर बताते हैं। यदि प्रणाली यह संदेह करती है कि वे झूठ बोल रहे हैं, तो उन्हें स्वचालित रूप से किशोर खातों में स्थानांतरित किया जाएगा। यह निर्णय सोशल मीडिया के किशोरों की मानसिक स्वास्थ्य पर प्रभाव के बारे में सार्वजनिक विरोध के बीच लिया गया, मेटा ने सितंबर में 13 से 17 वर्ष के किशोरों के लिए नए विशेष खाते लॉन्च किए। इन किशोर खातों में कई अंतर्निहित सीमाएँ हैं, जैसे कि उन्हें कौन संपर्क कर सकता है और कौन सी सामग्री देख सकता है।

हाल ही में, रास्पबेरी पाई ने एक नया कैमरा मॉड्यूल - AI कैमरा लॉन्च किया, जिसकी कीमत 70 डॉलर है। यह उपकरण सामान्य कैमरा मॉड्यूल जैसा दिखता है, लेकिन इसके अंदर शक्तिशाली AI प्रोसेसिंग क्षमताएँ हैं। AI कैमरा सोनी के IMX500 स्मार्ट विजन सेंसर पर आधारित है, जिसमें 12.3 मेगापिक्सल का CMOS इमेज सेंसर है, और यह स्थानीय तर्क प्रसंस्करण करने में सक्षम है, जिसका अर्थ है कि अब अलग से एक्सेलेरेटर की आवश्यकता नहीं है या रास्पबेरी पाई के CPU पर भारी दृश्य AI कार्यों का बोझ नहीं डाला जा सकता। AI कैमरा

लेख में वीडियोप्रिज़्म नामक एक वीडियो एन्कोडर की जानकारी दी गई है, जिसे गूगल के अनुसंधान टीम ने विकसित किया है। यह मॉडल विभिन्न वीडियो समझ कार्यों में एकल मॉडल का उपयोग करके उन्नत प्रदर्शन हासिल कर सकता है, जिसमें वीडियो वर्गीकरण, स्थान निर्धारण और उपशीर्षक उत्पन्न करना, यहां तक कि वीडियो से संबंधित प्रश्नों के उत्तर देना शामिल है। प्रशिक्षण विधि में तीन चरण शामिल हैं: विविध वीडियो प्रदर्शित करना, उच्च गुणवत्ता वाले वीडियो-उपशीर्षक जोड़े का उपयोग करना और शोर के साथ समानांतर पाठों के साथ मॉडल को प्रशिक्षित करना। प्रशिक्षण डेटा की मात्रा विशाल है, जिसमें 36 मिलियन उच्च गुणवत्ता वाले डेटा और 5820 मिलियन डेटा जोड़े शामिल हैं। वीडियोप्रिज़्म आधारित।

क्या एक सामान्य ग्राफ़ मॉडल हो सकता है - जो अणु संरचना के आधार पर विषाक्तता की भविष्यवाणी कर सके, और सामाजिक नेटवर्क में दोस्तों की सिफारिश भी कर सके? या जो विभिन्न लेखकों के पेपर के उद्धरणों की भविष्यवाणी कर सके, जिससे जैविक नेटवर्क में मानव बुढ़ापे की प्रक्रिया का पता लगाया जा सके? वास्तव में, इसे सेंट लुईस वाशिंगटन विश्वविद्यालय के प्रोफेसर चेन यीक्सिन की टीम, पीकिंग विश्वविद्यालय के झांग मुहान और जेडी रिसर्च इंस्टीट्यूट के ताओ दाचेंग के शोधकर्ताओं द्वारा संयुक्त रूप से प्रस्तुत किया गया है।

दक्षिण कोरिया के दागू विज्ञान और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय के अनुसंधान दल ने कम नमूना सीखने के मॉडल का सफलतापूर्वक विकास किया है, जिसे केवल थोड़े से मस्तिष्क तरंग डेटा की आवश्यकता होती है ताकि सटीक वर्गीकरण किया जा सके, और इसका एक क्रांतिकारी महत्व है। यह मॉडल पारंपरिक गहरे अध्ययन के मॉडल की उस सीमा को पार करता है, जिसे बहुत अधिक डेटा की आवश्यकता होती है, और मस्तिष्क तरंग से संबंधित अनुसंधान में नए突破 को बढ़ावा देने की संभावना है। शोध दल ने वर्गीकरण की सटीकता बढ़ाने के लिए एम्बेडिंग मॉड्यूल, समय ध्यान मॉड्यूल, संधारण ध्यान मॉड्यूल और संबंध मॉड्यूल का उपयोग किया। नया गहरा अध्ययन मॉडल इंटर-व्यक्तिगत वर्गीकरण में 76% तक की वर्गीकरण सटीकता दिखाता है, जो पूर्व की विधियों से काफी अधिक है। यह शोध चिकित्सा में संभावित रूप से सहायक हो सकता है।

एआई बड़े मॉडल+बहु-परिमाण वस्तु-उन्मुख विभाजन भू-संपत्ति विभाजन समस्या को हल करता है। कई एआई मॉडल+वस्तु-उन्मुख निकासी विधि भू-संपत्ति निकासी समस्या को हल करती है। बहु-परिमाण वस्तु-उन्मुख संपादन+वेكتور चिकनाई निर्यात भू-संपत्ति सुधार और चित्रण समस्या को हल करती है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता उद्योग श्रृंखला की विकेंद्रीकरण जिम्मेदारी के सिद्धांत को लागू करना कठिन बनाता है। उद्योग ने जिम्मेदारी की सीमाओं और वर्गीकरण-स्तरीय नियमन की स्पष्टता की मांग की है, ताकि एक स्वस्थ उद्योग विकास वातावरण स्थापित किया जा सके। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विधान को विकास को बढ़ावा देने के लिए नियमन करना चाहिए, सुरक्षा और विकास के बीच संतुलन पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।