AI में प्रगति ने सोचने पर बहस छेड़ी, नए डेटाबेस समाधानों को बढ़ावा दिया
कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति का संगम तकनीकी उद्योग में उत्साह और चिंता दोनों पैदा कर रहा है। डेटब्रिक्स ने अपनी लेकबेस सेवा शुरू की, जो एप्लिकेशन डेवलपमेंट को सुव्यवस्थित करने के उद्देश्य से एक सर्वरलेस डेटाबेस है, जबकि साथ ही, क्षेत्र में कुछ लोग AI उपकरणों पर बढ़ती निर्भरता के कारण गहरी, समस्या-समाधान सोच में कथित गिरावट पर शोक व्यक्त कर रहे हैं।
डेटब्रिक्स ने 3 फरवरी, 2026 को लेकबेस की सामान्य उपलब्धता की घोषणा की। वेंचरबीट के अनुसार, लेकबेस को ऑनलाइन लेनदेन प्रसंस्करण (ओएलटीपी) और परिचालन डेटाबेस को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो कंपनी के पहले "डेटा लेकहाउस" आर्किटेक्चर के विपरीत है, जो ऑनलाइन विश्लेषणात्मक प्रसंस्करण (ओएलएपी) पर केंद्रित था। डेटब्रिक्स ने पांच साल पहले 'डेटा लेकहाउस' शब्द गढ़ा था, और तब से यह एनालिटिक्स वर्कलोड के लिए डेटा उद्योग में आम हो गया है। लेकबेस सेवा, जो जून 2025 से विकास में है, डेटब्रिक्स द्वारा पोस्टग्रेएसक्यूएल डेटाबेस प्रदाता के अधिग्रहण के माध्यम से प्राप्त तकनीक पर आधारित है। कंपनी का दावा है कि लेकबेस एप्लिकेशन डेवलपमेंट के समय को काफी कम कर देगा, जिससे परियोजनाएं महीनों से दिनों तक कम हो सकती हैं।
इस बीच, 3 फरवरी, 2026 को हैकर न्यूज पर एक पोस्ट, जिसका शीर्षक था "मुझे कड़ी मेहनत से सोचना याद आता है," ने संज्ञानात्मक कौशल पर AI के प्रभाव के बारे में चिंता व्यक्त की। लेखक ने सवाल किया कि पाठकों ने आखिरी बार गहरी समस्या-समाधान में कब भाग लिया था, "इसे दूर करने के लिए बस इसके साथ कई दिन बैठे।" AI पर "वेंटिंग" और "राय" के रूप में वर्गीकृत पोस्ट ने कठोर सोच से कथित बदलाव पर शोक व्यक्त किया। लेखक ने खुद को "द बिल्डर" और "द थिंकर" दोनों के रूप में वर्णित किया, और तीव्र संज्ञानात्मक चुनौतियों में शामिल होते हुए उत्पादों को बनाने और शिप करने की इच्छा व्यक्त की।
संबंधित AI विकास में, शोधकर्ता AI मॉडल की दक्षता में सुधार के लिए तरीकों की खोज कर रहे हैं। 8 मार्च, 2024 को हैकर न्यूज पर एक लेख में "स्पेकुलेटिव सैंपलिंग" की व्याख्या की गई, जो लक्ष्य सैंपलिंग के समान सैंपलिंग परिणाम प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन की गई एक तकनीक है, लेकिन अधिक दक्षता के साथ। इस विधि में "ड्राफ्ट सैंपलिंग डिस्ट्रीब्यूशन" और "स्मार्ट रिजेक्शन मेथड" का उपयोग करके ओवर-सैंपल और अंडर-सैंपल टोकन को सही करना शामिल है, अंततः लक्ष्य डिस्ट्रीब्यूशन को प्रतिबिंबित करना।
AI सुरक्षा को लेकर भी चिंताएं बढ़ रही हैं। MIT टेक्नोलॉजी रिव्यू ने "एजेंटिक सिस्टम" के मजबूत शासन की आवश्यकता पर प्रकाश डाला, और AI एजेंटों को "शक्तिशाली, अर्ध-स्वायत्त उपयोगकर्ताओं" की तरह मानने की वकालत की। प्रोटेग्रिटी द्वारा प्रायोजित लेख में, सीमा पर एजेंटिक सिस्टम को सुरक्षित करने के लिए एक आठ-चरणीय योजना प्रस्तुत की गई, जिसमें पहचान, उपकरण, डेटा और आउटपुट से संबंधित नियंत्रणों पर जोर दिया गया। लेख का तर्क है कि प्रॉम्प्ट-स्तरीय नियंत्रण अपर्याप्त हैं, श्रृंखला में पिछले लेख, "नियम प्रॉम्प्ट पर विफल होते हैं, सीमा पर सफल होते हैं," का उल्लेख करते हुए, जो AI-समन्वित जासूसी अभियान में प्रॉम्प्ट-स्तरीय नियंत्रण की विफलता पर केंद्रित था।
इसके अलावा, ओपन-सोर्स समुदाय रिवर्स इंजीनियरिंग में AI का लाभ उठाने के लिए उपकरण विकसित कर रहा है। एक GitHub रिपॉजिटरी, "ghidra-mcp," एक उत्पादन-तैयार मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) सर्वर प्रदान करता है जिसे घिद्रा की रिवर्स इंजीनियरिंग क्षमताओं को AI उपकरणों से जोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हैकर न्यूज पोस्ट के अनुसार, सर्वर "132 एंडपॉइंट, क्रॉस-बाइनरी डॉक्यूमेंटेशन ट्रांसफर, बैच एनालिसिस, हेडलेस मोड और AI-संचालित रिवर्स इंजीनियरिंग के लिए डॉकर डिप्लॉयमेंट" प्रदान करता है। सर्वर पूर्ण MCP संगतता, बाइनरी विश्लेषण के लिए एक व्यापक API और घिद्रा के विश्लेषण इंजन के साथ रीयल-टाइम एकीकरण का दावा करता है। सुविधाओं में फ़ंक्शन विश्लेषण, डेटा संरचना खोज और स्ट्रिंग निष्कर्षण शामिल हैं।
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