एआई का वर्ल्ड मॉडल और कोडेक्स ऐप हावी, जबकि डिस्कॉर्ड संघर्ष कर रहा है

डिस्कॉर्ड ने वयस्क सामग्री तक पहुँचने के लिए उपयोगकर्ताओं को वीडियो सेल्फी साझा करने या सरकारी आईडी अपलोड करने की आवश्यकता वाले आयु सत्यापन उपायों को लागू करने की योजना की घोषणा की, जिससे उपयोगकर्ताओं में आक्रोश फैल गया। कंपनी के अनुसार, चरणबद्ध वैश्विक रोलआउट मार्च की शुरुआत में शुरू होने वाला है। यह कदम ऐसे समय में आया है जब प्लेटफ़ॉर्म 70,000 आईडी उजागर करने वाले डेटा उल्लंघन के बाद जांच का सामना कर रहा है।

आयु सत्यापन प्रक्रिया उपयोगकर्ताओं की आयु का आकलन करने के लिए AI तकनीक का उपयोग करेगी, या तो चेहरे की संरचना का विश्लेषण करके या सेल्फी की सरकारी आईडी से तुलना करके। डिस्कॉर्ड ने इस बात पर जोर दिया कि सेल्फी डेटा उपयोगकर्ता के डिवाइस पर ही रहेगा और आयु अनुमान के बाद तुरंत हटा दिया जाएगा। हालाँकि, सरकारी आईडी को डिवाइस से बाहर जांचा जाएगा।

इस बीच, AI परिदृश्य तेजी से विकसित हो रहा है। OpenAI का स्टैंडअलोन कोडेक्स एप्लिकेशन, जिसे कोडिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है, ने अपने पहले सप्ताह में दस लाख से अधिक डाउनलोड हासिल किए, जिसकी पुष्टि सीईओ सैम ऑल्टमैन ने की। यह वृद्धि ऐप के 2 फरवरी को लॉन्च होने और बाद में अंतर्निहित GPT-5.3-कोडेक्स मॉडल जारी होने के बाद, कुल कोडेक्स उपयोगकर्ताओं में सप्ताह-दर-सप्ताह 60% की वृद्धि को दर्शाती है। हालाँकि, कंपनी अपने उपकरणों तक असीमित मुफ्त पहुंच से दूर जाने का संकेत दे रही है।

अन्य AI विकासों में, Nvidia ने DreamDojo जारी किया, एक नई AI प्रणाली जिसे रोबोटों को हजारों घंटों के मानव वीडियो देखकर भौतिक दुनिया के साथ बातचीत करना सिखाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस महीने प्रकाशित शोध, अगली पीढ़ी की ह्यूमनॉइड मशीनों को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक समय और लागत को काफी कम कर सकता है। शोधकर्ताओं के अनुसार, इस प्रणाली को "अपनी तरह का पहला रोबोट वर्ल्ड मॉडल बताया गया है जो पोस्ट-ट्रेनिंग के बाद विविध वस्तुओं और वातावरण के लिए मजबूत सामान्यीकरण का प्रदर्शन करता है।"

AI पर बढ़ती निर्भरता कुशल डेटा डिलीवरी के महत्व को भी उजागर कर रही है। जैसे-जैसे उद्यम AI वर्कलोड के लिए GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर में भारी निवेश करते हैं, कई यह पा रहे हैं कि उनके महंगे कंप्यूट संसाधन कम उपयोग में हैं। F5 के समाधान वास्तुकार मार्क मिंगर ने कहा, "जबकि लोग अपना ध्यान, उचित रूप से, GPU पर केंद्रित कर रहे हैं, क्योंकि वे बहुत महत्वपूर्ण निवेश हैं, वे शायद ही कभी सीमित कारक होते हैं।" "वे अधिक काम करने में सक्षम हैं। वे डेटा का इंतजार कर रहे हैं।" AI प्रदर्शन तेजी से AI फ्रेमवर्क और ऑब्जेक्ट स्टोरेज के बीच एक प्रोग्रामेबल नियंत्रण बिंदु पर निर्भर करता है।