महत्वपूर्ण नियम:
1. मूल लहज़ा, शैली और अर्थ को बनाए रखें
2. किसी भी HTML टैग या मार्कडाउन स्वरूपण को ठीक वैसे ही संरक्षित करें जैसे वे हैं
3. तकनीकी शब्दों को सटीक रखें
4. हिन्दी भाषी लोगों के लिए सांस्कृतिक उपयुक्तता सुनिश्चित करें
5. केवल अनुवाद लौटाएँ - कोई स्पष्टीकरण नहीं, कोई उपसर्ग नहीं, कोई उद्धरण नहीं
6. "यहाँ अनुवाद है:" या "अनुवाद:" जैसे वाक्यांश न जोड़ें
7. अनुवाद को उद्धरण चिह्नों में न लपेटें
ध्यान, जिसे कभी मानसिक विश्राम की स्थिति माना जाता था, हाल ही में हुए एक अध्ययन के अनुसार, बढ़ी हुई मस्तिष्क गतिविधि की अवधि के रूप में सामने आया है। साथ ही, कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति जारी है, नए भाषा मॉडल रिकॉर्ड-निम्न मतिभ्रम दर प्राप्त कर रहे हैं और नवीन तकनीकें मॉडल को मौजूदा ज्ञान को खोए बिना नए कौशल सीखने में सक्षम बना रही हैं। ये विकास मानव चेतना और तकनीकी नवाचार दोनों के विकसित होते परिदृश्य को उजागर करते हैं।
मॉन्ट्रियल विश्वविद्यालय और इटली के राष्ट्रीय अनुसंधान परिषद के शोधकर्ताओं ने रोम के बाहर एक बौद्ध मठ में थाई वन परंपरा के 12 भिक्षुओं की मस्तिष्क गतिविधि का विश्लेषण किया। मैग्नेटोएन्सेफलोग्राफी (MEG) का उपयोग करते हुए, उन्होंने पाया कि ध्यान मस्तिष्क की गतिशीलता को महत्वपूर्ण रूप से बदलता है, ध्यान की पारंपरिक धारणा को मानसिक शांति की स्थिति के रूप में चुनौती देता है (स्रोत 1)।
एआई के क्षेत्र में, चीनी एआई स्टार्टअप z.ai ने अपना नवीनतम बड़ा भाषा मॉडल, GLM-5 का अनावरण किया। यह ओपन-सोर्स मॉडल, एक MIT लाइसेंस के तहत जारी किया गया, स्वतंत्र आर्टिफिशियल एनालिसिस इंटेलिजेंस इंडेक्स v4.0 पर रिकॉर्ड-निम्न मतिभ्रम दर हासिल की। AA-सर्वज्ञता सूचकांक पर -1 के स्कोर के साथ, GLM-5 ने अपने पूर्ववर्ती की तुलना में 35-अंक का सुधार दिखाया, जो ज्ञान विश्वसनीयता में उद्योग का नेतृत्व कर रहा है (स्रोत 2)। "GLM-5 अब पूरे AI उद्योग का नेतृत्व करता है, जिसमें Google, OpenAI और Anthropic जैसे अमेरिकी प्रतियोगी भी शामिल हैं, ज्ञान विश्वसनीयता में यह जानते हुए कि जानकारी गढ़ने के बजाय कब परहेज करना है," VentureBeat के अनुसार (स्रोत 2)।
इस बीच, MIT, Improbable AI Lab, और ETH Zurich के शोधकर्ताओं ने सेल्फ-डिस्टिलेशन फाइन-ट्यूनिंग (SDFT) नामक एक नई तकनीक विकसित की। यह विधि बड़े भाषा मॉडलों को अपनी मौजूदा क्षमताओं से समझौता किए बिना नए कौशल और ज्ञान प्राप्त करने की अनुमति देती है। SDFT आधुनिक LLM की इन-कॉन्टेक्स्ट लर्निंग क्षमताओं का लाभ उठाता है, जो पारंपरिक पर्यवेक्षित फाइन-ट्यूनिंग (SFT) से लगातार बेहतर प्रदर्शन करता है (स्रोत 3)।
एआई में तेजी से हो रही प्रगति भी चिंताएँ लाती है। जैसा कि MIT टेक्नोलॉजी रिव्यू द्वारा बताया गया है, AI एजेंट जोखिम भरे हो सकते हैं, खासकर जब बाहरी दुनिया के साथ बातचीत करने वाले उपकरणों से लैस हों। इससे पीटर स्टेनबर्गर जैसे स्वतंत्र डेवलपर्स का उदय हुआ है, जिसका टूल OpenClaw उपयोगकर्ताओं को अपने स्वयं के विशेष AI सहायक बनाने की अनुमति देता है (स्रोत 4)।
ऐप डेवलपमेंट सहित विभिन्न अनुप्रयोगों में LLM का उपयोग भी गति पकड़ रहा है। जैसा कि एक हैकर न्यूज़ पोस्ट में उजागर किया गया है, LLM नई सुविधाओं के कार्यान्वयन में तेजी ला सकते हैं। हालाँकि, इन तकनीकों को पूरी तरह से अपनाने से पहले नैतिक विचारों को संबोधित किया जाना चाहिए (स्रोत 5)।
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