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ट्रम्प प्रशासन ने पर्यावरण नियमों, वैक्सीन विकास और प्रौद्योगिकी पर प्रभाव डालने वाले कई महत्वपूर्ण कदम उठाए, कई समाचार स्रोतों की रिपोर्ट के अनुसार। पर्यावरण संरक्षण एजेंसी ने एक प्रमुख निष्कर्ष को रद्द कर दिया जिसने कारों और बिजली संयंत्रों से ग्रह-ताप प्रदूषण पर सीमा को रेखांकित किया था, जबकि खाद्य एवं औषधि प्रशासन में एक शीर्ष वैक्सीन नियामक ने एजेंसी के वैज्ञानिकों को खारिज करते हुए मॉडर्ना के mRNA फ्लू वैक्सीन को अस्वीकार कर दिया। साथ ही, सेल्फ-ड्राइविंग डेवलपर वेमो वाशिंगटन, डी.सी. में शहर के अधिकारियों से ड्राइवर रहित रोबोटैक्सी की अनुमति देने की पैरवी कर रहा है, और एनवीडिया ने बड़े भाषा मॉडल तर्क की मेमोरी लागत को कम करने के लिए एक नई तकनीक की घोषणा की।
EPA के कारों और बिजली संयंत्रों से प्रदूषण पर सीमा का समर्थन करने वाले निष्कर्ष को रद्द करने के फैसले की रिपोर्ट द वर्ज ने दी थी। इस कार्रवाई से उत्सर्जन को विनियमित करने में एक महत्वपूर्ण तत्व समाप्त हो जाता है। इस बीच, Ars Technica ने रिपोर्ट दी कि विनय प्रसाद, ट्रम्प प्रशासन के शीर्ष वैक्सीन नियामक, ने FDA में करियर वैज्ञानिकों को खारिज करते हुए मॉडर्ना के mRNA फ्लू वैक्सीन की समीक्षा को खारिज कर दिया। Stat News द्वारा उद्धृत अनाम FDA स्रोतों के अनुसार, वैज्ञानिकों की एक टीम वैक्सीन की समीक्षा करने के लिए तैयार थी, और एक शीर्ष करियर अधिकारी, डेविड कास्लो के एक ज्ञापन में प्रसाद के फैसले पर आपत्ति जताई गई थी। वॉल स्ट्रीट जर्नल ने रिपोर्ट की पुष्टि की।
प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में, अल्फाबेट की सहायक कंपनी वेमो, अपने संचालन का विस्तार करने के लिए सक्रिय रूप से प्रयास कर रही है। वायर्ड ने रिपोर्ट दी कि वेमो वाशिंगटन, डी.सी. के अधिकारियों को नए नियम पारित करने के लिए प्रेरित कर रहा है जो इसके रोबोटैक्सी को बिना ड्राइवरों के संचालित करने की अनुमति देते हैं। कंपनी ने पहले कहा था कि उसका इरादा इस साल शहर में ड्राइवर रहित सवारी शुरू करने का है। वेमो ने स्थानीय सांसदों, जिनमें मेयर मुरियल बोउसर और सिटी काउंसिल के सदस्य शामिल हैं, से नए नियम बनाने के लिए संपर्क किया है।
तकनीकी क्षेत्र में भी, एनवीडिया के शोधकर्ताओं ने बड़े भाषा मॉडल तर्क की मेमोरी लागत को कम करने के लिए एक तकनीक विकसित की। वेंचरबीट ने रिपोर्ट दी कि यह नई तकनीक, जिसे डायनेमिक मेमोरी स्पार्सिफिकेशन (DMS) कहा जाता है, मेमोरी लागत को आठ गुना तक कम कर सकती है। DMS तकनीक KV कैश, अस्थायी मेमोरी LLM उत्पन्न करती है, को संपीड़ित करती है। प्रयोगों से पता चलता है कि DMS LLM को सटीकता से समझौता किए बिना लंबे समय तक "सोचने" और अधिक समाधानों का पता लगाने में सक्षम बनाता है, वेंचरबीट के अनुसार।
ये कार्रवाइयाँ नीति और तकनीकी विकास की एक श्रृंखला को दर्शाती हैं, जिनमें से प्रत्येक के पर्यावरण, सार्वजनिक स्वास्थ्य और स्वायत्त वाहनों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के भविष्य के लिए संभावित निहितार्थ हैं।
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