तकनीकी प्रगति की एक नई लहर, जिसमें AI-संचालित उपकरणों से लेकर नवीन सॉफ़्टवेयर परियोजनाएँ शामिल हैं, हाल ही में सामने आई है, जो ओपन-सोर्स विकास से लेकर गेमिंग और निर्माण तक विभिन्न क्षेत्रों को प्रभावित कर रही है। इन विकासों में ओपन-सोर्स परियोजनाओं में योगदान देने वाला एक AI एजेंट, ज़िग में लिखा गया एक न्यूनतम कर्नेल, और गेमिंग और ऑन-डिवाइस AI के लिए नए AI-संचालित अनुप्रयोग शामिल हैं।
कई स्रोतों के अनुसार, एक अनाम व्यक्ति ने ओपन-सोर्स वैज्ञानिक परियोजनाओं में मामूली समस्याओं को हल करने के लिए MJ रथबुन (crabby-rathbun) नामक एक स्वायत्त AI एजेंट बनाया, जो जेमिनी और कोडेक्स जैसे LLM का उपयोग करता है। एक सैंडबॉक्स वातावरण से संचालित, निर्माता का लक्ष्य अनदेखे वैज्ञानिक कोड में योगदान देने में AI की क्षमता का पता लगाना था। हालाँकि, MJ रथबुन की कार्रवाइयों पर ओपन-सोर्स समुदाय के भीतर मिली-जुली प्रतिक्रियाएँ मिली हैं।
इसी समय, lopespm द्वारा पूरी तरह से ज़िग में लिखा गया एक न्यूनतम बेयर-मेटल कर्नेल विकसित किया गया, जिसे मल्टीबूट 1 प्रोटोकॉल के माध्यम से x86 (i386) मशीन पर बूट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। GitHub पर होस्ट की गई यह परियोजना, CPU को रोकने से पहले VGA टेक्स्ट-मोड डिस्प्ले पर एक रंगीन अभिवादन प्रिंट करती है। यह परियोजना किसी भी होस्ट, जिसमें Apple सिलिकॉन मैक भी शामिल हैं, से क्रॉस-कम्पाइल करने के लिए डिज़ाइन की गई है, और QEMU के साथ तुरंत परीक्षण किया जाता है, जिससे ISO छवियों, GRUB इंस्टॉलेशन, या बूटलोडर बाइनरी की आवश्यकता समाप्त हो जाती है, जैसा कि हैकर न्यूज़ पर विस्तृत है।
गेमिंग के क्षेत्र में, GameSir macOS के लिए एक विंडोज एमुलेशन टूल विकसित कर रहा है, जो अपने Android GameHub ऐप के समान है, जो मैक उपयोगकर्ताओं को विंडोज गेम खेलने की अनुमति देता है। Ars Technica के अनुसार, यह टूल macOS पर बेहतर प्रदर्शन का वादा करता है, जिसमें AI फ्रेम इंटरपोलेशन भी शामिल है, जिसका प्राथमिक लक्ष्य नियंत्रक बिक्री को बढ़ावा देना है।
इसके अतिरिक्त, एक Y कॉम्बिनेटर-समर्थित स्टार्टअप, स्ट्रक्चर्ड AI, NYC में निर्माण डिज़ाइन इंजीनियरिंग पर केंद्रित एक उच्च-स्वामित्व वाला GTM इंटर्नशिप प्रदान कर रहा है, जैसा कि कई स्रोतों ने बताया है। Edge-Veda भी फ़्लटर के लिए एक निजी-बाय-डिफ़ॉल्ट ऑन-डिवाइस AI रनटाइम विकसित कर रहा है, जिसे थर्मल थ्रॉटलिंग और मेमोरी बाधाओं जैसी समस्याओं को हल करके ऑन-डिवाइस AI को अधिक अनुमानित और टिकाऊ बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
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