विश्वविद्यालय की सीमित कंप्यूटिंग शक्ति के कारण एआई शोध में बाधा
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arXiv पर प्रकाशित एक वैश्विक सर्वेक्षण में विश्वविद्यालयों के वैज्ञानिकों में AI अनुसंधान के लिए सीमित कम्प्यूटिंग संसाधनों को लेकर महत्वपूर्ण निराशा को उजागर किया गया है, विशेषकर बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के लिए। जरूरी GPUs की उच्च लागत अकादमिक जगत के लिए पहुंच सीमित करती है, जबकि प्रौद्योगिकी कंपनियों के पास बड़े बजट होते हैं, जिससे उद्योग-अकादमी के बीच दूरी बढ़ रही है, जैसा कि ब्राउन यूनिवर्सिटी के अपूर्व खंडेलवाल ने उल्लेख किया। सर्वेक्षण, जिसमें 35 संस्थानों के 50 वैज्ञानिक शामिल थे, ने पाया कि 66% अपने कम्प्यूटर संसाधनों से असंतुष्ट थे, और GPU के लंबे इंतजार समय व क्षेत्रीय असमानताओं, जैसे कि मध्य पूर्व में, का हवाला दिया। केवल 10% उत्तरदाताओं के पास NVIDIA के H100 GPUs की पहुंच थी, जो LLMs के पूर्व-प्रशिक्षण में चुनौतियां पैदा करता है और अकादमिक प्रगति को बाधित कर सकता है। यद्यपि शोधकर्ताओं ने इन मुद्दों को कम करने के लिए कुशल लेकिन धीमे तरीकों का आविष्कार किया है, वे एक मजबूत शैक्षणिक अनुसंधान वातावरण की तत्काल आवश्यकता पर जोर देते हैं, जो उद्योग के दबावों के बिना तकनीकी प्रगति के लिए महत्वपूर्ण है।विश्वविद्यालयों के वैज्ञानिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) अनुसंधान के लिए सीमित कंप्यूटिंग शक्ति के कारण निराशा का सामना कर रहे हैं, जैसा कि एक वैश्विक सर्वेक्षण में खुलासा हुआ है। 30 अक्टूबर को arXiv पर साझा की गई इस अध्ययन में यह बताया गया है कि विद्वानों के पास अक्सर उन्नत कंप्यूटिंग प्रणालियों तक पहुंच नहीं होती है, जिससे बड़े भाषा मॉडल (LLMs) विकसित करने और AI अनुसंधान करने की उनकी क्षमता प्रभावित होती है। विश्वविद्यालय अक्सर शक्तिशाली ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स (GPUs) प्राप्त करने के संघर्ष में होते हैं, जो कि AI मॉडल प्रशिक्षण के लिए आवश्यक हैं लेकिन महंगे होते हैं। इसके विपरीत, बड़े टेक फर्मों के पास हज़ारों GPUs हासिल करने के लिए अधिक बजट होता है। ब्राउन विश्वविद्यालय के अपूर्व खंडेलवाल और अध्ययन के सह-लेखक ने नोट किया कि जबकि उद्योग के दिग्गजों के पास विस्तृत GPU संसाधन हो सकते हैं, विद्वानों के पास केवल कुछ ही हो सकते हैं, जिससे उद्योग और शैक्षणिक क्षमताओं के बीच एक विशाल अंतर बनता है। खंडेलवाल की टीम ने 35 संस्थानों के 50 वैज्ञानिकों का सर्वेक्षण किया, जिसमें पाया गया कि 66% उत्तरदाताओं ने उपलब्ध कंप्यूटिंग शक्ति के साथ अपनी संतुष्टि को 5 में से 3 या कम दर्जा दिया, GPU पहुंच में देरी और वैश्विक स्तर पर महत्वपूर्ण मतभेद, जैसे कि मध्य पूर्व में, की आयामी। सीमित पहुंच कई लोगों को LLMs के महंगे पूर्व-प्रशिक्षण में संलग्न होने से रोकती है। सह-लेखक इल्ली पावलिक दीर्घकालिक तकनीकी विकास के लिए एक प्रतिस्पर्धी शैक्षणिक वातावरण के महत्व पर जोर देते हैं, इसे उद्योग अनुसंधान में व्यावसायिक दबाव के विपरीत बताते हुए। इन सीमाओं के बावजूद, शोधकर्ताओं ने जांच की कि विद्वान कैसे कम शक्तिशाली हार्डवेयर का अधिकतम उपयोग कर सकते हैं, LLMs को 1 से 8 GPUs के साथ पूर्व-प्रशिक्षित कर सकते हैं। इसमें कुशल विधियों को अपनाने की आवश्यकता होती है, जो भले ही अधिक लंबी हों, लेकिन सीमित संसाधनों के बावजूद सफल मॉडल प्रशिक्षण करने की अनुमति देते हैं। जर्मनी के सारलैंड विश्वविद्यालय के जि-उंग ली को यह दृष्टिकोण आशाजनक लगता है, यह कहते हुए कि यहां तक कि छोटे कंपनियां भी इसी प्रकार की एक्सेस चुनौतियों का सामना करती हैं। यह अध्ययन शैक्षणिक AI अनुसंधान को बढ़ाने के लिए संसाधन असमानताओं को संबोधित करने के महत्व को रेखांकित करता है।
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आपके एआई को बनाने या बिगाड़ने वाले 5 सांस्कृतिक गुण
एआई परिवर्तन मुख्य रूप से प्रौद्योगिकी का विषय नहीं बल्कि सांस्कृतिक चुनौती है। जबकि तकनीक परिवर्तन को तेज़ करती है, आखिरकार यह संगठन की संस्कृति ही तय करती है कि टीमें अनिश्चितता के बीच कैसे प्रतिक्रिया दें, रुकें या विरोध करें। अस्थिर, अनिश्चित, जटिल और अस्पष्ट (VUCA) वातावरण नए व्यवहार कौशल की आवश्यकता है—जैसे सीखने की तत्परता, भावनात्मक स्थिरता, पहल, सहानुभूति और भरोसा—जो जरूरी संचालन कौशल बन जाते हैं जब स्थापित بهترین प्रथाएं अभी विकसित हो रही हों। नेतृत्व की भूमिका महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह वांछित व्यवहार का नमूना पेश करता है, इनाम और सहनशक्ति के माध्यम से सांस्कृतिक संकेत सेट करता है, जो अंततः यह तय करता है कि एआई को किस तरह लागू किया जाएगा। यद्यपि आज के मार्केटिंग में एआई का प्रयोग मुख्यतः दक्षता बढ़ाने—खोज, योजना और कंटेंट निर्माण में तेजी लाने के लिए—है, लेकिन मार्केटिंग पर एआई का वास्तविक परिवर्तनकारी प्रभाव अभी आना बाकी है। जैसे-जैसे मार्केटिंग अधिक VUCA बनती जा रही है, सफल अनुकूलन नई तकनीकों या प्रक्रियाओं से अधिक संस्कृति का निर्माण मांगता है। एआई-केंद्रित इस विकसित परिदृश्य में, निरंतर सीखना आवश्यक होगा क्योंकि तकनीकें और बाजार में प्रवेश के मॉडल बदलते रहेंगे। संगठनों को साहसपूर्वक प्रक्रियाओं और संरचनाओं का पुनर्निर्माण करना होगा, जबकि कर्मचारियों को न केवल अनुकूलित करना बल्कि बदलाव में महारत हासिल करनी होगी। सफलता का आधार टिकाऊ, तकनीकी रूप से विश्वसनीय, नैतिक रूप से उचित और ग्राहक अनुभव को समृद्ध करने वाले एआई सिस्टम होंगे—जिसके लिए विभागों के बीच सहयोग और विविध विशेषज्ञता आवश्यक है। इस क्षेत्र में नवाचार भी अनिश्चित चुनौतियां लाएगा, जिससे सर्वोत्तम अभ्यास वर्षों में विकसित होंगे, और नेताओं को स्मार्ट जोखिम लेने की दिशा में कदम बढ़ाने होंगे। ऐतिहासिक रूप से, केवल 30–35% परिवर्तन पहल ही अपेक्षित परिणाम हासिल कर पाती हैं, और एआई और भी अधिक अस्थिरता एवं अनिश्चितता का वादा करता है। इसलिए, एक मजबूत और लचीली संस्कृति का विकास ही एआई परिवर्तन के दौरान टीमों को सुरक्षित रखने का सबसे अच्छा तरीका है। **क्यों संस्कृति एआई परिवर्तन में महत्वपूर्ण है** एआई-सक्षम संचालन में सुधार उन कर्मचारियों पर निर्भर करता है जो प्रेरित और व्यवहारिक बदलाव में सक्षम हैं। हालांकि, एआई से बढ़ी हुई उत्पादकता, दिलचस्प कार्य, गहरी अंतर्दृष्टि और व्यक्तिगत ग्राहक अनुभव के अवसर मिलते हैं, लेकिन कर्मचारी चिंताएं—जैसे नौकरी का नुकसान, गोपनीयता, सुरक्षा खतरे, दुरुपयोग, उच्च लागत और असफलताओं का भय—भी व्यवहार को प्रभावित करती हैं। एक मजबूत संस्कृति व्यवहार पर नीति या प्रशिक्षण की तुलना में अधिक प्रभाव डालती है। संस्कृति एक सामाजिक चुंबक की तरह काम करती है, जो बिना लिखित नियमों के, रोज़ाना के कार्यों को आकार देती है। उदाहरण के तौर पर, लंदन से सिलिकॉन वैली कार्यालय में स्थानांतरण करने वाले एक वरिष्ठ अधिकारी ने जाना कि बिना किसी स्पष्ट ड्रेस कोड के भी, अनौपचारिक कपड़े ही अपेक्षित थे—यह दिखाता है कि परोक्ष सांस्कृतिक नियम भी बिना स्पष्ट नीतियों के व्यवहार को संचालित करते हैं। **वास्तविक परिवर्तन के लिए सांस्कृतिक गुण विकसित करना** हालांकि संस्कृति को सीधे नियंत्रित नहीं किया जा सकता, लेकिन नेता इन आदतों, रीतियों और भाषा को प्रोत्साहित कर सकते हैं जो वांछित सांस्कृतिक मूल्यों के अनुरूप हों, और अब्जीकृत आदतों से उभरती नई प्रवृत्तियों की रक्षा कर सकते हैं। **एआई-आधारित परिवर्तन के लिए पाँच मुख्य सांस्कृतिक गुण** अव्यवस्था और तीव्र परिवर्तन के बीच सफल होने के लिए, संगठनों को इन पाँच सांस्कृतिक गुणों का विकास करना चाहिए, जो जटिलता का सामना करने, नई क्षमताएँ बनाने और निर्णय लेने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, इससे पहले कि सर्वोत्तम अभ्यास स्थापित हो जाएं: 1
एआई बिक्री एजेंट: 2026 और उसके बाद के दौर के टॉप 5…
कारोबार का अंतिम लक्ष्य बिक्री बढ़ाना है, लेकिन कड़ी प्रतिस्पर्धा इस उद्देश्य में बाधा डाल सकती है। AI बिक्री एजेंट लीड जनरेशन बढ़ाने, आवर्ती कार्य स्वतः करने, दक्षता सुधारने और ग्राहक संतुष्टि बढ़ाने का समाधान प्रदान करते हैं। यह मार्गदर्शिका AI बिक्री एजेंटों, उनके फीचरों, क्रियान्वयन की चुनौतियों और 2025-26 के लिए अनुमानित शीर्ष प्लेटफार्मों का परिचय कराती है। **भाग 1: AI बिक्री एजेंट क्या है?** AI बिक्री एजेंट ऐसे AI-संचालित बिक्री सॉफ्टवेयर हैं जो बिक्री प्रक्रिया को स्वचालित करते हैं, मानवीय कार्यभार को कम करते हैं और डाटा अंतर्दृष्टि का उपयोग कर बिक्री को अनुकूलित करते हैं। ये एजेंट बार-बार होने वाले कार्य जैसे कि संभावित ग्राहकों को ईमेल या संदेश भेजना, CRM सिस्टम अपडेट करना और लीड क्वालिफिकेशन में स्वचालन करते हैं। ये मानवी संचार की नकल करते हैं, मीटिंग्स का आयोजन करते हैं, इंटरैक्शन के आधार पर लीड रैंकिंग करते हैं और रुझानों का अंदाजा लगाते हैं ताकि राजस्व बढ़े। इनकी असली कीमत बिक्री संचालन पर उनके प्रभाव में देखी जाती है। **भाग 2: AI बिक्री एजेंट व्यवसायों का कैसे रूपांतरण करते हैं** AI बिक्री एजेंट हर चरण को बेहतर बनाते हैं, शुरुआत से लेकर बिक्री आसानी से बंद करने तक जैसे: - **व्यक्तिगत संपर्क:** ग्राहक डेटा, पिछली बातचीत, दर्द बिंदुओं और प्राथमिकताओं के आधार पर व्यक्तिगत संदेश बनाना ताकि संभावित ग्राहकों को प्रभावी रूप से आकर्षित किया जा सके। - **डेटा विश्लेषण:** AI का उपयोग कर बाज़ार रुझान, ग्राहक दर्द बिंदु और उपयुक्त संदेश रणनीतियों की व्याख्या करना। - **प्रक्रिया अनुकूलन:** बाधाओं की पहचान करना और कार्यप्रवाह को सुगम बनाने के लिए सुधार सुझाना। - **लीड जेनरेशन:** लीड की मात्रा को गुणात्मक संभावित ग्राहकों के साथ बढ़ाना और बिक्री पाइपलाइन को समृद्ध करना। - **स्वचालन:** डेटा इनपुट, ईमेल तैयार करना, नियुक्ति निर्धारित करना, संभावित ग्राहक शोध, और कॉल सारांश जैसे कार्यों का स्वचालन, जिससे साप्ताहिक घंटों का मैनुअल प्रयास बचता है। इन फायदों के बावजूद, सफल तैनाती के लिए सावधानी आवश्यक है, क्योंकि चुनौतियां अभी भी मौजूद हैं। **भाग 3: AI एजेंट लागू करने में चुनौतियां और विचार** मुख्य बाधाएं हैं: - **प्रशिक्षण आवश्यकताएं:** प्रभावी AI के लिए गुणवत्ता वाला डेटा जरूरी है, जिसे जुटाना कठिन हो सकता है। - **एकीकरण समस्याएं:** AI को मौजूदा CRM या प्रणालियों से जोड़ने में तकनीकी कठिनाइयाँ आ सकती हैं। - **मानवीय स्पर्श का अभाव:** जटिल भावनात्मक संवाद और पेचीदा Negotiations, जिनमें मानवीय निर्णय की आवश्यकता होती है, AI के लिए कठिन है। - **नैतिक मुद्दे:** गोपनीयता, डेटा सुरक्षा, एल्गोरिदम Bias, और पारदर्शिता का ध्यान रखना जरूरी है। इन चुनौतियों का सामना सही प्लेटफार्म का चयन कर किया जा सकता है। नीचे 2025 के लिए पांच प्रमुख AI बिक्री एजेंट प्लेटफार्म दिए गए हैं। **भाग 4: 2025 के लिए टॉप 5 AI बिक्री एजेंट प्लेटफार्म** 1
एआई और एसईओ: बेहतर ऑनलाइन दृश्यता के लिए एक आदर्श म…
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को सर्च इंजन ऑप्टिमाइजेशन (एसईओ) रणनीतियों में शामिल करना बुनियादी रूप से यह बदल रहा है कि व्यवसाय अपने ऑनलाइन दृष्टिकोण को कैसे बेहतर बनाते हैं और प्राकृतिक ट्रैफ़िक को कैसे आकर्षित करते हैं। जैसे-जैसे डिजिटल बाजार अधिक प्रतिस्पर्धात्मक होता जा रहा है, मशीन लर्निंग और प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग जैसी एआई प्रौद्योगिकियों का उपयोग एसईओ पहलों को अनुकूलित करने में अनिवार्य हो गया है। ये परिष्कृत उपकरण सर्च इंजन को उपयोगकर्ता की मंशा को बेहतर समझने और ऐसी खोज परिणाम प्रदान करने में सक्षम बनाते हैं जो बादल प्रश्नों से मिलते-जुलते हों। डेटा को संसाधित करने और विश्लेषण करने की एआई की क्षमता व्यवसायों को खोज प्रवृत्तियों, उपयोगकर्ता व्यवहार और समग्र सामग्री प्रदर्शन की गहरी जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देती है। ये समृद्ध डेटा रणनीतिक निर्णय लेने में सहायता करता है, जैसे सामग्री निर्माण, कीवर्ड लक्षित करना और प्रभावी एसईओ अभियानों की योजना बनाना। डेटा में पैटर्न का पता लगाने से, एआई उपकरण भविष्य की प्रवृत्तियों का भी अनुमान लगा सकते हैं, जिससे व्यवसाय अपनी प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त बनाए रख सकते हैं। एसईओ में एआई का एक विशेष रूप से उल्लेखनीय पहलू उसकी उपयोगकर्ता अनुभवों को व्यक्तिगत बनाने की क्षमता है। व्यक्तिगत उपयोगकर्ता व्यवहार का विश्लेषण करके, एआई संचालित सिस्टम विशेष प्राथमिकताओं और आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए सामग्री सुझावों को कस्टमाइज़ कर सकते हैं। इस स्तर की व्यक्तिगतता न केवल उपयोगकर्ता सगाई में सुधार करती है, बल्कि रूपांतरण की संभावना को भी काफी बढ़ाती है, जिससे व्यवसाय की वृद्धि होती है। इसके अतिरिक्त, एआई-संचालित एसईओ समाधान स्वचालन सुविधाएँ प्रदान करते हैं जो कीवर्ड अनुसंधान, सामग्री अनुकूलन और प्रदर्शन ट्रैकिंग जैसी कार्यों को आसान बनाते हैं। स्वचालन इन कार्यों के लिए आवश्यक समय और संसाधनों को कम करता है, जिससे मार्केटिंग टीमें रणनीति विकसित करने और रचनात्मक परियोजनाओं पर अधिक ध्यान केंद्रित कर सकती हैं। एआई का एसईओ के साथ समाकलन डिजिटल मार्केटिंग में एक नई प्रणाली प्रस्तुत करता है, जो व्यवसायों को अपनी ऑनलाइन उपस्थिति को मजबूत बनाने के लिए व्यापक अवसर प्रदान करता है। एआई प्रौद्योगिकियों को अपनाकर विपणक उन्नत टूल्स से लैस हो जाते हैं जिससे वे एसईओ रणनीतियों को विकसित कर सकते हैं जो उपयोगकर्ता की मंशा के साथ करीबी से मेल खाती हों और वास्तविक मूल्य प्रदान करें। जैसे-जैसे एआई का विकास जारी रहेगा, इसकी भूमिका एसईओ में गहरी होती जाएगी, और व्यवसाय अपने दर्शकों के साथ अधिक प्रभावी ढंग से जुड़ने और स्थायी प्राकृतिक वृद्धि प्राप्त करने के नए तरीके खोजेंगे। अंत में, एआई और एसईओ का संयोजन व्यवसायों के लिए अपने डिजिटल पदचिह्न को विस्तार देने का एक महत्वपूर्ण उपलब्धि है। एआई की ताकत का लाभ उठाकर, कंपनियाँ गहन जानकारी निकाल सकती हैं, नियमित प्रक्रियाओं को स्वचालित कर सकती हैं, उपयोगकर्ता इंटरैक्शनों को व्यक्तिगत बना सकती हैं, और अंततः अधिक प्रभावी और दक्ष एसईओ रणनीतियाँ विकसित कर सकती हैं। यह तकनीकी प्रगति व्यवसायों को प्राकृतिक ट्रैफ़िक चलाने और रूपांतरण बढ़ाने में मदद करती है, साथ ही उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाती है, सबसे प्रासंगिक और मूल्यवान सामग्री प्रदान करते हुए जो खोज मंशा के अनुरूप हो।
डीपफेक तकनीक में प्रगति: मीडिया और सुरक्षा के लिए प्…
डीपफेक तकनीक ने हाल ही में महत्वपूर्ण प्रगति की है, जिससे अत्यंत वास्तविक दिखने वाले संशोधित वीडियो बनाए गए हैं, जिनमें व्यक्तियों को ऐसा करते या कहते हुए चित्रित किया जाता है जो उन्होंने वास्तव में कभी नहीं किया। इस नवाचार ने मनोरंजन और शिक्षा जैसे क्षेत्रों में अपने संभावित उपयोग के कारण व्यापक रुचि प्राप्त की है, जो आकर्षक सामग्री बनाने और सीखने की प्रक्रिया को बेहतर बनाने के नए तरीके प्रस्तुत करता है। हालांकि, इन लाभों के साथ गंभीर चुनौतियां भी सामने आती हैं, विशेष रूप से गलत सूचना फैलाने और निजता के उल्लंघन के खतरों के रूप में। डीपफेक्स उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके एक व्यक्ति की छवि को दूसरे के शरीर पर सुपरइम्पोज करने या वीडियो में भाषण और अभिव्यक्तियों को बदलने में सक्षम होते हैं। इन क्षमताओं ने विशेषज्ञों, नीति निर्धारकों और जनता के बीच नैतिक चिंताएं उत्पन्न की हैं, विशेष रूप से दुरुपयोग के संदर्भ में, जैसे कि दुर्भावनापूर्ण व्यक्तियों द्वारा इसका उपयोग करके धोखाधड़ीपूर्ण राजनीतिक प्रचार, फर्जी खबरें, धोखाधड़ी, उत्पीड़न या बदनाम करने के लिए झूठे वीडियो बनाना। समाज पर डीपफेक्स का प्रभाव जटिल है। जबकि ये विकल्प सृजन को लोकतांत्रिक बनाने और फिल्मकारों, शिक्षकों, और कलाकारों को नई कहानी कहने की तकनीकों के साथ सृजनात्मक अवसर प्रदान कर सकते हैं, इनके दुरुपयोग की संभावना मीडिया में विश्वास को नुकसान पहुंचाती है, प्रामाणिक जानकारी की सत्यता जांचने में कठिनाई उत्पन्न करती है, और निजता का उल्लंघन करती है। विशेषज्ञ अत्यंत जरूरी बताते हैं कि ऐसे तरीकों का विकास किया जाए जो डीपफेक्स की सटीक और त्वरित पहचान कर सकें। वर्तमान शोध उपकरण वीडियो की सूक्ष्म विशेषताओं का विश्लेषण कर रहे हैं, जैसे कि अनियमित पलकों का झपकना, अप्राकृतिक चेहरे की गतियों या डिजिटल अवशेषों का पता लगाना, जो मानवीय नजर से भी दिखाई नहीं देते। इन खोजी प्रणालियों को मजबूत बनाना पत्रकारों, कानून प्रवर्तनों, सोशल मीडिया प्लेटफार्मों, और उपयोगकर्ताओं के लिए आवश्यक है ताकि वे असली और नकली सामग्री में फर्क कर सकें। तकनीक के अतिरिक्त, जिम्मेदारी से डीपफेक का उपयोग सुनिश्चित करने के लिए व्यापक नैतिक दिशानिर्देश और कानूनी ढांचे स्थापित करना अत्यंत महत्वपूर्ण है। ऐसे नीतिगत प्रस्तावों में सहमति, डेटा गोपनीयता, बौद्धिक संपदा और दुरुपयोग की जिम्मेदारी शामिल होनी चाहिए। तकनीक विकसक, नियामक, अकादमिक जगत और नागरिक समाज की संयुक्त प्रयासों का उद्देश्य नवाचार को बनाए रखते हुए समाजिक मूल्य और व्यक्तिगत अधिकारों की रक्षा करना है। सार्वजनिक जागरूकता और शिक्षा भी इन खतरों को कम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। आलोचनात्मक सोच, मीडिया साक्षरता, और सचेत संदेह को प्रोत्साहित करने से लोग संभावित डीपफेक manipulation को पहचानने और रोकने में सक्षम होते हैं। बढ़ती जागरूकता अभियान और शैक्षिक कार्यक्रम विद्यालयों और समुदायों में शामिल किए गए हैं ताकि नागरिकों को विकसित हो रहे AI तकनीकों द्वारा स्वरूपित मीडिया जगत के लिए तैयार किया जा सके। आगे बढ़ते हुए, डीपफेक तकनीक तेजी से विकसित होती रहेगी, जो AI अनुसंधान और कंप्यूटिंग शक्ति में सुधार के कारण होगी। यह प्रगति इस बात पर प्रकाश डालती है कि सतर्क रहने और सक्रिय रणनीतियों को अपनाने की आवश्यकता है ताकि डीपफेक्स के लाभों का जिम्मेदारी से उपयोग किया जा सके, साथ ही गलत सूचना के प्रसार को रोका जा सके और डिजिटल मीडिया में विश्वास बरकरार रहे। विश्व स्तर पर सहयोग और निरंतर नवाचार का होना आवश्यक है ताकि निर्माण और पहचान तकनीकों दोनों में सुधार संभव हो सके और इन चुनौतियों का प्रभावी ढंग से सामना किया जा सके। अंत में, डीपफेक तकनीक नवाचार की दोधारी तलवार का रूप है—यह महत्वपूर्ण संभावनाएं प्रदान करता है लेकिन गंभीर नैतिक दुविधाओं का भी सामना करता है। इस क्षेत्र में सफलतापूर्वक नेविगेट करने के लिए एक व्यापक दृष्टिकोण आवश्यक है, जो तकनीकी नवाचार, सोच-समझकर बनाई गई नीतियों, और सक्रिय सार्वजनिक भागीदारी का मेल हो। ऐसा कर के समाज अपने सकारात्मक प्रभावों का अधिकतम लाभ उठा सकता है और नुकसानों को कम कर सकता है, साथ ही एक ऐसी डिजिटल दुनिया का निर्माण कर सकता है जो रचनात्मक, विश्वसनीय और व्यक्तिगत अधिकारों का सम्मान करने वाली हो।
एनवीडिया का ओपन सोर्स एआई प्रयास: अधिग्रहण और नए मॉडल
एनवीडिया ने अपने ओपन सोर्स पहलों का महत्वपूर्ण विस्तार घोषणा की है, जो उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग (HPC) और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) में ओपन सोर्स इकोसिस्टम का समर्थन और प्रगति करने के लिए उसकी रणनीतिक प्रतिबद्धता को दर्शाता है। इस विकास का मुख्य आधार एनवीडिया का SchedMD का अधिग्रहण है, जो Slurm के निर्माता हैं—एक प्रमुख ओपन सोर्स वर्कलोड प्रबंधन प्रणाली जो व्यापक रूप से बड़े क्लस्टरों और सुपरकंप्यूटर पर संसाधनों को अनुशूचित करने और आवंटित करने के लिए प्रयोग की जाती है। स्लर्म कंप्यूटेशनल वर्कलोड्स का अनुकूलन करने और थ्रूपुट को अधिकतम करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, और विश्व के शीर्ष 100 सुपरकंप्यूटर का आधा हिस्सा इससे जुड़ा है। SchedMD का स्लर्म HPC समुदाय में इसकी पारदर्शिता, लचीलापन और मजबूत समुदाय-आधारित विकास के लिए जाना जाता है,जो निरंतर सुधार और व्यापक स्वीकृति को बढ़ावा देता है। एनवीडिया का यह अधिग्रहण कंपनी की उस रणनीतिक प्राथमिकता को रेखांकित करता है जिसमें वर्कलोड प्रबंधन को मजबूत करना मुख्य है, जो AI और वैज्ञानिक गणना के प्रदर्शन को सुधारने के लिए आवश्यक क्षेत्र हैं। खास बात यह है कि एनवीडिया ने स्लर्म की ओपन सोर्स स्थिति बनाए रखने और इसकी समुदाय-नेतृत्व वाली विकास मॉडल को जारी रखने का संकल्प लिया है, ताकि विविध उपयोगकर्ताओं के लिए इसकी उपलब्धता सुनिश्चित हो सके। यह दृष्टिकोण HPC और AI क्षेत्रों में सहयोग और नवाचार को प्रोत्साहित करने के लिए है, जिसमें एनवीडिया और SchedMD दोनों का संयुक्त अनुभव लाभकारी रहेगा। इस अधिग्रहण के साथ ही, एनवीडिया ने नए ओपन AI मॉडल भी प्रस्तुत किए हैं, जो AI अनुसंधान और विकास को तेज करने के लिए बनाए गए हैं। ये मॉडल शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को शक्तिशाली, सुलभ उपकरण प्रदान करते हैं, जिन्हें विभिन्न वर्कफ़्लोज़ में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है। यह लॉन्च एनवीडिया की उस रणनीति को प्रदर्शित करता है जो खुली नवाचार को प्रोत्साहित करने और AI को अपनाने में बाधाओं को घटाने पर केंद्रित है, ताकि उद्योगों में अधिक तेजी से प्रगति और AI प्रौद्योगिकियों का व्यापक उपयोग संभव हो सके। एनवीडिया के विस्तारित ओपन सोर्स प्रयास शोध, AI विकास और HPC में ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर की अहम भूमिका को उजागर करते हैं। स्लर्म जैसे प्रोजेक्ट्स में निवेश करके और नए AI मॉडल प्रदान कर, एनवीडिया साझा ज्ञान और सहयोगी विकास के माहौल का निर्माण कर रहा है, जो समग्र प्रौद्योगिकी समुदाय के लिए लाभकारी है। यह कदम उद्योग में एक व्यापक रुझान के अनुरूप है, जिसमें इनोवेशन को बढ़ावा देने, सॉफ्टवेयर गुणवत्ता में सुधार करने और तकनीकी प्रगति को तेज करने के लिए ओपन सोर्स सिद्धांतों को अपनाया जा रहा है। एनवीडिया का यह योगदान महत्वपूर्ण संसाधन और विशेषज्ञता लाता है, जो जटिल कंप्यूटिंग आवश्यकताओं के लिए अधिक स्केलेबल, मजबूत और कुशल समाधान प्रदान करेगा। SchedMD का अधिग्रहण और स्लर्म को ओपन सोर्स बनाए रखने का एनवीडिया का संकल्प विभिन्न क्षेत्रों—शिक्षा संस्थानों से_large-scale simulation, डेटा एनालिटिक्स, और AI प्रशिक्षण में लगे उद्योगों तक—पर प्रभाव डालने वाला है, क्योंकि ये दोनों ही कंप्यूटिंग वर्कफ़्लोज़ को अनुकूलित करने के लिए एक स्थिर, उन्नत मंच प्रदान करते हैं। साथ ही, नए ओपन AI मॉडल डेवलपर्स और शोधकर्ताओं को अत्याधुनिक उपकरणों से सशक्त बनाते हैं, जिससे मॉडल प्रशिक्षण, तैनाती और प्रयोग में तेजी आती है। AI तकनीक का यह लोकतंत्रीकरण समावेशी नवाचार को प्रोत्साहित करता है और नई मशीन लर्निंग संभावनाओं को जन्म दे सकता है। सारांश में, एनवीडिया की यह घोषणा उसके ओपन सोर्स सफर में एक महत्वपूर्ण मोड़ है। SchedMD के विशेषज्ञता को अपनी तकनीकी नेतृत्व के साथ जोड़कर, एनवीडिया स्लर्म के विकास को तेज करने और आधुनिक कंप्यूटिंग चुनौतियों के अनुरूप बेहतर वर्कलोड प्रबंधन समाधान प्रदान करने की दिशा में अग्रसर है। साथ ही, नई ओपन AI मॉडल का विमोचन एनवीडिया की उस प्रतिबद्धता को मजबूत करता है, जिसमें एक जीवंत, सहयोगात्मक AI समुदाय का निर्माण किया जा रहा है जो विश्वव्यापी अनुसंधान और विकास प्रयासों का समर्थन करता है। जैसे-जैसे HPC और AI क्षेत्र तेजी से विकसित हो रहे हैं, एनवीडिया की यह उच्च प्रतिबद्धता ओपन सोर्स में दिखाती है कि वे अपने भविष्य को आकार देने के लिए सजग और सक्रिय रणनीति अपना रहे हैं। हितधारक और समुदाय इस साझेदारी से निरंतर नवाचार की उम्मीद कर सकते हैं, जो तकनीकी प्रगति और खोज में ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर का महत्वपूर्ण योगदान दर्शाता है।
एन.वाई. सरकार Kathy Hochul ने व्यापक एआई सुरक्षा बि…
19 दिसंबर, 2025 को न्यूयॉर्क की राज्यपाल कैथी होचुल ने जिम्मेदार कृत्रिम बुद्धिमत्ता सुरक्षा और नैतिकता (RAISE) अधिनियम को कानून की शक्ल में मंजूरी दी, जो उन्नत AI तकनीकों के नियमन में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है। यह ऐतिहासिक कानून न्यूयॉर्क को उन पहले राज्यों में स्थापित करता है, जिन्होंने उन्नत AI मॉडलों के तैनाती और देखरेख के लिए व्यापक सुरक्षा प्रोटोकॉल लागू किए हैं, तेजी से प्रौद्योगिकी प्रगति के बीच बढ़ती चिंताओं को ध्यान में रखते हुए। RAISE अधिनियम डेवलपर्स और ऑपरेटरों से अपेक्षा करता है कि वे बड़े और छोटे दोनों प्रकार की AI प्रणालियों के लिए कठोर घटना रिपोर्टिंग नियमों का पालन करें। ये नियम सुनिश्चित करते हैं कि किसी भी सुरक्षा-संबंधी घटना या खराबी को तुरंत और पारदर्शिता के साथ अधिकारियों को रिपोर्ट किया जाए, जिससे जवाबदेही बढ़े और जोखिमों के प्रति त्वरित प्रतिक्रिया संभव हो सके। यह कानून AI मॉडल की व्यापक विविधता को ध्यान में रखते हुए यह स्वीकार करता है कि AI के उपयोग के सभी स्तरों पर सुरक्षा आवश्यक है। राज्यपाल होचुल ने इस कानून की भूमिका पर बल देते हुए कहा कि यह न्यूयॉर्क को AI शासन में नेतृत्व प्रदान करेगा, यह दर्शाता है कि संघीय प्रक्रियाओं में देरी और विभिन्न नियामक प्रयासों के कारण राज्य स्तरीय पहलों की आवश्यकता है। उन्होंने बताया कि RAISE अधिनियम राज्य के नवाचार और जनसफाई के प्रति प्रतिबद्धता का प्रतीक है, और दूसरों के लिए एक मिसाल कायम करता है। यह कानून कैलिफ़ोर्निया के सेनेट बिल 53 (SB 53) के समान है, जिसमें भी AI सुरक्षा और नैतिक निगरानी को मजबूत करने के लक्ष्य हैं। दोनों राज्यों ने AI के खतरे, जैसे कि एल्गोरिदमिक पक्षपात, अस्पष्टता, और खराबी या दुरुपयोग से संभावित हानियों को रोकने के लिए नियामक ढांचा तैयार करने में अग्रणी भूमिका निभाई है। ये प्रगति संघीय नीति के अभाव में राज्यों द्वारा सक्रिय नियामक कदम उठाने का एक व्यापक ट्रेंड दर्शाती हैं। यह कानून धीरे-धीरे AI कंपनियों, प्रचार संगठनों, और नीति निर्धारकों के लुभावने प्रयासों का परिणाम है, जो मानकीकृत नियम प्रस्तावित कर सूट का बोझ कम करने और नवाचार व निवेश के लिए स्थिर परिस्थितियों का निर्माण करने की दिशा में कदम उठा रहे हैं। न्यूयॉर्क का RAISE अधिनियम और कैलिफ़ोर्निया का SB 53 मानकों के मेल-जोल का संकेत देते हैं, जिससे राज्यों के बीच मानकों का समरूपता बढ़ेगी और AI डेवलपर्स के लिए संचालन आसान होंगे। विशेषज्ञ मानते हैं कि RAISE अधिनियम का घटना रिपोर्टिंग और पारदर्शिता पर जोर जिम्मेदार AI विकास के नए मानकों स्थापित कर सकता है। समस्याओं का त्वरित खुलासा जनता का भरोसा बनाएगा और जवाबदेही का प्रमाण देगा, साथ ही AI सुरक्षा और नैतिकता में सर्वोत्तम प्रथाओं को बढ़ावा भी देगा। यह कानून राष्ट्रीय नीतियों को भी प्रभावित कर सकता है, क्योंकि संघीय एजेंसियां राज्य स्तरीय नियामकीय प्रयोगों पर नजर रख रही हैं। AI सुरक्षा नियमन की इस पहल का उद्देश्य स्वास्थ्य, वित्त, परिवहन, और सार्वजनिक सुरक्षा जैसे क्षेत्रों में AI के गहरे प्रभावों का मुकाबला करना है। जैसे-जैसे AI हमारे दैनिक जीवन का हिस्सा बनता जा रहा है, विश्वसनीयता, निष्पक्षता, और सुरक्षा को लेकर चिंताएँ बढ़ती जा रही हैं। RAISE अधिनियम का अभूतपूर्व दृष्टिकोण नवाचार को प्रोत्साहन देने के साथ-साथ समाजिक मूल्यों और मानव अधिकारों की रक्षा का संतुलन बनाता है। जब न्यूयॉर्क RAISE अधिनियम को लागू करेगा, तो हितधारक इसकी प्रभावशीलता और चुनौतियों पर करीबी नजर बनाएंगे, जिनमें रिपोर्टिंग मानक, प्रवर्तन तंत्र, और नए आदेशों के अनुरूप छोटे AI डेवलपर्स का समर्थन शामिल हैं। राज्य का अनुभव अन्य समुदायों के लिए भी महत्वपूर्ण सीख प्रदान कर सकता है जो इसी तरह के कानून लागू करने पर विचार कर रहे हैं। सार के रूप में, राज्यपाल होचुल का RAISE अधिनियम पारंपरिक AI शासन में एक महत्वपूर्ण प्रगति है। राष्ट्र के सबसे संपूर्ण AI सुरक्षा कानूनों में से एक स्थापित करके, न्यूयॉर्क AI के नियामकीय भविष्य को आकार देने में नेतृत्व कर रहा है। यह विधician ना केवल 뉴욕वासियों को AI संबंधित जोखिमों से सुरक्षा देगा, बल्कि जिम्मेदार नवाचार को भी बढ़ावा देगा, और इन तकनीकों के विकसित होने के साथ ही राष्ट्रीय स्तर पर अधिक समन्वित और प्रभावी AI नियामक ढांचे के लिए प्रेरणा बन सकता है।
स्ट्राइप ने AI बिक्री के लिए एजेंटिक कॉमर्स सुइट लॉन्च…
स्क्रिप्ट, एक प्रोग्रामेबल वित्तीय सेवाओं वाली कंपनी, ने एजेंटिक कॉमर्स सुइट लॉन्च किया है, जो व्यवसायों को विभिन्न एआई एजेंट्स के माध्यम से बिक्री करने में सक्षम बनाता है। प्रमुख ब्रांड्स जैसे कोच, केट स्पेड, यूआरबीएन, रिवॉल्व, ऐश्ले फर्नीचर, हलारा, एबीटी इलेक्ट्रॉनिक्स, और नैक्टर इस सुइट को अपनाने के लिए तैयार हैं ताकि वे बढ़ते एजेंटिक कॉमर्स مارکیٹ का लाभ उठा सकें, FF News के अनुसार। यह घोषणा स्क्रिप्ट द्वारा पहले ही शुरू किए गए एजेंटिक कॉमर्स प्रोटोकॉल (ACP) के बाद आई है, जो एक खुला मानक है और AI एजेंट्स और व्यवसायों के बीच एक सामान्य तकनीकी भाषा स्थापित करता है। हालांकि ACP संचार को मानकीकृत करता है, लेकिन वास्तविक दुनिया में टुकड़े-टुकड़ेपन अभी भी बना हुआ है क्योंकि हर AI एजेंट के लिए अलग-अलग इंटीग्रेशन और ऑनबोर्डिंग प्रक्रियाएं आवश्यक हैं। एजेंटिक कॉमर्स सुइट इस समस्या का समाधान कम कोड वाले समाधान के माध्यम से करता है, जो व्यवसायों को एक ही इंटीग्रेशन के जरिए विभिन्न AI एजेंट्स के साथ बिक्री करने की अनुमति देता है। यह साझा भुगतान टोकन का भी समर्थन करता है, जिससे AI एजेंट्स खरीदारों की भुगतान साख को सुरक्षित रूप से व्यवसायों तक पहुंचा सकते हैं। विक्स के वॉलीडिमीर त्सुकुर और अमित सगिव ने कहा, “AI यह पुनः परिभाषित कर रहा है कि लोग ऑनलाइन कैसे खोजना और खरीदारी करते हैं, और विक्स में, हम अपने उपयोगकर्ताओं को शक्तिशाली टूल्स से लैस करने के लिए प्रतिबद्ध हैं ताकि वे आगे रह सकें। स्क्रिप्ट के एजेंटिक कॉमर्स सुइट को एकीकृत करके, हम व्यापारियों को एक सरल, सहज तरीका प्रदान कर रहे हैं जिससे वे एजेंटिक कॉमर्स में भाग ले सकते हैं, नए अवसरों को खोलते हुए ग्राहक पहुंचाने, रूपांतरण बढ़ाने और स्थायी विकास को बढ़ावा देते हैं।” एटीसी के मुख्य उत्पाद और तकनीकी अधिकारी राफे कोलबर्न ने कहा, “एटीसी में, हमारा कर्तव्य है कि हमारे विक्रेताओं का काम खोजा जा सके जहां खरीदार खरीदारी करना पसंद करते हैं। स्क्रिप्ट का एजेंटिक कॉमर्स सुइट एक इंटीग्रेशन समाधान प्रदान करता है जो इसे आसान बनाता है, जिससे हम विक्रेताओं की अनूठी वस्तुएं आसानी से प्लेटफॉर्म पर खरीदारों तक पहुंचा सकें।” सक्वर्स्पेस के वरिष्ठ उपाध्यक्ष डैन चंद्रे ने कहा, “एजेंटिक खरीदारी यह बदल रही है कि लोग उत्पाद कैसे खोजते और खरीदते हैं। स्क्रिप्ट के एजेंटिक कॉमर्स सुइट के साथ, स्क्वायरस्पेस के व्यापारी अपने उत्पादों को आसानी से AI एजेंट्स में एकीकृत कर सकते हैं, जिससे व्यवसाय के विकास के लिए एक नया रास्ता खुलेगा।” सभी नवीनतम फिनटेक समाचारों से अपडेट रहने के लिए यहां क्लिक करें।
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