ओपनएआयचे सह-संस्थापक इलिया सुत्सकेव्हर यांच्या म्हणण्यानुसार एआय उद्योगाने कदाचित "पीक डेटा" गाठला असावा, इंटरनेटवरून उपयुक्त डेटा कमी झाल्यामुळे एआय प्रगती कमी होण्याची शक्यता दिसून येत आहे. हे एआय मॉडेल्सच्या भविष्यातील वाढीवर परिणाम करू शकते, कारण ते भरपूर डेटासह पूर्व-प्रशिक्षणावर मोठ्या प्रमाणात अवलंबून असतात. तरीही, अनेक एआय तज्ज्ञ या समस्येला टाळण्यासाठी उपाय शोधत आहेत. एक आशादायक दृष्टिकोन म्हणजे "टेस्ट-टाइम" किंवा "इन्फरन्स-टाइम कंप्युट" तंत्रज्ञान, जे जटिल प्रश्नांचे छोटे कार्यांत विघटन करून आणि सर्व त्यांच्या भागांची स्वतंत्रपणे प्रक्रिया करून एआयच्या विचार क्षमतांचा उन्नतीत करते. हा पद्धत एआय मॉडेल्सना उच्च-गुणवत्तेचे आउटपुट तयार करण्यास अनुमती देते, विशेषतः गणिती समस्यांसारख्या स्पष्ट उत्तरे असलेल्या कार्यांत. या विचार मॉडेल्सच्या आउटपुट्स नवीन प्रशिक्षण डेटा बनू शकतात, मॉडेल सुधारण्यासाठी एक कालाकृती पुनरावृत्ती रूप तयार करत आहेत.
Google DeepMindच्या संशोधनाद्वारे समर्थित ही संकल्पना आहे, जी या आउटपुट्सचा वापर मोठ्या प्रमाणातील भाषा मॉडेल्सच्या वाढीत सहाय्य करेल. ओपनएआय आणि तत्सम एआय प्रयोगशाळांनी या तंत्रज्ञानाचा वापर करणारे मॉडेल्स तैनात करायला सुरुवात केली आहे, जसे की ओपनएआयचा "o1, " ज्याने काही बेंचमार्कमध्ये उत्कृष्ट कार्यक्षमता दर्शवली आहे. मायक्रोसॉफ्टचे सीईओ सत्य नडेला यांनी या धोरणाला एआय मॉडेल्सच्या प्रगतीसाठी आवश्यक स्केलिंग लॉ म्हणून संबोधले आहे, कारण ते डेटा मर्यादांना चकमा देण्यासाठी मॉडेल आउटपुट्स प्रशिक्षण प्रक्रियेत पुनः फीड करण्याची पद्धत प्रदान करते. टेस्ट-टाइम कंप्युटची कार्यक्षमता २०२५ पर्यंत अधिक सखोलपणे मूल्यांकन केली जाईल. चार्ली स्नेल यांसारख्या संशोधनकर्त्यांचे आशावादी विचार असूनही, ते ठोस उत्तरांशिवाय कार्यांना या तंत्रज्ञानाच्या सामान्यीकरणात आव्हाने मान्य करतात, जसे की निबंध लेखन. तथापि, या पद्धतीने जनरेट केलेला सिंथेटिक डेटा विद्यमान इंटरनेट डाटाच्या गुणवत्तेपेक्षा अधिक चांगला ठरण्याची शक्यता आहे, ज्यामुळे भविष्यातील एआय मॉडेल्सच्या प्रशिक्षणात सहाय्य होऊ शकते. अगदी, काही अंदाज सुचवतात की DeepSeek सारख्या कंपन्यांनी OpenAIच्या o1चा आउटपुट वापरून आपली मॉडेल्स उन्नत केली आहेत, जसे की सर्वात नवीन "DeepSeek V3. " उद्योग या धोरणांचा विश्लेषण करत असताना, डेटा मर्यादांवर मात करण्यासाठी टेस्ट-टाइम कंप्युटचा वापर करण्याची क्षमता आशाजनक असूनही, अजूनही संशोधनाच्या अधीन आहे.
एआय प्रगती: नवीन तंत्रांच्या साहाय्याने डेटा मर्यादा ओलांडणे
यूट्यूब जलदगतीने विकसित होत आहे, ज्यामध्ये अॅडव्हान्स AI पॉवर्ड उपकरणांची समाकल्याने सामग्री ऍक्सेसिबिलिटी, सुरक्षा आणि निर्मात्यांसाठी कमाई वाढवण्याच्या दृष्टीने सुधारणा करण्यात येत आहेत.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनी Anthropic ने असं आणि तपास करण्याचा दावा केला आहे की, ती पहिल्या मोठ्या प्रमाणावर सायबर हल्ल्याचा उलगडा करत आहे, जो मुख्यतः AI द्वारे पार पाडला गेला आहे, आणि या ऑपरेशनचे आरोप चीन सरकार समर्थित हॅकिंग ग्रुपवर आहे, ज्यांनी Anthropic च्या स्वतःच्या क्लॉड कोड मॉडेलचा गैरवापर करून सुमारे ३० जागतिक लक्ष्यांमध्ये प्रवेश केला.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआय) ही मूलतः एसइओ विश्लेषण आणि अहवाल देण्याच्या पद्धतींना पुनर्रचित करत आहे, वेबसाइटच्या कामगिरी आणि वापरकर्त्यांच्या वर्तनाबाबत अनमोल माहिती प्रदान करून.
विपणन lange काल्पनिकता आणि विज्ञान यांच्यातील नाजूक समतोल म्हणून पाहिले जाते.
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) गेल्या काही वर्षांत वेगाने प्रगती केली आहे, ज्यामुळे सोशल मीडियावर एक लोकप्रिय ट्रेंड उभा राहिला आहे : AI-निर्मित व्हिडीओ.
हॉन हाय प्रिसिजन इंडस्ट्रीज कंपनी, जी NVIDIA कॉर्पोरेशनच्या सर्व्हर उत्पादन क्षेत्रातील मुख्य उत्पादन भागीदार म्हणून ओळखली जाते, अलीकडेच तिच्या तिमाही विक्रीत ११% वाढ झाली असल्याची माहिती दिली आहे.
जलद बदलत असलेल्या डिजिटल मार्केटिंग क्षेत्रात, निर्माणकारी एआय ही नव्या काहीतरी म्हणून सुरु झाली होती, पण आता ती गरज बनली आहे.
Launch your AI-powered team to automate Marketing, Sales & Growth
and get clients on autopilot — from social media and search engines. No ads needed
Begin getting your first leads today