गूगल ने खोज को क्रांतिकारी बनाने के लिए एआई मोड लॉन्च किया, जो संदर्भ-समझदार और इंटरैक्टिव परिणाम प्रदान करेगा

गूगल ने अपने सर्च इंजन में एक अभिनव एआई मोड की शुरुआत की घोषणा की है, जिसका उद्देश्य उपयोगकर्ताओं के ऑनलाइन जानकारी से जुड़े तरीके को बदलना है। यह फीचर सर्च तकनीक में एक महत्वपूर्ण छलांग है, जो उन्नत प्राकृतिक भाषा समझ और संदर्भ-आधारित प्रतिक्रिया को शामिल करता है, जिससे सर्च परिणाम अधिक विविध, इंटरैक्टिव और सटीक हो जाते हैं। परंपरागत रूप से, सर्च इंजन की Reliance Keywords मिलान और रैंकिंग एल्गोरिदम पर थी जिससे संबंधित लिंक प्रदान किए जाते थे। लेकिन एआई मोड इस दृष्टिकोण से आगे बढ़ते हुए उपयोगकर्ता के इरादे और प्रश्नों के संदर्भात्मक संकेतों को समझता है। इसका मुख्य आधार एक परिष्कृत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रणाली है जो जटिल प्रश्नों की व्याख्या करता है और उपयोगकर्ताओं की जरूरतों के अनुसार एकीकृत उत्तर प्रदान करता है, जिससे कई वेबसाइटों पर ब्राउज़ करने की आवश्यकता कम हो जाती है। इंटरैक्टिव तत्व भी स्पष्टता और उपयोगकर्ता की भागीदारी को बढ़ाते हैं। एआई मोड का एक मुख्य पहलू इसके संदर्भ-समझदार क्षमता है, जो खोज सत्र के दौरान बातचीत के प्रवाह को याद रखता है। इससे उपयोगकर्ता उत्तराधिकारी सवाल पूछ सकते हैं या अतिरिक्त विवरण मांग सकते हैं बिना पिछले संदर्भ को दोहराए, जो मानवीय बातचीत की नकल करता है और खोज प्रक्रिया को अधिक सहज और कुशल बनाता है। इसके अतिरिक्त, एआई मोड विभिन्न स्रोतों से जानकारी एकत्र कर विषयों पर विविध दृष्टिकोण प्रदान करता है, जिससे समालोचनात्मक सोच और सूचित निर्णय में सहायक होता है—विशेष रूप से उन विषयों में जिनमें diverse opinions होती हैं जैसे समाचार, स्वास्थ्य और प्रौद्योगिकी। यह रोलआउट गूगल की कृत्रिम बुद्धिमत्ता को उपयोगकर्ता अनुभव बेहतर बनाने में एक प्रतिबद्धता दर्शाता है। मशीन लर्निंग और विस्तृत डेटा विश्लेषण का उपयोग करके, सर्च इंजन लगातार भाषा पैटर्न और उपयोगकर्ता व्यवहार की समझ को परिष्कृत कर रहा है। प्रारंभिक उपयोगकर्ताओं ने इसे अधिक इंटरैक्टिव और जानकारीपूर्ण अनुभव के रूप में रिपोर्ट किया है, जिनमें पूरे उत्तर प्राप्त करने का आराम हुआ है बिना कई वेब पेज घूमे, जिससे समय और प्रयास की बचत होती है। सामान्य वेब सर्च के अलावा, एआई मोड से उम्मीद है कि यह शिक्षा, पेशेवर अनुसंधान, और सामान्य पूछताछ जैसे व्यापक क्षेत्रों का समर्थन करेगा, इसकी क्षमता के कारण जो इंटरैक्टिव, सूक्ष्म प्रतिक्रियाएं प्रदान कर सकती हैं जो विभिन्न उपयोगकर्ता समूहों को आकर्षित करती हैं। हालांकि, कुछ चुनौतियों को भी स्वीकार किया गया है, जैसे मिथ्या जानकारी और पूर्वाग्रह। इन समस्याओं से निपटने के लिए प्रयास किए जा रहे हैं ताकि प्रतिक्रियाएँ सही, संतुलित और पारदर्शी हों, मजबूत सत्यापन तंत्र का उपयोग करके त्रुटियों को कम किया जा सके। गोपनीयता और डेटा सुरक्षा भी सर्वोच्च प्राथमिकता हैं; गूगल जिम्मेदारी से डेटा का संरक्षण करने पर जोर देता है, जिससे कड़े गोपनीयता मानकों के साथ AI इंटरैक्शन के दौरान उपयोगकर्ताओं की व्यक्तिगत जानकारी सुरक्षित रहे। समग्र रूप से, AI मोड सर्च तकनीक के निरंतर विकास का संकेत है, जिसमें AI केंद्रीय भूमिका निभा रहा है। जैसे-जैसे उपयोगकर्ता अधिक संवादात्मक और संदर्भ-संवेदनशील डिजिटल सहायकों के साथ अनुकूलित हो रहे हैं, वैसे-वैसे AI मोड जैसी विशेषताएँ ऑनलाइन जानकारी पहुंच और उपभोग के नए मानक स्थापित कर रही हैं। अंत में, गूगल का AI मोड पारंपरिक खोज को बदलने जा रहा है, जिसमें प्राकृतिक भाषा समझ, संदर्भ जागरूकता और इंटरैक्टिव प्रतिक्रियाएँ शामिल हैं। यह नवाचार गूगल की AI-प्रेरित तकनीकों में नेतृत्व और वैश्विक स्तर पर जानकारी पहुंच और गुणवत्ता को बेहतर बनाने की उसकी प्रतिबद्धता को दर्शाता है। जैसे-जैसे AI मोड व्यापक रूप से उपलब्ध होगा, यह ज्ञान की खोज को नया आयाम देगा, ऑनलाइन खोजों को अधिक डायनामिक, सूचनाप्रद और उपयोगकर्ता के अनुकूल बनाते हुए।
Brief news summary
गूगल ने अपने सर्च इंजन में एक नवीन AI मोड पेश किया है, जिसका उद्देश्य है कि उपयोगकर्ताओं के ऑनलाइन जानकारी पहुंचने के तरीके को बदलना। यह फीचर पारंपरिक कीवर्ड सर्च से एक बड़े कदम को दर्शाता है, जो उन्नत प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करके उपयोगकर्ता की मंशा और संदर्भ को समझता है। AI मोड सटीक, व्यक्तिगत जवाब और इंटरैक्टिव तत्व प्रदान करता है, विभिन्न स्रोतों से जानकारी समेकित कर विभिन्न दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। यह संवाद के संदर्भ को याद रखता है, जिससे सुविधाजनक फॉलो-अप सवाल संभव होते हैं, और मानवीय तरह के इंटरैक्शन की नकल कर एक सहज अनुभव प्रदान करता है। सामान्य सर्च से लेकर शिक्षा और पेशेवर अनुसंधान तक, AI मोड उपयोग को अधिक संलग्न और प्रभावी बनाता है। गूगल सटीकता, पारदर्शिता और गोपनीयता को प्राथमिकता देता है, मिथ्या सूचना को सक्रिय रूप से निराकृत करता है और उपयोगकर्ता डेटा की रक्षा करता है। यह लॉन्चिंग AI के खोज तकनीक में बढ़ते केंद्रीय भूमिका को दर्शाता है, जो विश्वभर में गतिशील, सूचनाप्रद और उपयोगकर्ता-मित्रतापूर्ण जानकारी प्राप्ति के नए मानक स्थापित कर रहा है।
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क्वांटम एंटैंगलमेंट और ब्लॉकचेन के साथ, हम अंततः वा…
अपमान की कोई बात नहीं है, लेकिन क्वांटम थ्योरी के बारे में आइंस्टीन निश्चित रूप से गलत थे—उसने न केवल इसे टिकाए रखा बल्कि कंप्यूटिंग, जीवविज्ञान, ऑप्टिक्स और यहां तक कि जुआ खेलों में भी इसकी अति महत्वपूर्ण भूमिका स्थापित कर दी। अब, दिलचस्प बात यह है कि यह पासा फेंकने के तरीके को भी क्रांतिकारी बना सकता है। रैंडमनेस डिजिटल सुरक्षा और निष्पक्ष संसाधन वितरण के लिए जरूरी है, इस बात को हाल ही में कोलोराडो विश्वविद्यालय बोउल्डर और NIST के शोधकर्ताओं द्वारा एक पेपर में बताया गया है। हालांकि, वास्तविक रैंडमनेस को भौतिक दुनिया में हासिल करना लगभग असंभव है। "सच्ची रैंडमनेस ऐसी चीज है जिसकी कोई भी वस्तु universe में पहले से अनुमान नहीं लगा सकती," NIST के भौतिक विज्ञानी क्रिस्टर शेल्म ने समझाया। यह क्लासिकल उदाहरण जैसे पासा फेंकने और कई कंप्यूटर जनित "रैंडम" नंबरों को खारिज कर देता है, जो अक्सर अनुमानित होते हैं। क्वांटम भौतिकी इस समस्या का समाधान प्रस्तुत करती है। जैसे कि डबल-स्लिट प्रयोग: इसमें प्रकाश का किरण एक बेसिक प्रदर्शन होता है जिसमें दो स्लिट से गुजरने पर अनियंत्रित इंटरफेरेंस पैटर्न बनता है। क्लासिकल मेकैनिक्स के विपरीत, कणों के स्थान संयोगवश होते हैं, निर्णयात्मक नहीं, जो कि असली क्वांटम रैंडमनेस को दर्शाता है। एक बेल टेस्ट का प्रयोग—जो मापन संयोगों के लिए क्लासिकल स्पष्टीकरण को खत्म करता है—क्वांटम रैंडमनेस का प्रमाणीकरण कर सकता है। शेल्म बताते हैं कि इन संबंधों का उपयोग करके "ब्रह्मांड की अनुमति दिए गए सबसे अच्छे रैंडम नंबर जेनरेटर" बनाया जा सकता है। लेकिन इतनी राउंडमनेस की प्रामाणिकता कैसे सुनिश्चित की जाए? सत्यापन चुनौतीपूर्ण है क्योंकि कई अनुक्रम दिखने में रैंडम हो सकते हैं लेकिन वास्तव में नहीं होते, और सच्ची रैंडमनेस अक्सर तर्क से परे होती है। इसका समाधान एक उन्नत, loophole-free बेल टेस्ट में है, जो दो फोटॉन के बीच संबंधों को मापता है और क्लासिकल नकल को निकाल देता है। NIST ने 2018 में इस तकनीक का प्रयोग कर प्रमाणित रैंडम नंबर बनाए। NIST के गणितज्ञ पीटर बीरहॉर्ट ने इसे "फेल-सेफ" कहा, जो सुनिश्चित करता है कि कोई भी अपने नंबरों का पूर्वानुमान नहीं लगा सकता। जैसी कि सामान्य सिक्के को फेंकने से हम अनुमान लगाते हैं, क्वांटम रैंडमनेस का परिणाम सांख्यिकीय संबंधों के रूप में प्राप्त होता है, जो सिर्फ क्वांटम सिस्टम्स में ही संभव हैं। हालांकि, यह तरीका प्रभावी तो है, लेकिन जटिल, धीमा और एक ही स्रोत पर निर्भर है, जो पहले से ही संभावित छेड़छाड़ का खतरा बनाता है। इसे रोकने के लिए, सह-लेखक गौतम कवुर्ती "एक बहुत ही संदिग्ध तरीके" का समर्थन करते हैं—ऐसा तरीका जो इतना मजबूत हो कि उसकी नकल करने के लिए faster-than-light संचार आवश्यक हो जाए। तो, इस मकसद के लिए अब एक नया उपकरण आया है—कृर्बी (Colorad University Randomness Beacon)—जिसे NIST और कोलोराडो विश्वविद्यालय बोउल्डर ने विकसित किया है ताकि क्वांटम रैंडमनेस को प्रयोगशाला से बाहर लाकर सार्वजनिक हित में इस्तेमाल किया जा सके। कृर्बी हर मिनट लगभग 15 मिलियन बार रैंडम नंबर जेनरेट करता है, एक बड़े डेटा सेट को भेजता है और सात मिनट से भी कम समय में 512 रैंडम बिट्स उपलब्ध कराता है—जो कि 2^512 (एक 155-अंकीय संख्या) संभावित परिणामों के बराबर है। NIST इसे "ब्रह्मांड का सबसे अच्छा सिक्का फेंक" कहता है। लेकिन, सिर्फ रैंडम नंबर बनाना ही सब कुछ नहीं है; उनकी सत्यता का सत्यापन भी उतना ही महत्वपूर्ण है। टीम ने ट्वाइन नामक एक प्रोटोकॉल विकसित किया है, जो हैश चैन को एक जटिल ब्लॉकचेन जैसी संरचना में जोड़ता है। प्रत्येक नए डेटा-ब्लॉक (जो रैंडम नंबर जनरेशन का एक चरण दर्शाता है) को क्रिप्टोग्राफिक रूप से पिछले ब्लॉक से जोड़ा जाता है, जिससे बिना ध्यान दिए छेड़छाड़ करना बहुत मुश्किल हो जाता है। इसके अलावा, ट्वाइन कई स्वतंत्र चैनों की हैश को आपस में जोड़ता है, जिससे एक निर्देशित असिंक्रोनस ग्राफ बनता है। यदि किसी एक श्रृंखला में कोई दुर्भावना से बदलाव किया जाता है, तो वह बाकी श्रृंखलाओं के समर्पण को बाधित कर देता है, जिससे किसी भी छिपाने की कोशिश को असंभव बना दिया जाता है। यह जाली जाल नेटवर्क और मजबूत होता जाता है जैसे-जैसे अधिक स्वतंत्र पार्टियां इसमें भाग लेती हैं। कृर्बी अपने रैंडम नंबर एक सार्वजनिक वेबसाइट पर प्रसारित करता है, जिससे कोई भी डेटा की शुद्धता की पुष्टि कर सकता है। शोध सहायक जैस्पर पालफ्री इसे "विश्वास की जलीयता" का जाल, एक "रैंडमनेस का नेटवर्क" कहते हैं, जिसमें हर कोई योगदान देता है, लेकिन कोई भी इसे नियंत्रित नहीं कर सकता। ऐसी खुलापन और масшUPत, जूरी चयन या सार्वजनिक लॉटरी जैसे प्रयोगों के लिए उपयुक्त है, जो निष्पक्षता और पारदर्शिता सुनिश्चित करता है। यह समाधान व्यावहारिक उपयोगिता और जटिल क्वांटम भौतिकी की चुनौती का एक सुंदर मेल भी प्रस्तुत करता है। जैसा कि कवुर्ती का कहना है, "NIST वह जगह है जहां आप महंगे और महत्वाकांक्षी प्रोजेक्ट्स का पीछा करने की स्वतंत्रता रखते हैं, जो आपको कुछ उपयोगी भी दें।"

मेटा का 14.8 अरब डॉलर का स्केल एआई में निवेश, प्रति…
मेटा, जो पहले फेसबुक के नाम से जाना जाता था, ने स्केल AI में 14

अमेरिकी हाउस ने ब्लॉकचेन विकास विधेयक को मंजूरी दी
बुधवार को, अमेरिकी हाउस ऑफ़ रिप्रेजेंटेटिव्स ने उल्लेखनीय प्रगति करते हुए 279-136 के मत से वित्तीय नवाचार और 21वीं सदी के लिए प्रौद्योगिकी विधेयक (FIT21) को मंजूरी दी। इस द्विदलीय समर्थन ने क्रिप्टोकरेन्सी क्षेत्र के लिए एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर साबित किया है, जिससे डिजिटल परिसंपत्तियों के लिए अब तक की सबसे महत्वपूर्ण विधायी सफलता मिली है। हाउस के कई डेमोक्रेट्स ने पार्टी लाइन को पार कर इस बिल का समर्थन किया, जो डिजिटल एसेट बाजार में स्पष्ट नियमों के प्रति व्यापक आग्रह को दर्शाता है। FIT21 पहला प्रमुख क्रिप्टोकरेन्सी विधेयक है जिसने कांग्रेस के एक सदन को पार किया है। अगला बड़ा प्रयास अमेरिकी सीनेट में है, जहाँ इस विधेयक का भविष्य अभी भी अनिश्चितता में है। हाउस के विपरीत, सीनेट ने इस तरह का समकक्ष विधेयक नहीं पेश किया है, और समान कदमों के समर्थन का सीमा स्पष्ट नहीं है। इसके अतिरिक्त, संबंधित सीनेट समिति ने क्रिप्टोकरेन्सी पर उतना ध्यान नहीं दिया है, जिससे इस बिल की संभावनाओं को लेकर अनिश्चितता और बढ़ गई है। यह कानून primarily हाउस रिपब्लिकन द्वारा प्रेरित है, जिसका उद्देश्य अमेरिकी क्रिप्टो बाजारों के लिए एक नियामक ढांचे की स्थापना करना है। यह उपभोक्ता संरक्षण का प्रावधान करता है और कमोडिटी फ्यूचर्स ट्रेडिंग कमीशन (CFTC) को डिजिटल एसेट का मुख्य नियामक नियुक्त करता है, विशेष रूप से गैर-सिक्योरिटीज स्पॉट बाजारों की निगरानी के लिए। बिल सिक्योरिटीज और कमोडिटीज के बीच भिन्नताओं को स्पष्ट करने का भी प्रयास करता है। हाउस फाइनेंशियल सर्विसेज कमेटी की मुख्य डेमोक्रेटिक सदस्य मैक्सिने वॉटरस (डेमोक्रेट कालीफा) ने इस बिल की निंदा की, दावा करते हुए कि यह क्रिप्टो व्यवसायों को वर्तमान सिक्योरिटीज कानूनों से भागने की अनुमति देगा। उन्होंने तर्क दिया कि इन कंपनियों ने पहले ही अवैध गतिविधियों से भारी मुनाफा कमाया है, और यह बिल इन प्रथाओं को कानूनी बनाने का काम करेगा। मतदान से पहले, हाउस में रिप्रेजेंटेटिव्स ग्रेग कैसार (डेमोक्रेट टेक्सास), ब्रिटनी पेटर्सन (डेमोक्रेट कोलो), राल्फ नॉर्मन (रेप सिलि।) और स्कॉट पेरी (रेप पेंसिल्वेनिया) द्वारा प्रस्तावित कई संशोधनों पर चर्चा हुई। कैसार के संशोधन का, जिसमें क्राउडफंडिंग छूट को 75 मिलियन डॉलर से घटाकर 5 मिलियन डॉलर करने का प्रस्ताव था, विरोध किया गया, जबकि अन्य प्रस्तावित परिवर्तन स्वीकार किए गए। यह विधायी घटना ऐसे समय में हो रही है जब केंद्रीकृत क्रिप्टो प्लेटफॉर्म ब्लॉकचेन-संबंधित मर्जर और अधिग्रहण (M&A) पर केंद्रित हैं। ग्लोबलडाटा की 2024 ब्लॉकचेन तकनीक रिपोर्ट के अनुसार, ब्लॉकचेन-संबंधित M&A गतिविधि में वृद्धि हुई है, जो 2023 में सभी टेक्नोलॉजी M&A सौदों का 3

गूगल का स्केल एआई के साथ संबंध तोड़ने का plan, मेटा…
गूगल अपनी साझेदारी समाप्त करने की योजना बना रहा है स्केल एआई के साथ, जो एक अग्रणी डेटा-लेबलिंग स्टार्टअप है, मेटा के हालिया कंपनी में 49% हिस्सेदारी लेने के बाद। इस रणनीतिक निवेश से स्केल एआई का मूल्यांकन 29 अरब डॉलर किया गया है और इसने एआई उद्योग में चिंता पैदा कर दी है कि डेटा सुरक्षा और प्रतियोगिता लाभ पर असर पड़ेगा। 2024 में, गूगल ने स्केल एआई की डेटा-लेबलिंग सेवाओं के लिए लगभग 200 मिलियन डॉलर आवंटित किए हैं, जो इस साल स्केल की अनुमानित 870 मिलियन डॉलर की आय का महत्वपूर्ण हिस्सा हैं,यह इस बात को उजागर करता है कि यह उन्नत मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण के लिए आवश्यक उच्च गुणवत्ता वाले एनोटेशन प्रदान करने में कितनी महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। हालांकि, मेटा के साथ स्केल एआई की साझेदारी ने मौजूदा क्लाइंट्स में चिंता बढ़ा दी है, जिससे गूगल ने अपनी साझेदारी का पुनर्मूल्यांकन करना शुरू कर दिया है। गूगल की मुख्य चिंता अपने स्वामित्व वाली जानकारी की रक्षा करने और एक कंपनी के साथ घनिष्ठ सहयोग में जोखिमों पर केंद्रित है जो सीधे प्रतिस्पर्धी का हिस्सा है। एक ऐसे सप्लायर के साथ संवेदनशील जानकारी साझा करना, जो तेजी से प्रतिद्वंद्वी तकनीक दिग्गज से जुड़ा हो, ट्रेड सीक्रेट्स या प्रतिस्पर्धात्मक जानकारियों के उजागर होने का खतरा पैदा कर सकता है। इस कारण से, न केवल गूगल बल्कि माइक्रोसॉफ्ट, xAI, और ओपनएआई जैसे अन्य प्रमुख एआई खिलाड़ियों ने भी अपने इरादों पर पुनर्विचार या अनुबंध निलंबित कर दिए हैं ताकि वे अपने हितों की सुरक्षा कर सकें। तनाव तब और बढ़ गया है जब स्केल एआई के सीईओ, अलेक्जेंडर वांग, उम्मीद की जा रही है कि मेटा के एआई विभाग में एक वरिष्ठ भूमिका निभाएंगे, जो स्केल एआई और मेटा के बीच गहरे समेकन को संकेत करता है। यह नेतृत्व परिवर्तन ग्राहकों के डेटा की गोपनीयता और देखभाल को लेकर चिंताओं को और बढ़ाता है। इसके परिणामस्वरूप, स्केल एआई के प्रतिस्पर्धी, जैसे लेबलबॉक्स, हैंडशेक, और मेटकोर, बढ़ती मांग का लाभ उठा रहे हैं—कुछ ने ग्राहक अनुरोधों में तीन गुना वृद्धि की है—क्योंकि संगठन अधिक तटस्थ और कम संघर्ष वाले प्रदाताओं की तलाश कर रहे हैं। अपनी उच्च गुणवत्ता वाली, विशेष डेटा एनोटेशन के लिए जानी जाने वाली, जो उन्नत एआई मॉडल के विकास और सुधार के लिए आवश्यक हैं, स्केल एआई की सेवाएं उनके जटिलता और सटीकता के कारण महंगी हैं। हालांकि, कंपनी की कुछ बड़ी यूजर्स पर निर्भरता अब उसे कमजोर कर रही है, क्योंकि ये ग्राहक बाजार में बदलाव के बीच विकल्प खोज रहे हैं। इस उलझन के बावजूद, स्केल एआई अपनी मजबूती और डेटा सुरक्षा के प्रति प्रतिबद्धता को दोहराता है, और ग्राहक जानकारी की रक्षा करने व प्रतिस्पर्धात्मक परिदृश्य के अनुसार अपने आप को अनुकूलित करने के लिए निवेश कर रहा है। फिर भी, मेटा का निवेश और नेतृत्व भागीदारी इस क्षेत्र में एक व्यापक बदलाव का संकेत हैं। यह विकास AI में एक उभरते ट्रेंड को दर्शाता है, जहां डेटा और इसकी सुरक्षा रणनीतिक संपत्ति हैं। टेक कंपनियों के बीच भागीदारी और निवेश ने एक जटिल निर्भरता का जाल बना दिया है, जिसमें गोपनीयता और प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त को लेकर चिंता रहती है। इस वातावरण में काम करने वाली कंपनियों को सावधानीपूर्वक सहयोग और नवाचार को मजबूत डेटा सुरक्षा के साथ संतुलित करना जरूरी है। सारांश में, मेटा-स्केल एआई सहयोग AI के विकास में एक महत्वपूर्ण मोड़ को दर्शाता है, जो दिखाता है कि कैसे कंपनियों को अपने स्वामित्व डेटा को सुरक्षित रखने और मजबूत स्वतंत्रता बनाए रखने की चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है, विशेष रूप से इस तेजी से एकीकृत बाजार में। जब गूगल और अन्य प्रमुख खिलाड़ी अपने संबंध समाप्त कर रहे हैं और विकल्प खोज रहे हैं, तो डेटा-लेबलिंग क्षेत्र में विस्फोट और पुनःआयोजन की संभावना है, जो नई कंपनियों के लिए अवसर पैदा करेगा जो सुरक्षित, उद्योग-तटस्थ सेवाएं प्रदान कर सकें। AI विकास का भविष्य अधिक निगरानी, डेटा गवर्नेंस, और कॉरपोरेट गठबंधन पर केंद्रित होने की संभावना है। स्केल एआई का स्थिति एक केस स्टडी के रूप में काम करती है, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विस्तार के परिदृश्य में नवाचार, प्रतिस्पर्धा, और विश्वास के जटिल डाइनेमिक्स को दर्शाती है।

सर्कल का नेटिव USDC वर्ल्ड की ब्लॉकचेन पर लाइव हो गया
बुधवार, 11 जून को, कंपनी ने घोषणा की कि सर्किल का USDC और अपग्रेड किया हुआ क्रॉस-चेन ट्रांसफर प्रोटोकॉल (CCTP V2) आधिकारिक तौर पर वर्ल्ड चेन पर लॉन्च हो चुका है। उन लोगों के प्रति प्रतिक्रिया में जो शायद सोच सकते थे कि USDC पहले ही वर्ल्ड चेन पर उपलब्ध था, घोषणा में स्पष्ट किया गया, “लगभग दो मिलियन उपयोगकर्ता वर्ल्ड पर पहले ही ब्रिज किए गए USDC को अपने वर्ल्ड ऐप वॉलेट में रखे हुए थे। मुख्य अपडेट यह है कि USDC अब नेटिव है, जो सीधे सर्किल द्वारा जारी किया गया है। वर्ल्ड चेन विश्व स्तर पर अनूठी है, जिसमें 160 से अधिक देशों में 2

इलेक्ट्रोनिक समाचार पत्र "इल फोलियो" ने चैटजीपीटी द्व…
Il Foglio, एक प्रमुख इतालवी समाचार पत्र, ने संपादन Claudio Cerasa के नेतृत्व में पत्रकारिता में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को शामिल करने का एक अभूतपूर्व प्रयोग शुरू किया है। एक महीने तक, इस पत्र में चैटGPT, OpenAI के उन्नत भाषा मॉडल द्वारा बनाई गई दैनिक चार-पेज की इनसर्ट प्रकाशित की गई। यद्यपि सामग्री एआई द्वारा बनाई गई थी, लेकिन मानव पत्रकारों ने इसे सावधानीपूर्वक समीक्षा और संपादन किया ताकि सटीकता, सुसंगतता और संपादकीय मानकों को बनाये रखा जाए। एआई-निर्मित पृष्ठों का इस तरह स्पष्ट लेबलिंग करने से एआई के मीडिया में बढ़ते भूमिका के बारे में चिंताओं का समाधान हुआ और Il Foglio को जिम्मेदार तकनीकी उपयोग में एक अग्रणी के रूप में स्थापित किया गया। इस पहल का उद्देश्य यह जानना था कि एआई पत्रकारों का समर्थन कैसे कर सकता है, न कि उनकी जगह ले सकता है। इस प्रयोग से यह साबित हुआ कि एआई का मूल्य व्यापक जानकारी का संक्षेपण, अनुसंधान करना और डेटा को स्पष्ट कहानियों में संक्षिप्त करने जैसे कार्यों में है। यह सहायता पत्रकारों को सामान्य कार्यों में समय बचाने और अधिक रचनात्मक और जटिल रिपोर्टिंग पर ध्यान केंद्रित करने का अवसर देती है। Cerasa ने जोर देकर कहा कि एआई एक सहायक के रूप में काम करना चाहिए, जो आवृत्तीय कार्यों को संभाले, लेकिन मौलिक विचार, अंतर्दृष्टि और सूक्ष्म समझ जैसी मानवीय क्षमता से वंचित है, जो साक्षात्कार और जाँच के लिए अनिवार्य हैं। परीक्षण के बाद, Il Foglio ने तय किया कि वह नियमित रूप से विशिष्ट भागों जैसे कल्पित संवाद और समीक्षाओं में भी एआई-निर्मित सामग्री शामिल करेगा—ये रचनात्मक अभ्यास हैं, जो संपादकीय पर्यवेक्षण में एआई की शैलीगत विविधता से लाभान्वित होते हैं। यह संतुलित दृष्टिकोण नवाचार को प्रोत्साहित करता है, साथ ही समाचार पत्र की जागरूकता और गुणवत्ता की रक्षा भी करता है। Cerasa ने यह भी चेतावनी दी कि एआई का दुरुपयोग लागत में कटौती के नाम पर न किया जाए, जो कर्मचारियों की संख्या घटाने और पत्रकारिता की गुणवत्ता, मौलिकता और गहराई को कम कर सकता है—ये परिणाम मीडिया की विश्वसनीयता और जनता के विश्वास के लिए हानिकारक हो सकते हैं। Il Foglio की पारदर्शी और विचारशील एआई अपनाने ने उन मीडिया संस्थानों के विपरीत, जिन्होंने अंडरकवर AI सामग्री का प्रयोग किया और अपर्याप्त निगरानी से गलतियां कीं, अपनी विश्वसनीयता बढ़ाई है और नैतिक टेक्नोलॉजी एकीकरण के लिए मानक स्थापित किया है। सार रूप में, Il Foglio का आगुवाइ वाला AI का उपयोग पत्रकारिता में एक रचनात्मक मार्ग दर्शाता है। यह भरोसा दिलाता है कि तकनीक का उपयोग रिपोर्टिंग को बेहतर बनाने के लिए किया जाए, जबकि इनसाइट और रचनात्मकता जैसी अद्वितीय मानवीय क्षमताओं की रक्षा की जाए। नवाचार और पत्रकारिता मूल्यों के बीच संतुलन बना कर, Il Foglio पत्रकारिता के भविष्य पर बहस में योगदान देता है और समाचार संगठनों के लिए जिम्मेदारी से कृत्रिम बुद्धिमत्ता के वादों और चुनौतियों दोनों से निपटने का मॉडल प्रस्तुत करता है।

क्रिप्टो सॉफ्टवेयर कंपनी वनबैलेन्स ने साइबर फंड और ब्ल…
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