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ऊर्जा के लिए LLM समन्वयक: एक अनुरोध विशेषज्ञ AI मॉडलों के पूरे समूह को सक्रिय करता है

इस नए कार्य में ADN-Agent आर्किटेक्चर प्रस्तावित किया गया है, जिसमें एक बड़ा भाषा मॉडल वितरण नेटवर्क प्रबंधन में उपयोग होने वाले विशेष मॉडलों के समूह के लिए डिस्पैचर की भूमिका निभाता है। सिस्टम स्वयं अनुरोध का अर्थ निर्धारित करता है, उसे चरणों में विभाजित करता है, आवश्यक उपकरणों का चयन करता है और उन्हें एक सामान्य इंटरफ़ेस के माध्यम से जोड़ता है, तथा पाठ्य उप-कार्यों को सरल बनाने के लिए कॉम्पैक्ट LLM का स्वचालित अतिरिक्त प्रशिक्षण लागू किया जाता है।

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एकल LoRA-адап्टर बनाम कई हेड्स: मल्टी-टास्क लर्निंग पर एक नया दृष्टिकोण

वैज्ञानिक कार्य में Align-LoRA प्रस्तुत किया गया है — एक सरल फाइन-ट्यूनिंग योजना जो मॉडल की पृथक शाखाओं के बजाय कार्यों की सामान्य विशेषताओं के समन्वय पर आधारित है। यह दृष्टिकोण इन्फ्रेंस को तेज़ करता है और वज़न को संयोजित करने की अनुमति देता है, साथ ही जटिल मल्टी-टास्क कॉन्फ़िगरेशन से बेहतर परिणाम देता है।

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DeepMind का नया AI पॉलीगॉन — EVE Online: बिना रीस्टार्ट वाली दुनिया में ताकत की परीक्षा

DeepMind और Fenris Creations EVE Online का एक अलग स्वायत्त संस्करण तैयार कर रहे हैं, जहाँ न्यूरल नेटवर्क को लगातार बदलती गेमिंग अर्थव्यवस्था में काम करना होगा। यह प्रयोग जाँचेगा कि क्या मॉडल ज्ञान बनाए रख सकते हैं, दीर्घकालिक स्मृति का उपयोग कर सकते हैं, और मैच को फिर से शुरू करने की संभावना के बिना कई हफ्तों की योजनाएँ बना सकते हैं।

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HailuoAI वीडियो जनरेटर: पहले लॉगिन से तैयार क्लिप तक चरण-दर-चरण विश्लेषण

चीनी Minimax की सेवा टेक्स्ट विवरण को लगभग छह सेकंड की छोटी क्लिप में बदल देती है — हम समझते हैं कि रजिस्ट्रेशन कैसे करें, स्टाइल सेटिंग्स कहाँ खोजें, और प्रॉम्प्ट बनाते समय किन बातों का ध्यान रखें ताकि नतीजा आपकी सोच के मुताबिक हो।

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ClinicalGPT-R1: नए LLM निदान के लिए चीनी नैदानिक कार्यों में GPT-4o को पीछे छोड़ता है

शोधकर्ताओं ने 20,000 वास्तविक नैदानिक रिकॉर्ड पर प्रशिक्षित एक सार्वभौमिक चिकित्सा भाषा मॉडल प्रस्तुत किया। MedBench-Hard बेंचमार्क में, इसने चीनी भाषा में GPT-4o से बेहतर और अंग्रेज़ी परिदृश्यों में GPT-4 के बराबर परिणाम दिखाए।

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STReason: एक मल्टी-टास्क फ्रेमवर्क जो स्थानिक-अस्थायी विश्लेषण को बड़े भाषा मॉडल की व्याख्यात्मकता के साथ जोड़ता है

फ्रेमवर्क मॉडल को हर अलग कार्य के लिए प्रशिक्षित करने की आवश्यकता नहीं होती: जटिल प्रश्नों को व्याख्या योग्य मॉड्यूल में विभाजित किया जाता है, जिन्हें स्थानिक-अस्थायी मॉडल और LLM द्वारा निष्पादित किया जाता है। यह दृष्टिकोण सत्यापन योग्य संख्यात्मक परिणाम और उनके स्पष्टीकरण प्रदान करता है, जिससे भ्रम (गलत उत्तर) का जोखिम कम होता है, और परीक्षणों में यह सामान्य LLM बेसलाइन से काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।

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AI उद्योग में कल्याण अनुसंधान की कमी क्यों है और नया अनुदान कोष क्या बदलाव ला रहा है

Anthropic ने स्वतंत्र टीमों के लिए $5 मिलियन आवंटित किए हैं: वे अध्ययन करेंगी कि मॉडल उपयोगकर्ताओं की भावनात्मक स्थिति को कैसे प्रभावित करते हैं, और अपनी मूल्यांकन पद्धतियों को सार्वजनिक रूप से प्रकाशित करेंगी। यह कार्यक्रम मॉडलों तक पहुंच और तकनीकी सहायता भी प्रदान करता है, और शोधकर्ताओं से आवेदन 21 सितंबर तक स्वीकार किए जाते हैं।

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पहली Meta Quest को Meta से मुक्त किया गया: नया बूटलोडर पूर्ण root-एक्सेस खोलता है

उत्साही लोगों ने एक एक्सप्लॉइट जारी किया है जो वेब इंटरफेस के माध्यम से मूल Quest हेडसेट पर रूट अधिकार प्राप्त करता है। यह Meta सर्वरों पर निर्भरता समाप्त करता है और डेवलपर खाते के बिना ऐप्स इंस्टॉल करने की अनुमति देता है।

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ScienceFlow: कैसे एक LLM-एजेंट लंबे प्रयोगों में शोध को पूरा करना सीखता है

नया ScienceFlow फ्रेमवर्क AI-एजेंटों को बहु-घंटीय शोध कार्यों में लक्ष्य न खोने में मदद करता है: कार्य को पुनर्प्राप्त करने योग्य खंडों में विभाजित किया जाता है, और संसाधनों का आवंटन वास्तविक रूप से पुष्टि की गई प्रगति के आधार पर किया जाता है। MLE-bench पर इसने प्रकाशित दृष्टिकोणों में सर्वश्रेष्ठ परिणाम दिखाया।

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