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भारत का डिजिटल विकास विभाग डिजिटल इंडिया कार्यक्रमों के लिए मौजूदा पार्टनर पैनल में AI और ML विक्रेताओं का एक अतिरिक्त सेट जोड़ रहा है। नए सदस्य पिछले चयन की निर्धारित शर्तों पर काम करेंगे, और आवेदन 7 सितंबर तक स्वीकार किए जाएंगे।
मंगलवार को S&P 500 में लगभग 0.2%, Nasdaq में 0.5% और Dow में 0.1% की बढ़त देखी गई: वृद्धि का नेतृत्व चिप निर्माताओं के शेयरों ने किया, जो एक दिन पहले सस्ते हुए थे। तिमाही रिपोर्ट से पहले Nvidia में 2.3% की तेजी आई, और उपभोक्ता विश्वास तथा घरों की बिक्री के कमजोर आंकड़ों ने बाजार के सकारात्मक रुख में बाधा नहीं डाली।
हमलावरों ने जेनर के प्रोफाइल में मेमकॉइन के लिंक पोस्ट किए, जिसके बाद इसका बाजार मूल्यांकन लगभग $1.19 मिलियन तक बढ़ गया, और फिर इसने अपने मूल्य का कुछ हिस्सा तेजी से खो दिया। सोलाना पर तुरंत नकली टोकन सामने आए, जो समान नामों और डिज़ाइन का उपयोग कर रहे थे।
प्रस्तावित RARRL विधि सुदृढीकरण सीखने के माध्यम से रोबोट को तर्क करने के क्षण, उनके प्रारूप और गणना बजट को अनुकूल रूप से चुनना सिखाती है। ALFRED पर किए गए प्रयोगों ने निश्चित रणनीतियों की तुलना में कम विलंबता के साथ सफलता और स्थिरता में वृद्धि दिखाई।
नया दृष्टिकोण LLM-एजेंटों को न केवल कार्य के अनुसार संचार संरचना बदलने की अनुमति देता है, बल्कि अनुभव संचित करते हुए बातचीत के दौरान इसे पुनर्गठित करने की भी अनुमति देता है। नौ बेंचमार्कों पर, ST-EVO ने पिछले तरीकों की तुलना में सटीकता में 5 से 25% तक की वृद्धि दिखाई।
कॉन्स्टैंटिन मारुनचेंको, जिन्होंने Echelon में कॉर्पोरेट AI पाइपलाइन बनाईं, का मानना है: AI को स्क्रीन से बाहर लाने के लिए संकीर्ण मॉडल नहीं, बल्कि लचीले एजेंट चाहिए जो वास्तविक प्रक्रियाओं की योजना बना सकें और उन्हें नियंत्रित कर सकें। वे पदार्थ को कोड की तरह मानने का आग्रह करते हैं जिसे "संपादित" किया जा सकता है, लेकिन चेतावनी देते हैं: यहाँ गलती की कीमत कहीं अधिक है।
शोधकर्ताओं ने एक ऐसा दृष्टिकोण प्रस्तावित किया है जो भौतिकी-आधारित बाधाओं और वास्तविक ड्राइविंग डेटा को जोड़ता है: Transformer मॉडल पहले भविष्यवाणी करता है कि कारें एक-दूसरे को कैसे प्रभावित करती हैं, और फिर एक प्लानर मानव-समान पैंतरे बनाता है। परीक्षणों में, इस विधि ने सुदृढीकरण सीखने की तुलना में प्रक्षेपवक्र पूर्वानुमान त्रुटियों और टक्करों की संख्या में उल्लेखनीय कमी की।
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।
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।
