परियोजना टीम ने ए कोरुन्हा के पुराने हथियार कारखाने में स्थित वर्चुअल स्टूडियो का विस्तृत विवरण प्रदान किया। यह परियोजना स्थल पर एक मौलिक द्वैतता को वास्तुशिल्प शब्दों में अनुवादित करती है।
यह द्वैतता दो विपरीत तत्वों के माध्यम से प्रकट होती है: एक वायुरोधी संरचना, जिसे डिजिटल वातावरण बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, और एक खुला निकाय जो प्राकृतिक परिवेश और स्थल के औद्योगिक इतिहास के साथ सीधा संवाद स्थापित करता है।
मिस्ट्रल एआई ने एक ट्रिलियन पैरामीटर वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल, लार्ज 4 के वेट्स जारी किए हैं। इस मॉडल को सरकारों और कंपनियों द्वारा अपने स्वयं के सिस्टम के भीतर डाउनलोड और संचालित किया जा सकता है। 'ले चोंक' के रूप में जाना जाने वाला यह एआई सॉफ्टवेयर में खामियों की पहचान करने, डिजिटल खतरों का विश्लेषण करने और साइबर हमलों के जवाब में सहायता करने जैसे विभिन्न कार्यों में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यह लॉन्च गुरुवार (29) को हुआ और कंपनी की खुले वेट्स वाले मॉडल को बढ़ावा देने की रणनीति को मजबूत करता है, जो तकनीक पर अधिक नियंत्रण प्रदान करता है। फाइलें हगिंग फेस पर उपलब्ध हैं, और उपकरण का उपयोग मिस्ट्रल एपीआई के माध्यम से भी किया जा सकता है।
इस पहल का उद्देश्य बाहरी प्रदाताओं द्वारा प्रबंधित एआई सेवाओं पर निर्भरता कम करना है। यह उन संस्थाओं के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जो गोपनीय डेटा संभालती हैं और तीसरे पक्ष के प्लेटफार्मों पर अपनी जानकारी स्थानांतरित किए बिना सुरक्षा घटनाओं की जांच करना चाहती हैं।
साइबर सुरक्षा इस लॉन्च के स्तंभों में से एक है। लार्ज 4 को तकनीकी टीमों को कमजोरियों का पता लगाने, उनकी प्रामाणिकता की पुष्टि के लिए विफलताओं को दोहराने और पहचाने गए समस्याओं के लिए सुधार उत्पन्न करने में सहायता करने के लिए बनाया गया है।
मिस्ट्रल के अनुसार, इस मॉडल ने आर्टिफिशियल एनालिसिस साइबर इंडेक्स द्वारा किए गए परीक्षण में 82% का स्कोर प्राप्त किया। यह इंडेक्स एक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर में वास्तविक भेद्यता को दोहराने और बाद में उसे ठीक करने में मॉडल की क्षमता का मूल्यांकन करता है। इसके अतिरिक्त, कंपनी ने बताया कि एआई ने साइबरबेंच की 93% चुनौतियों का समाधान किया, जो डिजिटल सुरक्षा प्रतियोगिताओं से प्रेरित 40 अभ्यासों का एक सेट है।
ये परिणाम डेवलपर द्वारा ही जारी किए जाते हैं और प्रत्येक मूल्यांकन की विशिष्ट परिस्थितियों को ध्यान में रखते हुए उनका विश्लेषण किया जाना चाहिए। दोषों का पता लगाने के अलावा, मिस्ट्रल मैलवेयर विश्लेषण, कमजोरियों को प्राथमिकता देने और खतरों की पहचान करने के लिए नियम बनाने के उपयोगों को इंगित करती है।
कंपनी ने प्रोग्रामिंग में मॉडल के प्रदर्शन पर भी प्रकाश डाला। आर्टिफिशियल एनालिसिस के कोडिंग एजेंट इंडेक्स में, लार्ज 4 ने संयुक्त रूप से 49.8% का स्कोर हासिल किया, जैसा कि डेवलपर द्वारा प्रस्तुत डेटा में है। मिस्ट्रल का दावा है कि यह उपलब्धि इसे एआई एजेंटों द्वारा निष्पादित प्रोग्रामिंग कार्यों में अन्य ओपन-वेट मॉडल से आगे रखती है।
वेट्स प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान प्राप्त संख्यात्मक मानों को संदर्भित करते हैं जो मॉडल को अपने उत्तर उत्पन्न करने में सक्षम बनाते हैं। इन फाइलों को जारी करके, संगठन बाहरी सेवा पर पूरी तरह निर्भर रहने के बजाय लार्ज 4 को अपने स्वयं के बुनियादी ढांचे पर चलाने की क्षमता प्राप्त करते हैं। यह डेटा, टूल की कॉन्फ़िगरेशन और अपनाए गए सुरक्षा दिशानिर्देशों पर अधिक स्वायत्तता प्रदान करता है। उदाहरण के लिए, गंभीर परिदृश्यों में, एक निगम तीसरे पक्ष की एपीआई की उपलब्धता या सीमाओं के अधीन हुए बिना किसी हमले की जांच के लिए मॉडल का उपयोग कर सकता है।
टेकक्रंच के साथ बातचीत में, मिस्ट्रल के वाइस प्रेसिडेंट ऑफ साइंस, पियरे स्टॉक ने कहा कि वेट्स की उपलब्धता कंपनियों और सरकारों को हमलों से खुद को बचाने के लिए उन्नत एआई संसाधनों तक पहुंचने में सक्षम बनाती है। कार्यकारी के अनुसार, मॉडल वास्तविक समय में बड़े सुरक्षा घटनाओं की पहचान करने, समन्वय करने और प्रतिक्रिया देने में सहायता कर सकता है। उन्होंने डिजिटल सुरक्षा पारिस्थितिकी तंत्र को मजबूत करने के लिए इन क्षमताओं तक पहुंच के विस्तार का भी समर्थन किया।
यह रणनीति मिस्ट्रल को अन्य कंपनियों, जैसे ओपनएआई और एंथ्रोपिक के साथ प्रतिस्पर्धा में डालती है, जिनके अधिक परिष्कृत मॉडल मुख्य रूप से डेवलपर्स द्वारा नियंत्रित सेवाओं के माध्यम से पेश किए जाते हैं। हालांकि, किसी बाहरी विक्रेता पर निर्भर हुए बिना मॉडल को चलाने की स्वतंत्रता एक कमी लाती है: वेट्स जारी होने के बाद, यह निगरानी करना अधिक जटिल हो जाता है कि कौन तकनीक का उपयोग कर रहा है और किस उद्देश्य के लिए।
कमजोरियों के विश्लेषण की वही कार्यक्षमता जो सुरक्षा टीमों की मदद करती है, दुर्भावनापूर्ण अभिनेताओं के लिए भी रुचि की हो सकती है जो सिस्टम में कमजोरियों का फायदा उठाना चाहते हैं। इसके अलावा, स्वतंत्र संचालन संगठनों को मॉडल को अपनी आवश्यकताओं के अनुरूप समायोजित करने की अनुमति देता है, लेकिन इसका मतलब यह भी है कि होस्ट की गई सेवा में लगाए गए प्रतिबंध हमेशा संशोधित सभी संस्करणों पर लागू नहीं होते हैं।
स्टॉक ने एआई और स्वायत्त एजेंटों की प्रगति से जुड़े अंतर्निहित जोखिमों को स्वीकार किया, लेकिन तर्क दिया कि प्रौद्योगिकी के संबंध में डर बढ़ाने की कोई आवश्यकता नहीं है, क्योंकि सुरक्षा एक ऐसा चुनौती है जिसका सामना किया जा सकता है। मिस्ट्रल का तर्क है कि लार्ज 4 विशेष रूप से साइबर सुरक्षा को मजबूत करने के लिए विकसित किया गया था, जिसमें ऐसी तकनीकी कार्य करने की क्षमता है जिन्हें अधिक प्रतिबंधात्मक सिस्टम अस्वीकार कर सकते हैं, यहां तक कि वैध सुरक्षा जांच में भी।
इस लॉन्च के साथ, कंपनी अपने उन्नत मॉडलों की श्रृंखला का विस्तार करती है जिन्हें उपयोगकर्ताओं द्वारा स्वयं कार्यान्वित और अनुकूलित किया जा सकता है। बड़ी चुनौती शक्तिशाली डिजिटल रक्षा उपकरणों तक पहुंच प्रदान करने और उनके दुरुपयोग के खतरों का प्रबंधन करने के बीच संतुलन खोजना है।
कुआइसो ने अपने ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म, कुआइसो शॉप के विक्रेताओं के कार्य वातावरण में कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर आधारित डिजिटल सहायक एकीकृत किए हैं। ये उपकरण छोटे विक्रेताओं के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो स्वयं या अंशकालिक आधार पर स्टोर चलाते हैं। आईटी होम द्वारा प्रकाशित जानकारी के अनुसार, ये सहायक चौबीसों घंटे उपलब्ध हैं और पीसी पर कार्यस्थल, ऐप में विशेष एआई मोड या कंप्यूटर पर एआई ऑपरेशन विजेट के माध्यम से बुलाए जा सकते हैं।
विक्रेता सरल भाषा में प्रश्न पूछ सकते हैं, जैसे पिछले सप्ताह ट्रैफ़िक में कमी के कारणों के बारे में या रिटर्न की वर्तमान स्थिति के बारे में। एआई ऑपरेशन का केंद्रीय हब विक्रेता के अनुरोध की पहचान करता है, स्टोर डेटा, उपकरणों और प्लेटफ़ॉर्म नियमों को एकत्र करता है, और फिर कार्य को उपयुक्त एजेंट को सौंपता है।
सिस्टम में आठ विभिन्न भूमिकाएँ शामिल हैं। वर्चुअल स्टोर मैनेजर पूरे स्टोर का पूर्ण निदान करता है और नए ग्राहकों के रूपांतरण को बढ़ाने, पुनर्खरीद को प्रोत्साहित करने, अभियानों में पंजीकरण करने और उत्पाद नामों को समायोजित करने के लिए रणनीतियाँ प्रस्तावित करता है। डेटा विशेषज्ञ बिक्री, ट्रैफ़िक और रिटर्न से संबंधित प्रश्नों का उत्तर देता है, साथ ही किसी भी विचलन के मूल कारणों की पहचान करता है।
वीडियो विशेषज्ञ लघु वीडियो का निदान करता है, उत्पादों का चयन करता है, एक ही चरण में तैयार क्लिप उत्पन्न करता है, सामग्री को स्वचालित रूप से प्रकाशित और प्रचारित करता है। लाइव स्ट्रीमिंग विशेषज्ञ योजना बनाने, उत्पादों का चयन करने, स्क्रिप्ट लिखने, और प्रसारण के बाद देखने और समीक्षा करने में मदद करता है।
ग्राहक सेवा पक्ष पर, रिटर्न हैंडलिंग विशेषज्ञ शिकायतों की समीक्षा करता है, विवादों के संबंध में प्लेटफ़ॉर्म नियमों की व्याख्या करता है, और उच्च रिटर्न दर को कम करने के लिए समाधान प्रस्तावित करता है। ग्राहक सेवा विशेषज्ञ समीक्षाओं और संतुष्टि मेट्रिक्स, साथ ही शिकायत चैट का विश्लेषण करता है। इसके अलावा, एक ऑर्डर पूर्ति विशेषज्ञ लॉजिस्टिक समस्याओं की निगरानी करता है, और एक अनुपालन विशेषज्ञ उल्लंघनों के जोखिमों और स्टोर अनुभव रेटिंग में गिरावट के कारणों की व्याख्या करता है।
कुआइसो इस प्रणाली को एक बंद लूप के रूप में वर्णित करता है: पहले समस्या का निदान किया जाता है, फिर विक्रेता की ओर से निष्पादित की जाने वाली रणनीति प्रस्तावित की जाती है, और अंत में प्राप्त डेटा का विश्लेषण किया जाता है। आईटी होम का एक अन्य लेख इस प्रणाली का समर्थन करने वाले उपकरणों के व्यापक सेट को सूचीबद्ध करता है। इनमें कैटलॉग में वस्तुओं को बैच में जोड़ने की सुविधा, वीडियो का स्वचालित प्रकाशन, स्क्रिप्ट और वीडियो जनरेशन प्लेटफॉर्म, एक क्लिक में एआई के साथ लाइव स्ट्रीमिंग सेटअप, लाइव चैट असिस्टेंट, पार्टनर प्रोग्राम का स्वचालित प्रबंधन, प्राकृतिक भाषा में विज्ञापन अभियान सेटअप, एआई ग्राहक सेवा, रिटर्न रिकवरी और स्वचालित ऑर्डर प्रिंटिंग और शिपिंग शामिल हैं।
इस विषय पर प्रकाश डालते हुए, अंशकालिक काम करने वाले एक कपड़ों के विक्रेता ने बताया कि वह हर शाम पिछले दिन की तुलना में एक्सपोजर, क्लिक और रिटर्न के आंकड़ों की जांच करता है, और यह एजेंट को मुख्य काम पर रहते हुए भी वीडियो स्वचालित रूप से प्रकाशित करने की अनुमति देता है। एक चाय कंपनी के प्रतिनिधि ने उल्लेख किया कि इन उपकरणों की बदौलत उन्होंने वीडियो संपादकों को नियुक्त करने की आवश्यकता को काफी कम कर दिया है।
अलीबाबा की Qwen टीम ने एक व्यक्तिगत एजेंट बनाने की प्रक्रिया का वर्णन किया है, यह दावा करते हुए कि एआई सहायकों के विकास का अगला चरण तीन घटकों: मॉडल, मेमोरी और सेवा पारिस्थितिकी तंत्र के सुसंगत कामकाज पर निर्भर करता है। जियांग गुआनजून, जो अलीबाबा Qwen के व्यावसायिक डिवीजन में एआई एल्गोरिदम विभाग के प्रमुख हैं, ने 22 अक्टूबर को चेंगदू में चाइनीज नेशनल कंप्यूटर कांग्रेस (CNCC) में इस अवधारणा को प्रस्तुत किया।
जियांग ने एआई अनुप्रयोगों के विकास को तीन चरणों में विभाजित किया: चैट, एजेंट और सहायक। चैट चरण में, एआई उपयोगकर्ताओं के प्रश्नों का उत्तर देता है। एजेंट चरण में, सिस्टम सौंपे गए कार्यों को पूरा करता है। सहायक, जहां तक उनका कहना है कि उद्योग जा रहा है, पेशेवर ज्ञान को उपयोगकर्ता के व्यक्तिगत संदर्भ के साथ जोड़ता है, उपयोगकर्ता के लक्ष्यों के आसपास कार्यों की योजना बनाता है और उन जरूरतों की पहचान करता है जिन्हें उन्होंने नोटिस नहीं किया है। उन्होंने इस बात पर जोर दिया कि एक वास्तविक व्यक्तिगत एजेंट को अतिरिक्त मूल्य प्रदान करना चाहिए और सक्रिय, व्यक्तिगत सेवा प्रदान करनी चाहिए।
उन्होंने अनुमान लगाया कि सैद्धांतिक रूप से एक व्यक्तिगत एजेंट काम, अध्ययन और व्यक्तिगत जीवन के क्षेत्र में लगभग सभी रोजमर्रा की समस्याओं को हल करने में सक्षम है। हालांकि, मुख्य बाधा प्रणाली की क्षमता है कि वह प्रत्येक विशिष्ट समस्या को हल करने के इष्टतम मार्ग के साथ अपनी क्षमताओं का मिलान करे।
मॉडल के संबंध में, Qwen कार्यों के स्थिर निष्पादन पर केंद्रित है। टीम ने 'उपयोगकर्ता आवश्यकता मानचित्र' विकसित किया है, जिसमें 30 से अधिक प्रमुख उद्योगों को शामिल किया गया है, और इसे मॉडल की क्षमताओं के लिए 8000 से अधिक परमाणु आवश्यकताओं तक विस्तृत किया गया है। इसके अलावा, मॉडल के मूल्यांकन और ट्यूनिंग के लिए उद्योग विशेषज्ञों को शामिल किया गया था।
जियांग ने उल्लेख किया कि व्यक्तिगत एजेंट को उपयोगकर्ता की दीर्घकालिक समझ सुनिश्चित करनी चाहिए, केवल चैट इतिहास जमा करने से बचना चाहिए, जिससे शोर और कंप्यूटिंग लागत बढ़ जाती है। Qwen घटनाओं की अंतर्संबंधता की डिग्री के आधार पर अपनी मेमोरी का निर्माण करता है, उन्हें विभिन्न स्तरों पर संग्रहीत और पुनर्प्राप्त करता है। उदाहरण के लिए, एक सहायक जो याद रखता है कि एक बुजुर्ग उपयोगकर्ता ने अपनी पेंशन का उल्लेख किया था, वह तब अधिक उपयुक्त सलाह दे सकता है जब वही परिवार बाद में बच्चे की नौकरी खोजने के बारे में पूछता है।
पारिस्थितिकी तंत्र के संबंध में, जियांग ने कहा कि जैसे-जैसे मॉडल और प्रबंधन विधियाँ परिष्कृत होती जाती हैं, बाहरी सेवाओं को जोड़ने और समन्वयित करने की क्षमता निर्णायक हो जाती है। Qwen एक मॉडल-आधारित ओपन सर्विस सिस्टम बनाता है जो पेशेवर ज्ञान, उपकरणों, उद्योग कौशल और तृतीय-पक्ष एजेंटों को एकीकृत करता है, साथ ही ई-कॉमर्स, स्थानीय सेवाओं, स्वास्थ्य सेवा और शिक्षा से भी जोड़ता है।
उनकी धारणा में, ये तीन तत्व सक्रिय सेवा प्रदान करने के लिए एक साथ आते हैं: मेमोरी व्यक्तिगत जानकारी प्रदान करती है, मॉडल आवश्यकताओं और योजना को निर्धारित करने के लिए विशेषज्ञ ज्ञान का उपयोग करता है, और पारिस्थितिकी तंत्र कार्य करता है, उदाहरण के लिए, रोगी के पुनर्वास कार्यक्रम को ट्रैक करके या उपयोगकर्ता के वित्त में नए जोखिमों के बारे में संकेत देकर। यह रिपोर्ट Qwen Go! के पीछे की तकनीकी अवधारणा का सबसे विस्तृत सार्वजनिक विवरण प्रस्तुत करती है, जिसे अलीबाबा ने इस महीने पंजीकरण के लिए खोला है।
