वीडियो में स्पेसएक्स रॉकेट के चंद्रमा से टकराने का दृश्य दिखाया गया

दक्षिण अफ्रीका के एक कामकाजी इलाके में कथित तौर पर एक व्यक्ति द्वारा तेंदुए को पालने वाले असामान्य वीडियो की एक श्रृंखला ने सोशल मीडिया उपयोगकर्ताओं का ध्यान आकर्षित किया है। कई लोग सवाल उठा रहे हैं कि क्या प्रस्तुत सामग्री प्रामाणिक है या इसे जटिल कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करके बनाया गया है।

TikTok निर्माता Sunshinesedi द्वारा प्रकाशित इन क्लिप्स को हजारों बार देखा गया है, क्योंकि दर्शक सक्रिय रूप से इस बात पर चर्चा कर रहे हैं कि क्या यह बड़ा शिकारी वास्तविक है या उन्नत एआई का उत्पाद है। फिलहाल, इन वीडियो की प्रामाणिकता की कोई स्वतंत्र जांच नहीं हुई है, और लेखक ने यह खुलासा करने से इनकार कर दिया है कि वह किस विशिष्ट कामकाजी इलाके में रहता है।

एक वायरल वीडियो में, लेखक उस चीज़ को प्रस्तुत करता है जिसे वह जानवर के साथ संयुक्त जीवन का पहला दिन कहता है। वह कहता है: 'यह kasi (कामकाजी इलाके) में तेंदुए को पालने का पहला दिन है।' वीडियो में धब्बेदार बिल्ली घर में स्वतंत्र रूप से घूमती दिखाई देती है, जबकि मालिक उसके व्यवहार पर मज़ाकिया टिप्पणी करता है।

Sunshinesedi मजाक में कहता है कि जानवर की देखभाल अपेक्षा से अधिक श्रमसाध्य साबित हुई है, घर का पता लगाते समय जानवर की शरारतों का वर्णन करता है। वह टिप्पणी करता है: 'लेकिन यह काफी थकाऊ है, क्योंकि मुझे लगातार उस पर नज़र रखनी पड़ती है। वह अभी भी मेज पर कूदता रहता है, और मुझे यकीन भी नहीं है कि वह चाय पीना चाहता है।'

वह आगे दावा करता है कि वह पहले ही तेंदुए के साथ रहने का आदी हो चुका है; वह उसे ताजी हवा लेने के लिए बाहर निकालता है, और पड़ोसियों को 'सुंदर प्राणी' को निहारने देता है, इससे पहले कि वह खाना खाने, सोफे पर आराम करने और उसके लैपटॉप पर काम करते समय सोने के लिए अंदर वापस आ जाए।

अन्य वीडियो में, लेखक दिखाता है कि तेंदुआ घर में स्वतंत्र रूप से कैसे घूमता है। वह दावा करता है कि वह उसे कच्चे चिकन और बीफ से खिलाता है, जबकि जानवर को आवास के विभिन्न हिस्सों में कैद दिखाया गया है: फ्रिज पर बैठा हुआ, स्टोव पर चल रहा है और पानी पीने के लिए रुक रहा है।

इन वीडियो ने ऑनलाइन व्यापक बहस छेड़ दी है। कुछ उपयोगकर्ता मनुष्य और जानवर के बीच प्रतीत होने वाली शांत बातचीत की प्रशंसा करते हैं, जबकि अन्य का दृढ़ विश्वास है कि सामग्री एआई या उन्नत विज़ुअल प्रभावों का उपयोग करके उत्पन्न की गई थी।

राष्ट्रीय पशु संरक्षण संघ (NSPCA) लगातार जंगली जानवरों को पालतू जानवर के रूप में रखने का विरोध करता है। संगठन जोर देता है कि ऐसे जानवरों को अपने प्राकृतिक आवासों में रहना चाहिए, न कि कैद में। NSPCA का कहना है कि सीमित स्थान में जंगली जानवरों को रखने से उनके कल्याण को स्वचालित रूप से खतरा होता है, क्योंकि उनकी प्रजाति के लिए विशिष्ट शारीरिक, व्यवहारिक और सामाजिक आवश्यकताओं को जंगल के बाहर ठीक से पूरा नहीं किया जा सकता है।

'NSPCA पालतू जानवर या कैद में विदेशी जानवरों को रखने का दृढ़ता से विरोध करता है... कैद की स्थिति में जंगली जानवर का कल्याण स्वचालित रूप से खतरे में पड़ जाता है। किसी भी ऐसी सुविधा जो अभयारण्य के बाहर हो या जहां ये बिल्लियाँ अछूती रह सकें, वह उन आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर पाएगी जिनकी उन्हें वास्तव में आवश्यकता है। वन्यजीवों को अपने प्राकृतिक आवास में स्वतंत्र रूप से घूमना चाहिए,' बयान में कहा गया है।

शोंगोटोलो माशेंगेटे का जन्म मालामुलेले, लिम्पोपो प्रांत में हुआ था, जहां जीवित दुनिया के कामकाज के बारे में उनके लगातार प्रश्न उन्हें वास्तविक समस्याओं के व्यावहारिक समाधान खोजने के लिए विज्ञान की ओर ले गए। अंततः, उन्होंने कृषि में अपना सच्चा जुनून पाया।

माशेंगेटे ने इस क्षेत्र में अपनी यात्रा की शुरुआत तकनीकी विश्वविद्यालय तशावना (TUT) से 2019 में पहली डिग्री प्राप्त करके की। मालामुलेले में का-क्सिटलेलानी में रहने से उन्हें कृषि में कठिनाइयों और अवसरों दोनों को देखने का मौका मिला, जिससे उन्हें एहसास हुआ कि यह क्षेत्र आजीविका का समर्थन करता है, खाद्य सुरक्षा सुनिश्चित करता है और ग्रामीण समुदायों का समर्थन करता है।

उन्होंने अपनी पढ़ाई जारी रखी और TUT से प्लांट साइंस में स्नातकोत्तर डिप्लोमा (cum laude) प्राप्त किया। वर्तमान में, वह कृषि अनुसंधान परिषद (ARC) में पौधों के रोगविज्ञान के क्षेत्र में शोध करते हुए मास्टर डिग्री प्राप्त कर रही हैं।

माशेंगेटे का शोध पौधों की बीमारियों के निदान, रोगजनकों की आणविक पहचान, डीएनए मार्कर तकनीकों, कटाई के बाद रोगों के प्रबंधन और उन्नत प्रौद्योगिकियों के अनुप्रयोग पर केंद्रित है। उन्होंने उल्लेख किया कि पढ़ाई के दौरान उन्हें प्रयोगशाला और क्षेत्र दोनों तरह के शोध का अनुभव मिला है, जिसमें कवक की खेती और अलगाव, डीएनए निष्कर्षण, पीसीआर विश्लेषण, अनुक्रमण, रोगजनकों की पहचान और रोगों का लक्षण वर्णन शामिल है।

माशेंगेटे का लक्ष्य वैज्ञानिक खोजों को उद्योग में उत्पादकता और स्थिरता बढ़ाने के लिए व्यावहारिक समाधानों के साथ जोड़ना है। अकादमिक गतिविधियों के अलावा, उन्होंने रिच अर्थ एग्रीकल्चर (Rich Earth Agriculture) की स्थापना की है - एक पहल जिसका उद्देश्य कृषि के माध्यम से खाद्य कमी और बेरोजगारी से लड़ना है।

उन्होंने फूड फॉर म्ज़ानसी (Food For Mzansi) को बताया कि विश्वविद्यालय ने उन्हें यह समझने में मदद की कि कृषि क्षेत्र अपने प्रारंभिक विचार की तुलना में कितना जटिल और बहुविषयक है। पहले, वह कृषि को केवल फसलों और पशुधन के उत्पादन के रूप में देखती थीं।

पढ़ाई के कारण, उन्होंने इस क्षेत्र के विज्ञान, अर्थव्यवस्था, प्रौद्योगिकी, सतत विकास, राजनीति और ग्रामीण विकास के साथ संबंध को देखा। विश्वविद्यालय ने उद्योग की चुनौतियों का समाधान करने के लिए अनुसंधान और नवाचार के महत्व पर भी जोर दिया। उन्होंने वैज्ञानिक खोजों को व्यावहारिक समाधानों में बदलने की क्षमता की गहराई से सराहना की जो उत्पादकता में सुधार करते हैं, नुकसान को कम करते हैं और खाद्य सुरक्षा को मजबूत करते हैं।

अंततः, उन्होंने सीखा कि कृषि केवल लोगों को भोजन नहीं खिलाती है; यह आय के स्रोत बनाती है, अर्थव्यवस्था का समर्थन करती है और समुदायों के जीवन स्तर को ऊपर उठाती है। हाल ही में, माशेंगेटे रूट वेजिटेबल्स एंड ट्यूबर (RTB) फसलों के ARC-VIMP डिवीजन में शामिल हो गई हैं, जहां वह मास्टर डिग्री के दौरान काम करेंगी।

एक विशिष्ट कार्य दिवस में प्रयोगशाला कार्य, डेटा विश्लेषण और वैज्ञानिक लेखन का संयोजन शामिल होता है। परियोजना के चरण के आधार पर, वह रोगजनकों को अलग और विकसित करती हैं, डीएनए निष्कर्षण और पीसीआर जैसे आणविक विश्लेषण करती हैं, रोगों के लक्षणों का अध्ययन करती हैं, अनुक्रमण परिणामों का विश्लेषण करती हैं, साहित्य की समीक्षा करती हैं और रिपोर्ट और प्रस्ताव तैयार करती हैं।

मास्टर कार्यक्रम के हिस्से के रूप में, वह फसलों की सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करती हैं। वह बताती हैं कि यह पौधों को बीमारियों और खतरों से बचाना है ताकि वे अच्छी तरह से बढ़ सकें और अच्छी फसल दे सकें। इस काम में फसलों की निगरानी करना, समस्याओं का शीघ्र पता लगाना और उचित कृषि पद्धतियों, टिकाऊ किस्मों के उपयोग, जैविक नियंत्रण और लक्षित कीटनाशक अनुप्रयोग जैसी प्रबंधन विधियों का उपयोग करना शामिल है।

जैसा कि वह बताती हैं, इन उपायों के बिना, कीट और बीमारियाँ फसल को गंभीर रूप से नुकसान पहुंचा सकती हैं, जिससे किसानों की आय और खाद्य आपूर्ति दोनों पर नकारात्मक प्रभाव पड़ेगा। भविष्य में, माशेंगेटे पौधों के रोगविज्ञान में एक शोधकर्ता बनना चाहती हैं, जो फसलों के स्वास्थ्य और कृषि उत्पादकता में सुधार के लिए व्यावहारिक, वैज्ञानिक रूप से आधारित समाधान विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करेंगी।

एक महीने पहले, बाइटडान्स के संस्थापक झांग यिन ने सीड टीम की आम बैठक में भाग लिया और दो साल के आंतरिक विवाद को समाप्त किया। उन्होंने घोषणा की कि बाइटडान्स अपने स्वयं के बड़े भाषा मॉडल (LLM) बनाने में तेजी लाने के लिए अन्य डेवलपर्स के मॉडलों का उपयोग नहीं करेगा, जिसमें बंद अत्याधुनिक मॉडल और ओपन-वेट मॉडल दोनों शामिल हैं।

यह नियम 2023 में स्थापित किया गया था। सीड टीम के शुरुआती चरणों में, जीपीटी एपीआई परिणामों का उपयोग प्रशिक्षण डेटा के रूप में प्रयोग किया गया था। अप्रैल 2023 में बाइटडान्स द्वारा जीपीटी एपीआई कॉल्स का ऑडिट शुरू करने के बाद, टीम ने एक सख्त नियम स्थापित किया: जीपीटी द्वारा उत्पन्न डेटा बाइटडान्स के प्रशिक्षण सेट में नहीं जाना चाहिए। यह प्रतिबंधात्मक तंत्र तब आया जब चीन के बाहर किसी ने डिस्टिलेशन पर चर्चा करना शुरू नहीं किया था।

पहला आंतरिक विवाद जनवरी 2025 में DeepSeek-R1 के जारी होने के बाद शुरू हुआ। सीड के शोधकर्ताओं ने एक स्पष्ट प्रश्न पूछा: यदि अन्य प्रयोगशालाएं पिछड़ने की भरपाई के लिए गुप्त रूप से उन्नत मॉडल के परिणामों का उपयोग कर रही हैं, तो वे ऐसा क्यों नहीं कर सकतीं? कुछ लोगों ने सीड के अपने पूर्व-प्रशिक्षण को अस्वीकार किए बिना अंतराल को भरने के लिए सावधानीपूर्वक डिस्टिल्ड परिणामों का उपयोग करने का सुझाव दिया। प्रबंधन ने इस प्रस्ताव को खारिज कर दिया।

एक साल बाद, जब अमेरिकी प्रयोगशालाओं में एनवीडिया ब्लैकवेल जीपीयू को व्यापक रूप से लागू किया जाने लगा, तो बहस फिर से शुरू हो गई। चीनी प्रयोगशालाओं के पास शीर्ष बी-सीरीज़ कार्ड खरीदने की क्षमता नहीं है। सीडेंस 2.0 एच20 क्लस्टर पर प्रशिक्षित हुआ, जिसकी प्रदर्शन क्षमता B200 का लगभग एक बीसवां हिस्सा है। जीपीटी-5.5 और क्लॉड 4.8, विशेष रूप से क्लॉड फेबल 5 द्वारा प्राप्त तर्क, कोडिंग और विज्ञान में प्रगति, ब्लैकवेल के आगमन के साथ मेल खाती है। हालांकि बंद मॉडल को डिस्टिल नहीं किया जा सकता है, सर्वश्रेष्ठ ओपन-वेट मॉडल किया जा सकता है।

वह बिंदु जिसने विवाद को आम बैठक तक पहुंचाया, वह मूनशॉट के Kimi K3 मॉडल था। मूनशॉट का ओपन-वेट मॉडल K3 उन्नत बंद मॉडलों के बराबर स्तर पर पहुंच गया। सीड के लिए, जो विश्व स्तरीय शीर्ष दस में शामिल होने की आकांक्षा रखने वाली एक अपेक्षाकृत छोटी चीनी प्रयोगशाला है, यह प्रश्न अपरिहार्य हो गया: सीड, प्रतिभा की उच्च घनत्व और बड़ी कम्प्यूटेशनल क्षमता रखने के बावजूद, समकक्ष स्तर का भाषा मॉडल क्यों नहीं बना सकी? डिस्टिलेशन सीड को सीमित प्रशिक्षण संसाधनों को उन क्षेत्रों में निर्देशित करने की अनुमति देगा जो अन्य स्थानों पर पहले ही प्रभावी साबित हो चुके हैं।

झांग का जवाब संक्षिप्त था। उन्होंने कहा कि सीड अस्थायी रूप से पीछे रह सकती है, लेकिन वह प्रतिस्पर्धियों के डिस्टिलेशन के माध्यम से इस अंतर को बंद नहीं होने दे सकती। यह रुख 2023 की नीति के अनुरूप है, हालांकि दांव काफी बढ़ गए हैं। एंथ्रोपिक ने सार्वजनिक रूप से टोंगयी कियानवेन, मूनशॉट और मिनीमैक्स पर क्लॉड के परिणामों के बड़े पैमाने पर संग्रह का आरोप लगाया है। इन आरोपों की सत्यता की परवाह किए बिना, भू-राजनीतिक, कानूनी और वाणिज्यिक जोखिम में भारी वृद्धि हुई है, और सीड अपनी स्थिति बनाए रखती है, भले ही इसके लिए बेंचमार्क में कई वर्षों का पिछड़ना पड़े।

दिलचस्प दांव रणनीति के मूल में निहित मेटा-दांव में है। सीड की रणनीति मानती है कि आज के तर्क बेंचमार्क में आगे रहने वाली प्रयोगशालाएं उस बुद्धिमत्ता में आगे नहीं होंगी जिसे सीड बनाने की कोशिश कर रही है, और वर्तमान में उनके डेटा को उधार लेने से सीड को उनकी बुद्धिमत्ता वास्तुकला में स्थिर कर देगा, न कि अपनी खुद की में। यह एक ऐसा दांव है जिसे झांग मॉडल की स्थिति में नुकसान उठाकर समर्थन करने को तैयार है, जो कुछ अन्य चीनी प्रयोगशालाओं के लिए करना कठिन हो सकता है।