डेपसीक वेबसाइट के कोड में साइबर सुरक्षा मॉडल 'साइबर' का उल्लेख डेवलपर्स ने पाया
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डेपसीक वेबसाइट के कोड में साइबर सुरक्षा मॉडल 'साइबर' का उल्लेख डेवलपर्स ने पाया

IT Home द्वारा 30 अक्टूबर को दी गई जानकारी के अनुसार, डेवलपर्स ने डीपसीक की आधिकारिक वेबसाइट के फ्रंटएंड कोड में 'साइबर' नामक साइबर सुरक्षा मॉडल के लिंक देखे हैं। डीपसीक ने आधिकारिक तौर पर इस मॉडल की घोषणा नहीं की है, और ज्ञात सभी जानकारी जावास्क्रिप्ट विश्लेषण और सीमित परीक्षण में भाग लेने वाले उपयोगकर्ताओं के बिखरे हुए संदेशों पर आधारित है।

कोड के अनुसार, एप्लिकेशन पेज /usage/model-application रूट पर स्थित है और एक गेट फ़ंक्शन के माध्यम से प्रबंधित होता है। जिन उपयोगकर्ताओं के खातों में आवश्यक अनुमतियाँ नहीं हैं, उन्हें एक्सेस करने का प्रयास करने पर उपयोग पृष्ठ पर वापस रीडायरेक्ट कर दिया जाता है। कोड में साइबर कुंजी उत्पन्न करने और इसकी कोटा का प्रबंधन करने के लिए इंटरफेस भी शामिल हैं, साथ ही दो अलग-अलग आवेदन टेम्पलेट भी हैं - एक कॉर्पोरेट ग्राहकों के लिए और दूसरा व्यक्तियों के लिए।

कोड में दो मॉडल पहचानकर्ता पाए गए: cyber-personal-v3 और cyber-enterprise-v4। व्यक्तिगत संस्करण व्यक्तिगत सुरक्षा विशेषज्ञों के लिए है और आवेदकों से राष्ट्रीय पहचान पत्र का डेटा प्रदान करने और चेहरे की पहचान सत्यापन से गुजरने की आवश्यकता होती है। कॉर्पोरेट संस्करण वास्तविक नाम के साथ दस्तावेज़ प्रस्तुत करने, व्यवसाय पंजीकरण प्रमाण पत्र और प्राधिकरण पत्र की आवश्यकता होती है।

कोड में पाए गए आवेदन नोट्स में दोनों ट्रैक्स के लिए सामान्य आवश्यकताओं को सूचीबद्ध किया गया है। खाते को वास्तविक नाम से सत्यापित होना चाहिए, अच्छी स्थिति में होना चाहिए, मुख्य भूमि चीन में पंजीकृत होना चाहिए जिसमें मुख्य भूमि चीन का फ़ोन नंबर जुड़ा हो, और पिछले 90 दिनों में किसी उल्लंघन का कोई रिकॉर्ड नहीं होना चाहिए। प्रक्रिया में आवेदन पत्र भरना, इसे समीक्षा के लिए भेजना और अनुमोदन के बाद साइबर कुंजी बनाना शामिल है।

सिस्टम में प्रवेश बिंदु डीपसीक के सार्वजनिक मेनू में प्रदर्शित नहीं होता है। अधिकांश लोग केवल कोड के लिंक ढूंढ सकते हैं, लेकिन स्वयं पृष्ठ नहीं देख सकते। कुछ उपयोगकर्ताओं ने बताया कि परीक्षण में शामिल खातों को उपयोग पृष्ठ पर एक नया अनुभाग दिखाई देता है, जो अनुमति होने पर डीपसीक फ्लैश साइबर साइबर सुरक्षा एपीआई के रूप में चिह्नित क्षेत्र प्रदर्शित करता है। परीक्षण संभवतः संकीर्ण दायरे में बना हुआ है।

यदि कोड एक वास्तविक उत्पाद को दर्शाता है, तो यह इंगित कर सकता है कि डीपसीक अपनी सामान्य मॉडलों से विशिष्ट सुरक्षा कार्यों को अलग करता है, पहुंच को एक अलग मॉडल आईडी और पहचान सत्यापन वाली कुंजी प्रणाली के माध्यम से नियंत्रित करता है। यह दृष्टिकोण आक्रामक और रक्षात्मक दोनों तरह की सुरक्षा के उपकरणों के दोहरे चरित्र के अनुरूप है।

यह अभी भी स्पष्ट नहीं है कि क्या डीपसीक इस मॉडल को लॉन्च करेगा, कौन इसका उपयोग कर पाएगा और इसकी लागत क्या होगी।

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DeepSeek Harness v0.2.2-alpha.2 मुख्य एजेंट को स्थानीय उपकरणों Codex और Claude Code को कार्य सौंपने की अनुमति देता है
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DeepSeek Harness v0.2.2-alpha.2 मुख्य एजेंट को स्थानीय उपकरणों Codex और Claude Code को कार्य सौंपने की अनुमति देता है

DeepSeek ने अपने ओपन-सोर्स एजेंट सॉफ्टवेयर, DeepSeek Harness का एक प्रीव्यू संस्करण, संस्करण v0.2.2-alpha.2 जारी किया है, जिसे 28 अक्टूबर को GitHub पर पोस्ट किया गया था। मुख्य नवाचार 'subagent_oar' नामक एक प्रायोगिक प्लगइन है, जो मुख्य एजेंट को उसी मशीन पर Codex CLI या Claude Code स्थापित करने का स्वायत्त कार्य सौंपने की क्षमता देता है।

पहले Harness Claude Code और Codex का समर्थन करता था; अगस्त में v0.1.0-rc.8 अपडेट उपयोगकर्ताओं को अपनी सबएजेंट प्रणाली के भीतर प्रोफाइल पैकेज के रूप में उन्हें स्थापित करने की अनुमति देता था। हालांकि, नया टूल अलग तरह से काम करता है। यह मुख्य एजेंट को कार्य वितरण के लिए एक एकल प्रवेश बिंदु प्रदान करता है: जब subagent_oar को कॉल किया जाता है, तो एजेंट codex या claude में से किसी एक का चयन करता है, जिसके बाद वह कार्य विवरण, पूर्ण अनुरोध और वैकल्पिक कार्यशील निर्देशिका भेजता है। टूल तुरंत कार्य आईडी लौटाता है, और कार्य पूरा होने पर, समापन अधिसूचना अंतिम उत्तर या त्रुटि संदेश को मुख्य सत्र में वापस लाती है।

बाहरी उपकरण स्वतंत्र रूप से काम करते हैं। Codex CLI और Claude Code अपनी सेटिंग्स, मॉडल, टूल और लॉगिन प्रक्रिया को स्वयं सहेजते हैं, इसलिए उपयोगकर्ताओं को उनमें से प्रत्येक को स्थापित और अधिकृत करना होगा, और यह सुनिश्चित करना होगा कि Harness होस्ट उन्हें ढूंढ सकता है। प्रदाता पैरामीटर मॉडल, तर्क स्तर, लॉन्च तर्क, पर्यावरण चर और टाइमआउट को पास कर सकते हैं, जो प्रत्येक रनटाइम के समर्थन पर निर्भर करता है।

दस्तावेज़ीकरण स्पष्ट सीमाएँ निर्धारित करता है: मुख्य बातचीत को पुनर्निर्देशित नहीं किया जाता है, इसलिए अनुरोध में स्पष्ट रूप से उल्लेख करना आवश्यक है कि कौन सी फ़ाइलें महत्वपूर्ण हैं और क्या वापस किया जाना चाहिए। कार्य एक बार के होते हैं, जिनमें बाद के प्रश्नों, सत्र पुनरारंभ या वास्तविक समय में प्रगति स्ट्रीमिंग की कोई संभावना नहीं होती है। केवल अंतिम उत्तर या विफलता लौटाई जाती है, न कि बाहरी एजेंट के आंतरिक तर्क या उसके उपकरणों का इतिहास। आधिकारिक उदाहरण रिकॉर्ड किए गए कार्यक्षेत्र का उपयोग करने और अनुमतियों के अनुरोधों को अक्षम करने की अनुमति देते हैं, और कार्य रद्द करने से उन फ़ाइलों में किए गए परिवर्तनों को रद्द नहीं किया जाता है जिन्हें बाहरी एजेंट पहले ही संशोधित कर चुका है।

अन्य ऐड-ऑन उपयोगकर्ताओं को सौंपे गए कार्य को ट्रैक करने में मदद करते हैं। परिवर्तन अनुरोध की प्रायोगिक सुविधा Git वर्कडायरेक्टरी में चलने वाले सत्र के लिए स्थिति और संबंधित मर्ज अनुरोध के अंतर प्रदर्शित कर सकती है। डेवलपर सांख्यिकी प्लगइन प्रत्येक चरण और चाल के लिए संदर्भ, कैश के उपयोग, साथ ही मॉडल और उपकरणों पर खर्च किए गए समय का विवरण देता है। छोटे पृष्ठभूमि कार्यों का आउटपुट अब समाप्ति अधिसूचना में आता है, और subagent प्रतीक्षा गाइड बार-बार पूछताछ की आवश्यकता को कम करता है।

रिलीज़ उपयोगकर्ताओं को तृतीय-पक्ष प्लगइन्स के पैकेजों को अपडेट करने की भी अनुमति देती है, जिसमें हॉट अपडेट विफल होने पर रोलबैक की क्षमता शामिल है, और जापानी, स्पेनिश, फ्रेंच, जर्मन, रूसी और ब्राजीलियाई पुर्तगाली भाषाओं में इंटरफ़ेस टेक्स्ट जोड़ती है। समुदाय की पिछली सामग्री, जिसमें Bilibili डेवलपर्स द्वारा मल्टी-एजेंट सेटअप परीक्षण शामिल हैं, उपयोगकर्ताओं द्वारा बनाई गई थी और DeepSeek के उत्पाद नहीं हैं।

DeepSeek ने AI मॉडल के निष्पादन को तेज और अनुकूलित करने के लिए DeepInfer कोड जारी किया
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DeepSeek ने AI मॉडल के निष्पादन को तेज और अनुकूलित करने के लिए DeepInfer कोड जारी किया

पिछले मंगलवार (20) को, DeepSeek ने DeepInfer का कोड सार्वजनिक किया, जो उसके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मॉडल चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया एक सॉफ्टवेयर है। इस टूल को प्रोसेसिंग की दक्षता में सुधार करने और प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने के लिए आवश्यक समय को कम करने के उद्देश्य से बनाया गया था।

कोड जारी होने के साथ, डेवलपर्स और निगमों को कार्यक्रम के कामकाज का विश्लेषण करने और इसे विभिन्न परियोजनाओं में अनुकूलित करने की संभावना है, बशर्ते वे तकनीकी आवश्यकताओं और स्थापित उपयोग की शर्तों का पालन करें। DeepSeek के अनुसार, यह कदम ऊर्जा और कम्प्यूटेशनल संसाधनों की खपत को कम करने और AI मॉडल के संचालन को अधिक कुशल बनाने पर केंद्रित है। हालांकि, व्यावहारिक परिणाम उपयोग की स्थितियों और उपलब्ध बुनियादी ढांचे पर निर्भर करेंगे।

वर्तमान में, DeepInfer विशेष रूप से DeepSeek-V4.1-Flash मॉडल के साथ संगत है। हालांकि कोड खोलने से अन्य डेवलपर्स को तकनीक की जांच करने और उसका उपयोग करने की अनुमति मिलती है, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि कंपनी की निष्पादन प्रणाली का पूरा हिस्सा सार्वजनिक नहीं किया गया है, क्योंकि बुनियादी ढांचे के कुछ घटक बंद बने हुए हैं।

ओलहार डिजिटल न्यूज़ कार्यक्रम में भाग लेते हुए, मशीन लर्निंग विशेषज्ञ रॉबर्ट 'पेना' स्पिनेली ने इस नई बात पर टिप्पणी की। शोधकर्ता ने AI मॉडल उपलब्ध कराने और उसे चलाने के लिए जिम्मेदार सॉफ्टवेयर जारी करने के बीच अंतर स्पष्ट किया। इस अंतर को समझाने के लिए, उन्होंने एक कार के उदाहरण का उपयोग किया।

पेना ने विस्तार से बताया कि केवल मॉडल साझा करना उसे प्रभावी ढंग से संचालित करने के लिए आवश्यक सभी उपकरण प्रदान करने के बराबर नहीं है। जबकि मॉडल प्रतिक्रियाओं के निर्माण का मार्गदर्शन करने वाले मापदंडों को वहन करता है, इन्फेरेंस सॉफ्टवेयर उन तंत्रों को समूहित करता है जो इसके कार्य करने में सक्षम बनाते हैं। इस कोड को खोलने से उन डेवलपर्स की मदद मिल सकती है जो अपने स्वयं के समाधान लागू करने की योजना बना रहे हैं।

विशेषज्ञ ने स्थिति की तुलना करते हुए कहा: 'पहले, वे केवल इंजन का ब्लूप्रिंट साझा करते थे, जो वास्तव में कृत्रिम बुद्धिमत्ता है। अब वे पूरी कार के संचालन को दे रहे हैं। सारा सॉफ्टवेयर और वह तंत्र जिससे वे कृत्रिम बुद्धिमत्ता चलाते हैं, जनता के लिए जारी किया गया है।'

यह तुलना दोनों तत्वों के बीच के अंतर को समझने में मदद करती है, लेकिन एक चेतावनी है: DeepInfer की उपलब्धता का मतलब यह नहीं है कि DeepSeek के बुनियादी ढांचे के सभी तत्व सुलभ हैं। फिर भी, कोड तक पहुंच प्रोग्रामर और शोधकर्ताओं को कंपनी द्वारा अपनाई गई निष्पादन पद्धतियों का अध्ययन करने और यह मूल्यांकन करने की अनुमति देती है कि उन्हें अन्य कार्यों में कैसे लागू किया जाए।

यह पहल DeepSeek की व्यावसायिक रणनीति को भी लाभ पहुंचा सकती है। अपनी तकनीक के हिस्से को साझा करके, कंपनी अन्य डेवलपर्स के लिए रास्ते खोलती है ताकि वे इसका उपयोग कर सकें, सुधारों में योगदान दे सकें और संगत एप्लिकेशन बना सकें। यह अपनाना एक अत्यधिक प्रतिस्पर्धी बाजार में उसकी तकनीक की पहुंच का विस्तार कर सकता है, जहां कई कंपनियां अधिक सुलभ और कुशल मॉडल प्रदान करने के लिए प्रतिस्पर्धा करती हैं।

पेना ने जोड़ा: 'DeepSeek एक ऐसा पारिस्थितिकी तंत्र बनाना चाहती है ताकि अधिक लोग और कंपनियां उनके उत्पादों का उपयोग करें।' उन्होंने आगे कहा: 'पूरी संरचना को कैसे स्थापित किया जाए, यह दिखाकर, यह जनता को अधिक महंगे भुगतान किए गए प्लेटफार्मों को छोड़ने के लिए प्रोत्साहित करता है। यह एक अत्यंत प्रतिस्पर्धी क्षेत्र में खुद को स्थापित करने का एक सुसंगत तरीका है।'

DeepInfer का जारी होना इस बात पर जोर देता है कि AI के क्षेत्र में प्रतिस्पर्धा केवल प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने की क्षमता तक ही सीमित नहीं है, बल्कि उन्हें निष्पादित करने के लिए आवश्यक दक्षता तक भी सीमित है। अपनी तकनीक के हिस्से को साझा करके, DeepSeek सॉफ्टवेयर के उपयोग के विकल्पों को बढ़ाती है और क्षेत्र में अपनी स्थिति मजबूत करती है। इस उपाय का प्रभाव, अन्य कारकों के अलावा, विभिन्न वातावरणों में प्राप्त प्रदर्शन और डेवलपर्स और कंपनियों की भागीदारी पर निर्भर करेगा।

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