Lenovo ने AI के साथ पीसी के लिए Tianxi AI 4.5 जारी किया, जिससे फोन और टैबलेट डेस्कटॉप कंप्यूटर पर कार्य सौंप सकते हैं
और पढ़ें
Pandaily
pandaily.com

Lenovo ने AI के साथ पीसी के लिए Tianxi AI 4.5 जारी किया, जिससे फोन और टैबलेट डेस्कटॉप कंप्यूटर पर कार्य सौंप सकते हैं

Lenovo ने 30 अक्टूबर को AI कंप्यूटिंग वाले (AI PCs) अपने व्यक्तिगत AI एजेंट Tianxi AI 4.5 पेश किया। यह रिलीज़ 20 अक्टूबर को जारी किए गए फोन संस्करणों और 27 अक्टूबर को जारी किए गए टैबलेट संस्करणों के बाद आई है, जिसका अर्थ है कि अब यह अपडेट तीनों प्रकार के उपकरणों को कवर करता है।

Lenovo इस संस्करण को कार्यालय कर्मचारियों के लिए लक्षित करता है, जो कार्य कार्यों को पूरा करने, बैठकों में भाग लेने और व्यावसायिक यात्राओं के लिए सुधार प्रदान करता है। मुख्य विशेषता नया सुपर मोड (Super Mode) है, जो सहायक को प्रश्न पूछने वाले उपकरण से कार्य निष्पादक में बदल देता है।

Tianxi AI 4.5 Feishu, Lenovo ब्राउज़र और WeCom के लिए कनेक्टर्स को व्यक्तिगत ज्ञानकोष के साथ एकीकृत करता है, जिससे स्थानीय फ़ाइलों और क्लाउड दस्तावेज़ों का सहयोगात्मक उपयोग संभव होता है। उपयोगकर्ता एक ही कमांड दे सकता है जो सहायक को विभिन्न अनुप्रयोगों के बीच बहु-चरणीय कार्य को तोड़ने और निष्पादित करने के लिए मजबूर करता है, जैसे कि मीटिंग शेड्यूल की जाँच करना, कार्य सौंपना या सामग्री खोजना और समूह अधिसूचना भेजना।

कौशल मार्केटप्लेस भी उपलब्ध है, जो कनेक्टर्स, सहयोगात्मक मल्टीटास्किंग और उन्नत स्लाइड जनरेशन सहित विभिन्न क्षमताओं को एक साथ लाता है। इसके अलावा, सिस्टम प्रबंधन पैकेज अनुरोध पर ग्राफिक्स, शक्ति और सिस्टम पैरामीटर को कॉन्फ़िगर करने की अनुमति देता है।

बैठकों के लिए, AI के माध्यम से नोट्स लेने की सुविधा को पूरी तरह से नया रूप दिया गया है। यह अब वास्तविक समय उपशीर्षक के साथ प्रतिलेखन प्रदान करता है और एक प्रतिभागी के रूप में विचार-मंथन में भाग ले सकता है, अपनी राय और विचार प्रस्तुत कर सकता है। प्रतिभागी बैठक के दौरान लाइव ट्रांसक्रिप्शन के आधार पर AI से प्रश्न पूछ सकते हैं, और सिस्टम स्वचालित रूप से मुख्य बिंदुओं को चिह्नित करता है। सत्र समाप्त होने के बाद, सारांश कार्ड उत्पन्न होते हैं जिन्हें ज्ञानकोष में सहेजा जाता है और उपकरणों के बीच सिंक्रनाइज़ किया जाता है।

ज्ञानकोष अब 20 तक फ़ाइलें अपलोड करने का समर्थन करता है, और छवियों को सीधे चैट में अपलोड किया जा सकता है। तीनों प्रकार के डिवाइस फुल-डुप्लेक्स वॉयस इनपुट का समर्थन करते हैं, जिससे बातचीत को बाधित करके और सक्रियण शब्द को दोहराए बिना संवाद के बीच निर्देश जोड़ना संभव हो जाता है। जब उपयोगकर्ता काम की जगह से बाहर होता है, तो वह कार्यालय या घरेलू AI PC पर जटिल कार्य शुरू करने के लिए फोन या टैबलेट का उपयोग कर सकता है जो सुपर मोड में चल रहा है।

कार्य प्रगति फोन या टैबलेट पर दिखाई देती है, स्थिति के बारे में सूचनाएं प्राप्त होती हैं, और तैयार परिणामों को दूर से पूर्वावलोकन और प्रबंधित किया जा सकता है। यह अपडेट Lenovo के AI होस्ट मशीनों पर भी लागू होता है। AI होस्ट P7 मॉडल क्लाउड मॉडल से संपर्क कर सकता है या एज कंप्यूटिंग के रूप में एक स्थानीय डिवाइस के रूप में कार्य कर सकता है। नया ऑटो मोड कार्य की जटिलता के आधार पर क्लाउड और स्थानीय मॉडलों के बीच चयन करता है ताकि टोकन के अनावश्यक उपयोग को कम किया जा सके। ये होस्ट चौबीसों घंटे कार्यों के स्वायत्त निष्पादन का समर्थन करते हैं।

समान कहानियाँ

चीन में एआई बुलबुला फट गया, जिससे बाजार मूल्य में $480 बिलियन की हानि हुई
और पढ़ें
olhardigital.com.br

चीन में एआई बुलबुला फट गया, जिससे बाजार मूल्य में $480 बिलियन की हानि हुई

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और सेमीकंडक्टर क्षेत्र की चीनी कंपनियों ने चार महीने से भी कम समय में बाजार मूल्य में $480 बिलियन (जो लगभग 2.52 ट्रिलियन ब्राज़ीलियाई रियल के बराबर है) का नुकसान उठाया है। यह गिरावट एआई की मांग को लेकर चिंताओं, अत्यधिक उच्च संपत्ति मूल्यांकन और चीन के संभावित निर्यात प्रतिबंधों के कारण हुई है।

इस अवधि में STAR50 इंडेक्स में 40% की गिरावट आई, जिससे दो साल की वृद्धि रुक गई। CSI300, जो बड़ी चीनी निगमों का मुख्य स्टॉक इंडेक्स है, भी प्रभावित हुआ, जो जून में अपने चरम पर पहुंचने की तुलना में लगभग 20% गिर गया।

बिक्री की लहर का कोई एक कारण नहीं था। रॉयटर्स को जानकारी रखने वाले सूत्रों ने उच्च शेयर कीमतों, कर बोझ और इस जोखिम की ओर इशारा किया कि अमेरिका और अन्य देश डेटा केंद्रों में चीनी उपकरणों के उपयोग को प्रतिबंधित कर सकते हैं।

संकट का महत्व इस बात से जुड़ा है कि स्टॉक एक्सचेंज में इस क्षेत्र ने कितना हिस्सा लिया है। गोल्डमैन सैक्स के अनुसार, एआई से संबंधित शेयरों ने मुख्य भूमि चीन और हांगकांग में बाजार पूंजीकरण का 42% और स्टॉक ट्रेडिंग वॉल्यूम का 57% हासिल किया था।

प्रभावित कंपनियों में रोबोट, चिप्स और तकनीकी उपकरणों में उपयोग किए जाने वाले घटकों के निर्माता शामिल हैं। बाद वाली कंपनियों के मामले में, कुछ दबाव वाशिंगटन की कार्रवाइयों के कारण है, जिसका उद्देश्य संयुक्त राज्य अमेरिका में डेटा केंद्रों में घटकों की आपूर्ति को सीमित करना है।

मूल्यह्रास उन निवेशकों को प्रभावित किया जो प्रौद्योगिकी कंपनियों की वृद्धि पर दांव लगा रहे थे। हाइनान प्रांत के उद्यमी चेन वेनशेन ने रॉयटर्स को बताया कि उन्होंने यूनिट्री जैसी कंपनियों के शेयरों को खरीदा था, जो चीन के सरकारी फंडों से निवेश प्राप्त कर रही थीं, इस धारणा पर कि उन्हें आधिकारिक समर्थन मिलेगा। अब वह और उनके परिचित नुकसान उठा रहे हैं।

गिरावट से प्रौद्योगिकी कंपनियों के लिए प्रारंभिक सार्वजनिक पेशकश (आईपीओ) के लिए पूंजी जुटाना भी मुश्किल हो सकता है। हांगकांग में लोटस एसेट मैनेजमेंट के प्रबंध भागीदार और निवेश निदेशक होंग हाओ का मानना है कि यह संकट नए शेयर प्रस्तावों को धीमा कर देगा।

नुकसान के बावजूद, मूल्यांकन अभी भी ऊंचे बने हुए हैं। STAR50 वार्षिक लाभ का लगभग 100 गुना कारोबार कर रहा है, जो लगभग 250 गुना के शिखर स्तर से कम है। तुलना के लिए, संयुक्त राज्य अमेरिका में नैस्डैक 100 का मल्टीप्लायर लगभग 30 है।

यह उथल-पुथल चीनी अधिकारियों द्वारा बाजार के उतार-चढ़ाव को कम करने और निवेश रिटर्न में सुधार करने के प्रयासों के बीच हो रही है। उठाए गए कदमों में उच्च जोखिम वाले संचालन और उच्च आवृत्ति व्यापार से लड़ना शामिल है। सरकारी निवेशकों ने लाभ को नियंत्रित करने के लिए वृद्धि की अवधियों के दौरान भी शेयर बेचे।

बीजिंग में कियानचुआंग कैपिटल की प्रबंध कंपनी के भागीदार लियो वांग के अनुसार, प्रौद्योगिकी कंपनियों में अत्यधिक एकाग्रता बाजार के संतुलन को बिगाड़ती है। उन्होंने कहा: 'इसने कुछ क्षेत्रों में एक गंभीर बुलबुला बनाया और अन्य से संसाधनों का गंभीर बहिर्वाह किया।'

कुछ प्रबंध कंपनियां सस्ती शेयरों में अवसर देखती हैं। गोल्डमैन सैक्स ने चीनी एआई कंपनियों को अद्यतन सिफारिश सूची में शामिल किया है। हालांकि, अन्य निवेशक मूल्यांकन में कमी का इंतजार करना पसंद करते हैं।

शंघाई में झुआओझु इन्वेस्टमेंट मैनेजमेंट की भागीदार वान झोउ भविष्यवाणी करते हैं कि चिप निर्माताओं और एआई आपूर्तिकर्ताओं को मूल्य युद्ध का सामना करना पड़ेगा, जैसा कि चीन के अन्य उद्योगों में होता है। उन्होंने टिप्पणी की: 'कोई अपवाद नहीं है। सभी बुलबुले अनिवार्य रूप से फूटते हैं।'

टोंगयान लिंगझी व्यक्तिगत LoRA एडेप्टर और सेल्फ-इम्प्रूवमेंट मॉडल का उपयोग करके एआई को विकसित कर रहा है
और पढ़ें
pandaily.com

टोंगयान लिंगझी व्यक्तिगत LoRA एडेप्टर और सेल्फ-इम्प्रूवमेंट मॉडल का उपयोग करके एआई को विकसित कर रहा है

टोंगयान लिंगझी, जो बीजिंग इंस्टीट्यूट ऑफ जनरल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (BIGAI) के औद्योगिक प्लेटफॉर्म की सहायक कंपनी है, ने व्यक्तिगत एआई की अवधारणा के लिए अपना दृष्टिकोण प्रस्तुत किया है। इस दृष्टिकोण में ऐसे मॉडल बनाना शामिल है जो केवल प्रश्नों और जानकारी की खोज पर निर्भर रहने के बजाय किसी विशिष्ट व्यक्ति, परियोजना या कंपनी के डेटा के आधार पर लगातार सीखते हैं।

आज अधिकांश मौजूदा कॉर्पोरेट एआई सिस्टम बाहरी उपयोगकर्ताओं के अनुकूल होते हैं। वे नियमों को स्थापित करने के लिए प्रश्नों का उपयोग करते हैं, खोज के माध्यम से दस्तावेज़ निकालते हैं, स्थिति को मेमोरी में संग्रहीत करते हैं और पुन: प्रयोज्य चरणों को पैक करते हैं। हालांकि, इंटरैक्शन के बाद मॉडल के वज़न शायद ही कभी बदलते हैं।

टोंगयान लिंगझी का दावा है कि स्थिर आदतें, जैसे टीम के इंजीनियरिंग मानक या निवेश समूह की जोखिम प्रबंधन अनुशासन, को सीधे मॉडल मापदंडों में एकीकृत किया जा सकता है। कंपनी की वास्तुकला सामान्य ज्ञान और तर्क को संसाधित करने के लिए एक सामान्य आधार मॉडल को बनाए रखने का प्रावधान करती है, जिसमें प्रत्येक व्यक्तिगत उपयोगकर्ता, परियोजना या संगठन के लिए हल्के पर्सनल LoRA एडेप्टर जोड़े जाते हैं। कंपनी का कहना है कि ये व्यक्तिगत क्षमताएं आधार मॉडल बदलने की स्थिति में भी बनी रहनी चाहिए।

इन एडेप्टरों को प्रशिक्षित रखने के लिए, टीम रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट (RSI) नामक एक तंत्र विकसित कर रही है। कार्य ट्रैकिंग, मानव द्वारा सुधार और प्राप्त परिणाम सीखने के लिए संभावित डेटा बन जाते हैं। प्रत्येक उपयोगकर्ता या कंपनी के मानकों के अनुरूप सेट एक विशेष मूल्यांकनकर्ता उन संकेतों का चयन करता है जिन्हें वृद्धिशील LoRA अपडेट करने से पहले अध्ययन करने लायक है। फिर अद्यतन मॉडल को पिछले संस्करण के समान कार्यों पर चलाया जाता है, और केवल सुधारों को कार्य वातावरण में जारी किया जाता है, जबकि प्रतिगमन को रद्द कर दिया जाता है।

सीटीओ चू बिनबिन ने जोर देकर कहा कि एक विचलन केवल एक संकेत है, और केवल दोहराए जाने वाले पैटर्न ही प्रशिक्षण डेटा बन सकते हैं। इसके अलावा, कंपनी हजारों ऐसे एडेप्टर को सुलभ बनाने के लिए बुनियादी ढांचा तैयार कर रही है। TIP प्रणाली एक ही GPU पर समानांतर में प्रशिक्षण और अनुमान दोनों करती है, और Paged LoRA एडेप्टर मेमोरी को पेजों में प्रबंधित करता है। आठ Nvidia H800 GPUs और 5.79 जीबी एडेप्टर मेमोरी बजट का उपयोग करके Qwen2.5-72B-Instruct के साथ एक परीक्षण चरण में, Paged LoRA ने फ्लैट लेआउट की तुलना में बेहतर विलंबता और 'टेल' व्यवहार प्रदर्शित किया जब LoRA अनुरोध ट्रैफिक का 1% से 30% थे, हालांकि 50% तक पहुंचने पर प्रदर्शन कम हो गया।

टोंगयान लिंगझी स्वीकार करता है कि काम प्रारंभिक चरण में है। हालांकि RSI का तकनीकी मार्ग और उत्पाद वास्तुकला परिभाषित हैं, और मॉड्यूल डिजाइन चरण में हैं, पूरी तरह से स्वचालित शिक्षण चक्र अभी भी विकास में है। खुले मुद्दों में कैटास्ट्रोफिक फॉरगेटिंग, फीडबैक प्रदूषण और मॉडल ड्रिफ्ट शामिल हैं।

पेंग चेंग क्लाउड ब्रेन III ने घरेलू एआई कंप्यूटिंग के 10,000 पेटाफ्लॉप्स के साथ प्रायोगिक संचालन शुरू किया
और पढ़ें
pandaily.com

पेंग चेंग क्लाउड ब्रेन III ने घरेलू एआई कंप्यूटिंग के 10,000 पेटाफ्लॉप्स के साथ प्रायोगिक संचालन शुरू किया

पेंग चेंग प्रयोगशाला ने शेंज़ेन में अपने बड़े पैमाने पर वैज्ञानिक स्थल पेंग चेंग क्लाउड ब्रेन III पर घरेलू आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंप्यूटिंग क्षमताओं के 10,000 पेटाफ्लॉप्स के परीक्षण संचालन की शुरुआत की। यह जानकारी वर्ल्ड कंप्यूटिंग नेटवर्क कम्युनिटी कॉन्फ्रेंस 2026 (WCNC 2026) के उद्घाटन समारोह में सामने आई, जो 15 और 16 अक्टूबर को शेंज़ेन के नानशान जिले में आयोजित हुई थी, जैसा कि प्रयोगशाला की आधिकारिक वेबसाइट पर बताया गया है।

प्रयोगशाला ने बताया कि इस कदम से क्लाउड ब्रेन III 'निर्माण के साथ संचालन' चरण में प्रवेश कर गया है। वर्तमान में, 10,000 पेटाफ्लॉप्स की क्षमता ऑनलाइन उपलब्ध है, जिसका उपयोग पहले से ही बड़ी घरेलू मॉडलों को प्रशिक्षित करने और विज्ञान के लिए एक विशेष एआई अनुसंधान नेटवर्क के रूप में कार्य करने के लिए किया जा रहा है, जबकि शेष क्षमता अभी भी स्थापित की जा रही है।

चीनी प्रौद्योगिकी प्रकाशन IT Home के अनुसार, पूरी तरह से तैयार प्रणाली का लक्ष्य 16,000 पेटाफ्लॉप्स, या 16 एक्फ्लॉप्स, तक पहुंचना है, और इसे चीन में नियोजित सबसे बड़े एआई कंप्यूटिंग कॉम्प्लेक्स के रूप में वर्णित किया गया है। वास्तुकला के संबंध में, प्रयोगशाला की घोषणा में केवल इतना बताया गया है कि सिस्टम डेटा ट्रांसफर की बाधाओं को दूर करने के लिए विकसित एक नवीन घरेलू इंटेलिजेंट सुपरनोड आर्किटेक्चर का उपयोग करता है।

IT Home ने सार्वजनिक रिपोर्टों का हवाला देते हुए उल्लेख किया कि क्लाउड ब्रेन III हुवावे के Ascend 384 SuperPoD आर्किटेक्चर पर बनाया गया है; हालांकि, प्रयोगशाला ने अपने आधिकारिक रिलीज में चिप आपूर्तिकर्ता का नाम नहीं बताया है। दिसंबर 2025 के अंत में, प्रयोगशाला ने परीक्षण के लिए पहले चरण के पहले कंप्यूटिंग बोर्डों, जिनकी कुल क्षमता 4,500 पेटाफ्लॉप्स है, और संबंधित उपकरणों को सक्रिय किया था।

बुनियादी ढांचागत महत्व और विकास योजनाएं

शेंज़ेन नेशनल सुपरकंप्यूटिंग सेंटर के निदेशक लू यूटन ने स्थानीय मीडिया को बताया कि क्लाउड ब्रेन III शहर को अंतर-क्षेत्रीय कंप्यूटिंग इंटरकनेक्टिविटी और कंप्यूटिंग सेवाओं तक व्यापक पहुंच के लिए एक मजबूत आधार प्रदान करता है। उन्होंने यह भी जोड़ा कि हाई-स्पीड कनेक्शन हांगकांग और मकाओ तक विस्तारित होने चाहिए। इस सुविधा को चाइना कंप्यूटिंग नेटवर्क (C2NET) के एक प्रमुख नोड के रूप में डिज़ाइन किया गया है, जो राष्ट्रीय पायलट कार्यक्रम है जिसे प्रयोगशाला के निदेशक गाओ वेन के अनुसार चार वर्षों से लागू किया जा रहा है।

अपने मुख्य भाषण में, गाओ ने ZPG नामक निम्नलिखित लक्ष्य निर्धारित किए: ज़ेटाफ्लॉप्स पैमाने पर कंप्यूटिंग, पेटाबिट पैमाने पर संचार गति और गीगावाट पैमाने पर हरित ऊर्जा प्रदान करना। उन्होंने कंप्यूटिंग नेटवर्क के लिए एक तीन-चरणीय मार्ग का वर्णन किया: कंप्यूटिंग संसाधनों का समेकन, क्षेत्रों के बीच कार्यों का वितरण और अंततः बिजली की तरह ऑन-डिमांड कंप्यूटिंग प्रदान करना।

सम्मेलन में दो सूचनात्मक दस्तावेज भी प्रस्तुत किए गए थे। एक, वैश्विक कंप्यूटिंग नेटवर्क के विकास पर केंद्रित था, जिसे पेंग चेंग प्रयोगशाला ने WCNC गठबंधन के साथ मिलकर तैयार किया था। दूसरा, कंप्यूटिंग और ऊर्जा प्रणालियों के समन्वय से संबंधित था, जिसे हुआइरोउ प्रयोगशाला के साथ संयुक्त रूप से बनाया गया था और इसमें 2035 तक का रोडमैप शामिल है, जिसमें 2026 से 2030 की अवधि योजना और नींव के निर्माण पर केंद्रित है, और 2031 से 2035 तक समन्वित कार्य और पूरी प्रणाली के अनुकूलन पर ध्यान केंद्रित किया जाएगा।

लोकप्रिय