द एंडलेस फ्रंटियर ने बायोइनफॉरमैटिक विश्लेषण के लिए Qwen पर आधारित Fx-Bio-1031 मॉडल जारी किया
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द एंडलेस फ्रंटियर ने बायोइनफॉरमैटिक विश्लेषण के लिए Qwen पर आधारित Fx-Bio-1031 मॉडल जारी किया

द एंडलेस फ्रंटियर ने Hugging Face प्लेटफॉर्म पर Fx-Bio-1031 मॉडल के पूर्ण वज़न प्रकाशित किए हैं। यह एजेंट-आधारित बड़ा भाषा मॉडल बायोइनफॉरमैटिक्स और कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी के कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है।

यह मॉडल अलीबाबा के Qwen3.8-Flash-Next को फाइन-ट्यून करके बनाया गया था। Fx-Bio-1031 स्वतंत्र रूप से बहु-चरणीय विश्लेषण की योजना बना सकता है और उसे निष्पादित कर सकता है, जिसमें स्क्रिप्ट लिखना, सॉफ्टवेयर स्थापित करना, NCBI और Ensembl जैसे डेटाबेस में क्वेरी करना और अपने परिणामों की जाँच करना शामिल है। इस बारे में QbitAI ने 13 नवंबर को सूचित किया।

मॉडल कार्ड के अनुसार, Fx-Bio-1031 में कुल 180 बिलियन भाषाई पैरामीटर हैं। इस मात्रा में 125 बिलियन पैरामीटर वाला एक आधार Mixture-of-Experts शामिल है, जहां प्रत्येक टोकन के लिए 6 बिलियन पैरामीटर सक्रिय होते हैं, साथ ही 51 बिलियन पैरामीटर का एक n-ग्राम एम्बेडिंग मॉड्यूल और 4 बिलियन पैरामीटर का एक मल्टी-टोकन प्रेडिक्शन मॉड्यूल भी शामिल है। जारी किए गए कॉन्फ़िगरेशन में 524,288 टोकन का संदर्भ विंडो समर्थन है। BF16 प्रारूप में लगभग 360 जीबी के वज़न Qwen Community License 1.0 के तहत उपलब्ध हैं, और कंपनी वाणिज्यिक उपयोगकर्ताओं के लिए इस लाइसेंस की शर्तें बताती है।

कंपनी ने सभी तुलनीय मॉडलों पर लागू एजेंट सिस्टम के अपने मूल्यांकन के परिणाम प्रस्तुत किए। Anthropic के BioMysteryBench के उपसमूह पर, जिसमें सत्यापन योग्य कार्य शामिल थे जिन्हें विषय वस्तु विशेषज्ञ स्वयं हल नहीं कर सके थे, Fx-Bio-1031 ने 70.59% Pass@5 का परिणाम दिखाया। यह Opus-5 (52.94%) और GPT-6-Astra (47.06%) से अधिक था। विशेषज्ञों द्वारा हल किए जाने वाले उपसमूह पर, मॉडल ने 93.15% हासिल किया, जो Opus-5 के 94.52% से थोड़ा कम था। BiomniBench परीक्षण में इसने 89.50% Pass@3 दिखाया, जो Opus-5 (87.42%) से बेहतर था। FutureHouse के BixBench3 पर Fx-Bio-1031 ने 45.76 अंक प्राप्त किए, जो GPT-6-Astra (48.70) से कम लेकिन Opus-5 (40.60) से अधिक था। कंपनी इस बात पर जोर देती है कि प्रशिक्षण या डेटा संश्लेषण प्रक्रिया में किसी भी सार्वजनिक बेंचमार्क का उपयोग नहीं किया गया था।

उदाहरण के तौर पर, कंपनी ने स्तन कैंसर समूह पर एक कार्य प्रस्तुत किया: मॉडल ने 1,918 मूल रिकॉर्ड्स को संसाधित किया, उन्हें 762 अद्वितीय रोगियों तक कम किया, और पाया कि ESR1 उत्परिवर्तन और RAS/MAPK मार्ग में परिवर्तन आमतौर पर परस्पर अनन्य होते हैं। इसके बाद, इसने यह निर्धारित करने के लिए नकारात्मक नियंत्रणों का उपयोग करके 14 संवेदनशीलता विश्लेषण किए कि यह निष्कर्ष किन परिस्थितियों में मान्य रहता है और किन परिस्थितियों में टूट जाता है।

द एंडलेस फ्रंटियर का दावा है कि मॉडल को RSI-OS नामक एक पुनरावृत्तीय स्व-सुधार पाइपलाइन का उपयोग करके प्रशिक्षित किया गया था, जो मूल्यांकन, प्रशिक्षण डेटा और टूल वातावरण को कवर करता है। मॉडल ने DP Technology की BioMaster टीम के साथ मिलकर 114 जटिल कार्यों का एक आंतरिक परीक्षण सेट विकसित किया। कंपनी के इनक्यूबेटरों में शंघाई विश्वविद्यालय जियाओ टुन और DP टेक्नोलॉजी शामिल हैं। कंपनी ने पहले अगस्त में सामान्य-उद्देश्यीय मॉडल BigBang-V1 जारी किया था। लक्षित दर्शक अस्पताल, अनुसंधान समूह और दवा डेवलपर्स हैं जो डेटा को साइट से बाहर भेजे बिना स्थानीय उपकरणों पर विश्लेषण करना चाहते हैं।

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यह सवाल उठता है कि क्या विज्ञान एक सामान्य आधार बना सकता है जहाँ राजनीतिक प्रक्रियाएँ कठिनाइयों का सामना करती हैं। 2026 में विश्व विज्ञान दिवस शांति और विकास पर विषय, जो 10 नवंबर को 'वैज्ञानिक कूटनीति के माध्यम से सामान्य आधार' के नारे के साथ मनाया जाता है, एक समय पर उत्तर प्रदान करता है। दो हालिया परियोजनाएं - एक क्षेत्रीय और दूसरी द्विपक्षीय - दर्शाती हैं कि यह सामान्य आधार व्यवहार में कैसा दिखता है।

जॉर्डन में मध्य पूर्व में प्रायोगिक विज्ञान और अनुप्रयोगों के लिए सिंक्रोट्रॉन (SESAME) संचालित होता है, जो 2017 से क्षेत्र में एकमात्र सिंक्रोट्रॉन प्रकाश स्रोत है। इसमें साइप्रस, मिस्र, ईरान, इज़राइल, जॉर्डन, पाकिस्तान, फिलिस्तीन और तुर्की जैसे देश शामिल हैं, जो अक्सर संघर्षों से बंटे रहते हैं, फिर भी वे संयुक्त रूप से इस सुविधा को वित्तपोषित और उपयोग करते हैं।

नवंबर 2025 में, यूनाइटेड किंगडम का राष्ट्रीय सिंक्रोट्रॉन, डायमंड लाइट सोर्स, ने SESAME के प्रतिनिधिमंडल का स्वागत किया और महत्वपूर्ण तकनीकी योगदान की पुष्टि की: उपकरण जो SESAME को एक नई प्रायोगिक लाइन बनाने की अनुमति देगा। इस कार्यक्रम में बोलते हुए, प्रोफेसर डेम एंजला मैक्लिन, यूनाइटेड किंगडम सरकार के मुख्य वैज्ञानिक सलाहकार ने टिप्पणी की कि SESAME जैसे वैज्ञानिक संस्थानों में अंतर्राष्ट्रीय सहयोग 'सभी सदस्यों के लिए फायदेमंद' है, और वे शिक्षण, प्रौद्योगिकी विकास और वैज्ञानिक कूटनीति के केंद्र के रूप में कार्य करते हैं, जिससे ऐसी संभावनाओं तक पहुंच मिलती है 'जो कोई भी देश अकेले हासिल नहीं कर सकता'।

दूसरा उदाहरण बीजिंग प्रस्तुत करता है। 29 अक्टूबर को चाइनीज एकेडमी ऑफ साइंसेज (CAS) और जर्मन नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज लेओपोल्डिन ने साइंस फॉर फ्यूचर की तीसरी कॉन्फ्रेंस के दौरान 'जलवायु, स्वास्थ्य और जैव विविधता पर SfF2026 घोषणापत्र' पर हस्ताक्षर किए। यह घोषणापत्र दोनों अकादमियों को जलवायु परिवर्तन से जुड़े स्वास्थ्य जोखिमों पर संयुक्त अनुसंधान करने और 'डेटा के न्यायसंगत आदान-प्रदान और आधुनिक प्रौद्योगिकियों के जिम्मेदार उपयोग' को सुनिश्चित करने के लिए बाध्य करता है।

इनमें से कोई भी परियोजना भू-राजनीतिक तनाव को समाप्त नहीं करेगी। हालांकि, वे एक साथ दिखाते हैं कि वैज्ञानिक कूटनीति क्या प्रदान करती है: साझा बुनियादी ढांचा, साझा डेटा और उन समस्याओं में साझा हित जिन्हें कोई भी एक देश अकेले हल नहीं कर सकता। 2026 का विषय केवल घोषणात्मक बयानबाजी नहीं है; यह उस काम का वर्णन करता है जो पहले से ही चल रहा है।

अध्ययन से पता चला कि माइक्रोबायोटा पेल्विस (पेixe-boi) को पूरी तरह से शाकाहारी आहार से ऊर्जा निकालने में कैसे मदद करती है
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अध्ययन से पता चला कि माइक्रोबायोटा पेल्विस (पेixe-boi) को पूरी तरह से शाकाहारी आहार से ऊर्जा निकालने में कैसे मदद करती है

अध्ययन ने उस तंत्र का खुलासा किया जिसके माध्यम से माइक्रोबायोटा पेल्विस (peixe-boi) को केवल पौधों से ऊर्जा प्राप्त करने की क्षमता में सहायता करता है। ब्राजील के सबसे बड़े मीठे पानी के स्तनपायी के रूप में, यह लगभग आधे टन का वजन बनाए रखता है, जो केवल पौधों पर निर्भर रहता है, और इसका रहस्य इसकी आंत में निहित है।

अमेज़ोनियन पेल्विस (Trichechus inunguis) की माइक्रोबायोटा का मानचित्रण करते हुए, वैज्ञानिकों ने एक पहले से अज्ञात चयापचय मार्ग की खोज की: जानवर में बैक्टीरिया होते हैं जो एपिलाक्टोज को तोड़ सकते हैं - एक कार्बोहाइड्रेट जिसे अधिकांश ज्ञात सूक्ष्मजीव पचा नहीं पाते हैं।

यह खोज एक व्यापक अध्ययन का हिस्सा है जिसने इन जानवरों द्वारा शाकाहारी आहार के अवशोषण से जुड़े सूक्ष्मजीवों, जीनों और एंजाइमों की बड़ी विविधता का प्रदर्शन किया। मीठे पानी की प्रजाति के अलावा, अध्ययन में समुद्री पेल्विस (Trichechus manatus) की आंत माइक्रोबायोटा का भी अध्ययन किया गया। मंगलवार (02/11) को नेचर माइक्रोबायोलॉजी पत्रिका में प्रकाशित परिणामों में जैव प्रौद्योगिकी अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण क्षमता है।

मारियो मुराकामी, नेशनल लैबोरेटरी ऑफ बायोरेन्यूएबल रिसोर्सेज, सेंटर फॉर नेशनल एनर्जी एंड मटेरियल रिसर्च (LNBr-CNPEM) के निदेशक और FAPESP के समर्थन से अध्ययन के समन्वयक ने टिप्पणी की: 'अमेज़ोनियन पेल्विस बड़ी मात्रा और विविधता में पौधे खाता है। यह आहार मौसमी परिवर्तनों के अधीन है, सूखे मौसम से गीले मौसम में बदलता है। इसलिए, अपने विकास के दौरान, उन्होंने आंत के सूक्ष्मजीवों का एक शस्त्रागार विकसित किया जो सेलूलोज़ को असाधारण दक्षता के साथ, लगभग 80% से 86% तक, पचा सकते हैं।'

इस क्षमता के कारण, पेल्विस की आंत में बैक्टीरिया, आर्किया, वायरस और कवक की पारिस्थितिकी तंत्र मुराकामी के समूह के लिए एक प्राकृतिक लक्ष्य थी, जिसने पहले कैपिबारा (Hydrochoerus hydrochaeris) की आंत माइक्रोबायोम का अध्ययन किया था, जो एक अर्ध-जलीय प्रजाति है।

मुराकामी पाचन रणनीति में अंतर की व्याख्या करते हैं: 'मवेशियों जैसे जुगाली करने वालों में, माइक्रोबियल किण्वन मुख्य रूप से पेट में, रूमेन में होता है, जहां सूक्ष्मजीव पौधों के बायोमास को तोड़ना शुरू करते हैं। पेल्विस और कैपिबारा एक अलग रणनीति का उपयोग करते हैं: वे पश्च आंत्र किण्वक हैं, और इस प्रक्रिया का अधिकांश भाग पेट के बाद होता है। इसलिए, आंत में रहने वाले सूक्ष्मजीव फाइबर युक्त पौधे के आहार का उपयोग करने में मौलिक भूमिका निभाते हैं।'

अध्ययन में 47 जानवरों के नमूनों का विश्लेषण किया गया: 36 अमेज़ोनियन पेल्विस, जो मनाउस में अमेज़ोनिया राष्ट्रीय अनुसंधान संस्थान (INPA) की जलीय स्तनपायी प्रयोगशाला में रखे गए थे, और सीआरा में एनजीओ एक्वासिस के समुद्री स्तनपायी कार्यक्रम में पुनर्वास के तहत ग्यारह समुद्री पेल्विस।

मुराकामी व्यक्तिगत रूप से उनके द्वारा किए जा रहे सभी चरणों में शामिल थे और नमूना एकत्र करने के लिए समुद्र में गोता भी लगाए। उन्होंने बताया: 'एक समुद्री पेल्विस था जिसे प्रकृति में फिर से पेश किया गया था, लेकिन वह अक्सर उस क्षेत्र के पास जाता रहता था जहां अन्य जानवर ठीक हो रहे थे। संयोग से, जब हम वहां थे, तो उसने मल त्याग किया, और उस जानवर का नमूना लेने का अवसर मिला। मैंने संकोच नहीं किया: मैं उसे प्राप्त करने के लिए पानी में कूद गया।'

विश्लेषण में अनुक्रमित 6 हजार से अधिक जीवाणु और अन्य सूक्ष्मजीव जीनोम में से, आधे से अधिक ऐसे प्रकार हैं जिनका अभी तक विज्ञान द्वारा वर्णन नहीं किया गया है। इन सूक्ष्मजीव समुदायों से जुड़े वायरस के संबंध में, लगभग 80% अज्ञात थे।

हजारों जीन और एंजाइम भी पाए गए हैं जिनका उपयोग विभिन्न जैव प्रौद्योगिकी अनुप्रयोगों में किया जा सकता है। मुराकामी बताते हैं: 'जैव रासायनिक रूप से कहाँ गहराई से जाना है, यह चुनना मुश्किल था। अब हमारे पास कम से कम अगले दस वर्षों के लिए विश्लेषण के लिए डेटा है।'

अध्ययन की प्रमुख उपलब्धियों में से एक एक पहले से अज्ञात एंजाइम की खोज थी जिसका उपयोग हाल ही में खोजी गई बैक्टीरिया 'Candidatus Epilactovorans intestinalis' द्वारा एपिलाक्टोज को तोड़ने के लिए किया जाता है। चूंकि यह शर्करा अधिकांश सूक्ष्मजीवों के लिए अनुपलब्ध है, यह क्षमता आंत में पोषक तत्वों के लिए प्रतिस्पर्धा में एक अनुकूलन लाभ के रूप में कार्य करती है। भविष्य में, यह तंत्र हमारे अपने आंत माइक्रोफ्लोरा में लाभकारी बैक्टीरिया के विकास को उत्तेजित करने वाले 'भोजन' के रूप में प्रीबायोटिक एजेंटों के निर्माण के लिए प्रेरणा बन सकता है।

इस बैक्टीरिया के जीनोम की तुलना सार्वजनिक डेटाबेस में अन्य से करने पर, शोधकर्ताओं ने हज़ा लोगों की आंत माइक्रोबायोटा से आने वाले समान अनुक्रम पाया, जो अफ्रीका के अंतिम शिकारी-संग्राहक समूहों में से एक है, जिनके हजारों निवासी तंजानिया के उत्तर में रहते हैं।

मुराकामी के अनुसार, यह आनुवंशिक समानता संयोग नहीं है। उनका मानना है कि एपिलाक्टोज को संसाधित करने की क्षमता सभी स्तनधारियों के सामान्य पूर्वज की एक वंशानुगत विशेषता हो सकती है। एक परिकल्पना यह है कि हज़ा लोगों का पारंपरिक आहार इस बैक्टीरिया को बनाए रखने के लिए आवश्यक पोषक तत्व प्रदान करना जारी रखता है।

दूसरे पहलू में, अध्ययन ने दिखाया कि पेल्विस के सूक्ष्मजीव सबसे कठोर और रेशेदार पौधों के हिस्सों, जैसे सेलूलोज़ और हेमीसेलूलोज़ को पचाने के लिए मिलकर काम करते हैं। ये बैक्टीरिया पौधों की कोशिका भित्ति को 'विघटित' करने के लिए विभिन्न रणनीतियों को जोड़ते हैं, जिससे कठोर संरचनाएं ऐसे पोषक तत्वों में बदल जाती हैं जिन्हें जानवर अवशोषित कर सकता है।

इन मेटाबोलाइज़्ड यौगिकों में से कुछ लिग्निन से उत्पादित होते हैं - एक पदार्थ जो पौधों को कठोरता प्रदान करता है और वनस्पति बायोमास के औद्योगिक उपयोग के लिए एक प्रमुख बाधा प्रस्तुत करता है। सूक्ष्मजीवों और एंजाइमों का यह सेट कृषि अपशिष्ट के पुनर्चक्रण और जैव उत्पादों के विकास के लिए नए जैव प्रौद्योगिकी समाधान खोल सकता है, जिसमें जैव ऊर्जा, कृषि और बायोइकोनॉमी के अन्य क्षेत्रों में अनुप्रयोग शामिल हैं।

शोध में पहचाने गए और पौधों के बायोमास के विघटन में भाग लेने वाले कुछ एंजाइमों का मूल्यांकन CNPEM में विकसित और विभिन्न कच्चे माल और कचरे को संसाधित करने के लिए कॉन्फ़िगर किए गए ब्राज़ीलियाई एंजाइमेटिक कॉकटेल (Coquetel Enzimático Brasileiro, OpEn) जैसे प्लेटफार्मों में उपयोग के लिए भी किया जा सकता है।

मुराकामी निष्कर्ष निकालते हैं: 'हमारे एंजाइमेटिक कॉकटेल में ब्राजील की आयातित एंजाइमों पर निर्भरता को कम करने और जैविक आधार पर नए उद्योगों के उदय के लिए अवसर पैदा करने की बड़ी क्षमता है। यह काम दिखाता है कि ब्राजील की जैव विविधता वैश्विक समस्याओं के लिए समाधानों का भंडार है और देश को सतत विकास की दौड़ में अग्रणी बना सकता है।'

कार्य के पहले लेखक गैब्रिएला पर्सिनियोटी हैं, जो CNPEM में FAPESP के समर्थन से परियोजना का समन्वय कर रही हैं, और मार्सेल मार्टिन्स हैं, जिन्होंने फाउंडेशन की पोस्टडॉक्टरल छात्रवृत्ति प्राप्त की है।

Tencent Hunyuan का शोध एजेंट Hyra 2.0 प्रोटीन, गणितीय प्रमाण और चिप्स के साथ काम करने के लिए उपकरण स्वयं बनाता है
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Tencent Hunyuan ने Hyra 2.0 जारी किया है, जो अपने स्वायत्त अनुसंधान एजेंट का दूसरा संस्करण है, जिसे 2 नवंबर को प्रस्तुत किया गया था। Hyra 1.0 के विपरीत, जो एकल कार्यों को हल करने पर केंद्रित था, जैसे कि Hy3 मॉडल का उपयोग करके योग बनाम अंतर के घातांक समस्या को हल करना, नया संस्करण पुन: प्रयोज्य अनुसंधान उपकरणों के निर्माण के लिए डिज़ाइन किया गया है। कार्य परिणाम और संबंधित कोड Apache 2.0 लाइसेंस के तहत GitHub पर रिपॉजिटरी में उपलब्ध हैं।

Hyra 2.0 एक त्रि-स्तरीय प्रणाली के रूप में कार्य करता है, जिसमें सामान्य, मिशन और कार्य एजेंट शामिल हैं। ये एजेंट एक सामान्य अनुसंधान बोर्ड और एक स्थायी कार्य कतार के माध्यम से समन्वय करते हैं। एक विशेष कार्य एजेंट परिणामों की जाँच करता है, एजेंट बहु-स्तरीय मेमोरी का समर्थन करते हैं, और सामान्य ज्ञान आधार प्राप्त सीखों को लागू कौशल में सारांशित करता है।

सिस्टम द्वारा बनाए गए उपकरण

Tencent ने इस सिस्टम द्वारा विकसित कई उपकरणों का प्रदर्शन किया। इनमें HyInv शामिल है - 1.96 मिलियन मापदंडों वाला एक प्रोटीन रिवर्स फोल्डिंग मॉडल। यह मॉडल ProteinMPNN की तुलना में 57 गुना तेज चलता है, बेहतर संरचनात्मक अनुरूपता प्रदर्शित करता है और केवल 50 मिलीसेकंड में 128 अनुक्रमों को डिजाइन करने में सक्षम है।

प्रोटीन के लिए भाषा मॉडल HyPLM-Flash भी पेश किया गया था, जिसमें 650 मिलियन पैरामीटर हैं और 726 बिलियन टोकन पर प्रशिक्षित किया गया है। यह 12 तुलना किए गए मॉडलों में सबसे तेज़ साबित हुआ और 35 कार्यों के औसत में तीसरे स्थान पर रहा, जो एक H20 प्रोसेसर पर प्रति सेकंड लगभग 130,000 अवशेष संसाधित करता है।

HyFF बल क्षेत्र परिवार, जिसमें 83 तत्वों के साथ 2.3 मिलियन से 1.2 बिलियन तक के मापदंडों वाले पांच वेरिएंट शामिल हैं, 16 अन्य मॉडलों की तुलना में सटीकता और गति के पैरेटो फ्रंट पर स्थित है। Tencent का दावा है कि उनका Largo मॉडल न्यूनतम ऊर्जा त्रुटि - परमाणु पर 0.364 मेवी दिखाता है, और इस कॉम्प्लेक्स ने 100 नैनोसेकंड के भीतर 60,000 परमाणुओं वाली एक्वापोरिन प्रणाली का अनुकरण किया।

गणित और क्वांटम कंप्यूटिंग में उपलब्धियां

गणित के क्षेत्र में HyProver घटक ने दो परिणाम हासिल किए। इसने पांच-आयामी अंतरिक्ष में समबाहु समुच्चयों पर पेटी की परिकल्पना को हल किया, जिससे अधिकतम हल किया गया आयाम चार से बढ़ गया। वृत्त की क्रिया पर याउ की परिकल्पना के संबंध में, GitHub विवरण में असीमित रूप के लिए एक प्रतिउदाहरण प्रस्तुत किया गया है - एक बंद सात-आयामी मैनिफोल्ड जो केवल जुड़ा हुआ नहीं है; जबकि केवल जुड़ा हुआ संस्करण एक खुली समस्या बनी हुई है।

क्वांटम त्रुटि सुधार के क्षेत्र में HyQEC ने कोड [[488,123,22]] खोजा, जिसे Tencent के अनुसार, qLDPC मीट्रिक पर पिछले लीडर से लगभग 48% बेहतर बनाता है।

रोबोटिक्स और चिप्स

इसके अलावा, Hyra ने एक अनुकरण रोबोटिक हाथ तंत्र डिजाइन किया, जो संदर्भ डिजाइन की तुलना में 28.6% तेज निकला। XiangShan RISC-V ओपन प्रोसेसर पर, एजेंट ने क्षेत्रफल में केवल 0.3% की वृद्धि करते हुए और दस त्रुटियों का पता लगाते हुए, SPECint2006 स्कोर को गीगाहर्ट्ज़ में 5.79% बढ़ाया। Tencent बताता है कि Hyra का अब अगली Hy श्रृंखला के मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाता है।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि सभी प्रस्तुत परिणाम Tencent के हैं और अभी तक स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं किए गए हैं।

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