विज्ञान और प्रौद्योगिकी
मैनिफॉर्मर कंपनी ने रोबोट को प्रशिक्षित करने के लिए दैनिक गतिविधियों पर डेटा एकत्र करने हेतु क्राउडसोर्सिंग प्लेटफॉर्म लॉन्च किया
शंघाई स्थित कंपनी मैनिफॉर्मर, जो भौतिक एआई के लिए प्रशिक्षण डेटा प्रदान करती है, ने एक क्राउडसोर्सिंग प्लेटफॉर्म शुरू किया है। यह प्लेटफॉर्म नियमित व्यक्तियों को रोबोट सीखने के उद्देश्य से रोजमर्रा की गतिविधियों का दस्तावेजीकरण करके आय अर्जित करने की अनुमति देता है। लीफोन के अनुसार, शंघाई में 23 सितंबर को इस लॉन्च का आयोजन 'हर कोई शिक्षक के रूप में कार्य कर सकता है' के नारे के तहत किया गया था। मैनिफॉर्मर इसे भौतिक एआई के लिए उच्च गुणवत्ता वाला डेटा उत्पन्न करने के लिए समर्पित पहला ऑल-कैटेगरी क्राउडसोर्सिंग प्लेटफॉर्म बताती है। मैनिफॉर्मर के सीईओ, याओ माओकिंग ने कहा कि रोबोटों का घरों, दुकानों और कारखानों में व्यापक रूप से उपयोग न होने की प्राथमिक बाधा एल्गोरिदम या हार्डवेयर से संबंधित नहीं है, बल्कि वास्तविक मानव गतिविधियों वाली विस्तृत डेटासेट की कमी है। यह प्लेटफॉर्म सामान्य दिनचर्या—जैसे वस्तुओं को व्यवस्थित करना, चाय बनाना, या कपड़े मोड़ना—को मूल्यवान प्रशिक्षण सामग्री में बदलने के लिए डिज़ाइन किया गया है। परिचालन संरचना में दो अलग-अलग स्तर शामिल हैं। मूलभूत परत में बुनियादी ढांचा तत्व शामिल हैं, जिनमें MEgo कैप्चर डिवाइस, एक मोबाइल एप्लिकेशन और बाद के डेटा प्रोसेसिंग के लिए MEgo इंजन शामिल है। विशिष्ट हार्डवेयर में MEgo व्यू शामिल है, जो एक हेड-माउंटेड उपकरण है जिसके कैमरे 300 डिग्री से अधिक के दृश्य कैप्चर करते हैं, और MEgo ग्रिपर, जो मिलीमीटर सटीकता के साथ गति का पुनर्निर्माण करता है, जिससे 3डी टच सेंसिंग का विकल्प मिलता है। इस बुनियादी ढांचे के ऊपर वास्तविक कार्यस्थलों और डेटा संग्राहकों का एक नेटवर्क संचालित होता है। उपयोगकर्ताओं को कार्य स्वीकार करने, उसे रिकॉर्ड करने, गुणवत्ता मूल्यांकन पास करने और भुगतान प्राप्त करने से पहले अपने वास्तविक नाम का उपयोग करके पंजीकरण करना होगा और एक डिवाइस प्राप्त करना होगा। प्लेटफॉर्म यह सुनिश्चित करता है कि निकासी दो मिनट के भीतर संसाधित हो जाए, और कर दायित्व आंतरिक रूप से प्रबंधित किए जाते हैं। प्लेटफॉर्म में वर्तमान में 22 विभिन्न श्रेणियां हैं, जिसमें 5,000 से अधिक विशिष्ट कार्य प्रकार और 50,000 से अधिक प्रलेखित वास्तविक जीवन परिदृश्य शामिल हैं। 15 अगस्त और 15 सितंबर के बीच आयोजित एक परीक्षण अवधि के दौरान, लगभग 20,000 प्रतिभागियों ने रुचि व्यक्त की। इसके अलावा, मैनिफॉर्मर ने एक रोबोट ट्रेनर कार्यक्रम शुरू किया, जिसमें 16 बीटा उपयोगकर्ताओं को पदनाम दिया गया। कंपनी के व्यापार उपाध्यक्ष, झांग झिफू ने कुल 100 मिलियन RMB के सब्सिडी पैकेज का विवरण दिया। यह फंडिंग इस प्रकार आवंटित की जाती है: कार्यों के लिए 50 मिलियन RMB, उपकरणों के लिए 20 मिलियन RMB, 40 शहरों में ऑफ़लाइन सेवा नेटवर्क स्थापित करने के लिए 30 मिलियन RMB, और कर्मियों और उपकरणों दोनों को कवर करने वाले बीमा के लिए 2 मिलियन RMB। कंपनी ने M1 से M5 तक एक पांच-स्तरीय प्रगति प्रणाली स्थापित की है, जिसका लक्ष्य दो साल की समय सीमा के भीतर दस लाख दैनिक सक्रिय उपयोगकर्ता और दस लाख रोबोट ट्रेनर हासिल करना है। अपने आंतरिक संचालन के अलावा, मैनिफॉर्मर क्राउडसोर्स्ड एम्बॉडीड एआई डेटा पर अध्ययन के संबंध में चाइना एकेडमी ऑफ इंफॉर्मेशन एंड कम्युनिकेशंस टेक्नोलॉजी के साथ सहयोग कर रही है। फर्म ने 12 संस्थापक सदस्यों के साथ एक सीन डेटा एलायंस भी बनाया है और एक डेटा सुरक्षा पहल जारी की है जो संग्रह प्रोटोकॉल की रूपरेखा तैयार करती है और एंड-टू-एंड सुरक्षा की गारंटी देती है। प्लेटफॉर्म वर्तमान में 40 शहरों में चालू है। hello
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माइक्रोसॉफ्ट विंडोज को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर आधारित ऑपरेटिंग सिस्टम में बदलने की योजना बना रही है
माइक्रोसॉफ्ट के पास विंडोज 11 को एक ऐसा प्लेटफॉर्म बनाने की योजना है जो उपयोगकर्ताओं की ओर से कार्य करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एजेंटों का संचालन कर सके। इस रणनीति का उद्देश्य कंप्यूटर के उपयोग को एक नए तरीके के अनुकूल बनाना है, जिसमें स्थानीय रूप से किए गए प्रसंस्करण को क्लाउड-होस्टेड सेवाओं के साथ जोड़ा जाएगा। यह प्रस्ताव सरफेस और विंडोज पर केंद्रित एक कार्यक्रम के दौरान प्रस्तुत किया गया था, और इसका मुख्य लक्ष्य डेवलपर्स और कंटेंट क्रिएटर्स दोनों को आकर्षित करना भी है। हालांकि, किए गए प्रदर्शनों ने आम उपयोगकर्ता के दैनिक कार्यों में व्यावहारिक लाभों पर सवाल खड़े किए हैं। इस 'हाइब्रिड इंटेलिजेंस' नामक सुविधा से कंप्यूटर पर सीधे स्थापित AI मॉडल और क्लाउड पर उपलब्ध सेवाओं का संयोजन संभव होता है। इसके पीछे का तर्क यह है कि कुछ ऑपरेशनों को स्थानीय रूप से पूरा किया जा सके, जिससे बाहरी प्रसंस्करण से जुड़े खर्च कम हो सकें। कार्यक्रम के दौरान, माइक्रोसॉफ्ट ने स्वयं उपकरण पर प्रोग्रामिंग कार्य निष्पादित करते हुए GitHub Copilot के कामकाज का प्रदर्शन किया। इसके अलावा, OpenClaw, Hermes और Perplexity जैसे स्थानीय रूप से चलाए जा सकने वाले मॉडल प्रदर्शित किए गए, साथ ही विंडोज ऑपरेटिंग सिस्टम के साथ Copilot का अधिक गहरा एकीकरण भी दिखाया गया। परिवर्तन पर सीईओ का दृष्टिकोण कंपनी के सीईओ सत्या नडेला ने कंपनी द्वारा अपनाए गए दृष्टिकोण में बदलाव पर जोर दिया, टिप्पणी की कि 'मुझे लगता है कि आज वह दिन है जब हम सीमा पारिस्थितिकी तंत्र के बारे में बात करना और सोचना शुरू करेंगे, जिसके किनारे शायद थोड़े अलग हों।' प्रस्तुतियों के बावजूद, संदेह रहा, क्योंकि यह स्पष्ट उदाहरणों की कमी थी कि स्थानीय मॉडल उन लोगों की मदद कैसे कर सकते हैं जो AI सिस्टम के विकास में काम नहीं करते हैं। फिलहाल, ऐसा लगता है कि माइक्रोसॉफ्ट अपने प्रयासों को विशेष रूप से इस विशिष्ट दर्शक वर्ग को आकर्षित करने पर केंद्रित कर रहा है। उन पेशेवरों को लुभाने के लिए जिन्हें बड़े मॉडल चलाने की आवश्यकता होती है, कंपनी ने सरफेस लैपटॉप अल्ट्रा पेश किया, जो Nvidia RTX Spark चिप्स से लैस है। इस कंप्यूटर में 120 बिलियन से अधिक पैरामीटर वाले मॉडल को स्थानीय रूप से चलाने की क्षमता है। उत्पाद विवरण में कहा गया है कि इसे उन क्रिएटर्स और डेवलपर्स के लिए विकसित किया गया है जिन्हें अधिकतम प्रदर्शन की आवश्यकता है और जो बेहतर फिनिश के साथ पोर्टेबिलिटी चाहते हैं। हालांकि, अधिग्रहण मूल्य मशीन तक पहुंच को सीमित करता है। सरफेस लैपटॉप अल्ट्रा की शुरुआती कीमत US$ 2,599 (लगभग ₹ 13,515 के बराबर) है, और कुछ RTX Spark मॉडल US$ 6,999 (लगभग ₹ 36,395) तक हो सकते हैं। Asus, Dell, HP, Lenovo और MSI जैसे अन्य ब्रांड भी इसी प्लेटफॉर्म का उपयोग करने वाले उपकरण प्रदान करते हैं। जो लोग AI के साथ गहनता से काम करते हैं, उनके लिए उच्च निवेश क्लाउड प्रोसेसिंग पर खर्च में महत्वपूर्ण कमी से उचित ठहराया जा सकता है; हालांकि, औसत उपभोक्ता के लिए, स्पष्ट व्यावहारिक लाभों के बिना ऐसी लागत को सही ठहराना अधिक कठिन हो जाता है। एक अपडेट जो आम जनता के लिए अधिक प्रासंगिक हो सकता है, वह है विंडोज 11 की खोज फ़ंक्शन का पुनर्गठन। इसकी इंटरफ़ेस को परिणामों को सीधे स्क्रीन पर प्रदर्शित करने के लिए फिर से डिज़ाइन किया गया है, जो एप्लिकेशन लॉन्चर के समान तरीके से काम करता है। पिछला अनुभव और भविष्य की चुनौतियाँ AI के साथ माइक्रोसॉफ्ट का पिछला सफर वर्तमान सावधानी को समझने में मदद करता है। दो साल पहले लॉन्च किए गए Copilot+ पीसी ने NPUs पर प्रकाश डाला, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कार्यों को तेज करने के लिए डिज़ाइन किए गए चिप्स हैं। इसके बावजूद, अब तक बहुत कम उत्पादकता, फोटोग्राफी या वीडियो टूल ने इन संसाधनों का लाभ उठाया है। रिकॉल सुविधा, जिसे प्लेटफॉर्म की मुख्य विशेषताओं में से एक के रूप में प्रचारित किया गया था, गोपनीयता संबंधी चिंताओं और इसके लॉन्च में देरी के कारण महत्व खो बैठी। RTX Spark से लैस कंप्यूटर डेवलपर्स और क्रिएटर्स के बीच अधिक स्वीकार्यता प्राप्त करने की संभावना है, क्योंकि उनके पास स्थानीय रूप से मॉडल चलाने के ठोस कारण हैं। व्यापक दर्शकों तक पहुंचने के लिए, इन क्षमताओं को कम कीमत वाले मशीनों पर सुलभ बनाना आवश्यक होगा। हार्डवेयर पहलू के अलावा, माइक्रोसॉफ्ट एक ऐसे परिवर्तन का सामना कर रहा है जो भौतिक उपकरण से परे है। लिनक्स वर्चुअल मशीनों का उपयोग करके संचालित क्लाउड एजेंट, इस ऑपरेटिंग सिस्टम के सॉफ़्टवेयर के साथ संगतता बढ़ा सकते हैं। कंपनी को उस परिदृश्य में अपनी स्थिति बनाए रखनी होगी जहां कंप्यूटर के उपयोग का तरीका बदल रहा है, जिसके लिए यह प्रदर्शित करना आवश्यक है कि AI एजेंट केवल महंगे कंप्यूटरों की आवश्यकता नहीं लाते हैं, बल्कि वास्तविक लाभ भी लाते हैं।
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