कृत्रिम बुद्धिमत्ता कितनी दूर तक जाएगी?

ज़ालो के वार्षिक एआई कार्यक्रम में, वक्ताओं ने दैनिक जीवन में एआई के अनुप्रयोग से संबंधित अपने अनुभवों को साझा किया और एजेंटिक एआई और फिजिकल एआई से जुड़े नए रुझानों की भविष्यवाणी की।

पहली बार 2017 में आयोजित, ज़ालो एआई शिखर सम्मेलन एआई क्षेत्र के जाने-माने विशेषज्ञों को एक साथ लाने वाला एक कार्यक्रम है। "वियतनाम में एआई का प्रसार" विषय के साथ, ज़ालो एआई शिखर सम्मेलन 2025 दैनिक जीवन में एआई के अनुप्रयोग के लिए समाधान प्रस्तुत करेगा, एआई रुझानों का पूर्वानुमान लगाएगा और उपयोगकर्ताओं के लिए एआई को सुलभ बनाने में ज़ालो की उपलब्धियों को प्रदर्शित करेगा।

अपने आरंभिक भाषण में, ज़ालो के प्रौद्योगिकी निदेशक श्री गुयेन मिन्ह तू ने कहा कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता का युग 2018-2019 में पहले ट्रांसफ़ॉर्मर मॉडल के साथ उभरना शुरू हुआ। हालांकि, 2022 में GPT-3.5 और ChatGPT के आने तक ये भाषा मॉडल उच्च गुणवत्ता वाले नहीं बन पाए थे और व्यापक दर्शकों के लिए सुलभ नहीं हो पाए थे।

श्री तू ने जोर देते हुए कहा, "एआई युग की शुरुआत तभी हुई जब लोगों ने चैटजीपीटी का उपयोग करना शुरू किया।"

वियतनाम के लिए सकारात्मक संकेत

जैसे-जैसे गूगल, एंथ्रोपिक और डीपसीक जैसी कंपनियां लार्ज लैंग्वेज मॉडलिंग (एलएलएम) में लगातार सुधार कर रही हैं, एआई बाजार में एजेंटिक एआई नामक एक महत्वपूर्ण मोड़ देखने को मिल रहा है।

पारंपरिक एआई के विपरीत, जो केवल एक ही कार्य को हल कर सकता है, एजेंटिक एआई एक स्वायत्त प्रणाली है जो जटिल समस्याओं को हल करने के लिए कई एजेंटों को जोड़ने में सक्षम है।

श्री तू ने आगे कहा, "एजेंटिक एआई हमारे कर्मचारियों की तरह काम करता है। यह हमारे आदेशों के आधार पर विश्लेषण कर सकता है, तर्क कर सकता है, कार्य कर सकता है और रिपोर्ट लिख सकता है।"

वियतनाम में, ज़ालो उन कंपनियों में से एक है जो उपयोगकर्ताओं को बेहतर सेवा प्रदान करने के लिए कई एआई सुविधाओं को एकीकृत करती है। 2025 तक, इन सेवाओं के उपयोगकर्ताओं की संख्या 17 मिलियन से अधिक होने की उम्मीद है, जो 200% से अधिक की वृद्धि है। 75 लाख से अधिक लोग डिक्टेशन सुविधा (भाषण को पाठ में परिवर्तित करना) का उपयोग करते हैं।

श्री तू ने जोर देते हुए कहा, "इस फीचर ने ज़ालो का इस्तेमाल करने के तरीके को काफी हद तक बदल दिया है। टेक्स्ट टाइप करने के बजाय, आवाज का इस्तेमाल करना कहीं ज्यादा तेज और सुविधाजनक है।"

वियतनामी से अंग्रेजी में संदेशों का अनुवाद करने की सुविधा ने भी बड़ी संख्या में उपयोगकर्ताओं को आकर्षित किया है। श्री तू ने बताया कि ज़ालो कॉल के लिए लाइव अनुवाद की सुविधा जल्द ही जोड़ी जाएगी।

ज़ालो में प्रौद्योगिकी निदेशक श्री गुयेन मिन्ह तू।

अंतिम उपयोगकर्ताओं की सेवा करने के अलावा, एआई ज़ालो के संचालन में भी सहयोग करता है। कंपनी ने एक ग्राहक सेवा चैटबॉट बनाया है, जो व्यस्त समय के दौरान अतिरिक्त कर्मचारियों की भर्ती में कठिनाई होने पर विस्तार संबंधी समस्या को हल करने में मदद करता है।

Zalo में चैटबॉट सिस्टम को लागू करने के 3 महीने बाद, इसकी प्रतिक्रिया दर 90% तक पहुंच गई, जो मनुष्यों की तुलना में कहीं अधिक है। केवल 2-3% मामलों में ही चैटबॉट से मानवीय सहायता की आवश्यकता पड़ी।

ज़ालो के एक प्रतिनिधि ने स्वीकार किया कि आंतरिक रूप से एआई को लागू करने में अभी भी कुछ चुनौतियाँ हैं, जो गोपनीयता और सुरक्षा से संबंधित हैं। यही कारण है कि प्लेटफ़ॉर्म एक लचीला दृष्टिकोण अपनाता है, संवेदनशील डेटा के लिए स्वयं द्वारा विकसित मॉडल का उपयोग करता है, और कम संवेदनशील डेटा के लिए बाहरी चैटबॉट का उपयोग करता है।

श्री तू ने ज़ालो एआई चैलेंज 2025 का भी उल्लेख किया, जो दैनिक जीवन में एआई अनुप्रयोग समाधान विकसित करने की एक प्रतियोगिता है। युवाओं और छात्रों के अलावा, इस वर्ष की प्रतियोगिता में कई हाई स्कूल के छात्रों ने भी भाग लिया, जिनमें से कुछ शीर्ष 5 में भी जगह बनाने में सफल रहे।

"यह दर्शाता है कि एआई समाज के सभी क्षेत्रों में व्याप्त हो चुका है, यहां तक ​​कि स्कूलों में भी फैल चुका है जहां बच्चे बहुत कम उम्र से ही एआई के संपर्क में आ रहे हैं। 'एआई परिवर्तन' के युग में वियतनाम के लिए यह एक सकारात्मक संकेत है," ज़ालो के एक प्रतिनिधि ने जोर दिया।

एआई एजेंटों की लहर

पहले सत्र में, हो ची मिन्ह सिटी प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय के एसोसिएट प्रोफेसर क्वान थान थो ने यह सवाल उठाया कि मल्टीमॉडल एआई दुनिया को कैसे बदलेगा। उन्होंने तर्क दिया कि एलएलएम अपने अंतिम चरण में पहुंच चुका है, और प्रौद्योगिकी का रुझान धीरे-धीरे मल्टी-एजेंट सिस्टम (एमएएस) की ओर बढ़ रहा है।

एसोसिएट प्रोफेसर डॉ. ने जीपीटी-3.5 के परिचय के साथ एलएलएम की महत्वपूर्ण उपलब्धि के संबंध में श्री तू से सहमति व्यक्त करते हुए कहा कि चैटबॉट का सामान्य लक्ष्य यथासंभव मनुष्यों की नकल करना है। एआई एजेंटों की अवधारणा पहले से मौजूद थी, लेकिन एलएलएम ढांचे के तहत ही यह सही मायने में विकसित हुई।

श्री थो ने कहा, “एजेंट एक क्लासिक आर्किटेक्चर है, और जब इसे एलएलएम के साथ जोड़ा जाता है, तो यह मॉडलों के बीच संचार की क्षमता प्रदान करता है।” “एआई एजेंट्स” और “एजेंटिक एआई” कीवर्ड भी 2024 के अंत से लेकर अब तक गूगल ट्रेंड्स पर सबसे अधिक खोजे जाने वाले शब्दों में शामिल रहे हैं।

एसोसिएट प्रोफेसर डॉ. क्वान थान थो, कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग विभाग के प्रमुख, हो ची मिन्ह सिटी प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय।

एसोसिएट प्रोफेसर ने बताया कि एजेंटिक एआई एक ऐसी प्रणाली है जिसमें कई एजेंट एक साथ मिलकर काम करते हैं। उपयोगकर्ता से आदेश प्राप्त होने पर, एजेंट अनुरोध को छोटे-छोटे हिस्सों में बांटते हैं, कार्य सौंपते हैं, उपयुक्त उपकरण चुनते हैं और उन्हें चरणबद्ध तरीके से निष्पादित करते हैं, जिससे एकल मॉडल की तुलना में अधिक दक्षता प्राप्त होती है।

श्री थो ने घरेलू व्यवसायों में एमएएस के कुछ व्यावहारिक अनुप्रयोगों को भी प्रस्तुत किया। विशेष रूप से, एआई एजेंट एक साथ पीडीएफ फाइलों, छवियों और दस्तावेजों को संसाधित कर सकते हैं, जिससे दक्षता में 40-60% तक सुधार होता है। बीमा क्षेत्र में, यह तकनीक किसी कंपनी को अपने कार्यभार का 20-40% स्वचालित करने में मदद करती है।

इसके अलावा, एआई एजेंट वास्तविक समय की जानकारी एकत्र करने की क्षमता रखते हैं, जिससे तत्काल बाजार मूल्य उपलब्ध कराने में मदद मिलती है। एसोसिएट प्रोफेसर डॉ. [नाम] ने बताया कि एआई एजेंट प्रणाली एक बुद्धिमान सहायक के रूप में कार्य करती है, जो अभिभावकों और छात्रों के स्कूल संबंधी प्रश्नों के उत्तर देने में सक्षम है। शिक्षा के क्षेत्र में, एआई एजेंट प्रत्येक छात्र के सीखने के पथ के अनुरूप व्यक्तिगत शिक्षण मॉडल बनाने में सहायता करते हैं।

ज़ालो एआई समिट 2025 ने एआई के क्षेत्र में रुचि रखने वाले बड़ी संख्या में प्रतिभागियों को आकर्षित किया।

कुल मिलाकर, एमएएस का लाभ इसकी एक साथ कई जटिल समस्याओं को हल करने की क्षमता में निहित है। तर्क प्रक्रिया के माध्यम से, एजेंट स्वतंत्र रूप से जानकारी संसाधित कर सकते हैं, एक दूसरे से सीख सकते हैं और उपयोगकर्ता से सीखकर त्रुटियों को कम कर सकते हैं, सटीक और व्यक्तिगत परिणाम उत्पन्न कर सकते हैं।

आधुनिक एजेंट आर्किटेक्चर अक्सर उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस वाले टूल और प्लेटफॉर्म के रूप में उपलब्ध कराए जाते हैं, जिससे वे आम जनता के लिए अधिक सुलभ हो जाते हैं।

इन लाभों के आधार पर, श्री थो ने व्यवसायों के भीतर प्रौद्योगिकी के उपयोग और आंतरिक कार्य प्रक्रियाओं में समायोजन के महत्व पर बल दिया। एसोसिएट प्रोफेसर के अनुसार, विश्व स्तर पर हो रहे मजबूत नवाचार के रुझान के संदर्भ में, यह एक ऐसी लहर है जिस पर व्यवसायों को विशेष ध्यान देने की आवश्यकता है।

एजेंटिक एआई के बाद क्या आएगा?

हाल ही में, मानवाकार रोबोट तकनीकी जगत में ध्यान आकर्षित करने वाला एक चलन बन गए हैं। यह भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता का सबसे आम अनुप्रयोग भी है।

इस विषय पर अपने विचार साझा करते हुए, एनवीडिया वियतनाम के वरिष्ठ डेवलपर टेक्नोलॉजिस्ट डॉ. ट्रान मिन्ह क्वान ने इस बात पर जोर दिया कि जनरेटिव एआई या एजेंटिक एआई के युग के बाद, फिजिकल एआई एआई एआई रुझानों में सबसे उन्नत विकास है।

"ये एआई मॉडल कमांड या इनपुट डेटा प्राप्त करने में सक्षम हैं, फिर विशिष्ट क्रियाएं उत्पन्न करते हैं जो रोबोट के मोटर्स या नियंत्रण घटकों जैसे रोबोटिक आर्म्स, स्वायत्त वाहन, कारखाने आदि को प्रभावित करती हैं," श्री क्वान ने भौतिक एआई का अवलोकन देते हुए बताया।

एनवीडिया के डॉ. ट्रान मिन्ह क्वान ने फिजिकल एआई में रुझानों पर अपने विचार साझा किए।

एनवीडिया के प्रतिनिधियों के अनुसार, भविष्य में फिजिकल एआई एक ट्रिलियन डॉलर का उद्योग बन सकता है। फिजिकल एआई के अनुप्रयोग की अपार संभावनाएं हैं, क्योंकि वर्तमान वैश्विक हार्डवेयर इंफ्रास्ट्रक्चर में लगभग 2 अरब औद्योगिक कैमरे, 1 करोड़ कारखाने, 2 लाख गोदाम और 15 लाख वाहन शामिल हैं, और भविष्य में अरबों ह्यूमनॉइड रोबोट तैनात किए जा सकते हैं।

श्री क्वान ने आगे कहा, "यदि प्रत्येक उपकरण वर्तमान कार्यभार को संभालने के लिए एक एआई 'मस्तिष्क' से लैस हो, तो आज की तुलना में बहुत अलग पैमाने पर कार्यों का समर्थन किया जा सकता है।"

कई उद्योगों में कर्मचारियों की कमी के कारण भौतिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता की आवश्यकता उत्पन्न हुई है। कठोर वातावरण में अत्यधिक कुशल कार्य, जैसे कि बंद, अंधेरे स्थानों में वेल्डिंग करना, मनुष्यों के लिए मुश्किल साबित हो रहे हैं।

रोबोट अब एक ऐसा समाधान हैं जो कर्मचारियों और परिचालन लागतों के बीच संतुलन बनाते हैं। लागतों को अनुकूलित किया जा सकता है क्योंकि रोबोट अब दोहराव वाले कार्यों को करने के बजाय स्वतंत्र रूप से नए कार्य सीखने में सक्षम हैं।

श्री क्वान ने जोर देते हुए कहा, "इसीलिए रोबोटिक्स के लिए चैटजीपीटी का 'अहम क्षण' इस साल या अगले साल आ सकता है।"

फिजिकल एआई को जनरेटिव एआई और एजेंटिक एआई के बाद अगला कदम माना जाता है।

इस परिकल्पना को साकार करने के लिए, एनवीडिया के प्रतिनिधियों ने तीन कंप्यूटरों का एक मॉडल प्रस्तावित किया, जो भौतिक एआई के विकास में तीन प्रमुख चरणों के अनुरूप हैं।

इसलिए, पहले चरण में सर्वर पर आधारभूत संरचना तैयार करने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है। प्रशिक्षण के बाद, मॉडल को कारण-कार्य संबंधों के बारे में जानने के लिए एक सिमुलेशन वातावरण में रखा जा सकता है, जिससे मॉडल को वास्तविक दुनिया में बेहतर व्यवहार विकसित करने में मदद मिलती है।

सिमुलेशन रोबोटों को वस्तुओं को सटीक रूप से पहचानने और उन्हें संभालने में मदद करता है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि सिमुलेशन कई रोबोटों को एक साथ काम करने की अनुमति देता है, जिससे वास्तविक हार्डवेयर की लागत के बिना टकराव की स्थितियों का परीक्षण किया जा सकता है। अंत में, यह हार्डवेयर पर सीधे तैनाती को सक्षम बनाता है।

बड़े पैमाने पर एआई को लागू करने की चुनौती।

"एआई-करण" की प्रक्रिया, जिसमें दक्षता में सुधार और निर्णय लेने में सहायता के लिए दैनिक कार्यों में प्रौद्योगिकी को एकीकृत करना शामिल है, वैश्विक स्तर पर तेजी से बढ़ रही है।

ज़ालो एआई के अनुसंधान निदेशक डॉ. चाउ थान डुक के अनुसार, वियतनाम में एआई की गति कई कारकों से प्रेरित है, जिनमें सबसे प्रमुख हैं एआई मॉडल का विकास, हार्डवेयर और डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर में तेजी से सुधार और डिजिटल परिवर्तन प्रक्रिया।

प्रतिभा अधिग्रहण कार्यक्रमों, प्रौद्योगिकी समुदाय के निर्माण और सरकारी समर्थन से स्पष्ट होता है कि वियतनाम को कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास की अपार संभावनाओं वाले देशों में से एक माना जाता है। इसके अलावा, वियतनामी नागरिकों को डिजिटल परिवर्तन के लिए उच्च स्तर की तत्परता वाला माना जाता है।

डॉ. चाउ थान डुक, ज़ालो एआई में अनुसंधान निदेशक।

इस बदलाव के तहत, ज़ालो ने किकी वर्चुअल असिस्टेंट जैसे कई एआई-संबंधित फ़ीचर्स लॉन्च किए। कंपनी का लक्ष्य ऐसे टूल विकसित करना है जो कार्य कुशलता बढ़ाएं और विशेष रूप से सभी के लिए उपयोग में आसान हों। ज़ालो के टूल कोडिंग, प्रोग्रामिंग और रिसर्च से लेकर संचार, अनुवाद और इमेज सर्चिंग जैसी रोज़मर्रा की गतिविधियों तक सभी कामों में सहायक हैं।

हालांकि, विशेषज्ञों का मानना ​​है कि यह तो बस शुरुआत है और एआई परिवर्तन की प्रक्रिया में अभी कई कठिनाइयाँ हैं। ज़ालो एआई के विज्ञान निदेशक डॉ. गुयेन ट्रूंग सोन ने कहा कि ये कठिनाइयाँ सुरक्षा, लागत संबंधी मुद्दों और उपयोगकर्ताओं की उच्च मांगों से उत्पन्न होती हैं। ये कठिनाइयाँ न केवल ज़ालो के लिए बल्कि उपयोगकर्ताओं और व्यवसायों के लिए भी हैं।

पहली चुनौती एक ऐसे एआई मॉडल का चयन करना है जो एक निश्चित स्तर की स्वायत्तता सुनिश्चित करे। तृतीय-पक्ष मॉडल अक्सर बेहतर प्रदर्शन और आउटपुट गुणवत्ता प्रदान करते हैं, जबकि आंतरिक मॉडल सूचना नियंत्रण का लाभ तो उठाते हैं, लेकिन स्थिरता और दक्षता के मामले में सीमित होते हैं।

Zalo AI के प्रतिनिधियों द्वारा साझा की गई जानकारी।

इसके अलावा, अधिकांश मौजूदा मॉडलों में अपूर्ण सटीकता और असंगत आउटपुट जैसी सामान्य कमियां पाई जाती हैं। कई चैटबॉट वियतनामी भाषा को समझने और संसाधित करने में सीमित क्षमता रखते हैं, जिससे वे विशिष्ट आवश्यकताओं या संदर्भों को पूरा करने में विफल रहते हैं।

इस समस्या के समाधान के लिए, ज़ालो के विशेषज्ञों ने कई उपाय सुझाए, जैसे कि चैटबॉट प्रशिक्षण के दौरान उन्नत मॉडल विकास तकनीक का उपयोग करना और विश्वसनीय डेटा स्रोतों को संयोजित करना। साथ ही, विकास टीम ने आंतरिक परीक्षणों के माध्यम से मॉडल का लगातार मूल्यांकन किया।

एक और चुनौती लागत, प्रदर्शन और सुरक्षा के बीच संतुलन स्थापित करने में निहित है। डॉ. गुयेन ट्रूंग सोन के अनुसार, जटिल अनुरोधों को संभालने के लिए एक छोटे मॉडल का उपयोग करने से प्रसंस्करण समय और परिचालन लागत बढ़ सकती है, और इसके विपरीत भी सच है।

ज़ालो एआई में विज्ञान निदेशक डॉ. गुयेन ट्रूंग सोन।

उन्होंने तर्क दिया कि अनुकूलन कमांड इनपुट चरण से ही शुरू हो सकता है। उपयोगकर्ता अनावश्यक लंबाई को सीमित करके और चैटबॉट के लिए स्पष्ट, संक्षिप्त संदर्भ प्रदान करके टोकन लागत को कम कर सकते हैं।

सिस्टम स्तर पर, ज़ालो टीम उपयोगकर्ता की जानकारी की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए उपयुक्त कमांड सुझाने और नियंत्रण की परतें तैनात करने जैसे विभिन्न समाधान लागू करती है।

कुल मिलाकर, वियतनाम को वैश्विक एआई क्रांति के लिए अच्छी तरह से तैयार माना जाता है। ज़ालो इस परिवर्तन में शुरुआती प्रतिभागियों में से एक है, जो बड़े पैमाने पर एआई को तैनात करते समय लागत, गुणवत्ता और सुरक्षा की चुनौतियों का समाधान करने पर ध्यान केंद्रित कर रहा है।

चिप्स की भयंकर दौड़

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में हुई यह तेजी हार्डवेयर या चिप्स में हुई प्रगति का परिणाम है। ओपनएआई के डॉ. फाम हाय हियू इस बात पर जोर देते हैं कि चैटजीपीटी के आगमन ने चिप्स के क्षेत्र में क्रांतिकारी बदलाव ला दिया, जिससे एनवीडिया को कम समय में तेजी से विकास करने में मदद मिली।

जब ChatGPT को पहली बार लॉन्च किया गया था, तब इसका संचालन लगभग पूरी तरह से Nvidia चिप्स पर निर्भर था। इसके चलते Anthropic और Meta जैसी तकनीकी दिग्गज कंपनियों से हार्डवेयर की खरीद में भारी उछाल आया।

हालांकि, यह खेल सिर्फ एनवीडिया के लिए नहीं है। एएमडी और गूगल जैसी प्रतिस्पर्धी कंपनियां भी एआई मॉडलिंग डेवलपर्स के लिए बेहतरीन हार्डवेयर समाधान पेश कर रही हैं।

"चिप्स और चिप से संबंधित पूंजी का प्रवाह आर्थिक प्रवाह को भी प्रभावित करता है, कम से कम अमेरिकी अर्थव्यवस्था की वृद्धि को तो करता ही है।"

इसके अलावा, एआई विकसित करने की इच्छुक कंपनियों की अपने स्वयं के चिप्स विकसित करने की भी महत्वाकांक्षा है क्योंकि चिप्स खरीदने की लागत बढ़ रही है, इसलिए थोड़ी सी भी बचत बहुत बड़ा लाभ है। यही कारण है कि हर कंपनी चिप संसाधनों में आत्मनिर्भर होना चाहती है," श्री हियू ने आगे कहा।

ओपनएआई का प्रतिनिधित्व करने वाले डॉ. फाम हाई हियू।

एआई चिप बाजार को वर्तमान में उनके उपयोग के आधार पर दो मुख्य श्रेणियों में विभाजित किया गया है। पहली श्रेणी प्रशिक्षण चिप्स की है, जिन्हें बड़े मैट्रिक्स गुणन, एकसमान आयाम और हजारों चिप्स को एक साथ जोड़ने के लिए उच्च बैंडविड्थ की क्षमता की आवश्यकता होती है।

दूसरा प्रकार इन्फरेंस चिप है, जिसके लिए अपेक्षाकृत कम संख्या में लिंक (लगभग 50-100 चिप्स) की आवश्यकता होती है और यह छोटे, अनियमित आकार के मैट्रिक्स समस्याओं पर केंद्रित होता है। हालांकि, निरंतर संचालन के लिए इन्फरेंस चिप्स को बेहतर पावर ऑप्टिमाइजेशन की आवश्यकता होती है।

विकास के इतिहास पर नज़र डालें तो, यदि 2019-2023 की अवधि में जीपीटी मॉडल के प्रशिक्षण और डेटा संपीड़न पर ध्यान केंद्रित किया गया था, तो 2024 के बाद से ध्यान तर्क क्षमताओं पर केंद्रित हो रहा है। इस बदलाव के कारण इन्फरेंस चिप्स की मांग बढ़ रही है।

श्री हियू ने बताया, "चिप निर्माण के क्षेत्र में वियतनाम की क्या भूमिका है? हालांकि चिप उद्योग एक खरब डॉलर का उद्योग है, लेकिन इसमें भाग लेने के लिए हमें अरबों डॉलर की आवश्यकता नहीं है। वियतनामी लोग एआई चिप के क्षेत्र में कई तरह से योगदान दे सकते हैं।"

डॉ. फाम हाय हियू द्वारा एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर में हार्डवेयर पर अंतर्दृष्टि।

ओपनएआई के प्रतिनिधियों ने दो मुख्य दिशाएँ सुझाईं। बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल के लिए चिप्स बनाने की होड़ में लगने के बजाय, वियतनाम कारों, स्मार्टफोन या प्रत्यारोपण योग्य चिकित्सा उपकरणों के लिए कम बिजली खपत करने वाली चिप्स विकसित करने पर ध्यान केंद्रित कर सकता है। ये ऐसे बाजार क्षेत्र हैं जिनमें विकास की अपार संभावनाएं हैं और निवेश लागत भी कम है।

दूसरा, हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर का एकीकरण है। फ्लैश अटेंशन 2 एल्गोरिदम जैसे योगदान यह दर्शाते हैं कि प्रोग्रामिंग और हार्डवेयर का चतुराईपूर्ण संयोजन भारी पूंजी निवेश की आवश्यकता के बिना अभूतपूर्व उपलब्धियां कैसे हासिल कर सकता है।

श्री हियू ने निष्कर्ष निकालते हुए कहा, "भविष्य उन्हीं के हाथों में है जो अवसरों को देखने का साहस रखते हैं, जोखिम उठाने का साहस रखते हैं और खतरों का सामना करने का साहस रखते हैं।"

ज़ालो एआई चैलेंज 2025 में उत्कृष्ट टीमें

वक्ताओं की प्रस्तुतियों के बाद, ज़ालो एआई चैलेंज 2025 में एआई को लागू करने के लिए कई व्यावहारिक समाधान प्रस्तुत किए गए। अक्टूबर के अंत में शुरू हुई इस प्रतियोगिता में 1,000 से अधिक प्रतिभागियों ने भाग लिया।

इस वर्ष, ज़ालो एआई चैलेंज को दो श्रेणियों में विभाजित किया गया है: रोडबडी (ट्रैफिक संकेतों की पहचान के लिए एल्गोरिदम का उपयोग) और एयरोआईज़ (ड्रोन द्वारा ज़मीनी वस्तुओं को पहचानने के लिए एआई डिज़ाइन करना)। विजेता टीमों को प्रायोजकों की ओर से उपहारों के साथ कुल 12,000 डॉलर का नकद पुरस्कार मिलेगा।

आयोजकों के अनुसार, इस वर्ष के परीक्षा प्रश्न पूरी तरह से व्यावहारिक थे, जो अनुसंधान परिवेश से बाहर वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए एआई की क्षमता को प्रदर्शित करते हैं।

रोडबडी चैलेंज में, प्रतिभागियों ने कार डैशकैम से प्राप्त डेटा को प्रोसेस करने पर ध्यान केंद्रित किया। टीमों को विभिन्न समय स्थितियों में रिकॉर्ड किए गए 0-15 सेकंड के वीडियो डेटासेट को प्रोसेस करना था। एआई मॉडल का कार्य वीडियो में दिखाई देने वाले सड़क संकेतों, ट्रैफिक लाइटों और लेन चिह्नों जैसे विवरणों की सटीक पहचान करना था।

Zalo AI चैलेंज 2025 के लिए पुरस्कार साझा करना और प्रदान करना।

1,500 प्रशिक्षण नमूनों, 500 सार्वजनिक परीक्षण नमूनों और 500 निजी परीक्षण नमूनों वाले डेटासेट के साथ, प्रतिस्पर्धी टीमों का मूल्यांकन दो मानदंडों के आधार पर किया गया: सटीकता और प्रतिक्रिया समय।

श्री गुयेन ट्रूंग सोन के आकलन के अनुसार, प्रतियोगियों ने विज़न लैंग्वेज मॉडल (VLM) जैसी उन्नत तकनीकों का प्रयोग किया। इस प्रक्रिया में वीडियो से फ्रेम को इनपुट डेटा के रूप में निकाला जाता है, फिर उन्हें Qwen या YOLO जैसे मॉडलों के साथ मिलाकर वस्तुओं की पहचान की जाती है और तार्किक विश्लेषण प्रदान किया जाता है।

अंतिम परिणामों में, CtelAI टीम ने 71.3% की सटीकता दर के साथ पहला स्थान प्राप्त किया, उसके बाद BitterSweet 70.5% के साथ दूसरे स्थान पर रही।

एयरोआईज़ थीम के तहत, टीमों ने फाइनल में पहुंचने से पहले क्वालीफाइंग राउंड में भाग लिया। फाइनल में, प्रतिभागियों को ड्रोन पर सीधे मॉडल प्रोग्राम करने, उड़ान पथ निर्धारित करने और वास्तविक परिस्थितियों में वस्तुओं का पता लगाने के लिए कैमरों को नियंत्रित करने का काम सौंपा गया था।

असाइनमेंट की कठिनाई के कारण, आवश्यकताओं को पूरा करने वाली टीमों की संख्या अधिक नहीं थी, इसलिए आयोजकों ने लचीले ढंग से एक पूरक विषय जोड़ा। प्रतियोगी टीमों ने आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अपने मॉडलों में तुरंत बदलाव किए। परिणामस्वरूप, टीम AIO_C3A ने अपनी उच्चतम दक्षता के कारण जीत हासिल की। ​​दूसरा स्थान IUH_Alers_K16 और AEB टीमों ने संयुक्त रूप से प्राप्त किया।

स्रोत: https://znews.vn/ai-se-di-xa-den-dau-post1613033.html