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गूगल ने प्रायोगिक प्रोजेक्ट जिनी प्रोटोटाइप के माध्यम से वर्ल्ड मॉडल की अवधारणा समझाई

· GlobeWire Daily Tech Desk · Source: blog.google

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मुख्य बातेंगूगल ने हाल ही में प्रोजेक्ट जिनी पेश किया है, जो एक प्रायोगिक शोध प्रोटोटाइप है जो उपयोगकर्ताओं को एक वर्ल्ड मॉडल तक पहुंच प्रदान करता है ताकि वे इंटरैक्टिव वातावरण बना सकें और उनका पता लगा सकें। बड़े भाषा मॉडल के विपरीत जो अगले शब्द की भविष्यवाणी करते हैं, वर्ल्ड मॉडल वातावरण का अनुकरण करते हैं और उपयोगकर्ता की क्रियाओं के आधार पर आगे होने वाली घटनाओं…
Ask a Techspert: What’s a world model?

चित्र: Google · चित्र स्रोत · Resized and letterboxed to 16:9; no AI generation

गूगल ने हाल ही में प्रोजेक्ट जिनी पेश किया है, जो एक प्रायोगिक शोध प्रोटोटाइप है जो उपयोगकर्ताओं को एक वर्ल्ड मॉडल तक पहुंच प्रदान करता है ताकि वे इंटरैक्टिव वातावरण बना सकें और उनका पता लगा सकें। बड़े भाषा मॉडल के विपरीत जो अगले शब्द की भविष्यवाणी करते हैं, वर्ल्ड मॉडल वातावरण का अनुकरण करते हैं और उपयोगकर्ता की क्रियाओं के आधार पर आगे होने वाली घटनाओं की भविष्यवाणी करते हैं। गूगलर्स श्लोमी फ्रुचटर और जैक पार्कर-होल्डर ने एक साक्षात्कार में इस अवधारणा और इसके संभावित अनुप्रयोगों को समझाया।

प्रोजेक्ट जिनी वर्तमान में अमेरिका में 18 वर्ष से अधिक आयु के गूगल एआई अल्ट्रा ग्राहकों के लिए उपलब्ध है, और कंपनी ने इसके आगे विस्तार की योजना बनाई है। उपयोगकर्ता आधिकारिक गूगल कॉर्पोरेट ब्लॉग अपडेट और दस्तावेजों के माध्यम से घोषणा की पुष्टि कर सकते हैं और उसके बारे में जान सकते हैं।

वर्ल्ड मॉडल को समझना

  • परिभाषा: वर्ल्ड मॉडल किसी एजेंट की क्रियाओं के जवाब में पल-पल पूरे वातावरण का अनुकरण करते हैं, और दृश्य अवलोकन के माध्यम से दुनिया का प्रतिनिधित्व सीखते हैं।
  • तुलना: जहां भाषा मॉडल अगले शब्द की भविष्यवाणी करते हैं, वहीं वर्ल्ड मॉडल यह अनुमान लगाते हैं कि सिम्युलेटेड वातावरण के भीतर तत्व पारंपरिक बैकग्राउंड गेम इंजन को चलाए बिना उपयोगकर्ता के इनपुट पर कैसे प्रतिक्रिया देते हैं।
  • उत्पत्ति: इस अवधारणा को गूगल ब्रेन (जो अब गूगल डीपमाइंड का हिस्सा है) के 2018 के एक शोध पत्र द्वारा डेवलपर समुदाय में लोकप्रिय बनाया गया था, जिसे डेविड हा और जूर्गेन श्मिडहूबर ने लिखा था।

संभावित अनुप्रयोग और व्यावहारिक उपयोग

  • एआई प्रशिक्षण: वास्तविक दुनिया के महंगे या खतरनाक परीक्षणों का जोखिम उठाने के बजाय एआई एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए एक सुरक्षित, सिम्युलेटेड परीक्षण मैदान प्रदान करना।
  • शिक्षा: छात्रों को ऐतिहासिक सेटिंग्स या वैज्ञानिक परिदृश्यों, जैसे पानी के नीचे के वातावरण का अंतःक्रियात्मक रूप से पता लगाने की अनुमति देकर कक्षा में सीखने की प्रक्रिया को बढ़ाना।
  • रचनात्मक क्षेत्र: शुरुआती परीक्षकों और फिल्म निर्माताओं को गेम विकास अवधारणाओं का पता लगाने और फिल्मों के लिए दृश्य वातावरण का प्रोटोटाइप तैयार करने में सहायता करना।
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AI की सहायता से तैयार रिपोर्ट; मूल स्रोत के दावों की स्वतंत्र पुष्टि नहीं की गई है।

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