एआई वर्कफ्लोज, कोड एडिटर्स, और प्लेटफॉर्म डिसरप्शन | मूल, AI द्वारा अनुवादित
विषय-सूची
- AI के विचार
- AI में वास्तविक बुद्धिमत्ता या गहराई का अभाव है
- मशीन लर्निंग उन्नत कैलकुलस का अनुप्रयोग है
- LLMs संरचित फ़ाइल प्रारूपों के साथ संघर्ष करते हैं
- ओपन सोर्स तकनीकी गोपनीयता को समाप्त कर देता है
- टेक्स्ट-आधारित टूल्स AI द्वारा सबसे पहले प्रभावित होंगे
- AI वर्कफ़्लोज़ द्वारा संचालित नए प्लेटफ़ॉर्म
- AI वर्कफ़्लोज़ बहुभाषी सामग्री निर्माण को स्वचालित करते हैं
- उपयोगकर्ता प्रारूप परिवर्तन के लिए प्रॉम्प्ट जमा करते हैं
- प्लेटफ़ॉर्म सामग्री शोधन और सारांशीकरण सक्षम करते हैं
- कीवर्ड सेटिंग्स के माध्यम से अनुकूलन योग्य AI वर्कफ़्लोज़
- AI एंड-टू-एंड सामग्री रूपांतरण संभालता है
- AI कोड एडिटर्स की अगली दिशा
- CI/CD वर्कफ़्लोज़ के लिए क्लाउड एकीकरण महत्वपूर्ण है
- A/B परीक्षण AI-जनित सामग्री को बेहतर बनाता है
- RLHF वास्तविक दुनिया के फीडबैक तक विस्तारित होता है
- मानव फीडबैक अधूरे AI आउटपुट को परिष्कृत करता है
- प्रॉम्प्ट अनुकूलन आउटपुट सुधार से बेहतर है
AI के विचार
अगस्त 2025 में अंतिम अपडेट
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सत्य नडेला ने जेवन्स पैराडॉक्स का उल्लेख किया। इसे सीखना उपयोगी है।
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यिन वांग: AI में कोई “बुद्धिमत्ता” नहीं है, न्यूरल नेटवर्क में कोई “न्यूरल” नहीं है, मशीन लर्निंग में कोई “लर्निंग” नहीं है, और डीप लर्निंग में कोई “गहराई” नहीं है। इस क्षेत्र में जो वास्तव में काम करता है उसे “कैलकुलस” कहा जाता है। इसलिए मैं इस क्षेत्र को “डिफरेंशिएबल कंप्यूटिंग” कहना पसंद करता हूँ, और मॉडल बनाने की प्रक्रिया को “डिफरेंशिएबल प्रोग्रामिंग” कहता हूँ।
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यिन वांग: मशीन लर्निंग वास्तव में उपयोगी, यहाँ तक कि सुंदर सिद्धांत है, क्योंकि यह सिर्फ कैलकुलस का एक नया रूप है! यह न्यूटन, लाइबनीज़ का पुराना और महान सिद्धांत है, जो एक सरल, सुंदर और शक्तिशाली रूप में है। मशीन लर्निंग मूल रूप से कुछ फ़ंक्शन्स को डेरिव और फिट करने के लिए कैलकुलस का उपयोग है, और डीप लर्निंग अधिक जटिल फ़ंक्शन्स का फिटिंग है।
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वर्तमान में, बड़े भाषा मॉडल (LLMs) YAML या Python जैसी फ़ाइल भाषाओं द्वारा फ़िल्टर नहीं कर सकते। हालांकि, वास्तविक दुनिया की एक बड़ी मात्रा में जानकारी इसी तरह व्यवस्थित है। इसका मतलब है कि हम LLMs को फ़ाइलों का उपयोग करके प्रशिक्षित कर सकते हैं।
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LLMs को प्रशिक्षित करने के लिए, हम एक सिस्टम विकसित कर सकते हैं जो सटीक मिलान ढूंढता है। शायद हम KMP (Knuth-Morris-Pratt) खोज एल्गोरिदम को ट्रांसफॉर्मर आर्किटेक्चर के साथ जोड़कर खोज क्षमताओं को बढ़ा सकते हैं।
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कोई तकनीकी रहस्य नहीं हैं। ओपन सोर्स सभी गोपनीय रहस्यों को उजागर कर देगा।
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AI कई टूल्स को प्रभावित करेगा, जिनमें अप्रत्यक्ष भी शामिल हैं। लोग कहते हैं कि उन्हें प्रोटोटाइप बनाने के लिए Figma की आवश्यकता नहीं होगी, वे सीधे कोड पर जाएंगे। मुझे लगता है कि Postman भी ऐसा ही होगा; लोग सीधे Python या अन्य स्क्रिप्ट्स का उपयोग करके APIs को कॉल या टेस्ट करेंगे।
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एक कारण कि हम AI युग में Postman या Figma का उपयोग नहीं करते हैं, वह यह है कि उनकी फंक्शनैलिटी को टेक्स्ट के माध्यम से जेनरेट नहीं किया जा सकता। उनमें कम्पोनेंट रिप्लेसमेंट को ट्रिगर करने के लिए command + K शॉर्टकट भी नहीं है।
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AI युग में यूजर इंटरफेस एक बाधा बन रहे हैं। जब हम सीधे Python के requests लाइब्रेरी या अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके कोड टेस्ट कर सकते हैं, तो Postman को AI-संचालित बनाने की आवश्यकता क्यों है?
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जब कोड-आधारित UI जेनरेशन, AI द्वारा संवर्धित, अधिक सीधा और शक्तिशाली दृष्टिकोण प्रदान करता है, तो Figma को AI-संचालित बनाने की आवश्यकता क्यों है?
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LLMs टेक्स्ट-संबंधित एप्लिकेशन्स को पहले बदलेंगे, जैसे Google, सर्च इंजन, टेक्स्ट एडिटर्स और राइटिंग टूल्स, Quizlet, Zendesk, DeepL, Medium, WordPress, Trello, Asana, Gmail, GitHub, Goodreads, Duolingo, और Feedly।
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इसके विपरीत, LLMs Git, Linux, ffmpeg, मोबाइल फोन, हार्डवेयर, ब्राउज़र, ऑपरेटिंग सिस्टम, या वॉयस और वीडियो कॉल जैसी तकनीकों में क्रांति लाने की संभावना नहीं रखते। ये तकनीकें कोड-केंद्रित हैं, और उनका कोड AI द्वारा आसानी से जेनरेट नहीं किया जा सकता, Postman जैसे API टेस्टिंग टूल्स के विपरीत।
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अधिक कोड वाली तकनीकों को AI द्वारा बदलना मुश्किल है, जैसे OpenOffice, MySQL, Mozilla Firefox, Chromium, VLC Media Player, Qt Framework, LLVM/Clang, और GNOME। यदि AI इन तकनीकों को बनाने में मदद कर सकता है, तो उन्हें प्रतिस्थापित नहीं किया जाएगा। AI को बेहतर तकनीकें बनाने में मदद करनी चाहिए, और ऐसा करने के लिए, AI को समान मात्रा में कोड जेनरेट करने के लिए अधिक कंप्यूटिंग पावर की आवश्यकता होगी।
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LLMs दो तरीकों से परिवर्तन ला सकते हैं: पहला, किसी प्लेटफ़ॉर्म या सॉफ़्टवेयर के भीतर कंटेंट या डेटा को बदलकर, जैसे TikTok जैसे ऐप्स में कंटेंट ट्रांसलेशन; दूसरा, सीधे कुछ सॉफ़्टवेयर या प्लेटफ़ॉर्म को प्रतिस्थापित करके, जैसे Postman या Google Search, जिसमें Google Translate भी शामिल है।
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AI ऑडियो टूल्स दो तरीकों से परिवर्तन ला सकते हैं: पहला, किसी प्लेटफ़ॉर्म या सॉफ़्टवेयर के भीतर कंटेंट या डेटा को बदलकर, जैसे Audiable के लिए ऑडियो बुक्स जेनरेट करना; दूसरा, सीधे कुछ सॉफ़्टवेयर या प्लेटफ़ॉर्म को प्रतिस्थापित करके, उदाहरण के लिए, Sing songs ऐप, क्योंकि AI अब वही कार्य कर सकता है जो मनुष्य करते हैं, जिससे लोगों के लिए गाना गाना एक शौक के रूप में आसान हो गया है।
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AI के वर्तमान सॉफ़्टवेयर या प्लेटफ़ॉर्म पर प्रभाव को मापने के कई तरीके हैं। एक तरीका यह मापना है कि कितना डेटा या कंटेंट AI द्वारा जेनरेट या सुधारा जा सकता है, चाहे आंशिक रूप से या पूरी तरह से। दूसरा तरीका यह मापना है कि कितना कोड AI द्वारा लिखा या सुधारा जा सकता है, चाहे आंशिक रूप से या पूरी तरह से। इसका मतलब है कि हम AI द्वारा जनित चीज़ों का उपयोग वर्तमान प्लेटफ़ॉर्म को सुधारने के लिए करते हैं। इसके अलावा, AI नए सॉफ़्टवेयर और प्लेटफ़ॉर्म को आविष्कार करने में मदद कर सकता है।
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तीन प्रकार के उत्पाद हैं: जेनरेटिव AI उत्पाद, जो उत्पाद जेनरेटिव AI उत्पादों के APIs का उपयोग करते हैं, और अन्य उत्पाद।
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एक उत्पाद विचार यह है कि AI का उपयोग Reddit, GitHub Trending, Twitter Trending, Quora Trending, और Zhihu Trending जैसे सोशल प्लेटफ़ॉर्म से रीयल-टाइम जानकारी, समाचार, या अपडेट एकत्र करने के लिए किया जाए। उपयोगकर्ता प्रॉम्प्ट का उपयोग करके फ़ीड को कस्टमाइज़ कर सकते हैं या विशिष्ट सोशल अकाउंट्स को भी जोड़ सकते हैं।
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पांच महत्वपूर्ण प्रकार के डेटा हैं: टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो, वीडियो, और कोड।
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अन्य महत्वपूर्ण डेटा प्रकारों में संख्यात्मक, जियोस्पेटियल, बायोमेट्रिक, सेंसर, ट्रांजैक्शनल, मेटाडेटा, टाइम-सीरीज़, स्ट्रक्चर्ड, अनस्ट्रक्चर्ड, सेमी-स्ट्रक्चर्ड, हेल्थ, एनवायरनमेंटल, लॉग, नेटवर्क, और बिहेवियरल डेटा शामिल हैं।
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Google अभी भी वेबसाइट इंडेक्सिंग के लिए बेहतर है, खासकर यदि आप किसी विशिष्ट साइट से सॉफ़्टवेयर या डॉक्यूमेंट डाउनलोड करना चाहते हैं। यह एक डोमेन सर्च की तरह काम करता है। आप इसका उपयोग जानकारी ढूंढने के लिए नहीं, बल्कि अन्य साइट्स पर जाकर कार्य करने के लिए कर रहे हैं। एक LLM के पास नवीनतम डाउनलोड लिंक्स नहीं हो सकते।
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Google एक डोमेन सर्च की तरह काम करता है; यदि आप Maven रिपॉजिटरी साइट पर जाकर नवीनतम वर्ज़न चेक करना चाहते हैं, तो आप इसका उपयोग कर सकते हैं।
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Google इमेज सर्च के लिए अभी भी उपयोगी है, जबकि LLMs टेक्स्ट जेनरेशन में बेहतर हैं। फिर भी, लोग हार्डवेयर डिटेल्स, आयाम, वस्तुओं के आकार, या किसी व्यक्ति के रूप को सत्यापित करने के लिए अक्सर वास्तविक इमेज को प्राथमिकता देते हैं।
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AI चैटबॉट्स लोकप्रिय हैं क्योंकि टेक्स्ट को प्रोसेस करना इमेज की तुलना में अधिक कठिन है। लोग AI-जनित इमेज की तुलना में वास्तविक इमेज को तुरंत समझना आसान पाते हैं। हालांकि, AI इमेज जेनरेशन में अप्रयुक्त संभावना है - उपयोगकर्ता AI से विभिन्न एंगल्स दिखाने, चेहरों पर ज़ूम इन करने, या सर्किट बोर्ड की डिटेल्स को बड़ा करने के लिए कह सकते हैं। चूंकि लोग मुख्य रूप से टेक्स्ट के साथ काम करते हैं, न कि इमेज के साथ, AI इमेज टूल्स में वृद्धि की महत्वपूर्ण गुंजाइश है।
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AI अवधारणाओं को समझाने और समझने में सहायता करने में सक्षम है। इसके अलावा, उपयोगकर्ता किसी विशिष्ट विवरण के बारे में प्रश्न पूछ सकते हैं। यह संभवतः AI टूल्स का सबसे महत्वपूर्ण उपयोगिता है।
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मैंने LLMs के बारे में सीखने के लिए AI का उपयोग किया। जब इसने मुझे K, Q, और V को समझने में मदद की, वह पल अद्भुत था।
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LLM के रिलीज़ के बाद से मैं Ubuntu का उपयोग करना पसंद करता हूँ क्योंकि macOS के रंगीन ऐप्स मेरे लिए कम आकर्षक हैं। मुझे टर्मिनल और टेक्स्ट के माध्यम से अपने प्रोग्राम लिखना और सब कुछ करना पसंद है।
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AI का मूल्यांकन इस आधार पर किया जा सकता है कि यह pom.xml या requirements.txt फ़ाइल को नवीनतम वर्ज़न में अपडेट कर सकता है, लाइब्रेरीज़ को अपडेट कर सकता है, और चेक्स कर सकता है या नहीं। यह प्रक्रिया काफी मात्रा में काम कर सकती है और कभी-कभी जटिल भी हो सकती है।
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AI युग में, प्रोग्रामिंग भाषाएं जिनमें बेहतर परफॉरमेंस और रोबस्टनेस होती है, अधिक महत्वपूर्ण हैं और अधिक लोकप्रिय होंगी, जबकि सिंटैक्स कम महत्वपूर्ण है। ऐसा इसलिए है क्योंकि LLM कोड जेनरेट करने में मदद करेगा, जिससे यह कम परेशानी का होगा जब तक कि प्रोग्राम अच्छी तरह से एक्जीक्यूट होता है।
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लोग AI चैटबॉट से सब कुछ पढ़