Google सभी चार मोर्चों पर प्रगति कर रहा है: SQL की एक पंक्ति डेटा विश्लेषण संभालती है, और मेडिकल AI "नेचर" में दिखाई देता है

जबकि अन्य निर्माता अभी भी एक मॉडल के लिए गति बना रहे थे, Google ने एक ही दिन में एक ही समय में चार मोर्चों पर प्रकाश डालने का फैसला किया। 28 जुलाई को, Google, के पीछे की कंपनी ने एक ही बार में चार उत्पाद जारी किए - डेटा विश्लेषण से लेकर चिकित्सा निदान तक, कोडिंग गति से लेकर छवि निर्माण तक। सबसे अधिक विघटनकारी TabFM है, जो "डेटा विश्लेषण के लिए SQL की एक पंक्ति" होने का दावा करता है।

TabFM: डेटा विश्लेषण की सीमा को समतल करना

TabFM की आधिकारिक स्थिति सारणीबद्ध डेटा के लिए दुनिया का पहला शून्य-नमूना बुनियादी मॉडल है। शून्य नमूनों का मतलब है कि उपयोगकर्ताओं को प्रशिक्षण डेटा या फ़ाइन-ट्यूनिंग की आवश्यकता नहीं है। जब तक वे SQL का एक वाक्य लिख सकते हैं, वे तालिका विश्लेषण कार्यों को पूरा कर सकते हैं जिनमें डेटा विश्लेषकों के हस्तक्षेप की आवश्यकता होती थी। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि इसे Google के एंटरप्राइज़-स्तरीय डेटा वेयरहाउस BigQuery में एकीकृत किया गया है। यह सीधे "बुनियादी मॉडल + एंटरप्राइज़ डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर" को वेल्डिंग करने के बराबर है, जो गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को एंटरप्राइज़ डेटा के गहरे पानी में मछली पकड़ने की अनुमति देता है।

इस कदम का रणनीतिक इरादा स्पष्ट है: डेटा विश्लेषण उद्यम डेटा परिसंपत्तियों के सबसे मूल्यवान प्रवेश द्वारों में से एक है। जो कोई भी प्रवेश सीमा को कम कर सकता है, उसे एंटरप्राइज़ एआई के कार्यान्वयन में अपनी बात कहने का अधिकार होगा।

शैक्षणिक समर्थन और उत्पाद मैट्रिक्स

दूसरी पंक्ति शैक्षणिक मार्ग है। एएमआईई, मेडिकल कन्वर्सेशनल एआई सिस्टम, के प्रासंगिक शोध परिणाम "नेचर" के आधिकारिक अंक में प्रकाशित किए गए हैं - यह न केवल Google के मेडिकल बड़े मॉडल की दिशा में एक मील का पत्थर है, बल्कि "एआई के नैदानिक ​​​​अभ्यास में प्रवेश" के लिए शीर्ष शैक्षणिक जर्नल स्तर पर समर्थन भी प्रदान करता है। साथ ही, कोडिंग दृश्य मिथुन 3.5 फ्लैश का स्वागत करता है, जो फ्लैश श्रृंखला की उच्च-थ्रूपुट और कम-विलंबता स्थिति को जारी रखता है और डेवलपर समुदाय को लक्षित करता है; छवि पक्ष पर, नैनो बनाना 2 लाइट है, जो 4-सेकंड पीढ़ी पर केंद्रित है, जो हल्के वजन और गति के साथ प्रतिक्रिया-संवेदनशील पीढ़ी परिदृश्यों को प्रस्तुत करता है।

उद्योग के दृष्टिकोण से, Google की रिलीज़ का सार "पारिस्थितिक चौड़ाई" की प्रतिस्पर्धा है: मॉडल क्षमताएं, ऊर्ध्वाधर उद्योग अनुप्रयोग और डेवलपर उपकरण समानांतर में उन्नत होते हैं, और उत्पाद मैट्रिक्स के घनत्व का उपयोग एकल प्रौद्योगिकी बिंदु में बढ़त को ऑफसेट करने के लिए किया जाता है। के पीछे OpenAI और के पीछे एंथ्रोपिक की तुलना में, जो सामान्य बुद्धिमत्ता और वैज्ञानिक अनुसंधान पर ध्यान केंद्रित करता है, Google "सर्वव्यापी बुनियादी ढांचे" मार्ग पर दांव लगा रहा है और अपूरणीयता जमा करने के लिए BigQuery, चिकित्सा देखभाल और विकास उपकरण जैसे विशिष्ट प्रवेश द्वारों का उपयोग कर रहा है। यह घरेलू निर्माताओं को यह भी याद दिलाता है कि एआई प्रतियोगिता का विजेता "जिनके मॉडल पैरामीटर अधिक हैं" से "जिनके उत्पाद व्यापक परिदृश्यों तक पहुंचते हैं" की ओर स्थानांतरित हो रहा है।

भविष्य में ट्रैकिंग के लायक कई दिशाएँ:

1. TabFM की BigQuery में वास्तविक सटीकता: शून्य-नमूना क्षमताओं की वास्तविक सीमा यह निर्धारित करती है कि उद्यम विश्लेषण कार्यों को सौंपने के लिए उस पर भरोसा कर सकते हैं या नहीं।
2. एएमआईई की पेपर से क्लिनिकल प्रैक्टिस तक की दूरी: नेचर द्वारा समर्थन के बाद, नियामक अनुमोदन और अस्पताल कार्यान्वयन वास्तविक सीमाएँ हैं।
3. मिथुन 3.5 फ्लैश कोडिंग टेस्ट: गति के अलावा, कोड गुणवत्ता डेवलपर प्रतिधारण में विजेता है।
4. नैनो बनाना 2 लाइट की पोजिशनिंग: क्या 4-सेकंड की छवि आउटपुट वास्तविक समय में दृश्य उत्पन्न कर सकती है और नए एप्लिकेशन स्थान को खोल सकती है।