ਲੈਬ ਨੋਟਸ ਖੋਜ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾਵਾਂ, ਪੇਪਰਾਂ, ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ, ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ, ਮਾਡਲ ਅਪਡੇਟਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਵਿਹਾਰਕ ਅਰਥਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਾਵਰ AI ਪਲੇਅਰਸ (Power AI Players) ਦੇ ਅਧੀਨ ਆਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਈਟ ਨੂੰ ਇਸ ਵਿਸ਼ੇ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਸਥਾਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦਾ ਟੀਚਾ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਮਾਹਿਰਾਂ ਲਈ ਹੀ ਨਹੀਂ ਸਗੋਂ ਵਿਆਪਕ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ, ਉਪਯੋਗੀ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਪੋਸਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਦੱਸਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਹੈ, ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਕੀ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਨਤੀਜੇ ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਕਿੱਥੇ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਗੇ। ਇਹ ਭਾਗ ਤਾਜ਼ਾ ਖ਼ਬਰਾਂ ਅਤੇ ਸਦਾਬਹਾਰ ਵਿਆਖਿਆਕਾਰਾਂ (explainers) ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਲੇਖ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਣ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਖੋਜ ਮੁੱਲ (search value) ਵੀ ਬਣਾ ਸਕਣ। ਇਸ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਲੇਖ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਾਈਟ ‘ਤੇ ਹੋਰ ਕਿਤੇ ਸਬੰਧਤ ਕਹਾਣੀਆਂ, ਗਾਈਡਾਂ, ਤੁਲਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪਿਛੋਕੜ ਵਾਲੇ ਲੇਖਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। ਟੋਨ ਸਪਸ਼ਟ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਸਰਲ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਉਤਸੁਕ ਪਾਠਕਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋ ਸ਼ਾਇਦ ਤਕਨੀਕੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋਣਗੇ। ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਇਹ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਆਰਕਾਈਵ, ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਰੋਤ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਅੰਦਰੂਨੀ-ਲਿੰਕਿੰਗ ਹੱਬ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪਾਠਕਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਵਿਸ਼ੇ ਤੋਂ ਦੂਜੇ ਵਿਸ਼ੇ ‘ਤੇ ਜਾਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦਾ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਤੱਕ ਦਾ ਸਫ਼ਰ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਹੈ। ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੱਕ, ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਨੇ ਹਰ ਸੰਭਵ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਡ ਦੀਆਂ ਸਖ਼ਤ ਲਾਈਨਾਂ ਲਿਖੀਆਂ। ਇਹ ਤਰੀਕਾ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਲਈ ਤਾਂ ਠੀਕ ਸੀ, ਪਰ ਮਨੁੱਖੀ ਬੋਲੀ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪਛਾਣ ਲਈ
ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਦੌੜ ਹੁਣ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਈ ਹੈ। ਜਿੱਥੇ ਸੁਰਖੀਆਂ ਅਕਸਰ ਟ੍ਰਿਲੀਅਨਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਿਸਟਮਾਂ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਉੱਥੇ ਅਸਲ ਤਰੱਕੀ ਹਾਸ਼ੀਏ ‘ਤੇ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ ਸੁਧਾਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ
ਇਨਫ੍ਰਾਸਟ੍ਰਕਚਰ ਦਾ ਚੱਕਰ ਦੁਹਰਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈਸਿਲੀਕਾਨ ਵੈਲੀ ਅਕਸਰ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਨਵੀਨਤਮ ਖੋਜ ਬੇਮਿਸਾਲ ਹੈ। ਅਜਿਹਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਉਛਾਲ 1800 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਰੇਲਵੇ ਵਿਸਤਾਰ ਅਤੇ 1990 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਅਖੀਰ ਦੇ ਡਾਟ-ਕਾਮ ਬੂਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਪੂੰਜੀ ਕਿਵੇਂ ਵਗਦੀ ਹੈ
ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਮਹਾਨ ਵਿਕੇਂਦਰੀਕਰਨਬੰਦ ਮਲਕੀਅਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਅਤੇ ਪਬਲਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜਾ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਘਟ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਸੀ ਕਿ ਅਰਬਾਂ ਡਾਲਰਾਂ ਦੀ ਫੰਡਿੰਗ ਵਾਲੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਲੈਬਾਂ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਸਥਾਈ ਲੀਡ ਬਣਾਏ ਰੱਖਣਗੀਆਂ। ਅੱਜ, ਉਹ ਲੀਡ ਸਾਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪੀ ਜਾਂਦੀ
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਮੌਜੂਦਾ ਦੌਰ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਕਲਪਨਾਵਾਂ ਜਾਂ ਦੂਰ-ਦੁਰਾਡੇ ਦੇ ਵਾਅਦਿਆਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਉਦਯੋਗਿਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਅਜਿਹੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਚੁੱਕੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਕੰਪਿਊਟ ਪਾਵਰ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਉਪਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੌੜ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਲੈਬਾਂ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਕੁਝ ਤਰਕ (logic) ਦੇ ਵਿਸਤਾਰ
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਮੌਜੂਦਾ ਉਛਾਲ ਇੱਕ ਅਚਾਨਕ ਆਏ ਤੂਫਾਨ ਵਰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਈ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਲਏ ਗਏ ਇੱਕ ਸ਼ਾਂਤ ਫੈਸਲੇ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ। 2017 ਵਿੱਚ, Google ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ‘Attention Is All You Need’ ਨਾਮ ਦਾ ਇੱਕ ਪੇਪਰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ। ਇਸ ਪੇਪਰ ਨੇ Transformer architecture ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ। ਇਸ
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਮੌਜੂਦਾ ਉਭਾਰ 2022 ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵਾਇਰਲ ਚੈਟਬੋਟ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਹੋਇਆ ਸੀ। ਇਹ 2017 ਵਿੱਚ ਗੂਗਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਖਾਸ ਖੋਜ ਪੱਤਰ ‘Attention Is All You Need’ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਇਆ। ਇਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੇ Transformer ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਨੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਦੇ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦੇ
ਸਿਰਫ਼ ਕਲਾਉਡ-ਆਧਾਰਿਤ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦਾ ਦੌਰ ਖਤਮ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ OpenAI ਅਤੇ Google ਨੇ ਲਾਰਜ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਲਹਿਰ ‘ਤੇ ਦਬਦਬਾ ਬਣਾਇਆ ਸੀ, ਪਰ ਹੁਣ ਲੋਕਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਵੱਲ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਯੂਜ਼ਰ ਹੁਣ ਆਪਣੇ