ਲੈਬ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਟੂਲਸ ਤੱਕ: ਆਈਡੀਆ ਕਿਵੇਂ ਬਣਦੇ ਹਨ ਪ੍ਰੋਡਕਟ

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਵੇਰੇ ਉੱਠਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਫੋਨ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਈਮੇਲ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਜਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਬਲੌਗ ਲਈ ਸਹੀ ਤਸਵੀਰ ਲੱਭਣ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਇਹ *ਜਾਦੂ* ਇੰਝ ਹੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਾਂਤ ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸਮਾਰਟ ਵਿਅਕਤੀ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੇ ਗਣਿਤ ਦੇ ਪੇਪਰ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅੱਜ, ਲੈਬ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਜੀਬ ਜਿਹੇ ਆਈਡੀਆ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਵਿਚਕਾਰਲਾ ਪਾੜਾ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਘੱਟ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਬਦਲਾਅ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਰਿਸਰਚ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਕਿਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੈਂਡੀ ਐਪਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਰਹੀ ਹੈ। ਇੱਥੇ, ਧਿਆਨ ਸਿਰਫ਼ AI ਨੂੰ ਸਮਾਰਟ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਇਸਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੀ ਰੁਟੀਨ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਦਿਮਾਗ ਹੁਣ ਅਜਿਹੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹਨ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਆਮ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਦੂਜੇ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਲਈ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਹੋਣ ਲਈ ਇਹ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਮਾਂ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਸੰਕਲਪ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਹੱਲ ਵਿਚਕਾਰ ਦੂਰੀ ਸਾਡੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਅਲੋਪ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ।

AI ਰਿਸਰਚ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਟੇਸ਼ਨਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਰਸੋਈ ਵਾਂਗ ਸਮਝੋ। ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਫਰੰਟੀਅਰ ਲੈਬਾਂ ਹਨ। ਇਹ OpenAI ਜਾਂ Google DeepMind ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਨਾਮ ਹਨ। ਉਹ ਮਾਸਟਰ ਸ਼ੈੱਫ ਵਾਂਗ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਬਿਲਕੁਲ ਨਵਾਂ ਸੁਆਦ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਿਸਦਾ ਕਿਸੇ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਅਨੁਭਵ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ। ਉਹ ਅਜਿਹੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਅਜ਼ਮਾਉਣ ਲਈ ਵੱਡੇ ਬਜਟ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵਿਗਿਆਨਕ ਗਲਪ (science fiction) ਵਰਗੀਆਂ ਲੱਗਦੀਆਂ ਹਨ। ਫਿਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ Stanford HAI ਜਾਂ MIT ਵਰਗੀਆਂ ਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਲੈਬਾਂ ਹਨ। ਉਹ ਫੂਡ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਹਨ। ਉਹ ਸਮਝਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੇਕ ਕਿਵੇਂ ਫੁੱਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੈਮਿਸਟਰੀ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਅਜਿਹੇ ਪੇਪਰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ Meta ਜਾਂ Microsoft ਵਰਗੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਲੈਬਾਂ ਹਨ। ਉਹ ਉਹ ਲੋਕ ਹਨ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਵੇਂ ਸੁਆਦਾਂ ਨੂੰ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡੱਬੇ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਪੈਕ ਕਰਨਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕਰਿਆਨੇ ਦੀ ਦੁਕਾਨ ਤੋਂ ਖਰੀਦ ਸਕੋ। ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼, ਸਸਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਵਾਈਟਬੋਰਡ ਤੋਂ ਤੁਹਾਡੀ ਜੇਬ ਤੱਕ ਦਾ ਸਫ਼ਰ

ਤਿੰਨ ਵੱਡੀਆਂ ਲੈਬ ਸਟਾਈਲਾਂ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਲੈਬ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਟੀਚਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਦੇਖਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਤਕਨੀਕ ਸਾਡੇ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ। ਫਰੰਟੀਅਰ ਲੈਬਾਂ ਅਗਲੀ ਵੱਡੀ ਸਫਲਤਾ ਦੀ ਭਾਲ ਵਿੱਚ ਹਨ ਜੋ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦੇਵੇਗੀ। ਅਕਾਦਮਿਕ ਲੈਬਾਂ ਪੇਪਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਦੁਨੀਆ ਨਾਲ ਗਿਆਨ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹਨ। ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਲੈਬਾਂ ਤੁਹਾਡੇ, ਯਾਨੀ ਯੂਜ਼ਰ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹਨ। ਉਹ ਦੂਜੀਆਂ ਦੋਵਾਂ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਆਈਡੀਆ ਲੈਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਬਟਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ‘ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਕਲਿੱਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਕਈ ਵਾਰ ਇੱਕ ਆਈਡੀਆ ਕੁਝ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਪੇਪਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ, ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸੰਕਲਪ ਸਾਲਾਂ ਤੱਕ ਇੱਕ ਡੈਮੋ ਵਜੋਂ ਪਿਆ ਰਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਮਹਿੰਗਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਇੱਕ ਆਮ ਫੋਨ ‘ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਬਹੁਤ ਹੌਲੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਆਈਡੀਆ ਦਾ ਇਹ ਅਸਮਾਨ ਮਾਈਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਗੱਲ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਮਦਦਗਾਰ ਫੀਚਰ ਹੀ ਤੁਹਾਡੀ ਸਕ੍ਰੀਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ।

• ਫਰੰਟੀਅਰ ਲੈਬਾਂ ਕੱਚੀ ਤਾਕਤ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਅਕਾਦਮਿਕ ਲੈਬਾਂ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਮਝ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
• ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਲੈਬਾਂ ਯੂਜ਼ਰ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਿਫਾਇਤੀ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਹ ਪੂਰੀ ਦੁਨੀਆ ਲਈ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਮੁਕਾਬਲੇ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪਹਿਲਾਂ, ਸਿਰਫ਼ ਲੱਖਾਂ ਡਾਲਰਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਹੀ ਵਧੀਆ ਤਕਨੀਕ ਖਰੀਦ ਸਕਦੀਆਂ ਸਨ। ਹੁਣ, ਇਹਨਾਂ ਲੈਬਾਂ ਦੇ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਕਾਰਨ, ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਕਸਬੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਦੁਕਾਨ ਦਾ ਮਾਲਕ ਵੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ ਵਾਂਗ ਉਹੀ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦਾ ਖੋਜਕਰਤਾ ਕਿਸੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਘੱਟ ਪਾਵਰ ਨਾਲ ਚਲਾਉਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਲੱਭਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਦੇਸ਼ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਉਸੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪੁਰਾਣੇ ਲੈਪਟਾਪ ‘ਤੇ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਲੋਬਲ ਸਮਾਨਤਾ ਲਈ ਚੰਗੀ ਖ਼ਬਰ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਬਦਲਾਅ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਹੋਣ ਜਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘੱਟ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਫੈਂਸੀ ਗੈਜੇਟਸ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਟਰਨੈਟ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ **ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ** ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾ ਕੇ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਸਫਲਤਾ ਦਾ ਬਰਾਬਰ ਮੌਕਾ ਦੇਣ ਬਾਰੇ ਹੈ।

ਭਵਿੱਖ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ

ਟੈਕ ਨੂੰ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਨਿਰਪੱਖ ਬਣਾਉਣਾ। ਇਸ ਰਿਸਰਚ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦਾ ਗਲੋਬਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਆਰਥਿਕਤਾ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ Google Research ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦਾ ਕੋਈ ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਹਰ ਦੇਸ਼ ਦੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਥਾਨਕ ਭਾਈਚਾਰਿਆਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਐਪਸ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੀਨੀਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਿਸਾਨ ਨਿਊਯਾਰਕ ਦੇ ਵਿਗਿਆਨੀ ਵਾਂਗ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਫਸਲਾਂ ਦੀਆਂ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਈਡੀਆ ਜਿਸ ਰਫਤਾਰ ਨਾਲ ਯਾਤਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਸੱਚਮੁੱਚ ਪ੍ਰੇਰਨਾਦਾਇਕ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਲੈਬ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਜਨਤਕ ਹੋਣ ਲਈ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੱਕ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਸੀਂ ਸੁਧਾਰਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਾਡੀ ਡਿਜੀਟਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗਲੋਬਲ ਸਹਿਯੋਗ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਆਈਡੀਆ ਇੱਕ ਇਮਾਰਤ ਵਿੱਚ ਲੁਕੇ ਨਾ ਰਹਿਣ, ਸਗੋਂ ਹਰ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਫੈਲ ਜਾਣ।

ਇਸ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਸੁੰਦਰਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਸੰਭਵ ਨੂੰ ਆਮ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਚੀਜ਼ਾਂ ਪੰਜ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸੰਭਵ ਮੰਨੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਸਨ, ਉਹ ਹੁਣ ਮੁਫਤ ਐਪਸ ਵਿੱਚ ਫੀਚਰ ਹਨ। ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਰਿਸਰਚ ਪੈਟਰਨ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰੋਡਕਟਸ ਵਿੱਚ ਫੈਲਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਏ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਆਈਡੀਆ ਅੱਗੇ ਟੂਲ ਬਣਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ, ਇਹ ਦੇਖ ਕੇ ਕਿ ਕੀ ਸਸਤਾ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਰਿਸਰਚ ਪੇਪਰ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅੱਧੀ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਰਤ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਮਨਪਸੰਦ ਫੋਟੋ ਐਡੀਟਿੰਗ ਐਪ ਵਿੱਚ ਜਲਦੀ ਹੀ ਉਸ ਪੇਪਰ ‘ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਫੀਚਰ ਹੋਵੇਗਾ। ਇਹ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅੱਗੇ ਕੀ ਆ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਛੋਟੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਆਸਾਨ ਜਿੱਤਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਦਿਨ

ਸਾਰਾਹ ਦੀ AI ਨਾਲ ਸਵੇਰ। ਆਓ ਸਾਰਾਹ ਦੇ ਦਿਨ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਮਾਰੀਏ। ਸਾਰਾਹ ਹੱਥ ਨਾਲ ਬਣੀ ਮਿੱਟੀ ਦੇ ਭਾਂਡਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਆਨਲਾਈਨ ਦੁਕਾਨ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਕੁਝ ਸਾਲ ਪਹਿਲਾਂ, ਉਹ ਆਪਣੀ ਵੈਬਸਾਈਟ ਲਈ ਸਹੀ ਕੀਵਰਡਸ ਲੱਭਣ ਜਾਂ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਲਈ ਕੈਪਸ਼ਨ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਉਂਦੀ ਸੀ। ਹੁਣ, ਉਸ ਰਿਸਰਚ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ ਜੋ ਪੇਪਰ ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਗਈ ਹੈ, ਉਸ ਕੋਲ ਇੱਕ AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਹੈ ਜੋ ਉਸਦੇ ਫੁੱਲਦਾਨ ਦੀ ਫੋਟੋ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਵਧੀਆ SEO ਟੈਗਸ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਉਹ ਆਪਣੀ ਕੌਫੀ ਪੀਂਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸਨੇ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਰਿਸਰਚ ਪੇਪਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਬਟਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਉਸਨੂੰ Google Ads ਚਲਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਿੱਟੀ ਦੇ ਭਾਂਡੇ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਰਿਸਰਚ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਬਣ ਗਈ ਜਿਸਨੇ ਉਸਦੇ ਦਿਨ ਦੇ ਤਿੰਨ ਘੰਟੇ ਵਾਪਸ ਕਰ ਦਿੱਤੇ। ਉਹ ਹੁਣ ਸਕ੍ਰੀਨ ਵੱਲ ਦੇਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਸ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਕਲਾ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਦੁਪਹਿਰ ਬਾਅਦ, ਸਾਰਾਹ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸੇਲ ਲਈ ਆਪਣੀ ਵੈਬਸਾਈਟ ਅਪਡੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਨੂੰ ਹਾਇਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਹ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਫੀਚਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਉਸਨੂੰ ਉਹ ਬਦਲਾਅ ਦੱਸਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਸਾਦੀ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਚਾਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਫੀਚਰ ਇੱਕ ਅਕਾਦਮਿਕ ਲੈਬ ਵਿੱਚ ਪੈਦਾ ਹੋਇਆ ਸੀ ਜਿਸਨੇ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਸੀ ਕਿ ਕੰਪਿਊਟਰ ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਲੈਬ ਦੁਆਰਾ ਸੁਧਾਰਿਆ ਗਿਆ ਸੀ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਵਰਤਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇਹ ਸਾਰਾਹ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਿਆ, ਇਹ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਟੂਲ ਸੀ ਜਿਸਨੇ ਉਸਦੇ ਸੈਂਕੜੇ ਡਾਲਰ ਬਚਾਏ। ਇਹ ਰਿਸਰਚ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦਾ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੈ। ਇਹ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਗਣਿਤ ਨੂੰ ਸਾਰਾਹ ਵਰਗੇ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਵਾਧੂ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਪੈਸੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੇ ਨੂੰ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਕਿਫਾਇਤੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਸਾਰੀ ਤਰੱਕੀ ਬਹੁਤ ਰੋਮਾਂਚਕ ਹੈ, ਪਰ ਵੇਰਵਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣਾ ਵੀ ਠੀਕ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਜਦੋਂ ਇਹ ਲੈਬ ਆਈਡੀਆ ਸਾਡੀਆਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਐਪਸ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਸਾਡਾ ਕਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਇਸ ਸਾਰੀ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਪਾਵਰ ਦੀ ਕੋਈ ਲੁਕਵੀਂ ਕੀਮਤ ਹੈ ਜੋ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਮਾਸਿਕ ਬਿੱਲਾਂ ‘ਤੇ ਨਹੀਂ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਸੋਚਣਾ ਵੀ ਦਿਲਚਸਪ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇਹ ਟੂਲ ਸਾਨੂੰ ਸਾਡੀਆਂ ਰਚਨਾਤਮਕ ਚੋਣਾਂ ਲਈ ਤਕਨੀਕ ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣਾ ਚਿੰਤਤ ਹੋਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਸਾਡੇ ਲਈ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾ ਰਹੀਆਂ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮਾਰਟ ਅਤੇ ਉਤਸੁਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਬਣਨ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਇਹ ਟੂਲ ਆਮ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਉਹ ਸਾਡੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਖੋਹੇ ਬਿਨਾਂ ਸਾਡੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਦੇ ਰਹਿਣ।

ਪਰਦੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦਾ ਤਕਨੀਕੀ ਜਾਦੂ

ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਜੋ ਹੁੱਡ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਦੇਖਣਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਆਈਡੀਆ ਪ੍ਰੋਡਕਟਸ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਵਧੀਆ ਤਕਨੀਕੀ ਕਦਮ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ API ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਪੁਲ ਵਾਂਗ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਟੋਕਨ ਲਿਮਿਟ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਲੋਕਲ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਲੋਕਲ ਇਨਫਰੈਂਸ ‘ਤੇ ਵੀ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ AI ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਰਵਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਿੱਧੇ ਤੁਹਾਡੇ ਫੋਨ ‘ਤੇ ਚਲਾਉਣਾ। ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ AI ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਵੈਕਟਰ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਟੀਚਾ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਵਿੱਚ ਹੋ ਰਿਹਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਿਤ ਕਦੇ ਦਿਖਾਈ ਹੀ ਨਾ ਦੇਵੇ।

ਗੀਕ ਸੈਕਸ਼ਨ। ਇਸ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ API ਲਿਮਿਟਸ ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਲੈਬਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬੈਂਕ ਨੂੰ ਤੋੜੇ ਬਿਨਾਂ ਇਹ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਫੀਚਰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾਣ। ਉਹ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ (quantization) ਵਰਗੀਆਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਛੋਟੇ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ‘ਤੇ ਫਿੱਟ ਹੋ ਸਕਣ। ਇਹੀ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਹੁਣ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮਾਰਟਵਾਚ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੇ ਪੂਰੇ ਕਮਰੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ। ਖੋਜਕਰਤਾ ਇਹ ਵੀ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾਵੇ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਦਸ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਵਿਚ ਨਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇ। ਤੁਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਤਕਨੀਕੀ ਬਦਲਾਅ ਬਾਰੇ ਅਤੇ ਉਹ ਤੁਹਾਡੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ AI ਏਕੀਕਰਣ ‘ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ ਅਪਡੇਟਸ ਲਈ botnews.today ‘ਤੇ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਅਸੀਂ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਲੋਕਲ ਸਟੋਰੇਜ ਵੱਲ ਵੀ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਜ਼ੋਰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਕਲਾਉਡ ‘ਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਮਾਰਟਸ ਸਿੱਧੇ ਤੁਹਾਡੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਬਣੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਗਤੀ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਜਿੱਤ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ MIT News ਅਕਸਰ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਸਾਡੀਆਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਛੋਟੀਆਂ ਚਿਪਸ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਐਜ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ (edge computing) ਵੱਲ ਇਹ ਕਦਮ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਵੀ ਜਵਾਬਦੇਹ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਾਏਗਾ। ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਉਹਨਾਂ ਵੱਡੇ ਲੈਬ ਆਈਡੀਆ ਨੂੰ ਲੈ ਕੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਛੋਟਾ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਉਹ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਰਗੜ ਦੇ ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਹੋ ਜਾਂਦੇ।

ਇੱਕ ਲੈਬ ਵਿੱਚ ਵ੍ਹਾਈਟਬੋਰਡ ਤੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਹੱਥ ਦੀ ਤਲੀ ਤੱਕ ਦਾ ਸਫ਼ਰ ਮਨੁੱਖੀ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਸੁੰਦਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਮੁਸ਼ਕਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਹਰ ਕੋਈ ਜਿੱਤਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਟੈਕ ਪ੍ਰੋ ਹੋ ਜਾਂ ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ ਵਿਅਕਤੀ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣਾ ਕੰਮ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਭਵਿੱਖ ਉੱਜਵਲ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਦੋਸਤਾਨਾ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅੱਜ ਅਸੀਂ ਜੋ ਟੂਲ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ ਉਹ ਹਰ ਕਿਸੇ ਲਈ ਜੀਵਨ ਨੂੰ ਥੋੜ੍ਹਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਇੱਕ ਲੰਬੇ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਰਸਤੇ ਦੀ ਸਿਰਫ਼ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਹੋਰ ਵੀ ਮਦਦਗਾਰ ਫੀਚਰਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿਉਂਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਚਮਕਦਾਰ ਦਿਮਾਗ ਆਪਣੇ ਵਧੀਆ ਆਈਡੀਆ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਡਕਟਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਸੀਂ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਉਹਨਾਂ ਨਵੇਂ ਅਪਡੇਟਾਂ ‘ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖੋ, ਕਿਉਂਕਿ ਅਗਲੀ ਵੱਡੀ ਚੀਜ਼ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸ ਸਮੇਂ ਕਿਤੇ ਨਾ ਕਿਤੇ ਲੈਬ ਵ੍ਹਾਈਟਬੋਰਡ ‘ਤੇ ਲਿਖੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।

Editor’s note: We created this site as a multilingual AI news and guides hub for people who are not computer geeks, but still want to understand artificial intelligence, use it with more confidence, and follow the future that is already arriving.