ਕਿਹੜਾ AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ?

ਚੈਟਬੋਟ ਦੇ ਨਵੇਂਪਣ ਦਾ ਅੰਤ

ਇੱਕ ਚੈਟਬੋਟ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਹੋਣ ਦਾ ਦੌਰ ਖਤਮ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਕਵਿਤਾ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। 2026 ਵਿੱਚ, ਧਿਆਨ ਨਵੇਂਪਣ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਵੱਲ ਚਲਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਇਸ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਪਰਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕੀ ਉਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਸਿਰਫ ਫੈਕਟ-ਚੈਕਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਕੰਮ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ। Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, ਅਤੇ Gemini 1.5 Pro ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੇਂ ਦੇ ਲੀਡਰ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਉਸ ਖਾਸ ਰੁਕਾਵਟ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਦੂਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਕੋਡ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਹੀ ਚੱਲੇ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜਿੱਤ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੀ ਕਲਾਉਡ ਡਰਾਈਵ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤੀ 500 ਪੰਨਿਆਂ ਦੀ PDF ਦਾ ਸਾਰ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਨਿਕਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਆਮ ਬੁੱਧੀ ਨੂੰ ਵਧਾ-ਚੜ੍ਹਾ ਕੇ ਦੇਖਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇਹ ਘੱਟ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਬਣਤਰ ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਮਾਰਕੀਟ ਹੁਣ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਮੋਨੋਲਿਥ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਨਾਮ ਹਰ ਕੰਮ ‘ਤੇ ਰਾਜ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਖੰਡਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ ਸਵਿਚਿੰਗ ਦੀ ਲਾਗਤ ਘੱਟ ਹੈ ਪਰ ਸਹੀ ਟੂਲ ਚੁਣਨ ਦਾ ਮਾਨਸਿਕ ਬੋਝ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਗਾਈਡ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਵਿਭਾਗ ਦੇ ਵਾਅਦਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਖ਼ਤ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਟੈਕਸਟ ਬਾਕਸ ਤੋਂ ਪਰੇ

ਇੱਕ AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਹੁਣ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਬਾਕਸ ਨਹੀਂ ਰਿਹਾ। ਇਹ ਟੂਲਸ ਦੇ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਇੱਕ ਤਰਕ ਇੰਜਣ ਹੈ। ਅੱਜ, ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਥੰਮ੍ਹਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਕੰਟੈਕਸਟ ਵਿੰਡੋ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਤੁਹਾਡੀ ਈਮੇਲ, ਕੈਲੰਡਰ, ਜਾਂ ਫਾਈਲ ਸਿਸਟਮ ਨਾਲ ਕਿੰਨੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕੰਟੈਕਸਟ ਵਿੰਡੋ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਵਾਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਸਰਗਰਮ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ। Google Gemini ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਕੰਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਅੱਗੇ ਹੈ, ਜੋ ਲੱਖਾਂ ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। OpenAI ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਪੀਡ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ GPT-4o ਇੱਕ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੇ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। Anthropic ਆਪਣੇ Claude ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਟੋਨ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਤਰਕ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਜੋ ਬਦਲਿਆ ਹੈ ਉਹ ਆਰਟੀਫੈਕਟਸ ਅਤੇ ਵਰਕਸਪੇਸ ਵੱਲ ਵਧਣਾ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਰਚ ਇੰਜਣ ਤੋਂ ਬਦਲ ਕੇ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਸਾਥੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਟੂਲ ਅਜੇ ਵੀ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਮੈਮੋਰੀ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤੁਸੀਂ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ **ਸਟੇਟਲੈੱਸ ਐਕਟਰ** ਹਨ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਾਣਨ ਦਾ ਦਿਖਾਵਾ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਇੱਕ ਆਮ ਉਪਭੋਗਤਾ ਤੋਂ ਇੱਕ ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰ ਬਣਨ ਵੱਲ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਸਾਡੀ ਨਵੀਨਤਮ AI ਪਰਫਾਰਮੈਂਸ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਵਿਕਾਸਾਂ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਵੇਰਵੇ ਲੱਭ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਜਵਾਬ ਅਕਸਰ ਤੁਹਾਡੇ ਖਾਸ ਉਦਯੋਗ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ relevant ਡੇਟਾ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।

ਮਹਾਰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਬਦਲਾਅ

ਇਹਨਾਂ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਿਲੀਕਾਨ ਵੈਲੀ ਤੋਂ ਬਹੁਤ ਦੂਰ ਤੱਕ ਫੈਲਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਉੱਭਰਦੀਆਂ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ, AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਦੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪੁਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਬ੍ਰਾਜ਼ੀਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਲਕ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅੰਤਰਰਾਸ਼ਟਰੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਹੀਨਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਮਹਾਰਤ ਦਾ ਲੋਕਤੰਤਰੀਕਰਨ ਮੋਬਾਈਲ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦੇ ਆਗਮਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗਲੋਬਲ ਬਦਲਾਅ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਅਸਮਾਨਤਾ ਦਾ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਰੂਪ ਵੀ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੋ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲ ਕਰਨੀ ਹੈ ਉਹ ਅੱਗੇ ਨਿਕਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ Google ਖੋਜ ਵਾਂਗ ਵਰਤਦੇ ਹਨ ਉਹ ਮੱਧਮ ਨਤੀਜਿਆਂ ਤੋਂ ਨਿਰਾਸ਼ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਵੱਡੀਆਂ ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਜੋੜ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਈਮੇਲ ਲਿਖਣ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਮੱਧ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਦੇ ਪੂਰੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਗਲੋਬਲ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਅਸਮਾਨ ਦਰ ‘ਤੇ ਜਜ਼ਬ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਫਰਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਦਾ ਪਾੜਾ ਪੈਦਾ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜੋ AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਜੋ ਇਸਦਾ ਵਿਰੋਧ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਦਾਅ ਉੱਚੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਗਲਤ ਹੋਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਵੀ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ। 2026 ਵਿੱਚ, ਧਿਆਨ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਕੰਮ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਣਾਉਣ ਵੱਲ ਮੁੜ ਗਿਆ ਹੈ।

ਅਸਲ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਤਰਕ ਦੀ ਜਾਂਚ

ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪੂਰੇ ਕੰਮ ਦੇ ਦਿਨ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਦੀ ਚਮਕ ਫਿੱਕੀ ਪੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਸਾਰਾਹ ਨਾਮ ਦੀ ਇੱਕ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਮੈਨੇਜਰ ਹੈ। ਉਹ ਪਿਛਲੇ ਦਿਨ ਦੀਆਂ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਦੇ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣ ਲਈ OpenAI ਦੇ GPT-4o ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਪੰਨਾ 40 ‘ਤੇ ਬਜਟ ਕਟੌਤੀ ਦਾ ਖਾਸ ਜ਼ਿਕਰ ਗੁਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਉਹ ਪ੍ਰੈਸ ਰਿਲੀਜ਼ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ Anthropic ਦੇ Claude ‘ਤੇ ਸਵਿਚ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਸਦੀ ਲਿਖਣ ਸ਼ੈਲੀ ਘੱਟ ਰੋਬੋਟਿਕ ਮਹਿਸੂਸ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ, ਉਹ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਫੀਡਬੈਕ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ Google DeepMind ਦੇ Gemini ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸੀਮਾ ਦੇ ਪੂਰੀ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਇਨਜੈਸਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਟੂਲਸ ਵਿਚਕਾਰ ਇਹ ਉਛਾਲ ਅੱਜ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਲਈ ਅਸਲੀਅਤ ਹੈ। ਕੋਈ ਵੀ ਇੱਕ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਲੋਕ ਅਕਸਰ ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਟੂਲ ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੇ ‘ਕਿਉਂ’ ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। ਉਹ ‘ਕਿਵੇਂ’ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹਨ ਪਰ ‘ਕਿਉਂ’ ਵਿੱਚ ਬੁਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਸਫਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੀਮ ਲਈ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਹਿੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਗਣਿਤਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਯੋਜਨਾ ਦੇਵੇਗਾ ਜੋ ਇਸ ਤੱਥ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟੀਮ ਦੇ ਦੋ ਮੈਂਬਰ ਇੱਕੋ ਕਮਰੇ ਵਿੱਚ ਰਹਿਣਾ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਸਮਾਜਿਕ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਲਈ ਉੱਚ-ਦਾਅ ਵਾਲੀ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਾਂ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸਥਾਨਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਤੋਂ ਵਰਜਿਤ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਜ਼ਮਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੋ ਘੰਟੇ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ ਲਿਖਤ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ, ਜਾਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਅਸੀਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ:

• ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ: ਸਹੀ ਫਾਰਮੈਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਦੁਹਰਾਉਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ?
• ਤਰਕ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ: ਕੀ AI ਥ੍ਰੈਡ ਨੂੰ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ?
• ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਗਤੀ: ਕੀ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ?
• ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ: ਕੀ ਇਹ ਉਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਵਰਤਦੇ ਹੋ?

ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲੇ ਬਿਨਾਂ ਤੁਹਾਡੇ ਮੌਜੂਦਾ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਟੈਬਾਂ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲੀਆ ਅਪਡੇਟਾਂ ਨੇ ਇਹਨਾਂ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਲਸੀ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵੀ ਬਣਾਇਆ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਕੰਮ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਸਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਵਿਵਹਾਰ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਮਾਡਲ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲੋੜਾਂ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਰੱਖਣਾ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਔਖਾ ਹੁੰਦਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ‘ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਰਹੇ ਹਾਂ ਕਿ ਇੱਕ ਆਮ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਸਾਡੇ ਨਿੱਜੀ ਜੀਵਨ ਬਾਰੇ ਸਭ ਕੁਝ ਜਾਣੇ ਬਿਨਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਤੁਰੰਤ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀਆਂ ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਲਾਗਤਾਂ

ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬਾਂ ਲਈ ਕੀ ਗੁਆ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਜੋ ਡੇਟਾ ਫੀਡ ਕਰਦੇ ਹੋ ਉਸਦਾ ਮਾਲਕ ਕੌਣ ਹੈ? ਹਾਲਾਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀਆਂ, ਮੁਫਤ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸੇਵਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਕਸਰ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ੋਸ਼ਣਕਾਰੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਉਤਪਾਦ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਡੀ ਬੌਧਿਕ ਸੰਪੱਤੀ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਗਲੇ ਸੰਸਕਰਣ ਲਈ ਬਾਲਣ ਹੈ। *ਬੋਧਾਤਮਕ ਐਟ੍ਰੋਫੀ* ਦੀ ਲੁਕਵੀਂ ਲਾਗਤ ਵੀ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਸਾਰ ਲਿਖਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਅਤੇ ਆਪਣਾ ਕੋਡ ਚੈੱਕ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਕੀ ਅਸੀਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਗੁਆ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ ਜਦੋਂ AI ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ? ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਲਾਗਤ ਇੱਕ ਹੋਰ ਚੁੱਪ ਕਾਰਕ ਹੈ। ਹਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਲਈ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਖੋਜ ਨਾਲੋਂ ਕੂਲਿੰਗ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬਿਜਲੀ ਅਤੇ ਪਾਣੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਸੋਚਣ ਦੀ ਪਰੇਸ਼ਾਨੀ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਵਪਾਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਕੀ ਲਾਭਦਾਇਕ ਜਵਾਬ ਉਸ ਸਰਵਰ ਫਾਰਮ ਦੇ ਕਾਰਬਨ ਫੁੱਟਪ੍ਰਿੰਟ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ ਜਿਸਨੇ ਇਸਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਹੈ? ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੱਖਪਾਤ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਅਕਸਰ ਸੰਸਾਰ ਦਾ ਇੱਕ ਪੱਛਮੀ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਨਿਊਯਾਰਕ ਵਿੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਲਾਹ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਕਿਸੇ ਵੱਖਰੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਜਾਂ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਜਾਂ ਖਤਰਨਾਕ ਸਲਾਹ ਵੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਾਨੂੰ ਇਸ ਵਿਚਾਰ ਪ੍ਰਤੀ ਸ਼ੱਕੀ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਸਰਵਵਿਆਪੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੀ ਜਵਾਬ ਦੀ ਗਤੀ ਸਥਾਨਕ ਸੂਖਮਤਾ ਅਤੇ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਂਦੀ ਹੈ? ਇਹ ਉਹ ਸਵਾਲ ਹਨ ਜੋ AI ਅਪਣਾਉਣ ਦੇ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਗੇ। ਲੁਕੀਆਂ ਹੋਈਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਵਿੱਤੀ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਉਹ ਸਮਾਜਿਕ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਹਨ। ਅਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ।

ਐਡਵਾਂਸਡ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ

ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਜੋ ਚੈਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਸਲ ਸ਼ਕਤੀ API ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਥਾਨਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਗੰਭੀਰ ਉਪਭੋਗਤਾ Ollama ਜਾਂ LM Studio ਵਰਗੇ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ Llama 3 ਵਰਗੇ ਛੋਟੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੰਟਰਨੈਟ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਥਾਨਕ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਤਰਕ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। APIs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਟੋਕਨ ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਰੇਟ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਬਦਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਸਭ ਤੋਂ ਕੁਸ਼ਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰਾਊਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜੋ ਸਧਾਰਨ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ GPT-4o mini ਵਰਗੇ ਸਸਤੇ, ਤੇਜ਼ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਭੇਜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਨੂੰ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ‘ਤੇ ਵੀ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੁਕਵੀਂ ਪਰਤ ਹੈ ਜੋ AI ਨੂੰ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਪੁੱਛੇ ਗਏ ਅਸਲ ਸਵਾਲ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਆਪਣੇ AI ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਲਈ ਸਥਾਨਕ ਸਟੋਰੇਜ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਸਮਝਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਅਤੇ AI ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਖੋਜਣਯੋਗ ਡੇਟਾਬੇਸ ਰੱਖਣਾ ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਏਜੰਟਿਕ ਵਰਕਫਲੋ ਵੱਲ ਵੀ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿੱਥੇ AI ਵੈੱਬ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੋਡ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੀ ਹਾਰਡ ਡਰਾਈਵ ‘ਤੇ ਫਾਈਲਾਂ ਸੇਵ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੈੱਟਅੱਪ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸੈੱਟਅੱਪਾਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਆਮ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਪਾਵਰ ਯੂਜ਼ਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜਾ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਵਧੇਗਾ।

ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੋਈ AI ਕਹਾਣੀ, ਟੂਲ, ਰੁਝਾਨ ਜਾਂ ਸਵਾਲ ਹੈ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਆਪਣਾ ਲੇਖ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਭੇਜੋ — ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸੁਣਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਾਂਗੇ।

ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਟੂਲਬਾਕਸ ਬਣਾਉਣਾ

ਸਭ ਤੋਂ ਲਾਭਦਾਇਕ AI ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਕੋਈ ਸਥਾਈ ਖਿਤਾਬ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਘੁੰਮਦਾ ਹੋਇਆ ਤਾਜ ਹੈ। ਅੱਜ, Claude 3.5 Sonnet ਰਚਨਾਤਮਕ ਲਿਖਤ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੋਡਿੰਗ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ। GPT-4o ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਵੌਇਸ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ। Gemini ਲੰਬੇ-ਫਾਰਮ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦਾ ਰਾਜਾ ਹੈ। ਚੋਣ ਤੁਹਾਡੀ ਖਾਸ ਰੁਕਾਵਟ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਪੂਰੇ ਵਰਕਫਲੋ ‘ਤੇ ਰਾਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਟੂਲ ਨਾ ਲੱਭੋ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਟੂਲਬਾਕਸ ਬਣਾਓ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਇੰਨੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ ਕਿ ਜੋ ਇਸ ਮਹੀਨੇ ਸੱਚ ਹੈ ਉਹ ਅਗਲੇ ਮਹੀਨੇ ਤੱਕ ਪੁਰਾਣਾ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ। ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਹੀ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਹੈ ਕਿ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸ਼ੱਕੀ ਬਣੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਹੀ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਲਾਭ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਗੇ। ਬਾਕੀ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਭੀੜ ਵਾਲੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਸ਼ੋਰ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋਣਗੇ।

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.

ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਮਿਲੀ ਜਾਂ ਕੁਝ ਠੀਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ? ਸਾਨੂੰ ਦੱਸੋ।