AI యుగంలో పనితీరును (Performance) స్పష్టంగా అర్థం చేసుకోవడం ఎలా?
సాధారణ చాట్ ప్రతిస్పందనలతో ఆశ్చర్యపోయే కాలం ముగిసింది. ఇప్పుడు వ్యాపార మరియు వ్యక్తిగత ఉత్పాదకతకు ‘ఉపయోగం’ (utility) మాత్రమే అసలైన కొలమానం. గత రెండేళ్లుగా, ఈ సిస్టమ్స్ సిద్ధాంతపరంగా ఏమి చేయగలవు అనే దానిపైనే చర్చ జరిగింది. నేడు, ఒత్తిడిలో అవి ఎంత నమ్మదగినవిగా పనిచేస్తాయి అనే దానిపై దృష్టి మళ్లింది. ఈ మార్పు వల్ల ఆకర్షణీయమైన డెమోల నుండి కఠినమైన మూల్యాంకనం వైపు మనం వెళ్లాల్సి ఉంది. పనితీరును కొలవడం అంటే ఒక మోడల్ కవిత రాయగలదా అని చూడటం కాదు, అది వేలకొద్దీ లీగల్ డాక్యుమెంట్లను ఒక్క చిన్న వివరమూ మిస్ అవ్వకుండా ఖచ్చితంగా ప్రాసెస్ చేయగలదా అని చూడటం. ఈ మార్పు రావడానికి కారణం, కొత్తదనం తగ్గిపోవడమే. ఇప్పుడు వినియోగదారులు ఈ టూల్స్ ఒక డేటాబేస్ లేదా క్యాలిక్యులేటర్ లాగే నమ్మదగినవిగా పనిచేయాలని ఆశిస్తున్నారు. అవి విఫలమైతే, నష్టాలు నిజంగానే ఉంటాయి. 90 శాతం ఖచ్చితత్వంతో పనిచేసే మోడల్, 50 శాతం ఖచ్చితత్వంతో పనిచేసే దానికంటే ప్రమాదకరమని కంపెనీలు గుర్తిస్తున్నాయి. ఎందుకంటే ఆ 90 శాతం మోడల్ ఒక తప్పుడు భద్రతా భావాన్ని కల్పించి, ఖరీదైన పొరపాట్లకు దారితీస్తుంది.
పనితీరు అంటే ఏమిటో అర్థం చేసుకోవడంలో ఉన్న గందరగోళం వల్ల పాఠకులు ఇబ్బంది పడుతుంటారు. సాంప్రదాయ సాఫ్ట్వేర్లో, పనితీరు అంటే వేగం మరియు అప్టైమ్. ప్రస్తుత కాలంలో, పనితీరు అంటే లాజిక్, ఖచ్చితత్వం మరియు ఖర్చుల కలయిక. ఒక సిస్టమ్ చాలా వేగంగా ఉండవచ్చు, కానీ అది ఇచ్చే సమాధానాలు సూక్ష్మంగా తప్పుగా ఉండవచ్చు. ఇక్కడే సమస్య మొదలవుతుంది. ఒక మోడల్ మరొక దాని కంటే మెరుగైనదని చెప్పే బెంచ్మార్క్లతో మనం మునిగిపోతున్నాం. కానీ ఈ పరీక్షలు ఒక వ్యక్తి ఆ టూల్ను ఎలా ఉపయోగిస్తాడో ప్రతిబింబించవు. ఇటీవల జరిగిన మార్పు ఏమిటంటే, బెంచ్మార్క్లను మానిప్యులేట్ చేస్తున్నారని అందరికీ అర్థం కావడం. డెవలపర్లు ఈ పరీక్షలలో పాస్ అవ్వడానికి ప్రత్యేకంగా మోడళ్లను ట్రైన్ చేస్తున్నారు, దీనివల్ల సాధారణ వినియోగదారులకు ఆ ఫలితాల వల్ల పెద్దగా ఉపయోగం ఉండదు. ఈ గందరగోళాన్ని దాటి చూడాలంటే, మీ డేటా మరియు మీ వర్క్ఫ్లోలను ఆ సిస్టమ్ ఎలా హ్యాండిల్ చేస్తుందో చూడాలి. ఇది స్థిరమైన రంగం కాదు. కొత్త రకమైన వైఫల్యాలను మనం కనుగొంటున్న కొద్దీ, ఈ టూల్స్ను కొలిచే పద్ధతులు మారుతూనే ఉంటాయి. ఒక టూల్ మీ సమయానికి లేదా డబ్బుకు విలువైనదా కాదా అని చెప్పడానికి ఒకే స్కోరుపై ఆధారపడకండి.
వేగం నుండి నాణ్యత వైపు మలుపు
ప్రస్తుత టెక్నాలజీ స్థితిని అర్థం చేసుకోవాలంటే, రా పవర్ను (raw power) ప్రాక్టికల్ అప్లికేషన్ నుండి వేరు చేయాలి. రా పవర్ అంటే బిలియన్ల కొద్దీ పారామీటర్లను ప్రాసెస్ చేసే సామర్థ్యం. ప్రాక్టికల్ అప్లికేషన్ అంటే ఒక మీటింగ్ సారాంశాన్ని ముఖ్యమైన అంశాలు మిస్ అవ్వకుండా చెప్పడం. చాలామంది తప్పుడు నంబర్లను చూస్తారు. ఒక మోడల్ సెకనుకు ఎన్ని టోకెన్లు ఉత్పత్తి చేస్తుందో చూస్తారు. వేగం ముఖ్యమే, కానీ అది సెకండరీ మెట్రిక్ మాత్రమే. ప్రైమరీ మెట్రిక్ ఏమిటంటే, లక్ష్యానికి అనుగుణంగా అవుట్పుట్ నాణ్యత ఎలా ఉంది అనేది. నాణ్యత అనేది సబ్జెక్టివ్ కాబట్టి దీన్ని కొలవడం కష్టం. అయితే, ఒక మోడల్ను గ్రేడ్ చేయడానికి మరొక మోడల్ను ఉపయోగించే ఆటోమేటెడ్ ఎవాల్యుయేషన్ సిస్టమ్స్ వస్తున్నాయి. ఇది సహాయకరంగా ఉండవచ్చు, కానీ కొన్నిసార్లు మోసపూరితంగా కూడా ఉండవచ్చు. గ్రేడర్ లోపభూయిష్టంగా ఉంటే, మొత్తం కొలత వ్యవస్థే కుప్పకూలుతుంది. అందుకే కీలకమైన పనులకు హ్యూమన్ రివ్యూ ఇప్పటికీ గోల్డ్ స్టాండర్డ్. మూడు వేర్వేరు టూల్స్కు ఒకే ప్రాంప్ట్ ఇచ్చి, వాటి సమాధానాలలోని వ్యత్యాసాన్ని మీరే పోల్చి చూడండి. అత్యధిక స్కోరు ఉన్న టూల్ ఎప్పుడూ అత్యంత ఉపయోగకరమైన సమాధానాన్ని ఇవ్వదని మీకు వెంటనే అర్థమవుతుంది.
ఈ కొలత సంక్షోభం వల్ల ప్రపంచవ్యాప్తంగా పెద్ద ప్రభావం ఉంది. ప్రభుత్వాలు మరియు పెద్ద కార్పొరేషన్లు ఈ మెట్రిక్స్ ఆధారంగా బిలియన్ డాలర్ల నిర్ణయాలు తీసుకుంటున్నాయి. యునైటెడ్ స్టేట్స్లో, నేషనల్ ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ స్టాండర్డ్స్ అండ్ టెక్నాలజీ AI రిస్క్ మేనేజ్మెంట్ కోసం మెరుగైన ఫ్రేమ్వర్క్లను రూపొందించడానికి కృషి చేస్తోంది. మీరు వారి పనిని అధికారిక NIST వెబ్సైట్లో చూడవచ్చు. మనం పనితీరును ఖచ్చితంగా కొలవలేకపోతే, దాన్ని సమర్థవంతంగా నియంత్రించలేము. దీనివల్ల లోపభూయిష్టమైన పరీక్షలో పాస్ అయినందున, పక్షపాతంతో కూడిన లేదా నమ్మదగని సిస్టమ్స్ను కంపెనీలు అమలు చేసే అవకాశం ఉంది. యూరప్లో, పారదర్శకతపై మరియు వినియోగదారులు ఆటోమేటెడ్ సిస్టమ్తో ఎప్పుడు ఇంటరాక్ట్ అవుతున్నారో వారికి తెలిసేలా చేయడంపై దృష్టి పెడుతున్నారు. పవర్ గ్రిడ్లు మరియు హెల్త్కేర్ వంటి కీలకమైన మౌలిక సదుపాయాలలో ఈ టూల్స్ కలిసిపోతున్నాయి కాబట్టి, ఇక్కడ రిస్క్ చాలా ఎక్కువ. ఈ రంగాలలో వైఫల్యం అంటే చిన్న విషయం కాదు, అది ప్రజల భద్రతకు సంబంధించినది. ప్రపంచవ్యాప్త కమ్యూనిటీ పనితీరు కోసం ఒక యూనివర్సల్ భాషను కనుగొనడానికి ప్రయత్నిస్తోంది, కానీ మనం ఇంకా ఆ స్థాయికి చేరుకోలేదు. ప్రతి ప్రాంతానికి దాని స్వంత ప్రాధాన్యతలు ఉన్నాయి, అందుకే ఒకే ప్రమాణాన్ని సాధించడం కష్టం.
సింగపూర్లోని సారా అనే లాజిస్టిక్స్ మేనేజర్ని ఉదాహరణగా తీసుకుందాం. ఆమె పసిఫిక్ మహాసముద్రం మీదుగా షిప్పింగ్ రూట్లను సమన్వయం చేయడానికి ఒక ఆటోమేటెడ్ సిస్టమ్ను ఉపయోగిస్తుంది. మంగళవారం ఉదయం, ఆ సిస్టమ్ నాలుగు రోజుల ప్రయాణ సమయాన్ని ఆదా చేసే ఒక రూట్ను సూచించింది. ఇది పెద్ద పనితీరు విజయంలా కనిపిస్తుంది. అయితే, ఆ రూట్ కాలానుగుణ తుఫానుల ముప్పు ఎక్కువగా ఉన్న ప్రాంతం గుండా వెళ్తుందని, మోడల్ దాన్ని పరిగణనలోకి తీసుకోలేదని సారా గమనించింది. మోడల్ నుండి ఆమెకు అందిన డేటా చారిత్రక సగటుల ప్రకారం సాంకేతికంగా ఖచ్చితమైనదే, కానీ అది రియల్ టైమ్ వాతావరణ పరిస్థితులను చేర్చడంలో విఫలమైంది. ఆధునిక ప్రొఫెషనల్ జీవితం ఇలాగే ఉంటుంది. మీ కంటే వేగంగా పనిచేసే, కానీ మీకున్న సిట్యుయేషనల్ అవేర్నెస్ లేని ఒక మెషీన్ పనిని మీరు నిరంతరం తనిఖీ చేస్తూ ఉండాలి. మెషీన్ను నమ్మి డబ్బు ఆదా చేయాలా లేదా తన అంతర్ దృష్టిని నమ్మి సురక్షితంగా ఉండాలా అని సారా నిర్ణయించుకోవాలి. ఆమె మెషీన్ను అనుసరించి ఓడ తప్పిపోతే, లక్షల డాలర్ల నష్టం జరుగుతుంది. ఆమె మెషీన్ను పట్టించుకోకుండా వాతావరణం బాగుంటే, ఆమె సమయం మరియు ఇంధనం వృథా చేసినట్లు అవుతుంది. పనితీరు కొలతలో ప్రాక్టికల్ వాస్తవం ఇదే. ఇది అబ్స్ట్రాక్ట్ స్కోర్ల గురించి కాదు. ఇది నిర్ణయం తీసుకోవడానికి అవసరమైన ఆత్మవిశ్వాసం గురించి.
హ్యూమన్ రివ్యూ పాత్ర పని చేయడం కాదు, పనిని ఆడిట్ చేయడం. ఇక్కడే చాలా కంపెనీలు తప్పు చేస్తున్నాయి. వారు ఆడిట్ ప్రాసెస్ను కూడా ఆటోమేట్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నారు. ఇది లోపాలు గమనించబడకుండా కొనసాగే క్లోజ్డ్ లూప్ను సృష్టిస్తుంది. ఒక క్రియేటివ్ ఏజెన్సీలో, ఒక రైటర్ మొదటి డ్రాఫ్ట్ తయారు చేయడానికి AIని ఉపయోగించవచ్చు. ఆ టూల్ పనితీరు అది రైటర్కు ఎంత సమయం ఆదా చేస్తుందనే దానిపై ఆధారపడి ఉంటుంది. పది సెకన్లలో జనరేట్ అయిన డ్రాఫ్ట్ను సరిచేయడానికి రైటర్ మూడు గంటలు ఖర్చు చేయాల్సి వస్తే, ఆ పనితీరు నిజానికి నెగటివ్. మెషీన్ కష్టమైన పనిని చేసి, మనిషి చివరి 5 శాతం మెరుగులు దిద్దే ‘స్వీట్ స్పాట్’ను కనుగొనడమే లక్ష్యం. ఈ 5 శాతమే అవుట్పుట్ రోబోటిక్గా అనిపించకుండా లేదా వాస్తవ దోషాలు లేకుండా చేస్తుంది. ఈ కంటెంట్ మెషీన్ సహాయంతో సృష్టించబడింది, కానీ దీని వెనుక ఉన్న వ్యూహం మనిషిదే.
BotNews.today కంటెంట్ను పరిశోధించడానికి, వ్రాయడానికి, సవరించడానికి మరియు అనువదించడానికి AI సాధనాలను ఉపయోగిస్తుంది. మా బృందం సమాచారాన్ని ఉపయోగకరంగా, స్పష్టంగా మరియు విశ్వసనీయంగా ఉంచడానికి ప్రక్రియను సమీక్షిస్తుంది మరియు పర్యవేక్షిస్తుంది.
ఇప్పుడు మనం ఈ సిస్టమ్స్లో **మెజర్మెంట్ అన్సర్టెన్టీ** (కొలత అనిశ్చితి) సమస్యను పరిష్కరించాలి. ఒక మోడల్ మీకు సమాధానం ఇచ్చినప్పుడు, అది ఎంత నమ్మకంగా ఉందో చెప్పదు. ప్రతి విషయాన్ని ఒకే స్థాయి అధికారంతో చెబుతుంది. ఇది ఒక ప్రధాన పరిమితి. బెంచ్మార్క్లో 2 శాతం మెరుగుదల అనేది నిజమైన పురోగతి కాకపోవచ్చు, అది కేవలం స్టాటిస్టికల్ నాయిస్ కావచ్చు. ఈ మెరుగుదలల వెనుక ఉన్న దాగి ఉన్న ఖర్చుల గురించి మనం కఠినమైన ప్రశ్నలు అడగాలి. మరింత ఖచ్చితమైన మోడల్ రన్ అవ్వడానికి పది రెట్లు ఎక్కువ విద్యుత్ అవసరమా? అది ప్రభావవంతంగా ఉండటానికి మీ ప్రైవేట్ డేటా ఎక్కువ అవసరమా? పరిశ్రమ తరచుగా ఈ ప్రశ్నలను విస్మరించి, హెడ్లైన్లను ఆకర్షించే నంబర్లపై దృష్టి పెడుతుంది. మనం ప్లాట్ఫారమ్ రిపోర్టింగ్ దాటి ఇంటర్ప్రిటేషన్ వైపు వెళ్లాలి. అంటే స్కోరు ఎంత అని మాత్రమే కాకుండా, ఆ స్కోరు ఎలా లెక్కించబడిందో అడగాలి. ఒక మోడల్ ట్రైనింగ్ సమయంలోనే చూసిన డేటాపై పరీక్షించబడితే, ఆ స్కోరు అబద్ధం. దీన్ని డేటా కంటామినేషన్ అంటారు, ఇది పరిశ్రమలో విస్తృతంగా ఉన్న సమస్య. మీరు ఈ బెంచ్మార్క్ల స్థితి గురించి స్టాన్ఫోర్డ్ HAI ఇండెక్స్ రిపోర్ట్లో మరింత చదవవచ్చు. మనం ప్రస్తుతం వేరే కాలపు కంప్యూటింగ్ కోసం రూపొందించిన మెట్రిక్స్పై ఆధారపడుతూ, చాలా విషయాల్లో కళ్లు మూసుకుని ప్రయాణిస్తున్నాం.
పవర్ యూజర్ల కోసం, అసలైన పనితీరు కథ **వర్క్ఫ్లో ఇంటిగ్రేషన్** మరియు టెక్నికల్ స్పెసిఫికేషన్లలో ఉంటుంది. ఇది కేవలం మోడల్ గురించి మాత్రమే కాదు. దాని చుట్టూ ఉన్న ఇన్ఫ్రాస్ట్రక్చర్ గురించి. మీరు మోడళ్లను లోకల్గా రన్ చేస్తుంటే, మీ VRAM మరియు మోడల్ క్వాంటైజేషన్ లెవల్ ద్వారా మీరు పరిమితం అవుతారు. 16 బిట్ నుండి 4 బిట్కు కంప్రెస్ చేసిన మోడల్ వేగంగా రన్ అవుతుంది మరియు తక్కువ మెమరీని తీసుకుంటుంది, కానీ దాని రీజనింగ్ సామర్థ్యం తగ్గుతుంది. ఇది ప్రతి డెవలపర్ నిర్వహించాల్సిన ట్రేడ్-ఆఫ్. API పరిమితులు కూడా పెద్ద పాత్ర పోషిస్తాయి. మీ అప్లికేషన్కు నిమిషానికి వేల కాల్స్ అవసరమైతే, API లేటెన్సీ మీ బాటిల్నెక్ అవుతుంది. క్లౌడ్ ద్వారా యాక్సెస్ చేసే భారీ మోడల్ కంటే, మీ స్వంత హార్డ్వేర్పై రన్ అయ్యే చిన్న, వేగవంతమైన మోడల్ మరింత ప్రభావవంతంగా ఉండవచ్చు. 2026లో, సర్వర్కు పంపకుండానే మీ వ్యక్తిగత ఫైళ్లను యాక్సెస్ చేయడానికి అనుమతించే లోకల్ స్టోరేజ్ సొల్యూషన్స్పై ఆసక్తి పెరగడం మనం చూశాము. ఇది ప్రైవసీని మెరుగుపరుస్తుంది కానీ సెటప్ను సంక్లిష్టంగా మారుస్తుంది. మీరు మీ స్వంత వెక్టర్ డేటాబేస్లను నిర్వహించాలి మరియు రిట్రీవల్ ప్రాసెస్ ఖచ్చితంగా ఉండేలా చూసుకోవాలి. రిట్రీవల్ సరిగ్గా లేకపోతే, ఉత్తమమైన మోడల్ కూడా చెడు ఫలితాలనే ఇస్తుంది. మీరు కాంటెక్స్ట్ విండో పరిమితులను కూడా చూడాలి. పెద్ద విండో మొత్తం పుస్తకాలను ప్రాసెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, కానీ మోడల్ టెక్స్ట్ మధ్యలో దృష్టిని కోల్పోవచ్చు. ఇది తెలిసిన సమస్య, దీన్ని పరిష్కరించడానికి జాగ్రత్తగా ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్ అవసరం.
పనితీరు యొక్క సాంకేతిక భాగంలో ట్రైనింగ్ మరియు ఇన్ఫరెన్స్ మధ్య వ్యత్యాసాన్ని అర్థం చేసుకోవడం కూడా ఉంటుంది. ట్రైనింగ్ అనేది మోడల్ను సృష్టించే ఖరీదైన ప్రక్రియ. ఇన్ఫరెన్స్ అనేది దాన్ని ఉపయోగించే ప్రక్రియ. చాలా మంది వినియోగదారులు ఇన్ఫరెన్స్ గురించి మాత్రమే పట్టించుకుంటారు, కానీ ట్రైనింగ్ డేటా మోడల్ ఏమి చేయగలదో దాని పరిమితులను నిర్ణయిస్తుంది. ఒక మోడల్ మెడికల్ డేటాపై ట్రైన్ చేయబడకపోతే, అది ఎంత వేగంగా ఉన్నా మంచి మెడికల్ అసిస్టెంట్ కాలేదు. డెవలపర్లు ఇప్పుడు ఈ గ్యాప్ను పూడ్చడానికి రిట్రీవల్ ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) వంటి టెక్నిక్లను ఉపయోగిస్తున్నారు. ఇది మోడల్ను రియల్ టైమ్లో సమాచారాన్ని వెతకడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది ఖచ్చితత్వాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది. అయితే, ఇది మరొక వైఫల్య పొరను జోడిస్తుంది. రిట్రీవల్ కోసం ఉపయోగించే సెర్చ్ ఇంజిన్ చెడు లింకులను ఇస్తే, మోడల్ ఆ చెడు లింకులను నిజమని సారాంశం చేస్తుంది. అందుకే పరిశ్రమలోని గీక్ విభాగం ఈ సిస్టమ్స్ యొక్క ప్లంబింగ్పై ఇంతగా దృష్టి పెడుతుంది. మోడల్ అనేది ఒక పెద్ద మెషీన్లో ఒక భాగం మాత్రమే. 2026లో, ఈ విడిభాగాలను మరింత సజావుగా కలిసి పనిచేసేలా చేయడంపై దృష్టి మళ్లుతుంది. మనం మోడ్యులర్ అప్రోచ్ వైపు వెళ్తున్నాం, అక్కడ మీరు అవసరానికి తగ్గట్టుగా రీజనింగ్ ఇంజిన్ లేదా మెమరీ మాడ్యూల్ను మార్చుకోవచ్చు.
ముగింపు ఏమిటంటే, పనితీరు అనేది ఒక మారుతున్న లక్ష్యం. ఆరు నెలల క్రితం ఆకట్టుకునేలా అనిపించినది ఇప్పుడు బేస్లైన్. ముందుండాలంటే, నిజం కావడానికి చాలా బాగున్నాయనిపించే ఏ క్లెయిమ్ పట్ల అయినా సందేహాస్పదంగా ఉండాలి. స్టాండర్డైజ్డ్ పరీక్షలలో ఎలా పనిచేస్తాయనే దానికంటే, మీ నిర్దిష్ట సమస్యలను ఈ టూల్స్ ఎలా పరిష్కరిస్తాయనే దానిపై దృష్టి పెట్టండి. అత్యంత ముఖ్యమైన మెట్రిక్ ఏమిటంటే, మీ జీవితం లేదా వ్యాపారం కోసం మీరు నిర్ణయించుకున్నది. అది ఆదా చేసిన సమయం కావచ్చు, మెరుగుపడిన ఖచ్చితత్వం కావచ్చు లేదా తగ్గిన ఖర్చులు కావచ్చు, అది మీరు స్వయంగా వెరిఫై చేసుకోగలిగేది అయి ఉండాలి. మనం ముందుకు వెళ్లేకొద్దీ, మార్కెటింగ్ మరియు వాస్తవికత మధ్య గ్యాప్ పెరుగుతుంది. ఆ గ్యాప్ను క్రిటికల్ థింకింగ్ మరియు కఠినమైన టెస్టింగ్తో పూడ్చడం మీ బాధ్యత. టెక్నాలజీ వేగంగా మారుతోంది, కానీ మానవ తీర్పు అవసరం మాత్రం అలాగే ఉంటుంది. భవిష్యత్తు కోసం ఒక ప్రశ్న అలాగే ఉంది. ఒక సిస్టమ్ తన సొంత పరిమితులను అర్థం చేసుకుని, తాను ఊహిస్తున్నప్పుడు మనకు చెప్పేలా మనం ఎప్పుడైనా సృష్టించగలమా? అప్పటి వరకు, గార్డ్రైల్స్ అందించాల్సింది మనమే. మరింత అడ్వాన్స్డ్ AI విశ్లేషణ కోసం, ఈ అభివృద్ధి చెందుతున్న సిస్టమ్స్ గురించి లోతైన కథనాల కోసం మా మెయిన్ సైట్ను సందర్శించండి.
ఎడిటర్ గమనిక: కంప్యూటర్ గీక్స్ కాని, కానీ కృత్రిమ మేధస్సును అర్థం చేసుకోవాలనుకునే, దానిని మరింత విశ్వాసంతో ఉపయోగించాలనుకునే మరియు ఇప్పటికే వస్తున్న భవిష్యత్తును అనుసరించాలనుకునే వ్యక్తుల కోసం మేము ఈ సైట్ను బహుభాషా AI వార్తలు మరియు గైడ్ల హబ్గా సృష్టించాము.
ఒక లోపాన్ని కనుగొన్నారా లేదా సరిదిద్దాల్సిన ఏదైనా ఉందా? మాకు తెలియజేయండి.
