क्या एआई हमें गुणवत्तापूर्ण पत्रकारिता के युग में ले जा सकता है?

मैं एक पेशेवर पत्रकार हूं जिसने कुछ दशकों तक तकनीकी क्षेत्र में काम किया है। सोशल मीडिया के उदय के बाद से, पत्रकारिता के लिए यह कठिन समय रहा है क्योंकि बहुत सारी आवाजें सामने आईं और शोर बहरा कर देने वाला था। एआई-जनित सामग्री और भी अधिक इन्फोट्रैश जोड़ती है। लेकिन आश्चर्यजनक रूप से, मुझे लगता है कि , एक जोखिम कारक के रूप में और एक सक्षमकर्ता के रूप में। पिछले सप्ताह के दो अन्य लेखों ने मुझे इस बारे में सोचने पर मजबूर किया। सेमाफोर के पहले व्यक्ति ने अपनी नई पेशकश पेश की: । माइक्रोसॉफ्ट और ओपनएआई टूल का उपयोग करते हुए, सिग्नल डिजिटल बदलाव और एआई चुनौतियों के अनुरूप वैश्विक समाचारों पर विविध अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। सेमाफ़ोर के प्रौद्योगिकी संपादक रीड अल्बर्गोटी ने : एआई हमें पत्रकारिता की गुणवत्ता में वापस लाने के लिए है सेमाफोर के सिग्नल लिखा “यह उस बदलाव का एक बेहतरीन उदाहरण है जो हो रहा है। सोशल मीडिया का आगमन मीडिया संगठनों के लिए एक कमज़ोर शक्ति थी। दूसरी ओर, AI एक मजबूत तकनीक है। सोशल मीडिया ने कुछ पत्रकारों को स्टार बना दिया और लगभग हर प्रमुख प्रकाशन के लिए ट्रैफिक नंबरों में मदद की। लेकिन लक्षित विज्ञापन व्यवसाय, सोशल मीडिया द्वारा संचालित, ने उच्च-गुणवत्ता वाले प्रकाशनों से पैसा छीन लिया, और ट्रैफ़िक केवल एक खोखला वादा था। जब लोग एआई और समाचार के बारे में सोचते हैं, तो पहली बात जो दिमाग में आती है वह है पत्रकारों की जगह बॉट्स द्वारा लेना। जबकि सीएनईटी और स्पोर्ट्स इलस्ट्रेटेड जैसे मुट्ठी भर आउटलेट इसे आज़माने के लिए प्रलोभित हुए हैं, लेकिन ये उदाहरण केवल विसंगतियाँ हैं। एआई-जनित सामग्री कमोबेश स्पैम है, जो पत्रकारिता का स्थान नहीं लेती है। यह उपभोक्ताओं को विश्वसनीय प्रकाशकों की ओर ले जाता है।" मैं इस बात से पूरी तरह सहमत हूं; एआई के युग में, ऐसी आवाज़ें/मीडिया होने से अधिक महत्वपूर्ण कुछ नहीं है जिन पर आप भरोसा करते हैं। और यहाँ पेशेवर पत्रकार आता है। जिम्मेदार पत्रकार. यह व्यक्ती कोन है? यह एक पेचीदा सवाल है क्योंकि एआई के संदर्भ में 'जिम्मेदार' एक मजाक बन जाता है। एआई के युग में, जिम्मेदार पत्रकारिता के गठन का प्रश्न नए आयाम प्राप्त कर रहा है। उदाहरण के लिए, पिछले सप्ताह, लॉन्च किया गया था, एक चैटबॉट जिसे अस्पष्ट प्रतिक्रियाएँ प्रदान करके और "जिम्मेदार" होने के द्वारा गलत सूचना से बचने के लिए डिज़ाइन किया गया था। गुडी-2 एआई खतरनाक हो सकता है और इसका उपयोग उदाहरण के लिए के लिए किया जा सकता है, लेकिन पत्रकारिता के संदर्भ में, यह अद्भुत टूल का एक समूह प्रदान करता है जो रिपोर्टिंग, संपादन और सामग्री वितरण को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है। उदाहरण के लिए, यूके में जैसे स्वचालित तथ्य-जाँच प्लेटफ़ॉर्म सार्वजनिक चर्चा में किए गए दावों को तुरंत सत्यापित करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं, जिससे समाचार रिपोर्टिंग की सटीकता और विश्वसनीयता बढ़ती है। एआई द्वारा डेटा पत्रकारिता में भी क्रांति ला दी गई है, जैसे उपकरण पत्रकारों को व्यापक कोडिंग ज्ञान के बिना इंटरैक्टिव चार्ट और विज़ुअलाइज़ेशन बनाने की अनुमति देते हैं। इसके अलावा, वैयक्तिकृत लेख अनुशंसाओं के साथ न्यूयॉर्क टाइम्स के प्रयोग से पता चलता है कि कैसे एआई व्यक्तिगत पाठकों की रुचियों के अनुरूप सामग्री तैयार कर सकता है, जिससे संभावित रूप से जुड़ाव और सदस्यता दरें बढ़ सकती हैं। ऑडियो-जैकिंग फुल फैक्ट डेटारैपर पिछले सप्ताह, प्लेटफ़ॉर्मर वेब और पत्रकारिता के भविष्य पर भी था। विचार कर रहा “ ” जिस हद तक पत्रकारों को भविष्य के वेब में भूमिका निभानी है, यह एक ऐसी चीज़ है जिसे उन्हें अपने लिए आविष्कार करना होगा। आर्क सर्च, या पर्प्लेक्सिटी, या पो का उपयोग करें, और यह स्पष्ट है कि पत्रकारिता को बचाने के लिए कोई मंच नहीं आ रहा है। और ऐसे प्लेटफ़ॉर्मों की संख्या बढ़ती जा रही है जो इसे खत्म करने पर आमादा हैं। और यहां मैं फिर से सहमत हूं: कोई भी पत्रकारिता को बचाने के लिए नहीं आ रहा है, लेकिन एआई के साथ - जोखिम और सक्षमता के रूप में - पत्रकारिता अंततः अपने सार पर लौट सकती है। डिजिटल और एआई क्रांतियों के माध्यम से पत्रकारिता की यात्रा पर विचार करते हुए, यह स्पष्ट हो जाता है कि चुनौतियां प्रचुर हैं, लेकिन लोकतंत्र के स्तंभ के रूप में पत्रकारिता का सार बरकरार है। एआई को सोच-समझकर अपनाने से पत्रकारिता को अपने मूल मिशन पर लौटने की अनुमति मिलती है: सूचना देना, शिक्षित करना और जवाबदेह होने की शक्ति रखना - जिम्मेदारी निभाना - जिससे यह सुनिश्चित होता है कि यह तेजी से जटिल होती दुनिया में एक विश्वसनीय मार्गदर्शक के रूप में फलता-फूलता रहे। सामान्य संदिग्धों से समाचार © वेसुवियस और पोम्पेई एआई का उपयोग करते हुए, तीन छात्रों ने 79 ईस्वी में पढ़ा और $700,000 जीते। पोम्पेई में दफन किए गए 2,000 से अधिक ग्रीक अक्षरों को रोबोक्स गेम कंपनी ने 16 भाषाओं में एआई-संचालित रीयल-टाइम चैट अनुवाद । पेश किया सैम ऑल्टमैन सैम ऑल्टमैन वैश्विक एआई चिप उत्पादन विस्तार के लिए चाहते हैं। (यह बहुत ज्यादा है…)। गैरी मार्कस बताते हैं कि क्यों दुनिया को 'नहीं' कहना चाहिए (यह इतने अधिक नहीं हैं...) $5-7 ट्रिलियन 7 कारण इस बीच OpenAI ओपनएआई ने सबसे तेजी से बढ़ती तकनीकी कंपनियों में से एक बनकर वार्षिक राजस्व हासिल किया है। 2 अरब डॉलर का OpenAI विविध कार्यों को स्वचालित करने के लिए पर काम कर रहा है। दो AI एजेंटों माइक्रोसॉफ्ट माइक्रोसॉफ्ट और दुनिया भर के हालिया शोध का सारांश जो हमें एआई के साथ काम का एक नया और बेहतर भविष्य बनाने में मदद कर सकता है। NVIDIA एनवीडिया उत्पादन शुरू करना चाहता है एआई कंपनियों के लिए वैयक्तिकृत चिप्स का गूगल गूगल ने बार्ड का जेमिनी कर दिया। के बारे में एथन मॉलिक पढ़ें। नाम बदलकर मिश्रित शक्तियों और कमजोरियों कुछ एनवीडिया, ओपनएआई, माइक्रोसॉफ्ट और लगभग 200 अन्य कंपनियां जेनरेटिव एआई के सुरक्षित विकास और तैनाती का समर्थन करने के लिए यूएस एआई सेफ्टी इंस्टीट्यूट कंसोर्टियम (एआईएसआईसी) । में शामिल हुईं आपकी सुविधा के लिए वर्गीकृत नवीनतम शोध पत्र बड़े भाषा मॉडल और उनका संवर्द्धन : दर्शाता है कि कैसे एलएलएम में एजेंटों की संख्या बढ़ने से नमूना-और-मतदान पद्धति के माध्यम से प्रदर्शन में वृद्धि होती है। आपको केवल अधिक एजेंटों की आवश्यकता है अख़बार पढ़ना : डोमेन और कार्य-विशिष्ट व्यवहार के लिए कस्टम इनपुट टैग का उपयोग करके सामान्य प्रयोजन एलएलएम को विशेष डोमेन में अनुकूलित करता है। टैग-एलएलएम अख़बार पढ़ना : एलएलएम के लिए 1-बिट पोस्ट-ट्रेनिंग क्वांटाइजेशन दृष्टिकोण पेश करता है, जो अल्ट्रा-लो बिट-विड्थ के तहत उच्च प्रदर्शन को बनाए रखता है। बीआईएलएलएम अख़बार पढ़ना : ऑनलाइन फीडबैक के माध्यम से मॉडल संरेखण को बढ़ाता है, अन्वेषण और प्रदर्शन में सुधार करता है। ऑनलाइन एआई फीडबैक से प्रत्यक्ष भाषा मॉडल संरेखण अख़बार पढ़ना : हेजहोग प्रस्तुत करता है, एक सीखने योग्य रैखिक ध्यान तंत्र जो ट्रांसफॉर्मर में सॉफ्टमैक्स ध्यान की नकल करता है। हेजहोग और साही अख़बार पढ़ना : रोबोटिक्स और हेल्थकेयर जैसे डोमेन के लिए एक उपन्यास एआई फ्रेमवर्क का प्रस्ताव करता है, जो विज़ुअल ऑटोएन्कोडर्स, भाषा मॉडलिंग और एक्शन भविष्यवाणी को एकीकृत करता है। एक इंटरएक्टिव एजेंट फाउंडेशन मॉडल अख़बार पढ़ना : खुली भाषा मॉडल में गणितीय तर्क की सीमाओं को आगे बढ़ाता है। DeepSeekMath अख़बार पढ़ना : एलएलएम को जटिल समस्या-समाधान के लिए तर्क संरचनाओं को स्वयं-लिखने में सक्षम बनाता है। आत्म-खोज अख़बार पढ़ना : ट्रांसफार्मर मॉडल के विरुद्ध राज्य-अंतरिक्ष मॉडल की संदर्भ-आधारित सीखने की क्षमताओं की तुलना करता है। क्या मांबा सीख सकती है कि कैसे सीखना है? अख़बार पढ़ना : एलएलएम के डाउनस्ट्रीम प्रदर्शन पर प्रीट्रेनिंग डेटा आकार और प्रकार के प्रभाव की जांच करता है। बड़े भाषा मॉडल के डाउनस्ट्रीम कार्य प्रदर्शन के लिए स्केलिंग कानून अख़बार पढ़ना : मोबाइल उपकरणों के लिए छोटे भाषा मॉडल को अनुकूलित करने का अध्ययन। छोटे भाषा मॉडल के लिए अनुकूलन और वास्तुकला पर पुनर्विचार अख़बार पढ़ना : एलएलएम अनुमान दक्षता में सुधार के लिए एक विधि के रूप में गहराई से छंटनी का पता लगाता है। संक्षिप्त एलएलएएमए अख़बार पढ़ना मल्टीमॉडल और विजन-लैंग्वेज मॉडल : सीएलआईपी के अव्यक्त स्थान का लाभ उठाकर वैयक्तिकृत टेक्स्ट-टू-इमेज पीढ़ी प्राप्त करता है। λ-ईक्लिप्स अख़बार पढ़ना : मॉडल प्रदर्शन और प्रशिक्षण दक्षता पर ध्यान केंद्रित करते हुए मल्टी-मोडैलिटी बड़े भाषा मॉडल की एक उन्नत श्रृंखला का प्रस्ताव करता है। SPHINX-X अख़बार पढ़ना : बेहतर अर्थ समझ और अभिव्यक्ति के लिए मल्टीमॉडल फाउंडेशन भाषा मॉडल में पाठ और भाषण को एकीकृत करता है। स्पिरिट-एलएम अख़बार पढ़ना : उन्नत मल्टीमॉडल रीजनिंग के लिए विजन एनकोडर के भीतर प्रश्न जागरूकता को एम्बेड करता है। मल्टीमॉडल रीजनिंग के लिए क्वेश्चन अवेयर विजन ट्रांसफार्मर अख़बार पढ़ना : छवि वर्गीकरण में महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्राप्त करते हुए, सीएलआईपी को 18 अरब मापदंडों तक बढ़ाता है। ईवीए-सीएलआईपी-18बी अख़बार पढ़ना रोबोटिक्स, ऑटोनॉमस सिस्टम और इंटरएक्टिव एजेंट : एलएलएम का उपयोग करके स्वायत्त वाहनों के लिए स्थानीय यातायात नियमों के अनुकूलन को सक्षम बनाता है। बड़े भाषा मॉडल नीति अनुकूलन के साथ हर जगह ड्राइविंग अख़बार पढ़ना : यह प्रदर्शित करता है कि ऑफ़लाइन अभिनेता-आलोचक सुदृढीकरण सीखने को प्रभावी ढंग से बड़े मॉडल तक बढ़ाया जा सकता है। ऑफ़लाइन अभिनेता-आलोचक सुदृढीकरण सीखने को बड़े मॉडल तक बढ़ाया जा सकता है अख़बार पढ़ना वेब नेविगेशन, संवादी प्रणाली और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग : संवादी वेब नेविगेशन के लिए एक बेंचमार्क पेश करता है, जो नए वेब वातावरण के अनुकूल मॉडल की आवश्यकता पर प्रकाश डालता है। WebLINX अख़बार पढ़ना : गलतियों को प्रेरित करके और कार्य-विशिष्ट सिद्धांतों को निकालने के लिए उन पर विचार करके एलएलएम सीखने को बढ़ाता है। इन-संदर्भ सिद्धांत गलतियों से सीखना अख़बार पढ़ना : कोडकंपोज़ प्रस्तुत करता है, एक एआई-असिस्टेड कोड ऑथरिंग टूल जो सिंगल-लाइन और मल्टी-लाइन इनलाइन सुझाव प्रदान करता है। मल्टी-लाइन एआई-असिस्टेड कोड ऑथरिंग अख़बार पढ़ना समय श्रृंखला पूर्वानुमान, वस्तु पहचान, और अन्य नवाचार : मजबूत शून्य-शॉट सामान्यीकरण को प्रदर्शित करते हुए, अविभाज्य संभाव्य समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए एक आधार मॉडल प्रस्तुत करता है। लैग-लामा अख़बार पढ़ना : प्रसार मॉडल से उत्पन्न सिंथेटिक डेटासेट पर प्रशिक्षण द्वारा ऑब्जेक्ट डिटेक्शन को बढ़ाता है। इंस्टाजेन अख़बार पढ़ना : कुशल नमूने के लिए स्टोकेस्टिक प्रसार द्वारा परिभाषित वितरण को अनुकूलित करने वाला एक एल्गोरिदम प्रस्तुत करता है। अंतर्निहित प्रसार अख़बार पढ़ना : पिछले सक्रियणों को समेकित करके वीडियो समझ को बढ़ाने की एक विधि का प्रस्ताव करता है। मेमोरी समेकन लंबे-संदर्भ वीडियो समझ को सक्षम बनाता है अख़बार पढ़ना : स्पष्ट खोज एल्गोरिदम के बिना ग्रैंडमास्टर-स्तरीय शतरंज प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए एक ट्रांसफार्मर मॉडल को प्रशिक्षित करता है। बिना खोज के ग्रैंडमास्टर-स्तरीय शतरंज अख़बार पढ़ना कोड प्रतिनिधित्व और परिमाणीकरण तकनीकें : दो चरणों वाली प्रीट्रेनिंग योजना के साथ कोड प्रतिनिधित्व सीखने के लिए एक उन्नत मॉडल, कोडेजेज का परिचय दिया गया है। पैमाने पर कोड प्रतिनिधित्व सीखना अख़बार पढ़ना व्याख्यात्मकता और फाउंडेशन मॉडल : एलएलएम के आगमन के साथ व्याख्यात्मकता की भूमिका की जांच करता है, व्याख्यात्मकता में व्यापक दायरे की वकालत करता है। बड़े भाषा मॉडल के युग में व्याख्यात्मकता पर पुनर्विचार अख़बार पढ़ना अन्य समाचार पत्रों में ईयूवी के बाद सेमीकंडक्टर निर्माण में सबसे परिवर्तनकारी नवाचार के बारे में उत्सुक लोगों के लिए - द्वारा हाइब्रिड बॉन्डिंग सेमियानालिसिस विज़न प्रो में 40 घंटों के बाद मेरे सभी विचार प्रतीक्षा करें लेकिन क्यों द्वारा एक पेपर पर एक मज़ेदार टिप्पणी जिसमें दावा किया गया था कि एजीआई को हासिल किया गया था। एंथ्रोपिक (आयात एआई न्यूज़लेटर) से जैक क्लार्क द्वारा क्रिप्टो + एआई अनुप्रयोगों का वादा और चुनौतियां विटालिक ब्यूटिरिन द्वारा भी दिखाई देता है. यहाँ