नवगठित ओएस टॉसियन इंस्टीट्यूट ने पहली एआई सिस्टम ‘कार्ल’ का अनावरण किया है, जिसने कड़ाई से डबल-ब्लाइंड पीयर-कंपल्सरी प्रक्रिया को पारित करने के लिए अकादमिक शोध पत्र बनाए हैं।
कार्ल के शोध पत्रों को इंटरनेशनल काउंसिल में लर्निंग प्रेजेंटेशन (ICLR) में छोटे पेपर ट्रैक में स्वीकार किया गया था। गंभीरता से, इन सबमिशन को न्यूनतम मानव भागीदारी के साथ उत्पन्न किया गया था, जो एआई-प्रोप्रिटरी विजय के लिए नए युग को ध्यान में रखते हुए था।
मिलिए कार्ल: ‘ऑटोमैटिक रिसर्च विजय .anic’
कार्ल एआई की भूमिका में एक कूद प्रस्तुत करता है, न केवल एक उपकरण, बल्कि अकादमिक अनुसंधान में एक सक्रिय भागीदार के रूप में। “स्वचालित अनुसंधान विजय। अंकन” के रूप में वर्णित, कार्ल आदर्श, परिकल्पना और शैक्षणिक कार्य का सही हवाला देते हुए प्राकृतिक भाषा मॉडल लागू करता है।
गंभीर रूप से, कार्ल केवल सेकंड में प्रकाशित पत्रों को पढ़ और समझ सकता है। मानव शोधकर्ताओं के विपरीत, यह लगातार काम करता है, इस प्रकार अनुसंधान चक्र को तेज करता है और प्रयोगात्मक लागत को कम करता है।
ऑट टोसेंस के अनुसार, कार्ल ने सफलतापूर्वक “उपन्यास, उपन्यास, डिजाइनिंग और प्रदर्शनों को प्रदर्शित किया और प्रदर्शन किया, और कई शैक्षिक पत्रों को लिखा, जो कार्यशाला में एक सहकर्मी समीक्षा पारित करते हैं।”
यह न केवल मानव अनुसंधान के पूरक के लिए एआई की संभावना को रेखांकित करता है, बल्कि कई मायनों में, गति और दक्षता में इसे पार करता है।
कार्ल एक सतर्क कार्यकर्ता है, लेकिन मानव भागीदारी अभी भी महत्वपूर्ण है
उच्च गुणवत्ता वाले शैक्षणिक कार्य का उत्पादन करने की कार्ल की क्षमता तीन-चरणीय प्रक्रिया पर की जाती है:
- विचारधारा और परिकल्पना का गठन: मौजूदा शोध का लाभ, CARL संभावित अनुसंधान दिशाओं को पहचानता है और परिकल्पना पैदा करता है। संबंधित साहित्य की इसकी गहरी दिशा उन्हें एआई के क्षेत्र में उपन्यास विचार बनाने की अनुमति देती है।
- प्रयोग: कार्ल कोड लिखता है, परिकल्पनाओं का परीक्षण करता है, और विस्तृत आंकड़ों के माध्यम से परिणामी डेटा की कल्पना करता है। इसका कठोर प्रदर्शन समय को कम करता है और बेकार कार्यों को कम करता है।
- प्रस्तुति: अंत में, CARL अपने निष्कर्षों को पॉलिश शैक्षिक पत्रों में समन्वयित करता है – डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और स्पष्ट रूप से स्पष्ट निष्कर्ष।
यद्यपि कार्ल की क्षमताएं इसे बहुत स्वतंत्र बनाती हैं, लेकिन इसके वर्कफ़्लो में ऐसे मुद्दे हैं जहां मानव भागीदारी को अभी भी गिनती, स्वरूपण और नैतिक मानकों की आवश्यकता है:
- ग्रीनलाइटिंग अनुसंधान उपाय: गिनती संसाधनों को खर्च करने के लिए, मानव समीक्षक कार्ल की प्रक्रिया के विशिष्ट चरण के दौरान “टर्न” या “स्टॉप” संकेतों की पेशकश करते हैं। यह मार्गदर्शन कार्ल को परियोजनाओं के माध्यम से अधिक प्रभावी ढंग से संचालित करता है लेकिन अनुसंधान विनिर्देशों को प्रभावित नहीं करता है।
- गिनती और स्वरूपण: ऑटो टोसेंस टीम यह सुनिश्चित करती है कि सभी संदर्भों को अकादमिक मानकों को पूरा करने के लिए ठीक से उद्धृत और स्वरूपित किया गया है। यह वर्तमान में एक मैनुअल कदम है, लेकिन शोध यह सुनिश्चित करता है कि इसकी रिहाई जगह की अपेक्षाओं के साथ है।
- पूर्व-एपीआई मॉडल में मदद: कार्ल कभी -कभी नए Openai और डीप डांडा अनुसंधान मॉडल पर निर्भर करता है जिसमें ऑटोमैटल एक्सेस Xacible API की कमी होती है। ऐसे मामलों में, मैनुअल इंटरवेंशन-ब्रिज द गैप्स-या कॉपी पी-पेस्टिंग आउटपुट। एपी टोसेंस को उम्मीद है कि एपीआई उपलब्ध होने पर भविष्य में इन कार्यों को पूरी तरह से स्वचालित किया जाएगा।
कार्ल के पहले पेपर के लिए, मानव टीम ने “संबंधित कार्य” खंड बनाने और भाषा में सुधार करने में भी मदद की। हालाँकि, ये कार्य बाद के सबमिशन से पहले लागू अपडेट के लिए अनावश्यक थे।
शैक्षणिक अखंडता के लिए सख्त सत्यापन प्रक्रिया
कोई भी शोध प्रस्तुत करने से पहले, ओएस टॉसियन टीम ने यह सुनिश्चित करने के लिए एक कठोर सत्यापन प्रक्रिया की कि कार्ल का काम शैक्षिक अखंडता के उच्चतम मानकों को पूरा करता है:
- प्रजनन क्षमता: कार्ल के कोड की प्रत्येक पंक्ति की समीक्षा की गई और प्रजनन क्षमता की पुष्टि करने के लिए प्रयोगों को बहाल किया गया। यह सुनिश्चित करता है कि निष्कर्षों को सूचीबद्ध किया गया है। जानिक मान्य है और संयोग से असंगतता नहीं है।
- मौलिकता सत्यापन: कार टोसेंस कार्ल के विचारों के क्षेत्र में नए योगदान थे और यह सुनिश्चित करने के लिए एक विस्तृत नवाचार का मूल्यांकन किया कि मौजूदा प्रकाशनों के संस्करण नहीं।
- बाहरी विश्वास: एमआईटी, स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी और यूसी बर्कले जैसे प्रमुख शैक्षणिक संस्थानों के शोधकर्ताओं के साथ जुड़ा हुआ हैकथॉन – स्वतंत्र रूप से कार्ल के शोध का परीक्षण किया। शैक्षणिक मानकों के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए आगे की चोरी और प्रशंसापत्र की जांच की गई।
निर्विवाद संभावना, लेकिन बड़े सवाल उठाता है
एक ICLR के रूप में एक सम्मानित कार्यशाला में स्वीकृति प्राप्त करना एक महत्वपूर्ण लक्ष्य है, लेकिन OS Tosense इस स्थलों को पहचानते हैं। कार्ल की सफलता शैक्षिक सेटिंग्स में एआई की भूमिका के बारे में प्रमुख दार्शनिक और तर्कसंगत सवाल उठाती है।
“हम मानते हैं कि कानूनी परिणामों को पब्लिक जुनवेलेज बेस में जोड़ा जाना चाहिए, भले ही वे जहां उत्पन्न हुए हों।” “यदि अनुसंधान अकादमिक समुदाय द्वारा निर्धारित दुश्मन को पूरा करता है। क्या स्वत: अयोग्यता का नेतृत्व नहीं करेगा – कौन – या क्या बनाया – या क्या बनाया।”
“फिर भी, हम यह भी मानते हैं कि पारदर्शी चौकी के लिए उपयुक्त गुणों की आवश्यकता होती है, और यह कि एआई सिस्टम द्वारा पूरी तरह से उत्पादित मनुष्यों द्वारा उत्पादित किया जाना चाहिए।”
कार्ल जैसे स्वायत्त एआई शोधकर्ताओं के नवाचार को देखते हुए, सम्मेलन आयोजकों को नए गाइड स्थापित करने के लिए समय की आवश्यकता हो सकती है जो इस उभरते पैटर्न पर विचार करते हैं, विशेष रूप से निष्पक्ष मूल्यांकन और बौद्धिक अटेंशन मानकों को सुनिश्चित करने के लिए। जबकि यह ढांचा अनावश्यक विवाद को रोकने के लिए बनाया जा रहा है, ओएस टोसेंसन ने आईसीएलआर कार्यशाला से कार्ल के कागजात को वापस ले लिया है।
आगे बढ़ते हुए, ऑट टोसन का उद्देश्य इन विकसित मानकों को आकार देने में योगदान करना है। कंपनी स्वायत्त अनुसंधान प्रणालियों से अनुसंधान अभ्यावेदन को समायोजित करने के लिए न्यूरिप्स 2025 को समर्पित एक कार्यशाला का प्रस्ताव करने का इरादा रखती है।
जैसा कि एआई-जनित शोध से आसपास की कहानी का पता चलता है, यह स्पष्ट है कि कार्ल जैसी प्रणालियां न केवल उपकरणों की तलाश में बल्कि जुनवेलेज की तलाश में सहयोगी हैं। लेकिन जैसे -जैसे ये सिस्टम विशिष्ट सीमाओं से अधिक होते हैं, अखंडता, पारदर्शिता और उचित अटेंशन की रक्षा करते समय अकादमिक समुदाय को इन नए पैटर्न को पूरी तरह से स्वीकार करने के लिए अनुकूल होना चाहिए।
(रोहित टंडन द्वारा फोटो)
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