2026 में एआई प्रचार से व्यावहारिकता की ओर स्थानांतरित हो गया

वर्षों तक बड़े भाषा मॉडल का पीछा करने के बाद, एआई उद्योग 2026 में एक रीसेट बटन दबा रहा है। बदलाव पहले से ही चल रहा है, क्रूर-बल स्केलिंग से दूर छोटे, अधिक व्यावहारिक सिस्टम की ओर बढ़ रहा है जो वास्तव में लोगों के काम करने के तरीके में एकीकृत होता है। विशेषज्ञ इसे उस वर्ष के रूप में देखते हैं जब एआई वास्तविक हो जाता है – जब प्रचार अंततः व्यावहारिकता को पूरा करता है और एआई को केवल प्रभावशाली बनाने के बजाय प्रयोग करने योग्य बनाने पर ध्यान केंद्रित किया जाता है।

यदि 2025 ने एआई उद्योग को वास्तविकता की जांच दी, तो 2026 वह समय है जब यह शांत होना शुरू हो जाएगा। अगले वर्ष आकार लेने वाला मेगाट्रेंड अब बड़े या स्मार्ट मॉडल बनाने के बारे में नहीं है – यह एआई को वास्तव में लोगों और व्यवसायों के लिए काम करने के बारे में है। शुद्ध स्केलिंग से हटकर व्यावहारिक तैनाती की ओर यह बदलाव उद्योग प्रगति के बारे में कैसे सोचता है, इसमें एक मौलिक रीसेट का प्रतिनिधित्व करता है।

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संख्याएँ कहानी बताती हैं। शोधकर्ताओं सहित इल्या सुतस्केवर ने स्वीकार किया है कि वर्तमान मॉडल स्थिर हैं और पूर्व-प्रशिक्षण परिणाम सपाट हैं, यह संकेत देता है कि समस्या पर अधिक गणना और डेटा फेंकने से इसमें कोई कमी नहीं आएगी। एआई एजेंट प्लेटफॉर्म वर्करा के सीईओ कियान कटानफोरोश कहते हैं, “मुझे लगता है कि अगले पांच वर्षों में सबसे अधिक संभावना है कि हम एक बेहतर आर्किटेक्चर ढूंढने जा रहे हैं जो ट्रांसफार्मर पर एक महत्वपूर्ण सुधार है।” “और यदि हम ऐसा नहीं करते हैं, तो हम मॉडलों में बहुत अधिक सुधार की उम्मीद नहीं कर सकते।”

यह उस समय की वापसी का प्रतीक है जिसे शोधकर्ता “अनुसंधान का युग” कहते हैं – एक ऐसी अवधि जो मौजूदा तरीकों के बजाय वास्तव में नए दृष्टिकोणों का आविष्कार करने की आवश्यकता से परिभाषित होती है। मेटा का पूर्व मुख्य एआई वैज्ञानिक यान लेकुन स्केलिंग पर अत्यधिक निर्भरता के ख़िलाफ़ बहस करते हुए, यह चेतावनी वर्षों से दी जा रही है। अब, व्यापक अनुसंधान समुदाय पकड़ बना रहा है।

व्यावहारिक परिणाम? छोटे भाषा मॉडल अचानक जीत रहे हैं। एटीएंडटी के मुख्य डेटा अधिकारी एंडी मार्कस ने टेकक्रंच को बताया कि “फाइन-ट्यून किए गए एसएलएम बड़ा चलन होगा और 2026 में परिपक्व एआई उद्यमों द्वारा उपयोग किया जाने वाला प्रमुख बन जाएगा, क्योंकि लागत और प्रदर्शन लाभ आउट-ऑफ-द-बॉक्स एलएलएम के उपयोग को बढ़ाएंगे।” कंपनियों को पसंद है मिस्ट्राल पहले ही प्रदर्शित कर दिया है कि छोटे मॉडल, जब ठीक से ठीक किए जाते हैं, तो लागत और विलंबता को कम करते हुए उद्यम अनुप्रयोगों के लिए सटीकता में बड़े सामान्यीकृत मॉडल से मेल खाते हैं। यह 2024 की कहानी से पूरी तरह उलट दर्शाता है जहां बड़ा हमेशा बेहतर होता था।

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छोटे मॉडलों से परे, विश्व मॉडल मुख्यधारा को अपनाने की दिशा में तेजी से बढ़ रहे हैं। LeCun ने हाल ही में पुष्टि की है कि उसका नया स्टार्टअप $5 बिलियन का मूल्यांकन चाह रहा है 3डी विश्व मॉडल बनाने के लिए जो एआई सिस्टम को यह समझने दें कि वस्तुएं कैसे चलती हैं और केवल पाठ की भविष्यवाणी करने के बजाय कैसे बातचीत करती हैं।