ओडिसी ने विश्व मॉडल को आगे बढ़ाने के लिए 1.45 अरब डॉलर के मूल्यांकन पर 310 मिलियन डॉलर की श्रृंखला बी जुटाई

अगली पीढ़ी की कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दौड़ बढ़ती जा रही है और यह भाषा से परे जा रही है। ओडिसी, एक पालो अल्टो-आधारित एआई अनुसंधान प्रयोगशाला जो विश्व मॉडल पर केंद्रित है, ने 310 मिलियन डॉलर की श्रृंखला बी फंडिंग जुटाई है जो 1.45 अरब डॉलर के मूल्यांकन पर है। इस दौर का नेतृत्व नेचुरल कैपिटल ने किया और इसमें अमेज़ॅन, एएमडी वेंचर्स, जीवी, ईक्यूटी, इन-क्यू-टेल (आईक्यूटी), और कई मौजूदा निवेशकों की भागीदारी शामिल थी, जो कंपनी को एआई सिस्टम का पीछा करने वाले सबसे अधिक वित्त पोषित स्टार्टअप्स में से एक बनाती है जो भौतिक दुनिया को समझने और अनुकरण करने में सक्षम हैं।

ओडिसी की स्थापना स्व-ड्राइविंग प्रौद्योगिकी के दिग्गज ओलिवर कैमरून और जेफ हॉक ने की थी, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल विकसित कर रही है जो कारण, भौतिकी और पर्यावरण गतिविधियों को सीखने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, न कि केवल भाषा पीढ़ी पर ध्यान केंद्रित करते हैं। कंपनी का मानना है कि ये प्रणाली अंततः रोबोटिक्स, गेमिंग, विज्ञान, स्वास्थ्य सेवा, शिक्षा, रक्षा और अन्य उद्योगों में सफलता का कारण बन सकती हैं।

विश्व मॉडल पर बढ़ती दांव

जबकि बड़े भाषा मॉडल पिछले कई वर्षों में एआई चर्चा को-dominate कर रहे हैं, कई शोधकर्ता विश्व मॉडल को एक महत्वपूर्ण अगले चरण के रूप में देखते हैं। भाषा मॉडल के विपरीत, जो मुख्य रूप से शब्दों की भविष्यवाणी करते हैं, विश्व मॉडल समय के साथ पर्यावरण के विकास और वस्तुओं के एक दूसरे के साथ परस्पर क्रिया की भविष्यवाणी करने का प्रयास करते हैं।

यह दृष्टिकोण ने उद्योग के कुछ सबसे प्रभावशाली आंकड़ों से बढ़ती ध्यान आकर्षित किया है। गूगल डीपमाइंड और वेमो से लेकर उभरते स्टार्टअप्स तक की कंपनियों और अनुसंधान समूहों ने हाल ही में विश्व-मॉडल अनुसंधान में भारी निवेश किया है, जो भविष्य के एआई सिस्टम के लिए भौतिक दुनिया की गहरी समझ की आवश्यकता के व्यापक विश्वास को दर्शाता है।

ओडिसी के नेतृत्व का तर्क है कि भाषा अकेले वास्तविकता के कई पहलुओं को पकड़ नहीं सकती, जिनमें भौतिक गतिविधियां, मानव व्यवहार, शरीर की भाषा और कारण और प्रभाव संबंध शामिल हैं। कंपनी विश्व मॉडल को एक नए प्रकार के फाउंडेशन मॉडल के रूप में देखती है जो वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों की एक बहुत व्यापक श्रृंखला का समर्थन करने में सक्षम है।

एडब्ल्यूएस ओडिसी का पसंदीदा क्लाउड भागीदार बन जाता है

वित्तपोषण की घोषणा के साथ, ओडिसी ने अमेज़ॅन वेब सेवाओं के साथ एक रणनीतिक साझेदारी का खुलासा किया। एएमडब्ल्यूएस ओडिसी का पसंदीदा क्लाउड प्रदाता बन जाएगा, और ओडिसी अन्य हार्डवेयर के साथ एएमडब्ल्यूएस ट्रेनियम चिप्स को तैनात करने की योजना बना रही है ताकि इसके बढ़ते मॉडलों को प्रशिक्षित और चलाया जा सके।

साझेदारी एआई उद्योग के भीतर एक उभरते हुए मैदान को उजागर करती है। एआई कंप्यूट की मांग बढ़ने के साथ, क्लाउड प्रदाता और चिप निर्माता निविडिया के प्रमुख जीपीयू पारिस्थितिकी तंत्र के लिए विकल्प प्रदान करने के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं। अमेज़ॅन के लिए, ओडिसी एक उच्च-प्रोफ़ाइल ग्राहक का प्रतिनिधित्व करता है जो ट्रेनियम हार्डवेयर का परीक्षण कर सकता है जो वर्तमान में विकसित किए जा रहे सबसे गणनात्मक रूप से गहन एआई कार्यभार पर।

विश्व मॉडल को विशाल गणनात्मक संसाधनों की आवश्यकता होती है क्योंकि उन्हें संगत, इंटरैक्टिव सिमुलेशन का उत्पादन करना चाहिए जबकि भौतिक कानूनों और दीर्घकालिक पर्यावरण गतिविधियों की समझ बनाए रखना चाहिए। इन प्रणालियों को कुशलता से प्रशिक्षित करने की क्षमता एक बड़ा प्रतिस्पर्धी लाभ बन सकती है क्योंकि क्षेत्र परिपक्व हो जाता है।

विश्व मॉडल के लिए “जीपीटी-3 पल” की ओर निर्माण

ओडिसी ने पिछले तीन वर्षों में बढ़ती जटिलता के साथ विश्व-मॉडल प्रणालियों का विकास किया है। कंपनी के अनुसार, प्रत्येक पsecutive रिलीज़ ने एआई-जनित सिमुलेशन की क्षमताओं का विस्तार किया है।

इसका ओडिसी -2 मॉडल भौतिक यथार्थवाद और पर्यावरण संगतता में सुधार पर केंद्रित था। ओडिसी -2 मैक्स ने भौतिकी आधारित सिमुलेशन और वास्तविक समय की इंटरैक्टिविटी में आगे बढ़कर वातावरण बनाने का लक्ष्य रखा जो वास्तविक दुनिया की तरह व्यवहार करते हैं, न कि केवल दृश्य रूप से आश्वस्त करने वाला वीडियो उत्पन्न करते हैं।

कंपनी ने कई उल्लेखनीय अनुसंधान परियोजनाओं की भी शुरुआत की है। स्टारचाइल्ड -1 ने विश्व मॉडलिंग में बहुमोडल क्षमताओं को लाया जो दृश्य और ऑडियो समझ को जोड़ती है। अगोरा-1 ने कई मानवों और एआई एजेंटों को एक साझा सिम्युलेटेड वातावरण में वास्तविक समय में इंटरैक्ट करने की अनुमति दी। प्रोल ने प्रदर्शित किया कि विश्व मॉडल कैसे सक्रिय अन्वेषण के माध्यम से सुधार कर सकते हैं, जिससे एआई प्रणालियों को अपने अनुभवों और विफलताओं से सीखने की अनुमति मिलती है।

एक साथ, ये परियोजनाएं ओडिसी के प्रयास का प्रतिनिधित्व करती हैं जो स्थिर एआई पीढ़ी से परे जाने के लिए हैं और गतिशील पर्यावरणों को समझने और बातचीत करने में सक्षम प्रणालियों को विकसित करने के लिए हैं।

ओडिसी के नेतृत्व का मानना है कि क्षेत्र एक बड़े बदलाव के बिंदु की ओर बढ़ रहा है, जो उस पल के समान है जब जीपीटी-3 ने बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल की क्षमता का प्रदर्शन किया। नई फंडिंग का उद्देश्य उस लक्ष्य का पीछा करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे, कंप्यूट संसाधनों और अनुसंधान क्षमता प्रदान करना है।

विश्व मॉडल के भविष्य के निहितार्थ

यदि विश्व मॉडल में सुधार जारी रहता है, तो उनका प्रभाव आज के एआई चैटबॉट और सामग्री पीढ़ी प्रणाली से परे जा सकता है। सबसे तुरंत अनुप्रयोगों में से एक रोबोटिक्स में हो सकता है, जहां मशीनों को भौतिक वातावरण, परिणामों की भविष्यवाणी करने और वास्तविक समय में बदलती स्थितियों के अनुकूल होने की आवश्यकता होती है। वास्तविक दुनिया में महंगे परीक्षण पर निर्भर रहने के बजाय, भविष्य के रोबोट को अत्यधिक यथार्थवादी सिमुलेशन के भीतर व्यापक रूप से प्रशिक्षित किया जा सकता है trước उन्हें तैनात किया जाता है।

प्रौद्योगिकी जटिल प्रणालियों के मॉडलिंग पर निर्भर उद्योगों को भी फिर से आकार दे सकती है। स्वास्थ्य सेवा में, शोधकर्ता रोग प्रगति या उपचार रणनीतियों का परीक्षण करने के लिए विश्व मॉडल का उपयोग कर सकते हैं। वैज्ञानिक अनुसंधान में, वे रासायनिक प्रतिक्रियाओं, जलवायु प्रणालियों या जैविक प्रक्रियाओं का मॉडल बनाने में मदद कर सकते हैं जो सीधे अध्ययन करना मुश्किल, महंगा या समय लेने वाला है। स्वायत्त वाहन, लॉजिस्टिक नेटवर्क और औद्योगिक स्वचालन प्रणाली भी भविष्यवाणी कर सकती हैं कि वास्तविक दुनिया के वातावरण कैसे समय के साथ विकसित होंगे।

गेमिंग एक और क्षेत्र है जहां विश्व मॉडल एक महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकते हैं। मैनुअल रूप से बनाए गए वातावरण और स्क्रिप्टेड इंटरैक्शन पर निर्भर रहने के बजाय, भविष्य के खेल एआई-जनित दुनिया की सुविधा दे सकते हैं जो गतिशील रूप से विकसित होते हैं और खिलाड़ी के व्यवहार के प्रति बुद्धिमानी से प्रतिक्रिया करते हैं। इसी तरह की क्षमताएं अंततः विमानन, रक्षा, आपातकालीन प्रतिक्रिया और शिक्षा जैसे क्षेत्रों में प्रशिक्षण सिमुलेशन के लिए उपयोग की जा सकती हैं।

उम्मीद के बावजूद, महत्वपूर्ण तकनीकी चुनौतियां बनी हुई हैं। जटिल भौतिक दुनिया की जटिलता को सटीक रूप से प्रतिबिंबित करने वाले सिमुलेशन बनाने के लिए विशाल गणनात्मक संसाधनों, विशाल प्रशिक्षण डेटा और तर्क और दीर्घकालिक भविष्यवाणी में प्रगति की आवश्यकता है। चाहे विश्व मॉडल अंततः भविष्य के एआई सिस्टम की एक आधारशिला परत बन जाएं, यह एक खुला प्रश्न बना हुआ है, लेकिन क्षेत्र भर में बढ़ता निवेश सुझाव देता है कि कई शोधकर्ता उन्हें भाषा मॉडल के परे सबसे महत्वपूर्ण मोर्चों में से एक के रूप में देखते हैं। यदि विश्व मॉडल में सुधार जारी रहता है, तो उनका प्रभाव वास्तविक दुनिया की समझ और अनुकरण की क्षमता में सुधार के माध्यम से व्यापक हो सकता है, जो रोबोटिक्स, स्वास्थ्य सेवा और वैज्ञानिक अनुसंधान सहित विभिन्न क्षेत्रों में नए अनुप्रयोगों और अवसरों को खोलता है। विश्व मॉडल की क्षमता वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों को सिम्युलेट करने और भविष्यवाणी करने के लिए, जटिल प्रणालियों को मॉडल करने और जोखिमों और परिणामों का विश्लेषण करने में मदद कर सकती है, जो निर्णय लेने और समस्या समाधान में क्रांति ला सकती है। हालांकि, विश्व मॉडल के विकास और उपयोग के लिए कई चुनौतियों और जोखिमों का सामना करना पड़ता है, जिसमें डेटा गोपनीयता और सुरक्षा से संबंधित चिंताएं, नैतिक और नैतिक मुद्दे, और संभावित दुरुपयोग शामिल हैं। इसलिए, विश्व मॉडल के निरंतर विकास और उन्नति के लिए एक सावधान और जिम्मेदार दृष्टिकोण की आवश्यकता है। फ training data, और advances in reasoning and long-term prediction. Whether world models ultimately become a foundational layer of future AI systems remains an open question, but growing investment across the sector suggests that many researchers view them as one of the most important frontiers beyond language models.