ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਕਲੌਡ ਓਪਸ 5.5 'ਤੇ ਚੱਲ ਰਹੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੇ ਕਮਰੇ-ਤਾਪਮਾਨ ਦੇ ਐਂਟੀਫੈਰੋਮੈਗਨੈਟਿਕ ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰਾਂ ਲਈ ਦੋ ਉਮੀਦਵਾਰ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਮੈਗਨੇਟ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਜੋ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਮੈਮੋਰੀ ਲਈ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕਾਂ ਵਜੋਂ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਪਿੱਛਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਖੋਜਕਰਤਾ ਗੇਬੀ ਜੈਫ ਦੁਆਰਾ ਵੈਲਜ਼ ਏਆਈ ਖੋਜ ਬਲੌਗ 'ਤੇ 4 ਅਕਤੂਬਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਖੋਜਾਂ, 1999 ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਾਣੀ ਜਾਂਦੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕੀਤੀ ਗਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ।

ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟਿਕ AI ਬਾਰੇ ਜੋ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਸ ਨਾਲੋਂ ਕੰਮ ਦੋ ਖਾਸ ਮਿਸ਼ਰਣਾਂ ਲਈ ਘੱਟ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ: ਭਾਸ਼ਾ-ਮਾਡਲ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਟੀਮ, ਸਹੀ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਟੂਲ ਦਿੱਤੇ ਗਏ, ਇੱਕ ਸਮੱਗਰੀ ਖੋਜ ਨੂੰ ਚਲਾਇਆ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੀਨਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲੈਬ 'ਤੇ ਕਬਜ਼ਾ ਕਰੇਗੀ। ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਗਣਨਾਵਾਂ, ਕੋਡ ਅਤੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੂਚੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਅਤੇ ਪੋਸਟ ਨੇ ਹੈਕਰ ਨਿਊਜ਼ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ, ਜਿੱਥੇ ਇਸ ਨੇ ਘੰਟਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ 200 ਤੋਂ ਵੱਧ ਅੰਕ ਇਕੱਠੇ ਕੀਤੇ। AI ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਨ ਲਈ, ਸਾਡੇ AI ਖੋਜ ਕਵਰੇਜ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ।

ਐਂਟੀਫੈਰੋਮੈਗਨੈਟਿਕ ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਔਖਾ ਕਿਉਂ ਹੈ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਚੁੰਬਕ ਫੇਰੋਮੈਗਨੇਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ: ਪਰਮਾਣੂ ਚੁੰਬਕੀ ਪਲ ਸਾਰੇ ਇੱਕੋ ਦਿਸ਼ਾ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਕੱਠੇ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਇੱਕ ਫਰਿੱਜ ਚੁੰਬਕ ਚਿਪਕਦਾ ਹੈ। Antiferromagnets ਉਲਟ ਹਨ. ਗੁਆਂਢੀ ਪਰਮਾਣੂ ਪਲ ਉਲਟ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਾਹਰ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਾਹਰੋਂ ਕੋਈ ਸ਼ੁੱਧ ਚੁੰਬਕੀਕਰਨ ਨਹੀਂ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਹਨਾਂ ਦੋ ਅਤਿਅੰਤਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਤੀਬਰ ਖੋਜ ਯਤਨ ਦਾ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਹੈ: ਉਹ ਸਮੱਗਰੀ ਜੋ ਇੱਕ ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ ਦੇ ਸਪਿਨ-ਛਾਂਟਣ ਵਾਲੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਐਂਟੀਫੈਰੋਮੈਗਨੇਟ ਦੇ ਰੱਦੀਕਰਨ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ। ਸਪਿੰਟ੍ਰੋਨਿਕਸ ਵਿੱਚ, ਹਾਰਡ ਡਰਾਈਵ ਰੀਡ ਹੈਡਸ ਅਤੇ MRAM ਮੈਮੋਰੀ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਲੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰੋਨ ਚਾਰਜ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨ ਸਪਿਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਟੋਰ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਸਪਿੰਟ੍ਰੋਨਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਪਿੱਨ ਸਥਿਤੀ ਦੁਆਰਾ ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨਾਂ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਐਂਟੀਫੈਰੋਮੈਗਨੈਟਿਕ ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ-ਜ਼ੀਰੋ ਅਵਾਰਾ ਚੁੰਬਕੀ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਰਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਮੈਮੋਰੀ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗੁਆਂਢੀਆਂ ਵਿੱਚ ਦਖਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸੰਘਣੇ ਪੈਕ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਸੰਪਤੀਆਂ ਦੇ ਇਸ ਸੁਮੇਲ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਅਨੁਭਵੀ-ਭਾਰੀ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੁਆਰਾ ਅੱਗੇ ਵਧਿਆ ਹੈ। Vals AI ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਘੋਸ਼ਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ ਦੋ ਉਮੀਦਵਾਰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਗਣਨਾਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਕਮਰੇ ਦੇ ਤਾਪਮਾਨ 'ਤੇ ਸਪਿੱਨ ਦੁਆਰਾ ਇਲੈਕਟ੍ਰੌਨਾਂ ਦੀ ਛਾਂਟੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਜ਼ੀਰੋ ਸ਼ੁੱਧ ਚੁੰਬਕੀਕਰਣ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਏਜੰਟ ਟੀਮ ਨੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕੀਤਾ

Vals AI ਪੋਸਟ ਖੋਜਕਰਤਾ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ ਓਪਸ 5.5 ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗ ਦੇ ਉਤਪਾਦ ਵਜੋਂ ਖੋਜ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਉਮੀਦਵਾਰ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਮਿਸ਼ਰਣ ਸੀ ਜੋ ਏਜੰਟ ਟੀਮ ਨੇ ਸਕ੍ਰੈਚ, ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਢਾਂਚੇ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਚੁੰਬਕੀ ਅਤੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਗਣਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਦੂਸਰਾ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ 1999 ਵਿੱਚ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ ਸਾਮੱਗਰੀ ਸੀ, ਸਾਹਿਤ ਵਿੱਚ ਚੁੱਪ-ਚਾਪ ਬੈਠਾ, ਜਿਸ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਕਮਰੇ ਦੇ ਤਾਪਮਾਨ 'ਤੇ ਐਂਟੀਫੈਰੋਮੈਗਨੈਟਿਕ ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਿੰਗ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ।

ਉਹ ਦੂਜੀ ਖੋਜ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਵਰਤੀ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ: ਸੰਚਿਤ ਸਾਹਿਤ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਸਰਫੇਸਿੰਗ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਮਾਹਰਾਂ ਨੇ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਬਣਾਏ, ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਿੱਚ ਦਹਾਕਿਆਂ ਦੇ ਸੰਘਣੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਰੀਡਿੰਗ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਸਮੱਸਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਉਮੀਦਵਾਰ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਪੁਰਾਣੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੀ ਮੁੜ-ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਕਿਸਮ ਦੀ ਘੱਟ ਕੀਮਤ ਵਾਲੀ, ਉੱਚ-ਲੀਵਰੇਜ ਖੋਜ ਹੈ ਜਿਸ ਲਈ ਏਜੰਟ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਵਰਕਫਲੋ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ।

ਰਿਲੀਜ਼ ਦੀ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਹੈ. Vals AI ਨੇ ਪੂਰੀ ਗਣਨਾਵਾਂ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਕੋਡ, ਅਤੇ ਜਾਣੀਆਂ-ਪਛਾਣੀਆਂ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ, ਭਰੋਸੇ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜਾਂਚ ਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦਿੱਤਾ। AI-ਲਈ-ਵਿਗਿਆਨ ਘੋਸ਼ਣਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲੇਪਣ ਦਾ ਉਹ ਪੱਧਰ ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਦਾਅਵੇ ਨੂੰ ਜਾਂਚਣ, ਦੁਬਾਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਜਾਂ ਖੰਡਨ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ, ਅਜੇ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ

ਨਾਜ਼ੁਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਗਣਨਾਤਮਕ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਹਨ। ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਸਿਧਾਂਤਕ ਗਣਨਾਵਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਨਾ ਕਿ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਵਿੱਚ ਉਗਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਕ੍ਰਿਸਟਲਾਂ ਤੋਂ। Vals AI ਪੋਸਟ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫਰੇਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਸਹੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ ਅਸਲੀਅਤ ਤੋਂ ਵੱਖ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੁੰਬਕੀ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ ਜਿੱਥੇ ਸੂਖਮ ਐਕਸਚੇਂਜ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਸੰਰਚਨਾਤਮਕ ਵੇਰਵਿਆਂ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਅਤੇ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੇ ਵਿਚਕਾਰਲਾ ਪਾੜਾ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਗਣਨਾਤਮਕ ਸਮੱਗਰੀ ਖੋਜਾਂ ਰੁਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਉਮੀਦਵਾਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਮਰੇ-ਤਾਪਮਾਨ ਐਂਟੀਫੈਰੋਮੈਗਨੈਟਿਕ ਸੈਮੀਕੰਡਕਟਰ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ, ਢਾਂਚਾਗਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਅਤੇ ਚੁੰਬਕੀ ਮਾਪ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਹ ਕੰਮ ਜੋ ਏਜੰਟ ਟੀਮਾਂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ। ਜੇਕਰ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਸਮੂਹ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਨਤੀਜਾ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਠੋਸ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੋਵੇਗਾ; ਜੇਕਰ ਉਹ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਮਝਾਏਗੀ।

ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਕਿ AI ਖੋਜ ਕਿੱਥੇ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ

ਇਹ ਐਪੀਸੋਡ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਬਣਤਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਖੋਜ ਤੱਕ, ਅਸਲ ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸਰਹੱਦੀ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਵਧ ਰਹੇ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਜੋ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਹ ਹੈ ਏਜੰਟਿਕ ਫਰੇਮਿੰਗ: ਇੱਕ ਇੱਕਲੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਤਾਲਮੇਲ ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਿਸ਼ਰਣਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ, ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਦੁਹਰਾਓ ਖੋਜ ਵਰਕਫਲੋ ਚਲਾਇਆ।

ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾਵਾਂ ਲਈ ਜੋ ਇਹ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਏਜੰਟ ਏਆਈ ਖੋਜ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਥੇ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਮਗਰੀ ਸਕ੍ਰੀਨ ਜਿਸ ਲਈ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਮਰਪਿਤ ਸਟਾਫ ਦੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਸੀ, ਨੇ ਦੋ ਟੈਸਟ ਯੋਗ ਉਮੀਦਵਾਰ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ 1999 ਤੋਂ ਸਾਦੀ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਛੁਪਿਆ ਹੋਇਆ ਸੀ। ਅਗਲਾ ਕਦਮ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਯੋਗਵਾਦੀਆਂ ਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਇਹ ਦਿਖਾਉਣਗੇ ਕਿ ਕੀ ਕਲਾਉਡ ਓਪਸ 5.5 ਦੇ ਏਜੰਟਾਂ ਨੇ ਦੋ ਅਸਲ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਜਾਂ ਦੋ ਦਿਲਚਸਪ ਗਣਨਾਵਾਂ ਲੱਭੀਆਂ ਹਨ।

AI ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹੋ

ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਖੋਜ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮਾਡਲ ਰੀਲੀਜ਼ ਤੱਕ, ਸਰਹੱਦ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਹੈ। AI Buzz Wire 'ਤੇ ਨਵੀਨਤਮ AI ਵਿਕਾਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ, ਹਰ ਘੰਟੇ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

[ਇੱਥੇ ਹੋਰ ਏਆਈ ਖ਼ਬਰਾਂ ਪੜ੍ਹੋ] (https://aibuzzwire.news)।