Google DeepMind ਨੇ ਇੱਕ ਤਨਖਾਹ ਬੈਂਡ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਕਦੇ ਵੀ ਨੌਕਰੀ ਦੇ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਦੇਖਣਗੇ: $550,000 ਅਤੇ $1.1 ਮਿਲੀਅਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁੱਲ ਮੁਆਵਜ਼ਾ। ਸੰਖਿਆ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਸੂਚੀ ਨਹੀਂ ਮੰਗਦੀ. ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਡਿਗਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਾਲਾਂ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਵੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਸੂਚੀ, Google ਦੀ ਅਧਿਕਾਰਤ ਕਰੀਅਰ ਸਾਈਟ 'ਤੇ ਲਾਈਵ, ਪੋਲਾਰਿਸ ਲਈ ਹੈ, ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਡੀਪ ਮਾਈਂਡ ਟੀਮ ਜੋ AI ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਦੀਪਮਾਈਂਡ ਦੇ ਇੱਕ ਖੋਜ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਤਾਮੇ ਬੇਸੀਰੋਗਲੂ ਦੁਆਰਾ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਇਸ ਹਫਤੇ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਇਹ ਪੋਸਟ ਵਾਇਰਲ ਹੋ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਬਹਿਸ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਗਈ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਵਿਸ਼ਵ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਫੰਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਏਆਈ ਲੈਬਾਂ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਕਿਸ ਨੂੰ ਨੌਕਰੀ 'ਤੇ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। For more context on this story, see our ongoing artificial intelligence updates.

ਪੋਲਾਰਿਸ ਜੌਬ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੈ

ਪੋਲਾਰਿਸ ਨੇ ਦੀਪਮਾਈਂਡ ਦੇ ਇੱਕ ਅਸਾਧਾਰਨ ਕੋਨੇ 'ਤੇ ਕਬਜ਼ਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਟੀਮ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਮਾਡਲ ਕੋਈ ਚੰਗੇ ਹਨ। ਸੂਚੀ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਭੂਮਿਕਾ ਵਿੱਚ ਏਆਈ ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਫਰੇਮਵਰਕ ਬਣਾਉਣਾ, ਨਵੇਂ ਮੁਲਾਂਕਣ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਰਸਤੇ ਵਿੱਚ ਖੋਜ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਇਹ ਇੱਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਮੈਟਾ-ਨੌਕਰੀ ਹੈ — ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ — ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੱਧਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਚੁੱਪਚਾਪ ਕਿਸੇ ਲੈਬ ਨੂੰ ਗੁੰਮਰਾਹ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਸ ਬੈਂਚਮਾਰਕ 'ਤੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਰ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਪੋਲਾਰਿਸ ਚੋਕ ਪੁਆਇੰਟ 'ਤੇ ਬੈਠਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪੂਰੀ ਟੀਮ ਨੂੰ ਪਏ ਇੱਕ ਟੁੱਟੇ ਹੋਏ ਟੈਸਟ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ DeepMind ਕਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਬਿਹਤਰ ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟ ਭੇਜ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਸੀਨੀਆਰਤਾ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਲਈ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਢਾਂਚਾ ਅਸਧਾਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੈ। ਸਟਾਰਟਅਪ ਫਾਰਚਿਊਨ ਦੁਆਰਾ ਸੂਚੀਕਰਨ 'ਤੇ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਸੂਚੀ ਲਗਭਗ $147,000 ਤੋਂ $210,000 ਅਤੇ ਬੋਨਸ ਦੀ ਅਧਾਰ ਤਨਖਾਹ ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ, $550,000 ਅਤੇ $1.1 ਮਿਲੀਅਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁੱਲ ਮੁਆਵਜ਼ੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਲਾਭ ਅਤੇ ਇਕੁਇਟੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਖਰ ਦਾ ਅੰਤ ਲਗਭਗ 10.9 ਕਰੋੜ ਰੁਪਏ ਦਾ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪੋਸਟ ਵਾਇਰਲ ਹੋਣ ਦੇ ਕੁਝ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਹੀ ਭਾਰਤੀ ਮੀਡੀਆ ਵਿੱਚ ਫੈਲਣ ਵਾਲੀਆਂ ਅੱਖਾਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚਣ ਵਾਲੀਆਂ "11 ਕਰੋੜ ਰੁਪਏ ਦੀ ਨੌਕਰੀ" ਦੀਆਂ ਸੁਰਖੀਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮਸ਼ੀਨੀ ਕਨੈਕਸ਼ਨ

ਪੋਲਾਰਿਸ ਲਈ ਭਰਤੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੋਕ ਰਵਾਇਤੀ ਅਕਾਦਮਿਕ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਰਾਹੀਂ ਦੀਪਮਾਈਂਡ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਪਹੁੰਚੇ ਸਨ। ਬੇਸੀਰੋਗਲੂ Google ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੇ ਸਟਾਰਟਅਪ, ਮਕੈਨਾਈਜ਼ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤਿਭਾ-ਅਤੇ-ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਸੌਦੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਇਆ, ਜਿਸ ਨੇ ਅਸਲ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜਨੀਅਰਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕੀਤਾ — ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਲਈ ਪੋਲਾਰਿਸ ਭਰਤੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਉਸ ਸੌਦੇ 'ਤੇ ਗੱਲਬਾਤ $ 1.5 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਅੰਤਮ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦਾ ਕਦੇ ਖੁਲਾਸਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਬਿਜ਼ਨਸ ਇਨਸਾਈਡਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇੱਕ ਦਰਜਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਾਬਕਾ ਮਕੈਨਾਈਜ਼ ਕਰਮਚਾਰੀ ਬੇਸੀਰੋਗਲੂ ਦੇ ਨਾਲ ਗੂਗਲ ਵਿੱਚ ਚਲੇ ਗਏ। ਇਹ ਢਾਂਚਾ ਗੂਗਲ ਦੇ $2.4 ਬਿਲੀਅਨ ਵਿੰਡਸਰਫ ਪ੍ਰਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਲਾਇਸੈਂਸ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਹਾਇਰ ਵਜੋਂ ਵੀ ਸੰਗਠਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਇਹ ਸੰਦਰਭ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ DeepMind ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਲਈ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪੋਲਾਰਿਸ ਇੱਕ ਜਨਰਲਿਸਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨੌਕਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਸ਼ਹੂਰ ਲੋਗੋ ਨੱਥੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਖਾਸ, ਸਾਬਤ ਹੋਣ ਯੋਗ ਹੁਨਰ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਕਿਰਾਏ 'ਤੇ ਹੈ — ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ — ਜਿੱਥੇ ਅਸਲ ਕੰਮ ਦਾ ਇੱਕ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਉਸ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਤੀਲਿਪੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।

ਕੋਈ ਡਿਗਰੀ ਨਹੀਂ, ਕੋਈ ਅਨੁਭਵ ਮੰਜ਼ਿਲ ਨਹੀਂ

ਫਰੰਟੀਅਰ ਲੈਬਾਂ ਦੁਆਰਾ ਰਸਮੀ ਡਿਗਰੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਕੋਈ ਨਵੀਂ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਨਵਾਂ ਕੀ ਹੈ ਇਸ ਨੂੰ ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਰੋਲ 'ਤੇ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਨਾਲ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜੋ ਬਾਹਰਲੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਦੋ ਵਾਰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਿੱਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਅਨੁਭਵ ਸੀਮਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਬਾਰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ।

ਬੇਸੀਰੋਗਲੂ ਨੇ ਟੀਮ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪਿੱਚ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ: ਪੇਪਰ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰਾਂ ਉੱਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ। ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਡਿਗਰੀਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਲਈ, ਪੋਸਟਿੰਗ ਦੁਨੀਆ ਦੀਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਚੋਣਵੇਂ ਖੋਜ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਇੱਕ ਦੁਰਲੱਭ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੱਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੀ ਲੜਾਈ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਨੰਬਰ

ਪੋਲਾਰਿਸ ਦੀ ਛੱਤ ਵਿਆਪਕ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਲਗਭਗ ਮਾਮੂਲੀ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਬਿਜ਼ਨਸ ਇਨਸਾਈਡਰ ਨੇ H-1B ਫਾਈਲਿੰਗਜ਼ ਤੋਂ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਵਿੱਤੀ ਸਾਲ 2026 ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਲਈ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਸੂਚੀਬੱਧ ਅਧਾਰ ਭੁਗਤਾਨ $1.38 ਮਿਲੀਅਨ ਤੱਕ - ਇਕੁਇਟੀ ਜਾਂ ਬੋਨਸ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਕਦ। ਮੈਟਾ ਨੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਰੂਮਿੰਗ ਪੈਂਗ ਨੂੰ ਐਪਲ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ $200 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦਾ ਇੱਕ ਪੈਕੇਜ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ। ਬਿਜ਼ਨਸ ਇਨਸਾਈਡਰ ਨੇ ਇਹ ਵੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕੀਤੀ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਮੰਨਦੇ ਹਨ ਕਿ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ ਕਲੌਡ ਕੋਡ ਨੇ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਕੋਡਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਿਆ ਹੈ, ਇਸੇ ਕਰਕੇ ਬਾਹਰੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਟੂਲਿੰਗ ਰਣਨੀਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਗਈ ਹੈ।

ਉਹਨਾਂ ਵਰਗੇ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ, ਗੂਗਲ ਤੋਂ ਸੰਕੇਤ ਡਾਲਰ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਅਤੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਹੈ ਕਿ ਲੈਬ ਜਿੱਤਣ ਲਈ ਕਿਸ ਗੇਟ ਨੂੰ ਛੱਡਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ: ਮੁਆਵਜ਼ੇ ਦੀ ਸੀਮਾ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਕਿਸ ਨੂੰ ਅਰਜ਼ੀ ਦੇਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਵੀ ਹੈ।

ਇਹ AI ਭਰਤੀ ਲਈ ਕੀ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ

ਵਿਆਪਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਲੇਬਰ ਮਾਰਕੀਟ ਲਈ, ਸੂਚੀ-ਪੱਤਰ ਡਿਗਰੀ-ਅ-ਪ੍ਰਾਕਸੀ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਹੌਲੀ ਅਨਬੰਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਪੁਆਇੰਟ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਭਰਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਸਲ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਸਿੱਧੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਮੁਲਾਂਕਣ-ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਭੂਮਿਕਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ - ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ ਕੱਟਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਸਸਤੀ ਚੀਜ਼ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਕੀ ਇਹ ਦਰਸ਼ਨ ਕੁਲੀਨ ਏਆਈ ਲੈਬਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਫੈਲਦਾ ਹੈ ਇਹ ਇੱਕ ਖੁੱਲਾ ਸਵਾਲ ਹੈ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਰੁਜ਼ਗਾਰਦਾਤਾ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਮਿਲੀਅਨ-ਡਾਲਰ ਭਰਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨਹੀਂ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਏਆਈ ਰੇਸ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼, ਉੱਚ-ਲੀਵਰੇਜ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਲਈ, ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਲਈ ਜ਼ਮੀਨ ਨੂੰ ਗੁਆ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਨਵਾਂ ਨੌਕਰੀ ਦਾ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਅਜੇ ਤੱਕ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚਾ ਸਬੂਤ ਹੈ।

ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਲਾਈਵ ਟੈਸਟ-ਪਹਿਲੀ ਭਰਤੀ

ਸਮਾਂ ਅਚਾਨਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸੂਚੀ ਉਦੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਦੋਂ ਗੂਗਲ ਕੋਡਿੰਗ ਮੋਰਚੇ 'ਤੇ ਦਬਾਅ ਹੇਠ ਹੈ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਥਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਰੋਧੀਆਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਮੁਲਾਂਕਣ ਗੁਣਵੱਤਾ ਹੁਣ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਹਥਿਆਰ ਹੈ: ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾਵਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਕੱਚੇ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ 'ਤੇ ਹੀ ਨਹੀਂ ਸਗੋਂ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਵੀ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਕਿੰਨੀ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਇਸਨੂੰ ਮਾਪ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਟੀਮ ਜੋ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਈ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਨਤੀਜੇ ਜੋ ਬਾਹਰੀ ਜਾਂਚ ਤੱਕ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।

ਨੌਕਰੀ ਲੱਭਣ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਸੂਚੀ ਵੀ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਪੜ੍ਹਨ ਦੇ ਯੋਗ ਇੱਕ ਟੈਂਪਲੇਟ ਹੈ। ਇਹ ਸਬੂਤ ਮੰਗਦਾ ਹੈ — ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕੰਮ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ — ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਡਿਪਲੋਮਾ 'ਤੇ ਇੱਕ ਖਾਸ ਲਾਈਨ ਦੀ ਬਜਾਏ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਾਰਥਕ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ ਸਿਖਰ-ਤਿੰਨ AI ਲੈਬ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੀ ਲੜਾਈ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਵਾਲੇ ਹੋਰ ਮਾਲਕ ਧਿਆਨ ਦੇਣਗੇ ਕਿ ਗੂਗਲ ਨੇ ਕਿਹੜੇ ਗੇਟਾਂ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਗੁਆਏ ਬਿਨਾਂ ਛੱਡ ਸਕਦਾ ਹੈ।

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →