ਮੀਟੂਆਨ ਨੇ 2 ਨਵੰਬਰ ਨੂੰ ਲੌਂਗਕੈਟ-2.5 ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ, ਇਸਦੇ ਲੌਂਗਕੈਟ ਲਾਈਨਅੱਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ 1.6-ਟਰਿਲੀਅਨ-ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮੂਲ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ — ਅਤੇ ਲੰਬੇ-ਹੋਰੀਜ਼ਨ ਏਜੰਟਿਕ ਕੋਡਿੰਗ ਨੂੰ ਮਨੋਨੀਤ ਕੀਤਾ, ਨਾ ਕਿ ਚੈਟ ਨੂੰ, ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਮਿਸ਼ਨ ਵਜੋਂ। ਟੈਕਨੋਡ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਆਈਟੀ ਹੋਮ ਦੁਆਰਾ ਲਾਂਚ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਮਾਡਲ ਹਰੇਕ ਟੋਕਨ ਲਈ ਲਗਭਗ 48 ਬਿਲੀਅਨ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹਰ ਬੇਨਤੀ 'ਤੇ ਕੁੱਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਗਿਣਤੀ ਦੀ ਪੂਰੀ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਗਤ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਫਰੰਟੀਅਰ-ਸਕੇਲ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਲਾਂਚ ਲੌਂਗਕੈਟ-2.5-ਪ੍ਰੀਵਿਊ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਮੀਟੁਆਨ ਨੇ ਸਤੰਬਰ ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ 1.6T ਮਿਸ਼ਰਣ-ਦੇ-ਮਾਹਰਾਂ ਦੇ ਏਜੰਟ ਮਾਡਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ 1 ਮਿਲੀਅਨ-ਟੋਕਨ ਪ੍ਰਸੰਗ ਵਿੰਡੋ ਦੇ ਨਾਲ, ਪਾਂਡੇਲੀ ਦੇ ਕਵਰੇਜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਭੇਜਿਆ ਸੀ। ਇਸ ਕਹਾਣੀ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਮਾਡਲ ਦੌੜ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਸਾਡਾ AI ਮਾਡਲ ਕਵਰੇਜ ਦੇਖੋ।
ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਜੋ ਘੰਟਿਆਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਸਕਿੰਟਾਂ ਲਈ ਨਹੀਂ
ਲੌਂਗਕੈਟ-2.5 ਦੀ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਬਾਜ਼ੀ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਰਹੱਦ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਤੋਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵੱਲ ਵਧ ਗਈ ਹੈ। ਮੀਟੁਆਨ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਸ ਨੇ ਲੰਬੇ ਟਾਸਕ ਕ੍ਰਮਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੋਡਬੇਸ ਅਤੇ ਸੰਪੂਰਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਹੈ - ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ, ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਨੌਕਰੀਆਂ ਜਿੱਥੇ ਏਜੰਟ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧਣ, ਰੁਕਣ ਜਾਂ ਚੁੱਪਚਾਪ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨੀਕ ਬਾਹਰ ਖੜ੍ਹੀ ਹੈ. ਕੰਪਨੀ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਇਹ ਅਸਲ ਏਜੰਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਈਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਜਨਨ ਯੋਗ ਸਿਖਲਾਈ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੀ ਹੈ, ਉਤਪਾਦਨ ਏਜੰਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕੀ ਗਲਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਅੱਗੇ ਕੀ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਲੂਪ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਏਜੰਟ ਦੀਆਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੰਨਦਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੀਟੁਆਨ ਤੈਨਾਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਸਖਤ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਟਾਈ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ ਇੱਕ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੈਬਾਂ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾਂਦੀਆਂ, ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਭੋਜਨ-ਡਿਲੀਵਰੀ ਅਤੇ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਟਾਸਕ ਟਰੈਫਿਕ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਟੋਕਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਨੇਟਿਵ ਮਲਟੀਮੋਡੈਲਿਟੀ
LongCat-2.5 ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਟੋਕਨ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਲਾਂਚ ਕਵਰੇਜ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ - ਭਾਵ ਚਿੱਤਰ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਏਨਕੋਡਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਇਕੱਠੇ ਪੈਚ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕੋ ਅੰਤਰੀਵ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮੀਟੂਆਨ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਰਵਾਇਤੀ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਕੋਡਿੰਗ, ਰਚਨਾਤਮਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ 3D ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਜ਼ੋਰ ਏਜੰਟ-ਕੋਡਿੰਗ ਸਥਾਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਟੈਕਸਟ-ਪਹਿਲਾਂ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਜੋ ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਮੌਕਅੱਪ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ 3D ਦ੍ਰਿਸ਼ ਬਾਰੇ ਤਰਕ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਬੱਗ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇ ਇੱਕ ਸਕ੍ਰੀਨਸ਼ੌਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਸਲ ਉਤਪਾਦ-ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਕੰਮ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਕੋਡ ਦੇਖਦਾ ਹੈ।
48 ਬਿਲੀਅਨ ਐਕਟੀਵੇਟਡ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦਾ ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ
1.6T-ਕੁੱਲ / ~48B-ਐਕਟਿਵ ਸਪਲਿਟ ਅਨਪੈਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਮਾਡਲ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ। ਮਾਹਰਾਂ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਟੋਕਨ 'ਤੇ ਨੈੱਟਵਰਕ ਦਾ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਹਿੱਸਾ ਫਾਇਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ-ਸਕੇਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਕਿਫਾਇਤੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ: ਉਹਨਾਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਲਈ ਸਮਰੱਥਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀ-ਟੋਕਨ ਲਾਗਤ ਸਰਗਰਮ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਏਜੰਟਿਕ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਗਣਿਤ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ। ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਜੋ ਘੰਟਿਆਂ ਤੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਟੂਲ ਕਾਲਾਂ ਅਤੇ ਕੋਡ ਸੰਪਾਦਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸੈਂਕੜੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਜਾਂ ਲੱਖਾਂ ਟੋਕਨ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਇਸਲਈ 48 ਬਿਲੀਅਨ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹਰ ਕਦਮ 'ਤੇ 1.6 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਦਾ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਇੱਕ ਖੋਜ ਡੈਮੋ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ।
1 ਮਿਲੀਅਨ-ਟੋਕਨ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ ਦੇ ਨਾਲ ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਪ੍ਰਤੀ ਪਾਂਡੇਲੀ, ਟੀਚਾ ਵਰਕਲੋਡ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ: ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਕੋਡਬੇਸ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਅਸਫਲ ਇਤਿਹਾਸ ਜਦੋਂ ਇਹ ਘੰਟਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਪੀ ਗਈ ਇੱਕ ਕਾਰਜ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਉਪਲਬਧਤਾ: ਚੈਟ ਅਤੇ API ਹੁਣ, ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਭਾਰ ਖੋਲ੍ਹੋ
TechNode ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਮਾਡਲ Meituan ਦੀ ਔਨਲਾਈਨ ਚੈਟ ਸੇਵਾ ਅਤੇ API ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੁਆਰਾ ਤੁਰੰਤ ਉਪਲਬਧ ਹੈ. GitHub ਅਤੇ ਹੱਗਿੰਗ ਫੇਸ ਰੀਲੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ - ਇੱਕ ਕ੍ਰਮ ਜੋ ਹੋਰ ਚੀਨੀ ਲੈਬਾਂ ਦੀ ਪਲੇਬੁੱਕ ਨੂੰ ਗੂੰਜਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੋਸਟਡ ਐਕਸੈਸ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਓਪਨ ਵੇਟ ਜਲਦੀ ਹੀ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਭੇਜਦੀ ਹੈ।
ਸਟੇਜੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਦੋ ਦਰਸ਼ਕਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਉੱਦਮਾਂ ਲਈ, ਅੱਜ API ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਕੋਡਿੰਗ-ਏਜੰਟ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਲੋਂਗਕੈਟ-2.5 ਦਾ ਤੁਰੰਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਲਈ, ਵਾਅਦਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਵੇਟ ਰੀਲੀਜ਼ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਲੌਂਗਕੈਟ-2.5 ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਡ ਏਜੰਟਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਹਿਲਾਂ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੀਨੀ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
ਚੀਨੀ ਮਾਡਲ ਰੀਲੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਭੀੜ ਵਾਲਾ ਹਫ਼ਤਾ
ਚੀਨ ਦੇ ਏਆਈ ਸੈਕਟਰ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਸਫੋਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਲਾਂਚ ਜ਼ਮੀਨ. ਉਸੇ ਦਿਨ, TechNode ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦਿੱਤੀ ਕਿ SenseTime ਨੇ ਇੱਕ 9-ਬਿਲੀਅਨ-ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮਾਡਲ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕੀਤਾ ਜੋ ਡੂੰਘੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਲੇਅਰਾਂ ਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ DeepSeek ਦੀ ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਐਕਟਿਵ ਕੋਡਿੰਗ ਏਜੰਟ ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਨੂੰ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕੀਤਾ। ਮੀਟੁਆਨ, ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਭੋਜਨ-ਡਿਲੀਵਰੀ ਦਿੱਗਜ ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨੇ ਚੁੱਪਚਾਪ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ AI ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਣਾਇਆ ਹੈ - ਅਤੇ LongCat-2.5 ਇਸਦੀ ਦਲੀਲ ਹੈ ਕਿ ਏਜੰਟ ਕੋਡਿੰਗ, ਜ਼ਮੀਨ ਤੋਂ ਮਲਟੀਮੋਡਲ, ਕੰਮ ਦਾ ਬੋਝ ਹੈ ਜੋ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਕੀ ਪੂਰੀ ਰੀਲੀਜ਼ ਉਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ 'ਤੇ ਪੂਰਵਦਰਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਏਜੰਸੀਆਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਹੈ — ਲੰਬੇ-ਹੋਰੀਜ਼ਨ ਟਾਸਕ ਕੰਪਲੀਸ਼ਨ, ਕੋਡਬੇਸ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਸੰਪਾਦਨ, ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ — ਇਹ ਤੁਰੰਤ ਟੈਸਟ ਹੋਵੇਗਾ। ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਉਹ ਰਣਨੀਤਕ ਦਿਸ਼ਾ ਹੈ: ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਅਗਲਾ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਆਧਾਰ ਮਾਮੂਲੀ ਜਵਾਬ ਜਾਂ ਲੇਖ ਲਿਖਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਅਸਲ ਸੌਫਟਵੇਅਰ 'ਤੇ ਘੰਟਿਆਂ-ਲੰਬੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਕੰਮ ਹੈ।
---
AI ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹੋਨਵੀਨਤਮ AI ਖਬਰਾਂ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ - ਸਭ ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ।
ਹੋਰ AI ਖਬਰਾਂ ਪੜ੍ਹੋ →
