बहुत अद्भुत!
AI पूरे ब्रह्मांड का अनुमान लगाना शुरू कर रहा है—
LLM दुनिया के भाषात्मक वर्णन का भविष्यवाणी करता है, वीडियो विश्व मॉडल गतिशील छवियों का भविष्यवाणी करता है, और इस बार सीधे चार-आयामी स्थान और समय की भौतिक स्थिति का भविष्यवाणी करता है।
सबसे आश्चर्यजनक बात यह है कि इसने बहुत लोकप्रिय Transformer के बजाय एक नया आर्किटेक्चर "न्यूरल ऑपरेटर" अपनाया है।
एकल निष्कर्षण में समय आयाम सहित पूर्ण चार आयामी ट्रैजेक्टरी सीधे निकालें।
इसके लिए आवश्यक लंबा संदर्भ लंबाई निश्चित रूप से बहुत बड़ी है, और अब स्टार्टअप Accelerated Understanding ट्रेनिंग के दौरान संदर्भ को ट्रिलियन (1T) स्तर तक बढ़ा चुका है, और निष्कर्षण के दौरान 5 ट्रिलियन से अधिक!
5 ट्रिलियन का क्या अर्थ है? यह वर्तमान शीर्ष LLM के 50 लाख गुना है! इसका मतलब है कि आप AI को 50 लाख बार 'युद्ध और शांति' पढ़ने के लिए कह रहे हैं, और यह सब कुछ याद रखता है।
अपने आप को अच्छी तरह से समझें।
समय मूलभूत चीज़ नहीं है, यह अधिक गहरी जानकारी की संरचना से उत्पन्न एक प्रतिबिंब की तरह है, क्या यह थोड़ा दिलचस्प नहीं है? अगर इस विचार को अंत तक ले जाया जाए, तो यह पूरे भौतिक ब्रह्मांड को उत्पन्न करने के बराबर है।
अधिक आश्चर्यजनक बात यह है कि इस स्टार्टअप के दोनों संस्थापकों ने हाल ही में मूल विश्व के सबसे अमीर व्यक्ति जेफ बेजोस के 35% हिस्सेदारी, 200 डॉलर की वार्षिक आय और 20 अरब डॉलर से अधिक के निवेश के प्रस्ताव को ठुकरा दिया है।
और उनके पीछे के "आध्यात्मिक शेयरधारकों" और संभावित गुप्त प्रेरक, शायद उस चमड़े की जैकेट पहने आदमी हैं—न्वाडिया के सीईओ हुआंग रेन्क्सुन।
5 ट्रिलियन कॉन्टेक्स्ट Ilya का 「सुरक्षित सुपरइंटेलिजेंस」 नहीं है
कल, सिलिकॉन वैली के निवेशक नेता ने अस्पष्टता बरती, लेकिन पूरे इंटरनेट पर उत्साह फैल गया और सभी अनुमान लगा रहे थे कि इल्या का SSI इस बार बड़ा धमाका कर सकता है।
और अब रहस्य सामने आ गया है, यह Ilya नहीं है, यहां तक कि भाषा मॉडल भी नहीं, बल्कि एक वास्तविक "ब्रह्मांड जनरेटर" है।
त्वरित समझ के इस सेट के डरावने डेटा को वायरल किया जा रहा है:
- मॉडल पैरामीटर आकार: 1 ट्रिलियन (1 Trillion) पैरामीटर तक के मॉडल की प्री-ट्रेनिंग पूर्ण हो चुकी है।
- अत्यधिक स्केलेबिलिटी: एक्सपेरिमेंटल स्केल का विस्तार 35 ट्रिलियन (35 Trillion) पैरामीटर तक पहुंच गया है।
- ट्रेनिंग अवधि का संदर्भ: 1 Trillion (1 खरब)।
- रीजनिंग अवधि का संदर्भ: 5 ट्रिलियन से अधिक।
इतने विशाल संदर्भ के समर्थन में, यह मॉडल डरावनी क्षमता प्रदर्शित करता है:
इसके भौतिक अनुमान के दौरान, उपनमूनांकन (No sub-sampling) की आवश्यकता नहीं है, और खंडन (No chunking) की आवश्यकता नहीं है।
अत्यंत जटिल 4D स्थानिक भौतिक प्रणाली के सामने, यह पूरे स्थान-काल की पूर्ण गतिशीलता को «एक ही बार की गणना (One-shot)» द्वारा उत्पन्न कर सकता है!
इसके अलावा, नींव के तर्क की एकता के कारण, एक ही मॉडल एक साथ बिल्कुल अलग क्षेत्रों की भौतिक समस्याओं को संभाल सकता है!
यह पहले असंभव था।
पहले, मौसम विज्ञानी मौसम मॉडल का उपयोग करते थे, सामग्री विज्ञानी सामग्री मॉडल का उपयोग करते थे; अब, Accelerated Understanding दुनिया को बताता है: भौतिक नियम नीचे के स्तर पर समान हैं, एक सामान्य भौतिक बड़ा मॉडल पर्याप्त है।
त्वरित समझ की सबसे विप्लवकारी केंद्रीय विशेषता यह है कि यह एक 「अनुकरण → सुधार → अनुकरण」 का आदर्श बंद चक्र बनाती है। यह केवल एक 「जनरेटर」 नहीं है, बल्कि एक वास्तविक 「वास्तविकता सत्यापनकर्ता」 (Reality Validator) है।
और इस निर्देशित प्रतिक्रिया ने इल्या के परीक्षण के दौरान प्रशिक्षण को भी स्पर्श किया।
"ट्रांसफॉर्मर मर चुका है?" फिजिकल एआई जाग उठा
अगर आज आप किसी भी AI पेशेवर से पूछें: "वर्तमान में सबसे लोकप्रिय AI आर्किटेक्चर क्या है?" तो जवाब 100% होगा: Transformer।
गूगल द्वारा विकसित यह आर्किटेक्चर, जो ChatGPT में उस «T» के रूप में है, पिछले कुछ वर्षों में AI दुनिया पर राज करती रही है—ChatGPT से लेकर विभिन्न वीडियो जनरेशन मॉडल्स तक।
लेकिन एनिमा के अनुसार, ट्रांसफॉर्मर का रास्ता भटक गया है।
"भाषा केंद्रित बुद्धिमत्ता 'मानव केंद्रित' है," अनीमा ने प्रेस कॉन्फ्रेंस से पहले एक एक्सक्लूसिव इंटरव्यू में सटीक रूप से बताया, "जबकि भौतिकी को केंद्र में रखना 'प्रकृति केंद्रित' दृष्टिकोण है।"
वर्तमान LLM और वीडियो वर्ल्ड मॉडल कैसे काम करते हैं? वे मूल रूप से "संभावना गेम" खेल रहे हैं।
ChatGPT अगले सबसे संभावित शब्द का अनुमान लगा रहा है।
और वे आकर्षक वीडियो जनरेशन AI, मूल रूप से दृश्य लघु मार्गों (Visual Shortcuts) का उपयोग कर रहे हैं—वे केवल उत्पन्न चित्रों को भौतिक नियमों के अनुसार "दिखाई" देते हैं, लेकिन अगर आप उनमें गुरुत्वाकर्षण, तरल गतिकी, और सामग्री तनाव की गहराई से जाँच करते हैं, तो आप पाएंगे कि वे सब गलत हैं।
उन्हें भौतिकी का कोई ज्ञान नहीं है, वे केवल उच्च-स्तरीय "पिक्सेल रिपीटर" हैं।
लेकिन पाठ केवल एक आयाम का है, वीडियो केवल तीन आयामों का है, जबकि वास्तविक स्थान-समय तीन आयामी स्थान + एक आयामी समय है।
इसके अलावा, कई मॉडल अनुक्रमिक तरीके का उपयोग करते हैं—एक-एक करके फ्रेम का भविष्यवाणी करना, जिससे त्रुटि क्रमिक रूप से जमा होती है।
इसलिए, Accelerated Understanding ने Transformer को भी और दृश्य त्वरित मार्गों को भी पूरी तरह से अस्वीकार कर दिया।
उनके पास एनिमा ने कई साल पहले ही विकसित की थी एक क्रांतिकारी तकनीक—न्यूरल ऑपरेटर्स—थी।
पाठ के संसाधन के विपरीत, न्यूरल ऑपरेटर जटिल, अदृश्य भौतिक डेटा को संसाधित करने के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए हैं। यह भौतिक दुनिया को अक्षरों या पिक्सल में बलपूर्वक डाउनसेम्पल करने की आवश्यकता नहीं है, बल्कि यह पूर्ण 4D आयाम (3D स्थान + समय आयाम) में बहु-भौतिक घटनाओं को समझता है।
अदृश्य वायु प्रवाह, नाभिकीय संलयन रिएक्टर में प्लाज्मा अशांति, चिप के अंदर की सूक्ष्म ऊष्मागतिकी वितरण... इन मानव आँखों के लिए अदृश्य और पारंपरिक AI द्वारा 'दृश्य अनुभव' के माध्यम से अनुमानित नहीं किए जा सकने वाली भौतिक प्रक्रियाओं को इस नए आर्किटेक्चर के तहत स्पष्ट और गणनीय बना दिया गया है।
जेन्सन हुआंग को झटका लगा, बेजोस को अस्वीकार कर दिया
यहां तक पढ़ने के बाद, आप सोच सकते हैं कि इतने भयानक मॉडल को ट्रेन करने के लिए कितनी बड़ी कैलकुलेशन क्षमता की आवश्यकता होगी? पैसा कहां से आएगा?
हालांकि वर्तमान फंडिंग विवरणों को गुप्त रखने का उल्लेख किया गया, सह-स्थापकों ने इशारा किया कि "उन्होंने कंप्यूटिंग प्रदाताओं के साथ साझेदारी की है, जिन्होंने AI विकसित करने और चलाने के लिए हार्डवेयर क्लस्टर प्रदान किए हैं।"
लेकिन सभी सुराग उसके पुराने नौकरीदाता—न्वीडिया—और उस व्यक्ति की ओर इशारा करते हैं जिसने "AI ही भविष्य है" का नारा लगाया था—जेनसन हुआंग।
2018 में, एनिमा को निवेडिया द्वारा एआई शोध निदेशक के रूप में नियुक्त किया गया।
पांच वर्षों तक, उसने एक शीर्ष वैज्ञानिक टीम का नेतृत्व किया, जिसने एनविडिया के GPU की कैलकुलेशन क्षमता को अग्रणी AI क्षेत्रों में लागू करने का अध्ययन किया।
उस समय, टीम ने एक प्रारंभिक आश्चर्यजनक प्रोजेक्ट बनाया: AI का उपयोग मौसम के अनुमान को तेज करने के लिए। परिणाम दिखाए कि AI के अनुमान की सटीकता मौसम विज्ञानियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले अत्यंत जटिल पारंपरिक प्रवाह गतिकी मॉडल के समान थी, लेकिन कई क्रम की दर से तेज।
यह परिणाम सीधे हुआंग रेन्सुन को हिला देने वाला था।
2021 के NVIDIA GTC कॉन्फ्रेंस में, हुआंग रेन्शुन ने स्वयं अपने Anima टीम के 'न्यूरल ऑपरेटर' शोध के परिणामों को दुनिया के सामने प्रस्तुत किया। 'उस समय वह बहुत उत्साहित था,' जेंसन हुआंग ने याद किया।
जब एनिमा ने बुजुर्ग हुआंग से आधे मजाक में कहा: "AI थ्योरेटिकल फिजिसिस्ट्स के लंच को छीन सकता है।"
उस समय, हुआंग रेन्यून ने आँखों में चमक लाते हुए बड़बड़ाया: "मैं चाहता हूँ कि यह उन सभी का दोपहर का भोजन खा जाए!"
एनिमा के अनुसार, यह हुआंग रेनक्सन थे जिन्होंने शुरू में उन्हें इस "फिजिकल एआई" के पागल विचार को पूरा करने के लिए प्रेरित किया।
हालांकि आज निविडा ने रॉयटर्स के प्रश्न का उत्तर नहीं दिया है कि क्या उसने कंपनी में निवेश किया है, लेकिन AI समुदाय में सब जानते हैं—बिना शीर्ष स्तरीय कैलकुलेशन के गुप्त समर्थन के, 5 ट्रिलियन कॉन्टेक्स्ट का इतना विशालकाय प्रोजेक्ट संभव नहीं हो सकता।
Old Huang has finally made his move.
हालांकि, इस «भौतिक विशाल मॉडल» की शक्ति को समझने के लिए, हमें 2024 के अंत में लॉस एंजिल्स वापस जाना होगा।
एक शानदार रेस्तरां में, आज के AI वातावरण को बदल सकने वाली एक गुप्त रात्रिभोज चल रही है।
एक प्रमुख मेहमान निवेशक और बायोटेक्नोलॉजी उद्यमी विक बाजाज थे (जिन्होंने बाद में बेजोस के साथ 100 अरब डॉलर के मूल्य के Project Prometheus की स्थापना की)।
और उसके सामने बैठे थे, कैलिफोर्निया इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के कंप्यूटेशनल एंड मैथमेटिकल साइंस प्रोफेसर और पूर्व निवेडा AI रिसर्च डायरेक्टर अनीमा अनंदकुमार, और उनके पति, शीर्ष AI इंफ्रास्ट्रक्चर इंजीनियर बेनेडिक्ट जेनिक।
बजाज ने "प्रोमीथियस प्रोजेक्ट" के नाम से एक ऑफर के साथ आया। इस समझौते को बेजोस द्वारा पीछे से भरपूर समर्थन प्राप्त है, और इसकी शर्तें अत्यधिक आकर्षक हैं:
Anima को कंपनी के प्रतिनिधि, बोर्ड के सदस्य और वैज्ञानिक दृष्टिकोण के नेता के रूप में नियुक्त करें;
पति-पत्नी को कंपनी के अधिकतम 35% शेयर मिलेंगे;
आधार वार्षिक वेतन 100 डॉलर, नौकरी पर शामिल होने के तीन महीने बाद सीधे 200 डॉलर तक दोगुना;
सबसे अधिक आश्चर्यजनक बात यह है कि समझौते में स्पष्ट रूप से लिखा गया है कि बेजोस सहित निवेशक 20 अरब डॉलर से अधिक की "प्रतिबद्ध राशि" प्रदान करेंगे, जो B-राउंड से पहले के फंडिंग के लिए होगी।
आज के समय में, जहाँ बड़े मॉडल्स के लिए फंडिंग हर दिन कठिन होती जा रही है और कैलकुलेशन लागत बहुत अधिक है, यह धन की स्वतंत्रता और उद्योग की शक्ति की ओर जाने वाली एक सुपर गोल्डन टिकट है।
हालाँकि, एनिमा और जेनिक ने अस्वीकार कर दिया।
क्यों? क्योंकि उनके पास ऐसी चीजें हैं जिनकी क्षमता एक “स्वचालित जटिल भौतिक प्रणाली” कंपनी से कहीं अधिक है। वे किसी के अधीन नहीं बनना चाहते, और न ही अपने तकनीकी दृष्टिकोण को पूंजी के दबाव में आने देना चाहते। उनका लक्ष्य है—एक ऐसा “दिव्य मॉडल” बनाना जो भौतिक ब्रह्मांड को सीधे समझ सके और उसका अनुकरण कर सके।
अंततः, अनिमा जोड़ी ने चुपचाप विश्राम लिया और आज तक, अपने स्वतंत्र रूप से विकसित Accelerated Understanding के साथ दुनिया को हैरान कर दिया।
निष्कर्ष: "जनरेट इनफॉर्मेशन" से "ऑप्टिमाइज़ द वर्ल्ड" तक का पैराडाइम शिफ्ट
25 अगस्त, 2026, यह AI विकास के इतिहास में दर्ज होने वाला एक दिन है।
जब हम बड़े भाषा मॉडल की तारीफ कर रहे हैं जो एक अच्छी कविता लिख सकते हैं और हमारे कार्य ईमेल को सुधार सकते हैं, तो Accelerated Understanding एक भविष्य से आया हुआ दीवार तोड़ने वाला है, जो ठंडे अंदाज में हमें बताता है: भाषा और चित्र केवल मानव की दुनिया को समझने की सतही बातें हैं, भौतिक नियम ही इस ब्रह्मांड के वास्तविक नींव का कोड हैं।
बेजोस को अस्वीकार करें, Transformer को अस्वीकार करें, दृश्य रास्तों को छोड़ दें, 4D स्पेस-टाइम की मूल बात पर ध्यान केंद्रित करें। अनीमा अनंदकुमार और बेनेडिक्ट जेनिक ने 1 ट्रिलियन पैरामीटर और 5 ट्रिलियन कॉन्टेक्स्ट के पागल डेटा के साथ दुनिया को 'फिजिकल AI' के युग की घोषणा की है।
संदर्भ सामग्री:
https://x.com/AndrewCurran_/status/2092244031002771643
https://x.com/AnimaAnandkumar/status/2092236528898675014
https://x.com/daniel_mac8/status/2092303081287418277
https://www.reuters.com/business/ai-founders-who-walked-away-bezos-backed-prometheus-model-universe-2026-08-25/
https://acceleratedunderstanding.com/
यह लेख वेचेन ग्रुप "न्यूज़िज़युएन" से आया है, लेखक: ASI उपदेश, संपादक: डेविड