अधिकांश लोग सोचते हैं कि मासिक $200 भुगतान करने से उनका AI एक्सेस गारंटीड हो जाता है OpenAI ने अब सभी को विपरीत बात याद दिला दी है → रिपोर्ट्स में कहा गया कि ChatGPT Pro की सीमाएं आधी हो जाएंगी → उपयोगकर्ताओं ने विरोध किया → टिबो ने हस्तक्षेप किया और उन्हें दोगुना कर दिया उपयोगकर्ताओं के लिए जीत, लेकिन बड़ी सीख क्या है? आप एक्सेस के लिए भुगतान कर रहे हैं, मालिकाना हक के लिए नहीं आपकी AI सीमाएं एक रात में बदल सकती हैं https://t.co/sY4gNd5QOS https://t.co/lDYRRQdFNY
मेटा मैं जितना उम्मीद कर रहा था उससे तेज़ चल रहा है म्यूज़ स्पार्क के बाद, मेटा द्वारा कोडिंग, वित्तीय विश्लेषण, कानूनी कार्य और एजेंटिक कार्य में प्रतिस्पर्धी क्षेत्र में प्रवेश करना दिलचस्प है जो ध्यान आकर्षित करता है, वह केवल बेंचमार्क संख्याएँ नहीं हैं, बल्कि प्रतिस्पर्धा कितनी तेज़ी से बढ़ रही है, यह है और सच कहूँ तो, मेरे लिए यह एक अच्छी बात है किसी भी एकल प्रयोगशाला को बहुत आराम महसूस नहीं करना चाहिए, और निरंतर प्रयासों के साथ, उपयोगकर्ता ही सबसे अधिक लाभान्वित होते हैं।
अधिकांश लोग कार्यों को तेजी से पूरा करने के लिए AI का उपयोग करते हैं। डैन मार्टेल एक ऐसी प्रणाली बना रहे हैं, जहां AI एजेंट पूरे कार्यप्रवाह को संभालते हैं, एक-दूसरे के बीच कार्य स्थानांतरित करते हैं और एक टीम की तरह काम करते हैं। उनकी व्यवस्था में 3 चीजें शामिल हैं: एक कंप्यूटर नियंत्रण सहायक, विशेषज्ञ AI एजेंट, और एक साझा AI स्मृति। यहां बताया गया है कि वे कैसे एक साथ काम करते हैं। → ChatGPT Astra उनके मुख्य कार्यालय सहायक के रूप में कार्य करता है, जो उनके कंप्यूटर को नियंत्रित करता है, फ़ाइलों तक पहुंच प्रदान करता है और कार्यों को समन्वयित करता है। → GrokBot बिक्री, वित्त, ईमेल और अन्य कार्यप्रवाहों के लिए विशेषज्ञ AI एजेंट प्रदान करता है। → Apex उनके ज्ञान, निर्णयों और प्राथमिकताओं को संग्रहीत करता है, ताकि उनकी AI व्यवस्था संदर्भ को बनाए रख सके, भले ही वह मॉडल बदल दे। यहां बताया गया है कि वे कैसे जुड़ते हैं: मान लीजिए कि डैन को एक वित्तीय रिपोर्ट की आवश्यकता है। Astra अपने कंप्यूटर से प्राप्ति संग्रहीत करता है, GrokBot में एक वित्तीय एजेंट को जानकारी प्रदान करता है, और потім Slack के माध्यम से पूरी हुई रिपोर्ट प्रदान करने में मदद करता है। प्रत्येक उपकरण की अपनी भूमिका है। Astra समन्वय करता है, GrokBot के एजेंट विशेषज्ञ कार्य करते हैं, और Apex साझा ज्ञान प्रदान करता है। उनका दर्शन? मस्तिष्क को स्वयं प्राप्त करें। मॉडल्स को किराए पर लें। वास्तविक लाभ AI उपकरणों को होना नहीं है। वह है—एक प्रणाली बनाना, जहां वे मिलकर काम पूरा कर सकें। इसे संग्रहित करें।
Grok @bot जिस एजेंट का उपयोग SpaceX करता है, वह एक ही मॉडल पर टिका रहता है। यह कार्य के लिए सबसे अच्छा बैकएंड चुनता है: > तर्क के लिए Opus > चित्रों के लिए Midjourney > संगीत के लिए Suno > अन्य APIs जब वे बेहतर फिट हों बॉट रसोइया है, जबकि मॉडल चाकू हैं। अगर आज Opus तेज़ है, तो इसका उपयोग करें। अगर कल Grok मॉडल बेहतर है, तो स्विच कर दें। कोई भी एकल प्रयोगशाला हर कार्य में जीत नहीं पाती। सभी कार्यों के लिए एक ही मॉडल को मजबूर करना वही है जिससे परिचित नाम वाला औसत काम मिलता है। एलन ने सिर्फ़ यह दिखाया है कि मॉडल-अनुकूल AI वास्तव में कैसा दिखता है।
ऑर्डर बुक को ब्लॉक्स का इंतजार करने की जरूरत नहीं होनी चाहिए और कस्टडी का मतलब एक ऑपरेटर पर अंधे विश्वास का नहीं होना चाहिए सबसे अच्छा समाधान काफी सरल है: गति के लिए ट्रेड्स को ऑफ-चेन पर मैच करें, और फिर उन्हें ऑन-चेन पर परमाणविक रूप से सेटल करें। यही दृष्टिकोण @perpdotcom अपना रहा है — तेज़ फिल्स के साथ-साथ विश्वसनीय सेटलमेंट खोए बिना।
