अगर 1 + 1 = 1.1 ही हो, तब भी कोई कितना ही अधिक उत्पादक व्यक्ति क्यों न हो, वह 1,000 अक्षम लोगों से बड़ा आउटपुट नहीं बना सकता।
सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट में हस्तशिल्प जैसी कारीगरी का पहलू भी है, लेकिन फैक्ट्री में बनने वाले उत्पाद जैसा पहलू भी होता है।
लेकिन,,, हर महीने कुछ मज़ेदार, हैरान करने वाला और शानदार निकल ही आता है, तो क्या करें... जब AI की प्रगति थोड़ी धीमी पड़ेगी, तब शायद एक अधिक परिपक्व कम्युनिटी के साथ हम फिर से प्रोडक्ट की बात करेंगे..
चतुर लोगों का एक छोटा-सा समूह चीज़ों को अच्छी तरह व्यवस्थित कर देता है ताकि बेवकूफ़ लोग भी समझ सकें और ठीक से काम कर सकें। वे बेवकूफ़ लोग फिर यह गलतफ़हमी पाल लेते हैं कि वे खुद collaboration कर रहे हैं, हाहा
सचमुच का टॉप-टियर जीनियस न हो, तो कोई कितना भी अच्छा हो, अकेले काम नहीं कर सकता। बाकी 80% लोग भले सिर्फ cheerleader की भूमिका ही निभाएँ, फिर भी बगल में बैठकर हौसला बढ़ा दें तो भी आधा हिस्सा तो पड़ ही जाता है, और aces 2~3 लोगों का काम करते हुए कंपनी चलती है। अकेले काम करो तो मान्यता मिलने का एहसास भी नहीं होता, और इंसान अकेलेपन से टिक नहीं पाता।
खासकर जब असल output से ज़्यादा collaboration tools में होने वाली visibility और transparency के लिए की जाने वाली activities ही बेवजह लंबी खिंचती रहती हैं...
अपनी ज़िम्मेदारी हल्की करने के लिए यह-वह सब notes छोड़ते रहने वाले planners को देखता हूँ, तो developer होने के नाते बस अस्तित्वगत झटका ही लगता है।
लगता है जैसे कोई हाई स्कूल का छात्र पहली बार बड़ों की दिखावटी औपचारिकताओं को पहचानकर उन पर गुस्सा करना शुरू कर रहा हो। किसी वजह से लगता है कि लेखक को The Catcher in the Rye का Holden Caulfield पसंद होगा...
जितना संगठन बड़ा होता है, उतना ही लगता है कि इस वक्ता की बात सही है
और जितना संगठन छोटा होता है, उतना ही लगता है कि इस वक्ता की बताई दिशा पहले से ही लागू है lol
रिव्यूअर के तौर पर, मशीन द्वारा लिखा गया PR Description देखने पर मेरा अनुभव खास अच्छा नहीं रहा। हालांकि, ऐसा भी लगता है कि शायद prompt tuning अच्छी तरह कर ली जाए तो बात बन सकती है..
Sam Altman ने अपनी TikTok सेवा बंद कर दी है। OpenAI ने कल Sora को पूरी तरह हटा दिया। सिर्फ ऐप ही नहीं, बल्कि developer tools और ChatGPT की video generation feature भी पूरी तरह गायब हो गई है।
सिर्फ 6 महीने पहले तक Sora 2 दुनिया की सबसे लोकप्रिय ऐप्स में से एक थी। लॉन्च के दो दिन के भीतर ही यह App Store में नंबर 1 पर पहुंच गई थी, और जब तक ज्यादातर लोगों को इसके अस्तित्व का पता भी नहीं था, तब तक 1 लाख 64 हजार लोगों ने इसे डाउनलोड कर लिया था। आप एक वाक्य लिखते थे और कुछ ही मिनटों में वास्तविक जैसी वीडियो बन जाती थी, जिसे AI-निर्मित TikTok-जैसी feed पर साझा किया जा सकता था। लेकिन जनवरी आते-आते डाउनलोड्स सिर्फ एक महीने में 45% गिर गए। ऐप लॉन्च होने के बाद से यूज़र्स ने कुल मिलाकर सिर्फ 14 लाख डॉलर खर्च किए। OpenAI को इस साल 14 अरब डॉलर का नुकसान होने की उम्मीद है। Sora की कुल कमाई से कंपनी के नुकसान का एक घंटा भी पूरा नहीं हो पाएगा।
Disney के साथ डील भी टूट गई। पिछले दिसंबर में Disney ने OpenAI में 1 अरब डॉलर निवेश किए थे और Marvel, Pixar, Star Wars के 200 से अधिक characters के license को Sora में इस्तेमाल करने पर सहमति दी थी। Disney की योजना Disney+ पर चुनी हुई AI-जनरेटेड वीडियो stream करने और OpenAI की तकनीक का उपयोग करके subscribers को नया अनुभव देने की थी। लेकिन अब यह सब खत्म हो गया है। Disney के प्रवक्ता ने कहा, "हम OpenAI के video generation business से बाहर निकलने के फैसले का सम्मान करते हैं।"
तो फिर Disney द्वारा 1 अरब डॉलर निवेश किए गए प्रोडक्ट को क्यों बंद किया जा रहा है? OpenAI इस साल के अंत तक IPO लाने की तैयारी कर रहा है। पिछले फरवरी में कंपनी ने 840 अरब डॉलर valuation पर 110 अरब डॉलर का निवेश जुटाया था, लेकिन उम्मीद है कि यह 2029 या 2030 तक ही मुनाफे में आएगी। OpenAI के app development प्रमुख ने कर्मचारियों से कहा कि "हमें गैर-ज़रूरी कामों में उलझकर इस महत्वपूर्ण क्षण को नहीं गंवाना चाहिए।" Video generation में बहुत भारी computing power लगती है। अगर हर महीने अरबों डॉलर खर्च हो रहे हों और investors पहली बार वित्तीय स्थिति की बारीकी से जांच करने वाले हों, तो सभी servers को उस product पर केंद्रित करना स्वाभाविक है जो वास्तव में revenue ला रहा है: ChatGPT।
OpenAI ने कहा कि Sora research team अब robotics development की ओर रुख करेगी। यह consumer app 6 महीने तक सेवा में रही।
LiteLLM, DSPy की एकमात्र LLM provider call library है, और CrewAI भी इसे fallback के रूप में इस्तेमाल कर रहा है
Airflow, Dagster, http://Unsloth.ai, Polar, nanobot आदि भी LiteLLM पर निर्भर हैं
GitHub पर LiteLLM को version pin किए बिना शामिल करने वाले 628 से अधिक प्रोजेक्ट हैं
अगर आप कहीं संबंधित कोड इस्तेमाल कर रहे हैं, तो एक बार जांच ज़रूर कर लें
मुझे लगता है कि AI tools के वास्तविक हो चुके इस समय में, यह ऐसा काफ़ी व्यावहारिक और समझदारी भरा लेख है जो किसी व्यक्ति की man power को अधिकतम करने पर केंद्रित है.
आगे चलकर हर चीज़ में लगातार हल्कापन और तेज़ गति की मांग बढ़ेगी, इसलिए अब तक चले आ रहे सहयोग के पुराने विचार रीसेट हो जाएंगे। लेकिन enterprise-grade solution development के लिए सहयोग अनिवार्य है.
मैंने कुछ compiler बनाए हैं और एक पर अभी काम भी कर रहा हूँ। vibe coding के नज़रिए से editor भी आज़माया था, लेकिन compiler ज़्यादा आसान लगा। जैसा आपने लिखा, इसमें spec कम सटीक होती है और user की वजह से variables भी ज़्यादा लगते हैं। test करना भी ज़्यादा मुश्किल होता है.
spec की अहमियत बढ़ती है, लेकिन मुझे पहले से ही लगता रहा है कि spec को शुरू से पूरी तरह विस्तार में लिखकर हर स्थिति को cover करना असंभव है। मुझे अभी भी यही बेहतर दिशा लगती है कि spec को भी code की तरह काम करते-करते refine किया जाए, हालांकि यह भी लगता है कि शायद कई agents को आपस में ऐसा करने दिया जा सकता है। लेकिन आखिरकार, इंसानी दखल के बिना सीखी हुई परिस्थितियों और ज्ञान से बाहर निकलना संभव नहीं है, इसलिए बिल्कुल नई स्थितियों और features को संभालना कठिन ही होगा।
जब robot vacuum पहली बार आए थे, तो ऐसा लगता था जैसे robot के लिए फ़र्श पर पड़ी चीज़ें हटाकर एक "सरल सफ़ाई" पहले करनी पड़ती है। AI के लिए भी विस्तार से spec लिखना अपने आप में काफ़ी बड़ा काम है, इसलिए लगता है जैसे हम AI के लिए काम कर रहे हों।
काफी समय से इस क्षेत्र में रहकर देखते-देखते मुझे लगता है कि हाल के बदलाव मुख्य रूप से दो बड़ी वजहों से आए हैं।
सबसे पहले, दांव पर लगा पैसा बहुत बड़ा हो गया है। पहले कुछ मिलियन डॉलर भी बहुत बड़ी बात लगते थे, लेकिन अब पैसा बिलियन के स्तर पर बह रहा है। और जहां पैसे की गंध तेज होती है, वहां हर तरह के लोग जुट ही जाते हैं। इसके साथ, कुछ खास सांस्कृतिक पृष्ठभूमि वाले लोगों का बड़े पैमाने पर आना भी बड़ा कारण है, जिससे पूरे उद्योग का माहौल उनके खास अंदाज में बदल गया है।
आजकल साफ दिखता है कि पहले वाली IT/CS संवेदना से अलग, अब ऐसा लगता है कि 'बातों का दम' और 'showmanship' ही सब कुछ चला रहे हैं। पहले होता तो बुलबुला निकलते ही ऐसे लोग सबके साथ बाहर हो गए होते, लेकिन इस बार केंद्र में LLM जैसी 'अच्छी तरह बोलने वाली तकनीक' है, इसलिए लगता नहीं कि यह दौर जल्दी खत्म होगा। आगे भी शायद यही माहौल चलता रहेगा.
अगर
1 + 1 = 1.1ही हो, तब भी कोई कितना ही अधिक उत्पादक व्यक्ति क्यों न हो, वह 1,000 अक्षम लोगों से बड़ा आउटपुट नहीं बना सकता।सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट में हस्तशिल्प जैसी कारीगरी का पहलू भी है, लेकिन फैक्ट्री में बनने वाले उत्पाद जैसा पहलू भी होता है।
लेकिन,,, हर महीने कुछ मज़ेदार, हैरान करने वाला और शानदार निकल ही आता है, तो क्या करें... जब AI की प्रगति थोड़ी धीमी पड़ेगी, तब शायद एक अधिक परिपक्व कम्युनिटी के साथ हम फिर से प्रोडक्ट की बात करेंगे..
कमाल है, यह AI का सचमुच बेहतरीन उपयोग लगता है।
लेकिन बढ़िया है न?
ऐसा कहो तो बढ़िया तो है ही. हाहा
ऐसा लगता है जैसे क्वार्टरमास्टर साहब नया आया Bosch इलेक्ट्रिक ड्राइवर दिखाकर शेखी बघार रहे हों।
चतुर लोगों का एक छोटा-सा समूह चीज़ों को अच्छी तरह व्यवस्थित कर देता है ताकि बेवकूफ़ लोग भी समझ सकें और ठीक से काम कर सकें। वे बेवकूफ़ लोग फिर यह गलतफ़हमी पाल लेते हैं कि वे खुद collaboration कर रहे हैं, हाहा
यह सच है कि सहयोग ज़्यादातर असफल होता है, लेकिन जीवन के जन्म सहित हर महान काम सहयोग से ही आया है।
सचमुच का टॉप-टियर जीनियस न हो, तो कोई कितना भी अच्छा हो, अकेले काम नहीं कर सकता। बाकी 80% लोग भले सिर्फ cheerleader की भूमिका ही निभाएँ, फिर भी बगल में बैठकर हौसला बढ़ा दें तो भी आधा हिस्सा तो पड़ ही जाता है, और aces 2~3 लोगों का काम करते हुए कंपनी चलती है। अकेले काम करो तो मान्यता मिलने का एहसास भी नहीं होता, और इंसान अकेलेपन से टिक नहीं पाता।
काफ़ी हद तक सहमत हूँ।
खासकर जब असल output से ज़्यादा collaboration tools में होने वाली visibility और transparency के लिए की जाने वाली activities ही बेवजह लंबी खिंचती रहती हैं...
अपनी ज़िम्मेदारी हल्की करने के लिए यह-वह सब notes छोड़ते रहने वाले planners को देखता हूँ, तो developer होने के नाते बस अस्तित्वगत झटका ही लगता है।
लगता है जैसे कोई हाई स्कूल का छात्र पहली बार बड़ों की दिखावटी औपचारिकताओं को पहचानकर उन पर गुस्सा करना शुरू कर रहा हो। किसी वजह से लगता है कि लेखक को The Catcher in the Rye का Holden Caulfield पसंद होगा...
जितना संगठन बड़ा होता है, उतना ही लगता है कि इस वक्ता की बात सही है
और जितना संगठन छोटा होता है, उतना ही लगता है कि इस वक्ता की बताई दिशा पहले से ही लागू है lol
रिव्यूअर के तौर पर, मशीन द्वारा लिखा गया PR Description देखने पर मेरा अनुभव खास अच्छा नहीं रहा। हालांकि, ऐसा भी लगता है कि शायद prompt tuning अच्छी तरह कर ली जाए तो बात बन सकती है..
लगता है लेखक का स्वभाव कुछ खास अच्छा नहीं है।
इस पर ट्वीट राय: https://x.com/AnishA_Moonka/status/2036553594569367790?s=20
Sam Altman ने अपनी TikTok सेवा बंद कर दी है। OpenAI ने कल Sora को पूरी तरह हटा दिया। सिर्फ ऐप ही नहीं, बल्कि developer tools और ChatGPT की video generation feature भी पूरी तरह गायब हो गई है।
सिर्फ 6 महीने पहले तक Sora 2 दुनिया की सबसे लोकप्रिय ऐप्स में से एक थी। लॉन्च के दो दिन के भीतर ही यह App Store में नंबर 1 पर पहुंच गई थी, और जब तक ज्यादातर लोगों को इसके अस्तित्व का पता भी नहीं था, तब तक 1 लाख 64 हजार लोगों ने इसे डाउनलोड कर लिया था। आप एक वाक्य लिखते थे और कुछ ही मिनटों में वास्तविक जैसी वीडियो बन जाती थी, जिसे AI-निर्मित TikTok-जैसी feed पर साझा किया जा सकता था। लेकिन जनवरी आते-आते डाउनलोड्स सिर्फ एक महीने में 45% गिर गए। ऐप लॉन्च होने के बाद से यूज़र्स ने कुल मिलाकर सिर्फ 14 लाख डॉलर खर्च किए। OpenAI को इस साल 14 अरब डॉलर का नुकसान होने की उम्मीद है। Sora की कुल कमाई से कंपनी के नुकसान का एक घंटा भी पूरा नहीं हो पाएगा।
Disney के साथ डील भी टूट गई। पिछले दिसंबर में Disney ने OpenAI में 1 अरब डॉलर निवेश किए थे और Marvel, Pixar, Star Wars के 200 से अधिक characters के license को Sora में इस्तेमाल करने पर सहमति दी थी। Disney की योजना Disney+ पर चुनी हुई AI-जनरेटेड वीडियो stream करने और OpenAI की तकनीक का उपयोग करके subscribers को नया अनुभव देने की थी। लेकिन अब यह सब खत्म हो गया है। Disney के प्रवक्ता ने कहा, "हम OpenAI के video generation business से बाहर निकलने के फैसले का सम्मान करते हैं।"
तो फिर Disney द्वारा 1 अरब डॉलर निवेश किए गए प्रोडक्ट को क्यों बंद किया जा रहा है? OpenAI इस साल के अंत तक IPO लाने की तैयारी कर रहा है। पिछले फरवरी में कंपनी ने 840 अरब डॉलर valuation पर 110 अरब डॉलर का निवेश जुटाया था, लेकिन उम्मीद है कि यह 2029 या 2030 तक ही मुनाफे में आएगी। OpenAI के app development प्रमुख ने कर्मचारियों से कहा कि "हमें गैर-ज़रूरी कामों में उलझकर इस महत्वपूर्ण क्षण को नहीं गंवाना चाहिए।" Video generation में बहुत भारी computing power लगती है। अगर हर महीने अरबों डॉलर खर्च हो रहे हों और investors पहली बार वित्तीय स्थिति की बारीकी से जांच करने वाले हों, तो सभी servers को उस product पर केंद्रित करना स्वाभाविक है जो वास्तव में revenue ला रहा है: ChatGPT।
OpenAI ने कहा कि Sora research team अब robotics development की ओर रुख करेगी। यह consumer app 6 महीने तक सेवा में रही।
विस्तृत जानकारी LiteLLM 1.82.7 एवं 1.82.8 PyPI पैकेज compromise घटना में देख सकते हैं.
अगर आप कहीं संबंधित कोड इस्तेमाल कर रहे हैं, तो एक बार जांच ज़रूर कर लें
मैं OpenClone को आज़माने के बारे में सोच रहा था, लेकिन लगता है कि अब OpenClaw इस्तेमाल किए बिना भी काम चल जाएगा।
देखने पर लगा कि trivy नाम का एक security scanner (..?) compromise हो गया था, और उसी compromise के आधार पर secondary attack भी हुआ लगता है।
जो भी हो, मामला गंभीर है।
मुझे लगता है कि AI tools के वास्तविक हो चुके इस समय में, यह ऐसा काफ़ी व्यावहारिक और समझदारी भरा लेख है जो किसी व्यक्ति की man power को अधिकतम करने पर केंद्रित है.
आगे चलकर हर चीज़ में लगातार हल्कापन और तेज़ गति की मांग बढ़ेगी, इसलिए अब तक चले आ रहे सहयोग के पुराने विचार रीसेट हो जाएंगे। लेकिन enterprise-grade solution development के लिए सहयोग अनिवार्य है.
मैंने कुछ compiler बनाए हैं और एक पर अभी काम भी कर रहा हूँ। vibe coding के नज़रिए से editor भी आज़माया था, लेकिन compiler ज़्यादा आसान लगा। जैसा आपने लिखा, इसमें spec कम सटीक होती है और user की वजह से variables भी ज़्यादा लगते हैं। test करना भी ज़्यादा मुश्किल होता है.
spec की अहमियत बढ़ती है, लेकिन मुझे पहले से ही लगता रहा है कि spec को शुरू से पूरी तरह विस्तार में लिखकर हर स्थिति को cover करना असंभव है। मुझे अभी भी यही बेहतर दिशा लगती है कि spec को भी code की तरह काम करते-करते refine किया जाए, हालांकि यह भी लगता है कि शायद कई agents को आपस में ऐसा करने दिया जा सकता है। लेकिन आखिरकार, इंसानी दखल के बिना सीखी हुई परिस्थितियों और ज्ञान से बाहर निकलना संभव नहीं है, इसलिए बिल्कुल नई स्थितियों और features को संभालना कठिन ही होगा।
जब robot vacuum पहली बार आए थे, तो ऐसा लगता था जैसे robot के लिए फ़र्श पर पड़ी चीज़ें हटाकर एक "सरल सफ़ाई" पहले करनी पड़ती है। AI के लिए भी विस्तार से spec लिखना अपने आप में काफ़ी बड़ा काम है, इसलिए लगता है जैसे हम AI के लिए काम कर रहे हों।
काफी समय से इस क्षेत्र में रहकर देखते-देखते मुझे लगता है कि हाल के बदलाव मुख्य रूप से दो बड़ी वजहों से आए हैं।
सबसे पहले, दांव पर लगा पैसा बहुत बड़ा हो गया है। पहले कुछ मिलियन डॉलर भी बहुत बड़ी बात लगते थे, लेकिन अब पैसा बिलियन के स्तर पर बह रहा है। और जहां पैसे की गंध तेज होती है, वहां हर तरह के लोग जुट ही जाते हैं। इसके साथ, कुछ खास सांस्कृतिक पृष्ठभूमि वाले लोगों का बड़े पैमाने पर आना भी बड़ा कारण है, जिससे पूरे उद्योग का माहौल उनके खास अंदाज में बदल गया है।
आजकल साफ दिखता है कि पहले वाली IT/CS संवेदना से अलग, अब ऐसा लगता है कि 'बातों का दम' और 'showmanship' ही सब कुछ चला रहे हैं। पहले होता तो बुलबुला निकलते ही ऐसे लोग सबके साथ बाहर हो गए होते, लेकिन इस बार केंद्र में LLM जैसी 'अच्छी तरह बोलने वाली तकनीक' है, इसलिए लगता नहीं कि यह दौर जल्दी खत्म होगा। आगे भी शायद यही माहौल चलता रहेगा.