AI प्रोडक्ट्स में गायब निर्णायक कड़ी [अनुवादित लेख]

 (blogbyash.com)
6 पॉइंट द्वारा ashbyash 2025-06-20 | अभी कोई टिप्पणी नहीं है. | WhatsApp पर शेयर करें

AI प्रोडक्ट्स में गायब निर्णायक कड़ी (Loop)

  1. AI प्रोडक्ट्स की असली प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त है 'implicit feedback loop'

    • ज़्यादातर AI स्टार्टअप यह वादा करते हैं कि वे “customer data का उपयोग करके model को fine-tune करेंगे”, लेकिन वास्तव में डेटा जुटाने के तरीके पर वे feedback form या survey जैसे अस्पष्ट जवाब ही देते हैं।
    • Big Tech कंपनियाँ बहुत पहले से Facebook और TikTok की तरह उपयोगकर्ताओं के स्वाभाविक व्यवहार (photo upload, scroll आदि) से implicitly डेटा इकट्ठा करके अपने platform को बढ़ाती रही हैं.

  2. implicit feedback loop का महत्व

    • Netflix जैसी सेवाओं में, जहाँ AI की गलत recommendation चुपचाप नज़रअंदाज़ हो सकती है, उसके विपरीत AI assistant जैसी सेवाओं में, जहाँ गलती तुरंत दिख जाती है और भरोसा टूट सकता है, कहीं अधिक परिष्कृत feedback loop अनिवार्य है।
    • हर interaction का जुड़ाव system की निरंतर learning से होना चाहिए।

  3. Cursor का उदाहरण: स्वाभाविक learning structure

    • developer सामान्य तरीके से सिर्फ coding करता रहे, तब भी Cursor अपने-आप सीखता रहता है।
    • अगर AI द्वारा सुझाया गया code स्वीकार किया जाता है, तो अच्छे pattern मजबूत होते हैं, और ठुकराए जाने पर अक्षम तरीके छँट जाते हैं।
    • अलग से feedback माँगे बिना, यह repository-विशिष्ट context को दर्शाते हुए लगातार अधिक स्मार्ट होता जाता है।

  4. AI प्रोडक्ट्स की सीमाएँ और भविष्य

    • बहुत-से AI प्रोडक्ट्स अब भी सतही metrics या manual feedback पर निर्भर हैं, और logs में मौजूद मूल्यवान signals का सही उपयोग नहीं हो पा रहा है।
    • आगे चलकर user data का स्वतः analysis और improvement करने वाली systems, यानी automated feedback loop, AI प्रोडक्ट्स की core infrastructure बनेंगी।

  5. Notion, Perplexity जैसी अग्रणी कंपनियों में बदलाव

    • Notion: उपयोगकर्ता के सूक्ष्म interactions का analysis करके AI features को आगे बढ़ा रहा है।
    • Perplexity: उन जवाबों के data का analysis करके search results बेहतर कर रहा है जो वास्तव में problem solving में मददगार रहे।
    • feedback loop सिर्फ एक feature नहीं, बल्कि service की नींव बनने वाला core infrastructure है।

  6. निष्कर्ष

    • OpenAI और Anthropic की तरह base model को सीधे विकसित करने के लिए बहुत बड़े संसाधनों की ज़रूरत होती है।
    • आगे बाजार का नेतृत्व वे कंपनियाँ करेंगी जो उपयोगकर्ताओं के साथ interaction को अपने-आप learning में इस्तेमाल करेंगी।
    • जो कंपनियाँ 'अदृश्य, लगातार सीखने वाली system' बनाएँगी, वही अगले AI युग की अगुआ बनेंगी।

संबंधित पढ़ाई

अभी कोई टिप्पणी नहीं है.

अभी कोई टिप्पणी नहीं है.