आपके रोज़ के सभी कामों के लिए अगली पीढ़ी का एआई

यह क्या करता है

पेश हैं तीन नए प्रोजेक्ट: Streamlit के साथ काम करने वाला एआई बॉट, WhatsApp के साथ काम करने वाला कई फ़ंक्शन वाला इंटिग्रेशन, और कचरे के मैनेजमेंट के लिए DIY Recommender. इन प्रोजेक्ट की मदद से, उपयोगकर्ता के इंटरैक्शन, परफ़ॉर्मेंस, और टिकाऊपन को बेहतर बनाया जा सकता है. साथ ही, एआई से चलने वाले समाधानों के लिए नए स्टैंडर्ड तय किए जा सकते हैं.

Streamlit के साथ इंटिग्रेट किया गया एआई बॉट, Streamlit के यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) को बेहतर एआई की सुविधाओं के साथ जोड़ता है. इससे अलग-अलग तरह के इनपुट को मैनेज करने और सटीक टेक्स्ट जनरेट करने में मदद मिलती है. यह बॉट, अलग-अलग तरह के डेटा सोर्स को समझने और सटीक और काम के जवाब देने में माहिर है. जैसे, इमेज और दस्तावेज़ों से लेकर वेबसाइट के यूआरएल और YouTube वीडियो तक. टेक्स्ट जनरेट करने की इस बेहतर सुविधा की तुलना में, मौजूदा मॉडल काफ़ी कमज़ोर हैं. यह सुविधा, उपयोगकर्ताओं को मुश्किल क्वेरी के तुरंत और सटीक जवाब देती है. इसका यूज़र-फ़्रेंडली इंटरफ़ेस और गड़बड़ी को ठीक करने की बेहतर सुविधा, उपयोगकर्ताओं को बेहतर अनुभव देती है. इसके अलावा, WhatsApp के साथ कई काम करने वाले टूल के इंटिग्रेशन की मदद से, WhatsApp में एआई की बेहतर सुविधाएं मिलती हैं. जैसे, टेक्स्ट और इमेज जनरेट करने की सुविधा, नेविगेशन में मदद करने की सुविधा, कोड स्निपेट, और वीडियो जनरेट करने की सुविधा.

DIY Recommender सिस्टम, अपलोड की गई इमेज से बेकार चीज़ों की पहचान करता है. साथ ही, हर बेकार चीज़ के हिसाब से, DIY के आइडिया उपलब्ध कराता है. इसकी मदद से, उपयोगकर्ता मलबे को फिर से इस्तेमाल करने, कम करने, और रीसाइकलिंग करके, उसे संसाधनों में बदल सकते हैं. इसके लिए, मलबे के बारे में मल्टीमीडिया कॉन्टेंट और भौगोलिक जानकारी का इस्तेमाल किया जाता है.

इंटिग्रेशन से, उपयोगकर्ताओं को एक जैसा अनुभव मिलता है. इससे, एक टास्क से दूसरे टास्क पर आसानी से जाने में मदद मिलती है. साथ ही, कई प्लैटफ़ॉर्म के बिना भी सुविधाओं को ऐक्सेस किया जा सकता है.