ಅಲಿಬಾಬಾ ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ಅನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಕೃತ್ರಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಿರ್ಧಾರ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಪುನರ್ಜೀವಿತ ಮಾಡಲು ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ವಹಿಸುವ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ. _ಜಟಿಲ ನಿರ್ಧಾರದ ಅಗತ್ಯ_ ಇಂದಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಈ ನಾವೀನ್ಯತೆ ಮಾದರಿಗಳು ರಾಸಾಯನಿಕ, ಗಣಿತ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತಷ್ಟು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳುವ ಇತರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಎಂಬುದರ ಮೂಲಕ ಬದಲಾಯಿಸಲು ಬಯಸುತ್ತದೆ. _ಚೇನ್-ಆಫ್-ಥಾಟ್ಂತಹ ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ತಂತ್ರಗಳು_ ಮತ್ತು _ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೋ ಟ್ರೀ ಶೋಧನೆ_ ಕೃತ್ರಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ನೂತನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಬೆಳೆದಂತೆ ತರುತ್ತವೆ. ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1, ಇದು ಪ್ರಮುಖ ಹಂತವಾಗಿದೆ, ಮುಂದಿನ ನೆಲೆಯಲ್ಲಿನ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ನಿರ್ಧಾರ ಶ್ರೇಣಿಯ ಸಂತವ್ತಾರದು ಎಂದು ಭರವಸೆ ಇದೆ.
ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ಪರಿಚಯ
ಅಲಿಬಾಬಾ ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ದೊಡ್ಡ ಗಾತ್ರದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದೆ, ಇದು ವ್ಯಾಪಕ ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಪರಿಹಾರ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾರ್ಕೊಪೋಲೊ ತಂಡ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಪಡಿಸಿದೆ, ಇದು ಕೃತ್ರಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತಿಯ ನಿರ್ಧಾರ ಶಕ್ತಿ ಒಳಗೊಂಡ ಪ್ರಮುಖ ಸುಧಾರಣೆಯಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಗಣಿತ, ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಹೀಗೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳೊಳಗೆ.
ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸುಧಾರಣೆಗಳು
ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ಒ1 ಮಾದರಿಯ ಮೂಲಕ ನಿರ್ಧಾರ ಶಕ್ತಿ ಸುಧಾರಣೆಗೆ ಬರುವ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ನಡೆಯುತ್ತಿದೆ, ಚೇನ್-ಆಫ್-ಥಾಟ್ (CoT), ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೋ ಟ್ರೀ ಶೋಧನೆ (MCTS) ಮತ್ತು ನಾವೀನ್ಯತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಅಂಶಗಳು ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಕ್ರಮವನ್ನು ವೃದ್ಧಿಸುವುದಕ್ಕೆ ಸಹಕಾರಿಸುತ್ತವೆ.
ತಂತ್ರವಹನೆ ನೀತಿಗಳು
ತಂಡವು ಬಹಳಷ್ಟು ಮಾಹಿತಿ ಸಮೂಹವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉತ್ತಮ ಶ್ರೇಣಿಯ ತಂತ್ರ, ಸುದೀರ್ಘ ಅಧೀನ ಹಾಗೂ ಶ್ರೇಣಿತ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕಿಳಿಸಿದೆ. ಇದರಲ್ಲಿ CoT ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಒಂದು ಶೋಧನೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಮಾಕ್ರೋ ನಿರ್ದೇಶನ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಮಾಡಲು ನಿರ್ದೇಶಿಸಿರುವ ಕ್ರಮಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಾಗೂ ಮತ್ತಷ್ಟು 60,000 ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಶ್ರೇಣಿಯ ಪರಿಕರ ಕರ್ಮಶೀಲತೆಯೊಂದಿಗೆ ಶ್ರಮಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಬಹುಭಾಷೀಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ
ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ಒದಗಿಸಿದ ಲಕ್ಷಣಗಳು ಬಹುಭಾಷಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಸಾದರವಾಗಿ ಇದು ಪ್ರಮುಖ ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಪರೀಕ್ಷೆ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಮಾದರಿಯು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿನಿಯೋಗದಲ್ಲಿಯ ಮಾರ್ಕೋ ಮೂಲ ಬಂಗಾಳಿ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ 6.17% ಶೇ. ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ ಮತ್ತು 5.60% ಶೇ. ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ತಲುಪಿಸಿದೆ. ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕಾರರ ಕ್ಲಾಸ್ಗಳಲ್ಲಿ ಬೇರೆ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಮತ್ತು ಸಾಂಸ್ಕೃತಿಕ ಅರ್ಥಗಳ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಚಿಕಿತ್ಸೆ ನೀಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಕೈಗೊಳ್ಳಿದ ಸಾಧನೆಯ ವೇಳೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಪ್ರಜ್ಞೆಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಅನುಷ್ಠಾನ ಮತ್ತು ದರ್ಶನ ಶ್ರೇಣಿಯ ತಂತ್ರಗಳು
ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ನಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ MCTS ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಅನ್ವಯಿಸುವ ವಿವಿಧ ಕ್ರಮಗಳು ಬಳಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವು ಮಾದರಿಗೆ ವಿವರಣೆ ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣವಾದ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಂಡಿರುವ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಮಾಣಕ್ಕಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ವೈಚಾರಿಕ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಸ್ವಂತ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮರುಗಣನೆ ಮಾಡಲು ಪ್ರೇರಿತ ಮಾಡುವ ದೃಷ್ಟಿತಂತ್ರವನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಂದಾಜುಗಳು
MCTS ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಎಲ್ಲ ಉತ್ತಮ ಶ್ರೇಣಿತ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಮೂಲ ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1-CoT ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿಯ ಕೆಳಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೇಲೆ ಬರುವಂತೆ ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ವಿವಿಧ ಕ್ರಮಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯೊಂದಿಗೆ ನಿರೀಕ್ಷಣಾ ಹಂತಗಳಿಂದ ಲಭ್ಯವಾದ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಯೋಜನೆಗಳು ಸಹ ಸ್ವಾಗತಿಸಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಉತ್ತಮತೆಯನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ಇನ್ನಷ್ಟು ಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಮೂಲಕ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳು
ಕೋರ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಸುವ ತಂಡವು ಈಗಿನ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ್ದು, ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಶಕ್ತಿಯುಳ್ಳ ವಿಜ್ಞಾನವಿಲ್ಲದ ಇತರ ಮಾದರಿಯ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕೆಲಸವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಈ ಬಿಡುಗಡೆ ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆಯ ಕಡೆಗೆ ಸುಳಿವನ್ನು ನೀಡಿದೆ, ಪಕ್ಷದಂತೆ ಅಂತಿಮ ಉತ್ಪನ್ನದ ಕಡೆಗೆ ಕಾಣಬೇಕು.
ಭವಿಷ್ಯ ಯೋಜನೆಗಳು
ಅಲಿಬಾಬಾ ತಂಡವು ಅಂತಿಮ ಫಲಿತಾಂಶ ಮಾದರಿಯ ಮೆಚ್ಚುಗೆಯನ್ನು ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯashara ಮಾದರಿಯ ಮೆಚ್ಚುಗೆಯನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು, ನಡುವಣ ಕಾಯ್ಯಕ್ಕೆ ದಾರಿತಿಕಾಬರುದೋಪಾಸ ಕಡೆಗೆ ಹೋಗಲು ಆರಾಂಭಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಮಾದರಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಕಾರಿ ವಿವರವಾಗಿ ಹರಡುವುದು, ಉಪಯೋಗಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ.
ಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿಯ ಪ್ರಾಪ್ಯತೆ
ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕಿತ ಮಾಹಿತಿಗಳು ಈಗ ಶೋಧಕ ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ಅಲಿಬಾಬಾ GitHub ರೆಪೋಸ್ ನೀಡುತ್ತವೆ. ಈ ಹಂಚಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನ ಗೈಡ್ಗಳನ್ನು ಮುಕ್ತಾಯ ಮಾಡುವುದು, ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿತ್ತು.
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಪತ್ತುಗಳು
ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ನ ಕುರಿತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕಾಗಿ, ಹಲವಾರು ಆನ್ಲೈನ್ ಸಂಪತ್ತುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು. ಕ್ಲೋಡ್ ಒಂದು ಹರ್ಶನವನ್ನು ಕೃತ್ರಿಮ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ತೋರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮಿಸ್ಟ್ರಾಲ್ ಎಐ ನೀಡುವ 13 ತಲೆಗಳ ಮುಖಾಂತರ ವಿವರಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಈ ಲಿಂಕ್ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಫ್ ಆಧಾರಿತ AI ಕುರಿತು ಕೂಡ ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ವೈಚಾರಿಕತೆಯ ಮೂಲಕ ದೃಷ್ಠಿ ಪರಿಣತಿಯಲ್ಲಿಯ ಪರಿಕರವನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಲೇಖನದ ಮುಖ್ಯವಾಹಿಯ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡಲು ಕೂಡ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಇದು ಧಾರೆಮತೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಯೋಜನಕ್ಕೆ ಬರಲಿದೆ. ಮಸ್ಕ್ ಮುಂಬರುವ xAI ವೇದಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ವ್ಯವಹಾರ ವಿಭಾಗದಿಂದ ಬಳಸುವ ಸಹಾಯವನ್ನು ಪಡೆಯಲು, ಹಾಸ್ಯವನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಪರಿಕರವಾಗಿ ಕಲಿಯುವ ಬಗ್ಗೆ ಚർച്ചೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದು.
ಅಲಿಬಾಬಾ ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ಕುರಿತು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೇಳುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಅಲಿಬಾಬಾ ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ಮಾದರಿ ಏನು ಮತ್ತು ಇದರ ಮುಖ್ಯ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಯಾವುವು?
ಅಲಿಬಾಬಾ ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ಮಾದರಿಯು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ ಆಗಿದ್ದು, ಮಾರ್ಕೊಪೋಲೊ ತಂಡದವರು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ಗಣಿತ, ಭೌತಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಕೋಡಿಂಗ್ ಹೀಗೆ ವಿಶೇಷ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಕುರಿತು ಜಟಿಲ ಸೂಕ್ತ ಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ಇತರೆ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಬ್ಬರಿ ಹೋಲಿಸುವಾಗ ಹೇಗೆ?
ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ಅನೇಕ ಸುಧಾರಿತ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಚೇನ್-ಆಫ್-ಥಾಟ್ ಮತ್ತು ಮಾಂಟೆ ಕಾರ್ಲೋ ಟ್ರೀ ಶೋಧನೆ, ಇದು ಇದನ್ನು ಇತರ ಮಾದರಿಯುಗಳಿಂದ ವಿಭಜಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಜಟಿಲ ನಿರ್ಧಾರವಲಗಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲು ಯಾವ ವಿಧಾನಗಳು ಬಳಸಲ್ಪಟ್ಟವೆ?
ಈ ಮಾದರಿಯು ಹಲವು ಮಾಹಿತಿಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಕೃಷಿಕ ಎಂದರೆ ಓದುವಂಗಳವನ್ನು ಮತ್ತು ಮಾಡಿಕೊಂಡಿಟ್ಟಿರುವ ಆಶ್ರಯಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಚೇನ್-ಆಫ್-ಥಾಟ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು 60,000 ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸುತ್ತದೆ.
ಮೇಕರಾಜ್ಞೀಕಾರ್ಪಣೆಯು ಯಾವ ಮಟ್ಟದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ?
ಆದರೆ ಮಾದರಿಯು ತೀವ್ರ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ತೋರುತ್ತದೆ, MGSM ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ 6.17% ಶುದ್ಧ ಶ್ರೇಣಿಯ ಉತ್ತಮ আটಹೊರೆಗಳು ಮತ್ತು ಚೀನಾದ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ 5.60% ಶ್ರೇಣಿಯ ಉತ್ತಮತೆಯನ್ನು ತರುವ ಕೆಲಸವಿದೆ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯ ಭಾಷೆಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಹೊರಗೊಮ್ಮಲು ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ಯಲ್ಲಿ ಕರೆಡುವ ಶ್ರೇಣೆಯಂತಹ ಹೊಸ ವಿಶೇಷತೆಯು ಯಾವದು?
ಒಂದು ವಿಶೇಷಾಂಶವು ಚೇನ್-ಆಫ್-ಥಾಟ್ ಪರಿಸರವನ್ನು ಬಳಸಲು ಹಂಚಿಸು, ಅದು ತೀವ್ರ ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ವಿಮರ್ಶಾಂತರಮಾಡುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಶ್ರೇಣಿಪಡಿಸಲು ಬಳಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ಮಾದರಿಯು ಇನ್ನಿಂದ ಇತರ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುವುದು ಏನು?
ಆದರೆ ಸಾಧನೆಯು ಬಹುಮಟ್ಟಿಗೆ ಇಲ್ಲ ಆದರೆ ಮುಂದೆ ಹೊಳೆದ ಮಹತ್ವಗಳಿರುತ್ತದೆ, ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ಗೆ ದಾರಿಯಾಗಿಸಿದೆ, ಆದರೂ ಮಾದರಿ ಒ1 ಮಾದರಿಯ ಅನುಲ್ಲಿಖಿತ ಶರತ್ತದೆಗಳು.
ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ವನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ದೂರವಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿನವಿರು ಏನು?
ಅಲಿಬಾಬಾ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಮ್ಜು ಮತ್ತು ಅನುಕೂಲವನ್ನು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶ ಶ್ರೇಣೆಗೆ ಮನಸ್ಸಿಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಪದವಿ ಶ್ರೇಣೆಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಶ್ರೇಣಿಯು ಮಾದರಿ ಪಡೆಯಲು ನೀವು ರಾಜಿ ಹಾಕುತ್ತೀರಾ.
ಯಾಕೆ ಹುಡುಕಾಟಗಾರರು ಮಾಕ್ರೋ-ಓ1 ರಲ್ಲಿ ಗಮನಿಸುತ್ತಾರೆ?
ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಅದಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಗಳು ಅಲಿಬಾಬಾ GitHub ರೆಪೋಸ್ ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿವೆ, ಜೊತೆಗೇ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾಹಿತಿಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಗಳೊಂದಿಗೆ.
