ಡೀಪ್ ಕೋಜಿಟೊ v2 : ಒಂದು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಇದು ತನ್ನ ತರ್ಕ ಹುದ್ದೆಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಪಡಿಸುತ್ತಿದೆ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ Deep Cogito v2ರ ಉದಯದೊಂದಿಗೆ ಪುನಶ್ಚೇತನದಲ್ಲಿದೆ, ಇದು ತರ್ಕ ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಪುನವಲೋಕಿಸುತ್ತಿದೆ. ನಾವೀನ್ಯತೆಯೊಂದಿಗೆ ತರುಣಗೊಳ್ಳುವ ಈ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಮಾದರಿ ಅಪೂರ್ವ ಜ್ಞಾನದ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ಪುನರೂಪಿಸುವ ಸಾಹಸವನ್ನು ಸುಪಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ತನ್ನದೇ ಆದ ತರ್ಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಹರಿಸುವ ವಿಶೇಷ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿ, ಈ ಎಐ ಪರಂಪರಾ ಬದ್ದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ.

*Cogito v2ನ ನಿಯೋಜನೆಯ ಶ್ರೇಷ್ಟತಿ* ಅದಕ್ಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಚಿತ್ರಗಳ ನಡುವಿನ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮುತ್ರಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. *671 ಬಿಲಿಯನ್ ಪ್ಯಾರಾಮಿಟರ್ ಮಾದರಿಯು* ಜಾಗತಿಕ ವಾತಾವರಣದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿ ಶೀಲವಾದದ್ದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ. *ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ముందೂರುವು ಈ ತಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿಯನ್ನು* ಕಡ್ಡಾಯವಾಗಿ ಗತಿಸುವ ಮೂಲಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನೆರವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತವೆ.

Deep Cogito v2 : ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಹಂತ

Deep Cogito ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಮಾದರಿಗಳ ಹೊಸ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು, Cogito v2 ಹೆಸರಿನೊಂದಿಗೆ, ಶ್ರಮಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ಶ್ರೇಣಿ ತನ್ನದೇ ಆದ ನರ್ಸಿಂಗ್ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿರುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದ ಅರ್ಥಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ, ಇದು AI ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿನ ಮಹತ್ವದ ಹಂತವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಪರಿಕರಗಳ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ನಾಲ್ಕು ಹಿಸ್ಕೆತ ಪ್ರಕಾರದ ತರ್ಕಾವಳಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದ್ದು, ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ಎರಡು ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳ ಎರಡು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳನ್ನು ವಿವರಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

Cogito v2 ಮಾದರಿಯ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು

Cogito v2 ಶ್ರೇಣಿಯು 70 ಬಿಲಿಯನ್ ಮತ್ತು 109 ಬಿಲಿಯನ್ ಪ್ಯಾರಾಮಿಟರ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ, ಜೊತೆಗೆ 405 ಬಿಲಿಯನ್ ಮತ್ತು 671 ಬಿಲಿಯನ್ ಪ್ಯಾರಾಮಿಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಮಿತಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ದೊಡ್ಡ ಆವೃತ್ತಿಗಳು. ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿ, 671B Mixture-of-Experts (MoE), ಜಗತ್ತಿನಾದ್ಯಾಂತ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿರುವ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗಿದೆ.

Deep Cogito ಅಧಿಕಾರಿಗಳು DeepSeek ನ ಇತ್ತೀಚಿನ ನಾವೀನ್ಯತೆಗಳಿಗೆ ತಕ್ಕಮಟ್ಟಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆ ನೀಡುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗೊಳಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಮಾದರಿಯು O3 ಮತ್ತು Claude 4 Opus ಯಂತೆ ಸ್ವಾಯತ್ತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪರ್ಧಿಸಲು ಅರ್ಥವೇನು, ಇದು ಖಚಿತವಾದ ಹಂತವನ್ನು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ವಾಣಿಜ್ಯದ ನಡುವೆ ಕುದಿಸುತ್ತಿದೆ.

ತರ್ಕದ ಹೊಸ ಕಾವಣೆಯಲ್ಲಿ

Cogito v2ಯನ್ನು ಹಿಂದಿನ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಭಿನ್ನರೇಖಿಸುವುದೇ ಅಳವಡಿಸಿದ್ದ ಪ್ರಮಾಣವಲ್ಲ, ಆದರೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ಬದಲಾವಣೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ವಿನ್ಯಾಸ ನಾರಾಯಣಿಯ ತರದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಳನೋಡುವ ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಉತ್ತರವನ್ನು ಹುಡುಕಲು ತರ್ಕಗಳನ್ನು ಒಡ್ಡಲು ಮಾತ್ರ ಕಾಲಾವಧಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಬದಲು, ಈ ಹೊಸ ಆರ್ಕಿಟೆಕ್ಚರ್ ತನ್ನಲ್ಲಿರುವ ಮಾಹಿತಿ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅದರ ಪ್ರವೇಶಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕಲಿಯುತ್ತಿದೆ.

ಈ ನಿರಂತರ ತರ್ಕವನ್ನು Distillation and Amplification Iterated (IDA) ಎಂದು ನಿಲ್ಲಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ಸಂಶೋಧನೆಗಳಿಂದ ಅನುಕರಣವನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ದೇವರ ತಮ್ಮ ಹಸಿವಿಗೆ ಹಮ್ಮಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಗುರಿ ಈ AI ಏಕೀಕರಣವು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹುಡುಕುವ ಹಂಚಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಅಂದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂದು ಕಲ್ಪಿಸುವುದು.

ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ

Cogito v2 ಮಾದರಿಗಳು ಸಾಧಾರಣವಾಗಿ, 60 % ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಭಾಷೆಯ ಅಪ್ಸರಗಳಲ್ಲಿ Deepseek R1 ಅಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ ಲಂಬವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಹಣಕಾಸಿನ ಅರ್ಥವಿಲ್ಲ, Deep Cogito ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು 3.5 ಮಿಲಿಯನ್ ಡಾಲರ್‌ರ ಮೂಲಕ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಂತೆ ಜೆನರ್ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ. ಈ ಪ್ರಮಾಣವು ಬಹಳಷ್ಟು ವರ್ತ ಮತ್ತು ತರ್ಮಾಸ್ಗೊಂಡಂತೆ ಕಂಡರೂ, ಈ ಪ್ರಮುಖ AI ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳ ಹೆಸರಿನ ಬ್ಯಾಂಡಿಗೆ ಹೃದ್ರಿಗಳನ್ನು ವಿಮರ್ಶಿಸುವಂತೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.

ಚಿಂತನೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸುಧಾರಣೆ

671 ಬಿಲಿಯನ್ ಮಾದರಿ ವಿಶೇಷ ಗಮನವನ್ನು ಪಡೆದಿದೆ, ಇದನ್ನು ಭಾನುವಾರಿಕ ಉತ್ತರಗಳನ್ನು ಕಲಾವಿದನಂತೆ ಮಾಡಿಕೊಂಡ ಗುರಿಮಾಡಲಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ತನ್ನ ಚಿಂತನೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನೂ ಕಠಿಣಗೊಳಿಸುವಂತೆ ಪರಿಣ മാനಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರವು ಕಲ್ಕಮ್ಮಳನ್ನು ತಿರುವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರವರೆಗೆ ಬೇಗನೆ ಒದಗಿಸುತ್ತದಳನ್ನು ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತವಾಗಿ ಪರಿಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಕಾರ್ಯಕ್ರೊಗಳನ್ನು ತಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಪರಣಾಮಿ ತಲುಪಿಸುವ ಮೂಲಕ, Open-Source Deep Cogito ಮಾದರಿ DeepSeekನ ಇತ್ತೀಚಿನ ಆವೃತ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಗೋಚಿಯಿರುವ ತಕ್ಕ ಆಡಳಿತವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.

ಮಾದರಿಯ ರೂಪಿಸಿದ ಮೆಟ್ಟಿಗೆ

ಮಾದರಿಗಳುದ್ದು ತರ್ಕವನ್ನು ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ ಹುಟ್ಟಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚು ನಿರೀಕ್ಷೆಯಾದದ್ದು, ಆದರೆ ಇದನ್ನು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆವೃತ್ತಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. Deep Cogito ತಂಡವು ಹಕ್ಕಿ ಮತ್ತು ಸಿಂಹದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತಿರುವ ಮಾದರಿಯ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದೆ. ಈ ಹೋಲಿಸುವುದು ಅವುಗಳ ವಾಸ, ಬಣ್ಣ, ಮತ್ತು ರೂಪಕ್ಕೆ ಒಳಗೊಂಡ ತರ್ಕದ ಬಗ್ಗೆ ಅಗಾಧ ಚಿಂತನೆಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕಣ್ಮರೆಯಾಯಿತು, ಅದು ಕಲಿಕೆ ಮೂಲಕ ಒಂದು ನೂತನ ಸಂಖ್ಯೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅಭ್ಯಾಸಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಇತರವನ್ನು ಹೊರತೆರೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೋ ಅಥವಾ ವಿನ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು.

Deep Cogito ಮನೆಗೆ ಮುಂದೆ ಮತ್ತು ಗುರಿ

Deep Cogito ತಂಡದ ಸದಸ್ಯರು ಅವರು «ಅಭಿವೃದ್ಧಿಸಿದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಶ್ರೇಣೆಗಳ ವಿರುದ್ಧ» ಅನ್ನು ಅವರ ಸುಪರ್ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಅವರು ಎಲ್ಲ ಪರಿಶೀಲಿತ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಇರುವುದಕ್ಕಾಗಿ ತಮ್ಮ ಬದ್ಧತೆಗೆ ಪುನರ್‌ರೇಖಿತವಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಈ ಹಂಚಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಹಂಚಿಕೆಗೆ ವ್ಯಾಪಕ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ದಾಖಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಷಯದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಕೃತಿಕೀಕರಿಸಲು, AI & Big Data Expo ಎಂಬ ಪ್ರಮುಖ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಅಮ್ಸ್ಟೆರ್ಡಮ್ನಲ್ಲಿ, ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ನಿಯಾದಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಲಂಡನ್‌ನಲ್ಲಿ ನಡೆಯಲಿದೆ.

Deep Cogito v2 ಸ೦ಭ೦ದಿಸಿದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರ

Deep Cogito v2 ಏನು, ಮತ್ತು ಇದು ಇತರ AI ಮಾದರಿಗಳಿಗಿಂತ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿ ಏನಾಗುತ್ತದೆ?
Deep Cogito v2 ಹೊಸ ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ AI ಮಾದರಿಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯಾಗಿದೆ, ಇದು Distillation and Amplification Iterated (IDA) ಎಂದು ಕರೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮೂಲಕ ತನ್ನ ತರ್ಕದ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು مركزವೆಂದು ಗಮನಕೊಡುವುದಾಗಿದೆ. ಇದು ತನ್ನದೇ ಆದ ತರ್ಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡು ಉತ್ತಮ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೆಗೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

Cognito v2 ಕುಟುಂಬದಲ್ಲಿ ಯಾವ ಮಾದರಿಯ ವರ್ಗಗಳು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ?
Cognito v2 ಶ್ರೇಣಿಯವು 70B ಮತ್ತು 109B ಪ್ಯಾರಾಮಿಟರ್‌ಗಳ ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ಎರಡು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು 405B ಮತ್ತು 671B ಪ್ಯಾರಾಮಿಟರ್‌ಗಳಿಂದ ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಎರಡು ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. 671B ಮಾದರಿ ಅದರ ಶಕ್ತಿಗೆ ಹೈದರಾಗಿದೆ.

Distillation and Amplification Iterated (IDA) ತಂತ್ರವು AI ಯ ತರ್ಕವನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ?
IDA ತಂತ್ರವು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಏಕೀಕರಣೆ ಕಲಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ತನ್ನ ಮೂಲ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತದೆ, ಅದರ ಬೆಂಬಲ ವಿಚಾರಣಗಳಿಗೆ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

Cogito v2 ಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ವೆಚ್ಚವು ಇತರ AI ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳ ಹೋಲಿಸುವೆನಾ?
Deep Cogito ತನ್ನ ಎಲ್ಲ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು 3.5 ಮಿಲಿಯನ್ ಡಾಲರ್‌ರಷ್ಟು ಅತ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದು ದೊಡ್ಡ AI ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳ ಸಾಮಾನ್ಯ ವೆಚ್ಚಗಳ ಹೋಲಿಸಲು ಬಳಸಿದ ನಂತರ, ಮಾನ್ಯರಿಗೆ ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡುವುದು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.

671B ಮಾದರಿಯ ಪೂರಕವಾಗುವುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಆವೃತ್ತಿಗಳು ಯಾವವು?
671B ಮಾದರಿಯು ಇದರ ಅಂತಿಮ ಉತ್ತರಗಳ ಗುಣವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ, ತರ್ಕದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಪರಿಶ್ರಮವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ವಿವಿಧ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪೂರಕವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

Deep Cogito, ಚಿತ್ರಗಳ ಕುರಿತು ಯಾವ ರೀತಿಯ ತರ್ಕಂಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ?
ಆಶ್ಚರ್ಯದಿಂದ, Deep Cogito ಮಾದರಿಗಳು ಚಿತ್ರಗಳ ಕುರಿತು ತರ್ಕಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿಲ್ಲ. ಅವರು ದೃಷ್ಟಿಯ ಪದಾರ್ಥಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಮರ್ಶಿಸಲು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿರುವಂತೆ, ಒಂದನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮವಾದ ಲಾಭವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

Deep Cogito ತಂಡದ ಭವಿಷ್ಯದ ಗುರಿಗಳು ಏನು?
Deep Cogito ತಂಡವು ಸ್ವಯಂ ಸುಧಾರಣೆಯ ಮೂಲಕ ಪಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಲಾಭಗಳನ್ನು ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಂತೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಸುಪರ್ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ ಮುಂದುವರಿಯುವುದು, ಅವರು ಹೊರಗಿನ உரಿಸಲ್ಪಡುವ ಎಲ್ಲಾ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಓಪನ್-ಸೋರ್ಸ್ ಮಾಡುವ ನಿಖರವಾದ ನಿರಂತರತೆಯನ್ನು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.