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    Home»Hindi»स्टैनफोर्ड एआई लैब ने महत्वपूर्ण अनुसंधान कंप्यूटिंग के लिए थीटा एजक्लाउड का उपयोग किया

    स्टैनफोर्ड एआई लैब ने महत्वपूर्ण अनुसंधान कंप्यूटिंग के लिए थीटा एजक्लाउड का उपयोग किया

    DeskBy DeskAugust 12, 2025No Comments2 Mins Read
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    स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय की एआई अनुसंधान प्रयोगशाला, डिस्क्रीट ऑप्टिमाइज़ेशन और एल्गोरिथम रीजनिंग में अपने काम को आगे बढ़ाने के लिए थीटा एजक्लाउड के विकेन्द्रीकृत जीपीयू इंफ्रास्ट्रक्चर का लाभ उठाएगी। थीटा लैब्स की एक घोषणा के अनुसार, स्टैनफोर्ड इंजीनियरिंग की सहायक प्रोफेसर एलेन विटेरसिक के नेतृत्व में यह प्रयोगशाला, उचित लागत पर एआई मॉडल प्रशिक्षण और अनुसंधान में तेजी लाने के लिए प्लेटफ़ॉर्म के स्केलेबल, उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग संसाधनों का उपयोग करेगी।

    यह सहयोग स्टैनफोर्ड को दुनिया भर के उन शैक्षणिक संस्थानों की बढ़ती सूची में शामिल करता है जो एजक्लाउड के हाइब्रिड जीपीयू इंफ्रास्ट्रक्चर का उपयोग कर रहे हैं। अन्य उल्लेखनीय विश्वविद्यालयों में सियोल नेशनल यूनिवर्सिटी, KAIST, ओरेगन विश्वविद्यालय, मिशिगन स्टेट यूनिवर्सिटी और सिंगापुर का NTU आदि शामिल हैं।

    उन्नत एआई अनुसंधान में तेजी

    प्रोफ़ेसर विटेरसिक, जो स्टैनफोर्ड स्कूल ऑफ़ इंजीनियरिंग में प्रबंधन विज्ञान एवं इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान की सहायक प्रोफ़ेसर हैं, अपने शोध को मशीन लर्निंग, एल्गोरिथम तर्क और संगणन एवं अर्थशास्त्र के अंतर्संबंध पर केंद्रित करती हैं। स्टैनफोर्ड इंजीनियरिंग स्थित एआई अनुसंधान प्रयोगशाला, विभिन्न नवीन अनुसंधान पहलों का समर्थन करने के लिए एजक्लाउड की ऑन-डिमांड जीपीयू कंप्यूटिंग शक्ति से लाभान्वित होगी।

    एलेन विटेरसिक, जिनका कार्य इस बात पर प्रकाश डालता है कि एआई अनुकूलन एल्गोरिदम और निर्णय लेने की प्रक्रियाओं को कैसे बेहतर बना सकता है, ने कहा, “स्केलेबल कंप्यूटिंग संसाधनों तक पहुँच हमारे शोध के लिए महत्वपूर्ण है।”

    थीटा एजक्लाउड द्वारा समर्थित प्रमुख अनुसंधान क्षेत्र

    यह साझेदारी स्टैनफोर्ड के शोधकर्ताओं को अनुकूलन के लिए बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के अनुप्रयोग सहित कई प्रमुख क्षेत्रों में काम को आगे बढ़ाने में सक्षम बनाएगी। विशेष रूप से, वे इस बात की जाँच करेंगे कि एलएलएम कटिंग प्लेन सेपरेटर कॉन्फ़िगरेशन और ऑप्टिमाइज़ेशन फ़ॉर्मूलेशन की तुल्यता जाँच को कैसे बेहतर बना सकते हैं।

    अतिरिक्त शोध केंद्रों में एल्गोरिथम सामग्री चयन शामिल है, जो उपयोगकर्ता जुड़ाव और निर्णय लेने पर एआई-संचालित सामग्री चयन के प्रभाव की जाँच करता है। टीम विभिन्न डेटासेट आकारों में क्लस्टरिंग एल्गोरिथम चयन को बेहतर बनाने के लिए मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों का भी पता लगाएगी और मूल्य निर्धारण रणनीतियों, लक्षित विपणन, नीलामी और लाभ-अधिकतमीकरण मॉडल सहित आर्थिक निर्णय लेने में एआई की भूमिका का अध्ययन करेगी।

    थीटा एजक्लाउड का बुनियादी ढांचा इन जटिल एआई अनुसंधान परियोजनाओं के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल आधार प्रदान करता है, जो पारंपरिक जीपीयू संसाधनों का एक अधिक सुलभ विकल्प प्रदान करता है जो अक्सर महंगे और स्केल करने में कठिन होते हैं।

    स्रोत: Bitnewsbot.com / Digpu NewsTex

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