नमस्ते, मैं Haebom हूँ। मुझे नोटिस लिखे हुए बहुत समय हो गया है। मेरे ब्लॉग को हमेशा सब्सक्राइब करने और मुझे गर्मजोशी से भरी टिप्पणियाँ और रुचि भेजने के लिए आपका बहुत-बहुत धन्यवाद। आपकी सदस्यताएँ और टिप्पणियाँ मेरे लिए शक्ति और प्रोत्साहन का एक बड़ा स्रोत हैं। आज, मेरे पास एक खास प्रोजेक्ट है जिसे मैं आपसे परिचित कराना चाहता हूँ। यह एक ऐसी किताब है जिसे खुद प्रकाशकों ने भी उस दौर में बनाने की कोशिश की और पूरी लगन से लिखा जब ई-बुक्स का चलन था, लेकिन मैं भी कुछ समय के लिए इसे भूल गया था। उस समय, मुझे लाखों वॉन की ई-बुक्स बेचने या उन चीज़ों पर किताबें लिखने में बहुत दिक्कत हो रही थी जिनका मैंने व्यक्तिगत रूप से अनुभव नहीं किया था। इसलिए मैंने उन चीज़ों पर आधारित पाँच किताबों की एक श्रृंखला बनाई जिन्हें मैंने व्यक्तिगत रूप से अनुभव किया था या जिन्हें मैंने अप्रत्यक्ष रूप से समझा था। उस समय, मुझे कई प्रकाशकों से प्रकाशन के प्रस्ताव मिले, लेकिन मैंने उन्हें अस्वीकार कर दिया क्योंकि मैं ई-बुक बाज़ार के बारे में जानने के लिए उत्सुक था। अब जब मैं इस बारे में सोचता हूँ, तो मुझे लगता है कि जब मैंने किताबों की भौतिक प्रतियाँ रखीं, तो मैं शायद कुछ ज़्यादा ही मुनाफ़े के चक्कर में पड़ गया था। दरअसल, हर किताब लगभग 100 से 200 पृष्ठों की होती है, इसलिए अगर मैं इसे एक भौतिक पुस्तक के रूप में बनाता, तो मुझे लगता है कि ग्राफ़िक्स और टाइपसेटिंग के साथ यह लगभग 200 से 300 पृष्ठों की होती। यह एक लंबा विषयांतर था। • खंड 1: क्या बनाएं 101 - रचनात्मक प्रक्रिया में रुकावट (पूरा करने में कठिनाई) • खंड 2: जीटीएम 101 - बाजार प्रतिक्रियाओं की अनिश्चितता (बिक्री की कठिनाई) • खंड 3: स्केल 101 - विकास की जटिलता (व्यवस्थित करने की कठिनाई) • खंड 4: पुनरावृति 101 - सुधार की अराजकता (अनुकूलन की कठिनाई) •खंड 5: प्रभाव 101 - उद्देश्य और लाभ के बीच संघर्ष (अर्थ खोजने में कठिनाई) हाल ही में इस किताब को खरीदने वाले एक अद्भुत व्यक्ति का शुक्रिया, मैं इसे फिर से संशोधित कर पाया, और इस बार मैं कवर से लेकर ई-बुक तक, सब कुछ ज़्यादा व्यवस्थित ढंग से व्यवस्थित कर पाया। ✨ दरअसल, मुझे लगता है कि मैं पूरी तरह भूल ही गया था कि मैंने इसे लिखा है। मैं आपको बता नहीं सकता कि जब मैं देखता हूँ कि लोग मेरे द्वारा पहले बनाई गई चीज़ों को देखकर मुझसे संपर्क करते हैं, तो मुझे कितनी ताकत मिलती है। वजह चाहे जो भी हो, इस किताब को ढूँढ़ने और पढ़ने के लिए मैं आपका तहे दिल से शुक्रिया अदा करता हूँ। आप में से हर कोई इस किताब का एक ख़ास पहला पाठक है। अगर आप अपने आस-पास के लोगों को इसकी सिफ़ारिश कर सकें तो मैं और भी ज़्यादा आभारी रहूँगा। दरअसल, मैं मन ही मन लालची हूँ। हाहाहा। और यहाँ एक खुला काकाओटॉक रूम भी है। आपका हमेशा स्वागत है। (प्रवेश कोड 1024) आपके लगातार ब्लॉग कमेंट्स और सब्सक्रिप्शन के लिए शुक्रिया। मैं उस पल को संजोकर रखता हूँ जो हमने साथ मिलकर बिताया। 🤝 मेरे ब्लॉग पर हमेशा आने के लिए धन्यवाद।

"आपको नहाते समय अपने दांत ब्रश करने होंगे, बिना फीते वाले जूते पहनने होंगे और अपने दिन का हर मिनट बचाना होगा।" क्या आपने कभी इस बारे में सोचा है? अगर आप हाल ही में SNS या YouTube देखें, तो आप देख सकते हैं कि तथाकथित 'सूक्ष्म दक्षता' लोगों के दैनिक जीवन में गहराई से समा गई है। यह एक ऐसा आंदोलन है जो छोटी-छोटी गतिविधियों के लिए भी एक सुविचारित रणनीति के साथ एक मिनट का भी समय बचाने का प्रयास करता है। एक कप चाय के पीछे का दर्शन ब्रिटेन की 54 वर्षीय वेरोनिका पुलेन हर बार चाय पीते समय दो कप चाय बनाती हैं। एक कप दूध के साथ गुनगुना होता है, और दूसरा 40 मिनट बाद एकदम सही होता है। इस तरह, वह रोज़ाना 20 मिनट बचाती हैं, यानी दो सालों में लगभग 10 दिन। इतनी छोटी सी कुशलता लंबे समय में बहुत बड़ा बदलाव ला सकती है। पुलेन की आदतें यहीं खत्म नहीं होतीं। वह नाश्ते में हमेशा उबले अंडे, दोपहर के भोजन में ऑमलेट और रात के खाने में एक तय मेनू खाती हैं। वह हर दिन अपने कपड़ों के लिए भी एक तय पैटर्न दोहराती हैं। इससे हर बार नए फैसले लेने का तनाव कम हो जाता है। वह कहती हैं कि यह आदत उन्हें अपनी पसंद का काम करने के लिए पर्याप्त ऊर्जा देती है। लोग एक मिनट के प्रति इतने जुनूनी क्यों हैं? यह घटना किसी भी तरह से विशिष्ट व्यक्तियों की आदतों तक सीमित नहीं है। TikTok पर #LifeHack टैग का 1.1 करोड़ से ज़्यादा बार ज़िक्र किया जा चुका है, और अनगिनत उत्पादकता प्रभावित करने वाले लोग "1% नियम" पर ज़ोर दे रहे हैं। सबसे ज़्यादा बिकने वाली किताब "एटॉमिक हैबिट्स" लोगों को बताती है कि कैसे छोटी-छोटी आदतों के संचयी प्रभाव बड़े बदलाव ला सकते हैं। सामाजिक संदर्भ में, यह सूक्ष्म दक्षता केवल एक शौक या चलन नहीं है, बल्कि एक ऐसी घटना भी है जो आधुनिक समाज के दबावों को उजागर करती है। तकनीकी प्रगति ने कामों को तेज़ी से करना संभव बना दिया है, लेकिन बचे हुए समय में ज़्यादा काम करने की विरोधाभासी स्थिति बार-बार आती रहती है। मनोवैज्ञानिक इसे "सक्रिय बर्नआउट" का एक प्रारंभिक लक्षण मानते हैं। अच्छी आदतें बनाम जुनून दक्षता हासिल करने की चाहत रखने वाले लोगों के कई कारण होते हैं। इनमें बीमार लोगों से लेकर थोड़ी-सी ऊर्जा बचाने की चाह रखने वाले लोगों तक, और आराम से 'आलस्य' का अभ्यास करने की चाह रखने वाले लोगों तक शामिल हैं। हालाँकि, विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि अगर दक्षता की आदत बहुत ज़्यादा जुनूनी हो जाए, तो यह जुनूनी-बाध्यकारी विकार या अवसाद का कारण बन सकती है। दक्षता का मतलब ज़रूरी नहीं कि संतुष्ट होना हो। दरअसल, एक ब्रिटिश सर्वेक्षण में पाया गया कि औसत व्यक्ति के पास हफ़्ते में केवल 23 घंटे ही होते हैं जब वह अपने उपकरणों का इस्तेमाल करने के लिए पूरी तरह स्वतंत्र महसूस करता है। इससे हर मिनट बचाने का दबाव बनता है। स्वस्थ दक्षता के लिए 3 सुझाव लेकिन बिना शर्त कुशलता हासिल करना कोई समाधान नहीं है। तो फिर हमें स्वस्थ कुशलता कैसे अपनानी चाहिए? अपने उद्देश्य की जाँच करें। यह एक अच्छा विचार है कि आप एक स्पष्ट योजना बनाएँ कि आप बचाए गए समय का उपयोग कैसे करेंगे। अगर यह केवल समय बचाने तक ही सीमित रह जाता है, तो अंततः दक्षता अपना अर्थ खो देगी। खुद को थोड़ा 'ढीलापन' दें। बहुत ज़्यादा सख्त नियम वास्तव में थकान बढ़ा सकते हैं। सप्ताहांत या छुट्टियों पर जानबूझकर अपनी कार्यकुशलता की आदतों से दूर रहना भी एक अच्छा विचार है। लगातार समीक्षा करें और रीसेट करें। जैसे-जैसे आपके जीवन की परिस्थितियाँ बदलती हैं, आपकी कार्यकुशलता की रणनीति भी बदलनी चाहिए। समय-समय पर जाँचते रहें कि क्या आपकी वर्तमान आदतें आपके लिए वाकई सार्थक हैं, और अगर उन्हें बदलने की ज़रूरत है, तो उन्हें बदलने में संकोच न करें। वास्तव में जो मायने रखता है वह समय की मात्रा नहीं बल्कि गुणवत्ता है। "हम जो समय बचाएँगे, उसका क्या करेंगे?" यह एक महत्वपूर्ण प्रश्न है जिसे हमें नज़रअंदाज़ नहीं करना चाहिए। समय बचाने की आदत अंततः हमारे जीवन को अधिक सुखी और सार्थक बनाने का एक साधन बननी चाहिए। सिर्फ़ व्यस्त रहने के लिए नहीं, बल्कि जीवन में फिर से फुर्सत पाने के लिए। दरअसल, यह इस लेख का ही एक भाग है...

किसी ने एक बार कहा था, "आप योजना, विकास और मार्केटिंग का काम करते हैं। आखिर आप क्या हैं?" आपकी विशेषज्ञता क्या है? इस सवाल का जवाब, मुझे सच में नहीं पता। मैंने बस अपनी तरफ से पूरी कोशिश की। मैंने बस इतना कहा, "हम इसे कामयाब बनाने के लिए हर संभव कोशिश कर रहे हैं।" मूलतः, GTM (गो-टू-मार्केट) किसी उत्पाद या सेवा को बाज़ार में लॉन्च करने और उसे ग्राहकों द्वारा सफलतापूर्वक अपनाने की पूरी प्रक्रिया को संदर्भित करता है। इसका प्रभारी GTM प्रबंधक उत्पाद विकास चरण से लेकर ग्राहकों तक उत्पाद के पहुँचने तक की पूरी प्रक्रिया का प्रभारी होता है। छोटी टीमों को बड़ा बनाने का रहस्य काकाओ ब्रेन और नेक्सॉन कोरिया में काम करते हुए, मैंने निश्चित रूप से बेहतरीन प्रोजेक्ट्स पर काम किया और मेरे सहकर्मी भी बेहतरीन थे, लेकिन मैं इस एहसास से उबर नहीं पाया कि कुछ कमी रह गई है। दरअसल, मेरे मन में कई चिंताएँ थीं। सबसे बड़ी बात यह है कि 'विकास' शब्द के बारे में बात करते समय, मैं वास्तव में उत्पाद के वास्तविक विकास को महसूस नहीं कर सका। क्या मैं जो कमा रहा हूँ, वह वाकई मेरे ग्राहकों के लिए उपयोगी साबित हो रहा है? क्या मैं अपने करियर में सार्थक प्रगति कर रहा हूँ? मुझे ग्रोथ/न्यूबी/हेक्सागोन जैसे शब्द बिल्कुल पसंद नहीं हैं। नोशन से सीखे गए वास्तविक विकास के अनुभव फिर, नोशन के साथ काम करने से मेरा नजरिया पूरी तरह बदल गया। मैंने सीखा कि कैसे एक ऐसा उत्पाद बनाया जाए जिसके वैश्विक स्तर पर करोड़ों उपयोगकर्ता हों, मासिक आवर्ती राजस्व (एमआरआर) कैसे बढ़ाया जाए, तथा एक छोटी टीम के साथ अधिकतम दक्षता कैसे बनाई जाए। नोशन सिर्फ़ बहुत से लोगों वाली कंपनी नहीं थी। इसके स्पष्ट मूल्य थे, एक बेहतरीन उत्पाद था, और ऐसे उपयोगकर्ता थे जो उस पर विश्वास करते थे। इस अनुभव के ज़रिए, मुझे अपने करियर की सबसे महत्वपूर्ण बात का एहसास हुआ। "बड़े संगठनों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, हमें उत्पादों और उपयोगकर्ताओं के बीच संबंधों पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है।" मैं गामा में क्यों शामिल हुआ और इसके परिणाम क्या रहे? इस अहसास के साथ, मैं गामा में शामिल हो गया। और दो सालों में, हमने $50 मिलियन का ARR हासिल कर लिया और लगातार 15 महीनों से मुनाफ़े में हैं। गामा एक छोटी लेकिन मज़बूत टीम है, और अब मैं एक वरिष्ठ GTM (गो-टू-मार्केट) मैनेजर हूँ। यह एक अविश्वसनीय वृद्धि थी, केवल 35 लोगों के साथ 50 मिलियन उपयोगकर्ताओं और 50 मिलियन डॉलर के वार्षिक राजस्व (ARR) तक पहुँचना। गामा की तीव्र वृद्धि के पीछे निम्नलिखित प्रमुख रणनीतियाँ थीं। मुझे पिछले GTM प्रबंधक से वरिष्ठ GTM रणनीति प्रबंधक के पद पर पदोन्नत किया गया। बाज़ार पर हमला करते समय हम जो तरीका अपनाते हैं वह सरल है: सिद्धांत तय करें और उन पर टिके रहें। मैं कुछ उदाहरण आपके साथ साझा करता हूँ। 1. उपयोगकर्ता-केंद्रित मूल्य निर्धारण रणनीति (वैन वेस्टेंडॉर्प) जब बात मूल्य निर्धारण की आती है तो हम कभी भी अनुमान नहीं लगाते। गामा ने वैन वेस्टेंडॉर्प पद्धति का इस्तेमाल करके यह पता लगाया कि उपयोगकर्ता वास्तव में कितना "भुगतान करने को तैयार" हैं और उसके अनुसार उनकी कीमतें तय कीं। इससे शुरुआत से ही एक ठोस राजस्व संरचना तैयार हुई और उन्हें अगले दो वर्षों तक अपनी कीमतों में एक बार भी बदलाव किए बिना लगातार वृद्धि बनाए रखने में मदद मिली। कीमत ग्राहक के लिए एक संकेत है। सटीक मूल्य निर्धारण उत्पाद और उपयोगकर्ता के बीच विश्वास पैदा करता है। 2. न्यूनतम जनशक्ति के साथ अधिकतम विकास गामा एआई-आधारित प्रस्तुति उपकरण बनाता है जो स्वयं बिकते हैं और विपणन करते हैं। हमारी बाजार तक पहुंचने की रणनीति सरल थी:

『Squid Game Season 3』 का वह गहन अंतिम दृश्य, जिसे मैंने कुछ समय पहले Netflix पर देखा था, अभी भी मेरे दिमाग में घूम रहा है। अंतिम गेम तथाकथित 'उच्च-ऊंचाई वाला स्क्विड गेम' है जो आकाश में होता है। यह गेम वर्गाकार, समबाहु त्रिभुज और पूर्ण गोलाकार खंभों पर क्रम से खेला जाता है। खास तौर पर अंतिम चरण में गोल खंभे वाले दृश्य में, नायक लालच की बेड़ियों से बचने के लिए खुद को बलिदान करने का विकल्प चुनता है जो उस पर हावी थी। अब तक, चक्र लालच और जुनून का प्रतीक था, लेकिन जब नायक अपने बच्चे और भविष्य के लिए इस चक्र पर मृत्यु को चुनता है, तो इसका अर्थ पूरी तरह से उलट जाता है। यह दृश्य स्पष्ट रूप से दर्शाता है कि हम जो वास्तविकता देखते हैं वह निरपेक्ष नहीं है, और इसका अर्थ पर्यावरण या अनुभव के आधार पर कभी भी बदल सकता है। संदर्भ के लिए, मुझे स्क्विड गेम सीजन 3 बहुत उबाऊ लगा। संस्कृति हमारे देखने के तरीके को बदल देती है? दो दिलचस्प भ्रम अध्ययन दृश्य भ्रम के दो हालिया अध्ययनों में भी ऐसी ही कहानी मिलती है। यू.के. के लंदन स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स (LSE) में इवान क्रूपिन की शोध टीम ने पश्चिमी लोगों और ग्रामीण नामीबियाई लोगों को 'कॉफ़र इल्यूजन' नामक एक तस्वीर दिखाई। दिलचस्प बात यह है कि पश्चिमी प्रतिभागियों ने ज़्यादातर वर्ग देखे, जबकि ग्रामीण नामीबियाई लोगों ने ज़्यादातर वृत्त देखे। शोध दल ने इसे 'बढ़ई दुनिया' परिकल्पना के साथ समझाया, जो कहता है कि हम जिस वातावरण में रहते हैं, वह हमारे दिमाग को दुनिया को देखने के तरीके को निर्धारित करता है। लेकिन एक अन्य अध्ययन इस परिकल्पना को चुनौती देता है। डोरसा अमीर और चाज़ फायरस्टोन ने दिखाया है कि मुलर-लायर भ्रम मनुष्यों, जानवरों और यहां तक ​​कि अंधे बच्चों में भी होता है, चाहे उनका वातावरण कुछ भी हो। ये दोनों अध्ययन विरोधाभासी लग सकते हैं, लेकिन वे वास्तव में एक महत्वपूर्ण संदेश देते हैं: हम जो दुनिया देखते हैं वह कोई वस्तुनिष्ठ वास्तविकता नहीं है, बल्कि कुछ ऐसा है जिसे हमारा मस्तिष्क लगातार व्याख्या और निर्माण कर रहा है। देखना और बोलना अंततः 'मस्तिष्क का भ्रम' है न्यूरोसाइंटिस्ट अनिल सेठ वास्तविकता को "मस्तिष्क द्वारा निर्मित एक नियंत्रित भ्रम" के रूप में परिभाषित करते हैं। दूसरे शब्दों में, हमारा मस्तिष्क हमें वस्तुगत दुनिया को वैसा नहीं दिखाता जैसा वह है, बल्कि हमारे अनुभवों, पर्यावरण और संस्कृति के आधार पर दुनिया की व्यक्तिपरक व्याख्या करता है। दिलचस्प बात यह है कि यह घटना दृष्टि के साथ-साथ भाषा पर भी समान रूप से लागू होती है । उदाहरण के लिए, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय की मनोवैज्ञानिक लेरा बोरोडित्स्की द्वारा किए गए अध्ययन को लें, जिसमें उन्होंने जर्मन और स्पेनिश बोलने वालों से "कुंजी" और "पुल" शब्दों का वर्णन करने के लिए कहा, और पाया कि दोनों भाषाओं में इन शब्दों के लिंग उलटे थे। जर्मन में 'की' एक पुल्लिंग संज्ञा है, और 'लेग' एक स्त्रीलिंग संज्ञा है। स्पैनिश में, 'की' स्त्रीलिंग संज्ञा है, और 'लेग' पुल्लिंग संज्ञा है। आश्चर्य की बात है कि जर्मन भाषी लोगों ने कुंजियों को मर्दाना विशेषताओं जैसे "भारी, मजबूत" और पैरों को स्त्रियोचित विशेषताओं जैसे "सुंदर, सुरुचिपूर्ण" के साथ वर्णित किया। दूसरी ओर, स्पेनिश भाषी लोगों ने कुंजियों को विपरीत विशेषताओं के साथ वर्णित किया। इसी तरह, हम जिस भाषा का इस्तेमाल करते हैं, वह अंततः यह निर्धारित करती है कि हमारा मस्तिष्क वास्तविकता को कैसे बनाता और व्याख्या करता है। हम जो मानते हैं कि हम ‘देखते हैं’ और जो हम मानते हैं कि हम ‘कहते हैं’, वे अंततः मस्तिष्क के नियंत्रित भ्रम हैं। 『स्क्विड गेम』, दृश्य भ्रम, वही कहानी जो भाषा बताती है 'स्क्विड गेम' में अंतिम गोलाकार स्तंभ दृश्य इतना शक्तिशाली क्यों था और भाषा वास्तविकता के बारे में हमारी धारणा को क्यों बदलती है, इसका कारण अंततः एक ही है। जिस दुनिया को हम निरपेक्ष मानते थे उसका अर्थ कभी भी बदल सकता है, और दुनिया हमारी भाषा, संस्कृति और हमारे अनुभवों के आधार पर पूरी तरह से अलग हो सकती है। ऑप्टिकल भ्रम, भाषा अध्ययन और नाटक हमें जो सामान्य संदेश देते हैं वह स्पष्ट है। हमारे मन में विश्व सदैव पुनर्व्याख्यायित और पुनर्निर्मित होता रहता है। तो यदि हम अपने जीवन को अधिक सकारात्मक बनाना चाहते हैं, तो क्या हमें सबसे पहले दुनिया को देखने का नजरिया नहीं बदलना चाहिए? जिस तरह 'स्क्विड गेम' के नायक ने लालच से बलिदान तक के आदर्श का अर्थ बदल दिया, उसी तरह हम भी अपने जीवन में जो देखते हैं और कहते हैं उसका अर्थ बदल सकते हैं। हम जिन कठिनाइयों, दर्द और यहाँ तक कि खुशी का अनुभव करते हैं, उन्हें अंततः हम जिस तरह से देखते हैं, उससे बदला जा सकता है। दरअसल, "स्क्विड गेम" नामक काम को लोगों का ध्यान इसलिए मिला क्योंकि हम अपने दैनिक जीवन या बचपन से जो खेल याद करते हैं, वे ऐसे खेल बन गए हैं जिन्हें लालच से ग्रस्त वयस्क लोग खेलने के लिए अपनी जान जोखिम में डालते हैं। अगर हम अपना नज़रिया थोड़ा बदल लें, तो क्या कुछ बिल्कुल नया या मजेदार नहीं निकलेगा?

हाल ही में, मैं एक ऐसे व्यक्ति से मिला जो स्केवर कोचिंग के ज़रिए चीनी भाषा में पारंगत है। हमने चीन में अक्सर इस्तेमाल किए जाने वाले ऐप के बारे में बात की और मैंने उन्हें उन ऐप के बारे में बताया जिनका मैंने इस्तेमाल किया है। यहां तक ​​कि जो लोग चीन के बारे में ज़्यादा नहीं जानते हैं, उन्होंने भी शायद WeChat के बारे में सुना होगा। यहां तक ​​कि एक मज़ाक भी है कि चीन में आप WeChat के बिना लगभग कुछ भी नहीं कर सकते। खाना ऑर्डर करना, टैक्सी बुलाना, शॉपिंग करना, भुगतान करना और यहां तक ​​कि सरकारी सेवाओं का उपयोग करना भी WeChat के ज़रिए किया जा सकता है। कोरिया में आमतौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले काकाओटॉक या नेवर की तुलना में, यह एक ही ऐप के भीतर बहुत ज़्यादा फ़ंक्शन प्रदान करता है। क्या चीन में यह “सुपर ऐप” घटना सिर्फ़ इसलिए है क्योंकि चीनी लोग सुविधा पसंद करते हैं? या कोई और कारण है? पूर्वी और पश्चिमी ऐप डिज़ाइन के बीच अंतर बताते समय, अक्सर यह कहा जाता है कि "एशियाई लोग बहुत सारी जानकारी और जटिलता वाले ऐप पसंद करते हैं, जबकि पश्चिमी लोग सरल ऐप पसंद करते हैं।" हालाँकि, वास्तव में ऐसा नहीं है। हाल ही में, चीन, कोरिया और जापान जैसे एशियाई देशों में ऐप भी धीरे-धीरे एक साफ और सरल डिज़ाइन में बदल गए हैं। फिर भी, चीन में सुपर ऐप इतने मजबूत क्यों हो गए हैं? 'मोबाइल फर्स्ट' युग की शुरुआत स्मार्टफोन से हुई 2010 के दशक की शुरुआत में, चीन में इंटरनेट अभी पूरी तरह से स्थापित नहीं हुआ था। उस समय, चीन में इंटरनेट की पहुंच दर 35% से कम थी, और डेस्कटॉप कंप्यूटर का उपयोग करने वाले बहुत से लोग नहीं थे। इस स्थिति में, स्मार्टफोन चीनी उपभोक्ताओं के लिए पहला व्यक्तिगत कंप्यूटिंग उपकरण बन गया। चूँकि शुरू से ही मोबाइल-केंद्रित इंटरनेट वातावरण बनाया गया था, इसलिए मौजूदा इंटरनेट आदतें नहीं बनीं। उदाहरण के लिए, अमेरिका और यूरोप में, वेब ब्राउज़र और ईमेल जैसे डेस्कटॉप-आधारित इंटरनेट उपयोग की आदतें पहले से ही स्थापित थीं, लेकिन चीन में, मोबाइल ऐप शुरू से ही मुख्यधारा में थे। इस अंतर को Tencent के WeChat ने भर दिया। WeChat एक मैसेंजर के रूप में शुरू हुआ, लेकिन 'आधिकारिक खातों' और 'मिनी प्रोग्राम' के माध्यम से लगभग सभी इंटरनेट सेवाएँ प्रदान करना शुरू कर दिया। दरअसल, WeChat एक ब्राउज़र की तरह है जो चीन के Google Chrome की तरह काम करता है। मौजूदा वेब-आधारित सेवाओं को मोबाइल पर ले जाने के बजाय, इसने शुरू से ही ऐप-केंद्रित माहौल बनाया। यहाँ, मैं हमेशा Tencent के चेयरमैन मा हुआतेंग के शब्दों को याद करता हूँ। जब Tencent के QQ और गेम को नकलची कहकर उपहास किया गया, तो मा हुआतेंग ने कहा, "हमने एक बिल्ली को देखने के बाद एक बाघ बनाया।" चीन की डिजिटल अर्थव्यवस्था के शुरुआती दिनों में विकास बहुत खराब था। बैंक उपभोक्ता-अनुकूल ऑनलाइन भुगतान प्रणाली प्रदान नहीं करते थे, खरीदारी मुख्य रूप से नकद आधारित थी, और ई-कॉमर्स भरोसे की कमी के शुरुआती दौर में था। इस स्थिति में, अलीबाबा ने ताओबाओ पर ऑनलाइन लेनदेन के लिए अलीपे विकसित किया, जिससे उसका अपना भुगतान सिस्टम तैयार हुआ। अगर कंपनियों के पास वह नहीं था जिसकी उन्हें ज़रूरत थी तो उन्हें अपनी सेवाएँ खुद बनानी पड़ीं। यही असली वजह है कि सुपर ऐप का जन्म हुआ। दूसरे शब्दों में, यह बाज़ार में एक अंतर को भरने और पूरे उद्योग पर जल्दी से कब्ज़ा करने के लिए एक अपरिहार्य विकल्प था, न कि एक आदर्श उपयोगकर्ता अनुभव (UX) के लिए। 'दीवार बनाने' की प्रतिस्पर्धी रणनीति का उदय चीन के सुपर ऐप्स के उदय को एक और कारण से समझाया जा सकता है: अत्यधिक प्रतिस्पर्धा। Tencent, Alibaba, Baidu और ByteDance जैसी दिग्गज कंपनियों ने लंबे समय से एक तथाकथित “दीवार वाले बगीचे” की रणनीति का इस्तेमाल किया है, जिसमें एक-दूसरे के प्लेटफ़ॉर्म के लिंक को ब्लॉक किया जाता है। उदाहरण के लिए, यदि आप WeChat में Taobao पर शॉपिंग लिंक खोलने का प्रयास करते हैं, तो यह काम नहीं करेगा। इसलिए प्रत्येक कंपनी अपने ऐप में यथासंभव अधिक से अधिक सेवाएँ पैक करने का प्रयास करती है। इसके कारण वीचैट जैसे सुपर ऐप एक ही ऐप में फ़ूड डिलीवरी, टैक्सी बुलाना, भुगतान, शॉपिंग और सोशल मीडिया जैसी सुविधाएँ दे रहे हैं। हालाँकि चीनी सरकार ने 2021 में ही इस तरह के लिंक ब्लॉकिंग पर प्रतिबंध लगाया था, लेकिन उपभोक्ताओं की आदतें सख्त हो गई हैं और सुपर ऐप मॉडल गहराई से जड़ जमा चुका है। दूसरा कारण आर्थिक दृष्टि से पाया जा सकता है। शुरुआती चीनी उपभोक्ताओं की ऑनलाइन खर्च करने की क्षमता पश्चिमी देशों की तुलना में कम थी, इसलिए प्रत्येक व्यक्तिगत ऐप का जीवनकाल मूल्य छोटा था। तदनुसार, कंपनियों ने प्रत्येक ग्राहक को यथासंभव अधिक से अधिक सेवाएँ प्रदान करके प्रति ग्राहक राजस्व को अधिकतम करने का प्रयास किया। इसके अलावा, क्योंकि ग्राहकों को प्राप्त करने की शुरुआती लागत बहुत अधिक थी, इसलिए उन्होंने एक ऐप में उपयोगकर्ताओं को इकट्ठा करने के बाद प्रतिस्पर्धियों को उपयोगकर्ता भेजने से बचने के लिए अधिक सेवाओं को एकीकृत किया। यह उस रणनीति का हिस्सा था जब Tencent ने WeChat Pay को बढ़ावा देने के लिए चीनी नव वर्ष (CNY) के दौरान “लाल लिफाफा (होंगबाओ)” अभियान चलाया था। रणनीतिक विकल्प, सांस्कृतिक प्राथमिकता नहीं चीन में सुपर ऐप्स की सफलता का कारण उपयोगकर्ता की मांग नहीं है, बल्कि अद्वितीय बाजार स्थितियों का संयोजन है: मोबाइल-प्रथम वातावरण, उद्योग के बुनियादी ढांचे की कमी, भयंकर प्रतिस्पर्धा और कम खर्च करने की शक्ति। तो क्या दूसरे देशों की कंपनियों को भी सुपर ऐप मॉडल की नकल करनी चाहिए? ज़रूरी नहीं। बल्कि, सबसे ज़रूरी सबक यह समझना है कि उत्पाद डिज़ाइन के फ़ैसले किस वजह से लिए जाते हैं। सुपर ऐप हमेशा जवाब नहीं होते। कुछ मामलों में, कई सेवाओं को एक ऐप में बंडल करना बेहतर हो सकता है, जबकि दूसरे मामलों में, एक ऐसा ऐप बनाना ज़्यादा कारगर हो सकता है जो सबसे अच्छा उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करता हो। वास्तव में, WeChat कोई 'परफेक्ट सुपर ऐप' नहीं है जो सब कुछ हल कर सके। जिस तरह से यह उपयोगकर्ताओं को मिनी प्रोग्राम के माध्यम से सरल सेवाओं का अनुभव करने की अनुमति देता है, वह अनिवार्य रूप से मोबाइल वातावरण का 'ओपन वेब' है। उपयोगकर्ता पहले से सेवा का अनुभव कर सकते हैं और फिर यदि आवश्यक हो तो एक अलग ऐप डाउनलोड कर सकते हैं। कोरिया में, कुछ लोग एक बार दावा करते थे कि सुपर ऐप भविष्य हैं। लेकिन वास्तव में इसे किसने हासिल किया? व्यक्तिगत रूप से, टॉस एकमात्र ऐसी कंपनी है जिसने वास्तव में एक सुपर ऐप हासिल किया है। मुझे लगता है कि टॉस का वर्तमान ऐप इसकी वास्तविक शुरुआत है। चीन के सुपर ऐप्स के मामले से हम जो सबसे बड़ी सीख पा सकते हैं, वह यह है कि हम समझ सकते हैं कि व्यावसायिक ज़रूरतें किस तरह उत्पादों को विकसित करती हैं। आखिरकार, उत्पाद का विकास उपयोगकर्ता की ज़रूरतों से नहीं, बल्कि पर्यावरण और बाज़ार की स्थितियों के प्रति रणनीतिक प्रतिक्रियाओं से शुरू होता है, जिनका सामना कंपनियाँ करती हैं। व्यक्तिगत रूप से, मुझे लगता है कि कोरिया वह जगह है जो चीन के डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र और तकनीकी कौशल को सबसे कम आंकता है। जैसा कि मैं हमेशा कहता हूं, अगर आप चीन या यहां तक ​​कि शंघाई के किसी विकसित शहर में जाते हैं, तो आपको एहसास होगा कि यह वह चीन नहीं है जिसे मैं जानता था।

हाल ही में, वित्तीय सेवाएँ बनाने वाली एक कंपनी के लिए AI नियोजन और वास्तुकला पर परामर्श करते समय, मुझे लगा कि वित्तीय उद्योग में इस तरह की चर्चा तेज़ हो रही है। हालाँकि ChatGPT जैसे जनरेटिव AI पर बहुत ध्यान दिया जा रहा है, लेकिन वित्तीय क्षेत्र लंबे समय से AI का सक्रिय रूप से उपयोग कर रहा है। धोखाधड़ी का पता लगाने से लेकर क्रेडिट जोखिम प्रबंधन और यहाँ तक कि अल्ट्रा-शॉर्ट-टर्म ट्रेडिंग रणनीतियों तक, AI कई मुख्य वित्तीय कार्यों में महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहा है। हालाँकि, अभी भी AI के लिए कई कार्य बाकी हैं जिन पर वास्तव में भरोसा किया जाना चाहिए और नैतिक रूप से उपयोग किया जाना चाहिए। उनमें से सबसे महत्वपूर्ण मुद्दा व्याख्यात्मकता है। वित्तीय क्षेत्र में, AI मॉडल जितना जटिल होता है, यह समझना उतना ही मुश्किल होता है कि यह कैसे निर्णय लेता है। इसे तथाकथित 'ब्लैक बॉक्स' समस्या कहा जाता है। भले ही कोई AI मॉडल सटीक भविष्यवाणियाँ करता हो, लेकिन अगर वह उन मानदंडों और प्रक्रियाओं की व्याख्या नहीं कर सकता है जिनके द्वारा भविष्यवाणियाँ की गई थीं, तो यह एक गंभीर समस्या हो सकती है, खासकर वित्त जैसे क्षेत्र में जहाँ विश्वास आवश्यक है। इसलिए आज, मैं इस बात पर गहराई से विचार करना चाहूँगा कि यह 'व्याख्यात्मकता' क्या है और इसे वित्तीय क्षेत्र में कैसे लागू किया जा सकता है। क्या मैं आपको एक दिलचस्प उदाहरण दे सकता हूं? 2019 में, लिंग-भेदभावपूर्ण ऋण स्क्रीनिंग पर विवाद के कारण Apple कार्ड एक सामाजिक मुद्दा बन गया। समान आय और क्रेडिट रेटिंग वाले एक जोड़े ने आवेदन किया, लेकिन पति की क्रेडिट सीमा पत्नी की तुलना में बहुत अधिक निर्धारित की गई थी। लोगों ने तुरंत इस निर्णय की आलोचना 'लिंग-आधारित भेदभाव' के रूप में की। हालाँकि, कार्ड जारीकर्ता और वित्तीय संस्थान जो स्क्रीनिंग एल्गोरिदम का प्रबंधन करते हैं, यह स्पष्ट करने में विफल रहे कि यह समस्या क्यों हुई। नतीजतन, उनकी छवि को गंभीर नुकसान हुआ। यह मामला उन समस्याओं को दर्शाता है जो वित्तीय क्षेत्र में एआई के संचालन के दौरान उत्पन्न हो सकती हैं। एआई डेटा के आधार पर निर्णय लेता है, लेकिन यदि डेटा स्वयं पक्षपाती है या एल्गोरिदम के निर्णय मानदंड स्पष्ट रूप से प्रकट नहीं होते हैं, तो वित्तीय संस्थानों को गंभीर नैतिक और कानूनी जिम्मेदारियों का सामना करना पड़ सकता है। इस संदर्भ में, वित्तीय क्षेत्र को एआई का उपयोग करते समय निम्नलिखित प्रश्न पूछने चाहिए: “हमारे एआई मॉडल ने ऐसा निर्णय क्यों लिया?” “क्या एआई द्वारा लिए गए निर्णय वास्तव में निष्पक्ष हैं?” “क्या हम एआई मॉडल के निर्णय मानदंडों की व्याख्या कर सकते हैं?” एआई व्याख्या के तीन प्रमुख तत्व स्पष्टीकरण केवल यह दिखाने से कहीं अधिक है कि मॉडल कैसे काम करता है। वित्त में एआई में स्पष्टीकरण को ठीक से लागू करने के लिए, निम्नलिखित तीनों तत्वों का मौजूद होना आवश्यक है: (1) पारदर्शिता यह हितधारकों को यह स्पष्ट करने के बारे में है कि एआई मॉडल कैसे संरचित है, इसे किस डेटा के साथ प्रशिक्षित किया गया था, और यह किन पूर्वापेक्षाओं या मान्यताओं पर काम करता है। उदाहरण के लिए, ग्राहकों और नियामकों को क्रेडिट रेटिंग मॉडल के लिए डेटा स्रोतों और मूल्यांकन चरों के चयन के कारणों का खुलासा करके विश्वास का निर्माण किया जा सकता है। (2) व्याख्या इसका लक्ष्य एआई के निर्णयों को मनुष्यों के लिए आसानी से समझने योग्य बनाना है। मॉडल के काम करने के तरीके को सरल एल्गोरिदम या विज़ुअल टूल का उपयोग करके समझाया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, आपको विशिष्ट डेटा बिंदुओं के साथ यह बताने में सक्षम होना चाहिए कि आपने ऋण आवेदन को क्यों अस्वीकार कर दिया ("आपके उच्च क्रेडिट कार्ड उपयोग के कारण आपका ऋण अस्वीकार कर दिया गया")। (3) जवाबदेही इसका उद्देश्य एआई मॉडल द्वारा लिए गए निर्णयों के लिए स्पष्ट जवाबदेही स्थापित करना तथा समस्या उत्पन्न होने पर पहले से ही यह तय करना है कि कैसे प्रतिक्रिया दी जाए। जब कोई मॉडल गलत निर्णय लेता है, तो उसे तुरंत सुधारने और नुकसान की भरपाई के लिए स्पष्ट प्रक्रियाएं और जवाबदेही स्थापित करें। एक एकीकृत दृष्टिकोण जो सभी तीन तत्वों को शामिल करता है, वित्त में एआई की व्याख्यात्मकता को उचित रूप से लागू करने के लिए महत्वपूर्ण है।

जब हम किसी अस्पताल में जाते हैं, तो हम हमेशा सटीक निदान और त्वरित उपचार की उम्मीद करते हैं। हालाँकि, वास्तविकता यह है कि लंबे समय तक प्रतीक्षा करने और डॉक्टरों की कमी के कारण जब आप चाहते हैं तो उपचार प्राप्त करना आसान नहीं होता है। हालाँकि, हाल ही में Microsoft द्वारा जारी एक आश्चर्यजनक अध्ययन ने चिकित्सा क्षेत्र में एक नई संभावना प्रस्तुत की है। यह है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का उपयोग करने वाली एक निदान प्रणाली ने मानव चिकित्सक की तुलना में चार गुना अधिक सटीक निदान किया। यह सच है कि इस तरह की शंकाएं हैं कि, "क्या एआई सचमुच डॉक्टरों की जगह ले सकता है?" एआई डायग्नोस्टिक ऑर्केस्ट्रेटर ने चिकित्सा क्षेत्र में प्रवेश किया माइक्रोसॉफ्ट का एआई डायग्नोस्टिक ऑर्केस्ट्रेटर (MAI-DxO) सिर्फ़ एक साधारण एआई मॉडल नहीं है। इसे अलग-अलग भूमिकाओं वाले पांच डॉक्टरों के पैनल की तरह डिज़ाइन किया गया है। प्रत्येक एआई एजेंट एक परिकल्पना विकसित करता है, एक परीक्षण आइटम का चयन करता है, और अंतिम निदान पर पहुंचने के लिए एक-दूसरे से परामर्श करता है, जिससे सबसे उपयुक्त उपचार पद्धति प्राप्त होती है। यहाँ दिलचस्प बात यह है कि यह स्पष्ट रूप से उस प्रक्रिया को दर्शाता है जिसके द्वारा AI अपने निष्कर्ष पर पहुँचता है। Microsoft इसे "बहस की श्रृंखला" कहता है, और यह पारदर्शी रूप से उस तर्क का खुलासा करता है जिसके माध्यम से AI समस्या का समाधान करता है। क्या यह सटीकता मानव डॉक्टरों से भी अधिक है? तो यह AI वास्तविक दुनिया की चिकित्सा सेटिंग्स में कितना प्रभावी है? इसका परीक्षण करने के लिए, Microsoft ने संयुक्त राज्य अमेरिका के शीर्ष चिकित्सा जर्नल न्यू इंग्लैंड जर्नल ऑफ़ मेडिसिन (NEJM) में प्रकाशित 304 सबसे चुनौतीपूर्ण नैदानिक ​​​​मामलों के साथ AI को प्रस्तुत किया। परिणाम आश्चर्यजनक थे। जब AI ने सबसे अच्छा काम किया (OpenAI के o3 मॉडल का उपयोग करके), तो निदान सटीकता 85.5% थी। अनुभवी मानव डॉक्टरों द्वारा उन्हीं मामलों का निदान करने की सफलता दर केवल 20% थी। मानव डॉक्टरों के पास पाठ्यपुस्तकों या सहकर्मियों तक पहुँच न होने की सीमाओं के बावजूद, AI का जबरदस्त प्रदर्शन चिकित्सा समुदाय के लिए एक बड़ा झटका था। एआई जो लागत और समय दोनों बचाता है सटीकता के अलावा, लागत-बचत प्रभाव भी उल्लेखनीय था। माइक्रोसॉफ्ट ने डायग्नोस्टिक प्रक्रिया में लागत पर विचार करने के लिए एआई को सेट किया, और परिणामस्वरूप, आवश्यक परीक्षणों की संख्या में काफी कमी आई, जिससे वास्तविक दुनिया के मामलों में सैकड़ों हज़ारों डॉलर की बचत हुई। माइक्रोसॉफ्ट के डॉ. डोमिनिक किंग ने कहा, "यह प्रणाली अब तक देखी गई सबसे उन्नत एआई कार्यक्षमता है, और यह स्वास्थ्य सेवा सुलभता के लिए नए द्वार खोल सकती है।" एआई मॉडल अब 'उत्पाद' हैं, वास्तविक प्रतिस्पर्धा 'संयोजन शक्ति' है इस प्रयोग में, माइक्रोसॉफ्ट ने ओपनएआई, मेटा, एंथ्रोपिक, गूगल और XAI सहित कई कंपनियों के एआई मॉडल का इस्तेमाल किया। विशेष रूप से, मुस्तफा सुलेमान ने इस बात पर जोर दिया कि सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला ओपनएआई मॉडल भी अंततः "कमोडिटाइज़" हो जाएगा, और असली अंतर "ऑर्केस्ट्रेटर" में निहित है जो इन मॉडलों को एकीकृत और संयोजित करता है। माइक्रोसॉफ्ट ने कहा कि वह इस प्रौद्योगिकी को अपने एआई चैटबॉट कोपायलट और अपने बिंग सर्च इंजन में लागू करने की योजना बना रहा है, जिससे उस प्लेटफॉर्म पर बहुत संभावनाएं पैदा हो सकती हैं, जो प्रतिदिन 50 मिलियन से अधिक स्वास्थ्य संबंधी प्रश्नों का समाधान करता है। 'मेडिकल सुपरइंटेलिजेंस' के युग को तैयारी की आवश्यकता है मुस्तफा सुलेमान इस शोध को "मेडिकल सुपरइंटेलिजेंस" की ओर पहला कदम बताते हैं। एक ऐसा भविष्य जहां तेज़, अधिक सटीक और सस्ता निदान संभव है, बस आने ही वाला है। हालाँकि, इसे नैदानिक ​​सेटिंग्स में लागू करने से पहले और सत्यापन की आवश्यकता है। हृदय रोग विशेषज्ञ और एआई चिकित्सा विशेषज्ञ डॉ. एरिक टोपोल ने भी इस शोध का मूल्यांकन एक महत्वपूर्ण अध्ययन के रूप में किया, जिसने एआई की चिकित्सा दक्षता की संभावना को साबित किया, हालाँकि यह वास्तविक चिकित्सा सेटिंग में आयोजित नहीं किया गया था।

"आजकल युवा पर्याप्त सेक्स नहीं करते। इस पर विश्वास करना कठिन है।" 2016 में, अमेरिकी मीडिया आउटलेट बस्टल ने एक अध्ययन के चौंकाने वाले परिणामों की रिपोर्ट की, जिसमें दिखाया गया कि 20 के दशक की शुरुआत में युवा लोगों में यौन संभोग की आवृत्ति कम हो गई थी, और यह घोषित किया। तब से, इस घटना को "सेक्स मंदी" कहा जाता है और यह एक गर्म विषय बन गया है। अमेरिकी पत्रिका द अटलांटिक के कवर पर एक मधुमक्खी और एक पक्षी की छवि ने इस पीढ़ी के यौन वियोग को दृढ़ता से व्यक्त किया। अतीत में, वयस्क 'युवा लोगों के बारे में चिंतित थे जो बहुत अधिक कामुक हैं,' लेकिन आज की पुरानी पीढ़ी 'युवा लोगों के बारे में अधिक चिंतित है जो सेक्स से बचते हैं।' वास्तव में, हाल के आँकड़े बताते हैं कि जेनरेशन Z (1990 के दशक के मध्य से 2010 के दशक की शुरुआत में पैदा हुए) के बीच संभोग की आवृत्ति अभूतपूर्व रूप से कम है। 2018 के एक सर्वेक्षण के अनुसार, 18 से 24 वर्ष की आयु के लगभग एक तिहाई पुरुषों और पाँचवीं महिलाओं ने एक साल से अधिक समय तक सेक्स नहीं किया था, और महामारी ने इस घटना को और बढ़ा दिया है। 2021 में, 18 से 30 वर्ष की आयु के लगभग 40% कैलिफ़ोर्नियावासियों ने कहा कि उन्होंने कभी सेक्स नहीं किया। एक ऐसी पीढ़ी जहां सब कुछ संभव है लेकिन कुछ भी वांछित नहीं है दिलचस्प बात यह है कि जेनरेशन Z एक ऐसी पीढ़ी है जो पिछली पीढ़ियों की तुलना में सेक्स के बारे में अधिक खुली और विविध पसंद रखती है। वे ऐसे युग में रहते हैं जहाँ वे केवल एक स्मार्टफ़ोन के साथ डेटिंग ऐप्स के माध्यम से आसानी से छोटी और आकस्मिक मुलाकातें कर सकते हैं, और विभिन्न यौन वरीयताओं को स्वतंत्र रूप से स्वीकार किया जाता है। तो वे सेक्स से दूर क्यों रहते हैं? इस मुद्दे पर, ब्रिटिश पत्रकार लुईस पेरी कुछ हद तक रूढ़िवादी लेकिन दिलचस्प दृष्टिकोण प्रस्तुत करती हैं। उनकी पुस्तक ए न्यू गाइड टू सेक्स इन द 21स्ट सेंचुरी सेक्स को गंभीरता से लेती है, पुरुषों और महिलाओं के बीच जैविक अंतर को स्वीकार करती है, और आकस्मिक सेक्स के खतरों के बारे में चेतावनी देती है। पेरी ने दृढ़ता से चेतावनी दी है कि "कोई भी पुरुष अपने नंगे हाथों से लगभग किसी भी महिला को मार सकता है," और तर्क दिया कि महिलाओं को अपने यौन साथी को सावधानी से चुनना चाहिए। इस बीच, गार्जियन के पत्रकार कार्टर शेरमैन ने अपनी पुस्तक द सेकंड कमिंग में बताया है कि जेनरेशन Z राजनीतिक रूढ़िवादिता और इंटरनेट की विशाल शक्ति के बीच फंसने के परिणामस्वरूप यौन मंदी का सामना क्यों कर रही है। इंटरनेट यौन सामग्री की अंतहीन आपूर्ति प्रदान करता है, साथ ही कामुकता के वस्तुकरण को भी बढ़ावा देता है, जो बदले में वास्तविक अंतरंगता में बाधा डालता है। जेनरेशन Z छोटी उम्र से ही पोर्नोग्राफी के अत्यधिक संपर्क में है, जिससे उनके लिए सेक्स के प्रति स्वस्थ दृष्टिकोण बनाना कठिन हो जाता है। यौन मंदी का असली कारण 'रिश्तों' की मंदी है यौन मंदी की मूल समस्या 'अकेलापन' है। जेनरेशन Z पिछली पीढ़ियों की तुलना में चिंता और अवसाद से बहुत अधिक पीड़ित है, और दूसरों के साथ घनिष्ठ संबंध बनाने में कठिनाई होती है। यह भी उल्लेखनीय है कि शराब का सेवन कम हो गया है। शराब पिछली पीढ़ियों के साथ जल्दी से घनिष्ठ संबंध बनाने का एक माध्यम थी, लेकिन जेनरेशन Z खुद को इससे दूर कर रही है और संबंध बनाने में और भी अधिक कठिनाई हो रही है। सोशल मीडिया का प्रभाव ऐसे माहौल में अंतरंगता के निर्माण में भी बाधा डालता है जहाँ लोगों का लगातार संख्यात्मक मानदंडों के आधार पर उनके आकर्षण के आधार पर मूल्यांकन किया जाता है। अंततः, यौन मंदी एक सामाजिक घटना को दर्शाती है जहाँ रिश्ते बनाना मुश्किल है और दूसरों के साथ सच्चे संबंध दुर्लभ हैं। काय करते? लुइस पेरी और कार्टर शेरमैन दोनों ही अपने-अपने दृष्टिकोण से यौन मंदी के कारणों की ओर इशारा करते हैं, लेकिन दोनों लेखक अंततः जिस चीज़ को नज़रअंदाज़ करते हैं, वह है सेक्स में मौजूद 'आनंद और जुड़ाव की शक्ति'। सेक्स सिर्फ़ शारीरिक आनंद के बारे में नहीं है, बल्कि यह एक अनमोल क्षेत्र है जहाँ इंसान दूसरों के साथ सबसे गहराई से और सीधे जुड़ सकता है। अंतरंग संबंधों में, हम एक-दूसरे को समझना, सम्मान करना और प्यार करना सीखते हैं। हमारे समाज को इस बात पर चर्चा करने की ज़रूरत है कि जेनरेशन Z को सेक्स के ज़रिए स्वस्थ रिश्ते और आनंददायक अनुभव फिर से कैसे स्थापित करने में मदद की जाए। यौन मंदी के मूल कारणों को सिर्फ़ व्यक्तिगत समस्याओं तक सीमित करने के बजाय, एक अधिक व्यापक और गहन सामाजिक बातचीत शुरू करने का समय आ गया है। हाल ही में, मैं इस तरह के लेख पढ़ रहा हूँ, और मुझे लगता है कि जेनरेशन Z जो चाहता है वह सिर्फ़ एक 'साधारण मुलाकात' नहीं है, बल्कि दूसरे व्यक्ति को समझने और जानने की प्रक्रिया है। मुझे यकीन नहीं है कि क्या यह 'आत्म-संतुष्टि' नामक क्षेत्र है... या कुछ ऐसा है जैसे कि रिज्यूमे ब्लाइंड डेट जो अतीत में लोकप्रिय थी। मुझे 'सेक्स मंदी' शब्द दिलचस्प लगा, इसलिए मैंने इसे खोजा।

हाल ही में मैंने जो वाइब कोडिंग लेख पोस्ट किया था, उसे मेरी अपेक्षा से कहीं ज़्यादा ध्यान मिला। खास तौर पर, जब मैंने ईमानदारी से कुछ ख़ास मुनाफ़े की कहानियाँ शेयर कीं, तो कई लोगों ने सहानुभूति जताई और इसे दिलचस्प पाया। इसकी बदौलत, मैं अच्छा महसूस कर रहा था, लेकिन कुछ समय पहले मुझे एक अप्रत्याशित स्थिति का सामना करना पड़ा। यह तब हुआ जब एक अज्ञात व्यक्ति ने मेरे द्वारा संचालित एक विदेशी निगम के बारे में मुझे सूचना दी । पहले तो मैं वाकई हैरान रह गया। मैंने कोई गैरकानूनी काम नहीं किया था, लेकिन अचानक मेरी शिकायत कर दी गई, इसलिए यह बेतुका था। इस अनुभव के ज़रिए, मैं एक ऐसी कहानी साझा करना चाहता हूँ जो उन लोगों के लिए उपयोगी हो सकती है जो मेरी तरह विदेशी निगमों या वैश्विक भुगतानों पर विचार कर रहे हैं। 🚨रिपोर्ट क्या थी? रिपोर्ट की विषय-वस्तु इस प्रकार है। यह शिकायत इस बारे में थी कि क्या मैं स्ट्राइप एटलस के साथ स्थापित विदेशी निगम के संबंध में विभिन्न घरेलू रिपोर्टों और प्रक्रियाओं का उचित रूप से अनुपालन कर रहा था। अंत में, सौभाग्य से, मुझे कोई समस्या नहीं हुई। ऐसा इसलिए है क्योंकि मैं शुरू से ही एक पेशेवर कर लेखाकार के माध्यम से कर रिटर्न (व्यापक आयकर) और विदेशी मुद्रा लेनदेन रिपोर्ट संसाधित कर रहा था। यह अंतिम आयकर का मौसम भी था, इसलिए मैं कर लेखाकार के साथ मिलकर दस्तावेजों को अच्छी तरह से तैयार कर रहा था। मैं हमेशा इचॉन टैक्स अकाउंटिंग फर्म का आभारी हूं। कोरिया में विदेशी निगम का संचालन करते समय आपको क्या जानना चाहिए हालाँकि, मैंने इस अनुभव से कुछ सीखा। मेरे मामले में, मैंने पहले से ही तैयारी कर ली थी, लेकिन अगर मैंने पहले से ठीक से तैयारी नहीं की होती, तो एक जटिल और परेशानी वाली स्थिति पैदा हो सकती थी। कोरिया में एक विदेशी निगम की स्थापना या संचालन करते समय कुछ दायित्व पूरे करने होते हैं। मैं वास्तव में विवरण नहीं जानता, इसलिए मैंने कर लेखाकार की सलाह और निर्देशों का पालन किया। विदेशी मुद्रा लेनदेन रिपोर्ट (विदेशी प्रत्यक्ष निवेश की रिपोर्टिंग और विदेशी मुद्रा बैंक के माध्यम से नियमित रिपोर्टिंग आवश्यक) व्यापक आयकर रिटर्न (घरेलू स्तर पर अर्जित आय के अतिरिक्त विदेश में अर्जित आय सहित) उपरोक्त प्रक्रिया कठिन नहीं है, लेकिन यदि आप इसे पहले से नहीं करते हैं या भूल जाते हैं, तो यह अनावश्यक रूप से जटिल हो सकती है। सुझाव जिनसे मुझे व्यक्तिगत रूप से मदद मिली इस बार मैं बिना किसी परेशानी के यह काम पूरा कर सका, इसका कारण निम्नलिखित हैं। 1️⃣ किसी पेशेवर टैक्स अकाउंटेंट से सहायता प्राप्त करें चाहे आप एकल स्वामी हों या निगम, आप कर लेखाकार के साथ काम करके इन स्थितियों से तुरंत निपट सकते हैं। (कर लेखाकार व्यापक आयकर दाखिल करने के मौसम के दौरान विशेष रूप से सहायक होता है।) 2️⃣ क्रिएटर स्वचालित जमा सेवा (शिनहान बैंक) का उपयोग करें यदि आप डेवलपर या क्रिएटर हैं, तो राजस्व प्रबंधन जटिल हो सकता है, लेकिन मैं शिनहान बैंक की 'क्रिएटर ऑटोमेटिक डिपॉज़िट सर्विस' का उपयोग करता हूँ, इसलिए राजस्व प्रबंधन सुव्यवस्थित है। इसकी बदौलत रिपोर्टिंग करते समय यह सुविधाजनक था। 3️⃣ यदि आपको किसी विदेशी निगम की बिल्कुल आवश्यकता नहीं है, तो घरेलू समाधान का उपयोग करें वास्तव में, यदि आपको किसी विदेशी निगम की बिल्कुल आवश्यकता नहीं है, तो ऐसे कई समाधान हैं जो आपको आसानी से घरेलू स्तर पर भुगतान प्रणाली बनाने की अनुमति देते हैं। व्यक्तिगत रूप से, मुझे लगता है कि लैटपीड और टॉस पेमेंट जैसी सेवाएँ सबसे यथार्थवादी और अनुशंसित हैं। यदि आप स्व-नियोजित व्यक्ति हैं और जटिल चीजें पसंद नहीं करते हैं, तो मैं लेपिड की सलाह देता हूं। यदि आप खुद विकास को संभाल सकते हैं और एक कॉर्पोरेट व्यवसाय हैं, तो मैं टॉस की सलाह देता हूं। बेशक, यदि आप एक विदेशी निगम स्थापित और संभाल सकते हैं, तो मैं स्ट्राइप एटलस या लेमनस्क्वीज़ की सलाह देता हूं। क्या विदेशी निगम वास्तव में आवश्यक है? "जब तक इसके लिए कोई विशेष कारण न हो, अपतटीय निगम अनावश्यक रूप से जटिल हो सकते हैं।"

वाइब कोडिंग के बारे में मेरी हालिया पोस्ट ने अपेक्षा से अधिक ध्यान आकर्षित किया है। कई लोगों ने केवल सफलता की कहानी पर ही ध्यान केंद्रित किया, लेकिन वास्तव में, इस प्रक्रिया के दौरान कई परीक्षण, त्रुटियां और असफलताएं हुईं। आज मैं आपके साथ अपना एक दिलचस्प ‘खुदाई’ अनुभव साझा करना चाहूँगा। उस समय मैं जिस सेवा का विकास कर रहा था वह "पीडीएफ एआई शील्ड" नामक एक पीडीएफ सुरक्षा प्रणाली थी। यह विचार एलएलएम (बड़े पैमाने पर भाषा मॉडल) के हाल के प्रसार को रोकने के लिए दिमाग में आया, जो आसानी से पीडीएफ दस्तावेजों को पढ़ते और सारांशित करते हैं। जब मैं विश्वविद्यालय में छात्रों को सामग्री वितरित करता था या आधिकारिक दस्तावेज लिखता और साझा करता था, तो उन सभी को कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संक्षेपित और पढ़ा जाता था, इसलिए मुझे आश्चर्य हुआ कि इसे कैसे सीमित किया जाए। एलएलएम हमारे द्वारा उपलब्ध कराए गए विभिन्न दस्तावेजों और डेटा को व्यवस्थित और सारांशित करना सरल बनाता है। एलएलएम हमें दस्तावेज़ पढ़ने, महत्वपूर्ण बिंदुओं को खोजने, उन्हें एक साथ जोड़ने, उन्हें संक्षेप में कहने, उन्हें प्रिंट करने की प्रक्रिया के माध्यम से जानकारी प्रदान करता है। इस प्रक्रिया में, मैंने "पढ़ने" के चरण में हस्तक्षेप करने और एलएलएम को खंडित होने से रोकने का एक तरीका तैयार किया। सामान्य पीडीएफ सुरक्षा विधियों में पासवर्ड, प्रमाणपत्र और ओसीआर हटाना शामिल हैं, लेकिन मैंने यहां एक विशेष विधि जोड़ी है। ऐसा करने का तरीका पीडीएफ पर "अदृश्य पेंट" स्प्रे करना था। मानवीय आंखों के लिए यह बिल्कुल ठीक लग सकता है, लेकिन एलएलएम की आंखों के लिए उन्होंने दस्तावेज में एक प्रकार का "पारदर्शी रंग" जोड़ दिया है, जिससे वह पढ़ने योग्य नहीं रह जाता। इसके अतिरिक्त, हमने प्रमाणपत्रों और पीडीएफ मेटाडेटा के रूप में टैगों को एन्क्रिप्ट करने के लिए कदम उठाए हैं, ताकि एलएलएम उन्हें आसानी से न पढ़ सके। तकनीकी रूप से इसने मेरी अपेक्षा से बेहतर काम किया। इस पद्धति द्वारा सभी स्थानीय एलएलएम मॉडल, जिनमें चैटजीपीटी, क्लाउड आदि जैसे प्रसिद्ध एलएलएम शामिल थे, को अवरुद्ध कर दिया गया। जब मैंने पहली बार परिणाम देखे तो मुझे ऐसा लगा जैसे यह विशाल एआई कम्पनियों के खिलाफ एक छोटी सी जीत है। इस विश्वास के आधार पर, हमने एक मूल्य निर्धारण नीति निर्धारित की और इसे रेडिट और कई विदेशी समुदायों पर प्रचारित किया। खरीदार अपेक्षा से अधिक तेजी से आ गए और ऐसा लगा कि यह शीघ्र ही एक सफल व्यवसाय बन जाएगा। सच कहूँ तो, इस समय मैं थोड़ा उत्साहित था। व्यवसाय मॉडल की संरचना इस प्रकार है: लॉग इन न होने पर पहली बार निःशुल्क आप इसे दिन में एक बार लॉग इन करके उपयोग कर सकते हैं (24 घंटे के आधार पर) मासिक सदस्यता के साथ प्रतिदिन 30 उपयोग तक वार्षिक सदस्यता के साथ असीमित उपयोग लेकिन इसके तुरंत बाद एक अप्रत्याशित समस्या उत्पन्न हो गयी। यह GPT-4o, क्लाउड सॉनेट 3.5 और जेमिनी प्रो जैसे मॉडलों पर ठीक काम करता था, लेकिन o3 और सॉनेट 3.7 जैसे नए मॉडलों पर यह सुरक्षा तकनीक पूरी तरह से अक्षम है। इसके अलावा, ऐसे मामले भी सामने आए हैं जहां मिनी मॉडल में और कुछ निश्चित परिस्थितियों में मेटाडेटा एन्क्रिप्शन का उल्लंघन किया गया। सौभाग्य से, हमारे शुरुआती ग्राहकों में से एक ने इस मुद्दे की सूचना मुझे दी, और मैंने तुरंत सभी खरीदारों को धन वापसी जारी कर दी। सुरक्षा सेवा की प्रकृति के कारण, यदि एक बार भी इसका उल्लंघन हुआ तो उत्पाद की बिक्री जारी नहीं रह सकती। प्रारंभिक लाभ वास्तव में भुगतान शुल्क के कारण घाटे में बदल गया, लेकिन त्वरित कार्रवाई के कारण हम आगे के घाटे को रोकने में सक्षम रहे। यह सुरक्षा-संबंधी मुकदमे से कहीं बेहतर है, है ना? मैंने बिना किसी कारण के यह नहीं कहा कि जमा राशि लाभ थी। मेरे पास ऐसे कुछ और अनुभव हैं। यदि प्रतिक्रिया अच्छी रही तो मैं भविष्य में और अधिक विविध कहानियाँ साझा करना चाहूँगा। वास्तव में, जैसा कि मैंने अपने पहले वाइब कोडिंग पोस्ट में उल्लेख किया था, वाइब कोडिंग में जितना हमने सोचा था उससे कहीं अधिक परीक्षण और त्रुटि की आवश्यकता होती है, और मुझे लगता है कि यह प्रक्रिया वास्तव में डेवलपर्स के लिए अधिक मांग पैदा करती है। और मेरा मानना ​​है कि यदि इस प्रकार की गलतियाँ दोहराई जाएं तो उत्पाद बेहतर हो जाता है। ऐसा लगता है कि लोगों को असफलता की कहानियों की तुलना में सफलता की कहानियां और नाटक अधिक पसंद आते हैं, लेकिन मेरे पास व्यक्तिगत रूप से ऐसी असफलता की काफी कहानियां हैं। हालाँकि मैंने कहा कि यह एक संघर्ष था, लेकिन मैंने व्यक्तिगत रूप से बहुत कुछ सीखा। मुझे नहीं पता कि इस लेख को अच्छी प्रतिक्रिया मिलेगी या नहीं, लेकिन यदि मिली तो मैं भाग 2 और 3 साझा करना जारी रखूंगा।

जब मैंने अपनी नौकरी छोड़ दी और अपना खुद का व्यवसाय शुरू किया तो सबसे बड़ी बात जो मैंने महसूस की वह थी अच्छी उत्तेजना की इच्छा । शुक्र है, कई लोगों की मदद और समय के प्रवाह के कारण, मुझे भूखे मरने की चिंता नहीं करनी पड़ी, और कंपनी मेरी अपेक्षा से भी अधिक तेजी से पटरी पर आ गई। लेकिन अच्छे सहकर्मियों के साथ निरंतर बातचीत की प्यास आसानी से नहीं बुझती थी। एक सोलोप्रीन्योर के रूप में और कई फ्रीलांसरों के साथ दूरस्थ रूप से काम करते हुए, मुझे स्वाभाविक रूप से सहकर्मियों के साथ सहज संबंध की कमी महसूस हुई , जहां हम आराम से बात कर सकते थे और एक-दूसरे को उत्तेजित कर सकते थे। केवल इसी कारण से मूल्यवान कार्मिकों को नियुक्त करना बोझिल था, और यद्यपि मैं कभी-कभी अन्य कंपनियों में सप्ताह में एक बार काम करता था, लेकिन यह उस उत्तेजना या प्रेरणा से थोड़ा दूर था जिसकी मुझे उम्मीद थी। मैंने कुछ पठन समूहों की मेजबानी करने या उनमें भाग लेने का प्रयास किया, लेकिन कुछ कमी महसूस हुई। जब मैं छोटा था तो मुझे बहुत से लोगों के साथ घूमना और शोर मचाना पसंद था, लेकिन अब मैं उन जगहों से थक गया हूं। तभी कोचिंग का ख्याल मन में आया। चूंकि मैंने अतीत में एजाइल कोचिंग प्रशिक्षण प्राप्त करते समय तकनीकें और कार्यक्रम सीखे थे, इसलिए मैंने उन तकनीकों और कार्यक्रमों के आधार पर मुफ्त कोचिंग प्रदान करना शुरू करने का निर्णय लिया। सबसे पहले, हमने लक्ष्य दर्शकों को निर्दिष्ट किए बिना शुरुआत की, और मुख्य रूप से निम्न-स्तर के श्रमिकों और नौकरी चाहने वालों को लक्षित किया। जैसे-जैसे समय बीतता गया, आश्चर्यजनक रूप से 50 और 60 वर्ष की आयु के लोग भी यहां आने लगे। आप या तो अपने जीवन के दूसरे चरण की तैयारी कर रहे हैं या पहले से ही जोरदार तरीके से दौड़ रहे हैं। एक बार मेरी मुलाकात एक ऐसे व्यक्ति से हुई जो छोटी नावें बनाता था। वह जिओजे में एक शिपयार्ड चलाते थे जो 20 टन से कम वजन वाले छोटे जहाज बनाने में माहिर था। यह देखना प्रभावशाली था कि किस प्रकार उन्होंने एल्युमीनियम और फाइबर-प्रबलित प्लास्टिक का उपयोग करके हाइब्रिड जहाज का निर्माण किया, तथा जहाज के मालिक की विस्तृत आवश्यकताओं के अनुसार जहाज के अधिसंरचना का निर्माण किया। तब तक, मैंने बुसान, इंचियोन और गंगनेउंग की यात्रा करते हुए अनगिनत जहाज देखे थे, लेकिन मैंने कभी यह नहीं सोचा था कि ये जहाज किसने और कैसे बनाए। यह जानना एक नई दुनिया की झलक थी कि ये छोटे शिपयार्ड लचीले, कस्टम-अनुकूलित विनिर्माण की पेशकश करने में सक्षम थे, जो बड़े शिपयार्ड नहीं कर सकते थे। और यह देखना भी बहुत दिलचस्प विषय था कि वे किस प्रकार शुल्क लेते हैं और मोटे तौर पर प्रत्येक पर कितना खर्च आता है। एक दिन, कुछ मौजूदा नर्सों से बात करते हुए, मुझे 'माईड्यूटी' नामक ऐप के बारे में पता चला। माईड्यूटी एक ऐसा उपकरण था जो नर्सों को अपने जटिल शिफ्ट शेड्यूल को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने और सहकर्मियों के साथ आसानी से साझा करने में मदद करता था। इस ऐप का सबसे बड़ा फायदा यह था कि मैं एक ही वार्ड में अपने सहकर्मियों के कार्य शेड्यूल को एक नज़र में देख सकता था। यह एक ऐसी सेवा थी जिसके बारे में आईटी उद्योग में काम करते समय मुझे कोई जानकारी नहीं थी, और यह ऐप, जो एक विशिष्ट नौकरी समूह की आवश्यकताओं की सटीक पहचान करके बनाया गया था, मेरे लिए एक बड़ी प्रेरणा थी। इसका विश्व स्तर पर विस्तार हो चुका है और अब इसका उपयोग अनेक लोग करते हैं, जिससे यह एक आवश्यक ऐप बन गया है। मंडो में काम करने वाले इस व्यक्ति के माध्यम से मैंने सीखा कि एक कार बनाने के लिए कितनी जटिल और सटीक सहयोगात्मक संरचना की आवश्यकता होती है। मैंडो एक ऐसी कंपनी है जो ड्राइवर सुरक्षा से सीधे संबंधित मुख्य भागों का विकास और उत्पादन करती है, जैसे ऑटोमोबाइल ब्रेकिंग, स्टीयरिंग और सस्पेंशन सिस्टम। यह तथ्य कि इतने सारे पुर्जे और कंपनियां एक ही कार में एक दूसरे से जुड़ी हुई हैं, जिसे हम हर दिन चलाते हैं, मेरे लिए बहुत ही ताजगी देने वाली प्रेरणा थी, क्योंकि मैं आईटी क्षेत्र में काम करता था, जहां मैं आमतौर पर एक ही उत्पाद को समग्र रूप में बनाकर काम करता था। विनिर्माण पद्धति, जिसमें अलग-अलग भागों को विशिष्ट बनाया जाता है तथा प्रत्येक कंपनी अंतिम उत्पाद को पूरा करने के लिए सहयोग करती है, ने सहयोग के उन रूपों से पूरी तरह से अलग आकर्षण दिखाया जो मैंने आमतौर पर अनुभव किए थे। बेशक, मैं अपने दिमाग में जानता था कि यह ऐसे ही बनाया गया था, लेकिन यह और भी अनोखा था जब मैंने कहानी सीधे उस व्यक्ति से सुनी जिसने वास्तव में ऐसा किया था और उद्योग में काम किया था। जैसे-जैसे मैं स्क्यूअर कोचिंग के माध्यम से विभिन्न क्षेत्रों के लोगों से मिला, मुझे लगा कि मैं जो दुनिया देख रहा हूं वह व्यापक और गहरी हो गई है । यह सिर्फ लोगों से मिलना नहीं था, बल्कि मुझे ऐसा महसूस हुआ कि विभिन्न जीवन और अनुभवों के माध्यम से दुनिया के प्रति मेरा नजरिया व्यापक हो गया है। कभी-कभी, एक-दूसरे से मिले लोग एक-दूसरे से जुड़ते हैं और भर्ती होती है, या व्यावसायिक सहयोग शुरू होता है। जब मुझे किसी अप्रत्याशित स्थान से अप्रत्याशित प्रेरणा मिलती है, तो यह अपने आप में एक बड़ी खुशी होती है। कई लोगों से बातचीत के बाद मुझे अंततः एक बात का एहसास हुआ। मुझे लगता था कि मैं जिस दुनिया को जानता था वह बहुत संकीर्ण थी, और जब हम एक-दूसरे के साथ अपनी कहानियां साझा करते हैं तभी हम एक विस्तृत और रंगीन दुनिया देख सकते हैं। भविष्य में, मैं स्क्यूअर कोचिंग के माध्यम से और अधिक लोगों से मिलना चाहती हूं, अधिक कहानियां साझा करना चाहती हूं, और अपने जीवन को अधिक सार्थक तरीके से जोड़ना चाहती हूं। चूंकि मैं उनमें से प्रत्येक से मिला, इसलिए मैंने उनसे व्यक्तिगत रूप से 100 मिनट से अधिक समय तक मुलाकात की, न कि कुल मिलाकर, और यह मेरे लिए बहुत बड़ी संपत्ति बन गई। मैंने भोजन और कॉफी पर बहुत खर्च किया, लेकिन मुझे लगता है कि यह इसके लायक था। मुझे आशा है कि हम भविष्य में अधिक व्यवस्थित ढंग से मिल सकेंगे, इसलिए मैं अपनी बात यहीं समाप्त करता हूं।

पिछले सप्ताह के अंत में, मुझे एक न्यायाधीश और उनकी पत्नी के घर जाकर बहुत अच्छा लगा, जो दोनों ही न्यायाधीश थे और उन्हें विभिन्न प्रकार के मुकदमों का अनुभव था। दोनों ने न्यायाधीश के पद से इस्तीफा दे दिया है और अब अपने वकीलों के साथ देश में रह रहे हैं। जैसे-जैसे रात गहराती गई और हम कैम्प फायर के साथ विभिन्न चीजों के बारे में बात कर रहे थे, मेरी जिज्ञासा ने मुझे एक चुटीला सवाल पूछने के लिए प्रेरित किया, "क्या न्यायाधीश निष्पक्ष होते हैं?" बातचीत इस बात पर केंद्रित रही कि हम कैसे प्रशिक्षण दे सकते हैं और यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि हम निष्पक्ष रहें। तब से, मैं समय-समय पर इन विचारों को व्यवस्थित करता रहा हूं, लेकिन निश्चित रूप से, एक नागरिक के रूप में, एक वकील के रूप में तो छोड़िए, मेरे पास कानून का केवल न्यूनतम ज्ञान ही है। मैंने कानून का अध्ययन केवल एक बार किया था, वह था हाई स्कूल के प्रथम वर्ष में <कानून और समाज> नामक कक्षा में। मैंने समाचार पत्रों में लिखे लेखों और उन चीजों के बारे में भी लिखा है जिनके बारे में मैंने सोचा है, इसलिए मैं आभारी रहूंगा यदि आप इसे उदारतापूर्वक पढ़ेंगे। दुनिया भर में न्यायिक विलंब "न्याय में देरी न्याय से इनकार करने के समान है।" यह पुरानी कहावत अब पूरी दुनिया में हकीकत बनती जा रही है। जब मैं न्यायपालिका के बारे में अधिक जान रहा था, तो ब्रिटिश मामले ने मेरा ध्यान आकर्षित किया। यूरोप से लेकर दक्षिण कोरिया तक, न्यायपालिकाएं लंबित मामलों और विलंबित सुनवाई से त्रस्त हैं। विशेष रूप से ब्रिटेन और यूरोप में, मुकदमों में गंभीर विलंब बढ़ रहा है, तथा न्यायिक प्रणाली के पंगु हो जाने का खतरा है। ब्रिटेन के न्याय मंत्रालय के अनुसार, अदालती मामलों का लंबित आंकड़ा 2016 में 48,000 से बढ़कर 2024 में 70,000 से अधिक हो जाएगा । यहां तक ​​कि लंदन में भी, एक मामले ने काफी हलचल मचा दी थी, लेकिन उसे 2028 तक के लिए स्थगित कर दिया गया, क्योंकि उस पर किसी को चाकू दिखाकर धमकाने का आरोप था, जबकि यह मामला केवल तीन दिन बाद ही आने वाला था। यूरोप भर में न्यायिक प्रणाली में लगातार कम निवेश हो रहा है, तथा यूरोपीय परिषद द्वारा किए गए एक अध्ययन से पता चलता है कि पिछले दशक में यूरोपीय देशों में न्यायिक बजट वास्तविक रूप से घटकर सकल घरेलू उत्पाद का 0.31% रह गया है। पुर्तगाल के लिस्बन में न्यायालय कर्मचारियों की बार-बार हड़ताल के कारण प्रायः न्यायालय की कार्यवाही बाधित हो जाती है। फ्रांस और स्पेन का तो जिक्र ही न करें... यहां तक ​​कि संयुक्त राज्य अमेरिका भी हाल ही में विभिन्न प्रकार की परेशानियों से जूझ रहा है। दक्षिण कोरिया की न्यायपालिका भी संकट में है। लॉ टाइम्स के एक सर्वेक्षण के अनुसार, दक्षिण कोरिया में प्रति न्यायाधीश वार्षिक मुकदमों का बोझ जर्मनी से पांच गुना और जापान से तीन गुना अधिक है। सर्वोच्च न्यायालय के 12 न्यायाधीशों द्वारा प्रत्येक वर्ष लगभग 40,000 अपील मामलों की सुनवाई किए जाने के कारण, न्यायाधीशों के बार-बार परिवर्तन से मामलों की निरंतरता और निष्पक्षता में महत्वपूर्ण बाधा उत्पन्न हो रही है। हाल ही में, संवैधानिक न्यायालय और सर्वोच्च न्यायालय राजनीतिक मुद्दों के कारण लंबित मामलों की गंभीर समस्या से जूझ रहे हैं, जिससे अंततः लोगों के न्याय और राहत पाने के अधिकार को वास्तविक नुकसान पहुंच रहा है। खैर, भले ही यह कोई पाठ्यपुस्तक जैसा कथन न हो न्यायपालिका को कृत्रिम बुद्धिमत्ता से प्रतिस्थापित करना? यद्यपि नेशनल असेंबली ने पिछले वर्ष न्यायाधीशों की संख्या 370 तक बढ़ाने के लिए एक विधेयक पारित किया था, लेकिन कई लोगों का कहना है कि केवल न्यायाधीशों की संख्या बढ़ाने से मूल समस्या का समाधान नहीं होगा। बल्कि, न्यायिक प्रणाली में संरचनात्मक और कुशल सुधार की मांग करने वाली आवाजें बढ़ रही हैं। इस स्थिति में, हाल ही में यह दावा किया गया है कि न्यायाधीशों की भूमिका को कृत्रिम बुद्धिमत्ता से प्रतिस्थापित करने से निष्पक्ष निर्णय संभव हो सकेंगे। लेकिन यह एक बड़ी गलती है. कृत्रिम बुद्धिमत्ता से मौजूदा पूर्वाग्रहों के बढ़ने की अधिक संभावना है, तथा हाल ही में गहन शिक्षण-आधारित, अति-बड़े कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडलों की आंतरिक कार्यप्रणाली ब्लैक बॉक्स की तरह है, जिससे पूर्वाग्रह के कारण का पता लगाना भी मुश्किल हो जाता है। अंततः, निर्णय लेने वाले व्यक्ति के साथ समस्या अपूर्णता नहीं है, बल्कि निर्णय की स्थिरता है। न्यायपालिका के अस्तित्व का सबसे बुनियादी कारण यह है कि हम उस पर भरोसा करते हैं और उसे स्पष्ट सिद्धांतों और दर्शन के आधार पर सुसंगत निर्णय लेने का अधिकार सौंपते हैं । हालाँकि, हाल ही में, ऐसे मामले लगातार सामने आए हैं, जहाँ जनमत या बहुमत की राय के नाम पर निर्णय के दर्शन और बुनियादी तर्क को ही हिला दिया गया है। यह कानून के शासन के धीरे-धीरे टूटने की शुरुआत हो सकती है। अत्यधिक कानून-व्यवस्था के कारण न्यायिक अराजकता कोरिया की समस्याओं में से एक है अति-कानूनीकरण। हमारे देश में प्रतिवर्ष लागू किये जाने वाले कानूनों की संख्या अन्य देशों की तुलना में बहुत अधिक है। जब कानून बहुत अधिक होते हैं तो व्याख्या की गुंजाइश कम हो जाती है और विभिन्न सामाजिक और आर्थिक गतिविधियां बाधित होती हैं। कानूनों के बीच टकराव भी अक्सर होता रहता है, जिससे एक विरोधाभासी स्थिति पैदा हो जाती है, जिसमें व्यवसायों और नागरिकों के लिए कानून का पालन करना कठिन हो जाता है। इन समस्याओं को हल करने के लिए विधायिका का डिजिटलीकरण आवश्यक है। हमें न्यायाधीशों का स्थान लेने या उनकी सहायता करने के लिए एआई का उपयोग करने के बजाय, एक ऐसी प्रणाली की आवश्यकता है जो विधायी स्तर पर डेटा के साथ कानूनों और उनके सामाजिक प्रभावों के बीच संघर्ष की पर्याप्त समीक्षा कर सके। हमें एक ही पार्टी के सदस्यों या साथी सदस्यों के अनुरोध पर विधेयकों का समर्थन करने की वर्तमान प्रथा में सुधार करने की आवश्यकता है, और हम एक ऐसे दृष्टिकोण पर भी विचार कर सकते हैं, जहां विधेयक की विषय-वस्तु का पहले तो बिना सोचे-समझे मूल्यांकन करके वस्तुनिष्ठ मूल्यांकन किया जाए, और फिर रोल-कॉल वोटिंग के माध्यम से जवाबदेही बढ़ाई जाए। अंततः, न्याय कोई विलासिता नहीं है, बल्कि एक आवश्यक मूल्य है जिसे हमें कायम रखना चाहिए। वर्तमान में हम जिस संकट का सामना कर रहे हैं, उससे उबरने का यथार्थवादी तरीका यह है कि विधायिका के डिजिटलीकरण के माध्यम से अधिक पारदर्शी और कुशल कानूनी प्रणाली स्थापित की जाए, साथ ही न्यायपालिका की स्थिरता और स्वतंत्रता को बनाए रखने के लिए मौलिक और व्यवस्थित सुधार किए जाएं। राष्ट्र प्रति वर्ष प्रति सदस्य प्रस्तुत किये जाने वाले विधेयकों की औसत संख्या प्रतिवर्ष प्रस्तुत किये जाने वाले विधेयकों की कुल संख्या सदस्य-प्रारंभित दर (%) सरकार द्वारा शुरू की गई दर (%) बिल पासेज (कुल)

हाल ही में, कोरियन सोसाइटी फॉर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ( https://kjai.jams.or.kr/ ) के जर्नल द्वारा एक पेपर स्वीकार किया गया (प्रकाशन के लिए पुष्टि की गई) , इसलिए मैं इसे आपके साथ साझा करना चाहूंगा। यह पेपर पहले प्री-प्रिंट प्रारूप में अर्क्सिव पर अपलोड किया गया था, लेकिन इसे भव्य नाम HEMA दिया गया था। वास्तव में, इसका नाम मस्तिष्क के एक भाग हिप्पोकैम्पस के नाम पर रखा गया है। मस्तिष्क में हिप्पोकैम्पस एक संरचना है जो स्मृति और सीखने को नियंत्रित करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। यह नए तथ्यों को याद रखने और अंतरिक्ष में भ्रमण करने में विशेष रूप से महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, तथा भावनात्मक स्मृतियों के निर्माण के लिए अमिग्डाला के साथ अंतःक्रिया करता है। इस पेपर का मूल विषय दीर्घकालिक संदर्भ वाले एलएलएम वार्तालापों में गुणवत्ता में गिरावट को रोकने पर एक अध्ययन है। सरल शब्दों में कहें तो, जब कोई व्यक्ति किसी घटना या स्थिति को याद करता है, तो वह आमतौर पर उसका सारांश तैयार कर लेता है और उसे कॉम्पैक्ट मेमोरी नामक प्रारूप में टेक्स्ट प्रारूप में सहेज लेता है, मानो उसे सब कुछ विस्तार से याद न हो। मनुष्यों के मामले में, वे मुख्य रूप से प्रतीकों/संकेतों को याद रखते हैं, तथा पहले से की गई बातचीत को वेक्टर डीबी के रूप में सहेज कर वेक्टर मेमोरी में ले जाते हैं। इस मामले में, लंबी बातचीत अधिक संदर्भ और कार्रवाई की अनुमति देती है, जिससे अधिक सुसंगत अनुभव बनता है। बाद में, ऐसा लगा कि इसका उपयोग उपन्यासों, साथी चैटबॉट आदि के संचालन के लिए अच्छी तरह से किया जा सकता है, इसलिए हमने पूरी तरह से पुनरुत्पादनीय तरीके से प्रयोग किए और एसएलएम के साथ प्रयोगों को दोहराया। सबसे पहले, यह अंग्रेजी पर आधारित है, और चूंकि यह 6b पर भी अच्छा प्रदर्शन करता है, यह क्लाउड या चैटजीपीटी पर और भी बेहतर काम करेगा, जो पहले से ही सेवा प्रदान कर रहे हैं। आमतौर पर, क्लाउड जैसी किसी चीज का उपयोग करते समय, बातचीत बहुत लंबी हो जाती है और आपको किसी अन्य बातचीत पर जाना पड़ता है, या यहां तक ​​कि चैटजीपीटी में भी, जब बातचीत लंबी हो जाती है तो प्रदर्शन खराब हो जाता है। हाल ही में, ऐसा प्रतीत होता है कि वे प्रोजेक्ट और मेमोरी जैसे कार्यों के साथ इसे हल करने का प्रयास कर रहे हैं। यह कुछ उसी तरह है जैसे अब तक हम काम पूरा करने के लिए "पिछली बातचीत का सारांश बताएं" जैसे संकेतों का इस्तेमाल करते थे और फिर एक नई कहानी शुरू करते थे। मैं केसीआई और एससीआई को पेपर प्रस्तुत करता रहता हूं, लेकिन मुझे लगता है कि बाधाएं और अधिक बढ़ गई हैं। मेरी बल्लेबाजी औसत अब पहले जैसी नहीं रही। सबसे अधिक परेशानी वाली बात यह है कि जब मैं कंपनी में था तो मैं कंपनी के संसाधनों से भरपूर शोध कार्य कर सकता था, लेकिन अब मुझे यह काम अपने पैसे से करना पड़ रहा है। हम वर्तमान में शैली को बनाए रखने, दोहराव को खत्म करने और समरूप परिणाम देने के लिए एक अनुवर्ती अध्ययन तैयार कर रहे हैं। परिणाम उपलब्ध होते ही हम उन्हें साझा करेंगे।

कुछ वर्ष पहले, जब मेरे छोटे भाई, जो एलजी इलेक्ट्रॉनिक्स में रोबोटिक्स प्रभाग में काम कर रहे थे, ने कहा कि वह मकिनारोक्स में जा रहे हैं , तो संभवतः वह पहली बार था जब मैंने रोबोटिक्स उद्योग के बारे में विस्तार से जानकारी ली। इससे पहले, मैंने रोबोट वैक्यूम, रोबोट आर्म्स आदि का प्रयोग किया था, लेकिन यह पहली बार था कि मैं यह जानने को उत्सुक था कि इन्हें किसने बनाया, इन्हें कैसे बनाया गया और ये कैसे काम करते हैं। और यह रुचि ज्यादा समय तक नहीं टिकी। एक बच्चे के रूप में, मैंने केवल ऐसे रोबोट बनाए थे जो Arduino के साथ सरल दोहराए जाने वाले कार्य करते थे और ऐसे रोबोट जो Raspberry Pi के साथ बाधाओं को पहचानते और उनसे बचते थे, इसलिए यह वास्तव में मेरे लिए थोड़ा कठिन था। उस समय, काकाओ ब्रेन में स्थानांतरित होने से पहले मुझे बहुत कुछ अध्ययन करना था, इसलिए मैंने इसके बारे में ज्यादा नहीं सोचा। फिर, 2023 के आसपास, मैंने एक पेपर देखा जिसमें विशिष्ट घरेलू कार्यों को करने के लिए रोबोटिक हाथ को प्रशिक्षित करने के लिए मल्टीमॉडल का उपयोग करने का प्रदर्शन शामिल था। उसके बाद से इस तरह के अनगिनत पेपर प्रकाशित हुए हैं, लेकिन उस समय यह बहुत प्रभावशाली था। इसके बाद, टेस्ला के ऑप्टिमस और फिगर 01 जैसे मॉडलों को देखकर ऐसा लगता है कि मानव जैसा दिखने वाला प्राणी इतना हास्यास्पद विचार नहीं है। मैं धीरे-धीरे इसके बारे में सोचने लगा। वास्तव में, यदि आप किसी विनिर्माण संयंत्र में जाएं, तो आप देखेंगे कि रोबोटिक भुजाएं (यांत्रिक भुजाएं) आपकी सोच से कहीं अधिक सटीकता से बनाई जाती हैं। जिस शिपयार्ड को मैंने प्रत्यक्ष रूप से देखा था वह एच कॉर्पोरेशन था, और वह 2023 में था, इसलिए मुझे लगता है कि अब तक यह और भी अधिक विकसित हो चुका होगा। और ऐसी कई घरेलू कंपनियां हैं जो इस क्षेत्र में अच्छा प्रदर्शन कर रही हैं। मानवों के लिए यह थोड़ा अलग है। चूंकि रोबोटिक भुजा अंततः तार से जुड़ी होती है, इसलिए इसे लगातार बिजली की आपूर्ति होती रहती है और यह जटिल कंप्यूटिंग गणनाएं अपेक्षाकृत शीघ्रता और आसानी से कर सकती है। हालांकि, मानवरूपी प्राणियों के मामले में, चूंकि वे पूरी तरह से स्वतंत्र रूप से चलते हैं, इसलिए बैटरी से लेकर कंप्यूटिंग शक्ति तक कई चीजों का ध्यान रखना पड़ता है। दरअसल, इसीलिए मुझे लगा कि यह बहुत दूर की कहानी है। 2025 में Nvidia का फिजिकल AI जब तक मैंने सत्र नहीं देखा। दरअसल, मैं मार्च से ही इसका आयोजन कर रहा था, लेकिन मैं इसे टालता रहा, इसलिए पोस्टिंग में इस तरह देरी हुई। मैंने इसे पिछले डेटा सेंटर के समान प्रारूप में लिखने का प्रयास किया। वास्तव में, यदि आप उपरोक्त मानवरूपी रोबोटों के बारे में विभिन्न परामर्श फर्मों द्वारा संकलित आंकड़ों को देखें, तो यह आमतौर पर मानवरूपी रोबोटों के क्षेत्र में ही होता है? ऐसा लगता है जैसे ड्राइवट्रेन लगभग 12 भागों में विभाजित है। इसमें 12 श्रेणियां हैं: सिर, कंधा, कोहनी, कमर और श्रोणि, हाथ, ऊपरी भुजा, अग्रबाहु, जांघ, पिंडली, पैर, बैटरी पैक, और अन्य। बेशक, मैं भी एक छात्र हूं, इसलिए यदि आप मेरा खंडन करते हैं, तो आप सही हैं। अनुमान है कि यह 2024 में लगभग 3.28 बिलियन डॉलर से बढ़कर 2032 में 66 बिलियन डॉलर हो जाएगा, जो 45.5% की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर को दर्शाता है। इसके अलावा, हाल के वर्षों में विनिर्माण लागत में 40% तक की गिरावट आई है, जो पिछले अनुमानों (15-20% की वार्षिक कटौती) से कहीं अधिक है, जिससे औद्योगिक अनुप्रयोगों और निवेशों का समय आगे आ गया है। मैंने 12 मुख्य घटक श्रेणियों में से प्रत्येक को एक-एक करके देखा और निवेश मूल्य का मानचित्रण किया, तथा उन क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित किया जहां मूल्य विशेष रूप से उच्च था। हाथों का महत्व: परिष्कृत हेरफेर मूल्य श्रृंखला को आगे बढ़ाता है जिस भाग ने मेरा सबसे अधिक ध्यान आकर्षित किया वह था 'हाथ' वाला भाग। इस घटक की लागत प्रति रोबोट सबसे अधिक है, जो 9,500 डॉलर (कुल लागत का 17.2%) है। इसके कारण, 2032 तक लगभग 3.5 बिलियन डॉलर का एक समर्पित बाजार बनने की उम्मीद है। मनुष्य की तरह नाजुक होते हुए भी मजबूत होने की तकनीकी चुनौती ही इस बाजार को आगे बढ़ा रही है। नोवांता इंक. (NASDAQ: NOVT): अंत-प्रभावक प्रौद्योगिकी और बहु-अक्ष (बल/टोक़) सेंसर प्रदान करता है फैनुक कॉर्पोरेशन (TYO: 6954): 6-अक्ष बल संवेदन सेंसर का निर्माता टेराडाइन इंक. (NASDAQ: TER): यूनिवर्सल रोबोट्स के अधिग्रहण के बाद एंड-इफ़ेक्टर समाधानों को मजबूत करना शैडो रोबोट कंपनी: 24 डिग्री स्वतंत्रता, 20 ड्राइव मोटर्स और 100 से अधिक सेंसर के साथ निपुण हाथ शुंक जीएमबीएच: मॉड्यूलर ग्रिपिंग सिस्टम चित्र एआई: फरवरी 2024, 675 मिलियन डॉलर का निवेश (कॉर्पोरेट मूल्य 2.6 बिलियन डॉलर) जिस चीज ने विशेष रूप से मेरा ध्यान आकर्षित किया, वह था बहुपरत स्पर्श संवेदक और टेंडन ड्राइव प्रणाली जो मानव त्वचा की नकल करती है। चूंकि ये दोनों तंग जगहों में अधिक स्वतंत्रता प्रदान करते हैं, इसलिए स्पर्श संवेदक बाजार के 2030 तक 35.5 बिलियन डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है। मुझे लगता है कि इन स्पर्श संवेदकों का उपयोग मानवों के अलावा विभिन्न स्थानों में भी किया जाएगा। निचले शरीर के अवयव: गतिशीलता और स्थिरता का आधार मानवरूपी प्राणी की कुल लागत में जांघ, पिंडली और पैर के भागों का योगदान 38.6% है। तथाकथित पैर खंड में निवेश के बहुत अच्छे अवसर हैं, क्योंकि यह रोबोट की 'चाल' को निर्धारित करता है। जांघों और पिंडलियों के मामले में, बाजार का आकार 2024 में 433 मिलियन अमरीकी डॉलर से तेजी से बढ़कर 2032 में 8.71 बिलियन अमरीकी डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है, और पैर का हिस्सा जो इसे जमीन से जोड़ता है, उसका भी 2025 में 800-900 मिलियन अमरीकी डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है। एमर्सन इलेक्ट्रिक, थॉमसन इंडस्ट्रीज (अल्ट्रा इंडस्ट्रियल मोशन): हाई-ड्यूटी लीनियर एक्ट्यूएटर्स MISUMI समूह: सटीक मशीनरी पार्ट्स बॉश रेक्सरोथ: उच्च-शक्ति इलेक्ट्रिक एक्ट्यूएटर्स एजिलिटी रोबोटिक्स: डिजिट बाइपेड रोबोट के लिए एक्ट्यूएटर्स चित्र ए.आई.: अगली पीढ़ी का निचला शरीर एक्ट्यूएटर

“मैंने AI का उपयोग करके आसानी से प्रति माह 10 मिलियन वॉन कमाए!” "मैंने कृत्रिम बुद्धिमत्ता से करोड़ों वॉन की अतिरिक्त आय अर्जित की।" जब भी मैं थ्रेड, इंस्टाग्राम या काकाओटॉक खोलता हूं, तो मुझे कृत्रिम बुद्धिमत्ता से पैसा कमाने वाले लोगों की चमकदार सफलता की कहानियों से भर दिया जाता है। हर दिन आने वाले लेखों को देखकर, ईमानदारी से कहूं तो, मुझे ईर्ष्या से ज्यादा संदेह हुआ। मेरे आस-पास ऐसे कई लोग हैं जो एआई का अध्ययन करते हैं या स्वयं मॉडल विकसित करते हैं, लेकिन विडंबना यह है कि ऐसा लगता है कि जो लोग एआई पर व्याख्यान देते हैं, वे वास्तविक प्रौद्योगिकियों का विकास करने वालों या सेवाओं का निर्माण करने वालों की तुलना में अधिक तेजी से और अधिक लाभ कमाते हैं। मैं लंबे समय से आईटी में काम कर रहा हूं, लेकिन मैंने जो वास्तविकता अनुभव की है, वह उतनी नाटकीय नहीं रही है। फिर, पिछले साल से, जिज्ञासा और मनोरंजन के लिए, मैंने विभिन्न AI कोडिंग टूल्स का उपयोग करना शुरू कर दिया। पहले, जिन उपकरणों का उपयोग केवल रखरखाव या छोटी स्क्रिप्ट लिखने के लिए किया जाता था, उनसे कुछ समय बाद अप्रत्याशित लाभ होने लगा। अगर हम इसे थोड़ा और व्यवस्थित और उद्देश्यपूर्ण बना दें, तो हम इसका नाम आंद्रेज कारपैथी रख सकते हैं? यह 'वाइब कोडिंग' है। पिछले कुछ महीनों में, मैं विभिन्न प्रकार के एआई कोडिंग टूल्स के साथ प्रयोग कर रहा हूं, जिनमें कर्सर , रिप्लिट , ट्राई , वी0 , कोपायलट और हाल ही में विंडसर्फ और लवेबल शामिल हैं । जब मैंने स्वयं इनका प्रयोग किया तो मैंने देखा कि प्रत्येक उपकरण की विशेषताएं और अंतर स्पष्ट थे। मैंने यह भी सीखा कि उपकरणों को दो भागों में विभाजित किया जा सकता है - 'कोल्ड स्टार्ट' उपकरण, जो बिना कोडिंग अनुभव वाले व्यक्ति के लिए शीघ्रता से प्रोटोटाइप बनाने के लिए उपयोगी होते हैं, तथा 'बूस्टिंग' उपकरण, जो उन लोगों के लिए उपयोगी होते हैं जो पहले से ही कोडिंग करना जानते हैं, जिससे उनकी उत्पादकता में नाटकीय वृद्धि होती है। बेशक, इसका कोई मतलब नहीं है क्योंकि मैंने इसे मनमाने ढंग से विभाजित किया है! उपकरण वर्गीकरण प्रमुख विशेषताऐं एक पंक्ति समीक्षा लवेबल ठंडी शुरुआत फ्रंटएंड, डिज़ाइन और बैकएंड एकीकरण स्वचालन सुपाबेस (डेटाबेस) और ईमेल एकीकरण यदि आप आईटी व्यक्ति हैं और आपके पास स्पष्ट विचार हैं तो इसका उपयोग करना अच्छा है। रिप्लिट कोल्ड स्टार्ट/बूस्टिंग ब्राउज़र-आधारित विकास वातावरण परिनियोजन और ऑटो-स्केलिंग, होस्टिंग मोबाइल ऐप के रूप में उपलब्ध

मान लीजिए आप किसी रेस्तरां में जाते हैं। एक रेस्तरां में आपको मेनू दिया जाता है, जबकि दूसरे में आपको बिना मेनू के वेटर से खुलकर बातचीत करनी होती है। जब मेनू उपलब्ध हो तो ऑर्डर करना आसान होता है, लेकिन जो चीज मेनू में नहीं है उसे ऑर्डर करना कठिन होता है। दूसरी ओर, वेटर के साथ मुक्त बातचीत की संभावनाएं अनंत हैं, लेकिन आपको यह सोचना होगा कि क्या मांगना है और कैसे मांगना है। आज हम जिस तरह से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के साथ संवाद करते हैं वह भी इन दो तरीकों में विभाजित है। जैसा कि पिछले लेख में चर्चा की गई थी, यदि हमारे पास एलएलएम (लार्ज लैंग्वेज मॉडल)-आधारित इंटरफ़ेस है जो दक्षता और प्रदर्शन पर केंद्रित है, तो हमें मानव अनुभव-केंद्रित इंटरफ़ेस की भी आवश्यकता है। ये दोनों दृष्टिकोण एक-दूसरे को अलग नहीं करते हैं, बल्कि अलग-अलग परतों, क्रमशः इंजन परत और इंटरेक्शन परत में सह-अस्तित्व में रह सकते हैं। यह लेख नीचे दिए गए लेख का अगला भाग है। 1. इंजन लेयर: त्वरित प्रबंधन और मॉडल अनुकूलन की दुनिया जैसा कि फाइन ट्यूनिंग पर पिछले लेख में बताया गया है , कृत्रिम बुद्धिमत्ता का प्रभावी उपयोग करने के लिए इंजन परत को समझना आवश्यक है। यह परत जनरेटिव एआई के प्रदर्शन और दक्षता को अधिकतम करने पर केंद्रित है। 3blocks.ai, जिसे मैं चलाता हूं, के माध्यम से विभिन्न कंपनियों को एआई की शुरूआत का समर्थन करते हुए मैंने जो पाया है, वह यह है कि कई कंपनियां "चलो एआई का उपयोग करने की कोशिश करते हैं" के सरल विचार से शुरू होती हैं, लेकिन वास्तव में, परिचय प्रक्रिया कभी सरल नहीं होती है। विशेष रूप से बंद नेटवर्क वातावरण में, केवल API का उपयोग करने के बजाय, डेटा प्रीप्रोसेसिंग से लेकर मॉडल सेवा तक की पूरी प्रक्रिया का निर्माण करना अक्सर आवश्यक होता है। इंजन परत में महत्वपूर्ण बात यह है: प्रॉम्प्ट प्रबंधन : PromptHub या LangSmith जैसे उपकरणों के साथ Git कोड की तरह अपने प्रॉम्प्ट को संस्करणित और अनुकूलित करें। आरएजी (पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी) : एक प्रौद्योगिकी जो संबंधित जानकारी को पुनः प्राप्त करके मॉडल की प्रतिक्रिया को बढ़ाती है, आंतरिक कॉर्पोरेट डेटा और एलएलएम को प्रभावी ढंग से जोड़ती है। फाइन-ट्यूनिंग (Fine-tuning) : किसी विशिष्ट डोमेन या कार्य के अनुरूप मॉडल को आगे प्रशिक्षित करने की प्रक्रिया, और इसका उपयोग विशेष क्षेत्रों जैसे कानूनी दस्तावेज़ सारांशीकरण या मेडिकल रिकॉर्ड विश्लेषण में किया जाता है। हालाँकि, GPT-4o के सिस्टम प्रॉम्प्ट्स को देखते हुए मुझे एहसास हुआ कि वास्तविक शोध क्षेत्रों में प्रॉम्प्ट्स इतने जटिल नहीं हैं। किसी चीज़ को आउटपुट करने के प्रारूप को निर्धारित करने के स्तर को "इंजीनियरिंग" कहना थोड़ा शर्मनाक है। अंततः, मेरा मानना ​​है कि महत्वपूर्ण बात यह है कि एक ऐसा दृष्टिकोण खोजा जाए जो वास्तविक समस्याओं को सुलझाने में कारगर हो, न कि किसी आकर्षक संकेत देने वाली तकनीक का प्रयोग किया जाए। 2. इंटरेक्शन लेयर: उपयोगकर्ता-केंद्रित अनुभव डिज़ाइन दूसरी ओर, इंटरेक्शन परत इस बात पर ध्यान केंद्रित करती है कि उपयोगकर्ता किस प्रकार AI के साथ इंटरैक्ट करते हैं और काम करते हैं। जैसा कि इंटेल के मामले से पता चलता है, अनुभव का एआई प्रौद्योगिकी अपनाने पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है। जबकि अनुभवी लोगों में से 64% लोग अपने अगले अपग्रेड के लिए एआई पीसी पर विचार करेंगे, वहीं अनुभवहीन लोगों में से केवल 32% ही इसके बारे में सकारात्मक थे। जटिल AI प्रौद्योगिकियों को सामान्य उपयोगकर्ताओं के लिए आसानी से सुलभ बनाने के लिए सहज ज्ञान युक्त इंटरफ़ेस प्रदान करना महत्वपूर्ण है। जिस तरह स्लैक ने आईआरसी को एक एकीकृत सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म में बदल दिया, जिसे सामान्य उपयोगकर्ता भी समझ और उपयोग कर सकते हैं, एआई इंटरफेस को भी इसी तरह के परिवर्तन की आवश्यकता है। इंटरेक्शन परत में ध्यान देने योग्य बातें: दृश्य प्रवाह और संदर्भ : ऐसे इंटरफेस डिजाइन करना जो उपयोगकर्ता की सोच को दृश्य रूप से विस्तारित करते हैं, जैसे मिरो या टाना। सुलभ यूआई : जटिल आदेशों के बजाय सहज बटन और मेनू संरचना संदर्भ बनाए रखना : चल रही अंतःक्रियाएं जो उपयोगकर्ता की क्रियाओं के संदर्भ को समझती हैं और याद रखती हैं। विशेष क्षेत्रों जैसे टाइपोग्राफी या लोगो डिजाइन में इंटरेक्शन परत का महत्व और भी अधिक स्पष्ट है, जैसा कि आइडियोग्राम एआई के मामले में हुआ है, जिसने हाल ही में बहुत ध्यान आकर्षित किया है। एक ऐसा इंटरफ़ेस जो प्रौद्योगिकी की जटिलता को छुपाता है और आपको रचनात्मक अभिव्यक्ति पर ध्यान केंद्रित करने देता है, वह उपयोगकर्ता अनुभव के केंद्र में है। 3. हाइब्रिड इंटरफेस का भविष्य तो फिर इन दो परतों का आपस में मिलन कैसे होना चाहिए? मेरा मानना ​​है कि आदर्श हाइब्रिड इंटरफ़ेस की संरचना निम्नलिखित होनी चाहिए:

पिछले कुछ वर्षों में जनरेटिव एआई में सबसे उल्लेखनीय नामों में से एक निस्संदेह मेटा की लामा श्रृंखला रही है। वही मेटा इस वर्ष अपना पहला बड़ा सम्मेलन आयोजित कर रहा है, जिसे लामाकॉन कहा जाता है। इस सम्मेलन ने एआई के लिए मेटा के दृष्टिकोण और भविष्य की दिशा की स्पष्ट झलक प्रदान की। मैं अपनी प्रत्यक्ष भागीदारी से प्राप्त अंतर्दृष्टि को आपके साथ साझा करूंगा, जिसे आधिकारिक रूप से घोषित विषय-वस्तु के साथ व्यवस्थित किया गया है। मेटा एआई, मोबाइल ऐप्स के साथ रोजमर्रा की जिंदगी के करीब लामाकॉन 2025 में सबसे आकर्षक घोषणाओं में से एक मेटा एआई के स्टैंडअलोन मोबाइल ऐप का लॉन्च था । यह ऐप नवीनतम मॉडल, लामा 4 पर आधारित है, तथा यह प्राकृतिक टेक्स्ट- और वॉयस-आधारित वार्तालाप के साथ-साथ छवि निर्माण और संपादन क्षमताएं भी प्रदान करता है। यह प्रत्येक उपयोगकर्ता को वैयक्तिकृत खोज फ़ीड प्रदान करने के लिए मेटा के विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म डेटा के साथ एकीकृत होता है। विशेष रूप से रोमांचक बात यह थी कि यह ऐप रे-बैन के स्मार्ट ग्लास के साथ एकीकृत होगा । मेटा को वास्तव में पहनने योग्य एआई युग की संभावनाओं को खोलने के रूप में देखा जा सकता है, क्योंकि यह उपयोगकर्ताओं को स्मार्ट ग्लास के माध्यम से किसी भी समय, कहीं भी एआई सहायकों का स्वतंत्र रूप से उपयोग करने की अनुमति देता है। 1.2 बिलियन डाउनलोड: ओपन सोर्स AI के लिए सफलता का फॉर्मूला लामा की लोकप्रियता पहले ही साबित हो चुकी है। लामा श्रृंखला ने अपनी रिलीज के बाद से केवल दो वर्षों में 1.2 बिलियन संचयी डाउनलोड हासिल कर लिया है । दिसंबर 2024 में 650 मिलियन व्यूज मार्च 2025 में 1 बिलियन व्यूज हाल ही में 1.2 बिलियन व्यूज पार किए इस अविश्वसनीय वृद्धि का रहस्य मेटा की ओपन सोर्स रणनीति और शक्तिशाली अनुकूलन सुविधाओं को माना जा सकता है। ऐसा लगता है कि भविष्य में और अधिक डेवलपर्स और कंपनियां इस ओपन सोर्स एआई इकोसिस्टम में शामिल होंगी। लामा एपीआई लॉन्च: ओपन सोर्स और एपीआई का सही संयोजन इस सम्मेलन में जिस प्रस्तुति में मुझे व्यक्तिगत रूप से सबसे अधिक रुचि थी, वह थी लामा एपीआई का विमोचन । सीमित पूर्वावलोकन रूप में उपलब्ध यह API, डेवलपर्स को आसानी से लामा मॉडल को कॉल और अनुकूलित करने की अनुमति देता है। पायथन और टाइपस्क्रिप्ट SDK समर्थन OpenAI SDK के साथ पूरी तरह से संगत तीव्र अनुमान वातावरण प्रदान करने के लिए सेरेब्रस और ग्रोक के साथ साझेदारी अपने स्वयं के डेटा के साथ फ़ाइन-ट्यूनिंग संभव है मेटा विशेष रूप से इस बात पर जोर देता है कि डेवलपर्स द्वारा बनाए गए कस्टम मॉडल और उनके भार पर पूर्णतः उपयोगकर्ताओं का स्वामित्व होता है। इसे डेटा और मॉडल संप्रभुता के बारे में एक महत्वपूर्ण संदेश के रूप में लिया जा रहा है। लामा स्टैक के एंटरप्राइज़ वातावरण का विस्तार मेटा ने लामा स्टैक को एंटरप्राइज़-ग्रेड एआई समाधान में आगे बढ़ाने के लिए NVIDIA NeMo, IBM, रेड हैट और डेल जैसी वैश्विक कंपनियों के साथ विस्तारित सहयोग की घोषणा की । इस साझेदारी का उद्देश्य व्यवसायों के लिए विभिन्न वातावरणों में लामा का संचालन आसान बनाना है। इस पर विशेष ध्यान दिए जाने की उम्मीद है, विशेष रूप से वित्तीय, चिकित्सा और सार्वजनिक संस्थानों में, जहां सुरक्षा, प्रदर्शन और लागत दक्षता की आवश्यकता होती है। मैंने हाल ही में नीचे दी गई खबर देखी और मुझे आश्चर्य हुआ कि क्या यह भी इसी व्यवहार का हिस्सा है। एक ओपन सोर्स AI इकोसिस्टम का निर्माण करना जो सुरक्षा का भी ध्यान रखता हो ओपन सोर्स मॉडल का उपयोग करते समय सबसे बड़ी चिंताओं में से एक सुरक्षा मुद्दे हैं। इस घोषणा में, मेटा ने इन चिंताओं को दूर करने के लिए कई सुरक्षा उपकरणों का अनावरण किया।

मैंने उपरोक्त लेख इसलिए लिखा क्योंकि मैं अतीत में गूगल की चुनौती से प्रभावित हुआ था, और लोग अक्सर मुझसे पूछते हैं, "तो गूगल क्या कर रहा है?" इसके बारे में सोचने के बाद, मुझे लगता है कि जेम्मा 3 या जेमिनी का अनुभव करना मुश्किल होगा जब तक कि आप कोई ऐसा व्यक्ति न हों जो मौजूदा मॉडलों का उपयोग करता हो, एपीआई के साथ कुछ बनाता हो, या स्टूडियो का उपयोग करता हो। इसलिए, मैंने हाल ही में निम्नलिखित साइटों की सिफारिश की है: जैसा कि नाम से पता चलता है, यह गूगल की प्रयोगशाला की तरह है। https://labs.google/ "स्लैंग हैंग": स्थानीय लोगों की तरह स्वाभाविक रूप से बोलना जब आप कोई विदेशी भाषा सीखते हैं, तो आप आमतौर पर पहले पाठ्यपुस्तक जैसे वाक्य सीखते हैं। हालाँकि, वास्तविकता में, स्थानीय लोग कभी-कभी पाठ्यपुस्तकों के विपरीत, स्वाभाविक रूप से अपशब्दों या बोलचाल की भाषा का प्रयोग करते हैं। "स्लैंग पंक्ति" इस बिंदु को पूरक बनाती है। इस प्रयोग में, आप स्थानीय लोगों के वास्तविक वार्तालाप प्रवाह को, एक-एक संदेश देखकर, स्वाभाविक रूप से सीख सकते हैं कि वास्तव में वार्तालाप किस प्रकार प्रवाहित होता है। आप सड़क पर विक्रेताओं और ग्राहकों के बीच बातचीत या मेट्रो में उन दोस्तों की कहानियों को सुनकर ज्वलंत अभिव्यक्तियाँ सीख सकते हैं, जिनसे आप काफी समय से नहीं मिले हैं। कैमरे से सीखे गए नए शब्द "वर्ड कैम" "वर्ड कैम" सुविधा आपको अपने आस-पास की वस्तुओं की तस्वीरें लेने की अनुमति देती है, और एआई चित्रों में वस्तुओं को पहचान लेगा और उन्हें उस भाषा में लेबल करेगा जो वह सीख रहा है। उदाहरण के लिए, यदि आप खिड़की के लिए शब्द जानते हैं, लेकिन अंधे के लिए शब्द नहीं जानते, तो आप केवल एक चित्र के माध्यम से अंधे से संबंधित अतिरिक्त अभिव्यक्तियाँ सीख सकते हैं। करियर ड्रीमर करियर की यात्रा की रूपरेखा तैयार करता है और संबंधित नौकरियों की सिफारिश करता है मैं यहां जिस बारे में बात कर रहा हूं वह इसका एक छोटा सा हिस्सा है, और यदि आप गूगल लैब्स और एआई स्टूडियो में जाएंगे, तो आपको विभिन्न प्रकार के प्रोटोटाइप और केस दिखेंगे जो जेमिनी की मल्टीमोडैलिटी का उपयोग करते हैं। ऐसा लगता है कि हर कोई केवल ओपनएआई, क्लाउड और डीपसीक को ही पसंद करता है, इसलिए मैं इसे आपके साथ साझा करने जा रहा हूं क्योंकि गूगल भी बहुत अच्छा कर रहा है।

एलन मस्क का सरकारी दक्षता विभाग (DOGE) प्रयोग, जो हाल ही में संयुक्त राज्य अमेरिका में सबसे अधिक विवादों में से एक रहा है, प्रभावी रूप से समाप्त होने जा रहा है। अब मस्क ने घोषणा की है कि वह अपने मुख्य व्यवसाय टेस्ला और xAI में वापस लौटेंगे । इस घोषणा का वास्तव में क्या अर्थ है, और DOGE ने अब तक क्या उपलब्धियां और विवाद छोड़े हैं? 🚩 DOGE क्या है और इसे क्यों बनाया गया? एलन मस्क ने अपने राष्ट्रपति अभियान के दौरान जिन वादों पर जोर दिया था उनमें से एक था "सरकारी अकुशलता को कम करना।" इस उद्देश्य से सरकार के भीतर एक अभूतपूर्व नया संगठन बनाया गया। अर्थात्, सरकारी दक्षता विभाग (DOGE) । जी हां, यह नाम भी उनके प्रसिद्ध 'डॉगकॉइन' पर एक स्नेहपूर्ण मजाक था। उनके शुरुआती वादे आश्चर्यजनक थे। उन्होंने सरकारी बजट में 2 ट्रिलियन डॉलर की भारी कटौती का वादा किया, और कई समर्थकों ने इसका स्वागत किया। लेकिन यह वादा जल्द ही व्यावहारिक समस्याओं में बदल जाता है। 📉 उम्मीदों और वास्तविकता के बीच अंतर: क्या वादा किए गए परिणाम प्राप्त हो रहे हैं? DOGE वास्तव में प्रदर्शन कर रहा है या नहीं, इसकी पुष्टि करने के लिए Wall of Receipts नामक एक वेबसाइट शुरू की गई है। यहां मस्क ने कहा कि बचत की राशि का पारदर्शी तरीके से खुलासा किया जाएगा। लेकिन वास्तविकता कुछ और ही थी। प्रारंभिक 2 ट्रिलियन डॉलर का लक्ष्य कुछ ही महीनों में घटाकर 1 ट्रिलियन डॉलर कर दिया गया, तथा फिर अचानक इसे घटाकर 150 बिलियन डॉलर कर दिया गया। इसके अलावा , विश्वसनीयता को भारी झटका लगा है क्योंकि प्रकाशित रसीदों में गलत गणनाएं और सूचना में अशुद्धियां उजागर होती रहती हैं . अंततः मीडिया और विशेषज्ञों ने DOGE के प्रदर्शन पर सवाल उठाए। विशेष रूप से, सरकारी जवाबदेही कार्यालय (जीएओ) और ट्रेजरी इंस्पेक्टर जनरल (ओआईजी) ने पूर्ण पैमाने पर जांच शुरू कर दी है, और हालांकि सटीक परिणाम अभी तक जारी नहीं किए गए हैं, प्रचलित विश्लेषण यह है कि वास्तविक बचत घोषित राशि से बहुत कम होने की संभावना है । ⚖️ DOGE पर दो दृष्टिकोण इस समय DOGE पर राय काफी विभाजित है। सकारात्मक दृष्टिकोण : यह दृष्टिकोण है कि मस्क का प्रयास अपने आप में सार्थक था। यह एक ऐसा मूल्यांकन है जिसने हमें अत्यधिक सरकारी व्यय और अकुशल प्रशासन पर, भले ही थोड़ा सा ही क्यों न हो, नजर डालने के लिए मजबूर किया है। युवा मतदाताओं और विशेष रूप से मस्क के प्रशंसकों का कहना है कि वह ऐसे मुद्दे उठाते हैं, जिन पर स्थापित राजनीतिक प्रतिष्ठान ध्यान देने का साहस नहीं कर पाता। आलोचनात्मक दृष्टिकोण : दूसरी ओर, नकारात्मक दृष्टिकोण यह है कि DOGE ने “अवास्तविक लक्ष्यों” और “गलत संख्याओं” के साथ अधिक भ्रम और अविश्वास पैदा किया है। वादों और वास्तविकता के बीच का अंतर बहुत बड़ा है, तथा यह आलोचना कि महत्वपूर्ण राष्ट्रीय बजट मुद्दे को हल्के में लिया गया, इसका प्रतिनिधित्व करती है। व्यक्तिगत रूप से, मैं इसके बारे में उत्सुक हूं। क्या यह अमेरिकी सरकार के लिए धोखाधड़ी होगी? टेस्ला और XAI के संस्थापक और सीईओ के रूप में, क्या आप विश्वासघात के दोषी हैं? मुझे जिज्ञासा हुई, इसलिए मैंने अमेरिकी संघीय कानून और प्रत्येक राज्य के कानूनों को देखा, और धोखाधड़ी के लिए आवश्यकताएं इस प्रकार थीं: इस आवश्यकता को DOGE पर लागू करने पर, यह इस तरह दिखता है: इसे GAO‧OIG रिपोर्ट या सुनवाई में प्रकट किया जाना चाहिए, लेकिन ऐसा लगता है कि हमें कुछ समय इंतजार करना होगा क्योंकि वे कहते हैं कि अगस्त 2025 तक जल्द से जल्द और 2025 के अंत तक निर्णय लिया जाएगा... निर्णायक कारक कानूनी आवश्यकताएँ (यूएसए) DOGE स्थिति ①क्या यह एक झूठा तथ्य है वस्तुनिष्ठ रूप से गलत संख्याएं प्रस्तुत की जानी चाहिए। अनेक गणना संबंधी त्रुटियों की पुष्टि हुई, जिनमें '800 मिलियन → 8 बिलियन' जैसी इकाई त्रुटियां और अनुबंध के प्रकारों के बारे में गलतफहमियां शामिल थीं। ② इरादा या लापरवाही क्या प्रस्तुतकर्ता को पता था या वह जान सकता था कि यह झूठ था और उसने इसे नज़रअंदाज़ कर दिया

इन दिनों यूट्यूब पर एक शब्द बहुत बार दिखाई देता है, वह है “ब्रेन साइंस।” मस्तिष्क के वैज्ञानिक सिद्धांतों को समझना और लाइफ हैकिंग के माध्यम से अपने जीवन को अनुकूलित करना एक बहुत ही आकर्षक अवधारणा लगती है, लेकिन मुझे यकीन नहीं है कि यह वास्तव में किस हद तक संभव है। 2019 के आसपास, मैं अपने आस-पास के लोगों के बीच मेक टाइम नामक एक किताब का प्रचार कर रहा था, और उस किताब की बहुत सारी सामग्री मेरे दिमाग में आई। मैंने पुस्तक की विषय-वस्तु का सारांश अपने आस-पास के लोगों के साथ साझा किया और उस समय प्रतिक्रिया अच्छी रही। फिर, काफी समय के बाद, मैंने जेक नैप के विदेशी पॉडकास्ट को सुना, और हालांकि मुझे मस्तिष्क विज्ञान के बारे में ज्यादा जानकारी नहीं थी, फिर भी अंतःस्रावी तंत्र, हार्मोन और मस्तिष्क विशेषताओं पर आधारित एक अनुशंसित दिनचर्या थी। जब हम आमतौर पर "समय प्रबंधन" के बारे में सोचते हैं, तो ज्यादातर लोग कार्य सूची के बारे में सोचते हैं। लेकिन एक वास्तविक कुशल दिन का मतलब सिर्फ काम पूरा करना नहीं है, बल्कि यह हमारे मस्तिष्क और शरीर की प्राकृतिक लय के साथ तालमेल बिठाकर जीने के बारे में है। तो आज, नवीनतम मस्तिष्क विज्ञान अनुसंधान और विश्वसनीय डेटा के आधार पर, मैं आपके साथ सबसे आदर्श दैनिक कार्यक्रम बनाने जा रहा हूं। हमने इस बात के विज्ञान पर करीब से नज़र डाली है कि हम कुछ चीज़ें क्यों निश्चित समय पर करते हैं और कब वे सबसे अधिक प्रभावी होती हैं। 🌙 रात्रि: पर्याप्त नींद लेना हर चीज की शुरुआत है (23:00 – 06:00) हमारा मस्तिष्क अपना सबसे महत्वपूर्ण कार्य तब करता है जब हम सोते हैं। यह स्मृतियों को व्यवस्थित करने और मस्तिष्क के अपशिष्ट (जैसे बीटा-अमाइलॉइड) को हटाने के बारे में है । कम से कम सात घंटे की नींद लेने से याददाश्त, एकाग्रता और रचनात्मकता में सुधार होता है, और इसका "मस्तिष्क-सफाई" प्रभाव होता है जो मस्तिष्क से विषाक्त पदार्थों को निकालता है। नींद के हार्मोन मेलाटोनिन के स्राव में बाधा उत्पन्न होने से बचने के लिए सोने से कम से कम एक घंटे पहले स्मार्टफोन और अन्य स्रोतों से आने वाली नीली रोशनी को रोकने की सिफारिश की जाती है। ✨ अभ्यास टिप : सोने से एक घंटा पहले अपने स्मार्टफोन को दूर रख दें, और इसके बजाय हल्की स्ट्रेचिंग या ध्यान के साथ अपना दिन समाप्त करें। 🌅 सुबह: अपने मस्तिष्क को जगाने का सुनहरा समय (06:00 – 09:00) सुबह उठने के बाद पहले 30 मिनट में कॉर्टिसोल का स्तर बढ़ जाता है और हमारा मस्तिष्क सबसे तेजी से और स्पष्टता से काम करता है। इस समय सूर्य के प्रकाश के संपर्क में आने से आपके मस्तिष्क की जैविक घड़ी पुनः चालू हो सकती है और आपको अपना दिन सकारात्मक रूप से शुरू करने में मदद मिल सकती है। जागने के तुरंत बाद कुछ देर धूप में बैठना और हल्की स्ट्रेचिंग करना आपको बेहतर महसूस करने और पूरे दिन ध्यान केंद्रित रखने में मदद करेगा। सरल आत्म-सुधार (पढ़ना, योजना बनाना, ध्यान लगाना) के साथ अपने दिन के लिए दिशा खोजें। ✨ व्यावहारिक सुझाव : सुबह उठते ही पर्दे खोलें और खिड़की के पास 5 मिनट तक बैठें, ताकि कुछ धूप आ सके और गहरी सांस लें। आप अद्भुत प्रभाव का अनुभव कर सकते हैं। 🚀 सुबह का कार्य फोकस समय (09:00 – 12:00) हमारा मस्तिष्क दिन में दो बार अपनी एकाग्रता के चरम पर होता है, जिनमें से पहला सुबह के समय होता है। इसलिए, इस समय के दौरान दिन के अपने सबसे कठिन या रचनात्मक कार्यों को शेड्यूल करने से आपकी कार्यक्षमता बढ़ेगी[^4]. अपने ध्यान केंद्रित समय के दौरान, 90 मिनट काम-10 मिनट ब्रेक चक्र[^4] पर टिके रहें । सुबह के समय जितना संभव हो सके बाहरी संपर्क को रोकना सबसे अच्छा है, ताकि आपको परेशानी न हो। ✨ व्यावहारिक सुझाव : सुबह 2-3 घंटे के लिए मैसेंजर नोटिफिकेशन बंद कर दें और अपने स्मार्टफोन को थोड़ी देर के लिए दूर रख दें। आपको सच्ची तल्लीनता का अनुभव होगा। 🍽️ दोपहर के भोजन के बाद अपनी ऊर्जा पुनः प्राप्त करें (12:00 – 15:00)