- Published on
ਕੋਹੇਅਰ ਕਿਵੇਂ ਬਣਿਆ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ AI ਸਟਾਰਟਅਪ ਵਿੱਚ ਖੋਜ
- ਲੇਖਕ
- ਨਾਮ
- Ajax
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਉਭਾਰ
ਲੇਖ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਤੀਬਰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, OpenAI ਅਤੇ ਇਸਦੇ ChatGPT ਦੇ ਦਬਦਬੇ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਕੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੁਕਾਬਲਾ AI ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਕੋਹੇਅਰ ਦੀ ਵਿਲੱਖਣ ਸਥਿਤੀ
ਕੋਹੇਅਰ ਨੇ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ AI ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਾਹਕਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਥਾਂ ਬਣਾ ਲਈ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਕੋਹੇਅਰ ਨੂੰ ਹੋਰ AI ਕੰਪਨੀਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀ
ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਸਹਿ-ਸਥਾਪਨਾ ਏਡਨ ਗੋਮੇਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ "ਅਟੈਂਸ਼ਨ ਇਜ਼ ਆਲ ਯੂ ਨੀਡ" ਪੇਪਰ ਦੇ ਸਹਿ-ਲੇਖਕ ਹਨ, ਇਵਾਨ ਝਾਂਗ ਅਤੇ ਨਿਕ ਫਰੋਸਟ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਹਨਾਂ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕਾਂ ਨੇ AI ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਇਆ ਹੈ।
ਵਿੱਤੀ ਸਹਾਇਤਾ
ਕੋਹੇਅਰ ਨੇ $270 ਮਿਲੀਅਨ ਸੀਰੀਜ਼ ਸੀ ਦੌਰ ਸਮੇਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੰਡਿੰਗ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤਕਨੀਕੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸਮਰਥਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ। ਇਹ ਵਿੱਤੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕੋਹੇਅਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਇੱਕ ਵਿਚਾਰ ਦਾ ਜਨਮ
ਏਡਨ ਗੋਮੇਜ਼ ਦਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕੰਮ
ਗੂਗਲ ਬ੍ਰੇਨ ਵਿਖੇ ਆਪਣੀ ਇੰਟਰਨਸ਼ਿਪ ਦੌਰਾਨ "ਅਟੈਂਸ਼ਨ ਇਜ਼ ਆਲ ਯੂ ਨੀਡ" ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਏਡਨ ਦੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਲ ਸੀ। ਉਸਨੇ ਵੱਡੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਲੁਕਾਸ ਕੈਸਰ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕੀਤਾ।
ਉਸਨੇ RNNs ਦੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਨੋਮ ਸ਼ਾਜ਼ੀਰ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕੀਤਾ। ਸਹਿਯੋਗ ਨੇ ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਕੀਤੀ।
ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਮਾਡਲ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵ
ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਮਾਡਲ ਨੇ AI ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ BERT ਅਤੇ GPT ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਹੋਇਆ। ਏਡਨ ਨੂੰ ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਮਾਡਲ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋਇਆ ਜਦੋਂ ਉਸਨੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਇਨਪੁਟ ਤੋਂ ਇੱਕ ਇਕਸਾਰ ਕਹਾਣੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਦੇਖਿਆ।
ਖੋਜ ਤੋਂ ਉੱਦਮਤਾ ਤੱਕ
ਇਵਾਨ ਝਾਂਗ ਦਾ ਪਿਛੋਕੜ
ਟੋਰਾਂਟੋ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਇੱਕ ਸਾਥੀ ਐਲੂਮਨੀ, ਇਵਾਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੱਥੀਂ ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜੋ ਕਰਕੇ ਸਿੱਖਣਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
FOR.ai
ਏਡਨ ਅਤੇ ਇਵਾਨ ਨੇ ਇੱਕ ਰਸਮੀ ਸਟਾਰਟਅਪ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਕ AI ਖੋਜ ਸਮੂਹ, FOR.ai ਦਾ ਗਠਨ ਕੀਤਾ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਵਿਚਾਰ
ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਿਚਾਰ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਬਣਾਉਣਾ ਸੀ, ਪਰ ਬਾਜ਼ਾਰ ਦੀ ਮੰਗ ਦੀ ਘਾਟ ਕਾਰਨ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ।
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲੀ
GPT-2 ਦੀ ਰਿਲੀਜ਼ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਦੇ ਆਕਾਰ ਦੇ ਵਧਦੇ ਮਹੱਤਵ ਨੇ ਕੋਹੇਅਰ ਨੂੰ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਆ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਪਾਦ
ਕੋਹੇਅਰ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਉਤਪਾਦ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਆਟੋ-ਕੰਪਲੀਸ਼ਨ ਟੂਲ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ToC (ਕਾਰੋਬਾਰ-ਤੋਂ-ਖਪਤਕਾਰ) ਮਾਡਲ ਸੀ।
ToB ਵੱਲ ਧੁਰਾ
ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਖਪਤਕਾਰ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ToB (ਕਾਰੋਬਾਰ-ਤੋਂ-ਕਾਰੋਬਾਰ) ਮਾਡਲ ਵੱਲ ਬਦਲ ਗਏ, ਜੋ ਕਿ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਾਹਕਾਂ ਲਈ ਇੱਕ API ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਕੋਹੇਅਰ ਦਾ ਮਿਸ਼ਨ
ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ AI ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
ਕੋਹੇਅਰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਮਾਡਲ, ਮਲਟੀ-ਕਲਾਉਡ ਅਤੇ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਾਈਸ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਵਿਕਲਪ, ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ
ਵਿਲੱਖਣ ਭਰਤੀ ਪਹੁੰਚ
ਕੋਹੇਅਰ AI ਲਈ ਇੱਕ ਜਨੂੰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਣ ਦੀ ਇੱਛਾ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਦੀ ਭਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਪਿਛੋਕੜ ਕੋਈ ਵੀ ਹੋਵੇ।
ਵਿਹਾਰਕ ਹੁਨਰਾਂ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ
ਉਹ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀਆਂ ਨਾਲੋਂ ਹੱਥੀਂ ਤਜਰਬੇ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
ਖੋਜ ਦਾ ਸੱਭਿਆਚਾਰ
ਕੋਹੇਅਰ ਪ੍ਰਯੋਗ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖੋਜ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਦੋਵਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ
ਮੁਕਾਬਲੇ 'ਤੇ ਏਡਨ ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ
ਏਡਨ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ AI ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਏਕਾਧਿਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਪਨੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਥਾਵਾਂ ਲੱਭਣਗੀਆਂ।
AI ਦੀ ਦੁਰਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ
ਏਡਨ AI ਦੀ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾ ਜ਼ਾਹਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
AI ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਇਵਾਨ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਏਮਬੋਡਿਡ AI ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ
ਏਡਨ ਅਤੇ ਇਵਾਨ ਦੋਵੇਂ ਏਮਬੋਡਿਡ AI ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੇਖਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਰੋਬੋਟਿਕਸ ਅਤੇ ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ AI ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
AI ਦੀ ਭਵਿੱਖੀ ਸਿਖਲਾਈ
ਏਡਨ ਮਨੁੱਖੀ ਗਿਆਨ ਤੋਂ ਪਰੇ AI ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਨਵਾਂ ਗਿਆਨ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਾਰੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮੁੱਖ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਗਈ
ਟਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਮਾਡਲ
ਇੱਕ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੇ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਧਿਆਨ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
RNN (Recurrent Neural Network)
ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਜੋ ਪਿਛਲੀਆਂ ਇਨਪੁਟਸ ਤੋਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਲੁਕਵੀਂ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖ ਕੇ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ToC (ਕਾਰੋਬਾਰ-ਤੋਂ-ਖਪਤਕਾਰ)
ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲ ਜਿੱਥੇ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸਿੱਧੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵੇਚੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ToB (ਕਾਰੋਬਾਰ-ਤੋਂ-ਕਾਰੋਬਾਰ)
ਇੱਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲ ਜਿੱਥੇ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੂਜੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵੇਚੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
API (ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਇੰਟਰਫੇਸ)
ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਏਮਬੋਡਿਡ AI
ਭੌਤਿਕ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨਾਲ AI ਦਾ ਏਕੀਕਰਣ, ਤਾਂ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ।
ਮਲਟੀ-ਕਲਾਉਡ
ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਕਈ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ।
ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮਾਈਸ
ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਆਪਣੇ ਸਰਵਰਾਂ 'ਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਤਾਇਨਾਤੀ।
ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ
ਇੱਕ ਖਾਸ ਕੰਮ ਜਾਂ ਡੇਟਾਸੈਟ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ AI ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ।
ਸ਼ਬਦ ਏਮਬੈਡਿੰਗ
ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਵੈਕਟਰਾਂ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਰਥ ਸੰਬੰਧੀ ਅਰਥਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨਾ।
ਕੋਹੇਅਰ ਨੇ ਇੱਕ ਸਟਾਰਟਅਪ ਵਜੋਂ ਆਪਣੀ ਯਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਕਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪੜਾਅ ਤੈਅ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖੋਜ ਸਮੂਹ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਕੰਪਨੀ ਤੱਕ ਦਾ ਸਫ਼ਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਆਪਣੀ ਵਿਲੱਖਣ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ, ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਥਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
ਕੋਹੇਅਰ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਨਵੀਨਤਾ, ਦ੍ਰਿੜਤਾ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ AI ਸਟਾਰਟਅਪ ਸਫਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ AI ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਹੈ।
ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਕੋਹੇਅਰ ਨੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਕੰਪਨੀ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਜੋ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਟੀਚਾ AI ਨੂੰ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਇਸ ਮਿਸ਼ਨ 'ਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।
ਕੋਹੇਅਰ ਦਾ ਸੱਭਿਆਚਾਰ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ AI ਦਾ ਭਵਿੱਖ ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
AI ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਬਾਰੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਬਹੁਤ ਦਿਲਚਸਪ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਰਹਿਣਗੇ। ਏਮਬੋਡਿਡ AI ਵਰਗੇ ਨਵੇਂ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕਿੰਨੇ ਅੱਗੇ ਦੀ ਸੋਚ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਸਭ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਕੋਹੇਅਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਕੰਪਨੀ ਬਣਨ ਲਈ ਆਪਣਾ ਸਫ਼ਰ ਜਾਰੀ ਰੱਖ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਹਾਣੀ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਹੈ ਜੋ AI ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਲਿਆਉਣ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।