"हे गिटहब!", एजेंसी और संवादी कोपिलॉट पर विचार

इस प्रकाशन के लिए मेरे पिछले दो और तकनीकी लेखों में, मैंने खुद को #HeyGitHub वॉइस-कोडिंग डायलॉग में #DisabledDevelopers और शानदार लेकिन समझदार "रेनमैन" GitHub के बीच "शर्लकियन" कटौतीत्मक सोच जोड़ने की बल्कि एक अनैतिक कल्पना पर जाने दिया। कोपिलॉट कोड-जनरेटर। इन लेखों को लिखते समय, मैंने मशीन-लर्निंग अनुसंधान समुदाय में अग्रिमों के तरीकों और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कार्यान्वयन के लिए एक खोज-खोज शुरू की जो इन अधिक विचारशील कोड-जनरेटिंग वार्तालापों को लागू करने के लिए आवश्यक समर्थन प्रदान कर सके।

खुशी की बात है कि मैंने पाया कि कई मशीन-लर्निंग शोध उप-समुदाय हैं जो इन चुनौतियों पर काम कर रहे हैं ताकि एलएलएम की क्रूर-बल पैटर्न मान्यता के पूरक के रूप में संदर्भ और पूर्व ज्ञान का उपयोग करते हुए अधिक "मानव-जैसी" सोच प्रक्रियाओं का समर्थन किया जा सके। बड़ा भाषा मॉडल ) प्रदर्शन। मैंने मशीन-लर्निंग डोमेन में अन्वेषण और विकास के अन्य क्षेत्रों के बीच #CoT ( सोच की श्रृंखला ), शीघ्र-अनुक्रमण , मॉडल-स्विचिंग और एजेंटों के बारे में सीखा। मुझे हैरिसन चेज़ और LangChainAI से रोमांचक LangChain Python लाइब्रेरी का उपयोग करके प्रत्यक्ष अनुभव प्राप्त करना शुरू हो रहा हैडेवलपर्स। इन ब्रेडक्रंब ट्रेल्स में से कई का मैंने पालन किया, जो जॉन मैकडॉनेल द्वारा लिखित, "द नियर फ्यूचर ऑफ़ एआई इज एक्शन-ड्रिवेन" नामक व्यावहारिक अवलोकन लेख को पढ़ने से शुरू हुआ ।

मैंने माइक्रोसॉफ्ट - प्रोजेक्ट बोन्साई - में एक बड़े पैमाने पर, हाइपर-फंडेड एजेंडे के बारे में सीखा, जो रोबोटिक्स ऑटोमेशन और औद्योगिक प्रक्रिया नियंत्रण की चुनौतियों के लिए एआई/एमएल समाधान ला रहा है। इस भौतिक-विश्व समस्या स्थान में, सिमुलेशन और मानव-इन-द-लूप कोचिंग उतना ही महत्वपूर्ण है, यदि अधिक नहीं है, जितना कि अधिक सामान्य मशीन-लर्निंग एप्लिकेशन डोमेन में डेटा-मॉडलिंग और डेटा-विज्ञान विधियों पर जोर।

इस लेख में मेरा ध्यान इन SOTA प्रगति में अधिक गहराई से तल्लीन करने के लिए नहीं है, बल्कि भूमिका-आधारित एजेंसी की भूमिका के बारे में थोड़ा अनुमान लगाने के लिए है क्योंकि इसे सॉफ्टवेयर विकास के समर्थन में #HeyGitHub/Copilot प्लेटफॉर्म पर लागू किया जा सकता है, न कि केवल द्वारा #DisabledDevelopers और #DisabledSTEMstudents , लेकिन विकास उत्पादकता गुणक के रूप में #HeyGitHub/Copilot का उपयोग करके सभी भावी डेवलपर्स द्वारा।

निष्पादन योग्य व्यवसाय मॉडल में एजेंसी पर एक वेबैक रिफ्लेक्शन

इस #HeyGitHub श्रृंखला में मेरे मेटामॉडल सबग्राफ लेख में, मैंने ईबीएम , निष्पादन योग्य व्यवसाय मॉडल की गतिशील संरचना और अनुप्रयोग निर्माण का समर्थन करने वाले स्मालटॉक-आधारित ढांचे को विकसित करने वाले एक स्कंकवर्क्स में अपनी भागीदारी का एक संक्षिप्त अवलोकन दिया ।

1990 के दशक के मध्य में सॉफ्टवेयर विकास और बिजनेस प्रोसेस इंजीनियरिंग दोनों के लिए मॉडल-संचालित तरीकों की एक श्रृंखला देखी गई। इस युग में एक मजबूत धागा बीपीआर , या बिजनेस प्रोसेस रीइंजीनियरिंग , आंदोलन था। आईबीएम की परामर्श सेवाओं के भीतर, उस समय उपयोग की जाने वाली एक लोकप्रिय विधि को LOVEM , दृश्यता उद्यम मॉडल की रेखा या कभी-कभी दृश्यता इंजीनियरिंग विधि की रेखा कहा जाता था । इस पद्धति का केंद्र व्यापार प्रक्रिया मॉडल के लिए "स्विम लेन" का उपयोग करते हुए आरेख प्रारूप था।

LOVEM की तैरने वाली गलियाँ उन भूमिकाओं का प्रतिनिधित्व करती हैं जिन्हें मनुष्यों या मशीनों (AKA सॉफ़्टवेयर प्रक्रियाओं) द्वारा निभाया जा सकता है। डेविड गेलर्नटर की 1993 की पुस्तक, "मिरर वर्ल्ड्स: ऑर द डे सॉफ्टवेयर पुट्स द यूनिवर्स इन अ शूबॉक्स...हाउ इट विल हैपन एंड व्हाट इट विल मीन" से प्रेरित है। , आईबीएम के ऑब्जेक्ट टेक्नोलॉजी प्रैक्टिस में मेरे सहयोगियों और मैंने एक स्मॉलटाक ऑब्जेक्ट फ्रेमवर्क की कल्पना की जिसका उपयोग इन भूमिका-आधारित LOVEM मॉडलों को बनाने और निष्पादित करने के लिए किया जा सकता है। हमारा ईबीएम , एक्जीक्यूटेबल बिजनेस मॉडल , फ्रेमवर्क ऑब्जेक्ट क्लास के एक मेटामॉडल "कंस्ट्रक्शन किट" पर आधारित था, जो एक डिजिटल मानविकी नागरिक वैज्ञानिक के रूप में मेरे पोस्ट-कैंसर पुनर्जन्म की शुरुआती गतिविधि से इस यूएमएल क्लास मॉडल की तरह दिखता था:

हमारे ईबीएम मॉडल के जिस पहलू को मैं इस लेख में हाइलाइट करना चाहता हूं वह इस आरेख के निचले-बाएं कोने में लाल बॉक्स में दिखाई देने वाली कक्षाओं का समूह है। ये तीन वर्ग - अभिनेता के रूप में व्यक्ति या एजेंट - लक्ष्य - संचालित, भूमिका - आधारित प्रक्रियाओं में भाग लेते हैं। इस तरह हमारे EBM ढांचे ने LOVEM व्यवसाय प्रक्रिया पद्धति के लिए आवश्यक एजेंसी की अवधारणा को लागू किया। हमारे मेटामॉडल का एजेंसी का कार्यान्वयन, जैसा कि आप उम्मीद कर सकते हैं, हमारे मिरर वर्ल्ड प्रेरणा से प्रेरित था।

अपनी पुस्तक में, गेलर्नटर ने पाठकों को एक विचार प्रयोग पर ले लिया, जिसमें कहा गया था, यहाँ व्याख्या करते हुए, "कल्पना करें कि क्या हमने वास्तविक दुनिया में काम करने वाले हमारे जटिल सिस्टम के विस्तृत सॉफ़्टवेयर सिमुलेशन बनाए हैं। एक बार जब हमारे पास ये सिमुलेशन गुनगुनाते हैं, तो कल्पना करें कि क्या होगा यदि हम अपने सिमुलेशन के सभी इनपुट और आउटपुट फीड लेते हैं और उन्हें इन रियल वर्ल्ड सिस्टम में वास्तविक फीड तक पहुंचाते हैं। उस समय, हमारे सॉफ़्टवेयर मॉडल सिमुलेशन होना बंद कर देंगे और वास्तविक दुनिया पर हेड-अप डिस्प्ले, या डैशबोर्ड दृश्य बनना शुरू कर देंगे… ” या जिसे गेलर्नटर ने मिरर वर्ल्ड कहा है ।

हमने अपने ईबीएम मेटामॉडल-आधारित ढांचे में एजेंसी के लिए इस दृष्टिकोण को लागू किया है ताकि निष्पादन योग्य LOVEM मॉडल में भूमिका निभाने वाले व्यक्तियों के लिए एजेंट वस्तुओं को सॉफ्टवेयर प्रॉक्सी के रूप में लागू किया जा सके। इस डिज़ाइन ने हमें हमारे मिरर वर्ल्ड्स इंस्पिरेशन के अनुरूप दो महत्वपूर्ण विशेषताएं दी हैं। सबसे पहले, ग्राहक अधिकारियों के साथ परामर्श सत्र के दौरान, हम एसएमई, ग्राहकों के विषय विशेषज्ञ, हमारे विकसित सिमुलेशन मॉडल के साथ बातचीत करने और मान्य करने के लिए एक सम्मेलन कक्ष में नेटवर्क वाले लैपटॉप पर बैठ सकते हैं। इन सत्रों के दौरान, हम मॉडल व्यवसाय प्रक्रिया में अन्य सभी भूमिकाएँ करने के लिए सिम-एक्टर एजेंट सॉफ़्टवेयर प्रॉक्सी के साथ एक निष्पादन मॉडल उदाहरण को पॉप्युलेट कर सकते हैं।

एक बार जब ग्राहकों के एसएमई आश्वस्त हो गए कि हमने अपने ईबीएम सिमुलेशन में इन व्यावसायिक प्रक्रियाओं को पकड़ लिया है, तो हम - सही मिरर वर्ल्ड से प्रेरित फैशन में - इन मॉडलों को वास्तविक ग्राहक व्यवसाय में एक तैनात प्रणाली के रूप में हुक कर सकते हैं। इस हुक-अप प्रक्रिया के दौरान हम यह निर्धारित करेंगे कि व्यक्तियों द्वारा कौन सी भूमिकाएँ निभाई जानी हैं - उपयोगकर्ताओं द्वारा विशिष्ट सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों के रूप में देखे जाने वाले मॉडल पर गतिशील रूप से उत्पन्न ईबीएम विचारों का उपयोग करके - या ग्राहकों द्वारा सॉफ़्टवेयर प्रॉक्सी एजेंट अभिनेताओं द्वारा निभाई जाने वाली भूमिकाओं द्वारा। व्यापार प्रक्रिया।

लगभग तीस साल पहले उस समय को प्रतिबिंबित करते हुए, इस ईबीएम स्कंकवर्क्स में एक विचार-नेता/डेवलपर के रूप में काम करने में बिताए मेरे दिन मेरे कामकाजी करियर के कुछ सबसे शानदार अनुभव थे।

#HeyGitHub/Copilot प्लेटफॉर्म में एजेंसी के बारे में भविष्योन्मुखी अटकलें

तो, GitHub की #HeyGitHub/Copilot सेवा के कार्यान्वयन में योगदान देने वाली प्रौद्योगिकियों के विकसित होने वाले ढेर के हिस्से के रूप में, एजेंसी की अवधारणा विचार श्रृंखला, त्वरित-अनुक्रमण और मॉडल-स्विचिंग जैसे दृष्टिकोणों की क्षमताओं का लाभ उठाने में कैसे योगदान दे सकती है?

कठोरता या गैर-तुच्छ उदाहरण के इरादे से, हम अपने ईबीएम अनुभव से भूमिका-आधारित एजेंसी की इस अवधारणा को #HeyGitHub/Copilot सेवा के समाधान डिज़ाइन पर लागू कर सकते हैं जैसा कि इस सरल स्विम लेन आरेख में है:

हम इस अत्यधिक सरल आरेख में जो देखते हैं वह ऊपरी परतों में चार तैरने वाली गलियों का एक समूह है जो सक्रिय रूप से एक मानव और तीन सॉफ़्टवेयर एजेंटों के रूप में बातचीत करता है, जिनकी बातचीत आईडीई की "गूंगा" / डेटा ट्रांसक्रिप्शनिस्ट जैसी भूमिकाओं में अंतिम पीढ़ी की ओर ले जाती है। एप और स्रोत फ़ाइल (मेमोरी)। यह सरल आरेख स्पष्ट करता है कि हम आगे बढ़ने वाली जबरदस्त चुनौती यह है कि हमारे सावंत-जैसे रेनमैन-एजेंट कोपिलॉट एलएलएम का सर्वोत्तम उपयोग करने से पहले उस एजेंट-आधारित वार्तालाप में "शेरलॉकियन स्मार्ट" को कैसे इंजेक्ट किया जाए।

उदाहरण के लिए, कल्पना करें कि हमारी डिजाइन आवश्यकता एक उच्च-कार्यशील टेलीफोन कॉल सेंटर बॉट एजेंट बनाना है। इस मामले में, लक्ष्य-उन्मुख परिणाम के लिए गतिशील रूप से चुने जा सकने वाले टेम्प्लेट-आधारित संकेतों का एक लचीला प्रदर्शन परिनियोजन पर जाने के लिए पर्याप्त हो सकता है। लेकिन एक गैर-मानव जोड़ी प्रोग्रामर (एजेंट "बडी") के रूप में सफलतापूर्वक कार्य करना, जैसा कि GitHub अक्सर अपनी सह-पायलट सेवा का वर्णन करने में दावा करता है, #HeyGitHub श्रोता और CoT संवाद एजेंटों को एक स्क्रिप्ट योग्य कॉल सेंटर बॉट की तुलना में कहीं अधिक जटिल बुद्धिमत्ता को लागू करने की आवश्यकता होगी। बातचीत।

आइए, उदाहरण के लिए, #HeyGitHub/Copilot के लिए एक डेवलपर को UI/UX — उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस और इंटरैक्टिव अनुभव — किसी ऐप्लिकेशन के लिए बनाने में मदद करने की चुनौती लेते हैं। डेवलपर द्वारा उपयोग किए जा सकने वाले उत्कृष्ट UI/UX फ्रेमवर्क की एक अच्छी संख्या है। हमारे रेनमैन-सेवेंट कोपिलॉट ने अपनी कोड-जनरेटिंग प्रतिभा को निखारने के लिए कोपिलॉट के फाउंडेशन मॉडल प्रशिक्षण में इन रूपरेखाओं के अनगिनत उदाहरण पहले ही देख लिए हैं। लेकिन अपने प्रशिक्षण अनुभव से तैयार किए गए पैटर्न-मान्यता के आधार पर कोड सुझावों को मदद करने में सक्षम होने के कारण कोपिलॉट को फ्रेमवर्क आर्किटेक्चर, सर्वोत्तम प्रथाओं और यूजर इंटरफेस/इंटरैक्शन दिशानिर्देशों की अंतर्निहित समझ नहीं है जो एक सक्षम मानव डेवलपर भाग लेने की भूमिका में लाता है। एक प्रोग्रामिंग जोड़ी साझेदारी में।

आदरणीय C++ WxWidgets ढांचे पर WxPython आवरण के उदाहरण पर विचार करें । सार्वजनिक रूप से सुलभ कोड रिपॉजिटरी के असंख्य के माध्यम से यादृच्छिक चलने की कोई भी मात्रा उत्कृष्ट ऑनलाइन प्रलेखन वेबसाइट में गहरा गोता लगाकर प्रदान किए गए ज्ञान की सीमा को प्रकट नहीं करेगी।https://docs.wxpython.org/. इस वेबसाइट की सामग्री पर एनएलपी अपघटन, विषय-मॉडलिंग / सारांश अफवाह की कोई भी मात्रा मानव-डेवलपर ज्ञान को #HeyGitHub/Copilot<>डेवलपर वार्तालाप में प्रदान करने के लिए पर्याप्त नहीं होगी।

अच्छा तो अब हम यहां से कहां जाएंगे?

काश मेरे पास डोमेन का इतना ज्ञान होता कि मैं आज के कोड-जनरेटिंग एलएलएम के प्रदर्शन को "अगले स्तर" पर ले जाने के लिए आवश्यक तकनीकों का उत्पादन करने के लिए एक विशिष्ट समाधान डिजाइन और विकास पथ का सुझाव दे पाता। जबकि आगे का पूरा रोडमैप अभी लिखा जाना बाकी है, कुछ धारणाएँ हैं जो हम अगले चरणों के बारे में बना सकते हैं। हम अनुमान लगा सकते हैं कि #HeyGitHub श्रोता एजेंट के लिए यह महत्वपूर्ण होगा कि वह डेवलपर वॉयस इनपुट के बीच अंतर करने में सक्षम हो, जिसके लिए या तो सीओटी डायलॉगर को आगे की विचारशील बातचीत के लिए हैंड-ऑफ की आवश्यकता होती है , या इसके लिए कोपिलॉट एलएलएम को पाठ्य रूप में पारित किया जाता है। कोड सुझावों की पीढ़ी।

हमारे सामने गंभीर चुनौती सूचना संरचनाओं और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की कला और विज्ञान के अर्थपूर्ण अर्थ को समाहित करना है, ताकि CoT डायलॉगर एक सच्चे प्रोग्रामिंग पेयर पार्टनर के रूप में विश्वसनीय रूप से प्रदर्शन कर सके। इस चुनौती को पूरा करने के लिए प्रौद्योगिकियां विचार श्रृंखला, त्वरित-चयन/अनुक्रमण, मॉडल-स्विचिंग और मानव-इन-द-लूप सुदृढीकरण सीखने/कोचिंग के आसपास अनुसंधान गतिविधि के अग्रणी किनारे से आने की संभावना है।

इस "शेरलॉकियन स्मार्ट" सॉल्यूशन स्पेस में कुछ सफलताओं में मशीन लर्निंग रिसर्च इंजीनियरों द्वारा शानदार इनोवेटिव कोडिंग शामिल होगी। हालांकि, मेरा यह भी मानना ​​है कि इस चुनौती के लिए एक गैर-तुच्छ योगदान प्रभावी ग्राउंड ट्रूथ संदर्भ मॉडल डेटासेट के डिजाइन और विकास से आएगा जो डोमेन-विशिष्ट मॉडल के लिए एक साथ मिलकर काम करने के लिए प्रशिक्षण सामग्री के रूप में काम करेगा। हमेशा विकसित होने वाले मूलभूत सह-पायलट बड़े भाषा मॉडल के साथ मॉडल-स्विचिंग संदर्भ। इन उभरते संदर्भ डेटासेट का एक उदाहरण मेटामॉडल सबग्राफ ग्राउंड ट्रूथ स्टोरेज डिज़ाइन है जिसे मैं अपने डिजिटल मानविकी अनुसंधान के माध्यम से अपना रहा हूं और यहां मेरे #HeyGitHub लेखों की श्रृंखला में कल्पना की गई है।

लेकिन एक मानक एजेंट-उन्मुख ग्राउंड ट्रुथ रेफरेंस डेटासेट प्रारूप विकसित करना शेरलॉकियन संवादों को विकसित करने के लिए पर्याप्त नहीं होगा जो मैं एक मानव डेवलपर और एक एमएल-आधारित कोपिलॉट पेयर प्रोग्रामिंग पार्टनर के बीच कल्पना करता हूं। बल्कि डोमेन नॉलेज के इन ग्राउंड ट्रूथ रेफरेंस डेटासेट को मॉडल-ट्रेनिंग सिम्युलेटेड यूजर-इंटरैक्टिव परिदृश्यों में निर्देशात्मक सामग्री के रूप में काम करने की आवश्यकता होगी जो CoT डायलॉगर एजेंट की अपने मानव डेवलपर पार्टनर के साथ सहयोगी बातचीत में संलग्न होने की क्षमता को परिष्कृत करते हैं। ये सिमुलेशन सत्र समय को कम कर सकते हैं और सीओटी डायलॉगर के डोमेन ज्ञान के प्रभावी उपयोग को परिष्कृत करने का अथक प्रयास कर सकते हैं।

जिस तरह अब हम वर्तमान डेटा-गहन एमएल अनुप्रयोगों के लिए प्रशिक्षण डेटासेट उत्पन्न करने के लिए डेटा-मॉडलिंग सर्वोत्तम प्रथाओं का उपयोग करते हैं, उसी तरह हम एजेंट-आधारित सिमुलेशन अनुभव उत्पन्न करने में सक्षम होंगे जो हमारे ज्ञान-संचालित अनुप्रयोगों को कल्पना की तरह मॉडल को प्रशिक्षित और परिष्कृत करने की अनुमति देते हैं। भविष्य #HeyGitHub/Copilot सेवा। इस मिरर वर्ल्ड्स -जैसे सिमुलेशन प्रशिक्षण वातावरण के हिस्से के रूप में, संवादात्मक आदान-प्रदान जो इन-ट्रेनिंग #HeyGitHub CoT डायलॉगर मॉडल को बाधित करता है, ह्यूमन-इन-द-लूप पर्यवेक्षक के लिए पॉप अप होगा, जिसकी प्रतिक्रिया कोचिंग उपयुक्त मॉडल व्यवहार को प्रोत्साहित और सुदृढ़ करेगी।

GitHub और Microsoft के बोनट में एक युगल मधुमक्खी

इस बिंदु पर आगे के रास्ते की कल्पना करने की मेरी उड़ानें एक इंडी डिजिटल मानविकी नागरिक वैज्ञानिक और विकलांग विकासकर्ता के बुख़ार भरे सपनों से थोड़ी अधिक हैं। लेकिन अगर मैं गिटहब और माइक्रोसॉफ्ट में कुछ मधुमक्खियों को बोनट में डालने के लिए अपनी पुरानी आईबीएम सलाहकार टोपी को धूल चटा दूं, तो मुझे पता है कि मैं क्या सुझाव दूंगा ...

सबसे पहले, मैं मदद नहीं कर सकता लेकिन कह सकता हूं, अगर मैं गिटहब प्रबंधन का हिस्सा होता तो मैं गिटहब अगली शोध टीम के सदस्य के रूप में नौकरी की पेशकश करता। उस स्थिति में मैं उन विचारों पर लगन से काम करूंगा जिनके बारे में मैंने #HeyGitHub लेखों की इस श्रृंखला में लिखा है ।

अगला, एक बार जब हमारे पास मेटामॉडल सबग्राफ ग्राउंड ट्रूथ डोमेन ज्ञान मॉडल-प्रशिक्षण डेटासेट के लिए अवधारणा का प्रमाण होगा, तो मैं हाल ही में घोषित गिटहब एक्सेलेरेटर या एम12 गिटहब फंड के एक हिस्से को उच्च-प्रदर्शन के लिए वजीफा या प्रोजेक्ट स्टार्टअप फंडिंग प्रदान करने के लिए लॉबी करूंगा। , विशेषज्ञ ओपन सोर्स डेवलपर्स इन डोमेन-विशिष्ट एजेंट-उन्मुख मॉडल-प्रशिक्षण डेटासेट का एक संग्रह बनाने के लिए। यूआई/यूएक्स फ्रेमवर्क-विशिष्ट मेटामॉडल-आधारित प्रशिक्षण डेटासेट विकसित करने के लिए एक विशेष जोर पर विचार किया जाना चाहिए।

UI/UX फ्रेमवर्क-विशिष्ट डोमेन नॉलेज डेटासेट क्यों? क्योंकि ये "जानवर" अक्सर पैरामीटर-वार अत्यधिक विस्तृत अनुकूलन के साथ बड़े, जटिल आर्किटेक्चर होते हैं। और अधिकांश विकास परियोजना परिदृश्यों के लिए, एक एप्लिकेशन UI और उसके उपयोगकर्ता इंटरैक्शन को तैयार करना आवश्यक गतिविधियां हैं जो परियोजना के समस्या स्थान के समाधान को कोड करने से दूर समय और प्रयास लेती हैं जो कि एप्लिकेशन UI/UX सरल परियोजना के अंतिम-उपयोगकर्ता को उपलब्ध कराता है। #HeyGitHub/Copilot में वॉयस इनपुट द्वारा मजबूत यूआई/यूएक्स फ्रेमवर्क कोड-जेनरेशन प्रदान करना एक शक्तिशाली WYSIWYG इंटरफेस बिल्डर एप्लिकेशन वाले यूआई/यूएक्स फ्रेमवर्क होने के बराबर है।

अधिक दूरगामी और रणनीतिक अनुशंसा के रूप में, मैं सहयोग समिति बनाने के लिए गिटहब नेक्स्ट और माइक्रोसॉफ्ट के प्रोजेक्ट बोन्साई से विचार-अग्रणी संपर्कों को प्रोत्साहित करूंगा। इस समूह का उद्देश्य उन तरीकों का पता लगाना होगा जो कि Microsoft द्वारा रोबोटिक और औद्योगिक प्रक्रिया स्वचालन बाजारों में डाली गई व्यापक प्रतिबद्धता के सर्वोत्तम अभ्यासों और अनुभव का लाभ उठा सकते हैं।

और उम्मीद है कि बस क्षितिज पर दुबकना

अपने गुलाब के रंग के चश्मे और आशावादी स्लोगन वाली टी-शर्ट लगाते हुए इनोवेशन हाईवे को और भी नीचे देखते हुए, यह शोध एजेंडा कहाँ तक ले जा सकता है? यदि सीमित संख्या में डोमेन-विशिष्ट मेटामॉडल सबग्राफ संदर्भ ग्राउंड ट्रूथ डेटासेट बनाने के बाद, और कई डोमेन में CoT डायलॉगर एजेंट की भूमिका निभाने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए समय और प्रयास लेने के बाद, हम किसी दिन डायलॉगर सिस्टम देख सकते हैं आकस्मिक व्यवहार प्रदर्शित करें ।

इसके द्वारा मेरा मतलब है, सीओटी डायलॉगर एजेंट मॉडल सामान्यीकृत संरचना और डोमेन ज्ञान के उपयोग को इतनी अच्छी तरह से समझ सकता है कि इसे नए संदर्भ में भाग लेने में उपयोगी बनने के लिए नए डोमेन-विशिष्ट संदर्भ मॉडल के साथ पहले से लोड नहीं करना पड़ता है। कार्य के इस स्तर पर, सुदूर भविष्य #HeyGitHub/Copilot मल्टी-मॉडल सिस्टम अपने स्वयं के नए डोमेन ज्ञान मॉडल को बनाने और मान्य करने के लिए अपने डेवलपर जोड़ी प्रोग्रामिंग पार्टनर के साथ स्व-निर्देशित सीखने की बातचीत में संलग्न हो सकता है। इस प्रक्रिया के माध्यम से #HeyGitHub/Copilot सेवा आवश्यक सॉफ्टवेयर सिस्टम के डिजाइन और विकास में वास्तव में बहुमुखी सहकर्मी-स्तरीय सहयोगी बन सकती है।

समापन का वक्त

अपनी कैंसर की लड़ाई से बचे रहने और अपनी रीढ़ की हड्डी की चोट की निपुणता और गतिशीलता की चुनौतियों का सामना करना सीखने के बाद, मुझे डिजाइन और विकास में उल्लेखनीय नवाचारों की रोमांचक आने वाली लहर में योगदान करके रीपर को मात देने का मौका मिलने के अलावा और कुछ नहीं अच्छा लगेगा। मेरे #HeyGitHub लेखों की श्रृंखला में देखे गए सॉफ्टवेयर के रूप में। ✌️

कोलोराडो संयुक्त राज्य अमेरिका से खुश स्वस्थ वाइब्स,
-: जिम: -

* PS स्पष्ट होने के लिए, इस #HeyGitHub लेख श्रृंखला में परिकल्पित शोध एजेंडा को आगे बढ़ाने में मेरी रुचि के अलावा, मैं #विकलांगडेवलपर्स और # के लिए शोध अध्ययन और समर्थन कार्यक्रम के माध्यम से कोपिलॉट के एजेंडे को #सहायकतकनीक के रूप में लागू करने के लिए पूरी तरह से प्रतिबद्ध हूं। इस माध्यम प्रकाशन में बड़ी संख्या में आलेखों में अक्षम एसटीईएम छात्रों का वर्णन किया गया है।

जिम सैल्मन्स एक इकहत्तर वर्षीय पोस्ट-कैंसर डिजिटल मानविकी नागरिक वैज्ञानिक हैं। उनका प्राथमिक शोध प्रिंट युग पत्रिकाओं और समाचार पत्रों के डिजीटल संग्रह के अध्ययन के लिए एक एकीकृत जटिल दस्तावेज़ संरचना और सामग्री चित्रण मॉडल प्रदान करने वाले ग्राउंड ट्रुथ स्टोरेज प्रारूप के विकास पर केंद्रित है। जुलाई 2020 में घर पर गिरने से रीढ़ की हड्डी में गंभीर चोट लग गई, जिससे उनकी शारीरिक निपुणता और गतिशीलता नाटकीय रूप से प्रभावित हो गई।

जिम अपने प्राथमिक अनुसंधान हित के पायथन-आधारित टूल डेवलपमेंट गतिविधियों पर काम करने के अपने शुरुआती प्रयासों के दौरान गिटहब कोपिलॉट टेक्नोलॉजी अर्ली एक्सेस कम्युनिटी तक पहुंच प्रदान करने के लिए भाग्यशाली था। अपने स्वयं के विकास उत्पादकता पर GitHub Copilot के नाटकीय सकारात्मक प्रभाव का अनुभव करने पर, वह विकलांग डेवलपर्स द्वारा उपयोग के लिए इस नवीन प्रोग्रामिंग सहायक तकनीक के उपयोग की जांच और दस्तावेज़ीकरण के लिए एक शोध और सहायता कार्यक्रम को डिजाइन करने में भावुक हो गए।