Hardest

• Press Gazette ने Similarweb के आंकड़ों का उपयोग करते हुए वैश्विक स्तर पर 50 सबसे लोकप्रिय अंग्रेजी भाषा की न्यूज़ वेबसाइटों की अपनी मासिक रैंकिंग जारी की। • BBC के ट्रैफिक में मई में महत्वपूर्ण वृद्धि देखी गई, जिसमें अप्रैल की तुलना में विज़िट्स 9% बढ़कर कुल 1.1 बिलियन तक पहुँच गईं। • इसके विपरीत, भारतीय न्यूज़ ब्रांड सबसे अधिक नकारात्मक रूप से प्रभावित समूह रहे, जिन्हें इसी अवधि के दौरान ट्रैफिक में सबसे तीव्र गिरावट का सामना करना पड़ा।

आंसुओं से भरी गवाही में अनदेखी की गई चेतावनियों और योजना की कमी का विवरण दिया गया है क्योंकि परिवार Texas के कैंप को फिर से खोलने का विरोध कर रहे हैं। Camp Mystic, Texas Hill Country में लड़कियों का एक ईसाई कैंप है जहाँ पिछले साल गर्मियों में अचानक आई flash flood में 25 campers और दो counselors मारे गए थे, उसके एक निदेशक ने जान गंवाने वालों के परिवारों से आंसुओं के साथ माफी मांगी है। “हमने उस रात अपनी पूरी कोशिश की। आपकी बेटियों को बचाने के लिए यह काफी नहीं था,” Austin में जानलेवा बाढ़ की जांच कर रही Texas House और Senate की एक संयुक्त समिति के पैनल के सामने Edward Eastland ने कहा। “मुझे बहुत खेद है।” पढ़ना जारी रखें...

जैसे-जैसे ईरान में युद्ध जारी है, मंत्री मध्य पूर्व संकट के बीच परिवारों को सहायता बढ़ाने के लिए कई विकल्पों पर चर्चा कर रहे हैं – लाइव अपडेट। मध्य पूर्व में संघर्ष के कारण उत्पन्न होने वाले आसन्न ऊर्जा संकट से सबसे अधिक प्रभावित परिवारों को स्थानीय परिषदों द्वारा वितरित धन दिया जा सकता है। यह उन योजनाओं के तहत है जिन पर यूके के मंत्री विचार कर रहे हैं, जो लागत को नियंत्रित रखना चाहते हैं। ईरान में लंबे समय तक चलने वाले युद्ध के जवाब में ईंधन और ऊर्जा की बढ़ती कीमतों के प्रभाव के बारे में चिंताएं बढ़ने के साथ, एक सरकारी अधिकारी ने कहा कि व्हाइटहॉल के भीतर सहायता बढ़ाने के कई विकल्पों पर बहस की जा रही है। पढ़ना जारी रखें...

Texas A&M University के शोधकर्ताओं ने एक ऐसा AI बेंचमार्क टेस्ट विकसित किया है जिसे वे अब तक का सबसे चुनौतीपूर्ण बता रहे हैं, और इसके परिणाम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की क्षमताओं के बारे में पिछली उम्मीदों के विपरीत हैं। • इस व्यापक अध्ययन में वैज्ञानिकों की एक बड़ी टीम ने जांच की कि जैसे-जैसे AI मॉडल अधिक परिष्कृत होते जा रहे हैं, वे अत्यधिक कठिन मूल्यांकनों पर कैसा प्रदर्शन करते हैं। • निष्कर्ष बताते हैं कि वर्तमान AI सिस्टम इस कठोर मूल्यांकन ढांचे पर अप्रत्याशित प्रदर्शन स्तर हासिल कर रहे हैं, जो उन्नत मशीन लर्निंग मॉडल की वास्तविक क्षमताओं और सीमाओं के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करते हैं।

• Texas A&M University के वैज्ञानिकों ने 50 से अधिक सहयोगियों के साथ मिलकर अब तक का सबसे चुनौतीपूर्ण AI टेस्ट बनाया है, ताकि जटिल रीजनिंग कार्यों पर उन्नत लैंग्वेज मॉडल्स का मूल्यांकन किया जा सके। • शुरुआती परिणामों से पता चला कि शीर्ष AI सिस्टम भी इसमें काफी संघर्ष कर रहे हैं, जो सरल बेंचमार्क में सफल होने के बावजूद वर्तमान क्षमताओं में मौजूद कमियों को उजागर करता है। • एक पीयर-रिव्यू पेपर में विस्तृत यह बेंचमार्क AI सुरक्षा और मजबूती (robustness) अनुसंधान की सीमाओं को आगे बढ़ाता है।