Genstackcore एक ब्लॉग है जो सॉफ़्टवेयर बनाने वाले लोगों के लिए लिखा गया है। यहाँ आप भाषा मॉडल और AI एजेंटों के साथ वास्तविक प्रयोग, पूर्ण किए गए प्रोजेक्ट और उन समाचारों को पाएंगे जो वास्तव में AI के साथ काम करने वालों के लिए महत्वपूर्ण हैं, न कि केवल इसके बारे में पढ़ने के लिए।

यह एक ऐसा साइट नहीं है जो प्रेस विज्ञप्तियों को फिर से लिखता है। जब एक नया मॉडल आता है, तो Genstackcore पर आप इसे कुछ ठोस पर आजमाते हुए देखते हैं: एक बग, एक कोड का टुकड़ा जो उत्पन्न होना चाहिए, एक API बिल जो अपेक्षा से अधिक बड़ा हो गया है।

AI के बारे में एक और ब्लॉग क्यों

क्योंकि ऐसे बहुत कम स्थान हैं जहाँ खुलकर कहा जाता है कि क्या काम करता है और क्या नहीं। AI के "क्या" कर सकता है इस पर बहुत कुछ लिखा जाता है और यह कि जब आप इसे उत्पादन में काम करने के लिए लगाते हैं तो क्या होता है इस पर बहुत कम। वहीं पर दिलचस्प समस्याएँ सामने आती हैं: लागतें जो बिना स्पष्ट स्पष्टीकरण के बढ़ती हैं, एक एजेंट जो लूप में चला जाता है, एक मॉडल जो एक पैरामीटर को अस्वीकार करता है और पूरे फ्लो को बाधित करता है।

एक विषय का उदाहरण। एक प्रणाली जिसमें कई एजेंट होते हैं वे वेब एप्लिकेशन उत्पन्न करते हैं: एक योजना बनाता है, एक कोड लिखता है, एक इसकी जांच करता है और एक उसे ठीक करता है। एक समय पर, स्वचालित मरम्मत लगभग हर बार विफल हो जाती है, और एक रन का लागत लगभग पांच गुना बढ़ जाती है। दोषी एक ही पैरामीटर है: temperature=0, जो o3-mini को भेजा गया है, एक प्रकार का reasoning मॉडल जो इसे बिल्कुल स्वीकार नहीं करता। प्रत्येक प्रयास को 400 त्रुटि मिलती है, प्रणाली पिछले संस्करण पर लौटती है और फिर से शुरू करती है, और बिल बढ़ता है। समस्या को खोजने में इसे ठीक करने से कहीं अधिक समय लगता है।

Genstackcore पर ऐसे मामलों के बारे में लिखा जाता है।

ब्लॉग पर आप क्या पाएंगे

लेख तीन श्रेणियों में विभाजित हैं:

  • मॉडल: भाषा मॉडल (LLM) वास्तविक कार्यों में कैसे प्रदर्शन करते हैं, लागत क्या है और कब एक छोटा मॉडल पर्याप्त है। उदाहरण के लिए, जब आप एक महंगे मॉडल को एक बहुत सस्ते मॉडल से बदलते हैं जो React घटकों को उत्पन्न करता है तो क्या होता है।
  • एजेंट: मल्टी-एजेंट सिस्टम, ऑर्केस्ट्रेशन, मरम्मत लूप, स्तरों पर व्यवस्थित प्रॉम्प्ट और एक AI एजेंट को बिना हर कदम का पालन किए कोड को संशोधित करने के लिए क्या करना है।
  • राय: उद्योग किस दिशा में जा रहा है, जिसमें कुछ कम आरामदायक पहलू शामिल हैं, जैसे कि आने वाले वर्षों में प्रोग्रामर की नौकरी के साथ क्या होता है।

लेख कैसे लिखे जाते हैं

प्रत्येक तकनीकी लेख कुछ परीक्षण किए गए से शुरू होता है: एक मॉडल जो एक वास्तविक कार्य पर चलाया गया, एक एजेंटों का प्रवाह जो उत्पादन में रखा गया, एक कॉन्फ़िगरेशन जो काम किया या नहीं। परिणाम, संख्याएँ और गलतियाँ मायने रखती हैं, उत्साह नहीं। जब कुछ काम नहीं करता है, तो लेख यह कहता है और बताता है क्यों।

ब्लॉग स्वयं शून्य से बनाया गया है और यह Docker कंटेनरों में चलता है, एक सीधे प्रबंधित सर्वर पर, बिना किसी तैयार प्लेटफॉर्म के। और इसकी अवसंरचना समय-समय पर लेख का विषय बन जाती है।

Genstackcore किसके लिए है

पहले उन डेवलपर्स के लिए जो वास्तविक प्रोजेक्ट्स में AI का उपयोग करना चाहते हैं और जो जालों को खुद खोजने के लिए इच्छुक नहीं हैं। फिर उन सभी के लिए जो यह जानने के लिए उत्सुक हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मदद से निर्मित उत्पाद अंदर से कैसा दिखता है: मॉडल क्या अच्छा करता है, कहाँ गलत होता है और काम का कितना हिस्सा अंततः मानव के पास रहता है।

राय के लेख पढ़ने के लिए आपको प्रोग्रामर होना जरूरी नहीं है। तकनीकी लेखों के लिए, यदि आपने कम से कम कुछ पंक्तियाँ कोड लिखी हैं तो यह मदद करता है।

कौन सी भाषाओं में

लेख रोमानियाई और अंग्रेजी में आते हैं। साइट अन्य भाषाओं में भी उपलब्ध है, जिनमें जर्मन, फ्रेंच, स्पेनिश और इटालियन शामिल हैं। वहाँ पाठ स्वचालित रूप से अनुवादित होते हैं, इसलिए आप अजीब वाक्यांशों से टकरा सकते हैं। यदि आप एक पाते हैं, तो कृपया इसे संपर्क पृष्ठ से रिपोर्ट करें।

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क्या आपके पास कोई ऐसा विषय है जिसे आप देखना चाहेंगे? इसे प्रस्तावित करें। सबसे उपयोगी लेख वास्तविक प्रश्नों से शुरू होते हैं।