लेखक: बोक्सु ली मैकरॉन में

थोड़ा पुनर्कथन:

15 अगस्त, 2025 को हमारे आधिकारिक लॉन्च से ठीक पहले, मेटा के सीईओ मार्क जुकरबर्ग ने इंस्टाग्राम पर एक बयान पोस्ट किया जिसने टेक्नोलॉजी की दुनिया को चौंका दिया। उन्होंने कहा कि AI का निर्माण "सभी मूल्यवान काम को स्वचालित करने" के बारे में नहीं है, बल्कि "व्यक्तियों को उनकी जिंदगी के अनुसार बुद्धिमत्ता प्रदान करने" के बारे में है। उन्होंने सभी के लिए "व्यक्तिगत सुपरइंटेलिजेंस" बनाने की प्रतिबद्धता जताई नए स्थापित मेटा सुपरइंटेलिजेंस लैब्स के माध्यम से। जब तक हमने उनकी घोषणा देखी, हम पहले से ही मैकरॉन AI बना रहे थे - वास्तव में, हमने अभी-अभी अपने शुरुआती उपयोगकर्ताओं और परीक्षकों के लिए बीटा लॉन्च किया था।

परिचय:

मैकरॉन के दृष्टिकोण से, हम उत्साहित हैं कि एक और बाजार की दिग्गज कंपनी इस व्यक्तिगत AI के दृष्टिकोण को अपना रही है। यह केवल हमारे विश्वास को पुष्ट करता है कि हमने जो रास्ता चुना है वह सही है। हमें विश्वास है कि हम इस नई व्यक्तिगत AI की लहर के अग्रणी हैं, और अन्य लोगों को इस लहर में शामिल होते देखना उस विश्वास को और मजबूत करता है।

आज का ब्लॉग हमारे सामान्य अपडेट से थोड़ा अलग है। हम एक नए प्रतियोगी का अध्ययन करेंगे जो मैदान में आ रहा है – एक उत्पाद जिसे मैनस 1.5 कहा जाता है, जो मैकरॉन की तरह, साधारण संकेतों के माध्यम से उपयोगकर्ताओं के लिए मांग पर मिनी-ऐप्स बना सकता है। नीचे के अनुभागों में, हम मैनस की मिनी-ऐप बनाने की क्षमताओं की तुलना मैकरॉन से करेंगे, जिसमें उपयोगकर्ता अनुभव, मुख्य कार्यक्षमताएं, और मूल्य निर्धारण (विशेष रूप से प्रत्येक मुफ्त स्तर की सीमाएं) शामिल हैं। हमारा लक्ष्य है कि हम ईमानदारी से देखें कि कैसे प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म रोजमर्रा के उपयोगकर्ताओं की सेवा करता है।

फ्रीमियम मॉडल और पेवॉल:

मैक्स और मैकरॉन दोनों ही फ्रीमियम मॉडल के साथ काम करते हैं, लेकिन मुफ्त टियर का उपयोगकर्ता अनुभव काफी अलग है। उपयोगकर्ता मैनस 1.5 लाइट को बिना सब्सक्रिप्शन या क्रेडिट खरीदे आज़मा सकते हैं, लेकिन यह मुफ्त टियर व्यावहारिक रूप से बहुत सीमित साबित होता है। हमारे परीक्षण में, मैनस 1.5 लाइट ने हमें एक मिनी-ऐप बनाने की अनुमति दी। जब हमने उस ऐप को संशोधित करने या दूसरा ऐप बनाने की कोशिश की, तो हमने तुरंत मुफ्त उपयोग सीमा को प्राप्त कर लिया और एक पेवॉल को सक्रिय कर दिया।

मुफ्त टियर उपयोगकर्ताओं के लिए मैकरॉन का दृष्टिकोण थोड़ा अधिक उदार है।

नए उपयोगकर्ताओं को पंजीकरण पर 30 बादामों (क्रेडिट्स) का भंडार मिलता है, जिससे वे तुरंत कई मिनी-ऐप्स का अन्वेषण और निर्माण कर सकते हैं। वे Playbook से समुदाय द्वारा बनाए गए मौजूदा मिनी-ऐप्स को बिना पहले अतिरिक्त क्रेडिट खरीदे डाउनलोड कर सकते हैं। (Playbook Macaron का अंतर्निर्मित लॉन्चपैड है, जहाँ उपयोगकर्ता मिनी-ऐप्स साझा और खोज सकते हैं।) Macaron की Playbook विभिन्न आवश्यकताओं के लिए तैयार मिनी-ऐप्स की विभिन्न श्रेणियों को प्रस्तुत करती है - और इनमें से किसी को भी एक छोटी लागत (जैसे प्रति मिनी-ऐप दो बादाम) में डाउनलोड किया जा सकता है, जिसे प्रारंभ में मुफ्त क्रेडिट्स से कवर किया जाता है।

Playbook क्यों महत्वपूर्ण है? कल्पना कीजिए कि आप एक साधारण व्यक्ति को एक जादुई छड़ी देते हैं और उन्हें बताते हैं कि वे अपने फोन के लिए कोई भी ऐप बना सकते हैं। ज्यादातर लोग यह नहीं जान पाएंगे कि कहां से शुरू करें - हम सभी अपने फोन पर पहले से मौजूद विशिष्ट ऐप्स के इतने आदी हो चुके हैं कि नए ऐप्स की कल्पना करना कठिन है। Macaron का Playbook उस मार्गदर्शक या प्रेरणा के रूप में कार्य करता है। यह दिखाता है कि क्या संभव है और दूसरों ने क्या निर्माण किया है, ताकि उपयोगकर्ता आसानी से अपने जीवन के ऐसे क्षेत्र खोज सकें जिनमें एक कस्टम AI समाधान द्वारा सुधार किया जा सके।

Playbook रचनात्मक बाधा को कम करता है: खाली शुरुआत करने की बजाय, आप एक मौजूदा विचार को पकड़ सकते हैं और इसे अपनी आवश्यकताओं के अनुसार समायोजित कर सकते हैं, और इस प्रक्रिया में सीख सकते हैं कि क्या संभव है।

Manus 1.5 बनाम Macaron: Mini Apps एक साथ तुलना में

Macaron का Playbook सिर्फ़ एक-क्लिक डाउनलोड की पेशकश नहीं करता। यह प्रत्येक मिनी-ऐप को जनरेट करने के लिए इस्तेमाल किए गए प्राकृतिक-भाषा प्रॉम्प्ट को भी स्पष्ट रूप से दिखाता है। हमने Playbook से पाँच उदाहरण प्रॉम्प्ट लिए और उन सटीक समान प्रॉम्प्ट को Manus 1.5 को दिया, ताकि हम सीधे तुलना कर सकें कि प्रत्येक सिस्टम कैसे प्रदर्शन करता है। प्रत्येक टेस्ट के लिए, हमने देखा कि कार्य पूरा हुआ या नहीं, जनरेट किए गए ऐप में क्या विशेषताएँ थीं, और उपयोगकर्ता का अनुभव कैसा था। नीचे हम Macaron और Manus के परिणामों को साथ-साथ संक्षेप में प्रस्तुत करते हैं:

नोट:

• Manus 1.5 के लिए, जनरेट किए गए ऐप्स/डैशबोर्ड वेब पर चलते हैं, अधिकांश को उपयोग से पहले साइन इन की आवश्यकता होती है, और इन्हें प्रकाशित और साझा करने की क्षमता होती है।
• Macaron के लिए, आउटपुट Macaron App के भीतर जनरेट होते हैं और इन्हें प्रकाशित और साझा करने की क्षमता होती है।

सिम्युलेटेड स्टॉक ट्रेडर:

Prompt: Let's create a Simulated Stock Trader app:
- Select 5 stocks (AAPL, TSLA, AMZN, GOOG, MSFT) for buy/sell simulation
- Prices update every minute
- Display position value and P/L with a 0.1% transaction fee
- No sharing or chat features

MBTI Personality Test:

Prompt: Let's create an MBTI Personality Test app. I need a mini-app with 12 multiple-choice questions to find out my MBTI type. Each question has four options; the backend calculates scores for each dimension, and finally shows the four-letter type, a brief personality description, and suggests three suitable game genres. Also, include retesting support.

Photo to 3D Figure:

Prompt
Set the figure on a computer desk using a circular transparent acrylic base with no text. Display the ZBrush modeling process of the figure on the computer screen. Next to the computer screen, place a BANDAI-style toy packaging box featuring the original artwork.

Calorie Scan Tracker

Prompt: Let's create a Calorie Snapshot app. I need an app that calculates calories by taking photos. When I take a picture of my food before eating, it should automatically recognize ingredients like steak, rice, vegetables, then tell me the total calories and the protein/carb/fat ratio. Let me set a daily calorie goal, say 1500 kcal, and alert me when I'm close to exceeding it. Save my dietary records so I can review weekly intake. Keep it simple and practical, no social sharing needed.

एआई ट्रेंड रिपोर्ट:

Prompt: I've been hearing everyone talk about AI lately—large models, computing, and an investment boom—but honestly, I don't get it. I want to keep up a bit; otherwise, I can't even join the conversation with my coworkers.
Could you help me create a simple AI industry analysis? I want to know what actually happened over the past year, which fields are the hottest, and which companies are doing impressive work. It would be best to have a few easy-to-read charts with minimal jargon—for example, market size changes, rankings of popular applications, and who invested how much.
It would be even better if I could choose the focus, like only looking at China, or checking trends in verticals such as medical AI or education AI.
Please finish with a short summary of the top three to five takeaways, so I won't be lost when talking to others.
Also, if you can point out where future opportunities might be—like which industries will adopt AI fastest and where investment is heating up—that would be perfect.

तुलनाओं का सारांश:

• आउटपुट की क्षमताएं समान हैं। Macaron अक्सर अधिक टैब्स और फ़ंक्शंस के साथ परिणाम उत्पन्न करता है/
• Manus एक बार गड़बड़ाया - आउटपुट प्रदान करने में असमर्थ।
• UI और UX में अंतर: उपयोगकर्ताओं की पसंद और प्राथमिकताएं भिन्न हो सकती हैं।
• दोनों के लिए शेयरिंग उपलब्ध है। Macaron Playbook उपयोगकर्ताओं को प्रेरित होने की अनुमति देता है इससे पहले कि वे कुछ बनाएँ।
• Macaron उपयोगकर्ता भुगतान बाधा तक पहुँचने से पहले अधिक प्रयास कर सकते हैं।

आपको किसे चुनना चाहिए?

• Macaron एक “एजेंटिक डीप मेमोरी” आर्किटेक्चर पर आधारित है, जिसका अर्थ है कि यह उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं, इतिहास और संदर्भ को गहराई से सत्रों में याद रखता है। यह ऊपर उत्पन्न परिणामों में परिलक्षित होता है:
  • मिनी ऐप्स Macaron ऐप के भीतर स्थानीय रूप से संग्रहीत होते हैं जिससे इन्हें कई बार उपयोग किया जा सकता है
  • मिनी ऐप्स में अक्सर अधिक टैब होते हैं ताकि ऐतिहासिक उपयोग को ट्रैक या संपादित किया जा सके
• Manus 1.5 और Macaron AI दोनों ही AI के माध्यम से कस्टम मिनी-ऐप्स बनाने की सुविधा देते हैं, लेकिन वे अलग-अलग दर्शकों और उपयोग-मामलों को सेवा देते हैं। यदि आप एक इंजीनियर या उद्यमी हैं जो पूर्ण विकसित वेब एप्लिकेशन को तेजी से प्रोटोटाइप करना चाहते हैं या जटिल कार्यप्रवाहों को स्वचालित करना चाहते हैं, तो Manus 1.5 एक आकर्षक विकल्प है - यह एक AI डेवलपर की तरह है जो कोड रिपॉजिटरी को स्पिन कर सकता है और यहां तक कि डिप्लॉयमेंट को भी संभाल सकता है। हालांकि, साधारण जनता जो दैनिक जीवन को सुधारने के लिए AI चाहती है, Macaron AI आपकी आवश्यकताओं के साथ अधिक मेल खाती है। Macaron एक व्यक्तिगत साथी की तरह कार्य करता है जो आपके स्वास्थ्य, शौक और घर के लिए मिनटों में उपकरण तैयार कर सकता है, बिना आपसे प्रॉम्प्ट्स या क्रेडिट्स को प्रबंधित करने की अपेक्षा किए।
• लागत और पहुंच के दृष्टिकोण से, Macaron का रोजमर्रा के उपयोगकर्ताओं के लिए लाभ है। इसे बिना किसी अग्रिम लागत के तुरंत उपयोग किया जा सकता है, और यह तब तक पेवॉल नहीं लगाता जब तक कि आपने उससे पर्याप्त मूल्य प्राप्त नहीं कर लिया हो। Manus की मुफ्त टियर, जबकि एक प्रोजेक्ट का परीक्षण करने के लिए उपयोगी है, निरंतर दैनिक उपयोग के लिए काफी सीमित है – यह आपको सब्सक्रिप्शन में मजबूर करता है जब आप दूसरी या तीसरी चीज़ करने की कोशिश करते हैं। एक नियमित उपयोगकर्ता जो कैलोरी ट्रैक करना चाहता है, वर्कआउट की योजना बनाना चाहता है, यात्रा को व्यवस्थित करना चाहता है, और इसी तरह, Manus की सीमाओं को जल्दी ही पहुंच जाएगा अगर वे इसका उपयोग अपने जीवन के सभी पहलुओं के लिए करते हैं, जबकि Macaron सक्रिय रूप से आपको आपके व्यक्तिगत आवश्यकताओं के लिए कई मिनी-ऐप्स बनाने के लिए प्रोत्साहित करता है। Macaron की मेमोरी-ड्रिवन पर्सनलाइजेशन के साथ इसकी निजीकरण, इसे आपके रूटीन का एक स्वाभाविक विस्तार जैसा महसूस कराती है बजाय इसके कि आप इसे कभी-कभार उपयोग करने वाले उपकरण की तरह महसूस करें।

मैकरॉन अपडेट टीज़: फोर्किंग और सोशल नेटवर्क की शक्ति

जैसे ही हम मैकरॉन के अगले बड़े अपडेट की ओर देखते हैं, आइए आज के उत्पादों की तुलना करने से ध्यान हटाकर व्यक्तिगत AI के भविष्य की कल्पना करें। हाल ही में चर्चा का विषय बने उत्पाद रिलीज, ओपनएआई का सोरा 2, एक शानदार बातचीत की शुरुआत करता है। सोरा 2 एक AI वीडियो जनरेटर है जो एक साधारण टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से पूरे दृश्य उत्पन्न कर सकता है - एक अद्भुत उपलब्धि जिसने सभी को चर्चा में डाल दिया। हालांकि, अगर हम उपभोक्ता प्लेटफार्मों के दृष्टिकोण से सोरा की जाँच करते हैं, तो इसकी सीमाएं स्पष्ट हो जाती हैं। हमने पहले भी यह खेल देखा है: डिजिटल उपभोक्ता पारिस्थितिकी तंत्र में आखिरी बड़ा बदलाव टिकटॉक और उपयोगकर्ता-जनित छोटे वीडियो के उदय से प्रेरित था। टिकटॉक ने रोजमर्रा के उपयोगकर्ताओं को रचनाकारों में बदल दिया और रचनात्मक सामग्री साझा करना आसान (और फायदेमंद) बना दिया। जल्द ही, हर सोशल प्लेटफार्म ने छोटे वीडियो को एकीकृत किया।

उदाहरण के लिए, जबकि Sora 2 की तकनीक बेहतरीन है, यह अपने आप "AI युग का TikTok" नहीं बन पाएगी। अधिक संभावना है कि मौजूदा सोशल नेटवर्क्स AI वीडियो जनरेशन को एक फीचर के रूप में शामिल कर लेंगे - जिससे उपयोगकर्ता Instagram, TikTok, या जिस भी प्लेटफॉर्म का वे पहले से उपयोग करते हैं, उसमें AI-जनित दृश्य बना सकें। दूसरे शब्दों में, AI सामग्री निर्माण सर्वव्यापी होगा, कोई नया स्वतंत्र उत्पाद नहीं।

यह एक गहरी अंतर्दृष्टि की ओर इशारा करता है: डिजिटल उपभोक्ताओं के लिए AI युग का सच्चा वादा सिर्फ अधिक वायरल वीडियो या छवियाँ नहीं होना चाहिए। यह उपयोगकर्ताओं को उपयोगी चीजें बनाने के लिए सशक्त बनाने के बारे में होना चाहिए जो उनके जीवन को सुधारें।

फोर्किंग: साझा करने और रीमिक्सिंग के माध्यम से जमीनी स्तर पर नवाचार

भविष्य के लिए मैकरॉन की दृष्टि का एक प्रमुख तत्व फोर्किंग है। ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर संस्कृति से लिया गया, “फोर्किंग” का मतलब होता है किसी प्रोजेक्ट की कॉपी बनाना और फिर उसे एक नए रास्ते पर विकसित करना। मैकरॉन मिनी-ऐप्स के संदर्भ में, फोर्किंग का मतलब है कि कोई भी उपयोगकर्ता किसी मौजूदा मिनी-ऐप के डिज़ाइन और कोड को ले सकता है, और फिर अपनी आवश्यकताओं के अनुसार उसे कस्टमाइज़ कर सकता है। यह कुछ पैरामीटर्स को समायोजित करने जितना सरल हो सकता है या ऐप के उद्देश्य को पूरी तरह से बदलने जितना महत्वाकांक्षी हो सकता है।

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि किसी ने रेसिपी फाइंडर नामक एक मिनी-ऐप प्रकाशित किया है जो आपके पास मौजूद सामग्री के आधार पर भोजन के विचार सुझाता है। एक अन्य उपयोगकर्ता इस ऐप को फोर्क कर सकता है और इसे वीगन मील जीनियस में बदल सकता है, सामग्री डेटाबेस को बदलकर और प्रोटीन-ट्रैकिंग फीचर जोड़कर। एक और उपयोगकर्ता टास्क चैंपियन जैसे कार्य-आयोजन ऐप को ले सकता है और इसे चोर शेड्यूलर में फोर्क कर सकता है, जो स्मार्ट होम उपकरणों के साथ एकीकृत होता है ताकि परिवार के सदस्यों को उनके कार्यों की याद दिलाई जा सके। संभावनाएं अनंत हैं। और क्योंकि मैकरॉन का कोड सिंथेसिस पाइपलाइन साफ, मॉड्यूलर कोड उत्पन्न करता है, ये फोर्क्स मुश्किल नहीं हैं – आप मैकरॉन के साथ एक स्वाभाविक बातचीत के माध्यम से अपनी कॉपी को संशोधित कर सकते हैं (जैसे "अनुस्मारक अंतराल को छोटा करें और प्रत्येक कार्य के लिए एक चेकलिस्ट जोड़ें"), या, यदि आपके पास कोडिंग कौशल हैं, तो इसे ग्राफिकल इंटरफेस या कोड एडिटर के माध्यम से ट्वीक कर सकते हैं।

यह गतिशीलता ओपन-सोर्स समुदायों के समान एक नेटवर्क प्रभाव पैदा करती है। फोर्किंग जमीनी स्तर पर नवाचार को सक्षम बनाती है। हर नया मिनी-ऐप जो कोई बनाता है, वह एक अलग कलाकृति नहीं है - यह अनगिनत व्युत्पन्न और व्यक्तिगत वेरिएंट के लिए एक बीज बन सकता है। समय के साथ, यह सॉफ्टवेयर में ओपन-सोर्स समुदायों के समान एक नेटवर्क प्रभाव पैदा करता है।

जितने अधिक मिनी-ऐप लोग बनाते और साझा करते हैं, मैकरॉन के पास उतने ही अधिक टेम्पलेट्स और मॉड्यूल्स की लाइब्रेरी होती है, जिससे भविष्य के ऐप्स को तेजी से और बेहतर तरीके से बनाया जा सकता है। जब कोई व्यक्ति किसी ऐप को फोर्क करता है और उसमें सुधार करता है (कोई बग ठीक करता है, नई सुविधा जोड़ता है, इसे किसी अन्य भाषा में अनुवाद करता है, आदि), तो ये सुधार समुदाय में वापस प्रसरित हो सकते हैं, जिससे सभी को लाभ होता है। अवधारणात्मक रूप से, यदि हम इस पारिस्थितिकी तंत्र को ग्राफ करते हैं, तो मूल ऐप्स (बीज) की संख्या रैखिक रूप से बढ़ सकती है, लेकिन फोर्क या व्युत्पन्न ऐप्स की संख्या तेजी से बढ़ेगी - नवाचार का एक तीव्र गति वाला वक्र। यह वह प्रकार का सद्गुण चक्र है जिसे मैकरॉन अगले अपडेट के साथ प्रज्वलित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

एआई युग में सोशल नेटवर्क का पुनर्विचार:

यह कहे बिना समझा जाता है कि सोशल नेटवर्क पिछले दो दशकों की सबसे परिवर्तनीय ताकतों में से एक रहे हैं - दुनिया भर के लोगों को जोड़ने और किसी को भी तुरंत खुशी और अनुभव साझा करने में सक्षम बनाने वाले।

लेकिन, हम में से इतने सारे लोग अधिक "कनेक्टेड" होने के बावजूद अधिक चिंतित, उदास, या अलग-थलग क्यों महसूस कर रहे हैं?

मैं सोशल मीडिया के बारे में अनर्थकारी बातें करने के लिए यहां नहीं हूं, लेकिन डूमस्क्रॉलिंग वास्तविक है, और एल्गोरिदमिक फीड अक्सर ऐसे सामग्री को बढ़ावा देते हैं जो हमारे ध्यान को हमारे कल्याण की कीमत पर हानि पहुँचाते हैं। बड़े तकनीकी कंपनियों द्वारा प्रोग्राम किए गए एल्गोरिदम प्रभावी रूप से हमारे दिमाग को प्रोग्राम कर रहे हैं, जो हम देखते हैं और कैसे महसूस करते हैं, इसे ऐसे तरीकों से आकार दे रहे हैं जिन्हें हम पूरी तरह से नियंत्रित नहीं कर सकते।

जैक डोर्सी ने एक भाषण में मुक्त इच्छा और एल्गोरिदम का विश्लेषण किया, जिसके साथ मैं सहमत और प्रतिध्वनित होता हूँ:

  यह थोड़ा पागल लग सकता है लेकिन मुझे लगता है कि मुक्त भाषण की बहस अभी एक पूर्ण विचलन है। मुझे लगता है कि वास्तविक बहस मुक्त इच्छा के बारे में होनी चाहिए।

  हम जो कहते हैं कि हम रुचि रखते हैं उसके आधार पर हमें प्रोग्राम किया जा रहा है। और हमें इन खोज तंत्रों के माध्यम से बताया जाता है कि क्या दिलचस्प है...

    और जैसे-जैसे हम इस सामग्री के साथ जुड़ते और इंटरैक्ट करते हैं, एल्गोरिदम इस पूर्वाग्रह को और अधिक बनाता रहता है। यह वास्तव में एक ब्लैक बॉक्स है — आप यह नहीं जान सकते कि यह कैसे काम करेगा या आपको क्या दिखाएगा।

समाधान के पक्ष में, उन्होंने कहा:

  लोगों को यह चुनने का विकल्प दें कि वे किस एल्गोरिदम का उपयोग करना चाहते हैं, … लोगों को अपना खुद का एल्गोरिदम बनाने दें जिसे वे इन नेटवर्क्स पर प्लग इन कर सकें … और वे उन्हें बदल भी सकते हैं।

हम मैकरॉन में मानते हैं कि व्यक्तिगत एआई इस समस्या का समाधान हो सकता है। इससे पहले कि एआई अधिकांश सफेदपोश काम करे, इससे पहले कि एआई $150,000 वेतन की नौकरियों को विस्थापित करे (जैमी डिमोन के अनुसार), हमें यह विकसित करने की आवश्यकता है कि हम अपने दैनिक जीवन में प्रौद्योगिकी का उपयोग कैसे करते हैं। हमें एल्गोरिदम को हमें अनंत रूप से सामग्री देने के बजाय, एआई का उपयोग हमें आगे बढ़ाने के लिए करना चाहिए - ताकि हम निर्माण कर सकें, अपनी क्षमताओं को बढ़ा सकें, और अपने वास्तविक जीवन को समृद्ध बना सकें। मानवता को एआई के साथ सह-विकसित होना चाहिए, न कि जो कुछ भी एआई हमें खिलाए, उसके निष्क्रिय उपभोक्ता बनना चाहिए।

अब तक, एआई संकीर्ण कार्यों में अधिकांश हम में से तेजी से और बेहतर गणना, विश्लेषण, और लेखन कर सकते हैं, लेकिन उनमें सच्ची पहल और रचनात्मकता की कमी है। यही कारण है कि मानव रचनात्मकता और निर्माण की इच्छा को मार्गदर्शन करना चाहिए।

मैकरॉन के साथ, उपयोगकर्ता अधिक निर्माण करने के लिए सशक्त होते हैं और अन्य लोगों की रचनाओं से प्रेरित होते हैं।

विचार (प्रॉम्प्ट के कुछ शब्द) को एक मूर्त, जटिल आउटपुट में बदलने का कार्य – चाहे वह एक मिनी-ऐप हो, एक योजना हो, या सामग्री का एक टुकड़ा – लोगों को उनकी रचनात्मक क्षमताओं को विकसित करने में मदद करता है। यह डूमस्क्रोलिंग का प्रतिकार है: सिर्फ उपभोग करने के बजाय निर्माण करना।

इस निकट भविष्य में, आपकी फीड आकर्षक सामग्री का डूमस्क्रोल नहीं होगी; यह आपके और आपके नेटवर्क द्वारा AI की मदद से निर्मित और सृजित चीज़ों का जीवंत प्रदर्शन होगी।

आज के मैकरॉन AI को लें, और कल्पना करें कि आप अपनी दोस्त के मैकरॉन के साथ कुछ नया काम कर रहे हैं।

कल्पना करें कि आपका मैकरॉन आपके दोस्त के मैकरॉन के साथ एक समान समस्या या प्रोजेक्ट पर काम कर रहा है। कल्पना करें कि दस मैकरॉन एक ही प्रोजेक्ट पर आपके मिनियनों की तरह सहयोग कर रहे हैं।

कल्पना करें कि आप अपने प्रोजेक्ट को साझा और प्रकाशित कर सकते हैं और अन्य उपयोगकर्ताओं को आपके संस्करण पर सीधे संपादन करने की अनुमति दे सकते हैं।

बस कल्पना करें...