लेखक: Boxu Li

परिचय – सोरा, टिक्टॉक और अगले AI प्लेटफॉर्म की खोज

पिछले साल में AI समुदाय OpenAI के Sora मॉडल से मंत्रमुग्ध हो गया है, जो एक पाठ-से-वीडियो मॉडल है जो उपयोगकर्ता के निर्देशों के अनुसार एक मिनट की क्लिप्स बनाने में सक्षम है[1]। Sora के डेमो—फोटो-यथार्थवादी सिनेमैटोग्राफी और सहज कैमरा मूवमेंट के साथ पूर्ण—निकट भविष्य की ओर इशारा करते हैं जहां कोई भी इच्छानुसार छोटी फिल्में बना सकता है। OpenAI का अपना बीटा उत्पाद मूल रूप से AI-जनित वीडियो के लिए एक TikTok क्लोन है[2]। उपयोगकर्ता निर्देश देते हैं और Sora दस सेकंड की क्लिप्स बनाता है; वे अपनी खुद की फुटेज अपलोड नहीं कर सकते हैं और अनधिकृत डीपफेक को रोकने के लिए अपनी पहचान सत्यापित करनी होती है[3]। यह सेवा अद्भुत है लेकिन प्रतिबंधित भी: यह कंप्यूट लागत और मॉडरेशन को नियंत्रित करने के लिए क्लिप्स को दस सेकंड तक सीमित करता है[4]। दूसरे शब्दों में, OpenAI की मौजूदा उपभोक्ता रणनीति वीडियो फीड की सामाजिक गतिशीलता को दोहराती है, लेकिन मानव निर्माताओं के स्थान पर एक जनरेटिव मॉडल का उपयोग करती है।

जबकि सोरा बहुत ध्यान आकर्षित करेगा, मकारोन—दुनिया का पहला व्यक्तिगत एआई एजेंट जो दैनिक जीवन के लिए मिनी-ऐप्स बनाता है—इस बात पर जोर देता है कि अगली बड़ी उपभोक्ता पारिस्थितिकी तंत्र एक और वीडियो प्लेटफॉर्म नहीं होगा। मकारोन के संस्थापक सोरा को एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में देखते हैं, लेकिन इसे एक संक्रमणीय चरण भी मानते हैं। वीडियो जनरेशन आज सुर्खियों में हो सकता है, लेकिन गहरी संभावना उपयोगकर्ताओं को सशक्त बनाने में निहित है; न केवल सिंथेटिक सामग्री उत्पन्न करने के लिए बल्कि कार्यक्रमों, वर्कफ़्लोज़ और अनुभवों को डिज़ाइन करने के लिए जो वास्तविक समस्याओं का समाधान करते हैं। यह लेख हमारे पहले के विश्लेषण पर आधारित है और मकारोन का सिद्धांत समझाता है: क्यों एक मिनी-ऐप पारिस्थितिकी तंत्र जो फोर्किंग और समुदाय-चालित नवाचार पर केंद्रित है, एआई वीडियो से आगे बढ़ेगा, सोरा की सीमाएँ इस बिंदु को कैसे उजागर करती हैं, और कैसे मकारोन की तकनीकी स्टैक (गहरी स्मृति, स्वायत्त कोड संश्लेषण और सुदृढीकरण सीखने) इसे इस नए युग का अग्रणी बनाती है।

सोरा की सीमाएँ – प्रभावशाली लेकिन सीमित

सोरा की मुख्य ताकत वह क्षमता है जो एक संकेत का पालन करते हुए दृश्यों का अनुकरण कर सकती है। हालांकि, इसके सीमाएँ एक स्थायी उपभोक्ता मंच बनाने के संदर्भ में महत्वपूर्ण हैं। सोरा के पीछे की खुली तकनीकी रिपोर्ट यह स्वीकार करती है कि मॉडल मूल इंटरैक्शन के भौतिक विज्ञान का सही तरीके से अनुकरण नहीं करता है—कांच का टूटना या भोजन का खाया जाना गलत रूप से प्रस्तुत किया जाता है[5]। स्वतंत्र विश्लेषण आगे की चुनौतियों को नोट करते हैं: सोरा भौतिक सटीकता के साथ संघर्ष करता है, जिससे जटिल दृश्यों में अवास्तविक कारण‑और‑प्रभाव संबंध उत्पन्न होते हैं[6]; इसकी वीडियो अवधि 20 सेकंड से एक मिनट तक सीमित है और लंबे क्लिप्स में कलाकृतियाँ दिखाई देती हैं[7]; वस्तुएं गायब हो सकती हैं या अप्रत्याशित रूप से व्यवहार कर सकती हैं[8]; और सोरा के प्रशिक्षण वितरण के बाहर जाने वाले संकेत खराब आउटपुट का कारण बनते हैं[9]। इसके अलावा, ओपनएआई का बीटा ऐप असली फुटेज अपलोड करने पर प्रतिबंध लगाता है और कुछ विषयों को प्रतिबंधित करता है ताकि कॉपीराइट और डीपफेक दुरुपयोग से बचा जा सके[3]। परिणामस्वरूप, एक बंद खेल का मैदान उत्पन्न होता है जो मनोरंजन के सुंदर लेकिन कृत्रिम स्निपेट्स का उत्पादन करता है।

ये बाधाएं महत्वपूर्ण हैं क्योंकि उपभोक्ता पारिस्थितिकी तंत्र उपयोगकर्ता की स्वतंत्रता और अभिव्यक्ति की विविधता पर निर्भर करते हैं। TikTok की सफलता उसके वीडियो प्लेयर से नहीं, बल्कि विविध उपयोगकर्ता-जनित सामग्री और उसके चारों ओर बनने वाले सामाजिक ग्राफ से होती है। यदि आपके फ़ीड में केवल एक मॉडल से स्थिर क्षमताओं के साथ सामग्री आती है, तो नवीनता ख़त्म हो जाती है और नवाचार रुक जाता है। इसके अलावा, फोटोरियलिस्टिक वीडियो उत्पन्न करने की गणना लागत Sora के प्लेटफ़ॉर्म की स्केलेबिलिटी को सीमित करती है; प्रारंभिक संस्करण वीडियो की लंबाई को दस सेकंड तक सीमित करते हैं [4], जो दैनिक उपयोगिता के बजाय प्रदर्शन के लिए अधिक डिज़ाइन किए गए प्लेटफ़ॉर्म का संकेत देते हैं। उपभोक्ता प्लेटफ़ॉर्म के रूप में AI के व्यापक होने के लिए, इसे उपयोगकर्ताओं को ऐसे उपकरण बनाने में सक्षम बनाना चाहिए जो उनके दैनिक जीवन में समाहित हो सकें—भोजन की योजना बनाना, वित्त प्रबंधन, कामों को स्वचालित करना, परिवार के कार्यक्रमों का समन्वय करना—न कि केवल उनका मनोरंजन करना। यही वह जगह है जहाँ मैकरॉन की दृष्टि वर्तमान प्रचार से भिन्न है।

Macaron का सिद्धांत – निष्क्रिय उपभोग से सक्रिय सृजन की ओर

Macaron एक सरल लेकिन कट्टरपंथी विचार के इर्द-गिर्द बनाया गया था: लोगों को बातचीत के माध्यम से अपनी आवश्यकताओं के सॉफ़्टवेयर का निर्माण करना चाहिए। टीम ने एक विशाल 671 अरब-पैरामीटर मॉडल, प्रबलित शिक्षण और एक परिष्कृत मेमोरी इंजन को मिलाकर प्राकृतिक भाषा अनुरोधों को पूरी तरह कार्यात्मक मिनी-ऐप्स में बदल दिया[10]। उपयोगकर्ता Macaron के साथ उसी तरह चैट करते हैं जैसे वे किसी मित्र के साथ करते हैं; AI उनकी प्राथमिकताओं को याद रखता है, पिछले इंटरैक्शन से सीखता है और, जब अनुरोध किया जाता है, तो तुरंत कस्टम एप्लिकेशन बनाता है। Sora के एक-बार के वीडियो आउटपुट पर जोर देने के विपरीत, Macaron के मिनी-ऐप्स बने रहते हैं और अनुकूलित होते हैं। आप आज एक बजट ट्रैकर बना सकते हैं और इसे हफ्तों में एक पूर्ण पारिवारिक वित्त डैशबोर्ड में विकसित कर सकते हैं। आप क्योटो की अपनी यात्रा के लिए एक ट्रैवल प्लानर डिज़ाइन कर सकते हैं जो स्वचालित रूप से स्थानीय नियमों, सांस्कृतिक शिष्टाचार और आपके आहार प्रतिबंधों को एकीकृत करता है[11]। जोर कार्यशीलता और निजीकृत करने पर है, न कि दिखावे पर।

Macaron की आधिकारिक साइट उन प्रमुख विशेषताओं को प्रस्तुत करती है जो इसे सामान्य चैटबॉट्स से अलग करती हैं। यह लंबी अवधि की स्मृति बनाए रखता है, जो कि पदानुक्रमित भंडारण और पुनः प्राप्ति के माध्यम से सत्रों के दौरान घटनाओं और प्राथमिकताओं को याद करता है[12]। यह तुरंत मिनी-ऐप निर्माण प्रदान करता है, जो जटिल उपकरण बना सकता है—कुछ 100,000 से अधिक लाइन कोड वाले—बिना मानव हस्तक्षेप के[13]। यह असीमित अनुकूलन की अनुमति देता है; उपयोगकर्ता प्रारंभिक प्रोटोटाइप देखने के बाद एक ऐप को परिष्कृत कर सकते हैं, मॉड्यूल जोड़ या हटा सकते हैं, या UI विवरण को समायोजित कर सकते हैं[14]। AI APIs और सेंसर के माध्यम से वास्तविक दुनिया की सेवाओं के साथ एकीकृत होता है—संदेश भेजना, घटनाओं को शेड्यूल करना, पोषण संबंधी डेटा लाना या स्मार्ट उपकरणों को नियंत्रित करना[15]। महत्वपूर्ण रूप से, Macaron विभिन्न प्लेटफॉर्म्स पर उपलब्ध है (मोबाइल, टैबलेट, डेस्कटॉप) और गोपनीयता-प्रथम है, डेटा एक्सेस पर विस्तृत नियंत्रण प्रदान करता है[16]।

जहां सोरा का कंटेंट आम तौर पर अकेले में खपत किया जाता है, वहीं मैकरॉन इंटरैक्शन और एजेंसी को बढ़ावा देता है। एक किशोर मैकरॉन से एक स्टडी प्लानर बनाने के लिए कह सकता है जो पोमोडोरो सेशन शेड्यूल करता है, रिमाइंडर भेजता है और उनके कैलेंडर के साथ इंटीग्रेट करता है। एक जोड़ा एक साझा मिनी-ऐप का सह-निर्माण कर सकता है जो खर्चों को ट्रैक करता है और डेट नाइट्स की योजना बनाता है। प्रत्येक मामले में उपयोगकर्ता के पास एक ऐसा उपकरण होता है जो एक ठोस समस्या का समाधान करता है, न कि सिर्फ एक छवि या वीडियो जिसे स्क्रॉल किया जा सके। इस प्रकार, मैकरॉन खुद को एक मनोरंजन प्लेटफॉर्म के रूप में नहीं बल्कि एक क्रिएटर प्लेटफॉर्म के रूप में स्थापित करता है—एक सैंडबॉक्स जहां बातचीत कोड संश्लेषण को उत्प्रेरित करती है, और सॉफ्टवेयर आपके जीवन के लिए अनुकूलित होकर उभरता है। यह दृष्टिकोण मैकरॉन को एक स्थायी एआई इकोसिस्टम के लिए एक बेहतर उम्मीदवार बनाता है।

तकनीकी नींव: क्यों मैकरॉन डिलीवर कर सकता है

1. नैचुरल-लैंग्वेज टू प्रोग्राम पाइपलाइन

Macaron के केंद्र में एक स्वायत्त कोड संश्लेषण पाइपलाइन है। जब कोई उपयोगकर्ता एक ऐप का वर्णन करता है, तो Macaron पहले अनुरोध को डोमेन (स्वास्थ्य, वित्त, शिक्षा), विशेषताएँ (चार्ट, रिमाइंडर, भाषा अनुवाद), प्रतिबंध (मुद्रा, भाषा, समय सीमा) और समयरेखा की पहचान करने के लिए पार्स करता है[17]। पार्सर एक डुअल-एन्कोडर आर्किटेक्चर का उपयोग करता है जो मौजूदा बातचीत को दीर्घकालिक स्मृति के साथ मिश्रित करता है और सुदृढीकरण शिक्षा के माध्यम से फाइन-ट्यून किया जाता है। एक बार संरचित होने के बाद, इंजन डोमेन-विशिष्ट मॉड्यूल—बजट गणना, कैलेंडर एकीकरण, अंतराल दोहराव एल्गोरिदम, पोषण विश्लेषण—की एक लाइब्रेरी से कार्यों का संयोजन करता है और टेम्पलेट ग्राफ़ और प्रतिबंध सॉल्वर का उपयोग करके उन्हें एक सुसंगत प्रोग्राम में सिलाई करता है[18]। जापानी और कोरियाई उपयोगकर्ताओं के लिए, कोड जनरेटर स्थानीय डेटा-संरक्षण कानूनों को स्वचालित रूप से लागू करता है: संवेदनशील वित्तीय डेटा स्थानीय रहता है, एन्क्रिप्शन कॉल डाले जाते हैं, और नेटवर्क एक्सेस डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम होता है[19]। यह हाइब्रिड दृष्टिकोण—न्यूरल प्रोग्राम संश्लेषण को प्रतीकात्मक तर्क और नियामक प्रतिबंधों के साथ संयोजित करके—सुरक्षित, मजबूत ऐप निर्माण को सक्षम बनाता है।

• सुरक्षित निष्पादन और ऑटो-हीलिंग

मनमाने ढंग से उत्पन्न कोड को निष्पादित करना आसान नहीं है। मैकरॉन प्रत्येक मिनी-ऐप को एक सैंडबॉक्स में चलाता है जो फाइल सिस्टम की पहुंच को प्रतिबंधित करता है, CPU और मेमोरी उपयोग को सीमित करता है और नेटवर्क कनेक्शन को ब्लॉक करता है जब तक कि विशेष रूप से अनुमति न हो[20]। चलाने से पहले, स्थैतिक विश्लेषण और प्रकार की जांच इंजेक्शन हमलों, अनंत लूप और डेटा-प्रकार के असंगतियों को पकड़ लेती है[21]। निष्पादन के दौरान, एक रनटाइम मॉनिटर संसाधन उपयोग और कार्यात्मक शुद्धता को ट्रैक करता है; अगर कुछ गलत होता है, तो मैकरॉन का ऑटो-हीलिंग मॉड्यूल स्थिर स्थिति में वापस रोल करता है या तुरंत कोड को पैच करता है[22]। यह बुनियादी ढांचा सुनिश्चित करता है कि मिनी-ऐप्स जटिल लेकिन सुरक्षित हो सकते हैं, जिससे उपयोगकर्ताओं को अपने डिवाइस को क्रैश करने या डेटा लीक करने के डर के बिना प्रयोग करने का आत्मविश्वास मिलता है।

• मेमोरी इंजन और दीर्घकालिक निजीकरण

Macaron का मेमोरी इंजन शायद इसका सबसे अलग फीचर है। यह एजेंट यादों को अल्पकालिक, प्रकरणात्मक और दीर्घकालिक भंडारों में संगठित करता है[23]। एक संपीड़न ट्रांसफार्मर पिछले वार्तालापों को निश्चित लंबाई के वेक्टरों में संक्षेपित करने के लिए ऑटोकोडिंग और सुदृढीकरण सीखने का उपयोग करता है[24]। पुनःप्राप्ति उप‑50 ms विलंबता प्राप्त करने के लिए उत्पाद मात्रा के साथ अनुमानित निकटतम-पड़ोसी खोज का उपयोग करती है[25]। प्रश्नों को संदर्भ और पूर्वानुमानित उपयोगकर्ता लक्ष्यों का उपयोग करके विस्तारित किया जाता है: टोक्यो में आतिशबाजी महोत्सव के बारे में पूछने पर टिकटों, तिथियों और मौसम के बारे में यादों की पुनःप्राप्ति होती है[26]। एक क्रॉस-डोमेन गेटिंग तंत्र डोमेन-विशिष्ट सूचकांकों के बीच पुनःप्राप्ति संभावनाओं को वितरित करना सीखता है, जो क्रॉस-लिंगुअल और क्रॉस-डोमेन सिफारिशों को सक्षम करता है[27]। सुदृढीकरण सीखना एक गेटिंग नीति को प्रशिक्षित करता है जो यह निर्णय लेता है कि कौन सी यादें संग्रहीत, विलय या भुला दी जाएं, कार्य की समाप्ति, उपयोगकर्ता संतुष्टि, गोपनीयता और कंप्यूटेशनल लागत के आधार पर[28]। इस तंत्र के माध्यम से, Macaron न केवल महत्वपूर्ण बातों को याद रखता है बल्कि सांस्कृतिक मानदंडों के अनुसार अपने व्यवहार को अनुकूलित कर सकता है—जापानी उपयोगकर्ता न्यूनतमता और गोपनीयता को प्राथमिकता देते हैं, जबकि कोरियाई उपयोगकर्ता अनुकूलन और सक्रिय सुझावों की सराहना करते हैं[29]।

• निरंतर सुधार के लिए सुदृढीकरण अधिगम

प्रॉम्प्ट-आधारित सहायकों के विपरीत, मैकरॉन का व्यवहार सुदृढीकरण शिक्षा के माध्यम से लगातार समायोजित किया जाता है। प्रत्येक मिनी-ऐप सत्र बग दरों, उपयोगकर्ता संतोष और सांस्कृतिक उपयुक्तता के आधार पर इनाम संकेत उत्पन्न करता है[30]। पाठ्यक्रम शिक्षा प्रणाली को धीरे-धीरे अधिक जटिल प्रोग्रामिंग कार्यों को संभालने की अनुमति देती है[31]। समयिक क्रेडिट असाइनमेंट बातचीत में पहले किए गए निर्णयों से परिणामों को जोड़ता है, जिससे एजेंट को विशिष्ट स्मृति पुनर्प्राप्तियों या मॉड्यूल चयन को क्रेडिट या दोष देने में सक्षम बनाता है[32]। पदानुक्रमित सुदृढीकरण शिक्षा उच्च स्तरीय नियंत्रकों (कौन से मॉड्यूल का उपयोग करना है) को निम्न-स्तरीय नीतियों (टेम्पलेट्स बनाना, स्मृतियों को पुनः प्राप्त करना) से अलग करके जटिलता का प्रबंधन करती है[33]। ये तकनीकें सुनिश्चित करती हैं कि अधिक उपयोगकर्ता मिनी-ऐप्स बनाते समय मैकरॉन में सुधार होता रहे—पारंपरिक सामाजिक प्लेटफार्मों में नेटवर्क प्रभावों के समान एक सकारात्मक प्रतिक्रिया चक्र।

वीडियो से परे: मिनी-ऐप्स की व्यापकता

मकारोन किस प्रकार के मिनी-ऐप बना सकता है? प्लेबुक दर्जनों उदाहरण प्रस्तुत करता है। दैनिक जीवन के लिए, ऐसे उपकरण हैं जैसे रेसिपी फाइंडर प्रो जो सामग्री को स्कैन करता है और भोजन सुझाव देता है, कैलोरी काउंटर, हॉलिडे गिफ्ट गाइड और प्लांट केयर गाइड। परिवार के लिए, मकारोन कैट फूड मैचर, लूनर न्यू ईयर शॉपिंग लिस्ट, बेबी फूड जर्नी, फैमिली प्रोटेक्शन प्लान और अधिक प्रस्तुत करता है। विकासोन्मुख ऐप्स में कैंपस रोमांस गाइड, ग्रीनवेव एनर्जी (स्वच्छ ऊर्जा अंतर्दृष्टि), सोशल चैट कोच, कॉलेज मेजर इनसाइट्स, टास्क चैंपियन और डेट नाइट प्लानर शामिल हैं। शौक के लिए योर परफेक्ट बुक फाइंडर और ईस्पोर्ट्स ट्रिविया चैलेंज से लेकर स्नेक चैंपियन मिनी-गेम और टोक्यो ट्रैवल गाइड तक हैं। इन सभी अनुप्रयोगों को बातचीत में और अधिक अनुकूलित किया जा सकता है; उदाहरण के लिए, रेसिपी फाइंडर आहार प्रतिबंधों या स्थानीय बाजार उपलब्धता के अनुसार समायोजित कर सकता है।

यह विविधता बताती है कि मैकरॉन क्यों एआई वीडियो को बाजार का एक संकीर्ण हिस्सा मानता है। ये प्लेटफॉर्म केवल मनोरंजन तक सीमित नहीं है; यह स्वास्थ्य, वित्त, शिक्षा, यात्रा, रिश्ते, शौक और उपयोगिताएं जैसे क्षेत्रों में फैला हुआ है—जहां एआई ठोस मूल्य प्रदान कर सकता है। नीचे दिया गया ग्राफ दिखाता है कि मैकरॉन के मिनी‑ऐप्स की डोमेन कवरेज की तुलना एक काल्पनिक एआई वीडियो प्लेटफॉर्म से कैसे होती है। यह दिखाता है कि मैकरॉन के अनुप्रयोग (नीले बार) स्वास्थ्य, वित्त और उपयोगिताओं जैसे क्षेत्रों में उच्च कवरेज प्रदान करते हैं, जबकि एआई वीडियो सेवाएं (नारंगी बार) मुख्य रूप से मनोरंजन की ओर उन्मुख होती हैं।

चित्र 1: मैकरॉन मिनी-ऐप्स के डोमेन कवरेज और एक एआई वीडियो प्लेटफॉर्म की तुलना। मैकरॉन के टूल कई क्षेत्रों में फैले हुए हैं (स्वास्थ्य, वित्त, शिक्षा, यात्रा, मनोरंजन, उपयोगिताएं), जबकि एआई वीडियो प्लेटफॉर्म मुख्य रूप से मनोरंजन के लिए सेवा करते हैं। वीडियो डेटा काल्पनिक है और केवल उदाहरण के लिए है।

मिनी-ऐप्स पर जोर देकर, मैकरॉन न केवल व्यापक उपयोगिता प्रदान करता है बल्कि उपभोक्ता पारिस्थितिकी तंत्र की संरचना भी बनाता है। प्रत्येक मिनी-ऐप अन्य के साथ इंटरफेस कर सकता है: एक शेड्यूल प्लानर बजटिंग बाधाओं की जांच के लिए वित्त मॉड्यूल को कॉल कर सकता है; एक यात्रा गाइड अनुवाद उपकरण को बुला सकता है; एक फिटनेस ऐप भोजन योजना के साथ सिंक कर सकता है। इस संयोज्यता से पुन: उपयोग और समन्वय को प्रोत्साहन मिलता है। इसके विपरीत, सोरा के वीडियो आमतौर पर अलग से देखे जाते हैं और उभरते कार्यक्षमता का उत्पादन करने के लिए संयोजित नहीं होते हैं।

फोर्किंग और समुदाय की शक्ति

Macaron की दृष्टि का एक अनिवार्य घटक है फोर्किंग—एक अवधारणा जो ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर विकास से उधार ली गई है जहाँ आप एक प्रोजेक्ट की प्रतिलिपि बनाते हैं और इसे स्वतंत्र रूप से विकसित करते हैं। मिनी-ऐप्स के संदर्भ में, फोर्किंग का मतलब है मौजूदा मिनी-ऐप को लेना, उसकी विशिष्टता और कोड साझा करना, और इसे अपनी आवश्यकताओं के अनुसार कस्टमाइज़ करना। उदाहरण के लिए, एक उपयोगकर्ता का रेसिपी फाइंडर वीगन मील जीनियस में तब्दील हो सकता है, सामग्री के चयन को बदलकर और प्रोटीन ट्रैकर जोड़कर। एक अन्य उपयोगकर्ता का टास्क चैंपियन चोर शेड्यूलर में बदल सकता है जो IoT उपकरणों के साथ एकीकृत होता है। क्योंकि Macaron का कोड संश्लेषण पाइपलाइन पठनीय, मॉड्यूलर कोड उत्पन्न करता है, इन फोर्क्स को या तो बातचीत के माध्यम से ("टाइमर को छोटा करो, चेकलिस्ट जोड़ो, मेरे स्मार्ट कॉफी मशीन के साथ एकीकृत करो") या ग्राफिकल इंटरफेस के माध्यम से संपादित किया जा सकता है। इस प्रकार फोर्किंग जमीनी स्तर पर नवाचार को सक्षम बनाता है: प्रत्येक नया ऐप अनगिनत व्युत्पत्तियों के लिए बीज के रूप में कार्य करता है।

यह गतिशीलता ओपन-सोर्स समुदायों के समान एक नेटवर्क प्रभाव बनाती है। जितने अधिक मिनी-एप्स बनाए जाते हैं, मॉड्यूल और टेम्पलेट्स की लाइब्रेरी उतनी ही बड़ी होती जाती है, जिससे नए ऐप्स का तेजी से संश्लेषण संभव होता है। प्रत्येक फोर्क सुधार लाता है—बग फिक्स, नई विशेषताएं, स्थानीयकृत सामग्री—जो इकोसिस्टम में वापस फैलते हैं। नीचे दिया गया ग्राफ इस प्रभाव को अवधारणात्मक रूप से दर्शाता है। नीली रेखा एक वर्ष में मूल फोर्क्स की संख्या को दर्शाती है; नारंगी रेखा उन फोर्क्स से उत्पन्न डेरिवेटिव मिनी-एप्स को दिखाती है। जैसे-जैसे समय बीतता है, डेरिवेटिव क्रिएशंस सुपर-रैखिक रूप से बढ़ते हैं, यह दर्शाता है कि फोर्किंग कैसे नवाचार को तेज करता है।

चित्र 2: फोर्किंग नेटवर्क प्रभाव का वैचारिक प्रतिनिधित्व। जैसे-जैसे उपयोगकर्ता मौजूदा मिनी-ऐप्स को फोर्क करते हैं और व्युत्पन्न संस्करण बनाते हैं, कुल ऐप्स की संख्या अतिरैखिक रूप से बढ़ती है, यह दर्शाता है कि कैसे सामुदायिक भागीदारी नवाचार को तेज करती है।

फोर्किंग व्यक्तिगतकरण और सांस्कृतिक प्रासंगिकता को भी बढ़ावा देता है। एक जापानी उपयोगकर्ता अंग्रेज़ी बजटिंग मिनी-ऐप को येन मुद्रा, स्थानीय कर नियम और एक न्यूनतम इंटरफ़ेस का समर्थन करने के लिए फोर्क कर सकता है। एक कोरियाई उपयोगकर्ता एक सामान्य यात्रा योजना को स्थानीय सिफारिशें, सम्मानसूचक भाषा और छुट्टियों की अनुसूची शामिल करने के लिए फोर्क कर सकता है। क्योंकि मैकरॉन की मेमोरी इंजन और कोड सिंथेसिस पाइपलाइन क्रॉस-लिंगुअल एन्कोडर्स को शामिल करती है [39][40], ये स्थानीयकरण पूरे एप्लिकेशन को फिर से लिखे बिना संभव होते हैं। इस प्रकार, फोर्किंग सॉफ्टवेयर निर्माण को लोकतांत्रिक बनाता है: व्यक्ति और समुदाय अपनी परिस्थितियों के अनुसार उपकरणों को अनुकूलित कर सकते हैं बजाय इसके कि वे एक केंद्रीकृत टीम पर निर्भर रहें।

उपभोक्ता पारिस्थितिकी तंत्र का अंतिम रूप: समुदाय

उपभोक्ता प्रौद्योगिकी की हर पीढ़ी की शुरुआत उपभोग से होती है—टेलीविजन, रेडियो, YouTube—और यह निर्माण और सहभागिता में परिपक्व होती है। पिछली पीढ़ी में, TikTok ने वीडियो निर्माण को आसान बनाकर दिल जीत लिया। AI युग में, Macaron का मानना है कि जो मंच जीतेगा, वह वह होगा जो उपकरणों के निर्माण में जनसहभागिता को सक्षम बनाएगा, न कि केवल सामग्री को। कई कारक इस सिद्धांत का समर्थन करते हैं:

1. एजेंसी नवीनता पर भारी पड़ती है: जब आप पहली बार एक फोटोरियलिस्टिक एआई वीडियो देखते हैं, तो आप आश्चर्यचकित होते हैं। दसवीं बार तक, आप ऊब जाते हैं। लेकिन एक ऐसा उपकरण बनाना जो आपको अपना दिन निर्धारित करने, अपने भोजन की योजना बनाने या एक नई भाषा सीखने में मदद करता है, निरंतर मूल्य प्रदान करता है। एक रचनाकार के रूप में स्वामित्व की भावना—मैंने यह बनाया है—उपयोगकर्ताओं से लगाव और आदत निर्माण को बढ़ावा देती है।
2. लॉन्ग-टेल विविधता: एकल जनरेटिव मॉडल केवल वही उत्पन्न कर सकता है जो उस पर प्रशिक्षित किया गया है। इसके विपरीत, उपयोगकर्ता जनित मिनी-ऐप्स अनंत निचों को कवर कर सकते हैं: एक चंद्र कैलेंडर शादी योजनाकार, एक किमची किण्वन ट्रैकर, एक कराओके स्कोरिंग गेम। इस विविधता के लिए एक स्थायी पारिस्थितिकी तंत्र आवश्यक है।
3. पुन: उपयोग और फोर्किंग के माध्यम से नेटवर्क प्रभाव: जैसा कि ऊपर समझाया गया है, प्रत्येक मिनी-ऐप दूसरों के लिए एक निर्माण खंड बन जाता है। जैसे-जैसे पुस्तकालय बढ़ता जाता है, नए उपकरण बनाना आसान हो जाता है और प्रत्येक उपयोगकर्ता को अधिक मूल्य मिलता है।
4. वास्तविक दुनिया के साथ एकीकरण: मैकरॉन के मिनी-ऐप्स एपीआई कॉल कर सकते हैं, सेंसर के साथ एकीकृत कर सकते हैं और क्रियाएँ कर सकते हैं। वे उड़ानें बुक कर सकते हैं, उपहार भेज सकते हैं, थर्मोस्टैट्स समायोजित कर सकते हैं या बैंक स्टेटमेंट का विश्लेषण कर सकते हैं। सोरा के वीडियो ऐसा नहीं कर सकते। एक ऐसी दुनिया में जहां डिजिटल और भौतिक एकीकृत हो रहे हैं, एकीकरण क्षमता सफलता को परिभाषित करेगी।
5. गोपनीयता और वैयक्तिकरण: मैकरॉन डेटा को स्थानीय रूप से संग्रहीत करता है जब नियमों द्वारा आवश्यक होता है और उपयोगकर्ताओं को मेमोरी पर नियंत्रण देता है[15]। यह पहचान सत्यापन की आवश्यकता नहीं करता है या व्यवहार संकेतों को एक सामाजिक फीड के भाग के रूप में एकत्रित नहीं करता है[16]। जैसे-जैसे एआई अधिक व्यक्तिगत होता जा रहा है, विश्वास महत्वपूर्ण होगा।

दूरदर्शी परिदृश्य: एक फ़ोर्केबल दुनिया में एक दिन

Macaron की दृष्टि को चित्रित करने के लिए, 2030 में उस भविष्य की कल्पना करें जब व्यक्तिगत AI पारिस्थितिकी तंत्र परिपक्व हो गए हों। आप जागते हैं और Macaron ने आपकी सुबह की दिनचर्या मिनी-ऐप को आपकी नींद की गुणवत्ता (आपके पहनने योग्य डिवाइस से) और आपके कार्य अनुसूची के आधार पर समायोजित किया है। यह 15 मिनट के ध्यान की सिफारिश करता है क्योंकि यह एक व्यस्त दिन का संकेत देता है। नाश्ते के दौरान, आप अपनी वित्तीय मिनी-ऐप की जाँच करते हैं। मूल रूप से किसी और द्वारा बनाया गया, आपने इसमें येन रूपांतरण और एक दृश्य खर्च मानचित्र जैसी सुविधाएँ जोड़ने के लिए इसे फोर्क किया। ऐप नोटिस करता है कि आपने पिछले महीने रेसिपी फाइंडर का उपयोग करने के बाद किराने का सामान पर कम खर्च किया; यह बचत को स्थानीय खाद्य बैंक में दान करने का सुझाव देता है और आपके बैंक एपीआई के माध्यम से लेन-देन को संभालता है।

दोपहर के भोजन पर, आप और आपका सहकर्मी एक साइड प्रोजेक्ट के लिए विचार मंथन करते हैं। आप मैकरॉन खोलते हैं और एक गेमिफाइड भाषा सीखने के उपकरण का वर्णन करते हैं। कुछ ही मिनटों में, मैकरॉन एक प्रोटोटाइप तैयार करता है, जो एक स्पेस्ड-रिपिटिशन मिनी-ऐप और एक क्विज जनरेटर के मॉड्यूल का उपयोग करता है। आप इसे फोर्क करते हैं ताकि कोरियन आदरसूचक शब्दों का समर्थन जोड़ा जा सके और इसे दुनिया भर में अपने दोस्त के साथ साझा करते हैं। वह इसे फिर से फोर्क करता है ताकि वियतनामी शब्दावली को शामिल किया जा सके। एक महीने बाद, सैकड़ों लोगों ने सुधारों में योगदान दिया है। यह तेजी से पुनरावृत्ति संभव है क्योंकि कोड मॉड्यूलर है, चलाने के लिए सुरक्षित है, और बातचीत के माध्यम से सुधारा जा सकता है।

शाम को, आप अपने यात्रा मिनी-ऐप को खोलते हैं ताकि सप्ताहांत की यात्रा की योजना बनाई जा सके। यह ऐप मूल रूप से टोक्यो में किसी द्वारा बनाया गया था, लेकिन इसे विभिन्न क्षेत्रों के अनुकूल बनाने के लिए बार-बार फोर्क किया गया है। यह स्वचालित रूप से आपके कैलेंडर की जांच करता है, ऐसे मार्ग का सुझाव देता है जो तूफान-मौसम वाले क्षेत्रों से बचता है और आवास आरक्षित करता है। जब यह किसी रेस्तरां की सिफारिश करता है, तो यह आपकी याददाश्त में संग्रहीत आपकी एलर्जी और आहार प्रतिबंधों का संदर्भ लेता है, वह भी बिना मैन्युअल इनपुट के। जैसे ही आप योजना को अंतिम रूप देते हैं, मैकरॉन धीरे से अपनी मेमोरी इंजन को अपडेट करता है और आपकी यात्रा कार्यक्रम को एक टेम्पलेट के रूप में साझा करने का प्रस्ताव कर सकता है। यह निरंतर चक्र बनाएँ → साझा करें → फोर्क करें → व्यक्तिगत बनाएं सॉफ्टवेयर विकास को एक सामुदायिक और गतिशील गतिविधि बनाता है।

लहरों को अपनाना: मैकरॉन का रोडमैप

Macaron के नेतृत्व को समझ है कि प्रौद्योगिकी तरंगों में विकसित होती है। वे Sora को खारिज नहीं कर रहे हैं; वे मानते हैं कि उच्च गुणवत्ता वाले वीडियो जनरेशन जल्द ही सर्वव्यापी हो जाएंगे और जहाँ उपयुक्त होगा, वहाँ वीडियो मॉड्यूल को Macaron के मिनी-ऐप्स में शामिल करेंगे। लेकिन वे मानते हैं कि केवल वीडियो पर्याप्त नहीं है। टीम तीन क्षेत्रों में भारी निवेश कर रही है:

1. मॉड्यूल लाइब्रेरी का विस्तार: मैकरॉन लगातार डोमेन-विशिष्ट मॉड्यूल (जैसे, खाना पकाना, वित्त, शिक्षा, होम ऑटोमेशन) जोड़ रहा है ताकि कोड संश्लेषण को तेज किया जा सके। प्रत्येक नया मॉड्यूल ऐप्स के बीच पुन: उपयोग किया जा सकता है, जिससे भविष्य की रचनाएँ और समृद्ध होती हैं।
2. प्रवेश के अवरोधों को कम करना: मैकरॉन का उद्देश्य मिनी-ऐप्स को फोर्क और संपादित करना उतना ही आसान बनाना है जितना कि एक दस्तावेज़ को संपादित करना। ग्राफिकल संपादक और मार्गदर्शित वार्तालाप गैर-तकनीकी उपयोगकर्ताओं को तर्क, डेटा प्रवाह और UI तत्वों को समायोजित करने की अनुमति देंगे। प्रलेखन, ट्यूटोरियल और समुदाय प्रदर्शनी नौसिखियों को रचनाकार बनने के लिए प्रेरित करेंगे।
3. एक समुदाय मार्केटप्लेस का संवर्धन: दीर्घकालिक दृष्टिकोण एक मार्केटप्लेस है जहां उपयोगकर्ता मिनी-ऐप्स को प्रकाशित करते हैं, रेट करते हैं और सहयोगात्मक रूप से सुधारते हैं। GitHub के समान लेकिन रोजमर्रा की जिंदगी के इर्द-गिर्द उन्मुख, मार्केटप्लेस में लीडरबोर्ड, ट्रेंडिंग टूल और श्रेणियाँ होंगी। प्रतिष्ठा प्रणालियाँ उच्च-गुणवत्ता वाले रचनाकारों को पुरस्कृत करेंगी, और गोपनीयता नियंत्रण यह सुनिश्चित करेंगे कि संवेदनशील डेटा कभी भी स्थानीय उपकरणों से बाहर न जाए।

लचीले बने रहकर और उपयोगकर्ता की प्रतिक्रिया को सुनकर, मैकरॉन नई AI तकनीक की लहरों के साथ तालमेल बिठा सकता है। अगर मल्टी-मोडल मॉडल जैसे सोरा सस्ते और सर्वव्यापी हो जाते हैं, तो मैकरॉन उन्हें मॉड्यूल के रूप में शामिल करेगा: आपका यात्रा प्लानर आपके सफर की हाइलाइट वीडियो स्वचालित रूप से बना सकता है; आपका फिटनेस मिनी-ऐप प्रेरक क्लिप्स बना सकता है। लेकिन मूल तत्व उपयोगकर्ता सशक्तिकरण बना रहता है। मैकरॉन AI को सामग्री निर्माण संयंत्र के रूप में नहीं बल्कि एक सह-डिजाइनर के रूप में देखता है जो आपके विचारों को जीवन में लाता है।

तुलनात्मक वृद्धि: मिनी-ऐप इकोसिस्टम बनाम AI वीडियो प्लेटफ़ॉर्म

यह दिखाने के लिए कि मैकरॉन क्यों मानता है कि मिनी-ऐप पारिस्थितिकी तंत्र एआई वीडियो प्लेटफार्मों को पछाड़ देगा, हम इन दो तरीकों की सापेक्ष वृद्धि प्रक्षेपवक्रों पर विचार करते हैं। नीचे दिया गया ग्राफ अगले दशक में उपयोगकर्ता-निर्मित मिनी-ऐप्स (फोर्किंग के साथ) बनाम एआई-जनित वीडियो की अवधारणात्मक वृद्धि को प्रोजेक्ट करता है। यह मानता है कि मिनी-ऐप की वृद्धि नेटवर्क प्रभावों, मॉड्यूल्स के पुन: उपयोग और कम कंप्यूट लागतों से लाभान्वित होती है, जबकि वीडियो की वृद्धि कंप्यूट, मॉडरेशन और केंद्रीकरण द्वारा सीमित होती है।

चित्र 3: अगले दशक में उपयोगकर्ता-निर्मित मिनी-ऐप्स (नीला) बनाम एआई-जनित वीडियो (नारंगी) की वृद्धि का अवधारणात्मक प्रक्षेपण। मिनी-ऐप्स नेटवर्क प्रभावों और फोर्किंग से लाभान्वित होते हैं, जिसके कारण तेजी से वृद्धि और व्यापक प्रभाव होता है।

मिनी-ऐप्स के लिए वक्र एक महत्वपूर्ण मात्रा में मॉड्यूल्स और फोर्क्स के बाद तेजी से बढ़ता है, यह दर्शाता है कि कैसे प्रत्येक निर्माण कई व्युत्पन्नों को उत्पन्न करता है। एआई वीडियो वक्र धीमी गति से बढ़ता है, जो नवीनता प्रभाव और भारी गणना लागत को दर्शाता है। जबकि यह ग्राफ काल्पनिक है, यह मैकरॉन की थिसिस के पीछे की अंतर्दृष्टि को पकड़ता है: एक भागीदारी पारिस्थितिकी तंत्र एक केंद्रीकृत सामग्री जनरेटर की तुलना में अधिक तेजी से और स्थायी रूप से बढ़ेगा।

निष्कर्ष – भविष्य रचनाकारों का है

सोरा जनरेटिव मॉडलों की चौंका देने वाली प्रगति को प्रदर्शित करता है। टेक्स्ट से यथार्थवादी वीडियो प्रस्तुत करने की इसकी क्षमता एक ऐसे विश्व की ओर इशारा करती है जहां मीडिया निर्माण को लोकतांत्रित किया गया है। फिर भी तकनीक का वर्तमान रूप दृश्य प्रभाव के लिए सर्वश्रेष्ठ है, न कि उन रोजमर्रा के उपकरणों के निर्माण के लिए जो हमारे जीवन की संरचना करते हैं। मैकरॉन का मानना है कि एक सच्चा एआई उपभोक्ता पारिस्थितिकी तंत्र उपयोगकर्ताओं को केवल सामग्री उपभोग करने के बजाय प्रोग्राम बनाने की शक्ति देनी चाहिए। बातचीत को कोड में बदलकर, गहरी स्मृति बनाए रखते हुए, सैंडबॉक्स और स्थिर विश्लेषण के माध्यम से सुरक्षा सुनिश्चित करते हुए, और सतत सुधार के लिए सुदृढीकरण सीखने को अपनाकर, मैकरॉन इस पारिस्थितिकी तंत्र की नींव रखता है। फोर्किंग की अवधारणा—मिनी-ऐप्स को साझा करना और विकसित करना—एक सामुदायिक-चालित गतिशीलता पेश करती है जो व्यक्तिगत सहायकों के क्षेत्र में ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर की सफलता को पुनः उत्पन्न करती है।

जैसे-जैसे एआई की लहरें बढ़ रही हैं, मैकरॉन चमकदार शिखरों का पीछा करने के बजाय लहरों पर सर्फ करने की वकालत करता है। वीडियो जेनरेशन में सुधार होता रहेगा, लेकिन असली क्रांति शांत होगी: लाखों लोग एआई का उपयोग करके छोटे उपकरण बनाते हैं जो उनकी अनोखी समस्याओं को हल करते हैं और फिर उन उपकरणों को दूसरों के साथ साझा करते हैं, जो उन्हें बदले में अनुकूलित करते हैं। इस दुनिया में, एआई इकोसिस्टम का अंतिम रूप क्लिप्स का फीड नहीं है, बल्कि एक आपस में जुड़े हुए मिनी-ऐप्स का जाल है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा बढ़ाई गई मानव रचनात्मकता का प्रमाण है। मैकरॉन हमें इस आंदोलन में शामिल होने के लिए आमंत्रित करता है—न केवल भविष्य को देखने के लिए, बल्कि इसे मिलकर बनाने के लिए।

[1] सोरा | ओपनएआई

https://openai.com/index/sora/

[2] [3] [4] [16] OpenAI की TikTok एआई कंटेंट और ChatGPT पल्स के लिए: Macaron का स्थान क्या है? - Macaron

https://macaron.im/openai-tiktok-chatgpt-pulse

[5] दुनिया के सिमुलेटर के रूप में वीडियो जनरेशन मॉडल | OpenAI

https://openai.com/index/video-generation-models-as-world-simulators

[6] [7] [8] [9] OpenAI Sora को समझना: विशेषताएँ, उपयोग और सीमाएँ

https://digitalguider.com/blog/openai-sora

[10] [14] [15] Macaron AI - व्यक्तिगत एजेंट एआई प्लेटफ़ॉर्म

https://macaronai.org

[11] [13] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [29] [30] [31] [40] मैकैरॉन एआई में स्वायत्त कोड संश्लेषण: एशिया में जीवनशैलियों के लिए सुरक्षित रूप से मिनी‑ऐप्स बनाना - मैकैरॉन

https://macaron.im/autonomous-code-synthesis

[12] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [32] [33] [39] मॅकरॉन की मेमोरी इंजन के अंदर: संपीड़न, पुनःप्राप्ति और गतिशील गेटिंग - मॅकरॉन

https://macaron.im/memory-engine

[34] [38] रेसिपी फाइंडर प्रो — रसोई की बुनियादी चीजों को डिनर के जादू में बदलें | मैकरॉन - मैकरॉन

https://macaron.im/playbook/recipe-finder-pro-689582141bbc6bcd9f805611

[35] [36] [37] प्लेबुक — दैनिक जीवन, परिवार, विकास और शौक के लिए एआई हैक्स | मैकरॉन - मैकरॉन

https://macaron.im/playbook