Mistral AI ने Mistral Large 2 मॉडल जारी किया है, जिसमें 128k संदर्भ विंडो और 80 से अधिक कोडिंग भाषाओं के लिए समर्थन है। यह 123 बिलियन पैरामीटर के साथ सिंगल-नोड इन्फरेंस के लिए अनुकूलित है।
मॉडल MMLU पर 84.0% सटीकता प्राप्त करता है, जो पिछले मॉडलों और GPT-4o और Llama 3 405B जैसे प्रतिद्वंद्वियों से बेहतर प्रदर्शन करता है, और "भ्रम" को कम करने और तर्कशक्ति में सुधार करने की उन्नत क्षमताओं के साथ आता है।
Mistral Large 2 गैर-व्यावसायिक और व्यावसायिक उपयोग के लिए विभिन्न लाइसेंसों के तहत उपलब्ध है, इसके वेट्स HuggingFace पर होस्ट किए गए हैं और इसमें Google Cloud Platform और Azure AI Studio सहित विस्तारित क्लाउड सेवा साझेदारियाँ शामिल हैं।
मिस्ट्रल एआई के नए मॉडल, लार्ज 2, और मेटा के लामा 3.1 405बी का परीक्षण किया गया और उन्हें तुलनीय पाया गया, जिसमें कोई स्पष्ट विजेता नहीं था।
उपयोगकर्ताओं ने बताया कि क्लॉड एक मजबूत विकल्प बना हुआ है, लेकिन उन्होंने सुधारों की इच्छा व्यक्त की जैसे कि अधिक स्मार्ट प्रतिक्रियाएं, लंबी संदर्भ विंडो, और तेज़ उत्तर।
कुछ मॉडलों के टोकनाइजेशन समस्याओं के कारण सरल कार्यों में संघर्ष करने के बावजूद, एआई मॉडलों में तेजी से विकास और प्रतिस्पर्धा रोमांचक बनी हुई है, जिसमें कई उपयोगकर्ता बेहतर प्रदर्शन के लिए कोडिंग और अन्य कार्यों में क्लॉड सोननेट 3.5 जैसे मॉडलों की ओर रुख कर रहे हैं।
एक टाइप 1 मधुमेह रोगी ने इंसुलिन और कार्बोहाइड्रेट सेवन को बेहतर ढंग से देखने और प्रबंधित करने के लिए OxyPlot चार्ट्स के साथ एक विंडोज फॉर्म्स एप्लिकेशन विकसित किया।
व्यक्ति ने GeneticSharp, एक जेनेटिक एल्गोरिदम लाइब्रेरी, का उपयोग करके इंसुलिन खुराक को अनुकूलित किया, जिससे ग्लूकोज स्तर को सफलतापूर्वक स्थिर किया।
यह दृष्टिकोण व्यक्तिगत मधुमेह प्रबंधन के लिए आशाजनक प्रतीत होता है, हालांकि लंबे समय तक प्रभावी इंसुलिन के लिए और अधिक सिमुलेशन और समायोजन की आवश्यकता है।
मधुमेह से पीड़ित व्यक्ति अपने व्यक्तिगत अनुभव और अपनी स्थिति को प्रबंधित करने की रणनीतियाँ साझा कर रहे हैं, आत्म-निगरानी और डेटा लॉगिंग के महत्व पर जोर दे रहे हैं।
विभिन्न विधियों में आहार परिवर्तन, निरंतर ग्लूकोज निगरानी (सीजीएम), और भोजन और व्यायाम के प्रभावों का व्यक्तिगत ट्रैकिंग शामिल हैं।
यह बातचीत स्वास्थ्य सेवा प्रणाली के मधुमेह प्रबंधन में कथित कमियों के कारण आत्मनिर्भरता की एक सामान्य भावना को उजागर करती है।
अब Google एकमात्र सर्च इंजन है जो हाल के Reddit परिणाम दिखा सकता है, जिससे Reddit सामग्री Google के लिए विशेष हो गई है।
अन्य खोज इंजन जैसे बिंग, डकडकगो, और क्वांट हाल के रेडिट परिणाम नहीं दिखा सकते, जिसमें डकडकगो सीमित लिंक बिना विवरण के प्रदान करता है।
यह स्थिति Google के खोज पर लगभग एकाधिकार को रेखांकित करती है, जो प्रतिस्पर्धा को प्रभावित करती है और खोज गुणवत्ता पर आलोचना को आकर्षित करती है, जिसमें Reddit से AI प्रशिक्षण के लिए Google को डेटा निकाल ने की अनुमति देने वाले बहु-मिलियन डॉलर के सौदे की अटकलें शामिल हैं।
Google एक नए एआई सौदे के कारण Reddit के लिए विशेष खोज इंजन बन गया है, जिसमें Reddit की robots.txt फाइल अन्य खोज इंजनों को इसकी सामग्री को इंडेक्स करने से रोक रही है।
इस निर्णय ने सर्च इंजन प्रतिस्पर्धा और खुले इंटरनेट के सिद्धांतों पर इसके प्रभावों के बारे में बहस छेड़ दी है।
इस सौदे की प्रतिस्पर्धा-विरोधी प्रकृति और इसके संभावित प्रतिकूल प्रभावों के बारे में चिंताएँ उठाई गई हैं, जो उपयोगकर्ता अनुभव और सामग्री की पहुंच को प्रभावित कर सकती हैं।
यात्री हवाई अड्डे पर चेहरे की पहचान से बाहर निकलने के लिए कैमरे से दूर खड़े हो सकते हैं, अपनी पहचान पत्र प्रस्तुत कर सकते हैं, और कह सकते हैं, 'मैं बायोमेट्रिक्स से बाहर निकलता हूँ।'
एल्गोरिदमिक जस्टिस लीग की 'फ्रीडम फ्लायर्स' अभियान का उद्देश्य इस अधिकार के प्रति जागरूकता बढ़ाना है, विशेष रूप से जब टीएसए सभी अमेरिकी हवाई अड्डों पर चेहरे की पहचान का विस्तार करने की योजना बना रहा है।
चेहरे की पहचान डेटा उल्लंघनों, गलत पहचान, एआई पूर्वाग्रह, और नि गरानी के सामान्यीकरण जैसे जोखिम उत्पन्न करती है, जिसमें बायोमेट्रिक डेटा के संरक्षण और उपयोग को लेकर महत्वपूर्ण गोपनीयता चिंताएं शामिल हैं।
हवाई अड्डे पर चेहरे की स्कैनिंग से बाहर निकलने के अनुभव काफी भिन्न होते हैं, कुछ उपयोगकर्ताओं को प्रतिरोध का सामना करना पड़ता है जबकि अन्य को कोई समस्या नहीं होती।
हवाई अड्डों पर उन्नत कैमरे उच्च चेहरे पहचान सटीकता के लिए 3D छवियों को कैप्चर करते हैं, जिससे चेहरे के डेटा के संरक्षण और व्यापक निगरानी के बारे में चिंताएं बढ़ रही हैं।
यह बहस जारी है कि निगरानी प्रथाओं के सामान्यीकरण का विरोध करने के लिए बाहर निकलना आवश्यक है या यह प्रौद्यो गिकियों की सर्वव्यापकता के कारण व्यर्थ है।
क्राउडस्ट्राइक, एक साइबर सुरक्षा फर्म, ने 19 जुलाई को एक दोषपूर्ण अपडेट के कारण वैश्विक आउटेज उत्पन्न किया, जिससे लाखों कंप्यूटर प्रभावित हुए और हवाई अड्डों पर देरी और सर्जरी रुकने जैसी महत्वपूर्ण बाधाएं उत्पन्न हुईं।
माफी के रूप में, कंपनी ने अपने साझेदारों को $10 के Uber Eats गिफ्ट कार्ड की पेशकश की, लेकिन कुछ प्राप्तकर्ताओं ने बताया कि वाउचर अमान्य थे।
क्राउडस्ट्राइक के सीईओ और मुख्य सुरक्षा अधिकारी ने सार्वजनिक माफी जारी की, घटना की गंभीरता को स्वीकार करते हुए पारदर्शिता और भविष्य की रोकथाम के उपायों के प्रति प्रतिबद्धता जताई।
क्राउडस्ट्राइक ने एक आउटेज के लिए माफी मांगने के लिए $10 के उबर ईट्स गिफ्ट कार्ड जारी किए, लेकिन कई उपयोगकर्ताओं ने वाउचर को अमान्य पाया, जिससे कंपनी की क्षमता के बारे में आलोचना और अटकलें लगाई गईं।
कुछ उपयोगकर्ताओं को संदेह था कि उपहार कार्ड की समस्या एक फ़िशिंग प्रयास या हैक हो सकती है, जिससे CrowdStrike की प्रतिष्ठा और भी खराब हो गई।
इस इशारे को अपर्याप्त और अपमानजनक माना गया, विशेष रूप से इस तथ्य को देखते हुए कि आउटेज का महत्वपूर्ण सेवाओं जैसे एयरलाइंस और अस्पतालों पर बड़ा प्रभाव पड़ा, जिससे संभावित कानूनी दायित्वों के बारे में चर्चाएं शुरू हो गईं।
डीईए और टीएसए यात्रियों के पैसे जब्त करने के लिए सहयोग कर रहे हैं, उन लोगों को निशाना बनाकर जो बड़ी मात्रा में नकदी ले जा रहे हैं, मुखबिरों और टीएसए चेकपॉइंट्स का उपयोग करके व्यक्तियों की पहचान कर रहे हैं और दावा कर रहे हैं कि वे तलाशी के लिए 'सहमति' देते हैं।
यह प्रथा, जो यूएस कस्टम्स और बॉर्डर प्रोटेक्शन की मदद से एमट्रैक ट्रेनों तक फैली हुई है, 'नागरिक जब्ती' को शामिल करती है जहां बिना वारंट के पैसे जब्त किए जाते हैं, अक्सर यात्रियों की सहमति से इनकार को नजरअंदाज करते हुए।
एक चल रहे सामूहिक मुकदमे में इन अवैध तलाशी की आवृत्ति को उजागर किया गया है, जिसमें वादी तर्क दे रहे हैं कि रिकॉर्ड की मात्रा एक प्रणालीगत समस्या को इंगित करती है, भले ही DEA और TSA इन रिकॉर्डों का खुलासा करने का विरोध कर रहे हों।
एक शादी अचानक आई बाढ़ से बाधित हो गई, जिससे बचाव अभियान की आवश्यकता पड़ी, हालांकि कोई गंभीर चोट नहीं आई।
प ुलिस ने ड्रग-सूंघने वाले कुत्तों के साथ बसों में उपस्थित लोगों को हिरासत में लिया और उन्हें एक हाई स्कूल शेल्टर में ले जाकर उनकी परेशानी बढ़ा दी।
इस घटना ने कानून प्रवर्तन की शक्ति के दुरुपयोग, नागरिक संपत्ति जब्ती, और मादक पदार्थों के खिलाफ युद्ध पर चर्चा को जन्म दिया, जिससे सुधार की आवश्यकता और सार्वजनिक विश्वास और सुरक्षा पर इसके प्रभाव को उजागर किया।
लामा 2 और लामा 3/3.1 ट्रांसफार्मर मॉडलों पर अनुमान के लिए एक नई C-आधारित कार्यान्वयन जारी की गई है, जिसमें int8 क्वांटाइज्ड फॉरवर्ड पास की सुविधा है।
कोड में विभिन्न परिवेशों के लिए समर्थन शामिल है जैसे कि लिनक्स कर्नेल, यूनिकराफ्ट यूनिकर्नेल, और ज़ि प आर्काइव के माध्यम से एम्बेडेड मॉडल।
उपयोगकर्ता तापमान, टॉप-पी सैंपलिंग, और मॉडल संस्करण जैसे पैरामीटर को कमांड-लाइन तर्कों के माध्यम से अनुकूलित कर सकते हैं, जिससे विभिन्न उपयोग मामलों के लिए लचीलापन बढ़ता है।
मेटा के लामा 3.1 मॉडल बहुभाषी पाठ उत्पन्न कर सकते हैं, लेकिन सी में वर्तमान कार्यान्वयन अभी भी त्रुटिपूर्ण है और इसमें और सुधार की आवश्यकता है।
इस परियोजना में मॉडल को 8-बिट में क्वांटाइज करना शामिल है, जिससे आउटपुट की गुणवत्ता में गिरावट आ सकती है, जिसे मजाकिया तौर पर 'मस्तिष्क क्षति' कहा जाता है।
समुदाय सक्रिय रूप से कार्यान्वयन में सुधार करने में योगदान दे रहा है, जिसमें सर्वोत्तम क्वांटीकरण विधियों और नए स्केलिंग तकनीकों का उपयोग करके संदर्भ लंबाई बढ़ाने पर चर्चा हो रही है।
EMACS, एक टेक्स्ट एडिटर, 1976 में MIT AI लैब में विकसित किया गया था, और उस वर्ष के अंत तक रिचर्ड स्टॉलमैन (RMS) इसके मुख्य डेवलपर बन गए।
आरएमएस ने "ई" और "ईमैक" नामक संपादकों का नामकरण किया और गाइ स्टील, डेविड मून, और जॉन कुल्प की प्रारंभिक मदद से टीईसीओ मैक्रोज़ को एक शक्तिशाली संपादक में बदलने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई।
प्रारंभिक उपयोगकर्ता समुदाय, जिसमें मून भी शामिल थे, ने प्रमुख बाइंडिंग्स और कमांड नामों में योगदान दिया, जो EMACS के विकास की सह योगात्मक और सामुदायिक-चालित प्रकृति को उजागर करता है।
1976 में, MIT-AI ने ईमेल पतों के लिए @ प्रतीक के बजाय "at" का उपयोग किया क्योंकि DNS (डोमेन नाम प्रणाली) अनुपस्थित थी।
प्रारंभिक कंप्यूटर वैज्ञानिक स्पष्ट तिथि प्रारूपों जैसे "dd MON yy" को प्राथमिकता देते थे और प्रारंभिक नेटवर्क फ़ाइल सिस्टम और प्रोटोकॉल जैसे MLDEV और SUPDUP पर चर्चा करते थे।
ईमैक्स, एक टेक्स्ट एडिटर जिसे प्रारंभ में TECO में लिखा गया था, डेवलपर्स जैसे जेम्स गॉसलिंग के योगदान से विकसित हुआ, जिन्होंने 1981 में एक यूनिक्स संस्करण बनाया।
स्क्रैपस्क्रिप्ट एक प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका इंटरप्रेटर Python 3.8+ और Cosmopolitan के लिए उपलब्ध है, और यह कंटेनराइज्ड निष्पादन के लिए Docker का समर्थन करता है।
स्क्रैपस्क्रिप्ट की सिंटैक्स को जल्द ही अपडेट किया जाएगा, और उपयोगकर्ता भाषा को समझने के लिए scrapscript.py और इसके परीक्षणों का संदर्भ ले सकते हैं।
एक प्रायोगिक कंपाइलर उपलब्ध है, जो ELF, Cosmopolitan, और Wasm प्रारूपों में आउटपुट उत्पन्न करने में सक्षम है, और प्रत्येक के ल िए विशिष्ट कमांड प्रदान किए गए हैं।
स्क्रैपस्क्रिप्ट एक नया फंक्शनल, कंटेंट-एड्रेसेबल प्रोग्रामिंग भाषा है जिसे JSON-जैसे प्रकार, फंक्शन्स, और हैश्ड रेफरेंसेस का उपयोग करके सॉफ्टवेयर शेयरबिलिटी समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यूनिसन के विपरीत, जो गिट-आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करता है, स्क्रैपस्क्रिप्ट अधिक महत्वाकांक्षी है और कोड पहचान और सीरियलाइजेशन के लिए IPFS (इंटरप्लैनेटरी फाइल सिस्टम) पर केंद्रित है।
इस भाषा ने सार्वजनिक विकास और इसके निर्माता की व्यक्तिगत यात्रा के कारण ध्यान आकर्षित किया है, जिन्होंने इस परियोजना पर काम करते हुए शराब की लत को पार किया।
शोधकर्ताओं को शून्य परिणाम प्रकाशित करने में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जो चर के बीच कोई महत्वपूर्ण संबंध नहीं दिखाते हैं, जिससे सकारात्मक निष्कर्षों के पक्ष में पूर्वाग्रह उत्पन्न होता है।
यह प्रकाशन पूर्वाग्रह वैज्ञानिक रिकॉर्ड को विकृत करता है और संसाधनों को बर्बाद करता है, जैसा कि विकासवादी जीवविज्ञानी नताली पिलाकौटा के आइसलैंड के गर्म झरनों में मछलियों की प्राथमिकताओं पर अनिर्णायक अध्ययन में देखा गया है।
इस मुद्दे को संबोधित करने के प्रयासों में जर्नल्स द्वारा पूर्व-पंजीकृत रिपोर्टों को प्रोत्साहित करना शामिल है, लेकिन धीमी स्वीकृति और यह धारणा कि शून्य परिणाम दोषपूर्ण अनुसंधान को इंगित करते हैं, महत्वपूर्ण बाधाएं बनी हुई हैं।
चर्चा में वैज्ञानिक अनुसंधान में शून्य परिणामों को प्रकाशित करने की चुनौतियों और प्रोत्साहनों की कमी को उजागर किया गया है, इसके संभावित मूल्य के बावजूद।
वैज्ञानिकों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा शून्य परिणाम प्रकाशित करने के लिए तैयार है, लेकिन बहुत कम लोग ऐसा कर पाते हैं क्योंकि प्रणालीगत बाधाओं और उच्च स्तरीय पत ्रिकाओं से मांग की कमी है।
सुझावों में शून्य परिणामों के लिए समर्पित पत्रिकाओं का निर्माण, मुख्य प्रकाशनों के परिशिष्ट के रूप में शून्य परिणामों को शामिल करना, और तरीकों के पूर्व-पंजीकरण को शामिल करने के लिए सहकर्मी समीक्षा प्रक्रिया में सुधार करना शामिल है।
एक नई वेबसाइट, https://glhf.chat/, उपयोगकर्ताओं को मूल्य निर्धारण चरण के दौरान मुफ्त में ऑटोसकेलिंग GPU क्लस्टर्स पर लगभग किसी भी ओपन-सोर्स LLM (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) को चलाने की अनुमति देती है।
यह सेवा ओपन-सोर्स vLLM प्रोजेक्ट के साथ संगत किसी भी मॉडल का समर्थन करती है, जो लगभग 640GB VRAM तक की पेशकश करती है, और मॉडल्स को मल्टी-टेनेंट चलाकर अन्य GPU सेवाओं की तुलना में अधिक किफायती होने का लक्ष्य रखती है।
प्लेटफ़ॉर्म Llama-3.1-405B लॉन्च डे पर लॉन्च हुआ और Llama-3-70b फाइनट्यून जैसे कुशल मॉडलों का समर्थन करता है, साथ ही बड़े मॉडलों के समर्थन में सुधार करने और वर्तमान सीमाओं को दूर करने की योजना है।
glhf.chat उपयोगकर्ताओं को ऑटोसकेलिंग GPU क्लस्टर्स पर लगभग किसी भी ओपन-सोर्स LLM (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) को चलाने की अनुमति देता है, जो वर्तमान में मूल्य निर्धारण निर्धारित करने के दौरान मुफ्त है।
यह सेवा ओपन-सोर्स vLLM परियोजना के साथ संगत किसी भी मॉडल का समर्थन करती है, जिसमें लोकप्रिय मॉडल जैसे Llama-3-70b फाइनट्यून शामिल हैं, हालांकि NVLink समस्याओं के कारण कुछ सीमाएँ हैं।
लामा-3.1-405बी लॉन्च डे पर लॉन्च किया गया, यह प्लेटफॉर्म मल्टी-टेनेंट वातावरण में मॉडल चलाकर लागत-प्रभावी होने का लक्ष्य रखता है और उपयोगकर्ता प्रतिक्रिया का स्वागत करता है।
Pnut एक C से POSIX शेल ट्रांसपाइलर है जो C प्रोग्रामों को मानव-पठनीय शेल स्क्रिप्ट्स में परिवर्तित करता है, जिससे POSIX-अनुपालन शेल्स के बीच उच्च पोर्टेबिलिटी सुनिश्चित होती है।
यह डेवलपर्स को बिना नई भाषा सीखे C में स्क्रिप्ट लिखने की अनुमति देता है, और आउटपुट को निरीक्षण, डिबग और बनाए रखना आसान होता है।
पीनट सभी प्रमुख ऑपरेटिंग सिस्टम्स पर चलता है, जिसमें लिनक्स, मैकओएस, और विंडोज शामिल हैं, और यह बीएसडी-2 क्लॉज लाइसेंस के तहत लाइसेंस प्राप्त है।
Pnut एक C से POSIX शेल कंपाइलर है जिसे मानव-पठनीय शेल स्क्रिप्ट के रूप में वितरित किया जा सकता है, जिससे स्रोत फाइलों से पुनरुत्पादक निर्माण संभव हो जाता है।
यह स्वयं को संकलित कर सकता है और, प्रयास के साथ, टिनी सी कंपाइलर (टीसीसी) को भी, जो फिर जीएनयू कंपाइलर कलेक्शन (जीसीसी) को बूटस्ट्रैप कर सकता है, जिससे एक पूर्ण निर्माण टूलचेन बनता है।
हालांकि इसकी नवाचार के लिए प्रशंसा की जाती है, Pnut को व्यावहारिक सीमाओं के संबंध में आलोचनाओं का सामना करना पड़ता है, जैसे कि बाइनरी I/O और कुछ C संरचनाओं को संभालना, और इसकी विश्वसनीयता और पूर्णता पर विभिन्न रायें हैं।
MPPP (1- मेथिल-4-फेनिल-4-प्रोपियोनॉक्सिपाइपेरिडिन) एक डिज़ाइनर ड्रग है जिसे पहली बार 1947 में रिपोर्ट किया गया था। इसे एक दर्द निवारक के रूप में बनाया गया था, लेकिन पाया गया कि यह मौजूदा विकल्पों से बेहतर नहीं है।
1976 में, बैरी किडस्टन ने MPPP का संश्लेषण किया और एक अशुद्धि, MPTP, के कारण पार्किंसन जैसी लक्षण विकसित किए, जो मोटर नियंत्रण के लिए महत्वपूर्ण कोशिकाओं को विशेष रूप से नष्ट कर देता है।
1982 में एमपीटीपी-प्रदूषित सिंथेटिक हेरोइन से जुड़े पार्किंसन के लक्षणों के प्रकोप ने पार्किंसन रोग के बारे में महत्वपूर्ण वैज्ञानिक अंतर्दृष्टि प्रदान की और शौकिया ड्रग संश्लेषण के खतरों को उजागर किया।
चर्चा का केंद्र डिजाइनर ड्रग्स के खतरों पर है, विशेष रूप से MPPP और इसके उप-उत्पाद MPTP, जिन्हें उपयोगकर्ताओं में पार्किंसंस जैसी लक्षणों से जोड़ा गया है।
सिंथेटिक दवाओं से जुड़े जोखिमों, दवा की शुद्धता के महत्व, और सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए दवाओं को वैध और विनियमित करने के संभावित लाभों पर जोर दिया गया है।
उपयोगकर्ता व्यक्तिगत अनुभव साझा करते हैं और सावधानी और उचित परीक्षण की आवश्यकता पर जोर देते हैं, साथ ही नशीली दवाओं के निषेध के व्यापक प्रभावों और सुरक्षित उपभोग सुनिश्चित करने की चुनौतियों को भी संबोधित करते हैं।
माइक्रोमाउस एक रोबोटिक्स प्रतियोगिता है जहाँ छोटे स्वायत्त रोबोट 16×16 के भूलभुलैया को हल करते हैं। यह प्रतियोगिता 1970 के दशक के अंत में शुरू हुई थी और यूके, यू.एस., और जापान सहित कई देशों में लोकप्रिय है।
रोबोट नेविगेशन के लिए बेलमैन फ्लड-फिल, डीज्कस्ट्रा और ए* जैसे एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, जिनकी शीर्ष गति तीन मीटर प्रति सेकंड से अधिक होती है; वर्तमान विश्व रिकॉर्ड 3.921 सेकंड का है, जो न्ग बेंग कियात द्वारा स्थापित किया गया है।
हाल के उन्नतियों में अतिरिक्त डाउनफोर्स के लिए पंखों का उपयोग शामिल है, जिससे 2.5g से अधिक की त्वरित गति संभव हो पाती है, और एक प्रकार जिसे हाफ-साइज़ माइक्रोमाउस कहा जाता है, 32×32 भूलभुलैया के छोटे आयामों का उपयोग करता है।
माइक्रोमाउस एक रोबोटिक्स प्रतियोगिता है जहाँ छोटे रोबोट एक भूलभुलैया में नेविगेट करते हैं, और हाल ही में वेरिटासियम द्वारा एक वीडियो ने इस विषय को उजागर किया है।
प्रतियोगिता में भूलभुलैया का मानचित्रण करने के लिए एक टोही चरण शामिल है, और दीवार का अनुसरण करने और भूलभुलैया का मानचित्रण करने जैसी विभिन्न रणनीतियों का उपयोग किया जाता है।
यह कार्यक्रम युवाओं को प्रोग्रामिंग और इंजीनियरिंग में संलग्न करता है, जिसमें लेगो रोबोट और अधिक उन्नत रोबोट जैसी श्रेणियाँ शामिल हैं, जो दशकों में प्रौद्योगिकी के विकास को प्रदर्शित करती हैं।