कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अगला चरण: स्वायत्त एआई एजेंट डिजिटल दुनिया पर विजय प्राप्त करेंगे – एआई एजेंट बनाम एआई मॉडल

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के तीव्र विकास ने हाल के वर्षों में छवि पहचान, वाक् प्रसंस्करण और सामग्री निर्माण जैसे क्षेत्रों में प्रभावशाली प्रगति की है। लेकिन एआई का भविष्य विशिष्ट कार्यों के लिए प्रशिक्षित पृथक मॉडलों तक ही सीमित नहीं है। हम एक नए युग की शुरुआत में हैं जिसमें बुद्धिमान प्रणालियाँ स्वतंत्र रूप से सोचने, कार्य करने और अपने परिवेश के साथ अंतःक्रिया करने में सक्षम हैं: एआई एजेंटों का युग।.

🧑‍🍳🏗️ रसोइया संज्ञानात्मक संरचनाओं के लिए एक रूपक के रूप में

एक व्यस्त रेस्तरां की रसोई में एक कुशल शेफ की कल्पना कीजिए। उनका लक्ष्य मेहमानों के लिए बेहतरीन व्यंजन तैयार करना है। इस प्रक्रिया में योजना बनाना, उसे लागू करना और परिस्थितियों के अनुसार ढलना जैसे जटिल चरण शामिल हैं। वे जानकारी इकट्ठा करते हैं—मेहमानों के ऑर्डर, पेंट्री और रेफ्रिजरेटर में उपलब्ध सामग्री। फिर, वे विचार करते हैं कि उपलब्ध संसाधनों और अपने ज्ञान के आधार पर वे कौन से व्यंजन बना सकते हैं। अंत में, वे काम शुरू करते हैं, सब्जियां काटते हैं, खाने में मसाले डालते हैं और मांस को भूनते हैं। पूरी प्रक्रिया के दौरान, वे सामग्री कम होने पर या मेहमानों से प्रतिक्रिया मिलने पर अपनी योजनाओं को बेहतर बनाने के लिए बदलाव करते रहते हैं। उनके पिछले कार्यों के परिणाम उनके भविष्य के निर्णयों को प्रभावित करते हैं। जानकारी इकट्ठा करने, योजना बनाने, उसे लागू करने और परिस्थितियों के अनुसार ढलने का यह चक्र एक विशिष्ट संज्ञानात्मक संरचना का वर्णन करता है जिसका उपयोग शेफ अपने लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए करते हैं।.

🛠️🤔 एआई एजेंट कैसे सोचते और कार्य करते हैं

इस शेफ की तरह ही, एआई एजेंट अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए संज्ञानात्मक संरचनाओं का लाभ उठा सकते हैं। वे सूचनाओं को बार-बार संसाधित करते हैं, सोच-समझकर निर्णय लेते हैं और पिछले परिणामों के आधार पर अपने अगले कदमों को अनुकूलित करते हैं। इन संज्ञानात्मक संरचनाओं के केंद्र में एक परत होती है जो स्मृति, स्थिति, तर्क और योजना प्रबंधन के लिए जिम्मेदार होती है। यह तर्क और योजना को निर्देशित करने के लिए उन्नत संकेत तकनीकों और संबंधित ढाँचों का उपयोग करती है, जिससे एजेंट अपने परिवेश के साथ अधिक प्रभावी ढंग से बातचीत कर पाता है और जटिल कार्यों को पूरा कर पाता है।.

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📊⚙️ पारंपरिक एआई मॉडल और एआई एजेंटों के बीच अंतर

सरल एआई मॉडल और इन उन्नत एजेंटों के बीच का अंतर महत्वपूर्ण है। पारंपरिक मॉडल अपने प्रशिक्षण डेटा में निहित ज्ञान तक ही सीमित होते हैं। वे उपयोगकर्ता के तात्कालिक अनुरोध के आधार पर एकल निष्कर्ष या भविष्यवाणी करते हैं। जब तक स्पष्ट रूप से लागू न किया जाए, वे सत्र इतिहास या चैट इतिहास जैसे निरंतर संदर्भ को बनाए नहीं रखते हैं। उनमें बाहरी प्रणालियों के साथ सहजता से बातचीत करने या जटिल तार्किक प्रक्रियाओं को निष्पादित करने की क्षमता का भी अभाव होता है। हालांकि उपयोगकर्ता चतुर संकेतों और तर्क प्रणालियों (जैसे चेन ऑफ थॉट या रिएक्ट) के उपयोग के माध्यम से मॉडलों को अधिक जटिल भविष्यवाणियों की ओर निर्देशित कर सकते हैं, लेकिन वास्तविक संज्ञानात्मक संरचना मॉडल में अंतर्निहित नहीं होती है।.

इसके विपरीत, एआई एजेंटों के पास एक विस्तृत ज्ञान भंडार होता है, जो तथाकथित "टूल्स" के माध्यम से बाहरी प्रणालियों से जुड़कर प्राप्त किया जाता है। ये टूल्स सत्र इतिहास का प्रबंधन करते हैं ताकि उपयोगकर्ता के अनुरोधों और ऑर्केस्ट्रेशन स्तर पर लिए गए निर्णयों के आधार पर बहु-स्तरीय अनुमान और भविष्यवाणियां की जा सकें। "चाल" या अंतःक्रिया को अंतःक्रियाशील प्रणाली और एजेंट के बीच आदान-प्रदान के रूप में परिभाषित किया जाता है। टूल्स का एकीकरण एजेंट आर्किटेक्चर का एक अभिन्न अंग है, और वे मूल संज्ञानात्मक आर्किटेक्चर का उपयोग करते हैं जो तर्क फ्रेमवर्क या पूर्व-निर्मित एजेंट फ्रेमवर्क को नियोजित करते हैं।.

🛠️🌐 उपकरण: वास्तविक दुनिया से जुड़ने का माध्यम

ये उपकरण बाहरी दुनिया से संपर्क स्थापित करने वाले एजेंटों के लिए महत्वपूर्ण हैं। पारंपरिक भाषा मॉडल सूचना प्रसंस्करण में तो उत्कृष्ट होते हैं, लेकिन उनमें वास्तविक दुनिया को प्रत्यक्ष रूप से समझने या प्रभावित करने की क्षमता नहीं होती। यह बाहरी प्रणालियों या डेटा के साथ अंतःक्रिया की आवश्यकता वाली स्थितियों में उनकी उपयोगिता को सीमित करता है। एक भाषा मॉडल उतना ही कुशल होता है जितना उसने अपने प्रशिक्षण डेटा से सीखा होता है। मॉडल में कितना भी डेटा डाला जाए, उसमें बाहरी दुनिया से अंतःक्रिया करने की मूलभूत क्षमता का अभाव रहता है। उपकरण इस कमी को पूरा करते हैं, जिससे बाहरी प्रणालियों के साथ वास्तविक समय में, संदर्भ-जागरूक अंतःक्रिया संभव हो पाती है।.

🛠️📡 एक्सटेंशन: API के लिए मानकीकृत ब्रिज

एआई एजेंटों के लिए कई प्रकार के उपकरण उपलब्ध हैं। एक्सटेंशन एपीआई और एजेंट के बीच एक मानकीकृत सेतु का काम करते हैं, जिससे एपीआई के अंतर्निहित कार्यान्वयन की परवाह किए बिना उनका निर्बाध निष्पादन संभव हो पाता है। मान लीजिए आप उपयोगकर्ताओं को उड़ान बुकिंग में सहायता करने के लिए एक एजेंट विकसित कर रहे हैं। आप Google Flights एपीआई का उपयोग करना चाहते हैं, लेकिन आपको यह सुनिश्चित नहीं है कि एजेंट को इस एपीआई एंडपॉइंट पर अनुरोध कैसे करना चाहिए। एक तरीका यह होगा कि आप कस्टम कोड लागू करें जो उपयोगकर्ता के अनुरोध को पार्स करे और एपीआई को कॉल करे। हालाँकि, यह त्रुटि-प्रवण है और इसे स्केल करना मुश्किल है। एक अधिक मजबूत समाधान एक्सटेंशन का उपयोग करना है। एक्सटेंशन उदाहरणों के माध्यम से एजेंट को सिखाता है कि एपीआई एंडपॉइंट का उपयोग कैसे करें और सफल कॉल के लिए किन तर्कों या मापदंडों की आवश्यकता होती है। फिर एजेंट रनटाइम पर यह तय कर सकता है कि उपयोगकर्ता के अनुरोध को हल करने के लिए कौन सा एक्सटेंशन सबसे उपयुक्त है।.

💻📑 विशेषताएं: संरचित कार्य और पुन: प्रयोज्यता

फंक्शन्स की अवधारणा सॉफ्टवेयर विकास में उपयोग होने वाले फंक्शन्स के समान है। ये स्व-निहित कोड मॉड्यूल होते हैं जो एक विशिष्ट कार्य करते हैं और आवश्यकतानुसार पुन: उपयोग किए जा सकते हैं। एजेंट्स के संदर्भ में, एक मॉडल ज्ञात फंक्शन्स के समूह में से चयन कर सकता है और यह तय कर सकता है कि किस फंक्शन को किस आर्गुमेंट के साथ कब कॉल करना है। हालाँकि, एक्सटेंशन के विपरीत, फंक्शन्स का उपयोग करते समय, एक मॉडल सीधे API कॉल नहीं करता है। निष्पादन क्लाइंट साइड पर होता है, जिससे डेवलपर्स को एप्लिकेशन के भीतर डेटा प्रवाह पर अधिक नियंत्रण मिलता है। यह विशेष रूप से तब उपयोगी होता है जब API कॉल सीधे एजेंट आर्किटेक्चर प्रवाह के बाहर करने की आवश्यकता होती है, जब सुरक्षा या प्रमाणीकरण प्रतिबंध सीधे कॉल को रोकते हैं, या जब समय या परिचालन संबंधी बाधाओं के कारण रीयल-टाइम निष्पादन असंभव हो जाता है। फंक्शन्स मॉडल के आउटपुट को संरचित प्रारूप (जैसे JSON) में रूपांतरित करने के लिए भी उत्कृष्ट हैं, जो अन्य सिस्टम द्वारा आगे की प्रोसेसिंग को आसान बनाता है।.

🧠📚 स्थिर ज्ञान की समस्या और डेटा स्टोर के माध्यम से इसका समाधान

डेटा स्टोर भाषा मॉडल के स्थिर ज्ञान की सीमाओं को दूर करते हैं। एक भाषा मॉडल को प्रशिक्षण डेटा वाली पुस्तकों के विशाल पुस्तकालय के रूप में कल्पना कीजिए। एक वास्तविक पुस्तकालय के विपरीत, जिसमें लगातार नई पुस्तकें जुड़ती रहती हैं, यह ज्ञान स्थिर रहता है।.

डेटा स्टोर एजेंटों को अधिक गतिशील और अद्यतन जानकारी तक पहुँचने में सक्षम बनाते हैं। डेवलपर अतिरिक्त डेटा को उसके मूल स्वरूप में प्रदान कर सकते हैं, जिससे समय लेने वाले डेटा रूपांतरण, मॉडल को पुनः प्रशिक्षित करने या उसे बेहतर बनाने की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। डेटा स्टोर आने वाले दस्तावेज़ों को वेक्टर एम्बेड में परिवर्तित करता है, जिसका उपयोग एजेंट आवश्यक जानकारी निकालने के लिए कर सकता है।.

डेटा स्टोर के उपयोग का एक विशिष्ट उदाहरण रिट्रीवल ऑगमेंटेड जेनरेशन (RAG) है, जहाँ एजेंट वेबसाइट सामग्री, संरचित डेटा (PDF, Word दस्तावेज़, CSV फ़ाइलें, स्प्रेडशीट) और असंरचित डेटा (HTML, PDF, TXT) सहित विभिन्न डेटा प्रारूपों तक पहुँच सकता है। इस प्रक्रिया में उपयोगकर्ता के अनुरोध के लिए एम्बेड उत्पन्न करना, इन एम्बेड की तुलना वेक्टर डेटाबेस की सामग्री से करना, प्रासंगिक सामग्री को पुनर्प्राप्त करना और प्रतिक्रिया या कार्रवाई तैयार करने के लिए इसे एजेंट को भेजना शामिल है।.

🎯🛠️ एजेंटों के लिए उपकरण उपयोग और सीखने के तरीके

किसी एजेंट की प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता सीधे तौर पर इन विभिन्न कार्यों को समझने और निष्पादित करने की उसकी क्षमता पर निर्भर करती है, जिसमें सही उपकरणों का चयन करना और उनका प्रभावी ढंग से उपयोग करना शामिल है। उपयुक्त उपकरणों का चयन करने की मॉडल की क्षमता को बेहतर बनाने के लिए, कई लक्षित शिक्षण दृष्टिकोण मौजूद हैं:

1. संदर्भ-आधारित अधिगम

यह अनुमान लगाने के समय एक संकेत, उपकरण और कुछ उदाहरणों के साथ एक सामान्यीकृत मॉडल प्रदान करता है, जिससे यह किसी दिए गए कार्य के लिए इन उपकरणों का उपयोग कैसे और कब करना है, यह तुरंत सीख सकता है। रीएक्ट फ्रेमवर्क इस दृष्टिकोण का एक उदाहरण है।.

2. संदर्भ-आधारित पुनर्प्राप्ति अधिगम

एक कदम और आगे बढ़ें और बाहरी संग्रहण से प्राप्त सबसे प्रासंगिक जानकारी, उपकरण और संबंधित उदाहरणों के साथ मॉडल प्रॉम्प्ट को गतिशील रूप से भरें।.

3. सूक्ष्म समायोजन आधारित शिक्षण

इसमें अनुमान लगाने से पहले विशिष्ट उदाहरणों के एक बड़े डेटासेट पर मॉडल को प्रशिक्षित करना शामिल है। इससे मॉडल को उपयोगकर्ता के अनुरोध प्राप्त होने से पहले ही यह समझने में मदद मिलती है कि कुछ उपकरण कब और कैसे लागू किए जाते हैं।.

इन शिक्षण पद्धतियों के संयोजन से मजबूत और अनुकूलनीय समाधान प्राप्त होते हैं।.

🤖🔧 एआई एजेंट विकास और ओपन-सोर्स समाधान

लैंगचेन और लैंगग्राफ जैसी लाइब्रेरी की मदद से एआई एजेंटों का व्यावहारिक कार्यान्वयन काफी सरल हो सकता है। ये ओपन-सोर्स लाइब्रेरी डेवलपर्स को तर्क, कारण और टूल कॉल के अनुक्रमों को "श्रृंखलाबद्ध" करके जटिल एजेंट बनाने की अनुमति देती हैं।.

उदाहरण के लिए, एक एजेंट SerpAPI (Google सर्च के लिए) और Google Places API का उपयोग करके किसी उपयोगकर्ता के बहु-चरणीय अनुरोध का उत्तर दे सकता है, जिसमें पहले किसी विशिष्ट घटना के बारे में जानकारी खोजना और फिर संबंधित स्थान का पता निर्धारित करना शामिल है।.

🌐⚙️ एआई एजेंटों के लिए उत्पादन और प्लेटफ़ॉर्म

उत्पादन अनुप्रयोगों के विकास के लिए, Google के Vertex AI जैसे प्लेटफ़ॉर्म एक पूर्णतः प्रबंधित वातावरण प्रदान करते हैं जो एजेंट बनाने के लिए सभी आवश्यक तत्व उपलब्ध कराता है। एक प्राकृतिक भाषा इंटरफ़ेस के माध्यम से, डेवलपर अपने एजेंट के महत्वपूर्ण तत्वों को शीघ्रता से परिभाषित कर सकते हैं, जिनमें लक्ष्य, कार्य निर्देश, उपकरण और उदाहरण शामिल हैं।.

यह प्लेटफ़ॉर्म परीक्षण, मूल्यांकन, प्रदर्शन मापन, डिबगिंग और विकसित एजेंटों की समग्र गुणवत्ता में सुधार के लिए विकास उपकरण भी प्रदान करता है। इससे डेवलपर्स अपने एजेंटों के निर्माण और परिष्करण पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं, जबकि प्लेटफ़ॉर्म बुनियादी ढांचे, परिनियोजन और रखरखाव की जटिलताओं को संभालता है।.

🌌🚀 एआई एजेंटों का भविष्य: एजेंट श्रृंखला और पुनरावृत्ति अधिगम

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एजेंटों का भविष्य अपार संभावनाओं से भरा है। उपकरणों के निरंतर विकास और तर्क क्षमता में सुधार के साथ, एजेंट तेजी से जटिल समस्याओं को हल करने में सक्षम होंगे। **एजेंट चेनिंग** नामक एक रणनीतिक दृष्टिकोण, जिसमें विशिष्ट क्षेत्र या कार्य में विशेषज्ञ एजेंटों को संयोजित किया जाता है, का महत्व बढ़ता रहेगा और यह विभिन्न उद्योगों और समस्या क्षेत्रों में उत्कृष्ट परिणाम प्राप्त करने में सहायक होगा।.

यह बात विशेष रूप से महत्वपूर्ण है कि जटिल एजेंट आर्किटेक्चर विकसित करने के लिए एक पुनरावृत्ति दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। प्रयोग और परिष्करण विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं और संगठनात्मक जरूरतों के लिए समाधान खोजने की कुंजी हैं।.

हालांकि अंतर्निहित मॉडलों की सृजनात्मक प्रकृति के कारण कोई भी दो एजेंट एक जैसे नहीं होते, फिर भी इन मूलभूत घटकों की खूबियों का लाभ उठाकर हम ऐसे शक्तिशाली अनुप्रयोग बना सकते हैं जो भाषा मॉडलों की क्षमताओं को बढ़ाते हैं और वास्तविक मूल्यवर्धन प्रदान करते हैं। निष्क्रिय मॉडलों से सक्रिय, बुद्धिमान एजेंटों तक कृत्रिम बुद्धिमत्ता की यात्रा अभी शुरू ही हुई है, और संभावनाएं असीमित प्रतीत होती हैं।.

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⚙️ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के विकास ने हाल के वर्षों में उल्लेखनीय गति पकड़ी है। विशेष रूप से, "एजेंट" की अवधारणा ने अंतःक्रिया और समस्या-समाधान के एक नए स्तर को संभव बनाया है। एजेंट केवल मॉडल से कहीं अधिक हैं; वे स्वायत्त प्रणालियाँ हैं जो दुनिया के साथ अंतःक्रिया करके, सूचनाओं को संसाधित करके और निर्णय लेकर लक्ष्यों की प्राप्ति करती हैं। निम्नलिखित खंड एजेंट की अवधारणा का विश्लेषण करता है और प्रदर्शन में सुधार के लिए नवीन दृष्टिकोणों के साथ इसे पूरक बनाता है।.

🚀 एजेंट क्या होता है?

एजेंट को एक ऐसे सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन के रूप में परिभाषित किया जा सकता है जो अपने परिवेश का अवलोकन और उससे अंतःक्रिया करके किसी लक्ष्य को प्राप्त करने का प्रयास करता है। पारंपरिक मॉडलों के विपरीत, जो केवल अनुरोधों पर प्रतिक्रिया करते हैं, एजेंट सक्रिय रूप से कार्य करने और अपने लक्ष्य को प्राप्त करने के तरीके का स्वतंत्र रूप से निर्णय लेने में सक्षम होते हैं।.

✨ एजेंट के मुख्य घटक

• मॉडल: किसी एजेंट का केंद्रीय तत्व भाषा मॉडल होता है, जो निर्णय लेने वाले के रूप में कार्य करता है। यह मॉडल सामान्य प्रकृति का हो सकता है या विशिष्ट उपयोग मामलों के लिए विशेष रूप से तैयार किया जा सकता है।.
• उपकरण: उपकरण बाहरी डेटा स्रोतों या कार्यों तक पहुंच को सक्षम करके मॉडल की क्षमताओं का विस्तार करते हैं। उदाहरणों में एपीआई एकीकरण या डेटाबेस शामिल हैं।.
• ऑर्केस्ट्रेशन लेयर: यह लेयर नियंत्रित करती है कि एजेंट सूचना कैसे एकत्र करता है, उसे संसाधित करता है और क्रियाएं करता है। यह एजेंट का "मस्तिष्क" बनाती है, जो तर्क, स्मृति और निर्णय लेने की क्षमता को एकीकृत करती है।.

🧠 एजेंट बनाम मॉडल

एजेंट और सरल मॉडल के बीच एक मूलभूत अंतर सूचना को संभालने के तरीके में निहित है:

• मॉडल: ये अनुमान-आधारित उत्तरों तक सीमित हैं और केवल प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करते हैं।.
• एजेंट: वास्तविक समय की जानकारी प्राप्त करने और बहु-चरणीय अंतःक्रियाओं जैसे उन्नत कार्यों को करने के लिए उपकरणों का उपयोग करें।.

🔧 उपकरणों के माध्यम से उन्नत कार्यक्षमताएँ

🌐 एक्सटेंशन

एक्सटेंशन, API और एजेंट के बीच इंटरफ़ेस का काम करते हैं। ये एजेंट को जटिल, कस्टम कोड की आवश्यकता के बिना API कॉल करने की अनुमति देते हैं।.

⚙️ विशेषताएँ

एक्सटेंशन के विपरीत, फ़ंक्शन क्लाइंट साइड पर निष्पादित होते हैं। ये डेवलपर्स को डेटा प्रवाह पर नियंत्रण प्रदान करते हैं और विशिष्ट लॉजिक को लागू करने की अनुमति देते हैं।.

📊 डेटाबेस

वेक्टर डेटाबेस को एकीकृत करके, एजेंट अधिक सटीक और संदर्भ-जागरूक उत्तर देने के लिए संरचित और असंरचित डेटा तक गतिशील रूप से पहुंच सकते हैं।.

📈 लक्षित शिक्षण के माध्यम से प्रदर्शन में सुधार

एजेंटों की दक्षता बढ़ाने के लिए, विभिन्न शिक्षण विधियाँ उपलब्ध हैं:

1. संदर्भ-आधारित अधिगम: यह अनुमान लगाने के समय के दौरान ही मॉडल, उपकरण और उदाहरणों को सीखने और लागू करने में सक्षम बनाता है।.
2. पुनर्प्राप्ति-आधारित संदर्भ-आधारित शिक्षण: संदर्भ-संबंधी जानकारी तक पहुँचने के लिए गतिशील डेटा पुनर्प्राप्ति को मॉडल के साथ जोड़ता है।.
3. फाइन-ट्यूनिंग: लक्षित डेटा जोड़कर, मॉडल को विशिष्ट कार्यों के लिए अनुकूलित किया जाता है।.

🔮 एजेंटों की भविष्य की क्षमता

एजेंट का विकास वर्तमान अनुप्रयोगों से कहीं आगे तक फैला हुआ है। भविष्य में, एजेंट निम्नलिखित क्षेत्रों में क्रांतिकारी साबित हो सकते हैं:

• स्वास्थ्य सेवा: एजेंट व्यक्तिगत निदान और उपचार योजनाएँ बना सकते हैं।.
• शिक्षा: गतिशील शिक्षण प्लेटफार्मों को ऐसे एजेंटों के माध्यम से लागू किया जा सकता है जो प्रत्येक छात्र की आवश्यकताओं के अनुरूप प्रतिक्रिया देते हैं।.
• व्यवसाय: एजेंटों के उपयोग से कंपनियों में स्वचालित प्रक्रियाओं और निर्णय लेने की प्रक्रिया में क्रांतिकारी बदलाव लाया जा सकता है।.

🏁 एजेंट कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक क्रांतिकारी प्रगति का प्रतिनिधित्व करते हैं।

एजेंट्स, मॉडल्स को टूल्स, लॉजिक और निर्णय लेने की क्षमताओं के साथ मिलाकर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता में एक क्रांतिकारी प्रगति का प्रतिनिधित्व करते हैं। इनके द्वारा प्रदान की जाने वाली संभावनाएं लगभग असीमित हैं, और डेटा और स्वचालन पर तेजी से निर्भर होती जा रही दुनिया में इनका महत्व लगातार बढ़ता रहेगा।.

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