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AI कोडिंग स्टार्टअप किलो ने 500 से अधिक AI मॉडलों के समर्थन के साथ CLI 1.0 का अनावरण किया
रिमोट-फर्स्ट AI कोडिंग स्टार्टअप किलो ने इस सप्ताह किलो CLI 1.0 लॉन्च किया, जो एक कमांड-लाइन टूल है जो विभिन्न स्रोतों से 500 से अधिक AI मॉडलों का समर्थन करता है, जिसमें अलीबाबा के Qwen जैसे मालिकाना और ओपन-सोर्स विकल्प शामिल हैं, VentureBeat के अनुसार। यह रिलीज़, टूल का एक पूर्ण पुनर्निर्माण है, किलो द्वारा एक Slackbot पेश किए जाने के तुरंत बाद आया है जो डेवलपर्स को सीधे Slack से कोड भेजने की अनुमति देता है, जो मिनीमैक्स, एक चीनी AI स्टार्टअप द्वारा संचालित है। किलो को GitLab के सह-संस्थापक सिड सिजब्रैंडिज का समर्थन प्राप्त है।
यह लॉन्च किलो के लिए एक रणनीतिक बदलाव का प्रतीक है, जो डेवलपर्स के लिए लचीलेपन पर जोर देता है जो एक ही विकास परिवेश या AI मॉडल के लिए प्रतिबद्ध नहीं होना चाहते हैं। किलो का CLI 1.0 का उद्देश्य डेवलपर्स को उनके कोडिंग वर्कफ़्लो को बढ़ाने के लिए AI विकल्पों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करना है।
अन्य प्रौद्योगिकी समाचारों में, क्लीनटेक के लिए आवश्यक धातुओं की बढ़ती मांग धातु निष्कर्षण में नवाचार को बढ़ावा दे रही है। MIT Technology Review द्वारा रिपोर्ट के अनुसार, मिशिगन के ऊपरी प्रायद्वीप में ईगल माइन में निकल की सांद्रता, जो अमेरिका में एकमात्र सक्रिय निकल खदान है, घट रही है। खदान के मालिक ने इस साल की शुरुआत में कम गुणवत्ता वाले अयस्क से अधिक निकल निकालने के लिए एक नई प्रक्रिया का परीक्षण शुरू किया।
एक स्टार्टअप, एलोनिया ने एक किण्वन-व्युत्पन्न शोरबा विकसित किया है जिसे अशुद्धियों को पकड़ने और हटाने के लिए केंद्रित अयस्क के साथ मिलाया जाता है, जिससे कम गुणवत्ता वाले अयस्क से निकल का उत्पादन होता है। MIT Technology Review के अनुसार, एलोनिया के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी केंट सोरेनसन ने कहा, "यह दृष्टिकोण कंपनियों को उन साइटों को संचालित करने में मदद कर सकता है जो ईगल माइन की तरह जल चुकी हैं।" डेटा केंद्रों, इलेक्ट्रिक कारों और नवीकरणीय ऊर्जा परियोजनाओं के विस्तार के कारण निकल, तांबा और दुर्लभ पृथ्वी तत्वों जैसी धातुओं की आवश्यकता बढ़ रही है।
इस बीच, AI की बढ़ती ऊर्जा मांगें अगली पीढ़ी के परमाणु ऊर्जा संयंत्रों में भी रुचि बढ़ा रही हैं। MIT Technology Review ने बताया कि AI बड़े पैमाने पर डेटा केंद्रों में अभूतपूर्व निवेश को बढ़ावा दे रहा है, जिसके लिए एक विश्वसनीय ऊर्जा आपूर्ति की आवश्यकता है। अगली पीढ़ी के परमाणु ऊर्जा संयंत्रों को एक संभावित समाधान के रूप में माना जा रहा है, जो पुराने संयंत्रों की तुलना में संभावित रूप से सस्ता निर्माण और सुरक्षित संचालन प्रदान करते हैं।
AI सुरक्षा को लेकर भी चिंताएं बढ़ रही हैं। MIT Technology Review में एक लेख में CEOs द्वारा एजेंट जोखिम को संबोधित करने की आवश्यकता पर प्रकाश डाला गया, जिसमें सिफारिश की गई कि कंपनियां AI एजेंटों को शक्तिशाली, अर्ध-स्वायत्त उपयोगकर्ताओं की तरह मानें और उन सीमाओं पर नियमों को लागू करें जहां वे पहचान, उपकरण, डेटा और आउटपुट के साथ इंटरैक्ट करते हैं। लेख में सीमा पर एजेंटिक सिस्टम को नियंत्रित करने के लिए एक आठ-चरणीय योजना की रूपरेखा दी गई, जिसमें इन सिस्टम को सुरक्षित करने के लिए नियंत्रण और स्तंभों पर जोर दिया गया।
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