एंथ्रोपिक ने क्लाउड ओपस 4.6 लॉन्च किया, जो अपने प्रमुख एआई मॉडल का एक महत्वपूर्ण उन्नयन है, जिसमें 1 मिलियन टोकन संदर्भ विंडो और "एजेंट टीम" हैं, जो इसे ओपनएआई के जीपीटी-5 के प्रतिस्पर्धी के रूप में स्थापित करता है। वेंचरबीट के अनुसार, यह रिलीज़, जो गुरुवार को हुई, एआई उद्योग और वैश्विक सॉफ्टवेयर बाजारों के लिए एक अस्थिर अवधि के बीच आई।
क्लाउड ओपस 4.6 को अधिक सावधानी से योजना बनाने और लंबे समय तक स्वायत्त वर्कफ़्लो को बनाए रखने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें एंथ्रोपिक का दावा है कि यह ओपनएआई के जीपीटी-5.2 सहित प्रतिस्पर्धियों को प्रमुख उद्यम बेंचमार्क पर पछाड़ता है, जैसा कि वेंचरबीट द्वारा रिपोर्ट किया गया है। लॉन्च ओपनएआई के अपने कोडेक्स डेस्कटॉप एप्लिकेशन की रिलीज़ के साथ हुआ, जो सीधे तौर पर एंथ्रोपिक के क्लाउड कोड मोमेंटम को चुनौती देता है। यह प्रतिस्पर्धा सॉफ्टवेयर और सेवाओं के शेयरों में $285 बिलियन की गिरावट की पृष्ठभूमि में हो रही है, जिसका श्रेय निवेशकों ने आंशिक रूप से एंथ्रोपिक के एआई टूल द्वारा स्थापित उद्यम सॉफ्टवेयर व्यवसायों को संभावित व्यवधान की चिंताओं को दिया है।
एआई समुदाय बड़े भाषा मॉडल की प्रगति पर बारीकी से नज़र रखता है। मॉडल इवैल्यूएशन एंड थ्रेट रिसर्च (METR) गैर-लाभकारी संस्था का ग्राफ, जो एआई क्षमताओं को ट्रैक करता है, ने पिछले साल मार्च में अपनी प्रारंभिक रिलीज़ के बाद से एआई विमर्श में एक प्रमुख भूमिका निभाई है, जैसा कि एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू के अनुसार है। ग्राफ से पता चलता है कि कुछ एआई क्षमताएं एक घातीय दर से विकसित हो रही हैं, और हाल ही में मॉडल रिलीज़ ने पहले से ही प्रभावशाली प्रवृत्ति को पीछे छोड़ दिया है। एमआईटी टेक्नोलॉजी रिव्यू के अनुसार, यह एंथ्रोपिक के सबसे शक्तिशाली मॉडल के नवीनतम संस्करण, क्लाउड ओपस 4.5 के साथ मामला था।
अन्य एआई विकासों में, स्टैनफोर्ड, एनवीडिया और टुगेदर एआई के शोधकर्ताओं ने टेस्ट-टाइम ट्रेनिंग टू डिस्कवर (TTT-Discover) नामक एक नई तकनीक विकसित की। वेंचरबीट द्वारा रिपोर्ट किए गए अनुसार, यह तकनीक GPU कर्नेल को अनुकूलित करती है, जिससे वे मानव विशेषज्ञों द्वारा लिखे गए लोगों की तुलना में दोगुना तेजी से चल सकते हैं। TTT-Discover मॉडल को अनुमान प्रक्रिया के दौरान प्रशिक्षण जारी रखने और हाथ में मौजूद समस्या के लिए अपने भार को अपडेट करने की अनुमति देता है, जो "जमे हुए" मॉडल के वर्तमान प्रतिमान को चुनौती देता है जिसका उपयोग अक्सर उद्यम एआई रणनीतियों में किया जाता है।
इस बीच, क्लाउड वातावरण को लक्षित करने वाला एक नया हमला वेक्टर सामने आया है। वेंचरबीट के अनुसार, एक डेवलपर को एक भर्तीकर्ता से लिंक्डइन संदेश प्राप्त होता है, और कोडिंग मूल्यांकन के लिए एक पैकेज स्थापित करने की आवश्यकता होती है। यह पैकेज क्लाउड क्रेडेंशियल को निकालता है, जिसमें GitHub व्यक्तिगत एक्सेस टोकन और AWS API कुंजियाँ शामिल हैं, जिससे विरोधियों को मिनटों के भीतर क्लाउड वातावरण तक पहुँच प्राप्त करने की अनुमति मिलती है। यह हमला श्रृंखला, जिसे पहचान और एक्सेस प्रबंधन (IAM) पिवट के रूप में जाना जाता है, 29 जनवरी को प्रकाशित क्राउडस्ट्राइक इंटेलिजेंस रिसर्च के अनुसार, उद्यमों द्वारा पहचान-आधारित हमलों की निगरानी कैसे की जाती है, इसमें एक मौलिक अंतर को उजागर करता है।
संबंधित समाचारों में, एक स्थानीय, ऑफ़लाइन 7B LLM टास्क ऑर्केस्ट्रेटर, रेसिलिएंट वर्कफ़्लो सेंटिनल, GitHub पर उपलब्ध है। यह टूल तात्कालिकता का विश्लेषण करता है, असाइनमेंट पर बहस करता है, और लोड को संतुलित करता है, जो RTX 3080/4090 पर चलता है। परियोजना में बुद्धिमान कार्य रूटिंग के लिए एक डेमो लक्ष्य शामिल है, जिसमें स्थापना और उपयोग के लिए त्वरित आरंभ निर्देश दिए गए हैं, जैसा कि हैकर न्यूज़ पर रिपोर्ट किया गया है।
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