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एआई ने बनाया कंपाइलर, लिंक्डइन हैक, और GPU में तेज़ी!
एंथ्रोपिक का क्लाउड एआई मॉडल, सोलह एजेंटों का उपयोग करते हुए, एक साथ काम करते हुए, हाल ही में एंथ्रोपिक शोधकर्ता निकोलस कार्लिनी के एक ब्लॉग पोस्ट के अनुसार, दो सप्ताह की अवधि में शुरू से ही एक नया सी कंपाइलर बनाने में सफल रहा। परियोजना, जिसमें लगभग $20,000 API शुल्क लगे, जटिल कोडिंग कार्यों में एआई एजेंटों की बढ़ती क्षमताओं को दर्शाती है।
एआई एजेंट, एंथ्रोपिक के क्लाउड ओपस 4.6 मॉडल पर चल रहे थे, उन्हें न्यूनतम पर्यवेक्षण दिया गया और कंपाइलर बनाने का काम सौंपा गया। परियोजना के परिणामस्वरूप 10,000-पंक्ति कोडबेस बना। यह उपलब्धि मल्टी-एजेंट एआई उपकरणों में प्रगति को उजागर करती है, जिसमें एंथ्रोपिक और ओपनएआई दोनों ने हाल ही में इसी तरह के उपकरण जारी किए हैं।
अन्य खबरों में, बचाव पक्ष के वकील ICE एजेंट जोनाथन रॉस द्वारा रेनी निकोल गुड की हत्या से संबंधित जांच फ़ाइलों तक पहुंच की मांग कर रहे हैं। वकील, जो रॉबर्टो कार्लोस मुनोज़-गुआटेमाला का प्रतिनिधित्व कर रहे हैं, जिन्हें रॉस पर हमला करने का दोषी ठहराया गया था, 7 जनवरी की गोलीबारी से संबंधित प्रशिक्षण रिकॉर्ड और जांच फ़ाइलों का अनुरोध कर रहे हैं। मुनोज़-गुआटेमाला के वकील गुड की मौत के आसपास की परिस्थितियों को समझना चाहते हैं, क्योंकि रॉस दोनों घटनाओं में शामिल वही अधिकारी था।
इस बीच, "ओपनक्लॉ मोमेंट" इस बात का प्रतीक है कि पहली बार स्वायत्त एआई एजेंट प्रयोगशाला से बाहर निकलकर सामान्य कार्यबल में सफलतापूर्वक प्रवेश कर गए हैं। मूल रूप से इंजीनियर पीटर स्टेनबर्गर द्वारा "क्लॉडबॉट" के रूप में विकसित, यह ढांचा "मोल्टबॉट" में विकसित हुआ, इससे पहले कि जनवरी 2026 के अंत में "ओपनक्लॉ" पर स्थिर हो गया। पिछले चैटबॉट्स के विपरीत, ओपनक्लॉ को शेल कमांड निष्पादित करने, स्थानीय फ़ाइलों को प्रबंधित करने और स्थायी, रूट-स्तरीय अनुमतियों के साथ मैसेजिंग प्लेटफ़ॉर्म पर नेविगेट करने की क्षमता के साथ डिज़ाइन किया गया है।
एक अलग रिपोर्ट में एक नए हमले की श्रृंखला का विवरण दिया गया है, जिसे पहचान और एक्सेस प्रबंधन (IAM) पिवट कहा जाता है, जो मिनटों में क्लाउड वातावरण से समझौता कर सकता है। 29 जनवरी को प्रकाशित क्राउडस्ट्राइक इंटेलिजेंस रिसर्च के अनुसार, हमला एक दिखने में वैध लिंक्डइन संदेश से शुरू होता है। फिर डेवलपर को एक दुर्भावनापूर्ण पैकेज स्थापित करने के लिए धोखा दिया जाता है जो क्लाउड क्रेडेंशियल को निकालता है, जिससे विरोधी को क्लाउड वातावरण तक पहुंच मिलती है।
अंत में, स्टैनफोर्ड, एनवीडिया और टुगेदर एआई के शोधकर्ताओं ने एक नई तकनीक विकसित की है, जिसे टेस्ट-टाइम ट्रेनिंग टू डिस्कवर (TTT-Discover) कहा जाता है, जो GPU कर्नेल को अनुकूलित करती है। यह तकनीक मॉडल को अनुमान प्रक्रिया के दौरान प्रशिक्षण जारी रखने की अनुमति देती है, विशिष्ट समस्या के लिए अपने भार को अपडेट करती है। इस दृष्टिकोण ने शोधकर्ताओं को एक महत्वपूर्ण GPU कर्नेल को अनुकूलित करने में सक्षम बनाया ताकि वह पिछले अत्याधुनिक प्रदर्शन से दोगुना तेज़ चल सके, जिसे मानव विशेषज्ञों ने लिखा था। शोधकर्ताओं के अनुसार, यह वर्तमान उद्यम एआई रणनीतियों को चुनौती देता है जो अक्सर "जमे हुए" मॉडल पर निर्भर करती हैं।
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