एंथ्रोपिक के शोधकर्ताओं ने, कंपनी के क्लाउड ओपस 4.6 AI मॉडल के सोलह उदाहरणों का उपयोग करते हुए, शोधकर्ता निकोलस कार्लिनी के एक ब्लॉग पोस्ट के अनुसार, दो सप्ताह की परियोजना में शुरू से ही एक नया C कंपाइलर सफलतापूर्वक बनाया। AI एजेंटों ने न्यूनतम पर्यवेक्षण के साथ एक साझा कोडबेस पर काम करते हुए, 10,000-लाइन कंपाइलर का निर्माण किया, जो जटिल कोडिंग कार्यों के लिए मल्टी-एजेंट AI सिस्टम की क्षमता को दर्शाता है। इस परियोजना में API शुल्क में लगभग $20,000 का खर्च आया।
यह विकास AI में एक बढ़ती हुई प्रवृत्ति के बीच आया है, जिसमें एंथ्रोपिक और OpenAI दोनों मल्टी-एजेंट टूल जारी कर रहे हैं। AI एजेंटों को C कंपाइलर बनाने का काम सौंपा गया था, जो एक जटिल कार्य है जो इन उन्नत मॉडलों की क्षमताओं को प्रदर्शित करता है।
संबंधित समाचारों में, "ओपनक्लॉ मोमेंट" पहली बार है जब स्वायत्त AI एजेंट सफलतापूर्वक "लैब से बाहर निकलकर" सामान्य कार्यबल के हाथों में चले गए हैं, वेंचरबीट के अनुसार। मूल रूप से नवंबर 2025 में ऑस्ट्रियाई इंजीनियर पीटर स्टेनबर्गर द्वारा "क्लॉडबॉट" नामक एक शौक परियोजना के रूप में विकसित, यह फ्रेमवर्क, जिसे अब ओपनक्लॉ के नाम से जाना जाता है, AI एजेंटों को शेल कमांड निष्पादित करने, स्थानीय फ़ाइलों का प्रबंधन करने और स्थायी अनुमतियों के साथ मैसेजिंग प्लेटफ़ॉर्म पर नेविगेट करने की अनुमति देता है।
इस बीच, स्टैनफोर्ड, Nvidia और टुगेदर AI के शोधकर्ताओं ने एक नई तकनीक, टेस्ट-टाइम ट्रेनिंग टू डिस्कवर (TTT-Discover) विकसित की है, जो GPU कर्नेल को अनुकूलित करती है। वेंचरबीट के अनुसार, यह तकनीक मॉडल को अनुमान प्रक्रिया के दौरान प्रशिक्षण जारी रखने और हाथ में मौजूद समस्या के लिए अपने भार को अपडेट करने की अनुमति देती है। टीम एक महत्वपूर्ण GPU कर्नेल को अनुकूलित करने में सफल रही, जो मानव विशेषज्ञों द्वारा लिखे गए पिछले अत्याधुनिक कर्नेल से दोगुना तेज़ चलता है।
आगे देखते हुए, 2026 मिलानो कोर्टिना शीतकालीन खेल अभूतपूर्व तकनीकी प्रगति का प्रदर्शन करेंगे, ओलंपिक ब्रॉडकास्टिंग सर्विसेज के प्रबंध निदेशक और ओलंपिक चैनल सर्विसेज के कार्यकारी निदेशक यानिस एक्सार्चोस के अनुसार। उन्होंने कहा कि एथलीटों और प्रशंसकों दोनों के लिए पहले से कहीं अधिक तकनीक होगी।
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