एआई न्यूज़लेटर लॉन्च; जुपिटर स्क्वैश!

बृहस्पति के आकार की पुनर्गणना की गई है, जिससे पता चला है कि यह गैस विशाल ग्रह पहले की तुलना में छोटा और चपटा है, हाल ही में हुए एक अध्ययन के अनुसार। साथ ही, Let's Encrypt प्रमाणपत्रों में बदलाव आ रहे हैं, जिससे सर्वर ऑपरेटरों पर असर पड़ सकता है, और AI और डेटा सुरक्षा में नए विकास हो रहे हैं, जिसमें एक नया AI न्यूज़लेटर और मैसेजिंग ऐप्स में AI एजेंटों से जुड़े जोखिम शामिल हैं।

नेचर न्यूज़ के अनुसार, बृहस्पति के माप की पुनर्गणना के लिए जूनो ऑर्बिटर के डेटा का उपयोग किया गया था, जिसमें ग्रह की औसत त्रिज्या अब 69,886 किलोमीटर आंकी गई है। यह खोज सौर मंडल के सबसे बड़े ग्रह की हमारी समझ में बदलाव का संकेत देती है।

डिजिटल सुरक्षा के क्षेत्र में, Let's Encrypt 11 फरवरी, 2026 से शुरू होकर, सर्वर को जारी किए जाने वाले प्रमाणपत्रों में बदलाव लागू करेगा, जैसा कि हैकर न्यूज़ में बताया गया है। हालाँकि इन परिवर्तनों से अधिकांश ऑपरेटरों को कोई कार्रवाई करने की आवश्यकता नहीं होगी, लेकिन नए प्रमाणपत्रों का उपयोग करने वाले सर्वर कुछ XMPP सर्वर के साथ कनेक्शन समस्याओं का सामना कर सकते हैं। परिवर्तन डिफ़ॉल्ट रूप से सर्वर को जारी किए गए प्रमाणपत्रों से संबंधित हैं।

इस बीच, MIT टेक्नोलॉजी रिव्यू द्वारा घोषित "मेकिंग AI वर्क" नामक एक नए AI मिनी-कोर्स न्यूज़लेटर के माध्यम से AI और व्यावहारिक अनुप्रयोग के चौराहे का पता लगाया जा रहा है। न्यूज़लेटर का लक्ष्य स्वास्थ्य सेवा, जलवायु तकनीक, शिक्षा और वित्त सहित विभिन्न क्षेत्रों में जेनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा रहा है, इस पर उद्योग-विशिष्ट मार्गदर्शन प्रदान करना है। न्यूज़लेटर AI कार्यान्वयन के लिए उपकरणों और युक्तियों की खोज करते हुए साप्ताहिक केस स्टडी प्रदान करेगा।

हालांकि, मैसेजिंग ऐप्स में AI एजेंटों का उपयोग भी नए सुरक्षा जोखिम प्रस्तुत करता है। हैकर न्यूज़ के अनुसार, Slack और Telegram जैसे ऐप्स के माध्यम से AI एजेंटों के साथ संवाद करने से उपयोगकर्ताओं को डेटा निष्कर्षण का जोखिम हो सकता है। ऐसा लिंक प्रीव्यू जैसी सुविधाओं के कारण होता है, जो LLM-जनरेटेड संदेश में एक दुर्भावनापूर्ण लिंक प्राप्त करने के बाद स्वचालित रूप से उपयोगकर्ता डेटा निकाल सकता है।

संगठनात्मक रणनीतियों को समझने के लिए गेम थ्योरी का भी उपयोग किया जा रहा है। जैसा कि हैकर न्यूज़ में कहा गया है, "परिणाम केवल इस पर निर्भर नहीं करते कि आप क्या करते हैं, बल्कि इस पर भी निर्भर करते हैं कि दूसरे क्या करते हैं, और वे आपसे क्या करने की उम्मीद करते हैं।" यह ढांचा कार्यस्थल पर पैटर्न पहचान के लिए उपयोगी है।