OpenAI ने अपनी रेस्पोंसेस API को उन्नत किया है, जो AI एजेंटों के विकास में एक बदलाव का संकेत देता है, जबकि लागत कम करने और प्रदर्शन में सुधार करने के लिए नई मेमोरी आर्किटेक्चर सामने आ रही हैं, वेंचरबीट की हालिया रिपोर्टों के अनुसार। API में अपडेट, जो डेवलपर्स को एक ही कॉल के साथ कई एजेंटिक टूल तक पहुंचने की अनुमति देता है, में सर्वर-साइड कॉम्पैक्शन और होस्टेड शेल शामिल हैं। साथ ही, उद्योग AI एजेंटों की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए "ऑब्जर्वेशनल मेमोरी" जैसे वैकल्पिक मेमोरी आर्किटेक्चर की खोज कर रहा है।
AI एजेंट तकनीक में प्रगति ऐसे समय में हो रही है जब उद्योग इन प्रणालियों को स्केल करने की चुनौतियों से जूझ रहा है। वेंचरबीट की योगदान संपादक टायरीन प्लंब के अनुसार, "जो गायब था वह स्केल करने के लिए आवश्यक बुनियादी बातें हैं।" मौजूदा प्रणालियों की सीमाएँ, विशेष रूप से लंबे समय तक चलने वाले, टूल-भारी एजेंटों में, अधिक कुशल समाधानों की खोज को प्रेरित करती हैं। वेंचरबीट के सीन माइकल केरनर ने कहा, "RAG हमेशा आधुनिक एजेंटिक AI वर्कफ़्लो के लिए पर्याप्त तेज़ या बुद्धिमान नहीं होता है।"
एक आशाजनक विकास "ऑब्जर्वेशनल मेमोरी" है, जो मास्ट्रा द्वारा विकसित एक ओपन-सोर्स तकनीक है, जो गतिशील पुनर्प्राप्ति पर दृढ़ता और स्थिरता को प्राथमिकता देती है। वेंचरबीट के अनुसार, इस दृष्टिकोण का उद्देश्य लागत कम करना और प्रदर्शन में सुधार करना है, जिससे AI एजेंट की लागत 10 गुना तक कम हो सकती है और लंबे संदर्भ बेंचमार्क पर RAG से बेहतर प्रदर्शन हो सकता है।
धोखाधड़ी का पता लगाने में AI का अनुप्रयोग भी इस क्षेत्र में तेजी से हो रही प्रगति को उजागर करता है। वेंचरबीट के अनुसार, मास्टरकार्ड का डिसीजन इंटेलिजेंस प्रो (DI प्रो) व्यक्तिगत लेनदेन का विश्लेषण करने और मिलीसेकंड में संदिग्ध गतिविधि की पहचान करने के लिए परिष्कृत AI मॉडल का उपयोग करता है। मास्टरकार्ड के EVP, जोहान गेर्बर ने समझाया कि DI प्रो "प्रत्येक लेनदेन और उससे जुड़े जोखिम" पर ध्यान केंद्रित करता है। यह तकनीक महत्वपूर्ण है, क्योंकि मास्टरकार्ड सालाना लगभग 160 बिलियन लेनदेन संसाधित करता है, जिसमें चरम अवधि में प्रति सेकंड 70,000 तक लेनदेन होते हैं।
ग्लोबल बिजनेस सर्विसेज (GBS) के संदर्भ में भी AI एजेंटों के विकास की खोज की जा रही है। जबकि एजेंटिक AI में उद्यमों को बदलने की क्षमता महत्वपूर्ण है, वास्तविक तैनाती प्रचार से पीछे रह गई है। एजवर्ब के एन. शशिधर ने वेंचरबीट में कहा, "कई नई तकनीकों की तरह, इस मामले में बयानबाजी तैनाती से आगे निकल गई है।"
MIT टेक्नोलॉजी रिव्यू ने विभिन्न क्षेत्रों में जेनरेटिव AI के व्यावहारिक अनुप्रयोगों का पता लगाने के लिए एक नया साप्ताहिक न्यूज़लेटर, "मेकिंग AI वर्क" भी लॉन्च किया है। न्यूज़लेटर विशिष्ट उपयोग के मामलों की जांच करेगा और इस बारे में जानकारी प्रदान करेगा कि पेशेवर अपने रोजमर्रा के काम में AI का उपयोग कैसे कर सकते हैं।
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