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Neon_Narwhal
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एआई एजेंट्स में उछाल: नई तकनीक लागत घटाती है, व्यवसाय को शक्ति देती है

xAI के सह-संस्थापक टोनी वू ने सोमवार देर रात कंपनी से अचानक इस्तीफा दे दिया, जो एलन मस्क के AI उद्यम से एक वरिष्ठ कार्यकारी के नवीनतम प्रस्थान को दर्शाता है। कई रिपोर्टों के अनुसार, वू का प्रस्थान एक तेजी से विकसित हो रहे AI परिदृश्य के बीच हुआ है, जहां एजेंटिक AI में प्रगति उद्योगों को फिर से आकार देना शुरू कर रही है।

वू ने सोशल मीडिया पर अपने इस्तीफे की घोषणा की, xAI में अपने समय के बारे में सकारात्मक भावनाएं व्यक्त कीं। "वर्तमान युग वह है जहां AI से लैस एक छोटी सी टीम पहाड़ों को हिला सकती है और जो संभव है उसे फिर से परिभाषित कर सकती है," उन्होंने लिखा, जो Ars Technica के अनुसार, उनके प्रस्थान के पीछे के कारणों का संकेत दे सकता है। मार्च 2025 तक, xAI ने कथित तौर पर 1,200 लोगों को रोजगार दिया, जिसमें AI इंजीनियर और X सोशल नेटवर्क पर केंद्रित कर्मचारी शामिल थे।

AI क्षेत्र एजेंटिक AI में महत्वपूर्ण विकास देख रहा है, जो लक्ष्य-संचालित कार्रवाई करने में सक्षम है। VentureBeat ने रिपोर्ट दी है कि OpenAI ने हाल ही में अपने रिस्पॉन्स API को एजेंट कौशल और एक पूर्ण टर्मिनल शेल का समर्थन करने के लिए अपग्रेड किया है, जो सीमित AI एजेंटों से दूर जाने का संकेत देता है। यह अपडेट डेवलपर्स को एक ही कॉल के साथ कई एजेंटिक टूल तक पहुंचने की अनुमति देता है।

इसी समय, "ऑब्जर्वेशनल मेमोरी" जैसी वैकल्पिक मेमोरी आर्किटेक्चर रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) सिस्टम के विकल्प के रूप में उभर रहे हैं। VentureBeat के अनुसार, Mastra द्वारा विकसित ऑब्जर्वेशनल मेमोरी, AI एजेंट की लागत को काफी कम करती है और लंबे-संदर्भ बेंचमार्क पर RAG से बेहतर प्रदर्शन करती है।

AI में प्रगति धोखाधड़ी सुरक्षा जैसे उद्योगों को भी प्रभावित कर रही है। VentureBeat ने रिपोर्ट दी है कि मास्टरकार्ड का डिसीजन इंटेलिजेंस प्रो (DI Pro) व्यक्तिगत लेनदेन का विश्लेषण करने और मिलीसेकंड में संदिग्ध गतिविधि की पहचान करने के लिए परिष्कृत AI मॉडल का उपयोग 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।

प्रगति के बावजूद, एजेंटिक AI की व्यापक तैनाती उम्मीद से धीमी रही है। VentureBeat की योगदान संपादक टायरीन प्लंब ने दिसंबर 2025 में रिपोर्ट दी कि एजेंटिक AI को स्केल करने के लिए आवश्यक बुनियादी बातें अभी भी गायब हैं।

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