Nvidia के शोधकर्ताओं ने एक नई तकनीक, डायनेमिक मेमोरी स्पार्सिफिकेशन (DMS) विकसित की है, जो वेंचरबीट के अनुसार, बड़े भाषा मॉडल (LLM) तर्क की मेमोरी लागत को आठ गुना तक कम कर सकती है। यह सफलता ऐसे समय में आई है जब OpenClaw जैसे AI एजेंटों से जुड़े सुरक्षा जोखिमों के बारे में चिंताएं बढ़ रही हैं, जिसकी कॉर्पोरेट मशीनों पर तैनाती में तेजी से वृद्धि हुई है, जैसा कि वेंचरबीट ने रिपोर्ट किया है। इस बीच, कंप्यूटिंग का परिदृश्य विकसित हो रहा है, जिसमें गेमिंग लैपटॉप से लेकर वैकल्पिक मोबाइल ऑपरेटिंग सिस्टम तक के विकल्प शामिल हैं, जैसा कि वायर्ड द्वारा उजागर किया गया है।
DMS तकनीक, की वैल्यू (KV) कैश को संपीड़ित करती है, जो अस्थायी मेमोरी है जिसका उपयोग LLM प्रॉम्प्ट को संसाधित करने और समस्याओं के माध्यम से तर्क करने के लिए करते हैं। प्रयोगों से पता चलता है कि DMS LLM को सटीकता से समझौता किए बिना "अधिक सोचने" और अधिक समाधानों का पता लगाने में सक्षम बनाता है, वेंचरबीट ने रिपोर्ट किया। यह प्रगति LLM की दक्षता और पहुंच को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित कर सकती है।
इसी समय, OpenClaw जैसे AI एजेंटों को तेजी से अपनाने से सुरक्षा संबंधी चिंताएं बढ़ गई हैं। वेंचरबीट के अनुसार, OpenClaw की तैनाती लगभग 1,000 उदाहरणों से बढ़कर एक सप्ताह से भी कम समय में 21,000 से अधिक सार्वजनिक रूप से उजागर तैनाती तक पहुंच गई है। इस वृद्धि के कारण कर्मचारियों ने सिंगल-लाइन इंस्टॉल कमांड के साथ कॉर्पोरेट मशीनों पर OpenClaw तैनात किया है, जिससे स्वायत्त एजेंटों को संवेदनशील डेटा और सिस्टम तक पहुंच प्राप्त हो गई है। एक-क्लिक रिमोट कोड निष्पादन दोष, CVE-2026-25253, हमलावरों को प्रमाणीकरण टोकन चुराने और पूर्ण गेटवे समझौता हासिल करने की अनुमति देता है, वेंचरबीट ने नोट किया।
विकसित हो रहा तकनीकी परिदृश्य भी उपभोक्ताओं को विभिन्न प्रकार के विकल्प प्रदान करता है। वायर्ड ने गेमिंग लैपटॉप में उपलब्ध विविध विकल्पों पर प्रकाश डाला, प्रदर्शन-केंद्रित मॉडल से लेकर पतलेपन या लागत को प्राथमिकता देने वाले मॉडल तक। लेख में Google और उसकी सेवाओं को हटाने वाले वैकल्पिक मोबाइल ऑपरेटिंग सिस्टम में बढ़ती रुचि पर भी चर्चा की गई।
सॉफ्टवेयर विकास के क्षेत्र में, LLM का उपयोग भी विकसित हो रहा है। हैकर न्यूज ने LLM-सक्षम सॉफ्टवेयर विकास में सत्यापन योग्य शुद्धता के महत्व पर चर्चा की, जिसमें अधिक मजबूत और विश्वसनीय अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए संभावित उपकरण के रूप में रंगीन पेट्री नेट (CPN) का हवाला दिया गया। CPN, पेट्री नेट का एक विस्तार है, जो जटिल प्रणालियों के मॉडलिंग की अनुमति देता है और इसका उपयोग LLM के प्रदर्शन और सुरक्षा को बेहतर बनाने के लिए किया जा सकता है।
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