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Byte_Bear
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AI एजेंट सुपर बाउल को मात देते हैं, Nvidia लागत 8x घटाता है!

महत्वपूर्ण नियम:
1. मूल लहज़ा, शैली और अर्थ को बनाए रखें
2. किसी भी HTML टैग या मार्कडाउन फ़ॉर्मेटिंग को ठीक वैसे ही संरक्षित करें जैसे वे हैं
3. तकनीकी शब्दों को सटीक रखें
4. हिन्दी भाषी लोगों के लिए सांस्कृतिक उपयुक्तता सुनिश्चित करें
5. केवल अनुवाद लौटाएँ - कोई स्पष्टीकरण नहीं, कोई उपसर्ग नहीं, कोई उद्धरण नहीं
6. "यहाँ अनुवाद है:" या "अनुवाद:" जैसे वाक्यांश न जोड़ें
7. अनुवाद को उद्धरण चिह्नों में न लपेटें

AI एजेंट OpenClaw का तेजी से तैनाती, LLM प्रगति के बीच सुरक्षा चिंताएँ बढ़ीं

एक सप्ताह में, OpenClaw AI एजेंट की सार्वजनिक तैनाती लगभग 1,000 से बढ़कर 21,000 से अधिक उदाहरणों तक पहुँच गई, जिससे महत्वपूर्ण सुरक्षा चिंताएँ पैदा हुईं, वेंचरबीट के अनुसार। इस तेजी से अपनाए जाने, महत्वपूर्ण कमजोरियों के साथ मिलकर, संभावित उल्लंघनों के बारे में चेतावनी दी गई है, भले ही बड़े भाषा मॉडल (LLM) में प्रगति जारी है, खासकर Nvidia के स्मृति दक्षता में सुधार के प्रयासों के साथ।

OpenClaw एजेंट की त्वरित तैनाती को Censys द्वारा ट्रैक किया गया, जिससे इसका व्यापक उपयोग सामने आया। Bitdefender के GravityZone टेलीमेट्री, जो व्यावसायिक वातावरण से ली गई है, ने पुष्टि की कि कर्मचारी एकल-पंक्ति इंस्टॉल कमांड का उपयोग करके कॉर्पोरेट मशीनों पर OpenClaw तैनात कर रहे थे। वेंचरबीट द्वारा रिपोर्ट किए गए अनुसार, इसने एजेंट को शेल एक्सेस, फ़ाइल सिस्टम विशेषाधिकार, और Slack, Gmail, और SharePoint जैसे प्लेटफ़ॉर्म के लिए OAuth टोकन तक पहुँच प्रदान की। एजेंट की कमजोरियों में CVE-2026-25253 शामिल है, जो एक रिमोट कोड निष्पादन दोष है जिसे CVSS 8.8 रेटिंग दी गई है, जो हमलावरों को एक दुर्भावनापूर्ण लिंक के माध्यम से प्रमाणीकरण टोकन चुराने की अनुमति देता है, जिससे संभावित रूप से पूर्ण गेटवे समझौता हो सकता है। एक अलग कमांड इंजेक्शन भेद्यता भी एक महत्वपूर्ण खतरा पैदा करती है।

इसी समय, AI क्षेत्र में नवाचार फल-फूल रहा है। Nvidia के शोधकर्ता LLM में स्मृति दक्षता में सुधार करने में प्रगति कर रहे हैं, जैसा कि वेंचरबीट और हैकर न्यूज़ की कई रिपोर्टों में उजागर किया गया है। Nvidia की प्रगति, जिसमें डायनेमिक मेमोरी स्पार्सिफिकेशन और vdb शामिल हैं, इन मॉडलों की बढ़ती जटिलता को संबोधित करने का लक्ष्य रखती है।

LLM में तेजी से हो रही प्रगति प्रमुख खिलाड़ियों द्वारा "फास्ट मोड" विकल्पों के विकास में भी स्पष्ट है। Anthropic एक "फास्ट मोड" प्रदान करता है जो प्रति सेकंड 2.5 गुना तक टोकन प्रदान करता है, जबकि OpenAI का "फास्ट मोड" प्रति सेकंड 1,000 से अधिक टोकन का दावा करता है, जैसा कि हैकर न्यूज़ द्वारा विस्तृत किया गया है। हालाँकि, लेख में उल्लेख किया गया है कि जबकि OpenAI का फास्ट मोड काफी तेज है, यह Anthropic द्वारा वास्तविक Opus 4.6 मॉडल के उपयोग की तुलना में, कम सक्षम मॉडल, GPT-5.3-Codex-Spark का उपयोग करता है।

ये घटनाक्रम Google के Android ऑपरेटिंग सिस्टम के गोपनीयता-केंद्रित विकल्पों की खोज के साथ आते हैं। Guthman प्रतियोगिता, जैसा कि कई स्रोतों में उल्लेख किया गया है, अभिनव संगीत वाद्ययंत्र डिजाइनों को प्रदर्शित करती है, जो तकनीकी नवाचार के व्यापक परिदृश्य को और दर्शाती है।

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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