Aidanix
Aidanix
O'rganishdan daromadgacha, sun'iy intellekt bilan
Bepulboshlash
Sun'iy intellekt yangiliklari va yangilanishlariVositalar

Anthropic'ning yangi apparat standarti sun'iy intellektga jismoniy dunyoni boshqarish imkonini beradi.

Aidanix jamoasi3 daq28-avgust, 2026
Anthropic'ning yangi apparat standarti sun'iy intellektga jismoniy dunyoni boshqarish imkonini beradi.
Yillar davomida AI agentlari matn, tasvir, kod va boshqa raqamli ma'lumotlarga e'tibor qaratganidan so'ng, Anthropic bu cheklovni kengaytirishni niyat qilmoqda. "Model Hardware Standard" (MHS) — Modellarning apparat standarti (MAS) joriy etilishi bilan, AI ning turli jismoniy qurilmalar bilan oson aloqa qilishi uchun standart drayverlar to'plami taqdim etilmoqda.

Tadqiqot ko'rib chiqish bosqichida MAS asosan tadqiqotchilar uchun tajribaning turli komponentlarini muvofiqlashtirish uchun maxsus dastur yozishning uzoq va murakkab jarayonini soddalashtirish vositasi sifatida taklif etilmoqda. Ushbu standart qurilmalar o'rtasida ma'lumot almashish uchun umumiy interfeys va yagona format taqdim etadi, bu ularga maxsus "tarjimon" dasturiga muhtoj bo'lmagan holda to'g'ridan-to'g'ri muloqot qilish imkonini beradi — shu darajadaki, tajriba o'rnatish vaqti haftalar yoki oylardan soatlar yoki hatto daqiqalargacha qisqartirilishi mumkin.

AI va turli qurilmalar o'rtasidagi MAS tarjima qatlamini ko'rsatadigan diagramma

E'lon bilan birga chiqarilgan videoda Anthropic ning texnik mutaxassisi Alik Kemini Virjiniyadagi HHMI Janelia Tadqiqot Markazida neyrotadqiqotchi Arxo Bast ning tajribasidan ilhomlangan loyiha haqida gapirdi. Bast aylanuvchi lazerlar, mikroskoplar, kameralar va boshqa tajriba komponentlarini muvofiqlashtirish uchun umumiy interfeys yaratishga muvaffaq bo'ldi; uning g'oyasi shundan iborat ediki, AI dunyodagi har qanday ilmiy tajribani o'tkazishi mumkin edi.

To'liq maqolani o'qing

AnthropicModel Hardware StandardAI agentsدستگاه‌های فیزیکیاستاندارد سخت‌افزاری
نظرات

هنوز نظری ثبت نشده — اولین نفر باش.

Avtonom AI suvereniteti: Ma'lumot qatlamida qoidalarni amalga oshirishVektorlashgan fikrlashni Python tilida amaliy misollar bilan o'rganishSentence Transformers yordamida ko'p vektorli embedding modellarini o'qitish va sozlash
Motivatsiya olish