پروتکل زمینه مدل (MCP) یک استاندارد نوظهور است که مدل‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا به داده‌های خارجی متصل شوند، اطلاعات را بخوانند و اقدامات را انجام دهند، قابلیت‌ها را باز کرده و آنها را آگاه‌تر و مفیدتر می‌کند.
پروتکل مدل-محور (MCP) به عنوان یک استاندارد برای اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به منابع داده مختلف ظاهر شده است. هدف آن ساده‌سازی دسترسی به داده‌ها و توانمندسازی عملکردهای خودمختارتر است.
پروتکل زمینه مدل (MCP) نحوه ادغام برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را با خدمات وب ساده می کند. این پروتکل تعامل پذیری را بهبود می بخشد و امکانات برنامه های هوش مصنوعی را گسترش می دهد و فضای نوآوری گسترده تری را برای توسعه دهندگان فراهم می کند.
پروتکل بستر مدل (MCP) یک استاندارد منبع باز برای ساده‌سازی اتصال منابع داده خارجی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است. این راهنما به سوالات متداول، عملکرد، مزایا و ملاحظات امنیتی آن می‌پردازد.
هوش مصنوعی وارد دانشگاه‌ها شده است. `Anthropic` دستیار هوش مصنوعی `Claude for Education` را برای تقویت یادگیری، نه جایگزینی آن، ارائه می‌دهد. این ابزار با چالش‌های تقلب مقابله کرده و هدف آن تبدیل شدن به یک شریک تحصیلی واقعی است.
Anthropic با معرفی Claude for Education، ابزار هوش مصنوعی تخصصی برای دانشگاه‌ها، وارد عرصه آکادمیک می‌شود. این ابتکار با هدف کمک به دانشجویان، اساتید و مدیران، بر یادگیری سقراطی، کارایی عملیاتی و استفاده اخلاقی از هوش مصنوعی تمرکز دارد و با مشارکت‌های کلیدی پشتیبانی می‌شود.
Anthropic پلتفرم Claude for Education را معرفی می‌کند، هوش مصنوعی‌ای که برای دانشگاه‌ها طراحی شده است. این پلتفرم بر موارد استفاده مسئولانه، مشارکت‌های استراتژیک با دانشگاه‌هایی مانند Northeastern، LSE و Champlain و ارائه ویژگی‌هایی برای دانشجویان، اساتید و مدیران تمرکز دارد تا یادگیری، تدریس و مدیریت دانشگاهی را متحول کند.
ورود هوش مصنوعی مانند ChatGPT دانشگاه‌ها را با چالش روبرو کرد. Anthropic با Claude for Education و 'حالت یادگیری' نوآورانه خود، به جای پاسخ مستقیم، بر پرورش تفکر انتقادی تمرکز دارد و به عنوان شریکی در سفر آموزشی عمل می‌کند، نه یک میانبر.
Anthropic مدل Claude 3.7 Sonnet را معرفی کرد، یک سیستم هوش مصنوعی با استدلال ترکیبی که عملکرد و شفافیت را با 'دفترچه یادداشت قابل مشاهده' افزایش می‌دهد. این مدل کنترل توسعه‌دهنده بر بودجه استدلال را فراهم کرده و در کدنویسی و گردش‌کارهای عاملیتی برتری دارد، که گامی مهم در رقابت هوش مصنوعی است.
Anthropic روش‌های جدیدی برای درک عملکرد داخلی مدل‌های زبان بزرگ (LLM) توسعه داده است. این تحقیق به شفافیت، ایمنی و چالش‌های 'جعبه سیاه' در هوش مصنوعی می‌پردازد و نشان می‌دهد چگونه LLMها مفاهیم را پردازش می‌کنند و گاهی اوقات استدلال‌های ظاهری با فرآیندهای واقعی متفاوت است.
