MCP जैसे तकनीकी सुरक्षा उपायों का उपयोग करके, ओपन-सोर्स सहयोग को बढ़ावा देकर, और मानव-इन-द-लूप निरीक्षण को लागू करके, हम एक स्वस्थ पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देते हुए एजेंट अनुप्रयोगों की विश्वसनीयता और नियंत्रणीयता सुनिश्चित कर सकते हैं।
एन्थ्रोपिक के क्लाउड AI सहायक को गूगल वर्कस्पेस के साथ एकीकृत किया गया है, जिससे अनुसंधान और उत्पादकता में वृद्धि होगी। यह एक शक्तिशाली और बहुमुखी AI उपकरण है जो डेटा गोपनीयता और सुरक्षा पर ध्यान केंद्रित करता है।
एंथ्रोपिक ने क्लाउड AI मॉडल में एक अभूतपूर्व अनुसंधान फ़ंक्शन का अनावरण किया है, जो सिस्टम को बहु-पक्षीय जांच स्वायत्त रूप से संचालित करने में सक्षम बनाता है। यह नवीन सुविधा क्लाउड को गति और गुणवत्ता के बीच एक इष्टतम संतुलन प्राप्त करने का प्रयास करते हुए, कुछ ही मिनटों में सत्यापन योग्य उद्धरणों के साथ अच्छी तरह से तर्कित प्रतिक्रियाएं देने में सक्षम बनाती है।
इंटेलिजेंट एजेंट्स की मांग में विविधता आने के साथ, गवर्नेंस को विभिन्न प्राथमिकताओं को संबोधित करना चाहिए। ओपन-सोर्स सहयोग और मानवीय निरीक्षण द्वारा समर्थित मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP), एक सुरक्षित और विश्वसनीय एजेंट इकोसिस्टम के लिए एक आधार प्रदान करता है।
रियल-टाइम डेटा तक पहुंच के लिए MCP सर्वर का उपयोग करके Claude Desktop को बेहतर बनाएं, जो इसे नवीनतम जानकारी प्रदान करता है।
मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) AI मॉडल को बाहरी डेटा स्रोतों से जोड़ने, जानकारी पढ़ने और कार्यों को निष्पादित करने में सक्षम बनाता है। यह AI को अधिक संदर्भ-जागरूक, उत्तरदायी और उपयोगी बनाता है।
एम. सी. पी. एक नया प्रोटोकॉल है जो ए. आई. मॉडलों को विभिन्न डेटा स्रोतों से जोड़ता है, एजेंटों को सशक्त बनाता है, और ए. आई. के बीच संचार को बढ़ावा देता है। यह ए. आई. के भविष्य के लिए महत्वपूर्ण है।
मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुप्रयोगों और वेब सेवाओं के एकीकरण को सरल बनाने का लक्ष्य रखता है, AI विकास को बढ़ावा देता है।
मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) एक ओपन-सोर्स मानक है जो AI मॉडलों को बाहरी डेटा स्रोतों से जोड़ने में मदद करता है। यह AI डेवलपर्स के लिए कई लाभ प्रदान करता है, लेकिन सुरक्षा संबंधी जोखिम भी लाता है।
विश्वविद्यालयों में AI का प्रवेश, विशेष रूप से Anthropic का Claude for Education, सीखने को बढ़ाने का लक्ष्य रखता है, न कि नकल का। यह अकादमिक ईमानदारी की चिंताओं को संबोधित करते हुए, छात्रों को सीधे उत्तर देने के बजाय मार्गदर्शन करके एक सच्चा अध्ययन भागीदार बनने का प्रयास करता है।
