मॉडेल संदर्भ प्रोटोकॉलसह AI विकास सुलभ करा
मॉडेल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) AI मॉडेल आणि बाह्य डेटा स्रोत एकत्रित करण्यासाठी मदत करते.
Tag: Workflow
ट्रस्टली आणि पे-ट्विकची भागीदारी: A2A पेमेंटमध्ये क्रांती
ट्रस्टली आणि पे-ट्विक यांच्या भागीदारीमुळे A2A पेमेंटमध्ये सुधारणा, सुरक्षितता आणि कार्यक्षमतेत वाढ होईल. या भागीदारीमुळे युरोपियन व्यवसायांना फायदा होईल.
ॲमेझॉन Q डेव्हलपर: MCP चा विकास
ॲमेझॉन Q डेव्हलपर CLI मध्ये मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) सपोर्टमुळे विकास अधिक सोपा आणि प्रभावी झाला आहे. हे नवीन तंत्रज्ञान विकासकांना विविध साधने वापरण्यास मदत करते.
Nvidia: AI वर्कफ्लो ऑटोमेशनची पहाट
कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) लँडस्केप मूलभूत बदलातून जात आहे, हे आता प्रश्न-उत्तरांपुरते मर्यादित नसून संपूर्ण वर्कफ्लो ऑटोमेशनकडे वाटचाल करत आहे. OpenAI च्या o3-full आणि o4-mini मॉडेल्सच्या रीलिझमुळे स्वायत्त एजंट्सच्या मदतीने गुंतागुंतीचे वर्कफ्लो आयोजित करणे शक्य होणार आहे.
AI ची क्षमता: MCP फक्त IT प्रोजेक्ट नाही
मॉडेल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) मुळे AI च्या जगात मोठे बदल होत आहेत. हे IT प्रोजेक्ट नसून, व्यवसायांना स्पर्धात्मक बनवणारे तंत्रज्ञान आहे. कर्मचाऱ्यांच्या मदतीने AI चा योग्य वापर करणे महत्त्वाचे आहे.
MCP ची शक्ती: Anthropic च्या AI साठी USB-C
Anthropic चे MCP हे AI जगासाठी USB-C आहे. हे LLM ला डेटा आणि साधनांशी जोडते. MCP ची कार्ये, ॲप्लिकेशन्स, आव्हाने आणि तैनाती धोरणे येथे आहेत.
AI क्षमता अनलॉक: मॉडेल संदर्भ प्रोटोकॉल
मॉडेल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) व्यवसायांसाठी AI प्रणालींची क्षमता वाढवते. हे AI ला रिअल-टाइम डेटा, साधने आणि वर्कफ्लोमध्ये प्रवेश देऊन अधिक प्रभावी बनवते, ज्यामुळे अचूक निर्णय घेणे सोपे होते.
Google Gemini: कार्य स्वयंचलित करण्याची सुविधा
Google Gemini आता ChatGPT प्रमाणे 'शेड्युल्ड ॲक्शन्स' नावाचे फीचर आणत आहे. ज्यामुळे कामं आपोआप होतील आणि वापरकर्त्यांना अधिक मदत मिळेल.
ओमनीवर्स: औद्योगिक एआय मध्ये क्रांती
ओमनीवर्स हे औद्योगिक एआय सोल्यूशन्ससाठी एक स्केलेबल फ्रेमवर्क आहे. हे डिजिटल ट्विन्समध्ये मल्टी-रोबोट फ्लीट्सचे सिम्युलेशन सक्षम करते, कार्यक्षमतेत सुधारणा करते आणि निर्णय घेण्यास मदत करते.
JAL वर्कफ्लो सुलभ: फुजित्सु आणि हेडवाटर्सचे AI नविनता
फुजित्सु आणि हेडवाटर्स यांनी जपान एअरलाइन्सच्या केबिन क्रूसाठी हँडओवर रिपोर्ट तयार करण्यासाठी जनरेटिव्ह एआय वापरून फील्ड चाचण्या यशस्वीरित्या पूर्ण केल्या. या चाचण्यांमुळे वेळेची बचत आणि कार्यक्षमतेत वाढ दिसून आली.