AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ Nvidia ਦਾ NeMo ਪਲੇਟਫਾਰਮ
Nvidia ਨੇ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ NeMo ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਕਿ ਕਈ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ 'Data Flywheel' ਵਿਧੀ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦਾ ਹੈ।
Tag: Agent
ਐਮਸੀਪੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼
ਐਮਸੀਪੀ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਹੈ ਜੋ ਏਆਈ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਟੂਲ ਇਨਵੋਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਤਿੰਨ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸੋਲੋ.ਆਈਓ ਏਜੰਟ ਗੇਟਵੇਅ ਅਤੇ ਏਜੰਟ ਮੇਸ਼ ਦਾ ਉਦਘਾਟਨ
ਸੋਲੋ.ਆਈਓ ਨੇ ਏਜੰਟ ਗੇਟਵੇਅ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟਿਕ ਏਆਈ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਏਜੰਟ-ਟੂ-ਏਜੰਟ ਅਤੇ ਏਜੰਟ-ਟੂ-ਟੂਲ ਸੰਚਾਰ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਸੰਗੀਕਰਣ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਦਾ ਉਭਾਰ
MCPs ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜਾ ਪੂਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਇਹ ਏਆਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਮੁੱਦਾ ਹਨ।
ਸਫ਼ਰ ਬੁਕਿੰਗ ਦਾ ਭਵਿੱਖ: AI ਏਜੰਟ
ਕਲੀਓ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਰ ਬੁਕਿੰਗ AI ਏਜੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਹੋਵੇਗੀ। ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਅਤੇ ਏਜੰਟ2ਏਜੰਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ AI ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਸਫ਼ਰ ਬੁਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣਗੇ।
ਏ.ਆਈ. ਦੀ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਜਾਗਰੂਕਤਾ
ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਅਧਿਐਨ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ ਟੈਕਸਟ ਦੁਆਰਾ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਗਟਾਵਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏ.ਆਈ. ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਕਦਮ ਹੈ।
ਵੈੱਬ3 AI ਏਜੰਟ: A2A ਤੇ MCP ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਗੂਗਲ ਦੇ A2A ਅਤੇ ਐਨਥਰੋਪਿਕ ਦੇ MCP ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵੈੱਬ3 AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਸੰਚਾਰ ਦੇ ਮਿਆਰ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਵੈੱਬ2 ਅਤੇ ਵੈੱਬ3 ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਅੰਤਰ ਹੋਣ ਕਰਕੇ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਿਲਾਂ ਹਨ।
ਐੱਨਵੀਡੀਆ ਨੇ ਨੀਮੋ ਮਾਈਕਰੋਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਲਾਂਚ ਕੀਤੀਆਂ
ਐੱਨਵੀਡੀਆ ਨੇ ਏਆਈ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਨੀਮੋ ਮਾਈਕਰੋਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਲਾਂਚ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਏਆਈ ਅਧਾਰਤ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ।
AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ Nvidia ਦੇ NeMo ਮਾਈਕਰੋਸਰਵਿਸ
Nvidia ਦੇ NeMo ਮਾਈਕਰੋਸਰਵਿਸ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ AI ਏਜੰਟ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅੱਪਡੇਟ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।
ਭਰੋਸੇਯੋਗ AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਨਵਾਂ ਤਰੀਕਾ: RAGEN
RAGEN ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸਿਸਟਮ ਹੈ ਜੋ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਫਰੇਮਵਰਕ ਤਜਰਬੇ ਦੁਆਰਾ ਸਿੱਖਣ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਵਿਚਾਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।