ਐਂਥਰੋਪਿਕ, ਇੱਕ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪ, ਨੇ ਮਾਲੀਏ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ $1.4 ਬਿਲੀਅਨ ਦੀ ਸਾਲਾਨਾ ਆਵਰਤੀ ਆਮਦਨ (ARR) ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਕੰਪਨੀ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ AI ਮਾਰਕੀਟ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਉਡ 3.7 ਸੋਨੇਟ ਵਰਗੇ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਨੇ ਇਸ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਹੁਲਾਰਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਨਵੀਨਤਮ AI, ਕਲਾਡ 3.7 ਸੋਨੇਟ ਮਾਡਲ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਰਚਨਾ ਤੇਜ਼ ਜਵਾਬਾਂ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀ ਹੈ, ਗਤੀ ਅਤੇ ਡੂੰਘਾਈ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦਾ ਕੋਡਿੰਗ ਟੂਲ, ਕਲਾਉਡ ਕੋਡ, ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨੁਕਸ ਆਇਆ ਜਿਸ ਨਾਲ ਕੁਝ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਖਰਾਬੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ। ਇਸ ਬੱਗ ਨੇ ਫਾਈਲ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਿਸਟਮ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋ ਗਏ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਖਪਤਕਾਰ-ਸਾਹਮਣੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਸਪੌਟਲਾਈਟ OpenAI ਅਤੇ Google ਵਿਚਕਾਰ ਟਕਰਾਵਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਚੁੱਪਚਾਪ ਇੱਕ ਕੋਡਿੰਗ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਰਣਨੀਤੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕਲਾਊਡ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਐਂਥਰੋਪਿਕ, ਕਲਾਉਡ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਕੰਪਨੀ, ਨੇ ਆਪਣੀ ਸਾਲਾਨਾ ਆਮਦਨ ਵਿੱਚ $1.4 ਬਿਲੀਅਨ ਦਾ ਵਾਧਾ ਦਰਜ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਦੇ $1 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਵਾਧਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੇ AI ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹੁਣ ਮਹੀਨਾਵਾਰ ਆਮਦਨ $115 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ।
AI ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਸੁਰਖੀਆਂ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਨਿਵੇਸ਼ ਦੇ ਦਿਲਚਸਪ ਮੌਕੇ ਲੱਭੋ। ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਇਮੇਜਰੀ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤੱਕ, AI ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ।
ਮੈਨਸ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ AI ਸਟਾਰਟਅੱਪ, ਨੇ ਇੱਕ 'ਆਮ ਉਦੇਸ਼ AI ਏਜੰਟ' ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ Anthropic ਦੇ Claude 'ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਹ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਖੋਜ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਕਾਰਜ, ਅਤੇ ਕੋਡਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦਾ ਕਲਾਉਡ 3.7 ਸੋਨੇਟ, ਇੱਕ ਨਵਾਂ AI ਮਾਡਲ, ਕਥਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸੁਤੰਤਰ ਆਡਿਟ ਅਤੇ 'ਸੰਵਿਧਾਨਕ AI', ਰੈੱਡ ਟੀਮਿੰਗ, RLHF, ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆਯੋਗਤਾ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਇਸ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਹੋਰ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਲੇਖ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ Anthropic ਦਾ Claude 3.7 AI ਮਾਡਲ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪ ਵਿਕਾਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡ ਅਤੇ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ ਆਪਣੇ ਕੰਸੋਲ ਨੂੰ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਵਧੇਰੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ AI ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
