AI रिपोर्ट्स
AI कंपनियों, विश्वविद्यालयों, शोध संस्थानों और कंसल्टिंग फर्मों से
AI कंपनियों, विश्वविद्यालयों और शोध संस्थानों तथा कंसल्टिंग फर्मों की आधिकारिक साइटों से हर 3 घंटे में एकत्र की गई AI पर नवीनतम रिपोर्ट, शोध पत्र, सर्वेक्षण और नीति पत्र। प्रत्येक आइटम की जाँच Jev ने की है; सारांश केवल प्रकाशन के शुरुआती अंश से लिखे गए हैं — विस्तृत जानकारी के लिए मूल स्रोत पढ़ें।
नए Windows PC के आने के साथ RTX Spark ने दुनिया भर में जश्न की शुरुआत की
मूल शीर्षक: RTX Spark Ignites Global Celebration as New Windows PCs Arrive
NVIDIA ने RTX Spark लैपटॉप लॉन्च कर दिए हैं, और दुनिया भर में रिटेल लॉन्च इवेंट आयोजित किए गए, जिनमें बर्लिन का एक इवेंट भी शामिल है जहाँ CEO Jensen Huang उपस्थित हुए। यह चिप एक ही सुपरचिप में Blackwell RTX GPU और Grace CPU को जोड़ती है, और 1 पेटाफ्लॉप तक की AI कंप्यूट क्षमता तथा 128GB तक की यूनिफाइड मेमोरी प्रदान करती है। ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft और MSI के लैपटॉप $2,399 से शुरू होते हैं, और आगे और भी सिस्टम आने वाले हैं।
AI विनियमन फ्रंटियर AI के लिए सेफ़्टी केस टेम्पलेट: एक साइबर अक्षमता तर्क नवंबर 2024 शोध पत्र Arthur Goemans, Marie Davidsen Buhl, Jonas Schuett, Tomek Korbak, Jessica Wang, Benjamin Hil
मूल शीर्षक: AI Regulation Safety Case Template for Frontier AI: A Cyber Inability Argument November 2024 Research Paper Arthur Goemans, Marie Davidsen Buhl, Jonas Schuett, Tomek Korbak, Jessica Wang, Benjamin Hil
यह शोधपत्र आक्रामक साइबर क्षमताओं के लिए एक सेफ़्टी केस टेम्पलेट प्रस्तावित करता है। यह मुख्य दावे को क्रमशः अधिक विशिष्ट उप-दावों में बाँटता है, जिनमें से प्रत्येक साक्ष्य द्वारा समर्थित है, और Claims Arguments Evidence ढाँचे का उपयोग करके जोखिम मॉडलों, प्रॉक्सी कार्यों और मूल्यांकन परिणामों को जोड़ता है। लेखक इसे AI सेफ़्टी केस पर चर्चा को प्रोत्साहित करने के लिए एक प्रूफ़ ऑफ़ कॉन्सेप्ट के रूप में प्रस्तुत करते हैं।
AI में प्रगति को क्या आगे बढ़ाता है? कंप्यूट में रुझान इस लेख में हम AI मॉडलों के एक और प्रमुख रुझान का उच्च-स्तरीय अवलोकन प्रस्तुत करते हैं: कि हार्डवेयर में प्रगति AI सिस्टम में आगे के सुधारों का आधार है
मूल शीर्षक: What drives progress in AI? Trends in Compute In this article, we provide a high-level overview of another key trend in AI models: that progress in hardware underpins further improvements in AI system
यह लेख एक अवलोकन देता है कि हार्डवेयर, विशेष रूप से कंप्यूट, में प्रगति AI सिस्टम में आगे के सुधारों का आधार कैसे बनती है। यह बताता है कि AI की प्रगति कंप्यूट, डेटा और एल्गोरिदम पर टिकी है, और FLOPS, MIPS तथा IOPS जैसे सामान्य कंप्यूट मेट्रिक्स का वर्णन करता है। यह AI के रुझानों पर आधारित श्रृंखला का तीसरा लेख है।
द ग्रैंड इल्यूज़न: सॉफ़्टवेयर पोर्टेबिलिटी का मिथक और ML प्रगति के लिए इसके निहितार्थ। AI पोर्टेबिलिटी की समस्या: नवाचार को नुकसान। नया शोध दिखाता है कि मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क महत्वपूर्ण कार्यक्षमता खो देते हैं
मूल शीर्षक: The Grand Illusion: The Myth of Software Portability and Implications for ML Progress AI Portability Problem: Innovation Suffers. New research shows machine learning frameworks lose significant functi
नए शोध से पता चलता है कि मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क को अन्य हार्डवेयर पर ले जाने पर वे अपने 40% से अधिक प्रमुख फ़ंक्शन खो सकते हैं। जहाँ फ़ंक्शन पोर्टेबल रहते भी हैं, वहाँ प्रदर्शन इतना धीमा हो सकता है कि उनका उपयोग अव्यावहारिक हो जाता है। लेखकों का सुझाव है कि हार्डवेयर विशेषज्ञता मशीन लर्निंग शोध में नवाचार में बाधा डाल सकती है।
AI विनियमन ट्रेनिंग कंप्यूट थ्रेशोल्ड: AI विनियमन में विशेषताएँ और कार्य अगस्त 2024 Lennart Heim, Leonie Koessler अमेरिका और यूरोपीय संघ के नियामक ट्रेनिंग कंप्यूट पर आधारित थ्रेशोल्ड का उपयोग कर रहे हैं-
मूल शीर्षक: AI Regulation Training Compute Thresholds: Features and Functions in AI Regulation August 2024 Lennart Heim, Leonie Koessler Regulators in the US and EU are using thresholds based on training compute-
अमेरिका और यूरोपीय संघ (EU) ट्रेनिंग कंप्यूट थ्रेशोल्ड, यानी ट्रेनिंग में इस्तेमाल हुए कंप्यूटेशनल ऑपरेशनों की संख्या, का उपयोग ऐसे सामान्य-उद्देश्य वाले AI मॉडलों की पहचान के लिए करते हैं जो बड़े पैमाने पर सामाजिक नुकसान का जोखिम पैदा कर सकते हैं। लेखकों का तर्क है कि इस प्रारंभिक फ़िल्टर के लिए फ़िलहाल ट्रेनिंग कंप्यूट सबसे उपयुक्त मीट्रिक है, क्योंकि यह क्षमताओं और जोखिमों से जुड़ा है, मापा जा सकता है और बाहरी रूप से सत्यापित किया जा सकता है। वे आगाह करते हैं कि यह जोखिम का एक अपूर्ण प्रॉक्सी है और केवल इसी के आधार पर शमन उपायों का निर्धारण नहीं किया जाना चाहिए।
सर्वेक्षण अनुसंधान AI के बारे में जनता क्या सोचती है? January 2025 GovAI रिपोर्ट Noemi Dreksler, Harry Law, Chloe Ahn, Daniel S. Schiff, Kaylyn Jackson Schiff, Zachary Peskowitz शैक्षणिक अध्ययनों के आधार पर
मूल शीर्षक: Survey Research What Does the Public Think About AI? January 2025 GovAI Report Noemi Dreksler, Harry Law, Chloe Ahn, Daniel S. Schiff, Kaylyn Jackson Schiff, Zachary Peskowitz Drawing from academic st
अकादमिक अध्ययनों और सार्वजनिक सर्वेक्षणों के आधार पर, यह रिपोर्ट AI के प्रति जनता के दृष्टिकोण का सार प्रस्तुत करती है, जिसमें मुख्य रूप से यूनाइटेड किंगडम और यूनाइटेड स्टेट्स पर ध्यान दिया गया है। इसमें नौकरी जाने की चिंता जैसे मुद्दों पर विचारों के साथ-साथ उभरते रुझान, चुनौतियाँ और अवसर शामिल हैं। यह AI SHARE डेटाबेस भी प्रस्तुत करती है, जो 2014 और 2023 के बीच किए गए 200 से अधिक अध्ययनों के सर्वेक्षण डेटा को एकत्र करता है।
AI विनियमन इन-हाउस मूल्यांकन पर्याप्त नहीं है: सामान्य-उद्देश्य AI के लिए सुदृढ़ थर्ड-पार्टी खामी प्रकटीकरण की ओर मार्च 2025 शोध पत्र Shayne Longpre et al., including Markus Anderljung व्यापक
मूल शीर्षक: AI Regulation In-House Evaluation Is Not Enough: Towards Robust Third-Party Flaw Disclosure for General-Purpose AI March 2025 Research Paper Shayne Longpre et al., including Markus Anderljung The wide
पेपर का तर्क है कि सॉफ़्टवेयर सुरक्षा की तुलना में सामान्य-उद्देश्य AI (GPAI) प्रणालियों के लिए खामी-रिपोर्टिंग का बुनियादी ढांचा, तौर-तरीके और मानदंड गंभीर रूप से अविकसित हैं। यह मानकीकृत AI खामी रिपोर्ट और जुड़ाव के नियम, कानूनी सुरक्षित आश्रय वाले बग बाउंटी की तर्ज़ पर बने व्यापक दायरे के प्रकटीकरण कार्यक्रम, और सभी हितधारकों के बीच खामी रिपोर्टों के समन्वय के लिए बेहतर बुनियादी ढांचे का प्रस्ताव करता है।
तकनीकी AI गवर्नेंस AI एजेंटों के लिए बुनियादी ढांचा January 2025 शोध पत्र Alan Chan, Kevin Wei, Sihao Huang, Nitarshan Rajkumar, Elija Perrier, Seth Lazar, Gillian K. Hadfield, Markus Anderljun
मूल शीर्षक: Technical AI Governance Infrastructure for AI Agents January 2025 Research Paper Alan Chan, Kevin Wei, Sihao Huang, Nitarshan Rajkumar, Elija Perrier, Seth Lazar, Gillian K. Hadfield, Markus Anderljun
जैसे-जैसे AI एजेंट खुले-अंत वाले परिवेशों में कार्यों की योजना बनाने और उन्हें पूरा करने लगे हैं, लेखकों का तर्क है कि उनके जोखिमों को संभालने के लिए मौजूदा उपकरण अपर्याप्त हैं। वे 'एजेंट इंफ्रास्ट्रक्चर' का प्रस्ताव रखते हैं, यानी एजेंटों से बाहर के तकनीकी सिस्टम और साझा प्रोटोकॉल जो उनकी अंतःक्रियाओं और प्रभावों में मध्यस्थता करते हैं। लेखक तीन कार्यों की पहचान करते हैं: कार्यों को विशिष्ट एजेंटों या उपयोगकर्ताओं से जोड़ना, एजेंटों की अंतःक्रियाओं को आकार देना, और हानिकारक कार्यों का पता लगाना व उनका निवारण करना।
AI विनियमन फ्रंटियर AI डेवलपर्स का नियामकीय पर्यवेक्षण मार्च 2025 शोध पत्र Peter Wills कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रणालियों में प्रत्यक्ष या अप्रत्यक्ष रूप से भारी हानि पहुँचाने की क्षमता है
मूल शीर्षक: AI Regulation Regulatory Supervision of Frontier AI Developers March 2025 Research Paper Peter Wills Artificial Intelligence (AI) systems have the potential to cause, directly or indirectly, immense h
AI सिस्टम अत्यधिक नुकसान पहुँचा सकते हैं, लेकिन मानव कल्याण को बहुत बेहतर भी बना सकते हैं, इसलिए नियामक चुनौती यह है कि जोखिमों से बचते हुए नवाचार को संभव बनाया जाए। यह पेपर तर्क देता है कि नियामक पर्यवेक्षण, जिसमें अधिकारियों के पास जानकारी जुटाने की शक्तियाँ और व्यापक विवेकाधिकार होता है, का उपयोग केवल तभी किया जाना चाहिए जब कोई अन्य तरीका नियामक उद्देश्य को प्राप्त न कर सके। इसका निष्कर्ष है कि OpenAI, Anthropic, Google DeepMind और Meta जैसे फ्रंटियर AI डेवलपर्स के लिए पर्यवेक्षण उचित है, क्योंकि कोई अन्य प्रकार का विनियमन अच्छी AI नीति हासिल नहीं कर सकता।
राजनीति विज्ञान और अंतरराष्ट्रीय संबंध Safety-Performance Tradeoff Model Web App दिसंबर 2022 GovAI ब्लॉग Robert Trager, Paolo Bova, Allan Dafoe, Nicholas Emery और Eoghan Stafford यह वेब ऐप
मूल शीर्षक: Political Science and International Relations Safety-Performance Tradeoff Model Web App December 2022 GovAI Blog Robert Trager, Paolo Bova, Allan Dafoe, Nicholas Emery and Eoghan Stafford This web app
यह इंटरैक्टिव वेब ऐप सुरक्षा-प्रदर्शन समझौते (SPT) मॉडल के ज़रिए जोखिम भरी AI प्रतिस्पर्धा की गतिशीलता की पड़ताल करता है। यह पूछता है कि क्या AI सुरक्षा में सफलताएँ हमेशा अधिक सुरक्षित प्रणालियों तक ले जाएँगी, तब भी जब सभी जानते हों कि अपनी प्रणालियों को अधिक सुरक्षित कैसे बनाया जाए। यह टूल उपयोगकर्ताओं को यह जाँचने देता है कि परिनियोजित AI प्रणालियाँ किसी सफलता से पहले जितनी जोखिम भरी थीं, उतनी ही क्यों बनी रह सकती हैं।
AI विनियमन समाज को AI के दुरुपयोग से बचाना: क्षमताओं पर प्रतिबंध कब उचित हैं? मार्च 2023 Markus Anderljung, Julian Hazell आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) सिस्टम का तेज़ी से अधिक उपयोग किया जाएगा
मूल शीर्षक: AI Regulation Protecting Society from AI Misuse: When are Restrictions on Capabilities Warranted? March 2023 Markus Anderljung, Julian Hazell Artificial intelligence (AI) systems will increasingly be
जैसे-जैसे AI सिस्टम अधिक सक्षम होते जाएँगे, उनका उपयोग नुकसान पहुँचाने के लिए अधिकाधिक किया जाएगा, जैसे धोखाधड़ी को स्वचालित करना या हानिकारक नकली छवियाँ बनाना। यह पेपर तर्क देता है कि जब अन्य उपाय अपर्याप्त हों, संभावित नुकसान अधिक हो और लक्षित हस्तक्षेप संभव हो, तब क्षमताओं पर प्रतिबंध उचित हैं। यह दुरुपयोग से नुकसान होने के लिए आवश्यक चरणों पर केंद्रित एक वर्गीकरण और ढाँचा प्रस्तुत करता है, और इसे नए विषाक्त पदार्थों का अनुमान लगाने, हानिकारक छवियाँ बनाने और स्पीयर फ़िशिंग को स्वचालित करने पर लागू करता है।
अर्थशास्त्र GPTs are GPTs: LLMs का श्रम बाज़ार पर संभावित प्रभाव June 2024 Science Article Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Mishkin, and Daniel Rock हम संभावित का मूल्यांकन करने के लिए एक फ़्रेमवर्क प्रस्तावित करते हैं
मूल शीर्षक: Economics GPTs are GPTs: Labor market impact potential of LLMs June 2024 Science Article Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Mishkin, and Daniel Rock We propose a framework for evaluating the potential
यह पेपर एक ऐसा फ़्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो यह आकलन करता है कि LLM और संबंधित तकनीकें काम को कैसे प्रभावित कर सकती हैं, और यह आकलन कामगारों द्वारा किए जाने वाले कार्यों से उनकी प्रासंगिकता पर आधारित है। इसे मनुष्यों और एक LLM, दोनों के साथ लागू करते हुए, लेखकों का अनुमान है कि लगभग 1.8% नौकरियों में आधे से अधिक कार्य सरल इंटरफ़ेस और सामान्य प्रशिक्षण वाले LLM से प्रभावित हो सकते हैं। पूरक सॉफ़्टवेयर विकास को ध्यान में रखने पर यह हिस्सा बढ़कर 46% से कुछ ही अधिक हो जाता है।
“AI ऑटोमेशन कितनी तेज़ी से होगा?” FutureTech सम्मेलन पर चिंतन — 2025 FutureTech सम्मेलन की कुछ प्रमुख अंतर्दृष्टियों का अवलोकन। November 17, 2025
मूल शीर्षक: “How fast will AI automation happen?” Reflections on the FutureTech conference An overview of some key insights from the 2025 FutureTech conference. November 17, 2025
यह FutureTech पोस्ट अक्टूबर में आयोजित 2025 के सम्मेलन 'How Fast Will AI Automation Happen?' की कुछ प्रमुख अंतर्दृष्टियों का सार प्रस्तुत करती है। प्रस्तुतकर्ताओं में AI विकास, AI के अर्थशास्त्र और AI अनुप्रयोगों पर काम करने वाले अग्रणी शोधकर्ता शामिल थे। यह पोस्ट हर वार्ता का पूरा सार देने के बजाय चुने हुए विचारों को उजागर करती है।
नीति सलाह और राय AI से संबंधित कार्यकारी आदेश के अंतर्गत NIST को सौंपे गए कार्यों से जुड़े RFI पर प्रतिक्रिया फरवरी 2024 Jonas Schuett, Leonie Koessler, Markus Anderljung हम इस अवसर का स्वागत करते हैं
मूल शीर्षक: Policy Advice and Opinion Response to the RFI Related to NIST's Assignments Under the Executive Order Concerning AI February 2024 Jonas Schuett, Leonie Koessler, Markus Anderljung We welcome the oppor
यह प्रस्तुति AI कार्यकारी आदेश के तहत NIST के कार्यों पर अमेरिका के सूचना-अनुरोध का उत्तर देती है, जिसका केंद्र "दोहरे उपयोग वाले फ़ाउंडेशन मॉडल" हैं। यह सिफ़ारिश करती है कि डेवलपर्स को सुरक्षा नीतियाँ प्रकाशित करने, रेड-टीमिंग करने, जोखिम अनुमान तैयार करने और तैनाती के बाद मॉडलों की निगरानी करने जैसी प्रथाएँ अपनाने के लिए प्रोत्साहित किया जाए। यह यह भी तर्क देती है कि जोखिम प्रबंधन का बोझ किसी प्रणाली के प्रभाव के अनुपात में होना चाहिए।
AI विनियमन EU AI Act के अनुच्छेद 50 में AI एजेंट गतिविधि की लेबलिंग नवंबर 2025 पॉलिसी ब्रीफ Alan Chan AI एजेंटों की ऑनलाइन गतिविधियाँ मानवीय विश्वासों और व्यवहारों को विकृत कर सकती हैं। उदाहरण के लिए
मूल शीर्षक: AI Regulation Labeling of AI Agent Activity in Article 50 of the EU AI Act November 2025 Policy Brief Alan Chan The online activities of AI agents could distort human beliefs and behaviors. For exampl
AI एजेंटों की ऑनलाइन गतिविधियाँ मानवीय धारणाओं को विकृत कर सकती हैं, उदाहरण के लिए कृत्रिम लाइक और शेयर को वास्तविक राय जैसा दिखाकर। लेखक का तर्क है कि EU AI Act का अनुच्छेद 50, जिसके 2 August 2026 को लागू होने की उम्मीद है, संभवतः AI एजेंटों के वेब अनुरोधों और ब्राउज़र क्रियाओं पर लेबल लगाना आवश्यक बनाता है, और ये लेबल निर्माता तथा छेड़छाड़ के संदर्भ में सत्यापन योग्य होने चाहिए। यह संक्षिप्त रिपोर्ट एक परिशिष्ट में आगामी Code of Practice के लिए संभावित पाठ प्रस्तावित करती है।
AI विनियमन फ्रंटियर AI विनियमन: सार्वजनिक सुरक्षा के उभरते जोखिमों का प्रबंधन जुलाई 2023 Markus Anderljung, Joslyn Barnhart, Anton Korinek, Jade Leung, Cullen O’Keefe, Jess Whittlestone, et al. उन्नत
मूल शीर्षक: AI Regulation Frontier AI Regulation: Managing Emerging Risks to Public Safety July 2023 Markus Anderljung, Joslyn Barnhart, Anton Korinek, Jade Leung, Cullen O’Keefe, Jess Whittlestone, et al. Advanc
यह पेपर 'फ्रंटियर AI' मॉडलों पर केंद्रित है: अत्यंत सक्षम फ़ाउंडेशन मॉडल, जिनमें ऐसी खतरनाक क्षमताएँ हो सकती हैं जो जन सुरक्षा के लिए गंभीर जोखिम पैदा करने के लिए पर्याप्त हों। इसका तर्क है कि उन्हें विनियमित करने के लिए तीन बुनियादी घटक चाहिए: मानक-निर्धारण, पंजीकरण और रिपोर्टिंग की आवश्यकताएँ, और अनुपालन सुनिश्चित करने की व्यवस्थाएँ। यह सुरक्षा मानकों का एक प्रारंभिक समूह भी प्रस्तावित करता है, जिसमें परिनियोजन से पहले जोखिम आकलन तथा परिनियोजन के बाद नई जानकारी की निगरानी और उस पर कार्रवाई शामिल हैं।
CISO के लिए Generative AI की मार्गदर्शिका - अवसर, परिणाम और अभी की तात्कालिकता
मूल शीर्षक: The CISO’s guide to Generative AI - Opportunities, outcomes, and the urgency of now
अर्थशास्त्र Intelligent Financial System: AI वित्त को कैसे बदल रहा है June 2024 Iñaki Aldasoro, Leonardo Gambacorta, Anton Korinek, Vatsala Shreeti, Merlin Stein वित्तीय प्रणाली के केंद्र में है
मूल शीर्षक: Economics Intelligent Financial System: How AI Is Transforming Finance June 2024 Iñaki Aldasoro, Leonardo Gambacorta, Anton Korinek, Vatsala Shreeti, Merlin Stein At the core of the financial system i
यह रिपोर्ट विश्लेषण करती है कि जनरेटिव AI, उभरते AI एजेंट और, अधिक अटकलों के स्तर पर, आर्टिफ़िशियल जनरल इंटेलिजेंस वित्त को कैसे प्रभावित करेंगे। यह चार कार्यों की जाँच करती है: वित्तीय मध्यस्थता, बीमा, परिसंपत्ति प्रबंधन और भुगतान, साथ ही वित्तीय स्थिरता और विवेकपूर्ण नीति के लिए निहितार्थ। यह आशावादी और विघटनकारी परिदृश्यों में वास्तविक अर्थव्यवस्था पर पड़ने वाले स्पिलओवर प्रभावों पर भी विचार करती है, और सामान्य AI गवर्नेंस सिद्धांतों के आधार पर वित्तीय विनियमन को उन्नत करने के लिए एक फ़्रेमवर्क प्रस्तावित करती है।
AI और जैव सुरक्षा जीव विज्ञान में नौसिखियों के प्रदर्शन पर 2025 के मध्य के LLM-सहायता का मापन फ़रवरी 2026 शोध पत्र Shen Zhou Hong, Alex Kleinman, Alyssa Mathiowetz, Adam Howes, Julian Cohen, Suveer Ga
मूल शीर्षक: AI and Biosecurity Measuring Mid-2025 LLM-Assistance on Novice Performance in Biology February 2026 Research Paper Shen Zhou Hong, Alex Kleinman, Alyssa Mathiowetz, Adam Howes, Julian Cohen, Suveer Ga
एक पूर्व-पंजीकृत यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण (जून से अगस्त 2025, n = 153) में पाया गया कि वायरल रिवर्स जेनेटिक्स वर्कफ़्लो को मॉडल करने वाले कार्य पर, LLM सहायता का उपयोग करने वाले नौसिखियों और इंटरनेट एक्सेस वाले नौसिखियों के बीच वर्कफ़्लो पूरा करने में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं था। पाँच में से चार कार्यों में LLM समूह की सफलता दरें संख्यात्मक रूप से अधिक थीं, जिसे लेखक मामूली प्रदर्शन लाभ से जोड़ते हैं। यह अध्ययन बेंचमार्क परिणामों और वास्तविक दुनिया की उपयोगिता के बीच के अंतर की ओर इशारा करता है और AI जैव सुरक्षा आकलनों के भौतिक दुनिया में सत्यापन का आह्वान करता है।
AI Regulation Governing Through the Cloud मार्च 2024 शोध पत्र Lennart Heim, Tim Fist, Janet Egan, Sihao Huang, Stephen Zekany, Robert Trager, Michael A Osborne, Noa Zilberman कंप्यूट प्रदाता
मूल शीर्षक: AI Regulation Governing Through the Cloud March 2024 Research Paper Lennart Heim, Tim Fist, Janet Egan, Sihao Huang, Stephen Zekany, Robert Trager, Michael A Osborne, Noa Zilberman Compute providers c
यह पेपर तर्क देता है कि AI विनियमन में कंप्यूट प्रदाताओं पर कानूनी दायित्व और नैतिक ज़िम्मेदारियाँ होनी चाहिए, जो सुरक्षा प्रदाता, रिकॉर्ड रखने वाले, ग्राहक गतिविधि के सत्यापनकर्ता और प्रवर्तक के रूप में कार्य करें। यह जाँचता है कि इन कार्यों को लक्षित और गोपनीयता-सजग तरीके से कैसे किया जा सकता है, जिसमें वर्कलोड के प्रकार और उपयोग किए गए कंप्यूट का अनुमान लगाने के लिए गैर-गोपनीय डेटा का उपयोग किया जाए। केस स्टडी के रूप में US Executive Order 14110 का उपयोग करते हुए, यह रिकॉर्ड रखने की आवश्यकताओं की रूपरेखा देता है और यह पड़ताल करता है कि सत्यापन और प्रवर्तन कैसे एक व्यापक निगरानी योजना बना सकते हैं।
AI का अर्थशास्त्र अमेरिका में आय असमानता पर AI का प्रभाव July 2024 शोध पत्र Sam Manning एक सर्वेक्षण के अनुसार, लगभग आधे अमेरिकियों का मानना है कि AI के बढ़ते उपयोग से अधिक
मूल शीर्षक: Economics of AI AI’s Impact on Income Inequality in the US July 2024 Research Paper Sam Manning According to one survey, about half of Americans think that the increased use of AI will lead to greater
एक सर्वेक्षण में पाया गया कि लगभग आधे अमेरिकी मानते हैं कि AI के बढ़ते उपयोग से आय असमानता बढ़ेगी और समाज अधिक ध्रुवीकृत होगा। अर्थशास्त्री आमतौर पर निकट भविष्य में भारी नौकरी हानि को लेकर जनता की तुलना में कम चिंतित हैं, लेकिन असमानता को लेकर अक्सर चिंता साझा करते हैं। कई अध्ययनों में पाया गया है कि कानून और सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग जैसे व्यवसायों में सबसे कम कुशल या सबसे कम अनुभवी कर्मचारियों को AI से उत्पादकता में सबसे अधिक लाभ होता है, जिसे कुछ अर्थशास्त्री असमानता घटाने का संभावित मार्ग मानते हैं।
कंप्यूटर साइंस तकनीकी AI गवर्नेंस में खुली समस्याएँ July 2024 Anka Reuel, Ben Bucknall, et al. AI की प्रगति जोखिमों और अवसरों की एक बढ़ती श्रृंखला पैदा कर रही है, लेकिन अक्सर यह स्पष्ट नहीं होता कि कैसे
मूल शीर्षक: Computer Science Open Problems in Technical AI Governance July 2024 Anka Reuel, Ben Bucknall, et al. AI progress is creating a growing range of risks and opportunities, but it is often unclear how the
AI की प्रगति जोखिमों और अवसरों की एक बढ़ती श्रृंखला पैदा कर रही है, और उनसे निपटने की बाधाएँ अक्सर कम से कम आंशिक रूप से तकनीकी होती हैं। यह पेपर तकनीकी AI गवर्नेंस की व्याख्या करता है, जो प्रभावी AI गवर्नेंस का समर्थन करने के लिए तकनीकी विश्लेषण और उपकरणों का उपयोग करता है, और इसकी खुली समस्याओं का एक वर्गीकरण तथा अधूरा सूचीपत्र प्रस्तुत करता है। इसका उद्देश्य तकनीकी शोधकर्ताओं और शोध-निधिदाताओं के लिए एक संसाधन बनना है।
परिचय AI का लोकतंत्रीकरण: कई अर्थ, लक्ष्य और तरीके मार्च 2023 Elizabeth Seger, Aviv Ovadya, Ben Garfinkel, Divya Siddarth, Allan Dafoe यह पेपर चार अलग-अलग धारणाओं की रूपरेखा प्रस्तुत करता है
मूल शीर्षक: Introductions Democratising AI: Multiple Meanings, Goals, and Methods March 2023 Elizabeth Seger, Aviv Ovadya, Ben Garfinkel, Divya Siddarth, Allan Dafoe This paper outlines four different notions of
यह पेपर “AI लोकतंत्रीकरण” के चार अलग-अलग अर्थ बताता है। इनमें से तीन का प्रयोग लगभग “पहुँच बढ़ाने” के पर्याय के रूप में होता है, जबकि शासन वाला अर्थ पहुँच को अन्य सामाजिक ज़रूरतों और मूल्यों के साथ संतुलित करता है। लेखक चेतावनी देते हैं कि इस शब्द को “हर अच्छी चीज़” के विकल्प के रूप में ढीले ढंग से इस्तेमाल न किया जाए, क्योंकि इसका मूल्य प्रभावित लोगों के साथ तालमेल पर निर्भर करता है।
राजनीति विज्ञान और अंतरराष्ट्रीय संबंध AI में आवाज़ और पहुँच: कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास और गवर्नेंस में वैश्विक AI बहुमत की भागीदारी अक्टूबर 2024 श्वेतपत्र Sumaya N. Adan, Rob
मूल शीर्षक: Political Science and International Relations Voice and Access in AI: Global AI Majority Participation in Artificial Intelligence Development and Governance October 2024 Whitepaper Sumaya N. Adan, Rob
यह श्वेतपत्र AI शासन और क्षमताओं में ग्लोबल AI बहुमत की आवाज़ और पहुँच बढ़ाने के व्यावहारिक तरीकों की जाँच करता है, साथ ही फ्रंटियर AI वाले देशों की सुरक्षा और व्यावसायिक चिंताओं को भी संबोधित करता है। यह सीमित डिजिटल और कंप्यूट अवसंरचना, केंद्रित AI विकास, अंग्रेज़ी-केंद्रित डेटा और प्रतिभा के असमान वितरण जैसी बाधाओं को चिह्नित करता है। यह तीन दृष्टिकोणों के रूप में हित-समन्वय, सहभागी वास्तुकला और सुरक्षा आश्वासन का प्रस्ताव करता है।
राजनीति विज्ञान और अंतर्राष्ट्रीय संबंध AI गवर्नेंस में किन चीज़ों का अंतर्राष्ट्रीयकरण होना चाहिए? November 2024 श्वेतपत्र Claire Dennis et al. जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आगे बढ़ रही है, राज्य तेज़ी से
मूल शीर्षक: Political Science and International Relations What Should Be Internationalised in AI Governance? November 2024 Whitepaper Claire Dennis et al. As artificial intelligence (AI) advances, states increasi
यह श्वेत पत्र एक ढांचा प्रस्तावित करता है जिससे यह पहचाना जा सके कि AI गवर्नेंस के किन मुद्दों का अंतर्राष्ट्रीयकरण होना चाहिए; इसमें डेटा, कंप्यूट और मॉडल गवर्नेंस से जुड़े नौ नीतिगत क्षेत्रों का विश्लेषण किया गया है। यह चार कारकों का आकलन करता है: सीमा-पार बाह्यताएँ, नियामकीय आर्बिट्राज, असमान गवर्नेंस क्षमता, और इंटरऑपरेबिलिटी। अंतर्राष्ट्रीयकरण के लाभ कंप्यूट-प्रदाता निगरानी, कंटेंट प्रोवेनेंस, मॉडल मूल्यांकन, घटना निगरानी और जोखिम प्रबंधन प्रोटोकॉल के लिए सबसे अधिक हैं, जबकि डेटा गोपनीयता, डेटा प्रोवेनेंस, चिप वितरण और पूर्वाग्रह न्यूनीकरण के लिए कम या मिश्रित हैं।
Deloitte ने AWS और Anthropic के साथ CFOs के लिए AI Advantage लॉन्च किया
मूल शीर्षक: Deloitte Launches AI Advantage for CFOs With AWS and Anthropic
Deloitte Consulting LLP ने AI Advantage for CFOs की घोषणा की, जो Amazon Bedrock और Anthropic के बड़े भाषा मॉडलों के साथ बनाया गया एक एकीकृत AI-संचालित एनालिटिक्स और इनसाइट्स प्लेटफ़ॉर्म है। इसमें Finance Automation Agents शामिल हैं, जो प्रमुख वित्तीय प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और संरचित, असंरचित तथा मल्टीमॉडल सामग्री से इनसाइट्स तैयार करने में मदद करते हैं। Volkswagen Group Argentina इसका उपयोग करने वाले पहले ग्राहकों में से एक है।
Forbes ने MIT FutureTech के Quantum Advantage Calculator को कवर किया Forbes AI और क्वांटम कंप्यूटिंग के संगम की पड़ताल करता है, जिसमें Business में MIT FutureTech का Quantum Economic Advantage Calculator शामिल है
मूल शीर्षक: Forbes Covers MIT FutureTech Quantum Advantage Calculator Forbes explores the convergence of AI and quantum computing, featuring MIT FutureTech's Quantum Economic Advantage Calculator at the Business
Forbes का एक लेख AI और क्वांटम कंप्यूटिंग के संगम की पड़ताल करता है और Business of Quantum Summit में प्रस्तुत MIT FutureTech के Quantum Economic Advantage Calculator को प्रस्तुत करता है। यह क्वांटम में बढ़ते निवेश और Multiverse Computing जैसे यूरोपीय स्टार्टअप्स की ओर भी इशारा करता है, जिसने संपीड़ित AI मॉडल जारी किए हैं।
राजनीति विज्ञान और अंतर्राष्ट्रीय संबंध स्वायत्त हथियारों पर विचार-विमर्श दिसंबर 2022 समाचार/मीडिया लेख Robert Trager Stuart Russell ने अपने लेखन से कई लोगों पर गहरा प्रभाव डाला है
मूल शीर्षक: Political Science and International Relations Deliberating Autonomous Weapons December 2022 News/Media Article Robert Trager Stuart Russell has had a seminal influence on many people with his writings
Robert Trager, Stuart Russell के स्वायत्त हथियारों पर लेखन की चर्चा करते हैं और पूर्ण प्रतिबंध के विकल्प के रूप में अप्रसार का सुझाव देते हैं। उनका तर्क है कि प्रमुख शक्तियाँ सैन्य रूप से महत्वपूर्ण प्रौद्योगिकियों को छोड़ने की संभावना नहीं रखतीं, इसलिए उन्नत संस्करणों के प्रसार को रोकना एक व्यावहारिक तरीका हो सकता है। वे स्वीकार करते हैं कि यह कठिन और अनिश्चित है, जिसके लिए प्रमुख शक्तियों का ध्यान और सुरक्षा गारंटियाँ आवश्यक हैं, फिर भी उनका तर्क है कि इसे आज़माना सार्थक हो सकता है।
प्रतिस्पर्धियों के सापेक्ष जोखिम का आकलन करने वाली AI लैब नीति: वर्तमान AI कंपनी नीतियों का विश्लेषण अक्टूबर 2025 पॉलिसी ब्रीफ Sophie Williams, Noemi Dreksler, Aidan Homewood, Markus Anderljung, Jonas Fre
मूल शीर्षक: AI Lab Policy Assessing Risk Relative to Competitors: An Analysis of Current AI Company Policies October 2025 Policy Brief Sophie Williams, Noemi Dreksler, Aidan Homewood, Markus Anderljung, Jonas Fre
कुछ AI कंपनियाँ अपने सुरक्षा ढाँचों में ऐसे प्रावधान रखती हैं जो उन्हें अपने शमन उपाय घटाने देते हैं, यदि कोई प्रतिस्पर्धी समान क्षमताओं लेकिन कमज़ोर शमन उपायों वाला मॉडल जारी करता है। लेखकों का तर्क है कि यह तरीका कुल जोखिम बढ़ा सकता है, क्योंकि प्रतिस्पर्धियों की क्षमताओं और शमन उपायों का मूल्यांकन करना कठिन है और दुर्घटना के जोखिम उपयोगकर्ताओं की संख्या के साथ बढ़ते हैं। वे यह भी चेतावनी देते हैं कि सुरक्षा मानक अचानक कमज़ोर पड़ सकते हैं, यदि कोई एक पक्ष मानक तोड़कर दूसरों को भी वैसा करने के लिए प्रेरित कर दे, या धीरे-धीरे 'उबलते मेंढक' प्रभाव के ज़रिए।
Nvidia GTC में FutureTech FutureTech के शोध और संचालन को Nvidia GTC सम्मेलन में प्रदर्शित किया गया, जो AI और कंप्यूटिंग नवाचार में हमारे कार्य को दर्शाता है। 18 मार्च, 2025
मूल शीर्षक: FutureTech at Nvidia GTC FutureTech research and operations featured at Nvidia GTC conference, highlighting our work in AI and computing innovation. March 18, 2025
MIT FutureTech के शोध और संचालन को Nvidia GTC सम्मेलन में प्रदर्शित किया गया। MIT में संचालन प्रमुख Tess Fagan, बुधवार, 19 मार्च को सुबह 9 बजे GTC 2025 में एक AMA सत्र की मेजबानी कर रही हैं।
AI विनियमन NTIA की AI जवाबदेही नीति पर प्रतिक्रिया जून 2023 Everett Thornton, Jonas Schuett, Markus Anderljung, Lennart Heim हम NTIA की AI जवाबदेही पर प्रतिक्रिया देने के अवसर का स्वागत करते हैं
मूल शीर्षक: AI Regulation Response to the NTIA AI Accountability Policy June 2023 Everett Thornton, Jonas Schuett, Markus Anderljung, Lennart Heim We welcome the opportunity to respond to the NTIA’s AI Accountabi
यह प्रस्तुति NTIA के AI Accountability Policy Request for Comment का उत्तर देती है और फ़ाउंडेशन मॉडलों के ऑडिट और आकलन पर केंद्रित है। यह तर्क देती है कि फ़ाउंडेशन मॉडलों का कम से कम खतरनाक क्षमताओं, अलाइनमेंट और सत्यनिष्ठा के लिए मूल्यांकन होना चाहिए। यह स्वतंत्र विशेषज्ञ ऑडिटरों के ऐसे पारिस्थितिकी तंत्र की भी माँग करती है जिनके पास मॉडलों तक पहुँच हो और जिन्हें केवल खानापूर्ति करने के बजाय खामियाँ खोजने के लिए मज़बूत प्रोत्साहन मिलें।
नीतिगत सलाह और राय सार्वजनिक रूप से जवाबदेह फ्रंटियर LLM की ओर नवंबर 2023 शोध पत्र Markus Anderljung, Everett Thornton Smith, Joe O'Brien, Lisa Soder, Benjamin Bucknall, Emma Bluemke, e
मूल शीर्षक: Policy Advice and Opinion Towards Publicly Accountable Frontier LLMs November 2023 Research Paper Markus Anderljung, Everett Thornton Smith, Joe O'Brien, Lisa Soder, Benjamin Bucknall, Emma Bluemke, e
जैसे-जैसे फ्रंटियर बड़े भाषा मॉडल समाज और अर्थव्यवस्था में अधिक गहराई से समाहित हो रहे हैं, लेखकों का तर्क है कि उनके प्रशिक्षण, तैनाती और उपयोग से जुड़े निर्णय केवल डेवलपर्स पर नहीं छोड़े जाने चाहिए। वे रेड-टीमिंग, ऑडिटिंग और बाहरी शोधकर्ताओं की पहुंच जैसी विधियों के माध्यम से बाहरी जांच का प्रस्ताव करते हैं। यह पत्र ASPIRE ढांचे के अंतर्गत प्रभावी बाहरी जांच की छह आवश्यकताओं को व्यवस्थित करता है और नीति-निर्माताओं को सिफारिशें देता है।
कार्यस्थल पर प्रभावी AI: शोध क्या बताता है कार्यस्थल पर प्रभावी AI वास्तव में कैसा दिखता है? न प्रचार, न डर। शोध। हमारे नवीनतम ब्लॉग में, MIT Initiative on the Digital Econo
मूल शीर्षक: Effective AI in the Workplace: What the Research Shows What does effective AI in the workplace actually look like? Not hype. Not fear. Research. In our latest blog, MIT Initiative on the Digital Econo
MIT IDE के शोधकर्ता कार्यस्थल पर AI से जुड़े साक्ष्यों की समीक्षा करते हैं, जिसमें यह भी शामिल है कि कंपनियाँ कहाँ गलती करती हैं। उन्होंने पाया कि AI अपने आप कर्मचारियों की जगह नहीं लेता और अक्सर समन्वय तथा निगरानी की नई ज़रूरतें पैदा करता है। जब संगठन अपने कार्यप्रवाह पर पुनर्विचार करते हैं और AI के साथ-साथ मानवीय क्षमता में निवेश करते हैं, तो वास्तविक लाभ मिल सकते हैं।
AI एक्सपोज़र से आगे: कंप्यूटर विज़न से कौन-से कार्यों को स्वचालित करना लागत-प्रभावी है? Neil Thompson, MIT FutureTech के Maja S. Svanberg और Wensu Li तथा The Productivit के Martin Fleming के साथ
मूल शीर्षक: Beyond AI Exposure: Which Tasks are Cost-Effective to Automate with Computer Vision? Neil Thompson along with Maja S. Svanberg and Wensu Li from the MIT FutureTech, Martin Fleming from The Productivit
MIT FutureTech, The Productivity Institute और IBM के Institute for Business Value के Neil Thompson और उनके सहयोगियों ने AI कार्य ऑटोमेशन मॉडल प्रस्तुत करने वाला एक नया लेख प्रकाशित किया है। यह एक एंड-टू-एंड ढांचा प्रदान करता है जो यह निर्धारित करता है कि कार्यों के लिए किस तकनीकी प्रदर्शन की आवश्यकता है, उस प्रदर्शन में सक्षम AI सिस्टम की विशेषताओं को परिभाषित करता है, और उनके विकास और परिनियोजन से जुड़े आर्थिक निर्णयों का मार्गदर्शन करता है।
DRUID सम्मेलन: ज्ञान-गहन उद्योगों पर AI के प्रभाव पर बहस इस गर्मी में, 13 से 15 जून तक फ्रांस के Nice में होने वाला DRUID सम्मेलन ज्ञान-गहन उद्योगों पर AI विकास के प्रभाव पर एक बहस की मेज़बानी करेगा
मूल शीर्षक: DRUID Conference: Debating AI's Impact on Knowledge-Intensive Industries This summer, the DRUID conference in Nice, France, from June 13 to 15, will host a debate on the impact of AI development on kn
इस गर्मी में June 13 से 15 तक Nice, France में होने वाला DRUID सम्मेलन इस विषय पर बहस आयोजित करेगा कि AI विकास ज्ञान-गहन उद्योगों को कैसे प्रभावित करता है, जिसमें कौशल-क्षरण (डीस्किलिंग) की महत्वपूर्ण संभावना पर ध्यान दिया जाएगा। Maria Savona (University of Sussex) और Neil Thompson (MIT) प्रस्ताव के पक्ष में तर्क देंगे, जबकि Hyunjin Kim (INSEAD) और Abhishek Nagaraj (UC Berkeley) विपरीत विचार प्रस्तुत करेंगे।
FutureTech ने विज्ञान में AI की भूमिका पर कार्यशाला की घोषणा की विज्ञान में AI की भूमिका पर FutureTech की कार्यशाला विभिन्न क्षेत्रों के वैज्ञानिकों को विज्ञान में AI की भूमिका पर चर्चा के लिए एक साथ लाती है। T
मूल शीर्षक: FutureTech announces workshop on The Role of AI in Science The FutureTech workshop on The Role of AI in Science brings together scientists from different fields to discuss the role of AI in Science. T
MIT FutureTech विज्ञान में AI की भूमिका पर एक कार्यशाला आयोजित कर रहा है। इसमें विभिन्न क्षेत्रों के वैज्ञानिक इस विषय पर चर्चा के लिए एक साथ आते हैं। यह कार्यशाला केवल आमंत्रितों के लिए है।
नीतिगत सलाह और राय टॉर्ट कानून और फ्रंटियर AI शासन मई 2024 Lawfare लेख Matthew van der Merwe, Ketan Ramakrishnan, Markus Anderljung Matthew van der Merwe, Ketan Ramakrishnan, और Marku
मूल शीर्षक: Policy Advice and Opinion Tort Law and Frontier AI Governance May 2024 Lawfare Article Matthew van der Merwe, Ketan Ramakrishnan, Markus Anderljung Matthew van der Merwe, Ketan Ramakrishnan, and Marku
लेख पूछता है कि नियामक व्यवस्थाएँ स्थापित होने से पहले और बाद, दोनों स्थितियों में, ज़िम्मेदार फ्रंटियर AI विकास सुनिश्चित करने में टॉर्ट कानून क्या भूमिका निभा सकता है। यह बताता है कि ऐसी प्रणालियाँ बड़े लाभ ला सकती हैं, लेकिन जन-कल्याण, व्यक्तिगत अधिकारों और राष्ट्रीय सुरक्षा के लिए गंभीर जोखिम भी पैदा कर सकती हैं। इसका तर्क है कि पूरी तरह उद्योग के स्व-नियमन पर निर्भर रहना समझदारी नहीं है, इसलिए यह सुनिश्चित करने में कि फ्रंटियर AI कंपनियाँ उचित सावधानी बरतें, कानूनी प्रणाली की महत्वपूर्ण भूमिका है।
AI Regulation Risk Thresholds for Frontier AI जून 2024 Leonie Koessler, Jonas Schuett, Markus Anderljung फ्रंटियर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रणालियां सार्वजनिक सुरक्षा के लिए बढ़ते जोखिम पैदा कर सकती हैं और
मूल शीर्षक: AI Regulation Risk Thresholds for Frontier AI June 2024 Leonie Koessler, Jonas Schuett, Markus Anderljung Frontier artificial intelligence (AI) systems could pose increasing risks to public safety and
फ्रंटियर AI सिस्टम सार्वजनिक सुरक्षा के लिए बढ़ते जोखिम पैदा कर सकते हैं, जिससे यह सवाल उठता है कि कितना जोखिम स्वीकार्य है। लेखक सिफ़ारिश करते हैं कि कंपनियाँ पहले जोखिम की सीमाएँ तय करें, उनके आधार पर क्षमता की सीमाएँ निर्धारित करें, और फिर निर्णयों के लिए मुख्य रूप से क्षमता की सीमाओं पर निर्भर रहें, क्योंकि जोखिम की सीमाओं का भरोसेमंद ढंग से मूल्यांकन करना अधिक कठिन है। वे यह भी तर्क देते हैं कि नियामकों को इस क्षेत्र का अन्वेषण करना चाहिए क्योंकि जोखिम की सीमाएँ तय करने के लिए वे सबसे वैध पक्ष हैं।
प्रस्तुति: Homo Silicus से हम क्या सीख सकते हैं? बड़े भाषा मॉडल (LLMs) सामाजिक विज्ञान अनुसंधान में कैसे क्रांति ला सकते हैं। हाल की एक लैब बैठक में Benjamin Manning ने समझाया कि हम कैसे Large का उपयोग कर सकते हैं
मूल शीर्षक: Presentation: What Can We Learn from Homo Silicus? How Large Language Models (LLMs) may revolutionize social science research At a recent lab meeting, Benjamin Manning explained how we might use Large
Benjamin Manning ने हाल की एक लैब बैठक में समझाया कि बड़े भाषा मॉडल (LLMs) सामाजिक विज्ञान अनुसंधान में कैसे क्रांति ला सकते हैं। अर्थशास्त्र अक्सर लोगों को आदर्श तर्कसंगत एजेंट ('homo economicus') के रूप में मॉडल करता है, जबकि LLMs मनुष्यों के कम्प्यूटेशनल मॉडल ('homo silicus') संभव बनाते हैं। शुरुआती प्रमाण बताते हैं कि ये मॉडल मानवीय प्रयोगों को गुणात्मक रूप से दोहरा सकते हैं, सस्ते और तेज़ प्रयोग की सुविधा देते हैं, और कुछ नैतिक बाधाओं से बच सकते हैं।
AI को कारगर बनाना: कंपनियों और कर्मचारियों को क्या चाहिए। MIT FutureTech के निदेशक Neil Thompson ने वाशिंगटन, डी.सी. में World Bank मुख्यालय में 4th Annual AI in Action Conference — Making AI Wor
मूल शीर्षक: Making AI Work: What Firms and Workers Need MIT FutureTech Director Neil Thompson presented at the World Bank Headquarters in Washington, D.C. at the 4th Annual AI in Action Conference — Making AI Wor
MIT FutureTech के निदेशक Neil Thompson ने वाशिंगटन, डी.सी. में World Bank में आयोजित 4th Annual AI in Action Conference में प्रस्तुति दी। यह सम्मेलन इस विषय पर एक क्रॉस-सेक्टर संवाद था कि AI किस तरह कंपनियों, श्रम बाज़ारों, कौशलों और संगठनात्मक रणनीति को नया रूप दे रहा है। उनके व्याख्यान का शीर्षक था 'Meek Models Shall Inherit the Earth.'
सर्वेक्षण शोध उन्नत AI प्रणालियों के लिए सीमाओं पर सर्वेक्षण अगस्त 2025 शोध पत्र Jonas Schuett, Eunseo Choi, Kasumi Sugimoto, Bosco Hung, Robert Trager, Karine Perset दुनिया भर की सरकारें
मूल शीर्षक: Survey Research Survey on Thresholds for Advanced AI Systems August 2025 Research Paper Jonas Schuett, Eunseo Choi, Kasumi Sugimoto, Bosco Hung, Robert Trager, Karine Perset Governments around the wor
यह पेपर अगस्त और अक्टूबर 2024 के बीच किए गए एक विशेषज्ञ सर्वेक्षण (N = 166) और उन्नत AI सिस्टम के लिए सीमाओं (थ्रेशोल्ड) पर एक सार्वजनिक परामर्श की रिपोर्ट करता है। प्रतिभागी आम तौर पर इस बात पर सहमत थे कि थ्रेशोल्ड कई हितधारकों द्वारा तय किए जाने चाहिए और अलग-अलग प्रकार के थ्रेशोल्ड विशिष्ट उद्देश्यों की पूर्ति करें। ट्रेनिंग कंप्यूट थ्रेशोल्ड की भूमिका और थ्रेशोल्ड कितने होने चाहिए, इस पर उनकी राय बँटी हुई थी।
AI और कार्यस्थल पर हमारा समय - MIT CSAIL पॉडकास्ट इस एपिसोड में AI का नौकरियों, उत्पादकता और काम के भविष्य के लिए वास्तव में क्या अर्थ है? MIT Museum में लाइव दर्शकों के साथ रिकॉर्ड किया गया! 2 दिसंबर, 2025
मूल शीर्षक: AI and Our Time at Work - MIT CSAIL Podcast In this episode What does AI really mean for jobs, productivity, and the future of work? Recorded with a live audience at the MIT Museum! December 2, 2025
MIT Museum में लाइव रिकॉर्ड किए गए CSAIL Alliances पॉडकास्ट में, होस्ट Kara Miller ने David Autor और Neil Thompson से AI और काम के भविष्य पर बात की। चर्चा में यह शामिल था कि AI केवल नौकरियों को नहीं, बल्कि कार्यों को कैसे नया रूप देती है, उत्पादकता में बढ़ोतरी असमान क्यों रही है, और AI पर अत्यधिक निर्भरता के जोखिम क्या हैं।
GenAI के आर्थिक प्रभाव को पैमाने पर रखकर देखना: हम Generative AI के आर्थिक प्रभाव के अनुमानों की तुलना आधुनिक और ऐतिहासिक दोनों कालों की अन्य तकनीकों के प्रभाव से करते हैं। हम प्रभाव को इस आधार पर भी देखते हैं
मूल शीर्षक: Putting the economic impact of GenAI into scale We compare projections of Generative AI’s economic impact with that of other technologies from both modern and historical times. We consider impact alon
यह लेख जनरेटिव AI के आर्थिक प्रभाव के अनुमानों की तुलना अन्य तकनीकों, आधुनिक और ऐतिहासिक दोनों, के अनुमानों से करता है। यह प्रभाव पर दो मापदंडों, GDP और उत्पादकता, के आधार पर विचार करता है। जनरेटिव AI के प्रभावों के बारे में विशेषज्ञों के दावे विकसित अर्थव्यवस्थाओं के GDP में उल्लेखनीय बढ़ोतरी से लेकर वैश्विक श्रम बाज़ार के पूर्ण पुनर्गठन तक फैले हुए हैं।
राजनीति विज्ञान और अंतरराष्ट्रीय संबंध Safety Not Guaranteed: International Strategic Dynamics of Risky Technology Races नवंबर 2022 जर्नल लेख Eoghan Stafford, Robert Trager और Allan D
मूल शीर्षक: Political Science and International Relations Safety Not Guaranteed: International Strategic Dynamics of Risky Technology Races November 2022 Journal Article Eoghan Stafford, Robert Trager and Allan D
बड़ी शक्तियाँ AI जैसी सुरक्षा-संबंधी तकनीकों में महारत हासिल करने के लिए तीव्र प्रतिस्पर्धा के दौर में प्रवेश कर रही हैं, जो अनजाने में संकट के बढ़ने और अनियंत्रित प्रसार जैसे साझा जोखिम पैदा कर सकता है। एक रणनीतिक मॉडल का उपयोग करते हुए, लेखकों ने पाया कि कोई पिछड़ा हुआ देश जोखिम भरी तकनीक तैनात करेगा या नहीं, यह इस पर निर्भर करता है कि प्रतिस्पर्धी कितने शत्रुतापूर्ण हैं और वह पिछड़ा हुआ देश अग्रणी की क्षमता के कितना करीब है। उन्होंने यह भी पाया कि जब प्रतिद्वंद्वी सबसे जोखिम भरी तकनीकें तैनात नहीं कर रहे होते, तब जोखिम क्षतिपूर्ति के कारण सुरक्षा उपाय कमज़ोर या उलट सकते हैं।
छोटे ‘Meek Models’ का उदय AI प्रणालियों का लोकतंत्रीकरण कर सकता है। सीमित संसाधनों से बनाई या चलाई जाने वाली AI प्रणालियाँ जल्द ही अग्रणी बड़े मॉडलों के बराबर प्रदर्शन कर सकती हैं, जबकि उनकी लागत बहुत कम होगी, के अनुसार
मूल शीर्षक: The Rise of Smaller ‘Meek Models’ Could Democratize AI Systems AI systems built or run with limited resources could soon perform on par with leading larger models while costing much less, according to
नए शोध से संकेत मिलता है कि सीमित संसाधनों से बनाए या चलाए गए AI सिस्टम जल्द ही कहीं कम लागत पर अग्रणी बड़े मॉडलों की बराबरी कर सकते हैं, जिससे पहुँच का दायरा बढ़ सकता है। MIT FutureTech के शोधकर्ताओं का तर्क है, न्यूरल स्केलिंग लॉज़ के आधार पर, कि 'जितना बड़ा, उतना बेहतर' वाला तरीका घटते प्रतिफल की ओर पहुँच रहा हो सकता है। उनके अनुसार लाभ में यह गिरावट अंततः कंपनियों को दूसरों से तेज़ी से स्केल करने का बहुत कम फ़ायदा दे सकती है।
Peace Corps विकासशील देशों को AI बेचने के लिए स्वयंसेवकों की भर्ती कर रहा है। Trump की ‘Tech Corps’ पहल अवैतनिक कार्यकर्ताओं को Silicon Valley के विक्रेताओं में बदल रही है। 25 फरवरी 2026
मूल शीर्षक: The Peace Corps is recruiting volunteers to sell AI to developing nations Trump’s ‘Tech Corps’ initiative is turning unpaid workers into Silicon Valley salespeople. February 25, 2026
The Verge के एक लेख का उपशीर्षक कहता है कि ट्रम्प की Tech Corps पहल अवैतनिक कर्मचारियों को Silicon Valley के सेल्सपर्सन में बदल रही है। Meicen Sun का कहना है कि भर्ती किए गए लोग उभरते बाज़ारों में अमेरिकी तकनीक का प्रचार करेंगे, जहां मार्केटिंग और प्रचार में चीन पहले से आगे है।
AI में प्रगति को क्या आगे बढ़ाता है? डेटा में रुझान इस लेख में हम AI मॉडलों के एक प्रमुख रुझान का उच्च-स्तरीय अवलोकन प्रस्तुत करते हैं; कि AI मॉडलों की डेटा आवश्यकताएँ उपयुक्त डेटा की आपूर्ति से अधिक तेज़ी से बढ़ रही हो सकती हैं
मूल शीर्षक: What drives progress in AI? Trends in Data In this article, we provide a high level overview of a key trend in AI models; that AI models’ data requirements may be growing faster than the supply of sui
यह लेख बताता है कि AI मॉडलों की डेटा आवश्यकताएँ उपयुक्त डेटा की आपूर्ति की तुलना में तेज़ी से बढ़ रही हो सकती हैं। 2010 से 2020 के बीच हर साल नए डेटा का निर्माण 32 गुना बढ़ा, लेकिन यह फिर भी माँग के साथ तालमेल नहीं रख पाता। Epoch के विश्लेषण से संकेत मिलता है कि उच्च गुणवत्ता वाले भाषा डेटा जैसे कई डेटा स्रोत अगले कुछ वर्षों में समाप्त हो जाएँगे।
MIT AI Risk Repository ने प्रभावशाली निष्कर्ष जारी किए MIT AI Risk Repository ने AI गवर्नेंस परिदृश्य का मानचित्रण करने वाले व्यापक निष्कर्ष जारी किए। 12 अक्टूबर, 2025
मूल शीर्षक: MIT AI Risk Repository Releases Impactful Findings The MIT AI Risk Repository releases comprehensive findings mapping the AI governance landscape. October 12, 2025
MIT AI Risk Repository, जो FutureTech की एक पहल है, ने AI गवर्नेंस परिदृश्य का मानचित्रण करने वाले व्यापक निष्कर्ष जारी किए। निष्कर्ष दर्शाते हैं कि विभिन्न क्षेत्रों और क्षेत्राधिकारों में AI जोखिमों को कैसे संबोधित किया जा रहा है, और यह रिपॉजिटरी शोधकर्ताओं, नीति-निर्माताओं और व्यवसायियों के लिए एक उपकरण के रूप में बनाई गई है।
AI विनियमन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एक्ट में जोखिम प्रबंधन दिसंबर 2022 जर्नल लेख Jonas Schuett प्रस्तावित EU AI एक्ट किसी प्रमुख क्षेत्राधिकार में AI को विनियमित करने का पहला व्यापक प्रयास है
मूल शीर्षक: AI Regulation Risk management in the Artificial Intelligence Act December 2022 Journal Article Jonas Schuett The proposed EU AI Act is the first comprehensive attempt to regulate AI in a major jurisdi
यह लेख प्रस्तावित EU AI Act के अनुच्छेद 9 का विश्लेषण करता है, जो इसका प्रमुख जोखिम प्रबंधन प्रावधान है और जिसे किसी प्रमुख क्षेत्राधिकार में AI को विनियमित करने का पहला व्यापक प्रयास बताया गया है। यह अनुच्छेद 9 की नियामक अवधारणा और उद्देश्य, उसके दायरे, उसकी आवश्यकताओं की व्याख्या कैसे की जानी चाहिए और उन्हें कैसे लागू किया जा सकता है, इसे समझाता है। लेख का उद्देश्य उच्च जोखिम वाली प्रणालियों के प्रदाताओं को अनुपालन में मदद करना, मसौदे के संशोधनों को दिशा देना और सामंजस्यपूर्ण AI जोखिम प्रबंधन मानकों के विकास में योगदान देना है।
FutureTech ने Substack शुरू किया FutureTech, AI और कंप्यूटिंग नवाचार पर शोध अंतर्दृष्टि, विश्लेषण और अपडेट साझा करने के लिए Substack से जुड़ा। 27 अक्टूबर, 2025
मूल शीर्षक: FutureTech Launches Substack FutureTech joins Substack to share research insights, analysis, and updates on AI and computing innovation. October 27, 2025
FutureTech ने AI और कंप्यूटिंग नवाचार पर शोध अंतर्दृष्टि और विश्लेषण साझा करने के लिए एक Substack प्रकाशन शुरू किया है। इसका उद्देश्य जटिल शोध को व्यापक दर्शकों के लिए सरल शब्दों में समझाना है।
AI Regulation Computing Power and the Governance of Artificial Intelligence फ़रवरी 2024 शोध पत्र Girish Sastry, Lennart Heim, Haydn Belfield, Markus Anderljung, Miles Brundage, Julian Hazell,
मूल शीर्षक: AI Regulation Computing Power and the Governance of Artificial Intelligence February 2024 Research Paper Girish Sastry, Lennart Heim, Haydn Belfield, Markus Anderljung, Miles Brundage, Julian Hazell,
यह पेपर तर्क देता है कि कंप्यूटिंग पावर AI के शासन के लिए हस्तक्षेप का एक प्रभावी बिंदु है, क्योंकि यह पहचाने जाने योग्य, बहिष्करणीय, मापने योग्य है और एक केंद्रित आपूर्ति श्रृंखला के माध्यम से बनाई जाती है। यह नोट करता है कि सरकारों और कंपनियों ने AI नीति में कंप्यूट का उपयोग शुरू कर दिया है, हालाँकि विभिन्न कंप्यूट-आधारित नीतियों की तैयारी का स्तर अलग-अलग है। यह चेतावनी देता है कि खराब ढंग से परिभाषित दृष्टिकोण गोपनीयता, आर्थिक प्रभावों और सत्ता के केंद्रीकरण के लिए जोखिम पैदा कर सकते हैं, और उन्हें कम करने के लिए सुरक्षा उपाय सुझाता है।
साइबर सुरक्षा का AI और GenAI से मेल
मूल शीर्षक: Cybersecurity meets AI and GenAI
Deloitte का कहना है कि AI और जेनरेटिव AI नए व्यावसायिक अवसर पैदा करते हैं, लेकिन विकास, परिनियोजन और उपयोग के दौरान साइबर सुरक्षा जोखिम भी लाते हैं। बढ़ता हुआ अटैक सरफेस और हमलावरों द्वारा AI का उपयोग एक समग्र सुरक्षा व्यवस्था की मांग करता है, जिसमें एप्लिकेशन, डेटा, इन्फ्रास्ट्रक्चर और मॉडल शामिल हों। उद्धरण अधूरा कटा हुआ है, इसलिए यह सारांश केवल इसके शुरुआती हिस्सों को कवर करता है।
AI के कंधों पर खड़े होकर: AI से सीखकर ज्ञान की सीमा को आगे बढ़ाना। 2003 से 2021 तक के Go मैचों पर शोध दर्शाता है कि मानव पेशेवरों और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बीच अंतःक्रियाएँ कैसे
मूल शीर्षक: Standing on the Shoulders of AI: Pushing the Knowledge Frontier by Learning from AI Research on Go matches from 2003 through 2021 illustrates how interactions between human professionals and artificia
लेखकों ने 2003 से 2021 तक के 69,974 पेशेवर Go खेलों की हर चाल का विश्लेषण किया, ताकि यह अध्ययन किया जा सके कि मानव खिलाड़ी और AI मिलकर नया ज्ञान कैसे बनाते हैं। 2017 में AI-संचालित Go प्रोग्रामों के सर्वश्रेष्ठ मानव खिलाड़ी से आगे निकल जाने के बाद, पेशेवरों ने अपनी पहली चालें और पहली आक्रमण चालें बदल दीं और अलग मानक शुरुआती पैटर्न अपनाए। हालाँकि, AI-जनित इस ज्ञान के साथ चालें अधिक केंद्रित और कम विविध हो गईं, और यह प्रभाव उच्च कौशल वाले खिलाड़ियों के लिए अधिक था।
Skin in the Game: Modulate AI और वॉइस स्किन तकनीक की कानूनी और नैतिक चुनौतियों का समाधान एक शैक्षिक टूलकिट, जिसमें एक केस स्टडी, एक शिक्षण नोट और एक पृष्ठभूमि प्राइमर शामिल है। Jan
मूल शीर्षक: Skin in the Game: Modulate AI and Addressing the Legal and Ethical Challenges of Voice Skin Technology An educational toolkit that includes a case study, a teaching note, and a background primer. Jan
यह केस स्टडी Modulate कंपनी का अनुसरण करती है, जिसकी सह-स्थापना 2017 में MIT के दो पूर्व छात्रों ने GANs पर आधारित रियल-टाइम सिंथेटिक वॉइस तकनीक का व्यावसायीकरण करने के लिए की थी। संस्थापक एक ऐसी तकनीक के दुरुपयोग को रोकना चाहते थे जो लगभग किसी भी व्यक्ति की आवाज़ के स्वर से मेल खा सकती है, साथ ही प्रतिस्पर्धी बने रहना और निवेशकों को संतुष्ट रखना चाहते थे। Harvard Law School Library और Berkman Klein Center का यह टूलकिट उन टकरावों पर चर्चा शुरू करने के लिए है जिनका उन्होंने सामना किया।
MIT AI Risk Navigator AI जोखिम के पूरे परिदृश्य को एक ही जगह देखें। Navigator एक साझा वर्गीकरण-प्रणाली के माध्यम से MIT के AI Risk Repository डेटासेट को जोड़ता है, ताकि आप उनके बीच आ-जा सकें और उभरें वे
मूल शीर्षक: MIT AI Risk Navigator Explore the full landscape of AI risk in one place. The Navigator connects MIT's AI Risk Repository datasets through a shared taxonomy, so you can move between them and surface t
MIT का नया इंटरैक्टिव AI Risk Navigator, एक साझा वर्गीकरण-प्रणाली के माध्यम से AI Risk Repository से जुड़ता है, जो कारण और जोखिम क्षेत्र के अनुसार वर्गीकृत 1,700 से अधिक AI जोखिमों का एक जीवंत डेटाबेस है। यह उपयोगकर्ताओं को डेटासेट के बीच आने-जाने और महत्वपूर्ण पैटर्न सामने लाने की सुविधा देता है।
AI की अर्थव्यवस्था: AGI में परिवर्तन के परिदृश्य मार्च 2024 शोध पत्र एंटन कोरिनेक, डोंगह्यून सुह हम विश्लेषण करते हैं कि तकनीकी प्रगति के विभिन्न परिदृश्यों में उत्पादन और मज़दूरी कैसे व्यवहार करती हैं
मूल शीर्षक: Economics of AI Scenarios for the Transition to AGI March 2024 Research Paper Anton Korinek, Donghyun Suh We analyze how output and wages behave under different scenarios for technological progress th
यह शोध पत्र विश्लेषण करता है कि आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस की ओर तकनीकी प्रगति के विभिन्न परिदृश्यों में उत्पादन और मज़दूरी कैसे विकसित होती हैं, जहाँ AGI को ऐसे AI के रूप में परिभाषित किया गया है जो वे सभी कार्य कर सके जो मनुष्य कर सकते हैं। यह मानव कार्य को अलग-अलग जटिलता वाले कार्यों के रूप में मॉडल करता है, जिसमें मज़दूरी स्वचालन और पूँजी संचय के बीच की दौड़ से तय होती है। कार्य-जटिलता के वितरण के आधार पर, मज़दूरी अनिश्चित काल तक बढ़ सकती है या पूर्ण स्वचालन के बाद ढह सकती है।
जेनरेटिव AI से संचालित उद्यम का नेतृत्व | Deloitte Global
मूल शीर्षक: Leading a Generative AI-fueled enterprise | Deloitte Global
Fortune/Deloitte के एक सर्वेक्षण के अनुसार, 79% CEO कहते हैं कि नवाचार को तेज़ करना जनरेटिव AI के सबसे प्रमुख उपयोग-मामलों में से एक है। Deloitte का निष्कर्ष है कि जब CEO नेतृत्वकारी भूमिका निभाते हैं तो डिजिटल परिवर्तन अधिक सफल होते हैं। यह श्रृंखला CEO को उनकी AI यात्रा में सहयोग देने के उद्देश्य से बनाई गई है।
AI लैब नीति AGI कंपनियों में जोखिम आकलन: अन्य सुरक्षा-महत्वपूर्ण उद्योगों की लोकप्रिय जोखिम आकलन तकनीकों की समीक्षा जुलाई 2023 Leonie Koessler, Jonas Schuett बढ़ती चिंताएँ हैं
मूल शीर्षक: AI Lab Policy Risk Assessment at AGI Companies: A Review of Popular Risk Assessment Techniques From Other Safety-Critical Industries July 2023 Leonie Koessler, Jonas Schuett There are increasing conce
इस बारे में चिंताएँ बढ़ रही हैं कि AGI विनाशकारी जोखिम पैदा कर सकता है, इसलिए AGI कंपनियों को अपने जोखिम प्रबंधन में काफ़ी सुधार करना होगा। यह पेपर अन्य सुरक्षा-महत्वपूर्ण उद्योगों की लोकप्रिय जोखिम आकलन तकनीकों की समीक्षा करता है और सुझाव देता है कि AGI कंपनियाँ उनका उपयोग कैसे कर सकती हैं। लेखक ध्यान दिलाते हैं कि अकेली ये तकनीकें विनाशकारी AI जोखिमों के आकलन के लिए पर्याप्त नहीं होंगी, फिर भी AGI कंपनियों को अन्य उद्योगों की सर्वोत्तम प्रथाओं की समीक्षा करनी चाहिए।
अर्थशास्त्र निर्यात नियंत्रण और निर्यात संवर्धन जून 2025 शोध पत्र Sam Manning वाशिंगटन ने स्पष्ट कर दिया है कि चीन पर AI में बढ़त बनाए रखना आर्थिक और राष्ट्रीय सुरक्षा, दोनों की दृष्टि से अनिवार्य है
मूल शीर्षक: Economics Export Controls and Export Promotion June 2025 Research Paper Sam Manning Washington has made it clear that retaining AI dominance over China is both an economic and national security impera
वॉशिंगटन चीन के मुकाबले AI में अपना दबदबा बनाए रखने को आर्थिक और राष्ट्रीय सुरक्षा, दोनों की दृष्टि से अनिवार्य मानता है, और उसने AI चिप्स तथा चिप निर्माण उपकरणों पर निर्यात नियंत्रण सख्त कर दिए हैं। पेपर का तर्क है कि ये उपाय पर्याप्त नहीं हैं और वह एक तीसरे स्तंभ, रणनीतिक प्रचार, का प्रस्ताव रखता है, जिसका अर्थ है अमेरिकी AI और कंप्यूट को प्रमुख अंतरराष्ट्रीय बाज़ारों में डिफ़ॉल्ट विकल्प बनाना। इसमें कंप्यूट इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए वित्तपोषण, AI अपनाने हेतु प्रशिक्षण और तकनीकी सहायता प्रदान करना, तथा ऐसे व्यापार समझौते सुनिश्चित करना शामिल होगा जो भरोसेमंद अमेरिकी AI पर निर्भरता को बढ़ावा दें।
AI लैब नीति बड़े भाषा मॉडलों की ऑडिटिंग: त्रि-स्तरीय दृष्टिकोण मई 2023 शोध पत्र Jakob Mökander, Jonas Schuett, Hannah Rose Kirk, & Luciano Floridi पिछले शोध ने एक ओर इशारा किया है
मूल शीर्षक: AI Lab Policy Auditing Large Language Models: A Three‐Layered Approach May 2023 Research Paper Jakob Mökander, Jonas Schuett, Hannah Rose Kirk, & Luciano Floridi Previous research has pointed toward a
यह लेख बड़े भाषा मॉडल (LLM) की ऑडिटिंग के लिए तीन स्तरों वाला एक खाका प्रस्तावित करता है: प्रौद्योगिकी प्रदाताओं के गवर्नेंस ऑडिट, प्री-ट्रेनिंग के बाद लेकिन रिलीज़ से पहले LLM के मॉडल ऑडिट, और LLM-आधारित अनुप्रयोगों के एप्लिकेशन ऑडिट। लेखकों का तर्क है कि ये स्तर एक-दूसरे के पूरक हैं और कुछ नैतिक और सामाजिक जोखिमों को प्रबंधित करने में मदद कर सकते हैं। वे इस दृष्टिकोण की तथा सामान्य रूप से LLM की ऑडिटिंग की सीमाओं पर भी चर्चा करते हैं।
Neil Thompson और Nur Ahmed इतालवी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डॉक्यूमेंट्री में नज़र आए Neil Thompson और Nur Ahmed हाल ही में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर बनी एक इतालवी डॉक्यूमेंट्री में दिखाई दिए। 31 अक्टूबर, 20
मूल शीर्षक: Neil Thompson and Nur Ahmed feature in Italian Artificial Intelligence documentary Neil Thompson and Nur Ahmed recently featured in an Italian documentary about Artificial Intelligence. October 31, 20
Neil Thompson और Nur Ahmed ने Virginia Tech के सह-लेखक Muntasir Wahed के साथ Science में एक लेख प्रकाशित किया, जिसमें AI अनुसंधान में उद्योग के बढ़ते प्रभाव और शोध परिणामों तथा भविष्य के उत्पादों पर इसके संभावित असर की चर्चा है। इटली के RAI 3 की एक टीम ने इस लेख के बारे में उनका साक्षात्कार लिया। इतालवी भाषा की यह डॉक्यूमेंट्री Raiplay प्लेटफ़ॉर्म पर मुफ़्त में देखी जा सकती है।
AI अनुसंधान में उद्योग के बढ़ते प्रभाव के बारे में क्या किया जाना चाहिए? Nur Ahmed और Neil Thompson ने हाल ही में Brookings Institute के लिए AI अनुसंधान में उद्योग के बढ़ते प्रभाव के बारे में एक लेख लिखा
मूल शीर्षक: What should be done about the growing influence of industry in AI research? Nur Ahmed and Neil Thompson recently wrote an article for the Brookings Institute about the growing influence of industry in
लेख का तर्क है कि आधुनिक AI अनुसंधान के लिए महंगे संसाधन चाहिए, जिन्हें आमतौर पर केवल कुछ ही लाभ-उन्मुख कंपनियाँ वहन कर सकती हैं, जिससे शक्ति के केंद्रीकरण की चिंता बढ़ती है। चूँकि मूलभूत और अनुप्रयुक्त AI अनुसंधान आपस में गहराई से जुड़े हैं, इसलिए उद्योग का प्रभाव बने रहने की संभावना है। नीति-निर्माताओं को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि शिक्षाविद अत्याधुनिक अनुसंधान में भाग लेते रह सकें।
तकनीकी AI गवर्नेंस AI एजेंटों के लिए घटना विश्लेषण अगस्त 2025 शोध पत्र Carson Ezell, Xavier Roberts-Gaal, Alan Chan जैसे-जैसे AI एजेंट अधिक व्यापक रूप से तैनात किए जा रहे हैं, हमें संभवतः बढ़ती हुई
मूल शीर्षक: Technical AI Governance Incident Analysis for AI Agents August 2025 Research Paper Carson Ezell, Xavier Roberts-Gaal, Alan Chan As AI agents become more widely deployed, we are likely to see an increa
जैसे-जैसे AI एजेंट फैल रहे हैं, उनसे जुड़ी घटनाएँ बढ़ने की संभावना है। लेखक एक घटना-विश्लेषण ढाँचा प्रस्तावित करते हैं, जो कारणों को सिस्टम-संबंधी, संदर्भगत (जैसे prompt injections) और संज्ञानात्मक कारकों में बाँटता है। वे यह भी सुझाते हैं कि घटना रिपोर्टों में क्या शामिल होना चाहिए और डेवलपर्स तथा डिप्लॉय करने वालों को क्या सुरक्षित रखना चाहिए और जाँचकर्ताओं को उपलब्ध कराना चाहिए।
AI विनियमन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए राष्ट्रीय प्राथमिकताएँ (OSTP सूचना अनुरोध का उत्तर) जुलाई 2023 Jonas Schuett, Markus Anderljung, Lennart Heim, Elizabeth Seger हम अवसर का स्वागत करते हैं
मूल शीर्षक: AI Regulation National Priorities for Artificial Intelligence (Response to the OSTP Request for Information) July 2023 Jonas Schuett, Markus Anderljung, Lennart Heim, Elizabeth Seger We welcome the op
राष्ट्रीय AI प्राथमिकताओं पर OSTP के सूचना-अनुरोध के जवाब में, GovAI तर्क देता है कि फ्रंटियर AI मॉडलों के लिए विशिष्ट विनियमन की आवश्यकता है, क्योंकि फ़ाउंडेशन मॉडल पहले से ही महत्वपूर्ण नुकसान पहुँचा रहे हैं और अधिक सक्षम होने पर अधिक चरम जोखिम उभर सकते हैं। यह सिफ़ारिश करता है कि डेवलपर्स संपूर्ण जोखिम आकलन करें, बाहरी विशेषज्ञों को शामिल करें और बड़े प्रशिक्षण रन की रिपोर्ट करें, तथा कंप्यूट प्रदाता बहुत बड़ी खरीद पर Know Your Customer जाँच लागू करें।
AI क्यों?: सार्वजनिक क्षेत्र में AI अपनाने के प्रमुख रुझान-कारक
मूल शीर्षक: Why AI?: Trend Drivers for AI Adoption in the Public Sector
यह लेख सरकार की एक अगली पीढ़ी का वर्णन करता है जो डिजिटल पर आधारित है और बड़ी चुनौतियों से निपटने के लिए तकनीक का उपयोग करती है। नियमित कार्यों को स्वचालित करने, डेटा का विश्लेषण करने और परिणामों का अनुमान लगाने के लिए जनरेटिव और प्रेडिक्टिव तकनीक का उपयोग करके, सरकारें नागरिकों की समय पर, सुव्यवस्थित, डिजिटल तरीकों से सेवा कर सकती हैं और अधिक फुर्तीले निर्णय ले सकती हैं। सफल अपनाने के लिए पारदर्शिता और जवाबदेही के साथ ज़िम्मेदार, नैतिक उपयोग आवश्यक है।
तकनीकी AI गवर्नेंस: AI एजेंटों में दृश्यता। जून 2024 शोध पत्र। Alan Chan, Carson Ezell, Max Kaufmann, Kevin Wei, Lewis Hammond, Herbie Bradley, Emma Bluemke, Nitarshan Rajkumar, David Krue
मूल शीर्षक: Technical AI Governance Visibility into AI Agents June 2024 Research Paper Alan Chan, Carson Ezell, Max Kaufmann, Kevin Wei, Lewis Hammond, Herbie Bradley, Emma Bluemke, Nitarshan Rajkumar, David Krue
जैसे-जैसे व्यावसायिक, वैज्ञानिक, सरकारी और व्यक्तिगत कार्य तेजी से AI एजेंटों को सौंपे जा रहे हैं, मौजूदा सामाजिक जोखिम बढ़ सकते हैं और नए जोखिम उत्पन्न हो सकते हैं। यह पत्र एजेंटों की दृश्यता बढ़ाने के लिए तीन श्रेणियों के उपायों का आकलन करता है: एजेंट पहचानकर्ता, रीयल-टाइम निगरानी और गतिविधि लॉगिंग। यह भी विश्लेषण करता है कि ये केंद्रीकृत से लेकर विकेंद्रीकृत तैनाती तक कैसे लागू होते हैं, और गोपनीयता तथा सत्ता के संकेंद्रण पर इनके प्रभावों पर चर्चा करता है।
तकनीकी AI गवर्नेंस AI R&D ऑटोमेशन को मापना मार्च 2026 शोध पत्र Alan Chan, Ranay Padarath, Joe Kwon, Hilary Greaves, Markus Anderljung AI R&D (AIRDA) का स्वचालन महत्वपूर्ण प्रभाव डाल सकता है
मूल शीर्षक: Technical AI Governance Measuring AI R&D Automation March 2026 Research Paper Alan Chan, Ranay Padarath, Joe Kwon, Hilary Greaves, Markus Anderljung The automation of AI R&D (AIRDA) could have signifi
AI अनुसंधान एवं विकास का स्वचालन (AIRDA) महत्वपूर्ण लेकिन अनिश्चित प्रभाव डाल सकता है। यह पेपर इसके दायरे और प्रभावों पर नज़र रखने के लिए AI अनुसंधान एवं विकास व्यय में पूँजी की हिस्सेदारी, शोधकर्ताओं के समय का आवंटन, और AI तोड़फोड़ की घटनाओं जैसे मापदंड प्रस्तावित करता है। यह सिफ़ारिश करता है कि कंपनियाँ और तीसरे पक्ष इन मापदंडों पर नज़र रखना शुरू करें और सरकारें इन प्रयासों का समर्थन करें।
AI विनियमन ट्यूरिंग से आने वाले कल तक: AI विनियमन के प्रति यूके का दृष्टिकोण जुलाई 2025 शोध पत्र Oliver Ritchie, Markus Anderljung, Tom Rachman यूके ने AI विनियमन में एक विशिष्ट राह अपनाई है
मूल शीर्षक: AI Regulation From Turing to Tomorrow: The UK's Approach to AI Regulation July 2025 Research Paper Oliver Ritchie, Markus Anderljung, Tom Rachman The UK has pursued a distinctive path in AI regulation
ब्रिटेन ने AI विनियमन में एक अलग राह अपनाई है: वह EU से कम सतर्क है, लेकिन अमेरिका की तुलना में जोखिमों से निपटने के लिए अधिक इच्छुक है, और AI सुरक्षा प्रयासों के समन्वय में वैश्विक नेता बन गया है। रिपोर्ट सबसे उन्नत AI विकास की निगरानी के लिए एक लचीले, सिद्धांत-आधारित नियामक का प्रस्ताव करती है, और कॉपीराइट, भेदभाव और AI एजेंटों पर अद्यतन कानूनी ढाँचों की वकालत करती है। यह AI-सक्षम जैविक डिज़ाइन टूल्स से उत्पन्न जोखिमों के विरुद्ध रक्षात्मक उपायों और AI-जनित गलत सूचना पर अधिक तकनीकी कार्य की भी माँग करती है।
सर्वेक्षण अनुसंधान Towards Best Practices in AGI Safety and Governance मई 2023 विशेषज्ञ राय का एक सर्वेक्षण Jonas Schuett, Noemi Dreksler, Markus Anderljung, David McCaffary, Lennart Heim, Emma Bluemke, B
मूल शीर्षक: Survey Research Towards Best Practices in AGI Safety and Governance May 2023 A survey of expert opinion Jonas Schuett, Noemi Dreksler, Markus Anderljung, David McCaffary, Lennart Heim, Emma Bluemke, B
अग्रणी AI कंपनियाँ AGI बनाने का लक्ष्य रखती हैं, लेकिन इसके जोखिमों के प्रबंधन के लिए सर्वोत्तम प्रथाएँ अभी सामने नहीं आई हैं। लेखकों ने AGI लैब्स, शिक्षा जगत और नागरिक समाज के 92 विशेषज्ञों का सर्वेक्षण किया और AGI लैब्स को क्या करना चाहिए, इस बारे में 50 कथनों पर 51 प्रतिक्रियाएँ प्राप्त कीं। औसतन, उत्तरदाता सभी कथनों से सहमत थे, और 98% ने तैनाती से पहले जोखिम आकलन, खतरनाक क्षमताओं के मूल्यांकन, तृतीय-पक्ष ऑडिट, उपयोग प्रतिबंधों और रेड टीमिंग पर कुछ हद तक या दृढ़ता से सहमति जताई।
जोखिम प्रबंधन STREAM (ChemBio): AI मॉडल रिपोर्टों में मूल्यांकनों को पारदर्शी ढंग से रिपोर्ट करने का एक मानक सितंबर 2025 शोध पत्र Tegan McCaslin, Jide Alaga, Samira Nedungadi, Seth Donoughe, Tom
मूल शीर्षक: Risk Management STREAM (ChemBio): A Standard for Transparently Reporting Evaluations in AI Model Reports September 2025 Research Paper Tegan McCaslin, Jide Alaga, Samira Nedungadi, Seth Donoughe, Tom
STREAM एक प्रस्तावित मानक है, जिसका उद्देश्य यह सुधारना है कि AI मॉडल रिपोर्टें खतरनाक क्षमताओं के मूल्यांकन परिणामों को कैसे प्रकट करती हैं; शुरुआत में इसका ध्यान रासायनिक और जैविक (ChemBio) बेंचमार्क पर है। इसे सरकार, नागरिक समाज, शिक्षा जगत और फ्रंटियर AI कंपनियों के 23 विशेषज्ञों के परामर्श से विकसित किया गया था। इसका लक्ष्य डेवलपर्स के लिए एक व्यावहारिक संसाधन बनना और तृतीय पक्षों को यह आँकने में मदद करना है कि रिपोर्टों में मूल्यांकनों की कठोरता परखने के लिए पर्याप्त विवरण है या नहीं।
मशीन लर्निंग के तीन युगों में कंप्यूट के रुझान कंप्यूट और डेटा में प्रगति ML की उन्नति को आगे बढ़ाती है। 2010 से पहले ट्रेनिंग कंप्यूट हर 20 महीने में दोगुना होता था, डीप लर्निंग के साथ यह तेज़ होकर हर 6 महीने में दोगुना होने लगा
मूल शीर्षक: Compute Trends Across Three Eras of Machine Learning Compute and data advances drive ML progress. Training compute doubled every 20 months before 2010, accelerated to every 6 months with Deep Learning
मशीन लर्निंग के लिए ट्रेनिंग कंप्यूट 2010 से पहले लगभग हर 20 महीनों में दोगुना होता था, फिर 2010 के दशक की शुरुआत में डीप लर्निंग के उभरने के बाद यह लगभग हर 6 महीनों में दोगुना होने लगा। इन रुझानों के आधार पर, लेखक ML कंप्यूट के इतिहास को तीन युगों में बाँटते हैं: प्री डीप लर्निंग, डीप लर्निंग और लार्ज-स्केल। यह कार्य दर्शाता है कि उन्नत ML प्रणालियों को ट्रेन करने के लिए आवश्यक कंप्यूट कितनी तेज़ी से बढ़ रहा है।
FutureTech वार्षिक सम्मेलन में रिकॉर्ड उपस्थिति। FutureTech के AI ऑटोमेशन पर वार्षिक सम्मेलन में रिकॉर्ड उपस्थिति रही, जिसने अग्रणी विशेषज्ञों और शोधकर्ताओं को एक साथ जोड़ा। 3 नवंबर, 2025
मूल शीर्षक: Record Turnout for FutureTech Annual Conference FutureTech's annual conference on AI automation achieved record attendance, bringing together leading experts and researchers. November 3, 2025
AI ऑटोमेशन पर FutureTech के वार्षिक सम्मेलन में रिकॉर्ड उपस्थिति रही। दुनिया भर के विशेषज्ञों, शोधकर्ताओं और नीति-निर्माताओं ने AI विकास की गति, कार्यबल पर उसके प्रभाव और नीतिगत निहितार्थों पर चर्चा की।
बैंकिंग क्षेत्र में AI रूपांतरण के अवसरों पर वेबिनार | Deloitte Global
मूल शीर्षक: Webinar on AI transformation opportunities in banking sector | Deloitte Global
डेलॉय और ओरेकल का एक वेबिनार डेलॉय की एक रिपोर्ट के आधार पर बैंकिंग और कैपिटल मार्केट्स में AI के अवसरों पर चर्चा करेगा। जनरेटिव AI ने ऐसे उपयोग-मामलों को काफ़ी बढ़ा दिया है जो कर्मचारियों और बैंकों के मुनाफ़े को लाभ पहुँचा सकते हैं। रिपोर्ट में पाया गया है कि अगले पाँच वर्षों में बैंकों की प्रतिस्पर्धात्मकता बढ़ाने के लिए AI को अपनाना महत्वपूर्ण है, और सत्र में नियामकीय जोखिमों को संभालने वाली कार्यान्वयन रणनीतियों पर चर्चा की गई है।
सुरक्षा Spear Phishing with Large Language Models मई 2023 शोधपत्र Julian Hazell यह अध्ययन जाँच करता है कि LLM का उपयोग स्पीयर फ़िशिंग के लिए कैसे किया जा सकता है, जो साइबर अपराध का एक रूप है जिसमें छल-कपट से हेरफेर करना शामिल है
मूल शीर्षक: Security Spear Phishing with Large Language Models May 2023 Research Paper Julian Hazell This study investigates how LLMs can be used for spear phishing, a form of cybercrime that involves manipulatin
यह अध्ययन जाँचता है कि LLM का स्पियर फ़िशिंग के लिए दुरुपयोग कैसे हो सकता है, जो साइबर अपराध का एक रूप है जिसमें लक्ष्यों को संवेदनशील जानकारी उजागर करने के लिए बरगलाया जाता है। लेखक पाते हैं कि LLM टोही (reconnaissance) और ईमेल तैयार करने में सहायता कर सकते हैं, और GPT-3.5 तथा GPT-4 का उपयोग करके 600 से अधिक ब्रिटिश सांसदों के लिए अनुकूलित संदेश बनाते हैं, जिन्हें अध्ययन यथार्थवादी और किफ़ायती पाता है, प्रत्येक की लागत एक सेंट के अंश भर है। यह भी दिखाता है कि बुनियादी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग सुरक्षा उपायों को बायपास कर सकती है, और संभावित समाधानों के रूप में API जैसी संरचित पहुँच योजनाओं तथा LLM-आधारित रक्षात्मक प्रणालियों की पड़ताल करता है।
AI विनियमन डाउनस्ट्रीम AI डेवलपर्स के विनियमन पर मार्च 2025 शोध पत्र Sophie Williams, Jonas Schuett, Markus Anderljung डाउनस्ट्रीम डेवलपर्स - ऐसे कर्ता जो फ़ाउंडेशन मॉडलों को फ़ाइन-ट्यून या अन्य तरीके से संशोधित करते हैं
मूल शीर्षक: AI Regulation On Regulating Downstream AI Developers March 2025 Research Paper Sophie Williams, Jonas Schuett, Markus Anderljung Downstream developers - actors who fine-tune or otherwise modify founda
डाउनस्ट्रीम डेवलपर, जो फ़ाउंडेशन मॉडलों को फ़ाइन-ट्यून करते हैं या अन्य तरीकों से उनमें बदलाव करते हैं, क्षमताओं को बढ़ाकर या सुरक्षा सुविधाओं से समझौता करके जोखिम पैदा या बढ़ा सकते हैं, जिससे अपस्ट्रीम नियम अप्रभावी हो सकते हैं। चूँकि डाउनस्ट्रीम डेवलपर बहुत हैं और उनकी संख्या बढ़ रही है, इसलिए उन पर सीधा विनियमन अव्यावहारिक और नवाचार को बाधित करने वाला हो सकता है, अतः डाउनस्ट्रीम संशोधन के जोखिमों को कम करने के लिए अपस्ट्रीम डेवलपरों का विनियमन आवश्यक होने की उम्मीद है। जहाँ डाउनस्ट्रीम डेवलपर जोखिम को अस्वीकार्य स्तर तक बढ़ा सकते हैं, वहाँ उनका विनियमन उचित हो सकता है, हालाँकि इस पर और काम की आवश्यकता है।
AI Lab Policy Model Evaluation for Extreme Risks May 2023 Toby Shevlane, Sebastian Farquhar, Ben Garfinkel, Mary Phuong, Jess Whittlestone, Jade Leung, et al. सामान्य-उद्देश्य (general-pu
मूल शीर्षक: AI Lab Policy Model Evaluation for Extreme Risks May 2023 Toby Shevlane, Sebastian Farquhar, Ben Garfinkel, Mary Phuong, Jess Whittlestone, Jade Leung, et al. Current approaches to building general-pu
यह पेपर समझाता है कि सामान्य-उद्देश्य वाले AI से उत्पन्न होने वाले अत्यधिक जोखिमों से निपटने के लिए मॉडल मूल्यांकन क्यों महत्वपूर्ण है, क्योंकि ऐसे AI में लाभकारी और हानिकारक दोनों तरह की क्षमताएँ हो सकती हैं। डेवलपरों को 'खतरनाक क्षमता मूल्यांकन' के ज़रिए खतरनाक क्षमताओं की पहचान करनी होगी, और 'अलाइनमेंट मूल्यांकन' के ज़रिए यह जानना होगा कि मॉडल उन क्षमताओं को नुकसान पहुँचाने के लिए इस्तेमाल करने की कितनी प्रवृत्ति रखते हैं। ये मूल्यांकन नीति-निर्माताओं को जानकारी देने और मॉडल प्रशिक्षण, परिनियोजन और सुरक्षा से जुड़े फ़ैसलों के लिए अहम होंगे।
संचार, डेटा, AI | Deloitte
मूल शीर्षक: Communications, data, AI | Deloitte
लेख के अनुसार, संचार सेवा प्रदाताओं के सामने जनरेटिव AI के अवसर भी हैं, जैसे बिज़नेस मॉडल को बदलना और लागत घटाना, और चिंताएँ भी हैं, जैसे गलत आउटपुट, डेटा गोपनीयता और कस्टम मॉडलों की दीर्घकालिक लागत। चूँकि ये कंपनियाँ बहुत बड़ी मात्रा में डेटा संभालती हैं, इसलिए इस बदलाव में डेटा आर्किटेक्चर केंद्रीय भूमिका निभाता है। यह नेताओं से घबराने के बजाय संयम रखने का आग्रह करता है।
FutureTech ने AI स्केलिंग और उसके निहितार्थों पर कार्यशाला की घोषणा की AI स्केलिंग और उसके निहितार्थों पर FutureTech की कार्यशाला का उद्देश्य कंप्यूटर वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और अर्थशास्त्रियों को एक साथ लाकर स्केलिंग पर विचार करना है
मूल शीर्षक: FutureTech announces workshop on AI Scaling and Implications The FutureTech workshop on AI scaling and its Implications aims to gather computer scientists, engineers, and economists to think about sca
FutureTech ने AI स्केलिंग और उसके निहितार्थों पर एक कार्यशाला की घोषणा की है। इसका उद्देश्य कंप्यूटर वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और अर्थशास्त्रियों को एक साथ लाकर स्केलिंग नियमों और AI विकास, ऑटोमेशन तथा अन्य क्षेत्रों पर उनके निहितार्थों पर विचार करना है। यह कार्यशाला केवल आमंत्रितों के लिए है।
AI में एल्गोरिदमिक प्रगति की उत्पत्ति पर: एल्गोरिदमिक प्रगति की स्केल-निर्भरता पर हमारे नए पेपर से प्राप्त अंतर्दृष्टि। 8 जनवरी, 2026
मूल शीर्षक: On the Origins of Algorithmic Progress in AI Insights from our new paper on the scale-dependence of algorithmic progress. January 8, 2026
पेपर "On the Origins of Algorithmic Progress in AI" एल्गोरिदमिक प्रगति की पैमाने पर निर्भरता की जाँच करता है। यह सुझाव देता है कि साहित्य एल्गोरिदमिक सफलताओं की भूमिका को बढ़ा-चढ़ाकर आँकता है और AI प्रगति में बढ़े हुए कंप्यूटिंग संसाधनों की भूमिका को कम आँकता है।
हम कम्प्यूटेशन की बढ़ती मांग का सामना कैसे कर सकते हैं? Synced द्वारा Neil Thompson का साक्षात्कार Neil Thompson बताते हैं कि Deep Learning का आर्थिक और पर्यावरणीय प्रभाव चिंताजनक रूप से तेज़ी से क्यों बढ़ रहा है
मूल शीर्षक: How can we counter the increased demand for computation? Neil Thompson interviewed by Synced Neil Thompson discusses why Deep Learning's economic and environmental footprints are growing worryingly fa
MIT CSAIL के Neil Thompson का कहना है कि GPT-3 जैसे मॉडल जैसे-जैसे बड़े होते जा रहे हैं, डीप लर्निंग के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति असहनीय रूप से तेज़ी से बढ़ रही है। उनका शोधपत्र The Computational Limits of Deep Learning 1,058 शोधपत्रों का विश्लेषण करता है और तर्क देता है कि डीप लर्निंग संयोग से नहीं, बल्कि अपनी बनावट के कारण ही कंप्यूटेशनल रूप से महँगी है।
AI विनियमन यूके की फ्यूचर ऑफ़ कंप्यूट समीक्षा पर प्रतिक्रिया मार्च 2023 Jess Whittlestone, Shahar Avin, Lennart Heim, Markus Anderljung, and Girish Sastry हमें यूके के प्रकाशन को देखकर प्रसन्नता है
मूल शीर्षक: AI Regulation Response to the UK's Future of Compute Review March 2023 Jess Whittlestone, Shahar Avin, Lennart Heim, Markus Anderljung, and Girish Sastry We are pleased to see the publication of the U
यूके की Future of Compute Review पर यह प्रतिक्रिया तर्क देती है कि यह समीक्षा इस बात को संबोधित न करके एक अवसर गँवा देती है कि कंप्यूट का उपयोग ज़िम्मेदारी से कैसे किया जाए। सह-हस्ताक्षरकर्ता लेखकों का कहना है कि यह कंप्यूट के ज़िम्मेदार और सुशासित उपयोग के लिए पर्याप्त रणनीतियाँ प्रदान नहीं करती। वे कंप्यूट तक स्तरीय पहुँच, बहुत ऊँची सीमा से अधिक की ट्रेनिंग रन की रिपोर्टिंग (या संभवतः भविष्य में लाइसेंसिंग), कंप्यूट प्रदाताओं के लिए Know Your Customer आवश्यकताएँ, और बड़े प्री-ट्रेंड मॉडलों तक अकादमिक पहुँच का प्रस्ताव रखते हैं।
FutureTech, AI और ऑटोमेशन के अर्थशास्त्र पर एक कार्यशाला की मेज़बानी करता है MIT FutureTech, AI और ऑटोमेशन के अर्थशास्त्र पर एक कार्यशाला की मेज़बानी कर रहा है। यह कार्यशाला केवल आमंत्रण के आधार पर है। December 4, 2024
मूल शीर्षक: FutureTech hosts a workshop on the Economics of AI and Automation MIT FutureTech hosts a workshop on the Economics of AI and Automation. The workshop is invite-only. December 4, 2024
MIT FutureTech 6 दिसंबर को AI और ऑटोमेशन के अर्थशास्त्र पर केवल आमंत्रितों के लिए एक कार्यशाला आयोजित कर रहा है। उद्योग विशेषज्ञ और शिक्षाविद श्रम बाजार पर प्रभावों, ऑटोमेशन द्वारा उद्योगों के रूपांतरण और तकनीकी व्यवधान के प्रति नीतिगत दृष्टिकोणों पर चर्चा करेंगे।
अर्थशास्त्र AI के युग की आर्थिक नीति संबंधी चुनौतियाँ September 2024 Anton Korinek यह पेपर AI में Artificial General Intelligenc की ओर हो रही परिवर्तनकारी प्रगति से उत्पन्न गहन चुनौतियों की पड़ताल करता है
मूल शीर्षक: Economics Economic Policy Challenges for the Age of AI September 2024 Anton Korinek This paper examines the profound challenges that transformative advances in AI toward Artificial General Intelligenc
यह शोधपत्र उन आर्थिक नीतिगत चुनौतियों की पड़ताल करता है जो AGI की दिशा में हो रही प्रगति अर्थशास्त्रियों और नीति-निर्माताओं के सामने खड़ी करेगी, जिनमें उत्पादकता में वृद्धि के साथ-साथ नौकरियों, आय के वितरण और शिक्षा के मूल्य को लेकर चिंताएँ भी शामिल हैं। यह आठ नीतिगत चुनौतियों को चिह्नित करता है, जो असमानता और शिक्षा से लेकर व्यापक आर्थिक नीति, बाज़ार विनियमन, बौद्धिक संपदा, पर्यावरणीय प्रभाव और वैश्विक AI शासन तक फैली हैं। लेखक अंत में इस बात पर ज़ोर देते हैं कि अर्थशास्त्री इन चुनौतियों को समझने में कैसे योगदान दे सकते हैं।
AI लैब नीति AI एथिक्स बोर्ड कैसे डिज़ाइन करें अप्रैल 2023 Jonas Schuett, Anka Reuel, Alexis Carlier आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) सिस्टम विकसित और तैनात करने वाले संगठनों को उपाय करने की आवश्यकता है
मूल शीर्षक: AI Lab Policy How to Design an AI Ethics Board April 2023 Jonas Schuett, Anka Reuel, Alexis Carlier Organizations that develop and deploy artificial intelligence (AI) systems need to take measures to
यह पेपर जाँचता है कि AI कंपनियाँ AI एथिक्स बोर्ड को इस तरह कैसे डिज़ाइन कर सकती हैं कि AI से जुड़े जोखिम कम हों। यह पाँच उच्च-स्तरीय डिज़ाइन विकल्पों की पहचान करता है: ज़िम्मेदारियाँ, कानूनी ढाँचा, सदस्यता, निर्णय लेने की प्रक्रिया और क्या निर्णय बाध्यकारी हैं, तथा संसाधन। प्रत्येक विकल्प को उप-प्रश्नों और विकल्पों में बाँटा गया है, और लेखक इस पेपर को एक टूलबॉक्स के रूप में प्रस्तुत करते हैं, जो कंपनियों को उन चुनौतियों से पार पाने में मदद करे जिन्हें पिछली विफलताओं ने उजागर किया है।
कानून और नीति ब्रसेल्स प्रभाव और कृत्रिम बुद्धिमत्ता अगस्त 2022 GovAI तकनीकी रिपोर्ट Charlotte Siegmann और Markus Anderljung इस रिपोर्ट में हम पूछते हैं कि क्या EU का आगामी विनियमन
मूल शीर्षक: Law and Policy The Brussels Effect and Artificial Intelligence August 2022 GovAI Technical Report Charlotte Siegmann and Markus Anderljung In this report, we ask whether the EU’s upcoming regulation f
यह GovAI रिपोर्ट जाँचती है कि क्या EU का आगामी AI विनियमन दुनिया भर में फैलेगा और तथाकथित 'ब्रसेल्स इफ़ेक्ट' पैदा करेगा। लेखक अस्थायी रूप से निष्कर्ष निकालते हैं कि व्यवस्था के कुछ हिस्सों के लिए वास्तविक (de facto) प्रभाव, यानी EU के बाहर उत्पादों में बदलाव के ज़रिए, और कानूनी (de jure) प्रभाव, यानी अन्य क्षेत्राधिकारों के नियमों पर असर के ज़रिए, दोनों की संभावना है। वे कहते हैं कि यह विनियमन भरोसेमंद, मानव-केंद्रित AI का पहला और सबसे प्रभावशाली व्यावहारिक रूप हो सकता है, इसलिए इसकी बनावट पूरी दुनिया के लिए मायने रखती है।
नीतिगत सलाह और राय अनिश्चित AI भविष्य के लिए कार्यबल को तैयार करना नवंबर 2023 गवाही Anton Korinek अमेरिकी सीनेट के द्विदलीय AI Insights Forum को दी गई इस लिखित गवाही में, Anton Ko
मूल शीर्षक: Policy Advice and Opinion Preparing the Workforce for an Uncertain AI Future November 2023 Testimony Anton Korinek In this written testimony to the U.S. Senate's bipartisan AI Insights Forum, Anton Ko
अमेरिकी सीनेट के AI Insights Forum को दी गई इस लिखित गवाही में, यूनिवर्सिटी ऑफ वर्जीनिया के अर्थशास्त्र प्रोफेसर Anton Korinek सांसदों से आग्रह करते हैं कि वे AI की प्रगति के लिए कार्यबल को तैयार करने हेतु परिदृश्य नियोजन (scenario planning) अपनाएँ। वे तर्क देते हैं कि AI उत्पादकता में वृद्धि का वादा करता है, लेकिन कार्यबल का भविष्य अनिश्चित है, खासकर यदि प्रगति AGI की ओर ले जाती है, और वे ऐतिहासिक, आधारभूत AGI और आक्रामक AGI परिदृश्यों की रूपरेखा प्रस्तुत करते हैं। सामाजिक सुरक्षा तंत्र, कर संहिता और आय नीतियों में किए जाने वाले किसी भी सुधार को इतना लचीला होना चाहिए कि वह इन सभी परिदृश्यों में कारगर रहे, और वे दो ठोस सिफारिशें देते हैं।
AI Lab Policy फ्रंटियर AI मॉडलों पर थर्ड-पार्टी शोध के लिए संरचित पहुंच अक्टूबर 2023 शोध पत्र Benjamin Bucknall, Robert Trager फ्रंटियर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मॉडलों के हाल के रिलीज़
मूल शीर्षक: AI Lab Policy Structured Access for Third-Party Research on Frontier AI Models October 2023 Research Paper Benjamin Bucknall, Robert Trager Recent releases of frontier artificial intelligence (AI) mod
फ्रंटियर AI मॉडल अधिकतर नियंत्रित (गेटेड) रूप में जारी किए जाते हैं ताकि दोहरे उपयोग वाली क्षमताओं का प्रसार सीमित रहे, लेकिन इससे बाहरी शोधकर्ताओं के लिए उनका अध्ययन करना कठिन हो जाता है। लेखक साहित्य विश्लेषण को AI शोधकर्ताओं के साथ अर्ध-संरचित साक्षात्कारों से जोड़कर सिस्टम एक्सेस की एक वर्गीकरण प्रणाली बनाते हैं। वे पाते हैं कि सीमित मॉडल एक्सेस अक्सर शोध को बाधित करता है और आवश्यक एक्सेस शोध क्षेत्र के अनुसार अलग-अलग होता है, और वे मालिकाना फ्रंटियर मॉडलों के बाहरी मूल्यांकन के लिए एक 'रिसर्च API' डिज़ाइन करने की सिफ़ारिश करते हैं।
सर्वेक्षण अनुसंधान AI के प्रभावों और शासन पर अमेरिकी स्थानीय अधिकारियों के विचार: 2022 और 2023 सर्वेक्षण चरणों से प्रमाण January 2025 शोध पत्र Sophia Hatz, Noemi Dreksler, Kevin Wei, Baobao Zhang
मूल शीर्षक: Survey Research Local US Officials' Views on the Impacts and Governance of AI: Evidence from 2022 and 2023 Survey Waves January 2025 Research Paper Sophia Hatz, Noemi Dreksler, Kevin Wei, Baobao Zhang
2022 और 2023 में किए गए अमेरिकी स्थानीय नीति-निर्माताओं के सर्वेक्षणों के आधार पर, यह रिपोर्ट AI के प्रभावों और विनियमन पर उनके विचारों की पड़ताल करती है। नीति-निर्माता नवाचार और बुनियादी ढाँचे में लाभों के साथ-साथ बढ़ी हुई निगरानी, गलत सूचना और राजनीतिक ध्रुवीकरण जैसे जोखिमों की आशंका रखते हैं, और कई स्वयं को अपर्याप्त रूप से तैयार महसूस करते हैं। बहुमत सरकारी निगरानी का समर्थन करता है, जिसमें डेमोक्रेट्स रिपब्लिकन की तुलना में विनियमन के लिए अधिक मज़बूत और सुसंगत समर्थन दिखाते हैं, हालाँकि 2022 और 2023 के बीच रिपब्लिकन समर्थन बहुमत की ओर खिसका।
तकनीकी AI गवर्नेंस फ्रंटियर AI ऑडिटिंग: अग्रणी AI कंपनियों में सुरक्षा और संरक्षा प्रथाओं के कठोर तृतीय-पक्ष मूल्यांकन की ओर जनवरी 2026 Miles Brundage, Noemi Dreksler, Aidan Homewoo
मूल शीर्षक: Technical AI Governance Frontier AI Auditing: Toward Rigorous Third-Party Assessment of Safety and Security Practices at Leading AI Companies January 2026 Miles Brundage, Noemi Dreksler, Aidan Homewoo
पेपर फ्रंटियर AI ऑडिटिंग की रूपरेखा प्रस्तुत करता है, जिसे फ्रंटियर AI डेवलपर्स के सुरक्षा और संरक्षा संबंधी दावों का कठोर तृतीय-पक्ष सत्यापन माना गया है। ऑडिट में केवल सार्वजनिक उत्पादों को ही नहीं, बल्कि आंतरिक परिनियोजन, सूचना सुरक्षा और सुरक्षा संबंधी निर्णय-प्रक्रिया सहित संगठन-स्तर के जोखिमों को भी शामिल किया जाना चाहिए। यह चार AI आश्वासन स्तरों को परिभाषित करता है, और फ्रंटियर AI के लिए AAL-1 को आधार-रेखा तथा सबसे उन्नत डेवलपर्स के लिए AAL-2 को निकट-अवधि के लक्ष्य के रूप में सुझाता है।
AI Lab Policy AI से जुड़े जोखिमों के विरुद्ध रक्षा की तीन पंक्तियां अक्टूबर 2023 Jonas Schuett कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) प्रणालियां विकसित और तैनात करने वाले संगठनों को संबंधित जोखिमों का प्रबंधन करना होता है—उदाहरण के लिए
मूल शीर्षक: AI Lab Policy Three Lines of Defense Against Risks from AI October 2023 Jonas Schuett Organizations that develop and deploy artificial intelligence (AI) systems need to manage the associated risks—for
AI विकसित और तैनात करने वाले संगठनों को इससे जुड़े जोखिमों का प्रबंधन करना होता है, लेकिन अक्सर यह स्पष्ट नहीं होता कि जिम्मेदारी किसकी है। यह लेख सुझाव देता है कि AI कंपनियाँ तीन रक्षा पंक्तियों (3LoD) वाले मॉडल को कैसे लागू कर सकती हैं, जो जोखिम प्रबंधन का एक ढाँचा है और जिसे कई उद्योगों में सर्वोत्तम प्रथा माना जाता है। लेख का तर्क है कि यह मॉडल जोखिम कवरेज की कमियों को दूर कर सकता है, जोखिम प्रबंधन की प्रभावशीलता बढ़ा सकता है, और बोर्डों को प्रबंधन की अधिक प्रभावी निगरानी में मदद कर सकता है।
World Summit FutureTech में डॉ. Neil Thompson FutureTech के निदेशक डॉ. Neil Thompson World Summit में प्रस्तुति दे रहे हैं और AI तथा कंप्यूटिंग नवाचार पर अपनी अंतर्दृष्टि साझा कर रहे हैं। October 15, 2025
मूल शीर्षक: Dr. Neil Thompson at World Summit FutureTech Director Dr. Neil Thompson presents at the World Summit, sharing insights on AI and computing innovation. October 15, 2025
FutureTech के निदेशक डॉ. Neil Thompson ने AI और कंप्यूटिंग नवाचार पर World Summit में प्रस्तुति दी। उनकी बातचीत में FutureTech के नवीनतम शोध निष्कर्ष और वैश्विक प्रौद्योगिकी नीति के लिए उनके निहितार्थ शामिल थे।
डीप लर्निंग को अधिक टिकाऊ बनाने का तरीका यहाँ है Neil Thompson, Silviu-Marian Udrescu और Stephan Zhang दक्षता बढ़ाने और स्थिरता बनाए रखने के लिए न्यूरल नेटवर्क ऑपरेशनों की जगह समीकरणों का उपयोग करने का प्रस्ताव रखते हैं
मूल शीर्षक: Here's How to Make Deep Learning More Sustainable Neil Thompson, Silviu-Marian Udrescu, and Stephan Zhang propose substituting equations for neural network operations to improve efficiency and sustain
जैसे-जैसे मॉडल बड़े और अधिक जटिल होते जा रहे हैं, डीप लर्निंग की पर्यावरणीय और कम्प्यूटेशनल लागत बढ़ रही है, और उनकी ऊर्जा खपत में तेज़ वृद्धि हुई है। शोधकर्ता ऊर्जा का उपयोग घटाने और दक्षता बढ़ाने के लिए न्यूरल नेटवर्क के कुछ ऑपरेशनों की जगह गणितीय समीकरणों का उपयोग करने का प्रस्ताव रखते हैं। यह तरीका बड़े पैमाने के मॉडलों को ट्रेन करने के लिए आवश्यक संसाधनों में कटौती करके AI विकास को अधिक टिकाऊ बना सकता है।
द्वि-उपयोग AI क्षमताओं और जैव-आतंकवाद के जोखिम का थ्रेट मॉडलिंग December 2025 GovAI Report Luca Righetti कई फ्रंटियर AI कंपनियाँ अपने AI सिस्टम का द्वि-उपयोग जैविक क्षमताओं के लिए परीक्षण करती हैं
मूल शीर्षक: Threat Modeling Dual-Use AI Capabilities and the Risk of Bioterrorism December 2025 GovAI Report Luca Righetti Several frontier AI companies test their AI systems for dual-use biological capabilities
कई फ्रंटियर AI कंपनियाँ अपने AI सिस्टम का दोहरे उपयोग वाली जैविक क्षमताओं के लिए परीक्षण करती हैं। यह रिपोर्ट ऐसे क्षमता मूल्यांकनों को जोखिम आकलनों में बदलने के लिए एक ढाँचा प्रस्तावित करती है, जो ऐतिहासिक केस स्टडी, विशेषज्ञों से प्राप्त राय और संदर्भ वर्ग पूर्वानुमान पर आधारित है। इसका अनुमान है कि यदि AI इन्फ़्लुएंज़ा जितनी जटिलता वाले रोगजनकों को संश्लेषित करने में सक्षम STEM स्नातकों का अनुपात 10 प्रतिशत अंक बढ़ा दे और परिचालन संबंधी हमले की योजनाओं को संभव बना दे, तो अकेले व्यक्ति द्वारा फैलाई गई महामारी की वार्षिक संभावना 0.15% से बढ़कर 1.0% हो सकती है, यानी प्रति वर्ष लगभग 12,000 अपेक्षित मौतें (~$100B), जिसमें अनिश्चितता अधिक है।
AI विनियमन फ्रंटियर AI के लिए सेफ़्टी केस अक्टूबर 2024 शोध पत्र Marie Davidsen Buhl, Gaurav Sett, Leonie Koessler, Jonas Schuett, Markus Anderljung जैसे-जैसे फ्रंटियर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) सिस्टम
मूल शीर्षक: AI Regulation Safety Cases for Frontier AI October 2024 Research Paper Marie Davidsen Buhl, Gaurav Sett, Leonie Koessler, Jonas Schuett, Markus Anderljung As frontier artificial intelligence (AI) syst
यह शोधपत्र बताता है कि सेफ़्टी केस, यानी इस बात के संरचित, साक्ष्य-आधारित तर्क कि कोई सिस्टम पर्याप्त रूप से सुरक्षित है, फ्रंटियर AI शासन में उद्योग के स्व-नियमन और सरकारी विनियमन, दोनों के लिए क्यों उपयोगी हो सकते हैं। सेफ़्टी केस विमानन और परमाणु ऊर्जा जैसे सुरक्षा-संवेदनशील उद्योगों में पहले से आम हैं। यह इस पर भी चर्चा करता है कि फ्रंटियर AI सेफ़्टी केस कैसे तैयार किया जाए और सेफ़्टी केस के निर्णयों को पर्याप्त रूप से प्रभावित करने से पहले क्या होना आवश्यक है।
3 प्रश्न: क्या AI विकास में कोई "सीक्रेट सॉस" है? निहित धारणा यह है कि अग्रणी लैब्स के पास कोई मालिकाना बढ़त होती है, एक "सीक्रेट सॉस", जो उनके मॉडलों को बाकियों से अलग करती है। B
मूल शीर्षक: 3 Questions: Is there a "secret sauce" in AI development? The implicit assumption is that leading labs possess some proprietary advantage, a "secret sauce" that separates their models from the rest. B
2022 से 2025 के बीच जारी किए गए 809 बड़े भाषा मॉडलों के प्रशिक्षण और बेंचमार्क डेटा का विश्लेषण करने वाले एक नए अध्ययन में पाया गया कि अग्रणी स्तर पर 80 से 90 प्रतिशत प्रदर्शन केवल स्केल से समझाया जा सकता है। अग्रणी स्तर से दूर, मालिकाना तकनीकें और एल्गोरिदमिक प्रगति कहीं अधिक मायने रखती हैं।
AI और वैज्ञानिक खोज का भविष्य विज्ञान में AI की भूमिका पर हाल की MIT FutureTech कार्यशाला में, अग्रणी शोधकर्ता, प्रौद्योगिकीविद् और नीति-निर्माता यह जानने के लिए एकत्र हुए कि AI कैसे तेज़ी से
मूल शीर्षक: AI and the Future of Scientific Discovery At the recent MIT FutureTech Workshop on the Role of AI in Science, leading researchers, technologists, and policymakers gathered to explore how AI is rapidly
विज्ञान में AI पर MIT FutureTech की एक कार्यशाला में शोधकर्ताओं और नीति-निर्माताओं ने चर्चा की कि AI किस प्रकार अनुसंधान को तेज़ कर रहा है और नए प्रकार की जाँच को संभव बना रहा है। वक्ताओं ने कुछ चिंताएँ भी उठाईं, जिनमें कुछ ही संस्थाओं के बीच AI विकास का केंद्रीकरण और AI-जनित सामग्री की तेज़ वृद्धि शामिल हैं।
कंप्यूटर विज्ञान AI गवर्नेंस उपयोग मामलों के लिए डेटा गोपनीयता-संवर्धक तकनीकों की प्रासंगिकता की पड़ताल मार्च 2023 Emma Bluemke, Tantum Collins, Ben Garfinkel, Andrew Trask गोपनीयता का विकास
मूल शीर्षक: Computer Science Exploring the Relevance of Data Privacy-Enhancing Technologies for AI Governance Use Cases March 2023 Emma Bluemke, Tantum Collins, Ben Garfinkel, Andrew Trask The development of priv
गोपनीयता बढ़ाने वाली प्रौद्योगिकियों ने डेटा के आदान-प्रदान और विश्लेषण में गोपनीयता और प्रदर्शन के बीच के समझौते को कम करने में बड़ी प्रगति की है। शोधपत्र का तर्क है कि इसी तरह के "संरचित पारदर्शिता" उपकरण बाहरी जाँच, ऑडिटिंग और स्रोत सत्यापन के माध्यम से AI गवर्नेंस में सहायक हो सकते हैं। यह सुझाव देता है कि गवर्नेंस के उद्देश्यों को सूचना प्रवाह की एक प्रणाली के रूप में देखा जाए, क्योंकि अंतर-संचालनीयता मायने रखती है और मानक स्थापित होने से पहले समस्याओं को टुकड़ों में सुलझाने पर खामियाँ उभर सकती हैं।
अमेरिका ने चीन से मुकाबले के लिए AI के लिए Peace Corps शुरू किया ट्रंप प्रशासन को उम्मीद है कि वह अमेरिकी टेक उद्योग को अपनी AI दौड़ में शामिल कर लेगा। 2 मार्च 2026
मूल शीर्षक: The U.S. Launches a Peace Corps for AI to Compete With China The Trump administration hopes to enlist the U.S. tech industry in its AI race. March 2, 2026
ट्रंप प्रशासन को उम्मीद है कि वह अमेरिकी टेक उद्योग को अपनी AI दौड़ में शामिल कर लेगा, लेकिन आशंका है कि Tech Corps कार्यक्रम विदेशों में लोकप्रिय नहीं हो पाएगा। University of Illinois Urbana-Champaign में असिस्टेंट प्रोफ़ेसर और MIT से संबद्ध Meicen Sun का कहना है कि चीन ने एक दशक से अधिक समय में उभरते बाज़ारों में एक बड़ा ग्राहक आधार बनाया है, जिससे उसे स्थानीय संपर्क, व्यावसायिक संबंध और उपभोक्ताओं का भरोसा मिला है। वे इन मापने में कठिन लाभों को सामाजिक और राजनीतिक पूँजी बताती हैं, जो बही-खातों में दिखाई नहीं देती।
AI कब लाभ देता है? AI अपनाने की तीव्रता, पूरक निवेश और R&D रणनीति फ़र्म का राजस्व AI अपनाने की तीव्रता के साथ बढ़ता है, खासकर पूरक तकनीकी निवेश और मज़बूत R&D रणनीति के साथ
मूल शीर्षक: When does AI pay off? AI-adoption intensity, complementary investments, and R&D strategy Firm revenue rises with AI adoption intensity, especially with complementary tech investments and strong R&D st
जैसे-जैसे AI अपनाने की तीव्रता बढ़ती है, कंपनियों का राजस्व बढ़ता है, और जो कंपनियाँ क्लाउड कंप्यूटिंग जैसी पूरक तकनीकों में निवेश करती हैं और वेंचर-विशिष्ट आंतरिक R&D रणनीतियाँ अपनाती हैं, उनके लिए यह लाभ अधिक होता है। अध्ययन में पाया गया है कि AI अपनाने का निम्न स्तर राजस्व में उल्लेखनीय वृद्धि नहीं देता।
AI Regulation Increased Compute Efficiency and the Diffusion of AI Capabilities फ़रवरी 2024 Konstantin Pilz, Lennart Heim, Nicholas Brown उन्नत AI मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए कंप्यूट में बड़े निवेश की आवश्यकता होती है
मूल शीर्षक: AI Regulation Increased Compute Efficiency and the Diffusion of AI Capabilities February 2024 Konstantin Pilz, Lennart Heim, Nicholas Brown Training advanced AI models requires large investments in co
यह पेपर "बढ़ती कंप्यूट दक्षता" का वर्णन करता है: जैसे-जैसे हार्डवेयर सस्ता होता है और एल्गोरिदम बेहतर होते हैं, किसी AI मॉडल को दिए गए प्रदर्शन तक प्रशिक्षित करने की लागत समय के साथ घटती है। यह पाता है कि इससे ऐसे मॉडल प्रशिक्षित कर सकने वाले पक्षों की संख्या बढ़ती है, साथ ही हर पक्ष को उपलब्ध प्रदर्शन भी बढ़ता है। परिणामस्वरूप, बड़े कंप्यूट निवेशक नई क्षमताओं में अग्रणी बने रह सकते हैं, और सरकारों को ऐसी दुनिया के लिए तैयार होना होगा जहाँ खतरनाक AI क्षमताएँ व्यापक रूप से उपलब्ध हों।
AI विनियमन सिद्धांतों से नियमों तक: फ्रंटियर AI के लिए एक नियामकीय दृष्टिकोण अगस्त 2024 Jonas Schuett, Markus Anderljung, Alexis Carlier, Leonie Koessler, Ben Garfinkel कई क्षेत्राधिकार शुरू कर रहे हैं
मूल शीर्षक: AI Regulation From Principles to Rules: A Regulatory Approach for Frontier AI August 2024 Jonas Schuett, Markus Anderljung, Alexis Carlier, Leonie Koessler, Ben Garfinkel Several jurisdictions are sta
कई क्षेत्राधिकार अत्याधुनिक (फ्रंटियर) AI प्रणालियों को विनियमित करना शुरू कर रहे हैं, और नियामक डेवलपर्स से सुरक्षा उपाय अपनाने की अपेक्षा कर सकते हैं। लेखक उच्च-स्तरीय सिद्धांतों की तुलना विशिष्ट नियमों से करते हैं: सिद्धांत अनुकूलनीय होते हैं लेकिन कम निश्चित, जबकि नियम अधिक निश्चित होते हैं लेकिन जल्दी पुराने पड़ सकते हैं। वे सुझाव देते हैं कि नीति-निर्माता पहले उच्च-स्तरीय सिद्धांतों को अनिवार्य करें, अनुपालन की बारीकी से निगरानी करें और नियामक क्षमता का निर्माण करें, फिर समय के साथ अधिक नियम-आधारित दृष्टिकोणों की ओर बढ़ें।
तकनीकी AI गवर्नेंस फ्रंटियर AI मॉडलों की संख्या में रुझान: 2028 तक का पूर्वानुमान अप्रैल 2025 शोध पत्र Iyngkarran Kumar, Sam Manning सरकारें AI मॉडलों पर आधारित आवश्यकताएँ लागू करना शुरू कर रही हैं
मूल शीर्षक: Technical AI Governance Trends in Frontier AI Model Count: A Forecast to 2028 April 2025 Research Paper Iyngkarran Kumar, Sam Manning Governments are starting to impose requirements on AI models based
सरकारें प्रशिक्षण कंप्यूट के आधार पर AI संबंधी आवश्यकताएँ तय करने लगी हैं, जैसे EU AI Act की 10^25 FLOP सीमा और US AI Diffusion Framework की 10^26 FLOP सीमा। लेखकों का अनुमान है कि 2028 के अंत तक 103 से 306 फ़ाउंडेशन मॉडल 10^25 की सीमा को पार कर जाएँगे और 45 से 148 मॉडल 10^26 को पार करेंगे (90% विश्वास अंतराल)। निरपेक्ष सीमाओं को पार करने वाले मॉडलों की संख्या हर वर्ष अतिरैखिक रूप से बढ़ेगी, जबकि सबसे बड़े प्रशिक्षण रन से जुड़ी सापेक्ष सीमाएँ 2025 से 2028 तक प्रति वर्ष 14 से 16 मॉडलों की अधिक स्थिर माध्यिका दर्शाती हैं।
AI Regulation Societal Adaptation to Advanced AI मई 2024 Jamie Bernardi, Gabriel Mukobi, Hilary Greaves, Lennart Heim, Markus Anderljung उन्नत AI प्रणालियों से जोखिमों के प्रबंधन की मौजूदा रणनीतियां
मूल शीर्षक: AI Regulation Societal Adaptation to Advanced AI May 2024 Jamie Bernardi, Gabriel Mukobi, Hilary Greaves, Lennart Heim, Markus Anderljung Existing strategies for managing risks from advanced AI system
मौजूदा रणनीतियाँ, जो इस पर केंद्रित हैं कि कौन-सा उन्नत AI विकसित किया जाए और वह कैसे फैले, डेवलपर्स की संख्या बढ़ने के साथ कम व्यावहारिक होती जाती हैं। यह पेपर सामाजिक अनुकूलन बढ़ाने के पूरक दृष्टिकोण का आग्रह करता है, जो AI के प्रसार के किसी दिए गए स्तर पर अपेक्षित नकारात्मक प्रभावों को घटाता है। यह हानिकारक AI उपयोगों से बचने, उनसे बचाव करने और उनका समाधान करने वाले हस्तक्षेपों के लिए एक ढाँचा प्रस्तावित करता है, साथ ही तीन चरणों वाला एक चक्र और सरकारों, उद्योग तथा तृतीय पक्षों के लिए सिफ़ारिशें भी देता है।
FutureTech ने वार्षिक सम्मेलन की घोषणा की FutureTech ने अपने वार्षिक सम्मेलन की घोषणा की: "AI ऑटोमेशन कितनी तेज़ी से होगा?" जिसमें अग्रणी शोधकर्ता और नीति-निर्माता शामिल होंगे। 23 अक्टूबर, 2025
मूल शीर्षक: FutureTech Announces Annual Conference FutureTech announces its annual conference: "How Fast will AI Automation Happen?" featuring leading researchers and policymakers. October 23, 2025
FutureTech ने अपने वार्षिक सम्मेलन 'AI ऑटोमेशन कितनी तेज़ी से होगा?' की घोषणा की, जो 23 और 24 अक्टूबर, 2025 को आयोजित होगा। सत्र 3 में श्रम बाज़ार और अर्थव्यवस्था में ऑटोमेशन पर चर्चा होगी, जिसमें वक्ता David Autor, David Deming, Beena Ammanath और Yilun Du हैं।
Deep Learning's Diminishing Returns: The Cost of Improvement is Becoming Unsustainable Deep learning's success in translation and medical analysis has risen since the 2000s. However, its 1958 origins
डीप लर्निंग को 2000 के दशक से अनुवाद और चिकित्सा विश्लेषण में सफलता मिली है, लेकिन इसकी 1958 की शुरुआत दिखाती है कि इसकी कंप्यूटेशनल माँगें हमेशा से बहुत अधिक रही हैं। जैसे-जैसे प्रगति जारी है, हर सुधार की लागत असहनीय होती जा रही है।
AI का अर्थशास्त्र "GPTs Are GPTs" को फर्मों तक विस्तारित करना मई 2025 शोध पत्र Benjamin Labaschin, Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Mishkin, और Daniel Rock हम Eloundou et al. (2024) को विस्तारित करके फ़र्म
मूल शीर्षक: Economics of AI Extending “GPTs Are GPTs” to Firms May 2025 Research Paper Benjamin Labaschin, Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Mishkin, and Daniel Rock We extend Eloundou et al. (2024) to build fir
यह पेपर Eloundou et al. (2024) का विस्तार करते हुए फ़र्म स्तर पर LLM एक्सपोज़र को मापता है, जिसमें व्यवसाय-स्तर के एक्सपोज़र स्कोर को Revelio Labs के व्यवसायवार कर्मचारी संख्या के डेटा के साथ जोड़ा गया है। अधिक टेक्नोलॉजी कर्मचारियों और AI-कुशल कर्मचारियों वाली फ़र्मों में LLM एक्सपोज़र अधिक होता है। एक्सपोज़र में अंतर श्रेणियों के भीतर की तुलना में श्रेणियों के बीच अधिक है, जो बताता है कि LLM को कॉर्पोरेट सिस्टम में एकीकृत करने से उत्पादकता में उल्लेखनीय लाभ हो सकता है।
तकनीकी AI गवर्नेंस इन्फ़रेंस स्केलिंग और AI गवर्नेंस अक्टूबर 2025 तकनीकी रिपोर्ट Toby Ord AI प्रणालियों को प्री-ट्रेन करने में उपयोग होने वाले कंप्यूट (प्री-ट्रेनिंग कंप्यूट) को बढ़ाने से लेकर स्केलिंग की ओर बदलाव
मूल शीर्षक: Technical AI Governance Inference Scaling and AI Governance October 2025 Technical Report Toby Ord The shift from scaling up the compute used to pre-train AI systems (pre-training compute) to scaling
प्री-ट्रेनिंग कंप्यूट को बढ़ाने से इन्फ़रेंस कंप्यूट को बढ़ाने की ओर बदलाव का AI गवर्नेंस पर गहरा प्रभाव पड़ सकता है। ये प्रभाव इस पर निर्भर करते हैं कि इन्फ़रेंस कंप्यूट का उपयोग मुख्य रूप से बाहरी परिनियोजन के दौरान प्रदर्शन सुधारने के लिए होता है या लैब के भीतर किसी अधिक जटिल प्रशिक्षण कार्यक्रम के हिस्से के रूप में। परिनियोजन के समय इन्फ़रेंस का तेज़ी से बढ़ना ओपन-वेट मॉडलों का महत्व घटाएगा और बिजली-खपत वाले डेटा सेंटरों की आवश्यकता कम करेगा।
अर्थशास्त्र AI के श्रम बाज़ार पर प्रभावों को समझना दिसंबर 2025 शोध पत्र Sam Manning इस बारे में गहरी अनिश्चितता है कि AI के कार्यबल पर प्रभाव कितने महत्वपूर्ण होंगे, वे कितनी जल्दी सामने आएँगे,
मूल शीर्षक: Economics Understanding AI’s Labor Market Impacts December 2025 Research Paper Sam Manning There is deep uncertainty about how significant AI’s workforce effects will be, how quickly they will emerge,
इस बात को लेकर गहरी अनिश्चितता है कि AI के कार्यबल पर प्रभाव कितने बड़े होंगे, कितनी जल्दी सामने आएंगे, और किन समूहों को सबसे अधिक प्रभावित करेंगे। कुछ अर्थशास्त्री निकट भविष्य में रोज़गार पर केवल मामूली प्रभाव की उम्मीद करते हैं, जबकि कई प्रमुख AI डेवलपर्स और अन्य अर्थशास्त्री एक से पांच वर्षों के भीतर श्रम बाज़ार पर बड़े पैमाने के प्रभावों की चेतावनी देते हैं। पेपर अमेरिकी श्रम विभाग के आगामी AI Workforce Research Hub के लिए डेटा एकत्र करने और बार-बार विश्लेषण संभव बनाने के विकल्प प्रस्तावित करता है, ताकि नीति-निर्माता समय पर प्रतिक्रिया दे सकें।
नीतिगत सलाह और राय AI तबाही को कैसे रोका जाए अगस्त 2023 Foreign Affairs लेख Markus Anderljung और Paul Scharre Markus Anderljung और Paul Scharre ने हाल ही में यह लेख Fo में प्रकाशित किया
मूल शीर्षक: Policy Advice and Opinion How to Prevent an AI Catastrophe August 2023 Foreign Affairs Article Markus Anderljung and Paul Scharre Markus Anderljung and Paul Scharre recently published this piece in Fo
यह Markus Anderljung और Paul Scharre का Foreign Affairs लेख है। इसमें बताया गया है कि Carnegie Mellon University के शोधकर्ताओं ने एक AI सिस्टम को एक काल्पनिक प्रयोगशाला से जोड़ा, जहाँ ibuprofen को संश्लेषित करने के दो शब्दों के अनुरोध पर निर्माण के चरण मिले, लेकिन सिस्टम ने प्रथम विश्व युद्ध के दौर के एक रासायनिक हथियार और एक डेट-रेप ड्रग के निर्देश भी तैयार कर दिए। शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि AI विनाशकारी हथियार बना सकता है।
AI में प्रगति को क्या आगे बढ़ाता है? एल्गोरिदम में रुझान इस लेख में हम AI मॉडलों के एक प्रमुख रुझान का उच्च-स्तरीय अवलोकन प्रस्तुत करते हैं: कि एल्गोरिदम में प्रगति से AI सिस्ट
मूल शीर्षक: What drives progress in AI? Trends in Algorithms In this article, we provide a high level overview of a key trend in AI models: that progress in algorithms leads to performance improvements in AI syst
यह लेख एक अवलोकन देता है कि एल्गोरिदम में प्रगति कैसे AI सिस्टम के प्रदर्शन में सुधार लाती है। यह AI के रुझानों पर आधारित श्रृंखला का दूसरा लेख है। अनुमान है कि AI प्रदर्शन के किसी निश्चित स्तर तक पहुँचने के लिए आवश्यक कंप्यूट लगभग हर 8 महीने में आधा हो जाता है।
FutureTech और CMU का संयुक्त शोध सहयोग FutureTech ने AI के श्रम पर प्रभावों पर Carnegie Mellon University के साथ संयुक्त शोध सहयोग की घोषणा की। 23 जून, 2025
मूल शीर्षक: FutureTech and CMU Joint Research Collaboration FutureTech announces joint research collaboration with Carnegie Mellon University on labor implications of AI. June 23, 2025
FutureTech ने AI के श्रम पर प्रभावों पर Carnegie Mellon University के Block Center for Technology and Society के साथ संयुक्त शोध सहयोग की घोषणा की। दोनों संस्थानों के शोधकर्ता यह जानने का प्रयास करेंगे कि AI कार्यबल और अर्थव्यवस्था को कैसे बदल रहा है।
MIT FutureTech AIRI Incident Tracker को Time Magazine में स्थान मिला। Time magazine ने "What the Numbers Show About AI’s Harms" शीर्षक से एक लेख प्रकाशित किया है, जिसमें सहयोगी शोधकर्ता के रूप में Simon Mylius के कार्य का हवाला दिया गया है
मूल शीर्षक: MIT FutureTech AIRI Incident Tracker is featured in Time Magazine Time magazine releases an article titled "What the Numbers Show About AI’s Harms" citing the work of Simon Mylius as an affiliate rese
Time पत्रिका ने "आँकड़े AI के नुकसानों के बारे में क्या बताते हैं" शीर्षक से एक लेख प्रकाशित किया, जिसमें MIT FutureTech के सहयोगी शोधकर्ता Simon Mylius के काम का हवाला दिया गया है। AI Incident Database के अनुसार, 2022 से 2024 के बीच AI से जुड़ी घटनाओं की रिपोर्टों में 50% की वृद्धि हुई, और अक्टूबर 2025 तक उस वर्ष की गिनती पहले ही 2024 के कुल आँकड़े को पार कर चुकी थी। डीपफेक घोटालों और चैटबॉट-जनित भ्रमों जैसी घटनाएँ लगातार बढ़ रही हैं।
कर क्षेत्र में GenAI की पुनर्परिभाषा | Deloitte
मूल शीर्षक: Redefining Tax GenAI | Deloitte
यह Deloitte का लेख कर संबंधी कार्य में जनरेटिव AI के उपयोग पर चर्चा करता है। इसमें कहा गया है कि विश्वसनीयता को लेकर चिंताओं, जैसे डेटा पूर्वाग्रह और हैलुसिनेशन, को गुणवत्तापूर्ण डेटा, फ़ाइन-ट्यूनिंग और प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग से दूर किया जा सकता है। यह सुझाए गए सुधारों के साथ रियल-टाइम विसंगति पहचान का भी वर्णन करता है, जिससे तैयारकर्ता विसंगतियाँ खोजने के बजाय सुधारों को सत्यापित और अनुमोदित करने की ओर बढ़ते हैं।
तकनीकी AI गवर्नेंस AI एजेंट की स्वायत्तता का मापन: कोड निरीक्षण के साथ एक स्केलेबल दृष्टिकोण की ओर February 2025 शोध पत्र Peter Cihon, Merlin Stein, Gagan Bansal, Sam Manning, Kevin Xu AI एजेंट
मूल शीर्षक: Technical AI Governance Measuring AI Agent Autonomy: Towards a Scalable Approach with Code Inspection February 2025 Research Paper Peter Cihon, Merlin Stein, Gagan Bansal, Sam Manning, Kevin Xu AI age
यह पेपर AI एजेंट की स्वायत्तता का आकलन करने का एक कोड-आधारित तरीका प्रस्तुत करता है, जिसमें एजेंट को चलाने की ज़रूरत नहीं पड़ती, जिससे रन-टाइम मूल्यांकनों की लागत और जोखिम घटते हैं। एजेंट को चलाने वाले ऑर्केस्ट्रेशन कोड को प्रभाव और निगरानी की विशेषताओं पर अंक दिए जाते हैं। लेखक इस दृष्टिकोण को AutoGen फ़्रेमवर्क और चुनिंदा एप्लिकेशनों के साथ प्रदर्शित करते हैं।
अंतरराष्ट्रीय संस्थाएँ और समझौते नागरिक AI का अंतरराष्ट्रीय शासन अगस्त 2023 श्वेतपत्र Robert F. Trager, Ben Harack, Anka Reuel, Allison Carnegie, Lennart Heim, Lewis Ho, et al. यह
मूल शीर्षक: International institutions and agreements International Governance of Civilian AI August 2023 Whitepaper Robert F. Trager, Ben Harack, Anka Reuel, Allison Carnegie, Lennart Heim, Lewis Ho, et al. This
यह रिपोर्ट नागरिक AI के लिए अंतरराष्ट्रीय शासन-व्यवस्था तैयार करने में आने वाले समझौतों की जाँच करती है और एक दृष्टिकोण का विस्तार से वर्णन करती है। यह मानकों, लाइसेंसिंग और दायित्व व्यवस्थाओं को वैश्विक स्तर पर लागू करने का प्रस्ताव रखती है, जिसमें एक अंतरराष्ट्रीय AI संगठन राज्यों के क्षेत्राधिकारों को अनुपालन के लिए प्रमाणित करेगा। इस दृष्टिकोण के तहत, राज्य उन वस्तुओं के आयात पर प्रतिबंध लगाएँगे जिनकी आपूर्ति शृंखलाओं में गैर-प्रमाणित क्षेत्राधिकारों का AI शामिल है, और विशेष हार्डवेयर जैसे AI इनपुट पर निर्यात नियंत्रणों में समन्वय करेंगे।
फ्रंटियर AI के लिए कानून और नीति निरीक्षण: कंप्यूट प्रदाताओं हेतु Know-Your-Customer योजना के माध्यम से अक्टूबर 2023 शोध पत्र Janet Egan, Lennart Heim सुरक्षा और संरक्षा संबंधी जोखिमों का समाधान करने के लिए जो उत्पन्न हो रहे हैं fr
मूल शीर्षक: Law and Policy Oversight for Frontier AI through a Know-Your-Customer Scheme for Compute Providers October 2023 Research Paper Janet Egan, Lennart Heim To address security and safety risks stemming fr
अत्यधिक सक्षम AI मॉडलों से उत्पन्न सुरक्षा जोखिमों से निपटने के लिए, लेखक प्रस्ताव रखते हैं कि अमेरिकी सरकार कंप्यूट प्रदाताओं के लिए नो-योर-कस्टमर (KYC) योजनाएँ लागू करना अनिवार्य करे। कंप्यूट निगरानी के एक बिंदु के रूप में उभर रहा है, और KYC सीमांत AI विकास में जनता को अधिक दृश्यता दे सकता है तथा निर्यात नियंत्रणों की खामियों को बंद कर सकता है। यह योजना AI के सभी जोखिमों का समाधान नहीं करेगी, लेकिन मौजूदा प्रस्तावों की पूरक होगी।
AI Lab Policy Open-Sourcing Highly Capable Foundation Models सितंबर 2023 GovAI पेपर Elizabeth Seger, Noemi Dreksler, Richard Moulange, Emily Dardaman, Jonas Schuett, K. Wei, et al. हम मूल्यांकन करते हैं
मूल शीर्षक: AI Lab Policy Open-Sourcing Highly Capable Foundation Models September 2023 GovAI Paper Elizabeth Seger, Noemi Dreksler, Richard Moulange, Emily Dardaman, Jonas Schuett, K. Wei, et al. We evaluate the
यह पेपर अत्यधिक सक्षम फ़ाउंडेशन मॉडलों को ओपन-सोर्स करने के जोखिमों और लाभों के साथ-साथ ओपन-सोर्स लक्ष्यों को पूरा करने के वैकल्पिक तरीकों का मूल्यांकन करता है। यह तर्क देता है कि सॉफ़्टवेयर और AI में ओपन-सोर्सिंग से आम तौर पर शुद्ध लाभ मिले हैं, लेकिन जल्द सामने आने वाले कुछ अत्यधिक सक्षम मॉडल ऐसे जोखिम पैदा कर सकते हैं जो इन लाभों से अधिक हों, इसलिए उन्हें कम से कम शुरुआत में ओपन-सोर्स नहीं किया जाना चाहिए। यह साझा करने के वैकल्पिक विकल्पों की भी पड़ताल करता है और डेवलपर्स, मानक-निर्धारण निकायों और सरकारों के लिए सिफ़ारिशें प्रस्तुत करता है।
AI Lab Policy Coordinated Pausing: फ्रंटियर AI डेवलपर्स के लिए मूल्यांकन-आधारित समन्वय योजना सितंबर 2023 शोध पत्र Jide Alaga, Jonas Schuett यह पत्र एक मूल्यांकन-आधारित सह
मूल शीर्षक: AI Lab Policy Coordinated Pausing: An Evaluation-Based Coordination Scheme for Frontier AI Developers September 2023 Research Paper Jide Alaga, Jonas Schuett This paper proposes an evaluation-based co
यह पेपर उन मामलों के लिए एक मूल्यांकन-आधारित समन्वय योजना प्रस्तावित करता है जहाँ फ्रंटियर AI डेवलपर्स पाते हैं कि उनके मॉडलों में खतरनाक क्षमताएँ हैं। इस योजना के तहत, जब कोई मॉडल मूल्यांकन में विफल होता है तो डेवलपर्स संबंधित कार्य रोक देते हैं, अन्य डेवलपर्स को सूचित करते हैं जो वही करते हैं, और सुरक्षा विश्लेषण तथा सीमाएँ पूरी होने के बाद ही दोबारा शुरू करते हैं। लेखक चार संस्करणों पर चर्चा करते हैं, सार्वजनिक दबाव में स्वैच्छिक रोक से लेकर कानूनी रूप से अनिवार्य मूल्यांकन तक, और निष्कर्ष निकालते हैं कि समन्वित रोक उभरते फ्रंटियर AI जोखिमों के लिए एक आशाजनक तंत्र है, हालाँकि व्यावहारिक और कानूनी चुनौतियाँ बनी हुई हैं।
कंप्यूटर विज्ञान चीन के बड़े भाषा मॉडल परिदृश्य में हालिया रुझान अप्रैल 2023 GovAI रिपोर्ट Jeffrey Ding, Jenny Xiao जैसे-जैसे पश्चिम में बड़े पैमाने पर पूर्व-प्रशिक्षित AI मॉडल लोकप्रिय हो रहे हैं, कई चीनी
मूल शीर्षक: Computer Science Recent Trends in China's Large Language Model Landscape April 2023 GovAI Report Jeffrey Ding, Jenny Xiao As large-scale pre-trained AI models gain popularity in the West, many Chinese
कई चीनी AI लैब्स ने सुसंगत पाठ, यथार्थवादी चित्र और वीडियो बनाने में सक्षम बड़े पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल विकसित किए हैं, फिर भी उनका अंग्रेज़ी भाषा में गहन विश्लेषण बहुत कम हुआ है। यह समीक्षा ऐसे 26 मॉडलों के एक नमूने की जाँच करती है, उनकी सामान्य क्षमताओं और उन्हें समर्थन देने में सरकार, उद्योग और शिक्षा जगत के बीच सहयोग की भूमिका का वर्णन करती है। यह तकनीकी-राष्ट्रवाद, AI शासन और नैतिकता पर चीनी चर्चाओं को भी शामिल करती है।
तकनीकी AI गवर्नेंस AI प्रणालियों के लिए ID October 2024 शोध पत्र Alan Chan, Noam Kolt, Peter Wills, Usman Anwar, Christian Schroeder de Witt, Nitarshan Rajkumar, Lewis Hammond, David Krueger, Le
मूल शीर्षक: Technical AI Governance IDs for AI Systems October 2024 Research Paper Alan Chan, Noam Kolt, Peter Wills, Usman Anwar, Christian Schroeder de Witt, Nitarshan Rajkumar, Lewis Hammond, David Krueger, Le
यह शोधपत्र अलग-अलग AI सिस्टम इंस्टेंस, जैसे किसी विशेष चैट सत्र, को पहचानकर्ता (ID) देने का प्रस्ताव करता है, जिनसे जुड़ी जानकारी सिस्टम के साथ संवाद करने वाले पक्षों को उपलब्ध हो। यह ऐसे IDs की विशेषताओं, उनके संभावित उपयोगों, माँग और अपनाने के प्रोत्साहनों, तैनातीकर्ताओं के लिए एक कार्यान्वयन, तथा उनकी सीमाओं और जोखिमों की जाँच करता है। लेखकों का तर्क है कि IDs की सबसे अधिक आवश्यकता वहाँ प्रतीत होती है जहाँ AI सिस्टम का बड़ा प्रभाव हो सकता है, जैसे वित्तीय लेन-देन में या वास्तविक लोगों से संपर्क करने में।
Neil Thompson अपने और David Autor के शोध-पत्र "Expertise" पर प्रस्तुति देते हैं। IMF Workshop on Global Economic and Financial Implications of Artificial Intelligence में, December 10, 2025
मूल शीर्षक: Neil Thompson presents on his and David Autor's paper "Expertise" At the IMF Workshop on Global Economic and Financial Implications of Artificial Intelligence December 10, 2025
AI और नौकरियों को लेकर उम्मीद की एक किरण। इतिहास हमें AI से नौकरियों के विनाश के बारे में क्या सिखा सकता है। 28 नवंबर, 2025
मूल शीर्षक: Here’s a glimmer of hope about AI and jobs What history can teach us about the AI job apocalypse. November 28, 2025
नवीनतम रोज़गार आँकड़े श्रम बाज़ार की निराशाजनक स्थिति दिखाते हैं, जिसमें AI का स्पष्ट प्रभाव कामगारों के एक व्यापक समूह तक पहुँच गया है। अक्टूबर में 150,000 से अधिक छंटनियाँ हुईं, जो दो दशकों से अधिक समय में सबसे खराब अक्टूबर है, और इनमें से लगभग 50,000 का कारण AI बताया गया। Yale Budget Lab और Brookings के शोधकर्ताओं का तर्क है कि AI व्यापक श्रम बाज़ार को इंटरनेट या PC की तुलना में अधिक बाधित नहीं कर रहा है, जबकि Anthropic के CEO Dario Amodei ने भविष्यवाणी की है कि AI आधे एंट्री-लेवल व्हाइट-कॉलर रोज़गारों को समाप्त कर सकता है।
राजनीति विज्ञान और अंतरराष्ट्रीय संबंध अंतरराष्ट्रीय AI लाभ साझाकरण के विकल्प और प्रेरणाएँ फरवरी 2025 GovAI रिपोर्ट Claire Dennis, Sam Manning, Stephen Clare, Boxi Wu, Jake Okechukwu
मूल शीर्षक: Political Science and International Relations Options and Motivations for International AI Benefit Sharing February 2025 GovAI Report Claire Dennis, Sam Manning, Stephen Clare, Boxi Wu, Jake Okechukwu
उन्नत AI महत्वपूर्ण आर्थिक और सामाजिक लाभ ला सकता है, लेकिन ये लाभ स्वतः व्यापक रूप से साझा नहीं हो सकते। रिपोर्ट अंतरराष्ट्रीय AI लाभ-साझाकरण को उन लाभों तक अंतरराष्ट्रीय पहुँच का समर्थन करने और उसे तेज़ करने के प्रयासों के रूप में परिभाषित करती है। यह तीन प्रेरणाओं की पहचान करती है: समावेशी विकास और सतत विकास, निम्न- और मध्यम-आय वाले देशों में तकनीकी आत्मनिर्णय, और भू-राजनीतिक उद्देश्य।
AI पर द्विदलीय टास्क फोर्स ने FutureTech के शोध का हवाला दिया। कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर द्विदलीय हाउस टास्क फोर्स ने अपनी नीतिगत सिफारिशों में FutureTech के शोध का हवाला दिया। May 5, 2025
मूल शीर्षक: Bipartisan Task Force on AI Cites FutureTech Research The Bipartisan House Task Force on Artificial Intelligence cited FutureTech research in their policy recommendations. May 5, 2025
कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर द्विदलीय हाउस टास्क फोर्स ने अपनी नीतिगत सिफारिशों में MIT FutureTech के शोध का हवाला दिया। यह मान्यता AI नीति और गवर्नेंस पर FutureTech के काम के प्रभाव को दर्शाती है। इसका शोध समाज, अर्थव्यवस्था और गवर्नेंस के लिए AI के निहितार्थों पर नीतिगत चर्चाओं को दिशा देना जारी रखे हुए है।
जोखिम प्रबंधन फ्रंटियर AI सुरक्षा ढाँचों के लिए तृतीय-पक्ष अनुपालन समीक्षाएँ मई 2025 शोध पत्र Aidan Homewood et al., जिनमें Sophie Williams, Noemi Dreksler, John Lidiard, Ben Garfinkel, शामिल हैं
मूल शीर्षक: Risk Management Third-Party Compliance Reviews for Frontier AI Safety Frameworks May 2025 Research Paper Aidan Homewood et al., including Sophie Williams, Noemi Dreksler, John Lidiard, Ben Garfinkel,
सुरक्षा ढाँचों को फ्रंटियर AI से जुड़े जोखिमों के प्रबंधन की सर्वोत्तम प्रथा माना जाता है, लेकिन बाहरी लोग अक्सर यह नहीं जान पाते कि कंपनियाँ उनका पालन करती हैं या नहीं। यह शोध पत्र तृतीय-पक्ष अनुपालन समीक्षाओं की जाँच करता है, जिनमें कोई स्वतंत्र बाहरी पक्ष किसी कंपनी द्वारा अपने ढाँचे के पालन का आकलन करता है। लेखक उच्च अनुपालन और आश्वासन जैसे लाभों को सूचना सुरक्षा, लागत और प्रतिष्ठा को नुकसान जैसे जोखिमों के सामने तौलते हैं, और छह डिज़ाइन प्रश्नों के लिए न्यूनतम, अधिक महत्वाकांक्षी और व्यापक विकल्प प्रस्तुत करते हैं।
AI Regulation Frontier AI Regulation: तीव्र प्रगति के बीच सुरक्षा उपाय जनवरी 2024 Markus Anderljung, Anton Korinek इन उच्च-कंप्यूट फ्रंटियर AI प्रणालियों के जोखिमों से निपटने के लिए, हमें न केवल शासन करना होगा
मूल शीर्षक: AI Regulation Frontier AI Regulation: Safeguards Amid Rapid Progress January 2024 Markus Anderljung, Anton Korinek To deal with the risks of these high-compute frontier AI systems, we must govern not
लेखकों का तर्क है कि उच्च-कंप्यूट वाले फ्रंटियर AI सिस्टम को न केवल उनके उपयोग के तरीके में, बल्कि उनके विकास और उपलब्ध कराए जाने के तरीके में भी नियंत्रित किया जाना चाहिए। वे उन्नत मॉडलों के लिए अमेरिकी AI कार्यकारी आदेश की रिपोर्टिंग आवश्यकताओं को एक महत्वपूर्ण पहला कदम बताते हैं। वे ध्यान दिलाते हैं कि फ्रंटियर AI मॉडलों पर सार्वजनिक निगरानी अपार्टमेंट इमारत बनाने की निगरानी से भी कमज़ोर है, और सुरक्षा, दुरुपयोग, पूर्वाग्रह, नवाचार और कामगारों के लिए आगे के प्रयासों की माँग करते हैं, जिनमें जनता की भी बात सुनी जाए।
AI Risk Repository प्रस्तुत है: MIT FutureTech ने AI Risk Repository जारी किया है, जो AI से उत्पन्न 700+ जोखिमों का एक व्यापक और सुलभ जीवंत डेटाबेस है, जिसका विस्तार और अद्यतन किया जाएगा ताकि यह सुनिश्चित हो सके
मूल शीर्षक: Presenting the AI Risk Repository MIT FutureTech release the AI Risk Repository: a comprehensive and accessible living database of 700+ risks posed by AI that will be expanded and updated to ensure th
MIT FutureTech ने AI Risk Repository जारी की है, जो AI से उत्पन्न 700 से अधिक जोखिमों का एक व्यापक और सुलभ जीवंत डेटाबेस है। इसे प्रासंगिक और अद्यतन रखने के लिए लगातार अपडेट किया जाएगा। यह कार्य कई विश्वविद्यालयों और संस्थानों के शोधकर्ताओं के सहयोग से तैयार किया गया है।
AI विनियमन AI सुरक्षा फ्रेमवर्क के लिए एक ग्रेडिंग रूब्रिक सितंबर 2024 Jide Alaga, Jonas Schuett, Markus Anderljung पिछले एक वर्ष में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) कंपनियाँ तेज़ी से ad
मूल शीर्षक: AI Regulation A Grading Rubric for AI Safety Frameworks September 2024 Jide Alaga, Jonas Schuett, Markus Anderljung Over the past year, artificial intelligence (AI) companies have been increasingly ad
AI कंपनियों ने AI सुरक्षा फ्रेमवर्क को तेज़ी से अपनाया है, जो बताते हैं कि वे फ्रंटियर AI सिस्टम के जोखिमों को स्वीकार्य स्तर पर कैसे रखती हैं। यह पेपर सात मानदंडों और 21 संकेतकों वाला एक ग्रेडिंग रूब्रिक प्रस्तावित करता है, जिसमें प्रत्येक मानदंड को A (स्वर्ण मानक) से F (निम्नस्तरीय) तक ग्रेड दिया जाता है। यह रूब्रिक को लागू करने के तरीकों के रूप में सर्वेक्षण, डेल्फी अध्ययन और ऑडिट भी सुझाता है।
AI और जैव सुरक्षा LLM-सक्षम जैव-जोखिम और सुरक्षा उपायों की प्रभावशीलता का पूर्वानुमान जुलाई 2025 Bridget Williams, Luca Righetti, Josh Rosenberg, Rebecca Ceppas de Castro, Otto Kuusela, Rhiannon Britt, Emi
मूल शीर्षक: AI and Biosecurity Forecasting LLM-Enabled Biorisk and the Efficacy of Safeguards July 2025 Bridget Williams, Luca Righetti, Josh Rosenberg, Rebecca Ceppas de Castro, Otto Kuusela, Rhiannon Britt, Emi
इस अध्ययन में LLM की बढ़ती क्षमताओं के जोखिमों पर 46 जीव विज्ञान और जैव सुरक्षा विशेषज्ञों तथा 22 सामान्य पूर्वानुमानकर्ताओं का सर्वेक्षण किया गया। मानव-जनित महामारी से 100,000 लोगों की मृत्यु होने का विशेषज्ञों का औसत आधार-रेखा वार्षिक जोखिम 0.3% था, जो समस्या-निवारण परीक्षण में शीर्ष वायरोलॉजिस्ट टीम की बराबरी करने जैसी काल्पनिक क्षमताओं की स्थिति में बढ़कर 1.5% हो गया। एक अनुवर्ती अध्ययन में पाया गया कि LLM पहले ही उस सीमा को पार कर चुके थे, हालांकि औसत उत्तरदाता ने इसकी अपेक्षा केवल 2030 के बाद की थी; LLM सुरक्षा उपायों और अनिवार्य न्यूक्लिक एसिड जांच के साथ, पूर्वानुमान घटकर लगभग 0.4% रह गया।
AI बाज़ार केंद्रीकरण का अर्थशास्त्र: फ़ाउंडेशन मॉडलों के निहितार्थ सितंबर 2023 वर्किंग पेपर Jai Vipra और Anton Korinek यह Brookings वर्किंग पेपर फ़ाउंडेशन मॉडलों के बाज़ार की संरचना का विश्लेषण करता है
मूल शीर्षक: Economics of AI Market Concentration Implications of Foundation Models September 2023 Working Paper Jai Vipra and Anton Korinek This Brookings Working Paper analyzes the structure of the market for fo
यह Brookings Working Paper फ़ाउंडेशन मॉडलों के लिए बाज़ार संरचना का विश्लेषण करता है और प्रतिस्पर्धा नीति तथा विनियमन के लिए इसके निहितार्थों की जाँच करता है। यह तर्क देता है कि सबसे सक्षम मॉडल प्राकृतिक एकाधिकार की ओर झुकेंगे और उनके बाज़ार विशाल हो सकते हैं। यह अविश्वास-रोधी (antitrust) प्राधिकरणों से बाज़ार को प्रतिस्पर्धी बनाए रखने का और नियामकों से यह अपेक्षा करता है कि वे सबसे सक्षम मॉडलों के लिए सुरक्षा, गोपनीयता और विश्वसनीयता सहित गुणवत्ता मानकों को पूरा करना अनिवार्य करें।
कंप्यूट और कंप्यूट गवर्नेंस वेब एजेंट्स के लिए परमिशन मैनिफेस्ट दिसंबर 2025 शोध पत्र Samuele Marro, Alan Chan, Xinxing Ren, Lewis Hammond, Jesse Wright, Gurjyot Wanga et al. The rise of Lar
मूल शीर्षक: Compute and Compute Governance Permission Manifests for Web Agents December 2025 Research Paper Samuele Marro, Alan Chan, Xinxing Ren, Lewis Hammond, Jesse Wright, Gurjyot Wanga et al. The rise of Lar
LLM-आधारित वेब एजेंट वेबसाइटों के साथ ऐसे तरीकों से इंटरैक्ट करते हैं जिनके लिए मौजूदा गवर्नेंस तंत्र नहीं बनाए गए थे, और सभी को एकसाथ ब्लॉक करना लाभकारी उपयोगों को नुकसान पहुँचाता है। लेखक agent-permissions.json प्रस्तुत करते हैं, जो robots.txt जैसा मैनिफ़ेस्ट है जिसमें वेबसाइटें अनुमत इंटरैक्शन निर्दिष्ट करती हैं, और जहाँ उपलब्ध हो वहाँ API संदर्भ इसके पूरक होते हैं। इससे साइट मालिक केवल अनुपालन न करने वाले एजेंटों को ब्लॉक कर सकते हैं, और इसे AIPref जैसी डेटा-उपयोग पहलों के पूरक के रूप में डिज़ाइन किया गया है।
FutureTech ने AI और ऑटोमेशन के अर्थशास्त्र पर कार्यशाला की मेज़बानी की बुद्धिमत्ता का उभरता बाज़ार: LLMs की आपूर्ति, मांग और उपयोग। 5 दिसंबर, 2025
मूल शीर्षक: FutureTech hosts the Workshop on the Economics of AI and Automation The emerging market for intelligence: the supply, demand, and usage of LLMs. December 5, 2025
MIT FutureTech ने AI और ऑटोमेशन के अर्थशास्त्र पर एक छोटी, केंद्रित कार्यशाला आयोजित की। प्रस्तुत शोध-पत्रों में "Do Markets Believe in Transformative AI?", AI खरीदने और विकसित करने वाली फ्रांसीसी कंपनियों का एक अध्ययन, तथा LLMs की आपूर्ति, माँग और उपयोग पर "The Emerging Market for Intelligence" शामिल थे।
चीन ने तकनीक और AI में विश्व में अग्रणी बनने की कोशिश तेज़ की नई पंचवर्षीय योजना देश की आत्मनिर्भरता की कोशिश को सुगम बनाने के लिए अधिक मौलिक वैज्ञानिक शोध का आह्वान करती है। 14 मार्च 2026
मूल शीर्षक: China intensifies push to become world leader in tech and AI The new five-year plan calls for more original scientific research to facilitate the country’s bid for self-reliance. March 14, 2026
2026–2030 के लिए चीन की 15वीं पंचवर्षीय योजना AI, क्वांटम तकनीक और अन्य अत्याधुनिक क्षेत्रों में वैश्विक अग्रणी बनने के लिए "असाधारण उपायों" का संकल्प लेती है, और आत्मनिर्भरता को समर्थन देने के लिए अधिक मौलिक वैज्ञानिक शोध का आह्वान करती है। शोधकर्ताओं ने इस बढ़ते आत्मविश्वास का उल्लेख किया कि चीन सचमुच अग्रणी बन सकता है।
Financial Times ने विशेषज्ञता पर डॉ. Neil Thompson और डॉ. David Autor के पेपर को कवर किया Financial Times ने डॉ. Neil Thompson और डॉ. David Autor के शोध को कवर किया है, जो जाँचता है कि कौन सी नौकरियाँ AI ऑटोमेशन से सुरक्षित हैं
मूल शीर्षक: Financial Times Covers Dr. Neil Thompson and Dr. David Autor Paper on Expertise Financial Times covers research by Dr. Neil Thompson and Dr. David Autor examining which jobs are safe from AI automatio
Financial Times ने Dr. Neil Thompson और Dr. David Autor के शोध को प्रमुखता से प्रकाशित किया, जिसमें यह जांच की गई है कि कौन-सी नौकरियां AI स्वचालन से सुरक्षित हैं। विशेषज्ञता और स्वचालन पर उनका पेपर इस बारे में जानकारी देता है कि AI श्रम बाज़ार को कैसे नया रूप देगा।
क्या अकादमिक विज्ञान AI की अग्रिम पंक्ति के साथ तालमेल रख सकता है? विज्ञान में AI फ़ाउंडेशन मॉडलों के तेज़ उभार और भविष्य की सफलताओं की बाधाओं का आकलन। 12 मार्च 2026
मूल शीर्षक: Can Academic Science Keep Up with the AI Frontier? Tracking the meteoric rise of AI foundation models in science and the constraints on future breakthroughs. March 12, 2026
फ्रंटियर AI लैब्स के नेताओं का अनुमान है कि AI विज्ञान को बदल देगा, लेकिन FutureTech इन दावों के पैमाने को लेकर सतर्क रूप से द्विधाग्रस्त बना हुआ है। उसका मानना है कि विज्ञान पर AI का प्रभाव दिशा के लिहाज़ से सही है, और वह ध्यान दिलाता है कि विज्ञान भर में AI मॉडल का उपयोग एक दशक से अधिक समय से लगभग चरघातांकी रूप से बढ़ा है।
AI स्केलिंग में आगे क्या: हमारी कार्यशाला पर एक रिपोर्ट MIT Initiative on the Digital Economy ने हमारी AI Scaling Workshop के बारे में Neil Thompson, Tamay Besiroglu और Peter Slattery से बातचीत की November 17, 2
मूल शीर्षक: What’s next in AI scaling: a report on our workshop The MIT Initiative on the Digital Economy interviewed Neil Thompson, Tamay Besiroglu and Peter Slattery about our AI Scaling Workshop November 17, 2
यह AI स्केलिंग और उसके निहितार्थों पर MIT FutureTech कार्यशाला की रिपोर्ट है, जो 12-13 अक्टूबर को MIT Museum में आयोजित हुई थी। केवल आमंत्रितों के लिए इस आयोजन में 70 से अधिक कंप्यूटर वैज्ञानिक, इंजीनियर और अर्थशास्त्री एकत्र हुए, ताकि स्केलिंग नियमों और AI विकास तथा स्वचालन पर उनके निहितार्थों पर चर्चा हो सके। प्रतिभागियों ने 15 वार्ताएँ सुनीं, और एक चर्चा में पहचानी गई चुनौतियों से निपटने के लिए नए शोध को प्राथमिकता देने के तरीकों पर बात हुई।
ओपन-वेट AI मॉडल साइबर क्षमता में 6-7 महीने पीछे हैं
मूल शीर्षक: Open-weight AI models are 6-7 months behind on cyber
Z.ai का GLM-5.3 Epoch के Cyber ECI पर 160 के स्कोर के साथ शीर्ष ओपन-वेट मॉडल है। यह स्कोर OpenAI के GPT-5.4 (मार्च 2026 में जारी) से ऊपर है, लेकिन Claude Mythos Preview और GPT-5.5 (दोनों अप्रैल 2026) से अब भी पीछे है। Epoch का अनुमान है कि ओपन साइबर फ्रंटियर लगभग उसी स्थिति में है जहाँ क्लोज़्ड फ्रंटियर 6–7 महीने पहले था।
AI को लेकर वास्तविक बनें: AI एजेंट सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग के अर्थशास्त्र को कैसे बदल रहे हैं
मूल शीर्षक: Getting real about AI: How AI agents are changing the economics of software engineering
Cognition के सह-संस्थापक और प्रेसिडेंट Russell Kaplan बताते हैं कि सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में AI की अगली सीमा कोड को तेज़ी से लिखने से कहीं आगे क्यों जाती है। वे यह भी चर्चा करते हैं कि स्वायत्त एजेंटों को मापने योग्य व्यावसायिक मूल्य में बदलने के लिए क्या करना पड़ता है।
Benefit Street Partners Codex के साथ सवालों के जवाब तेज़ी से देता है
मूल शीर्षक: Benefit Street Partners answers questions faster with Codex
Anant Kumar ऐसे टूल बनाते हैं जो ऋण मूल्यांकनों की तुलना करते हैं और क्रेडिट एग्रीमेंट का विश्लेषण करते हैं। Codex का उपयोग कोड समीक्षा और तेज़ फ़ॉलो-अप के लिए किया जाता है।
AI एजेंटों में भरोसा बनाना: Amazon Bedrock AgentCore के साथ प्रोडक्शन-तैयार मूल्यांकन फ्रेमवर्क
मूल शीर्षक: Building trust in AI agents: A production-ready evaluation framework with Amazon Bedrock AgentCore
स्वायत्त AI एजेंट चुपचाप विफल हो सकते हैं, जहाँ लेटेंसी स्थिर रहती है लेकिन उत्तरों की गुणवत्ता धीरे-धीरे गिरती जाती है। यह पोस्ट Amazon Bedrock AgentCore पर बना नौ-चरणीय मूल्यांकन फ्रेमवर्क प्रस्तुत करती है, जो पहले कमिट से लेकर प्रोडक्शन तक एजेंट के पूरे जीवनचक्र में गुणवत्ता में छिपी गिरावट को पकड़ता है। इसे एक आंतरिक सिस्टम पर लागू किया गया है, जहाँ सेलर और सेल्स लीडर Amazon Quick के माध्यम से सामान्य अंग्रेज़ी में बिज़नेस सवाल पूछते हैं, और कई विशेषीकृत सब-एजेंट इसे सपोर्ट करते हैं।
AI कंप्यूट को सुरक्षित करना - OECD.AI
मूल शीर्षक: Securing AI compute - OECD.AI
यह नीति संक्षेप AI कंप्यूट के प्रति सरकारी नीतिगत दृष्टिकोणों की जाँच करता है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर OECD सिफ़ारिश के अनुरूप है।
AI एजेंटों को जैविक वास्तविकता में स्थापित करना: स्वायत्त वेट लैब के बुनियादी घटक
मूल शीर्षक: Grounding AI agents in biological reality: Building blocks for autonomous wet labs
Google Research AI एजेंटों को वेट-लैब बेंच पर ला रहा है, उन्हें भौतिक लैब रोबोटिक्स से जोड़कर तेज़ क्लोज़्ड-लूप आणविक डिज़ाइन चक्र चलाने के लिए। पोस्ट के अनुसार, यह दृष्टिकोण अंततः एजेंटों को कैंसर लक्ष्यों के लिए सिंगल-डिजिट नैनोमोलर प्रोटीन बाइंडर खोजने तक ले जाना चाहिए। यह तीन शोध परियोजनाएँ प्रस्तुत करता है जो AI-संचालित अन्वेषण और वास्तविक दुनिया के वेट-लैब प्रयोगों के बीच सेतु बनाती हैं, जिनमें VERID फ़्रेमवर्क भी शामिल है।
AI नीति कार्य समूह | Stanford HAI
मूल शीर्षक: AI Policy Working Group | Stanford HAI
एक Stanford HAI कार्य समूह, जहाँ स्नातक छात्र और शोधकर्ता AI नीति अनुसंधान पर फैकल्टी के साथ काम करते हैं। परियोजनाओं में सरकारों द्वारा AI टूल्स के मूल्यांकन के तरीके को बेहतर बनाना और प्रशिक्षण डेटा की कीमत तय करने के लिए ढाँचे तैयार करना शामिल है। यह समूह हर दो सप्ताह में नीति बैठकें करता है और उच्च गुणवत्ता वाले शोध-पत्रों तथा नीतिगत प्रभाव, दोनों का लक्ष्य रखता है।
अग्रिम मोर्चे पर काम करना भविष्य की अपेक्षाओं को आकार देता है
मूल शीर्षक: Working at the frontier shapes expectations for the future
Anthropic ने दो रिपोर्टें प्रकाशित कीं: एक इस पर कि कंपनी के भीतर AI रोज़गार को कैसे बदल रहा है, और दूसरी जो तुलना करती है कि आम जनता और Anthropic के कर्मचारी AI से काम और अर्थव्यवस्था पर क्या असर पड़ने की उम्मीद करते हैं। कंपनी का कहना है कि कर्मचारी और अमेरिकी कामगार इस बारे में एक जैसी धारणाएँ रखते हैं कि AI नौकरियों को कैसे प्रभावित करता है, लेकिन AI क्या कर सकता है इसके उनके अनुभव अलग हैं, और ये अनुभव भविष्य के काम पर उनके विचारों को आकार देते हैं। मार्च 2026 तक एजेंट कर्मचारियों से ज़्यादा घंटे काम कर रहे थे, और अगस्त तक एजेंटों की संख्या कर्मचारियों से छह गुना थी।
फ़ॉरवर्ड-डिप्लॉयड इंजीनियर क्या होता है?
मूल शीर्षक: What is a forward-deployed engineer?
फ़ॉरवर्ड-डिप्लॉयड इंजीनियर (FDE) किसी दूसरी कंपनी के अपने सिस्टम के भीतर काम करते हैं। McKinsey के तीन लीडर बताते हैं कि FDE कंपनियों को AI से प्रभाव हासिल करने में कैसे मदद करते हैं।
Reflection Beam का परिचय: AWS पर एजेंटिक कोडिंग के लिए एक ओपन-वेट मॉडल
मूल शीर्षक: Introducing Reflection Beam: an open-weight model for agentic coding on AWS
यह पोस्ट दिखाती है कि Reflection AI के ओपन-वेट Beam मॉडल को AWS पर कैसे डिप्लॉय किया जाए, या तो पूरी तरह प्रबंधित Amazon SageMaker JumpStart रियल-टाइम एंडपॉइंट के ज़रिए या Kubernetes-नेटिव नियंत्रण के लिए SageMaker HyperPod Inference के ज़रिए। Beam एक स्पार्स मिक्सचर-ऑफ़-एक्सपर्ट्स मॉडल है जिसमें कुल 501 बिलियन पैरामीटर और 23 बिलियन सक्रिय पैरामीटर हैं, और Reflection 1 मिलियन टोकन की प्रभावी कॉन्टेक्स्ट लंबाई बताता है। लॉन्च के समय यह US East (N. Virginia) और US East (Ohio) में SageMaker JumpStart में उपलब्ध है।
Itaú अपने पूरे ग्राहक आधार के लिए जनरेटिव AI कैसे बना रहा है
मूल शीर्षक: How Itaú is building generative AI for its entire customer base
Itaú अपनी AI First रणनीति को ग्राहकों और कर्मचारियों, दोनों पर लागू कर रहा है, ia.i नामक एक संवादात्मक इंटरफ़ेस और IARA नामक एक गवर्नेंस प्लेटफ़ॉर्म के माध्यम से। वह यह ब्राज़ील के सबसे अधिक विनियमित क्षेत्रों में से एक में कर रहा है।
AI से अपेक्षाओं की खाई
मूल शीर्षक: The AI expectations gap
यह नोट नए सर्वेक्षण साक्ष्य प्रस्तुत करता है जो तुलना करते हैं कि अमेरिकी वयस्क और Anthropic के कर्मचारी AI से अर्थव्यवस्था के बदलने की कैसी अपेक्षा रखते हैं। 2030 तक, 39% अमेरिकी वयस्क और 91% Anthropic कर्मचारी उम्मीद करते हैं कि AI नोबेल स्तर की खोज करेगा। लेखक यह भी जाँचते हैं कि AI के आर्थिक प्रभाव पर असहमति क्षमता-वृद्धि की गति पर भिन्न विचारों से उपजती है, या इस पर कि वे क्षमताएँ कितनी जल्दी वास्तविक दुनिया में अपनाए जाने में बदलती हैं।
Anthropic में रोज़गार कैसे बदल रहा है
मूल शीर्षक: How employment is changing at Anthropic
Anthropic जूनियर तकनीकी पदों के लिए अपेक्षाकृत कम हिस्से में भर्ती करती रही है, जबकि AI एजेंट के घंटे तेज़ी से बढ़े हैं; अगस्त तक इंटरैक्टिव एजेंट के घंटे कर्मचारियों के घंटों से 6 के मुकाबले 1 के अनुपात में अधिक थे। प्रति व्यक्ति कोड आउटपुट, प्रति सेल्स प्रतिनिधि बंद किए गए सौदे और संसाधित किए गए अनुबंध, सभी बढ़े हैं। रिपोर्ट का तर्क है कि मानवीय ध्यान अब बाधा बन गया है, और भर्ती प्रबंधक अब तकनीकी क्षेत्र की विशेषज्ञता और कार्यान्वयन की तुलना में स्वायत्तता और निर्णय-क्षमता पर अधिक ज़ोर देते हैं।
देश AI मॉडलों का मूल्यांकन कैसे कर रहे हैं?
मूल शीर्षक: How are countries evaluating AI models?
यह पृष्ठभूमि गाइड 15 सितंबर, 2026 को आयोजित Forum for Cooperation on AI (FCAI) संवाद के लिए तैयार की गई थी। प्रतिभागियों ने सहमति जताई कि स्वतंत्र तृतीय-पक्ष मूल्यांकन आवश्यक है, लेकिन इस पर असहमति रही कि क्या मापा जाए, मूल्यांकन कौन करे, और परिणामों के बाद क्या कदम उठाए जाएँ। संवाद में यह भी कहा गया कि बेंचमार्क कम भरोसेमंद होते जा रहे हैं और मूल्यांकन क्षमता उस प्रवर्तन अवसंरचना से मेल नहीं खाती जिस पर अभी बहस जारी है।
परिवर्तनकारी AI और कर तथा कानून पर इसके निहितार्थ
मूल शीर्षक: Transformative AI and the implications for Tax and Legal
AI को लेकर मौजूदा चर्चा में भाप की शक्ति या छापाखाने जैसे वैश्विक बदलाव की संभावना बताई गई है, लेकिन बहुत तेज़ रफ़्तार से। अकेले 2026 में हाइपरस्केलर्स ने AI इंफ्रास्ट्रक्चर के लिए पूंजीगत व्यय में $700 billion से अधिक की प्रतिबद्धता जताई है। उद्धरण में Demis Hassabis कहते हैं कि मानव-स्तर का AI केवल चार साल दूर हो सकता है, और Sam Altman ने अगस्त 2026 में TIME से कहा कि साल के अंत तक OpenAI के पास एक आंतरिक प्रणाली होगी जिसे वे AGI कहेंगे।
ChatGPT प्लगइन से Stack Overflow for Agents के साइनअप तीन गुना हुए
मूल शीर्षक: Stack Overflow for Agents triples signups with ChatGPT plugin
दो इंजीनियरों ने Codex की मदद से कुछ ही हफ़्तों में Stack Overflow for Agents लॉन्च कर दिया। इसके ChatGPT प्लगइन ने एजेंट निर्माण में 10× तक की वृद्धि लाने में मदद की।
Claude के साथ अधिक कुशल क्वांटम सर्किट डिज़ाइन करना
मूल शीर्षक: Designing more efficient quantum circuits with Claude
आठ क्वांटम सर्किट के सरल भाषा में दिए गए विनिर्देशों और एक स्वचालित मूल्यांकनकर्ता के आधार पर, Claude ने काफ़ी हद तक स्वयं ऐसे सर्किट डिज़ाइन किए जो प्रकाशित सर्वश्रेष्ठ संस्करणों से बेहतर हैं, कुछ मामलों में एक परिमाण-क्रम या उससे भी अधिक। ये सर्किट रसायन विज्ञान, ऑप्टिमाइज़ेशन, भौतिकी सिमुलेशन और संख्या सिद्धांत तक फैले हैं। यह कार्य Anthropic के STEM Fellows Program के तहत Andi Gu के नेतृत्व में किया गया।
GPT-Rosalind को अकादमिक शोध प्रयोगशालाओं तक पहुँचाना
मूल शीर्षक: Bringing GPT-Rosalind to academic research labs
Rosalind Academic Plan प्रस्तुत करता है, जो पात्र शैक्षणिक प्रयोगशालाओं को GPT-Rosalind और जीव विज्ञान अनुसंधान को आगे बढ़ाने वाले टूल्स तक प्रायोजित पहुँच प्रदान करता है।
कानूनी क्षेत्र में AI, जिसके केंद्र में बेहतर परिणाम हैं
मूल शीर्षक: AI in legal, with better outcomes at its core
AI कानूनी सेवाओं को प्रदान करने के तरीके को बदल रहा है और बढ़ती जटिलता के बीच निर्णयों को तेज़ कर रहा है। Deloitte Legal का कहना है कि वह कानूनी परिणामों को मज़बूत करने और पेशेवर विवेक का समर्थन करने के लिए AI को मानव-नेतृत्व वाले कार्यप्रवाहों में शामिल करता है।
Google Antigravity: रोगाणुरोधी पेप्टाइड खोज में तेज़ी
मूल शीर्षक: Google Antigravity: Accelerating Antimicrobial Peptide Search
यह तकनीकी वॉकथ्रू दिखाता है कि जीवविज्ञानियों ने एजेंटिक साइंस वर्कबेंच Google Antigravity का उपयोग करके कुछ ही घंटों में एक नए रोगाणुरोधी पेप्टाइड उम्मीदवार को कैसे खोजा। इस वर्कफ़्लो में ProtNLM का उपयोग करके UniProt के उन लाखों प्रोटीनों को स्कैन किया गया जिनकी पहले पहचान नहीं हुई थी, और एक ऐसा लीड मिला जिसकी श्वसन तंत्र के संक्रमणों से जुड़े रोगाणुओं के विरुद्ध गतिविधि का अनुमान है। यह लीड अब वेट-लैब सत्यापन से गुज़र रहा है।
शुरुआत के गवाह बनें: NVIDIA RTX Spark के लॉन्च का जश्न मनाएँ
मूल शीर्षक: Be There for the Beginning: Celebrate the Launch of NVIDIA RTX Spark
NVIDIA RTX Spark को क्रिएटर्स, गेमर्स और AI एजेंट्स के लिए बने एक ही PC के रूप में प्रस्तुत किया गया है, जो Windows PC के लिए एक नई शुरुआत है। NVIDIA और उसके भागीदार दुनिया भर में लॉन्च इवेंट आयोजित कर रहे हैं, जिनमें लोकल AI वर्कफ़्लो, क्रिएटिव ऐप्स और गेमिंग के डेमो दिखाए जा रहे हैं, साथ ही #ShareYourSpark सोशल कैंपेन में हस्ताक्षरित ASUS ProArt P14 RTX Spark लैपटॉप जीतने का मौका है। पोस्ट में उद्धृत समीक्षक इसके गेमिंग, लोकल AI और क्रिएटिव प्रदर्शन की सराहना करते हैं।
कोई लेक्चर छूट गया? Bar-Ilan University का यह AI एजेंट छात्रों को पढ़ाई में पीछे न रहने में मदद करता है
मूल शीर्षक: Missed a lecture? This AI agent at Bar-Ilan University helps students catch up
Bar-Ilan University ने फ़रवरी में अपने Moodle लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म पर एक AI एजेंट का पायलट किया, जो छात्रों को प्राकृतिक भाषा क्वेरी के ज़रिए पाठ्यक्रम सामग्री खोजने और उसका सारांश बनाने में मदद करता है। Azure AI Services पर बना यह एजेंट केवल शिक्षण स्टाफ़ द्वारा अपलोड की गई सामग्री से ही उत्तर देता है। पायलट में 71 पाठ्यक्रम और लगभग 2,400 छात्र शामिल थे, और एजेंट 2026/27 शैक्षणिक वर्ष के पहले सेमेस्टर में 100 और पाठ्यक्रमों तक विस्तारित होगा।
निर्णय की बाधा: रणनीति में AI और मानवीय गति के बीच संतुलन
मूल शीर्षक: The judgment bottleneck: Balancing AI and human speeds in strategy
विश्लेषण अब AI की गति से चलता है, लेकिन निर्णय-क्षमता अब भी इंसानी गति से ही चलती है। यह लेख तीन ऐसे कदम सुझाता है जो AI की गति को बेहतर रणनीतिक निर्णयों में बदलने में मदद कर सकते हैं।
डेटा सेंटर से डेस्कटॉप तक ओपन: NVIDIA ने सर्वाधिक दक्षता वाले Super VL और Bolt मॉडलों के साथ Nemotron परिवार का विस्तार किया
मूल शीर्षक: Open From Data Center to Desktop: NVIDIA Expands Nemotron Family With Highest Efficiency Super VL and Bolt Models
NVIDIA ने Nemotron 3.5 Super VL जारी किया है, जो 120 अरब पैरामीटर वाला एक ओपन मॉडल है और, कंपनी के अनुसार, विशेषीकृत हमेशा-चालू एजेंट्स के लिए सबसे तेज़ टास्क पूर्णता और सर्वाधिक सटीकता प्रदान करता है। इसके साथ दो एज मॉडल जुड़ते हैं: Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB, जो अभी उपलब्ध है, और Bolt E4B 4GB, जो 23 अक्टूबर को आ रहा है। ये तीनों ओपन मॉडल मिलकर बड़े एंटरप्राइज़ सर्वरों से लेकर एज डिवाइस और लोकल हार्डवेयर तक एजेंट डिप्लॉयमेंट को कवर करने के लिए तैयार किए गए हैं।
Meta का Muse Spark Open अब Amazon SageMaker JumpStart में उपलब्ध
मूल शीर्षक: Meta’s Muse Spark Open now available in Amazon SageMaker JumpStart
Meta का कोडिंग के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया ओपन-वेट मॉडल Muse Spark Open अब Amazon SageMaker JumpStart में उपलब्ध है। इसे SageMaker Studio या SageMaker Python SDK का उपयोग करके आपके अपने AWS अकाउंट में SageMaker AI एंडपॉइंट पर डिप्लॉय किया जा सकता है। JumpStart एक BF16 वेरिएंट और एक NVFP4-क्वांटाइज़्ड वेरिएंट प्रदान करता है।
AI से नुकसान होने पर ज़िम्मेदार कौन है? | Stanford HAI
मूल शीर्षक: Who is Responsible When AI Causes Harm? | Stanford HAI
Deb Raji, जो यह अध्ययन करती हैं कि AI प्रणाली के नुकसान पहुँचाने पर कौन ज़िम्मेदार है और इसे कैसे साबित किया जाए, AI जवाबदेही पर चर्चा के लिए Stanford HAI से जुड़ती हैं। बातचीत में वे बताती हैं कि प्रवर्तन AI नीति की सबसे कठिन अनसुलझी समस्या क्यों बन गया है और विनाशकारी जोखिम पर ध्यान रोज़मर्रा की आपदाओं को क्यों अनदेखा कर देता है। वे ध्यान दिलाती हैं कि AI नियमों का प्रवर्तन काफ़ी हद तक तकनीकी बुनियादी ढाँचे पर निर्भर करता है।
Trust in Depth: नियंत्रण खोए बिना एजेंटों को अधिक स्वायत्तता देना
मूल शीर्षक: Trust in Depth: Giving agents more autonomy without losing control
AWS Trust in Depth प्रस्तुत करता है, जो परतदार दृष्टिकोण (scope, know, bound, observe और prove) है और AI एजेंटों को तब स्वतंत्र रूप से कार्य करने देता है जब उनके कार्यों को सत्यापित किया जा सके। मानवीय विवेक उन निर्णयों के लिए सुरक्षित रखा जाता है जिन्हें इसकी आवश्यकता है। यह दृष्टिकोण इस समस्या का समाधान करता है कि हर एजेंट कार्य को लोगों से मंज़ूर कराने से मंज़ूरी का बैकलॉग और समीक्षा की थकान पैदा होती है।
NVIDIA ने ओपन लर्निंग संसाधनों, सहयोग और कंप्यूट के माध्यम से यूरोप के वैज्ञानिक समुदाय के लिए उन्नत तकनीक की पहुँच का विस्तार किया
मूल शीर्षक: NVIDIA Expands Advanced Technology Access for Europe’s Scientific Community Through Open Learning Resources, Collaborations and Compute
NVIDIA यूरोपीय आयोग की AI in Science Enablers Initiative में शामिल हो रहा है और त्वरित टूल्स, मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म, कंप्यूट और क्लाउड संसाधन, सहयोगात्मक पायलट तथा स्टार्टअप सहायता प्रदान कर रहा है। कंपनी के अनुसार उसने 250 से अधिक ओपन मॉडल, 250 ओपन डेटासेट और 1,400 से अधिक ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर प्रोजेक्ट जारी किए हैं, जो Hugging Face और GitHub पर उपलब्ध हैं।
प्रश्नोत्तर: AI, आपके मस्तिष्क और समाज के बीच का “टकराव”
मूल शीर्षक: Q&A: The “collision” between AI, your brain, and society
MIT के प्रोफेसर Eric So अपनी नई किताब The Collision: What AI Does to Us में तर्क देते हैं कि AI के भारी उपयोग से संज्ञानात्मक क्षय (cognitive atrophy) हो सकता है, जिसमें लोग ज़रूरी सोचने के कौशल विकसित और बरकरार नहीं रख पाते। वे बताते हैं कि AI काम की गति बढ़ा सकता है और विशिष्ट क्षेत्रों के लिए उपयोगी टूल के रूप में काम कर सकता है, लेकिन उस पर बहुत अधिक निर्भर रहने की कीमत के बारे में चेतावनी देते हैं। उनके निष्कर्ष शिक्षा जगत और उद्योग के शोध पर आधारित हैं, जिनमें Anthropic का एक अध्ययन भी शामिल है, जिसमें पाया गया कि कॉलेज के लगभग आधे छात्रों के प्रश्न सरल उत्तरों के लिए किए गए कम मेहनत वाले अनुरोध थे।
छात्रों को सवालों के ज़रिए सोचना और सीखना सिखाना
मूल शीर्षक: Teaching students to think and learn through questions
ब्राज़ीलियाई पुर्तगाली में AI for Educators प्रस्तुत करके शिक्षक दिवस मनाता है। यह भी दिखाता है कि Study Mode किस तरह शिक्षकों को सक्रिय, चरण-दर-चरण सीखने में सहायता करने में मदद कर सकता है।
स्वतंत्र मूल्यांकनकर्ताओं पर Anthropic का अपडेट
मूल शीर्षक: Anthropic update on independent evaluators
Anthropic ने घोषणा की है कि उसने METR को कर्मचारियों जैसी पहुँच देना शुरू कर दिया है। METR एक गैर-लाभकारी संस्था है जो अग्रणी AI मॉडलों का मूल्यांकन करती है, और वह अपने जोखिम आकलन के नतीजे प्रकाशित करेगी। कंपनी मूल्यांकनकर्ताओं के रूप में SecureBio और Accenture के साथ भी काम कर रही है और Hugging Face सहित कई अन्य संगठनों से शुरुआती बातचीत में है। Anthropic का कहना है कि वह तृतीय-पक्ष मूल्यांकनकर्ताओं को अपनी जानकारी तक गहरी पहुँच दे रही है ताकि वे जोखिमों के बारे में साक्ष्य और निष्कर्ष साझा कर सकें।
Sullivan & Cromwell समझौता समीक्षा में कानूनी विशेषज्ञता ला रही है
मूल शीर्षक: Sullivan & Cromwell brings legal expertise into agreement review
OpenAI के सहयोग से, Sullivan & Cromwell ने Agreement Analyzer विकसित किया, जो मसौदा समझौतों में समस्याओं की पहचान करने वाला एक AI टूल है।
जब कोई क्षेत्र एडवांस्ड कंप्यूटिंग के लिए प्रतिबद्ध होता है तो क्या संभव है, नॉर्डिक देश और NVIDIA यह दिखाते हैं
मूल शीर्षक: The Nordics and NVIDIA Show What’s Possible When a Region Commits to Advanced Computing
यूरोप में यूनिकॉर्न स्टार्टअप्स की सबसे अधिक सघनता नॉर्डिक देशों में है, जहाँ महाद्वीप में प्रति व्यक्ति सबसे अधिक ऐसी कंपनियाँ बनी हैं जिनका मूल्यांकन $1 billion या उससे अधिक है। NVIDIA ने Lovable और Legora सहित स्वीडिश स्टार्टअप्स में निवेश किया है, और क्षेत्र भर के AI क्लाउड के 2027 के अंत तक 1 gigawatt क्षमता जोड़ने का अनुमान है। स्वीडन में, Ericsson और AstraZeneca सहित एक कंसोर्टियम ने Sferical One लॉन्च किया, जो दो NVIDIA DGX SuperPOD पर चलने वाला साझा सुपरकंप्यूटर है।
AI मॉडल उस भाषा को डिकोड करता है जिसका उपयोग कोशिकाएँ आपस में संवाद के लिए करती हैं
मूल शीर्षक: AI model decodes the language cells use to communicate
MIT और Whitehead Institute के शोधकर्ताओं ने एक कम्प्यूटेशनल तरीका विकसित किया है, जिससे यह समझा जा सकता है कि ऊतकों और अंगों के बनने के दौरान कोशिकाएँ आपस में कैसे संवाद करती हैं। कोशिका का भाग्य सिग्नलिंग पाथवे पर निर्भर करता है, जिनके बारे में वैज्ञानिक लंबे समय से मानते थे कि वे अलग-अलग कोशिका प्रकारों में बहुत भिन्न होते हैं, जिससे उनका मानचित्रण कठिन था। यह फ्रेमवर्क स्टेम सेल इंजीनियरिंग को तेज़ कर सकता है, रोग मॉडल बेहतर बना सकता है और कैंसर के उपचारों के लिए जानकारी दे सकता है।
AI मेगाडील्स वेंचर कैपिटल पर हावी हैं, क्योंकि निवेशक कम स्टार्टअप्स में अरबों डॉलर लगा रहे हैं
मूल शीर्षक: AI megadeals dominate venture capital as investors pour billions into fewer startups
KPMG के Venture Pulse के अनुसार, Q3 2026 में 8,341 सौदों में वैश्विक वेंचर कैपिटल निवेश US$170.9 बिलियन तक पहुँच गया। सितंबर तक वर्ष-दर-तारीख़ फ़ंडिंग कुल US$728.3 बिलियन रही, जो रिकॉर्ड पर सबसे मज़बूत वर्षों में से एक की ओर अग्रसर है। AI प्रमुख विषय बना रहा, और AI मेगाडील्स ने विभिन्न क्षेत्रों में कई सबसे बड़े राउंड में योगदान दिया।
Amazon Bedrock AgentCore के साथ प्रेज़েंटेशन तैयार करें
मूल शीर्षक: Generate presentations with Amazon Bedrock AgentCore
यह पोस्ट Amazon Bedrock AgentCore पर एक AI एजेंट सिस्टम बनाने की प्रक्रिया बताती है, जो एंटरप्राइज़ दस्तावेज़ों से PowerPoint प्रेज़ेंटेशन तैयार करता है। एक सुपरवाइज़र एजेंट, RAG और Amazon Bedrock Guardrails मिलकर आधारित डेक बनाते हैं, जो लेखकों के आंतरिक परीक्षण में 90 सेकंड से कम समय में पूरे हो गए। उदाहरण एक वित्तीय सेवा टीम का है, जो तिमाही रिपोर्टों और अनुपालन दस्तावेज़ों से क्लाइंट प्रेज़ेंटेशन हाथ से बनाती है।
Amazon SageMaker JumpStart के साथ मॉडल डिप्लॉय और मूल्यांकन करें
मूल शीर्षक: Deploy and evaluate models with Amazon SageMaker JumpStart
यह पोस्ट Amazon SageMaker JumpStart से एक पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को डिप्लॉय करने और SageMaker Python SDK के साथ एक हल्का, दोहराने योग्य परफ़ॉर्मेंस टेस्ट चलाने की प्रक्रिया बताती है। इसके बाद यह समझाती है कि टेस्टिंग के बाद एंडपॉइंट को कैसे हटाया जाए। यह 2026 की दो ऐसी सुविधाओं को भी कवर करती है, जो मॉडल खोज और डिप्लॉयमेंट को आसान बनाती हैं।
शोधकर्ताओं ने दो से छह सप्ताह आगे के मौसम पूर्वानुमान बेहतर किए
मूल शीर्षक: Researchers improve weather forecasts looking two to six weeks out
MIT की एक टीम सहित शोधकर्ताओं ने एक मशीन-लर्निंग मॉडल विकसित किया है, जो मौजूदा पूर्वानुमान मॉडलों की त्रुटियों को सुधारकर दो से छह सप्ताह आगे के पूर्वानुमानों को बेहतर बनाता है। एक गोल्ड-स्टैंडर्ड मॉडल पर लागू करने पर इसने उस अवधि में पूर्वानुमान की सटीकता दोगुनी कर दी और एक प्रमुख अंतरराष्ट्रीय पूर्वानुमान प्रतियोगिता में पहला स्थान प्राप्त किया। Nature में प्रकाशित शोधपत्र के अनुसार ये पूर्वानुमान पहली बार दो से छह सप्ताह के बीच जलवायुविज्ञान औसतों से बेहतर रहे।
Research@ 2026: मानवीय सूझबूझ को बढ़ाने के 10 तरीके
मूल शीर्षक: Research@ 2026: 10 ways we're amplifying human ingenuity
Mountain View में अपने Research@ कार्यक्रम में, Google ने मानवीय सूझबूझ को बढ़ाने के उद्देश्य से शोध उपलब्धियाँ प्रस्तुत कीं। पहली प्रमुख उपलब्धि Google Earth AI है, जो प्रायोगिक ग्रहीय इंटेलिजेंस क्षमताओं की अर्ली एक्सेस का विस्तार कर रहा है। इनमें Google Earth में गहन भू-स्थानिक विश्लेषण, जोखिम आकलन और परिदृश्य पूर्वानुमान, तथा भू-स्थानिक तर्क कौशल के लिए एजेंट-टू-एजेंट API शामिल हैं।
SentinelOne ने मैलवेयर विश्लेषण का समय हफ्तों से घटाकर घंटों में किया
मूल शीर्षक: SentinelOne cuts malware analysis from weeks to hours
OpenAI Daybreak के साथ, SentinelOne ने मैलवेयर विश्लेषण का समय हफ़्तों से घटाकर घंटों में कर दिया। इससे अधिक खतरों की जाँच करने की क्षमता मुक्त हुई।
AI एजेंटों के साथ मानव व्यवहार का अनुकरण | Stanford HAI
मूल शीर्षक: Simulating Human Behavior with AI Agents | Stanford HAI
यह संक्षिप्त रिपोर्ट एक जेनरेटिव AI एजेंट आर्किटेक्चर प्रस्तुत करती है, जो प्रमुख सामाजिक विज्ञान सर्वेक्षण प्रश्नों के उत्तर में 1,000 से अधिक वास्तविक लोगों के दृष्टिकोणों का अनुकरण करता है। प्रत्येक एजेंट एक LLM को किसी व्यक्ति के गहन साक्षात्कार के ट्रांसक्रिप्ट के साथ जोड़ता है। General Social Survey पर, एजेंटों ने प्रतिभागियों के उत्तरों को उतनी ही सटीकता के 85% के साथ दोहराया जितनी सटीकता से लोगों ने दो सप्ताह बाद अपने ही उत्तर दोहराए।
Tamnoon ने Amazon Bedrock के साथ AI-संचालित क्लाउड सुरक्षा समाधान कैसे बनाया
मूल शीर्षक: How Tamnoon built AI-powered cloud security remediation with Amazon Bedrock
Tamnoon ने Tami का वर्णन किया है, जो Amazon Bedrock पर बना एक एजेंटिक क्लाउड रेमेडिएशन ऑर्केस्ट्रेटर है और CNAPPs तथा क्लाउड-नेटिव स्रोतों से मिले निष्कर्षों की जाँच कर उन्हें ठीक करता है। पोस्ट के अनुसार 90 दिनों के भीतर गंभीर क्लाउड एक्सपोज़र में 90% से अधिक की कमी आई, और प्रोडक्शन में कोई समस्या नहीं हुई। Tamnoon का प्लेटफ़ॉर्म AWS, Azure और अन्य क्लाउड प्रदाताओं पर CNAPPs के साथ मिलकर काम करता है।
AI Slay the Spire कितना अच्छा खेल सकता है?
मूल शीर्षक: How well can AI play Slay the Spire?
Epoch AI का नया SpireClimb बेंचमार्क दिखाता है कि फ्रंटियर मॉडल अब Slay the Spire की बेस कठिनाई को कम से कम 90% बार हरा देते हैं, जो छह महीने पहले की तुलना में तेज़ सुधार है। अधिकतम कठिनाई पर सर्वश्रेष्ठ मॉडलों की जीत की दर 17% से 20% तक पहुँची। ये नतीजे उस 80%+ जीत की दर से काफ़ी नीचे हैं, जो शीर्ष मानव खिलाड़ी नियमित रूप से हासिल करते हैं।
Amp OpenAI मॉडलों के साथ AI एजेंटों को कोड से आगे के कामों में लगाता है
मूल शीर्षक: Amp puts AI agents to work beyond code with OpenAI models
2026 के अमेरिकी मध्यावधि चुनावों की तैयारी
मूल शीर्षक: Preparing for the 2026 US midterms
Anthropic बताता है कि उसने 2026 के अमेरिकी मध्यावधि चुनावों से पहले अपने चुनावी सुरक्षा उपायों को कैसे मज़बूत किया है। हाल के एक सप्ताह की 250,000 बातचीतों का विश्लेषण करने पर पाया गया कि Claude.ai पर अमेरिका की लगभग 5.75% बातचीत राजनीति, सार्वजनिक नीति या सामाजिक मुद्दों से जुड़ी होती है, और लगभग 0.51% चुनाव या मतदान से संबंधित होती है। किसे वोट देना है, इस बारे में अनुरोध अमेरिका की लगभग 0.01% बातचीतों में दिखे, और नीति का उल्लंघन करने वाले चुनावी अनुरोध लगभग 0.002% में।
सिंगापुर कार्यालय और सरकारी MOU | Anthropic
मूल शीर्षक: Singapore office and government MOU | Anthropic
Anthropic सिंगापुर में अपना पाँचवाँ एशिया-प्रशांत कार्यालय खोल रहा है और उसने Singapore Ministry of Digital Development and Information के साथ एक MOU पर हस्ताक्षर किए हैं। यह MOU AI सुरक्षा, सिक्योरिटी और मॉडल मूल्यांकन में सहयोग, AI अपनाने पर शोध, तथा सार्वजनिक और निजी क्षेत्रों में ज़िम्मेदारी से AI अपनाने को कवर करता है। घोषणा में नामित सिंगापुर के ग्राहकों में GovTech Singapore, Grab और DBS शामिल हैं।
AI की असली कीमत क्या है?
मूल शीर्षक: What does AI really cost?
किसी AI टूल को पायलट से प्रोडक्शन में ले जाने पर उसकी लागत लगभग चार गुना हो सकती है। McKinsey के तीन विशेषज्ञ बताते हैं कि ऐसा क्यों होता है और कैसे जाँचें कि यह कदम सार्थक है या नहीं।
बीमा के लिए एजेंटिक AI ब्लूप्रिंट
मूल शीर्षक: Agentic AI Blueprint for Insurance
यह पृष्ठ Deloitte के Agentic AI Blueprint for Insurance का परिचय देता है, जो बीमाकर्ताओं को उच्च-प्रभाव वाले AI उपयोग-मामलों की पहचान करने, वर्कफ़्लो डिज़ाइन करने और समाधानों को बड़े पैमाने पर लागू करने में मदद करता है। यह चुनौतियों को प्राथमिकता देने के लिए Property & Casualty तथा Life, Health & Savings वर्गीकरण प्रदान करता है, साथ ही एक क्षमता इंजन जो वितरण, अंडरराइटिंग, सर्विसिंग और दावों का आकलन करता है, और एक प्रभाव विश्लेषक जो विभिन्न कार्यों में स्वचालन की संभावना को मात्रात्मक रूप से आँकता है।
लॉयल्टी की डिज़ाइनिंग: AI एजेंट और हितों का टकराव | Stanford HAI
मूल शीर्षक: Designing Loyalty: AI Agents and Conflicts of Interest | Stanford HAI
यह संक्षिप्त रिपोर्ट AI एजेंटों से उत्पन्न होने वाले हितों के टकराव के जोखिमों की पड़ताल करती है और उनके डेवलपरों और तैनातीकर्ताओं के लिए निष्ठा के कर्तव्य की माँग करती है। एजेंटों को उपयोगकर्ताओं के हितों के बजाय अपने डेवलपरों या तैनातीकर्ताओं के हितों के पक्ष में झुकाया जा सकता है, और ऐसे टकरावों के खुलासे के लिए फ़िलहाल कोई मानक आवश्यकताएँ नहीं हैं। रिपोर्ट कहती है कि यह कर्तव्य विशेष रूप से वित्तीय सेवाओं और स्वास्थ्य सेवा जैसे उच्च-जोखिम वाले क्षेत्रों में लागू होना चाहिए।
Grok Voice 3.0 का परिचय
मूल शीर्षक: Introducing Grok Voice 3.0
xAI ने Grok Voice 3.0 की घोषणा की है, जिसे वह दुनिया का सबसे बुद्धिमान स्पीच-टू-स्पीच मॉडल बताता है। Artificial Analysis के स्वतंत्र परीक्षण में, यह 86.9 के स्कोर के साथ Speech-to-Speech Index में #1 पर है। यह API में अपने पूर्ववर्ती मॉडल की कीमत पर ही उपलब्ध है।
AI वैल्यू कर्व: मौजूदा कामकाज में AI लागू करने का अर्थशास्त्र
मूल शीर्षक: The AI value curve: The economics of applying AI to existing work
कई संगठन आज भी AI अपनाने को मापते हैं, न कि उससे बनने वाले मूल्य को। AI वैल्यू कर्व यह पहचानने में मदद करता है कि AI की ऑटोमेशन क्षमता को सबसे किफ़ायती ढंग से कहाँ तैनात किया जा सकता है।
Block, OpenAI तकनीक के साथ AI-संचालित सुरक्षा कैसे बना रहा है
मूल शीर्षक: How Block is building AI-powered security with OpenAI technology
Block, OpenAI के साथ AI-संचालित सुरक्षा बना रहा है। इसकी सुरक्षा टीम खतरों की जाँच तेज़ी से करती है और मिनटों में पैच सुझाती है।
Third Moment Research 36+ घंटे तक 10,000 एजेंट कैसे चलाती है
मूल शीर्षक: How Third Moment Research runs 10,000 agents for 36+ hours
यह AI लैब ऐसे एजेंट बनाती है जो साइबर सुरक्षा के लिए GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol, Codex और Daybreak का उपयोग करते हैं। ये एजेंट कई दिनों तक ध्यान केंद्रित करते हैं और उपयोग के साथ बेहतर होते जाते हैं।
Deep Review के साथ तकनीकी दस्तावेज़ों का विश्लेषण
मूल शीर्षक: Analyzing technical documents with Deep Review
Deep Review, जटिल दस्तावेज़ों पर कठोर फ़ीडबैक और तकनीकी सत्यापन के लिए बनाया गया एक एजेंटिक AI सिस्टम, अब सार्वजनिक रूप से उपलब्ध है। इसे शुरू में कंप्यूटर विज्ञान के शोध-पत्रों के विश्लेषण के लिए बनाया गया था और अब इसका विस्तार कानून और वित्त जैसे क्षेत्रों के दस्तावेज़ों तक हो गया है। इसका उपयोग मसौदा तैयार करने में सहायक के रूप में भी किया जा सकता है और समीक्षा के दौरान दावों की पुष्टि करने के टूल के रूप में भी।
यूरोपीय शहर शहरी संचालन को बेहतर बनाने के लिए NVIDIA-संचालित AI एजेंट तैनात कर रहे हैं
मूल शीर्षक: European Cities Deploy NVIDIA-Powered AI Agents to Run Smarter Urban Operations
पूरे EMEA में, शहर और स्थानीय साझेदार शहरी संचालन और सार्वजनिक सेवाओं के लिए फ़िज़िकल AI एजेंट और डिजिटल ट्विन बनाने हेतु NVIDIA एक्सेलरेटेड कंप्यूटिंग का उपयोग कर रहे हैं। NVIDIA Cosmos, Metropolis VSS और Nemotron मॉडल एजेंटों को ट्रैफ़िक जाम, उपकरणों की स्थिति और सुरक्षा खतरों जैसी समस्याओं की पहचान करने में मदद करते हैं। परियोजनाएँ बेल्जियम, फ़िनलैंड, फ़्रांस, इटली, नीदरलैंड, पोलैंड, स्वीडन, U.K. और अन्य जगहों तक फैली हैं।
निर्माण उत्पादकता बढ़ाने के लिए पूँजीगत परियोजनाओं का पुनर्गठन
मूल शीर्षक: Rewiring capital projects to boost construction productivity
McKinsey के Capital Excellence विशेषज्ञ चर्चा करते हैं कि AI और तकनीक किस तरह निर्माण क्षेत्र की उत्पादकता बढ़ा सकती हैं, श्रम की कमी को दूर कर सकती हैं और जटिल पूंजी परियोजनाओं की डिलीवरी को तेज़ कर सकती हैं।
Amazon Bedrock AgentCore का उपयोग करके स्व-सुधारने वाली दस्तावेज़ प्रोसेसिंग बनाएँ
मूल शीर्षक: Build self-improving document processing using Amazon Bedrock AgentCore
यह पोस्ट दिखाती है कि Amazon Bedrock AgentCore पर एक एजेंटिक इंटेलिजेंट डॉक्यूमेंट प्रोसेसिंग सिस्टम कैसे बनाया जाए जो व्यावसायिक दस्तावेज़ों को वर्गीकृत करता है, उनसे जानकारी निकालता है, उन्हें सत्यापित करता है और उनसे सीखता है। यह मैन्युअल टेम्पलेट सेटअप के बिना नए दस्तावेज़ फ़ॉर्मेट संभालता है। एजेंट हर नए फ़ॉर्मेट को सीखते हैं और उसी प्रकार के बाद के दस्तावेज़ों के लिए उस जानकारी का दोबारा उपयोग करते हैं।
‘मुझे नहीं पता कि यह अच्छा नतीजा देगा या नहीं।’
मूल शीर्षक: ‘I don’t know if this is going to turn out well.’
इस Harvard Gazette साक्षात्कार में, Michael Brenner, एक Catalyst Professor जिनकी भूमिका Harvard को Google से जोड़ती है, AI युग में विश्वविद्यालयों की भूमिका पर चर्चा करते हैं। उनका तर्क है कि विश्वविद्यालय व्यावहारिक रूप से LLM विकास का नेतृत्व नहीं कर सकते, लेकिन सत्य के निर्णायक के रूप में उनकी केंद्रीय भूमिका है। वे यह भी कहते हैं कि दुनिया ने किसी बड़ी अनसुलझी गणितीय समस्या के LLM-सहायता प्राप्त प्रमाण को सही घोषित करने में बहुत जल्दबाज़ी की है।
AI में EU का अगला अध्याय एजेंटिक है
मूल शीर्षक: The EU’s next chapter in AI is agentic
नए विश्लेषण से पता चलता है कि पूरे EU में उद्यमों और छोटे व्यवसायों में एजेंटिक AI को अपनाना बढ़ रहा है। यह भी दिखता है कि गहरा उपयोग कहाँ अधिक मूल्य दे सकता है।
व्यवहारगत अर्थशास्त्र के 4 सबक जो मानव-AI इंटरैक्शन को बेहतर बनाने में मदद कर सकते हैं
मूल शीर्षक: 4 lessons from behavioral economics that could help improve human-AI interaction
जैसे-जैसे AI का उपयोग बढ़ रहा है, इसके व्यावसायिक लाभों के साथ कार्यबल के लिए संज्ञानात्मक कीमत भी जुड़ सकती है। यह लेख व्यवहारिक अर्थशास्त्र के चार दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है, जो संगठनों को इन लागतों को संभालने, आलोचनात्मक सोच को बनाए रखने और मानव-AI इंटरैक्शन को बेहतर बनाने में मदद कर सकते हैं।
मेरा चैटबॉट ही मेरा बॉयफ्रेंड है। इसमें नुकसान क्या है?
मूल शीर्षक: My chatbot is my boyfriend. What’s the harm?
Harvard Gazette के एक साक्षात्कार में, MIT की समाजशास्त्री Sherry Turkle अपनी नई किताब Artificial Intimacy: Who We Become When We Talk to Machines पर चर्चा करती हैं। वे बताती हैं कि शुरुआती रोबोटिक खिलौनों से लेकर सोशल मीडिया और अब जनरेटिव AI तक, लोग मशीनी साथ की ओर कैसे खिंचते रहे हैं। Turkle का तर्क है कि चैटबॉट्स का उत्तम पुरुष (first person) का प्रयोग एक बुनियादी छल है, क्योंकि वे कोई वास्तविक जुड़ाव नहीं देते और शब्दों के पीछे कोई 'मैं' नहीं है।
योजना पर विचार: सप्लाई चेन का AI-संचालित भविष्य
मूल शीर्षक: Voices on Planning: The AI-powered future of supply chain
सॉफ़्टवेयर एज़ ए सर्विस से AI-सक्षम योजना की ओर बढ़ने से निर्णय लेने की प्रक्रिया निश्चित चक्रों से निकलकर रियल टाइम में आ सकती है। हालाँकि, सफलता के लिए सही गवर्नेंस, विशेषज्ञता और संचालन मॉडल की आवश्यकता होगी।
Earth AI को काम पर लगाना: हमारे ग्रह की सबसे बड़ी चुनौतियों के लिए भू-स्थानिक एजेंट
मूल शीर्षक: Putting Earth AI to work: Geospatial agents for our planet's biggest challenges
Google की तकनीकी रिपोर्ट दिखाती है कि डोमेन-विशिष्ट फ़ाउंडेशन मॉडल, स्थानिक टूल और पहले से की गई योजना को मिलाने से उसका Geospatial Reasoning एजेंट अकेले LLM से आगे बढ़कर जटिल स्थानिक विश्लेषण और ग्रहीय पूर्वानुमान कर पाता है। WHO Regional Office for Africa और GiveDirectly सहित साझेदारों ने इस एजेंट को प्रकोप की जाँच और आपदा तैयारी जैसे कार्यों पर परखा। Google Ask Google Earth, एक A2A सेवा, Google Earth और Google Cloud के माध्यम से प्रायोगिक पहुँच का भी विस्तार कर रहा है।
NVIDIA ने यूके के स्टार्टअप इकोसिस्टम में नए निवेश की घोषणा की
मूल शीर्षक: NVIDIA Announces New Investments in the UK Startup Ecosystem
NVIDIA यूके की एजेंटिक सुरक्षा और सिक्योरिटी रिसर्च को मज़बूत करने के लिए पाँच वर्षों की $250 million की कंप्यूट प्रतिबद्धता कर रहा है। उसने Boltz, Foresight, Hiverge, Prima Mente और Riverlane में नियोजित निवेशों की भी घोषणा की है और वह Earthshot Prize के साथ साझेदारी कर रहा है।
2026 AI इंडेक्स रिपोर्ट | Stanford HAI
मूल शीर्षक: The 2026 AI Index Report | Stanford HAI
स्टैनफोर्ड HAI का 2026 AI Index AI की तकनीकी प्रगति, आर्थिक प्रभाव और सामाजिक असर से जुड़े आंकड़ों को ट्रैक करता है। इसके अनुसार 2025 में उद्योग ने 90% से अधिक उल्लेखनीय फ्रंटियर मॉडल बनाए, और SWE-bench Verified पर प्रदर्शन एक ही साल में 60% से बढ़कर लगभग 100% तक पहुँच गया। संगठनों में अपनाने की दर 88% तक पहुँच गई, और 2025 की शुरुआत से अमेरिकी और चीनी मॉडल बार-बार बढ़त की अदला-बदली करते रहे हैं।
ग्लोबल AI त्रैमासिक पल्स सर्वेक्षण: Q3 2026
मूल शीर्षक: Global AI Quarterly Pulse Survey: Q3 2026
KPMG का Q3 2026 Global AI Pulse Survey 20 देशों, क्षेत्रों और अधिकार-क्षेत्रों के 2,131 वरिष्ठ नेताओं के विचारों पर आधारित है। यह जाँचता है कि संगठन AI अपनाने से AI को बड़े पैमाने पर चलाने की ओर कैसे बढ़ रहे हैं, जिसमें गवर्नेंस, जवाबदेही, साइबर सुरक्षा और AI की लागत को व्यावसायिक परिणामों से जोड़ना शामिल है। जिन संगठनों में ROI स्थापित हो चुका है, उनमें से 86 प्रतिशत एक औपचारिक क्रॉस-फंक्शनल या उद्यम-व्यापी AI प्रबंधन परत संचालित करते हैं।
कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क अपनी सीखने की मशीनरी खुद कैसे बनाते हैं
मूल शीर्षक: How artificial neural networks build their own learning machinery
MIT के McGovern Institute और K. Lisa Yang ICoN Center के वैज्ञानिकों ने एक PNAS शोधपत्र में दिखाया है कि एक कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क अपनी सीखने की प्रणाली स्वयं बना सकता है। कनेक्शनों को कैसे और कब बदलना चाहिए, इसके सरल नियम दिए जाने पर, यादृच्छिक रूप से जुड़ी इकाइयाँ खुद को पुनर्गठित करके डेटा पर प्रशिक्षित एक प्रभावी सूचना-प्रसंस्करण नेटवर्क बन जाती हैं। लेखकों का तर्क है कि डेवलपर के मार्गदर्शन के बिना स्व-संगठन जैविक संभाव्यता का एक प्रमुख पैमाना है, लेकिन वे चेताते हैं कि ऐसे नेटवर्क जैविक अधिगम के बारे में सीमित समझ ही दे सकते हैं।
Amazon Bedrock पर Grok 4.7 के साथ लंबी अवधि के एजेंट बनाएँ
मूल शीर्षक: Build long-horizon agents with Grok 4.7 on Amazon Bedrock
Grok 4.7 अब Amazon Bedrock पर उपलब्ध है। इस पोस्ट में इस मॉडल पर एक टूल-कॉलिंग एजेंट बनाया गया है और उसे चार रीज़निंग एफ़र्ट स्तरों पर तीन सर्च-आधारित कार्यों में परखा गया है, कुल 72 रन के साथ। एजेंट ने इनमें से 67 का सही उत्तर दिया, और सटीकता तथा टोकन लागत के बीच का संतुलन प्रत्येक अनुरोध के अनुसार ट्यून किया जा सकता है।
प्रश्नोत्तर: नागरिक संवादों में हमारे और AI के शब्दों के पीछे जवाबदेही बनाना
मूल शीर्षक: Q&A: Building accountability behind our words — and AI’s — in civic conversations
Deb Roy, MIT में मीडिया आर्ट्स और साइंसेज़ के प्रोफ़ेसर और Center for Constructive Communication के निदेशक, नागरिक संवाद में ज़िम्मेदारी पर नए सिरे से ज़ोर देने की माँग करते हैं। Roy का तर्क है कि जब AI का उपयोग पाठ तैयार करने में किया जाए, तब भी जवाबदेही और “उत्तरदायित्व” होना चाहिए। अंश में कहा गया है कि AI वास्तविक-से लगने वाली सार्वजनिक टिप्पणियाँ बना सकता है, जिन्हें ऐसी मनगढ़ंत बातें कहकर खारिज करना कठिन है जिनके पीछे कोई व्यक्ति नहीं है।
Anthropic में सोर्स कंट्रोल का पुनर्गठन
मूल शीर्षक: Redesigning source control at Anthropic
Anthropic में दैनिक मर्ज दस गुना से अधिक बढ़ने के साथ, सोर्स कंट्रोल उसकी सबसे बड़ी विकास बाधा बन गया। कंपनी ने इन-हाउस वर्ज़न कंट्रोल सिस्टम Scion बनाया और अपनी मोनोरेपो को पाँच महीनों में git से माइग्रेट किया। इस प्रयास से कोड रिव्यू सतह Antique, कोड सर्च और एक सोर्स कंट्रोल IAM सिस्टम भी तैयार हुआ।
एशिया प्रशांत की कंपनियाँ स्केलिंग से स्वायत्त AI एजेंट बनाने की ओर बढ़ रही हैं
मूल शीर्षक: Asia Pacific firms are transitioning from scaling to building autonomous AI agents
KPMG का Q3 AI Pulse बताता है कि एशिया प्रशांत (ASPAC) की अधिक कंपनियाँ AI से ROI स्थापित कर रही हैं, हालाँकि डेटा गोपनीयता और साइबर सुरक्षा से जुड़े जाने-पहचाने जोखिम बने हुए हैं। ASPAC की बयालीस प्रतिशत कंपनियाँ कहती हैं कि AI पहलों ने उत्पादकता और दक्षता में मापा गया मूल्य दिया है। अपने AI पथ को भविष्य के अनुकूल बनाने में विश्वास 73% है, जो तीन महीने पहले से 7% कम है।
Higgsfield AI वीडियो को 1 मिनट से 10 मिनट से अधिक तक ले जा रहा है
मूल शीर्षक: Higgsfield takes AI video from 1 minute to over 10
Higgsfield, GPT-6 Astra के साथ क्रिएटर्स को लंबे वीडियो और GPT-Image-2.5 के साथ सटीक विज़ुअल्स देता है। यह GPT-Live के साथ वॉइस फ़िल्ममेकिंग की राह भी खोलता है।
Accenture ने एजेंटिक AI युग के लिए कार्य को नए सिरे से गढ़ने हेतु Workday के साथ Forward Deployed Engineering Program शुरू किया
मूल शीर्षक: Accenture Launches Forward Deployed Engineering Program with Workday to Reinvent Work for the Agentic AI Era
Accenture और Workday ने एक संयुक्त Forward Deployed Engineering (FDE) कार्यक्रम की घोषणा की है, ताकि संगठन AI के साथ काम करने के तरीके को नए सिरे से गढ़ सकें। दोनों कंपनियों की टीमें क्लाइंट की HR और फ़ाइनेंस टीमों के साथ मिलकर Workday एजेंट को प्रोडक्शन में लाएँगी। Accenture के इंजीनियर Workday की प्रोडक्ट और टेक्नोलॉजी टीमों के साथ मिलकर Workday प्लेटफ़ॉर्म पर नई एजेंटिक क्षमताएँ भी बनाएँगे।
managed entitlements के साथ Amazon Bedrock के लिए प्राइवेट प्राइसिंग ऑफ़र प्रबंधित करें
मूल शीर्षक: Manage private pricing offers for Amazon Bedrock with managed entitlements
यह पोस्ट AWS License Manager में कई अकाउंट्स में Marketplace Private Pricing Offer (MPPO) एंटाइटलमेंट्स को सक्रिय करने के दो तरीके दिखाती है। एक हल्की स्क्रिप्ट एक बार की समस्या को ठीक करती है, जबकि CDK ऑटोमेशन लगातार, इवेंट-आधारित प्रोसेसिंग प्रदान करता है। ऑर्गनाइज़ेशन-स्तर के ग्रांट अपने आप स्वीकार हो जाते हैं, लेकिन सक्रिय किए जाने तक अक्षम रहते हैं, इसलिए तब तक बातचीत से तय की गई कीमतें लागू नहीं होतीं।
AI ऑपरेटिंग सिस्टम: CEO के लिए उद्यम चलाने का एक नया तरीका
मूल शीर्षक: The AI operating system: A new way for CEOs to run the enterprise
एक AI ऑपरेटिंग सिस्टम किसी उद्यम का “दूसरा दिमाग़” बन सकता है, लेकिन तभी जब CEO यह नए सिरे से सोचें कि प्रबंधन स्वयं कैसे विकसित होता है।
पूंजीगत परियोजनाओं का भविष्य डिजिटल और AI-सक्षम टीमों का क्यों है
मूल शीर्षक: Why the future of capital projects belongs to digital and AI-enabled teams
डिजिटल और AI कैपिटल प्रोजेक्ट्स के चयन, डिज़ाइन, खरीद, निर्माण और संचालन के तरीक़े को बदल रहे हैं। लीडर पायलट प्रोजेक्ट्स से आगे बढ़कर प्रोजेक्ट्स की योजना बनाने और उन्हें पूरा करने के तरीक़े को नए सिरे से गढ़ रहे हैं।
AI अंतर्दृष्टि
मूल शीर्षक: AI Insights
यह Deloitte हब पेज बताता है कि जनरेटिव AI कैसे व्यावसायिक मॉडलों को नए सिरे से गढ़ सकता है, जबकि उद्देश्य और भरोसे के लिए अब भी मानवीय योगदान की ज़रूरत रहती है। यह AI और करियर पर 2026 के Gen Z और मिलेनियल सर्वेक्षण की ओर भी इशारा करता है, और एक ऐसे मामले की ओर जिसमें Hewlett Packard Enterprise अपने फ़ाइनेंस विभाग को आकार देने के लिए Deloitte के Zora AI का उपयोग करती है।
Gemini 4 Argon: आपकी सबसे कठिन समस्याओं को हल करने के लिए बनाया गया
मूल शीर्षक: Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems
Gemini 4 Argon अब AI Studio में API के ज़रिए और डेवलपर्स व एंटरप्राइज़ के लिए Gemini प्लेटफ़ॉर्म पर, साथ ही Google Antigravity, Gemini ऐप और Search में AI Mode के सब्सक्राइबरों के लिए विश्व स्तर पर उपलब्ध है। यह Vals Index पर #1 स्थान पर है और प्रारंभिक कीमत $2 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $10 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन पर लॉन्च हुआ है। बताया गया है कि Google में Antigravity में Argon का उपयोग करने वाली टीमों ने एजेंटिक कोड सबमिशन 35% से अधिक बढ़ाए और कोड रोलबैक लगभग एक तिहाई घटाए।
फ़िज़िकल AI डोज़ियर: 40+ फ़िज़िकल AI उपयोग के मामले
मूल शीर्षक: The Physical AI Dossier: 40+ Physical AI use cases
यह डोज़ियर उच्च-प्रभाव वाले Physical AI उपयोग मामलों को एकत्र करता है, जो दिखाते हैं कि बुद्धिमान मशीनें विभिन्न उद्योगों में सुरक्षा कैसे बेहतर बनाती हैं, थ्रूपुट कैसे बढ़ाती हैं, और संवेदन को क्रिया से कैसे जोड़ती हैं। इसमें तैनाती से पहले भौतिक प्रणालियों को सत्यापित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सिमुलेशन, सिंथेटिक डेटा और डिजिटल ट्विन शामिल हैं, और इसे संगठनों को उपयोग मामलों को प्राथमिकता देने तथा ROI का मूल्यांकन करने में मदद के लिए डिज़ाइन किया गया है।
भरोसेमंद AI के भविष्य के लिए निवेशक मायने रखते हैं। क्या वे तैयार हैं? - OECD.AI
मूल शीर्षक: Investors matter for the future of trustworthy AI. Are they ready? - OECD.AI
निवेशक भरोसेमंद AI को एक महत्वपूर्ण व्यावसायिक कारक के रूप में देखने लगे हैं। अब चुनौती यह है कि पूंजी प्रवाह को उन कंपनियों की ओर निर्देशित किया जाए जो भरोसेमंद AI विकसित और तैनात करती हैं।
इंजीनियरिंग, AI और डेटा | Deloitte
मूल शीर्षक: Engineering, AI & Data | Deloitte
Deloitte कोर टेक्नोलॉजी प्लेटफ़ॉर्म को रूपांतरित करने के लिए AI-, डेटा- और इंजीनियरिंग-आधारित डिज़ाइन के साथ-साथ उद्योग के ज्ञान का उपयोग करता है। फ़र्म मौजूदा सिस्टम के आधुनिकीकरण और नए टेक्नोलॉजी उत्पादों व प्लेटफ़ॉर्म को लागू करने, दोनों में सहयोग देती है। उसके विशेषज्ञ उद्योग समाधानों और कार्यक्रमों पर सलाह देते हैं, उन्हें डिज़ाइन करते हैं, लागू करते हैं और चलाते हैं।
AI ROI: बढ़ते निवेश और मायावी रिटर्न का विरोधाभास
मूल शीर्षक: AI ROI: The paradox of rising investment and elusive returns
2025 के Deloitte सर्वेक्षण पर आधारित, जिसमें यूरोप और मध्य पूर्व के 1,854 अधिकारियों और 24 गहन साक्षात्कारों को शामिल किया गया, यह रिपोर्ट पाती है कि AI पर खर्च बढ़ रहा है जबकि रिटर्न धीमे हैं और उन्हें मापना कठिन है। अधिकांश उत्तरदाताओं ने कहा कि एक सामान्य AI उपयोग मामले को संतोषजनक ROI तक पहुँचने में दो से चार साल लगते हैं, और केवल छह प्रतिशत ने एक वर्ष के भीतर लागत वसूली की सूचना दी। अग्रणी उद्यम CEO के नेतृत्व वाले, चयनात्मक और पूरे संगठन में लागू AI कार्यक्रमों की ओर बढ़ रहे हैं।
एजेंटिक AI
मूल शीर्षक: Agentic AI
Deloitte एजेंटिक AI को ऐसे स्वायत्त डिजिटल एजेंट के रूप में प्रस्तुत करता है जो तर्क करते हैं, स्वयं को ढालते हैं और कार्य करते हैं, तथा मनुष्यों के साथ मिलकर काम करते हैं। उसकी सेवाओं में मूल्य-आधारित AI रणनीति, नेतृत्व का तालमेल, व्यावहारिक गवर्नेंस, विश्वास और नियामक सलाह, साइबर सलाह, बदलाव की तैयारी और प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट कार्य शामिल हैं। यह पेशकश फ़र्म के Trustworthy AI फ़्रेमवर्क पर आधारित है।
Amazon Bedrock का उपयोग करके Orca Security में प्राकृतिक भाषा में सुरक्षा क्वेरी
मूल शीर्षक: Natural language security queries at Orca Security using Amazon Bedrock
Orca Security ने Discovery AI बनाया, जो Amazon Bedrock पर एक प्राकृतिक भाषा क्वेरी एजेंट है और सरल अंग्रेज़ी के प्रश्नों को Sonar क्वेरी में बदलता है। यह पोस्ट बहु-चरणीय आर्किटेक्चर और परिणामों का वर्णन करती है। शुरुआती बेसलाइन की तुलना में, क्वेरी की लागत 90%, इनपुट टोकन 93% और लेटेंसी 75% घट गई।
सब कुछ तैयार: NVIDIA RTX Spark के लिए ग्लोबल PC ऐप इकोसिस्टम तैयार
मूल शीर्षक: All Systems Go: Global PC App Ecosystem Ready for NVIDIA RTX Spark
शुक्रवार, October 16 को RTX Spark के लॉन्च से पहले, NVIDIA और उसके साझेदार नई सुविधाओं के साथ हज़ारों ऐप, गेम और मॉडल जारी कर रहे हैं। इनमें एजेंटिक AI के लिए Nemotron 3.5 Bolt 74B मॉडल, llama.cpp सपोर्ट के साथ बीटा से बाहर आ रहा NVIDIA PAIR, और GitHub Copilot तथा Perplexity जैसे एजेंट ऐप्स के अपडेट शामिल हैं, जो हाइब्रिड लोकल और क्लाउड AI रूटिंग संभव बनाते हैं।
UMass Memorial Health ने Accenture और Microsoft के साथ साझेदारी में एकीकृत डेटा प्लेटफ़ॉर्म की बहु-वर्षीय पहल और AI-संचालित नवाचार में निवेश की घोषणा की
मूल शीर्षक: UMass Memorial Health Announces Unified Data Platform Multi-Year Initiative, Investments in AI-Powered Innovation in Partnership with Accenture and Microsoft
UMass Memorial Health ने अपने डेटा प्लेटफ़ॉर्म को आधुनिक बनाने के लिए Accenture और Microsoft के साथ एक बहु-वर्षीय पहल शुरू की है। Microsoft Azure पर एक एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड सहित, अलग-थलग पड़े रिपोर्टिंग सिस्टम की जगह लेगा, और Accenture जटिल वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए एजेंटिक AI टूल लाएगा। हेल्थ सिस्टम को उम्मीद है कि इस काम से गति, गुणवत्ता और सुरक्षा बेहतर होगी और दीर्घकालिक इन्फ्रास्ट्रक्चर लागत घटेगी।
Amazon SageMaker AI पर Mixture-of-Experts कर्नेल इंजीनियरिंग
मूल शीर्षक: Mixture-of-Experts kernel engineering on Amazon SageMaker AI
AWS के इंजीनियर Amazon SageMaker AI पर फ़्यूज़्ड Mixture-of-Experts मॉडलों के लिए कर्नेल ऑप्टिमाइज़ेशन का वर्णन करते हैं। इनमें बेहतर WGMMA उपयोग के लिए Swap-AB, FP8 क्वांटाइज़ेशन के लिए Triton बैकएंड रूटिंग, और Triton JIT पुनःसंकलन को हटाना शामिल हैं। मिलकर ये H200 GPU पर 10% तक अधिक थ्रूपुट और पहले टोकन तक पहुँचने के समय में 9% तक तेज़ी प्रदान करते हैं।
उद्योग, कार्य और प्रकार के अनुसार AI के उपयोग के मामले
मूल शीर्षक: AI use cases by industry, function and type
यह नियमित रूप से अपडेट होने वाला संग्रह उच्च-प्रभाव वाले AI उपयोग मामलों को उद्योग, सेक्टर, एंटरप्राइज़ फ़ंक्शन और AI के प्रकार के अनुसार व्यवस्थित करता है, जिसमें एजेंटिक AI भी शामिल है। उदाहरणों में रीयल-टाइम प्राइसिंग, इन्वेंटरी प्रबंधन, डिमांड फ़ोरकास्टिंग और प्रमोशंस के लिए एजेंट, साथ ही ऐसे एजेंट शामिल हैं जो परिस्थितिजन्य जागरूकता साझा करते हैं और एक-दूसरे के साथ ट्रेड-ऑफ़ पर बातचीत करते हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और डेटा | Deloitte
मूल शीर्षक: Artificial Intelligence & Data | Deloitte
Deloitte की AI और डेटा सेवाएँ एनालिटिक्स, ऑटोमेशन और आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस को मिलाकर ग्राहक के डेटा की गहरी समझ विकसित करती हैं। फ़र्म ग्राहकों को AI रणनीति तय करने से लेकर अनुकूलित AI-संचालित समाधान बनाने तक सहयोग देती है। सेवाओं में एनालिटिक्स और डेटा का आधुनिकीकरण, रोबोटिक ऑटोमेशन लागू करना और बुद्धिमान सिस्टम बनाना शामिल हैं।
NVIDIA ने फ़्रांस के स्टार्टअप्स में नए निवेश की घोषणा की
मूल शीर्षक: NVIDIA Announces New Investments in France’s Startups
NVIDIA ने चार फ़्रांसीसी स्टार्टअप्स में नियोजित नए निवेश की घोषणा की: Doctolib, Entalpic, Genesis AI और Pigment। ये कंपनियाँ स्वास्थ्य सेवा, सामग्री खोज, फ़िज़िकल AI और बिज़नेस प्लानिंग पर काम करती हैं। Doctolib स्वास्थ्य पेशेवरों के लिए एजेंट्स बनाती है, Entalpic परमाणु स्तर पर उन्नत सामग्री इंजीनियरिंग को तेज़ करती है, Genesis AI सामान्य-उद्देश्य वाले रोबोट विकसित करती है, और Pigment व्यवसायों के लिए प्लानिंग प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करती है।
ShipStation Global ने Amazon Bedrock AgentCore पर AI IT हेल्प डेस्क कैसे बनाया
मूल शीर्षक: How ShipStation Global built an AI IT help desk on Amazon Bedrock AgentCore
ShipStation Global की इंजीनियरिंग टीम ने Amazon Bedrock AgentCore पर Slack के लिए एक AI IT हेल्प डेस्क एजेंट Deckhand बनाया। यह चुनी हुई नॉलेज बेस से सामान्य प्रश्नों के उत्तर देता है, त्रुटि संदेशों के स्क्रीनशॉट पढ़ता है और Jira टिकट बनाता है। पहले तीन महीनों में इसने 97.5% चैनल प्रश्नों का समाधान किया और कर्मचारियों से 96% सकारात्मक फ़ीडबैक रेटिंग प्राप्त की।
Anchor Browser और AgentCore पेमेंट्स के साथ लेनदेन करने वाले एजेंट बनाना
मूल शीर्षक: Building agents that transact with Anchor Browser and AgentCore payments
यह पोस्ट बताती है कि AI एजेंट Amazon Bedrock AgentCore payments के साथ Anchor Browser का उपयोग करके x402-संरक्षित वेब पेजों और APIs के लिए स्वायत्त रूप से भुगतान कैसे कर सकते हैं। AgentCore payments बजट जाँचता है, लेन-देन पर हस्ताक्षर करता है और अनुरोधों को दोबारा भेजता है, और एजेंट रनटाइम को वॉलेट क्रेडेंशियल उजागर नहीं करता। यह समाधान AWS Generative AI Innovation Center Partner Agent Factory के साथ विकसित किया गया था और AWS Marketplace पर उपलब्ध है।
The X Subscription का परिचय
मूल शीर्षक: Introducing The X Subscription
xAI ने The X Subscription पेश किया है, जो Grok, Grok Bot, Cursor और X Premium को एक ही प्लान में जोड़ता है। यह आज से नए ग्राहकों के लिए उपलब्ध है, और मौजूदा SuperGrok, Cursor और X Premium सब्सक्राइबर इसमें स्विच कर सकते हैं। Team और Enterprise उपयोगकर्ताओं को Premium, Super और Ultra व्यक्तिगत प्लान जैसी ही प्रति-सीट कीमतों पर मिलते हैं।
थाईलैंड, मलेशिया, सिंगापुर, इंडोनेशिया और ताइवान में ग्लोबल क्रॉस-रीजन इन्फ़रेंस के साथ Amazon Bedrock पर OpenAI GPT मॉडल तक पहुँच
मूल शीर्षक: Accessing OpenAI GPT models on Amazon Bedrock with global cross-Region inference in Thailand, Malaysia, Singapore, Indonesia, and Taiwan
यह पोस्ट बताती है कि थाईलैंड, मलेशिया, सिंगापुर, इंडोनेशिया और ताइवान की टीमें ग्लोबल क्रॉस-रीजन इन्फ़रेंस के ज़रिए Amazon Bedrock पर OpenAI GPT-6 Sol, Luna और Astra को कैसे कॉल कर सकती हैं। इसमें Converse और OpenAI-संगत APIs, IAM और SCP अनुमतियाँ, कोटा का आकलन, और स्रोत रीजन से मॉनिटरिंग शामिल हैं। GPT-6 Astra इस मार्ग से केवल Asia Pacific (Singapore) से उपलब्ध है।
GenAI: मैनेज्ड सर्विसेज़ के लिए उत्पादकता बढ़ाना तो बस शुरुआत है
मूल शीर्षक: GenAI: Adding productivity is just the beginning for managed services
अंश में उद्धृत एक हालिया सर्वेक्षण में पाया गया है कि CFO को उम्मीद है कि जनरेटिव AI वित्त में उत्पादकता को 50-60% और पूरे परिचालन में 15-30% तक बढ़ाएगा। अंश तर्क देता है कि इसके लाभ परिचालन लचीलापन, ग्राहक और कर्मचारी संतुष्टि तथा भरोसे तक फैले हुए हैं। उदाहरण के लिए, GenAI कमज़ोरियों का पता लगाने और साइबर सुरक्षा प्रतिक्रियाओं को तेज़ करने में मदद कर सकता है।
क्या हम किसी AI मॉडल की आर्किटेक्चर को शुरू से दोबारा प्रशिक्षित किए बिना बदल सकते हैं?
मूल शीर्षक: Can we change an AI model’s architecture without retraining it from scratch?
“Priming” पहले से प्रशिक्षित Transformers के वेट्स का दोबारा उपयोग करके अधिक कुशल आर्किटेक्चर वाले मॉडल बनाता है। बताया गया है कि इसकी लागत मूल प्रशिक्षण के 1% से भी कम है और यह दोगुने तक थ्रूपुट हासिल करता है।
निवेश प्रबंधन में AI की भूमिका को रेखांकित करना | Deloitte Global
मूल शीर्षक: Underscoring the role of AI in investment management | Deloitte Global
यह गाइड बताती है कि जनरेटिव AI निवेश प्रबंधकों के अपने कारोबार चलाने के तरीके को कैसे बदल रहा है, परिचालन में सहयोग से लेकर निवेश संबंधी निर्णयों की जानकारी देने तक। Deloitte AI Institute के एक सर्वेक्षण के अनुसार, शुरुआती मज़बूत लाभ देखने के बाद 67% संगठन AI निवेश बढ़ा रहे हैं। गाइड एक मज़बूत रणनीति और सतर्क मानवीय निगरानी की ज़रूरत पर ज़ोर देती है।
TBR विशेष रिपोर्ट – KPMG बड़े पैमाने पर शासित एजेंट संचालन मॉडल विकसित करने के लिए Microsoft के साथ सहयोग कर रहा है
मूल शीर्षक: TBR special report – KPMG collaborates with Microsoft to develop governed agent operating models at scale
KPMG और Microsoft मिलकर गवर्न्ड AI, प्लेटफ़ॉर्म-सक्षम ऑपरेटिंग मॉडल और मापने योग्य एंटरप्राइज़ परिणामों को डिज़ाइन करने के लिए काम कर रहे हैं। Technology Business Research (TBR) की एक नई स्वतंत्र विश्लेषक रिपोर्ट के अनुसार, यह गठबंधन ऐसे AI-युग के ऑपरेटिंग मॉडल की ओर बढ़ रहा है जिसे निरंतर अपनाने और गवर्न्ड परिणामों से मापा जाता है। रिपोर्ट यह भी बताती है कि KPMG ने Azure की खपत को केंद्र में रखा है।
AI-संचालित इनवॉइस प्रोसेसिंग
मूल शीर्षक: AI Powered Invoice Processing
KPMG का AI Powered Invoice Processing (AIPIP) इनवॉइस की जानकारी निकालता है और उसे ऐसे AI मॉडलों से प्रोसेस करता है जो क्लाइंट के मौजूदा ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करते हैं। 80 से अधिक अनुपालन जाँचें इनवॉइस को या तो स्वचालित प्रोसेसिंग के लिए भेजती हैं या संभावित समस्याओं की समीक्षा के लिए अकाउंटेंट्स के पास भेजती हैं। यह सेवा बुकिंग की गुणवत्ता सुधारने और अपवादों के निपटान को तेज़ करने के लिए तैयार की गई है।
बेहतर AI ट्यूटरिंग के लिए छात्रों के सीखने का अनुकरण
मूल शीर्षक: Simulating student learning for better AI tutoring
StudentSim एक शोध प्रणाली है जो AI ट्यूटर्स को वास्तविक शिक्षार्थियों के साथ परखने से पहले उनका मूल्यांकन और सुधार करने के लिए बनाई गई है। यह सार्वजनिक रूप से उपलब्ध, पहचान-रहित शिक्षार्थी रिकॉर्ड से व्यक्तिगत AI छात्र सिमुलेटर प्रशिक्षित करती है, जिसमें हर छात्र के अनुरूप एक सिमुलेटर ढाला जाता है। शतरंज, दूसरी भाषा के रूप में अंग्रेज़ी लेखन और गणित में यह अग्रणी बेसलाइन से बेहतर प्रदर्शन करती है और AI ट्यूटर के प्रशिक्षण के लिए उपयोगी फ़ीडबैक संकेत प्रदान करती है।
जब AI के नेता गति धीमी करने की मांग कर रहे हैं, बच्चों को एक आवाज़ चाहिए
मूल शीर्षक: As AI leaders call for slowdown, children need a voice
AI पर बहस परिवार के जीवन से दूर लग सकती है, लेकिन AI पहले से ही बच्चों के वीडियो, सीखने के टूल और बातचीत कर सकने वाले सोशल कम्पैनियन खिलौनों में मौजूद है। लेख का तर्क है कि माता-पिता, प्रारंभिक बाल्यावस्था के पेशेवरों और बाल विकास विशेषज्ञों को यह तय करने में भूमिका निभानी चाहिए कि बच्चों को प्रभावित करने वाले AI उत्पादों को कैसे डिज़ाइन, टेस्ट और नियंत्रित किया जाए।
जेनरेटिव AI मैनेज्ड सर्विसेज़ की अगली पीढ़ी का स्वागत करता है
मूल शीर्षक: Generative AI hails the next generation of managed services
कहा जाता है कि जेनरेटिव AI मैनेज्ड सर्विसेज़ को एक नई पीढ़ी की दहलीज़ पर ला खड़ा करता है। कार्यों को स्वचालित करने के अलावा, यह नया कोड लिख सकता है, समस्याओं का निदान कर उन्हें ठीक कर सकता है, और ग्राहकों व कर्मचारियों के अनुभव को बेहतर बना सकता है। KPMG का श्वेत पत्र 'Reimagining managed services' चार प्रमुख क्षेत्रों में इस तकनीक की संभावनाओं की पड़ताल करता है।
OCP Global Summit: इकोसिस्टम में अपनाए जाने के बीच, NVIDIA ने दुनिया भर में AI फैक्ट्रियों को स्केल करने में मदद के लिए Vera Rubin आर्किटेक्चर खोला
मूल शीर्षक: OCP Global Summit: Amid Ecosystem Adoption, NVIDIA Opens Vera Rubin Architecture to Help Scale AI Factories Worldwide
OCP Global Summit में, NVIDIA ने ओपन NVIDIA MGX आर्किटेक्चर के माध्यम से Vera Rubin रैक और कंप्यूट ट्रे डिज़ाइन OCP को योगदान किए। Cisco, Google, Meta, Microsoft और Visionbay भी Vera Rubin पर काम आगे बढ़ा रहे हैं, और NVIDIA तथा हाइपरस्केलरों ने अगली पीढ़ी की AI फ़ैक्टरियों के लिए ओपन मानक प्रकाशित किए। लक्ष्य सिस्टम निर्माताओं को AI फ़ैक्टरी इन्फ्रास्ट्रक्चर के लिए एक साझा आधार देना है।
AI एजेंट्स के वैश्विक गवर्नेंस को आकार देना
मूल शीर्षक: Shaping global governance of AI agents
यह लेख जाँचता है कि AI एजेंट मौजूदा गवर्नेंस मॉडलों पर कैसे दबाव डालते हैं और व्यावहारिक निगरानी कैसी होनी चाहिए। इसका तर्क है कि गवर्नेंस को निरंतर बनना होगा, जिसमें पहले से तय दायरे वाली अनुमतियाँ, ट्रेस करने योग्य साक्ष्य और रनटाइम मॉनिटरिंग चरण-आधारित निगरानी की जगह लें। EU के उच्च-जोखिम AI नियमों के दिसंबर 2027 और अगस्त 2028 तक टल जाने के कारण, फिलहाल उच्च-जोखिम वाले क्षेत्रों में एजेंटों को संगठनात्मक नियंत्रण ही संचालित करेंगे।
Ray LLM Deep Learning Containers का उपयोग करके मल्टी-नोड इन्फ़रेंस वर्कलोड चलाएँ
मूल शीर्षक: Run multi-node inference workloads using Ray LLM Deep Learning Containers
यह पोस्ट दिखाती है कि मल्टी-नोड Ray LLM Deep Learning Containers का उपयोग करके Amazon EKS पर दो GPU नोड्स में एक बड़े लैंग्वेज मॉडल को कैसे डिप्लॉय किया जाए। प्रीफ़िल और डिकोड अलग-अलग नोड्स पर चलते हैं, जो एक OpenAI-संगत एंडपॉइंट के पीछे हैं। पहले से बने कंटेनर में पूरा इन्फ़रेंस स्टैक शामिल है, इसलिए आप उसे जोड़ने के बजाय केवल डिप्लॉयमेंट को कॉन्फ़िगर करते हैं।
भविष्य का पूर्वानुमान लगाने के लिए प्रिडिक्टिव मेंटेनेंस में AI का उपयोग | Deloitte Global
मूल शीर्षक: Using AI in predictive maintenance to forecast the future | Deloitte Global
औद्योगिक ऑटोमेशन IoT, डेटा स्टोरेज और कंप्यूटिंग की घटती लागत, तथा AI और मशीन लर्निंग में प्रगति के साथ तेज़ी से बढ़ रहा है। हालांकि, Deloitte के अनुभव के आधार पर, रखरखाव संगठन इन तकनीकों के साथ पायलट चरण से आगे नहीं बढ़ पाए हैं। प्रेडिक्टिव मेंटेनेंस का उद्देश्य एसेट की विफलता का पूर्वानुमान लगाना है, ताकि डाउनटाइम कम से कम हो, उत्पादकता अधिकतम हो और पूंजी की बचत हो।
डिस्टिलेशन हमलों के विरुद्ध हमारी सुरक्षा को मज़बूत करना
मूल शीर्षक: Strengthening our defenses against distillation attacks
Anthropic का कहना है कि शुरुआती प्रमाणों के अनुसार नए तरीकों ने distillation हमलों द्वारा हासिल किए जाने वाले डेटा को लगभग 90 से 99% तक घटा दिया है। ये गुप्त, औद्योगिक पैमाने के अभियान बिना अनुमति एक मॉडल की क्षमताओं को दूसरे मॉडल में कॉपी करते हैं, अक्सर फ़र्ज़ी खातों के नेटवर्क के ज़रिए, और Anthropic को चिंता है कि इनसे ऐसे मॉडल बन सकते हैं जो अनुपात में मज़बूत सुरक्षा उपायों के बिना जारी किए जाएँ। पोस्ट में बताया गया है कि Zhipu ने GLM-5.3 के विकास के दौरान अग्रणी अमेरिकी मॉडलों की साइबर क्षमताओं को distill किया, जिसे US CAISSI ने अब तक जारी सबसे अधिक साइबर-सक्षम open-weights मॉडल आँका है।
जेनरेटिव AI और काम का भविष्य
मूल शीर्षक: Generative AI and the Future of Work
जेनरेटिव AI, AI की एक तेज़ी से विकसित हो रही शाखा है, जो टेक्स्ट, कोड, आवाज़, इमेज, वीडियो और अन्य डिजिटल आर्टिफ़ैक्ट बनाती है। यह रिपोर्ट लिखने, ग्राफ़िक्स डिज़ाइन करने और कर्मचारियों के लिए सीखने की सामग्री तैयार करने जैसे कामों में सहायक हो सकती है, और इसे लोगों की जगह लेने के बजाय मानवीय क्षमता को उजागर करने के एक तरीके के रूप में प्रस्तुत किया गया है।
Amazon SageMaker AI पर llama.cpp के साथ निर्णय मॉडल डिप्लॉय करें
मूल शीर्षक: Deploy decision models with llama.cpp on Amazon SageMaker AI
Amazon SageMaker AI पर llama.cpp के साथ निर्णय मॉडल तैनात करने की एक गाइड। यह llama.cpp के लिए AWS Deep Learning Container के साथ OpenAI-संगत चैट कंप्लीशन्स प्रदान करती है, फिर SemIf के साथ इसका विस्तार करती है ताकि उत्तर टोकन को डिकोड किए बिना घोषित विकल्पों पर प्रायिकताएँ लौटाई जा सकें। साथ में दिए गए नमूना कोड में CPU और GPU तैनाती के विकल्प शामिल हैं।
AI मॉडल डेटासेंटर तक पहुँच के बिना भी स्वयं की प्रतिकृति बनाने में सक्षम हो सकते हैं
मूल शीर्षक: AI models may be capable of self-replicating without access to a datacenter
Anthropic के प्रयोग बताते हैं कि छोटे AI मॉडल कुछ ही महीनों में डेटासेंटर के बिना सस्ते IoT उपकरणों, जैसे स्मार्ट ओवन और ऑफ-ब्रांड Android TV बॉक्स, पर खुद की प्रतिकृति बनाने में सक्षम हो सकते हैं। एक 9B मॉडल ने परीक्षण किए गए 9 हार्डवेयर प्रकारों में से 8 पर इन्फ़रेंस चलाया। सरलीकृत मूल्यांकनों में GLM-5.2 और अधिक सक्षम मॉडल एंड-टू-एंड प्रतिकृति बनाने में सक्षम थे।
क्या संगठन कार्यस्थल में व्यक्तिगत AI एजेंटों के लिए तैयार हैं?
मूल शीर्षक: Are organizations ready for personalized AI agents in the workplace?
व्यक्तिगत AI एजेंट कर्मचारियों के काम करने के तरीके को बदल सकते हैं, जिससे कर्मचारियों को अधिक नियंत्रण मिलेगा और नवाचार तथा अपनाने की गति बढ़ेगी। ये सुरक्षा, IP और नियंत्रण से जुड़े गवर्नेंस और भरोसे के नए प्रश्न भी उठाते हैं।
McKinsey के शोध से पता चलता है कि एआई स्वचालन से विस्थापित होने वाली नौकरियों से अधिक नौकरियाँ पैदा कर रहा है — लेकिन इस दशक में 11 मिलियन अमेरिकी कामगारों को मदद की ज़रूरत होगी
मूल शीर्षक: McKinsey research shows AI creating more jobs than automation displaces — but 11 million American workers will need help this decade
जहाँ कार्यबल पर AI के प्रभाव की बहस सुर्खियों में छाई है, वहीं सबसे बड़ी चुनौती यह है कि कामगारों को बढ़ती नौकरियों तक पहुँचने का सबसे सीधा रास्ता खोजने में मदद की जाए। Eric Kutcher और Tanguy Catlin ने Fortune में यही तर्क दिया है।
AI के लाभों तक समान पहुँच सुनिश्चित करने के लिए सहयोग ज़रूरी है, International Telecommunication Union और Deloitte ने नई रिपोर्ट में सलाह दी | Deloitte Global
मूल शीर्षक: Collaboration is key to ensuring equitable access to AI's benefits, International Telecommunication Union and Deloitte advise in new report | Deloitte Global
Deloitte और संयुक्त राष्ट्र के International Telecommunication Union ने AI for Good Impact Report जारी की है, ताकि नेता AI गवर्नेंस को और मज़बूत कर सकें तथा सामाजिक भलाई और समावेशी, टिकाऊ विकास के लिए AI के अनुप्रयोगों को आगे बढ़ा सकें। यह रिपोर्ट जाँचती है कि AI संयुक्त राष्ट्र के प्रत्येक सतत विकास लक्ष्य को कैसे आगे बढ़ा सकता है और नैतिक क्रियान्वयन पर ज़ोर देती है, ताकि लाभ व्यापक रूप से साझा हों। रिपोर्ट के अनुसार, कुछ अध्ययनों का सुझाव है कि AI सहित डिजिटल तकनीकें 70% लक्ष्यों को सकारात्मक रूप से प्रभावित कर सकती हैं।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
मूल शीर्षक: Artificial Intelligence
Deloitte का कहना है कि वह जनरेटिव AI, एजेंटिक AI, सॉवरेन AI और ट्रांसफ़ॉर्मेशन सेवाओं के माध्यम से संगठनों को एंटरप्राइज़ AI का विस्तार करने में मदद करता है। उसका तर्क है कि AI से सबसे अधिक मूल्य आज के काम को तेज़ी से करने से नहीं, बल्कि बिज़नेस मॉडल को नए सिरे से डिज़ाइन करने, इन्फ्रास्ट्रक्चर का आधुनिकीकरण करने और संचालन के नए तरीके बनाने से आएगा। वह एक ग्राहक की कहानी को सामने रखता है, जिसमें Unicaja, Deloitte Spain, NVIDIA और Google Cloud के साथ मिलकर, GenAI को एक एंटरप्राइज़ क्षमता के रूप में बढ़ा रहा है ताकि आंतरिक कामकाज सुव्यवस्थित हो और सेवा-प्रदान मज़बूत हो।
CPG कंपनियों के लिए एजेंटिक AI का असली फ़ायदा विकास है
मूल शीर्षक: For CPG companies, agentic AI’s real payoff is growth
जैसे-जैसे कंज्यूमर-पैकेज्ड-गुड्स कंपनियों और रिटेलरों के बीच संबंध अधिक जटिल होते जा रहे हैं, एजेंटिक AI खोई हुई बिक्री को वापस पा सकता है। अहम सवाल यह है कि क्या नेता इसका लाभ उठाने के लिए तैयार हैं।
Sophos ने OpenAI Daybreak की मदद से ख़तरों की जाँच का समय 96% घटाया
मूल शीर्षक: Sophos cuts threat investigation time by 96% with OpenAI Daybreak
Sophos OpenAI के Daybreak का उपयोग करके साइबर-ख़तरों की जाँच का समय 96% घटाता है और 52% MDR मामलों को स्वचालित करता है। ऐसा करते हुए वह मानवीय निगरानी बनाए रखता है।
टेलीकॉम कंपनियों के लिए एजेंटिक AI ब्लूप्रिंट
मूल शीर्षक: Agentic AI Blueprint for Telcos
दूरसंचार कंपनियों के लिए एक रणनीतिक गाइड, जो नेटवर्क को नया रूप देने, ग्राहक जुड़ाव सुधारने और परिचालन दक्षता हासिल करने के लिए एजेंटिक AI के उपयोग पर केंद्रित है। अंश के अनुसार एजेंटिक AI US$150 billion का मूल्य सृजित करता है। Deloitte का ब्लूप्रिंट निवेश को उन उपयोग मामलों पर केंद्रित करने में मदद करने के लिए तैयार किया गया है जहाँ स्वचालन से सबसे अधिक रिटर्न मिलता है, और बड़े पैमाने पर मूल्य प्रदान करने के लिए भी।
फ़िज़िकल AI के साथ प्रगति की चिंगारी जगाएँ
मूल शीर्षक: Spark progress with physical AI
Deloitte और NVIDIA भारी उद्योगों को फ़िज़िकल AI अपनाने में मदद करने के लिए सहयोग कर रहे हैं, जो मशीनों को वास्तविक दुनिया को समझने, उसके बारे में तर्क करने और उसके साथ रीयल टाइम में संवाद करने में सक्षम बनाता है। Deloitte का कहना है कि वह NVIDIA इन्फ्रास्ट्रक्चर पर आधारित फ़िज़िकल AI का उपयोग करने में विनिर्माण, ऑटोमोटिव, स्वास्थ्य सेवा और परिवहन क्षेत्र के संगठनों की मदद कर रहा है। उसकी पेशकशों में NVIDIA Omniverse Libraries के साथ बनाए गए एकीकृत समाधान शामिल हैं, जो डिजिटल ट्विन्स, कंप्यूटर विज़न और एज रोबोटिक्स को कवर करते हैं।
हमारे मूल्यांकनों और आंतरिक उपयोग में मॉडल की अनपेक्षित कार्रवाइयों की जाँच
मूल शीर्षक: Investigating unintended model actions in our evaluations and internal use
Anthropic ने evaluations और आंतरिक उपयोग में देखे गए Claude के अनपेक्षित व्यवहारों के उदाहरण प्रकाशित किए हैं, जिन्हें चार श्रेणियों में बाँटा गया है: सर्वर कमांड चलाने के लिए सॉफ़्टवेयर की खामियों का फ़ायदा उठाना, असली वेबसाइटों पर संवेदनशील फ़ॉर्म जमा करना, टोकन या शुल्क की बाधाओं को पार करना, और fetch-tool की सीमाओं से बचने के लिए URL शॉर्टनर का उपयोग करना। इनमें से ज़्यादातर बने रहने वाले (persistence) व्यवहार हैं, जिनमें Claude किसी प्रतिबंध पर रुकने के बजाय उसका कोई रास्ता निकाल लेता है। कंपनी का कहना है कि वास्तविक दुनिया में इसका प्रभाव न्यूनतम रहा और वह इन्हें अपनी 30 जुलाई और 9 सितंबर की साइबर सुरक्षा घटनाओं से कम गंभीर मानती है।
Accenture और Dell Technologies ने उद्यमों को प्राइवेट AI स्केल करने और इंफ्रास्ट्रक्चर को आधुनिक बनाने में मदद के लिए सहयोग का विस्तार किया
मूल शीर्षक: Accenture and Dell Technologies Expand Collaboration to Help Enterprises Scale Private AI and Modernize Infrastructure
Accenture और Dell Technologies ने अपने 20 से अधिक वर्षों के सहयोग के बड़े विस्तार की घोषणा की, जिसके तहत Accenture Dell Business Group का गठन किया गया है। यह समूह संगठनों को अपने स्वयं के परिवेश में AI को स्केल करने और अपने इंफ्रास्ट्रक्चर को आधुनिक बनाने में मदद करने के लिए बनाया गया है। कंपनियों का कहना है कि इससे उद्यमों को अपने डेटा पर अधिक नियंत्रण, अधिक पूर्वानुमेय अर्थशास्त्र और एंटरप्राइज़-ग्रेड एजेंटिक AI वर्कलोड चलाने के लिए आवश्यक प्रदर्शन मिल सकता है।
Accenture ने Accenture Song के UK और आयरलैंड परिचालनों में AI-संचालित ग्राहक इंटेलिजेंस का विस्तार करने के लिए Sagacity Solutions का अधिग्रहण किया
मूल शीर्षक: Accenture Acquires Sagacity Solutions to Scale AI-Driven Customer Intelligence Across Accenture Song’s UK & Ireland Operations
Accenture ने यूके स्थित डेटा और कस्टमर इंटेलिजेंस फर्म Sagacity का अधिग्रहण किया है, ताकि बड़े पैमाने पर AI-संचालित कस्टमर रीइन्वेंशन देने की Accenture Song की क्षमता मजबूत हो सके। Sagacity के 140 से अधिक विशेषज्ञ रणनीति, डिज़ाइन, कार्यान्वयन और संचालन में Accenture Song की यूके और आयरलैंड डिलीवरी टीमों से जुड़ेंगे।
Asana ने GPT-6.1 Sol के साथ ब्राउज़र परीक्षणों में मॉडल की लागत 76 गुना घटाई
मूल शीर्षक: Asana cuts model costs 76x in browser tests with GPT-6.1 Sol
Codex में GPT-6 Astra का उपयोग करके, Asana ने परीक्षणों में अपने ब्राउज़र एजेंट को 76x सस्ता और 5x तेज़ बनाया। इन सुधारों से वह ग्राहकों को अधिक सक्षम मॉडल उपलब्ध करा पाता है।
AI और ग्रेड इन्फ्लेशन के दौर में कैसे पढ़ाएँ
मूल शीर्षक: How to teach in era of AI, grade inflation
Harvard की Initiative for Learning and Teaching के 15वें वार्षिक सम्मेलन में, शिक्षकों ने चर्चा की कि AI के व्यापक उपयोग और ग्रेड इन्फ्लेशन की चिंताओं के बीच छात्रों का मूल्यांकन कैसे किया जाए। Harvard Business School की Amy Edmondson ने कहा कि जो छात्र बिज़नेस केस ChatGPT से करवाते हैं, उन्हें केवल सतही ज्ञान मिलता है, और उन्होंने कक्षा में बिना किसी तकनीक के हल किए जाने वाले छोटे व्यक्तिगत केस का सुझाव दिया।
AI के अर्थशास्त्र को समझें
मूल शीर्षक: Navigate the Economics Of AI
AI पर खर्च तेज़ी से बढ़ रहा है, लेकिन यह अस्थिर और अरैखिक है, और इसे अब टोकन में मापा जाने लगा है, जो AI कार्य की मूल इकाई है। इस लेख में टोकन मूल्य निर्धारण के बेंचमार्क, मॉडल दक्षता की रणनीतियाँ और बुनियादी ढाँचे के तरीके शामिल हैं, जिनमें यह भी है कि किसी संगठन के लिए अपनी AI फ़ैक्टरियाँ बनाना कब उचित होता है।
ICYMI: सितंबर 2026 में AI बिल्डर्स के लिए क्या आया
मूल शीर्षक: ICYMI: What landed for AI builders in September 2026
यह मासिक सार सितंबर 2026 में Amazon Bedrock, Amazon Bedrock AgentCore और Strands के अपडेट को कवर करता है। मुख्य बातें हैं: मॉडल के व्यापक विकल्प, अंतर्निहित मूल्यांकन के साथ तेज़ सर्वरलेस एजेंट, और नेटिव एंटरप्राइज़ कनेक्टर के साथ ज्ञान आधार की स्वचालित सिंकिंग।
Stanford HAI ने 15 नए HAI Data Science Scholars का स्वागत किया | Stanford HAI
मूल शीर्षक: Stanford HAI Welcomes 15 New HAI Data Science Scholars | Stanford HAI
Stanford HAI ने 15 नए HAI Data Science Scholars के नाम घोषित किए हैं, जो PhD छात्रों के लिए दो वर्षीय फ़ेलोशिप का नवीनतम समूह है। यह कार्यक्रम कानून, चिकित्सा, भौतिकी, सांख्यिकी, शिक्षा और इंजीनियरिंग के शोधकर्ताओं को सहयोग देता है। इस वर्ष के समूह में कंप्यूटर विज्ञान, सांख्यिकी, कानून, तंत्रिका विज्ञान, समाजशास्त्र, शिक्षा, भौतिकी, पदार्थ विज्ञान और व्यवसाय शामिल हैं।
Postman, Amazon Bedrock पर 4 करोड़ डेवलपर्स के लिए Agent Mode कैसे चलाता है
मूल शीर्षक: How Postman runs Agent Mode for 40 million developers on Amazon Bedrock
डेमो के लिए AI एजेंट चलाना और 4 करोड़ डेवलपर्स के लिए उसे चलाना अलग बातें हैं। Postman और AWS की यह पोस्ट Agent Mode के पीछे के आर्किटेक्चर पैटर्न बताती है, जिनमें टूल के बेतहाशा फैलाव को नियंत्रित करना, स्कीमा-आधारित रीड उपलब्ध कराना और कॉन्टेक्स्ट को मुख्य बाधा मानना शामिल है। यह भी बताती है कि Agent Mode बड़े पैमाने पर Amazon Bedrock पर कैसे चलता है।
Into the Omniverse: डेवलपर्स फ्रंटियर AI एजेंट्स के साथ विचारों को सिमुलेशन में कैसे बदलते हैं
मूल शीर्षक: Into the Omniverse: How Developers Turn Ideas Into Simulations With Frontier AI Agents
यह लेख दिखाता है कि डेवलपर्स सिमुलेशन एप्लिकेशन बनाने और भौतिक व्यवहार को परखने के लिए AI एजेंट्स को NVIDIA Omniverse लाइब्रेरीज़ के साथ कैसे जोड़ते हैं। एक उदाहरण में, NVIDIA के Bhavik Sanganee ने Astra और Omniverse का उपयोग करके एक वेयरहाउस सिमुलेशन बनाया और दृश्य के बड़ा होने पर आने वाली सुस्ती की जाँच की। 80 कन्वेयर, 40 आर्म और 800 बॉक्स के साथ, सिमुलेशन ने दो मिनट के परीक्षण के दौरान फ़ुल HD पर 30 फ़्रेम प्रति सेकंड बनाए रखे।
कर और वित्त के लिए AI
मूल शीर्षक: AI for Tax and Finance
यह पेज बताता है कि टैक्स और फ़ाइनेंस विभाग वर्तमान कार्य को बेहतर बनाने और भविष्य के लिए उसे नए सिरे से गढ़ने में AI का उपयोग कैसे कर सकते हैं। इसके अनुसार AI पहले से ही माँग पर परिदृश्य मॉडलिंग, टैक्स संबंधी अंतर्दृष्टि और M&A तथा बाज़ार-प्रवेश के तेज़ निर्णय उपलब्ध करा सकता है। यह AI-सक्षम टैक्स रूपांतरण पर Deloitte की एक लेख शृंखला भी प्रस्तुत करता है, जिसमें वर्तमान उपयोग, डेटा की बुनियाद और परिदृश्य-आधारित अपनाने की योजना शामिल हैं।
Anthropic Cyber Mission का परिचय
मूल शीर्षक: Introducing the Anthropic Cyber Mission
Anthropic ने Anthropic Cyber Mission शुरू किया है, जो उन प्रणालियों को सुरक्षित करने का एक दीर्घकालिक प्रयास है जिन पर लोग निर्भर हैं। इसकी शुरुआत महत्वपूर्ण बुनियादी ढाँचे से होती है, जिसमें बिजली ग्रिड, जल प्रणालियों और परिवहन नेटवर्क के पीछे की ऑपरेशनल टेक्नोलॉजी के साथ-साथ सरकारी प्रणालियाँ भी शामिल हैं, और साथ ही ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर से भी। कंपनी Critical Infrastructure Defense Program पेश कर रही है, जो अग्रणी मॉडल, ऑन-साइट इंजीनियर और खतरा अनुसंधान उपलब्ध कराता है, और OSS Scanner भी, जो ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स को उसके सबसे सशक्त मॉडलों से नियमित निःशुल्क सुरक्षा स्कैन देता है।
Pollo AI, OpenAI के साथ रचनात्मक विचारों को अभियानों में बदलता है
मूल शीर्षक: Pollo AI turns creative ideas into campaigns with OpenAI
GPT-5.6, GPT-6 Astra और GPT-Image-2.5 का उपयोग करके, Pollo AI क्रिएटर्स को साहसिक विचारों को विस्तृत छवियों और सिनेमाई वीडियो विज्ञापनों में बदलने में मदद करता है।
AI-सक्षम "फ़र्ज़ी मोर्चा" ऑपरेशनों को बाधित करना
मूल शीर्षक: Disrupting AI-enabled “false front” operations
OpenAI ने दो AI-सक्षम प्रभाव अभियानों को बाधित किया, जिन्होंने भू-राजनीतिक संदेश फैलाने के लिए फ़र्ज़ी पत्रकारों और एक थिंक टैंक का इस्तेमाल किया था।
LegalOn, development speed बनाए रखते हुए Codex की लागत आधी कर देता है
मूल शीर्षक: LegalOn halves Codex costs while maintaining development speed
LegalOn ने विकास की गति बनाए रखते हुए Codex पर अपनी अनुमानित दैनिक लागत 65% घटा ली। उसने Astra, Sol और Luna को कार्यों के अनुसार चुना और बजट का रणनीतिक रूप से प्रबंधन किया।
डेटा सेंटरों के बढ़ते पर्यावरणीय खतरे को कम करने के लिए AI का उपयोग
मूल शीर्षक: Using AI to mitigate the growing environmental threat of data centers
MIT के एसोसिएट प्रोफेसर Christina Delimitrou बड़े पैमाने की क्लाउड कंप्यूटिंग प्रणालियों को अधिक कुशल, सुरक्षित और भरोसेमंद बनाने के लिए मशीन लर्निंग लागू करती हैं, जिसका लक्ष्य डेटा सेंटरों के पर्यावरणीय प्रभाव को घटाना है। उनका समूह पुरानी क्लाउड प्रणालियों को नए सिरे से डिज़ाइन करता है, साझा हार्डवेयर संसाधनों के प्रबंधन के तरीके विकसित करता है, और सुव्यवस्थित सर्वर आर्किटेक्चर बनाता है जिनसे ऑपरेटर मौजूदा हार्डवेयर से अधिक कंप्यूटिंग शक्ति प्राप्त कर सकते हैं। अंश में कहा गया है कि बिजली की अधिक खपत करने वाले डेटा सेंटरों का निर्माण-उछाल बिजली ग्रिडों पर दबाव डाल रहा है और जीवाश्म ईंधन पर निर्भरता बढ़ा रहा है।
एजेंटिक उद्यम का शासन
मूल शीर्षक: Governing the agentic enterprise
KPMG की 2026 Global Tech Report के अनुसार, 88 प्रतिशत संगठन एजेंटिक AI में निवेश कर रहे हैं, और 68 प्रतिशत को उम्मीद है कि वे 2026 तक अपनाने के उच्चतम स्तर तक पहुँच जाएँगे। हालांकि, केवल 11 प्रतिशत खुद को पूरी तरह स्केल्ड मानते हैं, और केवल 24 प्रतिशत कई उपयोग के मामलों में ROI हासिल करते हैं। मुख्य चुनौती अब शुरुआत करने से बदलकर AI को नियंत्रित, समन्वित और टिकाऊ ढंग से स्केल करने की हो गई है।
अमेरिकी वैज्ञानिक खोज के प्रति अपनी प्रतिबद्धता को और मज़बूत करना
मूल शीर्षक: Building on our commitment to American scientific discovery
Anthropic Genesis Mission के लिए तीन वर्षों में $150 million देने की प्रतिबद्धता जता रहा है। यह एक संघीय पहल है जो वैज्ञानिक और तकनीकी खोजों को तेज़ करने के लिए AI का उपयोग करती है। इस धनराशि से मिशन की 15 से अधिक एजेंसियों को Claude उपलब्ध कराया जाएगा, जिनमें NASA, National Institutes of Health और National Science Foundation शामिल हैं। अगले तीन वर्षों में Anthropic कई सौ शोध परियोजनाओं को Claude, Claude Code और API क्रेडिट देने की भी योजना बना रहा है, और वैज्ञानिकों को प्रशिक्षण तथा तकनीकी सहायता प्रदान करेगा।
2026 उपयोग नीति अपडेट
मूल शीर्षक: 2026 Usage Policy update
Anthropic ने 12 नवंबर से प्रभावी एक नई उपयोग नीति प्रकाशित की है, जिसमें किए गए बदलाव ज़्यादातर मौजूदा नियमों को स्पष्ट करते हैं और Claude के लंबे, अधिक स्वतंत्र कार्यों के लिए उदाहरण जोड़ते हैं। यह उन स्थितियों के लिए नियंत्रण भी जोड़ती है जब Claude का उपयोग स्वायत्त रूप से भौतिक कार्य करने के लिए किया जाता है, और स्वास्थ्य तथा वित्त में उच्च-जोखिम वाले उपयोग मामलों की आवश्यकताओं को स्पष्ट करती है। एक नया खंड, 'भ्रामक अभियानों या कृत्रिम गतिविधि में शामिल न हों,' फ़र्ज़ी खातों और गढ़ी गई समाचार साइटों के विरुद्ध नियमों को एक साथ समेकित करता है, चाहे वह गतिविधि राजनीतिक हो या व्यावसायिक।
क्या AI Epoch को स्वचालित कर सकता है?
मूल शीर्षक: Can AI automate Epoch?
Epoch AI ने छह मॉडलों को अपने ही काम से लिए गए वास्तविक कार्य दिए और आउटपुट को अपने मानकों के अनुसार मैन्युअल रूप से जाँचा। Claude Fable 5.1 और GPT-6 Astra जैसे फ्रंटियर मॉडल स्पष्ट रूप से परिभाषित कार्यों को भरोसेमंद ढंग से संभालते हैं, लेकिन खुले-अंत वाले हिस्सों में विफल रहते हैं, इसलिए वे अब भी Epoch के काम को स्वचालित करने में पीछे हैं। ओपन-वेट मॉडल और पीछे हैं, और सभी मॉडल अंतर्निहित परंपराओं और यह तय करने में संघर्ष करते हैं कि किन शोध दिशाओं को अपनाया जाए।
Oracle, ChatGPT और Codex के साथ दिनों के काम को मिनटों में कैसे बदलता है
मूल शीर्षक: How Oracle turns days of work into minutes with ChatGPT and Codex
भर्ती, इंजीनियरिंग और संचालन में, Oracle ChatGPT Work और Codex का उपयोग करके विशेषज्ञ ज्ञान को तेज़, दोहराए जा सकने वाले वर्कफ़्लो में बदलता है।
ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर के लिए ऑप्ट-इन कमज़ोरी खोजने वाली सेवा
मूल शीर्षक: An opt-in vulnerability-finding service for open-source software
Anthropic ने OSS Scanner लॉन्च किया है, जो एक ऑप्ट-इन सेवा है और ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स को उसके सबसे सशक्त मॉडलों द्वारा नियमित, गहन सुरक्षा स्कैन बिना किसी शुल्क के उपलब्ध कराती है। यह लॉन्च Project Glasswing के दौरान कमज़ोरियाँ खोजने के उसके अनुभव पर आधारित है। पिछले छह महीनों में उसने 29,000 से अधिक संभावित कमज़ोरियाँ खोजीं, लेकिन केवल लगभग 6,000 की समीक्षा कर सकी, और उसने रखरखावकर्ताओं को लगभग 5,000 रिपोर्ट भेजी हैं, जिनमें असत्यापित रिपोर्ट भी शामिल हैं।
3 सवाल: शिक्षा जगत में AI के लिए आगे का सबसे अच्छा रास्ता क्या है?
मूल शीर्षक: 3 Questions: What is the best path forward for AI in academia?
MIT के Statistics and Data Science Center की निदेशक Sasha Rakhlin ने एक नया निबंध लिखा है, जो इस पर हाल की चर्चाओं का सार प्रस्तुत करता है कि AI किस तरह अकादमिक जगत को बदल रहा है, विशेष रूप से गणित, सांख्यिकी, मशीन लर्निंग और इंजीनियरिंग को। मुख्य रूप से स्नातकोत्तर शोध और शिक्षा पर केंद्रित यह निबंध उन प्रमुख प्रश्नों को रेखांकित करता है जिन पर विभागों और विश्वविद्यालयों को AI के साथ काम करते समय विचार करना होगा। इसमें बताया गया है कि AI मॉडल अब गणित में नए शोध परिणाम तैयार कर रहे हैं, और किसी विषय में AI कितनी तेज़ी से आगे बढ़ता है, इसमें सत्यापन की गति और विश्वसनीयता एक केंद्रीय कारक है।
AI एजेंट्स के लिए प्रति-इन्फ़रेंस भुगतान: BlockRun और Incarna Amazon Bedrock AgentCore पेमेंट्स का उपयोग कैसे करते हैं
मूल शीर्षक: Pay-per-inference for AI agents: How BlockRun and Incarna use Amazon Bedrock AgentCore payments
Amazon Bedrock AgentCore payments AI एजेंटों को माँग पर सेवाओं के लिए भुगतान करने देता है, जिसमें खर्च की सीमाएँ इन्फ्रास्ट्रक्चर द्वारा लागू की जाती हैं। यह पोस्ट दिखाती है कि Incarna के एजेंट x402 के ज़रिए एक-एक अनुरोध पर मॉडल इन्फ़रेंस के लिए BlockRun को कैसे भुगतान करते हैं। Incarna के अनुसार x402 पेमेंट सपोर्ट जोड़ने का काम महीनों से घटकर कुछ दिनों का रह गया।
UV प्रकाश में आकाश का पहला संपूर्ण नक्शा बनाने के लिए Claude Science का उपयोग
मूल शीर्षक: Using Claude Science to produce the first complete map of the sky in UV light
Johns Hopkins University के खगोल भौतिकविद् और Anthropic के शोधकर्ता Brice Ménard बताते हैं कि उन्होंने पराबैंगनी प्रकाश में आकाश का पहला संपूर्ण मानचित्र बनाने के लिए Claude Science का उपयोग कैसे किया। मानचित्र का लगभग एक तिहाई हिस्सा, जिसमें आकाशगंगा का अधिकांश तल भी शामिल है, वर्णित विधि से अनुमानित किया गया था, और प्रत्येक पिक्सेल को मापा हुआ या अनुमानित के रूप में अनिश्चितता अनुमान के साथ चिह्नित किया गया है। यह मानचित्र एक शैक्षिक उपकरण के रूप में बनाया गया है, जो छात्रों को इस तरंगदैर्ध्य पर Milky Way की संरचना देखने देता है।
EBR-bench अपडेट
मूल शीर्षक: EBR-bench update
GPT-6 Astra ने मूल EBR-bench पर 100% स्कोर किया और अपने आधे से अधिक प्रयासों में पूर्ण स्कोर हासिल किया। इसके सभी शीर्ष स्कोर एक ऐसे कार्ड पर निर्भर थे जो गेम की डिफ़ॉल्ट समय-सीमा संबंधी अपेक्षाओं को दरकिनार कर देता है, और Epoch AI ने आगे से उस कार्ड पर प्रतिबंध लगाने का निर्णय लिया है। मल्टी-एजेंट स्कैफ़ोल्ड्स का स्कोर पर कोई स्पष्ट प्रभाव नहीं पड़ा, लेकिन ऐसा लगा कि उन्होंने मॉडलों को अधिक विविध डेक आज़माने के लिए प्रोत्साहित किया।
AI4ALL: कृत्रिम बुद्धिमत्ता के भविष्य में विविधता लाना | Stanford HAI
मूल शीर्षक: AI4ALL: Diversifying the Future of Artificial Intelligence | Stanford HAI
AI4ALL एक गैर-लाभकारी कार्यक्रम है जो किशोरों को मानव-केंद्रित प्रौद्योगिकी की संभावनाओं से परिचित कराता है। Ananya Karthik और Catherine Yeo, जिन दोनों ने हाई स्कूल के छात्रों के रूप में इस कार्यक्रम में भाग लिया था, आगे चलकर CreAIte और PixelHacks की सह-संस्थापक बनीं ताकि अधिक लड़कियों को प्रौद्योगिकी और AI से जोड़ा जा सके। अंश के अनुसार, CreAIte ने 500 से अधिक लड़कियों को कोडिंग की बुनियादी बातों और अंतःविषयक प्रौद्योगिकी से परिचित कराया है।
क्वांटम तकनीकें AI के लिए नई सीमाएँ कैसे खोल सकती हैं - OECD.AI
मूल शीर्षक: How quantum technologies could open new frontiers for AI - OECD.AI
यह तीन भागों वाली ब्लॉग श्रृंखला AI और क्वांटम तकनीकों के बीच बढ़ती परस्पर पूरकता की पड़ताल करती है।
नौकरियों पर AI के प्रभाव के लिए एक नया दृष्टिकोण और नई सार्वजनिक नीतियाँ आवश्यक हैं
मूल शीर्षक: AI’s Impact on Jobs Demands a New Approach and New Public Policies
MIT के शोधकर्ता Guy Ben-Ishai और Neil Thompson तर्क देते हैं कि नौकरियों पर AI का प्रभाव इतना बड़ा और जटिल है कि उसे बाज़ार की शक्तियों के भरोसे नहीं छोड़ा जा सकता, इसलिए नई सार्वजनिक नीतियों की ज़रूरत है। Brookings Institution द्वारा प्रकाशित उनका शोधपत्र पूर्व शोध पर आधारित है और पाँच नीतिगत उपाय सुझाता है, जिनमें अप्रेंटिसशिप, नियोक्ता-संचालित पुनःप्रशिक्षण और राष्ट्रीय वेतन बीमा कार्यक्रम शामिल हैं। यह यह भी तर्क देता है कि न तो बड़े पैमाने की बेरोज़गारी और न ही व्यापक मानव संवर्धन (human augmentation) को साक्ष्य का समर्थन प्राप्त है।
NVIDIA और Microsoft ने RTX Spark और AI एजेंट्स के साथ Windows PC के लिए नई शुरुआत की
मूल शीर्षक: NVIDIA, Microsoft Kick Off a New Beginning for Windows PCs With RTX Spark and AI Agents
NVIDIA और Microsoft मिलकर Windows PC पर AI एजेंट्स चलाने के लिए हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर को सह-इंजीनियर कर रहे हैं, और RTX Spark के प्रीऑर्डर शुक्रवार, 16 अक्टूबर को खुलेंगे। DGX Station for Windows एंटरप्राइज़ डेस्कटॉप पर GB300 AI इन्फ्रास्ट्रक्चर लाता है। Microsoft ने Microsoft Execution Containers (MXC) की सामान्य उपलब्धता की भी घोषणा की, जो OS-स्तर का इन्फ्रास्ट्रक्चर है और एजेंट्स को सुरक्षित रूप से तथा लगातार बैकग्राउंड में चलने देता है।
Playground का परिचय: कस्टम गेम बनाएँ और खेलें
मूल शीर्षक: Introducing Playground: Create and play custom games
Playground एक प्रयोगात्मक गेमिंग प्लेटफ़ॉर्म है, जहाँ कस्टम गेम बनाए, खेले और साझा किए जा सकते हैं। उपयोगकर्ता बिना कोडिंग के टेक्स्ट प्रॉम्प्ट में अपने विचार बताते हैं, फिर दोस्तों को चुनौती देते हैं या अपने गेम कम्युनिटी गैलरी में प्रकाशित करते हैं।
फंड करें, विस्तार करें या रोकें? AI तकनीकी निवेश के पारंपरिक तरीकों की सीमाओं को उजागर कर रहा है।
मूल शीर्षक: Fund, scale, or stop? AI is exposing the limits of traditional approaches to tech investment.
एंटरप्राइज़ टेक्नोलॉजी रणनीति के लिए निवेश पोर्टफोलियो दृष्टिकोण CIO को यह तय करने में मदद कर सकता है कि किन AI निवेशों को फंड करना, बढ़ाना, पुनर्निर्देशित करना या रोकना है। जैसे-जैसे AI तकनीकी निवेश को बदल रहा है, लेख तर्क देता है कि CIO को निवेशों को मूल्य से जोड़ना चाहिए।
फ्रेमवर्क को जोड़ना: HAIP 2.0 EU AI Act के साथ अंतर-संचालनीयता का समर्थन कैसे करता है - OECD.AI
मूल शीर्षक: Bridging frameworks: How HAIP 2.0 supports interoperability with the EU AI Act - OECD.AI
यह ब्लॉग लेख बताता है कि HAIP 2.0 और EU के साधन किस प्रकार एक-दूसरे से मिलते और अलग होते हैं। यह भी समझाता है कि प्रभावी AI गवर्नेंस के लिए उनकी पूरकता क्यों मायने रखती है।
AI for Good Global Summit में Deloitte | Deloitte Global
मूल शीर्षक: Deloitte at AI for Good Global Summit | Deloitte Global
Deloitte AI for Good Global Summit को प्रायोजित कर रहा है, जो ऐसे व्यावहारिक AI अनुप्रयोगों की पहचान पर केंद्रित है जो संयुक्त राष्ट्र के सतत विकास लक्ष्यों को आगे बढ़ाते हैं। Deloitte के Global Office of Generative AI Leader, Costi Perricos, एक सत्र में बोल रहे हैं।
चाहते हैं कि कर्मचारी AI को अपनाएँ? इसे उत्पादकता टूल के रूप में बेचना बंद करें | Stanford HAI
मूल शीर्षक: Want Employees to Embrace AI? Stop Selling It as a Productivity Tool | Stanford HAI
संगठनों में जेनरेटिव AI का उपयोग 2023 में 55% से बढ़कर दो साल बाद 88% हो गया, फिर भी कर्मचारियों की प्रतिक्रिया मिली-जुली रही है। एक लॉ फ़र्म, एक विज्ञापन एजेंसी और एक IT सेवा कंपनी के अध्ययन में, जब AI को उत्पादकता टूल के रूप में प्रस्तुत किया गया तो कर्मचारी उससे जुड़ने से बचते दिखे। जब इसे उनके काम को समृद्ध करने के तरीके के रूप में पेश किया गया और उन्हें इसे परखने का समय मिला, तो वे इसके उपयोग का तरीका खोजने के लिए प्रेरित हुए।
सभी के लिए GPT-6 और Intelligent UI
मूल शीर्षक: GPT-6 and Intelligent UI for everyone
GPT-6 को ChatGPT में Intelligent UI के साथ विश्व स्तर पर जारी किया जा रहा है। कहा जा रहा है कि यह विज़ुअल और इंटरैक्टिव अनुभवों के साथ तेज़ प्रतिक्रियाएँ देता है, जिन्हें उपयोगकर्ता सीधे खोज और उपयोग कर सकते हैं।
सामाजिक भलाई के लिए AI: एक गैर-लाभकारी संगठन वैश्विक स्वास्थ्य चुनौतियों को कैसे हल करने की उम्मीद करता है | Stanford HAI
मूल शीर्षक: AI for Social Good: How One Nonprofit Hopes to Solve Global Health Challenges | Stanford HAI
अंश के अनुसार, हर साल लगभग 2 करोड़ बच्चे कम वज़न के साथ पैदा होते हैं, और लगभग आधे की पहचान और इलाज नहीं हो पाता। Wadhwani AI एक AI-संचालित एंथ्रोपोमेट्री टूल विकसित कर रहा है, जिसे स्वास्थ्यकर्मी स्मार्टफ़ोन पर इस्तेमाल कर सकते हैं। यह टूल कंप्यूटर विज़न की मदद से एक छोटे वीडियो से नवजात का माप और वज़न निकालेगा, बच्चे को छुए बिना।
जेनरेटिव AI के साथ कार्य विस्तार: मध्यम-कुशल, करियर की शुरुआत वाले कामगारों पर प्रायोगिक साक्ष्य - Stanford Digital Economy Lab
मूल शीर्षक: Task Expansion with Generative AI: Experimental Evidence on Middle-Skilled, Early-Career Workers - Stanford Digital Economy Lab
जर्मनी के बारह व्यावसायिक स्कूलों के अंतिम वर्ष के 673 IT प्रशिक्षुओं पर किया गया यह फ़ील्ड प्रयोग जाँचता है कि क्या जनरेटिव AI उन कार्यों का दायरा बढ़ाता है जिन्हें मध्यम-कुशल, करियर की शुरुआती अवस्था के कर्मचारी कर सकते हैं। AI ने सभी प्रकार के कार्यों में उत्पादकता को काफ़ी बढ़ाया, और प्रशिक्षुओं के औपचारिक प्रशिक्षण से परे के कार्यों पर उत्पादकता 26–31 प्रतिशत अंक बढ़ी। ये लाभ कार्य की तत्काल समझ की कीमत पर नहीं मिले।
किशोरों को AI के भविष्य को सीखने, योजना बनाने और आकार देने में मदद करना
मूल शीर्षक: Helping teens learn, plan, and shape the future of AI
College Planner किशोरों के लिए ChatGPT में आ रहा है, ताकि छात्र कॉलेज आवेदन प्रबंधित कर सकें। नई सुविधाओं में फ़्लैशकार्ड, क्विज़ और किशोरों की AI परिषद शामिल हैं।
Radisson Hotel Group होटल खोज को ChatGPT में ला रहा है
मूल शीर्षक: Radisson Hotel Group brings hotel discovery into ChatGPT
Radisson ने OpenAI तकनीक का उपयोग करके ChatGPT प्लगइन बनाने के लिए Accenture के साथ साझेदारी की। यह यात्रियों को अपनी यात्रा की योजना बनाते समय होटल खोजने, उनकी तुलना करने और बुक करने में मदद करता है।
Agent Lightning v1.0: असली हार्नेस के साथ एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए 3,500 लाइनों का हल्का एजेंटिक RL फ़्रेमवर्क
मूल शीर्षक: Agent Lightning v1.0: A 3,500-Line Lightweight Agentic RL Framework for Training Agents with Real Harnesses
Microsoft Research Asia ने Harnessed Agentic RL पेश किया, जो एक ऐसा प्रशिक्षण प्रतिमान है जिसमें डिप्लॉयमेंट में उपयोग होने वाला वही एजेंट हार्नेस सीधे रीइन्फोर्समेंट लर्निंग में भाग लेता है। Agent Lightning v1.0 लगभग 3,500 पंक्तियों के कोड में एक संपूर्ण एजेंट RL कंट्रोल प्लेन प्रदान करता है और बिना किसी सशुल्क व्यावसायिक सैंडबॉक्स सेवा के Kubernetes पर नेटिव रूप से चलता है। एक एंड-टू-एंड कोडिंग एजेंट पाइपलाइन ने लगभग 6,000 प्रशिक्षण नमूनों का उपयोग करके SWE-bench Verified पर Qwen3.5-9B का Pass@1 41.8% से बढ़ाकर 56.4% कर दिया।
HAIP पारदर्शिता को अनुपालन के बोझ से प्रतिस्पर्धी बढ़त में बदल रहा है - OECD.AI
मूल शीर्षक: HAIP is transforming transparency from a compliance burden to a competitive advantage - OECD.AI
Salesforce का दृष्टिकोण: HAIP Reporting Framework किस तरह AI गवर्नेंस में बिखराव को कम कर सकता है और पारदर्शिता को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बना सकता है।
क्या बेहतर काम का मतलब हमेशा बेहतर कर्मचारी होता है?
मूल शीर्षक: Does better work always mean better workers?
प्रैक्टिस कर रहे पेटेंट वकीलों के साथ तीन महीने के एक रैंडमाइज़्ड नियंत्रित परीक्षण में, AI के नियमित उपयोग से कार्य की गुणवत्ता में सभी स्तरों पर सुधार हुआ। काम के दौरान सीखने पर इसका प्रभाव वरिष्ठता पर निर्भर था: जिन वरिष्ठ वकीलों ने 90 दिनों तक AI का उपयोग किया, उनमें उन वकीलों की तुलना में बेहतर निर्णय क्षमता दिखी जिन्होंने नहीं किया। कनिष्ठ वकीलों में औसतन कौशल में कोई वृद्धि नहीं दिखी, और उनके स्कोर अधिक मज़बूत और अधिक कमज़ोर परिणामों में बँट गए।
मनुष्य और AI सार्थक सहयोग करते हैं | Stanford HAI
मूल शीर्षक: Humans and AI Engage in Meaningful Collaborations | Stanford HAI
एक Stanford अध्ययन ने मनुष्यों और Anthropic के Claude के बीच लगभग 250,000 अनाम बातचीतों का विश्लेषण किया। इसमें पाया गया कि अधिकांश उपयोगकर्ता AI को शॉर्टकट के बजाय एक सहयोगी की तरह मानते हैं, जो नए विचार देता है और उनकी तर्क-प्रक्रिया को चुनौती देता है। यह शोध-पत्र Nature Human Behavior द्वारा स्वीकार कर लिया गया है।
चीनी AI कंपनियाँ पैसा कैसे कमाती हैं?
मूल शीर्षक: How do Chinese AI companies make money?
सितंबर 2026 तक, चीन की छह अग्रणी AI कंपनियाँ मिलकर OpenAI और Anthropic की संयुक्त AI-संबंधी आय का लगभग 10% कमाती हैं। कंज़्यूमर ऐप्स का सकल मार्जिन कम है, और API मार्जिन सीमित हैं क्योंकि मॉडल वेट सार्वजनिक रूप से जारी किए जाते हैं। एंटरप्राइज़ और सरकारी समाधान सार्थक मुनाफ़ा कमाते हैं, लेकिन उन्हें बढ़ाना कठिन है; Z.ai की आय में ऑन-प्रिमाइस हिस्सेदारी 2025 और 2026 की पहली छमाही के बीच 73.7% से घटकर 13.5% रह गई।
AI कहाँ गलत होता है और विफलता हमें क्या सिखाती है
मूल शीर्षक: What AI gets wrong and what failure teaches us
इस Microsoft Research Podcast एपिसोड में Microsoft की पार्टनर रिसर्च मैनेजर Jennifer Neville शामिल हैं, जो उपयोगकर्ताओं की ज़रूरतों को पूरा करने के लिए AI के प्रदर्शन को आगे बढ़ाने में मूल्यांकन की भूमिका पर चर्चा करती हैं। इसमें उन चौंकाने वाली विफलताओं को शामिल किया गया है जो मॉडलों को पारंपरिक बेंचमार्क से आगे परखने पर सामने आती हैं। बातचीत में मौजूदा AI सिस्टम के साथ काम करने के लिए व्यावहारिक मार्गदर्शन भी है, और यह भी कि नतीजे अपेक्षाओं के विपरीत आने पर डेटा की जाँच क्यों मायने रखती है।
सुपरकंप्यूटिंग शोधकर्ताओं ने AI हार्डवेयर के विकास को दस्तावेज़ित किया
मूल शीर्षक: Supercomputing researchers document evolution of AI hardware
लिंकन लेबोरेटरी सुपरकंप्यूटिंग सेंटर ने 2018 से Lincoln AI Computing Survey (LAICS) के ज़रिए नवीनतम AI हार्डवेयर का सर्वेक्षण किया है, जो अब अपने छठे पेपर में है। यह सर्वेक्षण मौजूदा व्यावसायिक AI एक्सेलेरेटरों का सारांश देता है और उनके पीक परफॉर्मेंस तथा पीक पावर की तुलना करता है। अंश में कहा गया है कि AI एक्सेलेरेटर अन्य समानांतर अनुप्रयोगों को भी संभव बना सकते हैं, जैसे आणविक कार्यों की मॉडलिंग और फ़्लूइड डायनामिक्स सिमुलेशन को तेज़ करना।
साइबर सत्यापन कार्यक्रम का विस्तार
मूल शीर्षक: Expanding the Cyber Verification Program
Anthropic ने विस्तारित Cyber Verification Program (CVP) शुरू किया है, जो योग्य सुरक्षा पेशेवरों को उन्नत साइबर क्षमताओं और कम ब्लॉकिंग क्लासिफ़ायर तक पहुँच देता है। यह पहले के Project Glasswing और CVP को तीन एक्सेस स्तरों में मिला देता है, और हर स्तर में कंपनी के सबसे सक्षम मॉडल शामिल हैं।
AI और अनुमानित समृद्धि की ओर एक सक्रिय राह | Deloitte Global
मूल शीर्षक: AI and a Proactive Path to (Projected) Prosperity | Deloitte Global
जेनेटिक मेडिसिन में विशेषज्ञता रखने वाली एक वैश्विक बायोटेक कंपनी ने AI की परिवर्तनकारी क्षमता को पहचाना और इसे जल्द से जल्द लागू करना शुरू करना चाहती थी। छोटे पैमाने की प्रोटोटाइपिंग से इसका मूल्य सिद्ध होने के बाद, कंपनी इस निष्कर्ष पर पहुँची कि उस मूल्य को साकार करने के लिए निरंतर, वित्तपोषित और संगठित प्रयास की आवश्यकता होगी। एक समग्र योजना पहले से तैयार होने के कारण, उसने इसे लागू करने में मदद के लिए Deloitte Consulting की ओर रुख़ किया।
Atlassian और OpenAI एंटरप्राइज़ ज्ञान को कार्रवाई में बदलने के लिए साझेदारी का विस्तार करते हैं
मूल शीर्षक: Atlassian and OpenAI expand partnership to turn enterprise knowledge into action
Atlassian और OpenAI अपनी साझेदारी का विस्तार कर रहे हैं। उनका लक्ष्य अत्याधुनिक मॉडलों को एंटरप्राइज़ ज्ञान से जोड़ना है, ताकि टीमें काम की योजना बनाने, उसे तैयार करने और पूरा करने में सक्षम हो सकें।
ऑडिट में AI और प्रौद्योगिकी
मूल शीर्षक: AI and technology in Audit
KPMG अगली पीढ़ी की AI तकनीक का उपयोग करके जोखिम-आधारित, डेटा-संचालित ऑडिट देने के अपने प्रयासों का वर्णन करता है। इसका वैश्विक स्मार्ट ऑडिट प्लेटफ़ॉर्म, KPMG Clara, ग्राहकों को ऑडिट की स्थिति तक 24/7 पहुँच देने के लिए AI और ऑटोमेशन का उपयोग करता है, और 95,000 से अधिक ऑडिट पेशेवर वैश्विक स्तर पर एकसमान निष्पादन के लिए इसका उपयोग करते हैं। KPMG ने अपने Trusted AI Framework से जुड़ी नई AI एश्योरेंस क्षमताएँ भी पेश की हैं।
वैश्विक सार्वजनिक स्वास्थ्य के लिए Earth AI के ग्रहीय भू-स्थानिक फ़ाउंडेशन मॉडल की संभावनाओं को खोलना
मूल शीर्षक: Unlocking Earth AI’s planetary geospatial foundation models for global public health
Google Earth AI का Population Dynamics Foundation Model (PDFM) महामारी विज्ञान संबंधी कार्यप्रवाहों में डेटा की कमियों और रिपोर्टिंग में देरी को दूर करता है। साझेदारों द्वारा संचालित पाँच केस स्टडी दर्शाती हैं कि ग्रहीय स्तर के भू-स्थानिक फ़ाउंडेशन मॉडल को सार्वजनिक स्वास्थ्य में कैसे लागू किया जा सकता है। यह मॉडल गोपनीयता-संरक्षित सर्च ट्रेंड, मानव गतिशीलता, निर्मित-पर्यावरण घनत्व और पर्यावरणीय कारकों को लोकेशन एम्बेडिंग में संपीड़ित करता है, जिन्हें बिना किसी कार्य-विशिष्ट फ़ाइन-ट्यूनिंग के मौजूदा मॉडलों में जोड़ा जा सकता है।
Ironclad के साथ कंप्यूटर उपयोग को आगे बढ़ाना
मूल शीर्षक: Advancing computer use with Ironclad
OpenAI और Ironclad जटिल अनुबंध-कार्यप्रवाहों पर AI एजेंटों को प्रशिक्षित और मूल्यांकित कर रहे हैं। लक्ष्य पेशेवर कार्य के लिए कंप्यूटर के उपयोग को आगे बढ़ाना है।
AI का शासन: आज के निदेशक मंडलों के लिए एक महत्वपूर्ण अनिवार्यता, दूसरा संस्करण | Deloitte Global
मूल शीर्षक: Governance of AI: A critical imperative for today’s boards, 2nd edition | Deloitte Global
Deloitte के Governance of AI सर्वेक्षण के दूसरे संस्करण में, जिसमें 56 देशों के 695 बोर्ड सदस्य और अधिकारी शामिल थे, पाया गया है कि बोर्ड AI के साथ तेज़ी से जुड़ रहे हैं। जिन लोगों ने कहा कि AI बोर्ड के एजेंडे में नहीं है, उनका हिस्सा 45% से घटकर 31% रह गया, और सीमित या शून्य AI ज्ञान बताने वालों का हिस्सा 79% से घटकर 66% हो गया। फिर भी, 31% उत्तरदाताओं का कहना है कि उनके संगठन AI को लागू करने के लिए तैयार नहीं हैं।
गणित में AI की प्रगति साझा करना
मूल शीर्षक: Sharing AI progress in mathematics
OpenAI ने एक आंतरिक फ्रंटियर मॉडल से गणित की खुली समस्याओं पर नए नतीजे प्रकाशित किए हैं। वह GitHub पर Lean प्रूफ़ फ़ॉर्मलाइज़ेशन और शोध का विवरण भी साझा करता है।
टेलीकॉम ऑपरेटर अपनी AI रणनीति ओपन मॉडलों पर क्यों बना रहे हैं
मूल शीर्षक: Why Telecom Operators Are Building Their AI Strategy on Open Models
टेलीकॉम ऑपरेटर अपनी AI रणनीतियाँ ओपन मॉडल्स पर बना रहे हैं, और इसके कारण लागत से परे भी हैं, जिनमें AI पर भरोसा करने, उसे नियंत्रित करने और अनुकूलित करने की क्षमता शामिल है। NVIDIA की State of AI in Telecommunications रिपोर्ट में 89% उत्तरदाताओं ने कहा कि ओपन सोर्स मॉडल और सॉफ़्टवेयर उनकी कंपनी की AI रणनीति के लिए महत्वपूर्ण हैं। लेख के अनुसार ओपन मॉडल कम लागत पर फ्रंटियर-स्तर की बुद्धिमत्ता, टेलीकॉम-विशिष्ट अनुकूलन, और क्लाउड, निजी इंफ्रास्ट्रक्चर तथा एज पर लचीली तैनाती प्रदान करते हैं।
भविष्य के AI-संचालित शहर | Deloitte Global
मूल शीर्षक: AI-powered cities of the future | Deloitte Global
Deloitte, ServiceNow, NVIDIA और ThoughtLab ने 78 देशों के 250 शहरों की AI योजनाओं, निवेशों और प्रथाओं का अध्ययन किया। अध्ययन देखता है कि शहर मशीन लर्निंग और RPA से लेकर जनरेटिव और एजेंटिक AI तक सब कुछ कैसे इस्तेमाल करते हैं, और रिपोर्ट छह शहरी क्षेत्रों में उपयोग मामलों और सर्वोत्तम प्रथाओं पर केंद्रित है।
Jump Trading ChatGPT के साथ क्वांट रिसर्च को कैसे बढ़ा रही है
मूल शीर्षक: How Jump Trading is scaling quant research with ChatGPT
Jump Trading अपने क्वांटिटेटिव रिसर्च का विस्तार करने के लिए OpenAI का उपयोग करती है। रिपोर्ट दिखाती है कि लंबे समय तक चलने वाले AI वर्कफ़्लो किस तरह कई डेटा स्रोतों को मानवीय समीक्षा के साथ जोड़ते हैं।
सामाजिक क्षेत्र के AI में अवसर की खाई को पाटना | Stanford HAI
मूल शीर्षक: Bridging the Opportunity Gap in Social Sector AI | Stanford HAI
Stanford HAI और Project Evident ने गैर-लाभकारी और परोपकारी संगठनों से AI के उनके वर्तमान और भविष्य के उपयोग के बारे में सर्वेक्षण किया। 230 से अधिक उत्तरदाताओं में से आधे अपने काम में पहले से AI टूल्स का उपयोग करते हैं, और 76% का मानना है कि उनके संगठनों को अधिक उपयोग से लाभ होगा। उत्तरदाताओं ने जोखिमों को ध्यान में रखते हुए यह समझने में गहरी रुचि दिखाई कि AI सामाजिक प्रभाव को कैसे बढ़ा सकता है।
पायलट और PR से आगे: AI-for-Good साझेदारियों को क्या सफल बनाता है | Stanford HAI
मूल शीर्षक: Beyond Pilots and PR: What Makes AI-for-Good Partnerships Work | Stanford HAI
यह पेपर जाँचता है कि गैर-लाभकारी संगठन और अग्रणी AI लैब सामाजिक भलाई के लिए AI तैनात करने हेतु कैसे साझेदारी करते हैं, और अधिक प्रभाव के लिए इन साझेदारियों तथा उनकी फंडिंग को संरचित करने के सुझाव देता है। 24 संगठनों के 36 व्यक्तियों के साक्षात्कारों और चार केस स्टडी के आधार पर, यह पाता है कि गैर-लाभकारी संगठन मुख्य रूप से तकनीकी विशेषज्ञता, इस बारे में अंतर्दृष्टि कि AI उनके मिशन को कैसे आगे बढ़ा सकता है, और वित्तीय संसाधन चाहते हैं। AI लैब सामाजिक प्रभाव प्रदर्शित करना, कम संसाधनों वाले परिवेशों में वास्तविक तैनाती से सीखना, और अपनी तकनीकों को बड़े पैमाने पर अपनाए जाने को बढ़ावा देना चाहती हैं।
एजेंटिक निजता और सुरक्षा में खुली और उभरती समस्याएँ: एक संदर्भगत दृष्टिकोण
मूल शीर्षक: Open and Emergent Problems in Agentic Privacy and Security: A Contextual Angle
2025 के अंत में न्यूयॉर्क शहर में आयोजित Google Contextual Agent Privacy and Security (CAPS) Workshop में 50 से अधिक शैक्षणिक और उद्योग नेताओं द्वारा तैयार की गई एक नई कार्यशाला रिपोर्ट एजेंटिक प्राइवेसी और सुरक्षा के लिए खुली शोध दिशाओं की रूपरेखा प्रस्तुत करती है। Contextual Integrity के सिद्धांत पर आधारित यह रिपोर्ट तर्क देती है कि एजेंटों को संदर्भगत व्यवहार-मानदंडों का पालन करना चाहिए, और सिस्टम, मॉडल, उपयोगकर्ता तथा इकोसिस्टम के स्तर पर समन्वित सुरक्षा उपायों की माँग करती है।
क्या सरकारें AI एजेंटों के लिए तैयार हैं?
मूल शीर्षक: Are Governments Ready for AI Agents?
Oxford Internet Institute के Jonathan Rystrom के अनुसार, सरकारों को एजेंटिक AI सिस्टम से पैदा होने वाले जोखिमों को स्वीकार करना होगा और उन्हें संभालने के लिए स्पष्ट सिद्धांत तय करने होंगे। अंश में एजेंटों को ऐसे सामान्य-उद्देश्य वाले सिस्टम बताया गया है जो योजना बना सकते हैं, टूल इस्तेमाल कर सकते हैं, जटिल समस्याएँ हल कर सकते हैं और स्वायत्त रूप से काम कर सकते हैं। इसमें यह भी बताया गया है कि जुलाई 2026 में OpenAI के कुछ एजेंटों ने कई बाहरी साइटों में हैकिंग की, और यह सवाल उठाया गया है कि एजेंट कानून तोड़ें तो जवाबदेह कौन होगा।
AI इन्फ़रेंस को स्केल करना
मूल शीर्षक: Scaling AI inference
इन्फ़रेंस पूरे सेमीकंडक्टर पारिस्थितिकी तंत्र में AI के अर्थशास्त्र, इन्फ्रास्ट्रक्चर आर्किटेक्चर और निवेश प्राथमिकताओं को नया रूप दे रहा है।
AI काम को बदल रहा है। अब इसे संगठन को बदलना होगा
मूल शीर्षक: AI is changing work. Now it has to change the organization
एंटरप्राइज़ AI के पहले चरण ने लोगों के हाथों में शक्तिशाली नए टूल्स दिए। एजेंटिक AI से मिलने वाले बड़े अवसर का लाभ उठाने के लिए नेताओं को संगठन के स्वरूप पर ही नए सिरे से सोचना होगा।
AI रेगुलेटरी रडार: अंक 2
मूल शीर्षक: AI Regulatory Radar: Issue 2
Our approach to EU text provenance rules
OpenAI समझाता है कि वह EU नियमों के तहत टेक्स्ट वॉटरमार्किंग को कैसे अपना रहा है। लेख में बताया गया है कि वॉटरमार्क कहाँ लागू होते हैं, पहचान कैसे काम करती है, और पहुँच की शुरुआत शोधकर्ताओं से क्यों होगी।
एक बड़े स्वास्थ्य सेवा संगठन को AI-संचालित दावा संचालन का समन्वय करने में मदद
मूल शीर्षक: Helping a large health care organization orchestrate AI powered claims operations
एक हेल्थ केयर कंपनी पारंपरिक ऑटोमेशन में भारी निवेश के बावजूद मेडिकल क्लेम संचालन में सुधार करने के लिए संघर्ष कर रही थी; उसकी ऑटो-एडजुडिकेशन दर ठहरी हुई थी और लागत, अधिक भुगतान तथा जुर्माने हर साल लाखों डॉलर तक पहुँच रहे थे। Deloitte ने AWS-आधारित एक AI समाधान लागू किया और अब उसका संचालन करता है, जो मौजूदा सिस्टमों में बड़े बदलाव किए बिना क्लेम समीक्षा और निर्णय को स्वचालित करने के लिए एजेंटिक AI का उपयोग करता है। यह समाधान प्रति वर्ष 6 मिलियन क्लेम को स्वचालित करता है और प्रोसेसिंग समय को 20-35% तक घटाता है।
किसने सोचा था कि आत्म-सुधार इतना डरावना हो सकता है?
मूल शीर्षक: Who knew self-improvement could be so terrifying?
कानून और कंप्यूटर विज्ञान के प्रोफ़ेसर Jonathan Zittrain के साथ Harvard Gazette का यह साक्षात्कार 'रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट' की पड़ताल करता है, जिसे Anthropic ऐसे AI सिस्टम के रूप में वर्णित करता है जो पूरी तरह स्वायत्त रूप से अपने उत्तराधिकारी को डिज़ाइन और विकसित करने में सक्षम हो। Anthropic, OpenAI और अन्य AI कंपनियों के नेताओं और शोधकर्ताओं ने हाल ही में चेतावनी दी है कि AI मानवीय नियंत्रण से बाहर फिसल रहा हो सकता है। Zittrain स्वयं को बेहतर बनाने वाले AI की दिशा में हुई प्रगति और उससे पैदा होने वाले खतरे पर चर्चा करते हैं।
एजेंटिक AI के साथ शासन: जब मशीनें सरकार की ओर से कार्य करती हैं - OECD.AI
मूल शीर्षक: Governing with agentic AI: when machines act on government’s behalf - OECD.AI
एजेंटिक AI यह नए सवाल उठाता है कि जब मशीनें सरकारों की ओर से कार्य करें, तब वे AI को सुरक्षित, संरक्षित और भरोसेमंद कैसे रख सकती हैं।
अग्रणी AI एजेंट एंटरप्राइज़ नियंत्रण की सीमाओं की परीक्षा ले रहे हैं: नेताओं के लिए 4 प्रश्न
मूल शीर्षक: Frontier AI agents are testing enterprise control limits: 4 questions for leaders
हाल की फ्रंटियर AI घटनाएँ दिखाती हैं कि स्वायत्त सिस्टम निर्धारित सीमाओं को कैसे लाँघ सकते हैं। यह लेख चार प्रश्न सुझाता है जो नेता AI गवर्नेंस को मज़बूत करने और संगठनों को एजेंट की पहुँच और कार्यों को नियंत्रित करने में मदद के लिए पूछ सकते हैं।
लोगों के AI इस्तेमाल करने के तरीके के अनुरूप विज्ञापन तैयार करना
मूल शीर्षक: Building advertising for the way people use AI
OpenAI ChatGPT में एक नया विज़ुअल विज्ञापन फ़ॉर्मेट पेश कर रहा है। वह विज्ञापनदाताओं के लिए मापन उपकरण, एट्रिब्यूशन साझेदारियाँ और ब्रांड उपयुक्तता विकल्प भी बढ़ा रहा है।
Signify AI की महत्वाकांक्षा को व्यावहारिक अनुप्रयोगों में बदल रहा है
मूल शीर्षक: Signify turns AI ambition into practical applications
नीदरलैंड्स में KPMG ने लाइटिंग कंपनी Signify को AI Champion Adoption Program नामक एक संरचित कार्यक्रम के माध्यम से अपने लगभग 26,000 कर्मचारियों में Microsoft Copilot और Copilot Studio को तेज़ी से अपनाने में मदद की। इस कार्यक्रम में आठ प्रशिक्षण सत्र और दस बिज़नेस-डोमेन कार्यशालाएँ शामिल थीं, जिनसे 126 संभावित उपयोग के मामले सामने आए। Microsoft तकनीकी भागीदार के रूप में जुड़ा।
स्कैन से इलाज की योजना तक, AI स्तन कैंसर की सबसे घातक कमियों को पाटने में मदद करता है
मूल शीर्षक: From Scan to Treatment Plan, AI Helps Close Breast Cancer’s Deadliest Gaps
स्टार्टअप्स स्तन कैंसर देखभाल के हर चरण में AI का उपयोग कर रहे हैं, जिनमें इमेजिंग, जोखिम आकलन और उपचार संबंधी निर्णय शामिल हैं। 40 वर्ष से अधिक उम्र की अधिकांश महिलाएँ अनुशंसित वार्षिक जाँच नहीं करवातीं, और रेडियोलॉजिस्ट कम सहकर्मियों के साथ अधिक मैमोग्राम पढ़ रहे हैं। iSono Health का पहनने योग्य 3D अल्ट्रासाउंड सिस्टम प्रति स्तन लगभग दो मिनट में मानकीकृत स्तन वॉल्यूम कैप्चर कर लेता है, जबकि पारंपरिक हैंडहेल्ड अल्ट्रासाउंड में 45 मिनट तक लग सकते हैं।
खाड़ी देशों के SWF विविधीकरण और प्रतिस्पर्धात्मकता को बढ़ावा देने के लिए AI निवेश की ओर देख रहे हैं | Deloitte Global
मूल शीर्षक: Gulf SWFs look to AI investments in diversification, competitiveness push | Deloitte Global
खाड़ी देशों के सॉवरेन वेल्थ फ़ंड्स ने AI से संबंधित व्यवसायों में बड़ी पूँजी लगाई है, जिनमें जनरेटिव AI स्टार्टअप, सेमीकंडक्टर, इन्फ्रास्ट्रक्चर और डेटा सेंटर शामिल हैं। Amazon, Microsoft और Google जैसी वैश्विक टेक दिग्गज कंपनियों ने UAE, सऊदी अरब और अन्य देशों के साथ अरबों डॉलर की साझेदारियों की घोषणा की है। चूँकि इन फ़ंड्स के पास अमेरिकी या चीनी टेक दिग्गजों से सीधे मुकाबला करने का पैमाना नहीं है, वे साझेदारियों और विशिष्ट क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करते हैं, हालाँकि इस क्षेत्र में तेज़ बदलाव और भू-राजनीतिक विघटन को देखते हुए इस रणनीति में जोखिम भी हैं।
Accenture ने ग्राहकों की सबसे जटिल AI चुनौतियों को हल करने में मदद के लिए Advanced Intelligence Group शुरू किया
मूल शीर्षक: Accenture Launches Advanced Intelligence Group to Help Clients Solve Their Most Complex AI Challenges
Accenture ने Advanced Intelligence Group लॉन्च किया है, जो विशेषज्ञों का एक वैश्विक नेटवर्क है और AI, डेटा, उद्योगों, कार्यों तथा टेक्नोलॉजी इकोसिस्टम प्लेटफ़ॉर्म में विशेषज्ञता को एक साथ जोड़ता है। शुरुआती फ़ोकस क्षेत्रों में एजेंटिक AI, एडवांस्ड डेटा, सप्लाई चेन और इंजीनियरिंग, तथा Databricks और Snowflake जैसे प्लेटफ़ॉर्म पर इकोसिस्टम क्षमताएँ शामिल हैं। Accenture के Pulse of Change शोध में पाया गया कि केवल लगभग एक-चौथाई C-suite लीडर ही AI से व्यापक और निरंतर business value हासिल करने की बात कहते हैं।
फ़ेडरेटेड डेटा से प्रमाणित रूप से निजी लर्निंग की ओर
मूल शीर्षक: Toward provably private learning from federated data
Google ने अगली पीढ़ी के Federated Learning सिस्टम की घोषणा की है, जो बाहरी रूप से सत्यापन योग्य गोपनीयता गारंटी प्रदान करता है, साथ ही प्रशिक्षण की गति, सटीकता और डिवाइस कवरेज बेहतर करने के लिए गणना को सर्वर पर ले जाता है। यह सिस्टम अपनी डेटा अनामीकरण गारंटियों को पूरी तरह सत्यापन योग्य और ऑडिट योग्य बनाने के लिए Trusted Execution Environments (TEEs) का उपयोग करता है। TEEs में चलने वाला लॉजिक दूर से प्रमाणित किया जा सकता है, ताकि तृतीय पक्ष उसे सत्यापित कर सकें।
Science | The 2026 AI Index Report | Stanford HAI
AI Index रिपोर्ट का यह नया अध्याय जीव विज्ञान, रसायन विज्ञान, भौतिकी और खगोल विज्ञान जैसे वैज्ञानिक क्षेत्रों में AI की बढ़ती भूमिका की पड़ताल करता है। प्राकृतिक विज्ञानों में 2025 में लगभग 80,150 AI प्रकाशन हुए, जो 2024 से 26% अधिक हैं, और अब वैज्ञानिक शोध उत्पादन में AI की हिस्सेदारी 5.8%–8.8% है, जो 2010 में 1% से कम थी। प्रदर्शन असमान है: सर्वश्रेष्ठ मॉडल ChemBench पर मानव विशेषज्ञों के औसत से बेहतर रहे, लेकिन अग्रणी मॉडल ReplicationBench पर 20% से कम अंक पाते हैं, सर्वश्रेष्ठ एजेंट PaperArena पर 38.8% तक पहुँचता है जबकि PhD विशेषज्ञ 83.5% तक, और मॉडल BixBench पर लगभग 17% हासिल करते हैं।
हम कितने AI एजेंट चला सकते हैं?
मूल शीर्षक: How many AI agents could we run?
2025–27 में भेजे गए हाई-बैंडविड्थ मेमोरी (HBM) का उपयोग करने वाले हार्डवेयर, पूर्ण तैनाती और इन कार्यभारों के लिए आवंटन मानकर, अंततः दसियों से सैकड़ों लाखों एक साथ चलने वाले फ्रंटियर-मॉडल एजेंटों को सहारा दे सकते हैं। अधिक कुशल मॉडल संभावित रूप से अरबों को सहारा दे सकते हैं। अनुमानित हार्डवेयर आपूर्ति पर DeepSeek V4 Pro के सर्विंग बेंचमार्क लागू करने पर लगभग 1.9 अरब एक साथ चलने वाले एजेंट प्राप्त होते हैं।
समाज की सबसे जटिल चुनौतियों के लिए कम्प्यूटेशनल उपकरण
मूल शीर्षक: Computational tools for society’s most complex challenges
MIT के एसोसिएट प्रोफेसर Cathy Wu मशीन लर्निंग और रीइनफोर्समेंट लर्निंग का उपयोग करके परिवहन सहित जटिल प्रणालियों में सुधारों की रूपरेखा बनाने में मदद करती हैं। Wu का तर्क है कि परिवहन प्रणालियों को डिज़ाइन करने में दर्जनों से हज़ारों प्रकारों का मॉडल बनाना शामिल है, जो प्रक्रिया को साक्ष्य-आधारित रखने की स्थिति में आज के उपकरणों की पहुँच से बाहर है। रीइनफोर्समेंट लर्निंग को ऐसे तरीके के रूप में प्रस्तुत किया गया है जो परिवहन शोधकर्ताओं और उनके व्यावहारिक साझेदारों को अपनी मनचाही प्रणालियाँ डिज़ाइन करने की स्वतंत्रता दे सकता है।
Chatham OpenAI के साथ अपनी कैपिटल मार्केट विशेषज्ञता का विस्तार करती है
मूल शीर्षक: Chatham scales its capital markets expertise with OpenAI
Chatham Financial प्रौद्योगिकी बनाने और अपने कार्यप्रवाहों को नया रूप देने के लिए Codex और GPT-5.6 का उपयोग करती है। नतीजतन, ट्रेड सत्यापन का समय 30 मिनट से घटकर 4 मिनट से भी कम रह गया।
रुकें, दिशा बदलें या गति बढ़ाएँ: एजेंटिक AI के युग में SaaS
मूल शीर्षक: Pause, pivot, or accelerate: SaaS in the age of agentic AI
एजेंटिक AI बीमा क्षेत्र में आधुनिकीकरण के पक्ष को नया रूप दे रहा है। Guidewire, Bessemer Venture Partners और SAP के नेता चर्चा करते हैं कि बीमाकर्ता अपनी मौजूदा प्रतिबद्धताओं को ध्यान में रखते हुए कैसे प्रतिक्रिया दे सकते हैं।
सितंबर 2026 में हमारे द्वारा घोषित नवीनतम AI समाचार
मूल शीर्षक: The latest AI news we announced in September 2026
Google के सितंबर 2026 के AI राउंडअप में Gemini 4 Argon, Gemini ऐप में नए Connected Apps और WeatherNext 3 को प्रमुखता से दिखाया गया है। अन्य अपडेट में प्राकृतिक वॉइस मॉडल, मानव DNA की मैपिंग और अंतरिक्ष से वैश्विक मीथेन की निगरानी जैसे वैज्ञानिक कार्य, और Googlebook तथा Windows के लिए Gemini जैसे नए टूल शामिल हैं।
Claude Frontier Academy: 10,000 इंजीनियरों को प्रशिक्षित करने के लिए $100M
मूल शीर्षक: Claude Frontier Academy: $100M to train 10,000 engineers
Anthropic ने Claude Frontier Academy शुरू की है, जिसे 2027 के अंत तक 10,000 Frontier Deployed Engineers को प्रशिक्षित करने के लिए $100 million की प्रतिबद्धता का समर्थन प्राप्त है। पहले समूहों में Accenture, Bain, Deloitte, McKinsey, Morgan Stanley और अन्य कंपनियों के इंजीनियर शामिल हैं। इस कार्यक्रम का उद्देश्य व्यवसायों के भीतर AI को काम में लगाने के लिए आवश्यक प्रतिभा की कमी को दूर करना है।
NVIDIA DGX Spark 64GB डेवलपर्स को लोकल AI बनाने और बढ़ाने के और अधिक तरीके देता है
मूल शीर्षक: NVIDIA DGX Spark 64GB Gives Developers More Ways to Build and Scale Local AI
यूनिफाइड मेमोरी वाला NVIDIA DGX Spark का 64GB कॉन्फ़िगरेशन निर्माता भागीदारों Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP और MSI से उपलब्ध होगा। यह DGX OS और NVIDIA AI सॉफ़्टवेयर स्टैक के साथ डिवाइस पर ही लोकल AI एजेंट चलाता है, और 100 अरब पैरामीटर तक के मॉडल को सपोर्ट करता है। NVIDIA के Qwen 3.8 27B टेस्ट में, क्लस्टर किए गए दो 64GB सिस्टम ने एक अकेले सिस्टम की तुलना में 1.7 गुना तक प्रदर्शन दिया।
GPT-6 परिवार के लिए एक मॉडल गाइड
मूल शीर्षक: A model guide for the GPT-6 family
यह गाइड स्टार्टअप्स को GPT-6 मॉडलों में से चुनने में मदद करती है। इसमें रीज़निंग प्रयास को ट्यून करना, प्रॉम्प्ट और स्किल्स को बेहतर बनाना, टूल्स का समन्वय करना और वर्कफ़्लो को प्रोडक्शन के लिए तैयार करना शामिल है।
तकनीकी प्रदर्शन | The 2026 AI Index Report | Stanford HAI
मूल शीर्षक: Technical Performance | The 2026 AI Index Report | Stanford HAI
यह अध्याय 2025 में इमेज, वीडियो, भाषा, वाक्, तर्कशक्ति, रोबोटिक्स और एजेंटिक सिस्टम में AI के प्रदर्शन का व्यापक अवलोकन देता है। फ्रंटियर मॉडलों ने Humanity's Last Exam पर एक ही वर्ष में 30 प्रतिशत अंकों की बढ़त हासिल की। जिन मूल्यांकनों को वर्षों तक चुनौतीपूर्ण बने रहने के लिए बनाया गया था, वे अब कुछ ही महीनों में संतृप्त हो जाते हैं, जिससे बेंचमार्क के उपयोगी बने रहने की अवधि घट जाती है।
Barclays संचालन को बेहतर बनाने और ग्राहक अनुभव सुधारने के लिए Claude का दायरा बढ़ाता है
मूल शीर्षक: Barclays scales Claude to upgrade operations and improve client experience
Barclays अपने वैश्विक संचालन में सुरक्षित, एंटरप्राइज़-स्तरीय AI लाने के लिए Anthropic के साथ अपने रणनीतिक सहयोग का विस्तार कर रहा है। वह सॉफ़्टवेयर विकास, पुराने सिस्टमों के आधुनिकीकरण और परिचालन दक्षता के लिए Claude का उपयोग कर रहा है। Barclays को उम्मीद है कि 2026 के अंत तक उसके 50% डेवलपर्स Claude Code अपना लेंगे, और 2027 में उसके अधिकांश सॉफ़्टवेयर इंजीनियर इसका उपयोग करेंगे।
खेलों में GenAI का भविष्य
मूल शीर्षक: The Future of GenAI in Sports
तीन एकसाथ आते कारक पेशेवर खेलों में "GenAI moment" को आगे बढ़ा रहे हैं: स्मार्ट उपकरणों से डेटा का विस्फोट, कंप्यूटिंग शक्ति में प्रगति, और डेटा को अंतर्दृष्टि में बदलने की विशेषज्ञता। उम्मीद है कि इससे खेल डेटा एक महंगी देनदारी से एक मूल्यवान संपत्ति में बदल जाएगा, जिसका 2030 तक संचयी वैश्विक आर्थिक प्रभाव $19.9 trillion होगा और 2030 में वैश्विक GDP का 3.5% होगा। इन लाभों को पाने के लिए एक रणनीतिक दृष्टिकोण, भरोसेमंद ढाँचे के भीतर जोखिमों का प्रबंधन और तेज़ तकनीकी बदलाव के साथ तालमेल बनाए रखना आवश्यक है।
डिजिटल जीवन ऐसा होना ज़रूरी नहीं है
मूल शीर्षक: Digital life doesn’t have to be this way
लेखक और कार्यकर्ता Cory Doctorow ने Berkman Klein Center में बात रखी, जिसमें उन्होंने डिजिटल युग के एकाधिकारों के खिलाफ लड़ाई का आह्वान किया और संदेह जताया कि AI मानव जीवन को बेहतर बनाएगा या अपनी लागत को सही ठहराएगा। उन्होंने 'enshittification' समझाया, यानी वह प्रक्रिया जिसमें बड़े टेक प्लेटफ़ॉर्म पहले उपयोगकर्ताओं को लुभाते हैं, फिर उन्हें बिज़नेस ग्राहकों के हाथों बेच देते हैं, और फिर उन ग्राहकों के साथ भी विश्वासघात करते हैं।
AI और कानून: कानूनी और नैतिक जोखिमों पर रोशनी
मूल शीर्षक: AI and the law: Spotlighting the legal and ethical pitfalls
यह लेख AI से उत्पन्न होने वाले कानूनी जोखिमों की पड़ताल करता है, जिसमें EU और UK के नियामक परिदृश्यों पर विशेष ध्यान दिया गया है। EU AI Act, जो अगस्त 2024 से लागू है, उच्च-जोखिम वाले AI सिस्टम के लिए विशिष्ट आवश्यकताएँ निर्धारित करता है, जबकि UK ने अभी तक कानून नहीं बनाया है और इसके बजाय समान सिद्धांतों पर आधारित उद्योग-विशिष्ट नियम विकसित कर रहा है। लेख का तर्क है कि AI में विश्वास के प्रति सक्रिय दृष्टिकोण, जिसकी ग्राहक तेज़ी से माँग कर रहे हैं, अनुपालन से आगे जाकर भरोसा बना सकता है, ब्रांड को मज़बूत कर सकता है और मूल्य बढ़ा सकता है।
मैनेज्ड सर्विसेज़ को AI में तेज़ी लाने के रणनीतिक इंजन के रूप में मान्यता मिली
मूल शीर्षक: Managed services recognized as strategic engine for AI acceleration
IDC के शोध और विश्लेषण के साथ किए गए KPMG Managed Services Outlook Survey 2026 के अनुसार, 1,200 से अधिक वरिष्ठ नेताओं में से 90 प्रतिशत से ज़्यादा अधिकारी मैनेज्ड सर्विसेज़ को एजेंटिक AI की डिलीवरी के लिए आवश्यक मानते हैं। सत्तासी प्रतिशत ने मैनेज्ड सर्विसेज़ को अपनी डिजिटल ट्रांसफ़ॉर्मेशन योजनाओं में शामिल किया है। छप्पन प्रतिशत खरीदार AI प्रबंधन को अगले दो वर्षों में मैनेज्ड सर्विसेज़ निवेश की अपनी शीर्ष प्राथमिकता बताते हैं।
ग्राफ़-केंद्रित एजेंटिक इंटेलिजेंस
मूल शीर्षक: Graph-centric agentic intelligence
नेटवर्क ग्राफ़ को एजेंटिक AI से समृद्ध करने पर एक “डिजिटल ट्विन” बनता है, जो नेटवर्क विफलताओं को अलग करने में मदद कर सकता है।
AI किस तरह अनुपालन संगठनों को नया रूप देने के लिए तैयार है
मूल शीर्षक: How AI is poised to reshape compliance organizations
AI अनुपालन टीमों को अधिक कुशल बना सकता है और, ऐसे इंटेलिजेंट एजेंटों के ज़रिए जो नियामक बदलावों पर रीयल टाइम में नज़र रखते हैं, उन्हें अधिक फुर्तीला भी बना सकता है, साथ ही जुर्माने का जोखिम घटा सकता है। इसे अपनाना इस पर निर्भर करता है कि उपयोग के मामले व्यावसायिक ज़रूरतों से कितने मेल खाते हैं। मौजूदा उपयोगों में दस्तावेज़ों की समीक्षा, अनुबंधों को नियमन के अनुरूप बनाना, अनुपालन की निगरानी, नीति विकास और व्हिसलब्लोअर रिपोर्ट के बाद केस प्रबंधन शामिल हैं। लेख में इसे अपनाने की आम बाधाओं और नेतृत्वकर्ता उनसे कैसे निपट सकते हैं, इस पर भी चर्चा की गई है।
The Den को ChatGPT Work के साथ आगे बढ़ने के लिए हर हफ़्ते 10-15 घंटे की बचत होती है
मूल शीर्षक: The Den frees up 10-15 hours a week to grow with ChatGPT Work
AI एजेंट बिज़नेस प्रोसेस ऑटोमेशन को नए सिरे से परिभाषित कर रहे हैं
मूल शीर्षक: AI Agents Redefining Business Process Automation
AI एजेंट संदर्भ को समझ सकते हैं, गतिशील रूप से सीख सकते हैं और स्वायत्त निर्णय ले सकते हैं, जिससे रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA) की क्षमताओं का विस्तार होता है। RPA स्पष्ट रूप से परिभाषित, संरचित कार्यों के लिए उपयुक्त है, जबकि एजेंटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (APA) ऐसे गतिशील वर्कफ़्लो को स्वचालित कर सकता है जिनमें तर्क की आवश्यकता होती है और जो बदलती परिस्थितियों के अनुसार ढल जाते हैं, हालाँकि इसके लिए अधिक उन्नत मॉडल, ज्ञान मॉडलिंग और डेटा एकीकरण की आवश्यकता होती है। रिपोर्ट संरचित कार्यों के लिए RPA को बनाए रखने और अधिक अनुकूलनशील ऑटोमेशन के लिए मानवीय निगरानी के साथ AI एजेंटों को एकीकृत करने की सिफ़ारिश करती है।
Claude-आकारित विज्ञान
मूल शीर्षक: Claude-shaped science
प्रो. Matthew Schwartz बताते हैं कि उन्होंने Claude से जूझना कैसे छोड़ा और उसे उसकी खूबियों के अनुकूल समस्याएँ खोजने दिया, जिससे BootLoops बना, जो मात्रात्मक विज्ञान में सटीक गणनाओं के लिए एक टूलकिट है। Claude ने पारिस्थितिकी, जनसंख्या आनुवंशिकी और लगभग एक दर्जन अन्य क्षेत्रों से संबंध खोजे। Schwartz ने विषय-विशेषज्ञों के साथ मिलकर टूलकिट को उन प्रश्नों की ओर मोड़ा जिनकी उन क्षेत्रों को परवाह है।
शाश्वत पूरक
मूल शीर्षक: The eternal complement
यह लेख सुझाव देता है कि उन्नत AI सबसे अधिक उस नियमित काम के लिए मायने रख सकता है जो क्रांतिकारी विचारों के पीछे होता है। यह पड़ताल करता है कि अगली अर्थव्यवस्था और प्रगति की गति को क्रियान्वयन कैसे आकार दे सकता है।
नया टूल उपयोगकर्ताओं को AI से बने 3D मॉडल ठीक करने और फिर उन्हें ठीक अपनी पसंद के अनुसार तैयार करने की सुविधा देता है
मूल शीर्षक: New tool lets users repair AI-generated 3D models, then fabricate them just the way they want
InstructMesh MIT CSAIL, Google और Northeastern University के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित एक जनरेटिव AI टूल है। उपयोगकर्ता इसे 3D डिज़ाइन बनाने के लिए प्रॉम्प्ट दे सकते हैं, फिर 3D प्रिंटिंग से पहले सुधार के लिए डिज़ाइन के विशिष्ट हिस्सों को हाइलाइट कर सकते हैं। यह टूल यह समझने के लिए बनाया गया है कि डिज़ाइन कैसे दिखने चाहिए और उपयोगकर्ता कौन-से संपादन चाहते हैं, और CSAIL के शोधकर्ताओं ने इसका उपयोग एक ऐसा मग बनाने के लिए किया जो ऐसा दिखता है मानो उसे एक ड्रैगन ने लपेट रखा हो।
NVIDIA GPU, OpenAI के GPT-6 Astra को अल्ट्राफ़ास्ट गति देने में कैसे मदद करते हैं
मूल शीर्षक: How NVIDIA GPUs Help Accelerate OpenAI’s GPT-6 Astra Ultrafast
NVIDIA Blackwell GPU पर चलने वाला GPT-6 Astra Ultrafast अब OpenAI API में और पात्र ChatGPT Work व Codex उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है। यह Astra Standard मोड की तुलना में 8 गुना तक तेज़ टोकन जनरेशन देता है, जिससे कोडिंग एजेंटों के एडिट-टेस्ट-डीबग चक्र छोटे हो सकते हैं और इंटरैक्टिव एप्लिकेशन अधिक प्रतिक्रियाशील बन सकते हैं। OpenAI का कहना है कि वह NVIDIA GPU पर चलने वाले इन्फरेंस सॉफ़्टवेयर को बेहतर बनाने में अपने ही मॉडलों का भी उपयोग कर रहा है।
कानूनी क्षेत्र में AI
मूल शीर्षक: AI in Legal
KPMG का कहना है कि जनरेटिव AI कानूनी टीमों को अनुबंध प्रबंधन, नियामकीय अनुपालन, मुकदमेबाज़ी में सहायता और जोखिम कम करने में मदद कर सकता है। यह इन क्षमताओं को एक Trusted AI Framework के साथ जोड़ती है, जो गवर्नेंस और नैतिकता पर ज़ोर देता है।
Albertsons Companies कैसे रिटेल को भीतर से नए सिरे से गढ़ रही है
मूल शीर्षक: How Albertsons Companies is reimagining retail from the inside out
Albertsons Cos. अपनी टीमों को तेज़ी से काम करने में मदद के लिए ChatGPT Enterprise और OpenAI API का उपयोग कर रही है। कंपनी का लक्ष्य लाखों ग्राहकों के लिए किराने की खरीदारी को आसान बनाना भी है।
डेटा से विवेक तक
मूल शीर्षक: From data to wisdom
यह रिपोर्ट अनुबंध प्रबंधन, कानूनी जोखिम में कमी और परिचालन दक्षता जैसे कानूनी AI उपयोग मामलों की जाँच करती है और इन-हाउस कानूनी विभागों के रूपांतरण के लिए एक रोडमैप प्रस्तुत करती है। AI दस्तावेज़-प्रधान प्रक्रियाओं को तेज़ कर सकता है, सटीकता बढ़ा सकता है, लागत घटा सकता है और अनुपालन को मज़बूत कर सकता है, जिससे टीमें रणनीतिक प्राथमिकताओं पर ध्यान केंद्रित कर पाती हैं। विशिष्ट उपयोग मामलों में अनुबंध प्रबंधन, eDiscovery और मुकदमेबाज़ी, अनुपालन प्रबंधन और कानूनी शोध शामिल हैं।
AI के युग में सॉफ़्टवेयर का भविष्य
मूल शीर्षक: The future of software in the age of AI
Deloitte का कहना है कि AI सॉफ़्टवेयर उद्योग को बदल रहा है, बिज़नेस मॉडल और मुद्रीकरण रणनीतियों को बाधित कर रहा है। शुरुआती अपनाने वाले बाज़ार पूँजीकरण में उल्लेखनीय बढ़ोतरी पा रहे हैं, और राजस्व की हिस्सेदारी सिस्टम इंटीग्रेटर्स से सॉफ़्टवेयर कंपनियों की ओर खिसक रही है। AI बिक्री, सपोर्ट और IT में बैक-एंड कार्यों को भी स्वचालित कर रहा है।
SynthID Bio: सिंथेटिक जीव विज्ञान के लिए वॉटरमार्किंग विधियाँ
मूल शीर्षक: SynthID Bio: Watermarking methods for synthetic biology
SynthID Bio सिंथेटिक जीव विज्ञान के लिए बनाई गई वॉटरमार्किंग विधियों का एक समूह है, जो जैव सुरक्षा और वैज्ञानिक अखंडता को मज़बूत करता है। यह अनुक्रमों में अमीनो एसिड के चयन और अनुमानित 3D संरचनाओं में परमाणु निर्देशांकों को समायोजित करके पहचाने जा सकने वाला संकेत बनाता है। प्रयोगों में इन समायोजनों से प्रोटीन के जैविक कार्य पर कोई प्रभाव नहीं पड़ा।
गेम खेलने वाला यह AI Stratego में नया चैंपियन है
मूल शीर्षक: This game-playing AI is the new champ at Stratego
MIT, Carnegie Mellon University, New York University और Stanford University के शोधकर्ताओं ने एक AI सिस्टम बनाया, जिसने बोर्ड वॉरगेम Stratego के शीर्ष क्रम के मानव खिलाड़ियों को बड़े अंतर से हराया। यह सिस्टम अगले सर्वश्रेष्ठ मॉडलों की तुलना में प्रशिक्षित करने में सस्ता है और कम कंप्यूटेशनल संसाधन माँगता है, और इसने अलग नियमों वाले अन्य रणनीतिक खेलों में भी शीर्ष मानव खिलाड़ियों को पीछे छोड़ा। यह किसी दिन उन परिस्थितियों में मानव निर्णयकर्ताओं को रणनीतियाँ चुनने में मदद कर सकता है, जहाँ जानकारी छिपी होती है।
छोटे व्यवसायों को AI से काम लेने में मदद
मूल शीर्षक: Helping small businesses put AI to work
OpenAI छोटे व्यवसायों के लिए व्यावहारिक AI प्रशिक्षण और स्थानीय सहायता बढ़ाने हेतु America's SBDC के साथ साझेदारी कर रहा है। उसने इस पर एक नई रिपोर्ट भी जारी की है कि छोटी टीमें AI का उपयोग कैसे कर रही हैं।
GenAI से और उससे आगे भी मूल्य प्राप्त करें
मूल शीर्षक: Drive Value from GenAI—and Beyond
Deloitte और ServiceNow का 2024 Workflow Automation Outlook बताता है कि तेज़ बदलाव के दौर में प्रौद्योगिकी निवेश का अधिकतम लाभ कैसे उठाया जाए। यह 2024 के लिए पाँच रुझानों की पहचान करता है: AI के मानवीय पहलू का उपयोग, डिजिटल कोर का आधुनिकीकरण, डेटा की सुरक्षा और साइबर सुरक्षा में नेतृत्व, उद्योगों के भीतर नवाचार, और मैनेज्ड सर्विसेज़ से मूल्य प्राप्त करना। रिपोर्ट यह भी दर्शाती है कि ये रुझान राजस्व वृद्धि, परिचालन मार्जिन, परिसंपत्ति दक्षता और अपेक्षाओं में कितना मूल्य पैदा करते हैं।
पावर ग्रिड पर अंतरिक्ष मौसम के जोखिमों का पूर्वानुमान
मूल शीर्षक: Forecasting space weather risks on power grids
एक मशीन लर्निंग सिस्टम अंतरिक्ष-मौसम के तूफ़ान के आने से 30 से 60 मिनट पहले यह अनुमान लगा सकता है कि बिजली प्रणालियों को कहाँ नुकसान होने की संभावना है। यह पूर्वानुमान के समय की सौर-पवन जानकारी का उपयोग करके महाद्वीपीय संयुक्त राज्य अमेरिका के 66,935 सबस्टेशनों के लिए स्थान-विशिष्ट जोखिम अनुमान तैयार करता है। मूल्यांकन अवधि के दौरान इस पाइपलाइन ने लगभग 80% बड़ी अंतरिक्ष-मौसम घटनाओं का पता लगाया।
सिलिकॉन2सर्विस
मूल शीर्षक: Silicon2Service
NVIDIA द्वारा संचालित Deloitte का Silicon2Service एक मैनेज्ड, उच्च-प्रदर्शन वाली AI नींव है। यह संगठनों को प्रयोग से बड़े पैमाने पर तैनाती की ओर बढ़ने में सहायता करता है। सूचीबद्ध सेवाओं में AI उपयोग मामलों को प्राथमिकता देना, GPU का आकार तय करना और स्वामित्व की कुल लागत का आकलन, तथा AI इंफ्रास्ट्रक्चर की योजना, डिज़ाइन और सेटअप शामिल हैं।
एक समन्वित मॉडल-डिस्टिलेशन अभियान को बाधित करना
मूल शीर्षक: Disrupting a coordinated model-distillation campaign
OpenAI बताता है कि उसने संरक्षित मॉडल रीज़निंग निकालने के उद्देश्य से चलाए गए एक अभियान को कैसे विफल किया। वह एडवर्सैरियल डिस्टिलेशन के विरुद्ध अपने बचाव भी मज़बूत कर रहा है।
MIT Transit Lab सार्वजनिक परिवहन एजेंसियों के लिए एक AI प्लेटफ़ॉर्म विकसित करेगी
मूल शीर्षक: MIT Transit Lab to develop an AI platform for public transit agencies
MIT Transit Lab, Google.org से मिले $2.1 million के साथ Public Transit Intelligence Hub (PTIQ) विकसित करेगा; यह Google.org Impact Challenge: AI for Government Innovation के लिए चुनी गई केवल 15 परियोजनाओं में से एक है। PTIQ का लक्ष्य ट्रांज़िट एजेंसियों की रियल-टाइम निगरानी, संचालन नियंत्रण और यात्री संचार को एक ही AI-संचालित प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत करना है। इसका उद्देश्य कंट्रोल सेंटर के कर्मचारियों को बेहतर सूचित निर्णय लेने में मदद करना और यात्रियों को अधिक तत्काल व सटीक जानकारी देना है।
एजेंटिक AI सिस्टम को काम पर लगाना: तैनाती और गवर्नेंस के बारे में प्रैक्टिशनर क्या बताते हैं - OECD.AI
मूल शीर्षक: Putting agentic AI systems to work: What practitioners reveal about deployment and governance - OECD.AI
यह लेख जाँचता है कि अलग-अलग संगठन व्यवहार में एजेंटिक AI का उपयोग कैसे कर रहे हैं और उसे ज़िम्मेदारी से संभालने के लिए वे कौन-से गवर्नेंस दृष्टिकोण अपना रहे हैं।
संगठनों में AI की सफलता—या विफलता—पर CEO का अनूठा प्रभाव
मूल शीर्षक: The CEO’s singular impact on the success—or failure—of AI in organizations
AI के अवसर के कुछ पहलू ऐसे हैं जिन्हें मुख्य कार्यकारी अधिकारी दूसरों को नहीं सौंप सकते: संगठन की महत्वाकांक्षा को बढ़ाना, उसके काम करने के तरीके की नए सिरे से रूपरेखा बनाना, और उसकी संस्कृति को नए सिरे से स्थापित करना।
जनरेटिव AI सेवाएँ
मूल शीर्षक: Generative AI services
Deloitte जनरेटिव AI को असंरचित डेटा को तार्किक परिणामों में बदलने वाली तकनीक बताता है, लेकिन कहता है कि उद्देश्य और विश्वास के लिए उसे मानवीय इनपुट की ज़रूरत होती है। फ़र्म व्यवसायों को बिज़नेस मॉडल नए सिरे से गढ़ने और स्थायी मूल्य बनाने में मदद करने वाली सेवाएँ देती है। इनमें AI के अवसरों और जोखिमों की पहचान, प्रूफ़ ऑफ़ कॉन्सेप्ट चलाना, कर संबंधी जानकारियाँ, और संगठनों को काम करने के नए तरीकों के लिए तैयार करना शामिल हैं।
dots का परिचय
मूल शीर्षक: Introducing dots
OpenAI ने dots पेश किए हैं, जो सक्रिय सहायक हैं और जटिल परियोजनाओं तथा रोज़मर्रा के कार्यों में लगातार काम करते रह सकते हैं। पोस्ट बताती है कि काम आगे बढ़ते समय dots उपयोगकर्ताओं को नियंत्रण में बने रहने में कैसे मदद करते हैं।
आप AI से क्या चाहते हैं?
मूल शीर्षक: What do you want from AI?
Anthropic, Anthropic Interviewer के साथ एक नया अध्ययन कर रहा है ताकि AI के साथ लोगों के अनुभवों से सीखा जा सके, और प्रतिभागी अपने इंटरव्यू सार्वजनिक करना चुन सकते हैं। पिछले अध्ययन में 81,000 लोग शामिल हुए थे और उसने कंपनी के शोध-एजेंडा को आकार दिया था। इस बार का उद्देश्य प्रतिक्रियाओं को व्यापक रूप से उपलब्ध कराना है।
यहाँ प्रभारी कौन है?
मूल शीर्षक: Who’s in charge here?
हार्वर्ड के Berkman Klein Center द्वारा सह-आयोजित एक पैनल में, विद्वानों और उद्योग जगत के नेताओं ने चर्चा की कि AI के जोखिमों को कैसे कम किया जाए और इसके विकास की बागडोर इंसानों के हाथ में कैसे रखी जाए। Digital Trust Council के Jeff Dunn ने कहा कि यह तकनीक स्वभाव से ही दोधारी है, क्योंकि जो उपकरण बीमारियों का इलाज कर सकते हैं, वही जैविक हथियार भी बना सकते हैं। Harvard Business School के Amit Goldenberg ने केंद्रीय प्रश्न को इस रूप में रखा कि किस तरह की अंतःक्रियाएँ मानव कल्याण को बेहतर बनाती हैं और कौन सी उसे नुकसान पहुँचाती हैं।
GPT-6.1 Sol का परिचय
मूल शीर्षक: Introducing GPT-6.1 Sol
GPT-6.1 Sol को कोडिंग, कंप्यूटर उपयोग और पेशेवर कार्यों के लिए Astra के लगभग बराबर बुद्धिमत्ता प्रदान करने वाले मॉडल के रूप में प्रस्तुत किया गया है। इसके मानक API इनपुट और आउटपुट टोकन की कीमतें Astra की कीमतों का पाँचवाँ हिस्सा हैं।
DevDay 2026 का सारांश
मूल शीर्षक: DevDay 2026 Recap
OpenAI के DevDay 2026 का सार 20 से अधिक घोषणाओं को कवर करता है, जिनमें GPT-6 Astra, ChatGPT, Codex, API, सुरक्षा और बिल्डरों के लिए नए उपकरण शामिल हैं।
गतिशील कार्यबल: संयुक्त राज्य अमेरिका में भविष्य की नौकरियों के लिए कौशल और रास्ते
मूल शीर्षक: Workforce in motion: Skills and pathways to future jobs in the United States
AI, ऑटोमेशन और व्यापक संरचनात्मक रुझान पूरी अमेरिकी अर्थव्यवस्था में काम के पुनर्आवंटन को तेज़ कर रहे हैं। इसके लाभ पाने के लिए नए करियर मार्ग और कौशल विकसित करने तथा घटते और बढ़ते व्यवसायों के बीच की बाधाओं को कम करने की आवश्यकता होगी।
कैलिफ़ोर्निया प्रौद्योगिकी विभाग की बहु-हितधारक कार्यशालाओं के लिए Transparency in Frontier AI Act रिपोर्ट का क्रियान्वयन | Stanford HAI
मूल शीर्षक: Implementing the Transparency in Frontier AI Act Report for the California Department of Technology Multistakeholder Workshops | Stanford HAI
इस पेपर में, Stanford HAI के Rob Reich और UC Berkeley की Deirdre K. Mulligan कैलिफ़ोर्निया प्रौद्योगिकी विभाग को उसकी फ्रंटियर AI पारदर्शिता आवश्यकताओं को लागू करने के लिए ठोस सिफ़ारिशें देते हैं। रिपोर्ट 12 और 13 अगस्त, 2026 को आयोजित दो कार्यशालाओं का सार प्रस्तुत करती है, जिनका उद्देश्य Transparency in Frontier AI Act के तहत CDT की पहली वार्षिक रिपोर्ट के लिए विविध हितधारकों के सुझाव जुटाना था। सिफ़ारिशें केवल लेखकों की अपनी हैं।
"एल्गोरिदमिक मोनोकल्चर" के प्रभाव विवरणों पर निर्भर करते हैं
मूल शीर्षक: The effects of an “algorithmic monoculture” depend on the details
MIT के एक अध्ययन के अनुसार, कई कंपनियों में एक ही हायरिंग एल्गोरिद्म का उपयोग करना, जिसे एल्गोरिद्मिक मोनोकल्चर कहा जाता है, नौकरी चाहने वालों के लिए पिछले शोध के सुझाव से कम समस्याजनक है, और अपनाए गए तरीके के आधार पर यह लाभदायक भी हो सकता है। शोधकर्ताओं ने व्यवस्थित बहिष्करण सहित प्रमुख आपत्तियों का क्रमबद्ध मूल्यांकन किया और निष्कर्ष निकाला कि ये और कई अन्य तर्क या तो टिकते नहीं हैं या मोनोकल्चर के सभी रूपों के विरुद्ध निर्णायक नहीं हैं।
Quine का परिचय: जीव विज्ञान की जटिलता के लिए डिज़ाइन किया गया एक AI शोध सिस्टम
मूल शीर्षक: Introducing Quine: An AI research system designed for the complexity of biology
Quine जीव विज्ञान का एक मल्टीमॉडल वर्ल्ड मॉडल बनाने का शुरुआती चरण का शोध प्रयास है, साथ ही एक इंटरैक्टिव हार्नेस भी, जो मॉडलों, वैज्ञानिक उपकरणों, साहित्य और शोधकर्ताओं को जोड़ता है। Broad Institute के शोधकर्ताओं के साथ काम करते हुए टीम ने इसका उपयोग उन यौगिकों को प्राथमिकता देने के लिए किया, जिनके ट्यूमर की अवस्था में चिकित्सीय बदलाव लाने का अनुमान है, और शीर्ष क्रम के कई उम्मीदवारों को वेट-लैब परीक्षणों में सत्यापित किया। यह केवल प्रयोगात्मक शोध तकनीक है और नैदानिक या चिकित्सकीय उपयोग के लिए नहीं है।
मशीनों से बात करते हुए हम क्या बन जाते हैं
मूल शीर्षक: Who we become when we talk to machines
अपनी नई किताब 'Artificial Intimacy' में MIT की प्रोफ़ेसर Sherry Turkle तर्क देती हैं कि चैटबॉट का उपयोग जीवन के हर चरण में लोगों को मनोवैज्ञानिक रूप से नुकसान पहुँचाता है। अंश में Brian का वर्णन है, जो एक वित्तीय सलाहकार हैं और जिन्होंने चैटबॉट से पूछा कि क्या उनके पूर्व साथी का यह कहना सही था कि वे भावनात्मक रूप से उपलब्ध नहीं रहते। Turkle चेतावनी देती हैं कि लोग मशीन की सहानुभूति को असली सहानुभूति समझ लेते हैं और अपने जीवन के लोगों से मुँह मोड़ लेते हैं।
Diffusion Controller AI इमेज जनरेशन को कैसे एकीकृत और सरल बनाता है
मूल शीर्षक: How Diffusion Controller unifies and simplifies AI image generation
Diffusion Controller एक हल्का 'स्टीयरिंग डैम्पर' नेटवर्क है, जो इमेज जनरेशन को प्रॉम्प्ट से बेहतर ढंग से मेल खाने की दिशा में निर्देशित करता है। इसे एक्सेस-प्रतिबंधित, क्लोज़्ड-सोर्स मॉडलों से जोड़ा जा सकता है और यह बेसलाइन की स्थिरता से समझौता किए बिना इमेज की गुणवत्ता बेहतर करता है। इसे एक ऐसे फ्रेमवर्क के रूप में प्रस्तुत किया गया है जो इन्फरेंस-टाइम गाइडेंस और फ़ाइन-ट्यूनिंग को एक साथ जोड़ता है, जिन्हें पहले अलग-अलग तरीक़े माना जाता था।
AI ने अब तक बड़े पैमाने पर छँटनी क्यों नहीं करवाई — अभी तक
मूल शीर्षक: Why AI hasn’t triggered mass layoffs — yet
विशेषज्ञों का कहना है कि AI पहले से ही कुछ नौकरियाँ कर सकता है, लेकिन CEO के पास लोगों को वेतन-सूची में बनाए रखने के अच्छे कारण हैं। इस वर्ष AI से जुड़ी छंटनियों की खबरें बढ़ी हैं, जबकि बेरोज़गारी दर लगभग 4.1 प्रतिशत बनी हुई है। Harvard Kennedy School के अर्थशास्त्री Doug Elmendorf का तर्क है कि श्रम बाज़ार पर AI के वर्तमान प्रभाव यह बहुत कम बताते हैं कि पाँच से पंद्रह वर्षों में क्या होगा।
चिकित्सा | The 2026 AI Index Report | Stanford HAI
मूल शीर्षक: Medicine | The 2026 AI Index Report | Stanford HAI
यह अध्याय चिकित्सा में AI की प्रगति का अवलोकन देता है, जिसमें वैज्ञानिक खोज, नैदानिक अनुप्रयोग, रोगी सहभागिता और नैतिक पहलू शामिल हैं। MSAPairformer, 111 मिलियन पैरामीटर वाले एक प्रोटीन भाषा मॉडल, ने ProteinGym पर पहले की अग्रणी विधियों को पीछे छोड़ दिया, और GPN-Star, 200 मिलियन पैरामीटर वाले एक जीनोमिक्स मॉडल, ने 40 बिलियन पैरामीटर वाले मॉडल से बेहतर प्रदर्शन किया। कई अस्पताल प्रणालियों के चिकित्सकों ने नोट लिखने में 83% तक कम समय लगने की जानकारी दी।
Google, America.gov के लॉन्च के लिए टेक्नोलॉजी पार्टनर है।
मूल शीर्षक: Google is a technology partner for the launch of America.gov.
व्हाइट हाउस ने America.gov की घोषणा की, जो नागरिकों के लिए संघीय सेवाओं तक पहुँचने का एक सुव्यवस्थित ऑनलाइन प्रवेश द्वार है। Google को टेक्नोलॉजी पार्टनर नामित किया गया है और वह Gemini का उपयोग करके 10 करोड़ से अधिक लोगों को सार्वजनिक संसाधनों तक अधिक तेज़ी और आसानी से पहुँचने में मदद करेगा।
GLM-5.3 और उन्नत साइबर क्षमताओं का प्रसार
मूल शीर्षक: GLM-5.3 and the spread of advanced cyber capabilities
Zhipu AI का GLM-5.3 स्वायत्त रूप से एंड-टू-एंड साइबर एक्सप्लॉइट बना सकता है और, अन्य फ्रंटियर मॉडलों के विपरीत, इसे दुरुपयोग के विरुद्ध किसी सार्थक सुरक्षा उपाय के बिना जारी किया गया था। Anthropic के सिमुलेटेड परीक्षणों में, सरल तकनीकों ने 64% से 100% बार इसके सुरक्षा उपायों को बायपास कर दिया, जबकि वही हमले सुरक्षा उपायों वाले Claude मॉडलों के विरुद्ध सफल नहीं हुए। NIST के Center for AI Standards and Innovation (CAISI) ने स्वतंत्र रूप से इसे 'अब तक जारी किया गया सबसे अधिक साइबर-सक्षम ओपन-वेट मॉडल' कहा।
बीमाकर्ता खुद को AI के अग्रणी मानते हैं, लेकिन रूपांतरण में कमियाँ बनी हुई हैं, KPMG के शोध में पाया गया
मूल शीर्षक: Insurers see themselves as AI leaders, but transformation gaps remain, KPMG research finds
सर्वेक्षण में शामिल 44% बीमा अधिकारी अपने संगठनों को AI ट्रांसफ़ॉर्मेशन के मामले में शीर्ष चतुर्थक में रखते हैं, फिर भी कार्यात्मक पुनर्डिज़ाइन दुर्लभ बना हुआ है। 71% मुख्य रूप से कंटेंट जेनरेशन या नियमित कार्यों के ऑटोमेशन के लिए AI का उपयोग करते हैं, और AI बजट का लगभग आधा हिस्सा संचालन और बैक-ऑफिस दक्षता पर जाता है। केवल 11% के पास AI के निवेश पर प्रतिफल की बहुत स्पष्ट तस्वीर है।
नया फ़ॉर्मूलेशन RNA टीकों को उच्च तापमान सहने में मदद करता है
मूल शीर्षक: New formulation helps RNA vaccines withstand high temperatures
MIT के शोधकर्ताओं ने एक AI एल्गोरिदम की मदद से उन लिपिड नैनोपार्टिकल्स के फ़ॉर्मूलेशन में बदलाव किया जो RNA टीके पहुँचाते हैं, जिससे वे गर्मी के प्रति अधिक सहनशील बन गए। टीके कमरे के तापमान पर एक साल तक या लगभग 100 डिग्री फ़ారेनहाइट पर दो महीने तक स्थिर रहे। चूहों में, इन कणों द्वारा पहुँचाए गए Covid-19 टीके ने Moderna जैसे RNA टीके जितनी ही मज़बूत प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया पैदा की, और एल्गोरिदम ने आवश्यक प्रयोगों की संख्या घटा दी।
फ्रंटियर AI प्रशिक्षण के लिए सुरक्षा केस की ओर
मूल शीर्षक: Towards safety cases for frontier AI training
यह पोस्ट फ्रंटियर AI ट्रेनिंग में सेफ्टी केस के लिए शुरुआती दिशानिर्देश प्रस्तुत करती है। इनमें तकनीकी सुरक्षा उपाय, संचालन संबंधी प्रथाएँ और मिसअलाइनमेंट घटनाओं की जाँच शामिल हैं।
ब्लॉग: Accenture संगठनों को ओपन-वेट मॉडल के साथ AI के अधिक विकल्प और नियंत्रण पाने में मदद करता है
मूल शीर्षक: Blog: Accenture Helps Organizations Unlock Greater AI Choice and Control with Open-Weight Models
Accenture उद्यमों को हर वर्कलोड के लिए ओपन-वेट और प्रोप्राइटरी मॉडल का मिलान करने में मदद करता है, ताकि विकल्प, प्रदर्शन, डेटा और IP पर नियंत्रण, तथा अर्थशास्त्र के बीच संतुलन बना रहे। इसकी सेवाओं में अलग-अलग डिप्लॉयमेंट परिवेशों में मॉडलों का चयन, ऑनबोर्डिंग, ट्यूनिंग, मूल्यांकन, सर्विंग, गवर्नेंस और संचालन शामिल है। Accenture अपने प्रोडक्शन-रेडी पर्सनल असिस्टेंट एजेंटों के लिए NVIDIA OpenShell का पायलट भी कर रहा है।
बीमा क्षेत्र में AI का मूल्य अनलॉक करना
मूल शीर्षक: Unlocking AI value in insurance
अधिकांश बीमा कंपनियाँ AI परिवर्तन की तात्कालिकता को पहचानती हैं, लेकिन कई अब भी मूल्य सृजन के तरीके को नए सिरे से डिज़ाइन करने के बजाय मौजूदा प्रक्रियाओं के भीतर ही AI लागू कर रही हैं। 77% बीमा अधिकारियों का मानना है कि AI के अनुरूप कदम न उठाने से पाँच वर्षों के भीतर उनकी प्रतिस्पर्धात्मकता कमज़ोर पड़ जाएगी। रिपोर्ट एक तीन-क्षितिज ढाँचा और ग्राहक अनुभवों, संचालन मॉडलों तथा व्यावसायिक मॉडलों को नए सिरे से डिज़ाइन करने के व्यावहारिक कदम प्रस्तुत करती है।
एक वर्ष बाद: Microsoft Research Asia – Singapore वास्तविक प्रभाव के लिए शोध, साझेदारी और प्रतिभा को कैसे आगे बढ़ा रहा है
मूल शीर्षक: One year in: How Microsoft Research Asia – Singapore is advancing research, partnership and talent for real-world impact
Microsoft Research Asia – Singapore 24 जुलाई 2025 को शुरू हुआ, जो दक्षिण-पूर्व एशिया में Microsoft की पहली शोध प्रयोगशाला है। एक वर्ष बाद, लैब सिंगापुर की सरकार, विश्वविद्यालयों और उद्योग के साथ गहरे सहयोग की जानकारी देती है। इसका कार्य चार स्तंभों में फैला है: अगली पीढ़ी के AI मॉडल और एजेंटिक सिस्टम, डोमेन-विशिष्ट AI, AI-नेटिव शोध पद्धतियाँ, तथा इकोसिस्टम और प्रतिभा विकास।
Lenfest Institute ने OpenAI के बढ़े हुए समर्थन के साथ अपने ऐतिहासिक कार्यक्रम का विस्तार किया
मूल शीर्षक: The Lenfest Institute grows landmark program with expanded OpenAI support
OpenAI, $5 million की फ़ंडिंग के साथ Lenfest AI Collaborative and Fellowship Program का विस्तार कर रहा है। वह $5 million तक के सॉफ़्टवेयर क्रेडिट और इंजीनियरिंग सहायता भी दे रहा है।
Team Bots: साझा AI सहयोगी जो काम करते-करते सीखते हैं
मूल शीर्षक: Team Bots: shared AI teammates that learn as they work
Team Bots साझा Grok Bots हैं, जिन्हें कोई टीम किसी साझा भूमिका या वर्कफ़्लो के आधार पर बना सकती है, ताकि सभी एक ही संदर्भ के साथ काम करें। हर Bot संदर्भ, प्लगइन, क्रेडेंशियल और मेमोरी को जोड़ता है, जबकि हर व्यक्ति की बातचीत निजी रहती है। SpaceXSI इनका उपयोग सेल्स, प्रोडक्ट और इंजीनियरिंग, मार्केटिंग तथा डेटा एनालिटिक्स वर्कफ़्लो में करता है।
Google Cloud क्रेडिट अनुदान | Stanford HAI
मूल शीर्षक: Google Cloud Credit Grants | Stanford HAI
Stanford HAI, Google के साथ साझेदारी में, शोधकर्ताओं को $100,000 तक के Google Cloud क्रेडिट के लिए प्रस्ताव जमा करने के लिए आमंत्रित करता है। यह कार्यक्रम ऐसे नए या उभरते शोध को लक्षित करता है जिसे उन्नत कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता है, और छोटे तथा मध्यम आकार के अन्वेषणात्मक प्रस्तावों को प्राथमिकता दी जाती है।
Trainium पर रियल-टाइम वीडियो जेनरेशन के लिए कर्नेल-केंद्रित मार्ग
मूल शीर्षक: A kernel-centric path to real-time video generation on Trainium
Neuron Kernel Interface का उपयोग करते हुए, Reactor–AWS सहयोग ने डायनैमिक शेप, मेमोरी एक्सेस पैटर्न और कैश प्रबंधन की समस्याओं को हल किया, जो रीयल-टाइम ऑटोरिग्रेसिव डिफ़्यूज़न को कठिन बनाती हैं। टीम ने ऐसी तकनीकें बनाईं जो अलग-अलग मॉडलों पर लागू होती हैं।
MIT के छात्रों को Tulsa, Oklahoma में तकनीकी नवाचार पर मानवतावादी दृष्टिकोण मिला
मूल शीर्षक: MIT students gain a humanist lens on technical innovation in Tulsa, Oklahoma
MIT के PKG Center ने Code.Tulsa का विस्तार किया है, जो एक इंटर्नशिप कार्यक्रम है और MIT के छात्रों को आदिवासी राष्ट्रों तथा Tulsa के गैर-लाभकारी संगठनों के साथ AI और डेटा साइंस परियोजनाएँ विकसित करने के लिए जोड़ता है। प्रतिभागियों को सामुदायिक विकास में तकनीक की भूमिका पर मानवतावादी दृष्टिकोण भी मिलते हैं। कार्यक्रम में Tulsa Advanced Sciences Camp (TASC) भी शामिल है, जो स्वदेशी युवाओं के लिए एक STEM बूट कैंप है।
शुरुआत के लिए, Duck को काबू में करना
मूल शीर्षक: Taming the Duck, for starters
Harvard के David Malan कहते हैं कि CS50 का AI ट्यूटर, CS50 Duck, एक सकारात्मक पहल है और बेहतर होता जा रहा है। छात्रों को उत्तर देने या उनके लिए कोड लिखने के बजाय, Duck को इस तरह बनाया गया है कि वह सवाल पूछकर उन्हें समाधान की ओर मार्गदर्शन दे। Malan इस पतझड़ में सब्बैटिकल पर हैं, और Henry H. Leitner शिक्षण की ज़िम्मेदारी संभाल रहे हैं।
AI को ग्रेड देने वाले परीक्षण शायद गलत हो सकते हैं | Stanford HAI
मूल शीर्षक: The Tests That Grade AI May Be Getting It Wrong | Stanford HAI
Stanford के शोधकर्ताओं की रिपोर्ट है कि AI बेंचमार्क, जो निवेश को दिशा देते हैं और विनियमन को सूचित करते हैं, अक्सर वह नहीं मापते जो वे मापने का दावा करते हैं। इस विषय पर दो अध्ययन अक्टूबर में San Francisco में आयोजित Third Annual Conference on Language Modeling में प्रस्तुत किए जाएंगे। इस कार्य को आंशिक रूप से Stanford HAI का समर्थन प्राप्त था।
Claude, N=4 सुपर-यांग-मिल्स में नौ-लूप ऐम्प्लिट्यूड की गणना करता है
मूल शीर्षक: Claude computes a nine-loop amplitude in N=4 super-Yang-Mills
इस अतिथि पोस्ट में, पूर्व सैद्धांतिक भौतिक विज्ञानी और विज्ञान लेखक Matt von Hippel बताते हैं कि उन्होंने भौतिकी के अपने पूर्व उपक्षेत्र की एक समस्या पर AI कंपनियों को चुनौती दी। उनके अनुसार लगभग एक महीने बाद इसे हल कर लिया गया। वे परखना चाहते थे कि क्या कोई LLM ऐसी कम्प्यूटेशनल रूप से कठिन समस्या पर प्रगति कर सकता है जिसे वे अच्छी तरह जानते थे, न कि ऐसी जो नए विचारों पर निर्भर हो।
AI चिकित्सकों को जलवायु परिवर्तन से उत्पन्न स्वास्थ्य जोखिमों को बेहतर ढंग से संबोधित करने में मदद कर सकता है
मूल शीर्षक: AI can help clinicians to better address health risks from climate change
जलवायु परिवर्तन पहले से ही रोज़मर्रा की स्वास्थ्य सेवा को प्रभावित कर रहा है, खराब वायु-गुणवत्ता वाले दिनों में अस्थमा के प्रबंधन से लेकर लू के दौरान दवाओं के जोखिमों तक। वक्ताओं का तर्क है कि AI पर्यावरण, मौसम और स्वास्थ्य डेटा, जैसे वियरेबल्स, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड और आपातकालीन विभाग के डेटा, को जोड़कर पहले और व्यक्तिगत कार्रवाई संभव बना सकता है। Health in Climate AI Innovation Cooperative द्वारा आयोजित हैकथॉन से शुरुआती प्रोटोटाइप तैयार हुए, जिनमें बाहर काम करने वाले कामगारों के लिए गर्मी के जोखिम प्रबंधित करने में नियोक्ताओं की मदद करने वाला एक डैशबोर्ड भी शामिल है।
शहरों के अध्ययन के लिए विज़ुअल AI के उपयोग की संभावनाएं और खतरे
मूल शीर्षक: The promise and peril of using visual AI to study cities
"How AI Sees the City" पुस्तक में MIT के शोधकर्ता शहरी जीवन के अध्ययन के लिए विज़ुअल AI के उपयोग के निहितार्थों की जाँच करते हैं। जैसे-जैसे छवियाँ बढ़ती हैं, वैसे-वैसे डेटा और अंतर्दृष्टि भी बढ़ती है, साथ ही गोपनीयता और निष्पक्षता को लेकर चिंताएँ भी।
क्या आपका AI मूल्य पैदा कर रहा है या सिर्फ़ गतिविधि?
मूल शीर्षक: Is your AI creating value or just activity?
KPMG के Global AI Pulse शोध में पाया गया कि 76% नेता कहते हैं कि AI पहले से ही ठोस व्यावसायिक मूल्य दे रहा है, जबकि बोर्ड और निवेशक मापने योग्य ROI के लिए और अधिक दबाव डाल रहे हैं। लेख का तर्क है कि अब बाधा अपनाने की नहीं, बल्कि परिचालन और आर्थिक जवाबदेही की है। स्थापित ROI वाले शीर्ष प्रदर्शनकर्ताओं में AI परिणामों के लिए स्पष्ट रूप से परिभाषित स्वामित्व होने की संभावना तीन गुना से भी अधिक होती है, और जिन संगठनों में मानवीय ओवरराइड के स्पष्ट नियम हैं और मॉडल चलाने की लागत की पूरी जानकारी है, उनके स्थापित ROI की रिपोर्ट करने की संभावना पाँच गुना अधिक है।