11 मार्च 2026 एक व्यस्त दिन है : Anthropic शक्तिशाली AI से जुड़ी चुनौतियों पर सार्वजनिक बहस के लिए एक अंतःविषय संस्थान बनाता है, Perplexity चार API के साथ अपना “Computer” विज़न लागू करता है, OpenAI Responses API की नई agentic primitives प्रकाशित करता है, और Meta दो वर्षों में विकसित चार पीढ़ियों की custom AI chips का विवरण देता है।
Anthropic Institute : सार्वजनिक लाभ के प्रमुख के रूप में Jack Clark
11 मार्च 2026 — Anthropic ने The Anthropic Institute लॉन्च किया, जो शक्तिशाली AI द्वारा उत्पन्न चुनौतियों पर सार्वजनिक बहस को आगे बढ़ाने का एक नया प्रयास है। इस पहल का नेतृत्व सह-संस्थापक Jack Clark कर रहे हैं, जो Anthropic में “Head of Public Benefit” (सार्वजनिक लाभ प्रमुख) की नई भूमिका संभालते हैं।
संस्थान एक अंतःविषय टीम को साथ लाएगा — शोधकर्ता, अर्थशास्त्री, विधिवेत्ता, सार्वजनिक नीति विशेषज्ञ — जिन्हें Anthropic के अग्रणी मॉडल तक विशिष्ट पहुँच होगी। इसका मिशन : AI के विकसित होने के साथ उसके सामाजिक, आर्थिक और सुरक्षा प्रभावों का विश्लेषण और संचार करना।
तीन शुरुआती भर्तियों की घोषणा की गई है :
| भर्ती | पृष्ठभूमि |
|---|---|
| Matt Botvinick | Resident Fellow, Yale Law School ; पूर्व-Senior Director of Research, Google DeepMind |
| Anton Korinek | अर्थशास्त्र के प्रोफेसर (sabbatical अवकाश पर), Economic Research टीम |
| Zoë Hitzig | पूर्व-OpenAI, AI के सामाजिक और आर्थिक प्रभावों में विशेषज्ञ |
संस्थान Anthropic की मौजूदा टीमों पर आधारित है : Frontier Red Team, Societal Impacts, Economic Research। इसी के समानांतर, Anthropic अपनी Public Policy टीम के विस्तार की घोषणा करता है, जिसका ध्यान मॉडल पारदर्शिता, ऊर्जा उपभोक्ताओं की सुरक्षा, निर्यात नियंत्रण और AI के वैश्विक शासन पर है।
इस संस्थान का निर्माण एक उल्लेखनीय कदम है : Anthropic अपनी सार्वजनिक प्रतिबद्धता को औपचारिक संरचना देता है और अपने सह-संस्थापकों में से एक के माध्यम से उसे एक चेहरा देता है।
🔗 The Anthropic Institute का परिचय
Perplexity : “Everything is Computer” विज़न का समन्वित लॉन्च
11 मार्च 2026 — Perplexity एक साथ चार घोषणाएँ प्रकाशित करता है, जो उसके “Computer” विज़न के इर्द-गिर्द एक समन्वित लॉन्च बनाती हैं : AI को व्यक्तिगत और पेशेवर कंप्यूटर के रूप में।
Personal Computer और Enterprise
Personal Computer एक समर्पित Mac mini है जो 24/7 चलता है, स्थानीय applications और Perplexity servers से जुड़ा रहता है। यह उपयोगकर्ता के digital proxy की तरह कार्य करता है — संवेदनशील कार्रवाइयों के लिए स्पष्ट स्वीकृति आवश्यक होती है। प्रतीक्षा-सूची खुली है।
Computer for Enterprise Snowflake, Salesforce, HubSpot और सैकड़ों platforms से जुड़ता है। skills (कौशल) अनुकूलन योग्य हैं, और Slack integration DM या shared channels में काम करने की अनुमति देता है। यह SOC 2 Type II, SAML SSO और audit logs (ऑडिट लॉग) पर आधारित है। Perplexity 16,000 queries के एक आंतरिक अध्ययन से निकला आँकड़ा पेश करता है : श्रम लागत में 1.6 मिलियन डॉलर की बचत और 4 सप्ताह में 3.25 वर्षों का काम पूरा।
Comet Enterprise admin controls (domain-आधारित permissions, action logs, MDM) वाला native AI browser है और browser-स्तर की सुरक्षा के लिए CrowdStrike के साथ साझेदारी करता है।
Perplexity Finance को 40+ live finance tools मिलते हैं (SEC filings, FactSet, S&P Global, Coinbase, LSEG, Quartr, Polymarket), और वास्तविक portfolio के विश्लेषण के लिए Plaid के माध्यम से broker connection मिलता है।
Premium Sources Statista, CB Insights और PitchBook तक सीधे search flows में पहुँच देता है — paid sources अपने-आप उद्धृत किए जाते हैं।
Agent API : पूर्ण runtime orchestration
Agent API integrated search, tool execution और multi-model orchestration के साथ agentic workflows बनाने के लिए managed runtime है। यह एक ही integration point में model router, search layer, embeddings provider, sandbox service और monitoring stack (निगरानी stack) की जगह लेता है।
| अंतर्निहित tool | क्षमताएँ |
|---|---|
web_search | domain, recency, date range, language, content budget के आधार पर filtering |
fetch_url | URL की सीधी retrieval |
| custom functions | पूर्ण support |
चार optimized presets (पूर्व-सेट) उपयोग मामलों को कवर करते हैं : तेज factual search, balanced search, गहन multi-source analysis, और institutional search। Deep Research 2.0 advanced-deep-research profile के माध्यम से उपलब्ध है — यह प्रति query दर्जनों searches लॉन्च करता है और सैकड़ों documents process करता है।
Agent API model-agnostic है, लगभग 100% availability के लिए multi-model fallback chains (वैकल्पिक शृंखलाएँ) support करता है, और docs.perplexity.ai पर आज उपलब्ध है।
Search API : बेहतर snippets और SEAL benchmark
Search API का update excerpts (snippets) की गुणवत्ता और evaluation infrastructure पर केंद्रित है।
नया span-level labeling (fragment-स्तरीय labeling) pipeline यह पहचानता है कि किसी source document के कौन से segments किसी query के लिए relevant हैं। परिणाम : छोटे और अधिक सटीक excerpts, जिससे token costs घटती हैं और downstream models के लिए context management बेहतर होता है।
SEAL benchmark यह जाँचता है कि क्या कोई retrieval system उन questions का उत्तर दे सकता है जिनका answer समय के साथ बदलता है। Perplexity SEAL-Hard पर आगे बढ़ता है जबकि अन्य providers गिरावट दिखाते हैं। search_evals framework को GitHub पर open source में update किया गया है।
अन्य सुधार : multi-query support (एक ही API query में 5 तक), language (ISO 639-1 code) और country के आधार पर filtering, और तीनों API के native support के साथ Python SDK (pip install perplexityai)।
Sandbox API : agents के लिए isolated code execution
Perplexity अपने internal code execution environment को standalone service के रूप में खोलता है। प्रत्येक session एक isolated Kubernetes pod में चलता है, जिसमें mounted persistent file system होता है। समर्थित languages : Python, JavaScript, SQL। runtime (execution के समय) packages install करना संभव है।
Sessions stateful (stateful) होते हैं : एक step में बनाए गए files अगले steps में उपलब्ध रहते हैं, और लंबे workflows pause होकर कई घंटे बाद फिर शुरू हो सकते हैं। Security zero-trust (शून्य-विश्वास) model पर आधारित है : direct network access नहीं, outgoing traffic proxy के माध्यम से, code को raw API keys तक कभी access नहीं मिलता।
Sandbox API को उसी API key और credits के साथ Agent API में integrate किया जा सकेगा। Status : private beta जल्द।
OpenAI : Responses API को agents के लिए कंप्यूटिंग वातावरण मिलता है
11 मार्च 2026 — OpenAI एक engineering article प्रकाशित करता है, जिसमें reliable autonomous agents बनाने के लिए Responses API की नई primitives का विवरण है : Unix shell tool, hosted containers, native context compaction और reusable agent skills।
shell tool
shell tool model को command line के माध्यम से computer के साथ interact करने देता है, जिसमें classic Unix utilities (grep, curl, awk) तक access होता है। मौजूदा code interpreter के विपरीत, जो केवल Python execute करता था, shell tool Go, Java, Node.js और अन्य environments को support करता है। GPT-5.2 और उसके बाद के models shell commands प्रस्तावित करने के लिए प्रशिक्षित हैं।
Responses API अलग-अलग container sessions के माध्यम से कई shell commands समानांतर रूप से execute कर सकता है, और context window को भर जाने से रोकने के लिए प्रति command output cap लागू करता है।
Hosted containers
container model का workspace बनता है :
| घटक | विवरण |
|---|---|
| File system | container और file APIs के माध्यम से upload, organization और resource management |
| Databases | structured storage (SQLite) — model पूरा content load करने के बजाय tables query करता है |
| Network access | allowlist के साथ centralized egress proxy, domain-आधारित secrets injection |
Native context compaction
लंबी अवधि के tasks के लिए, Responses API native compaction mechanism integrate करता है : models को conversational state का compact और encrypted representation produce करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। Server-side उपलब्ध (configurable threshold) या /compact endpoint के माध्यम से। Codex इस mechanism का उपयोग degradation के बिना लंबी अवधि के coding sessions बनाए रखने के लिए करता है।
Agent skills
skills (agent कौशल) repetitive workflow patterns (workflow patterns) के models को reusable bundles में condition करते हैं : एक folder जिसमें SKILL.md file और संबंधित resources होते हैं। Responses API prompt को model पर भेजने से पहले skill को context में automatically load करता है। skills API के माध्यम से managed और versioned होते हैं।
समानांतर रूप से, एक developer blog post Responses API के एक वर्ष का उत्सव पाँच customer case studies के साथ मनाता है। दोनों publications मिलकर platform के agentic दिशा में evolution की coherent तस्वीर बनाते हैं।
🔗 Responses API + कंप्यूटिंग वातावरण 🔗 Responses API का 1 वर्ष
OpenAI : prompt injection के खिलाफ defense strategy
11 मार्च 2026 — OpenAI prompt injection (prompt injection) attacks के प्रति AI agents की resistance पर एक security article प्रकाशित करता है।
शुरुआती attacks में external content (Wikipedia pages, emails) में direct instructions डालना शामिल था। Models के improvement के साथ, ये attacks social engineering (social engineering) की ओर विकसित हुए : विश्वसनीय professional context, simulated urgency, कथित authorization। Article में वर्णित 2025 का एक उदाहरण ChatGPT के पुराने version पर 50% मामलों में successful attack दिखाता था।
OpenAI समस्या को tripartite system (employer / agent / malicious third party) के नजरिए से देखता है, जो manipulation attempts के संपर्क में आने वाले human customer service agent के समान है। लक्ष्य हर attack को पूरी तरह पहचानना नहीं, बल्कि successful manipulation के impact को सीमित करना है।
| Countermeasure | विवरण |
|---|---|
| Source-sink analysis | untrusted content + dangerous action के combinations की detection |
| Safe Url | पता लगाता है कि क्या conversation की जानकारी किसी third party को भेजी जाएगी — confirmation माँगता है या block करता है |
| Application sandbox | Canvas और ChatGPT Apps unexpected communications detect करते हैं और consent माँगते हैं |
Safe Url Atlas में navigations के साथ-साथ Deep Research में searches और navigations पर भी लागू होता है।
🔗 prompt injection का प्रतिरोध करने वाले AI agents design करना
Meta MTIA : दो वर्षों में AI chips की चार पीढ़ियाँ
11 मार्च 2026 — Meta अपनी custom AI chip family MTIA (Meta Training and Inference Accelerator) पर एक detailed technical article प्रकाशित करता है। दो वर्षों में, Meta ने कम लागत पर अरबों users की सेवा के लिए लगातार चार generations विकसित की हैं।
“AI models are evolving faster than traditional chip development cycles.”
🇮🇳 AI models पारंपरिक chip development cycles की तुलना में तेज़ी से विकसित हो रहे हैं।
| पीढ़ी | मुख्य innovation |
|---|---|
| MTIA 300 | ranking और recommendation models (Ranking & Recommendation) के लिए optimized पहली chip, reusable modular base |
| MTIA 400 | GenAI workloads की ओर evolution, एक unique scale-up domain में 72 chips का rack |
| MTIA 450 | HBM bandwidth दोगुनी, +75% MX4 FLOPS, attention और FFN hardware acceleration |
| MTIA 500 | MTIA 450 की तुलना में +50% HBM bandwidth, GenAI inference पर focus |
MTIA 300 से MTIA 500 तक progression : HBM bandwidth 4.5 गुना और FLOPS 25 गुना बढ़े। Meta की strategy high-velocity development (प्रति वर्ष एक नई chip), pre-training के बजाय inference focus, और native PyTorch integration पर आधारित है।
“Mainstream GPUs are typically built for the most demanding workload — large-scale GenAI pre-training — while Meta’s primary need is inference.”
🇮🇳 Mainstream GPUs आम तौर पर सबसे demanding workload — बड़े पैमाने का GenAI pre-training — के लिए बनाए जाते हैं, जबकि Meta की प्राथमिक जरूरत inference है।
Processing Element (Processing Element) की architecture दो vector RISC-V cores, एक Dot Product Engine (Dot Product Engine), एक Special Function Unit (Special Function Unit), एक reduction engine और एक DMA को जोड़ती है। Software stack PyTorch, vLLM, Triton और dedicated MTIA compilers पर आधारित है, जिसमें plugin architecture के माध्यम से vLLM integration है।
🔗 Meta MTIA : अरबों के लिए AI chips scale करना
Gemini CLI v0.33.0 : समृद्ध Plan Mode और A2A प्रमाणीकरण
11 मार्च 2026 — Gemini CLI ने v0.33.0 संस्करण जारी किया, v0.32.0 के दो सप्ताह बाद, जिसने Plan Mode पेश किया था।
| श्रेणी | नई सुविधाएँ |
|---|---|
| एजेंट आर्किटेक्चर | दूरस्थ A2A एजेंटों के लिए HTTP प्रमाणीकरण, प्रमाणित A2A एजेंट कार्ड की खोज |
| Plan Mode | एकीकृत शोध उप-एजेंट, उपयोगकर्ता फीडबैक के लिए एनोटेशन समर्थन, नया उप-कमांड copy |
| CLI इंटरफ़ेस | ASCII आइकन वाला कॉम्पैक्ट Header, संदर्भ विंडो का उलटा प्रदर्शन, chat इतिहास के लिए डिफ़ॉल्ट 30-दिन रिटेंशन |
A2A (Agent-to-Agent) प्रोटोकॉल के लिए HTTP प्रमाणीकरण जोड़ना मुख्य तकनीकी नवीनता है: Gemini CLI अब दूरस्थ एजेंटों को खोज सकता है और उनके साथ प्रमाणीकरण कर सकता है, जिससे सुरक्षित multi-agent orchestration की बुनियाद रखी जाती है।
Chrome में Gemini : भारत, न्यूज़ीलैंड और कनाडा तक विस्तार
11 मार्च 2026 — Google Chrome की IA सुविधाओं को तीन नए बाज़ारों तक बढ़ा रहा है: भारत, न्यूज़ीलैंड और कनाडा।
Gemini in Chrome — साइड पैनल में IA असिस्टेंट, जो Gemini 3.1 पर आधारित है — अब इन क्षेत्रों में Mac, Windows और Chromebook Plus पर उपलब्ध है। जारी की गई सुविधाओं में शामिल हैं: Chrome से Gmail, Maps, Calendar और YouTube तक पहुंच, कई खुले टैब का क्रॉस-विश्लेषण, और Nano Banana 2 के माध्यम से सीधे ब्राउज़र में image transformation। अपडेट में 50+ अतिरिक्त भाषाएँ जोड़ी गई हैं, जिनमें हिंदी, फ़्रेंच और स्पैनिश शामिल हैं।
🔗 Chrome भारत, न्यूज़ीलैंड और कनाडा तक विस्तारित होता है
AlphaEvolve : 5 Ramsey संख्याओं के लिए नई सीमाएँ
11 मार्च 2026 — Pushmeet Kohli (Google DeepMind) ने घोषणा की कि AlphaEvolve ने extremal combinatorics में 5 classical Ramsey numbers के लिए नई lower bounds स्थापित की हैं — ये समस्याएँ इतनी कठिन हैं कि Erdős ने स्वयं उनकी जटिलता पर टिप्पणी की थी, और जिनके पिछले सर्वश्रेष्ठ परिणाम कम से कम एक दशक पुराने थे।
AlphaEvolve एक meta-algorithm की तरह कार्य करता है जो आवश्यक search procedures को स्वतः खोजता है, जहाँ ऐतिहासिक रूप से विशिष्ट algorithms को मैन्युअल रूप से डिज़ाइन करना पड़ता था। यह परिणाम AlphaEvolve की क्षमताओं को Google kernels के उन optimizations से आगे दिखाता है जिनके लिए यह पहले से जाना जाता था।
Gemini Embedding 2 : Google का पहला multimodal embedding
10 मार्च 2026 — Google ने Gemini Embedding 2 की घोषणा की, जिसे “our most capable and first fully multimodal embedding model” के रूप में वर्णित किया गया है। यह Google का पहला natively multimodal embedding model है, जो डेवलपर्स के लिए Gemini API और AI Studio के माध्यम से उपलब्ध है।
GitHub Copilot : टर्मिनल से code review और JetBrains में प्रगति
11 मार्च 2026 — GitHub Copilot के लिए दो उल्लेखनीय अपडेट।
GitHub CLI v2.88.0 से Code Review
अब सीधे टर्मिनल से Copilot code review का अनुरोध करना संभव है। कमांड gh pr edit --add-reviewer @copilot (non-interactive mode) और gh pr create (interactive mode) Copilot को teammates के साथ जोड़ते हैं। reviewers के चयन में dynamic search का लाभ मिलता है, जिससे बड़े संगठनों में performance बेहतर होती है और accessibility समस्याएँ सुधरती हैं। Copilot code review शामिल करने वाले सभी plans पर उपलब्ध — GitHub CLI v2.88.0 में update आवश्यक।
JetBrains IDEs के लिए agentic सुधार
JetBrains plugin अपडेट सामान्य उपलब्धता (GA) में लाता है: custom agents, sub-agents और plan agent, साथ ही सभी plans के लिए automatic model selection। public preview में: agent hooks (userPromptSubmitted, preToolUse, postToolUse, errorOccurred) .github/hooks/ में hooks.json फ़ाइल के माध्यम से, और AGENTS.md तथा CLAUDE.md फ़ाइलों का समर्थन।
अन्य सुधार अपडेट को पूरा करते हैं: MCP द्वारा configurable auto-approve, extended reasoning models के लिए thought panel, context window usage indicator, और menu में Edit mode का deprecation।
वेब पर Copilot में repository explore करना
public preview में: Copilot के web interface से सीधे GitHub repository tree explore करना संभव है। चुनी गई फ़ाइलें chat में temporary references के रूप में automatically जोड़ी जाती हैं और उन्हें permanent बनाया जा सकता है।
🔗 Copilot में repository exploration
Anthropic Sydney और Claude for Office
Sydney, एशिया-प्रशांत का चौथा कार्यालय
10 मार्च 2026 — Anthropic ने Sydney में जल्द ही एक कार्यालय खोलने की घोषणा की, जो एशिया-प्रशांत में उसका चौथा कार्यालय होगा (Tokyo, Seoul और Singapore के बाद)। प्रति व्यक्ति Claude.ai उपयोग के मामले में Australia विश्व में चौथे स्थान पर है; इसी संकेतक के अनुसार New Zealand आठवें स्थान पर है (Anthropic Economic Index)। कार्यालय शुरुआत में enterprise clients, startups और research पर केंद्रित होगा।
🔗 Sydney, एशिया-प्रशांत का चौथा कार्यालय
Claude for Excel और PowerPoint : shared context और Office Skills
11 मार्च 2026 — Claude for Excel और Claude for PowerPoint add-ins को दो महत्वपूर्ण अपडेट मिले: दोनों applications के बीच context sharing (एक analyst Excel workbook से data निकालकर उसे एक ही conversation में PowerPoint presentation में उपयोग कर सकता है), और दोनों add-ins में Skills (एक क्लिक में reusable workflows) का आगमन।
Pre-loaded Skills सबसे आम use cases को कवर करते हैं: formulas audit, LBO/DCF models बनाना, competitive landscape decks, नए data के साथ presentations update करना, और investment banking decks की review। compliance deployments के लिए add-ins अब Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI और Microsoft Foundry के माध्यम से उपलब्ध हैं। उपलब्धता: paid plans (Pro, Max, Team, Enterprise) पर Mac और Windows।
🔗 Claude for Excel और PowerPoint
NVIDIA Nemotron 3 Super, ComfyUI और GTC 2026
11 मार्च 2026 — NVIDIA GTC 2026 के आसपास बहुत सक्रिय है।
Nemotron 3 Super पिछली पीढ़ी की तुलना में agentic IA के लिए 5 गुना अधिक throughput देता है। यह 120 अरब parameters वाला open source MoE (Mixture of Experts) model है, जिसे high-frequency inference workloads के लिए optimize किया गया है।
NVIDIA और ComfyUI ने GDC 2026 (Game Developers Conference) में एक integration की घोषणा की, जो game developers और creators के लिए local IA video generation को सरल बनाता है, FLUX और LTX-Video models के समर्थन के साथ।
NVIDIA blog GTC 2026 Live Updates San Jose में conference की live announcements को एकत्र करता है — Mistral AI भी इसी संदर्भ में अपने frontier models प्रस्तुत कर रहा है।
🔗 Nemotron 3 Super 🔗 ComfyUI GDC 🔗 GTC 2026 Live
संक्षेप में
Runway Labs — Runway ने Alejandro Matamala Ortiz (co-founder, director of innovation) के नेतृत्व में एक internal incubator लॉन्च किया है। Runway Labs generative video और world simulation models (General World Models) के लिए radically new applications का prototype बनाएगा, विभिन्न क्षेत्रों में: cinema, healthcare, education, video games, advertising, real estate। भर्ती खुली है।
Claude Code /btw — नया कमांड /btw किसी task के execution के दौरान side chain conversations करने की अनुमति देता है, बिना ongoing work को बाधित किए।
NotebookLM Flashcards — quizzes और flashcards का update: जहाँ छोड़ा था वहीं से फिर शुरू करना, सफल या गलत flashcards की tracking, flashcards को delete या shuffle करने की क्षमता।
Meta Canopy Height Maps v2 — Meta और World Resources Institute ने CHMv2 प्रकाशित किया है, जो global forest canopy height maps का नया version है। DINOv3 model (Meta की self-supervised vision) accuracy और global coverage में सुधार करता है। Applications: climate migration, forest restoration, urban planning। Models open source में उपलब्ध हैं।
Z.ai GLM-5 — GLM-5 अब Lite users (free tier) के लिए उपलब्ध है, फरवरी 2026 में launch के बाद से Pro users तक सीमित रहने के बाद।
इसका क्या अर्थ है
11 मार्च 2026 दो गहरी प्रवृत्तियों को दिखाता है जो आपस में मिल रही हैं।
पहली है agentic का platformization: OpenAI, Perplexity और GitHub एक ही दिन complementary primitives प्रकाशित करते हैं (shell tools, sandboxes, agent hooks, code review)। ecosystem reusable blocks — skills, containers, sub-agents — के इर्द-गिर्द व्यवस्थित हो रहा है, जो developers को infrastructure को फिर से बनाए बिना reliable agents बनाने की अनुमति देते हैं।
दूसरी है custom silicon की दौड़: Meta ने दो वर्षों में अपनी चार MTIA generations पर जो विवरण प्रकाशित किया है, वह general-purpose GPUs से स्वतंत्रता की स्पष्ट strategy दिखाता है, जिसे large-scale inference के लिए calibrated किया गया है। यही logic NVIDIA को GTC के दिन ही Nemotron 3 Super प्रकाशित करने के लिए प्रेरित करता है, जहाँ announcements लगातार बढ़ रही हैं।
Anthropic Institute का निर्माण एक अधिक discreet लेकिन durable movement का हिस्सा है: जैसे-जैसे capabilities आगे बढ़ती हैं, बड़ी IA कंपनियाँ अपनी public impact teams को संरचित कर रही हैं — अब surface-level communication के रूप में नहीं, बल्कि पूर्ण शोध प्रयास के रूप में।
स्रोत
- The Anthropic Institute
- Sydney, एशिया-प्रशांत का चौथा कार्यालय
- Claude for Excel और PowerPoint
- Tweet @bcherny (/btw)
- Everything is Computer — Perplexity
- Agent API — Perplexity
- Search API — Perplexity
- Sandbox API — Perplexity
- Responses API + कंप्यूटिंग वातावरण — OpenAI
- Responses API का 1 वर्ष — OpenAI
- Prompt injection defense — OpenAI
- Meta MTIA chips
- Meta Canopy Height Maps v2
- Gemini CLI v0.33.0
- Gemini in Chrome — विस्तार
- AlphaEvolve — Ramsey numbers
- Gemini Embedding 2
- CLI से Copilot Code Review
- Copilot JetBrains — agentic सुधार
- Copilot — web पर repository exploration
- Nemotron 3 Super — NVIDIA
- GDC में ComfyUI + NVIDIA
- GTC 2026 Live Updates — NVIDIA
- Runway Labs का परिचय
- NotebookLM Flashcards update
- Z.ai GLM-5 Lite rollout
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