खोजें

OpenAI के मॉडल और Codex Google Cloud पर आ रहे हैं, Anthropic ने Claude Duet उपलब्ध कराया, OpenAI PHP2Shell की खामियों पर प्रतिक्रिया का समन्वय कर रहा है

JLS42 /
कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा जनित लेख
openai google gpt codex anthropic claude agents securite nvidia gpu open-source cohere recherche huggingface chatgpt science robotique mistral elevenlabs heygen kling audio video ia-generative github perplexity xai grok coding-tools claude-code gemini-cli gemini zed replit copilot github-copilot qwen alibaba kimi moonshot actualites
OpenAI के मॉडल और Codex Google Cloud पर आ रहे हैं, Anthropic ने Claude Duet उपलब्ध कराया, OpenAI PHP2Shell की खामियों पर प्रतिक्रिया का समन्वय कर रहा है

ai-powered-markdown-translator

gpt-6.1-sol का उपयोग करके फ़्रेंच से हिंदी में अनुवादित लेख।

GitHub पर प्रोजेक्ट देखें ↗

OpenAI अपने अग्रणी मॉडल और Codex को Google Cloud के Model Garden में चुनिंदा कंपनियों के लिए निजी पूर्वावलोकन के तौर पर उपलब्ध करा रहा है, और Google अब दावा करता है कि वह तीन प्रमुख बंद LLM उपलब्ध कराने वाला एकमात्र बड़ा क्लाउड है। Anthropic ने Claude Duet का पूर्वावलोकन खोला है। यह एजेंट अपनी वर्चुअल मशीन में स्वतंत्र रूप से काम करता है और भुगतान करने या हस्ताक्षर करने से पहले सहमति माँगता है। वहीं, OpenAI ने PHP2Shell का विवरण प्रस्तुत किया है, जिसमें PHP की दो गंभीर खामियाँ शामिल हैं और इनमें से एक GPT-5.6 Sol की मदद से खोजी गई थी। GTC Berlin में NVIDIA ने एजेंटों को सीमित परिवेश में रखने के लिए एक संदर्भ आर्किटेक्चर और कंटेनरों में आपूर्ति किए जाने वाले एआई कारखाने प्रस्तुत किए हैं; Recursive ने स्थानीय स्तर पर कोड लिखने के लिए खुला मॉडल Flint जारी किया है, और Cohere ने Rerank 5 लॉन्च किया है।

OpenAI के मॉडल और Codex Google Cloud पर आ रहे हैं, Model Garden में निजी पूर्वावलोकन के तौर पर

21 अक्टूबर — OpenAI और Google Cloud ने Google Cloud के मॉडल कैटलॉग Model Garden में OpenAI के अग्रणी मॉडलों और Codex के एजेंट आधारित कार्यप्रवाहों की उपलब्धता की घोषणा की है। Gemini के उत्पाद उपाध्यक्ष माइकल गेर्स्टेनहाबर द्वारा लिखे गए Google के लेख में तीन संबंधित मॉडलों के नाम दिए गए हैं: सबसे कठिन कामों के लिए GPT-6 Astra (कोड, कंप्यूटर का उपयोग, पेशेवर कार्य, वैज्ञानिक शोध), GPT-6.1 Sol, जिसे कम लागत पर Astra के करीब की बुद्धिमत्ता वाला बताया गया है, और GPT-6 Luna, जो बड़े पैमाने पर रोज़मर्रा के कामों के लिए तेज़ और किफ़ायती मॉडल है।

उपलब्धता कई चरणों में होगी, और दोनों प्रदाताओं ने समय-सारणी को एक ही तरह से नहीं बताया है:

घोषित सुविधाबताई गई समय-सारणीसमय-सारणी का स्रोत
Model Garden में GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol और GPT-6 Lunaचुनिंदा एंटरप्राइज़ ग्राहकों के लिए निजी पूर्वावलोकन, फ़ॉर्म भरकरGoogle Cloud
Google Cloud के API के ज़रिए कॉल, अनुमान के लिए Gemini प्लेटफ़ॉर्म से जुड़े Codex CLI और Codex Desktopइन ग्राहकों के लिए 21 अक्टूबर सेGoogle Cloud
सामान्य उपलब्धताआने वाले कुछ हफ़्तों मेंOpenAI
डेटा का प्रतिधारण नहीं (Zero Data Retention) और Confidential Computeजल्द हीGoogle Cloud
Google Antigravity और Gemini एजेंट में OpenAI के मॉडल (Google के अनुसार Gemini for business)आगामी, कोई तारीख़ नहींदोनों प्रदाता

खरीदारी के लिए मॉडल Model Garden और Google Cloud Marketplace के माध्यम से उपलब्ध होंगे: Google Cloud का एक ही बिल, उपयोग का खर्च Google के साथ पहले से तय खर्च प्रतिबद्धताओं में समायोजित होगा और Flexible Savings Plans में गिना जाएगा, किसी अलग आपूर्तिकर्ता अनुबंध की ज़रूरत नहीं होगी। OpenAI जून में Oracle Cloud के साथ खर्च प्रतिबद्धताओं में इस तरह का समायोजन पहले ही उपलब्ध करा चुका था। Google डेटा प्रबंधन और नियंत्रण पर भी ज़ोर देता है: प्रॉम्प्ट, संदर्भ और उत्तर ग्राहक के डेटा परिवेश के भीतर रहते हैं और फ़ाउंडेशन मॉडलों के प्रशिक्षण में कभी इस्तेमाल नहीं होते। मॉडल अलग-थलग गेटवे के पीछे समर्पित Google Cloud अवसंरचना पर चलते हैं, जहाँ VPC Service Controls और एकीकृत ऑडिट लॉग उपलब्ध हैं। कोई कीमत प्रकाशित नहीं की गई है। इसके आधार पर Google यह दावा करता है:

Google Cloud is now the only hyperscale cloud provider offering access to all three leading closed source LLMs, alongside more than 200 first-party, third-party, and open models on a unified enterprise AI platform.

🇮🇳 Google Cloud अब अति विशाल पैमाने पर सेवा देने वाला एकमात्र क्लाउड प्रदाता है जो उद्यमों के लिए एक एकीकृत एआई प्लेटफ़ॉर्म पर अपने, तृतीय पक्ष के और खुले 200 से अधिक मॉडलों के साथ तीन प्रमुख बंद LLM तक पहुँच देता है। — माइकल गेर्स्टेनहाबर, Google Cloud में Gemini के उत्पाद उपाध्यक्ष

OpenAI अपनी ओर से स्पष्ट करता है कि Microsoft उसका प्रमुख क्लाउड भागीदार बना हुआ है। 1 जून को Amazon Bedrock और 10 जून को Oracle Cloud के बाद, Google Cloud भी उसके मॉडल वितरित करने वाले क्लाउड में शामिल हो गया है, जिनमें Codex भी है। उसी दिन जारी आधिकारिक SDK, openai-python 3.36.0 और openai-node 7.41.0, Responses API के लिए Vertex AI का समर्थन पहले से करते हैं।

🔗 OpenAI का लेख · Google Cloud का लेख · @OpenAI का ट्वीट

Claude Duet: Anthropic ने खुद पहल करने वाले एजेंट का पूर्वावलोकन खोला, और Grok Bot अपने डैशबोर्ड अद्यतन रखता है

21 अक्टूबर — Anthropic ने Claude Duet का शोध पूर्वावलोकन (रिसर्च प्रीव्यू) खोला है। इस नए ऐप में Claude खुद पहल करने वाले एजेंट के रूप में काम करता है: वह उपयोगकर्ता का ध्यान माँगने वाली बातों की जानकारी देता है, सौंपे गए काम करता है, उपयोगकर्ता की अनुपस्थिति में भी काम जारी रखता है और उसकी ओर से कोई कार्रवाई करने से पहले सहमति माँगता है। पहुँच प्रतीक्षा सूची के ज़रिए मिलती है, शुरुआत में अमेरिका के Pro और Max ग्राहकों को। Duet एक स्वतंत्र ऐप है, जो मुख्य Claude ऐप से अलग है और iOS, Android तथा claude.ai पर उपलब्ध है; पूर्वावलोकन के दौरान यह Pro और Max योजनाओं में शामिल है और उन्हीं उपयोग सीमाओं का इस्तेमाल करता है।

Claude Opus 5.5 पर आधारित Duet, Claude खाते की स्मृति, स्किल और जुड़े हुए ऐप इस्तेमाल करता है। हर सुबह वह महत्वपूर्ण बातों का संक्षिप्त सार भेजता है; दिन में वह हर कुछ घंटों पर जुड़े खातों की जाँच करता है, क्योंकि लगातार निगरानी करने से योजना की उपयोग सीमाएँ अधिक तेज़ी से खर्च होती हैं। उससे एक ही बातचीत में लिखकर या आवाज़ से बात की जा सकती है, और वह अपने ब्राउज़र के साथ अपनी वर्चुअल मशीन में काम करता है: कंप्यूटर या फ़ोन को चालू रखने की ज़रूरत नहीं है। वह Claude Marketplace के 6 000 से अधिक कनेक्टर और प्लगइन (Gmail, Slack, QuickBooks, Stripe, Gusto, Docusign, Shopify…) का इस्तेमाल करता है और Stripe के डिजिटल वॉलेट Link के ज़रिए कंपनी के लिए खरीदारी कर सकता है। यह वॉलेट वास्तविक कार्ड नंबर साझा किए बिना वर्चुअल कार्ड से भुगतान करता है।

माँगी गई कार्रवाई का प्रकारClaude Duet क्या करता है
पढ़ना, लिखना, काम तैयार करनापृष्ठभूमि में स्वतंत्र रूप से करता है
संदेश भेजना, भुगतान करना, हस्ताक्षर करना, हटानाकार्रवाई दिखाता है और स्वीकृति की प्रतीक्षा करता है
प्रतिभूतियों का कारोबार, खातों के बीच धन हस्तांतरणस्वीकृति मिलने पर भी निषिद्ध
बैंक कार्ड नंबर, पहचान दस्तावेज़नया वर्गीकारक इन्हें साझा करने से रोकता है
स्वास्थ्य, व्यक्तिगत वित्तकेवल स्पष्ट निर्देश पर साझा किए जाते हैं

सुरक्षा में पहले से मौजूद व्यवस्थाएँ इस्तेमाल की गई हैं: लॉगिन विवरण का प्रबंधन Claude Managed Agents की तरह होता है, कार्रवाइयाँ ऑटो मोड के वर्गीकारक से होकर गुजरती हैं, प्रॉम्प्ट इंजेक्शन से बचाव ब्राउज़र के उपयोग पर किए गए काम से लिया गया है, और रेड टीमों तथा एक बाहरी कंपनी द्वारा किए गए भेदन परीक्षणों के बाद Duet सार्वजनिक बग इनाम कार्यक्रम (बग बाउंटी) में शामिल हो रहा है।

Claude Duet draws on years of our safety and security work on agents. It never directly sees your passwords, a new classifier guards against sharing sensitive information, and the important decisions stay with you. We’ll share more on our approach to safety in Claude Duet soon.

🇮🇳 Claude Duet एजेंटों के सुरक्षित व्यवहार और सुरक्षा पर वर्षों से किए गए हमारे काम पर आधारित है। वह आपके पासवर्ड कभी सीधे नहीं देखता, एक नया वर्गीकारक संवेदनशील जानकारी साझा करने से रोकता है, और महत्वपूर्ण निर्णय आपके हाथ में रहते हैं। हम जल्द ही Claude Duet में सुरक्षा के प्रति अपने दृष्टिकोण के बारे में और बताएँगे। — X पर @claudeai

Anthropic इस शुरुआती संस्करण की सीमाएँ स्वीकार करता है: Duet किसी बातचीत को ग़लत समझ सकता है या उसकी तात्कालिकता का ग़लत आकलन कर सकता है, टिकट बुक करने जैसे व्यक्तिगत काम अभी कम विकसित हैं, और वह फ़िलहाल अपना ब्राउज़र नहीं दिखा सकता। पृष्ठभूमि में होने वाली जाँचें योजना की उपयोग सीमाओं में गिनी जाती हैं, और वित्तीय मॉडल या प्रस्तुति जैसे बड़े काम इन सीमाओं का अधिक इस्तेमाल करते हैं।

🔗 Claude Duet की घोषणा

Grok Bot अब रिपोर्ट और डैशबोर्ड बनाता है जिन्हें वह अद्यतन रखता है

21 अक्टूबर — दो अनुरोधों के बीच भी काम करने वाले एजेंट की यही अवधारणा SpaceXSI में भी दिखती है: Grok Bot अब रिपोर्ट, ज्ञापन और डैशबोर्ड बना सकता है। उससे कोई पृष्ठ बनाने को कहा जा सकता है, फिर उसके साथ मिलकर उसे सुधारा जा सकता है या समय के साथ उसे अद्यतन रखने का काम सौंपा जा सकता है। यह सुविधा उसी दिन मोबाइल और डेस्कटॉप ऐप के नवीनतम संस्करणों के उपयोगकर्ताओं के लिए जारी हो रही है।

घोषणा केवल दो ट्वीट और एक प्रदर्शन वीडियो तक सीमित है, x.ai पर कोई लेख नहीं है: किन योजनाओं में यह सुविधा मिलेगी, इसकी सीमाएँ क्या हैं और डैशबोर्ड किन डेटा स्रोतों की निगरानी कर सकता है, इनमें से कुछ भी स्पष्ट नहीं किया गया है। यह अक्टूबर में Grok Bot में आई नई सुविधाओं की श्रृंखला को आगे बढ़ाती है (9 तारीख़ को ईमेल पता, 16 को कनेक्टर और गति, 19 को iPhone का Action बटन) और Claude Dashboards की याद दिलाती है। ये वे डैशबोर्ड हैं जिन्हें Anthropic, Claude से अद्यतन रखवाता है और जो अक्टूबर की शुरुआत से बीटा में हैं।

🔗 Grok Bot की घोषणा

PHP2Shell: OpenAI ने PHP की दो गंभीर खामियों पर प्रतिक्रिया का समन्वय किया, Claude Security अब लगातार स्कैन करता है

21 अक्टूबर — OpenAI ने PHP2Shell को लेकर दो महीने तक चले समन्वय का विवरण प्रकाशित किया है। ये PHP के मूल में मौजूद दो गंभीर सुरक्षा कमजोरियाँ हैं। लेख के अनुसार, सुरक्षा कंपनी Calif ने Daybreak की ओपन सोर्स पहल Patch the Planet के तहत GPT-5.6 Sol की मदद से इनमें से एक की पहचान की, और Wiz ने अपनी ओर से दोनों की खोज करके उनकी सूचना दी। PHP के अनुरक्षकों ने OpenAI, Wiz, Cloudflare और अन्य के सहयोग से सुधारों का नेतृत्व किया; OpenAI के अनुसार, उसकी जानकारी में अग्रणी एआई ने हमलावरों से पहले इन खामियों को खोज लिया। भाषा के व्यापक इस्तेमाल से इसके महत्व का अंदाज़ा लगता है: लगभग 70 % वेबसाइट PHP पर चलती हैं।

जानकारी सार्वजनिक करने वाली वेबसाइट php2shell.com दोनों CVE का विवरण देती है, जिनकी गंभीरता CVSS 9,2 तक पहुँचती है: बिना प्रमाणीकरण वाला हमलावर सर्वर पर कोड चला सकता है या PHP प्रक्रिया की मेमोरी पढ़ सकता है (पासवर्ड, टोकन, API कुंजियाँ)। कमजोर कोड PHP के भीतर ही मौजूद है, इसलिए बिना किसी दोष वाला ऐप भी प्रभावित हो सकता है।

CVE पहचानकर्तासुरक्षा कमजोरी की श्रेणीphp2shell.com के अनुसार प्रदर्शन
CVE-2026-109618मेमोरी की कमी से जुड़ी विकृति (out-of-memory)WordPress, Drupal और Joomla पर बिना प्रमाणीकरण कोड का निष्पादन
CVE-2026-109619एक अनुरोध से दूसरे तक पुरानी वैश्विक स्थिति बनी रहना, use-after-freeWordPress और Drupal पर बिना प्रमाणीकरण कोड का निष्पादन, किसी भी ऐप में मेमोरी पढ़ना

PHP 5.4 से लेकर बाद के संस्करण प्रभावित हैं। एकमात्र पूर्ण समाधान PHP 8.2.35, 8.3.36, 8.4.27 या 8.5.12 पर जाना और फिर Apache, PHP-FPM तथा PHP वर्कर को दोबारा शुरू करना है। संचालकों की सहायता के लिए OpenAI ने Codex की एक स्किल, openai/php2shell-checker, प्रकाशित की है, जो किसी साइट के URL से या सीधे सर्वर पर PHP का संस्करण पढ़ती है; उसका रिपॉज़िटरी चेतावनी देता है कि वह केवल HTTP हेडर या php -v द्वारा बताए गए संस्करण को देखती है, और अज्ञात परिणाम का अर्थ यह नहीं है कि लक्ष्य में सुधार लागू हो चुका है।

Given the severity of these flaws and PHP’s widespread use, we consider this one of the most impactful security issues in recent memory.

🇮🇳 इन खामियों की गंभीरता और PHP के व्यापक इस्तेमाल को देखते हुए, हमारा मानना है कि यह हाल के वर्षों की सबसे दूरगामी प्रभाव वाली सुरक्षा समस्याओं में से एक है। — OpenAI, 21 अक्टूबर का लेख

इसके आधार पर OpenAI ने पाँच चरणों वाला प्रतिक्रिया ढाँचा प्रस्तुत किया है। इसमें सार्वजनिक करने से पहले अग्रणी मॉडलों द्वारा किए गए प्रतिकूल परीक्षणों के साथ सुधार की पुष्टि, संबंधित संगठनों को अग्रिम सूचना, अधिकारियों के साथ समन्वय (PHP के मामले में व्हाइट हाउस की Super Intelligence Force, ONCD और CISA) और अंत में दिशानिर्देशों का प्रकाशन शामिल है। उसने समुदाय के सामने चार प्रश्न भी रखे हैं, जिनमें जानकारी सार्वजनिक करने की समय-सीमा की अवधि का प्रश्न शामिल है। कंपनी सभी अनुरक्षकों के लिए Codex for OSS की सदस्यताएँ उपलब्ध करा रही है, Rust Foundation जैसी परियोजनाओं को सीधे प्रायोजित कर रही है और आने वाले महीनों में इस तरह की खोजों में तेज़ वृद्धि की अपेक्षा करती है। उसी दिन उसने साइबर रक्षकों को आवश्यक साधन उपलब्ध कराने की योजना भी प्रकाशित की (संक्षिप्त समाचार देखें)।

🔗 OpenAI का लेख · php2shell.com वेबसाइट · php2shell-checker स्किल

Claude Security अब लगातार स्कैन करता है और सुधारों पर नज़र रखता है, Claude Enterprise के लिए सार्वजनिक बीटा में

21 अक्टूबर — Anthropic में Claude Security अब हाथ से शुरू किए गए स्कैन पर निर्भर नहीं है: वह बदलावों के साथ रिपॉज़िटरी पर लगातार नज़र रखता है। एक परियोजना में एक या अधिक रिपॉज़िटरी शामिल होती हैं, जो Claude के GitHub ऐप (GitHub Enterprise Server सहित) के माध्यम से या GitLab और अन्य Git प्रदाताओं के लिए एक्सेस टोकन से जुड़ती हैं; Claude पहले एक गहन आधारभूत स्कैन चलाता है, फिर बदलावों का उनके जोखिम और जटिलता के अनुसार विश्लेषण करता है। सुधार लागू होने पर किसी खोज को ठीक किया गया चिह्नित कर दिया जाता है, भले ही सुधार Claude Security के बाहर किया गया हो, और समस्या लौटने पर उसे फिर से खोल दिया जाता है। Anthropic के अनुसार, अप्रैल में सार्वजनिक बीटा शुरू होने के बाद से हज़ारों संगठनों ने इस उपकरण से दस लाख से अधिक सुरक्षा कमजोरियाँ खोजी हैं।

हर परियोजना को एक ज्ञान आधार और ख़तरों का मॉडल (थ्रेट मॉडल) मिलता है, जिसे Claude कोड के आधार पर लिखता है और जिसे टीम बदल सकती है; हर खोज की गंभीरता इसी पर निर्भर करती है, साथ में हमले के रास्ते का स्पष्टीकरण भी मिलता है, जो कभी-कभी आरेख के रूप में होता है। एक API, वेबहुक, Claude.ai और Claude Code में MCP कनेक्टर तथा भूमिका आधारित पहुँच नियंत्रण इस व्यवस्था को पूरा करते हैं। यह संस्करण Claude Enterprise के लिए सार्वजनिक बीटा में है, जिसे प्रशासक सक्रिय कर सकते हैं। यह Claude Mythos सहित पूरे मॉडल परिवार पर उपलब्ध है और इसके लिए Cyber Verification Program से होकर जाने की ज़रूरत नहीं है। पात्र संगठनों को दो महीने तक प्रति माह 25 000 डॉलर के उपयोग क्रेडिट मिलते हैं, जिनका इस्तेमाल 31 दिसंबर 2026 तक किया जा सकता है।

🔗 Claude Security की घोषणा

कंप्यूटिंग अवसंरचना: कंटेनरों में DSX POD, Google Cloud के A5X इंस्टेंस और Confidential Bare Metal

21 अक्टूबर — GTC Berlin में, जहाँ जेनसन हुआंग ने अपने मुख्य भाषण के दौरान कहा कि Vera Rubin का उत्पादन पूरी गति से चल रहा है, NVIDIA ने DSX POD पेश किया है। यह संपूर्ण Vera Rubin AI कारखानों के लिए एक संदर्भ डिज़ाइन है, जिन्हें साझेदार मॉड्यूलर कंटेनरों में तैयार करते हैं। कंप्यूटिंग, नेटवर्क, रैक से रैक तक की केबलिंग, पाइपिंग, रैक स्तर की बिजली आपूर्ति और तरल शीतलन को कारखाने में ही एकीकृत और सत्यापित किया जाता है। इसके बाद इन्हें पहले से सुविधाओं से लैस स्थल से जोड़ने के लिए तैयार स्थिति में पहुँचाया जाता है।

मुख्य तर्क समय की बचत है: जिस स्थल पर बिजली आपूर्ति, शीतलन और नेटवर्क तैयार हों, वहाँ NVIDIA के अनुसार तैनाती का समय छह महीने से घटकर न्यूनतम 14 दिन हो सकता है। जेनसन हुआंग के अनुसार, AI कारखाना तब मूल्य पैदा करता है जब वह टोकन बनाना शुरू करता है, केवल निर्माण पूरा होने पर नहीं। सत्रह साझेदारों (Dell, HPE, Lenovo, Foxconn, Schneider Electric, Vertiv, Bull, Crusoe, Anduril…) को 2027 की शुरुआत में दुनिया भर में ये कारखाने पहुँचाने हैं; कोई कीमत नहीं बताई गई है।

NVIDIA द्वारा घोषित पहलूघोषित आँकड़ा
DSX POD को चालू करनाछह महीने से घटकर न्यूनतम 14 दिन
निर्माण साझेदार17
पहली आपूर्तियाँ2027 की शुरुआत
शीतलन के पानी की बचत (2 GW का स्थल)प्रतिदिन 54 मिलियन लीटर तक
DSX MaxLPS सॉफ़्टवेयर के साथ ऊर्जाउतने ही टोकन के लिए 30 % तक कम

एक संबंधित प्रेस विज्ञप्ति में DSX प्लेटफ़ॉर्म की दक्षता के आँकड़े दिए गए हैं: ड्राई कूलरों के साथ बंद परिपथ वाली तरल शीतलन व्यवस्था, जिसमें शीतलन के पानी की खपत लगभग शून्य है, 2 गीगावाट के स्थल पर प्रतिदिन 54 मिलियन लीटर तक पानी बचाती है। यह 180 000 घरों की दैनिक खपत के बराबर है। DSX MaxLPS सॉफ़्टवेयर के बारे में दावा है कि वह 30 % तक कम ऊर्जा में उतने ही टोकन बना सकता है, और CoreWeave, Google Cloud, Lambda तथा Nebius इसका उपयोग करने की योजना बना रहे हैं। एक दिन पहले NVIDIA ने यूरोप में Nebius, Nscale और Verda द्वारा अपने Vera CPU अपनाए जाने का भी विवरण दिया था।

🔗 DSX POD की प्रेस विज्ञप्ति · यूरोप में DSX का पारिस्थितिकी तंत्र

Google Cloud ने Vera Rubin NVL72 पर आधारित A5X इंस्टेंस की घोषणा की, अगले महीने उपलब्ध होंगे

21 अक्टूबर — Google Cloud और NVIDIA ने A5X इंस्टेंस पेश किए हैं। ये बड़े पैमाने पर एजेंट आधारित इन्फ़रेंस और पुनर्बलन अधिगम के लिए Vera Rubin NVL72 सिस्टम, ConnectX-9 नेटवर्क कार्ड, Google Cloud के Virgo नेटवर्क और उसकी चौथी पीढ़ी की तरल शीतलन व्यवस्था को जोड़ते हैं। शीर्षक में सामान्य उपलब्धता की बात होने के बावजूद, NVIDIA की पोस्ट स्पष्ट करती है कि यह अगले महीने शुरू होगी और यूरोप में विस्तार की भी योजना है। Google Cloud का लक्ष्य आगे चलकर कई स्थलों पर कुल 960 000 तक Rubin GPU स्थापित करना है।

पहला ग्राहक Ineffable Intelligence है। यह AlphaGo के निर्माता डेविड सिल्वर की लंदन स्थित कंपनी है, जो ऐसे सिस्टम प्रशिक्षित करना चाहती है जो अपने अनुभव से लगातार सीख सकें। WPP का कहना है कि उसके शुरुआती परीक्षणों में रचनात्मक एजेंटों के ऐसे कार्यभार एक ही A5X इंस्टेंस पर चल सके, जिनके लिए पहले कई नोड वाला क्लस्टर चाहिए था।

🔗 A5X इंस्टेंस पर NVIDIA की पोस्ट

Confidential Bare Metal: NVIDIA प्रयोगशालाओं के मॉडलों को ऐसी मशीनों पर सुरक्षित करता है जिनका स्वामित्व उनके पास नहीं है

21 अक्टूबर — NVIDIA ने Confidential Bare Metal के साथ अपनी गोपनीय कंप्यूटिंग का विस्तार किया है। यह विकल्प उन प्रयोगशालाओं के लिए बनाया गया है जो किसी क्लाउड, निओक्लाउड या उद्यम की समर्पित तृतीय-पक्ष अवसंरचना पर अत्याधुनिक मॉडलों को प्रशिक्षित करती हैं या उपलब्ध कराती हैं। वे वहाँ अपना सॉफ़्टवेयर स्टैक स्थापित करती हैं, जिसमें होस्ट और प्लेटफ़ॉर्म सॉफ़्टवेयर भी शामिल हैं। साथ ही, नए नियंत्रणों की मदद से अपने मॉडलों और डेटा पर नियंत्रण बनाए रखती हैं: संचार के दौरान डेटा की सुरक्षा, प्लेटफ़ॉर्म की अखंडता का मापन और हार्डवेयर द्वारा लागू पहुँच प्रतिबंध।

इस पेशकश में अब तीन मोड हैं (बेयर मेटल, Kubernetes कंटेनर, वर्चुअल मशीनें)। इसका विस्तार Grace Blackwell और Rubin सिस्टम तक किया जा रहा है और इसे DSX OS में एकीकृत किया जाएगा, जो AI कारखाने बनाने वाले क्लाउड के लिए संदर्भ आर्किटेक्चर है। Cohere इसे Cohere Model Vault में इस्तेमाल करने की योजना बना रहा है। Google Cloud इसे GB300 NVL72 पर आधारित अपने A4X Max इंस्टेंस तक बढ़ा रहा है और साथ ही अपनी G4 VM पर Confidential Computing को सामान्य रूप से उपलब्ध करा रहा है। सितंबर में NVIDIA ने B200 पर गोपनीय इन्फ़रेंस का प्रदर्शन किया था, जिसमें 96,1 से 98,2 % तक थ्रूपुट बरकरार रहा था।

🔗 Confidential Bare Metal पर NVIDIA की पोस्ट

NVIDIA में उद्यमों के लिए एजेंट: OpenShell Reference Architecture, Agent Toolkit और Kumo मॉडल

21 अक्टूबर — GTC Berlin में NVIDIA ने OpenShell Reference Architecture पेश किया है। यह उद्यमों में एजेंट बनाने, उन्हें निर्धारित सीमाओं में रखने, उनकी निगरानी करने और उनके संचालन पर नियंत्रण रखने के लिए एक संदर्भ आर्किटेक्चर है, जो अभी से उपलब्ध है। यह OpenShell का विस्तार करके उसे एक पूर्ण हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर स्टैक में बदलता है। OpenShell एक ओपन सोर्स रनटाइम है, जो एजेंट को कर्नेल स्तर की नीतियों से नियंत्रित सैंडबॉक्स में रखता है। जेनसन हुआंग इसका विभाजन इस तरह बताते हैं: एजेंट Rubin पर सोचते हैं, Vera पर कार्रवाई करते हैं और BlueField पर उनका शासन होता है। उनके अनुसार, ऐसे समय में जब उद्यम अरबों एजेंट तैनात करने की तैयारी कर रहे हैं, AI की क्षमताओं और सुरक्षा को साथ-साथ आगे बढ़ना चाहिए।

स्टैक का घटकघोषित भूमिकाNVIDIA द्वारा बताया गया आँकड़ा
Vera Rubin NVL72बंद मॉडलों या Nemotron से बने खुले मॉडलों का इन्फ़रेंसएजेंट आधारित कार्यभार पर प्रति मेगावाट 30 गुना अधिक थ्रूपुट
Vera CPUएजेंट हार्नेस और टूल कॉलx86 प्रोसेसर की तुलना में 2 गुना प्रदर्शन
NVIDIA Sentry के साथ BlueField-4 DPUआउट-ऑफ़-बैंड निगरानी, सिलिकॉन में लागू नीतियाँकुछ मिलीसेकंड में एजेंट को रोकना, एजेंट चलाने की क्षमता में 20 % तक वृद्धि

NVIDIA के अनुसार, यदि कोई एजेंट अपनी निर्धारित सीमा से बाहर निकलने की कोशिश करता है, तो Sentry उसे अलग कर देता है और कुछ मिलीसेकंड में रोक देता है। यह आर्किटेक्चर RTX Spark, DGX Spark और DGX Station वर्कस्टेशन तक उपलब्ध है। यह Linux और Kubernetes (Canonical, SUSE, Red Hat) पर तथा Microsoft Execution Containers के साथ Windows पर भी काम करता है और AWS, Google Cloud तथा Azure पर चलता है।

इस पर Anthropic, Cohere, Google, Meta, OpenAI, Perplexity, Reflection और SpaceX Super Intelligence के मॉडलों पर आधारित एजेंट चलाए जा सकते हैं। CrowdStrike, Palo Alto Networks, Zscaler, Okta और 1Password समेत सुरक्षा सॉफ़्टवेयर के ग्यारह विक्रेता इसे एकीकृत कर रहे हैं। BBVA और Santander इसे परख रहे हैं, जबकि Cadence, Dassault Systèmes, IBM, SAP, Siemens और Synopsys इसके आधार पर समाधान बना रहे हैं। SAP इसे Joule Studio के रनटाइम से जोड़ रहा है। ServiceNow इसी अवसर पर ServiceNow Arc को सामान्य रूप से उपलब्ध करा रहा है। यह लंबे समय तक चलने वाला निजी एजेंट है, जिसकी कार्रवाइयाँ OpenShell द्वारा लागू की जाती हैं; इसका AI Passport अपनी नीतियाँ OpenShell और Sentry को भेजता है, ताकि किसी एजेंट की पहुँच कुछ सेकंड में रद्द की जा सके।

🔗 NVIDIA की प्रेस विज्ञप्ति · @NVIDIAAI का ट्वीट

Agent Toolkit: Agent Knowledge Foundation और खुले मॉडलों का Kumo परिवार

21 अक्टूबर — इसी स्टैक में NVIDIA अपने ओपन सोर्स Agent Toolkit का विस्तार Agent Knowledge Foundation के साथ कर रहा है, जो उद्यमों के डेटा के लिए समर्पित एक घटक है। यह CUDA-X लाइब्रेरियों (cuDF, cuGraph, cuML, cuOpt, cuVS), एक नई Auto-Ontology लाइब्रेरी, Nemotron Retriever के खोज मॉडलों और खुले मॉडलों के Kumo परिवार को एक साथ लाता है। Auto-Ontology कच्चे डेटा को व्यावसायिक अवधारणाओं (ग्राहक, उत्पाद, ऑर्डर) और उनके संबंधों में बदलती है, और इसके लिए न डेटा स्थानांतरित करना पड़ता है, न शासन संबंधी नियंत्रण बदलने पड़ते हैं। Kumo सारणीबद्ध, संबंधपरक या समय संबंधी डेटा के आधार पर पूर्वानुमान लगाता है (Kumo Tabular, Relational, Time Series और Forecast)। किट में OpenShell रनटाइम और NemoClaw ब्लूप्रिंट भी शामिल हैं, जिनमें एजेंटों के अनुकूलन को समर्पित एक नया ब्लूप्रिंट है।

NVIDIA ने अपने साझेदारों के शुरुआती नतीजों का उल्लेख किया है: SAP का फ़ाइन-ट्यून किया गया री-रैंकर लगभग 3 गुना तेज़ चलता है, ServiceNow की री-रैंकिंग विलंबता लगभग एक चौथाई घटती है और Amazon OpenSearch Service में लगभग कोई अतिरिक्त विलंब जोड़े बिना प्रासंगिकता बेहतर होती है। Databricks, Kumo Anomaly को Genie Ontology से जोड़ रहा है। Snowflake अपनी नोटबुक में Kumo Engine और Kumo Relational उपलब्ध करा रहा है, जबकि NVIDIA, Palantir के साथ अपनी आपूर्ति शृंखला के लिए इसका उपयोग कर रहा है। Kumo परिवार की शुरुआत सितंबर के अंत में Kumo Tabular के साथ हुई थी।

🔗 Agent Toolkit पर NVIDIA की पोस्ट

Flint: Recursive ने स्थानीय कोडिंग के लिए 40 अरब पैरामीटर वाला खुला MoE जारी किया, Base Labs ने अपने निर्णय मॉडल जारी किए

21 अक्टूबर — रिचर्ड सोशर की कंपनी Recursive ने अपना पहला मॉडल Flint जारी किया है। यह विशेषज्ञों के मिश्रण (mixture-of-experts) पर आधारित मॉडल है, जिसे स्थानीय हार्डवेयर पर एजेंट आधारित कोडिंग के लिए बनाया गया है। इसमें कुल 39,8 अरब पैरामीटर हैं, लेकिन प्रति टोकन लगभग 2,5 अरब ही सक्रिय होते हैं, जिससे यह लैपटॉप पर चल सकता है। इसके वेट Hugging Face पर Apache 2.0 लाइसेंस के तहत BF16 और क्वांटाइज़ किए गए INT4 तथा NVFP4 (GGUF) संस्करणों में उपलब्ध हैं। मॉडल का उपयोग Ollama, LM Studio, Unsloth या exo के साथ, या OpenCode और Pi में मुफ़्त किया जा सकता है।

बेंचमार्क या विशेषताFlint के विवरण के अनुसार मान
Terminal-Bench 2.154,9 %
SWE-bench Pro v289,7 %
SWE-bench Verified74,2 %
कुल और सक्रिय पैरामीटर39,8 अरब, जिनमें प्रति टोकन लगभग 2,5 अरब सक्रिय
प्रत्येक MoE परत में विशेषज्ञ256 रूट किए गए, जिनमें 6 सक्रिय, साथ में 1 साझा
दस्तावेज़ में बताई गई संदर्भ सीमा262 144 tokens

ये स्कोर कम से कम पाँच परीक्षणों के औसत pass@1 हैं, जिन्हें Recursive ने मापा है। Terminal-Bench पर वेब खोज से मिले समाधानों को विफलता माना जाता है, और प्रतिस्पर्धियों के स्कोर आंशिक रूप से उनके डेवलपर द्वारा बताए गए हैं, जिनके मापन प्रोटोकॉल अलग हैं। Recursive के अनुसार, 50 अरब से कम पैरामीटर वाला कोई अन्य MoE इन तीनों बेंचमार्क पर बेहतर प्रदर्शन नहीं करता। Flint, 25 से 40 अरब पैरामीटर वाले सघन मॉडलों को टक्कर देता है और पाँच गुना से भी अधिक तेज़ चलता है। कंपनी ने MacBook Pro M4 Pro पर प्रति सेकंड 125 से अधिक टोकन और 64 Go वाले NVIDIA RTX Spark पर 150 से अधिक टोकन की गति बताई है। पोस्ट में 512k tokens तक के संदर्भ का उल्लेख है, लेकिन 256k से नीचे रहने की सलाह दी गई है। इसमें जटिल कार्यों को छोटे हिस्सों में बाँटने की भी सलाह है: Flint को बड़े बंद मॉडलों की तुलना में अधिक मार्गदर्शन की ज़रूरत पड़ सकती है।

Flint, Recursive की स्वचालित शोध प्रणाली Eureka Machine का प्रदर्शन भी करता है। यह प्रणाली विचार सुझाने, उन्हें लागू करने, परीक्षण करने और अगली दिशा चुनने का सिलसिला चलाती है। कंपनी के अनुसार, इस प्रणाली ने डेटा, ऑप्टिमाइज़र, प्रशिक्षण विधियों, अवसंरचना और इन्फ़रेंस में योगदान दिया तथा एक छोटी टीम को चार महीने से भी कम समय में मॉडल को शून्य से बनाने में मदद की।

🔗 Recursive की पोस्ट · Hugging Face पर RecursiveSI/flint

Baseten की प्रयोगशाला Base Labs ने mammoth-1 और elephant-1 निर्णय मॉडल जारी किए

21 अक्टूबर — Baseten ने अपनी शोध प्रयोगशाला Base Labs द्वारा प्रशिक्षित दो निर्णय मॉडल जारी किए हैं: 27 अरब पैरामीटर वाला mammoth-1 और 9 अरब पैरामीटर वाला elephant-1। निर्णय मॉडल उत्तर लिखता नहीं है: वह विकल्प चुनने, अंक देने या हाँ अथवा नहीं वाले प्रश्न के हर संभावित उत्तर के लिए एक प्रायिकता लौटाता है। इससे विश्वास के ऐसे सीमा मान तय किए जा सकते हैं, जिनके पार जाने पर निर्णय किसी इंसान को सौंप दिया जाता है। Baseten के अनुसार, यह तर्क करने वाले मॉडल की तुलना में 10 गुना तक तेज़ उत्तर दे सकता है। दोनों मॉडल Qwen3.5-27B और Qwen3.5-9B के ऐसे संस्करण हैं जिन्हें 6,21 मिलियन उदाहरणों पर अतिरिक्त प्रशिक्षण दिया गया है। इनमें ऐसे मामले भी हैं जहाँ « मुझे नहीं पता » कहना आना ज़रूरी है।

निर्णय मॉडलआधार मॉडलJev Decision Index 0.4Artificial Analysis Decision Index
mammoth-1Qwen3.5-27B71,24, 208 में प्रथम65,9
elephant-1Qwen3.5-9B9B का सर्वश्रेष्ठ मॉडल, संयुक्त 8वाँ स्थान65,2

दोनों मॉडल Baseten की Model APIs पर एक सप्ताह तक मुफ़्त हैं और डिफ़ॉल्ट रूप से डेटा सहेजा नहीं जाता। Baseten इन्हें ओपन सोर्स बताता है: Hugging Face पर इनके विवरण में MIT लाइसेंस दिया गया है।

🔗 Baseten की पोस्ट

एजेंटों के लिए दस्तावेज़ खोज: Cohere ने Rerank 5 लॉन्च किया, NVIDIA ने Nemotron 3.5 Embed, Rerank और Parse जारी किए

21 अक्टूबर — Cohere ने एंटरप्राइज़ खोज के लिए अपने पुनः रैंकिंग (रीरैंकिंग) मॉडलों की नई पीढ़ी, Rerank 5, दो संस्करणों में लॉन्च की है: Rerank 5 Pro (rerank-v5.0-pro) का लक्ष्य सर्वोत्तम गुणवत्ता है, खासकर तर्क की आवश्यकता वाली क्वेरी और लंबे या विशिष्ट विषयों के दस्तावेज़ों पर, जबकि Rerank 5 Fast (rerank-v5.0-fast) कम विलंब और अधिक कार्यभार को ध्यान में रखता है, जैसे ऐसे एजेंटों के लिए जो हर कार्य में कई खोजें करते हैं। दोनों 21 अक्टूबर से Cohere API पर उपलब्ध हैं, Pro के लिए प्रति दस लाख टोकन 0,05 डॉलर और Fast के लिए 0,02 डॉलर की दर से, और Model Vault, Microsoft Foundry, Amazon SageMaker तथा North में भी उपलब्ध हैं। ये 100 से अधिक भाषाओं, 32k टोकन के कॉन्टेक्स्ट और अर्ध-संरचित डेटा का समर्थन करते हैं, और माइग्रेशन के लिए केवल model पैरामीटर बदलना होता है, दोबारा इंडेक्स बनाने की आवश्यकता नहीं होती।

मुख्य नई सुविधा का नाम Context Focus है। डिफ़ॉल्ट रूप से बंद यह विकल्प उसी कॉल में प्रत्येक दस्तावेज़ के सबसे प्रासंगिक अंश, स्कोर दिए गए वर्ण-अंतरालों के रूप में लौटाता है, ताकि LLM को केवल ये अंश भेजे जाएँ। Cohere ने इसका परीक्षण एक शोध एजेंट के साथ किया है (glm-5-3-flash, प्रत्येक में 50 प्रश्न वाले 17 डेटासेट):

Cohere द्वारा परीक्षण की गई खोज प्रणालीसही उत्तरखर्च हुए टोकन
केवल BM2546 %आधाररेखा
BM25 और Rerank 5 Pro49 %आँकड़ा नहीं दिया गया
Context Focus के साथ, 0,1 की डिफ़ॉल्ट सीमा57 %Context Focus के बिना की तुलना में 19 % कम
Context Focus के साथ, 0,4 की सीमा58 %Context Focus के बिना की तुलना में 34 % कम, केवल BM25 की तुलना में 35 % कम
गहन शोध के छह बेंचमार्क, 0,4 की सीमा52 %, केवल BM25 के साथ 39 % के मुकाबलेकेवल BM25 की तुलना में 41 % कम

केवल BM25 के मुकाबले मापा गया यही अंतिम आँकड़ा है जिसे Cohere की पोस्ट शृंखला टोकन में «41 % तक» की कमी के रूप में प्रस्तुत करती है। दूसरा बदलाव: स्कोर अब कैलिब्रेट किए गए हैं। 0,7 का प्रासंगिकता स्कोर अब दस्तावेज़ के उपयोगी होने की 70 % संभावना दर्शाता है, और «अनुपयोगी होने की अपेक्षा उपयोगी होने की अधिक संभावना» की सीमा Pro के लिए 0,50 तथा Fast के लिए 0,45 है, जिससे सीमा के आधार पर फ़िल्टर करना या यह पता लगाना संभव होता है कि कोई प्रासंगिक परिणाम नहीं लौटा। मानव आकलनों के दो स्वतंत्र डेटासेट के मुकाबले, अपेक्षित कैलिब्रेशन त्रुटि (ECE) दोनों मॉडलों के लिए लगभग 0,06 है, जबकि Rerank 4 Pro और परीक्षण किए गए Voyage AI के दोनों मॉडलों के लिए यह 0,23 से 0,38 के बीच है।

Cohere की अपनी मापन पद्धति RCP-nDCG@10 से मूल्यांकित सार्वजनिक बेंचमार्क पर, Rerank 5 Pro 46 संयुक्त डेटासेट में से 39 पर पहले स्थान पर है और BRIGHT पर 82,2 का स्कोर हासिल करता है, जो तर्क की आवश्यकता वाली खोज का परीक्षण करता है: Voyage AI Rerank 3 से 5,8 अंक और Rerank 4 Pro से 12,4 अंक अधिक। Fast, A100 GPU पर प्रति सेकंड 1 000 टोकन वाले लगभग 187 दस्तावेज़ संसाधित करता है, जो Pro की प्रसंस्करण दर का 2,9 गुना है। Rerank 5, Embed 5 के तीन सप्ताह बाद और Cohere के उस छोटे वीडियो के एक सप्ताह बाद आया है जिसमें कंपनी ने पहले ही इसकी तुलना Rerank 4 से की थी।

🔗 Cohere का लेख · Cohere के संस्करण संबंधी नोट्स

Nemotron 3.5 Embed, Rerank और Parse: एजेंटों के लिए NVIDIA की मल्टीमॉडल दस्तावेज़ खोज

21 अक्टूबर — उसी दिन NVIDIA ने अपने Nemotron Retriever संग्रह (पहले Nemotron RAG) का विस्तार एम्बेडिंग, पुनः रैंकिंग और दस्तावेज़ निष्कर्षण के मॉडलों से किया है, जिन्हें खुले और व्यावसायिक उपयोग के लिए उपलब्ध बताया गया है और Hugging Face पर OpenMDW 1.1 लाइसेंस के तहत जारी किया गया है। Nemotron 3.5 Embed, 8B, 8B से डिस्टिल किए गए 1B और 1B NVFP4 रूपों में उपलब्ध है और पाठ के साथ-साथ दस्तावेज़ों की छवियों (तालिकाएँ, ग्राफ़, आरेख) में भी खोज करता है; Nemotron 3.5 Rerank 8B पाठ और छवियों में क्वेरी-दस्तावेज़ जोड़ियों को स्कोर देता है, और 631 मिलियन पैरामीटर वाला Nemotron 3.5 Parse पृष्ठों को संरचित पाठ में बदलता है।

ViDoRe v3.1 पर Embed 8B, nDCG@10 का 61,17 स्कोर हासिल करता है, जो 20 अक्टूबर की स्थिति के अनुसार डेंस मॉडलों में सबसे अधिक है, और Rerank 8B को 60,49 मिलता है, जबकि Qwen-3-VL-Reranker-8B को 59,17। ParseBench पर एक अरब से कम पैरामीटर वाले मॉडलों में Parse पहले स्थान पर है, H100 पर प्रति सेकंड 10,5 पृष्ठों की दर के साथ इसका स्कोर 75,20 है। Cohere की तरह NVIDIA भी एजेंटों की लागत पर ज़ोर देता है, लेकिन अलग बेंचमार्क और अलग आधाररेखाओं के साथ:

तुलना का आधारCohere Rerank 5NVIDIA Nemotron 3.5 Rerank
वितरणसशुल्क API, Model Vault, Foundry, SageMakerHugging Face पर वेट्स, OpenMDW 1.1 लाइसेंस
घोषित टोकन बचतछह बेंचमार्क पर केवल BM25 के मुकाबले 41 % तकEmbed 8B के साथ, एजेंट की प्रत्येक क्वेरी पर लगभग 14 %
प्रमुखता से बताया गया स्कोरBRIGHT पर 82,2 (RCP-nDCG@10)ViDoRe v3.1 पर 60,49 (nDCG@10)

बचत के इन दो आँकड़ों की सीधी तुलना नहीं की जा सकती: Cohere, Context Focus के साथ अपनी पूरी प्रणाली की तुलना केवल कीवर्ड-आधारित खोज से करता है, जबकि NVIDIA, ViDoRe v3, BRIGHT और BrowseComp-Plus पर अपने ही एम्बेडिंग के बाद Rerank जोड़ने के प्रभाव को मापता है। परिनियोजन के मामले में Embed 1B का NVFP4 संस्करण GB200 पर प्रति सेकंड 27,1 % अधिक दस्तावेज़ संसाधित करता है और साथ ही अपनी सटीकता का 99,85 % बनाए रखता है।

🔗 Nemotron Retriever पर NVIDIA का लेख

ChatGPT Ads: 26 और देश, कुल 89, और एक ऑर्केस्ट्रेटर LLM द्वारा संचालित विज्ञापन नेटवर्क

21 अक्टूबर — OpenAI ने ChatGPT Ads को 26 और देशों में विस्तारित किया है, जिससे उसका विज्ञापन नेटवर्क 89 देशों तक पहुँच गया है। मेक्सिको और ब्राज़ील के बाद, लैटिन अमेरिका के 14 और देश इसमें शामिल हुए हैं, जिनमें अर्जेंटीना, चिली, कोलंबिया और पेरू हैं, साथ ही यूरोप, मध्य पूर्व, अफ़्रीका और एशिया के नए बाज़ार भी जुड़े हैं, जैसे नाइजीरिया, दक्षिण अफ़्रीका, सर्बिया, यूक्रेन, कंबोडिया, बांग्लादेश और पाकिस्तान। आठ महीने से कुछ अधिक समय पहले विज्ञापन शुरू होने के बाद से 100 000 से अधिक विज्ञापनदाता अभियान चला चुके हैं, और हर सप्ताह 1,2 अरब से अधिक लोग ChatGPT का उपयोग करते हैं। विज्ञापन अब भी केवल Free और Go योजनाओं पर दिखाए जाते हैं; Plus, Pro और Enterprise विज्ञापनों से मुक्त हैं। अगस्त के अंत में नेटवर्क ने एक अरब डॉलर के वार्षिकीकृत राजस्व और 40 से अधिक देशों में उपस्थिति का दावा किया था।

उसी दिन OpenAI के दो इंजीनियर, रितेंद्र दत्ता और कार्तिक गोपालरत्नम, इस विज्ञापन नेटवर्क की तकनीकी प्रणाली का वर्णन करते हैं। बातचीत में व्यावसायिक मंशा कई संवाद चरणों के दौरान बनती है, जिसे एक क्वेरी या एक पृष्ठ दृश्य के लिए बनाए गए पारंपरिक सिस्टम अच्छी तरह नहीं संभाल पाते। इसलिए OpenAI ने स्थिति बनाए रखने वाले विज्ञापन सत्र अपनाए हैं, जो एक संवाद चरण से दूसरे और एक बातचीत से दूसरी तक जानकारी याद रखते हैं; अतिरिक्त प्रशिक्षण दिया गया एक अत्याधुनिक LLM, «ऑर्केस्ट्रेटर», जो टूल कॉल के ज़रिए पूरे प्रवाह को नियंत्रित करता है; और उत्तर उत्पन्न करने से अलग एक चयन सेवा, जिसके अपने मॉडल और अपना कोड है।

विज्ञापन प्रक्रिया का चरणइसमें क्या होता है
मंशाऑर्केस्ट्रेटर बातचीत का सार एक या अधिक क्वेरी के रूप में बनाता है
खोजकई इंडेक्स पर अर्थ-आधारित एम्बेडिंग और निकटतम पड़ोसियों की अनुमानित खोज
फ़िल्टरिंगबजट, खर्च की गति, लक्ष्य-निर्धारण, नियम, विज्ञापनदाता के आधार पर दोहराव हटाना
स्कोर देनाप्रासंगिकता, अनुमानित सहभागिता, पिछला प्रदर्शन
नीलामीऑर्केस्ट्रेटर के बाहर विज्ञापन और उसकी कीमत का चयन

ChatGPT इस प्रणाली पर निर्भर नहीं करता: यदि यह धीमी हो या काम न करे, तो उत्तर सामान्य रूप से दिखता है, बहुत देर से आने वाला विज्ञापन नहीं दिखाया जाता, और कोई विज्ञापन न लौटाना एक सामान्य परिणाम है। चुना गया विज्ञापन उत्तर के नीचे प्रायोजित के रूप में चिह्नित होकर दिखता है, साथ में एक मॉडल द्वारा तैयार किया गया छोटा, तटस्थ परिचय होता है। OpenAI के सबसे शक्तिशाली मॉडल पूरी व्यवस्था का मूल्यांकन करते हैं और समन्वयन या खोज के लिए छोटे मॉडलों को प्रशिक्षित करते हैं, और इस प्रणाली को बनाने में Codex ने टीम की क्षमता कई गुना बढ़ाई, जबकि एक साल पहले OpenAI के पास कोई विज्ञापन प्रणाली थी ही नहीं।

🔗 26 देशों में विस्तार · ChatGPT की विज्ञापन प्रणाली

जीवविज्ञान और चिकित्सा के लिए एआई: GPT-Rosalind ने एक CRISPR एटलस पढ़ा, RFD4-Proteina और Cosmos3-H-Dreams

तीन घोषणाएँ जीवित प्रणालियों में एआई के उपयोग से जुड़ी हैं: एक आनुवंशिक एटलस का विश्लेषण करने वाले OpenAI के एजेंट, ब्राउज़र में उपलब्ध प्रोटीन डिज़ाइन का एक खुला मॉडल, और एक सर्जरी सिम्युलेटर जो वास्तविक समय में छवियाँ उत्पन्न करता है।

हज़ारों GPT-Rosalind एजेंटों ने 32 मिनट में चूहे के मस्तिष्क के एक CRISPR एटलस का विश्लेषण किया

21 अक्टूबर — OpenAI, PerturbAI और Scripps Research ने GPT-Rosalind से संचालित हज़ारों एजेंटों को चूहे के पूरे मस्तिष्क के एक CRISPR एटलस का विश्लेषण सौंपा, जो लाखों कोशिकाओं पर आनुवंशिक हस्तक्षेपों के प्रभाव को मापता है। प्रत्येक एजेंट एक हस्तक्षेप का अध्ययन करता है, कोशिकीय प्रतिक्रियाओं की जाँच करता है, शोध साहित्य में खोज करता है और एक व्याख्या प्रस्तावित करता है; इन सबको मिलाकर एक तर्क-विवेचना एटलस (रीज़निंग एटलस) बनता है, जिसे GitHub पर प्रकाशित किया गया है और साथ में bioRxiv पर एक प्रीप्रिंट भी जारी किया गया है।

टीम द्वारा बताया गया मापप्रकाशित मान
एजेंटों द्वारा विश्लेषण की अवधि32 मिनट
तुलनीय मानव विश्लेषण (अनुमान)कई महीनों से एक वर्ष तक
कार्यभार के सबसे ऊँचे स्तर पर उद्धृत संदर्भ700 से अधिक, एक अकेले एजेंट के लिए 11 के मुकाबले
स्रोत छिपाकर किए गए मूल्यांकन में विशेषज्ञों की पसंदवितरित एजेंटों की रिपोर्टों के पक्ष में 75 %

दो संभावित शोध दिशाएँ सामने आई हैं। अनुमस्तिष्क में Tsc2 में हस्तक्षेप करने से न्यूरॉनों के बीच संचार से जुड़े दर्जनों जीनों की सक्रियता बदल जाती है, जबकि Tsc1 में हस्तक्षेप से लगभग कोई असर नहीं पड़ता; इस परिणाम को ट्यूबरस स्क्लेरोसिस के संदर्भ में देखा जाना चाहिए। और पेरी सिंड्रोम से जुड़े जीन Dctn1 में हस्तक्षेप कोलेस्ट्रॉल बनाने वाले जीनों की अभिव्यक्ति बढ़ाता है, जिससे एक ऐसी परिकल्पना सामने आती है जिसे विशेषज्ञों ने नया माना है और जिसे प्रयोगशाला में जाँचा जाना चाहिए: क्या न्यूरॉनों में कोलेस्ट्रॉल का वितरण बहाल करके उन्हें क्षय से बचाया जा सकता है?

🔗 OpenAI का शोध लेख · bioRxiv पर प्रीप्रिंट

RFD4-Proteina: NVIDIA और Baker Lab का प्रोटीन डिज़ाइन मॉडल, 4 नवंबर तक समर्पित GPU पर मुफ़्त

21 अक्टूबर — NVIDIA ने RFD4-Proteina को ब्राउज़र से सुलभ बना दिया है। वॉशिंगटन विश्वविद्यालय के Institute for Protein Design की Baker Lab के साथ विकसित प्रोटीन डिज़ाइन का यह खुला मॉडल किसी एक बाध्यता के अनुरूप प्रोटीन का अनुक्रम और उसकी सभी परमाणुओं वाली संरचना साथ-साथ उत्पन्न करता है: वह लक्ष्य जिससे किसी बाइंडर को जुड़ना है, या वह उत्प्रेरक मोटिफ़ जिसे किसी एंज़ाइम में होना चाहिए। यह छोटे अणुओं से लेकर न्यूक्लिक अम्लों, ग्लाइकैन और धात्विक आयनों तक विभिन्न आणविक संदर्भों को संभालता है।

इसके वेट्स 6 अक्टूबर से Hugging Face पर BSD-3-Clause लाइसेंस के तहत उपलब्ध हैं; नई बात दो Spaces के ज़रिए पहुँच है, एक समर्पित RTX PRO 6000 GPU पर, जो NVIDIA के खर्च पर 21 अक्टूबर से 4 नवंबर तक मुफ़्त है, और दूसरा ZeroGPU पर, जो उसके बाद भी मुफ़्त रहेगा। मॉडल LLM की तरह सोच-विचार की एक सेटिंग (थिंकिंग सेटिंग) देता है: 24 लक्ष्यों वाले एक बेंचमार्क पर, उच्च सोच-विचार स्तर पर, यह प्रति GPU-घंटा 76,40 अलग डिज़ाइन तैयार करता है जो कंप्यूटर पर किए गए सत्यापन के मानदंडों पर खरे उतरते हैं, जबकि दूसरे स्थान की विधि Proteina-Complexa के लिए यह आँकड़ा 13,24 है। GTC Berlin में प्रस्तुत खुले मॉडलों पर अपने लेख में NVIDIA यह भी कहता है कि यह दस से अधिक डिज़ाइन कार्यों पर अग्रणी है और 200 अमीनो अम्लों वाले प्रोटीन पर RFdiffusion3 की तुलना में लगभग 13 गुना तेज़ है। NVIDIA, Anthropic और Adaptyv द्वारा प्रायोजित प्रोटीन डिज़ाइन प्रतियोगिता में इसका उपयोग करने का सुझाव देता है।

🔗 Hugging Face पर RFD4-Proteina का लेख · RFD4-Proteina के वेट्स

Cosmos3-H-Dreams: सर्जरी का एक जनरेटिव सिम्युलेटर जो उपयोगकर्ता की हरकतों पर वास्तविक समय में प्रतिक्रिया देता है

20 अक्टूबर — NVIDIA ने Cosmos3-H-Dreams प्रस्तुत किया है, एक जनरेटिव सिम्युलेटर जो वास्तविक समय में पेट की सर्जरी के दृश्य को पुनः बनाता है: उपयोगकर्ता एक फोर्सेप हिलाता है, पित्ताशय को पकड़कर उठाता है, और मॉडल उसी के अनुरूप छवि उत्पन्न करता है। ऊतकों की ज्यामिति और विकृति का मॉडल बनाने के बजाय, यह विश्व मॉडल (वर्ल्ड फ़ाउंडेशन मॉडल) CMR Surgical के Versius रोबोट से की गई वास्तविक पित्ताशय-निष्कासन शल्यक्रियाओं के वीडियो और गतिविज्ञान से दृश्य गतिशीलता सीखता है। NVIDIA के अनुसार, क्लिनिकल शल्यक्रियाओं पर प्रशिक्षित यह पहला वास्तविक समय का जनरेटिव सर्जिकल सिम्युलेटर है जो लाइव गतिविज्ञान-आधारित नियंत्रण स्वीकार करता है।

यह मॉडल 16 अरब पैरामीटर वाले Cosmos3-H-Embodied-Nano पर आधारित है, जिसे 28 क्रिया आयामों (दोनों भुजाओं की मुद्रा और ग्रिपर, ऊर्जा नियंत्रण, कंट्रोलरों के अक्ष और बटन) के साथ विशेष रूप से प्रशिक्षित किया गया है, फिर चार और दो चरणों वाले संस्करणों में डिस्टिल किया गया है, जो FlashDreams लाइब्रेरी की मदद से एक ही RTX PRO 6000 पर इंटरैक्टिव ढंग से चलते हैं। दोनों चेकपॉइंट Hugging Face पर NVIDIA Open Model License के तहत उपलब्ध हैं, साथ में कोड और मॉडल को अपने डेटा के अनुरूप ढालने की विधि भी दी गई है।

🔗 Hugging Face पर Cosmos3-H-Dreams का लेख

रोबोटिक्स और भौतिक एआई: मानवाकार रोबोट Agile ONE SN, Isaac Lab 3.0, Alpamayo 2 Edge और Cosmos Data Factory

NVIDIA ने अपने मुख्य संबोधन का बड़ा हिस्सा भौतिक एआई को समर्पित किया: प्रयोगशालाओं के लिए एक संदर्भ मानवाकार रोबोट, सामान्य उपलब्धता में पहुँचा रोबोट प्रशिक्षण का एक प्लेटफ़ॉर्म, और स्वायत्त ड्राइविंग तथा प्रशिक्षण डेटा के लिए नए मॉडल और उपकरण। Pollen Robotics और Hugging Face के Microducks भी मंच पर आए (संक्षिप्त समाचार देखें)।

Isaac : संदर्भ मानवाकार रोबोट Agile ONE SN, Isaac Lab 3.0 और Isaac OS

21 अक्टूबर — NVIDIA शोध के लिए एक संदर्भ मानवाकार रोबोट जोड़कर अपने Isaac रोबोटिक्स प्लेटफ़ॉर्म का विस्तार कर रहा है। Agile Robots का बनाया Agile ONE SN, Isaac GR00T मॉडलों के साथ पहले से कॉन्फ़िगर होकर आता है और इसमें Halos सुरक्षा प्रणाली भी जोड़ी जानी है। इसके 2027 की शुरुआत में उपलब्ध होने की योजना है। लक्ष्य प्रयोगशाला स्थापित करने में लगने वाला समय कुछ सप्ताह से घटाकर कुछ दिन करना है; Stanford और ETH Zurich इसमें रुचि दिखा रहे हैं।

Agile ONE SN की विशेषताघोषित मान
ऊँचाई और वज़न1,40 m, 40 kg
स्वतंत्रता की डिग्रियाँ31, साथ ही दोनों हाथों में से प्रत्येक के लिए 20
भार उठाने की क्षमताप्रति भुजा 3 kg
ऑनबोर्ड कंप्यूटिंगJetson Thor, 2 070 téraflops FP4, 128 Go एकीकृत मेमोरी
उपलब्धता2027 की शुरुआत

प्लेटफ़ॉर्म के बाकी हिस्से भी आगे बढ़ रहे हैं: रोबोटों के प्रशिक्षण का ओपन सोर्स फ़्रेमवर्क Isaac Lab 3.0, Newton और PhysX भौतिकी इंजन के साथ सामान्य रूप से उपलब्ध हो रहा है। साथ ही, Holoscan पर बना नया ओपन सोर्स रनटाइम Isaac OS, मॉडलों, सेंसरों और नियंत्रण कमांडों को जोड़ता है। DGX Station के लिए तीन संदर्भ वर्कफ़्लो दिखाते हैं कि पुनर्बलन अधिगम से GR00T 1.7 को कैसे परिष्कृत किया जा सकता है, कुशल वस्तु संचालन का प्रशिक्षण कैसे दिया जा सकता है या सिंथेटिक डेटा बनाने के लिए Cosmos मॉडलों का आगे प्रशिक्षण कैसे किया जा सकता है। अंत में NVIDIA, Hugging Face पर सिमुलेशन के लिए तैयार 2 000 से अधिक वस्तुओं की एक लाइब्रेरी और Human 1M भी जारी कर रहा है। Human 1M तीन कोणों से समय-सिंक्रनाइज़ किए गए वीडियो और हाथों की 3D ट्रैकिंग वाला डेटासेट है, जिसका पूरा संस्करण केवल Cosmos Coalition के साझेदारों के लिए उपलब्ध है। जेन्सन हुआंग के अनुसार, रोबोटिक्स का ChatGPT जैसा निर्णायक क्षण तेज़ी से करीब आ रहा है।

🔗 NVIDIA की Isaac संबंधी प्रेस विज्ञप्ति

Alpamayo 2 Edge और Cosmos Data Factory : वाहन में स्वायत्त ड्राइविंग और रोबोटों का डेटा

21 अक्टूबर — GTC Berlin के अपने खुले मॉडलों को प्रस्तुत करने वाली ब्लॉग पोस्ट में NVIDIA ने Alpamayo 2 Edge को जोड़ा है। तर्क क्षमता वाला यह छोटा मॉडल NVIDIA Cosmos पर आधारित है और दृश्य को समझने तथा वास्तविक समय में मार्ग की योजना बनाने के लिए वाहन में ही DRIVE AGX Thor पर चलता है। डेटा के क्षेत्र में, Cosmos Data Factory प्रशिक्षण डेटासेट चुनने, उन्हें एनोटेट करने, बनाने और उनका मूल्यांकन करने के लिए ब्लूप्रिंट और एजेंट स्किल्स को एक साथ लाता है। इसमें कम कंप्यूटिंग संसाधनों से वर्ल्ड मॉडल बेहतर बनाने के नए टूल भी हैं। Porsche इसका इस्तेमाल Voxel51 के साथ, ANYbotics, Encord के साथ, Zalando और CEVA Logistics, Sereact के साथ कर रहे हैं; Siemens भी इसका इस्तेमाल कर रहा है। यही पोस्ट RFD4-Proteina को भी प्रस्तुत करती है और NVIDIA के क्वांटम कंप्यूटिंग मॉडल परिवार Ising के AWS Parallel Computing Service में आने की घोषणा करती है।

🔗 NVIDIA के खुले मॉडलों पर उसकी ब्लॉग पोस्ट

उद्योग और दूरसंचार : इंजीनियरिंग के लिए Mistral और NVIDIA, T-Mobile ने पहली AI-RAN कॉल की

दो घोषणाएँ एआई को डेटा सेंटर से बाहर ले जा रही हैं: उद्योग के डिज़ाइन कार्यालयों में और मोबाइल नेटवर्क के एंटीना तक।

औद्योगिक इंजीनियरिंग में एआई के लिए Mistral और NVIDIA की साझेदारी, खुले बेंचमार्क भी बनेंगे

21 अक्टूबर — Mistral ने औद्योगिक इंजीनियरिंग में एआई लागू करने के लिए NVIDIA के साथ सहयोग की घोषणा की है। दोनों कंपनियाँ शुरू से एआई को केंद्र में रखकर बने इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो (एआई-नेटिव इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो) बनाना चाहती हैं: NVIDIA की CUDA-X और Warp लाइब्रेरी से तेज़ किए गए Mistral Large 4 तथा Mistral के डेटा निर्माण और भौतिक मॉडलिंग पाइपलाइन का उद्देश्य सिमुलेशन का समय घटाना और सिमुलेशन, मॉडल विकास तथा डिज़ाइन को एक बंद चक्र में जोड़ना है। Mistral के मॉडल Omniverse लाइब्रेरी में भी जोड़े जाएँगे, ताकि GPU पर 3D दृश्य और SimReady 3D वस्तुएँ बनाई जा सकें।

परियोजना का मुख्य केंद्र मूल्यांकन है: भौतिकी मॉडलों की सटीकता की तुलना करने और CAO से सिमुलेशन तक की स्वचालित प्रक्रियाओं को सत्यापित करने के लिए सार्वजनिक बेंचमार्क और खुले डेटासेट बनाए जाएँगे। साथ ही, विमानन, ऑटोमोबाइल और अर्धचालक क्षेत्रों के लिए कंप्यूटर-सहायित इंजीनियरिंग (CAE) तथा इलेक्ट्रॉनिक डिज़ाइन (EDA) में एजेंट आधारित एआई का मूल्यांकन होगा। ये मूल्यांकन मापेंगे कि कोई एजेंट इंजीनियरिंग टूल इस्तेमाल कर सकता है या नहीं, कई चरणों वाले कार्य क्रम से कर सकता है या नहीं और तकनीकी रूप से सही परिणाम दे सकता है या नहीं; साथ ही निष्पादन समय और कंप्यूटिंग लागत भी मापी जाएगी। किसी बेंचमार्क का नाम, डेटासेट, तारीख़ या राशि नहीं बताई गई है। पोस्ट याद दिलाती है कि यूरोप में 3 800 Grace Blackwell GPU पर प्रशिक्षित Mistral Large 4 के वेट अब भी अक्टूबर के अंत में जारी किए जाने की योजना है। इस मॉडल में लगभग 1 000 अरब पैरामीटर हैं, जिनमें 49 अरब सक्रिय हैं। Mistral में कम्प्यूटेशनल इंजीनियरिंग के उपाध्यक्ष नील ऐश्टन के अनुसार, बहुत लंबे समय से इंजीनियरिंग की गति सिमुलेशन की गति से तय होती आई है।

🔗 Mistral की ब्लॉग पोस्ट · @MistralAI का ट्वीट

T-Mobile ने NVIDIA और Nokia के साथ वाणिज्यिक नेटवर्क पर पहली AI-RAN कॉल की

21 अक्टूबर — NVIDIA ने घोषणा की है कि T-Mobile ने Nokia के साथ बेलव्यू (वॉशिंगटन) में वाणिज्यिक नेटवर्क पर पहली AI-RAN कॉल की है। AI-RAN रेडियो नेटवर्क की प्रोसेसिंग GPU पर चलाता है, जिनका इस्तेमाल उपयोगकर्ताओं के करीब एआई मॉडल उपलब्ध कराने के लिए भी किया जा सकता है। जेन्सन हुआंग ने इस पड़ाव को एक पंक्ति में बयान किया: उनके अनुसार लगभग आठ साल के काम के बाद अब CUDA फ़ोन कॉल भी करता है।

यूरोप में Elisa महाद्वीप के पहले AI-RAN मैदानी परीक्षण का दावा कर रहा है, जिसमें वॉइस, मोबाइल डेटा और कंप्यूटर विज़न एआई एक ही त्वरित कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म पर चलते हैं। BT ब्रिटेन में परीक्षण की तैयारी कर रहा है और Nokia, BT, Deutsche Telekom, Elisa तथा Orange के यहाँ परीक्षण के लिए NVIDIA के Aerial RAN Computer पर CUDA से तेज़ किया गया अपना anyRAN सॉफ़्टवेयर स्थापित कर रहा है। EMEA क्षेत्र के नौ ऑपरेटर NVIDIA अवसंरचना बना रहे हैं या उसका विस्तार कर रहे हैं और Nokia तथा Cisco अपने स्वायत्त नेटवर्क सॉफ़्टवेयर में Nemotron मॉडल जोड़ रहे हैं।

🔗 AI-RAN पर NVIDIA की प्रेस विज्ञप्ति

जनरेटिव वॉइस और वीडियो : Eleven Realtime Translation, HeyGen Voice Turbo और Kling 4.0 का API

जनरेटिव मीडिया के तीन प्रदाता डेवलपरों के लिए आगे बढ़ रहे हैं: लाइव वॉइस अनुवाद, कम कीमत वाला वॉइस मॉडल और एक सप्ताह से प्रतीक्षित वीडियो API।

Eleven Realtime Translation : ElevenLabs ने कॉल के दौरान लाइव वॉइस अनुवाद का अल्फ़ा खोला

21 अक्टूबर — वॉइस एजेंटों के लिए अपने वाणी-से-वाणी मॉडलों Eleven Realtime के अगले दिन, ElevenLabs ने लाइव वॉइस अनुवाद मॉडल Eleven Realtime Translation का सीमित अल्फ़ा खोला है। कॉल के दौरान हर व्यक्ति अपनी भाषा में बोलता है और सामने वाले की बात अपनी भाषा में, स्वाभाविक आवाज़ में सुनता है। ElevenLabs अंतर को इस तरह समझाता है: Eleven Realtime उन एजेंटों के लिए है जो लोगों से बात करते हैं, जबकि Realtime Translation उन लोगों के लिए है जिन्हें आपस में बात करनी है।

मॉडल 90 से अधिक भाषाओं का समर्थन करता है और हर वक्ता की भाषा अपने आप पहचान लेता है। आउटपुट की आवाज़ लाइब्रेरी की 17 500 से अधिक आवाज़ों में से चुनी जा सकती है या अपनी आवाज़ का क्लोन इस्तेमाल किया जा सकता है। तुरंत बोलना शुरू करने की प्रवृत्ति का एक समायोजन (तत्परता नियंत्रण) विलंब और अनुवाद की गुणवत्ता के बीच संतुलन तय करता है। अल्फ़ा के दौरान पहुँच केवल उद्यमों को ElevenAPI के ज़रिए मिलेगी; न कोई कीमत दी गई है, न कोई ब्लॉग पोस्ट।

🔗 @ElevenLabsDevs की घोषणा

HeyGen Voice Turbo : Artificial Analysis के Controlled Voice दृश्य में HeyGen Voice से आगे, पहले स्थान पर

21 अक्टूबर — अपने पहले स्वयं विकसित वॉइस मॉडल HeyGen Voice के बारह दिन बाद, HeyGen ने उसका अधिक तेज़ और सस्ता Turbo संस्करण अपने API पर उपलब्ध कराया है; API का Turbo एंडपॉइंट 30 नवंबर तक मुफ़्त है। HeyGen का कहना है कि Artificial Analysis की वाणी संश्लेषण रैंकिंग में पहले दोनों स्थान उसके हैं। यह Controlled Voice दृश्य की रैंकिंग है, जिसमें एक जैसी क्लोन की गई आवाज़ों से मॉडलों की तुलना की जाती है। इसमें Qwen-Audio-3.1-TTS-Plus तीसरे स्थान पर है और अनिश्चितता की सीमाओं के चलते शीर्ष तीनों लगभग बराबरी पर हैं।

वाणी संश्लेषण मॉडलControlled Voice दृश्य में EloArtificial Analysis पर दिखाई गई कीमत
HeyGen Voice Turbo1 202 (±19)प्रति दस लाख अक्षरों पर 4 डॉलर
HeyGen Voice1 195 (±15)प्रति दस लाख अक्षरों पर 30 डॉलर

9 अक्टूबर की तरह, HeyGen, Provider Voice दृश्य में पहले स्थान पर नहीं है। यह दृश्य हर प्रदाता की दी हुई आवाज़ों की तुलना करता है।

🔗 HeyGen की घोषणा · Artificial Analysis का Controlled Voice दृश्य

Kling ने Kling 4.0 का API खोला, fal, Higgsfield और Runway पर भी उपलब्ध

21 अक्टूबर — अपनी वेबसाइट पर Kling 4.0 की पूर्ण उपलब्धता के छह दिन बाद, Kling ने अपने वीडियो मॉडल का API आधिकारिक रूप से जारी कर दिया है, ताकि उसे उत्पादों और वर्कफ़्लो में जोड़ा जा सके। 15 अक्टूबर को इसे जल्द उपलब्ध कराने का वादा किया गया था। घोषणा में न कीमत दी गई है, न दस्तावेज़ों का लिंक। उसी दिन यह मॉडल कई तृतीय-पक्ष प्लेटफ़ॉर्म पर भी आया है: fal और Higgsfield ने इसे जोड़ा है, Kling ने Magnific पर इसे प्रमुखता दी है और Runway हर नए Max या Team सदस्य को Kling 4 का तीन दिन तक असीमित इस्तेमाल दे रहा है।

🔗 @Kling_ai की घोषणा · Runway का ऑफ़र

GitHub ने अपनी 99,99999 % रिपॉज़िटरी Azure में कॉपी कर दी हैं और हर रेफ़रेंस के लिए अलग कोरम अपना रहा है

21 अक्टूबर — अपनी भावी Git अवसंरचना के सिद्धांत बताने के दो सप्ताह बाद, GitHub ने एजेंट आधारित काम की ओर बदलाव के कारण ज़रूरी हुए बीच के चरण का विवरण दिया है। अब उसकी 99,99999 % रिपॉज़िटरी उसके अपने डेटा सेंटरों और Azure, दोनों में मौजूद हैं। Azure में पहली कॉपी अगस्त 2025 में पहुँची थी; अधिकांश रिपॉज़िटरी की पाँच प्रतिकृतियों में से दो वहाँ हैं और Azure पहले ही लगभग आधा Git ट्रैफ़िक संभाल रहा है। सबसे अधिक इस्तेमाल होने वाली 0,00001 % रिपॉज़िटरी अभी बाकी हैं, जिन्हें लगभग 1 000 miles दूर स्थित Azure क्षेत्र तक नेटवर्क पर आने-जाने में लगने वाला करीब 25 ms का समय रोक रहा है।

अड़चन हर रिपॉज़िटरी की प्रतिकृति बनाने वाली प्रणाली Spokes के कोरम से आती है: हर लेखन ऑपरेशन सभी स्वस्थ प्रतिकृतियों का इंतज़ार करता है और पूरी रिपॉज़िटरी को लॉक कर देता है, जिससे सबसे धीमी प्रतिकृति गति तय करती है। इसलिए GitHub हर रिपॉज़िटरी के लिए एक कोरम से हर रेफ़रेंस के लिए अलग कोरम की ओर बढ़ रहा है: दो लेखन ऑपरेशन अब एक-दूसरे का इंतज़ार तभी करते हैं, जब वे एक ही ब्रांच में बदलाव करते हों। जब एजेंट और डेवलपर अपनी-अपनी ब्रांच पर पुश करते हैं, तो ऐसा कम होता है। आंतरिक परीक्षणों में अलग-अलग रेफ़रेंस पर लेखन का थ्रूपुट 3 से 4 गुना अधिक रहा। Azure Blob Storage भी लेखन की एक «वर्चुअल प्रतिकृति» के ज़रिए कोरम में शामिल हो रहा है, जो GitHub का पहला पूरी तरह अस्थायी नोड है। वहीं, हर लेखन पर 100 से 1 000 बार पढ़ी जाने वाली रिपॉज़िटरी के लिए माँग के अनुसार पढ़ने की वर्चुअल प्रतिकृतियाँ बनाई जा सकती हैं। शृंखला की आख़िरी कड़ी अगले सप्ताह GitHub Universe में आने की उम्मीद है।

🔗 GitHub की इंजीनियरिंग ब्लॉग पोस्ट

JOLT : Perplexity Research और NVIDIA एक ही मॉडल से शिक्षक और विद्यार्थी की भूमिकाएँ निभवा रहे हैं

21 अक्टूबर — Perplexity ने NVIDIA के साथ JOLT (संयुक्त ऑन-पॉलिसी अधिगम और शिक्षण, यानी संयुक्त रूप से सीखना और सिखाना) जारी किया है। यह आगे के प्रशिक्षण की एक विधि है, जिसमें एक ही मॉडल दो भूमिकाएँ निभाता है। GRPO जैसे पारंपरिक पुनर्बलन अधिगम में हर प्रयास पर केवल एक पुरस्कार मिलता है; सेल्फ़-डिस्टिलेशन हर टोकन के स्तर पर प्रतिक्रिया जोड़ता है। इसमें वही मॉडल शिक्षक की भूमिका निभाता है, जिसके पास सत्यापित समाधान जैसी विशेष जानकारी होती है, और विद्यार्थी की भी, जिसके पास वह जानकारी नहीं होती। लेकिन इन संकेतों के सहारे शिक्षक ऐसे शॉर्टकट अपना सकता है जो विद्यार्थी के लिए उपलब्ध नहीं हैं: इसलिए JOLT शिक्षक को भी उसके अपने पुरस्कारों के आधार पर प्रशिक्षित करता है और विद्यार्थी के संभावित व्यवहार से दूर जाने पर उसे दंड देता है।

मूल्यांकन बेंचमार्कआधार मॉडलGRPO के मुक़ाबले JOLT+ का लाभ
GSM8KDeepSeek-V2-Lite+1,5 अंक
MATHQwen3-0.6B+4,2 अंक
LiveCodeBench v6Qwen3-8B+3,0 अंक
AppWorldQwen3-4B-Instruct+9,9 अंक
Terminal-Bench 2.1 (pass@1)Qwen3-30B-A3B-Instruct+2,7 अंक

विद्यार्थी का अपना पुरस्कार भी जोड़ने वाला JOLT+ संस्करण पाँचों बेंचमार्क पर परीक्षण में शामिल सर्वोत्तम संदर्भ विधि GRPO से आगे है; इसके बिना JOLT गणित और कोड में GRPO से बेहतर करता है, लेकिन AppWorld और Terminal-Bench पर उससे पीछे रहता है। सबसे स्पष्ट लाभ लागत में है: MATH पर समान सटीकता (63,44 %) हासिल करने के लिए GRPO ने 8,40 मिलियन प्रशिक्षण टोकन इस्तेमाल किए, जबकि JOLT के फ़िट किए गए वक्र के अनुसार 1,30 मिलियन टोकन लगे, यानी 6,5 गुना कम। पूरा शोधपत्र 7 अक्टूबर से arXiv पर उपलब्ध है और ब्लॉग पोस्ट इस विधि को Perplexity के किसी उत्पाद से नहीं जोड़ती।

🔗 Perplexity की ब्लॉग पोस्ट · arXiv पर शोधपत्र

कोड एजेंट : Claude Code 2.1.305, Gemini CLI 0.65 से 0.67, Delta 0.21, Stripe Atlas के साथ Replit Agent और PDD Kit

एजेंट CLI अपनी रिग्रेशन त्रुटियाँ ठीक कर रहे हैं और कॉर्पोरेट नेटवर्कों के लिए खुल रहे हैं, Delta, Claude Code से जुड़ रहा है, Replit Agent कंपनी बनाना सीख रहा है और GitHub Next एजेंटों के कोड को दोबारा पढ़कर जाँचने के बजाय उसकी शुद्धता सिद्ध करने का वादा कर रहा है। OpenAI की ओर से, 15 अक्टूबर के 0.163.0 के बाद Codex CLI का कोई स्थिर संस्करण जारी नहीं हुआ है; Copilot CLI 1.0.102, Qwen Code, mistral CLI और दिन के अन्य टूल संक्षिप्त समाचारों में हैं।

Claude Code 2.1.305 ने Vertex और Bedrock पर टूल खोज से अवरुद्ध अनुरोधों की समस्या ठीक की

20 अक्टूबर — Claude Code 2.1.305 में 38 प्रविष्टियाँ हैं, जिनमें 22 सुधार शामिल हैं। यह सबसे पहले 2.1.304 की एक रिग्रेशन त्रुटि ठीक करता है: Vertex, Bedrock और अन्य प्रदाताओं पर सभी अनुरोध तब विफल हो रहे थे, जब एंडपॉइंट या कोई गेटवे टूल खोज (टूल सर्च) को अस्वीकार करता था, या कोई गेटवे ToolSearch को प्रतिबंधित करता था अथवा उसे --tools में शामिल नहीं करता था। Claude Code अब इसके बिना दोबारा प्रयास करता है। Linux पर sandbox.allowNestedUserNamespaces सैंडबॉक्स कमांडों को उपयोगकर्ता नेमस्पेस बनाने की अनुमति देता है, ताकि Chromium या podman को root के बिना चलाया जा सके; संस्करण विवरण में चेतावनी दी गई है कि इससे ये कमांड सैंडबॉक्स की फ़ाइल सुरक्षा को दरकिनार कर सकते हैं।

/usage हर चेतावनी को एक पंक्ति के सुधार में बदलता है, जो उसके स्रोत का नाम बताता है और जिसे f कुंजी से लागू किया जा सकता है। प्रशासकों के लिए, allowedMcpServers अब managed-mcp.json के उन stdio सर्वरों को फ़िल्टर नहीं करता जो ${VAR} का इस्तेमाल केवल env में करते हैं: सूची से बाहर रखा गया सर्वर अपडेट के बाद लोड हो जाएगा और deniedMcpServers से उसे निष्क्रिय रखा जा सकता है। किसी Workflow को फिर शुरू करने पर पहले ही पूरा कर चुके pipeline() और parallel() एजेंटों को दोबारा नहीं चलाया जाता। 21 अक्टूबर को जारी 2.1.306 में दो सुधार जोड़े गए हैं, जिनमें claude -p से जुड़ा सुधार भी है: यह अपने एनवायरनमेंट वैरिएबल के बिना शुरू किए गए क्लाउड सत्र में कनेक्ट न होने की जानकारी दे रहा था।

🔗 Claude Code 2.1.305 का संस्करण विवरण

Gemini CLI : स्थिर v0.65.0, पूर्वावलोकन v0.66.0 और निजी नेटवर्क पर MCP OAuth

20 अक्टूबर — Gemini CLI ने 20 अक्टूबर की शाम अपना साप्ताहिक चक्र पूरा किया: v0.66.0-preview.0 पूर्वावलोकन 21 h 04 UTC पर और स्थिर v0.65.0 संस्करण 21 h 17 UTC पर जारी हुआ; इसके बाद 21 अक्टूबर का v0.67.0 रात्रिकालीन बिल्ड 0.67.0 शृंखला की शुरुआत करता है। स्थिर संस्करण में पहले बताए गए सुधारों को ही शामिल किया गया है (अनुकूलित OTLP हेडर, अनदेखी की गई फ़ाइलों की तेज़ फ़िल्टरिंग, OAuth लूप का अंत), लेकिन पूर्वावलोकन और रात्रिकालीन बिल्ड चार नए PR जोड़ते हैं।

उद्यमों के लिए सबसे उपयोगी सेटिंग oauth.allowPrivateNetwork है, जिसे settings.json में हर सर्वर के लिए अलग से सक्षम करना होता है। यह आंतरिक नेटवर्क पर होस्ट किए गए MCP सर्वर और OAuth 2.0 प्रदाताओं (RFC 1918, RFC 6598 और RFC 4193 की पता श्रेणियाँ, .internal और .local डोमेन) से जुड़ने देती है, जिन्हें अब तक पता सत्यापन अस्वीकार कर देता था। शेल टूल अब उपयोगकर्ता के Git कॉन्फ़िगरेशन को अधिलेखित नहीं करता, जिसके कारण पहचान के अभाव में git commit विफल हो जाता था। साथ ही, किसी त्रुटि संदेश में केवल 401 शामिल होने पर, जैसे पोर्ट localhost:4012 में, अब ग़लती से OAuth का पता नहीं लगाया जाता। Gemini 4 Argon अब भी नहीं आया है: रिपॉज़िटरी के बॉट ने घोषणा की है कि इसे जोड़ने वाला सामुदायिक PR, help wanted लेबल वाले टिकट के अभाव में, 7 दिनों के भीतर बंद कर दिया जाएगा।

Gemini CLI का जारी संस्करणदिनांक और समय (UTC)नई सामग्री
v0.66.0-preview.020 अक्टूबर, 21 h 04निजी नेटवर्क पर MCP OAuth सहित 4 PR
v0.65.0 (स्थिर)20 अक्टूबर, 21 h 17कोई नहीं, 0.65.0 शृंखला को स्थिर संस्करण का दर्जा
v0.67.0-nightly.2026102121 अक्टूबर, 01 h 33वही 4 PR, 0.67.0 शृंखला की शुरुआत

🔗 Gemini CLI v0.66.0-preview.0 · Gemini CLI v0.65.0

Delta 0.21 साझा थ्रेड को Claude Code में खोलता है और Figma के MCP सर्वर से जुड़ता है

21 अक्टूबर — एजेंटों के साथ कोडिंग के लिए Zed का बहु-उपयोगकर्ता परिवेश Delta, 12 नई सुविधाओं, 14 सुधारों और 48 त्रुटि-सुधारों के साथ संस्करण 0.21.0 पर पहुँच गया है। Claude Code के लिए Delta प्लगइन स्थापित होने पर, Open in Claude Code कमांड साझा थ्रेड को डेस्कटॉप और वेब, दोनों पर Claude Code में खोलती है। Claude Code सहित किसी बाहरी टूल से थ्रेड में जुड़ने वाले सहयोगी, प्रतिभागियों की पट्टी में अपने टूल के नाम के साथ दिखाई देते हैं। Delta अब Figma के MCP सर्वर से भी जुड़ता है; एक सप्ताह पहले ही Figma ने इसे अपने नए MCP भागीदारों में गिनाया था।

CLI में delta update जुड़ता है, स्थानीय एजेंट के काम करते समय भी मैन्युअल कॉम्पैक्शन उपलब्ध रहता है, और स्लैश कमांड को क्रिया दर्शाने वाले नाम मिलते हैं (/change-model, /fork, /set-thinking-level)। त्रुटि-सुधारों में, Grok सदस्यता के साथ Grok 4.7 अब अपनी पूरी 500k टोकन संदर्भ विंडो का उपयोग करता है, और अनुपलब्ध टूल को कॉल करने पर एजेंट अब चुपचाप बंद नहीं होते। delta daemon कमांड हटा दी गई हैं: Delta अब ज़रूरत पड़ने पर शुरू होता है।

🔗 Delta 0.21.0 के संस्करण नोट्स

Replit Agent अब Stripe Atlas के साथ कंपनी बना सकता है, जो अब Stripe के MCP और CLI में उपलब्ध है

21 अक्टूबर — Replit ने घोषणा की है कि उसका एजेंट अब Stripe के MCP एकीकरण और कंपनी गठन सेवा Stripe Atlas के माध्यम से उपयोगकर्ता के लिए कंपनी बना सकता है; घोषणा में Replit के लिए किसी विशेष शुल्क या शर्त का उल्लेख नहीं है। यह घोषणा @atlas खाते की आधे घंटे पहले की घोषणा पर आधारित है: Atlas अब Stripe के MCP सर्वर और CLI में उपलब्ध है।

उपयोग किया गया Stripe इंटरफ़ेसAtlas आवेदन में भूमिका
MCP सर्वरएजेंट के माध्यम से संवादात्मक प्रक्रिया: आवश्यकताएँ, कंपनी की जानकारी, सत्यापन
Stripe CLIसंरचित प्रॉम्प्ट के साथ टर्मिनल में प्रक्रिया, जिसे कोडिंग एजेंट शुरू कर सकता है
Stripe डैशबोर्डपहचान, भुगतान, दस्तावेज़ों की समीक्षा, हस्ताक्षर और आवेदन जमा करना

Stripe के डेवलपर ब्लॉग पर 19 अक्टूबर को प्रकाशित लेख के अनुसार, एक ही आवेदन को एक इंटरफ़ेस से दूसरे में आगे बढ़ाया जा सकता है। Atlas डेलावेयर की C कॉरपोरेशन और LLC का समर्थन करता है, जिनमें कई संस्थापकों वाली कंपनियाँ भी शामिल हैं: यह कंपनी का गठन करता है, नियोक्ता पहचान संख्या (EIN) प्राप्त करता है, संस्थापकों की हिस्सेदारी के क्रमिक अधिकार-अर्जन (वेस्टिंग) की प्रक्रिया शुरू करता है और 83(b) कर विकल्प दाखिल करता है। लेख में स्वतः कॉन्फ़िगर होने वाले परिवेशों में Claude Code और Cursor का उल्लेख है, लेकिन Replit का नहीं, जिसने अपनी अलग घोषणा की है।

🔗 Replit की घोषणा · Stripe Atlas की घोषणा · stripe.dev का लेख

PDD Kit : GitHub Next और Microsoft Research एजेंटों के Rust कोड की शुद्धता सिद्ध करना चाहते हैं, Chopin में एकीकृत

21 अक्टूबर — GitHub Next और Microsoft Research ने Proof Driven Development Kit (PDD Kit) पेश किया है, जो डेवलपर की योजना को औपचारिक विनिर्देश में बदलता है, फिर सिद्ध करता है कि एजेंट का लिखा कोड सभी संभावित इनपुट के लिए उसका पालन करता है। किसी ऐप की लॉगिन प्रक्रिया के उदाहरण में, PDD Kit कोड पर चर्चा करता है, बातचीत के दौरान आशय समझता है और Rust के लिए प्रमाण भाषा Verus में एक विनिर्देश सुझाता है; विनिर्देश स्वीकृत होने के बाद, Verus सत्यापक स्वतः सिद्ध करता है कि कोड उसका पालन करता है। जहाँ प्रमाण देना संभव नहीं होता, वहाँ टूल परीक्षणों और कंप्यूटर चलाने वाले एजेंटों (कंप्यूटर-यूज़ एजेंट) का सहारा लेता है। फ़िलहाल यह केवल Rust पर काम करता है।

GitHub इसे शोध पूर्वावलोकन के रूप में प्रस्तुत करता है, जिससे कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा बनाए गए कोड को हर पंक्ति दोबारा पढ़े बिना उत्पादन में जारी किया जा सके; Microsoft Research इसे अधिक कठोर पद्धति की पड़ताल बताता है। GitHub Next का लक्ष्य एक सत्यापित सॉफ़्टवेयर फ़ैक्टरी है, जहाँ इंजीनियर कोड के बजाय विनिर्देशों की समीक्षा करें। यह किट Chopin में एकीकृत है, जो बहु-उपयोगकर्ता योजना संपादक है और जिसे GitHub Next ने सितंबर में MIT लाइसेंस के तहत ओपन सोर्स किया था। घोषणा के साथ PDD Kit का कोई लेख, रिपॉज़िटरी या दस्तावेज़ उपलब्ध नहीं है: प्रदर्शन GitHub Universe में 28 और 29 अक्टूबर को होगा।

🔗 @GitHubNext की घोषणा · Chopin की रिपॉज़िटरी

संक्षिप्त समाचार

कोडिंग एजेंट और टूल

  • Copilot CLI 1.0.102 — GitHub का स्थिर संस्करण, जिसमें कोई प्रमुख नई सुविधा नहीं है, प्रॉम्प्ट मोड में उद्यम द्वारा अनिवार्य किए गए स्वचालित मॉडल चयन को लागू करता है और उप-एजेंटों से कस्टम तथा MCP टूल की स्वीकृतियों का पालन कराता है; सैंडबॉक्स NO_PROXY और ALL_PROXY का पालन करता है; उसी दिन GitHub का MCP सर्वर 2.0.3 पर पहुँचता है। 🔗 स्रोत
  • Qwen Code v0.25.4 पूर्वावलोकन में — v0.25.3 के बाद से 173 बदलाव, जिनमें स्थानीय डेमन को नियंत्रित करने के लिए qwen daemon start, systemd इकाइयों के साथ एक ही सर्वर पर स्थापित किया जा सकने वाला Managed Agent, और प्रत्येक मॉडल के पहले टोकन तक का समय दिखाने वाला Web Shell शामिल हैं; स्थिर संस्करण अभी जारी नहीं हुआ है। 🔗 स्रोत
  • mistral CLI 0.10.0 — 0.9.0 के अगले ही दिन, mistral apps delete एक फ़ीचर फ़्लैग (फ़ीचर फ़्लैग) के पीछे तैनात ऐप को उसके मॉड्यूल और डेटाबेस सहित हटाता है, और रजिस्ट्री अपडेट संशोधित टेम्पलेट फ़ाइलों का त्रिपक्षीय मर्ज करते हैं; यह संगतता तोड़ने वाला बदलाव है, क्योंकि पुराने संस्करण नए version फ़ील्ड को अस्वीकार करते हैं। 🔗 स्रोत
  • v0 और Slack — Slack के MCP सर्वर के माध्यम से v0 किसी कार्यक्षेत्र के थ्रेड और फ़ाइलें पढ़ता है, बदलाव के लिए उन्हें संदर्भ बनाता है और वहीं प्रगति प्रकाशित करता है; यह सभी योजनाओं पर खाते की पहुँच वाले चैनलों तक सीमित है। 🔗 स्रोत
  • Replit में साझा बातचीत — किसी बातचीत, उसके किसी एक अंश या चर्चा के devURLs को अपने कार्यक्षेत्र के सदस्यों के साथ केवल पढ़ने के लिए साझा किया जा सकता है; किसी लेख या योजना का उल्लेख नहीं है। 🔗 स्रोत
  • Agents CLI के एक्सटेंशन — Google अपने एजेंट टूल के एक्सटेंशन तंत्र का विवरण देता है, जो 1 सितंबर के संस्करण 1.5.0 से खुला है: आधिकारिक LangChain एक्सटेंशन लगभग 24 कमांड में से ADK की 6 विशिष्ट कमांड की जगह लेता है, और कोई प्लेटफ़ॉर्म टीम अपना नियम अनिवार्य कर सकती है, जैसे हर तैनाती से पहले SBOM विश्लेषण। 🔗 स्रोत
  • Manus Game Dev — Manus अब 3D पात्रों के एनीमेशन ढाँचे (रिगिंग) और एनीमेशन का समर्थन करता है, और 3D निर्माण को कई गुना तेज़ बनाता है; कोई सटीक आँकड़ा या क्रेडिट लागत नहीं दी गई है। 🔗 स्रोत

सहायक और उद्यम

  • Kimi Work 3.2.18 — Moonshot AI के एजेंट आधारित ऐप के Enterprise उपयोगकर्ता कस्टम प्लगइन बना सकते हैं, उन्हें बाज़ार में प्रकाशित कर सकते हैं और कंपनी के अनुसार समूहित कार्यक्षेत्रों के बीच जा सकते हैं। 🔗 स्रोत
  • Viktor अब Grok 4.7 पर — कृत्रिम बुद्धिमत्ता से चलने वाले कर्मचारी के रूप में प्रस्तुत यह एजेंट, जो 70 000 से अधिक टीमों का दावा करता है और जिसने मई में 75 मिलियन डॉलर जुटाए थे, अब SpaceXSI के मॉडल पर चलता है; यह नहीं बताया गया कि वह डिफ़ॉल्ट मॉडल बनता है या नहीं। 🔗 स्रोत
  • Claude Partner Network में HCLTech — 230 000 से अधिक कर्मचारियों वाला यह समूह Global Premier भागीदार बनता है, जिसके साथ Anthropic Business Unit, HCL BigFix और HCL AppScan में Claude, तथा अपने AI Force प्लेटफ़ॉर्म में Claude Code शामिल हैं; किसी राशि का उल्लेख नहीं है। 🔗 स्रोत
  • Terminal X — OpenAI द्वारा 20 अक्टूबर को प्रकाशित एक मामले के अध्ययन में, इस स्टार्टअप का मूल्यांकन एजेंट GPT-6.1 Sol के साथ 500 निर्णयों में से 88,6 % में एक फ़ंड के वरिष्ठ समीक्षक से सहमत रहा, जबकि अगले सर्वश्रेष्ठ मॉडल के लिए यह आँकड़ा 86,4 % था; उस मॉडल का नाम नहीं बताया गया। 🔗 स्रोत
  • AT&T और OpenAI — AT&T का कानूनी विभाग अपनी LegalEdge टीम का विस्तार कर रहा है, ताकि ज्ञान की एक साझा परत बनाई जा सके और भविष्य में स्वाभाविक भाषा में अनुरोध स्वीकार करने वाला एक केंद्र तैयार हो; मुख्य कानूनी अधिकारी डेविड मैकएटी के अनुसार निर्णय वकीलों के पास रहेगा, और कोई आँकड़ा नहीं दिया गया है। 🔗 स्रोत

शासन और सुरक्षा

  • Anthropic की पहली Public Benefit Report — सार्वजनिक हित के उद्देश्य वाली इस कंपनी की वार्षिक रिपोर्ट Long-Term Benefit Trust के सदस्यों के साथ निर्धारित पाँच स्तंभों पर आधारित है, जिनमें तकनीकी सुरक्षा से लेकर लाभों का बँटवारा शामिल है; इसमें 2026 के 166 कार्य दर्ज हैं, जबकि 2025 में 114 थे। 🔗 स्रोत
  • Long-Term Benefit Trust में क्रिस्टोफ़र स्टब्स — हार्वर्ड के पूर्व विज्ञान डीन, जो 1998 में ब्रह्मांड के विस्तार में तेज़ी की खोज करने वाली टीम के सदस्य थे, Anthropic के अनुसार Trust के पहले भौतिक विज्ञानी बनते हैं; वहाँ उनके साथ बेन बर्नांके सहित अन्य सदस्य हैं। 🔗 स्रोत
  • साइबर सुरक्षा रक्षकों के लिए OpenAI की योजना — अग्रणी कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लोकतांत्रिक शासन का यह दूसरा भाग सरकारों और उद्योग को एजेंटों के लिए भरोसेमंद रोक नियंत्रण, सुरक्षा प्रणालियों का आधुनिकीकरण और स्वतंत्र मूल्यांकन सुझाता है; OpenAI इस अवधि को रक्षकों के लिए अवसर की खिड़की कहता है। 🔗 स्रोत
  • x402 Agent Safety Bench — एजेंटों द्वारा भुगतान के इस सामुदायिक बेंचमार्क में Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol और Gemini 4 Argon अपने दम पर 39 में से 24 से 26 जालों से बचते हैं, जबकि DeepSeek V4 Pro केवल 12 से बचता है, और 142,31 डॉलर का नुकसान होता है; बेंचमार्क के स्किल इस्तेमाल करने पर कोई पैसा नहीं खोता। 🔗 स्रोत
  • Hugging Face पर पासकी — Hub अब पासवर्ड के स्थान पर पासकी (अंगुली की छाप, चेहरा, स्क्रीन लॉक या सुरक्षा कुंजी) से लॉगिन स्वीकार करता है, और उसे प्रमाणीकरण के दूसरे कारक के रूप में भी इस्तेमाल करने देता है। 🔗 स्रोत
  • GitHub CLI 2.103.0 में समय-सीमा वाले टोकन — सार्वजनिक पूर्वावलोकन में gh auth login --expiring एक अल्पकालिक एक्सेस टोकन रखता है, जिसे पृष्ठभूमि में नवीनीकृत किया जाता है; इससे लीक हुआ टोकन कुछ घंटों में अनुपयोगी हो जाता है। भविष्य के एक संस्करण में यह नए लॉगिन के लिए डिफ़ॉल्ट होगा। 🔗 स्रोत

API और क्लाउड

  • OpenAI API में परियोजना के अनुसार सेवा स्तर — Platform की सेटिंग से चुना जा सकता है कि हर परियोजना Ultrafast जैसे कौन-से सेवा स्तर इस्तेमाल कर सकती है, और संगठन अपनी सभी परियोजनाओं के लिए उन्हें प्रतिबंधित कर सकता है। 🔗 स्रोत
  • OpenAI के SDK में Vertex AI — openai-python 3.36.0 और openai-node 7.41.0 अब Responses API के लिए Vertex AI का समर्थन करते हैं, साथ ही 30 मिनट के कैश लेखन के लिए उपयोग काउंटर और कस्टम आवाज़ों की सहमति का प्रबंधन भी उपलब्ध है। 🔗 स्रोत
  • Google Distributed Cloud पर Gemini — GTC Berlin में Google, ग्राहक के परिसर में स्थापित अपने क्लाउड के इंटरनेट से कटे हुए (एयर-गैप्ड) संस्करण में Gemini 3.5 Flash जोड़ता है, RAG आधारित उद्यम खोज का पूर्वावलोकन उपलब्ध कराता है (प्रति फ़ाइल 100 Mo, प्रति बातचीत 500 Mo) और HGX B300 प्रणालियों को सामान्य उपलब्धता में लाता है। 🔗 स्रोत · 🔗 RAG खोज
  • Perplexity के अनुसार टोकन खर्च — एक मार्गदर्शिका अधिक खपत के पाँच स्रोत गिनाती है और Enterprise की सेटिंग का विवरण देती है: Enterprise Pro में प्रति माह 500 क्रेडिट, Enterprise Max में 15 000, अगले महीने हस्तांतरण के बिना, और समूह के अनुसार नामित सीमाएँ; किसी नई सुविधा की घोषणा नहीं की गई है। 🔗 स्रोत

NVIDIA : रोबोटिक्स, उद्योग और हार्डवेयर

  • Isaac Lab 3.0 में Microduck — NVIDIA, Pollen Robotics और Hugging Face छोटे दोपाये रोबोट को चलना सिखाने का ट्यूटोरियल प्रकाशित करते हैं, जिसमें Newton इंजन और 16 GPU पर प्रति सेकंड 1,25 मिलियन तक सिमुलेशन चरण इस्तेमाल होते हैं; उसी दिन Microduck रोबोट मुख्य वक्तव्य के मंच पर पहुँचते हैं। 🔗 स्रोत
  • SimReady Central — रोबोटिक भुजाओं से लेकर शीतलन प्रणालियों तक, सिमुलेशन के लिए आवश्यक गुणों (टकराव, द्रव्यमान, घर्षण) से युक्त 2 000 से अधिक OpenUSD 3D वस्तुएँ Hugging Face पर मुक्त पहुँच में उपलब्ध होती हैं। 🔗 स्रोत
  • Halos SAFE, FOX और cuDSS — NVIDIA मोटर वाहन उद्योग के लिए सुरक्षा प्रमाणों का ढाँचा Halos SAFE जारी करता है, Volvo Cars, Hyperion और Alpamayo अपनाता है, फ़ैक्टरी एजेंटों का ब्लूप्रिंट FOX शुरुआती पहुँच में आता है (Siemens को इससे लगभग 20 % बचत की उम्मीद है) और cuDSS सामान्य उपलब्धता में पहुँचता है। 🔗 स्रोत · 🔗 FOX और cuDSS
  • NVIDIA के आपूर्तिकर्ताओं की क्षमताएँ — तीन वर्षों में सब्सट्रेट क्षमता 2,5 गुनी, 2028 के अंत तक Amkor में उन्नत पैकेजिंग क्षमता में 300 % से अधिक वृद्धि, और अमेरिका में नई सुविधाओं के लिए KYEC को 1,1 अरब डॉलर का अग्रिम भुगतान। 🔗 स्रोत
  • दिसंबर में Windows के लिए DGX Station — NVIDIA ने Windows संस्करण की तारीख बताई है, जिसकी घोषणा 7 अक्टूबर को बिना तारीख के हुई थी; साथ ही NVIDIA Sync अब आठ तक DGX Spark को जोड़ सकेगा, जबकि अक्टूबर की शुरुआत में दो की घोषणा हुई थी। 🔗 स्रोत
  • NVIDIA और UER — GTC Berlin से पहले, 19 अक्टूबर को NVIDIA और 115 से अधिक सार्वजनिक मीडिया संस्थानों का संघ यूरोपीय प्रसारण संघ, एजेंटों के लिए अपने संप्रभु मानकों को संप्रभु क्लाउड, खुले मॉडलों के प्रकाशकों और इंटीग्रेटरों के लिए खोलते हैं। 🔗 स्रोत

खुले मॉडल और शोध

  • Kumo Forecast और Kumo Anomaly — NVIDIA अपने समय-शृंखला मॉडल NV-Tesseract को Kumo ब्रांड के अंतर्गत रखता है; ये अप्रैल से Apache 2.0 के तहत Hugging Face पर उपलब्ध हैं। 50 000 सामान्य प्रेक्षणों पर फ़ाइन-ट्यून किए जाने पर Kumo Anomaly की औसत परिशुद्धता 0,016 से बढ़कर 0,201 हो जाती है। 🔗 स्रोत · 🔗 Kumo Anomaly
  • bekko-static-embedding-v1 — यूइची तातेनो MIT लाइसेंस के तहत बहुभाषी स्थिर एम्बेडिंग प्रकाशित करते हैं, जो GPU के बिना चलती हैं: MNanoBEIR पर 43,76, अन्य स्थिर मॉडलों से लगभग 11 अंक आगे और खोज में multilingual-e5-small से लगभग 1 अंक के अंतर पर। 🔗 स्रोत
  • MemoProAgent — Meta और तीन विश्वविद्यालयों के शोधकर्ता बिना किसी घोषणा के एक सक्रिय सहायक का कोड प्रकाशित करते हैं, जो व्यक्तिगत स्मृति खोजता है और तभी बोलता है जब उसके आधार पर कोई कार्रवाई आवश्यक हो; कोई संख्यात्मक परिणाम नहीं दिया गया है। 🔗 स्रोत

इसका क्या मतलब है

अग्रणी मॉडल अब एक ऐसी सूची बनते जा रहे हैं जिसे हर बड़ा क्लाउड पूरा दिखाना चाहता है। जून में Amazon Bedrock और Oracle Cloud के बाद, OpenAI अब Google Cloud के Model Garden में शामिल हो रहा है, जिसमें Codex भी शामिल है, और Google का दावा है कि वह तीनों प्रमुख बंद LLM उपलब्ध कराने वाला एकमात्र बड़ा क्लाउड है; Antigravity, जिसमें पहले से Claude Opus 5.5 और Sonnet 5.5 उपलब्ध हैं, में OpenAI के मॉडल भी आएँगे। किसी उद्यम के लिए, मॉडल का चुनाव क्लाउड के चुनाव से अलग होता जा रहा है, क्योंकि उपयोग की लागत पहले से किए गए खर्च संबंधी अनुबंधों में समायोजित होती है; OpenAI के लिए, हर क्लाउड बिक्री का एक अतिरिक्त माध्यम है, भले ही Microsoft उसका मुख्य साझेदार बना हुआ है। GTC Berlin भी इसी तर्क पर चलता है: OpenShell Reference Architecture एक ही तकनीकी ढाँचे पर Anthropic, OpenAI, Google या Meta के एजेंट चलाता है।

एजेंट अब बिना कहे काम करने लगे हैं, और उनके सुरक्षा उपाय उत्पाद के भीतर, यहाँ तक कि हार्डवेयर तक पहुँच रहे हैं। Claude Duet हर कुछ घंटों में खातों की जाँच करता है और अपनी आभासी मशीन में काम करता है, लेकिन भुगतान करने या हस्ताक्षर करने से पहले मंज़ूरी का इंतज़ार करता है, और मंज़ूरी मिलने पर भी कुछ कार्रवाइयों से इनकार करता है; Grok Bot अपने आप डैशबोर्ड अद्यतन रखता है। NVIDIA में, Sentry एक DPU BlueField-4 से मुख्य कार्यप्रवाह के बाहर रहकर एजेंटों की निगरानी करता है और उन्हें कुछ मिलीसेकंड में रोक देता है, और ServiceNow कुछ सेकंड में किसी एजेंट की पहुँच रद्द कर सकता है। सवाल अब केवल यह नहीं है कि कोई एजेंट क्या कर सकता है, बल्कि यह भी है कि उसे कौन रोक सकता है, और तकनीकी ढाँचे के किस स्तर पर।

एआई की मदद से कमज़ोरियाँ खोजने की रफ़्तार उन्हें ठीक करने की रफ़्तार से अधिक है। PHP2Shell एक ऐसी भाषा को प्रभावित करता है जिस पर लगभग 70 % वेबसाइट चलती हैं, और PHP 5.4 से ही इसके असुरक्षित संस्करण मौजूद हैं; OpenAI को ऐसी खोजों में भारी वृद्धि की उम्मीद है। Claude Security अप्रैल से अब तक दस लाख से अधिक कमज़ोरियाँ खोजने का दावा करता है और सुधारों पर नज़र रखने के लिए लगातार स्कैन करने की ओर बढ़ रहा है। अड़चन अब समन्वय के स्तर पर आ रही है: संचालकों और प्राधिकरणों को अग्रिम सूचना देना, रखरखाव करने वालों को सहायता देना, जैसा कि OpenAI का पाँच चरणों वाला ढाँचा सुझाता है, जिसे साइबर रक्षकों के लिए उसकी योजना के ही दिन प्रकाशित किया गया था। यहाँ तक कि PHP2Shell की जाँच करने वाला उपकरण भी चेतावनी देता है कि अज्ञात परिणाम यह साबित नहीं करता कि सर्वर की कमज़ोरी ठीक कर दी गई है।

किसी एजेंट की लागत टोकन में गिनी जाती है, और तकनीकी ढाँचे का हर स्तर इसका बिल घटाने का वादा करता है। Cohere का Context Focus केवल मुख्य शब्दों पर आधारित खोज की तुलना में 41 % तक टोकन घटाता है, Nemotron 3.5 Rerank प्रत्येक एजेंट अनुरोध पर लगभग 14 % टोकन घटाता है, Flint लैपटॉप पर कोड लिखने के लिए प्रत्येक टोकन पर केवल लगभग 2,5 अरब पैरामीटर सक्रिय करता है, और JOLT प्रशिक्षण में 6,5 गुना कम टोकन के साथ MATH पर GRPO जितनी सटीकता हासिल करता है। इसके नीचे के स्तर पर, NVIDIA एआई कारखानों को 14 दिनों में चालू करने और उतने ही टोकन के लिए 30 % तक कम ऊर्जा खर्च करने का वादा करता है, और GitHub एजेंटों के कारण कई गुना बढ़ रहे ट्रैफ़िक को सँभालने के लिए Git की प्रतिकृति प्रक्रिया को नए सिरे से तैयार कर रहा है।

स्रोत