Claude Tag Slack से जुड़ा, Mistral OCR 4 ने OlmOCRBench पर दबदबा बनाया, Runway ने Seedance 4K और Kling 3.0 को जोड़ा

23 जून 2026 दो प्रमुख धुरियों के इर्द-गिर्द घूमता है: कार्यस्थल परिवेश में AI (Slack में Claude Tag, सामान्य उपलब्धता में Copilot CLI, Cursor 3.8) और मल्टीमोडल आउटपुट की गुणवत्ता (दस्तावेज़ों पर Mistral OCR 4, Seedance 4K के साथ Runway, L’Odyssée के साथ ElevenLabs)। Claude Code v2.1.187, NVIDIA DFlash, Together AI ParallelKernelBench और सांस्कृतिक जागरूकता पर Cohere Labs का शोध सात क्षेत्रों तक फैले एक विस्तृत घोषणा-चक्र को पूरा करते हैं।

Claude Tag — Claude टीम के साझा सदस्य के रूप में Slack में एकीकृत होता है

23 जून — Anthropic Enterprise और Team ग्राहकों के लिए Claude Tag का बीटा लॉन्च कर रहा है। सिद्धांत यह है: Claude Slack में एक सामान्य टीम सदस्य की तरह स्थापित होता है, @Claude के माध्यम से पूरे चैनल के लिए उपलब्ध, स्थायी मेमोरी और असिंक्रोनस कार्यक्षमता के साथ।

काम करने का तरीका

एडमिन Claude को चुने हुए चैनलों तक पहुँच देता है और उसे वांछित टूल्स, डेटा या कोडबेस से जोड़ता है। इसके बाद कोई भी सदस्य @Claude का उल्लेख करके कोई काम सौंप सकता है: Claude उसे चरणों में तोड़ता है, उन्हें निष्पादित करता है, फिर एक थ्रेड में परिणाम के साथ जवाब देता है। चार विशेषताएँ Claude Tag को पुराने Claude in Slack इंटीग्रेशन से अलग करती हैं:

विशेषता	विवरण
मल्टीप्लेयर मोड	प्रति चैनल एक साझा Claude — हर सदस्य देखता है कि वह किस पर काम कर रहा है
स्थायी मेमोरी	Claude बातचीत के दौरान संदर्भ इकट्ठा करता है, हर बार दोबारा समझाने की ज़रूरत नहीं
एंबियंट मोड	Claude सक्रिय रूप से चैनल पर नज़र रखता है और सक्षम होने पर पहल करता है
असिंक्रोनस कार्य	कार्य कई घंटों या कई दिनों तक बैकग्राउंड में चलते हैं

शासन

हर चैनल का अपना टूल्स, डेटा और मेमोरी दायरा होता है — संदर्भ चैनलों के बीच आपस में नहीं मिलते। कार्यों का एक पूर्ण लॉग (जिसमें प्रत्येक कार्य की शुरुआत करने वाला व्यक्ति शामिल है) एडमिनों के लिए उपलब्ध है, जो संगठन या चैनल के अनुसार टोकन सीमाएँ तय कर सकते हैं।

Anthropic के अनुसार, उत्पाद टीम द्वारा उत्पादित कोड का 65% उनके Claude Tag के आंतरिक संस्करण से उत्पन्न होता है। इसका उपयोग मेट्रिक्स ट्रैकिंग, सपोर्ट टिकट प्रोसेसिंग और बग डायग्नोस्टिक्स जैसे कार्यों तक फैला है। Claude Tag Opus 4.8 के साथ काम करता है और पुराने Claude in Slack ऐप को प्रतिस्थापित करता है — मौजूदा एडमिनों के पास माइग्रेट करने के लिए 30 दिन हैं।

🔗 Anthropic — Claude Tag पेश करना

Cursor 3.8 — Customize Cursor (Marketplace Leaderboard, Plugin Canvases, Team Marketplaces)

22-23 जून — 22 जून को प्रकाशित और 23 जून को X पर घोषित Cursor 3.8 changelog का शीर्षक “Customize Cursor” है। यह एक केंद्रीकृत कस्टमाइज़ेशन पेज और टीम इंटीग्रेशन की तीन सुविधाएँ पेश करता है।

नया “Customize” पेज

यह एकल प्रवेश बिंदु plugins, skills, MCPs, sub-agents, rules, commands और hooks को, user, team और workspace स्तरों पर, एक साथ लाता है। custom MCPs भी इस पेज से कॉन्फ़िगर किए जा सकते हैं।

तीन मुख्य सुविधाएँ

सुविधा	विवरण
Marketplace Leaderboard	टीम में सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले plugins, skills और MCPs का डैशबोर्ड — एक क्लिक में इंस्टॉलेशन
Plugin Canvases	plugins में prebuilt canvases शामिल हो सकते हैं; पहला उदाहरण: Atlassian canvas (issues, projects और documents का real-time दृश्य)
विस्तारित Team Marketplaces	स्थानीय repositories के अतिरिक्त GitLab, Bitbucket और Azure DevOps का समर्थन

Atlassian canvas इस अवधारणा का ठोस प्रदर्शन है: अब एक plugin केवल commands या textual tools ही नहीं, बल्कि एक संरचित visual interface भी उजागर कर सकता है।

🔗 Cursor — Changelog 3.8 · Marketplace Leaderboard ट्वीट · Plugin Canvases ट्वीट · Team Marketplaces ट्वीट

Copilot CLI — सामान्य उपलब्धता में नया terminal interface

23 जून — GitHub Microsoft Build 2026 में पहले से दिखाए गए GitHub Copilot CLI के नए terminal interface (TUI) की सामान्य उपलब्धता (GA) की घोषणा करता है।

मुख्य विशेषताएँ

नया TUI एक tab system पेश करता है: Session (default), Gists, Issues और Pull requests — जिन्हें Tab से नेविगेट किया जा सकता है। किसी भी tab से, c कुंजी prompt में एक item को refer करती है, o उसे browser में खोलती है, / search लॉन्च करती है।

कॉन्फ़िगरेशन अब पूरी तरह session-guided है:

GitHub MCP Registry को ब्राउज़ करने और configuration file को छुए बिना server इंस्टॉल करने के लिए /mcp add या /mcp search
flèches के साथ skills को सक्षम या अक्षम करने के लिए /skills
marketplace, किसी repository या स्थानीय path से plugins इंस्टॉल करने के लिए /plugin
configuration को online संशोधित करने के लिए /settings

इंटरफ़ेस accessibility को भी संभालता है: thematic colors (default, dim, high-contrast, colorblind via /theme), संकरे terminals के लिए adaptive components और screen readers की automatic detection।

अपडेट: terminal में copilot update।

🔗 GitHub Changelog — Copilot CLI TUI GA

GitHub Copilot app — BYOK (Bring Your Own Key) समर्थन

23 जून — GitHub Copilot app अब BYOK का समर्थन करती है: उपयोगकर्ता अपने स्वयं के model providers के विरुद्ध agent sessions चला सकते हैं।

समर्थित providers

Azure OpenAI, Anthropic, self-hosted Ollama, LM Studio और कोई भी OpenAI-compatible gateway। सेटअप Settings → Model providers (endpoint + API key) में किया जाता है। keys स्थानीय OS keyring में संग्रहीत होती हैं, और interface द्वारा कभी नहीं पढ़ी जातीं।

उपयोग	विवरण
मिश्रित मॉडल	जटिलता के लिए एक frontier model और निष्पादन के लिए एक local model को मिलाना
अपने tenant में ट्रैफ़िक	अपने cloud account, tenant या internal gateway के माध्यम से inference routing
एकीकृत चयनकर्ता	जोड़े गए provider के models, Copilot-hosted models के साथ दिखाई देते हैं

नोट: Copilot Business और Enterprise plans के लिए, administrator ने policy settings में “Copilot CLI” सक्रिय किया होना चाहिए।

🔗 GitHub Changelog — Copilot App BYOK

Runway Seedance 4K, Seedance Mini और Kling 3.0 Turbo को एकीकृत करता है

23 जून — Runway अपनी platform में सीधे तीसरे पक्ष के तीन video generation models की तत्काल उपलब्धता की घोषणा करता है।

जो तीन models जोड़े गए हैं वे हैं Seedance 4K (4K high-resolution generation), Seedance Mini (तेज़ उपयोगों के लिए हल्का संस्करण) और Kling 3.0 Turbo (Kuaishou के Kling model का turbo mode में नवीनतम संस्करण)। इस तरह Runway स्वयं के Gen-4 और Aleph 2.0 models के पूरक के रूप में, अग्रणी generative video models के aggregator के रूप में स्थित होता है।

एक ही platform के भीतर यह multi-model approach creators को हर use case — resolution, speed या style — के लिए उपयुक्त model चुनने देता है, बिना tool बदले।

तीन पहले महीनों के लिए 30% promo code नए subscribers के लिए उपलब्ध है (code: 30RUNWAY)।

🔗 Runway — Seedance और Kling 3.0

ElevenLabs — Michael Caine की लाइसेंसशुदा AI voice द्वारा सुनाई गई Homer की L’Odyssée

23 जून — ElevenLabs The Odyssey लॉन्च करता है, Homer की L’Odyssée का एक audiobook, जिसे ब्रिटिश अभिनेता Sir Michael Caine के साथ आधिकारिक सहयोग में निर्मित AI voice से सुनाया गया है। इस कृति के साथ original music और cinematic sound design भी है।

यह audiobook ElevenLabs की audio reading app ElevenReader (elevenreader.io) पर निःशुल्क और विशेष रूप से उपलब्ध है। यह उत्पादन ElevenReader platform को उपयोगितावादी voice synthesis से आगे बढ़ाने के लिए premium AI content रणनीति को दर्शाता है।

Michael Caine के साथ सहयोग ElevenLabs और अभिनेता के बीच एक आधिकारिक licensing agreement पर आधारित है, जो इस विशिष्ट production के लिए उनकी आवाज़ के AI रूप में पुनरुत्पादन की अनुमति देता है।

“Before you see the film, hear the original epic. Today, we’re releasing The Odyssey: an audiobook narrated by the voice of Sir Michael Caine, with original music and cinematic sound design.”

🇮🇳 “फिल्म देखने से पहले, मूल महाकाव्य सुनिए। आज, हम L’Odyssée लॉन्च कर रहे हैं: Sir Michael Caine की आवाज़ में सुनाया गया एक audiobook, जिसमें original music और cinematic sound design शामिल है।” — @ElevenLabs

🔗 ElevenReader — The Odyssey

Mistral OCR 4 — संरचित स्थानीयकरण के साथ SOTA दस्तावेज़ प्रसंस्करण

23 जून — Mistral Mistral OCR 4 लॉन्च करता है, अपना दस्तावेज़ प्रसंस्करण model जिसे SOTA (State Of The Art — अत्याधुनिक) के रूप में प्रस्तुत किया गया है। OCR के लिए सार्वजनिक संदर्भ benchmark OlmOCRBench पर, OCR 4 85,20 के score का दावा करता है, जिसे Mistral के अनुसार benchmark में पहला स्थान दिया गया है।

तकनीकी विशेषताएँ

OCR 4 हर text block को एक bounding frame के साथ localize करता है, उसे वर्गीकृत करता है (title, table, equation, signature…) और प्रति region एक confidence score देता है। यह संरचित localization verified citations, drafting, RAG chunking और human-in-the-loop revision के लिए आधार बनती है।

पहलू	विवरण
OlmOCRBench	85,20 का score — Mistral के अनुसार benchmark में पहला स्थान
बहुभाषी मूल्यांकन	Mistral internal evaluation में पहला; दुर्लभ भाषाओं पर सबसे बड़े लाभ
मानव सत्यापन	12+ भाषाओं पर स्वतंत्र annotators द्वारा blind तरीके से वर्गीकृत 600+ वास्तविक documents

उपलब्धता

Mistral API, Mistral AI Studio में Document AI, Amazon SageMaker और Microsoft Foundry के माध्यम से तुरंत उपलब्ध। Snowflake Parse Document समर्थन अगले अपडेट में घोषित किया गया है। model एक single container पर self-hostable भी है।

🔗 Mistral — OCR 4 · X thread

Claude Code v2.1.187 — credentials सुरक्षा, संगठन के अनुसार model restrictions

23 जून — Claude Code v2.1.187 दो नई governance सुविधाएँ और कई उल्लेखनीय सुधार पेश करता है।

नया parameter sandbox.credentials sandboxed commands की credentials files और secrets वाली environment variables तक पहुँच को ब्लॉक करने देता है — उन teams के लिए अतिरिक्त सुरक्षा जो Claude Code को automated mode में या shared environments में उपयोग करती हैं।

संगठन अब अपने admin console के माध्यम से model restrictions कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। ये restrictions model selector, --model, /model और variable ANTHROPIC_MODEL पर लागू होती हैं। एक स्पष्ट संदेश उपयोगकर्ता को बताता है कि उसकी पसंद संगठन की settings द्वारा सीमित है।

सुधारों में: indefinitely blocked remote MCP tool calls (5 minutes तक) अब error के साथ abort हो जाते हैं; Korean या CJK text pasting अब byte-by-byte clipboard transmission वाले terminals में corrupted characters (mojibake) नहीं बनाता; structured output (--json-schema) को ठीक किया गया है ताकि सफलता के बाद StructuredOutput को अनिश्चितकाल तक दोबारा न बुलाए।

🔗 Claude Code CHANGELOG

Warp YAML में GLM 5.2 जोड़ता है और model auto-routers के साथ प्रयोग करता है

23 जून — Warp अपने AI terminal में GLM 5.2 के आधिकारिक समर्थन की घोषणा करता है, जो Fireworks पर होस्ट किया गया है और code generation के लिए token-efficient बताया गया है। Warp अन्य providers से जुड़ने के लिए BYO (Bring Your Own) inference का भी समर्थन करता है।

CEO Zach Lloyd समानांतर में YAML में कॉन्फ़िगर किए जा सकने वाले model auto-routers पर एक प्रयोग साझा करते हैं: प्राकृतिक भाषा में वर्णन करें कि कौन-से tasks किस model पर route होते हैं — frontend के लिए GLM 5.2, जटिल architecture decisions के लिए GPT 5.5 High। यह declarative routing approach tool बदले बिना task प्रकार के अनुसार लागत/गुणवत्ता अनुपात को optimize करना संभव बनाती है।

🔗 Warp — GLM 5.2 · Warp — Auto-router

Together AI — ParallelKernelBench, CUDA kernels generation के लिए multi-GPU benchmark

23 जून — Together AI ParallelKernelBench (PKB) प्रकाशित करता है, जो वास्तविक production codebases (Megatron-LM, DeepSpeed, TensorRT-LLM, NeMo-RL) से लिए गए 87 multi-GPU समस्याओं का benchmark है। लक्ष्य: PyTorch + NCCL के स्थान पर सीधे NVLink symmetric memory का उपयोग करने वाले CUDA kernels उत्पन्न करने की LLM क्षमता को मापना।

वर्तमान परिणाम इस कार्य पर frontier models की सीमाएँ दिखाते हैं:

मॉडल	हल की गई समस्याएँ (zero-shot)	baseline से तेज़
GPT-5.5	28/87	22/87
Gemini 3 Pro	24/87	12/87
Claude Opus 4.7	20/87	12/87
Gemini 3 Pro (agentic)	35/87	26/87

agentic mode (compile/test/revise loop) Gemini 3 Pro को उल्लेखनीय रूप से बेहतर बनाता है, 24 से बढ़कर 35 सही समाधानों तक पहुँचता है, लेकिन लगभग 20 चरणों के बाद ठहर जाता है। PKB open source है और योगदानों के लिए खुला है।

🔗 Together AI — ParallelKernelBench · Tweet

NVIDIA DFlash — Blackwell GPU पर 15x तक speculative decoding

23 जून — NVIDIA DFlash प्रकाशित करता है, एक हल्का open source lightweight block diffusion model जिसे speculative decoding के लिए डिज़ाइन किया गया है। NVIDIA Blackwell GPU पर तैनात होने पर, DFlash उपयोगकर्ता द्वारा अनुभव की गई समान responsiveness बनाए रखते हुए inference throughput को 15x तक बढ़ाने देता है।

Speculative decoding में एक हल्के draft model की मदद से कई tokens समानांतर में उत्पन्न किए जाते हैं, फिर मुख्य model के एक ही pass में tokens को validate या correct किया जाता है — जिससे आवश्यक passes की संख्या घटती है। DFlash इस architecture का draft piece है, जिसे Blackwell family के लिए optimize किया गया है।

🔗 NVIDIA — DFlash · Tweet

इम्यूनोलॉजी में GPT-5 — 3 साल का एक प्रयोगात्मक रहस्य एक ही सत्र में सुलझा

23 जून — OpenAI GPT-5 Pro का इम्यूनोलॉजी में एक उपयोग-मामला प्रकाशित करता है: इम्यूनोलॉजिस्ट Derya Unutmaz (Jackson Laboratory / UConn) ने 2022 से अनसुलझे T-कोशिकाओं पर एक प्रयोग के तंत्र की पहचान करने के लिए GPT-5 Pro का उपयोग किया।

GPT-5 Pro ने पहचाना कि डिऑक्सीग्लूकोज़ IL-2 प्रोटीन के निर्माण में बाधा डाल रहा था, जिससे यह स्पष्ट हुआ कि संपर्क में लाई गई T-कोशिकाएँ बड़े पैमाने पर Th17 कोशिकाएँ क्यों बन गईं (सूजन प्रतिक्रिया)। मॉडल ने लिम्फोमा को लक्षित करने वाली CD8+ T-कोशिकाओं पर एक अप्रकाशित प्रयोग के परिणाम की भी सही भविष्यवाणी की।

Unutmaz अब कैंसर उत्परिवर्तनों पर डेटासेट संकलित करने और सटीक इम्यूनोथेरेपी अनुसंधान को तेज़ करने के लिए GPT-5 Pro, Codex और GPT-5.2 Deep Research का उपयोग करते हैं। OpenAI दुरुपयोग (जैव/रासायनिक) के जोखिमों की याद दिलाता है और अपने Preparedness Framework की ओर संकेत करता है।

🔗 OpenAI — GPT-5 इम्यूनोलॉजी रहस्य

Cohere Labs — बहुभाषिकता पर्याप्त नहीं है: LLMs में सांस्कृतिक जागरूकता की कमी है

23 जून — Cohere Labs 22 देशों के 81 प्रतिभागियों पर आधारित एक सर्वेक्षण के आधार पर एक अध्ययन प्रकाशित करता है। केंद्रीय निष्कर्ष: बहुभाषी LLMs अनिवार्य रूप से बहुसांस्कृतिक नहीं होते।

सर्वेक्षण से प्राप्त कुछ आँकड़े: 89,5 % गैर-अंग्रेज़ी भाषी AI के साथ बातचीत करने और बेहतर उत्तर पाने के लिए भाषा बदलते हैं; 38 % मानते हैं कि AI उनकी संस्कृति को नहीं समझता (5/10 से कम स्कोर) ; 63 % ने किसी बातचीत के दौरान अपनी सांस्कृतिक मान्यताओं के उल्लंघन को देखा (जर्मन औपचारिकताएँ, कोरियाई ऐतिहासिक संदर्भ, मिस्री अरबी) ; 67 % भविष्य में सांस्कृतिक हाशियाकरण बढ़ने से चिंतित हैं। Cohere Labs आरंभ से ही सांस्कृतिक चेतना को डिज़ाइन आवश्यकता के रूप में शामिल करने की वकालत करता है, न कि बाद में जोड़े जाने वाले तत्व के रूप में।

🔗 Cohere Labs — वैश्विक AI में सांस्कृतिक जागरूकता

संक्षेप

Zed — Hidden Gems: Part 4 (23 जून) — Zed टिप्स श्रृंखला का ब्लॉग लेख: बड़े स्क्रीन पर कॉन्फ़िगर करने योग्य केंद्रित लेआउट, समानांतर agents के साथ मल्टी-worktrees की कीबोर्ड नेविगेशन, अंतर्निहित terminal में EDITOR=zed --wait, छोटे mnemonics के लिए command_aliases। 🔗 Zed ब्लॉग
NVIDIA Nemotron Office Hours (23 जून) — NVIDIA AI Nemotron Labs पर उपलब्ध Nemotron 3 मॉडल परिवार को समर्पित एक लाइव प्रश्नोत्तर सत्र प्रसारित करता है। 🔗 NVIDIAAI ट्वीट

इसका क्या मतलब है

एजेंटिक AI रोज़मर्रा के टूल्स में स्थापित हो रही है। Slack में Claude Tag और GA में Copilot CLI अपनाने के दो अलग लेकिन पूरक रास्ते दर्शाते हैं। Claude Tag टीम के सहयोगी कार्य-प्रवाह में एकीकरण को लक्षित करता है: साझा स्मृति और पहल करने की क्षमता वाला एक साझा agent, जो सभी को दिखाई देता है। Copilot CLI व्यक्तिगत डेवलपर के terminal में एकीकरण को लक्षित करता है: tabs, मार्गदर्शित MCP प्रबंधन और native accessibility वाला एक संरचित इंटरफ़ेस। दोनों ही मामलों में लक्ष्य AI tool और मौजूदा कार्य-पर्यावरण के बीच friction को कम करना है — न कि उपयोगकर्ताओं से tool बदलने को कहना।

Coding environments के लिए personalization एक विभेदीकरण तर्क बन रही है। केंद्रीयकृत “Customize” पेज वाले Cursor 3.8 और GitHub Copilot के BYOK की ज़रूरत एक ही है: टीमों को यह सटीक रूप से कॉन्फ़िगर करने देना कि कौन से models, कौन से tools और कौन से workflows प्रत्येक context पर लागू होते हैं। Cursor का Marketplace Leaderboard एक सामाजिक आयाम लाता है — टीम सबसे अधिक जिसका उपयोग करती है, वह ऊपर आ जाता है। Copilot का BYOK एक संप्रभुता आयाम लाता है — ट्रैफ़िक कंपनी के tenant के भीतर ही रहता है। ये दोनों दृष्टिकोण इन tools के प्रति विकास टीमों की बढ़ती परिपक्वता को दर्शाते हैं।

Multimodal और दस्तावेज़-प्रसंस्करण मॉडल गुणवत्ता की एक नई सीमा तक पहुँच रहे हैं। Mistral OCR 4, जिसका OlmOCRBench पर दावा किया गया स्कोर 85,20 है, Runway द्वारा Seedance 4K और Kling 3.0 Turbo के एकीकरण के साथ, ElevenLabs द्वारा एक सिनेमैटिक audiobook के साथ — ये तीनों घोषणाएँ दिखाती हैं कि पेशेवर-गुणवत्ता वाली multimodal content generation अब एक उभरता हुआ use case नहीं रह गया है। Mistral विशेष रूप से संरचित दस्तावेज़ intelligence (ब्लॉक-स्तरीय confidence score, RAG support) पर ध्यान केंद्रित कर रहा है, न कि केवल कच्चे transcription पर।

GPU kernels के benchmarks एक अंधा कोण उजागर करते हैं। Together AI का ParallelKernelBench classical code benchmarks पर LLMs की क्षमताओं और multi-node GPU optimization code उत्पन्न करने की उनकी वास्तविक क्षमता के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर की ओर इशारा करता है। यह तथ्य कि सर्वोत्तम मॉडल (GPT-5.5) zero-shot में 87 में से केवल 28 समस्याएँ हल करता है — और उन समाधानों में से केवल 22 मौजूदा baseline को मात देते हैं — यह संकेत देता है कि इस श्रेणी की समस्याएँ मौजूदा मॉडल्स की पहुँच से अभी भी काफी बाहर हैं, यहाँ तक कि frontier मॉडल्स के लिए भी। Agentic approach परिणामों में सुधार करती है लेकिन एक सीमा पर पहुँच जाती है, जो यह सुझाव देती है कि सीमा केवल context में नहीं बल्कि GPU communication primitives की representation में भी है।

LLMs में सांस्कृतिक प्रश्न बहुभाषिकता से परे जाता है। Cohere Labs का अध्ययन एक ऐसा परिघटना पुष्टि करता है जो व्यवहार में पहले से देखा जा चुका है: मुख्यतः अंग्रेज़ी पर प्रशिक्षित मॉडल अन्य भाषाओं में उत्तर देते समय भी पश्चिमी सांस्कृतिक दृष्टिकोणों को प्रक्षेपित करते हैं। बेहतर उत्तर पाने के लिए भाषा बदलने वाले 89,5 % गैर-अंग्रेज़ी भाषी एक वास्तविक व्यावहारिक लागत को दर्शाते हैं। यह तथ्य कि 67 % भविष्य में सांस्कृतिक हाशियाकरण से डरते हैं, यह संकेत देता है कि समस्या की धारणा केवल तकनीकी उपयोगकर्ताओं तक सीमित नहीं है — ये ऐसे संकेत हैं जिन्हें मूल्यांकन और प्रशिक्षण प्रणालियों के डिज़ाइन में शामिल करना चाहिए।