𝗢𝗻-𝗗𝗲𝘃𝗶𝗰𝗲 𝗚𝗲𝗻𝗔𝗜, 𝗦𝗲𝗰𝘂𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗟𝗟𝗠 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀, 𝗮𝗻𝗱 𝗠𝗼𝗯𝗶𝗹𝗲 𝗥𝗣𝗔
આજનો વિષય AI વિકાસમાં ત્રણ મુખ્ય પરિવર્તનો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે: ઓન-ડિવાઇસ પ્રોસેસિંગ, એજન્ટ સુરક્ષા, અને મોબાઈલ ઓટોમેશન.
Apple Core AI Framework
Apple એ Apple ઉપકરણો પર સીધું જ generative AI ચલાવવા માટે Core AI રજૂ કર્યું છે. આ ફ્રેમવર્ક લોકલ રીતે લાર્જ લેંગ્વેજ મોડલ્સ (large language models) પ્રોસેસ કરવા માટે Apple Silicon નો ઉપયોગ કરે છે.
આ તમારા માટે શા માટે મહત્વનું છે:
- ડેટા ઉપકરણ પર જ રહેતો હોવાથી ઝડપી પ્રતિસાદ સમય (response times).
- વધુ સારી પ્રાઈવસી કારણ કે માહિતી ક્લાઉડ પર જતી નથી.
- iOS અને macOS એપ્સ માટે ઓછો ઉર્જા વપરાશ.
- સમરાઈઝેશન (summarization) અને કોડ જનરેશન જેવા કાર્યો માટે ઉચ્ચ પ્રદર્શન.
Securing LLM Agent Teams
NRT-Defense v0.4.0 સ્વાયત્ત AI એજન્ટ ટીમોને સુરક્ષિત કરવા માટે સાધનો પૂરા પાડે છે. જેમ જેમ એજન્ટો સાથે મળીને કામ કરે છે, તેમ તેમ તેઓ નવા સુરક્ષા જોખમોનો સામનો કરે છે.
મુખ્ય સુરક્ષા સુધારાઓ:
- પ્રોમ્પ્ટ ઇન્જેક્શન (prompt injection) સામે રક્ષણ.
- ડેટા એક્સફિલ્ટ્રેશન (data exfiltration) અટકાવવું.
- એજન્ટો વચ્ચેના દૂષિત (malicious) સંવાદ સામે રક્ષણ.
- ફાઇનાન્સ અને હેલ્થકેર ઉદ્યોગો માટે વધુ સારી સ્થિરતા.
Mobile AI Agents and RPA
નવા વિકાસ દર્શાવે છે કે કેવી રીતે AI એજન્ટ્સ રોબોટિક પ્રોસેસ ઓટોમેશન (RPA) ની જેમ મોબાઈલ વર્કફ્લોને ઓટોમેટ કરી શકે છે.
મોબાઈલ એજન્ટ્સ માટે વાસ્તવિક દુનિયાના પડકારો:
- વિવિધ સ્ક્રીન સાઈઝ અને રિઝોલ્યુશન.
- વિવિધ Android વર્ઝન.
- કાર્યો દરમિયાન આવતા અવરોધોનું સંચાલન કરવું.
- UI એલિમેન્ટ્સ સાથે વાતચીત કરવા માટે ટેમ્પલેટ મેચિંગનો ઉપયોગ કરવો.
આ એજન્ટો બનાવવા માટે ક્લાઉડ-ઓન્લી મોડલ્સથી દૂર જઈને સ્થિતિસ્થાપક, ડિવાઇસ-લેવલ ઇન્ટરેક્શન તરફ આગળ વધવું જરૂરી છે.
વૈકલ્પિક લર્નિંગ કોમ્યુનિટી: https://t.me/GyaanSetuAi