ऑन-डिवाइस GenAI, LLM एजेंट्स की सुरक्षा, और मोबाइल RPA
आज का ध्यान AI विकास के तीन प्रमुख बदलावों पर केंद्रित है: ऑन-डिवाइस प्रोसेसिंग, एजेंट सुरक्षा, और मोबाइल ऑटोमेशन।
Apple Core AI फ्रेमवर्क
Apple ने Apple डिवाइसेस पर सीधे जनरेटिव AI चलाने के लिए Core AI पेश किया है। यह फ्रेमवर्क लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को स्थानीय रूप से प्रोसेस करने के लिए Apple Silicon का उपयोग करता है।
यह आपके लिए क्यों महत्वपूर्ण है:
- तेज़ रिस्पॉन्स टाइम क्योंकि डेटा डिवाइस पर ही रहता है।
- बेहतर प्राइवेसी क्योंकि जानकारी क्लाउड पर नहीं जाती है।
- iOS और macOS ऐप्स के लिए कम ऊर्जा की खपत।
- सारांश (summarization) और कोड जनरेशन जैसे कार्यों के लिए उच्च प्रदर्शन।
LLM एजेंट टीमों की सुरक्षा
NRT-Defense v0.4.0 स्वायत्त AI एजेंट टीमों की सुरक्षा के लिए टूल्स प्रदान करता है। जैसे-जैसे एजेंट मिलकर काम करते हैं, उन्हें नए सुरक्षा जोखिमों का सामना करना पड़ता है।
प्रमुख सुरक्षा सुधार:
- प्रॉम्प्ट इंजेक्शन (prompt injection) से सुरक्षा।
- डेटा एक्सफिल्ट्रेशन (data exfiltration) की रोकथाम।
- एजेंटों के बीच दुर्भावनापूर्ण संचार (malicious communication) के खिलाफ बचाव।
- फाइनेंस और हेल्थकेयर उद्योगों के लिए बेहतर स्थिरता।
मोबाइल AI एजेंट्स और RPA
नए विकास दिखाते हैं कि कैसे AI एजेंट्स, रोबोटिक प्रोसेस ऑटोमेशन (RPA) की तरह, मोबाइल वर्कफ़्लो को ऑटोमेट कर सकते हैं।
मोबाइल एजेंट्स के लिए वास्तविक दुनिया की चुनौतियाँ:
- अलग-अलग स्क्रीन साइज और रेजोल्यूशन।
- विभिन्न Android वर्ज़न।
- कार्यों के दौरान होने वाले व्यवधानों (interruptions) को संभालना।
- UI एलिमेंट्स के साथ इंटरैक्ट करने के लिए टेम्पलेट मैचिंग का उपयोग करना।
इन एजेंट्स को बनाने के लिए क्लाउड-ओनली मॉडल्स से हटकर लचीले, डिवाइस-लेवल इंटरैक्शन की ओर बढ़ने की आवश्यकता है।
वैकल्पिक लर्निंग कम्युनिटी: https://t.me/GyaanSetuAi