क्लॉड ने एक रोबोट कुत्ते के साथ अकेले काम करना सीख लिया है

• Anthropic ने क्लॉड द्वारा नियंत्रित एक रोबोट दिखाया।
• AI मॉडल ने इसके साथ काम करने में कंपनी के कर्मचारियों को पीछे छोड़ दिया।
• हालांकि, चैटबॉट अभी भी प्रयोग के अंतिम कार्य को सफलतापूर्वक पूरा नहीं कर सका।

Anthropic ने प्रोजेक्ट फेच प्रयोग के दूसरे चरण के परिणाम प्रस्तुत किए, जिसमें AI मॉडल क्लॉड ओपस 4.7 ने एक वाणिज्यिक चौपाया रोबोट के साथ अपने दम पर काम करना सीखा। परीक्षणों के दौरान, मॉडल ने मानव सहायता के बिना, सेंसर से कनेक्ट करने, प्रोग्रामिंग, और रोबोट को नेविगेट करने के लिए कार्यों की एक श्रृंखला पूरी की, जो Anthropic के कर्मचारियों के परिणामों को पीछे छोड़ दिया।

Anthropic ने सबसे पहले प्रोजेक्ट फेच को अगस्त 2025 में लॉन्च किया। तब, कंपनी के कर्मचारियों को जिनका रोबोटिक्स में कोई अनुभव नहीं था, दो टीमों में विभाजित किया गया: एक को क्लॉड तक पहुंच दी गई, जबकि दूसरी ने केवल अपने ज्ञान और इंटरनेट पर जानकारी खोजने पर निर्भर किया।

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परिणामों ने दिखाया कि क्लॉड के साथ टीम ने काफी अधिक कुशलता से काम किया। इसी समय, उस पीढ़ी का मॉडल — क्लॉड ओपस 4.1 — अपने दम पर पूरे कार्यों के सेट को पूरा नहीं कर सका और रोबोट से कनेक्ट करने के चरण में ही फंस गया।

एक साल से भी कम समय में स्थिति नाटकीय रूप से बदल गई।

क्लॉड ने मनुष्यों को पीछे छोड़ दिया

नए परीक्षण में, Anthropic ने क्लॉड कोड के साथ एक लैपटॉप को सीधे रोबोट से जोड़ा। शोधकर्ता की भूमिका प्रारंभिक प्रॉम्प्ट को लॉन्च करने और आदेशों की पुष्टि करने तक सीमित थी।

Claude Opus 4.7 सक्षम था:

• रोबोट के कैमरों और सेंसर से कनेक्ट करें;
• LiDAR डेटा तक पहुंच सेट करें;
• नियंत्रण सॉफ़्टवेयर लिखें;
• एक मार्ग-ट्रैकिंग प्रणाली बनाएं;
• वस्तु पहचान लागू करें;
• व्यक्तिगत घटकों को एकल प्रणाली में एकीकृत करें।

Anthropic के अनुसार, प्रयोग के पहले चरण के दौरान कम से कम एक मानव टीम द्वारा पूर्ण किए गए प्रत्येक कार्य पर, Claude Opus 4.7 ने कम से कम दस गुना तेज़ परिणाम दिया।

यदि हम चार कार्यों को ध्यान में रखते हैं जो दोनों मानव टीमों ने पूरे किए, तो मॉडल बिना Claude के टीम की तुलना में 37 गुना अधिक तेज़ निकला और AI सहायक का उपयोग करने वाली टीम की तुलना में लगभग 19 गुना तेज़ था।

कंपनी ने नोट किया कि मॉडल ने मानवों की तुलना में लगभग दस गुना कम प्रोग्राम कोड भी उत्पन्न किया, जबकि समान या बेहतर परिणाम प्राप्त किए।

जहाँ एआई अभी भी मनुष्यों से पीछे है

महत्वपूर्ण प्रगति के बावजूद, क्लॉड अंतिम कार्य को सफलतापूर्वक पूरा नहीं कर सका - स्वायत्त रूप से गेंद को प्रारंभिक बिंदु पर लौटाना रोबोट कुत्ते का उपयोग करके।

मॉडल गेंद की स्थिति को सही ढंग से निर्धारित करने और धक्का देने के लिए रोबोट को स्थिति में लाने में सक्षम था, लेकिन यह वास्तविक समय में आंदोलनों के सटीक नियंत्रण को संभाल नहीं सका।

एंथ्रोपिक ने समझाया कि समस्या तथाकथित बंद नियंत्रण लूप में है, जहाँ प्रणाली को प्रत्येक क्रिया के परिणाम का लगातार मूल्यांकन करना होता है और पर्यावरण में परिवर्तनों के आधार पर अगले आदेशों को समायोजित करना होता है।

इसी प्रकार के परिदृश्यों में मनुष्य अभी भी बड़े भाषा मॉडलों पर एक लाभ बनाए रखते हैं।

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एक ही समय में, कंपनी के एक अनुभवी रोबोटिक्स विशेषज्ञ ने इस कार्य के स्वायत्त निष्पादन को प्रोग्राम करने में सक्षम थे। एंथ्रोपिक के अनुसार, क्लॉड के वर्तमान संस्करण भी अतिरिक्त उपकरणों और समय के साथ ऐसा परिणाम प्राप्त कर सकते हैं।

एंथ्रोपिक भौतिक एजेंटिक एआई के युग की सुबह देखता है

कंपनी ने जोर देकर कहा कि क्लॉड की रोबोटिक क्षमताओं में सुधार एक अलग विकास लक्ष्य नहीं था। प्रगति मॉडल के समग्र पैमाने और परिष्करण का एक साइड इफेक्ट था।

एंथ्रोपिक मानता है कि उद्योग धीरे-धीरे एक परिचित विकास चक्र से गुजर रहा है:

• पहले, मॉडल मानवों की मदद करते हैं;
• फिर मानव मॉडल की मदद करते हैं;
• और अंत में, मॉडल अपने आप कार्य करना शुरू करते हैं।

एक समान प्रक्रिया पहले प्रोग्रामिंग और साइबर सुरक्षा के क्षेत्र में देखी गई थी, जहां एआई एजेंटों ने सॉफ़्टवेयर उपकरणों के साथ स्वायत्त रूप से काम करना सीख लिया।

अब भौतिक दुनिया में एक समान परिवर्तन शुरू हो रहा है।

"हम शायद भौतिक एजेंटिक एआई के प्रारंभिक युग में प्रवेश कर रहे हैं," - एंथ्रोपिक ने नोट किया।

एंथ्रोपिक क्लॉड की क्षमताओं का विस्तार करना जारी रखता है

प्रोजेक्ट फेच के परिणाम कंपनी की स्वायत्त एआई सिस्टम विकसित करने की रणनीति में एक और कदम थे।

पहले, एंथ्रोपिक ने श्रम बाजार पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के प्रभाव का एक बड़े पैमाने पर अध्ययन प्रकाशित किया और निष्कर्ष निकाला कि फिलहाल यह तकनीक मुख्य रूप से श्रमिकों की उत्पादकता बढ़ाती है न कि बड़े पैमाने पर छंटनी का कारण बनती है। लेख में अधिक:

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इसके अलावा, 81,000 क्लॉड उपयोगकर्ताओं का सर्वेक्षण करने के बाद, कंपनी ने एआई के प्रति एक विरोधाभासी दृष्टिकोण दर्ज किया: लगभग आधे उत्तरदाताओं ने प्रौद्योगिकी के कारण विस्तारित क्षमताओं की रिपोर्ट की, हालांकि लगभग 20% ने नौकरी के नुकसान के बारे में चिंता व्यक्त की।

इसके अलावा, क्लॉड कोड और सहकर्मी उत्पाद क्षेत्र की प्रमुख, कैट वू, ने हाल ही में कहा कि कृत्रिम- बुद्धिमत्ता प्रणालियों के विकास में अगला चरण सक्रियता होगा - मॉडल उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं का अनुमान लगाने में सक्षम होंगे, यहां तक कि उपयोगकर्ता एक अनुरोध को तैयार करने से पहले।

स्रोत: Incrypted