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• स्टार्टअप Genesis AI ने एक उन्नत AI मॉडल का अनावरण किया जो रोबोटिक हाथों को जटिल भौतिक कार्य करने में सक्षम बनाता है, जिसे 7 मई, 2026 को TechCrunch की रिपोर्ट के अनुसार $105 मिलियन के फंडिंग राउंड का समर्थन प्राप्त है। • यह उपलब्धि AI को सॉफ्टवेयर से भौतिक अनुप्रयोगों की ओर ले जाती है, जिसका लक्ष्य विनिर्माण (manufacturing) और लॉजिस्टिक्स क्षेत्रों में बदलाव लाना है। • यह विकास 'embodied AI' के बढ़ते चलन को उजागर करता है, जिसमें उन जटिल मैनुअल प्रक्रियाओं को स्वचालित करने की क्षमता है जो पहले केवल मानवीय कुशलता तक सीमित थीं।

• OpenAI ने GPT-5.5 लॉन्च किया, जो कोडिंग, रिसर्च, डेटा एनालिसिस, कंप्यूटर उपयोग और न्यूनतम मार्गदर्शन की आवश्यकता वाले जटिल कार्यों के लिए अनुकूलित एक शक्तिशाली नया मॉडल है। • यह अपग्रेड कई टूल्स के माध्यम से अधिक स्वायत्तता के साथ वास्तविक दुनिया के जटिल कार्यों को संभालता है, जिससे विस्तृत प्रॉम्पटिंग की आवश्यकता कम हो जाती है। • यह रिलीज़ AI क्षमताओं में प्रतिस्पर्धा को तेज करती है, जिसका लक्ष्य सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट और वैज्ञानिक अनुसंधान में पेशेवर उपयोगकर्ता हैं।

• Anthropic ने पाया कि उसका AI टूल कुछ हैकिंग और साइबर सुरक्षा कार्यों में मनुष्यों से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है, जो स्वायत्त सुरक्षा क्षमताओं में एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है। • इन निष्कर्षों ने साइबर सुरक्षा अनुप्रयोगों में उन्नत AI प्रणालियों के निहितार्थों के संबंध में नियामकों और विधायकों के बीच चर्चा शुरू कर दी है। • यह विकास AI क्षमताओं और सुरक्षा जोखिमों के बीच संतुलन बनाने की बढ़ती चिंताओं को उजागर करता है, विशेष रूप से तब जब AI प्रणालियाँ पारंपरिक रूप से मानव-प्रधान सुरक्षा भूमिकाओं में दक्षता दिखा रही हैं।

• 12 अप्रैल, 2026 को मिली रिपोर्ट के अनुसार, Anthropic ने कानूनी, वित्तीय और HR कार्यों के लिए विशेष टूल्स लॉन्च किए हैं, जिससे पारंपरिक सॉफ्टवेयर बाजारों में हलचल मच गई है। • इस विस्तार का प्रभाव अमेरिका की पार्टनर कंपनियों पर पड़ रहा है, जिससे स्थापित टेक दिग्गजों को चुनौती मिल रही है। • यह कदम Anthropic के प्रभाव को मुख्य AI से बढ़ाकर देशव्यापी एंटरप्राइज एप्लिकेशन तक ले जाता है।

• Amazon Web Services ने 1 अप्रैल, 2026 को ऑटोनॉमस AI एजेंट्स का अनावरण किया, जिन्हें न्यूनतम मानवीय हस्तक्षेप के साथ DevOps और सुरक्षा कार्यों को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। • ये एजेंट्स जटिल इंसिडेंट मैनेजमेंट को लक्षित करते हैं, जिससे उद्यमों के लिए थ्रेट डिटेक्शन और कोड डिप्लॉयमेंट जैसे कार्यों को सरल बनाना संभव होगा। • यह लॉन्च ऑपरेशनल AI ऑटोनॉमी की ओर एक बदलाव का संकेत है, जो बढ़ते AI अपनाने के बीच स्टार्टअप्स और SMEs के लिए उन्नत टूल्स को सुलभ बनाता है।

• Georgia Tech के शोधकर्ताओं ने SAIL (Speed Adaptation for Imitation Learning) विकसित किया है, जो रोबोट्स को कप जमाने, कपड़े मोड़ने और भोजन की पैकिंग जैसे जटिल कार्यों को मानवीय प्रदर्शन की तुलना में काफी तेज़ी से सीखने और निष्पादित करने की अनुमति देता है। • सिमुलेशन और भौतिक प्लेटफार्मों पर 12 मूल्यांकित परिदृश्यों में, SAIL रोबोट्स ने सटीकता, नियंत्रण और सुरक्षा बनाए रखते हुए कार्यों को तीन से चार गुना तेज़ी से पूरा किया। • यह उपलब्धि इमिटेशन लर्निंग (imitation learning) में गति की बाधाओं को दूर करती है, जिससे औद्योगिक और घरेलू उपयोग के लिए किसी भी मानवीय-हाथ वाले कार्य में सक्षम सामान्य-उद्देश्य रोबोट्स को बढ़ावा मिलता है।