OpenAI ने बताया है कि उसके कोडिंग टूल से विकसित dots AI असिस्टेंट किस तरह बैकग्राउंड में खुद पहल करके काम करता है। यह ChatGPT के डेस्कटॉप और मोबाइल ऐप में Pro और उससे ऊपर के सब्सक्रिप्शन पर उपलब्ध है, जिनके प्लान $100 प्रति माह से शुरू होते हैं।
OpenAI ने सितंबर के आखिर में अपने डेवलपर डे पर dots जारी किया था। यह AI एजेंट यूज़र के कैलेंडर, ईमेल, कंप्यूटर और अन्य टूल से जुड़ता है, ताकि प्रॉम्प्ट का इंतजार किए बिना मदद कर सके।
TechCrunch Disrupt में OpenAI के एंटरप्राइज प्रोडक्ट प्रमुख Alexander Embiricos ने बताया कि उसका Codex कोडिंग ऐप पहले से इनमें से कई काम कर सकता था, लेकिन उसे ज्यादा निर्देश देने पड़ते थे। dots इन्हीं क्षमताओं को लगातार चलने वाली बातचीत के रूप में पेश करता है और समय-समय पर तलाशता है कि वह यूज़र की मदद कैसे कर सकता है।
TechCrunch की टेस्टिंग में खुद पहल करके मदद करने का तरीका उपयोगी मिला, लेकिन कैलेंडर में एक ही समय पर तय कार्यक्रमों और डेडलाइन के रिमाइंडर हमेशा सही समय पर नहीं आए। OpenAI का कहना है कि यूज़र मॉडल ट्रेनिंग बंद कर सकते हैं और संसाधनों तक पहुंच नियंत्रित कर सकते हैं, हालांकि dots क्लाउड ड्राइव का केवल पढ़ने का एक्सेस स्वीकार नहीं करता।
AI प्रोडक्ट बनाने वाली कंपनियों के लिए dots दिखाता है कि अलग इंटरफेस के जरिए कोडिंग एजेंट की क्षमताओं को रोजमर्रा के कामों तक कैसे बढ़ाया जा सकता है। यह एक व्यावहारिक संतुलन की चुनौती भी सामने लाता है: उपयोगी होने के लिए असिस्टेंट को एक्सेस चाहिए, लेकिन अनुमतियों पर नियंत्रण और सही समय पर पहल अब भी अहम सीमाएं हैं।
ChatGPT में हमेशा सक्रिय रहने वाला एजेंट कंपनियों को अलग टूल के बजाय मौजूदा प्रोडक्ट के भीतर ही खुद पहल करके मिलने वाली मदद का रास्ता देता है।
रोजमर्रा के काम में कोडिंग एजेंट की क्षमताओं का दोबारा इस्तेमाल बताता है कि इंटरफेस डिजाइन और इंटीग्रेशन नई मॉडल क्षमताओं जितने अहम हो सकते हैं।
सही समय पर मदद और बारीक अनुमति नियंत्रण अभी साबित नहीं हुए हैं। इससे कंपनियां भरोसे के साथ कितनी जिम्मेदारी सौंप सकती हैं, इसकी सीमा तय होती है।
यह पोस्ट ऊपर के स्रोत से Made in 10 समाचार कक्ष ने अपने-आप लिखी है।
OpenAI का कहना है कि GPT-6.1 Sol की COBOL को आधुनिक प्रोग्रामिंग भाषाओं में बदलने की क्षमता बेहतर हुई है। कंपनी के परीक्षणों में रीजनिंग पर अधिक प्रयास करने पर सॉफ्टवेयर का व्यवहार बरकरार रखने की सटीकता 98% रही, लेकिन विशेषज्ञों के मुताबिक पूरे सिस्टम को सुरक्षित ढंग से बदलना अभी साबित नहीं हुआ है।
