Anthropic মডেল হার্ডওয়্যার স্পেসিফিকেশন (MHS) চালু করেছে, একটি নতুন মানদণ্ড যা Claude-এর মতো AI মডেলকে ফিজিক্যাল ডিভাইসের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে সক্ষম করে। এই সিস্টেম AI-কে লেজার, মাইক্রোস্কোপ এবং রোবটিক আর্মের মতো সরঞ্জামগুলি পূর্ববর্তী প্রশিক্ষণ ছাড়াই নিয়ন্ত্রণ করতে দেয়। MHS-এ একটি стандар্ডাইজড ট্যাগিং সিস্টেম রয়েছে যা হার্ডওয়্যার বাধা, ফিজিক্যাল বৈশিষ্ট্য এবং সুরক্ষা সীমা AI মডেলগুলোর কাছে যোগাযোগ করে। এটি মডেলগুলাকে টাস্কের মাধ্যমে যুক্তি করা, রিয়েল-টাইমে স্ক্রিপ্ট সমন্বয় করা এবং বিভিন্ন ইন্সট্রুমেন্ট জুড়ে ধাপগুলি সিকোয়েন্স করতে সক্ষম করে। একটি ডেমোতে, Claude যুক্তি ব্যবহার করে প্রি-ট্রেনড ধাপের বদলে একটি রোবটিক আর্মকে একটি অ্যালুমিনিয়াম ক্যান তুলতে সফলভাবে গাইড করেছিল। এই মানদণ্ডটি ভার্চুয়াল ট্রেনিং এবং রিয়েল-ওয়ার্ল্ড অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যে ব্যবধান পূরণ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। Anthropic প্রিভিউ পিরিয়ডের সময় Amazon Web Services (Strands Robots)、Hugging Face (Le Robot)、Raspberry Pi、Automata, এবং Universal Robots-এর সাথে সহযোগিতা করছে। এই অংশীদাররা সুরক্ষা মূল্যায়ন এবং সেরা অনুশীলন বিকাশ করতে সাহায্য করবে। শেষ পর্যন্ত, MHS একটি ওপেন-সোর্স, এজেন্ট-অগনস্টিক মানদণ্ড হয়ে যাবে। প্রাথমিক টেস্টিং-এ ডিভাইস ইন্টিগ্রেশন টাইমে উল্লেখযোগ্য কমানো দেখা গেছে, যা পরীক্ষামূলক পুনরাবৃত্তি ত্বরান্বিত করেছে।

Kemeny-র মতে, দ্রুত হাইপোথিসিস টেস্টিং এক শতাব্দীর প্রযুক্তিগত প্রগতিকে এক দশকে সংকুচিত করতে পারে।