Anthropic ने मॉडल हार्डवेयर स्पेसिफिकेशन (MHS) पेश किया, एक नया मानक जो Claude जैसे AI मॉडल को भौतिक उपकरणों के साथ बातचीत करने में सक्षम बनाता है। यह प्रणाली AI को लेजर, माइक्रोस्कोप और रोबोटिक आर्म जैसे उपकरणों को पूर्व प्रशिक्षण के बिना नियंत्रित करने की अनुमति देती है। MHS में एक मानकीकृत टैगिंग सिस्टम शामिल है जो हार्डवेयर बाधाओं, भौतिक विशेषताओं और सुरक्षा सीमाओं को AI मॉडल तक पहुंचाता है। यह मॉडलों को कार्यों के माध्यम से तर्क करने, वास्तविक समय में स्क्रिप्ट समायोजित करने और विभिन्न उपकरणों में चरणों को क्रमबद्ध करने में सक्षम बनाता है। एक डेमो में, Claude ने तर्क का उपयोग करके पूर्व-प्रशिक्षित चरणों के बजाय एक रोबोटिक आर्म को एल्युमीनियम कैन उठाने के लिए सफलतापूर्वक निर्देशित किया। यह मानक आभासी प्रशिक्षण और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग के बीच की खाई को पाटने के लिए डिज़ाइन किया गया है। Anthropic पूर्वावलोकन अवधि के दौरान Amazon Web Services (Strands Robots), Hugging Face (Le Robot), Raspberry Pi, Automata, और Universal Robots के साथ सहयोग कर रहा है। ये भागीदार सुरक्षा मूल्यांकन और सर्वोत्तम प्रथाओं को विकसित करने में मदद करेंगे। अंततः, MHS एक खुला स्रोत, एजेंट-अज्ञेय मानक बन जाएगा। प्रारंभिक परीक्षण में उपकरण एकीकरण समय में उल्लेखनीय कमी देखी गई, जिससे प्रयोगात्मक पुनरावृत्ति तेज हुई।

Kemeny के अनुसार, तेज़ परिकल्पना परीक्षण एक सदी की तकनीकी प्रगति को एक दशक में संकुचित कर सकता है।