Anthropicはモデルハードウェア仕様(MHS)を発表しました。これはClaudeなどのAIモデルが物理デバイスと対話できるようにする新しい標準です。このシステムにより、AIはレーザー、顕微鏡、ロボットアームなどの機器を事前学習なしで制御できます。MHSには、ハードウェアの制約、物理的特性、安全限界をAIモデルに伝える標準化されたタグ付けシステムが含まれています。これにより、モデルはタスクを推論し、リアルタイムでスクリプトを調整し、異なる機器間でステップをシーケンスできるようになります。デモでは、Claudeが事前学習されたステップではなく推論を用いて、ロボットアームをアルミ缶を拾うよう誘導することに成功しました。この標準は、仮想トレーニングと実世界のアプリケーションの間のギャップを埋めるように設計されています。Anthropicはプレビュー期間中、Amazon Web Services (Strands Robots)、Hugging Face (Le Robot)、Raspberry Pi、Automata、Universal Robotsと協力しています。これらのパートナーは、安全性評価とベストプラクティスの開発を支援します。最終的に、MHSはオープンソースのエージェント非依存標準になります。初期テストでは、デバイス統合時間が大幅に短縮され、実験的反復が加速されることが示されました。

Kemeny氏によると、より高速な仮説検証により、1世紀分の技術進歩を10年に圧縮できる可能性があります。