Anthropic hôm thứ Năm đã mở bản xem trước nghiên cứu về Tiêu chuẩn phần cứng mô hình (MHS), một thông số kỹ thuật chung được thiết kế để cho phép các tác nhân AI vận hành an toàn các thiết bị vật lý như kính hiển vi, bộ xử lý chất lỏng và cánh tay robot, theo một thông báo được công bố trên trang web của công ty.

Công ty đang cấp cho nhóm đầu tiên gồm các phòng thí nghiệm nghiên cứu khoa học và các nhà sản xuất tiên tiến quyền truy cập vào bản xem trước và cho biết họ có kế hoạch tạo ra nguồn mở tiêu chuẩn sau khi các đánh giá an toàn và thực tiễn tốt nhất đã được phát triển cùng với các đối tác về khoa học, robot, điện tử và sản xuất.

Giải quyết nút thắt tích hợp

Anthropic cho biết dự án bắt đầu với sự hợp tác với Cơ sở Nghiên cứu HHMI Janelia, cơ sở nghiên cứu của Viện Y tế Howard Hughes. Vấn đề mà nó nhắm đến đều quen thuộc với bất kỳ ai từng làm việc trong phòng thí nghiệm hoặc trên sàn nhà máy: hầu hết các thiết bị không giao tiếp với nhau và việc tích hợp chúng thường mất hàng tuần hoặc hàng tháng làm việc chuyên môn để xây dựng các kết nối riêng biệt.

Với MHS, Anthropic cho biết công việc tích hợp giảm xuống còn vài giờ hoặc vài phút. Sau khi các thiết bị được kết nối, tác nhân AI có thể sắp xếp các thử nghiệm tự động, suốt ngày đêm, suy luận qua từng bước của thử nghiệm, cập nhật các tham số theo thời gian thực và trong một số trường hợp, khôi phục từ các lỗi phần cứng mà không cần sự can thiệp của con người. Công ty cho biết tiêu chuẩn này đã được sử dụng cho các nhiệm vụ từ thí nghiệm khám phá thuốc thông thường đến hiệu chuẩn tia laser trên máy tính lượng tử.

Để biết thêm thông tin chi tiết về các công cụ đang định hình lại hoạt động phát triển AI, AI Buzz Wire theo dõi mọi bản phát hành chính trên toàn ngành.

Tiêu chuẩn hoạt động như thế nào

Cốt lõi của MHS là trình điều khiển được tiêu chuẩn hóa: phần mềm chuyển đổi giữa hệ điều hành của máy tính và thiết bị phần cứng. Trình điều khiển hiển thị một tập hợp nguyên thủy đơn giản — các lệnh như “đọc” (ví dụ: lấy nhiệt độ) hoặc “ghi” (đặt nhiệt độ) — mà bất kỳ thiết bị phần cứng nào cũng có thể hiểu và thực hiện.

Mỗi thiết bị cũng được cung cấp ở định dạng tiêu chuẩn để các nhân viên và công cụ có thể tìm thấy nhau trên mạng mà không cần có trình dịch tùy chỉnh ở giữa. Theo Anthropic, trình điều khiển còn cung cấp cho tác nhân kiến ​​thức theo ngữ cảnh thường tồn tại trong sách hướng dẫn trên giấy hoặc trong đầu kỹ thuật viên - ví dụ: trọng lượng của cánh tay robot, yếu tố quan trọng để thao tác nó một cách an toàn. Người dùng có thể tự viết thông tin đó vào thẻ ngôn ngữ tự nhiên hoặc trò chuyện với nhân viên hỗ trợ phỏng vấn họ về quá trình thiết lập phần cứng của họ. Sau đó, trình điều khiển sẽ tự động tạo một tệp tham chiếu mô tả những gì thiết bị có thể đo lường, những gì có thể điều chỉnh và những giới hạn an toàn nào sẽ được thực thi.

Các tác nhân kiểm soát phần cứng thông qua ba cơ chế: Giao thức bối cảnh mô hình (MCP), giao diện dòng lệnh và các tệp mã chứa API. Anthropic cho biết, những điều này cùng nhau cho phép tác nhân điều phối nhiều thiết bị bằng một dòng mã, trình tự các bước trên các thiết bị, theo dõi kết quả và điều chỉnh các thông số khi điều kiện thay đổi.

Những gì Anthropic quan sát được với Claude

Trong quá trình thử nghiệm, Anthropic báo cáo rằng Claude tương tác với phần cứng theo cách khám phá giống như cách một nhà khoa học làm việc. Trong một ví dụ, mô hình đã điều chỉnh tia laser, quan sát kết quả thông qua camera để xem chùm tia di chuyển như thế nào và lặp lại quy trình để hiểu chuỗi sự kiện. Sau đó, Claude đóng gói những gì đã học được thành một tập lệnh xác định, cho phép quy trình căn chỉnh chạy dưới dạng một lệnh duy nhất mà không cần lý luận mô hình qua từng bước.

Mô hình đó — một tác nhân khám phá một cách tương tác, sau đó tổng hợp các phát hiện của mình thành mã có thể lặp lại — là trọng tâm trong cách Anthropic kỳ vọng MHS sẽ được sử dụng cho các tác vụ dài hạn vốn sẽ chậm hoặc tốn kém nếu giám sát liên tục.

Mô hình bất khả tri theo thiết kế

Anthropic đang định vị MHS là cơ sở hạ tầng chứ không phải là sản phẩm khóa chặt. Tiêu chuẩn này hoạt động với bất kỳ thiết bị nào có giao diện có thể lập trình và công ty cho biết tiêu chuẩn này không phụ thuộc vào mô hình: bất kỳ thiết bị khai thác tác nhân nào cũng có thể truy cập nó bằng các giao thức tiêu chuẩn như MCP. Điều đó có thể quan trọng đối với việc áp dụng trong các phòng thí nghiệm nghiên cứu, nơi thiết bị từ nhiều nhà cung cấp và mẫu mã từ nhiều nhà cung cấp thường được sử dụng lẫn lộn.

Thông báo này được đưa ra trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt nhằm kết nối các mô hình AI với thế giới vật chất, với các đối thủ đang theo đuổi các đối tác phần cứng và mô hình tập trung vào robot. Bằng cách nhắm mục tiêu trước tiên vào các phòng thí nghiệm và dây chuyền sản xuất — những môi trường có quy trình làm việc có cấu trúc và sử dụng nhiều công cụ — Anthropic đang đặt cược rằng tự động hóa khoa học và công nghiệp sẽ là lĩnh vực có ý nghĩa thương mại đầu tiên đối với các tác nhân được thể hiện.

Xem gì

Bản xem trước nghiên cứu được giới hạn ở một nhóm đối tác ban đầu và Anthropic chưa công bố ngày phát hành nguồn mở. Các câu hỏi chính trong những tháng tới bao gồm có bao nhiêu nhà sản xuất thiết bị xây dựng trình điều khiển MHS, các đánh giá an toàn được phát triển với các đối tác trông như thế nào và liệu các đối thủ cạnh tranh có áp dụng hoặc tương tác với tiêu chuẩn hay không.

Đối với các phòng thí nghiệm đang cân nhắc việc áp dụng, vấn đề rất đơn giản: việc tích hợp phần cứng từng mất hàng tháng có thể trở thành một nhiệm vụ cấu hình được tính bằng giờ, với các tác nhân có thể chạy thử nghiệm liên tục trong nền. Liệu lời hứa đó có tồn tại khi tiếp xúc với thiết bị lộn xộn trong thế giới thực hay không là bài kiểm tra mà bản xem trước nghiên cứu được thiết kế để trả lời.

---

Đi trước AI

Nhận tin tức, phân tích và đột phá mới nhất về AI — tất cả ở cùng một nơi.

Đọc thêm tin tức về AI →