माइक्रोसॉफ्ट ने कोपायलट के लिए AI अपग्रेड पेश किए, GPT और क्लाउड के बीच चुनने का ऑप्शन जोड़ा

माइक्रोसॉफ्ट ने सोमवार को अपने कोपायलट रिसर्च असिस्टेंट में नए फीचर्स पेश किए, जिससे यूज़र्स एक ही वर्कफ़्लो में एक साथ कई AI मॉडल इस्तेमाल कर सकेंगे। यह टेक दिग्गज का अपनी AI पेशकश को बेहतर बनाने और अपनाने को बढ़ावा देने का सबसे नया कदम है।

"क्रिटिक" नाम के एक नए फीचर में, कोपायलट का रिसर्चर एजेंट अब हर रिस्पॉन्स के लिए ओपनAI के GPT और एंथ्रोपिक के क्लाउड मॉडल दोनों से आउटपुट ले पाएगा, बजाय इसके कि उसे एक ही मॉडल पर निर्भर रहना पड़े।

माइक्रोसॉफ्ट ने कहा कि जब GPT रिस्पॉन्स जेनरेट करेगा, तो क्लाउड यूज़र को दिखाने से पहले आउटपुट की सटीकता और क्वालिटी की जांच करेगा। कंपनी को उम्मीद है कि भविष्य में वह वर्कफ़्लो को दोनों दिशाओं में इस्तेमाल करने वाला बना देगा, जिससे GPT क्लाउड के ड्राफ्ट को भी देख सकेगा।

रॉयटर्स को दिए एक इंटरव्यू में, माइक्रोसॉफ्ट 365 और कोपायलट की कॉर्पोरेट वाइस प्रेसिडेंट निकोल हर्सकोविट्ज़ ने कहा, "कोपायलट में अलग-अलग वेंडर्स के अलग-अलग मॉडल्स होना बहुत अच्छा है - लेकिन हम इसे अगले लेवल पर ले जा रहे हैं, जहाँ कस्टमर्स को असल में मॉडल्स के एक साथ काम करने का फ़ायदा मिलेगा।"

हर्सकोविट्ज़ ने आगे कहा कि मल्टी-मॉडल अप्रोच यूज़र वर्कफ़्लो को तेज़ करने, AI की गलतफहमी - जहाँ सिस्टम गलत जानकारी देते हैं - को कंट्रोल करने और ज़्यादा भरोसेमंद आउटपुट देने में मदद करेगा, जिससे कस्टमर्स के लिए प्रोडक्टिविटी और क्वालिटी बढ़ेगी।

माइक्रोसॉफ्ट 'मॉडल काउंसिल' भी लॉन्च कर रहा है, यह एक ऐसा फ़ीचर है जो यूज़र्स को अलग-अलग AI मॉडल्स के रिस्पॉन्स को एक साथ कम्पेयर करने देगा। ये अपग्रेड्स तब आए हैं जब माइक्रोसॉफ्ट अपने नए कोपायलट कोवर्क एजेंटिक AI टूल को अपने 'फ्रंटियर' प्रोग्राम में मेंबर्स के लिए ज़्यादा आसानी से अवेलेबल करा रहा है, जो कस्टमर्स को इसके कुछ लेटेस्ट AI फ़ीचर्स का अर्ली एक्सेस देता है।

माइक्रोसॉफ्ट ने इस महीने की शुरुआत में टेस्टिंग मोड में Copilot Cowork को पेश किया। यह टूल Anthropic के वायरल Claude Cowork प्रोडक्ट पर आधारित है। यह टूल ऑटोनॉमस AI एजेंट्स की बढ़ती मांग का फ़ायदा उठा रहा है।

Windows बनाने वाली कंपनी अपने Copilot असिस्टेंट को बेहतर बनाने की कोशिश कर रही है ताकि Google के Gemini और Claude Cowork जैसे ऑटोनॉमस एजेंट्स जैसे कॉम्पिटिटर्स से कड़ी टक्कर के बीच इसे बेहतर तरीके से अपनाया जा सके।