Xiaomi ने मोबाइल AI एजेंट 'Xiaomi miclaw' के लिए बंद टेस्टिंग शुरू की

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Xiaomi ने अपने मोबाइल AI एजेंट 'Xiaomi miclaw' के लिए एक बंद बीटा परीक्षण शुरू किया है, जो नवीनतम AI + क्रिप्टो समाचार अपडेट्स का हिस्सा है। MiMo बड़े मॉडल पर बनाया गया यह ऐप 50 से अधिक सिस्टम टूल और परितंत्र सेवाओं को एकीकृत करता है, जिसमें स्वायत्त निर्णय लेने के लिए एक तर्क-निष्पादन लूप शामिल है। यह Xiaomi के पीपल-व्हीकल-होम परितंत्र के भीतर काम करता है, जिसमें सिस्टम क्षमताओं, व्यक्तिगत संदर्भ, परितंत्र संयोजन और स्व-विकास को कवर करने वाली चार आर्किटेक्चर परतें हैं। एजेंट Mijia IoT नियंत्रण का समर्थन करता है और फाइल मेमोरी और सैंडबॉक्स स्क्रिप्ट्स जैसी ऑन-चेन समाचार-अनुकूल मेटा-क्षमताएँ शामिल हैं। Xiaomi उपयोगकर्ताओं को डेटा का बैकअप लेने और स्थिरता और प्रदर्शन अभी सुधार के अधीन होने के कारण नियंत्रित परिवेश में परीक्षण करने की सलाह देता है।

Odaily स्टार डेली की समाचार: मिनी MiMo बड़े मॉडल पर आधारित AI इंटरैक्टिव टेस्टिंग प्रोडक्ट Xiaomi miclaw आज से सीमित बंद टेस्टिंग के लिए शुरू हुआ है, जिसमें आमंत्रण प्रणाली का उपयोग किया जाता है और सार्वजनिक आमंत्रण नहीं किया जाता है।

Xiaomi miclaw, सिस्टम एप्लिकेशन के रूप में चलता है, जिसमें 50 से अधिक सिस्टम-लेवल टूल और इकोसिस्टम सेवाएँ शामिल हैं, जो इन्फरेंस-एक्जीक्यूशन साइकिल इंजन का उपयोग करता है, जिसमें मॉडल स्वयं टूल कॉल क्रम और पैरामीटर तय करता है। यह उत्पाद मिनी के "मैन, कार, होम फुल इकोसिस्टम" सिस्टम में बड़े मॉडल की एक्जीक्यूशन क्षमता की पुष्टि पर केंद्रित है, और इसमें चार स्तरीय क्षमता आर्किटेक्चर है: सिस्टम लोअर-लेवल क्षमता, व्यक्तिगत संदर्भ समझ, इकोसिस्टम इंटरकनेक्शन और स्व-विकास।

पारिस्थितिक संबंधों में, Xiaomi miclaw ने पूर्ण मी जिया प्रोटोकॉल क्लाइंट लागू किया है, जो उपयोगकर्ता के अनुमति के साथ मी जिया में जुड़े IoT उपकरणों को नियंत्रित करने में सक्षम है और MCP प्रोटोकॉल और तीसरे पक्ष के एप्लिकेशन एक्सेस SDK का समर्थन करता है। स्व-विकास के संदर्भ में, इस उत्पाद में फाइल-स्तरीय स्मृति, सब-एजेंट निर्माण, MCP सेवा विन्यास और सैंडबॉक्स स्क्रिप्ट निष्पादन चार मेटा-क्षमताएँ हैं, जो स्वयं स्मृति प्रणाली का निर्माण कर सकती हैं और उपकरणों की विस्तारित सीमा प्रदान कर सकती हैं।

Xiaomi ने सुझाव दिया है कि इस उत्पाद की स्थिरता, बिजली खपत और जटिल परिदृश्यों में सफलता की दर को अभी भी बेहतर बनाया जा रहा है; उपयोगकर्ताओं को डेटा की बैकअप प्रक्रिया पहले से कर लेनी चाहिए और इसे नियंत्रित परिवेश में परीक्षण करना चाहिए।

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