Anthropic 推出模型硬體標準，以將 AI 與現實世界機器整合

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AI summary icon精華摘要
Anthropic 以模型硬體標準（MHS）推動 RWA 新聞，讓 AI 能控制顯微鏡和機械臂等實體資產。該介面將整合時間從數週縮短至數小時。卡內基美隆大學在 8 小時內自動化了一項實驗，速度提升三倍。QuEra 在雷射系統中實現了 99.3% 的成功率。AWS 等公司正在採用 MHS，但目前仍為封閉狀態。Anthropic 計畫在完成安全檢查後開源該標準。AI + 加密貨幣新聞凸顯了數位與實體基礎設施融合的趨勢。
ME AI 消息，動察 Beating AI 快訊，Anthropic 以研究預覽形式推出 Model Hardware Standard（MHS），讓 AI Agent 直接操作現實中的機器。顯微鏡、液體處理器、機械臂，甚至量子電腦中的雷射系統，均可透過同一套介面接入。過去將不同廠商的設備連接，通常需專門開發介面，耗時數週甚至數月。Anthropic 表示，MHS 可將此過程縮短至數小時甚至數分鐘。MHS 可視為一層統一的「硬體介面」。設備接入 MHS 驅動後，會以統一格式告知 Agent 自身的功能、當前狀態及不可逾越的安全限制。Agent 則透過 MCP、命令列或 API 操作設備，無需為每台機器重新撰寫連接程式。MHS 也不綁定 Claude，其他模型與 Agent 同樣可接入。實際測試已於真實機器上進行。卡內基梅隆大學將一套通常需數週搭建的實驗自動化系統，在約 8 小時內完成接入，實驗速度提升約 3 倍。量子計算公司 QuEra 則讓 Claude 自動優化雷射恢復程式，最終在 700 次盲測中成功 695 次，成功率達 99.3%。AWS、Hugging Face、Raspberry Pi、Universal Robots 等亦正接入 MHS。然而，MHS 目前尚未成為公開標準，僅向部分研究機構與廠商開放申請，Anthropic 計畫完成更多安全測試後再開源。目前 Claude 對真實物理世界的理解仍有限。Genentech 在測試時，它曾無法自行判斷液體起泡屬於物理故障，需研究人員提醒這並非軟體問題。（來源：MLion）
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