Anthropic ने 300 हजार से अधिक गुमनाम बातचीत का व्यापक विश्लेषण किया और निष्कर्ष निकाला कि चैटबॉट क्लॉड उस भाषा के अनुसार अपने उत्तरों के लहजे को संशोधित करता है जिसमें इसका उपयोग किया जा रहा है। यह अध्ययन दर्शाता है कि मॉडल बातचीत के विभिन्न पहलुओं को अपना सकता है, जो भाषा के आधार पर अधिक सतर्क, प्रत्यक्ष, मैत्रीपूर्ण या विस्तृत रुख के बीच भिन्न होता है।
पुर्तगाली के विशिष्ट मामले में, मॉडल अधिक तकनीकी और कार्य निष्पादन पर केंद्रित उत्तर प्रदान करने की उल्लेखनीय प्रवृत्ति दिखाता है। 15 हजार से अधिक इंटरैक्शन के आधार पर, Anthropic के विश्लेषण ने कठोरता (Rigor), निष्पादन (Execution), सावधानी (Caution) और गहराई (Depth) से संबंधित छोटे सकारात्मक रुझानों की पहचान की। देखे गए पैटर्न में बिना स्पष्ट अनुरोध के विवरणों को बेहतर बनाना और ठीक करना, पूरक जानकारी या रास्ते प्रदान करना, और अपने आउटपुट में रचनात्मक तत्व या अतिरिक्त संदर्भ शामिल करना शामिल है।
भाषाओं के बीच विसंगतियों को मापने के लिए, शोधकर्ताओं ने क्लॉड के व्यवहार को चार मुख्य अक्षों पर संरचित किया। 'अस्वीकृति' या 'सावधानी' अक्ष यह मूल्यांकन करता है कि क्या मॉडल उपयोगकर्ता के विचारों को मान्य करने की प्रवृत्ति रखता है या एक अधिक विवेकपूर्ण रुख अपनाता है, जोखिमों और सीमाओं के बारे में अलर्ट जारी करता है। 'सहानुभूति' या 'कठोरता' अक्ष अधिक स्वागत योग्य प्रतिक्रियाओं की तुलना उन प्रतिक्रियाओं से करता है जो सटीकता, तथ्यात्मक शुद्धता और पारदर्शिता को प्राथमिकता देती हैं। 'गहराई' या 'संक्षिप्तता' अक्ष निर्धारित करता है कि चैटबॉट विस्तृत स्पष्टीकरण देना पसंद करता है या संक्षिप्त और वस्तुनिष्ठ उत्तर बनाए रखता है। अंत में, 'ईमानदारी' या 'निष्पादन' देखता है कि क्या क्लॉड अपनी सीमाओं को स्वीकार करता है या एक तैयार और आत्मविश्वासपूर्ण समाधान प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करता है।
शोध इस बात पर प्रकाश डालता है कि गुणवत्ता की धारणा नाटकीय रूप से बदल सकती है; उदाहरण के लिए, एक ही व्यापार योजना पर प्रतिक्रिया मांगने वाले दो लोग, एक हिंदी में और दूसरा रूसी में, क्लॉड द्वारा प्रत्येक मूल्यांकन में व्यक्त किए गए मूल्यों के कारण अलग-अलग धारणाएं रख सकते हैं। इसके अलावा, परिणाम मॉडल के विभिन्न संस्करणों के बीच भिन्न हो सकते हैं, जैसे कि Opus 4.7, जो अन्य पुनरावृत्तियों की तुलना में अधिक कठोर और सतर्क होने की प्रवृत्ति रखता है।
अन्य भाषाओं के साथ तुलना करने पर, अंतर अधिक स्पष्ट हो जाते हैं। अंग्रेजी को अधिक सतर्क और गहराई उन्मुख के रूप में वर्गीकृत किया गया, जो गलत धारणाओं को चुनौती देने और अधिक प्रमाण मांगने की प्रवृत्ति दिखाता है। हिंदी ने सहानुभूति के लिए सबसे बड़ी प्रवृत्ति दिखाई, जिससे हल्के, उत्साहवर्धक और विनोदी उत्तर उत्पन्न हुए। अरबी अस्वीकृति और संक्षिप्तता से अधिक जुड़ा हुआ था, जो अधिक विनम्र और वार्ताकार की भावनात्मक स्थिति के अनुकूल भाषा का उपयोग करता था। रूसी अपनी कठोरता के लिए अलग खड़ा हुआ, अधिक विश्लेषणात्मक और प्रत्यक्ष उत्तर प्रदान करता था। डच ने ईमानदारी की अधिक प्रवृत्ति दिखाई, जिसमें सीमाओं को अधिक बार स्वीकार किया गया, जबकि इंडोनेशियाई कार्य निष्पादन पर अधिक केंद्रित पाया गया, जो कार्य को पूरा करने को प्राथमिकता देता है।
Anthropic के पास अभी तक इन विविधताओं के मूल का कोई निश्चित स्पष्टीकरण नहीं है। इंगित संभावित कारणों में कुछ भाषाओं के लिए छोटे या विशिष्ट प्रकार के पाठों पर अधिक केंद्रित डेटाबेस का अस्तित्व है। विचार किया गया दूसरा कारक सांस्कृतिक अनुकूलन का प्रभाव और इन भाषाओं की आंतरिक विशेषताओं का प्रतिबिंब है। हालांकि, कंपनी इस बात पर जोर देती है कि अध्ययन एक ही भाषा के भीतर क्षेत्रीय विविधताओं, जैसे ब्राजील या पुर्तगाल में बोली जाने वाली पुर्तगाली, में अंतर नहीं करता है, जो स्थानीय रीति-रिवाजों को दर्शाता है। कंपनी इन परिवर्तनों की निगरानी करना जारी रखने की योजना बना रही है, जिसका उद्देश्य भविष्य में मूल्य प्रोफाइल और समस्याग्रस्त व्यवहार के बीच सहसंबंधों की पहचान करना है। यह उल्लेख करना प्रासंगिक है कि पिछली शोधों में, क्लॉड ने पहले ही आपराधिक योजनाओं में सहायता करने या उपयोगकर्ताओं के संदिग्ध आचरण के प्रति मिलीभगत करने की कम इच्छा दिखाई थी।
LimX Dynamics ने प्रदर्शित किया कि कैसे पूर्ण आकार का ह्यूमनॉइड रोबोट Oli वास्तविक आवासीय स्थान की स्थितियों में बिना रिमोट कंट्रोल या संपादन के लंबे समय तक घरेलू कार्यों को स्वतंत्र रूप से कर सकता है।
31 डिग्री की स्वतंत्रता वाला रोबोट एक निरंतर चक्र में कई घरेलू कर्तव्यों का लगातार पालन करता रहा, जिसमें कपड़े तह करना, वस्तुओं को व्यवस्थित करना, बक्सों को रखना, कचरा इकट्ठा करना और पानी पहुंचाना शामिल था। दीर्घकालिक स्वायत्त हेरफेर का यह प्राप्त स्तर LimX को फिगर कंपनी के साथ दुनिया में दूसरे स्थान पर रखता है।
यह सफलता LimX के मस्तिष्क वास्तुकला COSA 0.5 के कारण हुई है, जो जानबूझकर मस्तिष्क कार्य के लिए उद्योग की सामान्य मॉडल दृष्टिकोण को अस्वीकार करता है। संस्थापक झांग वेई का तर्क है कि बड़े मॉडल को मस्तिष्क के कार्यों के रूप में मानना गलत है। वह शुद्ध बड़े मॉडल की तुलना बिस्तर पर लेटे स्टीफन हॉकिंग से करते हैं: अत्यधिक बुद्धिमान, लेकिन पूरी तरह से हिलने-डुलने में असमर्थ। झांग वेई के अनुसार, मस्तिष्क एक ऐसी प्रणाली है जो संज्ञानात्मक क्षमताओं, कौशल और गति नियंत्रण को एक एकीकृत वास्तुकला में व्यवस्थित करती है जो एक वास्तविक भौतिक शरीर पर काम करती है।
COSA तीन-चरणीय S2-S1-S0 वास्तुकला को लागू करता है, जो विभिन्न समय पैमानों पर कार्य करता है। S2 संज्ञानात्मक स्तर प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स के रूप में कार्य करता है, दृश्य-भाषा-मॉडल (LLM/VLM) एजेंट का उपयोग करके दृश्य, स्मृति, दुनिया मॉडलिंग, तर्क और मानव के साथ बातचीत को समझता है। यह स्तर निर्धारित करता है कि कौन सी क्रियाएं करने की आवश्यकता है। S1 कौशल स्तर प्रशिक्षित क्षमताओं का एक सेट प्रदान करता है, जिसमें पूरे शरीर की गति उत्पन्न करने के लिए दृश्य-भाषा-क्रिया (VLA) मॉडल शामिल हैं। और S0 गति नियंत्रण स्तर सीधे डिवाइस पर 10 मिलियन पैरामीटर वाली संपूर्ण शरीर की WBT नीति के साथ काम करता है, 1000 हर्ट्ज की आवृत्ति पर, ऊपर के स्तरों से मनमाने लक्ष्य आंदोलनों को संतुलित, समन्वित जोड़ों के आदेशों में परिवर्तित करता है।
ये परतें जानबूझकर संकीर्ण इंटरफेस के माध्यम से परस्पर क्रिया करती हैं: इरादा नीचे भेजा जाता है, और रोबोट की स्थिति अतुल्यकालिक रूप से ऊपर भेजी जाती है, जिससे काम अवरुद्ध नहीं होता है। यह वास्तुकला स्थिर पुनरावृत्ति की अनुमति देती है, जिसे एकल मॉडल पर आधारित दृष्टिकोण हासिल नहीं कर सकते। प्रत्येक परत को अन्य को प्रभावित किए बिना स्वतंत्र रूप से अपडेट, बदल या फाइन-ट्यून किया जा सकता है। Oli के प्रदर्शन में वास्तविक रोबोट पर सुदृढीकरण शिक्षण का उपयोग किया गया था, जहां विशेषज्ञों ने दूर से त्रुटियों को ठीक किया, और S0 ने स्वयं संतुलन बनाए रखा। एकत्र किए गए डेटा का उपयोग पुरस्कार मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था, और RL वास्तविक रोबोट पर पुनरावृति करना जारी रखा, जिससे हर उपयोग के साथ सिस्टम मजबूत होता गया, न कि प्रारंभिक प्रशिक्षण के बाद रुक गया।
घरेलू प्रदर्शन ने भी कारखाने के बाहर अनुप्रयोग पर LimX की रणनीतिक शर्त की पुष्टि की। जबकि एम्बेडेड एआई में लगे अधिकांश संगठन औद्योगिक कार्यान्वयन पर ध्यान केंद्रित करते हैं, LimX के सीईओ झांग वेई ह्यूमनॉइड्स को वाणिज्यिक सेवाओं, आतिथ्य, मनोरंजन और घरेलू देखभाल के बाजारों पर लक्षित करते हैं, जहां मूल्य मानव जैसी शारीरिक बातचीत के माध्यम से बनाया जाता है। COSA 0.5 द्वारा खोली गई संभावना इस रणनीति को और अधिक विश्वसनीय बनाती है, यह प्रदर्शित करती है कि उपभोक्ता अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन की गई प्रणाली स्वायत्त हेरफेर में विश्व स्तरीय हासिल करने में सक्षम है।
एंट ग्रुप ने अपनी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इकाई में एक महत्वपूर्ण पुनर्गठन किया है, जिससे समग्र एआई रणनीति बदल गई है। इन परिवर्तनों के हिस्से के रूप में, सार्वभौमिक मॉडल लिंगगुआंग बाजार में सीधी प्रतिस्पर्धा से हट गया है, जबकि स्वास्थ्य सेवा पर केंद्रित सहायक ए-फू को समूह की मुख्य रणनीतिक प्राथमिकता नामित किया गया है।
लिंगगुआंग के उत्पाद प्रमुख, हान लो, को ए-फू का समर्थन करने के लिए स्थानांतरित कर दिया गया है, और लिंगगुआंग टीम के प्रमुख कर्मचारी ए-फू के विकास में तेजी लाने के लिए भेजे जा रहे हैं। यह पुनर्गठन वर्तमान बाजार स्थितियों को दर्शाता है।
क्वेस्टमोबाइल के आंकड़ों के अनुसार, मई 2026 के लिए नेटिव एआई वाले एप्लिकेशन रैंकिंग में दिखाया गया कि बाइटडांसDoubao 382 मिलियन मासिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं (MAU) के साथ अग्रणी है। इसके बाद अलीबाबा Tongyi Qianwen 167 मिलियन MAU के साथ आता है, साथ ही DeepSeek और Tencent Yuanbao भी हैं। एंट ग्रुप ए-फू 28.97 मिलियन MAU के साथ चौथे स्थान पर है, जबकि लिंगगुआंग शीर्ष 10 में शामिल नहीं हो सका।
हालांकि ए-फू स्वास्थ्य सेवा के लिए वर्टिकल एआई श्रेणी में अग्रणी है, फिर भी इसका दर्शक कवरेज सामान्य एआई में नेताओं की तुलना में काफी कम है। ए-फू, जिसे जैक मा ने व्यक्तिगत रूप से नामित किया था, को एंट ग्रुप के एआई का रणनीतिक लंगर बताया गया है। यह उत्पाद सीधे बीमा उत्पादों में एआई-आधारित स्वास्थ्य प्रबंधन को एकीकृत करता है, जो स्वास्थ्य संबंधी प्रश्नों के उत्तर देने, चिकित्सा रिपोर्टों की व्याख्या करने, एआई के माध्यम से अपॉइंटमेंट बुक करने, स्वास्थ्य बीमा का भुगतान करने और Alipay के स्वास्थ्य चैनल से जुड़े दवाओं की खरीद जैसी सेवाएं प्रदान करता है।
एंट ग्रुप का लक्ष्य कम उपयोग आवृत्ति वाले वित्तीय उत्पादों को ए-फू के माध्यम से उच्च आवृत्ति वाले स्वास्थ्य जुड़ाव में बदलना है, इस प्रकार स्वास्थ्य और बीमा के लिए एक एआई हब बनाना है। समानांतर में, लिंगगुआंग अनुसंधान गतिविधियों पर पुनर्निर्देशित हो रहा है, जिसने हाल ही में एंट लिंगबो के नवीनतम विश्व मॉडल LingBot-World 2.0 को एकीकृत करके दुनिया के साथ अपने अनुभव को अपडेट किया है। यह लिंगगुआंग को उन्नत एआई प्रौद्योगिकियों के लिए एक प्रायोगिक मंच के रूप में स्थापित करता है, जबकि ए-फू व्यावसायीकरण और उपयोगकर्ता वृद्धि का जनादेश रखता है।
ए-फू कई मोर्चों से दबाव का सामना कर रहा है। बाइटडांस ने स्वास्थ्य सेवा बुनियादी ढांचे में 20 बिलियन युआन से अधिक का निवेश किया है, जिसमें 20 से अधिक पोर्टफोलियो कंपनियां हैं, और Xiaohie AI Doctor ऐप लॉन्च किया है। इसके अलावा, अलीबाबा Tongyi Qianwen एक शक्तिशाली सामान्य-उद्देश्य विकल्प के रूप में कार्य करता है जो स्वास्थ्य सेवा में उपयोग के मामलों को अवशोषित कर सकता है। ए-फू को 30 मिलियन MAU से आगे निकलने और यह साबित करने की क्षमता प्रदर्शित करनी होगी कि वर्टिकल एआई एक स्थायी व्यावसायिक मॉडल बना सकता है जो अलीबाबा की व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर अपनी रणनीतिक स्थिति को सही ठहराता है, अन्यथा यह लिंगगुआंग के रास्ते पर चलने का जोखिम उठाएगा - सामान्य प्लेटफॉर्म में क्रमिक एकीकरण।
चीन में नया कानून आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म्स को वर्चुअल रोमांटिक साथियों की पेशकश करने से रोकता है। यह उपाय भावनात्मक निर्भरता को रोकने और आबादी के मानसिक स्वास्थ्य की रक्षा के उद्देश्य से किया गया है।
इस निर्णय ने काफी हलचल मचाई है, और सोशल मीडिया पर ऐसे उपयोगकर्ता जो इन साथियों के साथ लंबे समय तक संबंध बनाए रखते थे, उन्होंने दुख का अनुभव करने की कहानियाँ साझा करना शुरू कर दिया है।
यह मामला दर्शाता है कि प्रौद्योगिकी लोगों के अंतरंग और भावनात्मक जीवन के क्षेत्रों में कितनी गहराई तक प्रवेश कर चुकी है।
