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डी-आर्मर ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट एआई प्रतिक्रिया कैलिब्रेशन पर केंद्रित

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· GlobeWire Daily Editorial Desk · Source: github.com

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मुख्य बातेंओपन-सोर्स प्रोजेक्ट de-armor (ninetyhe-90/de-armor) को एआई आउटपुट की उपयोगिता में सुधार के लिए एक कार्य-उन्मुख (task-oriented) प्रतिक्रिया कैलिब्रेशन स्किल के रूप में जारी किया गया है। कठोर प्रतिबंधित-शब्द सूचियों या मनमाने स्कोरिंग थ्रेशोल्ड पर निर्भर रहने के बजाय, यह फ्रेमवर्क आवश्यक तथ्यों, शर्तों, अनिश्चितताओं और अनुमति सीमाओं को सुरक्षित रखते हुए…
De-Armor Open-Source Release Focuses on Task-Oriented AI Response Calibration

चित्र: GitHub · चित्र स्रोत · Resized and letterboxed to 16:9; no AI generation

डी-आर्मर का परिचय

ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट de-armor (ninetyhe-90/de-armor) को एआई आउटपुट की उपयोगिता में सुधार के लिए एक कार्य-उन्मुख (task-oriented) प्रतिक्रिया कैलिब्रेशन स्किल के रूप में जारी किया गया है। कठोर प्रतिबंधित-शब्द सूचियों या मनमाने स्कोरिंग थ्रेशोल्ड पर निर्भर रहने के बजाय, यह फ्रेमवर्क आवश्यक तथ्यों, शर्तों, अनिश्चितताओं और अनुमति सीमाओं को सुरक्षित रखते हुए अनावश्यक बातचीत और पैडिंग को हटाने का प्रयास करता है।

प्रोजेक्ट दस्तावेज़ के अनुसार, यह टूल किसी विशिष्ट वेंडर प्लगइन के बजाय एक पोर्टेबल `SKILL.md` फ़ाइल के रूप में पैक किया गया है। यह बाहरी रनटाइम निर्भरता या मालिकाना एपीआई की आवश्यकता के बिना विभिन्न एआई एजेंटों और सिस्टम संकेतों के साथ संगत है।

मुख्य आर्किटेक्चर और संस्करण 2 अपडेट

हाल ही में जारी संस्करण 2 फ्रेमवर्क संख्यात्मक स्कोरिंग से हटकर कार्य-उन्मुख ऑडिट दृष्टिकोण अपनाता है। प्रमुख अपडेट में शामिल हैं:

  • कार्य-उन्मुख ऑडिट: यह मूल्यांकन करता है कि क्या एआई प्रतिक्रिया अनुरोधित आर्टिफ़ैक्ट प्रदान करते हुए महत्वपूर्ण तथ्यों और सीमाओं को बनाए रखती है।
  • स्कीमा और अनुबंध परिवर्तन: इसमें `schema_version: 2` का उपयोग किया गया है और लापता एंकरों या अनधिकृत दावों को चिह्नित करने के लिए सूचना अनुबंधों का समर्थन किया जाता है।
  • ऑफ़लाइन मशीन चेक: इसमें एक वैकल्पिक पाइथन-आधारित स्क्रिप्ट (`armor_lint.py`) शामिल है जो मानक लाइब्रेरी का उपयोग करके स्थानीय रूप से संचालित होती है।
  • इंटरैक्टिव लैब: प्रदर्शन परिदृश्यों को प्रदर्शित करने के लिए एक पुनरुत्पादित डेटासेट (`assets/cases.json`) द्वारा समर्थित ऑफ़लाइन एचटीएमएल लैब (`assets/de-armor-demo.html`) प्रदान करता है।

व्यावहारिक निहितार्थ और सत्यापन

प्रोजेक्ट इस बात पर जोर देता है कि स्वचालित जांच सिमेंटिक या तथ्यात्मक शुद्धता की निश्चित गारंटी के बजाय एक द्वितीयक सत्यापन परत के रूप में कार्य करती है।

  • एकीकरण लचीलापन: इसे स्किल निर्देशिका के माध्यम से एकीकृत किया जा सकता है, सिस्टम संकेतों में जोड़ा जा सकता है, या वार्तालाप संदर्भ में जोड़ा जा सकता है।
  • सुरक्षा और सीमाएं: दस्तावेज़ में उल्लेख किया गया है कि यह स्किल होस्ट निर्देशों, सुरक्षा सीमाओं या प्राधिकरण प्रोटोकॉल को ओवरराइड नहीं करती है।

कैसे सत्यापित करें

ऑडिट या उपयोग करने के इच्छुक उपयोगकर्ता GitHub पर आधिकारिक रिपॉजिटरी (`ninetyhe-90/de-armor`) की समीक्षा कर सकते हैं। सभी विनिर्देश, ऑफ़लाइन स्क्रिप्ट और परिदृश्य डेटासेट स्वतंत्र निरीक्षण के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं।

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मूल स्रोत पढ़ें: ninetyhe-90/de-armor: 破甲 / De-Armor:任务导向的回复校准,保住事实与条件,减少无效防御,补齐真正交付。 - GitHub

AI की सहायता से तैयार रिपोर्ट; मूल स्रोत के दावों की स्वतंत्र पुष्टि नहीं की गई है।

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