GPT‑6 Astra ಜೊತೆ Greptile ದೋಷ ಪತ್ತೆಗೆ ಹೊಸ ವ್ಯಾಪ್ತಿ
ಬಳಕೆದಾರರ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು GPT‑6 Astra, ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಲು Daybreak ಮತ್ತು ಮರುಕೆಲಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು Codex ಅನ್ನು Greptile ಹೇಗೆ ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಸಂಪೂರ್ಣ ಕೋಡ್‌ಸಂಗ್ರಹದ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಅರಿತು ಕೋಡ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು Greptile(ಹೊಸ ಕಿಟಕಿಯಲ್ಲಿ ತೆರೆಯುತ್ತದೆ) ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ. “ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ ಜಗತ್ತಿನ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿಸುವುದೇ ನಮ್ಮ ಕೆಲಸ” ಎನ್ನುತ್ತಾರೆ ಸಹ-ಸಂಸ್ಥಾಪಕ ಮತ್ತು ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕ ಅಧಿಕಾರಿ ದಕ್ಷ್ ಗುಪ್ತಾ.
ದಕ್ಷ್ ಅವರ ಪ್ರಕಾರ, ಈ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನ ಕೋಡ್ ಓದುವುದಷ್ಟೇ ಅಲ್ಲ, ಅದು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ರೀತಿಯನ್ನೂ ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು. GPT‑6 Astra ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಬಳಸಬಲ್ಲ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೊಂದಿರುವುದರಿಂದ Greptile ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಒಂದು pull request ಅನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುವಾಗ, ಕೋಡ್ ತಾರ್ಕಿಕವಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿದೆಯೇ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದವರ ಉದ್ದೇಶದಂತೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆಯೇ, ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆಯೇ ಮತ್ತು ಈಗಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲವೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು. ಕೆಲವು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಚಲಾಯಿಸಬೇಕು. ಏಕೆಂದರೆ ಕೋಡ್ ಓದುವುದರಿಂದ ಮಾತ್ರ ಸಮಸ್ಯೆ ಗೋಚರಿಸದಿರಬಹುದು.
ವೆಬ್‌ಸೈಟ್ ಅನ್ನು iPhoneನಲ್ಲಿ ನೋಡಿದಾಗ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುವ ಬಟನ್‌ನ ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ದಕ್ಷ್ ನೀಡುತ್ತಾರೆ. GPT‑6 Astra ನೆರವಿನಿಂದ Greptile ಒಂದು pull request ಗಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸರ್ವರ್ ಆರಂಭಿಸಬಹುದು, ಬ್ರೌಸರ್‌ನ ವೀಕ್ಷಣಾ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು iPhone ಪರದೆಯ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಬದಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬಳಸುವ ರೀತಿಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು. ದೃಶ್ಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಮಾಡೆಲ್‌ನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಿಂದ ಅದು ಪರದೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಕಾಣಿಸದಿರುವ ಬಟನ್ ಅನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಲ್ಲದು.
“ಈ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳ ನೆರವಿನಿಂದ ನಾವು ಕೋಡ್ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವ ವೇಗಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ನಿಮ್ಮ ಎಲ್ಲ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಗುಣಮಟ್ಟ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸಂಸ್ಥೆಯೊಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ತೀರಾ ನಿಧಾನವಾಗುತ್ತದೆ; ಅದು ಕಾರ್ಯಸಾಧುವೇ ಅಲ್ಲ” ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. GPT‑6 Astra ನೆರವಿನಿಂದ Greptile ಈ ರೀತಿಯ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳು ದಾಳಿಕೋರರಿಗೂ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ದೌರ್ಬಲ್ಯಗಳನ್ನು ದುರ್ಬಳಕೆ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತವೆ ಎನ್ನುತ್ತಾರೆ ದಕ್ಷ್. ಇದರಿಂದ ಹಿಂದೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದಾಳಿಗೆ ಗುರಿಯಾಗದ ಕಂಪನಿಗಳೂ ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ಸಿಲುಕುತ್ತವೆ.
“ಒಂದು ನವೋದ್ಯಮವೂ ತನ್ನ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಸುರಕ್ಷಿತಗೊಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು ನಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶ” ಎನ್ನುತ್ತಾರೆ ದಕ್ಷ್. “Daybreak ನೆರವಿನಿಂದ ನಾವು ಇದನ್ನು ಅತ್ಯಂತ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಮಾಡಬಲ್ಲೆವು. ದಾಳಿಕೋರರ ಆಕ್ರಮಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ಸುಧಾರಿತ ರಕ್ಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಮ್ಮ ಗ್ರಾಹಕರ ಬಳಿ ಇರುವಂತೆ ನೋಡಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲೆವು.”
Greptileನ ಜ್ಞಾನಕೋಶವು ಕಂಪನಿಯ ಕೋಡ್‌ಸಂಗ್ರಹಕ್ಕೆ ಸೂಚಿ ರಚಿಸಿ, ಅದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಜನರು ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಓದಬಲ್ಲ ರೂಪದಲ್ಲಿ ದಾಖಲಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪನಿಯು ಈ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಮಾಡೆಲ್ ಕಾಂಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ (MCP) ಸರ್ವರ್ ಮೂಲಕ Codexಗೆ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಇದರಿಂದ Codex ಗ್ರಾಹಕರು ಈಗಾಗಲೇ ಅನುಸರಿಸುತ್ತಿರುವ ವಿನ್ಯಾಸಗಳಿಗೆ ಹೊಂದುವ ಕೋಡ್ ಬರೆಯಬಲ್ಲದು. ಸಾವಿರಾರು ಗ್ರಾಹಕರು Codex ಅನ್ನು Greptileನ ಜ್ಞಾನಕೋಶಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ದಕ್ಷ್ ಹೇಳುತ್ತಾರೆ.
ಇದರ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಅಳೆಯಲು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ರಚಿಸಿದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ ಹಿಂದಿನ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಮರಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಂಡ ಗಮನಿಸುತ್ತದೆ. “ನಾವು ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಸಂದರ್ಭದ ಮಾಹಿತಿ ಒದಗಿಸಿದಾಗ, ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಹಿಂದಿನ ಸ್ಥಿತಿಗೆ ಮರಳಿಸುವ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತವೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ಸಮಯ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ; ಮಾಡೆಲ್‌ನಿಂದ ಫಲಿತಾಂಶ ಪಡೆಯಲು ಬೇಕಾದ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳೂ ಉಳಿತಾಯವಾಗುತ್ತವೆ” ಎನ್ನುತ್ತಾರೆ ದಕ್ಷ್. ಒಂದೇ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ಮತ್ತೆ ಮತ್ತೆ ಸರಿಪಡಿಸುವ ಬದಲು, ಗ್ರಾಹಕರು ಹೀಗೆ ಉಳಿಸಿದ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳನ್ನು ಹೊಸ ಕೆಲಸಕ್ಕೆ ಬಳಸಬಹುದು.
Greptile ತನ್ನದೇ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಹ Codex ಬಳಸುತ್ತದೆ. “ನಾವು Codex ಅನ್ನು ಬಹಳ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತೇವೆ” ಎನ್ನುತ್ತಾರೆ ದಕ್ಷ್. “ನಮ್ಮ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ವಿಭಾಗದಲ್ಲೂ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ, ಇದರ ಬಳಕೆ ಅಪಾರವಾಗಿದೆ.”
ತಂಡವು ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಎಷ್ಟು ಬೇಗ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಆಗಿ ರೂಪಿಸಬಲ್ಲದು ಎಂಬುದೊಂದೇ Greptileನ ಪ್ರಗತಿಯ ವೇಗವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ದಕ್ಷ್ ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಹಲವು ಕೆಲಸಗಳಿಗೆ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಈಗಾಗಲೇ ಸಾಕಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದು ಅವರ ಅಭಿಪ್ರಾಯ. ಹಾಗಾಗಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವ ಮಾರ್ಗವಾಗಿ ಅವರು Ultrafast ಅನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ.
ಸಣ್ಣ ಬಿಡುವಿನ ಯೋಜನೆಯೊಂದನ್ನು ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡುವಷ್ಟೇ ಸುಲಭವಾಗಿ, ಉದ್ಯಮಗಳ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಅನ್ನು ಬದಲಿಸಿ ಬಿಡುಗಡೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುವುದು ಅವರ ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಗುರಿ. ಅದಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ದೃಢೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು OpenAI, Greptileಗೆ ನೆರವಾಗುತ್ತಿದೆ.
