预览模型硬件标准

我们正在向第一批科学研究实验室和先进制造商开放模型硬件标准 (MHS) 的研究预览，这是人工智能代理安全操作物理设备的共享规范。 MHS 使人工智能代理能够并行操作多个实验室和制造仪器，例如显微镜、液体处理机和机械臂，并执行从常规药物发现实验到量子计算机上的激光校准等复杂的任务。 MHS 的开发始于 Anthropic 和 HHMI Janelia 研究园区之间的合作。实验室或制造工厂通常需要数周甚至数月的时间来设置和集成其硬件。大多数设备不会相互通信，而是需要专家构建定制集成。 MHS 将这种集成工作减少到几小时或几分钟。通过将人工智能融入这些工具，MHS 还可以帮助研究人员和工程师更轻松地编排自主的、全天候的实验和工作流程，代理能够推理实验中的每个步骤，实时更新参数，并且在某些情况下，无需干预即可从硬件错误中恢复。我们正在与科学、机器人、电子和制造领域的合作伙伴共享 MHS 的早期版本，以便我们可以在标准开源之前合作构建安全评估并为操作物理设备的人工智能系统开发最佳实践。 MHS 可与任何具有可编程接口的设备配合使用。它也是与模型无关的，任何代理工具都可以使用标准协议（例如模型上下文协议）访问它。要申请访问研究预览，请前往此处。 MHS 在模型硬件标准 (MHS) 之前和之后的工作原理。即使不考虑将人工智能集成到设置中的额外困难，在实验室或工厂车间中让多个设备相互通信也可能具有挑战性。每个设备往往都有自己的编程接口，到目前为止还没有标准化的方法来集成它们。一旦设备连接起来，它们就没有通用的方法来与人工智能代理共享数据，也没有让代理安全地操作它们。 MHS 通过引入标准化驱动程序来解决这些挑战：在计算机操作系统和硬件设备之间进行转换的软件。 MHS 驱动程序使用一组简单的原语，例如“读取”（例如“获取温度”）或“写入”（例如“设置温度”）等命令，任何硬件设备都可以理解并执行这些命令。它使每个设备都可以以标准格式被发现，以便设备和代理可以找到彼此并跨网络进行通信，而无需中间使用定制的“翻译器”程序。 MHS 驱动程序还可以帮助人工智能代理了解如何使用它以前从未见过的设备，为其提供仅通过代码可能无法辨别的机器特征信息（例如，机器人手臂的重量，这对于了解如何安全地操纵它非常重要）。迄今为止，大部分信息都存储在纸质手册中、用户的计算机上或作为隐性知识。但 MHS 驱动程序包含允许用户直接以自然语言编写此信息的标签（用户可以自己执行此操作，也可以通过与询问他们硬件设置的代理聊天）。利用这些标签中的信息，MHS 驱动程序会自动生成一个参考文件，其中包含有关设备一般特性的信息，例如可以测量什么、可以调整什么以及将执行哪些安全限制。该文件为代理提供了操作设备所需的一切信息。连接设备并且代理知道如何使用每个设备后，代理需要一种控制硬件的方法。对于 MHS，存在三种这样的机制：MCP、命令行界面和代码文件 (API)。它们协同工作，通过一行代码实现跨多个设备的编排。一旦代理可以控制设备，它就能够接收来自每个设备的操作数据并在高层监督和指导工作。该代理可以对仪器之间的步骤进行排序、监控结果并根据条件实时变化调整参数。当代理需要以比其在线推理允许的速度更快地执行长时间运行的任务或操作设备时，它可以将来自一个或多个设备的驱动程序命令链接到代码文件中。这使得设备能够自行执行操作，而无需代理在每一步都进行推理。在测试 MHS 时，我们发现克劳德以探索性的方式与实验和硬件进行交互，就像科学家一样。例如，我们观察克劳德对激光器进行调整，通过相机观察结果，以评估其调整如何移动激光束，并重复该过程，试图了解事件的顺序。然后 Claude 将它学到的东西打包成 int