Saya tidak menganggap diri saya orang yang sangat U-UU, seseorang yang berhubungan dengan spiritualitas mereka, bahkan seseorang sangat sensitif. Gagasan meditasi tidak pernah “sangat misterius” saya telah diterapkan kepada saya, tetapi saya akan memberi tahu Anda apa yang harus dilakukan: untuk bekerja, menjadi sehat secara fisik dan berada di puncak tujuan saya. Inilah sebabnya mengapa pandangan dalam sesi meditasi Peloton menarik bagi saya lebih dari sebelumnya.

Saya selalu menjelajahi aplikasi Peloton untuk opsi latihan baru dan baru -baru ini menemukan kelas meditasi yang dipandu yang menyediakan bersepeda, berjalan, menambahkan, pelatihan energi, dan banyak lagi. Pada awalnya, saya tidak melihat aplikasinya. Saya menggunakan aplikasi dan kelasnya untuk berkeringat, membakar kalori dan untuk meningkatkan fungsi tubuh saya. Namun, ternyata mereka benar -benar hebat dan dapat membuat Anda tetap di tempat mental yang lebih baik, yang jelas membersihkan cara untuk melakukan semua hal lain untuk Anda. Sejak menemukan ini, saya sudah cukup streaming. Inilah mengapa Anda harus melakukannya.

Apa kelas meditasi Peloton?

Menggunakan aplikasi Peloton-yang termasuk dalam layar sentuh alat latihan di rumah, Anda dapat diunduh di ponsel Anda, atau bahkan streaming pada perangkat seperti Rocu-You dapat mengakses berbagai jenis jenis. Mengetuk Meditasi Dari layar beranda dan Anda akan ditampilkan ratusan opsi meditasi yang dari lima menit hingga 30 sebagai penawaran peloton apa pun, mereka dioperasikan oleh pelatih yang berbeda; Jika Anda mengambil cukup dari ini, Anda akan mendapatkan satu atau dua sayangku, tetapi fakta itu benar adalah bahwa ada berbagai kategori yang tersedia misalnya:

• Tidur

• Mindfulness

• Kekhawatiran

• Fokus

• Pemulihan

• Rasa syukur

• Kebahagiaan

• Santai

Setiap kelas dirancang untuk tujuan tertentu, sehingga Anda dapat memilih untuk “mengalir dan pergi,” “ingin memeluk pagi yang cerah, atau bahkan memilih salah satu yang dirancang untuk perjalanan malam Anda. Anda dapat menyaring berdasarkan jenis kelas, yang merusak kelas berdasarkan kategori seperti” Meditasi Harian, “Dasar Meditasi,” “Emosi,” “Tema,” atau “Medisan Berjalan”. Ada sesuatu untuk meditasi pra-alami.

Anda tidak memerlukan alat khusus; Pelatih biasanya memimpin tubuh Anda hanya dengan saran tentang cara memposisikan tubuh Anda. Meditasi dapat ditambahkan ke tumpukan kelas, yang merupakan versi daftar putar peloton yang bersepeda melalui kelas yang telah dipilih sebelumnya, memungkinkan Anda untuk menyesuaikan seluruh latihan Anda sebelum memulai. Jika Apple Watch Anda terhubung ke akun peloton Anda (dan Anda harus!) Aplikasi akan melacak detak jantung Anda dan memasukkan pelacak kesehatan apel Anda, itu akan mendaftarkan “pikiran dan tubuh” di bawah sesi Anda.

Mengapa saya suka meditasi peloton

Seperti yang saya katakan, saya bukan orang yang sangat spiritual atau hidup, jadi saya menghargai bahwa saya tidak terlalu sulit untuk bermeditasi melalui aplikasi. Sebaliknya, mereka cukup mudah: para pelatih dengan jelas dan jelas berbicara, tidak terlalu bergantung pada citra integral, dan sebaliknya, menarik perhatian Anda pada pernapasan dan tubuh Anda dengan cara yang membantu Anda merasa lebih terhubung dengan keduanya. Sebanyak saya bekerja untuk tubuh saya untuk energi, saya bertarung dengan hal-hal seperti “cat-cat” atau bagaimana berbagai bagian tubuh saya merasakan, jadi sesi ini, di mana saya diminta untuk fokus pada beberapa kasus tertentu, dan saya diminta untuk terhubung ke saat tertentu, untuk menjadi lebih kuat dan sehat untuk menjadi lebih sehat.

Saya pertama kali mencoba meditasi peloton sambil menunggu bus beberapa minggu yang lalu. Saya mengalami hari yang sangat sibuk dan tidak punya waktu untuk bekerja sama sekali, bahkan sepeda peloton saya bahkan tidak menambah stres saat saya menunggu bus menarik dan membawa saya Lagi Kegiatan sibuk. Saya tidak ingin kehilangan genre peloton saya, jadi saya membuka aplikasi bahwa saya bisa melihat latihan berjalan cepat, mungkin sebagian besar halte bus terbaik dan pilihan meditasi. Saya memilih meditasi lima menit dan mendengarnya sambil berdiri di trotoar-dan itu membuat saya keren, membantu saya fokus dan membantu saya kembali, hampir seperti latihan tradisional, tetapi tidak sebanyak waktu atau berkeringat. Saya mencoba beberapa hari lagi selama beberapa hari ke depan dan berpikir itu benar -benar berguna, terutama pada perjalanan hari peringatan saya atau untuk waktu yang lama di dalam mobil dan ketika tim saya kehilangan pertandingan baseball dan saya dulu Bukan Nikmati pengalaman menonton.

Jelas, kelas -kelas ini sangat berbeda dari penawaran normal Peloton. Saya tidak berkeringat, tidak menekan diri atau meningkatkan aktivitas kardiovaskular atau pernapasan saya. Sebaliknya, saya memperkuat pikiran saya, melatih diri saya untuk fokus pada napas dan perasaan saya. Kemampuan ini dapat melanjutkan perjalanan kebugaran saya serta fakta bahwa hari rata -rata sedang berlangsung hanya menerjemahkannya untuk dapat mengelola apa yang sedang terjadi. Saya pikir mereka sangat efektif sebagai pick-mi-up, kickstart untuk hari itu, atau air-down pasca-latihan.

Saya juga menghargai betapa mudahnya saya kelas. Misalnya, Anda dapat beralih dalam keterangan tertutup dan komponen audio dan video memudahkan untuk memahami kualitas tinggi, pelatih. Musik latar tidak pernah mengelilingi suara para pelatih, ada berbagai pilihan pelatih dan jenis kelas, dan Anda ingin berjalan dan mendengarkan atau memiliki lima menit bagi semua orang untuk berjalan atau mendarat ke semua orang.

Dalam dua tahun terakhir, sistem kecerdasan buatan menjadi lebih mampu tidak hanya untuk menghasilkan teks, tetapi membuat tindakan, membuat keputusan dan berintegrasi dengan sistem lembaga, telah datang dengan komplikasi tambahan. Setiap model kecerdasan buatan memiliki cara sendiri untuk berinteraksi dengan program lain. Setiap sistem tambahan menciptakan kemacetan integrasi lain, dan tim TI menghabiskan lebih banyak waktu menghubungkan sistem daripada menggunakannya. Pajak integrasi ini tidak unik: ini adalah biaya tersembunyi dari adegan kecerdasan buatan hari ini.

Protokol konteks model Anthropic adalah salah satu upaya pertama untuk mengisi celah ini. Ini menunjukkan protokol kebangsaan tinggi yang bersih untuk bagaimana model LLMS (LLM) dapat menemukan alat eksternal dan menyebutnya dengan fasad yang konsisten dan gesekan minimum yang dikembangkan. Ini memiliki kemampuan untuk mengubah kemampuan kecerdasan buatan yang terisolasi menjadi fungsi fungsional pelatihan, siap untuk institusi. Pada gilirannya, itu dapat membuat proses integrasi seragam dan lebih sederhana. Apakah obat penyembuhan yang kita butuhkan? Sebelum masuk, mari kita pahami apa yang terjadi di MCP.

Saat ini, integrasi alat dalam sistem LLM didedikasikan paling baik. Setiap kerangka kerja agen, setiap sistem tambahan dan setiap model cenderung menentukan caranya sendiri untuk memperlakukan alat protes. Ini menyebabkan penurunan transportasi.

MCP menawarkan alternatif yang menyegarkan:

• Formulir Server Pelanggan, di mana alat permintaan LLMS dieksekusi dari layanan eksternal;
• Fasad alat yang diterbitkan dalam koordinasi iklan yang dapat dibaca;
• Pola komunikasi yang tidak tepat dirancang untuk penamaan dan penggunaan kembali.

Jika diadopsi secara luas, MCP dapat membuat alat AI, ditemukan, melalui dan beroperasi, mirip dengan apa istirahat (transfer status perwakilan) dan Layanan Web OpenAPI.

Mengapa MCP belum (belum) standar

Meskipun MCP adalah protokol open source yang dikembangkan oleh Antarbur dan baru-baru ini mendapatkan preposisi, penting untuk menyadari apa itu–dan sebaliknya. MCP belum menjadi standar industri resmi. Terlepas dari sifatnya yang terbuka dan peningkatan ketergantungan, itu masih dilestarikan dan diarahkan dengan satu penjual, terutama dirancang di sekitar model keluarga Claude.

Standar sebenarnya membutuhkan lebih dari sekadar akses terbuka. Harus ada kelompok tata kelola independen, perwakilan dari para pemangku kepentingan dan serikat resmi untuk mengawasi pengembangan dan penerbitannya dan solusi apa pun untuk pencampuran. Tidak ada satu pun dari elemen -elemen ini untuk MCP hari ini.

Perbedaan ini lebih dari sekadar teknologi. Dalam implementasi lembaga modern yang mencakup kebetulan tugas, perlakuan dokumen dan otomatisasi kutipan, tidak adanya fasad alat umum muncul berulang kali sebagai titik gesekan. Perbedaannya dipaksa untuk mengembangkan transformator atau pengulangan logika di seluruh sistem, yang mengarah pada kompleksitas tinggi dan peningkatan biaya. Tanpa protokol netral yang meluas, kompleksitas ini tidak mungkin berkurang.

Ini terutama terkait erat dengan adegan kecerdasan buatan hari ini, karena banyak penjual mengeksplorasi protokol mereka sendiri atau paralel. Misalnya, Google telah mengumumkan protokol Agen2AGE -nya, sementara IBM mengembangkan protokol koneksi agennya. Tanpa upaya yang terkoordinasi, ada bahaya nyata dari perpecahan ekosistem pemulihan hubungan, yang membuat kerentanan antar operasi dan stabilitas dalam jangka panjang lebih sulit dicapai.

Sementara itu, MCP itu sendiri masih berkembang, dengan spesifikasi, praktik keamanan, dan arah implementasi yang secara aktif ditingkatkan. Adopsi pertama memperhatikan tantangan tentang hal itu PengembangDan Integrasi alat ini Kuat perlindunganTidak ada yang sepele untuk gelar institusional.

Dalam konteks ini, institusi harus berhati -hati. Sementara MCP memberikan tren yang menjanjikan, sistem penting penting membutuhkan prediksi, stabilitas, dan kapasitas antar operasi, yang lebih baik disajikan melalui standar matang yang bergantung pada masyarakat. Protokol yang diatur oleh badan netral menjamin perlindungan jangka panjang dari investasi, atau perlindungan pengadopsi dari perubahan unilateral atau sumbu strategis oleh satu penjual.

Untuk organisasi yang mengevaluasi MCP hari ini, ini menimbulkan pertanyaan yang menentukan – bagaimana Anda mengadopsi inovasi tanpa kurungan ketidakpastian? Langkah selanjutnya adalah bukan untuk menolak MCP, tetapi untuk berinteraksi dengannya secara strategis: percobaan karena menambahkan nilainya, mengisolasi ketergantungan dan mempersiapkan masa depan multi -protokol yang mungkin masih dalam keadaan aliran.

Apa yang harus dilihat oleh para pemimpin teknologi

Sementara pengalaman MCP logis, terutama bagi mereka yang sudah menggunakan Claude, itu membutuhkan adopsi lensa yang lebih strategis. Berikut beberapa pertimbangan:

1. Kunci penjual

Jika alat Anda untuk MCP, dan hanya Antarbur yang mendukung MCP, Anda terhubung ke tumpukan mereka. Ini membatasi fleksibilitas karena strategi beberapa model menjadi lebih umum.

2. Efek Keamanan

LLMS memungkinkan untuk memanggil alat yang secara independen kuat dan berbahaya. Tanpa pegangan tangan seperti izin spesifik, memverifikasi keaslian output dan lisensi yang akurat, alat skala yang buruk dapat menampilkan sistem manipulasi atau kesalahan.

3. Kesenjangan pengamatan

“Berpikir” di balik penggunaan alat implisit untuk menghapus model. Ini membuat kesalahan koreksi lebih sulit. Akan perlu menggunakan lembaga dan memantau alat dan transparan untuk menggunakan lembaga.

Alat ini ditunda oleh sistem ekologis

Sebagian besar alat saat ini tidak mengetahui MCP. Lembaga mungkin perlu merumuskan kembali fasad pemrograman aplikasi mereka agar kompatibel atau membangun transformator menengah untuk mengisi kesenjangan.

Rekomendasi Strategis

Jika Anda membangun produk berbasis agen, MCP layak dilacak. Itu harus diadopsi:

• Model awal dengan MCP, tetapi hindari konjugasi yang dalam;
• Transformer logika MCP;
• Pembela pemerintahan terbuka, untuk membantu mengarahkan MCP (atau penggantinya) menuju adopsi masyarakat;
• Upaya paralel oleh pemain open source seperti Langchain dan Autogpt Follow, atau badan industri yang mungkin menyarankan alternatif netral untuk penjual.

Langkah -langkah ini mempertahankan fleksibilitas sambil mendorong praktik arsitektur yang sejalan dengan pemulihan masa depan.

Mengapa percakapan ini penting

Berdasarkan pengalaman di lingkungan lembaga, ini adalah pola yang jelas dan jelas: kurangnya fasad yang seragam dari model ke alat melambat, meningkatkan biaya integrasi dan menciptakan risiko operasional.

Gagasan di balik MCP adalah bahwa model harus berbicara bahasa yang konsisten dengan alat. Prima facie: Ini bukan hanya ide yang bagus, tetapi juga merupakan ide penting. Ini adalah kelas pendiri bagaimana cara mengoordinasikan, mengimplementasikan, dan mengimplementasikan sistem kecerdasan buatan di masa depan dalam kemajuan pekerjaan di dunia nyata. Jalan menuju adopsi yang sangat luas tidak dijamin atau tanpa bahaya.

Apakah MCP menjadi standar ini masih harus dilihat. Tetapi percakapan yang diprovokasi adalah salah satu yang tidak bisa dihindari oleh industri ini.

Gopal kupuswamy adalah co -founder dari Cgnida.