ম্যাট শুমার আনরিয়াল ইঞ্জিনে জি পি টি-৬ আস্ট্রা ব্যবহার করে ভার্চুয়াল ম্যানহাটন তৈরি করেন

দুই মাস আগে, GPT-5.6 Sol একটি বড় দুর্ঘটনা ঘটিয়েছিল।

এটি হাইপারওয়াইটের প্রতিষ্ঠাতা ম্যাট শুমারের অ্যাপল কম্পিউটারের প্রায় সমস্ত ফাইল মুছে ফেলেছে, কোম্পানির কোর ডকুমেন্টগুলিও বাদ যায়নি।

ম্যাট স্থানে ছেড়ে দিল এবং প্রধান উৎপাদন টুলগুলি সম্পূর্ণরূপে Claude Fable 5-এ পরিবর্তন করে দিল।

দুই মাস পর, GPT-6 Astra প্রকাশের দিনেই ম্যাট একটি গভীর রিভিউ প্রকাশ করেন: GPT-6 Astra আমাকে ফিরিয়ে আনলো।

সে দেখল যে GPT-6 Astra পূর্বপুরুষের চেয়ে বেশি সতর্ক, কী করা উচিত এবং কী করা উচিত নয় তা বুঝতে পারছে, যার ফলে সে চূড়ান্তভাবে কাজটি ছেড়ে দিতে সাহস পেল, আর কোনোভাবেই প্রহরীর মতো কঠোরভাবে পর্যবেক্ষণ করার দরকার হলো না।

তিনি GPT-6 Astra-এর উপর একটি অত্যন্ত পাগলামির পরীক্ষা চালিয়েছিলেন: Unreal Engine-এ একটি প্রম্পট থেকে শুরু করে ধাপে ধাপে একটি ভার্চুয়াল ম্যানহাটন তৈরি করা।

কিন্তু তাকে প্রধান পুনরায় ফেরানোর জন্য শুধু মডেলের ক্ষমতা উন্নতি নয়, বরং তিনি নিজেই একটি পদ্ধতি আবিষ্কার করেছেন যা এআইকে জোড়া হিসেবে কাজ করায়: Manager Loop।

এই পদ্ধতিটি একটি আরও মারাত্মক সমস্যা সমাধান করে:

প্রকল্প যখন পর্যাপ্ত বড় হয়ে যায়, তখন দলকে লক্ষ্যের দিকে এগিয়ে নিয়ে যাওয়ার জন্য কে দায়ী?

পূর্ব পরিস্থিতি ব্যাখ্যা করা যাক।

৭ জুলাই ১০ তারিখ, যা জিপিটি-৫.৬ পরিবারের প্রকাশের পরের দিন, ম্যাট সামাজিক মাধ্যমে তার দুঃখজনক অভিজ্ঞতার কথা উল্লেখ করেন:

GPT-5.6 সল「আমি আমার ম্যাকের প্রায় সব ফাইল অক্ষমে মুছে ফেলেছি»।

কয়েক দিন পরেই ইঞ্জিনিয়ার ব্রুনো লেমোসের প্রোডাকশন ডাটাবেসটিও একই মডেল দ্বারা মুছে ফেলা হয়। বিষয়টির হাস্যকর দিক হলো, কয়েক ঘন্টা আগেই তিনি কোম্পানির Slack-এ মডেলের পক্ষে কথা বলেছিলেন এবং শুমারকে ফুল-অ্যাক্সেস পারমিশন দেওয়ার জন্য দোষারোপ করেছিলেন।

ওপেনএআই কোডেক্সের প্রকৌশলী প্রধান থিবলট সোটিয়াক্স পরে নিজেই ব্যাখ্যা করেন যে, এই ধরনের দুর্ঘটনা সাধারণত ফুল-অ্যাক্সেস মোড চালু, স্যান্ডবক্স বন্ধ এবং অটো-রিভিউ বন্ধ থাকার পরিস্থিতিতে ঘটে:

মডেলটি পরিবেশ চলক পুনর্লিখনের চেষ্টা করেছিল এবং ফলে ব্যবহারকারীর মূল ডিরেক্টরি সম্পূর্ণরূপে মুছে ফেলা হয়েছিল।

একটি "সৎ ভুল", যা ওপেনএআই এইভাবে নির্ধারণ করেছে।

এই ব্যাখ্যা ম্যাটকে প্রতিশ্রুতি দিতে পারেনি। তার প্রতিক্রিয়া ছিল ক্লাউডের দিকে যাওয়া এবং হুমকি দেওয়া: ওপেনএআই আমাকে ফিরিয়ে আনতে চাইলে, একটি 'অদ্ভুত' মডেল উপস্থাপন করতে হবে।

দুই মাস পর, GPT-6 Astra আসছে।

ম্যাট এটি কতটা বুদ্ধিমান হয়েছে তার চেয়ে এটিকে কাজটি বিশ্বাস করে দেওয়ার সাহস আছে কিনা তা দেখছেন।

তার উত্তর ছিল হ্যাঁ। এস্ট্রা পূর্বপুরুষের চেয়ে অনেক বেশি সতর্ক, কখনও কখনও অতিরিক্ত সতর্ক, কিন্তু সে এখন নিরাপদে চলে যেতে পারে।

তিনি একটি উদাহরণ দিয়েছেন: একটি সপ্তাহান্তে তিনি বাইরে ডেটে গিয়েছিলেন, এবং তার বন্ধু মেসেজ করেছিল যে সে একটি স্মার্ট এজেন্ট সার্ভিস ডাউন হয়ে গেছে।

সে তার মোবাইল বের করে প্রোজেক্টের জন্য একটি বার্তা লিখল, “বন্ধ করে দাও, ঠিক করে দাও,” এরপর স্ক্রিন লক করে পকেটে রেখে দিল। এক ঘন্টা পরে, বন্ধু বলল ঠিক হয়ে গেছে।

এবং নিজেই সে এই নির্দেশ দিয়েছিল তা ভুলে গিয়েছিল।

দৈনিক কাজ সফলভাবে শেষ করার পর, ম্যাট আস্ট্রাকে কিছু ইন্টেনসিটি দেওয়ার সিদ্ধান্ত নিল।

সে আস্ট্রাকে ইউনিয়াল ইঞ্জিনে একটি নিউ ইয়র্ক শহর তৈরি করতে বলেছিল।

অস্ট্রা দীর্ঘ কাজ পরিচালনায় পূর্বপুরুষের চেয়ে আসলেই শক্তিশালী, কিন্তু একটি নির্দিষ্ট পর্যায়ে পৌঁছানোর পর প্রগতি থমকে যায়।

এআই এখনও পাগলের মতো কাজ করছে, কিন্তু এখন এটি শুধুমাত্র ছোট ছোট বিস্তারিত বিষয়ে মনোযোগ দিচ্ছে, যার ফলে পুরো প্রকল্পের ম্যাক্রো প্রগতি কোনওভাবেই এগিয়ে যাচ্ছে না।

ছাদের জলের ট্যাঙ্ক, দরজার নিয়ার বোর্ড, এস্ট্রা এই ধরনের ছোট বিস্তারে আরও বেশি করে খুঁজে বেড়ায়, কিন্তু সামগ্রিক প্রগতি থমকে যায়

এই অবস্থার সমাধানের জন্য, ম্যাট পাঁচটি সংগঠনগত এজেন্টের পদ্ধতি চেষ্টা করেছিলেন।

সবচেয়ে সহজ এবং সরাসরি পদ্ধতি হলো: একটি বড় কাজ দিন যা চলতে থাকুক, এবং মধ্যে মধ্যে অন্ধ পর্যালোচনা মেকানিজম যোগ করুন।

ফলাফল শুরুতে অত্যন্ত শক্তিশালী হয়, কিন্তু মাঝে মাঝে বিস্তারিত গুঁড়িতে আটকে যায়। তিনি একটি শিক্ষা পেয়েছেন: মডেলকে "সবসময় কাজ করতে" বলা এবং এটিকে "পরবর্তী কোন কাজটি করতে হবে তা জানানো" একই বিষয় নয়।

দ্বিতীয়টি ভূমিকা বিভাজন। এটি বিভাজন পরিষ্কার করে দেয়, কিন্তু সমন্বয় এবং অনুমোদন নতুন সমস্যা হয়ে দাঁড়ায়।

তৃতীয়টি হল একজন 'সিইও'-এর মতো পর্যবেক্ষক নিযুক্ত করা, যিনি প্রতি 30 মিনিট পর পর চেক করেন। ফলাফল প্রায় উন্নতি হয়নি।

চতুর্থটি হল সমন্বয়কের নিজের দলের কাঠামো সামঞ্জস্য করা। বিভিন্ন পদ্ধতি আছে, কিন্তু একই দেয়ালে ধাক্কা খাচ্ছে।

পঞ্চমটি, তিনি সবচেয়ে প্রাথমিক ও অসুবিধাজনক পদ্ধতিটিতে ফিরে গেলেন: এজেন্টকে লক্ষ্যটিকে পর্যায়ভিত্তিক তালিকায় ভাগ করে দিতে বলুন, একটি পর্যায় শেষ হলে থামুন, ম্যাট দুটি শব্দ টাইপ করুন—“জারি রাখুন”—এবং তারপর AI পরবর্তী পর্যায়ে যায়।

এই কৌশলটি কাজ করল, প্রকল্পটি এখন ধারাবাহিকভাবে এগিয়ে যাচ্ছে।

কিন্তু সমস্যাটি প্রকাশ পেল: প্রতিবার এই মানুষটিকে অনুমতি দিতে হচ্ছে।

নিজেই বাধা হয়ে দাঁড়িয়েছেন: চক্র থেকে তাকে বাদ দিলে প্রকল্পটি সত্যিকার অর্থে চলতে শুরু করবে।

ষষ্ঠ পদ্ধতি, যা Manager Loop, এর মূল যুক্তি অত্যন্ত চাতুর্যপূর্ণ।

সে কোডেক্সে দুটি সমান্তরাল সেশন খুলেছিল, প্রতিটি একটি করে বিষয় নিয়ন্ত্রণ করতে:

একটি হলো "কোঅর্ডিনেটর"।

এটি প্রথমে মানুষের সাথে একটি গভীর সাক্ষাতকার নেয়, উভয় পক্ষ লক্ষ্যগুলি সমন্বয় করে, তারপর লক্ষ্যগুলিকে কাজের তালিকা এবং বিভিন্ন পর্যায়ে বিভক্ত করে।

অন্যটি হল "এক্সিকিউটর"।

এটি সম্পূর্ণ স্বাধীন সেশনে চলে, কোনো কোঅর্ডিনেটরের অধীন নয়।

কোঅর্ডিনেটর বর্তমান পর্যায়ের কাজটি এটিকে দিয়েছে, যাতে এটি বর্তমান পর্যায়টি সম্পন্ন হওয়া পর্যন্ত দেখে চলে।

শেষ হয়ে গেছে, সমন্বয়কর্তা যাচাই করবেন, তারপর পরবর্তী পর্যায়টি বরাদ্দ করা হবে।

যদি ব্যস্ত হন, তবে এক্সিকিউটর নিজেই প্রয়োজন অনুযায়ী সাব-অ্যাজেন্টগুলি বিতরণ করতে পারেন।

এই পরিপূর্ণ বন্দনায়, সমন্বয়কারী মানুষের কাজ সম্পূর্ণরূপে নিয়ে নেয়: প্রকল্পটি বন্ধ না হওয়ার জন্য মোট পরিকল্পনার দিকে কঠোরভাবে দৃষ্টি রাখে এবং মানুষের পরিবর্তে বারবার "চালিয়ে যান" বলে।

এক্সিকিউটরকে সম্পূর্ণ মুক্তি দেওয়ার জন্য, ম্যাট সিস্টেমের সমান্তরাল সীমা পরিবর্তন করেছেন।

সে কম্পিউটারের ডিফল্ট 4টিকে অসম্ভব হারে 96টিতে পৌঁছে দিয়েছে।

অবশ্যই, এর অর্থ এই নয় যে 96টি AI একসাথে সবসময় কাজ করছে। কখনও কখনও মডেলটি তার কোটা পূরণ করে না, এবং তখন এটির প্রম্পটে স্পষ্টভাবে উত্সাহিত করা প্রয়োজন।

কিন্তু এই চরম কনফিগারেশনে অদ্ভুত ঘটনা ঘটেছে।

প্রস্তুত টুল এবং সম্পদ (যেমন MetaHuman চরিত্র) ব্যবহার করে, এস্ট্রা এক সপ্তাহে Unreal Engine-এ এই ম্যানহাটন বিশ্বটি তৈরি করেছে।

সে প্রথম রাস্তাটি সন্তোষজনকভাবে নির্মাণ করে, তারপর ধাপে ধাপে বাইরের রাস্তাগুলি বিস্তার করে।

প্রথম রাস্তার ফ্যাসাডের বিস্তারিত বিবরণ, ইটের দেয়ালের টেক্সচার, জানালার উপরের মোড়ক এবং অগ্নিনির্বাপক সিঁড়ি সবই স্থাপন করা হয়েছে।

নিউ ইয়র্ক তৈরি করতে এখনও কয়েক মাস বাকি থাকলেও, এস্ট্রা হল প্রথম মডেল যা এই জটিল পরিবেশগুলি প্রকৃতপক্ষে ব্যবহার করতে পারে।

এটি একটি অত্যন্ত হার্ডওয়্যার-ভারী পাগলামি।

ম্যাটের লিভিং রুম একটি ছোট ডেটা সেন্টারের মতো: একটি ম্যাক মিনি রান্নাঘরে রাখা, তিনটি ম্যাকবুক প্রো চেয়ারের উপরে ফ্যান প্রচণ্ড গতিতে ঘুরছে, এবং ক্লাউডে একটি মেশিন এজেন্ট দ্বারা পূর্ণ হয়ে গেছে।

সবচেয়ে অবাস্তব বিষয় হলো, ডিস্ক প্রায় পূর্ণ হয়ে যাওয়ার সময় সে এস্ট্রাকে একটি সিস্টেম লিখতে বলল: পুরনো থ্রেডগুলোকে ক্লাউডে স্থানান্তর করুন, স্থানীয় কপি মুছে ফেলুন, এবং পুনরায় খোলার সময় এগুলোকে আবার ডাউনলোড করুন।

তার কথায়: একটি এআইকে কম্পিউটার পরিচালনার জন্য নিয়োগ দেওয়া হচ্ছে, যাতে কম্পিউটারটি আরও বেশি এআই নিয়োগ দিতে পারে—এটাই নিজেই যথেষ্ট জাদুকরী।

অবশ্যই, ম্যাট একপক্ষে আস্ট্রার পক্ষে ছিলেন না।

তার মতে, এস্ট্রা প্রকৌশল, কম্পিউটার অপারেশন এবং দীর্ঘ টাস্কে প্রকৃতপক্ষে শক্তিশালী, কিন্তু সৌন্দর্য এবং 3D মেটিরিয়াল তৈরির ক্ষেত্রে ক্লড এখনও বেশি দক্ষ।

প্রকাশের দিনে, একজন ব্যবহারকারী একটি তুলনামূলক সেট তৈরি করেছিলেন:

একই প্রম্পট ব্যবহার করে, Fable 5.1 এবং GPT-6 Astra প্রত্যেকে ব্লেন্ডারে একটি সমুদ্রতীরের ভিলা তৈরি করুন। বামে Fable 5.1, ডানে GPT-6 Astra।

পার্থক্যটি খুব বড় মনে হচ্ছে।

একই ভিলার টাস্ক, বামে Fable 5.1, ডানে GPT-6 Astra। (ছবির উৎস: @karankendre)

কিন্তু এটি শুধু একটি প্রম্পটের একক তুলনা, প্রম্পট শব্দ এবং প্রয়াসের সংখ্যা প্রকাশ করা হয়নি, যা ম্যাটের বিচারের দিকের বিপরীতে এবং উভয়ের সমন্বিত দৃশ্যমান ক্ষমতাকে প্রতিনিধিত্ব করে না।

ম্যাটের নিজস্ব বিচার হল: মডেলকে সরাসরি Three.js বা Blender-এ সুন্দর কিছু আঁকতে দিলে, Claude এখনও বেশি শক্তিশালী; কিন্তু যখন তাদের Unreal-এ ফেলা হয়, তখন প্রস্তুত অ্যাসেট এবং আলোকের সাহায্যে Astra প্রথমবারের মতো জিতেছে।

তিনি প্রত্যাশা করেন যে Fable 5.1 এর ইউনিয়াল ড্রাইভারে উল্লেখযোগ্য উন্নতি হবে, বিশেষ তুলনামূলক মূল্যায়ন এখনও চলছে।

তাই, মডেল স্তরের পার্থক্য এখনও বিদ্যমান, শুধু এটি "কে সম্পূর্ণভাবে বেশি শক্তিশালী" থেকে "কে কোন অংশে বেশি শক্তিশালী" এ পরিবর্তিত হয়েছে।

বাস্তবে পার্থক্য তৈরি করছে অর্জন স্তর।

যখন অগ্রণী মডেলগুলি প্রায় একই ক্ষমতার ব্যাপ্তিতে প্রবেশ করে, তখন মডেলের বাইরের জিনিসগুলি—আপনি কীভাবে তাদের সাজান, তাদের কী টুল এবং পরিবেশ দেন, আপনি কতটা সমান্তরাল গণনা বহন করতে পারেন—শুরু করে আপনি বাস্তবে কতটা মূল্য উৎপাদন করতে পারবেন তা নির্ধারণ করতে।

প্রসঙ্গ: https://x.com/mattshumer_/status/2095609734845927525

এই পোস্টটি ওয়েইচ্যাট গ্রুপ "নিউ জ্ঞান মেটা" থেকে এসেছে, লেখক: ASI প্রতিজ্ঞা; সম্পাদক: ইউয়ু