টেদারের এআই গবেষণা ইউনিট এখন কিছু পাঠিয়েছে যা স্টেবলকয়েনের সাথে কিছুই করে না, বরং এটি সম্পর্কিত বিশ্বের বেশিরভাগ ভাষার সাথে আধুনিক এআই-এর জন্য মূলত অদৃশ্য হওয়ার সাথে। কোম্পানিটি TranslatePsy-AfriSLM নামক একটি ওপেন-সোর্স নিউরাল মেশিন ট্রান্সলেশন মডেল ফ্যামিলি প্রকাশ করেছে, যা ১৯টি সাব-সাহারা আফ্রিকান ভাষা কভার করে এবং ইংরেজির সাথে প্রায় ২১৫ মিলিয়নটি দ্বিদিকীয় প্রশিক্ষণ উদাহরণ সহ।
মডেলগুলি খুব ছোট। আমরা কথা বলছি প্রতিটি ভাষার জোড়ার জন্য ২১ থেকে ৩৫ এমবি, যা কোনও সার্ভারের সাথে যোগাযোগ না করেই সরাসরি একটি ফোনে চালানো যায়। এটাই লক্ষ্য: অফলাইনে কাজ করে, ডেটা গোপনীয়তা বজায় রাখে, এবং সেই অঞ্চলগুলিতে ক্লাউড ইনফ্রাস্ট্রাকচারের প্রয়োজনীয়তা এড়ায় যেখানে এই ভাষাগুলি প্রকৃতপক্ষে কথিত হয়।
টেথার আসলে যা তৈরি করেছে
প্রকল্পটি, যা Tether-এর QVAC বিভাগ দ্বারা বিকশিত হয়েছে, ডেটাসেট এবং অনুবাদ মডেল উভয়ই অন্তর্ভুক্ত করে। TranslatePsy-AfriSLM-Synthetic-Mix নামক ডেটাসেটটি Hugging Face-এ CC BY-NC 4.0 লাইসেন্সে হোস্ট করা হয়েছে, যার অর্থ গবেষক এবং ডেভেলপাররা এটিকে অ-বাণিজ্যিক উদ্দেশ্যে মুক্তভাবে ব্যবহার করতে পারেন।
সুহালি, ইওরুবা এবং আমহারিক সহ মোট 19টি সাব-সাহারা আফ্রিকান ভাষা কভার করা হয়েছে।
মডেলগুলি বার্গামোট-সঙ্গতিপূর্ণ হওয়ার জন্য তৈরি করা হয়েছে, যা গুরুত্বপূর্ণ কারণ বার্গামোট হল ওপেন-সোর্স অনুবাদ ইঞ্জিন যা Mozilla Firefox-এর বিল্ট-ইন অনুবাদ ফিচারে ব্যবহার করে। এই বাস্তুতন্ত্রের সঙ্গতির মানে হল যে এই মডেলগুলি বিদ্যমান ইনফ্রাস্ট্রাকচারে সহজেই সংযুক্ত করা যাবে, ডেভেলপারদের শূন্য থেকে পুনরায় তৈরি করার প্রয়োজন নেই।
গতি হল অন্য প্রধান সংখ্যা। মডেলগুলি প্রায় ৪৬ মিলিসেকেন্ডে একটি বাক্য প্রক্রিয়া করে, যা QVAC দাবি করে যে এটি Salamandra-2B এর মতো বড় মডেলগুলির তুলনায় প্রায় ৭৮ গুণ দ্রুত।
কিউভ্যাক এসডিক এবং ইউরোপীয় ভাষার কভারেজ
আফ্রিকান ভাষার মডেলের পাশাপাশি, টেথার QVAC SDK প্রকাশ করেছে, যা বিভিন্ন এআই মডেলকে একটি একীভূত ডিপ্লয়মেন্ট ফ্রেমওয়ার্কে একত্রিত করে। ইউরোপীয় ভাষার সমর্থন আলাদা আলাদা ডেটাসেটের মাধ্যমে নয়, বরং এই SDK-এর মাধ্যমে আসে, যা ডেভেলপারদের একটি একক ইন্টিগ্রেশন পয়েন্ট প্রদান করে বহুভাষিক অনুবাদের জন্য।
QVAC-এর ডকুমেন্টেশন অনুযায়ী, এসডিকে প্রায় 50টি ভাষা জোড়া ব্যবহার করে 26টি ভাষা কভার করতে পারে।
সংযুক্ত গবেষণা পেপারটি EMNLP 2026-এ জমা দেওয়া হয়েছে এবং arXiv-এ উপলব্ধ (arXiv:2608.18655)। কোড এবং মডেলগুলি GitHub-এ Tether-এর AI গবেষণা সংগঠনের অধীনে tether-ai-research/qvac-translatepsy-afri-slm-এ দলিলায়িত হয়েছে।
একটি স্টেবলকয়েন কোম্পানি কেন অনুবাদ এআই তৈরি করছে
টেথারের স্টেবলকয়েন আফ্রিকা, দক্ষিণ-পূর্ব এশিয়া এবং লাতিন আমেরিকায় ব্যাপকভাবে গৃহীত হচ্ছে, যেখানে স্থানীয় মুদ্রা অস্থির, ব্যাংকিং অবকাঠামো দুর্বল এবং যেখানে বিশ্বের অসংখ্য কম সম্পদযুক্ত ভাষা কথিত হয়। সেই ভাষাগুলিতে, সেই বাজারগুলিতে সাধারণভাবে ব্যবহৃত ডিভাইসগুলিতে এবং ধারাবাহিক ইন্টারনেট সংযোগের প্রয়োজন ছাড়াই কাজ করে এমন এআই টুলস তৈরি করা হলো, যা Tether-এর উপস্থিতিকে সুদৃঢ় করছে—যেখানে এটির স্টেবলকয়েনটি 이미 ট্র্যাকশন অর্জন করেছে।
পরমিসিভ লাইসেন্সের অধীনে সবকিছু প্রকাশ করে এবং গবেষণা শিক্ষাগত পর্যালোচনার জন্য জমা দিয়ে, টেস্টার QVAC-কে একটি বৈধ এআই গবেষণা প্রতিষ্ঠান হিসেবে অবস্থান দিচ্ছে। এই ধারণা টিকবে কিনা তা নির্ভর করবে মডেলগুলি বাস্তব-জগতের বাস্তবায়নে কতটা ভালোভাবে কাজ করে, যা NLP গবেষণা সম্প্রদায় এখন ওজনগুলি পাবলিক হওয়ার পর পরীক্ষা করবে।