একজন ১০ বছরের ছেলে একা একটি মৃত্যুশয্যায় পড়ে থাকা নদী পরিষ্কার করতে শুরু করে। মানুষ হাসল। কেউ তার পরিষ্কার করার সময় কুঁজো ফেলে দিল। তারপর সে একটি পিপিটের দেখল যে সে নিজের দ্বিগুণ আকারের পাতা বহন করছে… আর সবকিছু বদলে গেল। কোনো শব্দ নেই। ৫৭ সেকেন্ড। শেষ পর্যন্ত দেখুন। 🐜 একজনের প্রচেষ্টা পুরো সম্প্রদায়কে অনুপ্রাণিত করতে পারে। Threejs, tone js এবং Indus দ্বারা তৈরি

একটি শিক্ষক মডেল যা বিড়াল পছন্দ করে, একটি যাদুকরী সংখ্যার ধারার ডেটাসেট তৈরি করতে পারে। টেক্সটে “বিড়াল” শব্দটি কিছুই নেই। তবুও একটি শিক্ষার্থীকে এটির উপর ফাইন-টিউন করলে, পছন্দটি স্থানান্তরিত হতে পারে। এটিই সাবলিমিনাল শিক্ষা। এটি একটি ডেটা-বিষক্রিয়া সমস্যাও, কারণ বৈশিষ্ট্যটি ডেটাসেটে পরিষ্কারভাবে দৃশ্যমান নয়। নাথান হু, সানমি কোয়েজো, এবং ক্রিস্টোফার পটসের নতুন স্ট্যানফোর্ডের কাজ, লুকানো সংকেতটিকে পড়ার যোগ্য করে তোলে। তারা প্রম্পটযুক্ত সাবলিমিনাল শিক্ষাকে কনটেক্সট ডিস্টিলেশনের একটি বিশেষ কেস হিসেবে বিবেচনা করে: তত্ত্বগতভাবে, ডেটাসেটটি শিক্ষকের প্রম্পটকে識別 করে। তারপর তারা SALVE (Search-Aided Latent Verbalization) ব্যবহার করে সেই প্রম্পটটি পুনরুদ্ধার করে: - একটি সফট প্রম্পটকে অপ্টিমাইজ করুন,যাতে মূল মডেলটি ডেটাসেটটির ভালোভাবেই ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে - একই মডেলকে সফট প্রম্পটটির মৌখিকভাবে বর্ণনা করতে বলুন - beam searchব্যবহার করে,ভাষণটিরপ্রবাহশীলতাএবংবিশ্বস্ততাবজায়রাখুন স্ট্যান্ডার্ডপশু-পছন্দপরীক্ষায়, SALVE 20-এরমধ্যে18বারপছন্দেরবৈশিষ্ট্যসহপ্রম্পটপুনরুদ্ধারকরে।সাধারণটেক্সট-অপ্টিমাইজেশনবেসলাইনগুলিএইকাজকরতপারেনা।কিছুক্ষেত্রে,এটিএমনডেটাথেকেওবৈশিষ্ট্যপুনরুদ্ধারকরেযেখানেশিক্ষার্থীফাইন-টিউনিংএটিপড়তপারেনি। তারাএছাড়াওমিশডডেটা,অ্যাকটিভেশন-স্টিয়ারডশিক্ষক,এবংLogit-LinearSelection(সিকফ্যানসি/অসঙ্গতি)দিয়েনির্বাচিতবাস্তবপছন্দডেটারউপসেটগুলিতেএইপ্রভাবপরিলক্ষিতকরে। অভ্যন্তরীণপয়েন্টটিসহজ:আপনিহয়তোফাইন-টিউনিংয়েরআগেইডেটাসেটগুলিরঅদৃশ্যআচরণগুলিরজন্যঅডিটকরতপারবেন। পেপার: https://t.co/1mncXR5Fyv

ট্রাম্প জেগে উঠলেন এবং সিদ্ধান্ত নিলেন যে এআই-এর একটি রিব্র্যান্ডিং দরকার 🤣 https://t.co/ZGfgJTwK34

নিউ ইয়র্ক পোস্ট দ্বারা উদ্ধৃত অভ্যন্তরীণ ব্যক্তিগণ অপেনএআই এবং এনথ্রোপিককে অভিযোগ করেন যে, সাম্প্রতিক মডেল ঘটনাগুলির প্রতিবেদনকে বাড়িয়ে দিয়ে ওয়াশিংটনকে বর্তমান প্রতিষ্ঠানগুলিকে সুরক্ষিত করতে পারে এমন নিয়মের দিকে ঠেলে দিচ্ছে। এটি একটি অভিযোগ, প্রমাণিত তথ্য নয়।

আপনি মধ্যরাতে একটি লাল কনভার্টিবলে টাইমস স্কোয়ার জুড়ে উড়ছেন 🪰🌃 নিয়নের উপর বৃষ্টি। রেডিওতে সিনথওয়েভ। আপনার ডানার মধ্যে বাতাস। বিশ্বে একটিও চিন্তা নেই। সম্পূর্ণভাবে কোডে তৈরি। Three.js + Tone.js। কোনো ভিডিও ফাইল নেই। পরবর্তীতে সে কোন শহরের মধ্যে ড্রাইভ করবে? 👇 #Threejs #CreativeCoding #WebGL #NYC

OpenAI সাম্প্রতিক সময়ে অগ্রগামী AI ল্যাবগুলির জন্য বাধ্যতামূলক বাহ্যিক নিরাপত্তা মূল্যায়নকারীদের সমর্থন করেছে। দ্বিপক্ষীয় FRONTIER আইনটি স্বাধীন যাচাইকরণ সংস্থাগুলিকে অগ্রণী AI মডেলগুলি কীভাবে উন্নয়ন এবং পরীক্ষা করা হচ্ছে তা মূল্যায়নের অনুমতি দেবে।

এআই-এর তিনটি সবচেয়ে বড় নাম শেষপর্যন্ত বিয়ার নিয়ে নিরাপত্তা নিয়ে আলোচনা করতে বসতে পারেন। স্যাম আলটম্যান বলেছেন যে ড্যারিও আমোদেই এবং এলন মাস্কের সাথে একটি ব্যক্তিগত আলোচনা হবে। এটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ এখন তিনজনই একটি বিষয়ে একমত: ফ্রন্টিয়ার এআই সম্ভবত নিরাপত্তা ব্যবস্থার চেয়ে দ্রুত এগিয়ে যাচ্ছে।

🐝 আমি একটি সিনেমাটিক শর্ট ফিল্ম ব্রাউজারে তৈরি করেছি, কোনো ভিডিও ফাইল নেই, এটি রিয়েল-টাইম Three.js। "Nectar Run" একটি মধুমাছের রানীকে মাঠের দিকে নিয়ে যায়… এবং আপনাকে তার চোখের মধ্যে ফেলে দেয়: UV "নেক্টার গাইড" যা বাস্তব ফুলগুলি মধুমাছদের সংকেত দিতে ব্যবহার করে, যা আমাদের জন্য অদৃশ্য। দেখুন 👇 #threejs #webgl #creativecoding

৩ টা বিকালে একটি ক্ষুদ্র মাছি বাজ কল্পনা করুন, যে একটি সূক্ষ্ম কম্পিউটারের ডেস্কে বসে সি কোড টাইপ করছে, তার ডানা ঝিমঝিম করছে, চোখ জ্বলজ্বল করছে, এবং পাশে কফির বাষ্প উঠছে। Three.js + Tone.js দিয়ে তৈরি। একটি HTML ফাইল, কোনো ফ্রেমওয়ার্ক নেই, কোনো ব্যাকএন্ড নেই। #threejs #tonejs #webgl #creativecoding #generativeart #indiedev

রিকার্সিভ সেলফ-ইমপ্রুভমেন্ট সম্পর্কে সবচেয়ে বেশি আলোচনা হয় এই ধারণায় যে মডেলটি ধারাবাহিকভাবে বুদ্ধিমান হয়ে উঠছে। এই পেপারটি একটি স্পষ্টতর সীমানা আঁকে। সত্যিকারের RSI হলো AI যে কাজগুলোতে ভালো হচ্ছে তা নয়। এটি হলো AI যেভাবে ভালো হচ্ছে তা ভালো করে উঠছে। লেখকদের একটি পথ ম্যাপ করা হয়েছে, যা এখনও বেশিরভাগ ল্যাব মিশিয়ে ফেলছে: L1 — সিস্টেমটি মানুষদের দ্বারা ইতিমধ্যেই ডিজাইন করা উন্নতি বাস্তবায়ন করে L2 — এটি নিজস্ব উন্নতির কৌশলগুলো বাছাই করতে শুরু করে L3 — এটি পরবর্তীতে প্রয়োজনীয় শিখনের অভিজ্ঞতা তৈরি করে L4 — এটি শুধুমাত্র বেঞ্চমার্কের পরিবর্তে লাইভ ডিপ্লয়মেন্ট থেকে অভিযোজিত হয় L5 — এটি ভবিষ্যতের উন্নতির জন্য দায়ী মেকানিজমগুলোকে পরিবর্তন করে এই শেষধাপটিই প্রকৃত দাবি। লক্ষ্যটি হলো আরও একটি মানুষ-তৈরি মডেল, যা বেশি স্কোর করবে। এটি হলো AI, যার অগ্রগতি টিকে থাকবে,পরবর্তীপ্রজন্মকে পুষ্টি করবে,এবংস্বয়ংউন্নতিপ্রক্রিয়াকেইউন্নতকরবে। যদি এটি succeedকরে,তবেএইপ্রজন্মেরসিস্টেমগুলিইআসলেআমাদেরহাতদিয়েতৈরিকরাশেষপ্রজন্মহবে। যদি আপনি agents, evals,বা post-training loops-একাজকরেন,তবেএটিপড়াউচিত: https://t.co/scFLD1h9Ow