এসোনির এফও ২০২৬ এর দ্বিতীয় ত্রৈমাসিক ফলাফল দেখায় শক্তিশালী আয়ের গতি। ত্রৈমাসিক বিক্রয় পূর্ব বছরের তুলনায় ৩.১১ ট্রিলিয়ন ইয়েন থেকে বেড়ে ৩.৪৩ ট্রিলিয়ন ইয়েন হয়েছে। পরিচালনা আয় বেড়ে ৬২২.৩ বিলিয়ন ইয়েন হয়েছে, যা গতবছরের তুলনায় প্রায় ৪৫% বৃদ্ধি। এসোনির শেয়ারহোল্ডারদের জন্য নিট আয়ও ৩৬২ বিলিয়ন ইয়েন থেকে বেড়ে ৪৪৯.৬ বিলিয়ন ইয়েন হয়েছে। এটি এসোনির গেমিং এবং মনোরঞ্জনের শিরোনামগুলির বাইরেও এসোনির ব্যবসায়িক পারফরম্যান্সের পরিষ্কার চিত্র দেয়। আমি @DecibelTrade-এ SONY/USD-এর মাধ্যমে বাজারের প্রতিক্রিয়া অনুসরণ করছি।
AMD প্রতিবছরের তুলনায় 45% বৃদ্ধি পেয়ে 13.38 বিলিয়ন ডলার আয় করেছে। এর ডেটা সেন্টার সেগমেন্ট 97% বৃদ্ধি পেয়ে 8.5 বিলিয়ন ডলারে রেকর্ড অর্জন করেছে। AMD আশা করছে যে Q4-এ এর আয় প্রায় 17 বিলিয়ন ডলার হবে। কিন্তু মার্কেটের প্রতিক্রিয়া অন্য একটি গল্প বলছে। @DecibelTrade-এ, AMD/USD-এর মার্ক মূল্য 474.79 ডলার, 24 ঘণ্টায় 8.83% কমেছে, এবং এই স্ন্যাপশটের সময় 63,545.97 ডলার ট্রেডিং ভলিউম ছিল। শক্তিশালী ব্যবসায়িক বৃদ্ধি এবং মার্কেট মূল্যের প্রতিক্রিয়া সবসময় একই দিকে চলে না। এটি দেখে রাখা উচিত।
Uber-এর Q3 2026 এর ফলাফলে প্ল্যাটফর্মের কার্যক্রম এবং লাভজনকতা উভয়েরই বৃদ্ধি দেখা যায়। সকল বুকিংয়ের পরিমাণ পৌঁছেছে $59.8B, যা গত বছরের তুলনায় 20% বেড়েছে, যখন মোট ট্রিপস 16% বেড়ে পৌঁছেছে 4.1 বিলিয়নে। Non-GAAP EPS-ও 35% বেড়ে $0.88 হয়েছে। মার্কেট স্ন্যাপশটটি আরও একটি দৃষ্টিকোণ যোগ করে। @DecibelTrade-এ UBER/USD-এর মার্ক মূল্য ছিল $70.406, যা 24 ঘন্টায় 3.60% বেড়েছে, এবং $67,412.34 ভলিউম নিয়েছে। শক্তিশালী অপারেটিং বৃদ্ধি এবং মার্কেটের পারফরম্যান্স—এই দুটি আলাদা সংকেত, এবং উভয়ই দেখা উচিত।
অ্যাপল একটি রেকর্ড সেপ্টেম্বর ত্রৈমাসিক প্রদান করেছে, যা $114.5B আয় উত্পন্ন করেছে, যা গত বছরের তুলনায় 12% বেড়েছে। প্রতি শেয়ারের পরিশোধিত EPS $2.10 পৌঁছেছে, যা 14% বৃদ্ধি পেয়েছে। কিন্তু শক্তিশালী আয় সবসময় তাৎক্ষণিক বাজার শক্তির অর্থ বহন করে না। @DecibelTrade-এ, AAPL/USD বাজারটি $331.37-এ দেখা যাচ্ছে, 24 ঘন্টার পরিবর্তন -1.79%। অন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়: ট্যারিফ ফেরত অ্যাপলের স্থূল মার্জিনে প্রায় 1 শতাংশ এবং EPS-এ $0.05 অবদান রেখেছে। ডেসিবেল আমাদের বাজারটি কীভাবে চলছে তা পর্যবেক্ষণের আরও একটি উপায় দেয়, যখন মৌলিক তথ্যগুলি নিজস্ব গল্পটি বলছে।
প্রতিটি সমস্যা শুধুমাত্র একটি নিয়মের সেট অনুসরণ করে সমাধান করা যায় না। কখনও কখনও, পরিস্থিতি আরও জটিল হয়, এবং বাস্তবে কী ঘটেছে তা বুঝতে পারা নিয়মগুলির সমান গুরুত্বপূর্ণ। এটিই @GenLayer-এর দিকে আমার মনোযোগ আকর্ষণ করেছে। প্রচলিত স্মার্ট চুক্তিগুলি ভালোভাবে কাজ করে যখন শর্তগুলি পরিষ্কার থাকে, কিন্তু বাস্তব জগতের পরিস্থিতিগুলি সবসময় পূর্বনির্ধারিত নিয়মের মধ্যে সহজেই ফিট হয় না। বুদ্ধিমান চুক্তিগুলি প্রক্রিয়ায় প্রাকৃতিক ভাষা এবং বাস্তব জগতের তথ্যকে যোগ করে, যা সাধারণ কোডের জন্য কঠিন হতে পারে এমন কেসগুলির সাথে মোকাবিলা করার জন্য নতুন উপায়গুলি খুলে দেয়। অবশ্যই, এই ধারণাটিরও এখনও কিছু চ্যালেঞ্জ রয়েছে। কিন্তু AI এজেন্টগুলি দৈনন্দিন লেনদেনের সাথে আরও বেশি জড়িয়ে পড়তে শুরু করছে, আমি মনে করি, আমাদের এমন বিবাদগুলির সাথে মোকাবিলা করার জন্য ভালোভাবেই,যা সবসময়ই 'কালো' 'সাদা'হয়না। এইজন্যই,আমি ।এই ।আলোচনা ।কে ।মূল্যবান ।মনে ।করি। ।বিচার ।প্রযুক্তি ।যে ।ভাবে .পরিবর্তিত .হচ্ছে .তার .সঙ্গে .সঙ্গতি .রক্ষা .করতে .পারতে .হবে। #JusticeNeedsAnUpgrade
আমি দেখেছি স্মার্ট চুক্তি ব্যর্থ হয়েছে, কারণ তাদের প্রয়োজনীয় প্রমাণটি একটি অস্বচ্ছ দলিলে আটকে গিয়েছিল। কোড পরিপাক্ক ইনপুট চায়। বাস্তব জগত প্রায়শই এগুলি প্রদান করে না। যদি কাজের প্রমাণ একটি স্ক্রিনশট হয় বা সেবার শর্তাবলী একটি PDF-এর মধ্যে পুঁজিত হয়, তবে চুক্তিটি অন্ধ। একটি অর্যাকল শুধুমাত্র তখনই কাজ করে যখন একজন মধ্যস্থতাকারী সেই অস্বচ্ছতা একটি পরিষ্কার বুলিয়ান ফিডে অনুবাদ করে। @GenLayer Python-এ ইন্টেলিজেন্ট চুক্তি তৈরি করে। এগুলির জন্য ডেটা পরিষ্কার করতে মানুষের প্রয়োজন হয় না। চুক্তিটি লাইভওয়েবটি ফেচ করে,অসংগঠিত পৃষ্ঠা পড়ে,এবংএকটি ভাষা মডেলকেপ্রশ্নকরেবাস্তবতাকেব্যাখ্যাকরতে। কঠিন অংশটি হলোব্লকচেইনকেইন্টারনেটেরসঙ্গেসংযুক্তকরা। এটি হলো,কোডকেঅস্বচ্ছবিশ্বপড়তেদিতে,যাতেমধ্যস্থতাকারীকেমধ্যেদাঁড়াতেহয়না। স্মার্টচুক্তিগুলিলজিকঅনুসরণকরে,কিন্তুতারাইনভয়েসপড়তেপারেনা। যখনআপনারপরবর্তীএসক্রোউজএপিআই-এরপরিবর্তেএকটিদলিলেরউপরনির্ভরশীলহবে,তখনআপনারকোডেরজন্যএখনকেউঅস্বচ্ছতাটিকেঅনুবাদকরছে?
আমি একটি দ্বিতীয় চেক এড়িয়ে গিয়েছিলাম কারণ আমি খরচ অনুমান করেছিলাম, এবং আমি ভুল ছিলাম। এই চলচ্চিত্রের সেই বিস্তারিতটি আমার মনে থাকে, যা রায় নয়। এটি মূল্যচিহ্ন। অ্যানথনি রে হিন্টন ৩০ বছরেরও বেশি সময় মৃত্যুদণ্ডের কারাগারে কাটিয়েছিলেন, যদিও তিনি দুটি হত্যাকাণ্ডের দায়ী নন। গুলি তাঁর বন্দুকের সাথে মিলেনি, তবুও তাঁর আইনজীবী মনে করেছিলেন যে একজন বিশেষজ্ঞের জন্য শুধুমাত্র ১০০০ ডলারই উপলব্ধ, তাই তাঁকে মুক্তি দেওয়ার জন্য পরীক্ষা ২০১৫ পর্যন্ত অপেক্ষা করেছিল। সমস্ত সাক্ষ্যগুলি একটি ঘরে পড়েছিল। কেউ এটি পড়ার জন্য খরচ করেননি। @GenLayer সেই স্তরটি তৈরি করে, যেখানে সাক্ষ্যপড়াই প্রক্রিয়া। স্বতন্ত্রভাবে যাচাইকারীদের প্রত্যেকেই এটি পর্যালোচনা করেন এবংএকসাথে রায়দান করেন। কয়েকটি মিনিট, আদালতের খরচের একটি অংশ,যাতেএকটি দ্বিতীয়বারপড়াবাস্তবভাবেঘটে। একবারএজেন্টদেরদিনেকোটিরওবেশিচুক্তিপরিচালনা,তখনসাক্ষ্যসংগ্রহকরাহ'লপড়ানোনয়।এটিহ'লপড়ানোকেপর্যাপ্তসস্তা-করা,যাতেএটি-ঘটে। যেসংঘর্ষেকেউসময়লগপড়েনা,সেটিপুরোপথেঠিকভাবেসমাপ্তহয়যখনকেউগুলিপরীক্ষাকরেনি। তাইপ্রশ্নহ'লএইযেমেশিনগুলিমানুষদেরচেয়েভালভাবেবিচারকরেকিনা।এটিহ'লসাক্ষ্যগুলি-বাস্তবভাবেপড়াহয়কিনা। আপনি ১.৫.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অনুমানকরেআপনি 1.5.অनुमानकरेआपनि 1,5 अनुमानकरे आपनि 1,5 अनुमानकरे आपनि 1,5 अनुमानकरे आपनि 1,5 अनुमानकरे आपनि 1,5 अनुमानकरे आपनि 1,5 अनुमानकरे आपनि 1,5 अनुमानकरे आपनि 1,5 अनुमानकरे आपनि 1,5 अनुमानकरे आपनि 1,5 अनुमानकरे आपनि 1,5 अनुमानकरे आपनि 1,5 अनुमानकरे
আমি সবসময় দলগুলোকে অটোনোমাস এজেন্ট তৈরি করতে দেখি, যেন প্রতিটি লেনদেন পরfaクトভাবে সম্পন্ন হচ্ছে। সবাই পাজলের টুকরোগুলো তৈরি করছে। পেমেন্ট চলে যায় এবং এক্সিকিউশন ক্লিয়ার হয়। তারপর দুটি এজেন্ট একটি ফলাফল নিয়ে অসহমতি প্রকাশ করে এবং এটি সমাধানের কোনো মেকানিজম নেই। সম্পূর্ণ অর্থনীতি বন্ধ হয়ে যায়। @GenLayer সেই ঠিক মুহূর্তের জন্য অপসারিত সংযোগটি তৈরি করে। বিভিন্ন মডেল চালানো ভ্যালিডেটরগুলি বিরোধটি মূল্যায়ন করে এবং চেইনের উপর একটি রায় বাধ্যতামূলকভাবে দেয়। এজেন্ট অর্থনীতির সবচেয়ে কঠিন অংশটি হলো মডেলগুলিকে কাজ সম্পন্ন করতে বাধ্য করা। এটি হলো, যখন তারা একমত হতে অস্বীকার করে, তখন তাদের জন্য একটি আদালত দেওয়া। সুতরাং, প্রশ্নটি নয় এজেন্টটি কতদ্রুত পেমেন্টটি পাঠাতে পারে। প্রশ্নটি হলো, যখন গ্রহণকারী এজেন্টটি ইনভয়েসটি অস্বীকার করে, তখন কী ঘটে? আপনার স্ট্যাকের সেই একমাত্র Automateডওয়ার্কফ্লোটির নামকরণ করুন,যা 2টি External System-এর conflicting data-এর 1মুহূর্তেই Completeভাবে Collapse-এর 1মুহূর্ত?
আমি সবসময় হাসি যখন বিল্ডাররা ভাষা মডেলকে কিছু গণনা করতে বলে এবং মডেলগুলি পুরোপুরি আত্মবিশ্বাসের সাথে ব্যর্থ হয়। ভাষা মডেলগুলি উত্তরটি অনুমান করে। একটি মডেলকে জিজ্ঞাসা করুন যে "strawberry" শব্দটিতে কতবার r অক্ষরটি আছে, এবং এটি সম্পূর্ণভাবে নিজেকে নিশ্চিত মনে করে ভুল সংখ্যা দেবে। @GenLayer এটির সাথে ভিন্নভাবে কাজ করে, কারণ নেটওয়ার্কটি স্মার্ট চুক্তিগুলিকে স্থানীয়ভাবে ছোট ছোট প্রোগ্রাম লিখতে এবং বাস্তবায়ন করতে দেয়। যখন একটি চুক্তির একটি নির্ভুল উত্তরের প্রয়োজন হয়, তখন এটি হলুসিনেশন করে না। এটি কোডটি লিখে, এটি চালায়, এবং প্রকৃত ফলাফলটি ব্যবহার করে। এজেন্ট অর্থনীতি তৈরির সবচেয়ে কঠিন অংশটি হলো মডেলগুলিকে পরস্পরের সাথে কথা বলানো। এটি হলো, তাদেরকে অনুমান ছাড়াই 정확ভাবে গণনা করতে শেখানো। আপনার বর্তমান কাজেরপ্রবাহের একমাত্র ম্যানুয়ালভাবেযাচা-পরীক্ষা-পদক্ষেপটি কী,যাএকটিবুদ্ধিমানচুক্তিদ্বারানিজস্বস্ক্রিপ্টলিখেস্বয়ংক্রিয়করণকরাযাবে?