মে 19 (UTC+8), প্রাইম ইন্টেলিক্ট জেনারেল-এজেন্ট ওপেন-সোর্স করেছে, যা 4504টি কাজ এবং 8000টিরও বেশি অনন্য টুল সহ একটি স্ব-বিকাশশীল সিনথেটিক পরিবেশ।
$LIT গুরুতর শক্তি দেখাচ্ছে 🚀
অবরোহী ট্রেন্ডলাইন এবং এইচটিএফ পোসি জোন থেকে শক্তিশালী ব্রেকআউট নিশ্চিত হয়েছে ✅
যদি এটি এই কী জোনের উপরে সংকুচিত হতে থাকে, তাহলে 80–90% এলাকার দিকে একটি নতুন র্যালির সম্ভাবনা রয়েছে 📈🔥
নিশ্চিতভাবেই এটিকে পর্যবেক্ষণের তালিকায় রাখা উচিত 👀 $NIL
$ALGO বুলিশ সেটআপ লোডিং ✅
12H চার্টে বুলিশ ফ্ল্যাগ সাপোর্ট থেকে পারফেক্ট বাউন্স 📊
যদি মোমেন্টাম চলতে থাকে এবং রেজিস্ট্যান্স ভাঙে, আগামী দিনগুলিতে আমরা 40-50%+ র্যালি দেখতে পাই পারি 🚀
এটি আকর্ষণীয় মনে হচ্ছে, এটিকে উপেক্ষা করবেন না 👀 $KITE
কোনো নিউরাল নেটওয়ার্ক ট্রেনিং করা হয়নি! বড় মডেল দিয়ে হাতে লেখা নিয়ন্ত্রণ নিয়ম প্রবাহ বিজ্ঞানের শিল্পে প্রবেশ করেছে, 14 ডলারে সম্পূর্ণ কৌশল চালু করা হয়েছে। OpenAI-এর পোস্ট-ট্রেনিং কোর সদস্য ওযাং জিয়ি সাম্প্রতিক প্রমাণ করেছেন যে “শুধুমাত্র বড় মডেল দিয়ে কোড লিখে আটারি গেম পাস করা সম্ভব”। এখন গবেষক পল গার্নিয়ার এই পদ্ধতিটি আরও কঠোর প্রবাহ বিজ্ঞান নিয়ন্ত্রণের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করেছেন। তিনি কোনো নিউরাল নেটওয়ার্ক ট্রেনিং করেননি। শুধুমাত্র Codex 5.5-কে প্রোগ্রামারের ভূমিকায় রেখে, তিনি প্রবাহ সিমুলেশনের ভিডিওগুলির উপর ভিত্তি করে Python স্ক্রিপ্টগুলি বারবার সংশোধন করেছেন। এই হাতে-লেখা নিয়ন্ত্রণ নিয়মগুলির মাধ্যমে, AI-টি 10টিরও বেশি পদার্থবিদ্যা-ভিত্তিক পরীক্ষায়, 50%এরও বেশি পরিস্থিতিতে, শীর্ষস্থানীয় শক্তিশালী শিখন (DRL) বেসলাইনকে পরাজিত করেছে। গাড়ির বায়ুপ্রতিরোধকে কমানো, পাইপলাইনেরটারবুলেন্সকে নিয়ন্ত্রণ—শিল্পক্ষেত্রে, 2024-এরও 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-এর 14-এ, DRL-एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, DRL–एर 14-, एक अज्ञात ब्लैक बॉक्स मॉडल को वायु प्रवाह वाल्व को नियंत्रित करने के लिए बनाया गया था। Codex इस मार्ग से बच गया। इसके द्वारा लिखित नियम अत्यंत सीधे हैं; उदाहरण के लिए: “जब स्थानीय वक्रता अधिक होती है, तो छिड़काव को विलंबित करें।” कुछ दहाई पंक्तियों में भौतिकी के सामान्य ज्ञान से भरपूर कोड सीधे न्यूरल नेटवर्क के अनियंत्रित प्रयासों को प्रतिस्थापित करता है। ब्लैक बॉक्स को कोड से बदलकर, न्यूरल नेटवर्क के कठोरता और संवेदनशीलता की समस्या को समाप्त किया गया। पहले केवल हार्डवेयर में हल्का परिवर्तन (जैसे कंट्रोल नोजल को पांच से दस में बदलना) होने पर पुराना मॉडल पूरी तरह से अक्षम हो जाता था और पुनः प्रशिक्षण के लिए पुनः पैसा खर्च किया जाना पड़ता था। अब केवल कोड में एक स्थिरांक बदलकर सिस्टम तुरंत नये उपकरणों से संयोजित हो सकता है। जब प्रयोग का समय चारगुना किया गया, तो पारंपारिक सीखने के मॉडल पूरी तरह से असफल हो गए; किंतु महान मॉडेल द्वारा लिखित कोड प्रत्यक्ष भौतिकीय तार्किकता के पालन के कारण स्थिरता से काम करता रहा। पूरी प्रणाली को सफलतापूर्वक संचालित करने में महान मॉडेल केवल $2.5$ मिलियन Token (टोकन) का उपयोग किया—कुल खर्च $2.5$ मिलियन Token (टोकन) का उपयोग किया—कुल खर्च $2.5$ मिलियन Token (टोकन) का उपयोग किया—कुल खर्च $2.5$ मिलियन Token (टोकन) का उपयोग किया—कुल खर्च $2.5$ मिलियन Token (टोकन) का उपयोग किया—कुल खर्च $2.5$ मिलियन Token (टोकन) का उपयोग कियা—কুলখরচ $2.5$মিলিয়নটোকেন (টোকেন)ব্যবহারকৃতহয়—সমগ্রখরচ$2.5$মিলিয়নটোকেন(টোকেন)ব্যবহারকৃতহয়—সমগ্রখরচ$2.5$মিলিয়নটোকেন(টোকেন)ব্যবহারকৃতহয়—সমগ্রখরচ$2.5$মিলিয়নটোকেন(টোকেন)ব্যবহারকৃতহয়—সমগ্রখরচ$2.5$মিলিয়নটোকেন(টোকেন)ব্যবহারকৃতহয়—সমগ্রখরচ$2.5$মিলিয়নটোকেন(টোকেন)ব্যবহারকৃতহয়—সমগ্রখরচ$2.5$মিলিয়নটোকেন(টোকেন)ব্যবহারকৃতহয়—সমগ্রখরচ$2.5$মিলিয়নটোকেন(টোকেন)ব্যবহারকৃতহয়—সমগ্রখরচ$2.5$মিলিয়নটোকেন(টোকেন)ব্যবহারকৃতহয়—সমগ্রখরচ$2.5$মিলিয়নটোকেন(টোকেন)ব্যবহারকৃতহয়—সমগ্রখরচ$2.5$মিলিয়নটোকেন(টোকেন)ব্যবহারকৃতহয়—সমগ্রখরচ$2.5$মিলিয়নটোকেন(টোকেন)ব্যবহারকৃতহয়—সমগ্রখরচ$2.5$মিলিয়নটোকেন(টোকেন)ব্যবহ
🚀 ওপেনএআই-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা অ্যান্ড্রেজ কারপাথি অ্যানথ্রোপিক-এ যোগ দিলেন এই পরিবর্তনটি একটি গুরুত্বপূর্ণ মুহূর্তে LLM-এর জন্য এআই-এ প্রতিযোগিতা বাড়ায়। কারপাথি বলেছেন যে আগামী বছরগুলি "বিশেষভাবে গঠনমূলক" হবে। তিনি শিক্ষার প্রতি তাঁর প্রতিশ্রুতি বজায় রাখছেন, এবং এই ক্ষেত্রে তাঁর কাজ পুনরায় শুরু করার পরিকল্পনা করছেন। কারপাথির অ্যানথ্রোপিক-এ আগমনটি এআই-এর ক্ষেত্রে প্রতিষ্ঠানটির আকর্ষণকারী প্রতিভা নিয়ে একটি ইঙ্গিত।
কারপাথি এখন এনথ্রোপিক-এ যোগ দিয়েছেন। এআই-এর প্রিয় শিক্ষক এবং ওপেনএআই-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা আবার সীমান্তে ফিরে এসেছেন। টেসলার পূর্ব এআই ডিরেক্টর, যিনি মিলিয়ন মানুষের জন্য ট্রান্সফরমার্সকে কাজে লাগিয়েছিলেন, এখন পুরোপুরি গবেষণা ও উন্নয়নে নিয়োজিত। শিল্পের জন্য এর অর্থ: > এনথ্রোপিক নিরাপদ এবং শক্তিশালী মডেলের জন্য শীর্ষস্থানীয় প্রতিভার সাথে কঠোরভাবে উন্নতি করছে। > শীর্ষস্থানীয় মস্তিষ্কগুলি যেখানে যুদ্ধক্ষেত্র বেছে নিচ্ছে, তার ফলে প্রতিযোগিতা তীব্রতর হচ্ছে। > শিক্ষা সীমান্তে পৌঁছেছে, যা সবার জন্য স্পষ্টতর উৎকর্ষ আনছে। > দ্রুততর মডেল এবং বুদ্ধিমান্ সিস্টেমের আগমনের সাথে সমগ্র প্রতিযোগিতা ত্বরান্বিত হচ্ছে। সংক্ষেপে: এআই-এর জন্য বিশাল বুলিশ সংকেত। প্রতিভা সেখানেই প্রবাহিত হয়, যেখানে কাজচলছে,এবং পরবর্তী ঢলটি হবে অসাধারণ।
ভ্যাটিকান এআই-এর জন্য নিয়ম তৈরি করতে যাচ্ছে ⛪️ পোপ লিও চতুর্দশের প্রথম এনসাইক্লিকাল ২৫ মে অফিসিয়ালি প্রকাশিত হবে এনসাইক্লিকালটির নাম হলো 'ম্যাগনিফিকা হিউম্যানিটাস' (Magnifica Humanitas), যার মূল বিষয় হলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যুগে মানুষের মর্যাদা রক্ষা করা। এই দলিলটি ১৫ মে সই করা হয়েছে, যা ১৮৯১ সালে পোপ লিও ত্রয়োদশের 'রেরুম নোভারুম' প্রকাশের ১৩৫তম বার্ষিকীর দিন। প্রকাশ অনুষ্ঠানটি ভ্যাটিকানের সিনোড হলে অনুষ্ঠিত হবে, যেখানে Anthropic-এর সহপ্রতিষ্ঠাতা ক্রিস ওলাহ অতিথি হিসেবে কথা বলবেন। এটি খ্রিস্টধর্মের ২০০০-বছরের ইতিহাসে প্রথমবারের মতো, একজন পোপ এবং শীর্ষস্থানীয় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ল্যাবের মিলে একটি গুরুত্বপূর্ণ দলিল প্রকাশ করছে। ভ্যাটিকান কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে একটি নতুন শিল্পবিপ্লবের মতো দেখছে, এবং এই এনসাইক্লিকালটিকে খ্রিস্টধর্মের এই বিষয়ে আনুষ্ঠানিক প্রতিক্রিয়া হিসেবে বিবেচনা করা হচ্ছে।
🚨 অ্যানথ্রোপিক কোম্পানি স্টেইনলেস এপিআই কে অধিগ্রহণ করেছে, যে কোম্পানি ক্লাউডের সমস্ত অফিসিয়াল ইন্টিগ্রেশন টুল তৈরি করছিল। ✅ এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ? কারণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যৎ শুধুমাত্র “চ্যাটবট” হওয়া বন্ধ হয়েছে, এখন AI এজেন্টগুলি অ্যাপ্লিকেশন এবং ফাইলগুলি ব্যবহার করতে পারে। ✅ স্টেইনলেস কী করে? এটি সিস্টেম তৈরি করে যা Claude-কে সহজেই নিম্নলিখিতগুলির সাথে সংযুক্ত করে: • Python • TypeScript • GitHub
