সফটওয়্যার উন্নয়ন, এআই সরঞ্জাম, আঞ্চলিক ভাষা ও পাঠ।
1–5 / ৫টি নিবন্ধ
এআই ও সরঞ্জাম
বাজারে প্রচলিত দেশি-বিদেশি AI মডেল ব্যবহার করে আমার শেয়ারের লাভ হিসাব করিয়েছিলাম।চীনা মডেলগুলির মধ্যে ছিল DeepSeek、Alibaba-এর Tongyi Qianwen 、iFlytek Spark、ByteDance Doubao、Moonshot AI-এর Kimi、Tencent Yuanbao、Baidu-এর ERNIE Bot、Zhipu Qingyan、Baichuan AI、360 Zhinao、Tiangong AI、SenseTime SenseChat，বিদেশি মডেলগুলির মধ্যে ছিল GPT-4o、Claude-3-Opus 、 Gemini-2.0-Pro、Grok।একই ইনপুটে，কেবল DeepSeek সঠিক হিসাব করেছে।
এআই ও সরঞ্জাম
ডিস্টিলেশন ও প্রুনিং হলো নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল সংকোচনের দুটি গুরুত্বপূর্ণ কৌশল। এগুলো প্যারামিটারের সংখ্যা ও গণনার জটিলতা কমিয়ে মডেলের কার্যদক্ষতা ও কর্মক্ষমতা বাড়াতে পারে। দুটিই নিউরাল নেটওয়ার্ক সংকোচনের কৌশল হলেও পদ্ধতি ও উদ্দেশ্যে কিছু পার্থক্য আছে। ডিস্টিলেশনে শিক্ষক মডেলের পূর্বাভাসের আচরণ ব্যবহার করে শিক্ষার্থী মডেলকে শেখানো হয়; প্রুনিংয়ে অপ্রয়োজনীয় প্যারামিটার ও সংযোগ সরিয়ে মডেল ছোট করা হয়।
এআই ও সরঞ্জাম
2024 সালের রসায়নের নোবেল পুরস্কারের অর্ধেক দেওয়া হয় ডেভিড বেকার（David Baker）-কে, “গণনাভিত্তিক প্রোটিন নকশায় অবদানের স্বীকৃতিস্বরূপ”; বাকি অর্ধেক যৌথভাবে দেওয়া হয় ডেমিস হাসাবিস（Demis Hassabis）ও জন এম. জাম্পার（John M. Jumper）-কে, “প্রোটিনের গঠন পূর্বানুমানে তাঁদের সাফল্যের স্বীকৃতিস্বরূপ”।
এআই ও সরঞ্জাম
ভেক্টর ডেটাবেস হলো গাণিতিক রূপে সংরক্ষিত ডেটার সংগ্রহ। ভেক্টর ডেটাবেস মেশিন লার্নিং মডেলকে আগের ইনপুট মনে রাখতে সাহায্য করে, ফলে অনুসন্ধান、সুপারিশ ও লেখা তৈরি করার মতো ব্যবহারে মেশিন লার্নিং কাজে লাগানো যায়। হুবহু মিলের বদলে সাদৃশ্যের মাপকাঠি অনুযায়ী ডেটা শনাক্ত করা যায়, যার ফলে কম্পিউটার মডেল ডেটার প্রসঙ্গ বুঝতে পারে।
এআই ও সরঞ্জাম
AI প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে, কিন্তু সত্যিই কি “চিন্তা” করতে পারে？ যাঁরা নিয়মিত AI অনুসন্ধান পণ্য ব্যবহার করেন, তাঁরা দেখবেন জটিল প্রশ্নের মুখে এ ধরনের পণ্য প্রায়ই “খেই হারায়”——এটি শেক্সপিয়ারের লেখার ধরন অনুকরণ করতে পারে, গণিতের সমস্যার সমাধান করতে পারে, অথচ দৈনন্দিন জীবনের কঠিন সমস্যা সমাধানে অসহায় হয়ে পড়তে পারে। এ যেন অনেক জানা কিন্তু পরিস্থিতি অনুযায়ী মানিয়ে নিতে না পারা এক বইপোকা; জ্ঞান প্রচুর, কিন্তু চিন্তার নমনীয়তা নেই। স্পষ্টতই, AI অনুসন্ধানকে শুধু একটি “কথা বলতে পারা সার্চ ইঞ্জিনে” পরিণত করা মোটেও যথেষ্ট নয়। তাহলে কীভাবে আরও বেশি বুদ্ধিমত্তা, আরও শক্তিশালী যুক্তিবিচার এবং গভীর চিন্তার ক্ষমতাসম্পন্ন একটি বৃহৎ মডেলকে দিয়ে সাধারণ ব্যবহারকারীর বাস্তব সমস্যা সমাধান করানো যায়, শুধু অলিম্পিয়াডের প্রশ্ন সমাধান করানোর বদলে？
