কোড লামা কোডিং এর জন্য একটি অত্যন্ত উন্নত ভাষা মডেল যা অপ্টিমাইজড কোড তৈরি করতে পারে, এর সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশন এবং কোড অপ্টিমাইজেশান এবং টান অনুরোধ তৈরি করার জন্য প্রভাব সম্পর্কে আলোচনা শুরু করে।
সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং চাকরিতে প্রাইম নম্বরগুলি বোঝার গুরুত্ব নিয়ে বিতর্ক রয়েছে, যখন কোড লামার প্রশিক্ষণ পদ্ধতি এবং প্রসঙ্গ আকার সম্পর্কে জল্পনা দেখা দেয়।
স্থানীয়ভাবে কোড লামা চালানোর জন্য জিপিইউ ব্যবহার, হার্ডওয়্যার প্রয়োজনীয়তা, সরঞ্জাম এবং কোড অপ্টিমাইজ এবং উন্নত করার জন্য মডেলগুলি নিয়ে আলোচনা করা হয়। ওপেন-সোর্স মডেল ব্যবহার বনাম আরইএসটি এপিআই-এর মাধ্যমে অত্যাধুনিক মডেলগুলি অ্যাক্সেস করার মধ্যে একটি বিতর্কও রয়েছে।
"অপ্রাকৃতিক কোড লামা" নামে একটি মডেলের কর্মক্ষমতা এবং লাইসেন্সিং নিয়ে বিতর্ক রয়েছে, পাশা পাশি এআই অগ্রগতির সম্ভাব্য প্রভাব, যেমন চাকরির সুরক্ষা এবং মানব নিয়ন্ত্রণ।
অংশগ্রহণকারীরা ভাষা মডেলগুলি শিল্পে বিপ্লব ঘটানোর বিষয়ে উত্তেজনা প্রকাশ করে তবে প্রশিক্ষণ ডেটার মাধ্যমে সম্ভাব্য কর্মক্ষমতা বাড়ানোর বিষয়ে উদ্বেগ সহ সীমাবদ্ধতাগুলি স্বীকার করে।
কোড লামা একটি অত্যাধুনিক বৃহৎ ভাষা মডেল (এলএলএম) যা বিশেষভাবে কোডিং কাজের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
এটি প্রম্পটগুলির উপর ভিত্তি করে কোড সম্পর্কে কোড এবং প্রাকৃতিক ভাষা তৈরি করতে পারে।
কোড লামার তিনটি মডেল রয়েছে: কোড লামা (ফাউন্ডেশনাল কোড মডেল), কোড লামা - পাইথন (পাইথনের জন্য বিশেষায়িত), এবং কোড লামা - নির্দেশ (প্রাকৃতিক ভাষার নির্দেশাবলীর জন্য সূক্ষ্মভাবে টিউন করা)।
বেঞ্চমার্ক পরীক্ষায়, কোড লামা কোড টাস্কগুলিতে অন্যান্য সর্বজনীনভাবে উপলব্ধ এলএলএমগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে।
এটি জনপ্রিয় প্রোগ্রামিং ভাষা সমর্থন করে এবং কোড সমাপ্তি এবং ডিবাগিংয়ের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
কোড লামার নির্দিষ্ট বিলম্বের প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য বিভিন্ন মডেল আকার রয়েছে।
এটি কোডিং ওয়ার্কফ্লো উন্নত করার এবং নতুনদের জন্য কোডিং আরও অ্যাক্সেসযোগ্য করার সম্ভাবনা রয়েছে।
কোড লামা একটি কমিউনিটি লাইসেন্সের অধীনে প্রকাশিত হয় এবং ব্যবহারকারীদের অবশ্যই গ্রহণযোগ্য ব্যবহার নীতি মেনে চলতে হবে।
মডেলটি নিরাপত্তা মূল্যায়নের মধ্য দিয়ে গেছে এবং ঝুঁকি হ্রাস করার জন্য সতর্কতা অবলম্বন করা হয়েছে।
ডেভেলপারদের কোড-নির্দিষ্ট মূল্যায়ন বেঞ্চমার্ক ব্যবহার করে মডেলটি মূল্যায়ন করতে এবং সুরক্ষা অধ্যয়ন সম্পাদন করতে উত্সাহিত করা হয়।
লক্ষ্যটি হ'ল লামা 2 ব্যবহার করে এবং উদ্ভাবনী সরঞ্জাম তৈরি করতে অন্যদের অনুপ্রাণিত করে কোডিং এর জন্য জেনারেটরি এআই বিকাশ চালিয়ে যাওয়া।
হ্যাকার নিউজ গাইডলাইনগুলি রাজনীতি, অপরাধ, খেলাধুলা এবং সেলিব্রিটিদের বাদ দিয়ে হ্যাকারদের আগ্রহী বিষয়গুলি নির্দিষ্ট করে।
শিরোনাম গুলি পরিবর্তন করা উচিত নয়, এবং মূল উত্সটি স্ব-প্রচার ছাড়াই জমা দেওয়া উচিত।
মন্তব্য বিভাগে, ব্যবহারকারীদের নম্র হতে হবে, অশ্লীলতা এড়াতে হবে এবং নাম-কলিংয়ের পরিবর্তে যুক্তিতে সাড়া দিতে হবে বলে আশা করা হচ্ছে। জোর দেওয়ার জন্য আপারকেস ব্যবহার করা এবং অ্যাস্ট্রোটার্ফিং ইনসিশন তৈরি করা এড়ানো উচিত। অনুপযুক্ত জমা দেওয়ার বিষয়ে অভিযোগগুলি মন্তব্যগুলিতে আলোচনা করার পরিবর্তে ফ্ল্যাগ করা উচিত।
হ্যাকার নিউজ (এইচএন) এমন একটি প্ল্যাটফর্ম যা মন্তব্য নির্দেশিকা, রেডিট এবং এইচএন-এ ফাঁকা মন্তব্য, মডারেশন অনুশীলন এবং সম্প্রদায়ের আচরণ সহ বিভিন্ন বিষয় নিয়ে আলোচনা করে।
ব্যবহারকারীরা এইচএন-এ ফ্ল্যাগিং এবং হার সীমাবদ্ধতার পাশাপাশি হার সীমাবদ্ধকরণ এবং ছায়া নিষেধাজ্ঞার নৈতিকতা নিয়ে হতাশা প্রকাশ করে।
এইচএন সম্পর্কিত অন্যান্য আলোচনায় হাস্যরসের ভূমিকা, জমা দেওয়ার নির্দেশিকাগুলি লিঙ্ক করার জন্য সম্ভাব্য আপডেট, রাজনৈতিক গল্পগুলির সংযম এবং "ব্যবসায়িক সংবাদ" গল্পের পতন জড়িত।
এআই স্টার্টআপ হাগিং ফেস সিরিজ ডি তহবিলে $ 235 মিলিয়ন অর্জন করেছে, সেলসফোর্স এবং এনভিডিয়ার মতো উল্লেখযোগ্য বিনিয়োগকারীরা অংশ নিয়েছে।
২০২২ সালের মে মাস থেকে এই তহবিল ের ফলে হাগিং ফেইসের মূল্যায়ন দ্বিগুণ হয়ে ৪.৫ বিলিয়ন ডলারে দাঁড়িয়েছে।
হাগিং ফেস একটি এআই কোড রিপোজিটরি হাব, মডেল এবং ডেটাসেটের পাশাপাশি এআই-চালিত অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন সহ ডেটা সায়েন্স হোস্টিং এবং ডেভেলপমেন্ট সরঞ্জাম সরবরাহ করে।
সংস্থাটি অটোট্রেন, ইনফারেন্স এপিআই এবং ইনফিনিটির মতো লাইব্রেরি এবং পেইড কার্যকারিতা সরবরাহ করে।
সংগৃহীত তহবিলগুলি হাগিং ফেস গবেষণা, এন্টারপ্রাইজ এবং স্টার্টআপগুলিতে তার সমর্থন প্রসারিত করতে ব্যবহার করবে।
এআই মডেলহোস্টিং প্ল্যাটফর্ম হাগিং ফেস সম্প্রতি সেলসফোর্স এবং এনভিডিয়া সহ বিনিয়োগকারীদের কাছ থেকে ২৩৫ মিলিয়ন ডলার তহবিল সংগ্রহ করেছে।
কোম্পানির ভবিষ্যত পরিকল্পনার মধ্যে রয়েছে তার পরিষেবাগুলি নগদীকরণ, যা এআই ইকোসিস্টেমের ঝুঁকি এবং হাগিং ফেসের উপর নির্ভরতা হ্রাস করার প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে উদ্বেগ সৃষ্টি করেছে।
সম্ভাব্য নগদীকরণ কৌশল, অন্যান্য প্ল্যাটফর্মের সাথে তুলনা এবং বিনামূল্যে সম্পদের স্থায়িত্ব সম্পর্কে আলোচনা চলছে।
এআই / এমএল বিক্রয়ের ব্যবসায়িক মডেলকে ঘিরে বিতর্ক রয়েছে এবং হাগিং ফেস দ্বারা প্রদত্ত অফারগুলি সম্পর্কে বিভ্রান্তি রয়েছে।
সংস্থাটি তার দলকে প্রসারিত করতে এবং তার প্ল্যাটফর্মটি আরও উন্নত করতে তহবিল ব্যবহার করতে চায়।
আলোচনায় লেনোভো ল্যাপটপে মাইক্রোসফটের বিটলকার এনক্রিপশনের দুর্বলতা ও সীমাবদ্ধতার ওপর আলোকপাত করা হয়।
ব্যবহারকারীরা টিপিএমের নিরাপত্তা এবং আক্রমণের সম্ভাবনা সম্পর্কে উদ্বেগ প্রকাশ করে।
বিষয়গুলির মধ্যে বিটলকারের ডিফল্ট সেটিংস, ব্যাকআপ পুনরুদ্ধার কীগুলির গুরুত্ব এবং এনক্রিপশন কীগুলি ইন্টারসেপ্ট করার সম্ভাব্যতা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
অন্যান্য এনক্রিপশন সিস্টেম যেমন এফটিপিএম এবং লুকস উল্লেখ করা হয়েছে।
আলোচনা সিগন্যাল প্রসেসিং এবং ডিকোডিং পদ্ধতির পাশাপাশি একটি পৃথক টিপিএম ব্যবহারের সীমাবদ্ধতাগুলি স্পর্শ করে।
কথোপকথনটি উইন্ডোজ 11 এর মতো অপারেটিং সিস্টেমগুলিতে এসএসডি ফার্মওয়্যার-ভিত্তিক এনক্রিপশন, হার ্ডওয়্যার সার্টিফিকেশন এবং টিপিএম প্রয়োজনীয়তাগুলিও অন্তর্ভুক্ত করে।
টেলোমিয়ার-টু-টেলোমিয়ার কনসোর্টিয়াম সফলভাবে একটি মানব ওয়াই ক্রোমোজোমের সম্পূর্ণ ক্রমটি সিকোয়েন্স এবং একত্রিত করেছে, নতুন ক্রম যুক্ত করেছে এবং ত্রুটিগুলি সংশোধন করেছে।
এই অর্জনটি সমস্ত 24 টি মানব ক্রোমোজোমের জন্য একটি বিস্তৃত রেফারেন্স ক্রম সরবরাহ করে, জিনোমিক গবেষণা এবং মানব জিনগত বৈচিত্ র্য এবং বিবর্তনের অন্তর্দৃষ্টিতে সহায়তা করে।
গবেষণাটি রেফারেন্স জিনোমে যৌন ক্রোমোজোমের পরিপূরকের সঠিক উপস্থাপনার গুরুত্ব তুলে ধরেএবং ব্যক্তিদের মধ্যে জিনোমিক পার্থক্য এবং বৈচিত্রগুলি প্রকাশ করে, মানব ওয়াই ক্রোমোজোম এবং জিনগত বৈচিত্র্য সম্পর্কে আমাদের বোঝার ক্ষেত্রে অবদান রাখে।
বিজ্ঞানীরা মানব ওয়াই ক্রোমোজোমের সিকোয়েন্সিংয়ের মাইলফলক অর্জন করেছেন, মানব জেনেটিক্স সম্পর্কে আমাদের বোঝার অগ্রগতি করেছেন এবং ভবিষ্যতের গবেষণার জন্য দরজা খুলে দিয়েছেন।
ওয়াই ক্রোমোজোম সহ সমস্ত 24 টি ক্রোমোজোমের সিকোয়েন্সিং জিনগত বৈচিত্র, রোগ এবং বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে তাদের সম্পর্ক অধ্যয়ন করতে সহায়তা করবে।
এই অর্জন সত্ত্বেও, বৈশিষ্ট্যগুলিকে প্রভাবিত করে এমন একাধিক কারণ এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যগুলিতে জিনগত পার্থক্যম্যাপিংয়ের সাথে যুক্ত চ্যালেঞ্জগুলির কারণে মানব জেনেটিক্স বোঝা জটিল রয়ে গেছে।
একজন উচ্চ বিদ্যালয়ের স্নাতক Obsidian.md জন্য একটি সিঙ্ক পরিষেবা তৈরি করেছেন, অফিসিয়াল পেইড পরিষেবার বিকল্প সরবরাহ করে।
যদিও পরিষেবাটি এখনও বিকাশে রয়েছে এবং কিছু বৈশিষ্ট্যের অভাব রয়েছে, এটি বেসিক সিঙ্ক কার্যকারিতা সরবরা হ করে।
স্রষ্টা পরিষেবার শর্তাবলীর সম্ভাব্য লঙ্ঘন সম্পর্কে সচেতন এবং প্রয়োজনে সংগ্রহস্থলটি অপসারণ করতে ইচ্ছুক। পরিষেবাটি অফিসিয়াল অফারগুলির সাথে প্রতিযোগিতা করার লক্ষ্যে নয়।
ব্যবহারকারীরা সিঙ্ক পরিষেবা, মূল্য, ব্যবহারকারী ইন্টারফেস এবং বিকল্প বিকল্পগুলির মতো বিভিন্ন দিক নিয়ে আলোচনা করে নোট গ্রহণকারী অ্যাপ্লিকেশন অবসিডিয়ানের জন্য সন্তুষ্টি এবং সমর্থন প্রকাশ করে।
ওবিসিডিয়ানের সিইও ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়ায় সাড়া দেয় এবং অ্যাপ্লিকেশনটিতে আসন্ন উন্নতির ঘোষণা দেয়।
কিছু ব্যবহারকারী ওপেন-সোর্সিং অবসিডিয়ানের পরামর্শ দেন এবং বিকল্প সিঙ্কিং বিকল্পগুলি উল্লেখ করেন, অন্যরা অ্যাপ্লিকেশনটির বৈশিষ্ট্যগুলির বিভিন্ন দিক সম্পর্কে বিভিন্ন মতামত রাখেন।
লেখক আতশবাজি ভার্চুয়াল মেশিন মনিটরে চালানোর জন্য ফ্রিবিএসডি সফলভাবে পোর্ট করার অভিজ্ঞতা বর্ণনা করেছেন।
চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হওয়া সত্ত্বেও, তারা সেগুলি কাটিয়ে উঠতে সক্ষম হয়েছিল এবং আতশবাজিতে বুট টাইম উন্নত করার জন্য ফ্রিবিএসডিকে অপ্টিমাইজ করার ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি অর্জন করেছিল।
লেখক ভবিষ্যতের পরিকল্পনাগুলিও উল্লেখ করেছেন, যার মধ্যে রয়েছে জেন সমর্থন আলাদা করা এবং ফ্রিবিএসডিতে চালানোর জন্য সম্ভাব্য ভাবে আতশবাজি পোর্ট করা।
ফ্রিবিএসডি আতশবাজি মাইক্রো-ভিএম প্ল্যাটফর্মে দক্ষতার সাথে এবং দ্রুত কাজ করে।
আতশবাজি একটি সম্পূর্ণ মেশিন এবং একটি দক্ষ উন্নয়ন পরিবেশের সুবিধা প্রদান করে।
নিবন্ধটি জিভিসর এবং হাইপারভাইজারের ব্যবহার, স্বল্পস্থায়ী ভিএম জীবনচক্রের জন্য লিনাক্স কার্নেলকে অপ্টিমাইজ করা এবং প্রচলিত পদ্ধতির তুলনায় ল্যাম্বডা এবং আতশবাজির মতো প্রযুক্তির সুবিধাগুলি অন্বেষণ করে।
টর পেঁয়াজ পরিষেবাগুলির জন্য একটি প্রুফ-অফ-ওয়ার্ক (পিওডাব ্লু) প্রতিরক্ষা প্রয়োগ করেছে যাতে পরিষেবা প্রত্যাখ্যান (ডিওএস) আক্রমণ রোধ করা যায়।
আগত ক্লায়েন্ট সংযোগগুলি একটি ধাঁধা সমাধান করতে, তাদের সত্যতা প্রমাণ করতে এবং আক্রমণকারীদের নিরুৎসাহিত করতে প্রয়োজন।
যুদ্ধবন্দী প্রক্রিয়াটি প্রকৃত ট্র্যাফিককে অগ্রাধিকার দেয় এবং টর নেটওয়ার্কের সুরক্ষা এবং নির্ভরযোগ্যতা বাড়িয়ে বড় আকারের আক্রমণগুলিকে অবাস্তব করে তোলে।