ওয়াশিংটন বিশ্ববিদ্যালয় (ইউডাব্লু) "টার্গেট স্পিচ হিয়ারিং" নামে একটি এআই সিস্টেম তৈরি করেছে যা ব্যবহারকারীদের কোলাহলপূর্ণ পরিবেশে একক স্পিকারের দিকে তিন থেকে পাঁচ সেকেন্ডের জন্য তাকিয়ে ফোকাস করতে সহায়তা করে।
এসিএম সিএইচআই সম্মেলনে উপস্থাপিত, এই সিস্টেমটি ব্যবহারকারী সরানোর সাথে সাথে রিয়েল-টাইমে পছন্দসই স্পিকারের ভয়েস বিচ্ছিন্ন এবং প্রশস্ত করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে।
বর্তমানে প্রুফ-অফ-কনসেপ্ট পর্যায়ে, প্রযুক্তিটি 21 টি বিষয়ের উপর পরীক্ষা করা হয়েছিল যারা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত স্বচ্ছতার কথা জানিয়েছেন, ভবিষ্যতে ইয়ারবড এবং শ্রবণ এইডগুলিতে প্রসারিত করার পরিকল্পনা রয়েছে।
পাঠ্যটি এআই হেডফোন, উন্নত সাউন্ড ডিজাইন এবং শব্দ-বাতিলকরণ প্রযুক্তিগুলিতে মনোনিবেশ করে কোলাহলপূর্ণ পরিবেশে শ্রুতি অভিজ্ঞতা উন্নত করার কৌশল এবং প্রযুক্তিগুলি অন্বেষণ করে।
এটি রক্ষণাবেক্ষণ এবং নান্দনিক সমস্যা সত্ত্বেও শব্দে অবদান রাখা আধুনিক রেস্তোঁরা উপকরণগুলির চ্যালেঞ্জ এবং শব্দ-স্যাঁতসেঁতে কৌশলগুলির ব্যবহার তুলে ধরে।
প্রযুক্তিগত অগ্রগতি যেমন দিকনির্দেশক মাইক্রোফোন, রিয়েল-টাইম স্পিচ স্বীকৃতি এবং নির্বাচনী শব্দ ফিল্টারিং গোপনীয়তা এবং সম্ভাব্য অপব্যবহার সম্পর্কে উদ্বেগের পাশাপাশি আলোচনা করা হয়।
ওপেনএআইয়ের প্রাক্তন বোর্ড সদস্য হেলেন টোনার প্রকাশ করেছেন যে অসততা এবং বোর্ড থেকে তথ্য গোপন করার একাধিক উদাহরণের কারণে স্যাম অল্টম্যানকে সংক্ষিপ্তভাবে সিইও পদ থেকে সরিয়ে দেওয়া হয়েছিল।
উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে টুইটারের মাধ্যমে চ্যাটজিপিটির মুক্তির বিষয়ে বোর্ড শিখেছে এবং অল্টম্যান কোম্পানির প্রতি তার আর্থিক আগ্রহ প্রকাশ না করার পাশাপাশি ভুল সুরক্ষা তথ্য সরবরাহ এবং দু'জন নির্বাহীর দ্বারা "মানসিক নির্যাতন" এর অভিযোগ অন্তর্ভুক্ত করেছে।
কর্মীরা পদত্যাগের হুমকি দেওয়ার পরে এবং মাইক্রোসফ্ট তার দল নিয়োগের আগ্রহ প্রকাশ করার পরে এক সপ্তাহেরও কম সময় পরে আল্টম্যানকে সিইও হিসাবে পুনর্বহাল করা হয়েছিল; ফিরে আসার পরপরই পদত্যাগ করেন টোনার।
ওপেনএআই সিইও স্যাম আল ্টম্যানকে সংক্ষেপে বরখাস্ত করা হয়েছিল এবং তারপরে পুনরায় নিয়োগ দেওয়া হয়েছিল, বোর্ডের কর্তৃত্ব এবং মূল বিনিয়োগকারী এবং প্রতিষ্ঠাতাদের প্রভাবের মধ্যে উত্তেজনা প্রকাশ করে।
অল্টম্যানের বরখাস্তের বিষয়ে বোর্ডের ভুলভাবে পরিচালনা করার ফলে উল্লেখযোগ্য কর্মচারী প্রতিক্রিয়া এবং গণপদত্যাগের হুমকি দেখা দেয়, যা কর্পোরেট প্রশাসন, কর্মচারী প্রভাব এবং আর্থিক স্বার্থের জটিল গতিশীলতাকে আন্ডারলাইন করে।
ঘটনাটি প্রযুক্তিতে নেতৃত্ব, নির্মম আচরণের নৈতিক প্রভাব এবং কর্পোরেট প্রশাসনে যোগাযোগ এবং নৈতিকতার ভূমিকা সম্পর্কে বিস্তৃত আলোচনার সূত্রপাত করেছিল।
এইচটিটিপি-থেকে-এইচটিটিপিএস পুনঃনির্দেশ সংবেদনশীল ডেটা প্রকাশ করতে পারে বা ম্যান-ইন-দ্য-মিডল (এমআইটিএম) আক্রমণগুলি সক্ষম করতে পারে, বিশেষত এমন সফ্টওয়্যার দ্বারা অ্যাক্সেস করা এপিআইগুলির জন্য যা সুরক্ষা শিরোনামগুলি পরিচালনা করতে পারে না।
এইচএসটিএস (এইচটিটিপি কঠোর পরিবহন সুরক্ষা) এবং এইচটিটিপিএস-কেবল মোডগুলির মতো কৌশলগুলি সুরক্ষা উন্নত করে তবে এপিআইগুলির জন্য পর্যাপ্ত নাও হতে পারে, ত্রুটিগুলি তাড়াতাড়ি ধরার জন্য ব্যর্থ-দ্রুত পদ্ধতির প্রয়োজনীয়তা তুলে ধরে।
এপিআইগুলি এনক্রিপ্ট না করা অনুরোধগুলি সম্পূর্ণরূপে প্রত্যাখ্যান করে এবং সুরক্ষা ঝুঁকি রোধ করতে এনক্রিপ্ট না করা সংযোগগুলিতে প্রেরিত এপিআই শংসাপত্রগুলি প্রত্যাহার করার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি আপডেট করা উচিত।
আলোচনায় এইচটিটিপিকে এইচটিটিপিএসে পুনঃনির্দেশিত করে এবং ম্যান-ইন-দ্য-মিডল (এমআইটিএম) আক্রমণ প্রতিরোধে এইচটিটিপিতে পাঠানো এপিআই কী প্রত্যাহার করে এপিআই সুরক্ষা বাড়ানোর উপর জোর দেওয়া হয়েছে।
এটি যথাযথ এপিআই কী পরিচালনার গুরুত্ব, প্রমাণীকরণের জন্য স্বাক্ষরিত হ্যাশ, ননস এবং টাইমস্ট্যাম্প ব্যবহার করে এবং ডেটা অখণ্ডতা এবং গোপনীয় তার জন্য এইচটিটিপিএসের প্রয়োজনীয়তা তুলে ধরে।
কথোপকথনটি সার্টিফিকেট কর্তৃপক্ষের উপর নির্ভরতার সমালোচনা করে এবং নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে সুরক্ষিত অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণের জন্য অনন্য ইউআরএল বা এপিআই কীগুলির মতো ব্যবহারিক সমাধানের পরামর্শ দেয়।
লামা 3-ভি হ'ল লামা 3 এর উপর ভিত্তি করে একটি নতুন মাল্টিমোডাল মডেল, যা জিপিটি -4 ভি এর মতো বৃহত্তর মডেলের প্রতিদ্বন্দ্বিতা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে তবে উল্লেখযোগ্যভাবে কম ব্যয়ে (500 ডলারের নীচে)।
এটি বর্তমান অত্যাধুনিক মডেল, লাভাকে মাল্টিমোডাল বোঝার মানদণ্ডে 10-20% ছাড়িয়ে যায়, চিত্র এম্বেডিংয়ের জন্য সিগলিপ ব্যবহার করে এবং স্ব-মনোযোগ স্তরগুলির সাথে একটি অভিক্ষেপ ব্লকের মাধ্যমে ভিজ্যুয়াল এবং পাঠ্য টোকেনগুলি সারিবদ্ধ করে।
মূল অপ্টিমাইজেশানগুলির মধ্যে রয়েছে প্রিকম্পিউটিং ইমেজ এম্বেডিংগুলি এবং দক্ষ প্রশিক্ষণের জন্য এমপিএস / এমএলএক্স লিভারেজিং করা, 600,000 উদাহরণগুলিতে প্রাক-প্রশিক্ষণ এবং 1 মিলিয়ন উদাহরণগুলিতে তদারকি করা ফাইনটিউনিংয়ের সাথে জড়িত একটি প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া সহ।
নিবন্ধটি বিভিন্ন মাল্টিমোডাল এআই মডেলের তুলনা করে, লামা 3-ভি এর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যা জিপিটি -4 ভি এর পারফরম্যান্সের সাথে মেলে তবে ছোট এবং সস্তা।
এটি হাইলাইট করে যে ইন্টার্নভিএল -1.5 এবং কগভিএলএম এর মতো মডেলগুলি লাভাকে ছাড়িয়ে যায়, নির্দিষ্ট মডেলগুলি ওসিআর (অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন) এবং জিইউআই (গ্রাফিকাল ইউজার ইন্টারফেস) বোঝার মতো কাজগুলিতে দক্ষতা অর্জন করে।
ব্যবহারকারীরা ভিজ্যুয়াল কাজের জন্য উত্পাদনে জিপিটি -4 ভি ব্যবহার এবং প্যাডলওসিআর এবং ট্রোসিআর এর মতো আধুনিক ওসিআর সরঞ্জামগুলির কার্যকারিতা সহ ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশন, সীমাবদ্ধতা এবং এই মডেলগুলির ব্যয়-কার্যকারিতা নিয়ে আলোচনা করে।
29 মে, 2024-এ, মিস্ট্রাল এআই কোডস্ট্রাল চালু করেছে, কোড জেনারেশনের জন্য একটি ওপেন-ওয়েট জেনারেটিভ এআই মডেল, 80 টিরও বেশি প্রোগ্রামিং ভাষার উপর প্রশিক্ষিত।
কোডেস্ট্রাল একটি 22 বি মডেল আকার এবং একটি 32 কে প্রসঙ্গ উইন্ডো বৈশিষ ্ট্যযুক্ত, যেমন রেপোবেঞ্চ এবং হিউম্যানইভালের মতো বেঞ্চমার্কগুলিতে প্রতিযোগীদের ছাড়িয়ে গেছে।
মিস্ট্রাল এআই নন-প্রোডাকশন লাইসেন্সের অধীনে উপলব্ধ, কোডেস্ট্রালকে একটি ডেডিকেটেড এন্ডপয়েন্টের মাধ্যমে অ্যাক্সেস করা যায় বা ভিএসকোড এবং জেটব্রেইনের মতো সরঞ্জামগুলিতে সংহত করা যায়, বিকাশকারীরা এর গতি, নির্ভুলতা এবং উত্পাদনশীলতার প্রভাবের প্রশংসা করে।
mistral.ai দ্বারা প্রকাশিত মিস্ট্রালের কোড মডেলটিতে বাণিজ্যিক ব্যবহার, লাইভ শর্ত এবং অভ্যন্তরীণ সংস্থার ব্যবহার নিষিদ্ধ করার একটি সীমাবদ্ধ লাইসেন্স রয়েছে, এর ব্যবহারিক প্রয়োগগুলি সীমাবদ্ধ করে এবং সমালোচনা আঁ কছে।
মিস্ট্রালের লাইসেন্সের আশেপাশের বিতর্কটি এআই-উত্পাদিত সামগ্রীতে কপিরাইট এবং লাইসেন্সিংয়ের বিস্তৃত বিষয়গুলি এবং এআইতে "ওপেন-সোর্স" শব্দটির অপব্যবহার তুলে ধরে।
ব্যবহারকারীরা এআইয়ের অসামঞ্জস্যপূর্ণ কোড জেনারেশন নিয়ে হতাশা প্রকাশ করেন, বিশেষত জটিল কাজগুলিতে, এবং মেটার লামা এবং ওপেনএআইয়ের জিপিটি মডেল সহ বিভিন্ন এআই মডেলের সীমাবদ্ধতা এবং ক্ষমতা নিয়ে আলোচনা করেন।
ইউজিন ইয়ান এবং সহকর্মীদের দ্বারা "এলএলএম (পার্ট ১) এর সাথে বিল্ডিংয়ের এক বছর থেকে আমরা কী শিখেছি" নিবন্ধটি কার্যকর এআই পণ্য বিকাশের চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করার সময় বড় ভাষা মডেলগুলির (এলএলএম) দ্রুত অগ্রগতি এবং ব্যবহারিক প্রয়োগগুলি অন্বেষণ করে।
মূল পাঠগুলির মধ্যে প্রম্পটিং, পুনরুদ্ধার-বর্ধিত প্রজন্ম (আরএজি), প্রবাহ প্রকৌশল এবং মূল্যায়নের সর্বোত্তম অনুশীলন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, এন-শট প্রম্পট এবং চেইন-অফ-থট প্রম্পটিংয়ের মতো কৌশলগুলির উপর জোর দেওয়া হয়েছে।
নিবন্ধটি এআই এজেন্টদের পরিচালনা, প্রম্পটগুলি পরিমার্জন করা, সূক্ষ্ম-টিউনিং মডেলগুলি এবং ক্যাশিংয়ের মাধ্যমে ব্যয় এবং বিলম্ব হ্রাস করা, ব্যবহারিক মূল্যায়ন এবং মানব-কেন্দ্রিক পদ্ধতির উপর জোর দেওয়ার ব িষয়ে অপারেশনাল পরামর্শও সরবরাহ করে।
বড় ভাষা মডেল (এলএলএম) এর সাথে কাজ করার এক বছরের অন্তর্দৃষ্টিগুলি হ্যালুসিনেশন হার হ্রাস করতে এবং আরও সঠিক ফলাফলের জন্য সিদ্ধান্তের আগে ন্যায্যতা তৈরি করতে একাধিক নমুনার গুরুত্ব তুলে ধরে।
নিবন্ধটি এলএলএম আউটপুটগুলি মূল্যায়নের চ্যালেঞ্জগুলি, আউটপুট এলোমেলোতার উপর তাপমাত্রার প্রভাব এবং প্যাচবট এবং মরীচি অনুসন্ধানের মতো সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করে অভিজ্ঞতার পাশাপাশি নমুনা সম্পর্কে ভুল ধারণা নিয়ে আলোচনা করে।
এটি উচ্চ ত্রুটির হার, এফওএমও-চালিত বিনিয়োগ এবং সম্ভাব্য পরিষেবা মানের সমস্যা সত্ত্বেও এআই সংহত করার জন্য গুগলের মতো সংস্থাগুলির আগ্রাসী চাপের মতো শিল্পের উদ্বেগকে সম্বোধন করে।
লিমেরিক বিশ্ববিদ্যালয়ের অধ্যাপক কেভিন মারফি দাবি করেছেন যে অফিসে কর্মরতদের তুলনায় দূরবর্তী কর্মীরা বেশি উত্পাদনশীল এবং সন্তুষ্ট।
রিটার্ন টু অফিস (আরটিও) এর জন্য চাপ মহামারী-পরবর্তী শী র্ষ প্রতিভা হারানোর ঝুঁকি তৈরি করে, কারণ অনেক কর্মচারী এখন ঐতিহ্যবাহী অফিসের নিয়ম প্রত্যাখ্যান করে।
এক্সিকিউটিভদের অফিসে ফিরে আসার জন্য বাধ্যতামূলক কারণ এবং প্রণোদনা সরবরাহ করা উচিত, কর্মীদের পক্ষে ক্ষমতার গতিশীলতার পরিবর্তনকে স্বীকার করা বা আরও নমনীয় প্রতিযোগীদের কাছে মূল্যবান প্রতিভা হারানোর ঝুঁকি নেওয়া।
রিমোট ওয়ার্ক এবং রিটার্ন-টু-অফিস (আরটিও) ম্যান্ডেটের মধ্যে বিতর্কটি নমনীয়তা, স্বাচ্ছন্দ্য এবং দূরবর্তী কাজ পছন্দ করে এমন কর্মচারীদের সম্ভাব্য ক্ষতিকে কেন্দ্র করে।
যাতায়াত কারও কারও জন্য মানসিক বিরতি দেয় তবে অন্যের জন্য দূষণ, উচ্চ ব্যয় এ বং অস্পষ্ট সীমানার মতো চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে, যা কর্ম-জীবনের ভারসাম্য এবং ক্যারিয়ারের বৃদ্ধিকে প্রভাবিত করে।
দূরবর্তী কাজকে আরও দক্ষ এবং টেকসই হিসাবে দেখা হয়, পারিবারিক সময় বৃদ্ধি এবং কার্বন নিঃসরণ হ্রাসের মতো সুবিধা প্রদান করে, তবে জুনিয়র কর্মীদের অবহেলা করতে পারে এবং আরটিও সুবিধাগুলির স্পষ্ট যোগাযোগের প্রয়োজন হতে পারে।
বিল সি-২৬, কানাডার একটি ফেডারেল সাইবার সিকিউরিটি বিল, সরকারকে এনক্রিপটেড নেটওয়ার্কগুলিতে ব্যাকডোর ইনস্টল করতে টেলিকম সংস্থাগুলিকে বাধ্য করার ক্ষমতা দেয়, সম্ভাব্য সুরক্ষার সাথে আপস করে।
টরন্টো বিশ্ববিদ্যালয়ের সিটিজেন ল্যাবসহ সমালোচকরা যুক্তি দেখান যে এই পদক্ষেপগুলি 5 জি এনক্রিপশন এবং অন্যান্য সুরক্ষা বৈশিষ্ট্যগুলিকে দুর্বল করবে, সাইবার হুমকির দুর্বলতা বাড়িয়ে তুলবে।
বিশেষজ্ঞদের সতর্কতা সত্ত্বেও, বিলটি সংশোধনী ছাড়াই অগ্রসর হয়েছে, যা কানাডার প্রো-এনক্রিপশন অবস্থানের বিরোধিতা করেছে এবং সম্ভবত অন্যান্য দেশের জন্য একটি বিপজ্জনক নজির স্থাপন করেছে।
কানাডিয়ান সরকার ঐতিহ্যবাহী আইনি তদারকিকে পাশ কাটিয়ে নজরদারির জন্য টেলিকম নেটওয়ার্কগুলিতে গোপন ব্যাকডোর তৈরির কর্তৃত্ব চাইছে, যা আইন প্রয়োগকারী সংস্থার দ্বারা উল্লেখযোগ্য গোপনীয়তা উদ্বেগ এবং অপব্যবহারের সম্ভাবনা উত্থাপন করে।
সমালোচকরা যুক্তি দেখান যে এটি এনএসএ অনুশীলনের মতো আক্রমণাত্মক পর্যবেক্ষণের দিকে পরিচালিত করতে পারে, যার মধ্যে কানাডার সংবিধান, "ধারা সত্ত্বেও" এবং আইনী বাধা দেওয়ার ক্ষমতা নিয়ে বিতর্ক জড়িত।
আলোচনায় নজরদারির ঐতিহাসিক উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যেমন ট্রাক চালক বিক্ষোভের সময়, এবং সরকারের বাড়াবাড়ি, গোপনীয়তা এবং কর্তৃপক্ষের প্রতি সামাজিক প্রতিক্রিয়ার বিস্তৃত থিম।
নিবন্ধটি সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে বিশেষত অবকাঠামোগত সিস্টেমগুলিতে অপ্রয়োজনীয় জটিলতায় অবদান রাখে এমন তিনটি মৌলিক আইন নিয়ে আলোচনা করে।
** প্রথম আইন **: সু-ডিজাইন করা সিস্টেমগুলি ক্রমাগত পরিবর্তনের কারণে সময়ের সাথে সাথে খারাপভাবে ডিজাইন করা সিস্টেমগুলিতে হ্রাস পায়।
** দ্বিতী য় আইন **: সফল সিস্টেমগুলি ভাল বিমূর্ততা নকশার চেয়ে বাজারের শেয়ারকে অগ্রাধিকার দেওয়ার সাথে সাথে জটিলতা বৃদ্ধি পায়, যার ফলে সিস্টেমগুলি সংশোধন করা কঠিন।
** তৃতীয় আইন **: সফ্টওয়্যার জটিলতার কোনও উচ্চতর সীমা নেই, বিকাশকারীদের বিভিন্ন ক্ষমতা এবং দর্শন দ্বারা চালিত, যার ফলে জটিল ডিজাইন হয়।
আলোচনাটি সফ্টওয়্যার জটিলতা পরিচালনার চ্যালেঞ্জগুলি সম্বোধন করে, বিশেষত উত্তরাধিকার সিস্টেমগুলিতে, এবং ব্যয় এবং মানের মধ্যে বাণিজ্য-বন্ধগুলি, প্রায়শই প্রযুক্তিগত ঋণের দিকে পরিচালিত করে।
এটি কার্যকরভাবে সফ্টওয়্যার পরিচালনা করার জন্য ক্রমবর্ধমান রিফ্যাক্টরিং, এক টি শক্তিশালী প্রকৌশল সংস্কৃতি বজায় রাখা এবং প্রয়োজনীয় এবং দুর্ঘটনাজনিত জটিলতার মধ্যে পার্থক্য করার গুরুত্বের উপর জোর দেয়।
অংশগ্রহণকারীরা ক্রমাগত রক্ষণাবেক্ষণের প্রয়োজনীয়তা, দুর্বল উন্নয়ন পছন্দগুলির প্রভাব এবং রিফ্যাক্টরিং প্রচেষ্টাকে ন্যায়সঙ্গত করার ক্ষেত্রে পরিচালনার সহায়তার ভূমিকা তুলে ধরেন।
মাইকেল লিঞ্চ ২০২০ সালের মাঝামাঝি সময়ে রিমোট সার্ভার নিয়ন্ত্রণের জন্য একটি ডিভাইস টাইনিপাইলট তৈরি করেছিলেন, যা দ্রুত জনপ্রিয়তা অর্জন করেছিল এবং বার্ষিক আয়ের 1 মিলিয়ন ডলার এবং সাতজনের একটি দল নিয়ে একটি ব্যবসায় পরিণত হয়েছিল।
হার্ডওয়্যার ব্যবসা পরিচালনার চাপ এবং কোডিংয়ে ফিরে এসে পরিবার শুরু করার আকাঙ্ক্ষার কারণে লিঞ্চ টাইনিপাইলটকে 600 হাজার ডলারে বিক্রি করেছিলেন, ব্যয়ের পরে 490,803 ডলার নেট করেছিলেন।
কোয়াইট লাইট ব্রোকারেজ দ্বারা পরিচালিত বিক্রয়টিতে প্রতিষ্ঠাতার চাপের ভারসাম্য বজায় রাখা, ক্রেতা সন্ধান করা এবং যথাযথ অধ্যবসায় পরিচালনার মতো চ্যালেঞ্জ জড়িত; ক্রেতা ছিলেন স্কট, একজন কর্পোরেট মিডিয়া পেশাদার।
মাইকেল লিঞ্চ তার ব্যবসা, টাইনিপাইলট বিক্রি করেছিলেন এবং ব্রোকার কমিশন এবং আইনি ফি সহ বিক্রয়ের সাথে জড়িত উল্লেখযোগ্য ব্যয় নিয়ে আলোচনা করেছিলেন, যা বিক্রয় মূল্যের প্রায় 18% ছিল।
লিঞ্চের উদ্যোক্তা যাত্রায় গুগলে উচ্চ বেতনের চাকরি থেকে স্বায়ত্তশাসন এবং সৃজনশীলতার মূল্যায়ন করা, উদ্যোক্তাদের শিক্ষাগত মূল্য তুলে ধরা এবং মোট ক্ষতিপূরণের উপর প্রযুক্তি শিল্পের ফোকাসের সমালোচনা করা অন্তর্ভুক্ত ছিল।
লিঞ্চ তার জটিলতা এবং চ্যালেঞ্জগুলির কারণে হার্ডওয়্যার এড়িয়ে শিক্ষামূলক পণ্য এবং সফ্টওয়্যার হিসাবে একটি পরিষেবা (এসএএএস) এর উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে ভবিষ্যতের উদ্যোগগুলিকে বুটস্ট্র্যাপ করার পরিকল্পনা করেছে।
২০২৩ সালের নভেম্বরে, ওপেনএআইয়ের বোর্ড অপ্রত্যাশিতভাবে সিইও স্যাম অল্টম্যানকে বরখাস্ত করে, "সরাসরি মিথ্যা" এবং ম্যানিপুলেটিভ আচরণের কথা উল্লেখ করে, যা বিশ্বাসকে হ্রাস করে।
নির্দিষ্ট বিষয়গুলির মধ্যে ওপেনএআই স্টার্টআপ তহবিলে অল্টম্যানের অঘোষিত মালিকানা, ভুল সুরক্ষা তথ্য সরবরাহ করা এবং একটি বিষাক্ত কাজের পরিবেশ তৈরি করা অন্তর্ভুক্ত ছিল।
এই অভিযোগ সত্ত্বেও, কর্মচারী এবং মাইক্রোসফ্টের সমর্থন সহ অভ্যন্তরীণ এবং বাহ্যিক চাপগুলি অল্টম্যানকে পুনর্বহালের দিকে পরিচালিত করেছিল, একটি স্বাধীন পর্যালোচনা পণ্য সুরক্ষা বা সংস্থার ক্রিয়াকলাপে কোনও সমস্যা খুঁজে পায়নি।
ওপেনএআইয়ের একজন প্রাক্তন বোর্ড সদস্য প্রকাশ করেছেন যে স্যাম অল্টম্যানকে অসততার কারণে বরখাস্ত করা হয়েছিল, চ্যাটজিপিটির লঞ্চ সম্পর্কে বোর্ডের সচেতনতা নিয়ে প্রশ্ন তুলেছে।
পরিস্থিতি এনরনের মতো কর্পোরেট ব্যর্থতার সাথে তুলনা করে সাংগঠনিক স্বচ্ছতা, বোর্ড তদারকি এবং নৈতিক শাসন নিয়ে আলোচনার সূত্রপাত করেছে।
ওপেনএআইয়ের আস্থা এবং সুরক্ষা অনুশীলন সম্পর্কে সংশয় রয়েছে, কর্মচারী প্রস্থান এবং অল্টম্যানের নেতৃত্বের সমালোচনার পাশাপাশি প্রযুক্তিগত দক্ষতা এবং বোর্ডের ভূমিকা নিয়ে বিতর্ক রয়েছে।
অভ্যন্তরীণ গুগল সার্চ ডকুমেন্টের একটি বড় ফাঁস ক্লিক, লিঙ্ক, সামগ্রী, সত্তা এবং ক্রোম ডেটা ব্যবহার সহ গুগলের র্যাঙ্কিং অ্যালগরিদমের গুরুত্বপূর্ণ দিকগুলি উন্মোচন করেছে।
শিল্প বিশেষজ্ঞ র্যান্ড ফিশকিন এবং মাইকেল কিং নথিগুলি বিশ্লেষণ করেছেন, 2,596 র্যাঙ্কিং মডিউল, লিঙ্ক বৈচিত্র্য, প্রাসঙ্গিকতা, সফল ক্লিক এবং ব্র্যান্ড স্বীকৃতির তাত্পর্য প্রকাশ করেছেন।
দস্তাবেজগুলি র্যাঙ্কিং সামঞ্জস্য করার জন্য গুগলের লেখক তথ্য, সাইট কর্তৃপক্ষ এবং "টুইডলারস" ব্যবহার করে, র্যাঙ্কিং ফ্যাক্টরগুলির অজানা সঠিক ওজন সত্ত্বেও এসইওগুলির জন্য মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করে।
একটি ফাঁস হওয়া গুগল অনুসন্ধান নথি র্যাঙ্কিং অ্যালগরিদম এবং অনুসন্ধান ফলাফলগুলিতে গুগলের বিজ্ঞাপন প্রোগ্রামের প্রভাব সম্পর্কে বিতর্ক জ্বালিয়ে দিয়েছে ।
ব্যবহারকারীরা কাগির কাস্টমাইজেশন, অ-বাণিজ্যিক ফোকাস এবং স্প্যাম এবং এআই-উত্পন্ন সামগ্রীর সমস্যাগুলির বিষয়ে মিশ্র পর্যালোচনা সহ কাগি এবং search.marginalia.nu মতো বিকল্পগুলি নিয়ে আলোচনা করছেন।
কথোপকথনটি সার্চ ইঞ্জিনগুলির জন্য একটি আকাঙ্ক্ষা তুলে ধরেছে যা বিজ্ঞাপন রাজস্বের উপর ব্যবহারকারীর পছন্দগুলিকে অগ্রাধিকার দেয়, এসইও ম্যানিপুলেশন, বড় ভাষা মডেল (এলএলএম) এর সম্ভাব্যতা এবং অনলাইন পর্যালোচনাগুলির সত্যতা এবং গুগলের র্যাঙ্কিং মানদণ্ড সম্পর্কে উদ্বেগ ।
চ্যাটটিটিএস একটি টেক্সট-টু-স্পিচ (টিটিএস) মডেল যা কথোপকথনের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে, ইংরেজি এবং চীনা উভয়কেই সমর্থন করে এবং 100,000 ঘন্টারও বেশি ডেটা নিয়ে প্রশিক্ষিত।
হাগিংফেসের ওপেন-সোর্স সংস্করণে একটি 40,000-ঘন্টা প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা সূক্ষ্ম দানাদার প্রোস োডিক নিয়ন্ত্রণের সাথে প্রাকৃতিক এবং অভিব্যক্তিপূর্ণ বক্তৃতা সংশ্লেষণে শ্রেষ্ঠত্ব অর্জন করে।
মডেলটি কেবলমাত্র একাডেমিক ব্যবহারের জন্য, ভবিষ্যতে অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্যগুলি ওপেন-সোর্স করার এবং স্থিতিশীলতা উন্নত করার পরিকল্পনা রয়েছে।
আলোচনায় চ্যাটটিটিএস এবং পাইপার টিটিএসের মতো টিটিএস মডেলগুলির বিকাশ এবং কর্মক্ষমতা তুলে ধরা হয়েছে, ধীর প্রক্রিয়াকরণ এবং ভয়েস মানের চ্যালেঞ্জগুলির মতো বিষয়গুলি উল্লেখ করা হয়েছে।
ব্যবহারকারীরা একাধিক ভাষায় উচ্চমানের টিটিএসের প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দেয় এবং অডিওবুকগুলিতে মানব বনাম স্বয়ংক্রিয় ভয়েসের কার্যক ারিতা নিয়ে বিতর্ক করে।
টিটিএস প্রকল্পগুলিতে বিভ্রান্তিকর "ওপেন সোর্স" দাবির সমালোচনা রয়েছে এবং সত্যিকারের ওপেন সোর্স টিটিএস মডেল এবং ডেটার একটি বিস্তৃত তালিকার জন্য আহ্বান জানানো হয়েছে।
এসইও বিশেষজ্ঞ র্যান্ড ফিশকিন দ্বারা ভাগ করা অভ্যন্তরীণ গুগল নথিগুলির 2,500 পৃষ্ঠার একটি ফাঁস, গুগলের পাবলিক বিবৃতি এবং অনুসন্ধান অ্যালগরিদম সম্পর্কিত এর প্রকৃত অনুশীলনের মধ্যে অসঙ্গতি প্রকাশ করতে পারে।
এসব নথিতে র ্যাংকিং ও লেখকের তথ্য ট্র্যাকিংয়ে ক্রোম ডেটা ব্যবহারের ইঙ্গিত দেওয়া হয়েছে, যা গুগলের আগের দাবিকে চ্যালেঞ্জ করেছে এবং প্রতিষ্ঠানটির স্বচ্ছতা নিয়ে বিতর্ক সৃষ্টি করেছে।
গুগল নথিগুলির বৈধতা সম্পর্কে কোনও মন্তব্য করেনি এবং এই ঘটনাটি অ্যান্টিট্রাস্ট তদন্তের মধ্যে গুগলের অনুসন্ধান ক্রিয়াকলাপের অস্বচ্ছ প্রকৃতি সম্পর্কে চলমান উদ্বেগকে তুলে ধরে।
গুগলের সার্চ অ্যালগরিদম ডকুমেন্টেশনের একটি ফাঁস গুগলের পাবলিক বিবৃতি এবং তাদের প্রকৃত অনুশীলনের মধ্যে সম্ভাব্য বৈষম্য প্রকাশ করেছে।
ফাঁস পরামর্শ দেয় যে গুগলের প্রতিনিধিরা বিপণন, প্রযুক্তি এবং সাংবাদিকতা সম্প্রদায়ের সঠিক ফলাফলকে অস্বীকার করতে পারে, এসইও ম্যানিপুলেশন সম্পর্কে নৈতিক উদ্বেগ উত্থাপন করে।
গিটহাবে আইনী আলোচনাগুলি ফাঁসের তাত্পর্য এবং বৈধতা নিয়ে বিতর্ক করছে, ট্রেড সিক্রেট স্ট্যাটাস এবং কপিরাইট সুরক্ষার উপর এর প্রভাব সম্পর্কে বিভিন্ন মতামত রয়েছে।