পাঠ্যটি অনলাইন গেম এবং ভার্চুয়াল জগতে ভূমি মূল্য কর (LVT) প্রয়োগের সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি নিয়ে আলোচনা করে, এটি ভূমির মূল্য কমাতে পারে তবে সরিয়ে ফেললে ভূমির মালিকদেরও উপকার হতে পারে।
এটি ভূমি থেকে শ্রম, উদ্যোগ এবং বাণিজ্যে কর স্থানান্তরের সম্ভাবনাকে তুলে ধরে, ধনী ভূমির মালিকদের প্রতিরোধ এবং এলভিটি অগ্রগতির রক্ষণাবেক্ষণের কঠিনতার বিষয়ে সতর্ক করে।
পাঠ্যটি এলভিটি (ভূমি মূল্য কর) এর বিস্তৃত প্রভাবগুলিও উল্লেখ করে, যার মধ্যে সমস্ত অন্যান্য কর প্রতিস্থাপনের সম্ভাবনা, এমন একটি ব্যবস্থার বাস্তবতা এবং এর বাস্তবায়নকে সমর্থন করার জন্য জনসচেতনতা এবং শক্তিশালী নীতির গুরুত্ব অন্তর্ভুক্ত।
১৯৬৯ সালে, উচ্চ বিদ্যালয়ের ছাত্র জিম স্টোরার প্রথম লুনার ল্যান্ডিং গেম তৈরি করেন, যা একটি চাঁদ ের ল্যান্ডার চালানো এবং প্রতি ১০ সিমুলেটেড সেকেন্ডে জ্বালানি ব্যবস্থাপনার সাথে জড়িত ছিল।
গেমটিতে ৫৫ বছর ধরে অদেখা একটি বাগ ছিল, যা একটি "দুই দ্বারা ভাগ" অনুপস্থিতির কারণে ভুল ল্যান্ডিং সনাক্তকরণ ঘটাত; এটি ঠিক করলে ল্যান্ডিংয়ের সঠিকতা উন্নত হয়।
গেমটি তার সময়ের জন্য উন্নত সংখ্যাতাত্ত্বিক পদ্ধতি ব্যবহার করেছিল, যেমন সিওলকভস্কি রকেট সমীকরণ এবং টেলর সিরিজ সম্প্রসারণ, যা এটিকে প্রাথমিক গেম ডিজাইনে একটি উল্লেখযোগ্য কৃতিত্ব করে তুলেছিল।
১৯৬০-এর দশকে উচ্চ বিদ্যালয়ে পড়ার সময় জিম স্টোরার দ্বারা মূলত লেখা প্রথম লুনার ল্যান্ডার গেমে ৫৫ বছর পুরনো একটি বাগ আবিষ্কৃত হয়েছে।
খেলাটি, যা FOCAL প্রোগ্রামিং ভাষায় লেখা হয়েছিল, তাতে পদার্থবিজ্ঞান এবং সংখ্যাতাত্ত্বিক কৌশলগুলির একটি চমকপ্রদ বোঝাপড়া প্রয়োজন ছিল, বিশেষ করে সেই সময়ের একজন উচ্চ বিদ্যালয়ের ছাত্রের জন্য।
আবিষ্কারটি প্রাচীন কম্পিউটার গেমগুলির ঐতিহাসিক গুরুত্ব এবং প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জগুলি, পাশাপাশি কয়েক দশক ধরে কোডিং অনুশীলন এবং গুণগত মান নিশ্চিতকরণের বিবর্তনকে তুলে ধরে।
এনআইওজেড এবং অন্যান্য প্রতিষ্ঠানের গবেষকরা আবিষ্কার করেছেন যে সামুদ্রিক ছত্রাক Parengyodontium album ইউভি সূর্যালোকের সংস্পর্শে এলে পলিথিন প্লাস্টিক ভেঙে ফেলতে পারে।
ছত্রাকটি প্রতিদিন প্রায় ০.০৫% হারে পলিথিনকে অবনমিত করে, এটিকে কার্বন ডাই অক্সাইডে রূপান্তরিত করে, তবে শুধুমাত্র সমুদ্রের পৃষ্ঠের কাছে ভাসমান প্লাস্টিকের জন্য।
এই আবিষ্কারটি, যা সায়েন্স অফ দ্য টোটাল এনভায়রনমেন্ট জার্নালে প্রকাশিত হয়েছে, প্লাস্টিক দূষণ মোকাবেলায় জৈবিক সমাধানের সম্ভাবনাকে তুলে ধরে, বিশেষ করে যখন ২০৬০ সালের মধ্যে প্লাস্টিক উৎপাদন তিনগুণ বৃদ্ধি পাওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।
একটি ছত্রাক (Parengyodontium album) সমুদ্রের প্লাস্টিক ভাঙার ক্ষমতার জন্য আলাদ া করা হয়েছে এবং এর জিনোম সিকোয়েন্স করা হয়েছে, যা এটি ব্যাপকভাবে ছড়িয়ে পড়লে এর পরিবেশগত প্রভাব সম্পর্কে উদ্বেগ উত্থাপন করেছে।
শরীরে মাইক্রোপ্লাস্টিক এবং প্রাকৃতিক বায়োপলিমার জমা হওয়ার সম্ভাব্য স্বাস্থ্য ঝুঁকি নিয়ে আলোচনা করা হয়েছে, যা অ্যাসবেস্টস ফাইবারের ক্ষতিকর প্রভাবের সাথে তুলনা করা হয়েছে।
আলোচনায় ম্যাক্রোফেজগুলিকে উন্নত করে মাইক্রোপ্লাস্টিক ভাঙার এবং মানব কোষের সাথে সহাবস্থান করতে পারে এমন ছত্রাক ব্যবহারের সম্ভাব্য ধারণাগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যদিও এগুলির আরও গবেষণা প্রয়োজন।
আইকিয়া উচ্চ কর্মচারী টার্নওভার মোকাবিলা করেছে মজুরি বৃদ্ধি, নমনীয় কাজের সময়সূচী প্রদান এবং শিশু যত্নে ভর্তুকি দিয়ে, যা স্বেচ্ছায় টার্নওভার হার বিশ্বব্যাপী উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়েছে।
সিইও জন আব্রাহামসন রিং ফ্রন্টলাইন কর্মচারীদের অবস্থার উন্নতি এবং প্রযুক্তির মাধ্যমে কার্যক্রমকে সহজতর করার জন্য কৌশলগুলি প্রয়োগ করেছিলেন, যার ফলে আগস্ট ২০২২-এ বৈশ্বিক পদত্যাগের হার ২২.৪% থেকে এপ্রিল ২০২৩-এ ১৭.৫%-এ নেমে আসে।
উন্নতির পরেও, ইকিয়া এখনও চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হচ্ছে, যার মধ্যে মানসিক স্বাস্থ্য সহায়তা, একটি বৈশ্বিক কর্মশক্তি পরিচালনা, এবং বিশেষ করে যুক্তরাষ্ট্রে ইউনিয়ন প্রচেষ্টা দমনের অভিযোগ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
আইকিয়া তার বৈশ্বিক 'অসন্তুষ্ট কর্মী' সংকট মোকাবিলা করেছে বেতন বৃদ্ধি, নমনীয় কর্মঘণ্টা প্রবর্তন এবং শিশু যত্নে ভর্তুকি প্রদান করে, যা দেখায় যে কর্মী সন্তুষ্টি শুধুমাত্র উচ্চ বেতনের উপর নির্ভর করে না।
আলোচনায় কোম্পানির সুবিধা বনাম সরাসরি আর্থিক ক্ষতিপূরণের পক্ষে-বিপক্ষে যুক্তি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যেখানে কিছু লোক যুক্তি দেয় যে সুবিধাগুলি আরও ব্য য়-সাশ্রয়ী হতে পারে এবং একটি ভাল কর্মপরিবেশে অবদান রাখতে পারে।
পাঠ্যটিতে আরও বিস্তৃত সামাজিক প্রভাবগুলির উপর আলোকপাত করা হয়েছে, যেমন দ্বৈত আয়ের পরিবারের রিয়েল এস্টেটের দামের উপর প্রভাব এবং শিশু লালন-পালনের গুরুত্ব, যা প্রস্তাব করে যে পেশাদার শিশু যত্ন শিশু, অভিভাবক এবং সমাজের জন্য উপকারী হতে পারে।
এনভিডিয়া ওয়ার্প একটি পাইথন ফ্রেমওয়ার্ক যা উচ্চ-প্রদর্শন সিমুলেশন এবং গ্রাফিক্স কোডের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা পাইথন ফাংশনগুলিকে সিপিইউ বা জিপিইউ-এর জন্য দক্ষ কার্নেল কোডে কম্পাইল করে।
এটি স্থানিক কম্পিউটিং, পদার্থবিজ্ঞানের সিমুলেশন, উপলব্ধি, রোবোটিক্স এবং জ্যামিতি প্রক্রিয়াকরণকে সমর্থন করে এবং PyTorch এবং JAX ব্যবহার করে মেশিন-লার্নিং পাইপলাইনের সাথে একীভূত হয়।
ইনস্টলেশন PyPI এর মাধ্যমে হয়, অতিরিক্ত নির্ভরশীলতাগুলি উপলব্ধ রয়েছে, এবং GPU সমর্থনের জন্য এটি একটি CUDA-সক্ষম NVIDIA GPU প্রয়োজন। ফ্রেমওয়ার্কটি Windows, Linux, এবং macOS এ x86-64 এবং ARMv8 CPU এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।
এনভিডিয়া ওয়ার্প একটি নতুন পাইথন ফ্রেমওয়ার্ক যা উচ্চ-প্রদর্শন জিপিইউ সিমুলেশন এবং গ্রাফিক্সের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা পাইথন-টু-জিপিইউ কোড প্রকল্পগুলির ক্রমবর্ধমান তালিকায় যেমন তাইচি ল্যাং এবং নাম্বার মতো প্রকল্পগুলির সাথে যুক্ত হয়েছে।
আলোচনায় এনভিডিয়ার ওপেন-সোর্স সফটওয়্যারের মালিকানাধীন প্রকৃতির উপর আলোকপাত করা হয়েছে, যেখানে প্রতিদ্বন্দ্বী পণ্যগুলি বিকাশের জন্য সফটওয়্যারটি ব্যবহারে নিষেধাজ্ঞা আরোপকারী সীমাবদ্ধ লাইসেন্সিং নিয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করা হয়েছে।
ব্যবহারকারীরা তায়চি নিয়ে মিশ্র অভিজ্ঞতা প্রকাশ করেছেন, এর ব্যবহার সহজতা এবং ডেটা ক্ল াসের জন্য সমর্থন উল্লেখ করেছেন, তবে বাগ এবং উন্নয়ন সমস্যাগুলিও উল্লেখ করেছেন, যা কিছু ব্যবহারকারীকে এনভিডিয়া ওয়ার্পে পরিবর্তন করার কথা বিবেচনা করতে বাধ্য করেছে।
পাঠ্যটি উপস্থাপনায় গল্প বলার গুরুত্বের উপর জোর দেয়, যা চিন্তা উদ্রেক করা এবং শুরু থেকেই শ্রোতাদের আকৃষ্ট করা উচিত।
এটি বড় কর্পোরেশনগুলিতে মৌখিক উপস্থাপনা এবং স্লাইড ডেকের মধ্যে পার্থক্যকে তুলে ধরে, উল্লেখ করে যে পরবর্তীগুলি প্রায়শই পাঠ্য-ভারী এবং ঊর্ধ্বতন ব্যবস্থাপনার জন্য স্বয়ংসম্পূর্ণ।
পাঠ্যটি পরামর্শ দেয় যে প্রযুক্তিগত উপস্থাপনাগুলিতে একটি বর্ণনামূলক কাঠামো ব্যবহার করা উচিত, একটি সমস্যা দিয়ে শুরু করে, উত্তেজনা তৈরি করে এবং তারপর একটি সমাধান প্রদান করে, যাতে বিষয়বস্তুটি আরও আকর্ষণীয় এবং স্মরণীয় হয়।
অ্যাপল একটি বহু-মডেল এআই সিস্টেম চালু করেছে যার নাম অ্যাপল ইন্টেলিজেন্স, যা ব্যবহারকারীর সম্পৃক্ততা বাড়ানোর জন্য ডিজিটাল জীবনের বিভিন্ন দিকের সাথে এআইকে সংযুক্ত করছে।
প্রতিদ্বন্দ্বীদের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার শ্রেষ্ঠত্বের উপর জোর দেওয়ার বিপরীতে, অ্যাপল ব্যবহারিক প্রয়োগের উপর গুরুত্বারোপ করে, এই শরতে সমস্ত ডিভাইসে নতুন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বৈশিষ্ট্য চালু করার পরিকল্পনা করছে।
অ্যাপলের এআই কৌশল অন্তর্ভুক্ত করে মূল মডেলের কার্যকারিতা, ডিভাইস-ভিত্তিক কৌশল এবং সামঞ্জস্য কৌশল, যার মডেলগুলি GPT-4 এর সাথে তুলনীয় এবং উল্লেখযোগ্য গোপনীয়তা বৈশিষ্ট্য সহ।
অ্যাপলের এআই প্রযুক্তিগত পদ্ধতিতে প্রাইভেট ক্লাউড কম্পিউট ব্যবহার অন্তর্ভুক্ত, যা বেশি গণনামূলক ক্ষমতা প্রয়োজন এমন কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়, নিশ্চিত করে যে ক্লাউডে পাঠানো ডেটা অ্যাপলের কাছে সংরক্ষিত বা প্রবেশযোগ্য নয়।
সিস্টেমটি আংশিক ক্লায়েন্ট-সাইড মডেল কার্যকরীকরণ জড়িত, প্রধান মডেল কার্যকরীকরণ ক্লাউডে হয়, এবং স্থানীয় LoRAs (লো-র্যাঙ্ক অ্যাডাপ্টেশনস) এর ব্যবহার এবং ওয়েব-ভিত্তিক মডেল আনলক করার জন্য WebGPU এর পূর্বাভাস দেয়।
আলোচনাটি অ্যাপলের উল্লম্ব সংহতকরণের শক্তি, সম্ভাব্য দীর্ঘমেয়াদী এজ ডিভাইস এআই প্রতিযোগিতা এবং আইফোন বিক্রয়ে এআই-এর প্রভাবকে তুলে ধরে, যা এনভিডিয়ার বাজার অবস্থান এবং হার্ডওয়্যার বিক্রয় কৌশলের সাথে বৈপরীত্য সৃষ্টি করে।
লেখক তাদের মেয়েকে আইফোন ব্যবহার করতে নিষেধ করেছেন কারণ এটি তার মানসিক স্বাস্থ্য, শিক্ষাগত পারফরম্যান্স এবং আচরণের উপর নেতিবাচক প্রভাব ফেলছিল।
মেয়েটির বিষণ্নতা এবং উদ্বেগ নির্ণয় করা হয়েছিল, যার একটি উল্লেখযোগ্য অংশ তার মনোযোগ সামাজিক মিডিয়া এবং সহপাঠীদের অনুমোদন লাভের উপর কেন্দ্রীভূত ছিল।
লেখক শিশুদের মধ্যে ফোন আসক্তির বৃহত্তর সমস্যাটি তুলে ধরেছেন এবং ফোন ব্যবহারের কার্যকর ব্যবস্থাপনার জন্য ব্যক্তিগত এবং প্রাতিষ্ঠানিক উভয় পরিবর্তনের প্রয়োজনীয়তার কথা উল্লেখ করেছেন।
প্রবন্ধটি সামাজিক মিডিয়া এবং ফোন আসক্তির ক্ষতিকর প্রভাব নিয়ে আলোচনা করে, যা কঠিন চিন্তা এবং আবেগ থেকে পালানোর জন্য এড়ানোর আচরণ হিসাবে ব্যবহৃত হয় বলে প্রস্তাব করে।
এটি যুক্তি দেয় যে সমাধান হল এই মোকাবিলা করার পদ্ধতিগুলি সরিয়ে ফেলা নয় বরং ব্যক্তিদের মানসিক স্বাস্থ্য উন্নত করতে সহায়তা করা।
পাঠ্যটিতে COVID লকডাউনের প্রভাব, গোপনীয়তা উদ্বেগের কারণে লিনাক্সে স্থানান্তর, এবং সম্প্রদায়ভিত্তিক সামাজিক মিডিয়া নেটওয়ার্কগুলির সম্ভাব্য সুবিধাগুলির বিষয়েও আলোচনা করা হয়েছে।
জার্মান ফেডারেল পরিবেশ মন্ত্রণালয়কে চীনের জলবায়ু সুরক্ষা প্রকল্পগুলিকে অবহেলাভাবে সমর্থন করার অভিযোগ আনা হয়েছে, যা THG কোটার তহবিল থেকে লক্ষ লক্ষ অর্থ ব্যয় করেছে।
২০২৩ সালের আগস্ট থেকে চীনের ৬০টি জলবায়ু সুরক্ষা প্রকল্পের মধ্যে ৪০টির বিরুদ্ধে উল্লেখযোগ্য প্রতারণার অভিযোগ উঠেছে, যার ফলে ২০২৪ সালের শেষ নাগাদ অর্থায়ন বন্ধ হয়ে যাবে।
জার্মান সরকার, ফ্রান্স এবং নেদারল্যান্ডসের সাথে, ইইউ কমিশনকে THG বোনাস সিস্টেমের সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য আহ্বান জানাচ্ছে, যা বৈদ্যুতিক যানবাহনের মালিকদের প্রণোদনা প্রভাবিত করে এবং শক্তিশালী নিয়ন্ত্রণ প্রক্রিয়ার অভাব রয়েছে।
চীনে ৬০টি জার্মান জলবায়ু সবুজায়ন প্রকল্পের মধ্যে ৪০টিতে প্রতারণা সনাক্ত করা হয়েছে, যেখানে একটি চীনা কোম্পানি দ্বারা পরিবর্তিত নথি রিপোর্ট করা হয়েছে, যা বহুজাতিক তেল কোম্পানিগুলির সম্ভাব্য প্রতারণার ইঙ্গিত দেয়।
চীনের শাখাগুলির প্রতারণা সম্পর্কে সতর্কবার্তা সত্ত্বেও, বিদেশী চেকের উপর চীনের সীমাবদ্ধতার কারণে জার্মান কর্তৃপক্ষ যাচাইযোগ্য নয় এমন CO2 সঞ্চয়ের দাবিগুলি গ্রহণ করেছে।
পাঠ্যটি বর্তমান কার্বন ক্রেডিট ব্যবস্থার সমালোচনা করে এটিকে সহজেই শোষণযোগ্য বলে উল্লেখ করেছে এবং প্রকৃত নির্গমনের জন্য বিলিং করার প্রস্তাব দিয়েছে, যদিও অর্থনৈতিক বিঘ্ন এড়াতে ধীরে ধীরে পরিবর্তনের প্রয়োজনীয়তা স্বীকা র করেছে।
২০২৪ সালের ৭ জুন, Copilot+ পিসির Recall প্রিভিউ ফিচারের জন্য একটি আপডেট ঘোষণা করা হয়, যা ২০২৪ সালের ১৮ জুন থেকে Windows Insider Program (WIP)-এ উপলব্ধ হবে, গুণমান এবং নিরাপত্তা নিশ্চিত করার জন্য সম্প্রদায়ের প্রতিক্রিয়ার ভিত্তিতে।
রিকল এনক্রিপ্টেড স্ন্যাপশট নিয়ে পিসি কার্যকলাপের একটি ভিজ্যুয়াল টাইমলাইন তৈরি করে, যা স্থানীয়ভাবে সংরক্ষিত হয় এবং ব্যবহারকারীরা এটি নিয়ন্ত্রণ, বিরতি বা মুছে ফেলতে পারেন; এতে প্রবেশের জন্য উইন্ডোজ হেলো এনহ্যান্সড সাইন-ইন সিকিউরিটি প্রয়োজন।
কোপাইলট+ পিসি, যা ২০ মে, ২০২৪-এ চালু হয়েছে, উন্নত উইন্ডোজ পিসি যা উন্নত কর্মক্ষমতা এবং এআই অভিজ্ঞতা প্রদান করে, এবং এতে মাইক্রোসফট প্লুটন সিকিউরিটি প্রসেসর এবং সিকিউরড-কোর পিসি প্রযুক্তির মতো উন্নত নিরাপত্তা ব্যবস্থা রয়েছে।
মাইক্রোসফটের রিকল এআই ফিচারটি অনির্দিষ্টকালের জন্য বিলম্বিত হয়েছে অজানা নিরাপত্তা উদ্বেগের কারণে, যা কৌশলগত উদ্দেশ্ য এবং নজরদারির সম্ভাব্য অপব্যবহার সম্পর্কে জল্পনা সৃষ্টি করেছে।
ব্যাংকিং শংসাপত্র এবং ব্যক্তিগত কার্যকলাপের মতো সংবেদনশীল তথ্য রেকর্ড এবং ফাঁস করার সম্ভাবনা নিয়ে Recall AI সম্পর্কে উদ্বেগ প্রকাশ করা হয়েছে, যা গোপনীয়তার সমস্যার দিকে নিয়ে যেতে পারে।
বিলম্ব এবং উদ্বেগগুলি মাইক্রোসফটের ভোক্তা-বিরোধী কার্যকলাপের অতীত সমালোচনার প্রতিধ্বনি করে, যা Xbox One লঞ্চের সময় এবং Adobe-এর সাম্প্রতিক EULA আপডেটের সময় মুখোমুখি হওয়া প্রতিক্রিয়ার সাথে তুলনা করা যায়।
একটি লামা-৩ ৮বি-ইনস্ট্রাক্ট মডেল স্ব-হোস্ট করা চ্যা টজিপিটির তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি ব্যয়বহুল, যেখানে প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেনের জন্য প্রায় $১৭ খরচ হয়, চ্যাটজিপিটির প্রতি ১ মিলিয়ন টোকেনের জন্য $১ খরচের তুলনায়।
স্ব-হোস্টিংয়ের প্রাথমিক উচ্চ খরচে হার্ডওয়্যার ব্যয় এবং শক্তি খরচ অন্তর্ভুক্ত থাকে, যা সম্ভাব্য দীর্ঘমেয়াদী সঞ্চয়ের পরেও এটি কম অর্থনৈতিক করে তোলে।
স্ব-হোস্টেড হার্ডওয়্যার পরিচালনা এবং স্কেলিং অতিরিক্ত চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে এবং অবাস্তব ১০০% ব্যবহার ধরে নেয়, যা বেশিরভাগ ব্যবহারকারীর জন্য কম বাস্তবসম্মত করে তোলে।
স্ব-হোস্টিং হার্ডওয়্যার ব্যবহার করে খরচ উল্লেখযোগ্যভাবে কমানো যে তে পারে AWS ব্যবহারের তুলনায়, যেখানে ৪টি NVidia Tesla T4s সহ একটি সেটআপের খরচ প্রায় $৩,৮০০।
পাঠ্যটি স্ব-হোস্টিংয়ের সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি নিয়ে আলোচনা করে, সম্ভাব্য ডাউনটাইম এবং রক্ষণাবেক্ষণ খরচের কারণে এটি ন্যায্যতা দেওয়ার জন্য একটি ব্যবসায়িক কেসের প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দেয়।
Groq Llama 3 মডেলগুলির জন্য সাশ্রয়ী মূল্যের মূল্য নির্ধারণ করে, এবং পাঠ্যটি আরও দক্ষতার জন্য কোয়ান্টাইজড মডেল এবং together.ai এর মতো বিকল্প পরিষেবাগুলি ব্যবহারের পরামর্শ দেয়।
POSIX.1-2024 প্রকাশিত হয়েছে এবং শীঘ্রই ওপেন গ্রুপ ওয়েবসাইটে উপলব্ধ হবে, যা শেল স্ক্রিপ্টিং এবং অন্যান্য কার্যকারিতার জন্য আপডেটেড মানদণ্ড প্রদান করবে।
POSIX.1-2024 এর নতুন বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে sed -E বর্ধিত নিয়মিত এক্সপ্রেশনগুলির জন্য, find -print0, xargs -0, read -d নিরাপদ ফাইল প্রক্রিয়াকরণের জন্য, এবং C17, strlcpy, strlcat এবং আরও অনেক কিছুর জন্য সমর্থন।
আপডেটটি বিভিন্ন সিস্টেম যেমন AIX, Debian, macOS, এবং বিভিন্ন Linux ডিস্ট্রিবিউশনের মধ্যে আরও ভাল সামঞ্জস্যের জন্য POSIX-সম্মত স্ক্রিপ্ট লেখার গুরুত্বের উপর জোর দেয়।
ল্যামিনি মেমরি টিউনিং একটি নতুন পদ্ধতি যা বড় ভাষার মডেলগুলিতে (এলএলএম) তথ্য এম্বেড করতে ব্যবহৃত হয়, যা বাস্তবতার নির্ভুলতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করে এবং ভুল ধারণা কমায়।
এটি একটি ফর্চুন ৫০০ গ্রাহকের জন্য ৯৫% সঠিকতা অর্জন করেছে, যেখানে অন্যান্য পদ্ধতিতে ৫০% সঠিকতা ছিল, এবং বিভ্রান্তি ৫০% থেকে ৫% এ কমিয়েছে।
পদ্ধতিটি যেকোনো ওপেন-সোর্স LLM-এর উপরে সুনির্দিষ্ট তথ্য দিয়ে লক্ষ লক্ষ বিশেষজ্ঞ অ্যাডাপ্টার টিউন করা জড়িত, নির্দিষ্ট তথ্যের উপর শূন্য ত্রুটির জন্য অপ্টিমাইজ করা এবং সাধারণ কর্মক্ষমতা বজায় রাখা।
লামিনি মেমরি টিউনিং একটি পদ্ধতি যা অসংখ্য তথ্যভিত্তিক লো-র্যাঙ্ক অ্যাডাপ্টেশন (LoRAs) শূন্য ক্ষতিতে প্রশিক্ষণ দেয় এবং একটি প্রশ্নের জন্য উপযুক্ত LoRAs নির্বাচন করতে রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) ব্যবহার করে।
পদ্ধতিটি একটি বিশেষজ্ঞ রাউটার স্তরকে অন্তর্ভুক্ত করে যা সিদ্ধান্ত নেয় কোন LoRAs গুলি অনুমান করার সময় একত্রিত করতে হবে, তবে রাউটারের জন্য প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়াটি অস্পষ্ট।
মডেলটি মিশ্রণ বিশেষজ্ঞ (MoE) এবং ক্রস-অ্যাটেনশনের ধারণাগুলিকে একত্রিত করে, প্রাক-প্রশিক্ষিত বড় ভাষা মডেল (LLM) এর ওজনগুলি অপরিবর্তিত রেখে ক্রস-অ্যাটেনশন স্তরে প্রশিক্ষণ দেয় যাতে তথ্যগত সঠিকতা নিশ্চিত হয়।
নোটবুকগুলি প্রধানত পরীক্ষার পরিচালনা এবং ফলাফল রেকর্ড করার জন্য, সফটওয়্যার উন্নয়নের জন্য নয়।
জুপিটার নোটবুকগুলি কোর্স প্রকল্পগুলি পুনরায় তৈরি করা, ইনলাইন প্লটিং এবং কোড অংশগুলি ক্যাশ করার জন্য উপযোগী, তবে বড় কোডবেসের জন্য অকার্যকর হতে পারে।
নোটবুকগুলি দ্রুত পরীক্ষামূলক কাজ, শিক্ষাদান এবং ডকুমেন্টেশনের জন্য উপকারী, তবে রক্ষণাবেক্ষণ এবং ইন্টারঅ্যাক্টিভিটির সম্ভাব্য সমস্যার কারণে প্রোডাকশন কোডের জন্য আদর্শ নয়।