লেখক 'রেমন্ড' নামের একজনের কাছ থেকে একটি ইমেল পেয়েছিলেন যা উইস্প, একটি হেডলেস সিএমএস, প্রচার করছিল। ইমেলটি ব্যক্তিগতকৃত মনে হলেও আসলে এটি এআই-উৎপন্ন ছিল।
ইমেলটি একটি ব্যাপক প্রচার কৌশলের অংশ ছিল যা AI ব্যবহার করে প্রায় ১,০০০ ব্যক্তিগতকৃত ইমেল পাঠিয়েছিল GitHub-এ পাবলিক ব্লগ সহ ডেভেলপারদের কাছে।
লেখক এই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-চালিত পদ্ধতির প্রতি হতাশা প্রকাশ করেছেন এবং এমন স্প্যাম এড়াতে তাদের গিটহাব-মিরর ব্যক্ তিগত করার কথা বিবেচনা করছেন।
timharek.no থেকে প্রাপ্ত একটি AI-উৎপন্ন ইমেইল দাবি করে যে তারা একাধিক বৃহৎ ভাষা মডেল (LLMs) ব্যবহার করে ব্যক্তিগতকৃত ইমেইল তৈরি করতে সফল হয়েছে, যা প্রাপকেরা AI উৎস সনাক্ত করতে পারেনি।
এটি নৈতিক উদ্বেগ উত্থাপন করে যে মনোযোগ এবং সম্পৃক্ততাকে অর্থবহ অগ্রগতির চেয়ে অগ্রাধিকার দেওয়া হচ্ছে, কিছু লোক এটিকে ইঞ্জিনিয়ারদের বিজ্ঞাপন প্রযুক্তির উপর মনোনিবেশ করার সাথে তুলনা করে, যেমন চাঁদে অবতরণের মতো গুরুত্বপূর্ণ অর্জনের পরিবর্তে।
আলোচনাটি বিপণনে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার দ্বৈত প্রকৃতিকে গুরুত্ব দেয়, এর স্প্যামে অপব্যবহারের সম্ভাবনা এবং এর মূল্যবান প্রয়োগ উভয়কেই স্বীকার করে।
প্রোটন প্রোটন ডক্স চালু করেছে, যা গুগল ডক্সের একটি নিরাপদ বিকল্প, যেখানে সমৃদ্ধ সম্পাদনা এবং সহযোগিতা সরঞ্জাম সহ প্রান্ত-থেকে-প্রান্ত এনক্রিপশন রয়েছে।
প্রোটন ডক্স উন্নত ফরম্যাটিং, ছবি এম্বেডিং এবং মাইক্রোসফট .docx সহ একাধিক ফরম্যাট সমর্থন করে, এবং মন্তব্য ও কার্সর ট্র্যাকিংয়ের মতো বৈশিষ্ট্য সহ রিয়েল-টাইম সহযোগিতা করতে দেয়।
এই লঞ্চটি প্রোটনের বৃহত্তর সম্ প্রসারণের অংশ, যা একটি ভিপিএন, এনক্রিপ্টেড ক্যালেন্ডার এবং পাসওয়ার্ড ম্যানেজার অন্তর্ভুক্ত করে, এবং শীঘ্রই ব্যবহারকারীদের জন্য প্রোটন ডক্স উপলব্ধ হবে।
প্রোটন একটি সহযোগিতামূলক রিচ টেক্সট এডিটর চালু করেছে, যা গুগল ডক্সের অনুরূপ, এবং এটি একটি নিরাপদ, এনক্রিপ্টেড বিকল্প সরবরাহ করার লক্ষ্য নিয়েছে।
ব্যবহারকারীরা বিভক্ত, কিছু নতুন টুলটির প্রশংসা করছে এবং অন্যরা প্রোটন তার পণ্য পরিসর সম্প্রসারণের পরিবর্তে বিদ্যমান পরিষেবাগুলি যেমন ইমেল এবং ক্যালেন্ডার উন্নত করার বিষয়ে উদ্বিগ্ন।
আলোচনাগুলিতে প্রোটনের অফারগুলির ওপেন-সোর্স প্রকৃতি এবং অন্যান্য পরিষেব াগুলির সাথে তুলনা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যেখানে কিছু ব্যবহারকারী তাদের সমস্ত ডেটা একটি কোম্পানির ইকোসিস্টেমের মধ্যে একত্রিত করার বিষয়ে সতর্ক।
সেতুগুলোকে খোলা স্থানগুলির উপর বোঝা বহন করতে হয়, যার জন্য পিয়ার বা অ্যাবাটমেন্টের মতো শক্তিশালী উপ-গঠন প্রয়োজন যা কেন্দ্রীভূত শক্তি সামলাতে পারে।
ভিত্তি পাইলগুলি, যা মাটির গভীরে প্রবেশ করানো হয়, প্রান্তীয় ভারবহন এবং ত্বকের ঘর্ষণের মাধ্যমে স্থিতিশীলতা প্রদান করে, উল্লম্ব এবং অনুভূমিক বোঝা প্রতিরোধ করে।
ড্রিলড শ্যাফট এবং কন্টিনিউয়াস ফ্লাইট অগার পাইলস এবং হেলিকাল পাইল সের মতো বিভিন্নতা নির্দিষ্ট ভূতাত্ত্বিক চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করে, যদিও সমস্ত পদ্ধতির সীমাবদ্ধতা এবং সম্ভাব্য ব্যর্থতার ঝুঁকি রয়েছে।
সেতুগুলি স্থিতিশীল থাকে কারণ স্থাপন করার জন্য প্রয়োজনীয় বলের জন্য চালিত পাইলগুলি পরীক্ষা করা হয়, যা নিশ্চিত করে যে তারা উল্লেখযোগ্য বোঝা সামলাতে সক্ষম।
কাঠের খুঁটি, সম্পূর্ণ ভেজা মাটিতে সংরক্ষিত হলে, শতাব্দীর পর শতাব্দী টিকে থাকতে পারে, যেমনটি ভেনিস এবং নিউ অরলিন্সের কাঠামোগুলিতে প্রমাণিত হয়েছে।
মাটি তরলীকরণ, পার্শ্বীয় বক্রতা এবং অপ্রত্যাশিত ভূগর্ভস্থ অবস্থার মতো চ্যালেঞ্জগুলি পাইল ড্রাইভিংকে জটিল করতে পার ে, তবে ভাসমান সেতু এবং ব্রুকলিন ব্রিজের মতো ঐতিহাসিক উদাহরণগুলি দেখায় যে উদ্ভাবনী প্রকৌশল সমাধানগুলি এই সমস্যাগুলির সফলভাবে মোকাবিলা করতে পারে।
হ্যাকার নিউজের জন্য একটি নতুন সার্চ ইঞ্জিন, যা ভেক্টারা ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে, আলগোলিয়ার সীমাবদ্ধতাগুলি সমাধান করার লক্ষ্য নিয়ে, গত ৬ মাসের গল্প এবং মন্তব্যগুলি কভার করে।
ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্যগুলির প্রয়োজনীয়তা যেমন ফিল্টার, বাছাই বিকল্প এবং বাহ্যিক লিঙ্কগুলির সূচীকরণকে তুলে ধরেছে, যা এর কার্যকারিতা সম্পর্কে মিশ্র মতামত প্রদান করেছে Algolia-এর তুলনায ়।
প্রকল্পটি হ্যাকার নিউজ সম্প্রদায়ের মধ্যে অনুসন্ধানের প্রাসঙ্গিকতা এবং ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করার বিষয়ে আলোচনা শুরু করেছে।
এআই অবকাঠামো স্টার্টআপগুলি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়, যার মধ্যে রয়েছে তীব্র প্রতিযোগিতা এবং উচ্চ খরচ, যা গুগল, অ্যামাজন বা ফেসবুকের মতো প্রযুক্তি জায়ান্টদের থেকে আলাদা, যারা অবকাঠামো প্রদানকারীতে পরিণত হয়েছে।
এআই অবকাঠামোতে ভেঞ্চার ক্যাপিটাল বিনিয়োগ বিভ্রান্তিকর হতে পারে, কারণ প্রকৃত মূল্য কেবল ফ্রেমওয়ার্ক নয়, বরং ব্যবহারযোগ্য, ব্যবহারকারী-বান্ধব সমাধান প্রদানকারী কোম্পানিগুলিতে নিহিত।
এমনকি সফল এআই কোম্পানিগুলির মতো OpenAI-এরও স্পষ্ট পণ্য নেই, যা ব্যবহারকারীর ইন্টারঅ্যাকশন রূপান্তর করতে পারে এমন ব্যবহারিক উদ্ভাবনের প্রয়োজনীয়তাকে জোর দেয়।
ব্লগ পোস্টটি নেতিবাচক লিপ সেকেন্ডের ধারণা নিয়ে আলোচনা করে, যা কখনও বাস্তবায়িত হয়নি কিন্তু ২০১৮ সাল থেকে পৃথিবীর দ্রুত ঘূর্ণনের কারণে প্রয়োজনীয় হতে পারে।
লিপ সেকেন্ডগুলি পৃথিবীর অনিয়মিত ঘূর্ণনের হিসাব রাখতে যোগ করা হয়, যা ইউনিক্স সময়ের মতো প্রযুক্তিগত সিস্টেমগুলির জন্য চ্যালেঞ্জ সৃষ্টি করে, যা ২৩:৫৯:৬০ টাইমস্ট্যাম্পের সাথে সংগ্রাম করে।
২০৩৫ সালের মধ্যে লিপ সেকেন্ড বিলুপ্ত করার বিষয়ে চলমান বিতর্ক রয়েছে, যা একটি নেতিবাচক লিপ সেকেন্ড বাস্তবায়ন প্রতিরোধ করবে, যা লেখকের কাছে হতাশাজনক বলে মনে হয়।
আলোচনাটি লিপ সেকেন্ড ধারণার চারপাশে ঘোরে, যা পৃথিবীর ঘূর্ণনের সাথে সমন্বয় রাখতে সমন্বিত সার্বজনীন সময় (UTC)-এ যোগ করা হয়, এবং একটি নেতিবাচক লিপ সেকেন্ডের সম্ভাব্য প্রবর্তন।
সময়ের সমন্বয়গুলি কীভাবে পরিচালনা করা যায় সে সম্পর্কে বিভিন্ন মতামত শেয়ার করা হয়েছে, যার মধ্যে লিপ সেকেন্ড বাতিল করা, প্রধান মধ্যরেখা স্থানান্তর করা এবং সময় অঞ্চলগুলি পর্যায়ক্রমে আপডেট করা অন্তর্ভুক্ত।
আলোচনাটি সময়রক্ষণের জটিলতা এবং সম্ভাব্য সমস্যাগুলি যেমন সিস্টেম সিঙ্ক্রোনাইজেশন সমস্যা, সফটওয়্যারের উপর প্রভাব এবং UTC এবং TAI (আন্তর্জাতিক পারমাণবিক সময়) এর মতো সময় মানগুলির ঐতিহাসিক প্রেক্ষাপট তুলে ধরে।
একটি AArch64 অ্যাসেম্বলি ইনার লুপ অপ্টিমাইজ করার প্রচেষ্টা একটি জাম্প বাদ দেওয়ার মাধ্যমে ৪ গুণ ধীরগতির কারণ হয়েছিল, কারণ bl (লিঙ্ক সহ শাখা) এবং ret (ফিরতি) জোড়াগুলির অমিল ছিল, যা শাখা পূর্বাভাসকারীকে বিভ্রান্ত করেছিল।
ret কে br x30 (রেজিস্টারে শাখা) দিয়ে প্রতিস্থাপন করলে কর্মক্ষমতার সমস্যা সমাধান হয়েছিল, এবং আরও অপ্টিমাইজেশন, যার মধ্যে ইনলাইনিং এবং SIMD (সিঙ্গেল ইনস্ট্রাকশন, মাল্টিপল ডেটা) নির্দেশনা ব্ যবহার করা অন্তর্ভুক্ত ছিল, উল্লেখযোগ্য গতি বৃদ্ধি অর্জিত হয়েছিল।
চূড়ান্ত অপ্টিমাইজড SIMD সংস্করণটি ৯৪ ন্যানোসেকেন্ডে চলেছিল, যা মূল কোডের তুলনায় প্রায় ৮.৮ গুণ দ্রুত, অসমমিত শাখা এড়ানো এবং কর্মক্ষমতা বৃদ্ধির জন্য SIMD ব্যবহার করার গুরুত্বকে তুলে ধরে।
প্রবন্ধটি একটি অপ্টিমাইজড কোড প্রদর্শন করে যা ১০২৪ ৩২-বিট ফ্লোটিং পয়েন্ট সংখ্যার একটি অ্যারে ৯৪ ন্যানোসেকেন্ডে যোগ করে, ক্যাশ ব্যবহারের কারণে দক্ষতার উপর জোর দেয়।
এটি শাখা পূর্বাভাস এবং সিপিইউ আর্কিটেকচারের পারফরম্যান্সের উপর প্রভাব, পাশাপাশি ভাসমান বিন্দু গাণিতিকের জটিলতা এবং নির্ধারিত ফলাফল নিশ্চি ত করার গুরুত্ব নিয়ে আলোচনা করে।
রেমন্ড চেনের পূর্ববর্তী কাজ এবং SIMD (সিঙ্গেল ইনস্ট্রাকশন, মাল্টিপল ডেটা) নির্দেশনা, কম্পাইলার অপ্টিমাইজেশন এবং ঐতিহাসিক CPU আচরণের উপর ব্যবহারকারীর মন্তব্য অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে।
গুগলের কার্বন নির্গমন ২০১৯ সালের তুলনায় প্রায় ৫০% বৃদ্ধি পেয়েছে, যা ২০২৪ সালের পরিবেশগত প্রতিবেদনে উল্লেখ করা হয়েছে, এবং এটি ২০৩০ সালের মধ্যে নেট-জিরো নির্গমনের লক্ষ্যে চ্যালেঞ্জ সৃষ্টি করছে।
নিঃসরণ বৃদ্ধির প্রধান কারণ হল ডেটা সেন্টার এবং সরবরাহ শৃঙ্খলার নিঃসরণে উচ্চতর শক্তি খরচ, যা এআই অগ্রগতির দ্বারা চালিত হয়, ২০২৩ সালে ডেটা সেন্টারের বিদ্যুৎ খরচে ১৭% বৃদ্ধি পেয়েছে।
এই চ্যালেঞ্জগুলির পরেও, গুগল দক্ষ অবকাঠামো এবং নির্গমন হ্রাসের মাধ্যমে তার পরিবেশগত প্রভাব কমানোর জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ, যা মাইক্রোসফটের মতো অন্যান্য প্রযুক্তি কোম্পানিগুলিও এআই চাহিদার কারণে সম্মুখীন হচ্ছে।
পোস্টটি ট্রান্সফর্মার মডেল নিয়ে আলোচ না করে, যা প্রশিক্ষণের গতি এবং কর্মক্ষমতা বাড়ানোর জন্য অ্যাটেনশন মেকানিজম ব্যবহার করে, নির্দিষ্ট কাজগুলিতে গুগল নিউরাল মেশিন ট্রান্সলেশন মডেলকে অতিক্রম করে।
ট্রান্সফরমার মডেল, যা "Attention is All You Need" প্রবন্ধে বিস্তারিতভাবে বর্ণিত হয়েছে, TensorFlow (Tensor2Tensor প্যাকেজ) এবং PyTorch (হার্ভার্ডের NLP গাইড) এ বাস্তবায়ন রয়েছে, এবং এটি গুগল ক্লাউড দ্বারা তাদের ক্লাউড TPU অফারিংয়ের জন্য সুপারিশ করা হয়েছে।
মডেলের স্থাপত্যে এনকোডিং এবং ডিকোডিং উপাদানগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা স্ব-মনোযোগ এবং বহু-মাথা মনোযোগ স্তরগুলির সাথে সজ্জিত, এটি ইনপুটের প্রাসঙ্গিক অংশগুলিতে মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করতে এবং অনুবাদের সঠিকতা উন্নত করতে সক্ষম করে।
জে আলাম্মারের 'দ্য ইলাস্ট্রেটেড ট্রান্সফর্মার' মূল ট্রান্সফর্মার আর্কিটেকচারের ধাপে ধাপে ব্যাখ্যার জন্য অত্যন্ত প্রশংসিত।
ডিকোডার-অনলি আর্কিটেকচার যেমন GPT-3-এ তথ্য প্রবাহের ভিজুয়ালাইজেশনের জন্য bbycroft.net সুপারিশ করা হয়।
ব্যবহারকারীরা হার্ভার্ডের এনএলপি সাইট থেকে ব্যাখ্যাযুক্ত কোড প্রস্তাব করেন ট্রান্সফরমারগুলির গভীরতর বোঝার জন্য, মনোযোগ মেকানিজমের মতো অন্তর্নিহিত প্রক্রিয়াগুলি বোঝার গুরুত্বের উপর জোর দিয়ে।
ব্রাজিলের জাতীয় তথ্য সুরক্ষা কর্তৃপক্ষ মেটাকে ব্রাজিলের ডেটা ব্যবহার করে তার এআই সিস্টেমগুলি প্রশিক্ষণ দেওয়া থেকে নিষিদ্ধ করেছে, মৌলিক অধিকারগুলির সম্ভাব্য ঝুঁকির কথা উল্লেখ করে।
মেটার আপডেট করা গোপনীয়তা নীতি, যা এআই প্রশিক্ষণের জন্য পাবলিক পোস্টগুলির ব্যবহারকে অনুমতি দেয়, ব্রাজিলিয়ান নিয়মাবলীর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয়, যার ফলে এই সীমাবদ্ধতা আরোপিত হয়েছে।
মেটাকে এই রায়ের সাথে পাঁচ দিনের মধ্যে মেন ে চলতে হবে অথবা প্রতিদিনের জরিমানার সম্মুখীন হতে হবে, যা ইউরোপে দেখা অনুরূপ প্রতিরোধের প্রতিফলন, যখন যুক্তরাষ্ট্রে জনসাধারণের ডেটা দিয়ে এআই প্রশিক্ষণ অব্যাহত রয়েছে।
ব্রাজিলের ডেটা নিয়ন্ত্রক মেটাকে গোপনীয়তা উদ্বেগের কারণে এআই মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ডেটা ব্যবহার করতে নিষেধ করেছে, যা এআই প্রশিক্ষণে ডেটা ব্যবহার এবং মেধাস্বত্ব নিয়ে চলমান বিতর্ককে তুলে ধরেছে।
কিছু লোক একটি আপস প্রস্তাব করেন যা জনসাধারণের জন্য উপলব্ধ ডেটার ব্যবহারকে অনুমতি দেয় যদি ফলস্বরূপ AI মডেলগুলি জনসাধারণের জন্য উন্মুক্ত করা হয়, যদিও নৈতিক উদ্বেগ এবং ব্যবহারকারীর ডেটার সম্ভাব্য শোষণ অব্যাহত থাকে।
তথ্য নিরীক্ষা এবং বিচারিক চ্যালেঞ্জগুলির জটিলতা বিবেচনা করে, এই ধরনের বিধিনিষেধের কার্যকারিতা এবং প্রয়োগ পর্যালোচনার অধীনে রয়েছে।
অ্যাপল একটি নতুন এআই অংশীদারিত্বের মাধ্যমে ওপেনএআই-এর বোর্ডে পর্যবেক্ষকের ভূমিকা অর্জন করবে, যা অ্যাপলের ব্যবহারকারী ভিত্তির কৌশলগত মূল্যকে জোর দেয়।
যদিও GPT-4 API কলগুলির জন্য বিনিয়োগ বা অর্থ প্রদান না করেও, অ্যাপল তার এআই অংশীদারের স্থিতিশীলতা নিশ্চিত করে, যখন ওপেনএআই একটি লাভজনক বাজারে প্রবেশ করে।
এই অংশীদারিত্ব প্রযুক্তি শিল্পের জন্য বিস্তৃত প্রভাব এবং এআই কোম্পানিগুলির মধ্যে প্রতিযোগিতামূলক গতিশীলতাকে গুরুত্ব দেয়।
সোনার, একটি কোড মানের সরঞ্জাম, নতুন ভাষার সিনট্যাক্সের সাথে তাল মিলিয়ে চলতে হিমশিম খায়, যা ডেভেলপারদের মধ্যে বিশেষ করে কোটলিনের ক্ষেত্রে হতাশা সৃষ্টি করে।
ডিফল্ট সোনার সেটআপ প্রায়ই অপ্রয়োজনীয় কোড পরিবর্তন করতে বাধ্য করে, এবং নিয়মগুলি কাস্টমাইজ করা বা ব্যতিক্রমগুলি অনুমোদন করা ব্যবহারকারী-বান্ধব নয়, বিশেষ করে কঠোর সময়সীমার মধ্যে।
উন্নতির জন্য প্রস্তাবনাগুলির মধ্যে রয়েছে নিয়ম অমান্য করার জন্য ব্যবহারকারীর ভূমিকা নির্ধারণ করা, প্রশাসককে বিজ্ঞপ্তি পাঠানো, অমান্য করার জন্য গোষ্ঠীর সম্মতি এবং নিয়ম সংক্রান্ত বিষয়গুলি নিয়ে আলোচনা করার জন্য একটি সম্প্রদায় থ্রেড।
সোনার, একটি কোডের গুণমান এবং নিরাপত্তা সরঞ্জাম, কিছু ব্যবহারকারীর জন্য হতাশার কারণ হয়ে দাঁড়িয়েছে কারণ ব্যতিক্রমগুলির জন্য ব্যাপক যুক্তি প্রদান করতে হয়, বিশেষ করে কঠোর সময়সীমার মধ্যে।
প্রধান সমস্যাগুলি সংগঠন এবং যোগাযোগের সমস্যাগুলি থেকে উদ্ভূত হয়, সরঞ্জামটি নিজেই নয়, ব্যবহারকারীরা পুনর্গঠনের সময় কোড কভারেজ ক্রেডিট হারানো এবং সমাধানের প্রয়োজনীয়তা উল্লেখ করেছেন।
যদিও সোনার অনেকের জন্য উপকারী, বিশেষ করে জুনিয়র এবং সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য, এর প্রভাব নির্ মাণের সময় এবং ব্যবস্থাপনার দ্বারা আরোপিত কঠোরতা সাধারণ সমালোচনা।
একটি নতুন এপিজেনেটিক সম্পাদক তৈরি করা হয়েছে যা নির্দিষ্ট জিনগুলিকে নীরব করতে পারে, একক জিনকে লক্ষ্য করে রোগ প্রতিরোধের সম্ভাবনা রয়েছে।
জর্জ চার্চের তালিকায় নকআউটের জন্য উল্লেখযোগ্য জিনগুলির মধ্যে রয়েছে এমএসটিএন পাতলা পেশী বৃদ্ধির জন্য, এসসিএন৯এ ব্যথার প্রতি সংবেদনশীলতা হ্রাসের জন্য, এবং পিসিএসকে৯ কম করোনারি রোগের জন্য।
যদিও প্রতিশ্রুতিশীল, জিন থেরাপির জটিলতা তুলে ধরা হয়েছে, কিছু বৈশিষ্ট্য পলিজেনিক এবং পরিবেশগত কারণগুলির বিবেচনা প্রয়োজন।
ইএফ এডুকেশন-ইজিপোস্টের প্রধান শেফ ওয়েন ব্ল্যান্ডি চ্যালেঞ্জগুলোর সাথে খাপ খাইয়ে নিতে নমনীয়তা প্রদর্শন করেছেন, যা পেশাদার সাইক্লিংয়ে একটি গুরুত্বপূর্ণ গুণ।
আধুনিক সাইক্লিং দলগুলি কাস্টম খাদ্য ট্রাক, পুষ্টি অ্যাপ এবং ডেটা-চালিত খাবারের পরিকল্পনায় বিনিয়োগ করে, যেখানে প্রতিটি রাইডারের জন্য ডায়েট নির্ধারণ করতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করা হয়।
দলগুলি উচ্চ কার্বোহাইড্রেট এবং প্রোটিনের উপর মনোযোগ দিয়ে প্রতিদিন পাঁচটি খাবারের পরিকল্পনা অনুসরণ করে, যার মধ্যে সাইকেল চালানোর সময় জ্বালানি হিসেবে এনার্জি বার, জেল এবং ঐতিহ্যবাহী খাবার যেমন রাইস কেক অন্তর্ভুক্ত থাকে।
পেশাদার সাইক্লিং দলগুলি তাদের পুষ্টি গ্রহণের পদ্ধতিতে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তন এনেছে, তাজা ভেষজ এবং সাইট্রাস সহ সহজ, হালকা মশলাযুক্ত খাবারের উপর জোর দিয়ে।
রাইডাররা প্রশিক্ষণের সময় পুষ্টি অপ্টিমাইজ করতে গ্লুকোজ মনিটরিং ডিভাইস ব্যবহার করে, যদিও এই ডিভাইসগুলি রেসের সময় নিষিদ্ধ, যা ব্যক্তিগতকৃত পুষ্টির গুরুত্বকে তুলে ধরে।
দলগুলি লজিস্টিক্যাল চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়, যেমন পর্যাপ্ত বরফ সংগ্রহ করা এবং খিঁচুনি প্রতিরোধের জন্য ডায়েটগুলি যত্নসহকারে পরিচালনা করা, যখন ডোপিং একটি উদ্বেগের বিষয় হলেও কঠোর পরীক্ষা এবং পর্যবেক্ষণের কারণে এটি কম প্রচলিত।
অনেক পেশাদার সফলভাবে ওয়েব ডেভেলপমেন্ট থেকে এআই/এমএল ভূমিকা পরিবর্তন করেছেন, প্রায়শই বিদ্যমান দক্ষতাগুলি ব্যবহার করে এবং কোর্স এবং স্ব-অধ্যয়নের মাধ্যমে নতুন দক্ষতা শিখে।
মূল কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার হিসাবে এআই দলগুলিতে যোগদান, বিদ্যমান এআই এপিআইগুলি ব্যবহার করা এবং ধীরে ধীরে এআই/এমএল কৌশলগুলিতে দক্ষতা বৃদ্ধি করা।
ব্যবহারিক পরামর্শের মধ্যে রয়েছে ফাস্ট এআই-এর মতো বিশেষায়িত কোর্স করা, ওপেন-সোর্স এআই প্রকল্পে অংশগ্রহণ করা এবং এআই/এমএল-এ দক্ষতা প্রদর্শনের জন্য একটি শক্তিশালী পোর্টফোলিও তৈরি করা।