ডিএস_স্টোর ফাইলগুলি, যা সাধারণত ম্যাক থেকে উইন্ডোজে ফাইল স্থানান্তরের সময় দেখা যায়, "ডেস্কটপ সার্ভিসেস স্টোর" এর সংক্ষিপ্ত রূপ, যা ১৯৯৯ সালে ম্যাক ওএস এক্স ফাইন্ডারের পুনর্লিখন থেকে উদ্ভূত।
ফাইন্ডারকে একটি ব্যবহারকারী ইন্টারফেস (Finder_FE) এবং মূল কার্যকারিতা (Finder_BE) এ বিভক্ত করা হয়েছিল, যার পরিকল্পনা ছিল ব্যাকএন্ডকে একটি পাবলিক এপিআই নামে ডেক্সটপ সার্ভিসেস হিসেবে তৈরি করা, যদিও এটি সম্পূর্ণরূপে প্রকাশিত হয়নি।
একটি বাগ অতিরিক্ত .DS_Store ফাইল তৈরি করে, এমনকি ব্যবহারকারীর সমন্বয় ছাড়াই, যা ম্যাক ব্যবহারকারীদের জন্য একটি স্থায়ী সমস্যা হয়ে দাঁড়িয়েছে।
আলোচনাটি DS_store ফাইলের ঐতিহাসিক প্রেক্ষাপট এবং ম্যাক ফাইল সিস্টেমে "ফর্ক" ধারণার প্রযুক্তিগত বিবরণ নিয়ে আবর্তিত হয়, যা উভয়ই রিসোর্স এবং ডেটা উপাদান অন্তর্ভুক্ত করে।
প্রাথমিক ম্যাকওএস-এ রিসোর্স ফর্ক বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশন ডেটা যেমন আইকন, মেনু এবং এক্সিকিউটেবল কোড সংরক্ষণ করত, যা ফাইলগুলি নন-ম্যাক সিস্টেমে স্থানান্তর করার সময় চ্যালেঞ্জ সৃষ্টি করত।
MacOS থেকে MacOS X-এ রূপান্তরটি উল্লেখযোগ্য পরিবর্তনগুলি অন্তর্ভুক্ত করেছিল, যার মধ্যে রিসোর্স ফর্কগুলি অপসারণও ছিল, যা ব্যবহারকারী সম্প্রদায়ের মধ্যে মিশ্র প্রতিক্রিয়া সৃষ্টি করেছিল।
0x.tools হলো একটি ওপেন-সোর্স ইউটিলিটির সেট যা লিনাক্সে অ্যাপ্লিকেশন পারফরম্যান্স বিশ্লেষণের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, সরলতা এবং ন্যূনতম নির্ভরতার উপর জোর দিয়ে।
মূল বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে পৃথক থ্রেড-স্তরের কার্যকলাপ পরিমাপ করা এবং সিস্টেম-স্তর এবং বিস্তারিত থ্রেড কার্যকলাপ বিশ্লেষণের জন্য eBPF-ভিত্তিক সরঞ্জাম প্রদান করা।
এটি খুব কম ওভারহেড সহ উৎপাদন পরিবেশে নিরাপদ ব্যবহারের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং এতে অপারেটিং সিস্টেম আ পগ্রেড বা ভারী মনিটরিং ফ্রেমওয়ার্কের প্রয়োজন হয় না।
Xcapture-BPF হল একটি নতুন টুল যা লিনাক্সের top কমান্ডের সাথে তুলনা করা হয় কিন্তু উন্নত ক্ষমতা সহ, প্রায়শই সিস্টেম ডায়াগনস্টিক্সের জন্য "Xray vision" থাকার সাথে তুলনা করা হয়।
ব্যবহারকারীরা eBPF (extended Berkeley Packet Filter) এবং BCC (BPF Compiler Collection) টুলগুলি ব্যবহার করার অভিজ্ঞতা শেয়ার করেছেন, যা জটিল প্রোডাকশন সমস্যাগুলি ডিবাগ করতে ব্যবহৃত হয়, এবং পারফরম্যান্সের বাধা ও মেমরি লিক সমাধানে তাদের কার্যকারিতা তুলে ধরেছে।
আলোচনায় সমস্যা সমাধানের ব্যবহারিক উদাহরণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যেমন কন্টেইনারাইজড পরিবেশে উচ্চ iowait এবং পেজ ক্যাশ সমস্যাগ ুলি সমাধান করা, ডাইরেক্ট IO সক্রিয় করা এবং লুপব্যাক ডিভাইসগুলিতে সেক্টর সাইজ মেলানো।
এআই রাজস্বের ব্যবধান $২০০ বিলিয়ন থেকে $৬০০ বিলিয়ন পর্যন্ত বেড়েছে, যা শিল্পের বৃদ্ধির প্রত্যাশা সম্পর্কে প্রশ্ন উত্থাপন করছে।
মূল উন্নয়নগুলির মধ্যে রয়েছে GPU সরবরাহ সংকটের প্রশমিত হওয়া, Nvidia-এর ডেটা সেন্টার আয়ের বৃদ্ধি, এবং OpenAI-এর উল্লেখযোগ্য রাজস্ব বৃদ্ধি $৩.৪ বিলিয়ন পর্যন্ত।
মূল্য নির্ধারণের ক্ষমতার অভাব, বিনিয়োগ ঝুঁকি এবং পুরানো চিপগুলির দ্রুত অবমূল্যায়নের মতো চ্যালেঞ্জগুলি বিদ্যমান, তবে কম GPU খরচ স্টার্ টআপ এবং উদ্ভাবনের জন্য উপকারী হতে পারে।
বড় AI মডেল যেমন GPT-4 প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য উল্লেখযোগ্য কম্পিউটেশনাল সম্পদের প্রয়োজন হয়, যার জন্য অনুমান করা হয় যে ৮,০০০ H100 GPU ৯০ দিন ধরে চলবে।
মেটার উল্লেখযোগ্য GPU বিনিয়োগ তাদেরকে প্রতি বছর একাধিক GPT-4 স্কেল মডেল প্রশিক্ষণ দেওয়ার সুযোগ করে দিতে পারে, যা মূল AI মডেলগুলিকে পণ্যায়িত করতে পারে এবং AI কোম্পানিগুলির লাভের মার্জিনে প্রভাব ফেলতে পারে।
এআই-এর প্রকৃত মূল্য প্রশিক্ষণের জন্য মালিকানাধীন ডেটার দিকে স্থানান্তরিত হতে পারে, যা সম্ভাব্য আইনি সমস্যার সৃষ্টি করতে পারে এবং ডেটা মালিকানার গুরুত্বকে জোর দেয়।
একটি উচ্চ-প্রদর্শনশীল ম্যাট্রিক্স গুণন বাস্তবায়ন সি-তে, যা BLIS ডিজাইন অনুসরণ করে, একটি AMD Ryzen 7700-এ NumPy (OpenBLAS) কে ছাড়িয়ে যায়, ১ টেরাফ্লপসেরও বেশি অর্জন করে।
কোডটি সহজ, পোর্টেবল এবং স্কেলেবল, শুধুমাত্র ৩ লাইনের OpenMP নির্দেশনা ব্যবহার করে সমান্তরালীকরণ করে, এবং FMA3 এবং AVX নির্দেশনা সহ Intel Core এবং AMD Zen CPU গুলিকে লক্ষ্য করে।
বাস্তবায়নটি প্রদর্শন করে যে গভীর অ্যাসেম্বলি বা ফরট্রান কোড ছাড়াই সি-তে দক্ষ ম্যাট্রি ক্স গুণন অর্জন করা যেতে পারে, যা নির্দিষ্ট হার্ডওয়্যারের জন্য সূক্ষ্ম-সুর করা হলে প্রতিষ্ঠিত BLAS লাইব্রেরির সাথে তুলনীয় কর্মক্ষমতা প্রদান করে।
একটি ব্লগ পোস্ট ১৫০ লাইনের সি কোড ব্যবহার করে NumPy ম্যাট্রিক্স গুণনকে অতিক্রম করার প্রদর্শন করে, যা কর্মক্ষমতা বৃদ্ধির উপর গুরুত্ব দেয়।
মূল উন্নতিগুলির মধ্যে রয়েছে অ্যালগরিদম নির্বাচন, কের্নেল রাউন্ড ট্রিপস কমানো, ভেক্টরাইজেশন, ক্যাশ দক্ষতা, এবং হার্ডওয়্যার-নির্দিষ্ট অপ্টিমাইজেশন।
মন্তব্যে আলোচনাগুলি C কোডের সাথে NumPy তুলনার ন্যায্যতা নিয়ে আলোচনা করে, অন্যান্য BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) লাইব্রেরির সাথে তুলনা করার পরামর ্শ দেয় এবং নির্দিষ্ট CPU-র জন্য সম্পূর্ণ বেঞ্চমার্কিং এবং হাইপারপ্যারামিটার টিউনিংয়ের প্রয়োজনীয়তার উপর জোর দেয়।
প্রবন্ধটি এমন বই পড়ার আনন্দ এবং মূল্যকে গুরুত্ব দেয় যা সম্পূর্ণরূপে বোঝা যায় না, এটি প্রস্তাব করে যে একটি বই সম্পূর্ণরূপে না বুঝেও তার প্রশংসা করা ঠিক আছে।
লেখক, মলি টেম্পলটন, নীল স্টিফেনসনের বারোক সাইকেল এবং সাম্প্রতিক শিরোনাম যেমন আলায়া ডন জনসনের দ্য ল াইব্রেরি অফ ব্রোকেন ওয়ার্ল্ডস এবং মলি ম্যাকগির জোনাথন অ্যাবারনাথি ইউ আর কাইন্ড এর মতো জটিল বইগুলির সাথে ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা শেয়ার করেছেন।
টেম্পলটন যুক্তি দেন যে পাঠে অনিশ্চয়তাকে গ্রহণ করা মুক্তিদায়ক হতে পারে এবং পাঠের অভিজ্ঞতাকে সমৃদ্ধ করতে পারে, যা পাঠকদের চ্যালেঞ্জিং বর্ণনাগুলি অন্বেষণ করতে উৎসাহিত করে।
পোস্টটি এমন বই পড়ার মূল্যের উপর আলোচনা করে যা চ্যালেঞ্জ করে এবং গভীর চিন্তার উদ্রেক করে, কাফকার বিশ্বাসের উল্লেখ করে যে প্রভাবশালী বইগুলি কেবল বিনোদন দেওয়ার পরিবর্তে 'কামড়ানো এবং দংশন' করা উচিত।
এটি কঠিন বা জটিল বই পড়ার বিভিন্ন দৃষ্ টিভঙ্গি তুলে ধরে, যেখানে কিছু পাঠক নোট না নিয়ে সম্পূর্ণ নিমজ্জিত হওয়ার পক্ষে যুক্তি দেন যাতে বোঝাপড়া এবং উপভোগ বাড়ানো যায়।
আলোচনায় ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা এবং এমন বইয়ের সুপারিশ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা দীর্ঘস্থায়ী প্রভাব ফেলেছে, পুনরায় পড়ার মাধ্যমে নতুন অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার এবং চ্যালেঞ্জিং উপাদানের সাথে জড়িত থাকার আনন্দকে গুরুত্ব দেয়।
টুইলিও নিশ্চিত করেছে যে একটি ডেটা লঙ্ঘন ঘটেছে যা ৩৩ মিলিয়ন Authy ব্যবহারকারীর ফোন নম্বর প্রকাশ করেছে, যার ফলে স্প্যাম কলের সংখ্যা বেড়েছে এবং ঐতিহ্যবাহী ফোন নেটওয়ার্কগুলির নির্ভরযোগ্যতা নিয়ে উদ্বেগ দেখা দিয়েছে।
ব্যবহারকারীরা বিকল্প যোগাযোগ পদ্ধতি যেমন ফেসটাইম এবং জুম বিবেচনা করছেন, একই সাথে স্বাস্থ্যসেবা এবং সামাজিক স েবার মতো গুরুত্বপূর্ণ সেবায় ফোন কলের গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা জোর দিচ্ছেন।
এই লঙ্ঘনটি শক্তিশালী ডেটা সুরক্ষা, স্প্যাম বিরোধী ব্যবস্থার আরও ভাল প্রয়োগ এবং Aegis, Bitwarden, এবং Yubikey এর মতো বিকল্প দুই-ফ্যাক্টর প্রমাণীকরণ (2FA) অ্যাপগুলির জন্য সুপারিশের প্রয়োজনীয়তাকে তুলে ধরে।
লেখক একটি অ্যাপ তৈরি করার ব্যক্তিগত যাত্রা শেয়ার করেছেন, যা ২০১৮ সালে শুরু হয়েছিল, কিন্তু ক্রমাগত ফিচার যোগ করা এবং React Native এর মতো নতুন প্রযুক্তি শেখার কারণে এর মুক্তি বিলম্বিত হয়েছিল।
দুই বছর পর প্রকল্পটি পরিত্যাগ করার পরেও, লেখক পরে একটি অনুরূপ অ্যাপ আবিষ্কার করেন যা অসম্পূর্ণ হওয়া সত্ত্বেও সফল হয়েছিল, যা মিশ্র অনুভূতির দিকে নিয়ে যায়।
২০২২ সালে, লেখক অবশেষে একটি প্রোডাক্টিভিটি অ্যাপ প্রকাশ করেন যা বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য যেমন টুডোস, অভ্যাস, পরিকল্পক, এবং লক্ষ্যসমূহকে একত্রিত করে, এবং পাঠকদের বেনজি - দ্য লাইফ ওএস কমিউনিটিতে যোগ দেওয়ার আমন্ত্রণ জানান।
আলোচনাটি সফটওয়্যার উন্নয়নে 'শুধু পাঠিয়ে দাও' মানসিকতার চারপাশে ঘোরে, যা জোর দেয় যে সময়সীমা পূরণের জন্য তাড়াহুড়ো করলে সফটওয়্যারের গুণমান ক্ষতিগ্রস্ত হতে পারে এবং ডেভেলপারদের ক্লান্তি হতে পারে।
ডেভেলপারদের কি কোম্পানির মুনাফা অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত নাকি উচ্চ-মানের সফটওয়্যার তৈরির দিকে মনোনিবেশ করা উচিত তা নিয়ে বিতর্ক রয়েছে, কিছু লোক যুক্তি দেয় যে ডেভেলপাররা অসাধারণ প্রচেষ্টার জন্য যথাযথভাবে ক্ষতিপূরণ পান না যদি না তাদের কোম্পানিতে উল্লেখযোগ্য অংশীদারিত্ব থাকে।
আলোচনাটি চাকরির সন্তুষ্টি, ক্ষতিপূরণ এবং পেশাগত সততা ও কোম্পানির চাহিদার মধ্যে ভারসাম্যের বিভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি তুলে ধরে, যা কাজের জীবনের ভারসাম্য এবং স্বীকৃতি সম্পর্কে বৃহত্তর শিল্পের উদ্বেগ প্রতিফলিত করে।
জেফ্রি স্নোভার, যিনি পাওয়ারশেলের স্থপতি, তার যাত্রা শেয়ার করেছেন একটি কমান্ড টুল তৈরির যা উইন্ডোজ সিস্টেম প্রশাসনকে বিপ্লবী করেছে, প্রাথমিকভাবে একটি কোম্পানির প্রতিরোধের সম্মুখীন হয়েছিল যারা গ্রাফিক্যাল ইন্টারফেসকে পছন্দ করত।
মূল চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে ছিল কোম্পানির পুনর্গঠন পরিচালনা করা, সাংস্কৃতিক প্রতিরোধ মোকাবেলা করা, এবং একটি নিবেদিত দল গঠন করা, যেখানে .NET-এর জন্য বিল গেটসের প্রচেষ্টার উল্লেখযোগ্য প্রভাব ছিল।
পাওয়ারশেলের উন্নয়ন, যা মনাড ম্যানিফেস্টোর দ্বারা পরিচালিত, উইন্ডোজ সার্ভার প্রশাসনকে রূপান্তরিত করেছে এবং মাইক্রোসফটের ক্লাউডে স্থানান্তরকে সক্ষম করেছে, যা প্রযুক্তিগত পরিবর্তনে অধ্যবসায় এবং দৃষ্টিভঙ্গির প্রভাব প্রদর্শন করে।
পাওয়ারশেলের স্রষ্টা জেফ্রি স্নোভার, এর উন্নয়ন সাধনের জন্য উল্লেখযোগ্য বিরোধিতার সম্মুখীন হন এবং মাইক্রোসফটে পদাবনতি পান।
পাওয়ারশেল উইন্ডোজে সার্ভার প্রশাসনের সহায়তার জন্য বিভিন্ন এপিআই কল করার মাধ্যমে ডিজাইন করা হয়েছিল, কিন্তু এটি অভ্যন্তরীণ দ্বন্দ্বের সম্মুখীন হয়েছিল এবং নতুন সংস্করণগুলিতে কিছু বৈশিষ্ট্য হারিয়ে গিয়েছিল।
যদিও এটি অবজেক্ট-ওরিয়েন্টেড পদ্ধতি এবং .NET ইন্টিগ্রেশন রয়েছে, PowerShell অন্যান্য স্ক্রিপ্টিং ভাষার মতো Python এর তুলনায় বাগবহুল এবং চ্যালেঞ্জিং হিসাবে দেখা হয়, যা Windows পরিবেশের বাইরে এর গ্রহণযোগ্যতাকে সীমি ত করে।
ফায়ারজোন তার মূল সংযোগ লাইব্রেরি, কনলিব, নেটওয়ার্ক সংযোগ এবং ওয়্যারগার্ড টানেলগুলি পরিচালনা করার জন্য রাস্ট এবং একটি সানস-আইও ডিজাইন ব্যবহার করে, যা দ্রুত পরীক্ষা, গভীর কাস্টমাইজেশন এবং উচ্চ নিশ্চয়তা প্রদান করে।
স্যান্স-আইও ডিজাইন নীতি এবং বাস্তবায়নকে Transmit এর মতো বিমূর্ততার মাধ্যমে আলাদা করে, যা বিশুদ্ধ স্টেট মেশিনগুলিকে সরাসরি আইও ছাড় াই নেটওয়ার্ক প্রোটোকলগুলি পরিচালনা করতে দেয়, কোডটিকে আরও নমনীয় এবং পরীক্ষা করা সহজ করে তোলে।
যদিও sans-IO কাস্টম ইভেন্ট লুপ এবং স্টেট মেশিন প্রয়োজন, এটি উল্লেখযোগ্য সুবিধা প্রদান করে যেমন সহজ সংযোজন, নমনীয় API, এবং উন্নত ত্রুটি পরিচালনা, তবুও এটি এখনও রাস্ট সম্প্রদায়ে ব্যাপকভাবে গৃহীত হয়নি।
পোস্টটি রাস্টে Sans-IO ধারণাটি নিয়ে আলোচনা করে, যা ইনপুট/আউটপুট (IO) অপারেশনগুলোকে প্রধান লজিক থেকে আলাদা করে, কোডকে আরও পরীক্ষাযোগ্য এবং সংযোজ্য করে তোলে।
এই পদ্ধতিটি বিশেষভাবে উপকারী প্যাকেট-ভিত্তিক ব্যবহার ক্ষেত্রে যেমন QUIC, WebRTC, এবং IP-এর জন্য, যেখানে স্টেট ম্যানেজমেন্ট জটি ল হয়ে উঠতে পারে।
আলোচনাটি উল্লেখ করে যে যদিও এই পদ্ধতিটি নতুন নয়, এটি রাস্টে উল্লেখযোগ্য সুবিধা প্রদান করে পরীক্ষাকে সহজতর করে এবং প্রচলিত অ্যাসিঙ্ক/অ্যাওয়েট প্যাটার্নের সমস্যাগুলি এড়িয়ে যায়।
পোস্টটি হাফম ্যান কোডিং ব্যবহার করে হ্যাস্কেলে একটি ডেটা কম্প্রেশন প্রোগ্রাম তৈরির বিবরণ দেয়, যা এনকোডিং এবং ডিকোডিংয়ের জন্য ধ্রুবক মেমোরি সহ যেকোনো বাইনারি ফাইল পরিচালনা করে।
এটি হাফম্যান কোড, প্রিফিক্স-মুক্ত কোড এবং দক্ষ এনকোডিংয়ের জন্য একটি বাইনারি ট্রি নির্মাণের প্রক্রিয়া ব্যাখ্যা করে, এরপর এনকোডিং এবং ডিকোডিং ফাংশনগুলির বাস্তবায়ন।
পোস্টটিতে বাইনারি ফাইলগুলি পরিচালনা, ডেটা সিরিয়ালাইজ/ডিসিরিয়ালাইজ করা এবং মাল্টিথ্রেডিং এবং দ্রুত কোড তৈরির মতো সম্ভাব্য উন্নতিগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা Haskell-এ একটি ব্যবহারিক এবং দক্ষ ডেটা কম্প্রেশন ইউটিলিটি প্রদর্শন করে।
হাস্কেলে হাফম্যান কোড ব্যবহার করে একটি ডেটা কম্প্রেশন ইউটিলিটি তৈরির উপর আলোচনা, যা বড় ডেটা সেটের জন্য অ্যারে-ভিত্তিক, ইন-প্লেস অ্যালগরিদমের দক্ষতাকে তুলে ধরে।
উল্লেখযোগ্য কাজগুলির উল্লেখ, যার মধ্যে রয়েছে Moffat এবং Katajainen এর ১৯৯৫ সালের পেপার এবং JPEG স্ট্যান্ডার্ড ITU T.81 (১৯৯২), যা অ্যারে-ভিত্তিক হাফম্যান কোডিং বর্ণনা করে।
হাস্কেলের পারফরম্যান্স সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি, অন্যান্য ভাষা যেমন সি, সি++, এবং রাস্টের সাথে তুলনা, এবং বাস্তবায়নের সরলতা ও কোডের স্বচ্ছতার বিপরীতে কাঁচা পারফরম্যান্সের মধ্যে আপস।
ইলেভেনল্যাবসের ভয়েস আইসোলেটর টুলটি চলচ্চিত্র, পড কাস্ট এবং সাক্ষাৎকার প্রযোজনার জন্য ব্যাকগ্রাউন্ড শব্দ দূর করার লক্ষ্য রাখে, তবে এর "অক্ষর" ভিত্তিক মূল্য নির্ধারণ মডেলটি অনেক ব্যবহারকারীকে বিভ্রান্ত করছে।
ব্যবহারকারীরা বক্তৃতা থেকে লেখা (STT) এবং লেখা থেকে বক্তৃতা (TTS) সমাধানের বিভিন্ন বিকল্প নিয়ে আলোচনা করছেন, যার মধ্যে ওপেন-সোর্স অপশন যেমন Whisper এবং বাণিজ্যিক পরিষেবা যেমন Deepgram Nova 2 অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
অনেকেই বর্তমান বাণিজ্যিক প্রস্তাবগুলোকে হয় খুব ব্যয়বহুল বা যথেষ্ট কার্যকর না বলে মনে করেন, তাই অডিও পরিস্কার এবং প্রতিলিপির জন্য স্থানীয় এবং ওপেন-সোর্স সমাধানের প্রতি একটি উল্লেখযোগ্য আগ্রহ রয়েছে।
ভিশন প্রো ব্যবহারকারীদের অভিজ্ঞতা মিশ্রিত, কিছু ব্যবহারকারী এর মিডিয়া এবং কাজের সক্ষমতার প্রশংসা করেন, আবার অন্যরা এর উচ্চ মূল্য এবং সীমিত কার্যকারিতার সমালোচনা করেন।
প্রধান বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে প্রশংসিত হয় স্ক্রিনের আকার, পাসথ্রু, দৃষ্টিশক্তি বৈশিষ্ট্য এবং উন্নত ব্লুটুথ পেরিফেরাল সমর্থন, কিন্তু দৃষ্টিশক্তির অস্বস্তি এবং সীমিত সফ্টওয়্যার ইন্টিগ্রেশনের মতো সমস্যাগুলি উল্লে খ করা হয়েছে।
ডিভাইসটির উচ্চ মূল্য ($৩৫০০) এবং সীমিত মুক্তি (৪৫০,০০০ ইউনিট) একটি ছোট বাজারের দিকে পরিচালিত করেছে, যেখানে অনেক ব্যবহারকারী ভবিষ্যতের সংস্করণের জন্য অপেক্ষা করছেন বা কুয়েস্ট ৩-এর মতো সস্তা বিকল্পগুলি বেছে নিচ্ছেন।
ডিফিউশন ফোর্সিং একটি নতুন প্রশিক্ষণ পদ্ধতি যা পরবর্তী টোকেন পূর্বাভাস এবং পূর্ণ-সিকোয়েন্স ডিফিউশন মডেলগুলিকে একত্রিত করে, যা নমনীয় প্রজন্ম এবং সিকোয়েন্স-লেভেল নির্দেশনা প্রদান করে।
এটি ভিডিও পূর্বাভাস, অসীম রোলআউট স্থিতিশীলকরণ, বিস্তার পরিকল্পনা এবং দীর্ঘমেয়াদী অনুকরণ শিক্ষার মতো অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে উল্লেখযোগ্য কর্মক্ষমতা উন্নতি অর্জন করে।
এই পদ্ধতিটি স্থিতিশীল এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ ভিডিও পূর্বাভাসের জন্য, স্লাইডিং উইন্ডো ছাড়াই দীর্ঘতর রোলআউটের জন্য, এবং দীর্ঘমেয়াদী মেমরি প্রয়োজনীয়তা সহ নন-মারকোভিয়ান কাজগুলির দৃঢ় পরিচালনার জন্য অনুমতি দেয়।
পেপারটি সিকোয়েন্স মাস্কিং, যা বড় ভাষা মডেলগুলির (LLMs) জন্য অপরিহার্য, ডিফিউশন মডেলগুলির সাথে সংযুক্ত করে একটি 'অনিশ্চয়তা' স্তর প্রতি পিক্সেল ট্র্যাক করে, যা ডিফিউশন মডেলের জন্য 'শব্দ' হিসাবে বিবেচিত হয়।
এই পদ্ধতিটি গোলকধাঁধা সমাধান এবং রোবট বাহু নিয়ন্ত্রণের মতো কাজের জন্য উপকারী, কারণ এটি একটি চিত্রের অংশগুলি আগে থেকেই দৃঢ় করার সুযোগ দেয়।
এই পদ্ধতিটি পরিকল্পনা এবং অনুসন্ধানে অনিশ্চয়তাকে মডেল করে, যা এজেন্টদের প্রতিক্রিয়া এবং সাধারণীকরণের ক্ষমতা বাড়ায়, তবে প্রবন্ধটিতে বাস্তবায়নের বিশদ এবং কোডবেস অ্যাক্সেসের অভাব রয়েছে।
জ্যাককার্ড সাদৃশ্য এবং মিনহ্যাশ বড় টেক্সট সংগ্রহে আনুমানিকভাবে সাদৃশ্যপূর্ণ ডকুমেন্টগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়, যেমন GPT-3 ডেটাসেট প্রস্তুতিতে ব্যবহৃত হয়।
MinHash নথির বৈশিষ্ট্যগুলিকে হ্যাশ করে এবং সর্বনিম্ন হ্যাশ মানটিকে একটি স্বাক্ষর হিসাবে ব্যবহার করে Jaccard সাদৃশ্যের আনুমানিক হিসাব করে, যা বড় কর্পাসের কার্যকর তুলনা করতে সক্ষম করে।
এই পদ্ধতিটি স্কেলেবল এবং এটি হাইপারলগলগ-এর মতো অন্যান্য কৌশলের সাথে মিলিত করা যেতে পারে, যা এটিকে বৃহৎ পরিসরের টেক্সট প্রক্রিয়াকরণ অ্যাপ্লিকেশনের জন ্য উপযুক্ত করে তোলে।
পোস্টটি জ্যাককার্ড সাদৃশ্য এবং মিনহ্যাশ ব্যবহার করে নিকট-অনুরূপ ডেটা খুঁজে বের করার বিষয়ে আলোচনা করে, যা বিভিন্ন ক্ষেত্রে যেমন চিকিৎসা চিত্র বিভাজন এবং ডাটাবেস ডিডুপ্লিকেশন-এ তাদের প্রয়োগের উপর আলোকপাত করে।
ডিডুপ্লিকেশন কাজের জন্য বেশ কয়েকটি টুল এবং লাইব্রেরি উল্লেখ করা হয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে ডেটাস্কেচ, রেনসা, স্প্লিঙ্ক এবং গাওয়া, তাদের কর্মক্ষমতা এবং ব্যবহার ক্ষেত্রে সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি সহ।
ফেলেগি সান্টার মডেলটি তার কার্যকারিতার জন্য উল্লেখযোগ্য, যা ফাজি ম্যাচ এবং মিসম্যাচগুলিতে ওজন নির্ধারণ করে মানুষের ডিডুপ্লিকেশ ন করে, বড় ডেটাসেটে সঠিকতা উন্নত করে।
১লা জুলাই থেকে, অঞ্চলভিত্তিক মূল্য নির্ধারণ করা হবে মেশিনগুলির জন্য, অতিরিক্ত RAM সহ, কারণ বিভিন্ন অঞ্চলে অবকাঠামো খরচ ভিন্ন।
মূল্য সমন্বয় চার মাস ধরে ধাপে ধাপে কার্যকর হবে, নভেম্বরের মধ্যে চূড়ান্ত মূল্য নির্ধারণ করা হবে; প্রাথমিক চালানগুলোতে মূল্য পরিবর্তন ছাড়াই অঞ্চল-নির্দিষ্ট লাইন আইটেম দেখানো হবে।
মেশিন শেয়ার্ড সিপিইউ ১এক্স ব্যবহারের জন্য বাগ ফিক্স প্রয়োগ করা হয়েছে যা ফ্রি মেশিনস অ্যালাউন্স ক্রেডিট দ্বারা কভার করা হয়নি, এবং ক্রেডিটগুলি পুনরায় ইস্যু করা হচ্ছে।
Fly.io-এর অঞ্চল-নির্দিষ্ট মূল্য নির্ধারণ আলোচনা উস্কে দিয়েছে, কিছু ব্যবহারকারী এটিকে Hetzner-এর মতো বিকল্পগুলির তুলনায় ব্যয়বহুল বলে মনে করছেন, বিশেষ করে উচ্চ প্রাপ্যতার জন্য।
Fly.io তাদের মূল্য নির্ধারণের পক্ষে যুক্তি দেয় এই বলে যে, নির্দিষ্ট কিছু অঞ্চলে, যেমন ব্রাজিলে, উচ্চ পরিচালন ব্যয়ের কারণে সমতল বৈশ্বিক হারগুলি টেকসই নয়।
শখের পরিকল্পনা এবং কিছু নির্ভরযোগ্যতার উদ্বেগ সরিয়ে দেওয়া সত্ত্বেও, অনেক ব্যবহারকারী Fly.io-এর বৈশিষ্ট্যগুলি যেমন গতিশীল অনুরোধ রাউটিং এবং "অপস-লেস" ডিপ্লয়মেন্টগুলিকে প্রশংসা করেন, যা তারা বিশ্বাস করেন যে উচ্চতর খরচকে ন্যায্যতা দেয়।