AMD তার সফটওয়্যার সক্ষমতাকে শক্তিশালী করতে এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ও মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রে NVIDIA-এর CUDA-এর প্রাধান্যকে চ্যালেঞ্জ করতে $665 মিলিয়নে Silo AI অধিগ্রহণ করছে।
সিলো এআই-এর বৃহৎ ভাষা মডেল (এলএলএম) নিয়ে এএমডি হার্ডওয়্যারে দক্ষতা এএমডি-এর সফটওয়্যার স্ট্যাক এবং প্রতিযোগিতামূলক অবস্থানকে উন্নত করবে বলে আশা করা হচ্ছে।
অধিগ্রহণটি ইউরোপীয় স্টার্টআপ ইকোসিস্টেম এবং এআই বাজারে AMD-এর ভবিষ্যতের উপর সম্ভাব্য প্রভাব সম্পর্কে আলোচনা সৃষ্টি করেছে।
ইউরোপের নতুন ভারী-উৎক্ষেপণ রকেট, আরিয়ান ৬, ৯ জুলাই ২০২৪ তারিখে ফ্রেঞ্চ গায়ানা থেকে সফলভাবে উৎক্ষেপণ করা হয়, যা তার প্রথম উড্ডয়ন, VA262, হিসেবে চিহ্নিত হয়।
এই উৎক্ষেপণটি অ্যারিয়ান ৬-এর সক্ষমতাগুলি প্রদর্শন করেছে, যার মধ্যে স্যাটেলাইটগুলোকে কক্ষপথে স্থাপন করা এবং CNES দ্বারা নির্মিত এর নতুন উৎক্ষেপণ প্যাড প্রদর্শন করা অন্তর্ভুক্ত।
অ্যারিয়ান ৬, যা অ্যারিয়ানগ্রুপ দ্বারা নির্মিত, ইউরোপীয় মহাকাশ শিল্পের জন্য একটি নতুন যুগের সূচনা করে, এ র উপরের স্তর ইঞ্জিন পুনরায় চালু এবং নিরাপদ ডিঅরবিটিং ক্ষমতা প্রদর্শন করে।
ইউরোপের নতুন ভারী-উৎক্ষেপণ রকেট, অ্যারিয়ান ৬, সফলভাবে তার প্রথম উড্ডয়ন সম্পন্ন করেছে, যা ২০৩০-এর দশক পর্যন্ত ইউরোপীয় দেশগুলির জন্য স্বাধীন মহাকাশ প্রবেশাধিকার প্রদান করার লক্ষ্য নিয়েছে।
স্পেসএক্সের ফ্যালকন ৯ এর চেয়ে প্রায় দ্বিগুণ ব্যয়বহুল হওয়া সত্ত্বেও, উভয় রকেটই ২২ টন ওজনকে নিম্ন পৃথিবী কক্ষপথে তুলতে সক্ষম।
ভবিষ্যতের জন্য Ariane Next/SALTO পরিকল্পনা ফ্যালকন ৯-এর মতো পুনঃব্যবহারযোগ্য ডিজাইনের মাধ্যমে একই ধরনের দক্ষতা অর্জনের লক্ষ্য রাখে, যদিও সমালোচকরা উল্লেখ করেন যে SpaceX করদাতাদের সমর্থন এবং সামরিক/NASA সুবিধা থেকে উপকৃত হয়, যা সরাসরি খরচের তুলনা জটিল করে তোলে।
জেড, একটি সফটওয়্যার পণ্য, এখন লিনাক্স সিস্টেমে ইনস্টলেশনের জন্য উপলব্ধ।
ব্যবহারকারীরা একটি প্রদত্ত শেল স্ক্রিপ্ট চালিয়ে Zed ইনস্টল করতে পারেন নিম্নলিখিত কমান্ডের মাধ্যমে: curl https://zed.dev/install.sh।
এই প্রকাশনাটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি লিনাক্স ব্যবহারকারীদের জন্য জেডের প্রাপ্যতা বৃদ্ধি করে, যা সম্ভাব্যভাবে এর ব্যবহারকারী ভিত্তি এবং সম্প্রদায়ের সম্পৃক্ততা বাড়াতে পারে।
জেড, লিনাক্সের জন্য একটি নতুন টেক্সট এডিটর, জনপ্রিয় এডিটর যেমন VSCode, Neovim, এবং Sublime Text-এর সাথে তুলনা শুরু করেছে।
ব্যবহারকারীরা Zed-এর গতি, নেটিভ অ্যাপের অনুভূতি, সহযোগিতামূলক বৈশিষ্ট্য এবং UI ডিজাইনের প্রশংসা করেন, তবে Typescript ইন্টিগ্রেশন এবং ভার্সন কন্ট্রোল নিয়ে সমস্যার কথা উল্লেখ করেন।
জেডের ইনস্টলেশন পদ্ধতি এবং ভবিষ্যতে অর্থায়নের সম্ভাবনা নিয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করা হয়েছে, যার ফলে সম্প্রদায়টি বিভক্ত হয়েছে, অনেক ব্যবহারকারী এর উন্নয়ন পর্যবেক্ষণ করছেন এবং তাদের বর্তমান সরঞ্জামগুলি ব্যবহার চালিয়ে যাচ্ছেন।
প্রবন্ধটি অডিও সিডির লুকানো ট্র্যাকের ঘটনা, যা অ্যালবামের পূর্ববর্তী প্রেগ্যাপ নামে পরিচিত, এর সাথে সম্পর্কিত সামঞ্জস্য সমস্যা এবং জটিলতাগুলি নিয়ে আলোচনা করে।
এটি ব্যাখ্যা করে যে কীভাবে এই প্রিগ্যাপ, একটি অ্যালবামের প্রথম ট্র্যাকের আগে লুকানো ট্র্যাক, বিভিন্ন সিডি ফরম্যাট এবং প্লেয়ারে প্লেব্যাক সমস্যার কারণ হতে পারে।
আলোচনাটি তাদের জন্য প্রাসঙ্গিক যারা সিডির প্রয ুক্তিগত দিকগুলিতে আগ্রহী, যার মধ্যে সিডি, সিডি-আই, সিডি-রম এবং উন্নত সিডি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, এবং অডিও সিডির জন্য রেড বুক মান অনুসরণ করে।
সিডি প্রেগ্যাপগুলি সৃজনশীলভাবে লুকানো ট্র্যাক এবং লাইভ রেকর্ডিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়েছে, যা প্রায়ই গানের মধ্যে ভিড়ের শব্দ ধারণ করে, যা শুধুমাত্র অ্যালবামটি ধারাবাহিকভাবে বাজানোর সময় শোনা যায়।
সিডিগুলি প্রযুক্তিগতভাবে ৯৯টি ট্র্যাক এবং ৯৯টি সূচক চিহ্নের মাধ্যমে ৯,৮০১টি অডিও সেগমেন্ট সমর্থন করতে পারে, কিন্তু খুব কম সিডি প্লেয়ার সূচক নেভিগেশন সমর্থন করে।
যদিও কিছু ব্যবহারকারী গ্যাপলেস প্লেব্যাকের জন্য প্রেগ্যাপ সংরক্ষণ করে সিডি রিপ করেন, মেটাডেটাসহ একটি একীভূত অ্যালবাম ফরম্যাটের আকাঙ্ক্ষা রয়ে গেছে, কারণ বর্তমান সমাধানগুলি যেমন FLAC/cue ব্যাপক হার্ডওয়্যার সমর্থন পায় না।
RouteLLM একটি ফ্রেমওয়ার্ক যা বড় ভাষার মডেল (LLM) রাউটারগুলি পরিবেশন এবং মূল্যায়নের জন্য ডিজাইন কর া হয়েছে, যা সহজতর প্রশ্নগুলি সস্তা মডেলগুলিতে রাউটিং করে OpenAI-এর ক্লায়েন্টের একটি সাশ্রয়ী বিকল্প সরবরাহ করে।
মূল বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে প্রি-ট্রেইনড রাউটারগুলি যা খরচ ৮৫% পর্যন্ত কমাতে পারে এবং GPT-4 এর ৯৫% কর্মক্ষমতা বজায় রাখতে পারে, এবং একটি সম্প্রসারণযোগ্য ফ্রেমওয়ার্ক যা নতুন রাউটার যোগ করা এবং বেঞ্চমার্কগুলির মধ্যে কর্মক্ষমতা তুলনা করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
ফ্রেমওয়ার্কটি বিভিন্ন মডেল এবং প্রদানকারীদের সমর্থন করে, এম্বেডিং তৈরি করার জন্য একটি OPENAI_API_KEY প্রয়োজন, এবং খরচ ও গুণমানের মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখতে থ্রেশহোল্ড ক্যালিব্রেশনের অনুমতি দেয়।
RouteLLM একটি নতুন ফ্রেমওয়ার্ক যা LLM (বৃহৎ ভাষা মডেল) রাউটারগুলি পরিবেশন এবং মূল্যায়নের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যার মূল লক্ষ্য হল খরচ অপ্টিমাইজেশন।
এটি প্রশিক্ষিত রাউটার সরবরাহ করে যা খরচ ৮৫% পর্যন্ত কমাতে পারে, হার সীমা, প্রতি টোকেন খরচ এবং মডেল নির্বাচনের মতো চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করে, যা বাজেট সচেতন কোম্পানিগুলির জন্য মূল্যবান করে তোলে।
ফ্রেমওয়ার্কটি ব্যবহারকারীদের বিভিন্ন মডেলে ফিরে যাওয়ার এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে রেট সীমা পরিচালনা করার অনুমতি দেয়, যা মজবুত এবং খরচ-সাশ্রয়ী LLM পাইপলাইন তৈরি করার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ সরঞ্জাম।
প্ল্যাটফর্ম Deep-ML বিভিন্ন ক্যাটাগরিতে যেমন লিনিয়ার অ্যালজেব্রা, মেশিন লার্নিং, এবং ডিপ লার্নিং-এর কোড চ্যালেঞ্জের একটি বৈচিত্র্য অফার করে, যা সহজ থেকে কঠিন পর্যন্ত বিভিন্ন স্তরের কষ্টের জন্য উপযোগী।
চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে রয়েছে লিনিয়ার রিগ্রেশন, কে-মিন্স ক্লাস্টারিং এবং প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (PCA) এর মতো ব্যবহারিক বাস্তবায়ন, যা শিক্ষার্থীদের জন্য হাতে-কলমে অভিজ্ঞতা প্রদান করে।
এই সম্পদটি বিশেষভাবে মূল্যবান শিক্ষার্থী এবং প্রবেশ-স্তরের প্রকৌশলীদের জন্য যারা মৌলিক এবং উন্নত মেশিন লার্নিং ধারণা এবং দক্ষতা শক্তিশালী করতে চান।
একটি নতুন ওয়েবসাইট, deep-ml.com, আন্দ্রেজ ক ারপাথির ভিডিও দ্বারা অনুপ্রাণিত মেশিন লার্নিং (এমএল) কোড অনুশীলন প্রদান করে, যা সাক্ষাৎকার প্রস্তুতির পরিবর্তে শেখার সরঞ্জাম হিসেবে ব্যবহৃত হয়।
এই প্ল্যাটফর্মটি এমএল চাকরির সাক্ষাৎকারের জন্য এমন অনুশীলনের প্রাসঙ্গিকতা নিয়ে বিতর্ক উস্কে দিয়েছে, কিছু লোক যুক্তি দিয়েছে যে এগুলি বাস্তবিক দক্ষতার পরিবর্তে মৌলিক গণনার উপর খুব বেশি জোর দেয়।
স্রষ্টা, mchab, জোর দিয়ে বলেন যে সাইটটি শিক্ষামূলক উদ্দেশ্যে তৈরি করা হয়েছে, Leetcode-স্টাইলের সাক্ষাৎকার প্রশ্নের অনুকরণ করার জন্য নয়, এবং একটি নির্দিষ্ট Discord চ্যানেলের মাধ্যমে প্রতিক্রিয়া এবং উন্নতির জন্য উন্মুক্ত।