WebVM হল একটি সার্ভারবিহীন ভার্চুয়াল লিনাক্স পরিবেশ যা সম্পূর্ণরূপে ক্লায়েন্ট-সাইডে HTML5 এবং WebAssembly ব্যবহার করে চলে, CheerpX ভার্চুয়ালাইজেশন ইঞ্জিন দ্বারা চালিত।
এটি যেকোনো ব্রাউজারে x86 বাইনারিগুলির নিরাপদ, স্যান্ডবক্সড এক্সিকিউশনকে অনুমতি দেয়, যেখানে একটি x86-থেকে-WebAssembly JIT (Just-In-Time) ক ম্পাইলার, একটি ভার্চুয়াল ব্লক-ভিত্তিক ফাইল সিস্টেম এবং একটি লিনাক্স সিসকল এমুলেটর রয়েছে।
নতুন বৈশিষ্ট্য: ব্যবহারকারীরা এখন ডকারফাইল ব্যবহার করে কাস্টম ওয়েবভিএম ইমেজ তৈরি করতে পারবেন, যা নমনীয়তা এবং কাস্টমাইজেশন বৃদ্ধি করবে।
WebVM হল একটি সার্ভারবিহীন ভার্চুয়াল লিনাক্স পরিবেশ যা ক্লায়েন্ট-সাইডে চলে, Leaning Technologies দ্বারা হোস্ট করা CheerpX বিল্ড ব্যবহার করে এবং Tailscale এর মাধ্যমে নেটওয়ার্কিং সমর্থন করে।
সম্পূর্ণ সিস্টেম এমুলেটরের বিপরীতে, WebVM ব্যবহারকারীর ল্যান্ড বাইনারিগুলির জন্য একটি লিনাক্স সিসকল এমুলেটর হিসাবে কাজ করে, যা আরও বেশি নমনীয়তা এবং গতি প্রদান করে।
এটি ওপেন-সোর্স নয়, এবং CheerpX ইঞ্জিনটি স্ব-হোস্টিং করা নিষিদ্ধ, যা এটিকে শিক্ষা, লাইভ ডকুমেন্টেশন, সফটওয়্যার সংরক্ষণ এবং ওয়েব IDE উন্নয়নের জন্য উপযুক্ত করে তোলে, যদিও এর কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে যেমন মোবাইল ডিভাইসে কর্মক্ষমতা সমস্যা এবং আংশিক অফলাইন কার্যকারিতা।
এটিঅ্যান্ডটি প্রায় ১১০ মিলিয়ন গ্রাহকের তথ্য ফাঁসের বিষয়টি নিশ্চিত করেছে, যার মধ্যে ফোন নম্বর, কল এবং টেক্সট রেকর্ড, এবং অবস্থান সম্পর্কিত তথ্য অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
ব্রিচটি, যা ক্লাউড ডেটা প্রদানকারী স্নোফ্লেকের সাথে যুক্ত, মেটাডেটা অন্তর্ভুক্ত করে কিন্তু কল বা টেক্সটের বিষয়বস্তু নয়।
জাতীয় নিরাপত্তা উদ্বেগের কারণে এফবিআই এবং ডিওজে জনসাধারণকে অবহিত করতে দেরি করেছে, যা এটিঅ্যান্ডটির এই বছরের দ্বিতীয় নিরাপত্তা ঘটনা চিহ্নিত করে।
এটিঅ্যান্ডটি একটি তথ্য ফাঁসের সম্মুখীন হয়েছে যা প্রায় সমস্ত গ্রাহকদের প্রভাবিত করেছে, কল এবং টেক্সট মেটাডেটা প্রকাশ করেছে কিন্তু বিষয়বস্তু বা টাইমস্ট্যাম্প নয়।
প্রাথমিক শেয়ার পতনের পরেও, বাজার বেশিরভাগ ক্ষেত্রে অপরিবর্তিত রয়েছে, যা এই বিশ্বাসকে প্রতিফলিত করে যে কোম্পানিগুলি এই ধরনের লঙ্ঘনের জন্য ন্যূনতম আর্থিক পরিণতির সম্মুখীন হয়।
ঘটনাটি, যা Snowflake-এর ক্লাউড প্ল্যাটফর্মের সাথে সম্পর্কিত, কঠোরতর ডেটা সংরক্ষণ নীতিমালা, উন্নততর নিরাপত্তা অনুশীলন এবং কর্পোরেট জবাবদিহিতা নিশ্চিত করতে সম্ভাব্য ভারী জরিমানা বা মামলার আহ্বান জানিয়েছে।
ফিজিক্স-ভিত্তিক ডিপ লার্নিং বই (v0.2) শারীরিক সিমুলেশনে ডিপ লার্নিংয়ের একটি ব্যবহারিক পরিচিতি প্রদান করে, হাতে-কলমে জুপিটার নোটবুক উদাহরণ সহ।
নতুন সংস্করণ ০.২-এ: নিউরাল নেটওয়ার্ক (NN) প্রশিক্ষণে ডিফারেনশিয়েবল প্রোগ্রামিং (DP) সংযুক্ত করার উপর বর্ধিত অধ্যায় এবং পদার্থবিজ্ঞানের সমস্যার জন্য উন্নত শিক্ষণ পদ্ধতির উপর একটি নতুন অধ্যায়।
ভবিষ্যতের আপডেটগুলিতে তরল প্রবাহ পূর্বাভাসের জন্য নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ, অবশিষ্টাংশ হিসাবে মডেল সমীকরণ ব্যবহার, বিপরীত সমস্যার জন্য সিমুলেটরগুলির সাথে মিথস্ক্রিয়া এবং আরও ভাল নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য উচ্চতর-ক্রমের তথ্য ব্যবহার সম্পর্কিত অধ্যায়গুলি অন্তর্ভুক্ত থাকবে।
একটি নতুন বই "Physics-Based Deep Learning" শিরোনামে প্রকাশিত হয়েছে, যা পদার্থবিজ্ঞানের দৃষ্টিকোণ থেকে সাধারণ ডিপ লার্নিং ধারণার পরিবর্তে পদার্থবিজ্ঞানের সিমুলেশনে ডিপ লার্নিং প্রয়োগের উপর গুরুত্বারোপ করে।
বইটিতে জুপিটার নোটবুকে হাতে-কলমে কোড উদাহরণ, শারীরিক ক্ষতির সীমাবদ্ধতা, পার্থক্যযোগ্য সিমুলেশন, পদার্থবিজ্ঞানের সমস্যার জন্য প্রশিক্ষণ অ্যালগরিদম, রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এবং অনিশ্চয়তা মডেলিং অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
বইটি ফিজিক্স-ভিত্তিক সিমুলেশন গ্রুপ দ্বারা প্রযোজিত এবং arXiv-এ ডাউনলোডের জন্য উপলব্ধ, যেখানে অতিরিক্ত সম্পদ এবং আলোচনা বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে যেমন YouTube এবং GitHub-এ পাওয়া যায়।
একজন ডেভেলপার একটি S3 বালতিকে HTTP এর মাধ্যমে উন্মুক্ত করে এবং নির্দিষ্ট পথগুলিতে কন্টেইনার ইমেজ ফাইল আপলোড করে Amazon S3 কে একটি কন্টেইনার রেজিস্ট্রি হিসাবে ব্যবহার করার প্রদর্শন করেছেন, যা docker pull অপারেশনগুলিকে সম্ভব করে।
প্রচলিত কন্টেইনার রেজিস্ট্রিগুলির মতো DockerHub বা Amazon ECR এর তুলনায় S3 ব্যবহারের প্রধান সুবিধা হল সমান্তরাল চাঙ্কড আপলোডের কারণে উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত আপলোড গতি।
এই পরীক্ষামূলক পদ্ধতিতে স্বয়ংক্রিয় নিরাপত্তা স্ক্যান এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণে র মতো বৈশিষ্ট্যগুলি নেই, তবে এটি Cloudflare-এর R2-তে বিনামূল্যে ইগ্রেস সহ পাবলিক কন্টেইনার ইমেজ হোস্টিংয়ের দিকে নিয়ে যেতে পারে।
অ্যামাজন S3 কে একটি কন্টেইনার রেজিস্ট্রি হিসেবে ব্যবহার করার বিষয়টি আলোচনা করা হচ্ছে, যা DockerHub এবং AWS ECR এর মতো প্রচলিত কন্টেইনার রেজিস্ট্রিগুলির বিকল্প হিসেবে এর সম্ভাবনাকে তুলে ধরছে।
আলোচনাটি OCI (ওপেন কন্টেইনার ইনিশিয়েটিভ) ডিস্ট্রিবিউশন স্পেসিফিকেশনের অদক্ষতাগুলি সমালোচনা করে, যেমন ক্রমানুসারে লেয়ার আপলোডের প্রয়োজন এবং ট্যাগ তালিকাভুক্ত করার জন্য মানক পেজিনেশনের অভাব।
ডকারের প্রভাব সফটওয়্যার উন্নয়নে বিতর্কিত, কিছু লোক এর নির্ ভরতা ব্যবস্থাপনার সরলীকরণের প্রশংসা করে এবং অন্যরা এর সমালোচনা করে কারণ এটি চূড়ান্ত পণ্যের নির্ভরযোগ্যতা বা উন্নয়নের গতি বাড়ায় না।
সাম্প্রতিক প্রযুক্তি ছাঁটাইগুলি নির্দেশ করে যে কর্মচারীদের প্রায়ই নির্বাহীদের দ্বারা অস্থায়ী হিসাবে দেখা হয়, এমনকি লাভজনক কোম্পানিগুলিতেও।
মাইক্রোসফটের মতো কোম্পানিগুলি বিনিয়োগকারীদের প্রত্যাশা ছাড়িয়ে যাওয়া এবং উচ্চ রাজস্ব থাকা সত্ত্বেও কর্মচারীদের ছাঁটাই এবং বেতন স্থগিত অব্যাহত রেখেছে।
ধনী নির্বাহীরা, যেমন টিম গার্নার, এমন মন্তব্য করেছেন যা এই ধারণাকে শক্তিশালী করে যে কর্মচারীরা তাদের অবদান বা চাকরির মেয়াদ নির্বিশেষে প্রতিস্থাপনযোগ্য।
কোম্পানিগুলি লেনদেনমূলক সত্তা এবং যখন এটি তাদের জন্য লাভজনক হয় তখন তারা কর্মচারীদের ছেড়ে দিতে পারে, যা জোর দেয় যে কর্মচারীরা অপরিহার্য নয়।
অতিরিক্ত নিয়োগ এবং ছাঁটাই প্রায়ই শেয়ারহোল্ডারদের মূল্য বৃদ্ধি করার কৌশল হিসেবে ব্যবহৃত হয়, যা কর্মচারীদের নিজেদের স্বার্থে মনোযোগ দেওয়া এবং ন্যায্য ক্ষতিপূরণ পাওয়ার গুরুত্বকে তুলে ধরে।
ইউনিয়ন এবং কোড ওপেন-সোর্সিং বিবেচনা করা ডেভেলপারদের জন্য উপকারী হতে পারে, যা নিয়োগকর্তা-কর্মচারী সম্পর্কটি মূলত একটি ব্যবসায়িক চুক্তি এই ধারণাটিকে শক্তিশালী করে।
রিপোজিটরিতে ARC ফার্মওয়্যার এবং এর লোডারের সোর্স কোড রয়েছে, যা গসামার আর্কিটেকচার ব্যবহার করে নিউ ওয়ার্ল্ড পাওয়ার ম্যাকিনটোশ সিস্টেমগুলিকে লক্ষ্য করে, যেমন iMac G3 এবং Power Macintosh G3 মডেলগুলি।
ARC ফার্মওয়্যার বিভিন্ন ড্রাইভার সমর্থন করে, তবে বর্তমানে শুধুমাত্র NT4 এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, ভবিষ্যতে NT 3.51 এর জন্য সমর্থন পাওয়ার স ম্ভাবনা রয়েছে।
ইনস্টলেশন প্রক্রিয়ায় বাইনারি ডাউনলোড করা, ডিস্ক পার্টিশন করা এবং NT4 সেটআপ করার জন্য প্রম্পটগুলি অনুসরণ করা অন্তর্ভুক্ত, যেখানে অস্থিতিশীলতা এবং ম্যাক পার্টিশনের সাথে ডুয়াল-বুটিংয়ের জন্য নির্দিষ্ট পদক্ষেপের মতো পরিচিত সমস্যা রয়েছে।
একজন ডেভেলপার উইন্ডোজ এনটি পাওয়ার ম্যাকিনটোশে চালানোর জন্য পোর্ট করেছেন, যা নস্টালজিয়া এবং বিকল্প অপারেটিং সিস্টেমের ইতিহাস নিয়ে আলোচনা উস্কে দিয়েছে।
উইন্ডোজ এনটি পোর্টেবল হওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল, যা পাওয়ারপিসি, এমআইপিএস এবং আলফার মতো বিভিন্ন আর্কিটেকচারকে সমর্থন করত, যদিও এটি প্রধানত x86 এর জন্য পরিচিত ছিল।
এই প্রকল্পটি বিভিন্ন হার্ডওয়্যার প্ল্যাটফর্মে NT কে মানিয়ে নেওয়ার প্রযুক্তিগত সম্ভাব্যতাকে তুলে ধরে, এর নকশার মডুলারিটি প্রদর্শন করে।
CHARM (Coupled Histone tail for Autoinhibition Release of Methyltransferase) হল একটি নতুন জিন-নীরবীকরণ সরঞ্জাম যা ব্রড ইনস্টিটিউট এবং হোয়াইটহেড ইনস্টিটিউট দ্বারা উন্নত করা হয়েছে, যা প্রিয়ন রোগ এবং অন্যান্য স্নায়বিক অবক্ষয়জনিত অবস্থার চিকিৎসার সম্ভাবনা দেখাচ্ছে।
এই সরঞ্জামটি এপিজেনেটিক সম্পাদনা ব্যবহার করে রোগ সৃষ্টিকারী জিনগুলি, যার মধ্যে প্রায়ন প্রোটিন জিনও অন্তর্ভুক্ত, নীরব করে দেয়, মূল ডিএনএ পরিবর্তন না করেই, যা একবারের চিকিৎসার সম্ভাবনা প্রদান করতে পারে।
গবেষণা দল, সোনিয়া ভাল্লাভ এবং জোনাথন ওয়েইসম্যানের নেতৃত্বে, একটি সংক্ষিপ্ত, কার্যকর এবং কম বিষাক্ত জিন সাইলেন্সার তৈরি করে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি সাধন করেছে এবং এখন ক্লিনিকাল ট্রায়ালের জন্য CHARM পরিমার্জন করছে।
একটি জিন-নীরবকরণ সরঞ্জাম, যা অ্যাডেনো-অ্যাসোসিয়েটেড ভাইরাস (AAV) এর মাধ্যমে সরবরাহ করা হয়, প্রায়ন রোগের জন্য একটি থেরাপি হিসাবে সম্ভাবনা দেখাচ্ছে, যা বর্তমানে ১০০% মারাত্মক এবং ধ্বংসের প্রতিরোধী।
এই সরঞ্জামটি প্রায়ন প্রোটিন জিনকে নীরব করে কাজ করে, যা সম্ভবত রোগ প্রতিরোধ বা বিপরীত করতে পারে এবং এটি উভয়ই জেনেটিক এবং অর্জিত প্রায়নের বিরুদ্ধে কার্যকর হতে পারে।
যদিও প্রতিশ্রুতিশীল, সরঞ্জামটির দীর্ঘমেয়াদী প্রভাব মেমরি এবং জ্ঞানীয় ক্ষমতার উপর এখনও তদন্তাধীন রয়েছে, এবং চলমান গবেষণা অন্যান্য প্রিয়ন-সদৃশ রোগ যেমন আলঝেইমার এবং পারকিনসনের জন্য এর প্রয়োগগুলি অন্বেষণ করছে।
টাউ একটি নতুন ফ্রেমওয়ার্ক যা কম রক্ষণাবেক্ষণ, অত্যন্ত স্কেলযোগ্য ক্লাউড কম্পিউটিং প্ল্যাটফর্ম তৈরি করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা ভার্সেল, নেটলিফাই এবং এডব্লিউএস-এর মতো পরিষেবাগুলির বিকল্প হিসাবে কাজ করে।
মূল বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে ন্যূনতম কনফিগারেশন, গিট-নেটিভ অবকাঠামো পরিবর্তন, পিয়ার-টু-পিয়ার নেটওয়ার্কিং, এবং ওয়েবঅ্যাসেম্বলি সমর্থন, ভবিষ্যতে কন্টেইনার এবং ভিএমগুল ির জন্য পরিকল্পনা সহ।
টাউ অবকাঠামো খরচ এবং উন্নয়ন সময় কমাতে লক্ষ্য করে, স্থানীয় উন্নয়ন এবং প্রান্ত-থেকে-প্রান্ত পরীক্ষার জন্য সরঞ্জাম সহ একটি ডেভেলপার-বান্ধব প্ল্যাটফর্ম প্রদান করে।
টাউ একটি ওপেন-সোর্স, স্ব-হোস্টেড প্ল্যাটফর্ম অ্যাজ এ সার্ভিস (PaaS) বিকল্প যা ভার্সেল, নেটলিফাই এবং ক্লাউডফ্লেয়ারের সাথে প্রতিযোগিতা করে, নেটওয়ার্ক অটোডিসকভারি জন্য libp2p এবং বিতরণকৃত স্টোরেজের জন্য IPFS ব্যবহার করে।
এটি ওয়েবঅ্যাসেম্বলি-নেটিভ, যা ভেন্ডর লক-ইন এড়ানোর মতো সুবিধা প্রদান করে, তবে ব্যবহারকারীরা উল্লেখ করেছেন যে ডকুমেন্টেশন অস্পষ্ট এবং ধারণাটি অস্পষ্ট।
কুবে রনেটিস এবং অন্যান্য PaaS সমাধান যেমন কুলিফাই এবং ক্যাপরোভার-এর সাথে তুলনা করা সাধারণ, যা প্রকল্পটির সম্ভাবনা নির্দেশ করে কিন্তু এর বৈশিষ্ট্য এবং সুবিধাগুলি আরও ভালভাবে ব্যাখ্যা করার জন্য আরও ভাল ডকুমেন্টেশন এবং পরিষ্কার যোগাযোগের প্রয়োজনীয়তা তুলে ধরে।
গবেষকরা llm.c, একটি C/CUDA বাস্তবায়ন ব্যবহার করে, একটি একক 8XH100 নোডে ২৪ ঘণ্টায় $৬৭২ খরচে GPT-2 (১.৬B) পুনরুৎপাদন করেছেন, যা সাধারণত PyTorch-এর মতো পাইথন-ভিত্তিক ডিপ লার্নিং স্ট্যাকগুলি এড়িয়ে যায়।
কিছু টিউনিং এবং স্থিতিশীলতার সমস্যার পরেও, মডেলের কার্যকারিতা GPT-2 এর সাথে তুলনীয়, যা যাচাইকরণ ক্ষতি এবং HellaSwag সঠিকতার মতো মেট্রিক্স ব্যবহার করে মূল্যায়ন করা হয়েছে।
পোস্টটি মেমরি ম্যানেজমেন্ট, মাল্টি-নোড প্রশিক্ষণ এবং একটি PyTorch সংস্করণের সাথে তুলনা করে, ভবিষ্যতে হাইপারপ্যারামিটার অপ্টিমাইজ এবং প্রশিক্ষণের স্থিতিশীলতা উন্নত করার পরিকল্পনা সহ।
আন্দ্রেজ কারপাথি সফলভাবে GPT-2 (১.৬ বিলিয়ন প্যারামিটার) একটি একক ৮XH100 নোডে ২৪ ঘণ্টায় $৬৭২ খরচে পুনরুৎপাদন করেছেন।
এআই হার্ডওয়্যার উন্নয়ন ভবিষ্যতে খরচ কমাতে এবং প্রশিক্ষণের সময় হ্রাস করতে পারে।
যদিও ভিডিও গেমে এআই এনপিসি এবং গল্প বলার ক্ষেত্রে উন্নতির প্রতিশ্রুতি দেখায়, বর্তমান প্রযুক্তি এখনও বর্ণনা এবং সংলাপের জন্য টেক্সট প্রজন্মে উল্লেখযোগ্য সীমাবদ্ধতার সম্মুখীন হয়।
ফ্লপি৮ একটি মাইক্রোকম্পিউটার এবং কার্টিজ সিস্টেম যা একটি ফ্লপি ড্রাইভের ভিতরে নির্মিত, যা ৪কে মুভি এবং গেম খেলার ক্ষমতা রাখে, ওয়্যারলেস কন্ট্রোলার এবং মোটরচালিত কার্টিজ ইজেকশনের সাথে।
প্রকল্পটি একটি Amiga 1010 ডিস্ক ড্রাইভ পুনঃব্যবহার, একটি নতুন মিডিয়া ফরম্যাট ডিজাইন, এবং সমস্ত উপাদান ড্রাইভের ভিতরে ফিট করার জন্য ব্যাপক 3D প্রিন্টিং এবং বৈদ্যুতিক প্রকৌশল অন্তর্ভুক্ত ছিল।
স্রষ্টা একটি লাটে পান্ডা ৩ ডেল্টা কম্পিউটার এবং কাস্টম ৩ডি-প্রিন্টেড কার্টিজ ব্যবহার করে, আকারের সীমাবদ্ধতা, ইজেক্ট মেকানিজম এবং এলইডি নিয়ন্ত্রণের চ্যালেঞ্জগুলি অতিক্রম করে প্রকল্পটি সম্পন্ন করেছেন।
ফ্লপি৮ একটি ছোট কম্পিউটার যা ৩.৫" ফ্লপি ড্রাইভের মধ্যে নির্মিত, যা অতীতের কমপ্ যাক্ট কম্পিউটিং প্রকল্পগুলির মতো আমিগা ১২০০ ক্লোন এবং রস SPARCPlug-এর কথা মনে করিয়ে দেয়।
স্রষ্টা, abeisgreat, একটি ভিডিও শেয়ার করেছেন যেখানে প্রকল্পের বিবরণ দেওয়া হয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে এসডি কার্ড-ভিত্তিক কার্টিজ এবং অন্যান্য প্রযুক্তিগত দিকগুলি, যা প্রযুক্তি সম্প্রদায়ের মধ্যে আগ্রহ এবং প্রশংসা উদ্দীপিত করেছে।
আলোচনাগুলি ছোট আকারের কম্পিউটারে ফিট করার ক্ষেত্রে নস্টালজিয়া এবং উদ্ভাবনকে তুলে ধরে, যেখানে ঐতিহাসিক প্রচেষ্টা এবং আধুনিক DIY প্রকল্পগুলির উল্লেখ রয়েছে।
অরা ফ্লো v0.1 একটি ওপেন-সোর্স, ফ্লো-ভিত্তিক টেক্সট-টু-ইমেজ জেনারেশন মডেল, যা ওপেন-সোর্স এআই সম্প্রদায়ের স্থিতিশীলতা প্রদর্শন করে।
মডেলটি টেক্সট বর্ণনা থেকে বিস্তারিত চিত্র তৈরি করতে দক্ষ এবং শূন্য-শট লার্নিং রেট ট্রান্সফার এবং পুনরায় ক্যাপশনিং এর মতো উন্নত প্রযুক্তি অন্তর্ভুক্ত করে।
৬.৮ বিলিয়ন প্যারামিটার সহ, AuraFlow চার সপ্তাহ ধরে প্রশিক্ষিত হয়েছিল, উচ্চ GenEval স্কোর অর্জন করেছে, এবং ভবিষ্যত পরিকল্পনায় ভোক্তা GPU-এর জন্য আরও প্রশিক্ষণ এবং দক্ষ মডেল বিকাশ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
অরা ফ্লো v0.1 একটি ওপেন-সোর্স বিকল্প যা স্টেবল ডিফিউশন ৩-এর তুলনায় প্রতিশ্রুতি দেখাচ্ছে, যদিও এটি একটি প্রাথমিক রিলিজ।
মডেলটি সহজ প্রম্পটে ভালো পারফর্ম করে কিন্তু জটিল প্রম্পট এবং নাকচ করার ক্ষেত্রে সমস্যায় পড়ে, যা উন্নতির জন্য ক্ষেত্র নির্দেশ করে।
আলোচনাগুলি মডেলের সীমাবদ্ধতাগুলি তুলে ধরে যা বাস্তবসম্মত মানব দেহ তৈরি এবং সূক্ষ্ম পাঠ্য প্রম্পটগুলি পরিচালনা করতে পারে না, যা এআই চিত্র প্রজন্মের চলমান চ্যালেঞ্জগুলি প্রতিফলিত করে।
পোস্টটি CPU পারফরম্যান্স বাড়ানোর জন্য মান অনুমান ব্যবহার করার বিষয়ে আলোচনা করে, যেখানে শাখা পূর্বাভাসকারীকে ব্যবহার করে মান অনুমান করা হয় এবং টাইট লুপগুলিতে ডেটা নির্ভরতা কমানো হয়।
একটি লিঙ্কড লিস্ট যোগফল ফাংশনে পরবর্তী নোডের ঠিকানা অনুমান করে, এই কৌশলটি L1 ক্যাশ পড়ার বিলম্ব এড়াতে লক্ষ্য করে, যার ফলে উল্লেখযোগ্য কর্মক্ষমতা উন্নতি ঘটে।
যদিও কম্পাইলাররা প্রায়ই এই কৌশলটি অপ্টিমাইজ করে ফেলে, ইনলাইন অ্যাসেম্বলি ব্যবহার নিশ্চিত করে যে অনুমানটি বজায় থাকে, যার ফলে ডেটা সিপিইউ ক্যাশের মধ্যে ফিট হলে ফাংশনের গতি ৫০-২০০% বৃদ্ধি পায়।
মাজ্জো.লি এর "Beating the L1 cache with value speculation" (২০২১) প্রবন্ধটি মান অনুমানের মাধ্যমে সংযুক্ত তালিকায় মেমরি বিন্যাস অপ্টিমাইজ করার বিষয়টি অনুসন্ধান করে, যেখানে নোডগুলির রৈখিক মেমরি বিন্যাসের গুরুত্বের উপর জোর দেওয়া হয়েছে।
মন্তব্যকারীরা এই পদ্ধতির বাস্তবতা এবং কার্যকারিতা নিয়ে বিতর্ক করেন, কিছু লোক এর চতুরতাকে প্রশংসা করলেও এর ব্যাপক প্রয়োগযোগ্যতা নিয়ে প্রশ্ন তোলেন।
আলোচনাগুলি সম্পর্কিত প্রযুক্তিগত বিবরণ যেমন নির্দেশনা কার্যকরকরণ, মেমরি মডেল, সম্ভাব্য ব্যবহার কেস এবং কম্পাইলারগুলি এমন অপ্টিমাইজেশনগুলি স্বয়ংক্রিয় করার সম্ভাবনা অন্তর্ভুক্ত করে।
অ্যাপল ভিশন প্রো-এর মার্কিন বিক্রি তীব্রভাবে কমছে, ২০২৪ সালের আগস্টের শেষ নাগাদ ৭৫% হ্রাসের পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছে, কারণ আগ্রহী ক্রেতাদের বেশিরভাগই ইতিমধ্যে $৩,৫০০ মূল্যের হেডসেটটি কিনে ফেলেছেন।
বর্তমান মডেলটি ১০০,০০০ ইউনিট বিক্রির লক্ষ্যে পৌঁছায়নি, যার ফলে অ্যাপল তাদের বিক্রির প্রত্যাশা কমিয়েছে এবং ২০২৫ সালের জন্য প্রায় $১,৭৫০ মূল্যের একটি সস্তা মডেল বিবেচনা করছে বলে গুজব রয়েছে।
অ্যাপল ব্যবহার কারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করতে একটি visionOS আপডেটও তৈরি করছে, যা আরও সাশ্রয়ী মূল্যের হেডসেটের মুক্তি পর্যন্ত আগ্রহ বজায় রাখতে সহায়তা করতে পারে।
সীমিত ব্যবহারকারী আগ্রহ এবং ডেভেলপার সমর্থনের কারণে অ্যাপল ভিশন প্রো যুক্তরাষ্ট্রে বিক্রিতে প্রত্যাশিত সাফল্য অর্জন করতে পারছে না।
৩৫০০ ডলারের উচ্চ মূল্য এবং সীমিত কন্টেন্ট উল্লেখযোগ্য বাধা, যা ভোক্তা এবং ডেভেলপার উভয়কেই নিরুৎসাহিত করছে।
বিশ্লেষকরা পরামর্শ দেন যে অ্যাপলকে তার কৌশল পুনর্বিবেচনা করতে হতে পারে, সম্ভবত একটি আরও সাশ্রয়ী মূল্যের সংস্করণ তৈরি করে বা তার সফটওয়্যার ইকোসিস্টেম উন্নত করে আকর্ষণ বাড়া নোর জন্য।
ইন্টেল অভিযোগ করা হচ্ছে যে তারা ত্রুটিপূর্ণ ১৩তম এবং ১৪তম প্রজন্মের সিপিইউ বিক্রি করছে, যার ফলে ক্র্যাশ, বিএসওডি (ব্লু স্ক্রিন অফ ডেথ) এবং অন্যান্য ত্রুটি ঘটছে, এবং কিছু রিপোর্টে উল্লেখ করা হয়েছে যে সময়ের সাথে সাথে সমস্যাগুলি আরও খারাপ হচ্ছে।
বিশ্বস্ত সূত্র যেমন RadGames এবং Level1Techs এই অস্থিতিশীলতার সমস্যাগুলি নিশ্চিত করেছে, যা ইন্টেলের আক্রমণাত্মক শক্তি এবং তাপ ব্যবস্থাপনা কৌশলের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে।
এই স্থায়ী সমস্যাগুলির কারণে, অনেক ব্যবহারকারী বিকল্প হিসাবে AMD-তে পরিবর্তন করার কথা ভাবছেন।
জিই এয়ারোস্পেস সফলভাবে একটি নতুন হাইপারসনিক ডুয়াল-মোড র্যামজেট ১১ মাসেরও কম সময়ে উন্নয়ন ও পরীক্ষা করেছে, যা পূর্ববর্তী প্রযুক্তির তুলনায় বায়ুপ্রবাহে তিনগুণ বৃদ্ধি প্রদর্শন করেছে।
এই অর্জনটি GE Aerospace-এর হাইপারসনিক প্রযুক্তি উন্নয়নের প্রতিশ্রুতিকে জোরালোভাবে তুলে ধরে, যার পরবর্তী ধাপটি আরও পরীক্ষা এবং প্রযুক্তি প্রদর্শনের উপর কেন্দ্রীভূত।
প্রকল্পটি GE Aerospace, Innoveering, এবং GE Aerospace-এর গবেষণা কেন্দ্রের মধ্যে একটি যৌথ প্রচেষ্টা ছিল, যা দলের দ্রুত অগ্রগতি এবং উত্সর্গকে তুলে ধরেছে।
জিই এয়ারোস্পেস, ইনোভিয়ারিং এবং তাদের গবেষণা কেন্দ্রের সাথে সহযোগিতায়, ১১ মাসেরও কম সময়ে একটি নতুন হাইপারসনিক ডুয়াল-মোড রামজেট তৈরি এবং পরীক্ষা করেছে।
প্রযুক্তিটি, সম্ভবত একটি বিদ্যমান নকশার উপর ভিত্তি করে, ক্ষেপণাস্ত্র বা উচ্চ-গতির বিমানগুলির জন্য উদ্দেশ্যপ্রণোদিত, বাণিজ্যিক বিমান চলাচলের জন্য নয়, কারণ এটি অত্যন্ত উচ্চ গতি এবং পরিস্থিতির জন্য উপযুক্ত।
এই প্রকল্পটি হাইপারসনিক প্রপালশনে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির উপর গুরুত্বারোপ করে, যা সামরিক প্রয়োগের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।