Healthchecks.io, একটি একক ব্যক্তি দ্বারা পরিচালিত SaaS (Software as a Service) ব্যবসা, তার ৯ম বার্ষিকী উদযাপন করছে ৬৫২ জন অর্থপ্রদানকারী গ্রাহক এবং $১৪,০৪৩ মাসিক পুনরাবৃত্তি আয় (MRR) সহ।
প্রতিষ্ঠাতা, পিটারিস কউনে, রাজস্ব সর্বাধিককরণের পরিবর্তে স্থায়িত্ব এবং কাজ-জীবনের ভারসাম্যের উপর জোর দেন, ব্যবসাটিকে একক অপারেশন হিস াবে বজায় রাখেন এবং সম্প্রসারণ বা নতুন বৈশিষ্ট্যের কোনো পরিকল্পনা নেই।
সাম্প্রতিক প্রযুক্তিগত উন্নয়নের মধ্যে নতুন ওয়েব এবং ডাটাবেস সার্ভার অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, এবং কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ এবং ডাটাবেস আকার কমানোর জন্য ইমেল এবং S3-সামঞ্জস্যপূর্ণ স্টোরেজের জন্য ম্যাডি ব্যবহার করা হয়েছে।
একজন ব্যক্তির SaaS (Software as a Service) ব্যবসা, Healthchecks.io, সফলভাবে ৯ বছর ধরে পরিচালিত হচ্ছে, যা প্রযুক্তি শিল্পে একক উদ্যোক্তাদের সম্ভাবনাকে তুলে ধরছে।
আলোচনাটি কাজ-জীবনের ভারসাম্যের গুরুত্বের উপর জোর দেয়, যেখানে বার্নআউট পরিচালনা এবং কাজ উপভোগ করার সুবিধাগুলি নিয়ে বিভিন্ন দৃষ্টিভঙ্গি তুলে ধরা হয়েছে।
পোস্টটি একক SaaS ব্যবসা বজায় রাখার কৌশলগুলিও স্পর্শ করে, যেমন নির্ভরশীলতা হ্রাস করা, বৈশ্বিক ক্লাউড পরিষেবাগুলি ব্যবহার করা এবং ব্যবহারকারীদের জন্য বিস্তৃত স্ব-পরিসেবা বিকল্পগুলি প্রদান করা।
ফাস্টএইচটিএমএল পাইটন ব্যবহার করে দ্রুত স্কেলযোগ্য ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে দেয়, যা রিয়েল-টাইম ডেটা এবং পুনঃব্যবহারযোগ্য ইউআই কম্পোনেন্টগুলিকে সংযুক্ত করে।
এটি একটি একক পাইথন ফাইল দিয়ে দ্রুত শুরু করার সুযোগ দেয়, ওয়েব প্রযুক্তিগুলিতে পূর্ণ প্রবেশাধিকার প্রদান করে এবং রেলওয়ে এবং ভার্সেল-এর মতো বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মে মোতায়েন সমর্থন করে।
ফাস্টএপিআই দ্বারা অনুপ্রাণিত, ফাস্টএইচটিএমএল আধুনিক সিঙ্গেল পেজ অ্যাপ্লিকেশন (এসপিএ) তৈরি করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং এইচটিএমএক্স এর মাধ্যমে ব্রাউজারের ক্ষমতাগুলি বাড়ায়।
ফাস্টএইচটিএমএল হল একটি নতুন ফ্রেমওয়ার্ক যা আধুনিক ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে ব্যবহৃত হয়, যা সম্পূর্ণভাবে পাইথন দিয়ে তৈরি। এটি জেরেমি হাওয়ার্ড দ্বারা তৈরি করা হয়েছে, যিনি ফাস্টমেইল প্রতিষ্ঠা এবং কাগলের প্রথম প্রধান প্রোডাকশন সংস্করণ পরিচালনার জন্য পরিচিত।
ফ্রেমওয়ার্কটি হাইপারমিডিয়া-ভিত্তিক অ্যাপগুলির জন্য HTMX-এর সাথে পাইথনকে সংযুক্ত করে, অ্যাসিঙ্ক্রোনাস সমর্থনের জন্য ASGI/Uvicorn/Starlette ত্রয়ী এবং ফাংশনাল প্রোগ্রামিং দ্বারা অনুপ্রাণিত একটি নতুন পাইথন কম্পোনেন্ট সিস্টেম FastTag অন্তর্ভুক্ত করে।
ফাস্টএইচটিএমএল ওয়েব অ্যাপ ডেভেলপমেন্টকে সহজতর করার লক্ষ্যে ইনক্রিমেন্টাল জটিলতা, সহজ কাস্টমাইজেশন এবং একটি স্বচ্ছ সিস্টেম প্রদান করে যা ডেভেলপারদের জাভাস্ক্রিপ্ট ব্যবহার করতে বা সরাসরি অনুরোধগুলি পরিবর্তন করতে সক্ষম করে।
মেটার FAIR দল SAM 2 পরিচয় করিয়েছে, যা একটি উন্নত মডেল যা চিত্র এবং ভিডিও উভয় ক্ষেত্রেই ভিজ্যুয়াল সেগমেন্টেশনের জন্য ব্যবহৃত হয়, এবং এটি মূল SAM মডেলের ক্ষমতাগুলি প্রসারিত করে।
এসএএম ২ একটি ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার ব্যবহার করে যা রিয়েল-টাইম প্রক্রিয়াকরণের জন্য স্ট্রিমিং মেমোরি অন্তর্ভুক্ত করে এবং একটি মডেল-ইন-দ্য-লুপ ডেটা ইঞ্জিন অন্তর্ভুক্ত করে, যার ফলে এসএ-ভি ডেটাসেট তৈরি হয়, যা এখন পর্যন্ত সবচেয়ে বড় ভিডিও সেগমেন্টেশন ডেটাসেট।
মডেলটি বিভিন্ন কাজ এবং ডোমেইনে শক্তিশালী পারফরম্যান্স প্রদর্শন করে, বিভিন্ন কনফিগারেশন উপলব্ধ রয়েছে, যেমন sam2_hiera_tiny এবং sam2_hiera_large, প্রতিটি ভিন্ন স্তরের পারফরম্যান্স এবং গতি প্রদান করে।
স্যাম ২: সেগমেন্ট এনিথিং ইন ইমেজেস অ্যান্ড ভিডিওস সেগমেন্ট এনিথিং টিম দ্বারা প্রকাশিত হয়েছে, যা ইমেজ এবং ভিডিও উভয় ক্ষেত্রেই রিয়েল-টাইম প্রম্পটেবল অবজেক্ট সেগমেন্টেশনের জন্য প্রথম একীভূত মডেল হিসেবে চিহ্নিত হয়েছে।
মুক্তির মধ্যে কোড, মডেল, একটি ডেটাসেট, একটি গবেষণাপত্র এবং একটি ডেমো অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা জীববিজ্ঞান গবেষণা এবং ভিডিও ট্র্যাকিংয়ের মতো ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
বায়োমেট্রিক গোপনীয়তা আইনগুলির কারণে ইলিনয় বা টেক্সাসে ডেমোটি অ্যাক্সেসযোগ্য নয়, তবে মডেলটি তার কর্মক্ষমতা এবং সম্ভাব্য ব্যবহারের জন্য প্রশংসিত হয়েছে, যেমন স্বয়ংক্রিয় টীকা এবং বস্তু ট্র্যাকিং।
১৯ জুলাই, ২০২৪ তারিখে, একটি ক্রাউডস্ট্রাইক সফটওয়্যার আপডেট ইতিহাসের সবচেয়ে বড় আইটি বিভ্রাট সৃষ্টি করে, যা ৮.৫ মিলিয়ন উইন্ডোজ কম্পিউটারকে প্রভাবিত করে, যার মধ্যে হাসপাতাল, ব্যাংক এবং এয়ারলাইন্সের গুরুত্বপূর্ণ সিস্টেমও অন্তর্ভুক্ত ছিল।
বৈদ্যুতিক বিভ্রাটের ফলে প্রধান এয়ারলাইন্সগুলির জন্য বিমান চলাচলে উল্লেখযোগ্য হ্রাস ঘটে, যেখানে ডেল্টা ৪৬% ফ্লাইট হ্রাস পায়, ইউনাইটেড ৩৬%, এবং আমেরিকান ১৬%, তবে সাউথওয়েস্ট এয়ারলাইন্স অক্ষত থাকে।
ডেল্টার দীর্ঘায়িত পুনরুদ্ধার একটি সঠিক দুর্যোগ পুনরুদ্ধার পরিকল্পনার অভাবে ছিল, যা এমন বিঘ্নগুলি প্রশমিত করতে শক্তিশালী বিকল্প কৌশলের গুরুত্বকে তুলে ধরে।
ক্রাউডস্ট্রাইকের প্রভাব ডেল্টা এয়ারলাইন্সের উপর উল্লেখযোগ্য ছিল, বিশেষ করে তাদের ক্রু ট্র্যাকিং সফটওয়্যারের উপর, যার ফলে অন্যান্য এয়ারলাইন্সের তুলনায় পুনরুদ্ধারের সময় দীর্ঘায়িত হয়েছিল।
ডেল্টার একটি হাব-এন্ড-স্পোক মডেলের উপর নির্ভরশীলতা এবং ব্যাঘাতের সময়কাল সমস্যাটিকে আরও জটিল করে তুলেছিল, যার ফলে ফ্লাইট পুনঃনির্ধারণ এবং ক্রুদের প্রাপ্যতা পরিচালনা করা কঠিন হয়ে পড়েছিল।
ঘটনাটি প্রধান এয়ারলাইন্সগুলির আইটি অপারেশন এবং দুর্যোগ পুনরুদ্ধার পরিকল্পনার দৃঢ়তা সম্পর্কে বিস্তৃত উদ্বেগকে তুলে ধরে, কিছু লোক এই সমস্যাগুলির জন্য আইটি অবকাঠামোতে পর্যাপ্ত বিনিয়োগের অভাবকে দায়ী করে।
এআই কোম্পানিগুলোকে সমালোচনা করা হচ্ছে ওপেনস্ট্রিটম্যাপ (ওএসএম) ডেটা সংগ্রহের সময় সেরা অনুশীলন অনুসরণ না করার জন্য, যার ফলে অবকাঠামো খরচ বৃদ্ধি এবং প্রভাবিত কোম্পানিগুলোর মধ্যে হতাশা সৃষ্টি হচ্ছে।
প্রস্তাবটি হল এআই কোম্পানিগুলিকে স্ক্র্যাপিংয়ের পরিবর্তে OSM-কে $10,000 অনুদান দেওয়ার জন্য, যা প্ল্যাটফর্মটিকে সমর্থন করার এবং ভারী ট্রাফিকের সাথে সম্পর্কিত খরচগুলি হ্রাস করার একটি উপায়।
আলোচনাটি স্বয়ংক্রিয় স্ক্র্যাপিং দ্বারা আরোপিত আর্থিক এবং প্রযুক্তিগত বোঝার সাথে উন্মুক্ত ডেটা অ্যাক্সেসের ভারসাম্য রক্ষার বৃহত্তর সমস্যাটিকে তুলে ধরে, রেট লিমিটিং, প্রমাণীকরণ এবং প্রুফ অফ ওয়ার্কের মতো সমাধানগুলি প্রস্তাব করে।
পোস্টটি একটি প্রক্রিয়াগত পৃথিবী সিমুলেশন সম্পর্কে বিস্তারিত জানায় যা GLSL ফ্র্যাগমেন্ট শেডার ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছে, যা প্রতি সেকেন্ডে ৬০ ফ্রেমে মিনিটের মধ্যে পৃথিবী-সদৃশ একটি গ্রহের ইতিহাস সিমুলেট করে।
মূল বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে রয়েছে প্ রক্রিয়াগতভাবে তৈরি ভূখণ্ড, টেকটোনিক প্লেটের গতি, জলীয় ক্ষয়, বৈশ্বিক জলবায়ু মডেলিং, এবং পরিবেশের উপর মানবজাতির প্রভাব।
সিমুলেশনটি বাস্তবসম্মত এবং গতিশীল গ্রহীয় বিবর্তন তৈরি করতে ভগ্নাংশ ব্রাউনিজ গতি শব্দ, তাপীয় ক্ষয় এবং লটকা-ভোল্টেরা বিস্তার মডেলের মতো উন্নত কৌশল ব্যবহার করে।
হ্যাকার নিউজ ব্যবহারকারীরা জিপিইউতে বিশ্বের সিমুলেশন নিয়ে আলোচনা করছেন, সিমুলেশনের অনুমান, জলবায়ু পরিবর্তনের প্রভাব এবং সম্পর্কিত বিজ্ঞান কল্পকাহিনী সাহিত্য নিয়ে আলোচনা করছেন।
আলোচনায় পুরনো সিমুলেশন গেমগুলির প্রতি নস্টালজিক উল্লেখ এবং একটি সিমুলেটেড মহাবিশ্বে ব সবাসের ধারণা নিয়ে বিতর্ক অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
প্রযুক্তিগত দিক যেমন GLSL ফ্র্যাগমেন্ট শেডার উল্লেখ করা হয়েছে, পাশাপাশি বিষয় সম্পর্কিত বই এবং গল্পের সুপারিশও দেওয়া হয়েছে।
হাঁটার উপযোগিতা প্রচারের জন্য পথচা রীর মর্যাদাকে অগ্রাধিকার দেওয়া প্রয়োজন, যার মধ্যে রয়েছে সম্মতি, নিরাপত্তা এবং মর্যাদা।
এডিএ (প্রতিবন্ধী আমেরিকানদের আইন) নিয়মাবলীর সাথে সম্মতি প্রয়োজনীয় কিন্তু প্রায়ই ব্যবহারযোগ্যতার জন্য অপর্যাপ্ত।
সত্যিকারের হাঁটার যোগ্যতা শুধুমাত্র নিরাপত্তা নয়, ছায়া, সুবিধা, ঘের এবং সম্পৃক্ততার মতো বিষয়গুলিকেও অন্তর্ভুক্ত করে যাতে হাঁটা একটি আকর্ষণীয় কার্যকলাপ হয়ে ওঠে।
গাড়ি-কেন্দ্রিক নকশার পরিবর্তে পথচারী অবকাঠামোকে অগ্রাধিকার দেওয়া শহুরে এলাকাগুলিকে আরও হাঁটার উপযোগী করতে পারে এবং জীবনের মান উন্নত করতে পারে।
শহরের কেন্দ্র থেকে গাড়ি নিষ িদ্ধ করা, শুধুমাত্র জরুরি এবং পণ্যবাহী যানবাহন ব্যতীত, এবং সড়কের লেন কমানো হাঁটার উপযোগিতা বাড়াতে পারে।
হিউস্টন এবং সল্ট লেক সিটির মতো শহরগুলির উদাহরণ গাড়ি-কেন্দ্রিক পরিকল্পনার নেতিবাচক প্রভাব এবং পথচারীদের অগ্রাধিকার দেওয়ার সম্ভাব্য সুবিধাগুলি প্রদর্শন করে।
জিগ একটি নতুন প্রোগ্রামিং ভাষা যা নিম্ন-স্তরের এবং সিস্টেম প্রোগ্রামিংয়ের জন্য তৈরি করা হয়েছে, এবং এর লক্ষ্য সি ভাষাকে প্রতিস্থাপন করা।
জিগের অন্যতম বৈশিষ্ট্য হল এর চমৎকার আন্তঃপরিচালন ক্ষমতা যা সি ভাষার সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, যা সি হেডার ফাইলগুলি সহজেই অন্তর্ভুক্ত করা এবং বিদ্যমান লাইব্রেরিগুলিতে অ্যাক্সেস করার সুযোগ দেয়।
ভাষাটি আধুনিক প্রোগ্রামিং কনস্ট্রাক্ট এবং রিফ্লেকশন ক্ষমতা প্রদান করে, যা এটিকে C এর তুলনায় আরও আরামদায়ক এবং উৎপাদনশীল করে তোলে।
জিগ @cImport-কে বিল্ড সিস্টেমে স্থানান্তর করছে যাতে libclang-এর উপর নির্ভরতা দূর করা যায়, এবং সি ফাইল আমদানি একটি বিল্ড ধাপ হিসেবে করা যায় সরাসরি সোর্স কোড অন্তর্ভুক্তির পরিবর্তে।
এই পরিবর্তন ব্যবহারকারীদের মধ্যে বিতর্ক সৃষ্টি করেছে, যেখানে মতামত বিভক্ত হয়েছে এটি একটি ছোট অসুবিধা নাকি একটি গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তন যা সি প্র োগ্রামারদের জন্য জিগের আকর্ষণকে প্রভাবিত করছে।
আলোচনাটি ভাষার জন্য একটি সুস্পষ্ট দৃষ্টিভঙ্গি বজায় রাখা এবং ব্যবহারকারীদের উদ্বেগ সমাধানের মধ্যে ভারসাম্যকে গুরুত্ব দেয়, যেখানে অনেকেই Zig-এর উদ্ভাবনী পদ্ধতি এবং শক্তিশালী নেতৃত্বের প্রশংসা করেন।
কোয়ান্টাইজেশন একটি কৌশল যা মডেল প্যারামিটারের প্রিসিশন কমিয়ে বড় ভাষা মডেলগুলির (LLMs) আকার কমানো এবং দক্ষতা বৃদ্ধি করার জন্য ব্যবহৃত হয়।
মূল পদ্ধতিগুলির মধ্যে রয় েছে পোস্ট-ট্রেনিং কোয়ান্টাইজেশন (PTQ) এবং কোয়ান্টাইজেশন-অওয়্যার ট্রেনিং (QAT), যেখানে GPTQ, GGUF, এবং BitNet-এর মতো উন্নয়নগুলি মডেলের আকার এবং গণনামূলক প্রয়োজনীয়তা উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দেয়।
গাইডটি মৌলিক ধারণাগুলি যেমন সিমেট্রিক এবং অ্যাসিমেট্রিক কোয়ান্টাইজেশন, রেঞ্জ ম্যাপিং, এবং ক্যালিব্রেশন কভার করে, যা LLMs অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি বিস্তৃত ওভারভিউ প্রদান করে।
প্রবন্ধটি LLM (বৃহৎ ভাষা মডেল) কোয়ান্টাইজেশন সম্পর্কে একটি বিস্তৃত পরিচিতি প্রদান করে, যার মধ্যে ভিজ্যুয়াল গাইড এবং রেফারেন্স অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
এটি বিভিন্ন কোয়ান্টাইজেশন পদ্ধতি নিয়ে আলোচনা করে, যেমন অসমমিত এবং সমমিত কোয়ান্টাইজেশন, এবং অসমমিত কোয়ান্টাইজেশনের বাগের কারণে গুণগত মানের ক্ষতির মতো বিষয়গুলি তুলে ধরে।
পোস্টটি তার বিস্তারিত ব্যাখ্যা এবং ব্যবহারিক অন্তর্দৃষ্টির কারণে আগ্রহ সৃষ্টি করেছে, যা মেশিন লার্নিং মডেল নিয়ে অধ্যয়নরত বা কাজ করা ব্যক্তিদের জন্য একটি মূল্যবান সম্পদ হিসেবে বিবেচিত হচ্ছে।
ডার্ক স্কাই, একটি জনপ্রিয় আবহাওয়া অ্যাপ যা সুনির্দিষ্ট বৃষ্টির সতর্কতা এবং বিস্তারিত শিশির বিন্দু চিত্রায়ণের জন্য পরিচিত, বন্ধ হয়ে গেছে, যার ফলে ব্যাপক ব্যবহারকারী অসন্তোষ দেখা দিয়েছে।
ব্যবহারকারীরা ডার্ক স্কাই-এর অনন্য বৈশিষ্ট্যগুলির ক্ষতি নিয়ে দুঃখ প্রকাশ করছেন, যেমন প্রতি ঘণ্টা র শিশির বিন্দু গ্রাফ এবং রিয়েল-টাইম বৃষ্টির সতর্কতা, যা অ্যাপল ওয়েদারে সম্পূর্ণরূপে প্রতিলিপি করা হয়নি।
বিভিন্ন বিকল্প যেমন Weather Underground, Carrot Weather, এবং Merry Sky উল্লেখ করা হয়েছে, কিন্তু কোনোটিই Dark Sky-এর কার্যকারিতা এবং ব্যবহারকারী ইন্টারফেসের সম্পূর্ণ প্রতিস্থাপন হিসাবে দেখা হয় না।
মাইক্রোজেএস মাইক্রো-ফ্রেমওয়ার্ক এবং মাইক্রো-লাইব্রেরির একটি সংগ্রহ সরবরাহ করে, যা কমপ্যাক্ট (৫ কিলোবাইট এবং এর নিচে), পোর্টেবল এবং নির্দিষ্ট কাজ দক্ষতার সাথে সম্পাদনে বিশেষজ্ঞ।
সাইটটি ডেভেলপারদের সহজেই এই মাইক্রো-ফ্রেমওয়ার্কগুলি খুঁজে পেতে এবং অবদান রাখতে দেয়, GitHub-এ সাইটটি ফর্ক করে, তাদের ফ্রেমওয়া র্কটি data.js-এ যোগ করে এবং একটি পুল রিকোয়েস্ট জমা দিয়ে।
এই সম্পদটি বিশেষভাবে উপকারী তাদের জন্য যারা বড় মনোলিথিক ফ্রেমওয়ার্কগুলি এড়িয়ে আরও হালকা এবং কেন্দ্রীভূত সমাধান খুঁজছেন।
Microjs.com, একটি ওয়েবসাইট যা ছোট জাভাস্ক্রিপ্ট লাইব্রেরি তালিকাভুক্ত করার জন্য পরিচিত, তা নিয়ে ডেভেলপাররা নস্টালজিকভাবে আলোচনা করছেন, এর অতীতের উপযোগিতা এবং এতে প্রদর্শিত লাইব্রেরিগুলির কথা স্মরণ করছেন।
ব্যবহারকারীরা পুরানো জাভাস্ক্রিপ্ট টুল যেমন Moment.js, RequireJS, এবং MooTools ব্যবহারের স্মৃতি শেয়ার করছেন, যা বছরের পর বছর ধরে জাভাস্ক্রিপ্ট ইকোসিস্টেমের বিবর্তনকে তুলে ধরছে।
আলোচনাটি জাভাস্ক্রিপ্ট ডেভেলপমেন্টের চ্যালেঞ্জ এবং পরিবর্তনগুলি প্রতিফলিত করে, যার মধ্যে ব্যাকওয়ার্ড কম্প্যাটিবিলিটি সমস্যা, নতুন ফ্রেমওয়ার্কের উত্থান এবং সম্প্রদায়ের পরিবর্তিত পছন্দগুলি অন্তর্ভুক্ত।
গুগল ডিপমাইন্ডের পেপার, "স্কেলিং এক্সপোনেন্টস অ্যাক্রস প্যারামিটারাইজেশনস অ্যান্ড অপ্টিমাইজারস," ১০,০০০ এর বেশি এলএলএম (বৃহৎ ভাষা মডেল) প্রশিক্ষণ রান অন্তর্ভুক্ত করেছে যাতে সর্বোত্তম হাইপারপ্যারামিটারগুলি খুঁজে পাওয়া যায়, যার আনুমানিক পুনরাবৃত ্তি খরচ $১২.৯ মিলিয়ন।
মোট গণনামূলক প্রচেষ্টা ছিল ৫.৪২e২৪ FLOPs (ফ্লোটিং পয়েন্ট অপারেশন), যার খরচ বিভিন্ন পরীক্ষায় বিভক্ত ছিল যেমন অ্যালাইনমেন্ট, লার্নিং রেট ভেরিয়েন্টস, এবং ওজন ক্ষয়।
বিশ্লেষণটি bfloat16 প্রিসিশন সহ TPUs (টেনসর প্রসেসিং ইউনিট) ব্যবহারের অনুমান করে এবং বিশদ গণনার জন্য পাইথন কোড সরবরাহ করে, যা প্রতিলিপির জন্য প্রয়োজনীয় উল্লেখযোগ্য কিন্তু সম্ভবপর কম্পিউট রিসোর্সগুলি তুলে ধরে।
আলোচনাটি গুগল ডিপমাইন্ড গবেষণা পত্র তৈরির সাথে সম্পর্কিত উচ্চ খরচের চারপাশে ঘোরে, যা অন্যান্য বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রে অস্বাভাবিক নয় বলে উল্লেখ করা হয়েছে।
ব্যয়গুলির মধ্যে কেবল কম্পিউটিং সম্পদই নয়, উল্লেখযোগ্য অ-কম্পিউটিং খরচ যেমন বেতন, সরঞ্জাম এবং ভোগ্যপণ্য অন্তর্ভুক্ত থাকে, যা কয়েক লক্ষ ডলারে পৌঁছাতে পারে।
আলোচনাটি বৈজ্ঞানিক গবেষণায় পুনরুত্পাদনযোগ্যতার চ্যালেঞ্জগুলিও স্পর্শ করে, বিশেষত যখন মূল পরীক্ষাগুলি মালিকানাধীন বা অত্যন্ত বিশেষায়িত সম্পদ ব্যবহার করে পরিচালিত হয়।
গবেষকরা বৃহৎ পরিসরের টেক্সট-টু-ইমেজ (T2I) ডিফিউশন ট্রান্সফরমার মডেল প্রশিক্ষণের জন্য একটি সাশ্রয়ী পদ্ধতি উদ্ভাবন করেছেন, যা উল্লেখযোগ্যভাবে গণনামূলক খরচ কমিয়ে দেয়।
চিত্রের প্যাচগুলি এলোমেলোভাবে মাস্কিং এবং সিন্থেটিক চিত্র ব্যবহার করার মতো কৌশলগুলি প্রয়োগ করে, তারা মাত্র $1,890 খরচে ১.১৬ বিলিয়ন প্যারামিটার মডেল প্রশিক্ষণ দিয়েছে, যা প্রতিযোগিতামূলক কর্মক্ষমতা অর্জন করেছে।
এই পদ্ধতি বিদ্যমান স্থিতিশীল ডিফিউশন মডেলের তুলনায় ১১৮ গুণ সস্তা, এবং দলটি তাদের প্রশিক্ষণ পদ্ধতি প্রকাশ করার পরিকল্পনা করছে যাতে মাইক্রো-বাজেটে বৃহৎ পরিসরের ডিফিউশন মডেল প্রশিক্ষণ সহজলভ্য হয়।
অ্যাসিম্পটোটিক উন্নতির কারণে এআই-এর দ্রুত খরচ হ্রাস নিয়ন্ত্রণকে অপ্রাসঙ্গিক করে ত ুলতে পারে, যা সম্ভবত আরও অফশোর মডেলের দিকে নিয়ে যেতে পারে।
ওপেন-সোর্স এআই মডেলগুলি উন্নত হওয়ার প্রত্যাশা করা হচ্ছে, যা বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলিকে তাদের প্রস্তাবগুলি উন্নত করতে বাধ্য করবে, যদিও বড় খেলোয়াড়রা তাদের সম্পদের কারণে প্রভাবশালী অবস্থানে থাকবে।
প্রশিক্ষণ খরচ কমছে, যা শীঘ্রই বড় এআই মডেলের ভোক্তা-স্তরের প্রশিক্ষণকে সক্ষম করতে পারে, যদিও ব্যাপক ডেটাসেট সংগ্রহ করা এখনও একটি গুরুত্বপূর্ণ চ্যালেঞ্জ রয়ে গেছে।
এলজি এবং স্যামসাং সিইএস ২০২৪-এ স্বচ্ছ টিভি ডিসপ্লে প্রদর্শন করেছে, যথাক্রমে ওএলইডি এবং মাইক্রোএলইডি প্রযুক্তি সহ।
এলজির স্বচ্ছ ওএলইডি ডিসপ্লেগুলি প্রায় ৪৫% স্বচ্ছতা প্রদান করে, যেখানে স্যামসাংয়ের মাইক্রোএলইডি ডিসপ্লেগুলি আরও স্বচ্ছ কিন্তু ব্যয়বহুল এবং তৈরি করা কঠিন।
এই স্বচ্ছ ডিসপ্লেগুলির ব্যবহারিক প্রয়োগগুলির মধ্যে রয়েছে খুচরা সাইনেজ, ডেস্কটপ ভিডিও কল এবং গণপরিবহন, বাড়িতে তাত্ক্ষণিক ভোক্তা গ্রহণের পরিবর্তে।
এলজি এবং স্যামসাং স্বচ্ছ ওএলইডি ডিসপ্লে তৈরি করছে, যা বর্ধিত বাস্তবতা প্রকল্প এবং ডিজিটাল সা ইনেজে ব্যবহৃত হয়েছে।
স্বচ্ছ এলসিডিগুলি, যা একটি ব্যাকলাইট প্রয়োজন, এই প্রযুক্তিগত অগ্রগতির অংশ হলেও কালো কনট্রাস্টের মতো চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয়, যা তাদের ঘরের টিভির জন্য কম ব্যবহারিক করে তোলে।
প্রযুক্তিটি সাধারণ ভোক্তা ব্যবহারের চেয়ে নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন যেমন অটোমোটিভ ডিসপ্লে এবং বিজ্ঞাপনের জন্য বেশি উপযুক্ত বলে বিবেচিত হয়।
লেখক প্রাথমিকভাবে Vercel-এর অ্যানালিটিক্স প্রো প্ল্যানে ব্যবহার করতেন, কিন্তু বড় PNG ছবির উচ্চ আউটবাউন্ড ড েটা ব্যবহারের কারণে খরচ কমানোর চেষ্টা করেছিলেন।
ছবিগুলিকে JPG-তে রূপান্তর করে এবং "Squeeh stack" (SQLite-ভিত্তিক অ্যাপস) ব্যবহার করে একটি কাস্টম অ্যানালিটিক্স API তৈরি করে, লেখক প্রতি মাসে $13.27 সাশ্রয় করেছেন।
কাস্টম সমাধানটি বুন এবং হোনো দিয়ে একটি এপিআই সেটআপ করা, একটি ভিপিএসে ডিপ্লয় করা এবং একটি বেসিক অ্যানালিটিক্স ড্যাশবোর্ড তৈরি করা জড়িত ছিল, যা ভার্সেলের অ্যানালিটিক্সের সাথে তুলনীয় ডেটা প্রদান করেছিল।
পোস্টটি একটি ব্লগ বা স্থির সাইট হোস্ট করার বিভিন্ন পদ্ধতি এবং প্ল্যাটফর্ম নিয়ে আলোচনা করে, খরচ এবং প্রযুক্তিগত সেটআপের তুলনা করে।
এটি ডিজিটাল ওশান, গিটহা ব পেজেস এবং ক্লাউডফ্লেয়ার এর মতো পরিষেবাগুলির ব্যবহারের উপর আলোকপাত করে, যেখানে ব্যবহারকারীরা তাদের অভিজ্ঞতা এবং পছন্দগুলি শেয়ার করে।
আলোচনায় সরল প্রকল্পগুলির অতিরিক্ত প্রকৌশল এবং বিভিন্ন হোস্টিং সমাধানের মধ্যে আপস নিয়ে হাস্যকর এবং সমালোচনামূলক দৃষ্টিভঙ্গি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।