স্ট্যানফোর্ড মেডিসিনের গবেষকরা একটি অণু তৈরি করেছেন যা দুটি প্রোটিনকে সংযুক্ত করে ক্যান্সার কোষের স্ব-ধ্বংস প্রক্রিয়া উদ্দীপিত করে এবং কোষ মৃত্যুর জিন সক্রিয় করে।
এই উদ্ভাবনী পদ্ধতি বিস্তৃত বৃহৎ বি-সেল লিম্ফোমাকে লক্ষ্য করে, যা BCL6 প্রোটিনকে সংযুক্ত করে, যা কোষের মৃত্যু প্রতিরোধ করে, CDK9 এর সাথে, একটি এনজাইম যা অ্যাপোপটোসিস (প্রোগ্রামড কোষের মৃত্যু) উদ্দীপিত করে।
গবেষণাটি, যা সায়েন্সে প্রকাশিত হয়েছে, বর্তমানে ইঁদুরের উপর আরও পরীক্ষা করা হচ্ছে এবং এটি ক্লিনিকাল ট্রায়ালের দিকে নিয়ে যেতে পারে, হাওয়ার্ড হিউজেস মেডিকেল ইনস্টিটিউট এবং ন্যাশনাল ইনস্টিটিউটস অফ হেলথের মতো প্রতিষ্ঠানগুলির অর্থায়নে।
বিজ্ঞানীরা ক্যান্সার কোষের স্ব-ধ্বংস প্রক্রিয়া উদ্দীপিত করার একটি পদ্ধতি উদ্ভাবন করেছেন, যা দুটি প্রোটিনকে সংযুক্ত করে BCL6 জিনকে লক্ষ্য করে, যা ক্যান্সার কোষের বেঁচে থাকার সহায়তা করে।
এই প্রযুক্তি লক্ষ্যভিত্তিক ক্যান্সার থেরাপির প্রবণতার অংশ, যা রসায়ন থেরাপির মতো প্রচলিত চিকিৎসার তুলনায় নির্ভুলতার দিকে মনোনিবেশ করে।
চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে রয়েছে সম্ভাব্য পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া এবং ব্যক্তিগত টিউমারের ডিএনএর উপর ভিত্তি করে ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসার প্রয়োজনীয়তা, তবে গবেষণায় অগ্রগতি আরও কার্যকর সমাধানের জন্য আশা প্রদান করে।
লেখক জোর দেন যে ম্যানেজারদের তাদের দলের কাজ বোঝা উচিত শুধুমাত্র স্বয়ংক্রিয় ড্যাশবোর্ডের উপর নির্ভর না করে, যা গুণমানের উপর মেট্রিকগুলির দিকে মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করতে পারে।
শুধুমাত্র মেট্রিক্সের উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করা সৃজনশীল প্রতিভাকে বাধাগ্রস্ত করতে পারে এবং ধরে রাখার সমস্যার সৃষ্টি করতে পারে, যা পরিমাণগত ডেটা এবং গুণগত অন্তর্দৃষ্টির মধ্যে ভারসাম্যের প্রয়োজনীয়তাকে তুলে ধরে।
পোস্টটি একটি বিষাক্ত কর্মপরিবেশ প্রতিরোধ এবং কার্যকর দল ব্যবস্থাপনা নিশ্চিত করার জন্য বড় চিত্রের মেট্রিক্সের সাথে ব্যবস্থাপনার অন্তর্দৃষ্টি একত্রিত করার পক্ষে সমর্থন করে।
নিউ ইয়র্ক টাইমস টেক গিল্ড অসমাধানকৃত চুক্তি বিষয়গুলির জন্য ধর্মঘট করছে, যেমন "ন্যায্য কারণ" সমাপ্তি বিধান, বেতন বৃদ্ধি, বেতন সমতা এবং দূরবর্তী কাজের নীতির দাবি। - চুক্তি ছাড়াই দুই বছরেরও বেশি সময় ধরে আলোচনা চলছে, এবং ধর্মঘটটি নির্বাচনী সপ্তাহে কৌশলগতভাবে সময় নির্ধারণ করা হয়েছে যাতে এনওয়াইটি-র উপর চাপ বাড়ানো যায়। - এনওয়াইটি ২.৫% বার্ষিক মজুরি বৃদ্ধি এবং দূরবর্তী কাজের নমনীয়তা প্রস্তাব করেছে, কিন্তু ইউনিয়ন আরও উল্লেখযোগ্য প্রতিশ্রুতির জন্য চাপ দিচ্ছে।
প্রজেক্ট সিড ১০-১০০০+ এআই এজেন্টের সাথে বৃহৎ পরিসরের সিমুলেশনগুলি তদন্ত করে এআই সভ্যতা অন্বেষণ করতে, বাস্তব সময়ের ইন্টারঅ্যাকশনের জন্য পিয়ানো আর্কিটেকচার ব্যবহার করে।- গবেষণায় মাইনক্রাফ্ট পরিবেশের মধ্যে এআই এজেন্টদের ভূমিকা, নিয়ম এবং সাংস্কৃতিক সংক্রমণ বিকাশের প্রদর্শন করা হয়েছে, যা সামাজিক সিমুলেশন এবং এআই ইন্টিগ্রেশনে অগ্রগতির উপর আলোকপাত করে।- গবেষণাটি arXiv-এ উপলব্ধ একটি পেপারে নথিভুক্ত করা হয়েছে, যা এআই সভ্যতা গবেষণায় নতুন অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।
প্রজেক্ট সিড এআই-এ বহু-এজেন্ট সিমুলেশন ব্যবহারের উপর গবেষণা করে, বিশেষ করে মাইনক্রাফ্টের প্রেক্ষাপটে, সামাজিক গতিশীলতা এবং এআই সভ্যতা অন্বেষণের জন্য।
সমালোচকরা যুক্তি দেন যে প্রকল্পটি হয়তো অগ্রণী কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার চেয়ে উন্নত প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং সম্পর্কে বেশি হতে পারে, গেমিংয়ে বড় ভাষার মডেলের (এলএলএম) প্রয়োজনীয়তা নিয়ে প্রশ্ন তোলেন যখন প্রচলিত অ্যালগরিদম যথেষ্ট হতে পারে।
প্রকল্পটি গেমিংয়ে এআই-এর সম্ভাবনা এবং বর্তমান সীমাবদ্ধতাগুলি উভয়কেই তুলে ধরে, যা সৃজনশীলতায় এআই-এর ভূমিকা, বুদ্ধিমত্তা অনুকরণের চ্যালেঞ্জ এবং এআই-চালিত সমাজের দার্শনিক প্রভাব নিয়ে আলোচনা উস্কে দেয়।
স্ট্যান্ডার্ড ইন্টেলিজেন্স তাদের অডিও-শুধু ট্রান্সফরমার মডেল, হার্টজ-ডেভ, উন্মুক্ত করেছে, যা ৮.৫ বিলিয়ন প্যারামিটার সমন্বিত, অডিও প্রক্রিয়াকরণ প্রযুক্তিতে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি নির্দেশ করে।
রিলিজটিতে রয়েছে হার্টজ-কোডেক, একটি অডিও অটোএনকোডার যা নিম্ন বিটরেটে উৎকৃষ্ট এবং হার্টজ-ভিএই, একটি ১.৮ বিলিয়ন প্যারামিটার ট্রান্সফরমার অডিও ভেরিয়েশনাল অটোএনকোডার (ভিএই) এর জন্য।
৬.৬ বিলিয়ন প্যারামিটার সহ হার্টজ-ডেভ তার কম লেটেন্সি এবং রিয়েল-টাইম ভয়েস ইন্টারঅ্যাকশন ক্ষমতার জন্য উল্লেখযোগ্য, যা এটিকে ফাইন-টিউনিং এবং গবেষণা উদ্দেশ্যে উপযুক্ত করে তোলে।
হার্টজ-ডেভ হল প্রথম ওপেন-সোর্স কথোপকথনমূলক অডিও মডেল, যা অডিও ইনপুটকে আউটপুটে প্রক্রিয়াকরণ করে টেক্সটে রূপান্তর না করেই, যা টেক্সট-টু-স্পিচ সিস্টেমের তুলনায় আরও প্রাকৃতিক প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারে। মডেলটি অত্যন্ত অভিযোজ্য, যা কণ্ঠের বৈশিষ্ট্য যেমন লিঙ্গ বা উচ্চারণ পরিবর্তন করতে সূক্ষ্ম-সুর করার অনুমতি দেয়, যা বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য এটি বহুমুখী করে তোলে। একটি ছোট দল দ্বারা বিকশিত, হার্টজ-ডেভ ১৬ মিলিয়ন ঘন্টার অডিওর এ কটি বিস্তৃত ডেটাসেটে প্রশিক্ষিত, ভবিষ্যতে আরও সূক্ষ্ম-সুর এবং উন্নয়নের সুবিধার্থে একটি হাগিংফেস রিলিজের পরিকল্পনা রয়েছে।
পত্রিকাটি তদন্ত করে যে বড় ভাষার মডেলগুলি (LLMs) সত্যিই অবাঞ্ছিত আচরণ, যেমন কপিরাইটযুক্ত বা ব্যক্তিগত বিষয়বস্তু, পুনরায় প্রশিক্ষণ ছাড়াই ভুলে যেতে পারে কিনা। এটি প্রকাশ করে যে কোয়ান্টাইজেশন, যা একটি মডেলের ওজনের নির্ভুলতা কমানোর প্রক্রিয়া, "ভুলে যাওয়া" তথ্যের একটি উল্লেখযোগ্য অংশ পুনরুদ্ধার করতে পারে, যেখানে ভুলে যাওয়া মডেলগুলি ৪-বিট কোয়ান্টাইজেশনের পরে ভুলে যাওয়া জ্ঞানের ৮৩% পর্যন্ত ধরে রাখতে পারে। লেখকরা LLMs-এ অসম্পূর্ণ ভুলে যাওয়ার সমস্যাটি কার্যকরভাবে সমাধান করার জন্য একটি কোয়ান্টাইজেশন-প্রতিরোধী ভুলে যাওয়ার কৌশল প্রস্তাব করেন।
একটি সাম্প্রতিক গবেষণায় দেখা গেছে যে একটি মডেলকে কোয়ান্টাইজ করা বড় ভাষার মডেলগুলিতে (LLMs) "অশিক্ষা" পদ্ধতিগুলিকে বিপরীত করতে পারে, যা মডেলগুলিকে নির্দিষ্ট তথ্য ভুলে যেতে ব্যবহৃত হয়।
কোয়ান্টাইজেশন, যা মডেল ওজনের নির্ভুলতা হ্রাস করার একটি প্রক্রিয়া, অনিচ্ছাকৃতভাবে ভুলে যাওয়া তথ্য পুনরুদ্ধার করতে পারে, যা আনলার্নিংয়ের কার্যকারিতা সম্পর্কে উদ্বেগ উত্থাপন করে।
আবিষ্কারগুলি এআই নীতিশাস্ত্র, কপিরাইট এবং তথ্য অ্যাক্সেস ও সৃষ্টিতে এআই-এর প্রভাব সম্পর্কিত বিস্তৃত বিষয়গুলিকে তুলে ধরে।
একজন স্বাধীন ডেভেলপার একটি অ্যাপ তৈরি ক রেছেন যা রাতের খাবারের বিকল্পগুলি নির্ধারণ করতে সহায়তা করে, যা ব্যক্তিগত অভিজ্ঞতা থেকে অনুপ্রাণিত হয়ে সিদ্ধান্তহীনতার সমস্যার সমাধান করে।
অ্যাপটি প্রাথমিকভাবে রেসিপি তালিকাভুক্ত করত এবং এলোমেলোভাবে তিনটি প্রস্তাব করত, যা একটি টিন্ডার-সদৃশ ইন্টারফেসে পরিণত হয় যেখানে ব্যবহারকারীরা খাবার নির্বাচন করতে সুইপ করে।
ডেভেলপার অ্যাপটি উন্নত করার জন্য ব্যবহারকারীর প্রতিক্রিয়া চান, যা একটি চলমান উন্নয়ন প্রক্রিয়ার নির্দেশ করে।
একজন স্বাধীন ডেভেলপার একটি অ্যাপ চালু করেছেন যা দম্পতিদের খাবারের সিদ্ধান্ত নিতে সাহায্য করে, যেখানে তারা রেসিপি বিকল্পগুলি র মধ্য দিয়ে সোয়াইপ করতে পারে, টিন্ডার ইন্টারফেসের মতো।
অ্যাপটি ব্যবহারকারীদের নিজেদের রেসিপি ইনপুট করার সুযোগ দেয় এবং দৈনিক বিকল্পগুলি প্রস্তাব করে, বর্তমানে এটি iOS-এ উপলব্ধ এবং অ্যান্ড্রয়েডে মুক্তির পরিকল্পনা রয়েছে।
ব্যবহারকারীরা প্রতিক্রিয়া প্রদান করেছেন, সাবস্ক্রিপশন মডেল সম্পর্কে উদ্বেগ প্রকাশ করেছেন এবং উপাদান ফিল্টার এবং শপিং লিস্ট ইন্টিগ্রেশনের মতো অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্যগুলি প্রস্তাব করেছেন যা খাবার পরিকল্পনা উন্নত করতে এবং সিদ্ধান্ত ক্লান্তি কমাতে সহায়ক হবে।
কুইন্সি জোন্স, একজন কিংবদন্তি সঙ্গীত প্রযোজক, পরলোক গমন করেছেন, পপ, জ্যাজ এবং অন্যান্য সঙ্গীত ধারায় একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রভাব রেখে গেছেন।
তার সঙ্গীত কৃতিত্বের বাইরে, জোন্স প্রযুক্তি শিল্পে অবদান রেখেছেন ACM Computers in Entertainment ম্যাগাজিনের উপদেষ্টা কমিটিতে এবং অ্যালান কেয়ের ভিউপয়েন্টস রিসার্চ ইনস্টিটিউটের বোর্ডে কাজ করে।
তার উত্তরাধিকার অন্তর্ভুক্ত জ্যাকব কোলিয়ার-এর মতো শিল্পীদের পরামর্শ দেওয়া এবং আফ্রিকায় ঋণ মওকুফের মতো সামাজিক কারণে অবদান রাখা।
কেভিন বুন এমবেডেড লিনাক্স সিস্টেমের জন্য সিস্টেমড যে চ্যালেঞ্জগুলি উপস্থাপন করে তা তুলে ধরেছেন, উল্লেখ করে যে এটি ঐতিহ্যবাহী বিকল্প যেমন সিস্টেমভি ইনিটের তুলনায় বেশি সম্পদ-নিবিড়।
সিস্টেমডের উপাদানগুলি, যেমন ইনিট প্রক্রিয়া এবং লগিং ডেমন, মেমরি ব্যবহার এবং বুট সময় বৃদ্ধি করে, যা এটিকে র্যাজবেরি পাইয়ের মতো ডিভাইসগুলির জন্য কম আদর্শ করে তোলে।
বুন লিনাক্স ডিস্ট্রিবিউশনগুলিকে সমর্থন করার পক্ষে যা সিস্টেমডের উপর নির্ভর করে না এবং এমবেডেড পরিবেশে নমনীয়তা এবং কার্যকারিতা নিশ্চিত করার জন্য বিকল্পগুলি বিকাশের পক্ষে সমর্থন করেন।
এম্বেডেড লিনাক্স সিস্টেমের জন্য systemd এর উপযুক্ততা নিয়ে বিতর্ক অব্যাহত রয়েছে, যেখানে সমালোচকরা এর উচ্চ মেমরি ব্যবহার, দীর্ঘ বুট সময় এবং জটিলতাকে সীমিত সম্পদযুক্ত ডিভাইসের জন্য অসুবিধা হিসেবে চিহ্নিত করছেন।
সিস্টেমড-এর সমর্থকরা যুক্তি দেন যে এটি উন্নত সেবা ব্যবস্থাপনা এবং প্রতিক্রিয়াশীলতা প্রদান করে, যা বিশেষত পর্যাপ্ত সম্পদযুক্ত ডিভাইসগুলির জন্য উপকারী।
এই আলোচনা সিস্টেমডের সর্বব্যাপী পদ্ধতি এবং ছোট, মডুলার টুল ব্যবহারের ইউনিক্স দর্শনের মধ্যে বিস্তৃত সংঘাতকে তুলে ধরে।