হোম অ্যাসিস্ট্যান্ট ভয়েস প্রিভিউ এডিশন চালু করেছে, যা একটি ব্যক্তিগত, স্থানীয় ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট যা ব্যবহারকারীর গোপনীয়তাকে অগ্রাধিকার দেয় ডেটা সংগ্রহ না করে বা বৈশিষ্ট্যগুলি সীমাবদ্ধ না করে।- ডিভাইসটি ওপেন-সোর্স, কাস্টমাইজযোগ্য এবং স্থানীয় প্রক্রিয়াকরণ সমর্থন করে, যা ব্যবহারকারীদের ইন্টারনেট সংযোগের প্রয়োজন ছাড়াই হার্ডওয়্যার এবং সফ্টওয়্যার উভয়ই পরিবর্তন করতে দেয়।- $৫৯ মূল্যে, এটি গোপনীয়তা এবং সম্প্রদায়-চালিত ওপেন ডেভেলপমেন্টের উপর ফোকাস করে বিদ্যমান ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্টগুলিকে ছাড়িয়ে যাওয়ার লক্ষ্য রাখে, যা উন্নত অডিও প্রক্রিয়াকরণের জন্য ডুয়াল মাইক্রোফোন এবং একটি নিবেদিত অডিও প্রসেসর বৈশিষ্ট্যযুক্ত।
আলোচনাটি ওপেন-সোর্স ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্টের উন্নয়নের উপর কেন্দ্রীভূত, যেখানে হোম অ্যাসিস্ট্যান্টের নতুন ডিভাইসের উপর গুরুত্ব দেওয়া হয়েছে, যা প্রাইভেসি উদ্বেগ এবং অ্যালেক্সা এবং গুগল হোমের মতো বাণিজ্যিক বিকল্পগুলির সীমাবদ্ধতাগুলি তুলে ধরে।
ব্যবহারকারীর গোপনীয়তা নিশ্চিত করার সময় কার্যকারিতা উন্নত করতে উন্নত মডেল এবং স্থানীয় প্রক্রিয়াকরণকে একত্রিত করার প্রতি উল্লেখযোগ্য আগ্রহ রয়েছে।
আলোচনাটি হার্ডওয়্যার উন্নয়নের চ্যালেঞ্জ এবং ভয়েস অ্যাসিস্ট্যান্ট বাজারে আরও ওপেন-সোর্স সমাধান তৈরির জন্য সম্প্রদায়-চালিত প্রকল্পগুলির সম্ভাবনা নিয়েও আলোচনা করে।
ওয়েবপৃষ্ঠায় টেক্সটের রঙ নির্ধারণ এখন প্রধানত CSS ব্যবহার করে করা হয়, যদিও পূর্বে HTML একটি রঙ বৈশিষ্ট্য ব্যবহার করত, যা এখন অপ্রচলিত।
আধুনিক ব্রাউজারগুলি অবৈধ রঙের মানগুলির ক্ষেত্রে সহনশীল, অচেনা ইনপুটগুলির জন্য লাল রঙকে ডিফল্ট হিসেবে গ্রহণ করে, যা পুরানো ওয়েবসাইটগুলি কার্যকর রাখার জন্য প্রাচীন পার্সিং নিয়মের কারণে হয়।
যদিও কিছু লোক কঠোর মানদণ্ডের পক্ষে সওয়াল করে, তবুও অবৈধ মানগুলি পরিচালনা করার ক্ষেত্রে ওয়েবের নমনীয়তা এর স্থিতিস্থাপকতা এবং অভিযোজনযোগ্যতায় অবদান রাখে।
প্রবন্ধটি "চাক নরিস লাল" নিয়ে আলোচনা করে, যা ১৩ বছর পুরনো স্ট্যাক ওভারফ্লো প্রশ্নের সাথে যুক্ত, যা ইন্টারনেট বিষয়বস্তু বাণিজ্যিকীকরণ এবং ক্ষুদ্র অর্থপ্রদান নিয়ে বিতর্ক উস্কে দেয়।
ব্যবহারকারীরা প্রাথমিক ওয়েবের সৃজনশীলতার জন্য নস্টালজিয়া প্রকাশ করেন, যা আধুনিক ওয়েব মানের জটিলতা এবং নিরাপত্তা সমস্যার সাথে বিপরীত।
আলোচনাটি হাস্যরসাত্মকভাবে HTML এবং CSS-এ রঙ পার্সিংয়ের অদ্ভুততাগুলি নিয়ে কথা বলে, যেখানে চাক নরিস এবং রঙের নামগুলির উল্লেখ করা হয়েছে।
tldraw কম্পিউটার একটি পরীক্ষামূলক প্রকল্প যা প্রাকৃতিক ভাষা কম্পিউটিংয়ের জন্য একটি অসীম ক্যানভাস প্রদান করে, যা ব্যবহারকারীদের সংযুক্ত উপাদানগুলির ওয়ার্কফ্লো তৈরি এবং কাস্টমাইজ করতে সক্ষম করে।
এটি ডেটা তৈরি এবং রূপান্তর করতে একটি বহু-মোডাল ভাষা মডেল ব্যবহার করে, যা স্টোরি জেনারেটর এবং সোর্টিং মেশিনের মতো পূর্বনির্মিত কর্মপ্রবাহ প্রদান করে।
প্রকল্পটি আরও অনুসন্ধান এবং কাস্টমাইজেশনের জন্য tldraw.dev এ উপলব্ধ।
টিএলড্রো কম্পিউটার তার কার্যকারিতার জন্য স্বীকৃত, বিশেষত বিগব্লুবাটন প্রকল্পে, যেখানে এটি দক্ষতার সাথে একটি হোয়াইটবোর্ড বৈশিষ্ট্য সংহত করেছে, যা উন্নয়ন সময় বাঁচিয়েছে।
ব্যবহারকারীরা এর সম্ভাবনা নিয়ে আগ্রহী যা কর্মপ্রবাহ চিত্র তৈরি করতে পারে, বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির (LLMs) জন্য এর উদ্ভাবনী ব্যবহারকারী ইন্টারফেস এবং এর সাংস্কৃতিক প্রভাব।
এর ওপেন-সোর্স প্রকৃতি, এর ক্লাউড পণ্যে ডেটা পরিচালনা এবং এক্সক্যালিড্র এর মতো অনুরূপ সরঞ্জামগুলির সাথে তুলনা নিয়ে আলোচনা হচ্ছে, যেখানে লাইসেন্সিং এবং এআই এবং ইউআই ডিজাইনে এর প্রয়োগের উপর গুরুত্ব দেওয়া হয়েছে।
কেলি বাজি বরাদ্দ কৌশল, যা সাধারণত উচ্চ বৈচিত্র্যের জন্য পরিচিত, "নেক্সট কার্ড বেট" কার্ড গেমে শূন্য বৈচিত্র্যের সাথে ঝুঁকিমুক্ত।- এই গেমে, কৌশলটি একটি মিশ্রিত ৫২-কার্ডের ডেক থেকে পরবর্তী কার্ডের রঙের উপর বাজি ধরা জড়িত, অবশিষ্ট লাল এবং কালো কার্ডের পার্থক্যের ভিত্তিতে স্টেকের প্রত্যাশিত লগারিদম সর্বাধিক করা।- কৌশলটি ধারাবাহিকভাবে প্রাথমিক স্টেকের ৯.০৮ গুণ ফেরত দেয় কোনো বৈচিত্র্য ছাড়াই, কারণ এটি একটি পোর্টফোলিও পদ্ধতির প্রতিফলন করে যেখানে শুধুমাত্র একটি উপ-কৌশল সফল হয়, যা A/B পরীক্ষায় অনুসন্ধান বনাম শোষণের অনুরূপ।
কেলি মানদণ্ড একটি কৌশল যা জুয়া এবং বিনিয়োগে সম্ভাবনার উপর ভিত্তি করে বাজির আকার অপ্টিমাইজ করতে ব্যবহৃত হয়, তবে এর বাস্তব-বিশ্বের প্রয়োগ চ্যালেঞ্জিং হতে পারে।
আলোচনায় অংশীদারিত্বের অসীম বিভাজ্যতার গুরুত্ব এবং পোকারের মতো অ-বাইনারি ফলাফল পরিস্থিতির জটিলতাগুলি তুলে ধরা হয়েছে।
ব্যাংক রোলের আকার, প্রত্যাশিত মূল্য এবং উপলব্ধ বাজির আকারের মতো বিষয়গুলি কেলি মানদণ্ড প্রয়োগে গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে গাণিতিক প্রমাণ এবং সিমুলেশন এর কার্যকারিতা সমর্থন করে, তবে এর সীমাবদ্ধতা এবং সম্ভাব্য সমস্যাগুলিও স্বীকার করে।
গুগল রিসার্চ তার সোলার এপিআইকে গ্লোবাল সাউথে সম্প্রসারিত করেছে, স্যাটেলাইট ইমেজারি এবং মেশিন লার্নিং (এমএল) ব্যবহার করে ভবনগুলির জন্য সৌর সম্ভাবনা মূল্যায়ন করতে, যেখানে প্রযুক্তির অ্যাক্সেস সীমিত, সেখানে সৌর গ্রহণ বাড়ানোর লক্ষ্যে।- সোলার এপিআই বিশদ ছাদ ডেটা প্রদান করে, ব্যবসাগুলিকে সৌর প্যানেলের বিন্যাস অপ্টিমাইজ করতে এবং গ্রহণের হার বাড়াতে সহায়তা করে, এখন ২৩টি দেশের ১২৫ মিলিয়ন নতুন ভবনকে কভার করছে।- প্রকল্পটি উন্নত এমএল মডেল ব্যবহার করে স্যাটেলাইট চিত্র থেকে উচ্চ-মানের ডিজিটাল সারফেস মডেল এবং ছাদের সেগমেন্ট তৈরি করে, বৈশ্বিক সৌর মূল্যায়নকে উন্নত করে।
গুগলের সোলার এপিআই বিশ্বব্যাপী সৌর সম্ভাবনা অনুমানের জন্য একটি ঐক্যবদ্ধ পদ্ধতি প্রদান করে, যা খণ্ডিত সরকারি লিডার (লাইট ডিটেকশন অ্যান্ড রেঞ্জিং) জরিপের সাথে বৈপরীত্য করে।
সোলার এপিআইতে স্থানীয় ইউটিলিটি মূল্যের সংযোজন এর কার্যকারিতা বাড়াতে পারে সম্ভাব্য সঞ্চয়ের হিসাব করে, যার ফলে বাড়ির মালিকদের জন্য সৌর প্রকল্পগুলির আকর্ষণ বৃদ্ধি পায়।
ছাদের সৌরশক্তি গ্রহণ করা জটিল, যা অবস্থান, খরচ, গ্রিড সংহতকরণ চ্যালেঞ্জ এবং নিয়ন্ত্রক, অর্থনৈতিক এবং প্রযুক্তিগত কারণ দ্বারা প্রভাবিত হয়, এর স্থিতিস্থাপকতা এবং বিতরণকৃত শক্তির সুবিধা সত্ত্বেও।
গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্কস (জিএনএন) গ্রাফ-গঠিত ডেটার জন্য বিশেষায়িত, যা নোড এবং এজ সম্পর্কগুলি ব্যবহার করে এবং অ্যান্টিব্যাকটেরিয়াল আবিষ্কার এবং ট্রাফিক পূর্বাভাসের মতো ক্ষেত্রে প্রযোজ্য।
প্রবন্ধটি GNNs-এর একটি বিস্তারিত পরিচিতি প্রদান করে, যা উপাদান, নকশা পছন্দ এবং প্রয়োগগুলি অন্তর্ভুক্ত করে, এবং এতে গ্রাফ ডেটা বোঝা, GNNs তৈরি করা এবং সেগুলির সাথে পরীক্ষা করার উপর বিভাগগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।
মূল বিষয়গুলির মধ্যে রয়েছে বার্তা প্রেরণ, পুলিং, গ্লোবাল উপস্থাপনা, গ্রাফ স্যাম্পলিং, প্ররোচনামূলক পক্ষপাত, এবং গ্রাফ অ্যাটেনশন নেটওয়ার্ক, যা কার্যকর GNN আর্কিটেকচার ডিজাইনের অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে।
গ্রাফ নিউরাল নেটওয়ার্কস (GNNs) কিছু চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয় যেমন ডেটাসেটের অভাব এবং বিভিন্ন মেশ ও প্যারামিটারের মধ্যে সাধারণীকরণের ক্ষেত্রে সমস্যা, যা তাদের ব্যাপক আলোচনা ও প্রয়োগকে সীমিত করে।- যদিও ট্রান্সফর্মার, যা একটি ধরনের গ্রাফ নেটওয়ার্ক, তাদের কার্যকরী মনোযোগ প্রক্রিয়ার কারণে জনপ্রিয়তা অর্জন করেছে, GNNs তুলনামূলকভাবে ধীর এবং কনভোলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কস (CNNs) এর তুলনায় কম কার্যকর।- উচ্চ কার্ডিনালিটি ডেটাসেটের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া মডেলিংয়ের মতো নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে তাদের সম্ভাবনা থাকা সত্ত্বেও, কিছু প্রয়োগে GNNs আশানুরূপ ফলাফল দেয়নি, যেখানে ট্রান্সফর্মার প্রায়শই তাদের ছাড়িয়ে গেছে।
ডক্টরস উইথআউট বর্ডার্স (এমএসএফ) এর একটি প্রতিবেদন গাজায় সংকটজনক মানবিক পরিস্থিতির উপর জোর দেয়, যা ইসরায়েলি সামরিক কার্যক্রম, একটি ব্যর্থ স্বাস্থ্যসেবা ব্যবস্থা এবং সীমিত মানবিক সহায়তার দ্বারা আরও খারাপ হয়েছে।
এমএসএফ অবিলম্বে যুদ্ধবিরতির আহ্বান জানিয়েছে এবং ফিলিস্তিনি জীবন রক্ষা ও প্রয়োজনীয় সহায়তা সরবরাহ নিশ্চিত করতে আন্তর্জাতিক হস্তক্ষেপের আহ্বান জানিয়েছে।
প্রতিবেদনটি গাজাকে একটি "মৃত্যু ফাঁদ" হিসেবে বর্ণনা করেছে, যেখানে ব্যাপক ধ্বংসযজ্ঞ, জোরপূর্বক বাস্তুচ্যুতি এবং গুরুতর স্বাস্থ্য সংকটের কথা উল্লেখ করা হয়েছে, যার ফলে হাজার হাজার মৃত্যু এবং একটি মানবিক বিপর্যয় ঘটেছে।
ডক্টরস উইদাউট বর্ডারস গাজায় সংঘাতকে গণহত্যা হিসেবে বর্ণনা করেছে, যা ব্যাপক ধ্বংস এবং মানবিক সংকটকে তুলে ধরেছে। পরিস্থিতি সংকটাপন্ন, উল্লেখযোগ্য বেসামরিক হতাহতের ঘটনা এবং অবকাঠামোর ক্ষতি হয়েছে, যা আইনি ভাবে গণহত্যা হিসেবে যোগ্য কিনা তা নিয়ে বিতর্ক সৃষ্টি করেছে, যেখানে একটি গোষ্ঠীকে ধ্বংস করার উদ্দেশ্য প্রমাণ করতে হয়। এই সংঘাতকে অন্যান্য ঐতিহাসিক এবং চলমান সংঘাতের সাথে তুলনা করা হচ্ছে, যা প্রভাব এবং সম্ভাব্য সমাধান নিয়ে আলোচনা উত্থাপন করছে।
ওপেনএআই-এর নতুন o3 সিস্টেম ARC-AGI সেমি-প্রাইভেট ইভ্যালুয়েশন সেটে ৭৫.৭% স্কোর অর্জন করেছে, যা পূর্ববর্তী মডেল যেমন GPT-4o এর তুলনায় এআই সক্ষমতায় একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি প্রদর্শন করছে।
o3 মডেলের নতুন কাজের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়ার ক্ষমতা কৃত্রিম সাধারণ বুদ্ধিমত্তার (AGI) দিকে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ নির্দেশ করে, যদিও এর উন্নয়নের সাথে সম্পর্কিত উচ্চ খরচ রয়েছে।
ARC পুরস্কার উন্মুক্ত-সোর্স সমাধানগুলিকে উৎসাহিত করে যা ৮৫% বা তার বেশি স্কোর করে, এবং আসন্ন ARC-AGI-2 বেঞ্চমার্ক আরও AI মডেলগুলিকে পরীক্ষা করবে, AGI গবেষণার সীমা প্রসারিত করবে।
ওপেনএআই-এর O3 মডেল ARC-AGI-PUB বেঞ্চমার্কে উচ্চ স্কোর করেছে, যা এআই যুক্তি ক্ষমতার প্রভাব সম্পর্কে আলোচনা উস্কে দিয়েছে।
মডেলের সাফল্য এআই যুক্তির ক্ষেত্রে অগ্রগতির ইঙ্গিত দেয়, তবে উচ্চ কম্পিউট খরচের কারণে আরও সহজলভ্য বেঞ্চমার্কের প্রয়োজনীয়তাও তুলে ধরে।
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অগ্রগতির ফলে চাকরি প্রতিস্থাপন হবে নাকি উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি পাবে, এ নিয়ে চলমান বিতর্ক রয়েছে, এবং কর্মক্ষেত্রে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যৎ প্রভাব সম্পর্কে মতামত বিভক্ত।
প্রবন্ধটি ২০১১ সালে XBOX 360 এর সুরক্ষা পরাজয়ের বিষয়ে আলোচনা করে, যেখানে রিসেট গ্লিচ হ্যাক (আরজিএইচ) ব্যবহার করা হয়েছিল। এই পদ্ধতিটি সিপিইউকে ধোঁকা দিয়ে স্বাক্ষরহীন কোড চালানোর অনুমতি দেয়।
হ্যাকার গ্লিগলি এবং টিরোস একটি হার্ডওয়্যার গ্লিচিং কৌশল ব্যবহার করেছিলেন, যা সুনির্দিষ্ট বৈদ্যুতিক পালসের সাথে জড়িত, নিরাপত্তা পরীক্ষাগুলি বাইপাস করতে, যা XBOX 360 এর নিরাপত্তা ব্যবস্থার দুর্বলতাগুলি তুলে ধরে।
লেখক হ্যাকটি পুনরায় তৈরি করেছিলেন, হার্ডওয়্যার গ্লিচিং এবং XBOX 360 এর নিরাপত্তা স্থাপত্যের জটিলতা সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করেছিলেন।
একজন প্রাক্তন মাইক্রোসফট ডেভেলপার এক্সবক্স ৩৬০ হার্ডওয়্যার সিকিউরিটি এক্সপ্লয়েট সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি শেয়ার করেছেন, যা দুর্বলতা এবং উন্নয়ন চ্যালেঞ্জগুলিকে তুলে ধরে।
আলোচনায় Xbox 360 এর সুরক্ষাকে অন্যান্য ডিভাইস যেমন Xbox One এবং iPhones এর সাথে তুলনা করা হয়েছে, যেখানে মাইক্রোসফটের পাইরেসি প্রতিরোধ এবং গেমের গুণমান বজায় রাখার উপর গুরুত্বারোপ করা হয়েছে।
উপাখ্যানগুলি বিকাশের সময় সিমুলেটরগুলির ব্যবহার এবং কনসোলের নিরাপত্তা কাজে লাগানোর জন্য সম্প্রদায়ের প্রচেষ্টাগুলি প্রকাশ করে।
গবেষণাটি বীমা দাবির ডেটা ব্যবহার করে ২৫.৩ মিলিয়ন স্বয়ংক্রিয় মাইলের উপর ওয়েমোর কার্যকারিতা পরীক্ষা করে স্বয়ংক্রিয় ড্রাইভিং সিস্টেমের (এডিএস) নিরাপত্তা মূল্যায়ন করে।
ফাইন্ডিংস নির্দেশ করে যে ওয়েমোর এডিএস সাধারণ ড্রাইভিং জনসংখ্যা এবং নতুন যানবাহন (২০১৮-২০২১) উভয়ের তুলনায় সম্পত্তি ক্ষতি এবং শারীরিক আঘাতের দাবিগুলি উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে দেয়।
গবেষণাটি এডিএস নিরাপত্তা মূল্যায়নের জন্য একটি আপডেটেড কাঠামো প্রদান করে, যা পরিবহন নিরাপত্তা নীতি এবং জনসাধারণের গ্রহণযোগ্যতার উপর সম্ভাব্য প্রভাব ফেলতে পারে।
লেখক টাইপ ড্রিভেন ডেভেলপমেন্টের সুবিধাগুলি নিয়ে আলোচনা করেন, বিশেষ করে একটি বড় টাইপস্ক্রিপ্ট কোডবেসে, যেখানে টাইপগুলি কীভাবে কোডিং এবং রিফ্যাক্টরিংকে সহজ করতে পারে তা জোর দেওয়া হয়েছে।
মূল নীতিগুলি অন্তর্ভুক্ত করে টাইপ নিরাপত্তা নিশ্চিত করা, টাইপ সংজ্ঞা দিয়ে শুরু করা, অবৈধ অবস্থাগুলিকে অপ্রতিনিধিত্বযোগ্য করা, এবং যাচাই ও অন্তর্দর্শনের জন্য টাইপ ব্যবহার করা।
এই পদ্ধতি উৎপাদনশীলতা বৃদ্ধি করে অফলাইন কোডিংয়ের সুযোগ দিয়ে এবং ত্রুটি হ্রাস করে, যেখানে টাইপ সিস্টেম একটি গাইড এবং ত্রুটি-পরীক্ষণ সরঞ্জাম হিসেবে কাজ করে।
টাইপগুলি একটি কাঠামোগত ফ্রেমওয়ার্ক প্রদান করে যা কোডিংকে সহজ করে, ডিবাগিং কমায় এবং ডোমেনগুলিকে ম্যাপিং এবং স্ক্যাফোল্ডিং সেট আপ করার মাধ্যমে রক্ষণাবেক্ষণকে সহজ করে।
প্রক্রিয়াগত প্রোগ্রামিং, যা দ্রুত সমাধানের উপর জোর দেয়, এবং ঘোষণামূলক প্রোগ্রামিং, যা কম বাগ এবং সহজ পুনর্গঠনের উপর মনোযোগ দেয়, এর মধ্যে একটি চলমান বিতর্ক রয়েছে।
যদিও টাইপগুলি কোডের নির্ভরযোগ্যতা এবং রক্ষণাবেক্ষণযোগ্যতা বৃদ্ধি করে, তারা জটিলতা এবং কঠোরতাও যোগ করতে পারে, যা গতি এবং স্থিতিশীলতার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে, বিশেষ করে স্টার্টআপ এবং প্রতিষ্ঠিত সিস্টেমের ক্ষেত্রে।
আর্টেমিস একটি ওয়েব রিডার যা পোস্টের শিরোনাম, লেখকের ডোমেইন এবং লিঙ্কের তালিকা প্রদর্শনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা প্রতিদিন আপডেট হয় এবং এখন "hn" আমন্ত্রণ কোড সহ জনসাধারণের জন্য উপলব্ধ।
পাঠক সরলতার উপর জোর দেয়, যেমন বিজ্ঞপ্তি, পড়া/অপঠিত অবস্থা এবং পোস্ট গণনার মতো বৈশিষ্ট্যগুলি অনুপস্থিত থাকে এবং শুধুমাত্র শেষ সাত দিনের পোস্টগুলি প্রদর্শন করে।
আর্টেমিস সমস্ত জনপ্রিয় ফিড ফরম্যাট সমর্থন করে, একটি কাস্টমাইজযোগ্য রঙের স্কিম অফার করে যার মধ্যে ডার্ক মোড অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, এবং ব্যবহারকারীদের লেখকদের ওয়েবসাইটে নির্দেশ করে যাতে তারা তাদের ব্লগ ডিজাইনগুলির প্রশংসা করতে পারে।
আর্টেমিস একটি ওয়েব রিডার যা ব্লগ পোস্টের শিরোনাম, লেখকের ডোমেইন এবং লিঙ্ক প্রদর্শনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা প্রতিদিন আপডেট হয় যাতে ক্রমাগত চেক করার প্রয়োজন কমে যায়। এটি সমস্ত জনপ্রিয় ফিড ফরম্যাট সমর্থন করে, একটি কাস্টমাইজযোগ্য রঙের স্কিম অফার করে এবং সরাসরি লেখকদের ওয়েবসাইটে লিঙ্ক করে, যা ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা উন্নত করে। এই টুলটি ওপেন সোর্স, স্ব-হোস্ট করা যায় এবং নোটিফিকেশন বা অপঠিত গণনা ছাড়াই একটি শান্ত পাঠের অভিজ্ঞতা প্রদান করার লক্ষ্য রাখে, যা "hn" আমন্ত্রণ কোড দিয়ে অ্যাক্সেসযোগ্য।