2025-01-28

আমরা পেবলকে আবার ফিরিয়ে আনছি

প্রতিক্রিয়া

পেবল গুগলের সমর্থনে পুনরুজ্জীবিত হচ্ছে, যা এর মূল শক্তিগুলির উপর মনোযোগ দিচ্ছে যেমন হ্যাকযোগ্যতা, দীর্ঘ ব্যাটারি জীবন এবং ফোনের এক্সটেনশন হিসাবে কাজ করা। পুনরুজ্জীবনটি পেবল-এর ওপেন-সোর্স প্রকৃতি বজায় রাখতে এবং বাধ্যতামূলক ক্লাউড সাবস্ক্রিপশন এড়াতে লক্ষ্য করে, যা হ্যাকার এবং প্রযুক্তি উত্সাহীদের আকর্ষণ করে। পেবলের প্রত্যাবর্তন নিয়ে সম্প্রদায় উত্তেজিত, যা তার অনন্য বৈশিষ্ট্য এবং পরিধানযোগ্য প্রযুক্তিতে প্রভাবকে প্রতিফলিত করে।

গুগল পেবল অপারেটিং সিস্টেমের উন্মুক্ত উৎস প্রকাশ করেছে

প্রতিক্রিয়া

গুগল পেবল অপারেটিং সিস্টেমটি ওপেন-সোর্স করেছে, যা স্মার্টওয়াচ প্রযুক্তিতে সম্ভাব্য নতুন উন্নয়নের জন্য ভক্ত এবং ডেভেলপারদের মধ্যে উদ্দীপনা সৃষ্টি করেছে। GitHub-এ প্রকাশিত সংস্করণে সিস্টেম ফন্ট এবং ব্লুটুথ স্ট্যাকের মতো মালিকানাধীন উপাদানগুলি অন্তর্ভুক্ত নেই, তাই এটি তার বর্তমান রূপে কম্পাইল করা যাবে না। এই পদক্ষেপটি গুগলের পক্ষ থেকে একটি ইতিবাচক অঙ্গভঙ্গি হিসাবে দেখা হচ্ছে, যা অভ্যন্তরীণ প্রচেষ্টার ফলস্বরূপ এবং এটি পেবল স্মার্টওয়াচ ইকোসিস্টেম পুনরুজ্জীবিত করার দিকে একটি পদক্ষেপ হিসাবে বিবেচিত হচ্ছে।

রান ডিপসিক আর১ ডায়নামিক ১.৫৮-বিট

প্রতিক্রিয়া

ডিপসিক আর১ ডায়নামিক ১.৫৮-বিট ৮০% আকার হ্রাস অর্জন করে এবং ডুয়াল এইচ১০০ ব্যবহার করে প্রতি সেকেন্ডে ১৪০ টোকেন পরিচালনা করে, কিন্তু এর ধীর গতি এবং পুনরাবৃত্তি সমস্যা এর ব্যবহারিকতা সম্পর্কে প্রশ্ন উত্থাপন করে। গতিশীল পরিমাণায়ন কর্মক্ষমতায় সহায়তা করে, তবুও অ্যাক্সেসিবিলিটি, খরচ এবং মডেলের প্রশিক্ষণ খরচের দাবির বিষয়ে উদ্বেগ অব্যাহত থাকে, যা পর্যালোচনার দিকে নিয়ে যায়। মডেলটির বাজারে উল্লেখযোগ্য প্রভাব রয়েছে, এর ফলাফল পুনরায় তৈরি করার প্রচেষ্টা চলছে, যদিও এর কার্যকারিতা বড় মডেলগুলির তুলনায় বিতর্কিত।

কোডের জন্য DeepSeek R1 থেকে আশাব্যঞ্জক ফলাফল

Xuan-Son Nguyen এর একটি পুল রিকোয়েস্ট (PR) llama.cpp এর জন্য WebAssembly (WASM) গতি উন্নত করে Single Instruction, Multiple Data (SIMD) নির্দেশনা ব্যবহার করে, যেখানে DeekSeek-R1 এর উল্লেখযোগ্য অবদান রয়েছে। পিআর-এ একটি গতিশীল মডেল_ম্যাপ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা এপিআই প্রতিক্রিয়া থেকে তৈরি করা হয়েছে, যা হার্ডকোডেড সংস্করণের প্রয়োজনীয়তা দূর করে, প্লাগইন উন্নয়নে উদ্ভাবন প্রদর্শন করে। সাইমন উইলিসনের ওয়েবলগ সাম্প্রতিক বিষয়গুলিও কভার করে যেমন ওপেন সোর্স প্রকল্প, অ্যানথ্রপিকের সাইটেশন এপিআই, এবং বড় ভাষার মডেল (এলএলএম) প্রকল্প, যা অত্যাধুনিক প্রযুক্তি আলোচনার উপর একটি ফোকাস নির্দেশ করে।

প্রতিক্রিয়া

DeepSeek R1 কোডিংয়ে এআই-এর সম্ভাবনা প্রদর্শন করে, কারণ এটি llama.cpp-এর জন্য একটি পুল রিকোয়েস্ট (PR) এর 99% লিখেছে, যা সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টে এআই-এর ক্রমবর্ধমান ভূমিকা প্রদর্শন করে। এখন এআইডার-এর মতো সরঞ্জামগুলি রিলিজে নতুন কোডের ৭০-৮২% তৈরি করার জন্য দায়ী, যা এআই সহায়তার মাধ্যমে উৎপাদনশীলতায় উল্লেখযোগ্য বৃদ্ধি নির্দেশ করে। এই অগ্রগতিগুলির পরেও, জটিল সমস্যা সমাধান এবং বিদ্যমান কোডবেসের সাথে সংহতকরণের জন্য এআই এখনও মানব তত্ত্বাবধানের প্রয়োজন, যা শিল্পে কাজের গতিশীলতা এবং দক্ষতার প্রয়োজনীয়তায় পরিবর্তনের ইঙ্গিত দেয়।

দ্য ইলাস্ট্রেটেড ডিপসিক-আর১

ডিপসিক-আর১ একটি নতুনভাবে মুক্তিপ্রাপ্ত এআই মডেল যা উন্নত যুক্তি প্রদানের ক্ষমতার উপর জোর দেয় একটি গঠিত তিন-ধাপের প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়ার মাধ্যমে: ভাষা মডেলিং, তত্ত্বাবধানে সূক্ষ্ম-সুরকরণ (এসএফটি), এবং পছন্দের সুরকরণ। মডেলটি দীর্ঘ যুক্তি প্রদানের ডেটা, একটি অন্তর্বর্তী যুক্তি মডেল, এবং বৃহৎ-স্কেল শক্তিবৃদ্ধি শিক্ষণ (আরএল) অন্তর্ভুক্ত করে, যুক্তি প্রদানের কাজগুলোতে উৎকর্ষতা অর্জন করে চিন্তার টোকেন তৈরি করে। এটি একটি বিশেষজ্ঞদের মিশ্রণ স্থাপত্য ব্যবহার করে, যা এটিকে জটিল যুক্তি প্রদানের কাজগুলো দক্ষতার সাথে পরিচালনা করতে সক্ষম করে, এআই মডেল ডিজাইনে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি চিহ্নিত করে।

প্রতিক্রিয়া

DeepSeek-R1 তার কর্মক্ষমতা এবং খরচ দক্ষতার কারণে GPT এবং Gemini মডেলের তুলনায় আলোচনা সৃষ্টি করছে, যেখানে কিছু ব্যবহারকারী সাধারণ বড় ভাষার মডেল (LLM) সমস্যাগুলি উল্লেখ করছেন। মডেলটি তার কম কম্পিউট প্রয়োজনীয়তা এবং ওপেন-সোর্স প্রকৃতির জন্য উল্লেখযোগ্য, যা AI প্রেক্ষাপটকে ব্যাহত করতে পারে এবং AI উন্নয়নকে আরও সহজলভ্য করতে পারে। একটি চীনা হেজ ফান্ড দ্বারা উন্নত, DeepSeek-R1 তার প্রশিক্ষণ ডেটা এবং ভূরাজনৈতিক প্রভাব সম্পর্কে প্রশ্ন উত্থাপন করছে, যদিও এর কোডিং ক্ষমতা সম্পর্কে মিশ্র পর্যালোচনা রয়েছে।

প্রোডাকশনে মেশিন লার্নিং (সিএমইউ কোর্স)

কার্নেগি মেলন বিশ্ববিদ্যালয় ২০২৫ সালের বসন্তে "প্রোডাকশনে মেশিন লার্নিং/এআই ইঞ্জিনিয়ারিং" শিরোনামে একটি কোর্স অফার করছে, যা মেশিন লার্নিং-সক্ষম সফটওয়্যার পণ্য তৈরি, স্থাপন এবং রক্ষণাবেক্ষণের উপর কেন্দ্রীভূত। এই কোর্সটি দায়িত্বশীল এআই অনুশীলন এবং এমএলঅপস (মেশিন লার্নিং অপারেশনস) এর উপর জোর দেয়, যা প্রোটোটাইপ থেকে প্রোডাকশন পর্যন্ত পুরো জীবনচক্রকে কভার করে। এটি ডেটা সায়েন্স এবং মৌলিক প্রোগ্রামিং দক্ষতা সম্পন্ন শিক্ষার্থীদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যেখানে লেকচার, ল্যাব এবং একটি গ্রুপ প্রকল্প অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, এবং গিটহাবে উপলব্ধ সম্পদ রয়েছে।

প্রতিক্রিয়া

সিএমইউ-এর প্রোডাকশনে মেশিন লার্নিং কোর্সটি বাস্তবিক টুল যেমন কাফকা, ডকার, কুবার্নেটিস এবং জেনকিন্স পরিচয় করিয়ে দেয়, যা এমএলঅপস (মেশিন লার্নিং অপারেশনস), ব্যাখ্যাযোগ্যতা, ন্যায্যতা এবং পর্যবেক্ষণের উপর জোর দেয়। এটি মেশিন লার্নিং এবং প্রোডাকশন সিস্টেমের মধ্যে একটি সেতু হিসেবে কাজ করে, যদিও কিছু লোক এটিকে এন্ট্রি-লেভেল হিসেবে দেখে এবং মনে করে এটি দক্ষতার চেয়ে টুল ইন্টিগ্রেশনে বেশি মনোযোগী। কিছু সরঞ্জামের দীর্ঘমেয়াদী প্রাসঙ্গিকতা এবং কোর্সের সীমিত ডেটা গুণমানের উপর জোর দেওয়া নিয়ে উদ্বেগ প্রকাশ করা হয়েছে, তবুও এটি কম্পিউটার বিজ্ঞান শিক্ষার্থীদের জন্য একটি নতুন প্রবেশ পয়েন্ট হিসাবে বিবেচিত হয়।

Open-R1: DeepSeek-R1 এর একটি উন্মুক্ত পুনরুৎপাদন

Open-R1 হল একটি উদ্যোগ যা DeepSeek-R1, একটি যুক্তি মডেল যা OpenAI এর o1 এর সাথে তুলনীয়, এর প্রতিলিপি তৈরি করার উপর মনোযোগ দেয়, এবং এটি স্বচ্ছতা ও ওপেন-সোর্স সহযোগিতার উপর গুরুত্ব দেয়। প্রকল্পটি DeepSeek-R1 এর ডেটাসেট এবং প্রশিক্ষণ পাইপলাইন পুনরায় তৈরি করতে চায়, যা বর্তমানে অপ্রকাশিত, মানব তত্ত্বাবধান ছাড়াই রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং (RL) ব্যবহার করে। ওপেন-আর১ কমিউনিটি অবদানের মাধ্যমে মডেলের প্রয়োগ ক্ষেত্রকে গণিতের বাইরেও প্রসারিত করতে উৎসাহিত করে, যার মধ্যে কোডিং এবং চিকিৎসা ক্ষেত্র অন্তর্ভুক্ত।

প্রতিক্রিয়া

Open-R1 হল একটি উদ্যোগ যা ওপেন-সোর্স নীতিমালা ব্যবহার করে DeepSeek-R1 মডেলটি পুনরায় তৈরি করার লক্ষ্যে কাজ করছে, যদিও এটি এখনও একটি প্রকৃত মডেল নয়। আলোচনাটি সীমিত বাজেটে এআই মডেল পুনরুৎপাদনের চ্যালেঞ্জ এবং সম্ভাব্য সুবিধাগুলি, পাশাপাশি শিক্ষা এবং বৃহত্তর সামাজিক প্রভাবের উপর এআই-এর প্রভাবের উপর জোর দেয়। আলোচনাটি প্রযুক্তিগত অগ্রগতির চারপাশের উত্তেজনা এবং এআইকে আরও বিস্তৃত শ্রোতাদের কাছে আরও সহজলভ্য করার ক্ষেত্রে ওপেন-সোর্স আন্দোলনের ভূমিকা তুলে ধরে।

রেবলের ভবিষ্যৎ

প্রতিক্রিয়া

আলোচনায় পেবল স্মার্টওয়াচের জন্য নস্টালজিয়ার কথা উল্লেখ করা হয়েছে, যা তাদের ই-ইঙ্কের মতো স্ক্রিন এবং দীর্ঘ ব্যাটারি জীবনের জন্য প্রশংসিত হয়েছিল, এবং প্রশ্ন করা হয়েছে কেন অনুরূপ প্রযুক্তি আরও ব্যাপকভাবে গৃহীত হয়নি। রেবল, একটি সম্প্রদায়-চালিত প্রকল্প, এবং সংশ্লিষ্ট স্মার্টওয়াচ প্রকল্পগুলির ওপেন-সোর্স প্রকৃতির নতুন হার্ডওয়্যারের সম্ভাবনার প্রতি আগ্রহ রয়েছে। ওয়াচি এবং পাইনটাইমের মতো বিকল্পগুলির উল্লেখ করা হয়েছে, যেখানে ব্যবহারকারীরা ওপেন-সোর্স স্মার্টওয়াচ ক্ষেত্রে সফটওয়্যার চ্যালেঞ্জগুলির মুখোমুখি হওয়ার কথা উল্লেখ করেছেন।

আলফা মিথ: কীভাবে বন্দী নেকড়েরা আমাদের ভুল পথে পরিচালিত করেছিল

প্রতিক্রিয়া

নেকড়েদের মধ্যে "আলফা পুরুষ" ধারণাটি, যা মূলত বন্দী অবস্থায় অধ্যয়নের উপর ভিত্তি করে ছিল, তা ভুল প্রমাণিত হয়েছে; বন্য নেকড়ে প্যাকগুলি আরও পারিবারিক ইউনিটের মতো কাজ করে, বরং শ্রেণীবদ্ধ কাঠামোর মতো নয়। যদিও এটি খণ্ডিত হয়েছে, "আলফা" ধারণাটি প্রতিযোগিতামূলক পরিবেশে, যেমন সিলিকন ভ্যালি, এবং কিছু সামাজিক ও মনস্তাত্ত্বিক প্রয়োজনের সাথে এর সঙ্গতি থাকার কারণে টিকে আছে। ‘আলফা’ মিথের প্রতি অব্যাহত বিশ্বাস এই বিষয়টি তুলে ধরে যে কিভাবে কাহিনীগুলি আমাদের সামাজিক গতিশীলতার ধারণাকে প্রভাবিত করতে পারে, এমনকি যখন সেগুলি ভুল অনুমানের উপর ভিত্তি করে হয়।

গো ১.২৪ এর গো টুল বছরের পর বছর ধরে ইকোসিস্টেমে অন্যতম সেরা সংযোজন।

Go 1.24 একটি নতুন go tool কমান্ড এবং go.mod এ tool নির্দেশনা প্রবর্তন করে, যা Go ইকোসিস্টেমে প্রকল্পের টুলগুলির ব্যবস্থাপনাকে উন্নত করে। এই আপডেটটি tools.go প্যাটার্নের সাথে সম্পর্কিত সমস্যাগুলি সমাধান করে, যেমন কর্মক্ষমতা প্রভাব এবং নির্ভরতা গাছের অপ্রয়োজনীয় বৃদ্ধি, আরও দক্ষ টুল ব্যবস্থাপনা এবং অপ্রয়োজনীয় নির্ভরতাগুলি হ্রাস করার মাধ্যমে। যদিও go tool কমান্ড go run আহ্বানগুলিকে ক্যাশিং করে কর্মক্ষমতা উন্নত করে, তবে টুল নির্ভরতাগুলিকে পরোক্ষ হিসাবে বিবেচনা করার বিষয়ে উদ্বেগ রয়েছে, যা সম্ভাব্যভাবে নির্ভরতা সংঘর্ষের দিকে নিয়ে যেতে পারে।

প্রতিক্রিয়া

Go 1.24-এ "go tool" এর প্রবর্তন নির্ভরতা ব্যবস্থাপনার উপর প্রভাব নিয়ে বিতর্কের সৃষ্টি করেছে, যেখানে টুল এবং প্রকল্পের নির্ভরতা একত্রিত হওয়ার ফলে সংঘাতের আশঙ্কা রয়েছে। সমালোচকরা বিকল্প হিসেবে পৃথক মডিউল ফাইল বা উন্নত সংস্করণ নিয়ন্ত্রণের জন্য Nix এর মতো সরঞ্জাম ব্যবহারের প্রস্তাব দেন। গো-এর পদ্ধতির সমর্থকরা যুক্তি দেন যে এটি সরলতা এবং কার্যকারিতা প্রদান করে, যা প্রোগ্রামিং ভাষাগুলির মধ্যে নির্ভরতা ব্যবস্থাপনার বিস্তৃত চ্যালেঞ্জগুলিকে প্রতিফলিত করে।

আমি একটি LLM-এর উপর বিশ্বাস করেছিলাম, এখন আমি একটি বিকেলের প্রকল্পের ৪র্থ দিনে আছি।

লেখক একটি প্রকল্প শুরু করেছিলেন যার নাম ছিল Deskthang, যার উদ্দেশ্য ছিল একটি ডেস্ক ডিভাইস তৈরি করা যা একটি Raspberry Pi Pico, LCD ডিসপ্লে এবং RGB LED ব্যবহার করে, এবং একই সাথে AI এর সক্ষমতা পরীক্ষা করা। চ্যাটজিপিটি এবং ক্লডের মতো এআই সরঞ্জামগুলি প্রাথমিকভাবে সহায়তা করেছিল কিন্তু শেষ পর্যন্ত একটি বাগযুক্ত বাস্তবায়নের দিকে নিয়ে গিয়েছিল, যা বাফার সংঘর্ষ এবং ডেটা দুর্নীতির মতো সমস্যার সৃষ্টি করেছিল। মূল শিক্ষা অন্তর্ভুক্ত করে এআইকে একটি সরঞ্জাম হিসেবে স্বীকৃতি দেওয়া, সহ-পাইলট হিসেবে নয়; শেখার ক্ষেত্রে ঘর্ষণ এবং ভুলের মূল্য বোঝা; এবং অতিরিক্ত আত্মবিশ্বাসের চেয়ে ধৈর্যের গুরুত্ব।

প্রতিক্রিয়া

বৃহৎ ভাষা মডেলগুলি (এলএলএম) সাধারণ কাজের জন্য উপকারী হতে পারে, তবে সঠিক তত্ত্বাবধান ছাড়া জটিল সমস্যার জন্য নির্ভর করলে প্রকল্পের সময়সীমা বাড়তে পারে। তারা তথ্য সংশ্লেষণে কার্যকর, কিন্তু বিশেষ বিষয় বা নতুন জ্ঞানের ক্ষেত্রে সমস্যায় পড়তে পারে, যার ফলে ব্যবহারকারীদের শক্তিশালী মৌলিক জ্ঞান এবং অভিজ্ঞতা থাকা প্রয়োজন। ব্যবহারকারীদের অবশ্যই পরিষ্কার প্রম্পট প্রদান করে এবং আউটপুটগুলি সমালোচনামূলকভাবে পর্যালোচনা করে LLM-এর সম্পূর্ণ সম্ভাবনাকে কার্যকরভাবে কাজে লাগানোর জন্য নিয়ন্ত্রণ বজায় রাখতে হবে।

এনভিডিয়া প্রায় $৬০০ বিলিয়ন মার্কেট ক্যাপ হারিয়েছে

এনভিডিয়ার বাজার মূলধন প্রায় $600 বিলিয়ন ক্ষতির সম্মুখীন হয়েছে, শেয়ারগুলি 17% হ্রাস পেয়েছে চীনা এআই ল্যাব ডিপসিকের প্রতিযোগিতার উদ্বেগের কারণে। বিক্রয়টি বৃহত্তর মার্কিন প্রযুক্তি খাতকে প্রভাবিত করেছে, ডেল এবং ওরাকলের মতো কোম্পানিগুলিতে পতন ঘটিয়েছে এবং নাসডাক সূচকে ৩.১% পতনে অবদান রেখেছে। ডিপসিকের নতুন এআই মডেল, যা এনভিডিয়ার H800 চিপ ব্যবহার করে উন্নত করা হয়েছে, প্রতিযোগিতার ভয় বাড়িয়েছে, যার ফলে এনভিডিয়ার স্টক তার পূর্বের লাভ সত্ত্বেও প্রভাবিত হয়েছে এবং সিইও জেনসেন হুয়াংয়ের নিট সম্পদ $21 বিলিয়ন কমিয়েছে।

প্রতিক্রিয়া

এনভিডিয়ার বাজার মূলধন প্রায় $600 বিলিয়ন কমে যাওয়ার ফলে কোম্পানির মূল্যায়ন এবং এটি অতিমূল্যায়িত ছিল কিনা তা নিয়ে বিতর্ক শুরু হয়েছে। বাজারের প্রতিক্রিয়া সত্ত্বেও, এনভিডিয়ার জিপিইউগুলি এআই-সম্পর্কিত কাজের জন্য গুরুত্বপূর্ণ রয়ে গেছে, যা প্রযুক্তি শিল্পে তাদের গুরুত্বকে তুলে ধরে। মিডিয়ার বড় আর্থিক ক্ষতির উপর মনোযোগ দেওয়া, মুদ্রাস্ফীতির বিবেচনা ছাড়াই, বিভ্রান্তিকর হতে পারে, তবে এনভিডিয়ার পতন বড় কর্পোরেশনগুলির মধ্যেও উল্লেখযোগ্য।

জেনাস প্রো ১বি সম্পূর্ণভাবে স্থানীয়ভাবে ওয়েবজিপিইউ-তে ব্রাউজারে চলছে

প্রতিক্রিয়া

জেনাস প্রো ১বি একটি মডেল যা ওয়েবজিপিইউ ব্যবহার করে ব্রাউজারে স্থানীয়ভাবে চালানো হয়, যা ব্রাউজার পরিবেশে এআই মডেল চালানোর সক্ষমতা প্রদর্শন করে। এর কম প্যারামিটার সংখ্যা সত্ত্বেও, যা এর সক্ষমতাকে সীমাবদ্ধ করে, মডেলটি নিম্ন-মানের জিপিইউতেও চালানো যায়, যা এর প্রবেশযোগ্যতাকে তুলে ধরে। যদিও চিত্র উৎপাদনের ফলাফলগুলি অসঙ্গতিপূর্ণ, ব্রাউজারে স্থানীয়ভাবে এমন মডেল চালানোর ক্ষমতা একটি উল্লেখযোগ্য প্রযুক্তিগত অগ্রগতি, যদিও এটি বর্তমানে মোবাইল ডিভাইস সমর্থন করে না।

বার্কলে গবেষকরা মাত্র $৩০ খরচে ডিপসিক আর১-এর মূল প্রযুক্তি পুনরায় তৈরি করেছেন: একটি ছোট পরিবর্তন

প্রতিক্রিয়া

বার্কলে গবেষকরা সফলভাবে ডিপসিক আর১-এর মূল প্রযুক্তি মাত্র $৩০ খরচে পুনরায় তৈরি করেছেন, যা বিশেষ কাজ যেমন গেম কাউন্টডাউন খেলার উপর মনোযোগ কেন্দ্রীভূত করেছে। উদ্ভাবনটি জড়িত রয়েছে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ব্যবহার করে, যা একটি ধরনের মেশিন লার্নিং যেখানে একটি এজেন্ট তার পরিবেশের সাথে মিথস্ক্রিয়া করে শিখে, যুক্তি মডেলগুলিকে উন্নত করতে, যদিও এর প্রয়োগ যাচাইযোগ্য সমাধান সহ এলাকাগুলিতে সীমাবদ্ধ। আলোচনাটি এআই স্বয়ং-উন্নতির সম্ভাবনা এবং ভবিষ্যতের এআই উন্নয়নের জন্য এর প্রভাবের উপর জোর দেয়, যদিও প্রবন্ধটির বিভ্রান্তিকর শিরোনাম এবং সঠিক উৎস লিঙ্কের অভাবের সমালোচনা করা হয়েছে।