AI মডেল মানুষের চেয়ে দ্রুত GPU কার্নেল অপটিমাইজ করে
স্ট্যানফোর্ড, এনভিডিয়া এবং টুগেদার AI-এর গবেষকদের দ্বারা উদ্ভাবিত একটি নতুন কৌশল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় একটি গুরুত্বপূর্ণ সাফল্য অর্জন করেছে। VentureBeat-এর মতে, এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ GPU কার্নেলকে অপটিমাইজ করে আগের সেরা কৌশলটির চেয়ে দ্বিগুণ দ্রুত চালাতে সক্ষম, যা মানুষের বিশেষজ্ঞরা লিখেছিলেন। "টেস্ট-টাইম ট্রেনিং টু ডিসকভার" (TTT-Discover) নামের এই কৌশলটি মডেলগুলোকে যুক্তির জন্য আরও বেশি সময় দেওয়ার প্রচলিত পদ্ধতিকে চ্যালেঞ্জ করে।
VentureBeat জানিয়েছে, TTT-Discover মডেলটিকে ইনফারেন্স প্রক্রিয়ার সময় প্রশিক্ষণ চালিয়ে যেতে এবং নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য এর ওজন আপডেট করতে সক্ষম করে। এই পদ্ধতিটি বর্তমান এন্টারপ্রাইজ AI কৌশলগুলোর বিপরীতে কাজ করে, যা প্রায়শই "ফ্রোজেন" মডেলের উপর নির্ভর করে, যেখানে মডেলের প্যারামিটারগুলো স্থির থাকে, তা ক্লোজড বা ওপেন রিজনিং মডেল যাই হোক না কেন।
সংশ্লিষ্ট AI খবরে, OpenAI, Google এবং Anthropic-এর মতো কোম্পানিগুলোর বৃহৎ ভাষা মডেলগুলোর অগ্রগতি AI সম্প্রদায় নিবিড়ভাবে পর্যবেক্ষণ করছে। MIT Technology Review উল্লেখ করেছে যে, AI গবেষণা অলাভজনক সংস্থা METR (Model Evaluation Threat Research) AI সক্ষমতা ট্র্যাক করে তাদের গ্রাফ আপডেট না করা পর্যন্ত প্রতিটি নতুন রিলিজের জন্য সম্প্রদায়টি শ্বাসরুদ্ধ করে অপেক্ষা করে। গত বছরের মার্চ মাসে প্রথম প্রকাশিত এই গ্রাফটি থেকে জানা যায় যে, কিছু AI সক্ষমতা দ্রুতগতিতে বাড়ছে এবং Claude Opus 4.5-এর মতো সাম্প্রতিক মডেলগুলো সেই প্রবণতাকে ছাড়িয়ে গেছে।
অন্যান্য বিজ্ঞান বিষয়ক খবরে, ভূতত্ত্ববিদদের একটি দল প্রমাণ পেয়েছে যে পৃথিবীর নীচে লুকানো দুটি প্রাচীন, মহাদেশ-আকারের, অতি উত্তপ্ত কাঠামো গত ২৬৫ মিলিয়ন বছর ধরে গ্রহের চৌম্বক ক্ষেত্রকে প্রভাবিত করেছে, এমন খবর Wired প্রকাশ করেছে। বৃহৎ নিম্ন-শিয়ার-ভেলোসিটি প্রদেশ (LLSVPs) নামে পরিচিত এই কাঠামো দুটি গ্রহের সবচেয়ে বড় এবং রহস্যময় বস্তুর মধ্যে অন্যতম। বর্তমান অনুমান অনুসারে, এদের প্রত্যেকটির আকার প্রায় আফ্রিকা মহাদেশের সমান এবং ২,৯০০ কিলোমিটার গভীরে প্রোথিত। Wired-এর মতে, এই নিম্ন-অবস্থিত পৃষ্ঠ উল্লম্ব বেগ (LLVV) অঞ্চলগুলো পৃথিবীর ম্যান্টলের অনিয়মিত এলাকা তৈরি করে, যা পার্শ্ববর্তী ম্যান্টলের চেয়ে উত্তপ্ত, ঘন এবং রাসায়নিকভাবে ভিন্ন উপাদান দিয়ে গঠিত।
এছাড়াও, পরবর্তী প্রজন্মের পারমাণবিক শক্তি নিয়েও আলোচনা চলছে। MIT Technology Review একটি সাম্প্রতিক অনলাইন গোলটেবিল আলোচনায় উন্নত পারমাণবিক শক্তি, হাইপারস্কেল AI ডেটা সেন্টার এবং গ্রিড সম্পর্কিত প্রশ্নগুলো নিয়ে আলোচনা করেছে। একটি মূল প্রশ্ন ছিল পরবর্তী প্রজন্মের পারমাণবিক চুল্লিগুলোর জন্য জ্বালানির চাহিদা। এই চুল্লিগুলোর মধ্যে অনেকগুলো প্রচলিত চুল্লিতে ব্যবহৃত স্বল্প-সমৃদ্ধ ইউরেনিয়াম ব্যবহার করে না, তাই সরবরাহ চেইন বিবেচনার বিষয়ে প্রশ্ন উঠেছে।
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment