এখানে প্রদত্ত তথ্যগুলির সারসংক্ষেপ করে একটি সংবাদ নিবন্ধ দেওয়া হলো:
এআই অগ্রগতি সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট, সাইবার নিরাপত্তা এবং শক্তি খাতে নতুন রূপ দিচ্ছে
সাম্প্রতিক প্রতিবেদন অনুযায়ী, আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা) একাধিক খাতে উল্লেখযোগ্য উন্নতি করছে, যা সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট, সাইবার নিরাপত্তা এবং শক্তি খাতে প্রভাব ফেলছে। নতুন এআই মডেলগুলি কোড অপটিমাইজ করছে, যেখানে নতুন আক্রমণের পদ্ধতি তৈরি হচ্ছে এবং পরবর্তী প্রজন্মের পারমাণবিক শক্তি নিয়ে গবেষণা চলছে।
আর্স টেকনিকা অনুসারে, OpenAI তাদের কোডিং মডেলের একটি আপডেট সংস্করণ, GPT-5.3-Codex ঘোষণা করেছে, যা কমান্ড লাইন, IDE এক্সটেনশন, ওয়েব ইন্টারফেস এবং একটি নতুন macOS ডেস্কটপ অ্যাপের মাধ্যমে ব্যবহার করা যাবে। কোম্পানিটি দাবি করেছে যে GPT-5.3-Codex SWE-Bench Pro এবং Terminal-Bench 2.0-এর মতো বেঞ্চমার্কে আগের সংস্করণগুলির চেয়ে ভালো ফল করেছে। কিছু শিরোনামে যদিও বলা হয়েছে যে কোডেক্স নিজেই তৈরি হয়েছে, তবে আর্স টেকনিকা মডেলটির ক্ষমতাকে অতিরঞ্জিত করা থেকে সতর্ক করেছে।
সাইবার নিরাপত্তা ক্ষেত্রে, "IAM pivot" নামে একটি নতুন আক্রমণ শৃঙ্খল উদ্বেগ বাড়াচ্ছে। VentureBeat জানিয়েছে, এই আক্রমণে একজন ডেভেলপার একজন রিক্রুটারের কাছ থেকে লিঙ্কডইন-এ একটি বৈধ বার্তা পান। কোডিং অ্যাসেসমেন্টের জন্য এমন একটি প্যাকেজ ইনস্টল করতে হয় যা ক্লাউড প্রমাণপত্রগুলি চুরি করে, যার মধ্যে GitHub ব্যক্তিগত অ্যাক্সেস টোকেন, AWS API কী এবং Azure পরিষেবা প্রিন্সিপাল অন্তর্ভুক্ত। VentureBeat-এর মতে, আক্রমণকারী কয়েক মিনিটের মধ্যে ক্লাউড পরিবেশে অ্যাক্সেস পেতে পারে। ২৯শে জানুয়ারি প্রকাশিত CrowdStrike Intelligence-এর গবেষণা, পরিচয়-ভিত্তিক আক্রমণের ক্ষেত্রে এন্টারপ্রাইজ মনিটরিংয়ের এই দুর্বলতা তুলে ধরেছে।
এআই-কে GPU কার্নেল অপটিমাইজ করার জন্যও ব্যবহার করা হচ্ছে। স্ট্যানফোর্ড, এনভিডিয়া এবং টুগেদার এআই-এর গবেষকরা Test-Time Training to Discover (TTT-Discover) নামে একটি কৌশল তৈরি করেছেন যা একটি গুরুত্বপূর্ণ GPU কার্নেলকে আগের অত্যাধুনিক প্রযুক্তির চেয়ে দ্বিগুণ দ্রুত চালাতে পারে, যা মানব বিশেষজ্ঞরা লিখেছিলেন, VentureBeat জানিয়েছে। এই কৌশলটি মডেলটিকে ইনফারেন্স প্রক্রিয়াকরণের সময় প্রশিক্ষণ চালিয়ে যেতে এবং নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য এর ওজন আপডেট করতে দেয়। VentureBeat-এর বেন ডিকসন উল্লেখ করেছেন যে TTT-Discover "ফ্রিজড" মডেলের উপর নির্ভর করার বর্তমান ধারণাকে চ্যালেঞ্জ করে।
এদিকে, MIT টেকনোলজি রিভিউ পরবর্তী প্রজন্মের পারমাণবিক শক্তি নিয়ে প্রশ্ন তুলেছে, উল্লেখ করেছে যে অনেক নেক্সট-জেনারেশন রিঅ্যাক্টর কম সমৃদ্ধ ইউরেনিয়াম ব্যবহার করে না, যা প্রচলিত রিঅ্যাক্টরগুলিতে ব্যবহৃত হয়। নিবন্ধটিতে এই বিকল্প জ্বালানির সরবরাহ শৃঙ্খলকে মোকাবেলা করার প্রয়োজনীয়তার উপরও আলোকপাত করা হয়েছে।
MIT টেকনোলজি রিভিউ এআই-এর জন্য সমন্বিত সিস্টেমের ক্রমবর্ধমান প্রয়োজনীয়তা নিয়েও আলোচনা করেছে, উল্লেখ করেছে যে এন্টারপ্রাইজগুলি ঐতিহাসিক ভাবে ব্যবসার চাপ পরিবর্তনের প্রতিক্রিয়া হিসেবে অস্থায়ী প্রযুক্তি সমাধান তৈরি করেছে। সমাধানের সংখ্যা বৃদ্ধির ফলে সংযোগের একটি জটিল জাল তৈরি হয়েছে, যা ইন্টিগ্রেটেড প্ল্যাটফর্ম-অ্যাজ-এ-সার্ভিস (iPaaS)-এর প্রয়োজনীয়তা তুলে ধরেছে।
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment