অ্যানথ্রপিকের ক্লড এআই মডেল, ষোলজন এজেন্টের সমন্বয়ে কাজ করে, সম্প্রতি অ্যানথ্রপিকের গবেষক নিকোলাস কার্লিনির একটি ব্লগ পোস্ট অনুসারে, দুই সপ্তাহের মধ্যে স্ক্র্যাচ থেকে একটি নতুন সি কম্পাইলার তৈরি করতে সফল হয়েছে। এই প্রকল্পে এপিআই ফি বাবদ প্রায় ২০,০০০ ডলার খরচ হয়েছে, যা জটিল কোডিং কাজে এআই এজেন্টদের ক্রমবর্ধমান সক্ষমতা প্রদর্শন করে।
এআই এজেন্টরা, অ্যানথ্রপিকের ক্লড ওপাস ৪.৬ মডেলের ওপর কাজ করে, ন্যূনতম তত্ত্বাবধানে ছিল এবং তাদের কম্পাইলার তৈরির দায়িত্ব দেওয়া হয়েছিল। এই প্রকল্পের ফলস্বরূপ ১০,০০০ লাইনের একটি কোডবেস তৈরি হয়েছে। এই সাফল্য মাল্টি-এজেন্ট এআই সরঞ্জামগুলির অগ্রগতি তুলে ধরে, যেখানে সম্প্রতি অ্যানথ্রপিক এবং ওপেনএআই উভয়ই অনুরূপ সরঞ্জাম প্রকাশ করেছে।
অন্যান্য খবরে, আইনজীবীরা রেনি নিকোল গুডকে আইসিই এজেন্ট জোনাথন রসের হত্যা সম্পর্কিত তদন্ত ফাইলের অ্যাক্সেস চাইছেন। রবার্তো কার্লোস মুñoz-গুয়াতেমালা, যিনি রসকে মারধরের দায়ে দোষী সাব্যস্ত হয়েছেন, তার আইনজীবীরা ৭ই জানুয়ারীর গুলি সম্পর্কিত প্রশিক্ষণ রেকর্ড এবং তদন্ত ফাইল চাইছেন। মুñoz-গুয়াতেমালার আইনজীবীরা গুডের মৃত্যুর পরিস্থিতি বুঝতে চাইছেন, কারণ রস ছিলেন উভয় ঘটনার সাথে জড়িত একই কর্মকর্তা।
এই সময়ে, "ওপেন ক্ল মুহূর্ত" চিহ্নিত করে যে প্রথমবারের মতো স্বায়ত্তশাসিত এআই এজেন্টরা পরীক্ষাগার থেকে সাধারণ কর্মীবাহিনীর মধ্যে সফলভাবে প্রবেশ করেছে। প্রকৌশলী পিটার স্টেইনবার্গার কর্তৃক "Clawdbot" হিসাবে তৈরি করা এই কাঠামোটি "Moltbot"-এ পরিণত হয়, পরে ২০২৬ সালের জানুয়ারীর শেষের দিকে "OpenClaw"-এ স্থির হয়। আগের চ্যাটবটগুলির থেকে ভিন্ন, ওপেন ক্ল শেল কমান্ডগুলি কার্যকর করতে, স্থানীয় ফাইলগুলি পরিচালনা করতে এবং স্থায়ী, রুট-লেভেল অনুমতি সহ মেসেজিং প্ল্যাটফর্মগুলিতে নেভিগেট করার ক্ষমতা নিয়ে ডিজাইন করা হয়েছে।
আরেকটি প্রতিবেদনে একটি নতুন আক্রমণ শৃঙ্খলের বিস্তারিত বিবরণ দেওয়া হয়েছে, যা পরিচয় এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (আইএএম) পিভট নামে পরিচিত, যা কয়েক মিনিটের মধ্যে ক্লাউড পরিবেশকে ক্ষতিগ্রস্ত করতে পারে। ২৯শে জানুয়ারি প্রকাশিত ক্রাউডস্ট্রাইক ইন্টেলিজেন্স রিসার্চ অনুসারে, আক্রমণটি একটি আপাতদৃষ্টিতে বৈধ লিঙ্কডইন বার্তা দিয়ে শুরু হয়। এরপরে, বিকাশকারীকে একটি দূষিত প্যাকেজ ইনস্টল করতে প্ররোচিত করা হয় যা ক্লাউড প্রমাণপত্রগুলি সরিয়ে নেয়, যা প্রতিপক্ষের ক্লাউড পরিবেশে অ্যাক্সেস দেয়।
সবশেষে, স্ট্যানফোর্ড, এনভিডিয়া এবং টুগেদার এআই-এর গবেষকরা একটি নতুন কৌশল তৈরি করেছেন, যার নাম টেস্ট-টাইম ট্রেনিং টু ডিসকভার (টিটিটি-ডিসকভার), যা জিপিইউ কার্নেলগুলিকে অপটিমাইজ করে। কৌশলটি মডেলটিকে অনুমান প্রক্রিয়ার সময় প্রশিক্ষণ চালিয়ে যেতে দেয়, নির্দিষ্ট সমস্যার জন্য তার ওজন আপডেট করে। এই পদ্ধতির মাধ্যমে গবেষকরা একটি গুরুত্বপূর্ণ জিপিইউ কার্নেলকে আগের অত্যাধুনিক প্রযুক্তির চেয়ে দ্বিগুণ দ্রুত চালাতে সক্ষম হয়েছেন, যা মানব বিশেষজ্ঞরা লিখেছিলেন। গবেষকদের মতে, এটি বর্তমান এন্টারপ্রাইজ এআই কৌশলগুলির জন্য একটি চ্যালেঞ্জ, যা প্রায়শই "ফ্রিজড" মডেলগুলির উপর নির্ভর করে।
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment