আটলেটিকো মাদ্রিদ কোপা দেল রেই-এ বার্সেলোনাকে বিধ্বস্ত করল; আরিয়ানে ৬-এর অ্যামাজনের জন্য প্রথম উৎক্ষেপণ
বৃহস্পতিবার কোপা দেল রেই সেমিফাইনালের প্রথম লেগে আটলেটিকো মাদ্রিদ বার্সেলোনার বিরুদ্ধে ৪-০ গোলে এক অসাধারণ জয় ছিনিয়ে নেয়, যেখানে ইউরোপের সবচেয়ে শক্তিশালী রকেট, আরিয়ানে ৬, সফলভাবে তার প্রথম উৎক্ষেপণ সম্পন্ন করে, যা অ্যামাজনের স্যাটেলাইটকে কক্ষপথে নিয়ে যায়। একই সময়ে, ইউনাইটেড লঞ্চ অ্যালায়েন্স (ইউএলএ)-এর ভালকান রকেট উৎক্ষেপণের কিছুক্ষণ পরেই বুস্টারে সমস্যা দেখা দেয় এবং এনভিদিয়া বৃহৎ ভাষা মডেল (এলএলএম) যুক্তির খরচ কমানোর জন্য একটি নতুন কৌশল ঘোষণা করেছে।
আল জাজিরার মতে, কোপা দেল রেই-এ আটলেটিকো মাদ্রিদের প্রভাবশালী পারফরম্যান্স বার্সেলোনাকে ফিরতি ম্যাচে প্রায় অসম্ভব একটি পরিস্থিতির দিকে ঠেলে দিয়েছে। ঘরের দলটি প্রথমার্ধের মধ্যেই তাদের বিশাল লিড নিশ্চিত করে, প্রাথমিক ভুলগুলির সুযোগ নিয়ে বার্সেলোনার রক্ষণকে ভেঙে দেয়। এই জয়ের ফলে আটলেটিকো মাদ্রিদ এপ্রিল মাসে সেভিলে অনুষ্ঠিতব্য ফাইনালের দ্বারপ্রান্তে পৌঁছেছে।
একইসঙ্গে, ইউরোপের তৈরি করা আরিয়ানে ৬ রকেট দক্ষিণ আমেরিকার উত্তর-পূর্ব উপকূলের ফ্রেঞ্চ গায়ানার কুরু-র গায়ানা স্পেস সেন্টার থেকে উৎক্ষেপণ করা হয়, যেমনটা ইউরোনিউজ-এ জানানো হয়েছে। এটি ছিল আরিয়ানে ৬৪ কনফিগারেশনের প্রথম উৎক্ষেপণ, যেখানে চারটি বুস্টার ব্যবহার করা হয়েছে। আর্স টেকনিকা অনুসারে, রকেটটি অ্যামাজনের লিও নেটওয়ার্কের জন্য ৩২টি স্যাটেলাইট বহন করে, যার লক্ষ্য ছিল এলন মাস্কের স্টারলিঙ্কের সঙ্গে প্রতিযোগিতা করা। আর্স টেকনিকা আরও জানায়, উৎক্ষেপণে প্রায় ৩৪ লক্ষ পাউন্ডের বেশি থ্রাস্ট তৈরি হয়েছিল।
তবে, আর্স টেকনিকা বিস্তারিতভাবে জানিয়েছে, বৃহস্পতিবার ফ্লোরিডার স্পেস কোস্ট থেকে উৎক্ষেপণের কিছুক্ষণ পরেই ইউএলএ-র ভালকান রকেটের বুস্টারে সমস্যা দেখা দেয়। নির্গমন ধোঁয়ায় ফুলকি দেখা যায় এবং রকেটটি মোচড় খায়, পরে অবশ্য পুনরুদ্ধার করে মার্কিন সামরিক স্যাটেলাইট নিয়ে তার যাত্রা অব্যাহত রাখে। বুস্টারের সমস্যা সম্পর্কে বিস্তারিত তদন্ত চলছে।
প্রযুক্তি জগতে, এনভিদিয়ার গবেষকরা ডাইনামিক মেমরি স্পার্সিফিকেশন (ডিএমএস) নামে একটি নতুন কৌশল উন্মোচন করেছেন যা বৃহৎ ভাষা মডেলের (এলএলএম) যুক্তির স্মৃতি খরচ আট গুণ পর্যন্ত কমাতে পারে, যেমনটা ভেঞ্চারবিটে জানানো হয়েছে। কৌশলটি এলএলএম-এর ব্যবহৃত অস্থায়ী মেমরি, কী ভ্যালু (কেভি) ক্যাশে সংকুচিত করে। ভেঞ্চারবিট অনুসারে, পরীক্ষাগুলি দেখায় যে ডিএমএস এলএলএমগুলিকে নির্ভুলতা ত্যাগ না করে আরও দীর্ঘ সময় ধরে "চিন্তা" করতে এবং আরও বেশি সমাধান অনুসন্ধান করতে সক্ষম করে।
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment