Nvidia-র গবেষকরা একটি নতুন কৌশল তৈরি করেছেন, যার নাম ডাইনামিক মেমরি স্পার্সিফিকেশন (DMS)। VentureBeat-এর মতে, এই কৌশল বৃহৎ ভাষা মডেলের (LLM) যুক্তির স্মৃতি খরচ আট গুণ পর্যন্ত কমাতে পারে। এই গুরুত্বপূর্ণ আবিষ্কারটি এমন এক সময়ে এসেছে যখন OpenClaw-এর মতো AI এজেন্টদের নিরাপত্তা ঝুঁকি নিয়ে উদ্বেগ বাড়ছে। VentureBeat-এর প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, কর্পোরেট মেশিনগুলোতে এর ব্যবহার দ্রুত বৃদ্ধি পেয়েছে। একই সময়ে, কম্পিউটিং-এর জগৎও বিকশিত হচ্ছে, যেখানে গেমিং ল্যাপটপ থেকে শুরু করে বিকল্প মোবাইল অপারেটিং সিস্টেমের মতো বিভিন্ন বিকল্প রয়েছে, যেমনটা Wired উল্লেখ করেছে।
DMS কৌশলটি কী-ভ্যালু (KV) ক্যাশে সংকুচিত করে, যা LLM-গুলি প্রম্পট প্রক্রিয়া করতে এবং সমস্যাগুলি নিয়ে যুক্তি তৈরি করতে ব্যবহার করে। পরীক্ষাগুলি দেখায় যে DMS LLM-গুলিকে নির্ভুলতা বজায় রেখে আরও দীর্ঘ সময় ধরে "চিন্তা" করতে এবং আরও সমাধানগুলি অন্বেষণ করতে সক্ষম করে, VentureBeat জানিয়েছে। এই উন্নতি LLM-এর কার্যকারিতা এবং সহজলভ্যতার উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলতে পারে।
একই সাথে, OpenClaw-এর মতো AI এজেন্টদের দ্রুত গ্রহণ নিরাপত্তা উদ্বেগ বাড়িয়েছে। VentureBeat-এর মতে, OpenClaw-এর ব্যবহার এক সপ্তাহেরও কম সময়ে প্রায় ১,০০০ দৃষ্টান্ত থেকে বেড়ে ২১,০০০-এর বেশি সর্বজনীনভাবে উন্মুক্ত হয়ে গেছে। এর ফলে কর্মীরা কর্পোরেট মেশিনগুলিতে এক-লাইনের ইনস্টল কমান্ডের মাধ্যমে OpenClaw স্থাপন করছে, যা স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টদের সংবেদনশীল ডেটা এবং সিস্টেমে অ্যাক্সেস দিচ্ছে। CVE-2026-25253 নামক একটি এক-ক্লিক রিমোট কোড এক্সিকিউশন ত্রুটি আক্রমণকারীদের প্রমাণীকরণ টোকেন চুরি করতে এবং সম্পূর্ণ গেটওয়েতে প্রবেশ করতে সহায়তা করে, VentureBeat উল্লেখ করেছে।
প্রযুক্তিগত ল্যান্ডস্কেপের এই পরিবর্তন ভোক্তাদের জন্য বিভিন্ন পছন্দ নিয়ে আসে। Wired গেমিং ল্যাপটপের বিভিন্ন বিকল্পের উপর আলোকপাত করেছে, যা পারফরম্যান্স-কেন্দ্রিক মডেল থেকে শুরু করে পাতলা বা সাশ্রয়ী মূল্যের মডেল পর্যন্ত বিস্তৃত। নিবন্ধটিতে Google এবং এর পরিষেবাগুলি সরিয়ে দেওয়া বিকল্প মোবাইল অপারেটিং সিস্টেমগুলির ক্রমবর্ধমান আগ্রহ নিয়েও আলোচনা করা হয়েছে।
সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টের ক্ষেত্রেও LLM-এর ব্যবহার বিকশিত হচ্ছে। Hacker News LLM-সক্ষম সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্টে যাচাইযোগ্য নির্ভুলতার গুরুত্ব নিয়ে আলোচনা করেছে, কালারড পেত্রি নেট (CPN) -কে আরও শক্তিশালী এবং নির্ভরযোগ্য অ্যাপ্লিকেশন তৈরির একটি সম্ভাব্য সরঞ্জাম হিসেবে উল্লেখ করে। CPN, পেত্রি নেটের একটি সম্প্রসারণ, যা জটিল সিস্টেমগুলির মডেলিং করতে দেয় এবং LLM-এর কর্মক্ষমতা ও নিরাপত্তা উন্নত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment