Large Language Models

Today's Stories

1. 1

   NTT、独自LLM「tsuzumi 2」を発表

   NTT has announced tsuzumi 2, an upgraded version of its proprietary large language model (LLM — an AI system that understands and generates text). The announcement demonstrates NTT's commitment to developing internal AI capabilities, positioning itself as a competitor in the LLM market alongside global technology companies.

   Details on tsuzumi 2's performance improvements, availability timeline, and deployment across NTT's business divisions have not been specified in this announcement.

2. 2

   আমেরিকার বিচারক Anthropic-এর ১.৫ বিলিয়ন ডলার (প্রায় ২৪০০ কোটি টাকা) কপিরাইট সমঝোতা অনুমোদন করেছেন

   যা ঘটেছে: যুক্তরাষ্ট্রের জেলা বিচারক Araceli Martinez-Olguin সোমবার Anthropic-এর ১.৫ বিলিয়ন ডলার (প্রায় ২৪০০ কোটি টাকা) সমঝোতার চূড়ান্ত অনুমোদন দিয়েছেন। এই সমঝোতাটি লেখকদের একটি সমষ্টিগত মামলার সমাধান, যাতে তারা দাবি করেছিলেন যে কোম্পানি তাদের বইগুলি AI চ্যাটবট Claude-কে প্রশিক্ষণ দিতে অনুমতি ছাড়াই ব্যবহার করেছে। এটি যুক্তরাষ্ট্রের সর্ববৃহৎ কপিরাইট মামলার সমঝোতা। কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ: এই সমঝোতা একটি AI কোম্পানির বিরুদ্ধে আমেরিকার প্রথম প্রধান কপিরাইট মামলার সমাধান করে, যখন ডিসেম্বরে বিচার শুরু হওয়ার জন্য নির্ধারিত ছিল এবং সম্ভাব্য ক্ষতিপূরণ শত শত বিলিয়ন ডলারে পৌঁছাতে পারত। লেখক এবং অন্যান্য কপিরাইট মালিকরা সমঝোতায় অন্তর্ভুক্ত ৪৮০,০০০-এর বেশি কাজের ৯২% এরও বেশি কভার করে দাবি জমা দিয়েছেন, যা একটি নজির স্থাপন করে কারণ লেখক এবং সংবাদ সংস্থা সহ কপিরাইট মালিকদের দ্বারা প্রযুক্তি কোম্পানির বিরুদ্ধে ডজনখানেক অনুরূপ মামলা অপেক্ষমাণ রয়েছে।

   যা লক্ষ্য রাখতে হবে: কিছু লেখক এবং প্রকাশক সমঝোতা থেকে বেরিয়ে এসেছেন এবং Anthropic-এর বিরুদ্ধে আলাদা মামলা দাখিল করেছেন যা এখনও চলমান রয়েছে। সমঝোতাটি কিছু লেখকের কাছ থেকে আপত্তিরও মুখোমুখি হয়েছিল যারা যুক্তি দিয়েছিলেন যে এটি যথেষ্ট বড় নয় বা ভুলভাবে নির্দিষ্ট কপিরাইট মালিকদের বাদ দেয়।

3. 3

   OpenAI খোলা-ওজন মডেল নিয়ে আশঙ্কিত; যুক্তরাষ্ট্র চীনের এআই নিষেধাজ্ঞা বিবেচনা করছে

   কী ঘটেছে: OpenAI-এর কৌশলগত ভবিষ্যৎ বিভাগের প্রধান Dean W. Ball যুক্তরাষ্ট্র সরকারকে নিয়ন্ত্রক ব্যবস্থার মাধ্যমে খোলা-ওজন মডেলগুলিকে নিরুৎসাহিত করার পরামর্শ দিয়েছেন, দাবি করে এগুলি সীমান্তবর্তী গবেষণাগারগুলির পুঁজি ব্যয়কে হ্রাস করে। Yann LeCun এবং Martin Casado-এর মতো ব্যক্তিদের থেকে প্রতিক্রিয়ার পর Ball নিয়ন্ত্রক আক্রমণ হোয়াইট হাউসের 'সর্বোত্তম কৌশল' এই দাবি প্রত্যাহার করেছেন। বর্তমানে খবর পাওয়া যাচ্ছে ট্রাম্প প্রশাসন Moonshot-এর Kimi K3-এর মতো উন্নত চীনা মডেলগুলিতে নিষেধাজ্ঞা আরোপের বিষয়টি বিবেচনা করছে, যদিও বাণিজ্য বিভাগ শীঘ্রই কোনো পদক্ষেপ নিতে পারে না। কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ: স্বাধীন অবকাঠামোতে চলমান খোলা-ওজন মডেলগুলি OpenAI এবং Anthropic-এর মতো কোম্পানিগুলির মালিকানাধীন সেবার চেয়ে সস্তা এআই প্রদান করে, যা তাদের বিশাল প্রশিক্ষণ বিনিয়োগের রিটার্নের জন্য হুমকি স্বরূপ। তবে এগুলিকে সীমাবদ্ধ করা চীনকে উদ্ভাবন নেতৃত্ব প্রদান করতে পারে—নিবন্ধে উদ্ধৃত গবেষণা অনুযায়ী যুক্তরাষ্ট্রের স্নাতক প্রোগ্রামগুলি ইতিমধ্যে প্রাথমিকভাবে খোলা চীনা মডেলের উপর নির্মিত এবং শিক্ষার্থীরা যে কাগজপত্র অধ্যয়ন করে তার অর্ধেক চীনা প্রতিষ্ঠান থেকে আসে। প্রকৃত নিয়ন্ত্রক হতে পারে চিপ রপ্তানি নিয়ন্ত্রণ, সফটওয়্যার নিষেধাজ্ঞার পরিবর্তে।

   নজরে রাখার বিষয়: নিবন্ধটি এআই অর্থনীতি সম্পর্কে অনিশ্চয়তা উল্লেখ করে: খোলা এবং মালিকানাধীন ব্যবসায়িক মডেল উভয়ই এখনো প্রমাণিত নয়, এবং চীনা এআই কোম্পানিগুলি যুক্তরাষ্ট্রের ফার্মগুলির মতোই রাজস্ব এবং কম্পিউট সংকটে ভুগছে। Nvidia এবং অন্যরা খোলা-মডেল ব্যবসায় অন্বেষণ করছে, যা পরামর্শ দেয় যে যদি একাধিক কোম্পানি খোলা মুক্তি বজায় রাখতে পারে তবে ল্যান্ডস্কেপ পরিবর্তিত হতে পারে, শুধুমাত্র সীমান্তবর্তী ল্যাবগুলি বন্ধ মডেল অনুসরণ করার পরিবর্তে।

4. 4

   গুগলের পরবর্তী প্রজন্মের এআই চিপ Alphabet স্টকে ৩% বৃদ্ধি এনেছে

   কী ঘটেছে: সোমবার Alphabet শেয়ার প্রায় ৩% বৃদ্ধি পেয়েছে যখন খবর বেরিয়ে এসেছে যে কোম্পানি "Frozen v2" কোড-নামে একটি পরবর্তী প্রজন্মের এআই সার্ভার চিপ বিকাশ করছে। এই চিপটি বর্তমান টেনসর প্রসেসিং ইউনিটের মতো একই পরিমাণ বিদ্যুৎ ব্যবহার করে ছয় থেকে দশ গুণ বেশি এআই টোকেন সরবরাহ করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। স্থাপনা ২০২৮ সালের মধ্যে শুরু হওয়ার লক্ষ্য রয়েছে। কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ: এই কাস্টম প্রসেসরটি উন্নত এআই অ্যাপ্লিকেশন প্রশিক্ষণ এবং চালানোর শক্তি ও খরচের চাহিদা হ্রাস করার লক্ষ্যে তৈরি, যা Alphabet তার Gemini এআই মডেলগুলি সম্প্রসারণ করার সময় অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আরও দক্ষ চিপটি কোম্পানির অভ্যন্তরীণ এআই কম্পিউটিং ক্ষমতা শক্তিশালী করে এবং তৃতীয় পক্ষের হার্ডওয়্যারের উপর নির্ভরতা কমায়, বিশেষত যখন বড় প্রযুক্তি কোম্পানিগুলি জেনারেটিভ এআই সিস্টেমের উপর তীব্র প্রতিযোগিতা করছে।

   লক্ষ্য রাখার মতো বিষয়: চিপটির প্রকৃত স্থাপনার সময়সূচী এবং এটি প্রতি ইউনিট শক্তিতে অনুমানিত ছয় থেকে দশ গুণ কর্মক্ষমতা বৃদ্ধি অর্জন করে কিনা। এটি Alphabet-এর নিজস্ব অবকাঠামো তৈরির কৌশলের একটি মূল পরীক্ষা যা এর দীর্ঘমেয়াদী এআই উচ্চাকাঙ্ক্ষা সমর্থন করে।

5. 5

   খোলামেলা মডেলগুলি সীমান্ত সমতায় পৌঁছেছে যখন বন্ধ ল্যাবগুলি নেতৃত্ব বজায় রাখে

   কী ঘটেছে: DeepSeek R1, GLM-4.6, GLM-5.2, Kimi K3 এবং অন্যান্য খোলামেলা এআই মডেলগুলি বন্ধ সীমান্ত মডেলগুলির সাথে সমতায় পৌঁছেছে, যদিও GPT-5.2 এবং Opus-এর মতো বন্ধ সিস্টেমগুলি পদক্ষেপ-পরিবর্তন অগ্রগতি তৈরি করতে থাকে। সম্প্রতির প্রকাশগুলির মধ্যে রয়েছে Moonshot-এর Kimi K3 (২.৮T পরামিতি, জুলাই ১৬), Alibaba-র Qwen 3.8 প্রিভিউ (২.৪T, জুলাই ১৯), এবং DeepSeek V4-র জুলাইয়ের মাঝামাঝি প্রিভিউ থেকে স্নাতক হওয়া। কেন এটি গুরুত্বপূর্ণ: খোলামেলা মডেলগুলি মধ্যবর্তী সীমান্ত মানের জন্য GPT-5.2-এর তুলনায় প্রায় ১৫% সস্তা চলে, DeepSeek V4 Flash মোটামুটি ৯০% সস্তা। এই মূল্য নির্ধারণের চাপ শিল্প মার্জিনগুলি পুনর্নির্ধারণ করছে—Anthropic তার প্রথম লাভজনক ত্রৈমাসিকে পৌঁছাচ্ছে—যখন প্রতিযোগিতা OpenAI-কে অনুমান খরচ ৫০% কাটাতে চালিত করেছে এবং Kimi-র নতুন KDA মনোযোগ প্রক্রিয়ার মতো স্থাপত্য উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করেছে।

   লক্ষ্য রাখার মতো: শিল্পটি বন্ধ মডেলগুলি এগিয়ে যাওয়া এবং খোলামেলা মডেলগুলি ধরে ফেলার মধ্যে চক্রাকার করছে, সম্ভাব্যভাবে মূল্য নির্ধারণ এবং মার্জিনের উপর টেকসই প্রতিযোগিতামূলক চাপ তৈরি করছে। এই গতিশীলতা উদ্ভাবনকে ধীর করবে নাকি প্রতিযোগিতার মাধ্যমে ত্বরান্বিত করবে তার প্রশ্ন এআই ঢেউ কত দ্রুত এগিয়ে যায় তার জন্য কেন্দ্রীয় থেকে যায়।

6. 6

   Google ডিজাইন করেছে Gemini-নির্দিষ্ট চিপ যা ৬–১০ গুণ বেশি দক্ষতা প্রদান করে, ২০২৮ থেকে স্থাপন শুরু হবে

   কী ঘটেছে: Google একটি অভ্যন্তরীণ সার্ভার চিপ তৈরি করছে যার নাম Frozen v2, যা Gemini-র মডেল আর্কিটেকচার সরাসরি সিলিকনে এমবেড করে। এই চিপটি Google-র বর্তমান TPU চিপগুলির তুলনায় AI প্রতিক্রিয়া পরিবেশনে ৬ থেকে ১০ গুণ বেশি দক্ষ হতে পারে এবং Google ২০২৮ সাল থেকে এটি স্থাপন করার পরিকল্পনা করছে। এটি গুরুত্বপূর্ণ কেন: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় অনুমান খরচ অপ্টিমাইজেশন ক্রমবর্ধমান লাভের মার্জিন নির্ধারণ করে। Frozen v2 Google-র অভ্যন্তরীণ কম্পিউট চাপ কমাতে এবং Google-কে কম খরচে শক্তিশালী মডেল চালাতে সক্ষম করতে ডিজাইন করা হয়েছে—যা OpenAI এবং Anthropic-র বিরুদ্ধে সম্ভাব্য প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা। Google-র TPU লাইন থেকে ভিন্নভাবে, যা এটি Meta এবং বাহ্যিক ক্লাউড গ্রাহকদের কাছে লিজ দেয়, Frozen v2 বিশেষভাবে Gemini-র জন্য নির্মিত এবং এটি বাণিজ্যিক পণ্য হওয়ার সম্ভাবনা কম।

   লক্ষ্য রাখার বিষয়: Google এখনও নির্ধারণ করেনি যে Gemini-র আর্কিটেকচারের কতটা চিপে হার্ডকোড করা হবে। এই ডিজাইন—যা মডেল আর্কিটেকচার এমবেড করে ওজনের পরিবর্তে—নতুন ওজন লোড করার অনুমতি দেয়, যা এটিকে একটি আগের পদ্ধতির চেয়ে আরও নমনীয় করে তোলে যা চিপটিকে একটি একক Gemini সংস্করণে লক করে দিত।