Large Language Models

Today's Stories

1. 1

   AT&T এন্টারপ্রাইজ এআই এর জন্য H2O AI Super Agent গ্রহণ করেছে

   কী ঘটেছে： AT&T তার এন্টারপ্রাইজ অফারিংয়ে H2O AI Super Agent যোগ করেছে এবং এজেন্টিক এআই প্রযুক্তিটিকে তার ব্যবসায়িক সমাধানে একীভূত করেছে। এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ： এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকরা এখন জটিল ব্যবসায়িক কাজগুলি স্বয়ংক্রিয় করার জন্য ডিজাইন করা একটি এআই এজেন্ট প্ল্যাটফর্মে অ্যাক্সেস পাবেন। AT&T এর জন্য, এটি তার এআই সেবা পোর্টফোলিও প্রসারিত করে এবং এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড এজেন্টিক এআই সমাধানের ক্রমবর্ধমান বাজারে প্রতিযোগিতা করার জন্য এটিকে অবস্থান করে।

   নজর রাখুন： মূল্য নির্ধারণ, উপলব্ধতার সময়রেখা এবং AT&T কোন গ্রাহক বিভাগকে রোলআউটের অগ্রাধিকার দেবে সে সম্পর্কে বিবরণ এখনও ঘোষণায় নির্দিষ্ট করা হয়নি।

2. 2

   লিনাক্স ফাউন্ডেশন HTTP-এর মাধ্যমে এআই এজেন্ট পেমেন্ট মানদণ্ডকরণের জন্য x402 ফাউন্ডেশন চালু করেছে

   কী ঘটল: লিনাক্স ফাউন্ডেশন ২৬ জুলাই ২০২৬-এ x402 ফাউন্ডেশনের অপারেশনাল লঞ্চের ঘোষণা করেছে। এটি x402 প্রোটোকল পরিচালনা করবে, যা Coinbase দ্বারা অবদান রাখা একটি উন্মুক্ত মান যা ওয়েব ইন্টারঅ্যাকশনে নিরাপদ পেমেন্ট ক্ষমতা এম্বেড করে। ফাউন্ডেশনে এখন ৪০টি সদস্য সংস্থা রয়েছে যা অর্থ, ক্লাউড অবকাঠামো এবং পেমেন্ট জুড়ে বিস্তৃত, যার মধ্যে রয়েছে Adyen, AWS, American Express, Circle, Cloudflare, Coinbase, Fiserv, Google, Mastercard, Monad Foundation, MoonPay, Ripple, Shopify, Solana Foundation, Stellar Development Foundation, Stripe, এবং Visa। এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ: এআই এজেন্ট এবং স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম ডিজিটাল বাণিজ্যে সক্রিয় অংশগ্রহণকারী হয়ে উঠছে কিন্তু লেনদেনের জন্য একটি নেটিভ, নিরাপদ উপায়ের অভাব রয়েছে। x402 প্রোটোকল এআই এজেন্ট, এপিআই এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে ডেটা বিনিময়ের মতো নির্বিঘ্নে পেমেন্ট পাঠাতে এবং গ্রহণ করতে দেয়, ঐতিহ্যবাহী কার্ড থেকে স্টেবলকয়েন পর্যন্ত পেমেন্টের ধরন সমর্থন করে—বিক্রেতা লক-ইন ছাড়াই। এটি সেই ব্যবধানটি মোকাবেলা করে যা একজন সদস্য ওয়েবের আর্কিটেকচারে বর্ণনা করেছেন যেখানে এক প্রোগ্রাম অন্য প্রোগ্রামকে পেমেন্ট করার জন্য কখনও একটি নেটিভ ব্যবস্থা ছিল না।

   লক্ষ্য রাখতে হবে: ফাউন্ডেশন লিনাক্স ফাউন্ডেশনের বিক্রেতা-নিরপেক্ষ গভর্নেন্সের অধীনে পরিচালিত হয়, যা নিশ্চিত করে যে পেমেন্ট লেয়ার খোলা এবং ইন্টারঅপারেবল থাকে। ডেভেলপার, আর্থিক প্রতিষ্ঠান, ক্লাউড প্রদানকারী এবং সম্প্রদায়ের সদস্যরা সহযোগিতামূলকভাবে প্রোটোকলের উন্নয়ন গঠন করবে। আরও তথ্য http://x402.org/-এ পাওয়া যায়।

3. 3

   এফসাস এবং PFN দেশীয় LLM সমর্থনকারী অন-প্রিমাইসেস AI ভিত্তি যাচাইকরণ সম্পন্ন করেছে

   কী ঘটল: এফসাস টেকনোলজিস এবং Preferred Networks (PFN) ৭ জুলাই ঘোষণা করেছে যে এফসাসের অন-প্রিমাইসেস জেনারেটিভ AI প্ল্যাটফর্ম 'Private AI Platform on PRIMERGY'-তে PFN-এর দেশীয় LLM 'PLaMo 2.2 Prime' এবং 'LLM PLaMo অনুবাদ'-এর পরিচালনা যাচাইকরণ সম্পন্ন হয়েছে। এই প্ল্যাটফর্মে এখন দেশীয় LLM ব্যবহার করা সম্ভব হয়েছে। এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ: সরকারি সংস্থা, গবেষণা প্রতিষ্ঠান, আর্থিক প্রতিষ্ঠান এবং উৎপাদন শিল্পের মতো উচ্চ নিরাপত্তা প্রয়োজনীয় ক্ষেত্রগুলিতে প্রশাসনিক নথি, গ্রাহক তথ্য এবং উৎপাদন ডেটার মতো গোপনীয় তথ্য সংস্থার বাইরে না নিয়ে নিরাপদে প্রক্রিয়া করা যাবে। জাপানের গুরুত্বপূর্ণ অবকাঠামো সম্পর্কিত কোম্পানিগুলির জন্য, যারা বিদেশী পরিস্থিতি থেকে স্বাধীন স্থিতিশীল পরিচালনা প্রয়োজন, দেশীয় LLM দ্বারা স্বাধীনতা এবং নিরাপত্তা নিশ্চিত করার অর্থ রয়েছে।

   লক্ষ করার বিষয়: এফসাস হার্ডওয়্যার সরবরাহ এবং সারাদেশীয় রক্ষণাবেক্ষণের দায়িত্ব নেবে, যখন PFN LLM এবং এর ব্যবহারের লাইসেন্স প্রদান করবে। আগামীতে সরকারি সংস্থা, গবেষণা প্রতিষ্ঠান, আর্থিক প্রতিষ্ঠান এবং উৎপাদন শিল্পের পাশাপাশি সামাজিক অবকাঠামো, শক্তি এবং স্বাস্থ্যসেবা সহ উন্নত AI প্রয়োগ এবং কঠোর তথ্য ব্যবস্থাপনা অপরিহার্য এমন ক্ষেত্রগুলিতে সম্প্রসারণের পরিকল্পনা রয়েছে।

4. 4

   কিনকি বিশ্ববিদ্যালয় হাসপাতাল সহ ৪ প্রতিষ্ঠান, এলএলএম ব্যবহার করে ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল রোগী নির্বাচন দক্ষতর করছে

   কী ঘটেছে：কিনকি বিশ্ববিদ্যালয় হাসপাতাল, চুগাই ফার্মাসিউটিক্যালস, এনটিটি এবং এনটিটিডেটা—এই ৪টি সংস্থা রিয়েল-ওয়ার্ল্ড ডেটা এবং এলএলএম (বৃহৎ ভাষা মডেল) ব্যবহার করে ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল প্রার্থী রোগী নির্বাচনের নির্ভুলতা ও কার্যক্ষমতা যাচাই করার একটি যৌথ গবেষণা শুরু করেছে। এটি ২০২৭ সালের মার্চ পর্যন্ত চলবে বলে পরিকল্পিত। এটি গুরুত্বপূর্ণ কেন：ঐতিহ্যগতভাবে, ক্লিনিক্যাল ট্রায়ালের জন্য উপযুক্ত রোগী খুঁজে বের করতে চিকিৎসক এবং ট্রায়াল সমন্বয়কারীদের (সিআরসি) তথ্য আলাদাভাবে পরীক্ষা করতে হত, যা অনেক সময় এবং শ্রম খরচ করত। এই গবেষণার মাধ্যমে যদি ক্লিনিক্যাল ট্রায়ালে অংশগ্রহণকারী রোগী নিয়োগ মসৃণ হয়, তাহলে সামগ্রিক ট্রায়াল সময়কাল হ্রাস এবং ফার্মাসিউটিক্যাল সংস্থাগুলির উন্নয়ন গতি বৃদ্ধির সম্ভাবনা রয়েছে।

   লক্ষণীয় বিষয়：প্রযুক্তি যাচাইকরণে এনটিটির নিজস্ব বিকশিত খাঁটি দেশীয় এলএলএম 'tsuzumi 2' ব্যবহার করা হবে এবং নিয়ম-ভিত্তিক পদ্ধতি ও এলএলএমের ৩টি আলাদা নির্বাচন পদ্ধতি (①নিয়ম-ভিত্তিক পদ্ধতি ②এলএলএম প্রয়োগ ③উভয়ের সমন্বয়) তুলনা করা হবে। চিকিৎসক ও সিআরসির মূল্যায়নের ফলাফলের সাথে সংমিশ্রণ করে নির্ভুলতা মূল্যায়ন করা হবে।

5. 5

   DeepSeek ২০২৬ বা ২০২৭ সালে আইপিওর লক্ষ্য রাখছে

   কী ঘটেছে: চীনা এআই মডেল ডেভেলপার DeepSeek এই বছর বা ২০২৭ সালে প্রাথমিক জনসমর্থন (আইপিও) করার প্রস্তুতি নিচ্ছে বলে জানা যাচ্ছে। এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ: DeepSeek বৈশ্বিক এলএলএম (বড় ভাষা মডেল) বাজারে একটি উল্লেখযোগ্য খেলোয়াড় হিসেবে উঠে এসেছে। আইপিও কোম্পানির পরিপক্কতা এবং তার ব্যবসায়িক মডেলের প্রতি আস্থা প্রদর্শন করবে এবং চলমান যুক্তরাষ্ট্র-চীন প্রতিদ্বন্দ্বিতার মধ্যে চীনের এআই সক্ষমতার প্রতি বিনিয়োগকারীদের দৃষ্টি আকর্ষণ করতে পারে।

   নজরে রাখার বিষয়: আইপিওটি ঠিক কখন ঘটবে—২০২৬ বা ২০২৭ সালে—তা নিশ্চিত নয়। ফাইলিং এবং নিয়ন্ত্রক অনুমোদন প্রক্রিয়া একটি গুরুত্বপূর্ণ মাইলফলক হবে যা পর্যবেক্ষণ করতে হবে।

6. 6

   物流企業C.H. Robinsonが生産性45%向上、AI導入で

   物流企業C.H. Robinsonが、AI agents（自動判断・実行型のAI）を導入することで、生産性が45%向上したことを明らかにしました。CEO Dave Bozeman氏がこの成果について説明しています。 多くの企業がAI投資の採算性に頭を悩ませるなか、C.H. Robinsonは実際に具体的な生産性向上を達成した事例を示しています。これは、AIが単なる実験対象ではなく、実運用で測定可能な収益改善をもたらすことができる可能性を示唆しています。

   45%という生産性向上の数字は、AI導入の投資回収率（ROI）を求める他の企業にとって有意な事例となります。