⚙️ আমরা যে টেকনোপলিতে বাস করি

আজ আমাদের কাছে যা আছে।

• অলিম্পিক এবং আমরা যেভাবে খেলাধুলা দেখি তা বিপ্লব ঘটাতে AI
• 🧰 AI টুলস — নো-কোড লো-কোড AI এজেন্ট বিল্ডার
• 📚লার্নিং কর্নার — ভাইব কোডিং ১০১
• কেন AI আপনার ডিভাইসগুলিকে আরও ব্যয়বহুল করতে চলেছে
• আমরা যে টেকনোপলিতে বাস করি

১ বছরের জন্য ৬০% ছাড় পান

📰 AI সংবাদ এবং ট্রেন্ড

• মানুষকে কাজ থেকে সরিয়ে দেওয়ার পরিবর্তে, AI বেশিরভাগই তাদের কাজ করতে সাহায্য করছে, একটি নতুন Anthropic গবেষণায় পাওয়া গেছে।
• Nvidia হারমনিকে বিনিয়োগ করবে, একটি হট স্টার্টআপ যা গাণিতিক সমস্যা সমাধানের জন্য ডিজাইন করা AI সিস্টেমে ফোকাস করে।
• OpenAI-এর দীর্ঘদিন ধরে গুজব থাকা ChatGPT-তে বিজ্ঞাপন প্রবর্তন এখন বাস্তব হয়ে উঠেছে
• Anthropic $৩৫০ বিলিয়ন মূল্যায়নে $২৫ বিলিয়ন বা তার বেশি সংগ্রহ করার লক্ষ্য রাখছে — মাত্র চার মাস আগের $১৭০ বিলিয়ন মূল্যায়নের দ্বিগুণেরও বেশি।

অন্যান্য টেক সংবাদ

• Tesla-র FSD, প্রায় সবকিছুর মতোই, একটি সাবস্ক্রিপশন হয়ে উঠছে
• আমেরিকা ধীরে ধীরে একটি Polymarket দুর্যোগের দিকে এগিয়ে যাচ্ছে, এবং Goldman Sachs আগুনে পেট্রোল যোগ করছে।
• কেন গ্রিনল্যান্ডের প্রাকৃতিক সম্পদ খনন করা প্রায় অসম্ভব
• BBC একটি যুগান্তকারী চুক্তিতে YouTube-এর জন্য কন্টেন্ট তৈরি করতে আলোচনায়

শেয়ার করুন

অলিম্পিক এবং আমরা যেভাবে খেলাধুলা দেখি তা বিপ্লব ঘটাতে AI

NBC Sports একটি রিয়েল-টাইম AI প্লেয়ার-ট্র্যাকিং ফিচার চালু করছে যা দর্শকদের মোবাইলে লাইভ নির্দিষ্ট ক্রীড়াবিদদের অনুসরণ করতে দেয়, যা ব্যক্তিগতকৃত ক্রীড়া সম্প্রচারের দিকে একটি পরিবর্তন চিহ্নিত করে।

Viztrick AiDi নামক সিস্টেমটি Nippon Television Network দ্বারা তৈরি করা হয়েছে এবং খেলোয়াড়দের সনাক্ত করতে মুখ শনাক্তকরণ ব্যবহার করে, তাদের গতিবিধি ট্র্যাক করে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে লাইভ হরিজন্টাল ফিডকে ভার্টিকাল, মোবাইল-ফার্স্ট ভিডিওতে ক্রপ করে। দর্শকরা NBC Sports অ্যাপে একজন খেলোয়াড়কে ট্যাপ করতে পারবেন এবং সেই ক্রীড়াবিদকে কেন্দ্র করে একটি রিয়েল-টাইম ফিড দেখতে পারবেন, যখন ঐতিহ্যবাহী সম্প্রচার উপলব্ধ থাকবে। প্রযুক্তিটি ইতিমধ্যে জাপানে লাইভ স্ট্যাট ওভারলেগুলির জন্য ব্যবহৃত হয়েছে এবং NBC-এর ২০২৬ কভারেজের সময় আত্মপ্রকাশ করবে বলে আশা করা হচ্ছে, যার মধ্যে ২০২৬ শীতকালীন অলিম্পিক রয়েছে, যা তুলে ধরে কীভাবে AI খেলাধুলা দেখাকে এক-থেকে-অনেক সম্প্রচার থেকে কাস্টমাইজযোগ্য, ক্রীড়াবিদ-কেন্দ্রিক অভিজ্ঞতায় পরিণত করছে।

একটি মন্তব্য করুন

📚লার্নিং কর্নার

আমি এই কোর্সটি নিচ্ছি, কিন্তু Lovable আমার বর্তমান পছন্দের ভাইব কোডিং প্ল্যাটফর্ম, এরপরে Cursor।

কেন AI আপনার ডিভাইসগুলিকে আরও ব্যয়বহুল করতে চলেছে

বৈশ্বিক AI চাহিদা কার্যকরভাবে মেমরি বাজার বিক্রি করে দিয়েছে, যা বিশ্লেষকরা একটি অভূতপূর্ব ধাক্কা বলে অভিহিত করছেন।

Nvidia, AMD, এবং Google থেকে AI চিপগুলির বিপুল পরিমাণ হাই-ব্যান্ডউইথ মেমরি (HBM) প্রয়োজন, সরবরাহকে ক্ষমতার বাইরে ঠেলে দিচ্ছে এবং DRAM মূল্য ত্রৈমাসিক-ওভার-ত্রৈমাসিক ৫০–৫৫% বৃদ্ধি করছে, যা রেকর্ডে সবচেয়ে তীক্ষ্ণ লাফ। তিনটি সরবরাহকারী, Micron, Samsung, এবং SK Hynix, প্রায় সম্পূর্ণ RAM বাজার নিয়ন্ত্রণ করে এবং AI এবং ডেটা সেন্টারগুলিকে অগ্রাধিকার দিচ্ছে, যেখানে মার্জিন বেশি, এবং ক্রেতারা কম মূল্য-সংবেদনশীল। শুধুমাত্র Micron "২০২৬-এর জন্য বিক্রি শেষ," এর স্টক বছর-ওভার-বছর ২৪৭% বেড়েছে, এবং মেমরি এখন একটি ল্যাপটপের হার্ডওয়্যার খরচের ~২০% জন্য দায়ী, ২০২৫-এর শুরুতে ~১০–১৮% থেকে বেড়েছে।

স্পিলওভার ভোক্তাদের আঘাত করছে: Apple এবং Dell Technologies-এর মতো কোম্পানিগুলি বর্ধিত খরচ এবং সম্ভাব্য মূল্য বৃদ্ধির সতর্কতা দিচ্ছে। AI মেমরিকে নতুন বাধায় পরিণত করেছে, "মেমরি ওয়াল," এবং যতক্ষণ না ২০২৭–২০৩০-এ নতুন ফ্যাবগুলি অনলাইনে আসে, উচ্চতর হার্ডওয়্যার মূল্য কাঠামোগত দেখাচ্ছে, অস্থায়ী নয়।

🧰 দিনের AI টুলস

আমি বর্তমানে Make এবং Zapier সবচেয়ে বেশি ব্যবহার করি, কিন্তু আমি N8N শিখছি এবং শীঘ্রই কিছু অটোমেশন সেখানে স্থানান্তর করার পরিকল্পনা করছি। Make ব্যবহার করা খুবই সহজ, এবং আপনি মিনিটের মধ্যে কিছু অটোমেশন চালু করতে পারেন, কিন্তু N8N, যদিও কিছুটা বেশি জটিল, দীর্ঘমেয়াদে আরও স্কেলযোগ্য এবং খরচ-কার্যকর

• Make — সবচেয়ে জনপ্রিয়। উন্নত ডেটা রূপান্তর এবং শর্তাধীন যুক্তি সহ ভিজ্যুয়াল ওয়ার্কফ্লো বিল্ডার, জটিল বহু-পদক্ষেপ অটোমেশনের জন্য উপযুক্ত।
• N8N — অ্যাপস, সার্ভিস এবং AI-এর মধ্যে কাস্টম ইন্টিগ্রেশন তৈরি করার জন্য লো-কোড/নো-কোড ওয়ার্কফ্লো অটোমেশন প্ল্যাটফর্ম, যা কাজ অটোমেট করতে সংযুক্ত "নোডস" (অ্যাকশন/অ্যাপসের জন্য ব্লক) সহ একটি ভিজ্যুয়াল ইন্টারফেস ব্যবহার করে।
• Activepieces — ওপেন-সোর্স, AI-ফার্স্ট অটোমেশন প্ল্যাটফর্ম যা আপনি সেলফ-হোস্ট করতে পারেন। ক্রমবর্ধমান ইন্টিগ্রেশন লাইব্রেরি সহ শক্তিশালী নো-কোড বিল্ডার।
• Gumloop — ভিজ্যুয়াল নোড ফ্লো-র মাধ্যমে LLMগুলিকে কাজ এবং সার্ভিসের সাথে সংযুক্ত করার উপর ফোকাস করা AI-কেন্দ্রিক ওয়ার্কফ্লো টুল — এজেন্টিক অটোমেশনের জন্য ভাল।
• Pipedream — এক্সটেনসিবল ওয়ার্কফ্লো এবং প্রচুর ইন্টিগ্রেশন সহ হাইব্রিড প্রো-কোড/নো-কোড অটোমেশন প্ল্যাটফর্ম; ডেভেলপার টিমের জন্য উপযোগী।

আমরা যে টেকনোপলিতে বাস করি

একটি নতুন Stanford–Yale গবেষণা AI শিল্পের মূল আইনি প্রতিরক্ষাকে চ্যালেঞ্জ করে, দেখিয়েছে যে OpenAI, Google, Anthropic, এবং xAI-এর শীর্ষস্থানীয় মডেলগুলি ৭৬%–৯৬% নির্ভুলতার সাথে কপিরাইটযুক্ত বই পুনরুৎপাদন করতে পারে, যার মধ্যে হ্যারি পটার এবং ১৯৮৪-এর প্রায় শব্দে-শব্দে আউটপুট রয়েছে।

কিছু ক্ষেত্রে, সম্পূর্ণ বই ৯৫.৮% নির্ভুলতার সাথে পুনরুৎপাদিত হয়েছিল, যা গুরুতর প্রশ্ন উত্থাপন করে যে এই সিস্টেমগুলি ডেটা মুখস্থ করছে নাকি কেবল এটি থেকে "শিখছে"। যদিও এটি একটি সংকীর্ণ কপিরাইট সমস্যা বলে মনে হতে পারে, এটি টেকনোপলির দিকে একটি বৃহত্তর পরিবর্তনের দিকে নির্দেশ করে, যেখানে অল্প সংখ্যক টেক কোম্পানি ডেটা, স্কেল এবং প্যাটার্ন স্বীকৃতির মাধ্যমে অভূতপূর্ব নিয়ন্ত্রণ সংগ্রহ করে। ফার্মগুলি এখন ব্যক্তিগত এবং আচরণগত ডেটার বিশাল ভান্ডার ধরে রাখে, যা তাদের শুধুমাত্র অতীত এবং বর্তমানকে বুঝতে নয় বরং ক্রমবর্ধমানভাবে ভবিষ্যতের আচরণ পূর্বাভাস এবং আকৃতি দিতে সক্ষম করে। Palantir-এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলি দেখায় যে কীভাবে গভীরভাবে একীভূত ডেটা সিস্টেমগুলি জনসংখ্যা স্কেলে পরিচয়, গতিবিধি এবং সিদ্ধান্তগুলি ম্যাপ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে এবং সেই সমস্ত ডেটা তার নিজস্ব নাগরিকদের বিরুদ্ধে ব্যবহার করতে পারে (Ice, Ice, Baby)।

যেহেতু AI সিস্টেমগুলি বই, সঙ্গীত, সফটওয়্যার এবং এমনকি সম্পূর্ণ ব্যবসা প্রতিলিপি করতে সক্ষম হয়ে উঠছে, কেন্দ্রীয় প্রশ্নটি উদ্ভাবন সম্পর্কে কম এবং ক্ষমতা সম্পর্কে বেশি হয়ে উঠছে। কে এই সিস্টেমগুলি নিয়ন্ত্রণ করে, কে নিয়ম নির্ধারণ করে, এবং গণতান্ত্রিক প্রতিষ্ঠানগুলি, যদি গণতন্ত্র এখনও বিদ্যমান থাকে কারণ আমাদের ভোট ক্রমবর্ধমানভাবে সোশ্যাল মিডিয়া এবং টেক কোম্পানিগুলি দ্বারা ম্যানিপুলেট করা হচ্ছে যা মতামত গঠন করে এবং এমনকি ভোট গণনা করে, বাস্তবসম্মতভাবে এমন কোম্পানিগুলির সাথে গতি বজায় রাখতে পারে যেগুলি দ্রুত চলে, আরও দেখে এবং যে কোনও সরকারের চেয়ে বেশি জানে। হয়তো ম্যানিপুলেশন থেকে মুক্তির একমাত্র সমাধান হল প্লাগ টানা, আক্ষরিক অর্থে। আমরা স্বয়ংক্রিয় মানুষে অপ্টিমাইজ করা হচ্ছে।

আমরা কি একটি টেকনোপলিতে বাস করি?

প্রতিষ্ঠান থেকে প্ল্যাটফর্মে ক্ষমতা স্থানান্তরিত হয়েছে কি?

• টেক কোম্পানিগুলি অবকাঠামো নিয়ন্ত্রণ করে: যোগাযোগ, ক্লাউড, পেমেন্ট, AI, পরিচয় (ডেটা সেন্টারগুলি এটি বাড়াবে)
• অ্যালগরিদম আচরণ গঠন করে: আমরা যা দেখি, কিনি, বিশ্বাস করি এবং ভোট দিই (সোশ্যাল মিডিয়া)
• ডেটা সম্মতি প্রতিস্থাপন করে: পূর্বাভাস এবং নাজিং পাবলিক বিতর্কের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ (ডেটা হল নতুন তেল)
• গতি নিয়ন্ত্রণকে পরাজিত করে: সরকারগুলি বছরগুলিতে চলে, প্ল্যাটফর্মগুলি সপ্তাহে চলে
• ব্যক্তিগত নিয়ম আইনের মতো কাজ করে: কন্টেন্ট মডারেশন, অ্যাক্সেস, মূল্য নির্ধারণ, দৃশ্যমানতা

⚙️ The Technopoly we live in মূলত Coinmonks-এ Medium-এ প্রকাশিত হয়েছিল, যেখানে লোকেরা এই গল্পটি হাইলাইট এবং প্রতিক্রিয়া জানিয়ে কথোপকথন চালিয়ে যাচ্ছে।