AI
Large language models in financial workflows — fine-tuning, RAG, prompt engineering, on-device LLMs, and inference cost economics.
APPLIED AI
NIST P-192, P-224, P-256, P-384 এবং P-521 কার্ভের সাথে প্রকাশিত সিডগুলো কখনোই হ্যাশ আউটপুট ছিল না। সেগুলো এসেছিল C লাইব্রেরির lrand48 জেনারেটর থেকে, যা ইউনিক্স টাইমস্ট্যাম্প দ্বারা সিড করা হয়েছিল।
APPLIED AI
টাস্ক-এক্সপোজার কাঠামোগুলো একটি পেশাকে এমন একটি খোলস হিসেবে দেখে যা মানুষ এখনও যে কাজগুলো করে তার চারপাশে টিকে থাকে। এজেন্টিক সিস্টেমগুলো একটি লক্ষ্য অনুসরণ করে এবং একটি সম্পূর্ণ কাজের ফলাফল প্রদান করে।
APPLIED AI
একটি AI সহকারী প্রগ্রেশন-মুক্ত সেট সংক্রান্ত দুটি সমস্যার ওপর কাজ করেছে: রেসিপ্রোকাল-সাম সমস্যার জন্য একটি যুক্তি, এবং প্রতিটি নির্দিষ্ট প্রগ্রেশন দৈর্ঘ্যের জন্য একটি কোয়াসিপলিনোমিয়াল বাউন্ড। এটি ব্লুম এবং সিসাস্কের ফলাফল ব্যবহার করেছে।
APPLIED AI
অ্যালাইনমেন্ট ব্যর্থতার একটি ডিটেক্টর, যা একটি কলেই বহু টাইপ করা প্রশ্নের উত্তর ক্যালিব্রেটেড সম্ভাবনাসহ দেয়, ব্যর্থতাগুলিকে ভালোভাবে র্যাঙ্ক করে এবং LLM-জাজ স্কোরারের চেয়ে ৬৩× সস্তা। কিন্তু এই সম্ভাবনাগুলি...
APPLIED AI
AI নিয়ে MIT-র অ্যাড হক কমিটি জেনারেটিভ AI-কে এমন কোনো টুলের সমস্যা মনে করে না যা একটি নীতি দিয়ে সারিয়ে ফেলা যায়। তার প্রতিবেদন একে MIT-র শিক্ষা আসলে কীসের জন্য, তার এক চাপ-পরীক্ষা হিসেবে দেখে...
APPLIED AI
BankStatementParser একটি ওপেন সোর্স Python টুলকিট, যা CAMT, PAIN.001, MT940, OFX/QFX, CSV ও স্ক্যানড PDF-কে এমন একটি একীভূত লেনদেন মডেলে পরিণত করে যা ট্রেজারি অডিট করতে পারে — নিয়ন্ত্রিত পার্সিং, LLM ফলব্যাক, OCR, ব্যালেন্স যাচাইকরণ ও রিভিউ।
APPLIED AI
মুক্তির বারো বছর পরে, লুক বেসোঁর *Lucy*-কে ছদ্ম-বিজ্ঞান কম এবং একটি চিন্তা-পরীক্ষা বেশি মনে হয় যেখানে মানুষের জ্ঞান জৈবিক থেকে অবৈবিক মাধ্যমে স্থানান্তরিত হচ্ছে...
APPLIED AI
Apple-এর MM1 গবেষণার বিশ্লেষণ: মাল্টিমোডাল LLM, আর্কিটেকচার, প্রি-ট্রেনিং ডেটা, ছবি রেজোলিউশন এবং few-shot সক্ষমতা।
APPLIED AI
প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং ইনফারেন্সের সময় LLM-এর ইনপুট কাঠামো তৈরি করে — কোনো ওজন আপডেটের প্রয়োজন নেই। এই নিবন্ধে ২০২৪ সালে প্রমাণিত কৌশলগুলো আলোচনা করা হয়েছে: zero-shot টাস্ক ফ্রেমিং (Brown et al., 2020), চেইন-অব-থট যুক্তি (Wei et al., 2022), সেলফ-কনসিস্টেন্সি স্যাম্পলিং (Wang et al., 2022), ReAct এজেন্ট লুপ (Yao et al., 2022), পরোক্ষ প্রম্পট ইনজেকশন ঝুঁকি (Greshake et al., 2023) এবং আর্থিক পরিষেবায় RAG প্যাটার্ন।
APPLIED AI
২০২৩ সালে জেনারেটিভ AI গবেষণার কৌতূহল থেকে উৎপাদন স্থাপনায় রূপান্তরিত হয়েছে। GPT-4, Claude 2, Llama 2 এবং Mistral প্রমাণ করেছে যে বড় ভাষার মডেলগুলো আইনি নথি পর্যালোচনা, কোড জেনারেশন এবং গ্রাহক সংলাপ মানব-তুলনীয় মানে পরিচালনা করতে পারে — আর্থিক পরিষেবায় হ্যালুসিনেশন, ডেটা ফাঁস এবং নিয়ন্ত্রক সম্মতি নিয়ে তাৎক্ষণিক গভর্ন্যান্স প্রশ্ন উত্থাপন করছে।
