Rabbit পরিচিত স্ক্রিনের জন্য গ্যাজেট থেকে এজেন্টের দিকে মনোযোগ সরাচ্ছে
OS3 ব্রাউজার, মেসেঞ্জার ও কম্পিউটারে কাজ একত্র করে: এজেন্ট অ্যাপ ও ওয়েবে কাজ করতে পারে, আর এর জন্য R1 ডিভাইসের প্রয়োজন নেই। সাবস্ক্রিপশন ফি-এর পরিবর্তে, সিস্টেমটি ব্যবহারকারীর API কী বা সংযুক্ত স্থানীয় মডেল ব্যবহার করে।
বিভিন্ন স্ক্রিনে অ্যাক্সেস
Rabbit আলাদা একটি গ্যাজেটের বদলে বিদ্যমান ডিভাইসগুলোর জন্য সফটওয়্যার প্ল্যাটফর্মে মনোযোগ দিচ্ছে। কোম্পানিটি OS3 ঘোষণা করেছে—একাধিক স্ক্রিনের জন্য স্বতন্ত্র এজেন্ট-ভিত্তিক অপারেটিং সিস্টেম।
এটি ব্যবহার করতে Rabbit R1-এর প্রয়োজন নেই। OS3 কম্পিউটারে ব্রাউজারের মাধ্যমে, ফোনে Telegram-এ এবং iMessage-এ পাওয়া যায়।
R1-এর মালিকেরাও সফটওয়্যার আপডেট হিসেবে OS3 পাবেন। ডিভাইসটি ইনপুট ও আউটপুটের মাধ্যম হিসেবে কাজ করতে পারবে।
ব্যবহারিক মানদণ্ড: OS3 কম্পিউটার ও ফোনের মাধ্যমে কাজ করার জন্য তৈরি, শুধু Rabbit-এর আলাদা ডিভাইসের জন্য নয়।
OS3 কম্পিউটারের সঙ্গে যেভাবে কাজ করে
OS3 ক্লাউডে চলে এবং একটি স্থানীয় এজেন্টের মাধ্যমে কম্পিউটারের প্রোগ্রাম, ফাইল ও ওয়েবপেজে সংযোগ করে। এজেন্টটি Windows, Mac বা Linux-এ ইনস্টল করা হয়।
- সিস্টেমটি DLAM — Direct Large Action Model প্রযুক্তি ব্যবহার করে।
- এটি স্থানীয় প্রোগ্রামে কাজ সম্পন্ন করে, পাশাপাশি কোড লেখে ও ডিবাগ করে।
- একটি অ্যাকাউন্টে সর্বোচ্চ পাঁচটি কম্পিউটার যুক্ত করা যায়; কাজটি কোন কম্পিউটারে সম্পন্ন হবে, OS3 নিজেই তা বেছে নেয়।
ব্যবহারিক মানদণ্ড: এই ব্যবস্থা সেই কাজগুলোর জন্য উপযুক্ত, যেগুলোর জন্য কম্পিউটারের প্রোগ্রাম ও ফাইলে অ্যাক্সেস দরকার।
চ্যাট ও তৃতীয় পক্ষের স্কিল
OS3-এর ইন্টারফেস হলো আলাদা আলাদা কথোপকথনের শাখা ছাড়া একটি অবিচ্ছিন্ন চ্যাট। ব্যবহারকারী সেখানে তৃতীয় পক্ষের এজেন্টের কোনো স্কিলের সর্বজনীন লিংক পেস্ট করতে পারেন।
এরপর OS3 স্বয়ংক্রিয়ভাবে স্কিলটি ইনস্টল করবে। কথোপকথনটি আলাদা শাখায় না গিয়ে সাধারণ চ্যাটেই চলতে থাকবে।
ব্যবহারিক মানদণ্ড: ইন্টারফেসটির মূল বৈশিষ্ট্য হলো একটি একক কথোপকথন এবং সর্বজনীন লিংকের মাধ্যমে স্কিল ইনস্টল করা।
কী ও পেমেন্ট
OS3 Bring Your Own Key (BYOK) মডেল ব্যবহার করে: কোনো মাসিক সাবস্ক্রিপশন ফি নেই। কাজ করার জন্য ব্যবহারকারীকে নিজের API কী দিতে হবে, যেমন OpenAI বা Anthropic-এর API কী।
API কী-এর বদলে ওপেন সোর্সের স্থানীয় মডেলও সংযুক্ত করা যায়। উভয় ক্ষেত্রেই ব্যবহারকারীকে মডেলে অ্যাক্সেসের জন্য নিজের পছন্দের পদ্ধতিটি সরবরাহ করতে হবে।
ব্যবহারিক মানদণ্ড: এই মডেলে নিজের API কী দিতে হয় অথবা স্থানীয় মডেল সংযুক্ত করতে হয়; মাসিক সাবস্ক্রিপশন ফি নেই।
ডিভাইস নিয়ে Rabbit-এর পরিকল্পনা
Rabbit আর Rabbit R1 তৈরি করে না, আর ডিভাইসটির মজুতও কমে আসছে। Rabbit R2 প্রকাশের কোনো পরিকল্পনা কোম্পানির নেই।
Rabbit-এর পরবর্তী হার্ডওয়্যার ডিভাইসের নাম Cyberdeck—OS3-এ চলা ভাইব কোডিংয়ের জন্য বিশেষভাবে তৈরি একটি মেশিন। জেসি লিউ বলেছেন, এটি «কয়েক মাসের» মধ্যে আসার কথা।
ব্যবহারিক মানদণ্ড: Rabbit-এর মনোযোগ এখন সফটওয়্যার প্ল্যাটফর্মের দিকে সরে যাচ্ছে; পরবর্তী ডিভাইস হিসেবে কোম্পানিটি R1-এর নতুন সংস্করণ নয়, Cyberdeck-এর কথা জানিয়েছে।
সাধারণ প্রশ্নোত্তর
বিভিন্ন উপাদান
সব উপাদান
ইন্টারঅ্যাকটিভ XR ডেভেলপমেন্টে কোডিং এজেন্টদের মূল্যায়ন: GenXR-Bench-এর ফলাফল
প্রকাশিত হয়েছে GenXR-Bench—ইন্টারেক্টিভ XR ডেভেলপমেন্টে কোডিং এজেন্টগুলোর এন্ড-টু-এন্ড মূল্যায়নের জন্য ১১২টি বিশেষজ্ঞ-নির্ধারিত কাজের একটি সেট: ফিচার উন্নত করা ও ত্রুটি ঠিক করা থেকে শুরু করে ভোক্তা-পর্যায়ের ডিভাইসে আচরণ যাচাইসহ অ্যাপ্লিকেশন তৈরি পর্যন্ত। পরীক্ষিত দশটি মডেলের মধ্যে সেরা ফল ছিল ৫০.৯% Pass@1; বারবার দেখা ব্যর্থতার মধ্যে রয়েছে সেন্সরের অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ইভেন্ট সামলানো, বাস্তব স্থানের সঙ্গে অবজেক্ট যুক্ত করা এবং ভৌত প্রেক্ষাপটে মিথস্ক্রিয়া বোঝা।
5 নভেম্বর 2026
ছবির হাইব্রিড অ্যানোটেশন: স্বয়ংক্রিয়করণ কম্পিউটার ভিশন মডেলের প্রশিক্ষণকে ত্বরান্বিত করে
নিবন্ধে বর্ণনা করা হয়েছে, অ্যালগরিদমের মাধ্যমে প্রাথমিক লেবেলিং কীভাবে হাতে করা কাজ কমায় এবং প্রশিক্ষণ ডেটাসেটের পরিচ্ছন্নতা বাড়ায়, পাশাপাশি কেন নির্বাচিতভাবে মানুষের যাচাই এখনও জরুরি। কঠিন শুটিং পরিস্থিতি এবং বিরল ধরনের বস্তুর ক্ষেত্রে এই পদ্ধতির সীমাবদ্ধতাগুলোও আলোচিত হয়েছে।
5 নভেম্বর 2026
স্কেলার পুরস্কার থেকে প্যারেটো ফ্রন্টিয়ার: বহু-উদ্দেশ্যভিত্তিক রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের মাধ্যমে LLM-ভিত্তিক RTL সংশ্লেষণ
একটি ভাষা মডেলকে একটি মাত্র নকশা নয়, বরং ক্ষেত্রফল, বিলম্ব ও বিদ্যুৎ খরচের মধ্যে বিভিন্ন সমঝোতাসহ একগুচ্ছ RTL প্রার্থী তৈরি করতে প্রশিক্ষণ দেওয়ার একটি পদ্ধতি প্রস্তাব করা হয়েছে; পুরস্কার নির্ধারিত হয় প্যারেটো ফ্রন্টের হাইপারভলিউমে প্রতিটি বিকল্পের অবদানের ভিত্তিতে। RTLLM v2-তে আপেক্ষিক হাইপারভলিউম PPA অপ্টিমাইজেশনবিহীন বেসলাইন সংস্করণের তুলনায় ১৩.৩ শতাংশ পয়েন্ট এবং একক-লক্ষ্যভিত্তিক রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের তুলনায় ১৪.৪ শতাংশ পয়েন্ট বেড়েছে।
5 নভেম্বর 2026