书生-A1.5 চালু আছে

书生-A1.5（Sage-A1.5）হল সাংহাই এআই ল্যাবরেটরি推出ের 35B সাধারণ-विशেষায়িত সমন্বিত বৈজ্ঞানিক এজেন্ট। Agents-A1-এর দীর্ঘমেয়াদি সক্ষমতা এবং 书生·端砚 প্ল্যাটফর্মের ওপর ভিত্তি করে এটি বাস্তব বৈজ্ঞানিক গবেষণা যাচাই RSI-এর জন্য তৈরি: স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজ ভাগ করা, একাধিক সাব-এজেন্টের সমান্তরাল গবেষণা সমন্বয় করা এবং যাচাই চালু করে প্রমাণের ঘাটতি শনাক্ত ও অনুমান সংশোধন করা। 书生-A1.5 মস্তিষ্কবিজ্ঞান, তড়িৎরসায়ন ও মহাকাশবিজ্ঞান পর্যালোচনাসহ বিভিন্ন কেস কভার করে। MVSP বৈজ্ঞানিক মূল্যায়ন এবং SFT/RL পুনঃপ্রবাহের মাধ্যমে এটি বিকশিত হয় এবং 昇腾, 沐曦 ও AMD কোয়ান্টাইজড ডিপ্লয়মেন্ট সমর্থন করে। দীর্ঘমেয়াদি স্বয়ংসম্পূর্ণ গবেষণায় এটি অনুসরণযোগ্যতা ও পুনঃযাচাইযোগ্যতার ওপর জোর দেয়।

এজেন্ট সমন্বয়: জটিল বৈজ্ঞানিক গবেষণার কাজ স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভাগ করে একাধিক সাব-এজেন্টকে সমান্তরালভাবে অনুসন্ধান, প্রমাণ তুলনা ও সিদ্ধান্ত সংকলনের জন্য পরিচালনা করে।
এজেন্ট যাচাই: কখন এবং কী যাচাই করতে হবে তা স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্ধারণ করে, প্রমাণিত তথ্য ও যাচাই-অপেক্ষমাণ অনুমান আলাদা করে এবং সময়মতো অনুসন্ধানের দিক বা গবেষণা কৌশল সংশোধন করে।
দীর্ঘমেয়াদি গবেষণা সম্পাদন: অনুসন্ধান, অনুমান, কোড ও যাচাইকে একটি সম্পূর্ণ চক্রে যুক্ত করে অনুসরণযোগ্য ও পুনঃযাচাইযোগ্য কোড, ডেটা, চার্ট এবং প্রতিবেদন সরবরাহ করে।
বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রে সহায়তা: মস্তিষ্কবিজ্ঞান, তড়িৎরসায়ন ও মহাকাশবিজ্ঞান পর্যালোচনার মতো কাজে প্রমাণ ম্যাট্রিক্স, যাচাই তালিকা ও সংশোধন নথির মতো কাঠামোবদ্ধ আউটপুট সমর্থন করে।
গবেষণা কোড সহায়তা: অ্যালগরিদম অপ্টিমাইজেশন ও বৈজ্ঞানিক কোড উন্নয়নের জন্য SWE-Bench Pro, Multilingual এবং MLE-Bench-Lite-সহ বিভিন্ন কোড মূল্যায়ন দৃশ্য সমর্থন করে।
বহু-হার্ডওয়্যার ডিপ্লয়মেন্ট: একাধিক কোয়ান্টাইজড সংস্করণ সরবরাহ করে এবং 昇腾 NPU, 沐曦 ও AMD-সহ বিভিন্ন GPU সমর্থন করে, ফলে গবেষণা ও শিল্প অংশীদারদের পরীক্ষামূলক ব্যবহারে সুবিধা হয়।

WeChat-এ অনুসরণ করে “开源” লিখে উত্তর দিন এবং AI ওপেন-সোর্স প্রকল্পের গ্রুপে যোগ দিন
দীর্ঘমেয়াদি কাজের ভিত্তি: Sage-A1.5, Agents-A1-এর দীর্ঘমেয়াদি কাজের সক্ষমতাকে ভিত্তি হিসেবে গ্রহণ করে এবং 书生·端砚 বৈজ্ঞানিক আবিষ্কার প্ল্যাটফর্মের সাহায্যে বৈজ্ঞানিক গবেষণা প্রক্রিয়ার সংগঠন, সম্পাদন ও সমন্বয়কে প্রশিক্ষণে অন্তর্ভুক্ত করে। ফলে মডেলটি শুধু টুল ব্যবহারই করে না, দীর্ঘ কাজের মধ্যে বিদ্যমান সক্ষমতাগুলো সমন্বয় করতে এবং নতুন প্রমাণের ভিত্তিতে পরবর্তী পদক্ষেপ গতিশীলভাবে সংশোধন করতে পারে।
বাস্তব পরিস্থিতিনির্ভর RSI চক্র: মূল ধারণা হলো “পরিবেশই ডেটা”। বৈজ্ঞানিক মূল্যায়নকে চালিকা শক্তি এবং পরিবেশ-সংশ্লেষণকে প্রতিক্রিয়া হিসেবে ব্যবহার করে সক্ষমতা নির্ণয়, কাজের পরিবেশ নির্মাণ ও মডেল প্রশিক্ষণকে পারস্পরিকভাবে এগিয়ে নেওয়া হয়। এতে বাস্তব বৈজ্ঞানিক গবেষণা প্রক্রিয়ায় মডেল ক্ষেত্রভিত্তিক জ্ঞান সঞ্চয় করে এবং যুক্তির পক্ষপাত সংশোধন করে।
MVSP মূল্যায়ন-সমন্বয় ব্যবস্থা: দলটি ন্যূনতম যাচাইযোগ্য বৈজ্ঞানিক প্রস্তাব MVSP প্রস্তাব করেছে এবং মস্তিষ্কের কার্যপ্রক্রিয়া, উচ্চ-শক্তির পদার্থবিজ্ঞান, উপাদান নকশা, নতুন ওষুধ উদ্ভাবন, রাসায়নিক বুদ্ধিমত্তা ও রোগ নির্ণয়সহ দশটিরও বেশি গুরুত্বপূর্ণ বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রের সঙ্গে উচ্চমানের মূল্যায়ন বেঞ্চমার্ক তৈরি করেছে। এর মাধ্যমে মডেলের উন্নয়নের দিক বিজ্ঞানীদের বাস্তব চাহিদা ও যাচাইযোগ্য বৈজ্ঞানিক সমস্যার সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ করা হয়।
ডেটা ও প্রশিক্ষণ সম্পদ উৎপাদন: প্রকল্পটি ওয়ার্কস্পেস সিমুলেশন, বৈজ্ঞানিক গণনা টুলচেইন ডিপ্লয়মেন্ট এবং পেশাদার স্যান্ডবক্স পরিবেশের মাধ্যমে ধারাবাহিকভাবে SFT ডেটা ও RL প্রশিক্ষণ সম্পদ তৈরি করে। একই সঙ্গে AI for AI ব্যবহার করে গবেষণা প্রক্রিয়ার প্রতিবন্ধকতা শনাক্ত করা হয়, বৈজ্ঞানিক Harness-এর টুল সমন্বয় ও যাচাই কৌশল অপ্টিমাইজ করা হয় এবং দীর্ঘমেয়াদি কাজের দক্ষতা ও স্থিতিশীলতা বাড়ানো হয়।
ক্ষেত্রান্তরিত বৈচিত্র্যময় প্রশিক্ষণ পদ্ধতি: ক্ষেত্রান্তরিত কাজের বণ্টন, যুক্তির ধরন ও এজেন্ট ফ্রেমওয়ার্কের পার্থক্য মোকাবিলায় “বহু-ক্ষেত্র তত্ত্বাবধানে ফাইন-টিউনিং + একীভূত পোস্ট-ট্রেনিং” দুই-ধাপের পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। এর সঙ্গে সম্পূর্ণ অ্যাসিঙ্ক্রোনাস পাইপলাইন ও অভিযোজিত স্যাম্পলিং ব্যবস্থা যুক্ত করে বৈজ্ঞানিক অনুসন্ধান ও ইঞ্জিনিয়ারিং কোডিং সক্ষমতা একসঙ্গে শক্তিশালী করা হয়।

অভিজ্ঞতার প্রবেশপথে যান: 书生·端砚 প্ল্যাটফর্মের অভিজ্ঞতা পৃষ্ঠা https://discovery.intern-ai.org.cn/token-plan/home?tabIndex=0-এ প্রবেশ করুন, লগইন করে পৃষ্ঠার নির্দেশনা অনুযায়ী কোটা আবেদন বা ব্যবহার করুন।
মডেলের ধরন বেছে নিন: কম্পিউটিং ক্ষমতা অনুযায়ী অনলাইন Sage-A1.5 অথবা পরবর্তী কোয়ান্টাইজড/ওপেন-সোর্স সংস্করণ নির্বাচন করুন। ব্যক্তিগত ডিপ্লয়মেন্টের ক্ষেত্রে 昇腾 NPU, 沐曦 বা AMD-এর উপযুক্ত ডিপ্লয়মেন্ট প্যাকেজ বেছে নিন।
গবেষণার কাজ তৈরি করুন: ওয়ার্কস্পেসে নতুন প্রকল্প খুলে গবেষণা প্রশ্ন, সীমাবদ্ধতা, প্রত্যাশিত আউটপুট এবং অনুসরণযোগ্য প্রমাণ-শৃঙ্খল প্রয়োজন কি না তা পূরণ করুন।
উপকরণ ও পরিবেশ যুক্ত করুন: গবেষণাপত্র, ডেটা, কোড বা পরীক্ষার নথি আপলোড করুন এবং বৈজ্ঞানিক গণনা টুলচেইন, স্যান্ডবক্স ও প্রয়োজনীয় বাহ্যিক ডেটাবেস/টুল কনফিগার করুন।
সমন্বিত সম্পাদন শুরু করুন: Sage-A1.5-কে কাজ স্বয়ংক্রিয়ভাবে ভাগ করতে, সাব-এজেন্ট পরিচালনা করে সমান্তরাল গবেষণা চালাতে এবং প্রমাণের ঘাটতি শনাক্ত করতে এজেন্ট যাচাই চালু করতে দিন।
মাঝপথে হস্তক্ষেপ ও সংশোধন: অনুসন্ধানের পথ, অনুমানের পরিবর্তন ও যাচাইয়ের নথি দেখুন এবং বিচ্যুতির দিক, গুরুত্বপূর্ণ অনুমান বা যাচাই-অপেক্ষমাণ পরীক্ষার বিষয়ে মানব নির্দেশনা দিন।
আউটপুট যাচাই করুন: কোড, ডেটা, চার্ট, প্রতিবেদন এবং যাচাই তালিকা/প্রমাণ ম্যাট্রিক্স/সংশোধন নথি পরীক্ষা করুন; প্রয়োজনে পুনরায় চালানো বা তুলনামূলক পরীক্ষা যোগ করার নির্দেশ দিন।
ডেলিভারেবল রপ্তানি করুন: পুনরুৎপাদনযোগ্য কোড, মধ্যবর্তী ফলাফল, চার্ট ও প্রতিবেদন রপ্তানি করুন এবং গবেষণা দলীয় বিশেষজ্ঞ যাচাইয়ের পর তা গবেষণাপত্র বা পরীক্ষামূলক সিদ্ধান্তে ব্যবহার করুন।

বাস্তব গবেষণানির্ভর বিকাশ: “পরিবেশই ডেটা” RSI চক্রের মাধ্যমে বাস্তব বৈজ্ঞানিক কাজে ধারাবাহিকভাবে জ্ঞান সঞ্চয় ও পক্ষপাত সংশোধন করে।
সাধারণ ও বিশেষায়িত সক্ষমতার সমন্বিত ভিত্তি: Agents-A1-এর দীর্ঘমেয়াদি কাজের সক্ষমতা উত্তরাধিকারসূত্রে গ্রহণের পাশাপাশি বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রে পেশাদার যুক্তি, প্রমাণ প্রক্রিয়াকরণ ও টুল ব্যবহারের ক্ষমতা জোরদার করে।
শক্তিশালী এজেন্ট সমন্বয়: স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাজ ভাগ করতে এবং একাধিক সাব-এজেন্টকে সমান্তরাল গবেষণায় পরিচালনা করতে পারে, যা বহু সূত্র ও বহু প্রমাণভিত্তিক জটিল বৈজ্ঞানিক অনুসন্ধানের জন্য উপযোগী।
স্বয়ংক্রিয় যাচাই ও সংশোধন: কখন যাচাই করতে হবে এবং কী যাচাই করতে হবে তা নির্ধারণ করতে পারে, তথ্য ও অনুমান আলাদা করে, প্রমাণের ঘাটতি শনাক্ত করে এবং কৌশল সামঞ্জস্য করে; ফলে দীর্ঘমেয়াদি কাজে ত্রুটি জমা কমে।
বৈজ্ঞানিক চাহিদার সঙ্গে মূল্যায়ন-সমন্বয়: MVSP-এর মাধ্যমে দশটিরও বেশি গুরুত্বপূর্ণ বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রের সঙ্গে যাচাইযোগ্য মূল্যায়ন তৈরি করে, ফলে মডেল উন্নয়নের দিক বিজ্ঞানীদের বাস্তব সমস্যার আরও কাছাকাছি থাকে।

প্রকল্পের অফিসিয়াল ওয়েবসাইট: https://alpha-innovator.github.io/Sage-A1.5/
HuggingFace মডেল সংগ্রহ: https://huggingface.co/collections/InternScience/sage-a15
প্রযুক্তিগত গবেষণাপত্র: https://arxiv.org/pdf/2610.28578
অনলাইন অভিজ্ঞতা Demo: https://discovery.intern-ai.org.cn/token-plan/home?tabIndex=0

স্নায়ুবিজ্ঞান ডেটা বিশ্লেষণ: ইঁদুরের সম্পূর্ণ মস্তিষ্কের ডেটার ভিত্তিতে মস্তিষ্ক অঞ্চলের ডিকোডিং সূচক বিশ্লেষণ, PCA, পারমুটেশন টেস্ট ও ভিজ্যুয়ালাইজেশন পরিচালনা করে কাজ বা চলন-সংক্রান্ত তথ্যের বণ্টন-বৈশিষ্ট্য অনুসন্ধানে সহায়তা করে।
তড়িৎরসায়ন সংশ্লেষণ অপ্টিমাইজেশন: গবেষণাপত্র ও পূর্ববর্তী পরীক্ষার তথ্য একত্র করে বিক্রিয়ার শর্ত, প্রক্রিয়াতাত্ত্বিক অনুমান ও ফলনের পূর্বাভাস পুনরাবৃত্তভাবে উন্নত করে এবং ফ্রিডেল–ক্রাফটস অ্যালকাইলেশনের মতো সংশ্লেষণ পথের উদ্ভাবনে সহায়তা করে।
মহাকাশবিজ্ঞান পর্যালোচনা যাচাই: একাধিক সাব-এজেন্ট পরিচালনা করে মহাকাশ মিশনের দাবিগুলো যাচাই করে, প্রমাণের স্তর আলাদা করে এবং যাচাই তালিকা, প্রমাণ ম্যাট্রিক্স ও সংশোধন নথি তৈরি করে।
আলোকরসায়ন/প্রক্রিয়া গবেষণায় ত্রুটি সংশোধন: অনুসন্ধানের ফল অসামঞ্জস্যপূর্ণ হলে দিকটি সংকুচিত করে, বিক্রিয়ার নীতি পরীক্ষা করে এবং পরীক্ষামূলক যাচাই প্রয়োজন এমন গুরুত্বপূর্ণ ধাপগুলো চিহ্নিত করে।
উচ্চ-শক্তির পদার্থবিজ্ঞান/উপাদান/নতুন ওষুধ/রোগ নির্ণয় মূল্যায়ন: MVSP-এর মাধ্যমে যাচাইযোগ্য বৈজ্ঞানিক পরিবেশ তৈরি করে এবং মডেল উন্নয়নের দিককে বিজ্ঞানীদের বাস্তব চাহিদার সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ করে।