Scott Aaronson OpenAI-এর প্রকাশের পর গণিত জগতের পরিবেশকে এক শিকারি-সংগ্রাহকের সঙ্গে তুলনা করেছেন, যিনি তার পাশে একটি রিসর্ট খুলতে দেখছেন এবং নিজের পেশা নতুন করে ভাবতে বাধ্য হচ্ছেন।
এই প্রকাশনার তারিখ ৬ অক্টোবর ২০২৬। এটি ৭১৯টি গবেষণাপত্রের একটি সংকলন, যা ৩৭২টি ফলাফল-পরিবারে ভাগ করা হয়েছে এবং একটি অপ্রকাশিত অভ্যন্তরীণ মডেল দ্বারা তৈরি। কিছু ফলাফল পরিচিত ডেটা সায়েন্স কাজের সঙ্গে সম্পর্কিত: বিশৃঙ্খল টেক্সট মেলানো, প্রতিনিধিত্বকারী পর্যবেক্ষণ বাছাই, তুলনামূলক ডেটা তৈরি এবং মডেল ফিট করা।
এই সংকলনটি সতেরোটি শাখা জুড়ে বিস্তৃত। তাত্ত্বিক কম্পিউটার বিজ্ঞানে সর্বাধিক পরিবার রয়েছে, ৪০টি, যা মোটের প্রায় ১১%। তবে পৃষ্ঠা সংখ্যার হিসাবে সম্ভাব্যতা ও পরিসংখ্যানিক বলবিদ্যা এগিয়ে, যেখানে ২৯টি পরিবারে ১০৫টি গবেষণাপত্র ও ৭,২৩২টি পৃষ্ঠা রয়েছে, অর্থাৎ সব পৃষ্ঠার প্রায় ২১%। পুরো সংকলনে ৩৪,৬৬৯টি পৃষ্ঠা, এবং মধ্যমা গবেষণাপত্রটি ৩৯ পৃষ্ঠার। প্রতিদিন একটি করে PDF পড়লে প্রায় দুই বছর লাগবে।
একটি কেন্দ্রীয় উদাহরণ হলো এডিট ডিসট্যান্স, অর্থাৎ একটি স্ট্রিংকে অন্যটিতে রূপান্তর করতে প্রয়োজনীয় সর্বনিম্ন একক-অক্ষরের সন্নিবেশ, মুছে ফেলা ও প্রতিস্থাপনের সংখ্যা। এটি "Jon Smith" ও "John Smyth"-এর মতো রেকর্ড মেলাতে সাহায্য করে, যেগুলো দুটি সম্পাদনায় আলাদা। প্রচলিত সঠিক গণনায় একটি গ্রিড তৈরি হয় যার আকার স্ট্রিংয়ের দৈর্ঘ্যের সঙ্গে বর্গাকারে বাড়ে, তাই দুটি স্ট্রিং দ্বিগুণ করলে গ্রিড চার গুণ বড় হয়। প্রকাশনার একটি নতুন গবেষণাপত্র দ্রুততর পদ্ধতির দাবি করেছে, যদিও উন্নততর পদ্ধতির প্রমাণ ব্যবহারিক বাস্তবায়নের আগেও আসতে পারে।
বৃহত্তর বিষয় হলো, নির্ভুলতা, দূরত্ব ও এলোমেলোতা সম্পর্কিত সিদ্ধান্ত গণনা, সংরক্ষণ ও প্রয়োজনীয় ডেটাকে আকার দেয়। এই তাত্ত্বিক লাভ উৎপাদন ব্যবস্থায় পৌঁছাবে কি না, তা এখনও একটি খোলা প্রশ্ন।
উৎস: Towards Data Science · সারাংশ: HeadlinesBriefing