এই ওপেন সোর্স এআই পৃথিবী পড়ছে যেমন ChatGPT টেক্সট পড়ছে

How a rocket scientist turned entrepreneur created the “ChatGPT for Earth data” using transformers and satellite imagery

ব্রুনো স্যান্সেক্স একটি রকেট বিজ্ঞানী যার পথ কিছুটা আলাদা। প্রশিক্ষণ দ্বারা একটি অস্ট্রোফিক্সিস্ট, তিনি তার পেশার সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করেছিলেন - গণিত ও বিজ্ঞান - সর্বোচ্চ সম্ভাব্য মাত্রায়: মহাবিশ্ব।

সানচেস ওয়ার্ল্ড ব্যাংকে একটি স্ট্যান্ডিং করেছিলেন, যেখানে এক্সটেনশিয়াল টিমের সদস্য হিসাবে তিনি জিও স্পেসিয়াল ডেটা বুঝতে সাহায্য করেছিলেন. তারপর তিনি বুঝতে পেরেছিলেন যে তিনি যা করছেন তা মানচিত্রিং ছিল, যা তাকে ম্যাপবক্স নামে একটি কোম্পানি চালু করার জন্য উত্সাহিত করেছিল, যা ইন্টারনেটে অনলাইন মানচিত্র সরবরাহ করে।

এই অভিজ্ঞতা স্যান্সেলসের জন্য আরেকটি সচেতনতা নিয়েছে - যেপৃথিবী সম্পর্কে আমাদের অনেক তথ্য আছে।তিনি বলেন, ‘আমরা জানি পৃথিবীর গাছগুলো কী, আমরা জানি পৃথিবীর বনগুলো কী, এটা শুধু সঠিকভাবে [ডেটা] প্রক্রিয়াকরণের ব্যাপার।

সুতরাং যখন তিনি একই ডেটা সেন্টারে এবং একই ওয়ার্কবোর্ডে সবকিছু একত্রিত করার চেষ্টা করার সুযোগ পেয়েছিলেন, তখন তিনি এটি খুঁজে পেয়েছিলেন. মাইক্রোসফটের প্ল্যানেটারি কম্পিউটার প্রকল্প ছিল, এবং স্যান্সেকস এটি পছন্দ করেছিলেন. তারপর, ChatGPT ঘটেছিল।

Sánchez উল্লেখ করেছিলেন যে ChatGPT মধ্যে টি -রূপান্তর– এটি একটি আর্কিটেকচার ছিল যা টেক্সট, ইমেজ এবং অডিও এর মতো মডেলগুলির জন্য চমৎকার কাজ করার মতো মনে হয়, কিন্তু কেউ এটি পৃথিবী ডেটা জন্য ব্যবহার করছে বলে মনে হয় না. তাই তিনি এটি চেষ্টা করার সিদ্ধান্ত নিয়েছেন. তিনি একটি দল গড়ে তুললেন, অর্থ সংগ্রহ করেছিলেন, একটি অলাভজনক প্রতিষ্ঠান তৈরি করেছিলেন, এবং খোলা ডেটা ব্যবহার করে একটি উন্মুক্ত সোর্স মডেল তৈরি করেছিলেন।ক্লেজন্ম হয়েছে।

Clay: the ChatGPT of Earth data?

"এটা অবিশ্বাস্য। এটি দ্রুত, সস্তা, এবং আমরা কখনও দেখেছি অন্য কিছু চেয়ে ভাল, যা টেক্সট, ইমেজ এবং অডিওতে ঘটেছিল ঠিক একই জিনিস. এটি আবার প্রমাণ করে যে ChatGPT এর এই টি, ট্রান্সফরমার, একটি আশ্চর্যজনক মানব আবিষ্কার।

"এটা অবিশ্বাস্য। এটি দ্রুত, সস্তা, এবং আমরা কখনও দেখেছি অন্য কিছু চেয়ে ভাল, যা টেক্সট, ইমেজ এবং অডিওতে ঘটেছিল ঠিক একই জিনিস. এটি আবার প্রমাণ করে যে ChatGPT এর এই টি, ট্রান্সফরমার, একটি আশ্চর্যজনক মানব আবিষ্কার।

সুতরাং কী সঠিকভাবে কালি - এটি কী করে, এবং এটি কিভাবে কাজ করে? স্যান্সেক্স একটি আর্কিটেকচার হিসাবে কালি স্থাপন করে। এটি একটি প্রসেসর যা পৃথিবীর (স্যাটেলাইট, বিমান, বা ড্রোন) যে কোনও ধরনের ইমেজ গ্রহণ করে এবং "সম্ভব" করে যা ইমেজে রয়েছে।

যদিও ক্যালি ছিলেনChatGPT দ্বারা অনুপ্রাণিতএবং ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার ব্যবহার করে, এটি পৃথিবীর চ্যাটজিপিটি ডেটা বলা কয়েকটি কারণে সঠিক হবে না।

একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য হল যে ডেটা টাইপ Clay প্রশিক্ষণ করা হয়েছিল - ছবির পরিবর্তে টেক্সট. যে নিজেই একটি মৌলিক পার্থক্য, যা এই চিত্রগুলির প্রকৃতি বিবেচনা করে, এবং মডেলটি কীভাবে ব্যবহার করা হয় তা বিবেচনা করে আরও গভীর হয়ে যায়।

কালি শুধুমাত্র কোন ধরনের চিত্রে প্রশিক্ষিত হয়নি, কিন্তু একটি খুব নির্দিষ্ট ধরনের চিত্র: উচ্চ রেজোলিউশন ভূগর্ভস্থ ভূগর্ভস্থ ছবি যা একটি অংশপাবলিক ডোমেইন ডাটাবেসএটি একটি খুব বিশেষজ্ঞ ডাটা সেট উচ্চ মানের. স্যান্সেকস উল্লেখ করেছেন যে এটি কেন hallucinations, ট্রান্সফরমার ভিত্তিক মডেলগুলির মধ্যে সবচেয়ে স্পষ্ট সমস্যাগুলির মধ্যে একটি অংশ, Clay সঙ্গে একটি সমস্যা অনেক কম।

কিন্তু আরো আছে. কালি, চ্যাটজিপিটি এবং তার ilk মত, উপর নির্ভর করেঅন্তর্ভুক্ত- এটি যে ডেটা পরিচালনা করে তার উচ্চ মাত্রার সংখ্যালঘু প্রতিনিধিত্ব. কিন্তু ডেটা দিয়ে Clay কাজ করে ছাড়াও, এটি উত্পাদন করে যে embeddings এবং তাদের ব্যবহারের উপায় সব আলাদা।

তার সমতুল্যদের বিপরীতে, বর্তমানে Clay এর সাথে ইন্টারফেসিং একটি টেক্সট ইন্টারফেস অন্তর্ভুক্ত করে না. এটি এমনকি কোনওভাবে Clay এর মাধ্যমেও যায় না. পরিবর্তে, Clay টিম লোকেদের embeddings উত্পাদন করার জন্য মডেল ব্যবহার করতে উত্সাহিত করে, এবং তারপর সরাসরি তাদের সাথে কাজ করে।

The power of embeddings

যেমন সানচেস ব্যাখ্যা করেছেন, ক্লাই লিভারেজঅটোক্যাডার মাস্ক. এর মানে হল যে ইমেজগুলি শুধুমাত্র তাদের অন্তর্নির্মিত প্রতিনিধিগুলির মাধ্যমে কম্প্রেস করা হয় না, তবে ইমেজের অংশগুলিও মুছে ফেলা হয়।

উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি ইমেজ একটি মুখের অংশ অন্তর্ভুক্ত করে তবে এটি সম্ভবত অন্য অংশগুলিও সেখানে রয়েছে।

Masked AutoEncoders encoders এবং decoders ব্যবহার করে, এবং Clay ব্যবহার করতে সক্ষম করেমানব ডেটা লেবেল ছাড়া মাত্রাপ্রাথমিকভাবে, ধারণাটি ছিল Clay ফাউন্ডেশন মডেল প্রশিক্ষণ, এবং তারপর শুধুমাত্র নির্দিষ্ট কাজ যেমন গাড়ি হিসাবে কনটেন্টের জন্য আধুনিক কনটেন্ট ডিকোডারগুলি।

কিন্তু তারপর ক্লাই টিম বুঝতে পেরেছিল যে তারা সর্বজনীনভাবে প্রয়োগযোগ্য ইনব্যাডিং তৈরি করতে পারে. তাই তারা ইনব্যাডিং তৈরি করে, এবং তারপর তারা ইনব্যাডিংগুলি ব্যবহার করে একটি ডিকোডার তৈরি করে, এনকোডারটি ছাড়িয়ে।ভেক্টর ডাটাবেসসানচেসের মতো কাজ করতে হবে:

“আমরা এমন একজন ব্যবহারকারীকে কল্পনা করি যিনি গ্রিসে সৌর প্যানেলগুলি খুঁজে পেতে চান, এবং আমরা পুরো গ্রিসের জন্য অন্তর্ভুক্ত করেছি।

“আমরা এমন একজন ব্যবহারকারীকে কল্পনা করি যিনি গ্রিসে সৌর প্যানেলগুলি খুঁজে পেতে চান, এবং আমরা পুরো গ্রিসের জন্য অন্তর্ভুক্ত করেছি।

তারপর যদি অন্য কেউ আসে এবং নৌকা বা নির্মাণ মত অন্য কিছু খুঁজে পেতে চায় তবে সেই নতুন অপারেশনের জন্য একই অন্তর্ভুক্ত ব্যবহার করা হয়. এর মানে আপনি শুধুমাত্র একবার তাদের তৈরি করতে হবে. এটি অন্তর্ভুক্ত করার ক্ষমতা।

তারপর যদি অন্য কেউ আসে এবং নৌকা বা নির্মাণ মত অন্য কিছু খুঁজে পেতে চায় তবে সেই নতুন অপারেশনের জন্য একই অন্তর্ভুক্ত ব্যবহার করা হয়. এর মানে আপনি শুধুমাত্র একবার তাদের তৈরি করতে হবে. এটি অন্তর্ভুক্ত করার ক্ষমতা।

Clay meets Plato

ইনব্যাডিং এর ইউনিভার্সিটিভতা একটি বিষয় যা এআই সম্প্রদায়ে অনেক আগ্রহ সৃষ্টি করেছে।একটি অননুমোদিত পদ্ধতি প্রকাশ যা কোনও ইনব্যাকশনকে একটি ইউনিভার্সাল ল্যাটিন প্রতিনিধিত্বে এবং থেকে অনুবাদ করে, অর্থাৎ Platonic Representation Hypothesis দ্বারা অনুমান করা একটি বৈশ্বিক সিমেন্টিক কাঠামো।

এরপ্ল্যাটোনিক রিপোর্টিং হাইপোথিসসব ইমেজ মডেলের যথেষ্ট আকারের একই ল্যাটিন প্রতিনিধিত্ব রয়েছে বলে ধারণা করা হয়. কোর্নেল বিশ্ববিদ্যালয়ের একটি গবেষক গ্রুপ টেক্সট মডেলের জন্য এই অনুমানের একটি শক্তিশালী, স্থিতিশীল সংস্করণ প্রস্তাব করে।

নির্ভুলতার ক্ষেত্রে, স্যান্সেক্স কিছু অনুসন্ধান শেয়ার করেছেন, উল্লেখ করে যে দলটি রেফারেন্সের পরিবর্তে অন্যান্য এলাকায় দৃষ্টি আকর্ষণ করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে। গ্লাই ইনভেস্টমেন্টগুলি, তিনি উল্লেখ করেছেন, সনাক্ত করা বস্তুটি চিত্রে নেতৃস্থানীয় বস্তু যখন সর্বোত্তম কাজ করে।

উপরন্তু, পৃথিবীর পৃষ্ঠে ঘটে যাওয়া পরিবর্তনগুলি প্রতিফলিত করার জন্য অন্তর্ভুক্তগুলি নিয়মিত পুনর্গঠন করতে হবে - প্রাকৃতিক দুর্যোগ বা নির্মাণ কাজের মতো জিনিসগুলি।আর্দ্রতা.

উদাহরণস্বরূপ, যদি স্পেনের জলবায়ু পরিবর্তনের কারণে মাদ্রাসার কিছু অংশ মরুভূমিতে পরিণত হয় তবে এটি এমন কিছু যা মডেলটি আগে কখনো দেখেনি।

অর্কস্ট্রেট সব জিনিস নিউজলেটার

প্রযুক্তি, ডেটা, এআই এবং মিডিয়া একে অপরের মধ্যে প্রবাহিত হয় কিভাবে আমাদের জীবন আকৃতি গল্প।

বিশ্লেষণ, লেখাপড়া, সাক্ষাৎকার এবং সংবাদ. মাঝারি থেকে দীর্ঘ ফর্ম, প্রতি মাসে 1-3 বার।

Subscribe এখানে 🙂https://linkeddataorchestration.com/orchestrate-all-the-things/newsletter/

Multi-modality: Clay and text

কিন্তু টেক্সটের ব্যাপারে কি? স্যান্সেস স্বীকার করেছিলেন যে টেক্সট মডেলের ক্ষমতা এবং পৃথিবীর মডেলের ক্ষমতাকে একত্রিত করতে সক্ষম হওয়া আরেকটি বৈশিষ্ট্য খুলে দেবে।

দলটি এই বিষয়ে সক্রিয়ভাবে কাজ করছে, কিন্তু স্যান্সেস উল্লেখ করেছেন যে টেক্সট ডেটা এমন চ্যালেঞ্জ উপস্থাপন করে যা পৃথিবী ডেটা না করে, বেশিরভাগই সত্যতা সঙ্গে সম্পর্কিত।OpenStreetMaps এর মাধ্যমে.

প্রথমে, তারা পৃথিবীর একটি ইমেজের একটি অন্তর্নির্মিত উত্পাদন করার জন্য Clay ব্যবহার করে। তারপরে তারা একই ইমেজ গ্রহণ করে এবং একই অঞ্চলের লেবেলগুলির জন্য OpenStreetMaps এপিআই ব্যবহার করে।

তারপর দলটি এই অবস্থানের 2 embeddings গ্রহণ করে - এক Clay থেকে এবং অন্যটি টেক্সট মডেল থেকে - এবং তারা কিভাবে তাদের সমন্বয় করার চেষ্টা করে। লক্ষ্যটি অপরের কাছ থেকে একটি পুনর্নির্মাণ করার চেষ্টা বা অনুরূপতা খুঁজে বের করার সময় ক্ষতিগুলি সর্বনিম্ন করা হয়।

AI and environmental impact

ট্রান্সফরমারগুলির প্রতি তার উত্তেজনা সত্ত্বেও, স্যান্সেকস স্বীকার করে যে তারা নিখুঁত নয়. ক্লায় জন্য ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারটি বেছে নেওয়া প্রধান কারণ ছিল যে শিল্প এবং গবেষণা তার পিছনে তাদের ওজন রেখেছে, তাই অনেক সম্পদ এবং বিশেষজ্ঞ আছে যা ব্যবহার করা যেতে পারে।

“যদি আমার শূন্য থেকে সিদ্ধান্ত নিতে হতো এবং বিশ্বের আইটি আন্দোলনকে চালানোর জন্য অর্থ পেতাম, হয়তো আমরা ট্রান্সফরমারগুলি বেছে নিতাম না, কিন্তু সেই সিদ্ধান্ত আমাদের হাতে নেই,” স্যান্সেস বলেন।

ট্রান্সফরমারগুলির প্রধান অসুবিধাগুলি যা Clay টিমকে মোকাবেলা করতে হয়েছিল তা মডেলগুলি প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় ডেটা এবং কম্পিউটারের পরিমাণ এবং তাদের সংবেদনশীলতার সাথে সম্পর্কিত।কম্পিউটার একটি সমস্যাচমৎকার মডেল তৈরির জন্য আরও বেশি ডেটা এবং কম্পিউটার লাগে, এবং ফলাফলগুলি নরম এবং অতিরিক্ত বিশেষজ্ঞ।

মডেলটি উত্পাদনের জন্য প্রয়োজনীয় ব্যাপক প্রশিক্ষণ নিতে অর্থ সংগ্রহের আগে ক্লাই দলটি ক্লাই মডেলের প্রমাণ দিয়ে শুরু করে।

মাইক্রোসফটের প্ল্যানেটারি কম্পিউটারের দায়িত্ব পালন করার কারণে, স্যান্সেস ভালভাবে জানেন যে বিদ্যুৎ, পানি এবং অন্যান্য সম্পদগুলির ক্ষেত্রে এআই কতটা চাহিদাভুক্ত।

তিনি বলেন, আইডিয়াটি হল যে ক্লাই শুধু তার উৎপাদন নয়, দলের কাজ এবং পদ্ধতিতেও খোলা থাকে।এআই এর পরিবেশগত চাপপৃথিবীতে দুটি উপায়ে

প্রথমত, অনুরূপ লক্ষ্যগুলির সাথে লোকদের একত্রিত করার মাধ্যমে, তাই আরো মডেল প্রশিক্ষণ করার পরিবর্তে, তারা ক্লাইয়ের চারপাশে একত্রিত হয় দ্বিতীয়ত, যারা এখনও তাদের নিজস্ব কাজ করতে চায় তাদের সাথে শেয়ার করে, যাতে তারা ক্লাইয়ের অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে এবং প্রয়োজনীয় প্রশিক্ষণের পরিমাণ কমাতে পারে।

Working with Clay and LGND

এটি সবকিছু ভাল এবং ভাল, কিন্তু মানুষ সত্যিই ক্লাই ব্যবহার করার জন্য সেরা উপায় কি? এটি একটি খোলা প্রশ্ন। embeddings এবং fine-tuning ছাড়াও, যা দক্ষতা এবং সম্পদ প্রয়োজন, এবং টেক্সট, যা পরীক্ষামূলক, ক্লাই টিম এছাড়াও একটি অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন করেছেক্লিয়ারি আবিষ্কার.

আপনি জায়গাগুলি ক্লিক করেন, এবং এটি আপনাকে জিনিসগুলি খুঁজে পেতে দেয়, কিন্তু তারপর আমরা নিজেকে জিজ্ঞাসা করি - এটি একটি মানচিত্র কারণ এটি একটি মানচিত্র হওয়ার যোগ্য বা কারণ আমি মানচিত্র ব্যবহার করি কারণ আমি এই শিল্পে আছি এবং আমি একটি মানচিত্র চাই?

আপনি জায়গাগুলি ক্লিক করেন, এবং এটি আপনাকে জিনিসগুলি খুঁজে পেতে দেয়, কিন্তু তারপর আমরা নিজেকে জিজ্ঞাসা করি - এটি একটি মানচিত্র কারণ এটি একটি মানচিত্র হওয়ার যোগ্য বা কারণ আমি মানচিত্র ব্যবহার করি কারণ আমি এই শিল্পে আছি এবং আমি একটি মানচিত্র চাই?

আমরা ভাবছি, হয়তো Clay এর ব্যবহারযোগ্যতাকে সর্বোচ্চ করার উপায় একটি মানচিত্র নয়. হয়তো এটি একটি চ্যাট ইন্টারফেসও হতে পারে. হয়তো এটি একটি ট্যাবলেটের একটি কলাম।

আমরা ভাবছি, হয়তো Clay এর ব্যবহারযোগ্যতাকে সর্বোচ্চ করার উপায় একটি মানচিত্র নয়. হয়তো এটি একটি চ্যাট ইন্টারফেসও হতে পারে. হয়তো এটি একটি ট্যাবলেটের একটি কলাম।

স্যান্সেক্স এছাড়াও সার্ভিস প্রদান করার উপায় এবং ক্লাইয়ের চারপাশে পণ্য বিকাশ করার উপায় অনুসন্ধান করছে।লগইন, একটি স্টার্টআপ যা তিনি ২০২৪ সালে প্রতিষ্ঠা করেছিলেন।

“আমাদের কাছে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল যে আমাদের পরিষেবাটি কী, তা নিয়ে একটি স্পষ্ট ধারণা রয়েছে, কিন্তু একই সময়ে, আমরা পণ্যটি কী, তা জানতে পারি না, কারণ যদি আমরা এখানে যা নিয়ে কথা বলছি তা জিওপ্রাসামিক শিল্পকে পরিবর্তন করে, তাহলে এর বিষয়ে চিন্তাভাবনা সম্পূর্ণ ভিন্ন হবে।

“আমাদের কাছে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল যে আমাদের পরিষেবাটি কী, তা নিয়ে একটি স্পষ্ট ধারণা রয়েছে, কিন্তু একই সময়ে, আমরা পণ্যটি কী, তা জানতে পারি না, কারণ যদি আমরা এখানে যা নিয়ে কথা বলছি তা জিওপ্রাসামিক শিল্পকে পরিবর্তন করে, তাহলে এর বিষয়ে চিন্তাভাবনা সম্পূর্ণ ভিন্ন হবে।

আমরা জিও স্পেসাল কোম্পানী নই. আমরা একটি উত্তর কোম্পানি. এবং আমাদের সবচেয়ে বড় ঝুঁকি একটি জিও স্পেসাল কোম্পানী হয়ে উঠতে যাচ্ছে, যার মধ্যে অনেক আছে, "সানচেস উল্লেখ করেছেন।

আমরা জিও স্পেসাল কোম্পানী নই. আমরা একটি উত্তর কোম্পানি. এবং আমাদের সবচেয়ে বড় ঝুঁকি একটি জিও স্পেসাল কোম্পানী হয়ে উঠতে যাচ্ছে, যার মধ্যে অনেক আছে, "সানচেস উল্লেখ করেছেন।

Going all in

Clay এবং LGND এর জন্য খোলামেলাতা একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়, যেহেতু স্যান্সেক্স অংশীদারিত্বের জন্য এবং Clay ছাড়া অন্য মডেলগুলি ব্যবহার করার জন্য উন্মুক্ত।

সম্ভবত মূল্য হল এটি খোলা সোর্স। সম্ভবত মূল্য হল এটি অফলাইন. আমরা বাজি ধরছি যে সেখানে কিছু আছে. সম্ভবত সেখানে নেই. সম্ভবত আমরা ভুল করি এবং সম্ভবত অন্তর্ভুক্ত করা হয় না।

সম্ভবত মূল্য হল এটি খোলা সোর্স। সম্ভবত মূল্য হল এটি অফলাইন. আমরা বাজি ধরছি যে সেখানে কিছু আছে. সম্ভবত সেখানে নেই. সম্ভবত আমরা ভুল করি এবং সম্ভবত অন্তর্ভুক্ত করা হয় না।

কিন্তু যদি তা হয়, অথবা যদি তা হয়, তাহলে আমি শক্তিশালীভাবে বিশ্বাস করি যে এটি অনেক সমস্যা, সামাজিক, অর্থনৈতিক, পরিবেশগত এবং বিনিয়োগের দিকে এত মূল্যবান হবে।

কিন্তু যদি তা হয়, অথবা যদি তা হয়, তাহলে আমি শক্তিশালীভাবে বিশ্বাস করি যে এটি অনেক সমস্যা, সামাজিক, অর্থনৈতিক, পরিবেশগত এবং বিনিয়োগের দিকে এত মূল্যবান হবে।

এ ব্যাপারে অনেক কিছুই যুক্তিযুক্ত, যা আমি সবকিছুর মধ্যে যাচ্ছি এবং আমি ভুল করি কিন্তু এটি চেষ্টা করেছি, এমন একটি প্রযুক্তির জন্য অপেক্ষা করার চেয়ে যা আমাকে শতভাগ নিশ্চিত করে দেয় যে এটি কাজ করবে, "এইভাবে স্যান্সেক্স ক্লে এর পিছনে ফিলোসফোর্স সংক্ষেপ করে।

এ ব্যাপারে অনেক কিছুই যুক্তিযুক্ত, যা আমি সবকিছুর মধ্যে যাচ্ছি এবং আমি ভুল করি কিন্তু এটি চেষ্টা করেছি, এমন একটি প্রযুক্তির জন্য অপেক্ষা করার চেয়ে যা আমাকে শতভাগ নিশ্চিত করে দেয় যে এটি কাজ করবে, "এইভাবে স্যান্সেক্স ক্লে এর পিছনে ফিলোসফোর্স সংক্ষেপ করে।

অর্কস্ট্রেট সব জিনিস নিউজলেটার

প্রযুক্তি, ডেটা, এআই এবং মিডিয়া একে অপরের মধ্যে প্রবাহিত হয় কিভাবে আমাদের জীবন আকৃতি গল্প।

বিশ্লেষণ, লেখাপড়া, সাক্ষাৎকার এবং সংবাদ. মাঝারি থেকে দীর্ঘ ফর্ম, প্রতি মাসে 1-3 বার।

সাবস্ক্রাইব করুন এখানে 👉 https://linkeddataorchestration.com/orchestrate-all-the-things/newsletter/