লিনাক্স বিতরণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: বর্তমান এবং বাস্তব ভবিষ্যৎ

La লিনাক্স বিতরণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এটি একটি ভবিষ্যৎমুখী ধারণা আর থাকছে না এবং একটি বাস্তব বাস্তবতা হয়ে উঠছে: কমান্ড-লাইন সহকারী, আপনার ল্যাপটপে চলমান স্থানীয় মডেল, অ্যালগরিদম ভাগ করে নেওয়ার জন্য উন্মুক্ত প্ল্যাটফর্ম, এমনকি স্থানীয়ভাবে AI-এর দিকে পরিচালিত অপারেটিং সিস্টেমের সম্পূর্ণ দৃষ্টিভঙ্গি। এই সব একই সময়ে ঘটছে যখন উইন্ডোজ, অ্যাপল এবং অ্যান্ড্রয়েড সিস্টেমে "এমবেডেড AI" এর নিজস্ব স্তরগুলি ঢোকাচ্ছে।

একই সময়ে, এমন কিছু লিনাক্স ব্যবহারকারী আছেন যারা এই পদক্ষেপটিকে যথেষ্ট সন্দেহের চোখে দেখেন: গোপনীয়তা উদ্বেগখালি মার্কেটিংকে প্রত্যাখ্যান করা হচ্ছে যেখানে যেকোনো কিছুকে AI হিসেবে লেবেল করা হয়, এবং এই আশঙ্কা যে ঐতিহ্যবাহী লিনাক্স ডিস্ট্রিবিউশনগুলি অস্বচ্ছ পরিষেবা দিয়ে পরিপূর্ণ হয়ে যাবে যা সম্পদ ব্যবহার করে এবং ব্যবহারকারীদের উপর নজরদারি করে। যারা উবুন্টু, লিনাক্স মিন্ট এবং অন্যান্য ডিস্ট্রিবিউশনের মধ্যে বিকল্প ব্যবহার করেন, তাদের মধ্যে অনেকেই "আক্রমণাত্মক AI" এর গন্ধ পাওয়ার সাথে সাথেই পক্ষ পরিবর্তন করতে প্রস্তুত, এমনকি যদি এটি "ঐচ্ছিক" হয়।

লিনাক্স, ওপেন সোর্স এবং এআই বিস্ফোরণে এর ভূমিকা

এই সব কোথায় খাপ খায় তা বোঝার জন্য, এটা মনে রাখা মূল্যবান যে লিনাক্স আজকের অদৃশ্য স্তম্ভ বিশ্বের বেশিরভাগ অবকাঠামোর: সার্ভার এবং সুপার কম্পিউটার থেকে শুরু করে বেশিরভাগ ক্লাউড পরিষেবা পর্যন্ত। ১৯৯১ সালে লিনাস টরভাল্ডসের একটি ব্যক্তিগত প্রকল্প হিসেবে যা শুরু হয়েছিল, প্রায় একটি ফোরাম থ্রেডে ঘোষণা করা হয়েছিল, তা শেষ পর্যন্ত ইতিহাসের সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত অপারেটিং সিস্টেমের মূল ভিত্তি হয়ে ওঠে।

সেই প্রাথমিক বার্তাগুলিতে, টরভাল্ডস খোলাখুলিভাবে স্বীকার করেছিলেন যে তার সিস্টেম "GNU-এর মতো বড় এবং পেশাদার হবে না।" তখন কেউ কল্পনাও করেনি যে লিনাক্স ক্লাউডে আধিপত্য বিস্তার করবে। এমনকি যেসব জায়ান্টরা এটিকে ঘৃণা করত তারাও বহু বছর পরে এটি গ্রহণ করবে না। কিছু সময়ের জন্য, মাইক্রোসফট এমনকি লিনাক্সকে "একটি ক্যান্সার" হিসাবে বর্ণনা করেছিল, যা শিল্পে দেখা সবচেয়ে আনাড়ি এবং অদূরদর্শী বাক্যাংশগুলির মধ্যে একটি।

দুই দশক পরে, সত্য নাদেলা নেতৃত্বে আসার সাথে সাথে, আলোচনাটি পালিত "মাইক্রোসফট ❤️ লিনাক্স"এই পদক্ষেপটি কেবল লোক দেখানোর জন্য ছিল না: আজ লিনাক্স হল অ্যাজুরে সর্বাধিক ব্যবহৃত অপারেটিং সিস্টেম। অ্যাজুরে মার্কেটপ্লেসে ৬০% এরও বেশি অফার লিনাক্সের উপর ভিত্তি করে তৈরি - আমরা প্রায় ২০,০০০ সমাধানের কথা বলছি - এবং সেখানে চলমান ভার্চুয়াল মেশিন কার্নেলের ৬০% এরও বেশি কিছু লিনাক্স ডিস্ট্রিবিউশন ব্যবহার করে।

এই প্রতিশ্রুতি এতটাই বিস্তৃত যে মাইক্রোসফট তার নিজস্ব কার্নেল, Azure Linux, যা তার কাজের চাপ এবং পরিষেবার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, বজায় রাখে, কিন্তু এটি বাস্তুতন্ত্রের একটি ক্ষুদ্র অংশ মাত্র। Azure বিভিন্ন ধরণের লিনাক্স সমর্থন করে। সম্পূর্ণরূপে সমর্থিত ডিস্ট্রিবিউশনগুলির মধ্যে রয়েছে Red Hat Enterprise Linux, Debian, SUSE, Canonical (Ubuntu), Oracle Linux, CentOS, এবং অন্যান্য। তারা প্রতি মাসে এই "অফিসিয়াল" অংশীদারদের কাছ থেকে প্রায় এক হাজার ছবি পায়, যার মধ্যে অনেকগুলি বিশেষায়িত রূপ, যেমন SUSE এর HPC সংস্করণগুলি উচ্চ-কার্যক্ষমতা সম্পন্ন কম্পিউটিংয়ের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।

এই সবকিছুই এক সত্যিকারের বিস্ফোরণের সমান্তরালে ঘটছে ওপেন সোর্স প্রকল্প যেকোনো কল্পনাপ্রসূত কাজের জন্য। বিকেন্দ্রীভূত সহযোগী মডেল হল এমন একটি যা, কার্যত, সফ্টওয়্যার উদ্ভাবনের উপর প্রাধান্য বিস্তার করে। এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা, যা ইতিমধ্যেই শিরোনাম এবং বাজেটের উপর আধিপত্য বিস্তার করে, এই গতিশীলতা থেকে বাদ পড়েনি: এই অ্যালগরিদমগুলির অনেকের ভবিষ্যত অনিবার্যভাবে উন্মুক্ত মডেলের উপর নির্ভর করে, অথবা অন্তত, একটি প্রগতিশীল খোলার উপর যা তাদের চারপাশে সমাধান তৈরি করতে দেয়।

উন্মুক্ত মডেল, প্রধান খেলোয়াড় এবং ব্যবসা ও সম্প্রদায়ের মধ্যে উত্তেজনা

প্রধান ভাষা মডেলের ক্ষেত্রে, বিতর্ক বাস্তব উন্মুক্ততা বনাম ছদ্ম-মুক্ত উৎস এটি পূর্ণ ক্ষমতায় কাজ করছে। উদাহরণস্বরূপ, মেটা, লামা ৩-এর ধারাবাহিক সংস্করণ প্রকাশ করেছে, যা ওপেন এআই-এর ক্ষেত্রে এগিয়ে যাওয়ার পথ হিসেবে উপস্থাপন করেছে, একই সাথে বিধিনিষেধ এবং লাইসেন্সিং সূক্ষ্মতা বজায় রেখেছে যা অনেক বিশেষজ্ঞকে এগুলিকে সম্পূর্ণরূপে "ওপেন সোর্স" হিসাবে বিবেচনা না করার জন্য প্ররোচিত করে।

একই রকম কিছু ঘটে মিস্ত্রালএকটি ফরাসি কোম্পানি যারা Mistral Large 2 এর মতো মডেলগুলির মাধ্যমে একটি উল্লেখযোগ্য স্থান তৈরি করেছে। তাদের প্রকাশনাগুলিতে উল্লেখযোগ্য উন্নতি এবং একই সাথে সন্দেহজনক ব্যাখ্যা সহ লাইসেন্স অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। যাই হোক না কেন, বিশুদ্ধ বাজার চাপ এবং প্রযুক্তিগত সম্প্রদায়ের প্রকৃতির কারণে, এই মডেলগুলির অনেকগুলি অবশেষে সত্যিকার অর্থে উন্মুক্ত সংস্করণ পাবে, তৃতীয় পক্ষ দ্বারা অভিযোজিত, ছাঁটাই করা এবং সূক্ষ্মভাবে সুরক্ষিত করা হবে।

এই পরিস্থিতিতে, মৌলিক প্রশ্ন হল এআই চেইনে আসল মূল্য কোথায়?একদিকে, আমাদের এমন কিছু লোক আছে যারা বেস মডেল তৈরিতে মনোযোগ দেয়, প্রায়শই প্রচুর অর্থ ব্যয় করে (ওপেনএআই কেসটি একটি প্রধান উদাহরণ)। অন্যদিকে, এমন কিছু লোক আছে যারা একটি বাস্তববাদী পদ্ধতি গ্রহণ করে এবং নির্দিষ্ট ব্যবসায়িক সমস্যা বা খুব সংজ্ঞায়িত প্রেক্ষাপটের সাথে খাপ খাইয়ে "উল্লম্ব" কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা তৈরির জন্য অজ্ঞেয়বাদী উপায়ে যেকোনো উপলব্ধ মডেল ব্যবহার করে।

এই উত্তেজনা নির্ধারণ করছে দীর্ঘমেয়াদী মূল্য কারা অর্জন করবে: বিশাল মডেলের নির্মাতারা নাকি ইন্টিগ্রেটররা যারা নির্দিষ্ট সমাধানগুলিতে সেগুলিকে কীভাবে কাজে লাগাতে হয় তা জানে। লিনাক্স এবং ওপেন সোর্সসার্ভার এবং ডিভাইসগুলিতে তাদের নমনীয়তা এবং সর্বব্যাপী উপস্থিতির কারণে, এগুলি AI দ্বারা সমর্থিত সেই উল্লম্ব সমাধানগুলির উত্থানের জন্য উর্বর ভূমি।

শেষ ব্যবহারকারীর জন্য নেটিভ এআই সহ একটি লিনাক্স ডিস্ট্রোর দৃষ্টিভঙ্গি

যদিও উইন্ডোজ কোপাইলট প্লাস বা অ্যান্ড্রয়েডের "স্মার্ট লেয়ার" ব্যবহারকারীদের বোঝানোর চেষ্টা করে যে অপারেটিং সিস্টেমে AI এমবেড করা উচিত, এমনকি প্রস্তাবগুলি থাকা সত্ত্বেও এআই ব্রাউজারপেঙ্গুইনের জগতে, এমন প্রস্তাব উঠে এসেছে যা উত্থাপন করে এআই-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি একটি লিনাক্স ডিস্ট্রিবিউশন, বিশেষ করে গ্রাহক ল্যাপটপ এবং ট্যাবলেটের জন্য তৈরি।

ধারণাটি হল অনেক ডিস্ট্রিবিউশনের ঐতিহ্যবাহী দৃষ্টিভঙ্গি ভেঙে ফেলা, যা লিনাক্সকে একটি নিরপেক্ষ সাবস্ট্রেট হিসাবে বিবেচনা করে যেখানে ব্যবহারকারী একটি ডেস্কটপ পরিবেশ নির্বাচন করে, প্যাকেজ কনফিগার করে এবং হার্ডওয়্যার বিশদ নিয়ে লড়াই করে তাদের পরিবেশ তৈরি করে। বিপরীতে, প্রশ্নটি হল: ২০২৫ সালে একটি গৃহস্থালী যন্ত্রপাতি কী অফার করবে? এর সমর্থকদের দেওয়া উত্তরটি স্পষ্ট শোনাচ্ছে: ক্যামেরা এবং অডিও থেকে শুরু করে টার্মিনাল পর্যন্ত প্রতিটি মিথস্ক্রিয়ায় তরল বুদ্ধিমত্তা একীভূত।

একটি নেটিভ এআই ডিস্ট্রোর এই ধারণায়, সিস্টেমটি সিদ্ধান্তের একটি সমন্বিত সেট হিসেবে সরবরাহ করা হয়। এটি কেবল একজন সহকারীকে শীর্ষস্থানে রাখার বিষয় নয়, বরং প্রতিটি কোণে জীবনযাত্রার মান উন্নত করার বিষয়: ক্যামেরা, মাইক্রোফোন, স্পিকার, বিদ্যুৎ খরচ, ডিজিটাল কলম, ব্রাউজার, এমনকি সিস্টেমের পাসওয়ার্ড ম্যানেজার বা ভিপিএন।

মূল ভিত্তি হল এই ফাংশনগুলির একটি বড় অংশ কার্যকর করা হয় এনপিইউ এবং স্থানীয় মডেল সম্পর্কেতারা যে নতুন হার্ডওয়্যার অন্তর্ভুক্ত করতে শুরু করেছে তার সুবিধা গ্রহণ করে এএমডি চিপসইন্টেল অথবা কোয়ালকম। এটি গোপনীয়তা ত্যাগ না করে বা ক্রমাগত ক্লাউডের উপর নির্ভর না করে "সর্বদা চালু থাকা AI" অভিজ্ঞতা প্রদান করবে।

এই প্রেক্ষাপটে, কিছু বিশেষায়িত কোম্পানি, যেমন Q2BSTUDIO, এমন সংস্থাগুলিকে সহায়তা করার প্রস্তাব করে যারা চায় "নেটিভ এআই" এর এই ধারণার সদ্ব্যবহার করুন নিজস্ব বাস্তুতন্ত্রে: স্থানীয় মডেল এবং বুদ্ধিমান এজেন্টদের নকশা থেকে শুরু করে AWS বা Azure-এর মতো ক্লাউডে উৎপাদন স্থাপন, সর্বদা সাইবার নিরাপত্তা, সম্মতি এবং স্কেলেবিলিটির উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে।

ভবিষ্যতের লিনাক্স ডেস্কটপে ভিজ্যুয়াল ইন্টেলিজেন্স এবং বায়োমেট্রিক্স

সেই AI-কেন্দ্রিক ডিস্ট্রোর একটি স্তম্ভ হবে চাক্ষুষ বুদ্ধিমত্তাওয়েবক্যামের মতো সাধারণ কিছু দিয়ে শুরু করা। সিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে মুখের সৌন্দর্যবর্ধন, আলো সংশোধন, ব্যাকগ্রাউন্ড ব্লারিং বা প্রতিস্থাপন এবং রিয়েল-টাইম ভিডিও রিস্কেলিং প্রয়োগ করতে পারে, যা আমরা ইতিমধ্যে কিছু অ্যাপে যা দেখি তার মতো, তবে সিস্টেম স্তরে সংহত।

মূল কথা হলো, এই ইমেজ প্রসেসিং কাজগুলো স্থানীয়ভাবে পরিচালিত হয়, ডিভাইসের NPU দ্বারা সমর্থিত, যাতে ক্লাউডে সংবেদনশীল ডেটার সংস্পর্শ এড়ানো যায়। যেকোনো সময় একটি ছোট সিস্টেম ইন্ডিকেটর প্রদর্শিত হতে পারে। কোন অ্যাক্সিলারেটর (NPU নাকি GPU) এটি কার্যকর, যা আরও প্রযুক্তিগত ব্যবহারকারীর জন্য স্বচ্ছতা এবং নিয়ন্ত্রণ নিয়ে আসে।

নিরাপত্তার ক্ষেত্রে, ক্যামেরা এবং সেন্সরের সমন্বয় সম্ভব করবে সম্পূর্ণ বায়োমেট্রিক পদ্ধতিওয়েবক্যাম উপলব্ধ থাকলে প্রাথমিক আনলক বিকল্প হিসেবে ফিঙ্গারপ্রিন্ট এবং দ্বিতীয় বিকল্প হিসেবে ফেসিয়াল রিকগনিশন। এই সবই মালিকানাধীন সমাধানের উপর নির্ভর না করে এবং পাসকি সহ FIDO2 এবং WebAuthn-এর মতো আধুনিক মানকে সমর্থন না করে।

ধারণাটি হল ব্যবহারকারীরা তাদের পছন্দের বায়োমেট্রিক পদ্ধতি বেছে নিতে পারেন, প্রয়োজনে সর্বদা পাসওয়ার্ড ব্যবহারের বিকল্প সহ। এটি কোনও একক প্রদানকারীর বন্ধ বাস্তুতন্ত্রের সাথে আবদ্ধ না হয়ে, ইতিমধ্যেই এই প্রযুক্তিগুলি বোঝে এমন ওয়েব পরিষেবাগুলির সাথে সুবিধা, গোপনীয়তা এবং সামঞ্জস্যকে একত্রিত করে।

অডিও, ডিকটেশন এবং উন্নত যোগাযোগের অভিজ্ঞতা

ইন্টিগ্রেটেড এআই সহ একটি লিনাক্স ডিস্ট্রোর অন্য প্রধান উপাদান হবে অডিওতে প্রয়োগ করা বুদ্ধিমত্তাএর মধ্যে রয়েছে মিটিং, কল এবং রেকর্ডিংয়ের জন্য রিয়েল-টাইম নয়েজ ক্যান্সেলেশন, তবে নোট নেওয়ার জন্য, ইমেল ড্রাফ্ট করার জন্য, অথবা আংশিক কীবোর্ড প্রতিস্থাপন হিসাবে ডিক্টেশন ব্যবহার করার জন্য স্থানীয় ভয়েস-টু-টেক্সট ট্রান্সক্রিপশনও।

স্থানীয় মডেলগুলির সাথে কাজ করে, সিস্টেমটি তাদের কাছ থেকে শিখতে পারে। ব্যবহারকারীর বক্তৃতা ধরণএটি তাদের পরিভাষা, সাধারণ প্রযুক্তিগত শব্দ এবং ঘন ঘন সঠিক নাম অন্তর্ভুক্ত করে, তৃতীয় পক্ষের কাছে অডিও ক্লিপ পাঠানোর প্রয়োজন ছাড়াই নির্ভুলতা উন্নত করে। এছাড়াও, এটি স্থানীয় অনুবাদের সম্ভাবনা প্রদান করে, নির্বাচিত ভাষায় রিয়েল-টাইম সাবটাইটেল তৈরি করে।

কল্পনা করুন এমন একটি ভিডিও কল যেখানে সিস্টেমটি ব্যাকগ্রাউন্ডে সাবটাইটেল এবং অনুবাদ তৈরির দায়িত্ব নেয়, কোনও ঘর্ষণ ছাড়াই তাৎক্ষণিকভাবে ভাষা পরিবর্তন করে। সম্পূর্ণ প্রবাহ ডিভাইসের মধ্যেই থাকবেএটি বিশেষ করে সংবেদনশীল পরিবেশের জন্য আকর্ষণীয়: আইন সংস্থা, গবেষক, সাংবাদিক, সরকারি প্রতিষ্ঠান ইত্যাদি।

অধিকন্তু, স্পিকার স্তরে, AI একটির দায়িত্ব নিতে পারে সিস্টেম গ্লোবাল অডিও প্রসেসিংএটি ভয়েসের বোধগম্যতা বৃদ্ধি করে, অ্যাপ্লিকেশন জুড়ে ভলিউম ভারসাম্য বজায় রাখে এবং শক্তি খরচ না বাড়িয়ে আরও শক্তিশালী শব্দ তৈরি করে। লক্ষ্য: কল, কনফারেন্স এবং মাল্টিমিডিয়া কন্টেন্ট সর্বদা স্পষ্ট শোনানো নিশ্চিত করা, এমনকি কম দামের হার্ডওয়্যারের সাথেও।

একজন বিশ্বব্যাপী এআই এজেন্ট এবং সত্যিকার অর্থে বুদ্ধিমান টার্মিনাল

এই প্রস্তাবের কেন্দ্রবিন্দুতে রয়েছে একটি ধারণা এআই এজেন্ট সর্বদা অ্যাক্সেসযোগ্য উপরের বার থেকে অথবা একটি কীবোর্ড শর্টকাটের মাধ্যমে। এই এজেন্টটি স্থানীয়ভাবে স্ক্রিনের বিষয়বস্তু "পড়তে" পারে, প্রেক্ষাপট বুঝতে পারে এবং ক্রিয়া সম্পাদন করতে পারে: অ্যাপ্লিকেশন খুলতে, ফাইল তৈরি করতে, তথ্য অনুসন্ধান করতে, ত্রুটি নির্ণয় করতে বা সমাধান প্রস্তাব করতে।

অপরিহার্য শর্ত হল ভিশন প্রসেসিং ডিভাইসেই করা উচিত, যাতে স্ক্রিনশট বা স্ক্রিনের উপস্থাপনা ডিভাইস থেকে না যায়। এইভাবে, ব্যবহারকারী গোপনীয়তা সম্পর্কে কিছুটা মানসিক প্রশান্তি সহ "এই ত্রুটিটি ব্যাখ্যা করুন," "এই নথির সারসংক্ষেপ করুন," অথবা "এই পদক্ষেপগুলি স্বয়ংক্রিয় করুন" এর মতো জিনিসগুলির জন্য অনুরোধ করতে পারেন।

সমান্তরালভাবে, লিনাক্স টার্মিনালটি অনেক বেশি ব্যবহারকারী-বান্ধব সফ্টওয়্যার হয়ে উঠবে।শুধুমাত্র একটি কাঁচা টেক্সট ইন্টারফেসের পরিবর্তে, এতে প্রাসঙ্গিক স্বয়ংসম্পূর্ণতা, ত্রুটি বার্তাগুলির ইনলাইন ব্যাখ্যা এবং একটি কমান্ডের উপর ঘোরানোর সময় পপ-আপ ডকুমেন্টেশন থাকবে। "এই ডিস্ট্রোতে আমি এই প্যাকেজটি কীভাবে ইনস্টল করব?" এর মতো প্রশ্নগুলি কপি করার জন্য প্রস্তুত কমান্ড এবং একটি ধাপে ধাপে নির্দেশিকা প্রদান করবে।

ভয়েসও একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে: আপনি সিস্টেমকে "পরীক্ষার জন্য সীমিত অনুমতি সহ একটি ব্যবহারকারী তৈরি করুন" বলতে পারেন এবং সংশ্লিষ্ট স্ক্রিপ্টটি গ্রহণ করতে পারেন, অথবা আপনার নিশ্চিতকরণের পরে সিস্টেমটি নিজেই এটি কার্যকর করতে পারে। খোলসটি একই থাকবেকিন্তু উৎপাদনশীলতা এবং ক্রমাগত শেখার জন্য তৈরি বুদ্ধিমত্তার একটি স্তর দিয়ে সুপারচার্জড।

স্থানীয় মডেলের সাহায্যে শক্তি, উজ্জ্বলতা এবং হার্ডওয়্যার ব্যবস্থাপনা

আরেকটি ক্ষেত্র যেখানে এআই লিনাক্সে উল্লেখযোগ্য অবদান রাখতে পারে তা হল শক্তি খরচের অপ্টিমাইজেশন এবং গ্রাফিক্স হার্ডওয়্যার। এর একটি উদাহরণ হল অ্যাম্বিয়েন্ট লাইটের উপর ভিত্তি করে স্ক্রিনের উজ্জ্বলতার গতিশীল সমন্বয়, যেখানে কোনও ডেডিকেটেড লাইট মিটার না থাকলে সামনের ক্যামেরাটিকে অতিরিক্ত সেন্সর হিসেবে ব্যবহার করা হয়।

এছাড়াও, এর জন্য স্থানীয় সমর্থন রয়েছে পরিবর্তনশীল রিফ্রেশ হারAI কাজের জন্য GPU বা CPU-এর চেয়ে NPU-কে কখন অগ্রাধিকার দেওয়া উচিত এবং প্রতিটি অ্যাপ্লিকেশনের শক্তি ব্যবহারের ধরণ শেখার বিষয়ে আরও স্মার্ট সিদ্ধান্ত নেওয়া। এই তথ্যের সাহায্যে, সিস্টেমটি এমন প্রক্রিয়াগুলি সনাক্ত করতে পারে যা স্থগিত করা যেতে পারে এবং ব্যাটারির জীবনের উপর প্রকৃত প্রভাব ফেলতে পারে এমন পাওয়ার-সঞ্চয় মোডগুলি সুপারিশ করতে পারে।

এই পদ্ধতির সৌন্দর্য হল যে সিস্টেমটি "ব্যাটারি সংরক্ষিত" এর একটি সাধারণ শতাংশ দেখানোর মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়, বরং শেখাতে পারে নির্দিষ্ট উন্নতির পরিস্থিতিএকটি নির্দিষ্ট প্রক্রিয়া স্থগিত করা হলে কী হত, GPU-এর পরিবর্তে NPU পুনঃব্যবহার করে কতটা সাশ্রয় করা হয়েছিল, ইত্যাদি। এটি ব্যবহারকারীকে বুঝতে সাহায্য করে যে কেন নির্দিষ্ট সুপারিশ গ্রহণ করা সার্থক।

স্থাপত্যের দিক থেকে, মূল অংশটি হল একটি NPU অর্কেস্ট্রেশন স্তর এটির উচিত, রিয়েল টাইমে, প্রতিটি কাজ কোথায় সম্পাদন করা হবে তা নির্ধারণ করা: যদি একটি NPU উপলব্ধ থাকে, তবে এটি ব্যবহার করা হয়; যদি না থাকে, তবে প্রয়োজন অনুসারে এটি GPU বা CPU-তে পাঠানো হয়। এই স্তরটি গড় ব্যবহারকারীর জন্য স্বচ্ছভাবে কাজ করা উচিত, তবে যারা কী ত্বরান্বিত হচ্ছে এবং কীভাবে তা পর্যবেক্ষণ করতে চান তাদের জন্য স্পষ্ট তথ্য প্রদান করা উচিত।

ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা, ডিজিটাল কলম এবং সংযুক্ত ইকোসিস্টেম

"দৃশ্যমান" AI এর বাইরে, শেষ ব্যবহারকারীর জন্য ডিজাইন করা একটি ডিস্ট্রোকে একটি অফার করতে হবে উন্নত বাস্তুতন্ত্রের অভিজ্ঞতা: ইন্টিগ্রেটেড গ্লোবাল ইমোজি সিলেক্টর, অ্যাপ রাউটিং সহ সিস্টেম-লেভেল VPN, লগইন স্ক্রিন থেকে অ্যাক্সেসযোগ্য আগে থেকে ইনস্টল করা ওপেন-সোর্স পাসওয়ার্ড ম্যানেজার এবং একটি অপ্টিমাইজড নেটিভ ব্রাউজার, এআই বৈশিষ্ট্যগুলি অক্ষম করার বিকল্প সহ এবং বাকি সিস্টেমের সাথে সিঙ্ক্রোনাইজ করা।

এটি KDE Connect এর অনুরূপ ফাংশনগুলির অতিরিক্ত হবে অ্যান্ড্রয়েড মোবাইলকে সম্পূর্ণরূপে সংহত করুন: সহজ ফাইল ট্রান্সফার, নোটিফিকেশন মিররিং, শেয়ার্ড মিডিয়া নিয়ন্ত্রণ এবং অন্যান্য ছোটখাটো সুবিধা যা পুরো জিনিসটিকে "একীভূত" করে তোলে, মালিকানাধীন সমাধানের আশ্রয় না নিয়েই।

টাচ এবং কনভার্টেবল ডিভাইসে, ডিজিটাল স্টাইলাস একটি গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করবে। AI এই সমস্যাগুলি মোকাবেলা করতে পারে হস্তাক্ষর যাচাইএটি আপনাকে স্কেচগুলিকে ডায়াগ্রাম এবং কার্যে রূপান্তর করতে, আকারগুলি সোজা করতে, নোটগুলিকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেল করতে এবং পাণ্ডুলিপির মধ্যে অনুসন্ধান সক্ষম করতে দেয়। অতিরিক্তভাবে, আপনি সিস্টেম অ্যাকশনের সাথে যুক্ত নির্দিষ্ট কলমের অঙ্গভঙ্গি সংজ্ঞায়িত করতে পারেন অথবা ভয়েস কমান্ডের সাথে সেগুলিকে একত্রিত করতে পারেন।

এই সবকিছুই স্থানীয়ভাবে মোতায়েন করা ছোট থেকে মাঝারি আকারের মডেলের উপর নির্ভর করে: হাতে লেখা টেক্সট শনাক্তকরণ, নোট শ্রেণীবিভাগ, প্রাসঙ্গিক সত্তার নিষ্কাশন এবং কাঠামোর সুপারিশ। আবার, ফোকাস করা হচ্ছে ডিভাইসটিকে অফলাইনে এই ফাংশনগুলি সম্পাদন করতে সক্ষম করার উপর, নোট, নথি বা ধারণাগুলিকে সম্পূর্ণরূপে ক্লাউডে আপলোড না করেই গোপনীয়তা বজায় রাখার উপর।

লিনাক্স ব্যবহারকারীদের জন্য ব্যবহারিক এআই টুলস: ওলামা এবং পারপ্লেক্সিটি

ভবিষ্যতের এই দৃষ্টিভঙ্গির বাইরেও, আজ ইতিমধ্যেই বিদ্যমান লিনাক্সের জন্য নির্দিষ্ট সরঞ্জাম এই টুলগুলি অনেক ব্যবহারকারীর গবেষণা, লেখা বা অধ্যয়নের পদ্ধতি পরিবর্তন করছে। তাদের পদ্ধতি এবং বিনামূল্যে সংস্করণ অফার করার কারণে সবচেয়ে আকর্ষণীয় দুটি হল ওলামা এবং পারপ্লেক্সিটি।

অনেকেই প্রাথমিকভাবে জেনারেটিভ এআই-এর খুব সমালোচনা করেছিলেন কারণ তারা এতে একটি সৃজনশীল শর্টকাট যা মানুষের শ্রমকে অবমূল্যায়ন করেছিল লেখালেখি, চিত্রকল্প, অথবা নকশায়। যাইহোক, যখন "বিষয়বস্তু তৈরি" থেকে "ভালো গবেষণা করার" দিকে মনোযোগ সরে যায়, তখন ধারণাটি প্রায়শই পরিবর্তিত হয়: যাকে একসময় হুমকি হিসেবে দেখা হত তা এক ধরণের ম্যাগনিফাইং গ্লাস বা টার্বো সার্চ ইঞ্জিনে পরিণত হয়।

ওল্লামা এটি একটি ওপেন-সোর্স এআই প্ল্যাটফর্ম যা আপনাকে ক্লাউড সরবরাহকারীর উপর নির্ভর না করে সরাসরি আপনার মেশিনে ভাষা মডেল চালাতে দেয়। এর অর্থ হল আপনার প্রশ্নগুলি কখনই আপনার কম্পিউটার থেকে বেরিয়ে আসে না, যা আপনার গোপনীয়তা সম্পর্কে উদ্বিগ্ন হলে বা সংবেদনশীল ডেটা, খসড়া বই, অভ্যন্তরীণ প্রতিবেদন বা ক্লায়েন্ট ডকুমেন্টেশন নিয়ে কাজ করার ক্ষেত্রে অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

ওল্লামার সবচেয়ে আকর্ষণীয় বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে একটি হল এর দ্রুত দিকনির্দেশনা লাইব্রেরিআপনি কাস্টম প্রম্পটগুলি সংজ্ঞায়িত করতে পারেন এবং প্রতিবার স্ক্র্যাচ থেকে না লিখেই সেগুলি পুনরায় ব্যবহার করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ: "নিম্নলিখিত বিষয়ের আরও গভীরে প্রবেশ করুন এবং যেকোনো প্রাসঙ্গিক উপ-বিষয় অন্বেষণ করুন:"। এটি আপনার কাজকে ব্যাপকভাবে সুবিন্যস্ত করে এবং একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ গবেষণা শৈলী নিশ্চিত করে।

তদুপরি, ওলামা আপনাকে "জ্ঞানের স্তুপ" তৈরি করতে দেয়: স্থানীয় নথির সেট যা মডেলটি প্রসঙ্গ হিসাবে ব্যবহার করে। আপনি যদি একজন লেখক, গবেষক বা প্রযুক্তিবিদ হন এবং ইতিমধ্যেই একটি নির্দিষ্ট ক্ষেত্রের উপর বেশ কয়েকটি নিবন্ধ বা প্রতিবেদন থাকে, তাহলে আপনি সেগুলিকে গোষ্ঠীভুক্ত করতে পারেন এবং মডেলের প্রসঙ্গ বিবেচনা করে উত্তর দেওয়ার জন্য নির্দিষ্ট প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারেন। শুধুমাত্র আপনার নিজস্ব উপাদানএটি আপনার ব্যক্তিগত লাইব্রেরির উপরে একটি ব্যক্তিগত, বুদ্ধিমান অনুসন্ধান ব্যবস্থা তৈরি করার মতো।

এটিকে আরও সুবিধাজনক করার জন্য, ইন্টারফেস রয়েছে যেমন মস্তিএই টুলগুলি ওল্লামার জন্য একটি ফ্রন্টএন্ড হিসেবে কাজ করে এবং প্রম্পট, মডেল এবং জ্ঞানের স্ট্যাক পরিচালনার সুবিধা প্রদান করে। বাস্তবে, আপনি প্রায় একটি ইন্টারেক্টিভ ডিজিটাল নোটবুকের মতোই AI ব্যবহার করেন।

আরেকটি উল্লেখযোগ্য হাতিয়ার হল আবেশএটি একটি সার্চ ইঞ্জিন এবং একটি গবেষণা সহকারীর মধ্যে একটি সংকর হিসেবে কাজ করে। এটি একটি ওয়েব ব্রাউজার থেকে ব্যবহার করা যেতে পারে, তবে লিনাক্সের জন্য একটি ডেস্কটপ অ্যাপ্লিকেশনও রয়েছে, যা একটি পরিষ্কার এবং আরও সহজ পরিবেশ প্রদান করে।

বিভ্রান্তির দুটি প্রধান ধরণ রয়েছে: অনুসন্ধান করুন, উদ্ধৃত উৎস সহ দ্রুত উত্তর পেতে, এবং তদন্ত করাএটি একটি গভীর বিশ্লেষণ শুরু করে যা 30 মিনিট পর্যন্ত সময় নিতে পারে এবং একটি মোটামুটি বিস্তারিত প্রতিবেদন তৈরি করে, জটিল বা দুর্বলভাবে নথিভুক্ত বিষয়গুলি নিয়ে কাজ করার সময় আদর্শ। প্রক্রিয়া চলাকালীন, এটি দেখায় যে এটি কোন কাজগুলি সম্পাদন করছে এবং কোন উৎসগুলির সাথে পরামর্শ করছে, যাতে আপনি আরও ভালভাবে বুঝতে পারেন যে এটি কীভাবে তার সিদ্ধান্তে পৌঁছায়।

আরেকটি শক্তিশালী পয়েন্ট হল শূণ্যস্থানএগুলো বিষয়বস্তুর ধারক হিসেবে কাজ করে। আপনি কোনও বই, প্রকল্প, থিসিস, অথবা নির্দিষ্ট ক্লায়েন্ট সম্পর্কে আপনার সমস্ত প্রশ্ন সেখানে গোষ্ঠীভুক্ত করতে পারেন, ফলাফল মিশ্রিত না করে। এর ফলে প্রসঙ্গ না হারিয়ে সপ্তাহ পরে গবেষণার লাইনে ফিরে যাওয়া অনেক সহজ হয়ে যায়।

Perplexity-এর বিনামূল্যের সংস্করণটি উদার, যদিও এটি প্রতিদিন উন্নত প্রশ্নের সংখ্যা সীমিত করে। যাদের নিবিড়ভাবে কাজ করতে হবে, তাদের জন্য একটি অর্থপ্রদানকারী পেশাদার পরিকল্পনা রয়েছে যেখানে প্রতিদিন 300 টিরও বেশি "প্রো" অনুসন্ধান করা যায়, তবে অনেক লিনাক্স ব্যবহারকারী বিনামূল্যে বিকল্পটি দিয়ে পুরোপুরি পরিচালনা করেন। ঐতিহ্যবাহী সার্চ ইঞ্জিনের তুলনায় শব্দ কমানো, বিজ্ঞাপন এবং অসহায় কন্টেন্ট দ্বারা প্রভাবিত।

রেড হ্যাট এন্টারপ্রাইজ লিনাক্স লাইটস্পিড: অ্যাডমিনিস্ট্রেটরকে সহায়তা করছে এআই

ব্যবসায়িক ক্ষেত্রে, সবচেয়ে বাস্তব প্রস্তাবগুলির মধ্যে একটি লিনাক্স ডিস্ট্রিবিউশনে এআই একীভূত এটি হল Red Hat Enterprise Linux (RHEL) Lightspeed। Red Hat RHEL-এর সাথে কয়েক দশকের অভিজ্ঞতা কাজে লাগিয়ে একটি সুনির্দিষ্ট লক্ষ্য নিয়ে AI-চালিত সরঞ্জাম তৈরি করেছে: নবীন এবং অভিজ্ঞ উভয় প্রশাসককেই আরও দক্ষতার সাথে সিস্টেম ডিজাইন, স্থাপন এবং পরিচালনা করতে সহায়তা করা।

RHEL Lightspeed দুটি প্রধান অংশ নিয়ে গঠিত, যা বিদ্যমান গ্রাহকদের জন্য কোনও অতিরিক্ত খরচ ছাড়াই অন্তর্ভুক্ত: a কমান্ড লাইন সহকারী এবং Red Hat Insights ইমেজ ডিজাইনারের সাথে একীভূত একটি প্যাকেজ সুপারিশ ব্যবস্থা। উভয়ের লক্ষ্য ব্যবহারকারীদের সম্পূর্ণ নতুন ইন্টারফেস শেখার প্রয়োজন ছাড়াই ডায়াগনস্টিক এবং কনফিগারেশনের সময় কমানো।

কমান্ড-লাইন সহকারীটি RHEL 9.6 এবং 10 এ উপলব্ধ এবং এটি একটি Red Hat হোস্টেড পরিষেবা দ্বারা সমর্থিত। প্যাকেজ ইনস্টল করার সময় command-line-assistantব্যবহারকারী কমান্ডটি চালু করতে পারেন c (o cla (যদি বিদ্যমান উপনামগুলির সাথে কোনও বিরোধ থাকে) এবং সিস্টেম সম্পর্কিত স্বাভাবিক ভাষায় প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন: ধীর বুট সমস্যা থেকে শুরু করে কনফিগারেশন সন্দেহ পর্যন্ত।

মজার বিষয় হলো সহকারী পারেন অফিসিয়াল RHEL ডকুমেন্টেশনের উপর নির্ভর করুন এবং Red Hat Knowledgebase-এ তাদের উত্তর তৈরি করার জন্য, কোম্পানির সঞ্চিত জ্ঞান প্রশাসকদের কাছাকাছি নিয়ে আসে। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার স্টার্টআপ অত্যধিক ধীর হয়, তাহলে আপনি এরকম কিছু টাইপ করতে পারেন c "Ayúdame a averiguar por qué este sistema tarda en arrancar" এবং আপনি এই ধরণের সরঞ্জামের উপর ভিত্তি করে একটি সুপারিশ পাবেন systemd-analyze time, systemd-analyze blame o systemd-analyze critical-chain, সমস্যাযুক্ত পরিষেবাগুলি পর্যালোচনা করার জন্য পরামর্শ সহ।

সরাসরি প্রশ্ন ছাড়াও, কেউ করতে পারেন লগ ফাইল সংযুক্ত করুন বিরূদ্ধে -a যাতে সহকারী তাদের বিশ্লেষণ করতে পারে অথবা অন্য কমান্ডের আউটপুটকে এর মাধ্যমে পাঠাতে পারে cএরকম কিছু free -m | c "¿Cuánta memoria libre tengo en este sistema?" এটি আপনাকে কাঁচা তথ্যকে পাঠযোগ্য ব্যাখ্যায় রূপান্তর করতে দেয়। একটি ইন্টারেক্টিভ মোডও রয়েছে (c -i) এবং একটি কথোপকথনের ইতিহাস যা দিয়ে অ্যাক্সেসযোগ্য c history -aসমস্ত ম্যানুয়াল পৃষ্ঠায় নথিভুক্ত c.

এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে এই উইজার্ডটি স্থানীয়ভাবে মডেলগুলি চালায় না: রিমোট সার্ভিসে অনুরোধগুলি পাঠায় RHEL সাবস্ক্রিপশন মূল্যের মধ্যে অন্তর্ভুক্ত। বিনিময়ে, হার্ডওয়্যারের প্রয়োজনীয়তা ন্যূনতম, এবং প্রতিষ্ঠানগুলি একটি সমন্বিত, Red Hat-সমর্থিত অভিজ্ঞতা লাভ করে, যা মিশন-সমালোচনামূলক পরিবেশে অত্যন্ত মূল্যবান।

লাইটস্পিডের দ্বিতীয় অংশটি এর সাথে একত্রিত করা হয়েছে অন্তর্দৃষ্টি চিত্র ডিজাইনারএই টুলটি আপনাকে বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মের জন্য RHEL ছবি তৈরি করতে, পার্টিশন সামঞ্জস্য করতে, OpenSCAP নিরাপত্তা নীতি প্রয়োগ করতে এবং আরও অনেক কিছু করতে দেয়। যখন ব্যবহারকারী একটি ছবিতে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্যাকেজ নির্বাচন করে, তখন Lightspeed সেই নির্বাচন বিশ্লেষণ করে এবং প্রাসঙ্গিক হতে পারে এমন অতিরিক্ত প্যাকেজগুলির পরামর্শ দেয়।

উদাহরণস্বরূপ, যদি প্যাকেজটি যোগ করা হয় adcliসিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অন্যান্য সম্পর্কিত আইটেমগুলি সুপারিশ করতে পারে, যা স্ক্রিনের নীচে একটি সুপারিশ বিভাগে প্রদর্শিত হয়। প্রশাসক তালিকাটি পর্যালোচনা করেন এবং কী যুক্ত করবেন তা সিদ্ধান্ত নেন, AI ব্যবহার করে নিশ্চিত করেন যে তারা নির্ভরতা বা ইউটিলিটিগুলিকে উপেক্ষা করে না যা প্রায়শই একসাথে চলে।

সামগ্রিকভাবে, RHEL Lightspeed AI কে একটি হিসাবে কাজ করার ইচ্ছা পোষণ করে কারিগরি সহ-পাইলটএটি রোগ নির্ণয়ে সাহায্য করে, ব্যবহারকারীকে সঠিক ডকুমেন্টেশনের দিকে পরিচালিত করে, প্যাকেজের পরামর্শ দেয় এবং সমস্যা সমাধানের গতি বাড়ায়, প্রশাসকের বিচারকে প্রতিস্থাপন না করে বা সিস্টেমটিকে একটি অনিয়ন্ত্রিত "ব্ল্যাক বক্স"-এ পরিণত না করে।

লিনাক্স ফাউন্ডেশন এবং আকুমোস: পুনঃব্যবহারযোগ্য এআই-এর জন্য একটি উন্মুক্ত প্ল্যাটফর্ম

ইকোসিস্টেম স্তরে, লিনাক্স ফাউন্ডেশন বছরের পর বছর ধরে কাজ করে আসছে ওপেন সোর্স প্রকল্পগুলিকে প্রচার করুন গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্রগুলিতে, এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সবচেয়ে কৌশলগত ফ্রন্টগুলির মধ্যে একটি। এই ক্ষেত্রে এর সবচেয়ে উল্লেখযোগ্য প্রচেষ্টাগুলির মধ্যে একটি হল Acumos প্ল্যাটফর্ম, যা AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে পুনঃব্যবহারযোগ্য এবং ব্যবহারে সহজ করার জন্য একটি শিল্প মান হিসাবে কল্পনা করা হয়েছে।

আকুমোসের প্রেরণা একটি স্পষ্ট বাস্তবতা থেকে উদ্ভূত: অনেক বর্তমান AI সমাধান ডিজাইন করা হয়েছে তথ্য বিজ্ঞানীদের জন্যএগুলির জন্য উচ্চ মাত্রার বিশেষজ্ঞতা প্রয়োজন এবং গড় সফ্টওয়্যার ডেভেলপারদের কাছে এগুলি খুব একটা সহজলভ্য নয়। প্ল্যাটফর্মটির লক্ষ্য শেষ ব্যবহারকারীদের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করা, বিদ্যমান মডেলগুলির উপর ভিত্তি করে অ্যাপ্লিকেশন এবং মাইক্রোসার্ভিস তৈরির সুবিধা প্রদান করা।

মূল সমর্থকদের মধ্যে AT&T এবং Tech Mahindra-এর মতো কোম্পানিগুলি ছিল, কিন্তু ধারণাটি সর্বদা ছিল অন্যান্য খেলোয়াড়দের এই প্রকল্পে যোগদান করা, তাদের নিজস্ব শাসন মডেল নির্ধারণ করা। Acumos ডেভেলপারদের সম্পাদনা, সংহতকরণ, রচনা, প্যাকেজ, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনের অনুমতি দেওয়ার প্রতিশ্রুতি দেয়। এআই এবং মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশন একটি সাধারণ এবং উন্মুক্ত ভিত্তিতে।

লিনাক্স ফাউন্ডেশনের নির্বাহী পরিচালক জিম জেমলিনের ভাষায়, একটি উন্মুক্ত এবং সংযুক্ত এআই প্ল্যাটফর্ম সহযোগিতাকে উৎসাহিত করে এবং ডেভেলপার এবং কোম্পানিগুলিকে সক্ষম করে একসাথে AI এর ভবিষ্যৎ নির্ধারণ করুনওপেন সোর্স হওয়ায়, এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় আগ্রহী যে কারও কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য এবং খুব নির্দিষ্ট প্রয়োজনে কাস্টমাইজযোগ্য হওয়া উচিত।

বাস্তবে, এর অর্থ হল স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন, ড্রোন, কন্টেন্ট কিউরেশন এবং বিশ্লেষণ এবং অন্যান্য বিভিন্ন ক্ষেত্রে কাজ করা সংস্থাগুলি চাকাটি পুনরায় উদ্ভাবন না করেই AI উপাদানগুলি ভাগ করে নিতে এবং পুনঃব্যবহার করতে পারে। AT&T ল্যাবসের উন্নত প্রযুক্তির ভাইস প্রেসিডেন্ট মাজিন গিলবার্ট এটির সারসংক্ষেপ উল্লেখ করে বলেছেন যে Acumos উদ্ভাবন এবং স্থাপনা ত্বরান্বিত করবে AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির, যা এগুলিকে আরও বিস্তৃত দর্শকদের কাছে উপলব্ধ করে তোলে।

যদিও প্রকল্পটির নিজস্ব গতি এবং সমন্বয় রয়েছে, এটি সঠিকভাবে লিনাক্স ইকোসিস্টেম কোন দিকে এগিয়ে চলেছে তা উপস্থাপন করে: নির্মাণ উন্মুক্ত অবকাঠামো যা AI কে বদ্ধ জায়ান্টদের একচেটিয়া ডোমেইন না করে, বরং এমন একটি হাতিয়ার হতে দেয় যা যে কেউ তাদের নিয়ম অনুসারে অধ্যয়ন, পরিবর্তন এবং স্থাপন করতে পারে।

এই সমস্ত বিষয়গুলিকে একত্রিত করলে - ক্লাউডে লিনাক্সের সম্প্রসারণ, উন্মুক্ত বা আধা-উন্মুক্ত মডেল, ওল্লামার মতো স্থানীয় সরঞ্জাম, পারপ্লেক্সিটির মতো সহকারী, আরএইচইএল লাইটস্পিডের মতো এন্টারপ্রাইজ সমাধান এবং অ্যাকুমোসের মতো প্ল্যাটফর্ম, এবং শেষ ব্যবহারকারীর জন্য নেটিভ এআই সহ ডিস্ট্রোর দৃষ্টিভঙ্গি - এটি বেশ স্পষ্ট হয়ে ওঠে যে লিনাক্স বিতরণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভবিষ্যত এটি কেবল উইন্ডোজ বা ম্যাকওএস যা করে তা অনুলিপি করার বিষয়ে নয়।কিন্তু ওপেন সোর্সের নমনীয়তা, স্বচ্ছতা এবং সম্প্রদায়কে কাজে লাগিয়ে বুদ্ধিমান অভিজ্ঞতা তৈরি করা যা গোপনীয়তাকে সম্মান করে, পুনঃব্যবহার সর্বাধিক করে এবং ব্যবহারকারীকে প্রকৃত নিয়ন্ত্রণ প্রদান করে, সবচেয়ে অভিজ্ঞ সিস্টেম অ্যাডমিনিস্ট্রেটর থেকে শুরু করে এমন কেউ যারা কেবল তাদের ল্যাপটপকে তৃতীয় পক্ষের ডেটার মেলবক্স না হয়ে "স্মার্ট" করতে চান।