২ ফেব্রুয়ারি, ২০২৫

গভীর অনুসন্ধান এর পরিচিতি

একটি এজেন্ট যা রিজনিং ব্যবহার করে অনলাইনের বিপুল তথ্য একত্রিত করে এবং আপনার জন্য বহু-ধাপের রিসার্চ কাজ সম্পন্ন করে। আজ থেকেই Pro ব্যবহারকারীদের জন্য, পরবর্তীতে Plus এবং Team-এর জন্য উপলব্ধ হবে।

ChatGPT ব্যবহার করুন

লোডিং…

10 ফেব্রুয়ারি 2026 তারিখের আপডেট: আপনি এখন যেকোনো MCP বা অ্যাপের সাথে 'ডিপ রিসার্চ' সংযুক্ত করতে পারেন এবং ওয়েব সার্চকে শুধুমাত্র নির্ভরযোগ্য সাইটগুলোতে সীমাবদ্ধ রাখতে পারেন, যাতে আপনি অনুমোদিত এবং শিল্প-মানের উৎসগুলোর উপর মনোনিবেশ করতে পারেন. আপনি এখন রিয়েল-টাইমে কাজের অগ্রগতি ট্র্যাক করতে পারবেন এবং প্রয়োজনে ফলো-আপ প্রম্পট বা নতুন উৎস যোগ করে সংশোধন করার জন্য কাজটির মাঝপথে বাধা দিতে পারবেন. আমরা এর ভিজ্যুয়াল অভিজ্ঞতা আপডেট করেছি যাতে আপনার গবেষণার শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত ট্র্যাক করা এবং পর্যালোচনা করা আরও সহজ হয়.

17 জুলাই 2025 তারিখের আপডেট: ChatGPT এজেন্টের অংশ হিসেবে ভিজ্যুয়াল ব্রাউজার অ্যাক্সেসের মাধ্যমে এখন ডীপ রিসার্চ আরও গভীর এবং বিস্তৃত হতে পারে. এই আপডেট করা ক্ষমতাগুলি অ্যাক্সেস করতে, কম্পোজারে ড্রপডাউন থেকে শুধুমাত্র "এজেন্ট মোড" নির্বাচন করুন এবং সরাসরি আপনার প্রশ্ন লিখুন. মূল গভীর গবেষণা কার্যকারিতা টুল মেনুতে "গভীর গবেষণা" বিকল্পের মাধ্যমে উপলব্ধ থাকে.

24 এপ্রিল 2025 তারিখের আপডেট: আমরা ডীপ রিসার্চ ব্যবহারের সংখ্যা উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করছি—Plus, Team, Enterprise এবং Edu ব্যবহারকারীরা এখন প্রতি মাসে 25-টি কোয়েরি পাবেন, Pro ব্যবহারকারীরা 250-টি এবং ফ্রি ব্যবহারকারীরা 5-টি. এটি সম্ভব হয়েছে o4-mini-এর একটি সংস্করণ দ্বারা চালিত ডীপ রিসার্চের একটি নতুন লাইটওয়েট সংস্করণের মাধ্যমে, যা উচ্চ মানের সংরক্ষণের সাথে সাথে আরও সাশ্রয়ী হওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে. একবার আপনি সম্পূর্ণ সংস্করণের জন্য আপনার সীমায় পৌঁছে গেলে, আপনার কোয়েরিগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে লাইটওয়েট সংস্করণে স্যুইচ হয়ে যাবে.

২৫ ফেব্রুয়ারি, ২০২৫ আপডেট: সকল Plus ব্যবহারকারী এখন গভীর গবেষণা ব্যবহার করতে পারবেন.

5 ফেব্রুয়ারি 2025 তারিখের আপডেট: ডীপ রিসার্চ এখন যুক্তরাজ্য, সুইজারল্যান্ড এবং ইউরোপীয় অর্থনৈতিক অঞ্চলের Pro ব্যবহারকারীদের জন্য উপলব্ধ.

আজ আমরা ChatGPT‑তে ডীপ রিসার্চ চালু করছি—একটি নতুন এজেন্টিক ক্ষমতা, যা জটিল কাজের জন্য ইন্টারনেটে বহু-ধাপের রিসার্চ করে. একজন মানুষের যা করতে অনেক ঘণ্টা সময় লাগে, এটি তা দশ মিনিটের মধ্যেই সম্পন্ন করে.

ডীপ রিসার্চ হলো OpenAI-এর পরবর্তী এজেন্ট, যা আপনার জন্য স্বতন্ত্রভাবে কাজ করতে পারে—আপনি একটি প্রম্পট দেবেন, আর ChatGPT শত শত অনলাইন উৎস খুঁজে বের করে, বিশ্লেষণ করে এবং সংমিশ্রণ করে একজন রিসার্চ অ্যানালিস্টের পর্যায়ের একটি পূর্ণাঙ্গ প্রতিবেদন তৈরি করবে. ওয়েব ব্রাউজিং এবং ডেটা বিশ্লেষণের জন্য অপ্টিমাইজ করা আসন্ন OpenAI o3 মডেলের একটি সংস্করণ দ্বারা চালিত, এটি রিজনিং ব্যবহার করে ইন্টারনেটে প্রচুর পরিমাণ টেক্সট, ছবি এবং PDF অনুসন্ধান, ব্যাখ্যা ও বিশ্লেষণ করে এবং প্রয়োজনে নতুন তথ্যের প্রতিক্রিয়ায় দিক পরিবর্তন করে.

জ্ঞানকে একত্রিত করার ক্ষমতা নতুন জ্ঞান সৃষ্টির পূর্বশর্ত. এই কারণেই, ডীপ রিসার্চ আমাদের বৃহত্তর লক্ষ্য—AGI উন্নয়নের—দিকে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, যাকে আমরা দীর্ঘদিন ধরে এমন এক সক্ষমতা হিসেবে কল্পনা করেছি যা নতুন বৈজ্ঞানিক গবেষণা উৎপাদন করতে পারে.

আমরা কেন ডীপ রিসার্চ তৈরি করেছি

ডীপ রিসার্চ মূলত তাদের জন্য তৈরি, যারা ফাইন্যান্স, বিজ্ঞান, নীতি-নির্ধারণ এবং ইঞ্জিনিয়ারিং-এর মতো ক্ষেত্রে গভীর জ্ঞানভিত্তিক কাজ করেন এবং যাদের প্রয়োজন বিস্তারিত, সঠিক ও নির্ভরযোগ্য গবেষণা. এটি সমানভাবে উপকারী বিচক্ষণ ক্রেতাদের জন্য, যারা গাড়ি, অ্যাপ্লায়েন্স বা আসবাবপত্রের মতো কেনাকাটায় হাইপার-পার্সোনালাইজড রেকমেন্ডেশন খোঁজেন—যা সাধারণত বিস্তারিত গবেষণার প্রয়োজন হয়. প্রতিটি আউটপুট সম্পূর্ণরূপে ডকুমেন্ট আকারে সাজানো, স্পষ্ট উদ্ধৃতি এবং তার চিন্তাভাবনার সারসংক্ষেপসহ, যা তথ্য রেফারেন্স এবং যাচাই করা সহজ করে তোলে. এটি বিশেষভাবে কার্যকর এমন নিস বা অপ্রত্যাশিত তথ্য খুঁজে পেতে, যা জানতে বহু ওয়েবসাইট ঘাঁটতে হতো. শুধু একটি কুয়েরি দিয়েই জটিল ও সময়সাপেক্ষ ওয়েব রিসার্চ অফলোড এবং ত্বরান্বিত করার মাধ্যমে, ডীপ রিসার্চ আপনাকে মূল্যবান সময় বাঁচাতে সাহায্য করে.

ডীপ রিসার্চ স্বাধীনভাবে ওয়েবজুড়ে অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার করে, বিশ্লেষণ করে এবং একত্রিত করে. এটি সম্পাদনের জন্য, ব্রাউজার এবং পাইথন টুল ব্যবহারের প্রয়োজন এমন বাস্তব কাজের উপর এটি প্রশিক্ষিত হয়েছে, যেখানে OpenAI o1, আমাদের প্রথম রিজনিং মডেলের পেছনের একই রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়েছে. যদিও o1 কোডিং, গণিত এবং অন্যান্য প্রযুক্তিগত ক্ষেত্রে চমকপ্রদ সক্ষমতা প্রদর্শন করে, অনেক বাস্তব জীবনের চ্যালেঞ্জ ব্যাপক প্রসঙ্গ এবং বিভিন্ন অনলাইন উৎস থেকে তথ্য সংগ্রহের প্রয়োজন হয়. ডীপ রিসার্চ এই রিজনিং সক্ষমতার উপর ভিত্তি করে সেই ফাঁক পূরণ করে, যা মানুষের কাজ ও দৈনন্দিন জীবনে মুখোমুখি হওয়া নানা ধরনের সমস্যার সমাধান করতে সক্ষম.

ডীপ রিসার্চ কীভাবে ব্যবহার করবেন

ChatGPT‑তে, মেসেজ কম্পোজারে ‘ডীপ রিসার্চ’ নির্বাচন করুন এবং আপনার কুয়েরি লিখুন. আপনার যা প্রয়োজন ChatGPT‑কে জানান—হোক তা স্ট্রিমিং প্ল্যাটফর্মের উপর একটি প্রতিযোগিতামূলক বিশ্লেষণ বা সেরা কমিউটার বাইক নিয়ে একটি ব্যক্তিগতভাবে সাজানো রিপোর্ট. আপনি আপনার প্রশ্নে আরও প্রসঙ্গ যোগ করতে ফাইল বা স্প্রেডশিট সংযুক্ত করতে পারেন. যখন এটি চালু হয়, তখন একটি সাইডবার প্রদর্শিত হয় যেখানে সম্পন্ন করা ধাপগুলোর সারসংক্ষেপ এবং ব্যবহৃত সোর্স দেখানো হয়.

ডীপ রিসার্চ সম্পূর্ণ করতে ৫ থেকে ৩০ মিনিট সময় লাগতে পারে, যা ওয়েবে গভীরভাবে অনুসন্ধান করার জন্য প্রয়োজনীয় সময়. এই সময়ে, আপনি বিরতি নিতে পারেন বা অন্য কাজে মনোযোগ দিতে পারেন—গবেষণা সম্পূর্ণ হলে আপনি একটি নোটিফিকেশন পাবেন. চূড়ান্ত আউটপুট চ্যাটের মধ্যে একটি রিপোর্ট হিসেবে আসে – আগামী কয়েক সপ্তাহের মধ্যে আমরা এই রিপোর্টগুলোতে আরও স্পষ্টতা ও প্রাসঙ্গিকতার জন্য এমবেড করা ইমেজ, ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং অন্যান্য বিশ্লেষণাত্মক আউটপুটও যোগ করব.

ডীপ রিসার্চের তুলনায়, GPT‑4o রিয়েল-টাইম, মাল্টিমোডাল কথোপকথনের জন্য আদর্শ. বহুমুখী, ডোমেইন-নির্দিষ্ট অনুসন্ধানের ক্ষেত্রে যেখানে গভীরতা ও বিশদ তথ্য অপরিহার্য, সেখানে গভীর অনুসন্ধানের বিস্তৃত অনুসন্ধান পরিচালনা এবং প্রতিটি দাবির উৎস উল্লেখ করার ক্ষমতা দ্রুত সারাংশ এবং একটি সুপ্রমাণিত, যাচাই-করা উত্তর যা কার্যকর কাজের আউটপুট হিসেবে ব্যবহারযোগ্য হতে পারে, এর মধ্যে পার্থক্য সৃষ্টি করে.

GPT-4o

Help me find iOS and android adoption rates, % who want to learn another language, and change in mobile penetration, over the past 10 years, for top 10 developed and top 10 developing countries by GDP. Lay this info out in a table and separate stats into columns, and include recommendations on markets to target for a new iOS translation app from ChatGPT, focusing on markets ChatGPT is currently active in.

Compiling comprehensive data on iOS and Android adoption rates, the percentage of populations interested in learning another language, and changes in mobile penetration over the past decade for the top 10 developed and developing countries by GDP is challenging due to data limitations. However, based on available information, we can provide insights and recommendations for targeting markets with a new iOS translation app powered by ChatGPT.

Top 10 Developed Countries by GDP:

United States
Japan
Germany
United Kingdom
France
Italy
Canada
South Korea
Australia
Spain

Top 10 Developing Countries by GDP:

China
India
Brazil
Russia
Indonesia
Mexico
Turkey
Saudi Arabia
Argentina
South Africa

Insights:

iOS and Android Adoption Rates: Globally, Android holds a dominant market share of approximately 70.93%, while iOS accounts for about 28.32% as of 2024. In the United States, iOS leads with a 58.81% market share. Other developed countries like Japan, Canada, Australia, and the United Kingdom also show a higher preference for iOS devices. In contrast, developing countries such as India and Brazil have a higher prevalence of Android devices.
Interest in Language Learning: While specific percentages of populations interested in learning another language are not readily available, the global popularity of language learning apps like Duolingo, which had approximately 14.3 million downloads in July 2024, indicates a significant interest. This interest is likely higher in countries with diverse linguistic landscapes or where English is not the primary language.
Mobile Penetration Over the Past Decade: Mobile phone ownership has seen substantial growth globally. In the United States, smartphone ownership increased from 35% in 2011 to 91% in 2024. Developing countries have also experienced significant growth in mobile penetration, contributing to increased access to digital services.

Recommendations:

Considering the available data and focusing on markets where ChatGPT is currently active, the following developed countries are promising targets for a new iOS translation app:

United States: High iOS market share and significant interest in language learning.
United Kingdom: Substantial iOS user base and a multicultural population with diverse language needs.
Canada: Notable iOS adoption and a bilingual population (English and French), increasing the demand for translation services.

Among developing countries, the following are noteworthy:

China: Despite Android's dominance, the large population and growing interest in English and other languages present a significant opportunity.
India: High Android usage, but a growing middle class with increasing iOS adoption and a strong interest in language learning, especially English.
Brazil: Predominantly Android users, but with a sizable market for language learning apps, particularly for English and Spanish.

Focusing on these markets aligns with ChatGPT's current availability and leverages existing mobile adoption trends and language learning interests.

ডীপ রিসার্চ

Top 10 Developed Economies (by GDP) – Smartphone OS Share, Language-Learning Interest, and Mobile Penetration Growth

Country	iOS Market Share	Android Market Share	Interest in New Language (% of population)	Mobile Penetration Change (2013→2023)
United States (USA)	~58% iOS vs 42% Android	(see left)	High: 70% regret losing foreign-language ability (indicating strong desire to improve)	56%→82% smartphone penetration (↑26 pp)
Japan	~69% iOS vs 31% Android	(see left)	High: Over 50% want to learn English	~30%→79% (approx.) (↑~50 pp)
Germany	~39% iOS vs 60% Android	(see left)	High: 86% of Europeans say everyone should speak ≥1 foreign language (strong pro-language attitude)	40%→82% (↑42 pp)
United Kingdom (UK)	~52% iOS vs 47% Android	(see left)	Moderate-High: ~73% have some interest (only 27% “no interest” in new languages)	62%→82% (↑20 pp)
France	~35% iOS vs 64% Android	(see left)	High: 86% (EU average) favor multilingualism; English widely seen as important	42%→83% (↑40 pp)
Italy	~30% iOS vs 69% Android	(see left)	High: 86% (EU avg.) favor language learning; 1 in 4 regret not learning another	41%→85% (↑44 pp)
Canada	~60% iOS vs 40% Android	(see left)	Moderate: Many bilingual (English/French); rising interest in third languages (no recent % data)	56%→~80% (↑ ~24 pp) (est., similar to US)
South Korea	~24% iOS vs 76% Android	(see left)	Moderate: Strong English education focus; ~40% of teens are learning English	73%→~95% (↑ ~22 pp) – already very high by 2013 (near saturation now)
Australia	~55% iOS vs 45% Android	(see left)	Moderate: ~70% see learning languages as valuable (English dominant but interest in Asian languages growing)	65%→~85% (↑ ~20 pp) (est., high smartphone use)
Spain	~20% iOS vs 79% Android	(see left)	High: 88% of Spaniards learned a foreign language in school (e.g. English); strong cultural interest	55%→~85% (↑ ~30 pp) (est., nearing Western Europe peers)

Top 10 Developing/Emerging Economies (by GDP) – (ChatGPT availability considered)

Country	iOS Market Share	Android Market Share	Interest in New Language (notable stats)	Mobile Penetration Change (2013→2023)
China ^(ChatGPT restricted)	~24% iOS vs 75% Android	(see left)	Very High: Hundreds of millions learning English (but ChatGPT not officially accessible)	47%→68% (↑21 pp)
India	~4% iOS vs 95% Android	(see left)	High: English compulsory in many schools; strong economic motivation (80% link English to higher income)	~5%→46% (↑ ~41 pp) (huge jump in smartphone adoption)
Brazil	~18% iOS vs 82% Android	(see left)	High: Great demand for English – only ~5% speak it, but most see it as key skill	26%→67% (↑40 pp)
Russia ^(ChatGPT limited)	~30% iOS vs 69% Android	(see left)	Moderate: English learning common (compulsory in school); interest exists but ChatGPT availability is uncertain	36%→74% (↑38 pp)
Mexico	~24% iOS vs 76% Android	(see left)	High: Strong desire to learn English for US job/migration; ~50% of students study English in school (est.)	37%→62% (↑25 pp)
Indonesia	~12% iOS vs 88% Android	(see left)	High: English seen as gateway skill; government programs to improve English proficiency	<30%→68% (↑ ~40 pp)
Turkey	~15% iOS vs 85% Android (est.)	(see left)	High: English highly valued (universal in education); 80% link English to better jobs	30%→75% (↑45 pp)
Saudi Arabia	~24% iOS vs 76% Android	(see left)	Moderate: English widely taught; 92% smartphone ownership (many already bilingual in English/Arabic)	73%→~95% (↑ ~22 pp) (early adopter; near saturation now)
South Africa	~16% iOS vs 83% Android	(see left)	High: Multilingual society; English and Afrikaans taught alongside native languages – cultural impetus to learn others	40%→~60% (↑ ~20 pp) (est., steady growth)
Argentina	~12% iOS vs 88% Android	(see left)	High: Strong interest in English (Argentina leads Latin America in English proficiency)	31%→~70% (↑ ~39 pp) (est., sharp rise with smartphone adoption)

Sources: Smartphone OS shares are from StatCounter/Statista data (2023–24). Language-interest metrics come from surveys by Preply, Eurobarometer, Babbel, etc. (e.g. UK 73% interest; US 70% regret lack of languages; Japan >50% want English; Pearson global survey). Mobile penetration is measured as smartphone ownership percentage – dramatic growth is noted in developing markets (e.g. Brazil +40 points) and high saturation in developed ones (e.g. UK ~82%) over the last decade.

Recommendations: Based on the above, prime targets for a new ChatGPT‑powered iOS translation app would be countries with large iOS user bases and strong language-learning demand, where ChatGPT is accessible. Notably, Japan, the U.S., UK, Canada, and Australia emerge as top choices. These markets pair high iOS adoption (50–60%+ share) with significant enthusiasm for language learning – for example, Japan’s iPhone dominance and widespread desire to learn English make it ideal. English-speaking countries like the US, UK, Canada, and Australia, despite being monolingual societies, show substantial interest in learning other languages (e.g. Spanish or French), and all have over 80% smartphone penetration and millions of iPhone users.

Among emerging economies, Mexico and Brazil stand out as secondary targets: although Android prevails, their sheer population sizes mean tens of millions of iPhone users exist, and interest in English is very high for career and education reasons. These Latin American markets (where ChatGPT is active) could yield strong adoption for an iOS-only app, especially given the motivation to learn English. Conversely, China and Russia are less feasible – China’s OS split skews Android and ChatGPT is not officially available there, and Russia faces access and regulatory uncertainties.

In summary, focus on iOS-heavy, pro-learning markets: Japan and Western countries (US, UK, Canada, Australia, plus high-income Europe like Germany and France to a lesser degree) should be the first-tier targets. They combine robust iOS usage with favorable language-learning attitudes. A second tier includes large-population developing markets (Mexico, Brazil, perhaps Saudi Arabia for its historically high iPhone uptake) where interest in English is strong – these can be approached once the app gains traction in the primary markets. Such a strategy ensures the app launches where it has the greatest alignment of platform (iOS) presence and user demand for translation/language tools, maximizing the likelihood of adoption and growth.

ডীপ রিসার্চ অত্যন্ত বিশদভাবে প্রম্পটের জবাব দেয়, যেখানে শীর্ষ 10 উন্নত দেশ এবং শীর্ষ 10 উন্নয়নশীল দেশের জন্য পাশাপাশি দেশভিত্তিক তথ্য সরবরাহ করা হয় যাতে সহজে রেফারেন্স ও তুলনা করা যায়. এই তথ্যের ভিত্তিতে এটি বিস্তারিত মার্কেট-এন্ট্রি সুপারিশ প্রদান করে, যা তথ্যসমৃদ্ধ ও বাস্তব কাজে ব্যবহারযোগ্য.

কীভাবে কাজ করে

ডীপ রিসার্চকে বিভিন্ন ডোমেইনে জটিল ব্রাউজিং ও রিজনিং টাস্কের উপর এন্ড-টু-এন্ড রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ব্যবহার করে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে. এই প্রশিক্ষণের মাধ্যমে এটি প্রয়োজনীয় ডেটা খুঁজে পেতে বহু-ধাপের পরিকল্পনা ও কার্যকরী পদক্ষেপ গ্রহণ শিখেছে, প্রয়োজনে ব্যাকট্র্যাক করেছে এবং রিয়েল-টাইম তথ্যের সাথে খাপ খাইয়েছে. মডেলটি ব্যবহারকারীর আপলোড করা ফাইল ব্রাউজ করতে পারে, Python টুল ব্যবহার করে গ্রাফ তৈরি ও সংশোধন করতে পারে, রেসপন্সে উত্পন্ন গ্রাফ এবং ওয়েবসাইট থেকে প্রাপ্ত ছবি উভয়ই এমবেড করতে পারে, এবং তার সোর্স থেকে নির্দিষ্ট বাক্য বা অনুচ্ছেদ উদ্ধৃত করতে সক্ষম. এই প্রশিক্ষণের ফলস্বরূপ, এটি বাস্তব জীবনের সমস্যাভিত্তিক একাধিক পাবলিক ইভ্যালুয়েশনে নতুন উচ্চতায় পৌঁছেছে.

মানবজাতির শেষ পরীক্ষা

মানবতার শেষ পরীক্ষা⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে)-তে, সম্প্রতি প্রকাশিত একটি মূল্যায়ন যা বিশেষজ্ঞ-স্তরের প্রশ্নগুলিতে বিস্তৃত বিষয় জুড়ে AI পরীক্ষা করে, গভীর গবেষণার জন্য ব্যবহৃত মডেলটি 26.6% নির্ভুলতায় একটি নতুন উচ্চতা অর্জন করেছে. এই পরীক্ষায় 100-টিরও বেশি বিষয়—লিঙ্গুইস্টিক্স থেকে রকেট সায়েন্স, ক্লাসিক্স থেকে ইকোলজি—জুড়ে 3,000-টিরও বেশি মাল্টিপল চয়েস ও সংক্ষিপ্ত উত্তর প্রশ্ন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে. OpenAI o1‑এর তুলনায়, সবচেয়ে বড় উন্নতি দেখা গেছে কেমিস্ট্রি, হিউম্যানিটিজ ও সোশ্যাল সায়েন্সেস এবং ম্যাথেমেটিক্সে. ডীপ রিসার্চ পরিচালনাকারী মডেলটি প্রয়োজনে বিশেষায়িত তথ্য কার্যকরভাবে খুঁজে এনে মানুষের মতো দৃষ্টিভঙ্গি প্রদর্শন করেছে.

মডেল	নির্ভুলতা (%)
GPT-4o	৩.৩
Grok-2	৩.৮
Claude 3.5 Sonnet	৪.৩
Gemini চিন্তাভাবনা	৬.২
OpenAI o1	৯.১
DeepSeek-R1*	৯.৪
OpenAI o3-mini (medium)*	১০.৫
OpenAI o3-mini (high)*	১৩.০
OpenAI ডীপ রিসার্চ**	২৬.৬

* মডেলটি মাল্টি-মডাল নয়, শুধুমাত্র টেক্সট-অনলি সাবসেটে ইভ্যালুয়েট করা হয়েছে.

**ব্রাউজিং + পাইথন টুলসসহ

GAIA

GAIA⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে)¹, একটি পাবলিক বেঞ্চমার্ক যা বাস্তব বিশ্বের প্রশ্নগুলিতে AI-কে মূল্যায়ন করে, ডীপ রিসার্চকে চালিত করা মডেলটি বাহ্যিক লিডারবোর্ডের⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে) শীর্ষে পৌঁছে একটি নতুন SOTA অর্জন করেছে. তিনটি ভিন্ন স্তরের কঠিন প্রশ্ন নিয়ে গঠিত, এই কাজগুলো সফলভাবে সম্পন্ন করতে রিজনিং, মাল্টিমোডাল দক্ষতা, ওয়েব ব্রাউজিং এবং টুল ব্যবহারে পারদর্শিতা সহ বিভিন্ন ক্ষমতা প্রয়োজন.

GAIA
	লেভেল 1	লেভেল 2	লেভেল 3	গড়
পূর্ববর্তী SOTA(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে)	৬৭.৯২	৬৭.৪৪	৪২.৩১	৬৩.৬৪
ডীপ রিসার্চ (pass@1)	৭৪.২৯	৬৯.০৬	৪৭.৬	৬৭.৩৬
ডীপ রিসার্চ (cons@64)	৭৮.৬৬	৭৩.২১	৫৮.০৩	৭২.৫৭

GAIA টাস্কের উদাহরণ

In Nature journal's Scientific Reports conference proceedings from 2012, in the article that did not mention plasmons or plasmonics, what nano-compound is studied? Don't use the prefix nano in your answer if there is one.

[The remaining Chain-of-Thought messages and the final answer are hidden to protect the benchmark's ground truth answer.]

অনুসন্ধান স্পষ্ট করা

আমি 2012 সালের বৈজ্ঞানিক প্রতিবেদন প্রকাশিত একটি নিবন্ধের অনুরোধ একত্রিত করছি যা প্লাজমোনিক্স সম্পর্কিত নয় এমন একটি ন্যানো-যৌগের বিবরণ প্রদান করে. সম্ভাব্যত, এতে সিলভার বা গ্রাফিনের মতো নির্দিষ্ট বিষয় বা যৌগ ফিল্টার করা অন্তর্ভুক্ত.

একসাথে টুকরো করার বিবরণ

আমি "বৈজ্ঞানিক প্রতিবেদন 2012 ন্যানো পার্টিকেল" সাব-সার্চ করছি, সম্ভবত ন্যানো-কম্পাউন্ড খুঁজছি. প্লাজমোন-সংক্রান্ত বিষয়গুলো বাদ দিতে আগ্রহী, সম্ভবত সিলভার, গ্রাফিন বা কোয়ান্টাম ডটের উপর ফোকাস করে.

[সার্চ অ্যাকশন]

সার্চ ফিল্টার নেভিগেট করা

আমি nature.com এবং Scientific Reports-এ 2012 সালের অ্যাডভান্সড সার্চ ফিল্টার ব্যবহার করছি, খাবারের ক্যারামেলে অ্যামরফাস কার্বন ন্যানোপার্টিকল নিয়ে আর্টিকেল খুঁজে বের করার চেষ্টা করছি.

সম্মেলনের কার্যবিবরণী শনাক্তকরণ

অনুসন্ধানের ফলাফলগুলি 2012 সালের "2D কোয়াসিপিরিয়ডিক প্লাজমোনিক ক্রিস্টালস" শিরোনামে একটি সম্মেলন প্রোসিডিংস প্রকাশ করে, যা সম্ভবত বৈজ্ঞানিক প্রতিবেদনে-এর "Conference Proceedings" বিভাগে পাওয়া যায়.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

সম্ভাব্য সমস্যাগুলো নিয়ে ভাবনা

আমি একটি ওয়েব পেজ ভুল ধারণার পেছনের কারণগুলি বিবেচনা করছি, যা সম্ভবত একটি সেকেলে এজেন্ট টাইপ বা অনিচ্ছাকৃত অবরোধের কারণে হতে পারে.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

ডায়নামিক বিকল্পগুলো বিবেচনা

আমি ডায়নামিক কন্টেন্ট সহ একটি ন্যাচার সাইট বা একটি ক্যাশেড সংস্করণ সম্পর্কে ভাবছি. বিকল্পভাবে, নির্দিষ্ট বাক্যাংশ দিয়ে সার্চ করা সহায়ক হতে পারে.

[সার্চ অ্যাকশন]

মূল বৈশিষ্ট্য নির্ধারণ

ঠিক আছে, 2012 সালের Sci Rep থেকে চারটি সম্মেলনের কার্যবিবরণী চিহ্নিত করছি. বিশেষত, কিছুতে "প্লাজমোনিক" উল্লেখ রয়েছে এবং সেগুলো বাদ দেওয়া উচিত.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

অন্তর্দৃষ্টি একত্রিত করা

নির্দিষ্ট শিরোনামের জন্য ক্যাশড সংস্করণ বা স্নিপেট এক্সপ্যানশন অ্যাক্সেস করার তথ্য সংগ্রহ করছি যাতে পূর্ণাঙ্গ বিশ্লেষণ নিশ্চিত করা যায়.

[সার্চ অ্যাকশন]

বিস্তারিত একত্র করা

2012 সালের European Materials Research Society Spring Meeting থেকে বৈজ্ঞানিক প্রতিবেদনে অগ্রগতির নোট নিচ্ছি, যেখানে সম্মেলনের কার্যবিবরণীর উপর ফোকাস করা হয়েছে. এই পদ্ধতি প্রেক্ষাপট ও প্রাসঙ্গিকতা প্রতিষ্ঠায় সহায়তা করে.

[সার্চ অ্যাকশন]

জার্নাল সূত্র অনুসরণ

2012 সালের শেষের সম্মেলনের কার্যবিবরণীকে "Scientific Reports" জার্নালের সাথে যুক্ত করার চেষ্টা করছি, যেখানে প্লাজমোনিক 2D কোয়াজিপিরিয়ডিক উপকরণের উপর ফোকাস রয়েছে. এই পদ্ধতি পদ্ধতিগত ও সুনির্দিষ্ট মনে হয়.

[সার্চ অ্যাকশন]

ইভেন্টের বিস্তারিত বিশ্লেষণ

নোট করছি যে সার্চ ফলাফল [8]-এ এমন একটি পৃষ্ঠা রয়েছে যা সম্ভবত European Materials Research Society 2012 বসন্তকালীন সভার সারসংক্ষেপ, যেখানে 25-টি সিম্পোজিয়াম অন্তর্ভুক্ত রয়েছে.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

গবেষণা একত্রিত করা

সম্ভবত 4-টি প্রবন্ধসহ একটি সংগ্রহ পৃষ্ঠা পরীক্ষা করছি, প্লাজমোনিক ও মেটাম্যাটেরিয়াল বিষয়গুলো বিবেচনা করছি এবং European Materials Research Society 2012 Spring Meeting থেকে প্রধান রেফারেন্স চিহ্নিত করছি.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

মনোযোগের কেন্দ্রবিন্দু চিহ্নিত করা

আমি “Scientific Reports”-এর 2012 সালের কনফারেন্স প্রোসিডিংস-এর উপর ফোকাস করছি, যা সম্ভবত E-MRS থেকে প্রকাশিত এবং যেখানে “2D quasiperiodic plasmonic crystals” ও “Layered plasmonic cloaks to tailor the optical scattering at the nanoscale” এর মতো বিষয়গুলো অন্তর্ভুক্ত রয়েছে.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

লাইব্রেরির উৎস মূল্যায়ন

বিশেষ সংখ্যা E-MRS 2012 Sci Rep-এর আমন্ত্রিত প্রবন্ধ Monticone এবং নিউজ আর্কাইভস – News Archives – 2012-এ মেটামেটেরিয়ালস ল্যাব নিয়ে ভাবছি.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

অ্যাক্সেসযোগ্যতা মূল্যায়ন

পুরোনো অবস্থা বা ব্লকেজ বিবেচনা করে সম্ভাব্য সাইট অ্যাক্সেস সমস্যার তথ্য সংগ্রহ করছি. এছাড়াও, Monticone সাইটকে একটি তালিকা রেফারেন্স হিসেবে মূল্যায়ন করছি.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

E-MRS 2012 একত্রিত করা

আমি "লেয়ারড প্লাজমোনিক ক্লোক্স"-কে E-MRS 2012-এর সাথে যুক্ত করার চেষ্টা করছি. গ্রাফিন এবং ক্যাটালিসিসের মতো অন্যান্য সম্ভাব্য বিষয়গুলো বিবেচনা করছি.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

প্রাসঙ্গিক বিষয়গুলো চিহ্নিতকরণ

গ্রাফিন, ফটোভোল্টায়িকস এবং ন্যানোস্ট্রাকচার্ড যৌগের মতো বিষয়ের তথ্য সংগ্রহ করছি, প্লাজমোনিক সম্পর্কিতগুলো বাদ দিচ্ছি. এটি আমাকে ন্যানোটেকনোলজির দিকগুলোতে আরও বিস্তৃতভাবে ফোকাস করতে সাহায্য করছে.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

আমার ফোকাস সামঞ্জস্যকরণ

আমি Nature Scientific Reports-এ 2012 সালের 2D কোয়াসিপিরিয়ডিক প্লাজমনিক ক্রিস্টাল সম্পর্কিত নিবন্ধগুলি সুনির্দিষ্টভাবে চিহ্নিত করার জন্য নির্দিষ্ট সাইট এবং স্কলার আইডেন্টিফায়ার প্রবেশ করিয়ে অনুসন্ধানের প্যারামিটারগুলি প্রশস্ত করছি.

[সার্চ অ্যাকশন]

নন-প্লাজমোনিক সম্ভাবনা চিহ্নিতকরণ

সার্চ সীমিত করছি যাতে 2012 সালের E-MRS বিশেষ সংখ্যার Scientific Reports-এ থাকা প্রবন্ধগুলো চিহ্নিত করা যায়. এর মধ্যে রয়েছে নন-প্লাজমোনিক বিষয়গুলোর জন্য শিরোনাম পরীক্ষা করা, যেমন গ্রাফিন বা ফাংশনাল অক্সাইডস. সুনির্দিষ্ট অনুসন্ধান এবং প্লাজমনিক নিবন্ধগুলি বাদ দেওয়ার মাধ্যমে অগ্রগতি স্পষ্ট.

[সার্চ অ্যাকশন]

সূত্র একত্রিত করা

আমি একটি গ্রাফিন সুপারল্যাটিসে মিথস্ক্রিয়াগুলি বিশ্লেষণ করছি, যা সম্ভবত একটি Sci Rep প্রবন্ধ থেকে নেওয়া হয়েছে. Padooru, Yakovlev, Chen এবং Alu-এর মতো লেখকদের শিরোনাম বিবেচনা করছি.

[সার্চ অ্যাকশন]

ধাঁধাঁ একত্রিত করা

E-MRS 2012 Spring Meeting-এর Sci Rep কার্যবিবরণীর তথ্য সংগ্রহ করছি, প্লাজমোনিক ঘটনাবলী ছাড়া যেখানে আমন্ত্রিত প্রবন্ধগুলোর উপর ফোকাস করা হয়েছে. পর্যালোচনাধীন ধরনগুলো হলো গ্রাফিন, ক্যাটালিসিস, এনার্জি সংক্রান্ত উপকরণ, ন্যানোমেডিসিন এবং সেন্সর.

[সার্চ অ্যাকশন]

এক্সপার্ট-লেভেল টাস্কস

বিভিন্ন ক্ষেত্রের বিশেষজ্ঞ-স্তরের কাজের অভ্যন্তরীণ মূল্যায়নে, ডোমেইন বিশেষজ্ঞরা গভীর গবেষণাকে একাধিক ঘণ্টা কঠিন, ম্যানুয়াল তদন্ত স্বয়ংক্রিয় করার জন্য মূল্যায়ন করেছেন.

Pass Rate বনাম Max Tool Calls

মডেল যত বেশি ব্রাউজ করে এবং যা ব্রাউজ করছে তা নিয়ে ভাবে, তার পারফরম্যান্স ততই ভালো হয়. এ কারণেই তাকে ভাবার সময় দেওয়া গুরুত্বপূর্ণ.

এক্সপার্ট-লেভেল টাস্কের উদাহরণ

কাজে সময় সেভ করুন: ৪ ঘণ্টা।

I am a researcher interested in bringing mixed-gas sorption capabilities to my lab. Please discuss the differences between pure- and mixed-gas sorption for glassy polymers, how the dual-mode sorption model can be used to predict mixed-gas sorption behavior in glassy polymers (include equations where applicable), and what challenges there are in accurately predicting pure- and mixed-gas sorption using the dual-mode sorption model. Only include open-source information as of October 1, 2024.

Pure vs. mixed-gas sorption in glassy polymers: In a glassy polymer (below $T_g$ ), a single gas typically exhibits a concave sorption isotherm: uptake rises sublinearly with pressure, unlike the linear Henry’s-law behavior above $T_g$ . This is attributed to “dual-mode” sorption: some penetrant dissolves in the dense polymer matrix (obeying Henry’s law) while additional penetrant saturates specific microvoid “sites” (a Langmuir-type adsorption in the polymer’s nonequilibrium free volume). By contrast, when two or more gases are present, they compete for those limited Langmuir sorption sites. As a result, each component’s sorbed concentration in a mixture is generally lower than it would be at the same partial pressure alone. In particular the less soluble (lower-affinity) gas tends to be more strongly suppressed, often causing the mixed-gas solubility selectivity (ratio of concentrations) to exceed the ideal value predicted from pure-gas isotherms. For example, in CO₂/CH₄ mixtures both components sorb less than in their pure-gas cases (especially CH₄), so the CO₂/CH₄ sorption selectivity is higher under mixture conditions. In extreme cases, mixed-gas effects can even reverse performance trends observed with single gases. (We note that unlike competitive sorption, synergistic sorption – where one gas increases the sorption of another via polymer swelling – is usually minor in rigid high-free-volume polymers under moderate pressures.)

Dual-mode sorption model and mixed-gas prediction: The dual-mode sorption (DMS) model quantitatively captures glassy polymer sorption by superposing a Henry’s-law term and a Langmuir term. For a single gas, the sorbed concentration $C$ (e.g. in cm³(STP) gas per cm³ polymer) is written as:

$C(p) = k_D\,p \;+\; \frac{C'_H\,b\,p}{\,1 + b\,p\,}\,.$

Here $k_D$ is the Henry’s law coefficient for dissolution, $C'_H$ is the Langmuir capacity constant (proportional to the polymer’s unrelaxed free-volume or “hole” capacity), and $b$ is the Langmuir affinity constant. This empirical formula yields the characteristic concave isotherm of glassy polymers and reduces to simple Henry’s law at the glass-transition (since $C'_H \to 0$ as $T \to T_g$ ). The same three parameters ( $k_D, C'_H, b$ ) are obtained by fitting pure-gas sorption data and are then used to predict mixture sorption. For a binary mixture of gases A and B (with partial pressures $p_A, p_B$ ), the DMS model assumes each gas obeys its own Henry’s term and that both compete for the same Langmuir sites. One convenient form is to write the total sorbed concentration as the sum of contributions from each gas:

$C_{\text{tot}} = k_{D,A}p_A + k_{D,B}p_B \;+\; \frac{\,C'_{H,A}\,b_A\,p_A \;+\; C'_{H,B}\,b_B\,p_B\,}{\,1 + b_A p_A + b_B p_B\,}\,,$

which implicitly means the concentration of component i in the mixture is $C_i = k_{D,i} p_i + \frac{C'_{H,i} b_i p_i}{\,1+\sum_j b_j p_j\,}$ . This reduces to the single-gas formula when the other component’s pressure is zero. In practice, partial pressure in these equations is often replaced by fugacity for accuracy at high pressures, though using fugacities or pressures gives nearly the same results if applied consistently. The DMS mixed-gas model predicts the competitive sorption effect observed experimentally – namely, each gas’s uptake is depressed relative to its pure-gas sorption isotherm.

Challenges and limitations: Although the dual-mode model is widely successful in correlating sorption data, it has notable limitations in predicting sorption behavior. First, the DMS model is empirical – its fitted parameters are not universal constants but can vary with polymer formation history, physical aging, and temperature/pressure range. This means a parameter set obtained under one set of conditions may lack predictive power outside its calibration range. For instance, sorption isotherms measured only over a limited pressure range can be fit well by DMS, but extrapolating beyond that (especially approaching plasticization pressures) may be unreliable. Indeed, multiple distinct combinations of $k_D$ , $C'_H$ , $b$ can sometimes fit the same pure-gas isotherm almost equally well – yet they yield markedly different mixed-gas predictions. This sensitivity undermines confidence in mixture forecasts, as one study showed that using different pure-gas fit sets led to only qualitative agreement with some mixed-CO₂/CH₄ data.

Furthermore, DMS inherently assumes a fixed population of Langmuir sites (microvoids) and ignores polymer relaxation or swelling induced by sorbate. In reality, penetrant-induced swelling (plasticization) can increase free volume and sorption capacity, especially for highly condensable gases at high activity – an effect the basic DMS model cannot capture. In binary sorption, this means any synergistic increase in sorption due to a second gas (or due to polymer dilation) is unaccounted for in the standard model. Conversely, the model also cannot describe sorption isotherm shapes that deviate from concave Langmuir-type behavior (e.g. sigmoidal isotherms caused by specific polymer-penetrant interactions or clustering). For example, glassy polymers absorbing polar molecules like alcohols can show sigmoidal sorption isotherms, which the simple dual-mode framework fails to represent. Finally, accurately measuring mixed-gas sorption itself is challenging, and discrepancies between idealized model assumptions (e.g. truly zero downstream pressure, no competitive diffusion limitations) and experimental realities can add to prediction error. Despite these challenges, the dual-mode sorption model – with appropriate care – remains a valuable first approximation for interpreting sorption in glassy polymers, and it highlights the key role of competitive site occupancy in mixed-gas environments. Researchers often turn to more elaborate models (e.g. non-equilibrium lattice fluid or thermodynamic theories) when the dual-mode model’s assumptions break down, but such models come at the cost of additional parameters or complexity. In summary, dual-mode sorption provides a useful baseline for pure- and mixed-gas sorption in glassy polymers, but one must be mindful of its empirical nature and the above limitations when predicting multicomponent sorption behavior in practice.

Sources: Dual-mode sorption model and mixed-gas extension; competitive sorption effects in mixtures; model equations and parameters; limitations of DMS model; parameter sensitivity and predictivity issues.

শোষণ মডেলগুলি বোঝা

আমি কাঁচের পলিমারে বিশুদ্ধ এবং মিশ্র-গ্যাস শোষণ সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করছি, ডুয়াল-মোড শোষণ মডেলের উপর মনোযোগ দিচ্ছি এবং মডেলিং ভবিষ্যদ্বাণীতে চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করছি.

[সার্চ অ্যাকশন]

উন্মুক্ত প্রবেশাধিকার মূল্যায়ন

ঠিক আছে, আমাকে দেখতে দাও. কাঁচের পলিমারে মিশ্র-গ্যাস শোষণের উপর MDPI থেকে প্রাপ্ত ফলাফল সম্ভবত উন্মুক্ত প্রবেশাধিকার.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

বিভাগগুলি পরীক্ষা করা হচ্ছে
আমি ডুয়াল মোড শোষণ মডেল এবং এর বর্ধিত বিশ্লেষণ MDPI পত্রিকায় একত্রিত করছি.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

মূল বৈশিষ্ট্যগুলি স্পষ্ট করা

আমি Henry-এর সূত্র ধ্রুবক, Langmuir-এর অ্যাফিনিটি ধ্রুবক এবং Langmuir-এর ধারণক্ষমতা ধ্রুবক বোঝার জন্য ল্যাব রিপোর্ট পরীক্ষা করছি, যা গ্যাস শোষণ বর্ণনা করে.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

টুকরো টুকরো তথ্য জোড়া লাগানো

"সমীকরণ (3)" এবং "সমীকরণ (4)" ছবি বা সূত্র প্রদর্শনের সম্ভাবনা নিয়ে আমি কাজ করছি এবং সেগুলি আরও ভালোভাবে বোঝার জন্য PDF দেখার বা পূর্ববর্তী রেফারেন্সগুলি অনুসন্ধান করার কথা বিবেচনা করছি.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

শিরোনামের প্রাসঙ্গিকতা নিশ্চিত করা

আমি Freeman এবং Koros (1980) এর নথিটি "কাঁচা পলিমারে মিশ্র গ্যাসের শোষণের মডেল" রেফারেন্সের সাথে বিশেষভাবে মেলে কিনা এর সারাংশ এবং শিরোনাম পরীক্ষা করে তা যাচাই করছি.

[সার্চ অ্যাকশন]

আর্টিকেল সংযোগ পরীক্ষা করা

আমি লক্ষ্য করেছি যে "pmc.ncbi.nlm.nih.gov" থেকে পাওয়া ফলাফলটি সম্ভবত একই MDPI নিবন্ধ, এবং আমি জানতে আগ্রহী যে এটিতে লেখাটি আছে নাকি সরলীকৃত সংস্করণটি রয়েছে.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

তথ্য সংগ্রহ

আমি কাঁচের পলিমারে বিশুদ্ধ এবং মিশ্র গ্যাস শোষণ সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করছি. এটি বিভিন্ন গ্যাসীয় পরিবেশের অধীনে উপাদানের আচরণ বোঝার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ.

[সার্চ অ্যাকশন]

গ্যাস শোষণের তুলনা করা হচ্ছে

আমি লক্ষ্য করেছি যে মিশ্রণে কার্বন ডাই অক্সাইডের উপস্থিতি পলিমারে মিথেন শোষণকে প্রভাবিত করে, যা বিশুদ্ধ গ্যাসের দৃশ্যের তুলনায় মিথেনের শোষণকে হ্রাস করে.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

ধারণাগুলো সংযুক্ত করা

"এক্সটেন্ডেড ডুয়াল মোড ইকুয়েশন মিক্সচার" শব্দটি কীভাবে ডুয়াল মোড সুপারকন্ডাক্টিং কেবল ইকুয়েশনের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে তা নিয়ে আমি ভাবছি. এটি বিভিন্ন ক্ষেত্রে ধারণাগুলো সংযোগ করার সম্ভাবনা দেখায়.

[সার্চ অ্যাকশন]

রিভিউ বিবরণ চাওয়া

"পলিমার মেমব্রেনে সর্পশন এবং পরিবহনের তত্ত্ব" পর্যালোচনা করার অনুরোধটি আমি লক্ষ্য করছি.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

PDF লিঙ্ক পরীক্ষা করা

আমি ফলাফল [2] সম্পর্কে এবং স্নিপেটটি অন্বেষণ করার বিষয়ে আগ্রহী, যার মধ্যে একটি দ্বৈত-মোড সর্পশন মডেলকে একটি বাইনারি মিশ্রণে প্রসারিত করা এবং আংশিক চাপ এবং ধ্রুবকের পরিপ্রেক্ষিতে A এর ঘনত্ব প্রকাশ করা জড়িত.

[সার্চ অ্যাকশন]

শোষণ আচরণ পূর্বানুমান করা

ডুয়াল-মোড মডেলটি অনুমান করে যে দ্বিতীয় গ্যাস যোগ করলে বিশুদ্ধ গ্যাস পরিস্থিতির বিপরীতে ধ্রুবক আংশিক চাপে শোষণ হ্রাস পায়.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

একটি PDF আনা

আমি nature.com-এর একটি PDF-এর তথ্য সংগ্রহ করছি, সম্ভবত এটি একটি পুরনো Yampol'ski প্রবন্ধ, কিন্তু টেক্সট স্নিপেটের জন্য টেক্সাস বিশ্ববিদ্যালয়ের Austin সংগ্রহস্থলের মতো বিকল্প উৎসগুলি সম্পর্কে ভাবছি.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

রিপোজিটরি অপশন মূল্যায়ন

আমি আবিষ্কার করেছি যে UT রিপোজিটরি ফলাফল সঠিকভাবে প্রদর্শিত নাও হতে পারে. এর ভেতরে সার্চ করা অনিশ্চিত. বিকল্পভাবে, ফলাফল [3]-এ ডুয়াল মোড মিশ্রণ সর্পশন মডেল বর্ণনা করে একটি স্নিপেট রয়েছে, যা প্রতিযোগিতামূলক প্রভাব এবং পরীক্ষামূলক ডেটা মডেলিংয়ে এর পর্যাপ্ততা ব্যাখ্যা করে.

[সার্চ অ্যাকশন]

ফোকাস পরিমার্জন

অনুসন্ধানটি সঠিক প্রেক্ষাপটকে লক্ষ্য করে তা নিশ্চিত করার জন্য আমি আমার পদ্ধতিটি সামঞ্জস্য করছি.

[সার্চ অ্যাকশন]

শোষণ মডেলগুলি বোঝা

আমি বিশুদ্ধ গ্যাসের জন্য ডুয়াল-মোড শোষণ মডেলের বিশদ বিবরণ দিচ্ছি: Henry দ্রবণ এবং Langmuir মাইক্রোভয়েড পূরণ. মিশ্র গ্যাসের ক্ষেত্রে, প্রতিযোগিতামূলক শোষণ এবং আদর্শহীনতার উপর জোর দেওয়া হয়.

[সার্চ অ্যাকশন]

hero.epa.gov অনুসন্ধান

hero.epa.gov এর চিন্তা করা হচ্ছে সম্ভাব্য সারাংশ বা বিষয়বস্তু.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

মডেল পরিমার্জন

প্রতিযোগিতা, প্লাস্টিকাইজেশন এবং প্যারামিটার স্থিতিশীলতার মতো বিষয়গুলি বিবেচনা করে আমি বিশুদ্ধ এবং মিশ্র গ্যাস শোষণ সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করছি. আরও সঠিক পূর্বাভাসের জন্য মিক্সড-গ্যাস ডেটা অন্তর্ভুক্ত করছি.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

দ্বৈত শোষণ মডেল চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা

প্যারামিটার কাপলিং এবং নন-ইউনিক ভবিষ্যদ্বাণীর উপর প্রভাব ফেলে. পলিমারের অবস্থার পরিবর্তনের অনুপস্থিতি তদারকির কারণ হতে পারে.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

বিচ্যুতি পরিমাপ

আমি 6FDA-mPDA-তে আদর্শবিহীন CO2-CH4 দ্রাব্যতার পরিমাণ নির্ণয় করছি, দ্রাব্যতার উপর মিশ্র গ্যাসের প্রভাব দেখাচ্ছি. প্রতিযোগিতামূলক শোষণই ব্যাপ্তিযোগ্যতা নির্বাচনীতা হ্রাসের একমাত্র কারণ নয়.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

রেফারেন্স অন্তর্ভুক্ত

পলিমারিক মেমব্রেনে গ্যাস শোষণের জন্য ডুয়াল-মোড মডেলের পার্থক্য এবং চ্যালেঞ্জগুলির আলোচনাকে সমর্থন করার জন্য, আমি MDPI 2019 এবং Vopicka 2014 এর মতো ওপেন-সোর্স উপকরণগুলির উপর আলোকপাত করে উদ্ধৃতি সংগ্রহ করছি.

[ব্রাউজ অ্যাকশন]

সেকশন প্রস্তাব

আমি বিশুদ্ধ বনাম মিশ্র-গ্যাস শোষণের উপর বিভাগগুলি সংগঠিত করছি, ডুয়াল-মোড শোষণ মডেলটি অন্বেষণ করছি এবং প্যারামিটার অনিশ্চয়তা এবং মিশ্র গ্যাস পূর্বাভাসের মতো চ্যালেঞ্জগুলি বিশদভাবে বর্ণনা করছি.

কনটেন্ট সংগঠিত করা

আমি ডুয়াল-মোড সর্পশন মডেলের উপর মনোযোগ দিচ্ছি, বিশুদ্ধ এবং মিশ্র-গ্যাস সর্পশন আচরণের বিশদ বর্ণনা করছি এবং স্পষ্টতার জন্য বুলেট পয়েন্ট এবং কাঠামোগত বিভাগগুলির সাহায্যে মূল পার্থক্য এবং চ্যালেঞ্জগুলি তুলে ধরছি.

[সার্চ অ্যাকশন]

সাইটেশন নির্বাচন

ঠিক আছে, আমাকে দেখতে দাও. ডুয়াল-মোড শোষণ এবং গ্যাস মিশ্রণ সম্পর্কে তাদের স্পষ্ট অন্তর্দৃষ্টির জন্য আমি [3], [20], [22], এবং [21] এর উপর নির্ভর করছি.

প্যারামিটার মানচিত্রে দেখানো

আমি বিভ্রান্তি এড়াতে প্যারামিটারের নামগুলো একত্রিত করছি. পরিষ্কার বোঝাতে (k), (C_H') এবং (b) ব্যবহার করছি. বিশুদ্ধ গ্যাস এবং মিশ্রণের সমীকরণগুলো বিস্তারিত এবং স্পষ্টভাবে ফরম্যাট করা হয়েছে.

চ্যালেঞ্জ মোকাবিলা

আমি মাল্টি-সল্যুশন প্যারামিটার ফিট, পলিমার প্লাস্টিকাইজেশন এবং টেম্পোরাল এফেক্ট নিয়ে কাজ করছি. এই জটিলতাগুলি বিশুদ্ধ এবং মিশ্র গ্যাস শোষণের পূর্বাভাস দেওয়াকে জটিল করে তোলে.

টুকরো টুকরো তথ্য জোড়া লাগানো

আমি শোষণের পার্থক্যসমূহ, বিশুদ্ধ গ্যাসের জন্য ডুয়াল-মোড মডেল, মিশ্র গ্যাসে তার সম্প্রসারণ এবং সংশ্লিষ্ট চ্যালেঞ্জগুলো নিয়ে বিভাগগুলো সাজাচ্ছি. এই অগ্রগতি যৌক্তিক এবং কার্যকর মনে হচ্ছে.

আনুমানিক অর্থনৈতিক মূল্যের ভিত্তিতে বিশেষজ্ঞ-স্তরের কাজের সাফল্যের হার

আনুমানিক সময়ের ভিত্তিতে বিশেষজ্ঞ-স্তরের কাজের সাফল্যের হার

কাজের আনুমানিক অর্থনৈতিক মূল্য সাফল্যের হারের সাথে মানুষের সময়ের তুলনায় বেশি সম্পর্কিত – মডেলগুলোর জন্য যেগুলো কঠিন, সেগুলো মানুষের জন্য সময়সাপেক্ষ কাজের থেকে আলাদা.

সীমাবদ্ধতা

ডীপ রিসার্চ উল্লেখযোগ্য নতুন সক্ষমতা উন্মোচন করে, তবে এটি এখনও প্রাথমিক পর্যায়ে এবং সীমাবদ্ধতা রয়েছে. অভ্যন্তরীণ মূল্যায়ন অনুসারে, এটি কখনও কখনও প্রতিক্রিয়াতে ভুল তথ্য বা অনুমান দিতে পারে, যদিও তা বিদ্যমান ChatGPT মডেলগুলির তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে কম হারে ঘটে. এটি কখনও কখনও প্রামাণ্য তথ্য আর গুজব আলাদা করতে সমস্যায় পড়তে পারে এবং বর্তমানে আত্মবিশ্বাসের মাত্রা নির্ধারণে দুর্বলতা প্রদর্শন করে, প্রায়শই অনিশ্চয়তা সঠিকভাবে প্রকাশ করতে ব্যর্থ হয়. চালুর সময় রিপোর্ট এবং উদ্ধৃতিতে ছোটখাটো ফরম্যাটিং ত্রুটি থাকতে পারে এবং কাজ শুরু হতে বেশি সময় লাগতে পারে. আমরা আশা করি ব্যবহার ও সময়ের সাথে সাথে এই সমস্যাগুলো দ্রুত সমাধান হবে.

অ্যাক্সেস

ChatGPT‑তে গভীর গবেষণা বর্তমানে অত্যন্ত কম্পিউট-নির্ভর. একটি প্রশ্ন গবেষণা করতে যত বেশি সময় লাগে, তত বেশি ইনফারেন্স কম্পিউট প্রয়োজন হয়. আমরা আজ Pro ব্যবহারকারীদের জন্য অপ্টিমাইজ করা একটি সংস্করণ দিয়ে শুরু করছি, প্রতি মাসে সর্বোচ্চ 100-টি প্রশ্নের সুবিধা সহ. Plus এবং Team ব্যবহারকারীরা পরবর্তী অ্যাক্সেস পাবেন, তারপরে Enterprise. আমরা এখনও United Kingdom, Switzerland এবং European Economic Area-এর ব্যবহারকারীদের জন্য অ্যাক্সেস আনার জন্য কাজ করছি.

সমস্ত প্রদত্ত ব্যবহারকারী শীঘ্রই উল্লেখযোগ্যভাবে উচ্চতর রেটে সীমা পাবেন যখন আমরা একটি ছোট মডেল দ্বারা চালিত গভীর গবেষণার একটি দ্রুত, আরও খরচ-সাশ্রয়ী সংস্করণ প্রকাশ করব যা এখনও উচ্চ মানের ফলাফল সরবরাহ করে.

আসন্ন কয়েক সপ্তাহ এবং মাসে আমরা প্রযুক্তিগত অবকাঠামো নিয়ে কাজ করব, বর্তমান রিলিজ ঘনিষ্ঠভাবে পর্যবেক্ষণ করব এবং আরও কঠোর পরীক্ষানিরীক্ষা চালাব. এটি আমাদের পুনরাবৃত্তিমূলক ডিপ্লয়মেন্ট নীতির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ যদি সমস্ত সুরক্ষা পরীক্ষা আমাদের রিলিজ মানদণ্ড পূরণ করে, তাহলে আমরা প্রায় এক মাসের মধ্যে Plus ব্যবহারকারীদের জন্য ডীপ রিসার্চ চালু করার আশা করছি.

এরপর কী

ডীপ রিসার্চ আজ ChatGPT ওয়েবে উপলব্ধ এবং এক মাসের মধ্যে মোবাইল ও ডেস্কটপ অ্যাপে চালু হবে. বর্তমানে ডীপ রিসার্চ ওপেন ওয়েব এবং আপলোড করা যেকোনো ফাইলে প্রবেশ করতে পারে. ভবিষ্যতে, আপনি আরও বিশেষায়িত ডেটা সোর্সের সাথে সংযোগ করতে পারবেন—যা সাবস্ক্রিপশন-ভিত্তিক বা অভ্যন্তরীণ রিসোর্সে প্রবেশাধিকার বাড়াবে—ফলে এর আউটপুট আরও শক্তিশালী এবং পার্সোনালাইজড হবে.

আরও দূর ভবিষ্যতের দিকে তাকিয়ে, আমরা ChatGPT‑তে এজেন্টিক অভিজ্ঞতাগুলো একত্রিত হয়ে অ্যাসিঙ্ক্রোনাস, বাস্তব-জগতের গবেষণা ও বাস্তবায়নের জন্য কাজ করবে বলে কল্পনা করছি. ডীপ রিসার্চ (যা অ্যাসিঙ্ক্রোনাস অনলাইন গবেষণা করতে পারে) এবং Operator (যা বাস্তব জগতে কাজ করতে পারে) এর সংমিশ্রণ ChatGPT‑কে আপনার জন্য ক্রমবর্ধমান জটিল কাজ সম্পাদন করতে সক্ষম করবে.

3 ফেব্রুয়ারি 2025 তারিখের সংযোজন: আমরা o3 এর প্রাথমিক সংস্করণে কঠোর সুরক্ষা পরীক্ষা, প্রস্তুতি মূল্যায়ন এবং শাসন পর্যালোচনা পরিচালনা করেছি যা ⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে) গভীর গবেষণাকে শক্তিশালী করে, এটিকে মাঝারি ঝুঁকি হিসাবে চিহ্নিত করেছি. ওয়েব ব্রাউজ করার ক্ষমতার সাথে সম্পর্কিত বর্ধিত ঝুঁকিগুলি আরও ভালভাবে বোঝার জন্য আমরা অতিরিক্ত সুরক্ষা পরীক্ষাও চালিয়েছি এবং নতুন প্রশমন যুক্ত করেছি. আমরা বর্তমান সীমিত রিলিজটি পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে পরীক্ষা এবং নিবিড়ভাবে পর্যবেক্ষণ করব. আমরা যখন Plus ব্যবহারকারীদের জন্য অ্যাক্সেস প্রসারিত করব, তখন একটি সিস্টেম কার্ডে গভীর গবেষণার জন্য আমাদের সুরক্ষা অন্তর্দৃষ্টি এবং সুরক্ষাগুলি ভাগ করব.

ফুটনোটস

1
আমরা লক্ষ্য করেছি যে এই ডেটাসেটের গ্রাউন্ড-ট্রুথ উত্তরগুলি অনলাইনে ব্যাপকভাবে ফাঁস হয়েছে এবং মডেলটির ন্যায্য মূল্যায়ন নিশ্চিত করতে আমরা বেশ কয়েকটি ওয়েবসাইট বা URL ব্লক করেছি.

লেখকবৃন্দ

OpenAI

গবেষণা নেতৃত্বদানকারীরা

Isa Fulford, Zhiqing Sun

মূল অবদানকারীরা

Alex Tachard Passos, Alexandra Barr, Allison Tam, Charlotte Cole, Hyung Won Chung, Jason Wei, Jon Blackman, Scott Mayer McKinney, Valerie Qi

মূল অবদানকারীরা

গবেষণা

Elaine Ya Le, Eric Mitchell, Eric Wallace, Hyung Won Chung, Ignasi Clavera, Leo Liu, Lorenz Kuhn, Louis Feuvrier, Max Schwarzer, Saachi Jain, Scottie Yan, Shunyu Yao, Vitchyr Pong

ডিপ্লয়মেন্ট

Carpus Chang, Harry Zhao, Joseph Trasatti, Joshua Dickens, Matt Kaufer, Mike Trpcic, Minnia Feng, Neel Ajjarapu, Peter Vidani, Sean Fitzgerald

অবদানকারীগণ

গবেষণা

Ahmed El-Kishky, AJ Ostrow, Alexander Wei, Andrei Gheorghe, Andrew Kondrich, Andrey Mishchenko, Anuj Nair, Behrooz Ghorbani, Brydon Eastman, Chak Li, Foivos Tsimpourlas, Francis Song, Giambattista Parascandolo,Gildas Chabot, Hessam Bagherinezhad, Haitang Hu, Hongyu Ren, Henry Aspegren, Hunter Lightman, Ilya Kostrikov, Ilge Akkaya, James Lennon, Jean Harb, Jonathan Ward, Kai Chen, Katy Shi, Kevin Liu, Kevin Yu, Manuka Stratta, Marvin Zhang, Mengyuan Yan, Mostafa Rohaninejad, Noam Brown, Phoebe Thacker, Raz Goan, Reah Miyara, Spencer Papay, Taylor Gordon, Wenda Zhou, Wenlei Xie, Yash Patil, Yann Dubois, Youlong Cheng, Yushi Wang, Wyatt Thompson

+ o3-এর সকল অবদানকারী

সুরক্ষা পদ্ধতি

Adam Kalai, Alex Beutel, Andrea Vallone, Andy Applebaum, David Robinson, Elizabeth Proehl, Evan Mays, Grace Zhao, Irina Kofman, Jason Phang, Joaquin Quinonero Candela, Joel Parish, Kevin Liu, Kristen Ying, Lama Ahmad, Leon Maksin, Leyton Ho, Meghan Shah, Michele Wang, Miles Wang, Phillip Guo, Olivia Watkins, Owen Campbell-Moore, Patrick Chao, Sam Toizer, Samuel Miserendino, Sandhini Agarwal, Tejal Patwardhan, Tina Sriskandarajah, Troy Peterson, Yaodong Yu, Yunyun Wang

ডিপ্লয়মেন্ট

Adam Koppel, Adam Wells, Adele Li, Andy Applebaum, Andrey Malevich, Andrew Duberstein, Andrew Howell, Anton Tananaev, Ashley Tyra, Brandon Walkin, Bryan Ashley, Cary Bassin, Cary Hudson, Cory Decareaux, Cristina Scheau, Derek Chen, Dibya Bhattacharjee, Drea Lopez, Eric Antonow, Eric Burke, Filippo Raso, Fotis Chantzis, Freddie Sulit, Harris Cohen, Heather Whitney, Jay Dixit, Jeffrey Han, Jen Robinson, Jessica Shieh, Joel Parish, Kan Wu, Kevin Gladstone, Kshitij Wadhwa, Leo Vandriel, Leyton Ho, Liang Chen, Madeline Christian, Mamie Rheingold, Matt Jones, Michelle Fradin, Mike McClay, Mingxuan Wang, Nacho Soto, Niko Felix, Patrick Delaney, Paul McMillan, Philip Pronin, Rodrigo Riaza Perez, Samuel Miserendino, Scott Ethersmith, Steven Baldwin, Thomas Dimson, Tomo Hiratsuka, Yaming Lin, Yara Khakbaz, Yining Chen

নেতৃত্ব

Akshay Nathan, Greg Brockman, Hannah Wong, Jakub Pachocki, Jerry Tworek, Johannes Heidecke, Josh Tobin, Liam Fedus, Mark Chen, Mia Glaese, Nick Turley, Sam Altman, Wojciech Zaremba