জার্নাল
জার্নাল।
এজেন্ট ও কাঠামোবদ্ধ ডেটা নিয়ে মাঠের নোট — মডেল SQL রচনা করলে কী ভাঙে, কেন বিশ্বাসযোগ্য সংখ্যা উত্তর নয়, এবং সমর্থনযোগ্য সংখ্যা মুদ্রণ করতে কী লাগে।
IIএন্ট্রিসমূহ
The 15%-off dashboard: wrong joins corrupt analytics silently
A generated join that fans out rows doesn't crash. It inflates a metric by 15% and lets everyone keep steering by it. Silent wrongness is the real cost of text-to-SQL.
আপনার এজেন্ট কী উত্তর দিয়েছিল তা পুনরায় দেখুন: AI অডিট ট্রেইল যা টিকে থাকে
মাত্র ১৭% প্রতিষ্ঠান তাদের এজেন্ট কী করেছিল তা পুনর্গঠন করতে পারে। ২০২৬ সালের ২ আগস্ট থেকে EU AI Act রেকর্ড থাকার প্রত্যাশা করে। রিপ্লেই এটিকে টিকিয়ে রাখে।
আত্মবিশ্বাসের সাথে ভুল রাজস্ব সংখ্যা: কেন LLM-রা যোগ করতে পারে না
একটি মডেল নিখুঁত ভঙ্গিতে একটি রাজস্ব সংখ্যা দেয়, কিন্তু পেছনে কোনো গাণিতিক হিসাব নেই। গবেষণা বলছে, এই ব্যর্থতা কাঠামোগত — এবং সমাধানটিও তাই।
প্রম্পট ইনজেকশন হলো নতুন SQL ইনজেকশন — সমাধান SQL-এ নেই
P2SQL, CVE-2024-5565, EchoLeak, Supabase লিক: শত্রুপক্ষের SQL এখন আসে মডেলের আউটপুটে। সমাধান হলো এমন একটি এজেন্ট যেখানে ইনজেক্ট করার মতো কোনো সিনট্যাক্সই নেই।
Read-only যা আসলে ছিল না: যে সপ্তাহে AI এজেন্ট প্রোডাকশন মুছে দিল
একটি এজেন্ট প্রোডাকশন ডেটাবেস মুছে দিল। আরেকটি ব্যবহারকারীর ফাইল ধ্বংস করল। তৃতীয়টি দশ লক্ষ ইনস্টলে একটি wipe নির্দেশ পাঠাল। একটি জুলাই সপ্তাহ — একটি অভিন্ন write path।
লেখা হয়েছে
যাচাইয়ের জন্য।
এই জার্নালের প্রতিটি সংখ্যা তার উৎস বহন করে — চুক্তি বা উদ্ধৃতি
IVথ্রেডসমূহ
তিনটি প্রশ্ন, ক্রমানুসারে অনুসৃত।
গভর্ন্যান্স
একটি এজেন্ট কী পড়তে পারবে তা কে নির্ধারণ করে — এবং সেই সিদ্ধান্ত কোথায় থাকে? কোডে, প্রথম কলের আগেই নির্ধারিত। কখনো প্রম্পটে নয়।
AI ডেটা গভর্ন্যান্স →নির্ভুলতা
কেন একটি বিশ্বাসযোগ্য সংখ্যা উত্তর নয়, এবং ইঞ্জিন গণনা করলে একই মডেল কীভাবে 0/16 থেকে 16/16-তে যায়।
AI ডেটা বিশ্লেষক →উৎস-সনাক্তযোগ্যতা
প্রতিটি ফলাফল সেই হ্যাশসহ আসে যা এটি পুনরায় চালায় — মাস পরেও, যেকোনো ভাষায়, বাইটে বাইটে।
নির্ধারক AI →Vসাবস্ক্রিপশন
পরবর্তী এন্ট্রি সরাসরি আপনার ইনবক্সে।
প্রতি এন্ট্রিতে একটি ইমেইল। কোনো ডাইজেস্ট নেই, কোনো ড্রিপ ক্যাম্পেইন নেই।
ডকুমেন্টেশন পড়ুন →