Video Language Models: LLMs এবং AI Agents এর পরবর্তী সীমান্ত

Large language models টেক্সট জয় করেছে। Vision models ছবি আয়ত্ত করেছে। AI agents টুল ব্যবহার করতে শিখেছে। এখন একটি নতুন ক্যাটাগরি উদ্ভূত হচ্ছে যা এদের সবাইকে ছাড়িয়ে যেতে পারে: video language models, বা গবেষকরা যাকে ক্রমবর্ধমানভাবে "world models" বলছেন।

আমরা গত কয়েক বছর AI কে পড়তে, লিখতে এবং জটিল সমস্যায় reasoning করতে শেখাতে কাটিয়েছি। কিন্তু একটি বিষয় আছে: এই সবকিছু digital realm এ ঘটে। ChatGPT আপনার জন্য বনের মধ্য দিয়ে হাঁটার কবিতা লিখতে পারে, কিন্তু পড়ে যাওয়া গাছের ওপর দিয়ে পা ফেলা বা নিচু ডালের নিচে ঝুঁকে যাওয়া আসলে কেমন লাগে তার কোনো ধারণা নেই।

World models এই পরিবর্তন আনতে এসেছে।

Video Language Models কী?

💡

Video language models (VLMs) visual sequences এবং language একসাথে process করে, যা AI কে শুধু একটি frame এ কী আছে তা নয়, scenes কীভাবে সময়ের সাথে বিবর্তিত হয় এবং পরবর্তীতে কী ঘটতে পারে তা বুঝতে সক্ষম করে।

এগুলোকে vision-language models এর বিবর্তন হিসেবে ভাবুন, কিন্তু একটি গুরুত্বপূর্ণ সংযোজনের সাথে: temporal understanding। যেখানে একটি standard VLM একটি ছবি দেখে এবং প্রশ্নের উত্তর দেয়, একটি video language model sequences উন্মোচিত হওয়া পর্যবেক্ষণ করে এবং ভৌত বাস্তবতা পরিচালনাকারী নিয়মগুলো শেখে।

এটি শুধু academic curiosity নয়। ব্যবহারিক প্রভাবগুলো বিস্ময়কর।

যখন একটি রোবটকে কফি কাপ তুলতে হয়, সে শুধু ছবিতে "কাপ" চিনতে পারে না। তাকে বুঝতে হবে:

✓ধাক্কা দিলে বা তুললে বস্তুগুলো কীভাবে আচরণ করে
✓তরল পদার্থ ছলকালে কী হয়
✓তার নিজের নড়াচড়া দৃশ্যকে কীভাবে প্রভাবিত করে
✓কোন actions ভৌতভাবে সম্ভব বনাম অসম্ভব

এখানেই world models কার্যকর হয়।

Simulation থেকে Action

🤖

Physical Intelligence

World models সম্ভাব্য ভবিষ্যতের video-like simulations তৈরি করে, যা রোবটদের actions এ commit করার আগে outcomes "কল্পনা" করতে দেয়।

ধারণাটি চমৎকার: ভৌত নিয়ম hardcode করার পরিবর্তে, আপনি AI কে লক্ষ লক্ষ ঘণ্টার ভিডিওতে train করেন যা দেখায় বিশ্ব আসলে কীভাবে কাজ করে। মডেল gravity, friction, object permanence এবং causality সমীকরণ থেকে নয়, পর্যবেক্ষণ থেকে শেখে।

NVIDIA এর Cosmos এর সবচেয়ে উচ্চাভিলাষী প্রচেষ্টাগুলোর একটি প্রতিনিধিত্ব করে। তাদের proprietary world model বিশেষভাবে robotics applications এর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যেখানে ভৌত বাস্তবতা বোঝা optional নয়। এটি survival।

Google DeepMind এর Genie 3 ভিন্ন পদ্ধতি নেয়, interactive world generation এ focus করে যেখানে মডেলটি video game environment এর মতো "play" করা যায়।

✗Traditional Robotics

Hand-coded physics নিয়ম, brittle edge cases, ব্যয়বহুল sensor arrays, নতুন পরিবেশে ধীর অভিযোজন

✓World Model Approach

শেখা ভৌত intuition, graceful degradation, সহজ hardware প্রয়োজনীয়তা, নতুন scenarios এ দ্রুত transfer

PAN Experiment

Mohamed bin Zayed University এর গবেষকরা সম্প্রতি PAN উন্মোচন করেছেন, একটি general world model যা controlled simulations এ "thought experiments" সম্পাদন করে।

🧪

PAN কীভাবে কাজ করে

Generative Latent Prediction (GLP) এবং Causal Swin-DPM architecture ব্যবহার করে, PAN extended sequences এ scene coherency বজায় রাখে এবং ভৌতভাবে সম্ভাব্য outcomes predict করে।

মূল উদ্ভাবন হলো world modeling কে generative video সমস্যা হিসেবে দেখা। স্পষ্টভাবে physics program করার পরিবর্তে, মডেল video continuations তৈরি করতে শেখে যা ভৌত নিয়ম মেনে চলে। একটি শুরুর দৃশ্য এবং প্রস্তাবিত action দেওয়া হলে, এটি "কল্পনা" করতে পারে পরবর্তীতে কী ঘটবে।

Robotics এর জন্য এর গভীর প্রভাব রয়েছে। একটি humanoid রোবট সেই কফি কাপের দিকে পৌঁছানোর আগে, শত শত simulated প্রচেষ্টা চালাতে পারে, শিখতে পারে কোন approach angles কাজ করে এবং কোনগুলো মেঝেতে কফি ফেলে দেয়।

Billion-Robot ভবিষ্যৎ

2050 সালের মধ্যে projected humanoid robots

2023 থেকে robotics AI বিনিয়োগে বৃদ্ধি

এগুলো নাটকীয় প্রভাবের জন্য arbitrary সংখ্যা নয়। শিল্প projections সত্যিই এমন ভবিষ্যতের দিকে নির্দেশ করে যেখানে humanoid রোবট smartphones এর মতো সাধারণ হবে। এবং তাদের প্রতিটিকে মানুষের পাশে নিরাপদে কাজ করতে world models প্রয়োজন হবে।

Applications humanoid রোবটের বাইরে বিস্তৃত:

Now

Factory Simulations

ভৌত factory floors এ deploy করার আগে virtual environments এ workers কে training দেওয়া

2025

Autonomous Vehicles

Safety systems যা দুর্ঘটনার scenarios predict করে এবং প্রতিরোধমূলক action নেয়

2026

Warehouse Navigation

রোবট যারা জটিল spaces বোঝে এবং পরিবর্তনশীল layouts এর সাথে মানিয়ে নেয়

2027+

Home Assistants

রোবট যারা নিরাপদে মানুষের বসবাসের স্থানে navigate করে এবং দৈনন্দিন বস্তু manipulate করে

যেখানে Video Generation এবং World Understanding মিলিত হয়

আপনি যদি AI video generation অনুসরণ করছেন, আপনি এখানে কিছু overlap লক্ষ্য করতে পারেন। Sora 2 এবং Veo 3 এর মতো tools ইতিমধ্যে উল্লেখযোগ্যভাবে বাস্তবসম্মত ভিডিও তৈরি করে। তারা কি world models নয়?

হ্যাঁ এবং না।

OpenAI স্পষ্টভাবে Sora কে world simulation ক্ষমতাসম্পন্ন হিসেবে অবস্থান করেছে। মডেল স্পষ্টতই physics সম্পর্কে কিছু বোঝে। যেকোনো Sora generation দেখুন এবং আপনি realistic lighting, plausible motion এবং বেশিরভাগ সঠিকভাবে আচরণ করা বস্তু দেখতে পাবেন।

কিন্তু plausible-looking video তৈরি করা এবং সত্যিকারের ভৌত causality বোঝার মধ্যে একটি গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য আছে। বর্তমান video generators visual realism এর জন্য optimized। World models predictive accuracy এর জন্য optimized।

💡

পরীক্ষা এটি নয় "এটি কি বাস্তব দেখায়?" বরং "action X দেওয়া হলে, মডেল কি সঠিকভাবে outcome Y predict করে?" এটি একটি অনেক কঠিন মান পূরণ করা।

Hallucination সমস্যা

এখানে অস্বস্তিকর সত্য: world models LLMs কে জর্জরিত করা একই hallucination সমস্যায় ভোগে।

যখন ChatGPT আত্মবিশ্বাসের সাথে একটি মিথ্যা তথ্য বলে, এটি বিরক্তিকর। যখন একটি world model আত্মবিশ্বাসের সাথে predict করে যে একটি রোবট দেয়ালের মধ্য দিয়ে হাঁটতে পারে, এটি বিপজ্জনক।

⚠️

ভৌত systems এ World model hallucinations বাস্তব ক্ষতি করতে পারে। মানুষের পাশে deployment এর আগে Safety constraints এবং verification layers অপরিহার্য।

বর্তমান systems দীর্ঘ sequences এ degrade হয়, ভবিষ্যতে যত দূরে project করে তত coherence হারায়। এটি একটি fundamental tension তৈরি করে: সবচেয়ে useful predictions দীর্ঘমেয়াদী, কিন্তু এগুলোই সবচেয়ে কম reliable।

গবেষকরা এই সমস্যাকে একাধিক কোণ থেকে আক্রমণ করছেন। কেউ কেউ better training data এ focus করেন। অন্যরা architectural innovations এ কাজ করেন যা scene consistency বজায় রাখে। আরও অন্যরা hybrid approaches এর পক্ষে যা learned world models কে explicit ভৌত constraints এর সাথে combine করে।

Qwen 3-VL Breakthrough

Vision-language side এ, Alibaba এর Qwen 3-VL open-source models এর জন্য বর্তমান state of the art প্রতিনিধিত্ব করে।

Flagship Qwen3-VL-235B model general Q&A, 3D grounding, video understanding, OCR এবং document comprehension কভার করা multimodal benchmarks এ leading proprietary systems এর সাথে compete করে।

Qwen 3-VL কে বিশেষভাবে আকর্ষণীয় করে তোলে এর "agentic" ক্ষমতা। মডেল graphical interfaces operate করতে পারে, UI elements চিনতে পারে, তাদের functions বুঝতে পারে এবং tool invocation এর মাধ্যমে real-world tasks সম্পাদন করতে পারে।

এটি understanding এবং action এর মধ্যে সেই bridge যা world models এর প্রয়োজন।

কেন এটি Creators এর জন্য গুরুত্বপূর্ণ

আপনি যদি একজন video creator, filmmaker, বা animator হন, world models আপনার দৈনন্দিন কাজ থেকে দূরবর্তী মনে হতে পারে। কিন্তু প্রভাবগুলো আপনার ধারণার চেয়ে কাছে।

বর্তমান AI video tools ভৌত consistency তে struggle করে। Objects একে অপরের মধ্য দিয়ে clip হয়। Gravity inconsistently আচরণ করে। Cause এবং effect scrambled হয়। এগুলো সব এমন models এর লক্ষণ যারা realistic pixels তৈরি করতে পারে কিন্তু সত্যিই তারা যা depict করছে তার underlying ভৌত নিয়ম বোঝে না।

বিশাল video datasets এ trained World models অবশেষে video generation এ feed back করতে পারে, এমন AI tools তৈরি করে যা inherently ভৌত নিয়ম মেনে চলে। একটি video generator কল্পনা করুন যেখানে আপনাকে "realistic physics" এর জন্য prompt করতে হবে না কারণ মডেল ইতিমধ্যে জানে বাস্তবতা কীভাবে কাজ করে।

💡

সম্পর্কিত পড়া: Video generation কীভাবে বিবর্তিত হচ্ছে সে সম্পর্কে আরও জানতে, আমাদের deep dive দেখুন diffusion transformers এবং world models in video generation এ।

সামনের পথ

World models সম্ভবত AI তে সবচেয়ে উচ্চাভিলাষী লক্ষ্য প্রতিনিধিত্ব করে: machines কে ভৌত বাস্তবতা বুঝতে শেখানো যেভাবে মানুষ বোঝে। Explicit programming এর মাধ্যমে নয়, বরং observation, inference এবং imagination এর মাধ্যমে।

আমরা এখনও early stage এ আছি। বর্তমান systems impressive demonstrations, production-ready solutions নয়। কিন্তু trajectory স্পষ্ট।

আমাদের এখন যা আছে:

Limited sequence coherence
Domain-specific models
High computational costs
Research-stage deployments

যা আসছে:

Extended temporal understanding
General-purpose world models
Edge device deployment
Commercial robotics integration

এই space এ heavily invest করা companies, NVIDIA, Google DeepMind, OpenAI এবং অসংখ্য startups, বাজি ধরছে যে digital intelligence এর পর physical intelligence পরবর্তী frontier।

LLMs text-based কাজের জন্য কতটা transformative হয়েছে তা দেখে, কল্পনা করুন প্রভাব যখন AI ভৌত বিশ্বকে ঠিক তত fluently বুঝতে এবং interact করতে পারবে।

এটিই video language models এর প্রতিশ্রুতি। এই কারণেই এই frontier গুরুত্বপূর্ণ।

💡

আরও পড়া: AI video ইতিমধ্যে creative workflows কে কীভাবে transform করছে, আমাদের coverage দেখুন native audio generation এবং enterprise adoption এ।