AI ක්ෂේත්රයේ නවතම සංවාදයක් දැක්කා. DeepSeek හි Liang Wenfeng මහතා අඛණ්ඩ ඉගෙනුම (continuous learning) නැතිවීමයි AGI (Artificial General Intelligence) ගමනේ සැබැඳි ගැටළුව කියා සිටියේ. මොඩලයේ බර (weights) තුළින් අඛණ්ඩ ඉගෙනුම කළ නොහැකි බව, ඒ වෙනුවට ගොනු පදනම්ව තොරතුරු සුරක්ෂිත කර ගත යුතු බව ඔහු අවධාරණය කළා.
කොහොමද මේක සිදුවෙන්නේ? මොඩලයක් එක්වර පුහුණු කරලා පසු, එය "freeze" කරලා භාවිතා කරනවා. ඒ නිසා පරිශීලකයාගේ පසුගිය සංවාදය හෝ නව දත්ත මොඩලයට ඇතුළත් කරගැනීමට අසීරු වේ. පාරිභෝගික තොරතුරු, වැරදි තොරතුරු ඉවත් කිරීම, හෝ විශ්වාසනීය පද්ධතියක් ගොඩනැගීම සඳහා මෙම ප්රශ්න ත්රිත්වයක් (ආර්ථික, පාරදෘශ්ය, ලොක්-ඉන්) ඉදිරිපත් කරයි.
ගොනු මට්ටමේ විසඳුම පසුගිය කාලයේ ප්රචලිත වෙමින් තිබේ. Tolaria වැනි විවෘත-මූලාශ්ර (open‑source) දත්ත ගබඩාවක්, markdown ගොනු, git repository, YAML front‑matter සහ AI‑agents සඳහා API ගොනු භාවිතා කරයි. මෙය "files‑first, git‑first, offline‑first, zero lock‑in" යන මූලධර්මයන් මත පදනම්ව, කවුරුත් තම දත්ත තමම පාලනය කරගත හැකි බව කියයි.
ගොනු මත පදනම් වූ පද්ධතියේ ප්රධාන වාසි ත්රිත්වයක්: පොර්ට්බලය (ඕනෑම editor, AI මොඩලයක් සමඟ), පරීක්ෂණය (ඇතුළත් වෙනස්කම් කියවීම සහ diff කිරීම), සහ අනුවාදනය (git මගින් කාලයත් සමඟ මතකය සංරක්ෂණය). අපගේම agent memory එකත් මේ ආකාරයට markdown + git භාවිතා කරයි; මොඩලය වෙනස් වුවත්, මතකය අඩුවෙන්නේ නැත.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ සංවර්ධනකරුවන්, විද්යාර්ථීන්, ව්යාපාරිකයින් සඳහා ගොනු‑මූලික අඛණ්ඩ ඉගෙනුම් පද්ධතියේ ප්රයෝජන වඩාත් වැදගත්ය.
- ඉගෙනුම් වේගය – නව දත්ත හෝ පාරිභෝගික ප්රතිචාරයක් සෘජුවම markdown ගොනුවකට ලියමින් AI මොඩලයට ලබාදිය හැක, පුනරුත්පාලනය අවශ්ය නොවේ.
- දත්ත ආරක්ෂාව – ගොනු GitHub, GitLab හෝ දේශීය සේවාදායකයකට සුරක්ෂිත කර, පාරදෘශ්යතාවය හා නීතිමය අවශ්යතා පූරණය කළ හැක.
- වෙනත් මොඩල වලට පරිවර්තනය – මොඩලයක් පරණ වුවත්, markdown ගොනු ඒකකයක් ලෙස රැඳෙයි; ඉදිරියේදී වෙනත් AI සේවාවකට මාරු වීමට ගොනු පමණක් ගෙන යාමට ඉඩ ඇත.
මෙම ප්රවණතාවය ශ්රී ලංකාවේ AI පර්යේෂණය, ස්ථානීය startup ක්රියාකාරකම්, සහ විශ්වවිද්යාල මට්ටමේ AI පාඨමාලා සඳහා නව පදනමක් සපයයි. ගොනු‑මූලික මතක පද්ධතියක් භාවිතා කරමින්, දේශීය සංවර්ධකයන්ට තනි‑තනික AI විසඳුම් නිර්මාණය කිරීමේ ගැටළුවක් නොවේ; ඒ වෙනුවට ආරක්ෂිත, පාරදෘශ්ය සහ පළපුරුදු පරිසරයක් ලැබේ.
අවසන් වශයෙන්, AI මොඩලයන්ගේ බර තුළ අඛණ්ඩ ඉගෙනුම කළ නොහැකි බව පැහැදිළි වුණා. එහි විසඳුම ගොනු මට්ටමට මාරු වීමයි; එය පාරදෘශ්ය, පොර්ට්බල සහ විකල්පීය මතකයක් සපයයි. මේ තාක්ෂණික විප්ලවය ශ්රී ලංකාවේ AI ඉදිරි ගමනට නව ආකෘතියක් ගෙන එයි.
