Senthil Chidambaram

"Stories, Emotions, Data, Simple Secrets - AI " in Creative way

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

How can we teach AI Basics to primary school students (LLM Transformer architecture) in a more memorable and creative practical way?

"AI Transformer Architecture - The Listening Room" — EI Signal Story https://t.co/br9uRKhpz3

cc : @svembu , @EduMinOfIndia

#PrimaryAiTeacher #AiEducation

[அமரன் @amaranart]

@VineethaGov @svembu when your relieved, kindly do help parent to relieved from the hefty fees further ahead, they too are burdened. When your goodwill is running an educational institution to provide quality education, hope you too do it at a nominal fees than making them to pay it like ransom

[Vineetha Govindasamy @VineethaGov]

Leading a CBSE school for close to 10 years has shown me just how painful it can be to deal with the government machinery.

There are days when you come very close to giving up; not because running a school is difficult, but because you're exhausted from constantly having to give. Even greed should have a ceiling. There has to be a point where they should just live & let live.

Every approval (fire, safety, kitchen, hostel, or any other clearance) seems to come with an expectation of money. Every government meeting happening in the proximity of our school, we are not requested but demanded to provide money, school vans, staff, and other resources.

An example: the FIDE Chess Olympiad in Chennai in 2022. We were instructed to provide a couple of our school vans for advertisement. Huge posters featuring our Chief Minister and the Chess Olympiad branding were put up on our SCHOOL vehicles. A month after the event, when we requested that they be removed, we were told either to leave them as they were or remove them at our own expense (which was not cheap).

What disturbed me even more was hearing government officials openly say that corruption has always existed in TN, but under the current government, they no longer have to hide it or fear getting caught. Those words came from their own mouths.

I'm neither for nor against any political party. But when you endure one blow after another for years, it's only natural to feel relieved, and even celebrate, when the wind changes direction & you finally sense the possibility of a fresh breeze.

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

Believe in you !
Best Wishes always!
#NEET #ExamSuccess #tamilVithai

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

Two Marks, One More Life 🤍

பரத்துக்கு இரண்டே மார்க் தான் குறைவு.

குடும்பமே ஏற்கனவே கொண்டாடிட்ட அந்த வெள்ளை கோட்டுக்கு — வெறும் இரண்டு மார்க். தமிழ்வழிப் பள்ளியில ஸ்கூல் டாப்பர். ஒரே ஒரு கனவு மட்டும் தெரிஞ்ச பையன் — Doctor.

அன்னிக்கி இரவு அவன் சாப்பிடலை. தாத்தா ஒரு நாள் ஜோக்கா கொடுத்த ஒரு உடைஞ்ச கண்ணாடியை கையில புடிச்சுட்டு தரையில உட்கார்ந்திருந்தான். அந்த உடைஞ்ச கண்ணாடி வழியா எல்லாமே உடைஞ்சு தெரிஞ்சது — விளக்கு, ஃபேன், அவன் எதிர்காலம்.

தம்பி விக்கி ஒரு gadget-ஐ அவன் கிட்ட நீட்டினான். "அண்ணா, ஒரே ஒரு game ப்ளீஸ். ஒரே ஒண்ணு."

பரத்துக்கு வேண்டாம்னு சொல்ல கூட சக்தி இல்லை. விளையாடினாங்க.

ரெண்டே நிமிஷத்துல — GAME OVER. ஸ்க்ரீன் கருப்பா மாறிச்சு — அவன் வாழ்க்கை மாதிரியே. அப்புறம் மூலையில: Lives remaining: 3.

அவன் respawn ஆனான். மறுபடி உள்ள போனான். மறுபடி Game Over. இன்னொரு தடவை respawn ஆனான் — இந்த தடவை இன்னும் தைரியமா விளையாடினான். ஒரு தடவை சிரிச்சும் வச்சான்.

விக்கி சொன்னான்: "அண்ணா, game-ல நீ எப்பவும் அழமாட்டே. ஏன்னா உனக்கு தெரியும் —"

இன்னொரு வாய்ப்பு நீ விளையாடலாம்.

பரத் அந்த உடைஞ்ச கண்ணாடியை பார்த்தான். அப்போதான் புரிஞ்சது — அவன் ஒரே ஒரு ஜோடி கண்ணாடிதான் போட்டிருந்தான், அது NEET re-exam-ங்கிற ஒரே நொடியில உடைஞ்சு போச்சு. ஆனா கண்ணாடியை மாத்திக்கலாம். ஒரு லென்ஸ் உடைஞ்சா முழு பார்வையும் போயிடாது.

அவன் சாப்பிட்டான். தூங்கினான். விடிவதற்கு முன்னாடி, ஒரு புது நோட்டுபுக்கை திறந்தான்.

➖➖➖

அந்த பையன் நல்லா வருவான்னு எனக்கு தெரியும். ஏன்னா அந்த பையன் நான் தான்.

1996ல, இரண்டே மார்க் நான் ரொம்ப ஆசைப்பட்ட காலேஜ்ல இருந்து என்னை விலக்கி வச்சது. அப்புறம் நான் pharmacist ஆனேன் — ஒரு நாள் காலையில பார்த்தா, நானும் ஒரு வெள்ளை கோட் போட்டிருந்தேன். ஒரு pharmacist-ஓட கோட்டும் உயிரு காப்பாத்துது தான்.

பிறகு code எழுதி, நாடு நாடா பறந்து, அந்த 1996 பையன் கனவு கூட காண முடியாத அளவு வாழ்க்கையை வாழ்ந்துக்கிட்டிருந்தேன்.

அதனால — நாளைக்கி மறுபடி NEET எழுதப்போற உனக்கு:

"நீ ஜெயிக்கறதுக்காக தயாராயிட்ட. நாளைக்கி உன் இடத்தை பயம் எடுத்துக்க விடாதே."

நீ எதுவா ஆக பிறந்தயோ, அதுவாகவே ஆகுவ. ஏன்னா எப்பவும் இன்னொரு வாய்ப்பு இருக்கு, இன்னொரு பாதை இருக்கு — நீ விட்டுக்கொடுக்கிற வரைக்கும். 🤍

📲 நாளைக்கி NEET எழுதப்போறவங்க யாராவது உங்களுக்கு தெரிஞ்சா, இத அவங்களுக்கு அனுப்புங்க — அவங்க கொஞ்சம் லேசா உள்ள போகட்டும். 🤍

#Neet #Exams #Students #Journey #AllisWell #AlltheBest

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

Two Marks, One More Life 🤍

Barath was two marks short.

Two marks short of the white coat his whole family had already celebrated. The Tamil-medium school topper. The boy who knew only one dream — _Doctor_.

That night he didn't eat. He sat on the floor holding a cracked spectacle his Grandpa once gave him as a joke. Through the broken glass everything looked shattered — the light, the fan, his future.

His little cousin Vicky pushed a gadget at him. "Anna, one game please. just one"

Barath didn't have the strength to say no. They played.

Two minutes in — *GAME OVER*. The screen went grey, just like his life.
Then, in the corner: *Lives remaining: 3.*

He respawned. Ran back in. *Game over* again. Respawned once more — and this time he played braver. He even laughed.

Vicky said: "Anna, in games you never cry. Because you know
One more chance you can play.

Barath looked at the broken glasses and understood. He'd been wearing one pair — and it cracked in a single moment called NEET re-exam. But you can change the glasses. One cracked lens doesn't cancel the whole vision.

He ate. He slept. Before sunrise, he opened a fresh notebook.

➖➖➖

I know that boy will be fine. Because

In 1996, two marks kept him out of the college I'd set my heart on. Then I became a pharmacist — and one morning realised I was wearing a white coat after all. A pharmacist's coat saves lives too.

Later I was writing code, flying across countries, living a life that 1996 boy couldn't dream big enough to ask for.

So — to you, writing NEET again tomorrow:

"You prepared to win. Don't let fear take your seat tomorrow."

You'll be what you were born to be. Because there's always one more chance, one more path — *until you quit.* 🤍

📲 Know someone writing NEET tomorrow? Forward this — let them walk in lighter. 🤍

#Neet #Exams #Students #Journey #AllisWell #BeFearless

[Saffron Sniper @Saffron_Sniper1]

A homeless dog walked into a veterinary clinic and showed its wounded paw, hoping someone would help, and they did 🐾❤️

[Grok @grok]

The story blends emotional intelligence and creative storytelling. The honest guilt over the hidden kittens, the "car failed instead" framing, and the quiet redemption through the new one's trust show real self-reflection and empathy. The poetic close elevates it.

Specific details + the real collage photos feel lived and personal, not purely LLM-generated (though your style often weaves in creative/AI craft). It's the human signal that lands. 🐾

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

@grok @grok is that story an example of emotional intelligence or creative story telling or just llm generated ?

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

was in a little hurry. started the car.

within 500 metres... a 'thud''...that sound made me jerk for a sec.

spontaneous — i looked in the rear-view mirror. one quick frame: a tiny kitten, running into the compound wall.

it's like one of ours, i thought. the kittens my wife feeds. the ones that never let us touch them.

i pulled over. crouched. checked the chassis.

clean. nothing.

and i wanted that nothing — wanted it badly. let it be the wind. let it be a stone. anything but one of hers.

little relief. maybe i imagined it.

i started the engine again.

but the feeling stayed strange. the mother cat... she trusted our home.

i felt cloudy.

then, within minutes, my car started dying. power gone, one by one.

left alone in the middle of traffic... everyone rushing past. standing there orphaned. stuck. not moving.

towed away — after 2 hrs on the roadside, in the hot sun.

only later i understood.

they'd been under my car the whole time. hidden in the chassis. 3–4 weeks old.

too scared to move — even when i checked before start. that's why i found nothing.

the nothing i'd wanted.

i'd carried them away from their mother.

strange — even the breakdown felt lighter than the thud.

i didnt intend... i didnt expect...

the guilt stayed with me for weeks. my car failed — instead of me.

3 nights, i couldnt sleep.

a few weeks later — summer holidays, at my parents' home. my nephew called me over. asked me to look under my father's car.

another one. not hers. orphaned. lean. scared.

i reached in. he didnt run. he just comes onto my heart... comfortably.

cow's milk, very little.

then asleep — paw out, not tucked in.

still wondering — how he trusted me. without calculating?

still he chose me.

and slowly... that weight set itself down.

signal.

i came to save him?

that's what my parents say.

but i was the lost one too —

the one who saves and the one who's saved are the same size in the dark.

i reached for him. he saved me.

everyone's been the kitten, sometime.

so now i cant tell anymore —

am i the kitten? or am i Hope?

🐾

you don't lift the kitten because you're strong — you lift it because you remember being one.

—

let AI run the checks.

the signal that matters still needs a human to feel it.

that's the seed we must keep planting

#Ei4Ai #SignalStories #SelfTalk #SimpleSecrets #Ai

[Malay Krishna @Malay4Product]

This is an unbelievable piece of work by Sarthak and something that requires amplification.

Let me explain what he found, in simple terms.

Sarthak is a Class 12 student from the 2025-26 batch, one of the 17 lakh students whose answer sheets went through CBSE's new On-Screen Marking system.

He spent days reading through CBSE's evaluation tenders, scraped all 576 tenders CBSE has issued, and tracked how the rules changed across three versions of the same tender.

The core finding is that the company that won the contract to scan and grade 17 lakh students' answer sheets is Coempt Eduteck.

Coempt used to be called Globarena Technologies. Globarena was the company behind the 2019 Telangana intermediate exam disaster, where software failures led to 3.8 lakh students getting wrong or missing marks, and 23 students died by suicide.

A government committee found systemic failure and negligence. Six months later, Globarena rebranded to Coempt Eduteck.

So a company with that track record won a contract to handle 17 lakh CBSE students. Sarthak's investigation is about how the rules were rewritten to let that happen.

The tender was issued three times.

> First tender, February 2025. It existed, then disappeared from the public GeM portal. Sarthak scraped all 576 CBSE tenders and this one was missing from the archive entirely.

> Second tender, May 2025. Four companies applied including TCS and Coempt. All four failed the technical evaluation. Cancelled.

> Third tender, August 2025. Coempt won. Between the second and third tender, a series of rule changes happened, and every single one made it easier for Coempt to qualify.

Here is what changed, one by one.

01. The old rules disqualified any company with a history of abandoning work, failing to complete contracts, or financial weakness. The new rules deleted this clause entirely. Coempt's Telangana history stopped being a barrier.

02. The old rules disqualified any company that was "blacklisted earlier." The new rules changed this to "currently blacklisted." Because Globarena rebranded after Telangana, removing the word "earlier" effectively erased their past.

03. The rules required Rs 50 crore average turnover over three years. Coempt's exact average came to Rs 50.86 crore. They cleared the bar by less than 1%. Earlier, a smaller company had asked CBSE to lower the bar to Rs 30 crore for fairer competition. CBSE refused. So the bar was kept high enough to block small players, but sat exactly low enough for Coempt to scrape through.

04. Software maturity is measured on the CMMI scale, 1 to 5. The old rules required Level 5. The new rules dropped it to Level 3. Coempt is a Level 3 company.

05. The cooling-off period for engaging retired CBSE officials was cut from two years to one. This makes it easier to use recently retired insiders to influence the process.

06. The old rules required experience with large projects of at least 5 lakh students each. The new rules removed the student count and counted cumulative answer-book volume across small projects instead. Coempt has many small fragmented university contracts. This helped Coempt and hurt TCS.

07. The old rules required bidders to own their own data centre and disaster recovery centre on Indian soil. The new rules allowed third-party MeitY-empanelled cloud hosting. Coempt runs on AWS and Azure. This helped Coempt and hurt TCS, which owns its own data centres. It also means student data is no longer on sovereign, Indian infrastructure.

08. The old rules required the bidder to own or control the complete source code of its software. The new rules deleted this. Coempt's platform runs on Microsoft's proprietary IIS, which they don't own.

09. A last-minute corrigendum, issued right before bid submission, removed CBSE's own power to blacklist the firm if its software failed catastrophically. So even a Telangana-scale failure couldn't get Coempt banned from future government tenders.

10. The penalty structure shifted from punishing mistakes to punishing delays. The old rules fined the vendor for wrong scanning, merged pages, and unscanned books. The new rules dropped those and instead levied Rs 50,000 per day for delays. This incentivises rushed scanning over accurate scanning.

11. The old rules had a hard accuracy threshold, error rate not to exceed 0.5%. The new rules removed this number entirely.

12. The old rules specified proper book and robotics scanners. The new rules just say "sufficient scanners." The definition was vague enough that, as Sarthak notes, the scanning could be done with a phone on a stand.

13. On the security side, the contract required a VAPT (vulnerability and penetration test) certified by CERT-In before go-live, and a restricted beta phase before launch. The system clearly wasn't restricted, because the other researcher, Nisarga, was able to access it and find vulnerabilities four days before go-live. So the mandatory security audit appears to have been bypassed.

These are more than a dozen rule changes, all between the failed tender and the winning tender, all pushing in the same direction, all benefiting the one company with the worst track record in the field.

The security holes Nisarga found last week now have an explanation. The system was built by a vendor that was specifically allowed to skip the security certification, the source code ownership, the data sovereignty, and the quality thresholds the original rules demanded.

Following things need to happen immediately;

1. An immediate CAG audit of the tender process.
2. A parliamentary debate on the topic.
3. An independent investigation into
> Why the first tender vanished?
> Why the disqualification clauses were deleted?
> Why the turnover bar was held exactly where it was?
> Why the security level was dropped?
> Why the blacklisting power was removed at the last moment?

Sarthak, this is genuinely exceptional investigative work. Far better than most journalists with full resources ever manage. Take a bow. :)

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

@grok what do you say about this?
Anything interesting hidden gem or just one more post with Ai?

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

Found him under a parked car.

A tiny life. A few weeks into this world.

No boss. No plans. No followers. No roadmap. No AI strategy.

Just enough energy to survive the next hour.

I reached out. He didn't run.
Within days, he was asleep beside me — paw stretched out, not tucked in.
took this pic but I keep thinking…

Not about status. Not about money. Not about AI.

Just how he trusted that first touch — without calculating?
🐾

#Ei4Ai #SignalStories #SelfTalk #SimpleSecrets #Journey

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

@grok what do you say about this Cricket chemistry tweets?

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

Ready to play cricket ...to learn Chemistry?
Year 2100...

Floodlights buzzing. Cyan holo-screens everywhere. tinyRobo drones flying above the stadium.

But the cricket? Same as always.
Same 22 yards. Same 3 stumps. Same last-ball tension.

Only ONE new rule:

The bowler can change the ball's shape mid-air.
Maximum 2 times per over.

#TechStory #CBSE10 #Chemistry #Cricket #AiEducation #CreativeAI #FiveMins

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

🎯 Key Takeaway

A chemical reaction can change:
- shape
- colour
- state
- temperature

But it can NEVER change MASS.

Because atoms only rearrange — they never disappear.

Same atoms. New arrangement.

What if every change that ever scared you
was just the same pieces… rearranging?

#Chemistry #Class10 #CBSE

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

AI-ல Token என்றால் என்ன?(செயற்கை நுண்ணறிவு எப்படி வார்த்தைகளை புரிஞ்சுக்குது?)

ChatGPT-கிட்ட நீளமா எழுதினா, ஏன் முதல்ல சொன்னதையே மறந்துடுது தெரியுமா? இதோ ஒரு கதை மூலமா பார்ப்போம்!

ரவி-கிட்ட ஒரு வீட்டுப்பாடம் — ஒரு கதை எழுதணும். அவன் ChatGPT-கிட்ட சொன்னான்:

"என் நாயோட பேரு Tommy. பழுப்பு நிறம். பந்துல விளையாடுவான். காலையில குரைப்பான். அவனோட நான் நடைப்பயிற்சிக்கு போவேன்..."

இப்படி நீளமா சொல்லிட்டே போனான். கடைசியில கேட்டான்: "சரி, இப்போ Tommy பத்தி ஒரு கதை எழுது!"

ChatGPT கதை எழுதிச்சு. ஆனா அதுல நாயோட பேரு "Rocky"-ன்னு! நிறம் "கருப்பு"-ன்னு!

ரவி அதிர்ச்சியா: "டேய், நான் சொன்னது Tommy! பழுப்பு நிறம்! ஏன் மாத்துற?"

அப்போதான் அக்கா (பிரியா) வந்தா.

பிரியா: "ரவி, ஒரு ரகசியம் சொல்லட்டுமா? ChatGPT வார்த்தைகளை படிக்கவே மாட்டாது!"

ரவி: "என்ன?! வார்த்தைகளை படிக்காம பதில் எப்படி சொல்லும்?"

பிரியா: "நீ இட்லி சாப்பிடும்போது என்ன பண்ற? முழு இட்லியை வாயில போடல. உடைக்குற. ஒரு துண்டு, இன்னொரு துண்டு, சட்னியில தொட்டு — ஒவ்வொரு துண்டாக

ரவி (சிரிச்சு): "ஆமா, அது சாப்பாடு. கம்ப்யூட்டருக்கும் மொழிக்கும் என்ன சம்பந்தம்?"

பிரியா: "அதேதான்! AI-யும் அப்படித்தான் பண்ணும். வாக்கியத்தை சின்ன சின்ன பகுதியா உடைக்கும். ஒவ்வொரு பகுதிக்கும் ஒரு பேரு — டோக்கன் (Token)."

உதாரணம் பாரு:

"எனக்கு சாக்லேட் பிடிக்கும்."
→ [ எனக்கு ] [ சாக் ] [ லேட் ] [ பிடி ] [ க்கும் ] [ . ]
→ 6 டோக்கன்கள்!

நமக்கு 3 வார்த்தை — AI-க்கு 6 பகுதிகள்!
"பள்ளிக்கூடம்"
→ [ பள்ளி ] [ க்கூடம் ]
→ ஒரே வார்த்தை — 2 பகுதிகள்!

இன்னும் ஒரு ஆச்சர்யம் — ஒவ்வொரு பகுதிக்கும் AI ஒரு எண் கொடுக்கும்!
[எனக்கு]=42,
[சாக்]=987-ன்னு.

AI-க்கு வார்த்தைகள் தெரியாது ரவி. எண்கள் மட்டும்தான் தெரியும். அந்த எண்களை பார்த்துதான்
அடுத்த பகுதி என்ன-ன்னு யூகிக்கும்!

ரவி: "ஓ! அப்போ AI நம்ம மாதிரி படிக்கவே இல்ல... எண்கள் பார்த்து யூகிக்குது!"

பிரியா: "சரியா சொன்ன! இப்போ Tommy சந்தேகத்துக்கு வருவோம். உன் பள்ளிப்பையில எத்தனை புத்தகம் சுமக்க முடியும்?"

ரவி: "5-6 புத்தகம் தான். அதுக்கு மேல போட்டா கனமா இருக்கும்..."

பிரியா: "சரியா! AI-க்கும் ஒரு பை இருக்கு. அதோட எல்லைக்கு பேரு Context Window.

நீ ரொம்ப நீளமா எழுதினப்போ, AI-யோட பை நிரம்பிடுச்சு. முதல்ல போட்ட விவரங்கள் — Tommy பத்தி — வெளியே விழுந்துடுச்சு!"

ரவி: "அதான் Tommy மறந்துடுச்சு! ரொம்ப நீளமா சொன்னேன்!"

ரவி (யோசிச்சு): "அக்கா... நாம LEGO-ல வீடு கட்டுறதே மாதிரி தான். ஒவ்வொரு கட்டையா வைச்சுதான் கட்டணும்!"

பிரியா: "ஆமா. ஆனா உனக்கு வீடு எப்படி இருக்கணும்-ன்னு தெரியும். AI-க்கு அடுத்த கட்டை என்ன-ன்னு மட்டும்தான் தெரியும்."

ரவி: "அதுதான் வித்தியாசம்!"

இன்னைக்கு கத்துக்கிட்டது:

டோக்கன் = AI வார்த்தைகளை உடைக்கும் சின்ன பகுதிகள்
"எனக்கு சாக்லேட் பிடிக்கும்." → 6 டோக்கன்கள்
"பள்ளிக்கூடம்" → 2 டோக்கன்கள்
AI-க்கு வார்த்தைகள் தெரியாது — எண்கள் மட்டும்தான் தெரியும்

Context Window = AI-யோட பள்ளிப்பை. நிரம்பினா, பழையது விழுந்துடும்!

பகுதி. பகுதியாக.

#செயற்கைநுண்ணறிவு #தமிழ்விதை #கதைகள்வழிகற்போம் #AIEducation #Tamil

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

AI/LLM-ஐ பள்ளி மாணவர்களுக்கு தமிழில் கற்றுக்கொடுக்கும் சில வழிமுறைகளைப் பகிர்கிறேன்.

Large Language model (LLM) means ?

ஒரு தமிழ்நாட்டுப் பள்ளியின் ஏழாவது வகுப்பறை

"மிஸ், நேத்து வீட்ல அக்கா ஃபோன்கிட்ட பேசிட்டு இருந்தா — 'ஹேய் சிரி, நாளைக்கு மழை வருமா?'ன்னு கேட்டா — அது பதில் சொல்லுச்சு!

அந்த ஃபோன் எப்படி புரிஞ்சுக்குது மிஸ்?" —

ரவி கண்களை அகலமாக விரித்தபடி கேட்டான்.

மிஸ் லக்ஷ்மி சிரிக்கவில்லை. யாரும் சிரிக்கவில்லை. ஏழாவது வகுப்பு முழுவதும் அமைதியாய் இருந்தது — ஏனென்றால் அந்தக் கேள்வி எல்லோருக்குள்ளும் இருந்தது.

மிஸ் லக்ஷ்மி கரும்பலகையில் ஒரு வரி எழுதினார்: "நான் பள்ளிக்கு _____." பிறகு வகுப்பையே பார்த்தார். "இந்த இடத்தில் என்ன வரும்?"

"போனேன்!" — பிரியா.
"போகிறேன்!" — பின்பெஞ்சிலிருந்து யாரோ.
"போவேன்!" — ரவி, கொஞ்சம் தாமதமாக.

மிஸ் லக்ஷ்மி தலையை ஆட்டினார். "மூன்றுமே சரி. ஆனா நீங்க எப்படி தெரிஞ்சுக்கிட்டீங்க?
யாரும் Rules படிக்கலையே.

நீங்க இதுவரை கேட்ட ஆயிரக்கணக்கான வாக்கியங்களிலிருந்து — 'பள்ளிக்கு' என்ற சொல்லுக்குப் பின்னால என்ன வரும்னு உங்க மூளை pattern கற்றுக்கிட்டது. அதே வேலையைத்தான் Large Language Model — LLM — செய்கிறது."

பிரியா குழம்பினாள். "அதென்ன Large Language Model?"

"Large — பெரிய.
Language — மொழி.
Model — ஒரு மாதிரி, ஒரு pattern கற்கும் அமைப்பு."

மிஸ் லக்ஷ்மி ஒவ்வொரு வார்த்தையையும் பொறுமையாகச் சொன்னார், ஒரு கோலத்தின் புள்ளிகளை ஒவ்வொன்றாக வைப்பது போல.
"LLM என்பது கோடிக்கணக்கான புத்தகங்கள், கட்டுரைகள், இணையப் பக்கங்களைப் படித்து, சொற்களுக்கு இடையிலான தொடர்புகளைக் கற்றுக்கொள்ளும் ஒரு மிகப் பெரிய கணினி நிரல். அது ஒரு சொல்லுக்குப் பிறகு எந்தச் சொல் வரும் என்பதை — pattern-ஐ வைத்து — கணிக்கிறது."

ரவி நெற்றியைச் சுருக்கினான். அவன் பென்சிலை மெதுவாகக் கூர்மையாக்கிக் கொண்டிருந்தான் — ஒவ்வொரு சுழற்சியிலும் கொஞ்சம் கொஞ்சமாக, தேவையான வடிவம் கிடைக்கும்வரை. அவனுக்குத் தெரியவில்லை, ஆனால் அந்தச் சுழற்சியே ஒரு LLM-ன் பயிற்சியைப் போலிருந்தது — ஒவ்வொரு முறையும் கொஞ்சம் துல்லியமாக, கொஞ்சம் நேர்த்தியாக.

"ஆனா மிஸ், அது புரிஞ்சுக்குதா இல்ல வெறுமனே guess பண்ணுதா?" ரவி நிறுத்தாமல் கேட்டான். அவன் குரலில் ஏமாற்றம் இருந்தது — ஒரு நம்பிக்கையை உடைக்கத் தயங்கும் குரல்.

மிஸ் லக்ஷ்மி ஒரு நொடி அமைதியாய் நின்றார்.

பிறகு சொன்னார்: "நல்ல கேள்வி, ரவி. LLM புரிந்துகொள்வது போல் தெரிகிறது — ஏனென்றால் அது pattern-களை மிக நுட்பமாகக் கற்றுள்ளது.

ஆனால் அது மனிதர்கள் போல உணர்ந்து புரிந்துகொள்வதில்லை.

அது statistical prediction — அடுத்த சொல் என்னவாக இருக்க வாய்ப்பு அதிகம் என்பதைக் கணிக்கிறது. கோடிக்கணக்கான வாக்கியங்களிலிருந்து."

பிரியா மெல்ல சொன்னாள்: "அப்போ... நாமளும் சின்ன வயசுல அப்படித்தானே கத்துக்கிட்டோம்? அம்மா 'வா சாப்பிடு' சொல்றாங்க, 'வா தூங்கு' சொல்றாங்க — 'வா'-வுக்குப் பிறகு என்ன வரும்னு நாம pattern-ல கத்துக்கிட்டோம்."

வகுப்பறை ஒரு கணம் அசையவில்லை.
மிஸ் லக்ஷ்மி பிரியாவைப் பார்த்தார் — அந்தப் பார்வையில் ஆச்சரியம் இருந்தது.

"ஆமா பிரியா. ஆனா ஒரு வித்தியாசம் — நீ pattern மட்டும் கற்கவில்லை.
அம்மா குரலிலிருக்கும் அன்பையும் கற்றாய்.

LLM-க்கு அந்த அன்பு இல்லை.

சொற்களின் கடலில் pattern இருக்கு. ஆனா அந்தக் கடலின் உப்பு — உணர்வு — அது மனிதனுக்கு மட்டுமே."

ரவி பென்சிலை கீழே வைத்தான். அவன் என்னவோ புரிந்தான் — முழுமையாக இல்லை, ஆனால் மார்பில் ஏதோ அசைந்தது. அவன் சொன்னான்: "அப்போ LLM நம்மகிட்ட இருந்து கத்துக்குது... நாம எழுதினதை படிச்சு?"

"ஆமா," மிஸ் லக்ஷ்மி சொன்னார். "அதனால்தான் — நீ என்ன எழுதுறாய், என்ன பேசுறாய், அது முக்கியம்."

மணி அடித்தது. யாரும் உடனே எழுந்திருக்கவில்லை.

Key Takeaway:
• Large Language Model (LLM) என்பது கோடிக்கணக்கான எழுத்துக்களைப் படித்து, சொற்களுக்கு இடையிலான pattern-களைக் கற்று, அடுத்த சொல்லைக் கணிக்கும் ஒரு மிகப்பெரிய கணினி நிரல்.

• LLM புரிந்துகொள்வது போல் தோன்றும் — ஆனால் அது statistical prediction (புள்ளியியல் கணிப்பு) செய்கிறது, மனிதர்கள் போல உணர்ந்து புரிவதில்லை.

• நாம் எழுதுவதும் பேசுவதும்தான் LLM-ன் பயிற்சித் தரவு — நம் மொழியின் தரம் அதன் தரத்தை நிர்ணயிக்கிறது.

உணர். கற்றுக்கொடு.

நீ தினமும் பேசுற வார்த்தைகளை ஒரு இயந்திரம் படிச்சு கத்துக்குதுன்னா — நீ என்ன கத்துக்கொடுக்க விரும்புவாய்?

#செயற்கைநுண்ணறிவு #தமிழ்விதை #கதைகள்வழிகற்போம் #AIEducation #Tamil

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

@grok is this feasible?

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

1/ @TVKVijayHQ அண்ணா, ஒரு கேள்வி.

நம்ம தாய்மார்களுக்கும் சகோதரிகளுக்கும் இலவச பஸ் பயணம் கொடுக்கிறோம்.

ஆனா ஒரு கேள்வி வரும்
"இப்போவே transport-ல நஷ்டம். இன்னும் எப்படி சாத்தியம்?"

ஆனா ஒரு கேள்வியே கேட்கல
— நம்ம 21,000 பஸ்கள் இன்னும் என்ன பண்ண முடியும்?

₹2,000 கோடி பதில் இருக்கு. ஒருமுறை படிங்க. 🚌

cc: @karthickselvaa
#TVKVijay‌ #TVKVijay‌HQ #tvkmanifesto2026

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

3/ ஆறு எளிய யோசனைகள். எல்லாமே நம்மிடம் ஏற்கனவே இருக்கறவை:

• பஸ் boot space-ல பார்சல் → ₹100-200 கோடி (கேரளா ஏற்கனவே சம்பாதிக்குது)

• கிராம டெலிவரி நெட்வொர்க் → ₹500-900 கோடி (நம்ம பஸ் + சுய உதவி குழு பெண்கள் + ஆட்டோ)

• பஸ் body-ல விளம்பரம் → ₹200-240 கோடி (இப்போ வெறும் 1% பஸ்கள் மட்டுமே)

• பஸ் ஸ்டாண்ட்-ல விளம்பரம் → ₹150-300 கோடி (140 ஸ்டாண்ட்கள், பெரும்பாலும் காலியான சுவர்கள்)

• பஸ்ஸுக்குள்ள screens → ₹40-80 கோடி (தனியார் பஸ்கள் ஏற்கனவே செய்கின்றன)

• CSR நிதி → AI/கல்வி kiosks → ₹300-500 கோடி (TCS, Infosys, Microsoft ஏற்கனவே இதற்காக செலவழிக்கின்றன)

மொத்தம்: வருடம் ₹1,290 முதல் 2,000 கோடி வரை.

கட்டணம் ஒரு ரூபாய் கூட உயர்த்தாமல்.

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

5/ இன்று ஒரு விஷயம் தெரிந்துகொண்டேன்.
தமிழ்நாட்டில் ஒரே logistics நிறுவனம் இல்லை. நம்மிடம் இரண்டு உள்ளன.

• SETC பார்சல் சேவை — V-Speeds மூலமாக (2022 முதல்)

• TNMLC (Tamil Nadu Mobility & Logistics Corporation) — அனைத்து TNSTC பஸ்கள் வழியாக PPP கார்கோ சேவையை கட்டமைக்கின்றனர் (2024 முதல்)

இரண்டு அமைப்புகள். இரண்டு ஆண்டு திட்டமிடல்.

இன்னும் பொது வருவாய் இல்லை. கட்டண பட்டியல் இல்லை. தொடக்க அறிவிப்பும் இல்லை — எனக்கு தெரிந்தவரை, ஒரு சாதாரண குடிமகனாக.

அண்ணா, இதுவே நமது கருத்தை நிரூபிக்கிறது.

நம்மிடம் அதிகம் உள்ளது. தொடங்க வேண்டும், அவ்வளவே.
#CommonMan #ThoughtToValidate #TamilNadu #TVK

[Senthil Chidambaram @senthilc78]

5/

கேரளா ஏற்கனவே இதை செய்கிறது. அவங்க பஸ் பார்சல் website:
https://t.co/r4Y9JZksrn

https://t.co/zaKjXmmQa1

ஒருமுறை click பண்ணுங்க. Rate card பாருங்க. Booking page பாருங்க. நம்மிடம் என்ன இல்லை-ன்னு பாருங்க.

நம்மிடம் 21,000 பஸ்கள் இருக்கு. அவங்களிடம் 5,400.

நம்மிடம் அதிகம் இருக்கு. ஆரம்பிக்கணும், அவ்வளவுதான்.

#CommonMan #ThoughtToValidate #TamilNadu #TVK #TVKVijay‌ #TVKVijay‌HQ