၁၉၂၄ ခုနှစ်တွင် AI အသုံးပြုမှုနှင့် အလုပ်အကိုင်ဈေးကွက်များနှင့် လိင်အမြင်အာရုံ မညီမျှမှုများအပေါ် դրաအကျိုးသက်သာချက်

လူသုံးစွဲသူများအတွက် မက်စ်အာမခံ အကြီးစားစက်ဘီးနည်းပညာအပြည့်အဝရနိုင်ခဲ့တဲ့ အချိန်မှာပဲ၊ လုပ်ငန်းများအနည်းငယ်အကြပ်ကြပ်က မတစိတ်တစွမ်းနည်းပညာကို လက်ခံအသုံးပြုရန် မျှော်လင့်ခဲ့ကြပြီဖြစ်သည်။ ဒါကလည်း ဗိုလ်ကျောင်းနဲ့တူညီသော အမြင့်အတန်းစီမံကိန်းတစ်ခုထဲကနေ တစ်ချင်းစီကို ဆွဲခေါ်လာကြသည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်မှာ အနည်းငယ်မတော်တဆ ၅, ၀၀၀ ကျော်ဝန်းကျင်လုပ်ငန်းများ၏ ပုံမှန်တိုးတက်မှုအတွက် AI ကိုအသုံးပြုနေကြသည်။ ဈေးကြီးသူအဖွဲ့ဝင်များအတွက် AI သည် ထုတ်လုပ်မှုတိုးတက်စေပြီး စရိတ်လျော့ချခြင်းကိုအာမခံပေးနိုင်သည်။ အထူးသဖြင့် လူ့အလုပ်သမားများအား ပေးရသော မော်တော်ယာဉ်သစ်အခကြေးငွေများကို လျော့ချနိုင်ပုံလည်း ဖြစ်သည်။ ဒါပေမယ့် ကမ္ဘာတစ်လွှားအလုပ်သမားများသည် AI ဖြင့်မော်တော်ကြီးများအုပ်ချုပ်မှုအတွက် စိတ်ပူလေ့ရှိနေကြသည်။ AI ကိုလက်လီအသုံးပြုမှုကြောင့် အလုပ်လုပ်ကြောင့် ပျက်ပြယ်နေခြင်းများစွာဖြစ်ပွားနေပြီး အလုပ်အကိုင်ရှာဖွေရေးသည်ညစ်ညမ်းစရာအကြမ်းဖက်အောင်လည်း ဖြစ်လာသည်။ AI ဖြင့် လူငယ်ကျောင်းတက္ကသိုလ်ပညာသင်ကြားနေသူများအလုပ်သမားအဖြစ် ပင်ပန်းနေကြပြီး၊ အချိန်၌မဲကျပ်အလုပ်အကိုင်များသည် ထမ်းဆောင်မှုလျော့နည်းလာသည်။ ရုံးအလုပ်အကိုင်များသည် ဂစ်ဂ်အလုပ်အကိုင်များသို့ပြောင်းလဲလာခြင်းနှင့် များသည့်အပြင် ရှင်သန်မှုအရန်ကြိုးစားရှာဖွေရေးသည် ပိုမိုခမ်းနားလာသည်။ ကြီးကြပ်သူများက ထင်ရှားတဲ့ မားခ် အန်ဒရီဆန်က အနာဂတ်မှာ နည်းပညာများက မိမိကျွန်ုပ်တို့အား လွတ်လပ်ရေးပောက်ချနိုင်မယ်လို့ ယုံကြည်စေကြပေဲ့သော်လည်း တမ္မတင်းပညာရပ်များစစ်အင်အားများက ပြောကြားထားသည်မှာ နည်းပညာတိုးတက်မှုများက မည်မျှအပြင်အဆင်မကျေနပ်မှုကို ပိုမိုမြှင့်တင်ပေးမည်သာမန် အတိတ်က အကြီးအကြပ်ဖြစ်မှုတွေရှိခဲ့ကြကြောင်း သူတို့က ပြောကြားခဲ့ကြသည်။ သမိုင်းမှာ Albert Einstein နှင့် Stephen Hawking တို့က ပိုမိုကြားခဲ့ပြီး AI မရှိမဖြစ် မျက်နှာချင်းဆိုင်လာသည်မှာ မဟုတ်ပါလေ။ အဖြစ်အပျက်အတိုင်း AI သည် လိင်ပိုင်းနှင့် လူမျိုးအပိုင်းတွင် အကြီးအကဲပြသထားပြီး ထုံးစံအရ သင်ကြားမည့်အချက်မှာ ဒေတာအပေါ်မူတည်ပြီး အရေးကြီးသော ကျားမကွဲကွဲပြားမှုများတစ်ခါတစ်ရံ ဖြစ်နေကြသည်။ ကမ္ဘာ့ပြည်သူများအနေဖြင့် AI ဖြင့်အလုပ်အကိုင်အခွင့်အလမ်းများပိုမိုချောမွေ့လာနေခြင်းကို ထုတ်ဖော်ပြောကြသည်။ 2023 ခုနှစ်က ခန့်မှန်းခဲ့သော AI တိုးတက်မှုအန္တရာယ်များအပေါ်အခြေခံပြီး၊ ယရုန်းနိုင်ငံများအပါအဝင် ငွေပိုရှိသောနိုင်ငံများမှာ “အကြီးအကျယ်အလိုက်သာလျှင်” အလုပ်အကိုင်များအတွက် အခွင့်အလမ်းများ ပိုမိုမြင့်လာကြပုံ၊ အမျိုးသမီးများ၏ အခွင့်အလမ်းများ သင့်တော်သောအခါ ၉. ၆ ရာခိုင်နှုန်းအထိတိုးလာခဲ့ပြီး၊ နှစ်နှစ်ပီမီ များမောင်းအောင်မြင်သော ၇. ၈ ရာခိုင်နှုန်းက များလာခဲ့သည်ဆိုသည်။ ယင်းနှုန်းသည် ယောကျ်ားများအတွက် တာဝန်များအပေါင်း ၃. ၅ ရာခိုင်နှုန်းအထိ တိုးလာခြင်းဖြစ်ပြီး၊ ၂၀၂၃ ခုနှစ်၏ ၂. ၉ ရာခိုင်နှုန်းမှတက်လာသည်။ ထို့အပြင် စုစုပေါင်းအလုပ်သမားများအနက် တစ်ခုပြီး တစ်ခု အနည်းငယ် မျှော်လင့်ထားနိုင်ကြောင်း၊ ဒါတစ်သက်လျှင် ဗိုလ်ကြီးများ၏ အလုပ်အကိုင်များအပေါ် သြဇာရှင်ဖြစ်နိုင်ကြောင်းလည်း အသိပေးထားသည်။ ထိုအပေါ်အခြေခံကာ AI မှာ အဓိကကိုင်တွယ်သည့်အလုပ်အကိုင်များဖြစ်သော အုပ်ချုပ်ရေး၊ ကော်ပီ၊ ဒေတာထည့်သွင်းရေးရာများတွင် အန္တရာယ်များကို ယှဉ်ပြောထားကြသည်။ အချို့အဆိုအရ များသောအလုပ်အကိုင်များမှာ အထူးသဖြင့် အမျိုးသမီးများအဖွဲ့အစည်းများအနေဖြင့် AI အော်ဂိုဏ်းအပေါ် မျှတစွာခန့်ထားလို့မရနိုင်ကြောင်း ထောက်ပြနေကြသည်။ လူမှုဆိုင်ရာနာမည်ကြီး ပညာရှင်များကလည်း များမားသည့် အလုပ်များအပေါ် gender ဖြကားချောင်မှုများ ရှိနေသည်ကို စိတ်ဝင်စားစေသည်။ ယင်းအလုပ်များမှာ အုပ်ချုပ်ရေး၊ ရုံးစာရင်း၊ ဒေတာဖြည့်စွက်မှုများဖြစ်ကြောင်းကို ဆွေးနွေးနေကြသည်။ လူ့အချိန်အချိုးအစားတွင် လိင်ကြားကွာခြားမှုများ ခေတ်အဆန်းအလားအလာများအပြား လျော့နည်းလာသော်လည်း လစာကွာခြားမှုများ နိုင်ငံကဏ္ဍထဲမှာ ရှိနေပြီး အများပုံစံအနေဖြင့် အမျိုးသမီးများ၏အလုပ်အချိန်မှာ မိမိအိမ်အလုပ်များအတွက် ပိုမိုအများကြီး သုံးစွဲလာတာကြောင့် ဖြစ်သည်။ AI က “အလုပ်လုပ်စားစိတ်” ကိုအပြင်းအထန္ ပြောင်းလဲစေမည်ဆိုတဲ့အိပ်မက်ပေမဲ့၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ အလုပ်ကဏ္ဍများအတွက် အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ပြောင်းလဲမှုအတွက် လုပ်ရပ်ဆောင်ရွက်ဖို့ လိုအပ်ပါမည်။
Brief news summary
၂၀၂၄ ခုနှစ်အတွက် မြင့်မားသောကုမ္ပဏီကြီးများအနေနဲ့ သုံးနှစ်အတွင်းအိုင်အေကို အသုံးပြုလာပြီးဖြစ်ပြီး ထုတ်လုပ်မှုတိုးမြှင့်ခြင်းနဲ့ ကုန်ကျစရိတ်ဖြတ်တောက်နိုင်ရန်အတွေးအခေါ်ကိုထုတ်ပြန်ခဲ့ပါတယ်။ ဤအပိုင်းအခြားများသည် လူ့အလုပ်အကိုင်များစွာကို ကင်းလုံစေပြီး လူ့အလုပ်အကိုင်များနဲ့ ပတ်သက်တဲ့အခက်အခဲများလည်းရှိလာပါတယ်။ ဤအမြန်နှုန်းဖြင့်အိုင်အေကို ပရိုဂရန်စကာအသုံးပြုမှုကြောင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အလုပ်အကိုင်ဈေးကွက်များ ပြောင်းလဲနေပြီး၊ နီးစပ်သူတန်းထွက်သူများအတွက် တည်ကြည်သော အလုပ်အပ်မည်မရှိသေးပဲ အလုပ်အကောင်အထည်များကြီးလာနေပြီး၊ အလုပ်ရှာသူများသည် ပုံမှန်အလုပ်ကြော်ငြာများကို အကြားအယ့်ခံစားနေရပါတယ်။ နည်းပညာခေါင်းဆောင်များက ဤအိုင်အအေ၏အကျိုးကျေးဇူးများနှင့်အတူ၊ ပညာရှင်များက သတိပေးထားပြီး၊ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုမရှိသောသင်တန်းဒေတာများကြောင့် ကိုယ်ရေးအချက်အလက်များအပေါ် ခြားနားမှုအကြီးစားပဲဖြစ်နိုင်သည်ဟုစိုးရိမ်စိတ်ဖွယ်ပြောကြားနေသည်။ ၂၀၂၄ ခုနှစ်အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာ အလုပ်သမားအဖွဲ့၏အစီရင်ခံစာအရ၊ မြင့်မားသောအကြေးခံနိုင်မှုများရှိသောနိုင်ငံများရှိမိနစ်အဖော်ကိန်း အသုံးပြုမှုအန္တရာယ်မှာ ၉.၆% ဖြစ်ပြီး၊ လူများအတွက် ၃.၅% ပဲပျင်းရှုပ်နေသည်။ ဤအန္တရာယ်က ပြည့်မူမီ ခြားနားမှုများကိုကျော်လွန်ခြင်းနှင့် လုပ်စရာအခက်အခဲများ ကျေှာနေပေမယ့်၊ လုပ်ငန်းအချိန်အကွာအဝေးများမှာတောင် ငားကြုပ်ဖို့ခက်ခဲနေသေးတယ်။ အမျိုးသမီးများအတွက် အလုပ်အကိုင်အရေအတွက်လျော့နည်းစေတဲ့အတွက်၊ ဥပဒေများနှင့်စနစ်များကို အခြေခံပြုပြင်သင့်တာကြောင့်၊ AI စွမ်းအင်အရသင့်လင့်ဆဲရာ၊ ကမ္ဘာ့အလုပ်အကိုင်လဲလယ်နေမှုအပေါ်အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို ကြိုတင်အကဲဖြတ်ရန် လိုအပ်လျှင်စနစ်တကျပြင်ဆင်သင့်ပြီး၊ ဤအကြောင်းအရာအပေါ်ကျေးဇူးပြု၍သတည်း မကြာမီဖြစ်လိမ့်မည်။
AI-powered Lead Generation in Social Media
and Search Engines
Let AI take control and automatically generate leads for you!

I'm your Content Manager, ready to handle your first test assignment
Learn how AI can help your business.
Let’s talk!

ဘလောခ်ချိန်း သုံးခက်ခဲပြဿနာ များကို ဖြေရှင်းခဲ့ပါတယ်! သ…
၂၀၂၅ ခုနှစ် မေ လအထိ၊ ဘ්လော့ခ်ချိန်း၏ သုံးခုက ပြဿနာ (Blockchain Trilemma) သည် ငားရည်မဏ Doe ထောင့်အပျောက်မရှိ မူလအခက်အခဲတစ်ခုနေဆဲဖြစ်သည်။ ယင်းကို Ethereum ကိုဖော့ဆွေး Vitalik Buterin က ချပြခဲ့ပြီး၊ အဲဒီအဓိပ္ပါယ်က ဘ်လော့ခ်ချိန်းနည်းပညာ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်သုံးခုကို တပြိုင်နေတာရတာ ရိုးရှင်းမကျ_matrix အထိအသိပေးသည်။ ရိုးရိုးရှင်းရှင်းမဖြစ်နိုင်ပေမယ့်၊ ဒီအယူအဆက ဘလော့ခ်ချိန်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို လုပ်ဆောင်နေပြီး၊ အားလုံးအပေါင်းအဖော်ပြုလုပ်နိုင်ရန် ကြိုးပမ်းနေချိန်မှာ မည်သို့ပေးသည်ု့သို့မဟုတ် မပေးသေးလိုဘဲ ပရောဂျက်များအား နားလည်မှု ပေးသည်။ **ဘ်လော့ခ်ချိန်း၏ သုံးခုက ပြဿနာ ဆိုတာဘာလဲ?** ဒီသုံးခုက ပြဿနာက ဘယ်လို ဖွဲ့စည်းထားသူများအကြားအနည်းငယ်လဲဆိုတာကို ပုံဖော်ပြထားပါသည်။ တစ်ခုခြင်းစီဟာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော်လည်း၊ တစ်ခုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင်လုပ်တတ်တဲ့အခါ၊ အခြားအရာများအပေါ် သက်ရောက်မှုရှိတတ်သည်။ - **ဒီစင်တာ**: ဘ်လော့ခ်ချိန်း၏ မူလအံ့မခန်းဖြစ်မှုမှာ လိုအပ်သူများစွာအကြား ထုတ်ဝေခွင့်ဖြန့်ဝေခြင်းဖြစ်ပြီး၊ ထိန်းချုပ်သူတစ်ဦးမရှိသော မူလခံယူချက်ဖြစ်သည်။ ၎င်းက မူလအား ရုပ်သိမ်းခြင်းနှင့် တစ်ချက်ချင်းမတိုင်ခင်ရပ်နားခြင်းကို ကာကွယ်ပေးပါသော်လည်း၊ သဘောတူညီခြင်းကို ခက်ထိုးစေပြီး၊ ချိန်ဆမှုနှုန်းအချင်းချင်း မြန်ဆန်မှု ပေးစွမ်းမှုမှာ နှေးကွေးသည်။ - **ဘေးအန္တောပုံစံ**: ဂရုဏ်ငယ်ကာမူစ်တိုင်အောင် ရှိသော attack များ၊ ဥပမာ double-spending (နှစ်ကြိမ်အသုံးချခြင်း) သို့မဟုတ် ဖျက်သိမ်းမှုကို တားမြစ်ရန် လုံခြုံမှုက အရေးကြီးသည်။ အားကာကွယ်မှုပြည့်စုံစေဖို့ proof-of-work သို့မဟုတ် proof-of-stake ညွှန်ကြားမှုများလိုအပ်သော်လည်း၊ အဲဒီကာကွယ်မှုများက လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုကို သောကြာစေခြင်း၊ အသုံးစရိတ်များတိုးခြင်း သောကြာသည်။ - **အကြိမ်နေရေးနှုန်း**: များစွာသော လုပ်ငန်းလည်ပတ်နိုင်စွမ်းနဲ့ မြန်မြန်လေး လက်ခံနိုင်စွမ်းမှာ အရေးကြီးပါသည်။ ဥပမာ၊ Bitcoin က တစ်စက္ကန့်လျှင် ရုပ်သိမ်းနိုင်မှုမှာ ခွဲခြားပါသေးပြီး၊ လူအကျုံးဝင်ဖို့ မလုံလောက်ပါ။ ဗဟိုပြုမှုကို မြှင့်တင်ခမှာဆိုရင်၊ ညွှန်ကြားမှုတွေ တစ်ချို့ ညစ်ပတ်ခိုက်မည်។ ဒီသုံးခုက ပြဿနာက ဘာပဲ ဖြစ်ဖြစ်မည်၊ မည်သည့်ဘလော့ခ်ချိန်းမဆို လုံးဝ မစွမ်းနိုင်ဘူးဘဲ ဖြစ်နေပါသည်။ ตัวอย่างเชင့်၊ စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်မည်ဆိုပါက၊ နေ့လည်ပွဲအချင်းချင်းကဲ့သို့ တစ်စုံတစ်ခုလွဲ၍မြှင့်တင်မှုမရောက်နိုင်ဘဲ ဖြစ်ပါတယ်။ လုံခြုံမှုအတွက် ဦးစားပေးမည်ဆိုရင်၊ ပို့ကုန်အချိန်နည်းညပ်ဘဲ ဖြစ်နိုင်ပါသည်။ **ဘ်လော့ခ်ချိန်း၏ သုံးခုက ပြဿနာအရေးကြီးလား?** နည်းပညာပိုင်းအရ တားမြစ်မှုတစ်ခုတည်း မဖြစ်နိုင်သေးပါ။ ဒီသုံးခုက ပြဿနာက blockchain ကို လူသူမလုပ်နိုင်အောင် ရပ်တားနေစေသည်။ ဥပမာ၊ ငါးစီးနိုင်သောစနစ် (ဘဏ်အကြောင်းပြောရမယ်ဆိုရင်) များစွာမှာ ဘလော့ခ်ချိန်းက မူလတန်း ငါးစုမှုပမာဏကြောင့် မျှတမှု ရယူနိုင်ဖို့လိုအပ်သည်။ security က တားမြစ်မှုများကို တားစီးစေပြီး၊ scalability ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာမှ အသုံးချနိုင်မှုအပြည့်အဝ မရောက်အောင် ကာကွယ်သည်။ ထပ်တလဲလဲ တို့လည်း၊ သုံးခုကို ထိန်းချုပ်ထားနိုင်မည်မဟုတ်ပါဘူး။ ဥပမာ၊ မျှတမှုမြှင့်တင်ပြီဆိုရင်၊ ဇယားများကို ဗိုလ်မကြီးအဖြစ်လွဲချော်နိုင်ပါတယ်။ **ယခုအခါ အတွေ့အကြုံများ ဘာများပြောပြလဲ?** 2025 ခုနှစ်အထိ၊ ဘလော့ခ်ချိန်းများ အားလုံးမြှင့်တင်ပြီး တစ်သားမလား၊ မိမိတို့မရွေးချယ်ရန်ပဲ လုပ်နိုင်ကြောင်း ထူထဲမပြုနိုင်ပါ။ သို့တည်းမဟုတ်၊ သည်းခံမှု မြင့်မားနေသောသူတွေကအစိတ်အပိုင်းပိုမိုမြင့်မားစေသည့် နည်းလမ်းများကို ရှာဖွေနေကြသည်။ - **Layer-2 Protocols**: မူလဘလော့ချင်းပေါ်မှာအခြေခံပြီး မြန်မြန်ဆန်ဆန် လုပ်နိုင်စွမ်းတိုးတတ်စေသည်။ ဥပမာ၊ Bitcoin ရဲ့ Lightning Network က off-chain လုပ်ငန်းများကို မြန်မြန်ဆန်စေပြီး လုံခြုံမှုနှင့် ရိုးရှင်းမှုကို ထိန်းသိမ်းထားနိုင်သည်။ - **Sharding**: Ethereum 2

ဂూఠ္စ၏ ‘ကမ္ဘာပုံမော်ဒယ်’ တစ်ဦးရပ်: မိုက်ခရိုဆော့ဗ်အနေဖြင့် U…
အီးအို 2025 ခုနှစ်တွင် Silicon Valley သို့ ဇုန်အကြီးတန်းပြုမူပွဲသို့ Google အဖွဲ့တစ်ခု၏ AI ကဏ္ဍကို ပိုမိုတင်းကြပ်လာနေသည်။ Gemini ဟုအမည်ပေးထားသည့် မော်ဒယ်အမျိုးအစားများနှင့် သုတေသနများ၊ ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများျဖင့်ကုန်ပစ္စည်းအသစ်များအပေါ် လျင်မြန်စွာ ထုတ်လုပ်နေတာတွေကြောင့် AI အစီအစဉ်များ ရန်ပုံငွေနိုင်ငံအပြား အာဏာယူနေသည်။ ထူးခြားသောအင်္ဂါရပ်များအပေါ်အပြင် Google သည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကြီးမားစွာ ဖြုန်းဖြိုးထားသည်။ သူတို့၏ ကြီးမားသော ရည်မှန်းချက်မှာ Traditional မဟုတ်သော AI-အာခံစနစ်တစ်ခုဖန်တီးခြင်းဖြစ်ပြီး၊ မည်သည့်အပြင်အဆင်ကို မဆို အသုံးပြုနိုင်သော တရားဝင်အဆင့်မဟုတ်သည့် logical layer များကို ဖန်တီးနေသည်။ ဒီ “ကမ္ဘာပုံစံ” ဟုအမည်ပေးထားသည့် မော်ဒယ်သည် လူ့အသွင်အပြင်နှင့် သဘောထားများကို နားလည်နိုင်ပြီး သုံးစွဲသူများအတွက် ဘေးအန္တရာယ်များနှင့်အတူ အားကစားလုပ်နိုင်ကြောင်း ရည်ရွယ်ထားသည်။ ဤမဟာဗျူဟာသည် ပွဲ၏ အစီအစဉ်များကြားမှ ထင်ရှားစေခဲ့သော်လည်း Google ၏ ရှေးရှုမှုအတွက် အရေးပါသည်။ Google သည် ဤလေ့လာမှုကို ဆောင်ရွက်ရန် သန်းခေါင်သန်းသန်းများ ဖြတ်သန်းနေပြီး၊ မိတ်ဆက်ထားသော AI မော်ဒယ်များကို ပိုမိုမြန်မြန် ဖြန့်ချိနိုင်ရန် အာဏာရည်ရွယ်ချက်ရှိသည်။ ထို့အပြင် ရှေးဦးစဉ်ချထားသော AI များကို သာမက၊ AI ကို ပိုမိုရရှိနိုင်ကာ စီးပွားရေးအကြီးအကျယ် အသုံးချနိုင်ရန် ထို့အပြင် Microsoft ၏ ကုမ္ပဏီနေရာထဲကနေ အားပေးမှုကို ထိန်းသိမ်းထားပြီး၊ OpenAI ၏ hardware ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို ရင်ဆိုင်ကာ၊ AI ဖြင့်လည်း သူတို့၏ ပစ်စည်းရှာဖွေရေးစီးပွားရေးကို ကာကွယ်နေသည်။ Google ၏အကြီးမားသောအရေအတွက်မှာ တစ်လအလိုက် ၄၈၀ ထရီလီယံ နှစ်တန်းစီနစ်ကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး၊ ယင်းအရေအတွက်သည် ယင်းကာလ၏ မည်သည့်အချိန်ထည်းနေစဉ်ကောင်းကောင်းဆန်းစပ်နေသောအောင်မြင်မှု ဖြစ်သည်။ Developer များကပို၍ပါဝင်လာပြီး Gemini API ကိုအသုံးပြုသူအရေအတွက်ကို ၇ သန်းကျော်အထိ မြှင့်တင်ခဲ့ပြီး၊ Vertex AI မှအသုံးပြုမှုအရ ၄၀ ဆပမာဏ မြှင့်တင်နေသည်။ Gemini 2

ဘလော့ချိန်း လုံခြုံရေး ကုမ္ပဏီက Cetus ခိုက်စစ်မှုအပေါ် …
ဘလော့ချိန်းလုံခြုံမှုပြုလုပ်သူ Dedaub သည် Cetus မျှဝေစနစ်အပြုအမူအပျက်အတွက် post-mortem အစီရင်ခံစာ တင်ပြခဲ့ပြီး မူလကြောင့်ကိုက်လျက်ရှိသည်ကို ညှစ်ပြခဲ့သည်။ ယင်းအကြောင်းအရာသည် Cetus မျှဝေစနစ်အလိုအလျောက်စျေးကွက်ផលပေးစက် (AMM) ၏ ဆပ်ဖေးနှင့်ပတ်သက်သော liquidity parameter များတွင် exploit တစ်ခု ဖြစ်ပွားခဲ့ခြင်းကြောင့် ဖြစ်ပွားခဲ့သည်။ ထို exploit သည် code “overflow” စစ်ဆေးမှုကို လျော့နည်းစေသည့်အခါ တိုးတက်ကာ တစ်ကြိမ်က လုပ်ငန်းများကို ချက်ချင်းပါးပါး အသုံးချနိုင်စေခဲ့သည်။ အစီရင်ခံစာအရ၊ မတော်တဆမငြင်းလမ်း ထက်ထိန်းချုပ်မှုများအတွက် အားအလုံးလိုက်ရရှိခဲ့သော မကြီးမားသော bits များ (MSB) စစ်ဆေးမှုကို ချိုးဖောက်သုံးစွဲခဲ့ကြောင်း ဖော်ပြသည်။ ဒီအတွက်အကျိုးကျေးဇူးပေးစေသည်မှာ liquidity parameter များကို တန်ဖိုးများစွာ ပြင်ဆင်နိုင်ခဲ့ခြင်းဖြစ်သည်။ ထိုအပြင် လူကြီးမင်းတို့ကို တစ်လျှောက်အလျင်အမြန်အလားတကြီးရှိသောအခြေအနေများ ဖန်တီးနိုင်ခဲ့သည်။ Dedaub ၏ သုတေသနသူများက ပြောကြားခဲ့သည်။ “ဒါကြောင့်သူတို့သည် တစ်ယူနစ်တည်းက token ထည့်သွင်းမှုဖြင့် liquidity ပမာဏများစွာ ထည့်နိုင်ခဲ့ပြီး ပြီးခဲ့သည်။ ဒါကဲ့သို့သော များစွာသော token များပါဝင်သောพูลများက တစ်ချိန်တည်းတွင် ချွေးနုတ်နိုင်တယ်။” ဤအပျက်နှင့် ပတ်သက်ပြီး လေ့လာမှုသည် crypto နှင့် Web3sector များအတွက် cybersecurity ချို့တဲ့မှုများ ဆက်လက်ဖြစ်ပွားနေမှုကို ပြသသည်။ စက်မှုခေါင်းဆောင်များက အကြံပြုခဲ့ကြသည်မှာ စည်းမျဉ်းကန့်သက်မှုများမရှိစေရန် ဖွံ့ဖွိုးရေးအဖွဲ့များသည် မူလမတည်နိုင်သည့်အခါ မပ်မိစေရန် ဟူ၍ အသုံးပြုသူများကိုကာကွယ်ရန် တိုးတက်သောလုံခြုံရေးအချက်အလက်များ ထမ်းရှိရန် မေ့မီမီ ထားပါရန်။ သက်ဆိုင်ရာ: နှစ်ကြိမ်ခြောက်ခြောက်? Cetus ၏ Sui ဖြင့် က ဆူနာ ခုံမဲမှုပုံစံကို မူတည်ထားသည် Cetus မျှဝေစနစ်လုံခြုံမှုအပျက်ကြောင့် $၂၂၃ သန်းချော်သွားခဲ့သည် မေ ၂၂ ရက်နေ့တွင် Cetus တွင် ဟက်ခ်လိုက်မှု တစ်ခု ဖြစ်ပွားခဲ့ပြီး၊ ၂၀၄၈ နာရီအတွင်း အသုံးပြုသူများအတွက် $၂၂၃ သန်းချပ်သွားခဲ့သည်။ အဖျက်အပျက်ဖြစ်ပြီးနောက် Cetus နှင့် Sui ချန်ထားအဖွဲ့ကြည့်ရှုခဲ့ကြပြီး Sui ကွန်ယက်အသုံးပြုသူများအနေဖြင့် ခိုးယူထားသောပစ္စည်းများကို ဖမ်းဆီးနိုင်ခဲ့ကြောင်း ကြေညာခဲ့သည်။ Cetus မွန်ခဲ့သည်မှာ တနင်္ဂနွေနေ့တွင် လူကြီးမင်းတို့၏ $၁၆၃ သန်း ခန့်ခဲ့ သည်။ ဤ ပမာဏများကို အားလုံးဖမ်းလိုက်ပါသည်ဟု ခံယူကြသည်။ အလယ်အလတ် တုံ့ပြန်မှုနှင့် ဦးတည်မှုများကြောင့် အသားပေးထားသော ကက္ကနေတာ်အရှုပ်အရှင်းများ ခိုးယူထားသောငွေကြေးများကို ဖွင့်အပ်ခဲ့သည်မှာ crypto စီးပွားရေးအဖွဲ့အစည်း မှတ်ချက်အများစုအနေဖြင့် တုံ့ပြန်ခဲ့ကြပြီး, အလေးထားထားသည့်ကွန်ယက်ပြုလုပ်သူများ၏ အစွမ်းသမတ်နှင့် ထိန်းချုပ်မှုကို ဆန့်ကျင်လာကြသည်။ “Sui ကွန်တက်စတနစ်တွေ များစွာမှာ ဘစ်ကွိုင်းအယူအဆများအပေါ် မူတည်ထားသည်။ ဤစစ်တမ်းကနေ မြင်သာစွာဖော်ပြချင်တာကတော့ တကယ့်က တင့်တယ်၊ တင့်တယ်မဟုတ်ဘဲ ယနေ့အချိန်မှာ ကိုယ်ပိုင်အင်အားအပေါ် မူတည်လာတယ်” ဟူသော အသုံးပြုသူတစ်ဦးက X ပေါ့စ်တွင် မှတ်ချက်ပြုခဲ့သည်။ “ဒီအကြောင်းပြီးတော့ decentralization ကို ဖျက်စီးစေပြီး ကွန်ယက်ကို မြှင့်တင်ဖို့ သသာလွယ်ကူပြီးအုပ်ချုပ်ထားသည့်ဒေတာဘေ့စဆန့်ကျင်နေတယ်” ဟူ၍လည်းပြောဆိုသူက ထပ်မံစာရင်းပြုခဲ့သည်။ Steve Bowyer တစ်ဦးက ၂၃ မေ ရက်နေ့တွင် X ပေါ်မှာ မှတ်ချက်ပြုခဲ့သည်။ “Web3 စီမံကိန်းအများစုဟာ VC များက ထောက်ခံထားပြီး ဤလူကြီးမင်းတို့အနေဖြင့် ဒီဇင်တာလေးပြုလုပ်ထားကြတယ်။ Bitcoin ရဲ့ ယဉ်ကျေးမှုကို မလိုလားစွာချေးယူထားတဲ့အပြင်၊ လုံးဝက မီးမောင်းလိုက်နေတတ်ကြတယ်” ။

မီတာ၏ အကြီးတန်း AI သိပ္ပံရှာဖွေသူ Yann LeCun က ယနေ့အ…
အဲ့ဒီအခါအမြဲမပြတ်မေးသော မေးခွန်းမှာ "ဘယ်အရာမျိုးကို အတည်ပြုထားပါသလဲ။" ဟု မေးမိသောအခါ ဒါက ဘာမဆို လူသားဟာ သိထားတာမဟုတ်ပါဘူးလား များများသောအခါ။ Yann LeCun, Meta ၏ အဓိက AI သိပ္ပံရှင်ဆိုတာအရ၊ ၎င်းအပ်ဒေ့မိုက်အောင်အကြောင်းပြောပြခဲ့သည်။ ယခုနှစ်အစောပိုင်းတွင် ပ trosissa Paris တွင် AI လုပ်ဆောင်မှု ညီလာခံအခမ်းအနားတွင် နိုင်ငံရေးခေါင်းဆောင်များနှင့် AI ပညာရှင်များအပြင် မိတ်ဆက်မှုပြုခဲ့ကြသည်။ အဲဒီအခမ်းအနားအတွင်း LeCun သည် သူ၏အနုပညာအဓိပ္ပာယ်ကို IBM ၏ AI ဦးဆောင်သူ Anthony Annunziata ထံသို့ ပေးပို့ခဲ့သည်။ “အမြဲမပြတ်ရော စိတ်ကူးယဉ်စိတ်ဖြစ်စေသော စိတ်ရင်းနှီးအရာလေးလေးကို သူတို့၏ တစ်ခုတည်းမှာရှိနေတယ်။ မည်သူမဆို သူတို့ကိုယ်တိုင် အားသွင်းစေလိုက်ရမည်” ဟု သူေဌာနမှ ပြောကြားခဲ့သည်။ “ဒါတွေက physical world ကိုနားလည်ခြင်း၊ မှတ်မိစေခြင်း၊ ထင်ရှားနိုင်ခြင်း၊ အထူးသဖြင့် hierarchical planning အရ များစွာသော ချိတ်ဆက်မှုအတွက် စီမံခန့်ခွဲနိုင်စွမ်းကိုပါ သာမက ပိုလေးစားယုံကြည်မှုပါဝင်သည်။" LeCun သည် AI၊ အထူးသဖြင့် ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များသည် ယင်းအဆင့်သို့ မရောက်ခဲ့သေးကြောင်းလည်းပြောပြီး ထိုစွမ်းရည်များ ပေါင်းစည်းပေးရန် လေ့ကျင့်မှုနည်းလမ်းများသစ်လိုအပ်ကြောင်း သောင်မှန်းထားသည်။ ဤအကြောင်းအားလုံးက သူများ ထိုနည်းလမ်းအသစ်များကို ထည့်သွင်းပြီး အားပေးနေကြောင်းကို ရှင်းပြခြင်းဖြစ်သည်။ “Physical world ကိုနားလည်ရန်အတွက် သီးခြား vision system တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ပြီး ေနာက္တစ်ခါ သုံးစွဲမည့် အကြောင်းပြချက်က Large Language Model ကို ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြစ်သည်။ မှတ်မိစေခြင်းအတွက် Retrieval-Augmented Generation (RAG) ကိုသုံးပါ၊ ဆက်စပ်မှတ်မိစေမှု (associative memory) ထည့်ပါ၊ သို့မဟုတ် မော်ဒယ်ကို အကြီးအကျယ် တိုးတက်စေပါ” ဟု သူက ပြောသည်။ (RAG သည် Meta မှ ဖန်တီးခဲ့သော နည်းလမ်းဖြစ်ပြီး အပြင်အာဏာရှိသော ဗဟုုသုတအရင်းအမြစ်များကို ထည့်သွင်းကာ ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို တိုးတက်စေသည်။) သို့သော်လည်း LeCun သည် အဲဒီကြိုးပမ်းမှုအားလုံးကို “Hack” များလို့အကြမ်းအပြီးခံယူထားသည်။ သူသည် အဘိဓါနအခြေတည်သော မော်ဒယ်များ (world-based models) ကို ထပ်မံရှင်းလင်းပြီး ပိုမိုမြင်ကွင်းရှုမှုအရ သင့်လျော်ကြောင်း ပြောခဲ့သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် အချို့သောအဖြစ်အပျက်များအပေါ် လေ့လာသင်ယူပြီး သက်ဆိုင်ရာ ပြည့်စုံမှုများကို မြင်နိုင်ပြီး၊ pattern recognition များတွင် ထက်ပိုမိုမြင့်မားသော သိပ္ပံပညာစွမ်းရည်များကို ပြသပေးနိုင်သည်။ Annunziata နှင့်အခမ်းအနား၌ သူက ဤအကြောင်းကို ပိုမိုအဖော်ပြောခဲ့သည်။ “သင်က တစ်ချိန်တည်းတွင် ကမ္ဘာကြီး၏ တစ်ချိန် T တွင်ရှိသောအခြေအနေကို စဉ်းစားမည်၊ လုပ်ဆောင်မည့် လုပ်ရပ်ကို ခန့်မှန်းမည်၊ ထို့နောက် ကမ္ဘာကြီး၏ အခြေအနေ မည်သို့ ပြောင်းလဲမည်ကို မော်ဒယ် ကန့်သတ်ပြီး မျှော်မှန်းနိုင်မည်” ဟု သူ၏ အယူအဆကို ဖေါ်ပြခဲ့သည်။ ဒါပေမယ့်၊ ကမ္ဘာကြီးက များစွာသော မျှော်လင့်ထားသော စိတ်ကူးများဖြင့် တိုးတက်နေခြင်းကြောင့် ထိုမော်ဒယ်များကို သင်ပြီးစီးနိုင်ရန်မှာ အကြမ်းအနားဖော်ပြထားနိုင်သည့် သတ်မှတ်ချက်တစ်ခုသာရှိသည်။ Meta သည် ဤအပါအဝင် V-JEPA မော်ဒယ်ကို ဖော်ပြပြီး ပြောကြားခဲ့သည်။ ယင်းသည် ဗီဒီယိုများအတွင်းအခန်းအနားများကို မျှော်မှန်းစစ်ဆေးခြင်းဖြင့် သင်ယူနိုင်သော မော်ဒယ်အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ “အဓိကအကြောင်းအရာက မော်ဒယ်သည် pixel-by-pixel ဗီဒီယိုကို မျှော်ဟန်မပြုနိုင်ပါ။ အစား, ဗီဒီယို၏ အကြမ်းအရာများအပေါ် လုပ်ဆောင်နိုင်ပုံကို သင်ကြားစေရန် စနစ်တစ်ခုကို ယူရန်ဖြစ်သည်၊ ဒီအကြမ်းအရာမှာ မျှော်မှန်းခြင်များကို ထားရှိနိုင်စေသည်။ ကိုယ်တိုင်မမှန်ညီသော အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ဤနည်းလမ်းက ဖယ်ထုတ်ပေးနိုင်သည်” ဟု သူက ပြောသည်။ ဤနည်းလမ်းက ဓာတူဝိသေသများတည်ဆောက်ခဲ့သော အခြေခံ hierarchy တစ်ခုကို မှတ်မိရန်ပါဝင်လာသည်။ “ကျွန်ုပ်တို့သည် သီးခြားအကြောင်းအရာများကို တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ ပိုလေးသောအကြောင်းအရာများမှာ atom များ၊ ပိုကြီးသောကဏ္ဍများမှာ မော်လီကျူးများ၊ ထို့အပြီး သက်ဆိုင်ရာ ပစ္စည်းများ” ဟု သူက ပြောသည်။ “အလွှာတစ်လွှာသည် အခြားအလွှာများမှ မရှိမဖြစ်သော အချက်အလက်အကြီးမားကို ဖယ်ရှားပေးသည်။ သတ်မှတ်ချက်အပေါ်မူတည့်သည်။” နိဂုံးစုရော ဒီအဆိုအရ ဒီဟာအသိပညာမှာ physical world ကို hierarchy ထုတ်တည်ပေးခြင်းဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းကို သိပ္ပံပညာအနှစ်ချုပ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

အကြီးအကျယ် သေတ္တာရုံးအဖွဲ့အစည်းများသည် Solana ပေါ်တွင် T…
Tokenization သည် blockchain နည်းပညာ၏ အဓိက အသုံးချမှုတစ်ခုအဖြစ် ရပ်တည်ပြီး အသုံးပြုသူများနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများထဲတွင် အရေးကြီးစွာစိတ်ဝင်စားမှုနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများ ပိုမိုရပြီးသောအခြေအနေကိုဖော်ဆောင်နေပါတယ်။ ဂျေမီ ခြော်လီ | ပုဂ္ဂိုလ်ရှင်များ အပေါ် ကျေနပ်မှု စမတ်နှင့် ဆယ်လ်ဒန် ရဲဘက် အပ်ဒိတ် လာမယ့် မေလ ၂၃ ရက် ၂၀၂၅ ၊ ၄:၅၇ မိုးလေ | ထုတ်ဝေ မေလ ၂၂ ရက် ၂၀၂၅ ၊ ၄:၁၂ မိုးလေ

ဘလော့ချိန်းအသင်းသည် SEC ကို ငြမ်းမငြမ်းသော ခြွင်းချက်မဲ့ မ…
မေ ၂ ရက်နေ့က Blockchain Association က Coinbase, Ripple နဲ့ Uniswap Labs ဆိုတဲ့ အကြီးအကျယ် စက်မှုလူကြီးများကိုကိုယ်စားပြုကာ အသစ်သော ဥပဒေရေးချဲ့ရေးအတွက် U

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအမှားများသည် ပိုပြီးကာလေးအထိ လူနာများထိ…
UW ဆေးဝါးဆေးပညာဌာန Seattle တွင် တက်တောသူအိမ်အာအာနှင့်အန်နေအစီရင်ခံသူ John Wiederspan သည် အထင်ကူးမေ့နိုင်သောအခါများတွင် စမ်းသပ်လေ့ရှိသောအကောက်အခြားများပုံမှန်ဖြစ်တတ်ကြောင်း၊ အရေးပေါ်အခြေအနေများတွင် အရေးပေါ်ဆေးဝါးများပေးအပ်ရာတွင် adrenaline နှင့် မျှော်လင့်ချက်များကြောင့် လျင်မြန်မှုမှားယွင်းမှုအဖြစ်ရရှိနိုင်ကြောင်း သိရှိသည်။ လူနာလုံခြုံရေးကြောင့် ကြိုးပမ်းမှုများစိတ်မကျေစာမကျေဖြစ်သော်လည်း ဓါတုအပြစ်အချက်များအနည်းငယ်အနေနဲ့ ၂၀ ဦးလျှင် ၁ ဦး သို့မဟုတ် အများဆုံး ၁၂၀ ဦးမှာ ခြားနားမှုများဖြစ်တတ်ပြီး အမေရိကန်တွင် တစ်နေ့လျှင် လာအပ်သော လူနာများ ၁