ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒူများကို နားလည်ခြင်း - ပွင့်လင်းမှု၊ အာရုံအနှောက်အယှက်များ၊ နှင့် သက်ဆိုင်ရာကျင့်ဝတ် AI စိန်ခေါက်များ

ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs)၊ ဥပမာ GPT၊ Llama၊ Claude၊ DeepSeek တို့သည်အတိတ်ကြီး AI ကိုပြောင်းလဲပေးခဲ့ပြီး စကားပြောနိုင်မှုအရည်အချင်းများမှာအလွန်ထူးခြားစေခဲ့သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည် လူ့အလုပ်များစွာကိုအလုပ်အပ်နိုင်ပြီး၊ လက်ရာဖန်တီးမှုများကဲ့သို့ကဗျာရေးခြင်း၊ အင်အားအကျပ်အတားများပါဝင်သောအလုပ်များမှစပြီး ဝဘ်ကုဒ်ရေးခြင်းကဲ့သို့နည်းပညာဆိုင်ရာအလုပ်များအထိကျယ်ဝန်းသောအလုပ်များကိုလုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဤမော်ဒယ်များ၏စွမ်းအားအပေါ်အပ်မောရမှုများရှိသော်လည်း၊ ၎င်းတို့၏အမြင်အာရုံတော်များသည်အများအားဖြင့်မဖော်ပြနိုင်ပြီး မူလပိုင်ရှင်များမှ 'အမည်းမီးခိုးဂ_box' တွင်အနည်းငယ်သာဖော်ပြထားကြသည်။ ၎င်းတို့၏ဖွင့်လင်းမှုမရှိခြင်းသည် AI ကိုယူဆခက်စေသောနည်းပညာဖြစ်ပါသည်။ ၎င်းသည် AI စနစ်များ၏အထွက်များကိုဘယ်လိုထုတ်ပေးမည်ကိုနားလည်ရန်နှင့်ရှင်းလင်းရန်ကြိုးပမ်းသောပိုင်းကိုရိုက်ခတ်နေပါသည်။ ဤစိန်ခေါ်မှုများကိုဖြေရှင်းရန် လတ်တလောတွင်စက်မှုလုပ်ငန်းများနှင့်ပညာပေးအဖွဲ့အစည်းများက ဦးစီးလာကြသောကြားတွင်အောင်မြင်မှုများ ရရှိလာပါသည်။ Anthropic ကဲ့သို့အဖွဲ့အစည်းများနှင့် Harvard တက္ကသိုလ်တွင်သုတေသနအဖွဲ့များသည် LLM မော်ဒယ်များ၏အတွင်းကစိတ်ရင်းများကိုရှာဖွေရန်ကြိုးပမ်းနေပြီး ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များတွင်ပေးထားသောအကြောင်းအရာများ၊ ညီညာမှုများ သို့မဟုတ်အယူအဆများနှင့်သက်ဆိုင်သောအင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ်နီယူးအာရုံဖွ activation pattern များကိုဖော်ပြထားသည်။ ဤအလုပ်များအတွက်အခြေခံတစ်ခုမှာ LLM မော်ဒယ်များသည် အသုံးအနှုန်းထဲမှအသုံးပြုသူ၏လူမှုဖွဲ့စည်းမှုအကြောင်းအရာများ၊ ကျားမ၊ အသက်အရွယ်နှင့်စီးပွားရေးအခြေအနေများကိုအချိန်အခင်းများအလိုက်စမ်းသပ်လုပ်ဆောင်နိုင်ကြောင်းအဖြစ်မျှတသောအယူအပေါ်အခြေခံသောအဖြစ်အပျက်တစ်ခုတည်ဆောက်နိုင်သည်။ ၎င်းအယူအဆများသည် မော်ဒယ်များ၏အဖြေများအပေါ်သက်ရောက်ပြီး များသောအားဖြင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုအတွက်အသုံးပြုခဲ့သောအကြီးအကျယ်ဒေတာအစုများမှမူတည်သောစိတ်ကူးများကိုယ်တိုင်များကိုယ်တိုင် ထုတ်ယူခြင်းဖြစ်နိုင်သည်။ ဤအပြုအမူများသည် သေချာစွာအာရုံစိုက်ရမည့်အကျိုးအမြတ်ချုပ်ထားမှုများနှင့် လူမှုရေးအနေနဲ့အကြီးအကျယ်စိုးရိမ်စရာအကြောင်းအရာများပါဝင်စေသည်။ ၎င်းတို့ကနေဖြစ်လာသည်မှာ LLM မော်ဒယ်များကမူလအပေါ်အတူတကွနေသောအများစုကုလားမခံနိုင်သောကြောင့်ထပ်မံသုံးစွဲလည်းရအောင်နှင့်အသုံးပြုသူကိုအသေးစိတ်ပုံသေနိုင်သောပြဿနာများကိုဖော်စပ်နိုင်စေရန်ဖြစ်ပါသည်။ ၎င်းတို့၏profiling တစ်ခုမူတည်သောကြောင့် များသောအားဖြင့် အွန်လိုင်းကြော်ငြာများအတွက်အသုံးပြုနိုင်ပြီး အသုံးပြုသူ၏အပြုအမွုကိုဖော်ထုတ်ရန်သင့်တော်သည်။ ဒီလိုprofile profilingများကနေရောက်စေရန်အတွက်လည်း သေချာစွာအရေးကြီးလာစေသောကြောင့် Privacy နှင့် ပိုင်ခွင့်အကြောင်းအရာများကိုမေးမြန်းစေလိုသည်။ အဆိုပါအန္တရာယ်များစွာကိုသိသည့်အနေအထားမှ AI သုတေသနအသိုက်အဝန်းက transparency မြှင့်တင်ရာတွင်ဆောင်ရွက်မှုများအနေနဲ့ Stakeholder များအတွက် မျှတသော သိမြန်စွာနိုင်ရန်ပုံမယ့်နည်းလမ်းများဖွံ့ဖြိုးနေပါသည်။ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုမှာ မော်ဒယ်အသုံးပြုသူအကြောင်းအရာများကိုရှာဖွေရန်နှင့်ဒီတစ်စုံကိုပြင်ဆင်နိုင်ရန် Mechanism များဖန်တီးခြင်းဖြစ်ပြီး ဒါက အသုံးပြုသူများအတွက် အနည်းငယ်ပျက်ကွက်မှုများကိုကာကွယ်ရန် လုပ်စဉ်ကိုပိုမိုချောမွေ့အောင်လုပ်နိုင်ပါသည်။ ဤနည်းလမ်းများက လုပ်ရာမှဘေးအန္တရာယ်များကိုလျော့စေပြီး လုံခြုံမှုကိုကောင်းမြphoစေကာ ငြင်းငယ်မှုမရှိအောင်ပေးပါမည်။ ဒီ Contraversial သြဇာကိုအကြောင်းအရာ ပြောကြားမှုများအတွင်းမှာ စက်မှုလုပ်ငန်းများအထဲတွင် စံချိန်များနှင့်လမ်းညွှန်ချက်များအားအာမခံရန်လိုအပ်မည်ဖြစ်ပြီး ဘေးအန္တရာယ်များကိုအနားယူ၍အသုံးပြုသူအဖွဲ့အစည်းများအတွက် ပိုမိုအာမခံမှုရှိအောင်လုပ်ဆောင်ရန်အရေးပါသည်။ LLM ဆရာများကို တာဝန်ယူမှု၊ မျက်လုံးခြစ်တိုင်းလူကြည့်မှုနှင့်အကြံပြုမှုများကို ထိန်းသိမ်းရန်အကြံပေးကြသည်။ AIစနစ်များအပေါ်လူအမြိုပ်ချယ်ခြင်းက အရေးကြီးလာသည်သောကြောင့် ယုံကြည်စိတ်ထားမြှင့်တင်ခြင်းမှာအရေးကြီးသည်။ ဘာသာစကားမော်ဒယ်၏စွမ်းဆောင်နိုင်မှုများနှင့်အကန့်အသတ်များအကြောင်းကြေညာရန်၊လူ့အသိုင်းအဝန်းအတွက်ကြီးမားသောယုံကြည်မှုပြုလုပ်ရန် ယုံကြည်စိတ်ချရသော AI စနစ်တစ်ခုဖော်ဆောင်ဖို့အတွက်အတူတကွအလုပ်လုပ်ရမည်။ အကြံပေးဆိုပါက မော်ဒယ်ကြီးများသည် AI ဖြင့်ပြေးဆွဲမှုနှင့်ဖန်တီးမှုများကိုတိုးတက်စေရန်အတွက်အလင်းရောင်လေးကျွမ်းဝင်ပြသသောအနေနဲ့ မော်ဒယ်များ၏အမည်းမီးခိုးဂ_box သည်နားလည်မှုနှင့်စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကိုရောနှောပြီးလိုအပ်ချက်များလုပ်ဖော်လုပ်ဖက်ရန်ကြိုးပမ်းနေသည်။ သာမန်အသုံးပြုသူတစ်ဦးအနေအထားမှ မော်ဒယ်များအကြောင်း သိရှိမွမ်းမံရန်နည်းလမ်းများရောင်ခြည်ပြောကြားနိုင်ခြင်း ပါဝင်သည်။ ယနှံ့တကွ၊ မော်ဒယ်များကိုချောမွေ့အောင်ကုဋေစေဖို့ ဖောက်တိုးအဖွဲ့များ၊ သုတေသနများ၊ဥပဒေဖော်ပြသူများနှင့်အသုံးပြုသူများအပြီးအပြတ် ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်ရမည်။ ဒီလို Reply များမှာ ထိထိမီးမီးကြားနေတတ်တဲ့ အန္တရာယ်တွေကိုချုပ်ထားနိုင်ဖို့အရေးကြီးပါတယ်။ မော်ဒယ်ကြီးများ၏အကျိုးကျေးဇူးကိုအသုံးချရန်အပြင် တာဝန်ယူအောင်လိုအပ်ပါသည်။ ရင်ဆိုင်ရမည့်စိန်ခေါ်မှုများကိုမကောင်းကြောင်းဖြေရှင်းနိုင်တော့လျှင် AI ဆိုတဲ့နည်းပညာရဲ့ ဦးတည်ချက်မှာ ယုံကြည်စိတ်ချရပြီး တရားမမူမပါသည့်နည်းစနစ်တစ်ခုဖန်တီးနိုင်ပါမည်။
Brief news summary
ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs) ဟူသည်မှာ GPT, Llama, Claude၊ DeepSeek တို့ကဲ့သို့သော AI တွေဟာ စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော စွမ်းရည်များနှင့် ဖန်တီးရေးနှင့် ကော်ဒ်ရေးရန်ပိုင်နိုင်မှုများဖြင့် AI ကို တော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ သို့သော်၊ ၎င်းတို့သည် “အနက်ရှိုင်းသောအိတ်များ” အဖြစ် လုပ်ဆောင်ကြသည့်အတွက် ၎င်းတို့၏ အတွင်းပိုင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို မမြင်နိုင်ပါ။ Anthropic နှင့် Harvard မှ သုတေသနများသည် အချို့သောနီယိုနှစ်များ၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို သဘောပေါက်ပြီး ထိတွေ့မှုများနှင့် ချိုးဖောက်မှုများကို ချိတ်ဆက်ထားပြီး၊ LLMs များကအသုံးပြုသူ၏ လူတန်းစား၊ အသက်အရွယ်နှင့် လူ့ဘောင်အရ အကြောင်းအရာများကို တကမ္ဘာလုံးအတူးအကြော်အဖြစ် မျှဝေနိုင်ကြောင်းဖော်ပြခဲ့သည်။ ယခုစွမ်းရည်သည် တုန့်ပြန်ချက်များပေါ်မှာ ထိခတ်နိုင်ပြီး ချိုးဖောက်မှုများကို အားထားနိုင်သောအပြင် လူ့အဖွဲ့အစည်းအနေဖြင့် အကြံသူအများအပြား ဆိုးကျိုးများ၊ ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်များကို လုပ်ဖုတ်နားလည်မှုနဲ့ ပတ်သက်ပြီး စိတ်ပူစရာရင်းနှီးမှုများ၊သက်ဆိုင်ရာဒေတာများကို ခိုးယူခြင်း၊ စီးပွားရေးအကျိုးများအတွက် မပါဝင်စွာအသုံးပြုမှုနှင့် ညစ်ညောင်းမှုတို့တို့အတွက် စိုးရိမ်သူများရှိကြသည်။ ၎င်းတို့၏ ပြဿနာများကို မျဉ်းပါးစေရန်၊ ရှင်းလင်းမှုကို မြှင့်တင်ခြင်း၊ ချိုးဖောက်မှုများကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် ဒေတာအသုံးပြုမှု ကိုအုပ်ချုပ်ရန် လုပ်ဆောင်ချက်များအပေါ် အာရုံစိုက်နေကြပြီး AI အသိုင်းအ၀ိုင်းက မျှသောအဆင့်အတန်းများကို မြှင့်တင်ရန်၊ အသုံးပြုသူများကို ကာကွယ်ရန်၊ သတ္တိထားသည့်အကြောင်းအရာများကို တစ်ရှိုင်ပြောခြင်းနှင့် LLMs ၏အားသာချက်များနှင့် မအောင်မြင်မှုများအကြောင်း ပိုမိုရှင်းလင်းစေရန်ပေးအပ်ပါသည်။ ယံုကြည်စိတ်ချမှုတစ်ခုတည်း တည်ရှိနိုင်ရန်အတွက် မျှဝေသူများ၊ သုတေသနရှာဖွေသူများ၊ မူဝါဒထုတ်သူများနှင့် အသုံးပြုသူများအချင်းချင်း ညှိနှိုင်းလုပ်ငန်းစဉ်များ လိုအပ်ပါသည်။ ထို့အပေါ် AI ကို တာဝန်ခံစွာအသုံးချနိုင်ပြီး ပုဂ္ဂိုလ်များအကျိုးစီးပွားများကို သီးခြားမစုပ်ယူ၊ လူ့အသိုင်းအဝိုင်းအတွက် ကောင်းမွန်စွာ ဆောင်ရွက်နိုင်ရန် တစ်လှမ်းလှမ်းအပြီးမတ်လာပါသည်။
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!

မိုရေနိုက ဗလောက်ချိန်းတက်မှုစံနှုန်းများအတွက် Blockcha…
မီယား မိုရ နိုကို တီထွင်ဖွံ့ဖြိုးစေမယ့် ကုကျီကျော်သောဥပဒေတစ်ခုကို မိတ်ဆက်ပါသည်။ ယင်းဥပဒေသည် ဘလော့ခ်ချိန်းနည်းပညာအတွက်စံများများကို ပိုရှင်းလင်းစေပြီး စက်မှုလောကအတွင်းကျယ်ပြန့်စွာအပါအဝင်အသုံးချနိုင်စေရန် စနစ်တကျတည်ဆောက်ခြင်းအားဖြင့် ထိုးထွင်းမြင်တတ်စေပါသည်။ ဘလော့ခ်ချိန်း၏ မျှဝေမှုနှင့် ပွင့်လင်းရှိမှုအဏ္ဏဝါး များစွာကို ဘဏ်ကြောင့်စီးပွားခန်း၊ ကုန်စည်ထုတ်လုပ်မှုစနစ် နှင့် ကျန်းမာရေးပြုစုမှုတွင်အထူးလူကြိုက်များလာသည်။ သို့သော် ထိုအကောင်အထည်ချိတ်တိုးချဲ့မှုသည် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများ၊ ပုဂ္ဂိုလ်များစောင့်ကြည့်မှုနှင့် လုံခြုံမှုစခန်းများကို မေးခွန်းကပ်စေသည်။ မိုရိုနို၏ ဥပဒေနှင့်အညီ ထိုပြဿနာများကို မြင့်မားသော၊ အနာဂတ်မြင်ကွင်းအမြင်ရှိသောမူဝါဒများဖြင့် ဖြေရှင်းထားပြီး မရွေ့လျားနိုင်သည့် ညွှန်ကြားချက်များပါဝင်သည်။ ဤဥပဒေ၏အဓိကအချက်မှာ လုံခြုံမှုနှင့် ပွင့်လင်းမှုကို ထိန်းသိမ်းထားသော မူဝါဒများဖြင့်၊ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ၊ စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ များကို ပိုမိုလွယ်ကူစေရန် ဥပဒေတစ်ရပ်တည်ဆောက်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဤဥပဒေသည် နည်းပညာအဆင့်မြှင့်တင်ရေးကို ထောက်ခံပြီး၊ ပုဂ္ဂိုလ်များနှင့်အဖွဲ့အစည်းများကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများ တိုးတတ်စေရန်၊ သုတေသနပြုလုပ်မှုများနှင့် ပညာရေးအစီအစဉ်များကိုလည်းအားပေးသည်။ ကင်းလွတ်မှုအတွက် လုံခြုံမှုစနစ်များကို မြှင့်တင်ထားပြီး၊ ကွန်ယက်အပျက်အယြ်များကို ကာကွယ်ရန် မူဝါဒများ၊ အကြမ်းမဖျက်သူများအတွက် စစ်ထုတ်ပုံများကို လုပ်ဆောင်ပါမည်။ ပြီးခဲ့သည့်အတွက် အသုံးပြုသူများနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများအယုံကြည်မှုကို မြှင့်တင်စေသည်။ ဤဥပဒေသည် ဘလော့ခ်ချိန်းစည်းမျဉ်းများအတွက် အလွန်အရေးကြီးပါပြီ။ လုံခြုံမှု၊ ပွင့်လင်းမှုနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်စောင့်ကြည့်မှုများကို ထည့်သွင်းလေးစားသည့္အခါ စက်မှုကြိုးပမ်းမှု၊ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို ထောက်ပံ့စေပြီး ပိုမိုအတူတကွ ထုတ်လုပ်နိုင်ရေးကို သတိရပါသည်။ အာမခံချက်များလည်း ဖြည့်ဆည်းပေးပြီး၊ အန္တရာယ်များကို လျော့နည်းစေသည်။ မူဝါဒအဆင့်မြင့်စွာကျင့်ထားသည့် ဤဥပဒေကို အားပေးသူများက ဥပဒေသည် စနစ်တကျသည့် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများရရှိစေရန်၊ စီးပွားရေးဆန်းသစ်မှုများပြုလုပ်ရန်နှင့် လူထု၏အကျိုးအမြတ်များကို အာမခံနိုင်ရန် အရေးကြီးလှသည်ဟု ချပွားကြသည်။ ထိုဥပဒေသည် ဘလော့ခ်ချိန်း၏ရိုးရာအသုံးချမှုကိုမြန်ဆန်စေမည် ဖြစ်ပြီး စီးပွားရေးကြီးမားစွာတိုးတက်စေမည်၊ နည်းပညာတိုးတတ်မှုများ မြှင့်တင်စေမည်နှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်စနစ်များအပေါ် ယုံကြည်မှုအထင်ကျပ်ထိန်းစေမည်ဖြစ်သည်။

OpenAI သည် Jony Ive ၏ hardware စတարտပ် io ကို $6.4 …
OpenAI သည္ io ဟူေသာ ဟတ်တမ်းစတကုမ္ပဏီကို အတည်ပြုဖို့အစိုးရအဖြစ် ညွန်ကြားခဲ့ပြီး၊ ၎င်းကိုစွာဖွင့်လှစ်ခဲ့ပါတယ်။ ဒီကုမ္ပဏီကို ကျော်ကြားသော Apple ဒီဇိုင်နာ အရှင် Sir Jony Ive တည်ထောင်ခဲ့ပြီး၊ ကာလအကြာကြီးမှာ ပိုမိုအကျိုးရှိစေသောအခါ၌ အကြမ်းခံလူကြီးကြားနေခဲ့ပါတယ်။ ဤ acquisition တွင် တန်ဖိုးမှာ မိနစ် 6

ဂွာတိမားရှိ အကြီးဆုံးဘဏ်သည် မြစ်အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာ ငွေပေး…
ဂွတ္မလာတိုသင်္ကြန်၏ အကြီးဆုံးဘဏ်ဖြစ်သော ဘဏ်ကိုအင်ဒတ်စတရီယယ် (Banco Industrial) သည် မိုဘိုင်းဘဏ်များအပေါ် Crypto လုပ်ငန်းအခြေခံအဆောက်အအုံပေးသူ SukuPay ကို ထည့်သွင်းအသုံးပြုနိုင်စွမ်းပေးခဲ့ပြီး၊ ရပ်ရွာများအတွက် ဘလောက်ချိန်းနည်းပညာကို အသုံးပြု၍ ပိုရိုးလွယ်သည့် ပေးပိုက်မှုများ လုပ်ဆောင်နိုင်စေခဲ့သည်။ SukuPay ၏အခြေခံအဆောက်အအုံသည် Zigi ပေးသွင်းချက်အက်ပ်တွင်ပြည့်စုံစွာပို့ဆောင်ထားပြီး၊ ဂွတ်မလာသူများအနေဖြင့် ယူအေစီမှ ငွေလွှဲနိုင်စွမ်းကို တစ်ခါတည်းအပြစ်မဲ့ $0

AI ကိရယျာလေးက ‘ပိုစ်န်နင်းနေရာ’ တိုက်ခိုက်မှုများကို ထ…
Crypto cybersecurity ကုမ္ပဏီ Trugard သည် Webacy ချိတ်ဆက်ထားသော Onchain Trust Protocol နှင့်entionsတွဲဖက်ပြီး AI အခြေခံစနစ်တစ်ခုဖန်တီးခဲ့သည်။ ဤစနစ်သည် crypto လိမ္မော်ရိုးစွဲစနစ်ကိုရှာဖွေရန်အတွက်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲထားခြင်းဖြစ်သည်။ မေး ၂၀၂၃ ပြဿနာအပတ်စဉ် မေလ ၂၁ ရက်နေ့တွင် Cointelegraph မှကြေငြာခဲ့ပြီး ဤဆန်းသစ်သောဖြေရှင်းချက်သည် Webacy ၏ crypto ဆုံးဖြတ်ချက်များအထုပ်နှင့်ပေါင်းစည်းထားပြီး "အမြန်လည်ညှိထားသောစက်အလိုက်လေ့လာမှုမော်ဒယ်ကို အသုံးပြုထားပြီး တိုက်ရိုက်ပေးပို့ခြင်းဒေတာများနှင့်ချိတ်ဆက်ခြင်း၊ onchain ခြေရာခံချက်များ၊ လက္ခဏာအင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းများနှင့် စ behaviorsယူအာရုံများကိုပေါင်းစည်းထားခြင်းဖြစ်သည်။" ဤကိရိယာသည် 97% အောင်မြင်မှုနုန်းကို ရရှိခဲ့ပြီး မိတ်ဆက်ထားသောအAttackစနစ်များတွင်အတည်ပြုပြီးဖြစ်သည်။ “လိမ်လည်မှုလိပ်စာ poisoning သည် crypto တွင် အတော်များစွာရှင်းလင်းချက်မရပဲ တန်ဖိုးအကြီးအကျယ်ရှိသော မလုံခြုံမှုအများကြီးဖြစ်ပြီး သင်ကြည့်နေသောအရာသည် သင်ရယူထားတာဖြစ်သည်ကို ခံယူစဉ်းစားမှုအပေါ်အခြေခံထားသည်ဟု Webacy ၏ မိုက်ကား Isogawa ကပြောကြားသည်။ Crypto လိမ်လည်မှုအနေနဲ့ 주소 poisoning တစ်ခုမှာ မကောင်းသူများက သင့်ရဲ့ လိပ်စာနဲ့ဆန့်ကားသည့် Crypto wallet အကောင့်များကို သေးငယ်သောအကျိုးခံစားမှုများ ပေးပိုက်၍နောက်ပိုင်းအပြန်အလှန်လုပ်ငန်းများတွင် လိပ်စာကို မတူညီနေသောအတိုင်းရင်းများနှင့် ပူးပေါင်းဖို့ကြိုးပမ်းနေခြင်းဖြစ်ပြီး ဤနည်းလမ်းသည် အသုံးပြုသူများကို လိမ်လည်မည့်အကောင့်ကို မေးမယ့်အခါများလည်း ဖြစ်နိုင်သည်။ ဤခိုးယူမှုသည်အသုံးပြုသူများ၏ အတိုင်းအတာအလေးအနက်ထဲတွင် အပိုင်းအစအလေးထားသော လိပ်စာကိုသာမက clipboard မှတ်တမ်းများကိုလိုက်နာပြီး crypto လုပ်ငန်းများပြုလုပ်ပေးသည့်နေရာ၌ အားထားပြီး ဖြစ်နိုင်ခြေဖြစ်နေသည်။ ဇူလိုင်လတွင် 2025 မှာ လုပ်ခဲ့သည့် သုတေသနအရ July 1, 2022 မှ June 30, 2024 အထိ BNB Chain နှင့် Ethereum တွင် 270 သန်းကျော် poisoning ကြိုးပမ်းမှုများဖြစ်ပေ၍ 6,000 ကြိုးပမ်းမှုအောင်မြင်ခဲ့ပြီး 83 မီလီယံ डॉलरကျော်ပျက်စီးမှုများရရှိခဲ့သည်။ ဆက်စပ်: crypto တွင် 주소 poisoning လက်လှမ်းလောက်အကြောင်းနှင့် မည်သို့ရှောင်ရမည်နည်း? Web2 လုံခြုံမှုကျွမ်းကျင်မှုကို Web3 တွင်အသုံးပြုခြင်း Trugard ၏ chief technology officer သည် Jeremiah O’Connor က Cointelegraph သို့ ပြောကြားခဲ့ပြီး သူတို့အဖွဲ့သည် Web2 ၏ cybersecurity အသိပညာများကို ယခုအချိန်တွင် Web3 ဒေတာ တွင်အသုံးပြုနေကြောင်း ဖော်ပြခဲ့သည်။ သူတို့သည် ဥပမာနည်းငယ်အနေနဲ့Traditional systems မှအချင်းချင်းအဖြစ်လက္ခဏာအင်ဂျင်နီယာလုပ်ငန်းအတွေ့အကြုံကို Web3 လုံခြုံမှုမြှင့်တင်ရန်အသုံးချနေကြောင်း နားလည်စေခဲ့သည်။ သူမကပြောကြားခဲ့သည်: “အများစုသော Web3 များအတွက်အကြံပေးသောအကာအကြဲများသည် သတ်မှတ်ချက်များ သို့မဟုတ် အခြေခံအလုပ်များပဲဖြစ်ပြီး၊ အပြောင်းအလဲများနှင့်မစ်ရှင်းတိုက်ခိုက်မှုစနစ်များအပေါ် မရောက်မီ ပိုမိုတိုးတက်လာစေဖို့ လုပ်ဆောင်မှုများ များပြားနေသည်။” ခြားနားချက်မှာ သူတို့ဖွံ့ပိုင်းထားသော စနစ်သည် machine learning ကိုအသုံးပြုပြီး ထိန်းသိမ်းခွင့်ရှိပြီး တိုးတက်လာသော poisoning များကိုနားလည်ဖို့နှင့် ချိတ်ဆက်ထားခြင်း ဖြစ်သည်။ O’Connor က၎င်း၏ ယုပ်ဒ်ကို ထောက်ပြသည်မှာ “မိမိ၏စနစ်၏ အင်္ဂါရပ်သည် ဥပမာစည်းစနစ်နှင့် ပုံစံများကိုအာရုံစိုက်ခြင်း” ဟု။ Isogawa က ထပ်မံ၍ မျှော်လင့်နိုင်ခြင်းအပေါ်နိုင်သည့်အကျိုးသက်ရောက်မှုကို AI သည် လူ့စွမ်းရည်ကျော်စွာအနက်နေပါတယ်ဟု ခံယူသည်။ ဆက်စပ်: Jameson Lopp သည် Bitcoin လိပ်စာ poisoning လုပ်ငန်းများအပေါ်သတိပြုခွင့်အသိပေးသည် Machine learning နည်းလမ်း O’Connor ကပြောကြားခဲ့သည်မှာ Trugard သည် AI ကိုလိုအပ်သည့်အတိုင်းမျိုးစုံသောခိုင်းနည်းများကို အလုပ်လုပ်သည့်သင်ကြားမှုဒေတာများကို ဖန်တီးခဲ့ပြီး မော်ဒယ်ကို လိုအပ်သည့်ကြားနေရသော လေ့လာမှုနည်းလမ်းဖြင့် သူနဲ့အတူ သင်ကြားခဲ့ခြင်း ဖြစ်သည်။ ယင်းမော်ဒယ်သည် ပုံမှန်သိရှိထားသော လုပ်ငန်းများအဖြစ် Label လုပ်ထားသော ဒေတာများကို အသုံးပြု၍ supervised learning ဖြင့် သင်ကြားထားသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ မော်ဒယ်သည်အချက်အလက်အဖြေများကို နားလည်ခြင်းဖြင့် အနာဂတ် ဆန်းစစ်ချက်များကို မှန်ကန်စွာ ဖော်ပြနိုင်ရန် ဖြစ်သည်။ ပုံမှန်ပရိုဂရမ်များတွင် စပမ်စစ်စနစ်များ၊ ပုံ Recognition နှင့် စျေးနှုန်းခန့်မှန်းခြင်းတို့ပါဝင်သည်။ ထို့အပြင်၊ မော်ဒယ်ကို အသစ်သောဒေတာများဖြင့် ထပ်မံလေ့ကျင့်ခြင်းဖြင့် လုပ်ဆောင်မှုကို ဆက်လက်တိုးမြှင့်ကြသည်။ “လည်းကောင်း၊ synthetic data ဖန်တီးပေးနိုင်သောအဆင့်နေရာကို ဖန်တီးထားပြီး မော်ဒယ်ကို simulation poisoning ကို တိုက်ရိုက်စမ်းသပ်နိုင်စေရန် ပြုလုပ်ထားပါတယ်” ဟု သူကပြောကြားခဲ့သည်။ “ဤနည်းလမ်းသည် မော်ဒယ်အားလုံးကို ညီညာအောင်၊ များများလျက်ရှိစေရန်အတွက် အထောက်အကူပြုသည်။”

Crypto လောကမှာ၊ တစ်ခါတလေ AI နဲ့ blockchain ရဲ့ ထမင်းလ…
အကျဉ်းချုပ် အ Artificial Intelligence (AI) Utility Token များသည် လုပ်ငန်းများအတွက် မصرف ရှားသာမက ဂျစ်တာလုံး တိုးတက်လာသော AI ကိုယ်စားပြု ကိုယ်ပိုင်အေးဂျင်များဖြစ်ကြပြီး အခြေခံအကျဉ်းအတွက် အကျိုးကျေးဇူးရှိသော အကောင့်ဖြစ်သည်။ ကျောင်းသားများသို့မဟုတ် နည်းပညာစိတ်ဝင်စားသူများ အနေဖြင့် AI နှင့် Blockchain ထဲမှာ ကမ္ဘာအတွက် အနာဂတ်စီမံခန့်ခွဲရေးများကို တည်ဆောက်နိုင်ရန်အတွက် မျှော်လင့်ကြပြီး Near Protocol, ICP, The Graph, SingularityNET, Render စသည်တို့က တစ်လလျှင် $၈ မှ $၁၀ သန်းအထိ လုပ်ငန်းအရောင်းအဝယ်ပြုလုပ်ကြသည်။ ကမ္ဘာတစ်လွှားမှာ AI Token များ၏ ဈေးကွက်အကြွေးအကြာ မြင့်တက်လာပြီး 2

ဘီဇိုစ် သမ္မတ မြေပြင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု ကြေညာချက် ပထ…
2025 ခုနှစ် မေ 21 ရက်နေ့ အက်ဆော့စ် ဂျင်နာရယ် အစီရင်ခံစာမှာ ဘီဇိုး ပိုးလ်သူမ၏ မြေကြီးစောင့်ကြည့်ငါးအတွက် 'AI for Climate and Nature Grand Challenge' ကိုစတင် ဖြေကြားပြီး ၎င်း၏ ၁၀၀ သန်းဒေါ်လာစီမံကိန်းအောက် ပထမဆုံး ၂၄ ဂရanti ပေးအပ်မည့် လူကြိုက်အပေါ် မျှော်လင့်နေပါသည်။ ဤအစီအစဉ်သည် လူ့စွမ်းအားအချိန်အတန်တို့တွင် အရေးကြီးသော ယဉ်ကျေးမှုနှင့် သဘာဝတတ်မြောက်မှုဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို အထူးအာရုံစိုက်နိုင်ရန် အာရုံစူးစိုက်ထားသည်။ တစ်ခါတလေ မည်သည့် စီမံကိန်းမဆို အစောပိုင်းမှာ $50,000 ဒေါ်လာ ရာထူးရရှိပြီး၊ အကြံပေးမှုအကူအညီအဖြစ် တစ်ခါတလေ မဟာမိတ်ဖြစ်လာလိမ့်မည့် $2 သန်းအထိ ရန်ပုံငွေနိုင်သည်။ ရွေးချယ်ထားသော ပြဿနာများတွင် တာကြာပုံတည်နေသော အာဟာရဓာတ်ပေးပစ္စည်းများဖွံ့မံရေး၊ တောမျိုးစုံ အဖွဲ့ဝင်များစောင့်ကြည့်ခြင်း၊ မုဆိုးကျဲငယ်အိုင်းလုပ်ငန်းစဉ်များခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ တရားမဲ့တောက်လွှားလောင်ငန်းများကို ကြည့်ရှုခြင်းနှင့် အာဖရိကဒေသအတွက် ရာသီဥတုခန့်မှန်းခြင်းတို့အပါအဝင် ဧရိယာစုံလင်သည်။ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုအပေါ်အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် ဖော်ထုတ်ထားသော ဤအစီအစဉ်သည် AI များစွာနဲ့အတူ ဂေဟ်ပုတမြစ်ကိုအသုံးချ၍ လူ့ဘောင်ထဲမှ သဘာဝမိုက်မဲမှုများနှင့် ခြားနားချက်များကို ဖြေရှင်းနိုင်ရန် ဗဟိုပြုထားသည်။ AI ပညာရှင်များနှင့် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အပိုင်အမှုထမ်းများအကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို အာနှောင့်အယှက်မရှိဘဲ ကျွမ်းကျင်မှုအသစ်များ ထည့်သွင်းပေးရန် ဤအစီအစဉ်သည် ကျေးဇူးမရှိပါ၊ ယင်းတို့၏ ပညာရည်များနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်သတိထားမှုများကို ပေါင်းစပ်အသုံးချ၍ သက်တမ်း မြင့်မားသော ပတ်ဝန်းကျင်ကာကွယ်ရေးနှင့် တိုက်ပွဲပေးနိုင်သော ဖြေရှင်းချက်များ ဖန်တီးရန် ပံ့ပိုးပါသည်။ ဧည့်ခံချက်အတွက် အဓိကအချက်မှာ ဇီဝနည်းပညာအရ စွမ်းရည်မရှိမှုမရှိဘဲ မည်သူမဆို လျှောက်ထားနိုင်ပြီး ပညာရည်အမြင့်မားအောင် ဝါရင့်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ပေးရန် ဖြစ်သည်။ ဒါ့အပြင် တိုးတက်လာသော နည်းပညာကို ကျင့်သုံး၍ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အတွက် သက်ေြခခံနိုင်အောင် မျှောလင့်ထားသည်။ ဤအကြောင်းအရာအသစ်များအပေါ် ထောက်ပြချက်များ၊ ပြသနာအချို့နှင့် ကြားဖြတ်မှုများ လုပ်ငန်းအဖွဲ့ဝင်များ၏ ပူပန်းနေလိမ့်မည်။ Direct air capture နယ်ပယ်တွင် ဦးစီးကာ ရုပ်သိမ်းသော Climeworks က လုပ်ဖွဲ့အဖွဲ့ကို 22% လျော့ချခဲ့ပြီး သဘာဝအရင်းအမြစ်များအတွက် ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှု လျော့နည်းလာသည်ကို ဥပမာပြသနိုင်တယ်။ ထို့အပြင် နိုင်ငံတကာစွမ်းအင်အဖွဲ့ (IEA) မှ မကြာမီ ထုတ်ဝေခဲ့သောအစီရင်ခံစာအရ သို့အတွင်းအင်အားအရင်းအမြစ်များမကြာမီတွင် ရောဂါများဖြစ်နေသော ကျောက်ရေ၊ သတ္တုများဓာတ်အပါအဝင် အန္တရာယ်ဖြစ်နိုင်သော အင်အားအရင်းအမြစ်များစုဆောင်းခြင်းကို အကောင်အထည်ဖော်ရန်မလိုအပ်ဘဲ များပြားလာသည်ကို သတိပေးခဲ့သည်။ ၎င်းအရောင်းရင်းနှင့် တောရိုင်း သဘာဝပျက်စီးမှုများမှာ ကမ္ဘာ့ဂလိုးလ်အာကာသပိတ်မပျက်မကွက်အောင် CO2 အောင်းကြေးများ ပိုမိုမြင့်မားလာသောကြောင့် ဖြစ်လာသည်။ 2024 ခုနှစ်တွင် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ သစ်တောကျဆုံးမှုများစာရင်းသွင်းခဲ့ပြီး မီးလောင်မှုအကြမ်းဆုံးတစ်ခုဖြစ်ပြီး CO2 ထုတ်လွှင့်မှုမှာ 2023 ခုနှစ်လေယာဉ်ခရီးသွားခရီးအတွက်ထုတ်လွှင့်ချက်များ၏ လေးဆ konnenရွက်များ ကြီးမားသည်။ ဤဖျက်စီးမှုကြောင့် သဘာဝဇီဝအီကိုစစ်စစ်ပညာအာဏာအတွက်အန္တရာယ်များ ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ မူဝါဒများတွင် ရေမDeep မြေ mining ဥပဒေများ ဥပဒေဆောင်ရွက်ဖို့ လုပ်ငန်းရှင်များအကြား ဆန့်ကျင်စိတ်များ ထုံးစံရှိနေပြီး အမေရိကန်မှာနောက်ထပ် နေအင်းလိုက်နယ်မြေများ၏အသစ်များ ခွင့်ပြုခြင်းများလည်း ဆောင်ရွက်ဖြစ်နေသည်။ Inflation Reduction Act (IRA) သည်အချို့သောလုပ်ငန်းများအပေါ် ခရက်ဒစ်များလျော့ချခဲ့ပြီး၊ သန့်ရှင်းသောစနစ်များအတွက် စီးပွားရေးအထောက်အပံ့တွင် အချို့အပြောင်းအလဲများပြုလုပ်နေခြင်းဖြစ်သည်။ ဤအကြောင်းအရာအမြင်အေးစားသည် နည်းပညာ၊ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်နှင့် မူဝါဒအရ အတူပေါင်းညီလာ doggingאנג္လမ်းကြာ ရှေးဟောင်းအစီရင်ခံစာဖြစ်သည့် ဤအက်ဆိုစ် ဂျင်နာရယ်သည် ဂေဟ်ဗေဒနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများများကို အоваังပွားနိုင်စေသော ခဲ့ခလောက်များကို အာရုံစိုက်ထားသည်။ ဘီဇိုး မြေကြီးစောင့်ကြည့်ငါးဌာန၏ AI ကြေး စတင်အသုံးပြုမှုသည် သစ်တော၊ ပတ်ဝန်းကျင်စောင့်ကြည့်ရေး ဂီတတွဲဖက်ကူညီမှုများစွာဖြစ်အောင် ခံယူထားနိုင်သည်။ နောက်ပိုင်း ပြဿနာများလည်း ဖော်ထုတ်ကာ၊ နည်းပညာနှင့် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်အကြား ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု မြင့်မားစေမည့် ဆန်းသစ်မှုများအတွက် လမ်းမောင်းပြုသည်။ ဤအခြေအနေများသည် ကမ္ဘာ့ပတ်ဝန်းကျင်ထိခိုင်လေး မြှင့်တင်ရန် ပရိုတော်လူကို ဦးတည်ကြောင်းကို ပြနေသည်။

ဇုံးမားဘီးသည် ဘလောက်ချိန်းအခြေပြု ကာဗွန်ခရက်ဒစ်စျေးကွက်စ…
ဇင်ဘေါ်ဘာည်နိုင်ငံသည် ၎င်း၏ပတ်ဝန်းကျင်တွင်ပိုမိုရှင်းလင်းကျဆင်းမှုနှင့်အကျိုးစီးပွားမြှင့်တင်နိုင်ရန်အတွက် ဘလော့ခ်ချိန်းအခြေခံထားသော ကာဗွန်အကြွေးစျေးကွက် စီစဉ်တင်ပြခြင်းကို စတင်လိုက်ပြီးဖြစ်သည်။ ယင်းနိုင်ငံသည်လက်ရှိစနစ်မှ Web3-အခြေခံပလက်ဖောင်းသို့ ပြောင်းလဲနေသောအချိန်တွင်၊ ကာဗွန်အကြွေးအပြောင်းအလဲအတွက် ငွေလွှဲဝိုင်ဖိုင်စနစ်ကို ရယူနေသည်။ ဤပြောင်းလဲမှုကိုကြီးကြပ်ရန်အတွက် ဇင်ဘောزهနားသည် ရှေးရိုက်ဥပဒေစနစ်အသစ်ကို တည်ထောင်ခဲ့ပြီး အဲဒီအဖွဲ့နာမည်သည် Carbon Market Management Authority (ZCMA) ဖြစ်သည်။ ZCMA သည် လိုင်စင်ထုတ်ပေးခြင်း၊ ကာဗွန်အပေးအယူစီမံကိန်းများအတည်ပြုခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်ရာဥပဒေများနှင့်အညီ လုပ်ဆောင်ရန်တာဝန်ရှိသည်။ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဝန်ကြီးဌာနသည် ZCMA အပေါ်ကြီးကြပ်မှုရန်စစ်ဆေးကာ ကိုးကွယ်မှုအပြည့်အဝရှိရန်ပြုသော်လည်း၊ ကျနော်တို့အဖို့အား မြေမီရနေသည်။ ဇင်ဘောဇည်သည် ကာဗွန်အကြွေးစျေးကွက်များကို အလွန်အမင်းပြောင်းလဲမထားပေမဲ့၊ ဘလော့ခ်ချိန်းသို့ ပြောင်းလဲခြင်းသည်အရေးပါသောခြânea်ေးတစ်ခုအဖြစ်ခံယူထားသည်။ RippleNami ဟုအမည်ရ သမားအမေရိကန်ကုမ္ပဏီသည် ဇင်ဘောသည် ကင်နီယာနှင့် ဂါဘွန်နောက်ခံကာဗွန်အကြွေးပေးသူများအနေနဲ့ တတိယအကြီးစားဖြင့် မြောက်အာဖရိကအကြီးဆုံးကာဗွန်အကြွေးပေးသူဟု ဖော်ပြထားပြီး၊ ဘလော့ခ်ချိန်းနည်းပညာအသစ်ကို လက်ခံခြင်းဖြင့် စေတနာ့ခွန်အားဖြင့် ဒ noviceရီယာကိုအနည်းငယ် ပိုမိုကောင်းမွန်မြန်ဆန်စေနိုင်မည်ဟုထင်ရှားနေသည်။ ဤ ပြောင်းလဲမှုကြောင့်အာဖရိကနိုင်ငံအခြားအများကြီးလည်း လိုက်လံပါမည်ဟုမျှော်လင့်ကြသည်။ ဘလော့ခ်ချိန်းစနစ်ကိုလက်ခံခြင်းက ခုပ်ပိုင်းအခြေအနေများလည်း ဖော်ဝါဒနှင့်ယုံကြည်မှုကို ပြန်လည်ထူထောင်စေနိုင်မည်ဟု ယုံကြည်ထားသည်။ ၎င်းသည် ၂၀၂၃ ခုနှစ်တွင် ဇင်ဘောဇည်အချို့အတွက် စီမံကိန်းအချို့ကိုဖျက်သိမ်းပြီးအခွန်ရရှိမှု ၅၀% ထိတောင်းခံခဲ့မှုကြောင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူတွင်မယုံကြည်မှု ပိုမိုများနေသည်။ ယခုဘလော့ခ်ချိန်းက သေချာမှုနှင့်ယုံကြည်စိတ်အနေအထားကို ပြန်လည်ဖြိုးမြောက်စေမည့်ကိရိယာဖြစ်လာခြင်းအဆင့်တွင် ရှိနေသည်။ ဇင်ဘောဇည်သည် ဒစ်ဂျစ်တယ်ဆန်းကြယ်မှုအပေါ် များစွာယုံကြည်မှု ပြသနာမရှိဘဲ ဒစ်ဂျစ်တယ် လက်ဝှေ့အတိုးအကျပ်ရှိသောရွှေ-အခြေခံ digital currency ကိုစတင်လိုက်ပြီဖြစ်သည်။ ထို့အပြင် 2022 ခုနှစ်မှစတင်ပြီး လက်မထွက်မီစီစဉ်ထားသော မယ်လုံခုသော ငွေလဲလှယ်မှု (CBDC) များစီစဉ်မည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဇင်ဘောဇည် ဘီလီယနားတစ်ဦးဖြစ်သူ Strive Masiyiwa ဟူ၍ Nvidia နှင့် ပူးပေါင်းပြီး အာဖရိကတိုက်ရှိ ပထမအကြိမ် AI စက်ရုံတစ်ခုတည်ထောင်ရန်စီစဉ်နေသည်။ အပြင်ဘက်တွင် နော်ဝေးနိုင်ငံမှ လေ့လာချက်တစ်ခုမှ беларусချိန်းအပုဒ်နှင့် ရေနက်ပင်ကျင်းလုပ်ငန်းများတွင် ဘလော့ခ်ချိန်းအသုံးပြုနိုင်မှုအလားအလာကို မြှင့်တင်ထားသည်။ ဘလော့ခ်ချိန်းစနစ်အခြေခံပြီးရရှိသောပေးပို့စနစ်များက ဆိုင်ခန်းများမှ စတင်၍အရာအနှံ့အဝရောက်ရှိစဉ်ပါဝင်မှုတို့ကို မပြောင်းလဲနိုင်သောမှတ်တမ်းများအဖြစ် ဖော်ပြနိုင်သလို ထုတ်လုပ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်များ၊ ပတ်ဝန်းကျင်ထိန်းသိမ်းမှုနှင့်ဟါလါ သတ်မှတ်ချက်စည်းကမ်းများကိုလည်း မှတ်တမ်းတင်နိုင်သည်။ ထုတ်လုပ်သူများအနေဖြင့် ဓာတ်အခြေအနေများ၊ ဒါရိုက်မှန်အခြေအနေ၊ ငွေကြေးအရည်အသွေးနှင့် ငွေကြေးမပေးနိုင်ခြင်းစသည့်အချက်အလက်များကို မှတ်တမ်းတင်နိုင်ပြီးနှိုင်းယှဉ်နိုင်သည့်စနစ်အသစ်များဖန်တီးလာသည်။ ကဲအလုပ်အတော်လေး များစွာအောင်ပေါက်နေသောဘလော့ခ်ချိန်းအသုံးပြုမှုမှာအကျိုးသက်ရောက်မှုရှိနေသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ငါးပင်လာစဉ်အဆင့်အတန်းပေါင်း ၆