မက်တာသည် Llama 4 ကိုအခြေခံထားသော ကိုယ်ပိုင်အသံစကားပြောဆိုမှုများအတွက် Meta AI အက်ပလီကေးရှင်းကို စတင်ထုတ်လုပ်ခဲ့သည်

မီတာသည် Llama 4 ဖြင့်အားထားအံ့မုန်းသော မီတာ AI အသစ်ကို မိတ်ဆက်မည်ဖြစ်ပြီး၊ ယင်းသည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးပိုမိုရိုက်ခတ်သော AI အတွေ့အကြုံကို တည်ဆောက်ရန်အစောပိုင်းအဖြစ်အနေဖြင့်လေ့လာနေခြင်းဖြစ်သည်။ မီတာ AI ကို WhatsApp၊ Instagram၊ Facebook နှင့် Messenger တွင် နေ့စဉ်အသုံးပြုနေသေးပြီး၊ ဤအက်ပလီကေးရှင်းသည် အသံမှ ပါဝင်သော စကားစမြန်များပေါ် မူတည်သော ဆက်သွယ်ရေးအပေါ်အာရုံစိုက်ထားသည်။ အသုံးပြုသူများကို မျက်နှာပြင်သားပြီး မီးဖိုမိုက်တွုံသည့် မိုက်ခရိုဖုန်းအိုင်ကွန်တစ်ကြောင်းမြင်နိုင်စေပြီး၊ သဘာဝအတိုင်း ဆက်သွယ်နိုင်စေရန်အာမခံပေးသည်။ ဤပထမဗားရှင်းသည် အသုံးပြုသူများ၏ မွတ္ဉာဏ်လက်ခံမှုအတွက် တုံ့ပြန်မှုအရ သိရှိနိုင်အောင်ကြိုးပမ်းနေသည်။ မီတာ AI သည် အသုံးပြုသူများကို ပိုမိုနားလည်နိုင်ရန်အတွက် ဒီဇိုင်းဖန်တီးထားပြီး၊ မီတာ ပလက်ဖောင်းများတွင် မျှဝေထားသော ဒေတာများအပေါ်မူတည်၍ ထောက်ပံ့မှုရှိသော ပိုမိုအသုံးပိုင်၊ လူမှုဆက်သွယ်မှုရှိသောနှင့် သက်ဆိုင်သော တုံ့ပြန်မှုများ ပေးနိုင်သည်။ အသံမို့မို့ သို့မဟုတ်စာသားအမိန့်များကို ထောက်ပံ့ပြီး ဓာတ်ပုံဖန်တီးခြင်းနှင့် တည်းဖြတ်ခြင်းများကို စကားဝိုင်းအပြုအမူဖြင့် ပံ့ပိုးပေးသည်။ အက်ပလီကေးရှင်းတွင် အပြည့်အဝသံစဉ်အသံစမ်းသပ်မှုကို ပံ့ပိုးထားပြီး၊ လုပ်ဆောင်မှုရိုးရှင်းမည်ဖြစ်သော သဘာဝအသံအတွေ့အကြုံကို တိုက်ရိုက် AI မှဖန်တီးပေးသည်။ သို့သော် ဤအမျိုးအစားမှာ အချိန်လုံး Web ဝင်ရောက် အင်တာနက်အသုံးပြုခွင့်မရှိပါဘူး၊ အချချင်းအချင်းတွင် နည်းပညာပြဿနာများတက်နိုင်သည်။ ပထမဦးဆုံး၊ အသံလွှင့်အင်တာဖေ့စ်နှင့် စမ်းသပ်မှုများကို အမေရိကနွယ်ပြည်များ၊ ကနေဒါ၊ အော်စတြေးလျနှင့် ဇီလန်ထဲတွင် ဆက်လက်ရရှိနိုင်ပြီး၊ ဧည့်ခံမူများနှင့် မော်ဒူးများကို ညှိနှိုင်းနိုင်စေရန်အချက်အလက်များကို လမ်းညွှန်ပေးထားသည်။ Llama 4 ကို အသုံးပြု၍ မီတာ AI သည် ပြဿနာများကို ပြေလည်အောင်ကူညီပေးနိုင်ပြီး၊ မေးမြန်းမှုများကိုဖြေရှင်းပေးနိုင်သည်။ ဤ AI သည် မြင်ကွင်းများမှအချက်အလက်များ၊ ဝဘ်ရှာဖွေရေးများနှင့် မီတာဒေတာအပေါ်မူတည်၍ မိမိနှစ်သက်ရာ တစ်ဦးမှ မီတာပလက်ဖောင်းများ၏ ဖက်စ်ဘုတ်နှင့် Instagram အကောင့်များကို ချိတ်ဆက်နိုင်ရန်အတွက် အကောင့်စင်တာကို ထောက်ပံ့ထားပြီး သုံးစွဲသူအနေဖြင့် သူ၏ မိတ်ထားလိုသော မတ္တိများနှင့်အညီ ဖြေကြားမှုများ တိုးတက်စေသည်။ ဤအက်ပလီကေးရှင်းတွင် Discover feed များပါဝင်ပြီး၊ အသုံးပြုသူများသည် AI မျိုးစုံ မူကြမ်းများကို ရှာဖွေနိုင်ပြီး၊ ပြီးချိန်တွင် မိမိအကြောင်းအရာများကို မျှဝေပေးနိုင်သည်။ မီတာ AI ကို Meta ၏ ထုတ်ကုန်များနှင့် ဧည့်လမ်းများ၊ Facebook၊ WhatsApp၊ Instagram၊ Messenger သို့မဟုတ် Ray-Ban Meta မျက်မြင်များတွင် အသုံးပြုနိုင်ပြီး၊ Ray-Ban Meta မျက်မြင်များအတွက် Meta View အဖော်ပြုအက်ပလီကေးရှင်းနှင့် ပုံစံတူအပလီကေးရှင်းကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤပေါင်းစပ်မှုကြောင့် မိမိအကြည့်ကို မျက်မြင်များ၊ အက်ပလီကေးရှင်းနှင့် ဝဘ်အင်တာဖေ့စ်အကြား ချောမွေ့စေပါသည်။ ဤအခါအထိ မီးမောင်းများ သို့မဟုတ် ဧည့်လမ်းများမဖြစ်မီဆက်စပ်နိုင်မည့်အနေအထားဖြစ်နေတာမို့၊ စကားပြောခြင်း စနစ်အသစ်များကို ဂျစ်တာဝါများ၊ အက်ပလီကေးရှင်းများ သို့မဟုတ် ဝဘ်အင်တာဖေ့စ်တို့ဖြင့် တစ်ခါတည်း စတင်နိုင်မှုမရှိပါ။ ရှေးဟောင်း Meta View အသုံးပြုသူများအတွက် သူတို့ရဲ့ ဒေတာနှင့် သတ်မှတ်ချက်များကို အလိုအလျောက် အပ်ဒိတ်ဖြစ်စေပါသည်။ Web ဗားရှင်းတွင် အသံစနစ်နှင့် Discover feed များကို ထပ်မံတိုးချဲ့ထားပြီး၊ မျှဝေရေးအတွက် ဓာတ်ပုံဖန်တီးမှုကို အသစ်နှင့် မီးညှင်းပုံစံ၊ မLighting များနှင့် စတိုင်အသစ်များဖြင့် ဖြည့်စွက်ထားသည်။ Meta သည် ကွန်ယက်စာချုပ်များနှင့် စာရွက်စာတမ်းများဖန်တီးရန်အတွက် မြန်ဆန်သော ဗဟုသုတ ဥပဒေစာတမ်းအကဲဖြတ်သူ တစ်ဦးကို စမ်းသပ်နေပြီး၊ သတ်မှတ်ထားသော ဒေသများတွင် စာရွက်စာတမ်းများကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ အသံဖြင့် ဆက်သွယ်ခြင်းကို အဓိကအားဖြင့် ဤစနစ်ထဲတွင် အလေးအနက်ထားပြီး၊ “ပတ်သက်ရန် အသင့်ဖြစ်နေ” မုဒုံကို ချိန်ညှိနိုင်သည့် အစီအစဉ်အပါအဝင် ဖြစ်ပါသည်။ ပြီးတော့ မီတာသည် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးနှင့် လူမှုဆက်သွယ်မှုကိုဂရုစိုက်သည့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေး၊ လူမှုအပေါင်းအသင်းအသစ်နှင့် ပေါင်းစည်းထားသော AI အကူအညီကို ပေးဆောင်ရန် မျှော်လင့်ထားပါသည်။
Brief news summary
Meta သည် Llama 4 အားအခြေခံထားသော AI အသစ်တစ်ခုကို စတင်မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး၊ ကိုယ်ပိုင်နှင့်စကားစကားဖြင့်အကြုံအပြည့်အဝပေးသော AI အတွေ့အကြုံများကို ထုတ်လွှင့်ခဲ့သည်။ အစောပိုင်းတွင် အမေရိကန်နိုင်ငံ၊ ကနေဒါ၊ אောစတြေးလေးနှင့်ဇီလန်ဒ်တို့တွင်ရရှိနိုင်ပြီး၊ ဤအက်ပလီကေးရှင်းတွင် သဘာဝအသံဆက်စပ်နိုင်မှုအတွက် ပြည့်စုံသောအသံအပြည့်အစ်စီပါဝင်ပြီး WhatsApp, Instagram, Facebook နှင့် Messenger တို့ကဲ့သို့သော Meta ပလက်ဖောင်းများနှင့် အလျင်အမြန်ပို့ဆောင်နိုင်ပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် မויםသို့မဟုတ်စာသားအ Command များဖြင့် ပုံများကို ဖန်တီးနှင့် တည်းဖြတ်နိုင်ပြီး၊ AI သည် မျှော်မှန်းချက်များကို မှတ်ထားခြင်းနှင့် ဘာသာစကားစုံအကောင့်များမှ မျှဝေသည့် ဒေတာများကို အသုံးပြု၍ တုံ့ပြန်မှုများကို ကိုက်ညီစေသည်။ Discover feed ဖြင့် AI prompt များနှင့် ဖန်တီးမှုစိတ်ကူးများ ကိုမျှဝေပေးနိုင်ပြီး၊ အသုံးပြုသူ၏အကြောင်းအရာအပေါ် ထိန်းချုပ်မှုကို ထိန်းသိမ်းနိုင်ပါသည်။ ဤအက်ပလီကေးရှင်းသည် Ray-Ban Meta ကမ္ဘာ့မျက်မှန်များနှင့်လည်း ပေါင်းစည်းထားပြီး၊ ဆက်လက် AI အတွေ့အကြုံများခံစားနိုင်ခြင်းနှင့် မျက်မှန်များ၊ အက်ပလီကေးရှင်းနှင့်ဝဘ်ကြားအပြောင်းအလဲများကို ဆေးပွင့်မပြတ်လုပ်နိုင်သည်။ ဝဘ်မိတ်ဖက်သည် အလျင်အမြန်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် အပြုသက်ကောင်းမှုရှိသော ဒီဇိုင်းများ၊ ပြင်းပြသောပုံပြင်တည်းဖြတ်စနစ်များ၊ စာရွက်စာတမ်းများကို တည်းဖြတ်နိုင်မှုနှင့် အသံထွက်ကို ကိုယ့်စိတ်ကြိုက်ပြုလုပ်နိုင်မှုတို့ဖြင့် ပညာရပ်အဆင့်မြင့်ထားသည်။ ဤအက်ပလီကေးရှင်းသည် Meta ၏တင်းတိမ်မင်းမြင်ချက်ကို ပြသပြီး လူတွေကို အရေးပါအရာနှင့် ပူးပေါင်းစေနိုင်စေသည့် အကူအညီတစ်ဦးအဖြစ်ဖြစ်စေပြီး၊ မည်သည့်အချိန်၊ မည်သည့်နေရာတွင်မဆို ဆက်သွယ်နိုင်စေပါသည်။
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!
Hot news

ကျပ်ငွေအပြုခြင်းချုန်းခဲမှုများက ၂၀၂၅ ခုနှစ်အပတ်ရံပုံမ…
၂၀၂၅ ခုနှစ်ပထမသြဂုတ်ကာလအတွင်း၊ ကြေးနျီကွန်းစီအော့တွေကိုပြုလုပ်ခြင်းအခါတွင် ခိုး theft ပျမ်းမလုံးအတိုးအကျယ်တိုးလာပြီး၊ စုစုပေါင်း $1

ပညာရေးမှာ AI: လုပ်ရိုးလုပ်နည်းပေါ်မူတည်သော သင်ကြားမှုအတ…
နောက်ဆုံးနှစ် သုံးနှစ်များအတွင်း စီးပွားရေးပိုင်းမှာ လူတို့အကြားအမှုချုပ်တိုးတက်လာပြီး မူလတန်းနဲ့အတန်းတွေမှာ သက်ဆိုင်ရာ AI (အတ္တရူပညာပေးနည်း) ကို ထည့်သွင်းအသုံးပြုမှု တိုးချဲ့လာသည်။ ကမ္ဘာအနှံ့မှာ သင်ကြားရေးအသုံးအတွက် AI အခြေပြု စနစ်များကို ဦးစားပေးအပြုအမူလုပ်ပေးရင်း၊ သင်ကြားရေးအတွက် ရင်းနှီးမှုကို တိုးတက်စေပြီး၊ ကျောင်းသူကျောင်းသား တစ်ဦးချင်းအလိုက် သင်ကြားမှုအကြောင်းအရာများကို ကိုယ်ပိုင်အခြေအနေများနှင့်အညီ ချိန်ညှိပေးနေသည်။ ဤနည်းပညာတိုးတက်မှုသည် သင်ကြားမှုအဖွဲ့အစည်းအသစ်အပြောင်းအလဲအဖြစ် လေးလေးစားစားပြုလုပ်နိုင်စေပြီး ၊ မျှော်လင့်ထားသော ဂရုစိုက်မှုကို မြှင့်တင်နိုင်စေကြောင်း၊ ပညာရေးအရည်အချင်းကိုတိုးတက်စေပါသည်။ ထို AI များကိုအခြေပြုကိရိယာများသည် သင်ကြားမှုစနစ်များကို အနက်မှ မြင်လေ့လာရန်နှင့် လူတစ်ဦးချင်း၏ စွမ်းရည်အရစ်အတွက် ဖန်တီးထားကြသည်။ သူတို့၏ သဘောထားပြိုင်ကြည့်ခြင်းများနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးစိတ်ကြိုက်အကြံပြုချက်များကို လေ့လာသည့်အခါ၊ ကန့်ကွက်ထားသော ပုဂ္ဂိုလ်များအတွက် တစ်ဦးချင်းအလိုက် သင်ကြားမှုအစီအစဉ်များကို ဖန်တီးပေးနိုင်ကြောင်း၊ ကျောင်းသားများ၏ အားသာချက်များနှင့် တိုးတက်ရန်လိုအပ်သော အပိုင်းများကို အပ်နှံပါသည်။ ဤအမြင့်အမွှာ ပြုလုပ်မှုကြောင့် လူကြီးမင်း၏အတန်းအတန်းများအတွင်း လူတိုင်းအမြန်နှုန်းနှင့် လိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်ပြီး၊ သင်ကြားခရီးစဉ်အတွင်း ထိခိုက်မှုများကိုလည်း ဖြေရှင်းပေးနိုင်သည်။ ပညာရေးတွင် AI အသုံးပြုခြင်းသည် တစ်မူတည်းမဟုတ်သော သဘောတစ်ခုအပေါ် အခြေခံထားပါသည်၊ အနည်းငယ်ပဲ။ ရိုးရာ သင်ကြားမှုနည်းလမ်းများကို တန်ဖိုးရှိပေမယ့်၊ သုံးစွဲသူတိုင်း၏ စွမ်းရည်နှင့်စိတ်ဝင်စားမှုအရ မတူညီမှုများကို ထောက်ပံ့ပေးရန် အခက်အခဲရှိနိုင်သည်။ AI များဖြင့် ပမာဏဒေတာများနှင့် စက်ရုပ်ကျွမ်းကျင်မှုအပေါ် မူတည်ပြီး၊ သင်ကြားမှုအကြည့်အလင်း ကို လိုက်လံပြုပြင်နိုင်သည်။ မူလစမ်းသပ်သည့်အစီအစဉ်များနှင့် စမ်းသပ်မှုအစီအစဉ်များကြောင့် မျှော်လင့်မိသော အောင်မြင်မှုများ ရရှိနေသည်။ AI ဖြင့် စိတ်ကြိုက် သင်ကြားစနစ်များကိုအသုံးပြုသော 학교များတွင် ကျောင်းသားများ၏ ထိန်းသိမ်းထားမှုနှုန်း မြင့်မားလာပြီး ၊ သင်ကြားမှု ပိုမိုစိတ်ချရနိုင်ချိန်များ တိုးလာသည်။ ထို့အပြင် စာမေးခွန်းပွဲအမှတ်များထဲတွင်တိုးတက်မှုများကို တွေ့ရပြီး ၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးလေ့လာမှု တိုးတက်စေပြီး သင်ကြားပုံစံကို နားလည်နိုင်စေပါသည်။ သင်ကြားရေးဌာနများသည် ဤ AI စနစ်များကို သူတို့၏ တန်းခန်းများတွင် ထည့်သွင်းအသုံးပြုခြင်းအားဖြင့်၊ ယင်းနည်းပညာသည် အထူးတလည်သော အကူအညီအဖြစ် အဖြစ်အပျက်များကို ရှာဖွေဟူသောကြောင့်၊ ထောက်ခံမှုများကို ပိုမိုအကျိုးရှိစေရန်၊ ပညာရေးလုပ်ငန်း စီမံခန့်ခွဲမှုကို ပိုမိုထိရောက်စေသည်။ သ బုုုနစ် ခြအဲထိုက်သည့် ထောက်ပံ့မှုပေးနေသည်။ AI သုံးစွဲမှုသည် ပညာရေးအောင်မြင်မှုကိုသာမက၊ ကျောင်းသူကျောင်းသားများ၏ အားမာန်ဆုံးမုံ့မည့် ယုံကြည်မှုနှင့် လောကယောကျာ်းမှုကို တိုးတက်စေပြီး၊ သူတို့၏ စိတ်ဝင်စားမှုနှင့် သင်ကြားအပန်းဖြေမှုအပေါ် ကိုးကားနိုင်သည်။ သူတို့၏စိတ်ဝင်စားမှုများနှင့် သင်ကြားမှုစံနမူနာများအညီ အကြောင်းအရာများကို လုပ်ဆောင်မည့်အခါ၊ သူတို့၏ အင်အားများပိုမိုဖွံ့ဖြိုးနိုင်သေးကြောင်း၊ သင်ကြားရေးအတွက် အဓိကအခန်းကဏ္ဍကို အလေးပေးနိုင်ကြောင်း သိရှိနားလည်နိုင်ပါသည်။ ဒါပေမဲ့၊ မျှော်လင့်ရသော အခက်အခဲများလည်း ရှိနေသည်။ အဓိကစိုးရိမ်ချက်များတွင် ဒေတာအကျိုးစီးပွားမှု၊ နည်းပညာ၏တူညီအောင်အသုံးပြုမှု၊ သင်ကြားသူလည်း လေ့ကျင့်မှု ပိုမိုလိုအပ်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ AI ကို သင့်တော်စွာအသုံးချနိုင်ရန်၊ ဥပဒေထုတ်လုပ်နှင့် နိုင်ငံရေးမူဝါဒအင်အားအပေါ် မူတည်ပြီး လူ့အဖွဲ့အစည်းများ၊ ထူးခြားမှုဖမ်းဆီးမှုများကို လေးလာရပါမည်။ အနာဂတ်တွင် AI ကို ပညာရေးတွင် ထပ်မံ ပွင့်လင်းစွာ ပေါင်းစည်းနိုင်ရန်၊ ဖော်ထုတ်သူများ နှင့် မူဝါဒပြုသူများအကြား ပူးပေါင်းမှုပြုလေရမည်။ ပညာရေးကဏ္ဍအလားအလာ၊ လူတိုင်း အားလုံး၏ စွမ်းအင်အပြည့်အဝ ဖြည့်ဆည်းနိုင်ရေးအတွက် တည်ဆောက်သည့်အခါ၊ AI ကို အသုံးချခြင်းဖြင့် လူတိုင်း၏ ရည်မှန်းချက်အောင်မြင်မှုကို မြှင့်တင်နိုင်မည်ကို မျှော်လင့်ပါသည်။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့်၊ AI များအပေါ်အခြေခံသော ပုဂ္ဂိုလ်ရေး သင်ကြားမှုပလက်ဖောင်းအသစ်များသည် ပညာရေးအတွက် အရေးကြီးအဆင့်တစ်ခု ဖြစ်လာသည်။ သူတို့အလိုက် စင်စစ်အကြောင်းအရာများကို ပြုပြင်ပေးခြင်းအားဖြင့်၊ ကျောင်းသားများ၏ လုပ်ဆောင်မှုကို တိုးတက်စေပြီး၊ ပညာသင်ကြားမှုအောင်မြင်မှုကို မြှင့်တင်နိုင်သည်။ ဆက်လက်လေ့လာခြင်းနှင့် လက်တွေ့အသုံးချမှုတို့မှ မည်မျှထိရောက်စေရမည်ကို ဖော်ထုတ်နိုင်မည်။

တိုင်းရင်းမဲဆွယ်ရွေးချယ်ရေးကာကွယ်ရေးအမိန့်မအောင်မြင်ပဲ ပြည်…
အမေရိကန်နိုင်ငံတွင် တိုင်းပြည်ဆိုင်ရာ အႀကံဆိုင်းထားသော က႑တစ်ခုအား အကြီးအကျယ်ဖျက်သိမ်းရန် ရိုးရာအမျိုးသားဘတ်ဂျက်ဥပဒေနှင့်အညီ စီမံကိန်းအသစ်တစ်ခုကို တင်ပြခဲ့ပြီး၊ ဗဟိုအာဏာရုံးအဖွဲ့တစ်ရပ်နှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းအဖွဲ့အစည်းများအပေါ်အားထားခဲ့သည်။ ထိုစတင်ကံစမ်းချက်သည် တိုင်းပြည်အသီးသီးအနေဖြင့် AI မူဝါဒများတင်ပြရန်ကာကွယ်သည့် ရည်ရွယ်ချက်ရှိခဲ့၍၊ မျှတသော စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကို ဖော်ဆောင်နိုင်စွမ်းတိုးရန်နှင့်စီးပွားရေးအဖွဲ့အစည်းများအတွက် အခက်အခဲ မဖြစ်နိုင်စေရေးအတွက် ဖြစ်ခဲ့ပါသည်။ သို့သော်၊ သမ္မတလက်ထဲမပဲကြိုးပမ်းမှုက စားသုံးပြန်ရှင်းလင်း၍ အဆိုပါအကြံကို မဲလုံးလုံး လက်မခံနိုင်ခဲ့ပါ။ ဤအကြံကို ရွေးချယ်မရဘဲ၊ နိုင်ငံတော်အစိုးရအဖွဲ့များ၏ လွတ်လပ်မှုကိုကန့်လန့်မူရန်၊ ဘေးအန္တရာယ်များနှင့် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ပိုမိုပိတ်ပန်အောင် ဖြေရှင်းရန် ကြိုးပမ်းနေပါသည်။ ဤအကြံသည် နိုင်ငံတော်အလယ်အလတ် AI စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများ ကိုတစ်သီးတစ်ခြား မည်သည့် AI မူဝါဒများ မချုပ်မနပ်ကြောင်း၊ လူမှုရေး၊ လုံခြုံမှုနှင့် ဉာဏ်ကြီးပိုင်ခွင့်ကာကွယ်မှုများကို မွမ်းမံအောင်လုပ်နိုင်ရန်အတွက် အားထားခဲ့သည်။ သို့သော်၊ ဒီကဲ့သို့သော စည်းမျဉ်းများကို များအတွက် ပြောင်းလဲဆောင်ရွက်နေသော ပြည်နယ်အများစုတွင် တိကျသော AI ဥပဒေများ ထားရှိထားပြီး၊ လူ့အခွင့်အရေးနှင့် သက်တွေ့နိုင်မှုများအပေါ် ဂရုစိုက်မှုများဆင့်ပြင်နိုင်ရေး လုပ်ဆောင်ပြုလုပ်ထားသည်။ ဤကဲ့သို့သော ထူးခြားနေသော လုပ်ဆောင်မှုများသည် ဂေဟစနစ်စာရင်းကဏ္ဍများအကြား တရားဥပဒေချည်းအနေဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်ရန်လိုအပ်ချက်ကို ပြသနေသည်။ အပြန်အလှန်၊ ဘိုင်ဒင်အုပ်ချုပ်မှု များစွာအနေဖြင့် တိုင်းပြည်အဆင့် AI ဥပဒေများကို မည်သည့်အတိုင်းချဉ်းကပ်ပေးမည်ကို မချိုချမဲ့ ပဋိပစ္စည်းများ ရှိနေပါသည်။ အရင်အတန်းအစားတွင်၊ ဟောပြောဆိုမြင်ခြင်းနှင့်နာမည်အောင်ဆောင်ရွက်အောင် ထိန်းချုပ်ပေးလိုသော ရည်ရွယ်ချက်ရှိသော်လည်း၊ ထိုကြောင့်နည်းပညာအရပြောရလျှင် ဂေဟစနစ်ကို မဖြစ်နိုင်ပါ။ ဤအခြေအနေမှာ၊ တိုင်းပြည်အဆင့် စည်းစမ်းစစ်ဆေးမှုများကို မပြုလုပ်နိုင်စေနိုင်သော အခန်းကဏ္ဍဖြစ်လာနိုင်ပါသည်။ အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းများများအဓိကအယုံအမြင်အဖြစ်၊ အမေရိကန်လူတိုင်းကျင့်ဝတ်ဝါဒများ ဖော်ဆောင်ရန်လိုအပ်သည္ဟု သဘောတူကြသည်။ မည်သည့်စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများကိုပါ ပူပန်ကြတင္းလာလျှင်၊ ပြည်သူ့နေရာများတွင် လိုအပ်သော လူ့အခွင့်အရေးကို ထိန်းသိမ်းတားမြစ်ဖို့၊ ပြည်ထောင်စုခွင့်အာဏာနှင့် ပြည်တွင်းပိုင်းအာဏာကြား ကြားနေရပုံကို ကိုင်တွယ်ဖို့လိုအပ်ပါသည်။ AI များ တိုးတက်လာပြီးချိန်တွင်၊ မူဝါဒ အကြောင်းမှတ်ယူမှုများသည် ပိုမိုအရေးပါလာသည်။ အဆင့်မြှင့်မည့် AI စနစ်စနစ်များ အသုံးချမှု နှင့် စုပေါင်းလုပ်ဆောင်မှုများကို တားမြစ်ပြီး အချိန်မီ ထိန်းချုပ်နိုင်ရန်အတွက်၊ ဖက်ဒရယ်အာဏာနှင့် ပြည်နယ်များ အတူပေါင်းစည်းဖန်တီးနိုင်ရန်အတွက် အရေးကြီးလာပါသည်။ ဥပဒေစနစ်များ ကို စုစည်းဖန်တီး၍ လုပ်ငန်းအများစုမှ များပြားအောင်လုပ်နိုင်ရန်၊ လူ့အကျိုးအမြတ်များကို လေးထား၍၊ Data Privacy, Algorithm Accountability, Transparency & fair Access စသော နိုင်ငံတကာစံချိန်များအား ထိန်းသိမ်းရန်အတွက် ညီညွတ်သော ပုံစံများ တီထွင်ရန် လိုအပ်သည်။ အကြီးအကျယ်ချိုးဖောက်မှုနဲ့ တိုက်တြန်းထားတဲ့ လုပ်ငန်းမှတ်တမ်းများ အားဖြင့်၊ AI အကြောင်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို ရည်ရွယ်ဖေါ်ထုတ်ရန်၊ နိုင်ငံတကာရဲ့ မျှတမှုနှင့်ပတ်သက်ပြီး၊ စားဖိုချုပ်အောင်လုပ်ရမည့် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများအတွက် အတိုင်းအတာအသစ်ထားရပါသည်။ မူဝါဒများအတူတကွ ပြုလုပ်ရန်၊ AI ဖွံ့ဖြိုးမှုများသည် လူ့ဘောင်များ မပြတ်သားမှုများကို ဖြစ်စေမည်မျှ၊ လိုအပ်သော ထိန်းသိမ်းမှုများနှင့် သတ်မှတ်ချက်များကို ငြင်းပယ်နိုင်ရန် လိုအပ်သည်။ ဆက်လက်လာမည့်အခါတွင်၊ ပြည်ထောင်စုနှင့် ပြည်နယ်အဆင့်များအတွက် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို ပိုမိုအင်အားရှုထောင်ရန်အချိန်ဖြစ်နေပြီး၊ အကြံပေးများ၊ စက်မှုလုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်များနှင့် လူ့အဖွဲ့အစည်းများ၏ ပံ့ပိုးမှုနှင့် ထောက်ခံမှုလိုအပ်ပါသည်။ မျိုးစုံသောအမြင်များအားပူးပဲြ၍ AI နဲ့ပတ်သက်သော Data Privacy ၊ Algorithm Accountability ၊ Transparency in AI Decision-Making နှင့် စာချုပ်များအခြေခံသော ရလာဒ်များကို ထိန်းသိမ်းနိုင်မည့် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများ များပြားဖန်တီးရန်အရေးကြီးပါသည်။ အနှစ်ချုပ်အားဖြင့်၊ တိုင်းပြည်အဆင့် AI စည်းစနစ်များကို ချဉ်းကပ်ဖို့ ဘေးအန္တရာယ်များအာမခံ၍ မူဝါဒများ ထားရှိနေထိုင်မည်ဆိုတဲ့ အခက်အခဲများကို တွန်းတိုးနိုင်ခဲ့ပြီး၊ ယုံကြည်မှုတစ်ခု အရှိန်မြှင့်တင်ရန်၊ တာဝန်ယူမှုများ နှင့် ဥပဒေဆောင်ရွက်ပုံများကို အားထားတဲ့ နိုင်ငံတကာ ပြန်စဉ်းစားမှုများကို ဦးစားပေးလိုက်ရမည်ဖြစ်ပါသည်။

အကြွေးပေးသူများ သည် တိုကင်မိုက်ပြုလုပ်ထားသော ငွေလုပ်ငန်…
کریپ্টো ကုမ္ပဏီများနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် များစွာလာသော အလားအလာမှာ ငွေစီးဆင်းမှုကို ထိန်းညှိရန် ငွေဘဏ်အိုင်နီမေးရှင်းနှင့် Treasury bond ထုပ်လပ်များကဲ့သို့သော တစ်ခြားခြားနားသော စုပ်ကြေးအဖြစ်များအတွက် ထောက်ပံ့မှုများတွင် အာရုံစိုက်လာသည်။ ဤလိုက်လျောမှုအနေဖြင့် ရိုးရိုးအသုံးပြုသော ငွေကြေးစျေးကွက်ရောဂါများနှင့် blockchain ၏ ထိရောက်မှုများကို ပေါင်းစည်းသည့် ငွေကြေးထုတ်ပစ္စည်းတွင် စိတ်ဝင်စားမှု မြင့်လာမှုကို ကျော်ခဲ့သည်။ ဤအတွက် ငွေကြေးအကျိုးပေးသော Treasury ထုတ်လုပ်မှုများအတွင်းရှိ ပိုင်စင်များကို ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်မှတ်အဖြစ် ပြောင်းရွှေ့ခြင်းနှင့် အသစ်တီထွင်ထားသော Token-based မျှဝေမှုများကို ယခင်လပိုင်းအတွင်း ၈၀% ပိုများစေခဲ့ပြီး ယုံကြည်မှုနှင့် တောင်းဆိုမှုများ တိုးချဲ့လာသည်ကို ပြောကြားသည်။ ဤကြိုက်နှစ်ဆကူးမှုများသည် ထုပ်ပိုးမှုကောင်းမွန်သော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုရွေးချယ်မှုများကို ရှာဖွေခြင်းမှ ဖြစ်လာသည်။ ဂါရဝရလိမ္မာ Olivier Portenseigne သည် stablecoins မူလတုန်းက ဒစ်ဂျစ်တယ်ကြေးငြိမ်းအနေအထားများအဖြစ် လုပ်ဆောင်ခဲ့သေးလျင် ယခုတိုင် tokenisation သည် ငွေကြေးအမျိုးမျိုးကို ရောင်းဝယ်ခြင်းနှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုများအတွက် ပိုမိုစျေးနှုန်းသက်သာပြီး မြန်ဆန်သော နည်းလမ်းတစ်ခု ဖြစ်လာပါသည်ဟု ရှင်းပြသည်။ မကြာခင်က crypto ကို ပံ့ပိုးသူများဖြစ်သော ယူအက်စ် မူဝါဒရှင်များရဲ့ မြင့်မားလာသော ထောက်ခံမှုသည် ဈေးကွက်ယုံကြည်မှုကို မြှင့်တင်လာပြီး ဒစ်ဂျစ်တယ်ဖိုင်နန့်တည်းဖြင့် ပိုမိုမူလ အကြံဉာဏ်များကို ချမှတ်ပေးခဲ့သည်။ တို့တွင် tokenised money market funds နှင့် Treasury bonds များပါဝင်သည်။ Tokenisation သည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများအတွက် မျှဝေရေးဟာ ပိုမိုရှင်းလင်းမှုရှိစေရန်အတွက် blockchain ကိုယ်တိုင်အပြီးတည့်တည့်ဖြစ်နေစေသည်။ ဤလက်တွဲမှုသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အချိန်အကာအကွယ်ဖြင့် ပေးပိုင်းနည်းစနစ်များအဖြစ် တိုးတက်လာခြင်းနှင့် မိုင်ဂျင်အပေးအယူများကို လျှော့ချစေသည်။ McKinsey & Company သည် blockchain ၏ တိုးတက်မှုနှင့် အဖွဲ့အစည်းများအတွင်း ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု တိုးပွားလာမှုကြောင့် tokenised ငွေကြေးများနှင့် ဘဏ္ဍာနှစ်များအတွက် လုပ်ဆောင်ချက်များ तेजလာမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ Crypto ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် ဝင်ငွေ၊ လွယ်ကူစွာရယူနိုင်မှုနှင့် တည်ငြိမ်မှုရှိစေသော tokenised Treasury bonds များကို ရှာဖွေနေပြီး ငွေကြေးခေါင်ခေါင်းများနှင့် မရောင်းနိုင်သော အန္တရာယ်ကို ခံနိုင်အောင်အနေနဲ့ အစိုးရငွေကြေးအမည်ခံလက္ခဏာအားလုံးကို ခံနိုင်ရည်ရှိသည်ကို ပြောကြားသည်။ Tokenised ထုတ်ကုန်များသည် ခုပဲ ပုံမှန် cryptocurrency ဝါရင်များအား လူကြိုးမဲ့၊ ယုံကြည်စိတ်ချရသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများအဖြစ် တွေ့ရှိမည့် ပုံစံအဖြစ် ပေးအပ်လိုက်ပြီး လဲလှယ်နိုင်သည့်၊ ပြောင်းရွှေ့နိုင်သည့်နည်းလမ်းများဖြစ်သည်။ Industry analyst Stephen Tu မှတ်ချက်အနေဖြင့် ဤအင်္ဂါရပ်များသည် ရိုးရာ stablecoins ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အန္တရာယ်နှင့် စုစုပေါင်းအလွှာများကို ထိန်းကြပ္နိုင်စေသည်ဟု ဆိုသည်။ ထို့အပြင် တည်ငြိမ်သော Liquidity နှင့် ၂၄/၇ မျှဝေရေးစနစ်အားဖြည့်သော stablecoin များ၊ စိတ်မပူရစေနိုင်သော classic money market tools များကို crypto ကို တည်းဖြတ်မလိုအပ်သော အသစ်ထပ်ထွက်များနှင့်ခပ်းတိုးလာသည်။ Yuval Roo, Digital Asset ၏အမှုဆောင် အမှုဆောင် ဒိုင်ရဲမင် သည် ဤဒစ်ဂျစ်တယ် token များသည် လျင်မြန်စွာ ခြားနားမှုနှင့် margin လွှဲပြောင်းမှု များကို ဖွင့်လှစ်နိုင်စေဖို့ အရေးကြီးသော အခန်းကဏ္ဍ ထမ်းဆောင်သည်ဟု ပြောပြသည်။ မှုတ်ထုတ်စွာအောင်မြင်စေသော blockchain ၏ ဝင်ငွေနည်းချ ပြီးလုပ်နိုင်မှုများကြောင့် traditional money market funds များသည် ဈေးကွက်အလိုအလျောက်ပေါ်လာသော ratio များအတွက် အသုံးပြုမှုနည်းနည်းပင် ဖြစ်လာသည်။ ဤနည်းလမ်းမှာ tokenisation ၏ ချက်ချင်းပတ်လည်ပြီးသောလုပ်ဆောင်မှုသည် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး တင်းကျပ်မှု မလိုအပ်သော နည်းလမ်းဖြစ်သည်။ Caroline Pham, အရေးပါသော ညွန်ကြားရေးအဖွဲ့ရဲ့ အမှုဆောင်ခုံမင်ဟာ သူမကိုယ်တိုင် အစိုးရအဖွဲ့၏ အားနာမည်ရှိသော tokenised funds တွေကို “အမှန်တကယ်အသုံးချနိုင်သော အပလီကေးရှင်း” ဟု ခေါ်လိုက်ပြီး ဤသို့တော့ လုံခြုံရေးနှင့် blockchain ၏ လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုတို့ကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ သို့သော် ဧည့်နိုင်ကြောင်း၊ ထိန်းချုပ်မှုများနှင့် Infrastructure များ ထပ်မံလိုအပ်နေပါသည်။ ဈေးကွက်အတွင်းသုံးစွဲသူများနှင့်အတူ ရောင်းဝယ်သူများပေါင်းစပ်မှုကြောင့်သာ ဤနည်းလမ်းများအပြည့်အဝ အသုံးချနိုင်မည်ဖြစ်သည်ဟု Tony Ashraf မှ သတိပေးခဲ့သည်။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့် များစွာလာသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများသည် tokenised money market နှင့် Treasury bond မျှဝေရေးများတွင် မြင်သာလာနေသည်။ ဤအခန်းကဏ္ဍသည် blockchain နည်းပညာကို အသုံးချ၍ ပိုမိုမြန်ဆန်သော ချိတ်ဆက်မှုများ၊ ငွေကြေးနှုန်းမကျော်ကာ လုပ်ငန်းစရင်း လျော့နည်းခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဒဏ်ကြောင့် ကောင်းမွန်လာတတ်သည်။ ငါးစီးပွားရေးအဖွဲ့အစည်းများအနေနဲ့ မျှော်လင့်ချက်များ ထို့အပြင် အာဏာမဲ့အရောင်းအဝယ်များအတွက် ညစ်အမှိုက်များ ပိုမိုလေ့လာလာမည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ် မျှဝေရေးလောကနှင့် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဈေးကွက်များအကြား ဤနည်းလမ်းများ များအောင် ပိုမိုချိတ်ဆက်လာမည်ဖြစ်သည်ဟု မျှော်လင့်ရသည်။

ဘလုံးချိန်းဘာလဲ? ကမ္ဘာကိုပြောင်းလဲနိုင်သည့် မှတ်တမ်းများအ…
ဘစ်ကွိုင်နဲ့ပတ်သက်ပြီးနားလည်ရလွယ်ကူစေဖို့အတွက် blockchain ဟာအများကြားမှာသိကြပြီး၊ အစွန်အဆန်းလုံလုံခြုံခြုံ၊ ပြောင်းလဲနိုင်စွမ်းနည်းနည်းနဲ့ မူရင်းအချက်အလက်များကိုလည်းအဖွဲ့အစည်းအနေဖြင့်အုပ်ချုပ်ရန်အတွက် တီထွင်ခဲ့တာပါ။ ဤနည်းပညာသည် ငွေကြေးနဲ့ကျန်းမာရေးစနစ်တို့ပါဝင်ပြီး၊ လောဝာအလုပ်လုပ်ပုံကိုအပြောင်းအလဲလုပ်နိုင်မယ့် စွမ်းအင်ကြီးမားသောစနစ်အဖြစ်မြင်သာလာနေပါပြီ။ Blockchain ဟာ ဒေတာများကိုအဖွဲ့အစည်းအနေနဲ့စီမံခန့်ခွဲခြင်းနှင့်လုံခြုံရေးအတွက်အခြေခံအလားအလာဖြစ်ပြီး၊ ဘစ်ကွိုင်နဲ့အထင်ရှားလောက်တဲ့ အခြေခံအရင်းအမြစ်တစ်ခုအဖြစ်အသုံးပြုဖို့အတွက်အဆင့်မြှင့်တင်လာပါတယ်။ ဤနည်းပညာသည်၊ မျှဝေရန်ကာလအလယ်မှာ မတူညီတဲ့ digital ledger တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ မူလကနေပြီးခဲ့တာကိုသာ ထောက်လွှမ်းနိုင်သလို၊ မူရင်းအချက်အလက်များကိုလည်းအတိအကျထားရှိနိုင်ပါသည်။ ဤနည်းပညာပြုပြင်တာနဲ့ဘာကြောင့်အရေးကြီးလဲဆိုတာအောက်မှာဖေါ်ပြပါမည်။ Blockchain ၏အခြေခံအင်္ဂါရပ်များ - ပျံ့နှံ့ထားခြင်း (Distributed): ငွေထုတ်လုပ်သူအဖြစ်ဘဏ်လိုအပ်ချက်မရှိဘဲ၊ အောက်အများကြီးရှိနေတဲ့ကွန်ပျူတာကွန်ယက်တွေကို "nodes" လို့ခေါ်တတ်ပြီး၊ မျှကြပေးထားခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ ဒီ decentralization ကြောင့် တစ်ခုခုပျောက်ဆုံးသွားရင်တော့၊ တစ်ခြားကွန်ပျူတာများက မည်သည့်အခက်အခဲမရှိဘဲ ကွန်ယက်လည်ပတ်နိုင်ပါသည်။ - မပြောင်းလဲနိုင် (Immutable): ဒေတာတစ်ခုကိုမှတ်မိလျှင်၊ ပြောင်းလဲခြင်းမရှိနိုင်ပဲ၊ ဖျက်ချင်လည်းမလွယ်ပါ။ ဤထို့ကြောင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို blocks တွေဖြစ်ဖို့၊ အချိန်စဉ်စနစ်အတိုင်း cryptographic ချိတ်ဆက်ထားပါတယ်။ တစ်ခုခုကိုပြောင်းလဲဆိုရင်၊ သူ့ကို့နောက်ဆုံးရှိ blocks များအပါအဝင် လုံးဝပြောင်းလဲမပြိုင်နိုင်ပါဘူး။ ယင်းကိုခြင်းခြင်းပြီး တစ်ပိုင်းလည်း ပြောင်းလဲလို့ မဖြစ်နိုင်တဲ့အကြမ်းမားဆုံး လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်ပါတယ်။ - အမှန်တကယ်ထင်ရှား (Transparent) (ပုံမှန်မဟုတ်ပဲ pseudonymous): အသုံးပြုသူများအနေနဲ့အမည်မဖော်ပြပဲ address တွေကိုသာသုံးပေမဲ့၊ လုပ်ဆောင်မှုတိုင်းကို အများပိုင်မြင်နိုင်ပါတယ်။ ဤပုံစံကြောင့် Transparency ရရှိသလို၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးကိုလည်းကာကွယ်နိုင်ပါသည်။ - လုံခြုံရေး Cryptography ဖြင့်အာမခံထားခြင်း: Blocks တစ်ခုစီမှာ ယှဉ်လိုက်တဲ့ cryptographic hash သည်၊ အရစ်အပြောင်းအလဲချင်းစွာဖြစ်လာနိုင်ရန်အတွက် ပုံစံတစ်ခုပါ။ ဒါကြောင့် ဒေတာမူရင်းအချက်အလက်ကို တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းပြောင်းလဲမူဖြစ်စေသော်လည်း၊ ပြောင်းလဲခြင်းမည်သူမဆို ခဲတစ်ချက်အောင် လုပ်နိုင်ပါ့မည်မဟုတ်ပါ။ - သဘောတူညီမှုအပေးအယူ (Consensus): မူလသစ်သော blocks များကို ထည့်သွင်းမည်ဆိုပါက နယ်နိမိတ်အများစုက အတည်ပြုထားရန်လိုအပ်ပါတယ်။ လုပ်ဆောင်ချက်များကို Proof of Work (Bitcoin) ၊ Proof of Stake (Ethereum) ကဲ့သို့ သဘောတူညီမှုစနစ်များဖြင့်အတင်းအကျတင်သွင်းပြီး၊ လိုအပ်ချက်မရှိစေဘဲ ယုံကြည်စိတ်ချမှုရပါမည်။ Blockchain ၏ လုပ်ဆောင်ပုံ (ရိုးရှင်းစေခြင်း) 1

"မူဒာဘတ်" - လူများအကြောင်းစိတ်ဝင်စားမှုမရှိသည့် AI
ခေတ်ပေါင်းချီကြာပြီ မက်ရှင်စိတ်ကြင်နာနိုင်မှု၏ လုပ်နိုင်ရေးကို ဆန်းစစ်နေသောရုပ်ရှင်များဖြစ်သော Blade Runner, Ex Machina, I, Robot နှင့်အခြားများသည် သဘာဝအရ မက်ရှင်စိတ်ကြင်နာနိုင်မှုအကြောင်းကို မဖြစ်လေမည်လို့ ယုံကြည်နိုင်ကြသည်။ ဤပုံပြင်များတွင် လူမှုအသိုင်းအဝိုင်းသည် မာနဆိုင်ပြီး၊ တကယ့်အတုအလားအလာအီပေါ်တွင် မျှဝေဖို၍၊ မျှတစွာလက်ခံနိုင်သည်ဟုဖော်ပြထားသည်။ AI တစ်ခု၏ မဖြစ်မနေတည်ရှိမှုကို သိမြင်သူဖြစ်ခြင်းမှာ သဘာဝတစ်ခုဖြစ်နိုင်ပေမဲ့၊ ဒါသည်စိတ်လှုပ်ရှားစရာ မလိုအပ်မှုတစ်ခုအဖြစ် ပြုခြင်းမရှိပါဘူး။ ဤနည်းပညာသည် လူ့ဘဝများကို ခြုံကြည့်နိုင်ခြင်း၊ များ၊ စိတ်ကူးယဉ်အကြံပေးမှု၊ လူ့အဖွဲ့အစည်းနှင့်ဆက်နွယ်မှုကို တိုးတက်စေခြင်း၊ များစွာသောစိုးရိမ်မှုများအပေါ် မနှောင့်နှေးဘဲဖြစ်လာမှုများကို ဖော်ပြဖြေရှင်းနေပါသည်။ ထိုးထားသော စက်ယန္တရားများကြောင့် လူသားများအပေါ်အကျိုးသက်ရောက်မှု၊ များစွာသောအလေးအနက်နှင့် ပထမဦးစွာအောက်စလုံးနဲ့ ရင်ဆိုင်ရမည့် ပေမဲ့အကြမ်းမပျက်သောကြောက်လန့်မှုများကို လျော့ချပြီးလုပ်ဆောင်အပ်ပါသည်။ Apple TV+ ၏ sci-fi ဇာတ်လမ်းစီးရီး Murderbot သည် ယဉ်ကျေးမှုအယူချုပ်ကို ထိခိုက်စေသောကြားထဲကို ထူးခြားသော အလွဲအလွဲနဲ့ ရိုက်ခတ်သည်။ ဤဇာတ်လမ်းသည် လူသားများအတွက်လုံးဝ မကြည်နူးဖဲ့အောင် ဆန့္အပန်းခြင်းမရှိဘဲ အနာဂတ်ကို မြင်ကွင်းကျယ်ကြည့်စေသဖြင့် လူ့ဘောင်မဲ့ အတုအလားအလာတစ်ခုအနေနဲ့ ဖော်ပြထားသည်။ မာတရား Wells ၏ စာအုပ်ကျမ်းက ပေါ်ပြူလာသော ဇာတ်လမ်းကို အခြေခံထားပြီး၊ ဤ Show သည် ရိုက်ခတ်သူ Alexander Skarsgård မှ မြင်ကွင်းထင်ရှားသော သိပ္ပံကြယ်ပွင့်နှင့် လုပ်ငန်းရှင်များကို ကာကွယ်ပြန်သော နတ်ဥယျာဉ်သငျ့လူမူလူ့အဖွဲ့အစည်းအတွင်း အချို့ ဂရံအသစ်တစ်ခုအဖြစ် သတ်မှတ်ထားသည်။ နောက်ထပ် ဂုဏ်မပြုသောအကြောင်းကြောင့် လေးစားစေရန်ခေါ်သည်။ ဤစက်ရုပ်သည် လူ့အဖွဲ့အစည်း၏ စိတ်ကူးယဉ်အယူအဆများအပေါ် မကျွမ်းကျင်လျက်ကိုင်တွယ်နိုင်ပါသည်။ လူသားတွေနဲ့အတူအလုပ်လုပ်ရန် လူ့အင်အားအခမ်းအနားအသိအမှတ်မဲ့ ဤတိုင်းပြည်၏ ရေစာအခန်းတွင် သူသည် မျှတမှုအခြေအနေကို လက်မခံပဲ သူ၏ အခွင့်အရေးကို လက်ခံထားသည်။ ထင်ရှားသည်မှာ ဤသည်မှာ အလားအလာအသစ်များအတွက် သံယိုကွဲခြင်းရှိ၍ ထိုသူ၏ မျှတမှုအလယ်အလတ်ကို မကောင်းစေဘူး။ ဤဇာတ်လမ်းအမြင်သည် လူသားနှင့် စက်ရုပ်တို့အကြား ပြဿနာကို ဆန့္အပန်းဆိုတတ်သော ပုံစံမှ မတူညီသော၊ သန့်ရှင်းသောအနားယူမှုကို ပေးပါသည်။ Murderbot တစ်လုံး သည် လူ့ဇာတ်အိမ်ခန်းရှိ သဘာဝမဟုတ်သော မျိုးဆက်မြှင့်သော လူမည်းပါးသည့် ဉာဏ်ရည်နှင့် လူ့လူမူများ မျှတမှုကို လိုအပ်မဲ့ထားသည်။ ဤဇာတ်လမ်း၏ အကောင်းဆုံးနေရာမှာ ကုန်ပစ္စည်းပိုံးမော်တော်အခန်းမှာ ဖြစ်သည်။ ဤနေရာတွင် သူ ထိုကဲ့သို့သော ကွန်ယက်မှ အခြားတစ်သားအဖြစ်ရိုက်နှက်နိုင်သည်။ လူမွေးမြူရေးအတွက် စက်ရုပ်များဝင်ရောက်လိုလျှင်၊ သူတို့သည် လူ့အတွေ့အကြုံကို မြင်ကြည့်ရန်ကြိုက်ပါသည်။ ဥပမာများမှ Awake သူတစ်ပါးငယ် David သည် A

ရိုဘင်ဟုဒ်သည် ဥရောပတွင် စတော့ရှယ်ယာအရောင်းအဝယ်အတွက် အလားတန်…
Robinhood သည် ပိုင်ဆိုင်မှုအကြောင်းအရာများ (RWAs) ဆီသို့ ပို၍ မြန်ဆန်စေခြင်းဖြင့် အသစ်စက်စက်အဆင့်သို့ ရောက်ရှိလာသည်။ ဤအပြီးမှာ ပုံမှန်အကြိမ်မဲ့ Tokenization-focused Layer-2 Blockchain တစ်ခုကို ဖန်တီးပြီး ဥရောပအဖွဲ့ဝင်နိုင်ငံများအတွက် ရှယ်ယောင်းပိုက်စ NCAA stock token စီးရီးကို စတင်မိတ်ဆက် လုပ်ခဲ့သည်။ Arbitrum ပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသော ဤ Layer-2 network သည် ဥရောပအသူအာဏာရှင်များအတွက် US ရှယ်ယောင်းများနှင့် Exchange-Traded Fund (ETF) များ ၂၀၀ ကျော်အထိ ထုတ်ဝေခွင့် ပေးနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး၊ ဒါအပြင် Robinhood သည် သူတို့၏ ရှယ်ယောင်း token များကို ပေးအပ်ရန်စီစဉ်ထားသည်။ Robinhood ရဲ့ stock token များအတွက် ကော်မရှင်မရှိသေးခြင်းနှင့် တစ်ပတ်လုံး ၂၄ နာရီ ဆက်လက်ရောင်းဝယ်နိုင်ခြင်းများကို ငြင်းပယ်မထားခဲ့ပါ။ ထို့အပြင်၊ ကုမ္ပဏီမှ EU အများအပြားရဲ့ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများအတွက် perpetual futures များကိုလည်း မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး၊ မျိုးစုံလှယ်လွယ်သော derivatives များကို လုပ်ဆောင်နိုင်မည်။ ဤကုန်လမ်းများသည် Robinhood မှ တစ်ပတ်လုံး ၂၄ နာရီ လုပ်ဆောင်ပြီး Bitstamp ဆိုသော ခရစ်တိုအပလီကေးရှင်း ရေစ်းအဖွဲ့ဖြစ်သော သိပ္ပံချိတ်ထားသော ကုမ္ပဏီအားဖြင့် ချစ်ပ်သည့်ပုံစံဖြင့် လုပ်ဆောင်မည်။ Robinhood သည် ဥရောပရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများအတွက် Tokenized Shares ပေးခြင်းမှာ ပထမဦးဆုံးအဖွဲ့မဟုတ်ပါ။ Cointelegraph မှ ရသနေခဲ့သောအချို့ သတင်းအရ Gemini သည် Strategy (MSTR) ရှယ်ယောင်၏ Tokenized Shares ကို စတင်မိတ်ဆက်ခဲ့ပြီး၊ ထိုကုမ္ပဏီသည် Bitcoin အခြေခံကုမ္ပဏီဖြစ်သည်။ ဆက်စပ်သတင်းများ: Crypto ကတ်များသည် ဗြဲသီးနှံအပုဒ်အတွင်း ဘဏ်များထက်ပိုမို မျှဝေမှုခံရတဲ့အကြောင်း: အသင်းရှုပ်ကြီး Robinhood ၏ Crypto လုပ်ငန်းများ မြန်ဆန်လာသည် Robinhood သည် Bitcoin (BTC), XRP (XRP), နှင့် Solana (SOL) များအတွက် Micro Futures Contracts များကို ထုတ်လွှင့်ပြီးနောက်မှာ Tokenization Project ကိုကြေညာခဲ့ပြီး၊ ရောင်းဝယ်သူများက အနည်းငယ်ပမာဏာကြောင့် ချက်ချင်းဆောင်ရွက်နိုင်ရန် ကမ်းလှမ်းခဲ့သည်။ မေလတွင် ကနေဒါ့ Crypto ကုမ္ပဏီ WonderFi ကို $179 သန်းအလေးအနက်ဝယ်ယူခဲ့ပြီး၊ သေချာသော Tokenization ဥပဒေ စနစ်အတွက်အလေးထားသော မော်လ်ကြားနေပြီး၊ US Securities and Exchange Commission (SEC) သို့ သမိုင်တမ်းတင်ခဲ့သည်။ Robinhood ၏ အဆိုပြုချက်အတွင်း RWA များအတွက် Real World Asset Exchange ဖြည့်စွမ်းရန် ဗွီယရိုက်နဲ့ ချိတ်ဆက်ထားသည့် Off-chain Trading Platform တစ်ခု တည်ဆောက်ရန်ပါဝင်သည်။ RWA စျေးကွက်သည် ေနာက္ဆုံးအချိန်များတွင် အလွန် မြန်ဆန်စွာ မြှင့်တင်လာပြီး ဇွန်လအတွက် $24 ဘီလီယံကျော်ရှိသည့် RedStone အစီရင်ခံစာအရ၊ အေရာင်ကြီးအကောင့်များ နှင့် US Treasury ချေးငွေပမာဏများက ဤအမြင့်တက်မှုအာဏာစုမရှိသည်။ သို့သော် Tokenized Shares များသည် ငွေကြေးစဉ်းစားမှုအနေနှင့် ဒေသအလိုက် များစွာမကောင်းဖြစ်စေရှိပါ။