လီဆာ ဆူသည် AMD 变AI နှင့် Semiconductor 领导者ဖြစ်စေသည်
Brief news summary
လီဆာဆူသည် ২০১৪ ခုနှစ်တွင် AMD ၏ CEO ဖြစ်လာသောအခါမှ, ၎င်းသည် $3 မှ $160 ကျော်သော stock price များနှင့် $260 ဘီလီယံကျော်သော စျေးကွက်တန်ဖိုးတွင် ထောက်ခံထားသည်။ သူမသည် TIME100 သို့ နည်းပညာကဏ္ဍတွင်ထိပ်ပန်းသူတစ်ဦးဖြစ်သောကြောင့် AI နှင့် AI chip MI300 နှင့် MI300X များကိုပြိုင်ဘက် Nvidia နှင့်ယှဉ်ပြိုင်ရန်ဖြစ်စေကြောင်းթացခဲ့သည်။ AI သို့ AMD ၏ အထောက်အကူပြုရန်သူသည် ကီးအယူအဆများကဲ့သို့သော Silo AI နှင့် Pensando ဝယ်ယူခဲ့သည်, ဤကြောင့် AI の タイ 팔ънスタ イ롦 タ 토ックク ェンド なること được thiết kế..သူမသည် AI ၏ တိုးတက်မှု ပင်မဖြစ်ကာ, !internet 、cloud computing နည်းပညာများနှင့် ပူညီစွာဖွံဖြိုးတိုးတက်လာမည်ဖြစ်သည်ဟု ကြေညာသည်။ နည်းပညာဖွံဖြိုးမှုများအပြင်, ဆူလည်းဝယ်ိုးကားများနှင့်ပြိုင်ကားများ အတွက်အခွင့်အလမ်းများကို မွေးမြူရန် အားပေးသည်, သူမ အများရှက်ရှောက်သောလှနည်း আপনার চ্য়নোকো ႉကုသကုမ ၮသည်သတက်ထက်ကနွှအော့ကြော။ ကလောဒါချင့်ကျင့်ချင့်ချင့်စုသခွာ၏သင့်ကြောင်းM ၢး AI カ 우른택。**(ကမ္ဘာ့ထိပ်တန်း CEO များနှင့် ဆုံးဖြတ်မှုအရေးကျ အရာရှိများနှင့် စကားဝိုင်း အီးမေးလ်များကို သီတင်းပတ်တိုင်း လက်ခံလိုပါက, ဤနေရာတွင်နှိပ်ပါ. )** Advanced Micro Devices (AMD) ၏ CEO အဖြစ် တာဝန်ထမ်းဆောင်ပြီး တစ်ရွတ်ပြည့်သောနှစ်တွင်, လီဆာ ဆူသည် ၂၀၁၄ ခုနှစ်တွင် စျေးကွက်တွင် $3 အနီးရှိခဲ့သည့် ကုမ္ပဏီကို ပြန်လည်ထူထောင်ပြီး အင်အားဖြည့်ခဲ့သည်။ သူမသည် အင်အားရှင်အချက်များကို ဦးတည်ခြင်းနှင့် Sony နှင့် Microsoft ကဲ့သို့သော ကုမ္ပဏီများနှင့် အဓိကကိုင်တွယ်ခြင်းတို့ဖြင့် AMD သည် laptop များအတွက် CPU အထူးသဖြင့် မြင့်မားသော စွမ်းဆောင်ရည်ရှိသော ကွန်ပျူတာပစ္စည်းများတွင် ခေါင်းဆောင်တစ်ဦးဖြစ်လာခဲ့သည်။ စီးပွားရေးအတွက် လတ်တလော အယူအဆများမှာ Xilinx နှင့် Pensando ကဲ့သို့သော ပြိုင်ဘက်များကို ဝယ်ယူခြင်းတို့ ပါဝင်သည်, ၎င်းသည် semiconductor စျေးကွက်တွင် ကုမ္ပဏီတစ်ခုဖြစ်လာရေးအတွက် အားဖြည့်လှုပ်ရှားတစ်ခု ဖြစ်သည်။ AMD ၏ AI သို့ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကို MI300 စီးရီး chip များက ဦးဆောင်ပြသ၍ရှိသည်၊ ၎င်းသည့် အမြန်နှုန်းနှင့် စွမ်းနိုင်မှုတို့ကြောင့် ထူးချွန်စွာ ချီးမွမ်းခံရသည်။ MI300X သည် Nvidia ၏ ထုတ်ကုန်များနှင့် ယှဉ်ပြိုင်သော အားကောင်းစွာ ဖြစ်သည်ဟု သတ်မှတ်သည်။ ဆူ သည် AMD ၏ AI သုံးခြင်းကို အပြည့်အဝအတွက် လမ်းညွှန်ခြင်း, ထုတ်ကုန်နှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် တွဲသုံးဖြစ်စေခြင်းတို့ကို အဓိကထား ပြောကြားသည်။ လူအများက AI ၏ တိုးတက်မှုကို အနည်းငယ် အလွန်စိတ်လှုပ်ရှားမှုထက်ကာ မှုတည်ပြီး, ၎င်းကတော့ အင်တာနက်သို့မဟုတ် မိုဘိုင်းဖုန်းများကဲ့သို့သော နည်းပညာဖြစ်စဉ်တခုဖြစ်သည့်အတွက် သိသိသာသာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေမည်ဖြစ်သည်ဟု နားလည်မှုရှိခြင်းမြင်သာသည်။ သူမ၏ ရှုမြင်မှုသည် AI ကိုchip ဒီဇိုင်း ဘုံတိုင်ရှိခြင်းဖြင့် ကဏ္ဍများဖြစ်သည့် ကျန်းမာရေးကဏ္ဍလည်း ခက်ခဲသောကဏ္ဍများတွင် breakthrough ဖြစ်ခဲ့ရန် မြန်ဆန်စေသော နည်းလမ်းကို ရွေးချယ်ခြင်းဖြစ်သည်။ AMD သည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အလုပ်အစားပေးရေး စိန်ခေါ်မှုများကို ခရီးစဉ်ကို စတင်ဖြည့်တောက်ရင်း, ဆူသည် အထဲအရင်းနှဲ့ မဟာဗျူဟာများနှင့် ကွဲပြားသောစျေးကွက်များနှင့် ပုံမှန်လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည်ဟု ပြောကြားသည် သူမသည် နည်းပညာ ကဏ္ဍတွင် ရှိသော အမျိုးသမီးတို့အတွက် အခွင့်အလမ်းများ ပေးဆောင်ရန် ရပ်တည်လျက် ရှိသည်။ အနာဂတ်ကို ကြည့်သောအခါ, ဆူသည် စီးပွားရေးကို ယုံကြည်မှုမျှော်ရွက်သောကြောင့် နည်းပညာနှင့် AI ဆက်စပ်သော စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်မည့် အာရုံစိုက်ကျော်ကြားသောဖြစ်စဉ်များက တွန်းအားပေးရန် ကြို့တော်ဖြစ်ကြောင်း ဖော်ထုတ်သည်, ကဏ္ဍများအနှံ့ ကွန်ပျူတာစွမ်းရည်တိုက်၍ အဓိကလိုအပ်ချက်ကို ထင်ရွက်နေသည့် လုပ်ငန်းတစ်ခုလည်း ဖြစ်သည်။
Watch video about
လီဆာ ဆူသည် AMD 变AI နှင့် Semiconductor 领导者ဖြစ်စေသည်
Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you
I'm your Content Creator.
Let’s make a post or video and publish it on any social media — ready?
Content Maker
Last news
The Best for your Business
Hot news
ဗီဒီယို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် AI: ဗွီဇွယ် ဒေတာများ ထ…
နောက်ဆုံး နှစ်ရွေးများအတွင်း၊ စက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးအစားအချင်းချင်း ပိုမိုများပြားလာခဲ့ပြီး အပြစ်တင်အင်အားအဖြစ် ရှုပ်ထွေးသော ဗွီဒီယို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု (Video Analytics) ကို အသုံးပြုလာခဲ့သည်။ ဤနည်းပညာတိုးတက်မှုသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများနှင့် အဖွဲ့အစည်းများ၏ အလုပ်လုပ်ပုံကို ပြုပြင်စေနိုင်ပြီး၊ အပြည့်အစုံသော ဗွီဒီယိုအကြောင်းအရာကို လေ့လာခြင်းကနေ သုံးသပ်ချက်များ ထုတ်ယူနိုင်စေသည်။ AI-အခြေခံ ဗွီဒီယို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် အော်အလုပ်များကို အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်နိုင်သော မက်ရှင်းလေ့လာမှု အီလဂေါရစ်သမ်များကို သုံးစွဲပြီး ဗွီဒီယိုကြည့်ရုပ်များကို သုံးသပ်ခြင်း၊ ပုံစံများ နှင့် လုပ်ဆောင်မှုများ ထင်မှတ်နိုင်စေရန် ကြိုးပမ်းသည်။ ဤနည်းပညာ၏ ထိရောက်မှုအကြီးဆုံးနေရာတစ်ခုမှာ ဈေးစှမ်းလုပ်ငန်းများဖြစ်ကြောင်း သိရှိရပါသည်။ ဈေးဝယ်သူများ၏ လုပ်ဆောင်မှုများကို AI-အချက်အလက်များကို အသုံးချ၍ သွားပါအောင် ဈေးဝယ်သူ၏ လုပ်ဆောင်ချက်များကို မျှတစွာ မျှဝေစေသည်။ ဤသုံးသပ်ချက်များမှာ ဆိုင်ဒီဇိုင်းကို ထိရောက်စေပြီး ဝယ်လိုအားအဆင်ပြေစေကာ၊ လုပ်ငန်းအမြတ်များ တိုးတက်စေသည်။ မြို့ပြအစီအမံအလုပ်များတွင်လည်း AI ဗွီဒီယို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုလျက်ရှိပြီး ယာဉ်ပွတ်မြော်မှုများနှင့် လမ်းပျံလမ်းကြောင်းများကို စောင့်ကြည့်သည်။ ဤနည်းပညာက မျှတသော မီးခိုးစီးဆင်းမှုကို ထောက်လှမ်းနိုင်ပြီး ယာဉ်စီမံခန့်ခွဲမှုကို တိုးတက်စေနိုင်သည်။ ဒီအချက်အလက်များကို အခြေခံပြီး မြို့ပြ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ပိုမိုဉာဏ်ရည်မြင့်မားသော နည်းလမ်းများကို တည်ဆောက်နိုင်ပါသည်။ စက်မႈခုံအနေအထားများတွင်လည်း AI ဗွီဒီယို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် သူ့အကျိုးအမြတ်များ ပိုမိုကျယ်ပြန့်စေသည်။ အလုပ်အကြောင်းအရာများကို မကြာခင် မျှင်ပြတ်အောင် ကြောက်မက်စိုးရိမ်မှုများကို ထောက်လှမ်းစောင့်ကြည့်စေနိုင်ပါသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် လုပ်ငန်းစဉ်များကို စိတ်ချစေပြီး လုပ်ငန်းအန္တရာယ်များကို လျှော့ချစေသည်။ AI ဗွီဒီယို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ မကြာမီခွန်အားအကြီးဆုံးမှာ ဗွီဒီယိုဒေတာများကို မြန်မြန်နှင့် တိတိကျကျ ချုပ်ချယ်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ ယေဘုယျအားဖြင့် ရိုးရှင်းသော လက်စွဲပြုဗွီဒီယိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် များစွာအခါ မှတ်တမ်းစစ်ဆေးမှုအပေါ် မူတည်ပြီး ခရီးထွက်များလည်း ကြာမြင့်ပြီး မှားယှက်မှုများစွာရှိနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် AI သည် များစွာခက်ခဲသော ဗွီဒီယိုလွှာများကို အပြီးသတ် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ချောမွေ့သော အချက်အလက်များ ပေးစွမ်းနိုင်သည်။ ဤအချက်အလက်များသည် မြန်ဆန် မြှင့်တင်နိုင်သော တုံ့ပြန်မှုများနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ခြုံငုံစေသည်။ ဤနည်းเทคนิคသည်လည်း လုံခြုံရေးနှင့် မြင်ကြည့်မှုစနစ်များတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးပြုနေပြီး ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ ဂိမ်းအစီအစဉ်များ၊ ဂိုးလုံးလေ့ကျင့်မှုများ စသည်တို့တွင်လည်းပါဝင်လာပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့် လုံခြုံရေးတွင် AI သည် ယာဉ်မှားယွင်းမှုများကို ရှာဖွေရန်၊ အန္တရာယ်မဖြစ်နိုင်ပါက သတိပေးနိုင်ရန် အသုံးပြုသည်။ နည်းပညာတိုးတက်မှုများနှင့်အတူ AI ဗွီဒီယို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအသုံးပြုမှုသည် လုပ်ငန်းများ၏ မဟာဗျူဟာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက်ပါ ဝန်းရံဆောင်ရွက်နေသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ပုံစံများနှင့် လမ်းညွှန်များကို နားလည်စေရန်အင်အားကြီးမားပြီး လိုအပ်ချက်များကို ခန့်မှန်းနိုင်စေရန်၊ စတင်အသုံးပြုမှုအတွက်အရေးပါအောင် ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ဤအချက်အလက်အခြေခံနည်းလမ်းသည် ယနေ့ခေတ် စီးပွားရေးနှင့် အစိုးရအဖွဲ့အစည်းများ၏ အရေးပါမှုအမြင့်ဆုံးဖြစ်လာသည်။ သို့သော် ဤနည်းပညာအတွက် လည်း လူပုဂ္ဂိုလ်၏ပုဂ္ဂိုလ်ရေးနှင့် သဒ္ဒါကျသောအသုံးပြုမှုများအပေါ် သံယောဇဥ်များရှိနေပြီး၊ တရားဝင်စံနှုန်းများနှင့် ကာကွယ်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်များကို စားပွဲပေးနိုင်ရမည်ဟုပြောရသည်။
ဂူဂဲလ် ဒီးပီးမိုင့်၏ AlphaCode: ဆော့ဖ်ဝဲအဆင့်မြှင့်တင်ရေးအတ…
Google DeepMind သည် ၂၀၂၅ ခုနှစ် ဒီဇင်ဘာလတွင် AlphaCode ဟုအမည်ရသည့် ပြင်းထန်သော مصنوعی बुद्धिमत्ताစနစ်တစ်ခုကို ထုတ်ဖော်ပြသခဲ့သည်။ ဒီရိုးရာနည်းလမ်းမပါ မူလကိုိးစကာ ကိုယ်ပိုင်လည်းရေးသားနိုင်ပြီး အမှားများကိုပြင်နိုင်သော AI သည် ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးမှုနှင့် မျိုးစစျတ်သင်ယူမှုတွင် အရေးပါသော တိုးတက်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရုမ အဆင့်မြင့် မျိုးစစျတ်သင်ယူနည်းများကို အသုံးပြု၍ AlphaCode သည် ရိုးရှင်းမက မစ်နစ်စမားအပြင် ထူးခြားသော စိန်ခေါ်မှုများကိုလည်း နားလည်နိုင်ပြီး ထိရောက်သော ကုဒ်အဖြေများကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ AlphaCode သည် ပုံမှန်ကုဒ်ထုတ်လုပ်ကိရိယာများထက် ပိုမိုထင်ဟပျက်သော တိုးတက်မှုဖြစ်သည်။ ပုံမှန်အကြံပြုကိရိယာများကဲ့သို့ မဟုတ်ဘဲ မူလအလိုအလျောက် အခက်အခဲရှိသော တာဝန်များကို ခွဲခြားနားလည်နိုင်ပြီး လိုအပ်သော ရည်ရွယ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသော များအတွက် သင့်တော်သော ဝါရွယ်ထားသော နည်းလမ်းများကို မြန်ဆန်စွာ ပြုလုပ်နိုင်သည်။ သီးခြားဒီလိုအလိုအလည်ပိုင်ခွင့်ကြောင့် ကုဒ်ရေးသားမှု ထိရောက်မှု တိုးတက်လာသလို ၊ ကုဒ်အမှားများကို ရှာဖွေရေးနှင့် ပြင်ဆင်ရေးအလုပ်များလည်း များစွာ လျှော့ချနိုင်ပါသည်။ Google DeepMind အဖွဲ့မှ AlphaCode ကို မြင့်မားသော နယူးရုံးကွန်ယက်ခွဲခြားနည်းများနှင့် အားကစားသင်ယူမှုနည်းလမ်းများအပေါ် အခြေခံ၍ သင်ကြားခဲ့သည်။ ဒီနည်းလမ်းများသည် ပရိုဂရမ်မင်းပြဿနာများနှင့် ဖြေရှင်းနည်းများမှ များစွာကို လေ့လာပိုင်နိုင်စေပြီး မျိုးစံုသော ပရိုဂရမ်မင်းဘာသာများ၊ မျိုးစုံသော ပံုစံများ၊ ပုံစံချုပ်နည်းများအကြောင်း ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် သိရှိစေရန် အထောက်အကူဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့် AlphaCode သည် Algorithm များမှ စ၍ ပညာရှင်ဆိုင်ရာ ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးမှုအဆင့်များအထိ ကုဒ်အလုပ်များကို မှီမည်နိုင်သည်။ AlphaCode ၏ အားကြီးမှုအပေါ်မှ ထူးခြားသောအချက်တစ်ခုမှာ သူ့၏ အမှားရှာဖွေစွမ်းရည်ဖြစ်သည်။ အမှားရှာဖွေခြင်းသည် များစွာအခါရော မရှင်းလင်းသော အသေးစိတ်လုပ်ငန်းအနေနဲ့ ဖြစ်လေ့ရှိပြီး၊ AlphaCode သည် ကိုယ်တိုင်အမှားများကို သိရှိနိုင်ပြီး အမှားများကို ခြားနားထုတ်ပေးနိုင်သည်။ ဒီအင်္ဂါရပ်ကြောင့် ပရိုဂရမ်မင်ဆများကြား အနည်းငယ်မှ ကြိုးစားရသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်တဲ့ အမှားရှာဖွေရေးကို လွယ်ကူစေမလား သေချာလာပြီး၊ ဖန်တီးမှုအာရုံနှင့် ဆန်းစစ်မှုအလုပ်များပေါ်ရည်ရွယ်ခြင်းကို ပိုမိုအာရုံစိုက်နိုင်သည်။ AlphaCode ၏ စွမ်းရည်များသည် ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးမှုအပေါ် သက်ရောက်မှုများလည်း များစွာရှိသည်။ အစိတ်အပိုင်းအချို့ကို ကိုယ်တိုင်အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ပရောဂျက်အမြန်တိုးတက်စေရန်၊ ကုဒ်အရည်အသွေး မြင့်မားစေရန်နှင့် လူ့အမှားများကို လျော့ချစေရန်အတွက် များစွာအကျိုးရှိမည်။ ငွေကြေး, ကျန်းမာရေး, မော်ဒယ်အများစုတို့တွင် ယုံကြည်စိတ်ချရသော ထိရောက်သော ဆော့ဖ်ဝဲများအတွက် AlphaCode သည် မရှိမဖြစ်တစ်ရက်ကြုံတောင်းခံရမည့် အရင်းအမြစ်တစ်ခုအဖြစ် ဖြစ်နိုင်သည်။ ဒါ့ကြောင့် AlphaCode သည် مصنوعی बुद्धिमত্তအစဉ်အလာကို ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးမှုနှင့် ပေါင်းစည်းမှု တိုးတက်နေခြင်း၏ ထင်ရှားသော ဥယျာဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ အဆင့်မြင့် မျိုးစစျတ်သင်ယူမှုနှင့် ကိုယ်ပိုင် ကုဒ်ရေးသားနိုင်မှုကို ပေါင်းစပ်ရန်လည်း ဖြစ်ပြီး၊ သူ့ရဲ့အတော်အကြာ ရိုးရှင်းသောအလုပ်အကိုင်တွေထက် ပိုမိုအဆင့်မြှင့်တင်ထားနိုင်ပါတယ်။ ဒီနည်းပညာအတွက် ဘာသာစကားများ၊ ပုံစံများကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာနားလည်စေရန်နှင့် ထိရောက်မှုကောင်းမွန်သောကုဒ်များ ထုတ်လုပ်ရန် ဂရုအနားထားလျက်ရှိသည်။ အကျဉ်းချုပ်ပြီးပြောရလျှင်၊ AlphaCode ၏ မိတ်ဆက်သည့်အခါမှာ AI မူလအထောက်အပံ့ဖြင့် ဆော့ဖ်ဝဲဖွံ့ဖြိုးမှုအသစ်တစ်ခုကို ဦးဆောင်ပြောပြနေသည်။ အဆင့်မြင့် မျိုးစစျတ်သင်ယူမှုနှင့် ကိုယ်ပိုင်ကုဒ်ရေးသားနိုင်မှုတို့ကို ပေါင်းစပ်ထား၍ ကုဒ်ဖန်တီးနိုင်မှုနှင့် ထိန်းသိန်းမှုကို လွယ်ကူစေသည်။ ဤနည္းပညာပျံ့နှံ့လာ၏အတွက် ကျွမ်းကျင်သူများ၏ အခန်းကဏ္ဍများကို ပြန်လည်အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ပြောပြီး၊ လုပ်ငန်းပြောင်းလဲမှုကို မြန်ဆန်စေရန်အတွက်ပါပဲ။
အိုင်အီး-စီအိုဖြစ်စဉ်များ အကြောင်းအရာမီဒီယာအကြံပေးခြင်…
ကွန်ပျူတာရိုးရှင်းမှု (AI) ဟာ အကြောင်းအရာ များစွာ၏ မူဝါဒနှင့် အသုံးပြုသူ စိတ်ဝင်စားမှု ကို မြန်မြန်ဆုံး ပြင်ဆင်ပေးနေခြင်း၊ အထူးသဖြင့် မြင့်မားသော ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်အကူအညီ (SEO) နည်းလမ်းများတွင် အဓိက ပါဝင်နေခြင်းဖြစ်ပါတယ်။ လုပ်ငန်းများနှင့် ဈေးကွက်ရှာဖွေရေး တိုးတက်စေရေးအတွက် AI ရှာဖွေရေးကိရိယာများသည် အရေးကြီးလာပြီး၊ ပျော်ရွှင် သက်တမ်းအရည်အသွေးမြင့်မားပြီး တိကျမှုရှိသော အကြောင်းအရာများ ထုတ်လုပ်နိုင်သည့်အပြင် ပရိတ်သတ်များ အသင့်အတင့်လိုအပ်ချက်များကို ပြည့်စုံစေပါတယ်။ မက်မက် လေ့လာမှု ခြေရာခံခြင်း နှင့် ဒေတာ ကို အမြန်နှုန်းကြီးဖြင့် လေ့လာနိုင်သည့် AI စနစ်များသည် ကျယ်ဝန်းသော အချက်အလက်များကို ထုတ်လွှင့်စစ်ဆေးနိုင်စွမ်းရှိသည်။ ၎င်း၏ ချောမွေ့စွမ်းအင်ကြောင့် AI သည် အကြောင်းအရာများထဲတွင် ဂဏန်း မရှိသည့်နေရာများ (content gaps) ကို ပြသနိုင်ပြီးအကောင်းဆုံးမိတ်ဆက်ပေးနိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ လူကြိုက်များသောရှာဖွေမှုများ၊ အသုံးပြုသူအမြင်များ နှင့် ယှဥ်ပြိုင်သူများ၏ မွမ်းမံမှုများကိုစစ်ဆေးခြင်းဖြင့် အတွက်ကောင်းသော အကြောင်းအရာများကို မှာသွားနိုင်သည်။ ဤအင်္ဂါရပ်များက အကြောင်းအရာ ဖန်တီးသူများကို ပိန်းငြင်းထားသော ပရိတ်သတ်နှင့် စျေးကွက်လိုအပ်ချက်များကို တိကျစွာ သက်ဆိုင်အောင် မျှော်လင့်နိုင်ပြီး ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်၏ ခ်မွေ့မှုအဆင့်မြှင့်တင်နိုင်စေသည်။ SEO တွင် AI ၏ အဓိကအကျိုးအမြတ်မှာ ပုဂ္ဂိုလ်တစ်ဦးချင်းကို ကိုယ်ပိုင်အကြောင်းအရာများ ပေးနိုင်စွမ်းဖြစ်ပါသည်။ အသုံးပြုသူ တစ်ဦးချင်း၏ လုပ်ရပ်များ၊ နှစ်သက်ရာအကြိုက်များနှင့် သဘောထားများကို လေ့လာခြင်းအားဖြင့် AI သည် ချိန်ညှိထားသောအကြောင်းအရာများကို ပြန်လည်ဆောင်ရွက်ပေးပြီး၊ တစ်ဦးချင်းထံ သက်ဆိုင်သောဖော်ပြနိုင်မှု အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေပါသည်။ ၎င်း၏ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအပြည့်အဝကို မြှင့်တင်မှုကြောင့် အသုံးပြုသူ၏ စိတ်ဝင်စားမှုကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး၊ သက်တမ်းရင်းနှီးမှုများ၊ စာရင်းဝင်ခြင်း၊ ဝယ်ယူခြင်း တို့အတွက် အခြေခံအတွက် အားပေးစေပါသည်။ အကြောင်းအရာ ထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအမူအရာများအပြင်၊ AI သည် SEO လုပ်ငန်းစဉ်များ၏ ထိန်းသိမ်းမှုစွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်ပေးပြီး အလိုအလျောက်လုပ်ငန်းများကို လုပ်ဆောင်ပေးနိုင်သည်။ ၎င်းက မှတ်ပုံတင်ဝေါေ့အကူအညီများ၊ ယှဥ်ပြိုင်သူများအား စစ်ဆေးခြင်း၊ လင့်ခင်းကြည့်ခြင်းနှင့် ပုံမှန်စစ်ဆေးခြင်းတို့ကို မြန်မြန်နှုန်းနဲ ့တိကျစွာ လုပ်နိုင်သည်။ လူမႈအဖွဲ့မျိုးကောင်များသည် အနိမ့်ဆုံး အချိန်နှင့် ရင်းနှီးစွာ စီမံနိုင်ရန် AI ဖြင့် ရာဇဝေခွင့်များကို အားသာစွာ အသုံးချနိုင်ပြီး၊ မူဝါဒများစီစဉ်မှု၊ ဖန်တီးမှု အကြံဉာဏ်များနှင့် ပန်းတိုင်များအတွက် စီမံကိန်းများကို ပိုမိုအဆင်ပြေရန် အာရုံစိုက်နိုင်ပါသည်။ AI ကို SEO တွင် ပေါင်းစပ်အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ခန့်မွန်းနိုင်သောစွမ်းရည်ကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး၊ ယှဉ်ပြိုင်မှုအခက်အခဲများကို ဥပမာပေးရန် ဒီနေ့နှင့်အညီ လုပ်နိုင်သည့်အခြေအနေများကို မျှော်လင့်နိုင်သည်။ သမိုင်းဝင်ဒေတာများနှင့် လက်ရှိလမ်းကြောင်းများကို လေ့လာခြင်းဖြင့် AI သည် အသုံးပြုသူအပြောင်းအလဲများနှင့် ရှာဖွေရေးအင်ဂျင် ရုပ်သိမ်းမှုများကို ခန့်မှန်းနိုင်သည်။ ၎င်း ၏ ရှေ့နေခံခြေက တိုးတက်လာသော မျက်နှာများကို ချိန်ညှိနိုင်စေပြီး၊ မျှော်လင့်နိုင်သည့် လုပ်Strategies များကို တိုက်ရိုက် ဦးစီးအကြံဉာဏ်များ ပေးနိုင်သည်။ ထို့အပြင် AI ၏ သက်ရောက်မှုသည် အသံရှာဖွေမှုအာရုံစူးစမ်းမှုနှင့် မီဒီယာအကြောင်းအရာအချိုးအစားများကိုလည်း တိုးတက်စေသည်။ အသံ-အမိန့်အကူအညီများနှင့် ဗီဒီယိုဖော်ပြမှုများရဲ့ တိုးတက်လာမှုကြောင့် AI ဟာ ဤ အသုံးပြုသူစိတ်ကြိုက်ပုံစံများနှင့်အညီ ပစ္စည်းများကို အင်္ဂါရပ်ဖို့ ဆောင်ရွက်နေပါတယ်၊ ၎င်းကြောင့် အမှတ်တံဆိပ်များသည် လေးနက်နေသော မျိုးစုံပန်းအလှများနှင့် မျိုးစုံစနစ်များအလိုက် အချန်းကျစေသည်။ ဤအားသာချက်များဆိုရင်ဆို AI ကို SEO တွင် အသုံးချခြင်းအတွက် စိတ်ရှုပ်များစေပါသည်။ ဒေတာကိုယ်အကြောင်းအကျပ်ချုပ်မှု၊ ချိန်ညှိမှု ထည့်သွင်းသည့် အနေအထားများ၊ စည်းကမ်းများ ချွေတာမှုတို့သည် ပန်းတိုင်ကြီးများနှင့်ဆက်စပ်ပြီး အရေးကြီးသောအချက်များ ဖြစ်ပါသည်။ ဈေးကွက်ရှာဖွေရေး များအတွက် AI ဖြင့် လုပ်ဆောင်သည့် လုပ်ငန်းများသည် လူ့စွမ်းအား အသုံးမပြုနိုင်ခြင်းများကို ပူးပေါင်းထားသင့်ပြီး၊ လူ့အနုပညာ၊ စဉ်ဆက်မပြတ်စစ်ဆေးပြီး ညွှန်ကြားမှု ဒါမှမဟုတ် မူဝါဒအချက်အခင်း များကို မြိုးမြပီး ကြပ်မတ်မှုကို ဖော်ဆောင်ရမည်ဖြစ်သည်။ အကျဉ့်စဥ်မှာ၊ လူသည့်မူရင်း AI နှင့် SEO တိုက်ရိုက်ပေါင်းစပ်မှုသည် ဒစ်ဂျစ်တယ်စျေးကွက်ပုံမှန်အသစ်တစ်ခုပင်ဖြစ်လာသည်။ AI သည် ပူးပေါင်းတည်းဖြတ်ထားသောအကြောင်းအရာများကို မြင့်မားစေကာ လုပ်ငန်းများ၏ အကျိုးအမြတ်များကို တိုးတက်စေပြီး၊ ပုဂ္ဂိုလ်စိတ်ဝင်စားမှုများကို မြှင့်တင်ခြင်း၊ ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်အဆင့်မြှင့်တင်ခြင်းနှင့် နောက်ဆုံးတွင် မြင့်မားလာသော စီးပွားရေးအကျိုးအမြတ်များကို မျှော်လင့်နိုင်သည်။
SK Telecom ၏ AI Chip အစိတ်အပိုင်း Sapeon သည် Rebelli…
ဆိုပီးယွန်ကိုးရီးယား၊ SK Telecom ၏ AI ချစ်ပ်ဌာနသို့ ရောက်ရှိခဲ့ပြီး၊ သက်ဆိုင်ရာ semiconductor စတတ်အပေါ် Rebellions ကိုယ်တိုင်၏ များပြားသော ပူးတွဲအဖြစ်အပျက်ကို အတည်ပြုခဲ့သည်။ ဤပူးတွဲအဖွဲ့သည် 1 ရာခိုင် облиမုန်း သန်းတန်ဖိုးကျော် (အာရုံ 740 သန်းအမေရိကန်ဒေါ်လာ) ကို ကျော်လွန်ရန် မျှော်လင့်ရသည်။ ဤမဟာဗျူဟာတစ်ခုသည် ပေါင်းသင်းမှုအဖွဲ့အနေဖြင့် သက်ဆိုင်ရာ semiconductor စက်ရုပ်လုပ်ငန်းခွဲအတွင်း၌ ကိုင်တွယ်မှုကို မြှင့်တင်ရန်၊ AI ချစ်ပ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ တော်လှန်သည့် မ
အိုင်အေက မော်ဂျီချ်လုပ်ငန်းမားကတ်တင်း၏_RULESကို ပြောင်းလဲ…
မိုဂျ်ဂျိဂ္စီလုပ်ငန်းများသည် မူလတန်းစျေးကွက်ကိရိယာများထဲမှ အဓိက အသုံးပြုလာခဲ့သော ရှာဖွေမှုအင်ဂျင်အOptimizations (SEO) ကိုပြောင်းလဲရရှိရန် လုပ်ဆောင်နေသည့်အခါ၊ အတုနည်းပညာ (AI) က တစ်ဖက်နက်တစ်ဖက်ဆီကနေ ပြီးပြည့်စုံသော ဒစ်ဂျစ်တယ်မားကဲတင်းကို ပြုပြင်ဖျော့ချခြင်းဖြစ်လာသည်။ Google ကဲ့သို့သော ပလက်ဖောင်းများတွင် မြင်ကြားမှုရရှိရန် အဓိကအသုံးပြုခဲ့သော ရှာဖွေမှုအင်ဂျင်အOptimizations (SEO) များ၊ ChatGPT၊ Anthropic နှင့် Google ရဲ့ Gemini ကဲ့သို့သော AI ဝန်းကျင်အကူအညီပေးသော ကိရိယာများအတွက် ပျက်ပြောနေသည်။ သုံးစွဲသူများက ပိုမိုများများမှ သတင်းအချက်အလက်ရှာဖွေမှုအစား ဒစ်ဂျစ်တယ် မားကဲတင်းဓာတ်မြှင့်တင်ဖို့ AI ကို အသုံးပြုလာသည်။ မိုဂျ်ဂျိဂ္စီစွမ်းအင်များနှင့် မူရင်းသူများအတွက် ဤပြောင်းလဲမှုသည် “အကောင်းဆုံး ဖြေရှင်းချက်” ကို ဦးတည်ပြီး များမူသောကြော်ငြာသူအဖြစ် မဟုတ်ဘဲ အသုံးပြုသူများနှင့်အနှီးအယှက် စိတ်ဝင်စားမှုအပေါ် အာရုံစိုက်ရန် အသစ်သော မားကဲတင်းနည်းလမ်းများနှင့် တွးချခြင်းများ လိုအပ်လာသည်။ Sarah DeCiantis၊ United Wholesale Mortgage ၏ CMO က “အဖိုးအကောင်းဆုံး ဖြေရှင်းချက်” ရှာဖွေမှုအပေါ် သေချာမှုစုံလင်အခြေခံ ပရိုက်တစ်အဖြစ် မားကဲတင်းကို မြှင့်တင်ရန်လိုအပ်ကြောင်း 강조ပြုသည်။ သူမအနေဖြင့် ပေးဆောင်မှုကြော်ငြာမူများကျော်၍ လူသုံးသူအပေါ်အခြေခံပြီး ရည်ရွယ်ချက်အပေါ် အားထားရမည်ဟု သွားပြောသည်။ သို့သော် AI နည်းပညာများဆက်တိုက်ပြောင်းလဲနေပြီးကြောင့် တစ်ကျွန့်မည့် အောင်မြင်မှု့အခြေခံ ဖော်မြူလာမရှိပါ။ ကုမ္ပဏီများသည် သက်ဆိုင်ရာအုပ်ချုပ်မှုစနစ်အတွင်း သုံ့်သာမက၊ သူတို့ကိုယ်တိုင် ကိုယ်ပိုင် ပုံဖော်မှုထက် ပိုမိုအရေးပါသော ဘေးအမြင်များအပေါ် ဦးစားပေး၍ မားကဲတင်းစ estratégia များပြောင်းလဲရမည်။ Phoenixteam ၏ CTO Tela Mathias က SEO နှင့် AI ခြားနားချက်ကို ရှင်းလင်းပြောကြားသည်။ သူမှာ “အကြီးမားဆုံးဘာသာစကား မော်ဒယ်များ (LLMs)” ဟု ခေါ်သော AI ကို content ကို ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော ပတ်ဝန်းကျင်အပြင်အဆင်များအပေါ်အခြေခံ၍ စမ်းသပ်မှုများလုပ်ကြသည်။ ဒါမှာ “ကျွန်ုပ်တို့” မီသည့် မားကဲတင်းစာနယ်ဇင်းများမှ နှစ်သက်မှု့၊ “သူတို့” အပေါ် အလေးထားသည့် မားကဲတင်း မော်ဒယ်အစား ဦးတည်မှု ဖြစ်လာသည်။ ဤအပြောင်းအလဲသည် “ကျွန်ုပ်တို့” စောင့်ကြည့်မှုမှ “သူတို့” –၊ သုံးစွပ်သူများနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်၏ ထုံးစံတစ်ခုသို့ လှိုင်းကျင်းရွေ့ပြောင်းမှု ဖြစ်သည်။ မတုန်းက မားကဲတင်းမည့် strategies များသည် backlinking နှင့် keyword stuffing ကဲ့သို့သောနည်းလမ်းများကို ထောက်ခံခဲ့ကြသည်။ သူတို့သုံးခဲ့သည့် системаမှာ backlinks အရေအတွက်ကို အခြေခံကာ Google ရဲ့ အဆင့်အတန်းကို မြှင့်တင်သည်။ Steven Cooley က သူ့ရဲ့ Pirmnt အဖွဲ့၏ အကြံဉာဏ်မှာ AI ရဲ့အဆင့်အတန်းစနစ်များနှင့် နှိုင်းယှဉ်ထားလျှင် ရိုးရှင်းပါသည်။ AI ရဲ့အဆင့်အတန်းမောင်းနှိုးမှုအတွက် မည်သို့ လုပ်ဆောင်ရမည်ကို သိရှိနိုင်ရန်၊ AI ရဲ့ ရှာဖွေမှု အာဏာများထဲတွင် မည်သည့်အနေအထားမှာ မည်သို့ထားရမည်ကို သိရှိပြီး မာရ်ကဲြင်းညီညွတ်မှုကို တည်ဆောက်ရပါသည်။ AI မားကဲတင်း အသစ်အဖြစ် ခေါ်ဆိုခြင်းကြောင့် မည်သည့် playbook မရှိပေမည်။ သင့်ကုမ္ပဏီသည် AI ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကို တိုင်းတာဖို့ “ပြသနာစိတ်” ထဲဝင်ရမည်။ AI ကစဉ်းစားလိုက်သော AIRetrieval-Augmented Generation (RAG) သည် ဝဘ်ဆိုက်များကို သုံးသပ်စစ်ဆေးရန် ကူညီပေးပြီး AI မော်ဒယ်များအနေဖြင့် သုံးစွဲသူများကို ဆွဲဆောင်နိုင်မည့် မျက်နှာစာများပေါ်တွင် ခန့်မှန်းအကဲဖြတ်မှုကို တိုးတက်စေသည်။ သို့သော်တစ်စုံတစ်ယောက်၏လူ့ဖြစ်စဉ်မပါက AI သည် brand message မပြောနိုင်ပေမည်။ ယေဘုယျအားဖြင့် မော်ဒယ်များအနေဖြင့် Website Response များကို သိရှိနိုင်ပါသည်။ သို့သော် AI ကို ဂရုမစိုက်လျှင် ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသည်မှာ မျှော်လင့်ထားသောပုံစံအတိုင်း မဟုတ်ပဲ Traffic ကို မိတ်ဆက်နိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် AI ပရော်ဖက်ရှင်နယ်များသည်နည်းပညာနှင့် မာမန်းဖွဲ့စည်းမှုများကို လမ်းညွှန်ပေးရန်လိုအပ်သည်။ AI တည်စက်က ဝန်ဆောင်မှုပြုလုပ်သည့်အခါ မည်သည့်အကြောင်းအရာကို ဦးစားပေးမည်ကို AI ကရွေးချယ်သည်။ များသောအားလုံး AI အချက်အလက်အရ ထုတ်ပြန်ချက်များ ကိုယ်တိုင်ပြုလုပ်သောကြောင့် တိကျမှန်ကန်မှုမှာ မူလတန်ဖိုးမရှိပါ။ FAQ စာမျက်နှာများနှင့် Reddit ကဲ့သို့သော ဥပမာ ပုံစံများ AI ကို ရိုးရှင်းစွာ ထောက်ပံ့ပေးနေသည်။ Mathias မှတ်ချက်ပြုခဲ့သည်မှာ AI နဲ့ပါအာဏာကြီးတဲ့ auto-completion tools ကဲ့သို့ ဦးတည်ချက်အခြေခံထားသော ပုဒ်ကြိုးငယ်များ ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး သတင်းအချက်အလက် ဦးစားပေးစေရန် ခြားနားမှုရှိကြောင်း။ ၎င်းက မိတ်ဆက်နဲ့အတူ SEO ဆောင်ရွက်မှုအနာဂတ်ကို မေးခွန်းထင်မြင်စေသည်။ SEO နှင့် Google ဥပမာ များသည် အရေးပါနေဆဲဖြစ်သော်လည်း AI ရှာဖွေမှု တိုးတက်လာခြင်းက တည်ငြိမ်မှုကို ခြားနားစေသည်။ Lendware ၏ Josh Glantz က Google များကို မျှော်လင့်ထားသည်မှာ ပေးအပ်နေသော ဆောင်ရွက်မှုများ၊ Generative AI များ ကို ရှာဖွေမှုအစဉ်အလာများဖြင့် ပိုမိုကြီးမားလာစေမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။ ထိုသို့ဖြစ်ပါသည်လည်း အီကွေးရှင်းအချက်အလက်များအားခိုင်မာစွာ ခွဲခြားသုံးစွဲခြင်းဟာ AI မားကဲတင်းများ နှင့် ပိုမိုအောင်မြင်စေရန် အသုံးဝင်နိုင်ပါသည်။ Cooley သည် မားကဲတင်းများကို သက်ဆိုင်ရာ organic search ဒေတာများကို မကြာမီလေ့လာရန် ညွှန်းကြားသည်။ ထိုပုံမှန် search ပုံစံများ နဲ့အတူ ဒစ်ဂျစ်တယ်ဆိုက်များကိုခိုင်မာစေခြင်းသည် အဆက်လက်အရေးကြီးလိမ့်မည်။ သို့သော် လူသုံးစွဲသူအတွက် AI တိုးတက်လာမှုနှင့် ပလက်ဖောင်းအသစ်က တစ်ထပ်တိုးတက်လာသော consumer decision-making process ကို ပံ့ပွန်နေကြသည်။ ထို့ကြောင့် မိုဂျ်ဂျိဂ္စီများကို SEO များကို မကောင်းသလို နည်းလမ်းမကြာမီ မြှင့်တင်နိုင်ခြင်းအပေါ် ဂရုစိုက်ထားရမည်။
ထရပ့််သည် ဂဏန်းပညာအထူးအဆင့်အတန်းအရ AI chip များကို တောင်အာ…
ဒီဝဘ်ဆိုက်ကို မကြာမီအချိန်အတွင်း မျှော်လင့်ထားသောအချိန်အတွင်းပြန်လည်ဖွင့်လှစ်ပါမည်။
မားကက်တင်များသည် ကြော်ငြာ လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် ပုံသေနိုင်သေ…
AIအကူအညီဖြင့် ဖန်တီးမှုအဖွဲ့များ၏ အခက်အခဲများကို တိကျစွာ သတ်မှတ်ရန် ခက်ခဲပါတယ်။ သိုင်းတစ်ခုချင်းစီမှာ သူတို့၏အောင်မြင်မှုကို အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်သော အခက်အခဲအနည်းငယ် ရှိနေသေးတယ်။ အောက်တိုဘာလကိုင်ထားသော Gartner ဆွေးနွေးပွဲက မာဝတ်အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာ ၄၀၀ ဦးအနေနဲ့ ထုတ်ကုန်ဖန်တီးမှုအတွက် ပြုလုပ်နေကြတာ 58% ဟု ဖော်ပြခဲ့ပါတယ်။ အများစုသော ကြော်ငြာရှင်များက Unilever လို semi-automated ပုံစံစနစ်များ ဖန်တီးချင်ကြပြီး ထို AI 기반 ထုတ်လုပ်မှုလိုင်းဖွဲ့စည်းခြင်းမှာ တစ်နှစ်ကျော်အချိန်ယူနိုင်တယ်။ Code & Theory ၏ အကြီးမင်းဖန်တီးမှုအရာရှိ Craig Elimeliah က AI ထုတ်လုပ်မှုကို “အိမ္နေရိတ်ယာသူအိမ်建ထားခြင်း” (building your own house instead of renting) အနေနဲ့ သရုပ်ဖော်ပြောကြသည်။ ဤ “အိမ်建ခြင်း” မှာ ဥပဒေအကြံပေးမှု၊ အမှန်တကယ်နှစ်သက်ရာ Language Model များ (LLMs)ေရြးချယ်ခြင်း၊ အမှတ်တံဆိပ်အကြံပေးစနစ်များနှင့် မျှတသော ရှေးစဉ်ပါဝင်မှုများနှင့် အိတ်ဆောင်ပြီး ဖော်မြူလာများတည်ဆောက်မှုတို့ ပါဝင်သည်။ ထို့အပြင်၊ စနစ်တစ်ခုအပေါ်အတူတူ ယုံကြည်စိတ်ချမှု ထိန်းသိမ်းရန် စမ်းသပ်မှုများလိုအပ်သည်။ ဤစနစ်ကို တည်ဆောက်ရန်အချိန်ရှောက်မှုများကြီးမားပါသည်။ အံ့မခန်းအနေဖြင့် Gartner သုတေသီအရ 81% မှာ AI ဖြင့် လုပ်ငန်းအောင်မြင်မှုကို အချိန်တိုးသောအလားအလာအဖြစ် တန်ဖိုးထားကြသည်။ WPP ၏ Hogarth ထုတ်လုပ်မှုဌာန ဦးစီး Dave Rolfe က ယင်းစနစ်ကို ကျချင်အောင်စေသော အကြီးမားဆုံး နယ်ပယ်မှာ ဒီအသစ်စနစ်ကို ရင်းနှီးအောင်လုပ်နိုင်ခြင်းအပေါ်ဖြစ်တယ်လို့ ရွေးချယ်တင်ပြသည်။ ထို့အပြင်၊ AI စနစ်များ ဖန်တီး၊ တပ်ဆင်၊ လည်ပတ်မှုအတွက် တိုးတက်သော ဝန်ထမ်းများ ငှါးခါးခြင်းသည် အားနာဖွယ် အခက်အခဲဖြစ်နေသည်။ James Thoams ဦးစီးအကြံပေးများက “AI ဝါကျပညာရှင်တွေ ရယူဖို့ မလွယ်ကူပါဘူး” လို့ပြောကြသည်။ Generative AI ကို ပုံမှန်အားဖြင့် စာရင်းသွင်းပြီး ဝယ်ယူပါသည်။ ထို့အပြင် OpenAI ကဲ့သို့အချို့ကုမ္ပဏီများက အသုံးပြုခွင့်အကန့်အသတ် ကြားပြီး လုပ်ငန်းအတွက်သောကြာချိတ်၊ ကြေးပေးအကြွေးရောင်းခြင်းလုပ်နေသည်။ Ómar Thor Ómarsson, CEO of Optise, ပြောသည် “အကြီးစားအကြောင်းအရာများ သက်တမ်းတိုင်းဖန်တီးနေကြသူကုမ္ပဏီများ အမြင့်ဆုံး စရင်းအတွက် ကုန်ကျစရိတ်များ မြှင့်တင်တတ်ပါတယ်။ တစ်ဦးချင်း PROMPT တစ်ခုစီ တစ်ဆင့်တစ်ခါစီ ခြားနားစွာ ကြေးပေးရခြင်း များစွာ ကြေးများ ပေးစရိတ်များအပေါ် မူတည်သည်။ Coca Cola ရဲ့ ခရစ္စမတ် ကြော်ငြာကဲ့သို့ တစ်လောကစ်အပေါင်း 70,000 PROMPT အသုံးပြုခဲ့ရင် စရိတ်များ မြင့်မားလာနိုင်သည်။ Ómarsson က “ကြီးမားသော PROMPT များနှင့် premium models များဖြင့် စမ်းသပ်ခြင်း မစဉ်းစားမထားခြင်းက တစိတ်တပိုင်း စရိတ်များ ပျံ့နှံ့နိုင်ပါတယ်” လို့ သတိပေးသည်။ ဥပဒေနှင့်ပတ်သက်သော စိုးရိမ်မှုများလည်း ရှိနေဆဲဖြစ်ပြီး၊ AI ကုမ္ပဏီများနှင့်စာရေးသူများကြားက ဥပဒေကပြိုင်ဘက်ဆိုင်ရာအမှုများကြောင့် လူအချင်းချင်း သဘောတူညီချက်များ တွေ့ရခက်လာပါသည်။ ကြီးမားသော ဌာနများက ဤအခကိန်းများကို မွေးအေးတဲ့အပေါ် သက်တမ်းယုတ်စေဖို့လုပ်ထားပါတယ်။ ဥပမာအားဖြင့် WPP က သူ့ရဲ့ WPP Open ပလက်ဖောင်းတွင် မစောစောနဲ့ကျင့်ဝတ်စစ်ခြင်းစနစ်များ ထည့်သွင်းအသုံးပြုခဲ့ပါတယ်။ အိမ်တွင်းလုပ်ငန်းများအတွက် ပုံမှန်အနေအဖြစ်မရှိလေပါ။ ထိုသို့ပြီးတော့ သဘောတူခြင်းအတည်ပြုခြင်းသည် အရေးကြီးလာသည်။ Rolfe က “သမာဓိများနှင့် ကိုက်ညီသော စနစ်အများစုက အုပ်ချုပ်မှု မူဝါဒများနှင့် ညှိနေမှု အပေါ်အခြေခံပြီး ဖြစ်ရပ်များသော အချက်အလက်များကို ထိန်းသိမ်းနိုင်စေရန် လိုအပ်ပါတယ်” လို့ ပြောကြသည်။ နည်းပညာအပြင် လူမှုဆက်ဆံရေးလုပ်ငန်းစဉ်များအနေနဲ့လည်း အချိန်ကြာရှည်စေတတ်သည်။ ထည့်သွင်းသောအတည်ပြုမှုလုပ်ငန်းများအများစုမှာ AI ဖြင့် ဖန်တီးထားသော အကြောင်းအရာများကို အသေးစိတ်အာရုံစိုက်ဖို့ ပိုမိုတော်တော်များများ တစ် ဦးချင်းလုံးအတွက် အချိန်ယူနေပါတယ်။ Elimeliah က “အမှန်တကယ်ကျခြင်း မဟုတ်ပါဘူး။ ဒါက မူလကြားခံတွေကို ရှေးတိုင် ချေးထားတဲ့ အချက်အလက်များကို ပြန်ကြည့်ပြီး တိတိကျကျ သုံးသပ်နိုင်တာ” လို့ ပြောတယ်။ သူ့မှာ လုပ်ငန်းအုပ်ချုပ်မှုက “အသုံးအတန်အလုပ်အကိုင်များကျနင်းနေပြီး စိတ်ပူစရာများပင်ဖြစ်လာပါတယ်” လို့ ထောက်ခံထားပါတယ်။ အချို့အဖွဲ့အစည်းများက သူတို့ရဲ့ briefing ပုံစံများကို ပြင်ဆင်ထားပြီး ဖန်တီးမှုအဓိကအကြံပေးစာချုပ်များ ပိုမိုမြင့်မားစေဖို့ generative AI ကို အသုံးပြုနေကြသည်။ Gartner ရဲ့ နည်းလမ်းစဉ်များကို ဦးတည်သူ Nicole Greene က “အမျိုးအစားများသည် အစောပိုင်းတွင် generative AI ကို အသုံးပြုကြပြီး သူတို့၏ အဖွဲ့အစည်းများအတွက် ပိုမိုမျှတသော ရေတွက်အသစ်များ ဖန်တီးနေကြတယ်” လို့ မှတ်ချက်ပေးခဲ့သည်။ Hogarth ၏ Rolfe က ထုတ်လုပ်မှုအယူအဆအပြောင်းအလဲကို တရုတ်စာကော်မရှင်ကျေးဇူးတော်ပုံစံအဖြစ် ဖော်ပြသည်။ သူ့အရ AI အသုံးပြုခြင်းက တယ်လီကိုမီးပွဲလက်ကား မဟုတ်ပါဘူး။ အပတ်ခြားနဲ့အချိန်ကာလကို ခြားနားစေဖို့အတွက် မူလအဆိုတော်ကို မျှော်လင့်ခဲ့သည်။ ဒါပေမယ့် ထို ကောင်းမွန်မှုတွေအတွက် “အပိုပစ္စည်းစဉ်းစားမှု” ကို လက်ခံရမည် ဖြစ်ပြီး ယခင် ကုန်ပစ္စည်းများကို များစွာ ပုံမှန်အရှိန်အဟုန်အနေနဲ့ယူပါသည်။ အခြားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများက အလိုအလျောက်အရည်အသွေးစနစ်များကိုအသုံးပြုခြင်းဖြစ်ပြီး အနားယူအကြမ်းစားပစ္စည်းများစစ်ဆေးသူ စစ်စစ်မီတာများထဲမှာ Aspect Ratio, Lighting, Logo Timing, Performance မျှတမှု စသည့် အချက်များအားကြည့်ရှုထိန်းသိမ်းကြသည်။ ထိုသို့အလိုအလျောက်ဖြစ်စဉ်များပေမဲ့ မာကတီကင်အလုပ်အကိုင်များမှာ AI ဖြင့်လုပ်ရာမှာ သတိပြုရမှာအောင် သတိပေးနေကြတယ်။ Ómarsson က “AI ကအကြီးအကျယ်ကောင်းမွန်ပါအုံးမလား၊ မကောင်းမှုရောပါ။ ကျနော်တို့အားလုံးအထင်အမြင်အသစ်တွေနဲ့ ယုံကြည်မှုရှိလာဖို့ ကြိုးစားနေရပါတယ်
AI Company
Launch your AI-powered team to automate Marketing, Sales & Growth
and get clients on autopilot — from social media and search engines. No ads needed
Begin getting your first leads today
Your News is ready
Your article is ready
Lorem ipsum dolor sit amet consectetur adipisicing elit. Fuga dolor minus maiores. Aut vero expedita dicta, dolorem odit excepturi odio doloremque voluptatem repellat aliquam? Dolores nemo eum id pariatur! Nobis!
Generating video takes longer than text.
