Enso ၏ ကန့်ကွက်အခြေခံဒီဇိုင်းသည် blockchain ဖွံ့ဖြိုးမှု၏ အရေးကြီးသော စိန်ခေါ်မှုများကို ချွန်းတွေ့ကာ နည်းပညာ၏ လျှောက်ခံမှုကို မြှင့်တင်ရန် ကြိုးစားသည်။ အခက်အခဲများကို ဖယ်ချခြင်းအားဖြင့် ဖွံ့ဖြိုးသူများကို အခြေခံဖွံ့ဖြိုးမှုအပေါ် ငလျင်မဖြစ်စေရန် အရေးကြီးသော စက်မှုလုပ်ငန်းအတွက် အာရုံစိုက်နိုင်သည်။ ### Blockchain ဖွံ့ဖြိုးမှု၏ ရုန်းကန်ချက်များ Blockchain နည်းပညာသည် များပြားသော ‘silos’ များတွင် လုပ်ဆောင်ပြီး၊ ဗိုင်းရမ်၊ ရေရှည်များနှင့် အခြေအနေဒေတာများ သေသပ်သော ရှိလာမှုများတွင် ကြိမ်နှုန်းထားရှိသည်။ ဤစ်အသားအမှု အချုပ်စားသည် blockchain များအကြား အပြန်အလှန်ဆက်ဆံရေးကို ကန့်သတ်ကြယ် ခံစားမှုကို လျော့နည်းစေပြီး လွှမ်းခြုံမမြဲမှုကို မြှောက်တင်သလို လွှမ်းခြုံမမြဲမှုကိုလဲ ပြေလည်ခက်သည်။ ထို့အပြင် ဖွံ့ဖြိုးသူများသည် အရေးကြီးသော အခြေခံဖွံ့ဖြိုးမှု အခက်အခဲများကို ခံစားရသည်။ လျှောက်ထားမှုဖွံ့ဖြိုးမှုကို အာရုံစိုက်ရန် အဖြေရှိမရှိ အခက်အခဲများကြောင့် အခြေခံကိရိယာများကို ဖန်တီးသည့် အချိန်စွမ်းအားများကို သုံးစွဲရန် လိုအပ်ရန်တာဝန်မှာပင် ဖြစ်သည်။ ဤအခြေအနေသည် ဖုန်းစက်တွေကို အချိန်တွင် လွှမ်းခြုံမှု ဆန်းသစ်မှု ဖြစ်စေသကဲ့သို့ ပါဝင်မှုအား ချိုးဖျက်ကာ $dApps $ နှင့်ဆက်စပ်သော ပစ္စည်းများစွာက ထိချိန်တို့ကို ဖြုတ်ပစ်ချက်မခံရဘဲ ကျေးဇူးပြုပြီး ဖြစ်စေပါသည်။ ### Intent-Based Architecture ၏ အကူအညီ Intent-based architecture သည် ဤပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် ရည်ရွယ်သည်။ ၎င်းသည် အသုံးပြုသူများကို လိုအပ်သော အောင်မြင်မှုများကို ဖွင့်ဖော်စေပြီး စနစ်သည် နောက်ခံတွင် နည်းပညာဆိုင်ရာ အကောင်အထည်ဖော်မှုကို စီမံခန့်ခွဲသည်။ ဥပမာ - အသုံးပြုသူများသည် အဆင်ပြေသော cross-chain ကုဒ်ရေးသားမှုကို လက်ခံရန် အင်အားခံရမှာမဟုတ်ဘဲ၊ ဖွံ့ဖိုးသူများသည် ၎င်းတို့၏ အသေးစိတ် ရည်ရွယ်ချက်များကို အလွယ်တကူ ထုတ်ဖော်မှ တွန်းအားရယူနိုင်သည်။ သို့သော် intent စနစ်များသည် ကွဲပြားသော blockchain များအကြား ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်ရန် အဆက်အသွယ် ရှိထားခြင်း အရေးကြီးသည်။ သူတို့မရှိလျှင် blockchain များသည် ပွဲချောက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ဖွံ့ဖြိုးသူများသည် အလိုမှ နေရာတွင် လက်တွေ့ပြုလုပ်ရန် ဆောင်ရွက်ခဲ့ရသည်။ ### Enso: Intent-Based Development အတွက် အခြေခံအဆွဲ စတင်ခဲ့သည်မှာ ကိုယ်ပိုင်ဖွံ့ဖြိုးရေး (DeFi) ပလက်ဖောင်းအဖြစ် ပါဝင်ခဲ့သော Enso သည် intent-based architecture ကို ထထပ်သင့်သော cross-chain API middleware အဆွေအဖြစ် ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ ဖွံ့ဖြိုးသူများသည် မျှော်မှန်းချက်ကို သတ်မှတ်နိုင်သလို Network ဖြင့်ပါသော ပူးတွဲကို အကူအညီပေးရန် smart contract abstractions များကို ထည့်သွင်းထားသည်။ Enso ၏ များပြားသော ထင်ရှားသော အမှုအရာသည် တစ်ဦးနှင့်တစ်ဦးကို ချိတ်ဆက် ဖယ်ရှားရန် ဤသဘောတူညီချက်မှ မြှင့်တင်သော Shared Network state ဖြစ်သည်။ ဤဖြစ်စဉ်သည် အချက်အလက်များကို လေ့လာခဲ့ပြီး လွှမ်းခြုံမှုကို မြှင့်တင်နိုင်သည်။ ယခုအခါ Enso သည် 60 ကျော်သော ပရောဂျက်များကို ထောက်ခံထားရှိပြီး သင်္ကေတများ၊ ရန်ပုံငွေများနှင့် လျှော့ချမှုများ ပါဝင်သည်။ ဤလုပ်ဆောင်မှုများသည် Enso ၏ Smart Contract Library တွင် ဖွဲ့စည်းထားသော shortcuts အဖြစ် ချိန်ညှောက်ထားပြီး၊ အထူးပြုညွှန်ကြားချက်များကို ပေးသည့် အဆက်အသွယ်များနှင့် အသုံးပြုခြင်းတို့ ဖြစ်ကြသည်။ ### Enso Ecosystem ၏ ပါဝင်ကြားသူများ Enso ၏ စက်မှုလုပ်ငန်းသည် $ENSO စာချုပ်ဖြင့် လက်တွေ့ ကူညီချိန်ချိန်န်နှင့် အခြားသော ပါဝင်ကာနေမှုငယ်များကို သိမ်းဆည်းထားသည် - - **Action Providers**: Smart contract abstractions များကို ဖန်တီးပြီး ထုတ်ဝေကာ အသုံးပြုခံရလျှင်ဆုချီးမြှင့်သည်။ - **Graphers**: ဤ abstractions များမှ လုပ်ဆောင်ချက်များ ဖန်တီးပြီး intent ကို ဖြည့်ဆည်းရန် တိုင်ကြားသည်။ - **Validators**: ဖြေရှင်းချက်များကို အာမခံအောင်စစ်ဆေးပြီး စနစ်ကို လုံခြုံစေရန် ဆောင်ရွက်သည်။ - **Consumers**: Intent တင်ပြပြီး စက်မှုလုပ်ငန်းဝန်ဆောင်မှုများခွန်ပေးသည်။ ### Blockchain သို့ လျှောက်ခံမှုကို တိုးတက်စေခြင်း Intent-based architecture သည် blockchain ဖွံ့ဖြိုးမှုကို ရိုးရှင်းစေမှသာမက၊ ၎င်းသည် web3 ကွယ်လွန်မှုအပြင် လုပ်ငန်းများနှင့် ဖွံ့ဖြိုးသူများအတွက် လမ်းခွဲသော ဘုပိုင်းများကို ဖွင့်လှစ်သည်။ ယခင်က blockchain ဖြည့်စွက်ဖိုလိုအပ်သော အကြောင်းများမရှိဘဲရှိခဲ့သော အသစ်များသည် အခု intent-based systems များကို အသုံးပြု၍ နည်းပညာလိုအပ်မယ့် အကူအညီကို မလိုချင်မှန်းနည်းပညာအသစ်များ ဖန်တီးနိုင်ပြီး၊ ဤကွင်းဆင်မှုသည် အသုံးပြုမှု့ကို မြှင့်တင်စေနိုင်သည်။ သည်ပြားများသည် သုံးစွဲသူများကို ဆင်းဆောင်းပြီး ဇာတ်လမ်းများပြီး ကြိုးစားမှုများကို သွားပြန်ညှိဆောင်းသည်။ အစီအစဉ်ကို တိုးတက်လာသည်နှင့် ဆန်းသစ်မှုများသည် အသုံးပြုဖို့၊ ပါဝင်လာခြင်း နှင့် အဆင့်အတန်းရှိသော ဂရပ်များနှင့် တိုက်ကွက်မှုကိရိယာများဆီသို့ လှိုက်ဝှက်စက်စရာ သင့်လျက် ဆက်အဆက်သည်။

အင်္ဂါရပ်ကိုကြည့်ရန် ရင်ခုန်ပါ ရင်ခုန်ပါ

**ဒူဘလင်၊ နယူးဗေးတွင် ဇန်နဝါရီ 24, 2025 (GLOBE NEWSWIRE)** — ResearchAndMarkets

ဤကွင်းလုပ်ငန်းတွင် ကျွန်ုပ်သည် Artificial Intelligence သည် Physical AI သို့မဟုတ် Generative Physical AI ဆန်းသစ်တိုးတက်မှုအကြောင်းဖွဲ့စည်းပုံတစ်ခုအားဆွေမျှသောအဆက်အသွယ်လမ်းအကြောင်းကို ပြောပြသည်။ ၎င်းသည် Generative AI အင်္ဂါရပ်များနှင့်ရုပ်သဘာဝကို ဦးစားပေး၍ ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ၎င်း၏ရည်ရွယ်ချက်သည် Physical Process များကို AI ၏နားလည်မှုကိုတိုးတက်စေခြင်းနှင့် ၎င်းအား ရောဘုတ်များနှင့် ကိုယ်စားလှယ်ယဉ်သုံးယာဉ်များကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသောဒုတ္တာများနှင့် ဆက်သွယ်မှုကို မြှင့်တင်ရန်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် လူသားများသည် သဘာဝနှင့်အဆက်အသွယ်ဖြင့် Physical Laws အကြောင်းကို သဘာဝကျွန်ုပ်၏သင်ယူမှု၏ အဓိပ္ပာယ်ကို ထင်ရှားပါသည်။ ၎င်းသည် ကျန်းမာရေးအတွက် အရေးကြီးသော အတွေ့အကြုံဖြစ်သည်။ လူသားများသည် ဤအယူအဆများကို Physical Experience များမှ နားလည်ပါသော်လည်း ယခင် AI များသည် စာသားပညာရပ်များနှင့်သာ အခြေခံ၍ ရုပ်သဘာဝနှင့် တိုက်ရိုက်ဆက်နွယ်မှု မရှိပါ။ Generative AI နှင့် ဆိုင်သောအခကြေးကိန်းများတွင် ယင်းခဲ့ရာ ကဲ့သို့သောဖြစ်စဉ်များအတွက် ChatGPT တို့ကို မေးမြန်းလိုက်ပါ။ ၎င်းသည် စာသားအားအခြေခံ၍ တိတိကျကျပျောက်ကွယ်မှုများကို ပေးနိုင်ပါသည်။ သို့သော် ၎င်း၏နားလည်မှုသည် လူသားများ၏ဘာသာစကားပုံစံကို မျှဏုန်းခြင်းသာဖြစ်ပြီး လူသားများ၏နားလည်မှုကို သိမ်းပိုက်ပြုလုပ်သော ခံစားချက်အတွေ့အကြုံများကိုပျောက်မြောက်နေပါသည်။ Generative AI သည် အချို့သော Physical Machines များကို ကုန်ကျစရိတ်များကို ရှာဖွေရန် လျှောက်လွှာ အတွက် အရေးကြီးသည်။ ဤ အပေါင်းအရင်းကိုဖြတ်သန်းရန်ဖြစ်သော လမ်းစဉ်နှစ်ခုကို တင်ပြထားသည်။ ဒါဟာ Physical Actions အကြောင်း ရေးသားထားသော စာသားများဖြင့် Generative AI ကို တိုးတက်စေပါသည်။ နောက်တစ်ခုသည် AI သည် ရုပ်သဘာဝနှင့် တိုက်ရိုက်ဆက်သွယ်ရန်ဖန်တီးခြင်းဖြစ်သည်။ Physical AI သည် ဆန်းသစ်တိုးတက်မှုများကို အဓိပ္ပာယ်တွင် သွားရှိသည့်အရာဖြစ်သည့် Generative AI ကို ရုပ်သဘာဝတွင် ပေါင်းစပ်ရန် ရည်ရွယ်ထားသည်။ ဒီဒိုင်းဂျုဂေမြို့တွင် စက်မှုနယ်ပယ်တွင် စာနာကာလာတွင်ကျွန်ုပ်တို့၏ အနာဂတ်ကို လမ်းညွှန်ကိုကြည့်ရှုစေရန် ကြိုးစားရသည်။ Physical AI သည် လွတ်လပ်စွာရောက်ရှိနိုင်သည့် ဒုတ္တာအခြေခံချက်များနှင့်ဖြစ်ပြီး အခြား AI အမျိုးမျိုးနှင့် ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ AI အသိုက်အပေါ်၌ စကားလုံးတွေညှိနှိုင်းမှုများကိုသာမှီဝဲသလား၊ အမှန်တကယ် Physical Engagement လိုအပ်ပါသလား ဆိုသော ဤ ဆွေးနွေးမှုသည် စက်ဘီးများကို လိုက်နာခွင့်ရထားသော Ethical Considerations အကြောင်းကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည်။ AI သည် အသက်အန္တရာယ်မကျစေစေရန် အရေးကြီးသည်။ နည်းပညာဆိုင်ရာပြီးသော ကြိုးစားမှုများကြားတွင် Physical AI ကဏ္ဍများတွင် လုံခြုံရေးနှင့် ထိန်းသိမ်းမှုများကို ဦးစားပေးပါရန် အရေးကြီးသည်။ သိပ္ပံအမျိုးသားဇာတ်လမ်းများက ဦးတည်မှုပျက်ခွက်ခြင်းကို သရုပ်ပြသည်၊ စက်များသည် လူသားများအတွက် အန္တရာယ်ရှိကြောင်း စောင့်ကြည့်ရန် အရေးကြီးသည်။

သင်၏အကြောင်းပြချက်ကိုအုပ်ချုပ်ရေးမှူးထံသို့စာသွင်းပါပြီ။

人工智能の使用による論争に巻き込まれた2つの映画が、木曜日に発表されたアカデミー賞のノミネーションで注目を集めました。ホロコーストを生き延びてアメリカに移住したハンガリー系ユダヤ人建築家についてのドラマ「The Brutalist」は10部門にノミネートされ、一方、トランスジェンダーのメキシコ人カルテル指導者を描いたミュージカル「Emilia Pérez」は13部門でトップノミネートを受けました。 両映画は今月、俳優の声を強化するためにAIを利用したことで反発に直面しました。「The Brutalist」は、エンディングシークエンスの視覚効果を改善するためにAIを使用したことで批判を浴びました。「The Brutalist」の注目のノミネーションには、最優秀主演男優賞のエイドリアン・ブロディや最優秀助演女優賞のフェリシティ・ジョーンズが含まれ、「Emilia Pérez」の主演女優カラ・ソフィア・ガスコンも最優秀女優賞にノミネートされています。両映画は最優秀作品賞、最優秀編集賞にもノミネートされ、「Emilia Pérez」は最優秀音響賞にもノミネートされています。 AIの役割はハリウッドで物議を醸しており、特に最近の俳優と脚本家のストライキの間に、クリエイターはAIが自らの仕事を奪うのではないかと懸念を示しました。アメリカ脚本家組合とSAG-AFTRAは、生成AIの使用に関する制作会社との合意に達したものの、既存のコンテンツでAIを学習させることに関しては未解決の問題が残されています。 「The Brutalist」の監督ブレイディ・コービットと映画編集者デビッド・ヤンコソのインタビューでは、対話を強化し、建築的ビジュアルを作成するためにAIツールRespeecherを使用したことが強調され、論争が高まりました。ヤンコソは、AIが映画制作を向上させる可能性についてオープンに議論されるべきだと主張し、それは単にプロセスを迅速化するものであり、芸術的な貢献を置き換えるものではないと強調しました。しかし、これに対しては熱いソーシャルメディアの議論が生まれ、一部の人々は映画をボイコットすると誓いました。 コービットは、パフォーマンスの真実性を擁護し、AIがハンガリー語の対話を洗練させる手助けをした一方で、俳優たちの元の声を変更することはなかったと明らかにしました。同様に、「Emilia Pérez」もRespeecherの使用に関して厳しい scrutiny に直面し、特にガスコンの声と別のシンガーの声を組み合わせることで、望ましい歌唱レジスターを得ることに関して疑問が呈されました。 両映画の支持者たちは、同様の技術を使用した過去の映画である「ボヘミアン・ラプソディ」や「アイリッシュマン」を引用しました。クリエイティブメディアのピーター・キャスティは、生成AIによって引き起こされる独自の課題を強調し、潜在的な著作権の問題から創造的および法的リスクを引き起こすと述べました。 さらに、別のノミネート作品「マリア」も声のクローン作成のためにRespeecherを使用しており、映画業界におけるAIの進化する役割についての議論が広がっています。

လက်ရှိထူးချွန်သော စာပညာရှင်နှင့် မြေပုံရေးဆရာကြီးသည် တင်ပြချက်မှ မှတ်သားချက်ပို့စ်ဖြင့် “တက္ကသိုလ်နှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းမှ ခြုံငုံမြင်မြင်သော အနေအထားများကို ပေးသွားမည်” ဟု ရှင်းလင်းကာ ထိုင်မောင်မောင်နှင့် တွေ့ဆုံခဲ့ပြီး တိုင်းပြည်အဆင့်ကော်မ ပိုင်ရှင်ဆွေးနွေးမှုများကို တိုးတက်အောင် ကူညီရန် ရည်ရွယ်ကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။ ချင်နှင့်သည် ၁၅ နှစ်တာ အမေရိကန်နိုင်ငံတွင် ဆောင်းဝေခဲ့ပြီး ပြ年份မှ ပြန်လည်ပြည်သို့ လာရောက်တဲ့အောက်မှာ တိုင်းပြည်ရှိ သုတေသနများအတွက် အကွာအဝေးများအား တည်ဆောက်ပြီး တိုးတက်သော သီအိုရီများကို ဖွံ့ဖြိုးစေလိုကြောင်းကို သိဘက်မှ ထုတ်ဖော်ပြောကြားခဲ့သည်။ သူမပြောကြားခဲ့သည်မှာ ၂၀၀၄ ခုနှစ်တွင် Tsinghua မှ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ ဘွဲ့ရ၊ ၂၀၀၇ ခုနှစ်တွင် ဆရာလွှာနှစ်ခု ဖွင့်ခဲ့ပြီး ၂၀၁၂ ခုနှစ်တွင် Massachusetts Institute of Technology ကနေ ပညာသင်ဆောင်ပုဂ္ဂိုလ်ကို ရရှိခဲ့ကြောင်း၊ Turing ဆုရှင် Silvio Micali ၏ လမ်းညွှန်မှုဖြင့် သုတေသနလုပ်ကိုင်ခဲ့သည်။ “ကျွန်တော်နှင့်အတူ ကောင်းမွန်တဲ့ သုတေသနကို အကောင်အထည်ဖော်ချင်တာပဲ။ အေ့ချ်မှာ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံမှ ရှင်သန်မှုများသည် အမေရိကန်မှာရှိနေခဲ့သည်” ဟု ချင်နှင့် ပြောကြားခဲ့သည်။ “ယခုမှာ ကျွန်မ၏ ရရှိခဲ့သော သိပညာများကို တက္ကသိုလ်တွင် ဆရာမေတ္တာများဖြင့် မြန်မာနိုင်ငံအတွက် ကျောင်းသားသစ်များထံ ပေးပိုရေးခြင်းဖြင့် Tsinghua ၏ ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ ဗဟိုနှင့် ပတ်သက်၍ ကျွန်မ၏ နိုင်ငံတကာ သက်ရောက်မှုများကို အကျိုးမြှင့်တင်ချင်သည်” ဟု ယခုပြောကြားခဲ့သည်။ ချင်နှင့်သည် သုတေသနအသစ်များကို ဖိုးဖော်ရန် ဦးဆောင်ပြီး ကွန်ပျူတာသိပ္ပံနှင့် အခြားစီမံချက်များအတွက် လက်ရှိထွက်ပေါ်နေသော ပညာရေးအစီအစဉ်များကို တိုးတက်စေရန် ရည်ရွယ်ခဲ့သည်။