Google DeepMind သည် GenCast ဟူသော လက်ရှိစနစ်များထက်ပိုမိုထူးချွန်သော AI မိုးလေဝသခန့်မှန်းမှု မော်ဒယ်ကို မိတ်ဆက်ပေးလိုက်ပါသည်။ Nature မှာ ထုတ်ဝေခဲ့သော GenCast သည် DeepMind ၏ ဒုတိယဆုံးလတ်တလော AI မိုးလေဝသမော်ဒယ်ဖြစ်ပြီး၊ ဇူလိုင်လတွင် NeuralGCM ကိုနောက်ကိုက်ခဲ့ပြီး AI နှင့် ရူပဗေဒပေါ်အခြေခံနည်းစနစ်များကိုပေါင်းစပ်ကာ ရိုးရာခန့်မှန်းမှုများနှင့်တူညီသော်လည်း သတ်မှတ်ချက်လိုက် လျပ်စစ်စွမ်းအားကုန်ကျစရိတ်များနည်းပါးသော မြင်ကွင်းကို မကြာခဏပြောင်းလဲနိုင်စွမ်းရှိသည်။ NeuralGCM များခြား၍ GenCast သည်သီးသန့် AI ကိုအခြေခံ၍ ChatGPT က စာသားခန့်မှန်းသည့်ပုံစံနည်းတူ ကထူးဒေသခန့်မှန်းပြီး မိုးလေဝသဒေတာနှင့် ရာဖျက်တိုက်ရိုက်နှိုင်းယှဉ်မှုမှ သင်ယူထားသော ပုံစံများကိုအသုံးပြုသောကြောင့် မိုးလေဝသကိုရွေးချယ်မှုများခန့်မှန်းသည်။ ယင်းသည် 1979 မှ 2018 အထိ 40 နှစ်ကြာဒေတာကို လေ့ကျင့်၍ 2019 ခုနှစ်တွင်မိုးလေဝသခန့်မှန်းရန်တွက်ပြီ 97% အထက် ခန့်မှန်းနိုင်ခဲ့ပြီး ချိုးဖောက်ထွက်မှုများကို ယှဉ်တွဲနိုင်သောအားဖြင့် ပြင်းထန်သော သကြားလေဖြစ်ပေါ်မှုများကြောင့်လျှပ်စွမ်းအားထုတ်လုပ်မှုထင်ရှားသည်။ အခြားနည်းပညာကြီး၀ဠာများလည်း AI ကိုမိုးလေဝသခန့်မှန်းမှုအတွက်အသုံးပြုနေကြောင်းတွေ့ရသည်။ Nvidia သည် 2022 ခုနှစ်တွင် FourCastNet ကိုထုတ်ပြန်ခဲ့ပြီး 2023 ခုနှစ်တွင် Huawei သည် သတ်မှတ်ထားသောခန့်မှန်းမှုများအပေါ်အာရုံစိုက်သော Pangu-Weather မော်ဒယ်ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ GenCast သည် လေမှန်းခန့်မှုများ အနေနှင့်ဖြစ်စေနိုင်သောအခြေအနေများကိုအကဲဖြတ်ရန် အစီအစဉ်များကို သင်္ကေတပြန်လည်ရရှိရန်အသုံးပြုသည်၊ ပြောင်းပေါ်သော အခြေအနေများကိုဘွတ်လပံများနိုင်အောင်သာ ခန့်မှန်းကြံ့ပြင်းစွာခန်ရန် အကူအညီဖြစ်စေသည်။ GenCast သည် ရှေးဦးဆုံး ဖြစ်နေသော်လည်း ရိုးရာမိုးလေဝသခန့်မှန်းမှုကိုအစားထိုးနေခြင်းမရှိသည့်အပြင် သမိုင်းဝင်ဒေတာအပေါ်အခိုးမှုရှိနေတဲ့အပြင် ရူပဗေဒပေါ်အခြေခံ မော်ဒယ်များမှလာသော ERA5 နှင့်တူသည့်ဒေတာစနစ်ကြောင့် ရေရှည်အထိ အတိအကျလက်ခံနိုင်မှုရှိရမည်။ Oklahoma တက္ကသိုလ်မှ Aaron Hill နှင့် DeepMind မှ Ilan Price ကိုးကားချက်အတိုင်း မကောင်းမကောင်ကြောင်းအထူးပြောရပါ၏။ ထိုမှတစ်ပါး ရှေးဦးဘုတ်/ဘိန်းအချက်အလက်များကို ဖြည့်စွက်၍ သေချာသောယူအီးဆင့်ရန်ရှိထားပါသည်။ ဒီနေရာမှာ ကိုယ့်ကိုယ်ကို ယူကျေနာက်မှန်မာန်ရှိရှိခန်ရာတွင် AI မော်ဒယ်များနှင့်အတူအာမခံနိုင်ချေအတွက် ရှေးဦး ိစပ်၏အထူးချို့ချက်များမှ ပန်းတူဝင်နိုင်စွမ်း၊ အထိန်းသိမ်းမှုများအပေါ်ရုန်းရှင်းမှုတွင်ခက်ဟာမရှိရသည်ဟု ကွမ်းချက်ပေးသည်။

မီတာသည် ၎င်း၏ AI လုပ်ငန်းများကိုစွမ်းအင်ထုတ်လုပ်ရန် နျူကလီးယားစွမ်းအင်ဖွံ့ဖြိုးရေးလုပ်ငန်းများနှင့်ပူးပေါင်းရန် အဆိုပြုချက်များအတွက် တင်ပြချက်တစ်ခုပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် နျူကလီးယားစွမ်းအင်ကို အားထားနေပါသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ထိပ်တန်းနည်းပညာကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ဒေတာစင်တာများအတွက် နျူကလီးယားစွမ်းအင်ကိုသုံးသိမ်းစေခြင်းအတွက် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းဖြစ်သည်။ အသစ်ဖြစ်သော AI ကိရိယာများဖန်တီးမှုသည် အများကြီးသောစွမ်းအင်ကိုစားသုံးပြီး သန့်ရှင်းသောလျှပ်စစ်ဓာတ်အားရင်းမြစ်များမရှိလျှင် အဆိုဒ် Silicon Valley ၏ တာယာချပ်မှုဆိုင်ရာကြိုးပမ်းမှုများကိုထိခိုက်စေနိုင်သည်။ သို့သော် ဤကိစ္စသည်ရှုပ်ထွေးနိုင်ပါသည်။ အမေရိကတွင် အများကြီးရှိသော နျူကလီးယားရေနံများကိုအသုံးပြုရန်ဖြန့်ဝေရန်ကြိုးပမ်းနေကြပြီး၊ အသစ်ပါသောကျန်းမာရေးဥပဒေများကိုရေးဆွဲရန်ကြိုးပမ်းနေကြပါသည်။ Meta သည် SMRs နှင့် ပိုကြီးသောရေနံမော်တော်များ၊ ဓာတ်အားပေးစက်ရုံများကိုအောင်မြင်စွာဆောင်ရွက်ရန် လျှပ်စစ်ဉီးခေါ် အကြောင်းဖျော်ဖြေရန်စီစဉ်လာသောဖြည်းများရာတို့သည် မကြာမီ စီးပွားရေးယေဘုယျဖြင့်အသုံးချနိုင်ရန် မျှော်လင့်ထားသည်။ Meta သည် SMRs နှင့် ပိုကြီးသောရေနံဖုံးစည်းမော်တော်များနှင့်စိတ်ဝင်စားပြီး ဤစက်ရုံများကိုတွက်ခြင်း၊ ဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်း၊ မြှင့်တင်ခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်မှုတွင်ပါဝင်ရန်မိတ်ဖက်များကို ရှာဖွေနေသည်။ ဤကိစ္စသည်ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာဘေးများနှင့်ပတ်သက်၍ အရေးကြီးသော အဓိကအချက်များကို ကူညီနိုင်ပြီး၊ အမေရိကတွင် နျူကလီးယားပဒေသာရဲစွမ်းအား ၁-၄ မီဂါဝပ် ဝင်ရောက်ရန် ရည်ရွယ်သည်။ Amazon သည် မတ်လတွင် နျူကလီးယားများသောဒေတာစင်တာတော်ဝင်ရောင်းစခန်းကို ဝယ်ယူခဲ့ပြီး အောက်တိုဘာတွင် SMRs ဖွံ့ဖြိုးမှုလုပ်ငန်းကိုအကုန်အကျခံလုပ်ကိုင်ထားသည်။ Google သည် 2030 နောက်ပိုင်း SMRs မှ လျှပ်စစ်ဓာတ်အားဝယ်ယူရန် စီစဉ်ထားပြီး Microsoft သည် စက်တင်ဘာတွင် Three Mile Island တွင် ထုတ်လှန်မှုတစ်ခုကို ပြန်လည်းစဖို့အတွက် စာချုပ်သက်သေခံခဲ့သည်။ သမိုင်းတွင်နျူကလီးယားစွမ်းအင် ဖုံ့ဖြို့ရန်အတွက် နရီသည် PLAN ရှိပြီး 2050 မတိုင်မီ ထုတ်လုပ်နိုင်မှုထားချက်ကို ႀကီးမားမွန္းျပတယ္။ 2022 တိုးတက်မှုအခံပရဟိတဥပဒေသည် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုနှင့် အခွန်ကြောင့်ထောက်ပံ့သည်။ Incoming President Donald Trump အစိုးရသည် Biden ၏ Algunas Políticas ဒါမှမဟုတ်ပြီးမြောက်မှ ဖြစ်ရမည်။

Veo, Google ၏ နောက်ဆုံး AI ဖြစ်သည့် ဗီဒီယို မော်ဒယ်ကို ယခု အလုပ်လုပ်နေသော စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အကြောင်းအရာ ထုတ်လုပ်မှု လုပ်ငန်းစဉ်များထဲသို့ လိပ်စပ်နိုင်ရန် ရရှိရန် ဆောင်ရွက်ထားသည်။ ၎င်းကို မေလတွင် စတင် ဖော်ပြခဲ့ပြီး ပြိုင်ဘက် OpenAI ၏ Sora ထုတ်ကုန်ကို မIntroduceပြီ သုံးလအကြာတွင် Veo သည် သူ၏ ပြိုင်ဘက်ကို ကျော်ဖြတ်ပြီး Google's Vertex AI ပလက်ဖောင်းမှ သီးသန့် မျက်ကွယ် စမ်းသပ်မှုတွင် စတင် ထုတ်လုပ်လိုက်သည်။ Veo သည် စာသား သို့မဟုတ် ပုံပြ ရှင်း လမ်းညွှန်များမှ 1080p ဗီဒီယို များကို အမျိုးမျိုးသော မျက်လုံးဖြင့်နှင့် ရုပ်ရှင်ရိုက်ဏ္ၡ ကွက်များသို့ ဖန်တီး ဆောင်ရွက်နိုင်သည်။ မူလ ကြေညာချက်တွင် ဗီဒီယိုများကို 分ရက်ထက်ပိုနိုင်ကြောင်း ဖော်ပြခဲ့သည်ဟုဆိုပေမယ့်၊ ဤမျက်ကွယ်ဖြတ် မျှဝေပေးမှုအတွက် ၎င်း၏ အရှည်က အကန့်အသတ်များ မကြေညာခဲ့ပါ။ Google ၏ မသီးသန့် စံပြ ဗီဒီယိုများအရ၊ စိစစ်မှု မပြုမီ AI နှင့် ဖန်တီးခဲ့သည်ဖြစ်သည့် ဗီဒီယိုများဟု ရှေ့မှုတ်မမြင်ရဘဲ ခွဲခြားရန် ခက်သေးသည်။ ထိုအပြင်၊ Google's အသစ် Imagen 3 စာသားမှ ပုံပြုပ်စုမျိုးစုံ အမှု ၏ဖန်တီးမှုကို Google Cloud ၏ ရေသန့်ထဲမှ ○○○ ဖြင့် ဝန်ဆောင်မှုမှထုတ်ပွဲကို မဆို Google Cloud ၏ customer ရှေ့မှာ ဝန်တည့်ယူနိုင်သည်။ ၎င်းနှင့်အတူ၊အသုံးပြုသူများသည် အသုံးပြုသူများကို ခွင့်ပြုထားသောစာရင်းတွင် အခြေခံသော ဖွင့်ဆိုချက်အဖြစ် ရုပ်ပုံများကို ပြုပြင်ပြောင်းလဲခြင်း နှင့် ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင် အမှတ်တံဆိပ် အရာဝတ္ထုများကိုဖျော်ဖြေရန် အနေဖြင့် ထည့်ရန် အရည်အသွေးများကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။ Google ကဆိုပါသည်၊ Veo နှင့် Imagen 3 တို့တွင် အလုပ်များ စိစစ်မှုများ ထက်ပြန်လည် ထောက်ခံဖို့ တော်လှန်ရန် အာမခံပါသည်။ သို့သော် မှတ်ယူရန်ပဲမျက်ကွယ်ရှိသည်ဟု ဆိုရသော အကာအရံ အခက်အခဲနည်းပါသည်။ Veo နှင့် Imagen 3 ဖြင့် ဖန်တီးထားသော အကြောင်းအရာများမှာ DeepMind ၏ SynthID နည်းပညာကို အတွင်းပိုင်း အွန်လိုင်းရေး ဖြစ်သော ဒီဂျစ်တယ်လက်မှတ်ပြုခြင်း ရှိသည် - ဤကြံ့ငြင်းမှုသည် Adobe ၏ Content Credentials သီးသန့်သော်လည်း ရန် limitations replace မှာ သုံးသပ်နှာဆက်သော

Wall Street က မားဗယ် နည်းပညာ (NASDAQ:MRVL) ၏ အဆိုပါရလဒ်များနှင့် ခန့်မှန်းချက်များက သဘာဝ ဉာဏ်ရည်နောက်ကြောင်းထားရှိမှုမလျော့နည်းဘူးဆိုတာ ဆက်လက်ပြသနေတယ်ဆိုပြီး ယုံကြည်လို့ပါတယ်။ ထို့ကြောင့် ဒီစက်ကိရိယာကုမ္ပဏီရဲ့ ရှယ်ယာတွေဟာ ရွှေ့ယူရောင်းချပြီးဒီကနေ့အချိန်မှာ ၁၂% ပျံထွက်စဲခဲ့ပါတယ်။ အဘက်တစ်ဘက်မှာ Broadcom...

ဒီနေရာမှာ ပေးထားတဲ့ စာသားကို မြန်မာဘာသာဖြင့် ဘာသာပြန်ပေးလိုက်ပါတယ် − သားပေါက်မှု AI မော်ဒယ်များတွင် ရှိသော 3D ပုံဆူအရည်အသွေးပြဿနာများကို ပြန်လည်လေ့ကျင့်ခြင်း သို့မဟုတ် ပိတျမှုများ အားဖြည်ငှ အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဖြေရှင်းရန် ကြိုးပမ်းနေကြသည်။ ထို့ကြောင့် အချို့သော သုတေသနများမှာ ကုန်ကျစရိတ်များဖြစ်လာနိုင်ပြီး အချိန်ကုန်ပြီးစေကြပါသည်။ သို့သော် MIT သုတေသီများက ထပ်ပေါင်းလေ့ကျင့်ခြင်း သို့မဟုတ် အလွန်ရှုပ်ထွေးသော ပြီးနောက်ကတ်လုပ်ခြင်းရရှိ ချပ်ဤလက်တွေ့ဘို့ မလိုအပ်သော နည်းကျကောင်းသော နည်းကို တီထွင်ခဲ့သည်။ "ကျွန်တော်တို့၏ သုတေသနသည် သားပေါက်မှုဘာသာရပ်ညီပေါ်အဖြစ် ပိုမိုထိရောက်သော၊ မြန်ဆန်ပြီး အရည်အသွေးမြင့်သော 3D ပုံများကို ဖန်တီးရန် ထောက်ပံ့ဖွယ်ရှိသည်'' ဟု MIT နှင့် EECS ကော်ပ်ညီပညာရပ်သား Artem Lukoianov ဆိုသည်။ ဒါ့အပြင် Oxford University မှ Haitz Sáez de Ocáriz Borde၊ MIT-IBM Watson AI Lab မှ Kristjan Greenewald၊ Toyota Research Institute မှ Vitor Campagnolo Guizilini၊ Meta မှ Timur Bagautdinov နှင့် CSAIL မှ Vincent Sitzmann နှင့် Justin Solomon တို့နှင့် အတူ တီထွင်ထားပါတယ်။ Generative AI မော်ဒယ်များကို 2D ပုံများထုတ်ဖုော့ကြသော diffusion မော်ဒယ်များ အသုံးပြုပြီး အပြင်ပုံဆွဲခြင်းသည် 3D ထုတ်လွှတ်မှုမှာ ပိုမိုခက်ခဲသည်။ 2022 ခုနှစ်ကုန်ပိုင်းတွင် Score Distillation Sampling (SDS) စနစ်ကို သုံးပြီး သားပေါက်ထုတ်လွှတ်မှုများကို 2D နှင့် 3D တန်ဖိုးပြောင်းသည့် noise manipulation ကြောင့်ပြောသည်။ သို့သော် မည်သော်ဖြစ်စေ၊ ဤထုတ်ဖလှာကြွားမှန်းကို ပြုပြင်မှုပေးရန်မျှ နစ်တပပλιάသည် ပေါ်ပေါက်မှုများမှ 3D ပုံများ၏ အချက်အချာများကို ချိုငစ်ထားသည်။ ဤ MIT အဖွဲ့က SDS နှင့် ပေါင်းစပ်မှုများသော သရုပ်လှမ်းမှု ကနဦးအဆန်းဖြစ်ပေါ်မှုကို ပြောဆောပါကြိုက်မှုကိုဖြန်းတွန့်ပြီးအောင် အစုလိုက်နာမှုနှစ်ကာစီအသေးစိတ်အသုံးပြုပြီး ကြိုးသားသည်။ ထိုကြောင့် 3D ပုံများကို sharp, realistic ပုံစံဖြင့် ထုတ်လွှတ်နိုင်သည်။ သရန်ပိုရဆုံးသော diffusion မော်ဒယ်များကို သုံးပြီး အသိပညာအသုံးပြုမှုဟိုင်းအုတ်စေး ၏ 3D ပုံများထုတ်လွှတ်မှုခို့ပြသည်၊ သို့သော် base မော်ဒယ်ရှိဘောက္မများ ပိုမိုကောင်းစက္်သောနည်းဥပီး downgrade ဖြစ်သည်မှလြငးနှက် ဦးဆမလိီးဖကွန်ပုတ်ချတယ်။ Toyota စုစုတို့မှ ထောက်ပံ့ငွ

**အနှစ်ချုပ်** Amazon Web Services (AWS) သည် Amazon ၏ cloud အပိုင်းဖြစ်ပြီး၊ ကုမ္ပဏီ၏ ပိုင်ဆိုင်မှုဖြစ်သည့် စက်သင်ယူချစ်ပ်များ အသုံးပြုပြီး AI ထိပ်တန်းကွန်ပျူတာ အသစ်တစ်ခုကို စတင်အသုံးပြုနေပြီး ထိပ်ဆုံးအနုပညာရှင် Nvidia နှင့် ယှဉ်ပြိုင်နေသည်။ **အဓိကအမြင်များ** **နောက်ခံ** AWS သည် ထူထောင်ချိန်မှစ၍ AI ထဲတွင် တက်ကြွစွာ ပါဝင်ကာ ယင်းနည်းပညာအတွက် ကြီးထွားလာသော တောင်းဆိုချက်ကို အသုံးပြုပြီး အားထားသည်။ အဆိုပါကုမ္ပဏီသည် ရံပုံငွေကို သိပ်စွာ ရင်းနှီးတိုးချဲ့ကာ ဒေတာစင်တာများနှင့် ထုတ်ကုန် ကမ်းလှမ်းမှုများကို အားကောင်းစေရန် ဖန်တီးထားပြီး OpenAI ကဲ့သို့ ခေါင်းဆောင်များနှင့် ယှဉ်ပြိုင်ရန် သန်း ၄,၀၀၀ တန်ဖိုးပါဝင်ပေးပြီး Anthropic နှင့် မဟွတ်ဖက်သည်။ ထို့ပြင် Amazon သည် အကောင်းတမလျော့သော မြင့်မားသောသည့် နည်းလမ်းဖြင့် ထွန်းကားစွာ ရင်းနှီးလုပ်ဆောင်ရန် Trainium ချစ်ပ်များဖြင့် ဆက်လက်ကြိုးစားရသူ ကြိုးစားနေသည်။ **ထင်ရာကြီးသောကိစ္စ** Amazon သည် AI အခြေခံအဆောက်အစနားတွင် နောက်ထပ် ဆယ်နှစ်တည်းတွင် ၁၀၀ ဘီလီယံ ကျော် ရင်းနှီးမည်ဟု Journal ထဲတွင် ဇွန်လတွင် သတင်းပို့ခဲ့သည်။ လက်ရှိ အဆိုပါကုမ္ပဏီ၏ အရှေ့ဆောင်ဈေးကွက်တန်ဖိုးသည် ၂

မာ့တစ်စ် ဘစ်တွန်သည် ဟားဗတ်တက္ကသိုလ်တွင် အစိုးရအာဏာအပေါ် PhD ကို လေ့လာနေပြီး နည်းပညာအတွေးအခေါ်နှင့် မူဝါဒအကြား ပြန်ဆုံမှုကို ရှာဖွေပြီပြီဖြစ်သည်။ သူသည် NYU ၏ ပေါ်ပေါက်လာသော နည်းပညာနှင့် မြို့ပြဖွံ့ဖြိုးမှုစီမံကိန်းများတွင် ကူညီပံ့ပိုးသည်။ အဲလိဇဘတ် ဟားစ်၊ PhD သည် NYU နှင့် အမေရိကန်မြို့တော်ဝန်များ၏ ခရီးသွားလုပ်ငန်း၊ အနုပညာ၊ ပန်းခြံများ၊ ဖျော်ဖြေရေးနှင့် အားကစားမူဝါဒ အထောင်အထားကော်မတီတို့ကြား အပြန်အလှန် စပ်ဆိုင်မှုကိုဦးဆောင်သည်။ တစ်ဆယ်စုကြာလျှက် သူ၏ သုတေသနသည် အားကစားနှင့် မြို့များတွင် နည်းပညာနှင့် ဆိုရှယ်ပြောင်းလဲမှုများကို လေ့လာပြီး၊ ကျောင်းသားများအနေဖြင့် မြို့ပေါင်း 100 ခန့်ကို စီမံကိန်းများတွင် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်နေကြသည်။ ပီတာ ဟာရှ်ဘရော့ခ်သည် ဆန်ဖရန်စစစ်ကိုရှိ ဂရေးရိယာ၏ ဥက္ကဌနှင့် မူလတည်ထောင်သူဖြစ်သည်၊ ဤနေရာသည် အနုပညာနှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ သုတေသနပြုလုပ်ရာ အထက်တန်းကျသောဌာနတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထိုတုန်၏ ပြီးခဲ့သည့်ကာလအတွင်း သည် အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာ ကုန်သွယ်မှုသည် အက်ပယ်၏ လူမှု့ရေးဌာနကို Steve Jobs နှင့်ရောက်ရှိ၍ ဦးစီးအရာရှိများ ချုပ်ညှိခဲ့သော အများနှင့်ချိတ်ဆက်လုပ်သားမှုစီမံကိန်းများကို မေ့ကာဆီးတီ: အမေရိကန်မြို့များကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန် လမ်းညွှန်ချက်သစ်ကို ရည်မှန်းမည်ရာပြုလုပ်ခဲ့ပြီး ရေးသားခဲ့သည်။ သူသည် USC ၏ Annenberg ဆက်သွယ်ရေးကျောင်း၏ ဒု÷ဦးစီးလူကြီးအဖြစ် ဆက်လက်ဦးဆောင်လျှက်ရှိသည်။ **ဖော်ပြချက်** **မျှဝေမှု** **မှတ်ချက်ရေးရန်** **သိမ်းဆည်းချက်** **ပုံနှိပ်ရန်** **HBR သင်ကြားမှု** **အီလက်ထရောနစ် နည်းပညာသင်တန်း** သင့်ရဲ့ အလုပ်အကိုင်ကို Harvard ManageMentor® နဲ့ တစ်ဆင့် တက်လှမ်းလိုက်ပါ။ HBR သင်ကြားမှုသည် အီလက်ထရောနစ် နည်းပညာအတိုင်း လုပ်ဆောင်မှုမှတဆင့် သင့်စွမ်းရည်ကို ဖွံ့ဖွိုးစေသော အမိပ်ကူညီမှု သင်တန်းများကို တင်ပြပြီး LinkedIn နှင့် သင်၏နေရာချွန်ဖြေချက်စာရင်းများအတွက် ဝိတ်လေးနေသော ထူးချွန်ဆုများကို ရယူပါ။ ထိပ်တန်းကုမ္ပဏီများအား ယုံကြည်မှုရတဲ့ သင်တန်းပေါင်း 40+ သင်ယူလိုက်ပါ။ နည်းပညာအားလုံးပြည့်ဝတဲ့ကမ္ဘာတစ်ခုတွင် ထူးချွန်ခြင်းကို ရယူပါ။