အသိမည်းသာရိုင်းယခIDAအရေးအသုံးဆောင်ပြုမူဝန်ဖျော်ဖြေများလှီးများပါတို့အတွက်အချက်အလက်နဲ့ရှင်းလင်းမှုကိုစီမံချိန်းတ်ကျန်ေပတစ်ကြွဝန်ထမ်းများအစကွဲအကွာမျှဝေကပ်များဘသောခမသားများယှဥ်ထားပါတယ်။ ဒ့်ကျမချိုင်ဧဒမရီဒုနှင့်အစေကွယ်တွင်သားများပြီးစီးလာတာလုပ်ဆောင်နေတစ်နပါတယ်မှာဟိုးကျမင်ဧပလာတည်ပရမပီးလုပ်ဆိုပါ။

မကြာသေးမီက မာစတာဒီဂရီ လေ့လာနေစဉ်အတွင်း အဓိက စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုမှာ စိတ်ချရဲရာဇာတ်ကြော ကျော်လွန်ပြီး ရှုပ်ထွေးသော ခေါင်းစဥ်များကို သင်ယူရခြင်းဖြစ်သည်။ ဤကျွမ်းကျင်မှုသည် နည်းပညာစာနယ်ဇင်းထောက်အပါအဝင် အသစ်အဆန်းများကို မြန်မြန်မြန်မြန် သိရှိနားလည်ရမည့် လက်ရှိ တာဝန်တွင် အရေးကြီးနေထိုင်သည်။ ထို့အပေါ် - တစ်နှစ်စာ Perplexity Pro စာရင်းသွင်းသည့် အခမဲ့နည်းလမ်း နှစ်ခုကို အဖြင့် ရှာဖွေပါ။ Google သည် ကျောင်းသားများ၊ ဆရာများ၊ လုပ်ငန်းရှင်များအတွက် သင်ကြားမှုနှင့် သုတေသနကို ပြောင်းလဲပေးနိုင်စေရန် ရည်ရွယ်သည့် AI အရည်အသွေးရှိ ပညာသင်ကိရိယာ သစ်များဖြင့် Google Learning ပလက်ဖောင်းကို တိုးမြှင့်လျက်ရှိသည်။ Google Learning ၏နောက်ဆုံးဆန်းသစ်မှုများအနက် "Learn About" ဟုဆိုသော "သင်လိုအား ရသည့်၊ စကားပြောခွင့်ပြုသော၊ AI အမြို့ကြီး သင်ကြားမှုအကူအညီ" အဖြစ် မိတ်ဆက်ထားပြီး သင်ကြားလိုသော အရာနှင့် စွမ်းရည်ကို ညှင့်ညီသော အထောက်အကူ AI chatbot သို့မဟုတ် ရှာဖွေခြင်း အင်ဂျင်တစ်ခုအတိုင်း လုပ်ဆောင်ပါသည်။ Learn About ဆိုတာ ဘာလဲ။ Learn About သည် "ယနေ့ သင်ဘာများကို သင်ယူလိုသနည်း" ဟု စတင်မေးပြီး သင်ယူလိုသော ခေါင်းစဥ်၊ ဘာသာရပ်၊ ဖိုင်၊ ပုံစံ မဆို ရှာဖွေနိုင်ရန် ရိုက်ထည့်ပါ။ Google ၏ စမ်းသပ်မှု AI က အကြောင်းအရာများကို နက်ရွှင်းစွာ နားလည်ရန် လူများကို ကူညီပါသည်။ အမျိုးခံတန်း လေ့လာမှုပုံစံတစ်ခုအဖြစ် ထုတ်လုပ်ထား၍ အသုံးပြုသူအတွက် အပြန်အလှန် စိတ်ကျေနပ်သော အတွေ့အကြုံများနှင့် တစ်ကိုယ်ရည် အ၍ သင်ကြားမှု အတွေ့အကြုံကို ဖန်တီးရန် နည်းနည်း လက်တွေ့ပညာ ရွေးချယ်သည်နှင့် အကြောင်းခြင်းများ စိတ်ကျေနပ်အောင် ဖန်တီးပေးပါသည်။ အသုံးပြုသူများသည် စိတ်ဝင်စားဖွယ် သင်ကြားမျက်နှာဖြင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းတို့ဖြင့် စိတ်လှုပ်ရှားစရာ၊ အရူးစွာ သင်ကြားမှု ပတ်ဝန်းကျင်ထဲမှ ခက်ခဲသော ခေါင်းဆောင်မှုများကို ဖြတ်သန်းနိုင်သည်။ Learn About ကို မည်သို့ အသုံးပြုရမည်နည်း Google အကောင့်ဖြင့် ၀င်ရောက်ပြီး သင်တွေးနေသော မေးခွန်းကို ရှာဖွေစာပေါ်တွင် ရိုက်ထည့်ပါ၊ ပုံသို့မဟုတ် စာရွက်စာတမ်းတင်ပါ သို့မဟုတ် အောက်တွင် ဖော်ပြထားသော အကြောင်းအရာ များကို စူးစမ်းပါ။ ကျွန်ုပ်ကိရိယာကို စမ်းသပ်ခဲ့အခါ ကျွန်ုပ် "Caliban and the Witch စာအုပ်တွင် Silvia Federici ဆိုသည်မှာ 'ထ贫သည့် အမျိုးသမီးပြဿနာ' ဆိုသည်မှာ ဘာကို ဆိုလိုသည်" ဟု ရိုက်ထည့်ခဲ့သည်။ Learn About မှ ပြန်လည်ဖြေပေးခဲ့သည်ကတော့ - "Caliban and the Witch စာအုပ်တွင် Silvia Federici က ကပ်ပိတယ်လစ် စနစ်ဆီသို့ လှုံအပြောင်းအလဲရှိသည်မှာ လူမျိုး သားတုံးသော ဘဝသို့ ချကြသွားသည်ဟု ကိုယ့်အရာတွေက ဖြစ်သည်ဟု ဟောပြောထားသည်။ ဤသည်က မည်သူကိုမှ အလောဘနှင့် လုပ်ငန်းအဆင့်ဖျက်ဆီးကြောင်းကို ဖျက်ဆီးခဲ့သည်ဟု ဆိုလိုသည်။" AI အကူအညီက "မျိုးဦးသိန်း" ပြဿနာကို လက်တွေ့ပုံရိပ်အထောက်အထားများဖြင့် နောက်ထပ်အသေးစားဖယောင်းချင်းကိရိယာဖြင့် ရှင်းလင်းခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်ညာဖွင့်တာကို စတုသစ်ကိန်းနှင့် ပဟေဠိ ပြီး ပြောပြ၏ ထူးခြားသွေး ရုပ်တိရင်ယူများအား ဖြစ်သွားနည်းနည်း ချဉ်ကိရိယာကို အထူးခွင့်ဖြင့် ခဲ့သောသူဟူသောစူးမရှေ့ပြေးပေးသည်ကို ကြုံတွေ့ဖို့ ဖြစ်ထူးသည်။ ဒို့ကြောင့်ဂုန်းဂါ กล่าวသည်မှာ ထူးထူးခံချို့သူပါတယ် ဟုပုညမြတ်သော ဆောင်တာတွင် ယေဘုယျပုပျောင်းသူများခန်သော် ထူးခြားရှီသူ အမှတ်ဖိတ်ဒါနားအထူးလွှာခံခဲ့သူကြီးများအား တောင်းဆိုတဲ့နှင်ကိရိယာမျိုးတစ်ခုဖြစ်သည် ဟုဆိုသွားခဲ့သည်ဟုကြုံ၏။ proသဖျက်ဝှံอရန်သည်။

Andy Ayrey ဖြင့် ဖန်တီးထားသည့် Truth Terminal ၏ ဖန်တီးသူသည် လူသိများသော AI မော်ဒယ်များဖြစ်သည့် Fi နှင့် S

NVIDIA သည် Foundational Generative Audio Transformer Opus 1, ဒါမှမဟုတ် Fugatto ဟုခေါ်သော စမ်းသပ်မှုသာမန် generative AI မော်ဒယ်ကို မိတ်ဆက်ခဲ့ပါသည်။ "အသံအတွက် ဦးရေဓား" ဟု ဖော်ပြထားသည့် မော်ဒယ်သည် စာသား အစီအစဥ်များကို အသုံးပြု၍ အသံ၊ ဂီတ၊ စကားနှင့် အသံဖိုင်များကို အထွက်ပြုစေသည်။ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ သုတေသန အဖွဲ့အစည်းဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားပြီး၊ "ဘာသာစကားများစွာ နှင့် လာဘ်စကားပြောစွမ်းရည်များ"ကို တိုးမြှင့်စေကြောင်း NVIDIA က ဖျော်ဖြေရသည်။ NVIDIA ၏ စားသုံးလိုက်စားအား အသံသုတေသီနှင့် စီမံခန့်ခွဲသူ Rafael Valle က "လူသားများလို အသံကို နားလည်ပြီး ထုတ်လုပ်နိုင်သော မော်ဒယ်ကို ဖန်တီးချင်ခဲ့သည်" ဟု ကြေညာခဲ့ပါသည်။ Fugatto သည် သီချင်းအစချိုးများကို အလျင်အမြန် ဖန်တီးရန် အရာရှိများအတွက် ကူညီနိုင်ပြီး၊ မတူညီသော စတိုင်၊ အသံနှင့် တူရိယာများကို လွယ်ကူပြောင်းလဲနိုင်ကြောင်း ပါးသိမ်းသည်ကျော် NVIDIA က ယူဆထားသည်။ အတူ Fugatto သည် ဘာသာစကားလေ့လာရေးကိရိယာများအတွက် မူကျောင်းပညာမှုများကို ပေးစီစဉ်နိုင်ပြီး ယင်း၏ရယူချက်အပေါ် အခြေခံပြီး game ထုတ်လုပ်သူများသည် အမျိုးမျိုးသော အမျိုးစုံအဖြစ်ပေါင်းစည်းမှုများကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ထို့အပြင် Fugatto သည် မဟုတ်သောနည်းလမ်းဖြင့် သစ်ခွေသစ်လှိုင်စကားစကားစကားမှ ထူးချွန်သော စကားနှင့် အသံပတ်သံပိုင်းစိန်တော်မူကို ဖန်တီးနိုင်ပြီး ထူးသောစကားနောက်ဆုံးအစီအစဉ်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ ထို့အတွက် ကြိုးခဲ့မှုများတစ်စုရွံနေ့မလိုအပ်သော စာမျက်နှာတစ်နေရာတည်ထိုင်မှုတစ်လံခင်းမှ နှစ်ရင်းတ~":"(သွားခြင်းပြီး )တစ်ဦးအနေ့အနယ်ထောက်လှမ်းမႈများမှ ပေါ်ထွက်သည်။ ရေနောင်းမကြာမှအိုင်ဟံကနေ ပြောင်ကို ခြေရာကယူထွက်တစ်ဟာထွက်ထုတ်ချေ၏ဆိုရသော"။ Fugatto ကြိုးက်ိုးကို ဖန်တီးခြင်းမငံပါ။ Fugatto သည် ပြည်သူများအတွက် အသုံးပြုခွင့်ရရှိမှုအတွက် ဆက်လက်ကြေညာနိုင်ခြင်း မရှိသေးပါ။ သို့သော် ယင်းသည် စာသားအကြောင်းအရာများကြောင့် အသံ ဖန်တီးနိုင်သော သာမန် generative AI မော်ဒယ်နှင့် ယှဉ်ရင် ပထမဆုံး မဟုတ်ပါ။ Meta သည် အသံဖန်တီးရာအတွက် အစမ်းထုတ်ယူပြီး AI kit များကို ယခုလက်ရှိမှာ ထုတ်ပြန်ထားပြီး၊ Google သည် စာသားမှဂီတ ဖန်တီးရန် AI MusicLM ကို AI ပရိုက်န်ကစားဘက် ျပခန်းမှ လက်ရရှိစေပါသည်။

Elon Musk ၏ xAI သည် အားကျတဲ့ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသည့် အဖွဲ့အစည်းများထံမှ ထပ်မံ၍ $5ဘီလီယံ ရယူနိုင်ခဲ့ပြီး Amazon သည် Anthropic တွင် ထပ်မံ၍ $4 ဘီလီယံ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံထားသည်မှာ AI ၏ ယှဉ်ပြိုင်မှု လျို့ဝှက်နေသော မှီခိုမှုကို ဖော်ပြသည်။ Microsoft, Google, Meta, နှင့် Amazon ကဲ့သို့သော ထင်ရှားသည့် ကုမ္ပဏီကြီးများသည် နေ့တိုင်း အရေးပါသော Language Models (LLMs) ကို အထူးသဖြင့် ရှုမြင်ခြင်းဖြင့် ဆန်းသစ်မှုကို ဖော်ဆောင်နေသည့် အခါနေရာတိုင်းမှ သင့်လျော်သော ညွှန်ကြားမှုပြုလုပ်ခြင်းငှာ diverse AI ဖြေရှင်းချက်များသည် ပို၍ သင့်လျှော်ပါသည်။ AI အလျောက်လာသော ရှေ့ပြေးကလာတွင် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများ စိတ်ကူးစိတ်သန်းဖြင့် ယှဉ်ပြိုင်ထိပ်စီးရန် ရည်ရွယ်ခြင်း ဖြစ်ပြီး မိဘမူကျောင်းများအတွက် အကျိုးပြုသည်မှာ အခြားသော LLMs များထက် ရောင်ခြယ်သော Outliers AI ဖြစ်သည်။ ၾသစေးဇာင်းထိုင်းတို့နှင့် အလားတူဘူးသော LLM စမ်းသပ်မှုများ ကြုံလာသည်မှာ အပေါက်ရှိနေပါသည်။ SML သည် စာရင်းသုံးကာ စီမံခန့်ခွဲမှုကို အထီးကျန်စေခြင်းဖြင့် စာတစ်ပိုင်းနှင့် အတူ Notes-Takers, အသံဝင်ရိုးများ နှင့် AI ဆက်သွယ်မှုကို အထူးသုံးနိုင်ခြင်း ဖြစ်သည်။ AWS က ဦးစားများနှင့်ထပ်ခြှေမှုများကို Gen-LLMs များနှင့် Sub-LMs ကို ပြန်ကြိုတင်ခြင်းဖြစ်ပြီး AI အပြောင်းလဲမှု အမြှင့်ဆုံး တဆက်ရပ်ဖြစ်နေသည်ဟု ယံဖွိုးယူထားသည်။ AI သုံးမှု $632 ဘီလီယံ ပြန်ရောက်လာ၍ အထူးကောင်းမွန်သော ပိုင်းဖြစ်သည်ဟုယူဆသည်။ ၎င်းဝင်းအုပ်စနှင်္းဝင် နှင့် ဖြတ်စားပွဲများ၏ မကျီပေးသော ဖခင်ဦးများထက် domain-specific LLMs သည် CPU စွမ်းဆောင်ရည်အဖြစ် ထိန်းထားစရာ ဖြစ်ကြသည်။ Customer Service, Healthcare, Finance နှင့် Retail ဒေတာများအားဖြင့် ရောက်ရှိရန် မဖုံးကျုံ့သောလမ်းကြောင်း Domain-specific LLMs သည် အသီးသီး အမှန်ကောင်းမွန်သော ပေါင်းစုံအလုပ်ရောၥ်းစွမ်းထက်ပြီး Deploy လုပ်ရန်ခက်ခဲပါသည်။ C-suite အကြီးတန်းများသည် အခန်းကဏ္ဍ၏ကြည်းဖြစ်နောက်ဆုံး nvidia ဖြစ်လိုသော ýmiseel AI integration လုပ်ပါမှုကို မပြောင်မြောက်ပြီးနက်ဖြစ်မှုကို လုပ်ရန် ကြိုးစားကြенән 것입니다။

**AI အုပ်ချုပ်မှုဆိုင်ရာ လက်တွေ့အသုံးချခြင်း** အဆင့်မြင့်အင်တေလျူး (AI) ကရိုးရာလုပ်ငန်းများတွင်လျင်မြန်စွာချဲ့ထွင်လာပြီး ကုမ္ပဏီများအတွက် အရေးပါသော မဟာဗျူဟာတစ်ရပ်ဖြစ်လာသည်။ သို့သော်၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအချက်အလက်များအပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သော ဒေတာများကို အခြေခံထားခြင်းက စာချုပ်၊ စည်းမျဉ်းစည်းကမ်း၊ ကျော်ကြားမှုနှင့် ဖွံ့ဖြိုးမှုဆိုင်ရာ အန္တရာယ်များကို ဖြစ်စေသည်။ ယင်းကိုဖြတ်ကျော်ရန် အဖွဲ့အစည်းများအနေဖြင့် AI နည်းပညာကို ထိရောက်စွာ ရယူနိုင်စေရန် အန္တရာယ်စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် အုပ်ချုပ်မှုကို ပေါင်းစပ်ထားသော AI အုပ်ချုပ်မှုအစီအစဉ်တစ်ခုလိုအပ်သည်။ **မကြာသေးခင်က ဥပဒေရေးရာ သတင်းအကျဉ်းများ:** 1

ကန်းနိုးအလုပ်သမားများသည် အမေရိကန်ကုမ္ပဏီများမှ လုပ်သားဦးစီးအားဖြင့် စက်မှုနည်းပညာ အလုပ်အကိုင်များအတွက် ဆွဲဆောင်ခြင်းခံရသော်လည်း လုပ်ချိန်အကြာကြီး၊ အခကြေးငွေအနည်းငယ်နှင့် မတရားဆီမီမှုများကို ခံစားနေရသည်။ ကန်းယာ နိုင်ငံသားအခွင့်အရေး လှုပ်ရှားသူ Nerima Wako-Ojiwa သည် အလုပ်လက်မဲ့နှုန်းအကြီးအများကြောင့် အမေရိကန်ကုမ္ပဏီများက မတရားသော အခကြေးငွေဖြင့် အလုပ်လုပ်စေခြင်းနှင့် အလုပ်အကိုင်တည်ငြိမ်မှု အနည်းငယ်သာရှိမှုကို ဆွဲဆိုပြောကြားသည်။ Microsoft, Google, Apple, Intel ကဲ့သို့သော နည်းပညာကြီးကျယ်သည့်ကုမ္ပဏီများသည် ကန်းယာရှိ အလုပ်အကိုင်အားလုံးမှ အကျိုးခံစားမှုနှင့် အစိုးရအထောက်အပံ့များကြောင့် ဆွဲဆောင်ခံထားရပါသည်။ သို့သော်၊ တည်ငြိမ်သော အလုပ်အကိုင်ရရှိမှုအခွင့်ကို အမြိုးဖြစ်သည့်စာချုပ်များနှင့် အခကြေးငွေအနည်းငယ်ကြောင့်ပျက်ပြားစေသည်ဟု Wako-Ojiwa က "AI စွမ်းအင်ရွှေံး" ဟုဖျော်ဖြေရန်ပြောသည်။ Naftali Wambalo ကဲ့သို့ မက်တိုင်ဖို့မသော အလုပ်သမားများသည် အနာဂါတ် နည်းပညာ ကုမ္ပဏီများအတွက် ဒေတာများကို သိင့်၊ အမည်ဟပ်သောအလုပ်များ လုပ်စရာအလိုကြောင့် တစ်နာရီကို $1