AI-Generated Images ကို အမှတ်အသားဖြင့် ရှာဖွေရန် နည်းလမ်းများ: တွေ့ရှိရန် အချက်အလက်များ

AI ကိရိယာများကို ပုံများ ရူပချုပ်ဖန်တီးရန် အသုံးပြုမှုသည် တိုးတက်လာပြီး AI ၏ ဖန်တီးမှုနှင့် လူသားများက ဖန်တီးသည့် မြင်ကွင်းများကြားကို သတ်မှတ်ရန် များပြားစွာ စိစစ်ဖို့ အခက်အခဲများ ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ သို့ရာတွင် AI ရေးစက် ပုံများကို သိရှိစေသော သင့်လျော်သော အချက်များရှိပါသည် - 1. **အသေးစိတ် ပြဿနာများ**: AI သည် ပုံများထဲတွင် အခက်အခဲ ဖြစ်ပေါ်ကြပြီး လူမျိုးနေသည့် ကြားတွင် ရင်နှာ၊ အသားအရည်၊ လက်ဖဝါးတို့ကို ဖန်တီးရာတွင် အထူးသဖြင့် အနှိပ်အိတ် အမှားများ ဖြစ်နိုင်သည်။ အပို လက်ဖဝါးများ သို့မဟုတ် မထင်မှတ်ထားသော အသားရောင်များကို ကြည့်ပါ။ 2. **မမှန်ကန်သော အက်ဆက်များ**: အက်ဆက်များသည် လွန်လွန်းစွာအားသာ ပြောက်လှုပ်စွာ ကြီးထွားနိုင်သည်။ ตัวอย่างเช่น အသားသည် အခိုင်ရရှိခြင်း မရှိဘဲ ကြီးချင် အထင်ဖြစ်နိုင်သည်။ သဘာဝအရေအတွက်များက မသဘာဝအဖြစ် ဆုပ်သည်။ 3. **အလင်းနှင့် အရိုင်း ပြဿနာများ**: AI သည် အလင်းနှင့် အရိုင်းကို သာမန်တွင် အထူးမှန်မဟုတ်နိုင်ကြောင်း ပြသပါသည်၊ အရိုင်းများသည် တစ်စုံတစ်ရာနေရာများတွင် ပြေလည်သော၊ သို့မဟုတ် အထွေထွေတစ်လုံးများ နံနက်ဘဝရှိသည့် အကြောင်း ဖြစ်နိုင်သည်။ 4. **နောက်ခံ အဆက်အသံ မနှိုင်းယှဉ်မှုများ**: AI သည် နက်နဲမှုနှင့် အရှေ့တောများကို ထိခိုက်စေ၍ အထူးမမှန်သော သို့မဟုတ် ဒိုင်ဖလားပုံစံများပြုလုပ်နေ၍ မူလ အကြောင်း၏ အခြေအနေကို မပြိုင်မမွား၌ ထောက်ပံ့ပေးနိုင်သည်။ 5. **စာလုံးသည် မအောင်မြင်မှု**: AI ပုံများရှိ စာသားများသည် အစက်ယူရ သို့မဟုတ် ကပ်ဖွားမှုတို့ကြောင့် စာလုံးများကို ထုတ်လုပ်ရန် အခက်အခဲရှိနိုင်သည်။ 6.
**လျှို့ဝှက်ထားသော အသားပေးမှုများ**: AI သည် အတုအကျများနှင့်ပတ်သက်၍ ခွဲခြားမှု များရှိသည် - ဒါဟာ အမြင်ကို ယှဉ်ထားသောလူမျိုးအုပ်စုများအား အခက်အခဲဖြစ်စေသည်။ 7. **မမှန်ကန်သော အရာများ**: AI ဖန်တီးသော အရာများသည် နမူးကြီးအရောင်ရှိသော တိရစ္ဆာန်များ cyangwa မဖြစ်နိုင်သော အရာများပါ လည်းရှိနိုင်သည်။ 8. **ရေမှုတ်လက္ခဏာများ**: AI ပုံများထဲတွင် မိမိ၏ နေရာမိမိအရိပ်သို့မဟုတ် နောက်ခံနှင့် စပ်သော ရေမှုတ်လက္ခဏာများ စဝင်သည်။ 9. **Metadata မရှိမှု**: AI ထုတ်လုပ်လိုက်သော ပုံများသည် အသေးစိတ်အချက်အလက်ပေါင်းများကို အမှန်လို့ ယူထားနေမရှိပါ၊ အချက်အလက်များကို ဖန့်ကြထားနိုင်သည်။ Windows နှင့် Mac တွင် မူအားကုန်မများကို စစ်ဆေးလျှင် အချက်အလက်တွေကို စစ်ဆေးရပါသည်။ 10. **အပြန်အလှန် ပုံစံ ရှာဖွေမှု**: အပြန်အလှန်ပုံစံ ရှာဖွေရန် ဆောင့်ဆိုက်နိုင်ရန် အဓိပ္ပါယ်ခံရသည့် ပုံရိပ်၏ အခွန့်အလှုကို ရှာဖွေနိုင်သည်။ AI နေရာများမှ ထုတ်လုပ်သော ပုံများကို သိရှိခြင်းမှာ သတင်းအချက်အလက်များကို ဖျောက်ဖျောင်းဖို့နှင့် အမှန်တရားတွက် ထိန်းသိမ်းခြင်းကို ကာကွယ်ရန် အရေးကြီးသည်။ AI ကို ကျပ်လှစ်ရန် ညွှန်းချက်များနှင့် အချက်အလက်များအတွက် CyberGuy Report ကို အင်တာနက်မှတ်ပုံတင်ပါ။ အခြား AI เนื้อ內容များကို စိတ်ဝင်စားပါသလား?Cyberguy. com/Contact တွင် ဆက်သွယ်ရန်၊ သို့မဟုတ် Kurt ကို လူမှုမီဒီယာ၌ လိုက်နာ၍ အတိုက်အခံနှင့် အထူးသတင်းများကို သိရန် အသိပေးပါ။
Brief news summary
AI ဖန်တီးသော ရုပ်ပုံများသည် ပိုမိုတိုးပွါးလာသည်နှင့်အမျှ လူသားများဖန်တီးသော ရုပ်ပုံများနှင့် စက်ကိရိယာများဖြစ်စဉ် ရုပ်ပုံများကို ခွဲခြားခြင်းသည် အထူးသဖြင့် အရေးကြီးပါသည်။ ထိုကွောင့် အထောက်အထားအချက်များကို ရှာဖွေပါ: 1. **အသေးစိတ် အဓိပ္ပာယ်များ**: နှုတ်ဖျားများ သို့မဟုတ် מוזျခားသော အသားရည်များလိုမျိုး သေချာစွာ စူးစိုက်ပါ၊ ၎င်းသည် AI ၏ အသေးစိတ်များနှင့် အခက်အခဲကို ဖွင့်လှစ်ပါသည်။ 2. **ရောဂါကွဲပြားမှုများ**: အလွန် အဆီလိမ်းသောသို့မဟုတ် တောက်ပြောင်သောမျက်မျောများက AI နှင့်ပတ်သက်သော ရင်းမြစ်ကို ပြသနိုင်သည်။ 3. **အလင်းထွက်အတုများ**: အရမ်း သဘာဝမဟုတ်သော ရှားများ သို့မဟုတ် နှိပ်ငယ်သည့် အလင်းအရင်းများက စက်ဖြင့်ဖန်တီးချက်များကို ပြသနိုင်သည်။ 4. **နောက်ခံ အရာဝတ္ထုများ**: မရှင်းလင်းသော သို့မဟုတ် ယှဉ်မျှမရသော နောက်ခံများသည် AI ၏ အကျယ်နှင့် ရှုထောင်မှုများအတွက် အခက်အခဲများကို ဖော်ပြနိုင်သည်။ 5. **စာလုံးပျက်ကွက်များ**: ဝိသေသလက္ခဏာများ သို့မဟုတ် စိတ်ပိုင်းဖျက်ဆီးမှုများကို စောင့်ကြည့်ပါ၊ ၎င်းသည် AI ၏ ဘာသာစကားကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ခြင်းတွင် အခြားသော ကန့်သတ်ချက်များကို ပြသသည်။ 6. **အကၡရာများ**: AI ဖန်တီးသော ရုပ်ပုံများသည် လေ့လာမှုဒေတာမှ အကျုံးဝင်ကြောင်း၊ အမှားများကို ဖြစ်စေပါသည်။ 7. **အစုတ်မမှန်ကန်သော အင်္ဂါရပ်များ**: အံ့ဩရှင်းလင်းသောရောင်သွပ်များ သို့မဟုတ် ရောက်လှည်ခွင်များသည် AI ဖန်တီးမှုကို ခံစားရစေသည်။ 8. **ရေမုချများ**: အထူးသထွန်ရေမုချများက အစက်အဖြစ်ရဲ့ အပြစ်ဟု ထင်ရပါသည်။ 9. **Metadata မှာ လွှမ်းမိုးမှုမရှိခြင်း**: အများကြီး AI ရုပ်ပုံများသည် အလျင်နှုန်း သို့မဟုတ် ပိုင်ဆိုင်မှုသတင်းအချက်အလက်ကဲ့သို့သော စံချိန် metadata များကို လွှမ်းမိုးမထားပါ။ 10. **ရုပ်ပုံပြန်ရှာဖွေရန်**: ရုပ်ပုံအမှန်တရားကို တင်ပြရန် အထောက်အထားကို သုံးပါ။ ထိုညွှန်ကြားချက်များသည် အမှန်တကယ်သော ရုပ်ပုံများကို ခွဲခြားရန်နှင့် အွန်လိုင်းတွင် မသန့်ရှင်းမှုကို ရင်ဆိုင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
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!

क्रিপ्टो ग्रुप ट्रॉन अमेरिका में रिवर्स-मर्जर के जरिए S…
ဟောင်ကောင်အခြေစိုက် cryptocurrency စက်မှုလုပ်ငန်းရှင် Justin Sun ၏ blockchain ကုမ္ပဏီ Tron က SRM Entertainment (SRM

OpenAI သည် လုံခြုံရေးစာချုပ်အတွက် မီလီယံဒေါ်လာ ၂၀၀ ဒေ…
OpenAI သည် အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု၏ ဗိုလ်လည်ဌာနမှ ၂၀၀ သန်းဒေါ်လာစာချုပ် တစ်ခု လက်ခံ ရပြီး ဦးဆောင်မှု မြင့်မားသော AI ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုတွင် လုပ်ငန်းတစ်ခု အမှားမဲ့ တော်တော် များ လုပ်ဆောင် ထားလိုက်သည်။ ဒီစာချုပ်သည် OpenAI ၏ မြင့်မားသော ကြားခံစွမ်းရည်များကို အသုံးချ၍ ဂျီးပီအိတ် AI များ၏ ပုံဖော်မှု ရည်ရွယ်ချက်ဖြင့် တည်ဆောက်နေသော မိတ်ဆက်တစ်ခု ဖြစ်ပြီး၊ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု၏ အမျိုးသားလုံခြုံရေး တိုးတတ်စေဖို့ ရည်ရွယ်သည်။ ပန်တီကုန်းအာဏာရှင်များသည် ဤကဲ့သို့သော AI များအား တိုက်ပွဲစစ်ဆင်မှုနှင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများကို ပိုမိုမြှင့်တင်ရန် အသုံးချမည် ဖြစ်ကြောင်း ထုတ်ဖော်ပြောကြားသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဥ်ကို သြဂုတ်လ ၂၀၂၆ ထိ ပြီးစီးရန် မျှော်လင့်ထားပြီး၊ ပဋိပက္ခအများဆုံးနေရာအဖြစ် ဝါရှင်တန်ဒီစီ၌ ဥပုသ်မထိုင် မှာ့များအနေဖြင့် AI နည်းပညာ များထုတ်လုပ်ရန် အဓိကအကျိုးရှိနေသည်ကို တွေ့ရသည်။ OpenAI ၏ ပတ်သက်မှုသည် ၎င်း၏ မြန်အရှိဆုံး တိုးတက်မှုနှင့် AI သော ကဏ္ဍတွင် အရေးပါသော မှတ်တမ်းတစ်ခု ဖြစ်နေကြောင်း ဖော်ပြပြီး၊ ၂၀၂၅ ခုနှစ် ဇွန်အထီးအကြောင်းအရာ ဖြုတ်ထုတ်ရသည့်အခါ ၎င်း၏ အသုံးပြုသူအရေအတွက် လုပ်ငန်းစီးဆင်းမှုအတွက် ၅၀၀ သန်းအကြမ်းလျင်မြန်စွာ တိုးတက်လာခဲ့သည်။ ဤအပြင် OpenAI များအပေါ် SoftBank Group ၏ ဦးဆောင်မှုဖြင့် ၄၀ ဘီလီယံဒေါ်လာအထိ ငွမ်းငါးမှု ရယူရန် ဆောင်ရွက်နေသည်။ ဤအကြံပေါ်သည့် ကုမ္ပဏီ၏ တန်ဖိုး ခန့်မှန်းခြေမှာ ၃00 ဘီလီယံဒေါ်လာ ခန့်မည်ဖြစ်ပြီး၊ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ၏ ယုံကြည်မှု သုံးသပ်ချက်မြင့်မားနေသည်ကို မြင်နိုင်သည်။ ၂၀၂၅ ခုနှစ် မတ်လအချိန်အခါ၊ AI များကို ထည့်သွင်းပါမှု ရောင်ရောမည့် အသုံးပြုသူအရေအတွက်မှာ မပျက်မကွက် ၅၀၀ သန်းအနီး လုပ်ဆောင်နေသည်။ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု၏ ဗိုလ်လယ်ဌာန နှင့် OpenAI ၏ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှု သည် နိုင်ငံသားလုံခြုံရေးစနစ်များအတွင်း ဗြိုလ်လည် AI များကို ထည့်သွင်းစေဖို့ မှန်ကန်သော မဟာဗျူဟာ တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ လုပ်ငန်းစဉ်တင်ပြမူ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချနိုင်မှုနှင့် ထိရောက်မှုများကို မြှင့်တင်စေပါသည်။ မိတ်ဆက် AI များ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ နည်းပညာ ကြားခံမှုအဆင့်များကို တိုးတတ်စေပြီး တပ်မတော်နှင့် စစ်ရေးအရပ်အမြင်များအတွက် သတ်မှတ်ထားသည်။ ဤပူးပေါင်းသည် မည်သည့်စနစ်ပြင်ပနည်းပညာကောင်းမွန်မှုကို မအနည်းဆုံး လုပ်ငန်းသို့ ချိတ်ဆက်ထားပြီး မျှော်လင့်ချက်များအနက် ဒုတိယစစ်ပွဲအတွက် တစိုက်ရန် ရုပ်သံနှင့် မရောက်လျက်ရှိသည်။ ၂၀၂၆ မြောက်အထိ တိုးတက်မည့် သောအခါ AI များကို ထည့်သွင်းအသုံးချမှုမှ ဒုတိယ ဌာနအတွင်း လုပ်ငန်းစဉ်များ၊ သတင်းအချက်အလက် ဆောင်ရွက်မှု၊ မိတ်ဆက်ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ပြောင်းလဲစေနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ SoftBank ၏ ဗဟိုအား ဖြင့် ဤအထောက်အပံ့မကြာမီငြင်းမယ့်လုပ်ငန်းများအပေါ် ထို့အတူ OpenAI ၏ တီထွင်မှုများကို လုပ်ငန်းအဆင့်အသစ်သို့ မျှော်လင့်သည်။ ကုမ္ပဏီ၏ တန်ဖိုးအကြီးအကျယ်နှင့် အသုံးပြုသူများ၏ ထူထောင်မှုအချိုးအစားများသည် AI ၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အနာဂတ်ပုံစံဖော်ဆောင်မှု၌ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နေရာယူနေသည်ကို ပြသသည်။ အနှစ်ချုပ်ဖြင့်၊ OpenAI ၏ ၂၀၀ သန်းဒေါ်လာ ဗဟိုဌာနစာချုပ်သည် မြင့်မားသော AI ကို နိုင်ငံတကာလုံခြုံရေးစိစစ်မှုမေးခွန်းများအတွက် အသုံးချခြင်းမှာ တစ်လုံးထဲသောအခြေခံအဆောက်အအုံ တစ်ခု ဖြစ်လာသည်။ ဤစီမံကိန်းသည် လုံခြုံရေးနည်းပညာထဲ မှ အလားအလာရှုမြင်တစ်ခု ကို ဖော်ပြပေးပြီး OpenAI ၏ မြန်ဆန်စွာ တိုးတက်မှု၊ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများနှင့် အများဆုံးအသုံးပြုသူများတို့မှ ဖော်ပြသဖြင့် အနာဂတ်တွင် ပြည်သူအတွင်းသူဖုံး မိတ်ဖက်မှုများအတွက် မြှင့်တင်အသုံးချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

အဆင့်မြင့် AI စနစ်များ၏ အနာဂတ်အန္တရာယ်အပါအဝင့် AI ထိပ်တန်းပညာ…
အတုတီဗွေ့အင်တီလင်းသမိုင်း (AI) ရဲ့ မြန်မြန်ဆန်ဆန် တိုးတက်မှု ဖြစ်ပျက်မှုကြီးတစ်ခုက အကြီးအကျယ် ဆွေးနွေးပွဲနှင့် စိုးရိမ်မှုများကို ဖန်တီးပေးလာခဲ့ပါတယ်။ တီစလာနှင့် SpaceX ၏အမှုဆောင်အရာရှိချုပ် Elon Musk နှင့် AI သုတေသနအဖွဲ့ Anthropic ၏အမှုဆောင်အရာရှိ Dario Amodei တို့က AI မွုန့်ခန်းများကြောင့် လူ့မျိုးပါးအနာဂတ်မဖြစ်နိုင်ခြင်းအပေါ် အနည်းဆုံး 10% မှ 25% အထိ အန္တရာယ်များက ရှိနိုင်ကြောင်း သတိပေးထားပြီး၊ ယင်းအခြေအနေမှာ AI တိုးတက်မှုကို ထိန်းချုပ်စောင့်ရှောက်ဖို့ လုံးဝအရေးကြီးကြောင်းကို ပြသပါသည်။ Elon Musk သည် သူ၏ အမြင်အာရုံများအရ အစဥ်အလာမဲ့ AI များ၏ အန္တရာယ်များကို မကြာခင်ကနေ ရှင်းလင်းပြောဆိုခဲ့ပြီး AI ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကိုလည်း သဘောထားပေးသော်လည်း proper oversight မရှိပါက AI သည် လူ့ထိန်းချုပ်မှု ထက် ကျော်လွန်နိုင်ပြီး မုန်းအေးကျိုးရှားမှုများ ဆောင် ဖြစ်နိုင်ကြောင်း သတိပေးထားသည်။ သူက AI တိုးတက်မှုမှာ လူ့စိတ်ချရမှု နှင့်စစ်ဆေးမှုများကို ပေးအပ်ရန် တိုက် previstos တာ။ ညီညွတ်မှုနှင့် လူ့တန်ဖိုးများတွေနဲ့ ကိုက်ညီတဲ့ AI စနစ်များကို ဖန်တီးဖို့တွင် Dario Amodei ပိုင်ဆိုင်ပါသည်။ သူ၏ အန္တရာယ်ပမာဏ သတ်မှတ်ချက်များ ကျယ်ကျယ်ပြန်ပြန်မေးခြင်းသည် AI အသိုင်းအဝိုင်းထဲမှာ မူကြမ်းမီလမ်းဆလားအချက်များကို ပိုမိုပူဆောင်စေရန်အတွက် အရေးကြီးပါတယ်။ AI စနစ်များအကြောင်း ဂရန်အသေးစိတ် တိုးတတ်လာသည်နှင့်အမျှ၊ လုပ်ဆောင်နိုင်သောအလုပ်အကြွင်းများကို လူ့တို့ ပဲယုံကြည်ထားခဲ့သော natural language processing မှ စ၍ ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောအခြေအနေများတွင် သီးခြားစွမ်းရည်ကို မျှော်လင့်ခဲ့ကြပါသည်။ ထိုအတွက်လည်း AI ၏ လုပ်ဆောင်မှုနှင့် စစ်ဆေးမှု များမှာ မလွဲမရှောင် ထိန်းချုပ်ရန် လမ်းရှင်းမရှိကြောင်း၊ မတော်တဆမှုများ ဖြစ်ပေါ်နိုင်ခြင်း၊ မူလတန်းထက် မတူညီသောအလုပ်များပြုလုပ်နိုင်ခြင်းနှင့် လူ့စိတ်ဆန္ဒများမှ ရွက်ကွက်နိုင်ခြင်းတို့ကို လေးစားစေပါတယ်။ မူလ AI ထုတ်လုပ်မှုမှာ မစဉ်ဆက်မပြတ်ဖြစ်လျက်ရှိပါက မူရင်းအန္တရာယ်များနှင့် မိမိအပေါ်အွန်ပုံရမော့အောင် မစူစစ်မြင်နိုင်သည့် တိုးတက်မှုများခက်ခဲနိုင်ကြောင်း၊ ယင်းများခန့်မှန်းထားမှုသည် ဥပမာစမ်းချင့်အခြေအနေများ အပါအဝင် ဖြစ်နိုင်ခြေများကို မြှင့်တင်ဖော်ပြထားပါတယ်။ ဤအပြင်၊ သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် နိုင်ငံရေးမူဝါဒများက AI နှင့် ပတ်သက်ပြီး မျှတသော အစိုးရစနစ်များ၊ ပျက်စီးမှုကင်းဝေးရေးစနစ်များ၊ သမားရိုးကျကျင့်ဝတ်များကို ထူထောင်ရန် ပိုမိုကောင်းမွန်သောစီမံကိန်းများကို တိုက်တွန်းလျက်ရှိပါတယ်။ အပြည်ပြည်ဆိုင်ရာညှိနှိုင်းမှု၊ AI ၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအပေါ်အထူးအရေးကြီးပါသည်။ ထို့အပြင် AI ၏လုံခြုံမှု၊ သဘောတူညီမှု၊ လည်းကောင်း၊ AI ၏ မူဝါဒဆိုင်ရာ သုတေသနများက လူ့အကျိုးအတွက် များစွာထိန်းချုပ်နိုင်ဖို့ အရေးကြီးသည်။ ပညာရေးနှင့်အဖွဲ့အစည်းများကလည်း AI ၏ အန္တရာယ်ကို ယုံကြည်စိတ်ချရတာနှင့် သဘာဝကိုက်ညီတဲ့ စနစ်များ ဖန်တီးဖို့အတွက် လုပ်ဆောင်နေကြသည်။ AI ၏ ပွားပွားကြီးမားမှုများကို ထိန်းချုပ်ခြင်း၊ ဘာသာစကားရှင်းလင်းမှုအပေါ်အာရုံစိုက်ခြင်း၊ ကိုယ်ပိုင်အလုပ်များမှ မှတ်ချက်ရစေခြင်း တို့ကို လုပ်ဆောင်နေကြပါတယ်။ AI ၏ အန္တရာယ်နှင့် စီမံခန့်ခွဲမှုမူဝါဒ ပတ်သက်နေတဲ့ ဆွေးနွေးမှုက လူ့အနာဂတ်ကို ထိန်းသိမ်းသူများအနေဖြင့် မျှော်လင့်ချက်ကို ပြသနေသောအခါ AI တိုးတက်မှုကို ထိန်းချုပ်ခြင်းနှင့် လူ့ဘောင်မြှင့်တင်ခြင်းတို့ကို မတူညီညီအကွာအဝေးမရှိအောင် ဆောင်ရွက်ရမည်ကို တွေ့ရသည်။ မူလ ထွန်းအင်ဒ်မစ်နှင့် Amodei တို့ကခံန့်နိုင်သော သတိပေးချက်များက ဤအခန်းကဏ္ဍအမှုများအပေါ် စိုးရိမ်မှုအရှိဆုံးကြောင်း ထောက်ထားကြသည်။ အကျဉ်းချုပ်ချိုင့်၊ နိယမ်းအာရုံပြုထားသည့် AI မှ လူ့အနာဂတ်ကိုပျက်စီးမှုအန္တရာယ် 10% ထိမှ 25% အထိ ဖြစ်နိုင်ကြောင်း၊ ယင်းအန္တရာယ်များကို လုပ်ဆောင်ချက်များ၊ နိုင်ငံတကာပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုများနှင့် စည်းကြပ်မှုများအပြည့်အဝ တပ်မက်သင့်သည်။ AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို မူလတန်းအရည်အသွေးနှင့် လုံခြုံစိတ်ချနိုင်မည့် သတ္တိရောက်ရေးများ ထူထောင်ရန် မျှအောင့်ပူဇော်ချက်များ အရေးကြီးသည်။ ဒီအပန်းဖြေမှုတို့ကို ငြင်းငြင်းမထားနိုင်ပါက လူ့ဘောင်အပျက်အသက်ကြီးအန္တရာယ်များကျော်လွန်နိုင်ပြီး လူသားတို့၏ အနာဂတ်အတွက် စဉ်ဆက်မပြတ်စီမံခန့်ခွဲဖို့လိုအပ်ပါသည်။

အမျိုးသားစတော့နှင့်အများအပိုင်အဖွဲ့ (SEC) အားကစားစုပြေ…
အာမခံနှင့်လဲလှယ်အဖွဲ့ချုပ် (SEC) ရဲ့ Crypto Task Force ကသောကြာနေ့ ကျင်းပခဲ့တဲ့ အကြီးအကျယ်ဝိုင်းအစည်းအပြ_VARIANT_ပြည့်စုံခဲ့ပြီး၊ ဤအစည်းအချိန်မှာ ခက်ခဲတဲ့စိစစ်မှုများနှင့် တိုးတက်လာသောအခက်အခဲများကို ဦးတည်ခဲ့ပါတယ်။ ဤအပွင့်တွင် အရေးကြီးသောအဖွဲ့အစည်းများ၊ စောင့်ကြပ်ရေးဦးစီးများ၊ စီးပွားရေးအကြံပေးများ၊ ဥပဒေကျွမ်းကျင်သူများနဲ့ ဈေးကွက်ပါဝင်သူများ ညီည busted ညီလေးကြ فروشခဲ့ပါတယ်။ ဤအစည်းအဝေးသည် အသွင်အပြင်အရည်အသွေးများနှင့် စနစ်တကျအသုံးချပြီး နယ်ပယ်အခက်အခဲများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် ပြည့်စုပြောဆိုခြင်း၊ ဖြည့်စွက်ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ဥပဒေသစ်များအပေါ်စကားဝိုင်းမြင်ကွင်းများနှင့်အတူ ရှင်းလင်းတင်းစိမ်ရေးရာများအပေါ် ဆွေးနွေးခဲ့ပါသည်။ ယခုအခါအဖွဲ့ဝင်များက အခြေအနေများအပေါ် လူပုဂ္ဂိုလ်အမြင်များကိုအလေးအနက်ထားပြီး၊ လုပ်ငန်းရှင်များအတွက် ဥပဒေသစ်များကို ပိုမိုရှင်းလင်းဖို့လိုအပ်မှုကိုဟောခဲ့ကြပါသည်။ အကြားအာမခံများကို အသိပညာရရှိအောင် လုပ်ဖို့အတွက် လမ်းညွန်ချက်များအသစ်များ၊ သတ်မှတ်ချက်များသေချာလွန်းရန် လိုအပ်နေပါသည်။ ယင်းအကြားအာမခံစျေးကွက်မညီညွတ်မှုကြောင့် ဥပဒေကျင့်အပ်မှုများမှာ မတူညီကြောင်း၊ ထိန်းချုပ်မှုများလည်း မတူညီမူများရရှိခဲ့သည်။ ဒီအပြောင့်တွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများကို ကာကွယ်မှုနှင့် တာဝန်ရှိသော နှစ်ဖက်စနစ်များကို လေးစားရမည်ဖြစ်ကြောင်း၊ ငြင်းချင်စိတ်များနှင့် ငြင်းတင်းမှုများရှုထင်ခဲ့ကြပါသည်။ SEC ၏ Crypto Task Force မှ ဤကဏ္ဍတွင် အသုံးချနိုင်လောက်သော ဂိမ်းကြမ်းများ၊ ငြင်းငြင်းမှုများကိုကြီးကြပ်ရန် အစီအစဉ်များနှင့် နည်းလမ်းများကို အပြည့်အဝပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ထို့အတူ ဤအဖွဲ့ လုပ်ဆောင်မှုများမှာ အရည်အခိုင်အမာစစ်ဆေးမှုများ၊ ဥပဒေချုပ်မှုများ အားထုတ်လည်ပတ်နိုင်ရန်အတွက် လုပ်ဆောင်မှုများအပြိုင်အကွဲဖြစ်ပါသည်။ လည်းကောင်း၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်အကြံပေးစနစ်များ (DeFi)၊ မတူညီသော NFTs နှင့် အခြားအနာဂတ် crypto အသစ်များအပါအဝင် ဖြတ်ပိုင်းဆိုင်ရာလမ်းများ၊ ဥပဒေစနစ်များကို ခြေရာခံနေခဲ့ပါသည်။ ဥပဒေစနစ်အသစ်များကို ဒီနည်းလမ်းအသစ်များကို သုံးပြီး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများလည်း မညီတူညီသောနည်းလမ်းနှင့် တော်လှန်မှုမမှန်ကန်မှုအပေါ် စူးစမ်းချေမှုများရရှိခဲ့ပါသည်။ ဤဆွေးနွေးပွဲသည် SEC ၏ ပိုမိုကျယ်ပြန့်လာသော ဥပဒေရေးရာ စီမံကိန်းများအား ငြင်းပယ်ခဲ့သည်။ အနာဂတ်အတွက် ထပ်မံရှင်းလင်းရန်အကြံပြုချက်များ၊ ဥပဒေအသစ်များအတွက် စောင့်ကြပ်မှူများအပေါ် ယင်းအပေါ်အနက်ထဲမှာ ယူဆထားပါတယ်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်အကြံရှင်းလင်းမှုကဏ္ဍက မြန်မြန်ဆန်ဆန် တိုးတက်လာနေသောအခါ ယင်းအပေါ်စစ်ဆေးမှုများ၊ ဥပဒေကြည့်ရှုမှုများနဲ့အတူ အထောက်အကူများကို တားမြစ်မှု မဖြစ်အောင် ကြိုးပမ်းနေသည်။

အကြီးအက်ပ်အဖွဲ့အစည်းများ၏ အသုံးပြုမှုကို မှီခိုစေလုပ်ပ…
ဘဏ်လုပ်ငန်းများသည် blockchain နည်းပညာကို တိုးတက်စွာ လေ့လာခဲ့ကြပြီး ၎င်း၏ ဆောင်ရွက်မှုများကို ပိုမိုလွယ်ကူစေအောင် ပြုလုပ်နိုင်စေရန်၊ အချိန်အတိုင်းအထိန်း ဖြ družုပြုလုပ်နိုင်စေရန်နှင့် အပြင်ဘက်ကမ္ဘာကစိတ်လှုပ်ရှားမှုများ (RWAs) များကို ဗိုလ်တော်စီးမှုများ၊ ချေးငွေများ၊ ငွန်များနှင့် မြေဩဇာများကဲ့သို့သော အမှန်တကယ်ကမ္ဘာအကျိုးကျေးဇူးများကို တက်နောင်ရန်အတွက် blockchain နည်းပညာကိုပို၍ အသုံးပြုလာသည်။ Blockchain ၏ ဆွဲငင်မှုသည် ၎င်း၏ ထိရောက်မှုမြင့်မားမှု၊ ပိုမိုမြင်သာစွာပြသနိုင်မှု နှင့် ဇယားအဖြစ် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းတို့တွင် ရှိပါသည်။ သို့ဖြစ်နေသော်လည်း၊ သာမန်အဖွဲ့အစည်းများအတွက် တက်နောင့်မှာ ပြုလုပ်ရာတွင် လွယ်ကူခြင်းမဟုတ်ဘဲ၊ အန္တိယအာဏာနှင့် Data Privacy ပြဿနာများ၊ စံချိန်စံညွှန်းမရှိမှု၊ မူလအဖွဲ့အစည်းများနှင့် သက်ဆိုင်ရာအဖွဲ့အစည်းများ၏ သိမ်းရှင်းခြင်းနှင့် တစုံတည်းအများဆိုင်ရာ အန္တိယများ၊ အလုပ္အမှုဆောင်ခြင်းအန္တိယများနှင့် လက်ရှိစနစ်များနှင့် ပေါင်းစည်းခြင်းတို့ကို များစွာကျော်ဖြတ်ရသည်။ Traditional finance (TradFi) သည် RWAs တွင် ထောက်ခံမှုများ ပိုမိုအကျယ်အဝန်းမြင့်လာပြီး ၊ decentralized finance (DeFi) နှင့်အတူ ပူးပေါင်း၍ blockchain အသုံးပြုမှုများကို တိုးချဲ့နေသည်။ ဒီအခြေအနေမှာ blockchain ၏ နည်းပညာပိုင်းနှင့် လုပ်ငန်းအခြေအနေများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် သုံးစွဲသူများကို တတိယ၊ ထိုအကြောင်းအရာများကို လွယ်လင့်တကူအသုံးပြုနိုင်စေရန် blockchain infrastructure ပံ့ပိုးပေးသူများ၏ ပူးပေါင်းမှုအရေးပါလာသည်။ ထို့အပြင် အောက်ဖော်ပြပါ ငါးကုမ္ပဏီကြီးများသည် TradFi နှင့် သက်ဆိုင်သော blockchain အသုံးပြုမှုကို ခလုတ်လျှော့စေပြီး ၎င်းတို့သေချာစေသည်။ **Fireblocks** Fireblocks သည် အဖွဲ့အစည်းများအတွက် လုံခြုံမှုမြင့်စေပြီး၊ ထိရောက်မှုများကို လွယ်ကူစွာလုပ်ဆောင်နိုင်စေရန်၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်အတွက်အကြိုအနေနဲ့၊ custody, tokenization, ငွေပေးချေမှုများ၊ စနစ်မြှင့်တင်မှုများနှင့် လုပ်ငန်းအနိုင်ဆုံးခလုတ်များအတွက် အကောင်းဆုံး ပလက်ဖောင်းကို ပေးသည်။ ၎င်း၏ လုံခြုံမှုသည် MPC (multi-party computation), hardware isolation နှင့် policy-based governance များဖြင့်ပါဝင်သော နည်းပညာများပေါင်းစပ်ထားခြင်းဖြစ်ပြီး၊ ပုဂ္ဂလိက ချော့များကို ကာကွယ်ပေးခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများကို လျှော့ချပေးသည်။ Fireblocks သည် လုံခြုံမှုရှိပြီး၊ စည်းကမ်းများကိုလိုက်နာတဲ့ custody, ငွေလွှဲပြောင်းမှုများနှင့် digital assets ထုတ်ဖော်သူများအတွက်တို့ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ထို့အပြင် ၁,၈၀၀ ကျော် liquidity partner များနှင့် ပတ်သက်သော workflow automation များကို ပံ့ပိုးပေးကာ tokenization, ငွေပေးချေမှုများနှင့် လုပ်ငန်းစတင်မှုများကိုလည်း ရိုးရှင်းစေသည်။ BNY Mellon, Galaxy, Revolut တို့ကဲ့သို့အဖွဲ့အစည်း 2,000 ကျော်ကနေ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ထောက်ခံကာ ယင်းလက်ရှိ digital asset ပန်ဆယ်မှုများမှ $10 trillion ကျော်အထိ လုပ်ငန်းများအားလုံခြုံစေသည်။ **Chainlink** Chainlink သည် blockchain များအတွက်အားအကောင်းဆုံး Smart Contract တွဲဖက်ပုံစံအဆင့်မြင့်ကို ပေးဝေနိုင်သော decentralized oracles အတွင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်ပြီး၊ blockchain တွင်အချက်အလက်ရနိုင်မှု၊ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနည်းလမ်းမတူညီမှုနှင့် အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုအခက်အခဲများကို ဖြေရှင်းပေးသည်။ blockchain နှင့် TradFi စအစည်းများကြားအလယ်တန်းအဖြစ် လုပ်ဆောင်ပြီး ဖြည့်စွမ်းထားပြီး၊ verified prices, cross-chain interoperability, workflow automation နှင့် အပြင်ဖာတွင် Bank နှင့် SWIFT များနှင့် ပူးပေါင်းကာ အချက်အလက်များကို လုံခြုံစေသည်။ ၎င်းသည် စုပေါင်းတန်ဖိုး $21 טרillion ကျော်အထိ လုပ်ငန်းဖော်ထားနိုင်စွမ်းရှိပြီး၊ blockchain ဖြင့် ဖြေရှင်းနိုင်သော အရေးကြီးသောအဖွဲ့အစည်းအချို့အား ထောက်ပံ့ပေးနေပါသည်။ **Applied Blockchain** Applied Blockchain သည် တစ်နှစ်တစ်ပိုင်းအတွင်း များစွာ လုပ်ငန်းစုံကို ပံ့ပိုးထားပြီး၊ enterprise blockchain နှင့် ပုဂ္ဂလိက Privacy Technologies များတွင် အထူးပြုလုပ်နေပါသည်။ ၎င်း၏ ဝန်ဆောင်မှုများတွင် စိတ်ကူးယဉ်ရေး၊ စီစဉ်ဆောင်ရွက်မှုနဲ့ အarchitecture, ဒီဇိုင်း, ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် အစောအခြေဆောင်ရွက်မှုအထိပါဝင်ပြီး၊ သင့်လျော်မှုရှိပြီး မျှတမှုမြင့်မားသော privacy implementation များကို ပေးသည်။ Barclays, Bank of America, Grupo Bancolombia နှင့် Shell ကဲ့သို့ အကြီးအကျယ်စုစုပေါင်း နယ်ပယ်များထဲတွင် လုပ်ငန်းဝန်ဆောင်မှု လည်း ပေးပါသည်။ Shell အတွက် ကမ္ဘာ့ပထမဆုံး blockchain လုပ်ငန်းဖြစ်သော ရေလှလမ်းဆိုင်း (oil derivatives) ကုန်သွယ်မှုကိုစတင်ဖန်တီးရန် နှင့် RiskBlocks နှင့်ပူးပေါင်းသည်။ ၎င်းတို့သည် blockchain အခြေစိုက် ရှေးအစားထိုးစျေးကွက်ကို ကူညီပြီး အသင်းအဖွဲ့များSideနှင့် ပိတ်ခို့တားပြီး၊ အကြီးစိုးသော ကြိုတင်ခွင့်အာဏာများအတွက် လုပ်ငန်းအပြည့်အစုံကို လုပ်ပေးသည်။ **Consensys** Consensys သည် Ethereum ဆိုင်ရာ ဝဲဘ်စနစ်ပံ့ပိုးသူကြီးတစ်ဦးဖြစ်ပြီး၊ ကုမ္ပဏီများအတွက် blockchain လည်ပတ်မှုများကို တည်ဆောက်ရန်၊ ထုတ်လွှင့်ရန် နှင့် မယုံကြည်စွာစီမံရန်အတွက် infrastructure၊ ကိရိယာများနှင့် enterprise ဝန်ဆောင်မှုများကို ပေးစွမ်းသည်။ အဓိကပေးသော ဝန်ဆောင်မှုများအနက် MetaMask Institutional နှင့် Infura တို့ပါဝင်ပြီး၊ လုံခြုံစွာ Wallet အသုံးပြုခြင်း၊ ဆောက်လုပ်ချက်များ နှင့် EVM-compatible ကွန်ရက်များဖြင့် blockchain များကို တည်ဆောက်နိုင်သောဖွဲ့စည်းထားမှုများဖြစ်သည်။ Custody solutions နှင့် ကြေးမုံထောက်ခံမှုများကို ပံ့ပိုးပေးနေသဖြင့်၊ ဘဏ်များနှင့် asset managers များအတွက် tokenized assets, stablecoins နှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ် capital market infrastructure များရန်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ ၎င်း၏ လူကြိုက်များသော ဝန်ဆောင်မှုများသည်နည်းပညာအကူအညီခက်ခဲမှုများကို လျှော့ချပြီး၊ ချုပ်ချယ်ထားသော ပရောဂျက်များတွင် blockchain ၏ ထူးခြားချက်များကိုအသုံးချနိုင်စေပါသည်။ **Maple Finance** Maple Finance သည် blockchain အခြေစိုက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများအတွက် ငွေကြေးအရင်းအနှီးကို ထောက်ပံ့သော platform တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ DeFi ၏ အထင်ကယ်မကောသော လျင်မြန်မှုနှင့် အုံ့အနေ့တော်မူမှုကိုဖော်ဆောင်နိုင်သော၊ အကောင်းဆုံး အကြိုအနေပေးမှုများနှင့် ကွပ်ကဲထားသော ငွေချေးမှုများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ဤပလက်ဖောရ်အတွင်း ငွေကြေးအကူအညီနှင့် အပြလုံးစွာကြားအတွက် လွယ်ကူစေရန်၊ smart contracts များကို အသုံးပြု၍ လုပ်ငန်းစဉ်များကိုအလိုအလျောက်လုပ်ပေးခြင်းဖြင့်၊ ကြေးမုံထောက်ခံမှုများကို လျှော့ချပြီး ငွေစီးဆင်းမှုနှင့်အတူ အစိုးရကြံဖူခြင်းများကို ကန့်ကွက်နိုင်သည်။ ဒီနည်းပညာနဲ႔ traditional credit market များထက်ပိုမြန်ပြီး ပိုမိုတိကျသော ထုတ်လုပ်မှုများလုပ်နိုင်သည်။ Maple သည် ဘ႑ာကြိုင်ရာ ကိုင်တွယ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးခြင်းနှင့်အတူ blockchain -native ကြေးမုံသူများနှင့် ငြင်းပယ်သူများအကြား ဆက်သွယ်နိုင်စေသည်။ ယခုထဲ၌ ရရှိနိုင်သောအဖွဲ့အစည်းကြီးများသည် blockchain ၏ တိုးတက်မှုကို လုပ်ငန်းများအတွက် ဖြေရှင်းနိုင်စေသော လုံခြုံမှု၊ စည်းကမ်းများနှင့် လုပ်ငန်းအရည်အသွေးများကို ပံ့ပိုးပေးရသည်။

မီတာ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများ မျှော်လင့်မှု ခံယူကြပြီး …
အကောင့်အပြီးသက်ဝင်ပြီး မမှုများကို ဝင်ကြည့်ပါ အကောင့်မီရောက်ရန်

ဘလိုချိန်းအပေါ် မেশင်းလေ့ကျင့်ခြင်း - အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ ကွ…
အနောက်လူကြိုက်များတဲ့အင်ဂျင်ီနီယာအကြောင်းစာအုပ်ထဲမှာ မကြာသေးခင်က ထွက်ပေါ်ခဲ့တဲ့ သုတေသနမှာ machine learning (ML) နှင့် blockchain technology (BT) をပေါင်းစည်းပြီး အင်ဂျင်ီယာအပုပျိုးကွင်းမှာ ကွန်ပျူတာလုံခြုံမှုကို မြှင့်တင်ဖို့အသစ်တဲ့ ဖောင်မြင်ရေးရဲ့ ပရိုမီယမ်တစ်ခုကို မိတ်ဆက်ခဲ့တယ်။ ဒီဖောင်မြင်ရေးကို Machine Learning on Blockchain (MLOB) လို့အမည်ပေးခဲ့ပြီး၊ ယခင် ML-BT ပေါင်းစည်းမှုနည်းလမ်းတွေကြောင့်အကြုံရတဲ့ အားနည်းချက်တွေကို ဖြေရှင်းဖို့အထူးအာရုံစူးစိုက်ထားတယ်။ အဲဒီနည်းလမ်းတွေက ဒေတာလုံခြုံမှုအပေါ်အာရုံစိုက်နေပြီး ကွန်ပျူတာလုံခြုံမှုကို မလေးလိတ်စေခဲ့တာမို့ဖြစ်တယ်။ ML ဟာ အင်ဂျင်ီယာအလုပ်များမှာ ရှုပ်ထွေးတဲ့ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းဖို့အတွက်အများကြီး သုံးစွဲပါတယ်။ ဥပမာအနေနဲ့ တိကျမှုမြင့်ပြီးအလုပ်မြန်စေတယ်။ ဒါပေမဲ့ မလုံခြုံမှုအန္တာအလေးတွေဖြစ်ဖို့အခက်အခဲရှိတယ်။ ဥပမာအနေနဲ့ ဒေတာနဲ့ logic များကို မူမူမပြောင်း မပေးသေးတဲ့ဂင်းလေးအချို့ကအန္တာအလေးဖြစ်စေနိုင်တယ်။ BT ဟာ ဗဟိုနေရာမပါဘဲ အနားလေးတွေမှာအချက်အလက်ကို ထိန်းချုပ်နိုင်တဲ့ဂုဏ်ငြင်းထားသည့်နည်းလမ်းအနေနဲ့ သုတေသနတွေဖော်ပြဖူးပဲ။ ဒါပေမယ့်အညွန်းအလေး ML မော်ဒယ်တွေကို blockchain နဲ့အပြင်မှာလုပ်ဆောင်တဲ့အတွက် အန္တာအလေးအကျူးအလောများစွာတွေ့ကြုံနေရတယ်။ MLOB ဖောင်မြင်ရေးက ဒေတာနဲ့ ကွန်ပျူတာမော်ဒယ်များအပြည့်အဝ blockchain ထဲမှာထည့်ထားတယ်။ အသုံးပြုနေရာမှာ smart contract အနေနဲ့ပြုလုပ်ပြီး အလုပ် log တွေကိုလုံခြုံစေတယ်။ ဒီဖောင်မြင်ရေးမှာအဓိကအပိုင်း ၄ ခုပဲရှိတယ်။ ပထမက ML ရယူခြင်း (ML acquisition) ဖြစ်ပြီး၊ တိကျတဲ့အလုပ်အတွက် ML မော်ဒယ်တစ်ခုကိုလေ့လာသင်ကြားတယ်။ ဒုတိယက ML ပြောင်းလဲခြင်း (ML conversion) ဖြစ်ပြီး၊ လုပ်စရာအတွက် blockchain ပေါ်မှာအသုံးပြုနိုင်အောင် မော်ဒယ်ကို ပြင်ဆင်တပ်ဆင်တယ်။ တတိယက ML လုံခြုံစိတ်ချစရာ (ML safe loading) ဖြစ်ပြီး၊ ဒေတာနဲ့မော်ဒယ်လွှဲ့ပြောင်းရာမှာ လုံခြုံရေးကိုအာမခံပေးတယ်။ နောက်ဆုံးက အတည်ပြုချက်ပေါ်မူတည်တဲ့ ML မော်ဒယ်အလင်းပေါ်တွင်လုပ်ဆောင်ခြင်း (Consensus-based ML model execution) ဖြစ်ပြီး၊ စနစ်တကျလည်းအတည်ပြုလုပ်ပြီး လုံခြုံမှုကိုအာမခံပေးတယ်။ MLOB ရဲ့အခုပြပြအောင် သုတေသနလေ့လာသူတွေဟာ prototype တစ်ခုတည်ဆောက်ပြီး၊ ပြည်တွင်းအဆောက်အဦအဆင့်မြှင့်တင်မှုကိုစောင့်ကြည့်ဖို့အသုံးပြုကြပါတယ်။ သူတို့အနေနဲ့ တာဝန်ယူချိန်မှာ တပ်မက်လေး ၃ နည်းလမ်းနဲ့ ယနေ့ရဲ့ ML-BT ပေါင်းစည်းထားတဲ့နည်းလမ်း ၂ ခုကိုယှဉ်သုံးကြည့်မွမ်းမံခဲ့တယ်။ စမ်းသပ်မှုတွေက MLOB ဟာ လုံခြုံမှုကိုအကြီးအကျယ်တိုးတက်စေလိုက်ကြပြီး ခေါင်းစာအဖြစ် ချောက်ချားတဲ့ တယောက်ကိုင်ခဲယဉ်ချိုးမှစ်လိုက်တဲ့ လေးခွက်စမ်းသပ်မှု ၆ ခုကိုအောင်မြင်စွာကြပ်ဖမ်းနိုင်ခဲ့တယ်။ ဒီအမှာအခြေအနေမျိုးမှာအထူးပြုလုပ်ထားတဲ့အသုံးအဆောင်သေချာမှုကိန်း MIoU ရဲ့အလျင်အမြန်အပြောင်းအလဲဆိုတာ 0