Google ရှိ သုတေသီများသည် ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို လူသားများကဲ့သို့ ပိုမိုသင်ယူနိုင်စေရန် နည်းလမ်းတစ်ခု ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့ပေလိမ့်မည်။ ၎င်းတို့၏ လေ့ကျင့်ရေး နည်းလမ်းသစ်သည် AI စနစ်များအား Bayesian သင်ယူမှု ဟုခေါ်သော ဆင်ခြင်တုံတရား ဘောင်တစ်ခုကို အသုံးပြု၍ သတင်းအချက်အလက်အသစ်များ ပေါ်ပေါက်လာသည့်အခါ ယုံကြည်ချက်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်ရန် သင်ကြားပေးပါသည်။ စမ်းသပ်မှုများတွင်၊ မော်ဒယ်များသည် အကြိမ်ကြိမ် အပြန်အလှန် ဆက်သွယ်မှုများအတွင်း ၎င်းတို့၏ ခန့်မှန်းချက်များကို စတင် မွမ်းမံခဲ့ကြသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင် Google သည် LiteRT မှတစ်ဆင့် AI ကို ကိရိယာများပေါ်သို့ တွန်းပို့နေပြီး အခြားကုမ္ပဏီများသည် တကယ့် အလုပ်တာဝန်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်သော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ AI အေးဂျင့်များ တည်ဆောက်နေကြသည်။ ဤဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုများ စုပေါင်းလိုက်ခြင်းသည် ဆင်ခြင်တုံတရားရှိပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိကာ ပို၍ လွတ်လပ်စွာ လည်ပတ်နိုင်သည့် AI စနစ်များဆီသို့ ညွှန်ပြနေပါသည်။
Brand Deals & Partnerships: collabs@nouralabs.com
General Inquiries: airevolutionofficial@gmail.com
သင်မြင်ရမည့်အရာ
0:00 နိဒါန်း
0:21 Google သုတေသီများသည် Bayesian ဆင်ခြင်တုံတရား ပုံစံများကို အသုံးပြု၍ AI မော်ဒယ်များကို မည်သို့ လေ့ကျင့်ပေးခဲ့ပုံ
2:18 LLM များသည် အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများအတွင်း သက်သေအထောက်အထားအသစ်များ ပေါ်ပေါက်လာသည့်အခါ ၎င်းတို့၏ ယုံကြည်ချက်များကို မည်သို့ အပ်ဒိတ်လုပ်နိုင်ပုံ
5:54 LiteRT သည် စွမ်းအားပြင်းသော AI မော်ဒယ်များကို ဖုန်းများနှင့် အနားကိရိယာများပေါ်တွင် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ အလုပ်လုပ်စေရန် မည်သို့ ခွင့်ပြုပေးပုံ
9:11 ByteDance DeerFlow သည် ပရောဂျက်တစ်ခုလုံးကို ပြီးမြောက်အောင် ဆောင်ရွက်ရန် AI အေးဂျင့်များစွာကို မည်သို့ ညှိနှိုင်းပေးပုံ
11:55
Source: မြန်မာနက် ® Myanmar Net ⦿ မြန်မာတို့ရဲ့ ဒစ်ဂျစ်တယ် အိမ်ရာ
---------------------------------------------------------------------------
Visit this link to stop these emails: https://zapier.com/manage/zaps/346213132/stop/?check=IjM0NjIxMzEzMiI:1w0XIB:Fvgv-z9DUluBmF3HKK_1znSQy3mgdTSz17OCNtGrK5w