Carolyn Harvey ၊ LXT မှ Chief Operations Officer - Interview Series

Carolyn Harvey သည် နယ်ပယ်တွင် ဦးဆောင်ပြီး ကြီးထွားလာသော ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ လုပ်ငန်းများကို အတွေ့အကြုံများစွာ ရှိသည်။ ရှာဖွေမှု ဆက်စပ်မှု ML ဒေတာအတွက် အဆင့်သတ်မှတ်ချက်နှင့် မှတ်ချက်။ Carolyn သည် လက်ရှိတွင် Chief Operations Officer (COO) ဖြစ်သည်။ LXT AI ဒေတာပရိုဂရမ်များနှင့် ပရောဂျက်များအားလုံးကို တစ်သမတ်တည်း ပို့ဆောင်ပေးနိုင်ရန် ကုမ္ပဏီ၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ လည်ပတ်မှုဌာနကို ဦးဆောင်နေသည့်နေရာ။ သူမသည် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာကို အာရုံစိုက်ပြီး၊ ရေရှည်ပရိုဂရမ်များတွင် ထိရောက်မှုတည်ဆောက်ခြင်းနှင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဒေသအများအပြားတွင် အတိုင်းအတာများအထိ ချဲ့ထွင်ခြင်းတို့ကို အာရုံစိုက်သည်။

LXT ၏ COO အနေဖြင့် Carolyn သည် အတန်းထဲတွင် အကောင်းဆုံးအဖွဲ့အစည်းကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေရန် သူမ၏ အတွေ့အကြုံကြွယ်ဝမှုကို ချေးငှားပါသည်။

LXT လုပ်ဆောင်ချက်နှင့် COO အဖြစ် သင့်အခန်းကဏ္ဍကို အတိုချုံးဖော်ပြနိုင်ပါသလား။

Artificial Intelligence သည် တည်ရှိနေမည့် ဒေတာပေါ်တွင် မှီခိုနေပြီး LXT သည် AI တီထွင်ဆန်းသစ်မှုများကို အားကောင်းစေသည့် တိကျသော ကျင့်ဝတ်အရ ရင်းမြစ်အချက်အလက်များ ပေးပို့ရာတွင် ပေါ်ထွက်နေသော ခေါင်းဆောင်တစ်ဦးဖြစ်သည်။ အမှုဆောင်အရာရှိချုပ်အနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်၏တာဝန်မှာ ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များထံ အရည်အသွေးအမြင့်ဆုံး AI ဒေတာကို ပေးပို့နိုင်စေမည့် မဟာဗျူဟာများ၊ ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်များမှတစ်ဆင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို ကြီးကြပ်ရန်၊ ဦးဆောင်ကာ ချဲ့ထွင်ရန်ဖြစ်ပါသည်။ မျိုးဆက်သစ် AI မှသည် ဆက်စပ်မှုရှိသော ရှာဖွေမှုနှင့် အလိုအလျောက်မောင်းနှင်သည့်ကားများအထိ ကျယ်ပြန့်သောအသုံးပြုမှုကိစ္စများတွင် အချိန်မှန်ပို့ဆောင်ပေးကြောင်း သေချာပါသည်။

LXT ၏ မစ်ရှင်သည် 2010 ခုနှစ်တွင် စတင်တည်ထောင်ချိန်မှစ၍ မည်သို့ ပြောင်းလဲလာသနည်း။ 

ကျွန်ုပ်တို့၏ ရည်မှန်းချက်မှာ ဘာသာစကား၊ ယဉ်ကျေးမှုနှင့် အသွင်သဏ္ဍာန်တိုင်းတွင် ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် မြှင့်တင်ခြင်းများမှတစ်ဆင့် အနာဂတ်၏နည်းပညာများကို စွမ်းအားမြှင့်ပေးရန်ဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ပန်းတိုင်မှာ အရွယ်အစားအားလုံးရှိကုမ္ပဏီများအား ၎င်းတို့၏မော်ဒယ်များအား အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာဖြင့် AI မှပေးဆောင်သော မယုံနိုင်လောက်သောအကျိုးကျေးဇူးများကို အသုံးချနိုင်ရန် ကူညီပေးရန်ဖြစ်သည်။ ကုမ္ပဏီ၏မစ်ရှင်သည် တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ဝန်ဆောင်မှုများသည် ဘာသာစကား ကူးယူဖော်ပြခြင်းနှင့် စကားပြောစုဆောင်းခြင်းမှ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် မှတ်ချက်များကို စာသား၊ ရုပ်ပုံနှင့် ဗီဒီယို၊ မျိုးဆက်သစ် AI ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် အခြားအရာများအတွက် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းနှင့် မှတ်စာများအပါအဝင် ကျယ်ပြန့်သောဖြေရှင်းချက်များစွာပါဝင်လာစေရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ဝန်ဆောင်မှုနယ်ပယ်ကို တိုးချဲ့ထားပါသည်။ လုံခြုံသောဒေတာဝန်ဆောင်မှုများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များ၏ကြီးထွားလာနေသောလိုအပ်ချက်များကိုဖြည့်ဆည်းရန် ISO 27001-certified အဆောက်အဦများ၏ကမ္ဘာ့ခြေရာကိုချဲ့ထွင်ထားပါသည်။

AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကဏ္ဍတွင် ၎င်း၏တိုးတက်မှုအတွက် အဓိကမောင်းနှင်အားများမှာ အဘယ်နည်း။

အရွယ်အစားအားလုံးရှိ အဖွဲ့အစည်းများမှ AI တွင် ဆက်လက်ရင်းနှီးမြုပ်နှံမှုသည် ကျွန်ုပ်တို့၏တိုးတက်မှုကို လှုံ့ဆော်ပေးပါသည်။ ကုမ္ပဏီများသည် AI သည် ၎င်းတို့အား အပြိုင်အဆိုင်ဆက်လက်ရှိနေစေရန်အတွက် စားပွဲဝိုင်းများဖြစ်ကြောင်းနှင့် ဒေတာအား AI က စွမ်းဆောင်နိုင်နေပြီဖြစ်သည်။ သို့သော် ဒေတာအားလုံးသည် တန်းတူမဟုတ်ပါ၊ AI တွင် အောင်မြင်နေသောကုမ္ပဏီများသည် ပိုမိုတိကျသော AI ဖန်တီးရန်အတွက် အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာသည် အရေးကြီးကြောင်း သိပါသည်။

ယခုအခါ လူတိုင်း၏စိတ်တွင် မျိုးဆက်သစ် AI ဖြင့်၊ ဤလမ်းကြောင်းသည် LXT အတွက် ပို၍ပင် တိုးတက်မှုအခွင့်အလမ်းများကို ဖွင့်ပေးခဲ့သည်။ ဤဖြေရှင်းနည်းများသည် တိကျမှန်ကန်မှု၊ ကျင့်ဝတ်နှင့်တာဝန်ရှိကြောင်း သေချာစေရန် လူသားများသည် အရေးကြီးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကြီးမားသောဘာသာစကားပုံစံများကို ချိန်ညှိခြင်း၊ အချက်ပြဖန်တီးခြင်းနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် မျိုးဆက်သစ် AI ဝန်ဆောင်မှုများစွာကို ပေးဆောင်ပါသည်။ သုံးစွဲသူများထံ ယုံကြည်မှုတည်ဆောက်ရန်၊ ၎င်းတို့၏ မျိုးဆက်သစ် AI ထုတ်ကုန်များ၏ ရလဒ်သည် ဖြစ်ရပ်မှန်ဖြစ်ရန်၊ မတူကွဲပြားသော ပရိသတ်ကို ကိုယ်စားပြုပြီး အဆိပ်အတောက်ကင်းသော ဘာသာစကားဖြစ်ရန် လိုအပ်ကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များက သိပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကွင်းဆက်ဝန်ဆောင်မှုများတွင် လူသားများနှင့်အတူ ဤပန်းတိုင်များကို အောင်မြင်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

Generative AI ပေါက်ကွဲမှုကြောင့် LXT နှင့် ၎င်း၏ဖောက်သည်များအပေါ် မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်ခဲ့သနည်း။

LXT သည် ၎င်း၏ AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွက် မျိုးဆက်သစ် AI နှင့် core language-oriented data တို့အပြင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ တီထွင်ဖန်တီးမှုနှင့် ဝေဖန်ပိုင်းခြားမှုဆိုင်ရာ တွေးခေါ်မှုဆိုင်ရာ ကဏ္ဍသစ်နှစ်ခုစလုံးကြောင့် တိုးပွားလာသည်ကို မြင်တွေ့ခဲ့ရသည်။ ပရောဂျက်ဝန်ထမ်းများအတွက် ဒိုမိန်းအသိပညာနှင့် အထူးပြုပရိုဖိုင်များ လိုအပ်ချက် တိုးလာသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ တွေ့မြင်နေရသည်။

သုံးစွဲသူများ၏ တောင်းဆိုချက်များသည် LLMs များဆီသို့ ယခင်က micro tasking machine learning သွင်းအားစုများထက် ပိုများလာနေပြီး ChatGPT၊ Gemini နှင့် offshoots များကဲ့သို့ အက်ပ်များမှ လိုအပ်သော ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော ဒေတာအစုံများ။ ကျွန်ုပ်တို့သည် လက်ရှိတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် မျိုးဆက်သစ် AI ၏တုံ့ပြန်မှုကို ရှုတ်ထွေးစေရန် ရည်ရွယ်၍ တီထွင်ဆန်းသစ်ထားသော ပရောဂျက်များစွာတွင် ပါဝင်နေပြီး အဖြေမှန်ကို ဖန်တီးပါသည်။

အနာဂတ်တွင်၊ ၎င်းသည် ဒေတာအစုံသည် ပို၍ရှုပ်ထွေးပြီး ဆန်းပြားသောလုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် မြေပုံထုတ်မည့် အထွေထွေဉာဏ်ရည်တု (AGI) အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲသွားနိုင်သည်။

ဤအယ်လဂိုရီသမ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ကူညီရန်အတွက် ရှာဖွေမှုနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ခြင်းတွင် သင့်တွင် နှစ်ပေါင်းများစွာ အတွေ့အကြုံရှိသည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်သော အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို ပေးဆောင်ရန် ဦးဆောင်ကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ရှာဖွေရေးဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည့် နည်းလမ်းအချို့ကား အဘယ်နည်း။

အချိန်သည် အဖိုးတန်ပြီး သတင်းအချက်အလတ်များ နေရာတိုင်းတွင်ရှိသော ကမ္ဘာတွင်၊ ရှာဖွေမှုဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှုကို မြှင့်တင်ခြင်းသည် သစ္စာစောင့်သိမှုကို အားကောင်းစေပြီး ပြောင်းလဲနှုန်းကို တိုးမြင့်စေပြီး သုံးစွဲသူများကို ပိုမိုအကျိုးဖြစ်ထွန်းစေနိုင်သည်။

ရှာဖွေမှု ဆက်စပ်မှုသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဖောက်သည်များ၏ ဒေတာကို သန့်ရှင်းရေးလုပ်ပြီး စုစည်းခြင်းဖြင့် စတင်သည်၊ မှားယွင်းသော အပြုသဘောများကို ထုတ်ပေးနိုင်သည့် မည်သည့်အရာကိုမဆို အမြစ်တွယ်ကာ၊ ပိုမိုတိကျသောရလဒ်များရရှိစေရန် ရှာဖွေရေးနှင့် အကြံပြုချက်အင်ဂျင်များမှ အပိုဒေတာအကွက်များကို ဖန်တီးခြင်းဖြင့် စတင်ပါသည်။ စက်သင်ယူမှုနှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း၏အကူအညီဖြင့် သုံးစွဲသူများသည် သုံးစွဲသူများ၏ဆန္ဒကို ပိုမိုအလိုလိုသိမြင်လာပြီး ၎င်းတို့၏နှစ်သက်မှုများကို အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ လေ့လာရန် ၎င်းတို့၏ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်ကို စွမ်းဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ရလဒ်သည် ပိုမိုမြန်ဆန်သော ရှာဖွေမှုအတွေ့အကြုံကို ရရှိစေသည့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ရလဒ်များကို ရရှိစေပါသည်။

ဤပန်းတိုင်သို့ရောက်ရှိရန် လေ့ကျင့်ရေးဆိုင်ရာ အယ်လဂိုရီသမ်များကို မည်ကဲ့သို့ အသိအမှတ်ပြုရန်၊ အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ပြန်ပေးခြင်း၊ နှင့် စာစီစာရိုက်၊ သဒ္ဒါအမှားများကို ကိုင်တွယ်နည်းနှင့် အခြားဒေတာကွဲလွဲချက်များကို ကိုင်တွယ်နည်းတို့ကို အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့် ဤပန်းတိုင်သို့ရောက်ရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။ တိကျသောဒေတာကိုသေချာစေရန်၊ ဘက်လိုက်မှုလျှော့ချရန်နှင့် နောက်ဆုံးအသုံးပြုသူအတွက် ပိုမိုကောင်းမွန်သောရှာဖွေမှုအတွေ့အကြုံကိုပေးဆောင်ရန် human-in-the-loop (HITL) အားဖြည့်ချဉ်းကပ်နည်းကိုလည်း အကြံပြုထားပါသည်။ လွန်ခဲ့သည့် 10 နှစ်အတွင်း ML တိုးတက်မှုများနှင့်အတူ HITL သည် ဒေတာဝန်ဆောင်မှုပေးသူများထံမှ ပိုမိုလေးနက်သောအတွေ့အကြုံလိုအပ်မှုကို တွန်းအားပေးသည့် အရည်အသွေးပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များအပေါ် ပြင်းထန်စွာအာရုံစိုက်ထားသည်။

LXT ၏ ဒေတာမှတ်စာအတွက် ချဉ်းကပ်ပုံနှင့် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာများ၏ အရည်အသွေးနှင့် တိကျမှုကို မည်သို့သေချာစေကြောင်း သင်အသေးစိတ်ရှင်းပြနိုင်မလား။

လုပ်ငန်းအဖွဲ့တစ်ခုအနေဖြင့်၊ သုံးစွဲသူများသည် ၎င်းတို့၏ ထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် ၎င်းတို့၏လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းတို့၏ ထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် ကျွန်ုပ်တို့ပေးသော ဒေတာကို မည်ကဲ့သို့ အသုံးပြုသည်ကို ဦးစွာ နားလည်ရပါမည်။ ထိုသို့ဖြစ်မြောက်စေရန်အတွက်၊ လိုအပ်သည့်ဒေတာအမျိုးအစားနှင့် အတွေ့အကြုံရှိသည့် ပရောဂျက်စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် မှတ်ချက်နှစ်ခုစလုံးတွင် ကျွမ်းကျင်သူများကို ရှာဖွေရန် လိုအပ်ပါသည်။

ထိုမှနေ၍ ပရောဂျက်တစ်ခုစီ၏အစတွင် ပြင်ဆင်မှုနှင့် မှန်ကန်သောအရင်းအမြစ်များကို ရှာဖွေခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ အဓိကဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် နယ်ပယ်ချဲ့ထွင်သည့်အဆင့်အတွင်း အောင်မြင်မှုဆိုင်ရာအချက်များအပေါ် ဖောက်သည်များနှင့် ချိန်ညှိခြင်းအပြင် ပညာရေးဆိုင်ရာနောက်ခံ၊ အထူးစိတ်ဝင်စားမှုများ၊ လူဦးရေစာရင်းနှင့် အတွေ့အကြုံကဲ့သို့သော အရေးကြီးသောအသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့် ပရောဂျက်မှတ်စုများအတွက် နက်နဲသောအရည်အချင်းနှင့် စစ်ဆေးမှုလုပ်ငန်းစဉ်များ ပါဝင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပရောဂျက်တစ်ခုစီအတွက် စိတ်ကြိုက်လမ်းညွှန်အဖြစ် အသေးစိတ်သင်ယူမှုနှင့် ရည်ညွှန်းပစ္စည်းများကိုလည်း ပြုစုပျိုးထောင်ပေးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပရောဂျက်သက်တမ်းတစ်လျှောက်လုံးတွင် ရင့်ကျက်သော အရည်အသွေးနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်စီမံခန့်ခွဲမှု ကြီးကြပ်မှုကို ကျင့်သုံးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့အသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းသည် လုပ်ငန်း၏အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များနှင့် ကိုက်ညီပြီး ရလဒ်များသည် သုံးစွဲသူများ၏မျှော်လင့်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီကြောင်း သေချာစေပါသည်။

ထို့အပြင် ဤနည်းစနစ်များအားလုံးသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အာမခံချက်ရှိသော ဒေတာအရည်အသွေး ကတိအတိုင်း ဆောင်ရွက်ပေးပါသည်။

LXT သည် ဒေတာအားလုံး၏ 80% ကျော်ပါ၀င်သော ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာကို မှတ်သားခြင်း၏စိန်ခေါ်မှုကို မည်သို့ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသနည်း။

LXT သည် မှတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ အစိတ်အပိုင်းများစွာကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးကာ အလုပ်သမားများအတွက် ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် တသမတ်တည်း အသုံးပြုသူမျက်နှာပြင်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် အတွင်းမှတ်စာပလက်ဖောင်းတစ်ခုကို တည်ဆောက်ထားသည်။ အကြိုလုပ်ဆောင်ခြင်းအဆင့်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာပြင်ဆင်မှု၊ ထည့်သွင်းဖိုင်များကို ဖော်မတ်ချခြင်းနှင့် အခြားအရာများထဲမှ ထပ်တူများကို ဖယ်ရှားခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ပြီးနောက် လုပ်ဆောင်ခြင်းတွင်၊ ဒေတာထုပ်ပိုးမှုလိပ်စာ၊ ဖောက်သည်ထံသို့ ပေးပို့ရန်အတွက် စုစည်းခြင်းနှင့် ဖော်မတ်ချခြင်းတို့ကို အာရုံစိုက်ထားပါသည်။

ပရောဂျက်မစတင်မီတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဖောက်သည်နှင့် ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီး အရာများပြောင်းလဲသွားသဖြင့် ပရောဂျက်ဘဝစက်ဝန်းတစ်လျှောက်တွင် ထပ်တလဲလဲပြုလုပ်ထားသော လမ်းညွှန်ချက်များကို ဖန်တီးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပရောဂျက်၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုစီကို ကောင်းစွာအာရုံစိုက်ရန် ဒေတာတံဆိပ်တပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အလုပ်များစွာအဖြစ် ပိုင်းဖြတ်နိုင်သည်။ ထို့အပြင် အတိုင်းအတာအလိုက် အမှားအယွင်းများကို ဖယ်ရှားနိုင်စေရန် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုနည်းလမ်းများကို အကောင်အထည်ဖော်ဆောင်ရွက်လျက်ရှိပါသည်။

နောက်ဆုံးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ Operational Excellence Team သည် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ ကျွန်ုပ်တို့၏ပရောဂျက်များအတွက် မြင့်မားသောထိရောက်မှုနှင့် အတိုင်းအတာကိုသေချာစေရန်အတွက် အဆင့်မြင့်လုပ်ငန်းစဉ်စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက် တာဝန်ရှိပါသည်။

တစ်ကမ္ဘာလုံးအတိုင်းအတာနဲ့ ဒေတာစုဆောင်းရာမှာ LXT ရင်ဆိုင်နေရတဲ့ အကြီးမားဆုံးစိန်ခေါ်မှုတွေက ဘာတွေလဲ၊ အဲဒါတွေကို သင်ဘယ်လိုကျော်ဖြတ်မလဲ။

ပါဝင်သူများနှင့် ရရှိလာသော ဒေတာစုဆောင်းမှုများတွင် ကွဲပြားမှုနှင့် ဘက်လိုက်မှုတို့သည် LXT နှင့် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပံ့ပိုးသူတိုင်း ရင်ဆိုင်ရမည့် အကြီးမားဆုံးစိန်ခေါ်မှုများဖြစ်သည်။ အခြားစိန်ခေါ်မှုများတွင် မကြာသေးမီက ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်မှုလိုအပ်ချက်နှင့် LLMs နှင့် မျိုးဆက်သစ် AI ဒေတာများသို့ ကူးပြောင်းမှုနှင့်အတူ လျင်မြန်စွာပြောင်းလဲနေသော အခင်းအကျင်းတစ်ခုပါဝင်သည်။

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတွေးခေါ်မှု သို့မဟုတ် တီထွင်ဖန်တီးမှုဆိုင်ရာ အရေးအသားကဲ့သို့သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတွေးခေါ်မှု သို့မဟုတ် တီထွင်ဖန်တီးမှုဆိုင်ရာ အရေးအသားကဲ့သို့သော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာတွေးခေါ်မှု သို့မဟုတ် တီထွင်ဖန်တီးမှုဆိုင်ရာ အရေးအသားကဲ့သို့သော အသင်းအဖွဲ့များကြားတွင် မှန်ကန်သောကွဲပြားမှုများကို ဖန်တီးရန် ကျွမ်းကျင်မှု၊ အတွေ့အကြုံ၊ ယခင်အခန်းကဏ္ဍများ၊ အကျိုးစီးပွားများနှင့် လူဦးရေစာရင်းများကို ပြန်လည်သုံးသပ်သည့် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်စားလှယ်လောင်းအဖွဲ့အား အရင်းအမြစ်ရှာဖွေခြင်းအတွက် အလွန်တက်ကြွသောချဉ်းကပ်မှုဖြင့် အဆိုပါစိန်ခေါ်မှုများကို ကျော်လွှားနိုင်ခဲ့ပါသည်။ ပညာရေးနောက်ခံများ စသည်တို့ဖြစ်သည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် မှန်ကန်သော ကိုယ်စားလှယ်လောင်းများကို အရင်းအမြစ်ရှာပြီးသည်နှင့်၊ ရေရှည်တွင် ပိုမိုအတွေ့အကြုံရှိသော၊ သစ္စာရှိပြီး စိတ်ကျေနပ်မှုရှိသော လုပ်သားအင်အားကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အလုပ်သမားများအား ပုံမှန်ထိတွေ့ဆက်ဆံရန် ကျွန်ုပ်တို့ အလွန်ဂရုစိုက်ပါသည်။

AI အကဲဖြတ်မှုနှင့်ပတ်သက်၍ LXT သည် ဘက်လိုက်မှုများကို လျော့ပါးစေရန်နှင့် လေ့ကျင့်ပေးသည့် AI စနစ်များတွင် ကျင့်ဝတ်ပိုင်းဆိုင်ရာရလဒ်များကို သေချာစေရန် မည်သို့လုပ်ဆောင်သနည်း။

အစောပိုင်းတွင်ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း ကွဲပြားမှုကိုသေချာစေခြင်းသည် AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပံ့ပိုးပေးသူများစွာဖြေရှင်းရမည့်စိန်ခေါ်မှုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ဘက်လိုက်မှုလျော့ပါးစေရန်နှင့် ကျင့်ဝတ်ပိုင်းဆိုင်ရာရလဒ်များကိုသေချာစေရန်အတွက် ခရီးရှည်သွားမည်ဖြစ်သည်။

မတူကွဲပြားသူများနှင့် ကိုယ်စားလှယ်မှတ်စုများကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် လမ်းညွှန်ချက်များနှင့် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုအစီအမံများဖြင့် စေ့စေ့စပ်စပ်ရှိခြင်း အပါအဝင် ကျွန်ုပ်တို့၏ ထိတွေ့ဆက်ဆံမှု အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကို ထပ်မံကိုးကားပါမည်။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် ရှည်လျားသောအမြီးဘာသာစကားဒေသများကဲ့သို့သော မတူကွဲပြားသော မှတ်ချက်ပေးသူများအဖွဲ့အသစ်များထံ အလုပ်ခေါ်ဆောင်နိုင်စေမည့် သက်ရောက်မှုအရင်းအမြစ်ရှာဖွေရေးဗျူဟာတစ်ခုရှိသည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏စက်မှုလုပ်ငန်း၏အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များနှင့်မျှော်လင့်ချက်များကိုချိန်ညှိကာ ကျွန်ုပ်တို့၏ပရောဂျက်မန်နေဂျာများနှင့်မှတ်ချက်ပေးသူများအတွက်ပိုမိုမြင့်မားသောစံနှုန်းများကိုမောင်းနှင်ခြင်းဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့၏ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာရလဒ်များကိုပစ်မှတ်ထားသည်။ ဆက်သွယ်ရေးသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သည့်အပြင် လိုက်နာမှုစစ်ဆေးခြင်း၊ ဘက်လိုက်မှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ဒေတာစည်းမျဉ်းနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာလိုအပ်ချက်များအတွက် ကတိကဝတ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

LXT အတွက် ရေရှည်မျှော်မှန်းချက်ကဘာလဲ၊ လာမယ့်ငါးနှစ်အတွင်းမှာ ကုမ္ပဏီကို ဘယ်လိုမြင်လဲ။

 ကျွန်ုပ်တို့၏ မျှော်မှန်းချက်မှာ AI နှင့် ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ လူများ၏ အတွေ့အကြုံကို မြှင့်တင်ပေးမည့် အနာဂတ်၏ နည်းပညာများကို တွန်းအားပေးကူညီရန်အတွက် တိကျသော၊ ကျင့်ဝတ်အရ အရင်းအမြစ်အချက်အလက်များကို ပံ့ပိုးပေးရန်ဖြစ်သည်။

AI တွင် အလိုအလျောက်စနစ်နှင့် နည်းပညာသည် အရေးကြီးသော်လည်း နည်းပညာကို ဖြည့်စွက်ပေးသည့် အရေးကြီးသော လူသားအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုလည်း ရှိသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ရိုးရှင်းသော အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုများမှ ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs) နှင့် မျိုးဆက်သစ် AI မှ အထွေထွေအတုထောက်လှမ်းရေး (GAI) သို့ ရွေ့လျားလာသည်နှင့်အမျှ AI ထုတ်ကုန်များသည် ဒေတာထုတ်လုပ်သူများနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ကမ္ဘာ့အသိုင်းအဝန်းမှ လူများကို သစ္စာရှိစွာကိုယ်စားပြုရန် အရေးကြီးပါသည်။ ကြီးမားသော။

LXT တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤတန်ဖိုးများကို ထင်ဟပ်စေသည့် အပြုသဘောဆောင်ပြီး အသွင်ပြောင်းသည့်နည်းလမ်းဖြင့် AI ကိုအသုံးပြုကြောင်း သေချာစေရန် ကြိုးပမ်းပါသည်။

အင်တာဗျူးကောင်းအတွက် ကျေးဇူးတင်ပါသည်၊ ပိုမိုလေ့လာလိုသော စာဖတ်သူများ လာရောက်လေ့လာသင့်ပါသည်။ LXT.