2023 AI network ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကွန်ယက်ကို BBS တွင်ပေကျင်းကေဗိုးကွန်ယက်ပုံစံတွင်ပြုလုပ်ခဲ့သော Model Ji'an-Guo Lu Model ၏အဓိကသော့ဖျန်သောသန်တာကျောက်ဆောင်ပုံစံကိုပြုလုပ်ရန်နှင့်ဒစ်ဂျစ်တယ်အမွှာအလိုအလျောက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များအားဒစ်ဂျစ်တယ် Twin Automatory Dato Dato Recorcle ကိုအသုံးပြုသည်။
Lu Jianguo က AI Enable လုပ်ခြင်း, ဒီဂျစ်တယ်အမွှာနှင့်ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိဆိုင်ရာအဓိကနည်းပညာများစွာသည် L4 မှ L4 မှ L5 မှပါ 0 င်မှုအဆင့်၏ထောက်လှမ်းရေးအဆင့်ကိုအထောက်အကူပြုမည်ဖြစ်ပြီး Self- ထောက်လှမ်းရေးကွန်ယက်ကိုဆက်လက်ပြုလုပ်နိုင်ပြီးမိမိကိုယ်ကိုထောက်လှမ်းရေးကိုဆက်လက်လုပ်ဆောင်ရန်ဆက်လက်လုပ်ဆောင်သွားမည်ဟုပြောကြားခဲ့သည်။ ဤအဓိကနည်းပညာများအနက် AI သည်အရေးအကြီးဆုံးအင်ဂျင်ဖြစ်ပြီးကြီးမားသောမော်ဒယ်များသည် AI နည်းပညာရှိသော့ချက်ဖြစ်သည်။
Self- ထောက်လှမ်းရေးကွန်ယက်သို့ကြီးမားသောမော်ဒယ်လ်ကိုမည်သို့ကျင့်သုံးရမည်ကို Lu Jianguo သည်ကြီးမားသောမော်ဒယ်လ်တွင်စူပါမျိုးဆက်စွမ်းရည်ရှိသည်ဟုမိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ ပညာတတ်ကွန်ယက်လုပ်ငန်းများအတွက်ဤကဲ့သို့သောစစ်ဆင်ရေးအဆင့်များစွာကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက်မြင့်မားသောရှုထောင့်အာကာသအတွင်းအလားတူ, အကောင်းဆုံးသောအဖြေကိုရှာဖွေရန်အတွက်အလားအလာကောင်းများ, အကဲဖြတ်ခြင်း, သို့သော်ကြီးမားသောမော်ဒယ်များသည်အစီအစဉ်များစွာကိုဖြစ်ပေါ်စေသော်လည်းဤအစီအစဉ်များသည်အသုံးဝင်ကြောင်းသေချာစေရန်ခက်ခဲသည်။ ကြီးမားသောမော်ဒယ်များသည်အချို့သောစဉ်းစားတွေးခေါ်နိုင်စွမ်းရှိသည်ရှိသော်သော်လည်းရှုပ်ထွေးသောယုတ္တိဗေဒနှင့်ဆက်ဆံရာတွင်၎င်းတို့သည်လူ့ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုလိုအပ်သည်။ ဤပြ problem နာကိုဖြေရှင်းနိုင်ရန်အတွက် ZTE သည်ကျွမ်းကျင်သောလေ့ကျင့်မှုနှင့်မော်ဒယ်လ်၏ညှိနှိုင်းမှုနှင့်မော်ဒယ်လ်ကြားသောပြ other နာကိုပေါင်းစပ်ရန်မော်ဒယ်လ်၏ညှိနှိုင်းမှုလုပ်ငန်းစဉ်တွင်ကျွမ်းကျင်မှုအတွေ့အကြုံကိုပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤနည်းအားဖြင့်လက်စွဲတုံ့ပြန်ချက်အားဖြည့်ခြင်းမှအကြံဥာဏ်များဖြည့်စွက်ရန်လေ့လာခြင်းသည် Feedback အားဖြည့်ခြင်းလေ့လာခြင်းကိုပြုလုပ်နိုင်သည်။ ဤအစီအစဉ်တွင်ဗဟုသုတအင်ဂျင်နီယာနှင့်ပေါင်းစပ်ထားသောလုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုနှင့်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရေး Memprent Map တည်ဆောက်ရန်အဓိကချိတ်ဆက်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ Data-Raturewheel scheme မျိုးဆက်သည်စံနမူနာပြောင်ပြောင်တင်းတင်းရှောင်ရှားရန်နှင့်မျိုးဆက်သစ်အစီအစဉ်၏ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့်တိကျမှန်ကန်မှုကိုသေချာစေရန်နှင့်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းရေးအသိပညာမြေပုံပေါ်တွင်အခြေခံသည်။ ဤအသိပညာဆိုင်ရာဂရပ်ဖစ်အခြေပြုချဉ်းကပ်မှုသည်ပိုမိုယုံကြည်စိတ်ချရသောဖြေရှင်းနည်းများပေးရန်ကျွမ်းကျင်သူအတွေ့အကြုံနှင့်မော်ဒယ်တို့စွမ်းရည်များကိုပိုမိုကောင်းမွန်စွာပေါင်းစပ်နိုင်သည်။
မော်ဒယ်လ်၏လျှောက်လွှာယုတ္တိဗေဒဒီဇိုင်းအတွက် Lu Jianguo က ZTE သည်အင်ဂျင်နီယာများအပေါ် အခြေခံ. မော်ဒယ်မောင်းနှင်သည့်ကွင်းဆက်နည်းလမ်းကိုအတည်ပြုရန်နောက်ထပ်မိတ်ဆက်ပေးသည်။ ဒီဇိုင်း၏အနှစ်သာရသည်လူ့ဘာသာစကား၏ဖွဲ့စည်းပုံကိုဖွဲ့စည်းပုံအခြေခံဥပဒေအရဖွဲ့စည်းပုံကိုထည့်သွင်းခြင်း, စနစ်တကျဖွဲ့စည်းထားသောရလဒ် (အစီအစဉ်အစီအစဉ်) ကိုထုတ်လုပ်သည်။ အထက်ပါယုတ္တိဗေဒဆိုင်ရာယုတ္တိဗေဒကိုနားလည်သဘောပေါက်ရန် ZTE သည် Multi-Multi-Multi-Multi-Multi Multi Multi Multi Prodolution, Resour Gravel Reserver Reserve, Atomic Aticial Atomic Atomic Atomic Atomic Atomic Atomic Capability Reserve, Digital Twin အလိုအလျောက်အလိုအလျှောက်ရှိဒစ်ဂျစ်တယ်အလိုအလျှောက်ရှိဒစ်ဂျစ်တယ်အသုံးချသည့်ဝန်းကျင်,
Lu Jianguo က Model ၏အဓိကတန်ဖိုးသည်၎င်း၏ပေါ်ပေါက်ရေးစွမ်းရည်တွင်တည်ရှိနိုင်သည့်အဓိကတန်ဖိုးကိုတည်ရှိပြီးတည်ရှိနိုင်သည့်၎င်း၏အဓိကတန်ဖိုးသည်တည်ဆဲအသိပညာကိုထုတ်လုပ်နိုင်ကြောင်းပြောကြားခဲ့သည်။ သို့သော်ဤပေါ်ထွက်လာသောစွမ်းရည်ကိုနားလည်သဘောပေါက်ခြင်းကအရည်အသွေးမြင့်မားသောအချက်အလက်ထုတ်လုပ်ခြင်း, လက်ခံခြင်းနှင့်မိုးရွာသွန်းမှုအပေါ်မူတည်သည်။ သီလအပြည့်အ 0 ဒေတာသံသရာသည်အဆုံးအဖြတ်ပေးသောအချက်ဖြစ်သည်။
Post Time: Nov-20-2023