Alibaba ၏ DAMO Academy မှ တီထွင်ထားသော ဥာဏ်ရည်တုအေးဂျင့်သည် စူပါလျှပ်ကူးပစ္စည်းအသစ်လေးခုကို အလိုအလျောက်ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့ကြောင်း—နှင့် ၎င်းတို့အားလုံးကို နောက်ပိုင်းတွင် ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာစမ်းသပ်မှုဖြင့် စစ်ဆေးအတည်ပြုခဲ့ကြောင်း၊၊ ၎င်းသည် AI ၏ အထူးခြားဆုံးသော သရုပ်ပြမှုများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သက်သေပြနေပါသည်။ Elements Claw ဟုခေါ်သော အေးဂျင့်သည် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို 28 GPU-hours နီးပါးဖြင့် ပြီးစီးခဲ့ကြောင်း South China Morning Post နှင့် Pandaily မှ 2026 ခုနှစ် ဇူလိုင်လအစောပိုင်းတွင် ဖော်ပြခဲ့သည်။ ရလဒ်ကို MSN နှင့် တရုတ် AI-news outlet AIBase တို့မှလည်း အစီရင်ခံတင်ပြခဲ့ရာတွင် AI စနစ်များကို စမ်းသပ်မှုများပြုလုပ်ရန် ကိုယ်စားလှယ်လောင်းများက စတင်လုပ်ဆောင်သော်လည်း ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအတွက် အနာဂတ်ကို ဘောင်ခတ်ရန် AI ပညာရှင်များက အကြံပြုထားသည်။ ပိုက်လိုင်း။ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ အေးဂျင့်များသည် သိပ္ပံနည်းကျ သုတေသနပြုပုံကို ပြန်လည်ပုံဖော်ခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ DAMO ရလဒ်သည် မှတ်သားဖွယ်ဒေတာအချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

##အေးဂျင့်တစ်ဦး၊ မော်ဒယ်တစ်ဦးမျှသာမဟုတ်ပါ။

DAMO ၏ထူးခြားချက်မှာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းထားသောမော်ဒယ် နှင့် အေးဂျင့်ကြားတွင်ဖြစ်သည်။ သမားရိုးကျ AI-for-materials စနစ်များသည် ပုံမှန်အားဖြင့် အလားအလာရှိသော ဒြပ်ပေါင်းများစာရင်းကို ဖန်တီးကြပြီး ၎င်းတို့ကို လူသားသုတေသီများထံ ပေးအပ်ကာ ပေါင်းစပ်စမ်းသပ်မှုများ ပြုလုပ်ကြသည်။ Elements Claw သည် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုလုပ်ငန်းအသွားအလာအဆင့်များကို ညှိနှိုင်းဆောင်ရွက်ခြင်း - လူသားဆန်သောဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုအကန့်အသတ်ဖြင့် Elements Claw ကို ပိုမိုအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းအဖြစ် ဖော်ပြထားပါသည်။

သိပ္ပံပညာရှိ AI ၏ နယ်နိမိတ်သည် အဆင့်ပေါင်းများစွာ လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် လုပ်ငန်းများကို စီစဉ်ပေးနိုင်သော အေးဂျင့်စနစ်များ သို့ တည်ငြိမ်သော ခန့်မှန်းချက်မှ ကူးပြောင်းသွားသောကြောင့် ယင်းသည် အရေးပါလှပါသည်။ Alibaba ၏ အခြေခံသုတေသနဌာနဖြစ်သော DAMO Academy သည် ဤအပြောင်းအရွှေ့သည် တွက်ချက်မှုသက်သက်မဟုတ်ဘဲ အမှန်တကယ် လက်တွေ့စမ်းသပ်အတည်ပြုထားသောရလဒ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်ကြောင်း အထောက်အထားအဖြစ် Elements Claw ကို နေရာချထားခဲ့သည်။

စူပါလျှပ်ကူးတာ ဘာကြောင့်လဲ။

အရေးကြီးသောအပူချိန်အောက် သုညခံနိုင်ရည်ရှိသောလျှပ်စစ်ဓာတ်အားထုတ်ဆောင်သည့် စူပါကွန်ဒိုက်ဒြပ်ပစ္စည်းများ — သည် သိပ္ပံပညာတွင် အလိုချင်ဆုံးပစ်မှတ်များထဲမှဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် MRI စက်များနှင့် particle accelerator များမှ နည်းပညာများကို ကွမ်တမ် ကွန်ပြူတာနှင့် ဆုံးရှုံးမှုမရှိသော ပါဝါပို့လွှတ်ခြင်းအထိ ပံ့ပိုးပေးသည်။ အသစ်များကို ရှာဖွေခြင်းသည် သမားရိုးကျ အစမ်းအမှားမှတစ်ဆင့် နှေးကွေးပြီး စျေးကြီးသောကြောင့် ယင်းနယ်ပယ်သည် AI-အကူအညီဖြင့် ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုအတွက် ကြီးမားသောအသုံးပြုမှုကိစ္စတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။

ကတိက ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပါပဲ- AI သည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော ဒြပ်ပေါင်းများ၏ ကြီးမားသောနေရာကို လက်တစ်ဆုပ်စာအထိ ကျဉ်းမြောင်းစေမည်ဆိုပါက၊ ၎င်းသည် သုတေသနအချိန်ဇယားများကို နှစ်နှင့်ချီ၍ ချုံ့နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုလေးခုသည် စမ်းသပ်မှုမှအတည်ပြုခဲ့သည်—သီအိုရီခန့်မှန်းချက်များကျန်ရှိနေမည့်အစား — DAMO ၏ပြောဆိုချက်သည် ယုံကြည်ရလောက်သော AI ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့် hype တို့ကို ပိုင်းခြားထားသည့် အရေးကြီးသောအချက်ဖြစ်သည်။

လျင်မြန်စွာ ရွေ့လျားနေသော နယ်ပယ်တစ်ခု

AI မောင်းနှင်သောပစ္စည်းများ ရှာဖွေတွေ့ရှိမှု အရှိန်အဟုန်ဖြင့် DAMO ရလဒ် ရောက်ရှိလာသည်။ 2023 ခုနှစ်တွင် Google DeepMind ၏ GNoME ပရောဂျက်သည် အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် ပုံဆောင်ခဲဖွဲ့စည်းပုံအသစ် 2.2 သန်းခန့်နှင့် အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် တည်ငြိမ်သောပစ္စည်းများ 380,000 ကို ရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့ပြီး တွေ့ရှိချက်များကို Nature တွင် ထုတ်ပြန်ကာ အခြားသုတေသီများထံ ဒေတာဘေ့စ်ကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ ထိုအချိန်မှစ၍၊ များစွာသော ဓာတ်ခွဲခန်းများသည် ဖွဲ့စည်းပုံများကို ခန့်မှန်းရုံသာမက ၎င်းတို့ကို ဒီဇိုင်းဆွဲကာ အတည်ပြုရန် တက်ကြွစွာ ကူညီပေးသော စနစ်များဆီသို့ တွန်းပို့လာခဲ့သည်။ Elements Claw သည် နောက်ဆုံးပေါ်နှင့် အပြင်းထန်ဆုံးသော အရာများထဲမှ တစ်ခုကို ကိုယ်စားပြုပြီး အဆိုပါ ကွင်းဆက်၏ အလယ်ဗဟိုတွင် ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရ အေးဂျင့်ကို ထားရှိရန် ကြိုးပမ်းမှုဖြစ်သည်။

အစီရင်ခံစာများအဆိုအရ DAMO အလုပ်အား သီးခြားသတ်မှတ်ပေးသည့်အရာမှာ အမြန်နှုန်းနှင့် အတည်ပြုခြင်း ပေါင်းစပ်မှုဖြစ်သည်- တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာရှာဖွေမှုပမာဏကို GPU အချိန်အကြမ်းဖျင်းတစ်ရက်အတွင်း ချုံ့ထားပြီး၊ ခန့်မှန်းထားသည့်အရာများသည် မျှော်လင့်ထားသည့်အတိုင်း အမှန်တကယ် ပြုမူနေကြောင်း ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအတည်ပြုချက်နောက်တွင်။

ပုံကြီးကြီး

Alibaba အတွက်၊ ရလဒ်သည် တရုတ်နှင့် အနောက်တိုင်း AI ဓာတ်ခွဲခန်းများအကြား ပြိုင်ဆိုင်မှုပြင်းထန်လာချိန်တွင် ၎င်း၏ AI သုတေသနရည်မှန်းချက်များအတွက် ယုံကြည်စိတ်ချရသော အမှတ်အသားတစ်ခုဖြစ်သည်။ DAMO Academy သည် ကုမ္ပဏီ၏ ရှည်လျားသော လောင်းကစားများအတွက် မော်တော်ယာဥ်တစ်ခုဖြစ်ပြီး စီးပွားဖြစ် AI စျေးကွက်ကို chatbots နှင့် coding tools များက လွှမ်းမိုးထားဆဲဖြစ်သည့်တိုင် ခေါင်းကြီးပိုင်းကို ဖမ်းဆုပ်ထားသော ပစ္စည်းများ ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုက ၎င်း၏ သိပ္ပံဆိုင်ရာ ရပ်တည်မှုကို တောက်ပြောင်စေသည်။

ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော သုတေသနအသိုက်အဝန်းအတွက်၊ Elements Claw ကဲ့သို့သော ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရရှာဖွေရေးအေးဂျင့်များသည် အောင်ပွဲခံသရုပ်ပြမှုကို ကျော်လွန်၍ ယုံကြည်စိတ်ချရသောနေ့စဉ်သုံးကိရိယာအဖြစ်သို့ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ချဲ့ထွင်နိုင်မလား။ အကယ်၍ ၎င်းတို့လုပ်နိုင်ပါက၊ AI အဆိုပြုထားသည်များကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် ဒြပ်ပေါင်းအသစ်များရှာဖွေခြင်း မှ AI အဆိုပြုထားသည်များကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် တတ်နိုင်သမျှ တတ်နိုင်လျှင်၊ မည်သို့ပင်ဆိုစေကာမူ၊ အကြံပြုချက်များသက်သက်ထက် စိစစ်တွေ့ရှိချက်များကို ပို့ဆောင်ပေးသည့် AI အေးဂျင့်တစ်ဦး၏ အယူအဆသည် ထင်ကြေးပေးခြင်းမှ လက်တွေ့သို့ လျင်မြန်စွာ ရွေ့လျားနေသည်။

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →