Grokipedia: xAI၏ AI စွမ်းအားဖြင့် အကြံပြုထားသော အက်စီကလောပီဒီယာ

စာရေးသူ: Boxu Li

နိဒါန်း

Grokipediaကိုစတင်လာသောဧည့်သည်များသည် ရိုးရိုးရှင်းရှင်း အင်တာဖေ့စ် ကိုတွေ့ကြုံခဲ့ရသည်။ “Grokipedia v0.1” ဟုခေါ်သော မူလစာမျက်နှာသည် မေးခွန်းများအတွက် ရှာဖွေရန်ဘားတစ်ခုအပြင် အခြားအရာမရှိပေ။ စက်မှုဒီဇိုင်းသည် တမင်သက်သက်ဖြစ်သည်။ အဆိုပါဆိုဒ်သည် နည်းနည်းဖတ်ရန်၊ မပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန်မဟုတ်ပဲဖြစ်သည်။ Wikipedia၏ လူမှုအဖွဲ့ပြုပြင်နိုင်သောစာမျက်နှာများနှင့်မတူသည်။ အသုံးပြုသူများသည် ခေါင်းစဉ်တစ်ခုကို ရိုက်ထည့်လိုက်ရုံဖြင့် အကျဉ်းချုပ်ကျမ်းစာမျက်နှာတစ်ခုကို ဖတ်ရှုနိုင်သည်။ အထူးသဖြင့် Grokipedia၏ အကြောင်းအရာများသည် လူသားအဖွဲ့ဝင်များမှ ရေးသားခြင်းမဟုတ်ဘဲ xAI၏ အကြီးစားဘာသာပြန်မော်ဒယ် (LLM) Grok မှ AIဖြင့် ဖန်တီးထားသည်။ Musk၏စကားများအရ၊ “ဤနေရာတွင် ရည်ရွယ်ချက်မှာ အားလုံး၏အသိပညာကို ဖုံးလွှမ်းသော အခမဲ့ ရင်းမြစ်စုစည်းမှုကို ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်” AI ကို အသုံးပြု၍ အချက်အလက်များကို လျှင်မြန်စွာ စုဆောင်းဖန်တီးသည်။ ဤနိဒါန်းသည် Grokipedia၏ အခြေခံစွမ်းရည်များ၊ နည်းပညာဆိုင်ရာ ဖြောက်ဖျက်မှုများ၊ လက်တွေ့အသုံးချမှုများ၊ လက်ရှိပလက်ဖောင်းများနှင့် နှိုင်းယှဉ်မှုများနှင့် အသိပညာဝင်ရောက်မှုအတွက် အလားအလာကို ဖော်ပြသည်။

အဓိက အစွမ်းထက်မှုများနှင့် အသုံးပြုသူ အတွေ့အကြုံ

AI အဓိကထားသော အသိပညာ ရှာဖွေရေးနှင့် ပေါင်းစပ်ရေး: Grokipedia ၏ အဓိက လုပ်ဆောင်ချက်မှာ ပိုမိုစတင်သော အချက်အလက်များကို အမြဲတမ်း လက်ရှိထားပြီး ဗဟုသုတ စာအုပ်ပုံစံ အတိုင်း ပေါင်းစပ်ရေးဖြစ်ပါတယ်။ အသုံးပြုသူတစ်ဦးက ခေါင်းစဉ်တစ်ခုကို ရှာဖွေရန် လုပ်သောအခါ Grok AI သည် ဝက်ဘ်မှ သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ဆွဲယူပါသည် – နောက်ဆုံးသတင်းဆိုဒ်များ၊ သုတေသနစာတမ်းများ၊ တရားဝင်ဒေတာဘေ့စ်များနှင့် မက်စ်၏ လူမှုကွန်ရက် X (ယခင် Twitter) မှ ပို့စ်များအပါအ ၀ င် – မတိုင်မီ ဆောင်းပါးတစ်ခုကို ထုတ်လုပ်ပါသည်[10]။ အခြေခံအားဖြင့် Grokipedia သည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ သုတေသနလုပ်ဆောင်သည်: ၎င်းသည် “ထိပ်တန်းအရင်းအမြစ်များကို ကြည့်သည်… X ပို့စ်များနှင့် တရားဝင်ဆိုက်များကို ဖတ်သည်… [နှင့်] စာတမ်းများနှင့် အစိုးရဒေတာများကို စစ်ဆေးသည်” ဟု ဆိုသည်[11]။ ယင်း၏ ရှာဖွေမှု ဖြည့်စွက်မှု လုပ်ဆောင်ချက်သည် ရိုးရာ ဗဟုသုတစာအုပ်များထက် နောက်ကျခြင်း ဖြစ်နိုင်သော အချက်အလက် အသစ်များ၊ လက်ရှိအချက်အလက်များကို ထည့်သွင်းနိုင်စေသည်။ ဥပမာအားဖြင့် xAI ၏ Grok ပုံစံကို X မှ အချိန်နှင့်တပြေးညီ အချက်အလက်များဖြင့် အတတ်နိုင်ဆုံး သင်ကြားထားပြီး နောက်ဆုံးဖြစ်ရပ်များနှင့် ဆွေးနွေးမှုများကို သိရှိစေသည်[12][13]။ အများစုသော LLM များသည် သင်ကြားမှုအထိအကန့်ရှိသည့်အတွက် မတူကွဲပြားသော Grok သည် “အခု ဖြစ်နေသော အရာများကို သိရှိရန် ပြုလုပ်ထားပါသည်,” လက်ရှိ အချက်အလက်များကို ၎င်း၏ ဖြေဆိုမှုများထဲတွင် ထည့်သွင်းထားသည်[13]။

Grok မော်ဒယ်နှင့် ချိတ်ဆက်မှု: Grokipedia အောက်ခံတွင် xAI ၏ အလှည့်ကျ AI ဖြစ်သည့် Grok chatbot AI သည် ChatGPT အတွက် Musk ၏ အဖြေဖြစ်ပြီး၊ “မလိုက်တွန်းမှု” နှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ သတိလေးထားမှုကြောင့် ကျော်ကြားသည်။ ၂၀၂၃ တွင် Grok ကို စတင်မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ ([14]](https://en.wikipedia.org/wiki/Grok_\(chatbot\)#:~\:text=In%20September%202025%2C%20Musk%20announced,169)[*\[12\]](https://apidog.com/blog/grokipedia/#:~\:text=Enter%20Grok%3A%20fast%2C%20opinionated%20,Could%20it%20fill%20the%20gap)). နည်းပညာပိုင်းမှာ Grok ၏ ဖွဲ့စည်းပုံ သည် အတိုင်းအတာ နှင့် လွယ်ကူမှုနှစ်ခုလုံးအတွက် ထူးခြားသည်။ xAI သည် မူလ Grok-1 မော်ဒယ်ကို ဖွင့်လှစ်ခဲ့ပြီး၊ ၃၁၄ ဘီလီယံ ပါရာမီတာ Mixture-of-Experts (MoE) Transformer ကွန်ယက်ကို ဖော်ထုတ်ခဲ့သည်။ ([15]](https://x.ai/news/grok-os#:~\:text=We%20are%20releasing%20the%20weights,1)). ဤ MoE ဒီဇိုင်းက မည်သည့်မေးခွန်းများအတွက်မဆို ၎င်း၏ ကျွမ်းကျင်သူများ၏ အနည်းငယ်ကိုသာ အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အပြည့်အဝ ကွန်ပျူတာဆိုင်ရာ ကုန်ကျစရိတ်မရှိဘဲ မော်ဒယ်၏ အမြောက်အမြားစွမ်းရည်ကို ဖွံ့ဖြိုးစေသည်။ ([16]](https://x.ai/news/grok-os#:~\:text=,and%20Rust%20in%20October%202023)). Grok မော်ဒယ်သည် ဆက်လက်တိုးတက်လာပြီး (xAI သည် ၂၀၂၅ နောက်ပိုင်း Grok 4 အပေါ်ရှိကြောင်း သတင်းများထွက်နေသည်)၊ အကြောင်းအရာအရှည်နှင့် ကရိယာအသုံးပြုမှု ပေါင်းစပ်မှု အပေါ် အာရုံစိုက်နေသည်။ အထူးသဖြင့် Grok 4 သည် အလွန်ကြီးမားသော အကြောင်းအရာပေါင်းစု (၂၅၆,၀၀၀ token အထိ) ကို ပံ့ပိုးပေးပြီး၊ reinforcement learning ဖြင့် web စာရှာဖွေရေးနှင့် X ပလက်ဖောင်းမေးခွန်းများကဲ့သို့သော “ကရိယာများကို အသုံးပြုရန်” လေ့ကျင့်ခဲ့သည်။ ([17]](https://www.codegpt.co/blog/xai-grok-models-comparison#:~\:text=It%20can%20,the%20web%E2%80%94no%20static%20knowledge%20cutoff)[*\[18\]](https://www.codegpt.co/blog/xai-grok-models-comparison#:~\:text=Grok%204%27s%20defining%20non,to%20access%20live%20data)). လက်တွေ့တွင်, Grokipedia ၏ AI သည် အလိုအလျောက် ရှာဖွေရေးမေးခွန်းများ ထုတ်ပေးပြီး၊ သတင်းအချက်အလက်များကို ရယူနိုင်ပြီး၊ ၎င်းရေးသားသော ဆောင်းပါးတွင် ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ X နှင့် နက်ရှိုင်းသော ပေါင်းစပ်မှု သည် ထူးခြားသော လက္ခဏာတစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ Grok သည် X ၏ ပို့စ်များကို အဆင့်မြင့် အဓိပ္ပါယ်ရှာဖွေရေးများ ပြုလုပ်နိုင်ပြီး၊ မေးခွန်းများကို ဖြေဆိုရန် ပလက်ဖောင်းမှ မီဒီယာကိုပါ စစ်ဆေးနိုင်သည်။ ([17]](https://www.codegpt.co/blog/xai-grok-models-comparison#:~\:text=It%20can%20,the%20web%E2%80%94no%20static%20knowledge%20cutoff)). Grokipedia နှင့် Grok မော်ဒယ်၏ ကရိယာအသုံးပြုနိုင်စွမ်းတို့အကြား မျှတသော ချိတ်ဆက်မှုက ဤပလက်ဖောင်းကို အချက်အလက်များကို လိုအပ်သောအချိန်တွင် ရယူနိုင်စေပြီး၊ ၎င်း၏ အသိပညာအခြေခံကို ဆက်လက်မွမ်းမံနိုင်စေသည်။

အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံ – အကျဉ်းချုပ်အဖြေများနှင့်အရင်းအမြစ်များဖြင့်: Grokipedia ကို အသုံးပြုခြင်းသည် စွမ်းအားမြင့်သော Wikipedia ကို အသုံးပြုခြင်းနှင့် ဆင်တူပါသည်၊ အရေးကြီးသော ကွာခြားချက်အချို့ရှိပါသည်။ အင်တာဖေ့စ်သည် သန့်ရှင်းပြီး ရိုးရှင်းပြီး၊ ရှာဖွေရေး -> အဖြေ စီးဆင်းမှုကို အထောက်အထားများ၊ ဆွေးနွေးပွဲစာမျက်နှာများ သို့မဟုတ် လမ်းညွှန်လင့်ခ်များ အများအပြား မပါရှိဘဲ အလေးပြုထားသည်[7]။ သင်အကြောင်းအရာတစ်ခုကို မေးမြန်းသောအခါ Grokipedia သည် ကောင်းမွန်စွာ ရေးသားထားသော၊ ဆက်စပ်နားလည်စရာ အဆင့်မြင့်ဆောင်းပါးကို ပေးသည်၊ ဤအင်စိုင်ကလိုပီဒီးယားလက်ရာသည် Wikipedia ၏ ပုံမှန်ခြောက်သော စာပိုဒ်များထက် ပို၍ စကားဝိုင်းနှင့် လက်လွတ်ဖြစ်စေသည်[19]။ ရှုပ်ထွေးသော အကြောင်းအရာများကို ရိုးရှင်းသော ဘာသာစကားဖြင့် စတင်နိုင်သည် (ဥပမာ “ကောင်းပါပြီ၊ Einstein ၏ နာမည်ဆိုးသော သီအိုရီကို ရှုပ်ထွေးသော ဂဏန်းသင်္ချာများမပါဘဲ ဖျော်ဖြေရန် ကြိုးစားကြပါစို့...” ဟု နိဿဲအဖြစ်)၊ Grok ၏ ပို၍ အလွတ်သုံးစကားစတိုင်ကို ရောင်ပြန်ထင်ရသည်[20]။ အရေးကြီးသောအရာမှာ၊ အထောက်အထားဖြင့် တစ်ခုချင်းစီကို အတည်ပြုရန် ကြိုးစားသည်။ Grokipedia ၏ အကြောင်းအရာတိုင်းသည် ကိုးကားချက်များနှင့် ရင်းမြစ်များပါရှိသည်၊ သို့သော် Wikipedia ထက် ကွဲပြားသော ပုံစံဖြင့်။ လူထုအရင်းအမြစ်ဖျက်မှတ်များမရှိဘဲ၊ Grokipedia ၏ AI ကိုယ်တိုင်က တန်းတူရင်းမြစ်လင့်ခ်များ သို့မဟုတ် ရင်းမြစ်စာရင်းကို ပေးထားသည်၊ အဖြစ်အပျက်များကို ထောက်ပံ့ရန်[4]။ Musk က AI ကို “တစ်ကြောင်းချင်းစီအတွက် အထောက်အထားကို ပြသသည်” ဟု ကြော်ငြာကာ၊ အသုံးပြုသူများကို လင့်ခ်နှင့် အရင်းအမြစ်များကို တိုက်ရိုက်စစ်ဆေးရန် ခွင့်ပြုသည်[10]။ လက်ရှိ v0.1 တွင်၊ အခုတင်ပြထားသော အချို့သော အကဲဖြတ်သူများက ကိုးကားချက် ထင်ရှားမှုသည် ပြည့်စုံမှုမရှိကြောင်း မှတ်ချက်ပေးထားသည် – ရင်းမြစ်များကို ဖော်ပြထားသော်လည်း၊ သတ်မှတ်ချက်အချို့တွင် မပါရှိနိုင်ပါ[21][22]။ ထိုသို့ဖြစ်သော်လည်း， Grokipedia ၏ အကြီးမားသော ဆောင်းပါးများသည် အထောက်အထားများဖြင့် ပြည့်စုံသည်။ ဥပမာ၊ Elon Musk ၏ Grokipedia ကိုယ်ရေးအကျဉ်းသည် ~11,000 စကားလုံးရှိပြီး အပြင်ဘက် ဝက်ဘ်ဆိုက် 300 ကျော်ကို ကိုးကားထားသည်[23]， သူ၏ Wikipedia စာမျက်နှာ၏ ကိုးကားချက်အရေအတွက်ကို ကျော်လွန်သည်။ ဤကိုးကားချက်များကို အလိုအလျောက် ဆွဲထုတ်ခြင်းဖြင့်， Grokipedia သည် AI သတင်းအချက်အလက်ကို အချိန်နည်းနည်းနည်းနည်း ရှာဖွေရန် ဖတ်ရှုသူများအတွက် လွယ်ကူစေပြီး， AI ၏ “အမှားဖြင့် ဖန်တီးသော” အချက်အလက်များနှင့် ပတ်သက်ပြီး စိုးရိမ်မှုများကို ဖြေရှင်းရန် ရည်ရွယ်သည်။

အချိန်နှင့်တပြေးညီနှင့်အကွာအဝေးကျယ်ကျယ်ဖုံးလွှမ်းမှုကိုအာရုံစိုက်ပါ: Grokipedia ၏အဓိကအားသာချက်မှာ အမြန်နှုန်းနှင့် အကျယ်အဝန်းဖြစ်သည်။ ဆောင်းပါးများကို AI က အမြန်ထုတ်လုပ်သည့်အတွက် (သို့မဟုတ် အပြောင်းအလဲများကို ဒိုင်နမစ်အဖြစ် အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်း) ဤပလက်ဖောင်းသည် သေးငယ်သော သို့မဟုတ် ထွန်းကားလာသော ချက်ချင်းဖြစ်ရပ်များကို အမြန်ဖုံးလွှမ်းနိုင်သည် – သို့မဟုတ် Wikipedia အကြောင်းအရာမရှိသေးသော ချက်ချင်းဖြစ်ရပ်များကိုပါ။ ကြည့်ရှုသူများက Grokipedia သည် မိနစ်ပိုင်းအတွင်း ချက်ချင်းဖြစ်ရပ် သို့မဟုတ် ထင်ရှားလာသော ချက်ချင်းဖြစ်ရပ်အပေါ် ဆောင်းပါးတစ်ခုထုတ်လုပ်နိုင်သည်ဟုတွေးမိကြသည်၊ အရင်းအမြစ်ကို အမြန်ဆုံး ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ ဤအချက်သည် Wikipedia ၏ ဖြည်းဖြည်းညှိနှိုင်းခြင်းအပတ်စဉ်သဘောတူညီမှုနည်းလမ်းနှင့် ပိုမိုနှေးကွေးသော ဆောင်းပါးများဖြစ်သည်။ Elon Musk သည် “ကြော်ငြာများကိုဖျက်ရှင်းရန်” အချိန်ယူပြီးနောက်၊ Grokipedia သည် အောက်တိုဘာလ နောက်ပိုင်းတွင် စတင်ပြီး ချက်ချင်း အမေရိကန်အစိုးရရပ်ဆိုင်းမှုတွင် အလွန်နောက်ဆုံးရသော နိုင်ငံရေးအကြောင်းအရာများကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ ဤအတွေ့အကြုံသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီအချက်အလက် ဖြစ်သည် – ဖွံ့ဖြိုးလာသော ပုံပြင် သို့မဟုတ် သတင်းထဲတွင် လူပုဂ္ဂိုလ်ကို ရှာဖွေနိုင်ပြီး နောက်ဆုံးရ သတင်းဆောင်းပါးများနှင့် လူမှုရေးမီဒီယာ ပို့စ်များမှ အချိန်နီးပါးအကြောင်းအရာများကို ရယူနိုင်ပါသည်။ အစောပိုင်းစျေးကွက်ရှာဖွေရေးလည်း Grokipedia ကို “ချက်ချင်းအချက်အလက်များ၊ အကြောင်းအရာမရှိခြင်း” ဟု ဖျော်ဖြေရန် အခွင့်အရေးရှိသည်ဟုဖော်ပြခဲ့သည်။ သို့သော် “အကြောင်းအရာမရှိခြင်း” သည် အမိုးအကာသတ်မှတ်ချက်ဖြစ်ပြီး (နှင့်အတူ အောက်တွင် အနည်းငယ်စိစစ်ခြင်းဖြင့်) လက်ရှိရရှိနိုင်သော အချက်အလက်များသည် ပလက်ဖောင်း၏ အင်အားကြီးသော လက္ခဏာဖြစ်သည်။

အတွင်းပိုင်း: Grokipedia ၏ နည်းပညာဆိုင်ရာ ဖွဲ့စည်းမှု

Grokipedia ၏ ဖွဲ့စည်းမှုသည် အင်အားပြင်းသော မော်ဒယ်ကြီး (LLM) နှင့် တိုးတက်သော ရရှိမှုနှင့် ဗဟုသုတပြုပြင်ရေး လုပ်ငန်းစဉ် ကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤနေရာတွင် ကျွန်ုပ်တို့ သိရှိပြီး ခန့်မှန်းထားသော အစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပါသည်။

xAI ၏ Grok မော်ဒယ်: Grokipedia ၏ အဓိကနေရာတွင် Grok LLM ရှိပြီး သဘာဝဘာသာစကား ထုတ်လုပ်မှုနှင့် အကြောင်းပြချက် ပံ့ပိုးမှု စနစ်ကို ပေးသည်။ Grok ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် LLM လောကတွင် ထူးခြားသည်။ ပထမဆုံးဗားရှင်း Grok-1 သည် xAI မှ အစမှ လေ့ကျင့်လိုက်သော မိုင်တစ်ရာ သုံးရာဆယ်လုံးပါရာမစ် မော်ဒယ်ဖြစ်သည်[15]။ ဤ MoE ဒီဇိုင်းသည် မော်ဒယ်တွင် အတွေ့အကြုံရှိသော subnetwork များစွာပါဝင်ပြီး token တစ်ခုစီအတွက် parameter ၏ ၂၅% ကျော်သာ အစွမ်းသုံးသည်ဟု ဆိုသည်[16]။ ဤအဆောက်အအုံသည် parameter ရာဘီလီယံများအထိ အရွယ်အစားအသွင်ပြောင်းနိုင်ခြင်းနှင့် inference ကုန်ကျစရိတ်ကို ထိန်းချုပ်နိုင်ခြင်းတို့အား ပေးသည်။ ၂၀၂၄-၂၀၂၅ အတွင်း xAI သည် Grok ၏ စွမ်းရည်များကို တိုးတက်အောင် Iteration လုပ်ခဲ့သည်။ Grok 4 သည် ၂၀၂၅ တွင် Grokipedia ကို အားပေးနေသည်ဟု ထင်ရပြီး အဆင့်မြင့် အင်္ဂါရပ်များစွာကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်။ ၎င်းတွင် context window (up to 256k tokens)[29] အလွန်ကြီးမားသော context window ပါရှိပြီး အနည်းဆုံး အချက်အလက်များစွာကို အကြောင်းပြချက်ပေးနိုင်သည်။ ဤသည်သည် encyclopedia AI အတွက် အရေးကြီးသည်: Grok သည် အထွေထွေမီဒီယာပေါ်တွင်ပါတဲ့ အကြောင်းအရာများကို ဖတ်ခြင်း၊ အာရုံခံခြင်းနှင့် စာအုပ်များကို ဖတ်ရှုနိုင်သည်။ Grok 4 သည် မြင့်မားသော အကြောင်းပြချက် စွမ်းရည် အတွက် ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ထားပြီး xAI သည် Humanity’s Last Exam ကဲ့သို့သော စမ်းသပ်မှုများကို Frontier အဆင့်တွင် အောင်မြင်သည့် ပထမဆုံး မော်ဒယ်ဖြစ်သည်ဟု ဆိုသည်[30]။ လက်တွေ့အားဖြင့် Grok ၏ အရွယ်အစားနှင့် ဒီဇိုင်းသည် ကြီးမားသော အချက်အလက်အရင်းအမြစ်များကို လျင်မြန်စွာကိုင်တွယ်နိုင်စေသည်။ xAI သည် Grok ၏ ဗားရှင်းများတစ်ချို့ကို တိုးတက်မှုနှုန်း ၉၀ token/စက္ကန့် နှင့် ထုတ်လုပ်ရန် အပျော်အပါးလုပ်ထားသည်[31][32] ။
Retrieval Mechanism and Data Sources: Grokipedia သည် Grok ၏ ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော ဗဟုသုတအပေါ် အမှီမထားဘဲ အပြင်အကျယ်မှ အချက်အလက်များကို အချိန်နောက်ကျပြီး ရယူသည်။ ဤ Retrieval-augmented generation သည် ၎င်း၏ architecture အတွက် အရေးကြီးသည်။ Grok 4 ကို အသက်သွေးသွေးသွေး သုံးစွဲမှု နှင့် အဆင့်မြှင့်သည့် reinforcement learning ဖြင့် လေ့ကျင့်ခဲ့သည်ဟု ဆိုသည်။ Grokipedia ၏ context တွင် မေးခွန်းတစ်ခုရလာသောအခါ စနစ်သည် အဓိက two retrieval channels ကို triggered ဖြစ်သည်: web search နှင့် X platform search ။ web retrieval သည် သတင်းစာ၊ Wikipedia ကိုယ်တိုင်၊ ပညာရေး repository စသည်တို့ကို ရှာဖွေရန် အကြောင်းအရာများကို ရှာဖွေရန် query လုပ်သည်။ X retrieval သည် Grok 4 ၏ ထူးခြားသော “advanced keyword and semantic search” စွမ်းရည်ကို Twitter/X အပေါ် မှာအသုံးပြုသည်[17] ။ ဤသည်သည် GPT-4 ကဲ့သို့သော အခြား LLM များမရှိသော proprietary integration ဖြစ်သည် - Grok သည် X ၏ လူမှုမီဒီယာ အကြောင်းအရာများကို တိုက်ရိုက်ထိတွေ့နိုင်သည်။ ဤအရင်းအမြစ်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် Grokipedia သည် ကျယ်ကြီးသောနေရာကို ထုတ်ပြန်သည်: ဥပမာ - “Mars sample return mission 2025” ကဲ့သို့သော အကြောင်းအရာတစ်ခုသည် NASA ၏ နောက်ဆုံးသတင်းထုတ်ပြန်ချက်၊ သတင်းဆောင်းပါးများ၊ SpaceX သို့မဟုတ် သိပ္ပံပညာရှင်များမှ tweets နှင့် Wikipedia စာမျက်နှာ (တစ်ခုရှိလျှင်) ကို context အတွက် ရှာဖွေသွားမည်။ အထဲတွင် ပါဝင်သည့် အကြောင်းအရာများကို Grok သို့ ထည့်၍ မော်ဒယ်သည် synthesize a unified article ဖြစ်သည်။ synthesis အတွက် စနစ်သည် citation အဖြစ် အသုံးပြုရန် snippets များကိုလည်း ဖယ်ထုတ်သည်။ မော်ဒယ်ရေးတဲ့ အဆိုအမိန့်ကို ရှာဖွေထုတ်ယူခဲ့သော စာရွက်စာတမ်းများနှင့် ဆက်စပ်စစ်ဆေးနိုင်သည်။ Grokipedia သည် အဆိုအမိန့်၏ ရင်းမြစ်ကို ရည်ညွှန်းချက်အဖြစ် လင့်ခ်လုပ်မည်။ အလေ့အကျင့်အားဖြင့် ဤ “fact-checking by AI” သည် Wikipedia ၏ volunteer editors ၏ အဖွဲ့ကို Grok မော်ဒယ်၏ အဆိုအမိန့်များကို စစ်ဆေးခြင်းဖြင့် အစားထိုးသည်[8]။ အဖြစ်အပျက်ကို အပြင်ပန်း အချက်အလက်များအပေါ် စတင်ပြီး AI နှင့် ဖန်တီးထားသော ဆောင်းပါးတစ်ခု ဖြစ်သည်။ ဤ architecture သည် အချို့ AI ရှာဖွေစက်များ (Perplexity.ai သို့မဟုတ် Bing Chat ကဲ့သို့သော) ၏ အလုပ်လုပ်ပုံနှင့် ဆင်တူသည်။ သို့သော် xAI သည် ၎င်းကို encyclopedia format သို့ တိကျစွာ ပေါင်းစပ်ထားသည်။ Musk က ၎င်း၏ စတင်ပျက်ခြင်းကို “to do more work to purge out the propaganda” ဟု ဖျက်နိုင်ရန် လိုအပ်သောကြောင့် ပလက်ဖောင်းသည် ၎င်း၏ စတင်မှုကို နည်းနည်းနောက်ကျခဲ့သည်[2]။
Knowledge Updating System: Grokipedia ၏ နည်းပညာဆိုင်ရာ ရည်မှန်းချက်တစ်ခုမှာ အပ်ဒိတ်လုပ်ထားသော ဗဟုသုတ အခြေခံ ကို လက်စွဲပြုလုပ်ခြင်းဖြစ်သည်။ Retrieval pipeline ကြောင့် Grokipedia သည် query တစ်ခုဖြစ်သောအခါ နောက်ဆုံးရရှိသော အချက်အလက်ကို ရယူနိုင်သည့် စနစ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် “knowledge cutoff” ကို dynamic ဖြစ်စေသည် - အချိန်နောက်ကျသော အချက်အလက် ရှိနေသည်ဆိုပါက Grokipedia ၏ ဗဟုသုတသည် query ၏ အချိန်နှင့် အချိန်တူညီနေသည်။ အလျင်အမြန် ပြောင်းလဲနေသော အဖြစ်အပျက်များအတွက် မော်ဒယ်သည် ဆောင်းပါးကို ပြန်လည်ဖန်တီးနိုင်ပြီး အချက်အလက်အသစ်များကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ လက်တွေ့အားဖြင့် လူကြိုက်များသော စာမျက်နှာများကို နောက်ခံတွင် အကြိမ်ကြိမ် အလိုအလျှောက်ပြန်လည်ပြင်ဆင်နိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူတစ်ဦးတစ်ယောက်က အကြောင်းအရာတစ်ခုကို တောင်းဆိုသောအခါ အချိန်လျှင်ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ xAI ၏ Grok 4 ၏ ဒီဇိုင်းမှာ “real-time web + X integration” ကို အဓိကထားသည်ဟုဆိုသည်[32][33] သည် ဤအမြဲတမ်းလတ်ဆတ်သော ဗဟုသုတ ရည်မှန်းချက်ကို တိုက်ရိုက်ပေးသည်။ ထို့အတူ xAI သည် မော်ဒယ်ကို ထိန်းချုပ်သောကြောင့် မော်ဒယ်အပ်ဒိတ်များ သို့မဟုတ် fine-tuning ကို ဖြန့်ဝေတာဖြင့် စနစ်အနည်းကျမှားယွင်းမှုများကို ပြင်ဆင် သို့မဟုတ် အချက်အလက်အရင်းအမြစ်အသစ်များကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ Grok ၏ မှတ်စုများတွင် ပျက်နေသော နယ်ပယ်များရှိပါက ဖွံ့ဖြိုးသူများသည် ၎င်းတို့ကို မော်ဒယ် သို့မဟုတ် retrieval index သို့ ထည့်သွင်းနိုင်သည်။ အသုံးပြုသူ feedback loops သည် နောင်တွင် အခန်းကဏ္ဍဆောင်နိုင်သည်ဆိုသည်။ Grokipedia တွင် public editing မရှိသော်လည်း နောင်တွင် အသုံးပြုသူများကို မှားယွင်းချက်များကို အမှတ်အသားပြုရန် ခွင့်ပြုနိုင်ပြီး ၎င်းကို retrieval filters ကို ပြင်ဆင်ခြင်း သို့မဟုတ် မော်ဒယ်၏ လေ့ကျင့်မှုကို အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းဖြင့် ပြုပြင်နိုင်သည်။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့် Grokipedia ၏ architecture သည် continuous learning အတွက် တည်ဆောက်ထားသည်: ၎င်းသည် live data fetch ကို အချက်အလက်အပ်ဒိတ်ချက်ချင်းရရှိရန် အသုံးပြုသည်။ ၎င်း၏ စွမ်းဆောင်ရည်အပေါ် ပိုမိုလေ့လာသည့်အခါ xAI ၏ အဖွဲ့က iteratively အဆင့်မြှင့်တင်နိုင်သည်။ ဤသည်သည် Wikipedia ၏ crowdsourced, slow evolution အကြောင်းအရာနှင့် အခြားမော်ဒယ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် wiki ၏ အဆင့်မြင့်ထားသော အတည်ပြုမှု အကြောင်းအရာကို ပေါင်းကူးထားပြီး automated regen အနည်းအကျဉ်းကို ဖြည့်ဆည်းထားသည်။ ပထမဦးဆုံး ထုတ်လုပ်မှုတိုးတက်မှုသည် တိကျမှုကို ထိန်းသိမ်းခြင်း ဖြစ်သည် - ဤကိုနောက်ဆုံးတွင် ဆွေးနွေးပါမည်။ သို့သော် အင်ဂျင်နီယာဆိုင်ရာ ရှုထောင့်မှ Grokipedia သည် state-of-the-art LLM (Grok) နှင့် sophisticated retrieval system ကို ပေါင်းစပ်ထားသော အရေးကြီးသော အချက်အလက်အရင်းအမြစ်ဖြစ်သည်။

အမှန်တကယ်အသုံးပြုသော နမူနာများနှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှုများ

Grokipedia ရဲ့ဖြစ်ထွန်းလာခြင်းက မျိုးစုံသော အသုံးပြုသူအဖွဲ့များအတွက် အရေးကြီးတဲ့ အကျိုးသက်ရောက်မှုများ ရှိပါတယ်။ Developer များနဲ့ ကုမ္ပဏီကြီးများမှ ပုံမှန်နည်းပညာသိပံ့ကျွမ်းကျင်သူများအထိ။ အမှန်တကယ်အသုံးပြုတဲ့အခါမှာ ဘယ်လိုဖြစ်နိုင်ခြေအနေတစ်ချို့ကို ရှာဖွေကြည့်ပြီး ဒီ AI စာစဉ်က မတူညီတဲ့ ပရိသတ်အဖွဲ့များအတွက် ဘာကိုဆိုလိုသလဲဆိုတာကို ကြည့်ကြရအောင်:

Developer များနှင့် နည်းပညာ ဆောက်လုပ်သူများအတွက်

ဖွံ့ဖြိုးရေးသူများသည် Grokipedia ၏ API နှင့် ပေါင်းစည်းနိုင်မှုစွမ်းရည်မှ အကျိုးခံစားရနိုင်ပါသည်။ xAI သည် Grok မော်ဒယ်အတွက် API တစ်ခုကို ပေးသည်၊ နှင့် ထိုအတိုင်း Grokipedia ၏ စွမ်းရည်များကို လုပ်ငန်းစဉ်ဖြင့် အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။ သုတေသန အကူအညီပေးသူ သို့မဟုတ် Grokipedia ဆောင်းပါးများကို လိုအပ်သလို ပြုလုပ်နိုင်သော QA စနစ် တစ်ခုကို ပြုလုပ်ခိုင်းကြည့်ပါ - ဖွံ့ဖြိုးရေးသူသည် API ဖြင့် ခေါင်းစဉ်တစ်ခုကို မေးမြန်းပြီး AI ဖန်တီးထားသော၊ ရင်းမြစ်ကို ဖော်ပြထားသော ဆောင်းပါးကို JSON သို့မဟုတ် HTML အဖြစ် ပြန်လည်ရယူနိုင်သည်။ ဤသည်သည် မော်တော်ယာဉ်ဖြင့် ဖန်တီးထားသော Wikipedia တစ်ခုကို သင့်အက်ပ်များတွင် ထည့်သွင်းနိုင်သကဲ့သို့ဖြစ်သည်။ အမှန်တကယ်၊ အစောပိုင်းတွင် စိတ်ဝင်စားသူအချို့က Grok API ကို အသုံးပြု၍ စာစွမ်းစမ်းမှု စနစ် စတင်စမ်းသပ်ခဲ့ပြီး "Grokipedia bots" များကို ဖန်တီးခဲ့ကြသည်၊ ဤသည်သည် စာစွမ်းစွမ်းမှုစနစ်ပေါင်းစပ်မှုစနစ်များကို စမ်းသပ်ရန် အခွင့်သင့်သည်။ ဖွံ့ဖြိုးရေးသူများအတွက်၊ ဤသည်သည် အသက်သွင်းထားသော အကြောင်းအရာများကို အက်ပ်များတွင် ပေါင်းစပ်ရန် အခွင့်အလမ်းများကို ဖွင့်လှစ်ပေးသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ fintech အက်ပ်တစ်ခုသည် Grokipedia ၏ API ကို ခေါ်ပြီး ဘဏ္ဍာရေးစည်းမျဉ်းဥပဒေအကြောင်းကို နောက်ဆုံးသတင်းကို ရယူနိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် ကုဒ်ရေးအကူအညီပေးသူသည် Grokipedia မှ နည်းပညာဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများကို ရှင်းပြချက်များကို ရယူနိုင်သည်။ ထို့အပြင် Grok သည် LLM ဖြစ်သောကြောင့် ဖွံ့ဖြိုးရေးသူများသည် မှတ်တမ်းဆိုင်ရာ ဆောင်းပါးများထက် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော လုပ်ငန်းများအတွက် ၎င်း၏ အားကောင်းသော မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည် - သင်သည် Grok ကို (API မှတဆင့်) စိတ်ကြိုက်မေးမြန်းချက်များဖြင့် မေးမြန်းနိုင်သည်၊ ဥပမာအားဖြင့် “Grokipedia ၏ ကမ္ဘာ့ရာသီဥတုအပြောင်းအလဲဆောင်းပါးနှင့် Wikipedia ၏ ဗားရှင်းကို နှိုင်းယှဉ်ပါ” ဆိုပါက အာရုံခံဖြေရွေ့မှုအဖြေကို ရရှိနိုင်သည်။ သို့သော် ချို့ယွင်းချက်များရှိသည် - API ကို အသုံးပြုမှုကို တိကျမှုအတွက် စောင့်ကြည့်ရမည်၊ နှင့် xAI သည် များစွာအသုံးပြုမှုအတွက် ကြေးကို ကောက်ခံနိုင်သော်လည်း၊ Grokipedia သည် ဖွံ့ဖြိုးရေးသူများအတွက် သိပ္ပံအစွမ်းထက် အခြားမရှိသော အခြေခံအချက်အလက်များ ဖြစ်လာနိုင်သည်။ Apidog ကဲ့သို့သော ကိရိယာများသည် Grokipedia ၏ API ကို လုံခြုံစွာ စမ်းသပ်ပြီး ပေါင်းစပ်အသုံးပြုရန် ပြသထားပြီဖြစ်သည်။ [36] [37] မဟာဗျူဟာဖြင့်ဆိုင်သော အချက်အလက်များအရ၊ Grokipedia ၏ အကြောင်းအရာများကို ဖွင့်လှစ်ထားသောလိုင်စင်အောက်တွင် ထုတ်ဝေခြင်းရှိပါက (Musk က “open source” ဟု ပြောခဲ့သည်) ဖွံ့ဖြိုးရေးသူများသည် အထူးပြုဒေသများအတွက် သိပ္ပံအချက်အလက်များကို ကိုယ်ပိုင်တည်ဆောက်ထားနိုင်ခြင်း ရှိလိမ့်မည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ၎င်း၏ ကိုယ်ပိုင်ဆေးဘက်စာအုပ်များကို အသုံးပြု၍ "MedWiki" ကို အတွင်းရေးအတွက် ဖန်တီးနိုင်သည်။ အထွေထွေအားဖြင့်၊ Grokipedia သည် ဖွံ့ဖြိုးရေးသူများသည် အချက်အလက်များကို အမြဲမပြောင်းလဲသောဒေတာဘေ့စ်များ သို့မဟုတ် တတိယပါတီ wiki များကို မဟုတ်ဘဲ AI ဖြင့် စနစ်တကျစီမံထားသော သိပ္ပံအချက်အလက်များကို အားထားစေရန် ကြိုးပမ်းနေသည်၊ သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် အချက်အလက်များကို အမြဲအသစ်ပြင်ဆင်ထားရှိပြီးရရှိနိုင်ပါသည်။ ဖွံ့ဖြိုးရေးသူများသည် အထွေထွေစနစ်များအတွက် ထုတ်လွှင့်မှုကို စစ်ဆေးရန် လိုအပ်သည်၊ LLM များသည် အမှားအယွင်း ဖြစ်နိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့သိသည်၊ ထိုကြောင့် Grokipedia ကို ထုတ်လုပ်မှုတွင် အသုံးပြုပါက စမ်းသပ်မှုများ (နှင့်၊ ငြင်းပယ်ဖျက်သိမ်းမှုများကို Wikipedia သို့မဟုတ် အခြားရင်းမြစ်များနှင့်တွဲ၍ စစ်ဆေးမှုများ) လုပ်ရန် အကြံပြုပါသည်။

လုပ်ငန်းများနှင့် စီးပွားရေးအသုံးပြုသူများအတွက်

စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် Grokipedia သည် အခွင့်အလမ်းနှင့် ရှုမြင်ရမည့် နည်းဗျူဟာတစ်ခုအား အပြိုင်အဆိုင် ကိုယ်စားပြုသည်။ တစ်ဖက်တွင် ၎င်းသည် ထိရောက်မှု အထောက်အကူတစ်ခု ဖြစ်နိုင်သည်။ ကုမ္ပဏီများသည် စာရွက်စာတမ်းများနှင့် အသိပညာတိုက်များကို ထိန်းသိမ်းရန် ကြိုးပမ်းမှုများစွာ ထုတ်လုပ်ကြသည်။ Grokipedia ကဲ့သို့ AI စနစ်တစ်ခုဖြင့် ကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် နေ့စဉ်တွင် အတွင်းပိုင်းဒေတာများနှင့် ပြင်ပသတင်း များမှ အစဉ်မပြတ်နောက်ဆုံးသတင်းရယူထားသော အတွင်းရေးရာလက်မှတ်စွဲကို ရရှိနိုင်သည်။ xAI သည် Grok Enterprise ဖြေရှင်းချက်များကို ကြော်ငြာနေသည် [38]၊ ၎င်းသည် စီမံကိန်းများသည် Grokipedia အများပြည်သူဝက်ဘ်ကို အညွှန်းပြုသည့်ပုံစံနှင့် ဆင်တူသောပုံစံဖြင့် သူတို့၏ပိုင်ဆိုင်မှုဒေတာများကို အညွှန်းပြုရန် Grok မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်ဟု ဖော်ပြသည်။ ဥပမာအားဖြင့် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ပြိုင်ဘက်ကုမ္ပဏီတစ်ခုအပေါ် သတင်းစာတင်ပြချက်တစ်ခုကို နောက်ဆုံးရရှိသော ဘဏ္ဍာရေးအစီရင်ခံစာများနှင့် သတင်းဆောင်းပါးများဖြင့် AI မှစုစည်း၍ ချက်ချင်းထုတ်လုပ်နိုင်သည်။ Grokipedia ၏ လုပ်ဆောင်မှုသည် သုတေသနပြုသူများနှင့် အသိပညာအလုပ်သမားများ သုတေသနပြုလုပ်ပုံကိုလည်း ပြောင်းလဲစေမည်ဖြစ်ပြီး၊ လက်နက်ဖြင့်ရှာဖွေခြင်းနှင့် သတင်းအချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်းကို လုပ်ဆောင်ခြင်းအားဖြင့် အစီရင်ခံစာသို့မဟုတ် အကျဉ်းချုပ်တစ်ခုကို ရေးသားရန် AI ကို အားထားနိုင်သည်။ ၎င်းတွင် အညွှန်းများပါဝင်သည်။ ၎င်းတွင် ထုတ်လုပ်မှု သက်ရောက်မှုများရှိသည်။ အခြေခံအချက်များရှာဖွေရန် နာရီအနည်းငယ်သာ သုံးရန်လိုသည်။ သို့သော် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ယုံကြည်မှုနှင့် ကန့်သတ်မှု ပြဿနာများကို တိုင်းတာရမည်။ Grokipedia သည် Musk ၏ Wikipedia ၏ အတွေးအမြင်အရ လိမ္မာရိုးသားမှုများကို ဖယ်ရှားရန် ရည်ရွယ်ချက် ရှိသည် [1][39]။ အထူးသဖြင့် အများပြည်သူ၏ စိတ်နေစိတ်ထား သို့မဟုတ် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်း အချက်များကို အထူးဂရုစိုက်သော စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် သတင်းအချက်အလက်၏ လိမ်လည်မှုသည် အရေးကြီးသည်။ Grokipedia သည် သတ်မှတ်ချက်များ ပေးသည်မှာ အချို့သော အကြောင်းအရာများတွင် ကွန်ဆာဗေးတစ် သို့မဟုတ် Musk နှင့် အညီဖြစ်နိုင်ပါက (အစောပိုင်းခန့်မှန်းချက်များအရ) စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းကို အများအပြားအရင်းအမြစ်များထဲမှ တစ်ခုအဖြစ်သာ သတ်မှတ်ရမည်၊ oracle မဟုတ်ပေ။ ဥပမာအားဖြင့် တာဝန်ယူမှု ပြုလုပ်နေသော မီဒီယာကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် Grokipedia ကို မတူညီသော ပုံဖျော်မှုကို ကြည့်ရန် အသုံးပြုနိုင်ပြီး၊ Wikipedia နှင့် ကျွမ်းကျင်သူများ၏ အရင်းအမြစ်များကို ကြည့်ရှုရန် လိုအပ်သည်။ ဘဏ္ဍာရေး သို့မဟုတ် ကျန်းမာရေးကဏ္ဍများတွင် AI ပေးသော အချက်များသည် အညွှန်းပြုသော အရင်းအမြစ်များကို စက်မှုလုပ်ငန်းစံနှုန်းဖြင့် ယုံကြည်ရမည်မဟုတ်ပေ။ ထို့ကြောင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် Grokipedia ကို အမြန်ဆုံးအမြင်များ ရရှိရန် အသုံးပြုနိုင်သော်လည်း အတည်ပြုမှု အလုပ်လုပ်စဉ်များကို အကောင်အထည်ဖေါ်ရမည်။ အခြားသော သက်ရောက်မှုသည် ပြိုင်ဆိုင်မှုဖြစ်သည်။ Grokipedia သည် Wikipedia ကဲ့သို့သောဆိုက်များမှ လည်ပတ်မှုကို ဆွဲဆောင်နိုင်သည်။ Musk ၏ ပလက်ဖောင်းသည် ကြီးထွားလာပါက စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် ၎င်းနှင့် ပါဝင်ဆောင်ရွက်ရန်စဉ်းစားနိုင်သည် (ဥပမာအားဖြင့် သူတို့၏ကုမ္ပဏီ၏ Grokipedia ဝက်ဘ်စာမျက်နှာသည် မှန်ကန်စေရန်၊ Wikipedia စာမျက်နှာများ သို့မဟုတ် Google ၏ SEO အတွက် သတိထားကြသည်ကဲ့သို့)။ PR သက်ရောက်မှုများကို ကြည့်နိုင်ပါသည်၊ ဥပမာအားဖြင့် Grokipedia ၏ AI မှ စုဆောင်းရလွယ်ကူသော ပုံစံများဖြင့် သတင်းထုတ်ပြန်ချက်များ သို့မဟုတ် ဒေတာများ ထုတ်ဝေခြင်း၊ AI မှ ၎င်းတို့၏ အချက်အလက်ကို ဘယ်လိုဖျော်ပြသည်ကို သက်ရောက်စေရန် လိုလားခြင်း။ စုစုပေါင်းအားဖြင့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် Grokipedia ကို အသိပညာအခြေခံအဆောက်အအုံအသစ်အဖြစ် ကြည့်ပါရစေ၊ ၎င်းသည် အတွင်းပိုင်း သုတေသနနှင့် သတင်းအချက်အလက် စုဆောင်းမှုကို အမြန်ပြုလုပ်နိုင်သော်လည်း၊ ၎င်း၏ AI ကို ယုံကြည်မှုမရှိခြင်း၊ လူ့အယ်ဒီတာရေးရှင်းမရှိခြင်းနှင့် မတူညီသောအချက်များကို နားလည်မှုဖြင့် လက်ခံရမည်။

နည်းပညာအသိအမြင်ရှိသော အသုံးပြုသူများအတွက်

နည်းပညာချစ်သူများနှင့် အများပြည်သူတို့သည် Grokipedia ကို ကိုယ်ပိုင်အသိပညာလိုအပ်ချက်များအတွက် အစွန်းရောက်သောအသွင်အပြင်နှစ်ခုလုံးဖြစ်ကြောင်းတွေ့ရှိနိုင်သည်။ အကောင်းဘက်တွင် အကြောင်းအရာ၏ အဓိကကို အရင်းအမြစ်များနှင့်အတူ အလွန်အဆင်ပြေစွာ ရယူနိုင်စေသည်။ နည်းပညာကို နားလည်သူတစ်ဦးသည် Grokipedia ၏ “Quantum Supremacy ဆိုတာ ဘာလဲ” ကဲ့သို့သော မေးခွန်းတစ်ခုကို နောက်ဆုံးပေါ် စာတမ်းများ၊ IBM ၏ အပ်ဒိတ်များနှင့် ကျွမ်းကျင်သူများ၏ အရေးကြီးသော တွစ်များကို စုစည်းပြီး တစ်ခုတည်းသော ဖတ်ရှုနိုင်သော အချက်အလက်တစ်ခုအဖြစ် အကျဉ်းချုပ်ဖြေကြားနိုင်သည်ကို နှစ်ခြိုက်နိုင်သည်၊ ထိုအရာသည် လက်တွေ့လုပ်ရင် အများကြီးနှိပ်ရပြီး အနှစ်ချုပ်ဖတ်ရမည်ဖြစ်သည်။ ကိုးကားချက်များ ပါဝင်ခြင်းသည် စိတ်ဝင်စားသော အသုံးပြုသူများကို ပေးထားသော လင့်ခ်များကို လိုက်ပြီး (သုတေသနစာတမ်း သို့မဟုတ် သတင်းဆောင်းပါး) အရင်းအမြစ်ပစ္စည်းများကို ချက်ချင်း ဝင်ရောက်လေ့လာနိုင်စေခြင်းဖြင့် သင်ယူမှုကို ပိုမိုထိရောက်စေရန် အခွင့်အလမ်းပေးနိုင်သည်။ ထို့ပြင် Grokipedia ၏ ရောက်လွယ်သော ဘာသာစကား (တစ်ခါတလေ Musk- စတိုင် ဟာသအနည်းငယ်ပါသည်) သည် ရိုးရှင်းသော သို့မဟုတ် ရိုးရိုးရှင်းရှင်းသော အကြောင်းအရာများကို သင်ယူရာတွင် ပိုမိုစိတ်ဝင်စားစေရန် ဖြစ်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် အထွေထွေဖတ်ရှုသူတစ်ဦးသည် သမိုင်း သို့မဟုတ် သိပ္ပံအကြောင်းအရာများတွင် Grokipedia ၏ အသံကို ပိုမိုပုံပြင်ဆန်သော ပုံစံဖြင့်တွေ့နိုင်ပြီး နားလည်မှုကို ကူညီနိုင်သည်။ ဤပလက်ဖောင်းသည် အဖြစ်မှန်ကိုစစ်ဆေးရန် ကိရိယာ အဖြစ်ပါ ပါဝင်နိုင်သည် - ယင်းသည် Wikipedia တွင် ထင်ရှားမထားသော အမြင်များကို အထူးပြု၍ အလင်းပြုသည်ကြောင့် ပညာရှိသော ဖတ်ရှုသူသည် နှစ်ခုစလုံးကို နှိုင်းယှဉ်၍ ဆန့်ကျင်ဖက်အကြောင်းအရာများကို မျက်ကွက်ကွဲနိုင်ခြင်း။ ဥပမာအားဖြင့် Wikipedia က တစ်စုံတစ်ခုကို “ကြံစည်မှုသီအိုရီ” ဟု ခေါ်ရာတွင် Grokipedia သည် ၎င်းကို သက်တမ်းရှိသည့် သီအိုရီအဖြစ် ဆွေးနွေးမှုများနှင့်တကွ တင်ပြထားသည်ကို သတိပြုမိလျှင် ဖတ်ရှုသူသည် အမြင်ခွဲခြားမှုများကို သတိပြုမိပြီး မိမိ၏ အမြင်ကို ဖွဲ့စည်းရန် အရင်းအမြစ်များကို နက်ရှိုင်းစွာ စူးစမ်းနိုင်သည်။

သို့သော်၊ ပုံမှန်အသုံးပြုသူများအတွက် အပြစ်အနာများမှာ ကြီးမားသည်။ Grokipedia သည် အကြောင်းအရာများကို သဘောထားတရား (အကျဉ်းချုပ်ပုံစံကို ချုပ်ကိုင်ခြင်းဖြင့်) အဖြစ် မျက်နှာပြင်ပေါ်တွင် ဆောင်ရွက်နိုင်သည်။ သို့သော် အချက်အလက်များကို အနည်းငယ်မမှန်ကန်သော သို့မဟုတ် အမှန်မဟုတ်ခြင်းကို ဖျော်ဖြေရန် ချောမွေ့စွာ တွေ့ရှိနိုင်သည်။ အစောပိုင်းအသုံးပြုမှုများတွင် နိုင်ငံရေးအခြေအနေများ သို့မဟုတ် လူမှုရေးအခြေအနေများကို နည်းနည်းဖြစ်သော နည်းလမ်းဖြင့် ဖျော်ဖြေရန် Grokipedia တွင် ဖွင့်ဆိုထားသည်ကို တွေ့ရသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဇန်နဝါရီလ ၆၊ ၂၀၂၁ အမေရိကန်အထက်လွှတ်တော်တိုက်ခိုက်မှုကို “မဲဆွယ်စည်းကမ်းများရှိမှားခြင်းများ” ဟု ဖျော်ဖြေရန် ဖေါ်ပြထားပြီး ၎င်းအဆိုအမှားများကို ရှင်းလင်းခြင်းမရှိဘဲ၊ အချို့သော ပုဂ္ဂိုလ်များ၏ အခန်းကဏ္ဍကို ဉာဏ်စိန့်ခြင်းအတွက် အထင်လွန်စွာဖျော်ဖြေရန် လျော့နည်းစွာ ဖျော်ဖြေရန် ဖေါ်ပြထားသည်[41]။ ထိုသို့ပင် “လိင်တူ လက်ထပ်မှု” ဟု Grokipedia တွင် ရှာဖွေရန် ကြိုးစားပါက “လိင်တူ အပြောအဆို” ဆောင်းပါးကို ပေါ်လာနိုင်ပြီး ၎င်းသည် အမှားနှင့်အတူ လိင်တူရင့် သောက အဖြစ်အပျက်ကို မဟုတ်သော အခြေအနေကို ဖျော်ဖြေရန် ဖေါ်ပြထားသည်[42][43]။ နည်းပညာပိုင်း ကြိုးစားသူသည် AI သင်ကြားမှုနှင့် ၎င်းရွေးချယ်သော အရင်းအမြစ်များမှ ထည့်သွင်းထားသော အချက်အလက်မှားသို့မဟုတ် အနည်းငယ်ဖြစ်သော ထင်မြင်ချက်များ အဖြစ် သိရှိရမည်။ Wikipedia သည် အနည်းငယ် သီအိုရီများကို ဖေါ်ပြခြင်း သို့မဟုတ် သံသယရှိသော အဆိုအမှားများကို “[citation needed]” ဟု မှတ်ချက်ထည့်ထားရာတွင် တိကျစွာ ချပြသော်လည်း Grokipedia ၏ အကြောင်းအရာများသည် အချို့သော ပုံစံကို ဖျော်ဖြေရန် လုပ်ဆောင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ “လိင်ပြောင်းလဲခြင်း” ကို လူမှုရောဂါအဖြစ် ဖျော်ဖြေရန် သို့မဟုတ် မီဒီယာ “ဘယ်ဘက်အယူအဆ” ကို ဖျော်ဖြေရန်[44][45]။ လက်တွေ့တွင်၊ သတိမထားသော ပုံမှန်အသုံးပြုသူများသည် အစွဲပြုသော အသံကြီးသော အကြောင်းအရာများမှ လွဲမှားလွယ်သည်။ ကိုးကားချက်များသည် များစွာသော ယုံကြည်ခြင်းကို ပုံဖျော်နိုင်သည် - “၎င်းတွင် အရင်းအမြစ်များရှိသည်၊ ထိုကွောငျ့ ၎င်းသည် အမှန်ဖြစ်ရမည်” ဟု စဉ်းစားမိနိုင်သည်။ သို့သော် အရင်းအမြစ်များသည် ထင်မြင်ချက်ဆောင်းပါးများ သို့မဟုတ် စုစည်းထားသော အချက်အလက်များဖြစ်နိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ နည်းပညာပိုင်း ကြိုးစားသူများသည် Grokipedia ကို သုတေသနအစပြုရာ အဖြစ် သုံးနိုင်သော်လည်း အနည်းငယ် သံသယဖြင့် ကြည့်ရန်လိုအပ်သည်။ အများအပြားသည် Wikipedia သို့မဟုတ် အချက်အလက်စစ်မှန်မှုကို စိစစ်ထားသော အရင်းအမြစ်များကို ဆက်လက်အသုံးပြုမည်။ StackExchange သို့မဟုတ် Reddit ကဲ့သို့သော အသိုင်းအဝိုင်းများတွင်၊ Grokipedia မှ ထုတ်ယူထားသော အချက်အလက်များကို မြန်မြန်ဆန်ဆန် ဖြေရှင်းချက်များအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်သော်လည်း၊ ကြိုးစားသော အသိုင်းအဝိုင်းဝင်များသည် (မျှော်လင့်ရသည်) ထိုဖြေရှင်းချက်များကို ဂရုတစိုက် စိစစ်လိမ့်မည်။ Grokipedia သည် အချက်အလက်ရှာဖွေရန် များစွာသော မတူညီသော ရလဒ်များကို ရှာဖွေရန် မလိုတော့ဘဲ ပုံမှန်အသုံးပြုသူများ၏ ထိရောက်မှုကို တိုးတက်စေရန် အမြဲတမ်း လုပ်ဆောင်နိုင်သည် - သို့သော် ၎င်းသည် မီဒီယာစာနာမှုအသစ် တစ်ခုလိုအပ်သည်။ ဤ “AIpedia” သည် အသိပညာအားဖြင့် အတည်ပြုထားသော အသိပညာမဟုတ်ဘဲ ၎င်း၏ အရင်းအမြစ်များနှင့် အထင်များက ပုံဖျော်ထားသော အော်ဂဲနစ်ပစ္စည်းဖြစ်သည်ကို နားလည်ရန် လိုအပ်သည်။ အနက်တိုတောင်း - သတိထားသော အသုံးပြုသူများသည် Grokipedia ၏ အမြန်နှုန်းနှင့် အကျယ်အဝန်းမှ တန်ဖိုးရနိုင်သော်လည်း၊ ၎င်းတို့ကိုယ်တိုက် ၎င်းတို့၏ အယ်ဒီတာများအဖြစ် လုပ်ဆောင်ရမည်။ AI ကပြောသည့်အကြောင်းကို သက်ဆိုင်သော အချက်အလက်များနှင့် နားလည်မှုဖြင့် အတည်ပြုရမည်။

Grokipedia နှင့် Wikipedia နှင့် အခြား AI အသုံးပြုသိဒ္ဓိကိန်းများ

Grokipedia သည် ရှေးဦးထားရှိသည့် ဝန်ဆောင်မှုများနှင့် အခြား AI ကူညီသိဒ္ဓိကိန်းများနှင့် ဘယ်လိုယှဉ်ပြိုင်ပါသလဲ? အောက်တွင် အဓိကကွာခြားချက်များကို နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ရှုပါ:

Wikipedia (ရိုးရာစနစ်) – အသိုင်းအဝိုင်းထိန်းချုပ်မှုဖြင့်၊ နှေးကွေးပေမယ့်တည်ငြိမ်။ Wikipedia ကို များစွာသော စေတနာ့ဝန်ထမ်းများက အမြင်တစ်မျိုးဖြင့် ရေးသားပြီး တည်းဖြတ်သည်။ မူဝါဒသည် အများစု၏ လက်ခံမှုနှင့် ခိုင်မာသော အထောက်အထား တို့ဖြင့် ကြီးကြပ်ကြောင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် စနစ်တကျဖြစ်ပြီး မတူညီသောအခါတွင် သဘောတူညီမှု တည်ဆောက်မှုအထိ စနစ်တကျဖြစ်သည်[46][47]။ ၎င်းသည် ကောင်းကျိုးပြည့်စုံသော အကြောင်းအရာများတွင် မြင့်မားသော ယုံကြည်စိတ်ချမှု ရရှိစေပြီး ဗဟိုပြုသော ဆောင်းပါးအခြေခံကို ဖန်တီးစေသည် (~7 သန်းကျော်သော အင်္ဂလိပ်ဆောင်းပါးများ)။ သို့သော် Wikipedia သည် အရေးကြီးသတင်းများကို အချိန်နှေးကွေးစွာ ပြုပြင်သည့် အလျှောက် မတူညီသော အဓိပ္ပါယ်များကို သဘောတူညီမှုတည်ဆောက်မချင်း အမှန်တရားမပေါ်စေရန် ရှောင်ကြဉ်သည်[47][48]။ ၎င်းသည် အထောက်အထားဖော်ပြမှုတွင် အထူးကောင်းမွန်သည် – အကြောင်းအရာတိုင်းတွင် အတွင်းမှတ်ချက်ရှိပြီး၊ အမြင်များကို ဖျော်ဖြေရန် ဆွေးနွေးမှုစာမျက်နှာများကို ဖွင့်ပြီး ပြောဆိုသည်[49]။ ၎င်းနှင့်တူ၍ Grokipedia သည် algorithm အပေါ်မှာ အခြေခံပြီး ချက်ချင်းဖြစ်သည်: ဆောင်းပါးများကို Grok AI မှ လူ့အဖွဲ့အစည်း တစ်ခုအဖြစ် တည်ဆောက်ခြင်းမရှိဘဲ ချက်ချင်းဖန်တီးသည်[50][49]။ ၎င်းသည် Wikipedia မရှိသော နယ်ပယ်များ သို့မဟုတ် ပေါ်လာသော ကိစ္စများကို ဖုံးကွယ်နိုင်ပြီး၊ အသစ်ထွက်ရှိသော အချက်အလက်များကို ချက်ချင်းမှီဝဲယူပြီး ပြင်ဆင်သည်[24][51]။ အချိန်နှင့်အမျှ စိတ်ချရမှုနှင့် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုတို့မှာ အရင်းအမြစ်များကို အသိုင်းအဝိုင်းက ရွေးချယ်ဘာလို့မဆို၊ ၎င်း၏ ယုံကြည်မှုနှင့် မူဝါဒမရှိဘဲ၎င်း၏ လေ့ကျင့်မှုဒေတာ/algorithm များကို ထင်ဟပ်သည်။ Grokipedia စာမျက်နှာများအတွက် အများပြည်သူ တည်းဖြတ်မှတ်တမ်း သို့မဟုတ် ဆွေးနွေးမှုဖိုရမ် မရှိပါ၊ တာဝန်ယူမှုသည် xAI စနစ်ကို ဗဟိုပြု၍ ရှိသည်၊ အကျိုးမဖြစ်ထွန်းသော ဖောင်ဒေးရှင်းဖြင့်မဟုတ်ပါ[52]။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့် Wikipedia သည် လူသားအတည်ပြုအချက်အလက်များကို နှေးကွေးသော အပ်ဒိတ်နှင့် တရားဝင်အသုံးအနှုန်းဖြင့် ပေးသည်၊ Grokipedia သည် AI ဖြင့် ဖန်တီးထားသော အချက်အလက်များကို ချက်ချင်းပြောင်းလဲရန်နှင့် ပိုမိုစကားပြောဆန်သော အသုံးအနှုန်းဖြင့် ပေးသည်၊ သို့သော် မပေါ်လွင်သော အလေ့အထများနှင့် အမှန်တရားစစ်ဆေးခြင်းလက်တွေ့များနှင့် အတူ။
GPT-4 with Browsing (ChatGPT) – အင်တာနက်ရှာဖွေရန်ရှိသော အထွေထွေအိုင်အို အကူအညီ။ OpenAI ၏ GPT-4 ကို အင်တာနက်ရှာဖွေရန်ဖြင့် တိုးချဲ့သောအခါ အင်တာနက်ကို ရှာဖွေပြီး အသုံးပြုသူမေးခွန်းများကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဖြေကြားပေးနိုင်သည်။ Grokipedia နှင့်ဆင်တူသည်မှာ၊ ၎င်းသည် LLM ကို အသုံးပြု၍ ဝဘ်စာမျက်နှာများကို ဖတ်ပြီး ဖြေကြားချက်များကို ဖွဲ့စည်းပေးသည်။ သို့သော် GPT-4 ၏ browse လုပ်ငန်းစဉ်သည် interactive Q&A အတွေ့အကြုံ ဖြစ်သည် – အသုံးပြုသူသည် စကားပြောခန်းမထဲတွင် မေးခွန်းမေးပြီး GPT-4 သည် အချက်အလက်ကို ရှာဖွေနှင့် ထိုအစည်းအဝေးတွင် ပြန်လည်တုံ့ပြန်သည်။ ၎င်းသည် အခြားသူများက နောက်ပိုင်းတွင် ကြည့်ရှုနိုင်သော "ဆောင်းပါး" တစ်ခုကို မဖန်တီးပါ။ Grokipedia သည် တစ်ဖက်တွင် ကိုးကားမှု ပလက်ဖောင်း အဖြစ် လုပ်ဆောင်သည် – စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများကို ဆောင်းပါးပုံစံမျိုးဖြင့် ပြန်လည်ပြောဆိုသည်၊ ထိုအစည်းအဝေး သို့မဟုတ် ဗားရှင်းအတွက် စတေးဘယ် URL ဖြင့် လက်ခံနိုင်သည်ဟု မှတ်ယူသည်။ နောက်ထပ်ကွာခြားချက်မှာ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်မှုနှင့် အတိုင်းအတာ ဖြစ်သည်။ ChatGPT ကို browse ဖြင့် အသုံးပြုသူ၏ ဦးဆောင်မှုကိုလိုက်သည် (သင့်အား သတ်မှတ်ချက်တစ်ခုကို ရှာဖွေရန် သို့မဟုတ် ရလဒ်များကိုပြုပြင်ရန် ညွှန်ကြားရနိုင်သည်)၊ Grokipedia ၏ AI သည် ဆောင်းပါးတွင် ပါဝင်ရန် အချက်အလက်များကို အလိုအလျောက်ဆုံးဖြတ်သည်။ အရင်းအမြစ်များအရ၊ GPT-4 သည် ပြောဆိုပါက ကိုးကားချက်များကို ပေးနိုင်သည်၊ သို့သော် ၎င်းသည် အချိန်မရွေး ကိုးကားချက်များကို မထည့်သွင်းပါ၊ အထောက်အထားမပါဘဲ အကျဉ်းချုပ်နိုင်သည်။ Grokipedia သည် ၎င်း၏ အကြောင်းအရာများအတွက် ကိုးကားချက်များကို အထူးပြု၍ လုပ်ဆောင်သည်၊ အချက်အလက်တစ်ခုစီ၏ ရင်းမြစ်ကို ပြသရန် ကြိုးစားသည်။ GPT-4 ၏ အားသာချက်တစ်ခုမှာ ဖြစ်ရပ်များ၏ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်ခြင်း ဖြစ်သည် – သင်သည် နောက်ဆက်တွဲမေးခွန်းများကို မေးနိုင်သည်၊ Grokipedia သည် စုံစမ်းမေးမြန်းမှုတစ်ခုစီအတွက် တစ်ကြိမ်ဖြေကြားမှုကို ပေးသည် (စွယ်စုံကျမ်းအဝင်ကြည့်ရှုခြင်းနှင့် ပိုလိုက်သည်)။ ChatGPT သည် အကဲဖြတ်ချက် သို့မဟုတ် သင့်အား အသေးစိတ်ဖြေကြားမှုလိုအပ်ပါက သင့်တော်သည်၊ Grokipedia သည် အရင်းအမြစ်များဖြင့် အမြန်အချက်အလက်အကျဉ်းချုပ်ကို ကောင်းစွာလုပ်ဆောင်သည်။ လုပ်ဆောင်မှုအရ၊ GPT-4 (အထူးသဖြင့် browse ဖြင့်) သည် ဖြေကြားရန် ပိုနှေးကွေးနိုင်ပြီး ပေးဝယ်မှုများ သို့မဟုတ် မသင့်လျော်သော စာမျက်နှာများကိုပင် ရောက်ရှိနိုင်သည်၊ Grokipedia ၏ backend သည် ဒေတာများကို ရွေးချယ်ထားပြီး ၎င်း၏ အဝင်ကို စုစည်းရန် ပိုမြန်သော လိုင်းကွင်းရှိသည်ဖြစ်နိုင်သည်။ အရေးကြီးသည်မှာ GPT-4 သည် အခွင့်အာဏာမရှိဘဲ သဘောထားထားရှိရန် လေ့ကျင့်ထားပြီး မအမှန်တရား သို့မဟုတ် ဆိုင်ရာမဟုတ်ပါက ထပ်ပြောဆိုလေ့ရှိသည်။ Grokipedia ၏ အသုံးအနှုန်းသည် Musk ၏ အတွေးအခေါ်တို့ဖြင့် ဦးတည်သည်ဟု ထင်ရပြီး၊ ပိုမိုတုံ့ပြန်မှုရှိသော သို့မဟုတ် "ထူးခြားသော" အချက်အလက်များကို အပါအဝင်နိုင်သည် (၎င်းသည် Musk ၏ "ပြင်းထန်သည့် လမ်းကြောင်း" ဟု ခေါ်သော အရာကို ရှောင်ကြဉ်မထားပါ)။ တည်ငြိမ်သော အချက်အလက်ဖြေဆိုချက်ကို ရှာဖွေနေသော အသုံးပြုသူများသည် GPT-4 ၏ ပိုမိုချိန်ညှိထားသော စတိုင်ကို နှစ်သက်နိုင်သည်၊ သို့သော် အကြောင်းအချက်အုပ်စုတစ်ခုကို သက်ဆိုင်ကျဆုံးဖြတ်မှုရရှိလိုသူများသည် Grokipedia ကို စစ်ဆေးနိုင်သည်။ အချင်းချင်းအသုံးချမှုတို့ရှိသည် – browsing ဖြင့် GPT-4 သည် လိုအပ်သော ညွှန်ကြားမှု အကူအညီ ဖြစ်သည်၊ Grokipedia သည် AI ဖြင့် ဖန်တီးထားသော ပြင်ဆင်ထားသော ကိုးကားလုပ်ငန်း ဖြစ်သည်။
Claude with Retrieval – စာရွက်စာတမ်းများကို ဆွဲယူရန် အထူးပြုထားသော AI အကူအညီ။ Anthropic ၏ Claude 2 မော်ဒယ်သည် သင့်အား စာရွက်စာတမ်းများကို ပေးစွမ်းနိုင်သည် သို့မဟုတ် ၎င်းသည် ရှာဖွေမှုကို ရှာဖွေနိုင်ပြီး AI သည် ထိုပစ္စည်းကို အသုံးပြု၍ မေးခွန်းများကို ဖြေကြားပေးသည်။ အတွေးအခေါ်အရ ဤသည်က Grokipedia ၏ အဖြေများကို ရင်းမြစ်စာသားတွင် အခြေခံသည့် နည်းလမ်းနှင့် ဆင်တူသည်။ သို့သော် Claude ၏ ရှာဖွေမှုသည် အသုံးပြုသူ ဦးတည်ခြင်းဖြစ်သည် – ဥပမာအားဖြင့် သင့်အနေဖြင့် အချို့သော စာသားများကို ပေးရမည် သို့မဟုတ် သတ်မှတ်ထားသော သိမှတ်ရန် အခြေခံချက်ကို အသုံးပြုရန် မေးရမည်။ Grokipedia ၏ ရှာဖွေမှုသည် အပြည့်အဝ ပေါင်းစည်းပြီး အလိုအလျောက်ဖြစ်ပြီး၊ အဖွင့်ဝဘ် (နှင့် X) ကို အနည်းဆုံးပင်ပေါင်းစည်းထားသည်။ ကွာခြားချက်တစ်ခုမှာ ထုတ်ကုန်၏ အတိုင်းအတာ ဖြစ်သည် – Claude သည် စုံစမ်းမေးမြန်းမှုတစ်ခုကို အဖြေများ သို့မဟုတ် အပိုင်းအချို့ကို ပေးသည်၊ Grokipedia သည် သင့်လျော်သော အချက်အလက်များရှိပါက အပြည့်အစုံသော ဆောင်းပါးအတိုင်းထုတ်ပေးသည် (အချို့သော Grokipedia အဝင်များသည် ထောင်ချီသော စကားလုံးများကို လည်ပတ်သည်[23])။ Claude သည် အထောက်အကူဖြစ်ပြီး၊ အန္တရာယ်ကင်းရှင်းပြီး၊ အမှန်တရား (Anthropic ၏ ကြိုးစားမှုအရ) ဟု သိရသည်၊ သို့ဖြစ်၍ အတည်ပြုထားသော အကြောင်းအချက်များကို ရှောင်ကြဉ်ပြီး မသေချာမှုကို အထောက်အထားပြုသည်။ Grokipedia သည် ထိုသို့သော လူသားသတ်မှတ်ထားသော ကြိုးစားမှုမရှိသဖြင့် အနည်းဆုံးပင် ပိုမိုတုံ့ပြန်မှုရှိသော သတင်းအချက်အလက်များကို ဖျော်ဖြေရန် ရှိသည် (တစ်ခါတစ်ရံ အမှားဖြစ်နိုင်သည်ဟု ဖော်ပြသည်)။ လက်တွေ့အသုံးပြုမှုအရ၊ အချက်အလက်လက်တွေ့အရုဏ်ရှိသော အသုံးပြုသူသည် Claude ၏ ရှာဖွေမှုကို အသုံးပြုနိုင်သည်၊ အထူးသဖြင့် PDF အစီရင်ခံစာ သို့မဟုတ် အတွင်းအကျိုးအမြတ် အခြေခံချက်ကို AI ဖြင့် စုံစမ်းပါက Grokipedia သည် အပြည့်အဝ ဝဘ်မှ ရေရှည်အချက်အလက်များကို ဖြည့်စွက်ထားသည်။ ကုမ္ပဏီအတွက် အသိပညာအကူအညီတစ်ခုကို ဖန်တီးပါက Claude သည် အတွင်းရေးရာစာရွက်စာတမ်းများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်၊ Grokipedia သည် အပြင်ပန်းအချက်အလက်များကို ဖုံးအုပ်ထားသည်။ LLM များကို ရှာဖွေမှုနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်း၏ အင်အားကို နှစ်ခုစလုံး ဖျော်ဖြေရန် လုပ်ဆောင်ရသည်၊ သို့သော် Grokipedia သည် AI ဖြင့် ဖန်တီးထားသော ဗဟိုပြုထားသော အကျိုးအမြတ်ရှိသော အထွေထွေသိပ္ပံစုံကျမ်းဖြစ်ပြီး၊ Claude သည် ပိုမို ကိုယ်ပိုင်နှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ လုပ်ဆောင်နိုင်သော တန်ဖိုးရှိသော ကိရိယာ ဖြစ်သည်။
Perplexity AI နှင့် အခြား AI ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များ – ဝဘ်မှ ကိုးကားထားသော အဖြေများ။ Perplexity.ai, NeevaAI (ယခု ပိတ်ထားပြီး)၊ Bing Chat ၏ အချိုးအစားရ mode နှင့် အလားတူ ဝန်ဆောင်မှုများသည် ဝဘ်ရှာဖွေရေးနှင့် LLM ဖြေကြားချက်များကို ပေါင်းစပ်ထားသည်။ Perplexity သည် အထူးသဖြင့် စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများကို အကျဉ်းချုပ်ထားသော အဖြေများကို ပေးပြီး၊ အစဉ်အလာများကို ကိုးကားထားသော အဖြေများကို ပေးသည် (ဝဘ်ဆိုဒ်များကို ချိတ်ဆက်ထားသော ခြေရာခံချက်များဖြင့်)၊ ၎င်းသည် Grokipedia ၏ လုပ်ဆောင်မှုနှင့် အလွန်နီးကပ်သည်။ အဓိကကွာခြားချက်မှာ နေရာချထားမှု ဖြစ်သည်: Perplexity သည် အထူးသဖြင့် AI အားဖြင့် အားပေးမှုရှိသော ရှာဖွေရေးအင်ဂျင် ဖြစ်သည် – သင်သည် မေးခွန်းတစ်ခုကို မေးပြီး ၎င်းသည် အဖြေကို ပေးသည် (အရင်းအမြစ်ခြေရာခံချက်များဖြင့်)၊ ဝဘ်မှ အထိပ်ဆုံးဖြေရှင်းချက်များကို အကျဉ်းချုပ်သည်။ ၎င်းသည် စွယ်စုံကျမ်းဟု မဆိုလိုပါ၊ ၎င်းသည် ဆောင်းပါးဒေတာဘေ့စ်ကို ထိန်းသိမ်းထားတာမဟုတ်ပါ၊ ၎င်းသည် အမှန်တကယ်အချိန်နှင့်တပြေးညီ Q&A ဖြစ်သည်။ Grokipedia သည် စွယ်စုံကျမ်းဟု မျှော်မှန်းထားသည်၊ ၎င်းသည် စနစ်တကျနှင့် ပြည့်စုံသော အဖုံးအလွှာ ဖြစ်သည်၊ စိတ်ကူးထင်ရှားသော အဖုံး၊ အဖုံးအတွင်းဆုံးဖြတ်ချက်များနှင့် အစရှိသဖြင့် ပါဝင်သည်။ အဖြစ်မှန်အားဖြင့်၊ Grokipedia ၏ အဝင်များသည် Perplexity အဖြေ၏ ရပ်တည်မှုထက် ပိုကြီးခိုင်မာသော အကျဉ်းချုပ်များဖြစ်နိုင်သည်၊ Perplexity အဖြေသည် အပိုင်းအချို့သာဖြစ်နိုင်သည်။ Grokipedia သည် များစွာသော ကိစ္စအလျှောက် ကြိုတင်ဖန်တီးထားသော အကြောင်းအရာ ပါဝင်သည် (စတင်စဉ် 900k အနီးစပ်ဆုံးသော အကြောင်းအရာများကို Wikipedia အကြောင်းအရာများမှ နောက်ခံထားပြီး)[3]။ ထိုသည် အများဆုံးအသုံးပြုမည့် ကိစ္စများအတွက် Grokipedia သည် အစွန်းရောက်လွန်းသော အချက်အလက်များကို လက်တွေ့ထုတ်လုပ်ခြင်းမရှိဘဲ၊ အသိပညာထုတ်လုပ်မှုကို သုံးသပ်ထားသည် (တစ်ခါတစ်ရံ အပ်ဒိတ်ပြုလုပ်ထားသော) ဟု အဆိုပြုသည်။ Perplexity သည် မေးခွန်းတိုင်းအတွက် တကယ့်အချိန်တွင် တကယ့်ကိုရှာဖွေပြီး၊ "ဆောင်းပါးအရေအတွက်" ၏ အယူအဆမရှိပါ။ နောက်ထပ်ကွာခြားချက်မှာ Grokipedia သည် X နှင့် ပေါင်းစပ်မှုကြောင့် စုံစမ်းမှုအလျှောက် အချက်အလက်များကို ထည့်သွင်းနိုင်သည်၊ Perplexity သည် တိုက်ရိုက်အဖြေများကို ပေးရန် စံပြရင်းမြစ်များကို ကျင့်သုံးသည်။ အသုံးပြုသူများအတွက် အတွေ့အကြုံသည် တူညီနိုင်သည် – မေးခွန်းမေးပါ၊ ကိုးကားချက်များပါဝင်သော အဖြေကို ရယူပါ။ Grokipedia သည် သင် ဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်ကို ဖတ်ရှုနေသည်ဟု ချဉ်းကပ်မှုကို အားပေးသည်၊ ၎င်းသည် ပိုမိုလေ့လာရန်အားပေးသည် (ဆောင်းပါးသည် စိတ်ဝင်စားစရာဖြင့် ကြည့်ရှုနိုင်ပြီး၊ အပိုင်းများနှင့် ချိတ်ဆက်ထားသောအရာများကို ပေါင်းစပ်ထားသည်) Perplexity သည် သင့်မေးခွန်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေရန် သို့မဟုတ် အရင်းအမြစ်ချိတ်ဆက်မှုများကို တိုက်ရိုက်နှိပ်ပါ။ အကျဉ်းချုပ်အားဖြင့် Grokipedia သည် ကြီးမားသော၊ AI ဖြင့် ရေးသားထားသော စွယ်စုံကျမ်းဖြစ်ပြီး လက်ရှိထပ်ပြောင်းလဲနေသည်၊ Perplexity သည် AI meta-search engine ဖြစ်သည်၊ အချိန်နှင့်တပြေးညီအဖြေများကို ပေးသည်။ စွယ်စုံကျမ်းနှင့် အသိပညာကိရိယာများသည် ရှာဖွေရန်နှင့် အရှုံးပေးရန်သွားနေသည်ကို နှစ်ခုစလုံးက အထောက်အကူဖြစ်သည်။ Grokipedia သည် သိပ်သော၊ AI ဖြင့် ဖန်တီးထားသော သိပ္ပံစုံကျမ်းဖြစ်ပြီး၊ Perplexity သည် AI meta-search engine ဖြစ်သည်။ Grokipedia သည် သိပ္ပံစုံကျမ်းကို လက်ရှိထပ်ပြောင်းလဲနေသည်။

အကျိုးသက်ရောက်မှုနှင့် ရှေ့ဆက်အမြင်: အသိပညာရယူမှုကို ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းခြင်း

Grokipedia ၏ မျိုးဆက်သစ်သည် အသိပညာ ရှာဖွေမှု၊ အချက်အလက် စစ်ဆေးခြင်းနှင့် သုတေသန ထွက်ရှိမှုတို့၏ အနာဂတ်နှင့် ပတ်သက်သည့် အရေးပါတဲ့မေးခွန်းများကို ထူထောင်ပေးသည်။ အမျိုးမျိုးသော နည်းလမ်းများဖြင့် AI က အသိပညာရယူမှုကို ပြန်လည်ဖွဲ့စည်းနိုင်ခြင်းကို ပုံဖော်ပေးသည်။ သို့သော် အဲဒီပြန်လည်ဖွဲ့စည်းမှုသည် ပိုမိုကောင်းမွန်လာမည်ဆိုသလား၊ မကောင်းမည်ဆိုသလားဆိုသည်မှာ ၎င်း၏ တိုးတက်မှုနှင့် အသုံးပြုမှုပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။

အပြုသဘောအရ Grokipedia သည် အချက်အလက်များကို frictionless delivery ဖြင့်ပေးစွမ်းနိုင်သော အလားအလာများကို ပြသထားသည်။ အခြေခံအားဖြင့် အချက်အလက်များကို အတူတကွစုစည်းခြင်း၊ အချက်အလက်များကို စုစည်းခြင်းနှင့် အကျဉ်းချုပ်ရေးသားခြင်းတို့ကို လုပ်ဆောင်ရန် လုပ်ငန်းခွင်အလွန်အကျွံကို ဖယ်ထားသည်။ ကျောင်းသား၊ သုတေသနသူ သို့မဟုတ် နယ်ပယ်အသစ်တစ်ခုကို လေ့လာရန် ကြိုးစားနေသူအတွက် AI-စီမံခန့်ခွဲသော ဂျာနယ်လ်သည် အချိန်အားလုံးကို လျော့နည်းစေမည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အချိန်မှန်အတိုင်း အချက်အလက်များကို အပ်ဒိတ်လုပ်နိုင်သည်ဆိုတာကြောင့် ဗဟုသုတမပြောင်းလဲတော့ပေ။ အရေးပေါ်အခြေအနေများတွင် – ကိုဗစ်ကပ်ဘေး သို့မဟုတ် သိပ္ပံဆိုင်ရာ ရှာဖွေမှုတစ်ခုဖြစ်သည်ဆိုပါစို့ – Grokipedia သည် စံပြုစရာ မျက်နှာဖုံးများကို ပေးနိုင်သည်။ အရာများကို စနစ်ကျပြီး စုစည်းပေးသောကြောင့် ပုံမှန် ဂျာနယ်လ်များသည် ပျက်ပြယ်သွားမည်။ ဤကဲ့သို့ AI ကူညီသော သုတေသနကို ပိုမိုထိရောက်စေမည်ဟု တွေးမိပါစို့ – သိပ္ပံပညာရှင်များသည် တစ်ခုခုအကြောင်းကို အားလုံးဖတ်ပြီး အပ်ဒိတ်အကျဉ်းချုပ်ကို ပေးနိုင်သော စနစ်ကို စုံစမ်းနိုင်ခြင်း၊ သို့မဟုတ် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူများသည် အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဈေးကွက်သတင်းအကျဉ်းချုပ်များကို ရရှိခြင်း။ Grokipedia သည် ဤစွမ်းရည်ကို ရည်ရွယ်ထားသည်၊ သို့သော် အထွေထွေ-ဒိုမိန်းပုံစံဖြင့်ဖြစ်သည်။ ဆက်စပ်ချက်များကို ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် အချက်အလက်ဝန်ဆောင်မှုများတွင် AI အတွက် လမ်းကြောင်းကို ပြသသည် – အသုံးပြုသူများကို အမည်မသိ AI အထွက်များကို ယုံကြည်ရန် မျှော်လင့်သည်ထက် အနာဂတ်စနစ်များ (ပညာရေး၊ သတင်းစာ၊ စသည်) သည် အဖြေများနှင့်အတူ သက်သေခံချက်များကို ပြသနိုင်မည်၊ ပိုမိုမြင်သာစေသည်။ Grokipedia ၏ စီရင်ချက်၊ စုစည်းထားသော အဖြေများကို သမိုင်းကဲ့သို့ဖြစ်လာပါက အသုံးပြုသူများသည် ရှာဖွေမှုရလဒ်များကို စစ်ထုတ်ရန်လိုအပ်မှုကို လျော့နည်းစေမည်ဖြစ်သည် – အင်တာနက်၏ ဗဟုသုတနှင့် ဆက်သွယ်ပုံကို အလွန်ပြောင်းလဲစေမည်။ ထုတ်လုပ်မှုအရ၊ Grokipedia ကဲ့သို့သော ကိရိယာများသည် AI သုတေသနကူညီပေးသူ အဖြစ် တစ်ဦးချင်းစီအတွက် လုပ်ဆောင်နိုင်သည်၊ ၎င်းတို့ကို အချက်အလက်များနှင့် အမြင်များကို လျင်မြန်စွာစုဆောင်းပြီး ၎င်းတို့၏အချိန်ကို နက်ရှိုင်းသော ချေးငှားမှု၊ ဖန်တီးမှု သို့မဟုတ် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းအတွက် အသုံးပြုနိုင်စေသည်။

သို့သော် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အန္တရာယ်များသည်လည်း အလားတူ ကျယ်ပြန့်လှပါသည်။ အဓိက စိုးရိမ်စရာတစ်ခုမှာ AI (နှင့် ၎င်း၏ စစ်ဆင်သူများ)၏ လက်ထဲတွင် အသိပညာ ဖန်တီးခြင်း၏ စင်တာလိုင်ဇေးရှင်း ဖြစ်ခြင်းဖြစ်သည်။ Wikipedia ၏ အားသာချက်မှာ ၎င်းသည် စင်တာမထားသောနှင့် ထင်မြင်ရှင်းလင်းသော ဖြစ်ခြင်းဖြစ်သည်။ အမှားများ သို့မဟုတ် ဘက်လိုက်မှုများကို များစွာသော မျက်လုံးများမှ သိရှိနိုင်ပြီး တည်းဖြတ်မှုများအတွက် မြင်သာသော လမ်းကြောင်းရှိသည်။ Grokipedia သည် xAI မှ ထိန်းချုပ်ထားပြီး ၎င်း၏ မော်ဒယ်နှင့် ဒေတာ၏ ဒီဇိုင်းရွေးချယ်မှုများနှင့် ဘက်လိုက်မှုများကို ထင်ဟပ်ကာ ရပ်တည်နေသည်။ ၎င်းက ကျွမ်းကျင်မှု ပလက်ဖောင်းများသည် ပြည်သူများထံတွင် တာဝန်ရှိမှု နည်းလာနိုင်သော မျှော်မှန်းချက်တစ်ခုကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။ Grokipedia (သို့မဟုတ် အလားတူ AI စာမျက်နှာများ) အများကြီးဖြင့် Wikipedia ကို အစားထိုးခဲ့ပါက “တစ်ခုတည်းသော အမှန်တရား အရင်းအမြစ်” ကို အလွယ်တကူ ထောက်လှမ်း၍ မရဘဲ လိမ်လည်ခြင်း သို့မဟုတ် ဘက်လိုက်မှုရှိနိုင်သောကြောင့် ကြောက်ရွံ့နေကြသည်။ ယခုအခါ Grokipedia ၏ အကြောင်းအရာသည် Musk ၏ အဓိပပ္ပာယ်များနှင့် “woke” ယဉ်ကျေးမှုကို အထောက်အထားပြသောကြောင့် ပြောင်းလဲနေသည်။ Musk သည် Wikipedia ထဲတွင် အဆိုပါ ကြော်ငြာများကို ဆန့်ကျင်ရန်ဖြစ်ကြောင်း အဖွင့်ပြောကြားခဲ့သည်။ ၎င်းသည် Grokipedia သည် လျင်မြန်သော အပ်ဒိတ်များအတွက်သာမက အကြောင်းအရာ၏ အယူဝါဒပြောင်းလဲမှု အတွက်လည်း ဖြစ်ကြောင်း အဓိပ္ပာယ်ရသည်။ အစဉ်အလာအတိုင်း ယာယီ အမြင်တစ်ခုကို သင်္ကေတလုပ်ရန် ဖြစ်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့် သန်းပေါင်းများစွာသော အသုံးပြုသူများ Grokipedia ကို စတင်ဖတ်ပါက အရင်က အစွန်းရောက်အမြင်များ (ဥပမာ အစီအစဉ်များ သို့မဟုတ် သမိုင်းဖြစ်ရပ်များအပေါ် ကွဲပြားသော အမြင်များ) များသည် ပေါ်လွင်သော စာမျက်နှာများအဖြစ် တင်ပြခြင်းကြောင့် မပြုမီထင်ရှားလာနိုင်သည်။ ၎င်းသည် အချက်အလက်များနှင့် အဓိပ္ပာယ်များကို Wikipedia တွင် ဖြစ်သလို (အစွန်းရောက်သော အကြောင်းအရာများကို ပေးပို့ သို့မဟုတ် ဖျော်ဖြေရန် သတ်မှတ်ထားသောနေရာတွင်) အလွယ်တကူ စမ်းသပ်နိုင်ရန် ခက်ခဲသော နည်းလမ်းဖြင့် အမှားပြင်ထားသည်။

ထပ်တိုးစဉ်းစားရမည့်အကျိုးသက်ရောက်မှုတစ်ခုမှာ ပွင့်လင်းသော အသိပညာအဖွဲ့အစည်း ပေါ်မှာရှိပါတယ်။ Wikipedia သည် အခမဲ့လိုင်စင် (CC BY-SA) နဲ့ လုပ်ထားပြီး၊ ၎င်း၏ အကြောင်းအရာကို ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်သည်။ ၎င်း၏ တည်းဖြတ်သူများမှာ အများပိုင်အသုံးပြုမှုကို ထည့်သွင်းရန် စိတ်အားထက်သန်သော စေတနာ့ဝန်ထမ်းများဖြစ်သည်။ Grokipedia ၏ အကြောင်းအရာကို Musk က စိတ်ဓာတ်အရ “open source” ဟု ခေါ်ခဲ့သော်လည်း [9]၊ ၎င်းကို ပြန်လည်အသုံးပြုရန် အတွက် ထင်ရှားသောလိုင်စင်မရှိဘဲ၊ ၎င်းကို xAI ၏ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးမော်ဒယ်မှ ထုတ်လုပ်ထားသည်။ Grokipedia သည် အထင်ကရဖြစ်လာပါက၊ အသိပညာသည် အများပြည်သူမှ တည်းဖြတ်သော အများပိုင်အသုံးပြုမှုမဖြစ်တော့ဘဲ၊ ကုမ္ပဏီမှ ပံ့ပိုးပေးသော ဝန်ဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်လာနိုင်သည်။ ၎င်းသည် ဝင်ရောက်ခွင့် (အမြဲတမ်း အခမဲ့ဖြစ်လား?), ရှည်လျားမှု (ငွေကြေးအကူအညီပြတ်လပ်သော်လည်းမဟုတ်, ဦးစားပေးမှုများပြောင်းလဲသော်လည်းမဟုတ်?), နှင့် ကွဲပြားမှု (အဆိုပြုခဲ့သည့်အတိုင်း) သို့မဟုတ်ပြဿနာများကို ထွက်ပေါ်စေသည်။ အမှန်တရားစစ်ဆေးမှုနှင့် တိကျမှု ဆိုတဲ့ အကြောင်းကိုလည်း စဉ်းစားရမည်။ ဝေဖန်သူများက အလားတူပြောကြသည့်အတိုင်း Grokipedia သည် အမှန်တကယ်စိတ်ရှုပ်ထွေးသော အဆိုပြုချက်များပြုခဲ့ပြီးဖြစ်သည် [42][54]။ ၎င်းကို အမြန်ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန် စွမ်းဆောင်ရည်ရှိသော အစီအမံမရှိဘဲ (xAI သည် မော်ဒယ်သို့မဟုတ် ရင်းမြစ်များကို လက်ဖြင့် ပြန်လည်မွမ်းမံခြင်းမှ လွဲ၍) အမှားများက ဖျော်ဖြေရန်လွယ်ကူနိုင်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် အဆိုပြုချက်တစ်ခုသည် AI ၏ အိပ်မက်ထင်မှားမှုဖြစ်၍ မဟုတ်၍ မသိနိုင်သော်လည်း ၎င်းကို ယုံကြည်စွာပေးပို့ပြီး အဆိုပြုချက်ကဲ့သို့သော အရာဖြစ်သည့်အခါ သိနိုင်သည်။ AI ကိုယ်စားပြုချက်၏ ဤမော်ဒယ်ကို နေရာတစ်ခုခုတွင် ကူးယူမည်ဆိုလျှင် (လက်တွေ့ကျကျအခြားသူများသည် ၎င်းတို့ကိုယ်ပိုင် AI 백과ကို ဖန်တီးနိုင်သည့်အခြေအနေတွင်) ကျွန်ုပ်တို့သည် ထပ်တူထပ်မျှ အသိပညာအရင်းအမြစ်များ၏ လက်နက်ပြိုင်ပွဲကို မြင်တွေ့နိုင်သည်၊ ၎င်းတို့၏ အများပြည်သူများကွဲပြားမှုနှင့် ရင်ဆိုင်နိုင်သည်။ ဤအရာသည် အသိပညာစာရေးစွမ်းရည် ကို တကယ်အားပေးနိုင်သည် - လူများသည် အရင်းအမြစ်များကို နှိုင်းယှဉ်နိုင်သည် - သို့သော် ၎င်းသည် အသံသာမန်လွှာများ (ဥပမာ၊ ကွဲပြားသော နိုင်ငံရေးအဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏အမြင်ကို အတည်ပြုသော AI ကိုယ်စားပြုချက်ကို ယုံကြည်ကြသည်) ကိုဖြစ်စေနိုင်သည်။

ထွန်းကားမှုအရ, Grokipedia ကိရိယာတစ်ခုက အထောက်အကူပြုနိုင်ပါသော်လည်း, အရေးကြီးသောသုတေသနကျွမ်းကျင်မှုများကို မတော်တဆလျော့နည်းသွားစေနိုင်ပါသည်။ လူများသည် တစ်ချက်တည်းဖြင့် အဖြေများရယူရန်ကျင့်သားရသွားပါက, အရင်းအမြစ်များကို သုံးသပ်ခြင်း သို့မဟုတ် အပြည့်အစုံဆောင်းပါးများကို အခြေခံ၍ ဖတ်ရှုခြင်းကို အနည်းငယ်သာလုပ်နေမည်ဖြစ်သည်။ AI ၏အကျဉ်းချုပ်ကို အလွန်အမင်းအခြေခံယူမှုရှိနိုင်ပါသည်။ ဆရာများသည် Grokipedia (သို့မဟုတ် AI အကျဉ်းချုပ်မည်မဆို) သည် အစပြုချက်ဖြစ်ကြောင်း အလေးပေးရမည်ဖြစ်သည်။ ကျွန်တော်တို့သည် ကျောင်းသားများသည် ယခု Wikipedia ကို ရည်ညွှန်းသကဲ့သို့ Grokipedia ကို ရည်ညွှန်းသော အနာဂတ်ကို စိတ်ကူးနိုင်ပါသည် - Grokipedia ၏ တိကျမှုသည် အလားတူမဟုတ်ပါက ပြဿနာဖြစ်နိုင်ပါသည်။ AI ကိုနှစ်ထပ်စစ်ဆေးရန် အသုံးပြုသူများအပေါ် တာဝန်ပိုများစေပြီး, ယင်းအချိန်တွင် AI သည် စစ်ဆေးခြင်းလုပ်ငန်းကို လျှော့ထားခြင်းဖြင့် အချိန်သက်သာစေသည့်အရာဖြစ်သည်။ အမြန်နှုန်းနှင့်တိကျမှုအကြားအငြင်းပွားမှုသည် Grokipedia ၏ သက်ရောက်မှု၏ အခြေခံဖြစ်သည်[55][56]။ Musk ၏ အမြင်သည် အမြန်နှုန်းနှင့် “အဓိက” စစ်ဆေးမှုမှ လွတ်မြောက်မှုကို ဦးစားပေးထားပြီး, ထုံးစံအရ သိပ္ပံအတည်ပြုသူများသည် အလေးအနက်နှင့် သဘောတူညီမှုကို ဦးစားပေးထားသည်။ လူ့အဖွဲ့အစည်းသည် အမြန်နှုန်းမြင့်သော သို့သော် ယုံကြည်စိတ်ချရသော အမြင်ရရှိရန် ထိုအကြားကို လှည့်လည်ရမည်ဖြစ်သည်။

နိဂုံးချုပ်မှာ Grokipedia က အများပြည်သူအသိပလက်ဖောင်းမှာ မြင့်မားတဲ့ AI ကိုအသုံးပြုပြီး စမ်းသပ်မှုကြီးတစ်ခုဖြစ်ပါတယ်။ ဒါဟာ cutting-edge LLM နည်းပညာ (Grok) ကိုအသုံးပြုပြီး အချက်အလက်တွေကို အမြန်ဆုံးရနိုင်အောင် လုပ်ပေးပြီး အချို့အမြင်တွေအတွက် ပိုပြီးစိတ်ကြိုက်ဖြစ်စေပါတယ်။ ဒါဟာ ကျွန်တော်တို့ အချက်အလက်ရယူတဲ့လမ်းကို မြန်ဆန်စေပြီး အထောက်အထားတွေကို ပိုထင်ရှားစေဖို့ (အထောက်အထားများကို များစွာ အသုံးပြုမှုကြောင့်) ထောက်ပံ့ပေးနိုင်ပါတယ်၊ ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ရရှိမှုကို တိုးတက်စေပါတယ်။ ဒါပေမဲ့ AI က ဘယ်လို အမြင်တွေကို encode လုပ်ပြီး အများပိုင်စောင့်ကြည့်မှုကို ဘေးကျော်နိုင်တယ်ဆိုတာကို သတိပြုစေတဲ့ ဥပမာတစ်ခုအဖြစ်လည်း တည်ရှိပါတယ်။ Grokipedia က တိုးတက်လာတာနဲ့အမျှ Wikipedia ကိုတိုးတက်စေဖို့ (တည်းဖြတ်သူတွေအတွက် ပိုပြီး AI အကူအညီ) နှင့် ကိုယ်ပိုင် AI ကိုးကားရေးကိရိယာတွေကို တည်ဆောက်ဖို့ ပြိုင်ဆိုင်သူတွေကို တိုက်တွန်းနိုင်ပါတယ်၊ ဒါက ပိုပြီး ကြီးမားသော ဒါပေမဲ့ ပိုပြီး ရှုပ်ထွေးသော အသိပညာအလောကကို ဖြစ်ပေါ်စေပါတယ်။ နောက်ဆုံးမှာ Musk က ကတိပေးခဲ့တဲ့အတိုင်း "ကြီးမားတဲ့တိုးတက်မှု" ဖြစ်လာမလား၊ ဒါမှမဟုတ် Wikipedia ရဲ့ တဖက်သတ်မျက်နှာမှန်သာဖြစ်လာမလားဆိုတာ အခက်အခဲတွေကို တွန်းလှန်နိုင်ပါတယ်။ ဒါက AI အကူအညီနဲ့ သုတေသနကို ဘယ်လိုဖြစ်နိုင်မလဲဆိုတာကို အကန့်အသတ်မဲ့လုပ်ဆောင်နေပြီဖြစ်ပါတယ်။ ယခုအခါမှာ အသုံးပြုသူများ၊ ဖွံ့ဖြိုးသူများနှင့် စောင့်ကြည့်သူများအနေနဲ့ ဒီပလက်ဖောင်းကို ရှုထောင့်ပြောင်းပြီးပါဝင်ပါ – အချက်အလက်ကို ပြန်လည်ရယူခြင်းနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းတွင် အားသာချက်များကို အသုံးချပြီး သတင်းမှားနှင့် တဖက်သတ်အကြောင်းအရာများ၏ အန္တရာယ်များကို လျော့ပါးစေပါ။ နောက်ဆုံးမှာ Grokipedia က AI နှင့် လူသားများ ပေါင်းစပ်ပြီး သီးခြားထက် ပိုပြီးကောင်းမွန်သော ကိုးကားရေးကိရိယာတွေကို ဖန်တီးနိုင်ကြောင်း သက်သေပြပြီး အသိပညာရယူမှုကို ပြောင်းလဲနိုင်ပါတယ်၊ ဒါပေမဲ့ အားလုံးအတွက် အမှန်တရားနှင့် အသိပညာ၏ အကျိုးစီးပွားကို ထိန်းသိမ်းရန် သေချာစွာ စီမံခန့်ခွဲရပါမယ်။

အရင်းအမြစ်များ

Associated Press (via CTPost) – "Elon Musk ဂရိုက်ကီပီးဒီးယားကို အွန်လိုင်းကျမ်းစာအုပ်ဝက်ဘ်ဆိုက် Wikipedia နှင့်ယှဉ်ပြိုင်ရန် မိတ်ဆက်", အောက်တိုဘာ 28, 2025[5][58][59].
Fox Business – "Musk ၏ Grokipedia အသစ် မိတ်ဆက်နေ့တွင် ချိုင့်ချ", အောက်တိုဘာ 27, 2025[6][3][2].
Business Insider – "Grokipedia vs. Wikipedia: Elon Musk ၏ ကျမ်းစာအုပ်ဝက်ဘ်ဆိုက်မှ ကိစ္စ ၅ ခုကို ဖော်ပြ", အောက်တိုဘာ 29, 2025[9].
Grok (xAI) – "Grok-1 ကို လွတ်လပ်စွာ ထုတ်ပြန်", x.ai (xAI အတည်ပြုခြင်းဆိုဒ်), မတ် 17, 2024[15][16].
CodeGPT Blog – "xAI Grok မော်ဒယ်များ: အချိန်နှင့်တပြေးညီ လေ့လာမှုနှင့် အမြန်ဆုံး ကုဒ်ရေးခြင်း", အောက်တိုဘာ 25, 2025[18][17].
Apidog Blog – "Grokipedia: Elon Musk ၏ Wikipedia အစားထိုး", အောက်တိုဘာ 28, 2025[12][49][50].
Guardian – "Elon Musk AI မှ စစ်ဆေးထားသော ဂရိုက်ကီပီးဒီးယားကို မိတ်ဆက်", အောက်တိုဘာ 28, 2025[39][41][54].
Wired – "Elon Musk ၏ Grokipedia ၏ အကြောင်းကြားချက်များ", အောက်တိုဘာ 27, 2025[60][42][23].
Gizmodo – "Elon Musk ၏ Wikipedia အစားထိုးသည် လွတ်လပ်စွာ လည်ပတ်နေသည်။ ဘာများကွာခြားသလဲ", အောက်တိုဘာ 27, 2025[61][62][63].
Wikipedia – "Grok (chatbot)" – Grokipedia အပိုင်း, အောက်တိုဘာ 28, 2025 တွင် အပ်ဒိတ်လုပ်ပြီး[4].

[1] [2] [3] [6] [57] Elon Musk "Grokipedia" ကို စတင်မိတ်ဆက်၊ AI နည်းပညာဖြင့် Wikipedia အစားထိုးပြီး 885K ဆောင်းပါးများပါရှိသည် | Fox Business

https://www.foxbusiness.com/fox-news-tech/musks-new-grokipedia-crashes-launch-day-hosts-nearly-900k-articles

[4] [14] Grok (chatbot) - Wikipedia

https://en.wikipedia.org/wiki/Grok_(chatbot)

[5] [58] [59] Elon Musk က ဝီကီပီးဒီးယား၏ အွန်လိုင်း백과사전နှင့် ယှဉ်ပြိုင်ရန် Grokipedia ကို မိတ်ဆက်ခဲ့သည်

https://www.ctpost.com/living/article/elon-musk-launches-grokipedia-to-compete-with-21124301.php

[7] [12] [13] [19] [20] [21] [22] [24] [25] [35] [36] [37] [40] [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [55] [56] Grokipedia: Elon Musk's Wikipedia Alternative?

https://apidog.com/blog/grokipedia/

[8] [39] [41] [54] Elon Musk သည် AI ဖြင့် အမှန်တကယ်စစ်ဆေးပြီး ညာဖက်ဖက်ဆိုင်ရာထင်မြင်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသော ကျမ်းကို စတင်မိတ်ဆက်ခဲ့သည် | Elon Musk | The Guardian

https://www.theguardian.com/technology/2025/oct/28/elon-musk-grokipedia

[9] Elon Musk ရဲ့ Grokipedia နဲ့ Wikipedia တို့ကို ၅ ချက်အတွင်း နှိုင်းယှဉ်ခြင်း - Business Insider

https://www.businessinsider.com/grokipedia-vs-wikipedia-differences-compared-elon-musk-2025-10

[10] [11] [28] Grokipedia ရှိနေပါပြီ — Wikipedia အငြင်းပွားမှုများကို အဆုံးသတ်သော AI ကျမ်းစာအုပ် | Atul Programmer ရေးသည် | အောက်တိုဘာ၊ 2025 | Medium

https://medium.com/@atulprogrammer/grokipedia-is-here-the-ai-encyclopedia-that-ends-wikipedia-drama-fdd2b2aa214a

[15] [16] [38] Grok-1 ဖွင့်လှစ်မှု | xAI

https://x.ai/news/grok-os

[17] [18] [29] [30] [31] [32] [33] xAI Grok 4 နှင့် Grok code fast 1: အချိန်နှင့် တပြေးညီ AI နှင့် အမြန်ဆုံး ကုဒ်ရေးသားမှု မော်ဒယ် | CodeGPT

https://www.codegpt.co/blog/xai-grok-models-comparison

[23] [26] [27] [42] [43] [44] [45] [53] [60] Elon Musk ၏ Grokipedia သည် အလယ်ပိုင်းညာဖက် သဘောထားအချက်အလက်များကို တင်ပြသည် | WIRED