ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪ್ ನೆರವೇರಿಸುತ್ತಿರುವ ಯುಕ್ತಿಯು ದೇಶೀಯ ಚಿಪ್ಸ್ ಅನ್ನು ತನ್ನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಅಂಗಳದಲ್ಲಿ ಅಳವಡಿಸುವ ಮೂಲಕ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ತ್ವರಿತಗತಿ ನೀಡುತ್ತಿದೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿ ಖರ್ಚುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವರ್ಥವಾಗಿದ್ದು, ಅಮೆರಿಕದ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಮಿಷ್ಚರ್ ಆಫ್ ಎಕ್ಸ್ಪರ್ಟ್ಸ್ ಎಂಬ ಹೊಸ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಚೀನಾ ಅನ್ನು ಸಮರ್ಥವಾಗಿ ತಲುಪಿಸುತ್ತಿರುವ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಪ್ರಮುಖ ಮುನ್ನಡೆ ನೀಡುತ್ತದೆ. ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪ್ ಕಿವೆಚುವ ಸಂಪತ್ತುಗಳಿಗೆ ಹಕ್ಕೆ ಹೋಗಲು ಇರುವ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದು, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ಏರಿವಿಗೆ ಚಾಲನೆ ನೀಡುತ್ತಿದೆ. ಮುಂಚಿನ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಚೀನಾ ಕಂಪನಿಗಳು ಕಠಿಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಗೆ ಸ್ಪರ್ಧಿಸುವ ವಿಶಾಲ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ.
ಐಎಮಾ ಮೋಡಲ್ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಚೀನಾ ಚಿಪ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಿಕೆ
ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪ್ ತನ್ನ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ದೇಶೀಯ ಚಿಪ್ಸ್ ಕಡೆ ತಿರುಗುವ ದಟ್ಟ ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಸುಸ್ವಾಗತಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ಉಪಕ್ರಮವು ಖರ್ಚುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಅಮೆರಿಕಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತಿದೆ. ಮುಂಚಿನ ವರದಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಕಂಪನಿಯು ಈಗಾಗಲೇ ಆಲಿಬಾಬಾ ಮತ್ತು ಹುವಾಯ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸ್ಥಳೀಯ ಪೂರೈಕೆಯ ಚಿಪ್ಗಳನ್ನು ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಒಳೇಖಿಸಲಾಗಿದೆ.
ನಿಡ್ವಿಡಿಯಾ ಗೆ ಹೋಲಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ
ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪಿನ ಮಾದರಿಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮಿಷ್ಚರ್ ಆಫ್ ಎಕ್ಸ್ಪರ್ಟ್ಸ್ (ಮೋಇ) ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿದ ಪರಿಣಾಮ, ನಿಡ್ವಿಡಿಯಾ ಅವರ ಹಿ800 ಚಿಪ್ಗಳಿಂದ ಹೊರಹೊಮ್ಮುವ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಳಿಗೆ ಬಲ ದಾಖಲಿಸುತ್ತವೆ. ಕಂಪನಿಯು ತನ್ನ ಐಎಚ್ಔನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಳಿಗೆ ಕೆಲವು ನಿಡ್ವಿಡಿಯಾ ಚಿಪ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಂತೆ ಮುಂದುವರಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಅವರು ಎಎಂಡಿಯನ್ನು ಮತ್ತು ಚೀನಾದ ಚಿಪ್ ತಯಾರಕರಿಂದ ಹೆಚ್ಚು ಆಯ್ಕೆಯ ಕುರಿತು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. ಈ ವೈವಿಧ್ಯೀಕರಣವು ಚೀನಾದ ಮತ್ತು ಅಮೆರಿಕಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕಂಪನಿಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಗ್ರಾಮದಲ್ಲಿ ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಹಾರಿಸುತ್ತದೆ.
ಖರ್ಚುಗಳ ಏರಿವಿನಲ್ಲಿನ ಮುನ್ನಡೆಗಳು
ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪ್ ಕೆಲವೆಳಿದಂತೆ, ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಮೆಟಾದ ಉಂಟುಮಾಡುಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಕಂಪನಿಯ ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಮುನ್ನಡೆಯಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಇರುವುದಾದರೆ, ಆನ್ಟ್ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಖರ್ಚುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಹೊಸ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವಂತಾಗಬಹುದು, ಮತ್ತು ವಿದೇಶಿ ಉಪಕರಣಗಳಿಗೆ ಧಾರಣೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ವಿಶ್ಲೇಷಕರು ಮತ್ತು ತಜ್ಜಜ್ಞರು ಈ ಶ್ರೇಣಿ ವೆಚ್ಚವಿಲ್ಲದೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪನ್ನಿಸುವ ಶ್ರೇಣಿಯ ಬಗ್ಗೆ ವ್ಯವಹಾರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಮೋಇ ಮಾದರಿಗಳ ತತ್ವ
ಮೋಇ ಮಾದರಿಗಳು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ ಡೇಟಾ ಗುಂಪುಗಳಿಗೆ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ವಿಭಿನ್ನ ಘಟಕಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಪ್ರವೃತ್ತಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ನಡುವೆ ಸುದೀರ್ಘ ಉತ್ಸಾಹವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದೆ. ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪ್ ಖರ್ಚುಗಳ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಗುರಿಸ್ಥಿತಿಯಾಗಿದೆ. ಸಂಶೋಧನಾ ದಾಖಲೆ ಶೀರ್ಷಿಕೆ :”ಪ್ರೀಮಿಯಂ ಜಿಪಿಯು ಇಲ್ಲದೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಎಳೆಯುವುದು”.
ಐಎನ್ಎ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಪರಿಣಾಮ
ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿರುವ ಮಾರ್ಗವು ನಿಡ್ವಿಡಿಯಾ ಅವರ ತೆಗೆದುಕೊಂಡ ಮಾರ್ಗದೊಂದಿಗೆ ತೀವ್ರವಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ, ಆಗಸ್ಟ್ ತಾಣಕ್ಕೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಪತ್ತನ್ನು ನೀಡಿ ಪ್ರತಿಚಿಂತನೆಯನ್ನು ರೂಜು ಮಾಡುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಕಂಪನಿಗಳು, ಅವರ ಪ್ರಕಾರ, ಹೆಚ್ಚು ಶಕ್ತಿಯುತ ಚಿಪ್ಗಳನ್ನು ಒಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಆನಟ್ ಗುಂಪಿನ ಖರ್ಚುಗಳ ಕಡಿತದ ಪ್ರತಿಪಾದನೆಯೊಂದಿಗೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಎರಡೂ ಸಾಂವೇದನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳ ನ್ನೀತೆ ನಡೆಸಲಾಗಿದೆ.
ಮೋಡಲ್ಸ್ ತರಬೇತಿಕ ಖರ್ಚು
ಆನ್ಟ್ ನೀಡಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯ ಪ್ರಕಾರ, ಬಹುತೇಕ 1 ಟ್ರಿಲಿಯನ್ ಟೋಕನ್ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು – ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳ ನೆರವಾಗಿ ಉಪಯೋಗಿಸಲಾದ ಮೂಲಗಳ – ಖರ್ಚು ಸುಮಾರು 6.35 ದಶಲಕ್ಷ ಯುಯಾನ್ ಆಗಿತ್ತು. ತಮ್ಮ ಸುಪ್ರಬಲ ವಿಧಾನವು, ಆನ್ಟ್ ಈ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ 5.1 ದಶಲಕ್ಷ ಯುಯಾನ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿದ್ದು, ಅಗ್ಗಲ ದರ್ಜೆಯ ಚಿಪ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು.
ಐಎನ್ಎ ನಿಯೋಜನಾ ದಾರಿಗಳಲ್ಲಿನ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು
ಆನ್ಟ್ ತನ್ನ ಮಾದರಿಗಳು, ಜೊತೆಗೆ ಲಿಂಗ್-ಪ್ಲಸ್ ಮತ್ತು ಲಿಂಗ್-ಲೈಟ್, ಕೈಗಾರಿಕಾ ಉದ್ದೇಶಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಬಳಕೆ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ಆಕರ್ಷಕ ಎಂದು ಬೆಳೆದಿದೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮತ್ತು ಹಣದ ಮಟ್ಟದ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ. ಆನ್ಡ್ದ ಮೂಲಸಹಾಯದ ವೇದಿಕೆ ಹೌದ್ಫ್.ಕಾಂ ಅನ್ನು ಕ कब्जೆ ಮಾಡಿಕೊಂಡಾಗ, ಆನ್ಟ್ ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಆಧಾರಿತ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತಗೊಳ್ಳಿತು. ಕಂಪನಿಯು ವಿಲೋಪರ್ಗತರಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿವಾರದ ಸೇವೆಗಳು, ಇದರಲ್ಲಿ ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಹಾಯಕ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸು ಸಲಹಾ ವೇದಿಕೆ ಸೇರಿದೆ.
ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು
ಲಿಂಗ್-ಲೈಟ್ 16.8 ಬಿಲಿಯನ್ ಪಾರಾಮೆಟರ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವಾಗ, ಲಿಂಗ್-ಪ್ಲಸ್ಗಳಲ್ಲಿ 290 ಬಿಲಿಯನ್ಗಳಿವೆ. ಹೋಲಕ್ಕೆ, ಸೆರೆಗೆ ಬಂದಿರುವ gpt-4.5 ಮಾದರಿಯು ಸುಮಾರು 1.8 ಟ್ರಿಲಿಯನ್ ಪಾರಾಮೀಟರ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಆನ್ಟ್ ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಮಾಡಿರುವುದರಿಂದ, ಐಎನ್ಎ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಮಹಿಳೆಯಾದರೂ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುತ್ತದೆ.
ಮೋಡಲ್ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವಾಗ ಎದುರಾದ ಸ್ಥಾಯಿಯ ಲೇಖನಗಳು
ಆನ್ಟ್ ಅವರು ಮಾಡಿದ ಅಧ್ಯಯನವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದ್ದು, ಸಾಧನೆಯ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವಾಗ ಕಷ್ಟಗಳೆಂಬದು ಶ್ರೇಣ ಮತ್ತು ಹೌದು ಸಾಧಿಸಿದಾಗ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ತರತಮಗೆ ಅಥವಾ ಸಾಮಗ್ರಿಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಗಳಿಂದ ನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಶ್ರೇಣಿಯೋಣಣೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಯೋಜನ ನೀಡುತ್ತವೆ, ಇದು ದೋಷದ ಶ್ರೇಣಿಯ ಉಕ್ಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಐಎನ್ಎ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಉತ್ಸಾಹಿಸುವವರಿಗೆ, ಅಮ್ಸ್ಟರ್ಡಾಂ, ಕ್ಯಾಲಿಫೋರ್ಣಿಯಾ ಮತ್ತು ಲಂಡನಿನಲ್ಲಿ ನಡೆಯುವ ಐಎನ್ಎ ಮತ್ತು ತೀವ್ರ ಡೇಟಾ ಎಕ್ಸ್ಪೋ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ತಜ್ಞರೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಧಿಸುವ ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರHUD hanem الاه –
ಆನ್ಸ್ ಗುಂಪು ತಮ್ಮ ಐಎನ್ಎ ಮತದಾನದ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ದೇಶೀಯ ಚಿಪ್ಗಳನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸುತ್ತವೆ ?
ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪು ತಮ್ಮ ಐಎನ್ಎ ಮತದಾನದ ತರಬೇತಿ ಖರ್ಚುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಅಮೆರಿಕಾದ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಂಬಿಕೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕೆಲವು ಚಿಪ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಂದ ಉತ್ತರವಾಗಿ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ಚಿಪ್ಗಳಿಗೆ ಮುಖ ತಿರುಗಿಸುತ್ತಿದೆ.
ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪು ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಯ ತರಬೇತಿಗೆ ಯಾವ ರೀತಿಯ ದೇಶೀಯ ಚಿಪ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ?
ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪು ಹೆಚ್ಚಿನ ಪದಾರ್ಥಗಳನ್ನು ನೀಡುವುದನ್ನು ಧನ್ಯವಾದ ನೀಡಿಸಲು, ಜೀವಾಳ ಕೌಟುಂಬಿಕಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸ್ಥಳೀಯ ಸರಬರಾಜುದಾರರಿಂದ ಚಿಪ್ಗಳನ್ನು ಉಪಯೋಗಿಸುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಮಿಷ್ಚರ್ ಆಫ್ ಎಕ್ಸ್ಪರ್ಟ್ಸ್ (ಮೋಇ) ಗಳೊಡನೆ ಹೊಸ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ.
ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪು ದೇಶೀಯ ಚಿಪ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಡ್ವಿಡಿಯಾ ಚಿಪ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸುವಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿದೆ ?
ಹೌದು, ಮೂಲಗಳು ಹೆಜ್ಜೆಗೆ ತರಸುಗುಂಡಿನ ಹೆಸರು ಗೆ ನಿಡ್ವಿಡಿಯಾ ಹಿ800 ಸೇರಿದಂತೆ ಕುಮ್ನಿಕೆ ಕಂಪನಿಯ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಶ್ರೇಣದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ದೇಶೀಯ ಚಿಪ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಲಾಭಗಳು ಏಕ್ಕೆ ?
ಲು ಅಂಗೀಕಾರಗಳು, ತರಬೇತಿಯ ಖರ್ಚುಗಳಲ್ಲಿ ಬಹುದೂರವಾದ ಕಾಯಣೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪರಿಸರವನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಹೆಜ್ಜೆ ತಪ್ಪಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಪೂರ್ಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಕಾರ್ಯಗಳ ಓಡತೆಗೆ.
ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪು ಮಿಷ್ಚರ್ ಆಫ್ ಎಕ್ಸ್ಪರ್ಟ್ (ಮೋಇ) ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಯಾವ ಮುಖ್ಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ?
ಮೋಇ ಕೆಲಸವನ್ನು ಸಣ್ಣ ಸ್ಥಾನಗಳಲ್ಲಿ ವಿಭಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಡೇಟಾ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮತ್ತು ಕೀಲುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಂತಾಗಿದೆ.
ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪು ಅವರ ಐಎನ್ಎ ಮೋಡಲ್ಗಳನ್ನು ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಇರಣೆ ಮಾಡುವುದೆಲ್ಲಾ ಸ್ತೋತ್ರಗಳನ್ನು ಹೊಂದਿਆਂ ?
ಹೌದು, ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪು ಅವರು ತಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು, ಅಕ್ಟೋಬರ್ ಗೋಡೆಯಂತೆ ಲಿಂಗ್-ಪ್ಲಸ್ ಮತ್ತು ಲಿಂಗ್-ಲೈಟ್, ಕೈಗಾರಿಕಾಗತ ಬಳಕೆಗಳಲ್ಲಿ применять ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ, ಆಸ್ಪತ್ರೆಯಿಂದ ಹಣದ ಎದ್ದ ಉಕ್ಕೆಯನ್ನು ಗೊತ್ತಾಗುತ್ತದೆ.
ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪು ಮಾಡಿರುವ ಮೊದಲು ಆಹಾರವನ್ನು ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಏನು ?
ಓಪನ್ ಸೋರ್ಸ್ ಮಾಡುವುದು, ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪು ರೀತಿಯ ಇತರ ಸಂಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಾಂಶವನ್ನು ಸುಧಾರಣೆ ಮಾಡುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಐಎನ್ಎ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ನೂತನ ಯಶಸ್ಸು.
ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪು ದೇಶೀಯ ಚಿಪ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅವರ ಐಎನ್ಎ ಮೋಡಲ್ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಯಾವ ಚಿಂತನೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತವೆ ?
ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪು ಅವರು ತಮ್ಮ ಮೋಡಲ್ಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವಾಗ ಇರುವ ಸ್ಥಾಯಿಯ ಲಾಲ್ಜ್ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ನಿಯಮಗಳಲ್ಲಿ ಹಂಚಿಕೆ ಬೆದ್ರವಾಗುತ್ತವೆ, ಇದು ದೋಷದ ಶ್ರೇಣಿಯ ಉಕ್ಕಾಗುತ್ತದೆ.
ಆನ್ಟ್ ಗುಂಪು ವಿಶೇಷ ಆರ್ಥಿಕ ಅಭವಾ: ಈಗಾಗಲೇ ತಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ವ್ಯಾಯಾಮಗಳಿಗೆ ತೀವ್ರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಳಿಗೆ ಕೇವಲ ಯಾವ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಆನ್ಟ್ ಅನುಮಾನವನ್ನು ಬೆಸೆದು ಮತ್ತು ಸ್ಫೂರ್ತಿಯಿಂದ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ?
ನಿಡ್ವಿಡಿಯಾ ವ್ಯಾಪಕದಾಢಾವೆ ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಮುಸ್ತಾಫಾ ಅಧ್ಯಯನವು ಅಧಿಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ತರಬೇತಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಶ್ರೇಣಿಯ ಹರछುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಣಮಿಸುತ್ತದೆ, ಗಲತವರುಗೆತ್ರಯ್ಯ ಸೂಕ್ತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ವರ್ತನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.