November

နောက်ဆုံးရ AI သတင်းများ

Baidu မှ AI နယ်ပယ်တွင် ထင်ရှားသော PaddlePaddle သုတေသနလုပ်ငန်းအဖွဲ့သည် PaddleOCR-VL 0.9B ကို မကြာသေးမီက စတင်ထုတ်ပြန်လိုက်သည်။ ၎င်းသည် ERNIE 4.5 0.3B တည်ဆောက်ပုံအပေါ်တွင် မူတည်သည့် vision-language model (VLM) တစ်ခုဖြစ်ပြီး၊ NaViT စတိုင်ဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားသည်။ ဒါဟာ end-to-end multilingual document parsing အတွက် အထူးသင့်လျော်သည့် နည်းပညာဖြစ်သည်။

PaddleOCR-VL ကို ထုတ်လုပ်ပြီး Fine-tuning မပြုမီချင်းတွင်ပါ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်နေပြီး၊ artificial intelligence (AI) နှင့် machine learning နည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ Vision-Language (V+L) task များတွင် ထိရောက်အောင် desempeñar (လုပ်ဆောင်) နိုင်သည်။ အထူးသဖြင့် ဆောင်းပါးထဲတွင်ဖော်ပြထားသည်မှာ နယူးထုတ် ERNIE 4.5 တွင် instruction-following စွမ်းရည်မြင့်မားလာပြီး၊ NaViT-style Encoder ကိုအသုံးပြုထားသဖြင့် Input Resolution မြင့်မားစွာကို ပံ့ပိုးနိုင်သည်။

ဤ model အသစ်သည် Layout-Aware Design ကိုလည်း အခြေခံထားပြီး၊ model ကို instruction-based vision-language interface များအတွက် ဖွံ့ဖြိုးလာအောင်လုပ်ဆောင်ထားသည်။ ဒါဟာ Visual Document Understanding (VDU) ဆိုတဲ့ field ဟာမျှ intelligence မြင့်မားလာသော AI တစ်ခုဖြစ်လာရန် အရေးကြီးတဲ့ ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

PaddleOCR-VL 0.9B ရဲ့ architecture (ဖွဲ့စည်းပုံ) သည် Encoder-Decoder မော်ဒယ်စနစ်ကို NaViT encoder နှင့် ERNIE 4.5 decoder တို့ဖြင့် တည်ဆောက်ထားသည်။ ၎င်းသည် Transformer-based structure အပြည့်အဝဖြင့် တည်ဆောက်ထားပြီး Translation, Visual QA, Document Understanding စတာတွေကို multilingual setting တွင် Run လုပ်နိုင်အောင် မျှော်မှန်းဖန်တီးထားသည်။

ဖော်ပြချက်အရ VDU tasks များကို multilingual ပံ့ပိုးမှုအပြည့်အဝဖြင့် တုံ့ပြန်နိုင်သည်။ သတင်းအရ ပထမ version ဖြစ်တဲ့ PaddleOCR-VL 0.9B ကို training ပြုလုပ်ရာတွင် large-scale synthetic dataset နှင့် instruction data များကို အသုံးပြုခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့် AI model ဟာ Data မြောက်မြားစွာအပေါ် မှီခိုကာ ယုံကြည်စိတ်ချရလောက်အောင် generalize လုပ်နိုင်တယ်လို့ ယူဆထားသည်။

Baidu ရဲ့ team ကနေ ချပြချက်တစ်ရပ်အနေနဲ့ ချပြထားတာကတော့ – ဒီ model ဟာ OCR application များအတွက် နောက်ဆုံးပေါ် multilingual parsing system တစ်ခုဖြစ်လာအောင် ရည်ရွယ်ထားတာဖြစ်သည်။ အဖွဲ့က open-source framework ဖြစ်တဲ့ PaddleOCR တွင်ထည့်သွင်းထားပြီး၊ မတူညီသော Document Language Pair များ၊ Layout Design များနှင့် Instruction condition များကို တုံ့ပြန်နိုင်အောင်လုပ်ဆောင်ထားသည်။

အညာမှာ ဖော်ပြထားတဲ့ Original Website Link:
https://www.marktechpost.com/2025/10/17/baidus-paddlepaddle-team-releases-paddleocr-vl-0-9b-a-navit-style-ernie-4-5-0-3b-vlm-targeting-end-to-end-multilingual-document-parsing/

ယခု Project သည် AI ၊ Machine Learning နှင့် Deep Learning အသုံးအနှုန်းများဖြင့် Natural Language Processing (NLP) နှင့် Computer Vision (CV) နယ်ပယ်များကို ပေါင်းစပ်၍ Document Intelligence ကို ဖော်ဆောင်ခြင်းအတွက် ပိုမိုနည်းလမ်းအသစ်များအား ဖန်တီးပေးမည်ဟု မျှော်လင့်ရသည်။

Crochet ပညာ၏ ဆန်းကြယ်လှတဲ့ သမိုင်းကြောင်း

Crochet (ခရိုချယ်) အက်ဖ်ကားသည် ယနေ့ခေတ်တွင် လူကြိုက်များလာသော လက်မှုပညာတစ်ခုဖြစ်ပြီး ပထမဦးဆုံး စတင်တီထွင်ချုပ်လုပ်ခဲ့သည့် သမိုင်းဝင်အချို့ကို သက်သေအထောက်ပြနိုင်မှုမရှိသော်လည်း ၎င်းသည် ရှေးအီယုပ်ရှားတုန်ဖြစ်သည်ဟု ယူဆကြသည်။ ၁၉ရာစုတွင် crochet သည် တဖြည်းဖြည်းအားဖြင့် ဥရောပသို့ ရောက်ရှိလာခဲ့ပြီး တောင်အာရှ၊ အနောက်အာဖရိကနှင့် အမေရိကတိုက်များသို့တိုးပွားလာခဲ့သည်။

လျှို့ဝှက်ဆန်တဲ့အစ

Crochet ၏ တကယ့်အစကို မှန်ကန်စွာခွဲခြားဖော်ပြရန် ခက်ခဲသည်။ အပေါ်ယံရှုထောက်ချက်များအရ၊ 16ရာစုနှောင်းပိုင်းခန့်တွင် တောင်အာရှနှင့် မြောက်အာဖရိကဧရိယာများတွင် ခရပ်ခ်ဖွဲ့ခြင်းနည်းလမ်းများ (looping techniques) အသုံးပြုပြီး ပုဝါအမျိုးမျိုး ဖန်တီးခဲ့ကြသည်။ သို့သော် ယနေ့ခေတ်၏ လက်မှုပညာအဖွဲ့ချုပ် 'Crochet' ဟု ခေါ်ကြသော ပုံစံသည် ဝေါ်လဖရန်စီ (Western Europe) တောင်ပိုင်းတစ်ဝိုက်တွင်ပင် ပိုမိုဖွံ့ဖြိုးကျယ်ပြန့်လာခဲ့သည်။

၁၉ရာစု - Crochet ၏ ဖွံ့ဖြိုးမှု

Crochet စတင်ကျယ်ပြန့်လာသောလမ်းဘေးတွင် မိန်းခလယ်တစ်ဦးဖြစ်သော Mlle. Riego de la Branchardière ကိုအရေးပါတဲ့သမိုင်းဝင်အဖြစ် သိုလှောင်သည်။ သူမသည် ဗီကတိုးရခေတ်အတွင်း အသက်ရှင်ခဲ့သူဖြစ်ပြီး၊ lace (အထည်ချုပ်ချောင်းလေး) များကို crochet ပန်းထိုးနည်းဖြင့် ချည်သားအဖြစ် ပြောင်းလဲဖန်တီးနိုင်သည်ဟု စတင် သက်သေပြသူဖြစ်သည်။

Riego သည် ပထမဦးဆုံး Crochet ပုံစံအမျိုးမျိုးနှင့် လေ့ကျင့်ဖွယ်စာအုပ်များ ထုတ်ဝေခဲ့သူဖြစ်သဖြင့် သူမသည် “Crochet Pattern’s Mother” ဟု တင်သည်းခံကြသည်။

အနောက်အားဖြင့် ယင်းကာလအတွင်းတွင် ဗြိတိသျှနှင့် ဥရောပလူမျိုးများအကြား Crochet သည် အထွေထွေလုပ်ငန်းတစ်ခုအဖြစ် နာမည်ကျော်လာသည်။ မိခင်လက်မှုပညာအဖြစ် အသုံးပြုသည့်အပြင် လူကြီးမင်းမိဘများ အနားတွင် ထိုင်ပြီးအပျင်းပြေကာ လက်ရာများဖန်တီးသည့်ဝါသနာအဖြစ်လဲ လူကြိုက်များလာခဲ့သည်။

Cultural Influences (ယဉ်ကျေးမှုများနှင့် ဆက်နွယ်မှု)

Crochet သည် နိုင်ငံအုပ်စုအလိုက် အထည်ထည်ဝါဝါ မတူညီသောပုံစံများနှင့် ဖွဲ့စည်းလာသည်။ ဥပမာ - အာဖရိကတိုက်တွင် အရောင်စုံများဖြင့် ပြုလုပ်သည့် Granny Square မျိုးကွဲများ၊ ဥရောပတွင် အဖွဲ့ဖျော်ဖြေမှုအဖြစ် ထိုင်နေရင်း လက်ချည်ချုပ်သည်များ၊ တောင်အမေရိကမှာ Andes ရှေးလူမျိုးများ၏ နေရာအထောက်အထားများတွင် Crochet နည်းများပြသမှုများ ရှိနေသည်။

မူလနက်တဲ့အချက်တစ်ခုမှာတော့ နိုင်ငံတိုင်းတွင် Crochet ကို မတူညီသောအမည်နှင့် ခေါ်ကြသည်။ ဥရောပတွင်တော့ “shepherd’s knitting”, “tambouring”, “hooked needlework” ဟုခေါ်သည်။ သို့သော် ဆန့်ကျင်ဘက်ဖြစ်သည့် အရှေ့တိုင်းအတွင်းအတွက်တော့ Crochet ဟု တိတိကျကျခေါ်ဆိုမှုမရှိကြသေးပေ။

လောလောဆယ် - Crochet ၏ ခေတ်သစ်လှုပ်ရှားမှု

၂၁ရာစုတွင် Crochet သည် နောက်တဖန် နေရောင်ထဲသို့ ပြန်လှည့်လာသည်။ အထည်အဖြူအညိုသာမက၊ နယူးယော့ခ်၊ တိုကျို၊ ပြင်သစ် တို့တွင် ခေတ်သစ်ဒီဇိုင်နာများ နှင့် ကျွန်ုပ်တို့ကြိုက်နှစ်သက်သော Slow Fashion အဖွဲ့အစည်းများက Crochet ကို တေးသွပ်မွှန်းတဲ့ စတိုင် ဖြစ်အောင် ပြုပြင်ဖန်တီးလျက်ရှိကြသည်။

Social Media ၏ ဝေငှမှုကြောင့် လူငယ်များသည် ပါဝင်ပတ်သက်လာသည်။ အထူးသဖြင့် Pandemic နောက်ပိုင်းကာလအတွင်း Crochet သည် စိတ်ကျန်းမာရေးရှုဖျတ်မှုတစ်ခုအဖြစ် အဓိပ္ပါယ်တန်လာသည်။ ဒါ့အပြင် Yarn Bombing အဖြစ်လည်း မျှသာရလောက်စွာ လူအများအတွက် ဆွဲဆောင်မှုထဲလိုက်လာသည်။

နောက်ဆုံးတင်ပြချက်

Crochet သည် ရိုးရှင်းသည်ဖြစ်ချင်ရင် ရိုးရှင်းပြီး၊ နှစ်ခြင်းနက်မှနက်ဆုံး သုတေသနအဖြစ် လေ့လာနိုင်သည့် လက်မှုပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် နိုင်ငံတစ်ဝှမ်းကို တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ပူးပေါင်းပေးနိုင်သော ယဉ်ကျေးမှုအတံတားလည်း ဖြစ်သည်။

ယခုချိန်တွင် Crochet သည် ဖက်ရှင်၊ အနုမြူပညာ၊ စိတ်ကျန်းမာရေး၊ ခေတ်သစ်အချုပ်အပြင်၌ အပြည့်အဝ ဝင်ရောက်နေပြီး၊ ခေတ်အသစ်မြို့ပြလူငယ်တို့မှာလည်း ပြန်လည်ဖော်ထုတ်ခြင်း၊ ကိုယ့်ကိုယ်ကိုဖန်တီးခြင်းနှင့် ချစ်ခြင်းမေတ္တာလှီးလည်းစေသော လှုပ်ရှားမှုတစ်ခုဖြစ်လာခဲ့သည်။

ထို့ကြောင့် - Crochet သည် ရိုးရာနှင့် ခေတ်သစ်ကို ဆက်သွယ်ပေးသည့် လက်ရာတန်ဖိုးရှိ မြန်မာ့လက်မှုပညာလောကသို့လည်း ထောက်ပံ့ပေးနိုင်သည်ဟု ဆိုနိုင်ပါသည်။

Gorgeous 🖤🖤🖤