Perceptron သည် idle bandwidth ကို AI လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနေသည်။

ဉာဏ်ရည်တုကဏ္ဍသည် အထူးသဖြင့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုရှိသော နည်းပညာလက်ဝါးကြီးအုပ်မှုများကြောင့် အရည်အသွေးမြင့် သတင်းအချက်အလတ်ပိုက်လိုင်းများမှ အစောပိုင်းအဆင့် developer များကို ပိတ်ဆို့ထားသောကြောင့် ဥာဏ်ရည်တုကဏ္ဍသည် ပြင်းထန်သော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာပိတ်ဆို့မှုနှင့် ရင်ဆိုင်နေရသည်။ ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော ဒေတာအခြေခံအဆောက်အအုံ ပလက်ဖောင်း Perceptron နေ့စဉ်အသုံးပြုသူကိရိယာများမှတစ်ဆင့် ဝဘ်အချက်အလက်ကို လူစုလူဝေးရင်းမြစ်ပေးသည့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလျှော့ချထားသော အခြေခံအဆောက်အအုံအလွှာကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဤဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ ပိတ်ဆို့မှုကို ဖြေရှင်းရန် ကြိုးစားနေပါသည်။

ခေတ်သစ်မီဒီယာသည် ဉာဏ်ရည်တုအာကာသအတွင်း ထိပ်တန်းနာမည်ကြီးများကို ၎င်းတို့၏ကုန်ကြမ်းကွန်ပြူတာစွမ်းအားကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် မျိုးဆက်သစ် ဟာ့ဒ်ဝဲစနစ်များကို အဆက်မပြတ်ဖြန့်ကျက်နေပုံကို မီးမောင်းထိုးပြရန် လုံးလုံးအာရုံစိုက်ထားသည်။ သို့သော် လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များအကြောင်း ပြောကြဆိုကြသည့် အနိမ့်ဆုံးတစ်ခုမှာ လုပ်ဆောင်ချက်ဆိုင်ရာ AI မော်ဒယ်အားလုံး၏ ပင်မအခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သော လေ့ကျင့်ရေးဒေတာ အရည်အသွေးဖြစ်သည်။

ပြဿနာမှာ open-web content အများစုကို နှိုက်နှိုက်ချွတ်ချွတ် ရိတ်သိမ်းပြီးသော၊ အများသူငှာ အပလီကေးရှင်း ပရိုဂရမ်းမင်း၏ အင်တာဖေ့စ်များအပေါ် ပြင်းထန်သော ကော်ပိုရိတ်ထိန်းချုပ်မှုသည် မတန်တဆ ဒေါ်လာသန်းပေါင်းများစွာသော paywalls များ၏ နောက်ကွယ်တွင် ဒေတာအစုအဝေး၏ ကျန်အခြေခံများကို သော့ခတ်ထားခြင်းဖြစ်သည်။ ကြီးမားသောနည်းပညာလက်ဝါးကြီးအုပ်မှုလက်တစ်ဆုပ်စာအတွက် တားမြစ်ပိတ်ပင်ထားသော စျေးကြီးသောသီးသန့်အခွင့်အရေးတစ်ခုဖြစ်လာပါသည်။

လက်ရှိ AI ပြိုင်ပွဲကို ဦးဆောင်နေသည့် နည်းပညာဘီလူးကြီးများအတွက်၊ ဤကုန်ကျစရိတ်မြင့်မားသော သတင်းအချက်အလက်ပိုက်လိုင်းများကို လုံခြုံစေရန်သည် ငွေကြေးဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုမဟုတ်သော်လည်း ငွေကြေးမလုံလောက်သော ဆန်းသစ်တီထွင်သူများကော။ လိုအပ်သောဘတ်ဂျက်များမရှိဘဲ၊ အစောပိုင်းအဆင့်စတင်လုပ်ကိုင်သူများသည် အပြိုင်အဆိုင်ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန် ရုန်းကန်နေကြရသည်။

“ OpenAI သည် APIs များမှတဆင့်ဒေတာများဝင်ရောက်နိုင်စေရန်အတွက် Reddit နှင့် Twitter ကဲ့သို့သောကုမ္ပဏီများအားတစ်နှစ်လျှင်ဒေါ်လာသန်း 60 မှ $ 100 သန်းခန့်ပေးချေသည်” ဟု Perceptron ပူးတွဲတည်ထောင်သူနှင့်အမှုဆောင်အရာရှိချုပ် Peter Anthony သည်မကြာသေးမီကအင်တာဗျူးတစ်ခုတွင် crypto.news သို့ပြောကြားခဲ့သည်။

“ အဲဒီမှာ AI ပရောဂျက်အသစ်တော်တော်များများမှာ ဒေတာတွေကို ရယူနိုင်ဖို့ ဒေါ်လာ သန်း 60 မှ သန်း 100 အထိ အကုန်အကျခံဖို့ ဘတ်ဂျက်မရှိပါဘူး။ ကမ္ဘာပေါ်မှာ အကောင်းဆုံး မော်ဒယ်လ်ကို တည်ဆောက်ရင် အရည်အသွေးကောင်းတဲ့ ဒေတာကို မသုံးနိုင်ရင် တော်တော်ကို အသုံးမဝင်ပါဘူး။ ကျောင်းမှာ ဉာဏ်အမြော်အမြင်ဆုံး ကလေးဖြစ်နိုင်ပေမယ့် စာအုပ်တွေ မဖတ်နိုင်ရင် သတင်းအချက်အလက်တွေ သိပ်များများစားစား မရှိပါဘူး။”

Anthony သည် လွတ်လပ်သောစျေးကွက်ကဏ္ဍကို ဝန်ဆောင်မှုပေးမည့် အခြားအခြေခံအဆောက်အအုံအတွက် နေရာလွတ်ကို ချန်ထားခဲ့သည်ကို Anthony မှ သဘောပေါက်ခဲ့ပြီး ၎င်းသည် “ဒေတာပိတ်ဆို့မှုပြဿနာ” ကိုဖြေရှင်းရန် AI သည် ယခုလက်ရှိခံစားနေရသော idle consumer bandwidth ကိုအသုံးပြုရန် စီစဉ်နေသည့် Perceptron၊ ပလပ်ဖောင်းကို တွဲဖက်ရှာဖွေနိုင်စေခဲ့သည်။

“ကမ္ဘာ့ဒေတာအများစုကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပြီး ခြစ်ထုတ်ပြီးပါပြီ၊ ဒါပေမယ့် လက်လှမ်းမမီသေးတဲ့ နေရာတွေရဲ့နောက်ကွယ်မှာ ဝှက်ထားတဲ့ ဒေတာတွေ အများကြီးရှိတာကြောင့် ဒေတာတွေကို စုဆောင်းပြီး AI ကုမ္ပဏီတွေအတွက် ဒေတာတွေကို လျှော့စျေးနဲ့ ပံ့ပိုးပေးနိုင်ဖို့ ကိုယ့်ကိုယ်ကို နေရာချထားပေးနေပါတယ်” ဟု Anthony မှ ရှင်းပြခဲ့သည်။

idle bandwidth ကို ရိတ်သိမ်းခြင်း။

ဒါပေမယ့် Perceptron က လွှမ်းမိုးဖို့ စီစဉ်ထားတဲ့ ဒီ idle bandwidth က ဘာလဲ။ ၎င်းသည် ကော်ပိုရေးရှင်းကြီးများမှ ထုတ်နုတ်ပြီး အကျိုးအမြတ်များကို ကြည့်ရှုရန်သာဖြစ်ပြီး နေ့စဉ်အသုံးပြုသူများသည် ပုံမှန်ဒစ်ဂျစ်တယ်ရှာဖွေခြင်းမှတစ်ဆင့် အဆက်မပြတ်ထုတ်လုပ်နေသည့် အသိအမှတ်ပြုမခံရသည့် စီးပွားရေးပိုင်ဆိုင်မှုဖြစ်ကြောင်း Anthony မှ ရှင်းပြခဲ့သည်။

“ အခုအချိန်မှာ၊ မင်းနဲ့ငါတို့ရဲ့ဖုန်းတွေ၊ ငါတို့ရဲ့ကွန်ပျူတာတွေပေါ်မှာ အင်တာနက်သုံးတိုင်း ဒေတာတွေထုတ်ပေးနေတယ်။ အဲဒီဒေတာတွေကို Google လိုမျိုး ကုမ္ပဏီတွေက အကြီးအကျယ်ဒေတာအတွဲတွေအဖြစ် ထုပ်ပိုးပြီး တစ်ခါတရံမှာ ဒေါ်လာဘီလီယံနဲ့ချီပြီး သန်းနဲ့ချီပြီး ရောင်းတယ်။ ဒါတောင် မင်းနဲ့ငါက အဲဒီတန်ဖိုးရဲ့ တစ်ရာခိုင်နှုန်းကို တစ်ခါမှမမြင်ဖူးဘူး။”

Perceptron လုပ်ခဲ့တာက ဒီထုတ်ယူမှုပုံစံကို သူ့ခေါင်းပေါ် လုံးဝလှန်ပစ်ဖို့ပါပဲ။ ၎င်းတို့သည် အကြမ်းဖျင်းအားဖြင့် node 800,000 ပါဝင်သော နိုင်ငံပေါင်း 150 ကျော်ကို ဖြန့်ကျက်တည်ဆောက်ထားပြီး အဆိုပါ node များကို Chrome ပေါ်တွင် browser extension တစ်ခု သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ Android စက်ပစ္စည်းများတွင် အက်ပလီကေးရှင်းတစ်ခုစီ လုပ်ဆောင်နေသော သုံးစွဲသူတစ်ဦးချင်းစီမှ စွမ်းအားဖြင့် လည်ပတ်လျက်ရှိသည်။

ဤ endpoint တပ်ဆင်မှုများသည် ကိုယ်ပိုင်ဒစ်ဂျစ်တယ်ဖိုင်များကို မခြစ်ဘဲ သို့မဟုတ် ထိလွယ်ရှလွယ်သော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ တယ်လီမီတာဖြင့် ကုမ္ပဏီကို ပံ့ပိုးပေးသော်လည်း ၎င်းအစား ၎င်းသည် နယ်မြေဒေသအလိုက် ပထဝီဝင်အမြင်များကို လုံခြုံစေသည်၊ ထို့နောက်တွင် Anthony မှ ဖွင့်ထားသောဝဘ်ပေါ်ရှိ “ အမျိုးမျိုးသော vantage point” အဖြစ် ဖော်ပြထားသော၊ ၎င်းသည် သေးငယ်သောအပိုင်းများကို ထုတ်ယူ၍ အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ဒေတာအတွဲတစ်ခုအဖြစ် ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။

“ လူတစ်ဦးချင်းစီရဲ့ အချက်အလက်တွေကို မသုံးဘူးဆိုတာကို အာရုံစိုက်ဖို့ အရေးကြီးပါတယ်၊ ဒါဟာ မင်းရဲ့ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်နဲ့ အချက်အလက်တွေကို နှိပ်နေတာမဟုတ်ဘူး၊ ဒါပေမယ့် အခု မင်းမာလာဝီမှာနေတယ်ဆိုပါစို့။ ဝက်ဘ်ဆိုဒ်တစ်ခုကိုကြည့်တဲ့အခါ တူညီတဲ့ဝဘ်ဆိုဒ်ကို ငါသွားကြည့်လို့ရတယ်၊ ဒါပေမယ့် ဖြစ်နိုင်တာက ငါဒူဘိုင်းမှာနေတာဆိုတော့၊ မင်းရဲ့ကွန်ပျူတာကိုသုံးရတာက အမျိုးမျိုးသောရလဒ်တွေကို ငါတို့မြင်ရလိမ့်မယ်။ သာမန် ဝဘ်စာမျက်နှာကဲ့သို့ တစ်ခုခု သို့မဟုတ် ၎င်းသည် မည်သို့ပင်ဖြစ်နိုင်သည်”

ဥပမာအနေဖြင့်၊ Anthony မှ ကော်ပိုရိတ်ဖောက်သည်တစ်ဦးသည် US မှ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ ဆိုရှယ်မီဒီယာပို့စ်များ၏ ဒေတာအစုံကို လိုအပ်ပါက၊ Perceptron သည် ကန့်သတ်စီးပွားရေးလုပ်ငန်း APIs များနှင့် အနှောင့်အယှက်မဖြစ်စေဘဲ တစ်ဦးချင်းအများပြည်သူဆိုင်ရာ ပို့စ်များကို ထုတ်ယူရန် ၎င်း၏ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ node mesh တွင် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်နိုင်သည်ဟု မှတ်ချက်ပြုခဲ့သည်။

ဤဒေတာသည် မည်သည့်စံဝဘ်ဘရောက်ဆာမှတဆင့် အများသူငှာ လွတ်လပ်စွာ သုံးစွဲနိုင်နေပြီဖြစ်သောကြောင့် စုစည်းမှုကို terminal node များမှတဆင့် တရားဝင်သတ်မှတ်ခြင်းသည် စီးပွားဖြစ် paywalls များကို ဘေးထွက်စေပါသည်။ ဤအသေးစားဒေတာပက်ကေ့ဂျ်များကို ပြန်လည်ရယူပြီးသည်နှင့်၊ ကွန်ရက်သည် မသန့်စင်ထားသောဒေတာများကို အထူးပြုဉာဏ်ရည်တုမော်ဒယ်များကို ပွတ်တိုက်ကာ အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုအတွက် အချက်အလက်များကို စစ်ဆေးသည့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသော ဆာဗာသို့ ပြန်လည်လွှဲပြောင်းပေးသည်။

“ဒီလိုလုပ်ခြင်းအားဖြင့် Google လိုမျိုး ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုရှိတဲ့ ကုမ္ပဏီကြီးတော်တော်များများက လက်ရှိကောက်ခံနေတဲ့ ကုန်ကျစရိတ်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချနိုင်ပါတယ်။

အရည်အသွေးပြည့်မီသော ကွန်ရက်ပါဝင်သူများကို လှုံ့ဆော်ပေးသည့် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ လှည့်ပတ်မှုဖြင့် လုပ်ဆောင်သည်။

နောက်မေးခွန်းမှာ မည်သူမဆို ၎င်းတို့၏ ဟာ့ဒ်ဝဲကို ဤကဲ့သို့သော ကွန်ရက်တစ်ခုတွင် အဘယ်ကြောင့် စေတနာ့ဝန်ထမ်းလုပ်ကြသနည်း၊ အဖြေသည် ရှင်းရှင်း လင်းလင်းပင်ဖြစ်သည်၊ ဤ node များသည် ၎င်းတို့၏ passive ချိတ်ဆက်မှုအတွက် အမှတ်များရရှိစေရန် လိုင်းအောက်မှ မူရင်း crypto တိုကင်များအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် စီစဉ်ထားကြောင်း သေချာစေသည့် မျှဝေထားသော တန်ဖိုးလှည့်ကွက်တစ်ခုဖြစ်သည်။

Anthony ၏အဆိုအရ၊ ဤဖြန့်ဝေထားသောပုံစံသည် “ သူတို့၏ကွန်ရက်ပံ့ပိုးမှု၏တိုက်ရိုက်မက်ထရစ်တစ်ခုအဖြစ်လုပ်ဆောင်သည့်အမှတ်များရနိုင်သည်” ဖြစ်သောကြောင့် “ ကုမ္ပဏီမှရရှိသောဝင်ငွေရှိသည့်အခါတိုင်း၊ တိုကင်များသည် ဂေဟစနစ်သို့ပြန်လည်ဖြည့်တင်းပေးလိမ့်မည်” ဟူ၍ဖြစ်သည်။

“ တိုကင်များ ပြန်လည်ဝယ်ယူရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် တိုကင်များကို ဘေးဖယ်ထားပေးမည်” ဟု ၎င်းက ထပ်လောင်းပြောကြားခဲ့သည်။

သို့သော်လည်း၊ node တစ်ခုအား လုပ်ဆောင်နေသည့်လူတိုင်းသည် အမှတ်အသားပြုထားခြင်းမရှိပါက ဒေတာအတွဲများ၏ ခိုင်မာမှုကို အလျှော့အတင်းလုပ်နိုင်သည့် အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများစွာရှိသောကြောင့် တစ်သမတ်တည်းဆုများအတွက် အရည်အချင်းပြည့်မီမည်မဟုတ်ပါ။

Perceptron သည် လျော်ကြေးတစ်စုံတစ်ရာမထုတ်ပြန်မီ အလိုအလျောက် algorithms မှ သွင်းအားစုများကို ပစ်မှတ်စံနှုန်းများအတိုင်းစနစ်တကျ အကဲဖြတ်ပေးသည့် စုစည်းထားသော packet များကို ဗဟိုချုပ်ကိုင်ထားသောဆာဗာသို့ ပြန်ပို့ပေးခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ဖြေရှင်းပေးပါသည်။

ထို့အပြင်၊ မကြာသေးမီက စတင်တည်ထောင်မှုသည် ဤတရားဝင်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို စနစ်တကျအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် ငွေပေးငွေယူနှင့် ငွေပေးချေမှုစိစစ်ရေးဆော့ဖ်ဝဲကို အထူးပြုထားသော ကုမ္ပဏီတစ်ခုကို မကြာသေးမီက ဝယ်ယူခဲ့ကြောင်း အန်တိုနီက ပြောကြားခဲ့သည်။

ဒေတာအစုံဖန်တီးမှုများကို မောင်းနှင်နေစဉ်တွင် ကွန်ရက်ပါဝင်သူများကို ပိုမိုထိတွေ့ဆက်ဆံနိုင်ရန် Perceptron သည် ပံ့ပိုးကူညီသူများအား တက်ကြွသောလူ့အားစိုက်ထုတ်မှုများကို ထူးခြားသောလေ့ကျင့်ရေးထည့်သွင်းမှုများအဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်စေမည့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော Data Questing ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုကိုလည်း ဖွင့်လှစ်ရန်စီစဉ်ထားသည်။

“ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဒေတာအတွဲများကို ထိရောက်စွာတည်ဆောက်နိုင်စေရန်နှင့် ဗဟိုချုပ်ကိုင်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များမှတစ်ဆင့် လက်ရှိမရရှိနိုင်သော ဒေတာအတွဲများကို ဖန်တီးနိုင်စေရန် ရည်ရွယ်ပါသည်” ဟု Anthony က ပြောကြားခဲ့သည်။

အဆုံးပန်းတိုင်

ရေရှည်တွင်၊ အန်တိုနီက လုပ်ငန်းသုံးဖောက်သည်များအတွက် နက်ရှိုင်းသော အလွှာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည့် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ထောက်လှမ်းရေးကို အာရုံစိုက်သည့် မော်ဒယ်အဖြစ် ကွန်ရက်အသွင်ကူးပြောင်းမှုကို မြင်လိုကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။

“ ကွာခြားချက်ကတော့ သမားရိုးကျ ဒေတာအတွဲတွေက တည်ငြိမ်နေတာကြောင့် တစ်ကြိမ် စုဆောင်းမိပြီး မြန်မြန်ဆန်ဆန် ခေတ်နောက်ကျသွားတာပါပဲ။ ဒါပေမယ့် အွန်လိုင်းမှာ တစ်ခုခုနဲ့ အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်တဲ့အခါတိုင်း ဒေတာပမာဏ အမြောက်အမြား ထုတ်ပေးနေပြီး အခုချိန်မှာတော့ အများစုဟာ ဖြုန်းတီးသွားမှာပါ” ဟု Anthony မှ ပြောကြားခဲ့သည်။

“ ဤကွဲပြားသောအသုံးပြုသူများအားလုံးကို စောင့်ကြည့်ရန်ကြိုးစားနေသည့် ဆာဗာတစ်ခုတည်းသည် ထိုပမာဏတွင် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသောဉာဏ်ရည်ကို အမှန်တကယ်စုဆောင်း၍မရနိုင်ပါ။ ကျွန်ုပ်တို့လိုအပ်သောအရာမှာ ဖြန့်ဝေထားသောလုပ်ငန်းဆိုင်ရာအသိဥာဏ်ဆီသို့ ပြောင်းလဲသွားသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် e-commerce၊ ကုန်သွယ်မှုနှင့် အခြားအရာများကဲ့သို့သော အရာများတွင် ဝန်ဆောင်မှုများကို အမှန်တကယ်တိုးတက်ကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။”

Perceptron သည် ဒေါ်လာ 10 သန်း AI Data Fund ကိုလည်း စတင်ဆောင်ရွက်ခဲ့ပြီး အဆိုပါ platform သည် အမှီအခိုကင်းသော developer များအား ရန်ပုံငွေပေးရန်နှင့် “ စစ်မှန်သောဝန်ဆောင်မှုများကိုပေးဆောင်နေသော ပရောဂျက်များ” ၏ လက်တွေ့အသုံးချမှုကို ပံ့ပိုးပေးရန် မျှော်လင့်ထားသည်။ ပရိုဂရမ်၏ စည်းကမ်းချက်များအရ ရွေးချယ်ထားသော အင်ဂျင်နီယာအဖွဲ့များသည် အစောပိုင်းအဆင့် AI မော်ဒယ်များကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် သီးသန့်ဒေတာအခြေခံအဆောက်အအုံအကူအညီ ငါးပတ်နှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာဒေတာ 5 TB အထိ အခမဲ့ရရှိမည်ဖြစ်သည်။

“ ရည်မှန်းချက်က ပရောဂျက်တွေ ကြီးထွားလာတာနဲ့အမျှ သူတို့ရဲ့ ဒေတာလိုအပ်ချက်တွေ တိုးလာဖို့ပါပဲ။ ကျွန်တော်တို့ဟာ သူတို့ရဲ့ ဝန်ဆောင်မှုပေးသူတွေထဲက တစ်ယောက်ဖြစ်လာနိုင်တယ်၊ အဲဒါက ပိုမိုကျယ်ပြန့်တဲ့ ဂေဟစနစ်အတွက် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုတစ်ခုဖြစ်သလို တသမတ်တည်း ရေရှည်ဝင်ငွေကို တည်ဆောက်နိုင်တဲ့ နည်းလမ်းတစ်ခုပါ” ဟု Anthony က မှတ်ချက်ပြုခဲ့သည်။

ထုတ်ဝေသည့်အချိန်မှစ၍ Perceptron သည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးအတွက် မတူကွဲပြားသောဒေတာထုတ်ကုန်များကို တက်ကြွစွာပံ့ပိုးပေးနေပြီဟု Anthony မှပြောကြားခဲ့သည်။ ကွန်ရက်သည် ရုပ်ပုံဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများကို တိကျစွာပေါင်းစပ်ရန် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးရန်အတွက် Everlyn AI ဟုခေါ်သော ကုမ္ပဏီအပါအဝင် စာသားမှဗီဒီယို ထုတ်ပေးသည့် ပလက်ဖောင်းများသို့ ကျယ်ပြန့်သော ရုပ်ပုံဒေတာအတွဲများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

ထို့အပြင် ပရောဂျက်သည် Twitter၊ YouTube နှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ် ပိုင်ဆိုင်မှုစျေးကွက်များမှ အများသူငှာ ဟောပြောချက်ကို ခြေရာခံခြင်းဖြင့် စိတ်ဓာတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကဏ္ဍသို့ ဝင်ရောက်လာသောကြောင့် ပရောဂျက်သည် ယခင်က စံပုံစုစည်းမှုကို ရွေ့လျားနေပါသည်။ ဤအများပြည်သူဆိုင်ရာ သဘောထားကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် crypto ကုမ္ပဏီများနှင့် ဖလှယ်မှုများသည် ရုတ်တရက်စျေးနှုန်းအတက်အကျများကို ကြိုတင်ကာကွယ်ရန် အစောပိုင်းအချက်ပြမှုများပေးသည့် ခြေရာခံကိရိယာများကို ဖန်တီးပေးသည်။