DjVu ແລະ​ການ​ເຊື່ອມ​ຕໍ່​ຂອງ​ມັນ​ກັບ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ເລິກ (2023): ສິ່ງ​ທີ່​ທ່ານ​ຈໍາ​ເປັນ​ຕ້ອງ​ຮູ້

DjVu ແມ່ນຮູບແບບເອກະສານທີ່ຖືກບີບອັດໃນເບື້ອງຕົ້ນທີ່ອອກແບບມາເພື່ອສະແກນເອກະສານ ແລະເອກະສານດິຈິຕອນ, ແລະການເຊື່ອມຕໍ່ຂອງມັນກັບການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງໄດ້ກາຍເປັນຈຸດຕັດທີ່ໜ້າສົນໃຈທີ່ສຸດໃນການປະມວນຜົນເອກະສານທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສະໄໝໃໝ່. ເນື່ອງຈາກເທັກນິກການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ, ສະຖາປັດຕະຍະກຳ ແລະວິທີການເຂົ້າລະຫັດຂອງ DjVu ໄດ້ກາຍເປັນບ່ອນຝຶກແອບທີ່ມີຄຸນຄ່າ ແລະເປັນເປົ້າໝາຍການນຳໃຊ້ສຳລັບລະບົບເຄືອຂ່າຍ neural ທີ່ຈັດການການປ່ຽນເອກະສານຂະໜາດໃຫຍ່.

DjVu ແມ່ນຫຍັງແທ້ ແລະເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງສຳຄັນໃນຍຸກຂອງ AI?

DjVu (ອອກສຽງວ່າ "déjà vu") ໄດ້ຖືກພັດທະນາໃນທ້າຍຊຸມປີ 1990 ທີ່ AT&T Labs ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຍັງຄົງຄ້າງຄື: ເຈົ້າເກັບຮັກສາ ແລະຖ່າຍທອດເອກະສານສະແກນທີ່ມີຄວາມລະອຽດສູງແນວໃດໂດຍບໍ່ເສຍຄຸນນະພາບ? ຮູບແບບດັ່ງກ່າວໃຊ້ວິທີການບີບອັດເປັນຊັ້ນໆທີ່ແຍກເອກະສານອອກເປັນຊັ້ນໜ້າ (ຂໍ້ຄວາມ, ສິນລະປະເສັ້ນ), ພື້ນຫຼັງ (ຮູບພາບສີ), ແລະຊັ້ນໜ້າກາກ (ຂໍ້ມູນຮູບຮ່າງ). ແຕ່ລະຊັ້ນຈະຖືກບີບອັດເປັນເອກະລາດໂດຍໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ພິເສດສູງ.

ສິ່ງ​ທີ່​ເຮັດ​ໃຫ້ DjVu ມີຄວາມ​ກ່ຽວ​ຂ້ອງ​ເປັນ​ພິເສດ​ໃນ​ທຸກ​ມື້​ນີ້​ແມ່ນ​ການ​ເສື່ອມ​ໂຊມ​ຫຼາຍ​ຊັ້ນ​ນີ້​ສະທ້ອນ​ເຖິງ​ການ​ສະກັດ​ເອົາ​ລັກສະນະ​ລຳດັບ​ຊັ້ນ​ທີ່​ກຳນົດ​ສະຖາປັດຕະຍະ​ກຳ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ຢ່າງ​ເລິກ​ເຊິ່ງ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ເຄືອຂ່າຍ neural convolutional (CNNs), ຂະບວນການຮູບພາບໂດຍການກໍານົດຂອບ, ຫຼັງຈາກນັ້ນຮູບຮ່າງ, ຫຼັງຈາກນັ້ນໂຄງສ້າງລະດັບສູງ - ມີຄວາມຄືບຫນ້າທີ່ໂດດເດັ່ນຄືກັນກັບວິທີການ DjVu ແບ່ງເອກະສານເຂົ້າໄປໃນ primitives ສາຍຕາ. ຂະຫນານໂຄງສ້າງນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ທາງວິຊາການ; ມັນ​ມີ​ຜົນ​ກະ​ທົບ​ທາງ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ສໍາ​ລັບ​ວິ​ທີ​ການ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​ລະ​ບົບ AI ເພື່ອ​ອ່ານ​, ຈັດ​ປະ​ເພດ​, ແລະ​ສະ​ກັດ​ຄວາມ​ຫມາຍ​ຈາກ​ເອ​ກະ​ສານ​ປະ​ຫວັດ​ສາດ​.

ຕົວແບບການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງໄດ້ຮັບການຝຶກຊ້ອມຢູ່ໃນແຟ້ມເອກະສານ DjVu ແນວໃດ?

ຫ້ອງສະໝຸດຂະໜາດໃຫຍ່ — ລວມທັງ Internet Archive, ເຊິ່ງບັນຈຸໄຟລ໌ DjVu ຫຼາຍລ້ານໄຟລ໌ — ໄດ້ກາຍເປັນບໍ່ຄຳສຳລັບການຝຶກອົບຮົມການຮັບຮູ້ຕົວລະຄອນທາງແສງ (OCR) ແລະຮູບແບບຄວາມເຂົ້າໃຈໃນເອກະສານ. ນັກຄົ້ນຄວ້າການຮຽນຮູ້ແບບເລິກຊຶ້ງໃຊ້ DjVu archives ເພາະວ່າຮູບແບບດັ່ງກ່າວຮັກສາລາຍລະອຽດການພິມໄດ້ດີເຖິງແມ່ນວ່າຢູ່ໃນອັດຕາສ່ວນການບີບອັດທີ່ຮຸນແຮງ, ເຮັດໃຫ້ມັນດີກວ່າທີ່ຈະສູນເສຍການສະແກນ JPEG ສໍາລັບວຽກງານການຮຽນຮູ້ທີ່ມີການຄວບຄຸມ.

ຕົວແບບທີ່ອີງໃສ່ເຄື່ອງຫັນປ່ຽນທັນສະໄໝເຊັ່ນ LayoutLM ແລະ DocFormer ໄດ້ຖືກປັບລະອຽດກ່ຽວກັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີເນື້ອຫາມາຈາກ DjVu. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເຊື່ອມໂຍງໂຄງຮ່າງທາງກວ້າງຂອງພື້ນກັບຄວາມຫມາຍ semantic - ຄວາມເຂົ້າໃຈວ່າຫົວທີ່ກ້າຫານສັນຍານຄວາມສໍາຄັນຫຼືວ່າການແບ່ງຖັນສົ່ງສັນຍານການປ່ຽນແປງພາກສ່ວນ. ການແຍກຊັ້ນທີ່ສະອາດຂອງ DjVu ເຮັດໃຫ້ການອະທິບາຍຄວາມຈິງໃນພື້ນດິນງ່າຍຂຶ້ນຫຼາຍ, ຫຼຸດຜ່ອນການຕິດສະຫຼາກຢູ່ດ້ານເທິງທີ່ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມເສຍຫາຍຕໍ່ທໍ່ຝຶກອົບຮົມການເບິ່ງເຫັນຄອມພິວເຕີຫຼາຍອັນ.

"ປັດຊະຍາສະຖາປັດຕະຍະກຳຂອງ DjVu ໃນການຍ່ອຍສະຫຼາຍຄວາມຊັບຊ້ອນເຂົ້າໄປໃນຊັ້ນຕ່າງໆທີ່ສາມາດຈັດການໄດ້, ປັບປຸງໃຫ້ເໝາະສົມຢ່າງເປັນເອກະລາດແມ່ນຫຼັກການທີ່ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງໄດ້ຄົ້ນພົບຄືນອີກຫຼາຍທົດສະວັດຕໍ່ມາ - ແລະການປະສານກັນລະຫວ່າງສອງຄົນແມ່ນສ້າງບາດກ້າວບຸກທະລຸໃນຄວາມສະຫຼາດຂອງເອກະສານທີ່ບໍ່ຄາດຄິດເມື່ອຮູບແບບດັ່ງກ່າວຖືກປ່ອຍອອກມາຄັ້ງທຳອິດ."

ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ຂອງ​ລະ​ບົບ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ເລິກ DjVu ແມ່ນ​ຫຍັງ?

ຜົນກະທົບຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງຂອງການລວມເອົາເອກະສານ DjVu ກັບການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງໄດ້ຖືກຮັບຮູ້ແລ້ວໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາຕ່າງໆ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ສໍາຄັນປະກອບມີ:

• ການດັດແກ້ເອກະສານປະຫວັດສາດ: ສະຖາບັນເຊັ່ນ: ຫໍສະໝຸດແຫ່ງຊາດ ແລະຄັງເກັບມ້ຽນທາງວິຊາການກຳລັງໃຊ້ AI ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໂດຍ DjVu ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຖອດຂໍ້ຄວາມຈາກໜັງສືໃບລານທີ່ຂຽນດ້ວຍມື, ບັນທຶກທາງກົດໝາຍ ແລະ ຂໍ້ຄວາມຫາຍາກທີ່ຈະໃຊ້ເວລາຫຼາຍສິບປີເພື່ອປະມວນຜົນດ້ວຍຕົນເອງ.
• ການວິເຄາະເອກະສານທາງດ້ານກົດໝາຍ ແລະ ການປະຕິບັດຕາມ: ບໍລິສັດກົດໝາຍ ແລະ ສະຖາບັນການເງິນນຳໃຊ້ຕົວແບບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຈາກຫ້ອງສະໝຸດສັນຍາທີ່ມາຈາກ DjVu ເພື່ອແຍກຂໍ້, ກຳນົດພາສາທີ່ມີຄວາມສ່ຽງ ແລະບັນຫາດ້ານກົດລະບຽບໃນຂອບເຂດ.
• ການປະມວນຜົນບັນທຶກທາງການແພດ: ລະບົບການດູແລສຸຂະພາບກໍາລັງປ່ຽນໄຟລ໌ຄົນເຈັບທີ່ເປັນມໍລະດົກທີ່ເກັບໄວ້ໃນຮູບແບບ DjVu ໃຫ້ເປັນບັນທຶກສຸຂະພາບທາງອີເລັກໂທຣນິກທີ່ມີໂຄງສ້າງ, ສາມາດຊອກຫາໄດ້ໂດຍໃຊ້ທໍ່ AI ທີ່ເກັບຮັກສາບັນທຶກການວິນິໄສ ແລະບັນທຶກທີ່ຂຽນດ້ວຍມື.
• ການເລັ່ງການຄົ້ນຄວ້າທາງວິຊາການ: ນັກວິທະຍາສາດໃຊ້ລະບົບການຮຽນຮູ້ແບບເລິກລັບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມໃນຄັງເກັບມ້ຽນວາລະສານວິທະຍາສາດ (ຈໍານວນຫຼາຍແຈກຢາຍເປັນ DjVu) ເພື່ອດໍາເນີນການທົບທວນວັນນະຄະດີຂະຫນາດໃຫຍ່, ການວິເຄາະເຄືອຂ່າຍອ້າງອີງ ແລະການສ້າງສົມມຸດຕິຖານ.
• ການເຜີຍແຜ່ ແລະການຈັດການເນື້ອຫາ: ບໍລິສັດສື່ມວນຊົນເຮັດໃຫ້ການແທັກເມຕາເດຕາອັດຕະໂນມັດ, ການຈັດການສິດ ແລະການສ້າງເນື້ອຫາຄືນໃໝ່ໂດຍການປະມວນຜົນຫ້ອງສະໝຸດແຟ້ມຈັດເກັບ DjVu ຂອງເຂົາເຈົ້າຜ່ານຮູບແບບຄວາມເຂົ້າໃຈເອກະສານ.

ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ຢ່າງ​ເລິກ​ຊຶ້ງ​ປະ​ເຊີນ​ກັບ​ຄວາມ​ທ້າ​ທາຍ​ຫຍັງ​ແດ່​ໃນ​ເວ​ລາ​ທີ່​ການ​ປຸງ​ແຕ່ງ​ໄຟລ​໌ DjVu?

​ເຖິງ​ວ່າ​ຈະ​ມີ​ການ​ຮ່ວມ​ມື​ທີ່​ຈະ​ເລີ​ນ​ເຕີບ​ໂຕ, ອຸປະສັກ​ດ້ານ​ເຕັກນິກ​ທີ່​ສຳຄັນ​ຍັງ​ຄົງ​ຢູ່. ຕົວແປງສັນຍານການບີບອັດທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງ DjVu ຫມາຍຄວາມວ່າເຄືອຂ່າຍ neural ດິບບໍ່ສາມາດປະມວນຜົນຮູບແບບຕົ້ນສະບັບໄດ້ - ເອກະສານຕ້ອງຖືກຖອດລະຫັດແລະ rasterized ກ່ອນທີ່ຈະໃຫ້ອາຫານເຂົ້າໄປໃນຮູບແບບມາດຕະຖານຮູບພາບ. ຂັ້ນ​ຕອນ​ການ​ຖອດ​ລະ​ຫັດ​ນີ້​ແນະ​ນໍາ​ໃຫ້​ມີ preprocessing latency ແລະ​ການ​ຫຼຸດ​ຜ່ອນ​ຄຸນ​ນະ​ພາບ​ທີ່​ເປັນ​ໄປ​ໄດ້​ຖ້າ​ຫາກ​ວ່າ​ພາ​ລາ​ມິ​ເຕີ​ບໍ່​ໄດ້​ປັບ​ຢ່າງ​ລະ​ອຽດ.

ນອກຈາກນັ້ນ, ໂຄງສ້າງຫຼາຍຊັ້ນທີ່ເຮັດໃຫ້ DjVu ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍສໍາລັບຜູ້ອ່ານຂອງມະນຸດ ສະເຫນີສິ່ງທ້າທາຍສໍາລັບທໍ່ການຮຽນຮູ້ເລິກເຖິງຈຸດຈົບ. ການຫັນເປັນວິໄສທັດສ່ວນໃຫຍ່ຄາດວ່າຈະເປັນ tensor ຮູບພາບ unified ດຽວ; ການໃຫ້ອາຫານຊັ້ນໜ້າ ແລະພື້ນຫຼັງແຍກກັນ ຕ້ອງການສະຖາປັດຕະຍະກຳແບບກຳນົດເອງ ຫຼືຊັ້ນຟິວຊັນທີ່ເພີ່ມຄວາມສັບສົນຂອງຕົວແບບ. ນັກຄົ້ນຄວ້າກໍາລັງຄົ້ນຫາກົນໄກການເອົາໃຈໃສ່ຢ່າງຈິງຈັງທີ່ສາມາດປະຕິບັດການເປັນຕົວແທນທີ່ແຕກຫັກຂອງ DjVu, ເຊິ່ງຈະປົດລັອກປະສິດທິພາບທີ່ສໍາຄັນໃນຂະບວນການປະມວນຜົນເອກະສານຂະຫນາດໃຫຍ່.

ອະນາຄົດຂອງ DjVu ແລະການປະມວນຜົນເອກະສານ Neural ແມ່ນຫຍັງ?

ເບິ່ງ​ໄປ​ຂ້າງ​ໜ້າ, ເສັ້ນ​ທາງ​ແມ່ນ​ຈະ​ແຈ້ງ: ເມື່ອ​ຕົວ​ແບບ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ເລິກ​ຊຶ້ງ​ກາຍ​ເປັນ​ຄວາມ​ສາ​ມາດ ແລະ​ປະ​ສິດ​ທິ​ພາບ​ຫຼາຍ​ຂຶ້ນ, ການ​ເກັບ​ຮວບ​ຮວມ​ເອ​ກະ​ສານ DjVu ທີ່​ກວ້າງ​ຂວາງ​ຈະ​ກາຍ​ເປັນ​ການ​ເຂົ້າ​ເຖິງ ແລະ ມີ​ຄຸນ​ຄ່າ​ຫລາຍ​ຂຶ້ນ. ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ຫຼາຍຮູບແບບທີ່ສາມາດປະມວນຜົນຂໍ້ຄວາມ, ການຈັດວາງ ແລະເນື້ອຫາຮູບພາບໄດ້ພ້ອມກັນນັ້ນ ແມ່ນເລີ່ມປະຕິບັດການເຂົ້າໃຈເອກະສານເປັນວຽກທີ່ເປັນເອກະພາບກັນ ແທນທີ່ຈະເປັນທໍ່ຂອງຂັ້ນຕອນແຍກຕ່າງຫາກ.

ການ​ເພີ່ມ​ຂຶ້ນ​ຂອງ​ລະບົບ retrieval-augmented generation (RAG) ຍັງ​ຈັດ​ໃຫ້​ DjVu archives ເປັນ​ພື້ນຖານ​ຄວາມ​ຮູ້​ທີ່​ສຳຄັນ. ອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ລົງທຶນໃນປັດຈຸບັນໃນການແປງແລະດັດສະນີຄໍເລັກຊັນ DjVu ຂອງເຂົາເຈົ້າຈະມີຈຸດເລີ່ມຕົ້ນທີ່ສໍາຄັນໃນການນໍາໃຊ້ຜູ້ຊ່ວຍ AI ວິສາຫະກິດທີ່ສາມາດຕອບຄໍາຖາມທີ່ມີພື້ນຖານໃນຄວາມຮູ້ຂອງສະຖາບັນຕະຫຼອດທົດສະວັດ.

ຄຳຖາມທີ່ຖາມເລື້ອຍໆ

ຂ້ອຍສາມາດປ່ຽນໄຟລ໌ DjVu ເປັນຮູບແບບທີ່ເຂົ້າກັນໄດ້ກັບເຄື່ອງມື AI ທີ່ທັນສະໄຫມໄດ້ບໍ?

ແມ່ນ. ເຄື່ອງມືໂອເພນຊອດເຊັ່ນ DjVuLibre ແລະຕົວແປງສັນຍານທາງການຄ້າສາມາດຖອດລະຫັດໄຟລ໌ DjVu ເປັນຮູບແບບ PDF, TIFF ຫຼື PNG ທີ່ໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນໂດຍພື້ນຖານຂອງກອບການຮຽນຮູ້ເລິກທີ່ສຸດ. ສຳລັບການປະມວນຜົນເປັນຈຳນວນຫຼາຍ, ທໍ່ແຖວຄຳສັ່ງສາມາດປ່ຽນອັດຕະໂນມັດໃນທົ່ວແຟ້ມຈັດເກັບທັງໝົດໄດ້, ເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານຄວນກວດສອບຄຸນນະພາບຜົນຜະລິດໃນຕົວຢ່າງຕົວແທນກ່ອນທີ່ຈະດໍາເນີນການແປງຂະໜາດໃຫຍ່.

DjVu ຍັງຖືກພັດທະນາຢ່າງຫ້າວຫັນ ຫຼືເປັນຮູບແບບເກົ່າບໍ?

DjVu ຕົ້ນຕໍແມ່ນຮູບແບບເກົ່າແກ່ໃນຈຸດນີ້, ການພັດທະນາຢ່າງຫ້າວຫັນສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຢຸດເຊົາຕັ້ງແຕ່ກາງຊຸມປີ 2000. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມັນຍັງຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນລະບົບນິເວດຫ້ອງສະຫມຸດດິຈິຕອນເນື່ອງຈາກວ່າປະລິມານ sheer ຂອງເນື້ອໃນທີ່ມີຢູ່ແລ້ວເກັບຮັກສາໄວ້ໃນຮູບແບບ. ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງແມ່ນໃຫ້ DjVu ມີຊີວິດທີສອງຢ່າງມີປະສິດທິພາບໂດຍການເຮັດໃຫ້ມັນເປັນໄປໄດ້ທາງດ້ານເສດຖະກິດເພື່ອສະກັດ ແລະນຳໃຊ້ຄວາມຮູ້ທີ່ລັອກໄວ້ຢູ່ໃນບ່ອນເກັບມ້ຽນເຫຼົ່ານີ້.

ການບີບອັດຂອງ DjVu ປຽບທຽບກັບ PDF ສໍາລັບຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມການຮຽນຮູ້ເລິກແນວໃດ?

ໂດຍປົກກະຕິ DjVu ບັນລຸການບີບອັດ 5–10x ດີກວ່າ PDF ສໍາລັບເອກະສານທີ່ສະແກນໄດ້ ໃນຂະນະທີ່ຮັກສາຄວາມສັດຊື່ຂອງພາບທີ່ສູງກວ່າໃນຂະຫນາດໄຟລ໌ທີ່ທຽບເທົ່າ. ອັນນີ້ເຮັດໃຫ້ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມາຈາກ DjVu ມີປະສິດທິພາບການຈັດເກັບຫຼາຍຂື້ນສຳລັບທໍ່ການຝຶກອົບຮົມ, ເຖິງແມ່ນວ່າຮູບແບບການຮອງຮັບກະແສຫຼັກໜ້ອຍກວ່ານັ້ນໝາຍຄວາມວ່າຕ້ອງໃຊ້ເຄື່ອງມືການປຸງແຕ່ງກ່ອນການເພີ່ມເຕີມເມື່ອປຽບທຽບກັບລະບົບນິເວດ PDF ທີ່ຢູ່ທົ່ວທຸກມຸມ.

ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ເຄື່ອງ​ມື, ​ຂະ​ບວນ​ການ​ເຮັດ​ວຽກ, ແລະ​ລະ​ບົບ​ຄວາມ​ຮູ້​ທີ່​ໃຫ້​ພະ​ລັງ​ງານ​ທີ່​ທັນ​ສະ​ໄໝ​ທີ່​ຂັບ​ໄລ່ AI - ຈາກ​ການ​ປຸງ​ແຕ່ງ​ເອ​ກະ​ສານ​ໄປ​ເຖິງ​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ເນື້ອ​ໃນ - ຮຽກ​ຮ້ອງ​ໃຫ້​ມີ​ເວ​ທີ​ທີ່​ສ້າງ​ຂຶ້ນ​ເພື່ອ​ຄວາມ​ສັບ​ສົນ​ໃນ​ຂະ​ໜາດ. Mewayz ເປັນລະບົບປະຕິບັດການທາງທຸລະກິດ 207 ໂມດູນທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມໄວ້ວາງໃຈຈາກຜູ້ໃຊ້ຫຼາຍກວ່າ 138,000 ຄົນເພື່ອປະສານງານທຸກມິຕິຂອງອົງກອນຂອງເຂົາເຈົ້າ, ເລີ່ມຕົ້ນພຽງແຕ່ $19/ເດືອນ. ບໍ່ວ່າເຈົ້າກໍາລັງສ້າງການຈັດເກັບຂໍ້ມູນເປັນດິຈິຕອລ, ການສ້າງຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງເອກະສານໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ຫຼືສ້າງພື້ນຖານຄວາມຮູ້ທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI ຫຼ້າສຸດ, Mewayz ໃຫ້ພື້ນຖານໂຄງລ່າງແກ່ເຈົ້າເພື່ອເຮັດມັນທັງໝົດຢູ່ບ່ອນດຽວ.

ເລີ່ມການເດີນທາງ Mewayz ຂອງທ່ານມື້ນີ້ທີ່ app.mewayz.com ແລະຄົ້ນພົບວ່າ OS ທຸລະກິດທີ່ເປັນເອກະພາບຈະຫັນປ່ຽນວິທີການເຮັດວຽກຂອງທີມງານຂອງທ່ານ, ຂະຫນາດ, ແລະປະດິດສ້າງແນວໃດ.