GPT‑6.1 Sol ဖြင့် DevRev ၏ အလိုအလျောက်ဝန်ဆောင်မှု

DevRev⁠(ဝင်းဒိုးအသစ်တွင် ဖွင့်မည်) သည် ဝန်ဆောင်မှုနှင့် လုပ်ငန်းလည်ပတ်ရေးအဖွဲ့များအနေဖြင့် ဖောက်သည်များနှင့် ဝန်ထမ်းများ၏ အခက်ခဲဆုံးတောင်းဆိုမှုများကိုပင် အဆုံးအထိ ဖြေရှင်းပေးနိုင်ရန် Computer နှင့် Operator ကို ဖန်တီးခဲ့သည်။ Computer နှင့် Operator ကို လက်ရှိဒေတာများအပေါ် အခြေခံ၍ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်နိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ လုပ်ဆောင်ချက်များကို ပြန်ပြင်နိုင်ပြီး အဖြေများတွင် မူရင်းရင်းမြစ်များကို ညွှန်းပေးထားကြောင်း DevRev ၏ နည်းပညာအရာရှိချုပ် Ahmed Bashir က ရှင်းပြသည်။

DevRev သည် GPT‑6 Astra နှင့် GPT‑6.1 Sol အပါအဝင် OpenAI မော်ဒယ်များကို ၎င်း၏ အကဲဖြတ်စမ်းသပ်မှု စနစ်နှင့် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ထိုစနစ်က ကုမ္ပဏီ၏ အသိပညာအချက်အလက်များကို ချိတ်ဆက်ပေးပြီး အေးဂျင့်တစ်ခု လုပ်ဆောင်နိုင်သည့်အရာများကို အဖွဲ့များက ထိန်းချုပ်နိုင်စေသည်။ OpenAI မော်ဒယ်များသည် ဖောက်သည်များနှင့် ဝန်ထမ်းများကို ဝန်ဆောင်မှုပေးရာတွင် သင့်တင့်သော မြန်နှုန်းနှင့် ကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ််းစားပေးသော စွမ်းရည်နှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုကို ပေးနိုင်သည်ဟု DevRev က ယူဆသည်။

Computer နှင့် Operator နှစ်ခုလုံး၏ ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ််းစားပေးသော စွမ်းရည်၊ အစီအစဉ်ရေးဆွဲမှုနှင့် ကိရိယာရွေးချယ်မှုတို့ကို OpenAI မော်ဒယ်များက ပံ့ပိုးပေးသည်။ DevRev ၏ Agent Studio တွင် အသုံးပြုသူများသည် ကိရိယာတစ်ခုကို မည်သို့အလုပ်လုပ်စေလိုကြောင်း AI နှင့် စကားပြော၍ ဖော်ပြနိုင်သလို ၎င်း၏ လုပ်ဆောင်ပုံအချို့ကို သတ်မှတ်စည်းမျဉ်းများဖြင့်လည်း ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။

DevRev သည် ကုမ္ပဏီ၏ အခြေအနေအချက်အလက်များ ပံ့ပိုးခြင်း၊ ခွင့်ပြုချက်များအတိုင်း လိုက်နာစေခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များ ထိန်းချုပ်ခြင်းတို့ကို ဆောင်ရွက်သည့် ဆော့ဖ်ဝဲနှင့်အတူ မော်ဒယ်များကို စမ်းသပ်သည်။ ၎င်း၏ Enterprise-Bench စံနှုန်းစမ်းသပ်မှုက ဒေတာတွင် ဗားရှင်းများစွာရှိခြင်း၊ အချက်အလက်များက စနစ်အသီးသီးတွင် ရှိနေခြင်းနှင့် ဝင်ရောက်အသုံးပြုခွင့်က လူတစ်ဦး၏ အခန်းကဏ္ဍအပေါ် မူတည်ခြင်းတို့ရှိသည့်အခါ မည်မျှကောင်းစွာ အလုပ်လုပ်နိုင်သည်ကို အကဲဖြတ်သည်။

ထိုအကဲဖြတ်မှုများတွင် GPT‑6.1 Sol က ကောင်းစွာ စွမ်းဆောင်နိုင်ကြောင်း Ahmed က ပြောသည်။ ဖောက်သည် သို့မဟုတ် ဝန်ထမ်းတစ်ဦးက AI အေးဂျင့်နှင့် ဆက်သွယ်ပြောဆိုသည့်အခါ မော်ဒယ်သည် တောင်းဆိုမှု၏ အသေးစိတ်ကွဲပြားချက်များကို နားလည်ပြီး လုပ်ငန်းက ရေရှည်ကျခံနိုင်သော ကုန်ကျစရိတ်ဖြင့် လျင်မြန်စွာ တုံ့ပြန်နိုင်ရန် လိုအပ်သည်။ “ဒါတွေကို အကောင်းဆုံး ဟန်ချက်ညီအောင် လုပ်ပေးနိုင်တယ်လို့ ကျွန်တော် ထင်ပါတယ်” ဟု Ahmed က ပြောသည်။

DevRev ရှိ အင်ဂျင်နီယာများသည် ဆော့ဖ်ဝဲတည်ဆောက်ရန် အကောင်းဆုံးနည်းလမ်းကို ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ရွေးချယ်ထားကြသည်။ “ကျွန်တော်တို့ တစ်ဖွဲ့လုံး Codex ကို သုံးပါတယ်” ဟု Ahmed က ပြောသည်။ အင်ဂျင်နီယာများက ကုဒ်ရေးကိရိယာအမျိုးမျိုးကို စမ်းသုံးပြီးနောက် Codex ကို မိမိတို့ဆန္ဒအလျောက် ပိုမိုအသုံးပြုလာကြသည်။ အင်တာဗျူးချိန်တွင် DevRev သည် Codex သို့ အပြည့်အဝ ပြောင်းသုံးနေပြီဖြစ်ပြီး Cursor လိုင်စင်များကိုလည်း ရပ်ဆိုင်းထားပြီဖြစ်သည်။

ဤအချက်က ဆော့ဖ်ဝဲဖန်တီးသူများ တန်ဖိုးထားသည့်အရာကို ပြသနေသည်ဟု Ahmed က ယူဆသည်။ “ဆော့ဖ်ဝဲဖန်တီးသူတွေက အကောင်းဆုံးကိရိယာကိုပဲ တကယ်ရှာနေကြတာပါ။ သူတို့ကို လှည့်စားလို့ မရပါဘူး။” သူ၏ အင်ဂျင်နီယာများက Codex ကို ဆက်သုံးလိုကြောင်း ပြတ်ပြတ်သားသား ပြောကြသည်။

DevRev ၏ အရောင်းအင်ဂျင်နီယာများသည်လည်း နိုင်ငံတကာညီလာခံများရှိ ကုမ္ပဏီပြခန်းများအတွက် သရုပ်ပြများ ဖန်တီးရန် GPT‑6 Astra ကို အသုံးပြုကြသည်။

ဖောက်သည် သို့မဟုတ် ဝန်ထမ်းတစ်ဦးက အကူအညီတောင်းသည့်အခါ Operator သည် ပြဿနာကို နားလည်ရန်၊ ခွင့်ပြုထားသည့် လုပ်ဆောင်ချက်ကို ဆောင်ရွက်ရန်၊ သို့မဟုတ် သင့်တော်သူတစ်ဦးက အရေးယူဆောင်ရွက်ရန် အသင့်ဖြစ်စေဖို့ Computer သို့ လွှဲပေးရန် လိုအပ်နိုင်သည်။ အဆင့်တိုင်းတွင် နက်နက်နဲနဲ ကျိုးကြောင်းသင့်လျော်စွာ စဉ််းစားပေးသော စွမ်းရည်ကို မလိုအပ်ဘဲ ထိုလုပ်ငန်းစဉ်များ မြန်မြန်ပြီးစီးစေရန် Decisions API နှင့် Ultrafast က ကူညီနိုင်မည့် အခွင့်အလမ်းများရှိသည်ဟု Ahmed က မြင်သည်။

ထိုဆုံးဖြတ်ချက်အချို့ကို ပုံသေစည်းမျဉ်းများဖြင့် သတ်မှတ်ရန် ခက်ခဲပြီး ကုန်ကျစရိတ်လည်း များသည်။ အထူးသဖြင့် ဆုံးဖြတ်ချက်အတွက် အားထားရသည့် အချက်အလက်များက အဆက်မပြတ် ပြောင်းလဲနေသည့်အခါ ဖြစ်သည်။ ဖန်တီးသူများအနေဖြင့် ထိုဆုံးဖြတ်ပုံစည်းမျဉ်းများကို စကားပြောသည့်ပုံစံဖြင့် ပိုမိုဖော်ပြနိုင်ပြီး လုပ်ငန်းတစ်ခုစီအတွက် သင့်တော်သည့် ဉာဏ်ရည်အမျိုးအစားကို ရွေးချယ်နိုင်စေလိုကြောင်း Ahmed က ဆိုသည်။ “ဒီလုပ်ငန်းစဉ်တွေက မိနစ်ပိုင်းမဟုတ်ဘဲ စက္ကန့်ပိုင်းအတွင်း အလိုအလျောက် လုပ်ဆောင်ပြီး အပြီးသတ်နိုင်ဖို့ လိုပါတယ်” ဟု သူက ပြောသည်။

DevRev ၏ နောက်ထပ်ရည်မှန်းချက်မှာ Operator က ဖောက်သည်များနှင့် ဝန်ထမ်းများ၏ ပိုကြာပြီး ပိုခက်ခဲသော တောင်းဆိုမှုများကို ကိုင်တွယ်နိုင်ရန်ဖြစ်သည်။ တစ်ချိန်တည်းတွင် လုပ်ဆောင်ချက်များကို နောက်ကြောင်းလိုက်စစ်ဆေးနိုင်ခြင်း၊ ခွင့်ပြုချက်ဖြင့်သာ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ပြန်ပြင်နိုင်ခြင်းတို့ကိုလည်း ထိန်းသိမ်းထားမည်ဖြစ်သည်။

အသိပညာအချက်အလက်စုမှ အဖြေရှာခြင်း၊ ဝန်ဆောင်မှုအစီအစဉ် အဆင့်မြှင့်ခြင်း သို့မဟုတ် ငွေပြန်အမ်းမှု ရယူခြင်းကဲ့သို့ ရင်းနှီးပြီးသား ပံ့ပိုးကူညီမှုလုပ်ငန်းများသည် အစသာရှိသေးသည်ဟု Ahmed က မြင်သည်။ “ကိုယ်တိုင်ဝန်ဆောင်မှုရယူနိုင်မယ်ဆိုတဲ့ မျှော်မှန်းချက်ကို ကျွန်တော်တို့ တကယ် အကောင်အထည်ဖော်ချင်ပါတယ်” ဟု သူက ပြောသည်။

OpenAI ၏ စွမ်းဆောင်ရည်အမြင့်ဆုံး ဉာဏ်ရည်ကို အသုံးပြု၍ DevRev သည် Computer နှင့် Operator တို့က ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော တောင်းဆိုမှုများကို အဆုံးအထိ ဖြေရှင်းပေးနိုင်ရန် တည်ဆောက်နေသည်။ ထိုသို့ လူတစ်ဦးကိုယ်စား ဆောင်ရွက်ရာတွင် ကုမ္ပဏီ၏ အသိပညာအချက်အလက်များနှင့် ထိန်းချုပ်မှုများကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။