ຄຳສັບ AI, DX & Security
ຄຳອະທິບາຍທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍກ່ຽວກັບຄຳສັບ AI, DX ແລະ ເທັກໂນໂລຢີ

AI ROI (ຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ AI)
AI ROI ແມ່ນຕົວຊີ້ວັດທີ່ໃຊ້ວັດແທກຜົນໄດ້ຮັບຢ່າງເປັນປະລິມານ ເຊັ່ນ: ການປັບປຸງປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກ ແລະ ກາ

AI ຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ (Demand Forecasting AI)
AI ຄາດການຄວາມຕ້ອງການ (Demand Forecasting AI) ແມ່ນລະບົບທີ່ໃຊ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ (Machine Learning)

AI ສ້າງສັນ (Generative AI)
Generative AI ແມ່ນຄຳສັບລວມຂອງຕົວແບບ AI ທີ່ສາມາດສ້າງເນື້ອຫາຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ຂໍ້ຄວາມ, ຮູບພາບ, ສຽງ ແລະ ວິດີ

AI ອ້ອມຂ້າງ
ອຳບຽງ AI (Ambient AI) ໝາຍເຖິງລະບົບ AI ທີ່ຝັງຕົວຢູ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມຂອງຜູ້ໃຊ້ງານ, ຄອຍຕິດຕາມຂໍ້ມູນຈາກເຊັນ

AI Observability (ການສັງເກດການ AI)
ການປະຕິບັດງານເພື່ອຕິດຕາມ ແລະ ສະແດງຜົນການເຮັດວຽກຂອງລະບົບ AI ທີ່ກຳລັງໃຊ້ງານຈິງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ລວມທັງການ

BPO (ການເອົາທຸລະກິດອອກໄປຈ້າງພາຍນອກ)
BPO ແມ່ນຮູບແບບການ outsourcing ທີ່ບໍລິສັດມອບໝາຍຂະບວນການທຸລະກິດສະເພາະໃຫ້ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການພາຍນອກທີ່ມີຄວາມຊ່

Claude Code
Claude Code ແມ່ນ AI coding agent ປະເພດ terminal-resident ທີ່ພັດທະນາໂດຍ Anthropic ເຊິ່ງເປັນເຄື່ອງມື C

ERP (ການວາງແຜນຊັບພະຍາກອນວິສາຫະກິດ)
ERP (Enterprise Resource Planning) ແມ່ນລະບົບການຄຸ້ມຄອງທຸລະກິດແບບປະສົມປະສານ ເຊິ່ງເຮັດໜ້າທີ່ບໍລິຫານຈັດ

Feature Store (ຟີເຈີສະໂຕ)
Feature Store ແມ່ນພື້ນຖານຂໍ້ມູນສຳລັບການຈັດການ ແລະ ນຳໃຊ້ Feature ທີ່ໃຊ້ໃນການຝຶກຝົນ (Training) ແລະ ການ

LoRA
LoRA (Low-Rank Adaptation) ແມ່ນວິທີການທີ່ແຊກເມທຣິກຊ໌ຄວາມແຕກຕ່າງ rank ຕ່ຳເຂົ້າໄປໃນເມທຣິກຊ໌ນ້ຳໜັກຂອງ l

Mesh VPN (ເມສ ວີພີເອັນ)
Mesh VPN ແມ່ນສະຖາປັດຕະຍະກຳ VPN ທີ່ແຕ່ລະ Node ສື່ສານກັນໂດຍກົງຜ່ານການເຂົ້າລະຫັດ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງຜ່ານ Gateway

Multimodal AI (AI ຫຼາຍຮູບແບບ)
Multimodal AI ແມ່ນລະບົບ AI ທີ່ສາມາດປະມວນຜົນ, ເຂົ້າໃຈ ແລະ ສ້າງຂໍ້ມູນໃນຫຼາຍຮູບແບບທີ່ແຕກຕ່າງກັນໄດ້ຢ່າງຄ
128ລາຍການ ຈາກ 1ຈາກ11
ສະແດງດັດຊະນີຄຳສັບທັງໝົດ 128 ຄຳ
- AI ROI (ຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ AI)
- AI ຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ (Demand Forecasting AI)
- AI ສ້າງສັນ (Generative AI)
- AI ອ້ອມຂ້າງ
- AI Observability (ການສັງເກດການ AI)
- BPO (ການເອົາທຸລະກິດອອກໄປຈ້າງພາຍນອກ)
- Claude Code
- ERP (ການວາງແຜນຊັບພະຍາກອນວິສາຫະກິດ)
- Feature Store (ຟີເຈີສະໂຕ)
- LoRA
- Mesh VPN (ເມສ ວີພີເອັນ)
- Multimodal AI (AI ຫຼາຍຮູບແບບ)
- MVP(ຜະລິດຕະພັນຂັ້ນຕ່ຳທີ່ໃຊ້ງານໄດ້ຈິງ)
- OpenClaw
- PEFT
- QLoRA
- RRF
- RLHF
- ນອກລູບ
- ການທົດສອບ E2E
- ກົດໝາຍ AI ຂອງ EU (ກົດລະບຽບປັນຍາປະດິດຂອງສະຫະພາບເອີຣົບ)
- ໃນວົງຈອນ
- ການທົດສອບການຮັບຮອງ
- AI TRiSM (ການຄຸ້ມຄອງຄວາມເຊື່ອໝັ້ນ, ຄວາມສ່ຽງ ແລະ ຄວາມປອດໄພຂອງ AI)
- ຕົວແທນ AI
- ພະນັກງານ AI (AI Employee)
- ຮົ້ວກັ້ນ (AI Guardrails)
- ທຳມາພິບານ AI
- ຊາດບອດ AI
- AI ດິຈິຕອລ ທວິນ (AI Digital Twin)
- ຄວາມຮູ້ຄວາມສາມາດດ້ານ AI (AI Literacy)
- ການທົດສອບຄວາມປອດໄພ AI ດ້ວຍທີມສີແດງ (AI Red Teaming)
- AES-256
- ອາເຈນຕິກ ຟລາຍວີລ (Agentic Flywheel)
- AI ແບບ Agentic
- Agentic RAG
- ການຈັດການ Agent
- ທັກສະຂອງ Agent
- SSM (AWS Systems Manager)
- A2A (ໂປຣໂຕຄໍ Agent-to-Agent)
- ATDD
- SLM (Small Language Model)
- Edge AI (ເອດສ໌ AI)
- n8n
- NDVI
- ບັນຫາ N+1 Query
- MLOps
- MoE (Mixture of Experts)
- MCP(Model Context Protocol)
- LLM (ຕົວແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່)
- ເອັມເບັດດິງ (Embedding)
- ໂທເຄັນ OIDC (OIDC Token)
- ໂມເດລນ້ຳໜັກເປີດ
- OWASP
- ຢູ່ໃນລູບ
- ສັນຍາລັກ Gherkin
- ການທົດສອບການທໍາງານ
- ກາວນດິງ (Grounding)
- GraphRAG
- Claude Agent SDK
- Claude Mythos (ຄລອດ ມິທອສ)
- ຂໍ້ມູນສັງເຄາະ (Synthetic Data)
- CyberGym (ໄຊເບີຈິມ)
- ການໂຈມຕີລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ (Supply Chain Attack)
- GPU(ຫົວໜ່ວຍປະມວນຜົນກຣາຟິກ)
- CVE (Common Vulnerabilities and Exposures)
- Gemini Embedding 2
- ລະບົບຄິດຕໍ່ເນື່ອງ (Chain of Thought)
- ຊິຟທ໌ເລັຟທ໌ (Shift Left)
- ການປັບຂະໜາດໃນເວລາອະນຸມານ (Test-time Compute)
- ຮູບແບບການຄິດວິເຄາະ (Reasoning Model)
- ແບບຈໍາລອງແບບກະຈັດກະຈາຍ (Sparse Model)
- ການຄົ້ນຫາແບບຄວາມໝາຍ (Semantic Search)
- ຊ່ອງໂຫວ່ແບບ Zero-Day (Zero-Day Vulnerability)
- Sentinel-2
- TurboQuant
- ການກໍານົດລາຄາແບບໄດນາມິກ
- ການທົດສອບຫົວໜ່ວຍ
- ການກັ່ນຕອງຄວາມຮູ້ (Knowledge Distillation)
- ຂະໜາດຊັງກ໌
- TDD
- DevOps
- DevSecOps
- Dense Model(ໂມເດລທີ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ຢ່າງໜາແໜ້ນ)
- ການຖອດລະຫັດແບບຄາດເດົາ (Speculative Decoding)
- ໂທເຄັນ (Token)
- ກຣາຟຄວາມຮູ້ (Knowledge Graph)
- ການຄົ້ນຫາແບບປະສົມ
- Bug Bounty (ລາງວັນຊອກຫາຂໍ້ຜິດພາດຂອງຊອບແວ)
- ການຫຼອກລວງຂອງ AI (Hallucination)
- PMF(Product-Market Fit)
- BM25
- PoC (ການພິສູດແນວຄິດ)
- PDPA (ກົດໝາຍຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວຂອງໄທ)
- ຕົວແບ່ງໂທເຄັນ BPE (Byte-Pair Encoding Tokenizer)
- HITL (Human-in-the-Loop) — ມະນຸດຢູ່ໃນວົງຈອນ
- ດອກໄມ້ໄຟ
- ການທົດສອບແບບຟັດຊິງ (Fuzzing)
- ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວໂດຍການແຍກອອກ (Privacy by Isolation)
- ໂຄງການ Glasswing (Project Glasswing)
- ການຂຸດຄົ້ນຂະບວນການ (Process Mining)
- ການສີດໃສ່ຄຳສັ່ງ (Prompt Injection)
- ວິສະວະກຳພຣອມພຕ໌
- ຮູບແບບພື້ນຖານ (Foundation Model)
- ຖານຂໍ້ມູນເວັກເຕີ
- ການທົດສອບການເຈາະລະບົບ (Penetration Testing)
- ລະບົບມັລຕິເອເຈນ
- ການສະຫຼຸບຫຼາຍຂັ້ນຕອນ
- ການບຳລຸງຮັກສາເຊີງພະຍາກອນ
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- ການສຳຫຼວດຈາກໄລຍະໄກ
- ການຄວາຍຕາ (Quantization)
- LLM ທ້ອງຖິ່ນ
- ການຂຽນໂຄດແບບ Vibe (Vibe Coding)
- ການເຂົ້າເຖິງເຄືອຂ່າຍແບບບໍ່ໄວ້ວາງໃຈ (ZTNA)
- ການຖ່າຍທອດຄວາມຮູ້
- ການປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດຫຼາຍພາສາ (Multilingual NLP)
- ການປັບແต່ງລະອຽດ
- ການພັດທະນາຊອບແວນອກປະເທດ (Offshore Development)
- ການພັດທະນາແບບ No-Code/Low-Code
- ເງົາ AI (Shadow AI)
- ສື່ຂາຍຍ່ອຍ (Retail Media)
- ດີບເຟກ (Deepfake)
- ລະບົບຄຳສັ່ງ (System Prompt)
- ວິສະວະກຳສະພາບແວດລ້ອມ
- ວິສະວະກຳສາຍໄຟ (Harness Engineering)
- ໜ້າຕ່າງບໍລິບົດ (Context Window)
- ໂຮງງານອັດສະລິຍະ (Smart Factory)