Phnom Penh skyline at golden hour — ទិដ្ឋភាពភ្នំពេញនៅពេលព្រលប់

Inference Loops

ជំរុញអនាគត AI របស់កម្ពុជា

Founded by a team of international entrepreneurs with over a decade of experience shaping Cambodia's digital landscape, we are a Phnom Penh-rooted AI capability partner — bridging government policy, enterprise automation, and workforce education to build a sovereign, thriving AI ecosystem in Cambodia.

"កម្ពុជាស្ថិតក្នុងទីតាំងពិសេសមួយដែលអាចលោតផ្លោះចូលទៅក្នុងយុគសម័យ AI — មិនមែនដោយការនាំចូលដំណោះស្រាយទេ ប៉ុន្តែដោយការកសាងសមត្ថភាពដែលមានឫសគល់នៅក្នុងប្រជាជន ស្ថាប័ន និងសេចក្ដីប្រាថ្នារបស់យើង។"

— International entrepreneurs, 12 years shaping Cambodia's digital landscape

បេសកកម្មរបស់យើង

ឫសគល់នៅកម្ពុជា។ កសាងឡើងសម្រាប់ផលប៉ះពាល់។

Inference Loops ត្រូវបានបង្កើតឡើងលើជំនឿដ៏សាមញ្ញមួយ៖ បដិវត្តន៍ AI នឹងមិនត្រូវបានដាក់ឱ្យធ្វើនៅខាងក្រៅទេ។ ដើម្បីឱ្យកម្ពុជារីកចម្រើនក្នុងយុគសម័យនៃប្រព័ន្ធឆ្លាតវៃ យើងត្រូវកសាងសមត្ថភាពក្នុងស្រុក — ក្នុងគោលនយោបាយ ក្នុងសហគ្រាស និងក្នុងការអប់រំ។ ក្រុមរបស់យើងប្រមូលផ្ដុំជំនាញពីបច្ចេកវិទ្យា គោលនយោបាយសាធារណៈ និងការអភិវឌ្ឍកម្លាំងពលកម្ម។ យើងធ្វើការជាមួយក្រសួងរបស់រដ្ឋាភិបាល សហគ្រាសឯកជន និងស្ថាប័នសិក្សា ដើម្បីបង្កើតយុទ្ធសាស្ត្រ AI ដែលពាក់ព័ន្ធក្នុងស្រុក មានគ្រឹះក្រមសីលធម៌ និងមានការប្រកួតប្រជែងជាសកល។

2026

បង្កើតឡើងនៅកម្ពុជា 2026

3

វិធីសាស្ត្រឆ្លងវិស័យ

ស្តង់ដារសកល

Cambodian professionals collaborating in a modern Phnom Penh office — អ្នកជំនាញកម្ពុជាសហការគ្នាក្នុងការិយាល័យ

សសរស្តម្ភរបស់យើង

សសរស្តម្ភបីនៃផលប៉ះពាល់

យើងធ្វើប្រតិបត្តិការនៅចំណុចប្រសព្វនៃអភិបាលកិច្ច អាជីវកម្ម និងការសិក្សា — ព្រោះការផ្លាស់ប្ដូរ AI ដែលស្ថិតស្ថេរ ត្រូវការទាំងបីយ៉ាងនេះ។

រដ្ឋាភិបាល និងគោលនយោបាយ AI

ផ្ដល់ប្រឹក្សាដល់ក្រសួង និងស្ថាប័នកំណត់បទប្បញ្ញត្តិស្ដីពីក្របខណ្ឌអភិបាលកិច្ច AI យុទ្ធសាស្ត្រ AI ជាតិ ច្បាប់ការពារទិន្នន័យ និងគោលការណ៍ណែនាំក្រមសីលធម៌ ដែលសមស្របទៅនឹងបរិបទផ្លូវច្បាប់ និងវប្បធម៌របស់កម្ពុជា។

AI សហគ្រាស និងស្វ័យប្រវត្តិកម្ម

ជួយសហគ្រាសកម្ពុជាក្នុងការរចនា និងដាក់ឱ្យដំណើរការប្រព័ន្ធ AI ដែលជំរុញប្រសិទ្ធភាពប្រតិបត្តិការ ការយល់ដឹងពីអតិថិជន និងគុណសម្បត្តិប្រកួតប្រជែង។

ការអប់រំ និងកម្លាំងពលកម្ម

កសាងកម្មវិធីសិក្សា AI កម្មវិធីបណ្ដុះបណ្ដាល និងភាពជាដៃគូជាមួយសាកលវិទ្យាល័យ ដើម្បីបណ្ដុះបណ្ដាលអ្នកអនុវត្ត AI និងអ្នកដឹកនាំក្រមសីលធម៌ជំនាន់ក្រោយរបស់កម្ពុជា។

ផលប៉ះពាល់ថ្នាក់ជាតិ

កសាងវាសនាឌីជីថលរបស់កម្ពុជា

ការងាររបស់យើងប៉ះពាល់ដល់គ្រប់វិស័យដែលកំណត់អនាគតរបស់កម្ពុជា។

01

សេវាសាធារណៈ

ធ្វើទំនើបកម្មការផ្ដល់សេវាកម្មរបស់រដ្ឋាភិបាលតាមរយៈស្វ័យប្រវត្តិកម្មឆ្លាតវៃ

02

បរិយាបន្នហិរញ្ញវត្ថុ

ពង្រីកលទ្ធភាពទទួលបានឥណទាន និងធនាគារឌីជីថលតាមរយៈ AI

03

កសិកម្ម

កសិកម្មច្បាស់លាស់ និងការដាំដុះដែលធន់នឹងអាកាសធាតុ ដែលគាំទ្រដោយ AI

04

សុខាភិបាល

ការវិនិច្ឆ័យដែលជំនួយដោយ AI និងការយល់ដឹងផ្នែកសុខភាពសាធារណៈ

05

ការអប់រំ

ការសិក្សាដែលធ្វើតាមតម្រូវការផ្ទាល់ខ្លួន និង AI ភាសាខ្មែរ

06

ទីក្រុងឆ្លាតវៃ

ការរៀបចំផែនការទីក្រុងឆ្លាតវៃសម្រាប់ទីក្រុងដែលកំពុងរីកធំរបស់កម្ពុជា

សេវាកម្មរបស់យើង

សមត្ថភាពដែលផ្ដល់លទ្ធផល

សមត្ថភាពប្រឹក្សា និងផ្ដល់ AI ពីដើមដល់ចប់។

យុទ្ធសាស្ត្រ AI និងផែនទីបង្ហាញផ្លូវ

ការវាយតម្លៃភាពត្រៀមខ្លួនជា AI យ៉ាងទូលំទូលាយ និងការអភិវឌ្ឍយុទ្ធសាស្ត្រសម្រាប់បរិបទរបស់កម្ពុជា។

ប្រឹក្សាគោលនយោបាយ និងអភិបាលកិច្ច

ការវិភាគបទប្បញ្ញត្តិ ក្របខណ្ឌក្រមសីលធម៌ AI និងការកសាងសមត្ថភាពសម្រាប់ស្ថាប័ន។

ការរចនាដំណោះស្រាយ AI

ដំណោះស្រាយ AI និងស្វ័យប្រវត្តិកម្មតាមតម្រូវការ ចាប់ពី proof-of-concept រហូតដល់ production។

ការអប់រំ និងបណ្ដុះបណ្ដាល

ការរចនាកម្មវិធីសិក្សា AI ការអប់រំថ្នាក់ដឹកនាំ និង bootcamp បច្ចេកទេស។

ទេពកោសល្យសកល ឫសគល់ក្នុងស្រុក

កម្លាំងពលកម្ម AI អន្តរជាតិ

យើងកសាង និងដាក់ឱ្យដំណើរការក្រុមវិស្វកម្មពីកម្ពុជា — ផ្សំស្តង់ដារទេពកោសល្យសកលជាមួយគុណសម្បត្តិតម្លៃនៅអាស៊ីអាគ្នេយ៍។

គំរូរបស់យើងសាមញ្ញ៖ យើងជ្រើសរើសវិស្វករកម្រិតពិភពលោក — ទាំងជនជាតិខ្មែរ និងជនបរទេសដែលរស់នៅភ្នំពេញ — ហើយដាក់ពួកគេឱ្យបម្រើអតិថិជននៅទូទាំងពិភពលោក។ យើងគ្រប់គ្រងការជ្រើសរើស ការអនុលោមភាព ការចេញវិក្កយបត្រ និងការគ្រប់គ្រងការផ្ដល់សេវា។ អ្នកទទួលបានក្រុមដែលបានជ្រើសរើស វិក្កយបត្រតែមួយ និងគ្មានបន្ទុករដ្ឋបាល។

កម្រិតកំពូល វិស្វករដែលបានពិនិត្យ ស្តង់ដារសកល
40–60% សន្សំចំណាយធៀបនឹង SG/HK/EU
GMT+7 ត្រួតស៊ីគ្នាជាមួយ APAC, AU, អឺរ៉ុប
ភាសាអង់គ្លេស កម្រិតដើមកំណើត ទេពកោសល្យជនបរទេស + ក្នុងស្រុក

វិស្វកម្ម AI និង ML

ការអភិវឌ្ឍម៉ូដែលតាមតម្រូវការ fine-tuning, RAG pipeline, MLOps និងប្រព័ន្ធ AI production។

Full-Stack និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ

កម្មវិធីបណ្ដាញ API ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ cloud, DevOps និង microservices — ការផ្ដល់សេវាពីដើមដល់ចប់។

វិស្វកម្មទិន្នន័យ និង Pipeline

ETL pipeline, data lake, ការរៀបចំទិន្នន័យបណ្ដុះបណ្ដាល និងការធានាគុណភាពសម្រាប់ក្រុម AI របស់អ្នក។

ការគ្រប់គ្រងគម្រោងបច្ចេកទេស

ការគ្រប់គ្រងការផ្ដល់សេវា ការបង្វឹក agile ការទំនាក់ទំនងជាមួយអតិថិជន និងការសម្របសម្រួលអ្នកផ្គត់ផ្គង់។

របៀបដែលយើងកសាងក្រុម AI របស់អ្នក

យើងមិនបញ្ចូលមនុស្សដាក់តាមការពិពណ៌នាការងារនោះទេ។ យើងបង្កើតក្រុមតូចៗ ដឹកនាំដោយវិស្វករជាន់ខ្ពស់ ដែលរៀបចំឡើងជុំវិញបញ្ហារបស់អ្នក — ហើយដំណើរការពួកគេតាមការអនុវត្ត agentic ដូចគ្នាដែលយើងសរសេរនៅលើ blog របស់យើង។

01

ជ្រើសរើសពីបណ្ដុំទេពកោសល្យតំបន់ដ៏ធំទូលាយ

យើងជ្រើសរើសនៅទូទាំងអាស៊ីអាគ្នេយ៍ — វិស្វករកម្ពុជាមកពី RUPP, ITC និងវិស័យ startup ដែលកំពុងរីកចម្រើនយ៉ាងលឿននៅភ្នំពេញ ជាមួយអ្នកជំនាញអន្តរជាតិដែលរស់នៅក្នុងតំបន់។ ការជ្រើសរើសម្នាក់ៗត្រូវបានពិនិត្យលើជំនាញ និងការចង់ដឹងចង់ឃើញ មិនមែនត្រឹមតែសញ្ញាបត្រនោះទេ។

02

បង្កើតក្រុមជុំវិញបញ្ហារបស់អ្នក

ជំនួសឱ្យអ្នកជំនាញទូទៅដែលធ្វើគ្រប់យ៉ាងម្ដងៗ យើងផ្សំក្រុមនៃអ្នកជំនាញ — វិស្វករ agent, full-stack, ទិន្នន័យ និងវេទិកា — ដែលត្រូវគ្នានឹង stack របស់អ្នក codebase របស់អ្នក និងនិយមន័យនៃភាពបញ្ចប់របស់អ្នក។

03

ដំណើរការតាមការអនុវត្ត agentic ពិតប្រាកដ

ក្រុមរបស់យើងកសាងតាមរបៀបដែលយើងសរសេរ៖ វិស្វកម្ម loop និង harness, evals ជាច្រកផ្ទៀងផ្ទាត់ និង guardrails មុនពេលឯករាជ្យ។ ពួកគេស្ទាត់ជំនាញលើឧបករណ៍ដែលផ្ដល់សេវាជាក់ស្ដែង — Claude Code, Cursor និង MCP។

04

យើងគ្រប់គ្រងការជ្រើសរើស ការអនុលោមភាព និងការផ្ដល់សេវា

ការជ្រើសរើស កិច្ចសន្យា ការអនុលោមភាពក្នុងស្រុក ការចេញវិក្កយបត្រ និងការគ្រប់គ្រងការផ្ដល់សេវា គឺជាការទទួលខុសត្រូវរបស់យើង។ អ្នកទទួលបានក្រុមដែលបានជ្រើសរើស វិក្កយបត្រតែមួយ និងចំណុចទទួលខុសត្រូវតែមួយ — ដោយគ្មានបន្ទុកប្រតិបត្តិការនៅខាងអ្នកឡើយ។

ដៃគូរបស់យើង

ធ្វើការជាមួយ

កិច្ចសហការកំពុងអភិវឌ្ឍ — សូមទាក់ទងមកដើម្បីចូលរួមជាមួយយើង។

ឡូហ្គោដៃគូនឹងមកដល់ឆាប់ៗ
ឡូហ្គោដៃគូនឹងមកដល់ឆាប់ៗ
ឡូហ្គោដៃគូនឹងមកដល់ឆាប់ៗ
ឡូហ្គោដៃគូនឹងមកដល់ឆាប់ៗ
ឡូហ្គោដៃគូនឹងមកដល់ឆាប់ៗ
ឡូហ្គោដៃគូនឹងមកដល់ឆាប់ៗ
ឡូហ្គោដៃគូនឹងមកដល់ឆាប់ៗ
ឡូហ្គោដៃគូនឹងមកដល់ឆាប់ៗ
Cambodian students in a classroom learning AI — សិស្សកម្ពុជាក្នុងថ្នាក់រៀន AI

ការអប់រំ

កសាងកម្លាំងពលកម្ម AI របស់កម្ពុជា

វិនិយោគលើទេពកោសល្យ AI ជំនាន់ក្រោយ តាមរយៈកម្មវិធីដែលរចនាឡើងសម្រាប់សិស្សកម្ពុជា។

01

ភាពជាដៃគូជាមួយសាកលវិទ្យាល័យ

សហការជាមួយសាកលវិទ្យាល័យកម្ពុជាលើកម្មវិធីសិក្សា AI និងការស្រាវជ្រាវ។

02

ការអប់រំថ្នាក់ដឹកនាំ

កម្មវិធីសម្រាប់អ្នកដឹកនាំ និងអ្នករៀបចំគោលនយោបាយស្ដីពីផលប៉ះពាល់ជាយុទ្ធសាស្ត្ររបស់ AI។

03

Bootcamp បច្ចេកទេស

ការបណ្ដុះបណ្ដាលផ្អែកលើគម្រោងសម្រាប់វិស្វករដែលស្វែងរកជំនាញឯកទេស AI។

04

ការយល់ដឹងសាធារណៈ

សិក្ខាសាលា និងបាឋកថាសាធារណៈ ដើម្បីកសាងចំណេះដឹង AI នៅទូទាំងសង្គម។

កម្មវិធីនឹងចាប់ផ្ដើមឆាប់ៗ។ ចុះឈ្មោះដើម្បីទទួលបានព័ត៌មានថ្មីៗ។

គម្រោងតំណាង

អ្វីដែល Loop Engineering ផ្ដល់ឱ្យ

ឧទាហរណ៍បង្ហាញពីប្រព័ន្ធ agentic ដែលយើងកសាង ដកស្រង់ចេញពីលំនាំពិតប្រាកដនៅទូទាំងវិស័យ fintech, ការដឹកជញ្ជូន និងសេវាសាធារណៈនៅអាស៊ីអាគ្នេយ៍។ ឈ្មោះត្រូវបានរក្សាសម្ងាត់ ហើយតួលេខគឺជាតំណាងសម្រាប់លទ្ធផលដែលការងារនេះតម្រង់ទៅរក។

Fintech · កម្ពុជា

ការត្រួតពិនិត្យអនុលោមភាពពេញមួយយប់សម្រាប់អ្នកផ្ដល់ឥណទានឌីជីថល

បញ្ហា

អ្នកផ្ដល់ឥណទានឌីជីថលដែលរីកលូតលាស់យ៉ាងលឿនមួយ ត្រូវលង់ក្នុងការត្រួតពិនិត្យពាក្យសុំឥណទានដោយដៃ។ មន្ត្រីអនុលោមភាពពិនិត្យឯកសារនីមួយៗដោយដៃ ធៀបនឹងវិធាន KYC និងវិធានរបស់ធនាគារកណ្ដាល — ការកកស្ទះពីពីរទៅបីថ្ងៃ ដែលកំណត់ការរីកចម្រើន និងបណ្ដោយឱ្យការសម្រេចចិត្តមិនស្របគ្នាជ្រាបចូល។

ដំណោះស្រាយ

យើងបានកសាង agent ត្រួតពិនិត្យបែប loop-engineered៖ harness ដែលប្រមូលផ្ដុំឯកសាររបស់អ្នកដាក់ពាក្យម្នាក់ៗ ដំណើរការ LLM ធៀបនឹងសៀវភៅវិធានដែលបានសរសេរជាក្រមនៃតម្រូវការអនុលោមភាពក្នុងស្រុក និងត្រួតពិនិត្យរាល់ការសម្រេចចិត្តតាមរយៈជំហានផ្ទៀងផ្ទាត់។ អ្វីដែលមិនច្បាស់លាស់ត្រូវបញ្ជូនទៅមនុស្ស ដោយភ្ជាប់ហេតុផល; អ្វីៗត្រូវកត់ត្រាសម្រាប់ការធ្វើសវនកម្ម។

លទ្ធផល

ត្រួតពិនិត្យពាក្យសុំលឿនជាង
92% នៃករណីត្រូវបានឆ្លងផុតស្វ័យប្រវត្តិ ឯនៅសល់ត្រូវបញ្ជូនបន្ត
0 ការបំពានអនុលោមភាពពេញការសាកល្បង
ការដឹកជញ្ជូន · Startup អាស៊ីអាគ្នេយ៍

Pipeline ទិន្នន័យដែលដំណើរការដោយខ្លួនឯងពេញមួយយប់

បញ្ហា

Startup ផ្សារតំបន់មួយមានវិស្វករបីនាក់ដែលចំណាយពេលភាគច្រើននៃសប្ដាហ៍របស់ពួកគេ មើលថែ data pipeline ដ៏ផុយស្រួយ — ផ្ទៀងផ្ទាត់ feed របស់អ្នកផ្គត់ផ្គង់ ចាប់ការប្រែប្រួលទម្រង់ និងដំណើរការការងារដែលបរាជ័យឡើងវិញដោយដៃ។ ពេលវេលាវិស្វកម្មត្រូវចំណាយលើការថែទាំ ជំនួសឱ្យផលិតផល។

ដំណោះស្រាយ

យើងបានជំនួសការរៀបចំបែប cron-and-pray ដោយ agent loop ដែលតាមដាន feed នីមួយៗ វិនិច្ឆ័យការបរាជ័យ ជួសជុលករណីទូទៅដោយស្វ័យភាព ហើយហៅរកមនុស្សតែនៅពេលជួបអ្វីដែលថ្មីពិតប្រាកដប៉ុណ្ណោះ។ Guardrails និងឈុត eval រក្សាវាឱ្យត្រឹមត្រូវ; ប្រព័ន្ធទាំងមូលត្រូវបានកំណត់លក្ខណៈ កសាង និងដាក់ឱ្យដំណើរការចេញពីឯកសារកំណត់លក្ខណៈជាលាយលក្ខណ៍អក្សរ។

លទ្ធផល

70% កាត់បន្ថយពេលវេលា data-ops ដោយដៃ
24/7 ប្រតិបត្តិការ pipeline ដោយស្វ័យភាព
3 សប្ដាហ៍ ពីការកំណត់លក្ខណៈដល់ production

ករណីតំណាងដោយផ្អែកលើលំនាំ និងវិធីសាស្ត្រដែលយើងដាក់ឱ្យដំណើរការ។ ឈ្មោះអតិថិជនត្រូវបានរក្សាសម្ងាត់; ម៉ែត្រិកបង្ហាញពីលទ្ធផលគោលដៅ មិនមែនកិច្ចសន្យាជាក់លាក់ណាមួយឡើយ។

ការយល់ដឹង

ពីប្លុករបស់យើង

ទស្សនៈអំពី AI នៅកម្ពុជា — បច្ចេកវិទ្យា គោលនយោបាយ ការអប់រំ និងតំបន់។

Loop អន់ផ្ញើកូដអន់លឿនជាង៖ Evals គឺជាវិន័យពិតប្រាកដ
★ អត្ថបទពិសេស
AI EvalsAgent ReliabilityVerification

Loop អន់ផ្ញើកូដអន់លឿនជាង៖ Evals គឺជាវិន័យពិតប្រាកដ

មនុស្សគ្រប់គ្នាកំពុងប្រណាំងធ្វើឱ្យ agent ប្រព្រឹត្តដោយស្វយ័ត។ ស្ទើរតែគ្មាននរណាម្នាក់ខ្នះខ្នែងស្មើគ្នាក្នុងការធ្វើឱ្យពួកវាប្រព្រឹត្ត ឱ្យបានត្រឹមត្រូវ។ ប៉ុន្តែនៅពេលដែលការផលិតថោក និងស្របគ្នា ឧបសគ្គតែមួយគត់ដែលនៅសល់គឺ ការទុកចិត្ត — ហើយ loop ដែលអ្នកមិនអាចទុកចិត្តបាន គ្រាន់តែផលិតការងារខុសក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ។ នេះជាការអះអាងសម្រាប់ evals ជា test suite ថ្មី៖ ច្រកផ្ទៀងផ្ទាត់ agent-as-judge golden dataset នៃភាពបរាជ័យពិតប្រាកដ និងហេតុអ្វីការសាងសង់វា គឺជាវិស្វកម្មដែលអាចការពារបានបំផុតដែលក្រុមនៅអាស៊ីអាគ្នេយ៍អាចធ្វើបាន។

អានអត្ថបទ 15 មិថុនា 2026
Agentic AIការរចនាប្រព័ន្ធ

ការរចនាប្រព័ន្ធ Agentic៖ មគ្គុទេសក៍ពេញលេញ

ការរចនាប្រព័ន្ធ agentic ខុសពីការរចនាប្រព័ន្ធធម្មតា៖ អ្នកមិនកំពុងបញ្ជាក់មុខងារទេ អ្នកកំពុងបញ្ជាក់ឥរិយាបថ។ សំណួរពិបាកគឺអំពីស្វយ័តភាព feedback loops របៀបបរាជ័យ និង guardrails — មិនមែន endpoints និង schemas ទេ។ នេះជាមគ្គុទេសក៍ជាក់ស្ដែងសម្រាប់រចនា agent ដែលនៅតែមានសុវត្ថិភាពពេលធ្វើមាត្រដ្ឋាន៖ ចាប់ផ្ដើមតូច កត់ត្រារាល់ការសម្រេចចិត្ត ធ្វើឱ្យ observability ជាមុខងារថ្នាក់ទីមួយ និងតភ្ជាប់ circuit breakers មុនពេលអ្នកត្រូវការ។

17 មិថុនា 2026 អានបន្ថែម →
គោលនយោបាយ AICambodia

ឱកាស AI របស់កម្ពុជា៖ ហេតុអ្វីពេលនេះជាពេលវេលា

ការធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពទិន្នន័យខែមិថុនា ២០២៦ អំពីពេលវេលា AI របស់កម្ពុជា។ អាយុមធ្យម ២៦ ឆ្នាំ ការតភ្ជាប់ទូរស័ព្ទចល័ត ១២១% នៃប្រជាជន ទីផ្សារ AI ១៥០ លានដុល្លារ ដែលគ្របដណ្ដប់សហគ្រាសប្រើ AI ១,២០០ និងកម្លាំងពលកម្ម AI ៥,៤០០ និងសេចក្ដីព្រាងយុទ្ធសាស្ត្រ AI ថ្នាក់ជាតិដែលមានគោលដៅ ៣,៣៥–៦,៧ ពាន់លានដុល្លារក្នុង GDP ត្រឹមឆ្នាំ ២០៣០។ នេះជាស្ថានភាពពិតប្រាកដ — សន្ទុះ គម្លាតដោយស្មោះត្រង់ និងហេតុអ្វីការផ្លាស់ប្ដូរ agentic ផ្អៀងវាលទៅរកប្រភេទវិស្វកម្មដែលកម្ពុជាអាចធ្វើបាន។

17 មិថុនា 2026 អានបន្ថែម →
វិស្វកម្ម ContextAgentic AI

វិស្វកម្ម Context៖ Context Window ជាឧបសគ្គពិតប្រាកដរបស់ Agent របស់អ្នក

ពេល agent ដំណើរការយូរ ឧបសគ្គដែលចងភ្ជាប់ឈប់ជាបញ្ញារបស់ model ហើយក្លាយជា context window។ ការវាស់ស្ទង់ឆ្នាំ ២០២៦ រកឃើញថា agent ដែលផ្ដល់តែការហៅឧបករណ៍ប្រាំចុងក្រោយបូកនឹងសេចក្ដីសង្ខេបបន្ត សម្រេចភារកិច្ច ៩១,៦% ខណៈ agent ប្រវត្តិពេញលេញសម្រេចបានតែ ៧១% — ប្រើ token តិចជាង ៦៤% និងបញ្ចប់ក្នុងពេល ៤០%។ Context ច្រើនធ្វើឱ្យវាអាក្រក់ជាង។ នេះជាហេតុអ្វី 'context rot' កើតឡើង ហេតុអ្វី context តិចជាងផលិត agent ល្អជាង និងឧបករណ៍ជាក់ស្ដែងសម្រាប់រចនាអ្វីដែល model ឃើញ — វិន័យឥទ្ធិពលខ្ពស់ គ្មាន GPU។

17 មិថុនា 2026 អានបន្ថែម →

ទាក់ទងមកយើង

តោះកសាងអនាគត AI របស់កម្ពុជាជាមួយគ្នា

យើងស្វាគមន៍ឱកាសក្នុងការស្វែងយល់ពីរបៀបដែលយើងអាចធ្វើការជាមួយគ្នា។

Location

ភ្នំពេញ, កម្ពុជា