Search
Close this search box.
Search
Close this search box.
Search
Close this search box.
Search
Close this search box.

ҮЙЛ ЯВДАЛ

ЦХХХ-ны сайд Н.Учрал Радио, телевизийн үндэсний сүлжээний Радио нэвтрүүлэх төв станц (Хонхорын станц)-д ажиллалаа.

2022.09.15

Монгол улс өргөн уудам газар нутагтай, тархан суурьшсан хүн амтай тул мэдээлэл харилцаа холбоо, зарлан мэдээлэх, мэдээлэл түгээх үйл ажиллагаанд дэвшилтэд шийдэл, технологи зайлшгүй шаардлагатай нөхцөл байдал үүсээд байна.

Радио Телевизийн Үндэсний Сүлжээ УТҮГ-нь үндэсний хэмжээнд 21 аймаг 300 гаруй сумдад үйл ажиллагаа явуулж буй боловч технологийн шинэчлэл хийгдэлгүй удсан, дэлхийн жишигт нийцсэн тоон системийн үйлчилгээнд шилжих тухай сүүлийн 10 жилийн хугацаанд хөөцөлдсөн боловч тодорхой шийдэлд хүрэлгүй өдий хүрсэн зэрэг асуудлыг дэвшүүлж байлаа.

Үндэсний аюулгүй байдалд чухал нөлөөтэй бодлогын салбарт тулгамдсан шинэчлэлийг хийхгүйгээр цаашид онцгой тохиолдолд бүх нийтэд зарлан мэдээлэх, мэдээлэл түгээх үйл ажиллагаанд доголдол учирвал хор уршиг нь хэмжээлшгүй юм.

Одоогийн хүчин чадлаараа нийт нутаг дэвсгэрийн 50 хүрэхгүй хувьд радио нэвтрүүлгийн сүлжээ хүрч байгаа бөгөөд тоон системд шилжсэнээр уг үзүүлэлт 95 хувьд хүрч нийт 3.000.000 иргэнд тогтмол хүрэх боломжтой болно. Мөн уламжлалт хэрэглэгчид болон, хөгжлийн бэрхшээлтэй иргэд, тариаланчид, малчид, хилчид, тээвэрчид гэх мэт хүмүүст мэдээлэл түгээх ажилд уг шинэчлэл зайлшгүй шаардлагатай.

Харилцаа холбооны салбарт үндэсний аюулгүй байдлын төвшинд авч үзэх бодлого зохицуулалт шаардлагатай уг асуудлыг тодорхой төвшинд шийдэхэд Улсын онцгой комисс, Үндэсний аюулгүй байдлын зөвлөлд уламжлан дэмжин ажиллана гэдгээ ЦХХХ-ны сайд Н.Учрал илэрхийллээ.

Мөн харилцаа холбооны салбарт нарийн мэргэжлийн инженер, техникийн ажилчдын хомсдол үүсэх нөхцөл байдал үүссэн тул ЦХХХЯ, БШУ хамтран тусгайлсан хөтөлбөр боловсруулж ажиллах тухайгаа танилцуулсан юм.

Бусад мэдээ

ЗАР: Төрийн жинхэнэ албан хаагчийг шилжүүлэх, сэлгэн ажиллуулна

Төрийн албаны зөвлөлийн 2023 оны 25 дугаар тогтоолоор батлагдсан Төрийн албаны шалгалт өгөх болзол болон шатлан дэвшүүлэх, сонгон шалгаруулах журмын 4 дүгээр зүйлийн 4.2-т заасны дагуу төрийн өөр байгууллага, нэгж хооронд шилжин ажиллахыг хүссэн төрийн холбогдох бусад байгууллагад ажиллаж байгаа төрийн жинхэнэ албан хаагчдыг дараах албан тушаалд холбогдох материалаа цахим шуудангаар ирүүлэхийг урьж байна.  Тавигдах болзол, шаардлага: Бүрдүүлэх материал: Материал хүлээн авах:

Ерөнхий Сайд Л.Оюун-Эрдэнэ төрийн үйлчилгээг иргэдэд хаанаас ч ойрхон, шуурхай үзүүлэх “ХУРДАН” төвийн үйл ажиллагаатай танилцлаа

Монгол Улсын Засгийн газраас дэвшүүлсэн Шинэ сэргэлтийн бодлогын хүрээнд зохион байгуулж буй “Хөдөөгийн сэргэлт” чуулганы хүрээнд ЦХХХЯ-ны эрхлэх асуудлын хүрээнд байгуулагдсан Төрийн цахим үйлчилгээний зохицуулалтын газар “ХУРДАН” төвийн үйл ажиллагааг иргэдэд танилцууллаа. Энэ үеэр ЦХХХ-ны сайд Н.Учрал Ерөнхий сайд Л.Оюун-Эрдэнэд төрийн үйлчилгээг ХААНААС Ч ОЙРХОН хүргэх “ХУРДАН” төвийн тухай танилцууллаа. Хүн, хуулийн этгээдэд нийтдээ 440 гаруй төрийн үйлчилгээг үзүүлэх “ХУРДАН” төвийн 110 гаруй цэгийг нийслэл, орон нутагт байгуулахаар ажиллаж байна. Ингэснээр сумын иргэд заавал аймгийн төврүүгээ явж төрийн үйлчилгээг авах бус сумаасаа төрийн бүх төрлийн үйлчилгээг авдаг болно. Нийслэлийн иргэд заавал нэг цэгийн үйлчилгээний төвийг зорих бус гэрийнхээ гаднах киоск машинд иргэний үнэмлэхээ уншуулаад төрийн үйлчилгээг ХУРДАН, ШУУРХАЙ авч эхлэх юм. Түүнчлэн хилийн чанадад байгаа иргэд дипломат төлөөлөгчийн газраас төрийн үйлчилгээг авах боломжийг бүрдүүлнэ. Төрийн үйлчилгээний нэгдсэн цахим системээр ажиллах ХУРДАН төвийн цэгүүдийг энэ гуравдугаар сараас эхэлж нийслэл, орон нутагт үе шаттайгаар нээх юм.

Давос 2025: Дэлхий даяар SLM хүчирхэгжиж байна

AI агент гэдэг нь тодорхой зорилготой, орчиндоо нөлөөлж, шийдвэр гаргаж чаддаг компьютерийн програм юм. Энэ нь хүний ​​оролцоогүйгээр бие даан ажиллах чадвартайгаас гадна ​​амьдралыг хөнгөвчлөх, ажлыг автоматжуулах зорилготой хүчирхэг хэрэгсэл болон хөгжиж байна.  Small language model гэж юу вэ, бизнесүүд энэ хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг хэрхэн ашиглах вэ? Аж үйлдвэрийн дөрөв дэх хувьсгалын төв болсон энэхүү хэрэгсэл нь компаниуд хиймэл оюун ухааныг нэвтрүүлэх үр ашигтай, хэмнэлттэй арга гэж үзэж байна. Тиймээс жижиг хэл дээрх загварууд буюу SLM нь ихээхэн анхаарал татаж байна. Тухайлбал, Майкрософт Phi-4-ийг гаргалаа. Энэ нь математикийн үндэслэл, мөн байгалийн хэлээр боловсруулалт хийдэг том загваруудаас илүү бүтээмжийг бий болгож байна.  SLM нь хиймэл оюун ухаан дахь хэлний олон янз байдлын зөрүүг арилгахад тусалж чадна гэж Метагийн дэд ерөнхийлөгч бөгөөд хиймэл оюун ухааны ахлах эрдэмтэн Янн Лекун Дэлхийн эдийн засгийн форумын үеэр онцоллоо. Харин хэлний том загварууд (LLMs) гарчиглалд давамгайлж байгаа ч компаниуд ХЗХ-ийн стратегийн үнэ цэнийг AI-г хэрэгжүүлэхэд чиглэсэн, үр ашигтай, зардал багатай арга гэдэгт санал нэгдээд байгаа юм.  Дэлхийн эдийн засгийн форум хиймэл оюун ухааныг хэрхэн хамгаалах вэ? Төрөлх хиймэл оюун ухааныг тойрсон тодорхойгүй байдал болон хүн бүрт хариуцлагатай, үр өгөөжтэй үр дүнд хүрэхийн тулд хиймэл оюун ухааны хүчирхэг засаглалын тогтолцоо шаардлагатай байгаатай холбогдуулан форумын Аж үйлдвэрийн 4-р хувьсгалын төв (C4IR) хиймэл оюун ухааны засаглалын холбоог эхлүүллээ. Альянс нь ил тод, хүртээмжтэй хиймэл оюун ухааны системийг дэлхийн хэмжээнд хариуцлагатай загварчлах, гаргахыг дэмжих зорилгоор салбарын удирдагчид, засгийн газар, эрдэм шинжилгээний байгууллагууд, иргэний нийгмийн байгууллагуудыг нэгтгэдэг.  Үүнд Эрчим хүч, материалын төв, Дэвшилтэт үйлдвэрлэл, ханган нийлүүлэлтийн сүлжээ төв, Кибер аюулгүй байдлын төв, Байгаль, цаг уурын төв, Дэлхийн аж үйлдвэрийн багтай хамтран ажиллаж буй аж үйлдвэрийн хиймэл оюун ухааныг өөрчлөх санаачилга ч бий.  Дэлхийн эдийн засгийн форумын хиймэл оюун ухааны засаглалын холбооноос AI-ийн эрин үеийн өөрчлөлтийг салбар бүрээр нь судалж, ялгаатай арга барил, хөрөнгө оруулалтын түвшин, тулгарч буй сорилтуудыг онцлон харуулсан тэргүүлэх цуврал цагаан номыг нийтэллээ. Small language model (SLMs) гэж юу вэ? OpenAI-ийн ChatGPT-ийг дэмждэг GPT-4 зэрэг LLM-ийн нэгэн адил SLM нь байгалийн хэлийг ойлгож, үүсгэх чадвартай бөгөөд LLM-д байдаг хиймэл мэдрэлийн сүлжээнүүдийн хялбаршуулсан хувилбаруудыг ашиглан бүтээгдсэн. Гэхдээ SLM нь тодорхой ажлуудыг даван туулахад зориулагдсан байдаг. Тэд төвлөрсөн өгөгдлийн багц дээр бэлтгэгдсэн бөгөөд энэ нь хэрэглэгчийн санал хүсэлтийг шинжлэх, бүтээгдэхүүний тайлбар үүсгэх, тэр ч байтугай салбарын тусгай хэллэгийг боловсруулах зэрэг ажлыг маш үр дүнтэй болгодог. Бүх хэлний загварууд нь өгөгдөлөөс суралцах, таамаглал гаргах боломжийг олгодог тохируулж болох параметрүүдийг ашигладаг. SLM нь LLM-тэй харьцуулахад хамаагүй бага параметрүүдийг агуулдаг бөгөөд энэ нь хурд, үр ашгийг нэмэгдүүлдэг. SLM нь бизнесүүдэд ямар ашиг тустай вэ? Майкрософт-оос мэдээлснээр SLM нь дараах давуу талыг санал болгож байна.  • Илүү хурдан сургалт ба хариу өгөх хугацаа: Цөөн параметртэй бол SLM-ийг илүү хурдан сургаж, бодит цагийн хэрэглээний программуудад илүү хурдан хариу өгөх боломжтой. • Эрчим хүчний хэрэглээ багассан: SLM-ийн жижиг бүтэц нь эрчим хүчний хэрэглээг багасгаж, байгаль орчинд ээлтэй болгодог. • Зардлын хэмнэлттэй байдал: Тооцооллын шаардлага бага, эрчим хүчний зарцуулалт нь ашиглалтын зардлыг бууруулдаг. • Домэйн тусгай даалгаврын гүйцэтгэлийг сайжруулсан: SLM-ийг тодорхой програмуудад тохируулан тохируулах боломжтой бөгөөд энэ нь нарийн домайнуудад илүү нарийвчлалтай байх боломжтой. • Ирмэгийн төхөөрөмжийн нийцтэй байдал: Тэдний авсаархан хэмжээ нь захын төхөөрөмжүүд дээр байрлуулах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь дотоод боловсруулалтыг идэвхжүүлж, хоцролтыг багасгадаг. Жижиг хэлний загварт ямар хязгаарлалт байдаг вэ? Microsoft-ын тэмдэглэснээр SLM нь хязгаарлалтгүйгээр ирдэггүй, үүнд: • Нарийн төвөгтэй хэлний чадавхи хязгаарлагдмал: SLM нь хэлний нарийн ойлголт, контекстийн нарийн мэдрэмжтэй тэмцэж болзошгүй. • Нарийн төвөгтэй ажлуудын нарийвчлалыг бууруулсан: Олон талт үндэслэл эсвэл нарийн төвөгтэй өгөгдлийн загваруудын хувьд SLM нь том загваруудын нарийвчлалтай тохирохгүй байж магадгүй юм. • Хязгаарлагдмал гүйцэтгэл: Үр дүнтэй боловч SLM нь өндөр шаардлага шаардсан даалгавруудад шаардагдах бат бөх гүйцэтгэлийг хангаж чадахгүй байж болно. • Нарийн хамрах хүрээ: SLM-ийг ихэвчлэн жижиг, тусгайлсан өгөгдлийн багц дээр сургаж, том загвартай харьцуулахад уян хатан байдал, ерөнхий мэдлэгийг хязгаарладаг. Эдгээр хязгаарлалтыг үл харгалзан SLM нь янз бүрийн салбарт, ялангуяа захын тооцоолол болон бодит цагийн боловсруулалтын хувилбаруудад улам бүр нэмэгдэж байгаа хэрэглээг олж байна. SLM-ууд бий болсон нь аж ахуйн нэгжийн хиймэл оюун ухааны стратегид чухал парадигмын өөрчлөлтийг харуулж байна. Байгууллагууд туршилтын арга барилаас илүү зорилтот, илүү зардал багатай стратеги, зорилгод суурилсан хэрэгжилт рүү шилжиж байна.