ສໍາລັບ BMS, BUS, ອຸດສາຫະກໍາ, Instrumentation Cable.
Elon Musk ແລະທີມງານ xAI ໄດ້ເປີດຕົວຢ່າງເປັນທາງການຂອງ Grok, Grok3, ໃນໄລຍະການຖ່າຍທອດສົດ. ກ່ອນເຫດການນີ້, ຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ບວກກັບ hype ສົ່ງເສີມການຂາຍ 24/7 ຂອງ Musk, ໄດ້ເພີ່ມຄວາມຄາດຫວັງທົ່ວໂລກສໍາລັບ Grok3 ໃນລະດັບທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ. ພຽງແຕ່ຫນຶ່ງອາທິດກ່ອນຫນ້ານີ້, Musk ກ່າວຢ່າງຫມັ້ນໃຈໃນລະຫວ່າງການຖ່າຍທອດສົດໃນຂະນະທີ່ສະແດງຄວາມຄິດເຫັນກ່ຽວກັບ DeepSeek R1, "xAI ກໍາລັງຈະເປີດຕົວແບບຈໍາລອງ AI ທີ່ດີກວ່າ." ຈາກຂໍ້ມູນທີ່ນໍາສະເຫນີສົດ, Grok3 ໄດ້ຖືກລາຍງານວ່າໄດ້ລື່ນກາຍຕົວແບບຕົ້ນຕໍໃນປະຈຸບັນທັງຫມົດໃນ benchmarks ສໍາລັບຄະນິດສາດ, ວິທະຍາສາດ, ແລະການຂຽນໂປລແກລມ, ໂດຍ Musk ເຖິງແມ່ນວ່າຈະອ້າງວ່າ Grok3 ຈະຖືກໃຊ້ສໍາລັບວຽກງານການຄິດໄລ່ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບພາລະກິດຂອງ SpaceX ຂອງດາວອັງຄານ, ຄາດຄະເນ "ຄວາມກ້າວຫນ້າໃນລະດັບລາງວັນໂນແບລພາຍໃນສາມປີ." ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນພຽງແຕ່ການຢືນຢັນຂອງ Musk. ຫຼັງຈາກການເປີດຕົວ, ຂ້າພະເຈົ້າໄດ້ທົດສອບເວີຊັນເບຕ້າຫຼ້າສຸດຂອງ Grok3 ແລະຕັ້ງຄໍາຖາມແບບຄລາສສິກສໍາລັບແບບຂະຫນາດໃຫຍ່: "ອັນໃດໃຫຍ່ກວ່າ, 9.11 ຫຼື 9.9?" ແຕ່ຫນ້າເສຍດາຍ, ໂດຍບໍ່ມີເງື່ອນໄຂຫຼືເຄື່ອງຫມາຍໃດໆ, ອັນທີ່ເອີ້ນວ່າ Grok3 ທີ່ສະຫລາດທີ່ສຸດກໍ່ຍັງບໍ່ສາມາດຕອບຄໍາຖາມນີ້ໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ. Grok3 ລົ້ມເຫລວໃນການກໍານົດຄວາມຫມາຍຂອງຄໍາຖາມຢ່າງຖືກຕ້ອງ.
ການທົດສອບນີ້ໄດ້ດຶງດູດຄວາມສົນໃຈຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຈາກຫມູ່ເພື່ອນຫຼາຍຄົນ, ແລະໂດຍບັງເອີນ, ການທົດສອບທີ່ຄ້າຍຄືກັນໃນຕ່າງປະເທດໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ Grok3 ຕໍ່ສູ້ກັບຄໍາຖາມຟີຊິກ / ຄະນິດສາດພື້ນຖານເຊັ່ນ "ບານໃດທໍາອິດຕົກຈາກຫໍເຕັນ Pisa?" ດັ່ງນັ້ນ, ມັນໄດ້ຖືກຕິດສະຫລາກຢ່າງຕະຫຼົກເປັນ "ຄົນອັດສະລິຍະທີ່ບໍ່ເຕັມໃຈທີ່ຈະຕອບຄໍາຖາມງ່າຍໆ."
Grok3 ແມ່ນດີ, ແຕ່ມັນບໍ່ດີກວ່າ R1 ຫຼື o1-Pro.
Grok3 ປະສົບກັບ "ຄວາມລົ້ມເຫລວ" ໃນການທົດສອບຄວາມຮູ້ທົ່ວໄປຫຼາຍໃນການປະຕິບັດ. ໃນລະຫວ່າງເຫດການເປີດຕົວ xAI, Musk ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນການນໍາໃຊ້ Grok3 ເພື່ອວິເຄາະຫ້ອງຮຽນລັກສະນະແລະຜົນກະທົບຈາກເກມ Path of Exile 2, ເຊິ່ງລາວອ້າງວ່າຫຼິ້ນເລື້ອຍໆ, ແຕ່ຄໍາຕອບສ່ວນໃຫຍ່ໂດຍ Grok3 ແມ່ນບໍ່ຖືກຕ້ອງ. Musk ໃນລະຫວ່າງການຖ່າຍທອດສົດບໍ່ໄດ້ສັງເກດເຫັນບັນຫາທີ່ຊັດເຈນນີ້.
ຄວາມຜິດພາດນີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ໃຫ້ຫຼັກຖານເພີ່ມເຕີມສໍາລັບຊາວເນັດຕ່າງປະເທດທີ່ຈະເຍາະເຍີ້ຍ Musk ສໍາລັບ "ຊອກຫາຕົວທົດແທນ" ໃນເກມ, ແຕ່ຍັງເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມກັງວົນທີ່ສໍາຄັນກ່ຽວກັບຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງ Grok3 ໃນການປະຕິບັດຕົວຈິງ. ສໍາລັບ "ອັດສະລິຍະ," ໂດຍບໍ່ຄໍານຶງເຖິງຄວາມສາມາດທີ່ແທ້ຈິງຂອງມັນ, ຄວາມຫນ້າເຊື່ອຖືຂອງມັນຢູ່ໃນສະຖານະການຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ສັບສົນທີ່ສຸດ, ເຊັ່ນ: ວຽກງານການສໍາຫຼວດ Mars, ຍັງຄົງຢູ່ໃນຄວາມສົງໃສ.
ໃນປັດຈຸບັນ, ຜູ້ທົດສອບຫຼາຍຄົນທີ່ໄດ້ຮັບການເຂົ້າເຖິງ Grok3 ອາທິດກ່ອນຫນ້ານີ້, ແລະຜູ້ທີ່ພຽງແຕ່ທົດສອບຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບສໍາລັບສອງສາມຊົ່ວໂມງມື້ວານນີ້, ທັງຫມົດຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການສະຫລຸບທົ່ວໄປ: "Grok3 ແມ່ນດີ, ແຕ່ມັນບໍ່ດີກວ່າ R1 ຫຼື o1-Pro."
ທັດສະນະທີ່ສໍາຄັນກ່ຽວກັບ "ການຂັດຂວາງ Nvidia"
ໃນ PPT ທີ່ນໍາສະເຫນີຢ່າງເປັນທາງການໃນລະຫວ່າງການປ່ອຍ, Grok3 ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ "ຢູ່ໄກ" ໃນ Chatbot Arena, ແຕ່ເຕັກນິກກາຟິກທີ່ໃຊ້ຢ່າງສະຫລາດ: ແກນຕັ້ງຢູ່ໃນກະດານຈັດອັນດັບພຽງແຕ່ຜົນໄດ້ຮັບໃນລະດັບ 1400-1300, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຄວາມແຕກຕ່າງ 1% ຕົ້ນສະບັບໃນຜົນການທົດສອບປາກົດຂື້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນການນໍາສະເຫນີນີ້.
ໃນຜົນໄດ້ຮັບການໃຫ້ຄະແນນຕົວແບບຕົວຈິງ, Grok3 ແມ່ນພຽງແຕ່ 1-2% ລ່ວງຫນ້າຂອງ DeepSeek R1 ແລະ GPT-4.0, ເຊິ່ງກົງກັບປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ຈໍານວນຫຼາຍໃນການທົດສອບການປະຕິບັດທີ່ພົບວ່າ "ບໍ່ມີຄວາມແຕກຕ່າງທີ່ສັງເກດເຫັນ." Grok3 ພຽງແຕ່ເກີນຜູ້ສືບທອດຂອງມັນ 1%-2%.
ເຖິງແມ່ນວ່າ Grok3 ໄດ້ຄະແນນສູງກວ່າທຸກແບບທີ່ມີການທົດສອບສາທາລະນະໃນປັດຈຸບັນ, ຫຼາຍໆຄົນບໍ່ໄດ້ເອົາໃຈໃສ່ເລື່ອງນີ້ຢ່າງຈິງຈັງ: ຫຼັງຈາກທີ່ທັງຫມົດ, xAI ກ່ອນຫນ້ານີ້ໄດ້ຖືກວິພາກວິຈານສໍາລັບ "ການຫມູນໃຊ້ຄະແນນ" ໃນຍຸກ Grok2. ໃນຂະນະທີ່ກະດານຈັດອັນດັບການລົງໂທດແບບຄວາມຍາວຂອງຄໍາຕອບ, ຄະແນນຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ຜູ້ນໍາໃນອຸດສາຫະກໍາມັກຈະວິພາກວິຈານປະກົດການຂອງ "ຄະແນນສູງແຕ່ຄວາມສາມາດຕໍ່າ."
ບໍ່ວ່າຈະຜ່ານກະດານຜູ້ນໍາ "ການຫມູນໃຊ້" ຫຼືການອອກແບບ tricks ໃນຮູບແຕ້ມ, ພວກເຂົາເຈົ້າເປີດເຜີຍ xAI ແລະ Musk obsession ກັບແນວຄວາມຄິດຂອງ "ນໍາພາຊອງ" ໃນຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບ. Musk ໄດ້ຈ່າຍລາຄາທີ່ສູງສໍາລັບຂອບເຫຼົ່ານີ້: ໃນລະຫວ່າງການເປີດຕົວ, ລາວໄດ້ອວດອ້າງວ່າໃຊ້ 200,000 H100 GPUs (ອ້າງວ່າ "ຫຼາຍກວ່າ 100,000" ໃນລະຫວ່າງການຖ່າຍທອດສົດ) ແລະບັນລຸເວລາການຝຶກອົບຮົມທັງຫມົດ 200 ລ້ານຊົ່ວໂມງ. ນີ້ເຮັດໃຫ້ບາງຄົນເຊື່ອວ່າມັນເປັນຕົວແທນຂອງຜົນປະໂຫຍດທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງສໍາລັບອຸດສາຫະກໍາ GPU ແລະພິຈາລະນາຜົນກະທົບຂອງ DeepSeek ໃນຂະແຫນງການເປັນ "ໂງ່." ເປັນທີ່ໜ້າສັງເກດ, ບາງຄົນເຊື່ອວ່າພະລັງງານຄອມພິວເຕີທີ່ສູງທີ່ສຸດຈະເປັນອະນາຄົດຂອງການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, netizens ບາງຄົນໄດ້ປຽບທຽບການບໍລິໂພກຂອງ 2000 H800 GPUs ໃນໄລຍະສອງເດືອນເພື່ອຜະລິດ DeepSeek V3, ການຄິດໄລ່ວ່າການໃຊ້ພະລັງງານການຝຶກອົບຮົມຕົວຈິງຂອງ Grok3 ແມ່ນ 263 ເທົ່າຂອງ V3. ຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງ DeepSeek V3, ເຊິ່ງໄດ້ຄະແນນ 1402, ແລະ Grok3 ແມ່ນພຽງແຕ່ພາຍໃຕ້ 100 ຈຸດ. ຫຼັງຈາກການເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນນີ້, ຫຼາຍຄົນໄດ້ຮັບຮູ້ຢ່າງໄວວາວ່າຢູ່ເບື້ອງຫຼັງຫົວຂໍ້ຂອງ Grok3 ເປັນ "ທີ່ເຂັ້ມແຂງທີ່ສຸດໃນໂລກ" ແມ່ນຜົນກະທົບດ້ານຜົນປະໂຫຍດທີ່ຊັດເຈນ - ເຫດຜົນຂອງຕົວແບບຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ສ້າງປະສິດທິພາບທີ່ເຂັ້ມແຂງໄດ້ເລີ່ມສະແດງຜົນຕອບແທນຫຼຸດລົງ.
ເຖິງແມ່ນວ່າມີ "ຄະແນນສູງແຕ່ຄວາມສາມາດຕ່ໍາ," Grok2 ມີຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຂອງຂໍ້ມູນພາກສ່ວນທີສາມທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງຈາກເວທີ X (Twitter) ເພື່ອສະຫນັບສະຫນູນການນໍາໃຊ້. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນການຝຶກອົບຮົມຂອງ Grok3, xAI ໄດ້ພົບກັບ "ເພດານ" ຕາມທໍາມະຊາດທີ່ OpenAI ປະເຊີນຢູ່ໃນປະຈຸບັນ - ການຂາດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມແບບພິເສດໄດ້ເປີດເຜີຍຜົນປະໂຫຍດດ້ານຂອບຂອງຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບຢ່າງໄວວາ.
ຜູ້ພັດທະນາຂອງ Grok3 ແລະ Musk ອາດຈະເປັນຄົນທໍາອິດທີ່ຈະເຂົ້າໃຈແລະກໍານົດຂໍ້ເທັດຈິງເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ, ເຊິ່ງວ່າເປັນຫຍັງ Musk ໄດ້ກ່າວເຖິງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງໃນສື່ສັງຄົມທີ່ຜູ້ໃຊ້ຮຸ່ນທີ່ກໍາລັງປະສົບໃນປັດຈຸບັນແມ່ນ "ຍັງເປັນພຽງແຕ່ເບຕ້າ" ແລະວ່າ "ສະບັບເຕັມຈະຖືກປ່ອຍອອກມາໃນເດືອນຂ້າງຫນ້າ." Musk ໄດ້ປະຕິບັດບົດບາດຂອງຜູ້ຈັດການຜະລິດຕະພັນຂອງ Grok3, ແນະນໍາຜູ້ໃຊ້ໃຫ້ຄໍາຄິດຄໍາເຫັນກ່ຽວກັບບັນຫາຕ່າງໆທີ່ພົບໃນສ່ວນຄໍາເຫັນ. ລາວອາດຈະເປັນຜູ້ຈັດການຜະລິດຕະພັນທີ່ຕິດຕາມຫຼາຍທີ່ສຸດໃນໂລກ.
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ພາຍໃນຫນຶ່ງມື້, ການປະຕິບັດຂອງ Grok3 ໄດ້ຍົກຂຶ້ນມາເປັນສັນຍານເຕືອນໄພສໍາລັບຜູ້ທີ່ຫວັງວ່າຈະອີງໃສ່ "ກ້າມເນື້ອຄອມພິວເຕີ້ຂະຫນາດໃຫຍ່" ເພື່ອຝຶກອົບຮົມຮູບແບບຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ເຂັ້ມແຂງ: ອີງຕາມຂໍ້ມູນຂອງ Microsoft ທີ່ມີສາທາລະນະ, OpenAI's GPT-4 ມີຂະຫນາດພາລາມິເຕີ 1.8 ພັນຕື້ຕົວກໍານົດການ, ຫຼາຍກວ່າສິບເທົ່າຂອງ GPT-3. ຂ່າວລືແນະນໍາວ່າຂະຫນາດພາລາມິເຕີຂອງ GPT-4.5 ອາດຈະໃຫຍ່ກວ່າ.
ໃນຂະນະທີ່ຂະຫນາດຕົວກໍານົດການຂອງຕົວແບບເພີ່ມຂຶ້ນ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຝຶກອົບຮົມກໍ່ເພີ່ມຂຶ້ນສູງ. ດ້ວຍການປະກົດຕົວຂອງ Grok3, ຜູ້ແຂ່ງຂັນເຊັ່ນ GPT-4.5 ແລະອື່ນໆທີ່ຕ້ອງການທີ່ຈະສືບຕໍ່ "ການເຜົາໄຫມ້ເງິນ" ເພື່ອບັນລຸການປະຕິບັດຕົວແບບທີ່ດີກວ່າໂດຍຜ່ານຂະຫນາດພາລາມິເຕີຕ້ອງພິຈາລະນາເພດານທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນໃນປັດຈຸບັນແລະພິຈາລະນາວິທີການເອົາຊະນະມັນ. ໃນປັດຈຸບັນ, Ilya Sutskever, ອະດີດຫົວຫນ້າວິທະຍາສາດຂອງ OpenAI, ໄດ້ກ່າວກ່ອນຫນ້ານີ້ໃນເດືອນທັນວາທີ່ຜ່ານມາ, "ການຝຶກອົບຮົມກ່ອນທີ່ພວກເຮົາຄຸ້ນເຄີຍກັບຈະສິ້ນສຸດລົງ," ເຊິ່ງໄດ້ກັບຄືນມາໃນການສົນທະນາ, ກະຕຸ້ນຄວາມພະຍາຍາມເພື່ອຊອກຫາເສັ້ນທາງທີ່ແທ້ຈິງສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບຂະຫນາດໃຫຍ່.
ທັດສະນະຂອງ Ilya ໄດ້ສົ່ງສຽງປຸກໃນອຸດສາຫະກໍາ. ລາວໄດ້ຄາດການລ່ວງໜ້າຢ່າງຈະແຈ້ງເຖິງຄວາມສິ້ນເປືອງທີ່ໃກ້ເຂົ້າມາຂອງຂໍ້ມູນໃໝ່ທີ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້, ນໍາໄປສູ່ສະຖານະການທີ່ບໍ່ສາມາດສືບຕໍ່ປັບປຸງປະສິດທິພາບໄດ້ໂດຍຜ່ານຂໍ້ມູນ, ເຊິ່ງສົມທຽບມັນກັບການໝົດສິ້ນຂອງນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟ. ລາວໄດ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າ "ຄືກັບນ້ໍາມັນ, ເນື້ອຫາທີ່ມະນຸດສ້າງຢູ່ໃນອິນເຕີເນັດແມ່ນຊັບພະຍາກອນທີ່ຈໍາກັດ." ໃນການຄາດຄະເນຂອງ Sutskever, ຮຸ່ນຕໍ່ໄປ, ການຝຶກອົບຮົມກ່ອນການຝຶກອົບຮົມ, ຈະມີ "ຄວາມເປັນເອກະລາດທີ່ແທ້ຈິງ" ແລະຄວາມສາມາດໃນການສົມເຫດສົມຜົນ "ຄ້າຍຄືກັນກັບສະຫມອງຂອງມະນຸດ."
ບໍ່ເຫມືອນກັບແບບຈໍາລອງກ່ອນການຝຶກອົບຮົມໃນມື້ນີ້ທີ່ອີງໃສ່ການຈັບຄູ່ເນື້ອຫາຕົ້ນຕໍ (ອີງໃສ່ເນື້ອໃນຂອງຕົວແບບທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ຜ່ານມາ), ລະບົບ AI ໃນອະນາຄົດຈະສາມາດຮຽນຮູ້ແລະສ້າງວິທີການແກ້ໄຂບັນຫາຕ່າງໆໃນລັກສະນະທີ່ຄ້າຍຄືກັບ "ການຄິດ" ຂອງສະຫມອງຂອງມະນຸດ. ມະນຸດສາມາດບັນລຸຄວາມຊໍານານພື້ນຖານໃນຫົວຂໍ້ໃດຫນຶ່ງໂດຍພຽງແຕ່ວັນນະຄະດີວິຊາຊີບຂັ້ນພື້ນຖານ, ໃນຂະນະທີ່ຮູບແບບຂະຫນາດໃຫຍ່ AI ຕ້ອງການຂໍ້ມູນຫຼາຍລ້ານຈຸດເພື່ອບັນລຸພຽງແຕ່ປະສິດທິພາບຂັ້ນພື້ນຖານທີ່ສຸດ. ເຖິງແມ່ນວ່າໃນເວລາທີ່ຄໍາສັບໄດ້ຖືກປ່ຽນແປງເລັກນ້ອຍ, ຄໍາຖາມພື້ນຖານເຫຼົ່ານີ້ອາດຈະບໍ່ເຂົ້າໃຈຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຕົວແບບຍັງບໍ່ທັນໄດ້ປັບປຸງທາງດ້ານສະຕິປັນຍາຢ່າງແທ້ຈິງ: ຄໍາຖາມພື້ນຖານທີ່ບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້ທີ່ໄດ້ກ່າວມາໃນຕອນຕົ້ນຂອງບົດຄວາມສະແດງໃຫ້ເຫັນຕົວຢ່າງທີ່ຊັດເຈນຂອງປະກົດການນີ້.
ສະຫຼຸບ
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ເກີນກວ່າຜົນບັງຄັບໃຊ້ທີ່ໂຫດຮ້າຍ, ຖ້າ Grok3 ປະສົບຜົນສໍາເລັດໃນການເປີດເຜີຍໃຫ້ອຸດສາຫະກໍາຮູ້ວ່າ "ແບບຈໍາລອງທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການຝຶກອົບຮົມກໍາລັງໃກ້ຈະສິ້ນສຸດ", ມັນຈະມີຜົນກະທົບທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບພາກສະຫນາມ.
ບາງທີຫຼັງຈາກຄວາມວຸ້ນວາຍອ້ອມຂ້າງ Grok3 ຄ່ອຍໆຫຼຸດລົງ, ພວກເຮົາຈະເຫັນກໍລະນີເພີ່ມເຕີມເຊັ່ນຕົວຢ່າງຂອງ Fei-Fei Li ຂອງ "ການປັບຕົວແບບທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງໃນຊຸດຂໍ້ມູນສະເພາະພຽງແຕ່ 50 ໂດລາ," ໃນທີ່ສຸດການຄົ້ນພົບເສັ້ນທາງທີ່ແທ້ຈິງຂອງ AGI.
ສາຍຄວບຄຸມ
ລະບົບສາຍໄຟທີ່ມີໂຄງສ້າງ
ເຄືອຂ່າຍ&ຂໍ້ມູນ, ສາຍ Fiber-Optic, Patch Cord, Modules, Faceplate
ວັນທີ 16-18 ເມສາ 2024 ພະລັງງານຕາເວັນອອກກາງໃນດູໄບ
ວັນທີ 16-18 ເມສາ 2024 Securika ໃນ Moscow
ວັນທີ 9 ພຶດສະພາ 2024 ງານເປີດຕົວຜະລິດຕະພັນ ແລະເທັກໂນໂລຍີໃໝ່ຢູ່ຊຽງໄຮ
ວັນທີ 22-25 ຕຸລາ 2024 ທີ່ນະຄອນຫຼວງປັກກິ່ງ
ວັນທີ 19-20 ພະຈິກ 2024 ເຊື່ອມຕໍ່ KSA ໂລກ
ເວລາປະກາດ: Feb-19-2025