ตามที่นักฝัน AI บางคนกล่าวว่าเราเกือบจะถึงจุดนั้นแล้ว เราไม่จำเป็นต้องมีผู้เชี่ยวชาญด้านการออกแบบฮาร์ดแวร์หรือซอฟต์แวร์อีกต่อไป แค่ต้องการใครสักคนเพื่อป้อนข้อกำหนดพื้นฐานซึ่งเทคโนโลยีระบบที่ตระหนักรู้อย่างครบถ้วนจะหลุดออกไปในอีกด้านหนึ่ง ความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมมีความกระตือรือร้นแต่มีการผ่อนผันน้อยกว่า Bob O'Donnell ประธาน ผู้ก่อตั้ง และหัวหน้านักวิเคราะห์ของ TECHnalysis Research เป็นผู้ดูแลการอภิปรายในหัวข้อนี้ที่ CadenceLIVE ร่วมกับผู้ร่วมอภิปราย Rob Christy (ผู้อำนวยการด้านเทคนิคและวิศวกรที่โดดเด่น การนำไปใช้งาน – ระบบวิศวกรรมกลางที่ Arm), Prabal Dutta (รองศาสตราจารย์ วิศวกรรมไฟฟ้า และวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่ University of California, Berkeley), Dr. Paul Cunningham (รองประธานอาวุโสและผู้จัดการทั่วไปของกลุ่ม System & Verification ที่ Cadence), Chris Rowen (รองประธานฝ่ายวิศวกรรม, Collaboration AI ที่ Cisco) และ Igor Markov (ฝ่ายวิจัย นักวิทยาศาสตร์ที่ Meta)—ผู้ที่รู้มากกว่าพวกเราส่วนใหญ่เกี่ยวกับการออกแบบชิปและ AI ผู้ร่วมอภิปรายทุกคนนำเสนอข้อมูลเชิงลึกอันทรงคุณค่า ฉันได้สรุปการสนทนาที่นี่
generative AI จะเปลี่ยนการออกแบบชิปหรือไม่
ฉันทามติคือใช่และไม่ใช่ AI สามารถทำให้การโต้ตอบของมนุษย์ในวงได้โดยอัตโนมัติ นอกเหนือจากเทคโนโลยี Building Block ที่จำเป็น: วางและเส้นทาง การจำลองลอจิก การจำลองวงจร ฯลฯ สิ่งนี้ช่วยให้เราสามารถสำรวจช่วงของ ทางเลือกต่างๆ เกินกว่าจะเป็นไปได้ผ่านการสำรวจด้วยตนเอง
AI มีความน่าจะเป็นโดยพื้นฐานแล้ว ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งเมื่อคำตอบความน่าจะเป็นมีความเหมาะสม (โดยทั่วไปจะปรับปรุงบนพื้นฐาน) แต่ไม่ใช่ในกรณีที่จำเป็นต้องมีความแม่นยำสูง (เช่น ประตูสังเคราะห์) นอกจากนี้ แบบจำลองเชิงกำเนิดในปัจจุบันยังดีมากในชุดสาขาที่จำกัด ไม่จำเป็นต้องอยู่ที่อื่น ตัวอย่างเช่น พวกมันไม่มีประสิทธิภาพอย่างมากในการประยุกต์ใช้ทางคณิตศาสตร์ สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่าพวกเขาไม่ได้เรียนรู้ทักษะจริงๆ แต่เรียนรู้ที่จะเลียนแบบ ไม่มีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับวิศวกรรมไฟฟ้า ฟิสิกส์ หรือคณิตศาสตร์ เป็นต้น ในการใช้งานจริง ข้อจำกัดบางประการอาจถูกชดเชยด้วยการตรวจสอบที่เข้มงวด
อย่างไรก็ตาม สิ่งที่พวกเขาสามารถทำได้ในแอปพลิเคชันภาษานั้นน่าทึ่งมาก ในชุดข้อมูลเฉพาะโดเมนขนาดใหญ่อื่นๆ เช่น ในระบบเครือข่าย โมเดลขนาดใหญ่สามารถเรียนรู้โครงสร้างและอนุมานสิ่งที่น่าสนใจมากมายที่ไม่เกี่ยวข้องกับภาษา คุณคงจินตนาการถึงการเรียนรู้ขั้นสูงสุดในบางโดเมนได้ หากการเรียนรู้สามารถแข่งขันกับองค์กรทั่วโลกได้ โดยสมมติว่าเราสามารถเชี่ยวชาญปัญหา IP และความเป็นส่วนตัวที่ยุ่งยากได้
วิธีการกำเนิดสามารถส่งเสริมการพัฒนาทักษะได้หรือไม่?
ในการออกแบบเซมิคอนดักเตอร์และระบบ เราเผชิญกับการขาดแคลนบุคลากรที่มีความสามารถอย่างรุนแรง ผู้อภิปรายเชื่อว่า AI จะช่วยให้วิศวกรอายุน้อยและมีประสบการณ์น้อยเร่งความเร็วไปสู่ระดับประสิทธิภาพที่มีประสบการณ์มากขึ้นได้เร็วขึ้น ผู้เชี่ยวชาญก็จะดีขึ้นเช่นกัน โดยมีเวลามากขึ้นในการศึกษาและประยุกต์เทคนิคใหม่ๆ จากการขยายขอบเขตในด้านสถาปัตยกรรมจุลภาคและการวิจัยเชิงปฏิบัติอย่างต่อเนื่อง นี่ควรเป็นเครื่องเตือนใจว่าวิธีการเรียนรู้จะช่วยให้ความรู้ "นักออกแบบที่มีประสบการณ์ทุกคนรู้" แต่จะตามหลังผู้เชี่ยวชาญเสมอ
เครื่องมือดังกล่าวจะช่วยให้เราสร้างชิปประเภทต่างๆ ได้หรือไม่ ในระยะเวลาอันใกล้นี้ AI จะช่วยผลิตชิปที่ดีขึ้นแทนที่จะเป็นชิปประเภทใหม่ แบบจำลองเชิงกำเนิดนั้นดีพร้อมลำดับขั้นตอน หากคุณกำลังผ่านกระบวนการออกแบบเดียวกันหลายครั้ง AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพ/ทำให้ลำดับเหล่านั้นเป็นอัตโนมัติได้ดีกว่าที่เราสามารถทำได้ นอกจากนี้ วิธีการกำเนิดอาจช่วยให้เราสร้างชิป AI ชนิดใหม่ได้ ซึ่งอาจน่าสนใจเนื่องจากเราตระหนักดีว่าปัญหาที่มากขึ้นเรื่อยๆ สามารถนำมาสร้างใหม่ให้เป็นปัญหาของ AI ได้
อีกประเด็นที่น่าสนใจคือการออกแบบแม่พิมพ์หลายตัว นี่เป็นพื้นที่ใหม่สำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านการออกแบบ ทุกวันนี้ เรานึกถึงบล็อกชิปเล็ตที่มีส่วนต่อประสานที่สร้างขึ้นเป็นชิ้นเลโก้ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า AI เจนเนอเรชั่นอาจแนะนำวิธีใหม่ๆ ในการปลดล็อกการเพิ่มประสิทธิภาพที่ดีขึ้น โดยให้คำตอบที่แตกต่างจากที่ผู้เชี่ยวชาญอาจพบได้อย่างรวดเร็ว
ข้อผิดพลาด
อะไรคือข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในการใช้ generative AI กับชิปและหรือการออกแบบระบบ? ตัวเราเองเป็นตัวแทนของปัญหาหนึ่ง ถ้า AI ทำงานได้ดี คุณเริ่มเชื่อใจมันมากกว่าที่ควรหรือไม่? คำถามที่คล้ายกันนี้เป็นข้อกังวลสำหรับการขับขี่แบบอัตโนมัติและโดรนติดอาวุธอัตโนมัติอยู่แล้ว ความไว้วางใจคือความสมดุลที่ละเอียดอ่อน เราสามารถไว้วางใจได้แต่สามารถยืนยันได้ แต่จะเกิดอะไรขึ้นถ้าการตรวจสอบกลายมาเป็นการเรียนรู้เพื่อจัดการกับความซับซ้อนด้วย? เมื่อการตรวจสอบความถูกต้องของ AI กำลังพิสูจน์ความถูกต้องของการออกแบบที่สร้างโดย AI เราจะข้ามเส้นแบ่งระหว่างความไว้วางใจที่สมเหตุสมผลและไม่สมเหตุสมผลได้อย่างไร
ChatGPT เป็นตัวอย่างที่เตือนใจ ความหลงใหลและความเข้าใจผิดที่ยิ่งใหญ่ของ ChatGPT คือคุณสามารถถามอะไรก็ได้ เราประหลาดใจกับความฉลาดที่เฉพาะเจาะจงและความจริงที่ว่ามันครอบคลุมพื้นที่ต่างๆ มากมาย รู้สึกเหมือนกับว่าปัญหาสติปัญญาทั่วไปอัตโนมัติได้รับการแก้ไขแล้ว
แต่แอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงเกือบทั้งหมดจะแคบกว่ามาก โดยพิจารณาจากเกณฑ์ที่แตกต่างจากความสามารถในการสร้างความประหลาดใจหรือความบันเทิง ในธุรกิจ วิศวกรรม และการใช้งานจริงอื่นๆ เราจะคาดหวังผลลัพธ์คุณภาพสูง ไม่ต้องสงสัยเลยว่าแอปพลิเคชันดังกล่าวจะพัฒนาอย่างต่อเนื่อง แต่หากกระแสเกินความเป็นจริง ความคาดหวังก็จะหมดลง และความไว้วางใจในความก้าวหน้าต่อไปก็จะหยุดชะงัก
ในทางปฏิบัติมากขึ้น เราสามารถรวมทักษะเฉพาะจุดที่กำหนดไว้เข้ากับระบบกำเนิดได้หรือไม่ อีกครั้งใช่และไม่ใช่ มีโมเดลเสริมบางโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงและสามารถรองรับการจัดการทางคณิตศาสตร์และสูตรได้ เช่น WolframAlpha ซึ่งรวมเข้ากับ ChatGPT แล้ว WolframAlpha ให้เหตุผลเชิงสัญลักษณ์และตัวเลข เสริม AI คิดว่า AI เป็นอินเทอร์เฟซระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร และ WolframAlpha augmentation เป็นความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเบื้องหลังอินเทอร์เฟซนั้น
เป็นไปได้ไหมที่จะข้ามการเสริม เพื่อเรียนรู้และโหลดทักษะลงใน AI โดยตรงในฐานะโมดูล เนื่องจากนีโอสามารถเรียนรู้ King Fu ในเมทริกซ์ได้ การแสดงทักษะดังกล่าวในแบบจำลองภาษามีความท้องถิ่นเพียงใด น่าเสียดายที่แม้แต่ตอนนี้ ทักษะที่เรียนรู้ยังแสดงด้วยน้ำหนักในแบบจำลองและเป็นระดับโลก ในระดับนี้ การโหลดโมดูลที่ได้รับการฝึกอบรมเป็นส่วนขยายไปยังแพลตฟอร์มที่ได้รับการฝึกอบรมที่มีอยู่นั้นเป็นไปไม่ได้
มีคำถามค่อนข้างเกี่ยวข้องเกี่ยวกับคุณค่าของการฝึกอบรมทั่วโลกกับการฝึกอบรมภายในองค์กรเท่านั้น ทฤษฎีก็คือหาก ChatGPT สามารถทำงานได้ดีโดยการฝึกอบรมบนชุดข้อมูลทั่วโลก เครื่องมือออกแบบก็น่าจะทำเช่นเดียวกันได้ ทฤษฎีนี้สะดุดในสองวิธี ประการแรก ข้อมูลการออกแบบที่จำเป็นสำหรับการฝึกอบรมนั้นมีกรรมสิทธิ์สูง และห้ามแชร์ไม่ว่าในกรณีใดๆ การฝึกอบรมระดับโลกก็ดูไม่จำเป็นเช่นกัน บริษัท EDA สามารถให้จุดเริ่มต้นที่เหมาะสมตามตัวอย่างการออกแบบที่ใช้เป็นประจำในการปรับแต่งเครื่องมือที่ไม่ใช่ AI ลูกค้าที่สร้างบนฐานนั้น การฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลของตนเอง รายงานการปรับปรุงที่สำคัญตามวัตถุประสงค์ของพวกเขา
ประการที่สอง ไม่ชัดเจนว่าการเรียนรู้ร่วมกันในโดเมนการออกแบบที่แตกต่างกันจำนวนมากจะเป็นประโยชน์ด้วยซ้ำ แต่ละบริษัทต้องการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อให้ได้ข้อได้เปรียบพิเศษของตนเอง ไม่ใช่ผ่าน "แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด" ที่อเนกประสงค์
หวังว่าจะนำมาใช้ใหม่ใน AI และรอคอย
จากคำตอบก่อนหน้านี้ เราติดอยู่กับโมเดลเฉพาะสำหรับแต่ละโดเมนที่แคบหรือไม่ ไม่ชัดเจนว่าสถาปัตยกรรมตัวเดียวสามารถทำทุกอย่างได้ แต่อินเทอร์เฟซแบบเปิดจะส่งเสริมระบบนิเวศของความสามารถ ซึ่งอาจเหมือนกับโปรโตคอลสแต็ก แอพจะแตกต่างกันไป แต่ยังคงมีโครงสร้างพื้นฐานที่ใช้ร่วมกันอีกมากมาย นอกจากนี้ หากเราคิดถึงแอปพลิเคชันที่ต้องใช้โมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมตามลำดับ บางโมเดลเหล่านั้นอาจมีกรรมสิทธิ์น้อยกว่าโมเดลอื่นๆ
เมื่อมองไปข้างหน้า generative AI ก็คือรถไฟที่เคลื่อนที่เร็ว แนวคิดใหม่ๆ ปรากฏขึ้นทุกเดือนหรือทุกวัน ดังนั้นสิ่งที่เป็นไปไม่ได้ในปัจจุบันอาจเป็นไปได้หรือแก้ไขด้วยวิธีที่แตกต่างออกไปในเร็วๆ นี้ ยังคงมีปัญหาใหญ่ด้านความเป็นส่วนตัวในทุกด้าน ขึ้นอยู่กับการฝึกอบรมชุดข้อมูลที่หลากหลาย การพิสูจน์ว่าพฤติกรรมที่เรียนรู้ในกรณีดังกล่าวจะไม่ละเมิดสิทธิบัตรหรือความลับทางการค้าดูเหมือนจะเป็นปัญหาที่ยากมาก ซึ่งน่าจะหลีกเลี่ยงได้ดีที่สุดโดยการจำกัดการฝึกอบรมดังกล่าวไว้เฉพาะความสามารถที่ไม่ละเอียดอ่อน
แม้จะมีคำเตือนทั้งหมด แต่นี่เป็นพื้นที่ที่ต้องไม่เกรงกลัว Generative AI จะมีการเปลี่ยนแปลง เราต้องฝึกฝนตัวเองให้ใช้ประโยชน์จาก AI ในชีวิตประจำวันได้ดีขึ้น และในทางกลับกัน การนำการเรียนรู้ของเราไปใช้ให้เกิดความทะเยอทะยานมากขึ้นสำหรับการใช้เทคโนโลยีการออกแบบ
พูดดีมาก. มีความหวังพร้อมข้อมูลเชิงลึกที่ดีเกี่ยวกับข้อจำกัดและการใช้งานจริง
ยังอ่าน:
Anirudh Keynote ที่ Cadence Live
Petri Nets ตรวจสอบโปรโตคอล DRAM นวัตกรรมในการตรวจสอบ
แชร์โพสต์นี้ผ่าน:
- เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
- เพลโตไอสตรีม. ข้อมูลอัจฉริยะ Web3 ขยายความรู้ เข้าถึงได้ที่นี่.
- การสร้างอนาคตโดย Adryenn Ashley เข้าถึงได้ที่นี่.
- ซื้อและขายหุ้นในบริษัท PRE-IPO ด้วย PREIPO® เข้าถึงได้ที่นี่.
- ที่มา: https://semiwiki.com/artificial-intelligence/328667-opinions-on-generative-ai-at-cadencelive/
- :มี
- :เป็น
- :ไม่
- :ที่ไหน
- $ ขึ้น
- a
- ความสามารถ
- สามารถ
- เกี่ยวกับเรา
- เร่งความเร็ว
- ข้าม
- ความก้าวหน้า
- ข้อได้เปรียบ
- อีกครั้ง
- กับ
- ก่อน
- AI
- ทั้งหมด
- อนุญาต
- ช่วยให้
- แล้ว
- ด้วย
- เสมอ
- ทะเยอทะยาน
- an
- นักวิเคราะห์
- และ
- คำตอบ
- ใด
- สิ่งใด
- การใช้งาน
- ใช้
- การประยุกต์ใช้
- เหมาะสม
- ปพลิเคชัน
- สถาปัตยกรรม
- เป็น
- AREA
- พื้นที่
- ARM
- รอบ
- AS
- ภาคี
- At
- เติม
- โดยอัตโนมัติ
- อัตโนมัติ
- อิสระ
- หลีกเลี่ยง
- ยอดคงเหลือ
- ฐาน
- ตาม
- baseline
- ขั้นพื้นฐาน
- BE
- เพราะ
- กลายเป็น
- จะกลายเป็น
- รับ
- หลัง
- เชื่อ
- เป็นประโยชน์
- เบิร์กลีย์
- ที่ดีที่สุด
- ดีกว่า
- ระหว่าง
- ใหญ่
- ปิดกั้น
- Blocks
- เมล็ดข้าว
- เพิ่ม
- สร้าง
- การก่อสร้าง
- สร้าง
- ธุรกิจ
- แต่
- by
- จังหวะ
- แคลิฟอร์เนีย
- CAN
- ความสามารถในการ
- กรณี
- เป็นการตักเตือน
- ส่วนกลาง
- เปลี่ยนแปลง
- ChatGPT
- หัวหน้า
- ชิป
- ชิป
- คริส
- สถานการณ์
- ซิสโก้
- ชัดเจน
- การทำงานร่วมกัน
- บริษัท
- บริษัท
- ความซับซ้อน
- คอมพิวเตอร์
- กังวล
- เอกฉันท์
- ไม่หยุดหย่อน
- ได้
- ครอบคลุม
- สร้าง
- เกณฑ์
- ข้าม
- เส้นโค้ง
- ลูกค้า
- ประจำวัน
- ข้อมูล
- ชุดข้อมูล
- จัดการ
- ลึก
- ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับ
- ออกแบบ
- กระบวนการออกแบบ
- นักออกแบบ
- พัฒนาการ
- ต่าง
- โดยตรง
- ผู้อำนวยการ
- การสนทนา
- โดดเด่น
- แตกต่าง
- do
- การทำ
- โดเมน
- โดเมน
- Dont
- สงสัย
- การขับขี่
- โดรน
- หล่น
- e
- แต่ละ
- ก่อน
- ระบบนิเวศ
- วิศวกรรมไฟฟ้า
- ที่อื่น ๆ
- ส่งเสริม
- ปลาย
- วิศวกร
- ชั้นเยี่ยม
- วิศวกร
- ความสนุกสนาน
- กระตือรือร้น
- ที่จัดตั้งขึ้น
- ฯลฯ
- อีเธอร์ (ETH)
- แม้
- ทุกอย่าง
- ตัวอย่าง
- ตัวอย่าง
- ที่มีอยู่
- ที่ขยาย
- คาดหวัง
- ความคาดหวัง
- มีประสบการณ์
- ชำนาญ
- ผู้เชี่ยวชาญ
- การสำรวจ
- สำรวจ
- นามสกุล
- ใบหน้า
- ความจริง
- ไกล
- เคลื่อนไหวเร็ว
- สาขา
- หา
- ชื่อจริง
- สำหรับ
- สูตร
- ข้างหน้า
- ผู้สร้าง
- ราคาเริ่มต้นที่
- พรมแดน
- fu
- อย่างเต็มที่
- ลึกซึ้ง
- ต่อไป
- เกตส์
- General
- ปัญญาทั่วไป
- โดยทั่วไป
- กำเนิด
- กำเนิด AI
- ได้รับ
- ได้รับ
- เหตุการณ์ที่
- ไป
- ดี
- งานที่ดี
- ยิ่งใหญ่
- บัญชีกลุ่ม
- จัดการ
- ยาก
- ฮาร์ดแวร์
- มี
- ช่วย
- โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม
- จุดสูง
- อย่างสูง
- มีความหวัง
- สรุป ความน่าเชื่อถือของ Olymp Trade?
- HTTPS
- hype
- i
- ในอุดมคติ
- ความคิด
- if
- ภาพ
- การดำเนินงาน
- สำคัญ
- ปรับปรุง
- การปรับปรุง
- การปรับปรุง
- in
- ในอื่น ๆ
- อุตสาหกรรม
- ไม่มีประสิทธิภาพ
- โครงสร้างพื้นฐาน
- นักวิเคราะห์ส่วนบุคคลที่หาโอกาสให้เป็นไปได้มากที่สุด
- อินพุต
- ข้อมูลเชิงลึก
- รวบรวม
- แบบบูรณาการ
- Intelligence
- ปฏิสัมพันธ์
- น่าสนใจ
- อินเตอร์เฟซ
- อินเตอร์เฟซ
- เข้าไป
- IP
- ปัญหา
- IT
- ITS
- การสัมภาษณ์
- jpg
- ตัดสิน
- ประเด็นสำคัญ
- พระมหากษัตริย์
- ทราบ
- ความรู้
- ภาษา
- ใหญ่
- เรียนรู้
- ได้เรียนรู้
- การเรียนรู้
- น้อยลง
- ชั้น
- เลฟเวอเรจ
- กดไลก์
- ข้อ จำกัด
- ถูก จำกัด
- Line
- ชีวิต
- โหลด
- โหลด
- ในประเทศ
- ตรรกะ
- อีกต่อไป
- ที่ต้องการหา
- Lot
- ทำ
- ผู้จัดการ
- จำเป็น
- การจัดการ
- คู่มือ
- หลาย
- มาก
- เจ้านาย
- คณิตศาสตร์
- มดลูก
- ความกว้างสูงสุด
- อาจ..
- มีความหมาย
- Meta
- วิธีการ
- อาจ
- แบบ
- โมเดล
- โมดูล
- โมดูล
- รายเดือน
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- มากที่สุด
- มาก
- ต้อง
- ใกล้
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- จำเป็นต้อง
- จำเป็น
- NEO
- อวน
- เครือข่าย
- ไม่เคย
- ใหม่
- ไม่
- ไม่มีอะไร
- ตอนนี้
- of
- เสนอ
- ชดเชย
- on
- ONE
- เปิด
- ความคิดเห็น
- เพิ่มประสิทธิภาพ
- Options
- or
- อื่นๆ
- ผลิตภัณฑ์อื่นๆ
- ของเรา
- ตัวเรา
- ออก
- ของตนเอง
- แผง
- สิทธิบัตร
- พอล
- การปฏิบัติ
- ฟิสิกส์
- ชิ้น
- เวที
- เพลโต
- เพลโตดาต้าอินเทลลิเจนซ์
- เพลโตดาต้า
- จุด
- เป็นไปได้
- โพสต์
- ที่มีศักยภาพ
- ประยุกต์
- การใช้งานจริง
- ความแม่นยำ
- ประธาน
- ความเป็นส่วนตัว
- อาจ
- ปัญหา
- ปัญหาที่เกิดขึ้น
- กระบวนการ
- ประสิทธิผล
- ศาสตราจารย์
- ก้าวหน้า
- เป็นเจ้าของ
- โปรโตคอล
- โปรโตคอล
- ให้
- ให้
- การให้
- วัตถุประสงค์
- คุณภาพ
- คำถาม
- คำถาม
- ได้เร็วขึ้น
- อย่างรวดเร็ว
- ค่อนข้าง
- อ่าน
- โลกแห่งความจริง
- ความจริง
- ตระหนัก
- ตระหนักถึง
- จริงๆ
- ปรับแต่ง
- ที่เกี่ยวข้อง
- สัมพัทธ์
- โดดเด่น
- จำ
- รายงาน
- แสดง
- การแสดง
- เป็นตัวแทนของ
- ต้องการ
- ความต้องการ
- การวิจัย
- ผลสอบ
- นำมาใช้ใหม่
- ปล้น
- จำเจ
- วิ่ง
- กล่าวว่า
- เดียวกัน
- วิทยาศาสตร์
- นักวิทยาศาสตร์
- ดูเหมือนว่า
- สารกึ่งตัวนำ
- ระดับอาวุโส
- ลำดับ
- ร้ายแรง
- ชุด
- ที่ใช้ร่วมกัน
- ความขาดแคลน
- น่า
- คล้ายคลึงกัน
- จำลอง
- ความสามารถ
- ทักษะ
- So
- ซอฟต์แวร์
- บาง
- บางคน
- ค่อนข้าง
- ในไม่ช้า
- พิเศษ
- โดยเฉพาะ
- กอง
- เริ่มต้น
- ที่เริ่มต้น
- ขั้นตอน
- ยังคง
- แข็งแรง
- โครงสร้าง
- ศึกษา
- สะดุด
- อย่างเช่น
- แนะนำ
- ระบบ
- ระบบ
- การออกแบบระบบ
- พรสวรรค์
- คุย
- วิชาการ
- เทคนิค
- เทคโนโลยี
- ระยะ
- กว่า
- ที่
- พื้นที่
- ของพวกเขา
- แล้วก็
- ทฤษฎี
- ที่นั่น
- พวกเขา
- สิ่ง
- คิด
- นี้
- เหล่านั้น
- ตลอด
- เวลา
- ครั้ง
- ไปยัง
- ในวันนี้
- เกินไป
- เครื่องมือ
- ด้านบน
- หัวข้อ
- การค้า
- รถไฟ
- ผ่านการฝึกอบรม
- การฝึกอบรม
- กระแส
- วางใจ
- กลับ
- สอง
- ชนิด
- ภายใต้
- พื้นฐาน
- ความเข้าใจ
- น่าเสียดาย
- เป็นเอกลักษณ์
- มหาวิทยาลัย
- มหาวิทยาลัยแห่งแคลิฟอร์เนีย
- ปลดล็อก
- us
- ใช้
- มือสอง
- การใช้
- มีคุณค่า
- ความคุ้มค่า
- การตรวจสอบ
- ตรวจสอบ
- กับ
- มาก
- ผ่านทาง
- Vice President
- ต้องการ
- คือ
- ทาง..
- วิธี
- we
- อะไร
- ความหมายของ
- เมื่อ
- ที่
- WHO
- กว้าง
- จะ
- กับ
- ทั่วโลก
- จะ
- ใช่
- เธอ
- น้อง
- ลมทะเล