- Nemotron 3 යනු නියෝජිත AI සහ බහු-නියෝජිත පද්ධති කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන ලද ආකෘති, දත්ත සහ පුස්තකාලවල විවෘත පවුලකි.
- එයට දෙමුහුන් ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය සහ NVIDIA Blackwell පිළිබඳ කාර්යක්ෂම 4-bit පුහුණුවක් සහිත MoE ප්රමාණ තුනක් (නැනෝ, සුපර් සහ අල්ට්රා) ඇතුළත් වේ.
- Nemotron 3 Nano දැන් යුරෝපයේ Hugging Face, public clouds සහ NIM ක්ෂුද්ර සේවාවක් ලෙස ටෝකන් මිලියන 1 ක කවුළුවක් සමඟින් ලබා ගත හැකිය.
- ස්වෛරී AI නියෝජිතයන් පුහුණු කිරීම, සුසර කිරීම සහ විගණනය කිරීම සඳහා දැවැන්ත දත්ත කට්ටල, NeMo Gym, NeMo RL සහ Evaluator සමඟ පරිසර පද්ධතිය සම්පූර්ණ කර ඇත.
කෘතිම බුද්ධිය සඳහා වන තරඟය සරල, හුදකලා කතාබස් බොට් වලින් එකිනෙකා සමඟ සහයෝගයෙන් කටයුතු කරන, දිගු වැඩ ප්රවාහ කළමනාකරණය කරන සහ විගණනය කළ හැකි නියෝජිත පද්ධති වෙත ගමන් කරමින් සිටී. මෙම නව අවස්ථාව තුළ, NVIDIA තරමක් පැහැදිලි පියවරක් ගැනීමට තීරණය කර ඇත: ආකෘති පමණක් නොව දත්ත සහ මෙවලම් ද විවෘත කිරීමට.සමාගම්, රාජ්ය පරිපාලන සහ පර්යේෂණ මධ්යස්ථානවලට වැඩි පාලනයක් සහිතව තමන්ගේම AI වේදිකා ගොඩනගා ගත හැකි වන පරිදි.
එම ව්යාපාරය ක්රියාත්මක වන්නේ බහු-නියෝජිත AI වෙත යොමු වූ විවෘත මාදිලි පවුලක් වන නෙමොට්රොන් 3 එය ඉහළ කාර්ය සාධනය, අඩු අනුමාන පිරිවැය සහ විනිවිදභාවය ඒකාබද්ධ කිරීමට උත්සාහ කරයි. යෝජනාව තවත් පොදු කාර්ය කතාබස් යන්ත්රයක් ලෙස නොව, නියාමනය කරන ලද අංශවල සංකීර්ණ කාර්යයන් හේතු දැක්වීමට, සැලසුම් කිරීමට සහ ක්රියාත්මක කිරීමට නියෝජිතයන් යෙදවීමට පදනමක්.දත්ත ස්වෛරීභාවය සහ නියාමන අනුකූලතාව වැදගත් වන යුරෝපයේ සහ ස්පාඤ්ඤයේ මෙය විශේෂයෙන් අදාළ වේ.
නියෝජිත සහ ස්වෛරී AI සඳහා ආකෘතිවල විවෘත පවුලක්
නෙමොට්රොන් 3 ඉදිරිපත් කර ඇත්තේ සම්පූර්ණ පරිසර පද්ධතියක්: ආකෘති, දත්ත කට්ටල, පුස්තකාල සහ පුහුණු වට්ටෝරු විවෘත බලපත්ර යටතේ. NVIDIA හි අදහස නම්, සංවිධානවලට AI විනිවිද නොපෙනෙන සේවාවක් ලෙස පරිභෝජනය කරනවා පමණක් නොව, ඇතුළත ඇති දේ පරීක්ෂා කිරීමට, ආකෘති ඔවුන්ගේ වසම්වලට අනුවර්තනය කිරීමට සහ වලාකුළෙහි හෝ දේශීය දත්ත මධ්යස්ථානවල වේවා, ඔවුන්ගේම යටිතල පහසුකම් මත ඒවා යෙදවීමට හැකි බවයි.
සමාගම මෙම උපාය මාර්ගය සකස් කරන්නේ එහි කැපවීම තුළ ය ස්වෛරී AIයුරෝපයේ, දකුණු කොරියාවේ සහ අනෙකුත් කලාපවල රජයන් සහ සමාගම් සංවෘත හෝ විදේශීය පද්ධති සඳහා විවෘත විකල්ප සොයමින් සිටින අතර, ඒවා බොහෝ විට ඒවායේ දත්ත ආරක්ෂණ නීති හෝ විගණන අවශ්යතා සමඟ හොඳින් නොගැලපේ. වැඩි දෘශ්යතාවක් සහ පාලනයක් සහිත ජාතික, ආංශික හෝ ආයතනික ආකෘති ගොඩනැගීම සඳහා තාක්ෂණික පදනම වීම Nemotron 3 හි අරමුණයි.
සමාන්තරව, NVIDIA දෘඪාංගයෙන් ඔබ්බට එහි ස්ථානය ශක්තිමත් කරයිමේ වන තෙක් එය ප්රධාන වශයෙන් යොමු GPU සපයන්නෙකු විය; Nemotron 3 සමඟින්, එය ආකෘති නිර්මාණ සහ පුහුණු මෙවලම් ස්ථරයේ ද ස්ථානගත වී ඇති අතර, OpenAI, Google, Anthropic, හෝ Meta වැනි ක්රීඩකයන් සමඟ සෘජුවම තරඟ කරන අතර, වැනි වාරික මාදිලිවලට එරෙහිව තරඟ කරයි. සුපර්ග්රොක් හෙවිමෙටා සමාගම මෑත කාලීන ලාමා පරම්පරාවල විවෘත මූලාශ්ර සඳහා ඇති කැපවීම අඩු කරමින් සිටී.
Hugging Face වැනි වේදිකාවල සත්කාරකත්වය දරන විවෘත ආකෘති මත දැඩි ලෙස රඳා පවතින යුරෝපීය පර්යේෂණ සහ ආරම්භක පරිසර පද්ධතිය සඳහා - විවෘත බලපත්ර යටතේ බර, කෘතිම දත්ත සහ පුස්තකාල ලබා ගැනීම බලවත් විකල්පයක් නියෝජනය කරයි චීන ආකෘති සහ ජනප්රියත්වය සහ මිණුම් ලකුණු ශ්රේණිගත කිරීම්වල ආධිපත්යය දරන ඇමරිකානුවන්.
දෙමුහුන් MoE ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය: මහා පරිමාණ නියෝජිතයන් සඳහා කාර්යක්ෂමතාව
නෙමොට්රොන් 3 හි කේන්ද්රීය තාක්ෂණික ලක්ෂණය වන්නේ ගුප්ත විශේෂඥ මිශ්රණයේ (MoE) දෙමුහුන් ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයඑක් එක් අනුමානය තුළ ආකෘතියේ සියලුම පරාමිතීන් සක්රිය කිරීම වෙනුවට, ඒවායින් කොටසක් පමණක් සක්රිය කර ඇත, එනම් අදාළ කාර්යයට හෝ ටෝකනයට වඩාත්ම අදාළ විශේෂඥයින්ගේ උප කුලකයයි.
මෙම ප්රවේශය ඉඩ දෙයි පරිගණක පිරිවැය සහ මතක පරිභෝජනය විශාල ලෙස අඩු කරයිමෙය ටෝකන් ප්රතිදානයද වැඩි කරයි. දුසිම් ගනනක් හෝ සිය ගණනක් නියෝජිතයින් අඛණ්ඩව පණිවිඩ හුවමාරු කර ගන්නා බහු-නියෝජිත ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයන් සඳහා, GPU සහ වලාකුළු පිරිවැය අනුව පද්ධතිය තිරසාර නොවන බවට පත්වීම වැළැක්වීම සඳහා මෙම කාර්යක්ෂමතාව යතුරයි.
NVIDIA සහ ස්වාධීන මිණුම් සලකුණු මගින් බෙදාගත් දත්ත වලට අනුව, Nemotron 3 Nano සාක්ෂාත් කරගන්නේ තත්පරයට හතර ගුණයකින් වැඩි ටෝකන දක්වා එහි පූර්වගාමියා වූ Nemotron 2 Nano හා සසඳන විට, එය අනවශ්ය තර්කන ටෝකන උත්පාදනය 60% කින් පමණ අඩු කරයි. ප්රායෝගිකව, මෙයින් අදහස් කරන්නේ සමානව හෝ ඊටත් වඩා නිවැරදි පිළිතුරු, නමුත් අඩු "වචනාත්මක බව" සහ විමසුමකට අඩු පිරිවැයක් සහිතවය.
දෙමුහුන් MoE ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පය, නිශ්චිත පුහුණු ශිල්පීය ක්රම සමඟ ඒකාබද්ධ වී, හේතු වී ඇත්තේ වඩාත්ම දියුණු විවෘත මාදිලි බොහොමයක් විශේෂඥ යෝජනා ක්රම අනුගමනය කරයි.Nemotron 3 මෙම ප්රවණතාවයට සම්බන්ධ වේ, නමුත් විශේෂයෙන් නියෝජිත AI කෙරෙහි අවධානය යොමු කරයි: නියෝජිතයන් අතර සම්බන්ධීකරණය, මෙවලම් භාවිතය, දිගු තත්වයන් හැසිරවීම සහ පියවරෙන් පියවර සැලසුම් කිරීම සඳහා නිර්මාණය කර ඇති අභ්යන්තර මාර්ග.
ප්රමාණ තුනක්: විවිධ වැඩ බර සඳහා නැනෝ, සුපර් සහ අල්ට්රා
නෙමොට්රොන් 3 පවුල සංවිධානය වී ඇත්තේ MoE මාදිලියේ ප්රධාන ප්රමාණ තුනක්, විශේෂඥ ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයට ස්තූතිවන්ත වන පරිදි ඒවා සියල්ලම විවෘත වන අතර ක්රියාකාරී පරාමිතීන් අඩු කර ඇත:
- නෙමොට්රොන් 3 නැනෝ: මුළු පරාමිතීන් බිලියන 30.000 ක් පමණ, ආසන්න වශයෙන් ටෝකනයකට වත්කම් බිලියන 3.000ක්එය කාර්යක්ෂමතාව වැදගත් වන ඉලක්කගත කාර්යයන් සඳහා නිර්මාණය කර ඇත: මෘදුකාංග නිදොස්කරණය, ලේඛන සාරාංශකරණය, තොරතුරු ලබා ගැනීම, පද්ධති අධීක්ෂණය හෝ විශේෂිත AI සහායකයින්.
- නෙමොට්රොන් 3 සුපර්: ආසන්න වශයෙන් පරාමිතීන් බිලියන 100.000 ක්, සමඟ බිලියන 10.000 ක වත්කම් සෑම පියවරකදීම. එය යොමු කර ඇත්තේ බහු-නියෝජිත ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයේ උසස් තර්කනයසංකීර්ණ ප්රවාහ විසඳීමට බහු කාරක සහයෝගයෙන් කටයුතු කළත් අඩු ප්රමාදයක් සහිතව.
- නෙමොට්රොන් 3 අල්ට්රා: ඉහළ මට්ටම, ආසන්න වශයෙන් පරාමිතීන් බිලියන 500.000ක් සහ දක්වා ටෝකනයකට වත්කම් බිලියන 50.000ක්එය පර්යේෂණ, උපායමාර්ගික සැලසුම්කරණය, ඉහළ මට්ටමේ තීරණ සහාය සහ විශේෂයෙන් ඉල්ලුමක් ඇති AI පද්ධති සඳහා ප්රබල තර්කන එන්ජිමක් ලෙස ක්රියා කරයි.
ප්රායෝගිකව, මෙය සංවිධානවලට ඉඩ සලසයි ඔබේ අයවැය සහ අවශ්යතා අනුව ආකෘති ප්රමාණය තෝරන්නදැවැන්ත, දැඩි වැඩ බරක් සහ දැඩි පිරිවැයක් සඳහා නැනෝ; බොහෝ සහයෝගී නියෝජිතයන් සමඟ තර්කනයේ ගැඹුර වැඩි කිරීමට අවශ්ය වූ විට සුපිරි; සහ ගුණාත්මකභාවය සහ දිගු සන්දර්භය GPU පිරිවැයට වඩා වැඩි අවස්ථාවන් සඳහා අල්ට්රා.
දැනට ක්ෂණික භාවිතය සඳහා ඇත්තේ Nemotron 3 Nano පමණි.සුපර් සහ අල්ට්රා ප්රභේද 2026 පළමු භාගය සඳහා සැලසුම් කර ඇති අතර, යුරෝපීය සමාගම් සහ රසායනාගාරවලට නැනෝ සමඟ මුලින්ම අත්හදා බැලීමට, නල මාර්ග ස්ථාපිත කිරීමට සහ පසුව වැඩි ධාරිතාවක් අවශ්ය නඩු සංක්රමණය කිරීමට කාලය ලබා දේ.
නෙමොට්රොන් 3 නැනෝ: මිලියන 1 ක ටෝකන් කවුළුවක් සහ අඩංගු පිරිවැය
නෙමොට්රොන් 3 නැනෝ අද වන විට, පවුලේ ප්රායෝගික පෙරමුණබහු-නියෝජිත වැඩ ප්රවාහයන් සහ තීව්ර නමුත් පුනරාවර්තන කාර්යයන් වලදී උපරිම කාර්ය සාධනයක් ලබා දීම සඳහා ප්රශස්තිකරණය කරන ලද, පරාසයේ වඩාත්ම පරිගණකමය වශයෙන් පිරිවැය-කාර්යක්ෂම ආකෘතිය ලෙස NVIDIA එය විස්තර කරයි.
එහි තාක්ෂණික ලක්ෂණ අතර, පහත සඳහන් දෑ කැපී පෙනේ: ටෝකන් මිලියනයක් දක්වා ඇති සන්දර්භ කවුළුවමෙය පුළුල් ලේඛන, සම්පූර්ණ කේත ගබඩාවන් හෝ බහු-පියවර ව්යාපාර ක්රියාවලීන් සඳහා මතකය රඳවා ගැනීමට ඉඩ සලසයි. වාර්තා විශාල විය හැකි බැංකුකරණය, සෞඛ්ය සේවා හෝ රාජ්ය පරිපාලනයේ යුරෝපීය යෙදුම් සඳහා, මෙම දිගුකාලීන සන්දර්භ හැකියාව විශේෂයෙන් වටිනා වේ.
ස්වාධීන සංවිධානයේ මිණුම් සලකුණු කෘතිම විශ්ලේෂණය මගින් නෙමොට්රොන් 3 නැනෝ වඩාත් සමතුලිත විවෘත මූලාශ්ර මාදිලි වලින් එකක් ලෙස ස්ථානගත කරයි. එය බුද්ධිය, නිරවද්යතාවය සහ වේගය ඒකාබද්ධ කරන අතර තත්පරයට ටෝකන් සිය ගණනක ප්රතිදාන අනුපාත ද ඒකාබද්ධ කරයි. මෙම සංයෝජනය යටිතල පහසුකම් පිරිවැය අහස උසට නැඟීමෙන් තොරව හොඳ පරිශීලක අත්දැකීමක් අවශ්ය ස්පාඤ්ඤයේ AI ඒකාබද්ධ කරන්නන් සහ සේවා සපයන්නන් සඳහා ආකර්ශනීය කරයි.
භාවිත අවස්ථා සම්බන්ධයෙන් ගත් කල, NVIDIA නැනෝ ඉලක්ක කරන්නේ අන්තර්ගත සාරාංශය, මෘදුකාංග නිදොස්කරණය, තොරතුරු ලබා ගැනීම සහ ව්යවසාය AI සහායකයින්අතිරික්ත තර්කන ටෝකන අඩු කිරීමට ස්තූතිවන්ත වන අතර, අනුමාන බිල්පත අහස උසට නැඟීමකින් තොරව පරිශීලකයින් හෝ පද්ධති සමඟ දිගු සංවාද පවත්වා ගෙන යන නියෝජිතයන් ක්රියාත්මක කිරීමට හැකි වේ.
විවෘත දත්ත සහ පුස්තකාල: NeMo Gym, NeMo RL සහ Evaluator
නෙමොට්රොන් 3 හි වඩාත්ම සුවිශේෂී ලක්ෂණයක් වන්නේ එය ආකෘති බර නිකුත් කිරීමට පමණක් සීමා නොවේNVIDIA විසින් නියෝජිතයින් පුහුණු කිරීම, සුසර කිරීම සහ ඇගයීම සඳහා පුළුල් විවෘත සම්පත් කට්ටලයක් සමඟින් පවුල සමඟ එක්වෙයි.
එක් අතකින්, එය කෘතිම සංස්ලේෂණයක් ලබා දෙයි පූර්ව පුහුණු, පශ්චාත් පුහුණු සහ ශක්තිමත් කිරීමේ දත්තවල ට්රිලියන ගණනක සංකේතතර්කනය, කේතනය සහ බහු-පියවර වැඩ ප්රවාහයන් කෙරෙහි අවධානය යොමු කරන ලද මෙම දත්ත කට්ටල, සමාගම් සහ පර්යේෂණ මධ්යස්ථානවලට ඔවුන්ගේම Nemotron හි වසම්-විශේෂිත ප්රභේද (උදා: නීතිමය, සෞඛ්ය සේවා හෝ කාර්මික) ජනනය කිරීමට ඉඩ සලසයි.
මෙම සම්පත් අතර, පහත සඳහන් දෑ කැපී පෙනේ: නෙමොට්රොන් නියෝජිත ආරක්ෂණ දත්ත කට්ටලයඑය සැබෑ ලෝක අවස්ථා වලදී නියෝජිත හැසිරීම් පිළිබඳ දුරමිතික දත්ත රැස් කරයි. එහි ඉලක්කය වන්නේ සංකීර්ණ ස්වයංක්රීය පද්ධතිවල ආරක්ෂාව මැනීමට සහ ශක්තිමත් කිරීමට කණ්ඩායම්වලට උපකාර කිරීමයි: නියෝජිතයෙකු සංවේදී දත්ත හමු වූ විට ගන්නා ක්රියාමාර්ගවල සිට, අපැහැදිලි හෝ හානිකර විය හැකි විධානවලට එය ප්රතික්රියා කරන ආකාරය දක්වා.
මෙවලම් අංශය සම්බන්ධයෙන්, NVIDIA දියත් කරයි NeMo Gym සහ NeMo RL විවෘත මූලාශ්ර පුස්තකාල ලෙස ආරක්ෂාව සහ කාර්ය සාධනය තක්සේරු කිරීම සඳහා NeMo Evaluator සමඟින් ශක්තිමත් කිරීමේ පුහුණුව සහ පශ්චාත් පුහුණුව සඳහා. මෙම පුස්තකාල Nemotron පවුල සමඟ භාවිතයට සූදානම් සමාකරණ පරිසරයන් සහ නල මාර්ග සපයන නමුත් අනෙකුත් මාදිලි සඳහාද ව්යාප්ත කළ හැකිය.
මෙම සියලු ද්රව්ය - බර, දත්ත කට්ටල සහ කේතය - බෙදා හරිනු ලබන්නේ GitHub සහ Hugging Face NVIDIA Open Model බලපත්රය යටතේ බලපත්ර ලබා ඇත.යුරෝපීය කණ්ඩායම්වලට එය ඔවුන්ගේම MLOps වලට බාධාවකින් තොරව ඒකාබද්ධ කළ හැකි වන පරිදි. Prime Intellect සහ Unsloth වැනි සමාගම් දැනටමත් Nemotron හි ශක්තිමත් කිරීමේ ඉගෙනීම සරල කිරීම සඳහා NeMo Gym ඔවුන්ගේ වැඩ ප්රවාහවලට සෘජුවම ඇතුළත් කරමින් සිටී.
පොදු වලාකුළු සහ යුරෝපීය පරිසර පද්ධතියේ ලබා ගැනීමේ හැකියාව
නෙමොට්රොන් 3 නැනෝ දැන් ලබා ගත හැකිය වැළඳ ගැනීමේ මුහුණ y GitHubBaseten, DeepInfra, Fireworks, FriendliAI, OpenRouter, සහ Together AI වැනි අනුමාන සපයන්නන් හරහා මෙන්ම. මෙය ස්පාඤ්ඤයේ සංවර්ධන කණ්ඩායම් සඳහා API හරහා ආකෘතිය පරීක්ෂා කිරීමට හෝ අධික සංකීර්ණතාවයකින් තොරව තමන්ගේම යටිතල පහසුකම් මත එය යෙදවීමට දොර විවර කරයි.
වලාකුළු ඉදිරිපස, නෙමොට්රොන් 3 නැනෝ ඇමසන් බෙඩ්රොක් හරහා AWS හා එක්වෙයි සේවාදායක රහිත අනුමාන සඳහා, සහ Google Cloud, CoreWeave, Crusoe, Microsoft Foundry, Nebius, Nscale සහ Yotta සඳහා සහය නිවේදනය කර ඇත. මෙම වේදිකාවල දැනටමත් වැඩ කරන යුරෝපීය සංවිධාන සඳහා, මෙය ඔවුන්ගේ ගෘහ නිර්මාණ ශිල්පයේ දැඩි වෙනස්කම් නොමැතිව Nemotron භාවිතා කිරීම පහසු කරයි.
පොදු වලාකුළට අමතරව, NVIDIA විසින් Nemotron 3 Nano භාවිතය ප්රවර්ධනය කරයි. ඕනෑම NVIDIA-වේගවත් යටිතල පහසුකම් මත NIM ක්ෂුද්ර සේවාව යෙදවිය හැකිය.මෙය දෙමුහුන් අවස්ථා සඳහා ඉඩ සලසයි: ජාත්යන්තර වලාකුළු වල බරින් කොටසක් සහ දේශීය දත්ත මධ්යස්ථානවල හෝ EU හි දත්ත පදිංචියට ප්රමුඛත්වය දෙන යුරෝපීය වලාකුළු වල කොටසක්.
අනුවාදයන් නෙමොට්රොන් 3 සුපර් සහ අල්ට්රා, ආන්තික තර්කන වැඩ බර සහ මහා පරිමාණ බහු-නියෝජිත පද්ධති කෙරෙහි අවධානය යොමු කර ඇත, ඒවා 2026 පළමු භාගය සඳහා සැලසුම් කර ඇතමෙම කාලරාමුව යුරෝපීය පර්යේෂණ සහ ව්යාපාර පරිසර පද්ධතියට නැනෝ සමඟ අත්හදා බැලීමට, භාවිත අවස්ථා වලංගු කිරීමට සහ අවශ්ය විටෙක විශාල මාදිලි වෙත සංක්රමණ උපාය මාර්ග සැලසුම් කිරීමට කාලය ලබා දෙයි.
Nemotron 3 විසින් NVIDIA ප්රමුඛතම සැපයුම්කරුවෙකු ලෙස ස්ථානගත කර ඇත නියෝජිත AI සඳහා යොමු වූ ඉහළ මට්ටමේ විවෘත මාදිලිතාක්ෂණික කාර්යක්ෂමතාව (දෙමුහුන් MoE, NVFP4, දැවැන්ත සන්දර්භය), විවෘතභාවය (බර, දත්ත කට්ටල සහ පවතින පුස්තකාල) සහ දත්ත ස්වෛරීභාවය සහ විනිවිදභාවය කෙරෙහි පැහැදිලි අවධානයක් යොමු කරන යෝජනාවක් සමඟින්, AI විගණනය කිරීමට නියාමනය සහ පීඩනය වැඩි වන ස්පාඤ්ඤයේ සහ යුරෝපයේ අනෙකුත් ප්රදේශවල විශේෂයෙන් සංවේදී වන අංශ.
මම ඔහුගේ "ගීක්" අවශ්යතා වෘත්තියක් බවට පත් කරගත් තාක්ෂණ ලෝලියෙකි. මම මගේ ජීවිතයේ වසර 10 කට වඩා වැඩි කාලයක් ගත කර ඇත්තේ නවීන තාක්ෂණය භාවිතා කරමින් සහ පිරිසිදු කුතුහලයෙන් සියලු වර්ගවල වැඩසටහන් සමඟ ටින්කර් කිරීමෙනි. දැන් මම පරිගණක තාක්ෂණය සහ වීඩියෝ ක්රීඩා පිළිබඳ විශේෂඥයෙක්. මක්නිසාද යත්, මම වසර 5 කට වැඩි කාලයක් තාක්ෂණය සහ වීඩියෝ ක්රීඩා පිළිබඳ විවිධ වෙබ් අඩවි සඳහා ලිවීමට කටයුතු කරමින්, ඔබට අවශ්ය තොරතුරු සෑම කෙනෙකුටම තේරුම් ගත හැකි භාෂාවකින් ලබා දීමට උත්සාහ කරන ලිපි නිර්මාණය කරමි.
ඔබට කිසියම් ප්රශ්නයක් ඇත්නම්, මගේ දැනුම වින්ඩෝස් මෙහෙයුම් පද්ධතියට මෙන්ම ජංගම දුරකථන සඳහා වන ඇන්ඩ්රොයිඩ් හා සම්බන්ධ සෑම දෙයකින්ම විහිදේ. ඒ වගේම මගේ කැපවීම ඔබටයි, මම සෑම විටම මිනිත්තු කිහිපයක් ගත කිරීමට සහ ඔබට මෙම අන්තර්ජාල ලෝකයේ ඇති ඕනෑම ප්රශ්නයක් විසඳීමට උදව් කිරීමට කැමැත්තෙමි.