{"id":158347,"date":"2025-07-18T14:02:42","date_gmt":"2025-07-18T07:02:42","guid":{"rendered":"http:\/\/www.thestorythailand.com\/?p=158347"},"modified":"2025-07-18T14:03:58","modified_gmt":"2025-07-18T07:03:58","slug":"scb-10x-global-research-community","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thestorythailand.com\/th\/scb-10x-global-research-community\/","title":{"rendered":"SCB 10X \u0e2a\u0e48\u0e07 5 \u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 AI \u0e01\u0e31\u0e1a 4 \u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e19\u0e33 \u0e2a\u0e39\u0e48\u0e40\u0e27\u0e17\u0e35\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a ‘A-Star (A*) Research’"},"content":{"rendered":"\n

\u2018\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e2d\u0e2a\u0e0b\u0e35\u0e1a\u0e35\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e4c\u2019\u00a0\u0e15\u0e2d\u0e01\u0e22\u0e49\u0e33\u0e1a\u0e17\u0e1a\u0e32\u0e17\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e19\u0e33\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e27\u0e31\u0e15\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19 \u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e25\u0e31\u0e01\u0e14\u0e31\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e25\u0e01 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e19\u0e49\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u00a0\u2018A-Star (A*) Research\u2019\u00a0\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e2d\u0e21\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e38\u0e21\u0e27\u0e34\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e25\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u00a0CORE (Computing Research and Education Association of Australasia)\u00a0\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e25\u0e44\u0e01\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e44\u0e17\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e1e\u0e25\u0e17\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e32\u0e19\u0e32\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34<\/p>\n\n\n\n

\u0e25\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e17\u0e35\u0e21\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22 Typhoon \u0e08\u0e32\u0e01 SCB 10X \u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e17\u0e38\u0e19\u0e43\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e27\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 (Disruptive Technology) \u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e15\u0e49\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e2d\u0e2a\u0e0b\u0e35\u0e1a\u0e35\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e4c \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e48\u0e07 5 \u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c (AI) \u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e38\u0e21 Association for Computational Linguistics (ACL) 2025 \u0e40\u0e27\u0e17\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e38\u0e21\u0e27\u0e34\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e25\u0e01\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34\u0e41\u0e25\u0e30\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e23\u0e07\u0e40\u0e01\u0e35\u0e22\u0e23\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e25\u0e01 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1c\u0e25\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e19\u0e33 4 \u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 \u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e2a\u0e34\u0e23\u0e34\u0e40\u0e21\u0e18\u0e35 (VISTEC) \u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e41\u0e15\u0e19\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e14 \u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e40\u0e04\u0e21\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e14\u0e08\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e48\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22 SEACrowd \u0e42\u0e14\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 3 \u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19 Main Conference, 1 \u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19 Findings \u0e41\u0e25\u0e30 1 \u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19 LLM Security Workshop<\/p>\n\n\n\n

\u0e01\u0e27\u0e35\u0e27\u0e38\u0e12\u0e34 \u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e20\u0e39\u0e27\u0e20\u0e31\u0e17\u0e23<\/strong>\u00a0\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e18\u0e32\u0e19\u0e40\u0e08\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e2b\u0e32\u0e23\u00a0SCB 10X\u00a0\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e27\u0e48\u0e32\u00a0\u201c\u0e23\u0e39\u0e49\u0e2a\u0e36\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e01\u0e35\u0e22\u0e23\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u00a05\u00a0\u0e0a\u0e34\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e35\u0e21\u00a0Typhoon\u00a0\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1c\u0e22\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e38\u0e21\u00a0ACL 2025\u00a0\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e38\u0e21\u0e27\u0e34\u0e0a\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e32\u0e19\u0e32\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u00a0AI\u00a0\u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34\u00a0(NLP)\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e2d\u0e21\u0e1e\u0e34\u0e27\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e23\u0e07\u0e40\u0e01\u0e35\u0e22\u0e23\u0e15\u0e34\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e25\u0e01 \u0e21\u0e35\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u00a0peer review\u00a0\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e21\u0e02\u0e49\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e0a\u0e38\u0e21\u0e0a\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e19\u0e32\u0e19\u0e32\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34\u201d<\/p>\n\n\n\n

–SCB 10X\u00a0\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07 \u2018\u0e01\u0e27\u0e35\u0e27\u0e38\u0e12\u0e34 \u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e20\u0e39\u0e27\u0e20\u0e31\u0e17\u0e23\u2019 \u0e19\u0e31\u0e48\u0e07 CEO \u0e04\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 \u0e21\u0e35\u0e1c\u0e25 16 \u0e1e.\u0e04. \u0e19\u0e35\u0e49<\/a><\/p>\n\n\n\n

5\u00a0\u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e21\u00a0Typhoon\u00a0\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e38\u0e21\u00a0ACL 2025\u00a0<\/h4>\n\n\n\n

\u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19 <\/strong>Main Conference (3 \u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07):<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. SkillAggregation: Reference-free LLM-Dependent Aggregation<\/strong>\u00a0[\u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e40\u0e04\u0e21\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e14\u0e08\u0e4c \u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e41\u0e15\u0e19\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e14]\u00a0<\/strong>–\u00a0\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e27\u0e21\u0e1c\u0e25\u0e08\u0e32\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u00a0LLM\u00a0\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e42\u0e14\u0e22\u0e44\u0e21\u0e48\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 (reference labels)\u00a0\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17 \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e34\u0e19\u0e43\u0e08\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e19\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u00a0LLM<\/li>\n\n\n\n
  2. Mind the Gap! Static and Interactive Evaluations of Large Audio Models<\/strong>\u00a0[\u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e41\u0e15\u0e19\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e14]\u00a0<\/strong>–\u00a0\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 (Large Audio Models)\u00a0\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a (preferences)\u00a0\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e04\u0e33\u0e2a\u0e31\u0e48\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49 (user needs)\u00a0\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e15\u0e49\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e42\u0e14\u0e22\u0e15\u0e23\u0e07<\/li>\n\n\n\n
  3. Crowdsource, Crawl, or Generate? Creating SEA-VL, a Multicultural Vision-Language Dataset for Southeast Asia<\/strong>\u00a0[\u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u00a0SEACrowd]\u00a0<\/strong>–\u00a0\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e20\u0e32\u0e1e-\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e39\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e30\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e27\u0e31\u0e12\u0e19\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21\u0e40\u0e2d\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e15\u0e30\u0e27\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e09\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e15\u0e49 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e44\u0e1b\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19 1.28 \u0e25\u0e49\u0e32\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    –AI \u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07! \u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07 Typhoon \u0e1c\u0e48\u0e32\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e04\u0e34\u0e14\u0e41\u0e1a\u0e1a SCBX \u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07 LLM \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e19\u0e27\u0e31\u0e15\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21<\/a><\/p>\n\n\n\n

    \u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19 <\/strong>Findings (1 \u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07):<\/strong><\/p>\n\n\n\n

      \n
    1. Towards Better Understanding of Program-of-Thought Reasoning in Cross-Lingual and Multilingual Environments [\u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e2a\u0e34\u0e23\u0e34\u0e40\u0e21\u0e18\u0e35\u00a0(VISTEC)<\/strong>] –\u00a0\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e19\u0e35\u0e49\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e1c\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u00a0AI\u00a0\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e27\u0e14\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u00a0Program-of-Thought (PoT)\u00a0\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e41\u0e22\u0e01\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e34\u0e14\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e33\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

      \u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e43\u0e19 <\/strong>LLM Security Workshop (1 \u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07):<\/strong><\/p>\n\n\n\n

        \n
      1. Shortcut Learning in Safety: The Impact of Keyword Bias in Safeguards [\u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e2a\u0e34\u0e23\u0e34\u0e40\u0e21\u0e18\u0e35\u00a0(VISTEC)]<\/strong>\u00a0–\u00a0\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32\u0e1c\u0e25\u0e01\u0e23\u0e30\u0e17\u0e1a\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e22\u0e01\u0e41\u0e22\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e33\u0e2a\u0e31\u0e48\u0e07 (prompt)\u00a0\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1e\u0e24\u0e15\u0e34\u0e01\u0e23\u0e23\u0e21\u0e08\u0e14\u0e08\u0e33\u0e04\u0e33\u0e2a\u0e31\u0e0d (keyword bias)\u00a0\u0e43\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u00a0safeguard<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

        “SCB 10X \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e19\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e1c\u0e25\u0e31\u0e01\u0e14\u0e31\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a A* \u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e18\u0e23\u0e23\u0e21 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19 AI \u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e38\u0e21\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e19\u0e33\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e25\u0e01\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e27\u0e21\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e34\u0e49\u0e19 11 \u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22 \u0e2d\u0e32\u0e17\u0e34 ACL, EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing), ICLR (International Conference on Learning Representations) \u0e41\u0e25\u0e30 Interspeech \u0e1c\u0e25\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e23\u0e32\u0e01\u0e10\u0e32\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e40\u0e1a\u0e37\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e14\u0e34\u0e29\u0e10\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07 SCB 10X \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 Typhoon T1, Typhoon2 R1<\/strong> \u0e41\u0e25\u0e30 Typhoon2 Audio<\/strong> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e19\u0e33\u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e43\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e38\u0e21\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e25\u0e01\u0e14\u0e31\u0e07\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27 \u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1c\u0e22\u0e41\u0e1e\u0e23\u0e48 technical reports \u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e25\u0e15\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21 OpenTyphoon.ai<\/a> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e42\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e2a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e25\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e35<\/p>\n\n\n\n

        \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e21\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e43\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e14\u0e47\u0e19\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e07 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e25\u0e49\u0e27\u0e19\u0e2a\u0e30\u0e17\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e08\u0e38\u0e14\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e04\u0e37\u0e2d \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u00a0AI\u00a0\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e1a\u0e17 \u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e01\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e13\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22 \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e23\u0e35\u0e27\u0e34\u0e27\u0e17\u0e38\u0e01\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u201d\u00a0\u0e01\u0e27\u0e35\u0e27\u0e38\u0e12\u0e34<\/strong>\u00a0\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21<\/p>\n\n\n\n

        \u0e41\u0e21\u0e49\u0e08\u0e30\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2d\u0e31\u0e19\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e19\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e43\u0e19 A* Conference \u0e41\u0e15\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28\u0e44\u0e17\u0e22\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e0d\u0e32\u0e13\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e15\u0e34\u0e1a\u0e42\u0e15\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e22\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e08\u0e31\u0e07 \u0e2d\u0e32\u0e17\u0e34 \u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e2d\u0e2a\u0e0b\u0e35\u0e1a\u0e35\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e4c  VISTEC \u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e38\u0e2c\u0e32\u0e25\u0e07\u0e01\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e21\u0e2b\u0e32\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e49\u0e19 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e10\u0e32\u0e19\u0e23\u0e32\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e25\u0e31\u0e01\u0e14\u0e31\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e44\u0e17\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e35\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e19\u0e40\u0e27\u0e17\u0e35\u0e42\u0e25\u0e01 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e07\u0e32\u0e19\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e32\u0e01\u0e25<\/p>\n\n\n\n

        \u201c\u0e01\u0e25\u0e38\u0e48\u0e21\u0e40\u0e2d\u0e2a\u0e0b\u0e35\u0e1a\u0e35\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e4c\u0e21\u0e35\u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0a\u0e31\u0e14\u0e40\u0e08\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e19\u0e34\u0e40\u0e27\u0e28\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e44\u0e17\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e25\u0e01 \u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u00a0open research,\u00a0\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e04\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e0a\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e16\u0e32\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e28\u0e36\u0e01\u0e29\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e38\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e40\u0e27\u0e17\u0e35\u00a0A*\u00a0\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49 “\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49” \u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e23\u0e31\u0e1e\u0e22\u0e32\u0e01\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e0a\u0e32\u0e15\u0e34 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e23\u0e07\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e14\u0e32\u0e25\u0e43\u0e08\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e23\u0e38\u0e48\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48 \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e40\u0e23\u0e47\u0e08\u0e43\u0e19\u00a0ACL 2025\u00a0\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e08\u0e38\u0e14\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u0e44\u0e17\u0e22\u0e43\u0e19\u0e40\u0e27\u0e17\u0e35\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e25\u0e01 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e01\u0e49\u0e32\u0e27\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e01\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e17\u0e28\u0e44\u0e17\u0e22\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e28\u0e39\u0e19\u0e22\u0e4c\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e08\u0e31\u0e22\u00a0AI\u00a0\u0e43\u0e19\u0e20\u0e39\u0e21\u0e34\u0e20\u0e32\u0e04\u0e40\u0e2d\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e22\u0e15\u0e30\u0e27\u0e31\u0e19\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e09\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e15\u0e49\u201d\u00a0\u0e01\u0e27\u0e35\u0e27\u0e38\u0e12\u0e34\u00a0\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e17\u0e34\u0e49\u0e07\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22<\/p>\n\n\n\n

        \u0e02\u0e48\u0e32\u0e27\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e19\u0e43\u0e08<\/p>\n\n\n\n

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