Skip to content

สื่ออิสระด้านอุตสาหกรรม AI

รายงานความเปลี่ยนแปลงสำคัญในวงการ AI อย่างชัดเจนและตรงไปตรงมา

ข่าวและบทวิเคราะห์เรื่องโมเดล ชิป บริษัท การลงทุน และนโยบาย พร้อมบริบทที่จำเป็นต่อการตัดสินใจ

ข่าวล่าสุด

ดูทั้งหมด →

AWS Details AI Product Tagging System Built With SageMaker Serverless Model Customization

AWS published a technical walkthrough describing how to build a product tagging system by customizing the Qwen3-8B open-weight model with SageMaker serverless model customization, using supervised fine-tuning and reinforcement learning with verifiable rewards, then deploying the result to SageMaker Asynchronous Inference for catalog enrichment.

  • AWS published a walkthrough for building an AI-powered product tagging system using Amazon SageMaker serverless model customization.
  • The walkthrough customizes the open-weight Qwen3-8B model, first with supervised fine-tuning (SFT), then with reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) using Group Relative Policy Optimization (GRPO).
อ่าน 2 นาที

Databricks เผยทีมการตลาดภายในองค์กรใช้ข้อมูลเพิ่มขึ้น 3 เท่า ด้วยผู้ช่วยอัจฉริยะ Marge ที่พัฒนาจาก Genie

Databricks says its internal marketing team uses data three times more often in decisions after adopting Marge, a Genie Agents-based assistant built on a governed Marketing Lakehouse. The company reports over 85% adoption among marketers, 800-plus monthly questions answered, and a 25% drop in flagged incorrect responses.

อ่าน 6 นาที

Databricks เผยผู้ช่วย AI ภายในองค์กรช่วยเพิ่มการใช้ข้อมูลของนักการตลาดขึ้นถึง 3 เท่า

Databricks ระบุว่าทีมการตลาดของบริษัทได้พัฒนา Marge ซึ่งเป็นผู้ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสนทนาที่สร้างขึ้นจาก Genie Agents โดยทำงานอยู่บน Marketing Lakehouse ที่มีการกำกับดูแลอย่างเป็นระบบ บริษัทรายงานว่าปัจจุบันนักการตลาดใช้ข้อมูลในการตัดสินใจมากขึ้นถึงสามเท่า อัตราการนำไปใช้งานสูงกว่า 85% ขององค์กรฝ่ายการตลาด และจำนวนคำตอบที่ถูกตั้งข้อสังเกตว่าไม่ถูกต้องลดลง 25%

อ่าน 2 นาที

Databricks เผยผู้ช่วย AI ภายในองค์กรช่วยเพิ่มการใช้ข้อมูลของนักการตลาดขึ้นถึง 3 เท่า

Databricks ระบุว่าได้พัฒนา Marge ผู้ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลด้าน AI ที่ขับเคลื่อนด้วย Genie Agents และอ้างอิงข้อมูลจาก Marketing Lakehouse ที่มีการกำกับดูแลอย่างเป็นระบบ ช่วยให้นักการตลาดสามารถตั้งคำถามด้วยภาษาธรรมชาติได้ บริษัทรายงานว่าปัจจุบันนักการตลาดใช้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจบ่อยขึ้นถึงสามเท่า โดยมีอัตราการนำไปใช้งานครอบคลุมมากกว่า 85% ขององค์กรด้านการตลาด

อ่าน 6 นาที

Perplexity เปิดตัว Portable Computer บน Windows สำหรับพีซี NVIDIA RTX

เมื่อวันที่ 14 กันยายน 2026 NVIDIA ประกาศว่าเอเจนต์ Portable Computer ของ Perplexity พร้อมใช้งานแล้วบนพีซี Windows ที่มีการ์ดจอ NVIDIA GeForce RTX หรือ RTX PRO Workstation (VRAM ตั้งแต่ 24GB ขึ้นไป) เอเจนต์แบบทำงานในเครื่องนี้สามารถประมวลผลงานหลายขั้นตอนได้บนอุปกรณ์โดยตรง เก็บข้อมูลสำคัญไว้โดยไม่ต้องส่งขึ้นคลาวด์ ไม่ใช้เครดิตของ Perplexity Computer และสามารถส่งต่องานไปยังโมเดลบนคลาวด์ได้เมื่อได้รับอนุญาต

อ่าน 5 นาที

Databricks เพิ่มฟีเจอร์ปรับจำนวนพาร์ติชันสถานะตามต้องการสำหรับ Spark Structured Streaming

Databricks ประกาศฟีเจอร์การปรับจำนวนพาร์ติชันสถานะตามต้องการ (on-demand state repartitioning) ซึ่งเป็นฟีเจอร์ระดับ Public Preview บน Databricks Runtime 18 ขึ้นไป ที่ช่วยให้เควรี Structured Streaming แบบมีสถานะสามารถเปลี่ยนจำนวนพาร์ติชันได้ด้วยการรีสตาร์ทพร้อมค่าคอนฟิกใหม่ โดยไม่สูญเสียหรือต้องสร้างสถานะเชคพอยต์ขึ้นใหม่

อ่าน 6 นาที

สรุปข่าว AI

รวบรวมพาดหัวจากสำนักข่าวอื่นโดยอัตโนมัติ อัปเดตทุกวัน ทุกรายการลิงก์ไปยังต้นฉบับ

ดูทั้งหมด →

บทวิเคราะห์และบทอธิบาย

อธิบายเทคโนโลยีและธุรกิจ AI ตั้งแต่พื้นฐาน

ดูทั้งหมด →

วิธีเลือกโมเดล AI สำหรับผลิตภัณฑ์จริง

เริ่มจากข้อจำกัดของคุณ ไม่ใช่ตารางอันดับ จดบันทึกงบเวลาแฝงที่รับได้ เพดานต้นทุนต่อคำขอ ความต้องการด้านบริบท ว่าต้องใช้การเรียกเครื่องมือหรือผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างหรือไม่ และข้อมูลสามารถส่งไปที่ใดได้บ้าง ห้าข้อนี้มักจะตัดตัวเลือกส่วนใหญ่ออกไปได้แล้ว จากนั้นทดสอบสองหรือสามตัวเลือกที่เหลือกับกรณีจริงห้าสิบกรณีจากทราฟฟิกของคุณเอง เปรียบเทียบเป็นรายกรณีแทนที่จะดูค่าเฉลี่ย แล้วเลือกตัวที่ถูกที่สุดในบรรดาตัวที่ผ่านเกณฑ์

อ่าน 12 นาที

ไฟน์จูน ใช้ระบบค้นคืนข้อมูล หรือปรับพรอมต์ให้ดีขึ้น: ควรเลือกอย่างไร

เริ่มจากวินิจฉัยความล้มเหลวก่อน หากโมเดลไม่รู้อะไรบางอย่าง นั่นคือช่องว่างด้านความรู้ ซึ่งแก้ได้ด้วยการค้นคืนข้อมูล หากโมเดลรู้แต่ตอบด้วยโครงสร้าง น้ำเสียง หรือรูปแบบที่ไม่ถูกต้อง นั่นคือช่องว่างด้านพฤติกรรม ซึ่งควรแก้ด้วยพรอมต์ก่อน แล้วจึงพิจารณาไฟน์จูน หากลองทั้งสองวิธีแล้วโมเดลยังทำทักษะเฉพาะทางไม่ได้ การไฟน์จูนคือทางเลือกที่เหลืออยู่ การใช้พรอมต์มีต้นทุนต่ำที่สุดและย้อนกลับได้ง่าย การค้นคืนข้อมูลเป็นตัวเลือกเริ่มต้นที่เหมาะสมสำหรับข้อเท็จจริง ส่วนการไฟน์จูนมีต้นทุนสูงที่สุดและย้อนกลับได้ยากที่สุดในสามวิธี

อ่าน 14 นาที

ทำไม AI จึงใช้ไฟฟ้ามากขนาดนั้น?

อุปกรณ์เร่งประมวลผล AI ใช้พลังงานต่อตู้มากกว่าอุปกรณ์เซิร์ฟเวอร์แบบดั้งเดิมหลายเท่า และพลังงานนั้นต้องจ่ายส่งมอบ คลายความร้อน และชำระค่าใช้จ่ายตลอดเวลา การฝึกโมเดลขนาดใหญ่เป็นการพีคพลังงานชั่วคราวเพียงครั้งเดียว; การให้บริการโมเดลนั้นแก่ผู้ใช้หลายล้านคนเป็นภาระคงที่ตลอดเวลา และการทำนายเป็นส่วนที่ใช้พลังงานส่วนใหญ่ในช่วงชีวิตของโมเดลที่ถูกนำไปใช้งาน

อ่าน 10 นาที

คู่มือใช้ AI ในงานจริง

คำแนะนำที่ใช้ได้จริงจากเอกสารทางการและประสบการณ์ใช้งาน

ดูทั้งหมด →

Claude Project หรือ ChatGPT Project จะคุ้มค่ากับการใช้งานจริงเมื่อไหร่ ตามคำอธิบายในหน้าช่วยเหลือของแต่ละบริษัทเอง

ทั้งสองบริษัทอธิบาย Project ในลักษณะเดียวกัน คือพื้นที่ทำงานที่เก็บประวัติการสนทนาของตัวเอง ไฟล์อ้างอิงที่อัปโหลดไว้ และคำสั่งประจำ เพื่อให้ผู้ใช้ไม่ต้องอธิบายบริบทซ้ำทุกครั้งที่เริ่มเซสชันใหม่ Claude จำกัดบัญชีฟรีไว้ที่ 5 โปรเจกต์ และขยายขีดความสามารถด้านข้อมูลได้สูงสุดถึง 10 เท่าในแพ็กเกจเสียเงิน ส่วน ChatGPT จำกัดขอบเขตความจำของโปรเจกต์ไว้เฉพาะแชตภายในโปรเจกต์นั้นเท่านั้น ไม่ครอบคลุมทั้งบัญชี

อ่าน 7 นาที

หน้าต่างบริบทของเอเจนต์ AI คือ 'งบประมาณ' ไม่ใช่ 'สมุดบันทึก' — นี่คือวิธีที่ Anthropic ใช้จ่ายมัน

แนวทางของ Anthropic ปรับกรอบความคิดจาก 'วิศวกรรมพรอมป์' ไปสู่ 'วิศวกรรมบริบท' นั่นคือการคัดสรรชุดโทเคนที่มีนัยสำคัญสูงในจำนวนน้อยที่สุดสำหรับแต่ละรอบการทำงาน แทนที่จะสะสมทุกอย่างไว้ ในการทดสอบภายในของบริษัทเอง การล้างผลลัพธ์เก่าจากเครื่องมือโดยอัตโนมัติ ร่วมกับไฟล์หน่วยความจำภายนอก ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพงานค้นหาได้ถึง 39% และลดการใช้โทเคนลง 84% ตลอด 100 รอบการสนทนา

อ่าน 8 นาที

อะไรคือปัจจัยที่ทำให้ Claude Skill ใช้งานได้ผลจริง ตามคู่มือของ Anthropic เอง

A Skill lives or dies on one field: the description, written in third person, stating what it does and when to use it. Keep SKILL.md under 500 lines and reference files one level deep, test on every model you plan to use it with, and never install a Skill from a source you don't trust.

อ่าน 8 นาที

เลือกตามหัวข้อ

ดูทั้งหมด →
โมเดลและงานวิจัยโมเดลชั้นนำรุ่นใหม่ เกณฑ์วัดผล วิธีฝึกโมเดล และงานวิจัยเบื้องหลังเอเจนต์และระบบอัตโนมัติระบบ AI ที่เรียกใช้เครื่องมือได้ เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ และสิ่งที่มันทำได้จริงชิปและโครงสร้างพื้นฐานชิปเร่งความเร็ว ศูนย์ข้อมูล อุปทานหน่วยความจำ และค่าไฟของ AIธุรกิจและการลงทุนการระดมทุน รายได้ การตั้งราคา และเศรษฐศาสตร์ของผลิตภัณฑ์ AIนโยบายและกฎระเบียบกฎหมาย การบังคับใช้ ลิขสิทธิ์ และกติกาที่ AI ต้องอยู่ภายใต้ความปลอดภัยและจริยธรรมการประเมิน การใช้ในทางที่ผิด อคติ งานวิจัยด้าน alignment และการรายงานเหตุการณ์AI โอเพนซอร์สโมเดลแบบเปิดน้ำหนัก สัญญาอนุญาตแบบผ่อนปรน และระบบนิเวศของชุมชนเครื่องมือและผลิตภัณฑ์แอปพลิเคชันที่ใช้ได้วันนี้ พร้อมข้อจำกัดและต้นทุนตามจริง

อภิธานศัพท์ AI

นิยามสั้นและแม่นยำของคำที่เห็นซ้ำ ๆ ในพาดหัวข่าว

18 บทความ →

ไดเรกทอรีโมเดล

ตารางเปรียบเทียบโมเดลชั้นนำที่ถูกนำไปใช้งานจริง

ดูทั้งหมด →

สรุปข่าว AI ในห้านาที

อีเมลสัปดาห์ละฉบับ อะไรเปิดตัว ราคาเท่าไร และหมายความว่าอย่างไร — ไม่มีการโหมกระแส

ไม่มีสแปม ยกเลิกได้ในคลิกเดียว