คู่มือฉบับเต็มที่แบ่งเป็นบท อ่านตั้งแต่ต้นจนจบ หรือกระโดดเข้าบทที่ต้องการ
12 บท
ทั้งสองอย่างใช้ LLM เขียนโค้ดเหมือนกัน ต่างกันที่ใครเป็นผู้ตัดสินว่าโค้ดใช้ได้ และความถูกต้องถูกตรึงไว้ที่ไหน ในหัวคนหรือในไฟล์ที่รันซ้ำได้ พร้อมตารางเปรียบเทียบและโจทย์เดียวกันที่ทำสองแบบ
เริ่มอ่าน →9 บท
คำว่า AI ในบทสนทนาทั่วไปหมายถึงของสามสี่อย่างที่ต่างกันมาก บทนี้จัดวางให้เห็นว่าแต่ละคำอยู่ตรงไหน ตั้งแต่ ML จนถึง LLM VLM VLA และคำที่คนสับสนบ่อยอย่าง Dense กับ MoE
เริ่มอ่าน →5 บท
สามขั้นที่ทุกหน้าต้องผ่านก่อนขึ้นผลค้นหา คือเก็บหน้า จัดเข้าดัชนี และแสดงผล ความเชื่อ SEO ที่ Google บอกเองว่าไม่จริง และวิธีใช้ Search Console แยกให้ออกว่าเว็บไม่ขึ้นเพราะอะไร
เริ่มอ่าน →1 บท
บันทึกจริงจากการ fine-tune โมเดล OCR ภาษาไทยขนาด 2B ให้อ่านเอกสารธุรกิจ ตั้งแต่การเทรนเต็ม 7 รอบ การลืมความสามารถเดิม การเปลี่ยนไปใช้ LoRA ที่ทำให้ระบบจริงใช้งานได้ ตัวป้องกันการอ่านวนที่พัฒนาคู่กัน และข้อมูลทดสอบที่รั่วซึ่งเราเพิ่งพบ พร้อมตัวเลขที่คำนวณใหม่
เริ่มอ่าน →5 บท
fine-tune ไม่ใช่วิธีแรกที่ควรลอง ผู้ให้บริการใหญ่เองแนะนำให้เริ่มจาก prompt และในปี 2026 บริการ fine-tune ผ่าน API ก็หดลงมาก บทนี้ช่วยแยกว่าโจทย์ของคุณต้อง prompt, RAG หรือ fine-tune จริง
เริ่มอ่าน →5 บท
ใช้ AI เขียนได้ ไม่ผิดกฎ และไม่ได้เปรียบหรือเสียเปรียบ สิ่งที่ Google ดูคือจุดประสงค์และคุณค่า บทนี้อธิบายนโยบาย scaled content abuse คำถาม Who How Why และการบอกผู้อ่านว่าใช้ AI
เริ่มอ่าน →24 บท
ชุดคู่มือการใช้งาน Claude Code ตั้งแต่เริ่มต้นจนถึงใช้งานใน production
เริ่มอ่าน → กระบวนการค้นพบแบบผสมผสานระหว่างมนุษย์และ AI ช่วยให้เกิดการสร้างพหุนามที่ลดทอนไม่ได้ ซึ่งมีค่า Mahler ต่ำกว่าจุดจำกัดของ Boyd สำหรับทุกดีกรีคู่จนถึง 2000 ทำลายสถิติเดิมที่อยู่ที่ดีกรี 180 ทีมวิจัยได้เผยแพร่ชุดข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว และนำเสนออัลกอริทึม Generalized Boyd
งานวิจัยใหม่ชี้ให้เห็นว่าการเพิ่มขนาดของเอเจนต์ AI ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพในเกมที่คุ้นเคย แต่กลับทำลายความสามารถในการปรับใช้กับโลกใหม่ สาเหตุมาจากความสำคัญของคุณภาพและความหลากหลายของข้อมูลเมื่อเทียบกับปริมาณ
ค้นพบวิธีที่ Jev ช่วยลดต้นทุนการประเมิน AI ทางคลินิกได้สูงถึง 294 เท่าเมื่อเทียบกับ GPT-6 พร้อมเรียนรู้เกี่ยวกับความเร็วและความเสี่ยงด้านความน่าเชื่อถือของระบบผู้ตัดสินทางการแพทย์อัตโนมัติ
OpenAI ขยายแพลตฟอร์มโฆษณาไปยังประเทศใหม่ 26 แห่ง ทำให้ครอบคลุมทั้งหมด 89 ประเทศแล้ว มีผู้ลงโฆษณาเกิน 100,000 รายตั้งแต่เริ่มโครงการ แม้จำนวนผู้ใช้ที่ใช้งานจริงอาจน้อยกว่านี้ การขยายตัวดังกล่าวสนับสนุนเป้าหมายรายได้โดยรวมของ OpenAI ก่อนการเสนอขายหุ้นครั้งแรกต่อสาธารณะ (IPO) ที่อาจเกิดขึ้น
AT&T ร่วมมือกับ OpenAI ออกแบบเวิร์กโฟลว์ AI ทางกฎหมายโดยให้ทนายความเป็นผู้ตัดสินใจขั้นสุดท้าย แม้จะยังไม่มีการเปิดเผยแผนการวัดผลตอบแทนการลงทุน (ROI) ที่ชัดเจน แต่ความร่วมมือนี้ถือเป็นก้าวสำคัญในการนำปัญญาประดิษฐ์มาช่วยจัดการคดีเกือบ 100 คดีของทีม LegalEdge อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัย
Tenstorrent ระดมทุนได้ 1.5 พันล้านดอลลาร์ โดยประเมินมูลค่าบริษัทที่ 6.2 พันล้านดอลลาร์ พร้อมปฏิเสธข้อเสนอจาก Intel และ Qualcomm เพื่อขยายขีดความสามารถในการผลิตชิป AI แบบ open-weight และท้าทายความเป็นผู้นำของ Nvidia ในตลาดฮาร์ดแวร์
งานวิจัยใหม่ชี้ให้เห็นว่าเอไอเอเจนต์มีความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรม ML แต่ขาดความเข้าใจเชิงลึกในโดเมนสำหรับการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ ตามผลการศึกษาจากเกณฑ์มาตรฐาน Agent4Sci
OpenAI ระงับการฝึกโมเดลขั้นสูงเป็นเวลาสองสัปดาห์ในเดือนสิงหาคม 2026 เพื่อเสริมความปลอดภัยหลังพบพฤติกรรมผิดปกติ ซึ่งนำไปสู่การใช้สภาพแวดล้อมออฟไลน์และการทดสอบเจาะระบบอย่างเข้มงวด มาตรการนี้เพิ่มต้นทุนการคำนวณประมาณ 20% แต่ช่วยกำหนดมาตรฐานใหม่ในการกำกับดูแลตนเองเพื่อป้องกันความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากระบบ AI…
OpenAI เข้าซื้อกิจการ Orchestra Bio เพื่อประสานงานการพัฒนาตัวยาโดยอัตโนมัติ พบว่ากลยุทธ์ด้านวิทยาศาสตร์ชีวภาพเปลี่ยนจากการค้นพบมาสู่การดำเนินงานอย่างไร
เกณฑ์การทดสอบใหม่ประเมินประสิทธิภาพของเอเจนต์ AI ในสภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์ โดยพบว่าโมเดลที่ทำงานเร็วมักให้ผลลัพธ์ดีกว่าโมเดลที่ช้าแต่คิดอย่างละเอียดถี่ถ้วนเมื่อเวลาเป็นปัจจัยสำคัญ พร้อมเผยเทคนิค 'ครู-ศิษย์' แบบใหม่ที่สามารถลดช่องว่างดังกล่าวได้
สำรวจวิธีที่ Google DeepMind และ GovTech นำ AI แบบ On-device มาใช้ตรวจจับมิจฉาชีพแบบเรียลไทม์ในสิงคโปร์ โดยช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัวโดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปยังคลาวด์
AI สามารถทำนายยาปฏิชีวนะชนิดใหม่ก่อนการทดสอบในห้องปฏิบัติการได้หรือไม่? Antigravity ของ Google DeepMind ช่วยระบุตัวเลือกได้อย่างรวดเร็ว แต่ยังคงต้องมีการตรวจสอบในหลอดทดลองเพื่อพิสูจน์ประสิทธิภาพ
เราทดสอบ Qwen3 27B, 32B, 35B-A3B, และ 80B บนเครื่อง RTX 5090 + 5080 เพื่อหาจุดคุ้มค่าจริงสำหรับรัน AI ในเครื่องปี 2026 นี่คือรุ่นที่เหมาะกับงานแต่ละแบบ — และรุ่นที่ควรเลิกใช้
อธิบาย Mixture-of-Experts ด้วยตัวเลขจาก model card ของ Kimi K3, DeepSeek V4, Qwen3.6, MiniMax M3, GLM-5.3 และ Llama 4: พารามิเตอร์ทั้งหมดกับที่ใช้จริงต่อ token ทำไมถึงถูกลง ทำไมยังต้องใช้ VRAM ทั้งก้อน และราคาต่อข้อความไทยของแต่ละรุ่น
บทเรียนจากการสร้างระบบวัดความเป็นธรรมชาติของบทความไทย: กับดักการนับคำและตัดประโยคที่พังแบบเงียบๆ และวิธีวัดจังหวะภาษาไทยด้วยหน่วยที่ภาษามีจริง
เรียนรู้วิธีป้องกัน XSS ใน Astro โดยการทำสะอาด HTML จากผู้ใช้และแก้ไขช่องโหว่ regex ใน define:vars เพื่อความปลอดภัยของเว็บไซต์แบบ static ของคุณตั้งแต่วันนี้
เบื้องหลังเว็บ KoishiAI หน้าเว็บสร้างด้วย Astro เป็นไฟล์ HTML สำเร็จรูป โฮสต์บน Cloudflare Pages ระบบหลังบ้านเขียนด้วย Python พร้อมเล่าเส้นทางของข่าวหนึ่งชิ้นตั้งแต่แหล่งข่าวจนขึ้นเว็บ
