บทความจาก TechRadar รายงานว่า Thomas Dohmke CEO ของ GitHub เชื่อว่าเด็กควรเรียนรู้การเขียนโค้ดตั้งแต่ยังเล็ก เช่นเดียวกับวิชาคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ โดยเขาเน้นว่า AI ไม่ได้มาแทนที่นักพัฒนา แต่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ✅ GitHub สนับสนุนให้เด็กเรียนรู้การเขียนโค้ดตั้งแต่ยังเล็ก - Dohmke เชื่อว่าการเขียนโค้ดควรเป็น วิชาหลักในโรงเรียน เช่นเดียวกับฟิสิกส์และภูมิศาสตร์ - นักพัฒนายังคงเป็นที่ต้องการ แม้ AI จะช่วยลดงานที่ต้องทำด้วยตนเอง ✅ AI ช่วยให้การพัฒนาโปรแกรมง่ายขึ้น แต่ไม่แทนที่นักพัฒนา - เครื่องมือ AI เช่น GitHub Copilot ช่วยให้การเขียนโค้ดเร็วขึ้น - นักพัฒนาสามารถใช้ AI เพื่อ ลดงานที่ซ้ำซ้อนและเพิ่มประสิทธิภาพ ✅ การเรียนรู้ตลอดชีวิตเป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักพัฒนา - Dohmke เน้นว่า นักพัฒนาต้องเรียนรู้และปรับตัวอยู่เสมอ - หากหยุดเรียนรู้ อาจทำให้ ตกยุคและสูญเสียโอกาสในอุตสาหกรรม ✅ GitHub ยังคงพัฒนาเครื่องมือ AI เพื่อช่วยนักพัฒนา - Copilot มีฟีเจอร์ใหม่ที่ช่วยให้ นักพัฒนาสามารถทำงานร่วมกับ AI ได้ดีขึ้น - AI ไม่ได้ลดจำนวนงาน แต่ช่วยให้ นักพัฒนาสามารถสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ ได้มากขึ้น https://www.techradar.com/pro/forget-ai-children-still-need-to-learn-how-to-code-github-ceo-says-heres-how-you-can-get-them-to-start

OpenAI ได้เปิดตัว o3 และ o4-mini ซึ่งเป็นโมเดล AI ใหม่ที่มีความสามารถด้านการให้เหตุผลที่ล้ำหน้าที่สุด โดยสามารถเข้าถึงเครื่องมือภายนอก เช่น เว็บเบราว์เซอร์และตัวแปลภาษา Python เพื่อช่วยให้ตอบคำถามได้อย่างแม่นยำมากขึ้น ✅ OpenAI เปิดตัว o3 และ o4-mini พร้อมความสามารถด้านการให้เหตุผลที่ล้ำหน้า - โมเดลเหล่านี้สามารถ ใช้เครื่องมือภายนอก เพื่อช่วยในการตอบคำถาม - รองรับ การวิเคราะห์ภาพ, กราฟ และแผนภูมิ ✅ o3 เป็นโมเดลที่ทรงพลังที่สุดของ OpenAI - ทำลายสถิติบน Codeforces, SWE-bench และ MMMU - ลดข้อผิดพลาดลง 20% เมื่อเทียบกับ o1 ✅ o4-mini เป็นโมเดลที่เล็กกว่า แต่มีประสิทธิภาพสูง - มีความสามารถใกล้เคียงกับ o3 ในด้าน คณิตศาสตร์, การเขียนโค้ด และการวิเคราะห์ภาพ - มีประสิทธิภาพสูงและรองรับการใช้งานในปริมาณมาก ✅ OpenAI ใช้การเรียนรู้แบบเสริมแรงเพื่อพัฒนาโมเดล - โมเดลถูกฝึกให้รู้ว่า ควรใช้เครื่องมือเมื่อใดและอย่างไร - มีความสามารถในการ จดจำและอ้างอิงข้อมูลจากบทสนทนาในอดีต ✅ การเปิดตัวและราคา - o3 มีราคา $10 ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ $40 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต - o4-mini มีราคาเท่ากับ o3-mini ที่ $1.10 ต่อล้านโทเค็นอินพุต และ $4.40 ต่อล้านโทเค็นเอาต์พุต https://www.neowin.net/news/openai-announces-o3-and-o4-mini-its-most-capable-models-with-state-of-the-art-reasoning/

นักวิจัยจาก Argonne National Laboratory ได้พัฒนา PRO-AID ซึ่งเป็นระบบ AI ที่ช่วยตรวจสอบและบริหารจัดการโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ เทคโนโลยีนี้สามารถช่วยให้โรงไฟฟ้านิวเคลียร์ทำงานได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ✅ PRO-AID: ระบบ AI สำหรับโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ - ใช้ AI ในการตรวจสอบสถานะของโรงไฟฟ้านิวเคลียร์แบบเรียลไทม์ - สามารถวิเคราะห์ข้อมูลและแจ้งเตือนปัญหาที่อาจเกิดขึ้น - ช่วยให้โรงไฟฟ้าสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานได้ ✅ การนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมนิวเคลียร์ - PRO-AID สามารถช่วยออกแบบและปรับปรุงโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ทั้งใหม่และเก่า - ใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางคณิตศาสตร์เพื่อให้เห็นภาพรวมของการทำงานของโรงไฟฟ้า ✅ ผลกระทบต่อบุคลากรในอุตสาหกรรม - ระบบสามารถช่วยลดภาระงานของพนักงาน โดยเฉพาะในตำแหน่งที่ต้องตรวจสอบข้อมูลจำนวนมาก - อาจช่วยลดความจำเป็นในการจ้างงานใหม่เมื่อพนักงานเกษียณ ⚠️ ข้อควรระวังและประเด็นที่ต้องติดตาม ℹ️ ความเสี่ยงของการใช้ AI ในโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ - แม้ AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ต้องมีการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลอย่างเข้มงวด - อาจเกิดข้อผิดพลาดหากระบบ AI ไม่ได้รับการดูแลอย่างเหมาะสม ℹ️ ผลกระทบต่อแรงงานในอุตสาหกรรม - การนำ AI มาใช้แทนพนักงานบางตำแหน่ง อาจส่งผลต่อการจ้างงานในอนาคต - ต้องมีการวางแผนเพื่อให้พนักงานสามารถปรับตัวเข้ากับเทคโนโลยีใหม่ ℹ️ แนวโน้มการพัฒนา AI ในอุตสาหกรรมพลังงาน - อาจมีการนำ AI มาใช้ในโรงไฟฟ้าประเภทอื่น เช่น โรงไฟฟ้าพลังงานหมุนเวียน - เทคโนโลยี AI อาจช่วยให้การบริหารจัดการพลังงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/government-funded-ai-tool-developed-to-help-monitor-and-manage-nuclear-reactors

ข่าวนี้เล่าถึงการเปิดตัว MUSA SDK ซึ่งเป็นทางเลือกใหม่ที่พัฒนาโดยบริษัท Moore Threads ของจีน เพื่อแข่งขันกับ NVIDIA CUDA ในตลาด AI และการประมวลผลแบบขนาน MUSA SDK เป็นซอฟต์แวร์ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับ GPU ของ Moore Threads โดยมีฟีเจอร์ที่หลากหลาย เช่น ไลบรารีสำหรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์ (muBLAS, muFFT) และเครื่องมือสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันเฉพาะ นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์เด่นอย่าง Musify ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถพอร์ตโค้ดจาก CUDA ไปยัง MUSA ได้อย่างง่ายดาย เวอร์ชันล่าสุดของ MUSA SDK (4.0.1) รองรับโปรเซสเซอร์ Intel และ ARM รวมถึง CPU ในประเทศจีน เช่น Hygon, Kylin และ Loongson ซึ่งช่วยให้ผู้พัฒนาสามารถใช้งานได้ในระบบที่หลากหลายมากขึ้น การเปิดตัว MUSA SDK นี้สะท้อนถึงความพยายามของจีนในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างประเทศ โดยเฉพาะในช่วงที่มีความตึงเครียดทางการค้าและการเมือง ✅ การเปิดตัว MUSA SDK - พัฒนาโดย Moore Threads เพื่อแข่งขันกับ NVIDIA CUDA - รองรับ GPU ของ Moore Threads และมีฟีเจอร์หลากหลาย เช่น muBLAS, muFFT ✅ ฟีเจอร์เด่นของ MUSA SDK - Musify ช่วยพอร์ตโค้ดจาก CUDA ไปยัง MUSA ได้ง่าย - รองรับโปรเซสเซอร์ Intel, ARM และ CPU ในประเทศจีน ✅ เป้าหมายของการพัฒนา - ลดการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างประเทศ - สนับสนุนการพัฒนาเทคโนโลยีในประเทศจีน ℹ️ ข้อจำกัดของ MUSA SDK - ยังไม่สามารถแข่งขันกับ NVIDIA CUDA ในด้านประสิทธิภาพ - การใช้งานอาจจำกัดในกลุ่มนักพัฒนาที่ใช้ GPU ของ Moore Threads ℹ️ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI - การเปิดตัว MUSA SDK อาจเพิ่มการแข่งขันในตลาด AI - ความสำเร็จของ MUSA SDK อาจส่งผลต่อการพัฒนาเทคโนโลยีในระดับโลก https://wccftech.com/china-first-in-house-alternative-to-nvidias-cuda-emerges-online/

รู้จักใช้ เข้าใจเงิน ตอนที่ 3 ความมหัศจรรย์ของดอกเบี้ยทบต้น . เงิน 100 บาท เมื่อฝากในอัตราดอกเบี้ยร้อยละ 10 ครบ 1 ปี เงินต้นนั้นก็จะโตเป็น 110 บาท (ดอกเบี้ย 10บาท ไปทบเงินต้นเดิม 100บาท จนกลายเป็นเงินใหม่ 110บาท) เงิน 110 บาทนี้ จะกลายเป็นเงินต้นของการคิดดอกเบี้ยในช่วงเวลาปีที่ 2 ต่อไป ดังนั้นเงินต้น 110 บาท คิดอัตราดอกเบี้ยร้อยละ 10 ต่อปี ในเวลา 1 ปี ก็จะโตขึ้นเป็น 121 บาท (เงินต้น 110 บาท + ดอกเบี้ยระหว่างปีที่สอง 11 บาท) สรุปได้ว่า เงินต้น 100 บาท คิดอัตราดอกเบี้ยประเภททบต้นร้อยละ 10 ต่อปี ภายในเวลา 2 ปี เงินต้น 100 บาทนี้จะเพิ่มขึ้นเป็น 121 บาท . ภายใต้ระบบดอกเบี้ยธรรมดา การฝากเงิน 100 บาท อัตรดอกเบี้ยร้อยละ 10 เป็นเวลา 2 ปี เงินต้นก็จะเติบโตเป็น 120 บาท (เงินต้น 100 บาท + ดอกเบี้ยปีที่หนึ่ง 10 บาท + ดอกเบี้ยปีที่สอง 10 บาท) . ในตัวอย่างข้างต้น วิธีคิดดอกเบี้ยทบต้น ทำให้ ณ ปลายปีที่สอง เงินต้น 100 บาท เติบโตเป็น 121 บาท ในขณะที่วิธีคิดดอกเบี้ยธรรมดา ทำใหเงินต้นเติบโตเป็น 120 บาท ข้อแตกต่างกัน 1 บาทมิใช่เรื่องเล็กน้อย เพราะถ้าเงินต้นเป็น 1 ล้านบาท ก็หมายความว่าเงินแตกต่างกันถึง 10,000 บาท และเมื่อฝากนานปี เข้ากลไกการทบดอกเบี้ยเข้ากับเงินต้นก็จะแสดงอิทธิฤทธิ์ยิ่งขึ้นทุกปี . มีสูตรคณิตศาสตร์ง่ายๆที่แสดงให้เห็นว่า อัตราดอกเบี้ยทบต้นทำให้เงินงอกเงยได้เร็วแค่ไหน ให้เอาตัวเลขคงที่ 70 ตั้ง (ตำราบางเล่มใช้เลข 72 ซึ่งมีผลไม่ต่างกันนัก) และหารด้วยอัตราดอกเบี้ยทบต้นต่อปี ตัวเลขที่ได้คือ จำนวนปีที่ต้องใช้เพื่อให้เงินต้นเพิ่มขึ้นประมาณหนึ่งเท่าตัว . ตามตัวอย่างแรกข้างต้น อัตราดอกเบี้ยทบต้นร้อยละ 10 ต่อปี ดังนั้นเงินต้น 100 บาท จะเพิ่มขึ้นหนึ่งเท่าตัวเป็น 200 บาทในเวลา 7 ปี (70 หารด้วย 10) อีก 7 ปีต่อมาจะกลายเป็น 400 บาท อีก 7 ปีต่อมาจะเพิ่มขึ่นเป็น 800 บาท และอีก 7 ปีต่อมาจะเพิ่มเป็น 1,600 หรือเพิ่มขึ้น 16 เท่าตัว (จาก 100 กลายเป็น 1,600) ในเวลา 28 ปี ให้ลองจินตนาการดูว่าถ้าฝากไว้ 10 ล้านบาท มันก็จะเพิ่มขึ้นเป็น 160 ล้านบาท โดยไม่ต้องออกแรงแต่อย่างใด . ยิ่งอัตราดอกเบี้ยทบต้นสูงเท่าใด ช่วงเวลาที่เงินต้นนั้นจะเพิ่มอีกหนึ่งเท่าตัวก็ยิ่งสั้นลงเท่านั้น และถ้าคิดดอกเบี้ยทบต้นต่อช่วงเวลาที่สั้นลงเพียงใด อัตราดอกเบี้ยทบต้นก็ยิ่งมีความมหัศจรรย์มากขึ้นเพียงนั้น . ถ้าออมและฝากเงินเดือนละ 500 บาท ในอัตราดอกเบี้ยทบต้นร้อยละ 10 ต่อปี ฝากเป็นเวลา 10 ปี จะได้เงินก้อน 103,276 บาท ทั้งหมดนี้เงินเติบโตโดยเจ้าของเงินไม่ต้องออกแรงแต่อย่างใด (ภายใต้เงื่อนไขเดียวกัน ถ้าฝากเดือนละ 5,000 บาท ก็จะเพิ่มเป็น 10 เท่า เงินก้อนสุดท้ายเท่ากับ 1,032760 บาท และถ้าฝากเดือนละ 50,000 บาท ก็จะเพิ่มเป็น 100 เท่า เงินก้อนสุดท้ายเท่ากับ 10,327,600 บาท) . 500 บาท มิใช่เงินมากมายนักต่อเดือน ลองคิดดูว่าถ้าใช้จ่ายเงินน้อยลงเดือนละ 500 บาท และนำเงินจำนวนนั้นในแต่ละเดือนไปฝากสถาบันการเงิน เงินก็จะงอกเงยขึ้นตลอดเวลา แม้แต่ ณ อัตราดอกเบี้ยต่ำสุดคือร้อยละ 5 ฝากเป็นระยะเวลา 5 ปี ยังได้เงินก้อน 34,145 บาท . การบ่นว่ามีเงินเดือนประจำน้อยในระดับพันบาทจนไม่สามารถผ่อนบ้านได้เลย จึงไม่เป็นความจริง โดยทั่วไปเรามักดูกันแต่ตัวเลขเงินที่ตนเองต้องออม ซึ่งเป็นก้อนใหญ่เพื่อซื้อบ้านจนรู้สึกท้อใจ บ่อยครั้งที่เรามักมองข้ามการทำให้เงินงอกเงยอย่างน่ามหัศจรรย์จากการทำงานของอัตราดอกเบี้ยทบต้น.

AI กลายเป็นทั้งเครื่องมือช่วยเหลือและความท้าทายสำหรับนักศึกษาในมหาวิทยาลัย บางคนใช้เพื่อประหยัดเวลาและเพิ่มประสิทธิภาพในการเรียน ในขณะที่คนอื่นกังวลว่า AI อาจลดทักษะการคิดวิเคราะห์และความคิดสร้างสรรค์ของผู้เรียน การใช้ AI อย่างชาญฉลาดและการมีพื้นฐานความรู้ที่แข็งแกร่งจึงเป็นสิ่งสำคัญในการรับมือกับข้อดีและข้อเสียเหล่านี้ == ข้อดีของการใช้ AI ในงานวิชาการ == ✅ ประหยัดเวลา: - AI ช่วยลดระยะเวลาในการทำวิจัยแบบพื้นฐาน โดยช่วยจัดโครงสร้างไอเดียและสรุปเนื้อหา ทำให้นักศึกษาสามารถมุ่งเน้นไปที่งานสำคัญ เช่น โครงการวิจัยปริญญาโทหรือปริญญาเอก ✅ ช่วยตรวจสอบงาน: - นักศึกษาสามารถใช้ AI เพื่อช่วยตรวจสอบความถูกต้องของคำตอบ เช่น ในโจทย์คณิตศาสตร์หรือโปรแกรมมิ่ง ✅ ช่วยพัฒนาความเข้าใจ: - สำหรับผู้ที่มีปัญหาทักษะภาษา AI ช่วยให้พวกเขาเข้าใจเนื้อหาและสามารถแสดงความคิดเห็นในงานวิชาการได้ดีขึ้น ✅ เพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้: - AI อาจช่วยลดความเครียดและเพิ่มโอกาสในกิจกรรมเสริม เช่น งานพาร์ทไทม์หรือกิจกรรมอาสา == ข้อเสียและความเสี่ยงของการพึ่งพา AI == ✅ ความเสี่ยงของข้อมูลผิดพลาด: - AI อาจสร้างข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง (hallucination) ซึ่งดูเหมือนน่าเชื่อถือ แต่จริง ๆ แล้วไม่เป็นความจริง นักศึกษาจึงต้องตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลด้วยตัวเอง ✅ ขาดความลึกซึ้งในความคิด: - การใช้ AI ในการสร้างงานแบบสำเร็จรูปอาจส่งผลให้นักศึกษาเสียโอกาสพัฒนาทักษะด้านการวิเคราะห์และความคิดสร้างสรรค์ ✅ การพึ่งพามากเกินไป: - การใช้ AI อย่างหนักอาจทำให้นักศึกษาไม่พัฒนา “พื้นฐานการเรียนรู้” ที่เป็นหัวใจสำคัญของความสำเร็จในงานวิชาการ == บทบาทของมหาวิทยาลัยและผู้สอน: == ✅ มหาวิทยาลัยควรมีบทบาทชัดเจนในการให้คำแนะนำเกี่ยวกับการใช้งาน AI เช่น การจัดหลักสูตรเกี่ยวกับ prompt engineering และการสอนวิธีการใช้ AI อย่างเหมาะสม ✅ ผู้สอนบางคนมองว่า AI เป็นเครื่องมือที่ควรใช้ในระยะเริ่มต้น เพื่อกระตุ้นความคิดและแรงบันดาลใจ แต่ไม่ควรนำมาใช้สร้างงานขั้นสุดท้าย https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/04/07/borrowed-brainpower-m039sian-uni-students-weigh-the-pros-and-cons-of-ai-use-in-coursework

Firefox อัปเดตเวอร์ชัน 137.0 เพิ่มฟีเจอร์ใหม่มากมาย เช่น Tab Groups ที่ช่วยจัดระเบียบแท็บ แถบที่อยู่แบบใหม่ ที่ค้นหาได้สะดวกขึ้น รวมถึงฟีเจอร์การเซ็นเอกสาร PDF และใช้แถบที่อยู่เป็นเครื่องคิดเลข ที่สำคัญคือ รองรับ HEVC บน Linux ทำให้การเล่นวิดีโอบนระบบนี้ดีขึ้นกว่าเดิม Tab Groups—การจัดระเบียบแท็บที่ง่ายขึ้น - ผู้ใช้สามารถสร้างกลุ่มแท็บได้ง่าย ๆ โดยลากแท็บหนึ่งไปวางบนอีกแท็บเพื่อสร้างกลุ่ม - กลุ่มแท็บสามารถตั้งชื่อและกำหนดสีได้ และจะถูกบันทึกไว้แม้ปิดเบราว์เซอร์ Firefox Address Bar Refresh 2025 - ปรับปรุงแถบที่อยู่ให้ค้นหาข้อมูลได้แม่นยำขึ้น เช่น ค้นหาข้อมูลเก่าที่เคยดู - เพิ่ม Unified Search Button เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเลือกเครื่องมือค้นหาได้ง่ายขึ้น - รองรับ Contextual Search Mode ที่ช่วยค้นหาข้อมูลจากเว็บที่กำลังเปิดอยู่ ฟีเจอร์ใหม่ในการใช้งานเอกสารและคำนวณ - Firefox สามารถ เซ็น PDF โดยตรง และบันทึกลายเซ็นเพื่อใช้ในอนาคต - เปลี่ยนลิงก์ใน PDF ให้เป็นไฮเปอร์ลิงก์โดยอัตโนมัติ - สามารถใช้แถบที่อยู่เป็น เครื่องคิดเลข ได้ เพียงพิมพ์สูตรคณิตศาสตร์ แล้ว Firefox จะคำนวณให้ทันที รองรับ HEVC บน Linux - ผู้ใช้ Linux สามารถเล่นวิดีโอ HEVC (H.265) บน Firefox ได้แล้ว ซึ่งช่วยให้วิดีโอมีคุณภาพสูงขึ้นและใช้แบนด์วิดท์น้อยลง https://www.neowin.net/news/firefox-gets-big-update-with-tab-groups-improved-address-bar-hevc-for-linux-and-more/

Anthropic ใช้เทคนิค Circuit Tracing เพื่อติดตามวิธีการประมวลผลของ Claude ซึ่งเผยให้เห็นถึงกระบวนการแก้ปัญหาที่แปลกใหม่ เช่น การประมวลแนวคิดข้ามภาษา การคำนวณในรูปแบบสร้างสรรค์ และการแต่งบทกวีที่วางแผนล่วงหน้า งานนี้ช่วยให้เราเริ่มเข้าใจการทำงานของ LLMs มากขึ้น แต่ยังมีเรื่องที่ต้องศึกษาอีกมาก การเชื่อมโยงระหว่างภาษาต่าง ๆ: - การทดลองพบว่า Claude ใช้ "วงจรภาษากลาง" ในการตอบคำถาม เช่น คำถามว่า "อะไรคือตรงข้ามของคำว่าเล็ก" ในหลายภาษา Claude จะหาความหมายในแนวคิดเชิงนามธรรม (abstract concepts) ก่อนเลือกคำศัพท์ในภาษาเฉพาะ แสดงถึงความสามารถในการประมวลผลข้ามภาษา. การแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ไม่ธรรมดา: - Claude ใช้วิธีคำนวณที่ดูแปลก เช่น การประมาณตัวเลขที่ใกล้เคียง ("40ish and 60ish") แล้วรวมข้อมูลอื่น ๆ เพื่อหาคำตอบ โดยไม่ใช้วิธีการแก้โจทย์แบบทั่วไปที่เรียนในโรงเรียน. การแต่งบทกวี: - Claude สามารถวางแผนล่วงหน้า เช่น การเลือกคำสุดท้ายสำหรับร้อยกรองก่อนสร้างประโยคที่เหลือ ซึ่งแสดงถึงศักยภาพในการมองภาพรวมและความสามารถที่ไม่ใช่แค่การคาดเดาคำศัพท์ต่อ ๆ ไปตามลำดับ. ความหมายเชิงลึกของ Circuit Tracing: - การศึกษานี้เป็นแค่ "ยอดของภูเขาน้ำแข็ง" เพราะการแกะรอยกระบวนการของ AI ยังคงใช้เวลามาก และยังมีสิ่งที่ต้องค้นหาอีกมากมายในอนาคต https://www.techspot.com/news/107347-finally-beginning-understand-how-llms-work-no-they.html

นักวิจัยจาก JPMorgan Chase และพันธมิตรได้พัฒนาโปรโตคอลใหม่ที่สามารถสร้างตัวเลขแบบสุ่มจริง (Truly Random Numbers) โดยใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมรุ่นปัจจุบัน ซึ่งเป็นก้าวสำคัญที่ทำให้เครื่องจักรควอนตัมไม่เพียงเป็นแนวคิดทางทฤษฎี แต่มีการนำมาใช้ในงานที่เป็นประโยชน์จริง โดยโปรโตคอลนี้ช่วยให้สามารถสร้างตัวเลขสุ่มที่ได้รับการรับรอง (Certified Randomness) ซึ่งเหมาะสำหรับการใช้งานในด้านการเงิน การเข้ารหัส และความปลอดภัยสูงสุด ข้อดีของตัวเลขสุ่มที่ได้รับการรับรอง: - ตัวเลขสุ่มนี้มีคุณสมบัติสามประการ ได้แก่ การมาจากแหล่งที่เชื่อถือได้, มีการรับรองทางคณิตศาสตร์อย่างเข้มงวด, และไม่สามารถถูกปรับเปลี่ยนโดยผู้ไม่หวังดี ซึ่งโปรโตคอลนี้แก้ปัญหาที่คอมพิวเตอร์ทั่วไปไม่สามารถทำได้. การประยุกต์ใช้ในระบบที่ต้องการความปลอดภัยสูง: - การสร้างตัวเลขสุ่มนี้สามารถนำไปใช้ในกระบวนการสร้างกุญแจเข้ารหัส (Encryption Key) ที่ไม่สามารถคาดเดาได้ ซึ่งช่วยป้องกันการโจมตีด้วยคอมพิวเตอร์ควอนตัมในอนาคต. การทดสอบและเทคโนโลยีที่ใช้: - โปรโตคอลนี้ถูกทดสอบบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบ 56-qubit ของ Quantinuum ที่ใช้ Random Circuit Sampling (RCS) เพื่อลดเวลาประมวลผลจาก 100 วินาที (ในคอมพิวเตอร์ทั่วไป) เหลือเพียง 2 วินาที และผลลัพธ์ได้รับการตรวจสอบโดยซูเปอร์คอมพิวเตอร์เพื่อรับรองความสุ่ม. ความคาดหวังในอนาคต: - แม้จะยังไม่สามารถใช้งานได้อย่างแพร่หลายในปัจจุบัน แต่โปรโตคอลนี้แสดงถึงศักยภาพของคอมพิวเตอร์ควอนตัมในอนาคต ที่อาจเข้ามาเปลี่ยนแปลงวิธีการป้องกันและจัดการข้อมูลระดับสูง. https://www.csoonline.com/article/3855710/researchers-claim-their-protocol-can-create-truly-random-numbers-on-a-current-quantum-computer.html

ศาลปกครองสูงสุด มีคำสั่งให้รับคำฟ้องไว้พิจารณา ในคดีฟ้องขอยกเลิกประกาศคะแนนสอบ TCAS A-Level 2567 คะแนนวิชาคณิตศาสตร์ประยุกต์ 1 หลังที่ประชุมทปอ.ประกาศแก้ไขคะแนนทำผู้ฟ้องคดีคะแนนลดพลาดโควต้าสถาบัน อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000028108

วันนี้ตื่นตัวมากเลย อ่านหนังสือเตรียมสอบราชการ แต่ก็ต้องลุยทำโจทย์สักตั้ง ทำวนๆไป ส่วนคณิตศาสตร์ ผมว่าจะหาวิธีทำที่เจ๋งที่สุดและสร้างโจทย์แคลคูลัสและการคำนวนเชิงวิศวกรรมเพื่อฝึกฝนวิธีการคำนวณวิเคราะห์ด้านวิศวกรรม ในแง่ของสารสนเทศ ข้อมูลและระบบคอมพิวเตอร์มากกว่าครับ และจะพยายามอ่านหนังสือสอบ กพ. แต่ไม่เน้นอ่านนาน อ่าน 30 นาที ดีเลย์ อ่าน 45 น. ดีเลย์ อ่าน 1 ชม. ดีเลย์ และทำโจทย์เพ่ิมความเข้าใจอีก 30-1 ชม. และ ดีเลย์ เพื่อพักผ่อน เบรก ไรงี้ ไม่งั้นสมองพังแน่ๆ

ระบบการ ศึกษาของไทยที่มีปัญหา ช่วงนี้ผมเป็นห่วงเห็นพ่อแม่หลายคนให้เด็กติว กันหนักมาก บางคนอยู่ ม. 1 แต่ว่าเรียนพิเศษคณิตศาสตร์จนจบ เนื้อหาม.3แล้ว บางคนอยู่ ม.1 ก็เริ่มเรียนพิเศษ ฟิสิกส์ เคมี ชีวะ แล้ว บางคนอยู่ ม.3 แต่เรียน ฟิสิกส์ เคมี ชีวะ เนื้อหาของ ม.ปลาย จบแล้ว….. ถามว่าทำไปเพื่ออะไร? แน่นอนว่าเด็กกลุ่มนี้อยากเป็นหมอ และอยากเข้ามหาวิทยาลัยอันดับ 1 ของประเทศ ไม่แน่ใจว่าด้วยเหตุผลใดก็ตามเด็กคิดเองหรือพ่อแม่บังคับ หรือกระตุ้นด้วยวิธีการต่างๆ พ่อแม่ก็จะดันเต็มที่ ปลายทางคืออยากให้เข้าคณะแพทย์คณะที่ดีที่สุดของประเทศไทยซึ่งแน่นอนว่าคือจุฬากับมหิดล และความฝันในการเรียน ม.ปลายของเด็กกลุ่มนี้ก็ต้องเป็นโรงเรียนชั้นนำเช่นกัน คะแนนสอบต่างๆก็ต้องคาดหวังเต็ม 100 หรืออันดับ 1 ทำให้เด็กกลุ่มนี้ต้องติวกันหนักมาก เลิกเรียนกลับมา ติวต่อแน่นอน , เสาร์ - อาทิตย์ ติวทั้งวัน เช้าถึงเย็น แล้วเด็กกลุ่มนี้จะใช้ชีวิตในวัยเด็กจนถึงวัยรุ่นยังไง? น้องเรียนอย่างเดียว ไม่มีกิจกรรมอื่นๆเลยหรือ กีฬา , ดนตรี หรืองานอดิเรกอื่นๆ มีมั้ย ผมคิดว่าน่าเป็นห่วงมากๆ เพราะการจะเติบโตเป็นผู้ใหญ่ที่ดีได้ ต้องหล่อหลอมจากประสบการณ์รอบด้าน ไม่ใช่เรียนหนักเพียงอย่างเดียว แน่นอนผมเชื่อว่าปลายทางของเด็กกลุ่มนี้ ถ้าเรียนแบบนี้ไปเรื่อยๆ เขาได้เป็นหมอสมใจแน่ๆ เผลอๆได้เกียรตินิยมอีก แต่… เค้าจะจบมาแบบไม่เคยทำอะไรอย่างอื่นเลย ประสบการณ์การใช้ชีวิตในวัยเด็กของเขา การได้ลองผิดลองถูก การได้ลองทำกิจกรรมอื่นๆที่ไม่ใช่การเรียน เค้าเสียตรงนี้ไปโดยที่ย้อนกลับมาไม่ได้แล้ว ผมชวนคิดอีกแบบ ถ้าเด็กอยากเป็นหมอ เหมือนกัน เราสอนวิธีการเรียนอีกแบบดีมั้ย? คะแนนไม่ต้องเต็ม 100 ก็ได้ เอาแค่พอผ่านเกณฑ์เป็นหมอได้ หรือเข้ามหาวิทยาลัยอันดับ 1 ไม่ได้ ก็ไปอันดับรองๆ หรือถ้ายังไม่ได้อีกก็ภาคเอกชนไปเลย เน้นเข้าเรียนในสถาบันที่เหมาะสมกับตัวเด็กที่สุด มีติวบ้างนิดหน่อย เพราะระบบการศึกษาของไทยที่ผมว่ามีปัญหา ทำให้เด็กๆต้องไปหาความรู้ตามที่เรียนพิเศษกันเยอะ (ไว้จะเล่าประเด็นนี้ให้ฟังวันหลัง) เอาแค่เท่าที่จำเป็นจริงๆ แต่สิ่งสำคัญที่สุดในการเรียนคือต้องมีความรับผิดชอบ ส่งการบ้านหรือทำงานตามกำหนดทุกชิ้นหรือไม่ มีการช่วยเหลือครูและเพื่อนในห้องบ้างไหม และเราต้องส่งเสริมให้เด็กรู้จักการวางแผนการเรียนที่ดีอย่างมีระบบ รู้ว่าติวแค่ไหนพอ ไม่มากไป ไม่น้อยไป และส่งเสริมให้เด็กได้ทำกิจกรรมอื่นๆนอกเหนือจากการเรียนบ้าง ได้เรียนรู้สิ่งใหม่ๆ ลองทำกิจกรรมให้หลากหลาย ฝึกให้มีความรับผิดชอบ เรียนรู้การทำงานเป็นทีม ระหว่างเรียน มีสอบตกบ้าง หรือมีความผิดพลาดบ้าง ให้เขาได้เรียนรู้ด้วยตัวเอง พ่อแม่ก็ไม่ต้องกดดันลูก แค่เข้าใจและให้กำลังใจ ไม่ต้องเปรียบเทียบกับคนอื่น ผมว่าปลายทางของเด็กกลุ่มหลังนี้ก็จบหมอได้เหมือนกัน แต่อาจจะไม่ได้เกียรตินิยม หรืออาจจะไม่ได้เรียนสถานบันการศึกษาอันดับ 1 ของประเทศ แต่ที่สำคัญคือเค้าได้ใช้ชีวิตวัยเด็กคุ้มค่าเลย ได้มีการทำกิจกรรมที่หลากหลายนอกเหนือจากการเรียนอย่างเดียว และได้ค้นหาตัวตนไปด้วย แน่นอน….โตขึ้นเค้าก็จะเป็นผู้ใหญ่ที่มีคุณภาพมากๆ ผมอยากให้นึกภาพถึงเด็กที่เรียนเก่งมากๆ จบการศึกษาสูง แต่ทำอะไรไม่เป็น……กับคนที่เรียนจบเหมือนกันคะแนนอาจจะไม่ได้เต็มร้อย แต่ทำงานเก่งมาก เข้ากับสังคมได้ดี หมอคนที่เรียนเก่งมาก กับคนที่เรียนปกติ พอไปทำงานจริงๆแล้ว คนไข้ไม่เคยถามหรอกครับว่าหมอได้เกรดอะไรมา คนไข้ดูแค่ว่าหมอท่านนั้นรักษาหายมั้ย พูดจาแนะนำหรืออัธยาศัยดีมั้ย เท่านี้ครับ และลูกเราก็จะเป็นหมออย่างมีความสุข

ข่าวนี้เป็นเรื่องเกี่ยวกับมุมมองของ Arvind Krishna ซีอีโอของ IBM เกี่ยวกับบทบาทของ AI ในอนาคตของการเขียนโปรแกรม ซึ่งได้แบ่งปันความคิดเห็นในงาน SXSW ว่า AI จะไม่ได้เข้ามาแทนที่นักพัฒนาโปรแกรมอย่างสมบูรณ์ในเร็ว ๆ นี้ แต่จะทำหน้าที่เป็น เครื่องมือช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ให้กับนักพัฒนาแทน ประเด็นที่สำคัญในคำกล่าวนี้มีดังนี้: 1) Krishna คาดการณ์ว่า AI อาจเขียนโค้ดได้ราว 20-30% ซึ่งช่วยให้นักพัฒนามีเวลาสร้างสรรค์ผลงานใหม่ ๆ มากขึ้น แต่ยังไม่สามารถจัดการงานซับซ้อนได้อย่างเต็มรูปแบบ 2) การใช้ AI เพื่อเพิ่มผลิตภาพ เช่น เขียนโค้ดได้มากขึ้นโดยใช้กำลังคนเท่าเดิม ซึ่งช่วยเร่งการพัฒนาผลิตภัณฑ์และเพิ่มส่วนแบ่งตลาดได้ 3) Krishna มองว่า AI เป็นเครื่องมือเสริม ไม่ใช่สิ่งที่จะมาแทนที่งานมนุษย์ เหมือนในอดีตที่มีการถกเถียงเกี่ยวกับเครื่องคิดเลขและ Photoshop ที่ไม่ได้ทำให้คณิตศาสตร์หรือศิลปะล้มหายไป ในขณะที่ผู้บริหารอย่าง Dario Amodei ซีอีโอของ Anthropic คาดการณ์ว่า AI จะสามารถเขียนโค้ดได้ถึง 90% ภายในเวลา 3-6 เดือน Krishna กลับมองว่าบทบาทของ AI จะยังคงเน้นที่การช่วยเหลือมากกว่าการแทนที่ Krishna ยังกล่าวถึงความท้าทายที่ยังไม่ได้รับการแก้ไข เช่น ประเด็นทรัพย์สินทางปัญญาในการฝึก AI และการใช้พลังงานที่มากในปัจจุบัน แต่เขามองว่าอนาคต AI จะมีประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่ดียิ่งขึ้น อีกทั้ง IBM กำลังผลักดันเทคโนโลยีควอนตัมให้เป็นกุญแจสำคัญสำหรับการค้นพบทางวิทยาศาสตร์ ซึ่งเขาเชื่อว่าควอนตัมคอมพิวติ้งจะมีบทบาทสำคัญกว่า AI ในการสร้างความรู้ใหม่ https://www.techspot.com/news/107142-ibm-ceo-ai-boost-programmers-not-replace-them.html

สถาบันกวดวิชา จีเนียส อะเคเดที่ รับสอนพิเศษวิชาภาษาอังกฤษ และคณิตศาสตร์ โดยคุณครูที่มีประสบการณ์สอนมากกว่า 10 ปี รับสอนตั้งแต่ชั้นประถมศึกษาถึงมัธยมศึกษา สนใจสมัครเรียนติดต่อทาง Inbox ที่ Facebook

https://www.youtube.com/watch?v=_JYvJxH2o6c เกมย้ายก้านไม้ขีด ชุดที่ 6 ในเกมนี้ คุณจะต้องย้ายก้านไม้ขีดให้ได้รูปทรงตามที่โจทย์กำหนด #เกมคณิตศาสตร์ #ฝึกสมอง #เกมไม้ขีด

https://www.youtube.com/watch?v=8Wr4qiNH_tY เกมย้ายก้านไม้ขีด ชุดที่ 5 ในเกมนี้ คุณจะต้องย้ายก้านไม้ขีดให้ได้รูปทรงตามที่โจทย์กำหนด #เกมคณิตศาสตร์ #ฝึกสมอง #เกมไม้ขีด

ข่าวนี้พูดถึงการเปิดตัวของโมเดล AI รุ่นใหม่ชื่อว่า Grok 3 โดยบริษัท xAI และอีลอน มัสก์ครับ โดย xAI อ้างว่า Grok 3 เป็น AI ที่ฉลาดที่สุดในโลก และมีการแสดงผลลัพธ์ที่เหนือกว่าโมเดล AI อื่นๆ ในด้านคณิตศาสตร์ วิทยาศาสตร์ และการเขียนโค้ด Grok 3 ถูกเปิดตัวผ่านการไลฟ์สตรีมโดยอีลอน มัสก์ เมื่อวันจันทร์ที่ผ่านมา และมีการประกาศว่า AI รุ่นนี้จะเป็นที่ใช้งานได้สำหรับสมาชิกระดับ Premium+ ของ xAI เท่านั้น ขณะเดียวกัน xAI ยังมีแผนที่จะเปิดซอร์สโค้ดของ Grok 2 LLM ในไม่ช้า แม้ว่า Grok 3 จะมีผลลัพธ์ที่โดดเด่นในหลายด้าน แต่ก็ยังมีเสียงวิจารณ์จากผู้เชี่ยวชาญบางส่วน โดยเฉพาะในเรื่องของการทดสอบที่ไม่ได้ครอบคลุมทุกด้าน เช่นการทดสอบบนแพลตฟอร์ม FrontierMath, Arc-AGI, และ HLE ที่ไม่ได้ถูกเผยแพร่ นักวิเคราะห์บางคน เช่น Zihan Wang ที่เคยทำงานกับ DeepSeek ได้ทดสอบ Grok 3 โดยใช้ภาพถ่ายของลูกเหล็กสองลูกที่มีขนาดต่างกันแขวนอยู่ที่หอเอนเมืองปิซา และถามว่า "ลูกเหล็กไหนจะตกถึงพื้นก่อน" ซึ่ง Grok 3 ให้คำตอบว่าลูกเหล็กทั้งสองจะตกถึงพื้นพร้อมกัน แทนที่จะเป็นลูกเหล็ก A ที่หนักกว่าและอยู่ใกล้พื้นมากกว่า ถึงแม้จะมีคำวิจารณ์ Grok 3 ยังคงถือว่าเป็นโมเดล AI ที่มีศักยภาพมาก และการเปิดตัวครั้งนี้มีเป้าหมายเพื่อยกระดับความสามารถในการประมวลผลของ AI ให้สูงขึ้น นอกจากนี้ Bloomberg ยังรายงานว่า xAI กำลังเจรจากับนักลงทุนเพื่อระดมทุนรอบใหม่สูงถึง 10 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งจะทำให้มูลค่าของบริษัทอยู่ที่ 75 พันล้านดอลลาร์ ในรอบการระดมทุนครั้งก่อน xAI ได้ระดมทุนไปถึง 6 พันล้านดอลลาร์ที่มูลค่า 40 พันล้านดอลลาร์ https://wccftech.com/xai-claims-grok-3-is-the-worlds-smartest-ai-betting-markets-agree-but-experts-remain-split/

ทีมนักวิจัยชาวกรีกได้พัฒนาระบบการเข้ารหัสด้วยแสง ซึ่งอาจทำให้วิธีการแฮ็กแบบเดิมไม่สามารถใช้งานได้อีกต่อไป ทีมวิจัยนี้ได้เผยแพร่ผลงานผ่าน Optica โดยมีการผสมผสานปัญญาประดิษฐ์ (AI) และโฮโลแกรมที่สร้างจากเลเซอร์ เพื่อให้ได้การปกป้องข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูงมาก ซึ่งอาจจะไม่สามารถถอดรหัสได้ แม้แต่คอมพิวเตอร์ควอนตัม กระบวนการเข้ารหัสนี้ไม่ใช่การใช้คณิตศาสตร์เหมือนวิธีเดิมๆ แต่ใช้คุณสมบัติทางกายภาพของแสงแทน ซึ่งทำให้ไม่สามารถถูกโจมตีได้ง่ายๆ แม้แต่กับคอมพิวเตอร์ที่มีความซับซ้อนสูงสุด ขั้นตอนการทำงานเกี่ยวข้องกับเลเซอร์พลังงานสูงที่สร้างลายแสงซับซ้อนเมื่อมีปฏิกิริยากับแอลกอฮอล์เอทานอลในภาชนะเล็กๆ ทำให้ข้อมูลที่แท้จริงถูกซ่อนไว้ในลายแสงเหล่านั้น การถอดรหัสข้อมูลนี้ ทีมวิจัยได้ใช้ AI ฝึกฝนเครือข่ายประสาทเทียมให้รู้จักและถอดรหัสโฮโลแกรมที่ซับซ้อน พวกเขาสามารถถอดรหัสภาพดั้งเดิมได้ในอัตราความแม่นยำถึง 90-95% แม้ว่าระบบนี้ยังไม่พร้อมที่จะนำมาใช้ในเชิงพาณิชย์เนื่องจากความลำบากในการใช้เลเซอร์ขนาดใหญ่และราคาแพง แต่นี่ก็เป็นก้าวสำคัญที่ทำให้เรามีแนวทางใหม่ๆ ในการเข้ารหัสและการป้องกันข้อมูลที่อาจจะเป็นไปไม่ได้เลยด้วยวิธีการเดิมๆ https://www.techradar.com/pro/is-it-quantum-resistant-researchers-create-uncrackable-encryption-system-by-pairing-ai-and-holograms-produced-by-laser

OpenAI เปิดตัวโมเดล AI ใหม่ล่าสุดที่ชื่อว่า o3-mini ซึ่งมีความสามารถในการให้เหตุผลที่ดีขึ้น โดยเฉพาะในด้านคณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และวิทยาศาสตร์ โมเดลนี้ถูกเปิดให้ใช้งานสำหรับผู้ใช้ทุกแผนของ ChatGPT รวมถึงแผนฟรีด้วย โมเดล o3-mini นี้มีความสามารถในการตอบสนองที่เร็วขึ้น 24% เมื่อเทียบกับโมเดล o1-mini ที่ถูกแทนที่ และมีความแม่นยำมากขึ้น 39% นอกจากนี้ โมเดลนี้ยังสามารถแสดงกระบวนการคิดของมันในคำตอบ ทำให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบกระบวนการคิดได้ การเปิดตัวนี้เกิดขึ้นหลังจากที่ DeepSeek ซึ่งเป็นบริษัท AI จากจีน ได้ดึงดูดผู้ใช้หลายล้านคนด้วยความเร็วและความแม่นยำของโมเดล AI ที่ให้บริการฟรี. OpenAI จึงพยายามดึงความสนใจกลับมาด้วยการเปิดตัวโมเดล o3-mini นี้ ผู้ใช้ที่สมัครแผน Pro จะสามารถใช้งานโมเดล o3-mini ได้ไม่จำกัด ในขณะที่ผู้ใช้แผน Plus และ Team จะมีข้อจำกัดในการใช้งานที่สูงขึ้นเมื่อเทียบกับโมเดล o1-mini ผู้ใช้แผนฟรีสามารถทดลองใช้งานโมเดล o3-mini ได้โดยการเลือกปุ่ม Reason ใต้กล่องข้อความ นอกจากนี้ OpenAI ยังได้เน้นถึงการประเมินความปลอดภัยของโมเดล o3-mini ที่มีความสามารถในการตรวจจับการใช้งานที่ไม่ปลอดภัยและการพยายามเจลเบรกได้ดีกว่าโมเดล GPT-4o https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/openai-responds-to-the-deepseek-buzz-by-launching-its-latest-o3-mini-reasoning-model-for-all-users

จีนท้าทาย OpenAI! Qwen AI เปิดตัวฟรี เน้นมัลติโมดัล-วิเคราะห์รูปภาพแม่นยำระดับเซียน เมื่อเร็ว ๆ นี้ วงการ AI ของจีนได้สร้างความตื่นตัวด้วยการเปิดตัว DeepSeek R1 โมเดลปัญญาประดิษฐ์ ที่ทำคะแนนเหนือ openAI ที่ทำคะแนนเหนือ ChatGPT-o1 (โมเดลที่เก่งที่สุดของ OpenAI ณ ปัจจุบัน) และ Claude 3.5 ในหลาย ๆ มิติเช่น งานด้านคณิตศาสตร์และเหตุผลเชิงตรรกะ รวมถึงการประมวลผลข้อความและโค้ดที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ แถมยังใช้งานได้ฟรี ไม่มีค่าใช้จ่ายใด ๆ เพราะเป็นโมเดลที่กระชับกว่า ไม่ได้ใช้ทรัพยากรมากเหมือน chatGPT และ จุดเด่นที่ทำให้ DeepSeek R1 แตกต่างจากโมเดลอื่น ๆ คือการเป็น โอเพนซอร์ส ที่สามารถดาวน์โหลดโค้ดต้นฉบับมาใช้งานบนคอมพิวเตอร์ส่วนตัวได้ทันที (ต่างกับ openAI ที่ไม่เปิดเผย code แม้ว่าจะมีคำว่า open อยู่บนชื่อก็ตาม) แต่ถึงกระนั้น DeepSeek R1 ยังมีจุดอ่อนสำคัญคือ ปัจจุบันไม่สามารถวิเคราะห์รูปภาพได้ และนี่คือช่องว่างที่ Qwen โมเดล AI จาก Alibaba Cloud ฉีกกฎด้วยการเปิดตัว Qwen2.5-VL โมเดลที่สามารถประมวลผลภาษากับภาพร่วมกัน ใช้งานฟรี ซึ่งอาจเป็นมาตรฐานใหม่ให้กับ AI ยุคนี้! Qwen2.5-VL: ความสามารถที่ DeepSeek R1 ทำไม่ได้ 1. วิเคราะห์ภาพระดับเทพ Qwen2.5-VL ไม่ใช่แค่ตรวจจับวัตถุทั่วไป เช่น ดอกไม้หรือสัตว์ แต่ยังเข้าใจ แผนภูมิ กราฟิก ไอคอน และแม้แต่ โครงสร้างเอกสาร ในรูปภาพได้อย่างแม่นยำ พร้อมระบุตำแหน่งวัตถุ เพื่อใช้ต่อในระบบอัตโนมัติ เช่น o ตรวจจับนักบิดในภาพพร้อมสถานะสวมหมวกนิรภัย o นับจำนวนนกในภาพแม้เห็นแค่ส่วนหัว o แยกข้อมูลจากใบแจ้งหนี้หรือตารางในภาพ ส่งออกเป็นโครงสร้างข้อมูลเพื่อใช้ในงานธุรกิจ 2. ประมวลผลวิดีโอยาว 1 ชั่วโมง + จับเหตุการณ์เฉพาะช่วงเวลา ด้วยเทคโนโลยี Dynamic Frame Rate และ Absolute Time Encoding โมเดลนี้สามารถสรุปเนื้อหาวิดีโอยาวระดับชั่วโมง และระบุเหตุการณ์สำคัญได้แม่นยำถึงระดับวินาที เช่น การโต้ตอบระหว่างผู้ใช้กับฟีเจอร์สร้างภาพในวิดีโอ 3. ดึงข้อความจากภาพ รองรับมือหลายภาษา เพิ่มความแม่นยำในการอ่านข้อความจากภาพ ไม่ว่าจะเป็นภาษาจีน ภาษาอังกฤษ หรือภาษาอื่น ๆ แม้ข้อความจะเอียงหรืออยู่ในสภาพแวดล้อมซับซ้อน เช่น ตรวจสอบที่อยู่บนใบจัดส่งกับป้ายหน้าบ้านเพื่อยืนยันความถูกต้อง 4. Visual Agent Qwen2.5-VL ทำหน้าที่เป็น "ตัวแทนอัจฉริยะ" ที่เชื่อมต่อกับเครื่องมือต่าง ๆ โดยตรง เช่น ควบคุมคอมพิวเตอร์หรือสมาร์ทโฟนผ่านการประมวลผลภาพ และสร้างผลลัพธ์แบบมีโครงสร้างเพื่อส่งต่อให้ระบบอื่น ในขณะที่ DeepSeek R1 โดดเด่นด้านคณิตศาสตร์และเหตุผล Qwen2.5-VL ได้ก้าวข้ามขีดจำกัดด้วยความสามารถมัลติโมดัลที่สมบูรณ์แบบ พร้อมการสนับสนุนจากระบบ Cloud ของ Alibaba ผู้ก่อตั้งและข่าวสาร : https://x.com/huybery https://x.com/Alibaba_Qwen ใช้งาน AI ในข่าวฟรี สมัครฟรี ไม่มีโฆษณาที่: https://chat.qwenlm.ai/ อ้างอิง: https://x.com/huybery คำอธิบายภาพ ภาพแรกแสดงการเปรียบเทียบระหว่างการแข่งขันของ โมเดล Qwen2.5-VL 72B เช่น การแก้ปัญหาในระดับมหาวิทยาลัย การอ่านเอกสารและแผนภูมิ การตอบคำถามทางภาพทั่วไป การคำนวณคณิตศาสตร์ การเข้าใจวิดีโอ และการควบคุมอุปกรณ์ผ่านภาพ ซึ่ง โมเดล Qwen2.5-VL 72B เก่งที่สุดในงานจำพวกการอ่านเอกสารและแผนภูมิ นอกจากนี้ยังทำได้ดีในงานตอบคำถามทางภาพทั่วไป คลิปมาจาก โมเดล Qwen2.5-plus แปลงข้อความ “Generate Thai people using the ThaiTime.co app everywhere!” เป็นวีดีโอ ภาพที่ 2 แสดงการถาม Qwen2.5-plus ว่า “รู้จัก Thaitimes.co ไหม” เพื่อทดสอบว่ามันสามารถหาข้อมูลใน internet ได้ลึกและเข้าใจภาษาไทย

DeepSeek ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) จากจีนที่กำลังสร้างความฮือฮาในวงการ AI DeepSeek ก่อตั้งโดย Liang Wenfeng ในเดือนพฤษภาคม 2023 และได้รับการสนับสนุนจาก High-Flyer ซึ่งเป็นกองทุนเฮดจ์ฟันด์ที่ Wenfeng เป็นผู้บริหาร ความโดดเด่นของ DeepSeek คือการใช้โมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์สที่เรียกว่า R1 ซึ่งสามารถทำงานได้ดีกว่าโมเดล o1 ของ OpenAI ในหลายด้าน เช่น คณิตศาสตร์ การเขียนโค้ด และการให้เหตุผล เมื่อสัปดาห์ที่แล้ว DeepSeek ได้เปิดตัวเวอร์ชันเต็มของ R1 และได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว โดยมีการดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน AI ของ DeepSeek ใน App Store มากกว่า ChatGPT ซึ่งเคยเป็นแอปฟรีที่มีการดาวน์โหลดมากที่สุด นอกจากนี้ DeepSeek ยังขึ้นเป็นอันดับสามใน HuggingFace's Chatbot Arena รองจากโมเดล Gemini และ ChatGPT-4o อย่างไรก็ตาม DeepSeek ต้องจำกัดการสมัครสมาชิกเนื่องจากการโจมตีทางไซเบอร์ที่เกิดขึ้น. แม้จะมีปัญหาด้านความปลอดภัย แต่ DeepSeek ยังคงได้รับความสนใจจากผู้ใช้และนักวิจัยในวงการ AI นอกจากนี้ยังมีความกังวลเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่ DeepSeek อาจเก็บรวบรวมและแชร์กับรัฐบาลจีน นโยบายความเป็นส่วนตัวของ DeepSeek ระบุว่าข้อมูลส่วนบุคคลที่เก็บรวบรวมอาจถูกเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ที่ตั้งอยู่ในประเทศจีน อย่างไรก็ตาม การที่ R1 เป็นโอเพ่นซอร์สทำให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบโค้ดของโมเดลเพื่อดูว่ามีการเก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับความเป็นส่วนตัวหรือไม่ ความสำเร็จของ R1 แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงในวงการ AI ที่อาจช่วยให้นักวิจัยและห้องปฏิบัติการขนาดเล็กสามารถสร้างโมเดลที่แข่งขันได้และเพิ่มความหลากหลายในตัวเลือกที่มีอยู่ การพัฒนา AI แบบโอเพ่นซอร์สนี้อาจทำให้การลงทุนใน AI ลดลงและเปิดโอกาสให้กับผู้เล่นรายใหม่ในวงการ https://www.zdnet.com/article/why-you-should-pay-attention-to-deepseek-ai/

"DeepSeek สตาร์ทอัพ AI จีนท้าชน OpenAI คว้าอันดับ 1 แอปสหรัฐฯ ด้วยโมเดล R1 โอเพนซอร์ส ต้นทุนพัฒนาเพียง 1 ใน 20 ของคู่แข่ง!" ที่มาและความเป็นมาของ DeepSeek DeepSeek คือสตาร์ทอัพด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) จากเมืองหางโจว มณฑลเจ้อเจียง ประเทศจีน ก่อตั้งใน พฤษภาคม 2023 โดย เหลียง เวินเฟิง (Liang Wenfeng) นักลงทุนชื่อดังและผู้เชี่ยวชาญ AI อดีตผู้บริหารกองทุนเฮดจ์ฟันด์ ทีมวิจัยหลักประกอบด้วยบัณฑิตจบใหม่และนักศึกษาปริญญาเอกจากมหาวิทยาลัยชั้นนำของจีน เช่น มหาวิทยาลัยปักกิ่ง และมหาวิทยาลัยชิงหวา จุดพลิกเกม DeepSeek เปิดตัว โมเดล R1 อย่างเป็นทางการในวันที่ 20 มกราคม 2025 หลังมีข่าวลือตั้งแต่พฤศจิกายน 2024 โดยโมเดลนี้ถูกออกแบบมาเพื่อแข่งขันกับ OpenAI o1 โดยตรง ด้วยจุดเด่น 3 ด้าน: 1. ความสามารถเชิงวิเคราะห์: ให้ผลลัพธ์เหนือกว่าในงานคำนวณคณิตศาสตร์-เขียนโปรแกรม และการให้เหตุผลขั้นสูง 2. ต้นทุนพัฒนาต่ำสุดวงการ: ใช้เงินเพียง 5.6 ล้านดอลลาร์ เทียบกับคู่แข่งที่ใช้งบหลายร้อยล้าน (ต่ำกว่า 18-20 เท่า) 3. ระบบโอเพนซอร์สเต็มรูปแบบ: เปิดเผยโค้ดและโครงสร้างโมเดลทั้งหมด ต่างจาก OpenAI ที่ยังปิดบางส่วน แม้มีสำนักงานใหญ่ในจีน แต่โมเดล R1 กลับโด่งดังในตลาดสหรัฐฯ ด้วยการขึ้นเป็น แอปฯ อันดับ 1 บน App Store และ Google Play แซงหน้า ChatGPT ภายใน 2 สัปดาห์หลังเปิดตัว เบื้องหลังความสำเร็จ • เทคโนโลยี MLA + DeepSeekMoESparse: สถาปัตยกรรม AI ที่ลดการใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์ได้ถึง 40% • กลยุทธ์ "วิจัยก่อนค้า": เปิด API ฟรีให้ชุมชนนักพัฒนาและวิจัย ทุ่มงบ 80% ของบริษัทเพื่อการวิจัยพื้นฐาน • แรงกดดันต่อตลาด: ก่อให้เกิด "สงครามราคา AI" ในจีน บีบให้ Alibaba, Tencent และ Baidu ต้องลดราคาโมเดลตัวเอง 30-50% สัญญาณเปลี่ยนสนาม AI โลก ความสำเร็จของ DeepSeek ถูกมองว่าเป็นหลักฐานว่า จีนสามารถท้าทายการผูกขาด AI ของสหรัฐฯ ได้ แม้ถูกจำกัดการเข้าถึงเทคโนโลยีขั้นสูง ดังที่ The Wall Street Journal วิเคราะห์ว่า "R1 คือตัวอย่างชัดเจนที่แสดงว่า มาตรการควบคุมชิปของสหรัฐฯ อาจส่งผลตรงข้าม – กระตุ้นให้จีนสร้างนวัตกรรมแบบ 'คิดนอกกรอบ'" ขณะที่ เหลียง เวินเฟิง ให้สัมภาษณ์ว่า "เราเชื่อว่า AGI (ปัญญาประดิษฐ์ทั่วไป) ต้องเกิดจากความร่วมมือของมวลมนุษยชาติ ไม่ใช่แค่บริษัทยักษ์ใหญ่ 2-3 แห่ง" อนาคตที่จับตาของ DeepSeek บริษัทประกาศแผนระยะยาว 3 ด้าน: 1. พัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ (Large Language Model) รุ่นถัดไปภายในปี 2026 2. ขยายความร่วมมือกับมหาวิทยาลัยชั้นนำทั่วโลก 3. ท้าทายเป้าหมายสูงสุด: สร้าง AGI ที่เข้าถึงได้ทุกคน ข้อเท็จจริงน่าสนใจ: หลังเปิดตัว R1 มีนักพัฒนาเกือบ 50,000 คน จาก 120 ประเทศ เข้ามาปรับใช้โมเดลนี้ในโครงการของตัวเองภายในเดือนแรก! ล่าสุด จีน: ประกาศแผนสนับสนุน AI ด้วยเงิน 1 ล้านล้านหยวน (137 พันล้านดอลลาร์) เมื่อวันที่ 23 มกราคม 2025 ธนาคารแห่งประเทศจีน (Bank of China) ประกาศแผน "支持人工智能产业链发展行动方案" (แผนปฏิบัติการสนับสนุนห่วงโซ่อุตสาหกรรม AI) โดยจะจัดสรรเงินทุน 1 ล้านล้านหยวน (ประมาณ 137 พันล้านดอลลาร์) ในระยะเวลา 5 ปี เพื่อสนับสนุนการพัฒนาห่วงโซ่อุตสาหกรรม AI ทั้งในด้านการวิจัยพื้นฐาน การประยุกต์ใช้ในภาคธุรกิจ และการสร้างระบบนิเวศ AI ที่แข็งแกร่ง ติดตามผู้ก่อตั้งได้ที่ https://x.com/zizhpan https://x.com/deepseek_ai ใช้งานฟรีไม่จำกัดได้ที่ (สมัครสมาชิกฟรี): https://chat.deepseek.com/ อ้างอิง: Spring News, Mekha News, https://x.com/kimmonismus

ห้องปฏิบัติการ AI ของจีนชื่อ DeepSeek มีการใช้งาน GPU รุ่น H100 ของ NVIDIA จำนวน 50,000 ตัว ซึ่งเป็น GPU ที่ใช้ในการฝึกโมเดล AI ที่ทันสมัยที่สุดในโลก Alexandr Wang, CEO ของบริษัท AI ชื่อ Scale AI ได้กล่าวว่าโมเดล R1 ของ DeepSeek มีประสิทธิภาพเทียบเท่าหรือดีกว่าโมเดล AI ชั้นนำของอเมริกา เช่น OpenAI's o1 และ Meta's Llama DeepSeek R1 ได้รับการทดสอบด้วยคำถามที่ยากที่สุดจากวิชาคณิตศาสตร์ ฟิสิกส์ ชีววิทยา และเคมี และพบว่ามีประสิทธิภาพสูงสุดหรือเทียบเท่ากับโมเดล AI ชั้นนำของอเมริกา. CEO ของ Scale AI ยังกล่าวถึงการแข่งขันด้าน AI ระหว่างสหรัฐอเมริกาและจีน โดยระบุว่าสหรัฐอเมริกายังคงนำหน้าอยู่ แต่โมเดลล่าสุดของ DeepSeek อาจเปลี่ยนแปลงสถานการณ์ได้ นอกจากนี้ยังมีการพูดถึงการควบคุมการส่งออก GPU ของสหรัฐอเมริกาไปยังจีน ซึ่งทำให้ NVIDIA ต้องพัฒนา GPU รุ่น H800 และ A800 เพื่อให้สามารถขายในจีนได้ แต่ก็ถูกห้ามในปี 2023 CEO ของ Scale AI เชื่อว่า DeepSeek มี GPU มากกว่าที่คนทั่วไปคิด แต่การหาชิปเพิ่มเติมอาจเป็นเรื่องยากเนื่องจากการควบคุมการส่งออก https://wccftech.com/chinese-ai-lab-deepseek-has-50000-nvidia-h100-ai-gpus-says-ai-ceo/

เวลาหนึ่งชัวโมงของแต่ละคนมากน้อยแตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับการนำเวลานั้นไปใช้กับอะไร หากใช้เวลาไปกับโซเชียลมีเดีย อาจให้ความรู้สึกไม่นาน แต่หากเอาไปพัฒนาตัวเอง อาจรู้สึกว่าไม่หมดเวลาสักที . แต่ความแตกต่างที่เวลาหนึ่งชั่วโมงต่อวันให้กับเรา มันสามารถสร้างความเปลี่ยนแปลงในระยะยาวได้ไม่น้อย หากเราแบ่งเวลาเพียงแค่ “หนึ่งชั่วโมง” เพื่อทักษะบางอย่าง ในระยะเวลา 1 ปี เราสามารถเปลี่ยนแปลงชีวิตเราได้ . หากมองว่า 1 ชั่วโมงต่อวัน จะเปลี่ยนแปลงได้ยังไง มองตามหลักคณิตศาสตร์ มันคือ 7 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ 30 ชั่วโมงต่อเดือน และ 365 ชั่วโมงต่อปี หากแปลงเป็นวัน นั่นคือ 15 วันเต็มๆ ที่คุณจะได้พัฒนาทักษะในหนึ่งปี . เมื่อครบปี เราจะพบว่า เพียงวันละ 1 ชั่วโมงที่เราใช้กับทักษะใดๆก็ตาม เพียงพอที่จะทำให้เราก้าวไปข้างหน้าได้อย่างมาก และยังสามารถช่วยเพิ่มระดับทักษะให้เราได้อย่างแท้จริง . แต่สิ่งที่ทำให้เราไม่ทำสิ่งนี้ก็เพราะว่า เรามักมองข้ามก้าวเล็ก ๆ ของเรา แล้วมองไปที่เป้าหมายยิ่งใหญ่ เรามักจะใช้เวลาไปกับสิ่งที่เราคุ้นเคย เช่นการเล่นโซเชียลมีเดีย เรามักกลัวว่าจะล้มเหลว ผิดพลาด ดูโง่เขลา และเสียเวลา เรามักจะทำตัวเหมือนไม่มีเวลา ดูยุ่งกับทุกอย่างไปหมด แต่ไม่ใช่เลย . แท้จริงแล้วการแบ่งเวลา 1 ชั่วโมงเพื่อมาพัฒนาทักษะ เราไม่จำเป็นต้องมีพรสรรค์ใดๆ ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ แต่สิ่งที่เราต้องมีคือ เวลา ความสม่ำเสมอและความอดทน . สุดท้ายแล้ว แม้ในระยะสั้น เราจะไม่เห็นการเปลี่ยนแปลงใดๆ แต่เมื่อระยะเวลาผ่านไป สิ่งนี้จะรวมกันเป็นสิ่งที่พิเศษมาก ด้วยความมหัศจรรย์ของความพยายามเล็กๆน้อยๆที่สม่ำเสมอ ดังนั้นแล้ว คุณจะทำอะไรกับ 3,600 วินาทีถัดไป . เล็กน้อย x สม่ำเสมอ = มหาศาล . เรียบเรียงโดย: THE INSIDER #theinsider #selfimprovement #1hour . Source - https://medium.com/@royphang/how-60-minutes-a-day-can-change-your-life-959279aef1e1