ข้ามไปที่เนื้อหา
เฉพาะ จากต้นทาง
12 พฤศจิกายนวันพฤหัสบดี
  1. Google Blog · AI55

    Google Labs เปิดตัว Tabletop พื้นที่ทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์สำหรับการวางแผนกลุ่ม

    Google Labs เปิดตัว Tabletop การทดลองใหม่สำหรับการทำงานร่วมกันเป็นกลุ่มแบบเรียลไทม์ ซึ่งผู้ใช้สามารถเพิ่มลิงก์ ไฟล์ และไอเดีย จากนั้นพรอมต์ @tabletop หรือเลือกเทมเพลตเริ่มต้นเพื่อสร้างกำหนดการเดินทางแบบอินเทอร์แอกทีฟ โพลล์เลือกมื้ออาหาร เครื่องมือหารค่าใช้จ่าย และสายการแข่งขันทัวร์นาเมนต์ เมื่อพื้นที่พร้อมแล้ว ลิงก์เชิญจะให้ทุกคนเข้าร่วมและใช้งานพร้อมกันได้เหมือนใน Google Doc Tabletop กำลังทยอยเปิดให้ใช้งานในสหรัฐฯ (อายุ 18 ปีขึ้นไป) ผ่านรายการรอที่ labs.google/tabletop

  2. Mastra Blog40

    Mastra Agents สร้าง Private Model Gateway สำหรับโมเดลที่โฮสต์เอง

    Mastra เพิ่ม private model gateway ที่ให้เอเจนต์ส่งคำขอไปยังโมเดล open-weight ที่โฮสต์เอง โดยอ้างอิงผ่านคำนำหน้าเช่น private/ollama/gpt-oss:20b การโฮสต์เองช่วยเก็บข้อมูลอ่อนไหวไว้ในเครือข่ายและแทนที่ค่าใช้จ่ายต่อโทเคนด้วยค่าใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน และการตั้งค่า AUTO_BLOCK_EXTERNAL_PROVIDERS=true จะซ่อนผู้ให้บริการภายนอกใน Studio ฟีเจอร์นี้ต้องใช้ @mastra/core@1.82.0 หรือใหม่กว่า

  3. Claude Blog40

    คู่มือ Claude Tag สำหรับสตาร์ทอัพจาก Anthropic: ช่อง Slack และกรณีการใช้งานยอดนิยม

    Anthropic เผยแพร่คู่มือ Claude Tag (เบต้า) สำหรับสตาร์ทอัพ โดยอ้างอิงจากบทสนทนากับบริษัทที่เติบโตสูงแปดแห่งเกี่ยวกับจุดที่พวกเขาเริ่มใช้เอเจนต์บน Slack ก่อน คู่มือครอบคลุมการตั้งค่าที่พบบ่อยห้าแบบ ได้แก่ การคัดแยกเหตุฉุกเฉิน (on-call triage), thread-to-PR, company brain, self-serve data และ reporting พร้อมเช็กลิสต์สำหรับเริ่มต้น ผลลัพธ์ที่อ้างถึงรวมถึง PR ที่เปิดขึ้น 21 นาทีหลังจากการกล่าวถึงใน Slack และ pull request 134 รายการที่ merge จาก thread ใน Slack ที่ NavigateAI

  4. Claude Blog78

    Anthropic เปิดตัว Claude Meetings ในเวอร์ชันเบต้าสำหรับ Google Meet ในแพ็กเกจ Team และ Enterprise

    Anthropic เปิดตัว Claude Meetings ในเวอร์ชันเบต้า โดยให้ Claude เข้าร่วมการโทรผ่าน Google Meet ในฐานะผู้เข้าร่วมที่มองเห็นได้ ซึ่งสามารถตอบคำถามในแชท สร้างเอกสารและไวท์บอร์ดแบบเรียลไทม์ และจดบันทึกและรายการสิ่งที่ต้องทำ การประชุมแต่ละครั้งจะมีหน้าเพจใน claude.ai พร้อมบันทึกการถอดเสียง บันทึกย่อ และอาร์ติแฟกต์ และโดยค่าเริ่มต้น Claude จะไม่เข้าร่วมการโทรที่มีแขกภายนอก เว้นแต่ผู้ดูแลระบบจะอนุญาต เวอร์ชันเบต้านี้กำลังทยอยเปิดให้ใช้งานในแพ็กเกจ Team และ Enterprise แต่ไม่พร้อมใช้งานสำหรับบางองค์กร รวมถึงการตั้งค่า ZDR, HIPAA-ready และ CMEK และบันทึกย่อ บันทึกการถอดเสียง และคำตอบระหว่างการโทรนั้นฟรีในช่วงเบต้า

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: การเปิดตัวเวอร์ชันเบต้าของ Anthropic แสดงให้เห็นว่าเอเจนต์การประชุมสามารถร่างเอกสาร ดึงข้อมูลจากเครื่องมือที่เชื่อมต่อ และจดบันทึกภายในระหว่างการโทรได้อย่างไร พร้อมกฎเริ่มต้นในการยกเว้นแขกภายนอก

  5. Claude Blog78

    Anthropic ตั้ง Claude Opus 5.5 เป็นโมเดลเริ่มต้นในแพ็กเกจ Pro, Max, Ultra และ Team

    Claude Opus 5.5 เป็นโมเดลเริ่มต้นใน Claude สำหรับแพ็กเกจ Pro, Max, Ultra และ Team แล้ว และ Anthropic แนะนำให้ใช้เป็นโมเดลหลักประจำวันสำหรับงานวิจัย การวิเคราะห์ และเอกสาร สไลด์ และสเปรดชีตที่เสร็จสมบูรณ์ Anthropic ระบุว่า Opus 5.5 ที่ระดับความพยายาม Medium ให้ผลเท่าหรือดีกว่า Opus 5 ที่ระดับ High ในการประเมินด้านการเขียนโค้ดและงานความรู้ และในการทดสอบวิเคราะห์การควบรวมกิจการภายใน ทำงานเสร็จใน 63 นาทีด้วยต้นทุนครึ่งหนึ่งของ Opus 5 ในงานเดียวกัน โพสต์ยังระบุการเปลี่ยนแปลงวิธีเขียนพรอมป์สำหรับโมเดลใหม่ รวมถึงการเลิกใช้คำสั่ง 'think hard' การเริ่มที่ระดับความพยายาม Medium และการแนบแผนภูมิแทนการพิมพ์ค่าซ้ำ

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: คู่มือของ Anthropic เองอธิบายว่าเหตุใด Opus 5.5 จึงเป็นโมเดลเริ่มต้นสำหรับงานความรู้ประจำวัน และนิสัยการเขียนพรอมป์แบบใดที่ควรเลิกใช้กับโมเดลนี้

  6. Claude Blog56

    Anthropic เปิดไพรเวตเบต้าของ Claude Managed Agents แบบโฮสต์เอง

    Anthropic เปิดตัว Claude Managed Agents แบบโฮสต์เองในไพรเวตเบต้า ช่วยให้นักพัฒนารันบริการเอเจนต์แบบเต็มรูปแบบ รวมถึง harness, แซนด์บ็อกซ์, ข้อมูลรับรอง และประวัติเซสชัน ภายในคลาวด์หรือสภาพแวดล้อมภายในองค์กรของตนเอง คำขอไปยังโมเดลสามารถส่งตรงไปยัง Anthropic, Amazon Bedrock, Agent Platform ของ Google หรือ Microsoft Foundry หรือผ่านเกตเวย์ของลูกค้าเอง และประวัติเซสชันจะเก็บอยู่ในฐานข้อมูลของลูกค้า บริษัทระบุว่าการออกแบบนี้เก็บลูปของเอเจนต์และความลับใน vault ไว้นอกแซนด์บ็อกซ์ รองรับ allowlist ของโฮสต์ที่อนุญาต และส่งออกบันทึกเต็มรูปแบบของแต่ละเซสชันผ่าน OpenTelemetry

  7. Recraft Blog42

    MiniMax H3 Image, Highspeed และ Lite มาถึง Recraft Studio แล้ว

    ตระกูล H3 ของ MiniMax ขยายขอบเขตเกินกว่าวิดีโอในสัปดาห์นี้ โดย H3 Image, H3 Image Highspeed, H3 Highspeed และ H3 Lite พร้อมใช้งานแล้วใน Recraft Studio โมเดลภาพทั้งสองสร้างและแก้ไขที่ 2K หรือ 4K ขณะที่โมเดลวิดีโอทั้งสองสร้างคลิปความยาว 4–15 วินาทีที่ 480p หรือ 768p พร้อมเสียง H3 Image เริ่มต้นที่ 6 เครดิตต่อภาพ และ H3 Lite เริ่มต้นที่ 4 เครดิตต่อวินาทีของวิดีโอ

  8. Figma Blog42

    3D transforms และ agent ของ Figma ช่วยให้วิดีโอเปิดตัวมีชีวิตขึ้นมาได้อย่างไร

    Figma ได้เปิดตัว 3D transforms ในเวอร์ชัน open beta แล้ว ทำให้ดีไซเนอร์สามารถเอียง หมุน และจัดเรียงข้อความ รูปภาพ เวกเตอร์ และเฟรมในพื้นที่สามมิติได้ พร้อมเอฟเฟกต์ perspective บนเฟรมหลักเพื่อให้องค์ประกอบเชิงพื้นที่ใช้ร่วมกันได้ เอฟเฟกต์แบบ non-destructive ยังคงแก้ไขได้ และสามารถผสานกับ shader ทำแอนิเมชันด้วย Figma Motion หรือสำรวจผ่าน Figma agent ได้ Brand Studio ของ Figma ใช้เครื่องมือเหล่านี้ รวมถึงปลั๊กอิน generative ที่ agent สร้างขึ้น เพื่อผลิตวิดีโอเปิดตัวฟีเจอร์นี้

  9. Claude Blog58

    Anthropic เปิดตัว Claude for Manufacturing พร้อม 17 สกิล และตัวเชื่อมต่อ Autodesk, Infor, Microsoft 365 และ NetSuite

    Anthropic เปิดตัว Claude for Manufacturing ซึ่งเป็นปลั๊กอินที่มี 17 สกิล ครอบคลุมงานขาย คุณภาพ ปฏิบัติการ ห่วงโซ่อุปทาน การออกแบบ และการติดตั้ง ตั้งแต่การร่างใบเสนอราคางานไปจนถึงการวินิจฉัยเครื่องจักรที่หยุดทำงาน ปลั๊กอินนี้ดึงข้อมูลจากบันทึกของโรงงานเองผ่านตัวเชื่อมต่อกับ Autodesk Fusion, Infor, Microsoft 365 และ Oracle NetSuite และแต่ละสกิลจะสิ้นสุดที่ขั้นตอนการตรวจสอบโดยมนุษย์ก่อนที่ผลลัพธ์จะส่งถึงลูกค้าหรือซัพพลายเออร์ Anthropic อ้างอิงผลสำรวจของ Manufacturing Leadership Council ปี 2025 ซึ่ง 79% ของผู้ผลิตระบุว่าพวกเขากรอกข้อมูลด้วยมือ และกล่าวว่าแผนงานในอนาคตจะเพิ่มสกิลด้านการผลิตมากขึ้นเรื่อย ๆ

  10. Claude Blog31

    J.Crew เปิดตัว Style Advisor AI สไตลิสต์ที่สร้างด้วย Claude Code

    J.Crew เปิดตัว Style Advisor สไตลิสต์ AI บน JCrew.com ที่แนะนำชุด completo แทนที่จะเป็นสินค้าชิ้นเดียว เปิดให้ใช้งานแล้วสำหรับสไตล์ผู้หญิงและผู้ชายในสหรัฐอเมริกา ทีมของ J.Crew สร้างมันด้วย Claude Code โดยใช้โมเดล Claude หลายรุ่น: Claude Fable 5.1 สำหรับวางแผนการคิดของสไตลิสต์, Claude Opus 5.5 สำหรับต้นแบบ, Claude Sonnet 5.5 เป็นสไตลิสต์ในแต่ละบทสนทนา และ Claude Haiku 5.5 สำหรับงานที่รวดเร็ว ทุกคำแนะนำมาจากลุคที่สร้างโดยสไตลิสต์ของ J.Crew เองสำหรับการถ่ายแคตตาล็อก

11 พฤศจิกายนวันพุธ
  1. Google DeepMind72

    DeepMind เปิดตัว AlphaGenome 2 โมเดล DNA ที่ทำนายผลของตัวแปรในเซลล์ชนิดเฉพาะ

    Google DeepMind ประกาศเปิดตัว AlphaGenome 2 โมเดลลำดับ DNA รุ่นใหม่ที่ทำนายว่าลำดับ DNA และตัวแปรของลำดับนั้นส่งผลต่อเซลล์มนุษย์ชนิดเฉพาะอย่างไร โมเดลแบบมีเงื่อนไขนี้ฝึกจากโปรไฟล์เซลล์แต่ละเซลล์มากกว่า 107 ล้านโปรไฟล์จาก 68 เนื้อเยื่อ สามารถระบุตัวแปรที่เปลี่ยนการแสดงออกได้เกือบสองเท่าของโมเดลก่อนหน้า และบนชุดข้อมูลเซลล์ภูมิคุ้มกัน TenK10K สามารถเรียกคืนตัวแปรเชิงสาเหตุได้ 30% เทียบกับ 16% ของ AlphaGenome เดิมที่ปรับแต่งบนข้อมูลเซลล์เดี่ยว ใช้งานได้สำหรับการวิจัยที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์ผ่าน AlphaGenome API และอยู่ในช่วงพรีวิวแบบส่วนตัวสำหรับการวิจัยเชิงพาณิชย์

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: AlphaGenome 2 เปลี่ยนจากค่าเฉลี่ยระดับเนื้อเยื่อไปสู่การปรับเงื่อนไขระดับเซลล์เดี่ยว ทำให้การเรียกคืนตัวแปรเชิงสาเหตุบนข้อมูลเซลล์ภูมิคุ้มกันเพิ่มขึ้นราวสองเท่า ซึ่งสำคัญต่อการเชื่อมสัญญาณ GWAS เข้ากับเซลล์ชนิดเฉพาะ

  2. ElevenLabs Blog25

    ElevenLabs เปิดตัวโปรแกรมพันธมิตรเพื่อเร่งการนำ AI Agent ระดับองค์กรไปใช้

    ElevenLabs เปิดตัวโปรแกรมพันธมิตร (Partner Program) พร้อมแรงจูงใจเชิงพาณิชย์ที่เพิ่มขึ้น การรับรองใหม่ โอกาสในการร่วมทำตลาด และการสนับสนุนทางเทคนิคโดยเฉพาะ โปรแกรมนี้ครอบคลุมพันธมิตรที่ใช้งานอยู่กว่า 550 รายใน 44 ประเทศ และระบบนิเวศพันธมิตรได้สร้างไปป์ไลน์มูลค่า 315 ล้านดอลลาร์ และรายได้จากพันธมิตรและการมีส่วนร่วมของพันธมิตรมากกว่า 52 ล้านดอลลาร์ในปีนี้ ElevenLabs ตั้งเป้าให้พันธมิตรสร้างรายได้จากบริการ 3 ดอลลาร์ต่อทุก 1 ดอลลาร์ที่บริษัทสร้าง โดยได้รับการสนับสนุนจากวิศวกรที่ประจำการล่วงหน้าและไดเรกทอรีพันธมิตรที่ได้รับการรับรองใหม่

  3. ElevenLabs Blog58

    ElevenLabs Summit NYC: Interaction Engine, ElevenAgents Memory and Routines, ElevenAI app, Partner Program and Marketplace

    ในการประชุมสุดยอดที่นิวยอร์ก ElevenLabs ได้ประกาศโมเดลใหม่ เอเจนต์ และตัวเลือกการติดตั้งใช้งานสำหรับชั้นการโต้ตอบด้วย AI ของบริษัท รวมถึง Interaction Engine ที่จัดการการผลัดกันพูดและกำหนดเส้นทางการสนทนาแต่ละส่วนไปยัง LLM ที่ประหยัดกว่าหรือระดับแนวหน้า ElevenAgents ได้รับ Memory ซึ่งสร้างบันทึกแบบมีโครงสร้างของลูกค้าที่กลับมาใช้บริการซ้ำ และ Routines ซึ่งเป็นชั้นระบบอัตโนมัติสำหรับงานหลายขั้นตอนก่อน ระหว่าง และหลังการโทร ElevenLabs ยังได้เปิดตัวตัวอย่างแอป ElevenAI สำหรับสถานที่ทำงานพร้อมการเข้าถึงช่วงแรกฟรีที่เปิดวันนี้ เปิดตัว Partner Program ซึ่งปัจจุบันมีพันธมิตรมากกว่า 550 รายใน 44 ประเทศ บวกกับพันธมิตรกับ McKinsey และเปิดตัว ElevenLabs Marketplace; NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL พร้อมใช้งานแล้วใน ElevenAgents ควบคู่กับกำลังประมวลผล Vera Rubin ใหม่ 15 MW

  4. ElevenLabs Blog18

    การโคลนเสียงสำหรับครีเอเตอร์คอนเทนต์: ขยายเวิร์กโฟลว์คอนเทนต์ด้วย AI เสียง

    ElevenLabs อธิบายว่าเสียงโคลนช่วยให้ครีเอเตอร์คอนเทนต์อัดตัวอย่างสั้นๆ ครั้งเดียว แล้วสร้างเสียงบรรยายสำหรับวิดีโอ พอดแคสต์ คอร์สเรียน และคลิปโซเชียลได้โดยไม่ต้องกลับเข้าห้องอัดเสียงอีก คู่มือนี้แยกความแตกต่างระหว่าง Instant Voice Cloning ซึ่งสร้างเสียงโคลนจากตัวอย่างสั้นในเวลาไม่ถึงหนึ่งนาที กับ Professional Voice Cloning ซึ่งฝึกจากชุดบันทึกเสียงที่ใหญ่กว่าและมีขั้นตอนยืนยันว่าเสียงนั้นเป็นของครีเอเตอร์จริง นอกจากนี้ยังระบุเกณฑ์การเลือกใช้ ได้แก่ ความเที่ยงตรงของเสียง การควบคุมการออกเสียง ความครอบคลุมของภาษา มาตรการป้องกันด้านความยินยอม ตัวเลือกการส่งออก และการอนุญาตเชิงพาณิชย์

  5. ElevenLabs Blog40

    ElevenLabs เปิดตัว Marketplace สำหรับแอปพลิเคชัน AI ที่พร้อมใช้งานในองค์กร

    ElevenLabs เปิดตัว ElevenLabs Marketplace ซึ่งเป็นคอลเลกชันที่คัดสรรของแอปพลิเคชัน AI และเสียงเฉพาะอุตสาหกรรมที่สร้างขึ้นบนโมเดลของบริษัทโดยพันธมิตรด้านเทคโนโลยี โดยมีพันธมิตรเปิดตัว ได้แก่ Salesforce, IBM, NiCE, Twilio และ Zendesk องค์กรต่างๆ สามารถสำรวจโซลูชันในด้านบริการทางการเงิน ประกันภัย การดูแลสุขภาพ โทรคมนาคม ค้าปลีก และภาครัฐ และเชื่อมต่อโดยตรงกับพันธมิตรที่อยู่เบื้องหลัง เริ่มตั้งแต่ปีหน้า โซลูชันของพันธมิตรที่มีคุณสมบัติเหมาะสมจะสามารถซื้อได้ผ่านข้อผูกพันที่มีอยู่ของ ElevenLabs

  6. Modal Blog58

    Modal ร่วมเป็นผู้ดูแล gVisor ขณะที่ Google บริจาคโปรเจกต์ให้ CNCF

    Modal เป็นหนึ่งในสามบริษัท ร่วมกับ Ant Group และ Tines ที่เข้าร่วมเป็นผู้ดูแล gVisor หลังจาก Google บริจาคโปรเจกต์และเครื่องหมายการค้าให้ CNCF ภายใต้รูปแบบการกำกับดูแลที่นำโดยผู้ดูแล Modal ระบุว่าบริษัทเปิดใช้งานคอนเทนเนอร์ gVisor มากถึง 40 ล้านคอนเทนเนอร์ต่อวัน และได้มีส่วนสนับสนุน upstream ตั้งแต่ปี 2023 รวมถึงการรองรับ GPU ผ่าน nvproxy, พร็อกซีอุปกรณ์ RDMA ที่ชื่อ rdmaproxy และการปรับแต่ง tmpfs และ memory allocator บริษัทระบุว่ากำลังพัฒนาสแนปช็อตหน่วยความจำแบบหลาย GPU และการรองรับ GPUDirect Storage สำหรับ gVisor

  7. ElevenLabs Blog58

    ElevenLabs และ NVIDIA ขยายความร่วมมือเพื่อนำ voice agent สู่องค์กรและภาครัฐ

    ElevenLabs และ NVIDIA ได้ขยายความร่วมมือด้านโมเดล โครงสร้างพื้นฐาน และการติดตั้งแบบ sovereign โดยนำ NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL เข้าสู่แพลตฟอร์ม ElevenAgents ElevenLabs วางแผนเพิ่มกำลังความสามารถ NVIDIA Vera Rubin อีก 15MW บนระบบ Blackwell Ultra ที่มีอยู่เดิม และกำลังขับเคลื่อน voice agent สำหรับระบบนัดหมาย Centralna e-Rejestracja ของโปแลนด์แบบ on-premises ด้วย NVIDIA Confidential Computing ตามข้อมูลของ ElevenLabs บน benchmark ฝ่ายสนับสนุนลูกค้าของ ElevenAgents นั้น Nemotron 3.5 Super VL ทำความแม่นยำในการทำงานแบบ end-to-end สำเร็จสูงสุดเป็นอันดับต้น ด้วยต้นทุนต่ำกว่าโมเดลเปิดชั้นนำอื่น ๆ ถึง 70%

  8. ElevenLabs Blog25

    McKinsey และ ElevenLabs จับมือเป็นพันธมิตรเพื่อขยาย Conversational AI ในองค์กร

    McKinsey และ ElevenLabs ประกาศเป็นพันธมิตรเพื่อช่วยองค์กรพิสูจน์คุณค่าของ Conversational AI ผ่านกรณีการใช้งานเริ่มต้นก่อนที่จะขยายไปทั่วทั้งองค์กร ความร่วมมือนี้ผสานความเชี่ยวชาญด้านอุตสาหกรรมและการเปลี่ยนแปลงของ McKinsey รวมถึงงานวิศวกรรม AI ของ QuantumBlack เข้ากับเทคโนโลยี Conversational AI ชั้นแนวหน้าของ ElevenLabs และแพลตฟอร์ม ElevenAgents ผู้ให้บริการโทรคมนาคมสัญชาติดัตช์ KPN กำลังใช้งานโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ใหม่นี้แล้ว และพันธมิตรมีแผนจะขยายแนวทางนี้ไปยังอุตสาหกรรมที่เน้นการบริการ เช่น ประกันภัย

  9. ElevenLabs Blog22

    องค์กรขนาดใหญ่ใช้ ElevenLabs AI อย่างไร

    ElevenLabs ระบุว่าองค์กรขนาดใหญ่คิดเป็นสัดส่วนมากกว่า 55% ของรายได้แล้ว โดยเทคโนโลยีของบริษัทถูกใช้งานในชีวิตประจำวันของ 5 ใน 10 บริษัทเทคโนโลยีที่ใหญ่ที่สุด 5 ใน 10 บริษัทประกันที่ใหญ่ที่สุด และ 4 ใน 10 บริษัทโทรคมนาคมที่ใหญ่ที่สุด ในงาน NYC Summit ลูกค้าอย่าง Ramp, Customers Bank, Banco Inter, Clover Health และ FOX Sports ได้อธิบายถึงการใช้ ElevenAgents และ ElevenCreative สำหรับเอเจนต์สนับสนุน การ onboard พนักงาน บริการหลายภาษา และ AI persona ของผู้บรรยาย Colin Cowherd ในแอป FOX Sports

  10. Google Blog · AI18

    Google Arts & Culture เปิดตัวนิทรรศการย้อนหลังออนไลน์ของ ดร. เอสเธอร์ มาห์ลังกู

    Google Arts & Culture เผยแพร่นิทรรศการย้อนหลังออนไลน์ชุดแรกของศิลปินชาวแอฟริกาใต้ ดร. เอสเธอร์ มาห์ลังกู โดยจัดทำขึ้นเนื่องในโอกาสวันเกิดครบ 91 ปีของเธอ ประกอบด้วยเรื่องราวคัดสรรกว่า 45 เรื่อง และคลังข้อมูลอันหลากหลายเกี่ยวกับศิลปะ ชีวิต และมรดกของเธอ เนื่องจากคลังข้อมูลไม่มีสิ่งใดจากก่อนปี 1980 ทีมงานจึงใช้ AI สร้างภาพความทรงจำที่ไม่มีบันทึกไว้ของเธอขึ้นมาใหม่ทางภาพ โดยสร้างภาพนิ่งก่อน แล้วใช้ Veo แปลงเป็นวิดีโอ นิทรรศการนี้จัดทำร่วมกับสถาบันต่างๆ รวมถึง British Museum, Iziko Museums of South Africa และ Serpentine

  11. OpenAI News22

    ChatGPT Plus สำหรับทหารผ่านศึกและสมาชิกกองทัพ

    OpenAI กล่าวว่าทหารผ่านศึกและสมาชิกกองทัพที่กำลังเปลี่ยนผ่านมากกว่า 20,000 คนได้ขอรับ ChatGPT Plus ฟรีหนึ่งปี และบริษัทได้เน้นย้ำถึงวิธีที่พวกเขาใช้มันเพื่อเตรียมความพร้อมสำหรับอาชีพพลเรือน

  12. Hugging Face Blog42

    Tether AI Research เปิดตัว BotPsy: โมเดลเอเจนต์บนอุปกรณ์ขนาด 0.8B ที่สร้างบน Qwen3.5-0.8B

    Tether AI Research เปิดตัว BotPsy โมเดลเอเจนต์ขนาด 0.8B พารามิเตอร์ที่สร้างบน Qwen3.5-0.8B สำหรับการใช้งานเครื่องมือของผู้ช่วยส่วนตัวบนอุปกรณ์ โดยทำคะแนนเอเจนต์ได้ประมาณสองเท่าของโมเดลฐาน โดย BFCL v4 เพิ่มจาก 23.4 เป็น 44.0 และ τ-bench จาก 23.2 เป็น 51.5 และเอาชนะทุกโมเดลที่มีพารามิเตอร์สูงถึง 1.2B ที่ทดสอบในหกเบนช์มาร์กการใช้เครื่องมือ อีกทั้งลดการตอบสนองที่ไม่ปลอดภัยเหลือ 21% จาก 36% และใช้โทเคนการให้เหตุผลน้อยลงประมาณ 3 เท่าใน GPQA Diamond

  13. inclusionAI Models34

    inclusionAI เปิดตัว LemonDecider 4B v3 โมเดลตัดสินใจที่อิงจาก Qwen3.5-4B

    inclusionAI เปิดตัว LemonDecider 4B v3 โมเดลตัดสินใจที่ผ่านการ fine-tune จาก Qwen3.5-4B ซึ่งคืนค่าความน่าจะเป็นของตัวเลือก ใช่/ไม่ใช่ หรือลำดับ ผ่านการ forward pass แบบร่วมเพียงครั้งเดียว แทนการสร้างโทเค็นคำตอบ ฝึกบนข้อมูล decision/QA ประมาณ 1.20M แถว และได้คะแนน 61.67 บนชุดทดสอบสาธารณะ Decision Index 0.4 โดยมีค่ามัธยฐานของเวลาแฝงต่อคำขอที่ 49.9 ms

  14. NVIDIA Blog22

    AI ช่วยให้ผู้รีไซเคิลเปลี่ยนขยะผสมเป็นวัสดุที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้อย่างไร

    NVIDIA นำเสนอสตาร์ทอัพ Inception สี่รายที่ใช้ AI และหุ่นยนต์เพื่อคัดแยกขยะผสมในโรงงานรีไซเคิล สายการนำร่อง Jetson Orin NX ของ AIRECO มีความแม่นยำในการจดจำสูงกว่า 95% และตั้งเป้าเพิ่มกำลังการผลิตต่อปีจาก 18,000 เป็น 48,000 ตัน พร้อมลดต้นทุนการดำเนินงานลง 85% ขณะที่ EverestLabs ได้ติดตั้งหุ่นยนต์ที่นำทางด้วยระบบ visión ประมาณ 150 ตัวทั่วอเมริกาเหนือและออสเตรเลีย

  15. Vapi Blog58

    Vapi เปิดตัว Agent Loop ในช่วง early access ซึ่งเป็น harness ที่ปรับปรุงตัวเองได้สำหรับ voice agents

    Vapi เปิดตัว Agent Loop ในช่วง early access โดยมีแผนเปิดตัวแบบ GA ในต้นปีหน้า ในฐานะ harness ที่ปรับปรุงตัวเองได้ ซึ่งสร้าง voice agent จาก prompt ธรรมดา ให้คะแนนทุกสายเทียบกับเป้าหมายทางธุรกิจ ร่างการแก้ไขสำหรับจุดที่พลาด ทดสอบในการจำลอง และปล่อยให้กับส่วนหนึ่งของทราฟฟิกจริงก่อนการเปิดตัวเต็มรูปแบบ ลูปนี้ทำงานบน Vapi primitives รวมถึง Simulations และ Traffic Splitting ซึ่งมีให้ใช้ในแดชบอร์ดแล้วตอนนี้ พร้อมกับ Goals, Call Health และ Experiments ที่จะมาเร็วๆ นี้ Agent Loop ทุกตัวเป็น Vapi assistant จริง ดังนั้นวิศวกรจึงยังคงเข้าถึงแดชบอร์ดและ API ได้เต็มรูปแบบ และต้องมีการอนุมัติจากมนุษย์ก่อนที่จะปล่อยการเปลี่ยนแปลงใดๆ

  16. vLLM Blog58

    vLLM เพิ่มการแยกส่วน encoder สำหรับการให้บริการมัลติโมดัลด้วย EPD

    vLLM ได้ขยายการแยกส่วน Encoder/Prefill/Decode (EPD) สำหรับการให้บริการมัลติโมดัล โดยเพิ่มคำขอแบบ metadata-only, เส้นทางการประมวลผล encoder โดยเฉพาะ, การถ่ายโอน embedding ระยะไกลผ่าน NIXL และ Mooncake, การใช้เอาต์พุตข้าม encoder ซ้ำ และการจัดการผ่าน vLLM Router, SMG และ llm-d ความสามารถหลักรวมถึงการรองรับ MiMo และ XPU มาพร้อมใน vLLM v0.32.0 ขณะที่การรองรับ metadata-only สำหรับ DeepSeek V4.1 Flash มีให้ใช้งานบน main ผ่าน #62802 ในการทดสอบ DeepSeek V4.1 Flash บน GB200 EPD ให้ throughput ต่อ GPU สูงขึ้น 6.6–9.5% และ P90 TTFT ต่ำลง 44–47% เมื่อเทียบกับ baseline แบบ PD แปด GPU ที่ concurrency 64–128 แต่มี throughput ต่อ GPU ต่ำกว่าที่ concurrency 16

  17. OpenRouter Announcements65

    OpenRouter วัดต้นทุนบริบทของ MCP, CLI และ skills บนงาน GitHub งานเดียว

    OpenRouter วัดงาน GitHub งานเดียวกันผ่าน GitHub MCP server, gh CLI และ gh skill บน Claude Sonnet 5.5, GPT-6 Luna และ Gemini 3.8 Flash บน Sonnet 5.5 ทั้งสามตอบถูก แต่ CLI ใช้ 1,421 input tokens, skill ใช้ 3,315 และ MCP server ใช้ 59,417 พร้อมเครื่องมือเริ่มต้น 46 ตัว ซึ่งคำนิยามเพียงอย่างเดียวเพิ่ม 19,436 tokens ต่อคำขอ การจำกัด server ให้เหลือสองเครื่องมือลดงานเหลือ 23,228 tokens การจำกัดผลลัพธ์ที่ 4,000 ตัวอักษรลดเหลือ 5,357 และ Tool Search ลดต้นทุนล่วงหน้าของ 46 เครื่องมือเหลือต่ำกว่า 600 tokens แม้จะลดต้นทุนทั้งงานบน Sonnet 5.5 ลงครึ่งหนึ่งแต่กลับเพิ่มขึ้นบน Claude Haiku 5.5

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: การเปรียบเทียบที่วัดได้ของ OpenRouter แสดงให้เห็นว่า MCP server, CLI และ skill ใช้บริบทเท่าใดในงาน GitHub งานเดียวกัน และการตัดทอนผลลัพธ์เครื่องมือหรือการเลื่อนคำนิยามออกไปเปลี่ยนค่าใช้จ่ายตรงไหน

  18. Hugging Face Blog41

    การฝึกแบบ Pooling-Aware สำหรับโมเดล Multi-Vector Embedding ด้วย Sentence Transformers

    Hugging Face แสดงให้เห็นว่าการฝึกแบบ pooling-aware ช่วยยกระดับคุณภาพการดึงข้อมูลของโมเดล multi-vector embedding ภายใต้งบประมาณการจัดเก็บคงที่ ด้วย pool_factor=4 โมเดลที่ฝึกตามปกติยังคงรักษา 94.6% ของ NanoBEIR nDCG@10 แบบไม่ pooled ขณะที่ลดเวกเตอร์เอกสารลง 4 เท่า และการฝึกแบบ pooling-aware ช่วยเพิ่มอัตราการรักษานั้นเป็น 97.8% โพสต์นี้อธิบาย HierarchicalTokenPooling การปรับเทียบงบประมาณ และตัวอย่าง Sentence Transformers ที่ทำซ้ำได้

  19. OpenRouter Announcements58

    คู่มือ OpenRouter: แก้ไขข้อผิดพลาด 429 rate limit ของ OpenAI และ Claude

    OpenRouter เผยแพร่คู่มือเกี่ยวกับการจัดการข้อผิดพลาด 429 Too Many Requests จาก OpenAI, Anthropic และ API ของตัวเอง โดยทดสอบวิธีแก้สามวิธีกับชุดคำสั่ง 60 รายการ การลองซ้ำเริ่มต้นของ OpenAI Python SDK ทำให้ 23 จาก 60 คำขอล้มเหลวภายใน 12 วินาที ขณะที่การลองซ้ำที่รอ Retry-After หรือ X-RateLimit-Reset ทำให้ทั้ง 60 คำขอสำเร็จใน 89 ถึง 92 วินาทีใน Python และ 106 ถึง 218 วินาทีใน TypeScript การ fallback ไปยังโมเดลอื่นทำให้ทั้ง 60 คำขอเสร็จสิ้นใน 13 วินาทีด้วยค่าใช้จ่าย $0.000066 และเมื่อเปิดใช้ provider failover คำขอที่ผูกกับผู้ให้บริการทั้งหมด 150 รายการสำเร็จ เทียบกับที่ล้มเหลวได้ถึง 32 รายการเมื่อปิด fallback

  20. OpenRouter Announcements60

    OpenRouter ทดสอบว่า fp8 และ fp4 quantization ส่งผลต่อคุณภาพและราคาของ LLM อย่างไร

    OpenRouter ได้รันงาน exact-answer 280 งานกับ six endpoints ของ Qwen3.8 27B เมื่อวันที่ 20 ตุลาคม 2026 และไม่พบความแตกต่างด้านความแม่นยำระหว่าง fp16, fp8 และ fp4 โดยทั้งหกได้คะแนนระหว่าง 98.3% ถึง 99.2% จาก 1,455 endpoints มี 59.5% ที่ไม่ระบุ precision เลย และ fp8 เป็นรูปแบบที่ติดป้ายมากที่สุดที่ 23.6% precision ที่ต่ำกว่ามีราคาถูกกว่าสำหรับโมเดลส่วนใหญ่แต่ไม่ใช่ทั้งหมด และการเลือกผู้ให้บริการส่งผลต่อราคามากกว่า precision โดย endpoint ที่มี precision เดียวกันและแพงที่สุดมีค่ามัธยฐานเป็น 1.72 เท่าของที่ถูกที่สุด

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: OpenRouter วัด endpoints fp8, fp4 และ fp16 ของโมเดลหนึ่งๆ across 240 exact-answer tasks และไม่พบช่องว่างความแม่นยำที่ตรวจพบได้ ขณะที่ความแตกต่างของราคาเป็นไปตามผู้ให้บริการมากกว่า precision

  21. OpenAI News28

    หัวหน้าสถาปนิก JioStar Vijay Seshadri ว่าด้วย AI Discovery ในระดับผู้ใช้ 500 ล้านคน

    Vijay Seshadri หัวหน้าสถาปนิกของ JioStar แบ่งปันบทเรียนจากการดำเนินงาน AI discovery ในระดับผู้ใช้ 500 ล้านคน ครอบคลุมถึง evals, guardrails และการนำ AI ไปใช้ในระบบจริง บทความที่เผยแพร่โดย OpenAI นี้มุ่งเน้นแนวปฏิบัติเชิงปฏิบัติการเบื้องหลังการติดตั้งใช้งาน AI ขนาดใหญ่

  22. inclusionAI Models40

    inclusionAI เปิดตัวโมเดล ZoomGain-9B และ ZoomGain-4B พร้อม ZoomGainBench และข้อมูลฝึก RL

    inclusionAI เปิดตัวเช็กพอยต์โมเดลวิชัน-ภาษา ZoomGain-9B และ ZoomGain-4B พร้อมกับเกณฑ์มาตรฐานการประเมิน ZoomGainBench และข้อมูลฝึก RL ของ ZoomGain โดย ZoomGain ขุดค้นช่องว่างการรับรู้จากภาพรวมสู่การซูมเพื่อสร้างการกำกับดูแลภาพแบบละเอียด และ ZoomGain-9B มีประสิทธิภาพเหนือกว่าในเกณฑ์มาตรฐานการรับรู้แบบละเอียดและแบบทั่วไปหลายรายการ ZoomGainBench มีคำถาม 1,000 ข้อจากภาพ 941 ภาพ ขณะที่ชุดข้อมูล RL มีบันทึกการฝึก 9,000 รายการและภาพต้นฉบับ 7,713 ภาพ

  23. inclusionAI Models38

    inclusionAI เปิดตัว ZoomGain-4B และ ZoomGain-9B พร้อม ZoomGainBench และข้อมูลฝึก RL

    inclusionAI เผยแพร่บทความ arXiv, แบบประเมิน ZoomGainBench, ชุดข้อมูลฝึก RL และเช็กพอยต์โมเดล ZoomGain-4B/ZoomGain-9B โดยโมเดลที่ดีที่สุดใน 28 โมเดลได้คะแนน 61.08 บน ZoomGainBench ขณะที่ ZoomGain-9B ทำผลงานได้เหนือกว่าในแบบประเมินการรับรู้แบบละเอียดและแบบทั่วไปหลายรายการ ZoomGain ขุดค้นช่องว่างการรับรู้จากภาพรวมสู่การซูมเพื่อสร้างการกำกับดูแลภาพแบบละเอียดสำหรับโมเดลภาษา-ภาพ

  24. inclusionAI Models40

    inclusionAI เปิดตัว SingVL S1 โมเดลตัดสินใจมัลติโมดัล 4B บน Qwen3.5

    inclusionAI เปิดตัว SingVL S1 โมเดลตัดสินใจมัลติโมดัลขนาด 4B ที่สร้างบน Qwen3.5 ซึ่งตอบคำถามที่ระบุชื่อได้จากข้อความหรือ JSON และรูปภาพสูงสุดสี่รูปในการประมวลผลไปข้างหน้าหนึ่งครั้งของ Transformers รองรับคำถามแบบตัวเลือก แบบใช่/ไม่ใช่ (noul) และแบบให้คะแนน 2–10 ระดับ โดยได้คะแนน 73.94 บน Public Vision Index และ 69.76 บน Public Text Index โมเดลนี้มาพร้อมโค้ดอนุมานภาษา Python และเซิร์ฟเวอร์ HTTP แบบ FastAPI

  25. Microsoft Research75

    นักวิจัย Microsoft อธิบาย Lazarus แบ็กดอร์ที่ตั้งโปรแกรมนิวรอนที่อยู่เฉยใหม่ในเอเจนต์ AI

    นักวิจัย Microsoft อธิบาย Lazarus เทคนิคแบ็กดอร์ที่ตั้งโปรแกรมนิวรอนที่อยู่เฉยน้อยกว่า 10 ตัวใน LLM ใหม่ เพื่อให้เอเจนต์ที่สร้างบนโมเดลนั้นส่งคำสั่งของผู้โจมตีออกมาเมื่อทริกเกอร์ที่ซ่อนอยู่ปรากฏ โดยไม่ต้องฝึกใหม่ โมเดลที่ถูกแก้ไขยังผ่านการประเมินมาตรฐานและทำงานปกติจนกว่าทริกเกอร์จะทำงาน ซึ่งอาจง่ายเพียงการเปลี่ยนวันที่ จากนั้นเอเจนต์จะรันโค้ดที่ดาวน์โหลดมาด้วยสิทธิ์การเข้าถึงที่ได้รับ ผู้เขียนระบุว่าการตรวจจับต้องเปรียบเทียบกับน้ำหนักต้นฉบับ และ Microsoft Foundry เชื่อมโยงโมเดล open-weight กับผู้เผยแพร่และสแกนคอนเทนเนอร์ของโมเดลอยู่แล้ว ขณะที่ชุดทดสอบ red-teaming การสแกนน้ำหนักแบบเอเจนต์ และโมเดลที่ลงนามพร้อมแหล่งที่มาที่ตรวจจับการแก้ไขได้อยู่ระหว่างการพัฒนา

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: นักวิจัย Microsoft แสดงให้เห็นว่าการตั้งโปรแกรมนิวรอนที่อยู่เฉยน้อยกว่า 10 ตัวใหม่สามารถฝังแบ็กดอร์ในเอเจนต์ LLM ได้โดยไม่ต้องฝึกใหม่ ซึ่งทำให้แหล่งที่มาและความสมบูรณ์ของน้ำหนักกลายเป็นข้อกำหนดด้านความปลอดภัยในทางปฏิบัติ

  26. LangChain Blog58

    LangChain อธิบายเทคนิคการดึงข้อมูลสำหรับวิศวกรรมบริบทของ AI agent

    LangChain เผยแพร่บล็อกโพสต์เกี่ยวกับการออกแบบการดึงข้อมูลที่ส่งผลต่อวิศวกรรมบริบทสำหรับ AI agent โดยยกตัวอย่าง agent วิเคราะห์การแข่งขันที่สร้างบน Deep Agents harness ของบริษัท โพสต์กล่าวถึงโหมดความล้มเหลวสามประการ ได้แก่ การค้นหาที่ไม่มีประสิทธิภาพ การโหลดบริบทมากเกินไปในครั้งเดียว และผลลัพธ์ที่ไม่เกี่ยวข้องหรือล้าสมัย พร้อมจับคู่แต่ละโหมดกับเทคนิค เช่น เครื่องมือไฟล์ระบบ glob และ grep การแบ่งหน้าอ่านไฟล์ขนาดใหญ่ด้วย read_file offsets การย้ายผลลัพธ์เครื่องมือที่ใหญ่เกินไปไปยังไฟล์ และการมอบหมายการอ่านให้ subagent ภายใต้รูปแบบ retrieve, offload, delegate นอกจากนี้ยังเตือนว่าข้อความที่ดึงมาเป็นข้อมูลไม่ใช่คำสั่ง และอาจมีการฉีดพรอมต์ได้ จึงควรตรวจสอบผลลัพธ์เทียบกับแหล่งอ้างอิง

  27. LangChain Blog60

    LangChain อธิบายวิธีที่ Deep Agents จัดการบริบทโดยไม่เก็บทุกอย่างไว้ในหน้าต่าง

    LangChain ให้รายละเอียดว่า Deep Agents harness โอเพนซอร์สของบริษัทใช้มิดเดิลแวร์อย่างไรเพื่อต่อสู้กับ context rot ในการรันเอเจนต์ระยะยาว ผลลัพธ์จากเครื่องมือที่มีขนาดเกินประมาณ 20,000 โทเคนและข้อความผู้ใช้ที่เกิน 50,000 โทเคนจะถูกย้ายไปยังไฟล์โดยแสดงเพียงตัวอย่าง ขณะที่การสรุปจะย่อข้อความเก่าเมื่อการใช้งานถึง 85% ของหน้าต่างบริบท สกิล ซับเอเจนต์ และไฟล์หน่วยความจำระยะยาวแบบมาร์กดาวน์ช่วยให้หน้าต่างของเอเจนต์หลักมีขนาดเล็กและให้หน่วยความจำส่งต่อข้ามโมเดลและผู้ให้บริการ

    ทำไมเรื่องนี้สำคัญ: LangChain อธิบายว่า Deep Agents harness โอเพนซอร์สใช้มิดเดิลแวร์เพื่อย้าย สรุป และแยกบริบทอย่างไร ซึ่งเป็นรูปแบบที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้สำหรับเอเจนต์ในงานระยะยาว

  28. inclusionAI Models22

    inclusionAI ปล่อยน้ำหนัก GGUF สำหรับ ZoomGain-9B

    inclusionAI ได้ปล่อยน้ำหนักรูปแบบ GGUF สำหรับ ZoomGain-9B ซึ่งแปลงด้วย llama.cpp ครอบคลุมโมเดลภาษาและตัวเข้ารหัสภาพ/โปรเจกเตอร์ (mmproj) ในรูปแบบ FP16, Q8_0 และ Q4_K_M การป้อนภาพต้องจับคู่โมเดลภาษากับไฟล์ mmproj ที่ตรงกัน และรีโปได้จัดทำเอกสารการอนุมานผ่าน CLI ด้วย llama-mtmd-cli และการตั้งค่าแชทเว็บผ่าน llama-server จำเป็นต้องใช้บิลด์ llama.cpp ที่รองรับมัลติโมดัลของ Qwen3.5 และการควอนไทซ์อาจส่งผลต่อความแม่นยำ

  29. Google Blog · AI50

    Gemini Intelligence ขยายสู่ motorola signature 27 และ Pixel 10 พร้อมฟีเจอร์ใหม่

    Google นำ Gemini Intelligence มาสู่อุปกรณ์ Android เพิ่มเติม รวมถึงโทรศัพท์ Motorola รุ่นแรกที่มี Gemini Intelligence อย่าง motorola signature 27 ซึ่งเปิดให้พรีออเดอร์ในสหรัฐฯ วันที่ 19 พฤศจิกายน และ Pixel 10, Pixel 10 Pro XL และ Pixel 10 Pro Fold ผ่าน Pixel Drop วันนี้ ความสามารถใหม่ประกอบด้วย Create My Widget ซึ่งสร้างวิดเจ็ตกำหนดเองจากคำอธิบายข้อความโดยใช้ข้อมูล Gmail, Calendar และ Search และ Device Assistance สำหรับควบคุมและแก้ไขโทรศัพท์โดยการถาม Gemini ขณะนี้ Rambler พร้อมใช้งานบน Pixel 10 series และ motorola signature 27 แล้ว การทำงานอัตโนมัติของงานขยายสู่สหราชอาณาจักร อินเดีย และญี่ปุ่น และ Create My Widget จะมาสู่ Pixel Watch ในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า

  30. LangChain Blog36

    Workday สร้างแพลตฟอร์ม AI Agent ระดับองค์กรด้วย LangGraph และ LangSmith ได้อย่างไร

    Workday สร้างแพลตฟอร์มสำหรับนักพัฒนาภายในองค์กรเพื่อรองรับ AI agent ในสภาพแวดล้อมจริง โดยใช้ LangGraph สำหรับการจัดการ orchestration และ LangSmith สำหรับการติดตาม observability และการประเมินผล ด้วยทีมงานเพียงสี่คน เวลาที่ใช้ในการสร้างต้นแบบลดลงจาก 4–5 เดือนเหลือไม่ถึงหนึ่งวัน และทีมงานได้ขยายขึ้นเป็นประมาณ 30 คน