Might NR

โทร เส้นทาง เว็บไซต์

Might NR Might NR

วิตามินบำรุงผิว รักษาฝ้า กระ จุดด่าง อันดับ #1 BM จะช่วยบำรุงให้ผิวเนียนขาวใสมีออร่า ลิขสิทธิ์จากประเทศเยอรมัน สำหรับตัว BM CAP ประกอบไปด้วยสารสกัดจากต้น Siberian Larch ที่หายากมากในเฉพาะแถบรัสเซียรวมกับสารสกัดบำรุงผิวกว่า 20 ชนิด และตัว BM PLUS จะเป็นสูตรเข้มข้นที่มีส่วนประกอบของ SOD ที่หาได้เฉพาะในเมล่อนฝรั่งเศษ ขึ้นชื่อว่าเป็นที่ #1 ของสารต่อต้านอนุมูลอิสระ ถ้าทานร่วมกันจึงเป็นสุดยอดการบำรุงรักษาผิว ช่วยลดริ้วรอย ฝ้า กระ จุดด่างดำ ทำให้ผิวดูอ่อนกว่าวัย กระชับรูขุมขนได้ดีมาก และยังทำให้ผิวแข็งแรงทนต่อแสงแดดแสงยูวีมากกว่าเดิม ลดอาการแสบ แดง หมองคล้ำ เห็นผลลัพธ์มาแล้วโดยลูกค้ามากมายจ้าา ^^

และยังมี Callus Stem Cell ที่ทำให้ผิวคุณกลับมาขาวใสอย่างรวดเร็วภายในเวลาที่คุณคาดไม่ถึง

ทางเราได้มีการวิจัยจากสถาบันชั้นนำหลายๆที่ ที่รองรับผลจากผลิตภัณฑ์ตัวนี้ว่า ดีต่อผิวอย่างไรบ้าง

ทางเราพร้อมที่จะเข้ามาช่วยดูแลผิวคุณ ไม่ว่ายามหลับหรือยามตื่น เชื่อมั่นและไว้ใจในเรา

◆◆◆ สนใจสั่งซื้อ - สอบถามข้อมูลเพิ่มเติม ◆◆◆

① Line ID: (ข้างหน้ามี @ ด้วยนะคะ*****)

② ☎โทร: 095-552-0145

ขอบพระคุณค้าาา ^___^

คุณคิดว่ารอบแรกที่เปิด prompt caching จ่ายถูกลงหรือแพงขึ้นเอกสารทางการของ Claude API หัวข้อ Prompt caching เขียนไว้ว่า โ...
22/08/2026

คุณคิดว่ารอบแรกที่เปิด prompt caching จ่ายถูกลงหรือแพงขึ้น
เอกสารทางการของ Claude API หัวข้อ Prompt caching เขียนไว้ว่า โทเคนที่เขียนเข้า cache แบบ 5 นาที คิดราคา 1.25 เท่าของราคา input token ปกติ
ส่วนแบบ 1 ชั่วโมง คิดราคา 2 เท่าของราคา input token ปกติ
และโทเคนที่อ่านจาก cache คิดราคา 0.1 เท่าของราคา input token ปกติ
พูดง่าย ๆ ว่า รอบที่เขียนเข้า cache คือรอบที่จ่ายแพงกว่าราคาปกติ ส่วนของถูกมาทีหลังตอนอ่านซ้ำ
สรุปเป็นข้อได้แบบนี้
ข้อที่ 1 คือ การเปิด caching ไม่ได้แปลว่าบิลลดลงตั้งแต่รอบแรก เพราะรอบแรกคือรอบเขียน ซึ่งราคาสูงกว่าการยิงแบบไม่แคช
ข้อที่ 2 คือ ส่วนที่ถูกจริงอยู่ฝั่งอ่าน ที่ 0.1 เท่าของราคาปกติ ยิ่งเนื้อหาก้อนเดิมถูกอ่านซ้ำมากเท่าไร ก็ยิ่งได้ราคานั้นบ่อยขึ้น
ข้อที่ 3 คือ ตัวคูณพวกนี้ไม่ได้อยู่เดี่ยว ๆ เอกสารระบุว่ามันซ้อนกับตัวปรับราคาอื่นได้ เช่น ส่วนลดของ Batch API และ data residency
เอกสารไม่ได้บอกว่าต้องอ่านซ้ำกี่ครั้งถึงจะคุ้ม เขียนไว้แค่โครงราคาเท่านั้น
แปลว่าจะคุ้มหรือไม่คุ้ม ขึ้นอยู่กับว่างานของคุณอ่านของก้อนเดิมซ้ำมากแค่ไหน
คนที่เปิด caching กับงานที่ยิงครั้งเดียวจบ จึงเป็นคนที่จ่ายแพงขึ้นโดยไม่ได้อะไรกลับมา
และนี่คือโครงราคาของ Claude API ตามที่เขาเขียนไว้ในเอกสารของตัวเอง ไม่ใช่กฎกลางที่ผู้ให้บริการทุกเจ้าคิดเหมือนกัน
ที่มา เอกสารทางการ Claude API หัวข้อ Prompt caching (platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-caching)

ตัวกรองความปลอดภัยที่คอยคัดข้อความเข้าออกของ AI ที่คุณใช้อยู่ทุกวันนี้ ใครเป็นคนถือ4 สิงหาคม 2026 Mistral ประกาศปล่อย Sh...
19/08/2026

ตัวกรองความปลอดภัยที่คอยคัดข้อความเข้าออกของ AI ที่คุณใช้อยู่ทุกวันนี้ ใครเป็นคนถือ
4 สิงหาคม 2026 Mistral ประกาศปล่อย Shieldstral ออกมาเป็น open weights ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0 ให้โหลดไปใช้เองได้
ตัวนี้ไม่ใช่โมเดลไว้คุยหรือเขียนงาน แต่เป็นตัวคัดว่าข้อความหรือรูปที่ส่งเข้ามา และคำตอบที่โมเดลตอบออกไป เข้าข่ายผิดกฎหรือเปล่า
Mistral บอกว่าปล่อยในฐานะสมาชิกรุ่นแรกของ Open Secure AI Alliance ร่วมกับ NVIDIA และองค์กรอื่น
พูดง่าย ๆ ว่า ของที่คอยกรองความปลอดภัยให้ AI ปกติเป็นของปิดที่ต้องเรียกใช้ผ่านเจ้าของ รอบนี้เขาเปิดให้เอาไปรันบนเครื่องตัวเองได้
ข้อที่ 1 คือ เขาเอา Shieldstral ไปวัดเทียบกับโมเดลกรองแบบเปิดที่ใหญ่กว่าถึง 7 เท่า ใน 4 แกน
ข้อที่ 2 คือ ตัวอย่างที่ใช้วัดผลทั้งหมด ถูกกันออกจากข้อมูลที่ใช้เทรน
ข้อที่ 3 คือ ชุดข้อมูลความปลอดภัยสาธารณะแต่ละเจ้านิยามไม่ตรงกัน ทั้งวิธีแบ่งหมวด ป้ายกำกับ และธรรมเนียมการติดป้าย ตั้งแต่แบบติดธงแค่ว่าปลอดภัยหรือไม่ปลอดภัย ไปจนถึงแบบติดป้ายหลายชั้นละเอียดยิบ เขาเลยแปลงทุกชุดให้เข้ารูปแบบเดียวกัน ด้วยตัวประมวลผลที่ทำแยกรายชุด
แนวคิดตั้งต้นที่ทีม Mistral วางไว้คือ โมเดลตัวเล็กสู้ตัวใหญ่กว่ามากได้ ถ้าข้อมูลถูกต้อง ซึ่งเป็นความเชื่อที่เขาตั้งไว้ ไม่ใช่ข้อสรุปที่พิสูจน์แล้ว
ทั้งหมดนี้เป็นคำเคลมของ Mistral เอง ยังไม่มีผลทดสอบจากคนนอกมายืนยัน และตัวประกาศบอกแค่ว่าเอาไปวัดเทียบกับตัวที่ใหญ่กว่า ไม่ได้ระบุว่าผลออกมาเป็นอย่างไร
ที่มา ประกาศ Shieldstral บนเว็บไซต์ Mistral AI วันที่ 4 สิงหาคม 2026

19/08/2026

เครื่องมือ AI ที่ทีมใช้จริงทุกวัน ไม่ได้เยอะ แต่ทุกตัวมีหน้าที่ชัด

#เครื่องมือAI #การตลาดออนไลน์

งานที่คุณกำลังจะแตกให้ AI หลายตัวช่วยกันทำ มันแยกออกไปทำพร้อมกันได้จริงหรือเปล่าAnthropic เขียนไว้ในบทความสายวิศวกรรมของ...
19/08/2026

งานที่คุณกำลังจะแตกให้ AI หลายตัวช่วยกันทำ มันแยกออกไปทำพร้อมกันได้จริงหรือเปล่า
Anthropic เขียนไว้ในบทความสายวิศวกรรมของตัวเองว่า ระบบหลาย agent ที่ใช้ Claude Opus 4 เป็นตัวนำ และมี Claude Sonnet 4 เป็น subagent ทำได้ดีกว่า Claude Opus 4 ตัวเดียว 90.2%
ตัวเลขนี้มาจากชุดทดสอบงานค้นคว้าภายในของ Anthropic เอง ไม่ใช่ผลทดสอบกลางของวงการ
และทั้ง Opus 4 กับ Sonnet 4 คือโมเดลรุ่นก่อน ไม่ใช่รุ่นที่ใช้กันอยู่ตอนนี้
ของที่ต้องจ่ายแลกกับผลที่ดีขึ้นคือ token
ในข้อมูลของ Anthropic agent ใช้ token มากกว่าการแชตปกติราว 4 เท่า ส่วนระบบหลาย agent ใช้มากกว่าการแชตปกติราว 15 เท่า
เขาถึงเขียนไว้ว่า ระบบหลาย agent จะคุ้มก็ต่อเมื่องานนั้นมีมูลค่าสูงพอจะจ่ายค่าผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
แล้วงานแบบไหนที่เขาบอกว่าเหมาะ
ข้อที่ 1 คือ งานที่มีมูลค่าและแตกออกไปทำพร้อมกันได้เยอะ
ข้อที่ 2 คือ งานที่ข้อมูลเยอะเกินกว่าจะยัดลง context window เดียว
ข้อที่ 3 คือ งานที่ต้องต่อกับเครื่องมือซับซ้อนหลายตัว
ส่วนงานที่ยังไม่เหมาะ เขาระบุว่าเป็นงานที่ทุก agent ต้องใช้บริบทก้อนเดียวกัน หรืองานที่ agent ต้องพึ่งพากันเป็นทอด ๆ
พูดง่าย ๆ ว่า ก่อนจะแตกงานเป็นหลาย agent ให้ดูก่อนว่างานนั้นแยกไปทำพร้อมกันได้จริงไหม
ถ้าทุกตัวต้องรอกันเป็นทอด หรือต้องเห็นข้อมูลชุดเดียวกันหมด จ่าย token เพิ่มไปก็ยังไม่ได้ของกลับมา
และถ้างานนั้นมูลค่าไม่พอตั้งแต่แรก ตัวเลขที่ดีขึ้นในผลทดสอบก็ไม่ได้แปลว่าคุ้มสำหรับงานของคุณ
ที่มา บทความหมวด Engineering ของ Anthropic ที่ anthropic.com/engineering/multi-agent-research-system

ทีมของคุณเสียเวลาไปกับการไล่กดทดสอบโปรแกรมเองสัปดาห์ละกี่ชั่วโมงเว็บของเครื่องมือชื่อ Ito บอกว่าวิศวกรหนึ่งคนใช้เวลาไปกั...
18/08/2026

ทีมของคุณเสียเวลาไปกับการไล่กดทดสอบโปรแกรมเองสัปดาห์ละกี่ชั่วโมง
เว็บของเครื่องมือชื่อ Ito บอกว่าวิศวกรหนึ่งคนใช้เวลาไปกับการตรวจงานด้วยมือเฉลี่ยสัปดาห์ละ 3 ชั่วโมง
ทีมขนาด 20 คนคือ 60 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ เท่ากับมีคน 1.5 คนที่ไม่ได้ทำอะไรเลยนอกจากนั่งกดปุ่ม
เวลาโปรแกรมเมอร์แก้โค้ดเสร็จ เขาจะเปิดสิ่งที่เรียกว่า PR คือคำขอให้เอาโค้ดที่แก้ไปรวมกับของเดิม แล้วให้เพื่อนร่วมทีมรีวิวก่อนอนุมัติ
เว็บของ Ito บอกว่าเครื่องมือช่วยรีวิวที่มีอยู่ดูแค่ไวยากรณ์ของโค้ด ไม่ได้ดู regression จริง คือของที่เคยใช้ได้แล้วพังเพราะการแก้รอบใหม่
และบอกว่าการทำ QA แบบเดิมด้วย Playwright หรือ Selenium ก็ไม่ได้แก้ปัญหานี้ แค่ย้ายภาระจากการนั่งกดเอง ไปเป็นการต้องคอยดูแลเทสไม่จบสิ้น
สิ่งที่ Ito บอกว่าตัวเองทำ มี 3 ข้อ
ข้อที่ 1 คือ มันสร้างแอปขึ้นมาใหม่ทุกครั้งที่มีการเปิด PR แล้วรันในสภาพแวดล้อมแยกต่างหาก เพื่อดูว่าคนใช้งานจริงจะเจออะไร
ข้อที่ 2 คือ มันอ่านทั้งโค้ดส่วนที่เปลี่ยนและคำอธิบายของ PR แล้วเลือกทดสอบเฉพาะเส้นทางการใช้งานที่การแก้ครั้งนั้นไปกระทบ
ข้อที่ 3 คือ ถ้ามีอะไรพัง มันจะแนบเทสที่ล้มไปติดไว้ตรงจุดนั้นให้เลย
พูดง่าย ๆ ว่า แทนที่จะอ่านโค้ดอย่างเดียว มันเปิดแอปขึ้นมากดใช้ตามทางที่การแก้ไปโดน แล้วชี้ว่าตรงไหนพัง
เจ้าของเครื่องมือเคลมว่าตัวเองเป็นเจ้าเดียวที่ทำแบบนี้ ซึ่งเป็นคำพูดของเขาเอง ไม่ใช่ข้อสรุปว่าไม่มีเจ้าอื่นทำ
เว็บยังบอกด้วยว่า PR แรกจะถูกทดสอบภายใน 60 นาที และใช้ฟรีสำหรับ 100 รีวิวแรก
ที่ต้องย้ำคือทั้งหมดนี้เป็นคำเคลมของเจ้าของเครื่องมือเองล้วน ๆ ยังไม่มีคนนอกทดสอบยืนยัน
ใครสนใจก็ควรลองกับงานจริงของตัวเองก่อนตัดสินใจ
ที่มาข้อมูล เว็บทางการของ Ito ito.ai และหน้า ito.ai/why-we-built-ito

18/08/2026

ข้อมูลลูกค้าที่ป้อนให้ AI แล้วหลุดขึ้นมา คนรับผิดชอบคือคุณ ไม่ใช่ AI

#ความปลอดภัยข้อมูล #เจ้าของธุรกิจ

เคยตั้งค่าให้ AI คิดก่อนตอบไว้สูง ๆ แล้วคิดว่ามันต้องคิดจนเต็มจำนวนนั้นทุกครั้งไหมเอกสารของ Claude API หัวข้อ Extended t...
18/08/2026

เคยตั้งค่าให้ AI คิดก่อนตอบไว้สูง ๆ แล้วคิดว่ามันต้องคิดจนเต็มจำนวนนั้นทุกครั้งไหม
เอกสารของ Claude API หัวข้อ Extended thinking เขียนไว้ตรงข้ามกับที่คนส่วนใหญ่เข้าใจ
ค่างบที่ตั้งให้โมเดลคิดเป็นแค่เป้า ไม่ใช่เพดานตายตัว
ข้อที่ 1 คือ การใช้โทเคนจริงแปรไปตามงาน และโมเดลอาจหยุดคิดตั้งแต่ยังไม่ถึงงบที่ตั้งไว้
เพดานจริงของ output ทั้งก้อนคือค่าอีกตัวชื่อ max_tokens
ข้อที่ 2 คือ ถ้าตั้งงบคิดเกิน 32k เอกสารแนะนำให้ยิงผ่าน batch processing เพื่อเลี่ยงปัญหาฝั่งเน็ตเวิร์ก
เหตุผลคือการดันให้โมเดลคิดเกิน 32k โทเคน ทำให้คำขอใช้เวลานานจนไปชน system timeout และชนลิมิตจำนวนการเชื่อมต่อที่เปิดค้างไว้
ข้อที่ 3 คือ เอกสารบอกจุดเริ่มต้นไว้ด้วย
งานง่ายให้เริ่มใกล้ขั้นต่ำ 1,024 โทเคน แล้วค่อยเพิ่มทีละขั้นจนเจอช่วงที่เหมาะกับงานของเรา
งานซับซ้อนให้เริ่มที่ 16,000 โทเคนขึ้นไป แล้วปรับตามความเร็วและคุณภาพที่ต้องการ
เอกสารยังยกตัวอย่างการคุยหลายเทิร์นที่เปิดแคชระดับข้อความไว้ แล้วเปลี่ยนงบจาก 4,000 เป็น 8,000 ในคำขอที่สาม เพื่อให้เห็นว่าแคชหลุดตรงนั้น
พูดง่าย ๆ ว่า ตัวเลขที่ตั้งคือกรอบว่าคิดได้ถึงแค่ไหน ไม่ใช่คำสั่งให้ใช้ให้หมด
และการไปขยับตัวเลขนี้กลางบทสนทนา มีผลกับแคชที่ทำไว้ด้วย
ทั้งหมดนี้เป็นสเปกของ Claude API ไม่ใช่กฎกลางที่ผู้ให้บริการทุกเจ้าทำเหมือนกัน
ที่มา เอกสารทางการของ Claude API หัวข้อ Extended thinking

ถ้าคุณถาม AI เรื่องงานความปลอดภัยไซเบอร์แล้วมันปฏิเสธแทบทุกครั้ง คุณจะเชื่อตัวเลขไหนว่ามันเปลี่ยนไปแล้ว10 สิงหาคม 2026 O...
17/08/2026

ถ้าคุณถาม AI เรื่องงานความปลอดภัยไซเบอร์แล้วมันปฏิเสธแทบทุกครั้ง คุณจะเชื่อตัวเลขไหนว่ามันเปลี่ยนไปแล้ว
10 สิงหาคม 2026 OpenAI ประกาศปล่อย GPT-5.6-Cyber โมเดลเฉพาะทางด้านความปลอดภัยไซเบอร์ ให้เฉพาะผู้ที่ได้รับสิทธิเข้าถึงที่ชื่อ Daybreak
ข้อที่ 1 คือ GPT-5.6-Cyber ทำคำขอกลุ่มนี้จนจบ 95.0% เทียบกับ GPT-5.6 Sol ที่ทำได้ 1.5% และ 2.0% เมื่อใช้คู่กับสิทธิเข้าถึงที่ชื่อ Daybreak Blue
ตัวเลขชุดนี้ไม่ใช่คะแนนความเก่ง แต่แปลว่าโมเดลรับคำขอนั้นไว้แล้วทำจนจบ
ประเด็นของมันคือรุ่นทั่วไปปฏิเสธคำขอเกือบทั้งหมด ส่วนรุ่นเฉพาะทางยอมทำให้
ข้อที่ 2 คือ รุ่นก่อนหน้าอย่าง GPT-5.5-Cyber ทำจนจบได้ 57.3% ซึ่ง OpenAI บอกว่าตัวใหม่ออกมาเพื่อตอบเสียงสะท้อนของนักวิจัยด้านความปลอดภัยที่เจอการถูกปฏิเสธซ้ำแล้วซ้ำอีกกับโมเดลรุ่นเก่า
ตัวเลขทั้งหมดข้างบนมาจากชุดทดสอบภายในที่ OpenAI ทำเอง ยังไม่มีคนนอกตรวจสอบ
ข้อที่ 3 คือ ในการทดสอบอีกชุดหนึ่งซึ่งคนละชุดกับตัวเลขข้างบน ผลกลับไม่ได้เข้าทางรุ่นเฉพาะทาง
ในการทดสอบแบบมาตรฐานที่จำกัดเอเจนต์ไว้ที่ 300 เทิร์น GPT-5.6 Sol ที่ใช้สิทธิ Daybreak Blue แก้งานได้คุ้ม token กว่า และทำได้ดีที่สุด
พอขยายจาก 300 เทิร์นเป็น 600 เทิร์น ช่องว่างระหว่างสองโมเดลจะแคบลง
พูดง่าย ๆ ว่า ของใหม่เด่นตรงที่มันยอมทำงานให้ ไม่ใช่เด่นทุกสนาม
คนที่ได้ประโยชน์จริงคือคนที่มีงานความปลอดภัยรออยู่แล้ว และเคยติดตรงที่โมเดลไม่ยอมทำให้
ที่มา OpenAI, Expanding Daybreak as the cyber defense window narrows

17/08/2026

สี่เหตุผลที่คนเลิกใช้ AI กลางทาง ข้อสุดท้ายคือโทษว่าตัวเองไม่เก่งพอ

#ใช้AIทำงาน #มือใหม่AI #เจ้าของธุรกิจ

เคยเจอไหมว่าให้ AI ไปค้นข้อมูลจากเอกสารยาว แล้วมันดึงส่วนที่ไม่เกี่ยวมาให้Anthropic เล่าเทคนิคชื่อ Contextual Retrieval ...
17/08/2026

เคยเจอไหมว่าให้ AI ไปค้นข้อมูลจากเอกสารยาว แล้วมันดึงส่วนที่ไม่เกี่ยวมาให้
Anthropic เล่าเทคนิคชื่อ Contextual Retrieval ไว้ในบล็อกของตัวเอง
หลักการคือ ก่อนจะตัดเอกสารยาวเป็นชิ้นเล็กไปทำดัชนีค้นหา ให้เติมข้อความบริบทสั้นๆ ไว้หน้าชิ้นนั้นก่อน
ข้อที่ 1 คือ ข้อความบริบทที่เติมเข้าไปยาวประมาณ 50 ถึง 100 token และเติมไว้หน้าชิ้นก่อนจะเอาไปทำ embedding และก่อนจะสร้างดัชนีแบบ BM25
ข้อที่ 2 คือ ผลทดสอบของ Anthropic เอง พบว่าอัตราที่หยิบไม่เจอลดลง 67% จาก 5.7% เหลือ 1.9%
ตัวเลขนี้วัดจากการดึงชิ้นออกมา 20 ชิ้นแรกแล้วไม่มีชิ้นที่ต้องการอยู่ในนั้นเลย
และต้องย้ำว่า 67% เป็นผลของชุดเต็ม คือเติมบริบทหน้าชิ้น บวกทำดัชนีทั้งแบบ embedding และแบบ BM25 บวกมีตัวจัดอันดับซ้ำต่อท้าย ไม่ใช่แค่เติมบริบทอย่างเดียวแล้วได้เท่านี้
ข้อที่ 3 คือ ต้นทุนการสร้างชิ้นที่เติมบริบทแล้ว อยู่ที่ 1.02 ดอลลาร์ต่อเอกสารหนึ่งล้าน token และเป็นต้นทุนครั้งเดียว
เลขนี้ตั้งอยู่บนสมมติฐานชุดหนึ่ง คือชิ้นละ 800 token เอกสารละ 8,000 token คำสั่งบริบท 50 token และบริบทต่อชิ้น 100 token
พูดง่าย ๆ ว่า แค่บอกให้ชิ้นข้อความรู้ว่าตัวเองมาจากเรื่องอะไร ระบบค้นก็หยิบถูกชิ้นมากขึ้น
ใครทำระบบค้นเอกสารให้ AI อ่านอยู่ ลองดูว่าชิ้นข้อความที่ตัดไว้ตอนนี้ มีบริบทกำกับหรือยัง
ที่มา Anthropic, Introducing Contextual Retrieval

ที่อยู่

455/73-74 Biz Pattanakarn-Onnuch
Bangkok
10250

เบอร์โทรศัพท์

+66955520145

เว็บไซต์

แจ้งเตือน

เป็นคนแรกที่รู้ข่าว: เราจะส่งอีเมลแจ้งเมื่อ Might NR โพสต์ข่าวสารและโปรโมชั่น อีเมลของคุณจะไม่ถูกนำไปใช้เพื่อวัตถุประสงค์อื่น และคุณสามารถยกเลิกการรับข่าวสารได้ทุกเมื่อ

ทางลัด

แชร์