รูปแบบการแก้ปัญหา N+1: เช็คลิสต์การปรับแต่ง Database Query ให้เหมาะสม
เรียนรู้วิธีตรวจจับและแก้ไขปัญหา N+1 ด้วยเทคนิค JOIN, Batch, และ Caching พร้อมเช็คลิสต์ระดับ Implementation เพื่อเลือกวิธีปรับแต่งประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุด
บล็อก
ข้อมูลเชิงลึกล่าสุดเกี่ยวกับ AI, DX และธุรกิจระดับโลก
ทั้งหมดAI และ ML(24)การดำเนินงาน LLM & RAG(39)AI Agents(42)DX(23)ความปลอดภัยไซเบอร์(22)การขายและการหาลูกค้า(5)PoC(2)เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา(6)ธุรกิจในประเทศไทย(22)
เกณฑ์การตัดสินใจสร้าง AI Red Team: เปรียบเทียบและคู่มือการเลือกใช้บริการระหว่างทีมภายใน vs ภายนอก
ควรเลือกสร้างทีม AI Red Team เองหรือจ้างภายนอก? เปรียบเทียบต้นทุน บุคลากร และภาระการดำเนินงาน พร้อมเกณฑ์การเลือกและขั้นตอนสำหรับองค์กรทุกขนาด
ความแตกต่างระหว่าง Tensor Parallelism, Pipeline Parallelism และ Layer Sharding: เปรียบเทียบ 3 วิธีรัน LLM บน Multi-GPU
เปรียบเทียบ 3 วิธีรัน LLM ด้วย Multi-GPU ทั้ง Tensor Parallel (TP), Pipeline Parallel (PP) และ Layer Splitting พร้อมตารางสรุปความแตกต่าง ทั้งเรื่องการสื่อสาร, การใช้ PCIe/NVLink, ความเร็วต่อคำขอ และการเลือกใช้ vLLM หรือ Ollama
Strix, Cairn, Hermes คืออะไร? กลไกการทำงานและความเสี่ยงของเครื่องมือ AI Security
เจาะลึกบทบาทและกลไกของ Strix, Cairn และ Hermes จากแหล่งข้อมูลปฐมภูมิ เปรียบเทียบการหาช่องโหว่ การทำงานตามเป้าหมาย และการจัดการหน่วยความจำ พร้อมวิธีอ่านตัวเลขกรณีการใช้ AI ในทางที่ผิดและแนวทางป้องกันสำหรับองค์กร
GLM-5.3 คืออะไร? การป้องกันองค์กรในยุคที่ AI เข้าถึงได้ง่ายช่วยให้การโจมตีเป็นเรื่องอัตโนมัติ
GLM-5.3 คือ AI ที่ NIST ยกย่องว่ามีขีดความสามารถด้านไซเบอร์สูงสุดในกลุ่ม Open-weight เจาะลึกการเปลี่ยนแปลงและแนวทางป้องกันที่องค์กรต้องเร่งปรับปรุง
การสร้างระบบ LLM Red Teaming ภายในองค์กร: การจัดระเบียบและการดำเนินงานด้านการทดสอบความปลอดภัย
วิธีสร้างทีมภายในสำหรับบริษัทที่ใช้ LLM เพื่อทำ Security Test ด้วยตัวเอง ครอบคลุมการแบ่งหน้าที่ การออกแบบกระบวนการ เลือกเครื่องมือ และการดำเนินงานอย่างต่อเนื่อง
Graph Engineering คืออะไร? คู่มือปฏิบัติการออกแบบและดูแล Knowledge Graph ในระดับโปรดักชัน
ตั้งแต่คำจำกัดความของ Graph Engineering ไปจนถึงการใช้งานจริง ครอบคลุมทั้งการออกแบบ Entity, คุณภาพ Edge, การเชื่อมต่อ RAG และตัวชี้วัดการตรวจสอบ
ตัวชี้วัดและวิธีการประเมินคุณภาพผลลัพธ์ของ Generative AI แบบอัตโนมัติ
เจาะลึกการวัดคุณภาพ Generative AI หลังใช้งานจริงด้วยตัวชี้วัดอัตโนมัติอย่าง BLEU, ROUGE, BERTScore พร้อมวิธีติดตั้งระบบตรวจสอบและตรวจจับคุณภาพที่ลดลง
Jev และ Laya คืออะไร? บันทึกการทดสอบการทำ Fine-tuning โมเดลสำหรับตัดสินผลใน 4 ภาษา
Jev คือโมเดลสำหรับตัดสินใจที่คำนวณความน่าจะเป็นแทนการสร้างข้อความ เราได้ทดสอบ Laya (OSS ที่รองรับ Jev) ในภาษาไทย ญี่ปุ่น อังกฤษ และลาว พร้อมเปรียบเทียบกับ LLM
แผนงาน 90 วันเพื่อสร้างการใช้งาน AI Coding Agent ในทีมพัฒนาไทย-ลาว
ขั้นตอนการนำ AI Coding Agent อย่าง Claude Code มาใช้ในทีมพัฒนาที่ไทยและลาวให้เห็นผลใน 90 วัน ครอบคลุมการตั้งค่า CLAUDE.md, เกณฑ์รีวิว และการวัดผล
เช็คลิสต์การใช้งาน Guardrails สำหรับ AI Agent: สิทธิ์การเข้าถึง, การตรวจสอบ, CI และการออกแบบระบบหยุดทำงาน
รวมเช็คลิสต์กฎการใช้งาน AI Agent เพื่อป้องกันข้อผิดพลาดในระบบจริง ครอบคลุมการออกแบบสิทธิ์, การตรวจสอบโดยมนุษย์, CI/Test และระบบหยุดฉุกเฉิน ใช้คู่กับ Harness Design
การปรับโครงสร้างบุคลากรและแผนการ Reskilling หลังนำ AI มาใช้: ขั้นตอนการออกแบบงานใหม่สำหรับพนักงานในฐานการผลิตที่ไทย
จะจัดสรรเวลาและบุคลากรที่ว่างลงหลังใช้ AI อย่างไร? แนะนำ 5 ขั้นตอนสำหรับบริษัทญี่ปุ่นในไทย ตั้งแต่การคัดเลือกงาน การปรับตำแหน่ง ไปจนถึงการรีสกิลและประเมินผล
