Liquid Neural Networks คืออะไร? AI ยุคใหม่ที่ปรับเปลี่ยนพฤติกรรมได้แบบไดนามิก
อธิบายกลไก LNN ที่ปรับค่า time-constant ตามอินพุตแบบเรียลไทม์ ความแตกต่างจากโมเดลทั่วไป และศักยภาพใน Edge AI โดยเน้นการทำงานแบบไดนามิกโดยคงน้ำหนักเดิมไว้
บล็อก AI, DX & Security
ข้อมูลเชิงลึกล่าสุดเกี่ยวกับ AI, DX และธุรกิจระดับโลก
ทั้งหมดAI และ ML(19)การดำเนินงาน LLM & RAG(17)AI Agents(14)DX(14)ความปลอดภัยไซเบอร์(11)PoC(2)เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา(4)ธุรกิจในประเทศไทย(18)
การจัดการอัตลักษณ์ของ AI Agent — การออกแบบการยืนยันตัวตน การอนุญาต และการตรวจสอบสำหรับ Non-Human Identity (NHI)
ทำความเข้าใจการจัดการ Non-Human Identity (NHI) สำหรับ AI Agent ทำไม IAM ของมนุษย์ถึงใช้ไม่ได้ พร้อมเจาะลึกการจัดการสิทธิ์ การตรวจสอบ และความปลอดภัยที่จำเป็น
คู่มือการออกแบบการประเมิน AI Agent — การเรียกใช้เครื่องมือ, รอยทางการทำงาน และการตรวจจับการถดถอย
สำหรับ AI Agent นั้น สิ่งที่ขาดไม่ได้ไม่ใช่เพียงแค่ผลลัพธ์สุดท้าย แต่รวมถึงการตรวจสอบการเรียกใช้เครื่องมือ (Tool calling) และเส้นทางการทำงาน (Execution trajectory) อีกด้วย เราจะอธิบายขั้นตอนตั้งแต่การออกแบบ Golden Set, การให้คะแนนเส้นทางการทำงาน, ไปจนถึงการตรวจจับการถดถอย (Regression) ภายใต้สภาวะที่ไม่แน่นอน (Non-determinism) และการเชื่อมต่อกับ CI
คู่มือสร้างกรอบการกำกับดูแล AI Agent: การออกแบบการควบคุมเพื่อป้องกัน Agent Drift
แก้ปัญหาการขาดธรรมาภิบาลที่เป็นอุปสรรคใหญ่ในการนำ Autonomous Agent ไปใช้งานจริง เรียนรู้ขั้นตอนการป้องกัน Agent Drift และการออกแบบความรับผิดชอบอย่างเป็นระบบ
AI Data Readiness Audit คืออะไร? วิธีตรวจสอบข้อมูลภายในองค์กรก่อนเริ่มใช้งาน Agent AI
สาเหตุหลักที่ AI Agent ล้มเหลวไม่ใช่ตัวโมเดล แต่คือข้อมูล เรียนรู้วิธีทำ Data Readiness Audit เพื่อประเมินคุณภาพ การเข้าถึง และโครงสร้างข้อมูลภายในองค์กร
Dynamic Prompt Routing คืออะไร? การออกแบบเพื่อเลือกใช้ LLM ที่เหมาะสมที่สุดตาม Query
เจาะลึกกลไกและรูปแบบการทำ Routing Layer ที่ช่วยเลือก LLM และ Template ที่เหมาะสมแบบเรียลไทม์ตาม Query เพื่อก้าวข้ามขีดจำกัดของ LLM เพียงตัวเดียว
Structured Output คืออะไร? คู่มือการออกแบบและใช้งาน LLM ให้ตอบกลับแบบ Type-safe
เรียนรู้วิธีบังคับผลลัพธ์ LLM ด้วย JSON Schema เพื่อป้องกันการ Parse ผิดพลาดและระบบล่ม ครอบคลุมตั้งแต่พื้นฐานจนถึงการออกแบบ Type-safe สำหรับงาน B2B
Token Trap คืออะไร? วิธีจัดการการใช้งานเพื่อป้องกันค่าใช้จ่ายพุ่งสูงใน AI Agent
ทำความเข้าใจกลไก "Token Trap" ที่ทำให้ค่าใช้จ่ายพุ่งสูงจาก Agent Loop พร้อมวิธีป้องกันด้วยการตั้งงบประมาณ, Throttling และการออกแบบ Loop ให้มีประสิทธิภาพ
การออกแบบงบประมาณความหน่วงสำหรับ AI Agent — วิธีควบคุมการแลกเปลี่ยนระหว่างเวลาคิดและเวลาตอบสนอง
อธิบายปัญหา "เวลาคิด" ใน Multi-step reasoning agent ที่ทำให้เกิดความล่าช้า พร้อมเปรียบเทียบการจัดสรร Latency budget และรูปแบบการใช้งานตามความซับซ้อนของงาน
Model Merge คืออะไร? เทคนิคเพิ่มประสิทธิภาพ LLM โดยรวมโมเดลเข้าด้วยกันโดยไม่ต้องเทรนใหม่
อธิบายกลไกและวิธีใช้งาน Model Merging เพื่อรวมโมเดลที่ Fine-tuning แล้วเข้าด้วยกัน ช่วยผสานทักษะหลากหลายโดยลดต้นทุนการคำนวณได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Loop Engineering คืออะไร? มาตรฐานใหม่ของการออกแบบ AI Agent ที่จะมาแทนที่ Prompt Engineering
จากยุคเขียน Prompt สู่ยุคออกแบบ "Loop" ให้ AI ทำงานอัตโนมัติ เราสรุปความหมาย วิวัฒนาการ องค์ประกอบ และข้อควรระวังในการใช้ Loop Engineering มาให้คุณแล้ว
การออกแบบระบบหยุดการทำงานฉุกเฉินสำหรับ AI Agent: คู่มือการติดตั้ง Circuit Breaker
อธิบายรูปแบบการออกแบบและขั้นตอนการติดตั้ง Circuit Breaker และ Kill Switch เพื่อตรวจจับและหยุดการทำงานของ AI เมื่อเกิดค่าใช้จ่ายเกินหรืออาการหลอน (Hallucination)
