งาน LlamaCon 2025 - เปิดโลก AI ด้วย Llama และอนาคต Open Source AI

ในยุคที่ AI กำลังเปลี่ยนแปลงโลกอย่างรวดเร็ว LlamaCon 2025 ได้กลายเป็นเวทีสำคัญที่รวบรวมเสียงจากผู้เชี่ยวชาญและชุมชนนักพัฒนาเพื่อแบ่งปันวิสัยทัศน์และนวัตกรรมล่าสุดของ AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งกับโมเดล Llama ซึ่งเป็นโมเดล AI แบบเปิด (open source) ที่ได้รับความนิยมอย่างสูงในช่วงสองปีที่ผ่านมา บทความนี้จะพาไปสำรวจแนวคิดและเทคโนโลยีที่เปิดตัวในงาน พร้อมกับวิเคราะห์ความสำคัญและทิศทางของ AI ในอนาคตที่กำลังจะมาถึง

จุดเริ่มต้นของ Open Source AI และความท้าทายในอดีต

เมื่อสองปีก่อน แนวคิดเรื่อง AI แบบเปิดยังถูกมองว่าเป็นเรื่องไกลตัวและเสี่ยง หลายคนตั้งคำถามถึงความคุ้มค่าทางการเงินและความปลอดภัยของการเปิดเผยโมเดล AI ที่เทรนด้วยทรัพยากรจำนวนมาก โดยเฉพาะความกังวลว่าการเปิดโมเดลอาจทำให้เทคโนโลยีนี้ถูกนำไปใช้ในทางที่ผิดหรือเป็นอันตราย

Chris Cox จาก Meta เล่าถึงความท้าทายเหล่านี้ว่า “มีคนบอกว่าเราบ้าไปแล้ว ที่จะลงทุนเทรนโมเดลและแจกฟรี” แต่ Meta เองก็เคยเป็นสตาร์ทอัพที่พึ่งพา open source เป็นฐานรากในการพัฒนาเทคโนโลยี ดังนั้นความเชื่อมั่นในพลังของชุมชนและการพัฒนาร่วมกันจึงเป็นแรงผลักดันสำคัญ

สิ่งที่น่าสนใจคือในปัจจุบัน แนวคิด open source AI ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางในระดับรัฐบาลและอุตสาหกรรมเทคโนโลยี เนื่องจากมีข้อดีเรื่องความโปร่งใส การตรวจสอบได้ และสามารถปรับแต่งให้เหมาะสมกับการใช้งานเฉพาะด้านได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ความสำเร็จของ Llama และแรงสนับสนุนจากชุมชน

Llama 4 เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่แสดงให้เห็นว่าโมเดล AI แบบ open source สามารถแข่งขันกับโมเดลปิดได้อย่างไร โดยมีสถิติที่น่าทึ่งคือมียอดดาวน์โหลดถึง 1.2 พันล้านครั้งในเวลาเพียงสิบสัปดาห์หลังเปิดตัว

นอกจากโมเดลหลักแล้ว ยังมีโมเดลอนุพันธ์ (derivative models) จำนวนมากที่นักพัฒนาสร้างขึ้นเพื่อตอบโจทย์เฉพาะทาง เช่น การรองรับภาษาท้องถิ่นหรือการใช้งานในแอปพลิเคชันเฉพาะด้าน

ความสำเร็จนี้เกิดขึ้นจากความร่วมมือกับพันธมิตรหลากหลายกลุ่ม ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถเริ่มใช้งาน Llama ได้ง่ายและยืดหยุ่น ผ่านสแต็กที่เป็นโมดูลาร์ ทำให้นักพัฒนาสามารถเลือกใช้เฉพาะส่วนที่เหมาะสมกับงานของตน

คุณสมบัติเด่นของ Llama 4

• MOE (Mixture of Experts) Model: สถาปัตยกรรมแบบ sparse ที่เพิ่มประสิทธิภาพโดยเปิดใช้งานเพียงส่วนหนึ่งของโมเดล ทำให้ได้ประสิทธิภาพสูงในขนาดโมเดลที่เล็กลง
• Multimodal: รองรับการป้อนข้อมูลทั้งข้อความและภาพในโมเดลเดียวกัน ทำให้เร็วและแม่นยำกับงานที่ต้องวิเคราะห์ภาพและข้อความร่วมกัน
• Multilingual: รองรับภาษาได้ถึง 200 ภาษาและใช้โทเคนภาษาหลายสิบเท่าจากรุ่นก่อนหน้า
• Context Window ขนาดใหญ่: สามารถใส่ข้อมูลจำนวนมากในบริบท เช่น โค้ดโปรแกรมทั้งหมด หรือแม้แต่กฎหมายภาษีสหรัฐอเมริกา
• ประสิทธิภาพสูงและขนาดเล็ก: รุ่น Scout ที่เล็กที่สุดสามารถรันบนฮาร์ดแวร์ระดับ single H100 และรุ่น Maverick ที่ 17 พันล้านพารามิเตอร์รันบน 8 GPU เหมาะสำหรับการใช้งานจริงในผลิตภัณฑ์ Meta AI

Meta AI App และประสบการณ์เสียงที่เป็นธรรมชาติ

Meta ได้เปิดตัวแอป AI ใหม่ที่เน้นประสบการณ์การใช้งานด้วยเสียง (voice experience) ที่สื่อสารได้อย่างเป็นธรรมชาติและรวดเร็ว ระบบนี้สามารถเชื่อมต่อกับบัญชี Facebook และ Instagram เพื่อปรับแต่งการตอบสนองตามความสนใจและความทรงจำส่วนตัว เช่น ชื่อสมาชิกในครอบครัว หรือวันเกิด

ฟีเจอร์ที่โดดเด่นคือ full duplex voice ที่ให้การสนทนาแบบสองทิศทางเหมือนโทรศัพท์จริง ๆ รวมถึงเสียงหัวเราะและการแทรกซ้อนในบทสนทนา ซึ่งทำให้การโต้ตอบกับ AI รู้สึกเป็นธรรมชาติและสนุกสนานยิ่งขึ้น แม้ในช่วงแรกฟีเจอร์นี้ยังไม่รองรับการใช้งานเครื่องมือหรือค้นหาเว็บ แต่ก็เป็นการเปิดโอกาสให้เห็นศักยภาพของเทคโนโลยีใหม่

นอกจากนี้ แอปยังสนับสนุนการแบ่งปันคำสั่ง (prompts) และผลงานสร้างสรรค์ เช่น งานศิลปะหรือโค้ดโปรแกรม เพื่อสร้างชุมชนที่มีความคิดสร้างสรรค์และช่วยกันเรียนรู้

การผสานกับ Ray-Ban AI Glasses

Ray-Ban AI Glasses เป็นอุปกรณ์ AI แบบ multimodal ที่ได้รับความนิยมสูง สามารถถามคำถามเกี่ยวกับสิ่งที่เห็นผ่านเลนส์ได้อย่างรวดเร็วด้วยเสียง แอป Meta AI จึงได้รับการออกแบบให้สอดคล้องและใช้งานร่วมกับอุปกรณ์เหล่านี้ได้อย่างราบรื่น

กรณีศึกษาและการนำไปใช้งานจริงของ Llama

การนำ Llama ไปใช้งานในสถานการณ์จริงมีหลากหลายและน่าประทับใจ เช่น

• การใช้งานบนสถานีอวกาศนานาชาติ: Booz Allen และ ISS ใช้ Llama 3 เพื่อช่วยนักบินอวกาศค้นหาข้อมูลจากเอกสารและคู่มือจำนวนมาก โดยไม่ต้องพึ่งพาการเชื่อมต่อกับโลกภายนอก
• ภาคการแพทย์และสุขภาพ: Sofia ในละตินอเมริกาและ Mayo Clinic ใช้ Llama เพื่อลดเวลาการทำงานเอกสารและช่วยวินิจฉัยโรค โดยเฉพาะในด้านรังสีวิทยา
• เกษตรกรรมในแอฟริกาตะวันออก: Farmer Chat ให้ข้อมูลและคำแนะนำเกษตรกรด้วยภาษาท้องถิ่นและการสนับสนุนภาษาเฉพาะ
• ตลาดรถมือสองในละตินอเมริกาและตะวันออกกลาง: Kavac ใช้ Llama ในการสนับสนุนลูกค้าผ่านการปรับแต่งโมเดลที่เหมาะสมกับภูมิภาค
• ธุรกิจขนาดใหญ่: AT&T ใช้ Llama ในการวิเคราะห์บันทึกการสนทนาลูกค้า เพื่อระบุปัญหาและลำดับความสำคัญในการแก้ไขบั๊ก

API และการปรับแต่งโมเดล Llama ให้เหมาะกับงาน

Meta ได้เปิดตัว Llama API ที่ใช้งานง่ายและรวดเร็ว โดยสามารถเริ่มต้นด้วยโค้ดเพียงบรรทัดเดียว รองรับภาษา Python และ TypeScript รวมถึงสามารถใช้งานร่วมกับ OpenAI SDK ได้อย่างง่ายดาย

ฟีเจอร์สำคัญของ API ได้แก่

• รองรับ multimodal input เช่น ภาพและข้อความในคำขอเดียวกัน
• รองรับ JSON schema สำหรับการตอบกลับที่มีโครงสร้าง
• รองรับ tool calling ให้โมเดลสามารถเรียกใช้เครื่องมือเสริมได้อัตโนมัติ (อยู่ในสถานะพรีวิว)
• ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว โดยข้อมูลที่ส่งผ่าน API จะไม่ถูกนำไปใช้เทรนโมเดล

การปรับแต่งโมเดล (fine tuning) เป็นอีกหนึ่งจุดแข็งของ Llama API ที่ให้ผู้ใช้ควบคุมโมเดลลูกได้เต็มที่ สามารถดาวน์โหลดโมเดลที่เทรนเองและนำไปใช้งานที่ไหนก็ได้ ไม่ต้องล็อกอินกับเซิร์ฟเวอร์ของ Meta

ขั้นตอนการปรับแต่งโมเดล

1. เปิดแท็บ Fine tuning และเริ่มงานใหม่
2. อัปโหลดข้อมูลสำหรับการเทรน หรือใช้ข้อมูลที่เคยอัปโหลดแล้ว
3. เลือกแบ่งชุดข้อมูลบางส่วนไว้สำหรับการประเมินผล
4. ตั้งชื่อและตั้งค่าพารามิเตอร์ต่าง ๆ
5. ติดตามความคืบหน้าของการเทรนผ่านการแสดงผล loss แบบเรียลไทม์
6. เมื่อเทรนเสร็จ สามารถดาวน์โหลดโมเดลเพื่อนำไปใช้เอง หรือเรียกใช้ผ่าน Llama API

หลังการเทรน สามารถประเมินผลโมเดลได้โดยใช้ระบบ graders ที่ช่วยวัดประสิทธิภาพในด้านที่สนใจ เช่น ความถูกต้องของข้อมูล (factuality) และดูรายงานผลอย่างละเอียด

การให้บริการโมเดลและประสิทธิภาพการประมวลผล (Inference)

หนึ่งในความท้าทายสำคัญของการนำ AI ไปใช้จริงคือการให้บริการโมเดลที่มีประสิทธิภาพและต้นทุนต่ำ Llama 4 ถูกออกแบบมาโดยเน้นที่ประสิทธิภาพในการประมวลผล โดยเฉพาะรุ่น Maverick ที่ใช้สถาปัตยกรรม MOE (Mixture of Experts) ที่เปิดใช้งานเพียงส่วนหนึ่งของพารามิเตอร์ ทำให้ลดการใช้ทรัพยากรและเพิ่มความเร็ว

นอกจากนี้ยังมีการใช้เทคนิค quantization แบบ FP8 ซึ่งช่วยลดขนาดโมเดลและทำให้รันบนฮาร์ดแวร์เดี่ยวได้ง่ายขึ้น เช่น บนเซิร์ฟเวอร์ H100

ระบบ inference stack ใหม่ของ Llama ยังเพิ่มฟีเจอร์ speculative decoding ที่ใช้โมเดลขนาดเล็กช่วยร่างคำตอบล่วงหน้า ทำให้การสร้างคำตอบรวดเร็วขึ้น 1.5-2.5 เท่า รวมถึงเทคนิค paged KV เพื่อจัดการกับคำถามที่มีความยาวมาก

ล่าสุด Meta ประกาศความร่วมมือกับ Cerebras และ Grok เพื่อนำฮาร์ดแวร์ขั้นสูงมารองรับ Llama API เพิ่มความเร็วในการให้บริการและช่วยนักพัฒนาในการทดลองใช้งานก่อนขยายสเกล

เครื่องมือและเทคโนโลยีในสายตา FAIR สำหรับ AI ด้านการรับรู้ภาพ

นอกจากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ Llama ยังมีการพัฒนาเครื่องมือสำหรับ AI ด้านการรับรู้ภาพและวิดีโอ เช่น Locate3D ที่ช่วยระบุขอบเขตและวัตถุในสภาพแวดล้อมสามมิติด้วยคำสั่งข้อความ ซึ่งเหมาะกับการสร้างชุดข้อมูลและพัฒนาแอปพลิเคชันในโลกเสมือนจริง

เครื่องมือเหล่านี้ใช้ perception encoder ที่เป็น visual encoder ที่มีความยืดหยุ่นและพกพาง่าย เช่น SAM 2 ซึ่งเป็นระบบตรวจจับวัตถุที่ดีที่สุดในโลก และได้รับความนิยมอย่างมากในชุมชนวิทยาศาสตร์และงานสร้างสรรค์ เช่น Instagram Edits ที่เปิดตัวทั่วโลก

ข่าวดีคือ SAM 3 ที่จะมาในฤดูร้อนนี้ จะมีความก้าวหน้าอย่างมาก AWS จะเป็นผู้ให้บริการโฮสต์แบบ native สำหรับเครื่องมือเหล่านี้ ทำให้การใช้งานในโดเมนภาพเป็นไปอย่างรวดเร็วและมีความหน่วงต่ำ

ประสบการณ์จริงและการใช้งาน AI กับครอบครัว

Chris Cox เล่าเรื่องการทดลองใช้แอป Meta AI กับลูกชายวัย 10 ขวบ โดยเริ่มจากถามข่าวสารทั่วไปที่ลูกชายไม่สนใจ แต่เมื่อพูดถึงเรื่อง Dungeons and Dragons (D&D) ซึ่งเป็นเกมที่ลูกชายชื่นชอบ ความสนใจเปลี่ยนไปทันที เพราะ AI สามารถตอบคำถามเฉพาะทางเกี่ยวกับ D&D ได้อย่างลึกซึ้งและต่อเนื่อง ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงศักยภาพของ AI ที่สามารถปรับตัวเข้ากับความสนใจเฉพาะของผู้ใช้แต่ละคน

การสนทนาระหว่าง Mark Zuckerberg และ Ali Ghodsi: วิสัยทัศน์และแนวโน้มของ Open Source AI

ในช่วง Fireside Chat ระหว่าง Mark Zuckerberg และ Ali Ghodsi ผู้ก่อตั้ง Databricks ได้พูดคุยถึงแนวโน้มและโอกาสของ AI แบบเปิด โดย Ali เน้นถึงการเติบโตอย่างรวดเร็วของโมเดลขนาดเล็กที่มีประสิทธิภาพสูง เช่น Llama 3.3 รุ่น 70 พันล้านพารามิเตอร์ที่มีประสิทธิภาพเทียบเท่ารุ่นใหญ่ในปีที่ผ่านมา

Ali ยกตัวอย่างความสำเร็จของลูกค้าหลากหลาย เช่น Crisis Text Line ที่ใช้ Llama ตรวจจับความเสี่ยงของผู้โทรในสถานการณ์วิกฤตและช่วยเหลือได้อย่างแม่นยำ รวมถึงการใช้งานในตลาดการเงินที่ทำให้การสอบถามข้อมูลทางการเงินเป็นภาษาอังกฤษธรรมดาแทนการใช้ภาษาคิวรีที่ซับซ้อน

นวัตกรรมและเทคนิคสำคัญที่ช่วยขับเคลื่อน AI

• Mixture of Experts (MOE): ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนโดยการใช้งานพารามิเตอร์บางส่วนในแต่ละครั้ง
• Context Length ที่เพิ่มขึ้น: ช่วยให้โมเดลสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากในบริบทเดียว
• Reinforcement Learning on Customer Data: เทคนิคที่ Databricks เรียกว่า TAO ช่วยให้โมเดลเข้าใจและ reasoning บนข้อมูลเฉพาะของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น
• Distillation: การสกัดความรู้จากโมเดลขนาดใหญ่ไปยังโมเดลขนาดเล็กที่เหมาะสมกับการใช้งานเฉพาะทาง

Ali เน้นว่าโมเดลขนาดเล็กที่ถูก distill ลงมาอย่างเหมาะสมจะกลายเป็นที่นิยมมากกว่าโมเดลขนาดใหญ่ เนื่องจากความรวดเร็วและต้นทุนที่ต่ำกว่า เหมาะกับงานที่ต้องการ latency ต่ำ เช่น การช่วยเขียนโค้ดแบบ real-time

Mark Zuckerberg และ Ali ยังพูดถึงความสำคัญของเสียง (voice) ในการโต้ตอบกับ AI ในอนาคต ซึ่งจะกลายเป็นอินเทอร์เฟซหลักมากขึ้น โดยเฉพาะกับอุปกรณ์สวมใส่ เช่น แว่นตา AI ที่ให้การสื่อสารเป็นธรรมชาติและต่อเนื่อง

Open Source AI กับอนาคตของอุตสาหกรรม

ทั้งสองผู้บริหารเห็นตรงกันว่า open source AI จะเป็นหัวใจของนวัตกรรมในอนาคต เพราะช่วยลดต้นทุน เพิ่มความโปร่งใส และขยายโอกาสให้กับนักวิจัยและนักพัฒนาในวงกว้าง Ali เล่าว่าในมหาวิทยาลัยหลายแห่งรู้สึกถูกจำกัดจากโมเดลปิด ทำให้การวิจัยและพัฒนาล่าช้า

Open source AI ช่วยสร้างชุมชนที่แข็งแกร่งและกระตุ้นการแลกเปลี่ยนความรู้ นำไปสู่การพัฒนาโมเดลที่มีความสามารถหลากหลายและตอบโจทย์การใช้งานที่ต่างกัน

การผสมผสานและการปรับแต่งโมเดล

นอกจากการใช้โมเดลหลักแล้ว นักพัฒนายังสามารถนำโมเดลจากแหล่งต่าง ๆ มาผสมผสานและ distill เพื่อสร้างโมเดลที่เหมาะสมกับงานเฉพาะ เช่น การนำ reasoning capabilities จากโมเดลหนึ่งไปเสริมในโมเดล Llama

เทคนิค reinforcement learning และ distillation กำลังได้รับความนิยมมากขึ้น เนื่องจากช่วยให้โมเดลมีความแม่นยำและตอบโจทย์งานเฉพาะได้ดียิ่งขึ้นในต้นทุนที่ต่ำกว่า

ความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ

เรื่องความปลอดภัยเป็นสิ่งที่ต้องให้ความสำคัญ โดยเฉพาะเมื่อใช้โมเดลจากแหล่งต่างประเทศหรือโมเดลที่นำมาปรับแต่ง Ali และ Mark เน้นว่าต้องมีการตรวจสอบและควบคุมเพื่อป้องกันความเสี่ยง เช่น การแนะนำผลิตภัณฑ์คู่แข่งโดยไม่ตั้งใจ

เครื่องมืออย่าง LlamaGuard และ Code Shield ที่ Meta พัฒนาขึ้นมา เป็นตัวอย่างของความพยายามในการรักษาความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของโมเดล

ความหลากหลายของ AI Agents และบทบาทของมนุษย์

ในอนาคตจะมี Agentes de IA จำนวนมากที่ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อตอบโจทย์ธุรกิจและผู้ใช้งานเฉพาะกลุ่ม เช่น ธุรกิจขนาดเล็กที่ต้องการ AI ในการดูแลลูกค้าผ่าน WhatsApp หรือแอปพลิเคชันต่าง ๆ

ความหลากหลายนี้จำเป็นเพื่อให้ AI สามารถตอบสนองความต้องการเฉพาะของแต่ละองค์กรได้ โดยไม่ต้องพึ่งพา AI เดียวที่อาจไม่เหมาะกับทุกสถานการณ์

อย่างไรก็ตาม มนุษย์ยังคงมีบทบาทสำคัญในการควบคุม ดูแล และตรวจสอบ Agentes de IA เหล่านี้ เพื่อให้มั่นใจว่าการตัดสินใจของ AI มีความถูกต้องและเหมาะสม

คำแนะนำสำหรับนักพัฒนา AI ในยุคใหม่

Mark Zuckerberg และ Ali Ghodsi ต่างเน้นย้ำว่า AI ยังคงอยู่ในช่วงเริ่มต้น (Day Zero) ของยุคใหม่ที่เต็มไปด้วยโอกาสและนวัตกรรมที่ยังไม่ถูกค้นพบ

สิ่งที่สำคัญที่สุดคือการมี ข้อมูลที่ได้เปรียบ (data advantage) เพราะ AI จะเก่งขึ้นเมื่อได้รับข้อมูลเฉพาะที่เหมาะสมกับงานนั้น ๆ การสร้างระบบวนซ้ำ (flywheel) ที่เก็บข้อมูลและปรับปรุงโมเดลอย่างต่อเนื่องจะช่วยให้เกิดความได้เปรียบทางการแข่งขัน

นอกจากนี้ การสร้างชุดข้อมูลทดสอบ (evals) และเกณฑ์วัดประสิทธิภาพที่เหมาะสมกับการใช้งานจริง จะช่วยให้นักพัฒนารู้ว่าโมเดลของตนทำงานได้ดีแค่ไหนโดยไม่ต้องตรวจสอบทุกคำตอบด้วยตนเอง

สุดท้ายคือความกล้าที่จะทดลองและสร้างสรรค์ไอเดียใหม่ ๆ เพราะโลก AI ยังเปิดกว้างสำหรับนวัตกรรมที่ยังไม่เกิดขึ้นและยังไม่มีใครจินตนาการได้อย่างครบถ้วน

Términos técnicos que debes conocer

• MOE (Mixture of Experts): สถาปัตยกรรมโมเดล AI แบบ sparse ที่เปิดใช้งาน expert บางส่วนในโมเดล ทำให้ลดการใช้ทรัพยากรและเพิ่มประสิทธิภาพ
• Distillation: กระบวนการถ่ายทอดความรู้จากโมเดลขนาดใหญ่ไปยังโมเดลขนาดเล็ก เพื่อให้โมเดลเล็กมีความสามารถใกล้เคียงกันในงานเฉพาะ
• Fine tuning: การปรับแต่งโมเดล AI ด้วยข้อมูลเฉพาะเพื่อให้เหมาะกับการใช้งานที่ต้องการ
• Speculative decoding: เทคนิคการเร่งความเร็วในการสร้างคำตอบโดยใช้โมเดลขนาดเล็กช่วยร่างคำตอบล่วงหน้าให้โมเดลหลัก
• Full duplex voice: การสื่อสารด้วยเสียงที่เปิดสองช่องทางพร้อมกัน ทำให้โต้ตอบได้เหมือนสนทนาโทรศัพท์จริง

Conclusión de Insiderly

• การเปิดตัว Llama 4 และ Llama API ใน LlamaCon 2025 ถือเป็นก้าวสำคัญที่ยืนยันว่า AI แบบ open source ไม่เพียงแค่เป็นทางเลือก แต่กำลังกลายเป็นหัวใจของนวัตกรรม AI ในอนาคต
• ด้วยสถาปัตยกรรม MOE ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน การรองรับ multimodal input และความสามารถในการปรับแต่งโมเดลอย่างเต็มรูปแบบ ทำให้ Llama ตอบโจทย์การใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่แอปพลิเคชันบนมือถือจนถึงการใช้งานระดับองค์กรขนาดใหญ่
• ความร่วมมือกับพันธมิตรและการพัฒนาระบบ inference ที่มีประสิทธิภาพสูง ช่วยขยายขีดความสามารถในการให้บริการ AI ที่รวดเร็วและปลอดภัย ขณะที่การสนับสนุนด้านเสียงและอุปกรณ์สวมใส่เปิดโอกาสใหม่ ๆ ในการปฏิสัมพันธ์กับ AI
• ในมุมมองของนักพัฒนาและองค์กร การมีข้อมูลที่ได้เปรียบและความสามารถในการ fine tuning โมเดลตามงานเฉพาะ ถือเป็นกุญแจสำคัญที่จะก้าวข้ามขีดจำกัดของ AI แบบเดิม ๆ และสร้างประสบการณ์ที่ตอบโจทย์จริงในโลกธุรกิจและชีวิตประจำวัน
• สุดท้ายนี้ การที่ AI จะไม่เป็นเพียงผู้ช่วยเดียว แต่จะมีความหลากหลายของ AI Agents ที่ตอบสนองความต้องการเฉพาะของแต่ละธุรกิจและผู้ใช้ เป็นภาพสะท้อนของอนาคตที่ AI จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตและการทำงาน

ดังนั้นจึงเป็นเวลาที่ดีที่สุดสำหรับนักพัฒนาและองค์กรทุกขนาดที่จะเริ่มต้นสร้างสรรค์และทดลองใช้ AI แบบเปิด เพื่อก้าวเข้าสู่ยุคใหม่ของนวัตกรรมที่ไม่มีขีดจำกัด