ข่าว Gate，28 เมษายน — Adobe ได้เริ่มทดสอบสาธารณะของ Firefly AI Assistant ซึ่งเป็นเครื่องมือใหม่ที่สามารถทำเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนให้เสร็จสมบูรณ์ข้ามแอปพลิเคชันสร้างสรรค์หลายตัว รวมถึง Photoshop, Lightroom, Illustrator, Express และ Premiere บริษัทกำลังพัฒนาเวอร์ชันที่เบากว่าสำหรับบอทแชตของบุคคลที่สาม โดยเริ่มจาก Claude ของ Anthropic.
ผู้ช่วยนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถบรรยายผลลัพธ์ที่ต้องการผ่านอินเทอร์เฟซการสนทนา แทนที่จะต้องใช้งานเครื่องมือเฉพาะของแต่ละแอปด้วยตนเองหรือทำซ้ำการกระทำข้ามโปรแกรม การเคลื่อนไหวนี้ทำให้กลยุทธ์ด้าน AI ของ Adobe กว้างขวางขึ้นจากการบูรณาการก่อนหน้านี้กับ ChatGPT และ Microsoft Copilot ซึ่งจำกัดอยู่แค่ฟีเจอร์ของแอปแต่ละตัวเท่านั้น
การขยายตัวของ Adobe เกิดขึ้นท่ามกลางแรงกดดันทางธุรกิจที่สำคัญ ในเดือนมีนาคม 2026 ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของบริษัทได้ก้าวลงจากตำแหน่งหลังจากดำรงมา 18 ปี โดยเป็นผลจากความกังวลของนักลงทุนเกี่ยวกับการที่ Adobe ทำเงินจากความสามารถด้าน AI อย่างไร หุ้นของ Adobe ลดลงเกือบ 23% ในปีนี้ ขณะที่นักลงทุนกังวลว่าระบบ AI แบบตัวแทน (agentic AI) ที่สามารถทำงานหลายขั้นตอนให้เสร็จสมบูรณ์ได้ อาจบั่นทอนโมเดลการกำหนดราคาซอฟต์แวร์แบบเดิมตามจำนวนผู้ใช้ต่อที่นั่ง (per-seat)—สถานการณ์ที่บางคนเรียกว่า “SaaSpocalypse” Canva คู่แข่งรายใหญ่ ได้เปิดตัวแพลตฟอร์ม agentic รุ่นถัดไปอย่าง Canva 2.0 ในวันเดียวกับที่ Adobe เผยโฉม Firefly AI Assistant.
Adobe วางแผนจะปรับไปสู่โมเดลการกำหนดราคาตามการใช้งาน โดยฟีเจอร์ AI จะขายผ่าน “AI credits” และตั้งเป้าที่จะนำผู้ช่วยแบบตัวแทนที่คล้ายกันไปใช้ในแอปพลิเคชันอื่นๆ ของตนมากขึ้น
btc.bar.articles
ศึก Anthropic Code Mode กับ MCP Vs CLI: เครื่องมือคุม Runtime และลด tokens จาก 150K เหลือ 2K
ตลอดทั้งปี 2025 ชุมชนวิศวกรรม AI ถกเถียงไม่จบในประเด็นว่า “MCP vs CLI” แบบไหนเหมาะกับการเรียกใช้งานเครื่องมือของ Agent มากกว่าจนกระทั่งงานวิจัยของ Anthropic ที่ตีพิมพ์ในเดือนพฤศจิกายน 2025 เรื่อง “Code execution with MCP” ได้กำหนดนิยามปัญหาขึ้นใหม่จากหลักการพื้นฐานที่สุด akshay\pachaar 5/10 สรุปไว้ใน thread ว่า ปัญหาไม่ได้อยู่ที่ “ตัวโปรโตคอล” เอง แต่คือ “นิสัยเก่าๆ ที่ยัดคำอธิบายเครื่องมือทั้งหมดเข้าไปใน context ตั้งแต่เริ่ม session” โดยวิธีของ Anthropic คือให้โมเดลเขียนโค้ดเพื่อเรียกเครื่องมือ
ChainNewsAbmedia42 นาที ที่แล้ว
ByteDance วางแผนเพิ่มงบลงทุนโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI 25% เป็น 200 พันล้านหยวนในปีนี้
อ้างอิงจาก ChainCatcher โดยอ้างถึง Golden Data ระบุว่า ByteDance วางแผนเพิ่มงบลงทุนโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI 25% เป็น 200 พันล้านหยวนในปีนี้ โดยได้รับแรงหนุนจากต้นทุนชิปหน่วยความจำที่สูงขึ้นและการพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่เร่งตัวขึ้น
GateNews1 ชั่วโมง ที่แล้ว
แพลตฟอร์ม AI ระดับองค์กรปิดรอบระดมทุนซีรีส์ $16M โดยมี a16z เป็นผู้นำ
ตามรายงานของ Odaily แพลตฟอร์ม AI ระดับองค์กร Pit ประกาศการปิดรอบระดมทุนมูลค่า 16 ล้านดอลลาร์ โดยมี a16z เป็นผู้นำ และได้รับการมีส่วนร่วมจาก Lakestar รวมถึงผู้บริหารจาก OpenAI, Anthropic, Google, Deel และ Revolut Pit วางตัวเองเป็น "AI product team as a service" โดยมีเป้าหมายเพื่อทดแทนสเปรดชีตแบบเดิมและระบบ SaaS ที่แข็งตัว
GateNews1 ชั่วโมง ที่แล้ว
Google ทดลองการสอบคัดเลือกที่เปิดโอกาสให้วิศวกรใช้เครื่องมือ AI
ตามรายงานของ The Chosun Daily กูเกิลกำลังทดลองใช้การสอบคัดเลือกงานที่อนุญาตให้ผู้สมัครวิศวกรซอฟต์แวร์ชาวสหรัฐใช้เครื่องมือ AI ได้ในตำแหน่งงานระดับเริ่มต้นและระดับกลางที่คัดเลือกมา แบบทดสอบนี้รวมถึงงานด้านความเข้าใจโค้ด โดยให้ผู้สมัครตรวจสอบโค้ดที่มีอยู่ แก้ไขบั๊ก และปรับปรุงประสิทธิภาพ ผู้สัมภาษณ์จะประเมินว่าผู้สมัคร “พรอมป์” ให้ AI อย่างไร ตรวจสอบผลลัพธ์ที่ได้ แก้ไขผลลัพธ์ และดีบักโค้ด โดยไม่ใช่ประเมินเพียงความสามารถในการเขียนโค้ดตั้งแต่เริ่มต้นเท่านั้น
GateNews3 ชั่วโมง ที่แล้ว
OpenAI ยุติ API การปรับแต่งโมเดล (Fine-tuning) ตั้งแต่มีผลทันที ผู้ใช้งานเดิมยังเข้าถึงได้จนถึงวันที่ 6 มกราคม 2027
ตามประกาศอย่างเป็นทางการของ OpenAI ที่ Beating เฝ้าติดตาม บริษัทจะยุติการให้บริการ Fine-tuning API แบบให้ผู้พัฒนาดำเนินการเอง (self-serve) ตั้งแต่ทันที ผู้ใช้รายใหม่ไม่สามารถสร้างงาน Fine-tuning ได้อีก ขณะที่ผู้ใช้งานที่ใช้งานอยู่แล้วสามารถเข้าถึงบริการได้จนถึงวันที่ 6 มกราคม 2027 โมเดลที่ถูก Fine-tuning แล้วจะมีบริการการอินเฟอเรนซ์ผูกกับวงจรชีวิตของโมเดลพื้นฐาน และจะยุติเมื่อโมเดลพื้นฐานถูกปลดออก OpenAI ระบุว่าโมเดลพื้นฐานรุ่นใหม่ เช่น GPT-5.5 ตอนนี้มีพลังเพียงพอในการปฏิบัติตามคำสั่งและรูปแบบ (
GateNews4 ชั่วโมง ที่แล้ว
Sakana AI และ Nvidia ทำได้เร็วกว่าการอินเฟอเรนซ์ H100 ถึง 30% ด้วยการข้ามการคำนวณที่ไม่ถูกต้อง 80%
Sakana AI และ Nvidia ได้เปิดซอร์ส TwELL ซึ่งเป็นรูปแบบข้อมูลแบบเบาบางที่ช่วยให้ GPU H100 ข้ามการคำนวณที่ไม่ถูกต้องไปถึง 80% ในโมเดลภาษาขนาดใหญ่โดยไม่ลดทอนความแม่นยำ โซลูชันนี้ช่วยให้การอนุมานเร็วขึ้นได้ถึง 30% และการฝึกเร็วขึ้น 24% บน H100 พร้อมทั้งลดการใช้หน่วยความจำสูงสุด ระหว่างการทดสอบกับโมเดลพารามิเตอร์ 1.5 พันล้าน วิธีดังกล่าวทำให้จำนวนประสาทที่ทำงานอยู่ลดลงต่ำกว่า 2% ด้วยการทำให้สม่ำเสมอแบบเบา (lightweight regularization) ระหว่างการฝึก โดยไม่พบการเสื่อมของประสิทธิภาพในงานปลายน้ำ 7 งาน
GateNews5 ชั่วโมง ที่แล้ว
