Blog Archives - Fusion Solution

Introducing OpenAI Frontier: Enterprise Platform for Creating AI Agents

BlogBy Paing Thet Khine กุมภาพันธ์ 12, 2026

OpenAI Frontier: เปลี่ยน AI Agents ให้เป็นเพื่อนร่วมงานในองค์กร Facebook X LinkedIn AI ไม่ได้เป็นเพียงเทคโนโลยีทดลองภายในองค์กรอีกต่อไป ในหลากหลายอุตสาหกรรม ทีมงานกำลังใช้ AI เพื่อทำงานที่ครั้งหนึ่งเคยดูเหมือนเป็นไปไม่ได้ ผลสำรวจล่าสุดในระดับองค์กรระบุว่า 75% ของพนักงานกล่าวว่า AI ช่วยให้พวกเขาทำงานที่ก่อนหน้านี้ไม่สามารถทำได้สำเร็จ อย่างไรก็ตาม แม้โมเดล AI จะพัฒนาอย่างรวดเร็ว หลายองค์กรยังคงประสบปัญหาในการขยายการใช้งาน AI ให้ก้าวข้ามขั้นทดลอง (pilot) ไปสู่การใช้งานจริงในระดับองค์กร นี่คือจุดที่ OpenAI Frontier เข้ามามีบทบาท — แพลตฟอร์มสำหรับองค์กรรูปแบบใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยธุรกิจสร้าง ปรับใช้ และบริหารจัดการ AI agents ให้สามารถทำงานเป็นเพื่อนร่วมงานดิจิทัลอย่างแท้จริง ครอบคลุมหลายระบบ หลายแผนก และหลายเวิร์กโฟลว์ นี่ไม่ใช่เพียงเครื่องมือ AI แบบแยกส่วน แต่เป็นแนวทางแบบครบวงจรสำหรับการนำ AI ไปใช้ในองค์กรอย่างเป็นระบบและขยายผลได้ในระดับใหญ่ ช่องว่างของ AI ในองค์กร: ความสามารถ vs. การปรับใช้จริง ความสามารถของโมเดล AI พัฒนาอย่างรวดเร็วอย่างน่าทึ่ง ภายใน OpenAI เองก็มีการอัปเดตที่สำคัญเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง แต่ในความเป็นจริง องค์กรมักทำงานอยู่บนระบบที่กระจัดกระจาย เช่น คลังข้อมูล (Data Warehouse) ระบบ CRM เครื่องมือจัดการทิคเก็ต ระบบควบคุมการปฏิบัติตามข้อกำหนด (Compliance) สภาพแวดล้อมแบบ Multi-cloud ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นคือ Agents ถูกนำไปใช้งานแบบแยกส่วน บริบทข้อมูลไม่ครบถ้วน การกำกับดูแลไม่สอดคล้องกัน การเชื่อมต่อระบบมีความซับซ้อน หลายองค์กรพบว่าการเพิ่ม AI agents มากขึ้น กลับทำให้ความซับซ้อนเพิ่มขึ้นแทนที่จะลดลง ช่องว่างระหว่าง “สิ่งที่โมเดลสามารถทำได้” กับ “สิ่งที่องค์กรสามารถนำไปใช้ได้อย่างมั่นใจ” ยังคงกว้างขึ้นเรื่อย ๆ OpenAI Frontier ถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อปิดช่องว่างนี้ OpenAI Frontier คืออะไร OpenAI Frontier เป็นแพลตฟอร์มแบบรวมศูนย์สำหรับองค์กร ที่ช่วยให้สามารถ สร้าง AI agents โดยใช้บริบทธุรกิจร่วมกัน ปรับใช้ agents ข้ามระบบและข้ามคลาวด์ บริหารจัดการสิทธิ์ การยืนยันตัวตน และการกำกับดูแล เพิ่มประสิทธิภาพผ่านวงจรการให้ Feedback ขยายจำนวน AI coworkers ได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนแพลตฟอร์มหลัก แทนที่จะมอง agents เป็นเพียงเครื่องมือสนทนาแบบแยกส่วน Frontier ปฏิบัติกับ agents เสมือนเป็นพนักงาน มีขั้นตอนการ Onboarding เรียนรู้ความรู้ขององค์กร เข้าถึงระบบที่ได้รับอนุญาต ทำงานภายใต้ขอบเขตสิทธิ์ที่กำหนด พัฒนาประสิทธิภาพผ่าน Feedback กรอบแนวคิดที่อิงรูปแบบการทำงานของมนุษย์นี้ ช่วยยกระดับ AI จากการทดลองเฉพาะจุด ไปสู่การเป็นเพื่อนร่วมงานดิจิทัลที่เชื่อถือได้ เข้าใจงานอย่างลึกซึ้ง: บริบทองค์กรแบบรวมศูนย์ พนักงานที่มีประสิทธิภาพต้องเข้าใจวิธีการดำเนินธุรกิจ AI agents ก็เช่นเดียวกัน Frontier เชื่อมต่อกับ คลังข้อมูล ระบบ CRM …

OpenAI Introducing GPT-5.3 Codex

BlogBy Paing Thet Khine กุมภาพันธ์ 10, 2026

แนะนำ GPT-5.3 Codex: Coding Agent ที่ฉลาดและรวดเร็วยิ่งขึ้น Facebook X LinkedIn OpenAI ได้เปิดตัว GPT-5.3 Codex ซึ่งเป็นเวอร์ชันล่าสุดและทรงพลังที่สุดของโมเดล agent ด้านการเขียนโค้ด ที่ก้าวไปไกลกว่าการสร้างโค้ดแบบเดิม สู่การเป็นผู้ช่วยพัฒนาซอฟต์แวร์เชิงโต้ตอบอย่างแท้จริง ด้วยการปรับปรุงครั้งสำคัญจากเวอร์ชันก่อนหน้า GPT-5.3 Codex มีความเร็วสูงขึ้น และมีความสามารถที่ครอบคลุมมากขึ้นในงานที่ต้องใช้การให้เหตุผล การใช้เครื่องมือ การดำเนินการที่ซับซ้อน และเวิร์กโฟลว์ระยะยาว อะไรที่ทำให้ GPT-5.3 Codex แตกต่าง GPT-5.3 Codex ผสานประสิทธิภาพการเขียนโค้ดระดับแนวหน้ากับความสามารถด้านการให้เหตุผลเชิงวิชาชีพที่กว้างขึ้น โดยรวมจุดแข็งด้านการเขียนโค้ดของ GPT-5.2-Codex และความสามารถด้านการให้เหตุผลเชิงลึกของ GPT-5.2 เข้าด้วยกันเป็นโมเดลเดียว ซึ่งทำงานได้เร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้นประมาณ 25% สิ่งนี้ทำให้โมเดลสามารถรับมือกับงานที่ซับซ้อนและยาวต่อเนื่อง ซึ่งมีขั้นตอนการค้นคว้า การใช้เครื่องมือ และการดำเนินงานหลายช่วงได้ดียิ่งขึ้น ต่างจากรุ่นก่อนหน้าที่เน้นเพียงการสร้างหรือรีวิวโค้ดเป็นหลัก นอกจากนี้ GPT-5.3 Codex ยังสามารถทำงานคล้ายเพื่อนร่วมทีมได้มากขึ้น ผู้ใช้สามารถสั่งงาน ปรับทิศทาง และโต้ตอบระหว่างที่โมเดลกำลังทำงาน โดยยังคงบริบทของงานไว้ได้อย่างต่อเนื่องโดยไม่สูญเสียความคืบหน้า เหตุผลที่ GPT-5.3 Codex ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว GPT-5.3 Codex กลายเป็นหนึ่งในโมเดล AI ที่ถูกพูดถึงมากที่สุดในกลุ่มนักพัฒนา วิศวกร และผู้ทำงานด้านความรู้ ด้วยเหตุผลสำคัญดังนี้ ประสิทธิภาพที่ให้ความรู้สึกเหมือนเพื่อนร่วมทีมจริงไม่ได้แค่เร็วขึ้นแต่ยังโต้ตอบได้ดีและเข้าใจบริบทของงานระยะยาว สามารถตอบสนองต่อฟีดแบ็กระหว่างทาง และปรับเปลี่ยนแนวทางตามคำสั่งของผู้ใช้ได้ทันที รวดเร็วและมีประสิทธิภาพกับงานซับซ้อนทำงานได้เร็วขึ้นประมาณ25% และใช้โทเคนน้อยลง จึงรองรับงานพัฒนาที่มีรายละเอียดสูง เช่น การสร้างแอป เกม การให้เหตุผลเชิงลึก และการใช้เครื่องมือหลากหลาย ทำคะแนนได้โดดเด่นในBenchmark โลกจริง GPT-5.3 Codex ทำผลงานได้ดีใน benchmark ระดับอุตสาหกรรม เช่น SWE-Bench Pro และ Terminal-Bench ซึ่งสะท้อนการทำงานจริงของนักพัฒนา ทั้งการดีบัก การดีพลอย และการทำอัตโนมัติ ถูกนำมาใช้ในการพัฒนาตัวเองโมเดลนี้ถูกใช้ระหว่างกระบวนการพัฒนาการดีบัก และการปรับปรุงประสิทธิภาพของตัวเอง แสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน ความสามารถที่ขยายไปไกลกว่าโค้ดนอกจากนักพัฒนาแล้วผู้เชี่ยวชาญด้านอื่นก็สามารถใช้งานได้ ไม่ว่าจะเป็นการร่างเอกสาร วิเคราะห์ข้อมูล จัดทำรายงาน หรือเอกสารทางเทคนิคตลอดวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ Prompt: Build a landing page for Quiet KPI a founder friendly weekly metric digest. Aesthetic is soft SaaS, glassy cards, lavender to blue gradient,…

Fusion Solution – Migrating Email to Microsoft 365

BlogBy Paing Thet Khine กุมภาพันธ์ 9, 2026

ทำไม Fusion Solution ถึงเป็น บริษัทแนะนำสำหรับย้ายอีเมลไป Microsoft 365 Facebook X LinkedIn การย้ายอีเมลไป Microsoft 365 เป็นโครงการด้านไอทีที่มีความสำคัญอย่างยิ่งและส่งผลกระทบต่อผู้ใช้ทุกคนในองค์กร การย้ายระบบให้ประสบความสำเร็จไม่ใช่แค่การคัดลอกกล่องจดหมายเท่านั้น แต่ต้องอาศัยการวางแผนอย่างรอบคอบ การเลือกกลยุทธ์การย้ายที่เหมาะสม และความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ส่วนนี้จะอธิบายกระบวนการย้ายอีเมลไป Microsoft 365 แบบครบถ้วน ปัญหาที่พบบ่อย และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่องค์กรซึ่งได้รับการยอมรับว่าเป็น บริษัทแนะนำสำหรับย้ายอีเมลไป Microsoft 365 ใช้กันอย่างแพร่หลาย กระบวนการย้ายอีเมลไป Microsoft 365 ทีละขั้นตอน การย้ายอีเมลไป Microsoft 365 โดยทั่วไปจะมีขั้นตอนหลักดังนี้ การเตรียมความพร้อมและประเมินสภาพแวดล้อม ก่อนเริ่มย้ายข้อมูล ทีมไอทีต้องประเมินสิ่งต่อไปนี้: ระบบอีเมลปัจจุบัน (Exchange, โฮสต์อีเมล, แพลตฟอร์มรุ่นเก่า) ขนาดกล่องจดหมายและปริมาณข้อมูลรวม จำนวนผู้ใช้และโดเมน แบนด์วิดท์เครือข่ายและข้อกำหนดด้านความปลอดภัย ขั้นตอนนี้ช่วยกำหนดแนวทางการย้ายที่ถูกต้องและลดปัญหาที่ไม่คาดคิดในภายหลัง การยืนยันโดเมนและความพร้อมของMicrosoft 365 องค์กรจะทำการยืนยันความเป็นเจ้าของโดเมนใน Microsoft 365 ในขั้นตอนนี้ การไหลของอีเมลยังไม่ถูกเปลี่ยน—ค่า MX record จะยังไม่ถูกแก้ไข เพื่อหลีกเลี่ยงการหยุดชะงัก เพื่อให้มั่นใจว่า Microsoft 365 พร้อมใช้งานทางเทคนิคก่อนเริ่มการย้าย การตั้งค่าการย้ายและการซิงก์กล่องจดหมาย มีการตั้งค่า migration endpoint หรือ connector ระหว่างระบบอีเมลต้นทางและ Microsoft 365 กล่องจดหมายจะถูกซิงก์แบบเบื้องหลัง ทำให้ผู้ใช้ยังสามารถทำงานได้ตามปกติในขณะที่ข้อมูลค่อย ๆ ถูกโอนย้าย แนวทางนี้ช่วยลดผลกระทบต่อการดำเนินงานอย่างมาก การตัดระบบและการเปลี่ยนDNS เมื่อข้อมูลกล่องจดหมายซิงก์เสร็จสมบูรณ์แล้ว ระบบจะเปลี่ยนทิศทางการรับส่งอีเมลโดยการอัปเดตค่า MX record ไปยัง Microsoft 365 ขั้นตอนนี้ต้องการการกำหนดเวลาที่แม่นยำและการติดตามอย่างใกล้ชิดเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาการรับส่งอีเมล การตรวจสอบหลังการย้ายและการกำหนดไลเซนส์ หลังจากย้ายเสร็จสิ้น: ตรวจสอบการรับส่งอีเมลและการเข้าถึงของผู้ใช้ ทดสอบ Outlook และอุปกรณ์มือถือ กำหนด Microsoft 365 licenses เพื่อให้ผู้ใช้เข้าใช้งานกล่องจดหมายได้ ปัญหาที่พบบ่อยในการย้ายอีเมลและแนวทางแก้ไข การย้ายอีเมลมักพบความท้าทายที่สามารถคาดการณ์ได้ เช่น …

Sora feed Philosophy: Designing a Feed That Inspires Creation

BlogBy Paing Thet Khine กุมภาพันธ์ 8, 2026

Sora feed Philosophy: แนวคิดการจัดฟีดที่เน้นความคิดสร้างสรรค์และความปลอดภัย Facebook X LinkedIn Sora feed Philosophy ถูกสร้างขึ้นจากเป้าหมายที่เรียบง่ายแต่ท้าทาย คือช่วยให้ผู้คนเข้าใจว่าการสร้างวิดีโอด้วย Generative AI สามารถทำอะไรได้บ้าง และกระตุ้นให้พวกเขา “ลงมือสร้าง” อย่างแท้จริง ไม่ใช่แค่รับชมเนื้อหาแบบผ่าน ๆ แตกต่างจากฟีดโซเชียลแบบดั้งเดิมที่มุ่งเน้นการเลื่อนดูอย่างเฉื่อยชา หรือการไล่ตามกระแสไวรัล ฟีดของ Sora ถูกออกแบบมาโดยตั้งใจเพื่อยกระดับความคิดสร้างสรรค์ การมีส่วนร่วม และความเชื่อมโยงที่มีความหมาย พร้อมทั้งรักษามาตรฐานด้านความปลอดภัยที่เข้มแข็งสำหรับผู้ใช้ในวงกว้าง ปรัชญานี้กำหนดทิศทางให้กับทุกชั้นของฟีด ตั้งแต่ระบบการจัดอันดับและการปรับให้เหมาะกับผู้ใช้ ไปจนถึงระบบความปลอดภัยและการควบคุมโดยผู้ปกครอง แทนที่จะเพิ่มประสิทธิภาพเพียงเพื่อชี้วัดการมีส่วนร่วม Sora มุ่งสร้างระบบนิเวศแห่งความคิดสร้างสรรค์ที่ดีต่อสุขภาพ ซึ่งผู้ใช้รู้สึกได้รับพลัง ปลอดภัย และมีแรงบันดาลใจ หลักการแกนหลักของ Sora feed Philosophy เน้นความคิดสร้างสรรค์ ไม่ใช่การเสพเนื้อหาแบบเฉื่อยชา ฟีดของ Sora ให้ความสำคัญกับความแปลกใหม่และการมีส่วนร่วมอย่างจริงจัง ระบบจัดอันดับถูกออกแบบให้ดึงเนื้อหาที่สร้างสรรค์ มีจินตนาการ และตั้งใจผลิตขึ้นมา แทนการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อการเลื่อนดูไม่รู้จบหรือการมีส่วนร่วมที่หวือหวา แนวทางนี้ช่วยกระตุ้นให้ผู้ใช้ทดลอง รีมิกซ์ไอเดีย และมีส่วนร่วมอย่างมีความหมาย ทำให้ฟีดให้ความรู้สึกสนุก สดใส และไม่กดดัน ให้ผู้ใช้เป็นผู้ควบคุม หลักการสำคัญของฟีดคือการให้อำนาจกับผู้ใช้ Sora มีฟีเจอร์การจัดอันดับที่ปรับได้ (steerable ranking) ซึ่งเปิดโอกาสให้ผู้ใช้กำหนดสิ่งที่อยากเห็นได้โดยตรง ปรับฟีดให้สอดคล้องกับความสนใจหรืออารมณ์ในขณะนั้น สำหรับครอบครัว ระบบควบคุมโดยผู้ปกครองใน ChatGPT ช่วยให้ผู้ปกครองสามารถปิดการปรับฟีดส่วนบุคคล และจัดการการเลื่อนต่อเนื่องสำหรับผู้ใช้วัยรุ่น เพื่อให้มั่นใจว่าเป็นประสบการณ์ที่เหมาะสมกับวัย ให้ความสำคัญกับความเชื่อมโยงที่แท้จริง ฟีดถูกออกแบบมาเพื่อเสริมสร้างสายสัมพันธ์ทางสังคมและจุดประกายความสัมพันธ์ใหม่ ๆ เนื้อหาที่สะท้อนความเชื่อมโยงจริง เช่น การสร้างผลงานร่วมกัน หรือการโต้ตอบแบบ Cameo ที่สนุกสนาน จะได้รับการให้ความสำคัญมากกว่าเนื้อหาไวรัลระดับโลกที่ขาดบริบท แนวทางนี้ช่วยสร้างความรู้สึกร่วมและชุมชนแห่งความคิดสร้างสรรค์ มากกว่าการสื่อสารแบบทางเดียว สร้างสมดุลระหว่างความปลอดภัยและเสรีภาพในการแสดงออก Sora ตั้งเป้าให้ทุกคนเข้าถึงได้อย่างปลอดภัย โดยไม่ปิดกั้นความคิดสร้างสรรค์ ระบบป้องกันที่แข็งแกร่งถูกฝังอยู่ตั้งแต่ขั้นตอนการสร้างเนื้อหา เพื่อป้องกันผลลัพธ์ที่เป็นอันตรายตั้งแต่ต้น ขณะเดียวกัน ระบบก็เปิดพื้นที่ให้กับการทดลอง การแสดงออก และความหลากหลายทางวัฒนธรรม ความสมดุลนี้จะถูกปรับปรุงอย่างต่อเนื่องจากการใช้งานจริงและความคิดเห็นของผู้ใช้ การทำงานของ Sora feed Philosophy ในทางปฏิบัติ ระบบแนะนำของ Sora ถูกออกแบบให้ปรับให้เหมาะกับผู้ใช้โดยธรรมชาติ เพราะแรงบันดาลใจและความคิดสร้างสรรค์เป็นเรื่องเฉพาะบุคคล แทนที่จะอาศัยตัวชี้วัดเดียว ระบบจะประเมินสัญญาณหลายด้าน เพื่อคาดการณ์ว่าเนื้อหาใดที่ผู้ใช้น่าจะชื่นชอบและอยากต่อยอด สัญญาณที่ใช้ในการปรับฟีด ได้แก่: กิจกรรมของผู้ใช้บน Sora: โพสต์ ผู้สร้างที่ติดตาม การกดถูกใจ ความคิดเห็น การรีมิกซ์ และสัญญาณตำแหน่งทั่วไป เช่น ระดับเมืองจาก IP ข้อมูลการโต้ตอบกับ ChatGPT: การใช้งานที่ผ่านมาอาจถูกนำมาใช้ในการแนะนำ โดยผู้ใช้สามารถควบคุมได้เต็มที่ผ่าน Sora Data Controls สัญญาณการมีส่วนร่วมของเนื้อหา: จำนวนการดู การกดถูกใจ ความคิดเห็น พฤติกรรมการรีมิกซ์ และข้อเสนอแนะโดยตรง เช่น “ดูเนื้อหาแบบนี้น้อยลง” สัญญาณระดับผู้สร้าง: ประวัติผู้สร้าง จำนวนผู้ติดตาม และรูปแบบการมีส่วนร่วมที่ผ่านมา สัญญาณด้านความปลอดภัยและความเหมาะสม: การปฏิบัติตามนโยบายการใช้งาน และความเหมาะสมต่อการแสดงในฟีด สัญญาณเหล่านี้ช่วยให้ระบบคาดการณ์ได้ไม่เพียงว่า ผู้ใช้อาจอยากดูอะไร แต่ยังรวมถึงสิ่งที่พวกเขาอาจอยากตอบสนองหรือสร้างต่อยอดด้วย ผู้ปกครองยังสามารถเลือกปิดการปรับฟีดส่วนบุคคลทั้งหมด และควบคุมการเลื่อนต่อเนื่องสำหรับบัญชีวัยรุ่น ซึ่งสะท้อนถึงความมุ่งมั่นของ Sora ต่อความเป็นอยู่ที่ดีของผู้ใช้ ความปลอดภัย การแสดงออก และ Sora feed Philosophy การรักษาฟีดให้ทั้งปลอดภัยและสร้างแรงบันดาลใจ จำเป็นต้องสร้างสมดุลระหว่างการปกป้องและเสรีภาพทางความคิดสร้างสรรค์ เนื้อหาที่ละเมิดนโยบายการใช้งานสากลหรือแนวทางการเผยแพร่ของ Sora จะถูกนำออกจากฟีดและพื้นที่การแชร์ที่เกี่ยวข้อง ซึ่งรวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียง เนื้อหาทางเพศหรือความรุนแรงอย่างโจ่งแจ้ง โฆษณาชวนเชื่อสุดโต่ง เนื้อหาสร้างความเกลียดชัง การส่งเสริมการทำร้ายตนเอง ความท้าทายที่เป็นอันตราย การหลอกล่อเพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วม และการใช้ภาพหรือทรัพย์สินทางปัญญาของผู้อื่นโดยไม่ได้รับอนุญาต แนวทางความปลอดภัยแบบหลายชั้น: ระบบป้องกันก่อนการสร้างเนื้อหา เนื่องจากเนื้อหาทั้งหมดถูกสร้างภายใน Sora กลไกความปลอดภัยจึงถูกนำมาใช้ตั้งแต่ขั้นตอนการสร้าง เพื่อป้องกันผลลัพธ์ที่เป็นอันตรายก่อนจะเกิดขึ้น การกรองฟีดอัตโนมัติ เนื้อหาทั้งหมดถูกตรวจสอบด้วยระบบอัตโนมัติ เพื่อให้เป็นไปตามมาตรฐานความปลอดภัยและเหมาะสมกับวัย โดยเฉพาะสำหรับบัญชีวัยรุ่น การตรวจสอบโดยมนุษย์และรายงานจากผู้ใช้ ทีมงานจะตรวจสอบเนื้อหาที่ถูกแจ้ง และติดตามฟีดเชิงรุกเพื่อจัดการกรณีที่ระบบอัตโนมัติอาจพลาด การบังคับใช้นโยบายเมื่อจำเป็น เมื่อเกิดปัญหา Sora ใช้รูปแบบการรายงานและนำออกอย่างรวดเร็ว โดยไม่จำกัดพื้นที่สร้างสรรค์โดยรวมมากเกินไป แนวคิดนี้ตั้งอยู่บนความเข้าใจว่าระบบแนะนำเป็นระบบที่มีชีวิต การจำกัดมากเกินไปอาจทำลายความคิดสร้างสรรค์ ขณะที่การขาดการกำกับดูแลอาจทำลายความเชื่อมั่น แนวทางของ Sora จึงพัฒนาต่อยอดจากบทเรียนของระบบ Generative ก่อนหน้า และปรับปรุงอย่างต่อเนื่องตามความคิดเห็นของผู้ใช้ บทสรุป Sora feed Philosophy สะท้อนการเปลี่ยนทิศทางอย่างตั้งใจ จากการเสพเนื้อหาแบบเฉื่อยชาไปสู่การสร้างสรรค์อย่างมีชีวิตชีวา ด้วยการให้ความสำคัญกับความคิดสร้างสรรค์ การควบคุมโดยผู้ใช้ ความเชื่อมโยงที่แท้จริง และแนวปฏิบัติด้านความปลอดภัยอย่างรับผิดชอบ ฟีดของ Sora ถูกออกแบบมาเพื่อสร้างแรงบันดาลใจให้ผู้คนร่วมกันสำรวจศักยภาพของวิดีโอ Generative ในอนาคต เมื่อระบบพัฒนาต่อไป การมีส่วนร่วมและความคิดเห็นของผู้ใช้จะยังคงเป็นหัวใจสำคัญในการปรับสมดุลนี้ และกำหนดอนาคตของการค้นพบเชิงสร้างสรรค์ต่อไป สนใจผลิตภัณฑ์และบริการของ Microsoft หรือไม่ ส่งข้อความถึงเราที่นี่ สำรวจเครื่องมือดิจิทัลของเรา หากคุณสนใจในการนำระบบจัดการความรู้มาใช้ในองค์กรของคุณ ติดต่อ SeedKM เพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับระบบจัดการความรู้ภายในองค์กร…

Codex app for macOS: Expanding What Developers Can Do

BlogBy Paing Thet Khine กุมภาพันธ์ 7, 2026

Codex App for macOS เครื่องมือใหม่สำหรับนักพัฒนาจัดการ AI Agent แบบขนาน Facebook X LinkedIn การพัฒนาซอฟต์แวร์สมัยใหม่กำลังเปลี่ยนจากการใช้ AI ช่วยเขียนโค้ดทีละงาน ไปสู่การทำงานร่วมกับเอเจนต์อัจฉริยะแบบเต็มรูปแบบ เมื่อโมเดล AI สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนและใช้เวลานานได้ นักพัฒนาจึงต้องการเครื่องมือที่ดีกว่าในการสั่งงาน ควบคุม และทำงานร่วมกับเอเจนต์หลายตัวพร้อมกัน Codex app for macOS คือคำตอบของ OpenAI สำหรับความท้าทายนี้ โดยเป็นเดสก์ท็อปคอมมานด์เซ็นเตอร์ที่ทรงพลัง ออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักพัฒนาจัดการเอเจนต์ AI หลายตัว รันงานแบบขนาน และทำงานร่วมกับเอเจนต์ตลอดทั้งวงจรชีวิตของซอฟต์แวร์ คอมมานด์เซ็นเตอร์รูปแบบใหม่สำหรับเอเจนต์ AI นับตั้งแต่ Codex เปิดตัวในปี 2025 นักพัฒนาได้ก้าวข้ามการใช้ AI แค่สำหรับโค้ดสั้น ๆ ปัจจุบัน เอเจนต์สามารถออกแบบ พัฒนา ทดสอบ ดีพลอย และบำรุงรักษาซอฟต์แวร์ได้อย่างต่อเนื่องในระยะยาว Codex app ถูกสร้างขึ้นมาโดยเฉพาะสำหรับเวิร์กโฟลว์รูปแบบใหม่นี้ แทนที่จะพึ่งพาเพียง IDE หรือเครื่องมือเทอร์มินัล นักพัฒนาจะได้สภาพแวดล้อมที่ออกแบบมาเพื่อควบคุมและทำงานร่วมกับเอเจนต์หลายตัวในระดับสเกล ด้วย Codex app นักพัฒนาสามารถ: รันเอเจนต์หลายตัวพร้อมกันในงานหรือโปรเจกต์ที่แตกต่างกัน มอบหมายงานที่ใช้เวลานานโดยไม่สูญเสียบริบท ตรวจสอบ แสดงความคิดเห็น และปรับปรุงผลงานของเอเจนต์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำงานแบบขนานโดยไม่สูญเสียการควบคุม หนึ่งในจุดแข็งหลักของ Codex app for macOS คือความสามารถในการจัดการเวิร์กโฟลว์ของเอเจนต์แบบขนานได้อย่างราบรื่น เอเจนต์แต่ละตัวจะทำงานอยู่ในเธรดของตัวเอง และจัดกลุ่มตามโปรเจกต์ นักพัฒนาสามารถสลับระหว่างงานได้ทันที ตรวจสอบ diff แสดงความคิดเห็น หรือเปิดการเปลี่ยนแปลงในเอดิเตอร์ได้โดยตรง การรองรับ Git worktrees ในตัวช่วยให้เอเจนต์หลายตัวทำงานบนรีโพซิทอรีเดียวกันได้โดยไม่เกิดความขัดแย้ง ทำให้สามารถทดลองแนวคิดใหม่ ๆ ได้โดยไม่กระทบโค้ดหลัก นอกจากนี้ แอปยังซิงก์ประวัติเซสชันและการตั้งค่าจาก Codex CLI และส่วนขยาย IDE ทำให้นักพัฒนาสามารถเริ่มใช้งานได้ทันทีโดยไม่ต้องเปลี่ยนเวิร์กโฟลว์เดิม ก้าวข้ามการเขียนโค้ดด้วย Skills Codex ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การสร้างโค้ดอีกต่อไป แต่เป็นการใช้โค้ดเพื่อทำงานจริงให้สำเร็จ ผ่านฟีเจอร์ Skills นักพัฒนาสามารถขยายความสามารถของ Codex เพื่อรองรับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนได้ เช่น: แปลงดีไซน์จาก Figma เป็น UI ที่พร้อมใช้งานจริง จัดการ issue การรีลีส และภาระงานของทีม ดีพลอยแอปพลิเคชันไปยังแพลตฟอร์มคลาวด์ยอดนิยม สร้างและแก้ไขรูปภาพสำหรับผลิตภัณฑ์หรือ UI อ่าน สร้าง และแก้ไขเอกสาร เช่น PDF และสเปรดชีต Skills จะรวมคำสั่ง สคริปต์ และทรัพยากรต่าง ๆ เข้าด้วยกัน ทำให้ Codex สามารถโต้ตอบกับเครื่องมือและทำตามกระบวนการเฉพาะของทีมได้อย่างสม่ำเสมอ โดยสามารถนำ Skills เหล่านี้ไปใช้ซ้ำได้ทั้งบนแอปเดสก์ท็อป, CLI และ IDE รวมถึงแชร์ให้ทีมอื่นผ่านรีโพซิทอรีได้อีกด้วย Automations สำหรับงานซ้ำ ๆ Codex app ยังมาพร้อมกับ Automations ซึ่งช่วยให้เอเจนต์ทำงานอยู่เบื้องหลังตามตารางเวลาที่กำหนดได้ Automations สามารถจัดการงานที่ซ้ำแต่สำคัญ เช่น: การคัดแยก issue ประจำวัน การวิเคราะห์ความล้มเหลวของ CI สรุปรายงานการรีลีส การตรวจสอบและยืนยันระบบตามรอบ เมื่อทำงานเสร็จ ผลลัพธ์จะถูกส่งไปยังคิวสำหรับการตรวจทาน ทำให้นักพัฒนาเข้ามาดำเนินการเฉพาะเมื่อจำเป็น ช่วยประหยัดเวลาไปโฟกัสกับงานที่มีมูลค่าสูงกว่า ออกแบบมาเพื่อนักพัฒนา พร้อมความปลอดภัยตั้งแต่ต้น…

OpenAI Prism: Accelerating Research Writing and Scientific Collaboration

BlogBy Paing Thet Khine กุมภาพันธ์ 6, 2026

OpenAI Prism: เร่งการเขียนงานวิจัยและความร่วมมือทางวิทยาศาสตร์ด้วย AI Facebook X LinkedIn งานวิจัยทางวิทยาศาสตร์เป็นรากฐานของชีวิตสมัยใหม่ ตั้งแต่สาธารณสุข พลังงาน ไปจนถึงความปลอดภัยและนวัตกรรม อย่างไรก็ตาม แม้ปัญญาประดิษฐ์จะก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว งานประจำวันด้านวิทยาศาสตร์จำนวนมากยังคงพึ่งพาเครื่องมือที่กระจัดกระจายและแทบไม่เปลี่ยนแปลงมาหลายปี การเขียนบทความ การจัดการสมการ การทำงานร่วมกับผู้เขียนหลายคน และการเตรียมต้นฉบับเพื่อเผยแพร่ ยังคงเป็นกระบวนการที่ใช้เวลามากและไม่เชื่อมโยงกัน OpenAI Prism ถูกออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนสิ่งเหล่านี้ Prism คือพื้นที่ทำงานฟรีแบบ AI-native ที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับการเขียนงานวิทยาศาสตร์และการทำงานร่วมกัน ขับเคลื่อนด้วย GPT-5.2 โดยรวมการร่าง การใช้เหตุผล การปรับแก้ และการทำงานเป็นทีมไว้ในสภาพแวดล้อมเดียว ช่วยให้นักวิจัยมุ่งเน้นไปที่การค้นพบมากกว่าการจัดการเวิร์กโฟลว์ที่ยุ่งยาก จากเครื่องมือที่แยกส่วน สู่เวิร์กโฟลว์ทางวิทยาศาสตร์แบบบูรณาการ AI ได้แสดงศักยภาพในการเร่งการค้นพบทางวิทยาศาสตร์แล้ว ทั้งด้านการให้เหตุผลเชิงคณิตศาสตร์ขั้นสูง งานวิจัยชีววิทยา และการออกแบบการทดลอง แต่ในความเป็นจริง นักวิจัยจำนวนมากยังต้องสลับไปมาระหว่างโปรแกรมแก้ไขเอกสาร ตัวคอมไพเลอร์ LaTeX ไฟล์ PDF เครื่องมือจัดการบรรณานุกรม และแชต AI แยกต่างหาก การสลับบริบทอย่างต่อเนื่องนี้ทำให้สมาธิขาดตอนและทำให้งานช้าลง Prism เข้ามาแก้ปัญหานี้ด้วยการผสานความสามารถ AI ขั้นสูงเข้ากับกระบวนการเขียนงานวิทยาศาสตร์โดยตรง แทนที่จะใช้ AI เป็นผู้ช่วยแยกต่างหาก นักวิจัยสามารถทำงานร่วมกับ GPT-5.2 ภายในเอกสารเดียวกัน ซึ่งโครงสร้าง สมการ การอ้างอิง และบริบททั้งหมดพร้อมใช้งานทันที Prism คืออะไร Prism คือพื้นที่ทำงานบนคลาวด์แบบ LaTeX-native สำหรับการเขียนงานวิทยาศาสตร์และการทำงานร่วมกัน สร้างขึ้นบนพื้นฐานของ Crixet แพลตฟอร์ม LaTeX ออนไลน์ที่มีความเสถียร และเสริมด้วย AI เพื่อรองรับเวิร์กโฟลว์การวิจัยยุคใหม่ ต่างจากเครื่องมือเขียนแบบดั้งเดิม Prism ฝังความสามารถด้านการให้เหตุผลของ AI ไว้ในพื้นที่ทำงานโดยตรง ทำให้นักวิจัยโต้ตอบกับเนื้อหาได้อย่างชาญฉลาดและมีประสิทธิภาพ ด้วย Prism นักวิจัยสามารถ: สำรวจแนวคิดและให้เหตุผลกับปัญหาที่ซับซ้อนด้วย GPT-5.2 Thinking ร่างและปรับแก้ต้นฉบับโดยรับรู้โครงสร้างเอกสาร สมการ และการอ้างอิงทั้งหมด ค้นหาและนำวรรณกรรมที่เกี่ยวข้องมาใช้ได้โดยตรงภายในบริบทของต้นฉบับ สร้าง แก้ไข และปรับโครงสร้างสมการ รูปภาพ และบรรณานุกรมด้วยความช่วยเหลือของ AI แปลงสมการหรือไดอะแกรมที่เขียนด้วยลายมือเป็น LaTeX โดยอัตโนมัติ ปรับแก้เอกสารในตำแหน่งเดิมโดยไม่ต้องสลับเครื่องมือ ใช้การแก้ไขด้วยเสียง (แบบเลือกใช้) เพื่อปรับงานอย่างรวดเร็ว ออกแบบมาเพื่อความร่วมมือทางวิทยาศาสตร์ในโลกจริง งานวิจัยแทบไม่เคยเป็นงานเดี่ยว บทความพัฒนาผ่านการร่วมมือกับเพื่อนร่วมงาน นักศึกษา อาจารย์ที่ปรึกษา และผู้ประเมินบทความ ซึ่งมักอยู่ต่างสถาบันและเขตเวลา Prism รองรับความเป็นจริงนี้ด้วยฟีเจอร์: ผู้ร่วมงานไม่จำกัดจำนวน โดยไม่มีข้อจำกัดด้านที่นั่งผู้ใช้ การแก้ไข แสดงความคิดเห็น และปรับปรุงแบบเรียลไทม์ ประสบการณ์บนคลาวด์ทั้งหมด โดยไม่ต้องติดตั้ง LaTeX บนเครื่อง ด้วยการขจัดปัญหาความขัดแย้งของเวอร์ชันและการจัดการไฟล์ด้วยตนเอง Prism ช่วยให้ทีมวิจัยทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น และโฟกัสกับคุณภาพทางวิทยาศาสตร์มากกว่าด้านเอกสาร การขยายการเข้าถึงเครื่องมือทางวิทยาศาสตร์ การเข้าถึงได้ง่ายเป็นหลักการสำคัญของ OpenAI Prism แพลตฟอร์มนี้ใช้งานได้ฟรี และทุกคนที่มีบัญชี ChatGPT ส่วนบุคคลสามารถเริ่มใช้งานได้ทันที ไม่มีข้อกำหนดการสมัครสมาชิกหรือข้อจำกัดจำนวนผู้ร่วมงาน แนวทางนี้ช่วยลดอุปสรรคสำหรับนักวิจัยทุกสาขา ทุกสถาบัน และทุกช่วงอาชีพ สนับสนุนการเข้าถึงเครื่องมือคุณภาพสูงด้านการเขียนงานวิทยาศาสตร์อย่างเท่าเทียม ฟีเจอร์ AI ขั้นสูงเพิ่มเติมจะค่อย ๆ เปิดให้ใช้งานผ่านแผน ChatGPT แบบชำระเงินสำหรับองค์กรและสถาบันการศึกษา ทำไม OpenAI Prism จึงสำคัญในตอนนี้ ในปี 2025 AI ได้เปลี่ยนแปลงการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างมาก โดยลดแรงเสียดทานและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ปี 2026 คาดว่าจะเกิดการเปลี่ยนแปลงลักษณะเดียวกันในแวดวงวิทยาศาสตร์ ไม่เพียงแค่ในด้านการค้นพบ แต่รวมถึงการทำให้งานประจำวันมีประสิทธิภาพมากขึ้น Prism คือก้าวสำคัญสู่อนาคตนั้น ด้วยการลดภาระงานด้านการจัดการและรวมเวิร์กโฟลว์ทางวิทยาศาสตร์ไว้ในที่เดียว ทำให้นักวิจัยมีเวลาไปคิด ทดลอง และทำงานร่วมกันมากขึ้น—ซึ่งเป็นจุดที่ความก้าวหน้าที่แท้จริงเกิดขึ้น สนใจผลิตภัณฑ์และบริการของ Microsoft หรือไม่ ส่งข้อความถึงเราที่นี่ สำรวจเครื่องมือดิจิทัลของเรา หากคุณสนใจในการนำระบบจัดการความรู้มาใช้ในองค์กรของคุณ ติดต่อ SeedKM เพื่อขอข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับระบบจัดการความรู้ภายในองค์กร หรือสำรวจผลิตภัณฑ์อื่นๆ เช่น Jarviz สำหรับการบันทึกเวลาทำงานออนไลน์, OPTIMISTIC สำหรับการจัดการบุคลากร HRM-Payroll, Veracity สำหรับการเซ็นเอกสารดิจิทัล, และ CloudAccount สำหรับการบัญชีออนไลน์ อ่านบทความเพิ่มเติมเกี่ยวกับระบบจัดการความรู้และเครื่องมือการจัดการอื่นๆ…

Azure vs Local Cloud: A Practical Comparison for Modern Enterprises

BlogBy Paing Thet Khine มกราคม 29, 2026

Azure vs Local Cloud เปรียบเทียบคลาวด์สาธารณะกับระบบภายในองค์กรแบบละเอียด Facebook X LinkedIn การเลือกโมเดลการใช้งานคลาวด์ที่เหมาะสมเป็นการตัดสินใจที่สำคัญสำหรับองค์กรที่กำลังวางแผนการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล ในปัจจุบัน ธุรกิจส่วนใหญ่มักพิจารณา 2 ทางเลือกหลัก ได้แก่ Azure vs Local Cloud ซึ่งแต่ละรูปแบบมีจุดเด่นที่แตกต่างกันในด้านต้นทุน การควบคุมระบบ ความยืดหยุ่นในการขยายตัว และข้อกำหนดด้านการกำกับดูแลข้อมูล บทความนี้นำเสนอการเปรียบเทียบแบบเคียงข้างกันอย่างชัดเจน เพื่อช่วยผู้มีอำนาจตัดสินใจเลือกแนวทาง—or การผสมผสาน—ที่เหมาะสมกับองค์กรของตนมากที่สุด รูปแบบการติดตั้งระบบ (Deployment Model) Azure (Public Cloud) Microsoft Azure เป็นแพลตฟอร์ม Public Cloud ที่กระจายอยู่ทั่วโลก บริหารจัดการและดูแลโดย Microsoft ให้บริการด้านการประมวลผล (Compute) พื้นที่จัดเก็บข้อมูล (Storage) ฐานข้อมูล AI การวิเคราะห์ข้อมูล และความปลอดภัยในรูปแบบการสมัครใช้งาน ผู้ใช้เข้าถึงทรัพยากรผ่านอินเทอร์เน็ตหรือเครือข่ายส่วนตัวที่ปลอดภัย Local Cloud (On-Prem / Private Cloud) โครงสร้างพื้นฐานของ Local Cloud ทำงานภายในศูนย์ข้อมูลขององค์กรเอง หรือสภาพแวดล้อม Private ที่แยกเฉพาะ องค์กรเป็นผู้ดูแลฮาร์ดแวร์ การอัปเดตซอฟต์แวร์ ความปลอดภัยทางกายภาพ และการบำรุงรักษาระบบทั้งหมด โครงสร้างต้นทุนและการวางแผนทางการเงิน Azure Azure ใช้โมเดลค่าใช้จ่ายแบบ OPEX (ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน) องค์กรจ่ายตามการใช้งานจริง สามารถปรับเพิ่มหรือลดทรัพยากรได้อย่างยืดหยุ่น ลดภาระการลงทุนล่วงหน้าขนาดใหญ่ แต่ต้องมีการควบคุมค่าใช้จ่ายที่ดีเพื่อป้องกันต้นทุนที่เกินคาด Local Cloud Local Cloud ใช้โมเดล CAPEX (ค่าใช้จ่ายลงทุน) ต้องซื้อฮาร์ดแวร์ เครือข่าย และพื้นที่จัดเก็บล่วงหน้า แม้ต้นทุนเริ่มต้นจะสูง แต่ค่าใช้จ่ายระยะยาวอาจคาดการณ์ได้ง่ายสำหรับเวิร์กโหลดที่มีความเสถียรและทำงานต่อเนื่อง การขยายตัวและความยืดหยุ่น Azure Azure รองรับการขยายตัวในระดับแทบไม่จำกัด สามารถจัดสรรทรัพยากรได้ภายในไม่กี่นาที เหมาะกับความต้องการตามฤดูกาล การเติบโตอย่างรวดเร็ว และการทดลองนวัตกรรมใหม่ Local Cloud การขยายระบบต้องจัดซื้อและติดตั้งฮาร์ดแวร์เพิ่มเติม ใช้เวลานาน และถูกจำกัดด้วยพื้นที่ทางกายภาพและงบประมาณ ประสิทธิภาพและความหน่วง (Latency) Azure Azure มีโครงสร้างพื้นฐานประสิทธิภาพสูงทั่วโลก อย่างไรก็ตาม ความหน่วงอาจได้รับผลกระทบจากคุณภาพเครือข่ายและระยะทางจาก Azure Region Local Cloud Local Cloud ให้ความหน่วงต่ำมากสำหรับแอปพลิเคชันที่ทำงานภายในสถานที่เดียวกัน เหมาะกับระบบเรียลไทม์ งานอุตสาหกรรม และงานที่ต้องการการตอบสนองทันที ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด Azure Azure มีฟีเจอร์ด้านความปลอดภัยระดับองค์กร การอัปเดตแพตช์อย่างต่อเนื่อง และการรับรองมาตรฐานด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนดจำนวนมาก โดยใช้โมเดลความรับผิดชอบร่วมกัน (Shared…

The advantages of Fabric: Microsoft Fabric

BlogBy Paing Thet Khine มกราคม 28, 2026

ข้อดีของการทำ Fabric: ทำไม Microsoft Fabric จึงเป็นแพลตฟอร์มข้อมูลแห่งอนาคต Facebook X LinkedIn ในเศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน องค์กรต้องการมากกว่าเครื่องมือวิเคราะห์ที่แยกส่วนกัน แต่ต้องการแพลตฟอร์มข้อมูลที่เป็นหนึ่งเดียว มีความอัจฉริยะ และสามารถขยายตัวได้ ข้อดีของการทำ Fabric อยู่ที่ความสามารถในการรวมงานด้านข้อมูลทั้งหมด ลดความซับซ้อน และสร้างอินไซต์ได้รวดเร็วขึ้น ภายใต้ประสบการณ์ SaaS เดียว Microsoft Fabric คือแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลยุคใหม่ ที่ผสานงานด้าน data engineering, data science, real-time intelligence และ business intelligence เข้าด้วยกันเป็นระบบนิเวศเดียวอย่างไร้รอยต่อ ข้อดีของการทำ Fabric ด้านการรวมแพลตฟอร์มข้อมูล (Unified Data Platform) หนึ่งในจุดเด่นที่สำคัญที่สุดของ Microsoft Fabric คือสถาปัตยกรรมแบบรวมศูนย์อย่างแท้จริง แทนที่จะต้องบริหารจัดการระบบที่แยกขาดจากกันหลายชุด Fabric รวมทุกอย่างไว้ในแพลตฟอร์มเดียว ประโยชน์หลัก ได้แก่: สภาพแวดล้อมเดียวสำหรับ data engineering, data science, real-time analytics, data warehousing และการทำรายงาน ขับเคลื่อนด้วย OneLake ซึ่งเป็น logical data lake แบบรวมศูนย์ ช่วยขจัดปัญหา data silo แหล่งข้อมูลจริงเพียงหนึ่งเดียว (single source of truth) ที่ใช้ร่วมกันในทุก workload ด้าน analytics แนวทางนี้ช่วยลดการทำข้อมูลซ้ำ ความซับซ้อนของการเชื่อมต่อระบบ และแรงเสียดทานในการทำงานระหว่างทีมได้อย่างมาก ข้อดีของการทำ Fabric ด้านต้นทุนและผลตอบแทน (Cost Efficiency & ROI) Microsoft Fabric ไม่ได้ทรงพลังเพียงอย่างเดียว แต่ยังคุ้มค่าทางเศรษฐศาสตร์อีกด้วย งานวิจัยอิสระระบุว่า องค์กรสามารถได้ผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สูงถึง 379% ภายในระยะเวลา 3 ปี โดยมีปัจจัยหลักมาจากการรวมแพลตฟอร์ม องค์กรจะได้รับประโยชน์ดังนี้: ลดค่าไลเซนส์และโครงสร้างพื้นฐาน จากการแทนที่เครื่องมือ analytics ที่กระจัดกระจาย ลดต้นทุนการปฏิบัติงานด้วยโมเดล SaaS แบบรวมศูนย์ สร้างคุณค่าได้รวดเร็วขึ้นจากเครื่องมือที่ผสานกันและใช้ข้อมูลร่วมกัน การทำให้สแตกด้าน analytics เรียบง่ายขึ้น ช่วยให้องค์กรทำงานได้มากขึ้นด้วยทรัพยากรที่น้อยลง การผสาน AI และอินไซต์แบบเรียลไทม์ Fabric ถูกออกแบบให้ทำงานร่วมกับ Microsoft Azure และเทคโนโลยี AI อย่างลึกซึ้ง ช่วยให้องค์กรก้าวจากการวิเคราะห์เชิงพรรณนาไปสู่การตัดสินใจเชิงคาดการณ์และอัจฉริยะ ความสามารถสำคัญ ได้แก่:…

OpenAI ใช้ Azure PostgreSQL เพื่อขยายแพลตฟอร์ม AI ระดับโลก

BlogBy Myo Min มกราคม 26, 2026

OpenAI ใช้ Azure PostgreSQL เพื่อขยายแพลตฟอร์ม AI ระดับโลก Facebook X LinkedIn แพลตฟอร์ม AI สมัยใหม่ทำงานในระดับขนาดที่ระบบดั้งเดิมจำนวนมากไม่เคยถูกออกแบบมาเพื่อรองรับ เบื้องหลังคำตอบอัจฉริยะทุกครั้งคือกระบวนการประมวลผลข้อมูล การประสานงาน และความเสถียรของโครงสร้างพื้นฐานในระดับมหาศาล เพื่อตอบโจทย์ความต้องการเหล่านี้ OpenAI ใช้ Azure PostgreSQL เป็นองค์ประกอบหลักของสถาปัตยกรรมการใช้งานจริง ทำให้สามารถดำเนินงานฐานข้อมูลที่ขยายขนาดได้ มีความทนทาน และกระจายตัวในระดับโลก การตัดสินใจนี้สะท้อนให้เห็นแนวโน้มที่กว้างขึ้นขององค์กรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งหันมาใช้ฐานข้อมูลแบบ cloud-native ที่สามารถขยายขนาดในแนวนอนได้ พร้อมทั้งคงไว้ซึ่งความสอดคล้องของข้อมูลและความเรียบง่ายในการดำเนินงาน Image Source: OpenAI เหตุใด OpenAI จึงเลือก Azure PostgreSQL เมื่อบริการของ OpenAI ขยายตัวไปทั่วโลก แพลตฟอร์มข้อมูลเบื้องหลังจำเป็นต้องรองรับการเติบโตอย่างรวดเร็วโดยไม่กระทบต่อความน่าเชื่อถือ Azure PostgreSQL มอบสภาพแวดล้อม PostgreSQL แบบ managed ระดับองค์กร ซึ่งช่วยลดภาระด้านการดูแลระบบที่มักเกิดขึ้นกับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ เหตุผลหลักในการเลือก Azure PostgreSQL ได้แก่:…

How many types of Copilot are there from Microsoft? How do I choose the right one for me?

BlogBy Paing Thet Khine มกราคม 26, 2026

ประเภทของ Copilot จาก Microsoft มีกี่แบบ? เลือกใช้อย่างไรให้เหมาะ Facebook X LinkedIn Microsoft Copilot ไม่ได้เป็นผลิตภัณฑ์ AI เพียงตัวเดียว แต่เป็นระบบนิเวศของผู้ช่วย AI ที่ออกแบบมาเพื่อตอบโจทย์ผู้ใช้ อุตสาหกรรม และสถานการณ์ทางธุรกิจที่แตกต่างกัน ตั้งแต่งานเอกสารในสำนักงาน การพัฒนาซอฟต์แวร์ การจัดการคลาวด์ ความปลอดภัย ไปจนถึงการดูแลสุขภาพ Microsoft มี Copilot หลากหลายรูปแบบที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะด้าน บทความนี้จะอธิบาย ประเภทของ Copilot ในรูปแบบที่เข้าใจง่ายและเป็นมิตรกับ SEO เพื่อช่วยให้คุณเลือก Copilot ที่เหมาะกับบทบาทหรือองค์กรของคุณมากที่สุด Copilot คืออะไร? Copilot คือผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสามารถช่วยคุณท่องเว็บและทำได้มากกว่านั้น ผู้ช่วยอัจฉริยะนี้ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้ข้อมูล เสริมศักยภาพ และสนับสนุนทั้งการใช้งานส่วนตัวและการทำงาน ไม่ว่าคุณจะถามคำถามง่ายหรือซับซ้อน ใช้ Copilot AI เพื่อเริ่มต้นงานวิจัยหรือโครงการสร้างสรรค์ ให้ช่วยตรวจไวยากรณ์ หรือขอให้สรุปการประชุมการทำงาน Copilot ก็พร้อมช่วยเสมอไม่ว่าคุณจะอยู่ที่ไหน Copilot ยกระดับการช่วยเหลือด้วย AI ไปอีกขั้น ด้วยฟีเจอร์อย่าง Copilot Daily, Voice และ Image Creator ทำให้ Copilot เป็นผู้ช่วย AI คู่ใจที่ใช้งานได้ทุกที่ทุกเวลา Copilot สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและงานประจำวัน Copilot กลุ่มนี้ออกแบบมาสำหรับผู้ใช้ทั่วไป พนักงานสายความรู้ และมืออาชีพที่ทำงานกับเอกสาร อีเมล และการประชุมเป็นประจำ Microsoft 365 Copilot ฝังอยู่โดยตรงใน Word, Excel, PowerPoint, Outlook และ Microsoft Teams โดยใช้ Microsoft Graph เพื่อทำงานร่วมกับข้อมูลองค์กรอย่างปลอดภัย เหมาะสำหรับ: การเขียนเอกสารและอีเมล การสรุปการประชุมและบทสนทนา การสร้างงานนำเสนอและรายงาน การวิเคราะห์ข้อมูลใน Excel Microsoft 365 Copilot Chat ประสบการณ์แชท AI ที่ปลอดภัยภายในแอป Microsoft 365 และบนเว็บ เหมาะสำหรับ: การถามคำถามเกี่ยวกับไฟล์งาน การรับคำตอบจาก AI ที่อ้างอิงข้อมูลระดับองค์กร การสร้าง Copilot Pages และรูปภาพ Microsoft Copilot (Free) Copilot สำหรับผู้บริโภค ใช้งานผ่าน Edge, Windows และเว็บ เหมาะสำหรับ: การแชทกับ AI ทั่วไป การค้นคว้าข้อมูลบนเว็บ การช่วยเขียนข้อความและสร้างภาพ…