Image generation with Copilot

Image Prompting 101: Master AI Image Generation with Copilot

Image Prompting 101: เชี่ยวชาญ Image Generation ด้วย Copilot Facebook X LinkedIn ความคิดสร้างสรรค์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่เราออกแบบ ทำการตลาด และเล่าเรื่องราว ด้วย Microsoft Copilot ใคร ๆ ก็สามารถเชี่ยวชาญ Image Generation ได้ เพียงเรียนรู้วิธีจัดโครงสร้างพรอมต์อย่างมีประสิทธิภาพ กุญแจสำคัญของภาพที่น่าทึ่งไม่ได้อยู่ที่เครื่องมือเท่านั้น แต่คือวิธีที่คุณสื่อสารวิสัยทัศน์ของคุณออกมา คู่มือนี้จะพาคุณเรียนรู้พื้นฐานของการเขียน AI Prompt ที่มีประสิทธิภาพ เพื่อให้คุณสามารถสร้างภาพที่สอดคล้องกับจินตนาการได้อย่างสม่ำเสมอ AI Image Prompt คืออะไร? AI Image Prompt คือคำสั่งข้อความที่คุณป้อนให้โมเดล Generative AI อย่าง Microsoft Copilot เพื่อสร้างผลลัพธ์เป็นภาพ แทนที่จะใช้พู่กันหรือกล้องถ่ายรูป คุณใช้ “คำพูด” เพื่ออธิบาย: วัตถุหรือบุคคลหลัก (Subject) สถานที่หรือฉาก (Setting) อารมณ์ (Mood) โทนสี (Colors) สไตล์ศิลปะ (Artistic Style) จากนั้น Copilot จะตีความคำอธิบายเหล่านั้นและสร้างภาพดิจิทัลขึ้นมา พรอมต์อาจเป็นเพียงประโยคสั้น ๆ หรือย่อหน้าที่มีรายละเอียดมาก อย่างไรก็ตาม ยิ่งคุณระบุรายละเอียดได้ชัดเจนและเฉพาะเจาะจงมากเท่าไร ผลลัพธ์ก็ยิ่งแม่นยำและน่าพึงพอใจมากขึ้นเท่านั้น ทำไมโครงสร้างพรอมต์จึงสำคัญใน Image Generation เมื่อใช้งานเครื่องมือ Image Generation โครงสร้างมีผลโดยตรงต่อคุณภาพของภาพ พรอมต์ที่มีโครงสร้างชัดเจนช่วยลดความกำกวมและทำให้ AI เข้าใจทิศทางได้ดีขึ้น โดยทั่วไป พรอมต์ที่ดีควรเรียงลำดับดังนี้: ประเภทของภาพ วัตถุหลัก รายละเอียดเพิ่มเติม สภาพแวดล้อมหรือบริบท แสงและอารมณ์ สไตล์หรือมุมกล้อง ตัวอย่าง: “Create a cinematic digital painting of a futuristic city skyline at…

create characters with AI

How to create characters with AI using Microsoft Copilot

Create Characters with AI โดยใช้ Microsoft Copilot Facebook X LinkedIn การสร้างตัวละครที่น่าจดจำคือรากฐานของการเล่าเรื่องที่ยอดเยี่ยม ไม่ว่าคุณจะเขียนนวนิยาย ออกแบบเกม สร้างแบรนด์เพอร์โซนา หรือพัฒนาแคมเปญการตลาด ตัวละครที่แข็งแรงจะทำให้งานของคุณโดดเด่นมากขึ้น ปัจจุบันการ Create Characters with AI ทำได้ง่ายกว่าที่เคย ด้วยเครื่องมืออัจฉริยะอย่าง Microsoft Copilot คู่มือนี้จะพาคุณเรียนรู้แบบทีละขั้นตอนเกี่ยวกับการ Create Characters with AI อย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้ความสามารถด้านการเขียน การระดมไอเดีย และการสร้างภาพของ Copilot ทำไมควรใช้ AI เพื่อสร้างตัวละคร? AI ช่วยเร่งกระบวนการคิดไอเดียโดยไม่ลดทอนความคิดสร้างสรรค์ แทนที่จะเริ่มจากหน้ากระดาษว่าง คุณสามารถสร้างแนวคิดตัวละครที่มีโครงสร้างได้ทันที และปรับปรุงต่อได้ตามต้องการ เหตุผลที่มืออาชีพเลือกใช้ AI ในการพัฒนาตัวละคร: สร้างไอเดียใหม่ ๆ ได้อย่างรวดเร็ว แก้อาการคิดไม่ออก (writer’s block) เพิ่มมิติด้านบุคลิกและอารมณ์ รักษาความสม่ำเสมอในโครงการระยะยาว สร้างภาพประกอบควบคู่กับโปรไฟล์ตัวละคร Microsoft Copilot เปรียบเสมือนผู้ช่วยด้านความคิดสร้างสรรค์ ที่ช่วยจัดโครงสร้างไอเดียให้กลายเป็นโปรไฟล์ที่ละเอียดและพัฒนาได้ต่อเนื่อง ขั้นตอนที่ 1: เริ่มต้นด้วย Prompt ที่ชัดเจน  การ Create Characters with AI ให้ได้ผลดีต้องเริ่มจากความชัดเจน Prompt แรกของคุณจะเป็นตัวกำหนดทิศทาง ตัวอย่าง Prompt:  “Write and Create a fantasy character with a mysterious past and hidden magical ability.” โดยทั่วไป Copilot จะตอบกลับมาในรูปแบบโครงสร้าง เช่น: ชื่อ อายุ ลักษณะภายนอก บุคลิกภาพ จุดแข็งและจุดอ่อน…

GPT-5.3 Codex Spark

Introducing GPT‑5.3 Codex Spark

GPT-5.3 Codex Spark: การเขียนโค้ดแบบเรียลไทม์ด้วยความหน่วงต่ำพิเศษ Facebook X LinkedIn วิวัฒนาการขั้นถัดไปของการพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วย AI มาถึงแล้ว GPT-5.3 Codex Spark เปิดให้ใช้งานในรูปแบบ research preview โดยเป็นโมเดลแรกของ OpenAI ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการทำงานร่วมกันด้านการเขียนโค้ดแบบเรียลไทม์ ในฐานะโมเดลขนาดเล็กและรวดเร็วเป็นพิเศษที่พัฒนาต่อยอดจาก GPT-5.3 Codex นั้น GPT-5.3 Codex Spark ถูกปรับแต่งให้ตอบสนองแทบจะทันที เมื่อให้บริการผ่านฮาร์ดแวร์ความหน่วงต่ำพิเศษจากความร่วมมือกับ Cerebras โมเดลสามารถสร้างผลลัพธ์ได้มากกว่า 1000 โทเคนต่อวินาที ยกระดับความลื่นไหลของการพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วย AI ไปอีกขั้น GPT-5.3 Codex Spark คืออะไร? GPT-5.3 Codex Spark คือโมเดลสำหรับงานเขียนโค้ดที่เน้นความเร็วสูง ออกแบบมาเพื่อรองรับ: การพัฒนาแบบโต้ตอบ (Interactive development) การทำงานแบบปรับแก้อย่างรวดเร็ว (Rapid iteration) การปรับตรรกะทันที (Immediate logic refinement) การแก้ไขโค้ดแบบเกือบเรียลไทม์ ต่างจากโมเดลขนาดใหญ่ที่ออกแบบมาสำหรับงานอัตโนมัติระยะยาวที่กินเวลาหลายชั่วโมงหรือหลายวัน GPT-5.3 Codex Spark ถูกปรับให้เหมาะกับการทำงาน “ในขณะนั้น” นักพัฒนาสามารถปรับโครงสร้าง แก้ตรรกะ หรือปรับอินเทอร์เฟซ และเห็นผลลัพธ์ทันที ปัจจุบันรองรับ: Context window ขนาด 128K อินพุตแบบข้อความเท่านั้น Rate limit แยกสำหรับช่วง research preview สิทธิ์เข้าถึงสำหรับผู้ใช้ ChatGPT Pro ที่สำคัญ การใช้งานในช่วง research preview จะไม่ถูกนับรวมกับ rate limit มาตรฐาน ออกแบบเพื่อการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ ความเร็วเป็นปัจจัยสำคัญของการพัฒนาซอฟต์แวร์ Codex Spark จึงถูกสร้างมาเพื่อการทำงานร่วมกันแบบโต้ตอบ ที่ความหน่วง (latency) สำคัญพอ ๆ…

Claude Opus 4.6

Claude Opus 4.6: Now available in Microsoft Foundry on Azure

Claude Opus 4.6 โมเดล AI ระดับองค์กรสำหรับ Coding และ Workflows จาก Anthropic Facebook X LinkedIn Anthropic เปิดตัว Claude Opus 4.6 ซึ่งเป็นวิวัฒนาการล่าสุดของโมเดล AI ระดับไฮเอนด์ที่ออกแบบมาเพื่อจัดการกับความท้าทายด้านการเขียนโค้ดที่ซับซ้อน งานแบบ agent-driven ที่ต้องใช้การประสานงานหลายขั้นตอน และเวิร์กโฟลว์จริงในระดับองค์กร ปัจจุบันพร้อมใช้งานแล้วใน Microsoft Foundry บน Azure โดย Claude Opus 4.6 ผสานความสามารถด้านการให้เหตุผลขั้นสูง การรองรับบริบทขนาดใหญ่ และประสิทธิภาพที่พร้อมใช้งานจริงในระดับโปรดักชัน ช่วยให้องค์กรก้าวข้ามจากการทดลองสู่ระบบ AI ที่เชื่อถือได้ อะไรทำให้ Claude Opus 4.6 โดดเด่น? Claude Opus 4.6 พัฒนาต่อยอดจากรุ่นก่อนหน้าด้วยการอัปเกรดที่สำคัญหลายประการ ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานระยะยาวและงานขนาดใหญ่ หน้าต่างบริบท (Context Window) ขนาดมหาศาล หนึ่งในจุดเด่นที่สำคัญคือ context window ขนาด 1 ล้านโทเคน (เวอร์ชันเบต้า) ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถจดจำและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากได้พร้อมกัน เหมาะสำหรับการทำงานกับโค้ดขนาดใหญ่ เอกสารรายละเอียดสูง หรือการวิเคราะห์เชิงลึกที่ต่อเนื่องยาวนาน การเขียนโค้ดอัตโนมัติและงานซับซ้อน โมเดลมีความสามารถโดดเด่นในเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ดแบบยาว เช่น การรีแฟกเตอร์โค้ด การตรวจจับบั๊ก และการวางแผนการพัฒนา นักพัฒนาสามารถมอบหมายงานตั้งแต่การรวบรวมความต้องการไปจนถึงการดีพลอยระบบได้แบบครบวงจร ทำให้วิศวกรสามารถโฟกัสกับการตรวจสอบและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์แทนงานซ้ำซ้อน งานความรู้ในระดับองค์กร Claude Opus 4.6 ไม่ได้จำกัดเฉพาะงานพัฒนาซอฟต์แวร์เท่านั้น ความสามารถด้านการให้เหตุผลเชิงลึกยังเหมาะกับงานธุรกิจที่มีบริบทซับซ้อน เช่น การวิเคราะห์ทางการเงิน การร่างเอกสารทางกฎหมาย การสร้างสเปรดชีตและงานนำเสนอ การสรุปรายงานวิจัย ทั้งหมดนี้สามารถทำได้โดยยังคงรักษาความสม่ำเสมอและคุณภาพระดับมืออาชีพ รองรับการทำงานแบบ Agent ขั้นสูง โมเดลสนับสนุนเวิร์กโฟลว์แบบ agentic ซึ่ง AI ย่อยหลายตัวสามารถทำงานร่วมกันแบบขนานผ่านเครื่องมือและแอปพลิเคชันต่าง ๆ ช่วยให้สามารถทำระบบอัตโนมัติในกระบวนการหลายขั้นตอนที่เชื่อมต่อระบบเดิมและเครื่องมือปฏิบัติการ เพิ่มประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมองค์กรที่ซับซ้อน พร้อมใช้งานจริงใน Microsoft Foundry การผสาน Claude Opus 4.6 เข้ากับ Microsoft Foundry ช่วยนำศักยภาพดังกล่าวเข้าสู่สภาพแวดล้อมระดับองค์กรอย่างเต็มรูปแบบ ได้แก่…

Ads in Chatgpt

Ads in ChatGPT: Testing ads, Emphasizing its independence.

Ads in ChatGPT เริ่มทดสอบโฆษณา พร้อมย้ำคำตอบเป็นอิสระ Facebook X LinkedIn OpenAI ได้เริ่มทดสอบ Ads in ChatGPT อย่างเป็นทางการในสหรัฐอเมริกา โดยเปิดให้เฉพาะผู้ใช้ที่เข้าสู่ระบบและมีอายุผู้ใหญ่ในแพ็กเกจ Free และ Go เท่านั้น ขณะที่แพ็กเกจ Plus, Pro, Business, Enterprise และ Education จะยังคงไม่มีโฆษณา  ความเคลื่อนไหวนี้สะท้อนการเปลี่ยนแปลงสำคัญในแนวทางการสร้างรายได้ของแพลตฟอร์ม AI เชิงสนทนาในอนาคต อย่างไรก็ตาม OpenAI ย้ำถึงคำมั่นสัญญาหลัก 3 ประการ ได้แก่ คำตอบยังคงเป็นอิสระ บทสนทนายังคงเป็นส่วนตัว และผู้ใช้ยังคงมีสิทธิ์ควบคุมประสบการณ์ของตนเอง  ต่อไปนี้คือรายละเอียดของการทดสอบนี้ วิธีการทำงาน และเหตุผลว่าทำไมเรื่องนี้จึงสำคัญ  เหตุใดจึงเริ่มใช้ Ads in ChatGPT?  ปัจจุบัน ChatGPT มีผู้ใช้งานหลายร้อยล้านคนทั่วโลก เพื่อนำไปใช้ในด้านต่าง ๆ เช่น  การเรียนรู้และค้นคว้า  การวางแผนธุรกิจ  การสร้างคอนเทนต์  การตัดสินใจส่วนบุคคล  การดูแลโครงสร้างพื้นฐานที่รวดเร็วและเสถียรในระดับโลกเช่นนี้ ต้องอาศัยการลงทุนอย่างต่อเนื่อง  โฆษณาจึงช่วยสนับสนุนในด้านต่อไปนี้  การคงไว้ซึ่งบริการ AI ฟรี  การพัฒนาโมเดลให้ฉลาดและเสถียรยิ่งขึ้น  การเปิดให้เข้าถึงฟีเจอร์ขั้นสูงในวงกว้าง  การเติบโตอย่างยั่งยืนในระยะยาว  ผู้ใช้ที่ไม่ต้องการเห็นโฆษณาสามารถ  อัปเกรดเป็น Plus หรือ Pro  หรือเลือกปิดโฆษณาในแพ็กเกจ Free โดยแลกกับจำนวนข้อความต่อวันที่ลดลง  เป้าหมายคือสร้างสมดุลระหว่างการเข้าถึงและความยั่งยืน โดยไม่กระทบต่อความไว้วางใจ  โฆษณามีผลต่อคำตอบของ ChatGPT หรือไม่?  คำตอบคือ ไม่มี  หลักการสำคัญของ Ads in ChatGPT คือความเป็นอิสระของคำตอบ  คำตอบของ ChatGPT:  ถูกออกแบบเพื่อให้ความช่วยเหลืออย่างเหมาะสม  ไม่ได้รับอิทธิพลจากผู้ลงโฆษณา  แยกออกจากเนื้อหาโฆษณาอย่างชัดเจน  โฆษณาจะ  มีการระบุว่าเป็นเนื้อหาสปอนเซอร์อย่างชัดเจน  แยกทางภาพและบริบทออกจากคำตอบของ AI  เส้นแบ่งที่ชัดเจนระหว่างเนื้อหาเชิงพาณิชย์กับคำตอบที่สร้างโดย AI เป็นสิ่งสำคัญต่อความน่าเชื่อถือ โดยเฉพาะในกรณีการใช้งานเพื่อการทำงาน การค้นคว้า หรือการช่วยตัดสินใจ  วิธีการเลือกโฆษณาในการทดสอบ  ในช่วงทดสอบ การแสดงโฆษณาอาจพิจารณาจาก  หัวข้อของบทสนทนาปัจจุบัน  กิจกรรมการแชทก่อนหน้า  ปฏิสัมพันธ์ที่เคยมีกับโฆษณา  ตัวอย่างเช่น  การค้นหาสูตรอาหาร อาจเห็นโฆษณาเกี่ยวกับชุดวัตถุดิบทำอาหาร …

OpenAI Frontier

Introducing OpenAI Frontier: Enterprise Platform for Creating AI Agents

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 …

gpt-5-3 codex

OpenAI Introducing GPT-5.3 Codex

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,…

migrate mail to Microsoft 365

Fusion Solution – Migrating Email to Microsoft 365

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

Sora feed Philosophy: Designing a Feed That Inspires Creation

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

Codex app for macOS: Expanding What Developers Can Do

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…