Work Copilot in Edge

Copilot in Edge (Work): Intelligent AI Features for the Modern Workplace

Blog

Copilot in Edge (Work): ฟีเจอร์ AI อัจฉริยะสำหรับการทำงานยุคใหม่ Facebook X LinkedIn ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานออนไลน์อย่างรวดเร็ว และ Microsoft ยังคงผลักดันการใช้งาน AI ให้ลึกเข้าไปใน Workflow การทำงานประจำวันมากยิ่งขึ้นผ่านการอัปเดตล่าสุดของ Copilot in Edge ที่ถูกผสานเข้ากับ Microsoft Edge โดยตรง ประสบการณ์ใหม่นี้ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถค้นคว้า สรุป วิเคราะห์ และทำงานต่าง ๆ ได้รวดเร็วยิ่งขึ้นโดยไม่ต้องออกจากเบราว์เซอร์ แทนที่จะทำหน้าที่เป็น Chatbot แบบแยกเดี่ยว Microsoft Copilot in Edge ถูกพัฒนาให้เป็นผู้ช่วยอัจฉริยะสำหรับการทำงานที่ทำงานอยู่ภายในประสบการณ์การใช้งานเบราว์เซอร์โดยตรง ฟีเจอร์ใหม่ล่าสุดของ Microsoft มุ่งเน้นไปที่ Productivity, ความเข้าใจบริบท, ความปลอดภัยระดับองค์กร และ Workflow ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับการทำงานยุคใหม่ Copilot in Edge คืออะไร? Copilot in Edge คือผู้ช่วย AI ของ Microsoft ที่ถูกรวมเข้ากับเบราว์เซอร์ Edge โดยตรง ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถโต้ตอบกับเว็บไซต์ เอกสาร วิดีโอ และเนื้อหาออนไลน์ต่าง ๆ ผ่านความสามารถของ AI ขณะทำงานภายในเบราว์เซอร์ เวอร์ชันล่าสุดได้เพิ่มฟีเจอร์ AI แบบ Contextual ที่ฉลาดขึ้น เพื่อช่วยให้ผู้ใช้งานทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น การสรุปเอกสาร การวิเคราะห์หลายแท็บพร้อมกัน การสร้าง Insight อย่างรวดเร็ว และการช่วยจัดการ Workflow ออนไลน์ เนื่องจาก Copilot ถูกสร้างไว้ภายใน Edge โดยตรง ผู้ใช้งานจึงสามารถเข้าถึงความสามารถของ AI ได้ทันทีโดยไม่ต้องติดตั้งแอปเพิ่มเติมหรือกำหนดค่าระบบเพิ่มเติม ทำงานได้รวดเร็วยิ่งขึ้น หนึ่งในข้อได้เปรียบสำคัญของ Copilot in Edge คือความสามารถในการลดงานซ้ำ ๆ ระหว่างวันทำงาน ผู้ใช้งานสามารถ: สรุปเอกสารขนาดยาว ร่างอีเมล วิเคราะห์เว็บไซต์ สร้าง Insight อย่างรวดเร็ว ถามคำถามตามบริบท อธิบายข้อมูลที่ซับซ้อนให้ง่ายขึ้น แทนที่จะต้องสลับไปมาระหว่างแท็บ เครื่องมือ AI และแอป Productivity ต่าง ๆ ผู้ใช้งานสามารถทำงานหลายอย่างได้โดยตรงภายในเบราว์เซอร์ สิ่งนี้ช่วยสร้าง Workflow ที่รวดเร็วและลื่นไหลมากขึ้นสำหรับผู้เชี่ยวชาญที่ต้องจัดการข้อมูลจำนวนมากในแต่ละวัน Copilot New Tab Page Microsoft ยังเปิดตัวหน้า New Tab แบบใหม่ของ Copilot ที่รวมเครื่องมือ Productivity หลายรูปแบบไว้ใน Workspace เดียว ประสบการณ์ใหม่นี้รวม: AI Chat Search…

Google NotebookLM

Google NotebookLM: AI-Powered Research Partner

Blog

Google NotebookLM: ผู้ช่วยวิจัย AI อัจฉริยะจาก Google Facebook X LinkedIn ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีที่ผู้คนค้นคว้า จัดระเบียบข้อมูล และเรียนรู้จากเนื้อหาที่ซับซ้อนอย่างรวดเร็ว ตั้งแต่นักเรียน นักวิจัย ไปจนถึงผู้เชี่ยวชาญทางธุรกิจและคอนเทนต์ครีเอเตอร์ หลายคนเริ่มพึ่งพาเครื่องมือ AI เพื่อช่วยจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลและเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน หนึ่งในเครื่องมือที่น่าสนใจที่สุดในด้านนี้คือ Google NotebookLM ผู้ช่วยด้านการวิจัยและจัดการความรู้ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งพัฒนาโดย Google ต่างจาก AI Chatbot แบบดั้งเดิมที่เน้นตอบคำถามทั่วไปเป็นหลัก NotebookLM ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้ใช้ทำงานร่วมกับแหล่งข้อมูลและเอกสารของตนเองโดยตรง แพลตฟอร์มนี้ทำหน้าที่เสมือนผู้ช่วยวิจัย AI ส่วนตัว ที่สามารถสรุปข้อมูล อธิบายแนวคิด จัดระเบียบบันทึก และสร้างข้อมูลเชิงลึกจากเอกสารที่ผู้ใช้อัปโหลด เมื่อระบบจัดการความรู้ด้วย AI มีความสำคัญมากขึ้น NotebookLM จึงถือเป็นอีกก้าวสำคัญสู่ Workflow การวิจัยที่ชาญฉลาดและเป็นส่วนตัวมากขึ้น Google NotebookLM คืออะไร? Google NotebookLM คือสมุดบันทึกและผู้ช่วยวิจัยที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้ใช้วิเคราะห์ จัดระเบียบ และเข้าใจข้อมูลจากเอกสารและแหล่งข้อมูลของตนเองได้ดียิ่งขึ้น ผู้ใช้สามารถอัปโหลดไฟล์ต่าง ๆ เช่น PDF, Google Docs, งานวิจัย, URL เว็บไซต์, บันทึกย่อ และไฟล์ Presentation เพื่อให้ AI ใช้ข้อมูลเหล่านั้นเป็นแหล่งอ้างอิงสำหรับการสนทนาและช่วยเหลือด้านการวิจัย ต่างจาก AI Chatbot แบบทั่วไปที่พึ่งพาความรู้จากอินเทอร์เน็ตเป็นหลัก NotebookLM จะมุ่งเน้นไปที่เนื้อหาที่ผู้ใช้ให้มาโดยเฉพาะ ทำให้คำตอบมีความเกี่ยวข้องกับบริบท เป็นส่วนตัว และเหมาะสมกับงานวิจัย การเรียน หรือโปรเจกต์ต่าง ๆ มากยิ่งขึ้น ทำไม Google จึงสร้าง NotebookLM ผู้ใช้งานยุคใหม่ต้องจัดการข้อมูลจำนวนมากจากหลายเอกสาร เว็บไซต์ และแหล่งงานวิจัย การจัดระเบียบบันทึกด้วยตนเองและการสกัดข้อมูลสำคัญจากเอกสารขนาดยาวอาจใช้เวลานานและไม่มีประสิทธิภาพ Google จึงพัฒนา NotebookLM เพื่อช่วยลดความซับซ้อนของกระบวนการเหล่านี้ด้วย AI แพลตฟอร์มนี้ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้ผู้ใช้: เป้าหมาย ประโยชน์ เข้าใจเนื้อหาที่ซับซ้อน เรียนรู้ได้รวดเร็วขึ้น จัดระเบียบงานวิจัย เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน สรุปเอกสารขนาดยาว ลดเวลาในการอ่าน สร้างข้อมูลเชิงลึก ช่วยตัดสินใจได้ดีขึ้น ถามคำถามตามบริบท ได้คำตอบที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น   แทนที่จะเป็นเพียง Chatbot NotebookLM ทำหน้าที่เสมือน Workspace อัจฉริยะสำหรับงานวิจัยและการจัดการความรู้ ฟีเจอร์สำคัญของ Google NotebookLM การเข้าใจเอกสารด้วย AIหนึ่งในจุดแข็งสำคัญของ NotebookLM คือความสามารถในการเข้าใจเอกสารที่อัปโหลดและตอบคำถามตามเนื้อหาในเอกสารเหล่านั้น ผู้ใช้สามารถถามคำถาม ขอให้สรุป เปรียบเทียบเอกสาร หรืออธิบายหัวข้อที่ซับซ้อนจากข้อมูลของตนเองได้โดยตรง ทำให้แพลตฟอร์มนี้มีประโยชน์อย่างมากสำหรับการเรียน การวิจัย และการวิเคราะห์เชิงวิชาชีพ AI แบบ Personalized และอ้างอิงจากแหล่งข้อมูลจริงต่างจาก AI Chatbot ทั่วไปที่พึ่งพาความรู้จากอินเทอร์เน็ตเป็นหลัก NotebookLM มุ่งเน้นไปที่ข้อมูลที่ผู้ใช้อัปโหลด สิ่งนี้ช่วยสร้างประสบการณ์ AI ที่มีความเป็นส่วนตัวมากขึ้น พร้อมเพิ่มความแม่นยำด้วยคำตอบที่อ้างอิงจากแหล่งข้อมูลจริง AI จะอ้างอิงเอกสารที่อัปโหลดโดยตรง ช่วยลดปัญหา Hallucination และเพิ่มความน่าเชื่อถือสำหรับงานวิจัย การวิเคราะห์ธุรกิจ และเอกสารด้านเทคนิค การสร้างสรุปและบันทึกอัตโนมัติด้วย AINotebookLM สามารถสร้างสรุป บันทึกแบบมีโครงสร้าง และข้อมูลสำคัญจากเอกสารขนาดยาว เช่น งานวิจัย รายงาน บันทึกการประชุม และเนื้อหาการศึกษาได้อัตโนมัติ ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจข้อมูลสำคัญได้รวดเร็วขึ้นโดยไม่ต้องอ่านเอกสารทั้งหมดด้วยตนเอง Audio Overviews และการเรียนรู้แบบ Interactiveหนึ่งในฟีเจอร์ที่โดดเด่นที่สุดของแพลตฟอร์มคือ AI-generated audio overviews โดย NotebookLM สามารถเปลี่ยนเอกสารที่อัปโหลดให้กลายเป็นบทสนทนาในรูปแบบคล้ายพอดแคสต์ ช่วยให้ผู้ใช้เรียนรู้ข้อมูลผ่านรูปแบบที่มีความ Interactive และเป็นธรรมชาติมากขึ้น ฟีเจอร์นี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับนักเรียน นักวิจัย และผู้เชี่ยวชาญที่มีเวลาจำกัด การทำงานร่วมกันและการจัดการความรู้NotebookLM ยังรองรับ Workflow ด้านการวิจัยและการจัดการความรู้แบบ Collaborative ทีมงานสามารถจัดระเบียบเอกสาร แชร์ข้อมูลวิจัย และวิเคราะห์ข้อมูลร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้แพลตฟอร์มนี้เหมาะทั้งสำหรับบุคคลทั่วไปและองค์กร Google NotebookLM เทียบกับ AI Chatbot แบบดั้งเดิม ฟีเจอร์ Traditional AI…

Dynamics 365 Project Operations

Dynamics 365 Project Operations: Microsoft Project Management Solution

Blog

Dynamics 365 Project Operations: โซลูชันบริหารโครงการจาก Microsoft Facebook X LinkedIn การบริหารโครงการในยุคปัจจุบันมีความซับซ้อนมากขึ้นอย่างต่อเนื่อง องค์กรจำเป็นต้องประสานงานระหว่างทีมขาย การวางแผนโครงการ การบริหารทรัพยากร งบประมาณ การทำงานร่วมกัน และการติดตามด้านการเงินข้ามหลายทีมและหลายระบบ สำหรับธุรกิจจำนวนมาก โดยเฉพาะ SME และองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยงานบริการ Workflow ที่แยกออกจากกันมักนำไปสู่ความล่าช้า งบประมาณบานปลาย และการมองเห็นประสิทธิภาพโครงการที่ลดลง นี่คือเหตุผลที่ Dynamics 365 Project Operations กลายเป็นโซลูชันที่มีความสำคัญ แพลตฟอร์มนี้พัฒนาโดย Microsoft โดยรวมความสามารถด้านการบริหารโครงการ การวางแผนทรัพยากร การบริหารการเงิน และการดำเนินงานทางธุรกิจไว้ในระบบเดียว ซึ่งออกแบบมาสำหรับองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยโครงการโดยเฉพาะ สำหรับ Project Manager ผู้บริหาร SME และ Sales Manager ระบบ Dynamics 365 Project Operations ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพตลอดวงจรโครงการ ตั้งแต่โอกาสทางการขาย การวางแผน การดำเนินงาน ไปจนถึงการรายงานทางการเงิน Dynamics 365 Project Operations คืออะไร? Dynamics 365 Project Operations คือแอปพลิเคชันภายใน Ecosystem ของ Microsoft Dynamics 365 ที่ช่วยให้องค์กรบริหารโครงการได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในทุกแผนก แพลตฟอร์มนี้ถูกออกแบบมาเพื่อเชื่อมต่อ: กระบวนการขาย การวางแผนโครงการ การบริหารทรัพยากร การติดตามเวลาและค่าใช้จ่าย การดำเนินงานด้านการเงิน Workflow การส่งมอบโครงการ แทนที่จะต้องใช้งานหลายระบบแยกกันสำหรับ CRM, Project Management และ Finance องค์กรสามารถบริหารทุกอย่างได้ภายในสภาพแวดล้อมแบบรวมศูนย์ โซลูชันนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ: บริษัทที่ปรึกษา ผู้ให้บริการด้าน IT บริษัทวิศวกรรม องค์กรด้าน Professional Services SME ที่บริหารโครงการสำหรับลูกค้า ทำไมธุรกิจจึงต้องการระบบ Project Operations ที่ดีกว่าเดิม หลายองค์กรยังคงบริหารโครงการผ่าน Spreadsheet, Email และเครื่องมือ Project Management แบบแยกส่วน แม้ว่าวิธีนี้อาจเพียงพอสำหรับทีมขนาดเล็กในช่วงแรก แต่เมื่อธุรกิจเติบโตขึ้น มักเกิดปัญหาด้านการดำเนินงานตามมา ปัญหาที่พบบ่อย ได้แก่: ความท้าทาย…

Copilot Study and Learn

Copilot Study and Learn: AI Built for Students

Blog

Copilot Study and Learn: AI ผู้ช่วยการเรียนสำหรับนักเรียนจาก Microsoft Facebook X LinkedIn ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนแปลงวงการการศึกษาอย่างรวดเร็ว และ Microsoft ก็กำลังขยายระบบนิเวศด้านการเรียนรู้ด้วย AI ผ่านการเปิดตัว Copilot Study and Learn ซึ่งเป็น AI Learning Agent ที่ออกแบบมาสำหรับนักเรียนและนักศึกษาโดยเฉพาะ จากข้อมูลของ Microsoft Education ระบบ Study and Learn Agent ถูกผสานรวมอยู่ภายในประสบการณ์การใช้งาน Microsoft 365 Copilot สำหรับผู้ใช้ด้านการศึกษา เป้าหมายคือการมอบผู้ช่วย AI ที่สามารถช่วยสรุปบทเรียน อธิบายแนวคิด สร้างสื่อการเรียนรู้ และสนับสนุน Workflow การเรียนรู้แบบ Personalized ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ในยุคที่ AI เริ่มกลายเป็นส่วนสำคัญของห้องเรียนและแพลตฟอร์มการศึกษาดิจิทัล Copilot Study and Learn จึงสะท้อนวิสัยทัศน์ของ Microsoft ที่ต้องการผลักดัน AI ให้เป็นเครื่องมือสำคัญด้าน Productivity และการเรียนรู้สำหรับนักเรียนยุคใหม่ Copilot Study and Learn คืออะไร? Microsoft Copilot Study and Learn คือ AI Agent ด้านการศึกษาที่ถูกออกแบบมาเพื่อสนับสนุนนักเรียน นักศึกษา และสถาบันการศึกษาโดยเฉพาะ แตกต่างจาก AI Chatbot ทั่วไปที่เน้นการสนทนาในวงกว้าง แพลตฟอร์มนี้ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อช่วยด้านการเรียน การทำความเข้าใจบทเรียน การเตรียมสอบ และ Workflow การเรียนรู้แบบเฉพาะบุคคล ผู้เรียนสามารถอัปโหลดเอกสารการเรียนของตนเอง และสนทนากับ AI เพื่อช่วยทำความเข้าใจหัวข้อต่าง ๆ จัดระเบียบข้อมูล และเตรียมตัวสอบได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ระบบสามารถสรุปบทเรียน อธิบายเนื้อหาที่ยากให้เข้าใจง่ายขึ้น สร้าง Study Guide และ Quiz รวมถึงช่วยทบทวนบทเรียนจากเอกสารที่อัปโหลดเข้าไป…

Google Antigravity 2

Google Antigravity 2.0: Google’s new AI Agent Platform

Blog

เปิดตัว Google Antigravity 2.0: แพลตฟอร์ม AI Agent รุ่นใหม่จาก Google Facebook X LinkedIn Artificial Intelligence กำลังก้าวข้ามจาก Chatbot และผู้ช่วย AI แบบเดิม ไปสู่ยุคใหม่ของ AI Agents แบบ Autonomous อย่างรวดเร็ว ในขณะที่องค์กรต่าง ๆ เริ่มนำ Workflow ที่ขับเคลื่อนด้วย AI มาใช้งานมากขึ้น Google ก็ได้เปิดตัวการอัปเดตครั้งสำคัญของแพลตฟอร์ม Agentic AI รุ่นทดลองภายใต้ชื่อ Google Antigravity 2.0 การประกาศดังกล่าวเผยแพร่ผ่าน Google Antigravity Blog โดยเวอร์ชันใหม่นี้มุ่งเน้นไปที่การช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้าง ควบคุม และขยายระบบ AI Agent ขั้นสูงที่มีความสามารถด้านการให้เหตุผล การใช้งานเครื่องมือ และ Workflow แบบ Collaborative ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วย Antigravity 2.0 ทำให้ Google แสดงจุดยืนที่ชัดเจนมากขึ้นในการแข่งขันด้านระบบนิเวศ Agentic AI ที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว Google Antigravity 2.0 คืออะไร? Google Antigravity 2.0 คือ Framework และแพลตฟอร์มทดลองรุ่นใหม่ของ Google สำหรับการสร้างระบบ AI Agent โดยแพลตฟอร์มนี้ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้าง Workflow AI แบบ Autonomous หรือ Semi-Autonomous ที่สามารถคิดวิเคราะห์ วางแผน ใช้งานเครื่องมือ และทำงานร่วมกับ Agent อื่น ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แตกต่างจาก AI Assistant แบบดั้งเดิมที่เน้นการตอบสนองต่อ Prompt เป็นหลัก Antigravity 2.0 มุ่งเน้นการทำงานแบบ Long-Running Agentic ซึ่งช่วยให้ระบบ AI สามารถดำเนินงานได้อย่างอิสระมากขึ้น พร้อมรักษาความเข้าใจเกี่ยวกับเป้าหมาย บริบท และ Workflow อย่างต่อเนื่อง ทำให้ AI ไม่ได้เป็นเพียงระบบสร้างข้อความหรือผู้ช่วยตอบคำถาม แต่เริ่มทำหน้าที่คล้าย “Digital Collaborator” ที่สามารถมีส่วนร่วมในกระบวนการทำงานจริงได้มากขึ้น ตามข้อมูลจาก Google แพลตฟอร์มนี้รองรับการทำงานร่วมกันของ AI Agent หลายตัว การเชื่อมต่อกับเครื่องมือและระบบภายนอก ความสามารถในการให้เหตุผลกับ Context ระยะยาว ระบบ Memory สำหรับ Agent การประสาน Workflow และการทำงานแบบ Real-Time ทั้งหมดนี้สะท้อนให้เห็นถึงแนวทางของ Google ที่ต้องการผลักดัน AI ไปสู่ระบบที่สามารถทำงานร่วมกับมนุษย์ได้ในระดับลึกมากขึ้น ทำไม Google จึงให้ความสำคัญกับ Agentic AI อุตสาหกรรม AI กำลังก้าวเข้าสู่ยุคที่ระบบ AI ไม่ได้มีหน้าที่เพียงสร้างคำตอบหรือสร้างคอนเทนต์อีกต่อไป แต่ต้องสามารถ “ลงมือทำงาน” ได้จริงในระดับ Workflow และระบบปฏิบัติการขององค์กร แม้ว่าโมเดล AI แบบดั้งเดิมจะมีความสามารถโดดเด่นด้านการตอบคำถาม การสรุปข้อมูล การสร้างข้อความ และการเขียนโค้ด แต่ธุรกิจจำนวนมากเริ่มต้องการ AI ที่สามารถดำเนินงานหลายขั้นตอนได้อย่างต่อเนื่อง สามารถประสานงานระหว่างระบบ ใช้งาน Software Tools ต่าง ๆ จดจำข้อมูลระยะยาว และตัดสินใจตาม Context ที่เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา นี่คือเหตุผลที่ Agentic AI กลายเป็นหัวข้อสำคัญของอุตสาหกรรม AI ยุคใหม่ และเป็นทิศทางที่ Google กำลังให้ความสำคัญอย่างมากผ่าน Antigravity 2.0 โดยแพลตฟอร์มนี้ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อเป็น Infrastructure สำหรับการสร้าง AI Agent ที่มีความสามารถสูงขึ้น สามารถทำงานแบบ Autonomous ได้มากกว่าเดิม และรองรับระบบ AI ยุคใหม่ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นในระดับ Enterprise Scale ฟีเจอร์สำคัญของ Google Antigravity 2.0 Multi-Agent…

Agentic security system

Microsoft’s New Multi-Model Agentic Security System: Defense at AI Speed

Blog

Microsoft เปิดตัว Agentic Security System ใหม่: ระบบป้องกันภัยไซเบอร์ด้วยความเร็วระดับ AI Facebook X LinkedIn ภัยคุกคามทางไซเบอร์กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว และระบบรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิมเริ่มตามไม่ทันกับพื้นผิวการโจมตีที่ซับซ้อนในยุคปัจจุบัน เพื่อรับมือกับความท้าทายนี้ Microsoft ได้เปิดตัวแพลตฟอร์มป้องกันภัยคุกคามที่ขับเคลื่อนด้วย AI ผ่าน Microsoft Security Blog ภายใต้ชื่อ Agentic Security System ระบบใหม่นี้มีชื่อภายในว่า MDASH (Multi-Model Agentic Scanning Harness) ซึ่งถือเป็นอีกก้าวสำคัญของ Microsoft ในการพัฒนาระบบรักษาความปลอดภัยแบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI Agent โดย Microsoft ระบุว่าแพลตฟอร์มนี้ใช้ AI Agent เฉพาะทางมากกว่า 100 ตัวทำงานร่วมกัน เพื่อค้นหา ตรวจสอบ และวิเคราะห์ช่องโหว่ซอฟต์แวร์ด้วยความเร็วและขนาดที่ไม่เคยมีมาก่อน การประกาศครั้งนี้สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของวงการ Cybersecurity จากระบบป้องกันแบบ Manual และ Reactive ไปสู่ระบบรักษาความปลอดภัยอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI Agentic Security System คืออะไร? Agentic Security System คือแพลตฟอร์มค้นหาช่องโหว่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งพัฒนาโดยทีม Autonomous Code Security (ACS) ของ Microsoft ต่างจากระบบ AI Security แบบเดิมที่พึ่งพาโมเดลเดียว MDASH ใช้สถาปัตยกรรมแบบ Multi-Model ที่ให้ AI Agent เฉพาะทางจำนวนมากทำงานร่วมกันเพื่อวิเคราะห์และปกป้องระบบระดับองค์กร AI Agent แต่ละตัวถูกออกแบบให้รับผิดชอบงานที่แตกต่างกันในกระบวนการค้นหาช่องโหว่และตรวจสอบความปลอดภัย ระบบสามารถสแกน Codebase ขนาดใหญ่ ตรวจจับรูปแบบโค้ดที่น่าสงสัย วิเคราะห์ว่าช่องโหว่นั้นสามารถโจมตีได้จริงหรือไม่ และให้ AI Agent หลายตัวช่วยตรวจสอบหรือโต้แย้งผลลัพธ์ร่วมกันเพื่อเพิ่มความแม่นยำ กระบวนการทำงานร่วมกันนี้ช่วยลด False Positive และช่วยจัดลำดับความสำคัญของความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่ต้องได้รับการแก้ไขทันที Microsoft อธิบายว่า MDASH ผสานทั้ง Frontier AI Models และ Distilled Models เพื่อสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพ ความสามารถในการขยายระบบ และต้นทุนการดำเนินงาน เป้าหมายสำคัญคือการยกระดับ Cybersecurity ให้สามารถทำงานด้วย “AI Speed” เพื่อค้นหาและแก้ไขช่องโหว่ได้เร็วกว่ากระบวนการแบบเดิมที่อาศัยมนุษย์เป็นหลัก ทำไม Microsoft จึงพัฒนา MDASH Microsoft พัฒนา Agentic Security System เพื่อตอบสนองต่อความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นของระบบ Enterprise สมัยใหม่ ปัจจุบันองค์กรจำนวนมากต้องดูแลโครงสร้างพื้นฐาน Cloud ขนาดใหญ่ ระบบ Hybrid แอปพลิเคชันที่ใช้ AI ระบบ IoT อุปกรณ์ Endpoint จำนวนมหาศาล และ Proprietary Codebase ที่มีความซับซ้อนสูง เมื่อสภาพแวดล้อมเหล่านี้ขยายตัว วิธีการสแกนช่องโหว่แบบเดิมจึงเริ่มตามไม่ทัน…

Gemini Omni

What is Gemini Omni?

Blog

Gemini Omni: เปิดตัว AI สร้างวิดีโออัจฉริยะจาก Google Facebook X LinkedIn ปัญญาประดิษฐ์กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็ว และ Google ได้เปิดตัวโมเดล AI ที่ทะเยอทะยานที่สุดรุ่นหนึ่งภายใต้ชื่อ Gemini Omni ซึ่งถูกประกาศในงาน Google I/O 2026 โมเดล AI ตระกูลใหม่นี้ถือเป็นก้าวสำคัญของ AI แบบ Multimodal ที่รวมความสามารถในการเข้าใจข้อความ ภาพ เสียง และวิดีโอไว้ในระบบสร้างสรรค์เดียวกัน ตามข้อมูลจาก Google Blog ระบุว่า Gemini Omni ถูกออกแบบมาเพื่อ “สร้างทุกอย่างจากทุกอินพุต” โดยเริ่มต้นจากการสร้างและแก้ไขวิดีโอ ซึ่งทำให้โมเดลนี้กลายเป็นแพลตฟอร์ม AI สำหรับงานสร้างสรรค์ยุคใหม่ที่อาจเปลี่ยนวิธีการสร้างคอนเทนต์ดิจิทัลในอนาคต Gemini Omni คืออะไร? Gemini Omni คือโมเดล AI ตระกูลใหม่จาก Google ที่ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อยกระดับความสามารถของ AI จากระบบที่ทำงานเฉพาะด้าน ไปสู่แพลตฟอร์ม Multimodal แบบครบวงจรที่สามารถเข้าใจและสร้างสื่อได้หลายรูปแบบภายในระบบเดียว แตกต่างจาก AI รุ่นก่อนที่มักแยกการทำงานระหว่างข้อความ ภาพ เสียง หรือวิดีโอ Gemini Omni ถูกออกแบบมาให้สามารถประมวลผลข้อมูลหลายประเภทพร้อมกัน ไม่ว่าจะเป็นข้อความ รูปภาพ เสียง หรือคลิปวิดีโอ จากนั้น AI จะสามารถสร้างหรือแก้ไขวิดีโอคุณภาพสูงได้ผ่านคำสั่งแบบสนทนาอย่างเป็นธรรมชาติ Google อธิบายว่า Gemini Omni เป็นก้าวสำคัญของ AI ยุคใหม่ เพราะไม่ได้เน้นเพียงการสร้างคอนเทนต์ แต่ยังรวมถึงความเข้าใจโลก การรักษาความสมจริงของฉาก การเคลื่อนไหวตามหลักฟิสิกส์ และความสามารถในการให้เหตุผลแบบ Multimodal เข้าไว้ด้วยกัน ทำให้ผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นมีความต่อเนื่องและสมจริงมากกว่าเดิม โมเดลแรกที่เปิดตัวในตระกูลนี้คือ Gemini Omni Flash ซึ่งถูกออกแบบมาเพื่อให้การสร้างวิดีโอด้วย AI เป็นเรื่องรวดเร็ว ใช้งานง่าย และเข้าถึงผู้ใช้งานได้มากขึ้น ทำไม Gemini Omni จึงสำคัญ ตลอดหลายปีที่ผ่านมา อุตสาหกรรม AI กำลังมุ่งหน้าไปสู่ระบบที่สามารถรวมความสามารถหลายด้านไว้ในแพลตฟอร์มเดียว แต่ในปัจจุบัน ผู้ใช้งานส่วนใหญ่ยังต้องสลับระหว่างเครื่องมือหลายประเภทสำหรับการเขียนข้อความ สร้างภาพ ตัดต่อวิดีโอ ทำแอนิเมชัน หรือจัดการเสียง Gemini Omni พยายามเปลี่ยนแนวคิดนี้ด้วยการรวมทุก Workflow ด้านงานสร้างสรรค์ไว้ในระบบสนทนาเดียว ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องมีทักษะด้านการตัดต่อหรือใช้งานซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน เพียงอธิบายสิ่งที่ต้องการด้วยภาษาธรรมชาติ AI ก็สามารถจัดการขั้นตอนการสร้างและแก้ไขคอนเทนต์ให้โดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนภาพถ่ายธรรมดาให้กลายเป็นวิดีโอสไตล์ภาพยนตร์ ปรับแสงและบรรยากาศของฉาก สร้างแอนิเมชัน เพิ่มเอฟเฟกต์ หรือแม้แต่แก้ไขฉากทั้งหมดผ่านการสนทนาได้ทันที ความสามารถเหล่านี้ทำให้ Gemini Omni ถูกมองว่าเป็นหนึ่งในระบบ AI ด้านงานสร้างสรรค์ที่ล้ำหน้าที่สุดของ Google ในปัจจุบัน ฟีเจอร์สำคัญของ Gemini Omni สร้างวิดีโอจากหลายรูปแบบอินพุต หนึ่งในความสามารถที่สำคัญที่สุดของ Gemini Omni คือการสร้างวิดีโอแบบ Multimodal ผู้ใช้สามารถรวม: คำสั่งข้อความ รูปภาพ วิดีโอเดิม เสียงอ้างอิง เพื่อสร้างวิดีโอใหม่ที่สร้างด้วย AI Google ระบุว่าระบบสามารถรักษาความต่อเนื่องของฉาก ตัวละคร และการเคลื่อนไหวได้ดีกว่าระบบ AI รุ่นก่อนหน้า Conversational Video Editing ด้วย Gemini Omni ซอฟต์แวร์ตัดต่อวิดีโอแบบดั้งเดิมมักต้องใช้ทักษะทางเทคนิคสูง แต่ Gemini Omni เปลี่ยนสิ่งนี้ด้วยระบบแก้ไขแบบสนทนา ผู้ใช้สามารถพิมพ์คำสั่งง่าย ๆ เช่น: “เปลี่ยนแสงเป็นช่วงพระอาทิตย์ตก” “เพิ่มเอฟเฟกต์ฝน” “ขยับกล้องเข้าใกล้มากขึ้น” “เปลี่ยนพื้นหลังเป็นเมืองอนาคต” AI จะอัปเดตวิดีโอพร้อมรักษาความต่อเนื่องของฉากทั้งหมด…

Study Guide in Copilot Notebook

How to Create Study Guide in Copilot Notebook?

Blog

สร้าง Study Guide ใน Copilot Notebook เพื่อสรุปบทเรียนอย่างรวดเร็ว Facebook X LinkedIn ปัญญาประดิษฐ์กำลังเปลี่ยนวิธีการเรียนรู้ การจัดระเบียบข้อมูล และการเตรียมตัวสอบของผู้คน หนึ่งในฟีเจอร์ที่มีประโยชน์มากที่สุดภายใน Microsoft Copilot คือความสามารถในการสร้างสื่อการเรียนแบบมีโครงสร้างจากเอกสารที่อัปโหลดโดยตรง ด้วยฟีเจอร์ Study Guide ใน Copilot Notebook นักเรียน ครู และผู้เชี่ยวชาญสามารถเปลี่ยนเอกสารขนาดยาวให้กลายเป็นแหล่งเรียนรู้ที่จัดระเบียบอย่างเป็นระบบได้ภายในไม่กี่นาที แทนที่จะต้องสรุปเอกสารหลายสิบหน้าด้วยตนเอง Copilot Notebook สามารถวิเคราะห์ไฟล์ที่อัปโหลด ระบุแนวคิดสำคัญ และสร้าง Study Guide แบบอัตโนมัติที่ช่วยให้การทบทวนเนื้อหาทำได้ง่ายขึ้นมาก Copilot Notebook คืออะไร? Microsoft Copilot Notebook คือพื้นที่ทำงานภายใน Microsoft Copilot ที่ผู้ใช้สามารถอัปโหลดไฟล์ จัดระเบียบข้อมูล และโต้ตอบกับ AI โดยใช้ข้อมูลของตนเองได้ ฟีเจอร์นี้มีประโยชน์อย่างมากสำหรับ: นักเรียนที่กำลังเตรียมตัวสอบ ครูที่สร้างสื่อการเรียนการสอน นักวิจัยที่ต้องการสรุปเอกสาร ผู้เชี่ยวชาญที่ทบทวนเอกสารการฝึกอบรม ทีมงานที่จัดการฐานความรู้ หนึ่งในความสามารถที่ใช้งานได้จริงมากที่สุดคือการสร้าง Study Guide ใน Copilot Notebook แบบอัตโนมัติจากเนื้อหาที่อัปโหลด ทำไมควรใช้ Study Guide ใน Copilot Notebook? การเตรียมตัวเรียนแบบดั้งเดิมมักใช้เวลามาก เพราะผู้ใช้ต้อง: อ่านเอกสารจำนวนมาก ไฮไลต์แนวคิดสำคัญ จัดระเบียบบันทึกด้วยตนเอง สร้างสรุปเนื้อหาเองทั้งหมด Copilot Notebook ช่วยลดขั้นตอนเหล่านี้ด้วยการสร้างสื่อการเรียนที่มีโครงสร้างโดยอัตโนมัติจากไฟล์ที่อัปโหลด ฟีเจอร์ ประโยชน์ สรุปเนื้อหาด้วย AI ช่วยประหยัดเวลา จัดระเบียบหัวข้อ ทบทวนได้ง่ายขึ้น ดึงแนวคิดสำคัญ เข้าใจเนื้อหาเร็วขึ้น สร้างคำถามอัตโนมัติ ช่วยเตรียมสอบ บันทึกแบบมีโครงสร้าง…

Personal finance experience in ChatGPT

Personal Finance Experience

Blog

Personal Finance Experience ใหม่ใน ChatGPT จัดการการเงินด้วย AI แบบอัจฉริยะ Facebook X LinkedIn OpenAI กำลังขยายความสามารถของ ChatGPT ให้ก้าวไกลกว่าด้าน Productivity และ Content Generation ด้วยการเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ Personal Finance Experience ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถเชื่อมต่อบัญชีการเงินเข้ากับ ChatGPT ได้อย่างปลอดภัย พร้อมรับ Insights ด้านการเงินที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยอ้างอิงจากข้อมูลทางการเงินจริง เป้าหมายทางการเงิน และพฤติกรรมการใช้จ่ายของผู้ใช้งาน การเปิดตัวครั้งนี้สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญว่า AI อาจเข้ามามีบทบาทในการช่วยตัดสินใจด้านการเงินในชีวิตประจำวันอย่างไรในอนาคต แทนที่จะต้องสลับใช้งานระหว่างแอปธนาคาร Spreadsheet เครื่องมือ Budgeting และแพลตฟอร์มการลงทุน ผู้ใช้งานสามารถพูดคุยเกี่ยวกับการเงินของตนเองกับ ChatGPT ได้โดยตรงในลักษณะ Conversational เปลี่ยน ChatGPT ให้กลายเป็น Financial Intelligence Assistant ตามข้อมูลจาก OpenAI ปัจจุบันมีผู้ใช้งานมากกว่า 200 ล้านคนต่อเดือนที่ใช้ ChatGPT สำหรับการถามเรื่อง Budgeting การวางแผนการลงทุน การเปรียบเทียบทางการเงิน และการพูดคุยเกี่ยวกับเป้าหมายในอนาคต Personal Finance Experience ใหม่ต่อยอดจากพฤติกรรมดังกล่าว ด้วยการผสานความสามารถด้าน Reasoning ของ GPT-5.5 เข้ากับบริบททางการเงินจริงจากบัญชีที่เชื่อมต่อไว้ เมื่อเชื่อมต่อบัญชีการเงินแล้ว ChatGPT จะสามารถวิเคราะห์: รูปแบบการใช้จ่าย ผลการดำเนินงานของ Portfolio Subscriptions ที่มีการเรียกเก็บแบบ Recurring บิลและกำหนดชำระเงินที่กำลังจะมาถึง เป้าหมายด้านการออม หนี้สินและภาระทางการเงิน จากนั้นระบบจะสามารถตอบคำถามทางการเงินที่ Personalized ได้อย่างมาก โดยอ้างอิงจากข้อมูลจริงของผู้ใช้งาน แทนที่จะใช้เพียงตัวอย่างสมมติ ผู้ใช้งานอาจถามคำถาม เช่น: “เดือนนี้พฤติกรรมการใช้จ่ายของฉันเปลี่ยนไปอย่างไร?” “ฉันสามารถซื้อบ้านได้ภายใน 5 ปีหรือไม่?” “Subscriptions ไหนที่ควรยกเลิก?” “ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดใน Portfolio ของฉันคืออะไร?” สิ่งนี้สร้างแนวทางใหม่ในการบริหารการเงินส่วนบุคคลที่มีความ Interactive และ Dynamic มากขึ้น เชื่อมต่อบัญชีการเงินผ่าน Plaid ปัจจุบัน Personal Finance Experience รองรับการเชื่อมต่อบัญชีการเงินผ่าน Plaid ซึ่งเป็นหนึ่งในแพลตฟอร์ม Financial Connectivity ที่ใหญ่ที่สุดในอุตสาหกรรม OpenAI ระบุว่าระบบรองรับสถาบันการเงินมากกว่า 12,000 แห่ง ครอบคลุมบริการด้านธนาคาร การลงทุน Brokerage และเครดิตต่าง ๆ ผู้ใช้งานสามารถเชื่อมต่อ: บัญชีธนาคาร บัตรเครดิต บัญชีการลงทุน สินเชื่อและหนี้สิน เมื่อเชื่อมต่อแล้ว ChatGPT จะสร้าง Dashboard ที่สรุปกิจกรรมทางการเงิน พฤติกรรมการใช้จ่าย การลงทุน Subscriptions และตารางการชำระเงินต่าง ๆ OpenAI ยังระบุเพิ่มเติมว่าการเชื่อมต่อกับ Intuit อยู่ในแผนสำหรับการอัปเดตในอนาคต บทสนทนาด้านการเงินที่มีบริบทมากขึ้น หนึ่งในความแตกต่างสำคัญของ Personal Finance Experience คือ “Contextual Memory”…

Computer-using agents in Microsoft Copilot Studio

Computer-using Agents: Autonomous AI Workflows

Blog

Computer-using Agents: Microsoft ก้าวเข้าสู่ยุคของ Autonomous AI Workflows Facebook X LinkedIn Microsoft Copilot Studio ได้เปิดให้ใช้งานความสามารถ Computer-using Agents อย่างเป็นทางการในระดับ General Availability แล้ว ซึ่งถือเป็นอีกก้าวสำคัญในวิสัยทัศน์ด้าน Agentic AI ของ Microsoft สำหรับองค์กร การเปิดตัวครั้งนี้สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญที่กำลังเกิดขึ้นในอุตสาหกรรม AI ปัจจุบัน AI ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การสร้างข้อความ สรุปข้อมูล หรือการตอบคำถามอีกต่อไป แต่กำลังก้าวสู่การโต้ตอบกับซอฟต์แวร์โดยตรง ทำงานแบบหลายขั้นตอน และใช้งานแอปพลิเคชันได้ในลักษณะเดียวกับพนักงานจริง ด้วย Computer-using Agents ทาง Microsoft กำลังผลักดัน AI จาก “ผู้ช่วย” ไปสู่ “ผู้ลงมือทำงานจริง” Computer-using Agents คืออะไร? Computer-using Agents คือ AI Agent ที่สามารถโต้ตอบกับ Graphical User Interfaces (GUIs) ได้ เช่น เว็บไซต์ แอปพลิเคชันบนเดสก์ท็อป ระบบภายในองค์กร และซอฟต์แวร์แบบ Legacy ต่าง ๆ โดยแทนที่จะพึ่งพาเฉพาะ APIs หรือการเชื่อมต่อแบบกำหนดเอง Agent สามารถใช้งานซอฟต์แวร์ผ่านการมองเห็นหน้าจอเสมือนจริง ด้วย virtual mouse และ keyboard ระบบนี้ผสานการทำงานของ: Computer vision Reasoning models Workflow orchestration Natural language instructions สิ่งนี้ทำให้องค์กรสามารถอธิบายงานด้วยภาษาธรรมชาติ ในขณะที่ AI Agent จะเป็นผู้ดำเนินงานเชิงปฏิบัติการด้วยตัวเอง Microsoft อธิบายว่าเทคโนโลยีนี้สามารถกดปุ่ม เลือกเมนู กรอกฟอร์ม ดึงข้อมูล และนำทางภายในแอปพลิเคชันได้ในลักษณะเดียวกับพนักงานมนุษย์ หนึ่งในจุดสำคัญที่สุดของแนวทางนี้คือ “ความยืดหยุ่น” เนื่องจาก Agent ทำงานผ่านชั้น Interface แบบ Visual จึงยังสามารถทำงานได้แม้ไม่มี API หรือในกรณีที่เป็นแอปพลิเคชัน Legacy รุ่นเก่า ก้าวข้าม Traditional Automation ระบบ Robotic Process Automation (RPA) แบบดั้งเดิมมักต้องอาศัย Workflow ที่มีโครงสร้างตายตัว และสามารถล้มเหลวได้ง่ายเมื่อหน้าตา Interface เปลี่ยนแปลง การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย เช่น Layout ใหม่ ปุ่มถูกเปลี่ยนชื่อ หรือเมนูย้ายตำแหน่ง มักทำให้ต้องกลับมา Configure ระบบใหม่อีกครั้ง Computer-using Agents ถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อลดข้อจำกัดเหล่านี้ Microsoft ระบุว่า AI Model สามารถปรับตัวตามการเปลี่ยนแปลงของ Interface ได้แบบ Dynamic และยังทำงานต่อได้แม้ Layout หรือปุ่มจะเปลี่ยนตำแหน่ง ทำให้ระบบมีความยืดหยุ่นสูงกว่าเครื่องมือ Automation แบบเดิมจำนวนมาก ความสามารถนี้ยังช่วยลดอุปสรรคด้านเทคนิคสำหรับการทำ Automation อีกด้วย แทนที่จะต้องสร้าง Workflow ผ่าน Code หรือ Scripting ที่ซับซ้อน ผู้ใช้สามารถอธิบายผลลัพธ์ที่ต้องการด้วยภาษาธรรมชาติได้โดยตรง…