ตารางเปิดตัว Agent ของ Qianwen รองรับการสร้างและการแก้ไขไฟล์ Excel จากการสนทนา

Karpathy เผยตัวเต็ม: วิธีการสร้างคลังความรู้ส่วนบุคคลด้วย LLM อย่างครบถ้วน

สมาชิกผู้ก่อตั้งทีมของ OpenAI และอดีตหัวหน้าฝ่าย AI ของ Tesla Andrej Karpathy ได้โพสต์บน X เกี่ยวกับเวิร์กโฟลว์ “LLM Knowledge Bases” โดยอธิบายว่าเขาเพิ่งเปลี่ยนการใช้ token จำนวนมากจาก “การควบคุมโค้ด” ไปเป็น “การควบคุมความรู้” — ใช้ LLM เพื่อรวบรวมงานวิจัย บทความ โฟลเดอร์ เอกสาร ภาพ และข้อมูลที่กระจัดกระจายให้กลายเป็นไคลบ์ส่วนตัว (wiki) ที่ดูแลและอัปเดตได้เองโดยอัตโนมัติ ทั้งกระบวนการนี้สะสมในโปรเจกต์งานวิจัยของเขาเองแล้วราว ~100 บทความ, ~400,000 คำ และตลอดทั้งวงจรเขียนและอัปเดตโดย LLM บทความนี้สรุปการตั้งค่าครบทั้งหมดของ Karpathy และให้เช็กลิสต์ที่นำไปทำตามได้สำหรับนักพัฒนาที่อยากคัดลอก แนวคิดหลัก: ข้อมูลดิบ → คอมไพล์ด้วย LLM → wiki → ถาม-ตอบ ปรัชญาการออกแบบของ Karpathy สรุปได้เป็นข้อหนึ่ง

K Wave Media ซึ่งเป็นบริษัทด้านการลงทุนของ Bitcoin ได้รับเงินสูงสุด $485M เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานสำหรับ AI

ตาม ChainCatcher บริษัท K Wave Media ซึ่งเป็นบริษัทด้านการถือครองบิตคอยน์ที่จดทะเบียนใน Nasdaq ประกาศเมื่อวันที่ 4 พฤษภาคมว่าจะปรับกลยุทธ์ไปสู่โครงสร้างพื้นฐานด้าน AI โดยได้รับการสนับสนุนเงินทุนสูงสุด 485 ล้านดอลลาร์สำหรับการลงทุนในศูนย์ข้อมูล บริการเช่า GPU และการเข้าซื้อกิจการด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI รวมถึงความร่วมมือกับพันธมิตร บริษัท

Antimatter เปิดตัวแผนศูนย์ข้อมูล AI พร้อมเงินทุน 300 ล้านยูโร

Antimatter ซึ่งเป็นบริษัทโครงสร้างพื้นฐานบนคลาวด์ในฝรั่งเศสสำหรับงานของ AI เปิดตัวเมื่อวันที่ 4 พฤษภาคม โดยการผสานรวม 3 บริษัทที่มีอยู่แล้ว ได้แก่ Datafactory, Policloud และ Hivenet บริษัทกำลังระดมทุน 300 ล้านยูโร (351 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) เพื่อปรับใช้หน่วยไมโครดาต้าเซ็นเตอร์จำนวน 100 หน่วยภายในปี 2026 สำหรับการอนุมานของ AI

กระทรวงศึกษาธิการ “ห้องสมุดมี AI” ใช้ ChatGPT และ Claude ฟรีในห้องสมุด! ดูเงื่อนไขเวลาและสถานที่ได้ครั้งเดียว

กระทรวงศึกษาธิการผลักดัน “ห้องสมุดมี AI” โดยตั้งแต่ไตรมาสที่ 4 ของปีนี้เป็นต้นไปที่หอสมุดแห่งชาติและห้องสมุดของรัฐอื่น ๆ จะติดตั้ง AI คอมพิวเตอร์ประจำห้อง 5 เครื่อง ประชาชนสามารถใช้ ChatGPT, Claude, Gemini และเครื่องมืออื่น ๆ ได้ฟรีด้วยบัตรสมาชิกห้องสมุด ช่วยลดช่องว่างการเข้าถึง AI แบบต้องชำระเงิน และขยายไปยังห้องสมุดมหาวิทยาลัยของรัฐ 47 แห่ง เงินทุนมาจากการระดมของสถานศึกษาหรือยื่นขอเงินอุดหนุน ขณะเดียวกันก็ต้องเอาชนะความท้าทายด้านช่วงเวลาการใช้งาน การจัดการบัญชี ความเป็นส่วนตัว และลิขสิทธิ์/การอนุญาต

เศรษฐศาสตร์ของนางแบบเสมือนด้วย AI: Aitana, Emily และการวิเคราะห์ระบบ Markdown 4 ชุด

มอเดลเสมือนที่ขับเคลื่อนด้วย AI จากการทดลองเป็นประเด็น ไปสู่การเป็นธุรกิจที่มีรายได้ต่อเดือนสูงถึงหลายหมื่นดอลลาร์ และทั้งสแต็กเทคโนโลยีเติบโตอย่างรวดเร็วภายใน 18 เดือน บทความนี้สรุป 3 กรณีตัวอย่างที่พบบ่อย ได้แก่ Aitana López (บาร์เซโลนา รายได้เดือนละ 10,000 ยูโร) ภายใต้ The Clueless, Emily Pellegrini (รายได้ต่อสัปดาห์ราว 1 หมื่นดอลลาร์) ที่สร้างโดยผู้สร้างนิรนาม และกรณีล่าสุดที่กำลังแพร่บนแพลตฟอร์ม X “Maya” — นักศึกษาจากเท็กซัสที่ถูกกล่าวว่าใช้ไฟล์ markdown 4 ไฟล์ในการประกอบบุคลิกภาพเสมือนด้วย AI และทำรายได้ 4.3 หมื่นดอลลาร์ในเดือนแรกจากบัญชี OnlyFans Aitana López: โมเดลเสมือนที่ The Clueless เป็นเจ้าของเอง รายได้สูงสุด 10,000 ยูโรต่อเดือน Aitana López เป็นชาวสเปน