ไม่เคยนึกภาพมาก่อนเลย... แปลกใหม่ดีนะครับ ไม่ว่าจะในทางที่ดีหรือทางที่ไม่ดีก็ตาม

 

รู้สึกเหมือนเพิ่งใช้ Nodejs เวอร์ชัน 0.8 ไปเมื่อวานนี้เอง....

 

เว้นแต่จะมีวิธีบางอย่างที่ทำให้ไม่ต้องขอการรับรอง KC/การรับรองคลื่นวิทยุซ้ำอีก
หรือมีทางลัดให้ผ่านได้ง่าย ๆ ก็คงเป็นเรื่องที่เป็นไปไม่ได้ในเกาหลีไม่ใช่หรือครับ
ของที่นำเข้าจากต่างประเทศอย่าง Temu หรือ Alibaba ไม่ต้องรับการรับรอง KC
แต่ในประเทศแค่ทำหรือประกอบฮาร์ดแวร์ก็มีทั้งค่ารับรองและค่าแรงแล้ว
ถ้าสั่งจาก JLCPCB พร้อมพิมพ์ 3D มาด้วยก็ยังพอไหวอยู่บ้าง...

 

สวัสดีครับ ^^ ได้ไอเดียมาจาก Liner ใช่ไหมครับ?

 

โอ้ แล้วคอมเมนต์ด้านล่างที่เป็นอันนี้ https://tvexplorer.live/channel/EBS1TV.kr.SD/country/KR สะดวกมากเลยครับ ฮ่าๆ
ดูเหมือนว่าในเกาหลีน่าจะถูกบล็อกไว้ แต่ถ้าอยู่ต่างประเทศจะดูได้เลยไหมนะ?

 

มีอินโฟกราฟิก เลยเอามาฝากครับ: https://i.postimg.cc/63yLvz16/modelsize202607.png
(อัปเดตโดยเพิ่มเนื้อหาของ Qwen 3.8 รอบนี้เข้าไปฝั่ง kimi เล็กน้อย)

 

หาก AI ทำให้ซอฟต์แวร์ง่ายขึ้น ก็ชัดเจนว่าฮาร์ดแวร์จะกลายเป็นอีกตลาดหนึ่ง
คนรู้จักของผมเพิ่งก่อตั้งสตาร์ทอัพที่เกี่ยวข้องกับเรื่องนี้ ผมมองว่าเป็นความเคลื่อนไหวที่สอดคล้องกับเทรนด์ครับ

 

รู้สึกเหมือนค่าการตื่นรู้กำลังเพิ่มขึ้น

 

แม้จะถูกกว่าผู้ให้บริการ AI รายอื่น ๆ (เช่น Claude) แต่ได้ยินมาว่าแม้ในจีนเองก็ยังถือว่าแพงที่สุดครับ

 

ลองเทียบกับงานเขียนของผมดูแล้ว ข้อความที่ผมเขียนเองได้ 0%, ข้อความที่เขียนด้วย AI แล้วแก้บางส่วนได้ 51%, ส่วนที่เขียนด้วย AI ล้วน ๆ ได้ 100% แยกแยะได้ดีกว่าที่คิดนะครับ ฮึฮึ

แค่ไอเดียนะครับ ถ้าทำเป็นส่วนขยายของเบราว์เซอร์ Chrome ที่ระบุเนื้อหาตามเกณฑ์แบบ https://github.com/mozilla/readability แล้วแสดงผลการ判定เหมือนไฟจราจร น่าจะสะดวกขึ้นครับ
(อาจให้ระบุอัตโนมัติเฉพาะโดเมนของหน้าที่ลงทะเบียนไว้ ส่วนที่เหลือให้ทำงานแบบแมนนวลเหมือนฟีเจอร์แปลภาษาก็น่าจะดีครับ)

 

อ่า... อย่างนี้นี่เอง... เพิ่งรู้เลย...

 

อืม... เหมือนจะช่วยเปิดมุมมองใหม่ให้ผมเลยครับ...

 

ขอบคุณสำหรับคำถามที่เฉียบคมครับ พูดตรง ๆ คือมีหลายส่วนที่สามารถประกอบเองด้วยโอเพนซอร์สเอเจนต์ได้ และโดยเฉพาะอย่างยิ่งการดึงข้อมูลสาธารณะของหุ้นจดทะเบียนในสหรัฐฯ ก็ถูกแทนที่ได้ค่อนข้างมากด้วย Claude หรือ Perplexity แบบดิบ ๆ ดังนั้นผมไม่คิดว่า “การดึงข้อมูล” แบบนั้นคือคุณค่าที่เราขายครับ

ถ้าจำกัดให้แคบลง จุดที่คุ้มกับการจ่ายเงินและใช้งานต่อมีประมาณสามข้อครับ

  1. ตัวเลขไม่ได้ให้ LLM คำนวณ แต่ให้เซิร์ฟเวอร์คำนวณด้วยกฎแบบกำหนดตายตัว คำถามเดียวกันจะได้คำตอบเดียวกัน และค่าดอกเบี้ยทบต้นหรือ projection จะไม่แกว่งไปมาในแต่ละบทสนทนา นี่คือส่วนที่กันปัญหาเรื่อง reproducibility ที่พูดถึงในบทความไว้ที่ชั้นของเครื่องมือครับ

  2. เรารองรับสิ่งที่แอบใช้แรงเยอะระหว่างการคำนวณ ตัวอย่างเช่น ETF look-through จะรวม AAPL ที่ซ้อนกันอยู่ใน VOO, QQQ และการถือโดยตรง ให้เป็น effective exposure เทียบกับสินทรัพย์ทั้งหมด หากดูแค่ความเข้มข้นตาม ticker แบบตรงไปตรงมา ETF กว้าง ๆ เพียงตัวเดียวอาจถูกอ่านผิดว่าเป็นการ “ทุ่มหมดหน้าตัก” ได้ งานคือการเชื่อมและดูแลส่วนนี้ให้ถูกต้องครับ Monte Carlo FIRE projection ก็คล้ายกัน

  3. เป็นแกนที่ LLM แบบดิบ ๆ มองไม่เห็นโดยโครงสร้างครับ เช่น สถานะพอร์ตจริงของผม (Claude/Perplexity แบบดิบ ๆ มองไม่เห็นสินทรัพย์ที่ผมถืออยู่) และการประเมินสินทรัพย์ที่ไม่ได้จดทะเบียนในสหรัฐฯ อย่างเงินประกันสัญญาเช่าแบบจอนเซ, ทองคำ KRX, หุ้นนอกตลาด ให้สอดคล้องกันแบบหลายสกุลเงิน รวมถึงจดจำระดับความเสี่ยงที่รับได้หรือเป้าหมายข้ามบทสนทนาด้วยครับ

สรุปคือคุณค่าของมันไม่ใช่ “เอเจนต์ที่ตัดสินใจได้ดีกว่า” แต่คือการทำให้ชั้นวัตถุดิบเหล่านี้เชื่อมใช้กับ Claude/ChatGPT ได้ทันที โดยไม่ต้องตั้งค่าและดูแลเอง ถ้าคุณจะสร้างและดูแลเอง ก็ไม่จำเป็นต้องสมัครสมาชิกก็ได้ ส่วนฟีเจอร์สมุดบัญชีเองใช้ฟรีอยู่แล้ว ดังนั้นการลองใช้แล้วค่อยตัดสินว่าเลเยอร์วิเคราะห์คุ้มค่าหรือไม่น่าจะตรงที่สุดครับ

 

เป็นแนวทางที่ดีครับ/ค่ะ ไม่ทราบว่ามีรีโปหรือกรณีการใช้งานที่อ้างอิงไว้ไหมครับ/คะ? ทางเราก็กำลังพิจารณาแนวทางคล้าย ๆ กันอยู่เหมือนกัน

 

คำอธิบายข้อ 2 อาจเข้าใจยากสักหน่อย
หมายถึงกรณีอย่างองค์กรที่ก่อตั้งขึ้นเพื่อแก้ปัญหาบางอย่าง
เป็นองค์กรที่จะหายไปเมื่อบรรลุเป้าหมายแล้ว เช่น สมาคมกำจัดวัณโรค

 

เป็นหัวข้อที่น่าสนใจจริงๆ..

 

ขอบคุณครับ :) กว่าจะหาโดเมนที่เข้ากับชื่อบริการได้พอดีก็ใช้เวลาอยู่บ้าง
แต่โชคดีที่ได้มาแล้วครับ ถ้าลองใช้แล้วเจอส่วนไหนแปลก ๆ บอกได้สบาย ๆ เลยนะครับ!