Thoughtworks Technology Radar, Volume 31
Thoughtworks Technology Radar, Volume 30
Thoughtworks Technology Radar, Volume 29
Thoughtworks Technology Radar, Volume 28
Thoughtworks Technology Radar, Volume 27
Thoughtworks Technology Radar, Volume 26
ThoughtWorks Technology Radar, Volume 23
ThoughtWorks Technology Radar, Volume 22
ข่าวเทคโนโลยีที่ ThoughtWorks เผยแพร่ทุก 6 เดือน - Radar Vol.21

ผมก็เคยกังวลคล้ายกันในแง่ของอินเทอร์เฟซเหมือนกัน แต่ก็ยังนึกอินเทอร์เฟซใหม่ที่เหมาะสมไม่ออกครับ

โอ้ อันนี้ดีแน่นอนเลยครับ

อ๋อ อันนี้ดีเลย 555

รหัสประเทศ 371 นี่คือลัตเวียสินะครับ ไม่แน่ใจว่าแค่ศูนย์บริการลูกค้าอยู่ฝั่งนั้น หรือสำนักงานใหญ่ก็ตั้งอยู่ที่ลัตเวียด้วย แต่ไม่ว่าในความหมายไหนก็ดูน่าทึ่งเหมือนกันครับ

ราคารวมของตำราทั้งหมดอยู่ที่ระหว่าง $35~$100 ซึ่งถือว่าถูกมาก
...? แต่สำหรับนักศึกษาแล้ว ดูจะไม่ใช่ราคาที่ถูกเลยนะครับ...

ผมเห็นด้วยกับบทความข้างบนนี้มากกว่า 90%

ตอนนี้ดูเหมือนว่าจะเป็นช่วงเวลาที่ทั้งขีดความสามารถและกระบวนทัศน์ของการพัฒนากำลังเปลี่ยนไปอย่างแน่นอน

จากนี้ไป ผมคิดว่าเราต้องใส่ใจกับรูปแบบการออกแบบที่มากขึ้น วิธีการสร้างแอปพลิเคชันแบบทั่วไป และระเบียบวิธีในการแก้ปัญหา มากขึ้นในมุมของความสามารถด้านการกำกับดูแล

การพัฒนาอัลกอริทึมได้ก้าวข้ามขีดจำกัดของมนุษย์ไปนานแล้ว และเหมือนกับที่ AI กำลังทำการเพิ่มประสิทธิภาพอัลกอริทึมที่มนุษย์ไม่อาจเข้าใจได้ ตอนนี้คือเวลาที่นักพัฒนาในอนาคตต้องโฟกัสกับภาพที่กว้างขึ้นและเทรนด์ที่หลากหลายมากขึ้น

การเรียนรู้ AI เป็นเรื่องสำคัญ แต่ผมคิดว่าไม่จำเป็นต้องตอบสนองเกินเหตุทุกครั้งที่มีเทคโนโลยีใหม่ออกมา การทุ่มเวลาให้กับแนวคิดแกนหลักที่ไม่เปลี่ยนแปลงจะมีประสิทธิภาพมากกว่า และเพราะ AI เป็นสิ่งที่เรียนรู้ได้ค่อนข้างง่าย จึงค่อย ๆ ศึกษาไปอย่างช้า ๆ ก็ได้ ผมคิดว่าสิ่งสำคัญคือการพัฒนาขีดความสามารถที่เป็นแก่นแท้ แทนที่จะคอยวิ่งตามทุกกระแสอยู่ตลอดเวลา

https://github.com/ebandal/H2Orestart
หากใช้โปรแกรมนี้ก็สามารถแก้ไขได้เช่นกัน (ไม่สามารถบันทึกเป็น hwp, hwpx ได้)
ช่วงหลังมานี้ onlyoffice ก็เพิ่มการรองรับ hwp/hwpx แล้วเช่นกัน

ตอนนี้ก็ยังทำได้ดีกว่าคนส่วนใหญ่อยู่แล้วครับ พอได้ศึกษาโค้ดของเหล่ากูรูโอเพนซอร์ส พอถามคำถามให้ดี คุณภาพของผลลัพธ์ก็ออกมาดีเลยครับ 555

บทความ https://upsidelab.io/blog/design-voice-user-interface-starcraft ที่แนะนำไว้ในเนื้อหาน่าสนใจดีนะ แม้จะเป็นบทความตั้งแต่ปี 2018 แล้วก็ตาม

จากประสบการณ์ของผมเอง รวมถึงจากกรณีอื่น ๆ อย่าง https://blog.lawrencejones.dev/ai-mvp/ ก็ดูเหมือนว่าโมเดลรุ่นใหม่ล่าสุดไม่ได้รับประกันว่าจะให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าเสมอไปนะครับ ทุกครั้งที่ปรับจูนโมเดลหรือพรอมป์ต์ ก็ต้องทำ evaluation ผ่านชุดข้อมูลอยู่ดี และถึงแม้ว่า llm จะช่วยสนับสนุนการตัดสินใจได้ แต่สุดท้ายมนุษย์ก็ยังต้องมานั่งสร้างชุดข้อมูล ground truth ให้โมเดล llm ด้วยมือทีละรายการอยู่ดี ซึ่งก็ค่อนข้างย้อนแย้งดีเหมือนกันครับ 555

สงสัยว่าในอนาคตจะถูกเลือกและใช้งานในรูปแบบไหนนะ

มนุษย์ไม่ชอบความไม่แน่นอนในการสนทนา จึงยากที่จะละทิ้งความต้องการใช้คำให้แม่นยำ แต่ ChatAI หรือ LLM มีความไม่แน่นอนเป็นส่วนหนึ่งของธรรมชาติโดยแท้ หากข้อมูลเชิงความน่าจะเป็นมีอยู่แค่ฝั่งฉันก็ยังพอรับได้ แต่ถ้าคู่สนทนาก็ต้องพึ่งพาความน่าจะเป็นด้วยก็จะทำให้เครียด บางครั้งวิธีการแบบกำหนดผลลัพธ์ได้แน่นอนก็อาจทำให้สบายใจกว่า

ถ้าไฟไหม้..

ความเหลื่อมล้ำแบบคนจนยิ่งจน คนรวยยิ่งรวยหายไป…
ถ้าจะสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ อย่างน้อยก็ต้องทำเซิร์ฟเวอร์ MCP ไปพร้อมกัน…

ข้อโต้แย้งที่ว่าถ้าไม่มีอยู่บนอินเทอร์เน็ต AI ก็จะไม่สามารถรุกล้ำได้ ดูแปลกไปหน่อยไหม? ผมคิดว่ายิ่งมีการวิจัยเกี่ยวกับวิธีการเรียนรู้ต่อเนื่องมากขึ้น AI ภายในองค์กรก็จะเข้ามาแทนที่ตำแหน่งของนักพัฒนาภายในองค์กรมากขึ้น

ระบบนิเวศที่อยู่ยืนยงมา 20 ปีนั้นชวนให้พยักหน้าเห็นด้วย แต่ทำไมปลายทางถึงเป็น wine ล่ะ..

ดูเหมือนว่าจะใช้ Mac OS ต่อไปไม่ไหวแล้ว

การเปรียบเทียบแบบนี้ยุติธรรมจริงหรือครับ? เมื่อผู้เขียนเป็นอาจารย์ประจำที่มี tenure ของมหาวิทยาลัยที่ค่อนข้างดี ก็ดูไม่น่าเคยมีประสบการณ์กับมหาวิทยาลัยที่นักศึกษาโดยเฉลี่ยเข้าเรียนกันตอนที่ตัวเองยังเป็นนักศึกษาอยู่ไม่ใช่หรือครับ