เข้าใจ AI
อย่างเป็นระบบ
ลงมือทำได้จริง
รวมบทความและคู่มือสาย AI Engineering ที่พาคุณจากผู้ใช้ AI ไปสู่คนที่สร้างระบบ AI ได้เอง โดยไม่จมกับทฤษฎี
ข่าวสาร AI & IT
ITEU AI Act 2 ส.ค. 2026: ของที่บังคับจริงคือความโปร่งใส ไม่ใช่ high-risk
กฎชุด high-risk ที่ทุกคนเตรียมรับวันที่ 2 สิงหาคม ถูกเลื่อนออกไปถึงปลายปี 2027 ด้วยกฎหมายที่เพิ่งมีผลเมื่อ 27 กรกฎาคม แต่ข้อที่ไม่ถูกเลื่อนเลยคือมาตรา 50 เรื่องการเปิดเผยว่าผู้ใช้กำลังคุยกับ AI และการทำเครื่องหมายเนื้อหาที่ AI สร้าง ซึ่งบังคับกับบริษัทนอก EU ด้วยถ้ามีผู้ใช้อยู่ใน EU
AIMCP ออกสเปกใหม่ 28 ก.ค. 2026: ตัด session ทิ้งทั้งระบบ
มาตรฐานที่ผู้ช่วย AI ทุกค่ายใช้เสียบเข้ากับเครื่องมือภายนอก ประกาศเลิกใช้ session และ handshake ทั้งหมด ทำให้เซิร์ฟเวอร์ MCP วางหลัง load balancer ธรรมดาได้เป็นครั้งแรก แลกกับงานแก้โค้ดจริงและช่องโหว่ใหม่ 3 จุดที่ฝ่ายความปลอดภัยเตือนไว้ทันทีที่สเปกออก
AIOllama ใส่โหมด agent มาในตัว — เขียนโค้ดด้วย AI ในเครื่องไม่ต้องประกอบเองแล้ว
Ollama 0.32.0 เปลี่ยนคำสั่งเปล่า ๆ ให้เปิดเป็น agent ที่เขียนโค้ดและรับงานไปทำได้ในตัว ส่วน Sebastian Raschka ผู้เขียน Build a Large Language Model (From Scratch) วัดตัวเลขจริงไว้ที่ 40 token/วินาทีบน Mac Mini M4 — ขณะที่ผลสำรวจชี้พนักงาน 77% แปะข้อมูลบริษัทลงแชทบอท และ Continue.dev เพิ่งปิดตัวหลังถูกซื้อ
บทความเด่น
AI EngineeringAI Architect คือใคร: ออกแบบระบบ AI ด้วย LLM ให้ใช้งานได้จริงยังไง
AI Architect คือคนที่ออกแบบระบบ AI ทั้งระบบ เลือกสถาปัตยกรรม คุม cost/latency/privacy และวาง eval ก่อน scale — ต่างจาก AI Engineer ที่ลงมือสร้างทีละชิ้นตรงไหน และคิดแบบสถาปนิกยังไง
AI Engineeringเริ่มเป็น AI Engineer: โรดแมปจากศูนย์ถึงสร้างระบบ AI ได้เอง
AI Engineer เป็นงานที่โตเร็วที่สุดของปี 2026 แต่ไม่ต้องเทรนโมเดลหรือเก่งคณิตศาสตร์ลึก — สิ่งที่ต้องมีคือทักษะประกอบโมเดลสำเร็จรูปเป็นระบบจริง บทความนี้คือโรดแมปจากศูนย์ถึง portfolio ชิ้นแรก
AI Engineeringเตรียมเอกสารก่อนทำ RAG: ทำไมไฟล์สวย ๆ ถึงใช้ไม่ได้ และวิธีเช็กใน 5 วินาที
เกือบทุกคนที่อยากทำ AI ถามตอบคู่มือบริษัท ติดที่ก้าวแรกเหมือนกันหมด คือไฟล์ที่มีอยู่ยังไม่ใช่ "ข้อความ" คู่มือนี้พาไล่ตั้งแต่วิธีเช็กไฟล์ใน 5 วินาที ไปจนถึง OCR ภาษาไทยที่ต้องตั้งความคาดหวังให้ถูก
Harness Engineering: วิศวกรรมบังเหียนสำหรับ AI Agent
ต่อยอดจากการสร้าง LLM App / AI Agent เบื้องต้น สู่การออกแบบ “บังเหียน” รอบ agent ให้ควบคุมได้ ปลอดภัย ตรวจสอบได้ และน่าเชื่อถือพอจะปล่อยรันเองจริง