ตามรายงานของ Cointelegraph ซัม อัลท์แมนประกาศว่า OpenAI จะเปิดตัว GPT-5.5-Cyber ซึ่งเป็นโมเดลด้านความปลอดภัยไซเบอร์ในอีกไม่กี่วันข้างหน้า โดยโมเดลนี้จะถูกจัดให้ใช้งานสำหรับผู้พิทักษ์ความปลอดภัยไซเบอร์ที่มีความสำคัญ และ OpenAI มีแผนจะจัดตั้งกลไกการเข้าถึงที่เชื่อถือได้ร่วมกับหน่วยงานภาครัฐ เพื่อปกป้องความปลอดภัยขององค์กรและโครงสร้างพื้นฐาน
btc.bar.articles
Protum ระดมทุนรอบ Seed จำนวน 2 ล้านดอลลาร์สำหรับแพลตฟอร์มการกำกับดูแลด้วย AI โดยตั้งเป้าปิดดีลในเดือนมิถุนายน 2026
ตาม TechCrunch Startup Spotlight บริษัท Protum ซึ่งเป็นสตาร์ทอัพด้านธรรมาภิบาลด้วย AI กำลังระดมทุนรอบเมล็ดพันธุ์มูลค่า 2 ล้านดอลลาร์ โดยตั้งเป้าจะปิดการระดมทุนให้ได้ภายในเดือนมิถุนายน 2026 ก่อตั้งโดย Sandeep J. ผู้มีประสบการณ์ 25 ปีด้านการเปลี่ยนแปลงองค์กรในระดับองค์กร Protum ให้บริการแพลตฟอร์มที่ออกแบบมาเพื่อมอบให้แก่บรรษัทวิสาหกิจในเชิงต่อเนื่อง
GateNews10 นาที ที่แล้ว
กระแสเลิกจ้างในภาคธุรกิจอาจนำไปสู่ภาวะ “นายจ้าง-ลูกจ้าง” ได้ทั้งคู่เสียประโยชน์ นักวิจัยแนะควรจัดเก็บ “ภาษีการทำงานอัตโนมัติด้วย AI”
งานวิจัยชี้ว่าความต้องการลดคนของ AI ก่อให้เกิดผลกระทบภายนอก: ต้นทุนการเลิกจ้างตกอยู่กับบริษัทฝ่ายเดียว ขณะที่การสูญเสียกำลังซื้อกลับถูกแบกรับโดยทั้งตลาด ยิ่งเลิกจ้างมากเท่าไร ความต้องการยิ่งหดตัวเท่านั้น ทั้งสองฝ่ายต่างก็เสียประโยชน์ เสนอให้จัดเก็บภาษีสำหรับการทำงานอัตโนมัติด้วย AI เพื่อทำให้ต้นทุนภายนอกถูกนำกลับมาอยู่ในระบบ และใช้รายได้ภาษีสนับสนุนการฝึกอบรมซ้ำ เพื่อฟื้นฟูความต้องการและทำให้เศรษฐกิจมีเสถียรภาพ
ChainNewsAbmedia13 นาที ที่แล้ว
Claude จะเก็บภาษีภาษาไหม? งานวิจัยเผยการแปลเนื้อหาจีน ญี่ปุ่น และเกาหลี ใช้พลังงานมากที่สุด เกือบ 3 เท่า Token
นักวิจัย Komatsuzaki ชี้บน X ว่า tokenizer ของ LLM กระแสหลักมี “ภาษีสำหรับภาษาไม่ใช่ภาษาอังกฤษ” เมื่อทดสอบด้วยการแปลตามหนังสือ《The Bitter Lesson》 พบว่า Claude มีอัตราการเพิ่มจำนวนโทเค็นในภาษาฮินดี อาหรับ รัสเซีย และจีน ประมาณ 3.24×, 2.86×, 2.04× และ 1.71× ตามลำดับ ซึ่งสูงกว่าของ OpenAI อย่างชัดเจน โมเดลพื้นเมืองของจีนเข้ากับภาษาจีนได้ดีกว่า สะท้อนว่าข้อมูลที่ใช้ฝึกมีแนวโน้มเอนเอียงไปทางภาษาอังกฤษ ทำให้เกิดความไม่เท่าเทียมด้านต้นทุนและกลายเป็นอุปสรรคต่อการแพร่หลาย
ChainNewsAbmedia16 นาที ที่แล้ว
ธุรกิจ AI ของ Microsoft เพิ่มเป็น 2 เท่าที่ $370B ARR; วางแผน $190B งบลงทุน (Capex) สำหรับปี 2026
เมื่อวันที่ 29 เมษายน Microsoft รายงานผลประกอบการไตรมาส 3 ปีงบประมาณ 2026 สำหรับช่วงสิ้นสุดวันที่ 31 มีนาคม โดยทำได้สูงกว่าความคาดหมายของตลาด รายได้ไตรมาส 3 อยู่ที่ 82.886 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 18% เมื่อเทียบเป็นรายปี และสูงกว่าที่คาดไว้ 81.4 พันล้านดอลลาร์ กำไรสุทธิแบบ GAAP เพิ่มขึ้น 23% สู่ 31.778 พันล้านดอลลาร์ ขณะที่กำไรต่อหุ้นแบบปรับตามเกณฑ์ไม่ใช่ GAAP แบบปรับลดต่อ
GateNews29 นาที ที่แล้ว
งาน OpenAI DevDay 2026 จะจัดขึ้นที่ซานฟรานซิสโกในวันที่ 29/9
ประกาศอย่างเป็นทางการของ OpenAI วันที่ 29 เมษายน ระบุว่า DevDay 2026 การประชุมใหญ่สำหรับนักพัฒนา ซึ่งเป็นงานระดับเรือธง จะจัดขึ้นในวันที่ 29 กันยายน ที่เมืองซานฟรานซิสโก โดยกลับมาเป็นรูปแบบการประชุมแบบพบหน้ากันอีกครั้ง หลังเว้นช่วงมาหลายปี นอกจากนี้ยังมีการเปิดตัวกิจกรรมการส่งผลงานอีกด้วย: ให้นักพัฒนาใช้ GPT-5.5 และ Image Gen เพื่อสร้างผลงาน แล้วส่งเข้าร่วม โดยทุกสัปดาห์ Codex จะคัดเลือกผู้ส่งผลงานที่มีความคิดสร้างสรรค์จำนวน 2-3 ราย คว้าตั๋วเข้าร่วม DevDay ฟรี (รวมค่าเดินทางข้ามเมืองและค่าโรงแรม)
หัวข้อการประชุม: ระบบนิเวศสำหรับนักพัฒนา โดยมุ่งรอบ GPT-5.5 + Image Gen
สแตกแอปพลิเคชันหลักของ DevDay ครั้งนี้เห็นได้ชัดว่าผูกกับ GPT-5.5 เป็นหลัก โดย GPT-5.5 เปิดให้ใช้งานเมื่อวันที่ 23 เมษายน และเปิดให้ใช้งาน API อย่างเต็มรูปแบบในวันที่ 24 พร้อมกันกับช่วงปลายเดือนเมษายน GPT-5.4
ChainNewsAbmedia1 ชั่วโมง ที่แล้ว
BioMysteryBench:Mythos ผู้เชี่ยวชาญไขความลึกลับไม่สามารถไขปัญหาได้ 29.6%
Anthropic วันที่ 29 เมษายน ได้เผยแพร่ BioMysteryBench—เกณฑ์การประเมินใหม่สำหรับความสามารถด้านการวิเคราะห์ชีวสารสนเทศของ AI—ในเอกสารประกาศงานวิจัยอย่างเป็นทางการ โดยเป็นชุดคำถามแบบปลายเปิดที่ประกอบอยู่ในสถานการณ์วิจัยจริง ข้อมูลที่น่าสนใจที่สุดคือ ในบรรดาโจทย์ที่แม้หลังจากทีมผู้เชี่ยวชาญด้านมนุษย์พยายามแล้วก็ยังหาคำตอบที่แก้ได้ไม่ได้ Anthropic รุ่นเรือธง Mythos สามารถตอบได้ 29.6% ขณะที่ Opus ตอบได้ 27.0% ในสัดส่วน 27.0% (4.7%)
รูปแบบการประเมิน: มีทั้งเส้นทาง “โจทย์ที่แก้ได้” และ “โจทย์ที่ผู้เชี่ยวชาญแก้ไม่ได้”
BioMysteryBench ประกอบด้วยโจทย์ 2 ประเภท ประเภทแรกคือ “โจทย์ที่แก้ได้” ซึ่งออกแบบโดยนักวิจัยด้านชีวสารสนเทศ มีงานวิเคราะห์ที่มีคำตอบมาตรฐานให้เทียบได้ และประเภทที่สองคือ “โจทย์ที่ผู้เชี่ยวชาญแก้ไม่ได้” ซึ่งเป็นโจทย์ที่แม้หลังจากที่ทีมผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์ลองแล้วก็ยังไม่สามารถหาคำตอบที่น่าเชื่อถือได้ เพื่อทดสอบว่าระบบแบบจำลองสามารถก้าวข้ามขอบเขตความรู้ในปัจจุบันของสาขานี้ได้หรือไม่
ChainNewsAbmedia1 ชั่วโมง ที่แล้ว