<div class="key-takeaways"><ul><li>Mark Zuckerberg เขียนบทความความเห็นใน WSJ ชูแนวคิด personal superintelligence</li><li>ชี้ทางเลือกอุตสาหกรรม AI มีสองทางคือรวมศูนย์ในองค์กรหรือกระจายสู่บุคคล</li><li>ย้ำหลักการ 3 ข้อ พลังบุคคล การประดิษฐ์ และความสมดุลทางอำนาจ</li><li>เตือนว่าหากเน้นแค่ระบบอัตโนมัติ ผลกระทบต่อเศรษฐกิจและงานอาจติดลบ</li></ul></div><p>Mark Zuckerberg ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง Meta ได้เผยแพร่บทความแสดงความคิดเห็นหรือ op-ed ผ่านหนังสือพิมพ์ Wall Street Journal โดยเน้นย้ำว่าปัญญาประดิษฐ์ระดับเหนือมนุษย์หรือ superintelligence จำเป็นต้องเข้าถึงตัวบุคคลทั่วไป ไม่ใช่ถูกกุมอำนาจไว้เฉพาะกลุ่มองค์กรขนาดเล็กไม่กี่แห่ง</p><p>บทความชิ้นนี้ถูกมองว่าเป็นแถลงการณ์เชิงปรัชญาองค์กรมากกว่าการประกาศเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ เนื่องจากไม่มีการระบุวันวางจำหน่าย ตัวเลขผลทดสอบเบนช์มาร์ก หรือชื่อรุ่นโมเดลใดๆ ทว่าหัวใจสำคัญคือการตั้งคำถามต่ออุตสาหกรรมว่า ใครจะเป็นผู้ได้ครอบครองระบบปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูงเมื่อมันมาถึง</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/mark_zuckerberg_meta_ai_superintelligence_ms7s83gc_inline_1_60900a7134.jpg" alt="artificial intelligence superintelligence technology" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div></p><p>ซีอีโอ Meta มองว่าทางเลือกในเรื่องนี้มีเพียงสองทางเลือกเท่านั้น ได้แก่ ระบบที่ถูกรวมศูนย์ไว้ภายในองค์กรจำนวนน้อย หรือระบบที่ถูกกระจายออกไปเป็นเครื่องมือซึ่งปัจเจกบุคคลสามารถควบคุมได้โดยตรง โดยเขาใช้คำเรียกแนวทางที่ตนเองสนับสนุนว่า personal superintelligence พร้อมทั้งผูกพันธะให้ Meta พัฒนาไปในทิศทางดังกล่าวบนหลักการ 3 ข้อหลัก</p><ul><li>การใช้อำนาจของปัจเจกบุคคลเป็นแหล่งกำเนิดความเจริญรุ่งเรือง</li><li>การคิดค้นสิ่งประดิษฐ์เป็นเป้าหมายหลักของซูเปอร์อินเทลลิเจนซ์</li><li>ความสมดุลทางอำนาจคือรากฐานของความปลอดภัย</li></ul><div class="ai-insight"><p>แนวคิดเรื่องการกระจายอำนาจผ่านเทคโนโลยี AI ถือเป็นจุดยืนทางการตลาดที่สำคัญของ Meta ในปัจจุบัน ท่ามกลางกระแสการแข่งขันของบริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ที่ต่างมุ่งพัฒนาโมเดลขนาดใหญ่แบบปิดและรวมศูนย์ การชูธงเรื่อง open-weight และการให้ผู้ใช้ควบคุมได้เองจึงช่วยสร้างความแตกต่างและลดแรงกดดันด้านการผูกขาดข้อมูลหรือเทคโนโลยีได้ในระยะยาว</p></div><p>บทความดังกล่าวยังมีการหยิบยกภาพจำลองที่น่าสนใจขึ้นมาว่า หากทุกคนมีทนายความที่เป็นปัญญาประดิษฐ์ระดับซูเปอร์อินเทลลิเจนซ์ ความยุติธรรมก็น่าจะถูกขับเคลื่อนไปได้อย่างมีประสิทธิภาพและเที่ยงตรงมากกว่าที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน</p><p>นอกจากนี้ เนื้อหายังส่งผลโดยตรงต่อการวางแผนระดับองค์กร โดยระบุถึงเส้นแบ่งระหว่างการใช้ AI เป็นเครื่องมือทำงานอัตโนมัติกับการใช้เป็นเครื่องมือเพิ่มศักยภาพ พร้อมเตือนว่าหากน้ำหนักเอียงไปทางระบบอัตโนมัติ ผลกระทบที่เกิดขึ้นต่อตำแหน่งงานและระบบเศรษฐกิจโดยรวมอาจกลายเป็นแง่ลบได้</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.artificialintelligence-news.com&sz=64" alt="AI News" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.artificialintelligence-news.com/news/zuckerberg-details-meta-personal-ai-superintelligence-strategy/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">AI News</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Mark Zuckerberg publishes a WSJ op-ed focusing on personal superintelligence</li><li>Argues AI choices are binary between institutional concentration and individual distribution</li><li>Outlines three core principles of empowerment, invention, and balance of power</li><li>Warns that leaning toward automation tools may negatively impact jobs and the economy</li></ul></div><p>Mark Zuckerberg has published a Wall Street Journal op-ed arguing that superintelligence must reach individuals, rather than remaining restricted to a handful of institutions.</p><p>The Meta chief published the piece as a statement of company philosophy rather than a product announcement. It contains no release dates, no benchmark figures, and no named models. Instead, it centers on the argument that the central question facing the industry is not whether superintelligence arrives, but who gets to use it once it does.</p><p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/mark_zuckerberg_meta_ai_superintelligence_ms7s83gc_inline_1_60900a7134.jpg" alt="artificial intelligence superintelligence technology" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div></p><p>Zuckerberg believes the choice is binary: systems concentrated inside a small number of institutions, or systems distributed as tools that individuals control directly. He refers to his preferred version as personal superintelligence and commits Meta to building toward it based on three stated principles.</p><ul><li>Individual empowerment as the source of prosperity</li><li>Invention as the primary purpose of superintelligence</li><li>Balance of power as the foundation of safety</li></ul><div class="ai-insight"><p>This positioning allows Meta to carve out a distinct identity in the competitive AI landscape by advocating for widespread distribution against industry trends toward centralization. Framing AI through the lens of individual empowerment serves both a philosophical purpose and a strategic corporate narrative.</p></div><p>Later in the piece, Zuckerberg flips the scenario by suggesting that if everyone had a superintelligent lawyer, justice would be carried out much more fairly and efficiently than it is today.</p><p>The op-ed also carries direct relevance for enterprise planning regarding the balance between AI as an automation tool versus an empowerment tool, noting that if the balance leans toward automation, the impact on jobs and the economy may be negative.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.artificialintelligence-news.com&sz=64" alt="AI News" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.artificialintelligence-news.com/news/zuckerberg-details-meta-personal-ai-superintelligence-strategy/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">AI News</a></p>

medium_article-943.jpg

small_article-943.jpg

thumbnail_article-943.jpg

article-943.jpg

Mark Zuckerberg เขียนบทความความเห็นตีพิมพ์ใน Wall Street Journal ชี้ปัญญาประดิษฐ์ระดับเหนือมนุษย์ต้องถูกกระจายให้ทุกคนใช้งานได้จริง ไม่ควรกระจุกตัวอยู่แค่ในองค์กรน้อยแห่ง

Meta chief publishes a WSJ op-ed arguing that superintelligence must reach individuals rather than remaining concentrated within a handful of institutions.

Mark Zuckerberg เผยวิสัยทัศน์ Meta ดัน AI Superintelligence สู่มือบุคคล

Zuckerberg details Meta’s personal AI superintelligence strategy

<div class="key-takeaways"><ul><li>Prompt ควบคุมการตอบสนองเดี่ยวของโมเดล 1 ครั้ง</li><li>Loop ควบคุมวงจรพฤติกรรมของเอเจนต์เดี่ยวให้ทำงานซ้ำหรือตรวจสอบเงื่อนไข</li><li>Graph จัดระเบียบการทำงานของเอเจนต์จำนวนมากให้ประสานกัน</li><li>เทคนิคทั้งสามระดับไม่ได้แข่งขันกัน แต่ซ้อนทับและส่งต่อกันเป็นชั้นๆ</li></ul></div><p>ในวงการพัฒนาซอฟต์แวร์ปัจจุบัน คำว่าวิศวกรรมเฉพาะทางเหล่านี้มักถูกหยิบมาใช้แทนที่กันบ่อยครั้ง แต่ในความเป็นจริงแล้ว เทคนิคทั้งสามรูปแบบไม่ใช่คู่แข่งที่ต้องเลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง หากแต่เป็นหน่วยการควบคุมสามระดับที่ถูกวางซ้อนกันขึ้นไป โดยพรอมต์หนึ่งอันทำหน้าที่ควบคุมการตอบสนองของโมเดลหนึ่งครั้ง ลูปหนึ่งวงจรทำหน้าที่ควบคุมวัฏจักรพฤติกรรมของเอเจนต์หนึ่งตัว และกราฟหนึ่งโครงสร้างทำหน้าที่จัดระเบียบเอเจนต์จำนวนมากเข้าด้วยกัน</p><p>โครงสร้างแต่ละชั้นจะช่วยรักษารากฐานของชั้นที่อยู่ด้านล่างเอาไว้ โดยพรอมต์ไม่ได้หายตัวไปไหนเมื่อมีลูปสร้างครอบมัน เพียงแต่เปลี่ยนสถานะจากการพิมพ์ด้วยมือมาเป็นการทำงานเบื้องหลัง บทความนี้จะพาไปแยกแยะว่าในแต่ละชั้นมีการออกแบบอะไรบ้าง ข้อกล่าวอ้างเกี่ยวกับการคุ้มทุนของชั้นที่สูงขึ้นคืออะไร และจุดไหนที่ควรตั้งคำถามด้วยความระมัดระวัง</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/prompt_vs_loop_vs_graph_engineering_ms7f24ed_inline_1_eb148ae38e.jpg" alt="AI agent workflow diagram" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="ai-insight"><p>การทำความเข้าใจความต่างของทั้ง 3 ระดับมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนา AI ในยุคปัจจุบัน เนื่องจากนักพัฒนาหลายคนมักติดกับดักในการพยายามใช้เครื่องมือที่ซับซ้อนเกินความจำเป็น การแยกแยะชั้นของระบบช่วยให้เราเลือกใช้เครื่องมือที่เหมาะสมกับปริมาณงานและความซับซ้อนของโจทย์ แทนที่จะสร้างสถาปัตยกรรมกราฟขนาดใหญ่สำหรับงานที่ใช้แค่พรอมต์เดี่ยวก็เพียงพอ</p></div><p>สมมติฐานเบื้องต้นที่ใช้ร่วมกันคือการมีมนุษย์คอยกำกับในทุกรอบการทำงาน เมื่อมีการเขียนพรอมต์ โมเดลจะตอบกลับ ผลลัพธ์ถูกประเมิน และพรอมต์ถูกปรับแก้ แต่มโนทัศน์นี้จะพังทลายลงเมื่อเจอโจทย์ปริมาณมาก งานหลายขั้นตอน ไม่มีมนุษย์คอยให้คะแนนผลลัพธ์ หรือผลลัพธ์ถูกส่งต่อไปยังขั้นตอนถัดไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งในจุดนั้นพรอมต์เดี่ยวๆ จะไม่เพียงพออีกต่อไป</p><p>สำหรับกระแสความนิยมนั้นเริ่มขึ้นในเดือนมิถุนายน 2026 หลังจากมีโพสต์ยอดฮิตเสนอว่าวิศวกรควรหยุดเขียนพรอมต์ให้โค딩เอเจนต์ แล้วหันมาออกแบบลูปที่คอยสร้างพรอมต์เหล่านั้นแทน ซึ่งทีม Claude Code จาก Anthropic ก็ได้อธิบายการเปลี่ยนแปลงในทิศทางเดียวกันนี้บนเวทีในสัปดาห์นั้นเช่นกัน โดยรายละเอียดเชิงลึกระบุถึงพริมทีฟหลัก 5 อย่าง พร้อมกับองค์ประกอบที่หกที่ทำหน้าที่ยึดทุกอย่างเข้าด้วยกัน</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">50</span><span class="stat-label">จำนวนซับเอเจนต์ที่ถูกสร้างขึ้นในเวอร์ชันเริ่มต้นสำหรับการสืบค้นง่ายๆ ซึ่งแก้ไขได้ด้วยการปรับแต่งพรอมต์</span></div></div><p>ในเดือนกรกฎาคม 2026 บทสนทนาได้ขยับขยายจากเรื่องลูปไปสู่เรื่องกราฟ ลูปทำให้พฤติกรรมของเอเจนต์สามารถโปรแกรมได้ ขณะที่กราฟทำให้องค์กรของเอเจนต์สามารถโปรแกรมได้ จุดสำคัญทางโครงสร้างที่มักถูกมองข้ามบ่อยครั้งคือ ระบบมัลติเอเจนต์ในระดับโปรดักชันจะรันกราฟสองชุดไปพร้อมกัน ได้แก่ กราฟองค์กรที่เสถียรและคงอยู่นาน กับกราฟงานที่เป็นแบบชั่วคราวตามภารกิจ</p><blockquote class="pull-quote"><p>"A loop is a prompt repeated with scaffolding around it, and loop engineering is complementary to prompt engineering rather than its replacement."</p><cite>arXiv paper on coding-agent loops (July 2026)</cite></blockquote><p>งานวิจัยจาก arXiv ในเดือนกรกฎาคม 2026 อธิบายความสัมพันธ์นี้ไว้อย่างถูกต้องว่า ลูปคือพรอมต์ที่ถูกทำซ้ำพร้อมโครงสร้างนั่งร้านรายล้อม และวิศวกรรมลูปทำหน้าที่เสริมกันกับวิศวกรรมพรอมต์ไม่ใช่การแทนที่ เช่นเดียวกับที่กราฟถูกสร้างขึ้นมาจากลูป และลูปถูกสร้างขึ้นมาจากพรอมต์ โดยความท้าทายที่แท้จริงไม่ได้อยู่ที่ตัวสถาปัตยกรรม แต่อ1ยู่ที่ผู้ปฏิบัติงานที่เข้าใจงานเชิงลึกมากน้อยแค่ไหน</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/07/29/prompt-engineering-vs-loop-engineering-vs-graph-engineering/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>A prompt controls a single model response.</li><li>A loop controls a single agent's behavior cycle and stop conditions.</li><li>A graph organizes the coordination of multiple agents.</li><li>The three techniques are stacked control units rather than competing methods.</li></ul></div><p>These terms often get used interchangeably in software development, but should they be? In reality, the three techniques are not competing methods; they are three distinct units of control stacked on top of one another. A prompt controls one model response, a loop controls one agent's behavior cycle, and a graph controls the organization of many agents.</p><p>Each layer preserves the layer beneath it. A prompt does not disappear once a loop is built around it; rather, it stops being typed by hand. This article separates the three layers, examining what gets designed at each stage, what published claims say about when higher layers pay for themselves, and where skepticism remains warranted.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/prompt_vs_loop_vs_graph_engineering_ms7f24ed_inline_1_eb148ae38e.jpg" alt="AI agent workflow diagram" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="ai-insight"><p>Understanding the distinct boundaries of these three layers is crucial for modern AI development, as developers often fall into the trap of over-engineering simple tasks. Recognizing the architectural shift prevents teams from deploying heavy graph structures when a simple prompt or loop is entirely sufficient, ensuring efficient token usage and system design.</p><p>The defining foundational assumption is that a human operator is present at every single iteration to write prompts, judge model responses, and revise instructions. That assumption breaks down rapidly during high-volume tasks, multi-step execution, or when results must feed subsequent steps automatically without human intervention.</p><p>Mainstream developer discussions reached a peak in June 2026 after a viral post argued that engineers should stop prompting coding agents and start designing the loops that prompt them. Concurrently, the Claude Code team at Anthropic highlighted this exact shift on stage, outlining primitive features such as execution loops and dedicated goal-checking mechanisms.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">50</span><span class="stat-label">Subagents initially spawned for simple queries before prompt tuning fixed coordination failures</span></div></div><p>By July 2026, the technical focus shifted from loops to graphs. While loops made agent behavior programmable, graphs made agent organizations programmable. A crucial structural realization is that production multi-agent systems concurrently execute two distinct types of graphs: a stable, long-lived organizational graph and an ephemeral, task-specific work graph.</p><blockquote class="pull-quote"><p>"A loop is a prompt repeated with scaffolding around it, and loop engineering is complementary to prompt engineering rather than its replacement."</p><cite>arXiv paper on coding-agent loops (July 2026)</cite></blockquote><p>A July 2026 arXiv paper on coding-agent loops accurately captures this hierarchy, noting that loops are built from prompts, and graphs are subsequently built from loops. Ultimately, the greatest design challenge lies not within the architecture itself, but with the human operator: two engineers building identical loops can achieve drastically different outcomes based on their deep domain understanding.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/07/29/prompt-engineering-vs-loop-engineering-vs-graph-engineering/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

medium_prompt-vs-loop-vs-graph-engineering-ms7f24ed.png

small_prompt-vs-loop-vs-graph-engineering-ms7f24ed.png

thumbnail_prompt-vs-loop-vs-graph-engineering-ms7f24ed.png

prompt-vs-loop-vs-graph-engineering-ms7f24ed.png

สำรวจความต่างและการทำงานซ้อนกันของ 3 ระดับการควบคุมในระบบ AI เอเจนต์ ตั้งแต่ระดับคำสั่งพื้นฐาน ลูปการทำงาน ไปจนถึงโครงสร้างกราฟองค์กร

Exploring the differences and stacked architecture of three control layers in AI agents, from basic prompts and execution loops to multi-agent graphs.

เจาะลึก Prompt vs Loop vs Graph Engineering ชั้นไหนเปลี่ยนอะไร

Prompt vs Loop vs Graph Engineering: What Changes at Each Layer

<div class="key-takeaways"><ul><li>พัฒนาโดย Arnav Rai นักศึกษาจาก RIT ภายใต้การดูแลของ Jean-marc Mommessin และ Asif Razzaq</li><li>ประหยัดค่าใช้จ่าย Token ของ Claude ลงได้ถึง 92% ถึง 99% ทันที</li><li>ทำงานผ่านระบบ Local Hybrid RAG บนเครื่องของผู้ใช้โดยไม่ต้องพึ่งพาสภาพแวดล้อม Python</li><li>รักษาความเป็นส่วนตัวสูงสุดเพราะไฟล์เอกสารไม่เคยถูกส่งออกนอกฮาร์ดไดรฟ์</li></ul></div><p>ทีมงาน Marktechpost AI ได้ปล่อยตัว Token Saver ซึ่งเป็นส่วนขยาย Model Context Protocol (MCP) แบบโอเพนซอร์สสำหรับ Claude Desktop (ภายใต้สัญญาอนุญาต MIT และปัจจุบันอยู่ที่เวอร์ชัน v1.0) เครื่องมือนี้ถูกพัฒนาขึ้นที่ Marktechpost AI Media Inc โดย Arnav Rai ซึ่งเป็นนักศึกษาปริญญาตรีสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์จาก Rochester Institute of Technology ระหว่างช่วงฝึกงาน โดยมี Jean-marc Mommessin และ Asif Razzaq เป็นผู้ควบคุมดูแล การทำงานของ Token Saver เปลี่ยนแปลงรูปแบบที่ Claude ใช้ปฏิสัมพันธ์กับเอกสารในเครื่องอย่างสิ้นเชิง ด้วยการนำระบบ Local Hybrid RAG มาติดตั้งบนเครื่องคอมพิวเตอร์ของผู้ใช้โดยตรง ทำให้สามารถตั้งคำถามเกี่ยวกับไฟล์ PDF ขนาดมหึมาได้โดยไม่ต้องอัปโหลดตัวไฟล์จริงไปยังโมเดลเลยแม้แต่น้อย</p><p>อัตราการบริโภค Token ถูกตัดลดลงเหลือเพียง 92% ถึง 99% การันตีเรื่องความเป็นส่วนตัว และการติดตั้งไม่ต้องอาศัยสภาพแวดล้อม Python หรือการตั้งค่าเทอร์มินัลใดๆ ทั้งสิ้น ผู้ใช้งานส่วนใหญ่มักคิดว่าการวางไฟล์ PDF ลงใน Claude จะเป็นการดึงข้อความออกมาธรรมดา แต่ในความเป็นจริง พฤติกรรมเริ่มต้นของ Claude จะแปลงแต่ละหน้าเป็นรูปภาพเพื่อรักษาแผนภูมิและเลย์เอาต์ พร้อมกับดึงข้อความแยกต่างหาก ก่อนที่จะนับ Token ของรูปภาพด้วยซ้ำ เฉพาะข้อความอย่างเดียวก็อาจสูงถึง 1,500 ถึง 3,000 Token ต่อหน้าแล้ว</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">92-99%</span><span class="stat-label">อัตราการประหยัด Token</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">1,500-3,000</span><span class="stat-label">จำนวน Token ข้อความต่อหน้าในค่าเริ่มต้น</span></div></div><p>แม้ว่าฟีเจอร์ Prompt Caching และ Claude Projects จะช่วยบรรเทาปัญหาเหล่านี้ได้บ้าง แต่ก็ยังไม่สามารถแก้ปัญหาที่ต้นเหตุได้ นั่นคือตัวเอกสารทั้งหมดยังคงต้องข้ามข่ายไปยังเซิร์ฟเวอร์ของผู้ให้บริการ ยิ่งไปกว่านั้น หากผู้ใช้งานต้องการเพียงแค่ 2 ย่อหน้าที่เกี่ยวข้องจากตำราเรียนความยาว 1,000 หน้า การบังคับให้ LLM ต้องค้นหาผ่านหน้ากระดาษทั้ง 1,000 หน้าด้วยตัวเองนั้น ทั้งไร้ประสิทธิภาพและเสี่ยงต่อการเกิดอาการหลอน (Hallucination) ของโมเดล</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/token_saver_token_pdf_claude_90_99_ms7f17tw_inline_1_882f802459.jpg" alt="document analysis data security tech" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>Token Saver จาก Marktechpost ทำหน้าที่เป็นเซิร์ฟเวอร์ MCP แบบโลคัล ซึ่งเป็นโปรแกรมเบื้องหลังน้ำหนักเบาบนเครื่องของคุณที่ Claude สามารถเรียกใช้งานได้เสมือนเป็นเครื่องมือ โดยที่ไฟล์ PDF จะไม่มีวันหลุดรอดออกจากฮาร์ดไดรฟ์ของคุณ เมื่อคุณป้อนคำถาม Token Saver จะใช้ระบบ Local Hybrid RAG เพื่อค้นหาคำตอบ Hybrid RAG ถือเป็นมาตรฐานทองคำสำหรับการดึงข้อมูลเอกสาร เนื่องจากมันผสานสองวิธีการค้นหาที่ทรงพลังเข้าไว้ด้วยกัน ได้แก่ การค้นหาด้วยคำสำคัญ (Keyword Matching) และการค้นหาเชิงความหมาย (Semantic Search)</p><div class="ai-insight"><p>การใช้งานเครื่องมือประเภท RAG (Retrieval-Augmented Generation) บนเครื่อง Local ถือเป็นทิศทางสำคัญในยุคที่ความกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลองค์กรพุ่งสูงขึ้น การที่ส่วนขยายสามารถสกัดเฉพาะส่วนที่จำเป็นส่งให้ LLM แทนที่จะส่งทั้งเล่ม ไม่เพียงช่วยลดต้นทุนค่า API อย่างมหาศาล แต่ยังช่วยลดภาระ context window ของโมเดล ทำให้คำตอบที่ได้มีความแม่นยำสูงขึ้นและลดโอกาสเกิด hallucination ได้อย่างมีนัยสำคัญ</p></div><p>ด้วยการผสานสองแนวทางนี้เข้าด้วยกันในเครื่อง เซิร์ฟเวอร์จะทำการค้นหาไฟล์และส่งต่อเฉพาะข้อความที่เกี่ยวข้องสูงให้กับ Claude เท่านั้น จากนั้น Claude จะทำการสังเคราะห์คำตอบ พร้อมทั้งอ้างอิงเลขหน้าอย่างแม่นยำและแสดงผลสรุปจำนวน Token ที่คุณเพิ่งประหยัดไปในทันที กระบวนการทั้งหมดทำงานอยู่ภายในกระบวนการโลคัลตัวเดียวที่รันต่อเนื่อง โดยก่อนที่ข้อความใดๆ จะเดินทางไปถึง Claude ท่อส่ง Local Hybrid RAG จะรัน 8 ขั้นตอนอย่างรวดเร็ว (โมเดล Embedding เป็นทางเลือกเสริมแต่แนะนำให้ใช้ หากโหลดไม่สำเร็จ ระบบจะถอยกลับไปใช้การจับคู่ด้วยคำสำคัญอย่างเดียวโดยอัตโนมัติ)</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Token Saver fundamentally changes how Claude interacts with local documents by implementing a Local Hybrid RAG system directly on your machine."</p><cite>Marktechpost AI Team</cite></blockquote><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/07/30/token-saver-an-open-source-mcp-extension-using-local-hybrid-rag/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Developed by RIT student Arnav Rai, supervised by Jean-marc Mommessin and Asif Razzaq</li><li>Cuts Claude token consumption by an impressive 92% to 99% instantly</li><li>Operates entirely via Local Hybrid RAG on your machine without Python environments</li><li>Guarantees strict data privacy as documents never leave your local hard drive</li></ul></div><p>The Marktechpost AI team has rolled out Token Saver, an open-source Model Context Protocol (MCP) extension designed for Claude Desktop (MIT licensed, currently at v1.0). Developed at Marktechpost AI Media Inc by Arnav Rai, a computer science undergraduate at the Rochester Institute of Technology during his internship, with supervision from Jean-marc Mommessin and Asif Razzaq, Token Saver fundamentally shifts how Claude engages with local documents. By implementing a Local Hybrid RAG system directly on your local machine, it enables users to query massive PDF files without ever uploading the actual file to the AI model.</p><p>Token consumption is drastically slashed by 92% to 99%, privacy is completely guaranteed, and the setup requires exactly zero Python environments or terminal configurations. Most users assume that dropping a PDF into Claude merely extracts text. In reality, Claude's default behavior converts each page into an image to preserve charts and layouts while simultaneously extracting text. Before a single image token is even counted, the raw text alone can consume 1,500 to 3,000 tokens per page.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">92-99%</span><span class="stat-label">Token Savings Rate</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">1,500-3,000</span><span class="stat-label">Default Text Tokens Per Page</span></div></div><p>While Prompt Caching and Claude Projects help soften this blow, they fail to resolve the core issue: the entire document still crosses the boundary to the provider's servers. Furthermore, if an analyst only requires two relevant paragraphs from a 1,000-page textbook, forcing the LLM to search through all 1,000 pages independently is both inefficient and highly susceptible to hallucination.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/token_saver_token_pdf_claude_90_99_ms7f17tw_inline_1_882f802459.jpg" alt="document analysis data security tech" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>Marktechpost's Token Saver operates as a local MCP server—a lightweight background utility on your machine that Claude can call as a tool, ensuring the PDF never leaves your hard drive. When you submit a query, Token Saver leverages Local Hybrid RAG to pinpoint the answer. Hybrid RAG stands as the gold standard for document retrieval because it synergizes two potent search mechanisms: keyword matching and semantic search.</p><div class="ai-insight"><p>Deploying Retrieval-Augmented Generation (RAG) locally represents a crucial paradigm shift as enterprise data privacy concerns escalate. By filtering out irrelevant context and supplying only targeted text slices to the LLM, this approach drastically curtails API expenses while maximizing context window efficiency, resulting in higher accuracy and fewer hallucinations.</p><p>By harmonizing these two approaches locally, the server scans the file and feeds Claude only the highly relevant passages. Claude then synthesizes the response, citing exact page numbers and providing a running tally of the tokens just saved. The extension operates entirely within a single, long-running local process, executing eight rapid steps through the Local Hybrid RAG pipeline before any text reaches Claude (note that the embedding model is optional, falling back gracefully to keyword-only matching if loading fails).</p><blockquote class="pull-quote"><p>"Token Saver fundamentally changes how Claude interacts with local documents by implementing a Local Hybrid RAG system directly on your machine."</p><cite>Marktechpost AI Team</cite></blockquote><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/07/30/token-saver-an-open-source-mcp-extension-using-local-hybrid-rag/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

medium_article-893.png

small_article-893.png

thumbnail_article-893.png

article-893.png

Marktechpost AI เปิดตัว Token Saver ส่วนขยาย MCP ใช้ระบบ Local Hybrid RAG ค้นหาข้อมูล PDF โดยไม่ต้องอัปโหลดไฟล์ขึ้นเซิร์ฟเวอร์

Marktechpost AI releases Token Saver, an MCP extension using Local Hybrid RAG to query massive PDFs without uploading files.

ทำความรู้จัก Token Saver: ส่วนขยายโอเพนซอร์สตัดค่าใช้จ่าย Token ของ PDF บน Claude ลง 90-99%

Meet Token Saver: Open-Source MCP Extension Cuts Claude PDF Token Costs 90-99%

<div class="key-takeaways"><ul><li>AngelSpec แก้ปัญหาความแตกต่างของภาระงานจริงด้วยโมเดลร่างสองรูปแบบ</li><li>ปรับปรุง MTP ด้วยการฝึกอบรมแบบ Multi-Depth และการใช้ rollout ของโมเดลเป้าหมาย</li><li>พัฒนาสถาปัตยกรรม DFly สำหรับการทำ block-diffusion ที่แม่นยำยิ่งขึ้น</li><li>เพิ่มประสิทธิภาพการยอมรับโทเค็นในการทดสอบด้านคณิตศาสตร์และโค้ดอย่างก้าวกระโดด</li></ul></div><p>การทำงานจริงของการให้บริการโมเดลภาษาขนาดใหญ่นั้นมีความหลากหลายสูง แตกต่างจากชุดข้อมูลมาตรฐานทั่วไปที่มักใช้ผู้ร่าง (drafter) เพียงตัวเดียว เทนเซ็นต์ (Tencent) จึงได้พัฒนาและเปิดโอเพนซอร์ส <b>AngelSpec</b> ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กฝึกอบรมแบบครบวงจรที่ออกแบบมาเพื่อคำนึงถึงความหลากหลายของภาระงานเป็นหลัก โดยมุ่งเน้นการปรับแต่งโครงสร้าง ข้อมูลฝึกอบรม และความลึกในการตรวจสอบให้เหมาะสมกับลักษณะงานแต่ละประเภท</p><p>กระบวนการ speculative decoding แบบเดิมจะอาศัยผู้ร่างน้ำหนักเบาในการเสนอโทเค็นล่วงหน้า และให้โมเดลเป้าหมายตรวจสอบความถูกต้องพร้อมกันในขั้นตอนเดียว ความเร็วในการประมวลผลจึงขึ้นอยู่กับจำนวนโทเค็นที่ได้รับการยอมรับและระยะเวลาในแต่ละรอบการทำงาน โดยในบทสนทนาทั่วไปที่มีเอนโทรปีสูง การสร้างโทเค็นยาวๆ อาจไม่เกิดประโยชน์ MTP แบบautoregressive จึงเหมาะสมกว่า ในขณะที่งานด้านโปรแกรมมิ่งและการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์มักมีรูปแบบที่คาดเดาได้ง่ายกว่า ซึ่งเหมาะกับการร่างแบบ block-parallel มากกว่า</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/tencent_angelspec_speculative_decoding_ms7f093s_inline_1_8df7f8aea9.png" alt="deep learning code architecture diagram" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">66.4%</span><span class="stat-label">อัตราการยอมรับเฉลี่ยที่ T = 0</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">4.79</span><span class="stat-label">ความยาวเฉลี่ยที่ยอมรับบน Hy3-A21B</span></div></div><p>AngelSpec จึงเลือกใช้ผู้ร่างสองแบบที่ทำงานเสริมกัน ได้แก่ โมเดล MTP ที่ฝึกด้วยข้อมูลบทสนทนาที่หลากหลาย และโมเดล block-diffusion ที่เสริมด้วยข้อมูลด้านโค้ดและคณิตศาสตร์ พร้อมทั้งแก้ปัญหาความไม่สอดคล้องระหว่างการฝึกและอนุมานด้วยวิธี multi-depth ที่ใช้พารามิเตอร์ร่วมกัน และกำหนดให้มีการ rollout จากโมเดลเป้าหมายที่ถูกแช่แข็งไว้</p><div class="ai-insight"><p>การที่ AngelSpec แยกผู้ร่างออกเป็นสองสายพันธุ์ตามลักษณะภาระงาน (บทสนทนาเทียบกับโค้ด/คณิตศาสตร์) ถือเป็นการแก้ปัญหาคอขวดสำคัญในการทำ Speculative Decoding แบบดั้งเดิมที่มักใช้โมเดลเดียวครอบจักรวาล การใช้เทคนิคแช่แข็งโมเดลหลักและดึงเฉพาะข้อมูล hidden states มาประมวลผลช่วยให้การพัฒนาผู้ร่างมีความแม่นยำสูงขึ้นโดยไม่กระทบความถูกต้องของโมเดลเป้าหมาย</p></div><p>ผลการวัดประสิทธิภาพระบุว่าที่อุณหภูมิ T = 0 ค่าความยาวเฉลี่ยที่ได้รับการยอมรับเพิ่มขึ้นจาก 2.58 เป็น 2.99 โดยตำแหน่งลึกๆ อย่างการทดสอบ GSM8K และ HumanEval มีอัตราการยอมรับพุ่งสูงขึ้นอย่างชัดเจน นอกจากนี้สถาปัตยกรรม block-diffusion ที่เรียกว่า <b>DFly</b> ซึ่งพัฒนาต่อยอดมาจาก DFlash ยังช่วยดันประสิทธิภาพบน Qwen3-8B และ Hy3-A21B ให้สูงขึ้นไปอีกขั้นผ่านการปรับปรุงชุดข้อมูลเพิ่มเติมกว่า 700,000 พรอมต์</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/07/30/tencent-open-sources-angelspec-a-unified-training-framework-for-mtp-and-block-parallel-speculative-decoding-on-hy3-models/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>AngelSpec addresses workload heterogeneity with specialized dual drafters.</li><li>Enhances MTP via multi-depth training and target model rollout.</li><li>Introduces the DFly architecture for advanced block-diffusion.</li><li>Achieves substantial acceptance rate gains in coding and math benchmarks.</li></ul></div><p>Real-world serving traffic rarely matches the averaged benchmark mixtures used in typical speculative-decoding research. To tackle this, Tencent has introduced <b>AngelSpec</b>, an open-source unified training framework that treats workload heterogeneity as a core design constraint by specializing structures, training data, and verification depths.</p><p>Speculative decoding operates as a lossless acceleration method where a lightweight drafter proposes future tokens, and a target model verifies them in a single forward pass. Performance depends directly on the number of accepted tokens and the round-trip duration. While high-entropy conversations benefit from shorter candidate sequences via autoregressive MTP, code and mathematical reasoning feature predictable spans that are better handled by block-parallel drafting.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/tencent_angelspec_speculative_decoding_ms7f093s_inline_1_8df7f8aea9.png" alt="deep learning code architecture diagram" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">66.4%</span><span class="stat-label">Mean Acceptance at T = 0</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">4.79</span><span class="stat-label">Mean Accepted Length on Hy3-A21B</span></div></div><p>To leverage this, AngelSpec incorporates two complementary drafters: an MTP model trained on conversational data and a block-diffusion model strengthened with code and math samples. It resolves train-inference mismatches through a shared-parameter, multi-depth scheme combined with target-model rollout from a frozen backbone.</p><div class="ai-insight"><p>Separating the drafters based on workload characteristics represents a major shift from one-size-fits-all speculative decoding approaches. By keeping the target backbone frozen and extracting hidden states through public APIs, AngelSpec optimizes proposal distributions safely without altering the verified target distribution.</p></div><p>Measured results show that at T = 0, mean acceptance increases from 52.8% to 66.4%, with deeper positions showing dramatic improvements on benchmarks like GSM8K and HumanEval. Furthermore, the <b>DFly</b> block-diffusion architecture—built upon DFlash with hybrid target-conditioning and a predecessor-conditioned autoregressive head—pushes performance even higher, supported by an expanded dataset of 700,000 prompts.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/07/30/tencent-open-sources-angelspec-a-unified-training-framework-for-mtp-and-block-parallel-speculative-decoding-on-hy3-models/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

medium_tencent-angelspec-speculative-decoding-ms7f093s.png

small_tencent-angelspec-speculative-decoding-ms7f093s.png

thumbnail_tencent-angelspec-speculative-decoding-ms7f093s.png

tencent-angelspec-speculative-decoding-ms7f093s.png

เทนเซ็นต์ (Tencent) เปิดโอเพนซอร์ส AngelSpec เฟรมเวิร์กฝึกอบรมที่ผสานรวม MTP และ Block-Parallel Speculative Decoding สำหรับโมเดลตระกูล Hy3

Tencent has open-sourced AngelSpec, a unified training framework integrating MTP and block-parallel speculative decoding for Hy3 models.

Tencent เปิดตัว AngelSpec เฟรมเวิร์กฝึกอบรมแบบครบวงจรสำหรับ Speculative Decoding

Tencent Open-Sources AngelSpec: A Unified Training Framework for Speculative Decoding

<div class="key-takeaways"><ul><li>ระบบความปลอดภัยแบบเดิมพึ่งพากฎตายตัวรับมือภัยคุกคามใหม่ๆ ไม่ไหว</li><li>AI ช่วยคัดกรองแพตช์อัปเดตและชี้เป้าช่องโหว่เร่งด่วนได้อย่างรวดเร็ว</li><li>การล็อกอินที่ผิดปกติถูกตรวจจับได้ทันทีแม้ข้อมูลรับรองจะถูกต้อง</li><li>AI ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยเสริมประสิทธิภาพ ไม่ใช่ทดแทนผู้ดูแลระบบ</li></ul></div><p>ระบบรักษาความปลอดภัยแบบดั้งเดิมมักทำงานบนกฎเกณฑ์ที่ตั้งไว้ตายตัว เช่น การบล็อกหมายเลขไอพีหลังจากมีการพยายามเข้าสู่ระบบล้มเหลวหลายครั้ง หรือการตรวจจับไฟล์ที่ตรงกับฐานข้อมูลภัยคุกคามที่มีอยู่เดิม แนวทางนี้อาจได้ผลดีกับอันตรายที่เคยเกิดขึ้นมาแล้ว แต่กลับใช้ไม่ได้ผลเมื่อต้องเจอกับภัยคุกคามรูปแบบใหม่ๆ ซึ่งน่าเสียดายที่เป็นภัยส่วนใหญ่ที่แพร่ระบาดอยู่ในปัจจุบันนี้</p><p>ระบบปฏิบัติการ Linux มีชื่อเสียงในด้านความมั่นคงปลอดภัยมาอย่างยาวนานและเป็นที่ยอมรับโดยไม่มีข้อกังขา แต่ก็ไม่มีระบบใดที่ปลอดภัยไร้ช่องโหว่ร้อยเปอร์เซ็นต์ ธุรกิจที่ใช้งานเซิร์ฟเวอร์เสมือนส่วนใหญ่มักต้องเผชิญกับปัญหาเดิมๆ ที่วนเวียนซ้ำซากอยู่เสมอ และส่วนที่น่ากังวลที่สุดคือปัญหาเหล่านี้มักไม่เริ่มต้นจากการโจมตีครั้งใหญ่ที่รุนแรง แต่เริ่มต้นจากจุดอ่อนเล็กๆ จุดเดียวที่แฝงตัวอยู่นานหลายสัปดาห์หรือบางครั้งก็นานหลายเดือนก่อนที่ใครจะทันสังเกตเห็น</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/linux_vps_ms7ezdqu_inline_1_e6bbce227a.jpg" alt="cybersecurity dashboard code" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>การอัปเดตซอฟต์แวร์ยังคงเป็นหนึ่งในวิธีที่ง่ายที่สุดในการรักษาความปลอดภัยให้เซิร์ฟเวอร์ แต่ปัญหาคือเซิร์ฟเวอร์จริงมักมีแพ็กเกจซอฟต์แวร์ที่ติดตั้งไว้จำนวนมาก การมานั่งตรวจสอบการอัปเดตทีละรายการด้วยมือจึงไม่ใช่เรื่องจริงสำหรับคนส่วนใหญ่ เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์เข้ามาช่วยแก้ปัญหานี้ด้วยการชี้ให้เห็นว่าซอฟต์แวร์ใดล้าสมัย แพตช์ใดมีความสำคัญที่สุด และช่องโหว่ใดกำลังถูกฉวยโอกาสโจมตีอยู่ในที่อื่น เพื่อลดภาระงานค้นหาข้อมูลด้วยตนเองของผู้ดูแลระบบ</p><div class="ai-insight"><p>การนำ AI เข้ามาเสริมความปลอดภัยในสภาพแวดล้อม Linux VPS ถือเป็นก้าวสำคัญในการเปลี่ยนผ่านจากการตั้งรับแบบจำกัดกฎเกณฑ์ ไปสู่การเฝ้าระวังเชิงรุกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล แต่ผู้ประกอบการควรเข้าใจว่าปัญญาประดิษฐ์ไม่ได้เข้ามาทดแทนกระบวนการพื้นฐาน เช่น การตั้งค่าไฟร์วอลล์ หรือการสำรองข้อมูลอย่างสม่ำเสมอ แต่เป็นเครื่องมือช่วยกรองสัญญาณรบกวนและเตือนภัยล่วงหน้า</p></div><p>การเข้าสู่ระบบที่อ่อนแอและการโจมตีช่องโหว่ยังคงเป็นสาเหตุหลักที่ทำให้เซิร์ฟเวอร์ถูกเจาะ มาตรการพื้นฐานจึงยังคงมีความจำเป็น เช่น การใช้กุญแจ SSH แทนรหัสผ่าน ปิดการเข้าใช้ระดับราก ปิดท้ายด้วยการจำกัดสิทธิ์ผู้ใช้ให้ได้รับเฉพาะส่วนที่จำเป็นเท่านั้น สิ่งที่ AI เพิ่มเข้ามาคือความสามารถในการสังเกตเห็นความผิดปกติของการเข้าสู่ระบบ แม้ว่าข้อมูลรับรองจะถูกต้องตามหลักการก็ตาม ซึ่งการตรวจสอบรหัสผ่านแบบเดิมไม่เคยตรวจจับได้เลย</p><p>ความเร็วในการตอบสนองต่อเหตุการณ์คือเส้นแบ่งระหว่างเหตุการณ์รบกวนเล็กน้อยกับความเสียหายร้ายแรง ระบบที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์สามารถระบุสิ่งผิดปกติ แจ้งเตือนผู้ดูแลระบบทันที บล็อกไอพีที่เป็นปัญหา ตัดการทำงานบริการที่ถูกเจาะ และสรุปรายงานเหตุการณ์ได้เกือบจะในทันที ช่วยให้มนุษย์มีเวลาไปวิเคราะห์สาเหตุที่แท้จริงแทนที่จะต้องมาวิ่งวุ่นควบคุมความเสียหายก่อน</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.artificialintelligence-news.com&sz=64" alt="AI News" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.artificialintelligence-news.com/news/how-ai-is-changing-linux-vps-security-for-businesses/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">AI News</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Traditional security setups rely on fixed rules that struggle against new threats.</li><li>AI streamlines updates by pointing out critical patches and urgent vulnerabilities.</li><li>Unusual login behaviors are flagged even when credentials check out technically.</li><li>AI serves as an advanced backup assistant rather than replacing administrators.</li></ul></div><p>Old security setups run mostly on fixed rules, such as blocking an IP after enough failed logins or flagging a file that matches a known threat. That approach works fine against threats people have seen before, but it falls apart against anything new, which unfortunately represents most of what is actually out there now.</p><p>Linux has a solid reputation for security with no argument there, but nothing is bulletproof. A business running a virtual private server typically deals with a handful of recurring problems. The scariest part is that many of these issues do not start as massive dramatic breaches; instead, they start as a tiny weakness sitting quietly for weeks or months before anyone realizes it is a problem.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/linux_vps_ms7ezdqu_inline_1_e6bbce227a.jpg" alt="cybersecurity dashboard code" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>Updates remain one of the simplest ways to keep a server secure, but a real server usually runs dozens or more installed packages. Going through every single update by hand is simply unrealistic for most people. AI tools help here by pointing out which software is outdated, which patches matter most, and which vulnerabilities are actively being exploited elsewhere, cutting down manual digging.</p><div class="ai-insight"><p>Integrating AI into Linux VPS security marks a critical shift from static rule-based defense to data-driven proactive monitoring. Business owners must recognize that AI enhances core administrative hygiene rather than replacing essential practices like firewall configuration and scheduled data backups.</p></div><p>Weak logins remain a major reason servers get compromised, and none of the security basics have changed. Measures like SSH keys instead of passwords, root login disabled, and multi-factor authentication are still vital. What AI adds is the ability to notice when a login looks wrong even though credentials technically check out, something password checks alone could never catch.</p><p>How quickly a business reacts is often the difference between a small annoying incident and a genuinely bad one. AI-based systems can flag something suspicious, ping an administrator right away, block the offending IP, cut off a compromised service, and compile a report almost instantly, allowing humans to focus on why it happened rather than scrambling.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.artificialintelligence-news.com&sz=64" alt="AI News" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.artificialintelligence-news.com/news/how-ai-is-changing-linux-vps-security-for-businesses/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">AI News</a></p>

medium_article-891.jpg

small_article-891.jpg

thumbnail_article-891.jpg

article-891.jpg

เจาะลึกบทบาทของ AI ในการยกระดับความปลอดภัยเซิร์ฟเวอร์ Linux VPS ช่วยจัดการช่องโหว่และตรวจจับพฤติกรรมผิดปกติที่ระบบเดิมมองไม่เห็น

An in-depth look at how artificial intelligence is transforming Linux VPS security, managing vulnerabilities, and detecting anomalies that traditional systems miss.

ปัญญาประดิษฐ์พลิกโฉมความปลอดภัย Linux VPS สำหรับธุรกิจ

How AI is Changing Linux VPS Security for Businesses

<div class="key-takeaways"><ul><li>Prompt Engineering ควบคุมการตอบสนองของโมเดลหนึ่งตัว</li><li>Loop Engineering ควบคุมวงจรพฤติกรรมของเอเจนต์หนึ่งตัว</li><li>Graph Engineering ควบคุมการจัดระเบียบของเอเจนต์หลายตัว</li><li>แต่ละชั้นซ้อนทับกันโดยชั้นล่างยังคงอยู่แต่เปลี่ยนรูปแบบไป</li></ul></div><p>ในวงการพัฒนาซอฟต์แวร์ปัจจุบัน คำว่าวิศวกรรมการสั่งงานมักถูกนำมาใช้แทนที่กันจนสับสน แต่วิธีการทั้งสามแบบนี้แท้จริงแล้วไม่ใช่เทคนิคที่แข่งขันกัน หากแต่เป็นหน่วยควบคุมสามระดับที่ซ้อนทับกันอยู่ โดยพร้อมท์หนึ่งตัวทำหน้าที่ควบคุมการตอบสนองของโมเดลหนึ่งครั้ง ลูปหนึ่งตัวควบคุมวัฏจักรพฤติกรรมของเอเจนต์ และกราฟหนึ่งชุดทำหน้าที่จัดระเบียบเอเจนต์จำนวนมาก</p><p>การก้าวหน้าในแต่ละขั้นไม่ได้หมายความว่าเทคโนโลยีก่อนหน้าจะหายไปพร้อมท์ไม่ได้หายตัวไปเมื่อถูกสร้างลูปครอบ เพียงแต่มันเปลี่ยนจากการพิมพ์ด้วยมือมาเป็นการทำงานเบื้องหลัง บทความชิ้นนี้จึงแยกแยะรายละเอียดของแต่ละชั้น ว่าสิ่งใดถูกออกแบบในแต่ละระดับ ข้อเรียกร้องที่ตีพิมพ์ระบุถึงจุดคุ้มทุนของชั้นที่สูงขึ้นเมื่อใด และจุดใดที่ยังคงต้องตั้งข้อสงสัย</p><p>สมมติฐานเริ่มต้นคือการมีมนุษย์อยู่ทุกขั้นตอนการวนซ้ำ พร้อมท์ถูกเขียนขึ้น โมเดลตอบกลับ ผลลัพธ์ถูกตัดสิน และพร้อมท์ถูกแก้ไข แต่สมมติฐานนี้พังทลายลงเมื่อปริมาณงานสูงขึ้น งานหลายขั้นตอน และไม่มีมนุษย์คอยตรวจผลลัพธ์ หรือเมื่อผลลัพธ์ป้อนเข้าสู่ขั้นตอนถัดไปโดยอัตโนมัติ ซึ่งในจุดนั้นพร้อมท์อย่างเดียวจึงไม่เพียงพออีกต่อไป</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/prompt_loop_graph_engineering_ai_ms6pek6g_inline_1_323d4906c7.jpg" alt="developer working on code workflow diagram" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="ai-insight"><p>การเปลี่ยนผ่านจากการสั่งงานทีละครั้งไปสู่การสร้างลูปและกราฟ สะท้อนให้เห็นว่านักพัฒนาซอฟต์แวร์กำลังเปลี่ยนบทบาทจากการเป็นผู้เขียนคำสั่ง (Prompter) มาเป็นสถาปนิกผู้กำหนดกฎเกณฑ์และสภาพแวดล้อมให้เอเจนต์ทำงานร่วมกันได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดข้อจำกัดในการทำงานที่มีปริมาณมากและซับซ้อน แต่ก็แลกมาด้วยความซับซ้อนในการจัดการข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในระบบอัตโนมัติ</p></div><p>วิศวกรรมลูปกลายเป็นที่พูดถึงในหมู่นักพัฒนาในเดือนมิถุนายน 2026 หลังจากบทความยอดนิยมระบุว่าวิศวกรควรหยุดเขียนพร้อมท์ให้เอเจนต์เขียนโค้ดและหันมาออกแบบลูปที่คอยสั่งงานพร้อมท์เหล่านั้นแทน ทีม Claude Code ของ Anthropic ก็ได้อธิบายการเปลี่ยนแปลงในลักษณะเดียวกันบนเวทีในสัปดาห์นั้นเช่นกัน โดยระบบมีฟีเจอร์สำคัญในเซสชัน เช่น /loop ที่รันซ้ำตามจังหวะเวลา และ /goal ที่รันจนกว่าเงื่อนไขที่เป็นลายลักษณ์อักษรจะเป็นจริง โดยมีโมเดลขนาดเล็กคอยตรวจทานหลังจากแต่ละรอบ</p><p>ต่อมาในเดือนกรกฎาคม 2026 การสนองได้ขยับจากเรื่องลูปไปสู่เรื่องกราฟ ลูปทำให้พฤติกรรมของเอเจนต์สามารถตั้งโปรแกรมได้ ขณะที่กราฟทำให้องค์กรของเอเจนต์สามารถตั้งโปรแกรมได้ จุดสำคัญทางโครงสร้างที่มักมองข้ามคือระบบมัลติเอเจนต์ในระดับการผลิตจะรันกราฟสองชุดพร้อมกัน ได้แก่ กราฟองค์กร (Org Graph) ที่มีความเสถียรและอายุยาวนาน และกราฟงาน (Work Graph) ที่เกิดขึ้นชั่วคราวตามภารกิจ</p><p>กระดาษงานวิจัยจาก arXiv ในเดือนมิถุนายน 2026 เกี่ยวกับลูปของเอเจนต์เขียนโค้ดระบุความสัมพันธ์ไว้อย่างถูกต้องว่า ลูปคือพร้อมท์ที่ถูกทำซ้ำพร้อมกับมีโครงสร้างพยุงรอบตัว และวิศวกรรมลูปเป็นสิ่งที่เสริมกันกับวิศวกรรมพร้อมท์ ไม่ใช่เข้ามาแทนที่ กฎเดียวกันนี้ยังใช้กับชั้นที่สูงขึ้นไปอีกหนึ่งชั้น กราฟถูกสร้างขึ้นจากลูป และลูปถูกสร้างขึ้นจากพร้อมท์</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/07/29/prompt-engineering-vs-loop-engineering-vs-graph-engineering-what-changes-at-each-layer/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Prompt engineering controls a single model response.</li><li>Loop engineering controls one agent's behavior cycle.</li><li>Graph engineering controls the organization of multiple agents.</li><li>Each layer preserves the layer beneath it in a new form.</li></ul></div><p>These terms often get used interchangeably in the developer community, but they represent three distinct, stacked units of control rather than competing techniques. A prompt controls one model response, a loop controls one agent's behavior cycle, and a graph controls the organization of many agents operating together.</p><p>Advancing through these steps does not mean the previous layers vanish. A prompt does not disappear once a loop is built around it; rather, it stops being typed by hand and becomes part of an automated structure. This article separates what gets designed at each layer, what published claims indicate about when higher layers pay off, and where skepticism remains fully warranted.</p><p>The foundational assumption of early AI interaction relied on a human being present at every iteration: a prompt is written, the model responds, the output is judged, and the prompt is revised. However, this assumption breaks down under high volume, multi-step tasks, absent human reviewers, or results feeding subsequent steps automatically. Under any of these conditions, prompts alone become insufficient.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/prompt_loop_graph_engineering_ai_ms6pek6g_inline_1_323d4906c7.jpg" alt="developer working on code workflow diagram" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="ai-insight"><p>The evolution from single prompt crafting to automated loops and graphs demonstrates a shift in software engineering roles. Developers are moving from direct prompt writers to system architects who design boundaries, goals, and communication pathways for autonomous agents, increasing scalability while introducing new debugging challenges.</p><p>The conversation around loop engineering entered mainstream developer discussions in June 2026 after a viral post argued that engineers should stop manually prompting coding agents and start designing the loops that prompt them. Anthropic's Claude Code team highlighted this exact paradigm shift on stage that same week, emphasizing in-session primitives like /loop for cadence-based re-runs and /goal for condition-driven execution verified by a secondary model.</p><p>By July 2026, discussions progressed from loops to graphs. While loops made agent behavior programmable, graphs make agent organizations programmable. A critical structural realization is that production multi-agent systems actually execute two graphs simultaneously: a stable, long-lived organization graph defining roles and context, and an ephemeral work graph that handles task nodes and dynamic routing.</p><p>An arXiv paper published in July 2026 regarding coding-agent loops captured the relationship accurately, noting that a loop is simply a prompt repeated with scaffolding, acting as a complement to prompt engineering rather than a replacement. The same principle applies one level higher, as graphs are constructed from loops, and loops from prompts.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/07/29/prompt-engineering-vs-loop-engineering-vs-graph-engineering-what-changes-at-each-layer/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

medium_article-841.jpg

small_article-841.jpg

thumbnail_article-841.jpg

article-841.jpg

พาไปทำความเข้าใจชั้นควบคุมระบบ AI ทั้ง 3 ระดับ ตั้งแต่การเขียนพร้อมท์เดี่ยว การสร้างลูปสำหรับเอเจนต์ ไปจนถึงโครงสร้างกราฟองค์กรและงานที่ซับซ้อน

Breaking down the three stacked layers of AI control from individual prompts and agent loops to complex organizational and work graphs.

เจาะลึกวิวัฒนาการ Prompt, Loop และ Graph Engineering ในโลก AI

Prompt Engineering vs Loop Engineering vs Graph Engineering

<div class="key-takeaways"><ul><li>Liquid AI เปิดตัวโมเดล LFM2.5-Encoder สองขนาด ได้แก่ 230M และ 350M</li><li>ออกแบบมาเพื่อรองรับงานประมวลผลยาว 8,000 โทเค็น หรือราว 13-15 หน้า บน CPU ได้อย่างรวดเร็ว</li><li>รุ่น 350M ทำคะแนนเฉลี่ย 17 งานได้ 81.02 คว้าอันดับ 4 ในตารางการประเมิน</li><li>ใช้สถาปัตยกรรมสลับช่วงบล็อกคอนโวลูชันสั้นแบบเกตและ grouped-query attention รองรับ 15 ภาษา</li></ul></div><p>บทบาทของเอนโคเดอร์ (Encoders) ทำหน้าที่เบื้องหลังระบบตัวจำแนกประเภท ตัวกำหนดเส้นทางเจตนา ตัวกรองความปลอดภัย และระบบตรวจจับข้อมูลส่วนบุคคล (PII) งานเหล่านี้มักต้องรันอย่างต่อเนื่องและยาวนานขึ้นเรื่อยๆ โดยปราศจากการใช้งาน GPU ตั้งแต่อดีตที่ BERT เคยสร้างมาตรฐานไว้ จนกระทั่ง ModernBERT พัฒนาความแม่นยำและความเร็วให้ดีขึ้น ล่าสุด Liquid AI ได้นำเสนอสถาปัตยกรรม LFM2 ซึ่งต้นทุนการประมวลผลจะเติบโตช้าลงเมื่ออินพุตมีความยาวมากขึ้น</p><p>ตัวโมเดลเอนโคเดอร์เหล่านี้ไม่ได้ถูกฝึกฝนขึ้นใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น แต่เริ่มจากการนำแบ็คโบนตัวถอดรหัสจาก LFM2.5-230M และ LFM2.5-350M มาแปลงผ่านการปรับเปลี่ยน 3 จุดสำคัญ ทางด้านสถาปัตยกรรมจะสลับช่วงบล็อกคอนโวลูชันสั้นเข้ากับ grouped-query attention ขนาดซ่อนเท่ากับ 1024 มีคลังคำศัพท์ 65,536 โทเค็น รองรับ 15 ภาษา และอยู่ภายใต้สัญญาอนุญาต LFM Open License v1.0</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/liquid_ai_lfm2_5_encoder_230m_350m_8k_cpu_ms5zodpq_inline_1_e2952c44fd.png" alt="neural network architecture data flow" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">81.02</span><span class="stat-label">คะแนนเฉลี่ย 17 งานของรุ่น 350M</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">79.29</span><span class="stat-label">คะแนนเฉลี่ย 17 งานของรุ่น 230M</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">8,192</span><span class="stat-label">ขีดจำกัดโทเค็นบริบท</span></div></div><p>Liquid AI ได้ทำการประเมินโมเดลจำนวน 14 โมเดล ผ่าน 17 งานจากชุดข้อมูล GLUE, SuperGLUE และการจำแนกประเภทหลายภาษา ผลปรากฏว่า LFM2.5-Encoder-350M ทำคะแนนเฉลี่ย 17 งานอยู่ที่ 81.02 (±1.00) อยู่อันดับที่ 4 โดยโมเดลสามอันดับแรกที่มีคะแนนเหนือกว่าล้วนแต่มีขนาดใหญ่กว่าทั้งหมด ได้แก่ XLM-R XL ขนาด 3.5B (83.06), ModernBERT-large ขนาด 395M (81.68) และ XLM-R large ขนาด 560M (81.34) ซึ่งโมเดลอันดับหนึ่งมีขนาดใหญ่กว่าเกือบ 10 เท่า</p><p>ในขณะที่ LFM2.5-Encoder-230M ทำคะแนนได้ 79.29 (±1.02) อยู่อันดับที่ 6 ซึ่งสามารถเอาชนะ ModernBERT-base ที่ทำได้ 78.19 รวมถึงโมเดล EuroBERT ทุกรุ่นในตาราง เช่น EuroBERT-610M (75.87) และ EuroBERT-2.1B (72.19) นอกจากนี้ โมเดลเอนโคเดอร์ใหม่ทั้งสองตัวยังมีคะแนนสูงกว่าโมเดลการดึงข้อมูลพี่น้องอย่าง LFM2.5-ColBERT-350M (76.18) และ LFM2.5-Embedding-350M (75.68) อีกด้วย</p><div class="ai-insight"><p>การที่ Liquid AI พัฒนาเอนโคเดอร์อเนกประสงค์ตัวนี้ขึ้นมาแทนที่จะใช้โมเดลประเภท retrieval ซ้ำ สะท้อนให้เห็นถึงความพยายามในการสร้างรากฐานที่ทรงพลังสำหรับการประมวลผลข้อความยาวๆ บนฮาร์ดแวร์ทั่วไปอย่าง CPU ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อภาคธุรกิจที่มีข้อจำกัดด้านความปลอดภัยของข้อมูลและไม่ต้องการส่งข้อมูลออกนอกคลาวด์</p></div><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/07/29/liquid-ai-releases-lfm2-5-encoder-230m-and-lfm2-5-encoder-350m-bidirectional-encoders-that-stay-fast-at-8k-context-on-cpu/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Liquid AI launched two encoder models sized at 230M and 350M parameters.</li><li>Engineered to process long 8,000-token inputs efficiently on CPU-only hardware.</li><li>The 350M variant achieved a 17-task mean score of 81.02, ranking fourth overall.</li><li>Features grouped-query attention and gated short-convolution blocks supporting 15 languages.</li></ul></div><p>Encoders operate underneath classifiers, intent routers, safety filters, and PII detectors, running continuously and handling increasingly lengthy inputs usually without a GPU. While BERT established this category and ModernBERT later advanced its speed and accuracy, Liquid AI argues that its LFM2 architecture scales its computational cost much more slowly as input lengths increase.</p><p>These encoders are not built from scratch; instead, they initialize from LFM2.5-230M and LFM2.5-350M decoder backbones, modified through three structural changes. The architecture interleaves gated short-convolution blocks with grouped-query attention, matching the design in the LFM2 technical report. Both checkpoints utilize a hidden size of 1024, a 65,536-token vocabulary, support 15 languages, and are released under the LFM Open License v1.0.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/liquid_ai_lfm2_5_encoder_230m_350m_8k_cpu_ms5zodpq_inline_1_e2952c44fd.png" alt="neural network architecture data flow" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">81.02</span><span class="stat-label">350M 17-Task Mean Score</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">79.29</span><span class="stat-label">230M 17-Task Mean Score</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">8,192</span><span class="stat-label">Context Window Token Limit</span></div></div><p>Liquid AI evaluated 14 models across 17 tasks sourced from GLUE, SuperGLUE, and multilingual classification benchmarks. LFM2.5-Encoder-350M secured a 17-task mean score of 81.02 (±1.00), placing fourth in the rankings. The three models ahead of it are larger: XLM-R XL at 3.5B (83.06), ModernBERT-large at 395M (81.68), and XLM-R large at 560M (81.34), with the top model being nearly 10 times its size.</p><p>Meanwhile, LFM2.5-Encoder-230M posted a score of 79.29 (±1.02) to rank sixth, outperforming ModernBERT-base at 78.19 as well as every EuroBERT model in the evaluation table, including EuroBERT-610M (75.87) and EuroBERT-2.1B (72.19). Both new encoders also surpassed Liquid AI's retrieval models, LFM2.5-ColBERT-350M (76.18) and LFM2.5-Embedding-350M (75.68).</p><div class="ai-insight"><p>Building a dedicated general-purpose encoder rather than relying solely on existing retrieval siblings highlights Liquid AI's strategy to optimize performance for extensive text inputs on standard hardware, which is critical for edge deployments and regulated environments where cloud round-trips are impractical.</p></div><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.marktechpost.com&sz=64" alt="MarkTechPost" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.marktechpost.com/2026/07/29/liquid-ai-releases-lfm2-5-encoder-230m-and-lfm2-5-encoder-350m-bidirectional-encoders-that-stay-fast-at-8k-context-on-cpu/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">MarkTechPost</a></p>

large_article-760.jpg

medium_article-760.jpg

small_article-760.jpg

thumbnail_article-760.jpg

article-760.jpg

Liquid AI รุกตลาดเอนโคเดอร์สองทิศทางรุ่นใหม่ พัฒนาต่อยอดจากสถาปัตยกรรม LFM2.5 โดดเด่นด้านความเร็วในการรองรับบริบท 8,000 โทเค็นบน CPU โดยไม่ต้องพึ่งพา GPU

Liquid AI introduces new bidirectional encoders built on the LFM2.5 architecture, maintaining high speeds across an 8K context window entirely on CPUs.

Liquid AI เปิดตัว LFM2.5-Encoder ขนาด 230M และ 350M เอ็นโคเดอร์ประมวลผลเร็วที่ 8K บน CPU

Liquid AI Releases LFM2.5-Encoder-230M and LFM2.5-Encoder-350M for Fast 8K CPU Context

<div class="key-takeaways"><ul><li>สรุปยอดการแสดงผล AI Overviews ในสหรัฐฯ พุ่งขึ้นถึง 43%</li><li>การเข้าชม AI Mode ของ Google เพิ่มจาก 126 ล้านครั้ง สู่ 279 ล้านครั้ง</li><li>พฤติกรรมการพิมพ์ค้นหายาวขึ้น 5.4% ตามรูปแบบภาษาธรรมชาติ</li><li>เว็บไซต์ Gen AI โดยรวมมีผู้เข้าชมเฉลี่ย 9.5 พันล้านครั้งต่อเดือน</li></ul></div><p>บทสรุปอัตโนมัติที่สร้างโดยปัญญาประดิษฐ์ของ Google หรือที่เรียกว่า AI Overviews ปรากฏขึ้นในการค้นหาบนหน้าเว็บในสหรัฐอเมริกาถึง 43% ตามการวัดผลของ Similarweb บริษัทวิจัยตลาด โดยตัวเลขดังกล่าวปรับตัวสูงขึ้นอย่างก้าวกระโดดจากระดับ 15% เมื่อเทียบกับช่วงเวลาเดียวกันของปีก่อนหน้า ซึ่งอ้างอิงจากรายงาน 2026 Generative AI Landscape ของทางบริษัท</p><p>ระบบ AI Overviews จะแสดงผลสรุปที่สร้างขึ้นภายในหน้าผลการค้นหาแบบดั้งเดิมของ Google ในขณะเดียวกัน ทาง Google ยังมีฟีเจอร์ AI Mode ที่เปิดให้ผู้ใช้งานสามารถสนทนากับระบบในลักษณะแชทบอตสำหรับคำถามที่ซับซ้อนและต้องการการติดตามผลต่อเนื่อง โดยผู้ใช้งานสามารถเปลี่ยนผ่านจากการค้นหาแบบ AI Overviews ไปยัง AI Mode ได้ทันทีโดยที่บริบทการค้นหาเดิมยังคงอยู่</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">43%</span><span class="stat-label">การค้นหาในสหรัฐฯ แสดง AI Overviews</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">279M</span><span class="stat-label">การเข้าชมเว็บ AI Mode ในเดือนพฤษภาคม 2026</span></div></div><p>ทาง Google ระบุว่า AI Mode ขับเคลื่อนด้วยเทคนิคที่เรียกว่า query fan-out ซึ่งทำหน้าที่แบ่งคำถามหนึ่งคำถามออกเป็นหัวข้อย่อยที่เกี่ยวข้องหลายประเด็น แล้วส่งคำค้นหาเหล่านั้นออกไปพร้อมกันหลายทาง ระบบจะรวบรวมข้อมูลจากผลลัพธ์เหล่านั้นมาสังเคราะห์เป็นคำตอบพร้อมแนบลิงก์อ้างอิงประกอบ</p><p>Similarweb ทำการประเมินว่ายอดการเข้าชมหน้าเว็บ AI Mode ของ Google ขยับเพิ่มขึ้นจาก 126 ล้านครั้งในเดือนมิถุนายน 2025 มาอยู่ที่ 279 ล้านครั้งในเดือนพฤษภาคม 2026 ในขณะที่ Google ได้ออกมาระบุข้อมูลแยกต่างหากในเดือนพฤษภาคมว่า AI Mode มีผู้ใช้งานรายเดือนทะลุ 1,000 ล้านคนแล้ว แม้ตัวเลขของ Google จะนับจำนวนผู้ใช้งานจริงไม่ใช่จำนวนการเข้าชมเว็บโดยตรง จึงไม่สามารถนำมาเทียบเคียงกับตัวเลขของ Similarweb ได้แบบตัวต่อตัว</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/google_ai_overviews_43_similarweb_ms5zncmi_inline_1_144a6c6e7c.jpg" alt="artificial intelligence search analytics graph" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><div class="ai-insight"><p>การที่ฟีเจอร์ค้นหาอัจฉริยะเติบโตอย่างรวดเร็วนี้สะท้อนให้เห็นว่าพฤติกรรมการใช้งานอินเทอร์เน็ตกำลังเปลี่ยนผ่านจากการพิมพ์คีย์เวิร์ดสั้นๆ ห้วนๆ ไปสู่การพิมพ์ประโยคคำถามที่ยาวและเป็นธรรมชาติมากขึ้น ซึ่งท้าทายทั้งฝั่งผู้ให้บริการเสิร์ชเอนจิ้นที่ต้องประมวลผลซับซ้อนขึ้น และฝั่งผู้สร้างเนื้อหาหรือสำนักข่าวที่ต้องปรับตัวกับรูปแบบการแสดงผลและลิงก์อ้างอิงใหม่ๆ</p></div><p>รายงานฉบับดังกล่าวยังระบุเพิ่มเติมว่า เว็บไซต์ในกลุ่ม Generative AI ทั้งหมดมียอดเข้าชมเฉลี่ยสูงถึง 9.5 พันล้านครั้งต่อเดือนในช่วงระหว่างเดือนมิถุนายน 2025 ถึงพฤษภาคม 2026 ซึ่งเติบโตขึ้นจากปีก่อนหน้าถึง 70% นอกจากนี้ ยอดผู้ใช้งานที่ไม่ซ้ำกันต่อเดือน (unique visitors) ยังเพิ่มขึ้น 57% ไปอยู่ที่ 655 ล้านคน และยอดการดาวน์โหลดแอปพลิเคชันบนมือถือพุ่งขึ้น 58% สู่ระดับ 4.4 พันล้านครั้ง</p><blockquote class="pull-quote"><p>"ผู้คนกำลังหันมาใช้วิธีการใหม่ในการค้นหาและค้นพบข้อมูลที่เป็นธรรมชาติมากยิ่งขึ้น"</p><cite>Ethan Smith, ประธานเจ้าหน้าที่บริหารของ Graphite</cite></blockquote><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.artificialintelligence-news.com&sz=64" alt="AI News" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.artificialintelligence-news.com/news/google-ai-overviews-us-searches/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">AI News</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Google AI Overviews appeared in 43% of US searches measured by Similarweb</li><li>Visits to Google AI Mode web experience rose to 279 million in May 2026</li><li>Average search length increased by 5.4% following AI Mode introduction</li><li>Generative AI websites averaged 9.5 billion monthly visits overall</li></ul></div><p>Google’s AI-generated summaries appeared in 43% of US searches measured by Similarweb, marking a significant increase from 15% a year earlier, according to the market intelligence firm’s 2026 Generative AI Landscape report.</p><p>AI Overviews display generated summaries within traditional Google search results, while AI Mode offers a conversational interface for complex questions and follow-up prompts. Users can seamlessly transition from an AI Overview into AI Mode while preserving their original search context.</p><div class="stat-row"><div class="stat-item"><span class="stat-number">43%</span><span class="stat-label">US searches showing AI Overviews</span></div><div class="stat-item"><span class="stat-number">279M</span><span class="stat-label">AI Mode web visits in May 2026</span></div></div><p>Google explained that AI Mode relies on a technique known as query fan-out, which breaks down a single user question into related subtopics and executes multiple searches simultaneously. The platform then synthesizes information from those searches to generate a comprehensive response backed by supporting links.</p><p>Similarweb estimated that traffic to Google’s AI Mode web platform climbed from 126 million visits in June 2025 to 279 million visits in May 2026. Separately, Google reported in May that AI Mode had crossed one billion monthly active users, though this figure measures individual users rather than raw web sessions and is not directly comparable to Similarweb's metrics.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/google_ai_overviews_43_similarweb_ms5zncmi_inline_1_144a6c6e7c.jpg" alt="artificial intelligence search analytics graph" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><div class="ai-insight"><p>This rapid expansion of conversational and AI-driven search features highlights a fundamental shift in how users interact with search engines. Moving away from fragmented keywords toward descriptive, natural-language prompts places new demands on search infrastructure and transforms how publishers must think about visibility and referral traffic.</p></div><p>The report also noted that broader generative AI websites secured an average of 9.5 billion monthly visits between June 2025 and May 2026, representing a 70% jump compared to the previous year. Monthly unique visitors grew by 57% to 655 million, and mobile application downloads climbed 58% to reach 4.4 billion.</p><blockquote class="pull-quote"><p>"People are now adopting a new, more natural way to search and discover."</p><cite>Ethan Smith, Graphite CEO</cite></blockquote><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=www.artificialintelligence-news.com&sz=64" alt="AI News" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://www.artificialintelligence-news.com/news/google-ai-overviews-us-searches/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">AI News</a></p>

medium_google-ai-overviews-43-similarweb-ms5zncmi.jpg

small_google-ai-overviews-43-similarweb-ms5zncmi.jpg

thumbnail_google-ai-overviews-43-similarweb-ms5zncmi.jpg

google-ai-overviews-43-similarweb-ms5zncmi.jpg

รายงานเจาะลึกทิศทาง Gen AI ปี 2026 เผยฟีเจอร์ AI Overviews และ AI Mode ของ Google ขยายตัวต่อเนื่อง พร้อมพฤติกรรมการค้นหาของผู้ใช้ที่เปลี่ยนไป

Market intelligence report highlights growth in Google AI Overviews and AI Mode, alongside shifting search habits toward natural language.

Google AI Overviews เติบโตพุ่งแตะ 43% ในสหรัฐฯ ตามรายงาน Similarweb

Inewgen

Inewgen

AI

Zuckerberg details Meta’s personal AI superintelligence strategy

Inewgen

Prompt vs Loop vs Graph Engineering: What Changes at Each Layer

Inewgen

Meet Token Saver: Open-Source MCP Extension Cuts Claude PDF Token Costs 90-99%

Inewgen

Tencent Open-Sources AngelSpec: A Unified Training Framework for Speculative Decoding

Inewgen

How AI is Changing Linux VPS Security for Businesses

Inewgen

Prompt Engineering vs Loop Engineering vs Graph Engineering

Inewgen

Liquid AI Releases LFM2.5-Encoder-230M and LFM2.5-Encoder-350M for Fast 8K CPU Context

Inewgen

Google AI Overviews reach 43% of US searches in Similarweb report

Inewgen

Popular Category