แบรนด์
Gemini
79 โพสต์
Gemini เข้ามาอยู่ในเบราว์เซอร์ Chrome แล้ว 172 ประเทศ
Gemini ในเบราว์เซอร์ Chrome ขยายไปราว 172 ประเทศ ทำงานใน side panel ข้างแท็บที่เปิดอยู่ ช่วยสรุปหน้า เทียบหลายแท็บ และจัดการ Gmail/Calendar/Maps ได้ในที่เดียว
DeepMind วาง AGI เป็นแค่จุดเริ่ม แล้วมองทาง ASI
DeepMind ออกเปเปอร์ 57 หน้า ตั้งคำถามว่า AGI ไม่ใช่ปลายทาง แต่เป็นจุดเริ่มไป ASI พร้อมวางเส้นทาง 4 แบบและอุปสรรค 6 อย่างไว้ให้คิดตาม
OpenRouter Fusion มีตัวเลขแล้ว — panel ราคาประหยัดเข้าใกล้ Fable 5 แต่ช้ากว่า
OpenRouter ปล่อยตัวเลขเบนช์มาร์ก Draco ของ Fusion ออกมา panel โมเดลถูก ๆ เข้าใกล้ Fable 5 ที่ราคาราวครึ่งเดียว แต่ต้องแลกกับความช้าและทดสอบแค่ด้านเดียว
Gemini-SQL 2 ของ Google ขึ้นนำเบนช์มาร์ก BIRD ที่ 80% — ถามเป็นภาษาคน ได้ SQL ที่รันจริง
ระบบ text-to-SQL ตัวใหม่ของ Google ทำคะแนน 80.04% บนเบนช์มาร์ก BIRD ขึ้นอันดับหนึ่งของ single-model leaderboard แต่ยังไม่มี API หรือวันปล่อย
Gemini เพิ่ม managed agents — รันเอเจนต์ให้บนคลาวด์ ไม่ต้องเปิดเครื่องทิ้งไว้
Google เปิด managed-agents API ใน Gemini API ที่รันเอเจนต์ AI บนเครื่อง Linux บนคลาวด์ของ Google แทนเครื่องเรา สั่งครั้งเดียวแล้วปล่อยให้มันทำงานยาว ๆ เองได้
Project Genie เปิดทั่วโลก — พิมพ์ข้อความแล้วได้โลก 3 มิติให้เดินเล่น
Google เปิด Project Genie ให้คนทั่วโลกที่อยู่แพลน AI Ultra ใช้ได้แล้ว พิมพ์ข้อความแล้วได้โลก 3 มิติให้เดินสำรวจ แต่ตอนนี้ยังเป็นเดโมมากกว่าเครื่องมือทำงาน
Gemini 3.5 Live Translate - แปลเสียงสด 70+ ภาษาแบบเรียลไทม์ ไม่ต้องรอพูดจบ
Google เปิดตัว Gemini 3.5 Live Translate โมเดลเสียงที่แปลคำพูดแบบ speech-to-speech กว่า 70 ภาษา ขณะที่อีกฝ่ายยังพูดอยู่ พร้อมลง Google Meet, Translate app และ Live API
DiffusionGemma ของ Google - โมเดลข้อความที่สร้างทั้งก้อนพร้อมกัน เร็วทะลุพันโทเคนต่อวินาที
Google ปล่อย DiffusionGemma โมเดล open-source ที่สร้างข้อความแบบ diffusion แทนการไล่ทีละโทเคน เคลมเร็วได้เกิน 1,000 tokens ต่อวินาทีบน GPU แรง เหมาะกับงาน local ที่เน้นความเร็ว
Gemini 3.5 Pro leak สะท้อนโจทย์ใหญ่ของ Google - distribution ดี แต่ coding endurance ต้องตามให้ทัน
ข้อมูลหลุดของ Gemini 3.5 Pro ชี้ว่ารุ่นใหม่อาจดีขึ้นด้าน vision/SVG แต่ยังถูกตั้งคำถามเรื่อง coding laziness และงานยาว พร้อมมี Diffusion Gemma เป็นสัญญาณใหม่ฝั่ง local text generation
ถ้า Siri ใช้ Gemini จริง ผู้ใช้จะเริ่มสนใจน้อยลงว่า AI อยู่หลังแบรนด์ไหน
ข่าว Siri เชื่อมกับ Gemini ชี้ภาพใหญ่ของ consumer AI ว่าแบรนด์หน้าเครื่องกับโมเดลหลังบ้านอาจไม่ใช่ตัวเดียวกัน สิ่งที่ต้องถามคือข้อมูลไปไหนและควบคุมอะไรได้บ้าง
NotebookLM เริ่มรัน code บน source ได้แล้ว - จากตัวอ่านเอกสารเป็นตัวทำ analysis
NotebookLM เพิ่ม secure cloud computer ต่อ notebook ทำให้เขียนและรัน code บน source ได้ สร้าง report, spreadsheet, deck, CSV/JSON และภาพจากข้อมูลที่เราอนุมัติ
Antigravity 3.0 เปิด teamwork และ science skills - ใช้ agent หลายตัวได้ แต่ต้องมีงบและเกณฑ์
Antigravity อัปเดตทั้ง teamwork preview, science skills, Gemini 3.5 Flash รุ่นใหม่, low-effort mode และ session sync ภาพรวมคือ Google กำลังทำ coding agent ให้เป็น platform มากขึ้น
Gemma 4 12B เหมาะเป็น local coding worker มากกว่าพระเอกคนเดียว
Gemma 4 12B ถูกพูดถึงมากขึ้นในฐานะโมเดล local สำหรับ coding และ agent งานที่เหมาะคือเป็น worker ราคาต่ำ/ส่วนตัว แล้วให้คนหรือโมเดลหลักตรวจต่อ
Gemma 4 กับ AI Edge ทำให้ local agent ดูจริงจังกว่าเดิม
Gemma 4 และแนวทาง Google AI Edge ทำให้ local model เริ่มเป็น worker ที่ใช้ได้จริงใน agent workflow ไม่ใช่แค่ของเล่นเพื่อความเป็นส่วนตัว
Google AI glasses กับ Gemini — น่าสนใจสำหรับ hands-free workflow แต่ยังเป็นช่วงทดลอง
Google พูดถึงแว่น AI ที่ใช้ Gemini สำหรับ hands-free help และ live translation มีทั้งรุ่นเสียงกับต้นแบบ display จุดสำคัญคือ use case ชัด แต่ privacy และความพร้อมยังต้องดู
NotebookLM + Gemini 3.5 Flash ทำเว็บจาก sources — ดีสำหรับ knowledge site แต่ต้องตรวจ fact
Gemini 3.5 Flash ถูกพูดถึงว่าสามารถช่วยแปลง sources ใน NotebookLM เป็นเว็บไซต์ได้ จุดนี้น่าสนใจสำหรับ internal knowledge base แต่ต้องมี fact check และ permission
Local fine-tuning เริ่มง่ายขึ้น — แต่ dataset ยังเป็นของจริงที่ต้องคุม
เครื่องมือ local fine-tuning เริ่มทำให้การเลือกโมเดล สร้าง dataset และ train บนเครื่องตัวเองง่ายขึ้นมาก แต่คุณภาพข้อมูล policy และ hardware ยังเป็นตัวตัดสินว่างานนี้คุ้มไหม
Claude Code, Codex, Antigravity เลือกยังไง — อย่าหาผู้ชนะตัวเดียว ให้จับคู่กับงาน
การเทียบ AI coding stack ต้องดูประเภทงาน ไม่ใช่ถามว่าเครื่องมือไหนดีที่สุดเสมอไป Claude Code, Codex และ Antigravity มีจุดแข็งคนละแบบและต้องมี test ของทีม
Gemini Omni น่าใช้ตรงไหน — เริ่มจากงานที่ต้องเห็น ฟัง และสรุปพร้อมกัน
Gemini Omni น่าสนใจเพราะขยับจาก chat text ไปสู่งาน multimodal มากขึ้น เหมาะกับประชุม training support และงาน creative draft แต่ต้องคุมข้อมูลและตรวจผล
Mythos, Opus 4.8, GPT-5.6 โผล่ต่อเนื่อง — เตรียมชุดทดสอบไว้ ดีกว่ารอข่าวอย่างเดียว
กระแสโมเดลใหม่ช่วงปลายพฤษภาคมเริ่มถี่ขึ้น ทั้ง Mythos 1, Opus 4.8, GPT-5.6 และ Gemini 3.5 Pro ข่าวยังต้องอ่านแบบระวัง แต่ทีมที่ใช้ AI ควรเตรียม benchmark ของตัวเอง