Author: tum

随着生成式 AI 在中国企业中快速普及，无论是制造业、金融、零售、电商，还是政企单位，大家都在问同一个问题： “是靠改进提示词（Prompt Engineering）就够了，还是必须进行 Fine-Tuning（微调）？”

生成AIの導入が進む中、多くの日本企業が直面する疑問があります。 「プロンプト設計を工夫すれば十分なのか？ それとも、モデルをファインチューニングすべきなのか？」

Below is your Thailand-tailored version of the blogpost “Fine-Tuning vs Prompt Engineering Explained” — rewritten to fit Thai readers: ✔ ภาษาอ่านง่าย ✔ โทนความรู้ / ให้ประโยชน์ ✔ ไม่ขายของตรง ๆ ✔ เหมาะสำหรับผู้นำองค์กร นักพัฒนา และสาย Data/AI ในไทย AI กลายเป็นเทคโนโลยีสำคัญขององค์กรไทยมากขึ้นเรื่อย ๆ ไม่ว่าจะเป็นงานเอกสาร งานบริการลูกค้า งานโรงงาน หรือระบบอัตโนมัติ ต่างก็เริ่มพึ่งพา AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุน และทำงานได้เร็วขึ้น

A clear, practical guide for business leaders, developers, and anyone working with modern AI.

在农业生产中，水资源是最重要的投入之一。然而，许多地区仍采用固定时间、人工观察或经验判断的灌溉方式。在气候变化与水资源日益紧张的背景下，“把水在正确的时间、以正确的量、输送到作物真正需要的位置”变得尤为重要。

水は農業にとって欠かせない資源ですが、多くの地域では依然として「経験頼り」や「時間ベース」の灌漑管理が中心となっています。気候変動や水資源の不足が進む中、必要なときに、必要な量だけ、必要な場所へ水を届ける技術が重要性を増しています。

น้ำคือทรัพยากรที่มีคุณค่าที่สุดในภาคการเกษตร แต่ในหลายพื้นที่ยังมีการจัดการน้ำแบบเดิม ๆ เช่น ตั้งเวลารดน้ำตามความเคยชิน ใช้การสังเกตด้วยตา หรือให้ปริมาณน้ำโดยประมาณเท่านั้น ในยุคที่สภาพอากาศเปลี่ยนแปลงและน้ำเริ่มลดน้อยลง การใช้น้ำอย่างคุ้มค่าและมีประสิทธิภาพจึงเป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับเกษตรกรยุคใหม่

Water is one of the most valuable resources in agriculture, yet it is often managed using fixed schedules, manual observation, or broad estimates. As climate patterns shift and water scarcity becomes a global concern, farmers are looking for better ways to supply the right amount of water at the right time.

近年来，中国的智慧农业发展迅速。各种 IoT 传感器不断进入农场： 土壤湿度传感器、气象站、水肥一体化监控器、温湿度探头、无人机影像分析……

近年、スマート農業は急速に広がり、多くの農家が IoT センサーを導入しています。 土壌水分センサー、気象ステーション、水量計、温湿度センサー、ドローン……。