Articles › AI

Choosing the right Large Language Model (LLM) depends on your goal, hardware, and efficiency requirements. Not all models are built for the same purpose: some are tuned for chat, some for local optimization, some for lightweight inference, and others for semantic search.

生産性向上・データ保護・コスト削減を、自分のコンピュータ上で動く AI で実現

เพิ่มประสิทธิภาพ ปกป้องข้อมูล และลดค่าใช้จ่ายด้วย AI ที่รันบนคอมพิวเตอร์ของคุณเอง

Boost productivity, protect privacy, and cut costs by running AI locally.

最近では 大規模言語モデル（LLM）、たとえば GPT-4、Llama-3、Qwen2.5 などが大きな注目を集めています。 しかし、LLMをあなた独自のデータで効果的に活用するには、もう一つのモデル — Embeddingモデル — が必要です。

ทุกวันนี้ โมเดลภาษาแบบขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น GPT-4, Llama-3 หรือ Qwen2.5 เป็นที่พูดถึงอย่างมาก แต่ถ้าคุณต้องการให้ LLM ทำงานกับข้อมูลของคุณได้จริง คุณจะต้องใช้โมเดลอีกชนิดหนึ่งควบคู่กันไป นั่นคือ โมเดล Embedding

In today’s AI landscape, Large Language Models (LLMs) like GPT-4, Llama-3, or Qwen2.5 grab all the headlines — but if you want them to work with your data, you need another type of model alongside them: embedding models.

はじめに 産業用から物流、さらには防衛分野まで、ドローンの自律化が進み、OS設計の重要性はますます高まっています。 RTOS（リアルタイムOS）とLinux、どちらを選ぶべきか？ RustでドローンOSは書けるのか？サイバーセキュリティはどう設計すればいいのか？

บทนำ การเติบโตของโดรนอัตโนมัติ ไม่ว่าจะเพื่ออุตสาหกรรม โลจิสติกส์ หรือความมั่นคง ทำให้การออกแบบระบบปฏิบัติการโดรนกลายเป็นหัวใจสำคัญ นักพัฒนาหลายคนสงสัยว่า ควรใช้ RTOS หรือ Linux?

Introduction The rise of autonomous drones, from industrial inspection to logistics and defense, is pushing drone operating systems into the spotlight. Designers face a crucial choice: RTOS or Linux? Can you build your drone OS with Rust? What are the cybersecurity implications?

この記事では、LangChain、Ollama（ローカルLLM）、および**オープンソースの埋め込み（Embeddings）**を使い、 クラウドや外部API不要の「完全ローカル」な商品レコメンドエンジンを自作する方法を解説します。

บทความนี้จะสอนวิธีสร้างระบบแนะนำสินค้าอัจฉริยะสำหรับเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซของคุณ โดยใช้ LangChain, Ollama (รัน LLM ในเครื่อง) และ Embedding แบบโอเพ่นซอร์ส ทุกอย่างรันได้ในเครื่องหรือเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัว ไม่ต้องส่งข้อมูลลูกค้าไปที่ Cloud หรือ API ใด ๆ

In this post, you’ll learn how to create a fully local, privacy-friendly product recommendation engine for your e-commerce site using LangChain, Ollama (for LLMs), and open-source embeddings. No OpenAI API or external cloud needed—run everything on your machine or private server!

OpenAIは、GPT-4シリーズに3つの注目すべきモデルを追加しました。 それが ChatGPT‑4o, GPT‑4.1, GPT‑4.5 (Orion) です。

OpenAI เปิดตัวโมเดลใหม่ 3 รุ่นในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา ได้แก่ ChatGPT‑4o, GPT‑4.1, และ GPT‑4.5 โดยแต่ละรุ่นมีจุดเด่นที่แตกต่างกัน ไม่ว่าจะเป็นด้านความเร็ว การประมวลผลมัลติโหมด หรือความฉลาดทางภาษา แล้วเราควรเลือกใช้รุ่นไหนดี?

OpenAI now offers three powerful models: GPT-4o, GPT-4.1, and GPT-4.5. Each brings unique strengths—multimodality, speed, or natural language finesse. This guide will help you pick the right one for your needs.

ช่วงนี้ผมกำลังพัฒนาไอเดียหนึ่งครับ: AI Product Curator หรือ "ผู้ช่วยคัดเลือกสินค้าด้วย AI" ที่จะช่วยคุณหาสินค้าที่มีแนวโน้มว่าจะมาแรง ก่อนที่ตลาดจะรู้ตัว

いま、「AIを使って次に売れる商品を予測するツール」を開発中です。 名前は仮で、AIプロダクトキュレーター。 このブログは、そのアイデアをテストするために書いています。 もし反響が大きければ、実際にプロダクト化します。

I’ve been experimenting with an idea: An AI-powered product curator that helps you discover high-potential products before they go viral. This post is part of my experiment. If enough people show interest, I’ll turn it into a real tool.

人工知能（AI）は急速に進化していますが、まだいくつかの限界に直面しています。ChatGPT-4、Grok-3、Qwen、DeepSeekのようなモデルが進歩を続ける一方で、計算能力の限界、データ不足、幻覚問題、セキュリティリスクなどの課題が残っています。量子コンピューティングは、AIが直面するこれらのボトルネックを解決し、AIの進化を加速させることができるのでしょうか？本記事では、量子AIがどのようにこれらの課題を克服できるのかを探ります。