Alibaba Cloud เปิดบริการ LLM ของตัวเองในตระกูล Qwen แต่เป็นเวอร์ชั่นไม่เปิดให้ดาวน์โหลดโมเดล ได้แก่ Qwen-Max, Qwen-Plus, และ Qwen-Turbo โดยชูความสามารถของ Qwen-Max ว่าใกล้เคียง Llama3.1-405B และ GPT-4o แล้ว โดยเอาชนะได้บางขุดทดสอบ เช่น MATH หรือ LiveCodeBenach

ราคาค่าใช้งาน Qwen-Max อยู่ที่ 10 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นสำหรับอินพุต และ 30 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นสำหรับเอาท์พุต แพงกว่า GPT-4o ประมาณเท่าตัว

สำหรับโมเดลอื่นๆ ที่เปิดตัวมาพร้อมกัน เช่น Tongyi Wanxiang โมเดลสร้างภาพและวิดีโอจากข้อความ, Qwen2-VL โมเดลที่รับภาพและวิดีโอ, AI Developer ตัวช่วยเขียนโปรแกรม

Alibaba Cloud เปิดตัวโมเดลปัญญาประดิษฐ์ Qwen เวอร์ชั่น 2.5 จุดเด่นของโมเดลเวอร์ชั่นนี้คือฝึกด้วยข้อมูลขนาดถึง 18 ล้านล้านโทเค็น รองรับ 29 ภาษารวมภาษาไทย โดยเปิดให้ใช้งานได้อิสระแทบทุกรุ่น

ตัวโมเดลรองรับอินพุต 128K token และตอบข้อมูลได้ 8K token ยกเว้นรุ่น 3B ลงไปจะรองรับอินพุต 32K token เท่านั้น

รุ่นใหญ่สุด Qwen2.5-72B ได้ผลทดสอบชนะ Llama3.1-70B แทบทุกการทดสอบขึ้นไปใกล้เคียง Llama3.1-405B แต่เวอร์ชั่น 72B แจกแบบ Qwen License ซึ่งจำกัดการใช้งานกับบริการที่ผู้ใช้เกิน 100 ล้านคนต่อเดือน

กูเกิลเปิดตัว DataGemmaโมเดล LLM ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาหลอน (hallucination) ที่มักพบในโมเดล LLM จากการมั่นใจแล้วให้ข้อมูลที่ผิดพลาด ซึ่งกูเกิลแก้ปัญหานี้ด้วยการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลปัจจุบันในการอ้างอิง

แพลตฟอร์มที่กูเกิลใช้เรียกว่า Data Commons เป็น Knowledge Graph ที่มีชุดข้อมูลมากกว่า 240 พันล้านจุด ใช้แหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือทั้งจาก United Nations (UN), World Health Organization (WHO), Centers for Disease Control and Prevention (CDC) และ Census Bureaus ทำให้ได้ผลลัพธ์เป็น AI ที่สามารถให้ข้อมูลที่ถูกต้อง

หลังจาก OpenAI เปิดตัว o1 โมเดลปัญญาประดิษฐ์ที่มีความสามารถคิดอย่างเป็นเหตุเป็นผลตามลำดับขั้น ซึ่งเหมาะสำหรับใช้ตอบคำถามวิทยาศาสตร์-คณิตศาสตร์ OpenAI ก็เผยแพร่ System Card เพื่อรายงานผลการประเมินความเสี่ยงของโมเดลปัญญาประดิษฐ์นี้ด้วย

ผลการประเมินภาพรวมความเสี่ยงของโมเดล o1 อยู่ที่ระดับปานกลาง (Medium) จาก 4 ระดับ Low-Medium-High-Critical ซึ่งสูงที่สุดในทุกโมเดลที่ OpenAI เคยเผยแพร่ออกมา หัวข้อที่ o1 ถูกจัดระดับความเสี่ยงปานกลางได้แก่ การโน้มน้าวความคิด (Persuasion) และ CBRN (สามารถสร้างสูตรเคมี, ชีววิทยา, รังสีวิทยา และนิวเคลียร์)

กูเกิลเริ่มทยอยปล่อย Gemini Live บริการแชทบอทโต้ตอบด้วยเสียงแบบเรียลไทม์ ให้กับผู้ใช้ Android ทั่วไป หลัง ปล่อยให้ผู้สมัครแพ็กเกจเสียเงิน Gemini Advanced ตั้งแต่เดือนที่แล้ว

ประกาศของกูเกิลระบุแค่ว่ายังรองรับเฉพาะภาษาอังกฤษ และต้องใช้ผ่านแแอพ Gemini บน Android เท่านั้น แต่ไม่ได้ให้รายละเอียดว่าผู้ใช้แบบฟรีได้จะใช้งาน โมเดล Gemini 1.5 Pro ที่เก่งกว่าเวอร์ชันฟรีด้วยหรือไม่

ที่มา - 9to5google

Mistral AI เปิดตัวโมเดล Pixtral 12Bซึ่งเป็นโมเดลข้อมูลผสมผสานตัวแรกของบริษัท พัฒนาต่อยอดจากโมเดลตัวหนังสือ Nemo 12B เป็นโมเดลขนาดพารามิเตอร์ 12B ขนาดของไฟล์ประมาณ 24GB

Pixtral 12B สามารถทำงานได้เหมือนโมเดลข้อมูลผสมผสานอื่น เช่น การจำแนกรายละเอียดในภาพ หรือการนับวัตถุในภาพ เป็นต้น

ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ GitHub หรือ Hugging Face ภายใต้สัญญา Apache 2.0

OpenAI เปิดตัวโมเดลปัญญาประดิษฐ์รุ่นใหม่ตระกูล o1 เป็นโมเดลเน้นตอบคำถามด้านวิทยาศาสตร์, คณิตศาสตร์, และการเขียนโปรแกรม แนวทางการทำงานต่างจากโมเดลก่อนหน้านี้คือ o1 มีความสามารถ "ค่อยๆ คิด" ก่อนจะทำให้คำตอบ ทำให้สามารถตอบสนองต่อคำสั่งที่ซับซ้อน เช่น การสร้างเกมตามกำหนด

โมเดลมี 3 ตัว ได้แก่ o1, o1-preview, และ o1-mini การทดสอบชุดทดสอบแข่งขันคณิตศาสตร์ AIME o1 ได้ 74.4% ขณะที่ o1-mini ได้ 70% หากเทียบผู้เข้าแข่งจริงก็อยู่ระดับ 500 คนแรกของสหรัฐฯ ในระดับมัธยมแล้ว ส่วนการทดสอบแข่งเขียนโปรแกรม Codeforce นั้น o1 ได้ Elo 1673 ขณะที่ o1-mini ได้ 1650 เป็น percentile ที่ 86 ของผู้เข้าแข่งทั้งหมด

กูเกิลประกาศเพิ่มความสามารถใหม่ให้ NotebookLM แอปจดบันทึกที่ทำงานด้วย Gemini 1.5 ซึ่งปัจจุบันสามารถ ใช้งานในไทย ได้ด้วย โดยฟีเจอร์ใหม่มีชื่อว่า Audio Overview

ถ้าอธิบายแบบให้เห็นภาพง่ายที่สุด Audio Overview จะทำการแปลงเนื้อหาในเอกสารของผู้ใช้งาน ให้เป็นรายการพอดคาสต์ที่มีผู้ดำเนินรายการสองคน ... โดยจะสร้างเสียงขึ้นเป็นสองผู้ดำเนินรายการด้วย AI แล้วทั้งคู่จะสนทนาบนเนื้อหาต้นฉบับ สรุป และเชื่อมต่อข้อมูลต่าง ๆ ในนั้น ผู้ใช้งานยังสามารถดาวน์โหลดไฟล์เสียงนี้ออกมาได้ด้วย

การใช้งานทำได้โดยเปิด Notebook แล้วเลือก Generate เพื่อสร้างเสียง Audio Overview

ESPN ถูกวิจารณ์หลังจากบทความสรุปการแข่งขันฟุตบอลหญิงระหว่าง San Diego และ North Carolina ไม่พูดถึง Alex Morgan นักเตะหญิงมืออาชีพที่เล่นนัดนี้เป็นเกมสุดท้ายเลย

Alex Morgan ลงเล่นในเกมนี้ 15 นาที และเป็นผู้เตะลูกโทษ แต่สรุปเกมของ ESPN Generative AI Services บอกเพียงว่าเกมจบที่คะแนนเท่าใด ใครทำประตูบ้าง โดยไม่ได้พูดถึงความสำคัญของเกมนี้ว่าเป็นเกมสุดท้ายของ Alex Morgan นักฟุตบอลหญิงที่เคยได้เหรียญทองโอลิมปิกเลย

ESPN เพิ่งเปิดตัวบริการสรุปการแข่งขันนี้เมื่อสัปดาห์ที่ผ่านมา โดยระบุว่าทุกบทความจะยังคงมีบรรณาธิการเป็นมนุษย์คอยตรวจสอบบทสรุปอยู่ ตอนนี้ยังคงใช้กับฟุตบอล Premier Lacrosse League (PLL) และ National Women’s Soccer League (NWSL) เท่านั้น

โลก AI เมื่อคืนนี้มีการเปลี่ยนแปลงน่าสนใจ เมื่อ Matt Shumer ผู้ก่อตั้งสตาร์ตอัพ HyperWrite เปิดตัวโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ตัวใหม่ Reflection 70Bที่มีคะแนนเบนช์มาร์คชนะโมเดล ทุกตัวในท้องตลาด ไม่ว่าจะเป็น GPT-4o, Claude 3.5, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.1 405B

สิ่งที่น่าสนใจคือ Reflection 70B ไม่ได้พัฒนาขึ้นมาจากศูนย์ แต่ปรับจูนมาจากโมเดลโอเพนซอร์สอย่าง Llama 3.1 70B อีกทอดหนึ่ง แล้วดันเอาชนะ Llama 3.1 405B ที่ตัวใหญ่กว่ามากๆ ได้

Anthropic เปิดตัวแพ็คเกจใช้งานโมเดลปัญญาประดิษฐ์ Claude แบบใหม่สำหรับลูกค้าองค์กร Claude Enterpriseมีจุดเด่นในการรองรับชุดความรู้สำหรับองค์กร ขยายขนาดอินพุทที่รองรับ (context windows) เป็น 500K เชื่อมต่อกับ GitHub จึงรองรับงานเขียนโค้ดด้วย และมีฟังก์ชันพื้นฐานความปลอดภัยสำหรับองค์กรเช่น SSO, ระบบจัดการสิทธิ, ระบบแอดมิน ฯลฯ

Anthropic บอกว่ามีลูกค้าที่ร่วมทดสอบ Claude Enterprise แล้วก่อนหน้านี้ เช่น GitLab และ Midjourney

Claude Enterprise ไม่ได้เปิดเผยราคาแพ็คเกจใช้งาน องค์กรที่สนใจต้องติดต่อกับฝ่ายขายของ Anthropic เท่านั้น

ที่มา: Anthropic

Alibaba Cloud ปล่อยโมเดล LLM ตระกูล Qwen 2 รุ่นล่าสุด Qwen2-VL โดย VL ย่อมาจาก Vision Language ที่พัฒนาบนพื้นฐานของ Qwen2

Qwen2-VL มีจุดเด่นคือความสามารถในการทำความเข้าใจรูปภาพ ที่มีความละเอียดและอัตราส่วนภาพหลากหลาย ผลการทดสอบทำงานได้ดีกว่าโมเดลประเภทเดียวกัน ซึ่งสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้กับอุปกรณ์ที่ต้องใช้การทำความเข้าใจภาพที่เห็น เช่น สมาร์ทโฟน, หุุ่นยนต์ หรือระบบอัตโนมัติอื่นที่ต้องอาศัยภาพในการตัดสินใจ

ความสามารถของ Qwen2-VL ยังสามารถสรุปเนื้อหาวิดีโอได้ที่ความยาวถึง 20 นาที โดยสามารถตอบคำถามเนื้อหาจากวิดีโอ หรือสรุปบทสนทนาได้ด้วย ภาษาที่รองรับได้แก่ ภาษาเกือบทั้งหมดที่ใช้ในทวีปยุโรป, ภาษาญี่ปุ่น, ภาษาเกาหลี, ภาษาอาหรับ, ภาษาเวียดนาม และอื่น ๆ

Meta เผยยอดดาวน์โหลดโมเดลภาษาขนาดใหญ่ตระกูล Llama ทะลุ 350 ล้านครั้ง (นับเฉพาะบน Hugging Face) และมีโมเดลเวอร์ชันพัฒนาต่อยอดมากกว่า 60,000 ตัวบน Hugging Face

Llama ถือเป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่เป็นโอเพนซอร์สเกือบ 100% ( มีเงื่อนไขการใช้งานจำกัดเฉพาะบริษัทไอทีและคลาวด์รายใหญ่เท่านั้น ) เปิดตัวครั้งแรกในเดือนกุมภาพันธ์ 2023 และใช้เวลา 18 เดือน พัฒนาตัวเองกลายมาเป็นโมเดลยอดนิยม

กูเกิลเปิดตัว Gemini Flash 8B โมเดลแบบปิดที่ภายในเป็นโมเดลขนาดเล็กมากเพียง 8B เท่านั้น แต่ยังได้ความสามารถหลักคล้ายกับโมเดลเต็ม เช่น multimodal รองรับทั้งเสียงและภาพ, รองรับอินพุตถึง 1 ล้านโทเค็น

ที่จริงแล้ว Flash-8B ถูกเปิดเผยใน รายงานของ Gemini 1.5 ตั้งแต่กลางปีที่ผ่านมา แต่ระบุเพียงว่ากำลังอยู่ระหว่างการพัฒนา โดยคะแนนที่เปิดเผยออกมานั้นแสดงให้เห็นว่าคะแนนทดสอบลดลงจาก Gemini 1.5 Flash ค่อนข้างชัดเจน หากเทียบกับ Llama 3.1 8B ก็ยังถือว่าคะแนนแย่กว่าในการทดสอบส่วนใหญ่ แต่ฟีเจอร์ multimodal และ context window ก็ทำให้มีแนวทางการใช้งานที่หลากหลาย ผมทดลองแปลงเสียงภาษาไทยเป็นข้อความด้วย Gemini Flash-8B ก็ใช้งานได้ค่อนข้างแม่นยำ

Cerebras บริษัทชิปปัญญาประดิษฐ์ เปิดบริการ Cerebras Inference รันโมเดล Llama 3.1 ที่ความเร็วสูง โดยสามารถรัน Llama 3.1 70B ที่ 450 token/s ขณะที่ Llama 3.1 8B ได้ถึง 1,800 token ต่อวินาที นับว่าเป็นบริการที่ความเร็วสูงที่สุดในโลกในตอนนี้ จากเดิมที่ Groq ทำได้ที่ 750 token/s

จุดขายของ Cerebras คือชิป Wafer Scale Engine ที่ใส่ SRAM ความเร็วสูง 44GB อยู่บนตัวชิป เชื่อมต่อกับหน่วยประมวลผลที่แบนวิดท์รวมสูงถึง 21 Petabytes/s เทียบกับชิป NVIDIA H100 ที่แม้แบนวิดท์จะสูงแล้วแต่ก็ได้เพียง 3.3 Terabytes/s แนวทางนี้มีความจำเป็นสำหรับการรันโมเดลให้มีความเร็วเนื่องจากข้อมูลแต่ละ token จะต้องผ่านโมเดลทั้งหมด เช่นโมเดล 70B การรันโมเดลให้ได้ 1000 token/s จะต้องการแบนวิดท์ถึง 140 Terabytes/s

NVIDIA โชว์การปรับปรุง โมเดลภาษา Mistral NeMo 12B ที่เปิดตัวในเดือนกรกฎาคม ให้มีขนาดพารามิเตอร์ลดลงเหลือ 8B แต่ไม่สูญเสียประสิทธิภาพมากนัก ผลคือโมเดล Mistral-NeMo-Minitron 8B ที่ปรับขนาดลดลงแล้ว เอาชนะโมเดลคู่แข่งระดับใกล้เคียงกันอย่าง Llama 3.1 8B และ Gemma 7B ในเบนช์มาร์ค AI ทุกตัวได้

เทคนิคการปรับลดขนาดโมเดลที่ NVIDIA ใช้งานมี 2 อย่าง ได้แก่

Anthropic เผยแพร่ System Prompts ของบริการ Generative AI ซึ่งครอบคลุมทั้ง Claude ผ่านเว็บและในแอป iOS, Android แยกเป็น โมเดลล่าสุด ทั้ง Claude 3 Opus, Claude 3.5 Sonnet และ Claude 3.5 โดยไม่รวมถึง Anthropic API

ในการทำงานของ Generative AI นั้นในค่าเริ่มต้นจริง ๆ จะไม่มีหลักการพื้นฐาน เปรียบเหมือนสมองที่มีข้อมูลเพียบพร้อมแต่ยังไม่มีแนวทางใด ๆ ดังนั้น System Prompts หรือ Prompt เริ่มต้นของระบบ จะเข้ามาตีกรอบให้กับปัญญาประดิษฐ์ว่าต้องปฏิบัติตัวอย่างไร เนื้อหาแบบไหนที่ปฏิเสธการทำงาน หรือเงื่อนไขอื่นที่เกี่ยวข้อง

Andy Jassy ซีอีโอ Amazon โพสต์เนื้อหาใน LinkedIn เพื่อนำเสนอความสามารถของระบบผู้ช่วยปัญญาประดิษฐ์สร้างเนื้อหา Amazon Q ที่มีจุดขายหนึ่งสำหรับลูกค้าองค์กรคือการแก้ไขโค้ด และรองรับการย้ายโค้ด Java ไปเวอร์ชันใหม่

เขาบอกว่างานอัปเกรดพื้นฐานซอฟต์แวร์นั้นเป็นสิ่งจำเป็นมาก แต่ไม่ใช่งานที่จูงใจคนทำงานสายนักพัฒนามากนัก เพราะไม่ได้เป็นการสร้างสิ่งใหม่ Amazon Q จึงมีประโยชน์มากเพราะเข้ามาช่วยลดภาระ โดย Amazon ได้นำ Amazon Q มาช่วยในการอัปเกรดโค้ดโปรแกรมที่ใช้ภายใน ให้รองรับ Java เวอร์ชันใหม่

Dario Amodei ซีอีโอ Anthropic ผู้พัฒนาโมเดลภาษาขนาดใหญ่ Claude ออกจดหมายแสดงความเห็นด้วย ร่างกฎหมายควบคุมการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ SB 1047 ร่างล่าสุด หลังจากที่ก่อนหน้านี้กฎหมายฉบับนี้ถูกคัดค้านอย่างหนัก เช่น Andrew Ng , OpenAI

บริการ large language model (LLM) บนคลาวด์รายต่างๆ เปิดทางให้องค์กรสร้างแอปพลิเคชั่นสสำหรับงานเฉพาะทาง เช่น โดยเฉพาะการทำ Retrieval Augmented Generation (RAG) เพื่อสร้างแชตบอตสอบถามข้อมูลเฉพาะทาง ทาง AWS ก็ออกมาแนะนำ 8 ประเด็นที่ต้องระวังด้านความปลอดภัย

แอปแชตที่ AWS ยกตัวอย่างมาประกอบไปด้วย หน้าจอเว็บที่พัฒนาด้วย Streamlit, ตัวแอปพลิเคชั่นหลักพัฒนาด้วย Lambda, ฐานข้อมูล DynamoDB สำหรับการเก็บข้อมูลประวัติการแชตก่อนหน้า, เชื่อมต่อกับ LLM หลักคือ Cluade 3 Sonnet, ดึงข้อมูลเอกสารจาก S3 เข้าไปยัง OpenSearch โดยแปลงข้อความเป็นเวคเตอร์ด้วย Titan Embedding

ข้อควรระวัง 8 ประการที่ AWS แนะนำไว้ได้แก่

Procreate แอปวาดภาพยอดนิยมบน iPad ประกาศจุดยืน หลังจากผู้ใช้งาน Procreate แสดงความกังวลว่า ที่สุดแล้วแอปก็จะต้องเข้าสู่กระแสเพิ่มฟีเจอร์ด้าน Generative AI ด้วย ซึ่ง Procreate บอกว่าจะไม่เป็นเช่นนั้น

James Cuda ซีอีโอ Procreate โพสต์วิดีโอใน X บอกว่า Procreate จะไม่มีฟีเจอร์เกี่ยวกับ Generative AI ออกมาในแอป เขายังบอกว่าไม่ชอบสิ่งที่เกิดขึ้นในอุตสาหกรรมตอนนี้ ไม่รู้ว่าตอนจบจะเป็นอย่างไร แต่ยืนยันที่จะอยู่ข้างมนุษย์ผู้สร้างสรรค์ผลงาน

OpenAI เปิดตัวชุดทดสอบปัญญาประดิษฐ์ SWE-Bench Verified ที่สร้างต่อจาก SWE-Bench ชุดทดสอบการเขียนโปรแกรมที่ได้รับความนิยมสูง โดยแก้ปัญหาคุณภาพของชุดข้อมูลเดิมที่อาศัยการกวาด GitHub Issue มาเป็นโจทย์ให้ปัญญาประดิษฐ์

SWE-Bench อาศัยคำถามและชุดทดสอบซอฟต์แวร์เท่านั้น ในการทดสอบตัว AI จะมองไม่เห็นชุดทดสอบแต่เห็นเฉพาะปัญหา และต้องพยายามเขียนโปรแกรมให้รันผ่านชุดทดสอบให้ได้ แบบเดียวกับการสอบเขียนโปรแกรม แต่เป็นปัญหาจริงในการทำงาน

ก่อนหน้านี้ OpenAI ได้ เปิดตัว SearchGPT ซึ่งเป็นบริการค้นหาข้อมูลแบบเรียลไทม์จากอินเทอร์เน็ตพลัง AI ที่หลายคนมองว่าทำให้การแข่งขันกับกูเกิลดูเข้าใกล้มากขึ้น อย่างไรก็ตาม SearchGPT เป็นบริการสถานะต้นแบบ ที่ใครต้องการต้องลงชื่อ waitlist ก่อน

ล่าสุดคนที่สมัครรอใน waitlist แต่ยังไม่ได้คำเชิญทดสอบใช้งาน ต่างได้รับอีเมลจาก OpenAI โดยบอกว่าตอนนี้ผู้ใช้งานที่ยังไม่ได้รับคำเชิญ ก็จะต้องรอต่อไปก่อน ซึ่งหากบริการขยายจำนวนผู้ใช้งานก็จะแจ้งอีกครั้ง ใน หน้าสมัคร waitlist ตอนนี้ก็ปิดรับสมัครเพิ่มเติมด้วย

Runway เปิดตัว Gen-3 Alpha Turboโมเดลสร้างวิดีโอด้วยปัญญาประดิษฐ์รุ่นล่าสุด ที่พัฒนาต่อจากรุ่นก่อนหน้าคือ Gen-3 Alpha โดยมีจุดเด่นตามชื่อนั่นคือ สร้างวิดีโอได้เร็วขึ้น 7 เท่า พร้อมกับค่าใช้จ่ายที่ถูกลงครึ่งหนึ่งเมื่อเทียบกับ Gen-3 Alpha

โมเดล Gen-3 Alpha Turbo เปิดให้ใช้งานสำหรับลูกค้า Runway ทุกเทียร์ รวมทั้งแผนใช้งานฟรี ซึ่งเป็นเป้าหมายของ Runway ที่ต้องการให้โมเดลสร้างวิดีโอจาก AI เข้าถึงผู้ใช้งานในวงกว้างมากที่สุด

Cristóbal Valenzuela ซีอีโอ Runway พูดถึงความเร็วในการสร้างวิดีโอจากโมเดล AI ตัวใหม่ ว่าจากนี้ผู้ใช้งานอาจพบว่าการนั่งเขียน Prompt ใช้เวลานานกว่ารอวิดีโอถูกสร้างขึ้นมาเสียอีก

Grammarly เปิดตัว Grammarly Authorshipเครื่องมือสำหรับตรวจสอบว่าบทความนั้นถูกเขียนโดยมนุษย์ หรือเขียนขึ้นด้วย AI หรือใช้ AI แก้ไขเนื้อหา ซึ่ง Grammarly บอกว่าปัจจุบันมีเครื่องมือหลายตัวที่อ้างว่าสามารถตรวจจับบทความที่เขียนด้วย AI แต่ Authorship ใช้วิธีเชื่อมโยงกับเนื้อหาต้นฉบับในแอปและเว็บไซต์ถึง 5 แสนแห่ง เพื่อระบุว่าส่วนใดในบทความที่เขียนโดยคน ส่วนใดที่ตัดแปะ และส่วนใดที่เขียนด้วย AI