NEW Ling 3.0 Tiny is CRAZY GOOD!! 🤯

1
00:00:00,000 --> 00:00:02,831
Ling 3.0 Tiny (โมเดล AI ขนาดเล็กของ Ant Group)

2
00:00:02,831 --> 00:00:03,926
โคตรจะเจ๋งเลยครับ

3
00:00:03,926 --> 00:00:06,326
และผมอยากให้คุณเห็นว่าทำไมโมเดลตัวเล็กๆ

4
00:00:06,326 --> 00:00:10,326
ตัวนี้ถึงส่งเสียงดังได้ยิ่งใหญ่กว่าโมเดลยักษ์ใหญ่ส่วนใหญ่ในตอนนี้

5
00:00:10,326 --> 00:00:12,110
Ant Group บริษัทแม่ของ Alipay

6
00:00:12,110 --> 00:00:14,387
(แอปชำระเงินที่มีผู้ใช้กว่าพันล้านคน)

7
00:00:14,387 --> 00:00:17,218
เพิ่งปล่อย Ling 3.0 Tiny เมื่อวันที่ 6 สิงหาคม

8
00:00:17,218 --> 00:00:19,802
2026 และนี่คือตัวเลขที่ทำให้ทุกคนหยุดชะงัก

9
00:00:19,802 --> 00:00:21,587
พารามิเตอร์รวม 7.9 พันล้านตัว

10
00:00:21,587 --> 00:00:23,556
แต่มีพารามิเตอร์ทำงานจริงแค่ 1.3

11
00:00:23,556 --> 00:00:24,663
พันล้านตัวต่อโทเคน

12
00:00:24,663 --> 00:00:26,633
ขออธิบายว่าทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญ

13
00:00:26,633 --> 00:00:29,402
เพราะนี่คือจุดที่เรื่องราวทั้งหมดเริ่มน่าสนใจ

14
00:00:29,402 --> 00:00:31,125
โมเดล AI ส่วนใหญ่ทำงานแบบนี้

15
00:00:31,125 --> 00:00:32,602
ทุกครั้งที่คุณส่งข้อความ

16
00:00:32,602 --> 00:00:34,817
โมเดลทั้งตัวจะตื่นขึ้นมาแล้วประมวลผล

17
00:00:34,817 --> 00:00:37,340
พารามิเตอร์ทุกตัวทำงานหมด ทุกตัว ทุกครั้ง

18
00:00:37,340 --> 00:00:39,309
ดังนั้นโมเดลที่มีพารามิเตอร์ 7.9

19
00:00:39,309 --> 00:00:42,447
พันล้านตัวก็ต้องใช้พลังประมวลผลเทียบเท่าพารามิเตอร์

20
00:00:42,447 --> 00:00:45,216
7.9 พันล้านตัวในการตอบทุกๆ ครั้ง แต่ Ling 3.0

21
00:00:45,216 --> 00:00:47,985
Tiny ทำต่างออกไป มันใช้สถาปัตยกรรมแบบ mixture

22
00:00:47,985 --> 00:00:50,016
of experts (โมเดลผสมผู้เชี่ยวชาญ)

23
00:00:50,016 --> 00:00:51,739
ลองนึกภาพบริษัทที่มี 64 แผนก

24
00:00:51,739 --> 00:00:52,847
เมื่อมีคำถามเข้ามา

25
00:00:52,847 --> 00:00:55,370
แทนที่จะเรียกทุกแผนกเข้าประชุม ตัว router

26
00:00:55,370 --> 00:00:56,465
(ตัวจัดเส้นทาง)

27
00:00:56,465 --> 00:00:58,926
จะหาว่าแผนกไหนเกี่ยวข้องที่สุดสองสามแผนก

28
00:00:58,926 --> 00:01:00,526
แล้วให้แค่แผนกเหล่านั้นตอบ

29
00:01:00,526 --> 00:01:02,926
ที่เหลือก็นั่งทำงานอยู่ที่โต๊ะของตัวเอง

30
00:01:02,926 --> 00:01:05,326
ผลลัพธ์คือ ความรู้จากพารามิเตอร์รวม 7.9

31
00:01:05,326 --> 00:01:06,864
พันล้านตัว แต่มีเพียง 1.3

32
00:01:06,864 --> 00:01:09,572
พันล้านตัวที่ทำงานต่อโทเคน คิดเป็นประมาณ 16%

33
00:01:09,572 --> 00:01:12,156
ของทั้งหมดที่ทำงานในเวลาใดเวลาหนึ่ง และเฮ้

34
00:01:12,156 --> 00:01:14,926
ถ้าเรายังไม่เคยรู้จักกัน ผมคืออวตารดิจิทัลของ

35
00:01:14,926 --> 00:01:17,756
Julian Goldie ซีอีโอของเอเจนซี SEO ชื่อ Goldie

36
00:01:17,756 --> 00:01:18,852
Agency

37
00:01:18,852 --> 00:01:21,375
ระหว่างที่เขาช่วยลูกค้าหาลีดและลูกค้าใหม่

38
00:01:21,375 --> 00:01:24,021
ผมอยู่ตรงนี้เพื่ออัปเดตข่าว AI ล่าสุดให้คุณ

39
00:01:24,021 --> 00:01:26,667
และนี่คือส่วนที่คนส่วนใหญ่พลาดไป Artificial

40
00:01:26,667 --> 00:01:29,497
Analysis (เว็บไซต์ benchmark วัดประสิทธิภาพ AI

41
00:01:29,497 --> 00:01:31,651
อิสระที่น่าเชื่อถือที่สุดแห่งหนึ่ง)

42
00:01:31,651 --> 00:01:34,235
ให้คะแนนดัชนีความฉลาดโดยประมาณของ Ling 3.0

43
00:01:34,235 --> 00:01:36,512
Tiny อยู่ที่ 24 ขณะที่ค่ากลางของโมเดล

44
00:01:36,512 --> 00:01:38,297
reasoning (โมเดลคิดวิเคราะห์)

45
00:01:38,297 --> 00:01:40,266
ในระดับราคาใกล้เคียงกันอยู่ที่ 8

46
00:01:40,266 --> 00:01:44,573
หมายความว่ามันได้คะแนนความฉลาดสูงกว่าค่ากลางของระดับเดียวกันถึงสามเท่า

47
00:01:44,573 --> 00:01:46,112
นั่นคือช่องว่างที่ใหญ่มาก

48
00:01:46,112 --> 00:01:48,758
ก่อนไปต่อมีอีกเรื่องที่ควรรู้ Ling 3.0 Tiny

49
00:01:48,758 --> 00:01:51,527
ใช้งานได้แล้วตอนนี้ผ่าน OpenRouter และ Vercel

50
00:01:51,527 --> 00:01:53,742
AI Gateway (เกตเวย์เรียกใช้โมเดล AI)

51
00:01:53,742 --> 00:01:56,450
และใช้ฟรีจนถึงวันที่ 13 สิงหาคม เวลา 9:00 น.

52
00:01:56,450 --> 00:01:59,280
ตามเวลาแปซิฟิก หลังจากนั้นจะคิดราคามาตรฐาน และ

53
00:01:59,280 --> 00:02:01,003
Inclusion AI ยืนยันบนบัญชี X

54
00:02:01,003 --> 00:02:03,280
อย่างเป็นทางการแล้วว่าน้ำหนักโมเดลแบบ

55
00:02:03,280 --> 00:02:05,680
open-source (โอเพนซอร์ส) กำลังจะมาเร็วๆ

56
00:02:05,680 --> 00:02:11,587
นี้ ถ้าอยากลองก่อนที่ช่วงฟรีจะปิด ลิงก์อยู่ในคำอธิบายวิดีโอ ต่อไปขอโชว์ให้ดูว่ามันทำอะไรได้จริงๆ

57
00:02:11,587 --> 00:02:14,418
และผมจะใช้ AI Profit Boardroom (คอมมูนิตี้ด้าน

58
00:02:14,418 --> 00:02:15,833
AI สำหรับเจ้าของธุรกิจ)

59
00:02:15,833 --> 00:02:17,310
เป็นตัวอย่างตลอดทั้งคลิป

60
00:02:17,310 --> 00:02:18,664
เพราะมันเป็นธุรกิจจริง

61
00:02:18,664 --> 00:02:24,879
และนี่คือเวิร์กโฟลว์จริงที่ใครก็ตามที่ทำธุรกิจคอมมูนิตี้หรือธุรกิจบริการสามารถนำไปใช้ได้ตั้งแต่วันนี้

62
00:02:24,879 --> 00:02:27,402
อย่างแรกคือระบบเรียกสมาชิกกลับมาอัตโนมัติ

63
00:02:27,402 --> 00:02:29,371
(automated member re-engagement)

64
00:02:29,371 --> 00:02:31,586
ในคอมมูนิตี้ไหนก็ตาม คนมักจะเงียบหาย

65
00:02:31,586 --> 00:02:34,355
พวกเขาสมัครเข้ามา แล้วก็ยุ่ง จนเลิกโผล่หน้ามา

66
00:02:34,355 --> 00:02:37,247
แทนที่จะไล่ตามสมาชิกที่ไม่ได้ใช้งานทุกคนด้วยมือ

67
00:02:37,247 --> 00:02:39,770
คุณสามารถให้ Ling 3.0 Tiny ทำงานนี้แทนได้

68
00:02:39,770 --> 00:02:42,232
โดยใส่พรอมป์ประมาณว่า "คุณเป็น community

69
00:02:42,232 --> 00:02:44,878
manager (ผู้จัดการคอมมูนิตี้) ของ AI Profit

70
00:02:44,878 --> 00:02:47,216
Boardroom คอมมูนิตี้ด้าน AI automation

71
00:02:47,216 --> 00:02:49,801
(ระบบอัตโนมัติด้วย AI) สำหรับเจ้าของธุรกิจ

72
00:02:49,801 --> 00:02:51,954
นี่คือรายชื่อสมาชิกที่สมัครภายใน 30

73
00:02:51,954 --> 00:02:54,539
วันที่ผ่านมา แต่ยังไม่เคยโพสต์หรือเข้าร่วม

74
00:02:54,539 --> 00:02:56,077
coaching call (คอลปรึกษา)

75
00:02:56,077 --> 00:02:59,892
กรุณาเขียนข้อความเรียกกลับมาที่สั้นและเป็นส่วนตัวสำหรับแต่ละคน

76
00:02:59,892 --> 00:03:01,492
โดยอ้างอิงเป้าหมายตอนสมัคร

77
00:03:01,492 --> 00:03:04,569
เตือนถึงแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่สุดที่รอเขาอยู่

78
00:03:04,569 --> 00:03:07,092
และชวนเขามาร่วม coaching call ครั้งถัดไป"

79
00:03:07,092 --> 00:03:12,322
ผลลัพธ์ที่ได้คือข้อความเรียกสมาชิกกลับมาแบบเฉพาะบุคคลสำหรับสมาชิกที่ไม่ได้ใช้งานทุกคน

80
00:03:12,322 --> 00:03:14,230
โดยอัตโนมัติ ไม่ต้องเขียนเองเลย

81
00:03:14,230 --> 00:03:16,876
อย่างที่สองคือการใช้โหมดคิด (thinking mode)

82
00:03:16,876 --> 00:03:17,972
ของ Ling 3.0 Tiny

83
00:03:17,972 --> 00:03:20,618
ในการจัดการการตัดสินใจที่ซับซ้อนหลายขั้นตอน

84
00:03:20,618 --> 00:03:22,771
และนี่คือจุดที่โมเดลนี้น่าสนใจจริงๆ

85
00:03:22,771 --> 00:03:26,525
เพราะมันมีสองโหมด คือ instant mode (โหมดทันที) สำหรับงานง่ายๆ

86
00:03:26,525 --> 00:03:28,309
ที่ต้องเร็ว และ thinking mode

87
00:03:28,309 --> 00:03:29,479
สำหรับงานที่ยากกว่า

88
00:03:29,479 --> 00:03:32,432
และคุณสลับไปมาระหว่างสองโหมดนี้ตามสิ่งที่กำลังทำ

89
00:03:32,432 --> 00:03:35,201
เช่น ถ้าจะวางแผนปฏิทินคอนเทนต์ 30 วันถัดไปของ

90
00:03:35,201 --> 00:03:37,786
AI Profit Boardroom คุณก็ใช้ thinking mode

91
00:03:37,786 --> 00:03:40,432
โดยใส่พรอมป์ว่า "คุณเป็น content strategist

92
00:03:40,432 --> 00:03:42,709
(นักวางกลยุทธ์คอนเทนต์) ของ AI Profit

93
00:03:42,709 --> 00:03:43,804
Boardroom

94
00:03:43,804 --> 00:03:46,204
จากรายการคำถามของสมาชิกในเดือนที่ผ่านมา

95
00:03:46,204 --> 00:03:47,989
เครื่องมือยอดนิยมที่สมาชิกใช้

96
00:03:47,989 --> 00:03:50,512
และช่องว่างในไลบรารีบทเรียนปัจจุบันของเรา

97
00:03:50,512 --> 00:03:52,296
จงวางแผนปฏิทินคอนเทนต์ 30 วัน

98
00:03:52,296 --> 00:03:55,557
โดยให้ความสำคัญกับหัวข้อที่ช่วยให้สมาชิกได้ลีดมากขึ้น

99
00:03:55,557 --> 00:03:56,911
ทำงานอัตโนมัติเร็วขึ้น

100
00:03:56,911 --> 00:03:59,434
และใช้ประโยชน์จากเครื่องมือ AI ได้สูงสุด"

101
00:03:59,434 --> 00:04:02,203
โมเดลจะคิดผ่านเรื่องทั้งหมด เชื่อมโยงจุดต่างๆ

102
00:04:02,203 --> 00:04:07,926
แล้วกลับมาพร้อมแผน 30 วันที่มีโครงสร้างชัดเจน ซึ่งดึงมาจากสิ่งที่คอมมูนิตี้ของคุณต้องการจริงๆ

103
00:04:07,926 --> 00:04:10,572
ทีนี้มาถึงจุดที่มันมีประโยชน์จริงๆ ในการรัน

104
00:04:10,572 --> 00:04:13,280
agent workflow (เวิร์กโฟลว์เอเจนต์) Ling 3.0

105
00:04:13,280 --> 00:04:16,110
Tiny มี function calling (การเรียกใช้ฟังก์ชัน)

106
00:04:16,110 --> 00:04:17,206
ในตัวตั้งแต่แรก

107
00:04:17,206 --> 00:04:19,606
นั่นหมายความว่ามันไม่ใช่แค่สร้างข้อความ

108
00:04:19,606 --> 00:04:21,452
แต่ยังสั่งงานแอ็กชัน ค้นหาเว็บ

109
00:04:21,452 --> 00:04:22,744
ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล

110
00:04:22,744 --> 00:04:24,528
ส่งข้อมูลให้เครื่องมืออื่นได้

111
00:04:24,528 --> 00:04:26,621
มันกลายเป็นส่วนหนึ่งของลูปการทำงาน

112
00:04:26,621 --> 00:04:28,467
ไม่ใช่แค่การตอบแบบครั้งเดียวจบ

113
00:04:28,467 --> 00:04:30,743
เวิร์กโฟลว์สำหรับ AI Profit Boardroom

114
00:04:30,743 --> 00:04:31,974
ในที่นี้ก็เช่น agent

115
00:04:31,974 --> 00:04:34,066
รายงานข้อมูลเชิงลึกรายวันของสมาชิก

116
00:04:34,066 --> 00:04:36,835
มันดึงกิจกรรมในคอมมูนิตี้ 24 ชั่วโมงที่ผ่านมา

117
00:04:36,835 --> 00:04:39,112
หาคำถามที่ยังไม่มีคำตอบที่สำคัญที่สุด

118
00:04:39,112 --> 00:04:42,374
ค้นหาบทเรียนที่มีอยู่แล้วที่เกี่ยวข้องที่สุดในไลบรารี

119
00:04:42,374 --> 00:04:45,143
และร่างข้อเสนอคำตอบพร้อมให้ community manager

120
00:04:45,143 --> 00:04:47,973
กดส่งในคลิกเดียว นี่คือ agent workflow ของจริง

121
00:04:47,973 --> 00:04:49,069
และ Ling 3.0 Tiny

122
00:04:49,069 --> 00:04:51,346
ถูกออกแบบมาสำหรับเรื่องแบบนี้โดยเฉพาะ

123
00:04:51,346 --> 00:04:55,222
และถ้าคุณอยากเรียนรู้วิธีสร้างเวิร์กโฟลว์แบบนี้ด้วยตัวเองโดยใช้

124
00:04:55,222 --> 00:04:57,376
Ling 3.0 Tiny และเครื่องมือทำนองนี้

125
00:04:57,376 --> 00:04:59,222
เพื่อประหยัดเวลา ได้ลีดมากขึ้น

126
00:04:59,222 --> 00:05:01,130
และเติบโตคอมมูนิตี้แบบอัตโนมัติ

127
00:05:01,130 --> 00:05:03,899
นั่นคือสิ่งที่เราสอนกันใน AI Profit Boardroom

128
00:05:03,899 --> 00:05:06,422
พอดี ตอนนี้เรามีโรดแมป 30 วันเกี่ยวกับ AI

129
00:05:06,422 --> 00:05:07,517
agent automation

130
00:05:07,517 --> 00:05:10,286
ที่จะพาคุณตั้งค่าเวิร์กโฟลว์แบบนี้ทีละขั้นตอน

131
00:05:10,286 --> 00:05:11,382
มี coaching call

132
00:05:11,382 --> 00:05:15,259
แบบสดสัปดาห์ละสี่ครั้งให้คุณถามคำถามเกี่ยวกับเซ็ตอัปเฉพาะของคุณ

133
00:05:15,259 --> 00:05:17,474
บทเรียนรายวัน และเจ้าของธุรกิจ 3,700

134
00:05:17,474 --> 00:05:19,566
คนที่ใช้เครื่องมือเหล่านี้อยู่แล้ว

135
00:05:19,566 --> 00:05:21,289
พร้อมให้ความช่วยเหลือตลอด 24

136
00:05:21,289 --> 00:05:24,058
ชั่วโมงในคอมมูนิตี้ ลิงก์อยู่ในคำอธิบายวิดีโอ

137
00:05:24,058 --> 00:05:26,827
หรือไปที่ aiprofitboardroom.com ต่อไปขอพูดถึง

138
00:05:26,827 --> 00:05:28,673
context window (หน้าต่างบริบท)

139
00:05:28,673 --> 00:05:30,581
เพราะสำหรับโมเดลขนาดนี้ 262,000

140
00:05:30,581 --> 00:05:33,227
โทเคนถือเป็นตัวเลขที่ใหญ่จริงๆ เทียบกันแล้ว

141
00:05:33,227 --> 00:05:36,180
โมเดลเล็กส่วนใหญ่ในช่วงพารามิเตอร์นี้จะสูงสุดแค่

142
00:05:36,180 --> 00:05:37,534
8,000 ถึง 32,000 โทเคน

143
00:05:37,534 --> 00:05:39,626
ซึ่งจำกัดสิ่งที่คุณจะป้อนให้มันได้

144
00:05:39,626 --> 00:05:42,519
คุณให้บทสนทนาทั้งเดือนของคอมมูนิตี้กับมันไม่ได้

145
00:05:42,519 --> 00:05:45,165
คุณจะป้อนหน้า sales page (หน้าเสนอขาย) ยาวๆ

146
00:05:45,165 --> 00:05:48,180
พร้อมกับการวิเคราะห์คู่แข่งในเวลาเดียวกันก็ไม่ได้

147
00:05:48,180 --> 00:05:50,518
เพราะบริบทเต็มเร็วเกินไป Ling 3.0 Tiny

148
00:05:50,518 --> 00:05:52,057
เปลี่ยนตรงนั้น การมี 262k

149
00:05:52,057 --> 00:05:55,379
โทเคนหมายความว่าคุณสามารถป้อนบทสนทนาของสมาชิกทั้งเดือน

150
00:05:55,379 --> 00:05:57,902
คลังบทเรียนทั้งหมด เอกสารหลายฉบับพร้อมกัน

151
00:05:57,902 --> 00:06:01,225
และมันสามารถคิดวิเคราะห์ข้ามข้อมูลทั้งหมดได้ในรอบเดียว

152
00:06:01,225 --> 00:06:03,502
ฟีเจอร์ prompt caching (การแคชพรอมป์)

153
00:06:03,502 --> 00:06:05,840
ก็สำคัญตรงนี้ด้วย เพราะถ้าคุณรัน agent

154
00:06:05,840 --> 00:06:07,871
ที่ประมวลผลข้อมูลคอมมูนิตี้ทุกวัน

155
00:06:07,871 --> 00:06:10,702
บริบทส่วนใหญ่จะเหมือนเดิมทุกครั้ง ไม่ว่าจะเป็น

156
00:06:10,702 --> 00:06:12,671
system instructions (คำสั่งระบบ)

157
00:06:12,671 --> 00:06:15,378
ข้อมูลพื้นฐานว่า AI Profit Boardroom คืออะไร

158
00:06:15,378 --> 00:06:18,147
คำนิยามของเครื่องมือต่างๆ ด้วย prompt caching

159
00:06:18,147 --> 00:06:20,917
ส่วนที่ซ้ำกันนี้จะถูกเก็บไว้ ครั้งหน้าเวลาที่

160
00:06:20,917 --> 00:06:23,624
agent รัน มันก็ไม่ต้องประมวลผลใหม่ตั้งแต่ต้น

161
00:06:23,624 --> 00:06:25,409
เร็วขึ้น มีประสิทธิภาพมากขึ้น

162
00:06:25,409 --> 00:06:27,993
ต้นทุนการประมวลผลต่ำลง ตอนนี้ผมอยากพูดตรงๆ

163
00:06:27,993 --> 00:06:30,270
กับคุณเกี่ยวกับสิ่งที่เรารู้และไม่รู้

164
00:06:30,270 --> 00:06:34,454
เพราะผมคิดว่าความตรงไปตรงมาที่นี่ทำให้คลิปนี้มีประโยชน์กับคุณมากขึ้น

165
00:06:34,454 --> 00:06:36,793
ไม่ใช่น้อยลง คะแนน Artificial Analysis

166
00:06:36,793 --> 00:06:39,316
Intelligence Index (ดัชนีความฉลาด) ที่ 24

167
00:06:39,316 --> 00:06:41,654
เป็นเพียงค่าประมาณในตอนนี้ ยังไม่ใช่ผล

168
00:06:41,654 --> 00:06:44,423
benchmark อิสระที่ได้รับการยืนยันอย่างสมบูรณ์

169
00:06:44,423 --> 00:06:47,069
น้ำหนักโมเดลยังดาวน์โหลดไม่ได้ Inclusion AI

170
00:06:47,069 --> 00:06:48,730
บอกว่าจะมา แต่ยังไม่ออกจริง

171
00:06:48,730 --> 00:06:51,623
ถ้าคุณหวังจะรันโมเดลนี้บนเครื่องของคุณเองวันนี้

172
00:06:51,623 --> 00:06:53,592
บอกเลยว่ายังเป็นไปไม่ได้ในตอนนี้

173
00:06:53,592 --> 00:06:55,992
สิ่งที่คุณทำได้คือใช้ฟรีผ่าน OpenRouter

174
00:06:55,992 --> 00:06:58,391
ก่อนวันที่ 13 สิงหาคม และผ่าน Vercel AI

175
00:06:58,391 --> 00:07:01,222
Gateway ถ้าคุณอยากเรียนรู้วิธีนำ Ling 3.0 Tiny

176
00:07:01,222 --> 00:07:02,637
ไปใช้ในธุรกิจจริงของคุณ

177
00:07:02,637 --> 00:07:05,406
ไม่ใช่แค่เข้าใจว่ามันคืออะไร แต่ตั้งค่า agent

178
00:07:05,406 --> 00:07:06,822
workflow ที่ประหยัดเวลา

179
00:07:06,822 --> 00:07:08,483
ดึงลีดเข้าคอมมูนิตี้มากขึ้น

180
00:07:08,483 --> 00:07:12,114
และช่วยให้คุณส่งมอบงานได้มากขึ้นโดยไม่ต้องทำงานเพิ่มชั่วโมง

181
00:07:12,114 --> 00:07:14,452
มาเข้าร่วมกับเราใน AI Profit Boardroom

182
00:07:14,452 --> 00:07:17,098
เราแมปวิธีใช้เครื่องมือแบบนี้สำหรับการหาลีด

183
00:07:17,098 --> 00:07:18,452
การทำคอนเทนต์อัตโนมัติ

184
00:07:18,452 --> 00:07:20,421
และการเติบโตของคอมมูนิตี้ไว้แล้ว

185
00:07:20,421 --> 00:07:22,205
มีบทเรียนรายวัน coaching call

186
00:07:22,205 --> 00:07:26,021
สัปดาห์ละสี่ครั้งที่เราลงลึกกับเซ็ตอัปที่กำลังเวิร์กอยู่ตอนนี้

187
00:07:26,021 --> 00:07:28,790
ไลบรารีพรอมป์ที่สร้างจากเวิร์กโฟลว์ธุรกิจจริง

188
00:07:28,790 --> 00:07:31,374
สมาชิก 3,700 คนที่ใช้ AI automation ทุกวัน

189
00:07:31,374 --> 00:07:35,005
และแผนที่สมาชิกให้คุณเชื่อมต่อกับคนใกล้ตัวที่ทำสิ่งเดียวกัน

190
00:07:35,005 --> 00:07:37,159
ลิงก์อยู่ในคำอธิบายวิดีโอ หรือไปที่

191
00:07:37,159 --> 00:07:39,866
aiprofitboardroom.com และถ้าอยากได้โน้ตเต็มๆ

192
00:07:39,866 --> 00:07:42,512
ของคลิปนี้ ทั้งลิงก์ทุกอัน ทรัพยากรทุกอย่าง

193
00:07:42,512 --> 00:07:43,927
พรอมป์ทุกตัวที่ผมพูดถึง

194
00:07:43,927 --> 00:07:46,450
รวมถึงการเข้าถึงกรณีการใช้งาน AI กว่า 100

195
00:07:46,450 --> 00:07:49,281
เคสแบบอธิบายทีละขั้น มาเข้าร่วม AI Success Lab

196
00:07:49,281 --> 00:07:51,927
(ห้องแล็บความสำเร็จด้าน AI) ได้เลย ฟรี 100%

197
00:07:51,927 --> 00:07:53,527
มีสมาชิก 87,000 คนอยู่แล้ว

198
00:07:53,527 --> 00:07:56,481
และคุณจะได้โน้ตวิดีโอของคลิปนี้รออยู่ตอนที่สมัคร

199
00:07:56,481 --> 00:07:59,188
ลิงก์อยู่ในคอมเมนต์และคำอธิบายวิดีโอ สรุปคือ

200
00:07:59,188 --> 00:08:01,711
Ling 3.0 Tiny โคตรเจ๋ง และน้ำหนักโมเดลแบบ

201
00:08:01,711 --> 00:08:03,126
open-source ยังมาไม่ถึง

202
00:08:03,126 --> 00:08:04,788
เมื่อมันปล่อยออกมาเมื่อไหร่

203
00:08:04,788 --> 00:08:06,880
เรื่องนี้จะยิ่งน่าสนใจมากขึ้นไปอีก