NEW Meta Muse Glimmer is Absurd

1
00:00:00,000 --> 00:00:05,004
เปิดเรื่อง — Muse Glimmer คืออะไร Meta Muse Glimmer ตัวใหม่นี่มันสุดจะเหลือเชื่อจริงๆ

2
00:00:05,004 --> 00:00:06,087
ครับ

3
00:00:06,087 --> 00:00:09,678
และนี่คือเหตุผลว่าทำไมมันถึงเปลี่ยนทุกอย่างสำหรับธุรกิจของคุณ

4
00:00:09,678 --> 00:00:11,504
Meta เพิ่งปล่อยโมเดล AI ขนาด 30

5
00:00:11,504 --> 00:00:12,858
พันล้านพารามิเตอร์ออกมา

6
00:00:12,858 --> 00:00:16,155
แต่แทนที่จะเก็บไว้เบื้องหลังบริการแบบสมัครสมาชิกบนคลาวด์

7
00:00:16,155 --> 00:00:18,981
พวกเขาสร้างให้มันรันได้โดยตรงบนคอมพิวเตอร์ของคุณ

8
00:00:18,981 --> 00:00:20,982
ไม่ต้องใช้ API key (รหัสเชื่อมต่อ)

9
00:00:20,982 --> 00:00:22,454
ไม่ต้องเชื่อมอินเทอร์เน็ต

10
00:00:22,454 --> 00:00:25,633
ไม่ต้องส่งข้อมูลของคุณไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่คุณไม่เคยเห็น

11
00:00:25,633 --> 00:00:28,283
เครื่องของคุณ AI ของคุณ เปิดใช้งานได้ตลอดเวลา

12
00:00:28,283 --> 00:00:30,520
นี่คือ Muse Glimmer (โมเดล AI ของ Meta

13
00:00:30,520 --> 00:00:32,934
ที่ออกแบบมาให้รันบนเครื่องผู้ใช้โดยเฉพาะ)

14
00:00:32,934 --> 00:00:35,112
มันมาจาก Meta Super Intelligence Labs

15
00:00:35,112 --> 00:00:37,585
ปล่อยเมื่อวันที่ 10 สิงหาคม 2026 เป็น open

16
00:00:37,585 --> 00:00:38,668
weights

17
00:00:38,668 --> 00:00:40,964
(เปิดเผยน้ำหนักโมเดลให้ดาวน์โหลดใช้ฟรี)

18
00:00:40,964 --> 00:00:42,612
ภายใต้สัญญาอนุญาต Apache 2.0

19
00:00:42,612 --> 00:00:45,144
หมายความว่าใครก็ใช้ได้ทันที ตามรายงานของ AI

20
00:00:45,144 --> 00:00:46,439
Weekly ไม่ใช่แค่แชทบอท

21
00:00:46,439 --> 00:00:48,206
แต่ส่วนที่คนส่วนใหญ่มองข้ามคือ

22
00:00:48,206 --> 00:00:50,090
นี่ไม่ใช่แชทบอทครับ Muse Glimmer

23
00:00:50,090 --> 00:00:53,445
ถูกสร้างมาเพื่อเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ท้องถิ่นที่ทำงานตลอดเวลา

24
00:00:53,445 --> 00:00:55,388
(always-on local agent workflows)

25
00:00:55,388 --> 00:00:57,920
การคิดแบบหลายขั้นตอน (multi-step reasoning)

26
00:00:57,920 --> 00:00:59,156
การเขียนโค้ดบนเครื่อง

27
00:00:59,156 --> 00:01:01,806
และการทำงานให้เสร็จตั้งแต่ต้นจนจบ (end-to-end

28
00:01:01,806 --> 00:01:02,888
task completion)

29
00:01:02,888 --> 00:01:05,597
นี่เป็นคนละเรื่องกันโดยสิ้นเชิง ตามที่ Silicon

30
00:01:05,597 --> 00:01:08,246
Angle รายงาน แชทบอทตอบคำถาม แต่เอเจนต์ (agent

31
00:01:08,246 --> 00:01:10,189
– ผู้ช่วยอัตโนมัติที่วางแผน ลงมือ

32
00:01:10,189 --> 00:01:12,544
ใช้เครื่องมือ ตรวจสอบข้อผิดพลาดของตัวเอง

33
00:01:12,544 --> 00:01:15,193
และทำต่อจนงานเสร็จ) นั่นคือสิ่งที่ Meta สร้าง

34
00:01:15,193 --> 00:01:17,725
และพวกเขาใส่ไว้ในแล็ปท็อปของคุณ แนะนำผู้พูด

35
00:01:17,725 --> 00:01:19,785
สวัสดีครับ ถ้าเรายังไม่เคยรู้จักกัน

36
00:01:19,785 --> 00:01:22,376
ผมคืออวตารดิจิทัลของ Julian Goldie ซีอีโอของ

37
00:01:22,376 --> 00:01:24,083
Goldie Agency เอเจนซีด้าน SEO

38
00:01:24,083 --> 00:01:26,379
ในขณะที่เขาช่วยลูกค้าหาลีดและลูกค้าใหม่

39
00:01:26,379 --> 00:01:28,911
ผมอยู่ที่นี่เพื่ออัปเดตข่าว AI ล่าสุดให้คุณ

40
00:01:28,911 --> 00:01:30,618
Julian Goldie อ่านทุกคอมเมนต์

41
00:01:30,618 --> 00:01:32,914
ดังนั้นอย่าลืมคอมเมนต์ไว้ด้านล่างนะครับ

42
00:01:32,914 --> 00:01:34,857
ตัวเลขที่ต้องรู้ ขอให้ตัวเลขเร็วๆ

43
00:01:34,857 --> 00:01:37,330
เพื่อให้คุณเข้าใจว่าเรากำลังพูดถึงอะไรครับ

44
00:01:37,330 --> 00:01:38,413
โมเดล 30

45
00:01:38,413 --> 00:01:41,180
พันล้านพารามิเตอร์ปกติต้องใช้หน่วยความจำมากกว่า

46
00:01:41,180 --> 00:01:43,888
55 GB ที่ความแม่นยำเต็มรูปแบบ (full precision)

47
00:01:43,888 --> 00:01:46,537
Meta บีบอัดมันลงด้วยเทคนิค 4-bit quantization

48
00:01:46,537 --> 00:01:48,009
(การบีบอัดโมเดลแบบ 4 บิต)

49
00:01:48,009 --> 00:01:49,540
ทำให้ตอนนี้มันพอดีกับ VRAM

50
00:01:49,540 --> 00:01:51,247
(หน่วยความจำของการ์ดจอ) 24 GB

51
00:01:51,247 --> 00:01:53,838
ซึ่งเป็นการ์ดจอระดับผู้ใช้ทั่วไปเพียงหนึ่งใบ

52
00:01:53,838 --> 00:01:56,487
นั่นคือการ์ดเกมมิ่งมาตรฐานอย่าง RTX 4090 หรือ

53
00:01:56,487 --> 00:01:57,959
Mac ที่ใช้ชิป M4 Max Meta

54
00:01:57,959 --> 00:02:00,550
ยังใช้เทคนิคที่เรียกว่า DF Flash speculative

55
00:02:00,550 --> 00:02:01,632
decoding

56
00:02:01,632 --> 00:02:04,164
(เทคนิคเร่งความเร็วการสร้างข้อความของโมเดล)

57
00:02:04,164 --> 00:02:06,813
ซึ่งเพิ่มความเร็วได้ 3.1 เท่าบน RTX 5090, 1.8

58
00:02:06,813 --> 00:02:08,874
เท่าบน M5 Max และ 1.5 เท่าบน M4 Max

59
00:02:08,874 --> 00:02:11,523
ดังนั้นมันไม่ได้แค่เล็กลง แต่เร็วขึ้นด้วยครับ

60
00:02:11,523 --> 00:02:14,173
จากผล benchmark (การทดสอบวัดประสิทธิภาพ) ในปี

61
00:02:14,173 --> 00:02:16,645
2026 Muse Glimmer ทำคะแนน 94.7% ในการทดสอบ

62
00:02:16,645 --> 00:02:18,765
SWE-Bench และ 51.2% บน SWE-Bench Pro

63
00:02:18,765 --> 00:02:21,120
(ชุดทดสอบความสามารถเขียนโค้ดของโมเดล AI)

64
00:02:21,120 --> 00:02:22,203
เมื่อปีก่อน

65
00:02:22,203 --> 00:02:24,734
ตัวเลขแบบนี้ถือว่าน่าประทับใจสำหรับโมเดล 70

66
00:02:24,734 --> 00:02:26,854
พันล้านพารามิเตอร์ แต่นี่คือโมเดล 30

67
00:02:26,854 --> 00:02:29,503
พันล้านพารามิเตอร์ที่รันบนเครื่องของคุณโดยตรง

68
00:02:29,503 --> 00:02:31,799
[ฟังไม่ชัด] ทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญ ทีนี้

69
00:02:31,799 --> 00:02:33,448
สิ่งที่อยากให้คุณเข้าใจจริงๆ

70
00:02:33,448 --> 00:02:36,097
คือเรื่องนี้ไม่ใช่แค่ข่าวเทคครับ เหตุผลที่ AI

71
00:02:36,097 --> 00:02:38,570
ส่วนใหญ่อยู่บนคลาวด์ก็เพราะโมเดลใหญ่เกินไป

72
00:02:38,570 --> 00:02:41,101
ช้าเกินไป แพงเกินไปที่จะรันที่อื่น Cloud AI

73
00:02:41,101 --> 00:02:42,184
(AI บนคลาวด์)

74
00:02:42,184 --> 00:02:46,070
เคยสมเหตุสมผลเพราะคุณต้องใช้พลังประมวลผลมหาศาลถึงจะได้ผลลัพธ์ที่ดี

75
00:02:46,070 --> 00:02:48,189
นั่นเป็นกฎเกณฑ์มาหลายปี Muse Glimmer

76
00:02:48,189 --> 00:02:50,191
ทำลายกฎข้อนั้น มันคือโมเดลโอเพน 30

77
00:02:50,191 --> 00:02:55,254
พันล้านพารามิเตอร์ที่ตั้งเป้าไว้ที่การรันเอเจนต์บนการ์ดจอระดับผู้ใช้เพียงใบเดียวโดยตรง

78
00:02:55,254 --> 00:02:57,374
ถ้ามันทำงานหลายขั้นตอนด้วยเครื่องมือ

79
00:02:57,374 --> 00:02:59,434
(multi-step tool use) อ่านภาพหน้าจอ

80
00:02:59,434 --> 00:03:00,517
(screenshot)

81
00:03:00,517 --> 00:03:02,519
และแก้ไขโค้ดบนการ์ดใบเดียวได้จริงๆ

82
00:03:02,519 --> 00:03:04,756
สแต็กเอเจนต์จำนวนมากที่เคยอยู่หลัง API

83
00:03:04,756 --> 00:03:07,582
แบบเสียเงินก็จะย้ายมาอยู่บนฮาร์ดแวร์ของผู้ใช้เอง

84
00:03:07,582 --> 00:03:11,821
นั่นคือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่สำหรับทีมที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัว

85
00:03:11,821 --> 00:03:12,904
นักศึกษา

86
00:03:12,904 --> 00:03:15,494
และใครก็ตามที่กำลังสร้างระบบอัตโนมัติจริงจัง

87
00:03:15,494 --> 00:03:18,026
ลองคิดดูนะครับ ทุกงาน AI ที่คุณรันบนเครื่อง

88
00:03:18,026 --> 00:03:20,675
ข้อมูลจะอยู่บนเครื่องของคุณ เอกสารลูกค้า SOPs

89
00:03:20,675 --> 00:03:22,736
(ขั้นตอนการทำงานมาตรฐาน) รายชื่อลีด

90
00:03:22,736 --> 00:03:25,385
กลยุทธ์ภายใน ทั้งหมดอยู่บนเครื่องคุณ แนะนำ AI

91
00:03:25,385 --> 00:03:26,468
Profit Boardroom

92
00:03:26,468 --> 00:03:29,117
เรื่องแบบนี้คือสิ่งที่เราลงลึกกันจริงจังใน AI

93
00:03:29,117 --> 00:03:31,296
Profit Boardroom ครับ ภายใน AI Profit

94
00:03:31,296 --> 00:03:33,945
Boardroom เราสร้างแผน 30 วัน (30-day roadmap)

95
00:03:33,945 --> 00:03:36,594
ไว้แล้วโดยเฉพาะสำหรับเอเจนต์ AI ท้องถิ่นอย่าง

96
00:03:36,594 --> 00:03:37,677
Muse Glimmer

97
00:03:37,677 --> 00:03:40,503
สัปดาห์แรกคือการทำให้มันรันบนเครื่องของคุณโดยใช้

98
00:03:40,503 --> 00:03:43,094
Ollama หรือ LM Studio (โปรแกรมสำหรับรันโมเดล

99
00:03:43,094 --> 00:03:44,176
AI บนเครื่อง)

100
00:03:44,176 --> 00:03:46,237
เราพาเดินดูขั้นตอนการติดตั้งทั้งหมด

101
00:03:46,237 --> 00:03:49,652
สัปดาห์ที่สองคือการสร้างเวิร์กโฟลว์เอเจนต์จริงตัวแรกของคุณ

102
00:03:49,652 --> 00:03:52,124
ไม่ว่าจะเป็นการวิจัยหาลีด การสร้างคอนเทนต์

103
00:03:52,124 --> 00:03:54,538
การออนบอร์ดลูกค้า โดยใช้พรอมปต์ (prompt –

104
00:03:54,538 --> 00:03:55,621
คำสั่งให้ AI)

105
00:03:55,621 --> 00:03:57,740
และเทมเพลตที่สมาชิกกำลังทดลองใช้จริง

106
00:03:57,740 --> 00:04:01,037
สัปดาห์ที่สามคือการเชื่อมเวิร์กโฟลว์เหล่านั้นเข้าด้วยกัน

107
00:04:01,037 --> 00:04:04,158
เป็นระบบที่ช่วยประหยัดเวลาคุณได้หลายชั่วโมงทุกสัปดาห์

108
00:04:04,158 --> 00:04:06,807
สัปดาห์ที่สี่คือการขยายผลและปรับปรุงให้ดีขึ้น

109
00:04:06,807 --> 00:04:09,339
เราจัดคอลให้คำปรึกษาสด (live coaching call)

110
00:04:09,339 --> 00:04:12,047
สัปดาห์ละ 4 ครั้ง ซึ่งสมาชิกกำลังทดสอบ Glimmer

111
00:04:12,047 --> 00:04:14,284
จริงอยู่ตอนนี้ โชว์การตั้งค่าของตัวเอง

112
00:04:14,284 --> 00:04:16,522
แชร์สิ่งที่เวิร์ก และช่วยกันแก้ปัญหาสด

113
00:04:16,522 --> 00:04:18,523
มีบทเรียนแบบทีละขั้นตอนเพิ่มทุกวัน

114
00:04:18,523 --> 00:04:21,232
คลังพรอมปต์เต็มรูปแบบที่สร้างจากความสามารถด้าน

115
00:04:21,232 --> 00:04:23,351
tool calling (การเรียกใช้เครื่องมือ)

116
00:04:23,351 --> 00:04:25,176
และการให้เหตุผลของ Muse Glimmer

117
00:04:25,176 --> 00:04:27,884
เจ้าของธุรกิจในนั้น หลายคนเจาะลึกระบบอัตโนมัติ

118
00:04:27,884 --> 00:04:28,967
AI ท้องถิ่นกันแล้ว

119
00:04:28,967 --> 00:04:34,089
และมีแผนที่สมาชิกให้คุณค้นหาและเชื่อมต่อกับคนใกล้ตัวที่กำลังสร้างเวิร์กโฟลว์แบบเดียวกัน

120
00:04:34,089 --> 00:04:35,914
ลิงก์อยู่ในคำอธิบายวิดีโอ ไปที่

121
00:04:35,914 --> 00:04:38,564
AIprofitboardroom.com ครับ เวิร์กโฟลว์ที่ 1 —

122
00:04:38,564 --> 00:04:40,448
เอเจนต์วิจัยหาลีดในพื้นที่ ทีนี้

123
00:04:40,448 --> 00:04:42,096
มาดูเวิร์กโฟลว์จริงกันดีกว่า

124
00:04:42,096 --> 00:04:44,746
เพราะนี่คือจุดที่มันเป็นรูปเป็นร่างจริงๆ ครับ

125
00:04:44,746 --> 00:04:47,395
ทุกอย่างที่ผมจะโชว์ ทุกพรอมปต์ ทุกเวิร์กโฟลว์

126
00:04:47,395 --> 00:04:49,809
สร้างจากมุมมองที่ว่าธุรกิจอย่าง AI Profit

127
00:04:49,809 --> 00:04:51,928
Boardroom จะใช้ Muse Glimmer อย่างไร

128
00:04:51,928 --> 00:04:56,521
เพื่อให้คุณเห็นว่ามันทำงานจริงยังไงในการเติบโตธุรกิจและคอมมูนิตี้ระบบอัตโนมัติ

129
00:04:56,521 --> 00:04:57,603
AI

130
00:04:57,603 --> 00:05:00,488
เวิร์กโฟลว์แรกคือเอเจนต์วิจัยหาลีดในพื้นที่สำหรับ

131
00:05:00,488 --> 00:05:02,372
AI Profit Boardroom สถานการณ์คือ

132
00:05:02,372 --> 00:05:05,080
คุณมีรายชื่อเจ้าของธุรกิจที่อยากเชิญเข้าสู่ AI

133
00:05:05,080 --> 00:05:06,163
Profit Boardroom

134
00:05:06,163 --> 00:05:08,165
คุณต้องวิจัยแต่ละคนว่าทำธุรกิจอะไร

135
00:05:08,165 --> 00:05:10,461
ปัญหาใหญ่ที่สุดที่พวกเขาน่าจะเจอคืออะไร

136
00:05:10,461 --> 00:05:11,992
และจะใช้มุมไหนเข้าหาพวกเขา

137
00:05:11,992 --> 00:05:13,640
การทำแบบนั้นด้วยมือสำหรับ 50

138
00:05:13,640 --> 00:05:16,054
คนใช้เวลาหลายชั่วโมง แต่ด้วย Muse Glimmer

139
00:05:16,054 --> 00:05:17,137
ที่รันบนเครื่อง

140
00:05:17,137 --> 00:05:20,964
คุณตั้งค่าเอเจนต์ตัวหนึ่งให้จัดการทั้งหมดในขณะที่คุณไปทำอย่างอื่น

141
00:05:20,964 --> 00:05:22,612
พรอมปต์ที่คุณจะให้เอเจนต์คือ

142
00:05:22,612 --> 00:05:24,614
"ผมจะให้รายชื่อเจ้าของธุรกิจ 20 คน

143
00:05:24,614 --> 00:05:27,145
สำหรับแต่ละคน วิจัยว่าธุรกิจของพวกเขาทำอะไร

144
00:05:27,145 --> 00:05:30,325
ระบุปัญหาการดำเนินงานที่น่าจะเกิดขึ้นมากที่สุดในตอนนี้

145
00:05:30,325 --> 00:05:32,032
อธิบายว่าทำไมระบบอัตโนมัติ AI

146
00:05:32,032 --> 00:05:34,328
ผ่านคอมมูนิตี้อย่าง AI Profit Boardroom

147
00:05:34,328 --> 00:05:35,411
จะแก้ปัญหานั้นได้

148
00:05:35,411 --> 00:05:38,708
และเขียนข้อความติดต่อเฉพาะบุคคลหนึ่งย่อหน้าสำหรับแต่ละคน

149
00:05:38,708 --> 00:05:41,239
จัดรูปแบบผลลัพธ์เป็นตาราง" ผลลัพธ์ที่ได้คือ

150
00:05:41,239 --> 00:05:42,652
Glimmer ไล่ดูแต่ละธุรกิจ

151
00:05:42,652 --> 00:05:44,419
คิดวิเคราะห์สถานการณ์ของพวกเขา

152
00:05:44,419 --> 00:05:46,950
แล้วสร้างเอกสารติดต่อเฉพาะบุคคลสำหรับทุกราย

153
00:05:46,950 --> 00:05:49,129
เรียบร้อย จัดระเบียบ พร้อมใช้งานทันที

154
00:05:49,129 --> 00:05:52,720
สิ่งที่เคยกินเวลาคุณทั้งบ่ายเกิดขึ้นตอนที่คุณกำลังคุยโทรศัพท์

155
00:05:52,720 --> 00:05:54,074
และเพราะมันรันบนเครื่อง

156
00:05:54,074 --> 00:05:57,077
ข้อมูลเชิงธุรกิจพวกนั้นก็ไม่หลุดออกจากเครื่องคุณเลย

157
00:05:57,077 --> 00:05:59,667
เวิร์กโฟลว์ที่ 2 — เอเจนต์ออนบอร์ดสมาชิกใหม่

158
00:05:59,667 --> 00:06:02,670
เวิร์กโฟลว์ที่สองคือเอเจนต์ออนบอร์ดสมาชิกใหม่สำหรับ

159
00:06:02,670 --> 00:06:04,083
AI Profit Boardroom ครับ

160
00:06:04,083 --> 00:06:06,497
ทุกครั้งที่มีสมาชิกใหม่เข้าร่วม AI Profit

161
00:06:06,497 --> 00:06:08,852
Boardroom ก็จะมีกระบวนการ ข้อความต้อนรับ

162
00:06:08,852 --> 00:06:11,148
การปฐมนิเทศ ชี้ให้ไปยังโรดแมปที่ถูกต้อง

163
00:06:11,148 --> 00:06:12,561
เชื่อมต่อกับคนที่เหมาะสม

164
00:06:12,561 --> 00:06:15,151
ตอนนี้เรื่องนั้นกินเวลา แต่ด้วย Muse Glimmer

165
00:06:15,151 --> 00:06:18,625
คุณสร้างเอเจนต์ที่จัดการช่วงแรกของกระบวนการนั้นได้อัตโนมัติ

166
00:06:18,625 --> 00:06:21,215
พรอมปต์คือ สมาชิกใหม่เพิ่งเข้าร่วม AI Profit

167
00:06:21,215 --> 00:06:23,512
Boardroom นี่คือแบบฟอร์มข้อมูลของพวกเขา

168
00:06:23,512 --> 00:06:26,161
จากประเภทธุรกิจ ระดับประสบการณ์ AI ในปัจจุบัน

169
00:06:26,161 --> 00:06:27,751
และเป้าหมายที่พวกเขาระบุไว้

170
00:06:27,751 --> 00:06:30,400
ให้สร้างแผนออนบอร์ดเจ็ดวันเฉพาะบุคคลให้พวกเขา

171
00:06:30,400 --> 00:06:32,048
รวมถึงว่าควรดูบทเรียนไหนก่อน

172
00:06:32,048 --> 00:06:34,345
หัวข้อคอลให้คำปรึกษาไหนเกี่ยวข้องที่สุด

173
00:06:34,345 --> 00:06:37,406
ควรเชื่อมต่อกับใครในคอมมูนิตี้ตามอุตสาหกรรมของพวกเขา

174
00:06:37,406 --> 00:06:39,879
และพรอมปต์เฉพาะสามตัวที่ควรลองในสัปดาห์แรก

175
00:06:39,879 --> 00:06:43,529
ผลลัพธ์คือเอกสารออนบอร์ดเฉพาะบุคคลเต็มรูปแบบสำหรับสมาชิกคนนั้น

176
00:06:43,529 --> 00:06:45,531
สร้างเสร็จในไม่ถึงสองนาทีบนเครื่อง

177
00:06:45,531 --> 00:06:48,180
โดยไม่มีการเรียก API บนคลาวด์แม้แต่ครั้งเดียว

178
00:06:48,180 --> 00:06:50,182
ขยายผลกับสมาชิกใหม่ 100 คนต่อเดือน

179
00:06:50,182 --> 00:06:52,360
คุณก็ประหยัดเวลาให้ทีมของคุณได้มหาศาล

180
00:06:52,360 --> 00:06:54,951
ชวนเข้าร่วม AI Profit Boardroom ถ้าคุณอยากนำ

181
00:06:54,951 --> 00:06:56,717
Muse Glimmer มาใช้จริงในธุรกิจ

182
00:06:56,717 --> 00:06:58,365
ไม่ใช่แค่เข้าใจว่ามันคืออะไร

183
00:06:58,365 --> 00:07:00,720
ก็มาเข้าร่วมกับเราใน AI Profit Boardroom

184
00:07:00,720 --> 00:07:03,252
ได้เลยครับ เราสร้างเพลย์บุ๊กครบชุดสำหรับรัน

185
00:07:03,252 --> 00:07:04,842
Muse Glimmer เป็นเอเจนต์ AI

186
00:07:04,842 --> 00:07:06,843
ท้องถิ่นในธุรกิจของคุณ มีโรดแมป 30

187
00:07:06,843 --> 00:07:09,375
วันที่จะพาคุณผ่านการติดตั้ง เวิร์กโฟลว์แรกๆ

188
00:07:09,375 --> 00:07:10,458
การเชื่อม Glimmer

189
00:07:10,458 --> 00:07:12,342
เข้ากับการดำเนินงานจริงของธุรกิจ

190
00:07:12,342 --> 00:07:14,579
และการขยายระบบอัตโนมัติเมื่อเวลาผ่านไป

191
00:07:14,579 --> 00:07:16,169
คอลให้คำปรึกษาสดสัปดาห์ละ 4

192
00:07:16,169 --> 00:07:18,877
ครั้งที่คุณสามารถโผล่ไป แชร์การตั้งค่า Glimmer

193
00:07:18,877 --> 00:07:19,960
ของคุณ

194
00:07:19,960 --> 00:07:23,080
ถามคำถามเกี่ยวกับเวิร์กโฟลว์ที่เราครอบคลุมในวิดีโอนี้

195
00:07:23,080 --> 00:07:27,201
และได้รับฟีดแบ็กตรงจากคนที่รันเอเจนต์ท้องถิ่นในธุรกิจของพวกเขาอยู่แล้ว

196
00:07:27,201 --> 00:07:29,203
บทเรียนรายวันครอบคลุมเครื่องมือ AI

197
00:07:29,203 --> 00:07:31,087
ท้องถิ่นตัวใหม่ โครงสร้างพรอมปต์

198
00:07:31,087 --> 00:07:33,089
และการสร้างเวิร์กโฟลว์ เพิ่มทุกวัน

199
00:07:33,089 --> 00:07:36,386
สมาชิกในนั้นตอนนี้มีคลังพรอมปต์หลายร้อยตัวที่พร้อมใช้กับ

200
00:07:36,386 --> 00:07:38,270
Muse Glimmer สำหรับการวิจัยหาลีด

201
00:07:38,270 --> 00:07:40,036
การสร้างคอนเทนต์ ออนบอร์ด SOPs

202
00:07:40,036 --> 00:07:41,508
และการเติบโตของคอมมูนิตี้

203
00:07:41,508 --> 00:07:43,980
และมีแผนที่สมาชิกให้คุณเชื่อมต่อและนัดพบปะ

204
00:07:43,980 --> 00:07:47,631
กับคนใกล้ตัวที่กำลังสร้างเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ท้องถิ่นแบบเดียวกัน

205
00:07:47,631 --> 00:07:49,456
ลิงก์อยู่ในคำอธิบายวิดีโอ ไปที่

206
00:07:49,456 --> 00:07:51,870
aiprofitboardroom.com ครับ AI Success Lab

207
00:07:51,870 --> 00:07:54,107
และถ้าคุณต้องการโน้ตเต็มๆ จากวิดีโอนี้

208
00:07:54,107 --> 00:07:56,050
พรอมปต์ทั้งหกตัวรวมอยู่ในที่เดียว

209
00:07:56,050 --> 00:07:58,405
และเคสการใช้งานระบบอัตโนมัติ AI กว่า 100

210
00:07:58,405 --> 00:08:01,113
เคสแบบที่เราเพิ่งพูดถึง ให้เข้าร่วม AI Success

211
00:08:01,113 --> 00:08:02,232
Lab ครับ ฟรีทั้งหมด

212
00:08:02,232 --> 00:08:06,117
สมาชิกที่อยู่ในนั้นแล้วจะได้ทุกอย่างจากวิดีโอนี้จัดระเบียบพร้อมใช้

213
00:08:06,117 --> 00:08:08,885
รวมถึงคอมมูนิตี้ของคนที่กำลังลงมือใช้เครื่องมือ

214
00:08:08,885 --> 00:08:10,592
AI ท้องถิ่นจริงๆ อยู่ในตอนนี้

215
00:08:10,592 --> 00:08:13,182
ลิงก์อยู่ในคอมเมนต์และคำอธิบายวิดีโอ ปิดท้าย

216
00:08:13,182 --> 00:08:15,479
Muse Glimmer เพิ่งปล่อยออกมา เอเจนต์ AI

217
00:08:15,479 --> 00:08:17,834
ท้องถิ่นไม่ใช่เรื่องของอนาคตอีกต่อไปครับ

218
00:08:17,834 --> 00:08:19,423
พวกมันอยู่ตรงนี้แล้ว ใช้ฟรี

219
00:08:19,423 --> 00:08:21,543
และรันบนฮาร์ดแวร์ที่คุณอาจมีอยู่แล้ว

220
00:08:21,543 --> 00:08:24,133
คำถามไม่ใช่ว่าเทคโนโลยีนี้น่ากลัวจริงหรือไม่

221
00:08:24,133 --> 00:08:27,960
แต่เป็นว่าคุณจะใช้มันก่อนที่คนอื่นจะรู้ว่ามันมีอยู่หรือไม่ต่างหาก