ThinkVerse AI

🌙✨ **จากดวงของคุณ สู่คู่มือมูเตลูที่ทำขึ้นเพื่อคุณโดยเฉพาะ**

เตรียมพบกับ
**Mulunara Personalized Mulu Handbook — Printed Version**

📅 **2–4 ตุลาคม 2569**
🕕 **18:00–24:00 น.**
📍 **ตลาดไฟฉาย ช่างชุ่ย (โซนใต้ปีกเครื่องบิน)**

Mulunara ชวนคุณมาสัมผัสประสบการณ์มูเตลูในรูปแบบออฟไลน์ พร้อมรับ **Personalised Mulu Handbook ฉบับพิมพ์ 1 ฉบับ** ที่จัดทำขึ้นจากข้อมูลเฉพาะของคุณ และบริการแปลดวงชะตาจาก **Mulunara Application**

🔮 **ภายในงาน คุณจะได้รับ**
• Printed Personalised Mulu Handbook 1 ฉบับ
• บริการแปลดวงชะตาจาก Mulunara Application
• การวิเคราะห์ **การทำมุมของดาว** และองค์ประกอบสำคัญในดวงชะตา
• การแปลผลผ่าน **AI** ให้เข้าใจง่าย เป็นระบบ และเฉพาะบุคคล

💕 **โปรโมชั่นพิเศษสำหรับคู่รัก**
เมื่อมาร่วมงานเป็นคู่ **รับฟรี!**

• **บริการดูดวงสมพงษ์**
• **วิเคราะห์กรรมเก่า (เกตุ–ราหู)**

เพราะดวงของแต่ละคนไม่เหมือนกัน
**Mulu Handbook ทุกฉบับจึงถูกสร้างขึ้นเพื่อเจ้าของเพียงคนเดียว** 🌌

📱 **กรุณาลงทะเบียนล่วงหน้าผ่าน Mulunara Application**
เพื่อความสะดวกและรวดเร็วในการจัดทำและรับสินค้า

🔗 **ลงทะเบียนได้ที่**
https://mulunara.thinkv.app

**Mulunara by ThinkVerse AI**
*จักรวาลกำลังบอกอะไรคุณ?* 🌙🐈‍⬛

#ช่างชุ่ย #ตลาดไฟฉาย #สายมู #ดูดวง #ดูดวงสมพงษ์ #เกตุราหู #คู่รักสายมู

🌙✨ จักรวาลกำลังบอกอะไรคุณ?

วันนี้คำตอบอาจอยู่ใกล้กว่าที่คิด

Mulunara (มูลูนารา) พร้อมให้ดาวน์โหลดแล้วบน App Store! 🐈‍⬛🔮

แอปดูดวง, แบบทดสอบจิตวิทยา, ปฏิทินไทยและฤกษ์ดีจาก ThinkVerse AI ที่อยากทำให้ความเชื่อ วัฒนธรรม และภูมิปัญญาไทย เข้าถึงง่ายขึ้นในชีวิตประจำวัน - ในแบบที่ modern และเป็นคุณ

🌙 เช็กวันไทยและปฏิทินจันทรคติ
✨ ดูฤกษ์ดีสำหรับวันสำคัญ
🎨 สีมงคล สีกาลกิณี และทิศมงคล
🙏 วันพระ วันโกน และวันสำคัญทางพุทธศาสนา
🔮 คู่มือสายมู บทสวด และวิธีสักการะ
🃏 ไพ่ประจำวันและเรื่องราวเล็ก ๆ ที่อาจช่วยให้คุณกลับมาทบทวนตัวเอง
📅 บันทึกวันสำคัญลง Calendar ได้ง่าย ๆ

ไม่ว่าจะเป็นวันแต่งงาน ขึ้นบ้านใหม่ ออกรถ เปิดร้าน เซ็นสัญญา เดินทาง หรือแค่อยากรู้ว่า “วันนี้เป็นวันแบบไหนสำหรับเรา?”

ให้ Mulunara เป็นเพื่อนตัวเล็ก ๆ ที่ช่วยคุณอ่านจังหวะของวัน 🌌🐈

ดาวน์โหลดฟรีได้แล้ววันนี้บน App Store, Play store

🍎 https://apps.apple.com/th/app/mulunara/id6779395298

🤖 https://play.google.com/store/apps/details?id=app.mulunara.tarot

Mulunara by ThinkVerse AI
Listen to the universe. Choose your moment. 🌙✨

#มูลูนารา #ฤกษ์ดี #ปฏิทินไทย #สายมู #ดูฤกษ์

Mulunara ปฏิทินไทย ฤกษ์ดี App - App Store

Prima: AI ที่ใช้เวลาแค่ไม่กี่วินาทีอ่าน MRI สมองได้แม่นยำ 97.5% และตัดสินใจได้ด้วยว่าเคสไหนต้องรีบส่งหมอเฉพาะทางคนไหนทันที

เคสที่กำลังพลิกวงการ neuroradiology ออกมาจาก University of Michigan ตีพิมพ์ใน Nature Biomedical Engineering ทีมวิจัยสร้าง AI ตัวหนึ่งชื่อ Prima ทำหน้าที่อ่านภาพ MRI สมอง แล้วบอกได้เลยว่ามีความผิดปกติอะไร พร้อมจัดลำดับความเร่งด่วน ทั้งหมดในระดับวินาที

ใครที่เคยรอผลสแกนสมองในโรงพยาบาล คงรู้ว่าระยะเวลารอ radiologist อ่านผล สำคัญกับชีวิตคนไข้แค่ไหน โดยเฉพาะเคส stroke ที่ทุกนาทีของการรอ คือ neuron ตายเพิ่ม

ตัวเลขเบื้องหลัง Prima ที่น่าสนใจ
- ใช้ vision language model (VLM) เป็นสถาปัตยกรรม คือ AI ที่อ่านภาพและข้อความพร้อมกัน
- เทรนด้วย MRI 220,000 เคส รวมเป็น 5.6 ล้าน imaging sequence
- ครอบคลุม 50+ การวินิจฉัย รวมถึง stroke, brain tumor, MS, hemorrhage และอีกมาก
- แม่นยำสูงสุด 97.5% ในการตรวจจับความผิดปกติ
- ไม่ใช่แค่อ่านภาพ แต่ตัดสินใจด้วยว่าควรปลุก stroke neurologist หรือ neurosurgeon มาดูทันที

คำถามที่น่าสนใจกว่าเทคโนโลยีคือ ทำไม Prima ถึงทำได้ดีกว่า AI generic ตัวอื่นที่ใหญ่กว่า

คำตอบมีสองส่วน

ส่วนแรก specialized training data ทีมเทรนด้วยภาพและบันทึก clinical จากการดูแลคนไข้จริงนับสิบปีของ U Michigan Health ไม่ใช่ data shop ที่หาในเน็ตได้ ความลึกของ context ในข้อมูลทำให้ Prima เข้าใจ pattern ที่ radiologist รุ่นใหญ่เห็น ไม่ใช่แค่ feature ผิวๆ

ส่วนสอง mission-specific evaluation ทีมไม่ได้วัดแค่ accuracy ลอยๆ แต่วัดถึงระดับคุณค่าทางคลินิก คือเคสที่ AI พลาด ทำให้คนไข้เสียหายหนักแค่ไหน ซึ่งสำคัญกว่าตัวเลข accuracy บน test set

ที่ ธิงค์เวิร์ส เอไอ เรามองภาพนี้แล้วเห็นบทเรียนชัดเจนสำหรับองค์กรไทยที่อยากใช้ AI ในงาน high-stakes ไม่จำเป็นต้องเป็น medical อาจเป็น claims processing, fraud detection, QC ในโรงงาน หรือ supply chain optimization

ข้อหนึ่ง ลืม AI generic ใหญ่ๆ ไปก่อน ถ้างานมี stakes สูงและบริบทเฉพาะ การลงทุนสร้าง domain-specific model จาก data ในมือคุณเอง คือ moat ที่จริงจังกว่าซื้อ API จาก vendor ใหญ่

ข้อสอง vision language models (VLM) เป็น frontier ที่กำลังจะกระจายเข้าทุกอุตสาหกรรม ภาพ บวก ข้อความ บวก decision ใน one model คือ pattern ที่กำลังจะแทนที่ pipeline แบบเก่าที่แยก OCR แยก rule engine แยก human review

ข้อสาม การวัดผล AI ที่ดี ไม่ใช่ accuracy บนชุด test ลอยๆ แต่เป็น business impact ของกรณีที่ AI พลาด ออกแบบ evaluation จากตรงนั้นย้อนกลับมาที่ model design

Prima จะ deploy จริงในระบบโรงพยาบาลทั่วอเมริกาเร็วๆ นี้ บทเรียนจะตามมาอีกเยอะ แต่หลักการคิดเบื้องหลังการสร้างมัน เริ่มใช้ได้ทุกองค์กรเลยตั้งแต่วันนี้

#ธิงค์เวิร์สเอไอ

🔓 เด็ก 3 คน อายุ 14, 15, 16 ปี ไม่มีความรู้ coding เลย ใช้ ChatGPT สร้างเครื่องมือโจมตีระบบของ Rakuten Mobile ได้ 220,000 ครั้ง

เรื่องนี้ไม่ใช่นิยาย มันคือเคสที่ Mandiant บันทึกไว้ในรายงาน M-Trends 2026 และสะท้อนภาพใหญ่ที่กำลังจะเปลี่ยนวงการ cybersecurity ทั้งวงการ

ย้อนกลับไปปี 2023 ระยะเวลาเฉลี่ยจากตอนที่นักวิจัยค้นพบช่องโหว่ ไปถึงตอนที่ถูก exploit จริงในวงกว้าง อยู่ที่ราว 5 เดือน หมายความว่าทีม security มีเวลาออก patch ทันก่อนปัญหาจะระเบิด

ปี 2026 ระยะนี้เหลือเพียง 10 ชั่วโมง

ที่หนักกว่านั้นคือ 28.3% ของช่องโหว่ที่ถูกประกาศ ถูก exploit ภายใน 24 ชั่วโมงแรก แปลว่า patch ที่ออกมาทีหลังนั้นแทบไม่ทันแล้ว ฝั่งโจมตีนำหน้าฝั่งป้องกันอยู่หลายก้าว

ทำไมถึงเป็นแบบนี้

คำตอบสั้นๆ คือ LLM ลดความรู้พื้นฐานที่ผู้โจมตีต้องมีลงเรื่อยๆ เมื่อก่อนต้องเป็น hacker ระดับ senior ถึงเขียน exploit ได้ ตอนนี้เด็กที่ไม่เคยเขียน code ก็ทำได้ผ่าน prompt อย่างเดียว

จากรายงาน CrowdStrike 2026 ตัวเลขการโจมตีที่ใช้ AI โตขึ้น 89% YoY กลุ่ม threat actor ระดับ nation-state อย่าง FANCY BEAR และ FAMOUS CHOLLIMA เริ่มใช้ AI agent ทำ reconnaissance, social engineering และ exploit development แบบ end-to-end automation ในความเร็วที่มนุษย์ตามไม่ทัน

แล้วฝั่งป้องกันทำอะไรได้บ้าง

ที่ ธิงค์เวิร์ส เอไอ เรามองภาพนี้แล้วเห็นชัดว่าถึงเวลาที่องค์กรไทยต้องยอมรับว่า traditional patch-based security ไม่พอแล้ว และต้องเปลี่ยน mindset เป็น

ข้อหนึ่ง วาง AI defense ที่ระดับใกล้เคียงกับ AI offense ใช้ LLM ช่วยทำ threat intelligence, anomaly detection และ automated incident response ให้ symmetric กับฝั่งโจมตี ไม่ใช่ลำดับชั้นที่ห่างกัน

ข้อสอง ลด MTTR (Mean Time To Respond) ลงให้ใกล้เคียง 10 ชั่วโมงของฝั่งโจมตี ผ่าน agentic AI ใน SOC ไม่ใช่รอ analyst ดู alert ทีละตัว

ข้อสาม ที่สำคัญที่สุด review ระบบ AI ในองค์กรของตัวเองก่อน อย่าเพิ่มช่องโหว่ใหม่ AI ที่ถูก deploy โดยไม่มี governance คือพื้นที่โจมตีใหม่ที่ผู้บริหารหลายคนยังไม่นับ

ปี 2026 เป็นปีของ AI-assisted attacks ปีถัดไปต้องเป็นปีของ AI-assisted defense ถ้าไม่ทัน ใครคนนั้นเสีย

#ธิงค์เวิร์สเอไอ

🚀 AI ที่เขียน code ปรับปรุง AI ของตัวเอง - Google DeepMind ปล่อย AlphaEvolve มาเงียบๆ 1 ปีเต็ม ผลลัพธ์น่าตกใจ

DeepMind เพิ่งเปิดเผยว่า AlphaEvolve คือ agentic AI ที่ใช้ Gemini เป็นสมอง ทำงานในระบบ infrastructure ของ Google มากว่า 1 ปีแล้ว มีหน้าที่หลักคือค้นหาและออกแบบ algorithm ที่ดีกว่าเดิมให้ระบบของ Google เอง

ตัวเลขที่ทำให้คนทั้งวงการตกใจ:
- ประหยัด compute ได้ 0.7% ของทั่วโลกของ Google ตลอด 24 ชั่วโมง ตัวเลขดูน้อย แต่ Google มี data center ใหญ่ที่สุดในโลก คิดเป็นเงินหลักร้อยล้านดอลลาร์ต่อปี
- เร่ง kernel หลักใน Gemini ขึ้น 23% ทำให้เวลาเทรนโมเดลลดลง 1% เต็ม นั่นคือลด GPU-hour หลักร้อยล้านชั่วโมงตลอดการเทรนหนึ่งรอบ
- ค้นพบ algorithm ใหม่ทาง mathematics และ computer science ที่ใช้ในงานวิจัยจริง

ที่น่าสนใจกว่าตัวเลขคือ pattern ที่ใช้: AlphaEvolve เอา Gemini Flash ลุย idea กว้างๆ หลายๆ ทาง คู่กับ Gemini Pro ทำหน้าที่คัดเลือก idea ที่ดีที่สุด แล้ววนลูปต่อเรื่อยๆ หลักการ evolutionary algorithm บวก LLM กลายเป็น agentic system ที่ทำงานเองได้ในระดับ production จริง ไม่ใช่ demo

แล้วเรื่องนี้สอนอะไรกับธุรกิจไทย?

ข้อหนึ่ง Agentic AI ไม่ใช่เรื่องอนาคตอีกต่อไป Google รันมา 1 ปีในระบบจริง สร้าง ROI ที่วัดเป็นเงินได้ ไม่ใช่ POC สวยๆ ที่จบเป็นรายงาน

ข้อสอง pattern ที่ใช้ (multi-model orchestration บวก automated evaluator บวก iterative improvement) ทำซ้ำได้ ไม่ได้จำกัดอยู่แค่ Google ทีมที่ ธิงค์เวิร์ส เอไอ ทำงานด้วย ใช้แนวทางเดียวกันออกแบบ AI agent สำหรับ supply chain optimization, sales forecasting, churn prediction ฯลฯ ในองค์กรไทย

ข้อสาม คำถามที่ผู้บริหารควรเริ่มถามตัวเอง ไม่ใช่ AI ตัวไหนเก่งที่สุด แต่เป็น เรามี process ไหนที่ AI agent วนลูปปรับปรุงตัวเองได้บ้าง คำตอบของคำถามนี้คือ ROI ก้อนต่อไปขององค์กร

#ธิงค์เวิร์สเอไอ

🚀 ใน 4 เดือน Anthropic แซง OpenAI ขึ้น $30B — เกิดอะไรขึ้นกับ enterprise AI?

ตัวเลขที่ทำให้ Silicon Valley ตกใจ:
- ม.ค. 2026: Anthropic ARR $9B
- พ.ค. 2026: Anthropic ARR $30B (โต 3.3 เท่าใน 4 เดือน)
- OpenAI ARR ตามหลังที่ $24B

นี่คือครั้งแรกที่ Anthropic แซง OpenAI ในด้านรายได้

แล้วทำไม enterprise ถึงเทใจให้ Claude?

จากที่ทีมเราคุยกับลูกค้าหลายราย ปัจจัยร่วมไม่ใช่ "Claude ฉลาดกว่า" — มันเป็นเรื่อง trust ล้วนๆ:
- Safety + governance ออกแบบมาตั้งแต่ architecture (Constitutional AI)
- Data ลูกค้าไม่ถูกเอาไปเทรนต่อโดย default
- Enterprise compliance (SOC2 / ISO / HIPAA) ผ่านง่ายกว่า

เทรนด์ที่ ธิงค์เวิร์ส เอไอ เห็นในปี 2026 — องค์กรไทยเลิกถามว่า "ใช้ AI ตัวไหนดี" แล้วเปลี่ยนเป็น "ใช้ AI ยังไงไม่ให้โดน audit จับผิด"

เพราะตัวโมเดลทุกค่ายเก่งใกล้กันแล้ว สิ่งที่ตัดสินผลแพ้ชนะคือ governance + ความตรวจสอบได้ ไม่ใช่ benchmark 🛡️

นี่คือเหตุผลที่ทุก Agentic AI project ของเรา ใส่ governance + audit trail ตั้งแต่วันแรก — ไม่ใช่ค่อยเพิ่มตอนใกล้ go-live

#ธิงค์เวิร์สเอไอ