Safari Highlights ของ Apple ใช้ AI ช่วยแสดงข้อมูลสำคัญบนเว็บเพจ

HeadlineSafari Highlights ของ Apple ใช้ AI ช่วยแสดงข้อมูลสำคัญบนเว็บเพจ

สวัสดีครับ ผมเอง “แอดมิน” จาก data-espresso วันนี้มีเรื่องราวน่าสนใจเกี่ยวกับ AI มาฝากกันครับ 😊

เมื่อเร็วๆ นี้ Apple ได้ปล่อยฟีเจอร์ใหม่ใน Safari ที่เรียกว่า “Safari Highlights” ซึ่งใช้ machine learning ในการแสดงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับเนื้อหาบนเว็บเพจ 🌐 โดยตัวอย่างที่เห็นได้ชัดเจน เช่น Safari Highlights จะแสดงข้อมูลสำคัญ เส้นทาง ลิงก์ต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับบุคคล เพลง ภาพยนตร์ และรายการทีวี จากแหล่งข้อมูลอย่าง Apple Music, Apple TV Plus และ Wikipedia 🎵🎥📚

ผมรู้สึกตื่นเต้นกับความสามารถของ AI ที่จะช่วยทำให้การเรียกดูข้อมูลบนเว็บนั้นง่ายและสะดวกขึ้น ไม่ต้องเสียเวลาค้นหาให้วุ่นวาย ข้อมูลสำคัญจะถูกสรุปมาให้เราเลย เหมือนมีผู้ช่วยส่วนตัวคอยหยิบยื่นข้อมูลที่เราต้องการให้ทันที เจ๋งสุดๆ ไปเลย! 💪

นอกจากนี้ Apple ยังมีฟีเจอร์ Safari Summaries ที่จะช่วยตัดสิ่งรบกวนอย่างโฆษณาต่างๆ ออกไปจากบทความ แล้วสรุปเนื้อหาสำคัญพร้อมสารบัญให้อ่านได้อย่างเพลิดเพลิน เรียกได้ว่าเป็นการยกระดับประสบการณ์การท่องเว็บไปอีกขั้น 😎

ในขณะเดียวกัน คู่แข่งอย่าง Google ก็มีฟีเจอร์ AI Overviews ที่ครอบคลุมข้อมูลที่กว้างขวางกว่า และปรับแต่งเนื้อหาให้เข้ากับพฤติกรรมของผู้ใช้แต่ละคน แต่ก็เคยมีปัญหาเรื่องการแสดงผลข้อมูลที่ผิดพลาดและบิดเบือน จนต้องปรับลดขอบเขตการทำงานลง โดยเฉพาะเรื่องที่เกี่ยวกับสุขภาพ 🩺

เทียบกันแล้ว ผมว่าแนวทางของ Apple ที่เริ่มจากการนำ AI มาใช้กับข้อมูลจากแหล่งที่เชื่อถือได้อย่าง Wikipedia น่าจะปลอดภัยและแม่นยำกว่า ส่วน Google อาจต้องพัฒนาต่อไปอีกสักพักใหญ่ๆ แต่สิ่งหนึ่งที่แน่ๆ คือเทรนด์ของ AI ในการช่วยการค้นหาข้อมูลจะมาแรงแน่นอนครับ 📈

ส่วนประเทศไทยเราละ ยังคงต้องรอดูกันต่อไปว่าเทคโนโลยีเหล่านี้จะถูกนำมาประยุกต์ใช้เมื่อไหร่ และจะพัฒนาไปในทิศทางใด แต่ผมเชื่อว่า AI จะกลายเป็นตัวช่วยสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของคนไทยอย่างแน่นอนครับ ปัญญาประดิษฐ์ไม่ใช่เรื่องไกลตัวอีกต่อไป! 🇹🇭🤖

หวังว่าเรื่องราวของ Safari Highlights จะช่วยให้ทุกคนเห็นภาพความก้าวหน้าของ AI ได้ดีขึ้นนะครับ ถ้าสนใจติดตามเรื่องราวของ AI และ Data Science เพิ่มเติม อย่าลืมแวะไปที่เว็บ data-espresso.com บ่อยๆ ละ แล้วพบกันใหม่ในโพสต์หน้าครับ สวัสดี! 😄

#SaftariHighlights #AI #MachineLearning #AppleMusic #AppleTVPlus #Wikipedia #SaftariSummaries #AdFreeBrowsing #AIOverviews #AIinThailand

ติดตามบทความดีๆ เรื่อง Data Science และ AI ได้ที่ https://data-espresso.com/

Keywords:
Safari Highlights, ปัญญาประดิษฐ์, machine learning, Apple Music, Apple TV Plus, Wikipedia, Safari Summaries, ad-free browsing, AI Overviews, ปัญญาประดิษฐ์ในไทย

.

Short Link: https://data-espresso.com/scjn

Related articles

การใช้ Cline บน VSC Code เพื่อใช้ AI ช่วยเขียนโปรแกรม: คู่มือฉบับสมบูรณ์จาก Data-Espresso

เรียนรู้วิธีใช้ Cline AI บน VS Code เพื่อปฏิวัติการเขียนโปรแกรมของคุณ! เพิ่มประสิทธิภาพ ลดข้อผิดพลาด และเร่งการพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วยผู้ช่วย AI อัจฉริยะ อ่านเลย!

Google เปิดตัว Gemini AI Ultra กับผลกระทบของการทำงานจริงหรือ?

เจาะลึก Google Gemini AI Ultra จากงาน I/O 2025 ฟีเจอร์ใหม่ ผลกระทบต่อการทำงาน และวิธีที่ธุรกิจ SME จะปรับตัวและใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อการเติบโต โดย Data-Espresso

MCP A2A Protocol กับ AI: การเปลี่ยนแปลงใหม่ในโลกดิจิทัล

ทำความเข้าใจ MCP และ A2A Protocol มาตรฐานใหม่ที่ปฏิวัติการทำงานร่วมกันของ AI Agents และผลกระทบต่อธุรกิจ รวมถึงวิธีที่ Data-Espresso ช่วยคุณได้

สรุปงาน Google I/O 2025 Update สำคัญที่ต้องอ่าน

อัปเดตล่าสุดจาก Google I/O 2025! สรุปไฮไลท์สำคัญ Gemini AI, Project Astra, Android 16 และนวัตกรรม AI อื่นๆ ที่ธุรกิจและนักพัฒนาต้องรู้ อ่านเลย!

SME ควรเริ่มลงทุนและใช้ AI อย่างไรให้ประสบความสำเร็จ

คู่มือฉบับสมบูรณ์สำหรับ SME ที่ต้องการเริ่มต้นลงทุนและนำ AI มาใช้ในธุรกิจอย่างมีกลยุทธ์ ตั้งแต่การวางแผน การเลือกเครื่องมือ จนถึงการวัดผล เพื่อเพิ่มศักยภาพและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน

Related Article

การเลือกใช้ Vector Database ที่เหมาะสมกับงาน LLM RAG: คู่มือฉบับสมบูรณ์

เรียนรู้วิธีเลือก Vector Database ที่เหมาะสมกับระบบ RAG ของคุณ เปรียบเทียบ Pinecone, Weaviate, Milvus และ ApertureDB พร้อมแนวทางการตัดสินใจที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI ของธุรกิจ

Prompt Injection คืออะไร? ภัยคุกคามใหม่ที่ทุกธุรกิจต้องรู้

เรียนรู้เกี่ยวกับ Prompt Injection ภัยคุกคามทางไซเบอร์รูปแบบใหม่ที่เล็งเป้าระบบ AI และวิธีป้องกันที่ธุรกิจควรรู้

ถ้าอยากจะสร้าง LLM Model เองต้องทำยังไง? คู่มือสร้าง LLM ฉบับเข้าใจง่าย

เรียนรู้ขั้นตอนการสร้าง LLM โมเดลเอง ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง พร้อมเทคนิคและเครื่องมือที่จำเป็น
สอบถามข้อมูล