เรื่องนี้เป็นเรื่องที่ผมตั้งคำถามมานาน
ว่าทำไม AI ต้องมาเริ่มเรียนรู้ใหม่จากศูนย์ทุกครั้ง
ล่าสุด มหาวิทยาลัยเจ้อเจียง ร่วมกับ Alibaba, Tencent และสถาบันอื่นๆ อีก 15 แห่ง เพิ่งสร้าง SkillNet ขึ้นมา มันเป็นเหมือนคลังทักษะส่วนกลางที่มี "ทักษะที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้" กว่า 200,000 ทักษะ ซึ่งเอเจนท์ตัวไหนก็สามารถดึงไปใช้ได้ทันที แทนที่จะต้องมานั่งงมเข็มใหม่ทุกครั้ง ตอนนี้เอเจนท์จะสามารถสืบทอดความสำเร็จจากครั้งก่อนๆ ได้แล้ว
พวกเขาได้ทดสอบกับโมเดลอย่าง DeepSeek V3, Gemini 2.5 Pro และ o4-mini ในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกัน 3 รูปแบบ และผลลัพธ์ที่ได้ก็ออกมาเหมือนกันทุกครั้ง
ทักษะที่เอเจนท์ตัวหนึ่งเรียนรู้จะถูกส่งต่อไปยังเอเจนท์ตัวอื่นๆ ในคลังได้ทันที โดยไม่ต้องเทรนใหม่ ไม่ต้องอัปเดตพารามิเตอร์ แค่ดึงทักษะมาแล้วรันได้เลย
สรุปผลลัพธ์ที่น่าสนใจจากในเปเปอร์
1. คะแนนความสำเร็จ (Average reward) เพิ่มขึ้น: 40% เมื่อเทียบกับมาตรฐานเดิม
2. ลดขั้นตอนการทำงาน: ใช้จำนวนการกระทำ (Actions) น้อยลง 30% ในการจบงานเดิม
3. รองรับทุกโมเดลที่ทดสอบ: DeepSeek, Gemini 2.5 Pro, o4-mini
4. ขนาดคลังทักษะ: รวมกว่า 200,000 ทักษะ (คัดกรองคุณภาพแล้ว 150,000+)
5. เกณฑ์การวัดทักษะ 5 ด้าน: ความปลอดภัย, ความครบถ้วน, การใช้งานได้จริง, การบำรุงรักษา และต้นทุน
สิ่งที่ขาดไปในการทำให้ AI เก่ง ตามเปเปอร์นี้ เขาตั้งคำถามว่า ทำไมมันต้องเรียนรู้ทักษะในการทำอะไรใหม่ๆ ทุกครั้ง มันควรจะเหมือนมนุษย์สิ ที่เก่งขึ้นเรื่อยๆ เวลาที่ทำอะไรที่เคยทำมาก่อนแล้ว และทำซ้ำๆ และถ้ายิ่ง AI ทั่วโลก สามารถแชร์ทักษะกันเองได้ล่ะ มันจะยิ่งเก่งเหนือมนุษย์มั้ย
โลกยุค The Matrix กำลังเข้าใกล้มาเรื่อยๆ แล้ว ที่ skill นั้นมันเป็นสากล และอยากจะโหลดเข้า AI ตัวไหนก็ได้ และทำให้ AI สามารถ acquire skill ใหม่ๆ และทำงานได้ทันที
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2026 Blockdit
