AI Ming Ignited 2026

สรุป Session: Keynote: ถอดบทเรียนการสร้าง AI กับ Prediction Model จากงาน AI Ming Ignited: the Future of Prediction โดย
1. ดร.กอบกฤตย์ วิริยะยุทธกร, CEO, iApp Technology.Co.Ltd และคนทดสอบ AI Ming
2. คุณรวิ อัญญากาญจน์, ผู้ก่อตั้ง AI Ming & FengshuiX และผู้ที่มีประสบการณ์ซินแส ปาจื่อ (Bazi) มานานถึง 18 ปี เทรนด์ความรู้ใส่ใน AI Ming

นี่เป็น 1 ในเคสที่น่าสนใจมาก เพราะมันไม่ใช่แค่การเอา AI มาตอบเรื่องดวงแบบทั่ว ๆ ไป แต่เป็นการสร้าง AI Prediction Model ที่พยายามวัดผลอย่างจริงจังว่า โมเดลนี้แม่นแค่ไหน

ดร.ซี บอกว่า AI Ming คือ AI LLM Model ที่ได้รับการปรับแต่งจากโมเดลตระกูล Qwen โดยเราปรับแต่งองค์ความรู้ศาสตร์ปาจื่อ (Bazi) ผ่านการเทรนข้อมูลด้วยซินแสจริงจำนวนมหาศาล บวกกับการทำ Knowledge Retrieval (RAG) โดยมีตำราให้ AI ใช้เป็นคู่มือประกอบการทำนาย

โดยดร.กอบกฤตย์ จะเป็นคนทดสอบระบบ AI Ming
2. คุณรวิ อัญญากาญจน์, ผู้ที่มีประสบการณ์ปาจื่อ (Bazi) มานานถึง 18 ปี เทรนด์ความรู้จากซินแสจริงใส่ใน AI Ming

นอกจากนี้ เรายังใช้เครื่องมือช่วยเหลืออีก 2 ส่วน คือ

✅ อุปกรณ์ในการผูกดวง (Heavenly Stems และ Earthly Branches) เพื่อให้ผูกดวงได้อย่างแม่นยำ
✅ เปิดโอกาสให้ LLM สามารถเปิดดูตารางปฏิทินจีนได้ตลอดเวลาตามที่ต้องการ

💎 โครงสร้าง AI Ming

AI Ming = Backend + HeavenPlan API + Finetuned Qwen3 + RAG + Tool Calling + Streaming หรือเป็น flow:

✨ User Input
→ AI-Ming Backend
→ HeavenPlan API คำนวณดวง
→ LLM Engine (Finetuned Qwen3 + Thinking Mode)
→ ดึงความรู้จาก RAG Knowledge Base
→ เรียก Chinese Calendar Tool เพิ่มเมื่อจำเป็น
→ ส่งผลลัพธ์กลับแบบ SSE Streaming เพื่อ:

🔹 ส่งคำตอบกลับแบบ Real-Time
🔹 ให้ผู้ใช้เห็นผลลัพธ์ไหลออกมาทีละส่วน
🔹 ทำให้ประสบการณ์ใช้งานลื่นขึ้น

🔶 วิธีพิสูจน์ว่า AI Ming เก่งกว่าโมเดลทั่วไปแค่ไหน

คุณซีบอกว่า เราต้องทดสอบก่อนว่า AI เข้าใจทฤษฎีปาจื่อถูกต้องหรือไม่ ผมจึงสร้าง Dataset ข้อสอบ 100 ข้อ เกี่ยวกับองค์ความรู้ด้านปาจื่อ และเอาข้อมูลคนดัง 100 คนจากหลายประเทศ ใส่ชื่อปลอมทั้งหมด เพื่อไม่ให้โมเดลเดาจากชื่อ แล้วค่อยถามคำถามเกี่ยวกับชีวิตจริงแบบ Multiple Choice รวม 500 ข้อ

✅ ระดับง่าย เช่น ถามตรง ๆ ว่าคนนี้ดิถีอะไร
✅ ระดับกลาง เช่น ภาพมงคลของเจ้าของดวงควรมีอะไรบ้าง
✅ ระดับยาก เช่น โชคลาภอยู่ที่ไหน ต้องทำงานสายไหนถึงจะได้ลาภนั้นมา
✅ ระดับ Advance เช่น ในอีก 5 ปีข้างหน้า จะเกิด “ซาเฮ้ง” (การปะทะ/บทลงโทษ) ไหม ชีวิตจะวุ่นวายหรือเปล่า

ไม่บอก AI ว่าคนนี้คือใคร
ให้เห็นแค่ข้อมูลวันเวลาเกิดกับเพศ
แล้วดูว่ามันจะวิเคราะห์ชีวิตในมุมต่าง ๆ ได้ถูกแค่ไหน

ผลที่ออกมาคือ ตอบถูก 433 จาก 500 ข้อ หรือคิดเป็น 86.6%

และถ้าดูแยกตามหมวด จะยิ่งเห็นภาพชัดขึ้นอีกว่า AI ไม่ได้เก่งเท่ากันทุกเรื่อง
✅ หมวดที่แม่นที่สุดคือ Compatibility 96.7%
✅ รองลงมาคือ Career 92.1%
✅ ส่วนหมวดที่ยากที่สุด คือ Love 77.8%

อันนี้น่าสนใจมาก เพราะมันสะท้อนว่า บางเรื่องมีโครงสร้างความสัมพันธ์ชัด AI ก็จับ pattern ได้ดี แต่บางเรื่องอย่างความรัก มีปัจจัยนอกดวงเยอะมาก ทั้งยุคสมัย สังคม และวัฒนธรรม ความแม่นก็เลยลดลง

🔶 Key Takeaways

1. ถ้าจะสร้าง AI เฉพาะทาง ต้องมีความรู้เฉพาะทางจริง
- โมเดลทั่วไปอาจเก่งกว้าง แต่ถ้าอยากแม่นในโจทย์ลึก ๆ คุณต้องมี expert knowledge ที่ถ่ายทอดเข้าไปอย่างเป็นระบบ

2. การวัดผลสำคัญพอ ๆ กับการสร้างโมเดล
- หลายโปรเจกต์พูดถึง capability เยอะ แต่ไม่ได้ออกแบบวิธีพิสูจน์ที่แฟร์พอ เคสนี้น่าสนใจเพราะเขาคิดเรื่อง benchmark และ ground truth ค่อนข้างจริงจัง

3. AI ที่ดี ไม่ใช่แค่พูดเก่ง แต่ต้องตรวจสอบได้
- ไม่ว่า คุณจะทำ AI ด้านโหราศาสตร์ การแพทย์ การเงิน หรือ operation ในธุรกิจ สุดท้ายคนจะเชื่อถือก็ต่อเมื่อมีวิธีวัดผลที่ชัด

👉 AI Ming คือ การเอาความรู้ปาจื่อของคนที่เชี่ยวชาญจริงรวมกับระบบคำนวณดวงและโมเดลที่ฝึกมาเฉพาะทาง เพื่อให้จากข้อมูลวันเวลาเกิดธรรมดากลายเป็นคำอธิบายที่มีเหตุผล ตรวจย้อนหลังได้ วัดความแม่นได้ และทำให้เราเห็นชัดว่า AI ที่เก่งจริง แบบมีฐานความรู้ลึก มีวิธีคิดเป็นขั้นตอน และมีระบบตรวจสอบว่า ที่ตอบนั้นน่าเชื่อถือจริงแค่ไหน

💛 ติดตามเพจเราไว้ เพื่อรับความรู้สาระดี ๆ แบบนี้ได้ประจำครับ

#ใช้aiให้ดีต้องมีinsight #insightist #AI #topic #Idea #EventInsight #AIMing #Qwen3 #HeavenPlanAPI #API #Bazi #ดูดวง #มูเตลู