Agentic AI News 9 พฤศจิกายน 2026

Nous Arete-27B. Nous Research เปิดตัว Arete-27B ซึ่งเป็น SFT ของ Qwen3.8-27B ที่ลดการใส่กรอบเนื้อหาแบบรัฐบาลจีนจาก 22% เหลือ 0.9% ในชุดประเมิน 803 พรอมป์ต์ พร้อมปล่อย weights ภายใต้ Apache 2.0 และ quant แบบ GGUF ให้ใช้งานแล้ว

• Nous Research Releases Arete-27B that Cuts Qwen3.8-27B Propaganda From 22% to 0.9%(เปิดในแท็บใหม่)
• Nous Research Arete-27B GGUF quants(เปิดในแท็บใหม่)

Kimi K3.1 แบบ quant. quant แบบทดลองขนาด 775GB ของ Kimi-K3.1-Pro-Coder รันบน GPU ตัวเดียวโดยอาศัย RAM ของระบบและ NVMe ผ่าน Strata พร้อมการ quant MoE แบบแบ่งชั้น ทำได้ 36.8 TPS ในโหมด batch และ 96.7% บน AIME/LiveCodeBench

• Kimi-K3.1-Pro-Coder (2.8T) | 1.77 TB -> 775 GB (-56%) | 36.8 TPS (Batch) / 10.8 TPS on 1x Blackwell | 96.7% on both AIME 2025 and LiveCodeBench(เปิดในแท็บใหม่)

เอเจนต์ Terminal-RSI-27B. โปรเจกต์ Terminal-RSI เปิดตัวโมเดล terminal agent ที่สร้างจาก Qwen3.8 สำหรับตรวจ repository แก้โค้ด และทำงานหลายขั้นตอน โดยใช้ recursive self-rewrite และการปรับ policy แบบ critic-inheriting

• Anyone tried this yet?(เปิดในแท็บใหม่)

โมเดลตัดสินใจ Drex Max. Nace เปิดตัว Drex Max โมเดลตัดสินใจแบบมัลติโมดัล ติดอันดับ 1 บน Artificial Analysis และทำได้ถึง Pareto frontier โดยเปิด weights ภายใต้ Open RAIL-M และมีแผนออก v1.1 สำหรับการอินเฟอเรนซ์ในเครื่อง

• Artificial Analysis: multimodal decision model Drex Max ranks #1. Both achieving SOTA and Pareto frontier.(เปิดในแท็บใหม่)

Tencent DSpine เร็ว 3 เท่า. Tencent โพสต์ Qwen3.8-27B-DSpine-b16 บน Hugging Face ซึ่งเป็นวิธี speculative decoding ที่อ้างว่าช่วยให้ decode โมเดลขนาด 27B เร็วขึ้นถึง 3 เท่า

• tencent/Qwen3.8-27B-DSpine-b16 · Hugging Face(เปิดในแท็บใหม่)

ปลั๊กอินเขียน spec ก่อน. Google เปิดโอเพนซอร์สปลั๊กอิน Elephant-Goldfish Model ซึ่งบังคับให้ coding agent เขียน spec ก่อน จากนั้นให้ subagent ชุดใหม่รีวิว spec นั้นก่อนเขียนโค้ด; วิศวกร Google หลายพันคนใช้งานอยู่ แม้จะกิน token ค่อนข้างมาก

• Google AI Releases Elephant-Goldfish Model Plugin for Spec-First Coding(เปิดในแท็บใหม่)

เครื่องมือตรวจ Torchlens. Torchlens เป็น repo บน GitHub สำหรับตรวจสอบ แสดงภาพ และแทรกแซง operation ใด ๆ ใน neural network ทุกแบบ ช่วยด้าน interpretability

• Github Repo: Torchlens - Inspect, visualize and intervene on any operation in any neural network.(เปิดในแท็บใหม่)

C กับ Rust ใน SQLite. Simon Willison ใช้ Claude เปรียบเทียบส่วนขยาย SQLite ที่เขียนด้วย C และ Rust สำหรับ parse_number; ตอนแรก Rust เร็วกว่าเพราะใช้ strtod แต่ parser C ที่เขียนเองก็ทำได้เท่าหรือเร็วกว่าในที่สุด ขณะที่ส่วนขยาย C มีขนาดเล็กกว่ามาก

• parse_number() as a SQLite extension: C vs Rust(เปิดในแท็บใหม่)

จัดระเบียบคำอธิบาย PR. Simon Willison แนะนำให้ซ่อนคำอธิบาย PR ที่ AI เขียนไว้หลัง <details><summary> เพราะละเอียดเกินจำเป็นและอ่านแล้วเหมือน slop พร้อมเสนอให้มีบทนำที่มนุษย์อนุมัติแล้วสรุปการเปลี่ยนแปลง

• Hide your slop PR descriptions behind <details><summary>(เปิดในแท็บใหม่)

หุ่นยนต์ Open-HumanScale. นักวิจัยเปิดตัว Open-HumanScale ซึ่งเป็นสูตรแบบเปิดและคลังวิดีโอ egocentric ความยาว 50,000 ชั่วโมง สำหรับ pretrain policy ของหุ่นยนต์; การเพิ่มปริมาณวิดีโอจากมนุษย์ให้ผลตอบแทนแบบ log-linear และการฝึกแบบผสมมนุษย์กับหุ่นยนต์ทำได้ 92.08% บน RoboTwin 2.0 Clean2Clean

• Open-HumanScale: An Open Recipe for Scaling Human and Robot Experience for Embodied Foundation Models(เปิดในแท็บใหม่)

coding agent ต้องตามเก็บงาน. Alibaba และพันธมิตรสร้าง Co-Design Bench จากคำขอเปลี่ยนแปลงจริงของผู้ใช้; โมเดลที่ดีที่สุดอย่าง GPT-6 Astra ทำงานได้เสร็จสมบูรณ์เพียง 26.4% เท่ากับต้องมีคนตามเก็บงานราวสามในสี่ของงานทั้งหมด

• AI coding agents still need human cleanup on nearly three out of four tasks in a real-world test(เปิดในแท็บใหม่)

ความซับซ้อนโค้ด Parsimony. benchmark ใหม่ชื่อ Parsimony วัดจำนวนหน่วย syntax ในแพตช์; ค่ามัธยฐานของโมเดลเพิ่มโค้ดเป็น 1.9 เท่าของการแก้โดยมนุษย์บน SWE-bench Verified และการเลือก harness เพียงอย่างเดียวทำให้ overhead ของโค้ดขยับจาก 0.80 เท่าเป็น 0.99 เท่า

• How much code do AI models and harnesses add? I made an open-source benchmark to measure code complexity.(เปิดในแท็บใหม่)

เทียบ routing ของ MoE. คู่มือสองฉบับเปรียบเทียบกลยุทธ์ routing ในโมเดล MoE แบบเปิด: จำนวน expert อยู่ที่ 8 ถึง 384, top-k 1 ถึง 8 และ loss-free bias balancing เป็นสูตรหลักที่นิยมใช้; การเลือก expert อาจทำให้ token อนาคตรั่วไหลในโมเดล causal

• Which Routing Does Each MoE Model Use? DeepSeek, Qwen, Mixtral, Llama 4, gpt-oss Compared(เปิดในแท็บใหม่)
• MoE Routing Strategies Explained: Top-K, Expert-Choice, Sigmoid Gating and Dynamic Routing (2026 Guide)(เปิดในแท็บใหม่)

Sutton ชี้ขีดจำกัด scaling. Richard Sutton แย้งว่า compute ดิบเพียงอย่างเดียวไม่ทำให้เกิดปัญญา; AI ต้องมีวิธีใหม่ที่ชาญฉลาดขึ้น มี agent ที่มี world model และเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง และเขาเรียกข้อมูลสังเคราะห์ว่าความผิดพลาดครั้งใหญ่

• The inventor of the bitter lesson has a bitter lesson for LLM scaling enthusiasts(เปิดในแท็บใหม่)

Nvidia สอบปมสายลับ. คณะกรรมการ Nvidia เปิดการสอบสวนอิสระเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่าง CEO Jensen Huang กับ Alice Huang ผู้บริหารด้าน AI ที่มีรายงานว่าถูก MSS ของจีนสรรหา; Huang ขอโทษเรื่องความสัมพันธ์นอกสมรสในบันทึก ขณะที่คณะกรรมการยืนยันว่าไม่มีหลักฐานว่าความลับรั่วไหล

• Nvidia will investigate CEO Jensen Huang’s relationship with possible Chinese spy(เปิดในแท็บใหม่)
• Here’s the full text of Jensen Huang’s memo to Nvidia(เปิดในแท็บใหม่)
• Nvidia is investigating Jensen Huang’s relationship with a Chinese spy(เปิดในแท็บใหม่)

Apple เร่ง Siri สาย agent. Apple กำลังเร่งแผนงาน Siri โดยคาดว่าจะควบคุมแอปของ Apple เองได้อย่างละเอียดใน iOS 27.3 และเชื่อมต่อแอปบุคคลที่สามได้ในช่วงปลายฤดูใบไม้ผลิ เพื่อแข่งขันกับ OpenAI Dots และ Meta Muse

• Apple is racing to make Siri more agentic(เปิดในแท็บใหม่)

Suno ถูกฟ้องเรื่องเพลง. ผู้ถือสิทธิ์ของ Elvis Presley และ Eminem ฟ้อง Suno โดยกล่าวหาว่าโคลนเสียงและเนื้อเพลงอย่างผิดกฎหมายภายใต้ ELVIS Act ของรัฐ Tennessee และกฎหมาย common law

• Elvis and Eminem rights holders are suing Suno(เปิดในแท็บใหม่)

Karpathy สร้างในสุดสัปดาห์. Andrej Karpathy ใช้ Claude Opus 5.5 และ Claude Code สร้าง HackerTube ในช่วงสุดสัปดาห์ โดยกรองความคิดเห็น 43 ล้านรายการบน HN ให้เหลือวิดีโอคัดสรร 6,454 รายการ และงานเกือบทั้งหมดเป็นอัตโนมัติ

• Andrej Karpathy built a curated video platform in a weekend using Claude and 20 years of Hacker News(เปิดในแท็บใหม่)

คอร์ส AI-native สแตนฟอร์ด. Mihail Eric เล่าถึงวิธีที่ Stanford CS146S ปรับตัวรับ coding agent โดยให้นักเรียนเรียนรู้ repo ที่ไม่คุ้นเคย เสนอการเปลี่ยนแปลง และอธิบายแพตช์ให้ maintainer โอเพนซอร์สฟัง; ทีม Monaco ของเขาใช้ agent workspace และ on-call agent

• How Stanford Teaches AI-Native Engineering — Mihail Eric, Monaco(เปิดในแท็บใหม่)
• [One Million AI Engineer Special] How Stanford Teaches AI-Native Engineering — Mihail Eric, Monaco(เปิดในแท็บใหม่)

Intel Arc 32GB คุ้มราคา. Intel Arc Pro B70 32GB ราคา 1,299 ดอลลาร์ ให้ความเร็วในการ generate ประมาณครึ่งหนึ่ง และความเร็ว prefill หนึ่งในสาม เมื่อเทียบกับ RTX 5090 (ราคา 6,500 ดอลลาร์ขึ้นไป) บน Qwen3.8-27B จึงเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าทั้งราคาและประสิทธิภาพ

• Intel Arc Pro B70 32GB ($1,299) vs NVIDIA RTX 5090 ($6,500+) on Qwen3.8-27B: about 1/2 speed gen (1/3 speed prefill) for 1/5 price, after best setup(เปิดในแท็บใหม่)

ทดสอบ 4x R9700. เครื่องประกอบราคาราว 16,000 ดอลลาร์แคนาดา ที่ใช้ Radeon R9700 สี่ตัว ทำได้ 190 tok/s ต่อผู้ใช้เดี่ยว, prefill 6,800 tok/s และ 80-225 tok/s ต่อผู้ใช้เมื่อมี 8 คนที่ context 128K; งานตามของ agent เริ่มได้ใน 0.2-2.5 วินาที

• Joined the 4x R9700 Club | Initial Benchmarks for QFN 3.8 Below(เปิดในแท็บใหม่)

Qwen อินเฟอเรนซ์ด้วย Assembly. Qwen3.5-0.8B รันด้วย Assembly ล้วนบน CPU เธรดเดียวที่ 6.51 tok/s เร็วกว่า reference ของ PyTorch และไม่ต้องใช้ libc หรือ Python runtime

• I ran Qwen3.5-0.8B in pure Assembly(เปิดในแท็บใหม่)

CUDA บน GPU รุ่นเก่า. นักพัฒนาพอร์ตสแต็กการเทรน LLM สมัยใหม่ไปยัง GPU CUDA รุ่นเก่า (SM 3.5-7.5) บน Windows ทำให้ใช้ Mamba-1 บนการ์ด NVIDIA เก่าได้ และมีแผนพอร์ตย้อนหลังสำหรับ Mamba-2/3

• Resurrecting 2013 E-Waste: Native CUDA Mamba-1 & PyTorch 2.7.1 on Windows (Kepler–Turing, SM 3.5–7.5)(เปิดในแท็บใหม่)

ตัวช่วย bash ในเครื่อง. Qwen3.5-0.8B ที่ผ่านการ fine-tune แปลงภาษาอังกฤษธรรมดาเป็น bash แบบออฟไลน์ได้ใน 1.7 วินาทีบน CPU; ผู้เขียนเล่าถึงการติดเพดานที่ 74% และบทเรียนว่า distribution ของ train/test ที่ไม่ตรงกันนั้นสำคัญ

• I fine-tuned Qwen3.5-0.8B to turn plain English into bash. What I learnt(เปิดในแท็บใหม่)

กรณีใช้โมเดลในเครื่อง. ผู้ใช้คนหนึ่งรัน DeepSeek v4.1 Flash ในเครื่อง สำหรับ scout ที่ดึงงานค้นคว้าบนเว็บออกจากโมเดล frontier, mason ที่สร้างโค้ดจาก spec ของ frontier และ agent กรองเนื้อหา

• What are people finding local models actually useful for?(เปิดในแท็บใหม่)

โมชันกราฟิกในเครื่อง. Qwen3.8 Flash Next IQ3_XXS บน VRAM 16GB สร้างวิดีโอโมชันกราฟิกผ่าน Three.js/Playwright/ffmpeg ได้ในราว 2 ชั่วโมง แสดงว่าโมเดลในเครื่องรับงาน creative coding ได้

• Motion graphics video made with Qwen3.8 Flash Next GSQ RCO IQ3_XXS on strata(เปิดในแท็บใหม่)