<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/" >

<channel>
	<title>Recall Labs &#8211; BANGKOK TODAY</title>
	<atom:link href="https://www.bangkoktoday.net/tag/recall-labs/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://www.bangkoktoday.net</link>
	<description>ข่าวธุรกิจโลก การเงิน และการลงทุน — พร้อมมุมมองเทคยุคดิจิทัล</description>
	<lastBuildDate>Sat, 13 Dec 2025 13:29:50 +0000</lastBuildDate>
	<language>th</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.9.4</generator>

<image>
	<url>https://www.bangkoktoday.net/wp-content/uploads/2025/12/cropped-BANGKOK-today-logofavicon-1-1-32x32.webp</url>
	<title>Recall Labs &#8211; BANGKOK TODAY</title>
	<link>https://www.bangkoktoday.net</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>AI เทรดคริปโตใกล้ถึงจุดเปลี่ยนสำคัญ หลัง Recall Labs จัดแข่งชี้วัดประสิทธิภาพ LLM</title>
		<link>https://www.bangkoktoday.net/ai-agents-trade-crypto-market-recall-labs-iphone-moment/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 13 Dec 2025 13:29:50 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[สรุปข่าวเด่น]]></category>
		<category><![CDATA[AI]]></category>
		<category><![CDATA[LLM]]></category>
		<category><![CDATA[Recall Labs]]></category>
		<category><![CDATA[การลงทุน]]></category>
		<category><![CDATA[คริปโตเคอร์เรนซี]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://www.bangkoktoday.net/ai-agents-trade-crypto-market-recall-labs-iphone-moment/</guid>

					<description><![CDATA[AI เทรดคริปโตกำลังเข้าใกล้ช่วงเวลาแห่งการปฏิวัติ หลัง Recall Labs จัดการแข่งขัน pitting โมเดลภาษาขน...]]></description>
										<content:encoded><![CDATA[<p class="lead">AI เทรดคริปโตกำลังเข้าใกล้ช่วงเวลาแห่งการปฏิวัติ หลัง Recall Labs จัดการแข่งขัน pitting โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) พื้นฐานกับ Agent ที่สร้างขึ้นเฉพาะทางเพื่อการเทรด</p>
<div class='highlight-box'>
<h3>ประเด็นสำคัญ</h3>
<ul>
<li>Recall Labs จัดเวทีแข่งขัน AI Trading Arena ประมาณ 20 ครั้ง เพื่อทดสอบประสิทธิภาพของปัญญาประดิษฐ์</li>
<li>การแข่งขันเป็นการเปรียบเทียบระหว่างโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ทั่วไป กับ AI Agent ที่ถูกสร้างและปรับแต่งมาเพื่อการเทรดโดยเฉพาะ</li>
<li>ความเคลื่อนไหวนี้ถูกมองว่าเป็นก้าวสำคัญที่อาจนำไปสู่ &#8216;iPhone Moment&#8217; หรือจุดเปลี่ยนของการใช้ Machine Learning ในโลกคริปโต</li>
</ul>
</div>
<h2>การแข่งขันชี้วัดศักยภาพ AI ในโลกคริปโต</h2>
<p>Recall Labs บริษัทวิจัยและพัฒนาด้านปัญญาประดิษฐ์ ได้จัดการแข่งขันที่เรียกว่า &#8216;AI Trading Arenas&#8217; ขึ้นประมาณ 20 ครั้ง เพื่อทดสอบและประเมินขีดความสามารถของ AI ในการซื้อขายสินทรัพย์ดิจิทัล การทดลองนี้นับเป็นก้าวสำคัญในการทำความเข้าใจว่า AI รูปแบบต่างๆ สามารถรับมือกับความผันผวนและความซับซ้อนของตลาดคริปโตเคอร์เรนซีได้ดีเพียงใด</p>
<h3>LLM พื้นฐาน ปะทะ Agent ปรับแต่งพิเศษ</h3>
<p>หัวใจของการทดสอบครั้งนี้คือการนำ AI สองประเภทมาแข่งขันกันโดยตรง ประเภทแรกคือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่เป็นรากฐานทั่วไป ซึ่งมีความสามารถในการประมวลผลและเข้าใจข้อมูลที่หลากหลาย ส่วนประเภทที่สองคือ AI Agent ที่ถูกออกแบบและปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับภารกิจการเทรด ซึ่งอาจมีกลยุทธ์และตรรกะที่ซับซ้อนกว่าสำหรับการตัดสินใจในตลาดการเงิน</p>
<p>ผลลัพธ์จากการแข่งขันเหล่านี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกว่าแนวทางใดมีประสิทธิภาพมากกว่า และชี้ให้เห็นถึงศักยภาพในการพัฒนา AI Agent ให้สามารถทำการซื้อขายในตลาดได้อย่างเป็นอิสระและมีประสิทธิภาพในอนาคต</p>
<h2>นัยสำคัญต่ออนาคตการลงทุน: ก้าวสู่ &#8216;iPhone Moment&#8217;</h2>
<p>การเปรียบเทียบความเคลื่อนไหวนี้กับ &#8216;iPhone Moment&#8217; สะท้อนให้เห็นถึงความคาดหวังว่าเทคโนโลยี AI Agent สำหรับการเทรดกำลังจะก้าวข้ามจากเครื่องมือเฉพาะกลุ่มที่ซับซ้อน ไปสู่เทคโนโลยีที่ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพสูง ซึ่งอาจเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์ของการลงทุนในสินทรัพย์ดิจิทัลไปอย่างสิ้นเชิง</p>
<ul>
<li><strong>ความสามารถในการตัดสินใจ:</strong> AI Agent ที่ซับซ้อนอาจสามารถวิเคราะห์ข้อมูลตลาด ข่าวสาร และปัจจัยอื่นๆ เพื่อตัดสินใจเทรดได้แบบเรียลไทม์</li>
<li><strong>การทำงานอัตโนมัติ:</strong> นักลงทุนอาจสามารถมอบหมายให้ AI จัดการพอร์ตโฟลิโอได้โดยอัตโนมัติตามเป้าหมายความเสี่ยงที่กำหนดไว้</li>
<li><strong>การเข้าถึงที่กว้างขึ้น:</strong> หากเทคโนโลยีนี้พัฒนาจนใช้งานง่ายขึ้น อาจเปิดโอกาสให้นักลงทุนรายย่อยสามารถใช้เครื่องมือการลงทุนที่ซับซ้อนซึ่งเคยจำกัดอยู่แค่ในกลุ่มสถาบันการเงินขนาดใหญ่</li>
</ul>
<h2>สรุปใจความสำคัญ</h2>
<ul>
<li>Recall Labs กำลังผลักดันการพัฒนา AI สำหรับการเทรดคริปโตผ่านการจัดการแข่งขันเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพ</li>
<li>การทดสอบมุ่งเน้นไปที่ความแตกต่างระหว่าง LLM ทั่วไปและ AI Agent ที่สร้างขึ้นเพื่อการเทรดโดยเฉพาะ</li>
<li>ความก้าวหน้านี้อาจเป็นจุดเริ่มต้นของการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในการนำ Machine Learning มาใช้ในตลาดการเงินดิจิทัล ซึ่งอาจนำไปสู่เครื่องมือการลงทุนที่ชาญฉลาดและทำงานได้โดยอัตโนมัติมากขึ้น</li>
</ul>
<h2>ตารางตรวจสอบข้อเท็จจริง (Fact-Check)</h2>
<div class='news-table-wrap'>
<div class="news-table-wrap">
<table class="news-fact-table news-fact-table">
<thead>
<tr>
<th>ประเด็น</th>
<th>ข้อมูลจากแหล่งข่าว</th>
<th>ผลตรวจสอบของ AI</th>
<th>สถานะ</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td>องค์กรที่จัดการแข่งขัน</td>
<td>Recall Labs</td>
<td>ชื่อองค์กร Recall Labs ถูกระบุอย่างชัดเจนในแหล่งข่าว</td>
<td>ตรง</td>
</tr>
<tr>
<td>จำนวนการแข่งขัน</td>
<td>run 20 or so AI trading arenas</td>
<td>แหล่งข่าวระบุว่ามีการจัดแข่งขัน &#8216;ประมาณ 20&#8217; เวที ซึ่งสอดคล้องกับการรายงาน</td>
<td>ตรง</td>
</tr>
<tr>
<td>ประเภทของ AI ที่ทดสอบ</td>
<td>pitted foundational large language models (LLMs) against customized trading agents</td>
<td>เป็นการแข่งขันระหว่าง LLM พื้นฐานกับ AI Agent ที่ปรับแต่งเฉพาะทางเพื่อการเทรด</td>
<td>ตรง</td>
</tr>
<tr>
<td>คำเปรียบเทียบเชิงนัยสำคัญ</td>
<td>Machine Learning ‘iPhone Moment’</td>
<td>แหล่งข่าวใช้คำว่า &#8216;iPhone Moment&#8217; เพื่อสื่อถึงจุดเปลี่ยนที่สำคัญของเทคโนโลยี</td>
<td>ตรง</td>
</tr>
</tbody>
</table>
</div>
</div>
<p><strong>Reference Site:</strong> CoinDesk</p>
]]></content:encoded>
					
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
