OpenAI ประกาศว่าเครื่องมือสำหรับค้นหาวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก Deep Research ซึ่งตอนนี้ผู้ใช้งานแบบเสียเงินทุกกลุ่มสามารถใช้งานได้แบบจำกัดจำนวน ได้รับการตอบรับที่ดีมากจากผู้ใช้งาน OpenAI จึงหาแนวทางให้ทุกคนสามารถใช้งาน Deep Research ได้มากขึ้นด้วยการออกเวอร์ชันใหม่มาเสริม

OpenAI เรียก Deep Research เวอร์ชันใหม่นี้ว่า lightweight ทำงานบนโมเดล o4-mini สามารถค้นหาข้อมูลได้แบบ Deep Research เวอร์ชันปกติ แต่ใช้ต้นทุนที่ต่ำลง เพราะคำตอบจะมีขนาดสั้นลง ผลทดสอบความแม่นยำได้คะแนนน้อยกว่า Deep Research เวอร์ชันเต็มไม่มากนัก

เมื่อต้นเดือนนี้ ทีมวิจัย Google Research เปิดตัว Geospatial Reasoning โครงการนำ generative AI มาใช้กับวงการแผนที่-ค้นหาพิกัด

ปัญหาเกิดจากการค้นหาข้อมูลเชิงพิกัดเป็นงานที่ซับซ้อน ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญสูง ต้องทำงานด้วยมือเสียเยอะ (เช่น หาบ้านทุกหลังที่มีหลังคาโซลาร์เซลล์ในตารางแผนที่บริเวณที่ต้องการ) การนำ AI เข้ามาใช้งานย่อมช่วยลดขั้นตอนลงได้มาก

ทีมวิจัย Microsoft Research เปิดตัวโมเดลภาษา BitNet ที่ขนาดเล็กพอจนสามารถรันในซีพียูได้

วงการโมเดลภาษา LLM รุ่นเล็กมีโมเดลหลายค่าย เช่น Llama ขนาดพารามิเตอร์ 1B และ 3B กรณีของ BitNet มีขนาดพารามิเตอร์ 2B และเทรนด้วยข้อมูลขนาด 4T (trillion tokens) แล้วถูกลดขนาดน้ำหนักข้อมูล (quantized) เพื่อให้ขนาดของโมเดลเล็กลง

จุดเด่นของ BitNet คือใช้เทคนิค quantization แบบ 1-bit (มีได้ 3 สถานะคือ -1, 0, 1) ตั้งแต่ตอนเทรนโมเดลเลย งานวิจัยนี้ต้องการพิสูจน์ว่าโมเดล 1-bit LLM ถ้าเทรนด้วยวิธีการที่ดีพอ ก็สามารถให้ผลลัพธ์ที่ดีไม่แพ้กับโมเดลที่ไม่ถูก quantized น้ำหนักได้

รายงานจาก Filtered.com สำรวจ 100 อันดับการใช้ Generative AI ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา โดยรวมพบว่ากระแส AI มาแรงขึ้นกว่าเดิม ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือสำหรับเล่นสนุก หรือช่วยงานทั่วไปเท่านั้น แต่กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันของหลาย ๆ คนไปแล้ว

ที่น่าสนใจคือ AI ไม่ได้ช่วยเรื่องเทคนิค หรือทำงานเบื้องหลังอีกต่อไป มันเข้าไปช่วยในเรื่องส่วนตัวมากขึ้น กลายเป็นเพื่อนคู่คิด ที่ช่วยสะท้อนตัวตนของผู้ใช้ออกมาให้ชัดขึ้น เห็นได้จาก 3 อันดับแรกจากการใช้งาน Generative AI ยอดนิยมในปีนี้ ได้แก่ ใช้บำบัดจิตใจ/เป็นเพื่อน, จัดระเบียบชีวิต, และค้นหาจุดหมาย

ส่วนอันดับที่ 4 และ 5 เพิ่มขึ้นจากปีที่แล้ว นั่นก็คือ ใช้เพิ่มประสิทธิภาพการเรียน และเขียนโค้ด

Anthropic เพิ่มความสามารถใหม่ Research ให้กับบริการ Claude ซึ่งมีรูปแบบการทำงานเหมือนกับผู้ให้บริการปัญญาประดิษฐ์ค่ายอื่นตามชื่อ โดย AI Agent จะค้นหาข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ แล้วเชื่อมโยงมาเป็นคำตอบให้ตามคำถามที่ผู้ใช้งานระบุไว้ พร้อมกับแหล่งอ้างอิงสำหรับดูเพิ่มเติม

Anthropic บอกว่า Research ให้คำตอบที่มีคุณภาพสูง ในเวลาไม่กี่นาที ซึ่งเกิดจากการผสมผสานการทำงานร่วมกัน

ฟีเจอร์ Research เริ่มให้บริการแล้วในสถานะเบต้า สำหรับลูกค้า Max, Team และ Enterprise เฉพาะในสหรัฐอเมริกา, ญี่ปุ่น และบราซิล

ที่มา: Anthropic

กูเกิลเปิดตัว DolphinGemma โมเดลภาษาขนาดใหญ่ตัวใหม่ ซึ่งจากชื่อก็พอเดากันได้ว่ามันคือโมเดลภาษาโลมา!

โลมาเป็นสิ่งมีชีวิตที่มีความฉลาดสูง มีภาษาของตัวเองที่สื่อสารระหว่างกันได้ แต่ก็เป็นความยากของมนุษย์ในการทำความเข้าใจภาษาของโลมา เมื่อมีเทคโนโลยีแบบ LLM เข้ามาช่วยเรียนรู้แพทเทิร์นของภาษาโลมา

DolphinGemma เป็นความร่วมมือของกูเกิลกับทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Georgia Tech และโครงการวิจัยโลมา Wild Dolphin Project (WDP) โดยใช้คลังเสียงและฟุตเตจวิดีโอของ WDP ที่สะสมมาตั้งแต่ปี 1985 ร่วมกับโมเดลฐานคือ Gemma ของกูเกิล ตัวโมเดล DolphinGemma ที่เทรนได้มีขนาด 400M พารามิเตอร์ ตอนเทรนใช้เทคนิค SoundStream ของกูเกิลมาแปลงคลื่นเสียงโลมาเป็น token

งานวิจัย Generative Search Tools and the Impact on News Content ที่จัดทำโดย Tow Center for Digital Journalism สำรวจว่าเครื่องมือค้นหา AI สามารถดึงข้อมูล และอ้างอิงเนื้อหาข่าวได้ดีแค่ไหน โดยเลือกบทความ 10 ชิ้นจากผู้เผยแพร่แต่ละราย ด้วยคำถามทั้งหมด 1,600 ข้อ

ในการทดสอบครั้งนี้ มีเครื่องมือค้นหา AI ทั้งหมด 8 โมเดล: ChatGPT, Perplexity, Perplexity Pro, DeepSeek, Copilot, Grok 2, Grok 3, และ Gemini

จากการทดสอบพบว่า เครื่องมือ AI มีความผิดพลาดมากกว่า 60% โดยเฉพาะ Perplexity ตอบคำถามผิด 37%, Gemini 76%, และ Grok 3 94% แต่ยังตอบคำถามด้วยความมั่นใจที่น่าตกใจ ขณะที่ ChatGPT ระบุบทความพลาด 134 ชิ้นจากทั้งหมด 200 บทความ แต่ยอมรับว่าไม่มั่นใจกับคำตอบแค่ 15 ครั้ง

ไมโครซอฟท์เปิดตัวผู้ช่วย AI บน Microsoft 365 Copilot สำหรับการค้นหาข้อมูลเชิงลึกและค้นหาข้อมูลสำหรับงานวิจัย ในรูปแบบเดียวกับ Deep Research ของ OpenAI และ Gemini Deep Research ของกูเกิล ซึ่งของไมโครซอฟท์แยก AI Agent เป็นสองตัวคือ Researcher และ Analyst

Researcher ระบุความสามารถช่วยการค้นคว้าข้อมูลที่มีขั้นตอนซับซ้อน ให้ข้อมูลที่มีคุณภาพสูง และตรงกับที่ต้องการใช้งานมากกว่าที่เคยมีมา ตัวผู้ช่วย AI ทำงานผสมผสานระหว่างโมเดล Deep Research ของ OpenAI กับเครื่องมือขั้นสูงของ Microsoft 365 Copilot รองรับการทำงานร่วมกับแหล่งข้อมูลภายนอกบน Salesforce, ServiceNow, Confluence และอื่น ๆ เพื่อหา insight ได้

ทีมนักวิจัยของ OpenAI และ MIT Media Lab รายงานผลการศึกษาในหัวข้อ การใช้งาน AI ส่งผลต่ออารมณ์และสภาวะจิตใจของผู้ใช้งานอย่างไรบ้าง โดยทำการศึกษาจากบทสนทนาระหว่าง ChatGPT กันเอง เพื่อดูปฏิกิริยาและอารมณ์ในการโต้ตอบ และศึกษาจากผู้ใช้งานกลุ่มเป้าหมายเกือบ 1 พันคน เป็นเวลา 4 สัปดาห์

ผลการศึกษาในสองประเด็นนี้ทำให้ทีมวิจัยพบว่า

รายงานของ Kaspersky บอกว่าประเทศไทยถูกโจมตีทางไซเบอร์สูงที่สุดในอาเซียน โดยเฉพาะแรนซัมแวร์เพิ่มขึ้นเป็นปีละ 109,315 ครั้ง ซึ่งองค์กรที่ตกเป็นเป้าหมายหลักคือ หน่วยงานรัฐ-กองทัพ อุตสาหกรรมพลังงาน-สาธารณูปโภค และบริษัทที่ปรึกษา-สถาบันการเงิน 

การโดนโจมตีครั้งเดียว อาจทำให้องค์กรเสียหายเยอะมาก เพราะมีทั้งค่าไถ่ข้อมูล ค่ากู้คืนข้อมูล ค่าชดเชย และความเสียหายต่อชื่อเสียง ซึ่งทำให้ธุรกิจต้องหยุดดำเนินการชั่วคราว เช่น MGM Resorts ของสหรัฐฯ ที่เคยถูกโจมตีด้วยแรนซัมแวร์จากกลุ่ม Scattered Spider ธุรกิจสูญเสียกว่า 100 ล้านดอลลาร์ฯ ในไตรมาสที่ 3/2023

ทีมวิจัยจาก Zoom Communications รายงานถึงเทคนิค Chain of Draft (CoD) ที่ล้อมาจาก Chain of Thought (CoT) หรือกระบวนการคิดก่อนตอบ ที่มักทำให้ผลการทดสอบต่างๆ ของปัญญาประดิษฐ์กลุ่ม LLM ดีขึ้น โดยพบว่ากระบวนการ CoD ได้ผลใกล้เคียงหรือดีกว่า CoT แต่กลับประหยัดค่า token อย่างมาก

หลักการของ CoD นั้นเรียบง่าย คือการใส่ system prompt ระบุว่าให้คิดเป็นขั้นเป็นตอนก่อนตอบ (เหมือน CoT) แต่ระบุว่าให้คิดให้สั้นที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ แต่ละขั้นตอนก็คิดสั้นๆ พอ

ความน่าสนใจของแนวทางนี้คือเมื่อรันกับชุดทดสอบต่างๆ แล้วพบว่า CoD ทำคะแนนได้ดีกว่าโมเดลพื้นฐานอย่างมาก ขึ้นไประดับเดียวกับ CoT แต่กลับใช้โทเค็นรวมเพียง 7.6% ของ CoT เท่านั้น

OpenAI ประกาศตั้งโครงการ NextGenAI เพื่อสนับสนุนงานวิจัยที่ต้องใช้ปัญญาประดิษฐ์ร่วมกับมหาวิทยาลัยและหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง โดยมหาวิทยาลัยที่ร่วมก่อตั้งในโครงการนี้มีทั้ง Harvard University, MIT, University of Michigan, University of Georgia, University of Oxford, California Institute of Technology และอีกหลายหน่วยงาน

OpenAI จะให้เงินสนับสนุนโครงการ NextGenAI นี้ 50 ล้านดอลลาร์ เพื่อให้งานวิจัยที่ได้รับอนุมัติจากโครงการ สามารถใช้งานทรัพยากรประมวลผลและ API ของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยต่อยอดงานวิจัยได้

OpenAI บอกว่าโครงการนี้จะช่วยให้งานวิจัยต่าง ๆ สามารถสร้างผลลัพธ์ออกมาได้รวดเร็วขึ้น และทำให้เห็นการนำ AI มาใช้งานสำหรับอนาคตมากขึ้น

รายงานผลสำรวจเรื่องความรับผิดชอบและช่องว่างของการใช้ระบบ AI จาก NTT DATA พบ 81% ของผู้บริหารบอกว่าพนักงานยังตามไม่ทันความก้าวหน้าของ AI ซึ่งเป็นปัญหาใหญ่ที่ส่งผลต่อการลงทุน ความปลอดภัย และความเชื่อมั่นของคนทั่วไป

แม้หลายองค์กรเริ่มเอา AI มาใช้ แต่พนักงานยังขาดทักษะที่จำเป็น โดย 67% ของผู้บริหารบอกว่าทีมยังทำงานร่วมกับ AI ได้ไม่เต็มที่ และ 72% ยอมรับยังไม่มีนโยบายที่ชัดเจนเกี่ยวกับเรื่องนี้

นอกจากนั้น ยังมีปัญหาด้านกฎระเบียบเกี่ยวกับ AI ที่ยังไม่แน่นอน โดย 80% ของผู้บริหารมองว่ากฎหมายที่ไม่ชัดเจนเป็นอุปสรรค ทำให้การลงทุน และการใช้งาน AI ช้าลงไปอีก

รายงาน State of Create จาก Patreon พบครีเอเตอร์พยายามดิ้นรนเพื่อเข้าถึงผู้ติดตาม โดย 53% ยอมรับว่าทำได้ยากกว่าห้าปีที่แล้ว เนื่องจากแพลตฟอร์มต่าง ๆ เน้นดันคอนเทนต์ตามอัลกอริธึม และคอนเทนต์รูปแบบวิดีโอมากขึ้น

โดยเฉพาะตั้งแต่ที่ TikTok ได้รับความนิยม แพลตฟอร์มอื่นก็หันมาดันวิดีโอสั้น มีการเปิดตัวคอนเทนต์วิดีโอสั้น เช่น Reels จาก Instagram และ Shorts จาก YouTube

อย่างไรก็ตาม แม้วิดีโอสั้นจะขึ้นฟีดมากกว่า แต่ 52% ของผู้ใช้บอกว่าชอบวิดีโอยาวมากกว่า เพราะสนุกและดึงดูดความสนใจมากกว่า ที่สำคัญคือ ยอมจ่ายเงินเพื่อสนับสนุนครีเอเตอร์มากขึ้น

OpenAI ประกาศว่าเครื่องมือสำหรับการค้นหา วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก Deep Research ที่เดิมจำกัดให้เฉพาะลูกค้า ChatGPT Pro ตอนนี้ได้เปิดให้ลูกค้าแบบเสียเงินทุกกลุ่มสามารถใช้งานได้แล้ว ตามแผนที่ซีอีโอ Sam Altman บอกเมื่อสัปดาห์ก่อน ทั้งลูกค้า ChatGPT Plus, Team, Edu และ Enterprise

อย่างไรก็ตามจำนวนคิวรียังคงถูกจำกัด โดยลูกค้ากลุ่มใหม่ที่ได้ใช้ Deep Research ทั้ง Plus, Team, Edu และ Enterprise สามารถใช้ Deep Research ได้ 10 คิวรีต่อเดือน ส่วนลูกค้า Pro เพิ่มจำนวนจาก 100 เป็น 120 คิวรีต่อเดือน

ตั้งแต่ที่ Donald Trump กลับมาดำรงตำแหน่งประธานาธิบดีสมัยที่สอง ผู้นำบิ๊กเทคฯ​ ก็หันมาสนับสนุนเขากันมากขึ้น โดยเฉพาะ Mark Zuckerberg ที่เปลี่ยนนโยบายการควบคุมเนื้อหาของ Meta และ Elon Musk ที่ดันหน่วยงาน DOGE โดยอ้างว่าจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของรัฐบาล ทำให้คนอเมริกันเริ่มจับตามองสองซีอีโอ

กูเกิลประกาศว่า Gemini Deep Research ฟีเจอร์สำหรับการค้นหาและสรุปข้อมูลเชิงลึกด้วย Gemini เปิดให้ใช้งานแล้วสำหรับลูกค้า Google Workspace ที่มีสิทธิเข้าถึง Gemini Advanced

Deep Research เป็นคุณสมบัติยอดนิยมที่ผู้พัฒนาปัญญาประดิษฐ์นิยมนำเสนอช่วงนี้ โดยสามารถค้นหาข้อมูลเชิงลึก เช่น แนวโน้มในอุตสาหกรรม, พฤติกรรมลูกค้า หรืองานวิจัยต่าง ๆ ซึ่งเดิมต้องค้นหาข้อมูลจากหลายแหล่งข้อมูลรวมกัน แต่ Deep Research สามารถดำเนินการได้ทั้งหมดผ่าน prompt และ Gemini จะแสดงขั้นตอนการทำงานให้

Deep Research รองรับการทำงานเฉพาะภาษาอังกฤษในตอนนี้ สามารถใช้งานได้ทั้งผ่านเว็บและแอป Gemini บนสมาร์ทโฟน

การแข่งขันในเครื่องมือค้นหาข้อมูลเชิงลึกด้วย AI สำหรับการศึกษาวิจัยดูจะร้อนแรงมากขึ้น ล่าสุด Perplexity เปิดตัวคุณสมบัติใหม่ Deep Research ซึ่งทำงานตามชื่อ ในการค้นหาข้อมูลจากเว็บไซต์ที่หลากหลายและเขียนสรุป โดยตอนนี้ทั้งกูเกิลมีความสามารถนี้ใน Gemini 2.0 และ OpenAI มีฟังก์ชันชื่อเหมือนกันใน ChatGPT

Perplexity บอกว่า Deep Research ของตนเองมีจุดเด่นเหนือกว่าคู่แข่ง เพราะสามารถให้ผลลัพธ์ที่ต้องการในเวลาต่ำกว่า 3 นาที ซึ่งเริ่มตั้งแต่ขั้นตอนการค้นหาข้อมูล อ่านทำความเข้าใจ วิเคราะห์ และเขียนรายงานสรุปออกมาเป็นฟอร์แมตที่พร้อมนำไปใช้งาน

ทีมวิจัยร่วมระหว่างไมโครซอฟท์และมหาวิทยาลัยคาร์เนกีเมลลอน รายงานถึงการสำรวจคนทำงานแบบใช้ความรู้ 319 คนถึงผลกระทบของ generative AI ต่อการทำาน พบว่ายิ่งพนักงานมั่นใจในปัญญาประดิษฐ์ขึ้นแค่ไหนก็ส่งผลลบต่อความมั่นใจในการคิดเชิงวิพากษ์ (critical thinking) ของตัวเอง

กลุ่มตัวอย่าง 319 คนที่ใช้ GenAI ทำงานอยู่แล้ว เป็นชายหญิงอย่างละครึ่ง (ไม่ใช่ชายหญิง 5 คนและไม่ระบุ 2 คน) ส่วนใหญ่ใช้ ChatGPT 96.87% ที่เหลือใช้ Microsoft Copilot 23.20%, Gemini 21.63%, Copilot ใน Office 18.81%, และ Gemini ใน Workspace 15.36% ตัวงานหาคำตอบสองคำถามคือ

SCB EIC ประเมินว่าความต้องการ AI ทั่วโลกที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว จะส่งผลดีต่อกลุ่มผู้ผลิตชิปและส่วนประกอบที่ไม่รวมชิปต้นน้ำ โดยผลประโยชน์จะตกไปที่ผู้ประกอบการไทย 2 ด้าน ดังนี้:

นอกจากประกาศแผนการออกโมเดล GPT4.5, GPT-5 และยกเลิกการออก o3 แล้ว Sam Altman ซีอีโอ OpenAI ได้อธิบายแผนเกี่ยวกับบริการค้นหาข้อมูลเชิงลึกสำหรับงานวิจัย Deep Research ของ ChatGPT ด้วย

มีผู้ใช้งานชื่อ seconds_0 บอกว่าสำหรับเขาแล้ว Deep Research เป็นเครื่องมือที่ดีมากระดับพร้อมจ่าย 1,000 ดอลลาร์ต่อเดือนเลย ซึ่งตอนนี้ Deep Research ยังจำกัดการใช้งานไว้ 100 คิวรีต่อวันเฉพาะลูกค้า Pro ซึ่ง Altman โควทโพสต์นี้และบอกว่าเขาเตรียมเปิดให้ลูกค้ากลุ่มอื่นใช้ Deep Research ได้ด้วย โดยลูกค้า Plus ใช้ได้ 10 คิวรีต่อเดือน และผู้ใช้งานฟรี 2 คิวรีต่อเดือน ซึ่งตัวเลขนี้จะเพิ่มขึ้นในอนาคต

ทีมวิจัยระดับปริญญาตรีนำเสนอโครงสร้างข้อมูลแบบใหม่เพื่อปรับปรุงโครงสร้างข้อมูล open-addressing hash table หรือโครงสร้างแฮชที่เก็บข้อมูลในตารางแฮชโดยตรง โดยสามารถสร้างอัลกอริทึมที่เร็วกว่า การคาดคะเนของ Andrew Yao ที่วางข้อจำกัดความเร็วของปัญหาแบบนี้ไว้ตั้งแต่ปี 1985

ภายหลังจากที่ทาง กสทช. อนุญาตให้เกิดการควบรวมของผู้ให้บริการสัญญาณมือถือ (TRUE+DTAC) และผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตบ้าน (AIS+3BB) จนถึงตอนนี้ได้ผ่านมาเป็นเวลา 1-2 ปีแล้ว อยากขอเสียงผู้บริโภคทุกค่าย ว่าการใช้งานมือถือและเน็ตบ้านของทุกคนดีขึ้นหรือแย่ลงอย่างไรบ้าง

Blognone ร่วมกับ 101 PUB ศูนย์ความรู้นโยบายสาธารณะเพื่อการเปลี่ยนแปลง สำรวจข้อมูลผู้ใช้โทรศัพท์มือถือ-อินเทอร์เน็ตบ้าน ว่าเกิดอะไรขึ้นหลังการควบรวมผู้ให้บริการโทรคมนาคม ทั้งกรณี True + DTAC และ AIS + 3BB

ก่อนหน้านี้มีข่าวลือว่าแอปเปิลกำลังพัฒนาโครงการใหม่เป็นหุ่นยนต์ผู้ช่วยส่วนตัวในบ้าน ที่สามารถเคลื่อนที่ติดตามผู้ใช้งานได้ ล่าสุดแอปเปิลเผยแพร่รายละเอียดงานวิจัยของบริษัทซึ่งน่าจะยืนยันข่าวนี้ และทำให้เห็นแนวทางที่แอปเปิลสนใจ

งานวิจัยนี้เรียกชื่อว่า ELEGNT ย่อมาจาก Expressive and Functional Movement Design for Non-Anthropomorphic Robot หรือการออกแบบการทำงานแสดงความรู้สึกให้หุ่นยนต์ที่ไม่ได้มีรูปร่างแบบคน ซึ่งแอปเปิลสาธิตผ่านหุ่นยนต์รูปร่างเหมือนหลอดไฟตั้งโต๊ะ Luxo Jr. สัญลักษณ์ของสตูดิโอ Pixar ที่สตีฟ จ็อบส์เป็นหนึ่งในผู้ถือหุ้น

ทีมนักวิจัยจากประเทศไทย 3 คน และช่างภาพอีก 1 คน เดินทางไปทำวิจัยที่ขั้วโลกใต้ (แอนตาร์กติก) ถือเป็นคณะคนไทยที่เดินทางทำวิจัยไปขั้วโลกใต้ในรอบ 11 ปี (ไปคราวก่อนคือ 2557)

การเดินทางครั้งนี้อยู่ภายใต้ "โครงการวิจัยขั้วโลกตามพระราชดำริ สมเด็จพระกนิษฐาธิราชเจ้า กรมสมเด็จพระเทพรัตนราชสุดาฯ สยามบรมราชกุมารี" ของ "มูลนิธิเทคโนโลยีสารสนเทศตามพระราชดำริ สมเด็จพระเทพรัตนราชสุดาฯ สยามบรมราชกุมารี" ที่มีความร่วมมือกับหน่วยงานด้านขั้วโลกของประเทศจีน (PRIC) ทำให้สามารถส่งนักวิจัยไทยไปทำวิจัยที่สถานีวิจัยเกรทวอลล์ (Great Wall Station) ของจีนได้

ทีมจากไทยทั้ง 4 คนได้แก่