@golfkung07: Vongola Gear (วองโกเล่เกียร์) กำเนิดอาวุธขั้นสุดยอด จากเศษแหวนที่แตกสลาย สู่การปลดปล่อยพลัง Ver.X #katekyohitmanreborn #รีบอร์น #reborn #vongolagear

เหลาให้ฟัง
เหลาให้ฟัง
Open In TikTok:
Region: TH
Saturday 01 August 2026 11:02:10 GMT
105019
9431
49
445

Music

Download

Comments

31630098993
🌸💕?•AI•ANATA•EIEN•NI•?💕🌸🧿 :
แล้วแม่งทำให้รู้เลยว่ารุ่น1แม่งเก่งโม้ขนาดใหน แค่เลือดมันหลอดเดียวทำอาวุธโกงได้ทั้งกลุ่ม แล้วตัวแม่งเองจะโกงขนาดใหน แล้วถ้าจำไม่ผิด เท่าที่เล่ามาในเรื่องยังทำให้มันเอาจริงไม่ได้เลย เพราะแม่งเก่งเกินคนอื่นเกินแบบโม้เกินอะ
2026-08-01 17:56:07
37
pun4949
Tunphisan Shit-thikr :
ดีหมดยกเว้นการจัดลำดับภาค ไปอนาคตมาแล้วแต่แพ้คนในอดีต
2026-08-01 19:18:19
25
tawan18440
TKS 🐧🫪🦙Solus :
พิรุณครับเพราะชอบดาบคาตานะ
2026-08-03 07:08:32
1
cc.warmmy
w1150 :
หวังว่ารีบอร์นจะทำใหม่ โดยยึดตามมังงะ แบบที่ชาแมนคิงทำ
2026-08-03 15:31:21
1
am95374
🦅 :
อยากให้เขาทำเป็นอนิเมะต่อเสียดายมากๆ
2026-08-03 11:36:33
2
new_anfield99
⚽️ New AnField 🎸 :
แล้วเมื่อไหร่จะได้ดู
2026-08-01 14:04:53
3
skykung1999
กาย ก่าย ก้าย ก๊าย ก๋าย :
อยากดูแบบ ver อนิเมะ
2026-08-02 04:12:05
1
yo.bro456
刘伊笑。_YY` :
อัพเกรดแล้วเท่ห์สุดคงเป็นทรงผมนกฮีเบิร์ดของฮิบาริค่ะ5555
2026-08-01 19:42:53
2
boonyarit.khumcha
ลืม :
ก็ต้องฮิบาริ เคียวยะอยู่แล้วขนาดนกยังเท่!!!
2026-08-02 06:26:07
1
jib8022
jib :
2026-08-01 11:13:10
1
khiewkhiew801
ດຳດຳ :
หาอ่านได้ที่ไหนดีครับ
2026-08-01 13:53:00
1
thanawatboonleua8
KAMI FGM :
อยากให้มีภาคต่อในเมะ😭
2026-08-01 13:44:53
1
nattakan_ice
ไอซ์ดำ :
ขอดูแต่ละธาตุแบบละเอียดหน่อยได้ไหมครับ
2026-08-01 15:14:21
4
dw13ap
BaSe_DoX :
แอบเสียดายแหวนมาก อุตส่าห์ได้แหวนที่ปลดพลังมาแล้ว
2026-08-01 15:46:57
1
dj555mm
บุตร แห่งน้ำมันหอย :
ถ้าเลือกของชิม่อนคือบาป เลือดของวองโกเล่คือลงทัณฑ์🥰👍🤩 มาดื
2026-08-01 14:25:31
10
ootfp
อืม_ม :
แล้วทำภาคอนาคต ช่างหายไปไหน ทำแบบนี้ก็จบ
2026-08-01 12:07:15
2
sarawut.zx42
Sarawut zx :
ผมก้อยากดูนะแต่ไม่รู้อันไหนคือภาค1
2026-08-02 00:56:00
1
user39607273690234
สิงห์เมืองเพชร :
🥺🥺🥺
2026-08-01 16:59:46
1
To see more videos from user @golfkung07, please go to the Tikwm homepage.

Other Videos

Stop fine-tuning. You probably don't need it. 🛑 Every team asks the same question:
Stop fine-tuning. You probably don't need it. 🛑 Every team asks the same question: "should we do RAG or fine-tune?" 🤔 Wrong question. The real one is: where does the knowledge need to live? Answer that, and the choice makes itself 👇 01 · LONG CONTEXT 📄 effort ●○○ · $$ Paste the whole document into the context window. Every single call. That's it. No vector database, no pipeline, no infra, no retraining. The knowledge is pasted in each time. → Perfect for: contracts, code review, one doc, one session. If it fits in the window and it's one session, you're done. Ship it. 🚀 02 · RAG 🔎 effort ●●○ · $$ Now the corpus is too big to paste. So the model reaches out — queries a vector DB, pulls back the relevant chunks, and answers with them. The knowledge lives outside the model, which means you update a document and the answer changes instantly. No retraining. ⚡ → Perfect for: docs, support, search, anything where facts change weekly. 03 · FINE-TUNE 🎯 effort ●●● · $$$$ Data → training → new weights. One-time, offline, expensive. The knowledge gets baked into the model itself. Powerful — but the moment a fact changes, you retrain. 🔁 → Perfect for: brand voice, output format, structured responses, domain style. Notice what's not on that list: facts. 👀 Here's the part that costs teams months ⏳ Fine-tuning teaches the model how to behave. RAG and long context give it what to know. They solve completely different problems — so "RAG vs fine-tuning" was never really a competition. 🤝 And the effort ladder matters: each step down costs more money, more infrastructure, and more time before you ship. 💸 So the rule is simple: Start at the top. Move down only when it breaks. 🪜 Can't fit the doc? → Add RAG. Wrong tone or format no matter how you prompt? → Then fine-tune. Most teams skip straight to step 3 because it sounds the most impressive. Then they spend six months rebuilding what a 200K context window would have handled on day one. 😮‍💨 📸 Screenshot the last frame — all three architectures, effort, and cost in one view. Save it before your next design review. 🔖 Follow @hackproduct — we turn scary AI-engineering concepts into things you can actually ship. ⚡ . . #RAG #AIengineering #LLM #finetuning #longcontext

About