https://www.youtube.com/live/lX_zpIQTqKI?si=dgnO0b4qshKUDLLQ

ที่งาน Computex 2025 AMD เปิดไพ่เด็ด—Ryzen Threadripper 9000 รุ่นใหม่ล่าสุดที่อิงบนสถาปัตยกรรม Zen 5 โดยมีสูงสุดถึง 96 คอร์ พร้อมเทคโนโลยีที่สายทำงานหนัก เช่น นักเรนเดอร์ นักออกแบบกราฟิก หรือนักวิจัยด้าน AI ต้องร้องว้าว ซีรีส์นี้แบ่งออกเป็น 2 กลุ่ม: 1) PRO 9000WX สำหรับเวิร์กสเตชันระดับองค์กร 2) 9000 ซีรีส์ สำหรับผู้ใช้งานแบบ HEDT (High-End Desktop) ที่โหดคือ—AMD ไม่ได้มาแค่ “ตัวเลขสเปก” แต่จัด ตัวอย่างประสิทธิภาพจริง เทียบกับคู่แข่งอย่าง Intel Xeon W9-3595X เลยด้วย และผลลัพธ์ก็ไม่ธรรมดา เช่น ด้าน LLM (AI ใหญ่ ๆ อย่าง GPT) AMD บอกว่าเร็วกว่า Intel ถึง 49% ในบางกรณี ลองจินตนาการว่าเครื่องเวิร์กสเตชันที่ใช้ซีพียู 96 คอร์ พร้อมแรม DDR5 แบบ 8 แชนแนล และรองรับ PCIe Gen5 ถึง 128 เลนส์ จะทำงานกับโมเดล AI หรือเรนเดอร์ V-Ray ได้เร็วขนาดไหน—AMD เคลมว่าเร็วกว่า Xeon ถึง “เกือบ 2.5 เท่า!” ยังไม่มีราคาวางจำหน่ายนะครับ แต่คาดว่าเปิดตัวจริงภายในเดือนหน้า ✅ AMD เปิดตัว Ryzen Threadripper 9000 ซีรีส์ บน Zen 5   • รุ่นสูงสุดมีถึง 96 คอร์ / 192 เธรด   • แบ่งเป็นกลุ่ม PRO สำหรับเวิร์กสเตชัน และ X-series สำหรับ HEDT ✅ รองรับเทคโนโลยีล้ำสมัย   • แรม DDR5-6400 สูงสุด 8 แชนแนล   • PCIe Gen5 สูงสุด 128 เลนส์   • รองรับ EXPO กับแรมความเร็วสูงกว่า 7000 MT/s ✅ ผลทดสอบประสิทธิภาพแบบเทียบรุ่น   • รุ่น 9995WX เร็วกว่า 7995WX ถึง 26%   • รุ่น 9980X แรงกว่า Intel Xeon W9-3595X สูงสุด 108%   • ด้าน AI เร็วกว่าถึง 49% และใน Chaos V-Ray เร็วกว่าเกือบ 2.5 เท่า ✅ เหมาะกับงานระดับมืออาชีพและ AI รุ่นใหญ่   • เหมาะกับการเรนเดอร์ภาพ 3D, โมเดล LLM, โปรแกรมออกแบบ และงานกราฟิกประสิทธิภาพสูง ‼️ ประสิทธิภาพ AI ยังรวมการ์ดจอเข้าไปในการวัดผลด้วย   • ผลลัพธ์ LLM ที่เร็วกว่า 49% มีการใช้งาน GPU ร่วมด้วย ซึ่งอาจทำให้ภาพรวมดูเร็วเกินจริง ‼️ ยังไม่มีข้อมูลราคาจำหน่ายอย่างเป็นทางการ   • อาจทำให้ผู้ซื้อประเมินงบประมาณหรือวางแผนจัดสเปกได้ยากในตอนนี้ ‼️ การเปรียบเทียบกับ Intel ใช้ Xeon W9 ซึ่งเป็นซีรีส์คนละตลาด   • ถึงแม้ Xeon W9 จะใช้ในเวิร์กสเตชันเหมือนกัน แต่อาจมีบริบทของราคาหรือสภาพแวดล้อมที่ต่างกัน ‼️ TDP สูงสุดถึง 350W อาจต้องระวังด้านการระบายความร้อนและพลังงาน   • เหมาะกับเคสระดับองค์กรหรือผู้ใช้ที่เข้าใจการจัดการความร้อนเป็นอย่างดี https://www.neowin.net/news/amd-thinks-ryzen-threadripper-9000-wipes-the-floor-with-intel/

1/ เจ้าหน้าที่ IRGC ของอิหร่านกล่าวว่า: การโจมตีด้วยขีปนาวุธเมื่อคืนนี้พิสูจน์ให้เห็นอย่างไม่ต้องสงสัยว่าท้องฟ้าเหนืออิสราเอลอยู่ภายใต้การควบคุมของ IRGC อย่างเต็มที่แล้ว

2/ เจ้าหน้าที่ IRGC ของอิหร่านกล่าวว่า: การโจมตีด้วยขีปนาวุธเมื่อคืนนี้พิสูจน์ให้เห็นอย่างไม่ต้องสงสัยว่าท้องฟ้าเหนืออิสราเอลอยู่ภายใต้การควบคุมของ IRGC อย่างเต็มที่แล้ว

ยุคนี้องค์กรไม่ค่อย “ผูกขาดใจ” กับ Cloud เจ้าเดียวแล้ว ส่วนใหญ่ใช้แบบ Multicloud เพื่อดึงจุดเด่นแต่ละแพลตฟอร์มมาใช้งาน เช่น ใช้ GCP ทำ Data Analytics, Azure ทำ Identity, AWS ทำ Compute แต่รู้ไหมว่าความปลอดภัยแบบ “ข้ามค่าย” นี่เองที่สร้างฝันร้ายให้นัก Security เพราะเครื่องมือของแต่ละเจ้าต่างกัน ภาษาและพฤติกรรมไม่เหมือนกัน ทำให้เกิด “จุดบอด” ที่แฮกเกอร์ชอบที่สุด ข่าวนี้เลยรวบรวม 8 เทคนิค ที่องค์กรควรใช้เพื่อควบคุมความปลอดภัย Multicloud อย่างมืออาชีพ เช่น การตั้งศูนย์กลางความปลอดภัยที่ไม่ขึ้นกับ Cloud ใด Cloud หนึ่ง, การใช้ระบบตรวจจับภัยแบบรวมศูนย์, หรือแม้แต่การตั้งขอบเขตความไว้ใจให้ทุกระบบ — ไม่ว่าจะเป็น AWS, Azure หรือเครื่องเก่าที่นั่งนิ่ง ๆ ในดาต้าเซ็นเตอร์ก็ตาม สิ่งสำคัญที่หลายคนมองข้ามคือเรื่อง “shared responsibility” — ความปลอดภัยไม่ใช่งานของทีม Security คนเดียว แต่ต้องกระจายบทบาทไปถึง DevOps, Cloud Architect และแม้แต่ทีม Compliance ด้วย ✅ ตั้งทีมกลางดูแลความปลอดภัย Multicloud   • สร้างศูนย์กลางหรือบุคคลที่คุมกลยุทธ์ ความสอดคล้อง และการบังคับใช้นโยบาย Cloud ทั้งหมด ✅ ใช้ระบบ Identity และ Governance แบบรวมศูนย์   • ลดช่องว่างระหว่าง Cloud ด้วยการจัดการสิทธิ์ผ่านระบบกลาง เช่น Microsoft Entra ID หรือ Okta ✅ ไม่ยึดติดกับ Security Tools ของแต่ละ Cloud โดยลำพัง   • สร้างมาตรฐานเดียวทั่วทุก Cloud เพื่อไม่ให้เกิดความซ้ำซ้อนและจุดอ่อน ✅ ใช้แนวคิด “Unified Trust Boundary”   • ยึดผู้ใช้ ข้อมูล และพฤติกรรมเป็นศูนย์กลาง แทนที่จะวางระบบความปลอดภัยแยกตามแพลตฟอร์ม ✅ กระจายความรับผิดชอบความปลอดภัยในองค์กร   • CISO เป็นเจ้าภาพ แต่ต้องมีทีม DevOps, Platform, Compliance มาร่วมรับผิดชอบด้วย ✅ เน้น Collaboration ระหว่างทีม ไม่ทำงานแบบไซโล   • ช่วยให้ระบบความปลอดภัยสอดคล้องกับภาพรวมธุรกิจ ✅ ตั้งระบบตรวจจับภัยแบบข้าม Cloud อย่างเป็นระบบ   • ลด Alert Fatigue และมองเห็นภาพรวมของภัยคุกคามได้ชัดเจนขึ้น ✅ ควบคุมการเข้าถึงด้วยแนวคิด “Session-based Access”   • ลดความเสี่ยงจากมัลแวร์หรือผู้บุกรุก ด้วยการจำกัดสิทธิ์และระยะเวลาการใช้งาน Cloud ‼️ Cloud แต่ละเจ้ามีเครื่องมือ-คำศัพท์ไม่เหมือนกัน ทำให้เกิดความสับสน   • การพึ่ง native tools แยกเจ้า โดยไม่มีแผนรวม อาจเกิดช่องโหว่ที่ไม่รู้ตัว ‼️ Multicloud อาจเพิ่ม “complexity” มากกว่าที่คิด   • ถ้าไม่ควบคุมให้ดี Cloud หลายเจ้าจะกลายเป็น “ป่าดง Security Tools” ที่ดูแลไม่ทั่วถึง ‼️ ความปลอดภัยไม่ควรฝากไว้แค่ทีม Security   • ถ้าไม่ดึงคนอื่นมารับผิดชอบร่วมกัน ก็เหมือนมีรปภ.แค่เฝ้าประตูหน้า แต่หน้าต่างเปิดโล่งหมด ‼️ หากไม่มีการวาง Detection & Response ที่เป็นระบบ จะมองไม่เห็นภัยที่แทรกข้าม Cloud   • โดยเฉพาะพฤติกรรมแฝงที่มักกระโดดข้ามแพลตฟอร์ม ‼️ การควบคุมสิทธิ์แบบ Static Access ทำให้ Cloud ตกเป็นเป้าได้ง่าย   • ต้องใช้แนวคิด “just-in-time access” แทนสิทธิถาวร https://www.csoonline.com/article/4003915/8-tips-for-mastering-multicloud-security.html

หลายประเทศในลาตินอเมริกาไม่อยากเป็นแค่ "ผู้บริโภค AI" อีกต่อไป พวกเขารวมตัวกันกว่า 12 ประเทศ โดยมีชิลีเป็นแกนกลาง ผ่านศูนย์ CENIA (National Center for AI) เพื่อพัฒนาโมเดล AI ภาษาใหญ่ของตัวเองชื่อ Latam-GPT จุดเด่นคือโมเดลนี้จะเข้าใจบริบท วัฒนธรรม และภาษาเฉพาะถิ่นของลาตินอเมริกาได้ดีกว่าโมเดลที่ถูกฝึกด้วยภาษาอังกฤษแบบตะวันตก เช่น ChatGPT หรือ Gemini แถมยัง “โอเพนซอร์ส” เปิดให้ใคร ๆ ในภูมิภาคนำไปใช้หรือพัฒนาต่อยอดได้ อีกหนึ่งไฮไลต์คือ การรักษาภาษา Indigenous อย่าง Rapa Nui ซึ่งเป็นภาษาพื้นเมืองของ Easter Island พวกเขาสร้างระบบแปลไว้แล้วเพื่อให้ใช้ในบริการสาธารณะ เช่น แชตบอทหน่วยงานรัฐหรือแพลตฟอร์มการศึกษาสำหรับชุมชน Latam-GPT จะใช้เทคโนโลยีพื้นฐานจาก Llama 3 ของ Meta และพัฒนาโดยใช้ทรัพยากรประมวลผลจากมหาวิทยาลัยต่าง ๆ รวมถึงคลาวด์จาก Amazon ด้วย ✅ 12 ประเทศในลาตินอเมริการ่วมพัฒนาโมเดล Latam-GPT เปิดตัว ก.ย. 2025   • นำโดยชิลี และศูนย์วิจัย CENIA พร้อมสถาบันในภูมิภาคกว่า 30 แห่ง   • พัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ที่เข้าใจภาษาและวัฒนธรรมเฉพาะถิ่น ✅ เป้าหมายคือการกระจาย AI ให้เข้าถึงผู้คนทุกกลุ่ม (AI democratization)   • วางแผนใช้ในโรงเรียน โรงพยาบาล และระบบบริการภาครัฐ ✅ เน้นการอนุรักษ์ภาษา Indigenous เช่น Rapa Nui   • สร้างระบบแปลภาษาเพื่อการใช้งานเชิงบริการและการศึกษา ✅ พัฒนาด้วยเทคโนโลยี Llama 3 จาก Meta   • ใช้เครือข่ายคอมพิวเตอร์ระดับภูมิภาค รวมถึงคลาวด์ของ AWS ✅ ยังไม่มีงบประมาณเฉพาะ แต่หวังดึงเงินทุนจากภาครัฐและเอกชนเพิ่มเติมภายหลัง   • CENIA ระบุว่าหากโชว์ศักยภาพได้ จะมีผู้สนับสนุนเพิ่มขึ้นแน่นอน ‼️ การที่ Latam-GPT เปิดโอเพนซอร์ส อาจเสี่ยงต่อการนำไปใช้ในทางที่ผิด   • โดยเฉพาะในภูมิภาคที่การควบคุมการใช้เทคโนโลยียังไม่เข้มงวด ‼️ การใช้ LLM กับภาษาเฉพาะถิ่นต้องใช้ข้อมูลเทรนมากพอ ไม่เช่นนั้นอาจทำให้เกิด bias   • หากรวบรวมข้อมูลน้อยหรือไม่หลากหลาย AI อาจเข้าใจผิดหรือตอบไม่เหมาะสมกับวัฒนธรรม ‼️ การพัฒนา AI ข้ามประเทศหลายฝ่าย อาจขัดแย้งกันด้านสิทธิ์และการควบคุมในอนาคต   • ต้องมีข้อตกลงชัดเจนด้านกฎหมายระหว่างประเทศ และการแบ่งปันผลประโยชน์ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/18/latin-american-countries-to-launch-own-ai-model-in-september

🏚️ รอยร้าวเล็ก ๆ อย่ามองข้าม ❗ เพราะถ้าปล่อยไว้...อาจพังทั้งผนัง! แต่เจอ M600 เข้าไป 💥 ✅ ผสมน้ำ ✅ ปาด ✅ ทา ก็ซ่อมได้เองง่าย ๆ ✨ มือใหม่ก็ทำได้! บ้านแน่น! ใจไม่ร้าว 💚 #ร้าวต้องรีบซ่อม #TPIซ่อมเองได้ #M600ตัวช่วยซ่อมบ้าน #ของมันต้องมี #รีวิวบ้าน #รอยร้าวไม่ต้องเรียกช่าง

ทุกวันนี้เราใช้งาน AI อย่าง ChatGPT กันจนเป็นเรื่องปกติ—แต่รู้ไหมครับว่าแค่พิมพ์ถามคำถามหนึ่งครั้ง อาจมีผลต่อสิ่งแวดล้อมไม่น้อยเลย Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI ออกมาเผยตัวเลขว่า คำถามหนึ่งคำถามบน ChatGPT ใช้พลังงานประมาณ 0.34 วัตต์-ชั่วโมง ซึ่งเท่ากับเปิดเตาอบประมาณ 1 วินาที หรือเปิดหลอดไฟประหยัดพลังงานประมาณ 2 นาที และใช้น้ำประมาณ 0.000085 แกลลอน (ประมาณ 1/15 ช้อนชา) แต่ในความเป็นจริง คำถามไม่ได้มีแค่คำถามเดียว—ทั่วโลกมีการยิงคำถามเข้าระบบเป็นพันล้านครั้งต่อวัน รวมแล้วผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมก็ “ไม่เล็ก” อีกต่อไป แอปวิเคราะห์คาร์บอนฟุตพรินต์ชื่อว่า Greenly เคยคำนวณว่า ChatGPT รุ่นแรก ใช้พลังงานจนปล่อย CO₂ ประมาณ 240 ตันต่อปี เทียบได้กับการบินระหว่างปารีส-นิวยอร์ก 136 เที่ยวไปกลับ! และถ้าองค์กรหนึ่งใช้ ChatGPT-4 เพื่อตอบอีเมลล้านฉบับต่อเดือน จะปล่อย CO₂ รวมกันปีละ 7,138 ตัน หรือเท่ากับการบินไป-กลับปารีส-นิวยอร์กถึง 4,300 เที่ยว 😱 นักวิจัยจาก MIT ยังชี้ว่า การฝึกสอนโมเดลภาษาหลายตัว เทียบเท่าการปล่อยคาร์บอนของรถยนต์ในอเมริกาตลอดอายุการใช้งาน “ถึง 5 คัน” รวมการผลิตรถด้วยนะครับ ไม่ใช่แค่การขับ ✅ Altman เผยตัวเลขพลังงานที่ใช้ต่อ 1 คำถามของ ChatGPT   • ใช้พลังงาน 0.34 วัตต์-ชั่วโมง และน้ำประมาณ 1/15 ช้อนชา   • เทียบเท่ากับการเปิดเตาอบไฟฟ้า 1 วินาที หรือหลอดไฟ 2 นาที ✅ ผลกระทบสะสมมหาศาลเมื่อมีผู้ใช้จำนวนมาก   • ChatGPT เองยังตอบว่าผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วหากใช้งานระดับพันล้านครั้ง ✅ รายงานจาก Greenly ระบุ ChatGPT-4 สร้าง CO₂ ประมาณ 7,138 ตัน/ปี (ใช้ตอบอีเมลล้านฉบับ/เดือน)   • เทียบเท่ากับเที่ยวบินไปกลับปารีส-นิวยอร์ก 4,300 เที่ยว ✅ แหล่งการปล่อย CO₂ ส่วนใหญ่มาจากการฝึก (Training)   • ระบบฝึกคิดเป็น 99% ของปริมาณคาร์บอนทั้งหมดในบางกรณี   • คิดเป็นประมาณ 238 ตัน CO₂ ต่อปีสำหรับรุ่นแรกของ ChatGPT ✅ MIT เปรียบเทียบว่าโมเดล LLM ปล่อย CO₂ เท่ารถยนต์ 5 คันรวมกันตลอดอายุการใช้งาน   • คำนวณรวมตั้งแต่กระบวนการผลิตจนถึงการใช้งาน ✅ แนวโน้ม “AI ขนาดเล็ก ประสิทธิภาพสูง” กำลังมาแรงเพื่อลดผลกระทบสิ่งแวดล้อม   • เป็นทางเลือกให้ใช้งานได้แบบพอดี โดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรสูงแบบ LLM ขนาดใหญ่ ‼️ AI แม้ตอบได้ฉลาด แต่ไม่ใช่ “ไร้มลพิษ” อย่างที่เข้าใจกัน   • การใช้งานมากเกินจำเป็น หรือใช้แบบไม่ได้วางแผน อาจมีผลต่อสิ่งแวดล้อมสูง ‼️ การฝึกโมเดลขนาดใหญ่มีผลกระทบสูงมากต่อทรัพยากรโลก   • โดยเฉพาะการใช้ไฟฟ้า น้ำ และการผลิตอุปกรณ์เซิร์ฟเวอร์ ‼️ ปริมาณน้ำที่ใช้ต่อ query ดูเหมือนน้อย แต่สะสมแล้วสูงมากในระดับโลก   • ยิ่งมีการขยายเซิร์ฟเวอร์ AI ทั่วโลก ยิ่งต้องคำนึงถึง “Water Footprint” มากขึ้น ‼️ ข้อมูลจาก Altman เป็นค่าเฉลี่ย ไม่ได้แสดงความแปรผันตามรูปแบบคำถามที่ซับซ้อนกว่า   • คำถามที่ใช้ context เยอะ หรือเรียกโมเดลขนาดใหญ่ อาจใช้พลังงานมากกว่าค่าเฉลี่ยหลายเท่า https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/18/the-environmental-cost-of-a-chatgpt-query-according-to-openai039s-ceo

*****.....เหรียญ.....พ่อท่าน คล้อย.....วัดภูเขาทอง.....หน้าหนุ่ม.....ว่าด้วยวิชา.....เหนือดวง.....สายเขาอ้อ.....จ.พัทลุง.....***** *****.....ต่อไป..จะต้องเป็น...ตำนาน.... ในการจัดสร้างวัตถุมงคล...รุ่นเหนือดวง...ครั้งแรก...ของการปลุกเสกด้วย...ตำราพิชัยสมบัติ...พิชัยสงคราม...ว่าด้วย...วิชาเหนือดวง...อัญเชิญ...เทพเทวดา...มหาเทพ... พระอรหันต์...บรรจุลงในองค์พระ...พลิก...ชีวิต...พลิก...ดวงชะตา...เปิดตำนาน...สำนักตักศิลาเขาอ้อ...วิชาเหนือดวง...สำนักเขาอ้อเป็น...สำนักสอนวิชา...ไสยศาสตร์...มาตั้งแต่ครั้งสมัยศรีวิชัย...จนถึงสมัยสุโขทัย...สมัยศรีอยุธยา...กรุงธนบุรี...จนถึงสมัยรัตนโกสินทร์...ในปัจจุบัน...พระอาจารย์สำนัก...เขาอ้อ...ทุกๆองค์...เป็นปรมาจารย์อันเลื่องลือ...ของชาวพุทธภาคใต้...ตั้งแต่เมืองไชยา...ลงไปถึงแหลมมาลายู...ปรากฏว่า...ไปเรียนวิชาไสยศาสตร์ จากสำนักเขาอ้อ...หรือใช้ตำราที่มาจากสำนักเขาอ้อทั้งหมด...พระอาจารย์สำนักเขาอ้อ...ทุกๆองค์...จะมีความรู้...ความสามารถ...คล้ายคลึงกัน...เพราะได้ศึกษาต่อกันมาไม่ขาดระยะ...ตำราและความรู้ที่เป็นหลัก...คือ...พระอาจารย์เขาอ้อทุกองค์...สอนเวทย์มนต์...คาถา...ที่เป็นหลักเริ่มตั้งแต่...ธาตุ4 ธาตุทั้ง5 แม่ธาตุ...การตั้งธาตุ...หนุนธาตุ...แปลงธาตุ...และ...ตรวจธาตุ...วิชาคงกระพันชาตรี... แคล้วคลาด...มหาอุตฆ์...สอนให้รู้ถึงที่มาของ...เลขยันต์...อักขระยันต์ต่างๆ...ซึ่งต้องใช้ความพยายาม...และต้องอยู่ปฏิบัติอาจารย์...จนอาจารย์...เห็นความพยายาม...ที่รักในวิชาของศิษย์...จึงจะสอนให้...และยังสอนวิชาความรู้เกี่ยวกับ...ยารักษาโรค...วิชาไสยศาสตร์...ที่เป็นหลักของสำนักเขาอ้อ...ซึ่งเป็นคุณวิเศษประจำพระอาจารย์ทุกๆองค์ ...(ยกตัวอย่าง)...ดังนี้.....1.เสกน้ำมันงาดิบ...ให้เดือด...ให้แข็ง...ทำพิธีป้อนให้ศิษย์เป็นคงกระพัน.....2.อาบน้ำว่าน แช่ยา...เป็นคงกระพันกันโรคภัย.....3.หุงข้าวเหนียวดำ...เป็นคงกระพันอายุวัฒนะ...และ...อีกหลายวิชา...ครั้งแรก...ของการปลุกเสก...ว่าด้วยวิชา.....เหนือดวง.....ตามตำราวิชาสำนักเขาอ้อ...ว่าด้วย วิชากำเนิด 3 คือ.....1.ดวงกำเนิดมนุษย์หญิง-ชาย.....2.ดวงกำเนิดเทวดา.....3.ดวงกำเนิดพระอรหันต์...ยันต์ดวงกำเนิดมนุษย์หญิง-ชาย ใช้ได้...ทุกผู้ทุกนาม ฯลฯ...เมื่อท่านใช้อาราธนา...ด้วยอำนาจแห่งครูอาจารย์เขาอ้อ.....อาจารย์คล้อย อโนโม.....ด้วยอำนาจแห่งวิชา... เหมือนท่านได้เกิดใหม่อีกครั้ง...ด้วยอำนาจแห่งคุณ...พระพุทธ...ยันต์ดวงกำเนิดเทวา...เป็นการอัญเชิญ...เทวดา...องค์เทพ...องค์มหาเทพ มาประจำองค์พระ...เพื่อเป็นเทวดา...ปกป้อง...คุ้มครอง...หนุนดวงชะตา...ให้กับร้ายกลายเป็นดี...ส่งเสริมให้มีเกรียติยศ...และ...ชื่อเสียง ฯลฯ...แล้วแต่จะอธิฐานต่อ... ยันต์องค์กำเนิดพระอรหัน...เป็นการอัญเชิญ...ขอบารมี...ของพระพุทธเจ้า...พระอรหันต์...ลงมาปกป้องคุ้มครอง...ประทานพร...ประทานอำนาจ...วาสนา...บารมี...ฯลฯ.....***** *****.....ไอดี ไลน์.....oak_999.....ข้อความ.....หรือโทร...089-471-5666.....***** #พระใหม่ดีกว่าพระเก๊แน่นอน #พระใหม่พิธีดี #เจตนาการสร้างดี #พระใหม่ยอดนิยม #พระสายใต้ #พระเครื่อง #พระเครื่องยอดนิยม #พระปิดตา #เหนือดวง #รับประกันพระแท้ตลอดชีพ #ทุกเหรียญตอกโค๊ดตอกเลขรันนัมเบอร์

Intel เตรียมเปิดตัว Nova Lake-S รุ่นถัดไปของซีพียูฝั่งเดสก์ท็อปใน ครึ่งหลังของปี 2026 ที่มาพร้อมแนวคิดใหม่ทั้งด้าน “สถาปัตยกรรม” และ “ขุมพลัง” ตัวท็อป Core Ultra 9 385K จะมีถึง 52 คอร์! โดยแบ่งเป็น 16 คอร์แรงจัด (P-core), 32 คอร์ประหยัด (E-core) และ 4 คอร์พลังต่ำพิเศษ (LPE-core) เรียกว่าเป็นการกระโดดจากรุ่นปัจจุบันที่มีสูงสุดแค่ 24 คอร์ แบบไม่เห็นฝุ่น แต่ที่น่าสนใจไม่แพ้กันคือการเปลี่ยนผ่านไปสู่ “ระบบแยกแผ่น (tile-based)” ซึ่งแต่ละกลุ่มคอร์จะถูกวางอยู่บนไดแยกกัน คล้ายกับแนวคิดของชิป Apple M-Series หรือ AMD 3D V-Cache เพื่อให้บริหารพลังงานและประสิทธิภาพได้แบบละเอียดสุด ๆ Intel ยังใส่ใจสายกราฟิกด้วยการแยกส่วน iGPU ออกเป็นสองกลุ่มชัดเจน: Xe3 “Celestial” สำหรับเรนเดอร์ และ Xe4 “Druid” สำหรับวิดีโอ/จอภาพ — ลดภาระเครื่องและเพิ่มเฟรมเรตสำหรับทั้งงานสร้างสรรค์และเกม Nova Lake-S ยังมาพร้อมแพลตฟอร์มใหม่หมด ตั้งแต่ LGA 1854 Socket, แรม DDR5 8000+ MT/s, ไปจนถึง 48 เลน PCIe และระบบ USB/SATA แบบขยายเต็มพิกัด ✅ Nova Lake-S จะเป็นซีรีส์เดสก์ท็อปใหม่ของ Intel ที่เปลี่ยนแปลงสถาปัตยกรรมครั้งใหญ่   • เริ่มวางจำหน่ายครึ่งหลังปี 2026   • ใช้ดีไซน์แบบ tile-based คล้ายกับชิปยุคใหม่ เช่น Meteor Lake ✅ Core Ultra 9 385K: มีสูงสุดถึง 52 คอร์!   • แบ่งเป็น: 16 P-core + 32 E-core + 4 LPE-core   • เปรียบเทียบแล้วมากกว่ารุ่นก่อน (24 คอร์) เกินเท่าตัว ✅ ซีรีส์อื่นก็แรงไม่แพ้กัน   • Core Ultra 7: 42 คอร์   • Core Ultra 5: มีตั้งแต่ 18 ถึง 28 คอร์   • Core Ultra 3: รุ่นเล็กสุดยังมีถึง 16 คอร์ (พร้อม LPE-core) ✅ แรมและสถาปัตยกรรมใหม่   • รองรับ DDR5 สูงสุด 8000 MT/s และอาจไปถึง 10,000+ MT/s   • ใช้ Socket ใหม่ LGA 1854 และชิปเซต 900 ซีรีส์ ✅ ระบบกราฟิกในตัวแบบไฮบริด แยกเรนเดอร์/วิดีโอ   • Xe3 “Celestial” สำหรับเกมและกราฟิก   • Xe4 “Druid” สำหรับวิดีโอและจอภาพ ✅ เป้าหมาย: สู้กับ AMD Zen 6 แบบจัง ๆ   • Intel มุ่งหวังทวงบัลลังก์ซีพียูเดสก์ท็อปคืนจากคู่แข่ง ‼️ ต้องเปลี่ยนเมนบอร์ดใหม่เพื่อใช้ Nova Lake-S   • ใช้ LGA 1854 socket และชิปเซตรุ่นใหม่ทั้งหมด   • ไม่สามารถใช้งานร่วมกับเมนบอร์ดปัจจุบัน ‼️ ยังไม่มีการทดสอบจริง — ตัวเลขทั้งหมดมาจาก “ข่าวหลุด”   • ต้องรอ benchmark และประสิทธิภาพจริงจากผู้ผลิตหรือผู้ใช้งาน ‼️ จำนวนคอร์ที่มากขึ้นอาจไม่ใช่คำตอบเสมอไป   • ถ้าซอฟต์แวร์ไม่ปรับให้รองรับการทำงานแบบ multi-thread อาจไม่ใช้ทรัพยากรได้คุ้มค่า ‼️ TDP ระดับ 150W บ่งชี้ว่าอาจต้องระบบระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น   • โดยเฉพาะรุ่น Core Ultra 9 / 7 ที่มีคอร์จำนวนมาก https://www.techspot.com/news/108337-intel-nova-lake-s-cpus-bring-massive-architectural.html

เชื่อกันว่านี่อาจเป็นขีปนาวุธความเร็วเหนือเสียง Fattah-1 ของอิหร่าน ที่หลบขีปนาวุธสกัดกั้น 17 ลูกและตกลงมาในเทลอาวีฟ เพิ่งมีรายงานออกมาจาก IRGC ว่าเมื่อคืนนี้เป็นครั้งแรกที่เริ่มใช้ Fattah-1

หลังยุคโควิด บริษัทต่าง ๆ เคยสัญญาว่าเราจะได้ “Work-life balance” ที่ดีขึ้น แต่ผลจากรายงานล่าสุดของ Microsoft กลับพบว่า… ทุกอย่างกลับตาลปัตร คนทำงานจำนวนมากกำลังเผชิญ “วันทำงานไร้จุดจบ” ซึ่งเริ่มตั้งแต่ 6 โมงเช้า ลากยาวไปถึง หลัง 2 ทุ่ม และลามไปจนถึง วันเสาร์-อาทิตย์ โดยไม่รู้ตัว! ข้อมูลจาก Microsoft 365 แสดงว่า - 40% ของคนเริ่มเช็กอีเมลตั้งแต่ 6 โมงเช้า - เกินครึ่งของการประชุมทั้งหมดเกิดช่วง 9–11 โมงเช้าและ 1–3 บ่าย (ซึ่งเป็นช่วงพีคของ productivity) - มีพนักงานถึง 29% เช็กอีเมลตอน 4 ทุ่ม - วันเสาร์–อาทิตย์ก็ไม่เว้น: 20% เช็กเมลช่วงเช้าสองวันนั้น และ 5% ยังทำงานตอนค่ำวันอาทิตย์ แถม Microsoft พบว่าแต่ละวัน พนักงานถูกขัดจังหวะ ทุก ๆ 2 นาที ด้วยอีเมล ประชุม หรือ Teams message โดยเฉลี่ย แล้ว AI มีคำตอบไหม? Microsoft มองว่า “ถ้าใช้ถูกทาง” AI อาจช่วยลดภาระงานซ้ำซ้อน โดยเฉพาะงานที่มีค่าน้อย เช่น ประชุมที่ไม่จำเป็น การสรุปรายงาน หรือจัดลำดับอีเมลสำคัญ แต่ก็เตือนว่า…ถ้าใช้ผิด AI ก็อาจยิ่งเร่งให้เราทำงานหนักกว่าเดิมโดยไม่รู้ตัว ✅ Microsoft เปิดรายงานชี้ว่า “Infinite Workday” กำลังกลายเป็นเรื่องปกติของคนทำงาน   • เริ่มงานตั้งแต่ 6 โมงเช้า และลากยาวไปถึงหลัง 20.00 น.   • วันหยุดสุดสัปดาห์ก็มีพนักงานยังเช็กเมล–ทำงานอย่างต่อเนื่อง ✅ Microsoft 365 เผยพฤติกรรมการใช้งานจากผู้ใช้ทั่วโลก   • ประชุมหลัง 20.00 น. เพิ่มขึ้น 16% จากปีก่อน   • พนักงานเฉลี่ยได้รับอีเมลวันละ 117 ฉบับ และข้อความ Teams อีก 153 ข้อความ ✅ ผลกระทบ: เกือบครึ่งของพนักงานรู้สึกว่างานวุ่นวายและ “แตกเป็นเสี่ยง”   • โดยเฉพาะพนักงานในตำแหน่งผู้นำยิ่งรู้สึกชัด ✅ Microsoft แนะนำว่า AI อาจช่วยได้ ถ้ามุ่งใช้กับงานที่ค่าน้อย (Low-value task)   • เช่น สรุปอีเมล จัดลำดับสิ่งที่ต้องทำ   • หรือใช้ “AI Agent” เป็นผู้ช่วยส่วนตัวเพื่อรับมือกับภาระงาน ✅ แนวคิด “80/20 Rule” กลับมาอีกครั้งในบริบทยุค AI   • มุ่งเน้นทำงาน 20% ที่ให้ผลลัพธ์ 80% แทนที่จะพยายามทำทุกอย่างเอง ✅ มีการอ้างงานวิจัยอื่นที่แนะนำ work-rest ratio 75/33   • คือทำงาน 75 นาที แล้วพัก 33 นาที จะให้ productivity สูงกว่า ‼️ Infinite Workday กำลังกลืนเวลาส่วนตัวโดยที่ผู้คนไม่รู้ตัว   • การตอบอีเมล–ประชุมนอกเวลาทำงานกลายเป็น “นิวนอร์ม” โดยไม่มีค่าตอบแทนเพิ่ม ‼️ การใช้ AI แบบผิดวิธีอาจเร่งให้วงจรนี้แย่ลง   • หากผู้บริหารใช้ AI เพื่อ “รีด productivity” โดยไม่จัดสมดุล อาจทำให้พนักงานหมดไฟได้ ‼️ จำนวนคอนเทนต์และการแจ้งเตือนมากเกินไป ทำให้สมอง ‘ล้าโดยไม่รู้ตัว’   • ทำให้ความคิดสร้างสรรค์ลดลง และคุณภาพการตัดสินใจแย่ลงในระยะยาว ‼️ องค์กรที่ยังใช้โครงสร้างการทำงานแบบเดิม จะเสี่ยงสูงที่สุด   • ต้องปรับสู่ทีมที่ยืดหยุ่น (agile) และมี outcome เป็นตัวนำ มากกว่าการวัดด้วยชั่วโมงงาน https://www.techspot.com/news/108343-microsoft-study-finds-infinite-workday-hurting-productivity.html

ปกติเราเข้าใจว่าแผงโซลาร์เซลล์ต้องใช้พื้นที่มาก เพราะวัสดุที่แปลงแสงอาทิตย์เป็นไฟฟ้า (เช่น ซิลิคอน หรือแบเรียมไทเทเนต) ยังมีประสิทธิภาพไม่สูงมาก แต่ที่เยอรมนี ทีมวิจัยจาก Martin Luther University กลับค้นพบว่า ถ้านำผลึกบางเฉียบ (แค่ 200 นาโนเมตร) ของวัสดุบางชนิดมาเรียงซ้อนกันอย่างแม่นยำ ผลลัพธ์คือ “กระแสไฟฟ้าที่แรงขึ้นเป็นพันเท่า” จากวัสดุปริมาณเท่าเดิม หัวใจของเทคนิคนี้คือการสลับชั้นของ แบเรียมไทเทเนต (BaTiO₃) กับผลึกอื่นอย่าง สตรอนเชียมไทเทเนต และ แคลเซียมไทเทเนต ทำให้พฤติกรรมของอิเล็กตรอนเปลี่ยนไป เสมือนว่าสร้าง “ทางด่วน” ให้ประจุไฟฟ้าไหลผ่านได้ง่ายขึ้น ยิ่งกว่านั้น พวกเขาทำโครงสร้างซ้อนชั้นแบบนี้ 500 ชั้นในแต่ละแผ่น แต่ใช้วัสดุแบบเดิมน้อยลงถึง 2 ใน 3! ประสิทธิภาพก็ยังคงเสถียรต่อเนื่องยาวนานกว่า 6 เดือน—แน่นอนว่าเรื่องนี้อาจปฏิวัติการผลิตแผงโซลาร์เซลล์ในเมืองที่พื้นที่จำกัด หรือในอุปกรณ์พกพา เช่น โน้ตบุ๊ก หรือแม้แต่เซ็นเซอร์ IoT ในอนาคต ✅ เทคนิคใหม่เพิ่มประสิทธิภาพการผลิตไฟฟ้าจากแสงได้ถึง 1,000 เท่า   • โดยวางชั้นผลึกบางพิเศษของ BaTiO₃ สลับกับวัสดุอื่นอย่าง SrTiO₃ และ CaTiO₃   • โครงสร้างแบบ “แซนด์วิชผลึก” นี้มีความสามารถดูดซับแสงและกระตุ้นอิเล็กตรอนสูงมาก ✅ ใช้ปริมาณวัสดุหลักน้อยลง แต่ได้ประสิทธิภาพสูงขึ้น   • ใช้ BaTiO₃ น้อยลงถึง 2/3 แต่ได้กระแสไฟมากขึ้น   • ทำให้แผงมีขนาดเล็กลง ประหยัดพื้นที่ เหมาะกับการใช้งานในเมือง ✅ เสถียรภาพสูง – ประสิทธิภาพคงที่นาน 6 เดือนในการทดสอบ   • ไม่ต้องใช้บรรจุภัณฑ์พิเศษ   • ง่ายต่อการผลิตและทนทานต่อสภาพแวดล้อม ✅ ใช้เทคนิค “Laser Deposition” สร้างชั้นผลึกได้แม่นยำระดับนาโน   • แต่ละชั้นบางเพียง 200 nm รวมทั้งหมด 500 ชั้น ✅ เหมาะสำหรับแผงโซลาร์เซลล์ขนาดเล็กหรืออุปกรณ์พกพา   • เช่น เซ็นเซอร์, อุปกรณ์ IoT, โน้ตบุ๊ก หรือมือถือในอนาคต ‼️ ยังอยู่ในขั้นวิจัย – ไม่ใช่เทคโนโลยีพร้อมผลิตเชิงพาณิชย์   • ต้องมีการศึกษาเพิ่มเติมเรื่องความทนทานระยะยาวและต้นทุนการผลิต ‼️ กระบวนการผลิตระดับนาโนต้องใช้ความแม่นยำสูง   • อาจทำให้ต้นทุนเริ่มต้นสูงกว่าการผลิตแบบดั้งเดิม ‼️ ศักยภาพขึ้นอยู่กับเงื่อนไขที่คุมได้เฉพาะในห้องทดลอง   • ยังไม่ชัดว่าจะให้ประสิทธิภาพเท่าเดิมภายใต้แสงธรรมชาติหรือแสงอาทิตย์เต็มสเปกตรัม ‼️ ประสิทธิภาพสูงมากในสภาพแสงเลเซอร์ แต่ต้องรอดูผลกับแสงแดดจริง   • ต้องรอการทดสอบภาคสนามเพื่อวัดประสิทธิภาพเชิงพาณิชย์ https://www.techspot.com/news/108338-scientists-achieve-1000-fold-increase-solar-electricity-using.html

ใครที่ตามวงการ AI มาสักพักคงเคยได้ยินว่า OpenAI เคยมีจุดยืนชัดเจนว่า "ไม่พัฒนา AI เพื่อใช้ในการสู้รบ" แต่ในปี 2024 พวกเขาแอบปรับนโยบายเงียบ ๆ แล้วตัดคำว่า “military and warfare” ออกจากรายการข้อห้าม แล้วล่าสุดนี่เอง—รัฐบาลสหรัฐผ่านกระทรวงกลาโหม (DoD) ก็ประกาศว่าได้มอบ “สัญญาจ้าง” มูลค่า $200 ล้านแก่ OpenAI เพื่อพัฒนา AI สำหรับ “ความมั่นคงแห่งชาติ” ทั้งฝั่งการทหารและการบริหารองค์กรภาครัฐ OpenAI ระบุว่าสัญญานี้จะเน้นการสร้างระบบ AI ขั้นสูง เช่น: - การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงรุกสำหรับป้องกันไซเบอร์ - ระบบช่วยวางแผนด้านสุขภาพทหารผ่านศึก - โมเดลวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากสำหรับผู้บัญชาการ ขอบเขตโครงการจะกินเวลาถึงกลางปี 2036 และเป็นส่วนหนึ่งของโครงการใหม่ชื่อ “OpenAI for Government” ที่จะรวมความร่วมมือกับ NASA, NIH, กระทรวงการคลัง และหน่วยงานภาครัฐอื่น ๆ ไว้ในแพลตฟอร์มเดียว แม้จะเป็นดีลใหญ่ที่สุดของ OpenAI กับภาครัฐ แต่รายได้จากดีลนี้คิดเป็นสัดส่วนน้อยมาก เพราะรายได้ของ OpenAI ปี 2025 คาดว่าจะทะลุ $12.7 พันล้านดอลลาร์แล้ว ✅ กระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ มอบสัญญามูลค่า $200 ล้านให้ OpenAI   • เพื่อวิจัย พัฒนา และทดสอบต้นแบบ AI ใช้กับงานด้านความมั่นคง   • มุ่งเน้นทั้งด้าน “สงคราม” และ “องค์กรภาครัฐ (enterprise)” ✅ ขอบเขตงานเน้น AI เชิงปฏิบัติ เช่น   • วิเคราะห์ข้อมูลสุขภาพทหาร   • คาดการณ์และตอบสนองภัยไซเบอร์   • ประมวลข้อมูลข่าวกรองจำนวนมากแบบ near real-time ✅ OpenAI เปิดโครงการใหม่: “OpenAI for Government”   • ให้บริการ AI แก่หน่วยงานรัฐ เช่น ChatGPT Enterprise และ ChatGPT Gov   • สัญญานี้รวมระบบ “custom AI” สำหรับภาครัฐโดยเฉพาะ ✅ แม้ได้สัญญากับ DoD แต่รายได้ส่วนน้อยเมื่อเทียบกับรายรับรวมของบริษัท   • รายได้ของ OpenAI โตจาก $5.5B → $10B ในช่วง 6 เดือน   • เป้ารายได้ปี 2025 ตั้งไว้ที่ $12.7B ‼️ OpenAI เคยห้ามใช้ AI เพื่อจุดประสงค์ทางทหาร แต่ตอนนี้เปลี่ยนนโยบายแล้ว   • คำว่า “military and warfare” ถูกลบจากนโยบายการใช้งานตั้งแต่ปี 2024   • แม้ยังห้ามสร้าง “อาวุธ” โดยตรง แต่เปิดทางใช้ในงานด้านการสู้รบทางอ้อม ‼️ การเปิดให้หน่วยงานกลาโหมเข้าถึง AI ขั้นสูง อาจเกิดช่องโหว่ด้านจริยธรรม   • มีความเสี่ยงที่โมเดลจะถูกนำไปใช้เกินขอบเขตหรือเกิดความคลุมเครือในการใช้งาน ‼️ ตลาด AI ในภาครัฐกำลังแข่งขันสูง   • บริษัทคู่แข่งอย่าง Anthropic ได้ร่วมมือกับ Palantir และ Amazon ในภารกิจลักษณะเดียวกัน   • การแข่งขันอาจเร่งการพัฒนา AI สำหรับความมั่นคงเกินขอบเขตที่ควบคุมได้ ‼️ ยังไม่มีรายละเอียดชัดเจนว่ากระบวนการตรวจสอบ/ควบคุมการใช้งาน AI ในภาครัฐเป็นอย่างไร   • ผู้เชี่ยวชาญด้านจริยธรรมและ AI governance ตั้งข้อสังเกตว่าควรมี oversight ที่โปร่งใส https://www.techspot.com/news/108344-openai-lands-200-million-us-defense-contract.html

ตอนนี้หลายคนเริ่มใช้ AI แบบจริงจังในการทำงาน เช่น ใช้ ChatGPT ทำสรุปรายงาน หรือ Copilot เขียนสไลด์ รายงานจาก Gallup พบว่าในปี 2025 พนักงานในสหรัฐฯ ที่ใช้ AI “อย่างน้อยไม่กี่ครั้งต่อปี” พุ่งจาก 21% → 40% ภายใน 2 ปี ส่วนคนที่ใช้ “ทุกสัปดาห์” เพิ่มเป็น 19% และใช้งาน “ทุกวัน” ก็ถึง 8% แล้ว พนักงานสายคอขาวอย่างเทคโนโลยี การเงิน และผู้บริหารนี่แหละที่ใช้มากสุด โดยเฉพาะผู้จัดการระดับสูงถึง 1 ใน 3 ใช้ AI หลายครั้งต่อสัปดาห์ แต่ที่น่าคิดคือ... มีแค่ 22% เท่านั้นที่บอกว่าองค์กรของตัวเอง “มีแผน AI ที่ชัดเจน” อีก 30% พอมีนโยบายบ้าง แต่เกือบครึ่ง "มึน" ว่าจะใช้ยังไงดี และปัญหาใหญ่ที่พนักงานเจอคือ AI ในที่ทำงาน “ไม่มีประโยชน์ชัดเจน” หลายคนโดนบังคับให้ใช้โดยไม่รู้ว่าได้อะไรกลับมา บางคนบอกตรง ๆ ว่า “เครื่องมือมันไม่ได้ช่วยอะไรเลย”... ด้าน Salesforce ก็มองจากมุมเทคโนโลยี พบว่า AI agent (พวกที่สั่งแล้วทำงานให้ เช่นจัดข้อมูล ตอบอีเมล) แม้จะเก่งขึ้น แต่ยังมีข้อจำกัดเยอะ—โดยเฉพาะ งานที่มีหลายขั้นตอนหรือมีบริบทซับซ้อน เช่น ต้องถามกลับลูกค้า หรือเชื่อมโยงข้อมูลจากหลายแหล่ง ยิ่งกว่านั้น ยังพบว่า AI Agent ส่วนใหญ่ “ไม่เข้าใจเรื่องข้อมูลลับ” ถ้าเราไม่สั่งให้ปฏิเสธแบบชัดเจน มันอาจเปิดเผยข้อมูลได้ทันที ซึ่งเป็นช่องโหว่ใหญ่ขององค์กร ✅ การใช้งาน AI ในที่ทำงานเติบโตขึ้นอย่างต่อเนื่อง   • คนใช้ AI อย่างน้อยปีละไม่กี่ครั้ง: เพิ่มจาก 21% (2023) → 40% (2025)   • พนักงานระดับผู้จัดการ ใช้งานบ่อยกว่าระดับปฏิบัติการเกือบเท่าตัว ✅ องค์กรยังขาดแนวทาง AI ที่ชัดเจน   • มีเพียง 22% เท่านั้นที่บอกว่า “องค์กรมีแผนเกี่ยวกับ AI”   • 70% ของพนักงานยังไม่มีนโยบายชัดเจนหรือการฝึกอบรมเรื่อง AI ✅ ความเชื่อมั่นต่อ AI สูงขึ้นในกลุ่มที่ได้ใช้งานจริง   • คนที่ใช้ AI ตอบลูกค้าโดยตรง เชื่อว่ามันช่วย 68%   • คนที่ไม่เคยใช้ กลับเห็นด้วยแค่ 13% ว่า AI มีประโยชน์ ✅ จากฝั่งเทคโนโลยี: AI agent ทำงานเดี่ยว ๆ ได้ดี แต่ยังล้มเหลวกับงานซับซ้อน   • งานขั้นเดียว: สำเร็จเฉลี่ย 58%   • งานหลายขั้น เช่นถาม–ตอบต่อเนื่อง: สำเร็จเพียง 35% ✅ การใส่ prompt ให้ AI ระวังข้อมูลลับได้ผล แต่ลดความแม่นในการทำงาน   • ระบบจะลังเลหรือยอมปฏิเสธมากเกินไปเมื่อเจอข้อมูลอ่อนไหว ✅ AI ที่มีความสามารถด้านเหตุผลและกล้าถามเพื่อความเข้าใจ จะมีความแม่นยำมากกว่า   • โดยเฉพาะในงานที่ต้องวิเคราะห์ บริบท หรือวางแผนหลายขั้น ‼️ องค์กรที่ผลักดัน AI โดยไม่มี “เป้าหมาย” จะทำให้พนักงานสับสนและต่อต้าน   • ความล้มเหลวของการใช้งาน AI มักมาจากขาดการสื่อสารจากผู้นำ ‼️ เครื่องมือ AI ที่ไม่มีประโยชน์ชัดเจน อาจกลายเป็นภาระมากกว่าความช่วยเหลือ   • ผู้ใช้จะรู้สึกว่า “ถูกรบกวน” มากกว่า “ได้รับการสนับสนุน” ‼️ AI agent ปัจจุบันยังไม่ปลอดภัยเรื่องข้อมูลอ่อนไหว หากไม่มี prompt ป้องกันเฉพาะ   • อาจส่งผลให้เกิดการรั่วไหลของข้อมูลที่ควรเป็นความลับ ‼️ AI ที่สื่อสารด้วยคำสั่งหลายขั้น มักพลาดหากไม่มี context หรือการถามกลับ   • มีความเสี่ยงที่ให้คำตอบผิด หรือทำงานไม่ตรงวัตถุประสงค์ ‼️ องค์กรไม่ควรมอง AI เป็นของเล่น แต่ต้องสื่อสาร-ฝึกอบรมให้ใช้อย่างมีเป้าหมาย   • โดยเฉพาะพนักงานที่ไม่ได้อยู่สายเทคโนโลยี https://www.techspot.com/news/108350-more-workers-using-ai-but-businesses-struggle-make.html

ถ้าตอนนี้เราเริ่มบ่นว่า “เซิร์ฟเวอร์มันร้อน” อีกไม่กี่ปีข้างหน้า—อาจต้องเรียกวิศวกรนิวเคลียร์มาช่วยออกแบบห้องเซิร์ฟเวอร์กันเลยทีเดียว 🤯 เพราะรายงานจาก KAIST (สถาบันวิจัยของเกาหลีใต้) ชี้ว่า TDP (Thermal Design Power) ของชิป AI ในอนาคตอาจพุ่งไปถึง 15,360W ภายในปี 2032 ซึ่งสูงกว่าชิป H100 ของ NVIDIA ปัจจุบัน (700–800W) ถึง 20 เท่า ตอนนี้ NVIDIA Blackwell ใช้พลังงาน 1,400W แล้ว Rubin Ultra ที่จะมาในปี 2027 จะพุ่งไป 3,600W และ Feynman ในปี 2029 จะทะลุ 6,000W ได้เลย โดยทั้งหมดนี้ยัง “ใช้แค่น้ำหล่อเย็น (liquid cooling)” ได้อยู่ แต่หลังจากปี 2030 เป็นต้นไป จะเริ่มใช้เทคโนโลยี Immersion Cooling (จุ่มชิปในของเหลวพิเศษ) และเมื่อถึงปี 2032… ต้องฝังระบบทำความเย็นลงไปในชิปเลย (Embedded Cooling) และไม่ใช่แค่ตัวประมวลผลที่กินไฟครับ—โมดูลหน่วยความจำ HBM ก็จะใช้ไฟกว่า 2,000W ด้วย นั่นแปลว่าชิป AI 1 ตัวอาจใช้ไฟมากกว่บ้าน 2 หลังรวมกัน! ✅ TDP ของชิป AI เพิ่มจากร้อย → พัน → หมื่นวัตต์ในทศวรรษเดียว   • Blackwell Ultra (2025): 1,400W   • Rubin Ultra (2027): 3,600W   • Feynman Ultra (2029): 6,000W   • Post-Feynman Ultra (2032): 15,360W ✅ แนวโน้มเทคโนโลยีหล่อเย็น AI ตามระดับความร้อน   • เริ่มจาก liquid cooling → immersion cooling → embedded cooling   • KAIST เสนอแนวคิดฝัง "ท่อน้ำหล่อเย็น" และ “ฟลูอิด TSV” ลงในชิป ✅ การเพิ่มจำนวน chiplet และ HBM stack เป็นสาเหตุหลักของพลังงานมหาศาล   • HBM6 stack หนึ่งใช้ไฟถึง 120W และอาจมีมากถึง 16 stack ต่อชิป   • ระบบต้องติดเซ็นเซอร์ความร้อนแบบเรียลไทม์ ✅ แนวคิดอนาคต: GPU ซ้อนชั้นสองด้าน + ท่อนำความร้อนฝังใน interposer   • เพิ่มพลังโดยไม่เพิ่มพื้นที่ชิป   • เน้นดึงความร้อนออกจาก “core” ก่อน แล้วค่อยระบายออกนอกตัวระบบ ‼️ พลังงานระดับนี้อาจต้องใช้ระบบจ่ายไฟระดับ “โรงไฟฟ้าขนาดย่อม”   • หนึ่ง GPU rack อาจกินไฟ 50kW+ → ส่งผลต่อโครงสร้างพื้นฐานของ data center ทั่วโลก ‼️ ความท้าทายเรื่อง “คาร์บอนฟุตพรินต์” และสิ่งแวดล้อมจะหนักขึ้น   • แม้จะมีความพยายามใช้ cooling แบบปิดระบบ แต่การผลิตและใช้ชิปเหล่านี้ยังสิ้นเปลืองพลังงานมหาศาล ‼️ Immersion cooling ยังเป็นเทคโนโลยีเฉพาะทาง – ไม่แพร่หลายเท่าที่ควร   • ต้องใช้ของเหลวเฉพาะ แพง และต้องมีระบบควบคุมพิเศษ   • อาจไม่เหมาะกับองค์กรทั่วไป ‼️ ยังไม่มีมาตรฐานอุตสาหกรรมด้าน embedded cooling ที่ชัดเจน   • หากใช้ต่างแนวทางกัน อาจเกิดปัญหาความเข้ากันได้ของฮาร์ดแวร์ในอนาคต https://www.tomshardware.com/pc-components/cooling/future-ai-processors-said-to-consume-up-to-15-360w-massive-power-draw-will-demand-exotic-immersion-and-embedded-cooling-tech

ที่ผ่านมา เวลาพูดถึงเทคโนโลยีในกองทัพ คนก็มักนึกถึงบริษัทยักษ์ใหญ่ไม่กี่เจ้า เช่น Lockheed Martin หรือ Palantir แต่ Oracle ตอนนี้กำลังเปิดประตูใหม่ให้ “บริษัทเล็ก ๆ ที่มีของดี” ได้เข้าถึงโอกาสในวงการนี้ผ่านโครงการใหม่ชื่อ Oracle Defense Ecosystem ใจความหลักคือ Oracle จะสนับสนุนบริษัทเทคโนโลยีเล็ก-กลางให้มีโอกาสเข้าร่วมประกวดราคา (bidding) ในโครงการของกระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ (DoD) โดยช่วยตั้งแต่ที่ทำงาน, เครื่องมือ, การให้คำปรึกษา และแม้แต่ส่วนลดในการใช้แพลตฟอร์มจาก Oracle และ Palantir เป้าหมายคือทำให้บริษัทที่เคยหมดหวังกับความยุ่งยากของระบบจัดซื้อของรัฐ – มีทางลัด มีคนแนะนำ และเข้าใจวิธีการเข้าถึงตลาดมูลค่าสูงระดับชาติ ที่เดิมเคยสงวนไว้แค่กับบริษัท “สายตรงเพนตากอน” เท่านั้น เบื้องหลังของความเคลื่อนไหวนี้ยังบอกถึงการปรับตัวครั้งใหญ่ของรัฐบาลสหรัฐฯ ที่ต้องการเลิกพึ่งพาเจ้าเดิม ๆ และเปิดรับนวัตกรรมจากภาคเอกชนมากขึ้น เพื่อลดค่าใช้จ่ายและเพิ่มความหลากหลายของเทคโนโลยีป้องกันประเทศ ✅ Oracle เปิดตัวโปรแกรม “Defense Ecosystem” สำหรับบริษัทเทคโนโลยี SMB   • ช่วยเข้าถึงสัญญาโครงการจากกระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ (DoD)   • เริ่มต้นมี 10 บริษัทเข้าร่วม เช่น Blackshar.ai, SensusQ, Arqit ✅ สิทธิประโยชน์สำหรับผู้เข้าร่วมโปรแกรม   • ใช้พื้นที่สำนักงานของ Oracle   • ได้ส่วนลดการใช้งาน Palantir Cloud/AI Tools และ Oracle NetSuite   • รับคำปรึกษาเฉพาะจากผู้เชี่ยวชาญด้านจัดซื้อของรัฐบาล ✅ เป้าหมายของโครงการ   • ปรับสมดุลให้บริษัทเล็กสามารถแข่งขันกับยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี-กลาโหม   • ผลักดัน Oracle Cloud ให้แทรกซึมในการใช้งานของภาครัฐโดยอ้อม ✅ รัฐบาลสหรัฐกำลังปฏิรูประบบจัดซื้อเทคโนโลยีภาครัฐ   • ยกเลิกแนวโน้มผูกขาดกับรายเดิม ๆ   • สนับสนุนการประหยัดงบประมาณและเพิ่มความคล่องตัวในนโยบายความมั่นคง ✅ Oracle วางตัวเป็นแกนกลางใหม่ของ AI และ Defense Tech Ecosystem   • ร่วมกับพันธมิตรภาคเอกชนและหน่วยงานพันธมิตรของสหรัฐฯ ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง: ‼️ แม้จะเปิดรับบริษัทเล็ก แต่ขั้นตอนจัดซื้อของกระทรวงกลาโหมยังซับซ้อนมาก   • ต้องเข้าใจขั้นตอนการขออนุญาต ความปลอดภัย และ compliance ขั้นสูง   • บริษัทที่ขาดแผนงานระยะยาวอาจเสียเวลาโดยไม่ประสบผลสำเร็จ ‼️ การผูกความร่วมมือกับ Oracle อาจสร้างความผูกพันทางเทคโนโลยี (vendor lock-in)   • บริษัทอาจต้องพึ่งพาเครื่องมือหรือแพลตฟอร์มเฉพาะมากเกินไป   • ควรวางแผนใช้เทคโนโลยีแบบเปิดเพื่อยืดหยุ่นในอนาคต ‼️ การแข่งขันภายในโปรแกรมอาจสูงขึ้นเรื่อย ๆ   • หากบริษัทเข้าร่วมมากขึ้น ความโดดเด่นของแต่ละรายอาจลดลง   • จำเป็นต้องมีจุดขายเฉพาะที่ชัดเจน https://www.techradar.com/pro/oracle-wants-to-help-smaller-firms-sell-their-tech-to-the-us-government

ใครที่ใช้โน้ตบุ๊กหรือเดสก์ท็อปของ ASUS โดยเฉพาะตระกูล ROG หรือ TUF อาจรู้จัก Armoury Crate — แอปศูนย์กลางที่ใช้ปรับไฟ RGB, พัดลม, โปรไฟล์พลังงาน หรือแม้กระทั่งอัปเดตไดรเวอร์ แต่ล่าสุดมีนักวิจัยจาก Cisco Talos ค้นพบว่ามีช่องโหว่ที่เรียกว่า CVE-2025-3464 โดยตัวไดรเวอร์ของแอปนี้ หลงเชื่อว่าโปรแกรมใดก็ตามที่มีค่าแฮช SHA-256 แบบเดียวกับโปรแกรมของ ASUS เอง เป็นโปรแกรมที่เชื่อถือได้! แฮกเกอร์เลยสามารถใช้เทคนิค “ลิงก์หลอก” เปลี่ยนเส้นทางไฟล์ให้หลอกระบบว่าเป็นของ ASUS แล้วเข้าถึงสิทธิระดับ SYSTEM ทันทีโดยไม่ต้องแฮ็กรหัสเลย ช่องโหว่นี้อันตรายมากเพราะมันเปิดทางให้ควบคุมอุปกรณ์แบบเต็มตัว! อย่างไรก็ตาม ผู้โจมตีต้องมีสิทธิ์เข้าระบบก่อน เช่น ขโมยรหัสผ่านหรือฝังมัลแวร์ไว้แล้ว ASUS ออกแพตช์เรียบร้อยแล้ว และบอกว่า ยังไม่พบการถูกโจมตีในโลกจริง แต่ก็แนะนำให้ผู้ใช้ทุกคนรีบอัปเดต Armoury Crate ทันที ผ่าน Settings > Update Center ✅ พบช่องโหว่รุนแรงใน Armoury Crate ของ ASUS   • รหัสช่องโหว่: CVE-2025-3464 (ระดับความรุนแรง 8.4/10)   • เป็นช่องโหว่ “authentication bypass” ที่อาจนำไปสู่การยึดเครื่อง ✅ เกิดจากการตรวจสอบความถูกต้องแบบ hardcoded hash   • ระบบไม่ใช้ API ของ Windows แต่ตรวจสอบไฟล์ด้วย SHA-256 แบบระบุค่าคงที่   • แฮกเกอร์ใช้เทคนิค hardlink หาหลอกระบบว่าเรียกใช้โปรแกรมที่เชื่อถือได้ ✅ มีผลกับ Armoury Crate เวอร์ชัน 5.9.9.0 ถึง 6.1.18.0   • แอปนี้มากับโน้ตบุ๊ก/เดสก์ท็อป ROG และ TUF เป็นค่าพื้นฐาน   • ใช้ควบคุมพัดลม RGB ฟีเจอร์เกม และอัปเดตไดรเวอร์ ✅ ASUS ออกแพตช์แล้ว และยืนยันว่าไม่พบการถูกโจมตีจริง   • วิธีอัปเดต: Settings > Update Center > Check for Updates ‼️ ผู้ใช้ต้องรีบอัปเดต Armoury Crate ทันทีเพื่อป้องกันภัย   • แม้ยังไม่มีการโจมตีจริง แต่ช่องโหว่นี้อันตรายระดับ “ยึดเครื่องได้” ‼️ ระบบเช็กความปลอดภัยแบบ hardcoded hash ถือว่าไม่ปลอดภัยในระดับอุตสาหกรรม   • ควรใช้กลไก OS-level authentication ที่ Microsoft แนะนำแทน ‼️ หากผู้โจมตีได้สิทธิ์ระดับผู้ใช้แล้ว ช่องโหว่นี้จะเปิดทางสู่ SYSTEM ได้ทันที   • อันตรายมากหากเครื่องไม่มีระบบป้องกันอื่น เช่น EDR หรือ Zero Trust ‼️ ผู้ใช้ควรระวังช่องทางอื่นที่อาจทำให้แฮกเกอร์เข้าระบบได้ เช่น รหัสผ่านอ่อน หรือมัลแวร์แฝง   • ช่องโหว่นี้ไม่ได้เปิดทาง “เริ่มต้น” แต่ใช้โจมตีขั้นต่อไป (privilege escalation) https://www.techradar.com/pro/security/a-key-asus-windows-tool-has-a-worrying-security-flaw-heres-how-to-stay-safe

มะเร็งยังคงเป็นภัยเงียบที่คร่าชีวิตคนทั่วโลกมากที่สุด หนึ่งในเหตุผลสำคัญคือคนส่วนใหญ่มักตรวจพบเมื่อสายเกินไป แต่ตอนนี้...ทีมวิจัยจาก Johns Hopkins นำโดย ดร.ยวี่ซวน หวัง (Dr. Yuxuan Wang) ได้เปิดเผยผลงานในวารสาร Cancer Discovery ว่าเขาสามารถตรวจพบ "DNA ของเนื้องอก" ในเลือดได้ ล่วงหน้า 3 ปี ก่อนที่อาการจะปรากฏชัด พวกเขาศึกษาตัวอย่างพลาสมาเลือด 52 รายที่เคยบริจาคไว้ในการศึกษาก่อนหน้า พบว่า 8 รายมีผลตรวจ “บวก” ด้วยเครื่องมือที่เรียกว่า MCED (Multicancer Early Detection test) และสุดท้ายทั้ง 8 รายถูกวินิจฉัยว่าเป็นมะเร็งจริงภายใน 4 เดือน! ยิ่งน่าทึ่งคือ ในบางราย ทีมงานมีตัวอย่างเลือดย้อนหลังไปถึง 3.5 ปีก่อนวินิจฉัย และพบ "การกลายพันธุ์ของ DNA ที่ชี้ถึงมะเร็ง" ตั้งแต่ตอนนั้นแล้ว… ทั้งหมดนี้เกิดจากการตรวจหา ctDNA (circulating tumor DNA) หรือเศษดีเอ็นเอที่เซลล์เนื้องอกปล่อยออกสู่กระแสเลือด อย่างไรก็ตาม ตอนนี้ MCED ยังไม่ผ่านการรับรองจาก FDA และมีราคาหลักหลายร้อยดอลลาร์ แถมประกันสุขภาพส่วนใหญ่ยังไม่ครอบคลุม และ American Cancer Society ก็เตือนว่า ผลตรวจ "บวก" ยังไม่ใช่ข้อยืนยันว่าคุณเป็นมะเร็งจริง ๆ แต่ที่แน่ ๆ งานนี้อาจกลายเป็นก้าวแรกของ “การตรวจสุขภาพแบบล้ำอนาคต” ที่ไม่ต้องรออาการ แค่เจาะเลือดก็รู้! ✅ ทีมวิจัย Johns Hopkins พัฒนาเทคนิคตรวจเลือดเพื่อหา DNA จากเนื้องอก (ctDNA)   • ใช้วิธี MCED (Multicancer Early Detection)   • ตรวจพบความผิดปกติได้ล่วงหน้าถึง 3.5 ปี ก่อนมีอาการ ✅ ผลการทดลองเบื้องต้น: มีผู้ที่ตรวจพบผลบวก 8 ราย และได้รับการวินิจฉัยมะเร็งจริงภายใน 4 เดือน   • ยืนยันว่าการตรวจ ctDNA อาจใช้ช่วยวินิจฉัยล่วงหน้าได้จริง ✅ วิธีการศึกษาคือวิเคราะห์พลาสมาเลือดย้อนหลังที่เก็บไว้จากโครงการวิจัยอื่น   • โดยเปรียบเทียบเลือดจากกลุ่มที่ป่วยกับกลุ่มไม่ป่วย ✅ บทความตีพิมพ์ในวารสาร Cancer Discovery   • นำโดย ดร. ยวี่ซวน หวัง จากมหาวิทยาลัย Johns Hopkins ‼️ MCED ยังไม่ผ่านการรับรองจาก FDA และไม่ครอบคลุมโดยประกันส่วนใหญ่   • การตรวจนี้ยังถือเป็นการวิจัย ไม่ใช่บริการทางการแพทย์ทั่วไป   • อาจมีต้นทุนหลักหลายร้อยดอลลาร์ต่อครั้ง ‼️ ผลตรวจ “บวก” ของ MCED ยังไม่ถือเป็นหลักฐานยืนยันการเป็นมะเร็ง   • ต้องใช้ร่วมกับการวินิจฉัยแบบดั้งเดิม เช่น CT scan, MRI หรือการตรวจชิ้นเนื้อ   • อาจเกิด “ผลบวกลวง (False Positive)” และสร้างความวิตกโดยไม่จำเป็น ‼️ ข้อมูลชุดทดสอบยังน้อยเกินไปที่จะใช้กับประชากรทั่วไปได้ทันที   • กลุ่มตัวอย่างในงานวิจัยมีเพียง 52 ราย ‼️ การวิเคราะห์ ctDNA มีความซับซ้อนและต้องการห้องปฏิบัติการเฉพาะทาง   • ยังไม่สามารถให้บริการได้ในโรงพยาบาลทั่วไป https://wccftech.com/this-blood-test-can-detect-cancer-tumors-years-before-clinical-symptoms-develop-claims-a-new-study/

“เสธ.ต๊อด” เชือดนิ่ม ๆ กัมพูชานั่นแหละละเมิด MOU มีภาพถ่ายหลักฐานชัด ชี้ทหารต้องเป็นสุภาพบุรุษพูดแต่เรื่องจริง https://www.thai-tai.tv/news/19493/

ภาพระบบป้องกันภัยทางอากาศ (ยังไม่ทราบประเภท) ของอิสราเอลอยู่ๆก็ "ทำลายตัวเอง" หลังจากทำงานต่อเนื่องมา 5 วัน ยังไม่มีรายงานว่าสาเหตุที่แท้จริงคืออะไร