https://youtube.com/shorts/y9U2kNXSIN4?si=5DjPaJzKpCyxccJI

https://youtube.com/shorts/Yr8n_nc7ogc?si=IBiRcifwDF8p9iaD

..สมมุติว่าฝ่ายมืดซาตานอีลิท ใช้กรณีกระเพาะปลาปั่นราคาสินค้าหมายฟอกเงิน อาทิตัวหนึ่งๆไม่ต่ำกว่า10ล้านบาทขั้นต่ำ,จะขนาดไหนนะ สมมุติอีกว่า ลักษณะยาอายุวัฒนะแบบอะดริโนโครมที่ฝ่ายมืดได้จากทารุณทรมานเด็กๆอีกล่ะหรือกระเพาะนั้นๆไม่ใช่กระเพาะปลาแต่คือกระเพาะทารกจะเกิดอะไรขึ้น,แรปทีเลี่ยนหาเรื่องกินเด็กมนุษย์ก็ว่า. ..คลิปนี้ไม่เกี่ยวในการมโน แค่ชวนงึด. https://youtube.com/shorts/fAR4r2tu08Y?si=IHteFQXMnRBXIlov

ฝ่ายมืดส่งข่าวเอง,เผด็จการจะครองโลก. https://youtube.com/watch?v=lM2ciNxH_Lk&si=pti0c9tWtTak_ymg

Pikashow feels like a hidden gem for movie and TV lovers who just want quick, hassle-free entertainment. It brings together a huge collection of movies, shows, and even live TV in one simple app that anyone can use. What makes it special is how easy it is—you don’t need to be tech-savvy to enjoy it. The ability to download your favorite content and watch it later is a big plus, especially during travel or when the internet is slow. It’s like carrying a mini cinema in your pocket. Yes, it’s not on the official app stores, so you have to be careful where you download it from, but once you get it working, it becomes a reliable companion. Whether you're catching up on a missed cricket match or binge-watching a series over the weekend, Pikashow quietly delivers what you need without the noise of ads or subscriptions. https://pikashowsapps.org/

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกเศรษฐกิจใหม่: AI กำลังกินเศรษฐกิจทั้งระบบ — แบบที่ไม่เคยเกิดมาก่อน การใช้จ่ายเพื่อสร้าง AI datacenter กำลังพุ่งสูงจนกระทบตัวเลขเศรษฐกิจอย่างเห็นได้ชัด เช่น: - สหรัฐฯ คาดว่า AI capex จะคิดเป็น ~2% ของ GDP ปี 2025 - ส่งผลต่อการเติบโตทางเศรษฐกิจถึง ~0.7% - หากนับรวม multiplier ทางเศรษฐศาสตร์ — จะมีผลกระทบต่อเศรษฐกิจมากกว่าที่เห็น ขนาดของการลงทุนนี้ใหญ่ใกล้เคียงกับช่วงพีคของการสร้างรางรถไฟในยุค 1800s และสูงกว่าการลงทุนในยุค dot-com boom แล้วด้วยซ้ำ ในจีนก็เกิดปรากฏการณ์คล้ายกันจนประธานาธิบดีสีจิ้นผิงออกมาเตือนว่า “ไม่ใช่ทุกมณฑลต้องแข่งกันสร้าง datacenter และ AI project” เพราะมีมากกว่า 250 แห่งอยู่ระหว่างการก่อสร้าง แต่คำถามใหญ่คือ: เงินมาจากไหน และไปกระทบอะไรบ้าง? ✅ AI capex ในสหรัฐฯ อาจแตะ 2% ของ GDP ในปี 2025 ➡️ ส่งผลให้เศรษฐกิจโตเพิ่ม ~0.7% จากส่วนนี้โดยตรง ✅ Nvidia มีรายได้จาก datacenter ถึง ~$156B (annualized) ในปีนี้ ➡️ โดยประมาณ 99% มาจากขายชิป AI เช่น H100/GH200 ✅ คาดว่า AI capex รวมทั้งหมดอาจมากกว่า ~$520B หากคิดจาก share ของ Nvidia ➡️ คิดเป็นเกือบ 20% ของจุดสูงสุดการลงทุนในระบบรางรถไฟยุคก่อน ✅ แหล่งเงินทุนมาจาก: cashflow ภายใน, การออกหุ้น, VC, leasing, cloud commitment ➡️ ส่งผลให้เงินทุนจากภาคอื่นถูกเบนเบนออกจาก venture, infra, cloud services ✅ ส่งผลให้บางกลุ่มถูกตัดงบ เช่น Cloud, biotech และภาคผลิตดั้งเดิม ➡️ เริ่มเกิดการเลิกจ้างในบางบริษัท เช่น Amazon และ Microsoft ✅ หากไม่มีการลงทุนใน datacenter เศรษฐกิจ Q1/2025 อาจหดตัว -2.1% ➡️ แต่ตอนนี้กลับกลายเป็นเพียง contraction เล็ก ๆ หรือไม่ติดลบเลย ‼️ การใช้จ่ายอาจกำลัง “กลืน” การลงทุนในภาคเศรษฐกิจอื่น ⛔ เช่น ภาคพลังงาน, การผลิต หรือ venture non-AI ที่กำลังขาดเงินทุนหนัก ‼️ โครงสร้างพื้นฐาน AI มีอายุการใช้งานสั้น — ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์บ่อย ⛔ ไม่เหมือนการสร้างรางรถไฟที่อยู่ได้เป็นศตวรรษ อาจสูญเปล่าระยะยาว ‼️ การย้ายการจ้างงานและทรัพยากรไปที่ AI กำลังทำให้เกิดการเลิกจ้าง ⛔ มีผลกระทบทางแรงงานก่อน AI ถูกใช้งานในวงกว้างเสียอีก ‼️ การลงทุนแบบทุ่มหมดหน้าตักในเทคโนโลยีที่ยังปรับตัวอยู่อาจเป็น “ฟองสบู่” ⛔ หากความคาดหวังเกินผลลัพธ์จริง เศรษฐกิจอาจสะเทือนในอนาคต https://paulkedrosky.com/honey-ai-capex-ate-the-economy/

🎙️ เรื่องเล่าจากหลอดเลือด: มะเร็งอาจถูกจับได้ตั้งแต่ก่อนแสดงอาการ 3 ปี การศึกษานี้ตีพิมพ์ในวารสาร Cancer Discovery เมื่อเดือนพฤษภาคม 2025 โดยใช้ข้อมูลจากตัวอย่างเลือดของคนที่เข้าร่วมการติดตามสุขภาพตั้งแต่ยุค 1980–1990 ซึ่งเก็บตัวอย่างไว้ก่อนผู้ป่วยได้รับการวินิจฉัยโรคจริงหลายปี ✅ ทีมวิจัยใช้เทคนิค Whole Genome Sequencing บนพลาสมาในเลือด ซึ่งแม้จะมีเพียง “หนึ่งช้อนชา” ก็สามารถจับสัญญาณของ DNA ที่มีการกลายพันธุ์เฉพาะเจาะจงที่เกี่ยวข้องกับมะเร็งได้สำเร็จ ✅ แม้ตัวอย่างจะถูกเก็บไว้นานหลายสิบปี และไม่ได้เตรียมไว้เพื่อการตรวจพันธุกรรมโดยตรง แต่ผลลัพธ์ก็แม่นยำพอที่จะตรวจพบสัญญาณเริ่มต้นของมะเร็ง เช่น รหัสพันธุกรรมที่บ่งชี้ถึงโรคในระดับต่ำมาก ✅ หากตรวจพบก่อนแสดงอาการได้แม้เพียง “ไม่กี่เดือน” ก็อาจเพิ่มโอกาสการรักษาได้มากขึ้น — แต่ถ้าตรวจพบ “ก่อนหลายปี” ก็อาจป้องกันได้ตั้งแต่ยังไม่เกิดโรคจริง ✅ นักวิจัยหวังว่าการตรวจเช่นนี้จะกลายเป็น เครื่องมือคัดกรองเชิงรุก ในอนาคต โดยกำลังขยายการทดลองไปยังประชากรกลุ่มใหญ่กว่าเดิมเพื่อยืนยันผล ‼️ ยังเป็นงานวิจัยระดับ proof-of-concept ⛔ ต้องมีการทดลองในกลุ่มประชากรขนาดใหญ่ขึ้นเพื่อยืนยันผลและความแม่นยำ ‼️ ตัวอย่างเลือดที่ใช้เก่าและไม่มีการเก็บแบบ preserve DNA โดยเฉพาะ ⛔ อาจส่งผลต่อคุณภาพและความไวของการตรวจในชีวิตจริง ‼️ ปัจจุบันยังไม่มีเทคโนโลยีสำหรับ “กำจัดเซลล์ก่อนมะเร็ง” หลังพบ DNA ⛔ ความสามารถในการรักษายังตามหลังการวินิจฉัยเชิงลึกอยู่พอสมควร ‼️ การตรวจ Whole Genome Sequencing ยังมีค่าใช้จ่ายสูง ⛔ อาจไม่เหมาะกับการใช้งานทั่วไปหรือเป็นการตรวจประจำในคลินิกทั่วโลกตอนนี้ https://www.sciencenews.org/article/cancer-tumor-dna-blood-test-screening

🎙️ เรื่องเล่าจากโลก Async: ทำไม "Asynchrony ไม่ใช่ Concurrency" เรามักจะได้ยินว่า “Concurrency ≠ Parallelism” แต่ผู้เขียนเสนอว่า มีสิ่งที่ “ขาดหายไปจากนิยาม” คือ Asynchrony และการละเลยความแตกต่างนี้ ส่งผลเสียต่อโลกการเขียนโปรแกรม เช่น การต้องสร้างไลบรารีแยกระหว่าง synchronous และ asynchronous โดยไม่จำเป็น 💡 คำจำกัดความใหม่ที่บทความเสนอ ✅ Asynchrony คือความเป็นไปได้ที่ task จะทำงาน “นอกลำดับ” ได้โดยไม่ผิด ➡️ เช่น การเซฟไฟล์ A และ B ไม่ต้องรอหรือสลับกันก็ได้ หากผลลัพธ์สุดท้ายถูกต้อง ✅ Concurrency คือความสามารถในการ “ทำงานหลายอย่างพร้อมกัน” ➡️ จะเป็นแบบ task switching หรือหลาย thread ก็ได้ ✅ Parallelism คือ “การรันหลาย task ทางกายภาพพร้อมกันจริง ๆ” ➡️ ใช้ CPU หลายตัว หรือหลาย core ในเวลาเดียวกัน ✅ ตัวอย่างที่ใช้ช่วยให้เข้าใจ Asynchrony vs Concurrency ได้ดี ➡️ เช่นเซฟไฟล์ที่ลำดับไม่สำคัญ = asynchronous แต่ client-server ต้อง concurrent ✅ Zig แสดงให้เห็นว่า async ไม่ได้หมายถึง concurrent เสมอ ➡️ io.async ใน Zig สามารถรันแบบ single-threaded ได้โดยไม่ deadlock ถ้าไม่มีความต้องการ concurrency ✅ Zig มี primitive แยกสำหรับ async ที่ต้อง concurrent คือ io.asyncConcurrent ➡️ ช่วยให้โค้ด “แสดงเจตนา” ชัดเจนว่าการทำงานต้องพร้อมกันเพื่อให้ถูกต้อง ✅ Green threads ทำงานโดยการ “yield” (สลับ stack memory) ➡️ ช่วยให้ synchronous code ทำงานร่วมกับ concurrency โดยไม่ต้องใช้ async/await keyword เลย ✅ การแยก async กับ concurrency ช่วยลดการแพร่ async แบบ viral ➡️ ไม่ต้องให้ผู้ใช้หรือไลบรารีถูกบังคับเขียน async ทั้งหมดจาก dependency เดียว ✅ โค้ด synchronous ยังสามารถรันได้พร้อมกัน ถ้า wrapper รอบ ๆ เป็น asynchronous ➡️ ทำให้ ecosystem ไม่ต้องแยก async กับ sync libraries ‼️ การใช้ async โดยไม่เข้าใจความต้องการ concurrency อาจทำให้โค้ดผิดพลาด ⛔ เช่น server.accept กับ client.connect ต้อง concurrency ไม่ใช่แค่ async ธรรมดา ‼️ การใช้ async แบบ “viral” ส่งผลเสียต่อ ecosystem ไลบรารี ⛔ เช่นต้องสร้าง redis-py กับ asyncio-redis แยกกัน โดยไม่มีความจำเป็นจริง ‼️ ไม่ใช้ yield หรือ task switching primitives ทำให้ async ไม่สามารถรัน concurrent ได้ ⛔ เพราะ async “เป็นแค่ลำดับรันแบบไม่เรียง” ไม่ใช่ระบบรันหลายงานพร้อมกัน ‼️ ระบบที่บังคับใช้ stackless coroutine + async/await อาจสร้าง deadlock หากไม่ได้ออกแบบดี ⛔ โดยเฉพาะถ้าระบบไม่มีการแสดงเจตนาในโค้ดว่าต้อง concurrent https://kristoff.it/blog/asynchrony-is-not-concurrency/