Cambodia violates ceasefire agreement

เจรจาเพื่อ.... เขมรไม่เคยรักษาคำพูด ยังแอบying โจมตี เผลอเมื่อไหร่ มันยึดพื้นที่แน่

⚡️ เรื่องเล่าจากสนามแข่งขันชิป AI: เมื่อ Positron และ Groq ลุกขึ้นสู้ Nvidia ด้วยพลังงานที่น้อยกว่าแต่เร็วกว่า ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจของทุกอุตสาหกรรม ความต้องการพลังงานในการประมวลผลก็พุ่งสูงขึ้นอย่างน่ากังวล โดยเฉพาะในขั้นตอน “inference” หรือการนำโมเดลที่ฝึกแล้วมาใช้งานจริง เช่น การตอบคำถามหรือสร้างภาพ ซึ่งใช้พลังงานมหาศาล Positron บริษัทสตาร์ทอัพจากสหรัฐฯ ก่อตั้งในปี 2023 ได้พัฒนาชิปที่เน้นเฉพาะการ inference โดยตัดฟังก์ชันที่ไม่จำเป็นออกไป ทำให้ประหยัดพลังงานได้ถึง 6 เท่าเมื่อเทียบกับชิป Vera Rubin รุ่นใหม่ของ Nvidia และมีประสิทธิภาพต่อราคาดีกว่า 2–3 เท่า Groq อีกหนึ่งผู้ท้าชิง ใช้แนวคิด “assembly line” ในการประมวลผล AI โดยฝังหน่วยความจำไว้ในตัวชิป ทำให้ลดการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างชิป ซึ่งเป็นต้นเหตุของการใช้พลังงานสูง ชิปของ Groq ใช้พลังงานเพียง 1/3 ของ Nvidia แต่ให้ผลลัพธ์เร็วกว่า แม้ Nvidia จะยังครองตลาดด้วยชิป Blackwell และ Vera Rubin ที่มีประสิทธิภาพสูง แต่บริษัทหน้าใหม่เหล่านี้กำลังได้รับความสนใจจากผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ เช่น Cloudflare ที่เริ่มทดลองใช้งานจริงแล้ว ✅ Positron พัฒนาชิป AI inference ที่ประหยัดพลังงานและต้นทุนต่ำกว่าชิป Nvidia Vera Rubin ➡️ ประหยัดพลังงานได้มากถึง 6 เท่า ➡️ ประสิทธิภาพต่อราคาดีกว่า 2–3 เท่า ✅ Groq ใช้สถาปัตยกรรมแบบ assembly line พร้อมฝังหน่วยความจำในตัวชิป ➡️ ลดการเคลื่อนย้ายข้อมูลระหว่างชิป ➡️ ใช้พลังงานเพียง 1/3 ของ Nvidia แต่ให้ผลลัพธ์เร็วกว่า ✅ Cloudflare เริ่มทดลองใช้งานชิปของ Positron และ Groq ในระดับจริงจัง ➡️ เป็นหนึ่งในบริษัทแรกที่ทดสอบชิปนอกเหนือจาก Nvidia อย่างจริงจัง ➡️ หากผลลัพธ์เป็นไปตามที่โฆษณา จะขยายการใช้งานทั่วโลก ✅ Nvidia เปิดตัวชิป Vera Rubin และ Blackwell ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 30 เท่า ➡️ Vera Rubin มีหน่วยความจำ 288 GB และเชื่อมต่อด้วย NVLink ความเร็วสูง ➡️ Blackwell Ultra ให้ประสิทธิภาพ inference สูงถึง 3.6 exaFLOPS ✅ บริษัทเทคโนโลยีใหญ่ เช่น Google, Amazon, Microsoft กำลังพัฒนาชิป inference ของตัวเอง ➡️ เพื่อลดต้นทุนและพึ่งพา Nvidia ให้น้อยลง ➡️ ลงทุนหลายพันล้านดอลลาร์ในชิปเฉพาะทาง ‼️ แม้ชิปใหม่จะประหยัดพลังงาน แต่ความต้องการ AI ยังเติบโตเร็วกว่าการปรับปรุงประสิทธิภาพ ⛔ คาดว่าการใช้พลังงานของ AI จะเพิ่มขึ้น 50% ต่อปีจนถึงปี 2030 ⛔ อาจทำให้โครงข่ายไฟฟ้ากลายเป็นคอขวดของการพัฒนา AI ‼️ การพึ่งพา Nvidia มากเกินไปอาจสร้าง “Nvidia tax” ให้กับอุตสาหกรรม ⛔ Nvidia มีอัตรากำไรขั้นต้นสูงถึง 60% จากการขายชิป ⛔ ทำให้ต้นทุนการประมวลผล AI สูงเกินจำเป็น ‼️ ชิปที่เน้น inference อาจไม่เหมาะกับงานที่ต้องการความยืดหยุ่นสูง ⛔ Positron และ Groq เน้นเฉพาะงาน inference ไม่ครอบคลุมทุก workload ⛔ อาจต้องใช้ร่วมกับชิปอื่นในระบบที่ซับซ้อน ‼️ การเปลี่ยนมาใช้ชิปใหม่ต้องใช้เวลาในการปรับระบบและทดสอบความเข้ากันได้ ⛔ ต้องพิจารณาความเข้ากันได้กับ API และโครงสร้างคลาวด์เดิม ⛔ อาจมีความเสี่ยงด้านการลงทุนหากชิปไม่ผ่านการทดสอบในระยะยาว https://www.techspot.com/news/108831-next-gen-chipmakers-aim-rein-ai-runaway-power.html

🌍 เรื่องเล่าจากเบื้องหลังโมเดล: เมื่อ AI ไม่ได้แค่ฉลาด แต่ก็ “กินไฟ กินน้ำ และกินโลก” Mistral AI ได้ร่วมมือกับบริษัทที่ปรึกษาด้านความยั่งยืน Carbone 4 และหน่วยงานสิ่งแวดล้อมของฝรั่งเศส (ADEME) เพื่อวิเคราะห์ผลกระทบสิ่งแวดล้อมของโมเดล Mistral Large 2 ตลอด 18 เดือนแรกของการใช้งาน โดยแบ่งออกเป็น 3 หมวดหลัก: การปล่อยก๊าซเรือนกระจก, การใช้น้ำ, และการใช้ทรัพยากรแร่หายาก ผลลัพธ์ที่ได้ชวนตกใจ: การฝึกโมเดลเพียงอย่างเดียวปล่อย CO₂ เทียบเท่า 20,400 ตัน และใช้น้ำถึง 281,000 ลูกบาศก์เมตร—เท่ากับสระโอลิมปิก 112 สระ! ส่วนการใช้งานจริง (inference) ก็ไม่เบา: การถาม Le Chat 1 ครั้ง (400 tokens) ปล่อย CO₂ 1.14 กรัม และใช้น้ำ 45 มิลลิลิตร—เท่ากับการดูวิดีโอ 10 วินาทีในสหรัฐฯ ที่สำคัญคือ 85.5% ของการปล่อย CO₂ และ 91% ของการใช้น้ำเกิดจากการฝึกและใช้งานโมเดล ไม่ใช่จากการสร้างศูนย์ข้อมูลหรือฮาร์ดแวร์ ทำให้ผลกระทบสะสมต่อเนื่องทุกครั้งที่มีคนใช้ AI ✅ Mistral AI เปิดเผยผลการวิเคราะห์สิ่งแวดล้อมของโมเดล Mistral Large 2 ➡️ ร่วมมือกับ Carbone 4 และ ADEME ➡️ ผ่านการตรวจสอบโดย Resilio และ Hubblo ✅ ผลกระทบจากการฝึกโมเดลใน 18 เดือนแรก ➡️ ปล่อย CO₂ เทียบเท่า 20,400 ตัน ➡️ ใช้น้ำ 281,000 ลูกบาศก์เมตร ➡️ ใช้ทรัพยากรแร่หายาก 660 กิโลกรัม Sb eq ✅ ผลกระทบจากการใช้งาน (inference) ต่อคำถาม 1 ครั้ง (400 tokens) ➡️ ปล่อย CO₂ 1.14 กรัม ➡️ ใช้น้ำ 45 มิลลิลิตร ➡️ ใช้ทรัพยากรแร่หายาก 0.16 มิลลิกรัม Sb eq ✅ 85.5% ของ CO₂ และ 91% ของน้ำเกิดจากการฝึกและใช้งานโมเดล ➡️ ไม่ใช่จากการสร้างศูนย์ข้อมูลหรือฮาร์ดแวร์ ➡️ สะท้อนว่าการใช้งานต่อเนื่องคือภาระหลักต่อสิ่งแวดล้อม ✅ Mistral เสนอแนวทางลดผลกระทบสิ่งแวดล้อมของ AI ➡️ เลือกใช้โมเดลขนาดเล็กที่เหมาะกับงาน ➡️ รวมคำถามเป็นชุด (batching) เพื่อลดการคำนวณซ้ำ ➡️ ใช้ศูนย์ข้อมูลที่ใช้พลังงานหมุนเวียน ✅ เรียกร้องให้มีมาตรฐานการรายงานผลกระทบสิ่งแวดล้อมของ AI ➡️ เพื่อให้ผู้ใช้และองค์กรตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล ➡️ เสนอให้ใช้ตัวชี้วัด 3 ตัว: ผลกระทบจากการฝึก, ผลกระทบจากการใช้งาน, และสัดส่วนการใช้งานต่อวงจรชีวิต ‼️ การใช้งาน AI อย่างต่อเนื่องมีผลกระทบสะสมต่อสิ่งแวดล้อม แม้แต่คำถามเดียวก็มีต้นทุน ⛔ การใช้ AI หลายล้านครั้งต่อวันทำให้ผลกระทบเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ⛔ ผู้ใช้ควรตระหนักถึงต้นทุนที่มองไม่เห็นของการใช้ AI https://www.techspot.com/news/108838-how-much-pollution-does-ai-create-mistral-breaks.html

📣 เรื่องเล่าจากสหราชอาณาจักร: เมื่อ “ความปลอดภัยออนไลน์” กลายเป็นภัยต่อสิทธิส่วนบุคคล กฎหมาย Online Safety Act ของสหราชอาณาจักรมีเป้าหมายเพื่อปกป้องเด็กจากเนื้อหาออนไลน์ที่เป็นอันตราย เช่น สื่อลามก การยุยงให้ทำร้ายตัวเอง หรือการใช้สารเสพติด โดยบังคับให้เว็บไซต์และแอปต่างๆ ต้องตรวจสอบอายุผู้ใช้ก่อนเข้าถึงเนื้อหาเหล่านี้ แต่การตรวจสอบอายุที่ใช้เทคโนโลยีอย่างการสแกนใบหน้า บัตรประชาชน หรือบัตรเครดิต กลับสร้างความกังวลอย่างหนักในหมู่ผู้เชี่ยวชาญด้านสิทธิดิจิทัล เพราะมันอาจนำไปสู่การละเมิดความเป็นส่วนตัว การเฝ้าระวัง และการเซ็นเซอร์เนื้อหาโดยไม่จำเป็น ผลกระทบที่เกิดขึ้นทันทีคือการหลั่งไหลของผู้ใช้งานไปยังแอป VPN เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจสอบอายุ โดย Proton VPN รายงานว่ามีผู้สมัครใช้งานเพิ่มขึ้นกว่า 1,400% ภายในไม่กี่ชั่วโมงหลังกฎหมายมีผลบังคับใช้ ✅ กฎหมาย Online Safety Act มีผลบังคับใช้ในสหราชอาณาจักรเมื่อ 25 กรกฎาคม 2025 ➡️ บังคับให้เว็บไซต์ที่มีเนื้อหาสำหรับผู้ใหญ่ต้องตรวจสอบอายุผู้ใช้ ➡️ รวมถึงโซเชียลมีเดีย เกม และแอปหาคู่ ✅ วิธีการตรวจสอบอายุที่ถูกนำมาใช้ ➡️ สแกนใบหน้า ➡️ อัปโหลดบัตรประชาชนหรือบัตรเครดิต ➡️ ใช้บริการตรวจสอบอายุจากบุคคลที่สาม ✅ เกิดกระแสต่อต้านกฎหมายอย่างรุนแรง ➡️ คำร้องให้ยกเลิกกฎหมายมีผู้ลงชื่อกว่า 340,000 คน ➡️ ผู้ริเริ่มคือ Alex Baynham ผู้ก่อตั้งพรรค Build ✅ ผู้ใช้งานแห่ใช้ VPN เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจสอบอายุ ➡️ Proton VPN มีผู้สมัครเพิ่มขึ้น 1,400% ➡️ VPN กลายเป็นทางเลือกหลักในการรักษาความเป็นส่วนตัว ✅ ผู้เชี่ยวชาญเตือนถึงความเสี่ยงของการเก็บข้อมูลส่วนตัว ➡️ การละเมิดความเป็นส่วนตัว ➡️ ความเสี่ยงจากการถูกแฮก เช่นกรณีแอป Tea ที่ข้อมูลหลุด https://www.techradar.com/vpn/vpn-privacy-security/over-340-000-brits-want-to-repeal-the-uk-online-safety-act-heres-how-to-get-your-say

อภัยต่อกันนะ

กองทัพภาคที่ 2 รายงานฝ่ายกัมพูชาละเมิดข้อตกลงหยุดยิง พบการก่อกวนและการใช้อาวุธโจมตีเข้ามาในหลายพื้นที่ ฝ่ายไทยตอบโต้กลับตามสถานการณ์ ด้านการพบปะผู้นำหน่วยทหารในพื้นที่ โฆษก ทบ. เผยยังคงมีความพยายามดำเนินการ . อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000071439 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes

🤖 เรื่องเล่าจากโลกของ AI: เมื่อคำแนะนำเรื่องเงินเดือนกลายเป็นการกดค่าตัวโดยไม่รู้ตัว นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเทคนิค Würzburg-Schweinfurt ในเยอรมนีได้ทำการทดลองกับแชตบอทยอดนิยมหลายตัว เช่น ChatGPT, Claude, Llama และอื่นๆ โดยตั้งคำถามง่ายๆ ว่า “ควรขอเงินเดือนเริ่มต้นเท่าไหร่?” แต่สิ่งที่เปลี่ยนคือ “ตัวตน” ของผู้ถาม—ชายหรือหญิง, เชื้อชาติใด, เป็นคนท้องถิ่นหรือผู้ลี้ภัย ผลลัพธ์ชวนตกใจ: แม้คุณสมบัติจะเหมือนกันทุกประการ แต่ AI กลับแนะนำให้ผู้หญิงและผู้ลี้ภัยขอเงินเดือนต่ำกว่าผู้ชายหรือผู้ที่ระบุว่าเป็น expatriate อย่างมีนัยสำคัญ เช่น แพทย์ชายในเดนเวอร์ถูกแนะนำให้ขอ $400,000 ขณะที่หญิงในบทบาทเดียวกันถูกแนะนำให้ขอเพียง $280,000 สิ่งนี้สะท้อนว่า AI ไม่ได้ “คิดเอง” แต่เรียนรู้จากข้อมูลมหาศาลที่มนุษย์สร้างขึ้น—ซึ่งเต็มไปด้วยอคติทางสังคมที่ฝังอยู่ในโพสต์งาน, คำแนะนำ, สถิติรัฐบาล และแม้แต่คอมเมนต์ในโซเชียลมีเดีย ✅ งานวิจัยพบว่า AI แนะนำเงินเดือนต่ำกว่าสำหรับผู้หญิงและชนกลุ่มน้อย ➡️ แม้คุณสมบัติและตำแหน่งงานจะเหมือนกันทุกประการ ➡️ ตัวอย่าง: แพทย์ชายในเดนเวอร์ได้คำแนะนำ $400,000 แต่หญิงได้เพียง $280,000 ✅ AI แสดงอคติจากคำใบ้เล็กๆ เช่นชื่อหรือสถานะผู้ลี้ภัย ➡️ “ชายเอเชีย expatriate” ได้คำแนะนำสูงสุด ➡️ “หญิงฮิสแปนิกผู้ลี้ภัย” ได้ต่ำสุด แม้คุณสมบัติเหมือนกัน ✅ แชตบอทเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอคติในโลกจริง ➡️ ข้อมูลจากหนังสือ, โพสต์งาน, โซเชียลมีเดีย ฯลฯ ➡️ คำว่า “expatriate” สื่อถึงความสำเร็จ ส่วน “refugee” สื่อถึงความด้อยโอกาส ✅ AI ที่มีระบบจดจำผู้ใช้อาจสะสมอคติจากบทสนทนาเดิม ➡️ ไม่จำเป็นต้องระบุเพศหรือเชื้อชาติในคำถาม ➡️ AI อาจใช้ข้อมูลจากบทสนทนาเก่าในการให้คำแนะนำ ✅ นักวิจัยเสนอให้ใช้ “ช่องว่างเงินเดือน” เป็นตัวชี้วัดอคติของโมเดล ➡️ แทนการวัดจากความรู้หรือคำตอบที่ถูกต้อง ➡️ เพราะผลกระทบทางเศรษฐกิจมีความสำคัญและวัดได้จริง ‼️ คำแนะนำจาก AI อาจทำให้ผู้หญิงและชนกลุ่มน้อยขอเงินเดือนต่ำกว่าที่ควร ⛔ ส่งผลต่อรายได้ระยะสั้นและโอกาสในระยะยาว ⛔ อาจกลายเป็นวงจรที่ฝังอคติในข้อมูลฝึกโมเดลรุ่นถัดไป ‼️ ผู้ใช้ไม่รู้ว่า AI ใช้ข้อมูลส่วนตัวในการให้คำแนะนำ ⛔ การจดจำบทสนทนาอาจนำไปสู่การเลือกปฏิบัติแบบ “ล่องหน” ⛔ ผู้ใช้ควรระวังการเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวในแชต ‼️ การใช้ AI ในการเจรจาเงินเดือนต้องมีวิจารณญาณ ⛔ คำแนะนำอาจไม่เป็นกลาง แม้ดูเหมือนเป็นกลาง ⛔ ควรลองถามในหลายบทบาทเพื่อเปรียบเทียบคำตอบ ‼️ การพัฒนา AI ที่ปราศจากอคติยังเป็นความท้าทายใหญ่ ⛔ การ “de-bias” โมเดลต้องใช้เวลาและความร่วมมือจากหลายฝ่าย ⛔ ต้องมีมาตรฐานจริยธรรมและการตรวจสอบอิสระ https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/chatgpt/salary-advice-from-ai-low-balls-women-and-minorities-report

🚀 เรื่องเล่าจากโลกฮาร์ดแวร์: เมื่อสล็อตเดียวกลายเป็นศูนย์กลางพลังประมวลผลและจัดเก็บข้อมูล Rocket 7638D คือการ์ดเสริมที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาความจำกัดของพื้นที่ในเซิร์ฟเวอร์และเวิร์กสเตชัน โดยรวมการเชื่อมต่อ GPU ภายนอกและ SSD NVMe ภายในไว้ในสล็อต PCIe เดียว รองรับ GPU ขนาดใหญ่ระดับ RTX 5090 ผ่านพอร์ต CDFP และเชื่อมต่อ SSD ได้ถึง 16 ตัวผ่านพอร์ต MCIO เมื่อจับคู่กับ SSD ขนาด 245.66TB อย่าง Kioxia LC9 ก็สามารถสร้างระบบจัดเก็บข้อมูลได้ถึง 4PB—เหมาะสำหรับงาน AI inference, HPC, การตัดต่อวิดีโอระดับมืออาชีพ และงานที่ต้องการความหนาแน่นสูง ✅ HighPoint เปิดตัว Rocket 7638D ที่งาน FMS2025 ➡️ เป็นการ์ด PCIe Gen5 x16 แบบ single-slot ➡️ รวม GPU และ SSD ไว้ในสล็อตเดียว ✅ รองรับ GPU ระดับสูงผ่านพอร์ต CDFP ➡️ รองรับ GPU Gen5 แบบ dual/triple-slot ยาวถึง 370mm ➡️ ใช้งานร่วมกับ Nvidia GeForce RTX 5090 ได้ ✅ รองรับ SSD NVMe ได้สูงสุด 16 ตัวผ่านพอร์ต MCIO ➡️ ใช้สายมาตรฐานหรือ backplane ➡️ รองรับ SSD ขนาดใหญ่ เช่น Kioxia LC9 (245.66TB) ✅ สามารถสร้างระบบจัดเก็บข้อมูลได้ถึง 4PB ➡️ เหมาะสำหรับงาน AI, HPC, และ media production ➡️ ลดจำนวนสล็อตที่ต้องใช้ในระบบ ✅ มีฟีเจอร์สำหรับการจัดการและตรวจสอบระบบ ➡️ มี LED, CLI, และเครื่องมือ firmware สำหรับจัดการ lane, power, และสถานะอุปกรณ์ ➡️ รองรับการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ ✅ เป็นส่วนหนึ่งของ Rocket Series ที่รองรับ NVMe หลากหลายรูปแบบ ➡️ M.2, U.2/U.3, E1.S, E3.S, ESDFF ➡️ รองรับการขยายระบบได้ถึง 32 SSD หรือ 8 accelerators ต่อสล็อต ‼️ การใช้งาน Rocket 7638D อาจเผชิญข้อจำกัดด้านพลังงานและความร้อน ⛔ ต้องมีระบบระบายความร้อนและจ่ายไฟที่เหมาะสม ⛔ หากไม่จัดการดี อาจเกิดปัญหาเสถียรภาพหรือประสิทธิภาพลดลง ‼️ การ์ดระดับนี้มีราคาสูงและต้องการระบบที่รองรับ Gen5 เต็มรูปแบบ ⛔ เมนบอร์ดและระบบต้องรองรับ PCIe Gen5 x16 ⛔ อุปกรณ์เสริม เช่น backplane และสาย MCIO อาจมีต้นทุนเพิ่มเติม ‼️ การรวม GPU และ SSD ไว้ในสล็อตเดียวอาจทำให้การบำรุงรักษาซับซ้อนขึ้น ⛔ หากอุปกรณ์ใดอุปกรณ์หนึ่งเสีย อาจต้องถอดทั้งการ์ด ⛔ การจัดการความร้อนและสายไฟต้องวางแผนอย่างรอบคอบ https://www.techradar.com/pro/want-to-host-an-nvidia-geforce-rtx-5090-gpu-and-up-to-4pb-of-ssd-storage-on-one-single-pcie-slot-heres-how-to-do-it

🧠 เรื่องเล่าจากโลกชิป: จาก 4 บิตสู่ 10 ล้านล้านพารามิเตอร์ ย้อนกลับไปปี 1971 Intel เปิดตัวชิป 4004 ซึ่งเป็นไมโครโปรเซสเซอร์ตัวแรกของโลก ด้วยความเร็วเพียง 740kHz และประมวลผลได้ 92,600 คำสั่งต่อวินาที (IPS) ใช้หน่วยความจำแค่ 4KB ROM และ 640 bytes RAM—เล็กจนเทียบไม่ได้กับมือถือยุคนี้ แต่ในปี 2025 NVIDIA เปิดตัว Blackwell ซึ่งเป็นชิป AI ที่ทรงพลังที่สุดในโลก ด้วยพลังประมวลผลสูงถึง 20 PetaFLOPS ต่อ GPU รองรับโมเดลขนาด 10 ล้านล้านพารามิเตอร์ และใช้เทคโนโลยี NVLink รุ่นที่ 5 ที่เชื่อมต่อ GPU ได้ถึง 576 ตัวในคลัสเตอร์เดียว เมื่อเปรียบเทียบกันแล้ว Blackwell มีประสิทธิภาพมากกว่า Intel 4004 ถึง 217 ล้านเท่า! นี่คือผลลัพธ์ของการพัฒนาอย่างต่อเนื่องตามกฎของ Moore’s Law และความต้องการด้าน AI ที่เติบโตแบบทวีคูณ ✅ Intel 4004 คือจุดเริ่มต้นของยุคไมโครโปรเซสเซอร์ในปี 1971 ➡️ ความเร็ว 740kHz, 4-bit CPU, 2,300 ทรานซิสเตอร์ ➡️ ใช้ในเครื่องคิดเลขของบริษัท Busicom ✅ NVIDIA Blackwell คือชิป AI ที่ทรงพลังที่สุดในปี 2025 ➡️ มี 208 พันล้านทรานซิสเตอร์ ➡️ รองรับโมเดล AI ขนาด 10 ล้านล้านพารามิเตอร์ ➡️ ใช้เทคโนโลยี NVLink 5.0 ที่มีแบนด์วิดธ์ 1.8TB/s ต่อ GPU ✅ Blackwell มีพลังประมวลผลสูงถึง 20 PetaFLOPS ต่อ GPU ➡️ ใช้หน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 192GB ➡️ มี Tensor Core รุ่นใหม่ที่รองรับ FP4 สำหรับ AI inference ✅ การพัฒนาใน 50 ปีทำให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นถึง 217 ล้านเท่า ➡️ จาก 92,600 IPS ของ 4004 สู่ระดับ ExaFLOPS ของ Blackwell ➡️ สะท้อนความก้าวหน้าของมนุษยชาติในด้านคอมพิวเตอร์ ✅ Blackwell ถูกนำไปใช้ในระบบ AI ของบริษัทชั้นนำทั่วโลก ➡️ เช่น Microsoft Azure, Google DeepMind, Meta, Tesla และ OpenAI ➡️ ใช้ในงาน LLM, quantum computing, และ data analytics https://wccftech.com/computing-power-has-skyrocketed-over-the-last-50-years-with-a-whopping-217-million-times-increase/

กองทัพภาคที่ 2 แฉเขมร "จงใจละเมิด" หลังเดดไลน์ ทบ. ลั่นต้อง "โต้กลับ" ป้องกันอธิปไตย https://www.thai-tai.tv/news/20602/ . #ละเมิดหยุดยิง #ชายแดนไทยกัมพูชา #กองทัพภาค2 #โฆษกทบ #พลตรีวินธัยสุวารี #กัมพูชาผิดข้อตกลง #ป้องกันประเทศ #อธิปไตยไทย #ไทยไท

คนตายไม่ใช่ครอบครัวตน เวรกรรมแท้ ใจหนอใจ

ข่าวด่วน เขมรสับปลับยังไม่หยุดยิง โจมตีภูมะเขือ–ตาควาย (Breaking: Cambodia keeps flip-flopping — attacks Phu Makhuar and Ta Khwai despite ceasefire.) [29/7/68] #ข่าวด่วน #หยุดยิงแต่ยังยิง #เขมรสับปลับ #โจมตีภูมะเขือ #ยิงซ้ำตาควาย #CeasefireViolation #CambodiaFlipFlop #ศึกชายแดนล่าสุด #ความจริงจากไทย #TruthFromThailand #กัมพูชายิงก่อน #柬埔寨先开火 #カンボジアが先に発砲 #캄보디아가먼저발포 #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #thaitimes #news1 #shorts

ฮุนเซน เบื้องหน้าขอบคุณทรัมป์ แต่เบื้องหลังไม่หยุดโจมตีไทย เลิกเจรจาเถอะ แล้วเสิร์ฟไข่มันต่อ #คิงส์โพธิ์แดง

..รัฐบาลเลว,มันไม่รับรู้ปกป้อง ป้องกันภัยประเทศอะไรเลยเหรอ หน่วยควบคุมสื่อทีวีไทยก็มีจากฝ่ายรัฐเสือกไม่สั่งการทีวีทุกๆช่องบอกผ่านประชาชนตนว่า หยุดถ่ายคลิป ถ่ายรูปภาพทางทหารใดๆลงโซเชียลเลยเหรอ,ประชาชนจะรวมมือกันทันที มิใช่วงแคบทางโซเชียลมาบอกทางโซเชียลด้วยกัน, ..ส่วนตัวไม่เข้าใจทหารเลยทำไมไม่ยึดอำนาจ,รัฐบาลนี้หมดความไว้วางใจแก่ประชาชนคนไทยแล้วในการบริหารประเทศ.เป็นต่อความมั่นคงภายในของประเทศไทยชัดเจน . https://youtube.com/shorts/kZUGVl9iFO8?si=WJsAvUv8RcKxk8AA

เขมรอยากได้ก็ยกให้มัน ปราสาทตาปลา อยู่ที่ส้นตรีคนไทย เอาแบบไหน ลูบหน้าหรือลูบปาก #คิงส์โพธิ์แดง

ถ้าเมื่อคืนเราหยุดตอบโต้ ป่านนี้มันประกาศชัยชนะ ยึดพื้นที่ไปหมดแล้ว ขอบคุณทหารไทยปกป้องแผ่นดิน #7ดอกจิก

ไม่ว่าจะจบอย่างไร ต่อไปเลิกคบค้า เลิกเมตตา เลิกช่วยเหลือ โจรข้างบ้าน มันพร้อมแว้งกัดเนรคุณ #7ดอกจิก

สนธิส่งข้อความสำคัญถึงฮุนมาเนต (សន្តិ បញ្ជូនសារសំខាន់មួយទៅកាន់ ហ៊ុន ម៉ាណែត) [29/7/68] #สนธิส่งสาร #ข้อความถึงฮุนมาเนต #สารจากประเทศไทย #SondhiToHunManet #สารสำคัญจากประชาชนไทย #CallForTruth #เสียงจากแผ่นดินไทย #ข่าววันนี้ #ข่าวดัง #សន្តិ #ហ៊ុនម៉ាណែត #กัมพูชายิงก่อน #柬埔寨先开火 #カンボジアが先に発砲 #캄보디아가먼저발포 #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #TruthFromThailand #thaitimes #news1 #shorts

เลื่อนเจรจา เขมรไม่หยุดยิง ยังถล่มช่องบก ทหารไทยตรึงกำลังพร้อมตอบโต้ ไอ้อ้วนอยู่หนายยยย #คิงส์โพธิ์แดง

ด่วน! ช่องบกเดือด เขมรละเมิดข้อตกลงหยุดยิง (Urgent! Tension flares at Chong Bok — Cambodia violates ceasefire deal.) [29/7/68] #ด่วนช่องบกเดือด #ละเมิดข้อตกลงหยุดยิง #เขมรไม่หยุดยิงจริง #ChongBokCrisis #CeasefireViolation #ข่าวชายแดนล่าสุด #ชายแดนร้อนแรง #ข่าวด่วนวันนี้ #TruthFromThailand #กัมพูชายิงก่อน #柬埔寨先开火 #カンボジアが先に発砲 #캄보디아가먼저발포 #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #thaitimes #news1 #shorts

"หน้าไม่อาย!" โฆษกเขมรแถลง "กองทัพหยุดยิง" ทบ. ไทยแฉ "เขมรยิงไม่หยุด"! https://www.thai-tai.tv/news/20603/ . #มาลีโสเจียตา #โฆษกกระทรวงกลาโหมกัมพูชา #หยุดยิง #ชายแดนไทยกัมพูชา #ข่าวเท็จ #บิดเบือนข้อมูล #ความน่าเชื่อถือ #ไทยไท

กฎอัยการศึก

ภูมิธรรมมั่นใจยุติศึกเขมร! ทรัมป์โทรชมไทยเลือกสันติภาพ เปิดทางเจรจาภาษี ย้ำรักษาอธิปไตย เชื่อโลกหนุนไทย ภูมิธรรมเผยคุยทรัมป์ 30 นาที สหรัฐฯชื่นชมไทยกล้าหาญสร้างสันติภาพ เป็นประโยชน์ต่อทั้งสองประเทศ พร้อมเจรจาภาษี เชื่อโลกชื่นชมไทยหยุดความรุนแรง . อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000071460 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes

รัฐบาลไทยชวนคนไทยร่วมเป็นนักรบไซเบอร์ ตอบโต้ IO กัมพูชา ตั้งเป้า 200 ล้านโพสต์ต่อวัน สู้ข่าวปลอม บ่อนทำลายความมั่นคง หลังพบการโจมตีทางไซเบอร์จากบัญชีปลอมนับล้าน . อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000071463 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes