26°♡♡♡♡ สดชื่นกับใจที่เงียบๆ♡♡♡♡♡

รับแดดยาม8.06น.ก่อนมื้ออาหาร เดิน 240ม.

น่ารัก

ประชาชนเขมรจากอดีตถึงปัจจุบันก็สันดานเดิม. ..จะเอาไว้ทำไม. https://youtube.com/shorts/hYYfezmviRc?si=n30g5HRt6lkZE56v

หม่ำแล้ววิ่งเล่น

เซอร์เก ลาฟรอฟ รัฐมนตรีต่างประเทศรัสเซีย กล่าวหาบรรดาชาติตะวันตกในวันอาทิตย์(24ส.ค.) พยายามขัดขวางการเจรจาสันติภาพเพื่อยุติความขัดแย้งในยูคเรน หลังจากดูเหมือนว่าความเคลื่อนไหวทางการทูตจะหยุดชะงักลงไป . อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000080763 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

ลำบากก็นึกถึงบุญกุศลความดีที่เราสร้างมา..จิตใจก็สดชื่นขึ้น มีพลังขึ้น

สนธิเล่าเรื่อง 25-8-68 . อรุณสวัสดิ์เช้าวันจันทร์ท่านสมาชิก และแฟน ๆ รายการทุกท่าน เช้าวันนี้ หลังจากประชุมพร้อมรับประทานอาหารเป็น ข้าวผัดปลาทูคลุกน้ำพริกกะปิกับทีมงาน โดยมี อ.ปานเทพ พัวพงษ์พันธ์ ร่วมวงอยู่ด้วย คุณสนธิได้พูดถึงหลายเรื่องที่ล้วนแล้วแต่น่าสนใจทั้งสิ้น โดยนอกจากประเด็นลึก ๆ เรื่องปัญหาพรมแดนไทย-เขมรแล้ว คุณสนธิยังเตรียมอีกหลายเรื่องมาเล่าสู่กันฟังด้วย . คลิกชม >> https://www.youtube.com/watch?v=EvbDHCYjoUc . #สนธิเล่าเรื่อง #SondhiTalk

สนธิเล่าเรื่อง 25-8-68 https://m.youtube.com/watch?v=EvbDHCYjoUc

🎙️ เมื่อ “ฟรี” ไม่ใช่คำตอบ – และการย้ายออกจาก Gmail กลายเป็นการปลดปล่อย Giulio Magnifico ใช้ Gmail มาตั้งแต่ปี 2007 แต่ในปี 2025 เขาตัดสินใจย้ายออกจากบริการฟรีที่ “จ่ายด้วยข้อมูลส่วนตัว” ไปใช้ Mailbox.org ที่เน้นความเป็นส่วนตัวมากกว่า แม้จะต้องจ่ายเงินเดือนละ €2.50 แต่เขาบอกว่า “คุ้มกว่าการให้ Google รู้ทุกอย่างเกี่ยวกับชีวิตเรา” เหตุผลหลักคือ Gmail ส่งข้อมูลแบบ plain text ซึ่ง Google สามารถเก็บไว้ได้ทั้งหมด และหน่วยงานรัฐบาลสหรัฐฯ ก็สามารถร้องขอข้อมูลได้ แม้ผู้ใช้นั้นจะเป็นพลเมืองยุโรปก็ตาม Giulio ใช้อีเมลแบบเรียบง่าย ไม่สนใจฟีเจอร์เสริมอย่างปฏิทินหรือโน้ต เขาจึงเลือก Mailbox.org แทน ProtonMail หรือ Tutanota ซึ่งแม้จะมีการเข้ารหัสแบบ end-to-end แต่บังคับให้ใช้แอปของตัวเอง ซึ่งไม่เข้ากับ Apple Mail ที่เขาชื่นชอบ Mailbox.org รองรับ PGP และสามารถใช้ร่วมกับ Apple Mail ได้อย่างราบรื่น มีพื้นที่เก็บอีเมล 10GB และคลาวด์อีก 5GB โดยสามารถขยายได้ตามต้องการ เขาย้ายอีเมลกว่า 26,000 ฉบับจาก Gmail ไปยัง Mailbox.org ด้วยเครื่องมือ imapsync ผ่าน Docker โดยใช้สคริปต์เฉพาะที่เขียนเอง ใช้เวลา 3 ชั่วโมงเต็ม และไม่มีอีเมลหายแม้แต่ฉบับเดียว หลังจากย้ายเสร็จ เขาตั้งระบบ forward จาก Gmail ไปยัง Mailbox.org และใช้ระบบ flag เพื่อแยกอีเมลที่ยังส่งมาจาก Gmail เพื่อค่อย ๆ เปลี่ยนแอดเดรสในบริการต่าง ๆ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Giulio Magnifico ย้ายจาก Gmail ไปใช้ Mailbox.org เพื่อความเป็นส่วนตัว ➡️ เหตุผลหลักคือการไม่ต้องการให้ Google เก็บข้อมูลอีเมลทั้งหมด ➡️ Gmail ส่งข้อมูลแบบ plain text และอยู่ภายใต้กฎหมายสหรัฐฯ แม้ผู้ใช้จะเป็นพลเมือง EU ➡️ Mailbox.org รองรับ PGP และใช้งานร่วมกับ Apple Mail ได้ ➡️ มีแผนเริ่มต้นที่ €2.50/เดือน พร้อมพื้นที่เก็บอีเมล 10GB และคลาวด์ 5GB ➡️ สามารถขยายพื้นที่ได้ที่ €0.20/GB ➡️ ใช้ imapsync ผ่าน Docker เพื่อย้ายอีเมลกว่า 26,000 ฉบับจาก Gmail ➡️ ใช้สคริปต์เฉพาะเพื่อหลีกเลี่ยงการซ้ำซ้อนของโฟลเดอร์ All Mail และ Archive ➡️ ตั้งระบบ forward จาก Gmail และใช้ flag เพื่อแยกอีเมลที่ยังส่งมาจาก Gmail ➡️ Mailbox.org ไม่มีระบบต่ออายุอัตโนมัติ ต้องเติมเงินเอง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ imapsync เป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับการย้ายอีเมลแบบ IMAP โดยไม่สูญเสีย metadata ➡️ ผู้ใช้ Gmail จำนวนมากเริ่มย้ายออกเพราะความกังวลด้านความเป็นส่วนตัว ➡️ Gmail เคยถูกวิจารณ์เรื่องการใช้ข้อมูลเพื่อโฆษณาและการเข้าถึงของหน่วยงานรัฐ ➡️ Mailbox.org เป็นหนึ่งในผู้ให้บริการที่ได้รับการแนะนำจากกลุ่มผู้สนับสนุนความเป็นส่วนตัว ➡️ การใช้ PGP บนเว็บของ Mailbox.org ช่วยให้ใช้งานบน iOS ได้สะดวกโดยไม่ต้องใช้แอปเสริม https://giuliomagnifico.blog/post/2025-08-18-leaving-gmail/

🎙️ ทุกสิ่งเชื่อมโยงกัน – เมื่อสถิติไม่สามารถแยกสิ่งใดออกจากกันได้จริง ลองจินตนาการว่าเรากำลังวิเคราะห์ข้อมูลจากโลกจริง ไม่ว่าจะเป็นพฤติกรรมมนุษย์ สุขภาพ การศึกษา หรือแม้แต่ความชอบส่วนตัว คุณอาจคิดว่าบางตัวแปรไม่มีความเกี่ยวข้องกันเลย เช่น สีโปรดกับรายได้ แต่ในความเป็นจริง ทุกตัวแปรมีความสัมพันธ์กันในระดับหนึ่งเสมอ นี่คือแนวคิดที่ Gwern เรียกว่า “Everything is correlated” หรือ “crud factor” ซึ่งหมายถึงว่าในโลกจริง ไม่มีตัวแปรใดที่มีความสัมพันธ์เป็นศูนย์อย่างแท้จริง แม้แต่ตัวแปรที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกันเลยก็ยังมีความสัมพันธ์เล็กน้อยที่สามารถตรวจจับได้เมื่อมีข้อมูลมากพอ สิ่งนี้ทำให้เกิดคำถามใหญ่ในวงการสถิติ โดยเฉพาะการทดสอบสมมติฐานศูนย์ (null hypothesis) ที่มักตั้งสมมติฐานว่า “ไม่มีความสัมพันธ์” หรือ “ไม่มีผล” ซึ่งในโลกจริง สมมติฐานนี้แทบจะไม่มีวันเป็นจริงเลย นักสถิติหลายคน เช่น Meehl, Nunnally, และ Thorndike ต่างชี้ว่า เมื่อขนาดตัวอย่างใหญ่พอ ทุกความสัมพันธ์จะกลายเป็น “มีนัยสำคัญทางสถิติ” แม้จะไม่มีความหมายในเชิงปฏิบัติเลยก็ตาม Gwern เสนอว่าเราควรเปลี่ยนวิธีคิดใหม่: แทนที่จะถามว่า “มีความสัมพันธ์หรือไม่” เราควรถามว่า “ความสัมพันธ์นั้นมีความหมายหรือไม่” และควรให้ความสำคัญกับขนาดของผลมากกว่าค่า p-value 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ แนวคิด “Everything is correlated” หมายถึงทุกตัวแปรในโลกจริงมีความสัมพันธ์กันในระดับหนึ่ง ➡️ ความสัมพันธ์เหล่านี้ไม่ใช่ความผิดพลาดจากการสุ่ม แต่เป็นผลจากโครงสร้างเชิงสาเหตุที่ซับซ้อน ➡️ การทดสอบสมมติฐานศูนย์ (null hypothesis) มักจะล้มเหลว เพราะสมมติฐานนั้นแทบไม่เคยเป็นจริง ➡️ เมื่อขนาดตัวอย่างใหญ่พอ สมมติฐานศูนย์จะถูกปฏิเสธเสมอ แม้ผลจะไม่มีความหมายในเชิงปฏิบัติ ➡️ แนวคิดนี้มีชื่อเรียกหลายแบบ เช่น “crud factor”, “ambient correlational noise”, “coefficients are never zero” ➡️ Thorndike เคยกล่าวว่า “ในธรรมชาติมนุษย์ คุณลักษณะที่ดีมักจะมาคู่กัน” ➡️ การจำลอง Monte Carlo แสดงให้เห็นว่าแม้ตัวแปรที่ไม่เกี่ยวข้องกันก็ยังมีความสัมพันธ์เล็กน้อย ➡️ แนวคิดนี้มีผลต่อการสร้างโมเดลเชิงสาเหตุ การตีความโมเดล และการออกแบบการทดลอง ➡️ การใช้หลัก “bet on sparsity” ช่วยให้เราเน้นตัวแปรสำคัญที่มีผลมากที่สุด ➡️ ตัวแปรที่ไม่มีความสัมพันธ์เลยอาจเป็นสัญญาณว่าข้อมูลมีปัญหา เช่น การวัดผิด หรือการสุ่มตอบ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Meehl เสนอว่าในจิตวิทยา สมมติฐานศูนย์ควรถือว่า “เป็นเท็จเสมอ” ➡️ Webster & Starbuck วิเคราะห์กว่า 14,000 ความสัมพันธ์ในงานวิจัย พบว่าค่าเฉลี่ยของ “crud factor” อยู่ที่ r ≈ 0.09 ➡️ การใช้ p-value เป็นเกณฑ์เดียวในการตัดสินใจอาจนำไปสู่การตีความผิด ➡️ นักสถิติหลายคนเสนอให้ใช้การประมาณค่าผล (effect size) แทนการทดสอบความมีนัยสำคัญ ➡️ ความสัมพันธ์เล็ก ๆ อาจเกิดจากตัวแปรแฝง เช่น ความฉลาด, ความตื่นตัว, หรือสภาพแวดล้อม https://gwern.net/everything

อยาตอลเลาะห์ อาลี คอเมเนอี ผู้นำสูงสุดของอิหร่าน เมื่อวันอาทิตย์(24ส.ค.) เรียกร้องความเป็นหนึ่งเดียวกันของคนในชาติ ในการเผชิญหน้ากับสิ่งที่เขาให้คำจำกัดความว่าเป็นความพยายามของสหรัฐฯที่หวังบีบให้เตหะรานตกยอมจำนนและอยู่ภายใต้อำนาจ . อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000080764 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

ปิดบังตัวตนเสียนาน,ตัวพ่อติ่งอีกตน. https://youtube.com/shorts/-JGboJWHyVs?si=bGuoecCcII_Izwpu

🎙️ จาก MacBook สู่ Arch Linux – การเดินทางของอิสระและการปรับแต่งแบบไร้ขีดจำกัด หลังจากใช้ MacBook มานานกว่า 15 ปี ผู้เขียนตัดสินใจเปลี่ยนมาใช้ Linux เต็มตัว โดยเลือก Arch Linux ที่ติดตั้งผ่าน Omarchy ซึ่งเป็นสคริปต์ที่ช่วยให้การตั้งค่าระบบ Hyprland เป็นเรื่องง่ายและสวยงาม เขาเปลี่ยนจาก MacBook Pro M1 Max มาใช้ Lenovo ThinkBook 14 G7 ARP ที่ราคาถูกกว่า แต่สามารถปรับแต่งได้ตามใจชอบ แม้จะต้องแลกกับคุณภาพฮาร์ดแวร์และอายุแบตเตอรี่ที่ลดลง แต่เขากลับรู้สึกสนุกและมีอิสระมากขึ้น สิ่งที่เขาชื่นชอบคือการปรับแต่งทุกอย่างผ่านคีย์ลัด การใช้ TUI (Text-based User Interface) และการจัดการแอปผ่าน Walker และ Clipse ที่แทน Raycast ได้อย่างยอดเยี่ยม แม้จะมีข้อเสีย เช่น ไม่มีแอป Grammarly แบบ native หรือการ backup ที่ไม่สะดวกเท่า TimeMachine แต่เขาก็พบว่าการเรียนรู้และการปรับแต่งระบบ Linux เป็นประสบการณ์ที่คุ้มค่า 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ผู้เขียนเปลี่ยนจาก MacBook Pro M1 Max มาใช้ Lenovo ThinkBook 14 G7 ARP พร้อมติดตั้ง Arch Linux ผ่าน Omarchy ➡️ Omarchy เป็นสคริปต์ที่ช่วยติดตั้ง Arch Linux พร้อม Hyprland และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาแบบครบชุด ➡️ ใช้ Walker และ Clipse แทน Raycast สำหรับการค้นหาไฟล์และจัดการ clipboard ➡️ ใช้ Kanata แทน Karabiner-Elements เพื่อปรับแต่งคีย์ลัดแบบ Vim navigation ➡️ เปลี่ยนจาก Sync.com มาใช้ Filen.io สำหรับการ sync ไฟล์บน Linux ➡️ ใช้ Obsidian สำหรับจดบันทึก และ Neovim + tmux สำหรับงานเขียนโค้ด ➡️ ระบบสามารถปรับแต่งธีม, คีย์ลัด, และการทำงานได้แบบไร้ขีดจำกัด ➡️ Hyprland ช่วยให้การนำทางระหว่าง workspace และหน้าจอภายนอกเป็นไปอย่างลื่นไหล ➡️ การติดตั้ง Omarchy ใช้เพียงคำสั่งเดียว และมีการตั้งค่าล่วงหน้าสำหรับแอปยอดนิยม ➡️ ผู้เขียนรู้สึกว่า Linux ให้ความอิสระมากกว่า macOS และสนุกกับการเรียนรู้ระบบใหม่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Omarchy ถูกพัฒนาโดย DHH (ผู้สร้าง Ruby on Rails) เพื่อช่วยให้ผู้ใช้ macOS เปลี่ยนมาใช้ Arch Linux ได้ง่ายขึ้น ➡️ Hyprland เป็น window manager แบบ tiling ที่เน้นความเร็วและความสวยงาม ➡️ Arch Linux เป็นระบบ rolling release ที่ให้ผู้ใช้ควบคุมทุกอย่างตั้งแต่ระดับแพ็กเกจ ➡️ GitHub มีเวอร์ชันของ Omarchy สำหรับ Apple Silicon ผ่าน Asahi Linux ➡️ การใช้ TUI เช่น Impala สำหรับจัดการ WiFi ทำให้การใช้งาน Linux สนุกและมีประสิทธิภาพมากขึ้น https://www.ssp.sh/blog/macbook-to-arch-linux-omarchy/

🎙️ เมื่อ DNS กลายเป็นเครื่องมือบิดเบือนความจริง – การบล็อกเว็บในเยอรมนีที่ไม่โปร่งใส ในปี 2024 เด็กสาววัย 17 ปีชื่อ Lina ได้เปิดเว็บไซต์ cuiiliste.de เพื่อรวบรวมรายชื่อโดเมนที่ถูกบล็อกโดยผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตในเยอรมนี ซึ่งเป็นสมาชิกของ CUII – กลุ่มเอกชนที่รวม ISP และเจ้าของลิขสิทธิ์เพื่อจัดการกับเว็บไซต์ละเมิดลิขสิทธิ์ ก่อนหน้านั้น เมื่อผู้ใช้พยายามเข้าถึงเว็บไซต์ที่ถูกบล็อก DNS จะตอบกลับด้วย CNAME ที่ชี้ไปยัง notice.cuii.info ซึ่งแสดงให้เห็นชัดเจนว่าเว็บไซต์นั้นถูกบล็อกด้วยเหตุผลด้านลิขสิทธิ์ แต่หลังจาก Lina เปิดเผยข้อมูล ผู้ให้บริการรายใหญ่ เช่น Telekom, Vodafone, 1&1 และ Telefónica (O2) เปลี่ยนวิธีตอบกลับ DNS เป็น NXDOMAIN ซึ่งหมายความว่า “ไม่มีเว็บไซต์นี้อยู่จริง” แทนที่จะบอกว่า “ถูกบล็อก” ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปไม่สามารถรู้ได้ว่าเว็บไซต์ถูกบล็อกหรือแค่พิมพ์ผิด Telekom อ้างว่าเป็นการเปลี่ยนชั่วคราวเพื่อเตรียมหน้า landing page ส่วน 1&1 ปฏิเสธว่าไม่เกี่ยวกับการเปิดเผยของ Lina ขณะที่ O2 เป็นรายเดียวที่ยังคงแสดงการบล็อกอย่างโปร่งใส ในปี 2025 CUII ประกาศว่าจะเริ่มให้ศาลตรวจสอบคำขอบล็อกเว็บไซต์ทุกกรณี เพื่อเพิ่มความโปร่งใสและความชอบธรรมทางกฎหมาย แต่ก็ยังไม่มีการเปิดเผยรายชื่อเว็บไซต์ที่ถูกบล็อกอย่างเป็นทางการ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ CUII เป็นกลุ่มเอกชนที่รวม ISP และเจ้าของลิขสิทธิ์เพื่อบล็อกเว็บไซต์ละเมิดลิขสิทธิ์ ➡️ ผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตในเยอรมนีเคยตอบ DNS ด้วย CNAME ที่ชี้ไปยัง notice.cuii.info ➡️ หลังการเปิดเผยของ Lina ผู้ให้บริการเปลี่ยนเป็น NXDOMAIN เพื่อปกปิดการบล็อก ➡️ Lina เปิดเว็บไซต์ cuiiliste.de เพื่อรวบรวมโดเมนที่ถูกบล็อกโดย CUII ➡️ Telekom, Vodafone, และ 1&1 เปลี่ยนวิธีตอบ DNS ภายในไม่กี่สัปดาห์หลังการเปิดเผย ➡️ Telefónica (O2) เป็นรายเดียวที่ยังคงแสดงการบล็อกอย่างโปร่งใส ➡️ CUII ประกาศในปี 2025 ว่าจะให้ศาลตรวจสอบคำขอบล็อกทุกกรณี ➡️ เว็บไซต์ที่ถูกบล็อกส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับภาพยนตร์, เพลง, เกม, และหนังสือ ➡️ Sci-Hub ถูกบล็อก แม้จะมีเนื้อหาวิชาการแบบ open access รวมอยู่ด้วย ➡️ การบล็อกเว็บไซต์ทำผ่าน DNS ซึ่งผู้ใช้ทั่วไปไม่สามารถตรวจสอบได้ง่าย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ NXDOMAIN เป็นการตอบกลับ DNS ที่หมายถึง “ไม่มีโดเมนนี้อยู่จริง” ➡️ การใช้ NXDOMAIN แทนการแจ้งว่า “ถูกบล็อก” ทำให้เกิดความไม่โปร่งใส ➡️ DNS เป็นระบบพื้นฐานของอินเทอร์เน็ต การบิดเบือนข้อมูลในระดับนี้ส่งผลต่อความเชื่อถือ ➡️ การบล็อกผ่าน DNS ต่างจากการบล็อกผ่าน IP หรือ URL ซึ่งสามารถตรวจสอบได้ง่ายกว่า ➡️ การให้ศาลตรวจสอบคำขอบล็อกเป็นแนวทางที่เพิ่มความชอบธรรม แต่ยังขาดการเปิดเผยต่อสาธารณะ https://lina.sh/blog/telefonica-sabotages-me

🎙️ จากผู้ใช้สู่ผู้สร้าง – เมื่อการเขียน Agent กลายเป็นทักษะพื้นฐานของนักพัฒนา ในปี 2025 Geoffrey Huntley เปิดเวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยแนวคิดที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: “มันคือโค้ด 300 บรรทัดที่วนลูปกับ LLM tokens” ฟังดูเหมือนเรื่องเล่น ๆ แต่จริง ๆ แล้วนี่คือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการพัฒนา เขาเริ่มต้นด้วยการอธิบายว่า agent ไม่ใช่แค่ buzzword แต่คือระบบที่สามารถรับ input, เรียกใช้เครื่องมือ (tools), และตอบกลับอย่างชาญฉลาด โดยใช้ LLM ที่มีความสามารถ agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2 ในเวิร์กช็อปนี้ ผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้การสร้าง agent ทีละขั้น เริ่มจาก chat interface → อ่านไฟล์ → ลิสต์ไฟล์ → รันคำสั่ง bash → แก้ไขไฟล์ → ค้นหาโค้ด ทั้งหมดนี้ทำผ่าน event loop ที่เชื่อมโยงกับ LLM และ tool registry Geoffrey เน้นว่า agent ที่ดีต้องมี context window ที่สะอาด ไม่ควรใช้ context เดียวกันสำหรับหลายกิจกรรม เพราะจะทำให้ผลลัพธ์ผิดเพี้ยน และควรระวังการใช้ Model Context Protocol (MCP) ที่กิน context window มากเกินไป เขายังแนะนำให้ใช้ LLM แบบ “agentic” สำหรับงานที่ต้องการการกระทำ และใช้ LLM แบบ “oracle” สำหรับงานวิเคราะห์หรือสรุปผล โดยสามารถเชื่อมต่อหลายโมเดลเข้าด้วยกันใน agent เดียวได้ สุดท้าย เขาทิ้งท้ายว่า “AI ไม่ได้มาแย่งงานคุณ คนที่ใช้ AI ต่างหากที่จะแย่งงานคุณ” และการเรียนรู้การสร้าง agent คือการลงทุนในตัวเองที่สำคัญที่สุดในยุคนี้ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ เวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยโค้ดเพียง ~300 บรรทัด ➡️ agent คือระบบที่รับ input, เรียกใช้ tools, และตอบกลับผ่าน LLM ➡️ ใช้ LLM agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2 เป็นแกนหลัก ➡️ agent มี event loop ที่จัดการ input, inference, และ tool execution ➡️ เรียนรู้การสร้าง tools เช่น read_file, list_files, bash, edit_file, code_search ➡️ สามารถเชื่อมต่อ LLM แบบ oracle เช่น GPT เพื่อช่วยตรวจสอบผลลัพธ์ ➡️ Claude Sonnet ถูกเปรียบเป็น “squirrel” ที่ bias ไปทางการกระทำมากกว่าการคิด ➡️ context window ของ LLM มีขนาดจำกัด ต้องบริหารอย่างระมัดระวัง ➡️ MCP คือฟังก์ชันที่ลงทะเบียนใน context window เพื่อเรียกใช้ tools ➡️ agent ที่ดีต้องมี prompt ที่ชัดเจนและ context ที่ไม่ปะปนกัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub มีตัวอย่าง agent แบบ open-source เช่น Amp, Cursor, Windsurf, OpenCode ➡️ mini-swe-agent เป็น agent ขนาด 100 บรรทัดที่ทำงานได้จริงและผ่านการทดสอบ SWE Bench ➡️ การใช้ ripgrep เป็นพื้นฐานของการค้นหาโค้ดในหลาย coding agent ➡️ การสร้าง agent ช่วยเปลี่ยนผู้ใช้ AI ให้กลายเป็นผู้ผลิต AI ➡️ บริษัทอย่าง Canva เริ่มใช้ AI ในการสัมภาษณ์งาน และคาดหวังให้ผู้สมัครเข้าใจ agent https://ghuntley.com/agent/

🎙️ 23 นาที 15 วินาที – ความจริงหรือแค่ตัวเลขที่เล่าต่อกันมา? คุณอาจเคยได้ยินว่า “หลังจากถูกขัดจังหวะ จะใช้เวลา 23 นาที 15 วินาทีในการกลับเข้าสู่โฟกัส” ฟังดูเฉพาะเจาะจงและน่ากลัวใช่ไหม? Geoffrey Oberien ก็คิดแบบนั้น เขาแค่ต้องการอ้างอิงตัวเลขนี้ให้เพื่อนร่วมงาน แต่กลับกลายเป็นการผจญภัย 20 นาทีที่เต็มไปด้วยความสงสัย เขาค้นหางานวิจัยต้นฉบับที่ระบุตัวเลขนี้ และพบว่าหลายบทความอ้างถึงงานวิจัยชื่อ “The Cost of Interrupted Work: More Speed and Stress” โดย Gloria Mark แต่เมื่อเปิดอ่านจริง ๆ กลับไม่พบตัวเลข 23 นาที 15 วินาทีเลย งานวิจัยนั้นพูดถึงผลกระทบของการขัดจังหวะ เช่น ความเครียดที่เพิ่มขึ้น และเวลาที่ใช้ในงานหลักที่ลดลง แต่ไม่ได้พูดถึง “เวลาฟื้นตัว” หลังจากการขัดจังหวะ Geoffrey อ่านงานวิจัยอีกหลายฉบับ เช่น “Disruption and Recovery of Computing Tasks” ที่ระบุว่าอาจใช้เวลา 11–16 นาทีในการกลับเข้าสู่โฟกัส แต่ก็ไม่มีการวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับช่วงเวลานี้ สุดท้าย เขาพบว่าตัวเลข 23 นาที 15 วินาทีมาจาก “การให้สัมภาษณ์” ของ Gloria Mark กับสื่อหลายแห่ง เช่น Fast Company และ Wall Street Journal ไม่ใช่จากงานวิจัยที่ตีพิมพ์ นั่นหมายความว่า ตัวเลขนี้อาจเป็น “ค่าเฉลี่ยโดยประมาณ” จากประสบการณ์ของผู้วิจัย ไม่ใช่ผลลัพธ์จากการทดลองที่สามารถตรวจสอบได้ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ตัวเลข “23 นาที 15 วินาที” ถูกอ้างถึงในหลายบทความเกี่ยวกับ productivity ➡️ Geoffrey Oberien พยายามค้นหางานวิจัยต้นฉบับที่ระบุตัวเลขนี้ ➡️ งานวิจัย “The Cost of Interrupted Work” ไม่ได้กล่าวถึงตัวเลขนี้เลย ➡️ งานวิจัยอื่น ๆ เช่น “Disruption and Recovery of Computing Tasks” ระบุช่วงเวลา 11–16 นาที ➡️ ตัวเลข 23:15 มาจากการสัมภาษณ์ Gloria Mark ไม่ใช่จากงานวิจัยตีพิมพ์ ➡️ มีบทความมากกว่า 20 ชิ้นที่อ้างถึงตัวเลขนี้โดยไม่มีหลักฐานรองรับ ➡️ งานวิจัยของ Gloria Mark พบว่า 82% ของงานที่ถูกขัดจังหวะจะกลับมาทำต่อในวันเดียวกัน ➡️ การขัดจังหวะที่เกี่ยวข้องกับงานเดิมอาจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้ ➡️ การขัดจังหวะที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น การคุยเรื่องซีรีส์ อาจทำให้ฟื้นตัวช้ากว่า ➡️ การพักเบรกที่ตั้งใจต่างจากการขัดจังหวะที่ไม่คาดคิด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gloria Mark เป็นนักวิจัยด้าน digital distraction จาก University of California, Irvine ➡️ งานวิจัยของเธอเชื่อมโยงการขัดจังหวะกับความเครียดและ productivity ที่ลดลง ➡️ ตัวเลข 23:15 ถูกอ้างถึงใน Lifehacker, Fast Company, และ Wall Street Journal ➡️ ไม่มีหลักฐานเชิงสถิติที่ยืนยันตัวเลขนี้ในงานวิจัยที่ตีพิมพ์ ➡️ การขัดจังหวะซ้ำ ๆ อาจทำให้ productivity ลดลงมากกว่าที่คาด ➡️ การจัดการ context switch เป็นทักษะสำคัญของนักพัฒนาและผู้บริหาร https://blog.oberien.de/2023/11/05/23-minutes-15-seconds.html

🎙️ Claude Code – เมื่อความเรียบง่ายคือเวทมนตร์ของ AI Agent ลองจินตนาการว่าคุณมีผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ไม่เพียงแค่ “ฉลาด” แต่ยัง “รู้จักตัวเอง” และ “ไม่วุ่นวาย” นั่นคือความรู้สึกเมื่อใช้ Claude Code – agent ที่ถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ LLM ได้อย่างกลมกลืน โดยไม่ต้องพึ่งพาความซับซ้อนแบบ multi-agent หรือ RAG search ที่มักทำให้ระบบเปราะบาง Claude Code ใช้หลักการ “Keep Things Simple, Dummy” โดยมีแค่ loop เดียวในการควบคุมการทำงานทั้งหมด และหากต้องแบ่งงานย่อย ก็จะสร้าง sub-agent ที่ไม่สามารถแตกตัวต่อได้อีก เพื่อรักษาความเข้าใจและความสามารถในการ debug สิ่งที่ทำให้ Claude Code โดดเด่นคือการใช้โมเดลขนาดเล็กอย่าง claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เช่น อ่านไฟล์, สรุป git history, หรือแม้แต่การติด label ให้กับแต่ละ keystroke ซึ่งช่วยลดต้นทุนได้ถึง 70–80% เมื่อเทียบกับโมเดลใหญ่ Claude Code ยังใช้ prompt ที่ยาวและละเอียดมาก โดยมี system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens และ context file (claude.md) ~1,000–2,000 tokens ที่ส่งไปกับทุกคำสั่ง เพื่อให้ agent เข้าใจบริบทของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง นอกจากนี้ยังมีการใช้ XML tags และ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน เช่น <good-example>, <bad-example>, และ <system-reminder> เพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น สุดท้าย Claude Code ยังมีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทางในงานที่ซับซ้อน และสามารถปรับเปลี่ยนแผนได้ตามสถานการณ์ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Claude Code ใช้ control loop เดียว พร้อม sub-agent ที่จำกัดการแตกตัว ➡️ ใช้โมเดลขนาดเล็ก claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เพื่อลดต้นทุน ➡️ system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens, context file ~1,000–2,000 tokens ➡️ ใช้ claude.md เพื่อเก็บ preferences และข้อจำกัดของผู้ใช้ ➡️ ใช้ XML tags เช่น <system-reminder>, <good-example>, <bad-example> เพื่อช่วยตัดสินใจ ➡️ ใช้ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน ➡️ มีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทาง ➡️ ปรับ tone และ style ของ agent ผ่าน prompt เช่น ห้ามใช้ emoji เว้นแต่ผู้ใช้ขอ ➡️ ใช้ heuristics และตัวอย่างเพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำ ➡️ Claude Code ถูกนำไปใช้ใน MinusX และมีผลลัพธ์ที่ดีในการพัฒนา agent ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub มีคลัง Claude Code subagents สำหรับงานเฉพาะทาง เช่น DevOps, full-stack, data science ➡️ การใช้โมเดลเล็กช่วยลด latency และต้นทุนในระบบ production ➡️ การใช้ context file เช่น claude.md หรือ minusx.md กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของ agent ➡️ การหลีกเลี่ยง RAG ช่วยลดความซับซ้อนและจุดล้มเหลวในระบบ ➡️ การออกแบบ agent แบบ single-loop ช่วยให้ debug ง่ายและเสถียรกว่า multi-agent https://minusx.ai/blog/decoding-claude-code/

🎙️ กล้องที่ถ่ายภาพด้วยเวลา – เมื่อการถ่ายภาพรถไฟกลายเป็นศาสตร์แห่งการประมวลผล Daniel Lawrence ใช้กล้อง line scan เพื่อถ่ายภาพรถไฟที่เคลื่อนผ่านกล้องนิ่ง ๆ โดยกล้องจะมีแค่ 1–2 แถวพิกเซลที่สแกนต่อเนื่องในแนวตั้ง ขณะที่รถไฟเคลื่อนผ่านในแนวนอน ทำให้ภาพที่ได้มีความละเอียดสูงมาก และมีลักษณะพิเศษคือ “แถบแนวนอน” ที่เกิดจากฉากหลังซ้ำ ๆ เขาใช้กล้อง Alkeria Necta N4K2-7C ที่มีเซนเซอร์ Bayer array ขนาด 4096×2 และบันทึกข้อมูลแบบ raw 16-bit เพื่อให้สามารถประมวลผลได้อย่างละเอียดในภายหลัง การประมวลผลภาพจากกล้องนี้มีหลายขั้นตอน ตั้งแต่การตรวจจับวัตถุเคลื่อนที่ การประมาณความเร็ว การ resample ภาพ การ demosaic สี การลบแถบแนวตั้ง การลด noise การแก้ skew ไปจนถึงการปรับสี ซึ่งแต่ละขั้นตอนมีเทคนิคเฉพาะที่ต้องใช้ความเข้าใจทั้งด้านคณิตศาสตร์และการเขียนโค้ด Daniel ยังทดลองใช้ AI agent ในการช่วยเขียนโค้ด แต่พบว่าบางครั้ง AI สร้างโค้ดที่ซับซ้อนเกินจำเป็น เช่น การใช้ tensor ขนาดมหึมา หรือการสร้าง matrix ที่กิน RAM จนหมด ทำให้เขาต้องกลับมาเขียนเองในหลายส่วน เขาแชร์ภาพรถไฟจากหลายประเทศ รวมถึง Renfe AVE, CR400AF, และรถไฟใต้ดินนิวยอร์ก พร้อมเปรียบเทียบกับงานของ Adam Magyar และ KR64 ที่ใช้กล้อง strip scan แบบฟิล์มในการถ่ายภาพรถไฟในญี่ปุ่น 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ กล้อง line scan ใช้แถวพิกเซลเดียวในการสแกนวัตถุที่เคลื่อนผ่าน ➡️ ภาพที่ได้มีความละเอียดสูงและมีลักษณะ “แถบแนวนอน” จากฉากหลัง ➡️ ใช้กล้อง Alkeria Necta N4K2-7C เซนเซอร์ Bayer array ขนาด 4096×2 ➡️ บันทึกข้อมูลแบบ raw 16-bit เพื่อประมวลผลภายหลัง ➡️ ตรวจจับวัตถุเคลื่อนที่ด้วย energy function และการวิเคราะห์ gradient ➡️ ประมาณความเร็วโดยเปรียบเทียบ green channels และใช้ spline interpolation ➡️ resample ภาพด้วย Hann window เพื่อป้องกัน aliasing ➡️ demosaic สีด้วย bilinear interpolation และจัดการ offset ของ Bayer array ➡️ ลบแถบแนวตั้งด้วย weighted least squares และ exponential smoothing ➡️ ลด noise ด้วย patch-based denoising ที่ใช้ self-similarity ตลอดแถว ➡️ แก้ skew ด้วย Hough transform และ sampling ใหม่หลังการแก้ ➡️ ปรับสีด้วย matrix ที่ “เดาเอา” แต่ได้ผลลัพธ์ที่ดูดี ➡️ ใช้ Python และ numpy ในการเขียนโค้ด โดยแบ่งข้อมูลเป็น chunks ➡️ ทดลองใช้ AI agent ในการช่วยเขียนโค้ด แต่พบข้อจำกัดหลายจุด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ กล้อง line scan ใช้หลักการเดียวกับ photo finish camera ในการแข่งขันกีฬา ➡️ strip scan camera แบบฟิล์มต้องดึงฟิล์มด้วยความเร็วที่สัมพันธ์กับวัตถุ ➡️ Adam Magyar ใช้กล้องดิจิทัลในการถ่ายภาพใต้ดินที่มีแสงน้อย ➡️ KR64 ใช้กล้องฟิล์มในการถ่ายภาพรถไฟญี่ปุ่นอย่างต่อเนื่อง ➡️ Hann window เป็นหนึ่งใน window function ที่นิยมใช้ใน signal processing ➡️ patch-based denoising เป็นเทคนิคที่ใช้ในงานวิจัยด้านภาพ เช่น BM3D ➡️ Hough transform ใช้ในการตรวจจับเส้นตรงและ skew ในภาพ https://daniel.lawrence.lu/blog/y2025m09d21/

🎙️ Unicode ไม่ได้ดีทุกตัว – เมื่อ RFC 9839 ช่วยคัดกรองตัวอักษรที่ควรหลีกเลี่ยง ทุกวันนี้ Unicode กลายเป็นมาตรฐานกลางสำหรับการจัดการข้อความในระบบคอมพิวเตอร์ แต่ Tim Bray ชี้ให้เห็นว่า “ไม่ใช่ทุกตัวอักษรใน Unicode ที่ควรใช้” โดยเฉพาะในโปรโตคอลที่ต้องการความปลอดภัย ความเสถียร และความสามารถในการทำงานร่วมกัน เขาและ Paul Hoffman จึงเสนอเอกสาร RFC 9839 ต่อ IETF ซึ่งใช้เวลาถึงสองปีในการพัฒนา ก่อนจะได้รับการรับรองในปี 2025 โดย RFC นี้ระบุชัดเจนว่ามี “กลุ่มตัวอักษรที่มีปัญหา” เช่น: - U+0000 (null character) ที่รบกวนการทำงานของหลายภาษา - U+0089 (C1 control code) ที่มีพฤติกรรมไม่ชัดเจน - U+DEAD (unpaired surrogate) ที่ไม่ควรปรากฏใน UTF-8 - U+7FFFF (noncharacter) ที่ไม่มีความหมายและไม่ควรส่งผ่านเครือข่าย RFC 9839 เสนอ 3 ชุดตัวอักษรย่อยที่ “ปลอดภัยกว่า” สำหรับใช้ในโปรโตคอล ได้แก่ Scalars, XML และ Assignables โดยแต่ละชุดมีระดับการกรองตัวอักษรที่ต่างกัน แม้จะมี RFC 8264 (PRECIS Framework) ที่ครอบคลุมมากกว่า แต่ Tim เห็นว่ามันซับซ้อนเกินไป และผูกกับเวอร์ชัน Unicode เฉพาะ ทำให้ใช้งานยากในระบบทั่วไป เขายังเขียนไลบรารีภาษา Go สำหรับตรวจสอบข้อความตาม RFC 9839 เพื่อให้นักพัฒนานำไปใช้ได้ทันที 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ RFC 9839 เป็นเอกสารจาก IETF ที่ระบุ Unicode characters ที่ควรหลีกเลี่ยง ➡️ เสนอ 3 ชุดตัวอักษรย่อย: Scalars, XML, Assignables สำหรับใช้ในโปรโตคอล ➡️ ตัวอย่างตัวอักษรที่มีปัญหา ได้แก่ U+0000, U+0089, U+DEAD, U+7FFFF ➡️ U+DEAD เป็น unpaired surrogate ที่ไม่ควรปรากฏใน UTF-8 ➡️ U+7FFFF เป็น noncharacter ที่ไม่มีความหมายและไม่ควรส่งผ่านเครือข่าย ➡️ JSON อนุญาตให้ใช้ตัวอักษรเหล่านี้ แต่ RFC 9839 แนะนำให้กรองออก ➡️ Tim Bray เขียนไลบรารีภาษา Go สำหรับตรวจสอบข้อความตาม RFC 9839 ➡️ RFC 9839 เป็น submission แบบบุคคล ไม่ผ่าน Working Group ➡️ PRECIS (RFC 8264) เป็นกรอบการทำงานที่ซับซ้อนกว่า แต่ไม่ค่อยมีคนใช้ ➡️ PRECIS ผูกกับเวอร์ชัน Unicode ทำให้การใช้งานในระบบทั่วไปยุ่งยาก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Unicode มีตัวอักษรหลายประเภท เช่น control codes, surrogates, noncharacters ➡️ UTF-8 ไม่อนุญาตให้เข้ารหัส surrogate pairs ➡️ JSON ไม่กรองตัวอักษรที่มีปัญหาโดยค่าเริ่มต้น ➡️ XML และ YAML มีการกรองบางส่วน แต่ไม่ครบทุกประเภท ➡️ การใช้ตัวอักษรที่ไม่เหมาะสมอาจทำให้เกิดปัญหาในการ parse หรือแสดงผล ➡️ การกรอง Unicode ที่ไม่เหมาะสมช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความเสถียรของระบบ https://www.tbray.org/ongoing/When/202x/2025/08/14/RFC9839

🎙️ Burner Phone 101 – เมื่อการปกป้องตัวตนเริ่มต้นจากการตั้งคำถาม ในโลกที่ทุกการเคลื่อนไหวของเราถูกติดตามผ่านโทรศัพท์มือถือ Rebecca Williams จัดเวิร์กช็อป “Burner Phone 101” เพื่อให้ผู้คนเข้าใจว่า “การไม่ใช้โทรศัพท์” หรือ “ใช้โทรศัพท์แบบไม่ผูกตัวตน” อาจเป็นทางเลือกที่ปลอดภัยกว่าในบางสถานการณ์ เธอเริ่มต้นด้วยการตั้ง “เป้าหมายลับ” ของเวิร์กช็อป เช่น การเข้าใจขีดจำกัดของ burner phone และการเชื่อมโยงกับแนวทางปกป้องความเป็นส่วนตัวในชีวิตประจำวัน โดยเน้นว่า “การไม่แชร์ข้อมูลส่วนตัว” และ “ไม่ใช้เทคโนโลยีเพื่อทำร้ายผู้อื่น” คือหลักสำคัญ จากนั้นผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้การวิเคราะห์ความเสี่ยงผ่านคำถาม 3 ข้อ: คุณกำลังปกป้องอะไร? จากใคร? และถ้าล้มเหลวจะเกิดอะไรขึ้น? ซึ่งช่วยให้การเลือกใช้ burner phone หรือเทคนิคอื่น ๆ มีเป้าหมายชัดเจน ในส่วนของสมาร์ตโฟน Rebecca อธิบายว่าอุปกรณ์เหล่านี้มีตัวระบุหลายชั้น เช่น IMSI และ IMEI ที่ทำให้การไม่เปิดเผยตัวตนแทบเป็นไปไม่ได้ และยังเก็บข้อมูล 4 หมวดหลัก ได้แก่ ตัวตน, ตำแหน่ง, การสื่อสาร, และเนื้อหา ซึ่งสามารถถูกเข้าถึงได้ผ่าน spyware, forensic tools หรือแม้แต่คำสั่งศาล เธอแนะนำเทคนิคป้องกัน เช่น ใช้ PIN แทน biometrics, ปิด cloud backup, ใช้ Signal, ปิดวิทยุ (GPS/Wi-Fi/Bluetooth), และใช้ระบบปฏิบัติการที่เน้นความปลอดภัย เช่น GrapheneOS หรือ Lockdown Mode บน iOS เมื่อพูดถึง burner phone เธอแบ่งออกเป็น 4 ประเภท: โทรศัพท์เติมเงิน, การหมุน SIM, dumb phones, และการใช้ VoIP/VPN เพื่อหลอก metadata โดยเน้นว่า “ไม่มีวิธีใดที่นิรนาม 100%” แต่ทุกวิธีมีประโยชน์หากใช้ให้เหมาะกับสถานการณ์ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ เวิร์กช็อป Burner Phone 101 จัดขึ้นที่ Brooklyn Public Library โดย Rebecca Williams ➡️ เป้าหมายคือเรียนรู้การใช้ burner phone และแนวทางปกป้องความเป็นส่วนตัว ➡️ ใช้การวิเคราะห์ความเสี่ยงผ่านคำถาม 3 ข้อ เพื่อเลือกวิธีป้องกันที่เหมาะสม ➡️ สมาร์ตโฟนมีตัวระบุ IMSI และ IMEI ที่ทำให้การไม่เปิดเผยตัวตนเป็นเรื่องยาก ➡️ ข้อมูลที่เก็บในโทรศัพท์แบ่งเป็น 4 หมวด: ตัวตน, ตำแหน่ง, การสื่อสาร, และเนื้อหา ➡️ แนะนำเทคนิคป้องกัน เช่น ใช้ PIN, ปิด cloud backup, ใช้ Signal, ปิดวิทยุ ➡️ สำหรับ Android: ใช้ GrapheneOS, F-Droid, ปิด Google Location History ➡️ สำหรับ iPhone: ใช้ Lockdown Mode, ปิด Siri, ล้างข้อมูลหลังใส่รหัสผิด 10 ครั้ง ➡️ Burner phone แบ่งเป็น 4 ประเภท: เติมเงิน, หมุน SIM, dumb phone, VoIP/VPN ➡️ การตั้งค่า burner phone ควรซื้อด้วยเงินสด, ไม่ใช้บัญชีส่วนตัว, และหมุน SIM ➡️ “ไม่มีโทรศัพท์เลย” อาจเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดในบางสถานการณ์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ IMSI คือรหัสผู้ใช้ที่ผูกกับ SIM ส่วน IMEI คือรหัสเครื่องที่ติดตัวอุปกรณ์ ➡️ forensic tools เช่น Cellebrite และ GrayKey สามารถดึงข้อมูลจากโทรศัพท์ได้แม้ถูกล็อก ➡️ Faraday bag สามารถบล็อกสัญญาณชั่วคราว แต่ไม่ป้องกันเมื่อเปิดใช้งาน ➡️ การใช้ VoIP เช่น Google Voice หรือ MySudo ช่วยลดการเปิดเผยเบอร์จริง ➡️ GrapheneOS เป็นระบบปฏิบัติการที่เน้นความปลอดภัยและไม่ผูกกับ Google ➡️ Lockdown Mode บน iOS 16+ ปิดฟีเจอร์ที่เสี่ยงต่อการถูกโจมตีจาก spyware https://rebeccawilliams.info/burner-phone-101/

สายลับมีหลายระดับ ล่างสุดก่อการร้ายทั่วกรุงเทพฯจากสายลับระดับกลางแบบเป็นเจ้าของธุรกิจในไทยเลย คนไทยหน้าม้า นำเข้าผ่านวิธีการรับแรงงานเขมร ต่ออายุงานคนเขมรหรือนักรับจ้างมันที่จ้างไว้ในบริษัทกิจการในไทยของพวกมันของพวกระดับกลางชนชั้นกลางปะปนในสังคมไทยเรา,ระดับสูงคือนักการเมือง ข้าราชการเพราะอำนวยทางให้,ไส้ศึกผสมสายลับในตัว,คุ้มกันคนพวกมันในไทยให้มากที่สุด,ยิ่งนายกฯคลิปหลุดว่าทหารไทยคือแม่ทัพภาค2เป็นฝ่ายตรงข้ามเราอีกยิ่งชัดเจน,สอบลับๆถูกทางแล้ว,เป็นข่าวหน่อยแบบนี้ก็ถูกต้องด้วยเพราะเตือนภัยให้ประชาชนระวังพวกมันจริงจังร่วมกันด้วย,หูตาประชาชนสามารถมีมากมายกว่าเจ้าหน้าที่ หลบซ่อนผิดปกติแบบไหนประชาชนร่วมเข้าจัดการได้ทันที. ..ตอนนี้ยิ่งต้องเป็นยามร่วมกันทั่วกรุงฯทั่วพื้นที่เสี่ยงทั้งหมด. ..ปัจจุบันมีสายลับเข้ามาตลอดแน่นอน รวมพวกเดิมที่ฝังตัวปกติก็ด้วย ทะเบียนคนเขมรต้องเรียลไทม์แจ้งสถานะว่าทำงานหรือหยุดอยู่ที่พัก, หอพักห้องเช่า คอนโดตึกแถว ต้องรายงานตำรวจหรือเจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้องของการเคลื่อนย้ายตัวตนที่อยู่ที่อาศัยของคนเขมรในไทยทัังหมด มีเอกสารตัวตนระบุคนเข้าพักแน่นอน.ปลอมตัวเป็นคนชาติอื่นเนียนๆก็ไม่รอดสายตาคนไทยหรอกหากร่วมมือกัน เป็นยามร่วมกัน มันวางระเบิดตึก ที่พักอาศัย คอนโดต่างๆ โรงแรมต่างๆปฏิบัติภาระกิจกดปุ่มจริงมันไม่กี่วินะ.,พังพินาศเลย นี้จึงต้องอย่าใจดีให้ศัตรูคนเผ่าข้าศึกเราอยู่ด้วยกับเราทุกๆกรณีถีบออกไปก่อน สงครามสงบสุขค่อยว่ากัน., ..ประชาชนจึงหมดความไว้วางใจในรัฐบาลชุดอำนาจนี้แล้ว ,ต้องทำให้สิ้นอำนาจและไปๆพ้นจากการเป็นรัฐบาลทั้งหมด. https://youtube.com/shorts/WRMfhbAdGOg?si=kUh2IuB5sKmN5GXx

ไทยเรียกร้องนอร์เวย์ ให้ประเมินใหม่ต่อกรณีมอบเงินสนับสนุนแก่โครงการกำจัดกับระเบิดของกัมพูชา ท่ามกลางความกังวลมากขึ้นเกี่ยวกับการลักลอบวางกับระเบิดใหม่ตามแนวชายแดนกัมพูชา-ไทบ ตามรายงานของเว็บไซต์ข่าวสแกนด์เอเชีย อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000080784 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

🎙️ เมื่อชิปโน้ตบุ๊กถูกปลดปล่อยสู่โลกเดสก์ท็อป – และมันแรงกว่าที่คิด ในโลกของฮาร์ดแวร์พีซี มีสิ่งหนึ่งที่ไม่ค่อยเกิดขึ้นบ่อยนัก: การนำซีพียูโมบายมาใช้ในเมนบอร์ดเดสก์ท็อปอย่างเป็นทางการ แต่ Aoostar ผู้ผลิตจากจีนได้เปิดตัวเมนบอร์ด MoDT (Mobile on Desktop) รุ่นใหม่ที่มาพร้อมกับ Ryzen 9 9955HX และ 9955HX3D ซึ่งเป็นชิปโมบายระดับสูงสุดของ AMD ในปี 2025 ทั้งสองรุ่นเป็นซีพียู 16 คอร์ 32 เธรด บนสถาปัตยกรรม Zen 5 โดยรุ่น 9955HX3D มาพร้อมกับ 3D V-Cache ขนาด 144MB ซึ่งมากกว่ารุ่นธรรมดาถึงสองเท่า และมี boost clock สูงสุดที่ 5.4GHz พร้อม TDP เริ่มต้นที่ 54–55W แต่สามารถปรับได้ถึง 75W เมื่อใช้ระบบระบายความร้อนแบบเดสก์ท็อป เมนบอร์ดของ Aoostar มาในขนาด microATX พร้อม PCIe 5.0 x16 สำหรับการ์ดจอ, M.2 Gen5 x4 สองช่องสำหรับ SSD, และรองรับ DDR5 แบบ dual-channel สูงสุด 128GB โดยใช้ DIMM มาตรฐาน ไม่ใช่ SO-DIMM แบบโน้ตบุ๊ก แม้ซีพียูจะถูกบัดกรีติดกับเมนบอร์ด (ไม่สามารถเปลี่ยนได้) แต่ทุกอย่างอื่นเป็นมาตรฐานเดสก์ท็อป เช่น พอร์ต SATA, ระบบเสียง 7.1 channel, และการใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ ATX ปกติ ราคาของชุดนี้ถือว่าน่าสนใจมาก: รุ่น 9955HX อยู่ที่ประมาณ $530 ส่วนรุ่น 9955HX3D อยู่ที่ $670 ซึ่งถูกกว่าการซื้อซีพียูเดสก์ท็อป Ryzen 9 9950X3D แยกต่างหาก และยังได้เมนบอร์ดมาด้วย 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Aoostar เปิดตัวเมนบอร์ด MoDT ที่มาพร้อม Ryzen 9 9955HX และ 9955HX3D ➡️ ทั้งสองรุ่นเป็นซีพียู 16 คอร์ 32 เธรด บนสถาปัตยกรรม Zen 5 ➡️ รุ่น 9955HX3D มี 3D V-Cache ขนาด 144MB ส่วนรุ่นธรรมดามี 72MB ➡️ Boost clock สูงสุด 5.4GHz และ TDP เริ่มต้นที่ 54–55W ปรับได้ถึง 75W ➡️ เมนบอร์ดขนาด microATX พร้อม PCIe 5.0 x16 และ M.2 Gen5 x4 สองช่อง ➡️ รองรับ DDR5 dual-channel สูงสุด 128GB แบบ DIMM มาตรฐาน ➡️ ใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ ATX และมีระบบเสียง 7.1 channel ➡️ มีระบบระบายความร้อนแบบ vapor chamber ติดมากับซีพียู ➡️ ราคาชุด 9955HX อยู่ที่ $530 ส่วนรุ่น 9955HX3D อยู่ที่ $670 ➡️ ถูกกว่าซีพียูเดสก์ท็อป Ryzen 9 9950X3D ที่ขายแยก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MoDT (Mobile on Desktop) เป็นแนวทางที่นิยมในจีนเพื่อประหยัดงบ ➡️ Aoostar เคยผลิต mini PC และเมนบอร์ดขนาดเล็กมาก่อน ➡️ Ryzen 9 9955HX3D ใช้เทคโนโลยี 3D V-Cache รุ่นที่สอง ➡️ เมนบอร์ดใช้ VRM แบบ 10-phase ซึ่งเทียบได้กับ B650 ระดับกลาง ➡️ ใช้ retention bracket แบบ AM5 ทำให้รองรับฮีตซิงก์ทั่วไปในตลาด ➡️ มีพอร์ต SATA III และ USB หลากหลาย รวมถึงพอร์ตเสียงแบบแยก https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-unleashes-the-power-of-mobile-fire-range-chips-on-a-desktop-pc-motherboard-ryzen-9-9955hx-and-ryzen-9-9955hx3d-debut-on-aoostar-board

🎙️ เมื่อแฟลชเมมโมรีกลายเป็นหน่วยความจำใกล้ GPU – ก้าวใหม่ของ Kioxia สู่ยุค AI ลองจินตนาการว่า SSD ที่คุณรู้จักไม่ใช่แค่ที่เก็บข้อมูลอีกต่อไป แต่กลายเป็นหน่วยความจำที่อยู่ใกล้ GPU มากพอที่จะช่วยประมวลผลโมเดล AI ขนาดมหึมาได้แบบทันทีทันใด นั่นคือสิ่งที่ Kioxia กำลังทำอยู่กับโมดูลต้นแบบ High Bandwidth Flash (HBF) ขนาด 5TB ที่มีแบนด์วิดธ์สูงถึง 64 GB/s ต่างจาก HBM (High Bandwidth Memory) ที่ใช้ DRAM เป็นหลัก HBF ใช้ NAND flash ซึ่งมีความจุมากกว่า 8–16 เท่า และยังคงข้อมูลได้ถาวร ทำให้เหมาะกับงาน AI ที่ต้องเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่แบบต่อเนื่อง โดยใช้พลังงานน้อยลง โมดูลนี้เชื่อมต่อผ่าน PCIe 6.0 ซึ่งมีแบนด์วิดธ์รวมถึง 128 GB/s แบบ bidirectional โดยใช้เทคนิค PAM4 เพื่อเพิ่มความเร็วการส่งข้อมูล และลดปัญหาการรบกวนสัญญาณด้วยการจัดวาง controller แบบ daisy-chain ข้าง NAND โดยตรง แม้จะมีข้อจำกัดเรื่อง latency เพราะ NAND ยังช้ากว่า DRAM หลายเท่า แต่ Kioxia ใช้เทคนิค prefetching และ caching เพื่อให้การเข้าถึงข้อมูลต่อเนื่องเร็วขึ้นพอสำหรับงาน AI อย่างการวิเคราะห์กราฟขนาดใหญ่หรือ checkpoint โมเดล ที่น่าสนใจคือ โมดูลนี้ใช้พลังงานต่ำกว่า 40W ซึ่งมีประสิทธิภาพต่อวัตต์สูงกว่าระบบ SSD แบบเดิมมาก และสามารถขยายระบบได้แบบ linear โดยไม่กินแบนด์วิดธ์เพิ่ม ทำให้สามารถสร้างระบบที่มี 80TB และแบนด์วิดธ์รวมกว่า 1TB/s ได้ในอนาคต นี่ไม่ใช่แค่การทดลอง แต่เป็นส่วนหนึ่งของโครงการวิจัยระดับชาติของญี่ปุ่น (NEDO) เพื่อรองรับยุค post-5G/6G และการประมวลผล AI ที่ขยายตัวอย่างรวดเร็วใน MEC (Mobile Edge Computing) 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Kioxia เปิดตัวโมดูลแฟลช HBF ขนาด 5TB ความเร็ว 64 GB/s ➡️ ใช้ NAND flash แทน DRAM เพื่อเพิ่มความจุ 8–16 เท่า ➡️ เชื่อมต่อผ่าน PCIe 6.0 พร้อม PAM4 signaling ความเร็ว 128 Gbps ต่อ link ➡️ ใช้ controller แบบ daisy-chain ลดปัญหาคอขวดและสัญญาณรบกวน ➡️ latency สูงกว่า DRAM แต่แก้ด้วย prefetching และ caching ➡️ ใช้พลังงานต่ำกว่า 40W ต่อโมดูล มีประสิทธิภาพต่อวัตต์สูง ➡️ ขยายระบบได้แบบ linear โดยไม่กินแบนด์วิดธ์เพิ่ม ➡️ รองรับการใช้งานใน MEC, AI checkpoint, Big Data และ IoT ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของโครงการวิจัย NEDO เพื่อรองรับ post-5G/6G ➡️ โมดูลยังอยู่ในขั้นต้นแบบ แต่มี roadmap สำหรับการใช้งานจริงในอนาคต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ PCIe 6.0 มีแบนด์วิดธ์รวม 128 GB/s bidirectional บน x16 lanes ➡️ PAM4 เพิ่มความเร็วต่อสัญญาณแต่ไวต่อ noise ต้องใช้ error correction ➡️ HBM2E มี throughput ต่อ stack ประมาณ 1024 GB/s แต่ใช้ DRAM ➡️ MEC servers ช่วยลด latency โดยประมวลผลใกล้ผู้ใช้มากขึ้น ➡️ Kioxia มีแผนขยายโรงงานในญี่ปุ่นเพื่อรองรับความต้องการ flash ที่เพิ่มขึ้น ➡️ โมดูลนี้อาจกลายเป็น “near-memory” ที่อยู่ใกล้ GPU มากกว่าที่เคย https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/kioxias-new-5tb-64-gb-s-flash-module-puts-nand-toward-the-memory-bus-for-ai-gpus-hbf-prototype-adopts-familiar-ssd-form-factor