https://youtube.com/shorts/cU5_lkWhZ90?si=JNEkdotCmP25idGc

https://youtu.be/5LhCOURxACE?si=cxZS49593AruzyWn

https://youtube.com/shorts/zCUppNWt5c4?si=D3NkSgbdgVStTzfV

https://youtube.com/shorts/3tvsbCqwQ6s?si=q-pp6unHwJr9oQT8

https://youtu.be/6PFcYe8u9BI?si=tyVPrWmFL42D06_m

อย่าปล่อยให้ความกังวล...กลืนกินใจ Cr.Wiwan Boonya

อาริยสาวกพึงฝึกหัด​ศึกษาว่าความดับของอายตนะ คือ ความดับของทุกข์ สัทธรรมลำดับที่ : 368 ชื่อบทธรรม :- ความดับของอายตนะ คือ ความดับของทุกข์ https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=368 เนื้อความทั้งหมด :- --ความดับของอายตนะ คือ ความดับของทุกข์ --ภิกษุ ท. ! ความดับ ความเข้าไปสงบรำงับและความตั้งอยู่ไม่ได้ แห่งตา แห่งหู แห่งจมูก แห่งลิ้น แห่งกาย แห่งใจ ใด ๆ ; http://etipitaka.com/read/pali/17/283/?keywords=ทุกฺขสฺเสโส+นิโรโธ #อันนั้นแหละเป็นความดับแห่งทุกข์, อันนั้นแหละเป็นความเข้าไปสงบรำงับแห่งสิ่งซึ่งมีปกติเสียบแทงทั้งหลาย, อันนั้นแหละเป็นความตั้งอยู่ไม่ได้แห่งชราและมรณะ แล.- #ทุกขนิโรธ​ #อริยสัจสี่ #สุตันตปิฎก #บาลีสุตันตปิฎก #พุทธธัมมเจดีย์​ อ้างอิงไทยสุตันตปิฎก : - ขนฺธ. สํ. 17/252/480 http://etipitaka.com/read/thai/17/252/?keywords=%E0%B9%94%E0%B9%98%E0%B9%90 อ้างอิงบาลีสุตันตปิฎก : - ขนฺธ. สํ. ๑๗/๒๘๓/๔๘๐ http://etipitaka.com/read/pali/17/283/?keywords=%E0%B9%94%E0%B9%98%E0%B9%90 ศึกษาเพิ่มเติม... https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=368 http://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=24&id=368 http://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=24 ลำดับสาธยายธรรม : 24 ฟังเสียงอ่าน... http://www.manodham.com/sound/002/mp3/002_24.mp3

อริย​สาวก​พึง​ฝึกหัด​ศึกษา​ว่า​อัสสาทะ-อาทีนวะ-นิสสรณะของรูปกาย สัทธรรมลำดับที่ : 737 ชื่อบทธรรม :- อัสสาทะ-อาทีนวะ-นิสสรณะของรูปกาย(ธรรมลักษณะ ๓ ประการของรูป : วัตถุแห่งสัมมาทิฏฐิ) https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=737 เนื้อความทั้งหมด :- --อัสสาทะ-อาทีนวะ-นิสสรณะของรูปกาย (ธรรมลักษณะ ๓ ประการของรูป : วัตถุแห่งสัมมาทิฏฐิ) --ภิกษุ ท. ! อะไร เป็นอัสสาทะ (รสอร่อย) ของรูป ? +--ภิกษุ ท. ! เหมือนอย่างว่านางสาวน้อยแห่งกษัตริย์ก็ดี นางสาวน้อยแห่งพราหมณ์ก็ดี หรือนางสาวน้อยแห่งคหบดีก็ดี ที่แสดงลักษณะว่ามีอายุสิบห้าปีก็ดี หรือสิบหกปีก็ดี ซึ่งมีทรวดทรงไม่สูงนัก ไม่ต่ำนัก ไม่ผอมนัก ไม่อ้วนนัก ไม่ดำนัก ไม่ขาวนัก +--ภิกษุ ท. ! ในสมัยนั้น สีสรรวรรณะแห่งหญิงนั้น ย่อมงดงามอย่างยิ่ง มิใช่หรือ? “อย่างนั้น พระเจ้าข้า !” +-ภิกษุ ท. ! สุขโสมนัสที่อาศัยสีสรรวรรณะอัน งดงามแล้วบังเกิดขึ้น อันใด, อันนั้น #เป็นอัสสาทะของรูป. http://etipitaka.com/read/pali/12/173/?keywords=อสฺสาโท --ภิกษุ ท. ! อะไร เป็น อาทีนวะ (โทษอันต่ำทราม) ของรูป ? (ก) ภิกษุ ท. ! ในกรณีนี้ บุคคคล จะได้เห็นน้องสาว (ของตนเอง) นั่นแหละ โดยกาลต่อมา มีอายุได้ ๘๐ ปีบ้าง ๙๐ ปีบ้าง ๑๐๐ ปีบ้าง ชราทรุดโทรมแล้ว มีหลังงอเหมือน โคปานสิแห่งหลังคา*--๑ มีกายคดไปคดมา มีไม้เท้ายันไปในเบื้องหน้า เดินตัวสั่นเทิ้ม กระสับกระส่าย ผ่านวัยอันแข็งแกร่งไปแล้ว มีฟันหักแล้ว มีผมหงอกแล้ว มีผมตัดสั้นอย่างลวกๆ มีผิวหนังหย่อนยานและมีตัวเต็มไปด้วยจุด. +--ภิกษุ ท. ! พวกเธอเข้าใจความข้อนี้ว่าอย่างไร : สีสรรวรรณะอันงดงามที่มีมาแต่เดิม อันตรธานไปแล้ว, โทษปรากฏชัดแล้วมิใช่หรือ ? “อย่างนั้นพระเจ้าข้า !” +--ภิกษุ ท. ! นั่นคือ #อาทีนวะของรูป. ------ *--๑. คำนี้เคยแปลกันว่า กลอนหรือจันทัน แต่ไม่สมเหตุสมผลคือไม่ได้โค้ง. รูปเรือนโบราณที่ปรากฏอยู่ในสิลาสลักของโบราณ เห็นโค้งอยู่แต่ส่วนที่เรียกว่าปั้นลม โค้งงอเป็นรูปดอกบัว พอที่จะเปรียบกับหลังโกงได้. หรือมิฉะนั้น ก็ต้องเป็นเรือนที่มีหลังคาเป็นรูปประทุนเรือจันทันหรือกลอนจึงจะโค้งงอได้, ทำให้ไม่แน่ใจว่าแปลคำนี้ว่าอะไรดี จึงไม่แปลและคงไว้ตามเดิมว่า โคปานสิ. (ข) ภิกษุ ท. ! โทษอย่างอื่นยังมีอีก : บุคคล จะได้เห็นน้องสาว (ของตนเอง) นั่นแหละ อาพาธลง ได้รับทุกข์ทรมาณ เป็นไข้หนัก นอนกลิ้งเกลือกอยู่ในมูตรและคูถของตนเอง อันบุคคลต้องช่วยพยุงให้ลุกและนอน. +--ภิกษุ ท. ! พวกเธอเข้าใจข้อความนี้ว่าอย่างไร : สีสรรวรรณะอันงดงามที่มีแต่เดิม อันตรธานไปแล้ว, โทษปรากฏชัดแล้ว มิใช่หรือ ? “อย่างนั้น พระเจ้าข้า !” +--ภิกษุ ท. ! แม้นั่น ก็คือ #อาทีนวะของรูป. (ค) ภิกษุ ท. ! โทษอย่างอื่นยังมีอีก : บุคคล จะได้เห็นน้องสาว (ของตนเอง) นั่นแหละ บัดนี้เป็นสรีระร่างอันเขาทิ้งแล้ว ในป่าช้าเป็นที่ทิ้งศพ ตายแล้ววันหนึ่ง บ้าง ตายแล้วสองวัน บ้าง ตายแล้วสามวัน บ้าง กำลังขึ้นพอง บ้าง มีสีเขียว บ้าง มีหนองไหล บ้าง. +--ภิกษุ ท. ! พวกเธอจะข้าใจความหมายนี้อย่างไร : สีสันวรรณะอันงดงามที่มีแต่เดิม อันตรธานไปแล้ว, โทษปรากฏชัดแล้ว มิใช่หรือ ? “อย่างนั้น พระเจ้าข้า !” +--ภิกษุ ท. ! แม้นั่น ก็คือ #อาทีนวะของรูป. (ง) ภิกษุ ท. ! โทษอย่างอื่นยังมีอีก : บุคคล จะได้เห็นน้องสาว (ของตนเอง) นั่นแหละ บัดนี้เป็นสรีระร่างอันเขาทิ้งแล้ว ในป่าช้าเป็นที่ทิ้งศพอัน ฝูงกาจิกกินอยู่ บ้าง อัน ฝูงแร้งจิกกินอยู่ บ้าง อัน ฝูงตะกรุมจิกกินอยู่ บ้าง อัน ฝูงสุนัขกัดกินอยู่ บ้าง อัน ฝูงสุนัขจิ้งจอกกัดกินอยู่ บ้าง และอัน หมู่หนอนต่างชนิดบ่อนกินอยู่ บ้าง. +--ภิกษุ ท. ! พวกเธอจะเข้าใจความข้อนี้ว่าอย่างไร : สีสรรวรรณะอันงดงามที่มีแต่เดิม อันตรธานไปแล้ว, โทษปรากฏชัดแล้ว มิใช่หรือ ? “อย่างนั้น พระเจ้าข้า !” +--ภิกษุ ท. ! แม้นั่น ก็คือ #อาทีนวะของรูป. (จ) ภิกษุ ท. ! โทษอย่างอื่นยังมีอีก : บุคคล จะได้เห็นน้องสาว (ของตนเอง) นั่นแหละ บัดนี้เป็นสรีระร่างอันเขาทิ้งแล้ว ในป่าช้าเป็นที่ทิ้งศพ เป็นร่างกระดูก ยังมีเนื้อและเลือด และยังมีเอ็นเป็นเครื่องรึงรัดอยู่ บ้าง เป็นร่างกระดูกที่ ปราศจากเนื้อ แต่ยังมีเลือดเปื้อนอยู่ และยังมีเอ็นเป็นเครื่องรึงรัดไว้ บ้าง เป็นร่างกระดูกที่ ปราศจากเนื้อและเลือด แต่ยังมีอ็นเป็นเครื่องรึงรัดไว้ บ้าง เป็นท่อนกระดูกที่ ปราศจากเอ็นเป็นเครื่องรึงรัด กระจัดกระจายไปคนละทิศละทาง คือกระดูกมือไปทางหนึ่ง กระดูกเท้าไปทางหนึ่ง กระดูกแข้งไปทางหนึ่ง กระดูกขาไปทางหนึ่ง กระดูกสะเอวไปทางหนึ่ง กระดูกข้อสันหลังไปทางหนึ่ง กระดูกสีข้างไปทางหนึ่ง กระดูกหน้าอกไปทางหนึ่ง กระดูกแขนไปทางหนึ่ง กระดูกไหล่ไปทางหนึ่ง กระดูกคอไปทางหนึ่ง กระดูกคางไปทางหนึ่ง ฟันไปทางหนึ่ง กระโหลกศีรษะไปทางหนึ่ง บ้าง. +--ภิกษุ ท. ! พวกเธอจะเข้าใจความข้อนี้ว่าอย่างไร : สีสรรวรรณะอันงดงามที่มีแต่เดิม อันตรธานไปแล้ว, โทษปรากฏชัดแล้ว มิใช่หรือ ? “อย่างนั้น พระเจ้าข้า !” +--ภิกษุ ท. ! แม้นั่น ก็คือ #อาทีนวะของรูป. (ฉ) ภิกษุ ท. ! โทษอย่างอื่นยังมีอีก : บุคคล จะได้เห็นน้องสาว (ของตนเอง) นั่นแหละ บัดนี้เป็นสรีระร่างอันเขาทิ้งแล้ว ในป่าช้าเป็นที่ทิ้งศพ เป็นชิ้นกระดูก มีสีขาวดังสีสังข์ บ้าง เป็นชิ้นกระดูก กองเรี่ยรายอยู่นานเกินกว่าปีหนึ่งไปแล้ว บ้าง เป็นกระดูก เปื่อยผงละเอียดไปแล้ว บ้าง +--ภิกษุ ท. ! พวกเธอจะเข้าใจความข้อนี้ว่าอย่างไร : สีสรรวรรณะอันงดงามที่มีแต่เดิม อันตรธานไปแล้ว, โทษปรากฏชัดแล้ว มิใช่หรือ ? “อย่างนั้น พระเจ้าข้า !” +--ภิกษุ ท. ! แม้นั่น ก็คือ #อาทีนวะของรูป. --ภิกษุ ท. ! อะไร เป็นนิสสรณะ (อุบายเครื่องออก) จากรูป ? +--ภิกษุ ท. ! การนำออกเสียได้ซึ่งฉันทราคะ การละเสียได้ซึ่งฉันทราคะในรูปอันใด, อันนั้น เป็น #นิสสรณะของรูป. http://etipitaka.com/read/pali/12/175/?keywords=ฉนฺทราคปฺปหานํ --ภิกษุ ท. ! สมณะหรือพราหมณ์เหล่าใด ไม่รู้ชัดตามเป็นจริง ซึ่ง อัสสาทะแห่งรูปโดยความเป็นอัสสาทะด้วย ซึ่ง อาทีนวะโดยความเป็นอาทีนวะด้วย ซึ่ง นิสสรณะโดยความเป็นนิสสรณะด้วย โดยอาการอย่างนี้ อยู่; สมณะหรือพราหมณ์เหล่านั้นน่ะหรือ จักรอบรู้ซึ่งรูปด้วยตนเอง หรือว่าจักชวนผู้อื่นให้รอบรู้ซึ่งรูปเหมือนผู้ที่เคยปฏิบัติแล้ว ดังนี้นั้น : นั่นไม่เป็นฐานะที่มีได้. --ภิกษุ ท. ! ส่วนสมณะหรือพราหมณ์เหล่าใด รู้ชัดตามความเป็นจริง ซึ่ง อัสสาทะแห่งรูปโดยความเป็นอัสสาทะด้วย ซึ่ง อาทีนวะโดยความเป็นอาทีนวะด้วย ซึ่ง นิสสรณะโดยความเป็นนิสสรณะด้วย โดยอาการอย่างนี้ อยู่ สมณะหรือพราหมณ์เหล่านั้น จักรอบรู้ซึ่งรูปด้วยตนเอง หรือว่าจักชวนผู้อื่นให้รอบรู้ซึ่งรูปเหมือนผู้ที่เคยปฏิบัติแล้ว ดังนี้นั้น : นั่นเป็นฐานะที่มีได้.- #ทุกขมรรค #อริยสัจสี่ #สุตันตปิฎก #บาลีสุตันตปิฎก #พุทธธัมมเจดีย์ อ้างอิงไทยสุตันตปิฎก : - มู. ม. 12/118-121/201-204. http://etipitaka.com/read/thai/12/118/?keywords=%E0%B9%92%E0%B9%90%E0%B9%91 อ้างอิงบาลีสุตันตปิฎก : - มู. ม. ๑๒/๑๗๓-๑๗๕/๒๐๑-๒๐๔. http://etipitaka.com/read/pali/12/173/?keywords=%E0%B9%92%E0%B9%90%E0%B9%91 ศึกษาเพิ่มเติม... https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=737 https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=55&id=737 https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=55 ลำดับสาธยายธรรม : 55 ฟังเสียงอ่าน... http://www.manodham.com/sound/002/mp3/002_55.mp3

https://youtube.com/shorts/b6xNym_2Wjg?si=TC-4gcsJdfW4DpWX

"ทักษิณ" นั่งเครื่องบินส่วนตัวลงจอดที่สนามบินดูไบแล้ว เมื่อ 02.40 น.ที่ผ่านมา หลังออกจากดอนเมืองเมื่อช่วงเย็นวันที่ 4 ก.ย.โดยระบุปลายทางที่สิงคโปร์ แต่เมื่อออกจากน่านฟ้าไทยกลับเปลี่ยนเส้นทาง ด้านเจ้าตัวโพสต์แจงโดน ตม.ไทยกักนาน 2 ชม.สนามบินเอกชนที่สิงโปร์ปิดก่อน จึงเปลี่ยนไปหาหมอที่ดูไบแทน ยันไม่เกินวันที่ 8 กลับไทยแน่นอนเพื่อไปศาลเอง 9 ก.ย. อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000084847 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด

🎙️ เรื่องเล่าจากการจดจ่อ: เมื่อความสนใจที่ยาวนานทำให้โลกภายใน “บานสะพรั่ง” Henrik Karlsson เริ่มต้นด้วยการตั้งคำถามว่า ทำไมเราถึงมอง “การจดจ่อ” เป็นเรื่องเคร่งขรึม ทั้งที่จริงแล้วมันคือประสบการณ์ที่เข้มข้นและน่าหลงใหลที่สุดอย่างหนึ่งในชีวิต—โดยเฉพาะเมื่อเรายอมให้ความสนใจนั้น “วนซ้ำ” และ “เบ่งบาน” ในตัวมันเอง เขายกตัวอย่างจากประสบการณ์ทางเพศ ที่การยืดเวลาความพึงพอใจทำให้ระบบโดพามีนในสมองถูกกระตุ้นอย่างต่อเนื่อง จนเกิดการรับรู้ที่ลึกขึ้นในร่างกาย ความรู้สึกบนผิวหนัง กลายเป็นวงจรป้อนกลับที่ทำให้เราหลุดเข้าไปในภาวะที่เหนือกว่าความคิดปกติ แต่ไม่ใช่แค่เรื่องเซ็กซ์—Henrik ขยายแนวคิดนี้ไปยังความวิตก ความสุข ความเหงา และแม้แต่การฟังดนตรีหรือดูงานศิลปะ โดยชี้ว่าเมื่อเราจดจ่อกับสิ่งใดสิ่งหนึ่งนานพอ ระบบต่าง ๆ ในร่างกายจะเริ่ม “ประสานกัน” และสร้างประสบการณ์ที่ลึกขึ้นเรื่อย ๆ จนกลายเป็นภาวะเปลี่ยนแปลงของจิตใจ เช่น “jhana” หรือภาวะสมาธิขั้นสูงที่นักวิจัยพบว่ามีการเปลี่ยนแปลงของการเชื่อมต่อสมองในระดับลึก2 เขาเล่าถึงการฟังซิมโฟนีของ Sibelius ที่ทำให้เกิดภาพยนตร์ในหัวถึงสามเรื่องในเวลาเพียง 30 นาที—เพราะดนตรีมีโครงสร้างที่พอเหมาะระหว่างความคาดเดาได้และความแปลกใหม่ ทำให้สมองสามารถ “จดจ่อ” ได้อย่างลึกและต่อเนื่อง Henrik สรุปว่า ความสนใจที่ยาวนานไม่ใช่แค่เครื่องมือในการทำงานหรือการเรียนรู้ แต่คือประตูสู่ภาวะจิตที่ลึกกว่า ซึ่งอาจช่วยให้เราทำความเข้าใจตัวเอง ความรู้สึก และโลกได้ในระดับที่ไม่เคยเข้าถึงมาก่อน ✅ ความหมายของการจดจ่ออย่างต่อเนื่อง ➡️ เป็นภาวะที่ระบบต่าง ๆ ในร่างกายเริ่มประสานกัน ➡️ ทำให้เกิดวงจรป้อนกลับที่เพิ่มความเข้มข้นของประสบการณ์ ➡️ สามารถนำไปสู่ภาวะเปลี่ยนแปลงของจิต เช่น jhana หรือ flow ✅ ตัวอย่างจากประสบการณ์จริง ➡️ การยืดเวลาความพึงพอใจทางเพศทำให้ระบบโดพามีนถูกกระตุ้นอย่างต่อเนื่อง ➡️ การฟังดนตรีอย่างลึกสามารถสร้างภาพและเรื่องราวในจิตใจ ➡️ การจดจ่อกับความสุขหรือความเหงาอาจนำไปสู่ภาวะหลุดพ้นหรือการเข้าใจตัวเอง ✅ ข้อมูลเสริมจากงานวิจัย ➡️ การเข้าสู่ jhana มีการเปลี่ยนแปลงของการเชื่อมต่อสมองแบบไม่เป็นคลื่น (non-oscillatory) ➡️ การจดจ่อกับคณิตศาสตร์หรือโมเดล AI อย่างลึกสามารถสร้าง “ความใกล้ชิดทางวิจัย” ที่นำไปสู่ความเข้าใจใหม่ ➡️ ความสนใจที่ยาวนานช่วยให้ระบบภายใน “ปรับจูน” และสร้างความรู้สึกที่ลึกขึ้น ‼️ ความเสี่ยงจากการจดจ่อกับสิ่งที่เป็นลบ ⛔ การจดจ่อกับความวิตกอาจนำไปสู่ภาวะตื่นตระหนกหรือ panic attack ⛔ ความคิดลบอาจวนซ้ำและขยายตัวจนควบคุมไม่ได้ ‼️ ความเปราะบางของระบบประสาท ⛔ การเปลี่ยนแปลงของฮอร์โมนและระบบสมองต้องใช้เวลาในการปรับตัว ⛔ หากเปลี่ยนสิ่งที่สนใจบ่อยเกินไป ระบบภายในจะไม่สามารถประสานกันได้ ‼️ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ “การจดจ่อ” ⛔ ไม่ใช่ทุกคนจะสามารถเข้าสู่ภาวะลึกได้ทันที ต้องอาศัยการฝึกฝน ⛔ การจดจ่ออย่างลึกอาจทำให้หลุดจากบริบทปัจจุบัน หากไม่มีการควบคุม https://www.henrikkarlsson.xyz/p/attention

🎙️ เรื่องเล่าจากเบราว์เซอร์ที่ไม่อยากเป็นแค่เบราว์เซอร์: เมื่อ Atlassian ซื้อ The Browser Company เพื่อสร้างเครื่องมือทำงานแห่งอนาคต Atlassian ผู้พัฒนา Jira และ Trello ได้ประกาศซื้อกิจการ The Browser Company ด้วยเงินสด 610 ล้านดอลลาร์ โดยมีเป้าหมายชัดเจน: สร้าง “AI browser for work” ที่ไม่ใช่แค่หน้าต่างเปิดเว็บ แต่เป็นพื้นที่ทำงานที่เข้าใจบริบทของผู้ใช้ The Browser Company เป็นผู้สร้าง Arc และ Dia—สองเบราว์เซอร์ที่เน้นการจัดการแท็บ, การทำงานร่วมกับ AI, และการออกแบบเพื่อ productivity โดยเฉพาะ Dia ซึ่งเปิดตัวในเวอร์ชันเบต้าเมื่อเดือนมิถุนายน 2025 มีฟีเจอร์เด่นคือการพูดคุยกับ AI assistant เกี่ยวกับหลายแท็บพร้อมกัน และการจัดการงานแบบ context-aware Josh Miller ซีอีโอของ The Browser Company ระบุว่า Arc มีผู้ใช้เฉพาะกลุ่มที่ชื่นชอบฟีเจอร์ขั้นสูง เช่น การจัดกลุ่มแท็บและ whiteboard แต่ไม่สามารถขยายไปสู่ตลาดแมสได้ จึงหยุดพัฒนา Arc และหันมาโฟกัสที่ Dia ซึ่งมีความ “เบา เร็ว และฉลาด” มากกว่า Atlassian มองว่าเบราว์เซอร์ในปัจจุบันไม่ตอบโจทย์การทำงาน เพราะถูกออกแบบมาเพื่อ “browse” ไม่ใช่ “do” และ Dia คือโอกาสในการสร้างเบราว์เซอร์ที่เข้าใจว่าแต่ละแท็บคืองานที่ต้องทำ เช่น การเขียนอีเมล, การจัดประชุม, หรือการอัปเดต Jira ดีลนี้เกิดขึ้นหลังจาก OpenAI และ Perplexity เคยเจรจาขอซื้อ The Browser Company แต่ไม่สำเร็จ โดย Atlassian ได้เปรียบในแง่ของความเข้าใจผู้ใช้ระดับองค์กร และการนำ AI ไปใช้ใน scale ใหญ่ ซึ่งจะช่วยผลักดัน Dia ให้กลายเป็นเบราว์เซอร์ที่มี AI memory, ความปลอดภัยระดับองค์กร และความสามารถในการเชื่อมโยงแอป SaaS ได้อย่างลึกซึ้ง ✅ การเข้าซื้อกิจการของ Atlassian ➡️ ซื้อ The Browser Company ด้วยเงินสด 610 ล้านดอลลาร์ ➡️ ดีลจะเสร็จสิ้นในไตรมาส 2 ของปีงบประมาณ 2026 (สิ้นปี 2025) ➡️ The Browser Company จะยังคงดำเนินงานอย่างอิสระ ✅ จุดเด่นของ Arc และ Dia ➡️ Arc มีฟีเจอร์จัดการแท็บ, whiteboard, และการแชร์กลุ่มแท็บ ➡️ Dia เน้นการพูดคุยกับ AI assistant และการจัดการงานแบบ context-aware ➡️ Arc หยุดพัฒนาแล้ว ส่วน Dia จะเป็นผลิตภัณฑ์หลักในอนาคต ✅ วิสัยทัศน์ของ Atlassian ➡️ ต้องการสร้าง “AI browser for work” ที่เข้าใจบริบทของผู้ใช้ ➡️ เน้นการเชื่อมโยงแอป SaaS เช่น Jira, Trello, email, design tools ➡️ ใช้ AI memory เพื่อเชื่อมโยงแท็บ, งาน, และเครื่องมืออย่างมีประสิทธิภาพ ✅ ความได้เปรียบของ Atlassian ➡️ มีลูกค้าองค์กรกว่า 300,000 ราย รวมถึง 80% ของ Fortune 500 ➡️ มีผู้ใช้ AI บนแพลตฟอร์มกว่า 2.3 ล้านรายต่อเดือน ➡️ มีความเชี่ยวชาญในการนำ AI ไปใช้ในระดับองค์กร https://www.cnbc.com/2025/09/04/atlassian-the-browser-company-deal.html

🎙️ เรื่องเล่าจาก Le Chat: เมื่อ AI ไม่ใช่แค่ตอบคำถาม แต่กลายเป็นผู้ช่วยที่รู้จักงานของคุณจริง ๆ ในเดือนกันยายน 2025 Mistral AI เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่สองอย่างใน Le Chat ที่เปลี่ยนมันจากผู้ช่วยทั่วไปให้กลายเป็น “AI workspace” ที่เข้าใจบริบทของงานและองค์กรอย่างลึกซึ้ง ได้แก่: MCP Connectors: ระบบเชื่อมต่อกับเครื่องมือกว่า 20 ตัว เช่น GitHub, Jira, Stripe, Snowflake, Asana, Box, Zapier และอื่น ๆ โดยสามารถค้นหา สรุป และดำเนินการได้จากในแชตเดียว Memories: ระบบความจำที่ช่วยให้ Le Chat เข้าใจบริบทของผู้ใช้ เช่น การตัดสินใจในอดีต, ข้อมูลที่เคยพูดถึง, และความชอบเฉพาะตัว—โดยผู้ใช้สามารถควบคุมได้เต็มที่ว่าจะให้จำอะไร ลืมอะไร หรือแก้ไขอะไร สิ่งที่ทำให้ Mistral แตกต่างจากคู่แข่งอย่าง ChatGPT หรือ Gemini คือการออกแบบระบบความจำแบบ opt-in ที่เน้นความโปร่งใสและการควบคุมของผู้ใช้ ไม่ใช่ “always-on” ที่เก็บทุกอย่างโดยอัตโนมัติ Le Chat ยังรองรับการนำเข้าความจำจาก ChatGPT เพื่อให้ผู้ใช้ที่เคยใช้ระบบอื่นสามารถย้ายมาได้ง่าย และสามารถ deploy ได้ทั้งแบบ cloud, on-prem หรือ hybrid ตามความต้องการขององค์กร ✅ MCP Connectors: เชื่อมต่อกับเครื่องมือองค์กร ➡️ รองรับกว่า 20 แพลตฟอร์ม เช่น GitHub, Snowflake, Stripe, Jira, Box, Asana ➡️ สามารถค้นหา สรุป และดำเนินการในระบบต่าง ๆ ได้จาก Le Chat ➡️ รองรับการเพิ่ม connector แบบ custom สำหรับระบบเฉพาะขององค์กร ✅ Memories: ระบบความจำแบบควบคุมได้ ➡️ จำข้อมูลสำคัญ เช่น ความชอบ, การตัดสินใจ, และบริบทของงาน ➡️ ผู้ใช้สามารถเพิ่ม แก้ไข หรือลบความจำได้เอง ➡️ รองรับการนำเข้าความจำจาก ChatGPT เพื่อย้ายระบบได้ง่าย ✅ การออกแบบเพื่อองค์กร ➡️ รองรับการ deploy แบบ cloud, on-prem หรือ hybrid ➡️ ผู้ดูแลระบบสามารถกำหนดสิทธิ์การเข้าถึง connector ได้ ➡️ เหมาะกับองค์กรที่ต้องการ AI ที่เข้าใจบริบทและปลอดภัย ✅ ความแตกต่างจากคู่แข่ง ➡️ Mistral ใช้ระบบ opt-in memory ต่างจาก ChatGPT และ Gemini ที่ใช้ always-on ➡️ เน้นความโปร่งใสและการควบคุมของผู้ใช้ ➡️ รองรับการใช้งานฟรี โดยไม่จำกัดฟีเจอร์ความจำหรือ connector https://mistral.ai/news/le-chat-mcp-connectors-memories

🎙️ เรื่องเล่าจากข้อมูลจริง: เมื่อ AI เริ่มกัดกินโอกาสทำงานของคนอายุน้อย โดยเฉพาะในสายงานที่มันแทนที่ได้ง่าย Derek Thompson เปิดประเด็นในบทความล่าสุดว่า คำถาม “AI กำลังทำลายงานของคนรุ่นใหม่หรือไม่” กำลังเปลี่ยนจากข้อสงสัยเป็นหลักฐานที่ชัดเจนขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะหลังจากงานวิจัยใหม่จาก Stanford ที่ใช้ข้อมูลจาก ADP ซึ่งครอบคลุมการจ้างงานของคนหลายล้านคน พบว่า คนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่ “มีความเสี่ยงสูงต่อ AI” เช่น software developer และ customer service agent มีอัตราการจ้างงานลดลงถึง 13% ตั้งแต่ ChatGPT เปิดตัว ที่น่าสนใจคือ คนอายุมากกว่าในสายงานเดียวกันกลับไม่ได้รับผลกระทบเท่า และบางสายงานที่ไม่สามารถถูกแทนที่ด้วย AI เช่น home health aide กลับมีการจ้างงานเพิ่มขึ้นในกลุ่มคนอายุน้อย นักวิจัยยังแยกแยะว่า AI มีผลกระทบแตกต่างกันตามลักษณะงาน—งานที่ AI สามารถ “ทำแทน” ได้ เช่น การแปลเอกสารหรือจัดรูปแบบข้อมูล จะมีการจ้างงานลดลงอย่างชัดเจน ขณะที่งานที่ AI “ช่วยเสริม” เช่น การวางกลยุทธ์หรือการตัดสินใจร่วมกับมนุษย์ กลับไม่มีผลกระทบด้านลบต่อการจ้างงาน แม้ก่อนหน้านี้จะมีรายงานจาก Economic Innovation Group และนักเศรษฐศาสตร์หลายคนที่ชี้ว่า AI ยังไม่มีผลกระทบต่อการจ้างงานโดยรวม แต่ข้อมูลใหม่จาก Stanford กลับชี้ว่า หากมองเฉพาะกลุ่มคนอายุน้อยในสายงานที่ AI เข้าไปแทนที่ได้ง่าย ผลกระทบเริ่มปรากฏชัดเจนแล้ว ✅ ผลการศึกษาจาก Stanford และ ADP ➡️ คนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่ AI เข้าไปแทนที่ได้ มีการจ้างงานลดลง 13% ➡️ สายงานที่ไม่เสี่ยงต่อ AI เช่น home health aide มีการจ้างงานเพิ่มขึ้น ➡️ ข้อมูลครอบคลุมหลายล้านคน ทำให้ผลการวิเคราะห์มีความแม่นยำสูง ✅ ความแตกต่างระหว่างงานที่ AI “แทนที่” กับ “เสริม” ➡️ งานที่ AI ทำแทนได้ เช่น การจัดการเอกสาร, การค้นข้อมูล, การเขียนรายงาน ➡️ งานที่ AI เสริมได้ เช่น การวางกลยุทธ์, การตัดสินใจ, การสื่อสารกับทีม ➡️ งานแบบแรกมีการจ้างงานลดลง ส่วนงานแบบหลังไม่มีผลกระทบ ✅ ความเปลี่ยนแปลงภายในองค์กร ➡️ ในบริษัทเดียวกัน งานที่เสี่ยงต่อ AI มีการจ้างงานลดลงมากกว่างานที่ไม่เสี่ยง ➡️ การเปลี่ยนแปลงไม่ได้เกิดจากเศรษฐกิจโดยรวม แต่เกิดจากลักษณะงานเฉพาะ ➡️ งานที่มีผลลัพธ์ชัดเจนและวัดผลได้ง่าย มักถูกแทนที่ด้วย AI ก่อน ✅ ข้อเสนอแนะต่อมหาวิทยาลัยและผู้เรียน ➡️ หลักสูตรควรสอนการใช้ AI ควบคู่กับทักษะพื้นฐาน ➡️ งานที่มีองค์ประกอบทางกายภาพหรือการตัดสินใจระยะยาวยังคงมีความสำคัญ ➡️ การเข้าใจว่า AI ทำอะไรได้และไม่ได้ จะช่วยให้ผู้เรียนปรับตัวได้ดีขึ้น https://www.derekthompson.org/p/the-evidence-that-ai-is-destroying

🎙️ เรื่องเล่าจาก Mike Judge: เมื่อความฝันของการเขียนโค้ดด้วย AI กลายเป็นความผิดหวังที่มีหลักฐานรองรับ Mike Judge นักพัฒนาอาวุโสที่มีประสบการณ์กว่า 25 ปี ได้ทดลองใช้งาน AI coding tools อย่างจริงจัง และเริ่มตั้งคำถามหลังอ่านงานวิจัยจาก METR (Model Evaluation & Threat Research) ซึ่งพบว่า นักพัฒนาที่ใช้ AI coding tools ใช้เวลานานขึ้นถึง 19% ในการทำงานจริง—ขัดแย้งกับความเชื่อที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น Mike เริ่มทดลองด้วยตัวเอง โดยใช้วิธีสุ่มว่าจะใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ผลลัพธ์คือ ไม่มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติ และในหลายกรณี AI ทำให้เขาช้าลงถึง 21% ซึ่งสอดคล้องกับผลการศึกษาของ METR เขาตั้งคำถามว่า ถ้า AI coding tools ทำให้คนเขียนโค้ดเร็วขึ้นจริง ทำไมเราไม่เห็น “น้ำท่วม shovelware” หรือซอฟต์แวร์จำนวนมหาศาลที่ควรจะเกิดขึ้นจาก productivity ที่เพิ่มขึ้น? เขาใช้เงินและเวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แล้วพบว่า—ไม่มีการเติบโตแบบ exponential ในการปล่อยซอฟต์แวร์ใหม่เลย ในขณะที่บริษัทเทคโนโลยีต่างพากัน rebrand เป็น “AI-first” และใช้ productivity narrative เพื่อ justify การปลดพนักงานหรือกดเงินเดือน นักพัฒนาหลายคนกลับรู้สึกกดดัน สับสน และผิดหวัง เพราะไม่สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพตามที่อุตสาหกรรมโฆษณาไว้ ✅ ผลการทดลองของ Mike Judge ➡️ ใช้ AI coding tools แล้วช้าลงโดยเฉลี่ย 21% ➡️ ทดลองสุ่มใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ➡️ ผลลัพธ์ไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ และไม่เห็นการเพิ่ม productivity ✅ ข้อมูลจาก METR Study ➡️ นักพัฒนาใช้ AI แล้วช้าลง 19% โดยเฉลี่ยในการทำงานจริง ➡️ ขัดแย้งกับความคาดหวังที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น 20–25% ➡️ ใช้การทดลองแบบสุ่มควบคุมกับนักพัฒนา open-source ที่มีประสบการณ์สูง ✅ การวิเคราะห์ข้อมูลการปล่อยซอฟต์แวร์ ➡️ ไม่มีการเพิ่มขึ้นของ shovelware หรือซอฟต์แวร์ใหม่จำนวนมาก ➡️ ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แสดงกราฟที่ “แบน” ➡️ ไม่มีสัญญาณของ indie boom หรือการปล่อยแอปแบบสายฟ้าแลบ ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและนักพัฒนา ➡️ บริษัทใช้ narrative AI productivity เพื่อปลดพนักงานและลดเงินเดือน ➡️ นักพัฒนารู้สึกกดดันและสับสนจากความคาดหวังที่ไม่ตรงกับความจริง ➡️ การเรียนรู้ prompting ไม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ https://mikelovesrobots.substack.com/p/wheres-the-shovelware-why-ai-coding

🎙️ เรื่องเล่าจาก Scaling Laws: เมื่อ compute ไม่ใช่พระเจ้าองค์เดียว และ data คือสิ่งที่เรากำลังขาดแคลน Kushal Chakrabarti เขียนบทความที่พลิกความเข้าใจเดิมเกี่ยวกับ The Bitter Lesson โดยชี้ว่า เราอ่านบทเรียนนี้ “กลับด้าน” มานานหลายปี เพราะจริง ๆ แล้ว Scaling Laws บอกเราว่า compute (C) ไม่ได้ทำงานลอย ๆ—มันต้องจับคู่กับ data (D) อย่างถูกสัดส่วน และความสัมพันธ์นั้นคือ C ∼ D² แปลว่า ถ้าเราจะเพิ่ม GPU เป็นสองเท่า เราต้องเพิ่มข้อมูลอีก 40% ไม่งั้นก็เหมือนจุดไฟเผาเงินเล่น เพราะ compute ที่มากขึ้นจะไม่มีประโยชน์ถ้าไม่มีข้อมูลที่มากพอให้มันเรียนรู้ ปัญหาคือ เรากินข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตไปหมดแล้ว และไม่มี “อินเทอร์เน็ตที่สอง” ให้เทรน GPT-6 ได้อีกต่อไป ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงจริง ๆ เหลืออยู่แค่ประมาณ 10 ล้านล้าน token เท่านั้น ซึ่งไม่พอสำหรับโมเดลระดับ 100B+ parameters ที่ต้องใช้ข้อมูลมหาศาลต่อ parameter ดังนั้น ทีม AI ต้องเลือกทางเดินใหม่: จะเป็น “Architect” ที่ออกแบบโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม หรือเป็น “Alchemist” ที่สร้างข้อมูลใหม่จากการเรียนรู้ของโมเดลเอง เช่น self-play, RLHF, หรือ agentic feedback loop ✅ Scaling Laws และความเข้าใจใหม่ ➡️ ความสัมพันธ์ระหว่าง compute กับ data คือ C ∼ D² ➡️ เพิ่ม GPU โดยไม่เพิ่มข้อมูล = ประสิทธิภาพลดลง ➡️ Chinchilla model ของ DeepMind ยืนยันว่า model size ควรสอดคล้องกับ data size ✅ ปัญหาคอขวดด้านข้อมูล ➡️ อินเทอร์เน็ตถูกใช้หมดแล้ว ไม่มีแหล่งข้อมูลใหม่ขนาดใหญ่ ➡️ ข้อมูลคุณภาพสูงเหลือเพียง ~10T token หลังกรองซ้ำและคุณภาพ ➡️ GPT-6 ต้องการข้อมูลระดับ ~20 token ต่อ parameter ซึ่งไม่พอในปัจจุบัน ✅ ทางเลือกของทีมวิจัย AI ➡️ Architect: พัฒนาโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม เช่น Mamba, HRM, ParScale ➡️ Alchemist: สร้างข้อมูลใหม่จาก self-play, RLHF, agentic feedback loop ➡️ ทั้งสองแนวทางต้องทำงานร่วมกันเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ✅ กลยุทธ์สำหรับผู้นำองค์กร ➡️ Incumbent’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Architect เพื่อความมั่นคง และ 30% กับ Alchemist เพื่อ hedge ➡️ Challenger’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Alchemist เพื่อ leapfrog และ 30% กับ Architect เพื่อความต่อเนื่อง ➡️ การจัดพอร์ตวิจัยต้องสะท้อนความเสี่ยงและเป้าหมายขององค์กร https://obviouslywrong.substack.com/p/the-bitter-lesson-is-misunderstood

🎙️ เรื่องเล่าจาก B30A: เมื่อชิปที่ถูกลดสเปกกลายเป็นของหายากที่จีนยอมจ่ายแพงขึ้น 2 เท่า Nvidia กำลังเตรียมส่งมอบ B30A ซึ่งเป็นชิป AI รุ่นใหม่ที่ออกแบบเฉพาะสำหรับตลาดจีน โดยมีราคาสูงถึง $20,000–$25,000 ต่อชิ้น—มากกว่ารุ่นก่อนหน้า H20 ที่ขายอยู่ที่ $10,000–$12,000 ถึงเท่าตัว2 แม้จะเป็นเวอร์ชันที่ถูกลดสเปกจาก B300 ตัวเต็ม แต่บริษัทจีนอย่าง ByteDance และ Alibaba กลับมองว่า “คุ้มค่า” เพราะ B30A ยังให้ประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่นเดิมถึง 6 เท่า และยังคงรองรับซอฟต์แวร์ของ Nvidia ได้ดี B30A ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell แบบ single-die ซึ่งเป็นการลดขนาดจาก B300 ที่ใช้ dual-die เพื่อให้ผ่านข้อจำกัดการส่งออกของสหรัฐฯ โดยมีประสิทธิภาพครึ่งหนึ่งของ B300 ในทุกระดับ precision ตั้งแต่ FP4 ไปจนถึง TF32 แม้รัฐบาลจีนจะพยายามผลักดันให้บริษัทในประเทศใช้ชิปภายในประเทศมากขึ้น และมีคำแนะนำให้หยุดซื้อ H20 แต่ความต้องการยังคงสูงมาก จนเกิดการลักลอบนำเข้าชิป Nvidia มูลค่ากว่า $1 พันล้านในช่วง 3 เดือนที่ผ่านมา และทำให้เกิด backlog การอนุมัติใบอนุญาตส่งออกที่หนักที่สุดในรอบ 30 ปีที่กระทรวงพาณิชย์สหรัฐฯ ขณะเดียวกัน Nvidia ก็เริ่มลดการผลิต H20 และรอการอนุมัติส่งออก B30A อย่างเป็นทางการ ซึ่งจะกลายเป็นตัวแทนหลักของบริษัทในตลาดจีน หากได้รับไฟเขียวจากรัฐบาลสหรัฐฯ ✅ การเปิดตัวและคุณสมบัติของ B30A ➡️ เป็นชิป AI รุ่นใหม่ที่ออกแบบเฉพาะสำหรับตลาดจีน ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell แบบ single-die ลดสเปกจาก B300 ➡️ ประสิทธิภาพสูงกว่ารุ่น H20 ถึง 6 เท่า แม้จะถูกลดสเปก ✅ ราคาของ B30A และความต้องการในจีน ➡️ ราคาสูงถึง $20,000–$25,000 ต่อชิ้น เท่าตัวของ H20 ➡️ บริษัทจีนอย่าง ByteDance และ Alibaba ยอมจ่ายเพราะยังคุ้มค่า ➡️ ความต้องการสูงแม้จะมีคำแนะนำจากรัฐบาลให้หยุดซื้อ ✅ สถานการณ์การส่งออกและการอนุมัติ ➡️ Nvidia รอการอนุมัติส่งออก B30A จากรัฐบาลสหรัฐฯ ➡️ เกิด backlog การอนุมัติใบอนุญาตที่หนักที่สุดในรอบ 30 ปี ➡️ Nvidia เริ่มลดการผลิต H20 และเตรียมเปลี่ยนไปใช้ B30A ✅ บริบททางภูมิรัฐศาสตร์และอุตสาหกรรม ➡️ การลักลอบนำเข้าชิป Nvidia มูลค่ากว่า $1 พันล้านใน 3 เดือน ➡️ รัฐบาลจีนผลักดันให้ใช้ชิปในประเทศ แต่ยังไม่สามารถแทนที่ได้ทันที ➡️ Nvidia ยังเป็นผู้เล่นหลักในตลาด AI ของจีนในระยะสั้นถึงกลาง https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidias-next-gen-ai-chip-could-double-the-price-of-h20-if-china-export-is-approved-chinese-firms-still-consider-nvidias-b30a-a-good-deal

🎙️ เรื่องเล่าจากบรรทัดแรกของ Microsoft: เมื่อโค้ดที่ Bill Gates เขียนในปี 1976 กลับมาโลดแล่นอีกครั้งในโลกโอเพ่นซอร์ส Microsoft ได้เปิดซอร์สโค้ดของ “BASIC for 6502 Microprocessor – Version 1.1” บน GitHub ภายใต้ MIT license ซึ่งหมายความว่าใครก็สามารถดาวน์โหลด แก้ไข แชร์ หรือแม้แต่ขายซ้ำได้อย่างเสรี โค้ดนี้มีความสำคัญทางประวัติศาสตร์อย่างมาก เพราะเป็นรากฐานของซอฟต์แวร์ที่อยู่ในเครื่อง Apple II, Commodore PET, VIC-20 และ Commodore 64—คอมพิวเตอร์ที่ทำให้คนหลายล้านคนเริ่มเขียนโปรแกรมด้วยคำสั่งง่าย ๆ อย่าง: 10 PRINT “HELLO” 20 GOTO 10 RUN BASIC เวอร์ชันนี้ถูกพอร์ตโดย Bill Gates และ Ric Weiland ไปยังชิป MOS 6502 ในปี 1976 และถูกใช้ในเครื่องที่ขายดีที่สุดในยุคนั้น เช่น Commodore 64 ซึ่งขายไปมากกว่า 17 ล้านเครื่องทั่วโลก ที่น่าสนใจคือ Commodore ได้ซื้อสิทธิ์ใช้โค้ดนี้แบบไม่จำกัดจำนวนเครื่องในราคาเพียง $25,000 โดยไม่มีค่าลิขสิทธิ์รายเครื่อง ซึ่งเป็นดีลที่ดูเล็กในตอนนั้น แต่กลายเป็นการวางรากฐานให้ Microsoft กลายเป็นบริษัทซอฟต์แวร์ที่มีอิทธิพลที่สุดในโลก โค้ดที่เปิดเผยนี้มีจำนวน 6,955 บรรทัด เป็นภาษา Assembly สำหรับชิป 6502 และยังมีการแก้ไขระบบ garbage collector ที่ Bill Gates ร่วมพัฒนากับวิศวกรของ Commodore ในปี 1978 รวมถึง easter egg ที่ซ่อนอยู่ใน label STORDO และ STORD0 ซึ่ง Gates ยืนยันว่าเขาใส่ไว้เอง ✅ การเปิดซอร์ส Microsoft BASIC for 6502 ➡️ เปิดเผยบน GitHub ภายใต้ MIT license ➡️ มีทั้งหมด 6,955 บรรทัด เป็นภาษา Assembly สำหรับ MOS 6502 ➡️ สามารถใช้งาน แก้ไข และเผยแพร่ได้อย่างเสรี ✅ ความสำคัญทางประวัติศาสตร์ ➡️ เป็นซอฟต์แวร์ตัวแรกของ Microsoft ที่เขียนโดย Bill Gates และ Paul Allen ➡️ ถูกใช้ใน Apple II, Commodore PET, VIC-20, และ C64 ➡️ เป็นจุดเริ่มต้นของการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมสำหรับคนหลายล้านคน ✅ ดีลกับ Commodore และผลกระทบ ➡️ Commodore ซื้อสิทธิ์ใช้แบบไม่จำกัดในราคา $25,000 ➡️ ไม่มีค่าลิขสิทธิ์รายเครื่อง ทำให้ Microsoft ได้การเผยแพร่ในวงกว้าง ➡️ ช่วยให้ Microsoft สร้างชื่อเสียงในยุคเริ่มต้นของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล ✅ รายละเอียดทางเทคนิคและการพัฒนา ➡️ มีการแก้ไข garbage collector ร่วมกับวิศวกรของ Commodore ในปี 1978 ➡️ มี easter egg ที่ซ่อนอยู่ใน label STORDO และ STORD0 ➡️ รองรับระบบ Apple II, Commodore PET, KIM-1, OSI และ PDP-10 simulation https://www.tomshardware.com/software/bill-gates-48-year-old-microsoft-6502-basic-goes-open-source

🎙️ เรื่องเล่าจาก MI500 UAL256: เมื่อ AMD เตรียมปล่อยระบบ AI ที่ใหญ่กว่า Nvidia ถึง 78% และอาจเปลี่ยนเกมการประมวลผลทั้งหมด AMD กำลังเตรียมเปิดตัว “MI500 Scale Up MegaPod” ในปี 2027 ซึ่งเป็นระบบ rack-scale ที่ประกอบด้วย 256 Instinct MI500-series GPU และ 64 EPYC Verano CPU โดยใช้สถาปัตยกรรมใหม่ชื่อ UAL256 ที่เชื่อมโยงกันผ่าน UALink switch tray ทั้งหมด 18 ชุดในแร็คกลาง ระบบนี้จะมีขนาดใหญ่กว่ารุ่น Helios ที่จะเปิดตัวในปี 2026 ซึ่งมีเพียง 72 GPU และยังใหญ่กว่าระบบ NVL576 ของ Nvidia ที่ใช้ Rubin Ultra GPU เพียง 144 ตัว โดย AMD MegaPod มีจำนวน GPU มากกว่าถึง 78% แม้จะยังไม่มีตัวเลขประสิทธิภาพอย่างเป็นทางการ แต่คาดว่า MI500 จะใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 2nm (N2P) จาก TSMC พร้อมเทคนิค CoWoS-L และ backside power delivery เพื่อเพิ่มความหนาแน่นและลดการใช้พลังงาน ส่วน Verano CPU ก็จะใช้ Zen 6 หรือ Zen 7 ที่มี core count สูงและ bandwidth มากขึ้น AMD ยังเน้นการใช้ liquid cooling ทั้งใน compute tray และ networking tray เพื่อรองรับความร้อนจาก GPU ที่ใช้พลังงานสูงขึ้นเรื่อย ๆ และจะเปิดตัวพร้อมกับ ROCm 7 ที่รองรับ FP8 และ Flash Attention 3 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเทรนและ inference ✅ สเปกของ AMD MI500 MegaPod ➡️ ใช้ 256 Instinct MI500 GPU และ 64 EPYC Verano CPU ➡️ แบ่งเป็น 64 compute tray และ 18 UALink switch tray ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม UAL256 แบบ 3 แร็คเชื่อมโยงกัน ✅ เทคโนโลยีที่ใช้ใน MI500 และ Verano ➡️ MI500 ใช้ TSMC N2P node และ CoWoS-L packaging ➡️ Verano CPU ใช้ Zen 6 หรือ Zen 7 พร้อม bandwidth สูง ➡️ รองรับ ROCm 7, FP8, Flash Attention 3 ✅ การเปรียบเทียบกับ Nvidia NVL576 ➡️ NVL576 ใช้ 144 Rubin Ultra GPU พร้อม 147TB HBM4 และ 14,400 FP4 PFLOPS ➡️ AMD MegaPod มีจำนวน GPU มากกว่าถึง 78% ➡️ ยังไม่มีตัวเลข FP4 หรือ HBM4 bandwidth ของ AMD อย่างเป็นทางการ ✅ การออกแบบเพื่อประสิทธิภาพและความเย็น ➡️ ใช้ liquid cooling ทั้ง compute และ networking tray ➡️ ออกแบบเพื่อรองรับการใช้พลังงานสูงและความร้อนจาก GPU รุ่นใหม่ ➡️ เน้น scalability และ energy efficiency สำหรับ data center ขนาดใหญ่ https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/amd-preps-mega-pod-with-256-instinct-mi500-gpus-verano-cpus-leak-suggests-platform-with-better-scalability-than-nvidia-will-arrive-in-2027

🎙️ เรื่องเล่าจาก Dalian: เมื่อโรงงาน NAND ที่เคยเป็นความหวังของ Intel กลายเป็นสินทรัพย์ที่ถูกจำกัดการเติบโต โรงงานผลิต NAND ในเมืองต้าเหลียน ประเทศจีน ซึ่งเดิมเป็นของ Intel และเปิดดำเนินการมาตั้งแต่ปี 2010 ได้ถูกเปลี่ยนชื่ออย่างเป็นทางการเป็น SK hynix Semiconductor Storage Technology (Dalian) Co., Ltd. เมื่อวันที่ 1 กันยายน 2025 นี่คือขั้นตอนสุดท้ายของการเข้าซื้อกิจการมูลค่า 9 พันล้านดอลลาร์ที่ SK hynix ทำกับ Intel ตั้งแต่ปี 2020 แม้ SK hynix จะควบคุมโรงงานนี้มาตั้งแต่ปี 2021 และยังคงผลิต NAND แบบ 192-layer สำหรับ SSD QLC ผ่านแบรนด์ Solidigm แต่การเปลี่ยนชื่อครั้งนี้เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่สหรัฐฯ เพิ่งประกาศยกเลิกใบอนุญาต VEU (Validated End-User) สำหรับโรงงานในจีนของ SK hynix และ Samsung ซึ่งเคยอนุญาตให้นำเข้าเครื่องมือผลิตชิปจากสหรัฐฯ โดยไม่ต้องขออนุญาตรายครั้ง การยกเลิกใบอนุญาตนี้มีผลตั้งแต่วันที่ 31 ธันวาคม 2025 และจะทำให้โรงงาน Dalian ไม่สามารถอัปเกรดไปสู่เทคโนโลยี NAND รุ่นใหม่ เช่น 238-layer หรือ 321-layer ได้อีกต่อไป แม้จะยังสามารถซ่อมบำรุงเครื่องมือเดิมได้ก็ตาม SK hynix จึงกลายเป็นเจ้าของโรงงานที่มีข้อจำกัดด้านการเติบโตอย่างชัดเจน และอาจต้องลงทุนสร้างโรงงานใหม่นอกจีน หากต้องการแข่งขันในตลาด NAND ระดับสูง ซึ่งอาจใช้เงินถึง 10–20 พันล้านดอลลาร์ ✅ การเปลี่ยนชื่อและโครงสร้างกรรมสิทธิ์ ➡️ โรงงาน Dalian เปลี่ยนชื่อเป็น SK hynix Semiconductor Storage Technology (Dalian) Co., Ltd. ➡️ เป็นขั้นตอนสุดท้ายของดีลมูลค่า $9B ที่เริ่มตั้งแต่ปี 2020 ➡️ Intel Asia Holding ออกจากสถานะผู้ถือหุ้นตั้งแต่เดือนมีนาคม ✅ สถานะการผลิตและเทคโนโลยี ➡️ โรงงานยังผลิต NAND แบบ 192-layer สำหรับ SSD QLC ➡️ ใช้เทคโนโลยีที่สืบทอดจาก Intel ผ่านแบรนด์ Solidigm ➡️ ไม่สามารถอัปเกรดไปสู่ 238- หรือ 321-layer NAND ได้ ✅ ผลกระทบจากการยกเลิกใบอนุญาต VEU ➡️ สหรัฐฯ ยกเลิกใบอนุญาต VEU สำหรับ SK hynix และ Samsung ในจีน ➡️ มีผลตั้งแต่ 31 ธันวาคม 2025 ➡️ ไม่สามารถนำเข้าเครื่องมือใหม่จากสหรัฐฯ ได้โดยไม่ขออนุญาตรายครั้ง ✅ ทางเลือกเชิงกลยุทธ์ของ SK hynix ➡️ อาจต้องสร้างโรงงานใหม่นอกจีนเพื่อรองรับ NAND รุ่นใหม่ ➡️ คาดว่าต้องใช้เงินลงทุน $10–20B ➡️ ต้องปรับแผนการผลิตและ supply chain อย่างมีนัยสำคัญ https://www.tomshardware.com/tech-industry/intel-dalian-plant-now-officially-sk-hynix

🎙️ เรื่องเล่าจาก Zara: เมื่อ Linux Mint กลายเป็นระบบปฏิบัติการที่ “รู้จักคุณ” มากขึ้น Linux Mint 22.2 รหัสชื่อ “Zara” เปิดตัวอย่างเป็นทางการในเดือนกันยายน 2025 โดยเป็นเวอร์ชัน Long-Term Support (LTS) ที่จะได้รับอัปเดตจนถึงปี 2029 และสร้างบนฐานของ Ubuntu 24.04 พร้อม Linux Kernel 6.14 จุดเด่นของเวอร์ชันนี้ไม่ใช่แค่ความเสถียร แต่คือการเพิ่มฟีเจอร์ที่ทำให้ผู้ใช้รู้สึกว่า “ระบบเข้าใจเรา” มากขึ้น ฟีเจอร์ใหม่ที่โดดเด่นคือ Fingwit—แอปสำหรับจัดการการยืนยันตัวตนด้วยลายนิ้วมือแบบเนทีฟ ซึ่งสามารถใช้ปลดล็อกหน้าจอ, ยืนยันคำสั่ง sudo, และเปิดแอป admin ได้โดยไม่ต้องพึ่งเครื่องมือภายนอกอีกต่อไป อีกหนึ่งฟีเจอร์ที่น่าสนใจคือ Sticky Notes ที่ไม่ใช่แค่แอปโพสต์อิทธรรมดา แต่สามารถซิงก์กับแอป Android ชื่อ StyncyNotes ได้ ทำให้คุณสามารถเขียนโน้ตบนคอมแล้วเปิดดูบนมือถือได้ทันที และยังรองรับ Wayland ซึ่งเป็นโปรโตคอลแสดงผลรุ่นใหม่ที่มาแทน X11 นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงหน้าจอล็อกอินให้ดูทันสมัยขึ้นด้วย blur effect และ user avatar, อัปเดตแอป Hypnotix สำหรับดู IPTV ให้มี Theater Mode และ Borderless Mode, และปรับปรุง Software Manager ให้เข้าใจง่ายขึ้น โดยเพิ่มคำอธิบายระหว่าง Flatpak กับ system packages ✅ เวอร์ชันและฐานระบบของ Linux Mint 22.2 Zara ➡️ เป็นเวอร์ชัน LTS ที่จะได้รับอัปเดตจนถึงปี 2029 ➡️ สร้างบน Ubuntu 24.04 และใช้ Linux Kernel 6.14 ✅ Fingwit: ระบบลายนิ้วมือแบบเนทีฟ ➡️ ใช้ยืนยันตัวตนสำหรับ login, screensaver, sudo, และ pkexec ➡️ ไม่ต้องติดตั้งเครื่องมือภายนอกอีกต่อไป ➡️ UI เรียบง่ายและใช้งานสะดวก ✅ Sticky Notes และการซิงก์กับมือถือ ➡️ รองรับ Wayland และมีมุมโค้งที่ดูทันสมัย ➡️ ซิงก์กับแอป Android ชื่อ StyncyNotes ผ่าน D-Bus ➡️ เขียนโน้ตบนคอมแล้วเปิดดูบนมือถือได้ทันที ✅ การปรับปรุงหน้าจอและแอปอื่น ๆ ➡️ หน้าจอล็อกอินมี blur effect และ user avatar ➡️ Hypnotix เพิ่ม Theater Mode และ Borderless Mode ➡️ Software Manager อธิบายความต่างระหว่าง Flatpak กับ system packages ✅ การอัปเดตและการติดตั้ง ➡️ อัปเดตจาก Mint 22 หรือ 22.1 ได้ง่ายผ่าน Update Manager ➡️ มีให้เลือก 3 desktop environment: Cinnamon 6.4, Xfce 4.18, MATE 1.26 https://www.tomshardware.com/software/linux/linux-mint-22-2-zara-released-with-native-fingerprint-support-also-has-a-new-syncing-sticky-note-system

🎙️ เรื่องเล่าจากแสงแดดถึง Copilot Key: เมื่อ Logitech สร้างคีย์บอร์ดที่ไม่ต้องชาร์จอีกต่อไป Logitech เตรียมเปิดตัว Signature Slim Solar+ ซึ่งเป็นคีย์บอร์ดไร้สายที่มาพร้อมแผงโซลาร์ขนาดเล็กด้านบนแถวปุ่มฟังก์ชัน โดยใช้เทคโนโลยีที่เรียกว่า Logi LightCharge ซึ่งผสานแถบดูดซับแสงเข้ากับแบตเตอรี่แบบประหยัดพลังงาน ทำให้สามารถใช้งานได้นานถึง 10 ปีโดยไม่ต้องชาร์จด้วยสายหรือแท่นชาร์จ ดีไซน์ของ Signature Slim Solar+ คล้ายกับ MX Keys S มาก ทั้งขนาดและรูปทรง แต่เบากว่าถึง 14% และผลิตจากพลาสติกรีไซเคิล 70% ตัวคีย์บอร์ดรองรับการเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ได้ถึง 3 เครื่องพร้อมกันผ่าน Bluetooth หรือ Logi Bolt USB-C receiver และสามารถสลับอุปกรณ์ได้ด้วยปุ่ม Easy Switch ฟีเจอร์เด่นอีกอย่างคือ AI Launch Key ซึ่งเป็นปุ่มเฉพาะสำหรับเรียกใช้งาน Microsoft Copilot บน Windows หรือ Gemini บน ChromeOS โดยสามารถปรับเปลี่ยนให้ทำงานอื่นได้ผ่านแอป Logi Options+ นอกจากนี้ยังรองรับ Smart Actions ที่ให้ผู้ใช้สร้าง automation เช่น เปิดแอปหลายตัวพร้อมกัน หรือส่งคำสั่งแบบชุดเดียวจบ—all ผ่านปุ่มเดียว ✅ คุณสมบัติหลักของ Logitech Signature Slim Solar+ ➡️ ใช้พลังงานจากแสงธรรมชาติหรือแสงในอาคารผ่านแผงโซลาร์ ➡️ แบตเตอรี่มีอายุการใช้งานสูงสุดถึง 10 ปี ➡️ ใช้เทคโนโลยี Logi LightCharge เพื่อดูดซับแสงและจัดการพลังงาน ✅ ดีไซน์และวัสดุ ➡️ คล้าย MX Keys S แต่เบากว่า 14% และบางกว่าเล็กน้อย ➡️ ผลิตจากพลาสติกรีไซเคิล 70% ➡️ ขนาด 430.8 x 142.9 x 20.2 มม. น้ำหนัก 700 กรัม ✅ การเชื่อมต่อและการใช้งาน ➡️ รองรับ Bluetooth และ Logi Bolt USB-C receiver ➡️ เชื่อมต่อได้ 3 อุปกรณ์พร้อมกัน และสลับด้วย Easy Switch ➡️ ปุ่ม AI Launch Key เรียกใช้งาน Copilot หรือ Gemini ได้ทันที ✅ ฟีเจอร์เสริมผ่าน Logi Options+ ➡️ ปรับแต่งปุ่มได้ตามต้องการ รวมถึง Smart Actions ➡️ สร้าง automation เช่น เปิดหลายแอปพร้อมกัน หรือส่งคำสั่งชุดเดียว ➡️ รองรับระบบ Android, ChromeOS, Linux, macOS และ Windows https://www.tomshardware.com/peripherals/keyboards/solar-powered-logitech-keyboard-appears-on-amazon-mexico-mx-keys-s-look-alike-promises-up-to-10-years-of-power