🎨 “Google เปลี่ยนโลโก้ ‘G’ เป็นแบบไล่เฉดสี — สัญลักษณ์ใหม่ของยุค AI ที่ไม่ใช่แค่เรื่องดีไซน์” หลังจากใช้โลโก้ตัวอักษร “G” แบบสี่สีแยกกันมาตั้งแต่ปี 2015 Google ได้ประกาศรีเฟรชโลโก้ครั้งใหญ่ในเดือนกันยายน 2025 โดยเปลี่ยนเป็นเวอร์ชันใหม่ที่ใช้การไล่เฉดสี (gradient) ระหว่างสีแดง เหลือง เขียว และน้ำเงิน ซึ่งยังคงเป็นสีประจำแบรนด์ แต่ถูกนำเสนอในรูปแบบที่ทันสมัยและมีชีวิตชีวามากขึ้น การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ใช่แค่เรื่องความสวยงาม — Google ระบุว่าโลโก้ใหม่นี้เป็น “สัญลักษณ์ของยุค AI” ที่บริษัทกำลังเข้าสู่เต็มตัว โดยเฉพาะหลังจากเปิดตัว Gemini AI ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์หลักของ Google ที่ถูกฝังอยู่ในบริการต่าง ๆ เช่น Search, Workspace, Chrome และ Android โลโก้แบบไล่เฉดสีนี้เริ่มปรากฏใน Google Search ตั้งแต่ต้นปี และขยายไปยังแอปอื่น ๆ อย่างต่อเนื่อง รวมถึง favicon บนเว็บไซต์และไอคอนในมือถือ โดย Google ยืนยันว่าโลโก้ใหม่นี้จะกลายเป็นสัญลักษณ์หลักของทั้งแบรนด์และองค์กร นอกจากความสดใสของสีที่ไหลลื่นต่อกัน โลโก้ใหม่นี้ยังถูกออกแบบให้ดูดีในขนาดเล็ก เช่น บนแอปมือถือหรือ favicon ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้จดจำได้ง่ายขึ้น และสื่อถึงความลื่นไหลของประสบการณ์ใช้งานที่ขับเคลื่อนด้วย AI แม้โลโก้ “G” จะถูกเปลี่ยน แต่โลโก้คำว่า “Google” แบบเต็มยังคงเดิม เพื่อรักษาความคุ้นเคยของผู้ใช้ทั่วโลก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Google เปลี่ยนโลโก้ “G” จากแบบสี่สีแยกเป็นแบบไล่เฉดสี (gradient) ➡️ โลโก้ใหม่ใช้สีแดง เหลือง เขียว น้ำเงิน แบบไหลลื่นต่อกัน ➡️ เป็นการรีเฟรชครั้งใหญ่ในรอบ 10 ปี นับจากการออกแบบโลโก้ปี 2015 ➡️ โลโก้ใหม่นี้เป็นสัญลักษณ์ของยุค AI ที่ Google กำลังเข้าสู่ ➡️ เริ่มใช้ใน Google Search และขยายไปยัง Android, Chrome, Gemini และ Workspace ➡️ โลโก้แบบใหม่ดูดีในขนาดเล็ก เช่น favicon และไอคอนมือถือ ➡️ โลโก้คำว่า “Google” แบบเต็มยังคงเดิม ไม่เปลี่ยนแปลง ➡️ การเปลี่ยนแปลงนี้ช่วยให้แบรนด์มีความสอดคล้องและทันสมัยมากขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โลโก้ใหม่ปรากฏครั้งแรกใน Google Search บน iOS และ Pixel ก่อนขยายไป Android ➡️ Gemini AI ใช้ดีไซน์แบบ “Gemini spark” ที่สอดคล้องกับโลโก้ G แบบใหม่ ➡️ การใช้ gradient ช่วยลดขอบแข็งของสี ทำให้โลโก้กลมกลืนกับแอปอื่น ๆ ➡️ การออกแบบโลโก้ให้เหมาะกับขนาดเล็กช่วยเพิ่มการจดจำแบรนด์ในยุคมือถือ ➡️ การเปลี่ยนโลโก้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ “AI-first” ของ Google https://securityonline.info/google-refreshes-its-g-logo-with-a-gradient-signaling-a-new-era-focused-on-ai/

🧠 “Microsoft เปิดตัว ‘Vibe Working’ พร้อม Agent Mode ใน Word และ Excel — ยุคใหม่ของการทำงานร่วมกับ AI ที่ไม่ใช่แค่ผู้ช่วย แต่คือเพื่อนร่วมทีม” Microsoft กำลังพลิกโฉมการทำงานในออฟฟิศด้วยแนวคิดใหม่ที่เรียกว่า “Vibe Working” ซึ่งเป็นการนำ AI เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการทำงานอย่างลึกซึ้ง โดยเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ใน Microsoft 365 Copilot ได้แก่ “Agent Mode” สำหรับ Word และ Excel และ “Office Agent” ใน Copilot Chat เพื่อสร้างเอกสารและงานนำเสนอจากคำสั่งสนทนา Agent Mode ใน Excel ถูกออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้สามารถสร้างสูตร วิเคราะห์ข้อมูล และสร้างกราฟได้โดยไม่ต้องมีความรู้เชิงลึกด้าน Excel โดย AI จะทำหน้าที่เหมือนผู้เชี่ยวชาญที่สามารถวางแผนงานหลายขั้นตอน ตรวจสอบผลลัพธ์ และปรับปรุงจนได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง ใน Word ฟีเจอร์นี้เปลี่ยนการเขียนเอกสารให้กลายเป็น “การสนทนา” ผู้ใช้สามารถสั่งให้ Copilot สรุป แก้ไข หรือเขียนใหม่ตามสไตล์ที่ต้องการ พร้อมถามตอบเพื่อปรับเนื้อหาให้ตรงใจมากขึ้น ส่วน Office Agent ใน Copilot Chat จะช่วยสร้างงานนำเสนอ PowerPoint หรือเอกสาร Word จากคำสั่งสนทนา โดยใช้โมเดล AI จาก Anthropic ซึ่งสามารถค้นคว้าข้อมูลจากเว็บและจัดเรียงเนื้อหาอย่างมีโครงสร้าง ฟีเจอร์ทั้งหมดนี้เปิดให้ทดลองใช้งานผ่านโปรแกรม Frontier บนเวอร์ชันเว็บก่อน และจะขยายไปยังเวอร์ชันเดสก์ท็อปในอนาคต โดย Microsoft ตั้งเป้าให้การทำงานร่วมกับ AI กลายเป็นรูปแบบใหม่ของการสร้างสรรค์งานในยุคดิจิทัล ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Microsoft เปิดตัวแนวคิด “Vibe Working” พร้อมฟีเจอร์ Agent Mode และ Office Agent ➡️ Agent Mode ใน Excel ช่วยสร้างสูตร วิเคราะห์ข้อมูล และสร้างกราฟจากคำสั่งธรรมดา ➡️ Agent Mode ใน Word เปลี่ยนการเขียนเอกสารให้เป็นการสนทนาแบบโต้ตอบ ➡️ Office Agent ใน Copilot Chat สร้าง PowerPoint และ Word จากคำสั่งสนทนา ➡️ ใช้โมเดล AI จาก OpenAI และ Anthropic เพื่อเพิ่มคุณภาพของผลลัพธ์ ➡️ Agent Mode ทำงานแบบหลายขั้นตอน พร้อมตรวจสอบและปรับปรุงผลลัพธ์ ➡️ เปิดให้ทดลองใช้งานผ่านโปรแกรม Frontier บนเวอร์ชันเว็บก่อน ➡️ Desktop support จะตามมาในอัปเดตถัดไป ➡️ Agent Mode ใน Excel ทำคะแนนได้ 57.2% ในการทดสอบ SpreadsheetBench เทียบกับมนุษย์ที่ได้ 71.3% ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ “Vibe Working” เป็นแนวคิดต่อยอดจาก “Vibe Coding” ที่ใช้ AI สร้างโค้ดจากคำสั่งสนทนา ➡️ SpreadsheetBench เป็นชุดทดสอบความสามารถของ AI ในการจัดการข้อมูล Excel ➡️ Anthropic เป็นบริษัท AI ที่เน้นความปลอดภัยและความเข้าใจเชิงบริบท ➡️ Microsoft 365 Copilot ได้รับการอัปเดตอย่างต่อเนื่องเพื่อรองรับการทำงานแบบ AI-first ➡️ ฟีเจอร์ใหม่ช่วยให้ผู้ใช้ทั่วไปเข้าถึงความสามารถระดับผู้เชี่ยวชาญได้ง่ายขึ้น https://securityonline.info/vibe-working-is-here-microsoft-introduces-ai-agent-mode-for-word-and-excel/

🐍 “ช่องโหว่ RCE ร้ายแรงใน Apache Fory’s Python Module — เมื่อการ deserialize กลายเป็นประตูหลังให้แฮกเกอร์” Apache Fory ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์ก serialization แบบ multi-language ที่เน้นประสิทธิภาพสูง ได้เปิดเผยช่องโหว่ร้ายแรงในโมดูล Python ที่ชื่อว่า “pyfory” โดยช่องโหว่นี้ถูกระบุในรหัส CVE-2025-61622 และมีระดับความรุนแรง “Critical” ด้วยคะแนน CVSS สูงสุดถึง 9.8 ช่องโหว่นี้เกิดจากการใช้ fallback serializer ที่เรียกว่า “pickle” ซึ่งเป็นกลไกใน Python สำหรับการแปลงข้อมูลให้สามารถจัดเก็บและส่งต่อได้ แต่หากนำไปใช้กับข้อมูลที่ไม่ได้รับการตรวจสอบหรือมาจากแหล่งที่ไม่เชื่อถือ ก็สามารถเปิดช่องให้แฮกเกอร์ส่งข้อมูลที่ถูกออกแบบมาเพื่อเรียกใช้ pickle.loads() ซึ่งจะนำไปสู่การรันโค้ดอันตรายจากระยะไกล (Remote Code Execution) ช่องโหว่นี้ส่งผลกระทบต่อ pyfory ตั้งแต่เวอร์ชัน 0.5.0 ถึง 0.12.2 โดยเฉพาะในแอปพลิเคชันที่ deserialize ข้อมูลจากแหล่งภายนอกโดยไม่กรองหรือป้องกันอย่างเหมาะสม ทีม Apache Fory ได้ออกแพตช์ในเวอร์ชัน 0.12.3 ซึ่งได้ลบ fallback pickle serializer ออกไปโดยสิ้นเชิง เพื่อปิดช่องทางการโจมตีนี้ และแนะนำให้ผู้ใช้อัปเดตทันทีโดยไม่มีวิธีแก้ไขชั่วคราว (workaround) ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ช่องโหว่ CVE-2025-61622 เป็น Remote Code Execution (RCE) ในโมดูล pyfory ของ Apache Fory ➡️ เกิดจากการใช้ fallback serializer แบบ pickle โดยไม่มีการป้องกัน ➡️ ผู้โจมตีสามารถส่งข้อมูลที่บังคับให้ระบบใช้ pickle.loads() ซึ่งเปิดทางให้รันโค้ดอันตราย ➡️ ส่งผลกระทบต่อเวอร์ชัน 0.5.0 ถึง 0.12.2 ของ pyfory ➡️ แอปพลิเคชันที่ deserialize ข้อมูลจากแหล่งภายนอกโดยไม่กรองจะเสี่ยงสูง ➡️ Apache Fory ได้ออกแพตช์ในเวอร์ชัน 0.12.3 โดยลบ pickle fallback ออกไป ➡️ ไม่มี workaround ชั่วคราว ต้องอัปเดตแพตช์ทันที ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ pickle ใน Python เป็นเครื่องมือ serialization ที่ทรงพลังแต่มีความเสี่ยงสูง ➡️ การใช้ pickle กับข้อมูลที่ไม่ได้รับการตรวจสอบถือเป็นแนวทางที่ไม่ปลอดภัย ➡️ ช่องโหว่ลักษณะนี้เคยถูกใช้ในมัลแวร์และการโจมตีแบบ supply chain ➡️ Apache Fory เป็นเฟรมเวิร์กที่ใช้ในระบบ distributed และ AI pipeline หลายแห่ง ➡️ การลบ fallback serializer เป็นแนวทางที่ปลอดภัยที่สุดในการป้องกัน RCE https://securityonline.info/critical-rce-flaw-in-apache-forys-python-module-cve-2025-61622/

🔐 “OpenSSL แพตช์ช่องโหว่ 3 รายการ — เสี่ยง RCE, Side-Channel และ Crash จาก IPv6 ‘no_proxy’” OpenSSL ซึ่งเป็นไลบรารีเข้ารหัสที่ใช้กันอย่างแพร่หลายทั่วโลก ได้ออกแพตช์อัปเดตเมื่อวันที่ 30 กันยายน 2025 เพื่อแก้ไขช่องโหว่ความปลอดภัย 3 รายการที่ส่งผลกระทบต่อทุกเวอร์ชันหลัก ตั้งแต่ 1.0.2 ถึง 3.5 โดยมีระดับความรุนแรงตั้งแต่ Low ถึง Moderate แต่มีผลกระทบที่อาจร้ายแรงในบางบริบท ช่องโหว่แรก (CVE-2025-9230) เป็นการอ่านและเขียนข้อมูลนอกขอบเขต (Out-of-Bounds Read & Write) ในกระบวนการถอดรหัส CMS ที่ใช้การเข้ารหัสแบบรหัสผ่าน (PWRI) ซึ่งอาจนำไปสู่การ crash หรือแม้แต่การรันโค้ดจากผู้โจมตีได้ แม้โอกาสในการโจมตีจะต่ำ เพราะ CMS แบบ PWRI ใช้น้อยมากในโลกจริง แต่ช่องโหว่นี้ยังคงถูกจัดว่า “Moderate” และส่งผลต่อทุกเวอร์ชันหลักของ OpenSSL ช่องโหว่ที่สอง (CVE-2025-9231) เป็นการโจมตีแบบ Timing Side-Channel บนแพลตฟอร์ม ARM64 ที่ใช้ SM2 algorithm ซึ่งอาจเปิดช่องให้ผู้โจมตีสามารถวัดเวลาและกู้คืน private key ได้จากระยะไกลในบางกรณี โดยเฉพาะเมื่อมีการใช้ provider แบบ custom ที่รองรับ SM2 ช่องโหว่สุดท้าย (CVE-2025-9232) เป็นการอ่านข้อมูลนอกขอบเขตใน HTTP client API เมื่อมีการตั้งค่า no_proxy และใช้ URL ที่มี IPv6 ซึ่งอาจทำให้แอปพลิเคชัน crash ได้ แม้จะมีโอกาสโจมตีต่ำ แต่ก็ส่งผลต่อระบบที่ใช้ OCSP และ CMP ที่อิง HTTP client ของ OpenSSL OpenSSL ได้ออกแพตช์สำหรับเวอร์ชัน 3.5.4, 3.4.3, 3.3.5, 3.2.6, 3.0.18, 1.1.1zd และ 1.0.2zm โดยแนะนำให้ผู้ใช้ทุกคนอัปเดตทันทีเพื่อป้องกันความเสี่ยง แม้ FIPS module จะไม่ได้รับผลกระทบ แต่โค้ดที่อยู่ภายนอกยังคงเสี่ยงต่อการโจมตี ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ OpenSSL ออกแพตช์แก้ไขช่องโหว่ 3 รายการเมื่อวันที่ 30 กันยายน 2025 ➡️ CVE-2025-9230: Out-of-Bounds Read & Write ในการถอดรหัส CMS แบบ PWRI ➡️ CVE-2025-9231: Timing Side-Channel ใน SM2 บน ARM64 อาจกู้คืน private key ได้ ➡️ CVE-2025-9232: Out-of-Bounds Read ใน HTTP client เมื่อใช้ no_proxy กับ IPv6 ➡️ ช่องโหว่ทั้งหมดส่งผลต่อเวอร์ชัน 1.0.2 ถึง 3.5 ของ OpenSSL ➡️ แพตช์ใหม่ได้แก่เวอร์ชัน 3.5.4, 3.4.3, 3.3.5, 3.2.6, 3.0.18, 1.1.1zd และ 1.0.2zm ➡️ FIPS module ไม่ได้รับผลกระทบ เพราะโค้ดที่มีช่องโหว่อยู่ภายนอก boundary ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SM2 เป็นอัลกอริธึมเข้ารหัสที่ใช้ในประเทศจีน และไม่เป็นมาตรฐาน TLS ทั่วไป ➡️ Timing Side-Channel เป็นเทคนิคที่ใช้วัดเวลาการประมวลผลเพื่อกู้ข้อมูลลับ ➡️ CMS (Cryptographic Message Syntax) ใช้ในระบบอีเมลและเอกสารที่เข้ารหัส ➡️ no_proxy เป็น environment variable ที่ใช้ควบคุมการ bypass proxy ใน HTTP client ➡️ OCSP และ CMP เป็นโปรโตคอลที่ใช้ตรวจสอบใบรับรองดิจิทัลในระบบ PKI https://securityonline.info/openssl-patches-three-flaws-timing-side-channel-rce-risk-and-memory-corruption-affect-all-versions/

🎨 “เมื่อความผิดหวังกลายเป็นอิสรภาพ — ทำไมสายครีเอทีฟควรหันมาใช้ FOSS ในวันที่เครื่องมือกลายเป็นกรง” ในยุคที่ซอฟต์แวร์กลายเป็น “เครื่องใช้ไฟฟ้า” มากกว่าชุดเครื่องมือสร้างสรรค์ ผู้ใช้งานสายครีเอทีฟจำนวนมากเริ่มรู้สึกถึงความไม่มั่นคง: ฟีเจอร์หายไปหลังอัปเดต, ไฟล์เปิดไม่ได้เพราะ format ถูกล็อก, หรือราคาสมัครสมาชิกที่พุ่งขึ้นโดยไม่มีคำอธิบาย สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่ปัญหาเล็กน้อย แต่คือสัญญาณว่า “อำนาจในการควบคุมเครื่องมือ” ได้ถูกย้ายจากผู้ใช้ไปยังผู้ขาย บทความจาก It's FOSS ชี้ว่า Free and Open Source Software (FOSS) ไม่ใช่แค่ทางเลือกที่ไม่มีค่าใช้จ่าย — แต่มันคือการคืนอำนาจให้ผู้สร้างสรรค์ได้ปรับแต่งเครื่องมือให้เหมาะกับตนเอง ไม่ต้องรอ vendor อัปเดต ไม่ต้องกลัวฟีเจอร์หาย และไม่ต้องผูกติดกับระบบปิดที่ไม่โปร่งใส ตัวอย่างที่ชัดเจนคือ Blender ซึ่งเคยถูกมองว่าเป็นเครื่องมือสมัครเล่น แต่ปัจจุบันถูกใช้สร้างภาพยนตร์ระดับมืออาชีพ เพราะเปิดให้ผู้ใช้เขียนสคริปต์ สร้างปลั๊กอิน และแชร์เครื่องมือกันได้อย่างอิสระ เช่นเดียวกับ Krita ที่มีระบบแปรงแบบเปิด, Godot ที่ให้ผู้พัฒนาเกมควบคุมทุกส่วนของเอนจิน, Inkscape ที่ใช้ SVG เป็นมาตรฐานเปิด และ Darktable ที่ให้ช่างภาพปรับแต่ง RAW ได้อย่างลึกซึ้ง บทความยังชี้ให้เห็นว่า “มาตรฐานอุตสาหกรรม” ไม่ได้ถูกกำหนดโดยบริษัทใหญ่ แต่ถูกสร้างจากงานของผู้ใช้จริง เช่น Blender ที่กลายเป็นมาตรฐานใหม่ในวงการ VFX หรือ Krita ที่กลายเป็นเครื่องมือหลักของนักวาดการ์ตูน ผู้เขียนซึ่งเป็นนักเขียนและผู้กำกับภาพยนตร์จากเอเชียใต้ เล่าว่าการเปลี่ยนมาใช้ FOSS ไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่คือการเปลี่ยนวิธีคิด — จากการเป็นผู้ใช้ มาเป็นผู้ร่วมสร้าง และจากการพึ่งพา มาเป็นการควบคุม ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ FOSS คือทางเลือกที่ให้ผู้ใช้ควบคุมเครื่องมือได้อย่างเต็มที่ ➡️ Blender, Krita, Godot, Inkscape และ Darktable เป็นตัวอย่างของ FOSS ที่ใช้จริงในอุตสาหกรรม ➡️ Blender ใช้ในภาพยนตร์มืออาชีพ เพราะเปิดให้เขียนสคริปต์และแชร์ปลั๊กอิน ➡️ Krita มีระบบแปรงและปลั๊กอินที่ผู้ใช้สามารถสร้างและแชร์ได้ ➡️ Godot เป็นเอนจินเกมแบบเปิดที่ให้ผู้ใช้ควบคุมทุกส่วนของการพัฒนา ➡️ Inkscape ใช้มาตรฐาน SVG ทำให้ไม่มีการล็อกไฟล์ ➡️ Darktable ให้ช่างภาพปรับแต่ง RAW ด้วย Lua scripting และ format แบบเปิด ➡️ ผู้เขียนบทความใช้ Neovim สร้างระบบเขียนบทแบบ Integrated Writing Environment ➡️ การใช้ FOSS ช่วยลดการพึ่งพาระบบปิดและเพิ่มความยืดหยุ่นในการทำงาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Ubuntu 24.04 รองรับ FOSS สำหรับงานออกแบบ เช่น GIMP, Inkscape, Kdenlive, Scribus ➡️ Krita ได้รับความนิยมในวงการวาดการ์ตูนและภาพประกอบระดับมืออาชีพ ➡️ Linux OS เป็นระบบที่เสถียรและเหมาะกับงานสร้างสรรค์ที่ต้องการความยืดหยุ่น ➡️ Open formats เช่น SVG, OpenEXR, glTF, FLAC ช่วยให้ไฟล์สามารถใช้งานข้ามแพลตฟอร์มได้ ➡️ FOSS ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความปลอดภัยจากการผูกติดกับ vendor https://news.itsfoss.com/creatives-need-foss-now/

🧠 “Fedora เปิดร่างนโยบาย Vibe Coding — เมื่อ AI กลายเป็นผู้ช่วยในโอเพ่นซอร์ส แต่ไม่ใช่ผู้ตัดสิน” Fedora Project ซึ่งเป็นหนึ่งในเสาหลักของโลกโอเพ่นซอร์ส ได้เปิดร่างนโยบายใหม่ว่าด้วยการใช้เครื่องมือ AI ในการพัฒนาโค้ด โดยเน้นแนวคิด “Vibe Coding” ที่ให้ AI เป็นผู้ช่วยในการสร้างสรรค์ แต่ยังคงให้มนุษย์เป็นผู้รับผิดชอบหลักในทุกขั้นตอนของการพัฒนา ร่างนโยบายนี้เป็นผลจากการปรึกษาหารือกับชุมชนตลอดหนึ่งปีเต็ม เริ่มจากการสำรวจความคิดเห็นในช่วงฤดูร้อนปี 2024 และนำมาสู่การกำหนดแนวทาง 4 ด้านหลัก ได้แก่ การใช้ AI ในการเขียนโค้ด, การรีวิว, การจัดการโครงการ และการใช้ข้อมูล สำหรับผู้พัฒนาโค้ดที่ใช้ AI ช่วยงาน Fedora ระบุชัดว่า “คุณต้องรับผิดชอบทุกบรรทัดที่ส่งเข้าไป” โดย AI ถือเป็นเพียงข้อเสนอ ไม่ใช่โค้ดสุดท้าย ผู้ใช้ต้องตรวจสอบ ทดสอบ และเข้าใจสิ่งที่ตนเองส่งเข้าไป และหาก AI มีส่วนช่วยอย่างมีนัยสำคัญ ควรระบุไว้ใน commit message เพื่อความโปร่งใส ในส่วนของผู้รีวิว แม้จะสามารถใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ได้ แต่ไม่สามารถใช้ AI ตัดสินใจแทนมนุษย์ได้ การอนุมัติสุดท้ายต้องมาจากคนจริงเท่านั้น ด้านการจัดการโครงการ Fedora ห้ามใช้ AI ในการตัดสินเรื่องจรรยาบรรณ การอนุมัติทุน การคัดเลือกหัวข้อสัมมนา หรือการแต่งตั้งผู้นำ และหากมีฟีเจอร์ AI ที่ส่งข้อมูลออกไปยังบริการภายนอก ต้องให้ผู้ใช้ opt-in เท่านั้น ในทางกลับกัน Fedora สนับสนุนการแพ็กเกจเครื่องมือ AI และเฟรมเวิร์กต่าง ๆ ให้ใช้งานได้ในระบบ Fedora ตราบใดที่ปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านลิขสิทธิ์และการจัดการแพ็กเกจ ร่างนโยบายนี้เปิดให้ชุมชนแสดงความคิดเห็นเป็นเวลา 2 สัปดาห์ ก่อนจะเข้าสู่การลงคะแนนอย่างเป็นทางการโดย Fedora Council ผ่านระบบ ticket voting ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Fedora เปิดร่างนโยบายการใช้ AI ในการพัฒนาโค้ดแบบ Vibe Coding ➡️ ผู้ใช้ AI ต้องรับผิดชอบโค้ดทั้งหมดที่ส่งเข้าไป ไม่ใช่ปล่อยให้ AI ตัดสินใจแทน ➡️ หาก AI มีส่วนช่วยอย่างมีนัยสำคัญ ควรระบุไว้ใน commit message ➡️ ผู้รีวิวสามารถใช้ AI ช่วยวิเคราะห์ได้ แต่ไม่สามารถใช้ AI ตัดสินใจแทนมนุษย์ ➡️ ห้ามใช้ AI ในการตัดสินเรื่องจรรยาบรรณ ทุน สัมมนา หรือการแต่งตั้งผู้นำ ➡️ ฟีเจอร์ AI ที่ส่งข้อมูลออกไปต้องให้ผู้ใช้ opt-in เท่านั้น ➡️ Fedora สนับสนุนการแพ็กเกจเครื่องมือ AI หากปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านลิขสิทธิ์ ➡️ ห้ามใช้การ scrape ข้อมูลจาก Fedora อย่างหนักจนกระทบโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ ร่างนโยบายเปิดให้ชุมชนแสดงความคิดเห็น 2 สัปดาห์ก่อนลงคะแนน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ “Vibe Coding” เป็นแนวคิดที่ให้ AI เป็นผู้ช่วยสร้างสรรค์ ไม่ใช่ผู้ควบคุม ➡️ หลายโครงการโอเพ่นซอร์สเริ่มใช้ AI เช่น GitHub Copilot, Sourcery, Log Detective ➡️ การระบุ Assisted-by: ใน commit message เป็นแนวทางใหม่ที่หลายโครงการเริ่มใช้ ➡️ การใช้ AI ในการรีวิวโค้ดยังมีข้อจำกัดด้านคุณภาพและความเข้าใจบริบท ➡️ Fedora เป็น upstream ของ Red Hat และมีอิทธิพลต่อระบบ Linux ทั่วโลก https://news.itsfoss.com/fedora-ai-guidelines/

❤️‍🔥 “อักเสบเรื้อรังกลายเป็นตัวทำนายโรคหัวใจที่แม่นยำกว่าคอเลสเตอรอล — ACC แนะตรวจ hs-CRP เป็นมาตรฐานใหม่” เป็นเวลาหลายสิบปีที่คอเลสเตอรอล โดยเฉพาะ LDL หรือ ApoB ถูกใช้เป็นตัวชี้วัดหลักในการประเมินความเสี่ยงโรคหัวใจ แต่ล่าสุด American College of Cardiology (ACC) ได้ออกคำแนะนำใหม่เมื่อปลายเดือนกันยายน 2025 ว่า “การอักเสบเรื้อรัง” โดยเฉพาะค่าที่วัดจาก hs-CRP (high-sensitivity C-reactive protein) เป็นตัวทำนายโรคหัวใจที่แม่นยำกว่า และควรตรวจเป็นมาตรฐานร่วมกับคอเลสเตอรอลในทุกคน ไม่ว่าจะมีโรคหัวใจอยู่แล้วหรือไม่ เหตุผลคือ แม้ผู้ป่วยจะควบคุมคอเลสเตอรอลได้ดีด้วยยาสแตติน แต่ยังมีความเสี่ยงหลงเหลืออยู่จากการอักเสบที่ไม่ถูกตรวจวัด ซึ่งเรียกว่า “residual inflammatory risk” โดยเฉพาะในกลุ่มที่ไม่มีปัจจัยเสี่ยงแบบดั้งเดิม เช่น ไม่สูบบุหรี่ ไม่มีเบาหวาน หรือความดันสูง แต่ยังมี hs-CRP สูงเกิน 2 mg/L การศึกษาหลายฉบับ เช่น JUPITER, COLCOT และ LoDoCo2 พบว่า การใช้ยาสแตตินและโคลชิซีนสามารถลดความเสี่ยงได้แม้ LDL จะอยู่ในระดับปกติ ส่วนยาใหม่อย่าง canakinumab แม้ลดเหตุการณ์หัวใจได้ แต่มีราคาสูงและเพิ่มความเสี่ยงติดเชื้อ นอกจากยาแล้ว ACC ยังเน้นการปรับพฤติกรรม เช่น การออกกำลังกายอย่างสม่ำเสมอ, การรับประทานอาหารแบบ Mediterranean หรือ DASH, การเลิกบุหรี่ และการควบคุมน้ำหนัก ซึ่งล้วนช่วยลด hs-CRP ได้อย่างมีนัยสำคัญ การตรวจ hs-CRP เป็นการเจาะเลือดง่าย ๆ และราคาถูก โดยค่าต่ำกว่า 1 mg/L ถือว่าดี, 1–3 mg/L คือความเสี่ยงปานกลาง และมากกว่า 3 mg/L คือความเสี่ยงสูง หากเกิน 10 mg/L อาจเกิดจากการติดเชื้อชั่วคราว ควรตรวจซ้ำใน 2–3 สัปดาห์ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ACC แนะนำให้ตรวจ hs-CRP เป็นมาตรฐานร่วมกับคอเลสเตอรอลในทุกคน ➡️ hs-CRP เป็นตัวทำนายโรคหัวใจที่แม่นยำกว่าคอเลสเตอรอลในหลายกลุ่ม ➡️ ความเสี่ยงหลงเหลือจากการอักเสบยังคงอยู่แม้ควบคุม LDL ได้ดี ➡️ hs-CRP สูงกว่า 2 mg/L ในผู้ใช้สแตตินยังมีความเสี่ยงต่อเหตุการณ์หัวใจ ➡️ ยาโคลชิซีนและสแตตินช่วยลด hs-CRP และลดความเสี่ยงโรคหัวใจ ➡️ Canakinumab ลดเหตุการณ์หัวใจได้ แต่มีราคาสูงและเพิ่มความเสี่ยงติดเชื้อ ➡️ การออกกำลังกายและอาหารแบบ Mediterranean/DASH ช่วยลด hs-CRP ➡️ ค่าปกติของ hs-CRP คือ <1 mg/L, ความเสี่ยงปานกลาง 1–3 mg/L, ความเสี่ยงสูง >3 mg/L ➡️ หาก hs-CRP >10 mg/L ควรตรวจซ้ำหลังจากหายจากการติดเชื้อ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ hs-CRP เป็นโปรตีนที่สร้างจากตับเมื่อเกิดการอักเสบในร่างกาย ➡️ การอักเสบเรื้อรังเกี่ยวข้องกับการเกิดคราบไขมันในหลอดเลือดและการแตกของคราบ ➡️ Imaging เช่น CT, MRI, PET อาจช่วยตรวจการอักเสบในหลอดเลือด แต่ยังไม่พร้อมใช้ทั่วไป ➡️ Omega-3 (EPA + DHA) ช่วยลดการอักเสบและลดเหตุการณ์หัวใจในผู้ป่วยหัวใจล้มเหลว ➡️ IL-6 inhibitors กำลังอยู่ระหว่างการวิจัยเพื่อใช้ลดการอักเสบในโรคหัวใจ ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ การตรวจ hs-CRP ครั้งเดียวอาจไม่แม่นยำ หากมีการติดเชื้อหรืออาการอักเสบอื่น ⛔ ยาโคลชิซีนควรหลีกเลี่ยงในผู้ที่มีปัญหาไตหรือตับ ⛔ Canakinumab แม้มีผลดี แต่มีราคาสูงและเพิ่มความเสี่ยงติดเชื้อ ⛔ การใช้ imaging เพื่อตรวจการอักเสบยังไม่เหมาะกับการใช้งานทั่วไป ⛔ การไม่ตรวจ hs-CRP อาจทำให้พลาดการประเมินความเสี่ยงที่สำคัญ https://www.empirical.health/blog/inflammation-and-heart-health/

🚫 “Imgur ปิดบริการในสหราชอาณาจักร หลังถูกสอบสวนเรื่องข้อมูลเด็ก — เมื่อความนิยมไม่อาจต้านกฎคุ้มครองเยาวชน” Imgur เว็บไซต์แชร์ภาพยอดนิยมที่มีผู้ใช้งานมากกว่า 130 ล้านคนทั่วโลก ได้ตัดสินใจ “ปิดบริการในสหราชอาณาจักร” อย่างกะทันหันในวันที่ 30 กันยายน 2025 หลังจากหน่วยงานกำกับดูแลด้านข้อมูลของอังกฤษ หรือ Information Commissioner’s Office (ICO) ออก “หนังสือแจ้งเจตนา” เพื่อปรับเงินบริษัทแม่ MediaLab AI Inc. จากข้อสงสัยว่ามีการละเมิดกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลของเด็ก การสอบสวนเริ่มต้นตั้งแต่ต้นปี 2025 ภายใต้กรอบ “Children’s Code” ซึ่งเป็นแนวทางที่กำหนดให้แพลตฟอร์มออนไลน์ต้องมีมาตรการปกป้องข้อมูลของเยาวชนอย่างเข้มงวด โดยเฉพาะเรื่องการตรวจสอบอายุและการจำกัดการติดตามพฤติกรรมออนไลน์ของเด็ก ICO ระบุว่า แม้ Imgur จะเลือกถอนตัวออกจากตลาดอังกฤษ แต่ “การออกจากประเทศไม่ได้หมายความว่าจะหลีกเลี่ยงความรับผิดชอบต่อการละเมิดที่เกิดขึ้นก่อนหน้านั้น” และการสอบสวนยังคงดำเนินต่อไป โดยบริษัทมีสิทธิ์ยื่นคำชี้แจงก่อนที่ ICO จะตัดสินใจขั้นสุดท้ายว่าจะปรับเงินหรือไม่ การตัดสินใจของ Imgur ถูกมองว่าเป็น “การตัดสินใจเชิงพาณิชย์” แต่หลายฝ่ายตั้งข้อสังเกตว่าเป็นผลโดยตรงจากแรงกดดันด้านกฎระเบียบ โดยเฉพาะเมื่อแพลตฟอร์มอื่นในเครือ MediaLab เช่น Kik Messenger ยังคงเปิดให้บริการในอังกฤษ เพราะมีการปรับตัวตามข้อกำหนดใหม่ กรณีนี้สะท้อนถึงแนวโน้มที่เข้มงวดขึ้นของยุโรปในการคุ้มครองข้อมูลเด็ก โดยก่อนหน้านี้ TikTok ก็เคยถูกปรับกว่า 15.8 ล้านดอลลาร์จากการปล่อยให้เด็กอายุต่ำกว่า 13 ปีใช้งานโดยไม่ตรวจสอบอายุอย่างเหมาะสม ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Imgur ปิดบริการในสหราชอาณาจักรตั้งแต่วันที่ 30 กันยายน 2025 ➡️ ICO ออกหนังสือแจ้งเจตนาปรับเงินบริษัทแม่ MediaLab AI Inc. ➡️ การสอบสวนเกี่ยวข้องกับการละเมิด Children’s Code ซึ่งเน้นการคุ้มครองข้อมูลเด็ก ➡️ ICO ระบุว่า Imgur ไม่ได้ตรวจสอบอายุผู้ใช้อย่างเหมาะสม ➡️ การถอนตัวจากประเทศไม่ช่วยให้บริษัทหลีกเลี่ยงความรับผิดชอบทางกฎหมาย ➡️ MediaLab ยังสามารถยื่นคำชี้แจงก่อนที่ ICO จะตัดสินใจขั้นสุดท้าย ➡️ Kik Messenger ซึ่งอยู่ในเครือเดียวกันยังคงเปิดให้บริการในอังกฤษ ➡️ ICO ยืนยันว่าการคุ้มครองข้อมูลเด็กเป็น “ภารกิจหลัก” ขององค์กร ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Children’s Code หรือ Age-Appropriate Design Code มีผลบังคับใช้ตั้งแต่ปี 2021 ➡️ กฎหมายนี้กำหนดให้แพลตฟอร์มต้องลดการติดตามพฤติกรรมเด็กและเพิ่มความโปร่งใส ➡️ TikTok เคยถูกปรับในอังกฤษจากการละเมิดกฎหมายคุ้มครองข้อมูลเด็ก ➡️ Snapchat ก็เคยถูกสอบสวนเรื่อง AI chatbot ที่อาจละเมิดความเป็นส่วนตัวของเด็ก ➡️ การใช้เทคโนโลยีตรวจสอบอายุ เช่น facial recognition หรือ document verification กำลังเป็นที่ถกเถียง https://www.express.co.uk/news/uk/2115228/image-site-imgur-pulls-out

🧩 “Comprehension Debt: เมื่อโค้ดที่สร้างด้วย AI กลายเป็นระเบิดเวลาที่ทีมพัฒนาไม่ทันเข้าใจ” ในยุคที่เครื่องมือ AI อย่าง LLM (Large Language Models) สามารถสร้างโค้ดได้ในพริบตา ปัญหาใหม่ที่กำลังค่อย ๆ ก่อตัวขึ้นในวงการซอฟต์แวร์คือสิ่งที่เรียกว่า “Comprehension Debt” หรือ “หนี้ความเข้าใจ” ซึ่งหมายถึงเวลาที่ทีมพัฒนาต้องใช้เพื่อทำความเข้าใจโค้ดที่ถูกสร้างขึ้นโดย AI ก่อนจะสามารถแก้ไขหรือปรับปรุงได้อย่างปลอดภัย บทความจาก Codemanship ชี้ว่า ปัญหานี้คล้ายกับการทำงานกับระบบ legacy ที่เขียนโดยคนอื่นเมื่อหลายสิบปีก่อน — เราไม่สามารถเปลี่ยนโค้ดได้ทันทีโดยไม่เข้าใจว่าโค้ดนั้นทำอะไร และทำไมมันถึงทำแบบนั้น แต่สิ่งที่ต่างออกไปคือ “ขนาดของปัญหา” ที่ใหญ่ขึ้นอย่างมหาศาล เพราะโค้ดที่สร้างโดย LLM ถูกผลิตออกมาในปริมาณมากและรวดเร็ว จนทีมงานไม่ทันได้อ่านหรือทดสอบอย่างละเอียด บางทีมเลือกที่จะตรวจสอบและปรับปรุงโค้ดก่อนนำเข้า repository ซึ่งแม้จะใช้เวลา แต่ก็ช่วยลดความเสี่ยงในระยะยาว ขณะที่บางทีมเลือกใช้โค้ดจาก AI โดยแทบไม่ได้อ่านหรือทดสอบเลย ซึ่งสร้าง “หนี้ความเข้าใจ” ที่จะย้อนกลับมาทำให้การแก้ไขในอนาคตยุ่งยากขึ้น แม้ผู้สนับสนุน AI จะบอกว่า “ก็ให้เครื่องมือแก้ให้สิ” แต่ในความเป็นจริง การใช้ LLM แก้โค้ดที่มันสร้างเองมักนำไปสู่ “doom loop” — วนลูปซ้ำ ๆ ที่เครื่องมือไม่สามารถแก้ปัญหาได้ และสุดท้ายก็ต้องกลับมาให้มนุษย์แก้เองอยู่ดี การแก้โค้ดที่เราไม่ได้เขียนเองนั้นยากอยู่แล้ว แต่การแก้โค้ดที่สร้างโดย AI โดยไม่มีบริบทหรือความเข้าใจยิ่งยากกว่า และเมื่อโค้ดเหล่านี้ถูกใช้งานจริง โอกาสที่ต้องแก้ไขก็สูงมาก นั่นคือเหตุผลที่ “Comprehension Debt” กลายเป็นระเบิดเวลาที่รอวันปะทุ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Comprehension Debt คือเวลาที่ต้องใช้เพื่อเข้าใจโค้ดก่อนแก้ไข ➡️ โค้ดที่สร้างโดย LLM มักถูกผลิตอย่างรวดเร็วและไม่ได้ตรวจสอบอย่างละเอียด ➡️ ทีมที่ใส่ใจคุณภาพจะตรวจสอบและปรับปรุงโค้ดก่อนนำเข้า repo ➡️ ทีมบางส่วนเลือกใช้โค้ดจาก AI โดยแทบไม่ได้อ่านหรือทดสอบ ➡️ การใช้ LLM แก้โค้ดที่มันสร้างเองมักนำไปสู่ doom loop ที่แก้ไม่จบ ➡️ โค้ดที่ไม่มีบริบทหรือคำอธิบายทำให้การแก้ไขในอนาคตยากขึ้น ➡️ Comprehension Debt กำลังสะสมในหลายโปรเจกต์ทั่วโลก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การศึกษาจาก GitHub และ Microsoft พบว่าโค้ดจาก AI มีอัตรา bug สูงกว่ามนุษย์ในบางบริบท ➡️ HumanEval และ CodeArena เป็น benchmark ที่ใช้วัดคุณภาพโค้ดจาก LLM ➡️ LLM อย่าง Codex, StarCoder, และ Code Llama มีความสามารถต่างกันในการสร้างโค้ดที่เข้าใจง่าย ➡️ การใช้ AI ใน CI/CD pipeline ต้องมีระบบตรวจสอบคุณภาพโค้ดอย่างเข้มงวด ➡️ นักพัฒนาหลายคนเริ่มใช้ prompt engineering เพื่อให้ LLM สร้างโค้ดที่มีคำอธิบายและโครงสร้างชัดเจน https://codemanship.wordpress.com/2025/09/30/comprehension-debt-the-ticking-time-bomb-of-llm-generated-code/

🧼 “ลาก่อน Disqus — เมื่อระบบคอมเมนต์กลายเป็นเครื่องมือโฆษณาและติดตามผู้ใช้โดยไม่รู้ตัว” Ryan Southgate เจ้าของบล็อกด้านเทคโนโลยีได้ประกาศถอดระบบคอมเมนต์ Disqus ออกจากเว็บไซต์ของเขา หลังจากพบว่าแพลตฟอร์มนี้แสดงโฆษณาที่ “น่ารำคาญและดูหลอกลวง” บนหน้าเว็บของเขา โดยเฉพาะเมื่อไม่ได้ใช้ระบบบล็อกโฆษณาอย่าง Pi-hole หรือ VPN ที่เชื่อมต่อกลับบ้าน Disqus เคยเป็นระบบคอมเมนต์ที่ดูสะอาดและทันสมัย แต่เมื่อเปลี่ยนมาใช้โมเดล “ฟรีแต่มีโฆษณา” โดยไม่ได้แจ้งเตือนอย่างชัดเจน โฆษณาที่แสดงกลับมีลักษณะรุกล้ำและละเมิดความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้อย่างเห็นได้ชัด เช่น การส่ง request ติดตามจำนวนมากผ่านเบราว์เซอร์ ซึ่ง Ryan ตรวจพบผ่าน Firefox Dev Tools เขายอมรับว่าในฐานะผู้ใช้ Pi-hole มานาน เขา “ลืมไปแล้วว่าเว็บทั่วไปมีโฆษณาเยอะแค่ไหน” และรู้สึกผิดที่ปล่อยให้ผู้เยี่ยมชมบล็อกของเขาต้องเผชิญกับประสบการณ์ที่ไม่ปลอดภัยเช่นนั้น Ryan จึงตัดสินใจลบ Disqus ออกจากเว็บไซต์ทันที พร้อมเปิดรับคำแนะนำจากผู้อ่านเกี่ยวกับระบบคอมเมนต์ทางเลือกที่เคารพความเป็นส่วนตัว เช่น ระบบ self-hosted หรือแบบ open-source ที่ไม่มีการติดตามผู้ใช้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Ryan Southgate ถอด Disqus ออกจากบล็อกของเขาในวันที่ 30 กันยายน 2025 ➡️ เหตุผลหลักคือโฆษณาที่ดูหลอกลวงและระบบติดตามผู้ใช้ที่รุกล้ำ ➡️ Disqus เปลี่ยนมาใช้โมเดล “ฟรีแต่มีโฆษณา” โดยไม่ได้แจ้งเตือนชัดเจน ➡️ Ryan ใช้ Pi-hole และ VPN เพื่อบล็อกโฆษณา แต่พบปัญหาเมื่อปิดระบบเหล่านี้ ➡️ Firefox Dev Tools แสดงให้เห็น request ติดตามจำนวนมากจาก Disqus ➡️ Ryan ต้องการให้บล็อกของเขาเป็นพื้นที่สะอาด ปลอดโฆษณาและการติดตาม ➡️ เปิดรับคำแนะนำเกี่ยวกับระบบคอมเมนต์ทางเลือกที่เคารพความเป็นส่วนตัว ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ระบบคอมเมนต์ทางเลือกที่เป็นแบบ self-hosted ได้แก่ Isso, Commento, Remark42, Cusdis ➡️ Isso เป็นระบบ lightweight ที่เขียนด้วย Python และ JavaScript ไม่มีโฆษณาหรือการติดตาม ➡️ Commento เป็นระบบ open-source ที่เน้นความเร็วและความเป็นส่วนตัว ➡️ Cusdis มีขนาดเล็ก (~5kb) รองรับ dark mode และสามารถเชื่อมต่อกับ Telegram ได้ ➡️ Remark42 เป็นระบบคอมเมนต์ที่ไม่เก็บข้อมูลผู้ใช้และสามารถฝังในเว็บไซต์ได้ง่าย ➡️ ระบบอย่าง Giscus และ Utterances ใช้ GitHub Issues/Discussions เป็นฐานข้อมูลคอมเมนต์ https://ryansouthgate.com/goodbye-disqus/

⚖️ “California ออกกฎหมาย SB 53 คุม Frontier AI — เมื่อรัฐกลายเป็นผู้วางกรอบความปลอดภัยให้เทคโนโลยีที่ล้ำหน้าเกินจะปล่อยไว้เฉย ๆ” เมื่อวันที่ 29 กันยายน 2025 ผู้ว่าการรัฐแคลิฟอร์เนีย Gavin Newsom ได้ลงนามในกฎหมาย SB 53 หรือ Transparency in Frontier Artificial Intelligence Act (TFAIA) ซึ่งถือเป็นกฎหมายแรกของสหรัฐฯ ที่ควบคุมการพัฒนา AI ระดับ “frontier” หรือโมเดลขนาดใหญ่ที่มีศักยภาพสูงและความเสี่ยงร้ายแรงหากใช้งานผิดวัตถุประสงค์ กฎหมายนี้มีเป้าหมายเพื่อสร้าง “ความโปร่งใส ความปลอดภัย และความรับผิดชอบ” โดยไม่ขัดขวางนวัตกรรม โดยเฉพาะในรัฐแคลิฟอร์เนียซึ่งเป็นศูนย์กลางของบริษัท AI ชั้นนำ เช่น Google, Apple, Nvidia, Meta และ Anthropic ซึ่งล้วนมีส่วนร่วมในการผลักดันกฎหมายนี้ SB 53 กำหนดให้บริษัทที่พัฒนาโมเดล AI ขนาดใหญ่ต้องเผยแพร่กรอบการทำงานด้านความปลอดภัยบนเว็บไซต์ของตน โดยต้องอธิบายว่าใช้มาตรฐานระดับชาติและนานาชาติอย่างไร รวมถึงวิธีประเมินความเสี่ยงร้ายแรง เช่น ความสามารถในการสร้างอาวุธชีวภาพหรือการโจมตีไซเบอร์ที่อาจทำให้เกิดความเสียหายมูลค่ากว่า 1 พันล้านดอลลาร์ หรือคร่าชีวิตผู้คนมากกว่า 50 ราย นอกจากนี้ยังมีการจัดตั้ง “CalCompute” ซึ่งเป็นกลุ่มความร่วมมือด้านการวิจัยและโครงสร้างพื้นฐาน AI ของรัฐ เพื่อสนับสนุนการพัฒนา AI ที่ปลอดภัยและยั่งยืน พร้อมเปิดช่องให้ประชาชนและบริษัทสามารถรายงานเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยต่อสำนักงานฉุกเฉินของรัฐได้โดยตรง กฎหมายยังให้ความคุ้มครองแก่ผู้แจ้งเบาะแส (whistleblower) ที่เปิดเผยความเสี่ยงด้านสุขภาพหรือความปลอดภัยจากโมเดล AI และให้อำนาจอัยการสูงสุดในการลงโทษบริษัทที่ไม่ปฏิบัติตาม แม้หลายฝ่ายชื่นชมว่า SB 53 เป็น “โมเดลต้นแบบ” สำหรับการออกกฎหมาย AI ในระดับประเทศ แต่ก็มีเสียงวิจารณ์จากบางกลุ่มในอุตสาหกรรมว่าอาจเป็นการเปิดเผยข้อมูลภายในมากเกินไป และเสี่ยงต่อการละเมิดทรัพย์สินทางปัญญา ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ SB 53 เป็นกฎหมายแรกในสหรัฐฯ ที่ควบคุมการพัฒนา AI ระดับ frontier ➡️ Frontier AI หมายถึงโมเดลขนาดใหญ่ที่ใช้พลังคำนวณมากกว่า 10²⁶ FLOPs และมีรายได้เกิน 100 ล้านดอลลาร์ต่อปี ➡️ บริษัทต้องเผยแพร่กรอบความปลอดภัยที่ใช้มาตรฐานระดับชาติและนานาชาติ ➡️ ต้องอธิบายวิธีประเมินความเสี่ยงร้ายแรง เช่น การสร้างอาวุธชีวภาพหรือการโจมตีไซเบอร์ ➡️ จัดตั้ง CalCompute เพื่อสนับสนุนการวิจัยและโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่ปลอดภัย ➡️ เปิดช่องให้รายงานเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยต่อสำนักงานฉุกเฉินของรัฐ ➡️ ให้ความคุ้มครองผู้แจ้งเบาะแสที่เปิดเผยความเสี่ยงจากโมเดล AI ➡️ อัยการสูงสุดสามารถลงโทษบริษัทที่ไม่ปฏิบัติตามกฎหมาย ➡️ กฎหมายนี้ได้รับการสนับสนุนจากบริษัทใหญ่ เช่น Anthropic และ Meta ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SB 53 เป็นฉบับปรับปรุงจาก SB 1047 ที่ถูก veto ในปี 2024 เพราะเข้มงวดเกินไป ➡️ กฎหมายนี้เน้น “trust but verify” คือให้บริษัทสร้างนวัตกรรมได้ แต่ต้องมีกรอบตรวจสอบ ➡️ Frontier AI เช่น ChatGPT, Claude, Gemini เป็นโมเดลที่มีความสามารถกว้างและใช้ dataset ขนาดใหญ่ ➡️ FLOPs (Floating Point Operations) เป็นหน่วยวัดพลังคำนวณในการฝึกโมเดล ➡️ กฎหมายนี้อาจเป็นต้นแบบให้รัฐอื่นในสหรัฐฯ และอาจผลักดันให้เกิดกฎหมายระดับชาติ https://www.gov.ca.gov/2025/09/29/governor-newsom-signs-sb-53-advancing-californias-world-leading-artificial-intelligence-industry/

📱 “Ubuntu Touch 24.04 LTS มาแล้ว! มือถือโอเพ่นซอร์สยกระดับความปลอดภัยและความลื่นไหล พร้อมรองรับอุปกรณ์หลากหลาย” หลังจากรอคอยกันมานาน UBports Foundation ได้ปล่อยอัปเดตใหญ่ของระบบปฏิบัติการมือถือ Ubuntu Touch เวอร์ชัน 24.04-1.0 ซึ่งเป็นครั้งแรกที่ระบบนี้อิงจาก Ubuntu 24.04 LTS (Noble Numbat) โดยการเปลี่ยนฐานระบบนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเบื้องหลัง แต่เป็นการเปิดประตูสู่ฟีเจอร์ใหม่ ความปลอดภัยที่ดีขึ้น และประสบการณ์ผู้ใช้ที่ทันสมัยมากขึ้น หนึ่งในฟีเจอร์เด่นคือระบบ “การเข้ารหัสข้อมูลส่วนตัว” แบบ experimental ที่ใช้รหัสผ่านของผู้ใช้ในการเปิดข้อมูลทุกครั้งที่บูตเครื่อง ซึ่งช่วยเพิ่มความปลอดภัยในระดับที่มือถือโอเพ่นซอร์สไม่เคยมีมาก่อน นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงด้าน UI และ UX หลายจุด เช่น การเปลี่ยนธีมของแอปแบบสด (live-switching), การตั้งค่าการหมุนหน้าจอแบบ 1 ครั้ง, การแชร์อินเทอร์เน็ตผ่าน USB, การแสดง MAC address ใน Bluetooth, และการย้ายแอประหว่าง workspace ด้วยคีย์ลัด Ctrl+Alt+Shift แอป Contacts ถูกปรับให้ไม่กระพริบขณะโหลด avatar, ส่วน System Settings ก็มีการเปลี่ยนชื่อหน้า About เป็น System Information พร้อมฟีเจอร์ซ่อน IMEI เพื่อความเป็นส่วนตัว และแสดงข้อมูลเครือข่ายเพิ่มเติมในหน้า Wi-Fi อัปเดตนี้รองรับอุปกรณ์หลากหลาย ตั้งแต่ Fairphone, Pixel, OnePlus, Xiaomi ไปจนถึง Rabbit R1 และ Volla Tablet โดยผู้ใช้ที่อยู่ในช่อง Stable จะได้รับอัปเดตผ่านหน้าจอ Updates ในแอป System Settings ซึ่งจะทยอยปล่อยให้ครบทุกเครื่องในช่วงสัปดาห์นี้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Ubuntu Touch 24.04-1.0 เป็นเวอร์ชันแรกที่อิงจาก Ubuntu 24.04 LTS ➡️ เพิ่มฟีเจอร์เข้ารหัสข้อมูลส่วนตัวแบบ experimental โดยใช้รหัสผ่านของผู้ใช้ ➡️ รองรับการเปลี่ยนธีมแบบสด (live-switching) และปรับธีมผ่าน System Settings ➡️ ปรับ UI ของแอป Phone ให้เหมาะกับหน้าจอใหญ่ ➡️ เพิ่มโหมด USB สำหรับแชร์อินเทอร์เน็ต และแสดง MAC address ใน Bluetooth ➡️ เพิ่มปุ่มหมุนหน้าจอแบบ 1 ครั้ง และสแกน Bluetooth ใหม่แบบ manual ➡️ ตั้งเสียงเตือนปฏิทินได้, เลือกแสดงสัปดาห์/กิจกรรม/นาฬิกาในเมนูเวลา ➡️ ย้ายแอประหว่าง workspace ด้วย Ctrl+Alt+Shift+ลูกศร ➡️ หน้า About เปลี่ยนชื่อเป็น System Information พร้อมฟีเจอร์ซ่อน IMEI ➡️ แอป Contacts ไม่กระพริบขณะโหลด avatar และปรับ Workspace สำหรับ convergence ➡️ ปิด auto-capitalization, auto-correction และ auto-punctuation บนคีย์บอร์ดโดยค่าเริ่มต้น ➡️ รองรับอุปกรณ์หลากหลาย เช่น Pixel 3a, OnePlus 6, Xiaomi Redmi Note 9, Rabbit R1 ฯลฯ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Ubuntu Touch เป็นระบบมือถือโอเพ่นซอร์สที่เน้นความเป็นส่วนตัวและไม่มีการติดตามผู้ใช้ ➡️ Lomiri คือ desktop environment ที่ใช้ใน Ubuntu Touch ซึ่งรองรับการใช้งานแบบ convergence ➡️ UBports Foundation เป็นองค์กรไม่แสวงหากำไรที่ดูแลการพัฒนา Ubuntu Touch ➡️ การอัปเดตจาก Ubuntu 20.04 เป็น 24.04 ช่วยให้ระบบรองรับซอฟต์แวร์ใหม่ เช่น Qt 5.15 ➡️ ระบบ installer ของ UBports ช่วยให้ติดตั้ง Ubuntu Touch ได้ง่ายบนอุปกรณ์ที่รองรับ https://9to5linux.com/ubuntu-touch-mobile-linux-os-is-now-finally-based-on-ubuntu-24-04-lts

✈️ “Geran-3: โดรนเจ็ตรัสเซียที่ต้านสงครามอิเล็กทรอนิกส์ — เมื่อความเร็วและความฉลาดกลายเป็นอาวุธใหม่ในสนามรบยูเครน” ในสงครามรัสเซีย–ยูเครนที่ยังคงดำเนินต่อเนื่องอย่างดุเดือด โดรนกลายเป็นอาวุธหลักที่ทั้งสองฝ่ายใช้โจมตีและป้องกันอย่างต่อเนื่อง ล่าสุดรัสเซียได้เปิดตัวโดรนรุ่นใหม่ชื่อว่า “Geran-3” ซึ่งเป็นเวอร์ชันอัปเกรดของ Shahed-238 จากอิหร่าน โดยมีจุดเด่นคือ “เครื่องยนต์เจ็ท” และ “ระบบต้านสงครามอิเล็กทรอนิกส์” ที่ทำให้ยูเครนรับมือได้ยากขึ้นอย่างเห็นได้ชัด Geran-3 มีความเร็วสูงถึง 600 กม./ชม. และบินได้สูงถึง 9,000 เมตร ทำให้หลุดพ้นจากการตรวจจับด้วยอาวุธพื้นฐานหรือระบบเสียงแบบเดิมที่ใช้กับ Shahed รุ่นก่อนหน้า นอกจากนี้ยังติดตั้งหัวรบระเบิดแรงสูง (HE-FRAG-I) และบางรุ่นใช้หัวรบแบบ thermobaric ที่สามารถเจาะเป้าหมายที่มีการป้องกันแน่นหนาได้ สิ่งที่ทำให้ Geran-3 น่ากลัวยิ่งขึ้นคือระบบต้านสงครามอิเล็กทรอนิกส์ (EW countermeasures) ที่สามารถตรวจจับพื้นที่ที่มีการรบกวนสัญญาณดาวเทียม และหลีกเลี่ยงเส้นทางเหล่านั้นได้โดยอัตโนมัติ ทำให้การใช้ระบบรบกวนสัญญาณของยูเครนไม่สามารถหยุดยั้งโดรนรุ่นนี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ยูเครนได้ตอบโต้ด้วยการพัฒนา “โดรนสกัดกั้น” ที่สามารถไล่ล่าและทำลาย Geran-3 ได้โดยเฉพาะ พร้อมเสริมกำลังด้วยทีมยิงเคลื่อนที่และขีปนาวุธต่อต้านอากาศยาน อย่างไรก็ตาม การโจมตีล่าสุดในเดือนกรกฎาคม 2025 ที่ใช้ Geran-3 จำนวนมากพร้อมกับขีปนาวุธ Iskander-K ทำให้เกิดความเสียหายอย่างหนัก มีผู้เสียชีวิต 13 รายและบาดเจ็บกว่า 130 คน การวิเคราะห์ซากโดรนที่ตกในยูเครนพบว่า Geran-3 ใช้ชิ้นส่วนจากต่างประเทศกว่า 50 รายการ รวมถึงจากสหรัฐฯ อังกฤษ เยอรมนี สวิตเซอร์แลนด์ และจีน ซึ่งสะท้อนถึงความซับซ้อนของห่วงโซ่อุปทานในอุตสาหกรรมอาวุธ แม้รัสเซียจะถูกคว่ำบาตรจากนานาชาติ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Geran-3 เป็นโดรนโจมตีแบบเจ็ทที่พัฒนาจาก Shahed-238 ของอิหร่าน ➡️ ความเร็วสูงสุดประมาณ 600 กม./ชม. และบินได้สูงถึง 9,000 เมตร ➡️ ติดตั้งหัวรบ HE-FRAG-I และบางรุ่นใช้หัวรบ thermobaric ➡️ มีระบบต้านสงครามอิเล็กทรอนิกส์ที่หลีกเลี่ยงพื้นที่รบกวนสัญญาณดาวเทียม ➡️ ใช้เครื่องยนต์ Tolou-10 หรือ Tolou-13 ซึ่งเป็นรุ่นลอกแบบจาก PBS TJ100 ของเช็ก ➡️ ขนาดลำตัวประมาณ 3.5 เมตร ปีกกว้าง 3 เมตร น้ำหนักรวมประมาณ 380 กก. ➡️ มีชิ้นส่วนจากต่างประเทศกว่า 50 รายการ รวมถึงจากชาติตะวันตกและจีน ➡️ การโจมตีล่าสุดในยูเครนใช้ Geran-3 ร่วมกับ Iskander-K ทำให้เกิดความเสียหายหนัก ➡️ ยูเครนตอบโต้ด้วยโดรนสกัดกั้นและระบบยิงเคลื่อนที่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Shahed-238 ถูกเปิดตัวครั้งแรกในอิหร่านเมื่อปลายปี 2023 ➡️ โดรนเจ็ทมีข้อได้เปรียบด้านความเร็วและการหลบหลีก แต่มีข้อจำกัดด้านระยะทาง ➡️ Thermobaric warhead สร้างแรงระเบิดจากแรงดันอากาศ เหมาะกับการเจาะเป้าหมายในอาคาร ➡️ ระบบ Sky Fortress ของยูเครนใช้เสียงในการตรวจจับโดรน แต่ Geran-3 มีเสียงต่างจากรุ่นก่อน ➡️ การใช้ชิ้นส่วนจากต่างประเทศสะท้อนถึงช่องโหว่ในการควบคุมการส่งออกเทคโนโลยี https://www.slashgear.com/1979250/russia-jet-powered-attack-drone-electronic-warfare-immunity/

🔋 “WPI พัฒนาเทคโนโลยีรีไซเคิลแบตเตอรี่ EV ดึงลิเธียมบริสุทธิ์ 99.79% — ทางออกใหม่ของปัญหาสิ่งแวดล้อมและห่วงโซ่วัตถุดิบ” ในยุคที่รถยนต์ไฟฟ้ากำลังกลายเป็นกระแสหลักของการขับเคลื่อนโลกไปสู่พลังงานสะอาด ปัญหาที่ตามมาคือ “การจัดการแบตเตอรี่หมดอายุ” ที่ทั้งอันตราย ซับซ้อน และมีต้นทุนสูง โดยเฉพาะแบตเตอรี่ลิเธียมไอออนที่มีการใช้งานเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่กลับมีอัตราการรีไซเคิลทั่วโลกเพียง 5% ณ ปี 2022 ล่าสุดทีมนักวิจัยจาก Worcester Polytechnic Institute (WPI) ได้พัฒนาเทคโนโลยีรีไซเคิลแบบ hydrometallurgical ที่สามารถสกัดลิเธียมคาร์บอเนตบริสุทธิ์ได้ถึง 99.79% พร้อมกับดึงโลหะสำคัญอื่น ๆ เช่น โคบอลต์ แมงกานีส และนิกเกิล ได้มากถึง 92% เทคโนโลยีนี้ไม่เพียงลดการพึ่งพาการขุดแร่จากประเทศที่มีประวัติด้านสิทธิมนุษยชนเท่านั้น แต่ยังช่วยลดการปล่อยคาร์บอนลง 13.9% และใช้พลังงานน้อยกว่ากระบวนการเดิมถึง 8.6% ที่สำคัญคือสามารถนำลิเธียมที่รีไซเคิลกลับมาใช้ในแบตเตอรี่ใหม่ได้ โดยยังคงประสิทธิภาพสูงถึง 88% หลังผ่านการชาร์จ 500 รอบ และ 85% หลัง 900 รอบ แม้กระบวนการ hydrometallurgical จะยังมีข้อจำกัดเรื่องของเสียเคมี แต่เมื่อเทียบกับ pyrometallurgy ที่ใช้ความร้อนสูงและปล่อยก๊าซพิษจำนวนมากแล้ว ถือว่าเป็นทางเลือกที่สะอาดและมีศักยภาพในการขยายสู่ระดับอุตสาหกรรมได้จริง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ WPI พัฒนาเทคโนโลยีรีไซเคิลแบตเตอรี่แบบ hydrometallurgical ➡️ สามารถสกัดลิเธียมคาร์บอเนตบริสุทธิ์ได้ถึง 99.79% ➡️ ดึงโลหะสำคัญอื่น ๆ ได้ถึง 92% เช่น โคบอลต์ แมงกานีส และนิกเกิล ➡️ ลิเธียมที่รีไซเคิลสามารถนำกลับมาใช้ในแบตเตอรี่ใหม่ได้โดยยังคงประสิทธิภาพสูง ➡️ แบตเตอรี่ทดลองยังคงความจุ 88% หลัง 500 รอบ และ 85% หลัง 900 รอบ ➡️ ลดการใช้พลังงานลง 8.6% และลดการปล่อยคาร์บอนลง 13.9% ➡️ ลดการพึ่งพาการขุดแร่จากประเทศที่มีปัญหาด้านสิทธิมนุษยชน ➡️ กระบวนการมีศักยภาพในการขยายสู่ระดับอุตสาหกรรม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Pyrometallurgy เป็นวิธีรีไซเคิลแบบใช้ความร้อนสูงที่ปล่อยก๊าซพิษและใช้พลังงานมาก ➡️ Hydrometallurgy ใช้สารเคมีในการสกัดโลหะจากแบตเตอรี่ แต่มีของเสียเคมีเป็นผลข้างเคียง ➡️ ลิเธียมเป็นธาตุที่เกิดจากการระเบิดของดาวฤกษ์ และเป็นหัวใจของแบตเตอรี่ยุคใหม่ ➡️ การรีไซเคิลแบตเตอรี่ช่วยลดความเสี่ยงจากไฟไหม้และสารพิษในแบตเตอรี่หมดอายุ ➡️ การรีไซเคิลที่มีประสิทธิภาพช่วยสร้างห่วงโซ่วัตถุดิบแบบหมุนเวียน (closed-loop supply chain) https://www.slashgear.com/1980965/used-ev-battery-recycling-pure-lithium-recovery-breakthough-new-method/

🌕 “NASA กลับสู่ดวงจันทร์ในรอบ 50 ปี — Artemis II เตรียมส่งมนุษย์บินรอบดวงจันทร์ด้วยยาน ‘Integrity’ พร้อมภารกิจวิจัยสุขภาพในอวกาศลึก” หลังจากห่างหายไปนานกว่า 50 ปีนับจากยุค Apollo ล่าสุด NASA ได้ประกาศภารกิจ Artemis II ซึ่งจะเป็นการส่งมนุษย์บินรอบดวงจันทร์อีกครั้งในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 โดยใช้ยาน Orion ที่ได้รับการตั้งชื่อว่า “Integrity” เพื่อสะท้อนคุณค่าหลักของภารกิจ ได้แก่ ความไว้วางใจ ความเคารพ และความร่วมมือระหว่างประเทศ ภารกิจนี้จะมีนักบินอวกาศ 4 คน ได้แก่ Reid Wiseman, Victor Glover, Christina Koch จาก NASA และ Jeremy Hansen จาก Canadian Space Agency ซึ่งจะใช้เวลาประมาณ 10 วันในการทดสอบระบบของยาน Orion ในสภาพแวดล้อมอวกาศลึก โดยไม่มีการลงจอดบนดวงจันทร์ แต่จะบินรอบและกลับสู่โลกด้วยเส้นทางแบบ free-return trajectory เพื่อความปลอดภัย นอกจากการทดสอบระบบแล้ว Artemis II ยังมีภารกิจวิจัยด้านสุขภาพมนุษย์ในอวกาศลึกเป็นครั้งแรก เช่น การวัดผลกระทบต่อระบบภูมิคุ้มกัน ความเครียด การนอนหลับ และการทำงานร่วมกันในพื้นที่จำกัด โดยใช้เทคโนโลยีใหม่อย่าง AVATAR (organ-on-a-chip) ที่จำลองสภาพไขกระดูกมนุษย์ในอุปกรณ์ขนาดเท่านิ้วหัวแม่มือ ข้อมูลจากภารกิจนี้จะถูกนำไปใช้ปรับปรุงมาตรการความปลอดภัยและการออกแบบระบบสำหรับภารกิจถัดไป เช่น Artemis III ที่มีเป้าหมายในการลงจอดบนดวงจันทร์ และภารกิจในอนาคตสู่ดาวอังคาร ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Artemis II เป็นภารกิจแรกในรอบกว่า 50 ปีที่ส่งมนุษย์บินรอบดวงจันทร์ ➡️ ยาน Orion ได้รับการตั้งชื่อว่า “Integrity” เพื่อสะท้อนค่านิยมของภารกิจ ➡️ นักบินอวกาศ 4 คนจากสหรัฐฯ และแคนาดาจะร่วมเดินทางในภารกิจนี้ ➡️ ใช้เส้นทาง free-return trajectory เพื่อความปลอดภัย หากระบบขับเคลื่อนไม่ทำงาน ➡️ ภารกิจใช้เวลา 10 วัน โดยไม่มีการลงจอดบนดวงจันทร์ ➡️ ทดสอบระบบของยาน Orion ในสภาพแวดล้อมอวกาศลึก ➡️ มีการวิจัยสุขภาพมนุษย์ เช่น ภูมิคุ้มกัน ความเครียด การนอน และการทำงานเป็นทีม ➡️ ใช้เทคโนโลยี AVATAR เพื่อศึกษาผลกระทบของรังสีและแรงโน้มถ่วงต่ำต่อเซลล์มนุษย์ ➡️ ข้อมูลจากภารกิจจะนำไปใช้ปรับปรุงภารกิจ Artemis III และการเดินทางสู่ดาวอังคาร ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Artemis II เป็นขั้นตอนต่อจาก Artemis I ที่เป็นภารกิจไร้คนขับในปี 2022 ➡️ ยาน Orion มีระบบป้องกันรังสีที่เหนือกว่าบนสถานีอวกาศนานาชาติ ➡️ AVATAR เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในงานวิจัยชีวการแพทย์บนโลกมาก่อน ➡️ การวิจัยสุขภาพในอวกาศลึกช่วยเตรียมความพร้อมสำหรับภารกิจระยะยาว ➡️ Artemis เป็นโครงการที่มีความร่วมมือระหว่าง NASA, ESA, CSA, JAXA และ UAE https://www.slashgear.com/1981114/why-nasa-doing-lunar-mission-after-50-years/

📄 “รวมไฟล์ PDF ขนาดใหญ่แบบมือโปร — เคล็ดลับจัดการเอกสารยุคดิจิทัลให้ลื่นไหล ปลอดภัย และไม่พลาดหน้า” ในยุคที่เอกสารดิจิทัลกลายเป็นหัวใจของการทำงาน การจัดการไฟล์ PDF ขนาดใหญ่จึงเป็นเรื่องที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ โดยเฉพาะเมื่อมีหลายไฟล์แยกกัน เช่น รายงาน, สัญญา, หรือพอร์ตโฟลิโอ การรวมไฟล์ PDF ออนไลน์จึงเป็นทางเลือกที่สะดวกและมีประสิทธิภาพ แต่ก็ต้องรู้เทคนิคเพื่อให้ผลลัพธ์ออกมาดีที่สุด การรวมไฟล์ PDF ไม่ใช่แค่การเอาหลายไฟล์มาต่อกัน — แต่คือการจัดระเบียบเอกสารให้เข้าถึงง่าย ลดความซับซ้อน และเพิ่มความน่าเชื่อถือ โดยเฉพาะในงานที่ต้องส่งต่อหรือพิมพ์ใช้งานจริง สิ่งสำคัญคือการเลือกเครื่องมือที่เหมาะสม ซึ่งควรมี UI ที่ใช้งานง่าย, รองรับไฟล์ขนาดใหญ่, และมีระบบความปลอดภัย เช่น การเข้ารหัสไฟล์ขณะอัปโหลดและดาวน์โหลด รวมถึงการลบไฟล์อัตโนมัติหลังประมวลผลเสร็จ ก่อนรวมไฟล์ ควรจัดเรียงลำดับให้เรียบร้อย เช่น การเปลี่ยนชื่อไฟล์ตามลำดับที่ต้องการ เพื่อให้การรวมออกมาเป็นเอกสารที่มีโครงสร้างชัดเจน และลดเวลาการแก้ไขภายหลัง หลังรวมแล้ว อย่าลืมใช้ฟีเจอร์ “Preview” เพื่อตรวจสอบว่าหน้าทั้งหมดอยู่ครบและเรียงถูกต้อง จากนั้นจึงดาวน์โหลดและสำรองไฟล์ไว้ในที่ปลอดภัย เช่น Cloud หรือ External Drive เพื่อป้องกันการสูญหาย หากพบปัญหา เช่น หน้าหายหรือไฟล์เสีย ควรกลับไปตรวจสอบไฟล์ต้นฉบับ หรือทดลองใช้เครื่องมืออื่นที่มีความเสถียรมากกว่า นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์เสริม เช่น การแยกหน้า, การแปลงไฟล์, หรือการแก้ไข PDF ที่ช่วยให้การจัดการเอกสารมีความยืดหยุ่นมากขึ้น ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ การรวมไฟล์ PDF ช่วยจัดระเบียบเอกสารให้เข้าถึงง่ายและดูเป็นมืออาชีพ ➡️ เหมาะกับงานรายงาน, พรีเซนต์, พอร์ตโฟลิโอ และเอกสารที่ต้องส่งต่อ ➡️ ควรเลือกเครื่องมือที่มี UI ใช้งานง่ายและรองรับไฟล์ขนาดใหญ่ ➡️ เครื่องมือที่ดีควรมีระบบเข้ารหัสและลบไฟล์อัตโนมัติหลังใช้งาน ➡️ ควรจัดเรียงไฟล์ก่อนอัปโหลด เช่น เปลี่ยนชื่อไฟล์ตามลำดับ ➡️ ใช้ฟีเจอร์ Preview เพื่อตรวจสอบความถูกต้องก่อนดาวน์โหลด ➡️ สำรองไฟล์ที่รวมแล้วไว้ใน Cloud หรือ External Drive เพื่อความปลอดภัย ➡️ หากพบปัญหา ควรตรวจสอบไฟล์ต้นฉบับหรือเปลี่ยนเครื่องมือที่ใช้ ➡️ มีฟีเจอร์เสริม เช่น การแยกหน้า, แปลงไฟล์, และแก้ไข PDF เพิ่มความยืดหยุ่น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ เครื่องมือยอดนิยม เช่น PDF24, ConvertMorph, Adobe Acrobat Pro มีฟีเจอร์ครบครัน ➡️ PDF24 ทำงานบนเบราว์เซอร์ ไม่ต้องติดตั้ง และลบไฟล์อัตโนมัติหลังใช้งาน ➡️ ConvertMorph ประมวลผลไฟล์ในเครื่องผู้ใช้ ไม่อัปโหลดขึ้นเซิร์ฟเวอร์ เพิ่มความปลอดภัย ➡️ Adobe Acrobat Pro เหมาะกับงานซับซ้อน เช่น การจัดหน้า, ใส่สารบัญ, และแก้ไขเนื้อหา ➡️ การรวมไฟล์ PDF ไม่ลดคุณภาพของเอกสารต้นฉบับ เช่น รูปภาพหรือฟอนต์ https://hackread.com/tips-for-merging-large-pdf-files-online/

🛡️ “รีเซ็ตระบบความปลอดภัยองค์กร — บทเรียนจาก Marriott และแนวทางใหม่สำหรับ CISO ยุค AI” หลังจากเหตุการณ์ข้อมูลรั่วไหลครั้งใหญ่ที่เกิดขึ้นกับ Marriott ซึ่งส่งผลกระทบต่อข้อมูลส่วนตัวของแขกกว่า 344 ล้านรายตั้งแต่ปี 2014 จนถึง 2020 หน่วยงาน FTC ของสหรัฐฯ ได้ออกคำสั่งให้บริษัทปรับโครงสร้างระบบความปลอดภัยใหม่ทั้งหมด โดยเน้นการควบคุมสิทธิ์เข้าถึง การตรวจสอบผู้ให้บริการ และการทดสอบระบบอย่างต่อเนื่อง บทเรียนสำคัญคือ: อย่ารอให้เกิดเหตุการณ์ร้ายแรงหรือคำสั่งจากภาครัฐก่อนจะปรับปรุงระบบความปลอดภัย เพราะความเสียหายที่เกิดขึ้นอาจเกินเยียวยา ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยแนะนำว่า CISO ควรตั้งคำถามง่าย ๆ ว่า “ระบบความปลอดภัยของเรามีประสิทธิภาพจริงหรือไม่” และคำตอบที่ว่า “ยังไม่เคยโดนเจาะ” ไม่ใช่คำตอบที่ดีพอ สัญญาณเตือนล่วงหน้าที่ควรจับตา ได้แก่ การโจมตีที่สำเร็จมากขึ้น, ความเหนื่อยล้าจากเครื่องมือที่มากเกินไป, ความล้มเหลวด้านกฎระเบียบ และความรู้สึกในองค์กรว่าทีมความปลอดภัยเป็น “ตัวขัดขวาง” มากกว่าพันธมิตร เมื่อองค์กรต้องเปลี่ยน CISO หลังเหตุการณ์ร้ายแรง สิ่งสำคัญคือการฟื้นฟูความไว้วางใจ การรีวิวระบบแบบครบวงจรโดยบุคคลที่สาม และการประเมินว่าผู้นำระดับสูงเคยสนับสนุนทีมความปลอดภัยจริงหรือไม่ เพราะปัญหาอาจไม่ได้อยู่ที่คน แต่ที่วัฒนธรรมองค์กร CISO ใหม่ควรเริ่มต้นด้วยการ “ฟัง” — ไม่ใช่แค่ทีมความปลอดภัย แต่รวมถึง IT, ฝ่ายพัฒนา, และผู้บริหาร เพื่อเข้าใจว่าปัญหาอยู่ตรงไหน และจะสร้างความร่วมมือได้อย่างไร จากนั้นจึงค่อยหาชัยชนะเล็ก ๆ ที่เห็นผลเร็ว เพื่อสร้างแรงผลักดันให้การเปลี่ยนแปลงใหญ่เกิดขึ้นได้จริง การปรับโครงสร้างควรทำเป็นระยะ เพราะเทคโนโลยีเปลี่ยนเร็วมาก โดยเฉพาะเมื่อ AI เข้ามามีบทบาทมากขึ้น การใช้เครื่องมือที่เหมาะสม การลดจำนวนเครื่องมือที่ซ้ำซ้อน และการลงทุนในทีมงานที่มีความสามารถในการปรับตัว คือหัวใจของระบบความปลอดภัยที่ยั่งยืน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Marriott ถูก FTC สั่งปรับโครงสร้างระบบความปลอดภัยหลังข้อมูลรั่วไหลหลายครั้ง ➡️ ข้อมูลส่วนตัวของแขกกว่า 344 ล้านรายถูกเปิดเผยระหว่างปี 2014–2020 ➡️ การรอให้เกิดเหตุการณ์หรือคำสั่งจากภาครัฐก่อนปรับปรุงระบบเป็นความเสี่ยงสูง ➡️ สัญญาณเตือนล่วงหน้าคือการโจมตีที่เพิ่มขึ้น, ความเหนื่อยล้าจากเครื่องมือ, และความรู้สึกว่า “ความปลอดภัยคืออุปสรรค” ➡️ CISO ใหม่ควรรีวิวระบบแบบครบวงจร และประเมินการสนับสนุนจากผู้บริหาร ➡️ การฟังทีมงานทุกฝ่ายช่วยสร้างความไว้วางใจและเปิดเผยปัญหาเชิงระบบ ➡️ ควรเริ่มจากชัยชนะเล็ก ๆ ที่เห็นผลเร็วเพื่อสร้างแรงผลักดัน ➡️ การปรับโครงสร้างควรทำเป็นระยะตามการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยี ➡️ การลดจำนวนเครื่องมือและใช้ AI อย่างเหมาะสมช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ การลงทุนในทีมงานและการฝึกอบรมคือหัวใจของระบบที่ปรับตัวได้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ FTC สั่งให้ Marriott ลบข้อมูลส่วนตัวที่ไม่จำเป็น และปรับปรุงระบบรีวิวบัญชีลูกค้า ➡️ การใช้ AI ในระบบความปลอดภัยสามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้ถึง 10 เท่า ➡️ Soft skills เช่น การเจรจาและการสร้างความร่วมมือ เป็นทักษะสำคัญของ CISO ยุคใหม่ ➡️ การจ้างคนจากหลากหลายพื้นหลัง เช่น startup หรือภาครัฐ ช่วยเพิ่มมุมมองใหม่ ➡️ การใช้ cloud-native infrastructure และการ outsource บางส่วนช่วยลดภาระทีมงาน https://www.csoonline.com/article/4063708/how-to-restructure-a-security-program.html

🎮 “EA กลายเป็นอัญมณีแห่ง Vision 2030 — ซาอุฯ เท 55 พันล้านเหรียญซื้อกิจการ พร้อมปั้นอุตสาหกรรมเกมระดับโลก” Electronic Arts (EA) ผู้สร้างเกมระดับตำนานอย่าง Battlefield, FIFA และ The Sims กำลังกลายเป็นหัวใจของแผนยุทธศาสตร์ Vision 2030 ของซาอุดีอาระเบีย หลังจาก Public Investment Fund (PIF) ของประเทศจับมือกับ Silver Lake และ Affinity Partners (กองทุนของ Jared Kushner) ประกาศซื้อกิจการ EA ด้วยมูลค่ามหาศาลถึง 55 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ2 ดีลนี้ถือเป็นการซื้อกิจการแบบ leveraged buyout ที่ใหญ่ที่สุดในโลก โดย PIF จะกลายเป็นผู้ถือหุ้นใหญ่ของ EA ขณะที่ Affinity Partners จะถือหุ้น 5% และ Silver Lake จะขยายพอร์ตด้านเกม กีฬา และบันเทิงอย่างมหาศาล เหตุผลเบื้องหลังดีลนี้ไม่ใช่แค่เรื่องกำไร — แต่คือการสร้าง “อำนาจทางวัฒนธรรม” ผ่านเกม โดย Crown Prince Mohammed bin Salman เคยกล่าวว่าเขาเล่นเกมกับเพื่อนและลูกเป็นประจำ และต้องการให้ซาอุฯ เป็น “ศูนย์กลางโลกด้านเกมและอีสปอร์ต” ภายในปี 2030 PIF ซึ่งมีสินทรัพย์เกือบ 1 ล้านล้านดอลลาร์ ได้ลงทุนในบริษัทเกมหลายแห่ง เช่น Activision Blizzard, Nintendo และ Take-Two Interactive ผ่าน Savvy Games Group และยังมีโครงการ Qiddiya ที่จะสร้างเมืองแห่งเกมและความบันเทิงในริยาด พร้อมเป้าหมายดึงดูดนักท่องเที่ยว 10 ล้านคนต่อปี EA จะยังคงมีสำนักงานใหญ่ในแคลิฟอร์เนีย และ CEO Andrew Wilson จะยังคงดำรงตำแหน่ง โดยผู้ถือหุ้นจะได้รับเงินสด 210 ดอลลาร์ต่อหุ้น ซึ่งสูงกว่าราคาปิดก่อนข่าวดีลถึง 25% แม้บางนักวิเคราะห์จะมองว่าราคานี้ยังต่ำกว่าศักยภาพที่แท้จริงของ EA ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ EA ถูกซื้อกิจการโดยกลุ่มทุน PIF, Silver Lake และ Affinity Partners ด้วยมูลค่า 55 พันล้านดอลลาร์ ➡️ PIF จะเป็นผู้ถือหุ้นใหญ่ และ Affinity Partners ถือหุ้น 5% ➡️ ดีลนี้ถือเป็น leveraged buyout ที่ใหญ่ที่สุดในโลก ➡️ EA จะยังคงมีสำนักงานใหญ่ในแคลิฟอร์เนีย และ CEO คนเดิม ➡️ ผู้ถือหุ้นจะได้รับเงินสด 210 ดอลลาร์ต่อหุ้น สูงกว่าราคาปิดก่อนดีล 25% ➡️ ซาอุฯ ต้องการใช้ EA เป็นเครื่องมือสร้างอำนาจทางวัฒนธรรมผ่านเกม ➡️ Vision 2030 ตั้งเป้าให้ประเทศเป็นศูนย์กลางเกมและอีสปอร์ต ➡️ PIF มีการลงทุนใน Activision Blizzard, Nintendo และ Take-Two ผ่าน Savvy Games Group ➡️ โครงการ Qiddiya จะสร้างเมืองแห่งเกมในริยาด ดึงดูดนักท่องเที่ยว 10 ล้านคนต่อปี ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ EA มีแฟรนไชส์เกมระดับโลก เช่น FIFA, Battlefield, The Sims, Apex Legends ➡️ Silver Lake เป็นบริษัททุนที่มีพอร์ตใน Dell, Learfield, Noom และ TikTok ➡️ Jared Kushner ก่อตั้ง Affinity Partners ในปี 2021 โดยมีทุนจากซาอุฯ กาตาร์ และ UAE ➡️ Vision 2030 เป็นแผนยุทธศาสตร์ของซาอุฯ ที่เน้นการลดการพึ่งพาน้ำมัน ➡️ อุตสาหกรรมเกมมีอัตราการเติบโตเฉลี่ย 15–25% ต่อปีในกลุ่มอีสปอร์ต https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/01/from-riyadh-to-silicon-valley-how-ea-became-the-jewel-of-saudi-arabia039s-gaming-vision

⚖️ “Arm เตรียมยื่นอุทธรณ์คดีแพ้ Qualcomm — ศึกสิทธิบัตร CPU ที่สะท้อนแรงสั่นสะเทือนในวงการเซมิคอนดักเตอร์” หลังจากศาลแขวงสหรัฐฯ ในรัฐเดลาแวร์มีคำตัดสินขั้นสุดท้ายเมื่อปลายเดือนกันยายน 2025 ให้ Qualcomm ชนะคดีสิทธิบัตรที่ Arm เป็นฝ่ายฟ้องร้อง ล่าสุด Arm ประกาศว่าจะยื่นอุทธรณ์ทันที โดยยังคงยืนยันว่า Qualcomm และบริษัทลูก Nuvia ละเมิดข้อตกลงการใช้งานเทคโนโลยี CPU ที่ได้จาก Arm คดีนี้เริ่มต้นจากการที่ Arm กล่าวหาว่า Nuvia ซึ่งถูก Qualcomm เข้าซื้อกิจการในปี 2021 ได้ใช้เทคโนโลยี CPU ที่ได้รับอนุญาตจาก Arm ไปพัฒนาในแบบที่ละเมิดข้อตกลงเดิม โดยเฉพาะการนำไปใช้ในผลิตภัณฑ์ใหม่ภายใต้ชื่อ Qualcomm โดยไม่ได้รับอนุญาตใหม่จาก Arm ในเดือนธันวาคม 2024 คณะลูกขุนตัดสินว่า Qualcomm ไม่ได้ละเมิดข้อตกลง และเทคโนโลยีที่ใช้ใน CPU ของ Nuvia ได้รับอนุญาตอย่างถูกต้องภายใต้ข้อตกลงของ Qualcomm เอง โดยคำตัดสินนี้ครอบคลุม 2 ใน 3 ข้อกล่าวหา ส่วนข้อที่ 3 คณะลูกขุนไม่สามารถตัดสินได้ ทำให้เกิด mistrial Arm พยายามขอให้ศาลยกเลิกคำตัดสินเดิมหรือเปิดการพิจารณาคดีใหม่ แต่ผู้พิพากษา Maryellen Noreika ปฏิเสธทั้งสองคำขอ ทำให้ Qualcomm ได้รับชัยชนะอย่างสมบูรณ์ในคดีนี้ Qualcomm ออกแถลงการณ์ว่า “สิทธิในการสร้างสรรค์นวัตกรรมของเราได้รับการยืนยัน” และหวังว่า Arm จะกลับมาใช้แนวทางที่ยุติธรรมในการทำธุรกิจกับพันธมิตรในระบบนิเวศของ Arm แม้คดีนี้จะจบลงแล้วในชั้นศาลแรก แต่ Qualcomm ยังมีคดีแยกที่ฟ้องกลับ Arm ในข้อหาขัดขวางความสัมพันธ์กับลูกค้าและพยายามผลักดันผลิตภัณฑ์ของตนเหนือพันธมิตร ซึ่งคดีนี้จะเข้าสู่การพิจารณาในเดือนมีนาคม 2026 ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Arm แพ้คดีสิทธิบัตร CPU ต่อ Qualcomm และเตรียมยื่นอุทธรณ์ทันที ➡️ คดีเกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยี CPU ของ Nuvia ที่ Qualcomm เข้าซื้อกิจการ ➡️ คณะลูกขุนตัดสินว่า Qualcomm ไม่ละเมิดข้อตกลงกับ Arm ใน 2 ข้อกล่าวหา ➡️ ข้อกล่าวหาที่ 3 เกิด mistrial เพราะคณะลูกขุนไม่สามารถตัดสินได้ ➡️ ผู้พิพากษาปฏิเสธคำขอของ Arm ในการยกเลิกคำตัดสินหรือเปิดคดีใหม่ ➡️ Qualcomm ยืนยันว่าการใช้เทคโนโลยีของ Nuviaอยู่ภายใต้ข้อตกลงที่ถูกต้อง ➡️ Qualcomm ยังมีคดีฟ้องกลับ Arm ในข้อหาขัดขวางความสัมพันธ์กับลูกค้า ➡️ คดีฟ้องกลับจะเข้าสู่การพิจารณาในเดือนมีนาคม 2026 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Nuvia เป็นบริษัทที่พัฒนา CPU ประสิทธิภาพสูงสำหรับเซิร์ฟเวอร์และอุปกรณ์พกพา ➡️ Qualcomm เข้าซื้อ Nuvia ในปี 2021 เพื่อเสริมความแข็งแกร่งด้าน CPU สำหรับ Snapdragon ➡️ Arm เป็นผู้ให้สิทธิ์ใช้งานสถาปัตยกรรม CPU แก่บริษัทต่าง ๆ เช่น Apple, MediaTek, Samsung ➡️ คดีนี้สะท้อนความซับซ้อนของการอนุญาตใช้งานเทคโนโลยีในยุคที่การควบรวมกิจการเกิดขึ้นบ่อย ➡️ การตัดสินของศาลอาจส่งผลต่อแนวทางการออกใบอนุญาตของ Arm ในอนาคต https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/01/arm-plans-to-appeal-final-ruling-in-qualcomm-dispute

เครื่องบินขนส่งทางทหารของจีนหลายลำ ได้ส่งมอบจรวด กระสุนปืนใหญ่และกระสุนปืนครกแก่กัมพูชา ไม่กี่สัปดาห์ก่อนที่ประเด็นพิพาทตามแนวชายแดนกับไทย จะปะทุลุกลามเข้าสู่สงครามเสียเลือดเสียเนื้อช่วงสั้นๆในเดือนกรฏาคม ตามรายงานของสำนักข่าวนิวยอร์กไทม์ส อ้างอิงการพบเห็นในเอกสารข่าวกรองของไทย อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000093691 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด

🧠 “Grok 4 เปิดตัวบน Azure AI Foundry — เมื่อ AI ของ Elon Musk กลายเป็นตัวเลือกใหม่สำหรับงานวิเคราะห์ระดับลึก” Microsoft ประกาศเปิดให้ใช้งาน Grok 4 บนแพลตฟอร์ม Azure AI Foundry อย่างเป็นทางการ หลังจากผ่านการทดลองใช้งานแบบส่วนตัว โดย Grok 4 เป็นโมเดล AI จาก xAI ของ Elon Musk ที่เน้นด้าน “frontier-level reasoning” หรือการวิเคราะห์เชิงตรรกะ วิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์ และการเขียนโค้ดขั้นสูง มากกว่าการสร้างสรรค์เนื้อหาแบบทั่วไป แม้ Grok 4 จะยังด้อยกว่าคู่แข่งอย่าง GPT-4 และ Gemini ในด้านความเข้าใจภาพและความสามารถแบบมัลติโหมด แต่จุดแข็งของมันคือการประมวลผลข้อมูลเชิงลึกในบริบทที่ซับซ้อน โดยมี context window ขนาดใหญ่ถึง 128,000 tokens ซึ่งเทียบเท่ากับ GPT-4 Turbo และเหนือกว่าหลายโมเดลในตลาด Microsoft เปิดให้ใช้งาน Grok 4 ผ่าน Azure ในรูปแบบ “AI supermarket” ที่ให้ลูกค้าเลือกโมเดลจากหลายผู้พัฒนาได้อย่างอิสระ โดยมี 3 รุ่นให้เลือกใช้งาน ได้แก่ Grok 4 Fast Reasoning สำหรับงานวิเคราะห์, Grok 4 Fast Non-Reasoning สำหรับงานทั่วไป และ Grok Code Fast 1 สำหรับนักพัฒนา โดยทั้งหมดมีจุดเด่นด้านความเร็วและการควบคุมความปลอดภัยระดับองค์กร ราคาการใช้งานอยู่ที่ $5.5 ต่อ input tokens หนึ่งล้าน และ $27.5 ต่อ output tokens หนึ่งล้าน ซึ่งถือว่าอยู่ในระดับแข่งขันได้เมื่อเทียบกับโมเดลระดับสูงอื่น ๆ แม้ Grok 4 จะมีประสิทธิภาพสูง แต่ก็ไม่ใช่โมเดลที่ “deploy แล้วลืม” เพราะ Microsoft เน้นให้ผู้ใช้งานตั้งระบบ guardrails และตรวจสอบผลลัพธ์อย่างต่อเนื่อง โดยจะมีการเผยแพร่คะแนนความปลอดภัยใหม่ในอนาคต ก่อนหน้านี้ Grok เคยมีประเด็นด้านความปลอดภัย เช่น การตอบคำถามที่ไม่เหมาะสมในเวอร์ชันก่อน ทำให้ Microsoftเลือกใช้แนวทาง “ระมัดระวัง” ในการเปิดตัวบน Azure เพื่อให้มั่นใจว่าการใช้งานจะอยู่ภายใต้การควบคุมที่เหมาะสม ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Microsoft เปิดให้ใช้งาน Grok 4 บน Azure AI Foundry อย่างเป็นทางการ ➡️ Grok 4 เป็นโมเดลจาก xAI ที่เน้นการวิเคราะห์เชิงตรรกะ วิทยาศาสตร์ และโค้ด ➡️ มี context window ขนาด 128,000 tokens เทียบเท่า GPT-4 Turbo ➡️ มี 3 รุ่นให้เลือกใช้งาน: Fast Reasoning, Fast Non-Reasoning, และ Code Fast 1 ➡️ ราคาอยู่ที่ $5.5 ต่อ input tokens หนึ่งล้าน และ $27.5 ต่อ output tokens หนึ่งล้าน ➡️ Microsoft เน้นให้ผู้ใช้ตั้งระบบ guardrails และตรวจสอบผลลัพธ์ ➡️ Grok 4 เป็นส่วนหนึ่งของแนวคิด “AI supermarket” บน Azure ➡️ เปิดใช้งานทั่วโลกภายใต้หมวด Global Standard Deployment ➡️ xAI เซ็นสัญญากับรัฐบาลสหรัฐฯ เพื่อใช้งาน Grok ในหน่วยงานต่าง ๆ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Grok 4 ถูกพัฒนาโดยทีมของ Elon Musk เพื่อแข่งขันกับ OpenAI และ Google ➡️ xAI มีแผนใช้ GPU H100 จำนวน 50 ล้านตัวใน 5 ปีข้างหน้าเพื่อขยายการใช้งาน Grok ➡️ Grok 2.5 เคยเปิดให้ใช้งานแบบโอเพ่นซอร์สเพื่อให้ชุมชนร่วมพัฒนา ➡️ Azure AI Foundry เป็นแพลตฟอร์มที่รวมโมเดลจากหลายผู้พัฒนา เช่น OpenAI, Meta, Mistral ➡️ การใช้ context window ขนาดใหญ่ช่วยให้โมเดลเข้าใจข้อมูลต่อเนื่องได้ดีขึ้นในงานวิเคราะห์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/microsoft-adds-grok-4-to-azure-ai-foundry-following-cautious-trials-elon-musks-latest-ai-model-is-now-available-to-deploy-for-frontier-level-reasoning

🧠 “Orange Pi AI Studio Pro — มินิพีซีพลัง Huawei Ascend 310 ที่แรงทะลุ 352 TOPS แต่ยังติดข้อจำกัดด้านการเชื่อมต่อ” Orange Pi เปิดตัวมินิพีซีรุ่นใหม่สำหรับงานปัญญาประดิษฐ์โดยเฉพาะในชื่อ “AI Studio Pro” ซึ่งใช้ชิป Huawei Ascend 310 แบบ ARM octa-core ที่ให้พลังประมวลผลด้าน AI สูงถึง 176 TOPS ในรุ่นปกติ และ 352 TOPS ในรุ่น Pro ที่รวมสองเครื่องเข้าด้วยกัน พร้อมหน่วยความจำสูงสุดถึง 192GB LPDDR4X ความเร็ว 4266 Mbps2 ตัวเครื่องออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI หลากหลาย เช่น การประมวลผลภาพ, การเรียนรู้เชิงลึก, การวิเคราะห์ข้อมูล, การใช้งาน IoT และระบบขนส่งอัจฉริยะ โดยสามารถติดตั้ง Ubuntu 22.04.5 และ Linux kernel 5.15 ได้ทันที ส่วน Windows จะรองรับในอนาคต3 แม้จะมีพลังประมวลผลสูงและหน่วยความจำมหาศาล แต่ Orange Pi AI Studio Pro กลับมีข้อจำกัดด้านการเชื่อมต่ออย่างชัดเจน โดยมีเพียงพอร์ต USB-C 4.0 เพียงช่องเดียวสำหรับทุกการเชื่อมต่อ ไม่ว่าจะเป็นจอภาพ, อุปกรณ์เก็บข้อมูล หรืออุปกรณ์เสริมอื่น ๆ ทำให้ผู้ใช้ต้องพึ่งพา dock หรือ hub เพิ่มเติม นอกจากนี้ยังไม่มีการระบุว่ามี Wi-Fi หรือ Bluetooth ในตัว ทำให้การเชื่อมต่อเครือข่ายอาจต้องใช้วิธีอื่น เช่น Ethernet หรืออุปกรณ์เสริมภายนอก ซึ่งอาจไม่สะดวกสำหรับการใช้งานแบบเคลื่อนที่หรือในพื้นที่จำกัด ราคาจำหน่ายในจีนเริ่มต้นที่ประมาณ $955 สำหรับรุ่น 48GB และสูงสุดถึง $2,200 สำหรับรุ่น Pro ที่มี RAM 192GB โดยมีวางจำหน่ายผ่าน JD.com และ AliExpress ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Orange Pi AI Studio Pro ใช้ชิป Huawei Ascend 310 แบบ ARM octa-core ➡️ รุ่น Pro รวมสองเครื่องเข้าด้วยกัน ให้พลังประมวลผลสูงถึง 352 TOPS ➡️ รองรับหน่วยความจำสูงสุด 192GB LPDDR4X ความเร็ว 4266 Mbps ➡️ รองรับ Ubuntu 22.04.5 และ Linux kernel 5.15 พร้อมรองรับ Windows ในอนาคต ➡️ เหมาะสำหรับงาน AI เช่น OCR, การรู้จำใบหน้า, การแนะนำเนื้อหา, IoT และระบบขนส่งอัจฉริยะ ➡️ มีพอร์ต USB-C 4.0 เพียงช่องเดียวสำหรับทุกการเชื่อมต่อ ➡️ ไม่มีการระบุว่ามี Wi-Fi หรือ Bluetooth ในตัว ➡️ ราคาจำหน่ายเริ่มต้นที่ $955 และสูงสุดถึง $2,200 ขึ้นอยู่กับรุ่นและ RAM ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Huawei Ascend 310 เป็นชิปที่ออกแบบมาเพื่องาน AI โดยเฉพาะ มีประสิทธิภาพสูงในงาน inference ➡️ Orange Pi เป็นแบรนด์ที่เน้นการพัฒนาอุปกรณ์สำหรับนักพัฒนาและงานวิจัย ➡️ การใช้ context window ขนาดใหญ่และ RAM สูงช่วยให้รองรับโมเดล AI ขนาดใหญ่ได้ดี ➡️ การรองรับ Deepseek-R1 distillation model ช่วยให้สามารถ deploy โมเดล AI แบบ local ได้ ➡️ การรวมการฝึกและการ inference ในเครื่องเดียวช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความคล่องตัวในการพัฒนา https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/orange-pi-ai-studio-pro-mini-pc-debuts-with-huawei-ascend-310-and-352-tops-of-ai-performance-also-features-up-to-192gb-of-memory-but-relies-on-a-single-usb-c-port

💰 “Bitcoin Queen ถูกตัดสินคดีฉ้อโกง — ยึดคริปโตมูลค่า $7.3 พันล้าน กลายเป็นการยึดครั้งใหญ่ที่สุดในโลก” หลังจากหลบหนีมานานกว่า 5 ปี Zhimin Qian หรือที่รู้จักในชื่อ “Yadi Zhang” ถูกศาล Southwark Crown Court ในสหราชอาณาจักรตัดสินว่ามีความผิดฐานฉ้อโกงและฟอกเงิน โดยเธอเป็นผู้อยู่เบื้องหลังการหลอกลวงเหยื่อกว่า 128,000 รายในประเทศจีนระหว่างปี 2014–2017 และนำเงินที่ได้ไปแปลงเป็น Bitcoin เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจสอบ ตำรวจนครบาลลอนดอน (Met Police) เปิดเผยว่าได้ยึด Bitcoin จำนวน 61,000 เหรียญจาก Qian ซึ่งมีมูลค่ารวมกว่า $7.3 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปัจจุบัน ถือเป็นการยึดคริปโตครั้งใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์โลก และเป็นหนึ่งในคดีฟอกเงินที่ใหญ่ที่สุดในสหราชอาณาจักร หลังจากหลบหนีออกจากจีนด้วยเอกสารปลอมในปี 2018 Qian เข้าสหราชอาณาจักรและพยายามฟอกเงินผ่านการซื้ออสังหาริมทรัพย์ โดยมีผู้ช่วยคือ Jian Wen อดีตพนักงานร้านอาหารที่ต่อมาใช้ชีวิตหรูหราในบ้านเช่าหลายล้านปอนด์ และซื้ออสังหาริมทรัพย์ในดูไบมูลค่ากว่า £500,000 Wen ถูกตัดสินจำคุก 6 ปี 8 เดือนเมื่อปีที่แล้ว และถูกสั่งให้คืนทรัพย์สินมูลค่ากว่า £3.1 ล้านภายใน 3 เดือน มิฉะนั้นจะถูกเพิ่มโทษอีก 7 ปี คดีนี้ใช้เวลาสืบสวนกว่า 7 ปี โดยมีการร่วมมือระหว่างตำรวจอังกฤษ หน่วยงานอาชญากรรมแห่งชาติ (NCA) และเจ้าหน้าที่จีนในเมืองเทียนจินและปักกิ่ง เพื่อรวบรวมหลักฐานจากหลายประเทศ และตรวจสอบเอกสารนับพันฉบับ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Zhimin Qian ถูกตัดสินว่ามีความผิดฐานฉ้อโกงและฟอกเงินในสหราชอาณาจักร ➡️ เธอหลอกลวงเหยื่อกว่า 128,000 รายในจีนระหว่างปี 2014–2017 ➡️ ตำรวจยึด Bitcoin จำนวน 61,000 เหรียญ มูลค่ารวมกว่า $7.3 พันล้าน ➡️ ถือเป็นการยึดคริปโตครั้งใหญ่ที่สุดในโลก และคดีฟอกเงินที่ใหญ่ที่สุดใน UK ➡️ Qian เข้าสหราชอาณาจักรในปี 2018 ด้วยเอกสารปลอม และพยายามฟอกเงินผ่านอสังหาริมทรัพย์ ➡️ Jian Wen ผู้ช่วยของ Qian ถูกจำคุก 6 ปี 8 เดือน และถูกสั่งให้คืนทรัพย์สิน £3.1 ล้าน ➡️ การสืบสวนใช้เวลานานกว่า 7 ปี และมีความร่วมมือระหว่าง UK และจีน ➡️ คดีนี้ได้รับการยกย่องว่าเป็นความสำเร็จของทีมอาชญากรรมเศรษฐกิจของ Met Police ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Bitcoin มีราคาผันผวนสูง ทำให้มูลค่าการยึดเปลี่ยนแปลงตามเวลา ➡️ คดีนี้เปรียบเทียบกับ “Cryptoqueen” Dr. Ruja Ignatova ผู้หลอกลงทุนใน OneCoin ➡️ การฟอกเงินผ่านคริปโตมักใช้วิธีซื้ออสังหาริมทรัพย์หรือสินทรัพย์หรูหรา ➡️ การยึดคริปโตต้องใช้เทคนิคพิเศษในการเข้าถึง wallet และตรวจสอบ blockchain ➡️ หลายประเทศเริ่มออกกฎหมายควบคุมการฟอกเงินผ่านคริปโตอย่างเข้มงวด ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ การฟอกเงินผ่านคริปโตยังเป็นช่องโหว่ที่ตรวจสอบได้ยากในหลายประเทศ ⛔ การหลบหนีข้ามประเทศด้วยเอกสารปลอมยังคงเป็นปัญหาในระบบตรวจคนเข้าเมือง ⛔ การซื้อสินทรัพย์หรูโดยไม่มีแหล่งเงินชัดเจนอาจเป็นสัญญาณของการฟอกเงิน ⛔ การยึดคริปโตต้องอาศัยความร่วมมือระหว่างประเทศและการพิสูจน์แหล่งที่มาอย่างละเอียด ⛔ หากไม่มีการควบคุมที่ดี การฟอกเงินผ่านคริปโตอาจเพิ่มขึ้นในอนาคต https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/usd7-3-billion-worth-of-cryptocurrency-recovered-from-newly-convicted-bitcoin-queen-funds-from-fraudster-thought-to-be-the-largest-seizure-to-date

🖥️ “AMD Fluid Motion Frames 3 โผล่ในไดรเวอร์ใหม่ — เตรียมใช้ AI จาก FSR 4 ยกระดับการสร้างเฟรมแบบไดรเวอร์” AMD กำลังซุ่มพัฒนาเทคโนโลยี Fluid Motion Frames รุ่นที่ 3 (AFMF 3) ซึ่งถูกค้นพบในไดรเวอร์เวอร์ชันพรีวิวของ Adrenalin 25.20 โดยผู้ใช้งานในฟอรัม Guru3D ผ่านการส่งออกโปรไฟล์เกมจาก AMD GPU Profile Manager แม้ในหน้าควบคุมของไดรเวอร์จะยังไม่แสดงฟีเจอร์นี้อย่างเป็นทางการ AFMF คือเทคโนโลยีการสร้างเฟรมที่ทำงานในระดับไดรเวอร์ โดยออกแบบมาเพื่อเพิ่มเฟรมเรตในเกมที่ไม่รองรับ FSR frame generation โดยตรง ซึ่งในเวอร์ชันใหม่ AFMF 3 คาดว่าจะใช้โมเดล AI เดียวกับ FSR 4 ที่มีคุณภาพสูงกว่าเวอร์ชันก่อนหน้าอย่าง AFMF 2.1 ที่ยังใช้การปรับแต่งแบบเก่า ไดรเวอร์ใหม่นี้ยังมาพร้อมการอัปเดตด้าน AI จำนวนมาก เช่น รองรับ Python 3.12 และ PyTorch บน Windows Preview เพื่อเสริมการทำงานของ LLM บน GPU ตระกูล RX 9000, RX 7000 และ Ryzen AI 9/Max APU บน Windows 11 แม้ยังไม่มีการยืนยันว่า AFMF 3 จะมาพร้อมกับไดรเวอร์ 25.20 หรือเวอร์ชันถัดไป แต่มีความเป็นไปได้สูงว่าจะเปิดตัวพร้อมกับ FSR Redstone ซึ่งเป็นการอัปเดตใหญ่ที่รวมการสร้างเฟรมด้วย ML และการเรนเดอร์ ray tracing สำหรับสถาปัตยกรรม RDNA 4 อย่างไรก็ตาม FSR 4 และ AFMF 3 อาจรองรับเฉพาะ GPU รุ่น RX 9000 เท่านั้น เนื่องจากโมเดล ML ที่ใช้ต้องการความสามารถเฉพาะของ RDNA 4 แม้จะมีหลักฐานว่ามีการปรับแต่งให้ใช้กับ RDNA 3 ได้ แต่ AMD ยังไม่ประกาศอย่างเป็นทางการ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AFMF 3 ถูกค้นพบในไดรเวอร์พรีวิว Adrenalin 25.20 ผ่านการส่งออกโปรไฟล์เกม ➡️ AFMF เป็นเทคโนโลยีสร้างเฟรมระดับไดรเวอร์สำหรับเกมที่ไม่รองรับ FSR frame generation ➡️ AFMF 3 คาดว่าจะใช้โมเดล AI เดียวกับ FSR 4 เพื่อเพิ่มคุณภาพการสร้างเฟรม ➡️ ไดรเวอร์ใหม่มีการอัปเดตด้าน AI เช่น Python 3.12 และ PyTorch บน Windows Preview ➡️ รองรับ GPU RX 9000, RX 7000 และ Ryzen AI 9/Max APU บน Windows 11 ➡️ FSR Redstone จะรวมการสร้างเฟรมด้วย ML และ ray tracing สำหรับ RDNA 4 ➡️ มีความเป็นไปได้ว่า AFMF 3 จะเปิดตัวพร้อมกับ FSR Redstone ในไดรเวอร์เวอร์ชันถัดไป ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ AFMF 2.1 ใช้ AI-optimized enhancements แต่ยังด้อยกว่าคุณภาพของ FSR 4 ➡️ Nvidia เปิดตัว Smooth Motion บน RTX 40 series กดดันให้ AMD พัฒนา AFMF ➡️ FSR 4 ถูกปรับแต่งให้ใช้กับ RDNA 3 ได้โดยชุมชน modder แต่ยังไม่มีการประกาศจาก AMD ➡️ DLSS 4 ของ Nvidia ยังเหนือกว่า FSR 4 ในด้านคุณภาพภาพและการสร้างเฟรม ➡️ AMD HYPR-RX เป็นระบบเปิดใช้งานฟีเจอร์รวม เช่น AFMF, Radeon Chill และอื่น ๆ https://www.tomshardware.com/pc-components/gpu-drivers/amd-fluid-motion-frames-3-spotted-in-the-upcoming-amd-adrenalin-25-20-driver-branch-could-lean-on-ai-model-used-in-fsr-4