🕶️ Privacy is Marketing. Anonymity is Architecture: เมื่อคำว่า “ความเป็นส่วนตัว” กลายเป็นสโลแกน แต่ “สถาปัตยกรรม” ต่างหากที่ปกป้องคุณจริง บทความของ Servury เปิดโปงความจริงที่หลายคนรู้แต่ไม่ค่อยพูดออกมา: คำว่า “เราห่วงใยความเป็นส่วนตัวของคุณ” กลายเป็นเพียง วาทกรรมทางการตลาด ที่บริษัทเทคโนโลยีใช้เพื่อสร้างความเชื่อมั่น ทั้งที่เบื้องหลังระบบยังคงเก็บข้อมูลทุกอย่างที่สามารถระบุตัวตนได้ ตั้งแต่ IP, อีเมล, หมายเลขโทรศัพท์ ไปจนถึงข้อมูลอุปกรณ์และพฤติกรรมการใช้งาน ความเป็นส่วนตัวในโลกปัจจุบันจึงไม่ใช่ “การปกป้องข้อมูล” แต่คือ “การครอบครองข้อมูล” ซึ่งเป็นจุดอ่อนที่พร้อมถูกบังคับ เปิดเผย หรือรั่วไหลได้ทุกเมื่อ Servury ชี้ให้เห็นความแตกต่างระหว่าง Privacy (ความเป็นส่วนตัว) กับ Anonymity (การไม่ระบุตัวตน) อย่างชัดเจน โดยยกตัวอย่าง Mullvad VPN ที่ถูกตำรวจสวีเดนบุกค้นในปี 2023 แต่ไม่สามารถยึดข้อมูลผู้ใช้ได้ เพราะระบบถูกออกแบบให้ “ไม่มีข้อมูลใดๆ ให้ยึด” ตั้งแต่แรก นี่คือพลังของสถาปัตยกรรมที่ตั้งต้นจากแนวคิด “เก็บให้น้อยที่สุดเท่าที่จำเป็น” ไม่ใช่ “เก็บทุกอย่างแล้วค่อยปกป้องทีหลัง” Servury นำแนวคิดนี้มาใช้กับแพลตฟอร์มของตัวเอง โดยตัดสินใจไม่เก็บอีเมล ไม่เก็บ IP ไม่เก็บชื่อ ไม่เก็บข้อมูลการใช้งาน และไม่เก็บข้อมูลอุปกรณ์ สิ่งเดียวที่ผู้ใช้มีคือ credential แบบสุ่ม 32 ตัวอักษร ซึ่งเป็นทั้งบัญชีและกุญแจเข้าระบบในเวลาเดียวกัน แน่นอนว่ามันแลกมากับความไม่สะดวก เช่น การกู้บัญชีไม่ได้ แต่ Servury ย้ำว่านี่คือ “ราคาของการไม่ทิ้งร่องรอย” และเป็นสิ่งที่บริษัทอื่นไม่กล้าทำเพราะขัดกับโมเดลธุรกิจที่ต้องพึ่งข้อมูลผู้ใช้ บทความยังเตือนถึง “กับดักอีเมล” ซึ่งเป็นรากเหง้าของการติดตามตัวตนบนอินเทอร์เน็ต เพราะอีเมลผูกกับเบอร์โทร บัตรเครดิต บริการอื่นๆ และสามารถถูกติดตาม วิเคราะห์ หรือ subpoena ย้อนหลังได้ การใช้อีเมลจึงเท่ากับการยอมให้ตัวตนถูกผูกติดกับทุกบริการที่ใช้โดยอัตโนมัติ ในขณะที่โลกกำลังแยกออกเป็นสองฝั่ง—เว็บที่ต้องยืนยันตัวตนทุกอย่าง และ เว็บที่ยังคงรักษาความนิรนาม—บทความนี้คือคำเตือนว่าอนาคตของเสรีภาพออนไลน์ขึ้นอยู่กับสถาปัตยกรรม ไม่ใช่คำโฆษณา 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ความแตกต่างระหว่าง Privacy vs Anonymity ➡️ Privacy คือการ “สัญญาว่าจะปกป้องข้อมูล” ➡️ Anonymity คือ “ไม่มีข้อมูลให้ปกป้องตั้งแต่แรก” ➡️ สถาปัตยกรรมที่ไม่เก็บข้อมูลคือการป้องกันที่แท้จริง ✅ ตัวอย่างจริง: Mullvad VPN ➡️ ถูกตำรวจบุกค้นแต่ไม่มีข้อมูลให้ยึด ➡️ ใช้ระบบบัญชีแบบตัวเลขสุ่ม 16 หลัก ➡️ แสดงให้เห็นว่าการไม่เก็บข้อมูลคือเกราะป้องกันที่แข็งแกร่งที่สุด ✅ สถาปัตยกรรมของ Servury ➡️ ไม่เก็บอีเมล ชื่อ IP อุปกรณ์ หรือข้อมูลการใช้งาน ➡️ ผู้ใช้มีเพียง credential 32 ตัวอักษร ➡️ ไม่มีระบบกู้บัญชี เพราะจะทำลายความนิรนาม ✅ ทำไมอีเมลคือ “ศัตรูของความนิรนาม” ➡️ ผูกกับตัวตนจริงในหลายระบบ ➡️ ถูกติดตาม วิเคราะห์ และ subpoena ได้ ➡️ เป็นจุดเริ่มต้นของการเชื่อมโยงตัวตนข้ามบริการ ✅ บริบทโลกอินเทอร์เน็ตยุคใหม่ ➡️ อินเทอร์เน็ตกำลังแบ่งเป็น “เว็บที่ต้องยืนยันตัวตน” และ “เว็บที่ยังนิรนามได้” ➡️ บริการที่ไม่จำเป็นต้องรู้จักผู้ใช้ควรออกแบบให้ไม่เก็บข้อมูล ➡️ ความนิรนามคือสถาปัตยกรรม ไม่ใช่ฟีเจอร์ ‼️ ประเด็นที่ต้องระวัง ⛔ สูญเสีย credential = สูญเสียบัญชีถาวร ⛔ ความนิรนามไม่เท่ากับความปลอดภัย หากผู้ใช้เก็บ credential ไม่ดี ⛔ การไม่เก็บข้อมูลไม่ได้ทำให้ผู้ใช้ “ล่องหน” จากทุกระบบ—เพียงลดการเชื่อมโยงตัวตน https://servury.com/blog/privacy-is-marketing-anonymity-is-architecture/

🧩 CSS Grid Lanes: อนาคตของ Masonry Layout ที่ทำงานได้จริงในเบราว์เซอร์ CSS Grid Lanes คือความพยายามครั้งสำคัญของทีม WebKit และกลุ่มทำงาน CSS ที่ต้องการสร้าง “Masonry layout แบบเนทีฟ” โดยไม่ต้องพึ่ง JavaScript หรือไลบรารีเสริมอีกต่อไป ฟีเจอร์นี้เกิดจากการทำงานร่วมกันหลายปีระหว่าง Mozilla, Apple และสมาชิกใน CSS Working Group เพื่อหาวิธีสร้างเลย์เอาต์แบบ Pinterest‑style ที่ทั้งยืดหยุ่นและเข้าถึงได้ง่ายในทุกเบราว์เซอร์ หัวใจของ Grid Lanes คือการใช้พลังของ CSS Grid เดิม แต่เพิ่มความสามารถให้เบราว์เซอร์จัดวางไอเท็มตาม “ช่องว่างที่ใกล้ด้านบนที่สุด” คล้ายการขับรถเปลี่ยนเลนเพื่อไปให้ไกลที่สุดในสภาพจราจรติดขัด แนวคิดนี้ทำให้เกิดเลย์เอาต์แบบ waterfall โดยไม่ต้องเขียนสคริปต์ใดๆ และยังรองรับ infinite scroll ได้อย่างเป็นธรรมชาติ เพราะเบราว์เซอร์จัดการตำแหน่งให้เองทั้งหมด นอกจากนี้ Grid Lanes ยังเปิดประตูสู่ดีไซน์ใหม่ๆ เช่น การกำหนดเลนกว้าง‑แคบสลับกัน การให้บางไอเท็ม span หลายคอลัมน์ หรือแม้แต่การสลับทิศทางของเลย์เอาต์จากแนวตั้งเป็นแนวนอนได้เพียงแค่เปลี่ยนจาก grid-template-columns เป็น grid-template-rows โดยไม่ต้องแก้โค้ดส่วนอื่นเลย ฟีเจอร์ “item‑tolerance” ยังช่วยควบคุมความไวของอัลกอริทึมในการจัดวาง ทำให้ดีไซเนอร์เลือกได้ว่าจะให้เลย์เอาต์ “นิ่ง” หรือ “ไหลลื่น” มากแค่ไหน แม้สเปกยังมีบางส่วนที่กำลังถกเถียง เช่น ชื่อ property ที่จะใช้ควบคุมทิศทาง แต่โดยรวมฟีเจอร์นี้ถือว่า “พร้อมใช้งาน” แล้วใน Safari Technology Preview และกำลังถูกผลักดันให้เป็นมาตรฐานเว็บในอนาคต หากถูกนำไปใช้จริงในทุกเบราว์เซอร์ Grid Lanes จะกลายเป็นหนึ่งในก้าวกระโดดสำคัญของ CSS ที่ช่วยลดภาระ JavaScript และทำให้เว็บเร็วขึ้น เข้าถึงง่ายขึ้น และออกแบบได้อิสระมากขึ้นกว่าเดิม 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ แนวคิดหลักของ CSS Grid Lanes ➡️ สร้าง Masonry layout แบบเนทีฟโดยไม่ต้องใช้ JavaScript ➡️ ใช้พลังของ CSS Grid เดิม แต่เพิ่มอัลกอริทึมจัดวางแบบ “closest to the top” ➡️ รองรับ infinite scroll และการเข้าถึง (accessibility) ได้ดีกว่าไลบรารีเดิม ✅ ความสามารถใหม่ที่โดดเด่น ➡️ สร้างเลนกว้าง‑แคบสลับกันด้วย grid-template-* ➡️ ให้ไอเท็ม span หลายคอลัมน์ได้อย่างยืดหยุ่น ➡️ สลับทิศทางเลย์เอาต์ได้ง่ายเพียงเปลี่ยน columns ↔ rows ✅ ฟีเจอร์ item‑tolerance ➡️ ควบคุมความไวของอัลกอริทึมในการจัดวางไอเท็ม ➡️ ลดการ “กระโดดเลย์เอาต์” หรือทำให้เลย์เอาต์ไหลลื่นขึ้นตามต้องการ ✅ สถานะปัจจุบันของสเปก ➡️ พร้อมทดลองใช้ใน Safari Technology Preview 234 ➡️ CSS Working Group ยังถกเรื่องชื่อ property บางส่วน ➡️ ฟีเจอร์โดยรวมถือว่า “พร้อมใช้งานจริง” ในอนาคตอันใกล้ ‼️ ประเด็นที่ต้องระวัง ⛔ สเปกยังไม่เสถียร 100% อาจมีการเปลี่ยนชื่อ property ⛔ รองรับเฉพาะบางเบราว์เซอร์ในตอนนี้ ⛔ ต้องตรวจสอบ grid-auto-flow หากเลย์เอาต์ไม่ทำงานตามคาด https://webkit.org/blog/17660/introducing-css-grid-lanes/

🤖 2025: ปีที่ LLM เปลี่ยนรูปร่าง—จาก “โมเดลที่ถูกสอน” สู่ “สิ่งมีชีวิตเชิงตรรกะที่ถูกเรียกใช้” ปี 2025 เป็นปีที่วงการ LLM เปลี่ยนโฉมอย่างชัดเจนที่สุดตั้งแต่ยุค GPT‑3 เพราะเป็นปีที่ Reinforcement Learning from Verifiable Rewards (RLVR) กลายเป็นแกนกลางของการพัฒนาโมเดลแทนการพึ่ง SFT + RLHF แบบเดิม การฝึกด้วยรางวัลที่ตรวจสอบได้อัตโนมัติในโดเมนอย่างคณิตศาสตร์และโค้ด ทำให้โมเดล “ค้นพบ” กลยุทธ์การคิดด้วยตัวเอง เช่น การแตกโจทย์เป็นขั้นตอน การย้อนกลับไปตรวจคำตอบ และการสร้าง reasoning trace ที่ยาวขึ้นเพื่อเพิ่มความแม่นยำ สิ่งนี้ทำให้ LLM ดูเหมือน “คิดเป็น” มากขึ้นในสายตาของมนุษย์ นอกจากความก้าวหน้าทางเทคนิคแล้ว ปีนี้ยังเป็นปีที่อุตสาหกรรมเริ่มเข้าใจ “รูปร่างของสติปัญญาแบบ LLM” ว่ามันไม่ใช่สัตว์วิวัฒนาการ แต่เป็น “ผี” ที่ถูกเรียกขึ้นมาจากการ optimize ตามแรงกดดันของข้อมูลและรางวัล ทำให้ความสามารถของโมเดลมีลักษณะ “เป็นหยัก” (jagged) เก่งมากในบางเรื่องและงงงวยในบางเรื่องอย่างสุดขั้ว สิ่งนี้ทำให้ความเชื่อใน benchmark ลดลง เพราะโมเดลสามารถ “โตตาม benchmark” ได้ง่ายผ่าน RLVR และ synthetic data ปีนี้ยังเป็นปีที่ LLM apps เช่น Cursor และ Claude Code แสดงให้เห็นว่า “แอป LLM” คือเลเยอร์ใหม่ของซอฟต์แวร์—เป็นตัว orchestrate โมเดลหลายตัว, จัดการ context, เชื่อมต่อเครื่องมือ และสร้าง GUI เฉพาะงาน Cursor ทำให้เกิดคำว่า “Cursor for X” ส่วน Claude Code แสดงให้เห็นว่า agent ที่รันบนเครื่องผู้ใช้โดยตรงสามารถเปลี่ยน workflow ของนักพัฒนาได้อย่างสิ้นเชิง ท้ายที่สุด ปี 2025 คือปีที่ “vibe coding” กลายเป็นเรื่องปกติ—การเขียนโปรแกรมด้วยภาษาอังกฤษแทนโค้ด ทำให้คนทั่วไปสร้างซอฟต์แวร์ได้ และทำให้โปรแกรมเมอร์สร้างซอฟต์แวร์มากกว่าที่เคยเป็นไปได้ นอกจากนี้โมเดลอย่าง Gemini Nano Banana ยังเผยให้เห็นอนาคตของ “LLM GUI” ที่ผสานข้อความ ภาพ และความรู้เข้าด้วยกันในโมเดลเดียว 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การเปลี่ยนแปลงใหญ่ของสถาปัตยกรรม LLM ในปี 2025 ➡️ RLVR กลายเป็นแกนหลักแทน SFT + RLHF ➡️ โมเดลเรียนรู้กลยุทธ์ reasoning ด้วยตัวเองผ่านรางวัลที่ตรวจสอบได้ ➡️ ความสามารถเพิ่มขึ้นจาก “การคิดนานขึ้น” ไม่ใช่แค่โมเดลใหญ่ขึ้น ✅ ความเข้าใจใหม่เกี่ยวกับ “สติปัญญาแบบ LLM” ➡️ LLM ไม่ได้วิวัฒน์แบบสัตว์ แต่ถูก optimize แบบ “ผี” ตามแรงกดดันข้อมูล ➡️ ความสามารถเป็นหยัก—เก่งมากในบางเรื่อง งงมากในบางเรื่อง ➡️ benchmark เริ่มไม่น่าเชื่อถือเพราะถูก optimize ทับซ้อนด้วย RLVR ✅ การเกิดขึ้นของเลเยอร์ใหม่: LLM Apps ➡️ Cursor แสดงให้เห็นว่าแอป LLM คือ orchestration layer ใหม่ของซอฟต์แวร์ ➡️ Claude Code คือ agent ที่รันบนเครื่องผู้ใช้ เปลี่ยน workflow นักพัฒนาโดยตรง ➡️ LLM apps จะเป็นตัว “ประกอบทีม AI” สำหรับงานเฉพาะทาง ✅ Vibe Coding และการ democratize การเขียนโปรแกรม ➡️ เขียนโปรแกรมด้วยภาษาอังกฤษแทนโค้ด ➡️ คนทั่วไปสร้างซอฟต์แวร์ได้ง่ายขึ้น ➡️ นักพัฒนาสามารถสร้างซอฟต์แวร์แบบ “ใช้ครั้งเดียวทิ้ง” เพื่อแก้ปัญหาเฉพาะหน้า ✅ สัญญาณของอนาคต: LLM GUI ➡️ Gemini Nano Banana แสดงให้เห็นการรวม text + image + knowledge ในโมเดลเดียว ➡️ อนาคตของ LLM จะไม่ใช่ “แชต” แต่เป็น “อินเทอร์เฟซภาพ” ที่มนุษย์ถนัดกว่า ‼️ ประเด็นที่ต้องระวัง ⛔ RLVR อาจทำให้โมเดลเก่งเฉพาะโดเมนที่ตรวจสอบได้ แต่ยังอ่อนในโดเมนเปิด ⛔ benchmark อาจหลอกตา ทำให้ประเมินความสามารถโมเดลผิด ⛔ agent ที่รันบนเครื่องผู้ใช้ต้องระวังเรื่องสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลและความปลอดภัย https://karpathy.bearblog.dev/year-in-review-2025/

🔓 TP‑Link Tapo C200: เมื่อกล้องวงจรปิดราคาถูกกลายเป็นประตูหลังสู่บ้านของผู้ใช้ งานวิจัยล่าสุดของ Simone Margaritelli เปิดเผยช่องโหว่ร้ายแรงหลายรายการในกล้อง TP‑Link Tapo C200 ซึ่งเป็นหนึ่งในกล้อง IP ราคาประหยัดที่ได้รับความนิยมสูงทั่วโลก จุดเริ่มต้นของการค้นพบนี้มาจากการทดลอง “เล่นสนุกวันหยุด” ที่ตั้งใจใช้ AI ช่วยในการรีเวิร์สเอนจิเนียริง แต่กลับนำไปสู่การพบช่องโหว่ที่กระทบอุปกรณ์กว่า 25,000 ตัวที่เปิดเผยบนอินเทอร์เน็ตโดยตรง การค้นพบนี้สะท้อนความจริงที่น่ากังวลว่าอุปกรณ์ IoT ราคาถูกจำนวนมากยังคงมีสถาปัตยกรรมความปลอดภัยที่อ่อนแออย่างน่าตกใจ สิ่งที่น่าตกใจยิ่งกว่าคือ TP‑Link เก็บ private SSL keys แบบ hardcoded ไว้ในเฟิร์มแวร์ ซึ่งหมายความว่าใครก็ตามที่อยู่ในเครือข่ายเดียวกับกล้องสามารถดักฟังและถอดรหัส HTTPS traffic ได้ทันทีโดยไม่ต้องยุ่งกับฮาร์ดแวร์เลย นอกจากนี้ การใช้ AI เช่น Grok, Claude Opus และ GhidraMCP ทำให้กระบวนการวิเคราะห์เฟิร์มแวร์เร็วขึ้นอย่างมหาศาล—ตั้งแต่การถอดรหัสเฟิร์มแวร์จาก S3 bucket ที่เปิดสาธารณะ ไปจนถึงการทำความเข้าใจโค้ด MIPS ที่ซับซ้อนภายในเวลาไม่กี่ชั่วโมง การวิเคราะห์นำไปสู่การค้นพบช่องโหว่ 4 รายการที่ร้ายแรง ทั้ง buffer overflow ใน ONVIF XML parser, integer overflow ใน HTTPS server, API ที่อนุญาตให้เปลี่ยน WiFi ของกล้องได้โดยไม่ต้องยืนยันตัวตน และ API ที่เปิดเผยรายชื่อ WiFi รอบข้าง ซึ่งสามารถนำไปสู่การ ระบุตำแหน่งบ้านของเหยื่อได้อย่างแม่นยำ ผ่านฐานข้อมูล BSSID ของ Apple นี่ไม่ใช่แค่ปัญหาด้านความปลอดภัย แต่เป็นปัญหาด้านความเป็นส่วนตัวระดับโครงสร้างที่ทำให้กล้องวงจรปิดกลายเป็นอุปกรณ์ติดตามตำแหน่งโดยไม่ตั้งใจ ท้ายที่สุด Margaritelli เปิดเผยไทม์ไลน์การแจ้งเตือน TP‑Link ซึ่งล่าช้าเกินกว่า 150 วันก่อนจะมีการออกแพตช์ ทั้งที่บริษัทเป็น CVE Numbering Authority (CNA) ของตัวเอง และใช้จำนวน CVE ต่ำเป็นเครื่องมือทางการตลาด นี่คือความขัดแย้งเชิงโครงสร้างที่สะท้อนปัญหาของอุตสาหกรรม IoT: ผู้ผลิตควบคุมทั้งผลิตภัณฑ์ ช่องโหว่ และการรายงาน ทำให้ผู้ใช้ต้องพึ่งพาความรับผิดชอบของบริษัทมากกว่ามาตรฐานความปลอดภัยที่แท้จริง 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สิ่งที่ค้นพบจากการรีเวิร์สเฟิร์มแวร์ ➡️ พบ private SSL keys แบบ hardcoded ในเฟิร์มแวร์ ➡️ เฟิร์มแวร์ทั้งหมดของ TP‑Link อยู่ใน S3 bucket แบบเปิด ➡️ AI ช่วยเร่งการวิเคราะห์โค้ด MIPS และ mapping API handlers ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ ช่องโหว่สำคัญ (CVE) ➡️ CVE‑2025‑8065 — ONVIF XML parser overflow ทำให้กล้อง crash ➡️ CVE‑2025‑14299 — HTTPS Content‑Length integer overflow ➡️ CVE‑2025‑14300 — API connectAp ไม่มี auth ทำให้เปลี่ยน WiFi ได้ ➡️ scanApList API เปิดเผยข้อมูล WiFi รอบข้างแบบไม่ต้องยืนยันตัวตน ✅ ผลกระทบต่อผู้ใช้ ➡️ ผู้โจมตีสามารถดักฟังวิดีโอได้ผ่าน private key ที่ฝังมาในเฟิร์มแวร์ ➡️ สามารถบังคับให้กล้องเชื่อมต่อ WiFi ของผู้โจมตี ➡️ สามารถระบุตำแหน่งบ้านของเหยื่อผ่าน BSSID → Apple location API ➡️ อุปกรณ์กว่า 25,000 ตัว เปิดเผยบนอินเทอร์เน็ตโดยตรง ✅ ปัญหาเชิงโครงสร้างของผู้ผลิต ➡️ TP‑Link เป็น CNA ของตัวเอง ทำให้มีอำนาจควบคุมการรายงานช่องโหว่ ➡️ ใช้จำนวน CVE ต่ำเป็นเครื่องมือทางการตลาด ➡️ การตอบสนองล่าช้าเกินกว่า 150 วัน แม้ช่องโหว่จะร้ายแรง ‼️ สิ่งที่ต้องระวัง ⛔ กล้อง IoT ราคาถูกมักมีสถาปัตยกรรมความปลอดภัยที่อ่อนแอ ⛔ การพึ่งพา API ที่ไม่มีการยืนยันตัวตนเป็นความเสี่ยงร้ายแรง ⛔ การเปิดเผย BSSID อาจนำไปสู่การระบุตำแหน่งบ้านได้ ⛔ ผู้ผลิตที่เป็น CNA ของตัวเองอาจมีแรงจูงใจลดการเปิดเผยช่องโหว่ https://www.evilsocket.net/2025/12/18/TP-Link-Tapo-C200-Hardcoded-Keys-Buffer-Overflows-and-Privacy-in-the-Era-of-AI-Assisted-Reverse-Engineering/

🏗️ Garage: วัตถุดิบใหม่ของ Distributed Object Storage ที่ออกแบบมาให้ “รอด” แม้ไม่มีดาต้าเซ็นเตอร์ Garage คือ object storage แบบ S3‑compatible ที่ถูกออกแบบด้วยแนวคิดตรงข้ามกับคลาวด์ยักษ์ใหญ่—แทนที่จะต้องการดาต้าเซ็นเตอร์ระดับ hyperscale มันถูกสร้างมาเพื่อ ทำงานได้แม้บนเครื่องมือเก่า เครือข่ายไม่เสถียร และโครงสร้างพื้นฐานที่กระจัดกระจาย จุดเด่นคือความสามารถในการ replicate ข้อมูลแบบ 3‑zone redundancy โดยไม่ต้องมี backbone เฉพาะทาง ทำให้เหมาะกับองค์กรขนาดเล็ก, ชุมชน, edge cluster, หรือแม้แต่ผู้ใช้ที่ต้องการ self‑host storage ที่ทนทานจริงๆ หัวใจของ Garage คือการออกแบบให้ lightweight, self‑contained และ operator‑friendly ทีมพัฒนาเป็น sysadmin มาก่อน จึงให้ความสำคัญกับการ deploy ง่าย, debug ง่าย และไม่ต้องพึ่ง dependency ภายนอก ตัวซอฟต์แวร์เป็น binary เดียวที่รันได้บน Linux ทุกดิสโทร และรองรับทั้ง x86_64, ARMv7 และ ARMv8 ทำให้สามารถสร้างคลัสเตอร์จากเครื่องมือมือสองหรือฮาร์ดแวร์ที่มีอยู่แล้วได้ทันที ในเชิงสถาปัตยกรรม Garage ยืนอยู่บนไหล่ของงานวิจัยระดับโลก เช่น Dynamo, CRDT และ Maglev load balancing ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถทนต่อ network partition, latency สูง, และ disk failure ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นี่คือการนำแนวคิดของ distributed system ระดับ hyperscale มาปรับให้ใช้งานได้ในระดับ “ทุกคนเข้าถึงได้” โดยไม่ต้องมีงบประมาณระดับองค์กรใหญ่ Garage ยังได้รับทุนสนับสนุนจากโครงการยุโรปหลายรอบ เช่น NGI POINTER, NLnet และ NGI0 ซึ่งสะท้อนว่า ecosystem ด้าน open infrastructure กำลังเติบโต และมีความต้องการระบบเก็บข้อมูลที่โปร่งใส ตรวจสอบได้ และไม่ผูกขาดกับผู้ให้บริการรายใหญ่ หาก Garage เติบโตต่อเนื่อง มันอาจกลายเป็นหนึ่งในเสาหลักของ decentralized cloud ในอนาคต 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ จุดเด่นของ Garage ➡️ ออกแบบให้ทำงานได้แม้ไม่มีดาต้าเซ็นเตอร์หรือ backbone เฉพาะทาง ➡️ binary เดียว ไม่มี dependency ติดตั้งง่ายบน Linux ทุกดิสโทร ➡️ รองรับฮาร์ดแวร์หลากหลาย รวมถึงเครื่องมือมือสอง ✅ ความสามารถด้านความทนทาน ➡️ replicate ข้อมูล 3 โซนเพื่อความทนทานสูง ➡️ ทนต่อ network failure, latency, disk failure และ human error ➡️ ใช้แนวคิดจาก Dynamo, CRDT และ Maglev load balancing ✅ ความต้องการระบบที่ต่ำ ➡️ CPU x86_64 หรือ ARM รุ่นเก่าได้ ➡️ RAM เพียง 1 GB ➡️ network latency ≤ 200 ms และ bandwidth ≥ 50 Mbps ✅ ความเข้ากันได้และการใช้งาน ➡️ รองรับ Amazon S3 API ใช้กับแอปที่รองรับ S3 ได้ทันที ➡️ เหมาะกับ hosting, media storage, backup และ edge cluster ✅ การสนับสนุนจากโครงการยุโรป ➡️ ได้ทุนจาก NGI POINTER, NLnet, NGI0 Entrust และ NGI0 Commons หลายรอบ ➡️ สะท้อนความสำคัญของ open infrastructure ต่อ ecosystem ยุโรป ‼️ ประเด็นที่ต้องระวัง ⛔ ต้องออกแบบ topology ให้ดีเพื่อให้ redundancy ทำงานเต็มประสิทธิภาพ ⛔ ไม่เหมาะกับ workload ที่ต้องการ throughput ระดับ hyperscale ⛔ ผู้ใช้ต้องมีความเข้าใจพื้นฐานด้าน distributed storage https://garagehq.deuxfleurs.fr/

🔍 Mistral OCR 3: ก้าวกระโดดครั้งใหญ่ของการอ่านเอกสารด้วย AI Mistral OCR 3 คือเวอร์ชันใหม่ล่าสุดของระบบ OCR จาก Mistral AI ที่ถูกออกแบบมาเพื่อยกระดับความแม่นยำและความทนทานในการประมวลผลเอกสารทุกประเภท ตั้งแต่ฟอร์มราชการ สแกนคุณภาพต่ำ ไปจนถึงลายมือที่อ่านยาก จุดเด่นสำคัญคือประสิทธิภาพที่เหนือกว่า Mistral OCR 2 อย่างชัดเจน โดยมีอัตราชนะรวมกว่า 74% ในการทดสอบภายในกับเอกสารจริงจากลูกค้าองค์กร สิ่งที่ทำให้รุ่นนี้โดดเด่นคือความสามารถในการ “เข้าใจโครงสร้างเอกสาร” ไม่ใช่แค่ดึงข้อความออกมาเท่านั้น Mistral OCR 3 สามารถสร้าง Markdown ที่มี HTML table reconstruction เพื่อรักษาโครงสร้างตารางที่ซับซ้อน เช่น merged cells, multi-row headers และ column hierarchy ซึ่งเป็นสิ่งที่ OCR ทั่วไปทำได้ยากมาก นอกจากนี้ยังรองรับการดึงภาพที่ฝังอยู่ในเอกสารออกมาพร้อมกัน ทำให้เหมาะสำหรับ workflow ที่ต้องการข้อมูลครบถ้วนเพื่อป้อนให้ agent หรือระบบ downstream อื่นๆ อีกหนึ่งจุดแข็งคือความสามารถในการจัดการเอกสารที่มีคุณภาพต่ำ เช่น สแกนเอียง ภาพเบลอ DPI ต่ำ หรือมี noise ซึ่งเป็นปัญหาที่องค์กรจำนวนมากต้องเจอในงานจริง ไม่ว่าจะเป็นเอกสารเก่า เอกสารราชการ หรือไฟล์ที่ถูกถ่ายจากมือถือ Mistral OCR 3 ถูกฝึกมาให้ robust ต่อสถานการณ์เหล่านี้โดยเฉพาะ ทำให้ผลลัพธ์มีความเสถียรและพร้อมใช้งานมากขึ้นในระดับ production สุดท้าย Mistral OCR 3 ยังมาพร้อมราคาที่แข่งขันได้มาก—เพียง $2 ต่อ 1,000 หน้า และลดเหลือ $1 ต่อ 1,000 หน้า เมื่อใช้ Batch API ซึ่งถูกกว่าระบบ OCR เชิงพาณิชย์หลายเจ้าอย่างมีนัยสำคัญ ทำให้เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับองค์กรที่ต้องการประมวลผลเอกสารจำนวนมากโดยไม่ต้องลงทุนสูง ✅ ไฮไลต์ของ Mistral OCR 3 ➡️ ประสิทธิภาพสูงขึ้นอย่างมาก: ชนะ Mistral OCR 2 ถึง 74% ในการทดสอบภายใน ➡️ รองรับเอกสารหลากหลายประเภท รวมถึงลายมือ ฟอร์ม และสแกนคุณภาพต่ำ ➡️ สร้าง Markdown พร้อม HTML table reconstruction เพื่อรักษาโครงสร้างเอกสาร ✅ ความสามารถเชิงเทคนิค ➡️ Robust ต่อ noise, skew, compression artifacts และ low DPI ➡️ ดึงข้อความ + ภาพฝังในเอกสารได้พร้อมกัน ➡️ รองรับ complex tables พร้อม colspan/rowspan ✅ การใช้งานจริงในองค์กร ➡️ เหมาะสำหรับ pipeline ปริมาณสูง เช่น ใบแจ้งหนี้ เอกสารปฏิบัติการ รายงานวิชาการ ➡️ ใช้ใน Document AI Playground เพื่อแปลง PDF/ภาพเป็น text หรือ JSON ได้ทันที ➡️ ลูกค้าใช้เพื่อ digitize archives, extract structured fields และปรับปรุง enterprise search ✅ ด้านราคาและการเข้าถึง ➡️ ราคาเพียง $2 ต่อ 1,000 หน้า (ลดเหลือ $1 เมื่อใช้ Batch API) ➡️ backward compatible กับ Mistral OCR 2 ➡️ ใช้งานผ่าน API หรือ Document AI Playground ได้ทันที ‼️ ประเด็นที่ต้องระวัง ⛔ แม้จะ robust แต่เอกสารที่เสียหายหนักอาจยังต้อง preprocessing ⛔ การ reconstruct ตารางซับซ้อนอาจต้องตรวจสอบผลลัพธ์ก่อนใช้งาน downstream ⛔ การใช้งานใน pipeline ปริมาณมากต้องวางแผนด้าน latency และ throughput https://mistral.ai/news/mistral-ocr-3

https://youtu.be/Rr9ZhvjJ1GM?si=x2xtDcERJ1RrdUX7

ตราบใดที่อัตราส่วนแผนที่ ยังไม่เกิดการเรียนรู้สากล เรื่องอินโดจีน ได้มาด้วยดินแดนที่ไม่ถูกต้อง ตอนเขมรสามฝ่ายรบฆ่าคนกัมพูชาด้วยกัน แล้วหนีมาไทย อยู่อาศัยจนคิดว่าเป็นของตัว เครื่องมือให้นักการเมือง ก็ผูกปมแผลความขัดแย้งตลอดไป https://youtu.be/gOShNPyIiRs?si=tRh_zpq7BiXdyzKs

ปืนใหญ่เฉือนท็อฟฟี่ ยึดหัวตาราง ช่วงคริสต์มาส (21/12/68) #news1 #ข่าววันนี้ #ข่าวดัง #Tiktokกีฬา #ฟุตบอล