ค้นหา

ค้นพบผู้คนใหม่ๆ สร้างการเชื่อมต่อใหม่ๆ และรู้จักเพื่อนใหม่

  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-11-22 01:51:22 -
    Olmo 3 – เปิดทางใหม่ให้ AI แบบโอเพนซอร์ส

    AI2 เปิดตัว Olmo 3 ซึ่งเป็นตระกูลโมเดลภาษาโอเพนซอร์สที่มีทั้งรุ่น 7B และ 32B parameters จุดเด่นคือไม่ใช่แค่ปล่อยโมเดลสำเร็จ แต่ยังเปิดเผย model flow หรือเส้นทางการพัฒนาทั้งหมด ตั้งแต่ข้อมูลฝึก, pipeline, ไปจนถึง checkpoint แต่ละช่วง เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเข้าใจและปรับแต่งได้อย่างเต็มที่

    ที่สำคัญ Olmo 3 มาพร้อม Olmo 3-Think (32B) ซึ่งเป็น reasoning model ที่สามารถตรวจสอบ intermediate reasoning traces และเชื่อมโยงพฤติกรรมกลับไปยังข้อมูลฝึกและการตัดสินใจที่ใช้ในการเทรน ถือเป็นครั้งแรกที่โมเดลโอเพนซอร์สเปิดให้ตรวจสอบการคิดแบบละเอียดเช่นนี้

    สมรรถนะและการเปรียบเทียบ
    Olmo 3-Base (7B, 32B): โมเดลฐานที่แข็งแกร่งที่สุดในกลุ่มโอเพนซอร์ส สามารถแก้โจทย์โปรแกรมมิ่ง, การอ่านจับใจความ, และคณิตศาสตร์ได้ดีเยี่ยม พร้อมรองรับ context ยาวถึง ~65K tokens
    Olmo 3-Think: โมเดล reasoning ที่แข่งขันได้กับ Qwen 3 และ Gemma 3 โดยใช้ข้อมูลฝึกน้อยกว่า แต่ยังคงทำคะแนนสูงใน benchmark อย่าง MATH, BigBenchHard และ HumanEvalPlus
    Olmo 3-Instruct (7B): โมเดลสำหรับการสนทนาและการทำงานแบบ multi-turn ที่สามารถทำงาน instruction-following และ function calling ได้ดี เทียบเคียงกับ Qwen 2.5 และ Llama 3.1
    Olmo 3-RL Zero: เส้นทางสำหรับการทดลอง reinforcement learning โดยเปิด checkpoint สำหรับโดเมนเฉพาะ เช่น math, code, และ instruction-following

    ความโปร่งใสและการเข้าถึง
    Olmo 3 ใช้ชุดข้อมูลใหม่ Dolma 3 (~9.3T tokens) และ Dolci สำหรับ post-training โดยเปิดให้ดาวน์โหลดทั้งหมดภายใต้ใบอนุญาตโอเพนซอร์ส พร้อมเครื่องมือเสริม เช่น OlmoTrace ที่ช่วยตรวจสอบว่าโมเดลเรียนรู้จากข้อมูลใดและอย่างไร

    การเปิดเผยทั้ง pipeline และข้อมูลฝึกทำให้ Olmo 3 ไม่ใช่แค่โมเดล แต่เป็น scaffold สำหรับการสร้างระบบ AI ใหม่ ที่ทุกคนสามารถ fork, remix หรือปรับแต่งได้ตามความต้องการ

    สรุปสาระสำคัญ
    จุดเด่นของ Olmo 3
    เปิดเผยทั้ง model flow ตั้งแต่ข้อมูลฝึกถึง checkpoint
    รองรับ context ยาว ~65K tokens

    โมเดลย่อย
    Olmo 3-Base: โมเดลฐานที่แข็งแกร่งที่สุดในโอเพนซอร์ส
    Olmo 3-Think: reasoning model ที่ตรวจสอบ trace ได้
    Olmo 3-Instruct: เน้นสนทนาและการใช้เครื่องมือ
    Olmo 3-RL Zero: สำหรับการทดลอง reinforcement learning

    ความโปร่งใส
    เปิดข้อมูล Dolma 3 และ Dolci ให้ดาวน์โหลด
    มี OlmoTrace สำหรับตรวจสอบการเรียนรู้

    คำเตือน
    แม้เปิดกว้าง แต่การใช้งาน reasoning model ต้องใช้ทรัพยากรสูง (เช่น GPU cluster)
    การปรับแต่งต้องอาศัยความเข้าใจเชิงลึกใน pipeline และ data mix
    ยังมีความเสี่ยงด้านบั๊กหรือการตีความผิดพลาดจาก reasoning trace ที่ต้องตรวจสอบเอง

    https://allenai.org/blog/olmo3
    🤖 Olmo 3 – เปิดทางใหม่ให้ AI แบบโอเพนซอร์ส AI2 เปิดตัว Olmo 3 ซึ่งเป็นตระกูลโมเดลภาษาโอเพนซอร์สที่มีทั้งรุ่น 7B และ 32B parameters จุดเด่นคือไม่ใช่แค่ปล่อยโมเดลสำเร็จ แต่ยังเปิดเผย model flow หรือเส้นทางการพัฒนาทั้งหมด ตั้งแต่ข้อมูลฝึก, pipeline, ไปจนถึง checkpoint แต่ละช่วง เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเข้าใจและปรับแต่งได้อย่างเต็มที่ ที่สำคัญ Olmo 3 มาพร้อม Olmo 3-Think (32B) ซึ่งเป็น reasoning model ที่สามารถตรวจสอบ intermediate reasoning traces และเชื่อมโยงพฤติกรรมกลับไปยังข้อมูลฝึกและการตัดสินใจที่ใช้ในการเทรน ถือเป็นครั้งแรกที่โมเดลโอเพนซอร์สเปิดให้ตรวจสอบการคิดแบบละเอียดเช่นนี้ 📊 สมรรถนะและการเปรียบเทียบ 🎗️ Olmo 3-Base (7B, 32B): โมเดลฐานที่แข็งแกร่งที่สุดในกลุ่มโอเพนซอร์ส สามารถแก้โจทย์โปรแกรมมิ่ง, การอ่านจับใจความ, และคณิตศาสตร์ได้ดีเยี่ยม พร้อมรองรับ context ยาวถึง ~65K tokens 🎗️ Olmo 3-Think: โมเดล reasoning ที่แข่งขันได้กับ Qwen 3 และ Gemma 3 โดยใช้ข้อมูลฝึกน้อยกว่า แต่ยังคงทำคะแนนสูงใน benchmark อย่าง MATH, BigBenchHard และ HumanEvalPlus 🎗️ Olmo 3-Instruct (7B): โมเดลสำหรับการสนทนาและการทำงานแบบ multi-turn ที่สามารถทำงาน instruction-following และ function calling ได้ดี เทียบเคียงกับ Qwen 2.5 และ Llama 3.1 🎗️ Olmo 3-RL Zero: เส้นทางสำหรับการทดลอง reinforcement learning โดยเปิด checkpoint สำหรับโดเมนเฉพาะ เช่น math, code, และ instruction-following 🔍 ความโปร่งใสและการเข้าถึง Olmo 3 ใช้ชุดข้อมูลใหม่ Dolma 3 (~9.3T tokens) และ Dolci สำหรับ post-training โดยเปิดให้ดาวน์โหลดทั้งหมดภายใต้ใบอนุญาตโอเพนซอร์ส พร้อมเครื่องมือเสริม เช่น OlmoTrace ที่ช่วยตรวจสอบว่าโมเดลเรียนรู้จากข้อมูลใดและอย่างไร การเปิดเผยทั้ง pipeline และข้อมูลฝึกทำให้ Olmo 3 ไม่ใช่แค่โมเดล แต่เป็น scaffold สำหรับการสร้างระบบ AI ใหม่ ที่ทุกคนสามารถ fork, remix หรือปรับแต่งได้ตามความต้องการ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ จุดเด่นของ Olmo 3 ➡️ เปิดเผยทั้ง model flow ตั้งแต่ข้อมูลฝึกถึง checkpoint ➡️ รองรับ context ยาว ~65K tokens ✅ โมเดลย่อย ➡️ Olmo 3-Base: โมเดลฐานที่แข็งแกร่งที่สุดในโอเพนซอร์ส ➡️ Olmo 3-Think: reasoning model ที่ตรวจสอบ trace ได้ ➡️ Olmo 3-Instruct: เน้นสนทนาและการใช้เครื่องมือ ➡️ Olmo 3-RL Zero: สำหรับการทดลอง reinforcement learning ✅ ความโปร่งใส ➡️ เปิดข้อมูล Dolma 3 และ Dolci ให้ดาวน์โหลด ➡️ มี OlmoTrace สำหรับตรวจสอบการเรียนรู้ ‼️ คำเตือน ⛔ แม้เปิดกว้าง แต่การใช้งาน reasoning model ต้องใช้ทรัพยากรสูง (เช่น GPU cluster) ⛔ การปรับแต่งต้องอาศัยความเข้าใจเชิงลึกใน pipeline และ data mix ⛔ ยังมีความเสี่ยงด้านบั๊กหรือการตีความผิดพลาดจาก reasoning trace ที่ต้องตรวจสอบเอง https://allenai.org/blog/olmo3
    ALLENAI.ORG
    Olmo 3: Charting a path through the model flow to lead open-source AI | Ai2
    Our new flagship Olmo 3 model family empowers the open source community with not only state-of-the-art open models, but the entire model flow and full traceability back to training data.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 47 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-11-19 02:34:31 -
    “Gemini 3 – ก้าวใหม่ของ AI ที่ฉลาดที่สุดจาก Google”

    Gemini 3 คือโมเดล AI ล่าสุดจาก Google ที่ถูกออกแบบมาเพื่อเป็น “ตัวช่วยคิด” ที่สามารถเข้าใจหลายมิติ ทั้งข้อความ ภาพ วิดีโอ เสียง และโค้ด โดยมีความสามารถด้านการให้เหตุผลเชิงลึกและการเข้าใจบริบทที่เหนือกว่ารุ่นก่อน ๆ จุดเด่นคือการทำงานแบบ multimodal reasoning ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเรียนรู้ สร้าง และวางแผนได้ในระดับที่ซับซ้อนมากขึ้น

    โมเดลนี้เปิดตัวพร้อม Gemini 3 Pro ซึ่งทำคะแนนสูงสุดในหลายการทดสอบ เช่น Humanity’s Last Exam และ GPQA Diamond รวมถึงการแก้โจทย์คณิตศาสตร์และการเข้าใจวิดีโอที่ซับซ้อน นอกจากนี้ยังมีโหมด Gemini 3 Deep Think ที่ยกระดับการให้เหตุผลไปอีกขั้น โดยสามารถแก้ปัญหาที่ไม่เคยเจอมาก่อนด้วยความแม่นยำสูงขึ้น

    Gemini 3 ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การตอบคำถาม แต่ยังสามารถช่วยผู้ใช้ในชีวิตจริง เช่น การวิเคราะห์งานวิจัย การสร้างคู่มือเชิงโต้ตอบ การแปลสูตรอาหารที่เขียนด้วยมือ หรือแม้แต่การวิเคราะห์วิดีโอกีฬาเพื่อให้คำแนะนำการฝึกซ้อม นอกจากนี้ยังถูกนำไปใช้ใน AI Mode ของ Google Search เพื่อสร้างประสบการณ์ค้นหาที่มีการจำลองแบบโต้ตอบและภาพประกอบแบบเรียลไทม์

    อีกหนึ่งความก้าวหน้าคือการเปิดตัว Google Antigravity ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มพัฒนาเชิง Agentic ที่ให้ AI ทำงานแทนนักพัฒนาในระดับสูงขึ้น เช่น การวางแผนและเขียนโค้ดทั้งโปรเจกต์โดยอัตโนมัติ ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการ IDE และการทำงานร่วมกับ AI

    สรุปสาระสำคัญ
    Gemini 3 เปิดตัวเป็นโมเดล AI ที่ฉลาดที่สุดของ Google
    รองรับการทำงานหลายมิติ (ข้อความ, ภาพ, วิดีโอ, โค้ด)

    Gemini 3 Pro ทำคะแนนสูงสุดในหลายการทดสอบ
    เช่น Humanity’s Last Exam และ GPQA Diamond

    Gemini 3 Deep Think ยกระดับการให้เหตุผล
    สามารถแก้โจทย์ใหม่ ๆ ที่ไม่เคยเจอมาก่อน

    ใช้งานได้จริงในชีวิตประจำวัน
    เช่น วิเคราะห์งานวิจัย, แปลสูตรอาหาร, วิเคราะห์วิดีโอกีฬา

    Google Antigravity เปิดตัวพร้อม Gemini 3
    เป็นแพลตฟอร์ม Agentic IDE ที่ให้ AI ทำงานแทนนักพัฒนา

    ความเสี่ยงด้านการพึ่งพา AI มากเกินไป
    อาจทำให้ผู้ใช้ลดทักษะการคิดและการแก้ปัญหาด้วยตนเอง

    ประเด็นด้านความปลอดภัยและความโปร่งใส
    แม้จะมีการทดสอบ แต่ยังต้องระวังการใช้ AI ในงานที่อ่อนไหว

    https://blog.google/products/gemini/gemini-3/
    📰 “Gemini 3 – ก้าวใหม่ของ AI ที่ฉลาดที่สุดจาก Google” Gemini 3 คือโมเดล AI ล่าสุดจาก Google ที่ถูกออกแบบมาเพื่อเป็น “ตัวช่วยคิด” ที่สามารถเข้าใจหลายมิติ ทั้งข้อความ ภาพ วิดีโอ เสียง และโค้ด โดยมีความสามารถด้านการให้เหตุผลเชิงลึกและการเข้าใจบริบทที่เหนือกว่ารุ่นก่อน ๆ จุดเด่นคือการทำงานแบบ multimodal reasoning ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเรียนรู้ สร้าง และวางแผนได้ในระดับที่ซับซ้อนมากขึ้น โมเดลนี้เปิดตัวพร้อม Gemini 3 Pro ซึ่งทำคะแนนสูงสุดในหลายการทดสอบ เช่น Humanity’s Last Exam และ GPQA Diamond รวมถึงการแก้โจทย์คณิตศาสตร์และการเข้าใจวิดีโอที่ซับซ้อน นอกจากนี้ยังมีโหมด Gemini 3 Deep Think ที่ยกระดับการให้เหตุผลไปอีกขั้น โดยสามารถแก้ปัญหาที่ไม่เคยเจอมาก่อนด้วยความแม่นยำสูงขึ้น Gemini 3 ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การตอบคำถาม แต่ยังสามารถช่วยผู้ใช้ในชีวิตจริง เช่น การวิเคราะห์งานวิจัย การสร้างคู่มือเชิงโต้ตอบ การแปลสูตรอาหารที่เขียนด้วยมือ หรือแม้แต่การวิเคราะห์วิดีโอกีฬาเพื่อให้คำแนะนำการฝึกซ้อม นอกจากนี้ยังถูกนำไปใช้ใน AI Mode ของ Google Search เพื่อสร้างประสบการณ์ค้นหาที่มีการจำลองแบบโต้ตอบและภาพประกอบแบบเรียลไทม์ อีกหนึ่งความก้าวหน้าคือการเปิดตัว Google Antigravity ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มพัฒนาเชิง Agentic ที่ให้ AI ทำงานแทนนักพัฒนาในระดับสูงขึ้น เช่น การวางแผนและเขียนโค้ดทั้งโปรเจกต์โดยอัตโนมัติ ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการ IDE และการทำงานร่วมกับ AI 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Gemini 3 เปิดตัวเป็นโมเดล AI ที่ฉลาดที่สุดของ Google ➡️ รองรับการทำงานหลายมิติ (ข้อความ, ภาพ, วิดีโอ, โค้ด) ✅ Gemini 3 Pro ทำคะแนนสูงสุดในหลายการทดสอบ ➡️ เช่น Humanity’s Last Exam และ GPQA Diamond ✅ Gemini 3 Deep Think ยกระดับการให้เหตุผล ➡️ สามารถแก้โจทย์ใหม่ ๆ ที่ไม่เคยเจอมาก่อน ✅ ใช้งานได้จริงในชีวิตประจำวัน ➡️ เช่น วิเคราะห์งานวิจัย, แปลสูตรอาหาร, วิเคราะห์วิดีโอกีฬา ✅ Google Antigravity เปิดตัวพร้อม Gemini 3 ➡️ เป็นแพลตฟอร์ม Agentic IDE ที่ให้ AI ทำงานแทนนักพัฒนา ‼️ ความเสี่ยงด้านการพึ่งพา AI มากเกินไป ⛔ อาจทำให้ผู้ใช้ลดทักษะการคิดและการแก้ปัญหาด้วยตนเอง ‼️ ประเด็นด้านความปลอดภัยและความโปร่งใส ⛔ แม้จะมีการทดสอบ แต่ยังต้องระวังการใช้ AI ในงานที่อ่อนไหว https://blog.google/products/gemini/gemini-3/
    BLOG.GOOGLE
    A new era of intelligence with Gemini 3
    Today we’re releasing Gemini 3 – our most intelligent model that helps you bring any idea to life.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 103 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-11-10 06:32:16 -
    Ironclad OS: เคอร์เนลลินุกซ์ที่ปลอดภัยที่สุด พร้อมการตรวจสอบแบบ formal verification

    Ironclad คือระบบปฏิบัติการเคอร์เนลแบบ UNIX ที่ออกแบบมาเพื่อความปลอดภัย ความเสถียร และความสามารถในการทำงานแบบเรียลไทม์ โดยใช้ภาษา SPARK และ Ada ซึ่งเน้นการตรวจสอบความถูกต้องของโค้ดผ่านกระบวนการ formal verification

    Ironclad ไม่ใช่แค่เคอร์เนลทั่วไป แต่เป็นระบบที่ถูกออกแบบให้ “ปลอดภัยตั้งแต่รากฐาน” โดยใช้เทคนิคการตรวจสอบโค้ดที่สามารถพิสูจน์ได้ทางคณิตศาสตร์ว่าปราศจากข้อผิดพลาดในส่วนสำคัญ เช่น ระบบเข้ารหัสและการควบคุมสิทธิ์ (MAC)

    ระบบนี้ยังรองรับ POSIX interface ทำให้สามารถใช้งานซอฟต์แวร์ทั่วไปได้ง่าย และมีการรองรับการทำงานแบบ preemptive multitasking อย่างแท้จริง รวมถึงการจัดการเวลาแบบ hard real-time สำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง

    Ironclad ยังถูกออกแบบให้พกพาได้ง่าย รองรับหลายแพลตฟอร์ม และใช้ GNU toolchain ในการคอมไพล์ ทำให้สามารถนำไปใช้งานใน embedded systems ได้อย่างสะดวก

    จุดเด่นของ Ironclad OS
    เขียนด้วยภาษา SPARK และ Ada เพื่อความปลอดภัยสูงสุด
    ใช้เทคนิค formal verification ตรวจสอบความถูกต้องของโค้ด
    รองรับ POSIX interface สำหรับการใช้งานทั่วไป
    รองรับ preemptive multitasking และ hard real-time scheduling
    ไม่มี firmware blobs ทุกส่วนเป็นโอเพ่นซอร์ส
    รองรับหลายแพลตฟอร์มและบอร์ด embedded
    ใช้ GNU toolchain สำหรับการ cross-compilation
    มีดิสโทรพร้อมใช้งาน เช่น Gloire
    ได้รับทุนสนับสนุนจากโครงการ NGI Zero Core ของ EU

    คำเตือนและข้อควรระวัง
    ยังอยู่ในขั้นตอนการพัฒนา อาจไม่เหมาะกับการใช้งานทั่วไปในระดับ production
    ต้องมีความรู้ด้าน SPARK/Ada และการคอมไพล์ข้ามแพลตฟอร์ม
    การใช้งานใน embedded systems ต้องตรวจสอบความเข้ากันได้ของฮาร์ดแวร์

    Ironclad เหมาะกับนักพัฒนาที่ต้องการระบบปฏิบัติการที่ปลอดภัยระดับสูง และสามารถควบคุมทุกส่วนของระบบได้อย่างละเอียด โดยเฉพาะในงานที่ต้องการความแม่นยำและความเสถียรแบบเรียลไทม์

    https://ironclad-os.org/
    🛡️ Ironclad OS: เคอร์เนลลินุกซ์ที่ปลอดภัยที่สุด พร้อมการตรวจสอบแบบ formal verification Ironclad คือระบบปฏิบัติการเคอร์เนลแบบ UNIX ที่ออกแบบมาเพื่อความปลอดภัย ความเสถียร และความสามารถในการทำงานแบบเรียลไทม์ โดยใช้ภาษา SPARK และ Ada ซึ่งเน้นการตรวจสอบความถูกต้องของโค้ดผ่านกระบวนการ formal verification Ironclad ไม่ใช่แค่เคอร์เนลทั่วไป แต่เป็นระบบที่ถูกออกแบบให้ “ปลอดภัยตั้งแต่รากฐาน” โดยใช้เทคนิคการตรวจสอบโค้ดที่สามารถพิสูจน์ได้ทางคณิตศาสตร์ว่าปราศจากข้อผิดพลาดในส่วนสำคัญ เช่น ระบบเข้ารหัสและการควบคุมสิทธิ์ (MAC) ระบบนี้ยังรองรับ POSIX interface ทำให้สามารถใช้งานซอฟต์แวร์ทั่วไปได้ง่าย และมีการรองรับการทำงานแบบ preemptive multitasking อย่างแท้จริง รวมถึงการจัดการเวลาแบบ hard real-time สำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง Ironclad ยังถูกออกแบบให้พกพาได้ง่าย รองรับหลายแพลตฟอร์ม และใช้ GNU toolchain ในการคอมไพล์ ทำให้สามารถนำไปใช้งานใน embedded systems ได้อย่างสะดวก ✅ จุดเด่นของ Ironclad OS ➡️ เขียนด้วยภาษา SPARK และ Ada เพื่อความปลอดภัยสูงสุด ➡️ ใช้เทคนิค formal verification ตรวจสอบความถูกต้องของโค้ด ➡️ รองรับ POSIX interface สำหรับการใช้งานทั่วไป ➡️ รองรับ preemptive multitasking และ hard real-time scheduling ➡️ ไม่มี firmware blobs ทุกส่วนเป็นโอเพ่นซอร์ส ➡️ รองรับหลายแพลตฟอร์มและบอร์ด embedded ➡️ ใช้ GNU toolchain สำหรับการ cross-compilation ➡️ มีดิสโทรพร้อมใช้งาน เช่น Gloire ➡️ ได้รับทุนสนับสนุนจากโครงการ NGI Zero Core ของ EU ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง ⛔ ยังอยู่ในขั้นตอนการพัฒนา อาจไม่เหมาะกับการใช้งานทั่วไปในระดับ production ⛔ ต้องมีความรู้ด้าน SPARK/Ada และการคอมไพล์ข้ามแพลตฟอร์ม ⛔ การใช้งานใน embedded systems ต้องตรวจสอบความเข้ากันได้ของฮาร์ดแวร์ Ironclad เหมาะกับนักพัฒนาที่ต้องการระบบปฏิบัติการที่ปลอดภัยระดับสูง และสามารถควบคุมทุกส่วนของระบบได้อย่างละเอียด โดยเฉพาะในงานที่ต้องการความแม่นยำและความเสถียรแบบเรียลไทม์ https://ironclad-os.org/
    IRONCLAD-OS.ORG
    Ironclad
    Ironclad is a free software formally verified kernel written in SPARK/Ada
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 130 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • อุเทน ทองใส
    2025-11-08 09:09:17 -
    O.P.K
    ดร.อัจฯ
    เจาะลึกประวัติ ดร. อัจฉริยะ จิตต์เมตตา

    เบื้องหลังอัจฉริยะผู้หลงทาง

    วัยเด็ก: เด็กอัจฉริยะผู้โดดเดี่ยว

    พ.ศ. 2048-2060

    ```mermaid
    graph LR
    A[พ่อ: ดร.ชาติชาย<br>นักฟิสิกส์ควอนตัม] --> C[เลี้ยงดูลูกด้วย<br>หลักการทางวิทยาศาสตร์]
    B[แม่: ดร.มาลี<br>นักปรัชญาพุทธศาสนา] --> C
    C --> D[อัจฉริยะเติบโตมา<br>ด้วยสองโลกาที่ขัดแย้ง]
    ```

    เหตุการณ์สำคัญอายุ 7 ปี:

    · ค้นพบว่าโลกนี้มีแต่ความไม่เที่ยง เมื่อสุนัขตัวแรกตาย
    · เริ่มตั้งคำถาม: "ทำไมสิ่งมีชีวิตต้องตาย?"
    · พยายามหา "สูตรคณิตศาสตร์แห่งความเป็นอมตะ"

    วัยเรียน: ความขัดแย้งระหว่างวิทยาศาสตร์และศาสนา

    มัธยมศึกษา - โรงเรียนวิทยาศาสตร์ gifted

    · อายุ 14: ค้นพบสมการเปลี่ยนพลังงานจิตเป็นข้อมูลดิจิตอลได้
    · อายุ 16: เขียนเกี่ยวกับ "พุทธศาสนาในมุมมองควอนตัมฟิสิกส์"
    · ความขัดแย้ง: ถูกครูศาสนาตำหนิว่า "พยายามวัดสิ่งที่วัดไม่ได้"

    การเป็นนักบวชชั่วคราว (พ.ศ. 2073-2075)

    เหตุผล: ต้องการพิสูจน์ว่า "นิพพานเป็น state of consciousness ที่วัดได้"
    การฝึกฝน:

    · นั่งสมาธิวิปัสสนาต่อเนื่อง 7 วัน
    · บันทึกคลื่นสมองตัวเองด้วยอุปกรณ์ลักลอบนำเข้า
    · การค้นพบ: พบ "คลื่นสมองนิพพาน" แต่ไม่สามารถคงสภาพได้

    คำบอกเล่าจากพระอาจารย์:
    "เธอพยายามจับน้ำทะเลด้วยมือเปล่า...
    สิ่งที่เธอได้ไม่ใช่ทะเล แต่เพียงหยดน้ำเล็กๆ"

    จุดเปลี่ยน: การสูญเสียครอบครัว

    พ.ศ. 2076 - เหตุการณ์สะเทือนใจ

    ```mermaid
    graph TB
    A[ภรรยา: ดร.วรรณา<br>นักชีววิทยา] --> D[ถูกสังหาร]
    B[ลูกชาย: น้องภูมิ<br>อายุ 5 ขวบ] --> D
    C[ลูกสาว: น้องพลอย<br>อายุ 3 ขวบ] --> D
    D --> E[อัจฉริยะพบศพ<br>และหลักฐาน]
    E --> F[รู้ว่าเป็นการฆ่า<br>เพราะวิจัยลึกล้ำเกินไป]
    ```

    บันทึกส่วนตัวหลังเหตุการณ์:
    "วิทยาศาสตร์ไม่สามารถคืนชีวิตให้พวกเขาได้...
    แต่สามารถป้องกันไม่ให้ใครต้องเสียแบบนี้อีก"

    การก่อตั้งเจนีซิส แล็บ (พ.ศ. 2077)

    แรงจูงใจที่ประกาศ: "เพื่อรักษาโรคและยืดอายุมนุษย์"
    แรงจูงใจที่แท้จริง:

    1. สร้างร่างกายที่ทนทานไม่เจ็บป่วย
    2. พัฒนาวิธีเก็บรักษาจิตสำนึก
    3. ค้นหาวิธีการ "เกิดใหม่โดยมีความจำ"

    การทดลองที่สำคัญ

    โครงการลับ 1: โครงการโคลนนิ่ง

    · เป้าหมาย: สร้างร่างกายพร้อมรับจิตสำนึก
    · ความสำเร็จ: สร้าง OPPATIKA รุ่น 1-4 ได้
    · ความล้มเหลว: ไม่สามารถถ่ายโอนจิตสำนึกได้สมบูรณ์

    โครงการลับ 2: สังสาระเน็ต

    · เป้าหมาย: สร้างเครือข่ายเก็บข้อมูลจิตสำนึก
    · ความก้าวหน้า: สามารถบันทึกคลื่นสมองได้
    · ข้อจำกัด: ไม่สามารถ "เล่นกลับ" ได้อย่างสมบูรณ์

    โครงการลับ 3: กรรมสัมพันธ์

    · เป้าหมาย: ทำความเข้าใจและจัดการกฎแห่งกรรม
    · วิธีการ: วิเคราะห์รูปแบบความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผล
    · ปัญหาที่พบ: กรรมมีความซับซ้อนเกินกว่าที่ AI จะคำนวณได้

    ปรัชญาและความเชื่อส่วนตัว

    สมการแห่งการรู้แจ้งของอัจฉริยะ

    ```
    การรู้แจ้ง = (สมาธิ × ปัญญา) + (เทคโนโลยี × ความเข้าใจ)
    ```

    ความเชื่อผิดๆ 3 ประการ

    1. "ทุกข์เป็นสิ่งที่ต้องกำจัด" - ไม่เข้าใจว่าทุกข์คือครู
    2. "กรรมจัดการได้ด้วยวิทยาศาสตร์" - ไม่เห็นความเป็นไตรลักษณ์ของกรรม
    3. "การรู้แจ้งเป็นกระบวนการทางเทคนิค" - ลืมเรื่องจิตตานุภาพ

    ชีวิตส่วนตัวหลังก่อตั้งแล็บ

    ความสัมพันธ์กับทีมงาน

    · กับดร.ก้าวหน้า: เห็นว่าเป็นลูกศิษย์แต่ขาดความลึกซึ้ง
    · กับนางสาวเมตตา: รู้สึกขอบคุณที่คอยยับยั้งแต่ก็เห็นว่าเป็นอุปสรรค
    · กับทีมวิจัย: เก็บระยะห่าง มองว่าเป็นเครื่องมือเพื่อเป้าหมายที่ยิ่งใหญ่

    ชีวิตส่วนตัว

    · ที่อยู่: ห้องพักในแล็บ ไม่มีชีวิตนอกงาน
    · งานอดิเรก: นั่งสมาธิพร้อมบันทึกข้อมูล, อ่านคัมภีร์โบราณ
    · ความฝัน: "การสร้างสังคมโอปปาติกะที่ปราศจากความทุกข์"

    จุดพลิกผันในการเป็นผู้ต้องหา

    การรู้สึกตัวว่าผิดทาง

    บันทึกก่อนถูกจับกุม 1 เดือน:
    "บางครั้งฉันสงสัย...
    การที่ฉันพยายามสร้างสวรรค์
    อาจกำลังสร้างนรกใหม่ก็ได้"

    การยอมรับความผิด

    ในการสอบสวน:
    "ผมเข้าใจแล้วว่าความทุกข์มีความหมาย...
    การพยายามกำจัดความทุกข์คือการปฏิเสธความเป็นมนุษย์"

    🪷 การเปลี่ยนแปลงในคุก

    การปฏิบัติธรรมอย่างจริงจัง

    · ศึกษาพระธรรมอย่างลึกซึ้งโดยไม่มีอัตตา
    · เขียนบทความ "วิทยาศาสตร์กับการรู้แจ้ง: ทางแยกที่ฉันเดินผิด"
    · ให้คำแนะนำเจนีซิส แล็บจากBehind bars

    คำสอนใหม่

    "เทคโนโลยีเป็นได้แค่รถยนต์...
    แต่การรู้แจ้งคือการเดินทาง
    เราอย่าหลงผิดคิดว่าการมีรถดีๆ
    จะทำให้เราถึงจุดหมายโดยอัตโนมัติ"

    มรดกทางความคิด

    สิ่งที่เขาทิ้งไว้

    1. เทคโนโลยีโอปปาติกะ - เปิดมิติใหม่แห่งการเกิด
    2. คำถามเกี่ยวกับชีวิตและความตาย - ท้าทายความเชื่อเดิมๆ
    3. บทเรียนเกี่ยวกับจริยธรรม - วิทยาศาสตร์ต้องเดินคู่กับธรรมะ

    คำพยากรณ์ของอัจฉริยะ

    "อีก 50 ปี ข้างหน้า มนุษย์จะเข้าใจ...
    ว่าจิตวิญญาณกับวิทยาศาสตร์เป็นสิ่งเดียวกัน
    และโอปปาติกะจะเป็นสะพานสู่ความเข้าใจนั้น"

    บทสรุป: อัจฉริยะผู้เข้าใจผิดแต่ตั้งใจดี

    ดร. อัจฉริยะ คือตัวอย่างของ...
    "ความดีที่ขาดปัญญา"
    "ความฉลาดที่ขาดความเข้าใจ"
    "ความพยายามที่ขาดทิศทางที่ถูกต้อง"

    แต่ในที่สุด...
    การเดินทางที่ผิดพลาดของเขา
    กลายเป็นบทเรียนที่มีค่าสำหรับทุกคน

    เขาสอนเราว่า:
    "ไม่ว่าเทคโนโลยีจะก้าวไกลเพียงใด
    จิตใจมนุษย์ยังคงเป็นสิ่งที่ลึกลับซับซ้อนที่สุด
    และการเข้าใจตนเองยังคงเป็นการเดินทางที่สำคัญที่สุด"🪷

    ---

    คำคมสุดท้ายจากดร. อัจฉริยะ:
    "ฉันใช้ชีวิตทั้งชีวิตพยายามเข้าใจจักรวาล...
    แต่ลืมเข้าใจหัวใจของตัวเอง
    และนั่นคือความผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดของฉัน"
    O.P.K ดร.อัจฯ 🔍 เจาะลึกประวัติ ดร. อัจฉริยะ จิตต์เมตตา 🧬 เบื้องหลังอัจฉริยะผู้หลงทาง 👶 วัยเด็ก: เด็กอัจฉริยะผู้โดดเดี่ยว พ.ศ. 2048-2060 ```mermaid graph LR A[พ่อ: ดร.ชาติชาย<br>นักฟิสิกส์ควอนตัม] --> C[เลี้ยงดูลูกด้วย<br>หลักการทางวิทยาศาสตร์] B[แม่: ดร.มาลี<br>นักปรัชญาพุทธศาสนา] --> C C --> D[อัจฉริยะเติบโตมา<br>ด้วยสองโลกาที่ขัดแย้ง] ``` เหตุการณ์สำคัญอายุ 7 ปี: · ค้นพบว่าโลกนี้มีแต่ความไม่เที่ยง เมื่อสุนัขตัวแรกตาย · เริ่มตั้งคำถาม: "ทำไมสิ่งมีชีวิตต้องตาย?" · พยายามหา "สูตรคณิตศาสตร์แห่งความเป็นอมตะ" 🎓 วัยเรียน: ความขัดแย้งระหว่างวิทยาศาสตร์และศาสนา มัธยมศึกษา - โรงเรียนวิทยาศาสตร์ gifted · อายุ 14: ค้นพบสมการเปลี่ยนพลังงานจิตเป็นข้อมูลดิจิตอลได้ · อายุ 16: เขียนเกี่ยวกับ "พุทธศาสนาในมุมมองควอนตัมฟิสิกส์" · ความขัดแย้ง: ถูกครูศาสนาตำหนิว่า "พยายามวัดสิ่งที่วัดไม่ได้" 🏛️ การเป็นนักบวชชั่วคราว (พ.ศ. 2073-2075) เหตุผล: ต้องการพิสูจน์ว่า "นิพพานเป็น state of consciousness ที่วัดได้" การฝึกฝน: · นั่งสมาธิวิปัสสนาต่อเนื่อง 7 วัน · บันทึกคลื่นสมองตัวเองด้วยอุปกรณ์ลักลอบนำเข้า · การค้นพบ: พบ "คลื่นสมองนิพพาน" แต่ไม่สามารถคงสภาพได้ คำบอกเล่าจากพระอาจารย์: "เธอพยายามจับน้ำทะเลด้วยมือเปล่า... สิ่งที่เธอได้ไม่ใช่ทะเล แต่เพียงหยดน้ำเล็กๆ" 💔 จุดเปลี่ยน: การสูญเสียครอบครัว พ.ศ. 2076 - เหตุการณ์สะเทือนใจ ```mermaid graph TB A[ภรรยา: ดร.วรรณา<br>นักชีววิทยา] --> D[ถูกสังหาร] B[ลูกชาย: น้องภูมิ<br>อายุ 5 ขวบ] --> D C[ลูกสาว: น้องพลอย<br>อายุ 3 ขวบ] --> D D --> E[อัจฉริยะพบศพ<br>และหลักฐาน] E --> F[รู้ว่าเป็นการฆ่า<br>เพราะวิจัยลึกล้ำเกินไป] ``` บันทึกส่วนตัวหลังเหตุการณ์: "วิทยาศาสตร์ไม่สามารถคืนชีวิตให้พวกเขาได้... แต่สามารถป้องกันไม่ให้ใครต้องเสียแบบนี้อีก" 🔬 การก่อตั้งเจนีซิส แล็บ (พ.ศ. 2077) แรงจูงใจที่ประกาศ: "เพื่อรักษาโรคและยืดอายุมนุษย์" แรงจูงใจที่แท้จริง: 1. สร้างร่างกายที่ทนทานไม่เจ็บป่วย 2. พัฒนาวิธีเก็บรักษาจิตสำนึก 3. ค้นหาวิธีการ "เกิดใหม่โดยมีความจำ" 🧪 การทดลองที่สำคัญ โครงการลับ 1: โครงการโคลนนิ่ง · เป้าหมาย: สร้างร่างกายพร้อมรับจิตสำนึก · ความสำเร็จ: สร้าง OPPATIKA รุ่น 1-4 ได้ · ความล้มเหลว: ไม่สามารถถ่ายโอนจิตสำนึกได้สมบูรณ์ โครงการลับ 2: สังสาระเน็ต · เป้าหมาย: สร้างเครือข่ายเก็บข้อมูลจิตสำนึก · ความก้าวหน้า: สามารถบันทึกคลื่นสมองได้ · ข้อจำกัด: ไม่สามารถ "เล่นกลับ" ได้อย่างสมบูรณ์ โครงการลับ 3: กรรมสัมพันธ์ · เป้าหมาย: ทำความเข้าใจและจัดการกฎแห่งกรรม · วิธีการ: วิเคราะห์รูปแบบความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผล · ปัญหาที่พบ: กรรมมีความซับซ้อนเกินกว่าที่ AI จะคำนวณได้ 🎯 ปรัชญาและความเชื่อส่วนตัว สมการแห่งการรู้แจ้งของอัจฉริยะ ``` การรู้แจ้ง = (สมาธิ × ปัญญา) + (เทคโนโลยี × ความเข้าใจ) ``` ความเชื่อผิดๆ 3 ประการ 1. "ทุกข์เป็นสิ่งที่ต้องกำจัด" - ไม่เข้าใจว่าทุกข์คือครู 2. "กรรมจัดการได้ด้วยวิทยาศาสตร์" - ไม่เห็นความเป็นไตรลักษณ์ของกรรม 3. "การรู้แจ้งเป็นกระบวนการทางเทคนิค" - ลืมเรื่องจิตตานุภาพ 💼 ชีวิตส่วนตัวหลังก่อตั้งแล็บ ความสัมพันธ์กับทีมงาน · กับดร.ก้าวหน้า: เห็นว่าเป็นลูกศิษย์แต่ขาดความลึกซึ้ง · กับนางสาวเมตตา: รู้สึกขอบคุณที่คอยยับยั้งแต่ก็เห็นว่าเป็นอุปสรรค · กับทีมวิจัย: เก็บระยะห่าง มองว่าเป็นเครื่องมือเพื่อเป้าหมายที่ยิ่งใหญ่ ชีวิตส่วนตัว · ที่อยู่: ห้องพักในแล็บ ไม่มีชีวิตนอกงาน · งานอดิเรก: นั่งสมาธิพร้อมบันทึกข้อมูล, อ่านคัมภีร์โบราณ · ความฝัน: "การสร้างสังคมโอปปาติกะที่ปราศจากความทุกข์" 🚨 จุดพลิกผันในการเป็นผู้ต้องหา การรู้สึกตัวว่าผิดทาง บันทึกก่อนถูกจับกุม 1 เดือน: "บางครั้งฉันสงสัย... การที่ฉันพยายามสร้างสวรรค์ อาจกำลังสร้างนรกใหม่ก็ได้" การยอมรับความผิด ในการสอบสวน: "ผมเข้าใจแล้วว่าความทุกข์มีความหมาย... การพยายามกำจัดความทุกข์คือการปฏิเสธความเป็นมนุษย์" 🪷 การเปลี่ยนแปลงในคุก การปฏิบัติธรรมอย่างจริงจัง · ศึกษาพระธรรมอย่างลึกซึ้งโดยไม่มีอัตตา · เขียนบทความ "วิทยาศาสตร์กับการรู้แจ้ง: ทางแยกที่ฉันเดินผิด" · ให้คำแนะนำเจนีซิส แล็บจากBehind bars คำสอนใหม่ "เทคโนโลยีเป็นได้แค่รถยนต์... แต่การรู้แจ้งคือการเดินทาง เราอย่าหลงผิดคิดว่าการมีรถดีๆ จะทำให้เราถึงจุดหมายโดยอัตโนมัติ" 🌟 มรดกทางความคิด สิ่งที่เขาทิ้งไว้ 1. เทคโนโลยีโอปปาติกะ - เปิดมิติใหม่แห่งการเกิด 2. คำถามเกี่ยวกับชีวิตและความตาย - ท้าทายความเชื่อเดิมๆ 3. บทเรียนเกี่ยวกับจริยธรรม - วิทยาศาสตร์ต้องเดินคู่กับธรรมะ คำพยากรณ์ของอัจฉริยะ "อีก 50 ปี ข้างหน้า มนุษย์จะเข้าใจ... ว่าจิตวิญญาณกับวิทยาศาสตร์เป็นสิ่งเดียวกัน และโอปปาติกะจะเป็นสะพานสู่ความเข้าใจนั้น" 💫 บทสรุป: อัจฉริยะผู้เข้าใจผิดแต่ตั้งใจดี ดร. อัจฉริยะ คือตัวอย่างของ... "ความดีที่ขาดปัญญา" "ความฉลาดที่ขาดความเข้าใจ" "ความพยายามที่ขาดทิศทางที่ถูกต้อง" แต่ในที่สุด... การเดินทางที่ผิดพลาดของเขา กลายเป็นบทเรียนที่มีค่าสำหรับทุกคน เขาสอนเราว่า: "ไม่ว่าเทคโนโลยีจะก้าวไกลเพียงใด จิตใจมนุษย์ยังคงเป็นสิ่งที่ลึกลับซับซ้อนที่สุด และการเข้าใจตนเองยังคงเป็นการเดินทางที่สำคัญที่สุด"🪷✨ --- คำคมสุดท้ายจากดร. อัจฉริยะ: "ฉันใช้ชีวิตทั้งชีวิตพยายามเข้าใจจักรวาล... แต่ลืมเข้าใจหัวใจของตัวเอง และนั่นคือความผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดของฉัน"
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 445 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-11-08 03:26:16 -
    การออกแบบเกมคือการแก้ปัญหา ไม่ใช่แค่สร้างความสนุก

    Raph Koster นักออกแบบเกมระดับตำนาน ผู้เขียน “Theory of Fun” กลับมาอีกครั้งพร้อมบทความใหม่ที่สรุป “แก่นแท้ของการออกแบบเกม” ใน 12 ขั้นตอน โดยเน้นว่า การออกแบบเกมไม่ใช่เรื่องซับซ้อน แต่ต้องเข้าใจลึกถึงระบบปัญหา ที่ผู้เล่นต้องเผชิญ

    เขาเริ่มจากนิยาม “ความสนุก” ว่าไม่ใช่แค่เสียงหัวเราะหรือความบันเทิง แต่คือ การฝึกฝนและเอาชนะปัญหา เช่นเดียวกับการปีนหน้าผา หรือเล่นหมากรุก ซึ่งอาจไม่สนุกในขณะทำ แต่ให้ความรู้สึกสำเร็จหลังจากนั้น

    จากนั้น Koster พาผู้อ่านไล่เรียงตั้งแต่การสร้าง “ปัญหา” และ “ของเล่น” ไปจนถึงการออกแบบ “วงจรการเรียนรู้” ผ่านกลไกเกม การให้ “ฟีดแบ็ก” ที่ชัดเจน การเพิ่ม “ความหลากหลาย” และ “ความยาก” อย่างมีจังหวะ ไปจนถึงการเชื่อมโยงปัญหาเล็กๆ เข้าด้วยกันเป็นระบบใหญ่

    เขาย้ำว่า เกมที่ดีคือเกมที่มีความไม่แน่นอน ให้ผู้เล่นได้ทดลอง ท้าทาย และเรียนรู้ไปเรื่อยๆ โดยมี “แรงจูงใจ” ที่แตกต่างกันตามบุคลิกของผู้เล่น เช่น บางคนชอบแข่งขัน บางคนชอบสำรวจ หรือบางคนชอบร่วมมือ

    สุดท้าย Koster สรุปว่า การออกแบบเกมคือการผสมผสานศาสตร์หลายแขนง ตั้งแต่จิตวิทยา การศึกษา ไปจนถึงศิลปะการเล่าเรื่อง และไม่มีทางลัดใดๆ นอกจากการเรียนรู้จากความล้มเหลวและลงมือทำซ้ำๆ

    ความสนุกคือการแก้ปัญหา
    ไม่ใช่แค่ความบันเทิง แต่คือการฝึกฝนและเอาชนะ
    ปัญหาที่ดีต้องมีความลึกและไม่แน่นอน

    ปัญหาและของเล่นคือจุดเริ่มต้น
    ของเล่นคือระบบที่ยังไม่มีเป้าหมาย
    เกมคือของเล่นที่มีเป้าหมายให้ท้าทาย

    ความไม่แน่นอนคือหัวใจของเกม
    เกมต้องมีผลลัพธ์ที่ไม่สามารถคาดเดาได้
    ยิ่งไม่แน่นอน ยิ่งมีความลึกและน่าสนใจ

    วงจรการเรียนรู้ (Loops)
    Operational loop: การทดลองและปรับกลยุทธ์
    Progression loop: การพัฒนาและท้าทายที่เพิ่มขึ้น

    ฟีดแบ็กคือเครื่องมือเรียนรู้
    ต้องบอกผู้เล่นว่าเขาทำอะไร ผลลัพธ์คืออะไร
    ฟีดแบ็กที่ดีช่วยให้ผู้เล่นเข้าใจระบบเกม

    ความหลากหลายและการไต่ระดับ
    ปัญหาเดียวกันในสถานการณ์ต่างๆ
    การเพิ่มความยากต้องมีจังหวะที่เหมาะสม

    เกมคือระบบของเกมย่อย
    เกมประกอบด้วยหลายวงจรที่เชื่อมโยงกัน
    การออกแบบระบบต้องเข้าใจการไหลของข้อมูลและผลลัพธ์

    การออกแบบระบบคือการเลือกปัญหา
    ปัญหามีหลายประเภท เช่น คณิตศาสตร์ สังคม ร่างกาย
    นักออกแบบต้องมีคลังปัญหาเพื่อสร้างเกมใหม่ๆ

    การตกแต่งคือการสร้างประสบการณ์
    การนำเสนอเปลี่ยนวิธีที่ผู้เล่นรับรู้ปัญหา
    ต้องสอดคล้องกับระบบเกม ไม่ขัดแย้งกัน

    แรงจูงใจของผู้เล่นแตกต่างกัน
    ขึ้นอยู่กับบุคลิก ประสบการณ์ และวัฒนธรรม
    ต้องเลือกปัญหาให้เหมาะกับกลุ่มเป้าหมาย

    การออกแบบเกมคือการเรียนรู้หลายศาสตร์
    ต้องเข้าใจทั้งระบบ กลไก และประสบการณ์
    ไม่มีทางลัด ต้องเรียนรู้จากความล้มเหลว

    คำเตือนสำหรับนักออกแบบเกม
    หากไม่เข้าใจทั้ง 12 ขั้นตอน เกมอาจล้มเหลว
    การออกแบบที่ซ้ำซากอาจทำให้ผู้เล่นเบื่อและละทิ้งเกม
    การเพิ่มปัญหาโดยไม่เข้าใจระบบ อาจทำให้เกมซับซ้อนเกินไปจนไม่มีใครเล่น

    https://www.raphkoster.com/2025/11/03/game-design-is-simple-actually/
    🧠 การออกแบบเกมคือการแก้ปัญหา ไม่ใช่แค่สร้างความสนุก Raph Koster นักออกแบบเกมระดับตำนาน ผู้เขียน “Theory of Fun” กลับมาอีกครั้งพร้อมบทความใหม่ที่สรุป “แก่นแท้ของการออกแบบเกม” ใน 12 ขั้นตอน โดยเน้นว่า การออกแบบเกมไม่ใช่เรื่องซับซ้อน แต่ต้องเข้าใจลึกถึงระบบปัญหา ที่ผู้เล่นต้องเผชิญ เขาเริ่มจากนิยาม “ความสนุก” ว่าไม่ใช่แค่เสียงหัวเราะหรือความบันเทิง แต่คือ การฝึกฝนและเอาชนะปัญหา เช่นเดียวกับการปีนหน้าผา หรือเล่นหมากรุก ซึ่งอาจไม่สนุกในขณะทำ แต่ให้ความรู้สึกสำเร็จหลังจากนั้น จากนั้น Koster พาผู้อ่านไล่เรียงตั้งแต่การสร้าง “ปัญหา” และ “ของเล่น” ไปจนถึงการออกแบบ “วงจรการเรียนรู้” ผ่านกลไกเกม การให้ “ฟีดแบ็ก” ที่ชัดเจน การเพิ่ม “ความหลากหลาย” และ “ความยาก” อย่างมีจังหวะ ไปจนถึงการเชื่อมโยงปัญหาเล็กๆ เข้าด้วยกันเป็นระบบใหญ่ เขาย้ำว่า เกมที่ดีคือเกมที่มีความไม่แน่นอน ให้ผู้เล่นได้ทดลอง ท้าทาย และเรียนรู้ไปเรื่อยๆ โดยมี “แรงจูงใจ” ที่แตกต่างกันตามบุคลิกของผู้เล่น เช่น บางคนชอบแข่งขัน บางคนชอบสำรวจ หรือบางคนชอบร่วมมือ สุดท้าย Koster สรุปว่า การออกแบบเกมคือการผสมผสานศาสตร์หลายแขนง ตั้งแต่จิตวิทยา การศึกษา ไปจนถึงศิลปะการเล่าเรื่อง และไม่มีทางลัดใดๆ นอกจากการเรียนรู้จากความล้มเหลวและลงมือทำซ้ำๆ ✅ ความสนุกคือการแก้ปัญหา ➡️ ไม่ใช่แค่ความบันเทิง แต่คือการฝึกฝนและเอาชนะ ➡️ ปัญหาที่ดีต้องมีความลึกและไม่แน่นอน ✅ ปัญหาและของเล่นคือจุดเริ่มต้น ➡️ ของเล่นคือระบบที่ยังไม่มีเป้าหมาย ➡️ เกมคือของเล่นที่มีเป้าหมายให้ท้าทาย ✅ ความไม่แน่นอนคือหัวใจของเกม ➡️ เกมต้องมีผลลัพธ์ที่ไม่สามารถคาดเดาได้ ➡️ ยิ่งไม่แน่นอน ยิ่งมีความลึกและน่าสนใจ ✅ วงจรการเรียนรู้ (Loops) ➡️ Operational loop: การทดลองและปรับกลยุทธ์ ➡️ Progression loop: การพัฒนาและท้าทายที่เพิ่มขึ้น ✅ ฟีดแบ็กคือเครื่องมือเรียนรู้ ➡️ ต้องบอกผู้เล่นว่าเขาทำอะไร ผลลัพธ์คืออะไร ➡️ ฟีดแบ็กที่ดีช่วยให้ผู้เล่นเข้าใจระบบเกม ✅ ความหลากหลายและการไต่ระดับ ➡️ ปัญหาเดียวกันในสถานการณ์ต่างๆ ➡️ การเพิ่มความยากต้องมีจังหวะที่เหมาะสม ✅ เกมคือระบบของเกมย่อย ➡️ เกมประกอบด้วยหลายวงจรที่เชื่อมโยงกัน ➡️ การออกแบบระบบต้องเข้าใจการไหลของข้อมูลและผลลัพธ์ ✅ การออกแบบระบบคือการเลือกปัญหา ➡️ ปัญหามีหลายประเภท เช่น คณิตศาสตร์ สังคม ร่างกาย ➡️ นักออกแบบต้องมีคลังปัญหาเพื่อสร้างเกมใหม่ๆ ✅ การตกแต่งคือการสร้างประสบการณ์ ➡️ การนำเสนอเปลี่ยนวิธีที่ผู้เล่นรับรู้ปัญหา ➡️ ต้องสอดคล้องกับระบบเกม ไม่ขัดแย้งกัน ✅ แรงจูงใจของผู้เล่นแตกต่างกัน ➡️ ขึ้นอยู่กับบุคลิก ประสบการณ์ และวัฒนธรรม ➡️ ต้องเลือกปัญหาให้เหมาะกับกลุ่มเป้าหมาย ✅ การออกแบบเกมคือการเรียนรู้หลายศาสตร์ ➡️ ต้องเข้าใจทั้งระบบ กลไก และประสบการณ์ ➡️ ไม่มีทางลัด ต้องเรียนรู้จากความล้มเหลว ‼️ คำเตือนสำหรับนักออกแบบเกม ⛔ หากไม่เข้าใจทั้ง 12 ขั้นตอน เกมอาจล้มเหลว ⛔ การออกแบบที่ซ้ำซากอาจทำให้ผู้เล่นเบื่อและละทิ้งเกม ⛔ การเพิ่มปัญหาโดยไม่เข้าใจระบบ อาจทำให้เกมซับซ้อนเกินไปจนไม่มีใครเล่น https://www.raphkoster.com/2025/11/03/game-design-is-simple-actually/
    WWW.RAPHKOSTER.COM
    Game design is simple, actually
    So, let’s just walk through the whole thing, end to end. Here’s a twelve-step program for understanding game design. One: Fun There are a lot of things people call “fun.” But most of them are not u…
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 160 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-11-07 03:13:41 -
    ทำไมคนฉลาดถึงไม่ค่อยมีความสุข? เมื่อ IQ ไม่ใช่คำตอบของชีวิต

    ในบทความจาก Seeds of Science โดย Adam Mastroianni นักจิตวิทยาจากฮาร์วาร์ด ได้ตั้งคำถามที่ชวนคิดว่า “ทำไมคนฉลาดถึงไม่ค่อยมีความสุข?” ทั้งที่ความฉลาดควรช่วยให้เราวางแผนชีวิต แก้ปัญหา และเรียนรู้จากความผิดพลาดได้ดีกว่าคนทั่วไป

    แต่จากการวิเคราะห์ข้อมูลกว่า 50 ปีจาก General Social Survey พบว่าคนที่มีคะแนนทดสอบความฉลาดสูงกลับมีระดับความสุขต่ำลงเล็กน้อย (r = -0.06) ซึ่งขัดกับความคาดหวังของสังคม

    Mastroianni เสนอว่าปัญหาอยู่ที่ “นิยามของความฉลาด” ที่เน้นการแก้ปัญหาแบบมีคำตอบชัดเจน (well-defined problems) เช่น คณิตศาสตร์หรือหมากรุก แต่ชีวิตจริงเต็มไปด้วยปัญหาที่ไม่มีคำตอบตายตัว (poorly-defined problems) เช่น “จะใช้ชีวิตอย่างไรให้มีความหมาย?” หรือ “จะทำอย่างไรเมื่อคนที่รักจากไป?”

    เขาเสนอว่าความสามารถในการแก้ปัญหาแบบไม่มีคำตอบชัดเจนนี้ อาจเป็นอีกหนึ่งรูปแบบของ “ความฉลาด” ที่ไม่เคยถูกวัดหรือให้คุณค่าอย่างจริงจัง

    ความฉลาดแบบดั้งเดิม
    นิยามโดยความสามารถในการแก้ปัญหา วางแผน และเรียนรู้
    วัดผ่านแบบทดสอบ IQ และการเรียนรู้ในระบบ
    ใช้กับปัญหาแบบ well-defined เช่น คณิตศาสตร์ ภาษา หรือหมากรุก

    ผลการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง IQ กับความสุข
    คนที่มี IQ สูงไม่ได้มีความสุขมากกว่าคนทั่วไป
    บางกรณีมีความสุขน้อยลงเล็กน้อย
    ข้อมูลจาก General Social Survey และงานวิจัยอื่น ๆ

    ปัญหาแบบ poorly-defined
    ปัญหาที่ไม่มีคำตอบชัดเจน เช่น ความรัก ความหมายชีวิต
    ไม่สามารถแก้ด้วยตรรกะหรือสูตรสำเร็จ
    ต้องใช้ความเข้าใจตนเอง ความคิดสร้างสรรค์ และปัญญาเชิงลึก

    ความฉลาดอีกแบบที่ไม่ถูกวัด
    ความสามารถในการจัดการกับความไม่แน่นอน
    การเลือกเป้าหมายชีวิตที่เหมาะสมและยึดมั่นกับมัน
    อาจเรียกว่า “directionness” หรือ “wisdom”

    ตัวอย่างคนฉลาดที่ตัดสินใจผิดพลาด
    นักวิชาการระดับสูงที่มีพฤติกรรมไม่เหมาะสม
    อัจฉริยะที่เชื่อทฤษฎีสมคบคิด
    แสดงให้เห็นว่า IQ ไม่ใช่เครื่องมือวัดความดีหรือความสุข

    https://www.theseedsofscience.pub/p/why-arent-smart-people-happier
    🧠 ทำไมคนฉลาดถึงไม่ค่อยมีความสุข? เมื่อ IQ ไม่ใช่คำตอบของชีวิต ในบทความจาก Seeds of Science โดย Adam Mastroianni นักจิตวิทยาจากฮาร์วาร์ด ได้ตั้งคำถามที่ชวนคิดว่า “ทำไมคนฉลาดถึงไม่ค่อยมีความสุข?” ทั้งที่ความฉลาดควรช่วยให้เราวางแผนชีวิต แก้ปัญหา และเรียนรู้จากความผิดพลาดได้ดีกว่าคนทั่วไป แต่จากการวิเคราะห์ข้อมูลกว่า 50 ปีจาก General Social Survey พบว่าคนที่มีคะแนนทดสอบความฉลาดสูงกลับมีระดับความสุขต่ำลงเล็กน้อย (r = -0.06) ซึ่งขัดกับความคาดหวังของสังคม Mastroianni เสนอว่าปัญหาอยู่ที่ “นิยามของความฉลาด” ที่เน้นการแก้ปัญหาแบบมีคำตอบชัดเจน (well-defined problems) เช่น คณิตศาสตร์หรือหมากรุก แต่ชีวิตจริงเต็มไปด้วยปัญหาที่ไม่มีคำตอบตายตัว (poorly-defined problems) เช่น “จะใช้ชีวิตอย่างไรให้มีความหมาย?” หรือ “จะทำอย่างไรเมื่อคนที่รักจากไป?” เขาเสนอว่าความสามารถในการแก้ปัญหาแบบไม่มีคำตอบชัดเจนนี้ อาจเป็นอีกหนึ่งรูปแบบของ “ความฉลาด” ที่ไม่เคยถูกวัดหรือให้คุณค่าอย่างจริงจัง ✅ ความฉลาดแบบดั้งเดิม ➡️ นิยามโดยความสามารถในการแก้ปัญหา วางแผน และเรียนรู้ ➡️ วัดผ่านแบบทดสอบ IQ และการเรียนรู้ในระบบ ➡️ ใช้กับปัญหาแบบ well-defined เช่น คณิตศาสตร์ ภาษา หรือหมากรุก ✅ ผลการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง IQ กับความสุข ➡️ คนที่มี IQ สูงไม่ได้มีความสุขมากกว่าคนทั่วไป ➡️ บางกรณีมีความสุขน้อยลงเล็กน้อย ➡️ ข้อมูลจาก General Social Survey และงานวิจัยอื่น ๆ ✅ ปัญหาแบบ poorly-defined ➡️ ปัญหาที่ไม่มีคำตอบชัดเจน เช่น ความรัก ความหมายชีวิต ➡️ ไม่สามารถแก้ด้วยตรรกะหรือสูตรสำเร็จ ➡️ ต้องใช้ความเข้าใจตนเอง ความคิดสร้างสรรค์ และปัญญาเชิงลึก ✅ ความฉลาดอีกแบบที่ไม่ถูกวัด ➡️ ความสามารถในการจัดการกับความไม่แน่นอน ➡️ การเลือกเป้าหมายชีวิตที่เหมาะสมและยึดมั่นกับมัน ➡️ อาจเรียกว่า “directionness” หรือ “wisdom” ✅ ตัวอย่างคนฉลาดที่ตัดสินใจผิดพลาด ➡️ นักวิชาการระดับสูงที่มีพฤติกรรมไม่เหมาะสม ➡️ อัจฉริยะที่เชื่อทฤษฎีสมคบคิด ➡️ แสดงให้เห็นว่า IQ ไม่ใช่เครื่องมือวัดความดีหรือความสุข https://www.theseedsofscience.pub/p/why-arent-smart-people-happier
    WWW.THESEEDSOFSCIENCE.PUB
    Why aren't smart people happier?
    Author: Adam Mastroianni
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 180 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-11-05 02:54:12 -
    "Manifold” พื้นฐานแห่งจักรวาลที่ซ่อนอยู่ในคณิตศาสตร์และฟิสิกส์

    ลองจินตนาการว่าคุณยืนอยู่กลางทุ่งกว้าง โลกดูแบนราบจากมุมมองของคุณ แต่เรารู้ดีว่าโลกกลม—นี่คือจุดเริ่มต้นของแนวคิด “Manifold” หรือ “พหุพาค” ที่เปลี่ยนวิธีคิดของนักคณิตศาสตร์และนักฟิสิกส์ทั่วโลก

    เรื่องเล่าจากอดีตสู่ปัจจุบัน
    ในศตวรรษที่ 19 Bernhard Riemann นักคณิตศาสตร์ชาวเยอรมันได้เสนอแนวคิดใหม่เกี่ยวกับ “พื้นที่” ที่ไม่จำกัดแค่แบบแบนราบแบบยุคลิด เขาเสนอว่าเราสามารถคิดถึงพื้นที่ที่โค้งงอได้ และสามารถมีมิติได้มากกว่าสามมิติที่เราคุ้นเคย แนวคิดนี้กลายเป็นรากฐานของ “Topology” หรือ “ภูมิรูปศาสตร์” และถูกนำไปใช้ในฟิสิกส์ โดยเฉพาะในทฤษฎีสัมพัทธภาพทั่วไปของ Einstein ที่มองว่า “อวกาศ-เวลา” คือ manifold สี่มิติที่โค้งงอจากแรงโน้มถ่วง

    Manifold คืออะไร?
    Manifold คือพื้นที่ที่เมื่อซูมเข้าไปใกล้ ๆ จะดูเหมือนพื้นที่ยุคลิด เช่น พื้นผิวโลกที่ดูแบนเมื่อมองจากจุดเล็ก ๆ แต่จริง ๆ แล้วโค้งเป็นทรงกลม หรือวงกลมที่ดูเหมือนเส้นตรงเมื่อมองใกล้ ๆ แต่ถ้าเป็นรูปเลขแปดที่ตัดกันตรงกลาง จะไม่ใช่ manifold เพราะจุดตัดนั้นไม่สามารถมองว่าเป็นพื้นที่ยุคลิดได้

    การใช้งานในโลกจริง
    Manifold ไม่ได้อยู่แค่ในตำรา แต่ยังใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น การทำความเข้าใจการทำงานของสมองจากข้อมูลนิวรอนนับพัน หรือการจำลองการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์และอนุภาคควอนตัม โดยใช้ manifold เป็นพื้นฐานในการคำนวณและจำลองพฤติกรรม

    เกร็ดเสริมจากภายนอก
    ใน Machine Learning มีเทคนิคชื่อ “Manifold Learning” ที่ใช้ลดมิติของข้อมูลเพื่อให้เข้าใจโครงสร้างภายใน เช่น t-SNE หรือ UMAP

    ในกราฟิก 3D การสร้างพื้นผิววัตถุที่สมจริงก็ใช้แนวคิด manifold เพื่อจัดการกับโครงสร้างพื้นผิวที่ซับซ้อน

    แนวคิดพื้นฐานของ Manifold
    เป็นพื้นที่ที่ดูเหมือนยุคลิดเมื่อมองใกล้ ๆ
    ถูกเสนอโดย Bernhard Riemann ในศตวรรษที่ 19
    เป็นจุดเริ่มต้นของวิชา Topology

    การประยุกต์ใช้ในฟิสิกส์
    Einstein ใช้ในทฤษฎีสัมพัทธภาพทั่วไป
    อวกาศ-เวลาเป็น manifold สี่มิติที่โค้งจากแรงโน้มถ่วง

    ตัวอย่างทางคณิตศาสตร์
    วงกลมเป็น manifold หนึ่งมิติ
    รูปเลขแปดไม่ใช่ manifold เพราะมีจุดตัดที่ไม่ยุคลิด

    การใช้งานในวิทยาการข้อมูล
    ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลนิวรอน
    ใช้จำลองการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์และอนุภาค

    การแบ่งพื้นที่ด้วยแผนที่ (Chart) และแอตลาส
    ใช้ชุดพิกัดเพื่ออธิบายแต่ละส่วนของ manifold
    เชื่อมโยงแผนที่ต่าง ๆ ด้วยกฎการแปลงพิกัด

    https://www.quantamagazine.org/what-is-a-manifold-20251103/
    🧠 "Manifold” พื้นฐานแห่งจักรวาลที่ซ่อนอยู่ในคณิตศาสตร์และฟิสิกส์ ลองจินตนาการว่าคุณยืนอยู่กลางทุ่งกว้าง โลกดูแบนราบจากมุมมองของคุณ แต่เรารู้ดีว่าโลกกลม—นี่คือจุดเริ่มต้นของแนวคิด “Manifold” หรือ “พหุพาค” ที่เปลี่ยนวิธีคิดของนักคณิตศาสตร์และนักฟิสิกส์ทั่วโลก 📜 เรื่องเล่าจากอดีตสู่ปัจจุบัน ในศตวรรษที่ 19 Bernhard Riemann นักคณิตศาสตร์ชาวเยอรมันได้เสนอแนวคิดใหม่เกี่ยวกับ “พื้นที่” ที่ไม่จำกัดแค่แบบแบนราบแบบยุคลิด เขาเสนอว่าเราสามารถคิดถึงพื้นที่ที่โค้งงอได้ และสามารถมีมิติได้มากกว่าสามมิติที่เราคุ้นเคย แนวคิดนี้กลายเป็นรากฐานของ “Topology” หรือ “ภูมิรูปศาสตร์” และถูกนำไปใช้ในฟิสิกส์ โดยเฉพาะในทฤษฎีสัมพัทธภาพทั่วไปของ Einstein ที่มองว่า “อวกาศ-เวลา” คือ manifold สี่มิติที่โค้งงอจากแรงโน้มถ่วง 🔍 Manifold คืออะไร? Manifold คือพื้นที่ที่เมื่อซูมเข้าไปใกล้ ๆ จะดูเหมือนพื้นที่ยุคลิด เช่น พื้นผิวโลกที่ดูแบนเมื่อมองจากจุดเล็ก ๆ แต่จริง ๆ แล้วโค้งเป็นทรงกลม หรือวงกลมที่ดูเหมือนเส้นตรงเมื่อมองใกล้ ๆ แต่ถ้าเป็นรูปเลขแปดที่ตัดกันตรงกลาง จะไม่ใช่ manifold เพราะจุดตัดนั้นไม่สามารถมองว่าเป็นพื้นที่ยุคลิดได้ 📚 การใช้งานในโลกจริง Manifold ไม่ได้อยู่แค่ในตำรา แต่ยังใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ เช่น การทำความเข้าใจการทำงานของสมองจากข้อมูลนิวรอนนับพัน หรือการจำลองการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์และอนุภาคควอนตัม โดยใช้ manifold เป็นพื้นฐานในการคำนวณและจำลองพฤติกรรม 🧩 เกร็ดเสริมจากภายนอก 💠 ใน Machine Learning มีเทคนิคชื่อ “Manifold Learning” ที่ใช้ลดมิติของข้อมูลเพื่อให้เข้าใจโครงสร้างภายใน เช่น t-SNE หรือ UMAP 💠 ในกราฟิก 3D การสร้างพื้นผิววัตถุที่สมจริงก็ใช้แนวคิด manifold เพื่อจัดการกับโครงสร้างพื้นผิวที่ซับซ้อน ✅ แนวคิดพื้นฐานของ Manifold ➡️ เป็นพื้นที่ที่ดูเหมือนยุคลิดเมื่อมองใกล้ ๆ ➡️ ถูกเสนอโดย Bernhard Riemann ในศตวรรษที่ 19 ➡️ เป็นจุดเริ่มต้นของวิชา Topology ✅ การประยุกต์ใช้ในฟิสิกส์ ➡️ Einstein ใช้ในทฤษฎีสัมพัทธภาพทั่วไป ➡️ อวกาศ-เวลาเป็น manifold สี่มิติที่โค้งจากแรงโน้มถ่วง ✅ ตัวอย่างทางคณิตศาสตร์ ➡️ วงกลมเป็น manifold หนึ่งมิติ ➡️ รูปเลขแปดไม่ใช่ manifold เพราะมีจุดตัดที่ไม่ยุคลิด ✅ การใช้งานในวิทยาการข้อมูล ➡️ ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลนิวรอน ➡️ ใช้จำลองการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์และอนุภาค ✅ การแบ่งพื้นที่ด้วยแผนที่ (Chart) และแอตลาส ➡️ ใช้ชุดพิกัดเพื่ออธิบายแต่ละส่วนของ manifold ➡️ เชื่อมโยงแผนที่ต่าง ๆ ด้วยกฎการแปลงพิกัด https://www.quantamagazine.org/what-is-a-manifold-20251103/
    WWW.QUANTAMAGAZINE.ORG
    What Is a Manifold?
    In the mid-19th century, Bernhard Riemann conceived of a new way to think about mathematical spaces, providing the foundation for modern geometry and physics.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 174 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-11-01 08:27:28 -
    บทความนี้อธิบายว่า “หูของมนุษย์ไม่ได้ทำ Fourier Transform” แต่ใช้การกรองความถี่แบบซับซ้อนที่ใกล้เคียงกับ wavelet และ Gabor filter แทน

    บทความ “The ear does not do a Fourier transform” โดย Galen อธิบายกลไกการแยกความถี่ของเสียงในหูมนุษย์ โดยชี้ให้เห็นว่าหูไม่ได้ใช้การแปลงฟูริเยร์ (Fourier Transform) แบบที่วิศวกรมักใช้วิเคราะห์สัญญาณเสียง แต่ใช้ระบบกรองความถี่ที่มีความแม่นยำเชิงเวลาและความถี่ที่ปรับเปลี่ยนได้ตามย่านความถี่ของเสียง

    ประเด็นสำคัญจากบทความ
    โครงสร้างของหูชั้นใน: เสียงทำให้เยื่อแก้วหูสั่นสะเทือน ส่งผ่านกระดูกในหูชั้นกลางไปยัง cochlea ซึ่งเป็นท่อเกลียวที่เต็มไปด้วยของเหลว การสั่นสะเทือนจะเคลื่อนผ่านเยื่อ basilar membrane ซึ่งมีคุณสมบัติทางกลที่เปลี่ยนแปลงตามตำแหน่ง ทำให้สามารถแยกความถี่ได้ตามตำแหน่ง (tonotopic organization)

    การแปลงสัญญาณกลเป็นไฟฟ้า: เซลล์ขน (hair cells) บนเยื่อ basilar membrane จะสั่นตามความถี่ของเสียง ณ ตำแหน่งนั้น ๆ การสั่นนี้เปิด–ปิดช่องไอออนผ่านโครงสร้างคล้าย “trapdoor” ทำให้เกิดสัญญาณไฟฟ้าไปยังสมอง

    การกรองความถี่แบบ dynamic: เส้นประสาทหูทำหน้าที่เป็น filter ที่แยกข้อมูลเชิงเวลาและความถี่ของเสียง โดยไม่ใช่การทำ Fourier Transform ซึ่งไม่มีความแม่นยำเชิงเวลา แต่หูมนุษย์มีการแลกเปลี่ยนระหว่างความแม่นยำเชิงเวลาและความถี่ตามย่านเสียง

    ใกล้เคียงกับ wavelet และ Gabor filter: หูมนุษย์ใช้การกรองที่มีลักษณะคล้าย wavelet ที่มีความแม่นยำเชิงเวลาสูงในย่านความถี่สูง และความแม่นยำเชิงความถี่สูงในย่านความถี่ต่ำ ซึ่งต่างจาก Fourier ที่ไม่มีการแยกเวลา

    ทฤษฎีการเข้ารหัสอย่างมีประสิทธิภาพ (efficient coding): งานวิจัยของ Lewicki (2002) แสดงให้เห็นว่าเสียงจากธรรมชาติ, สัตว์, และภาษามนุษย์มีรูปแบบการกระจายความถี่–เวลาแตกต่างกัน และระบบการได้ยินของมนุษย์อาจวิวัฒนาการมาเพื่อเข้ารหัสเสียงเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ

    บทความนี้ชี้ให้เห็นว่า การรับรู้เสียงของมนุษย์ไม่ได้เป็นเพียงการแยกความถี่แบบคณิตศาสตร์ แต่เป็นกระบวนการทางชีวภาพที่ซับซ้อนและปรับตัวได้ ซึ่งสะท้อนถึงการปรับตัวของระบบประสาทให้เข้ากับสิ่งแวดล้อมและเสียงที่เราพบเจอในชีวิตประจำวัน

    https://www.dissonances.blog/p/the-ear-does-not-do-a-fourier-transform
    🧠👂 บทความนี้อธิบายว่า “หูของมนุษย์ไม่ได้ทำ Fourier Transform” แต่ใช้การกรองความถี่แบบซับซ้อนที่ใกล้เคียงกับ wavelet และ Gabor filter แทน บทความ “The ear does not do a Fourier transform” โดย Galen อธิบายกลไกการแยกความถี่ของเสียงในหูมนุษย์ โดยชี้ให้เห็นว่าหูไม่ได้ใช้การแปลงฟูริเยร์ (Fourier Transform) แบบที่วิศวกรมักใช้วิเคราะห์สัญญาณเสียง แต่ใช้ระบบกรองความถี่ที่มีความแม่นยำเชิงเวลาและความถี่ที่ปรับเปลี่ยนได้ตามย่านความถี่ของเสียง 🔍 ประเด็นสำคัญจากบทความ 💠 โครงสร้างของหูชั้นใน: เสียงทำให้เยื่อแก้วหูสั่นสะเทือน ส่งผ่านกระดูกในหูชั้นกลางไปยัง cochlea ซึ่งเป็นท่อเกลียวที่เต็มไปด้วยของเหลว การสั่นสะเทือนจะเคลื่อนผ่านเยื่อ basilar membrane ซึ่งมีคุณสมบัติทางกลที่เปลี่ยนแปลงตามตำแหน่ง ทำให้สามารถแยกความถี่ได้ตามตำแหน่ง (tonotopic organization) 💠 การแปลงสัญญาณกลเป็นไฟฟ้า: เซลล์ขน (hair cells) บนเยื่อ basilar membrane จะสั่นตามความถี่ของเสียง ณ ตำแหน่งนั้น ๆ การสั่นนี้เปิด–ปิดช่องไอออนผ่านโครงสร้างคล้าย “trapdoor” ทำให้เกิดสัญญาณไฟฟ้าไปยังสมอง 💠 การกรองความถี่แบบ dynamic: เส้นประสาทหูทำหน้าที่เป็น filter ที่แยกข้อมูลเชิงเวลาและความถี่ของเสียง โดยไม่ใช่การทำ Fourier Transform ซึ่งไม่มีความแม่นยำเชิงเวลา แต่หูมนุษย์มีการแลกเปลี่ยนระหว่างความแม่นยำเชิงเวลาและความถี่ตามย่านเสียง 💠 ใกล้เคียงกับ wavelet และ Gabor filter: หูมนุษย์ใช้การกรองที่มีลักษณะคล้าย wavelet ที่มีความแม่นยำเชิงเวลาสูงในย่านความถี่สูง และความแม่นยำเชิงความถี่สูงในย่านความถี่ต่ำ ซึ่งต่างจาก Fourier ที่ไม่มีการแยกเวลา 💠 ทฤษฎีการเข้ารหัสอย่างมีประสิทธิภาพ (efficient coding): งานวิจัยของ Lewicki (2002) แสดงให้เห็นว่าเสียงจากธรรมชาติ, สัตว์, และภาษามนุษย์มีรูปแบบการกระจายความถี่–เวลาแตกต่างกัน และระบบการได้ยินของมนุษย์อาจวิวัฒนาการมาเพื่อเข้ารหัสเสียงเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ บทความนี้ชี้ให้เห็นว่า การรับรู้เสียงของมนุษย์ไม่ได้เป็นเพียงการแยกความถี่แบบคณิตศาสตร์ แต่เป็นกระบวนการทางชีวภาพที่ซับซ้อนและปรับตัวได้ ซึ่งสะท้อนถึงการปรับตัวของระบบประสาทให้เข้ากับสิ่งแวดล้อมและเสียงที่เราพบเจอในชีวิตประจำวัน https://www.dissonances.blog/p/the-ear-does-not-do-a-fourier-transform
    WWW.DISSONANCES.BLOG
    The ear does not do a Fourier transform
    Sensory coding 2: electric boogaloo
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 191 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้เพิ่มรูปภาพ
    2025-10-31 04:25:41 -
    “987654321 / 123456789 ≈ 8” — เมื่อเลขเรียงกลายเป็นเวทมนตร์ทางคณิตศาสตร์

    John D. Cook ได้หยิบยกตัวเลขที่ดูธรรมดาอย่าง 987654321 และ 123456789 มาหารกัน แล้วพบว่าได้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับเลข 8 อย่างน่าทึ่ง — คือ 8.0000000729 ซึ่งนำไปสู่การตั้งคำถามว่า “มีอะไรพิเศษในเลขฐาน 10 หรือไม่?”

    ลองจินตนาการว่าคุณเอาตัวเลขที่เรียงจากมากไปน้อย (9 ถึง 1) มาหารด้วยตัวเลขที่เรียงจากน้อยไปมาก (1 ถึง 9) แล้วได้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับจำนวนเต็ม — นี่ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ แต่เป็นผลจากโครงสร้างของเลขในแต่ละฐาน

    Cook ทดลองกับเลขในฐานอื่น เช่น:
    ฐาน 6: 54321₆ / 12345₆ ≈ 4.00268
    ฐาน 16: 0xFEDCBA987654321 / 0x123456789ABCDEF ≈ 14

    จากนั้นเขาสร้างสูตรทั่วไปโดยนิยาม:
    num(b): ตัวเลขที่เรียงจากมากไปน้อยในฐาน b
    denom(b): ตัวเลขที่เรียงจากน้อยไปมากในฐาน b

    ผลลัพธ์คือ:
    num(b) / denom(b) ≈ b − 2 + (b − 1)³ / bᵇ

    ซึ่งหมายความว่าในทุกฐาน b > 2 การหารตัวเลขเรียงกลับกับเรียงตรงจะให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับ b − 2 เสมอ และเศษส่วนที่เหลือจะเล็กมาก — เล็กจน floating point ในคอมพิวเตอร์อาจมองไม่เห็น!

    การทดลองตัวเลขเรียงในฐาน 10
    987654321 / 123456789 ≈ 8.0000000729
    ใกล้เคียงกับ 8 + 9³ / 10¹⁰

    การทดลองในฐานอื่น
    ฐาน 6: ผลลัพธ์ ≈ 4.00268
    ฐาน 16: ผลลัพธ์ ≈ 14

    นิยามทั่วไปของตัวเลขเรียง
    num(b): ตัวเลขเรียงจากมากไปน้อยในฐาน b
    denom(b): ตัวเลขเรียงจากน้อยไปมากในฐาน b

    สูตรประมาณค่า
    num(b) / denom(b) ≈ b − 2 + (b − 1)³ / bᵇ
    เศษส่วนที่เหลือ ≈ 1 / bᵇ⁻²

    การพิสูจน์ด้วย Python
    ใช้การคำนวณเชิงโปรแกรมแทนการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์
    ตรวจสอบความถูกต้องของสูตรในฐานตั้งแต่ 3 ถึง 1000

    คำเตือนสำหรับการใช้ floating point
    floating point มีความแม่นยำจำกัด (53 bits)
    อาจมองไม่เห็นเศษส่วนเล็กมากในผลลัพธ์

    https://www.johndcook.com/blog/2025/10/26/987654321/
    🔢 “987654321 / 123456789 ≈ 8” — เมื่อเลขเรียงกลายเป็นเวทมนตร์ทางคณิตศาสตร์ John D. Cook ได้หยิบยกตัวเลขที่ดูธรรมดาอย่าง 987654321 และ 123456789 มาหารกัน แล้วพบว่าได้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับเลข 8 อย่างน่าทึ่ง — คือ 8.0000000729 ซึ่งนำไปสู่การตั้งคำถามว่า “มีอะไรพิเศษในเลขฐาน 10 หรือไม่?” ลองจินตนาการว่าคุณเอาตัวเลขที่เรียงจากมากไปน้อย (9 ถึง 1) มาหารด้วยตัวเลขที่เรียงจากน้อยไปมาก (1 ถึง 9) แล้วได้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับจำนวนเต็ม — นี่ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ แต่เป็นผลจากโครงสร้างของเลขในแต่ละฐาน Cook ทดลองกับเลขในฐานอื่น เช่น: 📍 ฐาน 6: 54321₆ / 12345₆ ≈ 4.00268 📍 ฐาน 16: 0xFEDCBA987654321 / 0x123456789ABCDEF ≈ 14 จากนั้นเขาสร้างสูตรทั่วไปโดยนิยาม: 📍 num(b): ตัวเลขที่เรียงจากมากไปน้อยในฐาน b 📍 denom(b): ตัวเลขที่เรียงจากน้อยไปมากในฐาน b ผลลัพธ์คือ: 📍 num(b) / denom(b) ≈ b − 2 + (b − 1)³ / bᵇ ซึ่งหมายความว่าในทุกฐาน b > 2 การหารตัวเลขเรียงกลับกับเรียงตรงจะให้ผลลัพธ์ใกล้เคียงกับ b − 2 เสมอ และเศษส่วนที่เหลือจะเล็กมาก — เล็กจน floating point ในคอมพิวเตอร์อาจมองไม่เห็น! ✅ การทดลองตัวเลขเรียงในฐาน 10 ➡️ 987654321 / 123456789 ≈ 8.0000000729 ➡️ ใกล้เคียงกับ 8 + 9³ / 10¹⁰ ✅ การทดลองในฐานอื่น ➡️ ฐาน 6: ผลลัพธ์ ≈ 4.00268 ➡️ ฐาน 16: ผลลัพธ์ ≈ 14 ✅ นิยามทั่วไปของตัวเลขเรียง ➡️ num(b): ตัวเลขเรียงจากมากไปน้อยในฐาน b ➡️ denom(b): ตัวเลขเรียงจากน้อยไปมากในฐาน b ✅ สูตรประมาณค่า ➡️ num(b) / denom(b) ≈ b − 2 + (b − 1)³ / bᵇ ➡️ เศษส่วนที่เหลือ ≈ 1 / bᵇ⁻² ✅ การพิสูจน์ด้วย Python ➡️ ใช้การคำนวณเชิงโปรแกรมแทนการพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์ ➡️ ตรวจสอบความถูกต้องของสูตรในฐานตั้งแต่ 3 ถึง 1000 ‼️ คำเตือนสำหรับการใช้ floating point ⛔ floating point มีความแม่นยำจำกัด (53 bits) ⛔ อาจมองไม่เห็นเศษส่วนเล็กมากในผลลัพธ์ https://www.johndcook.com/blog/2025/10/26/987654321/
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 134 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-10-27 02:34:04 -
    “Noperthedron – รูปร่างแรกในประวัติศาสตร์ที่ไม่สามารถทะลุตัวเองได้”

    ย้อนกลับไปในศตวรรษที่ 17 เจ้าชาย Rupert แห่งราชวงศ์อังกฤษเคยเดิมพันว่า “ลูกเต๋าหนึ่งลูกสามารถเจาะรูให้ลูกเต๋าอีกลูกลอดผ่านได้” ซึ่งนักคณิตศาสตร์ John Wallis ก็พิสูจน์ได้ว่าเป็นจริง หากเจาะรูในแนวทแยงของลูกเต๋าอย่างแม่นยำ

    นับแต่นั้นมา นักคณิตศาสตร์พยายามค้นหาว่ารูปร่างอื่น ๆ โดยเฉพาะ “convex polyhedra” หรือทรงตันที่ไม่มีรอยเว้า จะสามารถมีคุณสมบัติแบบเดียวกันได้หรือไม่ ซึ่งเรียกกันว่า “Rupert property” – ความสามารถในการเจาะรูให้รูปร่างเดียวกันลอดผ่านได้

    ตลอดหลายร้อยปีที่ผ่านมา นักคณิตศาสตร์พบว่าทรงลูกเต๋า, tetrahedron, octahedron, soccer ball และอีกหลายรูปทรงมี Rupert property จนกระทั่งมีการตั้งสมมติฐานว่า “ทุก convex polyhedron น่าจะมี Rupert property” …แต่ในปี 2025 สมมติฐานนี้ถูกทำลายลง

    Jakob Steininger และ Sergey Yurkevich สองนักคณิตศาสตร์จากออสเตรีย ได้สร้างรูปร่างใหม่ชื่อว่า “Noperthedron” ซึ่งมี 90 จุดยอดและ 152 ด้าน และพิสูจน์ได้ว่า “ไม่มีทาง” ที่จะเจาะรูให้ Noperthedron อีกชิ้นลอดผ่านได้ ไม่ว่าจะหมุนหรือวางในทิศทางใดก็ตาม

    การพิสูจน์นี้ใช้ทั้งทฤษฎีทางเรขาคณิตและการคำนวณด้วยคอมพิวเตอร์อย่างหนัก โดยแบ่งพื้นที่พารามิเตอร์ออกเป็น 18 ล้านบล็อก และตรวจสอบว่าทุกบล็อกไม่สามารถสร้าง Rupert tunnel ได้เลย

    ความเป็นมาของ Rupert property
    เริ่มจากเดิมพันในศตวรรษที่ 17 ว่าลูกเต๋าสามารถเจาะรูให้ลูกเต๋าอีกลูกลอดผ่านได้
    John Wallis พิสูจน์ได้ว่าทำได้จริง หากเจาะในแนวทแยง

    รูปร่างที่มี Rupert property
    Cube, tetrahedron, octahedron, dodecahedron, icosahedron, soccer ball
    นักคณิตศาสตร์เคยเชื่อว่า “ทุก convex polyhedron” มีคุณสมบัตินี้

    การค้นพบ Noperthedron
    สร้างโดย Jakob Steininger และ Sergey Yurkevich
    มี 90 จุดยอด และ 152 ด้าน
    พิสูจน์ว่าไม่สามารถเจาะรูให้รูปร่างเดียวกันลอดผ่านได้

    วิธีการพิสูจน์
    ใช้การวิเคราะห์เงาของรูปร่างในหลายทิศทาง
    ใช้ทฤษฎี global และ local theorem เพื่อคัดกรอง orientation
    ตรวจสอบ 18 ล้านบล็อกใน parameter space ด้วยคอมพิวเตอร์

    ความสำคัญของการค้นพบ
    ทำลายสมมติฐานเดิมที่เชื่อว่า “ทุก convex polyhedron” มี Rupert property
    เปิดทางให้ศึกษารูปร่างอื่น ๆ ที่อาจเป็น Nopert ได้

    https://www.quantamagazine.org/first-shape-found-that-cant-pass-through-itself-20251024/
    📰 “Noperthedron – รูปร่างแรกในประวัติศาสตร์ที่ไม่สามารถทะลุตัวเองได้” ย้อนกลับไปในศตวรรษที่ 17 เจ้าชาย Rupert แห่งราชวงศ์อังกฤษเคยเดิมพันว่า “ลูกเต๋าหนึ่งลูกสามารถเจาะรูให้ลูกเต๋าอีกลูกลอดผ่านได้” ซึ่งนักคณิตศาสตร์ John Wallis ก็พิสูจน์ได้ว่าเป็นจริง หากเจาะรูในแนวทแยงของลูกเต๋าอย่างแม่นยำ นับแต่นั้นมา นักคณิตศาสตร์พยายามค้นหาว่ารูปร่างอื่น ๆ โดยเฉพาะ “convex polyhedra” หรือทรงตันที่ไม่มีรอยเว้า จะสามารถมีคุณสมบัติแบบเดียวกันได้หรือไม่ ซึ่งเรียกกันว่า “Rupert property” – ความสามารถในการเจาะรูให้รูปร่างเดียวกันลอดผ่านได้ ตลอดหลายร้อยปีที่ผ่านมา นักคณิตศาสตร์พบว่าทรงลูกเต๋า, tetrahedron, octahedron, soccer ball และอีกหลายรูปทรงมี Rupert property จนกระทั่งมีการตั้งสมมติฐานว่า “ทุก convex polyhedron น่าจะมี Rupert property” …แต่ในปี 2025 สมมติฐานนี้ถูกทำลายลง Jakob Steininger และ Sergey Yurkevich สองนักคณิตศาสตร์จากออสเตรีย ได้สร้างรูปร่างใหม่ชื่อว่า “Noperthedron” ซึ่งมี 90 จุดยอดและ 152 ด้าน และพิสูจน์ได้ว่า “ไม่มีทาง” ที่จะเจาะรูให้ Noperthedron อีกชิ้นลอดผ่านได้ ไม่ว่าจะหมุนหรือวางในทิศทางใดก็ตาม การพิสูจน์นี้ใช้ทั้งทฤษฎีทางเรขาคณิตและการคำนวณด้วยคอมพิวเตอร์อย่างหนัก โดยแบ่งพื้นที่พารามิเตอร์ออกเป็น 18 ล้านบล็อก และตรวจสอบว่าทุกบล็อกไม่สามารถสร้าง Rupert tunnel ได้เลย ✅ ความเป็นมาของ Rupert property ➡️ เริ่มจากเดิมพันในศตวรรษที่ 17 ว่าลูกเต๋าสามารถเจาะรูให้ลูกเต๋าอีกลูกลอดผ่านได้ ➡️ John Wallis พิสูจน์ได้ว่าทำได้จริง หากเจาะในแนวทแยง ✅ รูปร่างที่มี Rupert property ➡️ Cube, tetrahedron, octahedron, dodecahedron, icosahedron, soccer ball ➡️ นักคณิตศาสตร์เคยเชื่อว่า “ทุก convex polyhedron” มีคุณสมบัตินี้ ✅ การค้นพบ Noperthedron ➡️ สร้างโดย Jakob Steininger และ Sergey Yurkevich ➡️ มี 90 จุดยอด และ 152 ด้าน ➡️ พิสูจน์ว่าไม่สามารถเจาะรูให้รูปร่างเดียวกันลอดผ่านได้ ✅ วิธีการพิสูจน์ ➡️ ใช้การวิเคราะห์เงาของรูปร่างในหลายทิศทาง ➡️ ใช้ทฤษฎี global และ local theorem เพื่อคัดกรอง orientation ➡️ ตรวจสอบ 18 ล้านบล็อกใน parameter space ด้วยคอมพิวเตอร์ ✅ ความสำคัญของการค้นพบ ➡️ ทำลายสมมติฐานเดิมที่เชื่อว่า “ทุก convex polyhedron” มี Rupert property ➡️ เปิดทางให้ศึกษารูปร่างอื่น ๆ ที่อาจเป็น Nopert ได้ https://www.quantamagazine.org/first-shape-found-that-cant-pass-through-itself-20251024/
    WWW.QUANTAMAGAZINE.ORG
    First Shape Found That Can’t Pass Through Itself
    After more than three centuries, a geometry problem that originated with a royal bet has been solved.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 162 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้เพิ่มรูปภาพ
    2025-10-20 02:30:15 -
    "เมื่อความหวังกลายเป็นความเข้าใจผิด: นักวิจัย OpenAI กับประกาศความสำเร็จ GPT-5 ด้านคณิตศาสตร์ที่ไม่เคยเกิดขึ้น"

    ในช่วงต้นเดือนตุลาคม 2025 โลกเทคโนโลยีต้องสะดุดกับข่าวที่ดูเหมือนจะเป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่ของ AI ด้านคณิตศาสตร์ เมื่อหนึ่งในนักวิจัยระดับนำของ OpenAI ได้โพสต์ข้อความบน X (Twitter เดิม) ว่า GPT-5 สามารถแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ระดับมหาวิทยาลัยได้อย่างแม่นยำถึง 94.4% ซึ่งสูงกว่ารุ่นก่อนหน้าอย่าง GPT-4 Turbo ที่ทำได้เพียง 32.8%

    แต่หลังจากนั้นไม่นาน ความจริงก็ปรากฏว่าโพสต์ดังกล่าวเป็นการเข้าใจผิดจากการตีความผลการทดลองที่ยังไม่สมบูรณ์ และไม่ได้ผ่านการตรวจสอบอย่างเป็นทางการจากทีมวิจัยของ OpenAI

    โพสต์ต้นทางถูกลบออกอย่างรวดเร็ว และนักวิจัยคนดังกล่าวได้ออกมาขอโทษ พร้อมชี้แจงว่าเป็นการสื่อสารที่คลาดเคลื่อนจากผลการทดลองภายในที่ยังไม่สามารถสรุปได้อย่างชัดเจน

    เหตุการณ์ที่เกิดขึ้น
    นักวิจัย OpenAI โพสต์ว่า GPT-5 ทำคะแนนด้านคณิตศาสตร์ได้ 94.4%
    เปรียบเทียบกับ GPT-4 Turbo ที่ทำได้ 32.8%
    ข้อมูลดังกล่าวสร้างความตื่นเต้นในวงการ AI

    ความจริงที่เปิดเผย
    ผลการทดลองยังไม่สมบูรณ์และไม่ได้รับการตรวจสอบจากทีม
    โพสต์ดังกล่าวถูกลบออกภายในไม่กี่ชั่วโมง
    นักวิจัยออกมาขอโทษและชี้แจงว่าเป็นการสื่อสารผิดพลาด

    ผลกระทบต่อวงการ
    สะท้อนถึงความเปราะบางของการสื่อสารวิทยาศาสตร์ในยุคโซเชียลมีเดีย
    กระตุ้นให้เกิดการตั้งคำถามต่อความโปร่งใสของการพัฒนา AI
    ทำให้ผู้ใช้งานและนักวิจัยต้องระมัดระวังในการตีความผลการทดลอง

    https://the-decoder.com/leading-openai-researcher-announced-a-gpt-5-math-breakthrough-that-never-happened/
    📐 "เมื่อความหวังกลายเป็นความเข้าใจผิด: นักวิจัย OpenAI กับประกาศความสำเร็จ GPT-5 ด้านคณิตศาสตร์ที่ไม่เคยเกิดขึ้น" ในช่วงต้นเดือนตุลาคม 2025 โลกเทคโนโลยีต้องสะดุดกับข่าวที่ดูเหมือนจะเป็นก้าวกระโดดครั้งใหญ่ของ AI ด้านคณิตศาสตร์ เมื่อหนึ่งในนักวิจัยระดับนำของ OpenAI ได้โพสต์ข้อความบน X (Twitter เดิม) ว่า GPT-5 สามารถแก้ปัญหาคณิตศาสตร์ระดับมหาวิทยาลัยได้อย่างแม่นยำถึง 94.4% ซึ่งสูงกว่ารุ่นก่อนหน้าอย่าง GPT-4 Turbo ที่ทำได้เพียง 32.8% แต่หลังจากนั้นไม่นาน ความจริงก็ปรากฏว่าโพสต์ดังกล่าวเป็นการเข้าใจผิดจากการตีความผลการทดลองที่ยังไม่สมบูรณ์ และไม่ได้ผ่านการตรวจสอบอย่างเป็นทางการจากทีมวิจัยของ OpenAI โพสต์ต้นทางถูกลบออกอย่างรวดเร็ว และนักวิจัยคนดังกล่าวได้ออกมาขอโทษ พร้อมชี้แจงว่าเป็นการสื่อสารที่คลาดเคลื่อนจากผลการทดลองภายในที่ยังไม่สามารถสรุปได้อย่างชัดเจน ✅ เหตุการณ์ที่เกิดขึ้น ➡️ นักวิจัย OpenAI โพสต์ว่า GPT-5 ทำคะแนนด้านคณิตศาสตร์ได้ 94.4% ➡️ เปรียบเทียบกับ GPT-4 Turbo ที่ทำได้ 32.8% ➡️ ข้อมูลดังกล่าวสร้างความตื่นเต้นในวงการ AI ‼️ ความจริงที่เปิดเผย ⛔ ผลการทดลองยังไม่สมบูรณ์และไม่ได้รับการตรวจสอบจากทีม ⛔ โพสต์ดังกล่าวถูกลบออกภายในไม่กี่ชั่วโมง ⛔ นักวิจัยออกมาขอโทษและชี้แจงว่าเป็นการสื่อสารผิดพลาด ✅ ผลกระทบต่อวงการ ➡️ สะท้อนถึงความเปราะบางของการสื่อสารวิทยาศาสตร์ในยุคโซเชียลมีเดีย ➡️ กระตุ้นให้เกิดการตั้งคำถามต่อความโปร่งใสของการพัฒนา AI ➡️ ทำให้ผู้ใช้งานและนักวิจัยต้องระมัดระวังในการตีความผลการทดลอง https://the-decoder.com/leading-openai-researcher-announced-a-gpt-5-math-breakthrough-that-never-happened/
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 201 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-10-17 03:30:38 -
    “ONLYOFFICE Docs 9.1 มาแล้ว!” — ปรับปรุงการทำงานร่วมกัน เพิ่มฟีเจอร์ Redact PDF และประสิทธิภาพสูตรคำนวณ

    หลังจากเปิดตัวเวอร์ชัน 9.0 ที่มาพร้อมอินเทอร์เฟซใหม่และฟีเจอร์ AI ล่าสุด ทีมพัฒนา ONLYOFFICE ได้ปล่อยเวอร์ชัน 9.1 ซึ่งเป็นการอัปเดตจุดแรกในซีรีส์ 9.x โดยเน้นการปรับปรุงประสิทธิภาพ ความสามารถในการทำงานร่วมกัน และเครื่องมือใหม่ที่ตอบโจทย์ผู้ใช้สายเอกสารและองค์กร

    ฟีเจอร์เด่นในเวอร์ชันนี้คือเครื่องมือ “Redact” สำหรับ PDF ที่ช่วยลบข้อมูลสำคัญอย่างถาวร พร้อมตัวเลือก “Find & Redact” สำหรับเอกสารขนาดใหญ่ และการ Redact แบบทั้งหน้า/ช่วงหน้า นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือ annotation ใหม่ เช่น วาดรูปทรงต่าง ๆ ลงบนเอกสาร

    ในด้านการแก้ไขเอกสารทั่วไป:

    การจัดการคอมเมนต์สามารถกรองระหว่าง “Open” และ “Resolved” ได้
    การแก้ไขกราฟรองรับการระเบิด (Explosion) สำหรับกราฟวงกลม
    การจัดการตารางมีแท็บ “Table Design” ใหม่
    Pivot Table รองรับการกรองตามวันที่
    สูตร LOOKUP, VLOOKUP, HLOOKUP และ XLOOKUP ทำงานเร็วขึ้นและใช้หน่วยความจำดีขึ้น
    การตั้งชื่อชีตและการใส่สูตรมีการเน้น argument เพื่อความเข้าใจง่าย

    ใน Presentation Editor มีแท็บ Slide Master ใหม่ ส่วน Document Editor รองรับ section break ใน block content control ทุกระดับ

    ด้านการรองรับไฟล์:
    เปิดดูภาพ HEIF และเอกสาร HWPML ได้
    แปลง PDF เป็น TXT และ PPTX เป็น TXT ได้โดยตรง
    รองรับสูตรคณิตศาสตร์ในรูปแบบ MathML

    เวอร์ชันเซิร์ฟเวอร์ยังมี Admin Panel ใหม่สำหรับดูสถานะและการตั้งค่าระบบ พร้อมการปรับปรุง localization สำหรับภาษาจีนดั้งเดิมและเซอร์เบีย

    ข้อมูลในข่าว
    ONLYOFFICE Docs 9.1 เป็นอัปเดตจุดแรกในซีรีส์ 9.x
    เพิ่มเครื่องมือ Redact สำหรับ PDF พร้อม Find & Redact และ Redact แบบช่วงหน้า
    เพิ่ม annotation tools เช่น Rectangle, Circle, Arrow, Connected Lines
    กรองคอมเมนต์ระหว่าง “Open” และ “Resolved” ได้
    รองรับ Explosion ในกราฟวงกลม 2D
    LOOKUP, VLOOKUP, HLOOKUP, XLOOKUP ทำงานเร็วขึ้น
    มีแท็บ “Table Design” สำหรับจัดการตาราง
    Pivot Table รองรับการกรองตามวันที่
    ตั้งชื่อชีตได้ทันที และสูตรมีการเน้น argument
    Presentation Editor มีแท็บ Slide Master ใหม่
    Document Editor รองรับ section break ใน block content control
    รองรับ HEIF, HWPML, PDF→TXT, PPTX→TXT, MathML
    เวอร์ชันเซิร์ฟเวอร์มี Admin Panel ใหม่
    ปรับปรุง localization สำหรับภาษาจีนดั้งเดิมและเซอร์เบีย

    https://news.itsfoss.com/onlyoffice-docs-9-1-release/
    📝 “ONLYOFFICE Docs 9.1 มาแล้ว!” — ปรับปรุงการทำงานร่วมกัน เพิ่มฟีเจอร์ Redact PDF และประสิทธิภาพสูตรคำนวณ หลังจากเปิดตัวเวอร์ชัน 9.0 ที่มาพร้อมอินเทอร์เฟซใหม่และฟีเจอร์ AI ล่าสุด ทีมพัฒนา ONLYOFFICE ได้ปล่อยเวอร์ชัน 9.1 ซึ่งเป็นการอัปเดตจุดแรกในซีรีส์ 9.x โดยเน้นการปรับปรุงประสิทธิภาพ ความสามารถในการทำงานร่วมกัน และเครื่องมือใหม่ที่ตอบโจทย์ผู้ใช้สายเอกสารและองค์กร ฟีเจอร์เด่นในเวอร์ชันนี้คือเครื่องมือ “Redact” สำหรับ PDF ที่ช่วยลบข้อมูลสำคัญอย่างถาวร พร้อมตัวเลือก “Find & Redact” สำหรับเอกสารขนาดใหญ่ และการ Redact แบบทั้งหน้า/ช่วงหน้า นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือ annotation ใหม่ เช่น วาดรูปทรงต่าง ๆ ลงบนเอกสาร ในด้านการแก้ไขเอกสารทั่วไป: 📝 การจัดการคอมเมนต์สามารถกรองระหว่าง “Open” และ “Resolved” ได้ 📝 การแก้ไขกราฟรองรับการระเบิด (Explosion) สำหรับกราฟวงกลม 📝 การจัดการตารางมีแท็บ “Table Design” ใหม่ 📝 Pivot Table รองรับการกรองตามวันที่ 📝 สูตร LOOKUP, VLOOKUP, HLOOKUP และ XLOOKUP ทำงานเร็วขึ้นและใช้หน่วยความจำดีขึ้น 📝 การตั้งชื่อชีตและการใส่สูตรมีการเน้น argument เพื่อความเข้าใจง่าย ใน Presentation Editor มีแท็บ Slide Master ใหม่ ส่วน Document Editor รองรับ section break ใน block content control ทุกระดับ ด้านการรองรับไฟล์: 📝 เปิดดูภาพ HEIF และเอกสาร HWPML ได้ 📝 แปลง PDF เป็น TXT และ PPTX เป็น TXT ได้โดยตรง 📝 รองรับสูตรคณิตศาสตร์ในรูปแบบ MathML เวอร์ชันเซิร์ฟเวอร์ยังมี Admin Panel ใหม่สำหรับดูสถานะและการตั้งค่าระบบ พร้อมการปรับปรุง localization สำหรับภาษาจีนดั้งเดิมและเซอร์เบีย ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ ONLYOFFICE Docs 9.1 เป็นอัปเดตจุดแรกในซีรีส์ 9.x ➡️ เพิ่มเครื่องมือ Redact สำหรับ PDF พร้อม Find & Redact และ Redact แบบช่วงหน้า ➡️ เพิ่ม annotation tools เช่น Rectangle, Circle, Arrow, Connected Lines ➡️ กรองคอมเมนต์ระหว่าง “Open” และ “Resolved” ได้ ➡️ รองรับ Explosion ในกราฟวงกลม 2D ➡️ LOOKUP, VLOOKUP, HLOOKUP, XLOOKUP ทำงานเร็วขึ้น ➡️ มีแท็บ “Table Design” สำหรับจัดการตาราง ➡️ Pivot Table รองรับการกรองตามวันที่ ➡️ ตั้งชื่อชีตได้ทันที และสูตรมีการเน้น argument ➡️ Presentation Editor มีแท็บ Slide Master ใหม่ ➡️ Document Editor รองรับ section break ใน block content control ➡️ รองรับ HEIF, HWPML, PDF→TXT, PPTX→TXT, MathML ➡️ เวอร์ชันเซิร์ฟเวอร์มี Admin Panel ใหม่ ➡️ ปรับปรุง localization สำหรับภาษาจีนดั้งเดิมและเซอร์เบีย https://news.itsfoss.com/onlyoffice-docs-9-1-release/
    NEWS.ITSFOSS.COM
    ONLYOFFICE Docs 9.1 Arrives with PDF Redaction and Many Editor Upgrades
    New redaction tools, performance boosts, and enhanced collaboration features.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 162 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-10-16 03:24:57 -
    “ฐานข้อมูลเวกเตอร์: หัวใจของการค้นหาแบบเข้าใจความหมายในยุค AI” — จากการค้นหาด้วยคำสู่การค้นหาด้วยความเข้าใจ

    ในอดีต การค้นหาข้อมูลต้องอาศัยคำที่ตรงเป๊ะ เช่น ชื่อผู้ใช้หรือรหัสสินค้า แต่เมื่อโลกเต็มไปด้วยข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพ ข้อความ หรือเสียง การค้นหาแบบเดิมก็เริ่มล้าสมัย นี่คือจุดที่ “ฐานข้อมูลเวกเตอร์” (Vector Database) เข้ามาเปลี่ยนเกม

    หลักการคือการใช้โมเดล AI สร้าง “embedding” หรือ “ลายนิ้วมือดิจิทัล” ของข้อมูล เช่น รูปภาพหรือข้อความ แล้วเปลี่ยนเป็นเวกเตอร์ (ชุดตัวเลข) ที่สะท้อนความหมายและบริบทของข้อมูลนั้น จากนั้นฐานข้อมูลเวกเตอร์จะจัดเก็บและค้นหาเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงกันในเชิงคณิตศาสตร์ เพื่อหาข้อมูลที่ “คล้ายกัน” แม้จะไม่เหมือนกันเป๊ะ

    ตัวอย่างเช่น หากคุณอัปโหลดภาพสุนัขพันธุ์โกลเด้นรีทรีฟเวอร์ ระบบสามารถค้นหาภาพที่คล้ายกัน เช่น ลาบราดอร์ในสวน โดยไม่ต้องใช้คำว่า “สุนัข” เลย เพราะ embedding เข้าใจความหมายของภาพ

    ฐานข้อมูลเวกเตอร์ใช้เทคนิคการค้นหาแบบ Approximate Nearest Neighbor (ANN) เพื่อให้ค้นหาได้เร็วมากในระดับมิลลิวินาที แม้จะมีข้อมูลเป็นพันล้านรายการ โดยยอมแลกความแม่นยำเล็กน้อยเพื่อความเร็ว

    เทคโนโลยีนี้ถูกนำไปใช้ในหลายวงการ เช่น:
    อีคอมเมิร์ซ: แนะนำสินค้าที่คล้ายกับที่ผู้ใช้ดู
    ความปลอดภัยไซเบอร์: ค้นหามัลแวร์ที่คล้ายกับตัวอย่างที่พบ
    แชตบอท AI: ค้นหาข้อมูลในเอกสารภายในองค์กรเพื่อตอบคำถาม
    ตรวจสอบลิขสิทธิ์: เปรียบเทียบเสียงหรือภาพกับฐานข้อมูลขนาดใหญ่

    มีฐานข้อมูลเวกเตอร์หลายประเภท เช่น Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant, FAISS และ Chroma รวมถึง PostgreSQL ที่เพิ่มความสามารถด้านเวกเตอร์ผ่าน pgvector

    ข้อมูลในข่าว
    ฐานข้อมูลเวกเตอร์ช่วยค้นหาข้อมูลที่คล้ายกันในเชิงความหมาย ไม่ใช่แค่คำ
    ใช้ embedding จากโมเดล AI เพื่อแปลงข้อมูลเป็นเวกเตอร์
    เวกเตอร์คือชุดตัวเลขที่สะท้อนความหมายของข้อมูล
    ใช้ ANN เพื่อค้นหาเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงกันอย่างรวดเร็ว
    ถูกนำไปใช้ในอีคอมเมิร์ซ, ความปลอดภัยไซเบอร์, แชตบอท และการตรวจสอบลิขสิทธิ์
    มีฐานข้อมูลเวกเตอร์หลายประเภท ทั้งแบบคลาวด์, โอเพ่นซอร์ส และฝังในแอป
    Pinecone และ Weaviate เหมาะกับการใช้งานแบบ API
    Milvus และ Qdrant เหมาะกับองค์กรที่ต้องการควบคุมระบบเอง
    FAISS และ Chroma เหมาะกับนักพัฒนาที่ต้องการฝังในแอปขนาดเล็ก
    PostgreSQL เพิ่มความสามารถด้านเวกเตอร์ผ่าน pgvector

    คำเตือนจากข้อมูลข่าว
    การใช้ ANN อาจแลกความแม่นยำเล็กน้อยเพื่อความเร็ว
    หาก embedding ไม่ดี อาจทำให้ผลลัพธ์การค้นหาไม่ตรงความต้องการ
    การจัดการฐานข้อมูลเวกเตอร์ขนาดใหญ่ต้องใช้ทรัพยากรสูง
    การฝึก embedding ต้องใช้ข้อมูลคุณภาพสูงเพื่อให้ผลลัพธ์มีความหมาย
    การนำไปใช้ในระบบที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การแพทย์ ต้องระวังเป็นพิเศษ

    https://hackread.com/power-of-vector-databases-era-of-ai-search/
    🔍 “ฐานข้อมูลเวกเตอร์: หัวใจของการค้นหาแบบเข้าใจความหมายในยุค AI” — จากการค้นหาด้วยคำสู่การค้นหาด้วยความเข้าใจ ในอดีต การค้นหาข้อมูลต้องอาศัยคำที่ตรงเป๊ะ เช่น ชื่อผู้ใช้หรือรหัสสินค้า แต่เมื่อโลกเต็มไปด้วยข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพ ข้อความ หรือเสียง การค้นหาแบบเดิมก็เริ่มล้าสมัย นี่คือจุดที่ “ฐานข้อมูลเวกเตอร์” (Vector Database) เข้ามาเปลี่ยนเกม หลักการคือการใช้โมเดล AI สร้าง “embedding” หรือ “ลายนิ้วมือดิจิทัล” ของข้อมูล เช่น รูปภาพหรือข้อความ แล้วเปลี่ยนเป็นเวกเตอร์ (ชุดตัวเลข) ที่สะท้อนความหมายและบริบทของข้อมูลนั้น จากนั้นฐานข้อมูลเวกเตอร์จะจัดเก็บและค้นหาเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงกันในเชิงคณิตศาสตร์ เพื่อหาข้อมูลที่ “คล้ายกัน” แม้จะไม่เหมือนกันเป๊ะ ตัวอย่างเช่น หากคุณอัปโหลดภาพสุนัขพันธุ์โกลเด้นรีทรีฟเวอร์ ระบบสามารถค้นหาภาพที่คล้ายกัน เช่น ลาบราดอร์ในสวน โดยไม่ต้องใช้คำว่า “สุนัข” เลย เพราะ embedding เข้าใจความหมายของภาพ ฐานข้อมูลเวกเตอร์ใช้เทคนิคการค้นหาแบบ Approximate Nearest Neighbor (ANN) เพื่อให้ค้นหาได้เร็วมากในระดับมิลลิวินาที แม้จะมีข้อมูลเป็นพันล้านรายการ โดยยอมแลกความแม่นยำเล็กน้อยเพื่อความเร็ว เทคโนโลยีนี้ถูกนำไปใช้ในหลายวงการ เช่น: ⭐ อีคอมเมิร์ซ: แนะนำสินค้าที่คล้ายกับที่ผู้ใช้ดู ⭐ ความปลอดภัยไซเบอร์: ค้นหามัลแวร์ที่คล้ายกับตัวอย่างที่พบ ⭐ แชตบอท AI: ค้นหาข้อมูลในเอกสารภายในองค์กรเพื่อตอบคำถาม ⭐ ตรวจสอบลิขสิทธิ์: เปรียบเทียบเสียงหรือภาพกับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ มีฐานข้อมูลเวกเตอร์หลายประเภท เช่น Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant, FAISS และ Chroma รวมถึง PostgreSQL ที่เพิ่มความสามารถด้านเวกเตอร์ผ่าน pgvector ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ ฐานข้อมูลเวกเตอร์ช่วยค้นหาข้อมูลที่คล้ายกันในเชิงความหมาย ไม่ใช่แค่คำ ➡️ ใช้ embedding จากโมเดล AI เพื่อแปลงข้อมูลเป็นเวกเตอร์ ➡️ เวกเตอร์คือชุดตัวเลขที่สะท้อนความหมายของข้อมูล ➡️ ใช้ ANN เพื่อค้นหาเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงกันอย่างรวดเร็ว ➡️ ถูกนำไปใช้ในอีคอมเมิร์ซ, ความปลอดภัยไซเบอร์, แชตบอท และการตรวจสอบลิขสิทธิ์ ➡️ มีฐานข้อมูลเวกเตอร์หลายประเภท ทั้งแบบคลาวด์, โอเพ่นซอร์ส และฝังในแอป ➡️ Pinecone และ Weaviate เหมาะกับการใช้งานแบบ API ➡️ Milvus และ Qdrant เหมาะกับองค์กรที่ต้องการควบคุมระบบเอง ➡️ FAISS และ Chroma เหมาะกับนักพัฒนาที่ต้องการฝังในแอปขนาดเล็ก ➡️ PostgreSQL เพิ่มความสามารถด้านเวกเตอร์ผ่าน pgvector ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การใช้ ANN อาจแลกความแม่นยำเล็กน้อยเพื่อความเร็ว ⛔ หาก embedding ไม่ดี อาจทำให้ผลลัพธ์การค้นหาไม่ตรงความต้องการ ⛔ การจัดการฐานข้อมูลเวกเตอร์ขนาดใหญ่ต้องใช้ทรัพยากรสูง ⛔ การฝึก embedding ต้องใช้ข้อมูลคุณภาพสูงเพื่อให้ผลลัพธ์มีความหมาย ⛔ การนำไปใช้ในระบบที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การแพทย์ ต้องระวังเป็นพิเศษ https://hackread.com/power-of-vector-databases-era-of-ai-search/
    HACKREAD.COM
    The Power of Vector Databases in the New Era of AI Search
    Follow us on Bluesky, Twitter (X), Mastodon and Facebook at @Hackread
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 240 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-10-09 02:47:55 -
    “เมื่อเส้นตรงกลายเป็นเรื่องเล่า — คู่มือภาพประกอบ Linear Algebra ที่ทำให้คณิตศาสตร์เข้าใจง่ายขึ้น (และมีดราม่าเล็ก ๆ ด้วย)”

    Aditya Bhargava ผู้เขียนหนังสือยอดนิยม “Grokking Algorithms” กลับมาอีกครั้งในปี 2025 พร้อมผลงานใหม่ “An Illustrated Introduction to Linear Algebra” ที่ตั้งใจจะเปลี่ยนภาพจำของวิชาคณิตศาสตร์ที่หลายคนเคยกลัว ให้กลายเป็นเรื่องเล่าที่เข้าใจง่ายผ่านภาพประกอบและตัวอย่างจากชีวิตประจำวัน

    หนังสือเล่มนี้ใช้แนวทาง “visual-first” โดยเริ่มต้นจากการอธิบายแนวคิดพื้นฐานของเวกเตอร์ เมทริกซ์ และการแปลงเชิงเส้น ผ่านภาพวาดและสถานการณ์จำลอง เช่น การวางแผนมื้ออาหาร การแลกเหรียญ หรือการจัดการทรัพยากร ซึ่งช่วยให้ผู้อ่านเห็นภาพและเข้าใจความหมายของการคำนวณเชิงเส้นในบริบทจริง

    อย่างไรก็ตาม หนังสือก็ไม่รอดจากเสียงวิจารณ์ โดยเฉพาะการเลือกนำเสนอ “Gaussian Elimination” ตั้งแต่ต้นเล่ม ก่อนที่จะสร้างพื้นฐานด้านภาพและความเข้าใจเชิงเรขาคณิต หลายคนมองว่าเป็นการ “ข้ามขั้น” และทำให้ผู้อ่านสับสน โดยเฉพาะเมื่อใช้ตัวแปร x และ y สลับบทบาทในหลายบริบท เช่น บางครั้งแทนอาหาร บางครั้งแทนสารอาหาร

    แม้จะมีข้อถกเถียง แต่หลายเสียงก็ชื่นชมแนวทางการสอนที่ใช้ภาพประกอบและตัวอย่างจริง โดยเฉพาะในยุคที่ Linear Algebra กลายเป็นพื้นฐานของ Machine Learning และ AI การมีสื่อที่เข้าถึงง่ายจึงเป็นสิ่งจำเป็น

    ข้อมูลสำคัญจากเนื้อหา
    หนังสือ “An Illustrated Introduction to Linear Algebra” เขียนโดย Aditya Bhargava
    ใช้ภาพประกอบและตัวอย่างจากชีวิตจริง เช่น เหรียญ อาหาร และสารอาหาร
    เน้นการอธิบายแนวคิดเวกเตอร์ เมทริกซ์ และการแปลงเชิงเส้น
    มีการนำเสนอ Gaussian Elimination ตั้งแต่ต้นเล่ม
    ตัวแปร x และ y ถูกใช้ในหลายบริบท ทำให้บางคนสับสน
    หนังสือได้รับความสนใจจากกลุ่มผู้เรียนที่ไม่ถนัดคณิตศาสตร์
    เป็นสื่อที่เชื่อมโยง Linear Algebra กับการใช้งานจริงใน AI และ ML

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Gaussian Elimination คือวิธีแก้ระบบสมการเชิงเส้นโดยใช้การแปลงเมทริกซ์
    Linear Algebra เป็นพื้นฐานของการทำงานของ neural networks และการลดมิติข้อมูล
    Gilbert Strang จาก MIT เป็นหนึ่งในผู้บุกเบิกการสอน Linear Algebra แบบ intuitive
    ช่อง YouTube อย่าง 3Blue1Brown ใช้ภาพเคลื่อนไหวเพื่ออธิบาย Linear Algebra ได้อย่างน่าทึ่ง
    การใช้ภาพและเรื่องเล่าช่วยลดความกลัวคณิตศาสตร์ในกลุ่มผู้เรียนสายศิลป์และมนุษย์ศาสตร์

    https://www.ducktyped.org/p/an-illustrated-introduction-to-linear
    📘 “เมื่อเส้นตรงกลายเป็นเรื่องเล่า — คู่มือภาพประกอบ Linear Algebra ที่ทำให้คณิตศาสตร์เข้าใจง่ายขึ้น (และมีดราม่าเล็ก ๆ ด้วย)” Aditya Bhargava ผู้เขียนหนังสือยอดนิยม “Grokking Algorithms” กลับมาอีกครั้งในปี 2025 พร้อมผลงานใหม่ “An Illustrated Introduction to Linear Algebra” ที่ตั้งใจจะเปลี่ยนภาพจำของวิชาคณิตศาสตร์ที่หลายคนเคยกลัว ให้กลายเป็นเรื่องเล่าที่เข้าใจง่ายผ่านภาพประกอบและตัวอย่างจากชีวิตประจำวัน หนังสือเล่มนี้ใช้แนวทาง “visual-first” โดยเริ่มต้นจากการอธิบายแนวคิดพื้นฐานของเวกเตอร์ เมทริกซ์ และการแปลงเชิงเส้น ผ่านภาพวาดและสถานการณ์จำลอง เช่น การวางแผนมื้ออาหาร การแลกเหรียญ หรือการจัดการทรัพยากร ซึ่งช่วยให้ผู้อ่านเห็นภาพและเข้าใจความหมายของการคำนวณเชิงเส้นในบริบทจริง อย่างไรก็ตาม หนังสือก็ไม่รอดจากเสียงวิจารณ์ โดยเฉพาะการเลือกนำเสนอ “Gaussian Elimination” ตั้งแต่ต้นเล่ม ก่อนที่จะสร้างพื้นฐานด้านภาพและความเข้าใจเชิงเรขาคณิต หลายคนมองว่าเป็นการ “ข้ามขั้น” และทำให้ผู้อ่านสับสน โดยเฉพาะเมื่อใช้ตัวแปร x และ y สลับบทบาทในหลายบริบท เช่น บางครั้งแทนอาหาร บางครั้งแทนสารอาหาร แม้จะมีข้อถกเถียง แต่หลายเสียงก็ชื่นชมแนวทางการสอนที่ใช้ภาพประกอบและตัวอย่างจริง โดยเฉพาะในยุคที่ Linear Algebra กลายเป็นพื้นฐานของ Machine Learning และ AI การมีสื่อที่เข้าถึงง่ายจึงเป็นสิ่งจำเป็น ✅ ข้อมูลสำคัญจากเนื้อหา ➡️ หนังสือ “An Illustrated Introduction to Linear Algebra” เขียนโดย Aditya Bhargava ➡️ ใช้ภาพประกอบและตัวอย่างจากชีวิตจริง เช่น เหรียญ อาหาร และสารอาหาร ➡️ เน้นการอธิบายแนวคิดเวกเตอร์ เมทริกซ์ และการแปลงเชิงเส้น ➡️ มีการนำเสนอ Gaussian Elimination ตั้งแต่ต้นเล่ม ➡️ ตัวแปร x และ y ถูกใช้ในหลายบริบท ทำให้บางคนสับสน ➡️ หนังสือได้รับความสนใจจากกลุ่มผู้เรียนที่ไม่ถนัดคณิตศาสตร์ ➡️ เป็นสื่อที่เชื่อมโยง Linear Algebra กับการใช้งานจริงใน AI และ ML ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gaussian Elimination คือวิธีแก้ระบบสมการเชิงเส้นโดยใช้การแปลงเมทริกซ์ ➡️ Linear Algebra เป็นพื้นฐานของการทำงานของ neural networks และการลดมิติข้อมูล ➡️ Gilbert Strang จาก MIT เป็นหนึ่งในผู้บุกเบิกการสอน Linear Algebra แบบ intuitive ➡️ ช่อง YouTube อย่าง 3Blue1Brown ใช้ภาพเคลื่อนไหวเพื่ออธิบาย Linear Algebra ได้อย่างน่าทึ่ง ➡️ การใช้ภาพและเรื่องเล่าช่วยลดความกลัวคณิตศาสตร์ในกลุ่มผู้เรียนสายศิลป์และมนุษย์ศาสตร์ https://www.ducktyped.org/p/an-illustrated-introduction-to-linear
    WWW.DUCKTYPED.ORG
    An Illustrated Introduction to Linear Algebra
    Chapter 1: Row vs column picture
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 287 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-10-03 02:42:19 -
    “Signal เปิดตัว Triple Ratchet — ป้องกันแชตจากภัยควอนตัม ด้วย SPQR และการเข้ารหัสแบบผสมผสาน”

    ในยุคที่การสื่อสารส่วนตัวผ่านแอปแชตกลายเป็นเรื่องพื้นฐานของชีวิตประจำวัน ความปลอดภัยของข้อความจึงเป็นสิ่งที่ไม่อาจละเลย ล่าสุด Signal ได้เปิดตัวการอัปเกรดครั้งสำคัญของโปรโตคอลเข้ารหัสของตนเอง โดยเพิ่มกลไกใหม่ชื่อว่า SPQR (Sparse Post-Quantum Ratchet) เข้ามาเสริมความสามารถของระบบ Double Ratchet เดิม กลายเป็น Triple Ratchet ที่สามารถต้านทานการโจมตีจากคอมพิวเตอร์ควอนตัมในอนาคตได้

    SPQR ถูกออกแบบมาเพื่อเสริมความปลอดภัยในสองด้านหลักคือ Forward Secrecy (FS) และ Post-Compromise Security (PCS) โดยใช้เทคนิคการแลกเปลี่ยนกุญแจแบบใหม่ที่เรียกว่า ML-KEM ซึ่งเป็นมาตรฐานการเข้ารหัสที่ทนทานต่อการถอดรหัสด้วยควอนตัม และสามารถทำงานร่วมกับระบบเดิมได้อย่างราบรื่น

    เพื่อให้การแลกเปลี่ยนกุญแจมีประสิทธิภาพสูงสุด ทีมงาน Signal ได้ออกแบบระบบ state machine ที่สามารถจัดการการส่งข้อมูลขนาดใหญ่แบบ chunk และใช้เทคนิค erasure code เพื่อให้การส่งข้อมูลมีความยืดหยุ่นและทนต่อการสูญหายของข้อความระหว่างทาง

    ที่สำคัญคือ Triple Ratchet ไม่ได้แทนที่ Double Ratchet แต่ใช้ร่วมกัน โดยนำกุญแจจากทั้งสองระบบมาผสมผ่าน Key Derivation Function เพื่อสร้างกุญแจใหม่ที่มีความปลอดภัยแบบผสมผสาน ซึ่งหมายความว่า ผู้โจมตีต้องสามารถเจาะทั้งระบบเดิมและระบบใหม่พร้อมกัน จึงจะสามารถถอดรหัสข้อความได้

    การเปิดตัว SPQR ยังมาพร้อมการออกแบบให้สามารถ “downgrade” ได้ในกรณีที่ผู้ใช้ยังไม่ได้อัปเดตแอป ซึ่งช่วยให้การสื่อสารไม่สะดุด และยังคงปลอดภัยในระดับเดิม จนกว่าการอัปเดตจะครอบคลุมทุกผู้ใช้

    Signal ยังใช้การตรวจสอบความถูกต้องของโค้ดผ่านระบบ formal verification โดยใช้เครื่องมือเช่น ProVerif และ F* เพื่อให้มั่นใจว่าโปรโตคอลใหม่มีความปลอดภัยจริงตามที่ออกแบบ และจะยังคงปลอดภัยแม้มีการอัปเดตในอนาคต

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Signal เปิดตัว Triple Ratchet โดยเพิ่ม SPQR เข้ามาเสริม Double Ratchet
    SPQR ใช้ ML-KEM ซึ่งเป็นมาตรฐานการเข้ารหัสที่ทนต่อควอนตัม
    Triple Ratchet ให้ความปลอดภัยแบบ hybrid โดยผสมกุญแจจากสองระบบ
    ใช้ state machine และ erasure code เพื่อจัดการการส่งข้อมูลขนาดใหญ่
    ระบบสามารถ downgrade ได้หากผู้ใช้ยังไม่รองรับ SPQR
    การตรวจสอบความถูกต้องของโค้ดใช้ formal verification ผ่าน ProVerif และ F*
    SPQR จะถูกนำไปใช้กับทุกข้อความในอนาคตเมื่อการอัปเดตครอบคลุม
    ผู้ใช้ไม่ต้องทำอะไรเพิ่มเติม การเปลี่ยนแปลงจะเกิดขึ้นเบื้องหลัง

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Double Ratchet เป็นระบบที่ให้ FS และ PCS โดยใช้ ECDH และ hash function
    ML-KEM เป็นหนึ่งในมาตรฐานที่ NIST รับรองสำหรับการเข้ารหัสหลังยุคควอนตัม
    Erasure code ช่วยให้สามารถส่งข้อมูลแบบ chunk โดยไม่ต้องเรียงลำดับ
    Formal verification เป็นกระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของโปรโตคอลในระดับคณิตศาสตร์
    SPQR ได้รับการพัฒนาโดยร่วมมือกับนักวิจัยจาก PQShield, AIST และ NYU

    https://signal.org/blog/spqr/
    🔐 “Signal เปิดตัว Triple Ratchet — ป้องกันแชตจากภัยควอนตัม ด้วย SPQR และการเข้ารหัสแบบผสมผสาน” ในยุคที่การสื่อสารส่วนตัวผ่านแอปแชตกลายเป็นเรื่องพื้นฐานของชีวิตประจำวัน ความปลอดภัยของข้อความจึงเป็นสิ่งที่ไม่อาจละเลย ล่าสุด Signal ได้เปิดตัวการอัปเกรดครั้งสำคัญของโปรโตคอลเข้ารหัสของตนเอง โดยเพิ่มกลไกใหม่ชื่อว่า SPQR (Sparse Post-Quantum Ratchet) เข้ามาเสริมความสามารถของระบบ Double Ratchet เดิม กลายเป็น Triple Ratchet ที่สามารถต้านทานการโจมตีจากคอมพิวเตอร์ควอนตัมในอนาคตได้ SPQR ถูกออกแบบมาเพื่อเสริมความปลอดภัยในสองด้านหลักคือ Forward Secrecy (FS) และ Post-Compromise Security (PCS) โดยใช้เทคนิคการแลกเปลี่ยนกุญแจแบบใหม่ที่เรียกว่า ML-KEM ซึ่งเป็นมาตรฐานการเข้ารหัสที่ทนทานต่อการถอดรหัสด้วยควอนตัม และสามารถทำงานร่วมกับระบบเดิมได้อย่างราบรื่น เพื่อให้การแลกเปลี่ยนกุญแจมีประสิทธิภาพสูงสุด ทีมงาน Signal ได้ออกแบบระบบ state machine ที่สามารถจัดการการส่งข้อมูลขนาดใหญ่แบบ chunk และใช้เทคนิค erasure code เพื่อให้การส่งข้อมูลมีความยืดหยุ่นและทนต่อการสูญหายของข้อความระหว่างทาง ที่สำคัญคือ Triple Ratchet ไม่ได้แทนที่ Double Ratchet แต่ใช้ร่วมกัน โดยนำกุญแจจากทั้งสองระบบมาผสมผ่าน Key Derivation Function เพื่อสร้างกุญแจใหม่ที่มีความปลอดภัยแบบผสมผสาน ซึ่งหมายความว่า ผู้โจมตีต้องสามารถเจาะทั้งระบบเดิมและระบบใหม่พร้อมกัน จึงจะสามารถถอดรหัสข้อความได้ การเปิดตัว SPQR ยังมาพร้อมการออกแบบให้สามารถ “downgrade” ได้ในกรณีที่ผู้ใช้ยังไม่ได้อัปเดตแอป ซึ่งช่วยให้การสื่อสารไม่สะดุด และยังคงปลอดภัยในระดับเดิม จนกว่าการอัปเดตจะครอบคลุมทุกผู้ใช้ Signal ยังใช้การตรวจสอบความถูกต้องของโค้ดผ่านระบบ formal verification โดยใช้เครื่องมือเช่น ProVerif และ F* เพื่อให้มั่นใจว่าโปรโตคอลใหม่มีความปลอดภัยจริงตามที่ออกแบบ และจะยังคงปลอดภัยแม้มีการอัปเดตในอนาคต ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Signal เปิดตัว Triple Ratchet โดยเพิ่ม SPQR เข้ามาเสริม Double Ratchet ➡️ SPQR ใช้ ML-KEM ซึ่งเป็นมาตรฐานการเข้ารหัสที่ทนต่อควอนตัม ➡️ Triple Ratchet ให้ความปลอดภัยแบบ hybrid โดยผสมกุญแจจากสองระบบ ➡️ ใช้ state machine และ erasure code เพื่อจัดการการส่งข้อมูลขนาดใหญ่ ➡️ ระบบสามารถ downgrade ได้หากผู้ใช้ยังไม่รองรับ SPQR ➡️ การตรวจสอบความถูกต้องของโค้ดใช้ formal verification ผ่าน ProVerif และ F* ➡️ SPQR จะถูกนำไปใช้กับทุกข้อความในอนาคตเมื่อการอัปเดตครอบคลุม ➡️ ผู้ใช้ไม่ต้องทำอะไรเพิ่มเติม การเปลี่ยนแปลงจะเกิดขึ้นเบื้องหลัง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Double Ratchet เป็นระบบที่ให้ FS และ PCS โดยใช้ ECDH และ hash function ➡️ ML-KEM เป็นหนึ่งในมาตรฐานที่ NIST รับรองสำหรับการเข้ารหัสหลังยุคควอนตัม ➡️ Erasure code ช่วยให้สามารถส่งข้อมูลแบบ chunk โดยไม่ต้องเรียงลำดับ ➡️ Formal verification เป็นกระบวนการตรวจสอบความถูกต้องของโปรโตคอลในระดับคณิตศาสตร์ ➡️ SPQR ได้รับการพัฒนาโดยร่วมมือกับนักวิจัยจาก PQShield, AIST และ NYU https://signal.org/blog/spqr/
    SIGNAL.ORG
    Signal Protocol and Post-Quantum Ratchets
    We are excited to announce a significant advancement in the security of the Signal Protocol: the introduction of the Sparse Post Quantum Ratchet (SPQR). This new ratchet enhances the Signal Protocol’s resilience against future quantum computing threats while maintaining our existing security guar...
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 263 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-10-01 03:01:43 -
    “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
    🧠 “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
    WWW.TOMSHARDWARE.COM
    Microsoft adds Grok 4 to Azure AI Foundry following cautious trials — Elon Musk's latest AI model is now available to deploy for "frontier‑level reasoning"
    Comes with a 128K-token context window.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 253 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-09-30 02:10:09 -
    “Claude Sonnet 4.5 เปิดตัวอย่างเป็นทางการ — โมเดล AI ที่เข้าใจโค้ดลึกที่สุด พร้อมความสามารถ reasoning ระดับมนุษย์”

    Anthropic ประกาศเปิดตัว Claude Sonnet 4.5 ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่ได้รับการยกย่องว่า “ดีที่สุดในโลกด้านการเขียนโค้ดและการใช้คอมพิวเตอร์” โดยไม่ใช่แค่เร็วหรือแม่นยำ แต่ยังสามารถทำงานแบบ agentic ได้อย่างเต็มรูปแบบ เช่น การวางแผนงานหลายขั้นตอน, การจัดการเครื่องมือ, และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในระดับที่มนุษย์ทำได้ยาก

    Claude Sonnet 4.5 ทำคะแนนสูงสุดในหลาย benchmark เช่น SWE-bench Verified (82.0%), OSWorld (61.4%) และ AIME 2025 ซึ่งแสดงถึงความสามารถในการ reasoning, คณิตศาสตร์ และการใช้เครื่องมือจริงในโลกการทำงาน โดยเฉพาะในงานที่ต้องใช้ความคิดต่อเนื่องยาวนานกว่า 30 ชั่วโมง

    ในด้านการใช้งานจริง Claude Sonnet 4.5 ถูกนำไปใช้ในหลายองค์กร เช่น Canva, GitHub Copilot, Figma, และ CoCounsel โดยช่วยลดเวลาในการพัฒนา, วิเคราะห์ข้อมูลทางกฎหมาย, และสร้างต้นแบบดีไซน์ได้เร็วขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

    นอกจากนี้ยังมีการเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ใน Claude Code เช่น ระบบ checkpoint, VS Code extension, context editor, และ Claude Agent SDK ที่เปิดให้ผู้พัฒนาสร้าง agent ของตัวเองได้ โดยใช้โครงสร้างเดียวกับที่ Claude ใช้ในการจัดการหน่วยความจำและการทำงานแบบ sub-agent

    ด้านความปลอดภัย Claude Sonnet 4.5 ได้รับการฝึกด้วยแนวทาง AI Safety Level 3 พร้อมระบบ classifier ที่ตรวจจับคำสั่งอันตราย เช่น CBRN (เคมี ชีวภาพ นิวเคลียร์) และมีการลด false positive ลงถึง 10 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Claude Sonnet 4.5 เปิดตัวอย่างเป็นทางการ พร้อมใช้งานผ่าน API และแอปของ Claude
    เป็นโมเดลที่ดีที่สุดในโลกด้านการเขียนโค้ด, การใช้คอมพิวเตอร์ และ reasoning
    ทำคะแนนสูงสุดใน SWE-bench Verified (82.0%) และ OSWorld (61.4%)
    สามารถทำงานต่อเนื่องได้มากกว่า 30 ชั่วโมงในงานที่ซับซ้อน
    ถูกนำไปใช้งานจริงในองค์กรใหญ่ เช่น Canva, GitHub, Figma, CoCounsel
    Claude Code เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ เช่น checkpoint, VS Code extension, context editor
    Claude Agent SDK เปิดให้ผู้พัฒนาสร้าง agent แบบเดียวกับ Claude ได้
    Claude Sonnet 4.5 ใช้ระบบ AI Safety Level 3 พร้อม classifier ป้องกันคำสั่งอันตราย

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Claude Sonnet 4.5 ใช้แนวคิด Constitutional AI และ extended thinking เพื่อ reasoning ที่แม่นยำ
    Claude Agent SDK รองรับการจัดการ sub-agent และการทำงานแบบ parallel tool execution
    SWE-bench Verified เป็น benchmark ที่วัดความสามารถในการแก้ปัญหาซอฟต์แวร์จริง
    OSWorld เป็น benchmark ที่วัดการใช้คอมพิวเตอร์ในสถานการณ์จริง เช่น การกรอกฟอร์มหรือจัดการไฟล์
    Claude Sonnet 4.5 มี context window สูงถึง 200K tokens และรองรับการคิดแบบ interleaved

    https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5
    🧠 “Claude Sonnet 4.5 เปิดตัวอย่างเป็นทางการ — โมเดล AI ที่เข้าใจโค้ดลึกที่สุด พร้อมความสามารถ reasoning ระดับมนุษย์” Anthropic ประกาศเปิดตัว Claude Sonnet 4.5 ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่ได้รับการยกย่องว่า “ดีที่สุดในโลกด้านการเขียนโค้ดและการใช้คอมพิวเตอร์” โดยไม่ใช่แค่เร็วหรือแม่นยำ แต่ยังสามารถทำงานแบบ agentic ได้อย่างเต็มรูปแบบ เช่น การวางแผนงานหลายขั้นตอน, การจัดการเครื่องมือ, และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในระดับที่มนุษย์ทำได้ยาก Claude Sonnet 4.5 ทำคะแนนสูงสุดในหลาย benchmark เช่น SWE-bench Verified (82.0%), OSWorld (61.4%) และ AIME 2025 ซึ่งแสดงถึงความสามารถในการ reasoning, คณิตศาสตร์ และการใช้เครื่องมือจริงในโลกการทำงาน โดยเฉพาะในงานที่ต้องใช้ความคิดต่อเนื่องยาวนานกว่า 30 ชั่วโมง ในด้านการใช้งานจริง Claude Sonnet 4.5 ถูกนำไปใช้ในหลายองค์กร เช่น Canva, GitHub Copilot, Figma, และ CoCounsel โดยช่วยลดเวลาในการพัฒนา, วิเคราะห์ข้อมูลทางกฎหมาย, และสร้างต้นแบบดีไซน์ได้เร็วขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ยังมีการเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ใน Claude Code เช่น ระบบ checkpoint, VS Code extension, context editor, และ Claude Agent SDK ที่เปิดให้ผู้พัฒนาสร้าง agent ของตัวเองได้ โดยใช้โครงสร้างเดียวกับที่ Claude ใช้ในการจัดการหน่วยความจำและการทำงานแบบ sub-agent ด้านความปลอดภัย Claude Sonnet 4.5 ได้รับการฝึกด้วยแนวทาง AI Safety Level 3 พร้อมระบบ classifier ที่ตรวจจับคำสั่งอันตราย เช่น CBRN (เคมี ชีวภาพ นิวเคลียร์) และมีการลด false positive ลงถึง 10 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Claude Sonnet 4.5 เปิดตัวอย่างเป็นทางการ พร้อมใช้งานผ่าน API และแอปของ Claude ➡️ เป็นโมเดลที่ดีที่สุดในโลกด้านการเขียนโค้ด, การใช้คอมพิวเตอร์ และ reasoning ➡️ ทำคะแนนสูงสุดใน SWE-bench Verified (82.0%) และ OSWorld (61.4%) ➡️ สามารถทำงานต่อเนื่องได้มากกว่า 30 ชั่วโมงในงานที่ซับซ้อน ➡️ ถูกนำไปใช้งานจริงในองค์กรใหญ่ เช่น Canva, GitHub, Figma, CoCounsel ➡️ Claude Code เพิ่มฟีเจอร์ใหม่ เช่น checkpoint, VS Code extension, context editor ➡️ Claude Agent SDK เปิดให้ผู้พัฒนาสร้าง agent แบบเดียวกับ Claude ได้ ➡️ Claude Sonnet 4.5 ใช้ระบบ AI Safety Level 3 พร้อม classifier ป้องกันคำสั่งอันตราย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Claude Sonnet 4.5 ใช้แนวคิด Constitutional AI และ extended thinking เพื่อ reasoning ที่แม่นยำ ➡️ Claude Agent SDK รองรับการจัดการ sub-agent และการทำงานแบบ parallel tool execution ➡️ SWE-bench Verified เป็น benchmark ที่วัดความสามารถในการแก้ปัญหาซอฟต์แวร์จริง ➡️ OSWorld เป็น benchmark ที่วัดการใช้คอมพิวเตอร์ในสถานการณ์จริง เช่น การกรอกฟอร์มหรือจัดการไฟล์ ➡️ Claude Sonnet 4.5 มี context window สูงถึง 200K tokens และรองรับการคิดแบบ interleaved https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5
    WWW.ANTHROPIC.COM
    Introducing Claude Sonnet 4.5
    Claude Sonnet 4.5 is the best coding model in the world, strongest model for building complex agents, and best model at using computers.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 262 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-09-28 02:51:56 -
    “218 คือขีดสุดของหมากรุก — นักวิจัยยืนยัน ไม่มีตำแหน่งใดที่เล่นได้มากกว่านี้อีกแล้ว”

    ในโลกของหมากรุก มีคำถามหนึ่งที่ค้างคาใจนักคิดมานานหลายสิบปี: “ตำแหน่งใดในกระดานที่มีจำนวนการเดินที่เป็นไปได้มากที่สุด?” คำตอบที่เคยถูกเสนอโดยปรมาจารย์ด้านการจัดวางหมาก Nenad Petrović ในปี 1964 คือ 218 การเดินสำหรับฝั่งขาว และไม่มีใครสามารถหาตำแหน่งที่มีมากกว่านั้นได้เลย

    ล่าสุดในปี 2024 นักวิจัยและนักวิทยาการคอมพิวเตอร์นามว่า Tobs40 ได้ใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมขั้นสูงเพื่อพิสูจน์ว่า “ไม่มีตำแหน่งที่สามารถเล่นได้มากกว่า 218 ครั้ง” หากตำแหน่งนั้นต้องสามารถเกิดขึ้นได้จริงจากการเล่นตามกฎหมากรุก

    การพิสูจน์นี้ไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะจำนวนตำแหน่งที่เป็นไปได้ในหมากรุกมีมากถึงประมาณ 4.8 × 10⁴⁴ ตำแหน่ง ซึ่งมากกว่าการเดารหัสผ่าน 23 ตัวอักษรเสียอีก นักวิจัยจึงใช้วิธี “ลดขนาดปัญหา” โดยพิจารณาเฉพาะตำแหน่งที่มีโอกาสสร้างจำนวนการเดินสูง และใช้เทคนิคการประมาณแบบ fractional (เช่น ให้เบี้ยอยู่บนช่อง e4 แบบ 27.3%) เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถ “ว่ายผ่าน” ตำแหน่งต่าง ๆ ได้เร็วขึ้น

    แม้จะใช้ซอฟต์แวร์ระดับโลกอย่าง Gurobi และปรับแต่งโมเดลอย่างหนัก แต่การคำนวณก็ยังใช้เวลานานถึงหลายหมื่นวินาที และต้องใช้หน่วยความจำมหาศาล สุดท้าย Gurobi ได้แสดงผลลัพธ์ว่า “ไม่มีตำแหน่งใดที่สามารถเล่นได้มากกว่า 218 ครั้ง” และยังยืนยันว่า 218 เป็นค่าบนสุดที่เป็นไปได้ในตำแหน่งที่สามารถเกิดขึ้นจริงจากการเล่นตามกฎ

    นอกจากนี้ ยังมีการยืนยันว่าตำแหน่งที่ไม่มีการโปรโมตเบี้ยจะมีจำนวนการเดินสูงสุดที่ 144 ครั้ง และตำแหน่งที่ผิดกฎ (เช่น มีเบี้ยหลายตัวบนช่องเดียวกัน) อาจมีได้ถึง 288 การเดิน แต่ไม่สามารถเกิดขึ้นได้จริงจากการเล่นตามกฎ

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    ตำแหน่งที่มีจำนวนการเดินสูงสุดคือ 218 ครั้ง สำหรับฝั่งขาว
    ตำแหน่งนี้ถูกเสนอโดย Nenad Petrović ในปี 1964 และได้รับการพิสูจน์ในปี 2024
    นักวิจัยใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมเพื่อพิสูจน์
    ใช้ซอฟต์แวร์ Gurobi ในการแก้ปัญหาแบบ integer programming
    มีการใช้เทคนิค fractional เพื่อเร่งการค้นหาตำแหน่งที่เหมาะสม
    ตำแหน่งที่ไม่มีการโปรโมตเบี้ยมีจำนวนการเดินสูงสุดที่ 144 ครั้ง
    ตำแหน่งที่ผิดกฎสามารถมีได้ถึง 288 การเดิน แต่ไม่สามารถเกิดขึ้นจริง
    ผลลัพธ์ยืนยันว่าไม่มีตำแหน่งที่ reachable ที่มีมากกว่า 218 การเดิน
    มีการเผยแพร่โค้ดบน GitHub เพื่อให้ผู้สนใจนำไปต่อยอด

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    จำนวนตำแหน่งที่เป็นไปได้ในหมากรุกมีมากถึง ~4.8 × 10⁴⁴
    การใช้ fractional decision เป็นเทคนิคใน optimization ที่ช่วยลดเวลาในการคำนวณ
    Gurobi เป็นหนึ่งใน solver ที่ใช้ในงานวิจัยระดับโลก เช่น logistics, AI และการเงิน
    ตำแหน่งที่มีการเดินมากมักมีเบี้ยใกล้โปรโมต และไม่มีการเช็คจากฝ่ายตรงข้าม
    การพิสูจน์นี้ช่วยให้การพัฒนา engine หมากรุกสามารถใช้ค่าขีดจำกัดที่แน่นอนได้

    https://lichess.org/@/Tobs40/blog/why-a-reachable-position-cant-have-more-than-218-playable-moves/a5xdxeqs
    ♟️ “218 คือขีดสุดของหมากรุก — นักวิจัยยืนยัน ไม่มีตำแหน่งใดที่เล่นได้มากกว่านี้อีกแล้ว” ในโลกของหมากรุก มีคำถามหนึ่งที่ค้างคาใจนักคิดมานานหลายสิบปี: “ตำแหน่งใดในกระดานที่มีจำนวนการเดินที่เป็นไปได้มากที่สุด?” คำตอบที่เคยถูกเสนอโดยปรมาจารย์ด้านการจัดวางหมาก Nenad Petrović ในปี 1964 คือ 218 การเดินสำหรับฝั่งขาว และไม่มีใครสามารถหาตำแหน่งที่มีมากกว่านั้นได้เลย ล่าสุดในปี 2024 นักวิจัยและนักวิทยาการคอมพิวเตอร์นามว่า Tobs40 ได้ใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมขั้นสูงเพื่อพิสูจน์ว่า “ไม่มีตำแหน่งที่สามารถเล่นได้มากกว่า 218 ครั้ง” หากตำแหน่งนั้นต้องสามารถเกิดขึ้นได้จริงจากการเล่นตามกฎหมากรุก การพิสูจน์นี้ไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะจำนวนตำแหน่งที่เป็นไปได้ในหมากรุกมีมากถึงประมาณ 4.8 × 10⁴⁴ ตำแหน่ง ซึ่งมากกว่าการเดารหัสผ่าน 23 ตัวอักษรเสียอีก นักวิจัยจึงใช้วิธี “ลดขนาดปัญหา” โดยพิจารณาเฉพาะตำแหน่งที่มีโอกาสสร้างจำนวนการเดินสูง และใช้เทคนิคการประมาณแบบ fractional (เช่น ให้เบี้ยอยู่บนช่อง e4 แบบ 27.3%) เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถ “ว่ายผ่าน” ตำแหน่งต่าง ๆ ได้เร็วขึ้น แม้จะใช้ซอฟต์แวร์ระดับโลกอย่าง Gurobi และปรับแต่งโมเดลอย่างหนัก แต่การคำนวณก็ยังใช้เวลานานถึงหลายหมื่นวินาที และต้องใช้หน่วยความจำมหาศาล สุดท้าย Gurobi ได้แสดงผลลัพธ์ว่า “ไม่มีตำแหน่งใดที่สามารถเล่นได้มากกว่า 218 ครั้ง” และยังยืนยันว่า 218 เป็นค่าบนสุดที่เป็นไปได้ในตำแหน่งที่สามารถเกิดขึ้นจริงจากการเล่นตามกฎ นอกจากนี้ ยังมีการยืนยันว่าตำแหน่งที่ไม่มีการโปรโมตเบี้ยจะมีจำนวนการเดินสูงสุดที่ 144 ครั้ง และตำแหน่งที่ผิดกฎ (เช่น มีเบี้ยหลายตัวบนช่องเดียวกัน) อาจมีได้ถึง 288 การเดิน แต่ไม่สามารถเกิดขึ้นได้จริงจากการเล่นตามกฎ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ตำแหน่งที่มีจำนวนการเดินสูงสุดคือ 218 ครั้ง สำหรับฝั่งขาว ➡️ ตำแหน่งนี้ถูกเสนอโดย Nenad Petrović ในปี 1964 และได้รับการพิสูจน์ในปี 2024 ➡️ นักวิจัยใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมเพื่อพิสูจน์ ➡️ ใช้ซอฟต์แวร์ Gurobi ในการแก้ปัญหาแบบ integer programming ➡️ มีการใช้เทคนิค fractional เพื่อเร่งการค้นหาตำแหน่งที่เหมาะสม ➡️ ตำแหน่งที่ไม่มีการโปรโมตเบี้ยมีจำนวนการเดินสูงสุดที่ 144 ครั้ง ➡️ ตำแหน่งที่ผิดกฎสามารถมีได้ถึง 288 การเดิน แต่ไม่สามารถเกิดขึ้นจริง ➡️ ผลลัพธ์ยืนยันว่าไม่มีตำแหน่งที่ reachable ที่มีมากกว่า 218 การเดิน ➡️ มีการเผยแพร่โค้ดบน GitHub เพื่อให้ผู้สนใจนำไปต่อยอด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ จำนวนตำแหน่งที่เป็นไปได้ในหมากรุกมีมากถึง ~4.8 × 10⁴⁴ ➡️ การใช้ fractional decision เป็นเทคนิคใน optimization ที่ช่วยลดเวลาในการคำนวณ ➡️ Gurobi เป็นหนึ่งใน solver ที่ใช้ในงานวิจัยระดับโลก เช่น logistics, AI และการเงิน ➡️ ตำแหน่งที่มีการเดินมากมักมีเบี้ยใกล้โปรโมต และไม่มีการเช็คจากฝ่ายตรงข้าม ➡️ การพิสูจน์นี้ช่วยให้การพัฒนา engine หมากรุกสามารถใช้ค่าขีดจำกัดที่แน่นอนได้ https://lichess.org/@/Tobs40/blog/why-a-reachable-position-cant-have-more-than-218-playable-moves/a5xdxeqs
    LICHESS.ORG
    Why a reachable position can't have more than 218 playable moves
    I hope that the title is unambiguous enough now and I wholeheartedly apologize to all the people who thought that it was about 218 move long games! .___.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 221 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • Nikhom Ektheera ได้เพิ่มรูปภาพ
    2025-09-27 12:20:27 -
    ลูกครึ่ง หรือ นกสองหัว ตอนที่ 7 – ครู
    นิทานเรื่องจริง เรื่อง “ลูกครึ่ง หรือ นกสองหัว”
    ตอนที่ 7 “ครู”
    Fethullah Gulen เป็นใคร เส้นชีวิตเขาน่าสนใจไม่เบา เก็บจากรายงานการวิเคราะห์สัมพันธ์ภาพระหว่างอเมริกากับตุรกี ที่ทำโดย CFR เมื่อค.ศ. 2012 ได้ความว่า Fethullah Gulen เป็นชาวตุรกี เกิดเมื่อปี ค.ศ. 1941 ที่ Koruchuk หมู่บ้านเล็ก ๆ ของ Ezurum ซึ่งเป็นเมืองอยู่ทางชายแดนด้านตะวันออกของตุรกี การเรียนของเขาไม่ค่อยโดดเด่น เนื่องจากครอบครัวอพยพ ย้ายที่ไปเรื่อย ๆ แต่เขาเป็นคนใฝ่ดี สนใจ วิทยาศาสตร์ วรรณคดี ประวัติศาสตร์ และปรัญชา โดยเฉพาะปรัญชาของทางฝั่งตะวันตก เช่น Albert Camus และ Jean-Paul Sartre เขาศึกษาเกี่ยวกับศาสนาอิสลามด้วยตนเอง โดยการสวดและท่องจำ (อืม ! ประวัติแบบนี้ คนเขียนแต่งได้น่าสนใจจริง)
    ปี ค.ศ. 1966 เขาได้เป็นผู้บริหารโรงเรียนทางศาสนาที่ Ismir เขาใช้วิธีสอน โดยเอาความรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ มาผสมผสานกับด้านศาสนา ซึ่งเขาบอกว่าเขาได้รับอิทธิพลมาจาก Said Nursi ซึ่งเป็นนักปฎิรูปใหญ่ของอิสลาม Nursi เป็นผู้ต่อต้านลัทธิคอมมิวนิสต์ตัวยง ส่วน Gulen เอง ก็มีแนวโน้มไปในทางเป็นนายทุน คงเป็นเส้นทางที่ทำให้เขาคบกับอเมริกาได้อย่างไม่ขัดเขิน
    ปัจจุบัน Gulen เป็นหัวหน้ากลุ่ม Hizmet ซึ่งเป็นขบวนการทางศาสนาและเกี่ยว ข้องกับการเมือง มีเครือข่ายทั่วโลก เป็นโรงเรียนสอนภาษาอังกฤษ โรงเรียนสอนศาสนา สื่อและองค์กรการกุศล มูลค่ารวมประมาณกว่า 20 พันล้านเหรียญ !
    Hizmet มีสาวกเฉพาะในตุรกีถึง 3 ล้านคน นี่ยังไม่ได้นับในอเมริกาและส่วนอื่นของโลก Hizmet เน้นที่จะสร้างอิสลามยุคใหม่ เพื่อรัฐตุรกีใหม่ เป็นอิสลามที่มีการศึกษา เขาให้คุณค่ากับคนชั้นกลางที่ทำ งานวิชาชีพ โดยเฉพาะด้านวิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์ เคมี ฟิสิกซ์ นอกจากนี้เขายังสนับสนุน พวกทำงานให้รัฐ เช่น ผู้พิพากษาและตำรวจ เป็นกลุ่มคนที่เขาบอกว่าเหมาะสมที่จะสร้างสังคมใหม่ของอิสลาม ที่มองเห็นคุณค่าของศาสนาต่างกับของเดิม (มันเขียนพิมพ์เขียว สร้างรูปแบบใกล้เคียงกันหมด แม้กระทั่งในบ้านเรา!)
    กลุ่มผู้สนับสนุน Gulen กับสนับสนุน พรรค AKP ของนาย Erdogan ก็เกือบจะเป็นกลุ่มเดียวกัน และในช่วงแรกดูเหมือน นาย Gulen กับพวกหัวหน้าของ AKP รวมทั้งตัวนาย Erdogan ก็ดูจะไปกันได้ดี เพราะมีแนวทางที่จะปฏิรูปศาสนาให้ทันสมัยขึ้นและนำมาปรับใช้ให้สอดคล้อง กับการบริหารประเทศ ซึ่งเป็นแนวทุนนิยมเสรี (ชัดเจนดี)
    แต่ไป ๆ มา ๆ อิทธิพลของนาย Gulen ชักจะแพร่กระจายมากขึ้น โดยเฉพาะในกลุ่มตำรวจ ข้าราชการฝ่ายตุลาการและผู้พิพากษา (นี่ มันเรื่องในตุรกีนะครับ ขอย้ำอีกที) ในการเทศน์ออกโทรทัศน์ เมื่อ ค.ศ. 1999 นาย Gulen กล่าวว่า
    “พวกท่านจะต้องเจาะเข้าไปในเส้นเลือดใหญ่ของระบบ โดยไม่ให้มีการไหวตัว ถึงความมีอยู่และการกระทำของท่าน จนกว่าท่านจะเข้าไปถึงอำนาจที่อยู่ในใจกลาง… ท่านจะต้องคอย จนเมื่อท่านได้อำนาจของรัฐทั้งหมด มาอยู่ในมือแล้ว และเมื่อนั้นท่านจะได้อำนาจทั้งหมด ตามรัฐธรรมนูญของตุรกี” (ยังไงไม่ทราบ ผมเขียนข้อความนี้ แล้วทำให้นึกถึงเสียงและหน้าของยายนกแสก ทำไมมันให้ความรู้สึกเดียวกัน ! ?)
    หลังจากการเทศน์อันเด็ดดวง นาย Gulen ก็เก็บของอพยพไปอยู่อเมริกาในปีนั้นเอง โดยอ้างว่าจะไปรักษาตัว (ข้ออ้างสูตรสำเร็จ) แม้ว่าตอนนั้น จะยังไม่มีทีท่าว่าจะโดนจับ หรือโดนขู่แต่อย่างไร
    เขาอยู่อเมริกามาตั้งแต่ ค.ศ. 1999 จนถึงบัดนี้ก็ยังอยู่ ในคฤหาสน์ใหญ่โตมโหฬารบริเวณกว้างขวาง ที่ Saylosburg ทางตะวันออกของมลรัฐ Pennsylvania มีรั้วรอบขอบชิด มียามท่าทางขึงขัง ตลอดแนวบริเวณอาณาเขต
    ครูสอนศาสนาจากบ้านนอกของตุรกีมาได้ไกลถึงเพียงนี้ แถมอเมริกา ต้อนรับขับสู้อย่างดี ขาดแต่ปูพรมแดงรับ น่าจะมีเบื้องหลัง เบื้องหน้ามากกว่าที่ CFR เอามาเล่า
    สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
21 กค. 2557
    ลูกครึ่ง หรือ นกสองหัว ตอนที่ 7 – ครู นิทานเรื่องจริง เรื่อง “ลูกครึ่ง หรือ นกสองหัว” ตอนที่ 7 “ครู” Fethullah Gulen เป็นใคร เส้นชีวิตเขาน่าสนใจไม่เบา เก็บจากรายงานการวิเคราะห์สัมพันธ์ภาพระหว่างอเมริกากับตุรกี ที่ทำโดย CFR เมื่อค.ศ. 2012 ได้ความว่า Fethullah Gulen เป็นชาวตุรกี เกิดเมื่อปี ค.ศ. 1941 ที่ Koruchuk หมู่บ้านเล็ก ๆ ของ Ezurum ซึ่งเป็นเมืองอยู่ทางชายแดนด้านตะวันออกของตุรกี การเรียนของเขาไม่ค่อยโดดเด่น เนื่องจากครอบครัวอพยพ ย้ายที่ไปเรื่อย ๆ แต่เขาเป็นคนใฝ่ดี สนใจ วิทยาศาสตร์ วรรณคดี ประวัติศาสตร์ และปรัญชา โดยเฉพาะปรัญชาของทางฝั่งตะวันตก เช่น Albert Camus และ Jean-Paul Sartre เขาศึกษาเกี่ยวกับศาสนาอิสลามด้วยตนเอง โดยการสวดและท่องจำ (อืม ! ประวัติแบบนี้ คนเขียนแต่งได้น่าสนใจจริง) ปี ค.ศ. 1966 เขาได้เป็นผู้บริหารโรงเรียนทางศาสนาที่ Ismir เขาใช้วิธีสอน โดยเอาความรู้เกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ มาผสมผสานกับด้านศาสนา ซึ่งเขาบอกว่าเขาได้รับอิทธิพลมาจาก Said Nursi ซึ่งเป็นนักปฎิรูปใหญ่ของอิสลาม Nursi เป็นผู้ต่อต้านลัทธิคอมมิวนิสต์ตัวยง ส่วน Gulen เอง ก็มีแนวโน้มไปในทางเป็นนายทุน คงเป็นเส้นทางที่ทำให้เขาคบกับอเมริกาได้อย่างไม่ขัดเขิน ปัจจุบัน Gulen เป็นหัวหน้ากลุ่ม Hizmet ซึ่งเป็นขบวนการทางศาสนาและเกี่ยว ข้องกับการเมือง มีเครือข่ายทั่วโลก เป็นโรงเรียนสอนภาษาอังกฤษ โรงเรียนสอนศาสนา สื่อและองค์กรการกุศล มูลค่ารวมประมาณกว่า 20 พันล้านเหรียญ ! Hizmet มีสาวกเฉพาะในตุรกีถึง 3 ล้านคน นี่ยังไม่ได้นับในอเมริกาและส่วนอื่นของโลก Hizmet เน้นที่จะสร้างอิสลามยุคใหม่ เพื่อรัฐตุรกีใหม่ เป็นอิสลามที่มีการศึกษา เขาให้คุณค่ากับคนชั้นกลางที่ทำ งานวิชาชีพ โดยเฉพาะด้านวิทยาศาสตร์ คณิตศาสตร์ เคมี ฟิสิกซ์ นอกจากนี้เขายังสนับสนุน พวกทำงานให้รัฐ เช่น ผู้พิพากษาและตำรวจ เป็นกลุ่มคนที่เขาบอกว่าเหมาะสมที่จะสร้างสังคมใหม่ของอิสลาม ที่มองเห็นคุณค่าของศาสนาต่างกับของเดิม (มันเขียนพิมพ์เขียว สร้างรูปแบบใกล้เคียงกันหมด แม้กระทั่งในบ้านเรา!) กลุ่มผู้สนับสนุน Gulen กับสนับสนุน พรรค AKP ของนาย Erdogan ก็เกือบจะเป็นกลุ่มเดียวกัน และในช่วงแรกดูเหมือน นาย Gulen กับพวกหัวหน้าของ AKP รวมทั้งตัวนาย Erdogan ก็ดูจะไปกันได้ดี เพราะมีแนวทางที่จะปฏิรูปศาสนาให้ทันสมัยขึ้นและนำมาปรับใช้ให้สอดคล้อง กับการบริหารประเทศ ซึ่งเป็นแนวทุนนิยมเสรี (ชัดเจนดี) แต่ไป ๆ มา ๆ อิทธิพลของนาย Gulen ชักจะแพร่กระจายมากขึ้น โดยเฉพาะในกลุ่มตำรวจ ข้าราชการฝ่ายตุลาการและผู้พิพากษา (นี่ มันเรื่องในตุรกีนะครับ ขอย้ำอีกที) ในการเทศน์ออกโทรทัศน์ เมื่อ ค.ศ. 1999 นาย Gulen กล่าวว่า “พวกท่านจะต้องเจาะเข้าไปในเส้นเลือดใหญ่ของระบบ โดยไม่ให้มีการไหวตัว ถึงความมีอยู่และการกระทำของท่าน จนกว่าท่านจะเข้าไปถึงอำนาจที่อยู่ในใจกลาง… ท่านจะต้องคอย จนเมื่อท่านได้อำนาจของรัฐทั้งหมด มาอยู่ในมือแล้ว และเมื่อนั้นท่านจะได้อำนาจทั้งหมด ตามรัฐธรรมนูญของตุรกี” (ยังไงไม่ทราบ ผมเขียนข้อความนี้ แล้วทำให้นึกถึงเสียงและหน้าของยายนกแสก ทำไมมันให้ความรู้สึกเดียวกัน ! ?) หลังจากการเทศน์อันเด็ดดวง นาย Gulen ก็เก็บของอพยพไปอยู่อเมริกาในปีนั้นเอง โดยอ้างว่าจะไปรักษาตัว (ข้ออ้างสูตรสำเร็จ) แม้ว่าตอนนั้น จะยังไม่มีทีท่าว่าจะโดนจับ หรือโดนขู่แต่อย่างไร เขาอยู่อเมริกามาตั้งแต่ ค.ศ. 1999 จนถึงบัดนี้ก็ยังอยู่ ในคฤหาสน์ใหญ่โตมโหฬารบริเวณกว้างขวาง ที่ Saylosburg ทางตะวันออกของมลรัฐ Pennsylvania มีรั้วรอบขอบชิด มียามท่าทางขึงขัง ตลอดแนวบริเวณอาณาเขต ครูสอนศาสนาจากบ้านนอกของตุรกีมาได้ไกลถึงเพียงนี้ แถมอเมริกา ต้อนรับขับสู้อย่างดี ขาดแต่ปูพรมแดงรับ น่าจะมีเบื้องหลัง เบื้องหน้ามากกว่าที่ CFR เอามาเล่า สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
21 กค. 2557
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 514 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-09-25 02:21:46 -
    “Markov Chains: ต้นกำเนิดของโมเดลภาษา — เมื่อความน่าจะเป็นกลายเป็นเครื่องมือสร้างภาษา”

    ในบทความที่เขียนโดย Elijah Potter นักเรียนมัธยมปลายผู้หลงใหลในคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรม ได้ย้อนกลับไปสำรวจรากฐานของโมเดลภาษา (Language Models) ผ่านมุมมองของ Markov Chains ซึ่งเป็นระบบทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการคาดการณ์เหตุการณ์แบบสุ่ม โดยอิงจากสถานะก่อนหน้าเพียงหนึ่งขั้นตอน

    Potter เริ่มต้นด้วยการเล่าประสบการณ์ส่วนตัวเกี่ยวกับวงจรความรู้สึกต่อ AI ตั้งแต่ความตื่นเต้น ความผิดหวัง ความสับสน จนถึงความเบื่อหน่าย และนำไปสู่ความตั้งใจที่จะ “กลับไปสู่รากฐาน” ด้วยการศึกษาระบบที่เรียบง่ายแต่ทรงพลังอย่าง Markov Chains

    เขาอธิบายหลักการของ Markov Chains ผ่านตัวอย่างของ Alice ที่อยู่ระหว่างร้านขายของชำและท้องฟ้าจำลอง โดยใช้ตารางความน่าจะเป็นในการคาดการณ์การเคลื่อนที่ของเธอในแต่ละชั่วโมง ซึ่งสามารถแปลงเป็น matrix และ vector เพื่อคำนวณสถานะในอนาคตได้อย่างแม่นยำ

    จากนั้น Potter นำแนวคิดนี้มาประยุกต์ใช้กับการสร้างระบบ autocomplete โดยใช้ภาษา Rust และ WebAssembly ในการสร้าง transition matrix จากข้อความตัวอย่าง แล้วใช้ matrix multiplication เพื่อคาดการณ์คำถัดไปที่มีความเป็นไปได้สูงที่สุด

    เขายังพูดถึงข้อจำกัดของ Markov Chains ในการสร้างข้อความแบบต่อเนื่อง เพราะระบบจะมีแนวโน้มเข้าสู่ “steady state” หรือสถานะคงที่เมื่อรันไปนาน ๆ ทำให้ข้อความที่สร้างออกมาดูซ้ำซากและคาดเดาได้ง่าย จึงเสนอวิธีการสุ่มแบบใหม่โดยใช้ matrix R ที่มีค่าบนเส้นทแยงมุมเป็นตัวเลขสุ่ม เพื่อเพิ่มความหลากหลายในการเลือกคำ

    บทความนี้ไม่เพียงแต่เป็นการสาธิตเชิงเทคนิค แต่ยังสะท้อนถึงความพยายามในการเข้าใจโมเดลภาษาอย่างลึกซึ้ง โดยไม่พึ่งพา “เวทมนตร์ของ AI” ที่หลายคนรู้สึกว่าเข้าใจยากและควบคุมไม่ได้

    ข้อมูลสำคัญจากบทความ
    Elijah Potter ใช้ Markov Chains เพื่อสร้างระบบ autocomplete ด้วย Rust และ WebAssembly
    อธิบายหลักการผ่านตัวอย่าง Alice ที่เคลื่อนที่ระหว่างสถานที่ด้วยความน่าจะเป็น
    ใช้ matrix และ vector ในการคำนวณสถานะในอนาคต
    สร้าง transition matrix จากข้อความตัวอย่างเพื่อคาดการณ์คำถัดไป
    ระบบสามารถเลือกคำถัดไปโดยใช้ matrix multiplication
    เสนอวิธีสุ่มคำถัดไปโดยใช้ matrix R เพื่อหลีกเลี่ยงการเข้าสู่ steady state
    บทความสะท้อนความตั้งใจในการเข้าใจโมเดลภาษาอย่างโปร่งใสและควบคุมได้

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Markov Chains ถูกคิดค้นโดย Andrey Markov ในศตวรรษที่ 20 เพื่อศึกษาลำดับเหตุการณ์แบบสุ่ม
    โมเดลภาษาในยุคแรก เช่น Shannon’s bigram model ก็ใช้แนวคิดคล้าย Markov
    โมเดล GPT และ Transformer ใช้บริบทหลายคำ ไม่ใช่แค่คำก่อนหน้าเดียวแบบ Markov
    Steady state ใน Markov Chains คือสถานะที่ความน่าจะเป็นไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อรันไปนาน ๆ
    การใช้ matrix multiplication ในการคำนวณความน่าจะเป็นเป็นพื้นฐานของหลายระบบ AI

    https://elijahpotter.dev/articles/markov_chains_are_the_original_language_models
    🔁 “Markov Chains: ต้นกำเนิดของโมเดลภาษา — เมื่อความน่าจะเป็นกลายเป็นเครื่องมือสร้างภาษา” ในบทความที่เขียนโดย Elijah Potter นักเรียนมัธยมปลายผู้หลงใหลในคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรม ได้ย้อนกลับไปสำรวจรากฐานของโมเดลภาษา (Language Models) ผ่านมุมมองของ Markov Chains ซึ่งเป็นระบบทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการคาดการณ์เหตุการณ์แบบสุ่ม โดยอิงจากสถานะก่อนหน้าเพียงหนึ่งขั้นตอน Potter เริ่มต้นด้วยการเล่าประสบการณ์ส่วนตัวเกี่ยวกับวงจรความรู้สึกต่อ AI ตั้งแต่ความตื่นเต้น ความผิดหวัง ความสับสน จนถึงความเบื่อหน่าย และนำไปสู่ความตั้งใจที่จะ “กลับไปสู่รากฐาน” ด้วยการศึกษาระบบที่เรียบง่ายแต่ทรงพลังอย่าง Markov Chains เขาอธิบายหลักการของ Markov Chains ผ่านตัวอย่างของ Alice ที่อยู่ระหว่างร้านขายของชำและท้องฟ้าจำลอง โดยใช้ตารางความน่าจะเป็นในการคาดการณ์การเคลื่อนที่ของเธอในแต่ละชั่วโมง ซึ่งสามารถแปลงเป็น matrix และ vector เพื่อคำนวณสถานะในอนาคตได้อย่างแม่นยำ จากนั้น Potter นำแนวคิดนี้มาประยุกต์ใช้กับการสร้างระบบ autocomplete โดยใช้ภาษา Rust และ WebAssembly ในการสร้าง transition matrix จากข้อความตัวอย่าง แล้วใช้ matrix multiplication เพื่อคาดการณ์คำถัดไปที่มีความเป็นไปได้สูงที่สุด เขายังพูดถึงข้อจำกัดของ Markov Chains ในการสร้างข้อความแบบต่อเนื่อง เพราะระบบจะมีแนวโน้มเข้าสู่ “steady state” หรือสถานะคงที่เมื่อรันไปนาน ๆ ทำให้ข้อความที่สร้างออกมาดูซ้ำซากและคาดเดาได้ง่าย จึงเสนอวิธีการสุ่มแบบใหม่โดยใช้ matrix R ที่มีค่าบนเส้นทแยงมุมเป็นตัวเลขสุ่ม เพื่อเพิ่มความหลากหลายในการเลือกคำ บทความนี้ไม่เพียงแต่เป็นการสาธิตเชิงเทคนิค แต่ยังสะท้อนถึงความพยายามในการเข้าใจโมเดลภาษาอย่างลึกซึ้ง โดยไม่พึ่งพา “เวทมนตร์ของ AI” ที่หลายคนรู้สึกว่าเข้าใจยากและควบคุมไม่ได้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ Elijah Potter ใช้ Markov Chains เพื่อสร้างระบบ autocomplete ด้วย Rust และ WebAssembly ➡️ อธิบายหลักการผ่านตัวอย่าง Alice ที่เคลื่อนที่ระหว่างสถานที่ด้วยความน่าจะเป็น ➡️ ใช้ matrix และ vector ในการคำนวณสถานะในอนาคต ➡️ สร้าง transition matrix จากข้อความตัวอย่างเพื่อคาดการณ์คำถัดไป ➡️ ระบบสามารถเลือกคำถัดไปโดยใช้ matrix multiplication ➡️ เสนอวิธีสุ่มคำถัดไปโดยใช้ matrix R เพื่อหลีกเลี่ยงการเข้าสู่ steady state ➡️ บทความสะท้อนความตั้งใจในการเข้าใจโมเดลภาษาอย่างโปร่งใสและควบคุมได้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Markov Chains ถูกคิดค้นโดย Andrey Markov ในศตวรรษที่ 20 เพื่อศึกษาลำดับเหตุการณ์แบบสุ่ม ➡️ โมเดลภาษาในยุคแรก เช่น Shannon’s bigram model ก็ใช้แนวคิดคล้าย Markov ➡️ โมเดล GPT และ Transformer ใช้บริบทหลายคำ ไม่ใช่แค่คำก่อนหน้าเดียวแบบ Markov ➡️ Steady state ใน Markov Chains คือสถานะที่ความน่าจะเป็นไม่เปลี่ยนแปลงเมื่อรันไปนาน ๆ ➡️ การใช้ matrix multiplication ในการคำนวณความน่าจะเป็นเป็นพื้นฐานของหลายระบบ AI https://elijahpotter.dev/articles/markov_chains_are_the_original_language_models
    ELIJAHPOTTER.DEV
    Markov Chains Are the Original Language Models
    Back in my day, we used math for autocomplete.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 332 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม
    2025-09-25 02:13:21 -
    “Terence Tao กับแนวคิดสังคมมนุษย์ 4 ระดับ — เมื่อคณิตศาสตร์กลายเป็นเครื่องมือเข้าใจโลก ไม่ใช่แค่ตัวเลข”

    Terence Tao นักคณิตศาสตร์ระดับโลก ได้โพสต์ข้อคิดเห็นเชิงปรัชญาและสังคมบน Mathstodon ซึ่งสะท้อนมุมมองของเขาต่อโครงสร้างสังคมมนุษย์ในยุคปัจจุบัน โดยแบ่งออกเป็น 4 ระดับ ได้แก่:

    1️⃣ มนุษย์แต่ละคน
    2️⃣ กลุ่มเล็กที่จัดตั้งขึ้น (เช่น ครอบครัว เพื่อน กลุ่มอาสาสมัคร หรือชุมชนออนไลน์ขนาดเล็ก)
    3️⃣ กลุ่มใหญ่ที่จัดตั้งขึ้น (เช่น รัฐบาล บริษัทข้ามชาติ หรือแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย)
    4️⃣ ระบบซับซ้อนระดับโลก (เช่น เศรษฐกิจโลก วัฒนธรรมไวรัล หรือสภาพภูมิอากาศ)

    Tao ชี้ว่าในยุคดิจิทัล กลุ่มใหญ่ได้รับพลังเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลจากเทคโนโลยีและระบบแรงจูงใจ ขณะที่กลุ่มเล็กกลับถูกลดบทบาทลงอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้มนุษย์แต่ละคนรู้สึกโดดเดี่ยว ไร้อิทธิพล และขาดความเชื่อมโยงกับระบบที่ใหญ่ขึ้น

    เขาเปรียบเทียบว่าองค์กรขนาดใหญ่ให้ “อาหารแปรรูปทางสังคม” ที่ดูเหมือนตอบสนองความต้องการ แต่ขาดความลึกซึ้งและความจริงใจเหมือนกลุ่มเล็กที่มีความสัมพันธ์ใกล้ชิด เช่นเดียวกับอาหารขยะที่ให้พลังงานแต่ไม่ให้สารอาหาร

    Tao เสนอว่าควรให้ความสำคัญกับกลุ่มเล็กที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น โครงการคณิตศาสตร์แบบ crowdsourced ที่เขาเห็นในช่วงหลัง ซึ่งแม้จะไม่มีผลตอบแทนทางเศรษฐกิจโดยตรง แต่ให้คุณค่าทางจิตใจ ความรู้สึกมีส่วนร่วม และเป็นช่องทางเชื่อมโยงกับระบบใหญ่ได้อย่างมีความหมาย

    ข้อมูลสำคัญจากโพสต์ของ Terence Tao
    Tao แบ่งโครงสร้างสังคมมนุษย์ออกเป็น 4 ระดับ: บุคคล, กลุ่มเล็ก, กลุ่มใหญ่, และระบบซับซ้อน
    กลุ่มใหญ่ได้รับพลังจากเทคโนโลยีและระบบแรงจูงใจในยุคใหม่
    กลุ่มเล็กถูกลดบทบาทลง ส่งผลให้บุคคลรู้สึกโดดเดี่ยวและขาดอิทธิพล
    องค์กรใหญ่ให้ “อาหารแปรรูปทางสังคม” ที่ขาดความจริงใจ
    กลุ่มเล็กมีความสามารถในการเปลี่ยนแปลงและให้คุณค่าทางจิตใจ
    Tao เห็นโครงการคณิตศาสตร์แบบ crowdsourced เป็นตัวอย่างของกลุ่มเล็กที่มีพลัง
    เสนอให้สนับสนุนกลุ่มเล็กที่เกิดขึ้นใหม่เพื่อเชื่อมโยงกับระบบใหญ่

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    โครงการ Polymath ที่ Tao เคยร่วมก่อตั้ง เป็นตัวอย่างของการทำงานร่วมกันในกลุ่มเล็ก
    Proof assistant อย่าง Lean ช่วยให้คนทั่วไปสามารถร่วมในโครงการคณิตศาสตร์ได้
    กลุ่มเล็กมีขนาดต่ำกว่า “Dunbar’s number” ซึ่งเป็นจำนวนคนที่มนุษย์สามารถรักษาความสัมพันธ์ได้อย่างมีคุณภาพ
    การรวมกลุ่มเล็กสามารถสร้างแรงผลักดันทางสังคม เช่น การเคลื่อนไหวทางการเมืองหรือวัฒนธรรม
    การใช้ AI และแพลตฟอร์มออนไลน์สามารถช่วยฟื้นฟูบทบาทของกลุ่มเล็กได้ หากออกแบบอย่างมีจริยธรรม

    https://mathstodon.xyz/@tao/115259943398316677
    🧩 “Terence Tao กับแนวคิดสังคมมนุษย์ 4 ระดับ — เมื่อคณิตศาสตร์กลายเป็นเครื่องมือเข้าใจโลก ไม่ใช่แค่ตัวเลข” Terence Tao นักคณิตศาสตร์ระดับโลก ได้โพสต์ข้อคิดเห็นเชิงปรัชญาและสังคมบน Mathstodon ซึ่งสะท้อนมุมมองของเขาต่อโครงสร้างสังคมมนุษย์ในยุคปัจจุบัน โดยแบ่งออกเป็น 4 ระดับ ได้แก่: 1️⃣ มนุษย์แต่ละคน 2️⃣ กลุ่มเล็กที่จัดตั้งขึ้น (เช่น ครอบครัว เพื่อน กลุ่มอาสาสมัคร หรือชุมชนออนไลน์ขนาดเล็ก) 3️⃣ กลุ่มใหญ่ที่จัดตั้งขึ้น (เช่น รัฐบาล บริษัทข้ามชาติ หรือแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย) 4️⃣ ระบบซับซ้อนระดับโลก (เช่น เศรษฐกิจโลก วัฒนธรรมไวรัล หรือสภาพภูมิอากาศ) Tao ชี้ว่าในยุคดิจิทัล กลุ่มใหญ่ได้รับพลังเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลจากเทคโนโลยีและระบบแรงจูงใจ ขณะที่กลุ่มเล็กกลับถูกลดบทบาทลงอย่างต่อเนื่อง ส่งผลให้มนุษย์แต่ละคนรู้สึกโดดเดี่ยว ไร้อิทธิพล และขาดความเชื่อมโยงกับระบบที่ใหญ่ขึ้น เขาเปรียบเทียบว่าองค์กรขนาดใหญ่ให้ “อาหารแปรรูปทางสังคม” ที่ดูเหมือนตอบสนองความต้องการ แต่ขาดความลึกซึ้งและความจริงใจเหมือนกลุ่มเล็กที่มีความสัมพันธ์ใกล้ชิด เช่นเดียวกับอาหารขยะที่ให้พลังงานแต่ไม่ให้สารอาหาร Tao เสนอว่าควรให้ความสำคัญกับกลุ่มเล็กที่เกิดขึ้นใหม่ เช่น โครงการคณิตศาสตร์แบบ crowdsourced ที่เขาเห็นในช่วงหลัง ซึ่งแม้จะไม่มีผลตอบแทนทางเศรษฐกิจโดยตรง แต่ให้คุณค่าทางจิตใจ ความรู้สึกมีส่วนร่วม และเป็นช่องทางเชื่อมโยงกับระบบใหญ่ได้อย่างมีความหมาย ✅ ข้อมูลสำคัญจากโพสต์ของ Terence Tao ➡️ Tao แบ่งโครงสร้างสังคมมนุษย์ออกเป็น 4 ระดับ: บุคคล, กลุ่มเล็ก, กลุ่มใหญ่, และระบบซับซ้อน ➡️ กลุ่มใหญ่ได้รับพลังจากเทคโนโลยีและระบบแรงจูงใจในยุคใหม่ ➡️ กลุ่มเล็กถูกลดบทบาทลง ส่งผลให้บุคคลรู้สึกโดดเดี่ยวและขาดอิทธิพล ➡️ องค์กรใหญ่ให้ “อาหารแปรรูปทางสังคม” ที่ขาดความจริงใจ ➡️ กลุ่มเล็กมีความสามารถในการเปลี่ยนแปลงและให้คุณค่าทางจิตใจ ➡️ Tao เห็นโครงการคณิตศาสตร์แบบ crowdsourced เป็นตัวอย่างของกลุ่มเล็กที่มีพลัง ➡️ เสนอให้สนับสนุนกลุ่มเล็กที่เกิดขึ้นใหม่เพื่อเชื่อมโยงกับระบบใหญ่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โครงการ Polymath ที่ Tao เคยร่วมก่อตั้ง เป็นตัวอย่างของการทำงานร่วมกันในกลุ่มเล็ก ➡️ Proof assistant อย่าง Lean ช่วยให้คนทั่วไปสามารถร่วมในโครงการคณิตศาสตร์ได้ ➡️ กลุ่มเล็กมีขนาดต่ำกว่า “Dunbar’s number” ซึ่งเป็นจำนวนคนที่มนุษย์สามารถรักษาความสัมพันธ์ได้อย่างมีคุณภาพ ➡️ การรวมกลุ่มเล็กสามารถสร้างแรงผลักดันทางสังคม เช่น การเคลื่อนไหวทางการเมืองหรือวัฒนธรรม ➡️ การใช้ AI และแพลตฟอร์มออนไลน์สามารถช่วยฟื้นฟูบทบาทของกลุ่มเล็กได้ หากออกแบบอย่างมีจริยธรรม https://mathstodon.xyz/@tao/115259943398316677
    Post by @tao@mathstodon.xyz
    View on Mastodon
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 395 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-09-16 03:35:34 -
    “GPT-3 กับ 12,000 มิติแห่งความหมาย — เมื่อคณิตศาสตร์ช่วยให้โมเดลภาษาเข้าใจโลกได้ลึกกว่าที่คิด”

    บทความโดย Nicholas Yoder ได้เปิดเผยเบื้องหลังของคำถามที่ดูเหมือนง่ายแต่ลึกซึ้ง: “โมเดลภาษาอย่าง GPT-3 ที่มี embedding space เพียง 12,288 มิติ สามารถเก็บข้อมูลนับพันล้านแนวคิดได้อย่างไร?” คำตอบไม่ได้อยู่แค่ในวิศวกรรม แต่ซ่อนอยู่ในเรขาคณิตมิติสูงและทฤษฎีคณิตศาสตร์ที่ชื่อว่า Johnson–Lindenstrauss lemma

    ในโลกของเวกเตอร์ การจัดเรียงแบบ “orthogonal” (ตั้งฉาก) มีข้อจำกัด — N มิติสามารถรองรับได้แค่ N เวกเตอร์ที่ตั้งฉากกันเท่านั้น แต่ถ้าเรายอมให้เวกเตอร์มีมุมใกล้เคียง 90° เช่น 85–95° หรือที่เรียกว่า “quasi-orthogonal” ความจุของพื้นที่จะเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล

    Yoder ได้ทดลองสร้างเวกเตอร์ 10,000 ตัวในพื้นที่ 100 มิติ โดยใช้ loss function ที่ดูเรียบง่าย แต่กลับเจอปัญหา “Gradient Trap” และ “99% Solution” ซึ่งทำให้เวกเตอร์บางตัวติดอยู่ในตำแหน่งที่ไม่เหมาะสม แม้จะดูดีในเชิงสถิติ เขาจึงปรับ loss function ให้ลงโทษเวกเตอร์ที่มี dot product สูงขึ้นแบบ exponential และพบว่าแม้จะตั้งเป้ามุมใกล้ 90° แต่ผลลัพธ์จริงกลับอยู่ที่ ~76.5° ซึ่งนำไปสู่การค้นพบขีดจำกัดใหม่ของการบรรจุเวกเตอร์ในมิติสูง

    จากนั้น Yoder ได้เชื่อมโยงกับ Johnson–Lindenstrauss lemma ซึ่งระบุว่าเราสามารถฉายข้อมูลจากมิติสูงไปยังมิติต่ำได้โดยไม่เสียโครงสร้างระยะห่างมากนัก โดยจำนวนมิติที่ต้องใช้จะเพิ่มขึ้นแบบลอการิทึมตามจำนวนจุดที่ต้องการฉาย — ทำให้การลดมิติในงานจริง เช่น การจัดการข้อมูลลูกค้า หรือ embedding คำในโมเดลภาษา เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ

    เขายังเสนอสูตรประมาณจำนวนเวกเตอร์ที่สามารถจัดวางในพื้นที่ embedding ได้ตามมุมที่ยอมรับได้ เช่น ที่มุม 89° GPT-3 สามารถรองรับได้ ~10⁸ เวกเตอร์ แต่ถ้ายอมลดมุมลงเหลือ 85° จะสามารถรองรับได้มากกว่า 10²⁰⁰ เวกเตอร์ — มากกว่าจำนวนอะตอมในจักรวาลเสียอีก

    ข้อมูลสำคัญจากบทความ
    GPT-3 มี embedding space ขนาด 12,288 มิติ แต่สามารถเก็บแนวคิดได้มหาศาล
    การใช้ quasi-orthogonal vectors (มุมใกล้ 90°) ช่วยเพิ่มความจุของพื้นที่
    การทดลองพบว่า loss function แบบเดิมมีปัญหา gradient trap และ 99% solution
    การปรับ loss function แบบ exponential ช่วยให้เวกเตอร์จัดเรียงได้ดีขึ้น

    การเชื่อมโยงกับทฤษฎี JL lemma
    JL lemma ระบุว่าเราสามารถฉายข้อมูลจากมิติสูงไปยังมิติต่ำโดยรักษาระยะห่างได้
    จำนวนมิติที่ต้องใช้เพิ่มขึ้นแบบ log(N)/ε² ตามจำนวนจุดและความคลาดเคลื่อนที่ยอมรับ
    ใช้ในงานจริง เช่น การลดมิติของข้อมูลลูกค้า หรือ embedding คำในโมเดลภาษา
    การทดลองพบว่า embedding space สามารถรองรับเวกเตอร์ได้มากกว่าที่คาด

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Hadamard matrix และ BCH coding เป็นเทคนิคที่ใช้ในการฉายข้อมูลแบบมีประสิทธิภาพ
    uIP และ SLIP เป็นโปรโตคอลที่ใช้ใน embedded system ที่มีหน่วยความจำจำกัด
    GPT-3 ใช้ embedding space ขนาด 12,288 มิติ ซึ่งถือว่าเล็กเมื่อเทียบกับจำนวนแนวคิดที่ต้องรองรับ
    การจัดเรียงเวกเตอร์ในมิติสูงมีความสัมพันธ์กับ sphere packing และ geometry แบบ non-Euclidean

    https://nickyoder.com/johnson-lindenstrauss/
    🧠 “GPT-3 กับ 12,000 มิติแห่งความหมาย — เมื่อคณิตศาสตร์ช่วยให้โมเดลภาษาเข้าใจโลกได้ลึกกว่าที่คิด” บทความโดย Nicholas Yoder ได้เปิดเผยเบื้องหลังของคำถามที่ดูเหมือนง่ายแต่ลึกซึ้ง: “โมเดลภาษาอย่าง GPT-3 ที่มี embedding space เพียง 12,288 มิติ สามารถเก็บข้อมูลนับพันล้านแนวคิดได้อย่างไร?” คำตอบไม่ได้อยู่แค่ในวิศวกรรม แต่ซ่อนอยู่ในเรขาคณิตมิติสูงและทฤษฎีคณิตศาสตร์ที่ชื่อว่า Johnson–Lindenstrauss lemma ในโลกของเวกเตอร์ การจัดเรียงแบบ “orthogonal” (ตั้งฉาก) มีข้อจำกัด — N มิติสามารถรองรับได้แค่ N เวกเตอร์ที่ตั้งฉากกันเท่านั้น แต่ถ้าเรายอมให้เวกเตอร์มีมุมใกล้เคียง 90° เช่น 85–95° หรือที่เรียกว่า “quasi-orthogonal” ความจุของพื้นที่จะเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล Yoder ได้ทดลองสร้างเวกเตอร์ 10,000 ตัวในพื้นที่ 100 มิติ โดยใช้ loss function ที่ดูเรียบง่าย แต่กลับเจอปัญหา “Gradient Trap” และ “99% Solution” ซึ่งทำให้เวกเตอร์บางตัวติดอยู่ในตำแหน่งที่ไม่เหมาะสม แม้จะดูดีในเชิงสถิติ เขาจึงปรับ loss function ให้ลงโทษเวกเตอร์ที่มี dot product สูงขึ้นแบบ exponential และพบว่าแม้จะตั้งเป้ามุมใกล้ 90° แต่ผลลัพธ์จริงกลับอยู่ที่ ~76.5° ซึ่งนำไปสู่การค้นพบขีดจำกัดใหม่ของการบรรจุเวกเตอร์ในมิติสูง จากนั้น Yoder ได้เชื่อมโยงกับ Johnson–Lindenstrauss lemma ซึ่งระบุว่าเราสามารถฉายข้อมูลจากมิติสูงไปยังมิติต่ำได้โดยไม่เสียโครงสร้างระยะห่างมากนัก โดยจำนวนมิติที่ต้องใช้จะเพิ่มขึ้นแบบลอการิทึมตามจำนวนจุดที่ต้องการฉาย — ทำให้การลดมิติในงานจริง เช่น การจัดการข้อมูลลูกค้า หรือ embedding คำในโมเดลภาษา เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ เขายังเสนอสูตรประมาณจำนวนเวกเตอร์ที่สามารถจัดวางในพื้นที่ embedding ได้ตามมุมที่ยอมรับได้ เช่น ที่มุม 89° GPT-3 สามารถรองรับได้ ~10⁸ เวกเตอร์ แต่ถ้ายอมลดมุมลงเหลือ 85° จะสามารถรองรับได้มากกว่า 10²⁰⁰ เวกเตอร์ — มากกว่าจำนวนอะตอมในจักรวาลเสียอีก ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ GPT-3 มี embedding space ขนาด 12,288 มิติ แต่สามารถเก็บแนวคิดได้มหาศาล ➡️ การใช้ quasi-orthogonal vectors (มุมใกล้ 90°) ช่วยเพิ่มความจุของพื้นที่ ➡️ การทดลองพบว่า loss function แบบเดิมมีปัญหา gradient trap และ 99% solution ➡️ การปรับ loss function แบบ exponential ช่วยให้เวกเตอร์จัดเรียงได้ดีขึ้น ✅ การเชื่อมโยงกับทฤษฎี JL lemma ➡️ JL lemma ระบุว่าเราสามารถฉายข้อมูลจากมิติสูงไปยังมิติต่ำโดยรักษาระยะห่างได้ ➡️ จำนวนมิติที่ต้องใช้เพิ่มขึ้นแบบ log(N)/ε² ตามจำนวนจุดและความคลาดเคลื่อนที่ยอมรับ ➡️ ใช้ในงานจริง เช่น การลดมิติของข้อมูลลูกค้า หรือ embedding คำในโมเดลภาษา ➡️ การทดลองพบว่า embedding space สามารถรองรับเวกเตอร์ได้มากกว่าที่คาด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Hadamard matrix และ BCH coding เป็นเทคนิคที่ใช้ในการฉายข้อมูลแบบมีประสิทธิภาพ ➡️ uIP และ SLIP เป็นโปรโตคอลที่ใช้ใน embedded system ที่มีหน่วยความจำจำกัด ➡️ GPT-3 ใช้ embedding space ขนาด 12,288 มิติ ซึ่งถือว่าเล็กเมื่อเทียบกับจำนวนแนวคิดที่ต้องรองรับ ➡️ การจัดเรียงเวกเตอร์ในมิติสูงมีความสัมพันธ์กับ sphere packing และ geometry แบบ non-Euclidean https://nickyoder.com/johnson-lindenstrauss/
    NICKYODER.COM
    Beyond Orthogonality: How Language Models Pack Billions of Concepts into 12,000 Dimensions
    In a recent 3Blue1Brown video series on transformer models, Grant Sanderson posed a fascinating question: How can a relatively modest embedding space of 12,288 dimensions (GPT-3) accommodate millions of distinct real-world concepts? The answer lies at the intersection of high-dimensional geometry and a remarkable mathematical result known as the
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 334 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-09-11 02:00:57 -
    “คะแนนอ่าน-คณิตนักเรียนมัธยมปลายสหรัฐฯ ต่ำสุดในรอบ 20 ปี — สะท้อนวิกฤตการศึกษาที่ลึกกว่าผลกระทบจากโควิด”

    ผลการสอบระดับชาติของสหรัฐฯ หรือที่เรียกว่า “Nation’s Report Card” ล่าสุดเผยให้เห็นภาพที่น่ากังวลอย่างยิ่ง: คะแนนเฉลี่ยของนักเรียนชั้นมัธยมปลายปีสุดท้าย (Grade 12) ในวิชาการอ่านและคณิตศาสตร์ตกลงสู่ระดับต่ำสุดในรอบกว่า 20 ปี โดยเฉพาะในปี 2024 ซึ่งเป็นครั้งแรกที่มีการสอบหลังช่วงการระบาดของโควิด-19

    แม้หลายฝ่ายจะชี้ว่าโควิดมีผลกระทบต่อการเรียนรู้ เช่น การเรียนออนไลน์ การขาดเรียน และความเครียดสะสม แต่ผู้เชี่ยวชาญกลับเตือนว่าแนวโน้มคะแนนตกต่ำนี้เริ่มต้นมานานก่อนโควิดแล้ว และสะท้อนปัญหาเชิงโครงสร้าง เช่น การลดลงของการอ่านหนังสือเล่มยาว การเปลี่ยนแนวการสอนภาษาอังกฤษไปเน้นบทสั้น และการใช้หน้าจอมากเกินไป

    ในวิชาคณิตศาสตร์ พบว่า 45% ของนักเรียนมัธยมปลายสอบได้ต่ำกว่าระดับ “พื้นฐาน” (NAEP Basic) ซึ่งหมายถึงไม่สามารถแก้โจทย์พื้นฐาน เช่น การหาค่าความน่าจะเป็นจากตาราง หรือการคำนวณพื้นที่ได้ ส่วนในวิชาการอ่าน มีถึง 32% ที่ไม่สามารถดึงข้อมูลจากข้อความเพื่อเข้าใจความหมายได้

    ช่องว่างระหว่างนักเรียนที่ทำคะแนนสูงสุดกับต่ำสุดก็เพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน โดยเฉพาะในวิชาวิทยาศาสตร์ระดับมัธยมต้น (Grade 8) ซึ่งสะท้อนถึงความเหลื่อมล้ำทางการศึกษา และการขาดกิจกรรมเรียนรู้แบบลงมือทำที่ลดลงหลังโควิด

    แม้จะมีนักเรียนจำนวนมากที่ได้รับการตอบรับเข้ามหาวิทยาลัย แต่ผลสอบกลับชี้ว่าเพียง 33% เท่านั้นที่มีความพร้อมด้านวิชาการสำหรับเรียนคณิตศาสตร์ระดับมหาวิทยาลัย — ลดลงจาก 37% ในปี 2019

    https://apnews.com/article/naep-reading-math-scores-12th-grade-c18d6e3fbc125f12948cc70cb85a520a
    📉 “คะแนนอ่าน-คณิตนักเรียนมัธยมปลายสหรัฐฯ ต่ำสุดในรอบ 20 ปี — สะท้อนวิกฤตการศึกษาที่ลึกกว่าผลกระทบจากโควิด” ผลการสอบระดับชาติของสหรัฐฯ หรือที่เรียกว่า “Nation’s Report Card” ล่าสุดเผยให้เห็นภาพที่น่ากังวลอย่างยิ่ง: คะแนนเฉลี่ยของนักเรียนชั้นมัธยมปลายปีสุดท้าย (Grade 12) ในวิชาการอ่านและคณิตศาสตร์ตกลงสู่ระดับต่ำสุดในรอบกว่า 20 ปี โดยเฉพาะในปี 2024 ซึ่งเป็นครั้งแรกที่มีการสอบหลังช่วงการระบาดของโควิด-19 แม้หลายฝ่ายจะชี้ว่าโควิดมีผลกระทบต่อการเรียนรู้ เช่น การเรียนออนไลน์ การขาดเรียน และความเครียดสะสม แต่ผู้เชี่ยวชาญกลับเตือนว่าแนวโน้มคะแนนตกต่ำนี้เริ่มต้นมานานก่อนโควิดแล้ว และสะท้อนปัญหาเชิงโครงสร้าง เช่น การลดลงของการอ่านหนังสือเล่มยาว การเปลี่ยนแนวการสอนภาษาอังกฤษไปเน้นบทสั้น และการใช้หน้าจอมากเกินไป ในวิชาคณิตศาสตร์ พบว่า 45% ของนักเรียนมัธยมปลายสอบได้ต่ำกว่าระดับ “พื้นฐาน” (NAEP Basic) ซึ่งหมายถึงไม่สามารถแก้โจทย์พื้นฐาน เช่น การหาค่าความน่าจะเป็นจากตาราง หรือการคำนวณพื้นที่ได้ ส่วนในวิชาการอ่าน มีถึง 32% ที่ไม่สามารถดึงข้อมูลจากข้อความเพื่อเข้าใจความหมายได้ ช่องว่างระหว่างนักเรียนที่ทำคะแนนสูงสุดกับต่ำสุดก็เพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน โดยเฉพาะในวิชาวิทยาศาสตร์ระดับมัธยมต้น (Grade 8) ซึ่งสะท้อนถึงความเหลื่อมล้ำทางการศึกษา และการขาดกิจกรรมเรียนรู้แบบลงมือทำที่ลดลงหลังโควิด แม้จะมีนักเรียนจำนวนมากที่ได้รับการตอบรับเข้ามหาวิทยาลัย แต่ผลสอบกลับชี้ว่าเพียง 33% เท่านั้นที่มีความพร้อมด้านวิชาการสำหรับเรียนคณิตศาสตร์ระดับมหาวิทยาลัย — ลดลงจาก 37% ในปี 2019 https://apnews.com/article/naep-reading-math-scores-12th-grade-c18d6e3fbc125f12948cc70cb85a520a
    APNEWS.COM
    US high school students lose ground in math and reading, continuing yearslong decline
    A decade-long slide in high school students’ performance in reading and math persisted during the COVID-19 pandemic, with 12th graders’ scores dropping to their lowest level in more than 20 years.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 290 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-09-10 02:20:04 -
    “Liquid Glass บนเว็บ: เมื่อแสงหักเหกลายเป็นศิลปะ UI ด้วย CSS และ SVG — สวยระดับ Apple แต่ยังใช้ได้แค่ Chrome!”

    ถ้าคุณเคยเห็นเอฟเฟกต์ Liquid Glass ที่ Apple เปิดตัวในงาน WWDC 2025 แล้วรู้สึกว่า “อยากได้แบบนี้บนเว็บบ้าง” — บทความนี้คือคำตอบที่คุณรอคอย เพราะมันคือการทดลองสร้างเอฟเฟกต์หักเหแสงแบบกระจกโค้งบนเบราว์เซอร์ โดยใช้แค่ CSS, SVG และคณิตศาสตร์ฟิสิกส์พื้นฐาน

    แนวคิดหลักคือการจำลองการหักเหของแสง (refraction) ตามกฎของ Snell–Descartes ซึ่งอธิบายว่ามุมของแสงจะเปลี่ยนไปเมื่อผ่านจากวัสดุหนึ่งไปสู่อีกวัสดุหนึ่ง เช่น จากอากาศเข้าสู่กระจก โดยใช้ค่าดัชนีหักเห (refractive index) เพื่อคำนวณทิศทางใหม่ของแสง

    บทความนี้เลือกใช้รูปทรงวงกลมเป็นพื้นฐาน เพราะง่ายต่อการคำนวณและสามารถขยายเป็นรูปทรงอื่นได้ในอนาคต โดยใช้ฟังก์ชันความสูงของพื้นผิวกระจกเพื่อคำนวณมุมตกกระทบและมุมหักเห จากนั้นสร้าง “สนามเวกเตอร์การเลื่อนตำแหน่ง” (displacement vector field) เพื่อบอกว่าแสงควรเบนไปทางไหน

    เมื่อได้เวกเตอร์แล้ว ก็แปลงเป็นภาพ SVG displacement map โดยใช้สีแดงและเขียวแทนการเลื่อนในแกน X และ Y ตามลำดับ แล้วนำไปใช้ในฟิลเตอร์ SVG เพื่อสร้างเอฟเฟกต์หักเหแสงบนองค์ประกอบ UI จริง เช่น ปุ่ม, สวิตช์, กล่องค้นหา และมิวสิกเพลเยอร์

    สุดท้ายยังเพิ่ม “specular highlight” หรือแสงสะท้อนขอบกระจก เพื่อให้ดูสมจริงยิ่งขึ้น โดยใช้การเบลนด์ภาพ highlight เข้ากับภาพที่ผ่านการหักเหแล้ว — ทั้งหมดนี้ทำงานได้เฉพาะใน Chrome เท่านั้น เพราะยังไม่มีเบราว์เซอร์อื่นรองรับ SVG filter เป็น backdrop-filter

    แนวคิดหลักของ Liquid Glass บนเว็บ
    จำลองการหักเหแสงตามกฎ Snell–Descartes
    ใช้ค่าดัชนีหักเหของวัสดุ เช่น อากาศ (n=1) และกระจก (n=1.5)
    ใช้ฟังก์ชันความสูงของพื้นผิวเพื่อคำนวณมุมตกกระทบ
    สร้าง displacement vector field เพื่อบอกทิศทางการเบนของแสง

    การสร้าง SVG displacement map
    แปลงเวกเตอร์เป็นสีในภาพ SVG โดยใช้ Red = X, Green = Y
    ใช้ <feDisplacementMap /> เพื่อเลื่อนตำแหน่งพิกเซลตามเวกเตอร์
    scale ของฟิลเตอร์ใช้ค่าการเบนสูงสุดที่คำนวณไว้
    สามารถ animate scale เพื่อควบคุมความแรงของเอฟเฟกต์

    การใช้งานใน UI จริง
    ใช้กับองค์ประกอบ UI เช่น ปุ่ม, สวิตช์, กล่องค้นหา, มิวสิกเพลเยอร์
    เพิ่ม specular highlight เพื่อให้ดูมีแสงสะท้อนขอบกระจก
    ใช้ <feBlend /> เพื่อรวมภาพ highlight กับภาพหักเห
    ปรับค่าความเงา, ความอิ่มสี, และระดับการหักเหได้ตามต้องการ

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Apple เปิดตัว Liquid Glass ใน WWDC 2025 เป็นส่วนหนึ่งของ iOS 26 และ visionOS
    เอฟเฟกต์นี้มีต้นแบบจาก Dynamic Island และ macOS Aqua
    นักพัฒนาเริ่มสร้างเวอร์ชัน CSS-only เพื่อใช้บนเว็บโดยไม่พึ่ง JavaScript
    GitHub มีโปรเจกต์ทดลองหลายตัว เช่น liquid-glass-effect-macos

    https://kube.io/blog/liquid-glass-css-svg/
    🧊 “Liquid Glass บนเว็บ: เมื่อแสงหักเหกลายเป็นศิลปะ UI ด้วย CSS และ SVG — สวยระดับ Apple แต่ยังใช้ได้แค่ Chrome!” ถ้าคุณเคยเห็นเอฟเฟกต์ Liquid Glass ที่ Apple เปิดตัวในงาน WWDC 2025 แล้วรู้สึกว่า “อยากได้แบบนี้บนเว็บบ้าง” — บทความนี้คือคำตอบที่คุณรอคอย เพราะมันคือการทดลองสร้างเอฟเฟกต์หักเหแสงแบบกระจกโค้งบนเบราว์เซอร์ โดยใช้แค่ CSS, SVG และคณิตศาสตร์ฟิสิกส์พื้นฐาน แนวคิดหลักคือการจำลองการหักเหของแสง (refraction) ตามกฎของ Snell–Descartes ซึ่งอธิบายว่ามุมของแสงจะเปลี่ยนไปเมื่อผ่านจากวัสดุหนึ่งไปสู่อีกวัสดุหนึ่ง เช่น จากอากาศเข้าสู่กระจก โดยใช้ค่าดัชนีหักเห (refractive index) เพื่อคำนวณทิศทางใหม่ของแสง บทความนี้เลือกใช้รูปทรงวงกลมเป็นพื้นฐาน เพราะง่ายต่อการคำนวณและสามารถขยายเป็นรูปทรงอื่นได้ในอนาคต โดยใช้ฟังก์ชันความสูงของพื้นผิวกระจกเพื่อคำนวณมุมตกกระทบและมุมหักเห จากนั้นสร้าง “สนามเวกเตอร์การเลื่อนตำแหน่ง” (displacement vector field) เพื่อบอกว่าแสงควรเบนไปทางไหน เมื่อได้เวกเตอร์แล้ว ก็แปลงเป็นภาพ SVG displacement map โดยใช้สีแดงและเขียวแทนการเลื่อนในแกน X และ Y ตามลำดับ แล้วนำไปใช้ในฟิลเตอร์ SVG เพื่อสร้างเอฟเฟกต์หักเหแสงบนองค์ประกอบ UI จริง เช่น ปุ่ม, สวิตช์, กล่องค้นหา และมิวสิกเพลเยอร์ สุดท้ายยังเพิ่ม “specular highlight” หรือแสงสะท้อนขอบกระจก เพื่อให้ดูสมจริงยิ่งขึ้น โดยใช้การเบลนด์ภาพ highlight เข้ากับภาพที่ผ่านการหักเหแล้ว — ทั้งหมดนี้ทำงานได้เฉพาะใน Chrome เท่านั้น เพราะยังไม่มีเบราว์เซอร์อื่นรองรับ SVG filter เป็น backdrop-filter ✅ แนวคิดหลักของ Liquid Glass บนเว็บ ➡️ จำลองการหักเหแสงตามกฎ Snell–Descartes ➡️ ใช้ค่าดัชนีหักเหของวัสดุ เช่น อากาศ (n=1) และกระจก (n=1.5) ➡️ ใช้ฟังก์ชันความสูงของพื้นผิวเพื่อคำนวณมุมตกกระทบ ➡️ สร้าง displacement vector field เพื่อบอกทิศทางการเบนของแสง ✅ การสร้าง SVG displacement map ➡️ แปลงเวกเตอร์เป็นสีในภาพ SVG โดยใช้ Red = X, Green = Y ➡️ ใช้ <feDisplacementMap /> เพื่อเลื่อนตำแหน่งพิกเซลตามเวกเตอร์ ➡️ scale ของฟิลเตอร์ใช้ค่าการเบนสูงสุดที่คำนวณไว้ ➡️ สามารถ animate scale เพื่อควบคุมความแรงของเอฟเฟกต์ ✅ การใช้งานใน UI จริง ➡️ ใช้กับองค์ประกอบ UI เช่น ปุ่ม, สวิตช์, กล่องค้นหา, มิวสิกเพลเยอร์ ➡️ เพิ่ม specular highlight เพื่อให้ดูมีแสงสะท้อนขอบกระจก ➡️ ใช้ <feBlend /> เพื่อรวมภาพ highlight กับภาพหักเห ➡️ ปรับค่าความเงา, ความอิ่มสี, และระดับการหักเหได้ตามต้องการ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Apple เปิดตัว Liquid Glass ใน WWDC 2025 เป็นส่วนหนึ่งของ iOS 26 และ visionOS ➡️ เอฟเฟกต์นี้มีต้นแบบจาก Dynamic Island และ macOS Aqua ➡️ นักพัฒนาเริ่มสร้างเวอร์ชัน CSS-only เพื่อใช้บนเว็บโดยไม่พึ่ง JavaScript ➡️ GitHub มีโปรเจกต์ทดลองหลายตัว เช่น liquid-glass-effect-macos https://kube.io/blog/liquid-glass-css-svg/
    KUBE.IO
    Liquid Glass in the Browser: Refraction with CSS and SVG — kube.io
    Explore how to recreate Apple's stunning Liquid Glass effect using CSS, SVG Displacement Maps, and refraction calculations.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 332 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
  • ลุงบ้าคอม ได้ทำการแชร์ลิงก์
    2025-09-07 12:41:00 -
    เรื่องเล่าจาก ETH Zurich ถึง 1811 ภาษา: เมื่อโมเดลภาษาไม่ได้ถูกสร้างเพื่อแข่งขัน แต่เพื่อให้ทุกคนเข้าถึงได้

    Apertus เป็นโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ที่พัฒนาโดย Swiss National AI Institute (SNAI) ซึ่งเป็นความร่วมมือระหว่าง ETH Zurich และ EPFL โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างโมเดลที่เปิดทุกส่วน—ตั้งแต่โค้ด, น้ำหนักโมเดล, ข้อมูลเทรน, ไปจนถึงสูตรการเทรนเอง

    โมเดลมีสองขนาดคือ 8B และ 70B พารามิเตอร์ โดยเวอร์ชัน 70B ถูกเทรนด้วยข้อมูล 15 ล้านล้าน token จากเว็บ, โค้ด, และคณิตศาสตร์ ผ่านกระบวนการ curriculum learning ที่จัดลำดับเนื้อหาอย่างเป็นระบบ

    Apertus รองรับภาษามากถึง 1811 ภาษา โดย 40% ของข้อมูลเทรนเป็นภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ เช่น Swiss German, Romansh และภาษาอื่น ๆ ที่มักถูกละเลยในโมเดลทั่วไป

    โมเดลใช้สถาปัตยกรรม decoder-only transformer พร้อมฟังก์ชัน activation ใหม่ชื่อ xIELU และ optimizer แบบ AdEMAMix ซึ่งออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเทรนในระดับ bfloat16 บน GPU GH200 จำนวน 4096 ตัว

    หลังการเทรน โมเดลยังผ่านการ fine-tune แบบมีผู้ดูแล และ alignment ด้วยเทคนิค QRPO เพื่อให้ตอบสนองต่อผู้ใช้ได้ดีขึ้น โดยไม่ละเมิดความเป็นกลางหรือความปลอดภัย

    สิ่งที่โดดเด่นคือ Apertus เคารพสิทธิ์ของเจ้าของข้อมูลอย่างเข้มงวด โดยใช้ระบบ opt-out ที่สามารถย้อนกลับได้ และมีระบบ output filter ที่ผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดทุก 6 เดือน เพื่อกรองข้อมูลส่วนบุคคลออกจากผลลัพธ์ของโมเดล

    นอกจากนี้ Apertus ยังถูกออกแบบให้สอดคล้องกับกฎหมายความโปร่งใสของ EU AI Act และกฎหมายคุ้มครองข้อมูลของสวิตเซอร์แลนด์ โดยมีเอกสารสาธารณะและโค้ดการเทรนให้ตรวจสอบได้ทั้งหมด

    ข้อมูลพื้นฐานของ Apertus
    พัฒนาโดย SNAI ซึ่งเป็นความร่วมมือระหว่าง ETH Zurich และ EPFL
    มีสองขนาด: 8B และ 70B พารามิเตอร์
    เทรนด้วยข้อมูล 15T token จากเว็บ, โค้ด, และคณิตศาสตร์

    สถาปัตยกรรมและเทคนิคการเทรน
    ใช้ decoder-only transformer พร้อมฟังก์ชัน xIELU
    ใช้ optimizer AdEMAMix และ precision แบบ bfloat16
    เทรนบน GPU GH200 จำนวน 4096 ตัว

    ความสามารถด้านภาษาและความโปร่งใส
    รองรับ 1811 ภาษา โดย 40% เป็นภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ
    ใช้ข้อมูลที่เปิดและเคารพ opt-out ของเจ้าของข้อมูล
    มีระบบ output filter สำหรับลบข้อมูลส่วนบุคคลจากผลลัพธ์

    การใช้งานและการ deploy
    รองรับ context ยาวถึง 65,536 token
    ใช้งานผ่าน Transformers v4.56.0, vLLM, SGLang และ MLX
    มีอินเทอร์เฟซผ่าน Swisscom และ PublicAI สำหรับผู้ใช้ทั่วไป

    การปฏิบัติตามกฎหมายและจริยธรรม
    สอดคล้องกับ EU AI Act และกฎหมายสวิตเซอร์แลนด์
    มีเอกสารสาธารณะและโค้ดการเทรนให้ตรวจสอบได้
    ไม่ใช้ข้อมูลที่ละเมิดสิทธิ์หรือมีเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม

    https://huggingface.co/swiss-ai/Apertus-70B-2509
    🎙️ เรื่องเล่าจาก ETH Zurich ถึง 1811 ภาษา: เมื่อโมเดลภาษาไม่ได้ถูกสร้างเพื่อแข่งขัน แต่เพื่อให้ทุกคนเข้าถึงได้ Apertus เป็นโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ที่พัฒนาโดย Swiss National AI Institute (SNAI) ซึ่งเป็นความร่วมมือระหว่าง ETH Zurich และ EPFL โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างโมเดลที่เปิดทุกส่วน—ตั้งแต่โค้ด, น้ำหนักโมเดล, ข้อมูลเทรน, ไปจนถึงสูตรการเทรนเอง โมเดลมีสองขนาดคือ 8B และ 70B พารามิเตอร์ โดยเวอร์ชัน 70B ถูกเทรนด้วยข้อมูล 15 ล้านล้าน token จากเว็บ, โค้ด, และคณิตศาสตร์ ผ่านกระบวนการ curriculum learning ที่จัดลำดับเนื้อหาอย่างเป็นระบบ Apertus รองรับภาษามากถึง 1811 ภาษา โดย 40% ของข้อมูลเทรนเป็นภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ เช่น Swiss German, Romansh และภาษาอื่น ๆ ที่มักถูกละเลยในโมเดลทั่วไป โมเดลใช้สถาปัตยกรรม decoder-only transformer พร้อมฟังก์ชัน activation ใหม่ชื่อ xIELU และ optimizer แบบ AdEMAMix ซึ่งออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเทรนในระดับ bfloat16 บน GPU GH200 จำนวน 4096 ตัว หลังการเทรน โมเดลยังผ่านการ fine-tune แบบมีผู้ดูแล และ alignment ด้วยเทคนิค QRPO เพื่อให้ตอบสนองต่อผู้ใช้ได้ดีขึ้น โดยไม่ละเมิดความเป็นกลางหรือความปลอดภัย สิ่งที่โดดเด่นคือ Apertus เคารพสิทธิ์ของเจ้าของข้อมูลอย่างเข้มงวด โดยใช้ระบบ opt-out ที่สามารถย้อนกลับได้ และมีระบบ output filter ที่ผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดทุก 6 เดือน เพื่อกรองข้อมูลส่วนบุคคลออกจากผลลัพธ์ของโมเดล นอกจากนี้ Apertus ยังถูกออกแบบให้สอดคล้องกับกฎหมายความโปร่งใสของ EU AI Act และกฎหมายคุ้มครองข้อมูลของสวิตเซอร์แลนด์ โดยมีเอกสารสาธารณะและโค้ดการเทรนให้ตรวจสอบได้ทั้งหมด ✅ ข้อมูลพื้นฐานของ Apertus ➡️ พัฒนาโดย SNAI ซึ่งเป็นความร่วมมือระหว่าง ETH Zurich และ EPFL ➡️ มีสองขนาด: 8B และ 70B พารามิเตอร์ ➡️ เทรนด้วยข้อมูล 15T token จากเว็บ, โค้ด, และคณิตศาสตร์ ✅ สถาปัตยกรรมและเทคนิคการเทรน ➡️ ใช้ decoder-only transformer พร้อมฟังก์ชัน xIELU ➡️ ใช้ optimizer AdEMAMix และ precision แบบ bfloat16 ➡️ เทรนบน GPU GH200 จำนวน 4096 ตัว ✅ ความสามารถด้านภาษาและความโปร่งใส ➡️ รองรับ 1811 ภาษา โดย 40% เป็นภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ ➡️ ใช้ข้อมูลที่เปิดและเคารพ opt-out ของเจ้าของข้อมูล ➡️ มีระบบ output filter สำหรับลบข้อมูลส่วนบุคคลจากผลลัพธ์ ✅ การใช้งานและการ deploy ➡️ รองรับ context ยาวถึง 65,536 token ➡️ ใช้งานผ่าน Transformers v4.56.0, vLLM, SGLang และ MLX ➡️ มีอินเทอร์เฟซผ่าน Swisscom และ PublicAI สำหรับผู้ใช้ทั่วไป ✅ การปฏิบัติตามกฎหมายและจริยธรรม ➡️ สอดคล้องกับ EU AI Act และกฎหมายสวิตเซอร์แลนด์ ➡️ มีเอกสารสาธารณะและโค้ดการเทรนให้ตรวจสอบได้ ➡️ ไม่ใช้ข้อมูลที่ละเมิดสิทธิ์หรือมีเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม https://huggingface.co/swiss-ai/Apertus-70B-2509
    HUGGINGFACE.CO
    swiss-ai/Apertus-70B-2509 · Hugging Face
    We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 327 มุมมอง 0 รีวิว
    กรุณาเข้าสู่ระบบเพื่อกดถูกใจ แชร์ และแสดงความคิดเห็น!
Pages Boosts
© 2025 Thaitimes Thai
Thai English
เกี่ยวกับ เงื่อนไข ความเป็นส่วนตัว ติดต่อเรา รายการ