🧠 AMD รีแบรนด์ชิป Zen 2 และ Zen 3+ – เปิดตัว Ryzen 10 และ Ryzen 100 Series ถ้าคุณเห็นชื่อ Ryzen 10 หรือ Ryzen 100 แล้วคิดว่าเป็นชิปใหม่หมดจด อาจต้องคิดใหม่ เพราะ AMD แค่เปลี่ยนชื่อจากชิปเดิมที่ใช้สถาปัตยกรรม Zen 2 และ Zen 3+ มาเป็นชื่อใหม่ที่ดูเรียบง่ายขึ้น 🧊 Ryzen 10 Series ใช้ Zen 2 เหมือนกับ Ryzen 7000U เช่น Ryzen 5 7520U → เปลี่ยนชื่อเป็น Ryzen 5 40 🧊 Ryzen 100 Series ใช้ Zen 3+ เหมือนกับ Ryzen 7000HS เช่น Ryzen 7 7735HS → เปลี่ยนชื่อเป็น Ryzen 7 170 การเปลี่ยนชื่อครั้งนี้ไม่ได้มาพร้อมกับการปรับปรุงประสิทธิภาพหรือสเปกใหม่ แต่เป็นการจัดกลุ่มใหม่เพื่อให้ผู้ผลิตโน้ตบุ๊กสามารถนำไปใช้ในรุ่นราคาประหยัดได้ง่ายขึ้น AMD ไม่ได้ประกาศอย่างเป็นทางการ แต่มีการอัปเดตหน้าเว็บผลิตภัณฑ์แล้ว และชิปเหล่านี้เริ่มวางจำหน่ายตั้งแต่วันที่ 1 ตุลาคม 2025 ✅ การรีแบรนด์ชิปมือถือของ AMD ➡️ Ryzen 10 ใช้ Zen 2 จาก Ryzen 7000U ➡️ Ryzen 100 ใช้ Zen 3+ จาก Ryzen 7000HS ➡️ เปลี่ยนชื่อรุ่นใหม่ เช่น Ryzen 5 7520U → Ryzen 5 40 ✅ สเปกของ Ryzen 10 Series ➡️ Ryzen 5 40: 4C/8T, 2.8–4.8GHz, Radeon 610M ➡️ Ryzen 3 30: 4C/8T, 2.4–4.1GHz ➡️ Athlon Gold 20 และ Silver 10: 2C/4T และ 2C/2T ✅ สเปกของ Ryzen 100 Series ➡️ Ryzen 7 170: 8C/16T, 3.2–4.75GHz, Radeon 680M ➡️ Ryzen 5 150: 6C/12T, 3.3–4.55GHz ➡️ Ryzen 3 110: 4C/8T, 3.0–4.3GHz ✅ จุดประสงค์ของการรีแบรนด์ ➡️ ลดความซับซ้อนของชื่อรุ่น ➡️ รองรับโน้ตบุ๊กราคาประหยัด ➡️ ไม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพใหม่ https://wccftech.com/amd-prepares-rebadged-zen-2-ryzen-10-and-zen-3-ryzen-100-series-mobile-cpus/

💻 SSD ใน M5 MacBook Pro เร็วกว่า M4 ถึง 2.5 เท่า – Apple อาจประเมินต่ำไป ถ้าคุณกำลังคิดจะซื้อ MacBook Pro รุ่นใหม่ ข่าวดีคือมันเร็วกว่าเดิมแบบเห็นผล โดยเฉพาะในเรื่องของ SSD ที่เป็นหัวใจของการโหลดข้อมูล เปิดแอป และตัดต่อวิดีโอ YouTuber Max Tech ได้ทดสอบความเร็วของ SSD ด้วยโปรแกรม Blackmagic Disk Speed Test พบว่า: 💻 M5 MacBook Pro อ่านข้อมูลได้ถึง 6,323 MB/s และเขียนได้ 6,068 MB/s 💻 M4 MacBook Pro อ่านได้เพียง 2,031 MB/s และเขียนได้ 3,293 MB/s เมื่อเฉลี่ยแล้ว M5 เร็วกว่า M4 ถึง 2.5 เท่า ซึ่งมากกว่าที่ Apple เคยระบุไว้ว่าเร็วขึ้นแค่ 2 เท่า ความเร็วที่เพิ่มขึ้นนี้อาจมาจากการใช้คอนโทรลเลอร์ SSD ที่ดีขึ้น และการเพิ่มจำนวนเลน PCIe จาก 4x เป็น 8x ในรุ่น Pro/Max/Ultra ซึ่งช่วยให้ข้อมูลไหลลื่นขึ้นมาก นอกจากนี้ ยังมีการปรับปรุงด้านการจัดวาง NAND chip ภายในเครื่อง โดยใช้แบบ 2 ชิ้น 256GB แทนแบบเดี่ยว 512GB ซึ่งเคยเป็นปัญหาในรุ่น M2 Pro ที่ทำให้ความเร็วตกลงอย่างมาก ✅ ความเร็ว SSD ใน M5 MacBook Pro ➡️ อ่านข้อมูลได้ 6,323 MB/s ➡️ เขียนข้อมูลได้ 6,068 MB/s ➡️ เร็วกว่ารุ่น M4 ถึง 2.5 เท่า ✅ การทดสอบโดย Max Tech ➡️ ใช้โปรแกรม Blackmagic Disk Speed Test ➡️ เปิดเครื่องจริงเพื่อดูการจัดวางภายใน ➡️ พบว่าใช้ NAND chip แบบคู่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ✅ ปัจจัยที่ทำให้ SSD เร็วขึ้น ➡️ คอนโทรลเลอร์ใหม่ที่จัดการข้อมูลได้ดีขึ้น ➡️ เพิ่มเลน PCIe จาก 4x เป็น 8x ในรุ่นสูง ➡️ ปรับโครงสร้างภายในให้เหมาะกับการทำงานหนัก https://www.tomshardware.com/laptops/macbooks/m5-macbook-pros-ssd-is-2-5x-faster-on-average-than-last-gen-m4-exceeding-apples-own-claims-m5-achieves-6-000-mb-s-across-both-read-and-write-speeds

🎮 ByteDance เตรียมเปิดตัว GameTop – แพลตฟอร์มเกมใหม่ชน Steam พร้อมฟีเจอร์ AI และโซเชียล จำได้ไหมว่าเมื่อก่อน Steam คือเจ้าตลาดเกม PC แบบไร้คู่แข่ง? ตอนนี้ ByteDance กำลังจะเข้ามาเขย่าบัลลังก์นั้นด้วย GameTop แพลตฟอร์มใหม่ที่ไม่ใช่แค่ร้านขายเกม แต่ยังเป็นพื้นที่โซเชียลและเครื่องมือสร้างคอนเทนต์ด้วย AI GameTop จะเปิดให้ผู้ใช้ซื้อเกม ดาวน์โหลด และเล่นได้เหมือน Steam หรือ Epic Games Store แต่ที่น่าสนใจคือมันจะมีระบบ “โปรไฟล์ผู้ใช้” ป้ายรางวัล ระบบแต้ม และฟีเจอร์โซเชียลที่คล้ายกับ TikTok รวมถึงเครื่องมือสร้างคอนเทนต์แบบ UGC (User-Generated Content) ที่ใช้ AI ช่วยให้ผู้เล่นสร้างคลิป แชร์รีวิว หรือแม้แต่สร้างเกมเล็กๆ ได้เอง การพัฒนา GameTop เป็นส่วนหนึ่งของการปรับโครงสร้างภายใน ByteDance โดยทีมเกมของบริษัทหันมาเน้นการจัดจำหน่ายมากกว่าการพัฒนาเกมเอง ซึ่งช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ แม้ตอนนี้ยังไม่มีข้อมูลแน่ชัดว่า GameTop จะเปิดตัวเมื่อไร แต่การจ้างงานในจีนที่เกี่ยวข้องกับแพลตฟอร์มนี้เริ่มขึ้นแล้ว และมีแนวโน้มว่าจะเปิดให้บริการในหลายประเทศ ✅ ByteDance พัฒนา GameTop ➡️ เป็นแพลตฟอร์มเกม PC ที่เน้นตลาดต่างประเทศ ➡️ มีระบบจัดจำหน่ายเกมเหมือน Steam ➡️ มีฟีเจอร์โซเชียลและเครื่องมือสร้างคอนเทนต์ด้วย AI ✅ จุดเด่นของ GameTop ➡️ ระบบโปรไฟล์ ป้ายรางวัล และแต้มสะสม ➡️ ฟีเจอร์ UGC ที่ใช้ AI ช่วยสร้างคลิปหรือเกม ➡️ คล้ายกับ TikTok แต่เน้นเกมเป็นหลัก ✅ การปรับโครงสร้างภายใน ByteDance ➡️ หันมาเน้นการจัดจำหน่ายเกมแทนการพัฒนาเอง ➡️ ลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ นำโดย Zhang Yunfan ผู้บริหารสายเกมคนใหม่ https://www.tomshardware.com/video-games/pc-gaming/chinas-bytedance-reportedly-building-a-steam-competitor-gametop-for-overseas-markets-will-distribute-and-publish-games-like-any-other-store-while-harboring-a-social-space-with-ai-assisted-creator-tools

🛰️ Starshield ดาวเทียมทหารสหรัฐฯ ส่งสัญญาณรบกวนระบบพลเรือน – ความลับที่เพิ่งถูกเปิดเผย ในช่วงกลางเดือนตุลาคม 2025 มีเหตุการณ์ที่ทำให้วงการอวกาศต้องหันมามองอย่างจริงจัง เมื่อเครือข่ายดาวเทียม Starshield ซึ่งเป็นระบบสื่อสารของกองทัพสหรัฐฯ ที่พัฒนาโดย SpaceX ภายใต้สัญญากับสำนักงานข่าวกรองแห่งชาติ (NRO) ถูกพบว่ากำลังส่งสัญญาณรบกวนคลื่นความถี่ที่ใช้โดยดาวเทียมพลเรือน เรื่องนี้ไม่ได้ถูกเปิดเผยโดยหน่วยงานรัฐ แต่กลับเป็น Scott Tilley นักดาราศาสตร์สมัครเล่นจากแคนาดา ที่บังเอิญตรวจพบสัญญาณจากอวกาศที่เชื่อมโยงกลับไปยัง Starshield โดยตรง เขาให้สัมภาษณ์กับ NPR แต่ยังไม่แสดงความเห็นเพิ่มเติมในช่องทางอื่น แม้ว่าเหตุการณ์นี้ยังไม่ส่งผลกระทบในระดับรุนแรง แต่หากการรบกวนยังดำเนินต่อไป อาจสร้างปัญหาใหญ่ต่อระบบสื่อสารพลเรือน เช่น GPS, การพยากรณ์อากาศ และอินเทอร์เน็ตผ่านดาวเทียม Starshield มีจุดเด่นคือใช้ดาวเทียมวงโคจรต่ำ (LEO) ซึ่งช่วยให้การส่งข้อมูลทางทหารรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ต่างจากระบบเดิมที่ใช้ดาวเทียมวงโคจรสูงที่มีต้นทุนสูงและจำกัดผู้ให้บริการ นอกจากนี้ การใช้คลื่นความถี่ที่ไม่ใช่ของทหารโดยไม่มีคำอธิบายชัดเจน ทำให้เกิดข้อสงสัยว่าเป็นเพราะช่องสัญญาณเดิมแออัด หรือมีเหตุผลลับอื่นที่ยังไม่เปิดเผย ✅ ระบบดาวเทียม Starshield ของกองทัพสหรัฐฯ ➡️ พัฒนาโดย SpaceX ภายใต้สัญญากับ NRO ➡️ ใช้ดาวเทียมวงโคจรต่ำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการสื่อสาร ➡️ ช่วยให้ทหารภาคสนามรับข้อมูลได้เกือบทันที ✅ การรบกวนคลื่นความถี่ของดาวเทียมพลเรือน ➡️ เกิดจากสัญญาณที่ส่งจาก Starshield โดยไม่ใช่คลื่นทหารทั่วไป ➡️ อาจเป็นเพราะช่องสัญญาณทหารแออัด ➡️ ยังไม่มีคำชี้แจงจาก SpaceX หรือ NRO ✅ การค้นพบโดยนักดาราศาสตร์สมัครเล่น ➡️ Scott Tilley ตรวจพบสัญญาณโดยบังเอิญ ➡️ ให้สัมภาษณ์กับ NPR แต่ยังไม่โพสต์ในโซเชียลมีเดีย ✅ ความเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมดาวเทียม ➡️ ดาวเทียมวงโคจรต่ำเปิดโอกาสให้บริษัทใหม่เข้ามาแข่งขัน ➡️ เช่น Project Kuiper และ OneWeb ‼️ ความเสี่ยงต่อระบบสื่อสารพลเรือน ⛔ หากการรบกวนเพิ่มขึ้น อาจกระทบ GPS, อินเทอร์เน็ต และการพยากรณ์อากาศ ⛔ ยังไม่มีการสอบสวนจากกระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ ‼️ การใช้คลื่นความถี่โดยไม่มีการแจ้งเตือน ⛔ อาจละเมิดข้อตกลงระหว่างประเทศด้านการสื่อสาร ⛔ สร้างความไม่ไว้วางใจต่อการใช้งานดาวเทียมทหารในพื้นที่พลเรือน https://www.slashgear.com/2005346/starlink-vs-starshield-civilian-satellite-control/

“AI พลิกโฉมการเงิน: ที่ปรึกษากลยุทธ์ช่วยสถาบันการเงินรับมือความเสี่ยงยุคดิจิทัล” ตอนนี้วงการการเงินกำลังเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ เพราะ AI ไม่ได้แค่เข้ามาช่วยคิดเลขหรือวิเคราะห์ข้อมูลธรรมดา ๆ แล้วนะ มันกลายเป็นเครื่องมือหลักในการจัดการความเสี่ยง ป้องกันการโกง และตัดสินใจเชิงกลยุทธ์แบบที่มนุษย์ทำคนเดียวไม่ไหว AI ในภาคการเงินตอนนี้ฉลาดมากถึงขั้นตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยได้แบบเรียลไทม์ วิเคราะห์ข้อมูลมหาศาลเพื่อหาความผิดปกติ และช่วยให้สถาบันการเงินตอบสนองต่อภัยคุกคามได้ทันที ที่เด็ดคือมันยังช่วยปรับปรุงการตัดสินใจเรื่องการลงทุน การให้เครดิต และการบริหารพอร์ตได้อย่างแม่นยำด้วย แต่การจะใช้ AI ให้เวิร์กจริง ๆ ไม่ใช่แค่ซื้อระบบมาแล้วจบ ต้องมี “ที่ปรึกษากลยุทธ์ด้าน AI” มาช่วยวางแผนให้ตรงกับเป้าหมายธุรกิจ ตรวจสอบความเสี่ยงตั้งแต่ต้น และออกแบบระบบให้เข้ากับโครงสร้างเดิมขององค์กร ✅ AI ช่วยจัดการความเสี่ยงและป้องกันการโกงในภาคการเงิน ➡️ วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อหาความผิดปกติ ➡️ ตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยแบบเรียลไทม์ ➡️ ลดผลกระทบทางการเงินจากการโกงและช่วยให้ปฏิบัติตามกฎระเบียบ ✅ AI ช่วยตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ด้วยข้อมูลเชิงลึก ➡️ วิเคราะห์แนวโน้มตลาดและคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต ➡️ ปรับปรุงการตัดสินใจเรื่องการลงทุนและการบริหารความเสี่ยง ➡️ ใช้ข้อมูลย้อนหลังและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ✅ AI เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยอัตโนมัติ ➡️ ลดเวลาและข้อผิดพลาดจากงานซ้ำ ๆ เช่น การป้อนข้อมูลและการจัดทำรายงาน ➡️ ใช้ chatbot และผู้ช่วยเสมือนในการตอบคำถามลูกค้า ➡️ เพิ่มความเร็วในการให้บริการและลดต้นทุน ✅ AI ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล ➡️ วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเพื่อเสนอคำแนะนำที่ตรงใจ ➡️ สร้างแคมเปญการตลาดเฉพาะบุคคลเพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วม ➡️ พัฒนาระบบ self-service ที่ตอบโจทย์ลูกค้าแต่ละราย ✅ AI ช่วยให้สถาบันการเงินปฏิบัติตามกฎระเบียบได้ง่ายขึ้น ➡️ ตรวจสอบความปลอดภัยของข้อมูลและการเข้ารหัส ➡️ ปรับระบบให้สอดคล้องกับกฎหมายที่เปลี่ยนแปลง ➡️ ลดความเสี่ยงด้านกฎหมายและการละเมิดข้อมูล ✅ บทบาทของที่ปรึกษากลยุทธ์ AI ในการเงิน ➡️ วางแผนการใช้ AI ให้สอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจ ➡️ ตรวจสอบความเสี่ยงและความปลอดภัยของระบบ AI ➡️ พัฒนาโซลูชัน AI ที่เหมาะกับความต้องการเฉพาะของแต่ละองค์กร ➡️ ปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล AI อย่างต่อเนื่อง ➡️ เชื่อมต่อระบบ AI เข้ากับโครงสร้างเดิมขององค์กรอย่างราบรื่น https://hackread.com/ai-financial-sector-consulting-navigate-risk/

📱 Google ยอมรับกลาย ๆ ว่า GPU ของ Tensor G5 ยังต้องปรับจูน – เตรียมเพิ่มประสิทธิภาพก่อนเปิดตัว Pixel รุ่นใหม่ Google กำลังพัฒนา Tensor G5 ซึ่งเป็นชิปเซ็ตรุ่นใหม่ที่จะใช้ใน Pixel รุ่นถัดไป โดยมีรายงานว่า GPU ที่ใช้ใน Tensor G5 ยังไม่สามารถทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ และต้องการการปรับแต่งเพิ่มเติมก่อนจะพร้อมใช้งานจริง แม้ Google จะยังไม่ประกาศอย่างเป็นทางการ แต่ข้อมูลจากเอกสารภายในและการเคลื่อนไหวของทีมพัฒนาเผยว่า GPU ที่ใช้ใน Tensor G5 ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมจากบริษัท Imagination Technologies ยังต้องการการปรับจูนเพื่อให้เหมาะกับการใช้งานบน Android และแอปต่าง ๆ ของ Google โดยเฉพาะด้านการประมวลผลกราฟิกและ AI Tensor G5 ถือเป็นชิปที่ Google พัฒนาขึ้นเองเต็มรูปแบบ โดยใช้โรงงาน TSMC ในการผลิตด้วยเทคโนโลยี 3nm ซึ่งต่างจาก Tensor รุ่นก่อนที่ร่วมพัฒนากับ Samsung การเปลี่ยนมาใช้ GPU จาก Imagination แทน ARM Mali ก็เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่ต้องใช้เวลาในการปรับแต่งให้เข้ากับ ecosystem ของ Google ✅ การพัฒนา Tensor G5 โดย Google ➡️ เป็นชิปที่ Google พัฒนาขึ้นเองเต็มรูปแบบ ➡️ ผลิตโดย TSMC ด้วยเทคโนโลยี 3nm ➡️ ใช้ GPU จาก Imagination Technologies แทน ARM Mali ✅ ความท้าทายด้าน GPU ➡️ GPU ยังไม่สามารถทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ ➡️ ต้องการการปรับจูนเพื่อรองรับ Android และแอปของ Google ➡️ ทีมพัฒนากำลังเร่งแก้ไขก่อนเปิดตัว Pixel รุ่นใหม่ ✅ การเปลี่ยนแปลงจาก Tensor รุ่นก่อน ➡️ Tensor G5 ไม่ร่วมพัฒนากับ Samsung เหมือนรุ่นก่อน ➡️ เปลี่ยนสถาปัตยกรรม GPU เป็นครั้งแรก ➡️ มุ่งเน้นการควบคุมคุณภาพและประสิทธิภาพโดย Google เอง ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ การเปลี่ยน GPU อาจทำให้เกิดปัญหาความเข้ากันได้กับแอปบางตัว ⛔ หากปรับจูนไม่ทัน อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของ Pixel รุ่นใหม่ ⛔ การพัฒนา GPU ภายในต้องใช้ทรัพยากรและเวลามาก ⛔ ความคาดหวังสูงจากผู้ใช้ Pixel อาจกดดันทีมพัฒนา https://wccftech.com/google-tacitly-admits-to-the-need-for-optimizing-the-tensor-g5s-gpu/

🌱 AI กับสิ่งแวดล้อม: ใช้พลังงานมหาศาล แต่ก็ช่วยโลกได้ใน 5 วิธี แม้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) จะถูกวิจารณ์ว่าใช้พลังงานและน้ำมหาศาล โดยเฉพาะในศูนย์ข้อมูลที่รองรับการประมวลผลขั้นสูง แต่บทความจาก The Star ชี้ให้เห็นว่า AI ก็สามารถเป็นเครื่องมือสำคัญในการช่วยลดมลพิษและเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในหลายภาคส่วนได้เช่นกัน นักวิจัยและผู้เชี่ยวชาญเสนอ 5 วิธีที่ AI สามารถช่วยสิ่งแวดล้อมได้ ตั้งแต่การจัดการพลังงานในอาคาร ไปจนถึงการลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจกจากการผลิตน้ำมันและการจราจร 🔍 สรุป 5 วิธีที่ AI ช่วยสิ่งแวดล้อม 1️⃣ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในอาคาร ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI ปรับแสงสว่าง อุณหภูมิ และการระบายอากาศตามสภาพอากาศและการใช้งานจริง ➡️ คาดว่าช่วยลดการใช้พลังงานในอาคารได้ 10–30% ➡️ ระบบอัตโนมัติช่วยลดการเปิดแอร์หรือฮีตเตอร์เกินความจำเป็น ‼️ คำเตือน ⛔ หากระบบ AI ขัดข้อง อาจทำให้การควบคุมอุณหภูมิผิดพลาด ⛔ ต้องมีการบำรุงรักษาเซ็นเซอร์และระบบควบคุมอย่างสม่ำเสมอ 2️⃣ จัดการการชาร์จอุปกรณ์ไฟฟ้าอย่างมีประสิทธิภาพ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI กำหนดเวลาชาร์จ EV และสมาร์ตโฟนให้เหมาะกับช่วงที่ไฟฟ้าถูกและสะอาด ➡️ ลดการใช้ไฟฟ้าช่วงพีค และลดการพึ่งพาพลังงานจากฟอสซิล ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีการเชื่อมต่อกับระบบ grid และข้อมูลราคาพลังงานแบบเรียลไทม์ ⛔ หากข้อมูลไม่แม่นยำ อาจชาร์จผิดเวลาและเพิ่มค่าไฟ 3️⃣ ลดมลพิษจากการผลิตน้ำมันและก๊าซ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI วิเคราะห์กระบวนการผลิตเพื่อหาจุดที่ปล่อยก๊าซเรือนกระจกมากที่สุด ➡️ ช่วยปรับปรุงกระบวนการให้ปล่อยก๊าซน้อยลง ➡️ ใช้ machine learning เพื่อคาดการณ์และป้องกันการรั่วไหล ‼️ คำเตือน ⛔ ข้อมูลจากอุตสาหกรรมอาจไม่เปิดเผยทั้งหมด ทำให้ AI วิเคราะห์ไม่ครบ ⛔ การพึ่งพา AI โดยไม่มีการตรวจสอบจากมนุษย์อาจเสี่ยงต่อความผิดพลาด 4️⃣ ควบคุมสัญญาณไฟจราจรเพื่อลดการปล่อยคาร์บอน ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI วิเคราะห์การจราจรแบบเรียลไทม์เพื่อปรับสัญญาณไฟให้รถติดน้อยลง ➡️ ลดการจอดรอและการเร่งเครื่องที่สิ้นเปลืองพลังงาน ➡️ ช่วยลดการปล่อยคาร์บอนจากรถยนต์ในเมืองใหญ่ ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีระบบกล้องและเซ็นเซอร์ที่ครอบคลุมทั่วเมือง ⛔ หากระบบล่ม อาจทำให้การจราจรแย่ลงกว่าเดิม 5️⃣ ตรวจสอบและซ่อมบำรุงระบบ HVAC และอุปกรณ์อื่นๆ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ AI ตรวจจับความผิดปกติในระบบก่อนเกิดความเสียหาย ➡️ ช่วยลดการใช้พลังงานจากอุปกรณ์ที่ทำงานผิดปกติ ➡️ ลดค่าใช้จ่ายในการซ่อมแซมระยะยาว ‼️ คำเตือน ⛔ ต้องมีการติดตั้งเซ็นเซอร์และระบบวิเคราะห์ที่แม่นยำ ⛔ หากไม่ calibrate ระบบอย่างสม่ำเสมอ อาจเกิด false alarm หรือพลาดการแจ้งเตือนจริง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/24/ai-can-help-the-environment-even-though-it-uses-tremendous-energy-here-are-5-ways-how

🖥️ KDE Plasma 6.5 มาแล้ว! อัปเกรดครั้งใหญ่เพื่อประสบการณ์ที่ลื่นไหลและฉลาดขึ้น หลังจากหลายสัปดาห์ของการพัฒนา KDE Plasma 6.5 ได้เปิดตัวอย่างเป็นทางการ พร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่เน้นความลื่นไหล ความสามารถในการปรับแต่ง และการเข้าถึงที่ดีขึ้นสำหรับผู้ใช้ทุกระดับ ไม่ว่าจะเป็นผู้ใช้ทั่วไปหรือสาย power user การอัปเดตครั้งนี้มาพร้อมกับการเปลี่ยนแปลงในหลายด้าน ตั้งแต่การปรับปรุงหน้าตา UI ไปจนถึงการเพิ่มฟีเจอร์ใหม่ที่ช่วยให้การใช้งานสะดวกขึ้น เช่น การสลับธีมอัตโนมัติตามเวลา การปักหมุดข้อความใน clipboard และการค้นหาแบบ fuzzy ใน KRunner ที่ช่วยให้ค้นหาแอปได้แม้พิมพ์ผิด นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงระบบ widget ให้ยืดหยุ่นมากขึ้น เช่น sticky notes ที่ปรับขนาดได้และเปลี่ยนสีพื้นหลังได้ทันที รวมถึงการเพิ่มโหมด “โปร่งใส” สำหรับผู้ชอบความเรียบง่าย ด้านเสียงก็มีการปรับปรุงเช่นกัน เช่น การเตือนเมื่อเปิดเสียงสูงสุดนานเกินไป และการ mute ไมโครโฟนแบบรวมทุกตัวในระบบ สำหรับผู้ที่อยากลอง KDE Plasma 6.5 สามารถติดตั้งผ่าน KDE Neon หรือคอมไพล์จากซอร์สได้โดยตรง ✅ ฟีเจอร์ใหม่ใน KDE Plasma 6.5 ➡️ สลับธีมอัตโนมัติตามเวลา ➡️ ปักหมุดข้อความใน clipboard ➡️ ค้นหาแบบ fuzzy ใน KRunner ➡️ รองรับการตั้งค่าปากกาและแท็บเล็ตแบบ rotary dial และ touch ring ➡️ เพิ่ม grayscale filter และปรับปรุง screen reader สำหรับผู้พิการ ✅ การปรับปรุง UI ➡️ หน้าต่าง Breeze มีมุมโค้งทั้ง 4 ด้าน ➡️ หน้า Wi-Fi & Networking แสดงเครือข่ายทันที ➡️ แชร์ Wi-Fi ผ่าน QR code พร้อมรหัสผ่าน ➡️ หน้า Flatpak Permissions เปลี่ยนเป็น Application Permissions ✅ การปรับปรุง widget ➡️ Sticky notes ปรับขนาดได้และเปลี่ยนสีพื้นหลังได้ ➡️ เพิ่มโหมด “โปร่งใส” สำหรับ widget ➡️ KRunner แสดงผลตั้งแต่พิมพ์ตัวแรก พร้อมเรียงลำดับใหม่ ✅ การปรับปรุงระบบเสียง ➡️ เตือนเมื่อเปิด “Raise maximum volume” นานเกินไป ➡️ ปรับพฤติกรรม mute ไมโครโฟนให้รวมทุกตัว ➡️ ปรับระดับเสียงขณะ mute จะ unmute อัตโนมัติ ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้เวอร์ชันเก่า ⛔ หากยังใช้ Plasma 5 อาจไม่รองรับฟีเจอร์ใหม่เหล่านี้ ⛔ การอัปเดตจากซอร์สต้องมีความรู้ด้านการคอมไพล์ ⛔ การเปลี่ยนธีมอัตโนมัติอาจไม่ทำงานหากตั้งค่าผิด ‼️ คำแนะนำเพิ่มเติม ⛔ ใช้ KDE Neon เพื่อทดลอง Plasma 6.5 ได้ง่ายที่สุด ⛔ ตรวจสอบการตั้งค่าธีมและ wallpaper ให้ตรงกับช่วงเวลาที่ต้องการ ⛔ ลองใช้ฟีเจอร์ clipboard ปักหมุดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน https://news.itsfoss.com/kde-plasma-6-5-release/

🗃️ “สร้างฐานข้อมูลของคุณเอง! คู่มือสร้าง Key-Value Database ตั้งแต่ศูนย์ – เข้าใจง่าย พร้อมแนวคิดระดับมืออาชีพ” บทความนี้จาก nan.fyi พาเราย้อนกลับไปตั้งคำถามว่า “ถ้าเราไม่รู้จักฐานข้อมูลเลย แล้วต้องสร้างมันขึ้นมาเอง จะเริ่มยังไง?” คำตอบคือเริ่มจากสิ่งที่เรียบง่ายที่สุด: ไฟล์ และแนวคิดของ key-value pair เหมือน object ใน JavaScript เริ่มต้นจากการเขียนข้อมูลลงไฟล์แบบง่าย ๆ เช่น db set 'hello' 'world' แล้วค้นหาด้วย db get 'hello' ซึ่งจะคืนค่า 'world' กลับมา แต่เมื่อข้อมูลมากขึ้น การอัปเดตและลบข้อมูลในไฟล์จะเริ่มช้า เพราะต้องเลื่อนข้อมูลทั้งหมดตาม byte ที่เปลี่ยน เพื่อแก้ปัญหานี้ บทความเสนอให้ใช้ ไฟล์แบบ append-only คือไม่แก้ไขข้อมูลเดิม แต่เพิ่มข้อมูลใหม่ลงท้ายไฟล์เสมอ และใช้ “tombstone” เพื่อระบุว่าข้อมูลถูกลบแล้ว เช่น db set 7 null แต่ไฟล์จะโตขึ้นเรื่อย ๆ จึงต้องมีระบบ compaction คือแบ่งไฟล์เป็น segment และค่อย ๆ ล้างข้อมูลที่ไม่จำเป็นออก แล้วรวมไฟล์ใหม่ให้เล็กลง ต่อมาเพื่อให้ค้นหาข้อมูลเร็วขึ้น ก็ต้องมี index โดยเก็บ offset ของแต่ละ key เพื่อชี้ตำแหน่งในไฟล์ ซึ่งช่วยให้ค้นหาเร็วขึ้นมาก แต่ก็แลกกับการเขียนข้อมูลที่ช้าลง สุดท้าย บทความแนะนำให้ใช้ Sorted String Tables (SST) และ LSM Trees ซึ่งเป็นโครงสร้างที่ใช้จริงในฐานข้อมูลระดับโลก เช่น LevelDB และ DynamoDB โดยใช้การจัดเรียงข้อมูลใน memory ก่อน แล้วค่อยเขียนลง disk พร้อม index เพื่อให้ค้นหาเร็วและเขียนได้ต่อเนื่อง ✅ แนวคิดพื้นฐานของ Key-Value Database ➡️ ใช้ไฟล์เก็บข้อมูลแบบ key-value ➡️ ค้นหาด้วยการวนลูปหา key ที่ตรง ➡️ อัปเดตและลบข้อมูลทำได้ แต่ช้าเมื่อข้อมูลเยอะ ✅ การปรับปรุงด้วยไฟล์แบบ append-only ➡️ เพิ่มข้อมูลใหม่ลงท้ายไฟล์เสมอ ➡️ ใช้ tombstone เพื่อระบุการลบ ➡️ ค้นหาค่าล่าสุดของ key แทนค่าตัวแรก ✅ การจัดการขนาดไฟล์ด้วย compaction ➡️ แบ่งไฟล์เป็น segment ➡️ ล้างข้อมูลที่ล้าสมัยหรือถูกลบ ➡️ รวมไฟล์ใหม่ให้เล็กลงและมีข้อมูลล่าสุดเท่านั้น ✅ การเพิ่มประสิทธิภาพด้วย index ➡️ เก็บ offset ของ key เพื่อค้นหาเร็วขึ้น ➡️ ใช้ hash table ใน memory สำหรับ index ➡️ แลกกับการเขียนข้อมูลที่ช้าลง ✅ การจัดเรียงข้อมูลด้วย SST และ LSM Tree ➡️ จัดเรียงข้อมูลใน memory ก่อนเขียนลง disk ➡️ ใช้ skip list หรือ binary search tree สำหรับการจัดเรียง ➡️ เขียนลงไฟล์แบบ append-only พร้อม backup ➡️ ใช้ index เพื่อค้นหาในไฟล์ที่ถูกจัดเรียงแล้ว ➡️ เป็นโครงสร้างที่ใช้ใน LevelDB และ DynamoDB https://www.nan.fyi/database

🇨🇳 “จีนโชว์นวัตกรรมชิปครั้งใหญ่ – เปิดตัวเครื่อง Lithography, EDA และวัสดุ EUV ฝีมือคนจีนล้วน!” ในงาน WeSemiBay Semiconductor Ecosystem Expo ที่เมืองเซินเจิ้น ประเทศจีน บริษัทจีนหลายแห่งได้เปิดตัวเทคโนโลยีใหม่ด้านการผลิตชิปที่น่าทึ่งมาก โดยมีเป้าหมายเพื่อผลักดันความสามารถในการผลิตชิปแบบพึ่งพาตนเองให้ได้เต็มรูปแบบ บริษัท Amies Technologies ซึ่งเป็นบริษัทลูกของ SMEE (Shanghai Micro Electronics Equipment) ได้เปิดตัวเครื่อง Lithography สำหรับสารกึ่งตัวนำแบบ compound เช่น GaAs, GaN และ InP รวมถึงระบบ laser annealing และเครื่องตรวจสอบ wafer ขั้นสูง โดย Amies เพิ่งก่อตั้งเมื่อต้นปี 2025 แต่สามารถส่งมอบเครื่อง Lithography ไปแล้วกว่า 500 เครื่อง อีกด้านหนึ่ง SiCarrier ซึ่งได้รับการสนับสนุนจาก Huawei และรัฐบาลจีน ได้เปิดตัวซอฟต์แวร์ออกแบบชิป (EDA tools) ที่พัฒนาเองทั้งหมด โดยอ้างว่าสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบได้ถึง 30% และลดเวลาในการพัฒนา hardware ลง 40% เมื่อเทียบกับเครื่องมือจาก Cadence, Synopsys และ Siemens ที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือ Skyverse Technology ซึ่งเป็นบริษัทลูกของ SiCarrier ได้เปิดตัววัสดุ photoresist ที่สามารถใช้กับ EUV lithography ได้ แม้จีนจะยังไม่มีเครื่อง EUV จาก ASML ก็ตาม โดยวัสดุนี้ใช้เคมี tin-oxide metal-cluster และสามารถสร้างลวดลายระดับ 3nm–50nm ได้ ซึ่งใกล้เคียงกับวัสดุจาก JSR ที่ใช้ในระบบ EUV จริง นอกจากนี้ Long Sight ซึ่งเป็นอีกบริษัทลูกของ SiCarrier ก็เปิดตัวออสซิลโลสโคปแบบ real-time ที่ทำงานได้ถึง 90GHz ซึ่งสูงกว่ารุ่นก่อนหน้าของจีนถึง 5 เท่า และสามารถใช้วิเคราะห์สัญญาณในชิประดับ 3nm และ 5nm ได้ ✅ นวัตกรรมจาก Amies Technologies ➡️ เครื่อง Lithography สำหรับ GaAs, GaN, InP ➡️ ระบบ laser annealing และ wafer inspection ➡️ ส่งมอบเครื่องไปแล้วกว่า 500 เครื่องในปีแรก ✅ นวัตกรรมจาก SiCarrier ➡️ ซอฟต์แวร์ EDA พัฒนาเองทั้งหมด ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบ 30% ➡️ ลดเวลา hardware development 40% ➡️ มีวิศวกรใช้งานแล้วกว่า 20,000 คน ➡️ ความสามารถด้าน EDA ยังต่ำกว่า 10% ของการพึ่งพาตนเอง ✅ วัสดุ EUV จาก Skyverse Technology ➡️ photoresist ใช้เคมี tin-oxide metal-cluster ➡️ สร้างลวดลายระดับ 3nm–50nm ➡️ แม้ไม่มีเครื่อง EUV แต่วัสดุพร้อมแล้ว ➡️ มีการจดสิทธิบัตรหลายฉบับ ➡️ รายชื่อผู้คิดค้นส่วนใหญ่ไม่เปิดเผย ✅ อุปกรณ์วิเคราะห์จาก Long Sight ➡️ ออสซิลโลสโคป real-time 90GHz ➡️ ใช้กับชิประดับ 3nm และ 5nm ได้ ➡️ เหมาะกับโรงงาน SMIC และ Huawei ในอนาคต https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/chinese-companies-unveil-a-swathe-of-breakthrough-chipmaking-innovations-at-tradeshow-chipmaking-lithography-tools-software-design-tools-and-resists-all-on-display-as-the-nation-pursues-self-sufficiency

🧠 “DeepSeek-OCR เปลี่ยนข้อความเป็นภาพ ลดการใช้ทรัพยากร AI ได้ถึง 20 เท่า – เปิดทางสู่โมเดลยักษ์ราคาประหยัด!” DeepSeek AI จากจีนเปิดตัวโมเดลใหม่ชื่อว่า “DeepSeek-OCR” ที่ใช้เทคนิคสุดล้ำในการจัดการข้อความจำนวนมาก โดยแทนที่จะป้อนข้อความเข้าโมเดลโดยตรง พวกเขาเลือก “แปลงข้อความเป็นภาพ” ก่อน แล้วค่อยให้โมเดลตีความจากภาพนั้นอีกที ฟังดูย้อนยุค แต่ผลลัพธ์กลับน่าทึ่ง เพราะวิธีนี้ช่วยลดจำนวน token ที่ต้องใช้ในการประมวลผลได้ถึง 7–20 เท่า! ซึ่งหมายความว่าโมเดลสามารถจัดการข้อมูลปริมาณมหาศาลได้โดยใช้ทรัพยากรน้อยลงมาก ทั้งในด้านเวลาและค่าใช้จ่าย ระบบนี้ประกอบด้วยสองส่วนหลัก: 💻 DeepEncoder: แปลงข้อความเป็นภาพความละเอียดสูง 💻 DeepSeek3B-MoE-A570M: ทำหน้าที่ตีความภาพเหล่านั้นกลับมาเป็นข้อมูลที่เข้าใจได้ เทคนิคนี้เหมาะมากกับข้อมูลที่เป็นตาราง กราฟ หรือเอกสารที่มีโครงสร้างซับซ้อน เช่น ข้อมูลทางการเงิน วิทยาศาสตร์ หรือการแพทย์ โดยเฉพาะในงานที่ต้องใช้ context ยาว ๆ ในการทดสอบ benchmark พบว่า ถ้าลด token น้อยกว่า 10 เท่า ความแม่นยำยังอยู่ที่ 97% แต่ถ้าลดถึง 20 เท่า ความแม่นยำจะลดลงเหลือ 60% ซึ่งแสดงให้เห็นว่ามีจุดสมดุลที่ต้องเลือกให้เหมาะกับงาน DeepSeek-OCR ยังถูกเสนอให้ใช้ในการสร้าง training data สำหรับโมเดลในอนาคต เพราะสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้เร็วขึ้น แม้จะมีความเสี่ยงเรื่องความแม่นยำที่ลดลงเล็กน้อย ✅ จุดเด่นของ DeepSeek-OCR ➡️ แปลงข้อความเป็นภาพก่อนป้อนเข้าโมเดล ➡️ ลดการใช้ token ได้ถึง 7–20 เท่า ➡️ ใช้ DeepEncoder และ DeepSeek3B-MoE-A570M ร่วมกัน ➡️ เหมาะกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ตาราง กราฟ เอกสาร ➡️ ช่วยลดต้นทุนและเวลาในการประมวลผลโมเดลขนาดใหญ่ ➡️ ใช้ได้ดีในงานที่ต้องการ context ยาว เช่น LLM ✅ ผลการทดสอบและการใช้งาน ➡️ ลด token <10 เท่า → ความแม่นยำ 97% ➡️ ลด token 20 เท่า → ความแม่นยำลดเหลือ 60% ➡️ มีจุดสมดุลระหว่างการลดต้นทุนและความแม่นยำ ➡️ เสนอให้ใช้สร้าง training data สำหรับโมเดลในอนาคต ➡️ เหมาะกับงานด้านการเงิน วิทยาศาสตร์ และการแพทย์ ✅ ความเคลื่อนไหวของ DeepSeek ➡️ เป็นโมเดลจากจีนที่สร้างความฮือฮาในปี 2025 ➡️ ใช้ทรัพยากรน้อยกว่า ChatGPT และ Gemini ➡️ เปิดให้ใช้งานผ่าน Hugging Face และ GitHub ➡️ พัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/new-deepseek-model-drastically-reduces-resource-usage-by-converting-text-and-documents-into-images-vision-text-compression-uses-up-to-20-times-fewer-tokens

🔬 “TSMC เลือกใช้ Photomask Pellicles แทนเครื่อง High-NA EUV – เดินเกมประหยัดต้นทุนสำหรับชิป 1.4nm และ 1nm” TSMC บริษัทผลิตชิปอันดับหนึ่งของโลก กำลังเตรียมเข้าสู่ยุคการผลิตระดับ 1.4nm และ 1nm ซึ่งถือว่าเป็นเทคโนโลยีที่ล้ำหน้าที่สุดในปัจจุบัน โดยทั่วไปแล้ว การผลิตระดับนี้จะต้องใช้เครื่อง High-NA EUV จาก ASML ที่มีราคาสูงถึง $400 ล้านต่อเครื่อง แต่ TSMC กลับเลือกใช้วิธีที่ต่างออกไป นั่นคือการใช้ “Photomask Pellicles” แทน Pellicle คือแผ่นฟิล์มบาง ๆ ที่ติดอยู่บน photomask เพื่อป้องกันฝุ่นและสิ่งปนเปื้อนระหว่างการยิงแสง EUV ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นมากเมื่อเข้าสู่ระดับ sub-2nm เพราะการยิงแสงต้องแม่นยำสุด ๆ และ photomask จะถูกใช้งานบ่อยขึ้น ทำให้โอกาสเกิดความเสียหายสูงขึ้นตามไปด้วย TSMC มองว่าการใช้ pellicle แม้จะมีความซับซ้อนและต้องผ่านการทดลองหลายครั้ง แต่ก็เป็นทางเลือกที่คุ้มค่ากว่าการลงทุนซื้อเครื่อง High-NA EUV ที่แพงและผลิตได้จำกัด (ASML ผลิตได้แค่ 5–6 เครื่องต่อปี) โดย TSMC ได้เริ่มวิจัยและพัฒนา pellicle สำหรับ 1.4nm ที่โรงงาน Hsinchu และเตรียมใช้จริงในปี 2028 แม้จะมีความเสี่ยงเรื่อง yield และความแม่นยำ แต่ TSMC เชื่อว่าการใช้ pellicle จะช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความยืดหยุ่นในการผลิตได้มากกว่าในระยะยาว โดยเฉพาะเมื่อความต้องการจากลูกค้าอย่าง Apple เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ✅ กลยุทธ์ของ TSMC สำหรับชิประดับ 1.4nm และ 1nm ➡️ เลือกใช้ Photomask Pellicles แทนเครื่อง High-NA EUV ➡️ ลดต้นทุนจากการไม่ต้องซื้อเครื่องราคา $400 ล้าน ➡️ เริ่มวิจัย pellicle ที่โรงงาน Hsinchu ➡️ เตรียมใช้จริงในปี 2028 สำหรับกระบวนการ A14 และ A10 ➡️ Pellicle ช่วยป้องกันฝุ่นและสิ่งปนเปื้อนระหว่างยิงแสง ➡️ เพิ่มความยืดหยุ่นในการผลิตและลดความเสียหายของ photomask ➡️ รองรับความต้องการจากลูกค้า เช่น Apple ที่ใช้ชิปขั้นสูง ✅ ข้อได้เปรียบเชิงธุรกิจ ➡️ ASML ผลิตเครื่อง High-NA EUV ได้จำกัด (5–6 เครื่องต่อปี) ➡️ TSMC ลงทุนกว่า NT$1.5 ล้านล้าน (~$49 พันล้าน) สำหรับการพัฒนา ➡️ ใช้แนวทาง “trial and error” เพื่อปรับปรุง yield ➡️ มีแผนใช้ EUV แบบมาตรฐานร่วมกับ pellicle เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ https://wccftech.com/tsmc-to-use-photomask-pellicles-instead-of-high-na-euv-machines-for-1-4nm-and-1nm-processes/

🚀 “Intel Core Ultra 200S Plus หลุดสเปก! Arrow Lake Refresh แรงทะลุชาร์ต – พร้อมชน Ryzen Zen 5” Intel เตรียมเปิดตัวซีพียูรุ่นใหม่ในตระกูล Core Ultra 200S Plus ที่ใช้ชื่อว่า “Arrow Lake Refresh” ซึ่งจะเปิดตัวต้นปี 2026 โดยมีสองรุ่นที่หลุดข้อมูลออกมาแล้ว คือ Core Ultra 9 290K Plus และ Core Ultra 7 270K Plus จุดเด่นของซีรีส์นี้คือการเพิ่มจำนวนคอร์ในบางรุ่น และเพิ่มความเร็วสัญญาณนาฬิกาในรุ่นอื่น ๆ โดยยังใช้ซ็อกเก็ต LGA 1851 เหมือนเดิม พร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่เรียกว่า “200S Plus Boost” เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้สูสีกับ Ryzen Zen 5 จาก AMD Core Ultra 7 270K Plus มี 24 คอร์ (8 Performance + 16 Efficient) มากกว่ารุ่นก่อนหน้า 265K ที่มีแค่ 20 คอร์ พร้อมแคช L3 ขนาด 36MB และความเร็วบูสต์ที่ 5.50GHz เท่ากับรุ่นเดิม แต่ประสิทธิภาพโดยรวมดีขึ้น โดยทำคะแนน Geekbench 6 ได้ 3205 คะแนนแบบ single-core และ 22,206 คะแนนแบบ multi-core ซึ่งใกล้เคียงกับรุ่นท็อปอย่าง Core Ultra 9 285K ส่วน Core Ultra 9 290K Plus ยังไม่มีข้อมูลเต็ม แต่คาดว่าจะใช้คอนฟิก 24 คอร์เหมือนเดิม เพิ่มความเร็วและ TDP เพื่อดันประสิทธิภาพให้สูงขึ้นอีก ทั้งสองรุ่นถูกทดสอบในระบบ OEM ของ Lenovo ที่ใช้แรม DDR5 48GB ความเร็ว 7200MT/s และการ์ดจอ RTX 5090D ซึ่งเป็นสเปกระดับสูงที่ช่วยให้ซีพียูแสดงศักยภาพได้เต็มที่ Intel ยังมีแผนเปิดตัว Nova Lake-S ในปีหน้า ซึ่งจะใช้ซ็อกเก็ตใหม่ LGA 1954 และเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในสายเดสก์ท็อป ✅ สเปกและประสิทธิภาพของ Arrow Lake Refresh ➡️ Core Ultra 7 270K Plus มี 24 คอร์ (8P + 16E) ➡️ เพิ่มจากรุ่นก่อนหน้า 265K ที่มี 20 คอร์ ➡️ แคช L3 ขนาด 36MB มากกว่ารุ่นเดิม ➡️ ความเร็วบูสต์ 5.50GHz เท่ากับรุ่นก่อน ➡️ คะแนน Geekbench 6: 3205 (ST) และ 22,206 (MT) ➡️ ทดสอบในระบบ Lenovo OEM พร้อมแรม DDR5 7200MT/s ➡️ ใช้ซ็อกเก็ต LGA 1851 เหมือนรุ่นก่อน ➡️ มีฟีเจอร์ใหม่ “200S Plus Boost” เพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ Core Ultra 9 290K Plus คาดว่าจะเพิ่มความเร็วและ TDP ➡️ เตรียมเปิดตัวต้นปี 2026 ✅ แผนอนาคตของ Intel ➡️ เตรียมเปิดตัว Nova Lake-S ในปีหน้า ➡️ ใช้ซ็อกเก็ตใหม่ LGA 1954 ➡️ เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในสายเดสก์ท็อป ➡️ Arrow Lake Refresh อาจเป็นรุ่นสุดท้ายของ LGA 1851 https://wccftech.com/intel-core-ultra-200s-plus-arrow-lake-refresh-cpus-leak-9-290k-plus-7-270k-plus-benchmark/

🌊 “ญี่ปุ่นเปิดโรงไฟฟ้าออสโมติกแห่งแรกในเอเชีย — ใช้พลังงานจากการพบกันของน้ำจืดและน้ำทะเล” — เมื่อธรรมชาติกลายเป็นแหล่งพลังงานที่เชื่อถือได้ทั้งกลางวันและกลางคืน เมืองฟุกุโอกะ ประเทศญี่ปุ่น ได้เปิดตัวโรงไฟฟ้าออสโมติก (osmotic power plant) แห่งแรกในเอเชีย ซึ่งเป็นโรงงานขนาดใหญ่ที่ใช้พลังงานจากการพบกันของน้ำจืดและน้ำทะเล — ไม่ใช่แค่การทดลอง แต่เป็นระบบที่ใช้งานจริง โดยสามารถผลิตไฟฟ้าได้ประมาณ 880,000 กิโลวัตต์-ชั่วโมงต่อปี เพียงพอสำหรับบ้านญี่ปุ่นประมาณ 220 หลัง หลักการทำงานของระบบนี้คือการใช้ “ออสโมซิส” ซึ่งเป็นกระบวนการธรรมชาติที่น้ำจืดจะซึมผ่านเยื่อบางไปยังฝั่งน้ำเค็มเพื่อปรับสมดุลความเข้มข้นของเกลือ ความดันที่เกิดขึ้นจากการเคลื่อนที่นี้จะถูกนำไปหมุนกังหันเพื่อผลิตไฟฟ้า — คล้ายกับการใช้พลังงานน้ำ แต่ไม่ต้องพึ่งพาสภาพอากาศ จุดเด่นของระบบนี้คือความต่อเนื่อง: แม่น้ำไม่หยุดไหลลงทะเล ทำให้โรงไฟฟ้าสามารถทำงานได้ทั้งกลางวันและกลางคืน โดยไม่ต้องรอแดดหรือลม โรงงานยังใช้ “น้ำเกลือเข้มข้น” ที่เหลือจากโรงกรองน้ำทะเล (desalination plant) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของระบบ — กลายเป็นวงจรพลังงานแบบหมุนเวียนที่ทั้งผลิตน้ำดื่มและไฟฟ้าไปพร้อมกัน แม้จะยังมีข้อจำกัดด้านประสิทธิภาพ เช่น การสูญเสียพลังงานจากแรงเสียดทานและการใช้พลังงานในการสูบน้ำ แต่เทคโนโลยีกำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่อง เช่น การใช้เยื่อกรองที่ดีขึ้นและปั๊มที่ใช้พลังงานต่ำ ✅ ญี่ปุ่นเปิดโรงไฟฟ้าออสโมติกแห่งแรกในเอเชีย ➡️ ตั้งอยู่ที่เมืองฟุกุโอกะ ใช้งานจริง ไม่ใช่แค่การทดลอง ✅ ใช้พลังงานจากการพบกันของน้ำจืดและน้ำทะเล ➡️ อาศัยหลักการออสโมซิสเพื่อสร้างแรงดัน ✅ ผลิตไฟฟ้าได้ประมาณ 880,000 กิโลวัตต์-ชั่วโมงต่อปี ➡️ เพียงพอสำหรับบ้านประมาณ 220 หลัง ✅ ใช้น้ำเกลือเข้มข้นจากโรงกรองน้ำทะเลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ สร้างระบบพลังงานแบบหมุนเวียน ✅ ระบบสามารถทำงานได้ทั้งกลางวันและกลางคืน ➡️ ไม่ต้องพึ่งพาแดดหรือลม ✅ มีการพัฒนาเยื่อกรองและปั๊มพลังงานต่ำเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ลดการสูญเสียพลังงานจากแรงเสียดทาน https://www.slashgear.com/1997354/japan-fukuoka-osmotic-power-plant-uses-seawater-tech-explained/

🌐 “Flint เปิดตัวเว็บไซต์อัตโนมัติ—สร้างเนื้อหาและปรับแต่งตัวเองโดยไม่ต้องมีมนุษย์” ลองจินตนาการว่าเว็บไซต์ของคุณสามารถสร้างหน้าใหม่ ปรับแต่งดีไซน์ และเพิ่มประสิทธิภาพ SEO ได้เองโดยไม่ต้องมีทีมงาน—นี่คือแนวคิดของ Flint สตาร์ทอัพที่เพิ่งเปิดตัวแพลตฟอร์มสร้างเว็บไซต์อัตโนมัติเต็มรูปแบบ โดยใช้ AI เป็นแกนกลางในการจัดการทุกอย่าง ตั้งแต่การออกแบบไปจนถึงการเผยแพร่ ผู้ใช้เพียงแค่อัปโหลด content brief และลิงก์เว็บไซต์เดิม Flint จะวิเคราะห์ดีไซน์ของแบรนด์ แล้วสร้างหน้าเว็บใหม่ที่พร้อมใช้งานทันทีบนโดเมนจริง โดยไม่ต้องเขียนโค้ดหรือจัดการ CMS ใด ๆ Flint ได้รับเงินลงทุน $5 ล้านจาก Accel, Sheryl Sandberg’s venture fund และ Neo เพื่อขยายการพัฒนา AI และระบบออกแบบอัตโนมัติ พร้อมเปิดให้ลงทะเบียนเข้าร่วมเบต้าแล้ว ✅ แนวคิดของ Flint ➡️ สร้างเว็บไซต์ที่สามารถอัปเดตและปรับแต่งตัวเองโดยอัตโนมัติ ➡️ ใช้ AI วิเคราะห์ดีไซน์และเนื้อหาเพื่อสร้างหน้าเว็บใหม่ ➡️ ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือใช้ CMS ✅ วิธีการทำงาน ➡️ ผู้ใช้ส่ง content brief และลิงก์เว็บไซต์เดิม ➡️ Flint สร้างหน้าเปรียบเทียบ, landing page และ SEO content ➡️ เผยแพร่หน้าเว็บโดยตรงบนโดเมนของผู้ใช้ ✅ เทคโนโลยีเบื้องหลัง ➡️ ใช้ระบบ piezo haptic และ force sensing matrix สำหรับ UX ➡️ รองรับ deep-click zones และ gesture เฉพาะแอป ➡️ มีโปรไฟล์สำเร็จรูปสำหรับแอปยอดนิยม เช่น Photoshop, Office, Figma ✅ การลงทุนและการเปิดตัว ➡️ ได้รับเงินลงทุน $5 ล้านจาก Accel และ Sheryl Sandberg ➡️ เปิดให้ลงทะเบียนเข้าร่วมเบต้าแล้ว ➡️ มีแผนขยายไปยังระบบ AI-driven design engineering ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ ข้อมูล SEO และ conversion ยังมาจากการรายงานภายในของบริษัท ⛔ ยังไม่มีการเปิดเผยว่า Google จะจัดอันดับเว็บไซต์ที่ปรับตัวเองอย่างไร ⛔ ความโปร่งใสและการควบคุมอาจเป็นประเด็นในระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ https://www.techradar.com/pro/new-startup-wants-to-build-self-updating-autonomous-websites-that-generate-content-and-optimize-themselves-without-human-intervention-i-wonder-what-google-will-make-of-this

🎧 "เสียงที่ช่วยเยียวยา: เครื่องสร้างเสียง Neuromodulator สำหรับผู้มีอาการหูอื้อ (Tinnitus)" เว็บไซต์ myNoise ได้เปิดตัวเครื่องมือที่ไม่ธรรมดา—Tinnitus Neuromodulator ซึ่งเป็นเครื่องสร้างเสียงที่ออกแบบมาเพื่อช่วยบรรเทาอาการหูอื้อ (Tinnitus) โดยใช้หลักการ neuromodulation ร่วมกับการปรับแต่งเสียงเฉพาะบุคคล เครื่องมือนี้เกิดจากความร่วมมือระหว่าง Steve Harrison ผู้สร้าง Tinnitus Works และ Stéphane Pigeon ผู้ก่อตั้ง myNoise โดยผสมผสานลำดับเสียงที่ออกแบบมาเฉพาะกับระบบเสียงของ myNoise เพื่อให้ผู้ใช้สามารถปรับแต่งเสียงให้ตรงกับอาการของตนเองได้อย่างละเอียด ผู้ใช้สามารถเริ่มต้นด้วยการตั้งค่าทุกตัวเลื่อนไว้ที่ศูนย์ แล้วค่อย ๆ ปรับตามโทนเสียงที่ตนเองได้ยินจากอาการหูอื้อ โดยเน้นให้เสียงกลมกลืนกับเสียงรบกวนในหู ไม่ใช่กลบเสียงทั้งหมด ซึ่งช่วยลดความเครียดและสร้างสภาวะผ่อนคลายได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ จุดเด่นของ Tinnitus Neuromodulator ➡️ เป็นผลจากความร่วมมือระหว่าง Steve Harrison และ Stéphane Pigeon ➡️ ใช้เทคนิค neuromodulation ผสมกับระบบเสียงของ myNoise ➡️ ปรับแต่งเสียงได้ละเอียดตามอาการเฉพาะบุคคล ✅ วิธีการใช้งาน ➡️ เริ่มต้นด้วยการตั้งค่าทุกตัวเลื่อนไว้ที่ศูนย์ ➡️ ปรับตัวเลื่อนที่ตรงกับโทนเสียงของอาการหูอื้อ ➡️ ใช้ระดับเสียงต่ำพอให้กลมกลืนกับเสียงในหู ➡️ สามารถเปิดหลายตัวเลื่อนพร้อมกันเพื่อสร้างเสียงที่ซับซ้อน ➡️ ใช้ฟีเจอร์ Animation เพื่อเพิ่มความหลากหลายของเสียง ✅ แนวคิดการใช้งาน ➡️ ไม่จำเป็นต้องกลบเสียงหูอื้อทั้งหมด ➡️ มองเสียงหูอื้อเป็นส่วนหนึ่งของประสบการณ์เสียง ➡️ ใช้แนวทางแบบ mindfulness เพื่อสร้างความสงบ ✅ ฟีเจอร์เสริม ➡️ มี presets ให้เลือก เช่น Neural Hack, Dreamesque, Sinescape ➡️ ปรับความกว้างของเสียง (Stereo Width) และความเร็วของเสียง (Tape Speed) ➡️ รองรับการบันทึกและแชร์การตั้งค่าเสียง ➡️ มีโหมด Guided Meditation สำหรับการผ่อนคลาย ‼️ คำเตือนในการใช้งาน ⛔ ไม่ใช่ทุกคนจะได้รับผลลัพธ์เหมือนกัน ⛔ บางคนอาจรู้สึกไม่สบายจากเสียงบางประเภท ⛔ ควรใช้ระดับเสียงต่ำเพื่อหลีกเลี่ยงความล้าทางการได้ยิน ✅ ความเห็นจากผู้ใช้ ➡️ หลายคนรายงานว่าอาการหูอื้อลดลงหลังใช้งาน ➡️ บางคนรู้สึกถึง “ความเงียบที่แท้จริง” หลังถอดหูฟัง ➡️ มีผู้ใช้ที่ไม่มีอาการหูอื้อแต่ใช้เพื่อช่วยโฟกัสหรือผ่อนคลาย ➡️ เสียงที่แปลกและหลากหลายช่วยสร้างประสบการณ์ใหม่ในการฟัง 📎 สาระเพิ่มเติมจากภายนอก: ✅ หลักการ neuromodulation ในการบำบัด Tinnitus ➡️ ใช้เสียงเพื่อกระตุ้นระบบประสาทให้ปรับการรับรู้เสียงรบกวน ➡️ ช่วยลดการตอบสนองทางอารมณ์ต่อเสียงหูอื้อ ✅ ความสำคัญของการปรับแต่งเสียงเฉพาะบุคคล ➡️ อาการหูอื้อมีความแตกต่างกันในแต่ละคน ➡️ การปรับเสียงให้ตรงกับความถี่ของอาการช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการบรรเทา https://mynoise.net/NoiseMachines/neuromodulationTonesGenerator.php

🖇️ "Kubernetes 1 ล้านโหนด: ภารกิจสุดโหดที่กลายเป็นจริง" ลองจินตนาการถึง Kubernetes cluster ที่มีถึง 1 ล้านโหนด—ไม่ใช่แค่แนวคิด แต่เป็นการทดลองจริงที่ผลักดันขีดจำกัดของระบบ cloud-native ที่ทรงพลังที่สุดในโลกใบนี้! โครงการ “k8s-1m” โดยผู้เชี่ยวชาญจาก OpenAI และอดีตผู้ร่วมเขียนบทความชื่อดังเรื่องการขยาย Kubernetes สู่ 7,500 โหนด ได้กลับมาอีกครั้ง พร้อมเป้าหมายใหม่ที่ทะเยอทะยานกว่าเดิม: สร้าง cluster ที่มี 1 ล้านโหนดและสามารถจัดการ workload ได้จริง เบื้องหลังความสำเร็จนี้คือการแก้ปัญหาทางเทคนิคระดับมหากาพย์ ตั้งแต่การจัดการ IP ด้วย IPv6, การออกแบบระบบ etcd ใหม่ให้รองรับการเขียนระดับแสนครั้งต่อวินาที, ไปจนถึงการสร้าง distributed scheduler ที่สามารถจัดสรร 1 ล้าน pods ได้ภายใน 1 นาที แม้จะไม่ใช่ระบบที่พร้อมใช้งานใน production แต่โครงการนี้ได้เปิดเผยขีดจำกัดที่แท้จริงของ Kubernetes และเสนอแนวทางใหม่ในการออกแบบระบบ cloud-native ที่สามารถรองรับ workload ขนาดมหาศาลได้ในอนาคต สรุปเนื้อหาจากโครงการ k8s-1m: ✅ เป้าหมายของโครงการ ➡️ สร้าง Kubernetes cluster ที่มี 1 ล้านโหนด ➡️ ทดสอบขีดจำกัดของระบบ cloud-native ➡️ ไม่เน้นการใช้งานเชิงพาณิชย์ แต่เพื่อการวิจัยและแรงบันดาลใจ ✅ ปัญหาหลักที่ต้องแก้ ➡️ ประสิทธิภาพของ etcd ที่เป็นคอขวด ➡️ ความสามารถของ kube-apiserver ในการจัดการ watch cache ➡️ การจัดการ IP address ด้วย IPv6 ➡️ การออกแบบ scheduler ให้กระจายโหลดได้ ✅ เทคนิคที่ใช้ในระบบเครือข่าย ➡️ ใช้ IPv6 แทน IPv4 เพื่อรองรับ IP จำนวนมหาศาล ➡️ สร้าง bridge สำหรับ pod interfaces เพื่อจัดการ MAC address ➡️ ใช้ WireGuard เป็น NAT64 gateway สำหรับบริการที่รองรับเฉพาะ IPv4 ‼️ ข้อจำกัดด้านความปลอดภัย ⛔ ไม่ใช้ network policies ระหว่าง workloads เพราะมี prefix มากเกินไป ⛔ ไม่ใช้ firewall ครอบคลุมทุก prefix แต่ใช้ TLS และการจำกัดพอร์ตแทน ✅ การจัดการ state ด้วย mem_etcd ➡️ สร้าง etcd ใหม่ที่เขียนด้วย Rust ชื่อ mem_etcd ➡️ ลดการใช้ fsync เพื่อเพิ่ม throughput ➡️ ใช้ hash map และ B-tree แยกตาม resource kind ➡️ รองรับการเขียนระดับล้านครั้งต่อวินาที ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับ durability ⛔ ลดระดับความทนทานของข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ⛔ ไม่ใช้ etcd replicas ในบางกรณีเพื่อหลีกเลี่ยงการลด throughput ✅ การออกแบบ scheduler แบบกระจาย ➡️ ใช้แนวคิด scatter-gather เพื่อกระจายการคำนวณ ➡️ ใช้ relays หลายระดับเพื่อกระจาย pod ไปยัง schedulers ➡️ ใช้ ValidatingWebhook แทน watch stream เพื่อรับ pod ใหม่เร็วขึ้น ‼️ ปัญหา long-tail latency ⛔ บาง scheduler ช้ากว่าค่าเฉลี่ย ทำให้ระบบรอ ⛔ ใช้เทคนิค pinned CPUs และปรับ GC เพื่อลดความล่าช้า ⛔ ตัดสินใจไม่รอ scheduler ที่ช้าเกินไป ✅ ผลการทดลอง ➡️ สามารถจัดสรร 1 ล้าน pods ได้ในเวลาประมาณ 1 นาที ➡️ mem_etcd รองรับ 100K–125K requests/sec ➡️ kube-apiserver รองรับ 100K lease updates/sec ➡️ ระบบใช้ RAM และ CPU อย่างมีประสิทธิภาพ ‼️ ข้อจำกัดของภาษา Go ⛔ GC ของ Go เป็นคอขวดหลักในการจัดการ object จำนวนมาก ⛔ การเพิ่ม kube-apiserver replicas ไม่ช่วยลด GC load ✅ ข้อสรุปจากโครงการ ➡️ ขนาด cluster ไม่สำคัญเท่ากับอัตราการเขียนของ resource kind ➡️ Lease updates เป็นภาระหลักของระบบ ➡️ การแยก etcd ตาม resource kind ช่วยเพิ่ม scalability ➡️ การเปลี่ยน backend ของ etcd และปรับ watch cache ช่วยรองรับ 1 ล้านโหนด https://bchess.github.io/k8s-1m/

🖼️ “digiKam 8.8 เพิ่มฟีเจอร์ใช้โปรไฟล์สีจอภาพอัตโนมัติบน Wayland” — เมื่อการจัดการภาพถ่ายก้าวสู่ความแม่นยำระดับมืออาชีพ digiKam 8.8 ซึ่งเป็นแอปจัดการภาพถ่ายแบบโอเพ่นซอร์ส ได้เปิดตัวพร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจ โดยเฉพาะการรองรับการใช้โปรไฟล์สีของจอภาพแบบอัตโนมัติบนระบบ Wayland ซึ่งช่วยให้การแสดงผลภาพมีความเที่ยงตรงมากขึ้น โดยไม่ต้องตั้งค่าด้วยตนเอง นอกจากนั้นยังมีการปรับปรุงหลายด้าน เช่น: 👍 รองรับการแสดงจุดโฟกัสของกล้อง FujiFilm และ Olympus/OM Systems ในโหมด Preview 👍 เพิ่มเครื่องมือเบลอพื้นหลังแบบค่อยเป็นค่อยไปใน Image Editor 👍 อัปเดตปลั๊กอิน G’MIC-Qt เป็นเวอร์ชัน 3.6 เพื่อเพิ่มความสามารถในการประมวลผลภาพ 👍 ปรับปรุงระบบแจ้งเตือน (Progress Manager) ให้ใช้ native desktop notifications บน Linux, macOS และ Windows 👍 แก้ปัญหาความเสถียรใน Wayland และ Windows 11 👍 รองรับ Qt 6.10 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความเข้ากันได้กับระบบปฏิบัติการใหม่ 👍 ปรับปรุงการจัดการแท็ก, การแสดง thumbnail, การเลือกภาษา และการแปลเป็น 61 ภาษา ผู้ใช้สามารถดาวน์โหลด digiKam 8.8 ได้ในรูปแบบ AppImage ซึ่งสามารถรันได้บน Linux ทุกดิสโทรโดยไม่ต้องติดตั้ง หรือเลือกติดตั้งผ่าน repository หรือ Flatpak จาก Flathub https://9to5linux.com/digikam-8-8-adds-support-to-automatically-use-monitor-color-profiles-on-wayland

🧠 “Neural Engine คืออะไร? ต่างจาก GPU อย่างไร?” — เมื่อชิป AI กลายเป็นหัวใจของอุปกรณ์ยุคใหม่ และ NPU คือผู้เล่นตัวจริง บทความจาก SlashGear อธิบายว่า Neural Engine หรือ NPU (Neural Processing Unit) คือชิปเฉพาะทางที่ออกแบบมาเพื่อเร่งการประมวลผลด้าน AI และ machine learning โดยเฉพาะ ต่างจาก CPU ที่เน้นงานเชิงตรรกะ และ GPU ที่เน้นงานกราฟิกและการคำนวณแบบขนาน Apple เป็นหนึ่งในบริษัทแรกที่นำ Neural Engine มาใช้ใน iPhone X ปี 2017 เพื่อช่วยงาน Face ID และการเรียนรู้ของ Siri ปัจจุบัน NPU ถูกฝังอยู่ในอุปกรณ์หลากหลาย เช่น สมาร์ตโฟน, แท็บเล็ต, คอมพิวเตอร์ และแม้แต่ IoT NPU มีจำนวนคอร์มากกว่า CPU และออกแบบมาเพื่อการคำนวณซ้ำ ๆ เช่น matrix multiplication ซึ่งเป็นหัวใจของ neural networks นอกจากนี้ยังมีหน่วยความจำในตัว (on-chip memory) เพื่อลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพ GPU ก็สามารถใช้ประมวลผล AI ได้เช่นกัน โดยเฉพาะในระดับ data center เช่นที่ OpenAI ใช้ GPU จาก NVIDIA และ AMD แต่ GPU ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อ AI โดยตรง จึงใช้พลังงานมากกว่าและมีประสิทธิภาพต่ำกว่า NPU ในงานเฉพาะทาง ในอุปกรณ์พกพา เช่น iPhone 16 หรือ Pixel 10 NPU ถูกใช้เพื่อรันฟีเจอร์ AI แบบ local เช่น live translation, image generation และ call transcribing โดยไม่ต้องพึ่ง cloud ✅ Neural Engine หรือ NPU คือชิปเฉพาะทางสำหรับงาน AI ➡️ เช่น Face ID, Siri, live translation, image generation ✅ NPU มีจำนวนคอร์มากกว่า CPU และออกแบบเพื่อ matrix multiplication ➡️ เหมาะกับงาน neural networks และ machine learning ✅ มีหน่วยความจำในตัวเพื่อลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ทำให้เร็วและประหยัดพลังงานกว่า GPU ✅ GPU ก็สามารถใช้ประมวลผล AI ได้ ➡️ โดยเฉพาะในระดับ data center เช่น OpenAI ใช้ GPU cluster ✅ GPU ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อ AI โดยตรง ➡️ ใช้พลังงานมากกว่าและมีประสิทธิภาพต่ำกว่า NPU ในงานเฉพาะทาง ✅ อุปกรณ์พกพาใช้ NPU เพื่อรันฟีเจอร์ AI แบบ local ➡️ ไม่ต้องพึ่ง cloud เช่น iPhone 16 และ Pixel 10 https://www.slashgear.com/1997513/what-is-a-neural-engine-how-npu-different-than-gpu/

🆔 “PostgreSQL 18 รองรับ UUIDv7 — เร็วขึ้น เรียงง่าย แต่ต้องระวังเรื่องความเป็นส่วนตัว” — เมื่อตัวระบุแบบใหม่ช่วยให้ฐานข้อมูลเร็วขึ้น แต่ก็เผยเวลาแบบไม่ตั้งใจ ในเวอร์ชัน 18 ของ PostgreSQL มีการเพิ่มการรองรับ UUIDv7 ซึ่งเป็นรูปแบบใหม่ของตัวระบุแบบไม่ซ้ำ (Universally Unique Identifier) ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาด้านประสิทธิภาพของ UUIDv4 ที่ใช้กันทั่วไป UUIDv4 เป็นแบบสุ่มทั้งหมด ทำให้การแทรกข้อมูลลงในฐานข้อมูลเกิดแบบกระจัดกระจาย ส่งผลให้ดัชนี B-tree แตกบ่อยและใช้แคชได้ไม่ดีนัก ขณะที่ UUIDv7 ใช้ timestamp เป็นส่วนสำคัญของโครงสร้าง ทำให้สามารถเรียงลำดับตามเวลาได้โดยธรรมชาติ ส่งผลให้การแทรกข้อมูลเป็นแบบต่อเนื่องและมีประสิทธิภาพสูงขึ้น บทความจาก Aiven สาธิตผ่าน “Crab Store” โดยเปรียบเทียบการแทรกข้อมูล 10,000 รายการระหว่าง UUIDv4 และ UUIDv7 พบว่า UUIDv7 ใช้เวลาน้อยกว่าและใช้ทรัพยากรระบบน้อยลงอย่างชัดเจน นอกจากนี้ UUIDv7 ยังสามารถใช้ได้ในหลายภาษา เช่น Python 3.14 ที่เพิ่งเพิ่มการรองรับในไลบรารีมาตรฐาน และมีโครงสร้างที่สอดคล้องกันระหว่างระบบ อย่างไรก็ตาม UUIDv7 มีข้อควรระวังด้านความเป็นส่วนตัว เพราะ timestamp ที่ฝังอยู่ใน UUID สามารถเผยเวลาสร้างข้อมูลได้ ซึ่งอาจนำไปสู่การวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้หรือการเชื่อมโยงข้อมูลโดยไม่ตั้งใจ ดังนั้นจึงแนะนำให้ใช้ UUIDv7 เฉพาะภายในระบบ และใช้ UUIDv4 สำหรับข้อมูลที่เปิดเผยต่อผู้ใช้ภายนอก ✅ PostgreSQL 18 รองรับ UUIDv7 เป็นครั้งแรก ➡️ ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาประสิทธิภาพของ UUIDv4 ✅ UUIDv7 ใช้ timestamp เป็นส่วนสำคัญของโครงสร้าง ➡️ ทำให้สามารถเรียงลำดับตามเวลาได้โดยธรรมชาติ ✅ การแทรกข้อมูลด้วย UUIDv7 มีประสิทธิภาพสูงกว่า UUIDv4 ➡️ ลดการแตกของดัชนีและเพิ่มประสิทธิภาพแคช ✅ Python 3.14 รองรับ UUIDv7 ในไลบรารีมาตรฐาน ➡️ สามารถสร้าง UUIDv7 ได้โดยตรงจาก uuid.uuid7() ✅ UUIDv7 มีโครงสร้างสอดคล้องกันระหว่างระบบ ➡️ ตรวจสอบเวอร์ชันได้ด้วย uuid_extract_version ใน PostgreSQL https://aiven.io/blog/exploring-postgresql-18-new-uuidv7-support

⚛️ “DeepMind จับมือ CFS ใช้ AI เพิ่มประสิทธิภาพเตาปฏิกรณ์ฟิวชัน SPARC” — เมื่อ AI ไม่ได้แค่เล่นหมากรุก แต่ช่วยเร่งอนาคตพลังงานสะอาดให้ใกล้ขึ้น Google DeepMind ประกาศความร่วมมือกับบริษัทฟิวชันพลังงานจากสหรัฐฯ อย่าง Commonwealth Fusion Systems (CFS) เพื่อใช้ AI เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเตาปฏิกรณ์ฟิวชัน SPARC ซึ่งเป็นหนึ่งในโครงการที่มีเป้าหมายเพื่อผลิตพลังงานสะอาดแบบ “เกินดุล” (net energy gain) ให้ได้ภายในปี 2027 CFS เพิ่งระดมทุนได้ถึง 863 ล้านดอลลาร์จากนักลงทุนรายใหญ่ เช่น NVIDIA, Google, Breakthrough Energy Ventures (ของ Bill Gates), Morgan Stanley, และบริษัทญี่ปุ่นอย่าง Mitsui & Co. และ Mitsubishi Corporation สะท้อนถึงความเชื่อมั่นระดับโลกในพลังงานฟิวชัน DeepMind จะนำเทคโนโลยี AI ที่เคยใช้ควบคุมพลาสมาใน tokamak (เตาปฏิกรณ์ฟิวชันแบบแม่เหล็ก) มาพัฒนา 3 ระบบหลักให้กับ SPARC ได้แก่: 1️⃣ TORAX — ซอฟต์แวร์จำลองพลาสมาแบบ open-source ที่สามารถรันการทดลองจำลองนับล้านครั้งเพื่อปรับแต่งพารามิเตอร์ของเตาปฏิกรณ์ 2️⃣ AlphaEvolve — ระบบ AI ที่ใช้ reinforcement learning เพื่อค้นหาวิธีการควบคุมพลาสมาให้ได้พลังงานสูงสุด 3️⃣ AI Navigator — ระบบควบคุมพลาสมาแบบเรียลไทม์ ที่สามารถปรับสมดุลความร้อนและแรงดันในเตาได้อย่างแม่นยำ เป้าหมายสูงสุดคือการสร้างระบบควบคุมอัตโนมัติที่ “ฉลาดกว่าวิศวกรมนุษย์” ในการจัดการเตาปฏิกรณ์ฟิวชัน ซึ่งจะเป็นรากฐานของโรงไฟฟ้าฟิวชันในอนาคต ✅ DeepMind ร่วมมือกับ CFS เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเตาฟิวชัน SPARC ➡️ ใช้ AI ควบคุมพลาสมาและจำลองการทำงานของเตา ✅ CFS ได้รับเงินลงทุน 863 ล้านดอลลาร์จากบริษัทชั้นนำ ➡️ เช่น Google, NVIDIA, Breakthrough Energy, Morgan Stanley ฯลฯ ✅ เป้าหมายคือการผลิตพลังงานฟิวชันแบบ net energy gain ภายในปี 2027 ➡️ หมายถึงผลิตพลังงานได้มากกว่าที่ใช้ในการจุดพลาสมา ✅ DeepMind พัฒนา 3 ระบบ AI ได้แก่ TORAX, AlphaEvolve และ AI Navigator ➡️ ครอบคลุมทั้งการจำลอง, การเรียนรู้, และการควบคุมแบบเรียลไทม์ ✅ ระบบ AI จะช่วยควบคุมความร้อนและแรงดันในเตา ➡️ ป้องกันความเสียหายและเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตพลังงาน https://securityonline.info/google-deepmind-partners-with-cfs-to-use-ai-for-optimizing-sparc-fusion-reactor-efficiency/

🚀 “Phison E28 เปิดศึก SSD เจน 2 — TeamGroup Z54E นำทัพ PCIe 5.0 ความเร็วทะลุ 14.9 GB/s” TeamGroup เปิดตัว T-Force Z54E SSD รุ่นใหม่ล่าสุดที่ใช้คอนโทรลเลอร์ Phison E28 ซึ่งเป็นเจเนอเรชันที่สองของ PCIe 5.0 SSD โดยมีความเร็วในการอ่านข้อมูลสูงสุดถึง 14,900 MB/s และเขียนได้ถึง 14,000 MB/s ในรุ่น 2TB และ 4TB ส่วนรุ่น 1TB เขียนได้ 13,700 MB/s Phison E28 ผลิตด้วยเทคโนโลยี 6nm จาก TSMC และเป็นคำตอบของ Phison ต่อคู่แข่งอย่าง Silicon Motion SM2508 โดยมุ่งเน้นทั้งประสิทธิภาพและการใช้พลังงานที่ดีขึ้น แม้ TeamGroup จะไม่เปิดเผยชนิดของ NAND ที่ใช้ แต่คาดว่าเป็น 3D TLC NAND แบบ 232 ชั้น จาก Micron หรือ YMTC โดย SSD รุ่นนี้ยังมาพร้อม DRAM cache (ขนาดไม่ระบุ) และฮีตซิงก์กราฟีนแบบบางพิเศษเพื่อช่วยระบายความร้อน โดยไม่ใช้พัดลม ด้านความทนทาน (endurance) ก็ถือว่าอยู่ในระดับดี โดยรุ่น 1TB รองรับการเขียนข้อมูลได้ 600 TBW และเพิ่มขึ้นเป็น 1,200 TBW และ 2,400 TBW สำหรับรุ่น 2TB และ 4TB ตามลำดับ แม้ยังไม่เปิดเผยราคาและวันวางจำหน่ายอย่างเป็นทางการ แต่ TeamGroup ระบุว่าจะมีข้อมูลเพิ่มเติมเร็ว ๆ นี้ ✅ TeamGroup เปิดตัว SSD รุ่น T-Force Z54E ➡️ ใช้คอนโทรลเลอร์ Phison E28 รุ่นใหม่ล่าสุด ✅ ความเร็วสูงสุด: อ่าน 14,900 MB/s, เขียน 14,000 MB/s ➡️ รุ่น 1TB เขียนได้ 13,700 MB/s ✅ ใช้เทคโนโลยี 6nm จาก TSMC ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพและลดการใช้พลังงาน ✅ คาดว่าใช้ NAND แบบ 3D TLC 232 ชั้น ➡️ อาจมาจาก Micron หรือ YMTC ✅ มี DRAM cache (ขนาดไม่ระบุ) ➡️ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการเข้าถึงข้อมูล ✅ ฮีตซิงก์กราฟีนแบบบางพิเศษ ➡️ ไม่มีพัดลม แต่รองรับการระบายความร้อนสูงสุด 7W ✅ ความทนทาน: 600–2,400 TBW ตามความจุ ➡️ เทียบเท่าคู่แข่งอย่าง WD Black SN8100 และ Samsung 9100 Pro ✅ รับประกัน 5 ปี ➡️ ยังไม่เปิดเผยราคาและวันวางจำหน่าย https://www.tomshardware.com/pc-components/ssds/second-gen-phison-ssd-controllers-hit-the-market-with-14-9-gb-s-speeds-teamgroup-z54e-spearheads-a-new-army-of-pcie-5-0-drives

🤝 “Intel Foundry คว้าดีลผลิตชิป AI Maia 2 ให้ Microsoft บนเทคโนโลยี 18A” — ก้าวสำคัญสู่ความร่วมมือระยะยาวในยุค AI Intel Foundry ได้รับสัญญาผลิตชิป AI รุ่นใหม่ของ Microsoft ในตระกูล Maia 2 โดยใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 18A และ 18A-P ซึ่งถือเป็นหนึ่งในกระบวนการผลิตที่ล้ำหน้าที่สุดของ Intel ในปัจจุบัน โดยรายงานจาก SemiAccurate ระบุว่า Microsoft จะใช้ Intel Foundry เป็นฐานการผลิตหลักสำหรับชิป AI รุ่นถัดไป ซึ่งอาจเป็นจุดเริ่มต้นของความร่วมมือระยะยาวระหว่างสองยักษ์ใหญ่ Maia 2 เป็นชิป AI ขนาดใหญ่ระดับใกล้ reticle size (ประมาณ 820 mm²) ที่ออกแบบมาเพื่อใช้งานในศูนย์ข้อมูล Azure โดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุนการเป็นเจ้าของ (TCO) เมื่อเทียบกับการใช้ GPU จาก Nvidia ซึ่ง Microsoft ยังใช้อยู่เป็นหลักในปัจจุบัน การเลือก Intel Foundry แทน TSMC มีความหมายเชิงยุทธศาสตร์ เพราะช่วยลดความเสี่ยงจากข้อจำกัดด้านกำลังการผลิตและการบรรจุชิปขั้นสูงที่ TSMC เผชิญอยู่ อีกทั้งยังสอดคล้องกับนโยบายของรัฐบาลสหรัฐฯ ที่สนับสนุนการผลิตชิปภายในประเทศ Intel คาดว่าเทคโนโลยี 18A จะมี yield สูงพอสำหรับการผลิตชิปขนาดใหญ่แบบนี้ โดยอาจใช้เทคนิค partitioning เป็น chiplet หลายตัวเชื่อมด้วย EMIB หรือ Foveros แต่ Microsoft น่าจะเลือกใช้ดีไซน์แบบ monolithic เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ✅ Intel Foundry ได้รับสัญญาผลิตชิป AI Maia 2 ให้ Microsoft ➡️ ใช้เทคโนโลยีการผลิตระดับ 18A และ 18A-P ✅ Maia 2 เป็นชิปขนาดใหญ่ระดับใกล้ reticle size (820 mm²) ➡️ มีทรานซิสเตอร์มากกว่า 105 พันล้านตัว ✅ Microsoft ใช้ชิปนี้ในศูนย์ข้อมูล Azure เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลด TCO ➡️ เปรียบเทียบกับ GPU จาก Nvidia ที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน ✅ การเลือก Intel Foundry ช่วยลดความเสี่ยงจากข้อจำกัดของ TSMC ➡️ ทั้งด้านกำลังการผลิตและการบรรจุชิปขั้นสูง ✅ สอดคล้องกับนโยบายของรัฐบาลสหรัฐฯ ที่สนับสนุนการผลิตในประเทศ ➡️ เพิ่มความมั่นคงของห่วงโซ่อุปทาน ✅ Intel คาดว่า yield ของ 18A จะสูงพอสำหรับชิปขนาดใหญ่ ➡️ อาจใช้ EMIB หรือ Foveros หากต้องแบ่งเป็น chiplet https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/intel-foundry-secures-contract-to-build-microsofts-maia-2-next-gen-ai-processor-on-18a-18a-p-node-claims-report-could-be-first-step-in-ongoing-partnership

⚡ “EXO Labs ผสาน DGX Spark กับ Mac Studio สร้างระบบ LLM ความเร็วทะลุ 2.8 เท่า” — ยุคใหม่ของ AI inference แบบแยกส่วนที่ใช้ฮาร์ดแวร์ทั่วไป EXO Labs ได้สาธิตระบบ AI inference แบบใหม่ที่ใช้แนวคิด “disaggregated inference” โดยผสานฮาร์ดแวร์ต่างชนิดเข้าด้วยกัน ได้แก่ 2 เครื่อง NVIDIA DGX Spark กับ Mac Studio ที่ใช้ชิป M3 Ultra ผ่านเครือข่าย 10-Gigabit Ethernet เพื่อแบ่งงานประมวลผลตามจุดแข็งของแต่ละเครื่อง ระบบนี้ใช้ซอฟต์แวร์ EXO ซึ่งเป็น open-source framework ที่ออกแบบมาเพื่อกระจายงาน inference ของ LLM ไปยังอุปกรณ์หลายชนิด เช่น desktop, server, laptop หรือแม้แต่สมาร์ตโฟน โดยไม่จำเป็นต้องใช้ GPU เดียวกัน หลักการทำงานคือแบ่งขั้นตอน inference ออกเป็น 2 ส่วน: ⚛️ Prefill stage: อ่านและประมวลผล prompt ซึ่งต้องใช้พลังประมวลผลสูง — ให้ DGX Spark ทำ ⚛️ Decode stage: สร้าง token ทีละตัว ซึ่งต้องใช้ bandwidth สูง — ให้ Mac Studio ทำ EXO stream ข้อมูลภายในของโมเดล (KV cache) แบบ layer-by-layer เพื่อให้ทั้งสองระบบทำงานพร้อมกันโดยไม่ต้องรอกัน ส่งผลให้ความเร็วรวมเพิ่มขึ้นถึง 2.8 เท่าเมื่อเทียบกับ Mac Studio เพียงเครื่องเดียว การทดสอบใช้โมเดล Llama 3.1 ขนาด 8B กับ prompt ยาว 8,000 token และพบว่าแม้จะเป็นโมเดลขนาดกลาง แต่การแบ่งงานแบบนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างชัดเจน ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ EXO Labs สาธิตระบบ AI inference แบบ disaggregated โดยใช้ DGX Spark กับ Mac Studio ➡️ ใช้เครือข่าย 10-Gigabit Ethernet เชื่อมต่อระหว่างเครื่อง ➡️ ซอฟต์แวร์ EXO เป็น open-source framework สำหรับกระจายงาน inference ➡️ ระบบแบ่งงานเป็น prefill (DGX Spark) และ decode (Mac Studio) ➡️ ใช้การ stream KV cache แบบ layer-by-layer เพื่อให้ทำงานพร้อมกัน ➡️ ความเร็วรวมเพิ่มขึ้น 2.8 เท่าเมื่อเทียบกับ Mac Studio เดี่ยว ➡️ ทดสอบกับโมเดล Llama 3.1 ขนาด 8B และ prompt ยาว 8K token ➡️ EXO 1.0 ยังอยู่ในช่วง early access และไม่ใช่ซอฟต์แวร์ plug-and-play ➡️ NVIDIA เตรียมใช้แนวคิดนี้ในแพลตฟอร์ม Rubin CPX ➡️ Dynamo framework ของ NVIDIA มีเป้าหมายคล้ายกันแต่ไม่มีระบบ subscription อัตโนมัติ https://www.tomshardware.com/software/two-nvidia-dgx-spark-systems-combined-with-m3-ultra-mac-studio-to-create-blistering-llm-system-exo-labs-demonstrates-disaggregated-ai-inference-and-achieves-a-2-8-benchmark-boost

💧 “Frore LiquidJet: แผ่นระบายความร้อนยุคใหม่เพื่อ AI GPU พลังสูง” — รับมือความร้อนระดับ 4,400W ด้วยเทคโนโลยีไมโครเจ็ต 3D Frore Systems เปิดตัว LiquidJet แผ่นระบายความร้อนแบบ coldplate รุ่นใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับ GPU สำหรับงาน AI ที่มีอัตราการใช้พลังงานสูงมาก เช่น Nvidia Blackwell Ultra และ Feynman ที่มี TDP สูงสุดถึง 4,400W LiquidJet ใช้โครงสร้างไมโครเจ็ตแบบ 3D short-loop jet-channel ซึ่งช่วยเพิ่มความหนาแน่นของพลังงานที่จุดร้อน (hotspot) ได้ถึง 600 W/cm² และลดการสูญเสียแรงดันถึง 4 เท่าเมื่อเทียบกับ coldplate แบบเดิม ทำให้สามารถรักษาอุณหภูมิและประสิทธิภาพของ GPU ได้แม้ในสภาวะโหลดเต็ม เทคโนโลยีนี้ใช้กระบวนการผลิตแบบเดียวกับเซมิคอนดักเตอร์ เช่น การกัดและเชื่อมแผ่นโลหะระดับไมครอน เพื่อให้สามารถปรับโครงสร้างของเจ็ตให้เหมาะกับแผนที่ความร้อนของแต่ละชิปได้อย่างแม่นยำ LiquidJet ยังสามารถปรับใช้กับ GPU รุ่นถัดไป เช่น Rubin (1,800W), Rubin Ultra (3,600W) และ Feynman (4,400W) โดยไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างระบบระบายความร้อนทั้งหมด นอกจากการลดอุณหภูมิแล้ว ระบบนี้ยังช่วยให้ GPU ทำงานที่ความถี่สูงขึ้นโดยไม่เพิ่มพลังงาน รวมถึงลดการใช้พลังงานของปั๊มน้ำ ทำให้ประหยัดค่าใช้จ่ายและเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของศูนย์ข้อมูล ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Frore เปิดตัว LiquidJet coldplate สำหรับ GPU ที่ใช้พลังงานสูงถึง 4,400W ➡️ ใช้โครงสร้าง 3D short-loop jet-channel เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการระบายความร้อน ➡️ รองรับ hotspot power density สูงถึง 600 W/cm² ➡️ ลดแรงดันตกจาก 0.94 psi เหลือ 0.24 psi ➡️ ใช้กระบวนการผลิตแบบเซมิคอนดักเตอร์ เช่น การกัดและเชื่อมแผ่นโลหะ ➡️ ปรับโครงสร้างเจ็ตให้เหมาะกับ hotspot map ของแต่ละชิป ➡️ รองรับ GPU รุ่นถัดไป เช่น Rubin, Rubin Ultra และ Feynman ➡️ ช่วยให้ GPU ทำงานที่ความถี่สูงขึ้นโดยไม่เพิ่มพลังงาน ➡️ ลดการใช้พลังงานของปั๊มน้ำ เพิ่ม PUE และลด TCO ➡️ พร้อมใช้งานกับระบบ Blackwell Ultra และสามารถติดตั้งแบบ drop-in ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ GPU ยุคใหม่มีอัตราการใช้พลังงานสูงมาก อาจเกินขีดจำกัดของระบบระบายความร้อนเดิม ⛔ การผลิต coldplate แบบ 3D ต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูงและต้นทุนสูง ⛔ การปรับโครงสร้างเจ็ตให้เหมาะกับแต่ละชิปต้องใช้ข้อมูลความร้อนที่แม่นยำ ⛔ หากไม่ใช้ระบบระบายความร้อนที่เหมาะสม อาจทำให้ GPU ทำงานไม่เต็มประสิทธิภาพ ⛔ การเปลี่ยนมาใช้ LiquidJet อาจต้องปรับระบบปั๊มน้ำและการติดตั้งใหม่ ⛔ ความร้อนที่สูงขึ้นในศูนย์ข้อมูลอาจส่งผลต่ออุปกรณ์อื่นและโครงสร้างพื้นฐาน https://www.tomshardware.com/pc-components/liquid-cooling/frores-new-liquidjet-coldplates-are-equipped-to-handle-the-spiralling-power-demands-of-future-ai-gpus-built-to-handle-up-to-4-4kw-tdps-solution-could-be-deployed-in-power-hungry-feynman-data-centers