🚀 เพิ่มประสิทธิภาพให้โรงงานและร้านอาหารของคุณ! ด้วย เครื่องลอกหนังปลา + ปลาหมึก 300 (SQUID SKINNER) 💡 ใช้งานง่าย ลอกหนังปลาได้หลายชนิด – ปลานิล, แซลมอน, ปลาคอด, ปลาดุก, ปลากะพง และปลาหมึก ✅ ผลิตจาก สแตนเลส 304 เกรดอาหาร แข็งแรง สะอาด ✅ ใบมีดนำเข้า คมกริบ ทนทาน ✅ มอเตอร์ทองแดงแท้ กำลังแรง ประหยัดไฟ ✅ ลอกหนังได้ สะอาด รวดเร็ว ไม่ทำลายเนื้อปลา ✅ เหมาะสำหรับ โรงงานแปรรูปอาหารทะเล และร้านอาหารที่ต้องการมาตรฐานสูง ⚙️ สเปคเครื่อง รุ่น: YSQS-YPL300-GT-S น้ำหนัก: 110 กก. กำลังผลิต: 30–50 ชิ้น/นาที ความเร็ว: 20–30 เมตร/นาที มอเตอร์: 1 แรงม้า, 220V ขนาด: 620 × 570 × 1020 มม. 🗓️ เวลาทำการ จันทร์ - ศุกร์: 8.00 - 17.00 น. เสาร์: 8.00 - 16.00 น. 🗺️ แผนที่ร้าน https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7 💬 ช่องทางติดต่อสอบถาม 💬 Facebook Messenger: m.me/yonghahheng 💚 LINE Official Account: @yonghahheng (มี @ ข้างหน้า) หรือคลิก เพิ่มเพื่อน 📞 โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098 🌐 เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com 📧 อีเมล: sales@yoryonghahheng.com , yonghahheng@gmail.com #เครื่องลอกหนังปลา #เครื่องลอกหนังปลาหมึก #SQUIDSKINNER #Yonghahheng #เครื่องจักรอาหาร #ครัวอุตสาหกรรม #โรงงานอาหารทะเล #FishSkinner #เครื่องจักรสแตนเลส #ปลอดภัยสะอาด #FoodProcessing #SeafoodProcessing #StainlessSteelMachine #เครื่องแปรรูปอาหาร #ลอกหนังปลาเร็ว #ลอกหนังสะอาด #ประหยัดแรงงาน #FishProcessing #SeafoodIndustry #โรงงานอาหาร

กองทัพกัมพูชาตีราคาชีวิตทหารตัวเองเพียงแค่ผ้าขาวม้าหนึ่งผืน กับเงิน 11,500 เรียล หรือ 93 บาท #คิงส์โพธิ์แดง

ทหารเขมรลงคลิปโชว์โง่ให้ชาวโลก ว่าต้องใส่หน้ากาก เพราะควันพิษไทยรุนแรงมาก สูดดมแค่ 3-4 วินาทีก็ตุยได้ น้องข้างๆ ได้แต่งง และคิดว่า ข่าวปลอมไอ้เชี้ย!!!! #คิงส์โพธิ์แดง

"สุชาติ" สั่งลุย! กรมส่งเสริมการค้าระหว่างประเทศเจรจาอาร์เจนตินา หวังเปิดตลาดสินค้าไทย-ส่งเสริมการค้าสองฝ่ายให้แน่นแฟ้น https://www.thai-tai.tv/news/21113/ . #สุชาติชมกลิ่น #DITP #ไทยอาร์เจนตินา #การค้าต่างประเทศ #THAIFEX #ไทยไท

📸 ภาพบรรยากาศบางส่วนของโครงการอบรมเชิงปฏิบัติการส่งเสริมการเรียนรู้สรีรวิทยา (SiPEP68) ในวันที่ 6 สิงหาคม 2568 ณ ภาควิชาสรีรวิทยา คณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล มหาวิทยาลัยมหิดล 🙏🏻 ภาควิชาสรีรวิทยาขอขอบคุณทุกท่านที่ให้ความสนใจในการอบรมครั้งนี้ และหวังเป็นอย่างยิ่งว่าจะมีโอกาสได้ต้อนรับทุกท่านอีกครั้งในการอบรมครั้งต่อไป 📬 สามารถเข้าชมภาพบรรยากาศของการอบรมเพิ่มเติมได้ที่เว็บไซต์ https://sites.google.com/view/sipep-siriraj/%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%A3%E0%B8%A2%E0%B8%B2%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A8%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%AD%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%A1?authuser=0 #SiPEP #ศิริราช #สรีรวิทยา #SirirajPhysiology

ญาติโยมใส่บาตรลดลงกระทบพระเณร วัดพระบาทน้ำพุเดือดร้อน เจ้าอาวาสวอนญาติโยมแยกแยะพระสงฆ์ทำผิดกับพุทธศาสนา ย้ำคนทำบุญลดลงเหลือไม่ถึง 300 คน บางวันแทบไม่มีคนใส่บาตร . อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000080803 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

📸 ภาพบรรยากาศบางส่วนของโครงการอบรมเชิงปฏิบัติการส่งเสริมการเรียนรู้สรีรวิทยา (SiPEP68) ในวันที่ 5 สิงหาคม 2568 ณ ภาควิชาสรีรวิทยา คณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล มหาวิทยาลัยมหิดล 🙏🏻 ภาควิชาสรีรวิทยาขอขอบคุณทุกท่านที่ให้ความสนใจในการอบรมครั้งนี้ และหวังเป็นอย่างยิ่งว่าจะมีโอกาสได้ต้อนรับทุกท่านอีกครั้งในการอบรมครั้งต่อไป 📬 สามารถเข้าชมภาพบรรยากาศของการอบรมเพิ่มเติมได้ที่เว็บไซต์ https://sites.google.com/view/sipep-siriraj/%E0%B8%A0%E0%B8%B2%E0%B8%9E%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%A3%E0%B8%A2%E0%B8%B2%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A8%E0%B8%81%E0%B8%B2%E0%B8%A3%E0%B8%AD%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%A1?authuser=0 #SiPEP #ศิริราช #สรีรวิทยา #SirirajPhysiology

🎙️ Lisuan G100 – การ์ดจอเกมจากจีนที่กลายเป็นเครื่องมือ AI อย่างไม่คาดคิด ในอดีต GPU จากจีนมักถูกมองว่าเป็นของเล่นที่ยังไม่พร้อมแข่งกับแบรนด์ระดับโลกอย่าง NVIDIA หรือ AMD แต่วันนี้ Lisuan G100 ได้เปลี่ยนภาพนั้นไปอย่างสิ้นเชิง Lisuan G100 เป็น GPU ขนาด 6nm ที่พัฒนาโดยบริษัทจีน Lisuan Technology โดยใช้สถาปัตยกรรมที่เรียกว่า “TrueGPU Tiantu” ซึ่งเป็นการออกแบบภายในทั้งหมด ไม่พึ่งพา IP จากต่างประเทศ และมีซอฟต์แวร์ของตัวเองที่รองรับ DirectX 12, Vulkan 1.3 และ OpenCL 3.0 ในด้านเกม G100 ทำคะแนน Geekbench OpenCL ได้ถึง 111,290 คะแนน ซึ่งใกล้เคียงกับ RTX 4060 และเหนือกว่า RX 9060 XT และ Intel Arc A770 โดยมี 48 Compute Units, VRAM 12GB และความเร็วสัญญาณนาฬิกา 2000 MHz แต่สิ่งที่ทำให้ G100 น่าสนใจยิ่งกว่าคือการรองรับ INT8 operations ซึ่งเป็นฟีเจอร์สำคัญสำหรับงาน AI โดยเฉพาะการ inferencing และ edge computing ทำให้ G100 ไม่ใช่แค่การ์ดจอเกม แต่เป็นเครื่องมือสำหรับงาน AI ระดับผู้ใช้ทั่วไป Lisuan ยังมีแผนพัฒนาอัลกอริธึม upscaling ของตัวเองชื่อ NRSS เพื่อแข่งกับ DLSS และ FSR ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นในตลาดเกมยุคใหม่ และมีแนวโน้มจะเข้าสู่ตลาด accelerator สำหรับงาน AI หากการเปิดตัว G100 ประสบความสำเร็จ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Lisuan G100 เป็น GPU ขนาด 6nm ที่พัฒนาโดยบริษัทจีน Lisuan Technology ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม TrueGPU Tiantu และซอฟต์แวร์ของตัวเอง ➡️ รองรับ DirectX 12, Vulkan 1.3, OpenGL 4.6 และ OpenCL 3.0 ➡️ ทำคะแนน Geekbench OpenCL ได้ 111,290 ใกล้เคียง RTX 4060 ➡️ มี 48 Compute Units, VRAM 12GB และความเร็ว 2000 MHz ➡️ รองรับ INT8 operations สำหรับงาน AI inferencing และ edge computing ➡️ เป็น GPU จีนรุ่นแรกที่รองรับ INT8 อย่างเป็นทางการ ➡️ มีแผนพัฒนาอัลกอริธึม upscaling ชื่อ NRSS เพื่อแข่งกับ DLSS และ FSR ➡️ อาจเข้าสู่ตลาด accelerator หาก G100 เปิดตัวได้สำเร็จ ➡️ การผลิตจำนวนมากเริ่มแล้ว และคาดว่าจะวางขายปลายปี 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ INT8 เป็นรูปแบบการคำนวณที่ใช้ในงาน AI inferencing เพื่อประหยัดพลังงานและเพิ่มความเร็ว ➡️ GPU ที่รองรับ INT8 มักใช้ใน edge devices เช่นกล้องอัจฉริยะหรือหุ่นยนต์ ➡️ การพัฒนา GPU ภายในประเทศช่วยลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างชาติ ➡️ สถาปัตยกรรม TrueGPU อาจเป็นก้าวแรกของจีนในการสร้าง GPU แบบ fully independent ➡️ การรองรับ OpenCL 3.0 ช่วยให้สามารถใช้งานกับซอฟต์แวร์ AI ได้หลากหลาย ➡️ การแข่งขันกับ RTX 4060 แสดงถึงความก้าวหน้าของอุตสาหกรรม GPU ในจีน https://wccftech.com/chinas-most-capable-gaming-gpu-the-lisuan-g100-becomes-the-first-domestic-offering-to-support-fp8-operations/

🎙️ ศูนย์ข้อมูลอังกฤษไม่กินน้ำอย่างที่คิด – พลิกภาพจำของเทคโนโลยีที่กระหายน้ำ ในยุคที่ AI และคลาวด์กลายเป็นหัวใจของเศรษฐกิจดิจิทัล หลายคนอาจนึกถึงศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่กินไฟมหาศาลและใช้น้ำจำนวนมากเพื่อระบายความร้อน แต่รายงานล่าสุดจาก techUK กลับพลิกภาพนั้นอย่างสิ้นเชิง จากการสำรวจศูนย์ข้อมูล 73 แห่งทั่วอังกฤษ พบว่า 64% ใช้น้ำไม่ถึง 10,000 ลูกบาศก์เมตรต่อปี ซึ่งน้อยกว่าศูนย์กีฬา Leisure Center ทั่วไป และใกล้เคียงกับการใช้น้ำของสโมสรฟุตบอลพรีเมียร์ลีก ที่สำคัญคือกว่า 51% ของศูนย์ข้อมูลเหล่านี้ใช้ระบบระบายความร้อนแบบไม่ใช้น้ำ (waterless cooling) และอีกจำนวนมากใช้ระบบ closed-loop ที่รีไซเคิลน้ำภายในวงจรปิด ทำให้ 89% ของผู้ให้บริการไม่จำเป็นต้องติดตามการใช้น้ำอีกต่อไป แม้จะมีข้อสงสัยว่าตัวเลขเหล่านี้อาจไม่รวมการใช้น้ำทางอ้อม เช่น จากการผลิตไฟฟ้า แต่รายงานก็ชี้ให้เห็นถึงความพยายามของอุตสาหกรรมในการลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม และเสนอให้มีการจัดทำ “ดัชนีการใช้ประโยชน์น้ำ” เพื่อวัดความเครียดของแหล่งน้ำในพื้นที่ต่าง ๆ ในขณะที่รัฐบาลอังกฤษตั้งเป้าเพิ่มขีดความสามารถด้านการประมวลผล 20 เท่าภายในปี 2030 การออกแบบศูนย์ข้อมูลให้ใช้น้ำน้อยลงจึงเป็นกุญแจสำคัญในการเติบโตอย่างยั่งยืน 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ รายงานจาก techUK พบว่า 64% ของศูนย์ข้อมูลในอังกฤษใช้น้ำต่ำกว่า 10,000 ลบ.ม./ปี ➡️ ปริมาณนี้น้อยกว่าศูนย์กีฬา Leisure Center และใกล้เคียงกับสโมสรฟุตบอลพรีเมียร์ลีก ➡️ 51% ของศูนย์ข้อมูลใช้ระบบระบายความร้อนแบบไม่ใช้น้ำ (waterless cooling) ➡️ หลายแห่งใช้ระบบ closed-loop ที่รีไซเคิลน้ำภายในวงจร ➡️ 89% ของผู้ให้บริการไม่จำเป็นต้องติดตามการใช้น้ำอีกต่อไป ➡️ การระบายความร้อนเป็นปัจจัยหลักที่เคยทำให้ศูนย์ข้อมูลใช้น้ำมาก ➡️ รายงานเสนอให้มีการจัดทำ “ดัชนีการใช้ประโยชน์น้ำ” เพื่อวัดความเครียดของแหล่งน้ำ ➡️ ศูนย์ข้อมูลมีบทบาทสำคัญต่อเศรษฐกิจดิจิทัลและเป้าหมายด้าน AI ของอังกฤษ ➡️ รัฐบาลตั้งเป้าเพิ่มขีดความสามารถด้านการประมวลผล 20 เท่าภายในปี 2030 ➡️ ความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชนช่วยผลักดันการออกแบบที่ยั่งยืน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ระบบ waterless cooling เช่น immersion cooling และ direct-to-chip กำลังได้รับความนิยม ➡️ Closed-loop systems ใช้ของเหลวพิเศษที่มีจุดเดือดต่ำและหมุนเวียนภายในระบบ ➡️ การใช้พลังงานหมุนเวียนช่วยลดการใช้น้ำทางอ้อมจากการผลิตไฟฟ้า ➡️ ศูนย์ข้อมูลในพื้นที่ที่มีความเครียดด้านน้ำ เช่นลอนดอนและแมนเชสเตอร์ มีแนวโน้มใช้ระบบแห้งมากขึ้น ➡️ การออกแบบศูนย์ข้อมูลแบบ modular ช่วยลด footprint และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้น้ำ ➡️ หลายบริษัทเริ่มใช้ AI เพื่อควบคุมระบบระบายความร้อนแบบเรียลไทม์ https://www.techradar.com/pro/not-as-thirsty-as-we-thought-average-data-center-uses-less-water-than-a-typical-leisure-center-study-claims

🎙️ Jetson AGX Thor – mini PC ที่แรงเกินตัวสำหรับยุค AI ถ้าคุณเห็นเจ้าเครื่องเล็ก ๆ นี้วางอยู่บนโต๊ะ คุณอาจคิดว่ามันคือการ์ดจอ RTX รุ่นใหม่ แต่จริง ๆ แล้วมันคือ Jetson AGX Thor — mini PC ที่ Nvidia ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI ระดับสูงในรูปแบบ edge computing โดยเฉพาะ หัวใจของมันคือ Jetson T5000 system-on-module ที่ใช้ GPU สถาปัตยกรรม Blackwell พร้อม 2560 คอร์ และ Tensor Core รุ่นที่ 5 จำนวน 96 ตัว ให้พลังประมวลผลสูงถึง 2070 TFLOPS (FP4, Sparse) ซึ่งเทียบเท่ากับระบบ data center ขนาดใหญ่ นอกจาก GPU ยังมี CPU แบบ 14-core Arm Neoverse-V3AE และแรม LPDDR5X ขนาด 128GB พร้อมระบบเชื่อมต่อระดับสูง เช่น 4 ช่อง 25GbE, WiFi 6E, NVMe SSD 1TB และพอร์ต HDMI/DisplayPort สำหรับงานวิดีโอ 4K และ 8K แบบหลายสตรีม แม้จะมีขนาดเพียง 24 x 11 x 5.6 ซม. แต่ Jetson AGX Thor ถูกออกแบบมาเพื่อใช้งานในหุ่นยนต์, ระบบ AI ด้านภาพ, และการประมวลผลเซนเซอร์จำนวนมาก โดยรองรับซอฟต์แวร์จากแพลตฟอร์ม Isaac, Metropolis และ Holoscan ของ Nvidia สำหรับผู้ที่ต้องการรุ่นเล็กลง ยังมี Jetson T4000 ที่อยู่ระหว่างการพัฒนา ซึ่งให้พลัง 1200 TFLOPS และใช้ GPU 1536 คอร์ พร้อมแรม 64GB — เหมาะสำหรับงานที่ต้องการประสิทธิภาพแต่มีข้อจำกัดด้านพลังงาน 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Nvidia เปิดตัว Jetson AGX Thor Developer Kit พร้อมโมดูล Jetson T5000 ➡️ ใช้ GPU Blackwell 2560 คอร์ และ Tensor Core รุ่นที่ 5 จำนวน 96 ตัว ➡️ ให้พลังประมวลผลสูงสุด 2070 TFLOPS (FP4, Sparse) ➡️ มี CPU Arm Neoverse-V3AE 14 คอร์ และแรม LPDDR5X ขนาด 128GB ➡️ รองรับการเชื่อมต่อ 4 ช่อง 25GbE, WiFi 6E, NVMe SSD 1TB ➡️ รองรับวิดีโอ 4K และ 8K แบบหลายสตรีมพร้อมพอร์ต HDMI 2.0b และ DisplayPort 1.4a ➡️ ขนาดเครื่อง 243.19 x 112.4 x 56.88 มม. ใหญ่กว่าพีซีธุรกิจทั่วไปแต่ยังถือว่าเล็ก ➡️ รองรับซอฟต์แวร์ Isaac, Metropolis และ Holoscan สำหรับงาน AI ➡️ มีรุ่นเล็ก Jetson T4000 อยู่ระหว่างพัฒนา ให้พลัง 1200 TFLOPS และแรม 64GB ➡️ เปิดให้พรีออเดอร์แล้วในราคา $3,499 โดยจะเริ่มส่งมอบวันที่ 20 พฤศจิกายน 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ สถาปัตยกรรม Blackwell ถูกออกแบบมาเพื่องาน AI และ HPC โดยเฉพาะ ➡️ Jetson AGX Thor ใช้เทคโนโลยี Multi-Instance GPU เพื่อแบ่งงานได้หลายส่วนพร้อมกัน ➡️ Cadence ใช้ระบบจำลอง Palladium Z3 และ Protium X3 เพื่อช่วยออกแบบชิประดับนี้ ➡️ การใช้ LPDDR5X ช่วยลด latency และเพิ่ม bandwidth สำหรับงาน AI ➡️ Jetson AGX Thor เหมาะกับงาน edge robotics, autonomous systems และการประมวลผลภาพทางการแพทย์ ➡️ Nvidia วางตำแหน่ง Thor ไว้คู่กับ DGX Spark สำหรับงาน AI แบบ desktop และ edge https://www.techradar.com/pro/nvidia-quietly-unveiled-its-fastest-mini-pc-ever-capable-of-topping-2070-tflops-and-if-you-squint-enough-you-might-even-think-it-looks-like-an-rtx-5090

🎙️ Rubin – GPU ที่แรงที่สุดของ Nvidia เกิดจากการร่วมมือที่ไม่คาดคิด ในโลกของการออกแบบชิปที่ซับซ้อนระดับพันล้านเกต การจำลองพลังงานและประสิทธิภาพไม่ใช่เรื่องง่าย และนั่นคือเหตุผลที่ Nvidia หันไปใช้เครื่องมือจาก Cadence เพื่อช่วยออกแบบ GPU รุ่นใหม่ที่ชื่อว่า “Rubin” ซึ่งคาดว่าจะเป็น GPU ที่แรงที่สุดเท่าที่เคยมีมา Rubin ถูกออกแบบให้รองรับงาน AI ที่มีความซับซ้อนสูง โดยมีจำนวนเกตมากกว่า 40 พันล้าน และอาจใช้พลังงานถึง 700W ต่อ die หรือสูงถึง 3.6kW ในระบบแบบหลายชิป ซึ่งถือว่าเป็นระดับ “megawatt-class” สำหรับ data center Cadence ใช้ระบบจำลอง Palladium Z3 และ Protium X3 เพื่อช่วยวิเคราะห์พลังงานแบบละเอียดในระดับ cycle ต่อ cycle โดย Palladium Z3 ใช้ DPU จาก Nvidia และระบบเครือข่าย Quantum Infiniband ในขณะที่ Protium X3 ใช้ FPGA จาก AMD Ultrascale เพื่อจำลอง RTL และทดสอบซอฟต์แวร์ก่อนผลิตจริง การใช้เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้ทีมออกแบบสามารถตรวจสอบ bottleneck และปรับขนาดเครือข่ายให้เหมาะสมก่อน tape-out ซึ่ง Rubin ได้ tape-out กับ TSMC แล้วในกระบวนการผลิต 3nm N3P แต่มีรายงานว่าอาจต้อง respin เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพก่อนเปิดตัวจริงในปี 2026 ที่น่าสนใจคือ แม้ AMD จะเป็นคู่แข่งโดยตรงในตลาด GPU แต่ฮาร์ดแวร์ของ AMD ก็มีบทบาทสำคัญในการช่วย Nvidia สร้าง GPU ที่จะมาแข่งกับ MI450 ของ AMD เอง — เป็นความร่วมมือที่สะท้อนถึงความซับซ้อนของอุตสาหกรรมชิปในยุค AI 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Nvidia พัฒนา GPU รุ่นใหม่ชื่อ “Rubin” โดยใช้เครื่องมือจาก Cadence ➡️ Rubin มีจำนวนเกตมากกว่า 40 พันล้าน และใช้พลังงานสูงถึง 700W ต่อ die ➡️ ระบบแบบหลายชิปอาจใช้พลังงานรวมถึง 3.6kW ➡️ ใช้ Palladium Z3 emulator และ Protium X3 FPGA prototyping จาก Cadence ➡️ Palladium Z3 ใช้ DPU จาก Nvidia และเครือข่าย Quantum Infiniband ➡️ Protium X3 ใช้ AMD Ultrascale FPGA เพื่อจำลอง RTL และทดสอบซอฟต์แวร์ ➡️ การจำลองช่วยตรวจสอบ bottleneck และปรับขนาดเครือข่ายก่อนผลิตจริง ➡️ Rubin tape-out กับ TSMC แล้วในกระบวนการผลิต 3nm N3P ➡️ มีรายงานว่า Rubin อาจต้อง respin เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ คาดว่า Rubin จะเริ่มส่งมอบช่วงปลายปี 2026 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Cadence เปิดตัว Palladium Z3 และ Protium X3 ในปี 2024 ด้วยความสามารถสูงกว่าเดิม 2 เท่า ➡️ ระบบสามารถจำลองได้ถึง 48 พันล้านเกต และวิเคราะห์พลังงานได้ในระดับ cycle ➡️ DPA (Dynamic Power Analysis) ของ Cadence เริ่มใช้ตั้งแต่ปี 2016 และกลายเป็นเครื่องมือหลักในยุค AI ➡️ Rubin ถูกออกแบบมาเพื่อแข่งกับ AMD MI450 ซึ่งเป็น GPU ระดับสูงในกลุ่ม AI ➡️ การใช้ฮาร์ดแวร์จากคู่แข่งอย่าง AMD สะท้อนถึงความร่วมมือข้ามแบรนด์ในอุตสาหกรรม ➡️ บทเรียนจาก Rubin จะถูกนำไปใช้กับผลิตภัณฑ์ consumer ในอนาคต https://www.techradar.com/pro/heres-how-nvidia-and-amd-hardware-are-being-used-in-surprising-ways-to-build-nvidias-fastest-gpu-ever

🎙️ เมื่อ DRAM ไม่แบนอีกต่อไป – ก้าวสู่ยุคหน่วยความจำแนวตั้ง 3D ลองจินตนาการว่าหน่วยความจำในคอมพิวเตอร์ของคุณไม่ใช่แผ่นเรียบ ๆ อีกต่อไป แต่เป็นตึกสูงที่มีหลายชั้นซ้อนกันอย่างแม่นยำ — นั่นคือสิ่งที่นักวิจัยจาก imec และมหาวิทยาลัย Ghent ได้ทำสำเร็จ พวกเขาสร้างโครงสร้างซ้อนชั้นของซิลิกอน (Si) และซิลิกอนเจอร์เมเนียม (SiGe) ได้ถึง 120 ชั้นบนเวเฟอร์ขนาด 300 มม. ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญสู่การผลิต 3D DRAM ที่มีความหนาแน่นสูง ความท้าทายหลักคือ “lattice mismatch” หรือความไม่เข้ากันของโครงสร้างผลึกระหว่าง Si และ SiGe ที่ทำให้ชั้นต่าง ๆ มีแนวโน้มจะบิดเบี้ยวหรือเกิดข้อบกพร่องที่เรียกว่า “misfit dislocations” ซึ่งอาจทำให้ชิปหน่วยความจำเสียหายได้ ทีมวิจัยแก้ปัญหานี้ด้วยการปรับสัดส่วนเจอร์เมเนียมในชั้น SiGe และเติมคาร์บอนเพื่อช่วยลดความเครียดระหว่างชั้น พร้อมควบคุมอุณหภูมิในกระบวนการ deposition อย่างแม่นยำ เพื่อให้ทุกชั้นเติบโตอย่างสม่ำเสมอ กระบวนการนี้ใช้เทคนิค epitaxial deposition ที่เปรียบเสมือนการ “วาดภาพด้วยก๊าซ” โดยใช้ silane และ germane ที่แตกตัวบนพื้นผิวเวเฟอร์เพื่อสร้างชั้นบางระดับนาโนเมตรอย่างแม่นยำ การสร้างโครงสร้างแนวตั้งนี้ช่วยเพิ่มจำนวนเซลล์หน่วยความจำในพื้นที่เดียวกันได้มหาศาล โดยไม่ต้องขยายขนาดชิป และยังเปิดทางให้กับเทคโนโลยีอื่น ๆ เช่น 3D transistors, stacked logic และแม้แต่สถาปัตยกรรมควอนตัม 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ นักวิจัยจาก imec และมหาวิทยาลัย Ghent สร้างโครงสร้าง 3D DRAM ได้ถึง 120 ชั้น ➡️ ใช้วัสดุซ้อนชั้นระหว่างซิลิกอน (Si) และซิลิกอนเจอร์เมเนียม (SiGe) บนเวเฟอร์ 300 มม. ➡️ ปรับสัดส่วนเจอร์เมเนียมและเติมคาร์บอนเพื่อลดความเครียดระหว่างชั้น ➡️ ใช้เทคนิค epitaxial deposition ด้วยก๊าซ silane และ germane ➡️ ควบคุมอุณหภูมิอย่างแม่นยำเพื่อป้องกันการเติบโตไม่สม่ำเสมอ ➡️ โครงสร้างแนวตั้งช่วยเพิ่มความหนาแน่นของเซลล์หน่วยความจำโดยไม่เพิ่มขนาดชิป ➡️ การซ้อนชั้น 120 bilayers ถือเป็นหลักฐานว่าการ scale แนวตั้งสามารถทำได้จริง ➡️ โครงสร้างนี้สามารถนำไปใช้กับ 3D transistors และสถาปัตยกรรมควอนตัม ➡️ Samsung มี roadmap สำหรับ 3D DRAM และมีศูนย์วิจัยเฉพาะด้านนี้ ➡️ การควบคุมระดับอะตอมช่วยให้พัฒนา GAAFET และ CFET ได้แม่นยำยิ่งขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โครงสร้างที่ใช้ Si0.8Ge0.2 มีความสามารถในการกัดกรดแบบเลือกได้สูง ➡️ การซ้อนชั้นแบบนี้มีมากถึง 241 sublayers รวมความหนาเกิน 8 ไมโครเมตร ➡️ การควบคุมความเครียดในชั้นกลางของเวเฟอร์ช่วยลดข้อบกพร่องบริเวณขอบ ➡️ การใช้ carbon doping ช่วยลด lattice mismatch ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ การเติบโตบน quartz reactor อาจทำให้อุณหภูมิผันผวน ต้องควบคุมอย่างระมัดระวัง ➡️ การพัฒนา 3D DRAM เป็นส่วนหนึ่งของแนวโน้มการเปลี่ยนจาก planar DRAM สู่ stacked DRAM https://www.tomshardware.com/tech-industry/next-generation-3d-dram-approaches-reality-as-scientists-achieve-120-layer-stack-using-advanced-deposition-techniques

🎙️ Windows 95 – เมื่อระบบปฏิบัติการกลายเป็นซูเปอร์สตาร์แห่งยุค ย้อนกลับไปในวันที่ 24 สิงหาคม 1995 โลกไอทีได้เห็นปรากฏการณ์ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน — การเปิดตัวระบบปฏิบัติการที่กลายเป็น “งานอีเวนต์ระดับชาติ” ผู้คนต่อแถวหน้าร้านคอมพิวเตอร์ตั้งแต่เที่ยงคืนเพื่อรอซื้อ Windows 95 เหมือนกับรอคอนเสิร์ตหรือภาพยนตร์ฟอร์มยักษ์ Microsoft ทุ่มงบประมาณกว่า $300 ล้านในการโปรโมต พร้อมแคมเปญ “Start Me Up” ที่ใช้เพลงของ Rolling Stones และการแสดงแสงสีที่ Empire State Building และ CN Tower เพื่อสร้างกระแสให้กับ “ปุ่ม Start” ซึ่งกลายเป็นสัญลักษณ์ของ Windows ไปตลอดกาล Windows 95 ไม่ใช่แค่การอัปเกรดจาก Windows 3.1 แต่เป็นการรวม DOS และ Windows เข้าด้วยกัน พร้อม UI ใหม่ที่มี taskbar, plug and play, การรองรับชื่อไฟล์ยาว และระบบ multitasking แบบ 32-bit ที่เปลี่ยนวิธีใช้งานคอมพิวเตอร์ไปโดยสิ้นเชิง แม้จะต้องใช้แผ่น floppy ถึง 13–15 แผ่นในการติดตั้ง และมีราคาสูงถึง $209 (เทียบเท่าเกือบ $400 ในปี 2025) แต่ยอดขายก็พุ่งถึง $720 ล้านในวันแรก และทะลุ 40 ล้านชุดภายในปีเดียว Windows 95 ยังเป็นจุดเริ่มต้นของการใช้งานอินเทอร์เน็ตในวงกว้าง ด้วยการรวม MSN และรองรับเบราว์เซอร์ Netscape และ Internet Explorer รุ่นแรก ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปเริ่มเข้าถึงโลกออนไลน์ได้ง่ายขึ้น https://www.tomshardware.com/software/windows/microsofts-windows-95-release-was-30-years-ago-today-the-first-time-software-was-a-pop-culture-smash

🎙️ เมื่อ BIOS กลายเป็นตัวจุดไฟ – เบื้องหลังปัญหา AM5 socket ไหม้ ในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา ผู้ใช้ Ryzen 9000 โดยเฉพาะรุ่น 9800X3D เริ่มรายงานปัญหาซีพียู “ไหม้” หรือ “burnout” บนเมนบอร์ด AM5 ของ ASRock จนเกิดความเสียหายทางกายภาพกับตัว socket และทำให้ซีพียูใช้งานไม่ได้ AMD ได้ออกมาให้ข้อมูลว่า สาเหตุหลักเกิดจาก BIOS ที่ไม่เป็นไปตามค่าที่ AMD แนะนำ โดยเฉพาะจาก ODM (Original Design Manufacturer) ที่ปรับแต่งค่า PBO (Precision Boost Overdrive), EDC, TDC และ “shadow voltage” เกินขอบเขตที่ปลอดภัย แม้จะเป็นการปรับเล็กน้อยก็สามารถทำให้เกิดความร้อนสะสมจน socket เสียหายได้ ASRock ได้ออก BIOS เวอร์ชัน 3.25 และ 3.30 เพื่อแก้ไขปัญหา โดยลดค่าการจ่ายไฟและปรับการฝึกหน่วยความจำ DDR5 ให้เสถียรมากขึ้น ซึ่งช่วยลดจำนวนเคสที่เกิด burnout ได้อย่างชัดเจน แต่ยังมีผู้ใช้บางรายที่พบปัญหาอยู่ นอกจากนี้ยังพบว่า การเปิดใช้ EXPO (โปรไฟล์โอเวอร์คล็อกแรมของ AMD) บนเมนบอร์ด ASRock อาจทำให้ PBO ทำงานรุนแรงขึ้น แม้ในระบบที่ใช้แรมแบบ stock ก็ยังพบปัญหา ทำให้หลายคนเลือกปิดฟีเจอร์นี้เพื่อความปลอดภัย 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ AMD ยืนยันปัญหา AM5 socket burnout เกิดจาก BIOS ที่ไม่เป็นไปตามค่าที่แนะนำ ➡️ เมนบอร์ด ASRock เป็นผู้ได้รับผลกระทบมากที่สุด โดยเฉพาะกับ Ryzen 9800X3D ➡️ ปัญหาเกิดจากการปรับแต่งค่า PBO, EDC, TDC และ shadow voltage เกินขอบเขต ➡️ ASRock ออก BIOS เวอร์ชัน 3.25 และ 3.30 เพื่อแก้ไขปัญหา ➡️ BIOS ใหม่ลดแรงดันไฟฟ้าและปรับการฝึกหน่วยความจำให้เสถียรขึ้น ➡️ AMD แนะนำให้ผู้ใช้ทุกคนอัปเดต BIOS เป็นเวอร์ชันล่าสุด ➡️ ปัญหาลดลงอย่างชัดเจนหลัง BIOS ใหม่ แต่ยังไม่หมดไปทั้งหมด ➡️ Reddit มีการตั้ง megathread เพื่อรวบรวมเคสที่เกิดปัญหา ➡️ AMD ทำงานร่วมกับพันธมิตรเพื่อแก้ไขปัญหาในระยะยาว ➡️ ผู้ใช้บางรายพบว่า CPU ที่เคย “ตาย” กลับมาใช้งานได้เมื่อเปลี่ยนเมนบอร์ด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ASRock ยอมรับว่า EXPO และ auto PBO บน BIOS เดิมมีความรุนแรงเกินไป ➡️ AGESA คือชุดคำสั่งที่ AMD ให้กับผู้ผลิตเมนบอร์ดเพื่อควบคุมการทำงานของ CPU ➡️ การฝึกหน่วยความจำ DDR5 ที่ไม่เสถียรอาจทำให้ VSOC ต่ำเกินไป ➡️ เมนบอร์ดจากแบรนด์อื่น เช่น Asus, MSI, Gigabyte พบปัญหาน้อยกว่ามาก ➡️ การ rollback BIOS ไปเวอร์ชันก่อนหน้าอาจช่วยให้ CPU ที่ “bricked” กลับมาใช้งานได้ ➡️ AMD เคยออกคำเตือนเรื่อง BIOS ไม่ตรงมาตรฐานมาแล้วหลายครั้งในอดีต https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-comments-on-burning-am5-socket-chipmaker-blames-motherboard-vendors-for-not-following-official-bios-guidelines

🎙️ FugakuNEXT – ก้าวกระโดดของญี่ปุ่นสู่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ zetta-scale ย้อนกลับไปเมื่อปี 2020 ญี่ปุ่นเปิดตัว “Fugaku” ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เคยครองอันดับหนึ่งของโลก และมีบทบาทสำคัญในการรับมือกับโควิด-19 ผ่านการจำลองสถานการณ์ต่าง ๆ แต่วันนี้ ญี่ปุ่นกำลังเตรียมก้าวครั้งใหม่ที่ยิ่งใหญ่กว่าเดิมกับ “FugakuNEXT” ซึ่งตั้งเป้าเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ zetta-scale ตัวแรกของโลก FugakuNEXT เป็นความร่วมมือระหว่าง RIKEN, Fujitsu และ Nvidia โดยจะใช้ CPU รุ่นใหม่ชื่อ MONAKA-X ที่พัฒนาโดย Fujitsu ร่วมกับ GPU จาก Nvidia ซึ่งจะออกแบบระบบเชื่อมต่อ NVLink Fusion เพื่อให้ CPU และ GPU ทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิด ระบบนี้จะไม่ใช่แค่เครื่องจำลองทางฟิสิกส์แบบเดิม แต่จะเป็นแพลตฟอร์ม AI-HPC ที่สามารถใช้ AI ในการสร้างสมมติฐาน วิจัย และจำลองการทดลองได้โดยอัตโนมัติ เป้าหมายคือเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานจริงถึง 100 เท่าเมื่อเทียบกับ Fugaku เดิม โดยยังคงใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 40 เมกะวัตต์ นอกจากจะเป็นเครื่องมือวิทยาศาสตร์ FugakuNEXT ยังเป็นการลงทุนเชิงยุทธศาสตร์ของญี่ปุ่นเพื่อเสริมความแข็งแกร่งด้านเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ และสร้างมาตรฐานใหม่ของการประมวลผลระดับโลก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ FugakuNEXT เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ของญี่ปุ่นที่ตั้งเป้าเข้าสู่ระดับ zetta-scale ➡️ เป็นความร่วมมือระหว่าง RIKEN, Fujitsu และ Nvidia ➡️ ใช้ CPU MONAKA-X จาก Fujitsu และ GPU จาก Nvidia พร้อม NVLink Fusion ➡️ เป็นครั้งแรกที่ญี่ปุ่นใช้ GPU เป็นแกนหลักในระบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับชาติ ➡️ ตั้งเป้าเปิดใช้งานในปี 2030 ที่ศูนย์ RIKEN เมืองโกเบ ➡️ งบประมาณพัฒนาเกิน 110 พันล้านเยน หรือประมาณ $740 ล้าน ➡️ ประสิทธิภาพสูงสุดคาดว่าจะอยู่ที่ 600 exaFLOPS ใน FP8 sparse precision ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานจริงถึง 100 เท่าเมื่อเทียบกับ Fugaku เดิม ➡️ ใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 40 เมกะวัตต์ แต่ได้ประสิทธิภาพสูงขึ้นมหาศาล ➡️ ระบบจะรองรับงาน AI เช่น climate modeling, drug discovery, disaster resilience ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MONAKA-X เป็นรุ่นต่อยอดจาก MONAKA ที่เน้น SIMD และ matrix engine สำหรับ AI ➡️ Nvidia อาจใช้ GPU รุ่น Feynman Ultra ที่มี Tensor Core เป็นหลัก ➡️ NVLink Fusion อาจมีแบนด์วิดธ์สูงถึงหลาย TB/s ต่อพอร์ต ➡️ ซอฟต์แวร์จะใช้ CUDA-X, TensorRT และ NeMo สำหรับงาน AI ➡️ มีการใช้ Physics-Informed Neural Networks (PINNs) เพื่อแทนการคำนวณที่ซับซ้อน ➡️ FugakuNEXT เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ญี่ปุ่นในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างชาติ https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/nvidia-gpus-and-fujitsu-arm-cpus-will-power-japans-next-usd750m-zetta-scale-supercomputer-fugakunext-aims-to-revolutionize-ai-driven-science-and-global-research

🎙️ ขุมทรัพย์ในถังขยะ – เมื่อ SSD ระดับโปรกลายเป็นของฟรี ลองจินตนาการว่าคุณกำลังเดินผ่านถังขยะ แล้วพบกับ SSD ระดับโปรจำนวน 6 ตัว รวมความจุถึง 6TB ที่ยังใช้งานได้อยู่ — นั่นคือสิ่งที่ผู้ใช้ Reddit ชื่อ DogeBoi6 เจอเข้าโดยบังเอิญ เขาพบ SSD Samsung 850 Pro ขนาด 1TB จำนวน 6 ตัว ถูกทิ้งไว้โดยไม่ใส่ใจ และตัดสินใจนำกลับมาใช้เพื่อดาวน์โหลดคลังเกม Steam ทั้งหมดของเขา แม้จะไม่รู้ว่า SSD เหล่านี้เคยผ่านการใช้งานแบบไหนมาก่อน แต่เขาก็ไม่กังวล เพราะไม่ได้วางแผนจะเก็บข้อมูลสำคัญไว้ในนั้น Samsung 850 Pro เปิดตัวครั้งแรกในปี 2014 ใช้เทคโนโลยี V-NAND รุ่นแรก มีความเร็วอ่าน/เขียนสูงสุดถึง 550MB/s และ 520MB/s ตามลำดับ พร้อม IOPS สูงถึง 100K/90K และมาพร้อมกับการรับประกัน 10 ปี หรือ 150–300 TBW ซึ่งถือว่ายาวนานและมั่นใจในความทนทาน แม้ SSD เหล่านี้จะหมดระยะรับประกันไปแล้ว แต่ก็ยังถือว่าเป็นอุปกรณ์ที่มีคุณภาพสูง และสามารถใช้งานได้ดีในงานที่ไม่ต้องการความเสถียรระดับมืออาชีพ เช่น การเก็บเกมหรือไฟล์ที่สามารถดาวน์โหลดใหม่ได้ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ผู้ใช้ Reddit พบ SSD Samsung 850 Pro ขนาด 1TB จำนวน 6 ตัวในถังขยะ ➡️ รวมความจุทั้งหมด 6TB และวางแผนใช้เก็บคลังเกม Steam ➡️ ไม่ทราบประวัติการใช้งาน SSD เหล่านี้ แต่คาดว่าอาจเคยใช้ในเซิร์ฟเวอร์ ➡️ ผู้ใช้ไม่เก็บข้อมูลสำคัญใน SSD เหล่านี้เพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยง ➡️ Samsung 850 Pro เปิดตัวในปี 2014 และถือว่าเป็น SSD ระดับสูงในยุคนั้น ➡️ ใช้เทคโนโลยี V-NAND รุ่นแรก มีความเร็วอ่าน/เขียนสูงสุด 550/520MB/s ➡️ มี IOPS สูงถึง 100K/90K และรองรับ AES encryption ➡️ รับประกัน 10 ปี หรือ 150–300 TBW แล้วแต่รุ่นและแหล่งข้อมูล ➡️ SSD เหล่านี้หมดระยะรับประกันแล้ว แต่ยังใช้งานได้ในระดับทั่วไป ➡️ เป็นตัวอย่างของการนำอุปกรณ์เก่ากลับมาใช้ใหม่อย่างคุ้มค่า ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Samsung 850 Pro เคยเป็น SSD SATA ที่เร็วที่สุดในตลาดช่วงเปิดตัว ➡️ มีความทนทานสูงและใช้พลังงานต่ำ เหมาะกับงานหนักและเกมเมอร์ ➡️ ราคาเปิดตัวอยู่ที่ประมาณ $730 ต่อ 1TB ซึ่งถือว่าสูงมากในยุคนั้น ➡️ รองรับระบบปฏิบัติการหลากหลาย เช่น Windows, Linux, Server ➡️ สามารถใช้ซอฟต์แวร์ Samsung Magician เพื่อตรวจสอบสุขภาพ SSD ➡️ การใช้ SSD เก่าในงานที่ไม่สำคัญช่วยลดขยะอิเล็กทรอนิกส์ได้ดี https://www.tomshardware.com/pc-components/ssds/lucky-user-finds-6tb-of-free-ssd-storage-while-dumpster-diving-finder-plans-to-use-the-six-1tb-samsung-850-pro-ssds-to-download-entire-steam-library

🎙️ เมื่อชิปโน้ตบุ๊กถูกปลดปล่อยสู่โลกเดสก์ท็อป – และมันแรงกว่าที่คิด ในโลกของฮาร์ดแวร์พีซี มีสิ่งหนึ่งที่ไม่ค่อยเกิดขึ้นบ่อยนัก: การนำซีพียูโมบายมาใช้ในเมนบอร์ดเดสก์ท็อปอย่างเป็นทางการ แต่ Aoostar ผู้ผลิตจากจีนได้เปิดตัวเมนบอร์ด MoDT (Mobile on Desktop) รุ่นใหม่ที่มาพร้อมกับ Ryzen 9 9955HX และ 9955HX3D ซึ่งเป็นชิปโมบายระดับสูงสุดของ AMD ในปี 2025 ทั้งสองรุ่นเป็นซีพียู 16 คอร์ 32 เธรด บนสถาปัตยกรรม Zen 5 โดยรุ่น 9955HX3D มาพร้อมกับ 3D V-Cache ขนาด 144MB ซึ่งมากกว่ารุ่นธรรมดาถึงสองเท่า และมี boost clock สูงสุดที่ 5.4GHz พร้อม TDP เริ่มต้นที่ 54–55W แต่สามารถปรับได้ถึง 75W เมื่อใช้ระบบระบายความร้อนแบบเดสก์ท็อป เมนบอร์ดของ Aoostar มาในขนาด microATX พร้อม PCIe 5.0 x16 สำหรับการ์ดจอ, M.2 Gen5 x4 สองช่องสำหรับ SSD, และรองรับ DDR5 แบบ dual-channel สูงสุด 128GB โดยใช้ DIMM มาตรฐาน ไม่ใช่ SO-DIMM แบบโน้ตบุ๊ก แม้ซีพียูจะถูกบัดกรีติดกับเมนบอร์ด (ไม่สามารถเปลี่ยนได้) แต่ทุกอย่างอื่นเป็นมาตรฐานเดสก์ท็อป เช่น พอร์ต SATA, ระบบเสียง 7.1 channel, และการใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ ATX ปกติ ราคาของชุดนี้ถือว่าน่าสนใจมาก: รุ่น 9955HX อยู่ที่ประมาณ $530 ส่วนรุ่น 9955HX3D อยู่ที่ $670 ซึ่งถูกกว่าการซื้อซีพียูเดสก์ท็อป Ryzen 9 9950X3D แยกต่างหาก และยังได้เมนบอร์ดมาด้วย 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Aoostar เปิดตัวเมนบอร์ด MoDT ที่มาพร้อม Ryzen 9 9955HX และ 9955HX3D ➡️ ทั้งสองรุ่นเป็นซีพียู 16 คอร์ 32 เธรด บนสถาปัตยกรรม Zen 5 ➡️ รุ่น 9955HX3D มี 3D V-Cache ขนาด 144MB ส่วนรุ่นธรรมดามี 72MB ➡️ Boost clock สูงสุด 5.4GHz และ TDP เริ่มต้นที่ 54–55W ปรับได้ถึง 75W ➡️ เมนบอร์ดขนาด microATX พร้อม PCIe 5.0 x16 และ M.2 Gen5 x4 สองช่อง ➡️ รองรับ DDR5 dual-channel สูงสุด 128GB แบบ DIMM มาตรฐาน ➡️ ใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ ATX และมีระบบเสียง 7.1 channel ➡️ มีระบบระบายความร้อนแบบ vapor chamber ติดมากับซีพียู ➡️ ราคาชุด 9955HX อยู่ที่ $530 ส่วนรุ่น 9955HX3D อยู่ที่ $670 ➡️ ถูกกว่าซีพียูเดสก์ท็อป Ryzen 9 9950X3D ที่ขายแยก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MoDT (Mobile on Desktop) เป็นแนวทางที่นิยมในจีนเพื่อประหยัดงบ ➡️ Aoostar เคยผลิต mini PC และเมนบอร์ดขนาดเล็กมาก่อน ➡️ Ryzen 9 9955HX3D ใช้เทคโนโลยี 3D V-Cache รุ่นที่สอง ➡️ เมนบอร์ดใช้ VRM แบบ 10-phase ซึ่งเทียบได้กับ B650 ระดับกลาง ➡️ ใช้ retention bracket แบบ AM5 ทำให้รองรับฮีตซิงก์ทั่วไปในตลาด ➡️ มีพอร์ต SATA III และ USB หลากหลาย รวมถึงพอร์ตเสียงแบบแยก https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-unleashes-the-power-of-mobile-fire-range-chips-on-a-desktop-pc-motherboard-ryzen-9-9955hx-and-ryzen-9-9955hx3d-debut-on-aoostar-board

🎙️ Burner Phone 101 – เมื่อการปกป้องตัวตนเริ่มต้นจากการตั้งคำถาม ในโลกที่ทุกการเคลื่อนไหวของเราถูกติดตามผ่านโทรศัพท์มือถือ Rebecca Williams จัดเวิร์กช็อป “Burner Phone 101” เพื่อให้ผู้คนเข้าใจว่า “การไม่ใช้โทรศัพท์” หรือ “ใช้โทรศัพท์แบบไม่ผูกตัวตน” อาจเป็นทางเลือกที่ปลอดภัยกว่าในบางสถานการณ์ เธอเริ่มต้นด้วยการตั้ง “เป้าหมายลับ” ของเวิร์กช็อป เช่น การเข้าใจขีดจำกัดของ burner phone และการเชื่อมโยงกับแนวทางปกป้องความเป็นส่วนตัวในชีวิตประจำวัน โดยเน้นว่า “การไม่แชร์ข้อมูลส่วนตัว” และ “ไม่ใช้เทคโนโลยีเพื่อทำร้ายผู้อื่น” คือหลักสำคัญ จากนั้นผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้การวิเคราะห์ความเสี่ยงผ่านคำถาม 3 ข้อ: คุณกำลังปกป้องอะไร? จากใคร? และถ้าล้มเหลวจะเกิดอะไรขึ้น? ซึ่งช่วยให้การเลือกใช้ burner phone หรือเทคนิคอื่น ๆ มีเป้าหมายชัดเจน ในส่วนของสมาร์ตโฟน Rebecca อธิบายว่าอุปกรณ์เหล่านี้มีตัวระบุหลายชั้น เช่น IMSI และ IMEI ที่ทำให้การไม่เปิดเผยตัวตนแทบเป็นไปไม่ได้ และยังเก็บข้อมูล 4 หมวดหลัก ได้แก่ ตัวตน, ตำแหน่ง, การสื่อสาร, และเนื้อหา ซึ่งสามารถถูกเข้าถึงได้ผ่าน spyware, forensic tools หรือแม้แต่คำสั่งศาล เธอแนะนำเทคนิคป้องกัน เช่น ใช้ PIN แทน biometrics, ปิด cloud backup, ใช้ Signal, ปิดวิทยุ (GPS/Wi-Fi/Bluetooth), และใช้ระบบปฏิบัติการที่เน้นความปลอดภัย เช่น GrapheneOS หรือ Lockdown Mode บน iOS เมื่อพูดถึง burner phone เธอแบ่งออกเป็น 4 ประเภท: โทรศัพท์เติมเงิน, การหมุน SIM, dumb phones, และการใช้ VoIP/VPN เพื่อหลอก metadata โดยเน้นว่า “ไม่มีวิธีใดที่นิรนาม 100%” แต่ทุกวิธีมีประโยชน์หากใช้ให้เหมาะกับสถานการณ์ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ เวิร์กช็อป Burner Phone 101 จัดขึ้นที่ Brooklyn Public Library โดย Rebecca Williams ➡️ เป้าหมายคือเรียนรู้การใช้ burner phone และแนวทางปกป้องความเป็นส่วนตัว ➡️ ใช้การวิเคราะห์ความเสี่ยงผ่านคำถาม 3 ข้อ เพื่อเลือกวิธีป้องกันที่เหมาะสม ➡️ สมาร์ตโฟนมีตัวระบุ IMSI และ IMEI ที่ทำให้การไม่เปิดเผยตัวตนเป็นเรื่องยาก ➡️ ข้อมูลที่เก็บในโทรศัพท์แบ่งเป็น 4 หมวด: ตัวตน, ตำแหน่ง, การสื่อสาร, และเนื้อหา ➡️ แนะนำเทคนิคป้องกัน เช่น ใช้ PIN, ปิด cloud backup, ใช้ Signal, ปิดวิทยุ ➡️ สำหรับ Android: ใช้ GrapheneOS, F-Droid, ปิด Google Location History ➡️ สำหรับ iPhone: ใช้ Lockdown Mode, ปิด Siri, ล้างข้อมูลหลังใส่รหัสผิด 10 ครั้ง ➡️ Burner phone แบ่งเป็น 4 ประเภท: เติมเงิน, หมุน SIM, dumb phone, VoIP/VPN ➡️ การตั้งค่า burner phone ควรซื้อด้วยเงินสด, ไม่ใช้บัญชีส่วนตัว, และหมุน SIM ➡️ “ไม่มีโทรศัพท์เลย” อาจเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดในบางสถานการณ์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ IMSI คือรหัสผู้ใช้ที่ผูกกับ SIM ส่วน IMEI คือรหัสเครื่องที่ติดตัวอุปกรณ์ ➡️ forensic tools เช่น Cellebrite และ GrayKey สามารถดึงข้อมูลจากโทรศัพท์ได้แม้ถูกล็อก ➡️ Faraday bag สามารถบล็อกสัญญาณชั่วคราว แต่ไม่ป้องกันเมื่อเปิดใช้งาน ➡️ การใช้ VoIP เช่น Google Voice หรือ MySudo ช่วยลดการเปิดเผยเบอร์จริง ➡️ GrapheneOS เป็นระบบปฏิบัติการที่เน้นความปลอดภัยและไม่ผูกกับ Google ➡️ Lockdown Mode บน iOS 16+ ปิดฟีเจอร์ที่เสี่ยงต่อการถูกโจมตีจาก spyware https://rebeccawilliams.info/burner-phone-101/

🎙️ Unicode ไม่ได้ดีทุกตัว – เมื่อ RFC 9839 ช่วยคัดกรองตัวอักษรที่ควรหลีกเลี่ยง ทุกวันนี้ Unicode กลายเป็นมาตรฐานกลางสำหรับการจัดการข้อความในระบบคอมพิวเตอร์ แต่ Tim Bray ชี้ให้เห็นว่า “ไม่ใช่ทุกตัวอักษรใน Unicode ที่ควรใช้” โดยเฉพาะในโปรโตคอลที่ต้องการความปลอดภัย ความเสถียร และความสามารถในการทำงานร่วมกัน เขาและ Paul Hoffman จึงเสนอเอกสาร RFC 9839 ต่อ IETF ซึ่งใช้เวลาถึงสองปีในการพัฒนา ก่อนจะได้รับการรับรองในปี 2025 โดย RFC นี้ระบุชัดเจนว่ามี “กลุ่มตัวอักษรที่มีปัญหา” เช่น: - U+0000 (null character) ที่รบกวนการทำงานของหลายภาษา - U+0089 (C1 control code) ที่มีพฤติกรรมไม่ชัดเจน - U+DEAD (unpaired surrogate) ที่ไม่ควรปรากฏใน UTF-8 - U+7FFFF (noncharacter) ที่ไม่มีความหมายและไม่ควรส่งผ่านเครือข่าย RFC 9839 เสนอ 3 ชุดตัวอักษรย่อยที่ “ปลอดภัยกว่า” สำหรับใช้ในโปรโตคอล ได้แก่ Scalars, XML และ Assignables โดยแต่ละชุดมีระดับการกรองตัวอักษรที่ต่างกัน แม้จะมี RFC 8264 (PRECIS Framework) ที่ครอบคลุมมากกว่า แต่ Tim เห็นว่ามันซับซ้อนเกินไป และผูกกับเวอร์ชัน Unicode เฉพาะ ทำให้ใช้งานยากในระบบทั่วไป เขายังเขียนไลบรารีภาษา Go สำหรับตรวจสอบข้อความตาม RFC 9839 เพื่อให้นักพัฒนานำไปใช้ได้ทันที 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ RFC 9839 เป็นเอกสารจาก IETF ที่ระบุ Unicode characters ที่ควรหลีกเลี่ยง ➡️ เสนอ 3 ชุดตัวอักษรย่อย: Scalars, XML, Assignables สำหรับใช้ในโปรโตคอล ➡️ ตัวอย่างตัวอักษรที่มีปัญหา ได้แก่ U+0000, U+0089, U+DEAD, U+7FFFF ➡️ U+DEAD เป็น unpaired surrogate ที่ไม่ควรปรากฏใน UTF-8 ➡️ U+7FFFF เป็น noncharacter ที่ไม่มีความหมายและไม่ควรส่งผ่านเครือข่าย ➡️ JSON อนุญาตให้ใช้ตัวอักษรเหล่านี้ แต่ RFC 9839 แนะนำให้กรองออก ➡️ Tim Bray เขียนไลบรารีภาษา Go สำหรับตรวจสอบข้อความตาม RFC 9839 ➡️ RFC 9839 เป็น submission แบบบุคคล ไม่ผ่าน Working Group ➡️ PRECIS (RFC 8264) เป็นกรอบการทำงานที่ซับซ้อนกว่า แต่ไม่ค่อยมีคนใช้ ➡️ PRECIS ผูกกับเวอร์ชัน Unicode ทำให้การใช้งานในระบบทั่วไปยุ่งยาก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Unicode มีตัวอักษรหลายประเภท เช่น control codes, surrogates, noncharacters ➡️ UTF-8 ไม่อนุญาตให้เข้ารหัส surrogate pairs ➡️ JSON ไม่กรองตัวอักษรที่มีปัญหาโดยค่าเริ่มต้น ➡️ XML และ YAML มีการกรองบางส่วน แต่ไม่ครบทุกประเภท ➡️ การใช้ตัวอักษรที่ไม่เหมาะสมอาจทำให้เกิดปัญหาในการ parse หรือแสดงผล ➡️ การกรอง Unicode ที่ไม่เหมาะสมช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความเสถียรของระบบ https://www.tbray.org/ongoing/When/202x/2025/08/14/RFC9839

🎙️ กล้องที่ถ่ายภาพด้วยเวลา – เมื่อการถ่ายภาพรถไฟกลายเป็นศาสตร์แห่งการประมวลผล Daniel Lawrence ใช้กล้อง line scan เพื่อถ่ายภาพรถไฟที่เคลื่อนผ่านกล้องนิ่ง ๆ โดยกล้องจะมีแค่ 1–2 แถวพิกเซลที่สแกนต่อเนื่องในแนวตั้ง ขณะที่รถไฟเคลื่อนผ่านในแนวนอน ทำให้ภาพที่ได้มีความละเอียดสูงมาก และมีลักษณะพิเศษคือ “แถบแนวนอน” ที่เกิดจากฉากหลังซ้ำ ๆ เขาใช้กล้อง Alkeria Necta N4K2-7C ที่มีเซนเซอร์ Bayer array ขนาด 4096×2 และบันทึกข้อมูลแบบ raw 16-bit เพื่อให้สามารถประมวลผลได้อย่างละเอียดในภายหลัง การประมวลผลภาพจากกล้องนี้มีหลายขั้นตอน ตั้งแต่การตรวจจับวัตถุเคลื่อนที่ การประมาณความเร็ว การ resample ภาพ การ demosaic สี การลบแถบแนวตั้ง การลด noise การแก้ skew ไปจนถึงการปรับสี ซึ่งแต่ละขั้นตอนมีเทคนิคเฉพาะที่ต้องใช้ความเข้าใจทั้งด้านคณิตศาสตร์และการเขียนโค้ด Daniel ยังทดลองใช้ AI agent ในการช่วยเขียนโค้ด แต่พบว่าบางครั้ง AI สร้างโค้ดที่ซับซ้อนเกินจำเป็น เช่น การใช้ tensor ขนาดมหึมา หรือการสร้าง matrix ที่กิน RAM จนหมด ทำให้เขาต้องกลับมาเขียนเองในหลายส่วน เขาแชร์ภาพรถไฟจากหลายประเทศ รวมถึง Renfe AVE, CR400AF, และรถไฟใต้ดินนิวยอร์ก พร้อมเปรียบเทียบกับงานของ Adam Magyar และ KR64 ที่ใช้กล้อง strip scan แบบฟิล์มในการถ่ายภาพรถไฟในญี่ปุ่น 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ กล้อง line scan ใช้แถวพิกเซลเดียวในการสแกนวัตถุที่เคลื่อนผ่าน ➡️ ภาพที่ได้มีความละเอียดสูงและมีลักษณะ “แถบแนวนอน” จากฉากหลัง ➡️ ใช้กล้อง Alkeria Necta N4K2-7C เซนเซอร์ Bayer array ขนาด 4096×2 ➡️ บันทึกข้อมูลแบบ raw 16-bit เพื่อประมวลผลภายหลัง ➡️ ตรวจจับวัตถุเคลื่อนที่ด้วย energy function และการวิเคราะห์ gradient ➡️ ประมาณความเร็วโดยเปรียบเทียบ green channels และใช้ spline interpolation ➡️ resample ภาพด้วย Hann window เพื่อป้องกัน aliasing ➡️ demosaic สีด้วย bilinear interpolation และจัดการ offset ของ Bayer array ➡️ ลบแถบแนวตั้งด้วย weighted least squares และ exponential smoothing ➡️ ลด noise ด้วย patch-based denoising ที่ใช้ self-similarity ตลอดแถว ➡️ แก้ skew ด้วย Hough transform และ sampling ใหม่หลังการแก้ ➡️ ปรับสีด้วย matrix ที่ “เดาเอา” แต่ได้ผลลัพธ์ที่ดูดี ➡️ ใช้ Python และ numpy ในการเขียนโค้ด โดยแบ่งข้อมูลเป็น chunks ➡️ ทดลองใช้ AI agent ในการช่วยเขียนโค้ด แต่พบข้อจำกัดหลายจุด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ กล้อง line scan ใช้หลักการเดียวกับ photo finish camera ในการแข่งขันกีฬา ➡️ strip scan camera แบบฟิล์มต้องดึงฟิล์มด้วยความเร็วที่สัมพันธ์กับวัตถุ ➡️ Adam Magyar ใช้กล้องดิจิทัลในการถ่ายภาพใต้ดินที่มีแสงน้อย ➡️ KR64 ใช้กล้องฟิล์มในการถ่ายภาพรถไฟญี่ปุ่นอย่างต่อเนื่อง ➡️ Hann window เป็นหนึ่งใน window function ที่นิยมใช้ใน signal processing ➡️ patch-based denoising เป็นเทคนิคที่ใช้ในงานวิจัยด้านภาพ เช่น BM3D ➡️ Hough transform ใช้ในการตรวจจับเส้นตรงและ skew ในภาพ https://daniel.lawrence.lu/blog/y2025m09d21/

🎙️ Claude Code – เมื่อความเรียบง่ายคือเวทมนตร์ของ AI Agent ลองจินตนาการว่าคุณมีผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ไม่เพียงแค่ “ฉลาด” แต่ยัง “รู้จักตัวเอง” และ “ไม่วุ่นวาย” นั่นคือความรู้สึกเมื่อใช้ Claude Code – agent ที่ถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ LLM ได้อย่างกลมกลืน โดยไม่ต้องพึ่งพาความซับซ้อนแบบ multi-agent หรือ RAG search ที่มักทำให้ระบบเปราะบาง Claude Code ใช้หลักการ “Keep Things Simple, Dummy” โดยมีแค่ loop เดียวในการควบคุมการทำงานทั้งหมด และหากต้องแบ่งงานย่อย ก็จะสร้าง sub-agent ที่ไม่สามารถแตกตัวต่อได้อีก เพื่อรักษาความเข้าใจและความสามารถในการ debug สิ่งที่ทำให้ Claude Code โดดเด่นคือการใช้โมเดลขนาดเล็กอย่าง claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เช่น อ่านไฟล์, สรุป git history, หรือแม้แต่การติด label ให้กับแต่ละ keystroke ซึ่งช่วยลดต้นทุนได้ถึง 70–80% เมื่อเทียบกับโมเดลใหญ่ Claude Code ยังใช้ prompt ที่ยาวและละเอียดมาก โดยมี system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens และ context file (claude.md) ~1,000–2,000 tokens ที่ส่งไปกับทุกคำสั่ง เพื่อให้ agent เข้าใจบริบทของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง นอกจากนี้ยังมีการใช้ XML tags และ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน เช่น <good-example>, <bad-example>, และ <system-reminder> เพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น สุดท้าย Claude Code ยังมีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทางในงานที่ซับซ้อน และสามารถปรับเปลี่ยนแผนได้ตามสถานการณ์ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Claude Code ใช้ control loop เดียว พร้อม sub-agent ที่จำกัดการแตกตัว ➡️ ใช้โมเดลขนาดเล็ก claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เพื่อลดต้นทุน ➡️ system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens, context file ~1,000–2,000 tokens ➡️ ใช้ claude.md เพื่อเก็บ preferences และข้อจำกัดของผู้ใช้ ➡️ ใช้ XML tags เช่น <system-reminder>, <good-example>, <bad-example> เพื่อช่วยตัดสินใจ ➡️ ใช้ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน ➡️ มีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทาง ➡️ ปรับ tone และ style ของ agent ผ่าน prompt เช่น ห้ามใช้ emoji เว้นแต่ผู้ใช้ขอ ➡️ ใช้ heuristics และตัวอย่างเพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำ ➡️ Claude Code ถูกนำไปใช้ใน MinusX และมีผลลัพธ์ที่ดีในการพัฒนา agent ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub มีคลัง Claude Code subagents สำหรับงานเฉพาะทาง เช่น DevOps, full-stack, data science ➡️ การใช้โมเดลเล็กช่วยลด latency และต้นทุนในระบบ production ➡️ การใช้ context file เช่น claude.md หรือ minusx.md กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของ agent ➡️ การหลีกเลี่ยง RAG ช่วยลดความซับซ้อนและจุดล้มเหลวในระบบ ➡️ การออกแบบ agent แบบ single-loop ช่วยให้ debug ง่ายและเสถียรกว่า multi-agent https://minusx.ai/blog/decoding-claude-code/

🎙️ 23 นาที 15 วินาที – ความจริงหรือแค่ตัวเลขที่เล่าต่อกันมา? คุณอาจเคยได้ยินว่า “หลังจากถูกขัดจังหวะ จะใช้เวลา 23 นาที 15 วินาทีในการกลับเข้าสู่โฟกัส” ฟังดูเฉพาะเจาะจงและน่ากลัวใช่ไหม? Geoffrey Oberien ก็คิดแบบนั้น เขาแค่ต้องการอ้างอิงตัวเลขนี้ให้เพื่อนร่วมงาน แต่กลับกลายเป็นการผจญภัย 20 นาทีที่เต็มไปด้วยความสงสัย เขาค้นหางานวิจัยต้นฉบับที่ระบุตัวเลขนี้ และพบว่าหลายบทความอ้างถึงงานวิจัยชื่อ “The Cost of Interrupted Work: More Speed and Stress” โดย Gloria Mark แต่เมื่อเปิดอ่านจริง ๆ กลับไม่พบตัวเลข 23 นาที 15 วินาทีเลย งานวิจัยนั้นพูดถึงผลกระทบของการขัดจังหวะ เช่น ความเครียดที่เพิ่มขึ้น และเวลาที่ใช้ในงานหลักที่ลดลง แต่ไม่ได้พูดถึง “เวลาฟื้นตัว” หลังจากการขัดจังหวะ Geoffrey อ่านงานวิจัยอีกหลายฉบับ เช่น “Disruption and Recovery of Computing Tasks” ที่ระบุว่าอาจใช้เวลา 11–16 นาทีในการกลับเข้าสู่โฟกัส แต่ก็ไม่มีการวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับช่วงเวลานี้ สุดท้าย เขาพบว่าตัวเลข 23 นาที 15 วินาทีมาจาก “การให้สัมภาษณ์” ของ Gloria Mark กับสื่อหลายแห่ง เช่น Fast Company และ Wall Street Journal ไม่ใช่จากงานวิจัยที่ตีพิมพ์ นั่นหมายความว่า ตัวเลขนี้อาจเป็น “ค่าเฉลี่ยโดยประมาณ” จากประสบการณ์ของผู้วิจัย ไม่ใช่ผลลัพธ์จากการทดลองที่สามารถตรวจสอบได้ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ตัวเลข “23 นาที 15 วินาที” ถูกอ้างถึงในหลายบทความเกี่ยวกับ productivity ➡️ Geoffrey Oberien พยายามค้นหางานวิจัยต้นฉบับที่ระบุตัวเลขนี้ ➡️ งานวิจัย “The Cost of Interrupted Work” ไม่ได้กล่าวถึงตัวเลขนี้เลย ➡️ งานวิจัยอื่น ๆ เช่น “Disruption and Recovery of Computing Tasks” ระบุช่วงเวลา 11–16 นาที ➡️ ตัวเลข 23:15 มาจากการสัมภาษณ์ Gloria Mark ไม่ใช่จากงานวิจัยตีพิมพ์ ➡️ มีบทความมากกว่า 20 ชิ้นที่อ้างถึงตัวเลขนี้โดยไม่มีหลักฐานรองรับ ➡️ งานวิจัยของ Gloria Mark พบว่า 82% ของงานที่ถูกขัดจังหวะจะกลับมาทำต่อในวันเดียวกัน ➡️ การขัดจังหวะที่เกี่ยวข้องกับงานเดิมอาจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้ ➡️ การขัดจังหวะที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น การคุยเรื่องซีรีส์ อาจทำให้ฟื้นตัวช้ากว่า ➡️ การพักเบรกที่ตั้งใจต่างจากการขัดจังหวะที่ไม่คาดคิด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gloria Mark เป็นนักวิจัยด้าน digital distraction จาก University of California, Irvine ➡️ งานวิจัยของเธอเชื่อมโยงการขัดจังหวะกับความเครียดและ productivity ที่ลดลง ➡️ ตัวเลข 23:15 ถูกอ้างถึงใน Lifehacker, Fast Company, และ Wall Street Journal ➡️ ไม่มีหลักฐานเชิงสถิติที่ยืนยันตัวเลขนี้ในงานวิจัยที่ตีพิมพ์ ➡️ การขัดจังหวะซ้ำ ๆ อาจทำให้ productivity ลดลงมากกว่าที่คาด ➡️ การจัดการ context switch เป็นทักษะสำคัญของนักพัฒนาและผู้บริหาร https://blog.oberien.de/2023/11/05/23-minutes-15-seconds.html

🎙️ จากผู้ใช้สู่ผู้สร้าง – เมื่อการเขียน Agent กลายเป็นทักษะพื้นฐานของนักพัฒนา ในปี 2025 Geoffrey Huntley เปิดเวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยแนวคิดที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: “มันคือโค้ด 300 บรรทัดที่วนลูปกับ LLM tokens” ฟังดูเหมือนเรื่องเล่น ๆ แต่จริง ๆ แล้วนี่คือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการพัฒนา เขาเริ่มต้นด้วยการอธิบายว่า agent ไม่ใช่แค่ buzzword แต่คือระบบที่สามารถรับ input, เรียกใช้เครื่องมือ (tools), และตอบกลับอย่างชาญฉลาด โดยใช้ LLM ที่มีความสามารถ agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2 ในเวิร์กช็อปนี้ ผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้การสร้าง agent ทีละขั้น เริ่มจาก chat interface → อ่านไฟล์ → ลิสต์ไฟล์ → รันคำสั่ง bash → แก้ไขไฟล์ → ค้นหาโค้ด ทั้งหมดนี้ทำผ่าน event loop ที่เชื่อมโยงกับ LLM และ tool registry Geoffrey เน้นว่า agent ที่ดีต้องมี context window ที่สะอาด ไม่ควรใช้ context เดียวกันสำหรับหลายกิจกรรม เพราะจะทำให้ผลลัพธ์ผิดเพี้ยน และควรระวังการใช้ Model Context Protocol (MCP) ที่กิน context window มากเกินไป เขายังแนะนำให้ใช้ LLM แบบ “agentic” สำหรับงานที่ต้องการการกระทำ และใช้ LLM แบบ “oracle” สำหรับงานวิเคราะห์หรือสรุปผล โดยสามารถเชื่อมต่อหลายโมเดลเข้าด้วยกันใน agent เดียวได้ สุดท้าย เขาทิ้งท้ายว่า “AI ไม่ได้มาแย่งงานคุณ คนที่ใช้ AI ต่างหากที่จะแย่งงานคุณ” และการเรียนรู้การสร้าง agent คือการลงทุนในตัวเองที่สำคัญที่สุดในยุคนี้ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ เวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยโค้ดเพียง ~300 บรรทัด ➡️ agent คือระบบที่รับ input, เรียกใช้ tools, และตอบกลับผ่าน LLM ➡️ ใช้ LLM agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2 เป็นแกนหลัก ➡️ agent มี event loop ที่จัดการ input, inference, และ tool execution ➡️ เรียนรู้การสร้าง tools เช่น read_file, list_files, bash, edit_file, code_search ➡️ สามารถเชื่อมต่อ LLM แบบ oracle เช่น GPT เพื่อช่วยตรวจสอบผลลัพธ์ ➡️ Claude Sonnet ถูกเปรียบเป็น “squirrel” ที่ bias ไปทางการกระทำมากกว่าการคิด ➡️ context window ของ LLM มีขนาดจำกัด ต้องบริหารอย่างระมัดระวัง ➡️ MCP คือฟังก์ชันที่ลงทะเบียนใน context window เพื่อเรียกใช้ tools ➡️ agent ที่ดีต้องมี prompt ที่ชัดเจนและ context ที่ไม่ปะปนกัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub มีตัวอย่าง agent แบบ open-source เช่น Amp, Cursor, Windsurf, OpenCode ➡️ mini-swe-agent เป็น agent ขนาด 100 บรรทัดที่ทำงานได้จริงและผ่านการทดสอบ SWE Bench ➡️ การใช้ ripgrep เป็นพื้นฐานของการค้นหาโค้ดในหลาย coding agent ➡️ การสร้าง agent ช่วยเปลี่ยนผู้ใช้ AI ให้กลายเป็นผู้ผลิต AI ➡️ บริษัทอย่าง Canva เริ่มใช้ AI ในการสัมภาษณ์งาน และคาดหวังให้ผู้สมัครเข้าใจ agent https://ghuntley.com/agent/

🎙️ เมื่อ “ฟรี” ไม่ใช่คำตอบ – และการย้ายออกจาก Gmail กลายเป็นการปลดปล่อย Giulio Magnifico ใช้ Gmail มาตั้งแต่ปี 2007 แต่ในปี 2025 เขาตัดสินใจย้ายออกจากบริการฟรีที่ “จ่ายด้วยข้อมูลส่วนตัว” ไปใช้ Mailbox.org ที่เน้นความเป็นส่วนตัวมากกว่า แม้จะต้องจ่ายเงินเดือนละ €2.50 แต่เขาบอกว่า “คุ้มกว่าการให้ Google รู้ทุกอย่างเกี่ยวกับชีวิตเรา” เหตุผลหลักคือ Gmail ส่งข้อมูลแบบ plain text ซึ่ง Google สามารถเก็บไว้ได้ทั้งหมด และหน่วยงานรัฐบาลสหรัฐฯ ก็สามารถร้องขอข้อมูลได้ แม้ผู้ใช้นั้นจะเป็นพลเมืองยุโรปก็ตาม Giulio ใช้อีเมลแบบเรียบง่าย ไม่สนใจฟีเจอร์เสริมอย่างปฏิทินหรือโน้ต เขาจึงเลือก Mailbox.org แทน ProtonMail หรือ Tutanota ซึ่งแม้จะมีการเข้ารหัสแบบ end-to-end แต่บังคับให้ใช้แอปของตัวเอง ซึ่งไม่เข้ากับ Apple Mail ที่เขาชื่นชอบ Mailbox.org รองรับ PGP และสามารถใช้ร่วมกับ Apple Mail ได้อย่างราบรื่น มีพื้นที่เก็บอีเมล 10GB และคลาวด์อีก 5GB โดยสามารถขยายได้ตามต้องการ เขาย้ายอีเมลกว่า 26,000 ฉบับจาก Gmail ไปยัง Mailbox.org ด้วยเครื่องมือ imapsync ผ่าน Docker โดยใช้สคริปต์เฉพาะที่เขียนเอง ใช้เวลา 3 ชั่วโมงเต็ม และไม่มีอีเมลหายแม้แต่ฉบับเดียว หลังจากย้ายเสร็จ เขาตั้งระบบ forward จาก Gmail ไปยัง Mailbox.org และใช้ระบบ flag เพื่อแยกอีเมลที่ยังส่งมาจาก Gmail เพื่อค่อย ๆ เปลี่ยนแอดเดรสในบริการต่าง ๆ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Giulio Magnifico ย้ายจาก Gmail ไปใช้ Mailbox.org เพื่อความเป็นส่วนตัว ➡️ เหตุผลหลักคือการไม่ต้องการให้ Google เก็บข้อมูลอีเมลทั้งหมด ➡️ Gmail ส่งข้อมูลแบบ plain text และอยู่ภายใต้กฎหมายสหรัฐฯ แม้ผู้ใช้จะเป็นพลเมือง EU ➡️ Mailbox.org รองรับ PGP และใช้งานร่วมกับ Apple Mail ได้ ➡️ มีแผนเริ่มต้นที่ €2.50/เดือน พร้อมพื้นที่เก็บอีเมล 10GB และคลาวด์ 5GB ➡️ สามารถขยายพื้นที่ได้ที่ €0.20/GB ➡️ ใช้ imapsync ผ่าน Docker เพื่อย้ายอีเมลกว่า 26,000 ฉบับจาก Gmail ➡️ ใช้สคริปต์เฉพาะเพื่อหลีกเลี่ยงการซ้ำซ้อนของโฟลเดอร์ All Mail และ Archive ➡️ ตั้งระบบ forward จาก Gmail และใช้ flag เพื่อแยกอีเมลที่ยังส่งมาจาก Gmail ➡️ Mailbox.org ไม่มีระบบต่ออายุอัตโนมัติ ต้องเติมเงินเอง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ imapsync เป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับการย้ายอีเมลแบบ IMAP โดยไม่สูญเสีย metadata ➡️ ผู้ใช้ Gmail จำนวนมากเริ่มย้ายออกเพราะความกังวลด้านความเป็นส่วนตัว ➡️ Gmail เคยถูกวิจารณ์เรื่องการใช้ข้อมูลเพื่อโฆษณาและการเข้าถึงของหน่วยงานรัฐ ➡️ Mailbox.org เป็นหนึ่งในผู้ให้บริการที่ได้รับการแนะนำจากกลุ่มผู้สนับสนุนความเป็นส่วนตัว ➡️ การใช้ PGP บนเว็บของ Mailbox.org ช่วยให้ใช้งานบน iOS ได้สะดวกโดยไม่ต้องใช้แอปเสริม https://giuliomagnifico.blog/post/2025-08-18-leaving-gmail/

เซอร์เก ลาฟรอฟ รัฐมนตรีต่างประเทศรัสเซีย กล่าวหาบรรดาชาติตะวันตกในวันอาทิตย์(24ส.ค.) พยายามขัดขวางการเจรจาสันติภาพเพื่อยุติความขัดแย้งในยูคเรน หลังจากดูเหมือนว่าความเคลื่อนไหวทางการทูตจะหยุดชะงักลงไป . อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000080763 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire