..ทหารไทยน้ำดี จึงต้องยึดอำนาจรัฐบาลปัจจุบันนี้อย่างเดียวเพราะคือการกวาดล้างที่ดีทั้งหมดด้วยกฎหมายพิเศษจะจัดการใดๆตรวจสอบใดกับใคร จะนักการเมืองจะข้าราชการจะเจ้าสัวกิจการบริษัทห้างร้านธรรมดาถึงมหาชนจะยึดทรัพย์สินจะตรวจสอบเส้นทางการเงินกระแสเงินแบบพิเศษได้หมด,เรามีบิ๊กดาต้าแล้วที่ผ่านมา มันรู้หมดล่ะ. ..ทหารไทยน้ำดีคือหนทางออกเดียว เพราะปัจจุบันมันสกปรกเกินไป ใครแมร่งมาเป็นรัฐบาลทั้งระยำ ทั้งอุบาทก์เหมือนเดิมไม่เปลี่ยนแปลง. https://youtube.com/shorts/ycYsIOoI92k?si=_JQaZRI4cmWX6c53

ใครกันนะ? ที่อยากดีกับเขมร (23/10/68) #ThaiTimes #News1 #News1short #TruthFromThailand #shorts #กัมพูชา #การเมืองไทย #ชายแดนไทยกัมพูชา #รัฐบาลไทย #ข่าวร้อน #ข่าววันนี้ #newsupdate #ข่าวtiktok

📱 “Exynos 2600 ยังไม่พร้อมใช้กับ Galaxy S26 ทุกรุ่น – ผลิตได้แค่ 15,000 แผ่น wafer เท่านั้น!” Samsung เริ่มผลิตชิป Exynos 2600 ด้วยเทคโนโลยี 2nm GAA (Gate-All-Around) สำหรับใช้ใน Galaxy S26 แต่ดูเหมือนว่าการผลิตยังไม่พร้อมเต็มที่ เพราะมีรายงานว่าผลิตได้เพียง 15,000 wafer เท่านั้น ซึ่งถือว่าน้อยมากเมื่อเทียบกับความต้องการของตลาด แม้ก่อนหน้านี้จะมีข่าวว่า Exynos 2600 มีประสิทธิภาพสูงกว่า Snapdragon 8 Elite Gen 5 และ A19 Pro ในการทดสอบภายใน แต่ปัญหาหลักคือ อัตราผลิตที่ได้ (yield) ยังอยู่ที่ประมาณ 50% เท่านั้น ทำให้ชิปที่ผลิตได้จริงมีจำนวนจำกัด ผลคือ Galaxy S26 จะมีเพียง 30% ของเครื่องทั้งหมด ที่ใช้ Exynos 2600 ส่วนที่เหลือจะใช้ Snapdragon 8 Elite Gen 5 แทน แม้ก่อนหน้านี้จะมีข่าวว่า S26 Ultra จะใช้ Exynos ด้วย แต่ข้อมูลล่าสุดชี้ว่าอาจไม่เป็นจริง แหล่งข่าวยังระบุว่า Exynos 2600 ถูกมองว่า “premature” หรือยังไม่พร้อมใช้งานในระดับ mass production และ Samsung ยังต้องปรับปรุง yield ให้สูงขึ้นก่อนจะใช้กับรุ่นเรือธงทั้งหมด นอกจากนี้ Samsung ยังมีแผนใช้เทคโนโลยี 2nm GAA เดียวกันในการผลิตชิป AI6 ของ Tesla ซึ่งอยู่ในช่วง pilot production โดยตั้งเป้าเพิ่ม yield ให้ถึง 50% ภายในรอบการผลิตถัดไป ✅ สถานะการผลิตของ Exynos 2600 ➡️ ผลิตได้เพียง 15,000 wafer เท่านั้น ➡️ Yield อยู่ที่ประมาณ 50% ➡️ ใช้เทคโนโลยี 2nm GAA ที่ยังไม่เสถียร ➡️ ถูกมองว่ายัง “premature” สำหรับการใช้งานใน Galaxy S26 ทุกรุ่น ✅ ผลกระทบต่อ Galaxy S26 ➡️ มีเพียง 30% ของเครื่องที่ใช้ Exynos 2600 ➡️ ส่วนใหญ่จะใช้ Snapdragon 8 Elite Gen 5 แทน ➡️ S26 Ultra อาจไม่ได้ใช้ Exynos ตามที่เคยคาดไว้ ➡️ ประสิทธิภาพของ Exynos 2600 ยังสูงกว่าในการทดสอบภายใน ✅ แผนของ Samsung ในอนาคต ➡️ ตั้งเป้าเพิ่ม yield เป็น 70% ➡️ ใช้เทคโนโลยีเดียวกันผลิตชิป AI6 ให้ Tesla ➡️ หวังดึงลูกค้าใหม่ เช่น Qualcomm หาก yield ดีขึ้น ➡️ แข่งกับ TSMC ในตลาด 2nm GAA ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ Yield ต่ำทำให้ต้นทุนต่อชิปสูงและจำนวนผลิตจำกัด ⛔ การใช้ชิปที่ยังไม่เสถียรอาจกระทบต่อภาพลักษณ์ของ Galaxy S26 ⛔ หากไม่สามารถเพิ่ม yield ได้ อาจเสียเปรียบ TSMC ในระยะยาว ⛔ การพึ่งพา Snapdragon มากเกินไปอาจลดความเป็นอิสระของ Samsung ⛔ การผลิต AI6 บนเทคโนโลยีเดียวกันอาจเจอปัญหา yield ซ้ำซ้อน https://wccftech.com/exynos-2600-initial-production-volume-15000-wafers-considered-premature-for-all-galaxy-s26-models/

🎮 “Microsoft ใช้เกมของคุณฝึก AI – Gaming Copilot แอบเก็บข้อมูลโดยเปิดไว้เป็นค่าเริ่มต้น!” Microsoft เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ชื่อว่า Gaming Copilot AI บน Windows 11 ซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยผู้เล่นเกม เช่น แนะนำกลยุทธ์หรือช่วยแก้ปัญหาในเกม แต่สิ่งที่หลายคนไม่รู้คือ AI ตัวนี้ ฝึกตัวเองจากการเล่นเกมของคุณ โดยอัตโนมัติ — และเปิดใช้งานไว้ตั้งแต่แรก! ผู้ใช้ในฟอรั่ม ResetEra พบว่า Gaming Copilot ส่ง ภาพหน้าจอและข้อมูลการเล่นเกม กลับไปยัง Microsoft เพื่อใช้ฝึกโมเดล AI โดยไม่แจ้งเตือนชัดเจน และ Wccftech ก็ยืนยันว่าใน Game Bar → Settings → Privacy Settings มีตัวเลือกชื่อว่า “Model training on text” ที่ถูกเปิดไว้ตั้งแต่ต้น นอกจากนี้ยังมีตัวเลือกให้ AI ฝึกจาก เสียงสนทนาในเกม, ข้อมูล personalization และ memory รวมถึงบทสนทนาที่คุณเคยคุยกับ Gaming Copilot ด้วย แม้บางตัวเลือกจะไม่ได้เปิดไว้ตั้งแต่แรก แต่ก็สามารถเปิดได้โดยไม่รู้ตัว Microsoft ระบุว่าผู้ใช้สามารถปิดฟีเจอร์เหล่านี้ได้ โดยเข้าไปที่ Game Bar → Gaming Copilot → Settings → Privacy Settings แล้วปิดทุกตัวเลือกที่เกี่ยวกับการฝึกโมเดล ข่าวนี้ออกมาในช่วงที่ Microsoft ถูกวิจารณ์หนักจากหลายเรื่อง เช่น ขึ้นราคาคอนโซล Xbox และ Game Pass, ปิดโปรแกรม reward และปลดพนักงานกว่า 9,000 คน เพื่อเน้นการลงทุนใน AI — ทำให้หลายคนรู้สึกว่า Microsoft กำลัง “เดิมพันทุกอย่างกับ AI” โดยไม่คำนึงถึงความรู้สึกของผู้ใช้ ✅ ฟีเจอร์ Gaming Copilot AI ➡️ ช่วยผู้เล่นเกมด้วยคำแนะนำและการวิเคราะห์ ➡️ ฝึกโมเดลจากข้อมูลการเล่นเกมของผู้ใช้ ➡️ ส่งภาพหน้าจอและข้อมูลกลับไปยัง Microsoft ➡️ เปิดใช้งานไว้เป็นค่าเริ่มต้นโดยไม่แจ้งชัดเจน ✅ ข้อมูลที่ถูกใช้ในการฝึก AI ➡️ ภาพหน้าจอและการเล่นเกม ➡️ ข้อความและเสียงสนทนาในเกม ➡️ ข้อมูล personalization และ memory ➡️ บทสนทนากับ Gaming Copilot ✅ วิธีปิดการฝึกโมเดล ➡️ เข้า Game Bar → Gaming Copilot → Settings → Privacy Settings ➡️ ปิด “Model training on text” และตัวเลือกอื่น ๆ ➡️ ตรวจสอบทุกครั้งหลังอัปเดต Windows ✅ บริบทของ Microsoft ในช่วงนี้ ➡️ ขึ้นราคาคอนโซล Xbox และ Game Pass ➡️ ปิดโปรแกรม reward และส่วนลด ➡️ ปลดพนักงานกว่า 9,000 คน ➡️ เน้นลงทุนใน AI เป็นหลัก ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ หากไม่ปิดฟีเจอร์ อาจถูกเก็บข้อมูลโดยไม่รู้ตัว ⛔ การฝึก AI จากข้อมูลส่วนตัวอาจละเมิดความเป็นส่วนตัว ⛔ ผู้ใช้บางคนอาจไม่รู้ว่าฟีเจอร์นี้เปิดอยู่ ⛔ การส่งข้อมูลกลับไปยัง Microsoft อาจเสี่ยงต่อการรั่วไหล ⛔ ควรตรวจสอบการตั้งค่าหลังอัปเดต Windows ทุกครั้ง https://wccftech.com/microsoft-training-gaming-copilot-ai-watching-you-play-games-unless-you-turn-it-off/

🧠 “Intel Nova Lake เตรียมใช้ NPU รุ่นที่ 6 – หลุดจาก patch Linux เผยพลัง AI ที่เหนือกว่าเดิม!” Intel กำลังเตรียมเปิดตัวซีพียูรุ่นใหม่ในตระกูล Nova Lake ที่จะมาพร้อมกับ NPU รุ่นที่ 6 (NPU6) ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผล AI ที่ล้ำหน้ากว่ารุ่นก่อนหน้า โดยข้อมูลนี้หลุดออกมาจาก patch ล่าสุดของ Linux kernel ที่เพิ่มการรองรับอุปกรณ์ใหม่ของ Intel ใน patch ดังกล่าวมีการเพิ่ม PCI Device ID สำหรับ NPU6 และ firmware ใหม่ชื่อว่า pu_60xx_v1.bin ซึ่งบ่งบอกว่า Intel กำลังเตรียมเปิดตัวชิปที่มีความสามารถด้าน AI สูงขึ้นอย่างชัดเจน ก่อนหน้านี้ Lunar Lake ใช้ NPU4 ส่วน Panther Lake ที่จะเปิดตัวก่อน Nova Lake จะใช้ NPU5 ซึ่งมีประสิทธิภาพสูงถึง 50 AI TOPS ดังนั้น Nova Lake ที่ใช้ NPU6 น่าจะมีพลัง AI ที่สูงกว่านี้อีก และอาจรองรับมาตรฐาน Copilot+ PC ได้แบบเต็มตัว แม้ว่า adoption rate ของ AI PC ยังไม่สูงมาก แต่ Intel ก็ยังเดินหน้าพัฒนา NPU รุ่นใหม่อย่างต่อเนื่อง โดยไม่ใช้ NPU รุ่นเดิมซ้ำในหลายเจนเรชัน ซึ่งแสดงถึงความมุ่งมั่นในการผลักดันความสามารถด้าน AI ให้เป็นจุดขายหลักของซีพียูรุ่นใหม่ ✅ การเปลี่ยนแปลงใน Nova Lake ➡️ ใช้ NPU6 แทน NPU5 ที่ใช้ใน Panther Lake ➡️ หลุดจาก patch Linux kernel ที่เพิ่ม PCI Device ID ใหม่ ➡️ มี firmware ใหม่ชื่อ pu_60xx_v1.bin ➡️ ใช้ code path เดิมของ NPU5 แต่รองรับ hardware ใหม่ ✅ ความสามารถด้าน AI ที่เพิ่มขึ้น ➡️ NPU5 มีประสิทธิภาพสูงถึง 50 AI TOPS ➡️ NPU6 คาดว่าจะสูงกว่านี้เพื่อรองรับ Copilot+ PC ➡️ Intel ไม่ใช้ NPU รุ่นเดิมซ้ำในหลายเจนเรชัน ➡️ Nova Lake น่าจะมีความสามารถ AI ที่เหนือกว่า Lunar Lake และ Panther Lake ✅ ความเคลื่อนไหวของ Intel ➡️ เพิ่มราคาชิป Raptor Lake เพราะความต้องการสูง ➡️ แม้ AI PC ยังไม่แพร่หลาย แต่ Intel ยังลงทุนต่อเนื่อง ➡️ Patch Linux บ่งชี้ว่า Nova Lake จะเปิดตัวในปีหน้า ➡️ การพัฒนา NPU เป็นกลยุทธ์หลักของ Intel ในยุค AI ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ ยังไม่มีข้อมูลทางการจาก Intel เกี่ยวกับสเปกของ NPU6 ⛔ การใช้ code path เดิมอาจทำให้ firmware ยังไม่สมบูรณ์ ⛔ หาก adoption rate ของ AI PC ไม่เพิ่ม อาจกระทบยอดขาย ⛔ การเปลี่ยน NPU ทุกเจนเรชันอาจเพิ่มต้นทุนและความซับซ้อน ⛔ ต้องรอการทดสอบจริงเพื่อยืนยันประสิทธิภาพของ NPU6 https://wccftech.com/intel-nova-lake-to-boast-6th-gen-npu-as-per-early-linux-kernel-patch/

⚠️ “Cooler Master แนะลูกค้า ‘รื้อสายไฟ’ เพื่อเสียบการ์ดจอ – แต่คำแนะนำอาจไม่ช่วย แถมเสี่ยงไฟไหม้!” เรื่องนี้เกิดขึ้นเมื่อผู้ใช้ Asus RTX 5070 Ti พบว่าไม่สามารถเสียบสายไฟ 12V-2x6 จาก PSU ของ Cooler Master รุ่น MWE Gold V2 1250W ได้ เพราะหัวสายแบบงอ (right-angled) ไม่พอดีกับพอร์ตบนการ์ดจอ ซึ่งมีการออกแบบตำแหน่งพอร์ตไฟเบี้ยวเล็กน้อย ลูกค้าจึงติดต่อฝ่ายบริการของ Cooler Master เพื่อขอสายแบบตรง แต่สิ่งที่ได้รับกลับมาคือคำแนะนำให้ “รื้อสายไฟ” โดยการถอดคลิปล็อกด้านข้างของหัวสาย เพื่อให้สามารถเสียบเข้าไปได้ — ซึ่งเท่ากับเปลี่ยนสายงอให้กลายเป็นสายตรงแบบ DIY โชคดีที่ลูกค้าไม่ทำตาม และเลือกซื้อสายจาก Cablemod แทน เพราะการรื้อสายแบบนั้นไม่เพียงแต่ไม่ช่วยแก้ปัญหา แต่ยังเสี่ยงต่อการเสียหายของหัวสาย และอาจเพิ่มความต้านทานไฟฟ้า จนเกิดความร้อนสะสมและไฟไหม้ได้ Igor’s Lab ซึ่งเป็นแหล่งข่าวต้นเรื่อง ได้ทดสอบสาย Cooler Master กับการ์ดจอ MSI RTX 5090 Suprim และพบว่าแม้จะถอดคลิปล็อกแล้ว ก็ยังเสียบไม่สุด เพราะ housing ภายในของสาย Cooler Master สั้นกว่ามาตรฐานของ Nvidia ถึง 3.2 มม. ทำให้ชนกับฮีตซิงก์ของการ์ดจอ นอกจากนี้ยังเตือนว่า สาย 12V-2x6 เป็นสายที่เปราะบางมาก การงอหรือดัดสายอาจทำให้ขั้วภายในเคลื่อน ส่งผลให้เกิดความร้อนและไฟไหม้ได้ง่าย ซึ่งเคยเกิดขึ้นมาแล้วหลายครั้งกับสาย 16-pin ในอดีต ✅ ปัญหาที่พบ ➡️ สายไฟ 12V-2x6 แบบงอของ Cooler Master เสียบไม่พอดีกับ Asus RTX 5070 Ti ➡️ พอร์ตไฟบนการ์ดจอมีตำแหน่งเบี้ยว ทำให้สายชนกับฮีตซิงก์ ➡️ Housing ภายในของสาย Cooler Master สั้นกว่ามาตรฐาน Nvidia 3.2 มม. ➡️ แม้ถอดคลิปล็อกแล้วก็ยังเสียบไม่สุด ✅ คำแนะนำจากฝ่ายบริการ ➡️ แนะนำให้ลูกค้ารื้อสายโดยถอดคลิปล็อกด้านข้าง ➡️ เปลี่ยนสายงอให้กลายเป็นสายตรงแบบ DIY ➡️ ลูกค้าเลือกไม่ทำตาม และซื้อสายจาก Cablemod แทน ➡️ Igor’s Lab ยืนยันว่าคำแนะนำนี้ไม่ช่วยแก้ปัญหา ✅ ความเสี่ยงจากการแก้ไขสายไฟ ➡️ การดัดสายอาจทำให้ขั้วภายในเคลื่อน ➡️ เพิ่มความต้านทานไฟฟ้า → ความร้อนสะสม → เสี่ยงไฟไหม้ ➡️ สาย 12V-2x6 มีประวัติเสียหายจากการใช้งานผิดวิธี ➡️ การใช้สายที่ไม่ตรงมาตรฐานอาจทำให้การ์ดจอเสียหาย https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/cooler-master-tells-customer-to-dismantle-12v2x6-connector-to-fit-asus-rtx-5070-ti-customer-service-offers-dubious-advice-that-might-not-even-fix-issue

🎮 “ROG Xbox Ally รัน Linux แรงกว่า Windows – เฟรมเรตพุ่ง 32% พร้อมปลุกเครื่องเร็วกว่าเดิม!” ROG Xbox Ally ซึ่งเป็นเครื่องเกมพกพาจาก ASUS ที่มาพร้อม Windows 11 โดยตรง กลับทำงานได้ดีกว่าเมื่อเปลี่ยนไปใช้ Linux! YouTuber ชื่อ Cyber Dopamine ได้ทดสอบโดยติดตั้ง Linux ดิสโทรชื่อ Bazzite ซึ่งออกแบบมาเพื่อเกมเมอร์โดยเฉพาะ และพบว่าเฟรมเรตในหลายเกมเพิ่มขึ้นอย่างชัดเจน ตัวอย่างเช่นในเกม Kingdom Come: Deliverance 2 ที่รันบน Windows ได้ 47 FPS แต่เมื่อใช้ Bazzite กลับได้ถึง 62 FPS — เพิ่มขึ้นถึง 32% โดยไม่ต้องเพิ่มพลังงานหรือปรับแต่งฮาร์ดแวร์เลย นอกจากนี้ยังพบว่า Linux มีความเสถียรของเฟรมเรตมากกว่า Windows ซึ่งมีการแกว่งขึ้นลงตลอดเวลา และที่น่าประทับใจคือ การปลุกเครื่องจาก sleep mode บน Linux ใช้เวลาเพียงไม่กี่วินาที ในขณะที่ Windows ใช้เวลานานถึง 40 วินาทีในการเข้าสู่ sleep และอีก 15 วินาทีในการปลุกกลับ Cyber Dopamine ยังรายงานว่า ทีมพัฒนา Bazzite มีการแก้บั๊กแบบเรียลไทม์ระหว่างที่เขาทดสอบ โดยส่ง feedback แล้วได้รับ patch ทันที ซึ่งแสดงถึงความคล่องตัวและความใส่ใจของทีม dev แม้ว่า Windows จะยังจำเป็นสำหรับบางเกมที่ใช้ระบบ anticheat แต่ผู้ใช้สามารถตั้งค่า dual-boot เพื่อสลับไปมาระหว่าง Windows และ Linux ได้อย่างสะดวก ✅ ผลการทดสอบ ROG Xbox Ally บน Linux ➡️ เฟรมเรตเพิ่มขึ้นสูงสุดถึง 32% เมื่อใช้ Bazzite ➡️ ความเสถียรของเฟรมเรตดีกว่า Windows ➡️ ปลุกเครื่องจาก sleep mode ได้เร็วกว่า ➡️ ใช้ Steam Big Picture Mode เป็น launcher หลัก ✅ ข้อดีของ Bazzite บนเครื่องเกมพกพา ➡️ รองรับการปรับแต่ง power profile แบบละเอียด ➡️ UI คล้ายคอนโซล ใช้งานง่าย ➡️ ทีม dev แก้บั๊กแบบเรียลไทม์ ➡️ เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการประสบการณ์แบบ Steam Deck ✅ ความยืดหยุ่นในการใช้งาน ➡️ สามารถ dual-boot กลับไปใช้ Windows ได้ ➡️ เหมาะสำหรับเกมที่ต้องใช้ anticheat ➡️ ไม่จำเป็นต้อง root หรือ flash เครื่อง ➡️ รองรับการอัปเดตผ่านระบบของ Bazzite ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ เกมบางเกมอาจไม่รองรับ Linux หรือมีปัญหาเรื่อง anticheat ⛔ การตั้งค่า dual-boot ต้องระวังเรื่อง partition และ bootloader ⛔ หากไม่คุ้นเคยกับ Linux อาจต้องใช้เวลาปรับตัว ⛔ การอัปเดต firmware หรือ driver บางตัวอาจยังต้องใช้ Windows ⛔ ควรสำรองข้อมูลก่อนติดตั้งระบบใหม่ทุกครั้ง https://www.tomshardware.com/video-games/handheld-gaming/rog-xbox-ally-runs-better-on-linux-than-the-windows-it-ships-with-new-test-shows-up-to-32-percent-higher-fps-with-more-stable-framerates-and-quicker-sleep-resume-times

🔧 “Lam Research คาดรายได้พุ่ง – อานิสงส์จากความต้องการชิป AI ดันยอดขายเครื่องผลิตเซมิคอนดักเตอร์” Lam Research บริษัทจากแคลิฟอร์เนียที่ผลิตเครื่องมือสำหรับการสร้างเซมิคอนดักเตอร์ คาดว่ารายได้ไตรมาสหน้าจะสูงกว่าที่นักวิเคราะห์คาดการณ์ไว้ โดยมีแรงหนุนจากความต้องการชิปที่ใช้ในงานปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว บริษัทคาดว่าจะมีรายได้ประมาณ $5.20 พันล้านดอลลาร์ (บวกลบ $300 ล้าน) สำหรับไตรมาสสิ้นสุดวันที่ 28 ธันวาคม 2025 ซึ่งสูงกว่าที่นักวิเคราะห์คาดไว้ที่ $4.81 พันล้าน ส่วนกำไรต่อหุ้นแบบปรับปรุงคาดว่าจะอยู่ที่ $1.15 (บวกลบ 10 เซนต์) เทียบกับประมาณการที่ $1.04 ในไตรมาสก่อนหน้า Lam ทำรายได้ไปแล้ว $5.32 พันล้าน ซึ่งสูงกว่าที่ตลาดคาดไว้ที่ $5.23 พันล้าน และมีกำไรต่อหุ้นที่ $1.26 สูงกว่าคาดการณ์ที่ $1.22 ความต้องการเครื่องมือผลิตชิป (Wafer Fabrication Equipment – WFE) เพิ่มขึ้นอย่างมาก เพราะบริษัทออกแบบชิปต้องการสร้างโปรเซสเซอร์ที่รองรับงาน AI ซึ่งต้องใช้เครื่องมือที่ซับซ้อนและมีความแม่นยำสูง แม้จะมีคู่แข่งอย่าง Analog Devices, Applied Materials และ ASML จากเนเธอร์แลนด์ แต่ Lam ยังคงรักษาตำแหน่งผู้นำในตลาด ด้วยผลิตภัณฑ์ที่ครอบคลุมตั้งแต่การประมวลผลแผ่นเวเฟอร์ไปจนถึงการเดินสายภายในชิป ✅ รายได้และกำไรของ Lam Research ➡️ คาดรายได้ไตรมาสหน้า $5.20 พันล้าน (± $300 ล้าน) ➡️ สูงกว่าประมาณการนักวิเคราะห์ที่ $4.81 พันล้าน ➡️ กำไรต่อหุ้นคาด $1.15 (± $0.10) เทียบกับคาดการณ์ $1.04 ➡️ ไตรมาสก่อนหน้าทำรายได้ $5.32 พันล้าน และกำไรต่อหุ้น $1.26 ✅ ปัจจัยหนุนการเติบโต ➡️ ความต้องการชิป AI เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ➡️ บริษัทออกแบบชิปต้องการเครื่องมือผลิตที่แม่นยำ ➡️ ตลาด WFE เติบโตตามการขยายตัวของ AI และ HPC ➡️ Lam เป็นหนึ่งในผู้ผลิตเครื่องมือหลักสำหรับเซมิคอนดักเตอร์ ✅ ตำแหน่งในตลาดและการแข่งขัน ➡️ แข่งขันกับ Analog Devices, Applied Materials และ ASML ➡️ Lam มีผลิตภัณฑ์ครอบคลุมทั้ง wafer processing และ wiring ➡️ หุ้นของบริษัทเพิ่มขึ้น 2.2% หลังประกาศแนวโน้มรายได้ ➡️ ราคาหุ้นเพิ่มขึ้นเท่าตัวในปี 2025 จากแรงหนุนของตลาด AI https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/23/lam-research-expects-upbeat-quarterly-revenue-on-demand-for-chipmaking-tools

⚡ “เบลเยียมเตรียมจำกัดพลังงานสำหรับดาต้าเซ็นเตอร์ – รับมือความต้องการ AI ที่พุ่งทะยาน” เบลเยียมกำลังพิจารณาออกมาตรการจำกัดการใช้พลังงานของดาต้าเซ็นเตอร์ หลังจากความต้องการด้าน AI พุ่งสูงจนทำให้โครงข่ายไฟฟ้าเริ่มตึงตัว โดยบริษัท Elia ซึ่งเป็นผู้ดูแลโครงข่ายไฟฟ้าของประเทศ เสนอให้จัดประเภทดาต้าเซ็นเตอร์เป็นกลุ่มเฉพาะ และกำหนด “เพดานการใช้พลังงาน” เพื่อป้องกันไม่ให้ภาคอุตสาหกรรมอื่นถูกเบียดออกจากระบบ แนวคิดนี้เกิดขึ้นเพราะดาต้าเซ็นเตอร์ที่รองรับงาน AI เช่นการฝึกโมเดลขนาดใหญ่ ต้องใช้พลังงานมหาศาลตลอดเวลา และหากไม่มีการจัดการ อาจทำให้เกิดปัญหาด้านเสถียรภาพของระบบไฟฟ้าในประเทศ Elia เสนอให้มีการจัดสรรโควต้าพลังงานเฉพาะสำหรับดาต้าเซ็นเตอร์ และให้สิทธิ์ในการเข้าถึงโครงข่ายไฟฟ้าตามระดับความสำคัญ ซึ่งอาจส่งผลต่อการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI ในอนาคต แม้ยังไม่มีการประกาศอย่างเป็นทางการ แต่มาตรการนี้สะท้อนความกังวลของยุโรปที่ต้องการสร้างสมดุลระหว่างการเติบโตของเทคโนโลยีและความมั่นคงด้านพลังงาน โดยเฉพาะในยุคที่ AI กลายเป็นตัวขับเคลื่อนเศรษฐกิจใหม่ ✅ แนวคิดจาก Elia ผู้ดูแลโครงข่ายไฟฟ้าเบลเยียม ➡️ เสนอให้จัดประเภทดาต้าเซ็นเตอร์เป็นกลุ่มเฉพาะ ➡️ กำหนดเพดานการใช้พลังงานสำหรับดาต้าเซ็นเตอร์ ➡️ ป้องกันไม่ให้ภาคอุตสาหกรรมอื่นถูกเบียดออกจากระบบ ➡️ จัดสรรโควต้าพลังงานตามระดับความสำคัญของผู้ใช้งาน ✅ สาเหตุของมาตรการ ➡️ ความต้องการพลังงานจาก AI พุ่งสูงอย่างรวดเร็ว ➡️ ดาต้าเซ็นเตอร์ใช้พลังงานมหาศาลในการฝึกโมเดล ➡️ เสี่ยงต่อเสถียรภาพของระบบไฟฟ้าในประเทศ ➡️ ต้องการสร้างสมดุลระหว่างเทคโนโลยีกับความมั่นคงพลังงาน ✅ ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น ➡️ นักลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI อาจต้องปรับแผน ➡️ ดาต้าเซ็นเตอร์ใหม่อาจต้องผ่านการอนุมัติด้านพลังงาน ➡️ อาจมีการจัดลำดับความสำคัญของงาน AI ที่ใช้พลังงานสูง ➡️ ภาคอุตสาหกรรมอื่นอาจได้รับพลังงานอย่างมั่นคงมากขึ้น https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/23/belgium-mulls-energy-limits-for-power-hungry-data-centres-as-ai-demand-surges

🛰️ “Airbus–Thales–Leonardo รวมพลังสร้างแชมป์ดาวเทียมยุโรป – แม้ประกาศล่าช้า แต่ดีลยังเดินหน้าเต็มสูบ” ยุโรปกำลังรวมพลังเพื่อท้าชน Starlink ของ Elon Musk ด้วยการควบรวมกิจการด้านการผลิตดาวเทียมระหว่างสามยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรมอวกาศ ได้แก่ Airbus, Thales, และ Leonardo โดยมีชื่อรหัสโครงการว่า Projet Bromo แม้การประกาศอย่างเป็นทางการจะล่าช้าไป 1–2 วัน เพราะทีมกฎหมายยังตรวจรายละเอียดเล็ก ๆ น้อย ๆ อยู่ แต่แหล่งข่าวยืนยันว่า แผนควบรวมยังคงอยู่ครบ และไม่มีอุปสรรคใหม่ที่เป็นสาระสำคัญ เป้าหมายของดีลนี้คือการรวมสินทรัพย์ด้านดาวเทียมของทั้งสามบริษัทเข้าไว้ในบริษัทโฮลดิ้งใหม่ โดยแต่ละฝ่ายจะถือหุ้นประมาณหนึ่งในสาม หลังจากมีการปรับสมดุลด้วยการชำระเงินระหว่างกัน ซึ่งโครงสร้างใหม่นี้จะใช้เวลาราว สองปี กว่าจะเสร็จสมบูรณ์ เพราะต้องผ่านการอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแล การควบรวมครั้งนี้จะทำให้ยุโรปกลายเป็นผู้ผลิตดาวเทียม geostationary เชิงพาณิชย์รายใหญ่ที่สุดในโลก แซงหน้า Maxar, Northrop Grumman และ Lockheed Martin โดยครองส่วนแบ่งตลาดถึงหนึ่งในสาม — แต่ก็ต้องยอมรับว่า ตลาด geostationary กำลังหดตัว เพราะการเติบโตของดาวเทียมขนาดเล็กในวงโคจรต่ำ (LEO) เช่น Starlink แม้จะมีความขัดแย้งเล็กน้อยเรื่องการแต่งตั้ง CEO, CFO และประธานบริษัท ซึ่งเคยเป็นปัญหาในดีลยุโรปก่อนหน้านี้ แต่แหล่งข่าวระบุว่าทั้งสามฝ่ายมีความตั้งใจร่วมมือกันอย่างจริงจัง เพราะต่างก็เผชิญกับ การขาดทุนและส่วนแบ่งตลาดที่ลดลง ✅ รายละเอียดของการควบรวม ➡️ Airbus, Thales และ Leonardo รวมกิจการด้านดาวเทียม ➡️ ใช้ชื่อรหัสโครงการว่า Projet Bromo ➡️ สร้างบริษัทโฮลดิ้งใหม่ โดยแต่ละฝ่ายถือหุ้นประมาณ 1/3 ➡️ ใช้เวลาราว 2 ปีในการจัดโครงสร้างและขออนุมัติ ✅ เป้าหมายของดีล ➡️ สร้างผู้ผลิตดาวเทียม geostationary เชิงพาณิชย์รายใหญ่ที่สุด ➡️ ครองส่วนแบ่งตลาดประมาณ 1/3 ➡️ แซงหน้า Maxar, Northrop Grumman และ Lockheed Martin ➡️ เพิ่มความสามารถในการแข่งขันกับ Starlink และ SpaceX ✅ ความท้าทายและความล่าช้า ➡️ การประกาศดีลล่าช้าเพราะตรวจรายละเอียดทางกฎหมาย ➡️ ยังไม่มีอุปสรรคใหม่ที่เป็นสาระสำคัญ ➡️ ความขัดแย้งเรื่องการแต่งตั้งผู้บริหารยังต้องตกลงกัน ➡️ เคยมีดีลล้มเพราะติด EU antitrust มาก่อน ✅ สภาพตลาดดาวเทียม ➡️ ตลาด geostationary กำลังหดตัว ➡️ ดาวเทียมขนาดเล็กในวงโคจรต่ำ (LEO) เติบโตเร็ว ➡️ Starlink เป็นผู้นำในตลาด LEO broadband ➡️ ผู้เล่นยุโรปต้องปรับตัวเพื่อความอยู่รอด https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/23/europe-satellite-merger-intact-as-announcement-slips-sources-say

🛡️ “9 เครื่องมือจัดการ Attack Surface ที่องค์กรควรรู้ – ป้องกันภัยไซเบอร์ก่อนถูกเจาะ!” ในยุคที่ระบบ IT เชื่อมต่อกับโลกภายนอกตลอดเวลา การรู้ว่า “อะไรเปิดเผยอยู่บ้าง” คือกุญแจสำคัญในการป้องกันการโจมตี เครื่องมือประเภท CAASM (Cyber Asset Attack Surface Management) และ EASM (External Attack Surface Management) จึงกลายเป็นหัวใจของการรักษาความปลอดภัยระดับองค์กร บทความจาก CSO Online ได้รวบรวม 9 เครื่องมือเด่นที่ช่วยค้นหาและจัดการช่องโหว่ในระบบขององค์กร โดยแต่ละตัวมีจุดเด่นต่างกัน เช่น การมองจากมุมของแฮกเกอร์, การเชื่อมต่อกับระบบภายใน, หรือการวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงธุรกิจ เป้าหมายของเครื่องมือเหล่านี้คือการลด “ข้อมูลที่แฮกเกอร์มองเห็น” ให้เหลือน้อยที่สุด โดยยังคงให้บริการธุรกิจได้ตามปกติ และสามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์ เช่น การเพิ่ม asset ใหม่ หรือการเปลี่ยน config ที่อาจเกิดจาก human error หรือการโจมตี ✅ ความเข้าใจพื้นฐานของ Attack Surface ➡️ หมายถึงทรัพยากรทั้งหมดที่เข้าถึงได้จากอินเทอร์เน็ต เช่น IP, domain, application ➡️ รวมถึง open ports, SSL, server platform และ protocol ที่ใช้งาน ➡️ ช่องโหว่เกิดจาก config ผิดพลาดหรือ software ที่ยังไม่ได้ patch ➡️ แม้ asset จะอยู่ใน data center ก็ยังเสี่ยง หากไม่มีการ monitor ที่ดี ✅ ความสามารถของเครื่องมือ CAASM/EASM ➡️ ตรวจจับ asset ใหม่และ config drift แบบเรียลไทม์ ➡️ วิเคราะห์ความเสี่ยงจากทั้งมุมเทคนิคและมุมธุรกิจ ➡️ เชื่อมต่อกับระบบภายใน เช่น Jira, ServiceNow, Slack ➡️ บางตัวสามารถทำ remediation อัตโนมัติหรือผ่าน playbook ✅ เครื่องมือเด่นที่แนะนำ ➡️ Axonius – เน้น asset inventory และ policy compliance เช่น PCI/HIPAA ➡️ CrowdStrike Falcon Surface – มองจากมุมแฮกเกอร์ พร้อม remediation ผ่าน integration ➡️ CyCognito – วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่าง asset และจัดลำดับความเสี่ยง ➡️ Informer – ค้นหา asset บน web/API พร้อม pen testing เสริม ➡️ JupiterOne – แสดง asset แบบ visual map พร้อม query ขั้นสูง ➡️ Microsoft Defender EASM – ค้นหา shadow IT และ probe ทุก layer ของ tech stack ➡️ Rapid7 InsightVM – มีสิทธิ์ออก CVE ใหม่ พร้อม dashboard วิเคราะห์แบบเจาะลึก ➡️ SOCRadar AttackMapper – ตรวจ SSL, DNS, defacement และ correlate กับวิธีโจมตี ➡️ Tenable.asm – วิเคราะห์ asset ด้วย metadata กว่า 200 field พร้อม context เชิงธุรกิจ ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ การ scan แบบ periodic ไม่เพียงพอ ต้องใช้ monitoring แบบต่อเนื่อง ⛔ การไม่จัดการ config drift อาจเปิดช่องให้โจมตีโดยไม่รู้ตัว ⛔ หากไม่เชื่อมโยง asset กับ context ธุรกิจ อาจจัดลำดับความเสี่ยงผิด ⛔ การใช้หลายเครื่องมือโดยไม่มีการบูรณาการ อาจทำให้ข้อมูลกระจัดกระจาย ⛔ การไม่ฝึกซ้อม incident response ทำให้ 57% ของเหตุการณ์จริงไม่เคยถูกจำลองมาก่อน https://www.csoonline.com/article/574797/9-attack-surface-discovery-and-management-tools.html

เปิดตำราสายดาร์ก ถอดรหัส 'คำสาป ๗ ประการ' เสมือนถูกร่ายขึ้นมาพันธนาการนักเขียนมือใหม่ ลองดูสิว่า ... คุณกำลังติดอยู่ในคำสาปข้อไหน? --------- ♦️คำสาปที่ ๑. ความกลัวว่าจะเขียนได้ไม่ดีพอ (Imposter Syndrome)♦️ อาการทางจิตวิทยา: นี่คือความกลัวที่พบบ่อยที่สุด นักเขียนมือใหม่มักจะเปรียบเทียบผลงานร่างแรกที่ยังไม่สมบูรณ์ของตัวเองกับผลงานที่ตีพิมพ์และขัดเกลามาอย่างดีของนักเขียนมืออาชีพ ทำให้เกิดความรู้สึกว่าตัวเองเป็น "ตัวปลอม" ไม่เก่งจริง และความสามารถยังไม่ถึงขั้น ความคิดนี้บั่นทอนความมั่นใจและอาจทำให้หยุดเขียนไปกลางคัน --------- ♦️คำสาปที่ ๒. ความกลัวคำวิจารณ์ (Fear of Criticism)♦️ อาการทางจิตวิทยา: งานเขียนเป็นสิ่งที่ออกมาจากความคิดและจิตใจของผู้เขียนโดยตรง การถูกวิจารณ์งานเขียนจึงให้ความรู้สึกเหมือนถูกวิจารณ์ตัวตนของตัวเองไปด้วย ความกลัวที่จะถูกปฏิเสธ ถูกหัวเราะเยาะ หรือถูกมองว่าไม่มีความสามารถ ทำให้นักเขียนจำนวนมากไม่กล้าแบ่งปันผลงานให้ใครอ่าน และเก็บมันไว้กับตัวเอง --------- ♦️คำสาปที่ ๓. ความกลัวหน้ากระดาษเปล่า (Fear of the Blank Page)♦️ อาการทางจิตวิทยา: การเผชิญหน้ากับความว่างเปล่าที่ต้องเติมเต็มให้ได้นั้นสร้างแรงกดดันมหาศาล มันคือความกลัวที่จะเริ่มต้นไม่ได้ กลัวว่าจะเขียนประโยคแรกได้ไม่ดีพอ หรือกลัวว่าความคิดจะตีบตัน ความคาดหวังที่จะต้องเขียนให้ "สมบูรณ์แบบ" ตั้งแต่แรกเป็นอัมพาตทางความคิดที่ทำให้นักเขียนไม่กล้าลงมือ --------- ♦️คำสาปที่ ๔. ความกลัวว่าไอเดียของเราไม่น่าสนใจหรือไม่ใช่เรื่องใหม่ (Fear of Unoriginality) ♦️ อาการทางจิตวิทยา: ในโลกที่เต็มไปด้วยเรื่องเล่าและข้อมูลข่าวสาร นักเขียนมือใหม่มักจะกังวลว่าพล็อตหรือแนวคิดของตัวเองนั้นซ้ำกับคนอื่น หรือไม่น่าสนใจพอที่จะดึงดูดผู้อ่านได้ ความกลัวนี้เกิดจากการขาดความเชื่อมั่นในมุมมองที่เป็นเอกลักษณ์ของตนเอง และมักจะจบลงด้วยการล้มเลิกความคิดไปก่อนที่จะได้พัฒนาต่อ --------- ♦️คำสาปที่ ๕. ความกลัวความล้มเหลว (Fear of Failure)♦️ อาการทางจิตวิทยา: ความกลัวนี้มีหลายมิติ เช่น กลัวว่าจะเขียนไม่จบ, กลัวว่าจะไม่มีใครอ่าน, กลัวว่าจะไม่ได้รับการตีพิมพ์ การลงทุนลงแรงและเวลาไปกับบางสิ่งที่ไม่รับประกันผลตอบแทนเป็นเรื่องที่น่ากลัว ความคิดที่ว่า "ถ้ามันล้มเหลวขึ้นมา เวลาที่เสียไปจะสูญเปล่า" เป็นกำแพงขนาดใหญ่ที่ขวางกั้นการลงมือทำ --------- ♦️คำสาปที่ ๖. ความกลัวการเปิดเผยตัวตน (Fear of Vulnerability)♦️ อาการทางจิตวิทยา: งานเขียนที่ดีมักจะสะท้อนความรู้สึกนึกคิด ความเชื่อ หรือประสบการณ์ส่วนตัวของผู้เขียน การนำสิ่งเหล่านี้ออกมาสู่สาธารณะเปรียบเสมือนการเปลือยเปล่าทางความคิดและอารมณ์ นักเขียนอาจกลัวว่าผู้อื่นจะตัดสินตัวตนของพวกเขาผ่านงานเขียนนั้นๆ ทำให้ไม่กล้าที่จะเขียนอย่างตรงไปตรงมาและลึกซึ้ง --------- ♦️คำสาปที่ ๗. ความกลัวว่าจะทำได้ไม่ดีเท่าที่จินตนาการไว้ (Fear of Imperfection)♦️ อาการทางจิตวิทยา: นักเขียนมักจะมีภาพเรื่องราวที่สมบูรณ์แบบและยิ่งใหญ่อยู่ในหัว แต่เมื่อเริ่มถ่ายทอดออกมาเป็นตัวอักษร กลับพบว่ามันไม่ดีเท่าที่คิดไว้ ช่องว่างระหว่าง "จินตนาการ" กับ "ความเป็นจริงบนหน้ากระดาษ" นี้สร้างความผิดหวังและท้อแท้ ทำให้นักเขียนรู้สึกว่าตัวเองไม่มีความสามารถพอที่จะทำให้เรื่องราวในหัวกลายเป็นจริงได้ --------- ถ้าอ่านมาถึงประโยคนี้ คุณน่าจะเริ่มจะหาทางทำลายคำสาปได้แล้ว ... คาถาทรงพลังที่สุดเพียงบทเดียว นั่นคือ 'การลงมือเขียน' ถึงเวลาสารภาพ กระซิบมาหน่อยสิคะว่า 'คำสาป' ข้อไหนที่พันธนาการคุณไว้แน่นที่สุด? บางทีการเผยความลับ อาจเป็นก้าวแรกของการถอนคำสาปก็ได้ ❤️ #นักเขียน #นักเขียนนิยาย #นักเขียนมือใหม่ #นิยาย #เรื่องสั้น #นามปากกาฌาณินน์ #ฌาณินน์ #จิตวิทยา #บันทึกของฉัน #แรงบันดาลใจนักเขียน

👁️🧠 “Qwen3-VL จาก Ollama – โมเดล Vision Language ที่ทรงพลังที่สุด พร้อมควบคุมคอมพิวเตอร์ได้แบบอัตโนมัติ!” ลองจินตนาการว่าเราชี้กล้องมือถือไปที่ใบไม้ แล้วถามว่า “พิษกับหมาไหม?” หรือเปิดไฟล์ตารางบนคอมแล้วสั่ง AI ให้แปลงเป็นกราฟ — ทั้งหมดนี้ Qwen3-VL ทำได้แล้ว! นี่คือโมเดล Vision Language รุ่นใหม่จาก Alibaba ที่เปิดให้ใช้งานผ่าน Ollama โดยมีชื่อเต็มว่า Qwen3-VL-235B-A22B จุดเด่นคือความสามารถในการเข้าใจภาพและวิดีโออย่างลึกซึ้ง แล้วแปลงเป็นโค้ด HTML, CSS หรือ JavaScript ได้ทันที มันรองรับ input สูงถึง 1 ล้าน token ซึ่งหมายถึงสามารถประมวลผลวิดีโอความยาว 2 ชั่วโมง หรือเอกสารหลายร้อยหน้าได้ในคราวเดียว และยังเข้าใจตำแหน่งวัตถุ, มุมมอง, และข้อมูลเชิง 3D ได้ดีขึ้นกว่ารุ่นก่อน ๆ ด้าน OCR ก็ไม่ธรรมดา รองรับถึง 32 ภาษา และสามารถอ่านจากภาพที่เบลอ, มืด, หรือเอียงได้อย่างแม่นยำ แต่ที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือความสามารถแบบ “agentic” — Qwen3-VL สามารถควบคุมคอมพิวเตอร์หรือมือถือได้แบบอัตโนมัติ เช่น สั่งจองตั๋วบน Ticketmaster โดยเปิดเบราว์เซอร์, กรอกข้อมูล, เลือกที่นั่ง และกดยืนยัน โดยไม่ต้องให้ผู้ใช้คลิกเองเลย แม้จะยังมีข้อผิดพลาดเล็ก ๆ เช่นกรอก ZIP code ผิด แต่ความเร็วในการทำงานนั้นเหนือกว่าหลายโมเดลที่มีฟีเจอร์คล้ายกัน เช่น GPT-5, Claude หรือ Gemini ที่สำคัญคือ Qwen3-VL เปิดให้ใช้งานแบบ โอเพ่นซอร์ส ต่างจากคู่แข่งที่ต้องจ่ายเงิน ทำให้ชุมชนสามารถนำไปปรับแต่งและใช้งานได้อย่างอิสระ ✅ ความสามารถหลักของ Qwen3-VL ➡️ แปลงภาพ/วิดีโอเป็นโค้ด HTML, CSS, JavaScript ➡️ รองรับ input สูงสุด 1 ล้าน token ➡️ เข้าใจตำแหน่งวัตถุ, มุมมอง, และข้อมูล 3D ➡️ OCR รองรับ 32 ภาษา แม้ภาพเบลอหรือเอียง ✅ ความสามารถแบบ agentic ➡️ ควบคุมคอมพิวเตอร์หรือมือถือได้แบบอัตโนมัติ ➡️ สั่งจองตั๋ว, โพสต์ Reddit, เขียนข้อความ, สั่งซื้อสินค้า ➡️ ทำงานแบบ end-to-end โดยไม่ต้องให้ผู้ใช้คลิกเอง ➡️ ความเร็วในการทำงานโดดเด่นกว่าคู่แข่ง ✅ จุดเด่นด้านการเปิดใช้งาน ➡️ เปิดให้ใช้งานผ่าน Ollama ➡️ เป็นโอเพ่นซอร์ส – นักพัฒนาสามารถปรับแต่งได้ ➡️ ไม่ต้องจ่ายเงินเหมือน GPT-5 หรือ Claude ➡️ ได้คะแนนสูงใน benchmark เช่น OS World ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ ยังมีข้อผิดพลาดเล็ก ๆ เช่นกรอกข้อมูลผิด ⛔ การควบคุมอัตโนมัติต้องมีระบบตรวจสอบความถูกต้อง ⛔ การเปิดให้ใช้งานแบบโอเพ่นซอร์สอาจเสี่ยงต่อ misuse หากไม่มีการกำกับ ⛔ ความสามารถสูงอาจนำไปใช้ในงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่นการแพทย์หรือการเงิน ซึ่งต้องทดสอบก่อนใช้งานจริง https://www.slashgear.com/2004206/ollama-qwen3-vl-how-powerful-vision-language-model-works/

📉 “Wikipedia เผยทราฟฟิกลดฮวบ – คนหันไปดูคลิปกับใช้ AI ตอบแทนการคลิก” Wikipedia ซึ่งเคยเป็นแหล่งข้อมูลอันดับหนึ่งของโลก กำลังเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในพฤติกรรมผู้ใช้ โดย Marshall Miller จาก Wikimedia Foundation เผยว่า จำนวนผู้เข้าชมลดลง 8% เมื่อเทียบกับปีก่อน และมีแนวโน้มลดลงต่อเนื่อง สาเหตุหลักคือการเปลี่ยนวิธี “ค้นหาความรู้” ของผู้คน โดยเฉพาะจากสองกระแสใหญ่: 1️⃣ AI search summaries – เครื่องมือค้นหาหลายเจ้าตอนนี้ใช้ AI สรุปคำตอบให้ทันทีโดยไม่ต้องคลิกเข้าเว็บ เช่น Google’s SGE หรือ Bing Copilot ทำให้ผู้ใช้ได้คำตอบจาก Wikipedia โดยไม่เคยเข้า Wikipedia จริง ๆ 2️⃣ Social video platforms – คนรุ่นใหม่หันไปใช้ TikTok, YouTube Shorts และ Instagram Reels เพื่อหาความรู้แบบเร็ว ๆ แทนการอ่านบทความยาว ๆ บนเว็บ Wikipedia เองเคยทดลองใช้ AI สรุปบทความ แต่ต้องหยุดไปเพราะชุมชนผู้แก้ไขไม่พอใจเรื่องความแม่นยำและการควบคุมเนื้อหา สิ่งที่น่ากังวลคือ หากคนไม่เข้า Wikipedia โดยตรง ก็จะมีผู้แก้ไขน้อยลง และยอดบริจาคก็ลดลงตามไปด้วย ซึ่งอาจกระทบต่อคุณภาพและความยั่งยืนของเนื้อหาในระยะยาว Miller จึงเรียกร้องให้บริษัท AI และแพลตฟอร์มค้นหา “ส่งคนกลับเข้า Wikipedia” และกำลังพัฒนา framework ใหม่เพื่อให้การอ้างอิงเนื้อหาจาก Wikipedia มีความชัดเจนและเป็นธรรมมากขึ้น ✅ สถานการณ์ปัจจุบันของ Wikipedia ➡️ จำนวนผู้เข้าชมลดลง 8% เมื่อเทียบกับปีก่อน ➡️ การลดลงเกิดหลังจากปรับระบบตรวจจับ bot ใหม่ ➡️ พบว่าทราฟฟิกสูงช่วงพฤษภาคม–มิถุนายนมาจาก bot ที่หลบการตรวจจับ ✅ สาเหตุของการลดลง ➡️ AI search summaries ให้คำตอบโดยไม่ต้องคลิกเข้าเว็บ ➡️ คนรุ่นใหม่หันไปใช้ social video เพื่อหาความรู้ ➡️ พฤติกรรมการค้นหาข้อมูลเปลี่ยนจาก “อ่าน” เป็น “ดู” และ “ฟัง” ✅ ผลกระทบต่อ Wikipedia ➡️ ผู้เข้าชมน้อยลง = ผู้แก้ไขน้อยลง ➡️ ยอดบริจาคลดลงตามจำนวนผู้ใช้ ➡️ เสี่ยงต่อคุณภาพและความยั่งยืนของเนื้อหา ➡️ ความเข้าใจของผู้ใช้ต่อแหล่งที่มาของข้อมูลลดลง ✅ การตอบสนองจาก Wikimedia Foundation ➡️ เรียกร้องให้ AI และ search engine ส่งคนกลับเข้า Wikipedia ➡️ พัฒนา framework ใหม่สำหรับการอ้างอิงเนื้อหา ➡️ มีทีมงาน 2 ทีมช่วยผลักดัน Wikipedia สู่กลุ่มผู้ใช้ใหม่ ➡️ หยุดการใช้ AI สรุปบทความหลังชุมชนไม่พอใจ ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ หากคนไม่เข้า Wikipedia โดยตรง อาจไม่รู้ว่าเนื้อหามาจากไหน ⛔ การลดจำนวนผู้แก้ไขอาจทำให้เนื้อหาล้าสมัยหรือผิดพลาด ⛔ การพึ่งพา AI summaries อาจลดความหลากหลายของมุมมอง ⛔ หากยอดบริจาคลดลง อาจกระทบต่อการดำเนินงานของ Wikimedia ⛔ การใช้ social video เพื่อหาความรู้อาจทำให้ข้อมูลผิดพลาดแพร่กระจายง่ายขึ้น https://techcrunch.com/2025/10/18/wikipedia-says-traffic-is-falling-due-to-ai-search-summaries-and-social-video/

🧠 “LLM Brain Rot – โมเดลภาษาก็ ‘สมองเน่า’ ได้ ถ้าเสพข้อมูลขยะมากเกินไป!” งานวิจัยล่าสุดจากทีม Xing et al. เสนอแนวคิดใหม่ที่สะเทือนวงการ AI: โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) อาจเกิด “สมองเน่า” หรือ Brain Rot ได้ หากถูกฝึกด้วยข้อมูลขยะจากอินเทอร์เน็ตอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะโพสต์จาก Twitter/X ที่เน้นความสั้นและความนิยมมากกว่าคุณภาพเนื้อหา นักวิจัยสร้างชุดข้อมูล “junk” และ “control” จากโพสต์จริง โดยใช้สองเกณฑ์คือ M1 (ระดับ engagement เช่น ไลก์ รีทวีต) และ M2 (คุณภาพเชิงเนื้อหา เช่น clickbait vs. ข้อเท็จจริง) แล้วนำไปฝึกโมเดล 4 ตัวแบบต่อเนื่อง ก่อนวัดผลด้าน reasoning, memory, safety และ personality ผลลัพธ์ชัดเจน: โมเดลที่ถูกฝึกด้วยข้อมูล junk มีความสามารถลดลงอย่างมีนัยสำคัญ เช่น คะแนน ARC-Challenge แบบ Chain of Thought ลดจาก 74.9 เหลือ 57.2 และ RULER-CWE ลดจาก 84.4 เหลือ 52.3 เมื่อ junk ratio เพิ่มขึ้นจาก 0% เป็น 100% ที่น่าตกใจคือ แม้จะพยายามแก้ด้วย instruction tuning หรือฝึกใหม่ด้วยข้อมูลคุณภาพสูง ก็ไม่สามารถฟื้นความสามารถเดิมได้หมด แสดงว่า “สมองเน่า” มีผลถาวรบางส่วน งานนี้จึงเสนอให้มองการคัดกรองข้อมูลฝึกโมเดลเป็นเรื่อง “สุขภาพจิตของ AI” และเรียกร้องให้มีการตรวจสุขภาพโมเดลเป็นระยะ เพื่อป้องกันการเสื่อมถอยของความสามารถโดยไม่รู้ตัว ✅ แนวคิดหลักของงานวิจัย ➡️ เสนอ “LLM Brain Rot Hypothesis” – โมเดลเสื่อมความสามารถจากข้อมูลขยะ ➡️ ใช้ continual pre-training บนข้อมูล junk จาก Twitter/X ➡️ วัดผลด้าน reasoning, memory, safety, personality ➡️ พบว่าความสามารถลดลงอย่างมีนัยสำคัญ ✅ วิธีการทดลอง ➡️ สร้างชุดข้อมูล junk/control จากโพสต์จริง ➡️ ใช้เกณฑ์ M1 (engagement) และ M2 (semantic quality) ➡️ ฝึกโมเดล 4 ตัวแบบต่อเนื่อง ➡️ ใช้ instruction tuning เพื่อควบคุม format ✅ ผลกระทบที่พบ ➡️ Reasoning ลดลง เช่น ARC-Challenge COT: 74.9 → 57.2 ➡️ Long-context memory ลดลง เช่น RULER-CWE: 84.4 → 52.3 ➡️ Safety ลดลง เช่น HH-RLHF risk เพิ่มขึ้น ➡️ Personality เปลี่ยน เช่น psychopathy, narcissism เพิ่มขึ้น ✅ ข้อค้นพบเชิงลึก ➡️ Thought-skipping คือ failure mode หลัก – โมเดลข้ามขั้นตอน reasoning ➡️ การแก้ด้วย instruction tuning ฟื้นได้บางส่วนแต่ไม่หมด ➡️ ความนิยมของโพสต์ (M1) เป็นตัวชี้วัด brain rot ที่ดีกว่าความยาว ➡️ ผลกระทบมีลักษณะ dose-response – ยิ่ง junk มาก ยิ่งเสื่อมมาก ✅ ข้อเสนอจากงานวิจัย ➡️ มองการคัดกรองข้อมูลฝึกเป็น “สุขภาพจิตของ AI” ➡️ ควรมี “cognitive health check” สำหรับโมเดลที่ deploy แล้ว ➡️ ปรับแนวทางการ curate ข้อมูลฝึกใหม่ ➡️ หลีกเลี่ยงการใช้ข้อมูล engagement-driven โดยไม่กรอง ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ การใช้ข้อมูลจากโซเชียลโดยไม่กรอง อาจทำให้โมเดลเสื่อมถอย ⛔ การฝึกต่อเนื่องโดยไม่ตรวจสุขภาพ อาจสะสมความเสียหาย ⛔ การพึ่งพา instruction tuning อย่างเดียวไม่สามารถฟื้นฟูได้หมด ⛔ โมเดลที่เสื่อมอาจมีพฤติกรรมไม่ปลอดภัยหรือไม่พึงประสงค์ ⛔ การวัดคุณภาพข้อมูลต้องใช้หลายมิติ ไม่ใช่แค่ semantic หรือ engagement https://llm-brain-rot.github.io/

☢️ “แฮกเกอร์ต่างชาติเจาะโรงงานนิวเคลียร์สหรัฐฯ ผ่านช่องโหว่ SharePoint – เสี่ยงลามถึงระบบควบคุมการผลิต” มีรายงานจาก CSO Online ว่าแฮกเกอร์ต่างชาติสามารถเจาะเข้าไปใน Kansas City National Security Campus (KCNSC) ซึ่งเป็นโรงงานผลิตชิ้นส่วนอาวุธนิวเคลียร์ของสหรัฐฯ โดยใช้ช่องโหว่ใน Microsoft SharePoint ที่ยังไม่ได้รับการอัปเดต โรงงานนี้อยู่ภายใต้การดูแลของ National Nuclear Security Administration (NNSA) และผลิตชิ้นส่วนที่ไม่ใช่นิวเคลียร์ถึง 80% ของคลังอาวุธนิวเคลียร์ทั้งหมดของสหรัฐฯ แฮกเกอร์ใช้ช่องโหว่สองรายการ ได้แก่ CVE-2025-53770 (spoofing) และ CVE-2025-49704 (remote code execution) ซึ่ง Microsoft เพิ่งออกแพตช์เมื่อเดือนกรกฎาคม 2025 แต่ KCNSC ยังไม่ได้อัปเดตทันเวลา ทำให้แฮกเกอร์สามารถเจาะเข้าระบบได้ แม้จะยังไม่แน่ชัดว่าเป็นฝีมือของจีนหรือรัสเซีย แต่ Microsoft ระบุว่ามีความเกี่ยวข้องกับกลุ่มจีน เช่น Linen Typhoon และ Violet Typhoon ขณะที่แหล่งข่าวบางแห่งชี้ว่าอาจเป็นกลุ่มแฮกเกอร์รัสเซียที่ใช้ช่องโหว่นี้ซ้ำหลังจากมีการเปิดเผยรายละเอียดทางเทคนิค สิ่งที่น่ากังวลคือ แม้การเจาะระบบจะเกิดขึ้นในฝั่ง IT แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า หากไม่มีการแยกเครือข่ายอย่างเข้มงวด แฮกเกอร์อาจ “เคลื่อนย้ายแนวรบ” ไปยังระบบควบคุมการผลิต (OT) ได้ เช่น ระบบควบคุมหุ่นยนต์หรือระบบควบคุมคุณภาพ ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อความปลอดภัยของอาวุธนิวเคลียร์ นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงที่ข้อมูลทางเทคนิค แม้จะไม่จัดเป็นความลับ แต่สามารถนำไปวิเคราะห์จุดอ่อนของระบบผลิตอาวุธได้ เช่น ความแม่นยำของชิ้นส่วน หรือความทนทานของระบบจุดระเบิด ✅ รายละเอียดของเหตุการณ์ ➡️ แฮกเกอร์เจาะเข้า KCNSC ผ่านช่องโหว่ SharePoint ➡️ ใช้ช่องโหว่ CVE-2025-53770 และ CVE-2025-49704 ➡️ Microsoft ออกแพตช์แล้ว แต่โรงงานยังไม่ได้อัปเดต ➡️ KCNSC ผลิตชิ้นส่วนไม่ใช่นิวเคลียร์ 80% ของคลังอาวุธสหรัฐฯ ✅ กลุ่มแฮกเกอร์ที่เกี่ยวข้อง ➡️ Microsoft ระบุว่าเป็นกลุ่มจีน เช่น Linen Typhoon และ Violet Typhoon ➡️ แหล่งข่าวบางแห่งชี้ว่าอาจเป็นกลุ่มรัสเซีย ➡️ มีการใช้ช่องโหว่ซ้ำหลังจากมีการเปิดเผย PoC ➡️ โครงสร้างการโจมตีคล้ายกับแคมเปญของกลุ่ม Storm-2603 ✅ ความเสี่ยงต่อระบบควบคุม ➡️ แม้จะเจาะฝั่ง IT แต่เสี่ยงต่อ lateral movement ไปยังระบบ OT ➡️ OT ควบคุมหุ่นยนต์, ระบบประกอบ, ระบบควบคุมคุณภาพ ➡️ หากถูกแทรกแซง อาจกระทบความปลอดภัยของอาวุธนิวเคลียร์ ➡️ ระบบ OT บางส่วนอาจยังไม่มีการใช้ zero-trust security ✅ ความสำคัญของข้อมูลที่ถูกขโมย ➡️ แม้ไม่ใช่ข้อมูลลับ แต่มีมูลค่าทางยุทธศาสตร์ ➡️ เช่น ข้อมูลความแม่นยำของชิ้นส่วน, ความทนทาน, ซัพพลายเชน ➡️ อาจถูกใช้วิเคราะห์จุดอ่อนของระบบอาวุธ ➡️ เสี่ยงต่อการโจมตีแบบ supply chain หรือการปลอมแปลงชิ้นส่วน https://www.csoonline.com/article/4074962/foreign-hackers-breached-a-us-nuclear-weapons-plant-via-sharepoint-flaws.html

💸 “Idealist.org ลดค่าใช้จ่ายจาก $3,000 เหลือ $55 ต่อเดือน – เปลี่ยนจาก Heroku มาใช้เซิร์ฟเวอร์เดียวกับ Disco!” Idealist.org ซึ่งเป็นเว็บไซต์หางานด้าน nonprofit ที่มีผู้ใช้งานหลายล้านคนต่อเดือน เคยใช้ Heroku สำหรับ staging environment โดยเสียค่าใช้จ่ายถึง $500 ต่อ environment และมีทั้งหมด 6 environment รวมแล้วจ่ายถึง $3,000 ต่อเดือน แค่เพื่อการทดสอบก่อนปล่อยจริง! ทีมงานจึงทดลองย้าย staging environment ไปยังเซิร์ฟเวอร์เดียวบน Hetzner ราคาเพียง $55 ต่อเดือน โดยใช้เครื่องมือชื่อว่า Disco ซึ่งช่วยให้ยังคง workflow แบบ “git push to deploy” ได้เหมือนเดิม Disco ไม่ใช่แค่ docker-compose ธรรมดา แต่ให้ฟีเจอร์แบบ PaaS เช่น deploy อัตโนมัติ, SSL certificate, UI สำหรับดู log และจัดการ environment ได้ง่าย ๆ ทำให้ทีมสามารถสร้าง staging ใหม่ได้ทันทีโดยไม่ต้องขออนุญาตหรือกังวลเรื่องค่าใช้จ่าย ผลลัพธ์คือจากเดิมที่มีแค่ 2 environment (dev และ main) ตอนนี้มีถึง 6 environment บนเซิร์ฟเวอร์เดียว โดยใช้ CPU แค่ ~2% และ RAM 14 GB จาก 32 GB เท่านั้น แม้จะต้องจัดการ DNS, CDN และดูแลเซิร์ฟเวอร์เอง แต่ทีมยอมรับได้ เพราะประหยัดงบมหาศาล และได้ความคล่องตัวในการพัฒนาเพิ่มขึ้น ✅ ปัญหาที่พบจากการใช้ Heroku ➡️ ค่าใช้จ่ายสูงถึง $500 ต่อ staging environment ➡️ ต้องจำกัดจำนวน environment เพราะงบประมาณ ➡️ ระบบ staging กลายเป็นทรัพยากรที่หายากและต้องขออนุญาตก่อนใช้ ✅ แนวทางใหม่ที่ใช้ Disco บนเซิร์ฟเวอร์เดียว ➡️ ใช้ Hetzner CCX33 ราคา $55/เดือน ➡️ ใช้ Disco เพื่อรักษา workflow แบบ git push to deploy ➡️ แชร์ Postgres instance เดียวกันสำหรับ staging ทั้งหมด ➡️ สร้าง environment ใหม่ได้ง่ายและรวดเร็ว ➡️ ใช้ CPU ~2% และ RAM 14 GB จาก 32 GB ✅ ฟีเจอร์ของ Disco ที่ช่วยให้ใช้งานง่าย ➡️ deploy อัตโนมัติแบบ zero-downtime ➡️ SSL certificate อัตโนมัติสำหรับทุก branch ➡️ UI สำหรับดู log และจัดการ environment ➡️ ไม่ต้องเขียน automation เองเหมือนใช้ VPS แบบดิบ ๆ ✅ ผลลัพธ์ที่ได้ ➡️ ลดค่าใช้จ่ายจาก $3,000 เหลือ $55 ต่อเดือน ➡️ สร้าง staging ได้ทันทีโดยไม่ต้องขออนุญาต ➡️ เพิ่มความคล่องตัวในการพัฒนาและทดสอบ ➡️ เปลี่ยน mindset จาก “staging เป็นของแพง” เป็น “staging เป็นของฟรี” ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ ต้องจัดการ DNS และ CDN ด้วยตัวเอง ⛔ ต้องดูแลเรื่อง security และ monitoring ของเซิร์ฟเวอร์ ⛔ หากเซิร์ฟเวอร์ล่ม ต้อง reprovision ใหม่เอง ⛔ ต้องปรับ networking ของแอปให้เข้ากับ Docker ⛔ Disco ยังไม่เหมาะกับ workload ที่ต้อง redundancy สูง https://disco.cloud/blog/how-idealistorg-replaced-a-3000mo-heroku-bill-with-a-55mo-server/

🧠 “Meta ปรับโครงสร้าง AI ครั้งใหญ่ – ปลด 600 ตำแหน่ง FAIR พร้อมเร่งสร้างทีม Superintelligence” Meta กำลังปรับทิศทางการพัฒนา AI ครั้งใหญ่ โดยประกาศปลดพนักงานกว่า 600 คน จากแผนก Fundamental AI Research (FAIR) และฝ่ายผลิตภัณฑ์ AI กับโครงสร้างพื้นฐาน แม้จะดูเหมือนถอยหลัง แต่จริง ๆ แล้ว Meta กำลัง “เร่งเครื่อง” ไปสู่เป้าหมายที่ใหญ่กว่า นั่นคือการสร้าง ทีม Superintelligence ภายใต้ชื่อ TBD Lab การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นหลังจาก Meta ลงทุนกว่า 14.3 พันล้านดอลลาร์ ในบริษัท Scale AI และดึงตัว CEO Alexandr Wang เข้ามาเป็นหัวหน้าทีม AI ของบริษัท โดยเขาได้ประกาศว่าจะนำไอเดียจาก FAIR ไปต่อยอดในโมเดลขนาดใหญ่ของ TBD Lab การปลดพนักงานครั้งนี้จึงไม่ใช่แค่การลดต้นทุน แต่เป็นการปรับโฟกัสใหม่ให้แต่ละคนมี “ภาระงานที่ชัดเจนและมีผลกระทบมากขึ้น” ตามคำกล่าวของ Wang ซึ่งสะท้อนแนวคิดแบบ startup ที่เน้นความคล่องตัวและผลลัพธ์ แม้ FAIR เคยเป็นหัวใจของงานวิจัย AI ระดับโลก เช่นการพัฒนา PyTorch และโมเดลภาษา LLaMA แต่ในยุคที่ AI เชิงผลิตภัณฑ์และโมเดลขนาดใหญ่กลายเป็นจุดแข่งหลักของบริษัทเทคโนโลยี Meta จึงเลือกเดินหน้าสร้างทีมใหม่ที่เน้นการ “รวมงานวิจัยเข้ากับการใช้งานจริง” พนักงานที่ได้รับผลกระทบสามารถสมัครตำแหน่งอื่นภายในบริษัทได้ และการเปลี่ยนแปลงนี้อาจเป็นสัญญาณว่า Meta กำลังเข้าสู่ยุคใหม่ของ AI ที่เน้น “ผลลัพธ์เชิงธุรกิจ” มากกว่าการทดลองเชิงวิชาการ ✅ การปรับโครงสร้างของ Meta ➡️ ปลดพนักงานกว่า 600 คนจาก FAIR และฝ่าย AI Infrastructure ➡️ สร้างทีมใหม่ชื่อ TBD Lab เพื่อพัฒนา Superintelligence ➡️ นำไอเดียจาก FAIR ไปใช้ในโมเดลขนาดใหญ่ ➡️ พนักงานที่ถูกปลดสามารถสมัครตำแหน่งอื่นในบริษัทได้ ✅ การลงทุนและการเปลี่ยนแปลงเชิงกลยุทธ์ ➡️ Meta ลงทุน $14.3 พันล้านใน Scale AI ➡️ ดึง Alexandr Wang เป็นหัวหน้าทีม AI ➡️ หยุดการจ้างงานชั่วคราวก่อนประกาศปรับโครงสร้าง ➡️ เน้นการรวมงานวิจัยเข้ากับการใช้งานจริงในผลิตภัณฑ์ ✅ ความเปลี่ยนแปลงในบทบาทของ FAIR ➡️ FAIR เคยเป็นผู้นำด้านงานวิจัย เช่น PyTorch และ LLaMA ➡️ ผู้นำ FAIR Joelle Pineau ลาออกเมื่อต้นปี ➡️ งานวิจัยจาก FAIR จะถูกนำไป scale ใน TBD Lab ➡️ Meta เน้นให้แต่ละคนมีภาระงานที่มีผลกระทบมากขึ้น ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ การลดขนาดทีมวิจัยอาจทำให้ Meta สูญเสียความได้เปรียบด้านนวัตกรรม ⛔ การเน้นผลลัพธ์เชิงธุรกิจอาจลดความหลากหลายของงานวิจัยพื้นฐาน ⛔ การเปลี่ยนแปลงรวดเร็วอาจกระทบขวัญกำลังใจของทีมงาน ⛔ การรวมงานวิจัยเข้ากับผลิตภัณฑ์ต้องใช้การจัดการที่รอบคอบ ⛔ หาก TBD Lab ล้มเหลว อาจส่งผลกระทบต่อภาพลักษณ์ของ Meta ในวงการ AI https://www.theverge.com/news/804253/meta-ai-research-layoffs-fair-superintelligence

💾 “Clonezilla Live 3.3.0-33 มาแล้ว! รองรับการโคลน MTD และ eMMC พร้อมเครื่องมือใหม่เพียบ” Clonezilla Live เวอร์ชัน 3.3.0-33 เพิ่งเปิดตัว โดยเป็นระบบ live OS สำหรับการโคลนดิสก์และพาร์ทิชันที่อิงจาก Debian และใช้ Linux kernel 6.16 จุดเด่นของเวอร์ชันนี้คือการเพิ่มการรองรับการโคลนอุปกรณ์ MTD block และ eMMC boot ในโหมดผู้เชี่ยวชาญ (expert mode) ซึ่งเป็นประโยชน์มากสำหรับงาน embedded system และอุปกรณ์ IoT นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือใหม่ชื่อว่า ocs-blkdev-sorter ที่ช่วยให้ udev สร้าง alias block device ใน /dev/ocs-disks/ ได้สะดวกขึ้น และ ocs-live-time-sync สำหรับซิงค์เวลาในระบบผ่าน ocs-live-netcfg ยังมีการเพิ่มตัวเลือก -uoab ใน ocs-sr และ ocs-live-feed-img เพื่อให้เลือก alias block device ได้จาก UI แบบข้อความ และเครื่องมือใหม่อีกหลายตัว เช่น ocs-cmd-screen-sample, ocs-live-gen-ubrd, และ ocs-blk-dev-info ที่ให้ข้อมูล block device ในรูปแบบ JSON ด้านระบบยังมีการเพิ่มแพ็กเกจสำคัญ เช่น atd, cron, upower, และ dhcpcd-base รวมถึงปรับปรุงการตั้งค่า locale และ keymap ให้เลือกได้จาก shell login โดยใช้ fbterm เป็นค่าเริ่มต้น สุดท้าย Clonezilla Live 3.3.0-33 ยังอัปเดตสคริปต์ต่าง ๆ เช่น ocs-iso-2-onie, ocs-cvt-dev, และ ocs-live-swap-kernel เพื่อรองรับการใช้งานที่ซับซ้อนมากขึ้น พร้อมปรับปรุงประสิทธิภาพและแก้บั๊กหลายจุด ✅ ความสามารถใหม่ใน Clonezilla Live 3.3.0-33 ➡️ รองรับการโคลน MTD block และ eMMC boot device ใน expert mode ➡️ เพิ่ม ocs-blkdev-sorter สำหรับสร้าง alias block device ➡️ เพิ่ม ocs-live-time-sync สำหรับซิงค์เวลา ➡️ เพิ่ม ocs-cmd-screen-sample และ ocs-live-gen-ubrd ➡️ เพิ่ม ocs-blk-dev-info สำหรับแสดงข้อมูล block device แบบ JSON ✅ การปรับปรุงระบบและ UI ➡️ เพิ่มตัวเลือก -uoab ใน UI แบบข้อความ ➡️ ปรับ locale และ keymap ให้เลือกจาก shell login ด้วย fbterm ➡️ ปรับปรุง ocs-iso-2-onie, ocs-cvt-dev, ocs-live-swap-kernel ➡️ เพิ่มการรองรับ CPU architecture ในชื่อไฟล์ ISO/ZIP ➡️ ปรับปรุงการแสดงผลของ ocs-scan-disk และ ocs-get-dev-info ✅ แพ็กเกจและระบบพื้นฐาน ➡️ เพิ่มแพ็กเกจ atd, cron, upower, dhcpcd-base ➡️ ใช้ Debian Sid (ณ วันที่ 17 ต.ค. 2025) เป็นฐานระบบ ➡️ อัปเดต Partclone เป็นเวอร์ชัน 0.3.38 (แก้บั๊กเกี่ยวกับ btrfs) ➡️ ปรับ grub.cfg ให้ใช้ efitextmode 0 ➡️ เพิ่มกลไกตั้งค่า timezone จาก BIOS หากไม่มีอินเทอร์เน็ต https://9to5linux.com/clonezilla-live-3-3-0-33-adds-support-for-cloning-mtd-block-and-emmc-boot-devices

🖥️ “VirtualBox 7.2.4 มาแล้ว! รองรับ Linux Kernel 6.18 พร้อมอัปเดตเสถียรภาพหลายจุด” Oracle ได้ปล่อยอัปเดตใหม่สำหรับ VirtualBox เวอร์ชัน 7.2.4 ซึ่งเป็น maintenance release ตัวที่สองในซีรีส์ 7.2 โดยมีจุดเด่นคือการรองรับ Linux Kernel 6.18 ทั้งในฝั่ง host และ guest ทำให้สามารถใช้งาน VirtualBox บนระบบที่ใช้ kernel ใหม่ล่าสุดได้ทันที นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงหลายจุดเพื่อเพิ่มความเสถียร เช่น แก้ปัญหา crash ของ VirtualBox VM Manager เมื่อ resume เครื่องจาก sleep, ปรับปรุงการทำงานของ NAT เมื่อมีการตั้งค่า port forwarding หลายรายการ และแก้บั๊กใน Guest Additions สำหรับ Red Hat Enterprise Linux 9.6 และ 9.7 ฝั่ง Windows ก็มีการอัปเดต Guest Additions เช่นกัน โดยแก้ปัญหาการติดตั้งบน Windows XP SP2 ที่เคยล้มเหลว และเพิ่มการรองรับภาษาท้องถิ่น เช่น จีนดั้งเดิม, กรีก, สวีเดน, ฮังการี และอินโดนีเซีย VirtualBox 7.2.4 เปิดให้ดาวน์โหลดทั้งแบบ universal binary สำหรับ GNU/Linux และแบบเฉพาะสำหรับ Ubuntu, Debian, Fedora, openSUSE และ Oracle Linux ✅ การรองรับ Linux Kernel 6.18 ➡️ ใช้งานได้ทั้งใน host และ guest ➡️ รองรับการติดตั้ง VirtualBox บนระบบที่ใช้ kernel ใหม่ล่าสุด ➡️ รองรับการจำลองระบบที่ใช้ kernel 6.18 ✅ การปรับปรุงด้านเสถียรภาพ ➡️ แก้ crash เมื่อ resume เครื่องจาก sleep ➡️ ปรับปรุง NAT เมื่อมีหลาย port forwarding rules ➡️ แก้บั๊กใน Guest Additions สำหรับ RHEL 9.6 และ 9.7 ✅ การอัปเดตฝั่ง Windows ➡️ แก้ปัญหาการติดตั้งบน Windows XP SP2 ➡️ เพิ่มการรองรับภาษาท้องถิ่นหลายภาษา ➡️ ปรับปรุงการทำงานของ Guest Additions ✅ การดาวน์โหลดและใช้งาน ➡️ มีทั้ง universal binary และ binary เฉพาะ distro ➡️ รองรับ Ubuntu, Debian, Fedora, openSUSE และ Oracle Linux ➡️ ดาวน์โหลดได้จากเว็บไซต์ทางการของ VirtualBox https://9to5linux.com/virtualbox-7-2-4-released-with-initial-support-for-linux-kernel-6-18

🚀 “Valkey 9.0 เปิดตัว – รองรับหลายฐานข้อมูลในคลัสเตอร์เดียว พร้อมทะลุ 1 พันล้านคำขอต่อวินาที!” Valkey ซึ่งเป็นฐานข้อมูล key-value แบบ in-memory ที่พัฒนาโดยชุมชนโอเพ่นซอร์สภายใต้ Linux Foundation ได้เปิดตัวเวอร์ชันใหม่ Valkey 9.0 ที่มาพร้อมฟีเจอร์เด็ด 3 อย่างที่แก้ปัญหาใหญ่ในระบบฐานข้อมูลแบบกระจาย (distributed database) ฟีเจอร์แรกคือ Atomic Slot Migration ที่ช่วยให้การย้ายข้อมูลระหว่างเซิร์ฟเวอร์ในคลัสเตอร์ทำได้แบบไม่มี downtime โดยใช้ snapshot และย้ายข้อมูลเบื้องหลังแบบเรียลไทม์ ฟีเจอร์ที่สองคือ Hash Field Expiration ที่ให้ผู้ใช้สามารถตั้งเวลาให้ field ใน hash หมดอายุได้แบบแยก field ซึ่งช่วยลดการใช้หน่วยความจำและไม่ต้องลบข้อมูลด้วยตัวเองอีกต่อไป ฟีเจอร์สุดท้ายคือ Multiple Databases in Cluster Mode ที่ให้รันหลายฐานข้อมูลแยกกันในคลัสเตอร์เดียว เช่น staging กับ production โดยไม่ต้องตั้งโครงสร้างใหม่ ด้านประสิทธิภาพ Valkey 9.0 เร็วขึ้นกว่าเดิมถึง 40% และบางคำสั่งเร็วขึ้นถึง 200% โดยสามารถรองรับได้มากกว่า 1 พันล้านคำขอต่อวินาที บนคลัสเตอร์ 2,000 โหนด Madelyn Olson ผู้ดูแลโครงการเผยว่า Valkey 9.0 เปิดตัวช้ากว่ากำหนดเพราะมีข้อเสนอจากชุมชนจำนวนมาก แต่ทีมงานก็พยายามปรับปรุงกระบวนการให้ตอบสนองได้เร็วขึ้นในอนาคต พร้อมย้ำว่าโค้ดของ Valkey จะยังคงเปิดให้ทุกคนเข้าถึงได้เสมอ ✅ ฟีเจอร์ใหม่ใน Valkey 9.0 ➡️ Atomic Slot Migration – ย้ายข้อมูลระหว่างเซิร์ฟเวอร์แบบไม่มี downtime ➡️ Hash Field Expiration – ตั้งเวลาให้ field หมดอายุได้แบบแยก field ➡️ Multiple Databases in Cluster Mode – รันหลายฐานข้อมูลในคลัสเตอร์เดียว ✅ ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น ➡️ เร็วขึ้นกว่า Valkey 8.1 ถึง 40% ➡️ บางคำสั่งเร็วขึ้นถึง 200% ➡️ รองรับมากกว่า 1 พันล้านคำขอ/วินาที บนคลัสเตอร์ 2,000 โหนด ✅ ความเห็นจากผู้ดูแลโครงการ ➡️ เปิดตัวช้ากว่ากำหนดเพราะมีข้อเสนอจากชุมชนจำนวนมาก ➡️ ทีมงานปรับปรุงกระบวนการเพื่อรองรับการพัฒนาในอนาคต ➡️ ยืนยันว่า Valkey จะยังคงเป็นโอเพ่นซอร์สภายใต้ Linux Foundation ➡️ การเปิดโค้ดช่วยให้ผู้ใช้ไม่ถูกล็อกด้วยเครื่องมือ proprietary ✅ ความเคลื่อนไหวในวงการ ➡️ Redis 8 กลับมาเปิดซอร์สอีกครั้งภายใต้ AGPL ➡️ Valkey ย้ำจุดยืนเรื่องความโปร่งใสและการเติบโตจากชุมชน ➡️ การเปิดตัว Valkey 9.0 สะท้อนพลังของการพัฒนาแบบโอเพ่นซอร์ส https://news.itsfoss.com/valkey-9-release/

🧩 “ช่องโหว่ CVE-2025-22167 ใน Jira – เขียนไฟล์ลงเซิร์ฟเวอร์ได้ตามใจ! เสี่ยง RCE หากใช้ร่วมกับช่องโหว่อื่น” Atlassian ออกแพตช์ด่วนหลังพบช่องโหว่ร้ายแรงใน Jira Software และ Jira Service Management ทั้งเวอร์ชัน Data Center และ Server โดยช่องโหว่นี้มีรหัสว่า CVE-2025-22167 และได้คะแนน CVSS สูงถึง 8.7 ช่องโหว่นี้เป็นแบบ Path Traversal + Arbitrary File Write ซึ่งเปิดให้ผู้โจมตีที่เข้าถึง web interface ของ Jira สามารถเขียนไฟล์ใด ๆ ลงใน path ที่ JVM process มีสิทธิ์เขียนได้ โดยไม่ต้องมีสิทธิ์ระดับ admin หรือการยืนยันตัวตนพิเศษ แม้ช่องโหว่นี้จะไม่ใช่ RCE โดยตรง แต่หากใช้ร่วมกับช่องโหว่อื่น เช่น การอัปโหลดไฟล์ JSP หรือการเปลี่ยน config ก็สามารถนำไปสู่การรันคำสั่งจากระยะไกลได้ทันที ช่องโหว่นี้ส่งผลกระทบต่อ Jira Software เวอร์ชัน 9.12.0 ถึง 11.0.0 และ Jira Service Management เวอร์ชัน 5.12.0 ถึง 10.3.0 โดย Atlassian ได้ออกแพตช์ในเวอร์ชัน 9.12.28+, 10.3.12+, 11.1.0+ และ 5.12.29+, 10.3.12+ ตามลำดับ Atlassian แนะนำให้ผู้ใช้รีบอัปเดตทันที หรืออย่างน้อยให้อัปเกรดเป็นเวอร์ชันที่มีแพตช์แล้ว หากไม่สามารถอัปเดตได้ทันที ควรจำกัดสิทธิ์การเขียนของ JVM process และตรวจสอบการเข้าถึง web interface อย่างเข้มงวด ✅ รายละเอียดช่องโหว่ CVE-2025-22167 ➡️ เป็นช่องโหว่แบบ Path Traversal + Arbitrary File Write ➡️ เปิดให้เขียนไฟล์ใด ๆ ลงใน path ที่ JVM process เขียนได้ ➡️ ไม่ต้องใช้สิทธิ์ admin หรือการยืนยันตัวตนพิเศษ ➡️ ได้คะแนน CVSS สูงถึง 8.7 ➡️ อาจนำไปสู่ RCE หากใช้ร่วมกับช่องโหว่อื่น ✅ ผลกระทบต่อผลิตภัณฑ์ Atlassian ➡️ Jira Software เวอร์ชัน 9.12.0–11.0.0 ➡️ Jira Service Management เวอร์ชัน 5.12.0–10.3.0 ➡️ แพตช์ออกในเวอร์ชัน 9.12.28+, 10.3.12+, 11.1.0+ ➡️ และ 5.12.29+, 10.3.12+ สำหรับ Service Management ✅ แนวทางการป้องกัน ➡️ อัปเดต Jira เป็นเวอร์ชันที่มีแพตช์ทันที ➡️ หากอัปเดตไม่ได้ ควรจำกัดสิทธิ์การเขียนของ JVM ➡️ ตรวจสอบการเข้าถึง web interface อย่างเข้มงวด ➡️ เฝ้าระวังการเปลี่ยนแปลงไฟล์ config และ JSP ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ ช่องโหว่นี้อาจถูกใช้ร่วมกับช่องโหว่อื่นเพื่อทำ RCE ⛔ การเขียนไฟล์ลงใน path สำคัญอาจเปลี่ยนพฤติกรรมของระบบ ⛔ ผู้โจมตีสามารถใช้เพื่อฝัง backdoor หรือเปลี่ยน config ⛔ หากไม่อัปเดต อาจเสี่ยงต่อการถูกควบคุมระบบทั้งหมด ⛔ ควรตรวจสอบ log การเขียนไฟล์ย้อนหลังเพื่อหาพฤติกรรมผิดปกติ https://securityonline.info/jira-path-traversal-flaw-cve-2025-22167-allows-arbitrary-file-write-on-server-data-center/

🛠️ “ช่องโหว่ CVE-2025-59287 ใน WSUS – แฮกเกอร์เจาะระบบด้วย Cookie ปลอม! เสี่ยง RCE ระดับ SYSTEM” ช่องโหว่ใหม่ในระบบ Windows Server Update Services (WSUS) ของ Microsoft ถูกเปิดเผยในเดือนตุลาคม 2025 โดยนักวิจัยจาก HawkTrace ซึ่งระบุว่าเป็นช่องโหว่ระดับ “วิกฤต” รหัส CVE-2025-59287 ได้คะแนน CVSS สูงถึง 9.8 และมี PoC (proof-of-concept) เผยแพร่แล้ว ช่องโหว่นี้เกิดจากการที่ WSUS ใช้ฟังก์ชัน BinaryFormatter.Deserialize() เพื่อถอดรหัสข้อมูลใน AuthorizationCookie โดยไม่มีการตรวจสอบประเภทของ object ที่ถูก deserialize ซึ่งเปิดช่องให้แฮกเกอร์สามารถส่ง cookie ปลอมที่มี payload อันตรายเข้ามาได้ เมื่อ WSUS server ได้รับ cookie ปลอมจาก SOAP request ไปยัง endpoint GetCookie() มันจะถอดรหัสข้อมูลด้วย AES-128-CBC แล้วส่งต่อไปยัง BinaryFormatter.Deserialize() โดยตรง ซึ่งทำให้เกิด Remote Code Execution (RCE) ด้วยสิทธิ์ SYSTEM ได้ทันที โดยไม่ต้องมีการยืนยันตัวตน ช่องโหว่นี้ส่งผลกระทบต่อ Windows Server ทุกเวอร์ชันตั้งแต่ 2012 ถึง 2025 รวมถึง Server Core editions และอาจนำไปสู่การโจมตีแบบ supply chain หาก WSUS ถูกใช้เพื่อแจกจ่ายอัปเดตให้เครื่องลูกข่ายจำนวนมาก Microsoft ได้ออกแพตช์ใน October 2025 Patch Tuesday เพื่อแก้ไขช่องโหว่นี้แล้ว และแนะนำให้องค์กรรีบอัปเดตทันที เพราะ WSUS เป็นระบบที่มีสิทธิ์สูงและเชื่อมต่อกับเครื่องลูกข่ายจำนวนมาก หากถูกเจาะ อาจนำไปสู่การควบคุมระบบทั้งหมด ✅ รายละเอียดช่องโหว่ CVE-2025-59287 ➡️ เกิดจาก unsafe deserialization ใน AuthorizationCookie ➡️ ใช้ฟังก์ชัน BinaryFormatter.Deserialize() โดยไม่ตรวจสอบ type ➡️ ถอดรหัส cookie ด้วย AES-128-CBC แล้ว deserialize โดยตรง ➡️ เปิดให้เกิด Remote Code Execution ด้วยสิทธิ์ SYSTEM ➡️ ได้คะแนน CVSS สูงถึง 9.8 ✅ พฤติกรรมการโจมตี ➡️ ส่ง SOAP request ไปยัง endpoint GetCookie() ➡️ ใช้ cookie ปลอมที่มี payload อันตราย ➡️ WSUS server ถอดรหัสแล้วรัน payload โดยไม่ตรวจสอบ ➡️ สามารถ bypass authentication ได้ ➡️ PoC exploit ถูกเผยแพร่บน GitHub แล้ว ✅ การตอบสนองจาก Microsoft ➡️ ออกแพตช์ใน October 2025 Patch Tuesday ➡️ แก้ไขการใช้ BinaryFormatter และเพิ่มการตรวจสอบ type ➡️ แนะนำให้อัปเดต WSUS server ทันที ➡️ เตือนว่า WSUS เป็นระบบที่มีสิทธิ์สูงและเสี่ยงต่อ supply chain attack ✅ ขอบเขตผลกระทบ ➡️ ส่งผลต่อ Windows Server 2012 ถึง 2025 ทุก edition ➡️ รวมถึง Server Core installation ➡️ อาจนำไปสู่การควบคุมเครื่องลูกข่ายทั้งหมด ➡️ เป็นเป้าหมายสำคัญของแฮกเกอร์ระดับองค์กร https://securityonline.info/critical-wsus-flaw-cve-2025-59287-cvss-9-8-allows-unauthenticated-rce-via-unsafe-cookie-deserialization-poc-available/

Buy Verified Webmoney Account https://globalseoshop.com/product/buy-verified-webmoney-account/ On the off chance that you need more data simply thump us- Email: Globalseoshop@gmail.com WhatsApp: +1(864)7088783 Skype: GlobalSeoShop Telegram: @GlobalSeoShop #BuyVerifiedWebmoneyAccount #VerifiedWebmoneyAccount

Buy Verified Webmoney Account https://globalseoshop.com/product/buy-verified-webmoney-account/ On the off chance that you need more data simply thump us- Email: Globalseoshop@gmail.com WhatsApp: +1(864)7088783 Skype: GlobalSeoShop Telegram: @GlobalSeoShop #BuyVerifiedWebmoneyAccount #VerifiedWebmoneyAccount #BuyVerifiedWebmoney #BuyWebmoney #BuyVerifiedWebmoney