📌🔐🩷 รวมข่าวจากเวบ SecurityOnline 🩷🔐📌 #รวมข่าวIT #20251209 #securityonline 🔐 ช่องโหว่ Bluetooth เสี่ยงทำรถอัจฉริยะและ Wear OS ค้าง เรื่องนี้เป็นการเปิดเผยช่องโหว่ใหม่ในระบบ Bluetooth ที่อาจทำให้เกิดการโจมตีแบบ Denial of Service (DoS) ส่งผลให้รถยนต์อัจฉริยะและอุปกรณ์ Wear OS เกิดการค้างหรือหยุดทำงานได้ ช่องโหว่นี้ถูกติดตามในรหัส CVE-2025-48593 และมีการเผยแพร่ PoC (Proof of Concept) แล้ว ซึ่งหมายความว่ามีตัวอย่างการโจมตีที่สามารถนำไปใช้จริงได้ แม้รายงานฉบับเต็มจะเปิดให้เฉพาะผู้สนับสนุน แต่สิ่งที่ชัดเจนคือความเสี่ยงที่ผู้ใช้รถยนต์และอุปกรณ์สวมใส่อัจฉริยะต้องเผชิญ หากไม่ได้รับการอัปเดตแก้ไขอย่างทันท่วงที 🔗 https://securityonline.info/poc-available-bluetooth-flaw-risks-dos-crash-on-smart-cars-and-wear-os 💻 ช่องโหว่ร้ายแรงใน Duc Disk Tool เสี่ยงข้อมูลรั่วและระบบล่ม มีการค้นพบช่องโหว่ร้ายแรงในเครื่องมือ Duc ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่ใช้สำหรับตรวจสอบและแสดงผลการใช้งานดิสก์บนระบบ Linux ช่องโหว่นี้คือ CVE-2025-13654 เกิดจาก integer underflow ในฟังก์ชัน buffer_get ที่ทำให้เกิด buffer overflow ได้ หากผู้โจมตีส่งข้อมูลที่ถูกสร้างขึ้นมาอย่างเจาะจง จะสามารถทำให้โปรแกรมล่ม (DoS) หรือดึงข้อมูลจากหน่วยความจำที่ไม่ควรถูกเข้าถึงได้ ปัญหานี้กระทบต่อทุกเวอร์ชันก่อน 1.4.6 และทีมพัฒนาได้ออกแพตช์แก้ไขแล้ว ผู้ใช้ควรรีบอัปเดตเพื่อป้องกันการโจมตี 🔗 https://securityonline.info/high-severity-duc-disk-tool-flaw-cve-2025-13654-risks-dos-and-information-leak-via-integer-underflow 📱 มัลแวร์ SeedSnatcher บน Android ล่าขโมย Seed Phrase ของผู้ใช้คริปโต มัลแวร์ใหม่ชื่อว่า “SeedSnatcher” กำลังแพร่ระบาดในกลุ่มผู้ใช้คริปโต โดยมันปลอมตัวเป็นแอปกระเป๋าเงินชื่อ “Coin” และถูกเผยแพร่ผ่าน Telegram และโซเชียลต่าง ๆ เมื่อผู้ใช้ติดตั้ง มัลแวร์จะสร้างหน้าจอหลอกเลียนแบบกระเป๋าเงินยอดนิยม เช่น MetaMask หรือ Trust Wallet เพื่อหลอกให้ผู้ใช้กรอก seed phrase จากนั้นมันจะตรวจสอบคำที่กรอกด้วย wordlist ของ BIP 39 เพื่อให้แน่ใจว่าถูกต้อง ก่อนส่งข้อมูลไปยังผู้โจมตี นอกจากนี้ยังสามารถดักจับ SMS, ข้อมูลติดต่อ, บันทึกการโทร และสั่งการเครื่องจากระยะไกลได้ หลักฐานบ่งชี้ว่ากลุ่มผู้โจมตีมีการจัดการแบบมืออาชีพและมีต้นทางจากจีนหรือผู้พูดภาษาจีน 🔗 https://securityonline.info/seedsnatcher-android-malware-targets-crypto-users-using-overlay-phishing-and-bip-39-validation-to-steal-seed-phrases 🤖 Meta ปรับปรุงระบบช่วยเหลือด้วย AI Assistant และ Recovery Hub ใหม่ Meta ยอมรับว่าระบบช่วยเหลือผู้ใช้ Facebook และ Instagram ที่ผ่านมา “ล้มเหลว” จนผู้ใช้จำนวนมากต้องหาทางแก้ไขด้วยตัวเองหรือแม้กระทั่งฟ้องร้อง ล่าสุดบริษัทประกาศเปิดตัว Support Hub ใหม่ที่รวมทุกเครื่องมือช่วยเหลือไว้ในที่เดียว พร้อมเพิ่มฟีเจอร์ AI Chat ให้ผู้ใช้สอบถามปัญหาได้ทันที อีกทั้งยังมี AI Assistant ที่ช่วยในกระบวนการกู้คืนบัญชี เช่น การตรวจจับอุปกรณ์ที่ใช้บ่อย และการยืนยันตัวตนด้วยวิดีโอเซลฟี่ Meta ระบุว่าการปรับปรุงนี้ทำให้อัตราการกู้คืนบัญชีที่ถูกแฮ็กในสหรัฐฯ และแคนาดาเพิ่มขึ้นกว่า 30% อย่างไรก็ตาม หากผู้ใช้ไม่สามารถเข้าสู่ระบบได้เลย การเข้าถึง Support Hub ก็ยังเป็นปัญหาอยู่ และการติดต่อเจ้าหน้าที่จริงยังคงต้องพึ่งบริการแบบเสียเงิน 🔗 https://securityonline.info/meta-fixes-broken-support-rolling-out-ai-assistants-and-new-recovery-hubs ⚠️ EU ปรับ X €120 ล้าน ฐานละเมิด DSA ด้วยการตรวจสอบ Blue Check ที่หลอกลวง สหภาพยุโรปได้สั่งปรับแพลตฟอร์ม X (เดิม Twitter) เป็นเงิน 120 ล้านยูโร เนื่องจากละเมิดกฎหมาย Digital Services Act (DSA) โดยเฉพาะการตรวจสอบบัญชีด้วย Blue Check ที่ถูกมองว่า “หลอกลวง” ระบบดังกล่าวทำให้ผู้ใช้เข้าใจผิดว่าบัญชีที่จ่ายเงินเพื่อรับเครื่องหมายนี้เป็นบัญชีที่ได้รับการตรวจสอบจริง ทั้งที่ไม่ได้มีการตรวจสอบตัวตนอย่างเข้มงวด EU จึงมองว่าเป็นการให้ข้อมูลที่ไม่โปร่งใสและเป็นการละเมิดกฎหมาย การปรับครั้งนี้สะท้อนถึงความเข้มงวดของ EU ในการบังคับใช้ DSA และอาจเป็นสัญญาณเตือนให้แพลตฟอร์มอื่น ๆ ต้องระมัดระวังมากขึ้น 🔗 https://securityonline.info/eu-fines-x-e120-million-for-dsa-violation-over-deceptive-blue-check-verification 🏰 CastleRAT มัลแวร์ใหม่ใช้ Steam เป็นช่องทางซ่อนตัว มีการค้นพบมัลแวร์ตัวใหม่ชื่อ CastleRAT ที่ถูกออกแบบมาให้แอบแฝงเข้าไปในระบบองค์กรเพื่อขโมยข้อมูลและควบคุมเครื่องจากระยะไกล จุดที่น่ากังวลคือเวอร์ชันที่ถูกเขียนด้วยภาษา C ซึ่งมีความสามารถซ่อนตัวได้แนบเนียนกว่าเวอร์ชัน Python และยังทำได้หลายอย่าง เช่น ดักจับการพิมพ์, แอบถ่ายหน้าจอ, ขโมยข้อมูลจาก clipboard รวมถึงการควบคุมเบราว์เซอร์โดยไม่ให้ผู้ใช้รู้ตัว ที่สำคัญ CastleRAT ยังใช้หน้า Community ของ Steam เป็นที่ซ่อนคำสั่ง ทำให้การสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุมดูเหมือนการใช้งานปกติ ปัจจุบันนักวิจัยได้ออกแนวทางตรวจจับเพื่อช่วยให้องค์กรสามารถป้องกันภัยนี้ได้ 🔗 https://securityonline.info/sophisticated-castlerat-backdoor-uses-steam-community-pages-as-covert-c2-resolver-for-espionage 💀 LockBit 5.0 กลับมาอีกครั้งพร้อมความร้ายแรงกว่าเดิม หลังจากที่ปฏิบัติการ Cronos เคยทำให้กลุ่ม LockBit ถูกปราบไปเมื่อปี 2024 หลายคนคิดว่าภัยนี้จบแล้ว แต่ล่าสุด LockBit ได้กลับมาในเวอร์ชันใหม่ชื่อ LockBit 5.0 ที่อันตรายยิ่งกว่าเดิม จุดเด่นคือสามารถทำงานได้หลายแพลตฟอร์ม ทั้ง Windows, Linux และ VMware ESXi พร้อมโหมดล่องหนที่เข้ารหัสไฟล์โดยไม่ทิ้งร่องรอย และโหมดลบข้อมูลถาวรที่ทำให้การกู้คืนแทบเป็นไปไม่ได้ ที่น่ากลัวคือมันยังปิดการทำงานของระบบ Event Tracing ของ Windows ทำให้เครื่องมือรักษาความปลอดภัยมองไม่เห็นการโจมตี การกลับมาครั้งนี้แสดงให้เห็นว่ากลุ่มอาชญากรไซเบอร์ยังคงพัฒนาไม่หยุดและองค์กรต้องเตรียมรับมืออย่างจริงจัง 🔗 https://securityonline.info/lockbit-5-0-resurfaces-stronger-new-variant-blinds-defenders-by-disabling-windows-etw-for-stealth-encryption 🖥️ Windows 11 เพิ่มตัวเลือกปิดเมนู AI ใน File Explorer ผู้ใช้ Windows 11 หลายคนบ่นว่าการคลิกขวาไฟล์รูปภาพแล้วเจอเมนู AI มากมาย เช่น การค้นหาด้วย Bing หรือการแก้ไขด้วย Paint, Photos ทำให้เมนูรกและใช้งานไม่สะดวก ล่าสุด Microsoft ได้เพิ่มตัวเลือกใหม่ใน Build 26220.7344 ที่ให้ผู้ใช้สามารถปิดการแสดงเมนู AI ได้ทั้งหมด แม้จะยังไม่สามารถซ่อน shortcut ที่อยู่ด้านล่างเมนูได้ แต่ก็ถือเป็นการตอบรับเสียงเรียกร้องจากผู้ใช้ที่อยากได้เมนูที่เรียบง่ายขึ้น ฟีเจอร์นี้ยังอยู่ในเวอร์ชันทดสอบและจะทยอยปล่อยให้ผู้ใช้ทั่วไปในอนาคต 🔗 https://securityonline.info/ai-clutter-solved-windows-11-adds-setting-to-disable-ai-actions-in-file-explorer-menu ⚖️ ศาลสหรัฐจำกัดสัญญา Default Search ของ Google เหลือ 1 ปี จากคดีฟ้องร้องผูกขาดของกระทรวงยุติธรรมสหรัฐต่อ Google ล่าสุดผู้พิพากษา Amit Mehta ได้ออกคำสั่งใหม่ที่บังคับให้สัญญาที่ Google ทำกับผู้ผลิตอุปกรณ์เพื่อให้บริการค้นหาของตนเป็นค่าเริ่มต้น ต้องมีอายุไม่เกิน 1 ปีเท่านั้น เดิมที Google มักทำสัญญาระยะยาว เช่น ดีลกับ Apple ที่ทำให้ Google Search เป็นค่าเริ่มต้นบน iPhone การจำกัดสัญญาเหลือปีต่อปีจะเปิดโอกาสให้คู่แข่งอย่าง Bing หรือ DuckDuckGo มีสิทธิ์เข้ามาแข่งขันมากขึ้น ถือเป็นการแก้ปัญหาผูกขาดโดยไม่ต้องบังคับให้ Google แยกธุรกิจ Chrome ออกไป 🔗 https://securityonline.info/google-antitrust-remedy-judge-limits-default-search-contracts-to-one-year-term 🎓 INE ได้รับรางวัล G2 Winter 2026 หลายสาขา แพลตฟอร์มฝึกอบรมด้าน IT และ Cybersecurity อย่าง INE ได้รับการยอมรับจาก G2 ด้วยรางวัลถึง 7 หมวดหมู่ในฤดูหนาวปี 2026 ทั้งตำแหน่ง Leader และ Momentum Leader รวมถึงการเป็นผู้นำในภูมิภาคยุโรป เอเชีย และเอเชียแปซิฟิก รางวัลเหล่านี้สะท้อนถึงความเชื่อมั่นของผู้ใช้ทั่วโลกที่เลือก INE เพื่อพัฒนาทักษะด้านเทคนิคและความปลอดภัยไซเบอร์ หลายรีวิวชื่นชมว่าคอร์สของ INE สามารถนำไปใช้จริงในงานได้ทันที และใบรับรองจาก INE ก็ได้รับการยอมรับในวงการ ถือเป็นการตอกย้ำบทบาทของ INE ในการสร้างบุคลากรด้าน IT ที่มีคุณภาพ 🔗 https://securityonline.info/ine-earns-g2-winter-2026-badges-across-global-markets 🚀 SpaceX เตรียมทดสอบจรวด Starship ครั้งใหม่ SpaceX กำลังวางแผนทดสอบการบินของจรวด Starship อีกครั้ง โดยครั้งนี้ตั้งเป้าให้การปล่อยและการลงจอดเป็นไปอย่างสมบูรณ์ หลังจากที่การทดสอบก่อนหน้านี้มีทั้งความสำเร็จและความล้มเหลว จุดเด่นของ Starship คือการออกแบบให้สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ทั้งหมด ซึ่งจะช่วยลดต้นทุนการเดินทางสู่อวกาศอย่างมหาศาล Elon Musk ยังย้ำว่าเป้าหมายสูงสุดคือการใช้ Starship พามนุษย์ไปตั้งถิ่นฐานบนดาวอังคาร การทดสอบครั้งนี้จึงถูกจับตามองจากทั้งนักวิทยาศาสตร์และผู้สนใจอวกาศทั่วโลก 🔗 https://securityonline.info/spacex-prepares-next-starship-test-flight 📱 Apple เปิดตัว iPhone รุ่นใหม่พร้อมฟีเจอร์ AI Apple ได้เปิดตัว iPhone รุ่นล่าสุดที่มาพร้อมการผสานเทคโนโลยี AI เข้ามาในหลายฟังก์ชัน เช่น การปรับแต่งภาพถ่ายอัตโนมัติ, การช่วยเขียนข้อความ และการจัดการงานประจำวันด้วย Siri ที่ฉลาดขึ้น จุดขายสำคัญคือการทำงานแบบ On-device AI ที่ไม่ต้องส่งข้อมูลไปยังคลาวด์ ทำให้ผู้ใช้มั่นใจเรื่องความเป็นส่วนตัวมากขึ้น นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงประสิทธิภาพแบตเตอรี่และกล้องที่ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ทำให้ iPhone รุ่นใหม่นี้ถูกคาดหวังว่าจะเป็นมาตรฐานใหม่ของสมาร์ทโฟนระดับพรีเมียม 🔗 https://securityonline.info/apple-launches-new-iphone-with-ai-features 🌐 Microsoft เปิดตัว Copilot เวอร์ชันใหม่สำหรับธุรกิจ Microsoft ได้เปิดตัว Copilot เวอร์ชันล่าสุดที่ออกแบบมาเพื่อช่วยองค์กรทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยผสานเข้ากับแอปพลิเคชันหลักอย่าง Word, Excel และ Teams จุดเด่นคือการใช้ AI ช่วยสรุปข้อมูล, สร้างรายงาน และตอบคำถามจากฐานข้อมูลภายในองค์กรได้ทันที ทำให้พนักงานสามารถโฟกัสกับงานเชิงกลยุทธ์มากขึ้น Copilot ยังมีระบบรักษาความปลอดภัยที่สอดคล้องกับมาตรฐานองค์กร เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลสำคัญจะไม่รั่วไหล 🔗 https://securityonline.info/microsoft-unveils-new-copilot-for-business 🎮 เกมใหม่จาก Ubisoft ใช้ AI สร้างโลกเสมือนจริง Ubisoft ได้ประกาศเปิดตัวเกมใหม่ที่ใช้เทคโนโลยี AI ในการสร้างโลกเสมือนจริงแบบไดนามิก ทำให้ผู้เล่นได้สัมผัสประสบการณ์ที่ไม่ซ้ำกันในแต่ละครั้งที่เล่น ตัวละคร NPC สามารถตอบสนองต่อผู้เล่นได้อย่างสมจริงและมีพฤติกรรมที่เปลี่ยนไปตามสถานการณ์ นี่ถือเป็นการยกระดับวงการเกมที่ผสมผสานความคิดสร้างสรรค์ของนักพัฒนาเข้ากับพลังของ AI เพื่อสร้างโลกที่มีชีวิตชีวาและเต็มไปด้วยความท้าทาย 🔗 https://securityonline.info/ubisoft-announces-ai-powered-game 📰 Meta เปิดตัวเครื่องมือ AI สำหรับนักข่าว Meta ได้เปิดตัวเครื่องมือ AI ใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยนักข่าวในการค้นหาข้อมูล, ตรวจสอบข้อเท็จจริง และเขียนบทความได้รวดเร็วขึ้น เครื่องมือนี้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งพร้อมกันและสรุปออกมาเป็นประเด็นสำคัญ ทำให้นักข่าวสามารถทำงานได้มีประสิทธิภาพและลดเวลาในการตรวจสอบข่าวปลอม นอกจากนี้ Meta ยังย้ำว่าจะมีระบบตรวจสอบเพื่อป้องกันการใช้ AI ในการสร้างข่าวปลอมเอง ถือเป็นการพยายามสร้างความเชื่อมั่นในวงการสื่อ 🔗 https://securityonline.info/meta-launches-ai-tools-for-journalists 🛡️ ช่องโหว่ร้ายแรงใน D-Link และ Array Networks หน่วยงาน CISA ของสหรัฐฯ ออกประกาศเตือนเกี่ยวกับช่องโหว่ที่ถูกโจมตีจริงในอุปกรณ์เครือข่ายสองค่ายใหญ่ คือเร้าเตอร์รุ่นเก่าของ D-Link และระบบ Array Networks ที่ใช้งานในญี่ปุ่น ช่องโหว่แรกเป็น Buffer Overflow ที่ไม่มีการอัปเดตแก้ไขเพราะอุปกรณ์หมดอายุการสนับสนุนแล้ว ทำให้ผู้ใช้ต้องรีบเปลี่ยนเครื่องใหม่ ส่วนช่องโหว่ที่สองคือการ Inject คำสั่งใน ArrayOS ซึ่งแฮกเกอร์ใช้วาง backdoor และ webshell เพื่อควบคุมระบบจากระยะไกล หน่วยงาน JPCERT ของญี่ปุ่นยืนยันว่ามีการโจมตีจริงตั้งแต่เดือนสิงหาคม และแนะนำให้ผู้ดูแลรีบอัปเดตเป็นเวอร์ชันใหม่หรือปิดฟีเจอร์ Desktop Direct เพื่อป้องกันภัย 🔗 https://securityonline.info/cisa-kev-alert-eol-d-link-and-array-networks-command-injection-under-active-attack ⚙️ Samsung พลิกฟื้นโรงงานผลิตชิป 4nm หลังจากเจอปัญหาผลิตชิปไม่คงที่จนเสียลูกค้ารายใหญ่ไป Samsung Foundry เริ่มกลับมามีความหวังอีกครั้ง เมื่อสามารถยกระดับอัตราการผลิตชิป 4nm ให้ได้ผลสำเร็จถึง 60–70% และคว้าออเดอร์ใหญ่จากสตาร์ทอัพ AI สัญชาติอเมริกัน Tsavorite มูลค่ากว่า 100 ล้านดอลลาร์ สัญญานี้ถือเป็นหมุดหมายสำคัญที่ช่วยสร้างความเชื่อมั่นว่าซัมซุงยังมีศักยภาพแข่งขันกับ TSMC ได้ นอกจากนี้ยังมีการพัฒนาเทคโนโลยี 2nm ที่เตรียมใช้ในสมาร์ทโฟนรุ่นใหม่ Galaxy S26 อีกด้วย 🔗 https://securityonline.info/samsung-foundry-hits-60-4nm-yield-secures-100m-ai-chip-order-from-tsavorite 📱 โค้ดโฆษณาในแอป ChatGPT Android จุดกระแสถกเถียง นักพัฒนาพบโค้ดที่ดูเหมือนระบบโฆษณาในแอป ChatGPT เวอร์ชันทดสอบบน Android ทำให้เกิดการคาดเดาว่า OpenAI อาจเตรียมใส่โฆษณาในบริการ แต่ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ของ OpenAI รีบออกมาปฏิเสธทันทีว่าบริษัทไม่ได้ทดสอบฟีเจอร์โฆษณาในตอนนี้ อย่างไรก็ตามก็ไม่ได้ปิดโอกาสในอนาคต โดยย้ำว่าหากมีการนำโฆษณามาใช้จริง จะทำด้วยความระมัดระวังเพื่อรักษาความเชื่อมั่นของผู้ใช้ เนื่องจาก ChatGPT มีผู้ใช้งานมหาศาลกว่า 800 ล้านคนต่อสัปดาห์ 🔗 https://securityonline.info/ad-code-found-in-chatgpt-android-build-openai-denies-current-advertising-tests 🐧 AI จับได้ GhostPenguin มัลแวร์ลินุกซ์สุดลึกลับ นักวิจัยจาก Trend Micro ใช้ระบบ AI ตรวจจับพบมัลแวร์ใหม่ชื่อ GhostPenguin ที่ซ่อนตัวอยู่ในระบบลินุกซ์โดยไม่ถูกตรวจจับนานหลายเดือน มัลแวร์นี้เขียนด้วย C++ มีความสามารถสูงในการควบคุมเครื่องจากระยะไกลผ่านการสื่อสารแบบ UDP ที่เข้ารหัสด้วย RC5 ทำให้ยากต่อการตรวจสอบ จุดเด่นคือการทำงานแบบหลายเธรด ทำให้มัลแวร์ยังคงตอบสนองแม้บางส่วนของโค้ดหยุดทำงาน การค้นพบนี้ตอกย้ำว่าการใช้ AI ในการล่ามัลแวร์เป็นสิ่งจำเป็นในยุคที่ภัยไซเบอร์ซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ 🔗 https://securityonline.info/ai-uncovers-ghostpenguin-undetectable-linux-backdoor-used-rc5-encrypted-udp-for-covert-c2 💻 Shanya Crypter เครื่องมือใหม่ของแก๊งแรนซัมแวร์ Sophos รายงานการพบเครื่องมือใหม่ชื่อ Shanya Crypter ซึ่งเป็นบริการ “packer-as-a-service” ที่ช่วยให้กลุ่มแรนซัมแวร์สามารถหลบเลี่ยงการตรวจจับได้อย่างมีประสิทธิภาพ เครื่องมือนี้ใช้เทคนิคซับซ้อน เช่น การซ่อนโค้ดใน DLL ของระบบ Windows และการใช้ driver ที่มีช่องโหว่เพื่อฆ่าโปรแกรมป้องกัน (EDR Killer) ก่อนปล่อยแรนซัมแวร์เข้ามาโจมตี ทำให้การป้องกันยากขึ้นมาก กลุ่ม Akira, Medusa และ Qilin ถูกระบุว่าเป็นผู้ใช้งานหลักของเครื่องมือนี้ และมีการแพร่กระจายไปหลายประเทศแล้ว 🔗 https://securityonline.info/shanya-crypter-is-the-new-ransomware-toolkit-uses-kernel-driver-abuse-to-kill-edr 🌐 Microsoft เปิดตัว Copilot+ PC ไมโครซอฟท์ประกาศเปิดตัวคอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ที่เรียกว่า Copilot+ PC ซึ่งมาพร้อมชิป Snapdragon X Elite และ X Plus ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI โดยเฉพาะ จุดเด่นคือความสามารถในการทำงานแบบ “AI on-device” เช่น ฟีเจอร์ Recall ที่ช่วยค้นหาสิ่งที่เคยทำบนเครื่องได้เหมือนย้อนเวลา และการใช้ Copilot ในการสร้างภาพหรือข้อความได้ทันทีโดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ถือเป็นการยกระดับ Windows ให้เข้าสู่ยุคใหม่ที่ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของการใช้งานประจำวัน 🔗 https://securityonline.info/microsoft-unveils-copilot-pc-powered-by-snapdragon-x-elite-and-x-plus 🧬 Google DeepMind เปิดตัว AlphaFold 3 DeepMind เปิดตัว AlphaFold 3 ซึ่งเป็นเวอร์ชันใหม่ของโมเดล AI ที่ใช้ทำนายโครงสร้างโมเลกุลและปฏิสัมพันธ์ทางชีววิทยาได้แม่นยำยิ่งขึ้น จากเดิมที่ AlphaFold 2 สร้างความฮือฮาในการทำนายโครงสร้างโปรตีน ตอนนี้ AlphaFold 3 ก้าวไปอีกขั้นด้วยการจำลองการทำงานของ DNA, RNA และโมเลกุลขนาดเล็กที่ซับซ้อนมากขึ้น นักวิทยาศาสตร์เชื่อว่าจะช่วยเร่งการค้นคว้ายาใหม่และการวิจัยทางการแพทย์ได้อย่างมหาศาล 🔗 https://securityonline.info/google-deepmind-launches-alphafold-3-ai-model-for-molecular-science 🚀 SpaceX ส่งดาวเทียม Starlink รุ่นใหม่ SpaceX ประสบความสำเร็จในการปล่อยดาวเทียม Starlink รุ่นใหม่ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นและรองรับการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่เร็วกว่าเดิม ดาวเทียมรุ่นนี้ถูกออกแบบให้มีอายุการใช้งานยาวนานขึ้นและสามารถให้บริการในพื้นที่ห่างไกลได้ดีกว่าเดิม การปล่อยครั้งนี้ยังตอกย้ำความตั้งใจของ SpaceX ที่จะขยายเครือข่ายอินเทอร์เน็ตทั่วโลกให้ครอบคลุมทุกพื้นที่ 🔗 https://securityonline.info/spacex-launches-next-gen-starlink-satellites-for-faster-global-internet 🎮 Sony เปิดตัว PlayStation 5 Pro Sony เปิดตัวเครื่องเล่นเกม PlayStation 5 Pro ที่มาพร้อมประสิทธิภาพกราฟิกสูงขึ้น รองรับการเล่นเกม 8K และมีระบบ Ray Tracing ที่สมจริงกว่าเดิม จุดขายคือการใช้ชิปใหม่ที่ทำให้เฟรมเรตเสถียรขึ้นแม้ในเกมที่ใช้กราฟิกหนักๆ นักวิเคราะห์เชื่อว่า PS5 Pro จะช่วยดึงดูดนักเล่นเกมที่ต้องการประสบการณ์ภาพสมจริงและเป็นการต่อยอดความสำเร็จของ PS5 รุ่นปัจจุบัน 🔗 https://securityonline.info/sony-unveils-playstation-5-pro-with-8k-gaming-and-ray-tracing 🏥 WHO เตือนการระบาดของโรคใหม่ องค์การอนามัยโลก (WHO) ออกประกาศเตือนเกี่ยวกับการระบาดของโรคใหม่ที่มีลักษณะคล้ายไข้หวัดใหญ่แต่แพร่กระจายเร็วกว่า โดยพบผู้ติดเชื้อในหลายประเทศแล้ว และกำลังเร่งตรวจสอบสายพันธุ์เพื่อหาวิธีควบคุมการแพร่ระบาด WHO แนะนำให้ประเทศต่างๆ เตรียมมาตรการรับมือและเพิ่มการตรวจสอบในสนามบินและด่านชายแดนเพื่อป้องกันการแพร่กระจาย ​​​​​​​🔗 https://securityonline.info/who-issues-warning-on-new-fast-spreading-flu-like-disease

👁️ "Gemini 3 Pro – ก้าวกระโดดด้าน Vision AI จาก Google DeepMind" Google DeepMind เปิดตัว Gemini 3 Pro ซึ่งถูกยกให้เป็นโมเดลมัลติโหมดที่ทรงพลังที่สุดในปัจจุบัน โดยเน้นความสามารถด้าน การเข้าใจเอกสาร, การวิเคราะห์เชิงพื้นที่, การทำงานกับหน้าจอ และการเข้าใจวิดีโอ ถือเป็นการก้าวข้ามจากการจดจำภาพธรรมดาไปสู่การ ให้เหตุผลเชิงภาพและเชิงพื้นที่อย่างแท้จริง ในด้าน Document Understanding Gemini 3 Pro สามารถทำ OCR ที่แม่นยำ พร้อม "derendering" คือการแปลงเอกสารภาพกลับเป็นโค้ดที่สร้างใหม่ได้ เช่น HTML, LaTeX หรือ Markdown ตัวอย่างเช่น การแปลงบันทึกพ่อค้าในศตวรรษที่ 18 ให้เป็นตาราง หรือการสร้างสมการจากภาพที่มีโน้ตคณิตศาสตร์ซับซ้อน รวมถึงการสร้างกราฟแบบ interactive จาก Polar Diagram ของ Florence Nightingale ด้าน Spatial และ Screen Understanding โมเดลสามารถระบุพิกัด pixel ได้อย่างแม่นยำ ใช้สำหรับการวิเคราะห์ท่าทางมนุษย์, การจัดการวัตถุในหุ่นยนต์, หรือการเข้าใจ UI บนหน้าจอเพื่อทำงานอัตโนมัติ เช่น QA testing และ UX analytics นอกจากนี้ยังสามารถสร้างแผนการจัดการสิ่งของบนโต๊ะที่รกได้ตามคำสั่ง สำหรับ Video Understanding Gemini 3 Pro ถูกปรับให้เข้าใจวิดีโอที่ซับซ้อนมากขึ้น โดยสามารถวิเคราะห์เหตุและผลของเหตุการณ์ในวิดีโอ ไม่ใช่แค่บอกว่าเกิดอะไรขึ้น แต่ยังอธิบายได้ว่า "ทำไม" มันถึงเกิดขึ้น รวมถึงการประมวลผลวิดีโอความเร็วสูง (10 FPS) เพื่อวิเคราะห์รายละเอียด เช่น กลไกการสวิงของนักกอล์ฟ และยังสามารถแปลงวิดีโอขนาดยาวให้เป็นโค้ดหรือแอปพลิเคชันที่ใช้งานได้ทันที 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ความสามารถหลักของ Gemini 3 Pro ➡️ Document Understanding: OCR + Derendering เป็นโค้ด (HTML, LaTeX, Markdown) ➡️ Spatial Understanding: ระบุพิกัด pixel, วิเคราะห์ท่าทาง, ใช้ในหุ่นยนต์และ AR/XR ➡️ Screen Understanding: เข้าใจ UI เพื่อทำงานอัตโนมัติ เช่น QA และ UX analytics ➡️ Video Understanding: วิเคราะห์เหตุและผล, ประมวลผลวิดีโอความเร็วสูง ✅ การประยุกต์ใช้งานจริง ➡️ การศึกษา: ช่วยแก้โจทย์คณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อน ➡️ การแพทย์: วิเคราะห์ภาพรังสีและงานวิจัยทางชีวภาพ ➡️ กฎหมายและการเงิน: วิเคราะห์สัญญาและรายงานที่ซับซ้อน ➡️ สื่อและการเรียนรู้: สร้างภาพแก้ไขการบ้านแบบ visual feedback ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ การใช้พลังประมวลผลสูง อาจมีค่าใช้จ่ายและ latency มากขึ้น ⛔ ความเสี่ยงด้านข้อมูลส่วนบุคคล หากนำไปใช้กับเอกสารหรือภาพที่มีข้อมูลสำคัญ ⛔ การพึ่งพา AI ในการให้เหตุผล อาจทำให้เกิดการตีความผิดหากไม่มีการตรวจสอบมนุษย์ https://blog.google/technology/developers/gemini-3-pro-vision/

🔮 Pichai มองอนาคต Quantum Computing Sundar Pichai กล่าวในพอดแคสต์ Google AI: Release Notes ว่าโลกจะรู้สึกถึง “ความตื่นเต้นหายใจไม่ทั่วท้อง” (breathless excitement) เกี่ยวกับ Quantum Computing ภายใน 5 ปีข้างหน้า เขาเปรียบเทียบกับกระแส AI ที่กำลังเกิดขึ้นในปัจจุบัน โดยมองว่า Quantum Computing จะเป็น Next Paradigm Shift ที่ต่อยอดจากความสำเร็จของ AI เขาย้อนเล่าถึงการวางกลยุทธ์ AI-first ตั้งแต่ปี 2016 ที่เริ่มจากงานวิจัย Google Brain และการเข้าซื้อกิจการ DeepMind ซึ่งนำไปสู่ชัยชนะของ AlphaGo และการเปิดตัว Tensor Processing Unit (TPU) รุ่นแรกในปีเดียวกัน 🚀 Gemini 3 และ Nano Banana Pro Pichai กล่าวถึงการเปิดตัว Gemini 3 และ Nano Banana Pro ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างสรรค์งานได้ตามจินตนาการ โดยเฉพาะ Nano Banana Pro ที่โดดเด่นในการสร้าง Infographics และงานภาพเชิงข้อมูล เขายังคาดหวังว่า Gemini 3.0 Flash จะเป็นโมเดลที่ดีที่สุดของ Google และช่วยให้บริการ AI เข้าถึงผู้ใช้ในวงกว้างมากขึ้น 🌌 Project Suncatcher และ Data Center ในอวกาศ อีกหนึ่งไฮไลต์คือการพูดถึง Project Suncatcher ซึ่งเป็นแผนการสร้าง Data Center ในอวกาศภายในปี 2027 เพื่อรองรับความต้องการพลังประมวลผลมหาศาลในอนาคต Pichai มองว่าแนวคิดนี้แม้ดูเหนือจริง แต่ก็สมเหตุสมผลเมื่อพิจารณาถึงความต้องการด้านคอมพิวเตอร์ในอนาคต เขายังหยอกล้อว่า TPU ในอวกาศอาจเจอกับ Tesla Roadster ที่ลอยอยู่ในวงโคจร 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Pichai คาดการณ์ Quantum Computing จะสร้างความตื่นเต้นภายใน 5 ปี ➡️ เปรียบเทียบกับกระแส AI ในปัจจุบัน ➡️ มองว่าเป็น Paradigm Shift ถัดไป ✅ Google AI-first Strategy ตั้งแต่ปี 2016 ➡️ เริ่มจาก Google Brain และ DeepMind ➡️ เปิดตัว TPU รุ่นแรกในปีเดียวกัน ✅ Gemini 3 และ Nano Banana Pro เปิดตัวแล้ว ➡️ Nano Banana Pro เด่นด้าน Infographics ➡️ Gemini 3.0 Flash อาจเป็นโมเดลที่ดีที่สุด ✅ Project Suncatcher: Data Center ในอวกาศปี 2027 ➡️ รองรับความต้องการพลังประมวลผลอนาคต ➡️ แนวคิดแม้ดูเหนือจริงแต่มีเหตุผล ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ติดตามเทคโนโลยี ⛔ Quantum Computing ยังอยู่ในระยะวิจัย ไม่พร้อมใช้งานเชิงพาณิชย์ทันที ⛔ Project Suncatcher ยังเป็นแผนการทดลอง อาจมีความเสี่ยงด้านต้นทุนและเทคโนโลยี https://securityonline.info/pichai-forecast-quantum-computing-will-reach-breathless-excitement-in-five-years/

💸 “DDR4 ยังไหว หรือถึงเวลาย้ายไป DDR5” DDR5 มอบแบนด์วิดท์สูงและความจุที่มากกว่า DDR4 แต่ยังมีข้อจำกัดด้านราคาและค่า Latency ทำให้การอัปเกรดเหมาะกับงานเฉพาะทางมากกว่าการเล่นเกมทั่วไป ⚙️ สเปกและความแตกต่างหลัก DDR5 ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับ ชิปที่มีจำนวนคอร์สูง โดยมีแบนด์วิดท์มากกว่า DDR4 ถึง 112% เมื่อเทียบกับ DDR4-2133 และยังสามารถขยายความจุได้สูงสุดถึง 128GB ต่อโมดูลในตลาดผู้ใช้ทั่วไป ขณะที่ DDR4 หยุดอยู่ที่ 16Gb ต่อชิป นอกจากนี้ DDR5 ยังมี สถาปัตยกรรมใหม่ เช่นการแบ่งช่องสัญญาณเป็น 2×32-bit, Burst Length 16 ไบต์ และการใช้ PMIC (Power Management IC) บนโมดูล ทำให้การจัดการพลังงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่ก็เพิ่มต้นทุนการผลิต 📊 ผลการทดสอบประสิทธิภาพ Bandwidth: DDR5-4800 C40 มีแบนด์วิดท์มากกว่า DDR4-4000 C16 ถึง 19% และ DDR5-6400 C36 สามารถเข้าใกล้ 100 GB/s 🟢 Latency: DDR5 มีค่า Latency สูงกว่า DDR4 โดย DDR4-3200 C22 เร็วกว่า DDR5-4800 C40 ถึง 17% 🟢 งานทั่วไป: Microsoft Office และงานเบา ๆ แทบไม่เห็นความแตกต่าง (เพียง 4%) 🟢 งานเฉพาะทาง: Compression และการคำนวณเชิงวิทยาศาสตร์ (เช่น y-cruncher) ได้ประโยชน์ชัดเจนจาก DDR5 โดยเร็วกว่า DDR4 ถึง 25–46% 🟢 เกม: ความแตกต่างน้อยมาก เช่น Assassin’s Creed Valhalla DDR5-6400 C36 เร็วกว่า DDR4-3200 C15 เพียง 3% 💰 ราคาและความคุ้มค่า DDR5 ยังมีราคาสูงกว่า DDR4 อย่างมาก เช่น DDR5-4800 32GB C40 ราคาเฉลี่ย 73 ดอลลาร์ ขณะที่ DDR4-3200 32GB C16 ราคาเพียง 50 ดอลลาร์ แม้ DDR5 จะให้ประสิทธิภาพสูงกว่า 6% แต่ก็แพงกว่า 46% อย่างไรก็ตาม การลงทุนใน DDR5 ถือเป็นการ Future-proof เพราะซีพียูรุ่นใหม่จาก Intel และ AMD ไม่รองรับ DDR4 อีกต่อไป 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สเปก DDR5 ➡️ แบนด์วิดท์สูงกว่า DDR4 ถึง 112% ➡️ รองรับความจุสูงสุด 128GB ต่อโมดูล ✅ ผลการทดสอบ ➡️ งาน Compression และคำนวณเร็วขึ้น 25–46% ➡️ เกมต่างกันเพียง 1–3% ✅ ราคาและความคุ้มค่า ➡️ DDR5 แพงกว่า DDR4 ถึง 46% ➡️ แต่เป็นการลงทุนเพื่ออนาคต ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ ⛔ หากใช้เพื่อเล่นเกมทั่วไป DDR4 ยังคุ้มค่ากว่า ⛔ DDR5 มีค่า Latency สูงกว่า DDR4 ในหลายกรณี https://www.tomshardware.com/features/ddr5-vs-ddr4-is-it-time-to-upgrade-your-ram

🖼️ เปิดตัว Nano Banana Pro: ก้าวใหม่ของการสร้างภาพด้วย AI Google DeepMind ได้เปิดตัว Nano Banana Pro ซึ่งเป็นโมเดลสร้างและแก้ไขภาพรุ่นล่าสุดที่ใช้ Gemini 3 Pro เป็นแกนหลัก จุดเด่นคือการสร้างภาพที่มีรายละเอียดสูง ความสามารถในการใส่ข้อความที่อ่านได้ชัดเจนในหลายภาษา และการเชื่อมโยงกับข้อมูลจริง เช่น สภาพอากาศหรือสูตรอาหาร เพื่อสร้างอินโฟกราฟิกที่มีสาระครบถ้วนและสวยงาม Nano Banana Pro ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือสร้างภาพ แต่ยังช่วยให้ผู้ใช้สามารถแปลงไอเดียเป็นภาพที่มีความหมาย เช่น การทำอินโฟกราฟิกการเรียนรู้ การออกแบบโปสเตอร์ หรือแม้แต่การสร้างสตอรีบอร์ดสำหรับภาพยนตร์ ด้วยความสามารถด้าน reasoning ที่ลึกซึ้งของ Gemini 3 Pro ทำให้ภาพที่สร้างขึ้นมีความสมจริงและสอดคล้องกับบริบทมากขึ้น 🌍 ความสามารถใหม่: ข้อความหลายภาษาและการเชื่อมโยงข้อมูลจริง หนึ่งในจุดแข็งของ Nano Banana Pro คือการสร้างข้อความที่อ่านได้ชัดเจนในภาพ ไม่ว่าจะเป็นสโลแกนสั้น ๆ หรือย่อหน้าที่ยาวขึ้น พร้อมรองรับหลายภาษาเพื่อการใช้งานระดับสากล ผู้ใช้สามารถสร้างโปสเตอร์ที่มีข้อความทั้งภาษาอังกฤษและเกาหลี หรือออกแบบโลโก้ที่ใช้ตัวอักษรเชิงศิลป์ได้อย่างแม่นยำ นอกจากนี้ Nano Banana Pro ยังสามารถเชื่อมโยงกับ Google Search เพื่อดึงข้อมูลจริงมาใช้ เช่น การสร้างอินโฟกราฟิกเกี่ยวกับพืช การทำชา หรือการแสดงข้อมูลสภาพอากาศแบบเรียลไทม์ ทำให้ภาพที่ได้ไม่ใช่แค่สวยงาม แต่ยังมีสาระและความถูกต้องทางข้อมูล 🎨 ควบคุมการสร้างภาพระดับสตูดิโอ Nano Banana Pro มาพร้อมความสามารถในการควบคุมภาพอย่างละเอียด เช่น การปรับโฟกัส การเปลี่ยนแสงจากกลางวันเป็นกลางคืน การจัดองค์ประกอบหลายตัวละครในฉากเดียว และการสร้างภาพที่มีความละเอียดสูงถึง 4K สิ่งนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างงานออกแบบที่มีความเป็นมืออาชีพ ตั้งแต่โฆษณาไปจนถึงงานศิลป์เชิงสร้างสรรค์ Google ยังเพิ่มระบบ SynthID watermark เพื่อให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบได้ว่า ภาพที่สร้างขึ้นมาจาก AI ของ Google หรือไม่ ซึ่งช่วยเพิ่มความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือในการใช้งาน 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การเปิดตัว Nano Banana Pro ➡️ พัฒนาบน Gemini 3 Pro เพื่อสร้างภาพที่แม่นยำและมีข้อมูลจริง ➡️ รองรับการใช้งานใน Google Ads, Workspace, Gemini App และ AI Studio ✅ ความสามารถด้านข้อความและภาษา ➡️ สร้างข้อความที่อ่านได้ชัดเจนในหลายภาษา ➡️ ใช้ตัวอักษรเชิงศิลป์และฟอนต์ที่หลากหลาย ✅ การเชื่อมโยงข้อมูลจริง ➡️ ดึงข้อมูลจาก Google Search เช่น สภาพอากาศ สูตรอาหาร หรือข้อมูลพืช ➡️ สร้างอินโฟกราฟิกที่มีสาระและความถูกต้อง ✅ การควบคุมภาพระดับมืออาชีพ ➡️ ปรับแสง โฟกัส และองค์ประกอบภาพได้ละเอียด ➡️ รองรับความละเอียดสูงสุด 4K และหลายอัตราส่วนภาพ ‼️ คำเตือนด้านการใช้งาน AI ⛔ แม้ภาพจะสวยงามและสมจริง แต่ยังคงเป็น Generative AI ที่อาจมีข้อผิดพลาด ⛔ ผู้ใช้ควรตรวจสอบข้อมูลที่ปรากฏในภาพก่อนนำไปใช้จริง https://blog.google/technology/ai/nano-banana-pro/

📰 “ฟองสบู่ AI? Google เตือนการลงทุนอาจเกินจริง แต่ยังเดินหน้าลงทุนมหาศาลใน UK” ในบทสัมภาษณ์กับ BBC, Sundar Pichai CEO ของ Alphabet (Google) กล่าวว่าการลงทุนใน AI ที่กำลังพุ่งสูงนั้นมี “องค์ประกอบของความไร้เหตุผล” แม้จะเป็นช่วงเวลาสำคัญทางเทคโนโลยี แต่ก็คล้ายกับการลงทุนเกินจริงในยุคดอทคอมที่เคยนำไปสู่การล่มสลายของตลาดเมื่อปี 2000 เขาย้ำว่า ไม่มีบริษัทใดที่จะรอดพ้นผลกระทบหากฟองสบู่ AI แตก แม้แต่ Google เองก็ตาม ขณะเดียวกัน Google กำลังขยายการลงทุนในสหราชอาณาจักร โดยประกาศทุ่มงบกว่า £5 พันล้าน (ราว 6.8 พันล้านดอลลาร์) เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานและศูนย์วิจัย AI รวมถึงการพัฒนา DeepMind ในลอนดอน รัฐบาลอังกฤษมองว่านี่คือโอกาสที่จะทำให้ประเทศขึ้นเป็น “มหาอำนาจ AI อันดับ 3” รองจากสหรัฐฯ และจีน อย่างไรก็ตาม ความท้าทายใหญ่คือ พลังงาน เนื่องจาก AI ใช้ไฟฟ้ามากขึ้นเรื่อย ๆ โดยปี 2024 ศูนย์ข้อมูลทั่วโลกใช้ไฟฟ้าราว 415 TWh หรือ 1.5% ของการใช้ไฟฟ้าทั้งโลก และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นถึง 620–1,050 TWh ภายในปี 2030 เทียบเท่าการใช้ไฟฟ้าของประเทศขนาดใหญ่ทั้งประเทศ เช่น ญี่ปุ่นหรือเยอรมนี สิ่งนี้ทำให้เป้าหมาย Net Zero ของ Google ภายในปี 2030 อาจล่าช้า นักวิเคราะห์บางรายมองว่าแม้การลงทุน AI จะสร้างโอกาสมหาศาล แต่ก็มีความเสี่ยงสูง หากผลตอบแทนไม่เป็นไปตามที่คาด ฟองสบู่ AI อาจแตกและส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจโลก คล้ายกับที่เคยเกิดขึ้นในยุคดอทคอม 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การเตือนเรื่องฟองสบู่ AI ➡️ Sundar Pichai ระบุว่ามี “องค์ประกอบของความไร้เหตุผล” ในการลงทุน AI ➡️ ไม่มีบริษัทใดรอดพ้นผลกระทบหากฟองสบู่แตก ✅ การลงทุนในสหราชอาณาจักร ➡️ Google ทุ่มงบ £5 พันล้านเพื่อโครงสร้างพื้นฐานและวิจัย AI ➡️ รัฐบาลอังกฤษหวังขึ้นเป็นมหาอำนาจ AI อันดับ 3 ของโลก ✅ ความต้องการพลังงานมหาศาล ➡️ AI ใช้ไฟฟ้า 1.5% ของโลกในปี 2024 และอาจเพิ่มขึ้นเท่าประเทศใหญ่ภายในปี 2030 ➡️ Google ยอมรับว่าเป้าหมาย Net Zero ปี 2030 อาจล่าช้า ‼️ คำเตือนด้านเศรษฐกิจและสิ่งแวดล้อม ⛔ หากฟองสบู่ AI แตก อาจกระทบตลาดหุ้นและเงินออมประชาชน ⛔ การใช้พลังงานมหาศาลอาจทำให้เกิดวิกฤติพลังงานและชะลอเป้าหมายด้านสิ่งแวดล้อม https://www.bbc.com/news/articles/cwy7vrd8k4eo

🚀 Jeff Bezos หวนคืนสู่ตำแหน่งผู้นำ หลังจากก้าวลงจากตำแหน่ง CEO ของ Amazon ในปี 2021 Jeff Bezos ได้ทุ่มเวลาให้กับ Blue Origin บริษัทด้านอวกาศของเขา แต่ล่าสุดเขากลับมาสู่บทบาทผู้นำอีกครั้งในฐานะ Co-CEO ของ Project Prometheus สตาร์ทอัพ AI ที่เขาเป็นผู้ลงทุนรายใหญ่ การตัดสินใจครั้งนี้สะท้อนถึงความเชื่อมั่นของ Bezos ว่า AI จะเป็นหัวใจสำคัญในการพลิกโฉมอุตสาหกรรมการผลิตทั่วโลก 🧪 พันธมิตรใหม่: Vik Bajaj Bezos จะทำงานร่วมกับ Vik Bajaj นักฟิสิกส์และนักเคมีที่เคยทำงานใน Google X และเป็นอดีตหัวหน้าของ Verily บริษัทด้านสุขภาพในเครือ Alphabet ทั้งสองจะร่วมกันนำ Project Prometheus ไปสู่เป้าหมายการใช้ AI เพื่อเพิ่มความแม่นยำและประสิทธิภาพในอุตสาหกรรม เช่น คอมพิวเตอร์, วิศวกรรมยานยนต์ และการบินอวกาศ 💰 เงินทุนมหาศาลและทีมงานระดับโลก Project Prometheus ได้รับเงินทุนมหาศาลกว่า 6.2 พันล้านดอลลาร์ ทำให้มันกลายเป็นหนึ่งในสตาร์ทอัพที่มีเงินทุนสูงที่สุดในโลก ทีมงานประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญจาก OpenAI, DeepMind และ Meta ซึ่งบ่งบอกถึงความจริงจังและศักยภาพในการแข่งขันกับบริษัทเทคโนโลยีระดับโลก 🌌 ความเชื่อมั่นในอนาคตของ AI การกลับมาของ Bezos ในบทบาทนี้ไม่ใช่แค่การลงทุน แต่เป็นการแสดงให้เห็นว่าเขามอง AI เป็นเส้นทางใหม่ที่จะสร้างผลกระทบต่อโลกเช่นเดียวกับที่ Amazon เคยทำกับการค้าปลีกออนไลน์ และ Blue Origin กำลังทำกับการเดินทางสู่อวกาศ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การกลับมาของ Jeff Bezos ➡️ รับตำแหน่ง Co-CEO ของ Project Prometheus หลังจากออกจาก Amazon ➡️ แสดงความเชื่อมั่นในศักยภาพของ AI ✅ พันธมิตรและทีมงาน ➡️ Vik Bajaj ร่วมเป็น Co-CEO และนำประสบการณ์จาก Google X, Verily ➡️ ทีมงานประกอบด้วยอดีตผู้เชี่ยวชาญจาก OpenAI, DeepMind, Meta ✅ เงินทุนและเป้าหมาย ➡️ ได้รับเงินทุนกว่า 6.2 พันล้านดอลลาร์ ➡️ มุ่งใช้ AI ปฏิวัติอุตสาหกรรมการผลิตขั้นสูง ‼️ คำเตือนและความเสี่ยง ⛔ การพึ่งพา AI ในอุตสาหกรรมสำคัญอาจสร้างความเสี่ยงหากระบบล้มเหลว ⛔ การแข่งขันกับบริษัทเทคโนโลยีใหญ่จะท้าทายและอาจนำไปสู่ความขัดแย้งด้านทรัพยากรบุคคล ⛔ การลงทุนมหาศาลอาจกดดันให้บริษัทต้องเร่งผลลัพธ์ ซึ่งเสี่ยงต่อการตัดสินใจผิดพลาด https://securityonline.info/jeff-bezos-returns-to-leadership-co-ceo-of-6-2-billion-ai-startup-project-prometheus/

🤖 “Elon Musk ท้าดวล Andrej Karpathy ในศึก AI Coding Showdown — แต่ได้คำตอบว่า ‘ขอร่วมมือดีกว่าแข่งกัน’” — เมื่อการเปรียบเทียบ Grok กับ Deep Blue กลายเป็นบทสนทนาเรื่องอนาคตของ AGI Elon Musk ได้โพสต์ข้อความบน X (Twitter เดิม) ท้าทาย Andrej Karpathy อดีตหัวหน้าฝ่ายวิจัยของ OpenAI ให้เข้าร่วมการแข่งขันเขียนโค้ดระหว่างมนุษย์กับ AI โดยใช้ Grok 5 ซึ่งเป็นโมเดลล่าสุดจากบริษัท xAI ของ Musk โดยเปรียบเทียบการแข่งขันนี้กับแมตช์ในตำนานระหว่าง Garry Kasparov กับ IBM Deep Blue ในปี 1997 คำท้าของ Musk เกิดขึ้นหลังจาก Karpathy ให้สัมภาษณ์ในรายการ Dwarkesh Podcast โดยกล่าวว่า AGI (Artificial General Intelligence) ยังห่างไกลอีกประมาณ 10 ปี และ Grok 5 ยังตามหลัง GPT-4 อยู่หลายเดือน ซึ่ง Musk ตีความว่าเป็นการเปิดช่องให้จัดการแข่งขัน Karpathy ตอบกลับอย่างสุภาพว่าเขาไม่สนใจการแข่งขัน แต่ยินดีร่วมมือกับ Grok แทน โดยมองว่าโมเดล AI ควรเป็น “ผู้ร่วมงาน” มากกว่า “คู่แข่ง” บทความยังกล่าวถึงการแข่งขันในวงการ AI ที่เริ่มจริงจังขึ้น เช่น: 🎗️ DeepMind ใช้ Gemini 2.5 แก้โจทย์จาก ICPC World Finals ได้ 10 จาก 12 ข้อ 🎗️ GPT-4 และ GPT-5 ทำได้ครบ 12/12 ข้อใน benchmark เดียวกัน 🎗️ นักพัฒนาชาวโปแลนด์เคยเอาชนะโมเดลของ OpenAI ในการแข่งขัน AtCoder World Tour Finals แบบตัวต่อตัว หาก Musk ต้องการให้ Grok 5 ได้รับการยอมรับในระดับเดียวกับโมเดลเหล่านี้ เขาจะต้องจัดการแข่งขันที่มีเงื่อนไขชัดเจน เช่น: 🎗️ ใช้ชุดโจทย์สาธารณะ 🎗️ จำกัดเวลาและทรัพยากร 🎗️ ไม่มีการช่วยเหลือจากมนุษย์ 🎗️ ให้คะแนนโดยคณะกรรมการอิสระและเผยแพร่ผลอย่างโปร่งใส ✅ Elon Musk ท้า Andrej Karpathy แข่งเขียนโค้ดกับ Grok 5 ➡️ เปรียบเทียบกับแมตช์ Kasparov vs Deep Blue ✅ Karpathy ปฏิเสธคำท้าอย่างสุภาพ ➡️ ระบุว่าอยากร่วมมือกับ AI มากกว่าจะแข่งกัน ✅ Karpathy มองว่า AGI ยังห่างไกลอีก 10 ปี ➡️ และ Grok 5 ยังตามหลัง GPT-4 อยู่หลายเดือน ✅ DeepMind ใช้ Gemini 2.5 แก้โจทย์ ICPC ได้ 10 จาก 12 ข้อ ➡️ GPT-4 และ GPT-5 ทำได้ครบ 12/12 ข้อ ✅ นักพัฒนาชาวโปแลนด์เคยชนะโมเดล OpenAI ในการแข่งขันจริง ➡️ ที่ AtCoder World Tour Finals ✅ หาก Grok 5 ต้องการพิสูจน์ตัวเอง ต้องแข่งขันภายใต้เงื่อนไขที่ชัดเจน ➡️ เช่น ชุดโจทย์สาธารณะ, ไม่มีการช่วยเหลือ, ให้คะแนนโดยอิสระ https://www.tomshardware.com/tech-industry/musk-challenges-kaparthy-to-an-ai-coding-showdown

🧠 “RoBERTa Diffusion: เมื่อ BERT กลายเป็นโมเดลสร้างข้อความผ่านกระบวนการ ‘ลบสัญญาณรบกวน’” — จากภาพสู่ภาษา: การประยุกต์ diffusion model กับการสร้างข้อความแบบใหม่ บทความจาก Nathan.rs นำเสนอแนวคิดที่น่าสนใจว่า BERT ซึ่งเป็นโมเดลภาษายอดนิยม อาจเป็นเพียง “กรณีย่อย” ของโมเดล diffusion สำหรับภาษา โดยอธิบายว่า masked language modeling (MLM) ที่ใช้ใน BERT มีโครงสร้างคล้ายกับการลบสัญญาณรบกวน (denoising) ใน diffusion model ที่ใช้ในงานสร้างภาพ แนวคิดนี้เริ่มจากการศึกษางานของ Google DeepMind ที่เปิดตัว Gemini Diffusion ซึ่งสร้างข้อความโดยเริ่มจาก noise แล้วค่อย ๆ refine ให้กลายเป็นข้อความที่มีความหมาย — ต่างจาก GPT ที่สร้างทีละ token แบบ autoregressive Nathan เสนอว่า BERT เองก็สามารถนำมาใช้สร้างข้อความได้ หากเปลี่ยนจากการ mask แบบคงที่ มาเป็นการ mask แบบไล่ระดับ (จากน้อยไปมาก แล้วค่อย ๆ ลดกลับลงมา) ซึ่งคล้ายกับกระบวนการ diffusion ในภาพ เขาเรียกแนวทางนี้ว่า “RoBERTa Diffusion” โดยใช้ RoBERTa (เวอร์ชันปรับปรุงของ BERT) มาฝึกแบบใหม่บน WikiText dataset ด้วยการสุ่มระดับการ mask และฝึกให้โมเดลเดา token ที่หายไปในแต่ละขั้นตอน ผลลัพธ์ที่ได้คือข้อความที่สร้างขึ้นมีความต่อเนื่องและสมเหตุสมผล แม้จะยังไม่เทียบเท่า GPT-2 แต่ก็ถือเป็น “proof of concept” ที่แสดงให้เห็นว่าโมเดล encoder-only อย่าง BERT ก็สามารถใช้สร้างข้อความได้ หากปรับวิธีการฝึกให้เหมาะสม ✅ Gemini Diffusion ของ Google DeepMind ใช้ diffusion model สร้างข้อความจาก noise ➡️ ต่างจาก GPT ที่สร้างทีละ token แบบ autoregressive ✅ BERT ใช้ masked language modeling (MLM) ซึ่งคล้ายกับการ denoise ➡️ เหมาะกับการประยุกต์เป็น diffusion model สำหรับภาษา ✅ RoBERTa เป็นเวอร์ชันปรับปรุงของ BERT ที่ใช้ MLM อย่างเดียว ➡️ ไม่มีการทำนายประโยคถัดไป (next sentence prediction) ✅ RoBERTa Diffusion ใช้การ mask แบบไล่ระดับในหลายขั้นตอน ➡️ ฝึกให้โมเดลเดา token ที่หายไปในแต่ละระดับ ✅ ใช้ WikiText dataset และ HuggingFace library ในการฝึก ➡️ พร้อม diffusion_collator ที่สุ่มระดับการ mask ✅ ผลลัพธ์ที่ได้มีความต่อเนื่องและสมเหตุสมผล ➡️ แม้จะยังช้ากว่า GPT-2 (~13 วินาที vs ~9 วินาที) ✅ แนวคิดนี้สามารถต่อยอดด้วยเทคนิคใหม่ เช่น AR-Diffusion และ Skip-Step Diffusion ➡️ เพื่อเพิ่มคุณภาพและความเร็วในการสร้างข้อความ https://nathan.rs/posts/roberta-diffusion/

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

🧱 “CAD Assistant เวอร์ชัน PC — วิวัฒนาการใหม่ของการดูโมเดล 3D แบบมืออาชีพ” — เมื่อเครื่องมือจากมือถือถูกยกระดับสู่เดสก์ท็อป พร้อมเรนเดอร์ Ray-Tracing และ Path-Tracing เต็มรูปแบบ CAD Assistant ซึ่งเดิมเป็นแอปดูโมเดล 3D บนมือถือที่พัฒนาโดย Open CASCADE Technology ได้ถูกนำมาปรับใช้บนแพลตฟอร์ม PC โดยใช้ Android emulator อย่าง NoxPlayer เพื่อให้วิศวกรและนักออกแบบสามารถใช้งานได้บนหน้าจอใหญ่ พร้อมประสิทธิภาพที่สูงขึ้น ตัวแอปรองรับไฟล์ CAD หลากหลายรูปแบบ เช่น STEP, IGES, BREP, DXF, SAT, XT รวมถึงไฟล์ mesh อย่าง STL, OBJ, glTF และ JT โดยสามารถแสดงสี, texture, ข้อมูล scalar และ PMI ได้ครบถ้วน พร้อมแถบควบคุมการแสดงผล scalar แบบ interactive จุดเด่นของเวอร์ชัน PC คือการรองรับ GPU Ray-Tracing และ Path-Tracing ด้วยเทคโนโลยีของ Open CASCADE ซึ่งให้ภาพเรนเดอร์ที่สมจริงระดับ photorealistic เหมาะสำหรับการตรวจสอบงานออกแบบหรือใช้ในการนำเสนอแก่ลูกค้า นอกจากนี้ยังมี Material Editor ที่รองรับทั้ง Blinn-Phong และ PBR (metallic-roughness) ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถแก้ไขวัสดุจาก Bill of Materials หรือสร้างวัสดุใหม่ได้อย่างง่ายดาย CAD Assistant ยังเหมาะกับการใช้งานในภาคอุตสาหกรรม เช่น ยานยนต์, อากาศยาน, การผลิต และการศึกษา โดยสามารถใช้ในการตรวจสอบหน้างาน, การฝึกอบรม หรือการทำงานร่วมกันระหว่างทีม ✅ CAD Assistant เดิมเป็นแอปมือถือจาก Open CASCADE ➡️ ปรับใช้บน PC ผ่าน Android emulator เช่น NoxPlayer ✅ รองรับไฟล์ CAD หลากหลาย: STEP, IGES, BREP, DXF, SAT, XT ➡️ รวมถึง mesh formats เช่น STL, OBJ, glTF, JT ✅ แสดงข้อมูล geometry, assembly, color, PMI และ scalar data ➡️ พร้อมแถบควบคุม scalar แบบ interactive ✅ รองรับ GPU Ray-Tracing และ Path-Tracing บน PC ➡️ ให้ภาพเรนเดอร์สมจริงระดับ photorealistic ✅ มี Material Editor รองรับ Blinn-Phong และ PBR ➡️ แก้ไขวัสดุจาก BOM หรือสร้างใหม่ได้ ✅ เหมาะกับภาคอุตสาหกรรมและการศึกษา ➡️ ใช้ในการตรวจสอบ, ฝึกอบรม, และการนำเสนอ https://securityonline.info/cad-assistant-for-pc-professional-3d-cad-visualization-on-desktop/

🖱️ “Gemini 2.5 Computer Use — โมเดล AI ที่คลิก พิมพ์ และเลื่อนหน้าเว็บแทนคุณได้จริง เปิดประตูสู่ยุคผู้ช่วยดิจิทัลที่ลงมือทำ” Google DeepMind เปิดตัวโมเดลใหม่ “Gemini 2.5 Computer Use” ซึ่งเป็นเวอร์ชันเฉพาะทางของ Gemini 2.5 Pro ที่ออกแบบมาเพื่อให้ AI สามารถควบคุมอินเทอร์เฟซของเว็บไซต์และแอปได้โดยตรง ไม่ใช่แค่เข้าใจคำสั่งหรือภาพ แต่สามารถ “ลงมือทำ” ได้จริง เช่น คลิกปุ่ม พิมพ์ข้อความ เลื่อนหน้าเว็บ หรือกรอกแบบฟอร์ม — ทั้งหมดนี้จากคำสั่งเดียวของผู้ใช้ โมเดลนี้เปิดให้ใช้งานผ่าน Gemini API บน Google AI Studio และ Vertex AI โดยใช้เครื่องมือใหม่ชื่อว่า computer_use ซึ่งทำงานในรูปแบบลูป: รับคำสั่ง → วิเคราะห์ภาพหน้าจอและประวัติการกระทำ → สร้างคำสั่ง UI → ส่งกลับไปยังระบบ → ถ่ายภาพหน้าจอใหม่ → ประเมินผล → ทำต่อหรือหยุด Gemini 2.5 Computer Use รองรับคำสั่ง UI 13 รูปแบบ เช่น คลิก พิมพ์ ลากวัตถุ เลื่อนหน้าเว็บ และจัดการ dropdown โดยสามารถทำงานหลังล็อกอินได้ด้วย ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญในการสร้าง “agent” ที่สามารถทำงานแทนมนุษย์ในระบบดิจิทัล ด้านความปลอดภัย Google ได้ฝังระบบตรวจสอบไว้ในตัวโมเดล เช่น per-step safety service ที่ตรวจสอบทุกคำสั่งก่อนรัน และ system instructions ที่ให้ผู้พัฒนากำหนดว่าต้องขออนุมัติก่อนทำงานที่มีความเสี่ยง เช่น การซื้อของหรือควบคุมอุปกรณ์ทางการแพทย์ ทีมภายในของ Google ได้ใช้โมเดลนี้ในงานจริง เช่น Project Mariner, Firebase Testing Agent และ AI Mode ใน Search โดยช่วยลดเวลาในการทดสอบ UI และแก้ปัญหาการทำงานล้มเหลวได้ถึง 60% ในบางกรณี ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Gemini 2.5 Computer Use เป็นโมเดล AI ที่ควบคุม UI ได้โดยตรง ➡️ ทำงานผ่าน Gemini API บน Google AI Studio และ Vertex AI ➡️ ใช้เครื่องมือ computer_use ที่ทำงานแบบลูปต่อเนื่อง ➡️ รองรับคำสั่ง UI 13 รูปแบบ เช่น คลิก พิมพ์ ลาก เลื่อน dropdown ➡️ สามารถทำงานหลังล็อกอิน และจัดการฟอร์มได้เหมือนมนุษย์ ➡️ มีระบบ per-step safety service ตรวจสอบคำสั่งก่อนรัน ➡️ ผู้พัฒนาสามารถตั้ง system instructions เพื่อป้องกันความเสี่ยง ➡️ ใช้ในโปรเจกต์จริงของ Google เช่น Project Mariner และ Firebase Testing Agent ➡️ ช่วยลดเวลาในการทดสอบ UI และเพิ่มความแม่นยำในการทำงาน ➡️ เปิดให้ใช้งานแบบ public preview แล้ววันนี้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Browserbase เป็นแพลตฟอร์มที่ใช้ทดสอบ Gemini 2.5 Computer Use แบบ headless browser ➡️ โมเดลนี้ outperform คู่แข่งใน benchmark เช่น Online-Mind2Web และ AndroidWorld ➡️ Claude Sonnet 4.5 และ ChatGPT Agent ก็มีฟีเจอร์ควบคุม UI แต่ยังไม่เน้นภาพหน้าจอ ➡️ การควบคุม UI ด้วยภาพหน้าจอช่วยให้ AI ทำงานในระบบที่ไม่มี API ได้ ➡️ Gemini 2.5 Computer Use ใช้ Gemini Pro เป็นฐาน โดยเสริมความเข้าใจภาพและตรรกะ ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ ยังไม่รองรับการควบคุมระบบปฏิบัติการแบบเต็ม เช่น Windows หรือ macOS ⛔ การทำงานผ่านภาพหน้าจออาจมีข้อจำกัดในแอปที่เปลี่ยน UI แบบไดนามิก ⛔ หากไม่มีการตั้งค่าความปลอดภัย อาจเกิดการคลิกผิดหรือกรอกข้อมูลผิด ⛔ การใช้งานในระบบที่มีข้อมูลอ่อนไหวต้องมีการยืนยันจากผู้ใช้ก่อนเสมอ ⛔ ผู้พัฒนาต้องทดสอบระบบอย่างละเอียดก่อนนำไปใช้จริงในองค์กร https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-computer-use-model/

🛡️ “CodeMender จาก DeepMind — AI ผู้พิทักษ์โค้ดที่ตรวจจับและซ่อมช่องโหว่ก่อนถูกโจมตี” Google DeepMind เปิดตัว CodeMender เครื่องมือ AI ใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อค้นหาและแก้ไขช่องโหว่ในซอฟต์แวร์แบบอัตโนมัติ โดยเฉพาะในโครงการโอเพ่นซอร์สที่มีขนาดใหญ่และซับซ้อน จุดเด่นของ CodeMender คือความสามารถในการทำงานเชิงรุกและเชิงรับ — ทั้งการแก้ไขช่องโหว่ที่พบ และการเขียนโค้ดใหม่เพื่อป้องกันช่องโหว่ในอนาคต CodeMender ใช้โมเดล Gemini Deep Think ร่วมกับเครื่องมือวิเคราะห์โค้ดหลายประเภท เช่น static analysis, dynamic analysis, fuzzing, differential testing และ SMT solvers เพื่อระบุสาเหตุของช่องโหว่และสร้าง patch ที่ผ่านการตรวจสอบหลายขั้นตอน ก่อนจะส่งให้มนุษย์ตรวจสอบอีกครั้ง ในช่วง 6 เดือนแรกของการใช้งาน CodeMender ได้ส่ง patch ความปลอดภัยจำนวน 72 รายการไปยังโครงการโอเพ่นซอร์ส รวมถึงโค้ดที่มีมากกว่า 4.5 ล้านบรรทัด หนึ่งในตัวอย่างคือการเพิ่ม annotation “-fbounds-safety” ให้กับไลบรารี libwebp ซึ่งเคยถูกใช้โจมตีแบบ zero-click บน iOS ในปี 2023 DeepMind ย้ำว่า CodeMender ไม่ได้มาแทนที่นักพัฒนา แต่เป็นผู้ช่วยที่สามารถลดภาระงานด้านความปลอดภัย โดยระบบจะตรวจสอบ patch ด้วยตัวเองก่อนส่งให้มนุษย์ และสามารถแก้ไขตัวเองได้หากพบข้อผิดพลาดระหว่างการตรวจสอบ การเปิดตัว CodeMender ยังมาพร้อมกับการอัปเดต Secure AI Framework เป็นเวอร์ชัน 2.0 และการเปิดตัว AI Vulnerability Reward Program เพื่อส่งเสริมการรายงานช่องโหว่ในระบบ AI โดยมีการจ่ายเงินรางวัลรวมแล้วกว่า $430,000 ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ DeepMind เปิดตัว CodeMender เครื่องมือ AI สำหรับตรวจจับและแก้ไขช่องโหว่ในซอฟต์แวร์ ➡️ ใช้ Gemini Deep Think ร่วมกับ static/dynamic analysis, fuzzing และ SMT solvers ➡️ ทำงานแบบ proactive และ reactive — ทั้งแก้ไขและป้องกันช่องโหว่ ➡️ ส่ง patch แล้ว 72 รายการในช่วง 6 เดือนแรก รวมถึงโค้ดขนาด 4.5 ล้านบรรทัด ➡️ ตัวอย่างการใช้งานคือการเพิ่ม “-fbounds-safety” ใน libwebp เพื่อป้องกัน buffer overflow ➡️ ระบบตรวจสอบ patch ด้วยตัวเองก่อนส่งให้มนุษย์ตรวจสอบ ➡️ สามารถแก้ไขตัวเองได้หากพบข้อผิดพลาดระหว่างการตรวจสอบ ➡️ เปิดตัวควบคู่กับ Secure AI Framework 2.0 และ AI Vulnerability Reward Program ➡️ มีการจ่ายเงินรางวัลรวมกว่า $430,000 สำหรับการรายงานช่องโหว่ AI ➡️ DeepMind ย้ำว่า CodeMender เป็นผู้ช่วย ไม่ใช่ตัวแทนของนักพัฒนา ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gemini Deep Think เป็นโมเดลที่เน้นการวางแผนและการให้เหตุผลเชิงลึก ➡️ SMT solvers ใช้ในการตรวจสอบความถูกต้องเชิงตรรกะของโค้ด ➡️ libwebp เคยถูกใช้โจมตีใน CVE-2023-4863 ซึ่งเป็นช่องโหว่ zero-click บน iOS ➡️ differential testing ช่วยเปรียบเทียบผลลัพธ์ก่อนและหลังการแก้ไขเพื่อหาข้อผิดพลาด ➡️ Secure AI Framework 2.0 เน้นการควบคุม agentic systems ให้ปลอดภัยและตรวจสอบได้ https://www.techradar.com/pro/security/deepminds-latest-ai-tool-wants-to-detect-and-repair-software-vulnerabilities-before-they-get-attacked

🗺️ “StreetViewAI จาก Google ใช้ AI สนทนาเพื่อช่วยผู้พิการทางสายตาเดินทางผ่านภาพถนน — เมื่อการสำรวจโลกไม่ต้องพึ่งสายตาอีกต่อไป” Google Research และ DeepMind ได้เปิดตัวระบบใหม่ชื่อว่า “StreetViewAI” ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาการพึ่งพาภาพในการใช้งาน Street View ซึ่งเป็นอุปสรรคสำคัญสำหรับผู้พิการทางสายตา โดยระบบนี้ใช้โมเดลมัลติโหมด Gemini Flash 2.0 เพื่อให้ผู้ใช้สามารถสำรวจภาพถนนกว่า 220 พันล้านภาพจากกว่า 100 ประเทศผ่านการสนทนาแบบธรรมชาติ StreetViewAI ประกอบด้วย 3 ระบบหลัก ได้แก่ 🔰 AI Describer: บรรยายสิ่งของ ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ และคำแนะนำการเดินทางแบบเรียลไทม์ 🔰 AI Chat Agent: ให้ผู้ใช้ถามคำถามเชิงสถานการณ์ เช่น “ทางเดินมีร่มเงาไหม” หรือ “ทางเข้าร้านกาแฟใช้วีลแชร์ได้หรือเปล่า” แล้ว AI ตอบจากภาพก่อนหน้าและบริบทการสนทนา 🔰 AI Tour Guide: เพิ่มข้อมูลเชิงประวัติศาสตร์ วัฒนธรรม และสถาปัตยกรรมให้การสำรวจกลายเป็นการเรียนรู้ ในการทดสอบจริง มีผู้พิการทางสายตา 11 คนเข้าร่วม โดยใช้ไม้เท้าและ screen reader เป็นประจำ พบว่าผู้ใช้สนทนากับ AI Chat Agent ถึง 917 ครั้ง เทียบกับ 136 ครั้งกับ AI Describer ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการสนทนาเป็นวิธีที่เข้าถึงง่ายและเป็นธรรมชาติที่สุด ระบบสามารถตอบคำถามได้ถูกต้องถึง 86.3% โดยคำถามส่วนใหญ่เกี่ยวกับความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ (27%), การตรวจสอบวัตถุ (26.5%) และการบรรยายภาพแบบเรียลไทม์ (18.4%) ผู้ใช้กว่า 90% เลือกใช้คำสั่งเสียงในการโต้ตอบ ผู้ทดสอบหลายคนกล่าวว่า StreetViewAI ไม่เพียงนำทางถึงจุดหมาย แต่ยังบรรยายลักษณะของสถานที่นั้น เช่น สีของประตูหรือความสูงของบันได ซึ่งเป็นสิ่งที่ระบบนำทางทั่วไปไม่สามารถทำได้ Google มองว่า StreetViewAI เป็นก้าวสำคัญของ AI ที่ไม่ใช่แค่เพื่อความบันเทิงหรือผลิตภาพ แต่เพื่อการเข้าถึงอย่างเท่าเทียม และอาจขยายไปสู่การใช้งานในด้านการศึกษา การท่องเที่ยว และระบบเมืองอัจฉริยะในอนาคต ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ StreetViewAI ใช้โมเดล Gemini Flash 2.0 เพื่อช่วยผู้พิการทางสายตาใช้งาน Street View ➡️ ครอบคลุมภาพถนนกว่า 220 พันล้านภาพจากกว่า 100 ประเทศ ➡️ มี 3 ระบบหลัก: AI Describer, AI Chat Agent, AI Tour Guide ➡️ AI Describer ให้คำบรรยายภาพแบบเรียลไทม์ ➡️ AI Chat Agent ตอบคำถามเชิงสถานการณ์จากภาพและบริบท ➡️ AI Tour Guide ให้ข้อมูลเชิงวัฒนธรรมและประวัติศาสตร์ ➡️ ผู้ใช้โต้ตอบกับ AI Chat Agent มากกว่าระบบอื่นถึง 917 ครั้ง ➡️ ความแม่นยำของ AI อยู่ที่ 86.3% โดยมีข้อผิดพลาดเพียง 3.9% ➡️ คำถามส่วนใหญ่เกี่ยวกับพื้นที่ วัตถุ และการบรรยายภาพ ➡️ ผู้ใช้กว่า 90% เลือกใช้คำสั่งเสียงในการโต้ตอบ ➡️ StreetViewAI บรรยายลักษณะของสถานที่ได้ละเอียดกว่าระบบนำทางทั่วไป ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gemini Flash 2.0 เป็นโมเดลมัลติโหมดที่รองรับภาพ เสียง และข้อความในบริบทเดียวกัน ➡️ การใช้ AI ในการนำทางช่วยลดการพึ่งพาอุปกรณ์เสริม เช่น GPS หรือแอปแผนที่ ➡️ การบรรยายภาพแบบ contextual ช่วยให้ผู้พิการทางสายตาเข้าใจสภาพแวดล้อมได้ดีขึ้น ➡️ StreetViewAI อาจนำไปใช้ในระบบเมืองอัจฉริยะ เช่น ป้ายบอกทางเสียงหรือแผนที่แบบสัมผัส ➡️ การใช้ AI เพื่อการเข้าถึงเป็นแนวทางใหม่ที่กำลังเติบโตในวงการเทคโนโลยี https://securityonline.info/streetviewai-googles-multimodal-ai-brings-conversational-street-view-navigation-to-the-visually-impaired/

🤖 “Google Gemini vs ChatGPT: ศึก AI ระดับพรีเมียม ใครคุ้มค่ากว่ากันในปี 2025?” ในยุคที่ AI กลายเป็นผู้ช่วยประจำวันของผู้คนทั่วโลก Google Gemini และ ChatGPT คือสองแพลตฟอร์มที่แข่งขันกันอย่างดุเดือด ทั้งในด้านความสามารถและราคาค่าบริการ โดยแต่ละเจ้ามีจุดแข็งที่แตกต่างกัน — ChatGPT เด่นด้านตรรกะและการให้เหตุผล ส่วน Gemini เหนือกว่าด้านการจัดการข้อมูลที่ซับซ้อนและการค้นหาข้อมูลแบบเรียลไทม์ หากมองในแง่ของราคาสำหรับผู้ใช้ทั่วไป Gemini Pro เริ่มต้นที่ $19.99/เดือน ส่วน ChatGPT Plus อยู่ที่ $20/เดือน ซึ่งแทบไม่ต่างกันเลย แต่เมื่อขยับไปยังระดับสูง Gemini Ultra อยู่ที่ $249.99/เดือน ขณะที่ ChatGPT Pro อยู่ที่ $200/เดือน ทำให้ Gemini แพงกว่าถึง $49.99 Gemini Ultra มาพร้อมฟีเจอร์พิเศษ เช่น Gemini 2.5 Deep Think สำหรับงาน reasoning ขั้นสูง และ Project Mariner ที่สามารถทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้ นอกจากนี้ยังรวม YouTube Premium และพื้นที่เก็บข้อมูล 30TB บน Google Drive, Photos และ Gmail ด้าน ChatGPT Pro แม้ราคาถูกกว่า แต่ก็ให้สิทธิ์เข้าถึง GPT-5 Pro ซึ่งเป็นโมเดลที่แม่นยำและลดข้อผิดพลาดได้มากกว่า GPT-5 รุ่นฟรี พร้อมใช้งานได้ไม่จำกัด และสามารถแชร์ GPTs กับทีมงานได้ ซึ่ง Plus ไม่สามารถทำได้ สำหรับผู้ใช้เชิงธุรกิจ ChatGPT ยังมีแผน Business ($30/ผู้ใช้) และ Enterprise (ราคาตามตกลง) ที่ให้สิทธิ์ใช้งานโมเดลพิเศษ OpenAI o3 Pro และฟีเจอร์เชิงลึก เช่น deep research, voice agent และ Codex preview ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Gemini Pro ราคา $19.99/เดือน ส่วน ChatGPT Plus ราคา $20/เดือน ➡️ Gemini Ultra ราคา $249.99/เดือน ขณะที่ ChatGPT Pro อยู่ที่ $200/เดือน ➡️ Gemini Ultra มีฟีเจอร์พิเศษ เช่น Deep Think, Project Mariner และ YouTube Premium ➡️ Gemini Ultra ให้พื้นที่เก็บข้อมูล 30TB ส่วน Pro ให้ 2TB ➡️ ChatGPT Pro เข้าถึง GPT-5 Pro ได้แบบไม่จำกัด ➡️ ChatGPT Pro สามารถแชร์ GPTs กับ workspace ได้ ➡️ ChatGPT Business และ Enterprise มีฟีเจอร์เพิ่มเติม เช่น deep research และ voice agent ➡️ Gemini ใช้ AI credits สำหรับบริการเสริม เช่น Flow และ Whisk ➡️ Gemini มีข้อจำกัดในการใช้งานใน Google Workspace บางส่วน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gemini พัฒนาโดย Google DeepMind และมีการรีแบรนด์จาก Bard ➡️ Gemini สามารถค้นหาข้อมูลแบบเรียลไทม์ผ่าน Google Search ได้ ➡️ ChatGPT มีระบบปลั๊กอินและ GPTs ที่สามารถปรับแต่งได้ตามผู้ใช้ ➡️ GPT-5 Pro มีความแม่นยำสูงกว่า GPT-5 รุ่นฟรี และลดข้อผิดพลาดได้ดี ➡️ Gemini Ultra เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่และฟีเจอร์หลายด้านในระบบ Google https://www.slashgear.com/1980135/google-gemini-vs-chatgpt-price-difference/

ลูกครึ่ง หรือ นกสองหัว ตอนที่ 6 – จมูกคนอื่น นิทานเรื่องจริง เรื่อง “ลูกครึ่ง หรือ นกสองหัว” ตอนที่ 6 “จมูกคนอื่น” เมื่อตุรกีออกประกาศเชิญชวนให้บรรดา พวกนักสร้างระบบเครื่องมือรบ ให้มายื่นประมูลเครื่องมือป้องกันตนเอง ที่เรียกว่า Long Range Air and Missle Defense System ใครจะยิงจรวดแบบไหน มาจากทางไหน เครื่องมือนี้จับได้ทำลายหมด ตุรกีบอกฉันควรมีของใช้ส่วนตัวบ้าง ไม่ใช่ยืมจมูกคนอื่นเขาหายใจ ตะบี้ตะบันไปตลอดชาติ ถ้ามันจมูกบี้ไป แล้วตูจะหายใจยังไงวะ เออ ! อันนี้มีเหตุผล ฟังขึ้น แม้ดูจะออกลูกกะล่อนนิด ๆ แต่ก็ไม่น่าเกลียดเท่าไหร่ โครงการนี้ยาวนาน ตุรกีคิดมานานแล้ว และทำอย่างเปิดเผย ตอนแรกอเมริกา NATO และ EU ต่างก็หน้างอ ทำไมตุรกีไม่ปรึกษา ทำไมตุรกีไม่ขออนุญาต ตุรกีบอกขอโทษ ตุรกีคิดว่ายังมีอธิปไตยเหนือบ้านเมืองตนเองอยู่นะ แม้กระผมจะยอมนายท่านไปหลายเรื่องก็เถอะ แต่เรื่องหายใจด้วยจมูกของผม นี่มันเรื่องส่วนตัวจริง ๆ หลังจากสุมหัวคิดกันดูแล้ว อเมริกาและ EU ก็บอกว่าเอาแบบนี้แล้วกัน พวกเราก็ยื่นประมูลสร้างไอ้เครื่องป้องกันบ้าบอนี้เข้าไปด้วย แล้วเราก็ไปบีบคอมันให้มันเลือกเรา มันจะยากเย็นอะไร ตุรกีออกประกาศเชิญชวนตั้งแต่ปี ค.ศ. 2009 เกือบ 4 ปีแล้ว พิจารณาอะไร มันถึงใช้เวลานานขนาดนั้น มันควรจะประกาศได้แล้วว่าใครชนะประมูล- แต่ตุรกีก็ไม่ประกาศ อะไรมันปิดปากค้ำคออยู่ หรือตุรกีรอดูอะไร หรือตุรกีกำลังเล่นบท “ตุรกี” ให้ดูอยู่ ขณะที่ทุกฝ่ายกำลังยุ่งอยู่กับ เรื่องกระทืบซีเรีย เรื่องเส้นทางเดินท่อแก๊ส เรื่องการเลือกตั้ง เรื่องคอรับชั่นในประเทศ เดือนสิงหาคม ค.ศ. 2013 ตุรกีกลับใช้ช่วงเวลานั้นประกาศเสียงเรียบ ๆ ว่า ขณะนี้เราได้พิจารณาเสร็จสิ้นแล้ว เราได้ข้อสรุปเบื้องต้นว่า เบื้องต้นผู้ที่เราน่าจะเลือกให้มาทำเครื่องหายใจของเราเอง น่าจะเป็นบริษัทของประเทศจีน ! เขาว่าวันนั้น ขนาดเสียงจิ้งจกไต่ผ่านเพดานห้องทำงานรูปไข่ของนาย Obama (หมายถึง Oval Room ครับ ลุงนิทานไม่ได้ทะลึ่ง) ทหารรักษาการณ์ข้างนอกประตูหน้า White House ยังได้ยินเลย ทุกอย่างเงียบสงบ ลมไม่กล้าพัด เจ้าหน้าที่ต้องกลั้นหายใจ เกรงว่าแม้ลมหายใจ ก็จะทำให้เกิดแรงสะเทือนได้ อาการเช่นนี้ไม่ได้เป็นเฉพาะที่ White House หรอก เขาว่าห้องทำงานของท่านนายพลใหญ่ หัวหน้าใหญ่ของ NATO ก็เป็นเหมือนกัน ในคำแถลงของตุรกีบอกว่า จีนโดยบริษัท CPMIEC ซึ่งเป็นของรัฐบาลจีน ยินดีที่จะรับเป็นผู้ดำเนินการก่อสร้างและติดตั้งเครื่องมือ ที่เรียกว่า Long Range Air and Missile Defense System (T-LORAMIDS) ตามคำเชิญชวนของตุรกี เมื่อ ค.ศ. 2009 ที่ให้บุคคลภายนอกเสนอการทำงานแบบ off-the-shelf vesion ของ (T-LORAMIDS) ในระบบที่สามารถเข้ากับอุปกรณ์การทำงานทั้งปวงของตุรกีได้ ในราคาประมาณ 3.4 พันล้านเหรียญ (เท่านั้นเอง) เป็นการสร้างจมูกส่วนตัวของตุรกี ที่ว่าไปแล้วในราคาไม่แพงเลย ฮา นาย Murad Bayer เจ้าหน้าที่ผู้รับผิดชอบ การจัดซื้อจัดจ้างของตุรกี แถลงเพิ่มเติมว่าข้อเสนอของ CPMIEC ดีกว่าผู้เข้าแข่งประมูลทั้งหมด รวมทั้ง Raytheon/Lockheed-Martin ของอเมริกา กลุ่ม Italian/French และของรัสเซีย นาย Bayer บอกว่า เขาจะเจรจารายละเอียดขั้นสุดท้ายและสรุปผลกับ CPMIEC ให้เสร็จสิ้นก่อนครั้งแรกของปี ค.ศ. 2014 จิ้งจกแมงสาบเริ่มออกเดินต่อ หลังจากตัวชากันไปพักใหญ่ วุฒิสมาชิกอเมริกัน ส่งหนังสือลงวันที่ 11 ตุลาคม 2013 ขอให้รัฐมนตรีต่างประเทศ John Kerry และรัฐมนตรีกลาโหม Chuck Hagel ดำเนินการทุกวิถีทาง ทางการฑูต เพื่อกดดันไม่ให้ตุรกีตกลงกับ CPMIEC ทำจมูกให้ตุรกี และแจ้ง NATO ถึงจุดยืนของอเมริกาว่า ต้องยืนยันว่าระบบที่ CPMIEC ทำนั้น ไม่มีวันจะใช้ร่วมกับระบบใด ๆ ทั้งสิ้นของ NATO ได้ และดูว่าจมูกที่จีนเสนอมันเป็นอย่างไรกันแน่ ทำไมพวกเราถึงสร้างจมูกอย่างเขาไม่ได้ ทำไม่ตุรกีไม่ชอบจมูกฝรั่ง แต่ไปชอบจมูกจีน ! ไปหาคำตอบกันมาให้ได้ 4 พฤศจิกายน ค.ศ. 2013 จดหมายอีกฉบับถูกส่งไปยังทูตอเมริกา ประจำตุรกี ว่าในกรณีที่ตุรกียังยืนยันจะใช้จมูกจีน แน่นอนว่าเจ้าหน้าที่ของจีนจะต้องมาเดินขวักไขว่ เข้านอกออกในอยู่ในทุกสถานที่และองค์กรต่าง ๆ ของตุรกี ในด้านความมั่นคงจะจัดการกับปัญหานี้อย่างไร นอกจากการเข้ากันไม่ได้ของระบบที่จีนจะทำ กับระบบของอเมริกาและ NATO แล้ว สิ่งที่น่าเป็นห่วงอย่างยิ่ง คือการที่จีนจะเข้าถึงข้อมูลต่าง ๆ ในระบบของตุรกี ซึ่งเป็นระบบที่เชื่อมโยงกับอเมริกาและ NATO ได้อีกด้วย จีนบอก อั๊วทำจมูกให้ตุรกี แต่อั๊วได้กลิ่นอเมริกา กับยุโรปหมดเลย ฮ่า ฮ่า เอิ้ก คำถามสำคัญที่ทุกคนคิดในใจดัง ๆ คือ ตุรกีกำลังคิดอะไร อเมริกาลงทุนกับตุรกีไปขนาดไหน ตุรกีย่อมรู้อยู่แก่ใจ และตุรกีก็คงตอบอยู่ในใจเช่นกันว่า อเมริกาก็คงรู้ดีอยู่แก่ใจเช่นเดียวกัน ว่าตุรกีทำอะไร เพื่ออเมริกาบ้าง นับเป็นโจทก์ที่น่าคิดอย่างยิ่ง ตุรกีทำได้อย่างไร โดยเฉพาะในประเด็นว่าตุรกีนั้น เป็นสมาชิกของ NATOแต่จะใช้จีน ซึ่งอยู่นอก NATO มาสร้างระบบที่เชื่อมถึง NATO ได้ และที่สำคัญ CPMIEC เป็นบริษัทที่อยู่ในข่ายการคว่ำ บาตรของอเมริกา ตามกฎหมาย Iran, North Korea and Syria Nonproliferation Act (P.L 106-178 as amended) ตุรกีสมกับเป็นลูกครึ่ง ลูกกลม ลูกกลิ้ง จริง ๆ เอ๊ะ ! หรือนี่คือบทของ นกสองหัว ! อย่างไรก็ตามประธานาธิบดี Gul ได้ออกมาแถลงว่า เรื่องทำจมูกโดยจีนนี้ ยังไม่ได้เป็นข้อสรุปนะ เราเพียงแค่คัดรายชื่อผู้เสนอทำงานให้เหลือน้อยลง เรารู้ดีเรื่องความเป็นห่วงของ NATO เรารู้ดีเรื่องการเป็นคู่แข่งกันระหว่างตะวันตกกับจีน เราก็เป็น 1 ใน NATO นะ เพราะฉะนั้นใจเย็น ๆ ก่อน ในรายงานของ CRS ฉบับวันที่ 27 มี.ค ค.ศ. 2014 ได้มีพูดถึงเรื่องการทำจมูกตุรกี โดยจีนนี้ อย่างยืดยาว ตอนหนึ่งในรายงานระบุว่า แม้แต่ทางกองทัพของตุรกีเอง ก็ไม่พอใจกับการตัดสินใจเช่นนี้ของรัฐบาล ด้วยเกรงว่าจะได้จมูกเก่าที่ใช้แล้ว และไม่เหมาะที่จะนำไปสู่รบกับอะไร ได้ “second – hand, not battle-tested and cheap Chinese missiles” อืม เจ็บมากนะ เด็ก ๆ ของอาเฮียอ่านแล้ว แจ้งให้เจ้านายทราบด้วย แล้วประมาณกลางเดือนธันวาคม ค.ศ. 2013 รัฐมนตรีหลายคน รวมทั้งครอบครัว และนักธุรกิจที่ใกล้ชิดกับนายกรัฐมนตรี Erdogan รวมทั้งเจ้าหน้าที่ระดับสูง ก็ถูกตั้งข้อกล่าวหา ถูกจับข้อหารับสินบน จากนั้นการเมืองภายในประเทศของตุรกีก็เริ่มร้อนขึ้น แม้ตัวนายกรัฐมนตรี Erdogan เอง ก็ถูกกล่าวหาว่ามีส่วนพัวพันกับการโกง สื่อตีข่าวทุกวัน ขนาดมีการปล่อยเสียงการคุยกันระหว่าง นาย Erdogan กับลูกชาย ชื่อ Bilal ถึงการโอนเงินจำนวนใหญ่ เพื่อป้องกันไม่ให้ถูกจับตามอง นาย Erdogan ให้ข่าวว่า ข้อกล่าวหาตัวเขาและลูกชาย เกี่ยวกับเรื่องการโกงนี้ เป็นการกำกับและจัดฉากของนาย Fethullah Gulen ซึ่งสมคบและเลี้ยงดูโดยอเมริกา สนุกจริง ๆ ตอนนี้ไม่ได้เป็นนิยายรักแล้ว แต่เป็นนิยายชีวิต เข้ม ข้น โหด มัน ฮา (ยังไม่รู้ใครจะได้ฮา) สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
20 กค. 2557

https://youtu.be/ogrrlXmRQLM?si=WR7t2PmIzFpj5FtH

🛡️ “Google Chrome อัปเดตด่วน! แก้ 3 ช่องโหว่ร้ายแรงใน V8 — หนึ่งในนั้นอาจทำให้ข้อมูลรั่วโดยไม่ต้องคลิกอะไรเลย” Google ได้ปล่อยอัปเดตเวอร์ชันใหม่ของ Chrome สำหรับ Windows, macOS และ Linux (140.0.7339.207/.208) เพื่อแก้ไขช่องโหว่ร้ายแรง 3 รายการใน V8 ซึ่งเป็นเอนจิน JavaScript ที่ขับเคลื่อนเว็บแอปทั่วโลก โดยช่องโหว่เหล่านี้ถูกค้นพบทั้งจากนักวิจัยอิสระและระบบ AI ของ Google เอง ช่องโหว่แรกคือ CVE-2025-10890 ซึ่งเป็นการรั่วไหลข้อมูลแบบ side-channel — หมายถึงการที่ผู้โจมตีสามารถสังเกตพฤติกรรมเล็ก ๆ ของระบบ เช่น เวลาในการประมวลผล หรือการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในหน่วยความจำ เพื่อสกัดข้อมูลลับ เช่น session ID หรือคีย์เข้ารหัส โดยไม่ต้องเจาะระบบโดยตรง ช่องโหว่ที่สองและสาม (CVE-2025-10891 และ CVE-2025-10892) เป็นช่องโหว่แบบ integer overflow ซึ่งเกิดจากการคำนวณที่เกินขนาดหน่วยความจำ ทำให้สามารถเปลี่ยนโครงสร้างหน่วยความจำและอาจนำไปสู่การรันโค้ดอันตรายได้ ช่องโหว่เหล่านี้ถูกค้นพบโดยระบบ AI ที่ชื่อว่า Big Sleep ซึ่งพัฒนาโดย DeepMind และทีม Project Zero ของ Google การค้นพบโดย AI แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าของการใช้ระบบอัตโนมัติในการตรวจสอบช่องโหว่ โดยเฉพาะในเอนจินที่ซับซ้อนอย่าง V8 ซึ่งมีบทบาทสำคัญในเบราว์เซอร์และแอปพลิเคชันจำนวนมหาศาล ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Google Chrome อัปเดตเวอร์ชัน 140.0.7339.207/.208 เพื่อแก้ 3 ช่องโหว่ร้ายแรงใน V8 ➡️ CVE-2025-10890 เป็นช่องโหว่แบบ side-channel ที่อาจทำให้ข้อมูลลับรั่ว ➡️ CVE-2025-10891 และ CVE-2025-10892 เป็นช่องโหว่แบบ integer overflow ➡️ ช่องโหว่ถูกค้นพบโดยนักวิจัยอิสระและระบบ AI “Big Sleep” ของ Google ➡️ การโจมตีแบบ side-channel สามารถขโมยข้อมูลโดยไม่ต้องเจาะระบบโดยตรง ➡️ ช่องโหว่แบบ overflow อาจนำไปสู่การรันโค้ดอันตรายในหน่วยความจำ ➡️ ผู้ใช้ควรอัปเดต Chrome ทันทีเพื่อป้องกันการถูกโจมตี ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ V8 เป็นเอนจิน JavaScript ที่ใช้ใน Chrome, Edge, Brave และเบราว์เซอร์อื่น ๆ ที่ใช้ Chromium ➡️ Side-channel attack เคยถูกใช้ในการขโมยคีย์เข้ารหัสจาก CPU โดยไม่ต้องเข้าถึงระบบโดยตรง ➡️ Integer overflow เป็นช่องโหว่ที่พบได้บ่อยในระบบที่จัดการหน่วยความจำแบบ low-level ➡️ AI อย่าง Big Sleep ใช้เทคนิค fuzzing และ symbolic execution เพื่อค้นหาช่องโหว่ ➡️ การอัปเดต Chrome สามารถทำได้โดยไปที่ Settings > About Chrome แล้วรีสตาร์ตเบราว์เซอร์ https://securityonline.info/google-chrome-patches-three-high-severity-flaws-in-v8-engine/

🎨 “Google Gemini Nano Banana — สร้างภาพเหมือนจริงด้วยคำสั่งเดียว พร้อมฟีเจอร์แก้ไขภาพที่แม่นยำที่สุดในโลก AI” ในยุคที่การสร้างภาพไม่ต้องใช้กล้องหรือโปรแกรมแต่งภาพอีกต่อไป Google ได้เปิดตัวโมเดล AI ใหม่ในชื่อ “Nano Banana” ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ Gemini 2.5 Flash ที่สามารถสร้างภาพเหมือนจริงจากคำสั่งข้อความได้ทันที และยังแก้ไขภาพที่มีอยู่ได้อย่างแม่นยำโดยไม่ทำลายรายละเอียดเดิม Nano Banana ใช้เทคโนโลยี Imagen 4 ซึ่งเป็นโมเดล text-to-image ล่าสุดจาก Google DeepMind โดยผสานการทำงานของ LLMs กับ diffusion model เพื่อสร้างภาพที่มีความละเอียดสูงถึง 2048x2048 พิกเซล พร้อมความสามารถในการรักษาโครงสร้างใบหน้า, แสง, มุมกล้อง และองค์ประกอบเดิมของภาพได้อย่างแม่นยำ ผู้ใช้สามารถเข้าถึง Nano Banana ได้ผ่านแอป Gemini ทั้งบนมือถือและคอมพิวเตอร์ รวมถึง API สำหรับนักพัฒนา โดยสามารถสร้างภาพจาก prompt เดียว หรืออัปโหลดภาพเพื่อแก้ไข เช่น เปลี่ยนทรงผม, เพิ่มคนเข้าไปในภาพ, รวมภาพสองใบให้กลายเป็นภาพเดียว หรือแม้แต่แปลงภาพเป็นสไตล์ของสติ๊กเกอร์, ภาพย้อนยุค หรือภาพ 3D figurine Google ยังเพิ่มระบบความปลอดภัย เช่น SynthID watermark ที่ฝังในภาพแบบมองไม่เห็น และ Content Credentials (C2PA) เพื่อป้องกันการนำภาพไปใช้ในทางที่ผิด พร้อมเปิดให้ใช้งานฟรีสำหรับผู้มีบัญชี Google โดยมีข้อจำกัดจำนวนคำสั่งต่อวันสำหรับผู้ใช้ทั่วไป ✅ ฟีเจอร์เด่นของ Nano Banana ➡️ สร้างภาพเหมือนจริงจากข้อความด้วยโมเดล Imagen 4 ➡️ รองรับความละเอียดสูงสุด 2048x2048 พิกเซล ➡️ รักษาโครงสร้างใบหน้า, แสง, มุมกล้อง และองค์ประกอบเดิมของภาพ ➡️ แก้ไขภาพได้แม่นยำ เช่น เปลี่ยนทรงผม, เสื้อผ้า, ฉากหลัง หรือเพิ่มคนเข้าไป ➡️ รองรับการรวมภาพหลายใบให้กลายเป็นภาพเดียว ➡️ มีฟีเจอร์สร้างภาพสไตล์ 3D figurine, สติ๊กเกอร์, ภาพย้อนยุค ฯลฯ ➡️ ใช้งานได้ผ่านแอป Gemini, API, และ Google AI Studio ➡️ มีระบบ SynthID watermark และ Content Credentials เพื่อความปลอดภัย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Nano Banana ได้รับความนิยมสูงสุดในอินเดีย โดยมีผู้ใช้กว่า 23 ล้านคนภายใน 2 สัปดาห์แรก ➡️ สามารถใช้งานผ่าน WhatsApp ผ่านบอตของ Perplexity AI ได้แล้ว ➡️ Prompt ที่ละเอียด เช่น “Create a photorealistic image of…” ให้ผลลัพธ์แม่นยำมากขึ้น ➡️ สามารถใช้เพื่อสร้างภาพโฮโลกราฟิก, ภาพโฆษณา, หรือภาพโปรดักต์แบบหลายมุม ➡️ เหมาะสำหรับทั้งผู้ใช้ทั่วไปและนักออกแบบมืออาชีพ https://www.slashgear.com/1974425/how-to-use-google-gemini-ai-to-create-realistic-photos-guide/

https://youtu.be/RD_cKKWKpmI?si=m__8N9xTwMuNSZWn

🖼️ “ByteDance เปิดตัว Seedream 4.0 ท้าชน Nano Banana ของ Google — เมื่อ AI สร้างภาพกลายเป็นสนามแข่งระดับโลก” ByteDance เจ้าของ TikTok เปิดตัวเครื่องมือ AI สร้างภาพรุ่นใหม่ชื่อว่า “Seedream 4.0” โดยตั้งเป้าแข่งขันโดยตรงกับ Gemini 2.5 Flash Image ของ Google DeepMind ซึ่งเป็นที่รู้จักในชื่อเล่นว่า “Nano Banana” ที่โด่งดังจากการสร้างภาพ 3D สุดสร้างสรรค์บนโซเชียล Seedream 4.0 ได้รับการพัฒนาโดยแผนก Seed ของ ByteDance และเปิดตัวเมื่อวันที่ 10 กันยายน 2025 ByteDance อ้างว่า Seedream 4.0 มีประสิทธิภาพเหนือกว่า Nano Banana ในการสร้างภาพและแก้ไขภาพ โดยเฉพาะด้านความแม่นยำของ prompt, ความสอดคล้องขององค์ประกอบ และความสวยงามของภาพ ซึ่งวัดจาก benchmark ภายในชื่อว่า MagicBench แม้ผลการทดสอบจะยังไม่ถูกเผยแพร่ในรายงานทางเทคนิคอย่างเป็นทางการ Seedream 4.0 เป็นการรวมจุดแข็งของ Seedream 3.0 (ด้าน text-to-image) และ SeedEdit 3.0 (ด้าน image editing) เข้าด้วยกัน พร้อมปรับสถาปัตยกรรมใหม่ให้ inference เร็วขึ้นกว่าเดิมถึง 10 เท่า โดยยังคงราคาเดิมที่ $30 ต่อ 1,000 ภาพ และมีราคาต่อภาพต่ำกว่า Gemini 2.5 Flash Image บนแพลตฟอร์ม Fal.ai เครื่องมือนี้เปิดให้ใช้งานแล้วในจีนผ่านแอป Jimeng และ Doubao รวมถึงลูกค้าองค์กรผ่าน Volcano Engine ขณะที่ตลาด AI สร้างภาพในจีนกำลังร้อนแรง โดยมีคู่แข่งอย่าง Tencent, Kuaishou และ Vidu จาก Tsinghua University ที่เพิ่งเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่สำหรับการสร้างภาพจากหลาย reference ✅ จุดเด่นของ Seedream 4.0 จาก ByteDance ➡️ เปิดตัวเมื่อ 10 กันยายน 2025 โดยแผนก Seed ของ ByteDance ➡️ รวมความสามารถของ Seedream 3.0 และ SeedEdit 3.0 เข้าด้วยกัน ➡️ ปรับสถาปัตยกรรมใหม่ ทำให้ inference เร็วขึ้นกว่าเดิม 10 เท่า ➡️ ราคา $30 ต่อ 1,000 ภาพ หรือ $0.03 ต่อภาพ บน Fal.ai — ถูกกว่า Nano Banana ✅ การเปรียบเทียบกับ Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) ➡️ ByteDance อ้างว่า Seedream 4.0 เหนือกว่าใน prompt adherence, alignment และ aesthetics ➡️ ใช้ benchmark ภายในชื่อ MagicBench แต่ยังไม่มีรายงานเทคนิคเผยแพร่ ➡️ Nano Banana ได้รับความนิยมจากการสร้างภาพ 3D ที่แชร์ได้ง่ายและสนุก ➡️ Gemini 2.5 ยังครองอันดับสูงสุดใน text-to-image และ image editing บน Artificial Analysis ✅ การใช้งานและการเข้าถึง ➡️ เปิดให้ใช้งานในจีนผ่านแอป Jimeng และ Doubao ➡️ ลูกค้าองค์กรสามารถใช้ผ่าน Volcano Engine ของ ByteDance ➡️ ได้รับคำชมจากผู้ใช้เรื่องความแม่นยำในการแก้ไขภาพผ่าน text prompt ➡️ รองรับการใช้งานแบบ bulk สำหรับลูกค้าเชิงพาณิชย์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ตลาด AI สร้างภาพในจีนเติบโตอย่างรวดเร็ว โดยมีผู้เล่นหลายราย ➡️ Vidu จาก Tsinghua University เปิดตัวฟีเจอร์สร้างภาพจาก 7 reference ➡️ Gemini 2.5 รองรับการสร้างภาพจาก 9 reference ➡️ รัฐบาลจีนรับรองลิขสิทธิ์ของภาพที่สร้างด้วย AI ตั้งแต่ปลายปี 2023 พร้อมบังคับติดป้ายกำกับ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/12/bytedance-unveils-new-ai-image-model-to-rival-google-deepminds-nano-banana

🎙️ เรื่องเล่าจาก Scaling Laws: เมื่อ compute ไม่ใช่พระเจ้าองค์เดียว และ data คือสิ่งที่เรากำลังขาดแคลน Kushal Chakrabarti เขียนบทความที่พลิกความเข้าใจเดิมเกี่ยวกับ The Bitter Lesson โดยชี้ว่า เราอ่านบทเรียนนี้ “กลับด้าน” มานานหลายปี เพราะจริง ๆ แล้ว Scaling Laws บอกเราว่า compute (C) ไม่ได้ทำงานลอย ๆ—มันต้องจับคู่กับ data (D) อย่างถูกสัดส่วน และความสัมพันธ์นั้นคือ C ∼ D² แปลว่า ถ้าเราจะเพิ่ม GPU เป็นสองเท่า เราต้องเพิ่มข้อมูลอีก 40% ไม่งั้นก็เหมือนจุดไฟเผาเงินเล่น เพราะ compute ที่มากขึ้นจะไม่มีประโยชน์ถ้าไม่มีข้อมูลที่มากพอให้มันเรียนรู้ ปัญหาคือ เรากินข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตไปหมดแล้ว และไม่มี “อินเทอร์เน็ตที่สอง” ให้เทรน GPT-6 ได้อีกต่อไป ข้อมูลที่มีคุณภาพสูงจริง ๆ เหลืออยู่แค่ประมาณ 10 ล้านล้าน token เท่านั้น ซึ่งไม่พอสำหรับโมเดลระดับ 100B+ parameters ที่ต้องใช้ข้อมูลมหาศาลต่อ parameter ดังนั้น ทีม AI ต้องเลือกทางเดินใหม่: จะเป็น “Architect” ที่ออกแบบโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม หรือเป็น “Alchemist” ที่สร้างข้อมูลใหม่จากการเรียนรู้ของโมเดลเอง เช่น self-play, RLHF, หรือ agentic feedback loop ✅ Scaling Laws และความเข้าใจใหม่ ➡️ ความสัมพันธ์ระหว่าง compute กับ data คือ C ∼ D² ➡️ เพิ่ม GPU โดยไม่เพิ่มข้อมูล = ประสิทธิภาพลดลง ➡️ Chinchilla model ของ DeepMind ยืนยันว่า model size ควรสอดคล้องกับ data size ✅ ปัญหาคอขวดด้านข้อมูล ➡️ อินเทอร์เน็ตถูกใช้หมดแล้ว ไม่มีแหล่งข้อมูลใหม่ขนาดใหญ่ ➡️ ข้อมูลคุณภาพสูงเหลือเพียง ~10T token หลังกรองซ้ำและคุณภาพ ➡️ GPT-6 ต้องการข้อมูลระดับ ~20 token ต่อ parameter ซึ่งไม่พอในปัจจุบัน ✅ ทางเลือกของทีมวิจัย AI ➡️ Architect: พัฒนาโมเดลให้ฉลาดขึ้นโดยใช้ข้อมูลเท่าเดิม เช่น Mamba, HRM, ParScale ➡️ Alchemist: สร้างข้อมูลใหม่จาก self-play, RLHF, agentic feedback loop ➡️ ทั้งสองแนวทางต้องทำงานร่วมกันเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ✅ กลยุทธ์สำหรับผู้นำองค์กร ➡️ Incumbent’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Architect เพื่อความมั่นคง และ 30% กับ Alchemist เพื่อ hedge ➡️ Challenger’s Gambit: ลงทุน 70% กับ Alchemist เพื่อ leapfrog และ 30% กับ Architect เพื่อความต่อเนื่อง ➡️ การจัดพอร์ตวิจัยต้องสะท้อนความเสี่ยงและเป้าหมายขององค์กร https://obviouslywrong.substack.com/p/the-bitter-lesson-is-misunderstood

โลกเตรียมถูกลดประชากรโลกครัังใหญ่. ..คนไร้คุณภาพและมีคุณภาพจะถูกลดในเวลาเดียวกัน. https://youtube.com/shorts/gdqPmiVC1ws?si=IyIVyLEZlBoGgTrj

🎨 Gemini 2.5 Flash Image — เมื่อ AI เข้าใจภาพอย่างมี “ความหมาย” ในอดีต โมเดลสร้างภาพด้วย AI มักจะเน้นความสวยงาม แต่ขาดความเข้าใจโลกจริง เช่น ถ้าขอให้วาด “แมวถือกล้วยในร้านอาหารหรู” ก็อาจได้ภาพที่ดูดีแต่ไม่สมเหตุสมผล วันนี้ Google เปิดตัว Gemini 2.5 Flash Image ซึ่งไม่ใช่แค่สร้างภาพสวย แต่ “เข้าใจ” ว่าอะไรควรอยู่ตรงไหน และทำไม Gemini 2.5 Flash Image สามารถรวมหลายภาพเป็นภาพเดียวได้อย่างกลมกลืน เช่น การวางสินค้าลงในฉากใหม่ หรือเปลี่ยนโทนสีห้องด้วยภาพตัวอย่าง นอกจากนี้ยังสามารถแก้ไขภาพด้วยคำสั่งธรรมดา เช่น “ลบคนด้านหลัง” หรือ “เปลี่ยนท่าทางของตัวละคร” โดยไม่ต้องใช้เครื่องมือซับซ้อน สิ่งที่โดดเด่นคือความสามารถในการรักษาความสม่ำเสมอของตัวละคร เช่น ถ้าสร้างภาพตัวละครหนึ่งในฉากต่าง ๆ ตัวละครนั้นจะยังคงหน้าตา เสื้อผ้า และบุคลิกเดิมไว้ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งเหมาะกับการสร้างแบรนด์ การ์ตูน หรือสินค้าหลายมุมมอง Gemini ยังใช้ความรู้จากโลกจริง เช่น การอ่านภาพวาดมือ การเข้าใจแผนภาพ และการตอบคำถามจากภาพ เพื่อสร้างแอปการเรียนรู้แบบ interactive ได้ทันที โมเดลนี้เปิดให้ใช้งานผ่าน Google AI Studio และ Vertex AI โดยมีราคาประมาณ $0.039 ต่อภาพ และทุกภาพจะมีลายน้ำดิจิทัล SynthID ฝังไว้แบบมองไม่เห็น เพื่อระบุว่าเป็นภาพที่สร้างหรือแก้ไขด้วย AI 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Gemini 2.5 Flash Image เป็นโมเดลสร้างและแก้ไขภาพที่ล้ำหน้าที่สุดของ Google ➡️ รองรับการรวมหลายภาพเป็นภาพเดียว (multi-image fusion) ด้วย prompt เดียว ➡️ สามารถแก้ไขภาพแบบเจาะจง เช่น ลบสิ่งของ เปลี่ยนท่าทาง หรือปรับสี ด้วยคำสั่งธรรมดา ➡️ รักษาความสม่ำเสมอของตัวละครในหลายฉากได้อย่างแม่นยำ ➡️ ใช้ความรู้จากโลกจริง เช่น การอ่านภาพวาดมือ และตอบคำถามจากภาพ ➡️ มี template app ใน Google AI Studio สำหรับทดลองและปรับแต่งได้ทันที ➡️ รองรับการสร้างแอปแก้ไขภาพด้วย prompt เดียว เช่น “สร้างแอปใส่ฟิลเตอร์ภาพ” ➡️ เปิดให้ใช้งานผ่าน Gemini API, Google AI Studio และ Vertex AI ➡️ ราคา $30 ต่อ 1 ล้าน output tokens หรือประมาณ $0.039 ต่อภาพ ➡️ ทุกภาพมีลายน้ำ SynthID ฝังไว้เพื่อระบุว่าเป็นภาพจาก AI ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gemini 2.5 Flash Image เป็นโมเดลแรกที่ OpenRouter รองรับการสร้างภาพโดยตรง ➡️ ใช้สถาปัตยกรรมเดียวกับ Gemini 2.5 Flash ซึ่งเน้นความเร็วและต้นทุนต่ำ ➡️ DeepMind ระบุว่า Gemini 2.5 มีความสามารถ reasoning ที่ดีขึ้นจาก reinforcement learning2 ➡️ โมเดลนี้สามารถรันผ่าน SDK ที่รองรับ OpenAI API เช่น openai-python และ typescript ➡️ มีการใช้งานร่วมกับ fal.ai เพื่อขยายสู่ชุมชนนักพัฒนา generative media https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemini-2-5-flash-image/

🎙️ Pixel 10 กับ Tensor G5 – เมื่อ Google เลือก TSMC แทน Samsung เพื่อก้าวสู่ยุค AI บนมือถือ ในเดือนสิงหาคม 2025 Google เปิดตัว Pixel 10 และ Pixel 10 Pro พร้อมชิป Tensor G5 ซึ่งถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในสายผลิตภัณฑ์ Pixel เพราะเป็นครั้งแรกที่ Google เลือก TSMC เป็นผู้ผลิตชิป แทนที่ Samsung ที่เคยร่วมงานกันมาตั้งแต่ Tensor รุ่นแรก Tensor G5 ถูกผลิตด้วยเทคโนโลยี N3P ของ TSMC ซึ่งเป็นกระบวนการระดับ 3 นาโนเมตรที่ให้ประสิทธิภาพสูงและใช้พลังงานต่ำกว่าเดิม โดย CPU เร็วขึ้น 34% และ TPU สำหรับงาน AI เร็วขึ้นถึง 60% เมื่อเทียบกับ Tensor G4 นอกจากความเร็วแล้ว Tensor G5 ยังมาพร้อมกับความสามารถด้าน AI ที่ล้ำหน้า เช่น การรันโมเดล Gemini Nano ของ DeepMind บนเครื่องโดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ทำให้ฟีเจอร์อย่าง Magic Cue, Call Notes, Voice Translate และ Gboard Smart Edit ทำงานได้เร็วและแม่นยำขึ้น Pixel 10 ยังมีฟีเจอร์กล้องใหม่ เช่น Add Me, Auto Best Take และ 100x Pro Res Zoom ที่ใช้โมเดล diffusion ขนาดเกือบพันล้านพารามิเตอร์ ซึ่งรันบน TPU โดยตรง พร้อมระบบ ISP ใหม่ที่ช่วยให้ถ่ายวิดีโอ 10-bit ได้แม้ในที่แสงน้อย การเปลี่ยนมาใช้ TSMC ไม่ใช่แค่เรื่องประสิทธิภาพ แต่ยังสะท้อนถึงความพยายามของ Google ในการควบคุมคุณภาพและความปลอดภัยของชิป ตั้งแต่การออกแบบจนถึงการผลิต โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างสมาร์ทโฟนที่ฉลาดและปลอดภัยที่สุดในตลาด 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Pixel 10 ใช้ชิป Tensor G5 ที่ผลิตโดย TSMC แทน Samsung ➡️ Tensor G5 ผลิตด้วยเทคโนโลยี N3P ระดับ 3nm ที่มีประสิทธิภาพสูง ➡️ CPU เร็วขึ้น 34% และ TPU เร็วขึ้น 60% เมื่อเทียบกับ Tensor G4 ➡️ รองรับโมเดล Gemini Nano จาก DeepMind สำหรับงาน AI บนเครื่อง ➡️ ฟีเจอร์ AI ใหม่ เช่น Magic Cue, Call Notes, Voice Translate, Gboard Smart Edit ➡️ ระบบกล้องใหม่รองรับ 100x Pro Res Zoom และวิดีโอ 10-bit ➡️ Pixel 10 รองรับการชาร์จเร็ว, แบตเตอรี่ใหญ่ขึ้น และชาร์จไร้สายแบบแม่เหล็ก ➡️ รองรับการอัปเดตซอฟต์แวร์นานถึง 7 ปี ➡️ มีการปรับปรุงระบบควบคุมความร้อนให้ชิปทำงานที่ความถี่สูงได้โดยไม่ throttle ➡️ ใช้ LPDDR5X และ UFS 4.0 เพื่อเพิ่มแบนด์วิดท์และความเร็วในการอ่านข้อมูล ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ TSMC เป็นผู้ผลิตชิปที่มี yield สูงและการออกแบบทรานซิสเตอร์ที่แม่นยำ ➡️ N3P เป็นการพัฒนาเพิ่มเติมจาก N3E โดยให้ประสิทธิภาพดีขึ้นแต่ยังคงความเข้ากันได้กับดีไซน์เดิม ➡️ การเปลี่ยนมาใช้ TSMC อาจเป็นการตอบโต้ต่อปัญหาด้านประสิทธิภาพของ Samsung Foundry ➡️ Tensor G5 ใช้สถาปัตยกรรม Matformer และ Per Layer Embedding เพื่อเพิ่มคุณภาพการตอบสนองของโมเดล ➡️ Pixel 10 เป็นรุ่นแรกที่ใช้ diffusion model ในกล้องโดยตรงบนอุปกรณ์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/google-switches-from-samsung-to-tsmc-pixel-10-and-g5-use-tsmcs-n3p-process