🔲 "QR Code สะดวกบนมือถือ แต่ไม่เป็นมิตรกับคอมพิวเตอร์?" บทความจาก The Star วิเคราะห์ว่า QR Code แม้จะถูกออกแบบมาเพื่อความสะดวก แต่จริง ๆ แล้วเหมาะกับการใช้งานบนมือถือมากกว่าบนคอมพิวเตอร์ ผู้เขียนเล่าประสบการณ์ช่วยเพื่อนที่ได้รับ QR Code สำหรับกรอกฟอร์มบนคอมพิวเตอร์ แต่กลับไม่รู้วิธีเปิดลิงก์จาก QR Code บนหน้าจอใหญ่ บนมือถือ การสแกน QR Code ทำได้ง่าย เพียงเปิดกล้องแล้วแตะปุ่มที่ปรากฏ ระบบจะพาไปยังเว็บไซต์ทันที แต่บนคอมพิวเตอร์กลับยุ่งยากกว่า เพราะไม่มีฟีเจอร์สแกนในตัว ผู้ใช้ต้อง แคปหน้าจอแล้วอัปโหลดไปยังเว็บถอดรหัส หรือใช้เครื่องมือเสริม เช่น Google Lens บน Chrome ที่สามารถคลิกขวาแล้วเลือก “Search with Google Lens” เพื่อดึงลิงก์ออกมา แม้วิธีนี้จะช่วยแก้ปัญหา แต่ก็ยังไม่สะดวกเท่าการใช้งานบนมือถือ และบางครั้ง QR Code ที่ฝังอยู่ในกราฟิกใหญ่ ๆ อาจต้องครอบภาพหรือเปิดในแท็บใหม่ก่อนถึงจะใช้งานได้ ทำให้เห็นชัดว่า QR Code ถูกออกแบบมาเพื่อ โลกของสมาร์ทโฟน มากกว่าเดสก์ท็อป ผู้เขียนสรุปว่า QR Code เป็นเหมือน “บุ๊กมาร์กที่ซ่อนอยู่ในภาพ” ซึ่งสะดวกเมื่อใช้กล้องมือถือ แต่ยังไม่เป็นมิตรกับผู้ใช้คอมพิวเตอร์ที่ต้องการเข้าถึงลิงก์โดยตรง 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การใช้งาน QR Code บนมือถือ ➡️ กล้องมือถือสแกนได้ทันที ➡️ ระบบเปิดลิงก์อัตโนมัติ สะดวกและรวดเร็ว ✅ การใช้งาน QR Code บนคอมพิวเตอร์ ➡️ ต้องแคปภาพแล้วอัปโหลดไปเว็บถอดรหัส ➡️ ใช้ Google Lens บน Chrome เพื่อดึงลิงก์ออกมา ➡️ อาจต้องครอบภาพหรือเปิดในแท็บใหม่ก่อน ‼️ ข้อจำกัดและคำเตือน ⛔ QR Code ถูกออกแบบมาเพื่อมือถือ ไม่เหมาะกับเดสก์ท็อป ⛔ การใช้งานบนคอมพ์ยังไม่สะดวกและต้องใช้หลายขั้นตอน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/12/07/opinion-are-qr-codes-computer-friendly

🥽 "Meta เลื่อนเปิดตัวแว่น Phoenix Mixed-Reality ไปปี 2027" Meta ตัดสินใจเลื่อนการเปิดตัว Phoenix Mixed-Reality Glasses จากเดิมที่วางแผนไว้ครึ่งหลังปี 2026 ไปเป็นปี 2027 โดยอ้างว่าต้องการเวลาเพิ่มเพื่อทำให้ผลิตภัณฑ์สมบูรณ์และ “ได้รายละเอียดที่ถูกต้อง” ตามรายงานจาก Business Insider อุปกรณ์นี้เคยใช้ชื่อโค้ดว่า Puffin มีน้ำหนักประมาณ 100 กรัม และสเปกต่ำกว่าแว่นระดับพรีเมียมอย่าง Apple Vision Pro ทั้งด้านความละเอียดหน้าจอและพลังประมวลผล อย่างไรก็ตาม จุดขายของมันคือการเป็นอุปกรณ์ที่เบาและเข้าถึงง่ายมากกว่า เน้นตลาดผู้ใช้ทั่วไปที่อยากสัมผัสประสบการณ์ Mixed Reality โดยไม่ต้องลงทุนสูง การเลื่อนเปิดตัวเกิดขึ้นท่ามกลางการปรับลดงบประมาณของ Meta ในโครงการ Metaverse ถึง 30% ซึ่งสะท้อนถึงแรงกดดันด้านการเงินและความจำเป็นในการจัดลำดับความสำคัญใหม่ ขณะเดียวกัน Reality Labs ซึ่งเป็นหน่วยงานที่ดูแล Quest Headsets และ Ray-Ban Smart Glasses ยังคงเดินหน้าพัฒนาอุปกรณ์อื่น ๆ ควบคู่ไปด้วย การตัดสินใจครั้งนี้อาจทำให้ตลาด Mixed Reality ต้องรออีกสักพักกว่าจะได้เห็นคู่แข่งที่แท้จริงของ Apple Vision Pro แต่ก็แสดงให้เห็นว่า Meta ต้องการหลีกเลี่ยงการรีบปล่อยผลิตภัณฑ์ที่ยังไม่พร้อม และเลือกที่จะให้เวลาเพื่อสร้างอุปกรณ์ที่มีคุณภาพมากกว่า 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การเลื่อนเปิดตัว ➡️ จากครึ่งหลังปี 2026 ไปเป็นปี 2027 ➡️ เพื่อให้ผลิตภัณฑ์สมบูรณ์และ “ได้รายละเอียดที่ถูกต้อง” ✅ คุณสมบัติของ Phoenix Glasses ➡️ น้ำหนักเบา ~100 กรัม ➡️ ความละเอียดและพลังประมวลผลต่ำกว่า Apple Vision Pro ➡️ เคยใช้ชื่อโค้ดว่า Puffin ✅ สถานการณ์ของ Meta ➡️ ลดงบประมาณ Metaverse ลง 30% ➡️ Reality Labs ยังพัฒนา Quest และ Ray-Ban Smart Glasses ต่อไป ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ การเลื่อนเปิดตัวอาจทำให้เสียโอกาสแข่งขันกับ Apple Vision Pro ⛔ งบประมาณที่ลดลงอาจกระทบต่อการพัฒนาอุปกรณ์ใหม่ในอนาคต https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/12/07/meta-delays-release-of-phoenix-mixed-reality-glasses-to-2027-business-insider-reports

✍️ "จะรู้ได้อย่างไรว่า ข้อความถูกเขียนโดย ChatGPT?" บทความจาก The Star วิเคราะห์ว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงภาษาและการเขียนในชีวิตประจำวัน จนหลายครั้งเราสามารถสังเกตได้ว่าเนื้อหาบางอย่างถูกสร้างโดย ChatGPT หรือโมเดลภาษาอื่น ๆ จุดสังเกตที่พบบ่อยคือการใช้ คำบางคำซ้ำ ๆ เช่น delve, nuanced, underscore ที่ปรากฏมากขึ้นอย่างผิดปกติในงานเขียนวิชาการ และการใช้โครงสร้างประโยคแบบ “It’s not X. It’s Y.” นักวิชาการอย่าง Tom Juzek และ Zina Ward จาก Florida State University ระบุว่า การแพร่หลายของคำเหล่านี้เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วผิดปกติ และทำให้ผู้คนในวงการวิชาการเริ่มหลีกเลี่ยงการใช้คำที่มี “กลิ่น AI” เช่น delve เพราะถูกตีตราว่าเป็นภาษาที่ไม่เป็นธรรมชาติ นอกจากนี้ยังมีการใช้ em dash (—) อย่างมากเกินไป ซึ่ง ChatGPT เองก็ยอมรับว่าเป็นหนึ่งในลักษณะเฉพาะที่ทำให้ข้อความดูเหมือนถูกสร้างโดย AI Ward ยังเล่าประสบการณ์ว่าเธอสามารถแยกแยะข้อความที่นักเรียนใช้ AI เขียนได้จากความซ้ำซ้อนและความเป็นทางการที่มากเกินไป เช่น อีเมลที่มีประโยคเหมือนกันหลายฉบับว่า “This class will serve me well in my future.” ซึ่งสะท้อนถึงการใช้โมเดลภาษาโดยตรง แม้จะมีข้อกังวล แต่บทความก็ชี้ว่า AI มีข้อดี เช่น ช่วยให้คนที่ไม่มั่นใจในการเขียนสามารถสื่อสารได้อย่างมืออาชีพ และช่วยตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลในเอกสารสาธารณะ อย่างไรก็ตาม ผู้เขียนเตือนว่า ความผิดพลาดเล็ก ๆ เช่นไวยากรณ์ไม่สมบูรณ์ อาจกลายเป็นสัญลักษณ์ของความเป็นมนุษย์ และสิ่งที่ทำให้เราแตกต่างจากข้อความที่ถูกสร้างโดยเครื่องจักร คือความ “แปลก” และความรู้สึกที่แท้จริง 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สัญญาณที่บ่งบอกว่าเป็นข้อความจาก AI ➡️ การใช้คำซ้ำ ๆ เช่น delve, nuanced, intricate, underscore ➡️ โครงสร้างประโยค “It’s not X. It’s Y.” ➡️ การใช้ em dash (—) มากเกินไป ✅ ประสบการณ์จากนักวิชาการ ➡️ Tom Juzek: การแพร่ของคำบางคำเร็วผิดปกติในงานวิชาการ ➡️ Zina Ward: อีเมลนักเรียนหลายฉบับมีข้อความซ้ำกันเกินจริง ✅ ข้อดีของการใช้ AI ➡️ ช่วยให้คนที่ไม่มั่นใจในการเขียนสื่อสารได้ดีขึ้น ➡️ ใช้ตรวจสอบความถูกต้องในเอกสารสาธารณะ ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ การใช้ AI มากเกินไปทำให้ภาษาถูกทำให้เป็นมาตรฐานจนขาดความเป็นธรรมชาติ ⛔ ความผิดพลาดเล็ก ๆ เช่นไวยากรณ์ผิด อาจกลายเป็นสัญลักษณ์ของความเป็นมนุษย์ ⛔ หากไม่ระบุการใช้ AI อาจกระทบความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/12/06/opinion-how-can-you-tell-if-somethings-been-written-by-chatgpt-lets-delve

🖼️ "Immich – ทางเลือกใหม่ในการ Self-hosted Photo Management" Michael Stapelberg เผชิญปัญหาเมื่อเครื่องมือ gphotos-sync หยุดทำงานหลัง Google จำกัด OAuth scopes ในปี 2025 ทำให้เขาต้องหาทางเลือกใหม่สำหรับการจัดการรูปภาพส่วนตัว สุดท้ายเลือกใช้ Immich ซึ่งเป็นแอป self-hosted ที่สามารถทำงานได้รวดเร็วและมีฟีเจอร์ครบถ้วน โดยติดตั้งบน Ryzen 7 Mini PC (ASRock DeskMini X600) ที่ใช้พลังงานต่ำแต่ทรงพลัง เขาใช้ Proxmox เพื่อสร้าง VM สำหรับ Immich โดยติดตั้ง NixOS แบบ declarative และเปิดใช้งาน Immich ผ่าน Tailscale VPN แทนการเปิด firewall ตรง ๆ ทำให้สามารถเข้าถึงเซิร์ฟเวอร์ได้อย่างปลอดภัยจากทุกอุปกรณ์ผ่าน MagicDNS และ TLS ของ Tailscale ในขั้นตอนการนำเข้ารูปภาพ เขาพบว่าเครื่องมือ immich-cli มีปัญหา timeout เนื่องจาก background jobs เช่น thumbnail creation และ face detection ทำงานพร้อมกัน จึงเปลี่ยนไปใช้ immich-go ซึ่งสามารถจัดการ Google Takeout archives ได้ดีกว่า โดยหยุด background jobs ชั่วคราวและอ่าน metadata JSON ได้ครบถ้วน นอกจากนี้ เขายังติดตั้งแอป Immich บน iPhone เพื่อเปิดใช้งาน automatic backup ของรูปใหม่ พร้อมตั้งค่า systemd timer + rsync เพื่อทำ 3-2-1 backup scheme ของข้อมูลทั้งหมดใน /var/lib/immich แม้ Immich ยังไม่มีฟีเจอร์แก้ไขภาพในตัว แต่เขาใช้ GIMP สำหรับงานนั้น และยังอัปโหลดบางรูปไป Google Photos เมื่อจำเป็นต้องแชร์กับผู้อื่น 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การติดตั้งและโครงสร้างระบบ ➡️ ใช้ Ryzen 7 Mini PC + Proxmox VM + NixOS ➡️ Immich เปิดใช้งานผ่าน Tailscale VPN เพื่อความปลอดภัย ✅ การนำเข้ารูปภาพ ➡️ immich-cli มีปัญหา timeout จาก background jobs ➡️ immich-go จัดการ Google Takeout archives ได้ดีกว่า ✅ การใช้งานจริง ➡️ แอป Immich บน iPhone รองรับ auto backup ➡️ ใช้ rsync + systemd timer ทำ 3-2-1 backup scheme ➡️ ใช้ GIMP สำหรับแก้ไขภาพ และ Google Photos สำหรับแชร์บางส่วน ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ Immich ยังไม่มีฟีเจอร์แก้ไขภาพในตัว ⛔ การตั้งค่า auto backup บน iPhone อาจซับซ้อน ⛔ การอัปโหลดครั้งแรกอาจล้มเหลวหากไม่ใช้เครื่องมือที่เหมาะสม https://michael.stapelberg.ch/posts/2025-11-29-self-hosting-photos-with-immich/

📡 "UniFi เปิดตัว U5G Max และไลน์อัป 5G รุ่นใหม่" Ubiquiti ได้เปิดตัว UniFi 5G รุ่นใหม่ที่มาพร้อมกับ U5G Max และอุปกรณ์ในตระกูล 5G ที่ออกแบบมาเพื่อการเชื่อมต่อที่ง่ายและมีประสิทธิภาพสูง จุดเด่นคือการ ติดตั้งที่ง่ายดาย (effortless setup) ความเร็วระดับ ultra fast speeds และตัวเลือกสำหรับการใช้งานกลางแจ้งที่ทนทาน (rugged outdoor options) อุปกรณ์ในไลน์อัปใหม่นี้ยังมาพร้อมกับ การผสานเข้ากับระบบ UniFi อย่างสมบูรณ์ ทำให้ผู้ใช้สามารถจัดการเครือข่ายได้จากแพลตฟอร์มเดียว ไม่ว่าจะเป็นการควบคุม Wi-Fi, LAN หรือ 5G ทั้งหมดใน ecosystem เดียวกัน ซึ่งช่วยเพิ่มความสะดวกและลดความซับซ้อนในการดูแลระบบเครือข่าย นอกจากนี้ UniFi 5G ยังถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่บ้านพักอาศัย ธุรกิจขนาดเล็ก ไปจนถึงองค์กรที่ต้องการโครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายที่มีความเสถียรและปลอดภัย โดยมีตัวเลือกอุปกรณ์ที่เหมาะกับการใช้งานทั้งในร่มและกลางแจ้ง การเปิดตัวครั้งนี้สะท้อนให้เห็นถึงความตั้งใจของ Ubiquiti ที่จะขยาย ecosystem ของ UniFi ให้ครอบคลุมทุกการเชื่อมต่อ ตั้งแต่ Wi-Fi, wired network ไปจนถึง 5G เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่ครบวงจรและตอบโจทย์ผู้ใช้ในยุคดิจิทัล 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ จุดเด่นของ UniFi 5G ➡️ ติดตั้งง่าย (effortless setup) ➡️ ความเร็วสูงระดับ ultra fast speeds ➡️ ตัวเลือกกลางแจ้งที่ทนทาน (rugged outdoor options) ✅ การผสานเข้ากับระบบ UniFi ➡️ จัดการ Wi-Fi, LAN และ 5G จากแพลตฟอร์มเดียว ➡️ ลดความซับซ้อนในการดูแลระบบเครือข่าย ✅ การใช้งานที่หลากหลาย ➡️ รองรับทั้งบ้านพักอาศัย ธุรกิจ และองค์กร ➡️ มีอุปกรณ์สำหรับทั้งในร่มและกลางแจ้ง ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ การใช้งาน 5G อาจมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าการเชื่อมต่อทั่วไป ⛔ ความครอบคลุมสัญญาณขึ้นอยู่กับพื้นที่และผู้ให้บริการ https://blog.ui.com/article/introducing-unifi-5g

👥 "ปัญหาทางเทคนิคส่วนใหญ่ จริง ๆ แล้วคือปัญหาคน" บทความนี้เล่าประสบการณ์จากผู้เขียนที่เคยทำงานในบริษัทที่มี technical debt มหาศาล — โค้ดหลายล้านบรรทัด ไม่มี unit tests และใช้ framework ที่ล้าสมัย ปัญหาที่ดูเหมือนเป็นเรื่องเทคนิคจริง ๆ แล้วกลับมีรากเหง้ามาจาก การจัดการคนและวัฒนธรรมองค์กร มากกว่าตัวเทคโนโลยีเอง ผู้เขียนชี้ให้เห็นว่า การแก้ปัญหาทางเทคนิคมักไม่สำเร็จ หากไม่มีการแก้ปัญหาความร่วมมือในทีม เช่น การสื่อสารที่ไม่ชัดเจน การขาดความรับผิดชอบร่วมกัน หรือการตัดสินใจที่ไม่โปร่งใส สิ่งเหล่านี้ทำให้โค้ดและระบบสะสมปัญหามากขึ้นเรื่อย ๆ จนกลายเป็น technical debt ที่ยากจะแก้ไข นอกจากนี้ยังกล่าวถึง ความสำคัญของการสร้างวัฒนธรรมทีมที่ดี เช่น การเปิดโอกาสให้ทุกคนมีส่วนร่วมในการแก้ปัญหา การยอมรับความผิดพลาด และการสนับสนุนให้ทีมเรียนรู้จากกันและกัน เพราะสุดท้ายแล้ว เทคโนโลยีเป็นเพียงเครื่องมือ แต่คนคือผู้ที่ทำให้ระบบเดินไปข้างหน้าได้จริง บทเรียนสำคัญคือ หากองค์กรอยากแก้ปัญหาทางเทคนิคอย่างยั่งยืน ต้องเริ่มจากการแก้ปัญหาคน — การสร้างทีมที่มีความไว้วางใจ การสื่อสารที่ดี และการจัดการที่โปร่งใส จะช่วยลด technical debt และทำให้การพัฒนาระบบมีประสิทธิภาพมากขึ้น 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สาเหตุของปัญหาทางเทคนิค ➡️ Technical debt มหาศาลจากโค้ดที่ไม่มีการทดสอบและ framework ล้าสมัย ➡️ ปัญหาคน เช่น การสื่อสารไม่ชัดเจน และการตัดสินใจที่ไม่โปร่งใส ✅ วิธีแก้ปัญหาอย่างยั่งยืน ➡️ สร้างวัฒนธรรมทีมที่ดี เปิดโอกาสให้ทุกคนมีส่วนร่วม ➡️ ยอมรับและเรียนรู้จากความผิดพลาด ➡️ ส่งเสริมความรับผิดชอบร่วมกัน ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ การแก้ปัญหาทางเทคนิคโดยไม่แก้ปัญหาคน จะทำให้ technical debt สะสมต่อไป ⛔ การขาดความไว้วางใจในทีม อาจทำให้โครงการล้มเหลวแม้มีเทคโนโลยีที่ดี https://blog.joeschrag.com/2023/11/most-technical-problems-are-really.html

👁️ "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/

🎥 "YouTube ทดลองใช้ AI ปรับแต่งวิดีโอ โดยไม่บอกผู้สร้าง" YouTube ถูกจับตามองหลังจากมีการค้นพบว่าแพลตฟอร์มได้ทดลองใช้ AI เพื่อปรับแต่งวิดีโอของครีเอเตอร์บางรายโดยไม่แจ้งล่วงหน้า สอง YouTuber ชื่อดัง Rick Beato และ Rhett Shull สังเกตว่ามีการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในวิดีโอ เช่น ผิวที่เรียบขึ้น เสื้อผ้าที่ดูคมชัดขึ้น หรือแม้กระทั่งรูปร่างหูที่เปลี่ยนไป ทำให้ผู้ชมบางคนรู้สึกว่าเนื้อหาดู “ไม่เป็นธรรมชาติ” YouTube ยอมรับว่ากำลังทำการทดลองแบบจำกัด โดยใช้ machine learning เพื่อปรับปรุงความคมชัด ลด noise และทำให้ภาพดูชัดเจนขึ้น คล้ายกับสิ่งที่สมาร์ทโฟนสมัยใหม่ทำเวลาถ่ายภาพ แต่คำอธิบายนี้ถูกวิจารณ์ว่าเป็นการใช้ถ้อยคำที่ทำให้เข้าใจผิด เพราะจริง ๆ แล้ว machine learning ก็ถือเป็น AI เช่นกัน นักวิชาการด้านข้อมูลและสื่อเตือนว่า การแก้ไขวิดีโอโดยไม่บอกผู้สร้างหรือผู้ชม อาจทำให้เกิด ปัญหาความน่าเชื่อถือและความโปร่งใส เนื่องจากผู้ใช้ไม่สามารถรู้ได้ว่าเนื้อหาที่เห็นผ่าน YouTube ถูกปรับแต่งไปมากน้อยแค่ไหน ซึ่งต่างจากฟิลเตอร์หรือเอฟเฟกต์ที่ผู้สร้างเลือกใช้เองอย่างชัดเจน แม้บางครีเอเตอร์อย่าง Rick Beato จะยังคงมองว่า YouTube เป็นแพลตฟอร์มที่เปลี่ยนชีวิตและมีคุณค่า แต่หลายฝ่ายกังวลว่าการทดลองเช่นนี้อาจเป็น จุดเริ่มต้นของการบิดเบือนสื่อดิจิทัล ที่ผู้ใช้ไม่สามารถควบคุมได้ และอาจกระทบต่อความเชื่อมั่นในแพลตฟอร์มระยะยาว 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สิ่งที่เกิดขึ้น ➡️ YouTube ใช้ AI ปรับแต่งวิดีโอโดยไม่แจ้งผู้สร้าง ➡️ การเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย เช่น ผิวเรียบ เสื้อคมชัด หูเปลี่ยนรูป ✅ คำอธิบายจาก YouTube ➡️ ระบุว่าเป็นการทดลองจำกัดเพื่อปรับปรุงความคมชัด ➡️ เปรียบเทียบกับการประมวลผลภาพในสมาร์ทโฟน ‼️ ความเสี่ยงและข้อกังวล ⛔ อาจกระทบความน่าเชื่อถือและความโปร่งใสของแพลตฟอร์ม ⛔ ผู้สร้างและผู้ชมไม่สามารถควบคุมการปรับแต่งได้ ⛔ เสี่ยงต่อการบิดเบือนสื่อดิจิทัลในอนาคต https://www.ynetnews.com/tech-and-digital/article/bj1qbwcklg

🎤 "NanoKVM พบไมโครโฟนซ่อน – ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่ไม่ถูกเปิดเผย" NanoKVM อุปกรณ์ KVM switch ขนาดเล็กจากบริษัทจีน Sipeed ถูกออกแบบมาเพื่อให้ผู้ใช้สามารถควบคุมคอมพิวเตอร์ระยะไกลผ่านเว็บเบราว์เซอร์ได้ โดยมีฟังก์ชันครบทั้งการจำลองคีย์บอร์ด เมาส์ และแม้แต่การเข้าถึง BIOS อย่างไรก็ตาม นักวิจัยด้านความปลอดภัยได้ค้นพบว่าอุปกรณ์นี้มี ไมโครโฟนขนาดเล็กซ่อนอยู่ภายใน ซึ่งไม่ถูกระบุไว้ในเอกสารทางการ การตรวจสอบพบว่าไมโครโฟนนี้สามารถใช้งานได้ทันทีผ่านเครื่องมือที่ติดตั้งมาแล้ว เช่น amixer และ arecord ทำให้ผู้ไม่หวังดีสามารถบันทึกเสียงหรือแม้แต่สตรีมเสียงแบบเรียลไทม์ได้ หากเข้าถึงอุปกรณ์ผ่าน SSH โดยเฉพาะเมื่ออุปกรณ์เคยถูกส่งมาพร้อมรหัสผ่านเริ่มต้นที่ไม่เปลี่ยนแปลง ซึ่งถือเป็นช่องโหว่ร้ายแรง นอกจากไมโครโฟนแล้ว NanoKVM ยังมีปัญหาด้านความปลอดภัยอื่น ๆ เช่น การใช้ คีย์เข้ารหัสที่ hardcoded เหมือนกันทุกเครื่อง, การสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ในจีน, การไม่มีการตรวจสอบความสมบูรณ์ของซอฟต์แวร์อัปเดต และการติดตั้งเครื่องมือที่ใช้สำหรับเจาะระบบอย่าง tcpdump และ aircrack ไว้ในเฟิร์มแวร์ ทำให้เสี่ยงต่อการถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด แม้ผู้ผลิตจะพยายามแก้ไขบางส่วน เช่น การยกเลิกการใช้รหัสผ่านเริ่มต้น แต่ปัญหาหลักยังคงอยู่ และการมีไมโครโฟนซ่อนโดยไม่แจ้งผู้ใช้ถือเป็นประเด็นที่สร้างความกังวลอย่างมาก นักวิจัยแนะนำว่าผู้ใช้ควรพิจารณา แฟลชระบบปฏิบัติการใหม่ที่ปลอดภัยกว่า หรือแม้แต่ถอดไมโครโฟนออกทางกายภาพ หากต้องการใช้งานต่อ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ฟังก์ชันของ NanoKVM ➡️ ควบคุมคอมพิวเตอร์ระยะไกลผ่านเว็บเบราว์เซอร์ ➡️ จำลองคีย์บอร์ด เมาส์ และเข้าถึง BIOS ได้ ➡️ ราคาถูกกว่า PiKVM หลายเท่า ✅ สิ่งที่ค้นพบเพิ่มเติม ➡️ มีไมโครโฟนซ่อนอยู่ภายใน สามารถบันทึกเสียงได้ ➡️ ติดตั้งเครื่องมือเจาะระบบเช่น tcpdump และ aircrack ‼️ ความเสี่ยงด้านความปลอดภัย ⛔ ใช้รหัสผ่านเริ่มต้นและคีย์เข้ารหัสที่เหมือนกันทุกเครื่อง ⛔ ไม่มีการตรวจสอบความสมบูรณ์ของซอฟต์แวร์อัปเดต ⛔ สื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์ในจีนและเก็บคีย์ยืนยันแบบ plain text https://telefoncek.si/2025/02/2025-02-10-hidden-microphone-on-nanokvm/

🌡️ "วิธีใช้กล้อง Thermal ในบ้านและโรงรถ" กล้อง Thermal หรือกล้องอินฟราเรด ไม่ได้มีไว้ใช้เฉพาะงานวิศวกรรมหรือทหารเท่านั้น แต่ยังเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในบ้านและโรงรถอย่างมาก เพราะสามารถตรวจจับความแตกต่างของอุณหภูมิได้ ทำให้เรามองเห็นสิ่งที่ตาเปล่าไม่สามารถเห็นได้ เช่น น้ำรั่ว พลังงานรั่วไหล หรือแม้แต่สัตว์รบกวนที่ซ่อนอยู่ในผนัง หนึ่งในประโยชน์หลักคือการ ตรวจจับน้ำรั่ว ซึ่งมักจะไม่แสดงอาการจนกว่าจะสายเกินไป กล้อง Thermal สามารถแสดงจุดที่มีความร้อนหรือความเย็นผิดปกติ ทำให้เรารู้ตำแหน่งที่น้ำซึมอยู่ได้เร็วขึ้น อีกทั้งยังช่วยตรวจสอบ การรั่วไหลของพลังงาน เช่น ช่องว่างตามหน้าต่างหรือประตู ที่ทำให้ค่าไฟสูงขึ้นโดยไม่รู้ตัว ในโรงรถ กล้อง Thermal ยังช่วยตรวจสอบ ระบบเบรกและเครื่องยนต์ ได้ เช่น หากเบรกบางล้อร้อนผิดปกติ อาจหมายถึงการสึกหรอไม่เท่ากัน หรือหากเครื่องยนต์มี กระบอกสูบทำงานผิดพลาด (misfiring cylinder) ก็จะเห็นเป็นจุดเย็นท่ามกลางความร้อนของเครื่องยนต์ นอกจากนี้ยังใช้ตรวจสอบ ระบบไฟฟ้า เพื่อหาจุดเสี่ยงไฟไหม้จากสายไฟที่ร้อนผิดปกติได้ด้วย สุดท้าย กล้อง Thermal ยังมีประโยชน์ในงานทั่วไป เช่น ตรวจสอบ ฉนวนกันความร้อน, ระบบ HVAC, สุขภาพต้นไม้ในบ้าน, หรือแม้แต่การหาตำแหน่งท่อในระบบ septic tank โดยไม่ต้องขุดค้นสุ่ม ทำให้เป็นเครื่องมือที่คุ้มค่าและช่วยประหยัดทั้งเวลาและค่าใช้จ่าย 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การใช้งานในบ้าน ➡️ ตรวจจับน้ำรั่วและความชื้น ➡️ ตรวจสอบการรั่วไหลของพลังงานและฉนวนกันความร้อน ➡️ ตรวจสอบการทำงานของระบบ HVAC ✅ การใช้งานในโรงรถ ➡️ ตรวจสอบความร้อนของเบรกและเครื่องยนต์ ➡️ ตรวจสอบกระบอกสูบที่ทำงานผิดพลาด ➡️ ตรวจสอบระบบไฟฟ้าเพื่อป้องกันไฟไหม้ ✅ การใช้งานทั่วไป ➡️ ตรวจสอบสุขภาพต้นไม้และพืช ➡️ หาตำแหน่งท่อในระบบ septic tank ➡️ ใช้ในการตรวจสอบบ้านก่อนซื้อหรือเช่า ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ กล้อง Thermal ไม่สามารถ “มองทะลุผนัง” ได้จริง เพียงแค่แสดงความต่างอุณหภูมิ ⛔ ผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อม เช่น อุณหภูมิภายนอกและการเก็บฉนวน ⛔ ไม่ควรใช้แทนการตรวจสอบโดยผู้เชี่ยวชาญในกรณีที่พบความผิดปกติร้ายแรง https://www.slashgear.com/2037763/thermal-camera-uses-home-garage/

📺 "5 ฟีเจอร์สำคัญที่ Smart TV รุ่นใหม่ต้องมี" Smart TV กลายเป็นอุปกรณ์หลักในบ้านยุคดิจิทัล แต่การเลือกซื้อไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะตลาดเต็มไปด้วยคำย่ออย่าง OLED, QLED, Mini-LED และระบบปฏิบัติการที่หลากหลาย บทความนี้แนะนำ 5 ฟีเจอร์ที่ควรพิจารณาก่อนตัดสินใจซื้อ เพื่อให้การลงทุนคุ้มค่าและใช้งานได้ยาวนาน 1️⃣ ระบบปฏิบัติการ (OS) ที่ใช้งานง่าย เช่น Google TV ที่โดดเด่นด้วยการค้นหาเนื้อหาที่สะดวก การเชื่อมต่อกับ Android ecosystem และการสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้หลายคน ทำให้การใช้งานเหมาะกับครอบครัวที่มีหลายความชอบในการดูคอนเทนต์ 2️⃣ คุณภาพภาพขั้นสูง ไม่ใช่แค่ 4K แต่ต้องเลือกแผงจอที่เหมาะสม เช่น OLED ที่ให้สีดำสนิทและคอนทราสต์สูง หรือ Mini-LED ที่เหมาะกับห้องที่มีแสงมาก พร้อมรองรับ HDR มาตรฐานใหม่อย่าง Dolby Vision และ HDR10+ เพื่อให้ภาพสมจริงยิ่งขึ้น 3️⃣ พลังประมวลผลและรีเฟรชเรตสูง ปัจจุบันทีวีรองรับถึง 120Hz หรือ 144Hz ซึ่งจำเป็นสำหรับคอนเทนต์ที่เคลื่อนไหวเร็ว เช่น กีฬาและเกม พร้อมฟีเจอร์ AI Upscaling ที่ช่วยปรับภาพให้คมชัดแม้ต้นฉบับไม่ใช่ความละเอียดสูง 4️⃣ ระบบเสียงล้ำสมัย เช่น Dolby Atmos, Samsung OTS หรือ LG AI Sound Pro ที่ทำให้เสียงสมจริงรอบทิศทาง และต้องมีพอร์ต HDMI eARC สำหรับการเชื่อมต่อกับระบบเสียงภายนอกแบบไม่บีบอัด 5️⃣ การเชื่อมต่อกับ Smart Home และ AI Integration ที่ช่วยให้ทีวีเป็นศูนย์กลางควบคุมอุปกรณ์ในบ้าน เช่น ไฟ กล้อง หรือเครื่องใช้ไฟฟ้า พร้อมฟีเจอร์ AI ที่ช่วยปรับภาพ เสียง และแม้แต่แปลซับไตเติลอัตโนมัติ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ฟีเจอร์ที่ควรมีใน Smart TV ➡️ ระบบปฏิบัติการใช้งานง่าย เช่น Google TV ➡️ จอ OLED หรือ Mini-LED รองรับ HDR มาตรฐานใหม่ ➡️ รีเฟรชเรตสูง 120–144Hz พร้อม AI Upscaling ➡️ ระบบเสียง Dolby Atmos, OTS, AI Sound Pro + HDMI eARC ➡️ Smart Home และ AI Integration ‼️ ข้อควรระวังในการเลือกซื้อ ⛔ ทีวีที่มี OS ช้า หรือ UI ซับซ้อน อาจทำให้ประสบการณ์ใช้งานแย่ ⛔ OLED ไม่เหมาะกับห้องที่มีแสงจ้า ควรเลือก Mini-LED แทน ⛔ Processor ที่อ่อนเกินไปอาจทำให้ภาพกระตุกและเสียงไม่สมจริง https://www.slashgear.com/2043223/dont-buy-new-smart-tv-without-these-features/

🔌 "USB Port หนึ่งช่อง รองรับได้กี่อุปกรณ์กันแน่?" หลายคนที่ใช้โน้ตบุ๊กซึ่งมีพอร์ต USB จำกัด อาจสงสัยว่า การต่ออุปกรณ์หลายอย่างผ่าน Hub จะทำให้พอร์ตทำงานหนักเกินไปหรือไม่ ความจริงแล้ว USB ถูกออกแบบมาให้รองรับอุปกรณ์จำนวนมากกว่าที่เราคิด โดยในเชิงทฤษฎี USB รุ่นเก่าสามารถรองรับได้ถึง 127 อุปกรณ์ และในมาตรฐานใหม่อย่าง USB 3.0 ขึ้นไป สามารถรองรับได้สูงสุด 255 อุปกรณ์ อย่างไรก็ตาม การใช้งานจริงไม่สามารถไปถึงตัวเลขนั้นได้ เนื่องจากต้องใช้การ daisy-chain hub หลายชั้น ซึ่งมีข้อจำกัดด้าน topology ของ USB ที่กำหนดให้มีได้ไม่เกิน 7 ชั้น อีกทั้ง hub แต่ละตัวก็มีจำนวนพอร์ตจำกัด และยังนับรวมเป็นอุปกรณ์หนึ่งด้วย ทำให้จำนวนจริงที่ใช้งานได้ต่ำกว่ามาก นอกจากนี้ ผู้ผลิตเมนบอร์ดมักตั้งข้อจำกัดเองเพื่อป้องกันปัญหาที่อาจเกิดขึ้น เช่น การเชื่อมต่ออุปกรณ์จำนวนมากเกินไปจนระบบไม่เสถียร หรือการใช้พลังงานเกินกำลังของ power supply ซึ่งถือเป็น bottleneck สำคัญ เพราะการจ่ายไฟให้กับอุปกรณ์จำนวนมากพร้อมกันเกินขีดจำกัดอาจทำให้ระบบล่มได้ ดังนั้น แม้ว่าในเชิงทฤษฎี USB จะรองรับอุปกรณ์ได้หลายร้อย แต่ในโลกจริง ข้อจำกัดด้านพลังงานและการออกแบบระบบ ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปควรใช้เพียงอุปกรณ์ที่จำเป็น และเลือก hub ที่มีคุณภาพ เพื่อให้การเชื่อมต่อเสถียรและปลอดภัยที่สุด 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ขีดจำกัดเชิงทฤษฎีของ USB ➡️ USB รุ่นเก่า: รองรับสูงสุด 127 อุปกรณ์ ➡️ USB 3.0+: รองรับสูงสุด 255 อุปกรณ์ ✅ ข้อจำกัดทางเทคนิค ➡️ Daisy-chain hub ได้ไม่เกิน 7 ชั้น ➡️ Hub แต่ละตัวนับเป็นอุปกรณ์หนึ่ง ‼️ ข้อควรระวังในการใช้งานจริง ⛔ ผู้ผลิตเมนบอร์ดมักตั้งข้อจำกัดเองเพื่อป้องกันปัญหา ⛔ การใช้พลังงานเกินกำลัง power supply อาจทำให้ระบบล่ม https://www.slashgear.com/2041880/how-many-devices-one-usb-port/

📦 "PeaZip 10.8 ปรับปรุงระบบ Preview ไฟล์ใน Archive พร้อมธีมใหม่และฟีเจอร์วิเคราะห์ไฟล์" PeaZip 10.8 ได้เปิดตัวแล้วในฐานะโปรแกรมจัดการไฟล์บีบอัดแบบโอเพนซอร์สที่รองรับหลายแพลตฟอร์ม จุดเด่นของเวอร์ชันนี้คือการ ปรับปรุงระบบ Preview ภายในไฟล์บีบอัด ทำให้ผู้ใช้สามารถดูข้อมูลภายใน archive ได้สะดวกและแม่นยำมากขึ้น โดยไม่จำเป็นต้องแตกไฟล์ออกมาก่อน นอกจากนี้ยังมีการเพิ่ม ธีมใหม่แบบปรับแต่งได้ เพื่อให้ผู้ใช้สามารถเลือกโทนสีและรูปแบบที่เหมาะกับการใช้งานของตนเอง รวมถึงการเพิ่มระบบ วิเคราะห์ “magic bytes” ของ header ซึ่งช่วยให้โปรแกรมสามารถตรวจสอบชนิดไฟล์ได้แม่นยำขึ้นเมื่อเปิด archive ที่มีหลายรูปแบบ PeaZip ยังคงใช้พื้นฐานจากเครื่องมือบีบอัดชื่อดังอย่าง 7-Zip/p7zip, Zstandard และ FreeArc ทำให้รองรับไฟล์หลากหลายประเภท ทั้ง ZIP, RAR, TAR, GZ และอื่น ๆ อีกมากมาย โดยยังคงรักษาจุดแข็งเรื่องความเร็วและความปลอดภัยในการจัดการไฟล์ การอัปเดตครั้งนี้สะท้อนให้เห็นว่า PeaZip ไม่ได้หยุดพัฒนา แต่ยังคงมุ่งเน้นการเพิ่มประสบการณ์ผู้ใช้ ทั้งด้านความสะดวก ความสวยงาม และความแม่นยำในการจัดการไฟล์บีบอัด ซึ่งถือเป็นอีกหนึ่งทางเลือกที่ดีสำหรับผู้ใช้ Linux และแพลตฟอร์มอื่น ๆ ที่ต้องการเครื่องมือฟรีและโอเพนซอร์ส 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ฟีเจอร์ใหม่ใน PeaZip 10.8 ➡️ ปรับปรุงระบบ Preview ภายใน archive ให้ใช้งานง่ายขึ้น ➡️ เพิ่มธีมใหม่ที่ปรับแต่งได้ตามความชอบ ➡️ วิเคราะห์ header ด้วย “magic bytes” เพื่อระบุชนิดไฟล์แม่นยำ ✅ จุดแข็งของโปรแกรม ➡️ ใช้พื้นฐานจาก 7-Zip, Zstandard, FreeArc รองรับไฟล์หลากหลาย ➡️ ฟรีและโอเพนซอร์ส ใช้งานได้หลายแพลตฟอร์ม ‼️ ข้อควรระวังในการใช้งาน ⛔ การรองรับไฟล์บางชนิดอาจขึ้นอยู่กับ library ภายนอก ⛔ ผู้ใช้ที่ไม่คุ้นเคยกับการตั้งค่าอาจต้องใช้เวลาเรียนรู้ก่อนใช้งานเต็มประสิทธิภาพ https://9to5linux.com/peazip-10-8-open-source-archive-manager-overhauls-previewing-inside-archives

📊 "Proton Sheets – สเปรดชีตเข้ารหัส ปลอดภัย ใช้ง่าย เป็นทางเลือกแทน Google Docs" Proton บริษัทจากสวิตเซอร์แลนด์ที่เน้นเรื่องความเป็นส่วนตัว ได้เปิดตัว Proton Sheets ซึ่งเป็นเครื่องมือสเปรดชีตออนไลน์ที่เข้ารหัสแบบ end-to-end ทำงานบน Proton Drive จุดเด่นคือ Proton ไม่สามารถเห็นข้อมูลของผู้ใช้ และผู้ใช้สามารถควบคุมการแชร์ได้เองทั้งหมด นี่ถือเป็นก้าวสำคัญที่ทำให้ Proton มีชุดเครื่องมือครบทั้งอีเมล ปฏิทิน เอกสาร และสเปรดชีต Proton Sheets มาพร้อมฟีเจอร์ที่ผู้ใช้คุ้นเคย เช่น การทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ การรองรับสูตรคำนวณ การนำเข้าและส่งออกไฟล์ CSV/XLS และระบบควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงที่แข็งแรง อีกทั้งยังสามารถใช้งานได้บนหลายอุปกรณ์ ทำให้ผู้ใช้เข้าถึงข้อมูลได้อย่างปลอดภัยทุกที่ทุกเวลา สิ่งที่น่าสนใจคือ Proton Sheets มีการออกแบบที่ใส่ใจผู้ใช้ เช่น การแจ้งเตือนเมื่อหน้าต่างเบราว์เซอร์เล็กเกินไป เพื่อป้องกันการทำงานผิดพลาด แม้บางครั้งอาจสร้างความรำคาญ แต่ก็สะท้อนถึงความตั้งใจในการดูแลประสบการณ์ผู้ใช้ให้ดีที่สุด เมื่อรวมกับบริการอื่น ๆ เช่น Proton Mail, Proton Calendar, Proton Pass และ Proton VPN ทำให้ Proton Ecosystem กลายเป็นทางเลือกที่จริงจังสำหรับผู้ที่ต้องการหลีกเลี่ยง Big Tech และมองหาชุดเครื่องมือที่ให้ความสำคัญกับความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ จุดเด่นของ Proton Sheets ➡️ เข้ารหัส end-to-end ปลอดภัย Proton ไม่สามารถเห็นข้อมูล ➡️ รองรับการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ และสูตรคำนวณ ➡️ นำเข้า/ส่งออก CSV และ XLS ได้สะดวก ✅ Ecosystem ของ Proton ➡️ ครบทั้ง Mail, Calendar, Drive, Docs, Sheets ➡️ เสริมด้วย Proton Pass และ Proton VPN ‼️ ข้อควรระวังในการใช้งาน ⛔ การแจ้งเตือนหน้าต่างเบราว์เซอร์เล็กเกินไป อาจสร้างความรำคาญ ⛔ ฟีเจอร์บางอย่างยังอยู่ในช่วงทยอยเปิดให้ผู้ใช้ อาจยังไม่ครบทุกบัญชี https://itsfoss.com/news/proton-sheets/

🖥️ "9 เครื่องมือ GUI สำหรับค้นหาไฟล์บน Linux ที่ใช้ง่าย ไม่ต้องพึ่ง Terminal" การค้นหาไฟล์บน Linux เคยเป็นเรื่องยุ่งยากสำหรับผู้ใช้ที่ไม่ถนัดคำสั่ง CLI อย่าง find, grep หรือ locate แต่ปัจจุบันมีเครื่องมือ GUI ที่ช่วยให้การค้นหาง่ายขึ้นมาก โดยบทความนี้ได้รวบรวม 9 โปรแกรมเด่น เช่น FSearch, DocFetcher, Recoll, Catfish และอีกหลายตัว ที่ตอบโจทย์ทั้งผู้ใช้ทั่วไปและผู้ใช้ระดับ power user FSearch เป็นเครื่องมือที่เบาและเร็วมาก คล้ายกับ Everything บน Windows เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการผลลัพธ์ทันทีโดยไม่ต้องตั้งค่าเยอะ ส่วน DocFetcher และ Recoll เน้นการค้นหาแบบ full-text search ที่สามารถเจาะลึกเนื้อหาในเอกสารได้ เหมาะสำหรับผู้ที่ทำงานกับไฟล์เอกสารจำนวนมาก นอกจากนี้ยังมี ANGRYsearch และ CoreHunt ที่เน้นความเร็วและความเรียบง่าย ใช้งานได้ทันทีโดยไม่ต้องติดตั้งซับซ้อน ขณะที่ Snoop และ Clapgrep ถือเป็นเครื่องมือรุ่นใหม่ที่ผสานการค้นหาข้อมูลไฟล์กับบุ๊คมาร์กหรืออีเมล และยังมี UI ที่ทันสมัยสวยงาม เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการความครบเครื่อง สุดท้าย KFind และ Catfish ยังคงเป็นตัวเลือกที่เชื่อถือได้ โดยเฉพาะผู้ใช้ KDE และ XFCE ที่มักมีเครื่องมือเหล่านี้ติดตั้งมาแล้ว ทำให้การค้นหาไฟล์เป็นเรื่องง่ายและสะดวกขึ้นโดยไม่ต้องแตะ Terminal เลย 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ เครื่องมือค้นหาไฟล์ที่โดดเด่น ➡️ FSearch: เร็ว เบา ใช้ง่าย ➡️ DocFetcher / Recoll: เน้น full-text search สำหรับเอกสาร ➡️ Catfish / KFind: มาพร้อมกับ XFCE และ KDE ใช้งานได้ทันที ✅ เครื่องมือรุ่นใหม่ที่น่าสนใจ ➡️ Snoop: ค้นหาไฟล์ + บุ๊คมาร์ก + อีเมล ➡️ Clapgrep: UI สวยงาม ค้นหาแบบ live preview ‼️ ข้อควรระวังในการใช้งาน ⛔ เครื่องมือบางตัวต้องทำการ index ไฟล์ก่อน เช่น DocFetcher, Recoll ⛔ หากระบบไฟล์มีขนาดใหญ่มาก อาจทำให้การค้นหาช้าลงในบางโปรแกรม เช่น CoreHunt https://itsfoss.com/linux-gui-search-tools/

⚡ หลุดผลทดสอบ และรายละเอียด Intel Panther Lake “Core Ultra Series 3” ข่าวนี้เผยผลทดสอบหลุดของซีพียู Intel Panther Lake “Core Ultra Series 3” หลายรุ่น เช่น Core Ultra 7 366H, Ultra X7 358H, Ultra 7 365 และ Ultra 5 332 โดยมีทั้งสเปกและคะแนนเบื้องต้นจาก PassMark และ Geekbench ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าของ Intel ในการแข่งขันกับ AMD Ryzen AI รุ่นใหม่ อันประกอบไปด้วย: 💠 Core Ultra 7 366H: 16 คอร์, L3 cache 18MB, L2 cache 12MB, ความเร็วบูสต์ ~5.0 GHz 💠 Core Ultra X7 358H: 16 คอร์, ความเร็วบูสต์ 4.8 GHz, มาพร้อม iGPU Xe3 เต็ม 12 คอร์ 💠 Core Ultra 7 365: 8 คอร์, L3 12MB, L2 12MB 💠 Core Ultra 5 332: 6 คอร์, L3 12MB, L2 6MB 📊 ผลทดสอบประสิทธิภาพ 🎗️ Core Ultra 7 366H ทำคะแนนใกล้เคียงกับ Core Ultra 9 285H แม้ความเร็วต่ำกว่าเล็กน้อย 🎗️ Core Ultra X7 358H เร็วกว่ารุ่น Ultra 7 255H แม้มีคอร์น้อยกว่า 🎗️ Core Ultra 7 365 เร็วกว่าทั้ง Ryzen AI Z2 Extreme และ Ultra 5 226V 🎗️ Core Ultra 5 332 ถือเป็นรุ่นเริ่มต้นที่ช้ากว่ารุ่นอื่น ๆ อย่างเห็นได้ชัด 🎮 การทดสอบบนเครื่องเล่นพกพา มีการพบ OneXPlayer X1 i ที่ใช้ Core Ultra 5 338H (12 คอร์, 4.6 GHz) โดยผล Geekbench แสดงว่า Single-Core ต่ำกว่า Ryzen AI 9 HX 370 แต่ Multi-Core สูงกว่า แสดงให้เห็นว่า Panther Lake อาจมีศักยภาพในงานที่ใช้หลายคอร์พร้อมกัน 🌍 ความคาดหวังใน CES 2026 Intel เตรียมเปิดตัว Core Ultra Series 3 “Panther Lake” อย่างเป็นทางการในงาน CES 2026 ซึ่งจะเป็นการต่อสู้ครั้งใหญ่กับ AMD Ryzen AI รุ่นใหม่ โดยเฉพาะในตลาดโน้ตบุ๊กและเครื่องเล่นพกพาที่ต้องการทั้งประสิทธิภาพและประหยัดพลังงาน 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Intel Panther Lake หลายรุ่นถูกทดสอบบน PassMark และ Geekbench ➡️ Core Ultra 7 366H, X7 358H, 7 365, 5 332 ✅ ผลทดสอบชี้ว่ารุ่นกลางและสูงแข่งกับ Ryzen AI ได้สูสี ➡️ Ultra 7 365 เร็วกว่ารุ่น Ryzen AI Z2 Extreme ✅ OneXPlayer X1 i ใช้ Core Ultra 5 338H ➡️ Multi-Core ดีกว่า Ryzen AI 9 HX 370 แต่ Single-Core ต่ำกว่า ✅ คาดว่าจะเปิดตัว CES 2026 ➡️ เป็นการกลับมาของ Intel ในตลาดโน้ตบุ๊กและ handheld ‼️ ผลทดสอบยังเป็นเพียงตัวเลขเบื้องต้น ⛔ อาจเปลี่ยนแปลงได้เมื่อเปิดตัวจริงและมีการปรับแต่งเฟิร์มแวร์ ‼️ รุ่นเริ่มต้น Ultra 5 332 ยังช้ากว่าคู่แข่ง ⛔ อาจไม่เหมาะกับงานที่ต้องการประสิทธิภาพสูง https://wccftech.com/intel-panther-lake-cpu-benchmarks-leak-core-ultra-7-366h-x7-358h-7-365-5-332-handheld/

💻 ความทนทานของ MacBook Pro M5 ข่าวนี้เล่าถึงกรณีที่ MacBook Pro M5 ของผู้ใช้รายหนึ่งถูกลืมไว้บนหลังคารถ ก่อนจะตกลงและถูกล้อรถทับ แต่กลับเสียหายเพียงเล็กน้อย แสดงให้เห็นถึงความแข็งแรงของโครงสร้าง Unibody Aluminum ที่ Apple ใช้มานาน ผู้ใช้ Reddit รายหนึ่งเล่าว่าเขาลืมวาง MacBook Pro M5 ไว้บนหลังคารถ เมื่อขับออกไปเครื่องตกลงและถูกล้อรถทับ แต่เมื่อเก็บกลับมา พบว่าเครื่องยังทำงานได้สมบูรณ์ มีเพียงรอยขีดข่วนเล็กน้อยเท่านั้น เหตุการณ์นี้สร้างความประหลาดใจและยืนยันถึงคุณภาพวัสดุที่ Apple ใช้ 🛡️ โครงสร้าง Unibody Aluminum Apple ใช้การออกแบบ Unibody Aluminum มานานหลายปี ซึ่งช่วยให้เครื่องแข็งแรงและทนทานต่อแรงกดและแรงบิด เหตุการณ์นี้จึงเป็นตัวอย่างชัดเจนว่าโครงสร้างดังกล่าวสามารถป้องกันความเสียหายได้ดีกว่าลaptops ส่วนใหญ่ในตลาด 🔬 มุมมองจากฟิสิกส์ ผู้เชี่ยวชาญบางคนอธิบายว่า การที่เครื่องไม่แตกหักเกิดจากแรงกดที่กระจายไปทั่วพื้นที่กว้าง ทำให้แรงไม่กระจุกตัวจนทำลายโครงสร้าง อีกทั้ง MacBook ยังถูกใส่ในซองราคาถูกที่ช่วยลดแรงกระแทกเล็กน้อย 🌍 ผลสะท้อนในชุมชนออนไลน์ เหตุการณ์นี้ถูกแชร์อย่างกว้างขวางใน Reddit และสื่อเทคโนโลยี โดยหลายคนยกให้เป็น “หลักฐานภาคสนาม” ของความทนทาน MacBook และบางรายถึงกับเปรียบว่า “อาจกันกระสุนได้” เนื่องจากเคยมีกรณีที่ MacBook ช่วยชีวิตคนในเหตุกราดยิง 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ MacBook Pro M5 ถูกล้อรถทับแต่ยังใช้งานได้ ➡️ มีเพียงรอยขีดข่วนเล็กน้อย ✅ โครงสร้าง Unibody Aluminum ของ Apple ➡️ แข็งแรงและทนทานกว่า Laptops ส่วนใหญ่ ✅ แรงกดถูกกระจายออกไปทั่วพื้นที่ ➡️ ลดความเสียหายจากการทับโดยตรง ✅ ชุมชนออนไลน์ยกเป็นตัวอย่างความทนทาน ➡️ มีการเปรียบเทียบถึงความสามารถกันกระสุน ‼️ เหตุการณ์นี้เป็นข้อยกเว้น ไม่ใช่การรับประกัน ⛔ ผู้ใช้ทั่วไปไม่ควรทดสอบด้วยการทำให้เครื่องตกหรือถูกทับ ‼️ ความเสี่ยงจากการใช้งานผิดวิธี ⛔ อาจทำให้เครื่องเสียหายถาวรแม้มีโครงสร้างแข็งแรง https://wccftech.com/m5-macbook-pro-ran-over-by-car-by-sustains-minor-scratches/

🖥️ Intel เพิ่มการรองรับ Big Battlemage ข่าวนี้กล่าวถึงการที่ Intel เพิ่มการรองรับ Arc Battlemage BMG-G31 GPU ในซอฟต์แวร์ VTune Profiler ล่าสุด ซึ่งเป็นสัญญาณว่า “Big Battlemage” กำลังเข้าใกล้การเปิดตัวจริง อาจเกิดขึ้นในงาน CES 2026 ควบคู่กับซีพียู Panther Lake Intel ได้อัปเดต VTune Profiler (เวอร์ชัน 2025.7) โดยเพิ่มการรองรับ GPU รุ่น Arc Battlemage BMG-G31 และซีพียู Core Ultra 3 Panther Lake การเคลื่อนไหวนี้ถูกมองว่าเป็นสัญญาณชัดเจนว่า Big Battlemage กำลังจะเปิดตัวในเร็ว ๆ นี้ หลังจากที่มีข่าวลือมานานกว่าหนึ่งปี ⚡ สเปกที่คาดการณ์ Arc BMG-G31 คาดว่าจะมีสูงสุด 32 Xe2 Cores, หน่วยความจำ 16GB GDDR6, และบัส 256-bit ที่ให้แบนด์วิดท์ถึง 608 GB/s หากตั้งราคาในช่วง 300–400 ดอลลาร์สหรัฐ จะสามารถแข่งขันกับ NVIDIA RTX 5060 และ AMD RX 9060 ได้อย่างสูสี 🔍 ความคืบหน้าและความล่าช้า เดิมที Intel มีแผนเปิดตัวรุ่น Arc B770 เร็วกว่านี้ แต่ถูกเลื่อนออกไปหลายครั้ง จนถึงปลายปี 2025 จึงยังไม่มีการเปิดเผยอย่างเป็นทางการ การเพิ่มการรองรับใน VTune จึงถูกตีความว่าเป็นการเตรียมพร้อมสำหรับการเปิดตัวในงาน CES 2026 🌍 ผลกระทบต่อการแข่งขันตลาด GPU หาก Big Battlemage เปิดตัวจริงในช่วงต้นปีหน้า จะเป็นการกลับมาท้าทาย NVIDIA และ AMD อีกครั้ง โดยเฉพาะในตลาดระดับกลางที่มีการแข่งขันสูง และอาจช่วยให้ Intel ขยายส่วนแบ่งตลาด GPU ได้มากขึ้น 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Intel เพิ่มการรองรับ Arc BMG-G31 ใน VTune Profiler ➡️ สัญญาณว่า Big Battlemage ใกล้เปิดตัว ✅ สเปกที่คาดการณ์ของ BMG-G31 ➡️ 32 Xe2 Cores, 16GB GDDR6, 256-bit bus, 608 GB/s ✅ ราคาที่คาดว่าจะอยู่ราว 300–400 ดอลลาร์ ➡️ แข่งขันกับ RTX 5060 และ RX 9060 ✅ คาดว่าจะเปิดตัว CES 2026 ➡️ พร้อมกับซีพียู Panther Lake ‼️ การเลื่อนเปิดตัวหลายครั้งในปี 2025 ⛔ ทำให้ตลาดยังไม่มั่นใจในแผน GPU ของ Intel ‼️ การแข่งขันกับ NVIDIA และ AMD ยังเข้มข้น ⛔ Intel ต้องพิสูจน์ความเสถียรและประสิทธิภาพจริง https://wccftech.com/intel-arc-battlemage-bmg-g31-gpu-brand-new-support-big-battlemage-finally-ready/

⚡ ผลเทส Ryzen 7 9850X3D โผล่บน Geekbench ข่าวนี้เล่าถึงการปรากฏตัวของ AMD Ryzen 7 9850X3D บน Geekbench โดยมีความเร็วบูสต์สูงสุดถึง 5.6 GHz แต่ผลทดสอบกลับออกมา “แรงกว่าเล็กน้อยใน Single-Core” และ “ช้ากว่าเล็กน้อยใน Multi-Core” เมื่อเทียบกับรุ่นพี่ Ryzen 7 9800X3D ชิปใหม่จาก AMD ถูกพบในฐานข้อมูล Geekbench โดยติดตั้งบนเมนบอร์ด Colorful CVN B850M Gaming Frozen V14A พร้อม RAM DDR5-4800 ขนาด 32GB ผลทดสอบแสดงให้เห็นว่า Ryzen 7 9850X3D ทำคะแนน 3,439 (Single-Core) และ 17,530 (Multi-Core) ซึ่งใกล้เคียงกับรุ่น 9800X3D แต่ไม่ได้ทิ้งห่างมากนัก 📊 เปรียบเทียบกับ Ryzen 7 9800X3D แม้ความเร็วบูสต์เพิ่มขึ้นจาก 5.2 GHz → 5.6 GHz (ประมาณ 8%) แต่ผลลัพธ์จริงกลับเร็วขึ้นเพียง 3% ใน Single-Core และช้ากว่าใน Multi-Core เล็กน้อย สาเหตุคาดว่าเกิดจาก RAM ที่ช้าและเฟิร์มแวร์ยังไม่สมบูรณ์ ซึ่งอาจทำให้ประสิทธิภาพจริงเมื่อวางขายสูงกว่าที่เห็นในตอนนี้ 🔥 จุดเด่นและข้อสังเกต Ryzen 7 9850X3D ยังคงใช้สถาปัตยกรรม Zen 5 และมี 8 คอร์เหมือนรุ่นก่อนหน้า แต่การเพิ่มความเร็วบูสต์ทำให้เหมาะกับงานที่เน้น Single-Core เช่น เกมบางประเภท อย่างไรก็ตาม หากต้องการประสิทธิภาพ Multi-Core ที่สูงกว่า ผู้ใช้บางส่วนอาจยังเลือก 9800X3D หรือรอรุ่นใหญ่กว่าเช่น Ryzen 9 9950X3D 🌍 ความคาดหวังในตลาด การเปิดตัว Ryzen 9000X3D series คาดว่าจะเกิดขึ้นในงาน CES 2026 โดย AMD หวังจะรักษาความได้เปรียบในตลาดเกมมิ่งและงานที่ต้องการประสิทธิภาพสูง แต่ผลทดสอบเบื้องต้นนี้ทำให้หลายคนตั้งคำถามว่า “การอัปเกรดจาก 9800X3D คุ้มค่าหรือไม่” 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Ryzen 7 9850X3D โผล่บน Geekbench ➡️ ทำคะแนน 3,439 (Single-Core) และ 17,530 (Multi-Core) ✅ บูสต์สูงสุด 5.6 GHz ➡️ เพิ่มขึ้น 8% จากรุ่น 9800X3D ✅ ผลลัพธ์ Single-Core ดีขึ้น 3% ➡️ แต่ Multi-Core กลับช้ากว่าเล็กน้อย ✅ คาดว่าจะเปิดตัว CES 2026 ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของ Ryzen 9000X3D series ‼️ ผลทดสอบอาจไม่สะท้อนประสิทธิภาพจริง ⛔ RAM ที่ช้าและเฟิร์มแวร์ยังไม่สมบูรณ์อาจทำให้คะแนนต่ำกว่าศักยภาพจริง ‼️ การอัปเกรดอาจไม่คุ้มสำหรับผู้ใช้ 9800X3D ⛔ หากเน้น Multi-Core อาจไม่เห็นความแตกต่างมากนัก https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amds-imminent-ryzen-7-9850x3d-chip-shows-up-on-geekbench-with-5-6-ghz-boost-clocks-scores-slightly-lower-than-9800x3d-in-multi-core-tests-higher-in-single-core

💾 การแลกเปลี่ยนที่ไม่คุ้มค่าแต่มีน้ำใจ ข่าวนี้เล่าถึงผู้ใช้ Facebook ที่ตัดสินใจแลก DDR5 RAM ขนาด 192GB มูลค่ากว่า 2,200 ดอลลาร์ กับการ์ดจอ RTX 5070 Ti เพียงตัวเดียว แม้จะขาดทุนมหาศาล แต่เจ้าของยืนยันว่า “ไม่อยากขายในราคาที่สูงเกินไปเพราะรู้สึกไม่ถูกต้อง” ผู้ใช้ชื่อ Abdul Kareem As ในกลุ่ม Facebook “PC, Gaming, Setups, and Building Advice” ได้แลกชุด Corsair Vengeance DDR5-5200 C38 192GB (4x48GB) กับการ์ดจอ PNY RTX 5070 Ti แม้ค่า RAM จะมีมูลค่ามากกว่าการ์ดจอถึง 3 เท่า แต่เขายืนยันว่าไม่ต้องการ “กอบโกยกำไร” จากวิกฤตราคา DDR5 ที่พุ่งสูง 📈 วิกฤตราคา DDR5 ที่พุ่งทะยาน ราคาของ DDR5 เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยชุด 192GB ที่เคยขายราว 650 ดอลลาร์ในปีที่แล้ว ปัจจุบันมีมูลค่ากว่า 2,201 ดอลลาร์ ทำให้หลายคนมองว่าการแลกเปลี่ยนนี้เป็นการเสียเปรียบอย่างมาก แต่ Abdul บอกว่าเขาซื้อ RAM มาด้วยราคาเพียง 375 ดอลลาร์ และไม่อยากขายต่อในราคาที่สูงเกินจริง 🎮 ตัวเลือกที่พลาดไป นอกจากการ์ดจอ RTX 5070 Ti Abdul ยังมีทางเลือกที่จะแลกกับจอ Asus QD-OLED 240Hz ที่มีมูลค่าราว 699–949 ดอลลาร์ ซึ่งอาจคุ้มค่ากว่า แต่เขาตัดสินใจเลือกการ์ดจอแทน โดยมองว่าการแลกเปลี่ยนนี้คือการ “ทำให้ใครบางคนมีความสุข” มากกว่าการหากำไร 🌍 มุมมองต่อชุมชนและจริยธรรม กรณีนี้สะท้อนถึงความแตกต่างระหว่าง “ตลาดมืดที่เน้นกำไรสูงสุด” กับ “การแบ่งปันในชุมชน” Abdul เลือกที่จะรักษาจริยธรรมและความเป็นมิตร แม้จะขาดทุนไปกว่า 600–700 ดอลลาร์ ซึ่งกลายเป็นเรื่องราวที่ถูกพูดถึงในวงการไอทีว่าเป็น “Christmas story ของเหล่าเกมเมอร์” 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การแลก DDR5 192GB กับ RTX 5070 Ti ➡️ มูลค่า RAM สูงกว่าการ์ดจอถึง 3 เท่า ✅ ราคาของ DDR5 พุ่งสูงกว่า 2,200 ดอลลาร์ ➡️ จากเดิมเพียง 650 ดอลลาร์ในปีที่ผ่านมา ✅ เจ้าของ RAM ซื้อมาเพียง 375 ดอลลาร์ ➡️ ไม่อยากขายต่อในราคาที่สูงเกินจริง ✅ มีทางเลือกแลกกับจอ Asus QD-OLED ➡️ แต่เลือกการ์ดจอแทนเพื่อความสุขของอีกฝ่าย ‼️ ความเสี่ยงจากการแลกเปลี่ยนที่เสียเปรียบ ⛔ ขาดทุนกว่า 600–700 ดอลลาร์จากมูลค่าตลาดจริง ‼️ วิกฤตราคา DDR5 ที่พุ่งสูงผิดปกติ ⛔ ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปเข้าถึงได้ยากและเกิดการกักตุน https://www.tomshardware.com/tech-industry/benevolent-facebook-trader-exchanges-192gb-of-ddr5-worth-usd1-400-for-one-rtx-5070-ti-says-selling-at-such-a-high-price-would-have-been-unethical-despite-huge-loss

🖥️ จุดเริ่มต้นของ Deep Learning บน GTX 580 ข่าวนี้เล่าถึงการเปิดเผยของ Jensen Huang (CEO ของ Nvidia) ว่า การปฏิวัติ Deep Learning เริ่มต้นขึ้นในปี 2012 จากการใช้การ์ดจอ GTX 580 จำนวนสองตัวในโหมด SLI โดยทีมวิจัยมหาวิทยาลัยโตรอนโต ซึ่งนำไปสู่การสร้างโมเดล AlexNet ที่เปลี่ยนโลก AI ไปตลอดกาล ในปี 2011–2012 ทีมวิจัยของ Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever และ Geoffrey Hinton ได้พัฒนาโมเดล AlexNet เพื่อแก้ปัญหาการจำแนกรูปภาพ โดยใช้การ์ดจอ GTX 580 (3GB) จำนวนสองตัวเชื่อมต่อแบบ SLI แม้การ์ดเหล่านี้ถูกออกแบบมาเพื่อเล่นเกม แต่ความสามารถด้านการประมวลผลแบบขนานกลับเหมาะสมกับการฝึก Neural Network อย่างยิ่ง 📊 ผลลัพธ์ที่พลิกวงการ AlexNet มีโครงสร้าง 8 ชั้นและพารามิเตอร์กว่า 60 ล้านตัว เมื่อถูกฝึกบน GTX 580s ผลลัพธ์สามารถเอาชนะอัลกอริทึมการจำแนกรูปภาพที่ดีที่สุดในยุคนั้นได้มากกว่า 70% ทำให้โลกวิชาการและอุตสาหกรรมหันมาสนใจ Deep Learning อย่างจริงจัง 🚀 Nvidia เข้าสู่เส้นทาง AI Jensen Huang เปิดเผยว่า หลังจากเห็นศักยภาพของ Deep Learning บน GPU บริษัทจึงตัดสินใจลงทุนอย่างเต็มที่ในเทคโนโลยีนี้ ตั้งแต่การพัฒนา DGX systems ในปี 2016 ไปจนถึงสถาปัตยกรรม Volta ที่มี Tensor Cores และต่อยอดสู่ DLSS และการใช้งาน AI ในวงกว้าง 🌍 ผลกระทบต่อโลก AI หากไม่มีการทดลองบน GTX 580s ในปี 2012 Nvidia อาจยังคงเป็นบริษัทที่เน้นกราฟิกเกมเท่านั้น แต่การค้นพบนี้ได้เปลี่ยนทิศทางบริษัท และกลายเป็นจุดเริ่มต้นของการปฏิวัติ AI ที่เรากำลังเห็นในปัจจุบัน 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ทีมมหาวิทยาลัยโตรอนโตใช้ GTX 580s ใน SLI ➡️ เพื่อฝึกโมเดล AlexNet ในปี 2012 ✅ AlexNet เอาชนะอัลกอริทึมเดิมกว่า 70% ➡️ กลายเป็นจุดเปลี่ยนของวงการ Computer Vision ✅ Nvidia หันมาลงทุนใน AI อย่างเต็มที่ ➡️ พัฒนา DGX, Volta Tensor Cores และ DLSS ✅ GTX 580s กลายเป็นการ์ดจอแรกที่ใช้กับ AI ➡️ แม้ถูกออกแบบมาเพื่อเกม แต่กลับเป็นจุดเริ่มต้นของ Deep Learning ‼️ หากไม่มีการทดลองนี้ Nvidia อาจไม่เข้าสู่ AI ⛔ โลกอาจไม่มีการเติบโตของ AI ในรูปแบบที่เราเห็นทุกวันนี้ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/two-gtx-580s-in-sli-are-responsible-for-the-ai-we-have-today-nvidias-huang-revealed-that-the-invention-of-deep-learning-began-with-two-flagship-fermi-gpus-in-2012

✈️ เหตุการณ์เครื่องบินเบาตกจากชิ้นส่วน 3D Printing เครื่องบินเบา Cozy Mk IV ในสหราชอาณาจักรตกลงระหว่างการลงจอด หลังชิ้นส่วน ท่ออากาศพลาสติกที่พิมพ์ด้วย 3D ละลายและยุบตัว ทำให้เครื่องยนต์ดับกลางอากาศ นักบินรอดชีวิตด้วยบาดเจ็บเล็กน้อย แต่เครื่องบินเสียหายทั้งหมด รายงานจาก Air Accidents Investigation Branch (AAIB) ระบุว่าเครื่องบินเบา Cozy Mk IV ประสบปัญหาเครื่องยนต์ดับขณะเข้าใกล้สนามบิน Gloucestershire เนื่องจากท่ออากาศพลาสติกที่พิมพ์ด้วย 3D “ละลายและยุบตัว” ปิดกั้นการไหลของอากาศเข้าสู่เครื่องยนต์ ทำให้สูญเสียกำลังและตกลงก่อนถึงรันเวย์ 🔧 ปัญหาการออกแบบและวัสดุ นักบินได้ซื้อชิ้นส่วนนี้จากงานแสดงเครื่องบินในสหรัฐฯ โดยผู้ขายอ้างว่าใช้วัสดุ CF-ABS (Carbon Fiber Acrylonitrile Butadiene Styrene) ที่ทนความร้อนได้ถึง 105°C แต่การทดสอบพบว่าชิ้นส่วนจริงล้มเหลวที่อุณหภูมิ 52.8–54°C ซึ่งต่ำกว่ามาตรฐานที่ผู้ผลิตเครื่องบินกำหนดไว้ (84°C) และยังขาดการเสริมด้วยท่ออลูมิเนียมที่ช่วยเพิ่มความแข็งแรง 🛠️ การอนุมัติที่ไม่สมบูรณ์ แม้นักบินจะยื่นขออนุมัติการดัดแปลงเครื่องบินกับ Light Aircraft Association (LAA) แต่ไม่ได้แจ้งว่ามีการใช้ชิ้นส่วน 3D Printing นี้ ทำให้การตรวจสอบไม่ครอบคลุม และนำไปสู่ความเสี่ยงที่ไม่ได้รับการประเมินอย่างถูกต้อง 🌍 บทเรียนด้านความปลอดภัยการบิน กรณีนี้สะท้อนว่าแม้ 3D Printing จะถูกใช้ในอุตสาหกรรมการบินอย่างแพร่หลาย แต่ต้องผ่านกระบวนการรับรองที่เข้มงวด การละเลยมาตรฐานหรือการใช้ชิ้นส่วนที่ไม่ได้รับการตรวจสอบ อาจนำไปสู่เหตุการณ์อันตรายที่คล้าย “Swiss Cheese Model” ซึ่งความผิดพลาดหลายชั้นซ้อนทับกันจนเกิดอุบัติเหตุ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ เหตุการณ์ Cozy Mk IV ตกจากท่ออากาศ 3D Printing ➡️ ชิ้นส่วนละลายและยุบตัว ทำให้เครื่องยนต์ดับกลางอากาศ ✅ วัสดุ CF-ABS ไม่เป็นไปตามมาตรฐาน ➡️ ล้มเหลวที่ 52.8–54°C ต่ำกว่าที่กำหนด 84°C ✅ การออกแบบขาดท่ออลูมิเนียมเสริม ➡️ ทำให้ชิ้นส่วนอ่อนแอต่อความร้อนและแรงดัน ✅ การอนุมัติการดัดแปลงไม่ครอบคลุม ➡️ นักบินไม่ได้แจ้งการใช้ชิ้นส่วน 3D Printing ‼️ ความเสี่ยงจากการใช้ชิ้นส่วนที่ไม่ได้รับรอง ⛔ อาจนำไปสู่อุบัติเหตุร้ายแรงแม้เป็นการบินทดสอบ ‼️ การละเลยมาตรฐานความปลอดภัยการบิน ⛔ แสดงให้เห็นว่าความผิดพลาดเล็ก ๆ หลายชั้นสามารถนำไปสู่เหตุการณ์ใหญ่ https://www.tomshardware.com/3d-printing/3d-printed-part-failure-causes-light-aircraft-crash-after-plastic-air-intake-melts-during-flight-pilot-escapes-with-minor-injuries

💻 เคสเคลม RTX 5090 ที่กลายเป็นดราม่า ข่าวนี้เล่าถึงกรณีผู้ใช้ RTX 5090 ที่ส่งเคลมไปยัง Asus แต่ถูกปฏิเสธการรับประกัน เนื่องจากพบรอยแตกเล็ก ๆ ที่ตรวจพบได้ด้วยกล้องจุลทรรศน์ Asus จึงเสนอค่าซ่อมสูงถึง 3,350 ดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งแพงกว่าราคาการ์ดใหม่ ก่อนจะลดให้ 50% หลังจากเจรจายาวนานหลายเดือน ผู้ใช้รายหนึ่งส่งการ์ดจอ ROG Astral GeForce RTX 5090 ไปเคลม หลังพบปัญหาจอดับและรีบูตเครื่องบ่อยครั้ง แต่ Asus ปฏิเสธการรับประกัน โดยอ้างว่ามี “surface irregularity” หรือรอยแตกเล็ก ๆ บริเวณขอบ PCB ซึ่งตรวจพบได้ด้วยกล้องจุลทรรศน์เท่านั้น 💰 ค่าซ่อมแพงกว่าการ์ดใหม่ Asus แจ้งค่าซ่อมถึง 3,350 ดอลลาร์สหรัฐ (ประมาณ 116,000 บาท) ซึ่งแพงกว่าราคาการ์ดใหม่ที่ขายอยู่ราว 3,299 ดอลลาร์สหรัฐ ทำให้ผู้ใช้ไม่พอใจอย่างมาก และมองว่าเป็นการจัดการที่ไม่เป็นธรรม 🏋️‍♂️ ปัญหาน้ำหนักและดีไซน์ RTX 5090 มีขนาดใหญ่และหนักถึง 3 กิโลกรัม ทำให้ PCB และขั้วต่อ PCIe ต้องรับแรงกดสูงตลอดเวลา ผู้ใช้รายนี้ยืนยันว่าได้ติดตั้งอย่างระมัดระวังและใช้ขาตั้งเสริม แต่ก็ยังเกิดรอยแตกเล็ก ๆ ซึ่งสะท้อนถึงปัญหาด้านการออกแบบที่อาจเกิดขึ้นกับการ์ดรุ่นใหญ่ 🤝 ข้อเสนอส่วนลดหลังการเจรจา หลังจากเจรจานานหลายเดือน Asus เสนอส่วนลด 50% ให้ผู้ใช้ แต่กรณีนี้ก็ยังสร้างเสียงวิจารณ์ในชุมชนออนไลน์ ว่าผู้ผลิตควรหาทางแก้ไขปัญหาดีไซน์และการรับประกันที่ชัดเจนมากกว่านี้ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Asus ปฏิเสธการรับประกัน RTX 5090 ➡️ อ้างพบรอยแตกเล็ก ๆ ที่ตรวจได้ด้วยกล้องจุลทรรศน์ ✅ ค่าซ่อมสูงถึง 3,350 ดอลลาร์สหรัฐ ➡️ แพงกว่าราคาการ์ดใหม่ที่ขายในตลาด ✅ น้ำหนักการ์ดสูงถึง 3 กิโลกรัม ➡️ PCB และขั้วต่อ PCIe เสี่ยงต่อแรงกดและรอยแตก ✅ Asus เสนอส่วนลด 50% หลังการเจรจา ➡️ แต่ยังถูกวิจารณ์เรื่องความยุติธรรมในการรับประกัน ‼️ ความเสี่ยงจากดีไซน์การ์ดที่ใหญ่และหนักเกินไป ⛔ อาจทำให้ PCB แตกแม้ติดตั้งอย่างระมัดระวัง ‼️ นโยบายการรับประกันที่เข้มงวดเกินไป ⛔ ผู้ใช้เสี่ยงเสียค่าใช้จ่ายสูงแม้ไม่ใช่ความผิดพลาดของตน https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/asus-quotes-customer-usd3-350-repair-bill-for-rtx-5090-with-microscopic-surface-irregularity-more-than-the-entire-cards-value-offers-50-percent-discount-after-months-of-haggling

⚙️ เครื่องคิดเลขเชิงกลยุค 1950 พบกับโจทย์ "หารด้วยศูนย์" ในยุคก่อนคอมพิวเตอร์ดิจิทัล เครื่องคิดเลขเชิงกลถูกใช้กันอย่างแพร่หลาย แต่เมื่อมีการป้อนคำสั่งให้หารด้วยศูนย์ กลไกภายในไม่สามารถหยุดหรือแจ้งข้อผิดพลาดได้ ผลลัพธ์คือเฟืองและเกียร์หมุนอย่างไร้ทิศทาง คล้ายกับการเข้าสู่ “วงจรอนันต์” ที่ไม่สามารถออกมาได้ 🖥️ การพัฒนาสู่ยุคไมโครโปรเซสเซอร์ เมื่อ Intel เปิดตัวชิป 4004 ในปี 1971 แม้ยังไม่มีคำสั่งหารโดยตรง แต่ก็เริ่มมีการตรวจจับข้อผิดพลาดผ่านเฟิร์มแวร์ในเครื่องคิดเลขเชิงดิจิทัล ทำให้สามารถแสดงข้อความ error แทนการเข้าสู่ภาวะค้างหรือหมุนไม่หยุดเหมือนเครื่องเชิงกล 🔑 จุดเปลี่ยนสำคัญ: Intel 8086 และมาตรฐาน IEEE 754 ปี 1978 Intel เปิดตัว 8086 ที่สามารถตรวจจับการหารด้วยศูนย์ในระดับฮาร์ดแวร์ และต่อมาในปี 1985 มาตรฐาน IEEE 754 ได้เพิ่มการจัดการตัวเลขทศนิยมแบบพิเศษ เช่น Infinity และ NaN ซึ่งช่วยให้ระบบไม่ล่ม แต่แสดงผลลัพธ์ที่บ่งบอกถึงความผิดพลาดแทน 🎮 ปัญหาที่ยังคงอยู่ในยุคใหม่ แม้เทคโนโลยีจะพัฒนาไปมาก แต่รายงานล่าสุดยังพบว่าเกมบางเกม เช่น World of Warcraft บนซีพียูรุ่นใหม่ Raptor Lake ยังประสบปัญหา crash จากการหารด้วยศูนย์ แสดงให้เห็นว่าปัญหานี้ยังคงเป็น “บทเรียนอมตะ” ของวงการคอมพิวเตอร์ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ เครื่องคิดเลขเชิงกลยุค 1950 ➡️ เมื่อถูกสั่งหารด้วยศูนย์ เฟืองหมุนไม่หยุดและไม่สามารถแจ้ง error ได้ ✅ Intel 4004 และการตรวจจับข้อผิดพลาดผ่านเฟิร์มแวร์ ➡️ เริ่มต้นการป้องกันการ crash ในเครื่องคิดเลขดิจิทัล ✅ Intel 8086 และ IEEE 754 ➡️ เพิ่มการตรวจจับในฮาร์ดแวร์และการแสดงผล Infinity/NaN ✅ ปัญหายังคงพบในซอฟต์แวร์ยุคใหม่ ➡️ เกมบางเกมยัง crash เมื่อเจอการหารด้วยศูนย์ ‼️ ความเสี่ยงจากการไม่จัดการ error อย่างถูกต้อง ⛔ อาจทำให้ระบบเข้าสู่ภาวะค้างหรือ crash ได้ ‼️ การพึ่งพาซอฟต์แวร์ที่ไม่รองรับการตรวจจับ ⛔ ยังคงเป็นช่องโหว่ที่นักพัฒนาต้องระวัง https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/1950s-mechanical-calculator-crumbles-in-the-face-of-divide-by-zero-conundrum-relic-spins-its-gears-uncontrollably-in-chaotic-loop-of-endless-motion

🧬 เปิดตัว Atlas Eon 100: การเก็บข้อมูลด้วย DNA Atlas Data Storage ประกาศเปิดตัวบริการ Atlas Eon 100 ซึ่งเป็นการใช้ DNA สังเคราะห์ในการเก็บข้อมูลเชิงพาณิชย์ครั้งแรกในโลก บริษัทอ้างว่านี่คือ “การเก็บข้อมูลที่หนาแน่นและทนทานที่สุด” โดยสามารถเก็บข้อมูลได้ถึง 60PB ในพื้นที่เล็กกว่า 1 ลิตร ซึ่งเทียบเท่ากับการเก็บภาพยนตร์ 4K ได้กว่า 660,000 เรื่อง 📀 เปรียบเทียบกับเทปแม่เหล็ก LTO-10 Atlas ชี้ว่า DNA storage มีความหนาแน่นกว่าเทปแม่เหล็กรุ่น LTO-10 ถึง 1000 เท่า และไม่ต้องการการรีเฟรชข้อมูลทุก 7–10 ปีเหมือนเทปแม่เหล็ก อีกทั้งยังไม่ต้องใช้ห้องควบคุมอุณหภูมิและความชื้นพิเศษ ทำให้ต้นทุนการดูแลรักษาลดลงอย่างมาก 🌡️ ความทนทานและอายุการใช้งาน DNA capsules ที่ใช้ใน Atlas Eon 100 สามารถทนความร้อนได้ถึง 104°F (40°C) และมีอายุการเก็บรักษานับพันปีโดยไม่เสื่อมสภาพ ซึ่งเหมาะสำหรับการเก็บข้อมูลระยะยาว เช่น โมเดล AI, มรดกทางวัฒนธรรม และข้อมูลเชิงวิจัยที่ต้องการความปลอดภัยสูง 🚀 มุมมองอนาคตของ DNA Storage แม้เทคโนโลยีนี้ยังไม่พร้อมสำหรับการใช้งานในคอมพิวเตอร์ทั่วไป แต่การเปิดตัวเชิงพาณิชย์ถือเป็นก้าวสำคัญที่อาจเปลี่ยนโฉมการเก็บข้อมูลในอนาคต นักวิเคราะห์คาดว่าอาจต้องใช้เวลาอีกหลายปีหรือทศวรรษก่อนที่ DNA storage จะเข้าสู่ตลาดผู้บริโภค แต่การเริ่มต้นครั้งนี้เป็นสัญญาณว่าการเก็บข้อมูลด้วยชีววิทยากำลังจะกลายเป็นจริง 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Atlas เปิดตัวบริการ Atlas Eon 100 ➡️ ใช้ DNA สังเคราะห์ในการเก็บข้อมูลเชิงพาณิชย์ครั้งแรก ✅ ความหนาแน่นสูงถึง 60PB ใน 60 ลูกบาศก์นิ้ว ➡️ เทียบเท่าภาพยนตร์ 4K กว่า 660,000 เรื่อง ✅ เหนือกว่าเทปแม่เหล็ก LTO-10 ถึง 1000 เท่า ➡️ ไม่ต้องรีเฟรชข้อมูลทุก 7–10 ปี ✅ ทนความร้อนและเก็บได้นับพันปี ➡️ เหมาะสำหรับการเก็บข้อมูลระยะยาวและสำคัญ ‼️ ยังไม่พร้อมสำหรับการใช้งานทั่วไป ⛔ อาจต้องใช้เวลาอีกหลายปีหรือทศวรรษกว่าจะเข้าสู่ตลาดผู้บริโภค ‼️ ความท้าทายด้านการเข้าถึงและต้นทุน ⛔ ปัจจุบันยังไม่เปิดเผยราคาหรือแผนการจำหน่ายอย่างชัดเจน https://www.tomshardware.com/pc-components/storage/worlds-first-scalable-dna-data-storage-offering-announced-offering-a-staggering-60pb-in-60-cubic-inches-enough-to-hold-660-000-4k-movies-atlas-data-storage-claims-its-solution-is-1000x-denser-than-lto-10-tape