• ถูกตั้งคำถามดังๆ ถึงการทำงานอยู่ในช่วงนี้สำหรับหนึ่งในสมาชิกวุฒิสภาอย่าง "นางอังคณา นีละไพจิตร" อดีตกรรมการสิทธิมนุษยชนแห่งชาติและประธานกรรมการในคณะอนุกรรมการด้านสิทธิสตรีกรรมการสิทธิมนุษยชนแห่งชาติ/รองประธานในคณะอนุกรรมการด้านสิทธิมนุษยชนในพื้นที่จังหวัดชายแดนภาคใต้ โดยเฉพาะเกี่ยวกับสถานการณ์ระหว่างชายแดนไทยกัมพูชา
    อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000098929

    #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด
    ถูกตั้งคำถามดังๆ ถึงการทำงานอยู่ในช่วงนี้สำหรับหนึ่งในสมาชิกวุฒิสภาอย่าง "นางอังคณา นีละไพจิตร" อดีตกรรมการสิทธิมนุษยชนแห่งชาติและประธานกรรมการในคณะอนุกรรมการด้านสิทธิสตรีกรรมการสิทธิมนุษยชนแห่งชาติ/รองประธานในคณะอนุกรรมการด้านสิทธิมนุษยชนในพื้นที่จังหวัดชายแดนภาคใต้ โดยเฉพาะเกี่ยวกับสถานการณ์ระหว่างชายแดนไทยกัมพูชา อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000098929 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 68 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Google เปิดตัว ‘Help Me Schedule’” — Gemini ช่วยจัดประชุมอัตโนมัติผ่าน Gmail และ Calendar

    Google กำลังเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ใน Gmail ที่ชื่อว่า “Help Me Schedule” ซึ่งใช้พลังของ Gemini AI เพื่อช่วยผู้ใช้จัดการนัดหมายและประชุมได้ง่ายขึ้น โดยฟีเจอร์นี้จะปรากฏเป็นปุ่มในแถบเครื่องมือของอีเมล เมื่อคลิกแล้ว Gemini จะวิเคราะห์บริบทของอีเมลและข้อมูลจาก Google Calendar เพื่อเสนอช่วงเวลาที่เหมาะสมสำหรับการประชุม

    ฟีเจอร์นี้ออกแบบมาเพื่อการประชุมระหว่างบุคคลสองคนเท่านั้น ยังไม่รองรับการจัดประชุมแบบกลุ่ม ซึ่งมักมีความซับซ้อนมากกว่า

    Gemini ไม่ได้แค่ดูว่า “คุณว่างเมื่อไหร่” แต่ยังเข้าใจบริบทของข้อความ เช่น หากมีการขอประชุม 30 นาทีในสัปดาห์หน้า มันจะเสนอช่วงเวลาที่ตรงตามเงื่อนไขนั้นโดยอัตโนมัติ ผู้ใช้สามารถปรับแต่งช่วงเวลาที่เสนอ และเมื่อผู้รับเลือกเวลา ระบบจะสร้างคำเชิญในปฏิทินให้ทั้งสองฝ่ายทันที

    นอกจากนี้ Gemini ยังสามารถตอบคำถามใน Google Meet โดยอิงจากคำบรรยายประชุมและข้อมูลจาก Google Workspace เพื่อช่วยให้การประชุมมีประสิทธิภาพมากขึ้น

    ข้อมูลในข่าว
    Google เปิดตัวฟีเจอร์ “Help Me Schedule” ใน Gmail
    ใช้ Gemini AI วิเคราะห์บริบทอีเมลและข้อมูลจาก Google Calendar
    เสนอช่วงเวลาประชุมที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ
    รองรับเฉพาะการประชุมระหว่างสองคน ยังไม่รองรับกลุ่ม
    ผู้ใช้สามารถปรับแต่งช่วงเวลาที่เสนอได้
    เมื่อผู้รับเลือกเวลา ระบบจะสร้างคำเชิญในปฏิทินให้ทันที
    Gemini เข้าใจบริบท เช่น ระยะเวลาประชุมที่ระบุในอีเมล
    ฟีเจอร์ “Ask Gemini in Meet” ช่วยตอบคำถามจากคำบรรยายประชุมและข้อมูล Workspace

    https://www.techradar.com/pro/googles-new-help-me-schedule-let-gemini-coordinate-your-calendar
    📅 “Google เปิดตัว ‘Help Me Schedule’” — Gemini ช่วยจัดประชุมอัตโนมัติผ่าน Gmail และ Calendar Google กำลังเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ใน Gmail ที่ชื่อว่า “Help Me Schedule” ซึ่งใช้พลังของ Gemini AI เพื่อช่วยผู้ใช้จัดการนัดหมายและประชุมได้ง่ายขึ้น โดยฟีเจอร์นี้จะปรากฏเป็นปุ่มในแถบเครื่องมือของอีเมล เมื่อคลิกแล้ว Gemini จะวิเคราะห์บริบทของอีเมลและข้อมูลจาก Google Calendar เพื่อเสนอช่วงเวลาที่เหมาะสมสำหรับการประชุม ฟีเจอร์นี้ออกแบบมาเพื่อการประชุมระหว่างบุคคลสองคนเท่านั้น ยังไม่รองรับการจัดประชุมแบบกลุ่ม ซึ่งมักมีความซับซ้อนมากกว่า Gemini ไม่ได้แค่ดูว่า “คุณว่างเมื่อไหร่” แต่ยังเข้าใจบริบทของข้อความ เช่น หากมีการขอประชุม 30 นาทีในสัปดาห์หน้า มันจะเสนอช่วงเวลาที่ตรงตามเงื่อนไขนั้นโดยอัตโนมัติ ผู้ใช้สามารถปรับแต่งช่วงเวลาที่เสนอ และเมื่อผู้รับเลือกเวลา ระบบจะสร้างคำเชิญในปฏิทินให้ทั้งสองฝ่ายทันที นอกจากนี้ Gemini ยังสามารถตอบคำถามใน Google Meet โดยอิงจากคำบรรยายประชุมและข้อมูลจาก Google Workspace เพื่อช่วยให้การประชุมมีประสิทธิภาพมากขึ้น ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Google เปิดตัวฟีเจอร์ “Help Me Schedule” ใน Gmail ➡️ ใช้ Gemini AI วิเคราะห์บริบทอีเมลและข้อมูลจาก Google Calendar ➡️ เสนอช่วงเวลาประชุมที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ ➡️ รองรับเฉพาะการประชุมระหว่างสองคน ยังไม่รองรับกลุ่ม ➡️ ผู้ใช้สามารถปรับแต่งช่วงเวลาที่เสนอได้ ➡️ เมื่อผู้รับเลือกเวลา ระบบจะสร้างคำเชิญในปฏิทินให้ทันที ➡️ Gemini เข้าใจบริบท เช่น ระยะเวลาประชุมที่ระบุในอีเมล ➡️ ฟีเจอร์ “Ask Gemini in Meet” ช่วยตอบคำถามจากคำบรรยายประชุมและข้อมูล Workspace https://www.techradar.com/pro/googles-new-help-me-schedule-let-gemini-coordinate-your-calendar
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 35 มุมมอง 0 รีวิว
  • “AI Agents: อัจฉริยะที่น่าทึ่ง หรือภัยเงียบที่ควบคุมไม่ได้?” — เมื่อผู้ช่วยดิจิทัลกลายเป็นผู้ตัดสินใจแทนมนุษย์

    บทความจาก The Star เปิดเผยว่า ปี 2026 กำลังจะกลายเป็น “ปีแห่ง AI Agents” — ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถวางแผนหลายขั้นตอน เข้าถึงบริการดิจิทัล และตัดสินใจแทนผู้ใช้ได้โดยอัตโนมัติ ต่างจากแชตบอทหรือผู้ช่วยเสียงทั่วไปที่แค่ตอบคำถามหรือทำตามคำสั่ง

    ผู้พัฒนาเช่น Amazon, Microsoft, Google และ OpenAI ต่างเร่งสร้าง AI Agents ที่สามารถทำงานแทนมนุษย์ได้เกือบทุกอย่าง เช่น สั่งซื้อของออนไลน์ จัดการงาน HR และ IT หรือแม้แต่โทรหาลูกค้าเพื่อเปลี่ยนสินค้าให้โดยไม่ต้องมีมนุษย์เกี่ยวข้อง

    Marc Benioff จาก Salesforce เรียกสิ่งนี้ว่า “โมเดลแรงงานใหม่” และคาดว่าจะมีการสร้าง AI Agents กว่า 1 พันล้านตัวภายในปี 2026 ขณะที่ Jensen Huang จาก NVIDIA เชื่อว่าแผนก HR จะรวมเข้ากับ IT เพราะ AI จะจัดการทุกอย่างได้เอง

    แต่เสียงเตือนจากนักวิจัยด้านจริยธรรม AI ก็เริ่มดังขึ้น Meredith Whittaker จาก Signal เตือนว่า AI Agents ต้องการสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลส่วนตัวอย่างมหาศาล เช่น ปฏิทิน บัตรเครดิต และบัญชีอีเมล โดยไม่ต้องขออนุญาตทุกครั้ง ซึ่งเป็นช่องโหว่ใหญ่ด้านความเป็นส่วนตัว

    Yoshua Bengio และ Margaret Mitchell นักวิจัย AI ชื่อดัง เตือนว่า หากปล่อยให้ AI Agents ทำงานโดยไม่มีการควบคุม อาจนำไปสู่การสูญเสียอำนาจของมนุษย์อย่างถาวร และเปิดช่องให้ผู้ไม่หวังดีใช้ระบบเหล่านี้โจมตีหรือสอดแนม

    ตัวอย่าง AI Agents ที่มีอยู่แล้ว:
    Google: “Project Mariner” ใช้ Gemini 2.0 ทำงานในเบราว์เซอร์แทนมนุษย์
    Salesforce: โทรหาลูกค้าอัตโนมัติเพื่อเปลี่ยนสินค้า
    DeepL: ใช้ในระบบจัดการบทความ
    Microsoft: “Factory Operations Agent” สำหรับปรับปรุงกระบวนการในโรงงาน
    Amazon: พัฒนา Alexa ให้รู้จักนิสัยและตารางชีวิตของผู้ใช้
    Parloa: AI โทรหาลูกค้าเพื่อเสนออัปเกรดเที่ยวบิน

    ข้อมูลในข่าว
    AI Agents สามารถวางแผนหลายขั้นตอนและตัดสินใจแทนผู้ใช้ได้
    ต่างจากแชตบอททั่วไปที่ทำงานแบบตอบโต้
    Amazon, Microsoft, Google, OpenAI และ Salesforce กำลังพัฒนา AI Agents
    Salesforce คาดว่าจะมี AI Agents กว่า 1 พันล้านตัวภายในปี 2026
    AI Agents สามารถจัดการงาน HR, IT และบริการลูกค้าได้
    Google ใช้ Gemini 2.0 ใน “Project Mariner” เพื่อทำงานในเบราว์เซอร์
    DeepL มี AI Agent ที่ทำงานในระบบจัดการบทความ
    Microsoft มี “Factory Operations Agent” สำหรับโรงงาน
    Amazon พัฒนา Alexa ให้รู้จักนิสัยและตารางชีวิตของผู้ใช้
    Parloa มี AI ที่โทรหาลูกค้าเพื่อเสนออัปเกรดเที่ยวบิน

    คำเตือนจากข้อมูลข่าว
    AI Agents ต้องการสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลส่วนตัวจำนวนมาก
    อาจเข้าถึงบัตรเครดิต ปฏิทิน และอีเมลโดยไม่ขออนุญาตทุกครั้ง
    เสี่ยงต่อการถูกโจมตีหรือสอดแนมจากผู้ไม่หวังดี
    หากไม่มีการควบคุม อาจนำไปสู่การสูญเสียอำนาจของมนุษย์
    การใช้ AI Agents โดยไม่เข้าใจความเสี่ยง อาจสร้างผลกระทบต่อความปลอดภัยสาธารณะ
    นักวิจัยเตือนว่า AI Agents อาจกลายเป็นภัยระดับ “catastrophic” หากปล่อยให้เติบโตโดยไม่มีกรอบ

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/16/incredibly-dangerous-or-incredibly-useful-the-rise-of-ai-agents
    🤖 “AI Agents: อัจฉริยะที่น่าทึ่ง หรือภัยเงียบที่ควบคุมไม่ได้?” — เมื่อผู้ช่วยดิจิทัลกลายเป็นผู้ตัดสินใจแทนมนุษย์ บทความจาก The Star เปิดเผยว่า ปี 2026 กำลังจะกลายเป็น “ปีแห่ง AI Agents” — ระบบปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถวางแผนหลายขั้นตอน เข้าถึงบริการดิจิทัล และตัดสินใจแทนผู้ใช้ได้โดยอัตโนมัติ ต่างจากแชตบอทหรือผู้ช่วยเสียงทั่วไปที่แค่ตอบคำถามหรือทำตามคำสั่ง ผู้พัฒนาเช่น Amazon, Microsoft, Google และ OpenAI ต่างเร่งสร้าง AI Agents ที่สามารถทำงานแทนมนุษย์ได้เกือบทุกอย่าง เช่น สั่งซื้อของออนไลน์ จัดการงาน HR และ IT หรือแม้แต่โทรหาลูกค้าเพื่อเปลี่ยนสินค้าให้โดยไม่ต้องมีมนุษย์เกี่ยวข้อง Marc Benioff จาก Salesforce เรียกสิ่งนี้ว่า “โมเดลแรงงานใหม่” และคาดว่าจะมีการสร้าง AI Agents กว่า 1 พันล้านตัวภายในปี 2026 ขณะที่ Jensen Huang จาก NVIDIA เชื่อว่าแผนก HR จะรวมเข้ากับ IT เพราะ AI จะจัดการทุกอย่างได้เอง แต่เสียงเตือนจากนักวิจัยด้านจริยธรรม AI ก็เริ่มดังขึ้น Meredith Whittaker จาก Signal เตือนว่า AI Agents ต้องการสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลส่วนตัวอย่างมหาศาล เช่น ปฏิทิน บัตรเครดิต และบัญชีอีเมล โดยไม่ต้องขออนุญาตทุกครั้ง ซึ่งเป็นช่องโหว่ใหญ่ด้านความเป็นส่วนตัว Yoshua Bengio และ Margaret Mitchell นักวิจัย AI ชื่อดัง เตือนว่า หากปล่อยให้ AI Agents ทำงานโดยไม่มีการควบคุม อาจนำไปสู่การสูญเสียอำนาจของมนุษย์อย่างถาวร และเปิดช่องให้ผู้ไม่หวังดีใช้ระบบเหล่านี้โจมตีหรือสอดแนม ตัวอย่าง AI Agents ที่มีอยู่แล้ว: ⭐ Google: “Project Mariner” ใช้ Gemini 2.0 ทำงานในเบราว์เซอร์แทนมนุษย์ ⭐ Salesforce: โทรหาลูกค้าอัตโนมัติเพื่อเปลี่ยนสินค้า ⭐ DeepL: ใช้ในระบบจัดการบทความ ⭐ Microsoft: “Factory Operations Agent” สำหรับปรับปรุงกระบวนการในโรงงาน ⭐ Amazon: พัฒนา Alexa ให้รู้จักนิสัยและตารางชีวิตของผู้ใช้ ⭐ Parloa: AI โทรหาลูกค้าเพื่อเสนออัปเกรดเที่ยวบิน ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ AI Agents สามารถวางแผนหลายขั้นตอนและตัดสินใจแทนผู้ใช้ได้ ➡️ ต่างจากแชตบอททั่วไปที่ทำงานแบบตอบโต้ ➡️ Amazon, Microsoft, Google, OpenAI และ Salesforce กำลังพัฒนา AI Agents ➡️ Salesforce คาดว่าจะมี AI Agents กว่า 1 พันล้านตัวภายในปี 2026 ➡️ AI Agents สามารถจัดการงาน HR, IT และบริการลูกค้าได้ ➡️ Google ใช้ Gemini 2.0 ใน “Project Mariner” เพื่อทำงานในเบราว์เซอร์ ➡️ DeepL มี AI Agent ที่ทำงานในระบบจัดการบทความ ➡️ Microsoft มี “Factory Operations Agent” สำหรับโรงงาน ➡️ Amazon พัฒนา Alexa ให้รู้จักนิสัยและตารางชีวิตของผู้ใช้ ➡️ Parloa มี AI ที่โทรหาลูกค้าเพื่อเสนออัปเกรดเที่ยวบิน ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ AI Agents ต้องการสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลส่วนตัวจำนวนมาก ⛔ อาจเข้าถึงบัตรเครดิต ปฏิทิน และอีเมลโดยไม่ขออนุญาตทุกครั้ง ⛔ เสี่ยงต่อการถูกโจมตีหรือสอดแนมจากผู้ไม่หวังดี ⛔ หากไม่มีการควบคุม อาจนำไปสู่การสูญเสียอำนาจของมนุษย์ ⛔ การใช้ AI Agents โดยไม่เข้าใจความเสี่ยง อาจสร้างผลกระทบต่อความปลอดภัยสาธารณะ ⛔ นักวิจัยเตือนว่า AI Agents อาจกลายเป็นภัยระดับ “catastrophic” หากปล่อยให้เติบโตโดยไม่มีกรอบ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/16/incredibly-dangerous-or-incredibly-useful-the-rise-of-ai-agents
    WWW.THESTAR.COM.MY
    Incredibly dangerous or incredibly useful? The rise of AI agents
    Developers say they can do nearly any task a human can at a computer. Critics say they are incredibly dangerous.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 37 มุมมอง 0 รีวิว
  • “ฐานข้อมูลเวกเตอร์: หัวใจของการค้นหาแบบเข้าใจความหมายในยุค AI” — จากการค้นหาด้วยคำสู่การค้นหาด้วยความเข้าใจ

    ในอดีต การค้นหาข้อมูลต้องอาศัยคำที่ตรงเป๊ะ เช่น ชื่อผู้ใช้หรือรหัสสินค้า แต่เมื่อโลกเต็มไปด้วยข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพ ข้อความ หรือเสียง การค้นหาแบบเดิมก็เริ่มล้าสมัย นี่คือจุดที่ “ฐานข้อมูลเวกเตอร์” (Vector Database) เข้ามาเปลี่ยนเกม

    หลักการคือการใช้โมเดล AI สร้าง “embedding” หรือ “ลายนิ้วมือดิจิทัล” ของข้อมูล เช่น รูปภาพหรือข้อความ แล้วเปลี่ยนเป็นเวกเตอร์ (ชุดตัวเลข) ที่สะท้อนความหมายและบริบทของข้อมูลนั้น จากนั้นฐานข้อมูลเวกเตอร์จะจัดเก็บและค้นหาเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงกันในเชิงคณิตศาสตร์ เพื่อหาข้อมูลที่ “คล้ายกัน” แม้จะไม่เหมือนกันเป๊ะ

    ตัวอย่างเช่น หากคุณอัปโหลดภาพสุนัขพันธุ์โกลเด้นรีทรีฟเวอร์ ระบบสามารถค้นหาภาพที่คล้ายกัน เช่น ลาบราดอร์ในสวน โดยไม่ต้องใช้คำว่า “สุนัข” เลย เพราะ embedding เข้าใจความหมายของภาพ

    ฐานข้อมูลเวกเตอร์ใช้เทคนิคการค้นหาแบบ Approximate Nearest Neighbor (ANN) เพื่อให้ค้นหาได้เร็วมากในระดับมิลลิวินาที แม้จะมีข้อมูลเป็นพันล้านรายการ โดยยอมแลกความแม่นยำเล็กน้อยเพื่อความเร็ว

    เทคโนโลยีนี้ถูกนำไปใช้ในหลายวงการ เช่น:
    อีคอมเมิร์ซ: แนะนำสินค้าที่คล้ายกับที่ผู้ใช้ดู
    ความปลอดภัยไซเบอร์: ค้นหามัลแวร์ที่คล้ายกับตัวอย่างที่พบ
    แชตบอท AI: ค้นหาข้อมูลในเอกสารภายในองค์กรเพื่อตอบคำถาม
    ตรวจสอบลิขสิทธิ์: เปรียบเทียบเสียงหรือภาพกับฐานข้อมูลขนาดใหญ่

    มีฐานข้อมูลเวกเตอร์หลายประเภท เช่น Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant, FAISS และ Chroma รวมถึง PostgreSQL ที่เพิ่มความสามารถด้านเวกเตอร์ผ่าน pgvector

    ข้อมูลในข่าว
    ฐานข้อมูลเวกเตอร์ช่วยค้นหาข้อมูลที่คล้ายกันในเชิงความหมาย ไม่ใช่แค่คำ
    ใช้ embedding จากโมเดล AI เพื่อแปลงข้อมูลเป็นเวกเตอร์
    เวกเตอร์คือชุดตัวเลขที่สะท้อนความหมายของข้อมูล
    ใช้ ANN เพื่อค้นหาเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงกันอย่างรวดเร็ว
    ถูกนำไปใช้ในอีคอมเมิร์ซ, ความปลอดภัยไซเบอร์, แชตบอท และการตรวจสอบลิขสิทธิ์
    มีฐานข้อมูลเวกเตอร์หลายประเภท ทั้งแบบคลาวด์, โอเพ่นซอร์ส และฝังในแอป
    Pinecone และ Weaviate เหมาะกับการใช้งานแบบ API
    Milvus และ Qdrant เหมาะกับองค์กรที่ต้องการควบคุมระบบเอง
    FAISS และ Chroma เหมาะกับนักพัฒนาที่ต้องการฝังในแอปขนาดเล็ก
    PostgreSQL เพิ่มความสามารถด้านเวกเตอร์ผ่าน pgvector

    คำเตือนจากข้อมูลข่าว
    การใช้ ANN อาจแลกความแม่นยำเล็กน้อยเพื่อความเร็ว
    หาก embedding ไม่ดี อาจทำให้ผลลัพธ์การค้นหาไม่ตรงความต้องการ
    การจัดการฐานข้อมูลเวกเตอร์ขนาดใหญ่ต้องใช้ทรัพยากรสูง
    การฝึก embedding ต้องใช้ข้อมูลคุณภาพสูงเพื่อให้ผลลัพธ์มีความหมาย
    การนำไปใช้ในระบบที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การแพทย์ ต้องระวังเป็นพิเศษ

    https://hackread.com/power-of-vector-databases-era-of-ai-search/
    🔍 “ฐานข้อมูลเวกเตอร์: หัวใจของการค้นหาแบบเข้าใจความหมายในยุค AI” — จากการค้นหาด้วยคำสู่การค้นหาด้วยความเข้าใจ ในอดีต การค้นหาข้อมูลต้องอาศัยคำที่ตรงเป๊ะ เช่น ชื่อผู้ใช้หรือรหัสสินค้า แต่เมื่อโลกเต็มไปด้วยข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น รูปภาพ ข้อความ หรือเสียง การค้นหาแบบเดิมก็เริ่มล้าสมัย นี่คือจุดที่ “ฐานข้อมูลเวกเตอร์” (Vector Database) เข้ามาเปลี่ยนเกม หลักการคือการใช้โมเดล AI สร้าง “embedding” หรือ “ลายนิ้วมือดิจิทัล” ของข้อมูล เช่น รูปภาพหรือข้อความ แล้วเปลี่ยนเป็นเวกเตอร์ (ชุดตัวเลข) ที่สะท้อนความหมายและบริบทของข้อมูลนั้น จากนั้นฐานข้อมูลเวกเตอร์จะจัดเก็บและค้นหาเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงกันในเชิงคณิตศาสตร์ เพื่อหาข้อมูลที่ “คล้ายกัน” แม้จะไม่เหมือนกันเป๊ะ ตัวอย่างเช่น หากคุณอัปโหลดภาพสุนัขพันธุ์โกลเด้นรีทรีฟเวอร์ ระบบสามารถค้นหาภาพที่คล้ายกัน เช่น ลาบราดอร์ในสวน โดยไม่ต้องใช้คำว่า “สุนัข” เลย เพราะ embedding เข้าใจความหมายของภาพ ฐานข้อมูลเวกเตอร์ใช้เทคนิคการค้นหาแบบ Approximate Nearest Neighbor (ANN) เพื่อให้ค้นหาได้เร็วมากในระดับมิลลิวินาที แม้จะมีข้อมูลเป็นพันล้านรายการ โดยยอมแลกความแม่นยำเล็กน้อยเพื่อความเร็ว เทคโนโลยีนี้ถูกนำไปใช้ในหลายวงการ เช่น: ⭐ อีคอมเมิร์ซ: แนะนำสินค้าที่คล้ายกับที่ผู้ใช้ดู ⭐ ความปลอดภัยไซเบอร์: ค้นหามัลแวร์ที่คล้ายกับตัวอย่างที่พบ ⭐ แชตบอท AI: ค้นหาข้อมูลในเอกสารภายในองค์กรเพื่อตอบคำถาม ⭐ ตรวจสอบลิขสิทธิ์: เปรียบเทียบเสียงหรือภาพกับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ มีฐานข้อมูลเวกเตอร์หลายประเภท เช่น Pinecone, Weaviate, Milvus, Qdrant, FAISS และ Chroma รวมถึง PostgreSQL ที่เพิ่มความสามารถด้านเวกเตอร์ผ่าน pgvector ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ ฐานข้อมูลเวกเตอร์ช่วยค้นหาข้อมูลที่คล้ายกันในเชิงความหมาย ไม่ใช่แค่คำ ➡️ ใช้ embedding จากโมเดล AI เพื่อแปลงข้อมูลเป็นเวกเตอร์ ➡️ เวกเตอร์คือชุดตัวเลขที่สะท้อนความหมายของข้อมูล ➡️ ใช้ ANN เพื่อค้นหาเวกเตอร์ที่ใกล้เคียงกันอย่างรวดเร็ว ➡️ ถูกนำไปใช้ในอีคอมเมิร์ซ, ความปลอดภัยไซเบอร์, แชตบอท และการตรวจสอบลิขสิทธิ์ ➡️ มีฐานข้อมูลเวกเตอร์หลายประเภท ทั้งแบบคลาวด์, โอเพ่นซอร์ส และฝังในแอป ➡️ Pinecone และ Weaviate เหมาะกับการใช้งานแบบ API ➡️ Milvus และ Qdrant เหมาะกับองค์กรที่ต้องการควบคุมระบบเอง ➡️ FAISS และ Chroma เหมาะกับนักพัฒนาที่ต้องการฝังในแอปขนาดเล็ก ➡️ PostgreSQL เพิ่มความสามารถด้านเวกเตอร์ผ่าน pgvector ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การใช้ ANN อาจแลกความแม่นยำเล็กน้อยเพื่อความเร็ว ⛔ หาก embedding ไม่ดี อาจทำให้ผลลัพธ์การค้นหาไม่ตรงความต้องการ ⛔ การจัดการฐานข้อมูลเวกเตอร์ขนาดใหญ่ต้องใช้ทรัพยากรสูง ⛔ การฝึก embedding ต้องใช้ข้อมูลคุณภาพสูงเพื่อให้ผลลัพธ์มีความหมาย ⛔ การนำไปใช้ในระบบที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การแพทย์ ต้องระวังเป็นพิเศษ https://hackread.com/power-of-vector-databases-era-of-ai-search/
    HACKREAD.COM
    The Power of Vector Databases in the New Era of AI Search
    Follow us on Bluesky, Twitter (X), Mastodon and Facebook at @Hackread
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 26 มุมมอง 0 รีวิว
  • “ทำไมเจ้านายคุณไม่กลัว AI” — ความเข้าใจผิดที่อันตรายระหว่างซอฟต์แวร์ทั่วไปกับระบบปัญญาประดิษฐ์

    บทความนี้ชวนเรามองลึกถึงช่องว่างความเข้าใจระหว่างผู้เชี่ยวชาญด้าน AI กับคนทั่วไป โดยเฉพาะในองค์กรที่ผู้บริหารอาจมองว่า “AI ก็เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป” ซึ่งเป็นความเข้าใจผิดที่อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่เสี่ยง

    ผู้เขียนอธิบายว่า คนทั่วไปเข้าใจดีว่า “บั๊กในซอฟต์แวร์” อาจสร้างความเสียหายได้ แต่ก็เชื่อว่ามันสามารถแก้ไขได้เหมือนการหาจุดผิดในโค้ด แล้วแก้ให้ถูกต้อง ซึ่งใช้ได้กับซอฟต์แวร์ทั่วไป แต่ใช้ไม่ได้กับ AI

    AI ไม่ได้ทำงานจากโค้ดที่เขียนทีละบรรทัด แต่เกิดจากการฝึกด้วยข้อมูลมหาศาล ซึ่งไม่มีใครรู้ครบว่ามีอะไรอยู่ในนั้น เช่น ชุดข้อมูล FineWeb ที่ใช้ฝึกโมเดลมีคำกว่า 11.25 ล้านล้านคำ — ถ้าคนอ่านวันละ 250 คำ จะใช้เวลาถึง 85,000 ปี!

    เมื่อ AI ทำพฤติกรรมผิดปกติ เราไม่สามารถชี้ชัดได้ว่าเกิดจากข้อมูลไหน ต่างจากซอฟต์แวร์ทั่วไปที่สามารถไล่โค้ดย้อนกลับได้อย่างแม่นยำ นักวิจัยจึงใช้วิธี “ฝึกใหม่ด้วยข้อมูลเพิ่ม” แทนการแก้จุดเดียว

    นอกจากนี้ AI ยังมีพฤติกรรมที่ไม่เสถียร เช่น การตอบต่างกันแม้เปลี่ยนคำถามเพียงเล็กน้อย และไม่สามารถควบคุมให้ทำตามสเปกได้เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป แม้จะตั้งเป้าหมายไว้ว่า “ห้ามตอบคำถามผิดกฎหมาย” ก็ไม่มีใครรับประกันได้ว่า AI จะไม่หลุดพฤติกรรมในบางสถานการณ์

    ผู้เขียนเสนอว่า สิ่งสำคัญคือการสร้างความเข้าใจร่วมกันระหว่างผู้เชี่ยวชาญและคนทั่วไป โดยเฉพาะในองค์กรที่ต้องตัดสินใจเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ เพราะความเข้าใจผิดอาจนำไปสู่การประเมินความเสี่ยงต่ำเกินจริง

    ข้อมูลในข่าว
    คนทั่วไปเข้าใจว่บั๊กในซอฟต์แวร์สามารถแก้ได้ แต่ใช้ไม่ได้กับ AI
    AI ทำงานจากการฝึกด้วยข้อมูลมหาศาล ไม่ใช่โค้ดที่เขียนทีละบรรทัด
    ไม่มีใครรู้ครบว่าข้อมูลฝึก AI มีอะไรบ้าง เช่น FineWeb มีคำกว่า 11.25 ล้านล้านคำ
    พฤติกรรมผิดปกติใน AI ไม่สามารถชี้ชัดได้ว่าเกิดจากข้อมูลไหน
    นักวิจัยใช้วิธีฝึกใหม่ด้วยข้อมูลเพิ่ม แทนการแก้จุดเดียว
    AI ตอบต่างกันแม้เปลี่ยนคำถามเพียงเล็กน้อย เช่น เพิ่มเครื่องหมายคำถาม
    ไม่สามารถควบคุมให้ AI ทำตามสเปกได้เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป
    ความสามารถบางอย่างของ AI ถูกค้นพบโดยผู้ใช้ทั่วไปหลังเปิดตัว
    ไม่มีใครรับประกันได้ว่า AI จะไม่แสดงพฤติกรรมอันตรายในอนาคต
    ช่องว่างความเข้าใจระหว่างผู้เชี่ยวชาญกับคนทั่วไปเป็นปัญหาสำคัญ

    คำเตือนจากข้อมูลข่าว
    การเข้าใจว่า AI เป็นแค่ซอฟต์แวร์ทั่วไปอาจนำไปสู่การประเมินความเสี่ยงผิดพลาด
    การคิดว่า “แก้บั๊กแล้วจบ” ใช้ไม่ได้กับระบบที่เรียนรู้จากข้อมูล
    การใช้ AI โดยไม่เข้าใจโครงสร้างการฝึก อาจเปิดช่องให้เกิดพฤติกรรมไม่คาดคิด
    การเปลี่ยนคำถามเล็กน้อยอาจทำให้ AI ตอบต่างกันอย่างสิ้นเชิง
    การตั้งสเปกให้ AI “ห้ามทำสิ่งผิด” ไม่สามารถรับประกันผลลัพธ์ได้
    ความสามารถที่ซ่อนอยู่ใน AI อาจเป็นอันตราย หากถูกค้นพบโดยผู้ไม่หวังดี
    การสื่อสารที่ไม่ชัดเจนระหว่างฝ่ายเทคนิคกับผู้บริหารอาจทำให้การตัดสินใจผิดพลาด

    https://boydkane.com/essays/boss
    🧠 “ทำไมเจ้านายคุณไม่กลัว AI” — ความเข้าใจผิดที่อันตรายระหว่างซอฟต์แวร์ทั่วไปกับระบบปัญญาประดิษฐ์ บทความนี้ชวนเรามองลึกถึงช่องว่างความเข้าใจระหว่างผู้เชี่ยวชาญด้าน AI กับคนทั่วไป โดยเฉพาะในองค์กรที่ผู้บริหารอาจมองว่า “AI ก็เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป” ซึ่งเป็นความเข้าใจผิดที่อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่เสี่ยง ผู้เขียนอธิบายว่า คนทั่วไปเข้าใจดีว่า “บั๊กในซอฟต์แวร์” อาจสร้างความเสียหายได้ แต่ก็เชื่อว่ามันสามารถแก้ไขได้เหมือนการหาจุดผิดในโค้ด แล้วแก้ให้ถูกต้อง ซึ่งใช้ได้กับซอฟต์แวร์ทั่วไป แต่ใช้ไม่ได้กับ AI AI ไม่ได้ทำงานจากโค้ดที่เขียนทีละบรรทัด แต่เกิดจากการฝึกด้วยข้อมูลมหาศาล ซึ่งไม่มีใครรู้ครบว่ามีอะไรอยู่ในนั้น เช่น ชุดข้อมูล FineWeb ที่ใช้ฝึกโมเดลมีคำกว่า 11.25 ล้านล้านคำ — ถ้าคนอ่านวันละ 250 คำ จะใช้เวลาถึง 85,000 ปี! เมื่อ AI ทำพฤติกรรมผิดปกติ เราไม่สามารถชี้ชัดได้ว่าเกิดจากข้อมูลไหน ต่างจากซอฟต์แวร์ทั่วไปที่สามารถไล่โค้ดย้อนกลับได้อย่างแม่นยำ นักวิจัยจึงใช้วิธี “ฝึกใหม่ด้วยข้อมูลเพิ่ม” แทนการแก้จุดเดียว นอกจากนี้ AI ยังมีพฤติกรรมที่ไม่เสถียร เช่น การตอบต่างกันแม้เปลี่ยนคำถามเพียงเล็กน้อย และไม่สามารถควบคุมให้ทำตามสเปกได้เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป แม้จะตั้งเป้าหมายไว้ว่า “ห้ามตอบคำถามผิดกฎหมาย” ก็ไม่มีใครรับประกันได้ว่า AI จะไม่หลุดพฤติกรรมในบางสถานการณ์ ผู้เขียนเสนอว่า สิ่งสำคัญคือการสร้างความเข้าใจร่วมกันระหว่างผู้เชี่ยวชาญและคนทั่วไป โดยเฉพาะในองค์กรที่ต้องตัดสินใจเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ เพราะความเข้าใจผิดอาจนำไปสู่การประเมินความเสี่ยงต่ำเกินจริง ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ คนทั่วไปเข้าใจว่บั๊กในซอฟต์แวร์สามารถแก้ได้ แต่ใช้ไม่ได้กับ AI ➡️ AI ทำงานจากการฝึกด้วยข้อมูลมหาศาล ไม่ใช่โค้ดที่เขียนทีละบรรทัด ➡️ ไม่มีใครรู้ครบว่าข้อมูลฝึก AI มีอะไรบ้าง เช่น FineWeb มีคำกว่า 11.25 ล้านล้านคำ ➡️ พฤติกรรมผิดปกติใน AI ไม่สามารถชี้ชัดได้ว่าเกิดจากข้อมูลไหน ➡️ นักวิจัยใช้วิธีฝึกใหม่ด้วยข้อมูลเพิ่ม แทนการแก้จุดเดียว ➡️ AI ตอบต่างกันแม้เปลี่ยนคำถามเพียงเล็กน้อย เช่น เพิ่มเครื่องหมายคำถาม ➡️ ไม่สามารถควบคุมให้ AI ทำตามสเปกได้เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป ➡️ ความสามารถบางอย่างของ AI ถูกค้นพบโดยผู้ใช้ทั่วไปหลังเปิดตัว ➡️ ไม่มีใครรับประกันได้ว่า AI จะไม่แสดงพฤติกรรมอันตรายในอนาคต ➡️ ช่องว่างความเข้าใจระหว่างผู้เชี่ยวชาญกับคนทั่วไปเป็นปัญหาสำคัญ ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การเข้าใจว่า AI เป็นแค่ซอฟต์แวร์ทั่วไปอาจนำไปสู่การประเมินความเสี่ยงผิดพลาด ⛔ การคิดว่า “แก้บั๊กแล้วจบ” ใช้ไม่ได้กับระบบที่เรียนรู้จากข้อมูล ⛔ การใช้ AI โดยไม่เข้าใจโครงสร้างการฝึก อาจเปิดช่องให้เกิดพฤติกรรมไม่คาดคิด ⛔ การเปลี่ยนคำถามเล็กน้อยอาจทำให้ AI ตอบต่างกันอย่างสิ้นเชิง ⛔ การตั้งสเปกให้ AI “ห้ามทำสิ่งผิด” ไม่สามารถรับประกันผลลัพธ์ได้ ⛔ ความสามารถที่ซ่อนอยู่ใน AI อาจเป็นอันตราย หากถูกค้นพบโดยผู้ไม่หวังดี ⛔ การสื่อสารที่ไม่ชัดเจนระหว่างฝ่ายเทคนิคกับผู้บริหารอาจทำให้การตัดสินใจผิดพลาด https://boydkane.com/essays/boss
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 26 มุมมอง 0 รีวิว
  • 'นันทิวัฒน์' อิจฉาเกาหลีใต้ สส.สองขั้วรวมใจกดดันกัมพูชา ช่วยพลเมืองถูกหลอกกว่า 300 คน ตั้งคำถาม สส.สว.ไทย ไร้น้ำหนึ่งใจเดียว
    https://www.thai-tai.tv/news/21911/
    .
    #ไทยไท #นันทิวัฒน์สามารถ #สสสวใจเขมร #เกาหลีใต้ #กัมพูชา #อาชญากรรมข้ามชาติ #ความสามัคคี

    'นันทิวัฒน์' อิจฉาเกาหลีใต้ สส.สองขั้วรวมใจกดดันกัมพูชา ช่วยพลเมืองถูกหลอกกว่า 300 คน ตั้งคำถาม สส.สว.ไทย ไร้น้ำหนึ่งใจเดียว https://www.thai-tai.tv/news/21911/ . #ไทยไท #นันทิวัฒน์สามารถ #สสสวใจเขมร #เกาหลีใต้ #กัมพูชา #อาชญากรรมข้ามชาติ #ความสามัคคี
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 49 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Scalable แต่เปลือง — เมื่อสตาร์ทอัพยุคใหม่สร้างระบบแบบ Google แต่มีลูกค้าแค่ 2 คน”

    Stavros เปิดบทความด้วยการเสียดสีว่า “ทุกคนเป็นวิศวกรจาก FAANG” เพราะไม่ว่าจะเป็นสตาร์ทอัพเล็กหรือใหญ่ ทุกคนดูเหมือนจะสร้างระบบแบบเดียวกัน: ใช้ AWS/GCP, มี microservices เป็นสิบ, ใช้ orchestrator ซับซ้อน, autoscaling พร้อมระบบ distributed datastore ที่อ่านข้อมูลช้าลงตามเวลาที่เขียนล่าสุด

    เขาตั้งคำถามว่า “ทำไมทุกคนถึงรีบแก้ปัญหา scalability ก่อนจะมีลูกค้าจริง?” ทั้งที่ปัญหาแรกของสตาร์ทอัพควรจะเป็น “จะอยู่รอดได้อีก 2 เดือนหรือไม่” ไม่ใช่ “จะรองรับผู้ใช้ล้านคนได้อย่างไร”

    Stavros เสนอว่าแทนที่จะสร้าง distributed monolith ที่ซับซ้อนตั้งแต่วันแรก เราควรเริ่มจาก monolith ที่มีโครงสร้างดี ใช้ module ที่แยกกันชัดเจน มี interface แบบ statically typed และใช้ type checker เพื่อควบคุมการเปลี่ยนแปลง API ได้อย่างปลอดภัย

    เขายอมรับว่าการใช้ monolith มีข้อเสีย เช่น ไม่สามารถ scale เฉพาะ module ได้ง่าย แต่ข้อดีคือความเร็ว ความเรียบง่าย และความสามารถในการเปลี่ยนแปลงแบบ atomic โดยไม่ต้อง version API หรือ debug payload ที่ซับซ้อน

    สตาร์ทอัพยุคใหม่มักสร้างระบบแบบ FAANG โดยไม่จำเป็น
    ใช้ microservices, distributed datastore, autoscaling ตั้งแต่วันแรก

    ปัญหาแรกของสตาร์ทอัพควรเป็น “การอยู่รอด” ไม่ใช่ “scalability”
    แต่ scalability ง่ายกว่าและดูเท่กว่าในเรซูเม่

    ระบบที่ซับซ้อนมีต้นทุนสูง ทั้งด้านเงินและเวลา
    โดยเฉพาะเมื่อยังไม่มีผู้ใช้จริง

    Stavros เสนอให้ใช้ monolith ที่มี module แยกกันชัดเจน
    ใช้ interface แบบ statically typed และ type checker

    ข้อดีของ monolith คือความเร็วและความสามารถในการเปลี่ยน API ได้ทันที
    ไม่ต้อง version endpoint หรือ debug dict ซับซ้อน

    การใช้ monorepo ไม่จำเป็น แต่ช่วยให้ deploy แบบ atomic ได้ง่าย
    เป็น trade-off ที่แต่ละทีมต้องตัดสินใจเอง

    การสร้างระบบซับซ้อนตั้งแต่ต้นอาจทำให้สตาร์ทอัพล้มก่อนจะมีผู้ใช้จริง
    เพราะใช้ทรัพยากรไปกับสิ่งที่ยังไม่จำเป็น

    การออกแบบเพื่อ “เรซูเม่” มากกว่าความต้องการจริงของธุรกิจ
    ทำให้ระบบเต็มไปด้วยเทคโนโลยีที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้

    การใช้ distributed architecture โดยไม่จำเป็น
    ทำให้เกิดความซับซ้อนที่ไม่คุ้มค่าในระยะเริ่มต้น

    การหลีกเลี่ยง monolith เพราะกลัว “ball of yarn”
    อาจทำให้พลาดโอกาสในการสร้างระบบที่เร็วและง่ายต่อการดูแล

    https://www.stavros.io/posts/why-is-everything-so-scalable/
    🧱 “Scalable แต่เปลือง — เมื่อสตาร์ทอัพยุคใหม่สร้างระบบแบบ Google แต่มีลูกค้าแค่ 2 คน” Stavros เปิดบทความด้วยการเสียดสีว่า “ทุกคนเป็นวิศวกรจาก FAANG” เพราะไม่ว่าจะเป็นสตาร์ทอัพเล็กหรือใหญ่ ทุกคนดูเหมือนจะสร้างระบบแบบเดียวกัน: ใช้ AWS/GCP, มี microservices เป็นสิบ, ใช้ orchestrator ซับซ้อน, autoscaling พร้อมระบบ distributed datastore ที่อ่านข้อมูลช้าลงตามเวลาที่เขียนล่าสุด เขาตั้งคำถามว่า “ทำไมทุกคนถึงรีบแก้ปัญหา scalability ก่อนจะมีลูกค้าจริง?” ทั้งที่ปัญหาแรกของสตาร์ทอัพควรจะเป็น “จะอยู่รอดได้อีก 2 เดือนหรือไม่” ไม่ใช่ “จะรองรับผู้ใช้ล้านคนได้อย่างไร” Stavros เสนอว่าแทนที่จะสร้าง distributed monolith ที่ซับซ้อนตั้งแต่วันแรก เราควรเริ่มจาก monolith ที่มีโครงสร้างดี ใช้ module ที่แยกกันชัดเจน มี interface แบบ statically typed และใช้ type checker เพื่อควบคุมการเปลี่ยนแปลง API ได้อย่างปลอดภัย เขายอมรับว่าการใช้ monolith มีข้อเสีย เช่น ไม่สามารถ scale เฉพาะ module ได้ง่าย แต่ข้อดีคือความเร็ว ความเรียบง่าย และความสามารถในการเปลี่ยนแปลงแบบ atomic โดยไม่ต้อง version API หรือ debug payload ที่ซับซ้อน ✅ สตาร์ทอัพยุคใหม่มักสร้างระบบแบบ FAANG โดยไม่จำเป็น ➡️ ใช้ microservices, distributed datastore, autoscaling ตั้งแต่วันแรก ✅ ปัญหาแรกของสตาร์ทอัพควรเป็น “การอยู่รอด” ไม่ใช่ “scalability” ➡️ แต่ scalability ง่ายกว่าและดูเท่กว่าในเรซูเม่ ✅ ระบบที่ซับซ้อนมีต้นทุนสูง ทั้งด้านเงินและเวลา ➡️ โดยเฉพาะเมื่อยังไม่มีผู้ใช้จริง ✅ Stavros เสนอให้ใช้ monolith ที่มี module แยกกันชัดเจน ➡️ ใช้ interface แบบ statically typed และ type checker ✅ ข้อดีของ monolith คือความเร็วและความสามารถในการเปลี่ยน API ได้ทันที ➡️ ไม่ต้อง version endpoint หรือ debug dict ซับซ้อน ✅ การใช้ monorepo ไม่จำเป็น แต่ช่วยให้ deploy แบบ atomic ได้ง่าย ➡️ เป็น trade-off ที่แต่ละทีมต้องตัดสินใจเอง ‼️ การสร้างระบบซับซ้อนตั้งแต่ต้นอาจทำให้สตาร์ทอัพล้มก่อนจะมีผู้ใช้จริง ⛔ เพราะใช้ทรัพยากรไปกับสิ่งที่ยังไม่จำเป็น ‼️ การออกแบบเพื่อ “เรซูเม่” มากกว่าความต้องการจริงของธุรกิจ ⛔ ทำให้ระบบเต็มไปด้วยเทคโนโลยีที่ไม่ก่อให้เกิดรายได้ ‼️ การใช้ distributed architecture โดยไม่จำเป็น ⛔ ทำให้เกิดความซับซ้อนที่ไม่คุ้มค่าในระยะเริ่มต้น ‼️ การหลีกเลี่ยง monolith เพราะกลัว “ball of yarn” ⛔ อาจทำให้พลาดโอกาสในการสร้างระบบที่เร็วและง่ายต่อการดูแล https://www.stavros.io/posts/why-is-everything-so-scalable/
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 62 มุมมอง 0 รีวิว
  • พวกนี้ถ้าฉลาดและรักประเทศไทย จะใช้โอกาสที่เขมรฆ่านักศึกษาเกาหลีใต้เรียกร้องสิทธิมนุษยชนสากลประฌามเขมรร่วมกับเกาหลีใต้ได้เลย แต่ไม่ทำ และเวลาตอนเขมรยิงระเบิดจนทำเด็กๆตายคา7/11ปั้มน้ำมันไทย คนไทยตายจริงเกือบหมดครอบครัวพวกนี้หายหัวไปไหน ไม่ออกมาเรียกร้องประนามเขมรเลย,พวกนี้หนักแผ่นดินไทยมาก ไม่สมควรเป็นคนไทยสัญชาติไทยจริงๆ เป็นภัยต่อบ้านเมืองไทยเสียเอง.,สร้างความแตกแยกในหมู่คนไทย ทำลายความสามัคคีคนไทย เหมือนพวกชี้นำไม่ยกเลิกmou43,44 พยายามทำให้คนไทยสับสนแตกต่างเพื่อแตกแยก ทิ้งคำถามกึ่งรับและไม่รับ โยนหินให้สังคสับสน.คนเหล่านี้คือภัยของชาติชัดเจนต้องถูกกำจัด.,รักชาติอื่น ช่วยชาติอื่น ไม่ปกป้องชาติไทยตน ตลอดเขมรอ้าง1:200,000ไทยเรานี้เสียดินแดนพื้นที่ไปถึง1:150,000ซึ่งสากลปกติจะลาวจะเวียดนามใช้ที่1:50,000 เราเสียอธิปไตยชัดเจนมาก,นายกฯชุดปัจจุบันไม่ยกเลิกผิด ม.157 ม.119ทั้งรัฐบาล สส.รัฐบาล และสส.ฝ่ายค้านไม่ทำหน้าที่ปกป้องดินแดนอธิปไตยตน ผิดทั้งหมด ตลอด สว.ด้วย ประธาน รองประธานรัฐสภาต้องโดยหนักด้วย เห็นความจริงแต่ตนในนามประธานสส.สว.ไม่มีตาดูความจริง ไม่ควบคุมสภาไปทางปกป้องอธิปไตยตน ผิดมหันต์ต่อความมั่นคงของแผ่นดินไทยด้วย.
    ..พวกสิทธิมนุษยชนทั่วประเทศไทยสมควรถูกขับออกจากประเทศไทยทั้งหมด พวกนี้มุ่งเพื่อทำลายประเทศไทยไม่มองค่าความจริงที่ไทยถูกกระทำ UNพวกรับเขมรให้ใช้ไทยช่วยเหลือเขมรต้องเอาคนเขมรออกจากแผ่นดินไทยพื้นที่ประเทศเมื่อสงครามฆ่าล้างเผ่าเขมรจบลง,หรือให้ไทยฆ่าล้างเขมรบนพื้นที่นี้แทนเพื่อเตือนสติ.
    พวกนี้ถ้าฉลาดและรักประเทศไทย จะใช้โอกาสที่เขมรฆ่านักศึกษาเกาหลีใต้เรียกร้องสิทธิมนุษยชนสากลประฌามเขมรร่วมกับเกาหลีใต้ได้เลย แต่ไม่ทำ และเวลาตอนเขมรยิงระเบิดจนทำเด็กๆตายคา7/11ปั้มน้ำมันไทย คนไทยตายจริงเกือบหมดครอบครัวพวกนี้หายหัวไปไหน ไม่ออกมาเรียกร้องประนามเขมรเลย,พวกนี้หนักแผ่นดินไทยมาก ไม่สมควรเป็นคนไทยสัญชาติไทยจริงๆ เป็นภัยต่อบ้านเมืองไทยเสียเอง.,สร้างความแตกแยกในหมู่คนไทย ทำลายความสามัคคีคนไทย เหมือนพวกชี้นำไม่ยกเลิกmou43,44 พยายามทำให้คนไทยสับสนแตกต่างเพื่อแตกแยก ทิ้งคำถามกึ่งรับและไม่รับ โยนหินให้สังคสับสน.คนเหล่านี้คือภัยของชาติชัดเจนต้องถูกกำจัด.,รักชาติอื่น ช่วยชาติอื่น ไม่ปกป้องชาติไทยตน ตลอดเขมรอ้าง1:200,000ไทยเรานี้เสียดินแดนพื้นที่ไปถึง1:150,000ซึ่งสากลปกติจะลาวจะเวียดนามใช้ที่1:50,000 เราเสียอธิปไตยชัดเจนมาก,นายกฯชุดปัจจุบันไม่ยกเลิกผิด ม.157 ม.119ทั้งรัฐบาล สส.รัฐบาล และสส.ฝ่ายค้านไม่ทำหน้าที่ปกป้องดินแดนอธิปไตยตน ผิดทั้งหมด ตลอด สว.ด้วย ประธาน รองประธานรัฐสภาต้องโดยหนักด้วย เห็นความจริงแต่ตนในนามประธานสส.สว.ไม่มีตาดูความจริง ไม่ควบคุมสภาไปทางปกป้องอธิปไตยตน ผิดมหันต์ต่อความมั่นคงของแผ่นดินไทยด้วย. ..พวกสิทธิมนุษยชนทั่วประเทศไทยสมควรถูกขับออกจากประเทศไทยทั้งหมด พวกนี้มุ่งเพื่อทำลายประเทศไทยไม่มองค่าความจริงที่ไทยถูกกระทำ UNพวกรับเขมรให้ใช้ไทยช่วยเหลือเขมรต้องเอาคนเขมรออกจากแผ่นดินไทยพื้นที่ประเทศเมื่อสงครามฆ่าล้างเผ่าเขมรจบลง,หรือให้ไทยฆ่าล้างเขมรบนพื้นที่นี้แทนเพื่อเตือนสติ.
    'เขมร' ได้ทียกคำพูด “อังคณา-สุณัย” แถลงการณ์ชี้ "ซาวด์ผี" กัน จอมพลัง ละเมิดสิทธิฯ รุนแรง นักสิทธิมนุษยชนไทยยอมรับเอง
    https://www.thai-tai.tv/news/21904/
    .
    #ไทยไท #สิทธิมนุษยชน #CHRC #กันจอมพลัง #ซาวด์ผี #อนุสัญญาCAT #สุณัยผาสุข

    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 80 มุมมอง 0 รีวิว
  • “เมื่อ AI สร้างพอดแคสต์ได้เป็นพันรายการ – อุตสาหกรรมเสียงกำลังสั่นคลอน”

    ลองจินตนาการว่าโลกของพอดแคสต์ที่เคยเต็มไปด้วยเสียงจริงจากคนจริง กำลังถูกแทนที่ด้วยเสียงสังเคราะห์จาก AI ที่สามารถผลิตรายการได้เป็นร้อยเป็นพันในเวลาไม่กี่นาที

    นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในปี 2025 เมื่อ Google เปิดตัว “Audio Overview” ระบบสร้างพอดแคสต์จากเอกสารและข้อมูลต่าง ๆ โดยไม่ต้องใช้มนุษย์เลยแม้แต่นิดเดียว และตามมาด้วยคลื่นของสตาร์ทอัพอย่าง ElevenLabs และ Wondercraft ที่กระโดดเข้ามาในตลาดนี้อย่างรวดเร็ว

    ผลลัพธ์คือการผลิตพอดแคสต์แบบ “mass-produced” ที่มีโฮสต์เสมือนจริง พูดได้หลายภาษา ปรับอารมณ์เสียงได้ และสามารถสร้างเนื้อหาตามความต้องการของผู้ฟังได้ทันที

    แต่ในขณะที่เทคโนโลยีนี้ดูน่าตื่นเต้น มันกลับสร้างแรงสั่นสะเทือนให้กับอุตสาหกรรมพอดแคสต์อิสระ ที่ยังคงพึ่งพาการสนับสนุนจากผู้ฟังและโฆษณาแบบดั้งเดิม หลายรายการกำลังดิ้นรนเพื่อความอยู่รอด เพราะไม่สามารถแข่งขันกับความเร็วและต้นทุนต่ำของ AI ได้

    ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า แม้รสนิยมของผู้ฟังอาจไม่เปลี่ยนแปลงมากนัก แต่การหลั่งไหลของพอดแคสต์จาก AI จะส่งผลกระทบต่อ “ศิลปะของการเล่าเรื่อง” และความสัมพันธ์ระหว่างผู้สร้างกับผู้ฟังอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้

    ในมุมที่กว้างขึ้น นี่คือภาพสะท้อนของการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมสื่อทั่วโลก ที่กำลังเผชิญกับคำถามว่า “อะไรคือความจริง” และ “ใครคือผู้เล่าเรื่องที่แท้จริง”

    การเกิดขึ้นของพอดแคสต์จาก AI
    Google เปิดตัว Audio Overview สร้างพอดแคสต์จากเอกสารโดยไม่ใช้มนุษย์
    สตาร์ทอัพอย่าง ElevenLabs และ Wondercraft เข้าร่วมตลาดอย่างรวดเร็ว
    พอดแคสต์สามารถผลิตได้จำนวนมากในเวลาสั้น ด้วยต้นทุนต่ำ

    ความสามารถของพอดแคสต์ AI
    ใช้โฮสต์เสมือนจริงที่ปรับอารมณ์เสียงได้
    รองรับหลายภาษาและสามารถปรับเนื้อหาให้เหมาะกับผู้ฟัง
    สร้างเนื้อหาแบบออนดีมานด์จากข้อมูลที่มีอยู่

    ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมพอดแคสต์อิสระ
    รายการอิสระที่พึ่งพาผู้ฟังและโฆษณากำลังถูกแย่งพื้นที่
    ความสัมพันธ์ระหว่างผู้สร้างกับผู้ฟังอาจลดลง
    ความหลากหลายของเนื้อหาอาจถูกแทนที่ด้วยสูตรสำเร็จจาก AI

    มุมมองจากผู้เชี่ยวชาญ
    การผลิตจำนวนมากอาจทำลาย “ศิลปะของการเล่าเรื่อง”
    ความจริงและความเป็นมนุษย์ในเนื้อหาอาจถูกลดทอน
    อุตสาหกรรมสื่อกำลังเผชิญกับคำถามเรื่องความน่าเชื่อถือ

    คำเตือนต่ออนาคตของพอดแคสต์
    พอดแคสต์จาก AI อาจทำให้ผู้ฟังไม่สามารถแยกแยะเนื้อหาที่มีความจริงจากเนื้อหาสังเคราะห์
    ผู้สร้างเนื้อหาจริงอาจถูกลดบทบาทหรือหายไปจากตลาด
    ความหลากหลายทางวัฒนธรรมและมุมมองอาจถูกกลืนด้วยอัลกอริธึม
    การพึ่งพา AI มากเกินไปอาจทำให้เนื้อหาขาดความลึกและความรู้สึก

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/13/mass-produced-ai-podcasts-disrupt-a-fragile-industry
    🎙️ “เมื่อ AI สร้างพอดแคสต์ได้เป็นพันรายการ – อุตสาหกรรมเสียงกำลังสั่นคลอน” ลองจินตนาการว่าโลกของพอดแคสต์ที่เคยเต็มไปด้วยเสียงจริงจากคนจริง กำลังถูกแทนที่ด้วยเสียงสังเคราะห์จาก AI ที่สามารถผลิตรายการได้เป็นร้อยเป็นพันในเวลาไม่กี่นาที นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในปี 2025 เมื่อ Google เปิดตัว “Audio Overview” ระบบสร้างพอดแคสต์จากเอกสารและข้อมูลต่าง ๆ โดยไม่ต้องใช้มนุษย์เลยแม้แต่นิดเดียว และตามมาด้วยคลื่นของสตาร์ทอัพอย่าง ElevenLabs และ Wondercraft ที่กระโดดเข้ามาในตลาดนี้อย่างรวดเร็ว ผลลัพธ์คือการผลิตพอดแคสต์แบบ “mass-produced” ที่มีโฮสต์เสมือนจริง พูดได้หลายภาษา ปรับอารมณ์เสียงได้ และสามารถสร้างเนื้อหาตามความต้องการของผู้ฟังได้ทันที แต่ในขณะที่เทคโนโลยีนี้ดูน่าตื่นเต้น มันกลับสร้างแรงสั่นสะเทือนให้กับอุตสาหกรรมพอดแคสต์อิสระ ที่ยังคงพึ่งพาการสนับสนุนจากผู้ฟังและโฆษณาแบบดั้งเดิม หลายรายการกำลังดิ้นรนเพื่อความอยู่รอด เพราะไม่สามารถแข่งขันกับความเร็วและต้นทุนต่ำของ AI ได้ ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า แม้รสนิยมของผู้ฟังอาจไม่เปลี่ยนแปลงมากนัก แต่การหลั่งไหลของพอดแคสต์จาก AI จะส่งผลกระทบต่อ “ศิลปะของการเล่าเรื่อง” และความสัมพันธ์ระหว่างผู้สร้างกับผู้ฟังอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ในมุมที่กว้างขึ้น นี่คือภาพสะท้อนของการเปลี่ยนแปลงในอุตสาหกรรมสื่อทั่วโลก ที่กำลังเผชิญกับคำถามว่า “อะไรคือความจริง” และ “ใครคือผู้เล่าเรื่องที่แท้จริง” ✅ การเกิดขึ้นของพอดแคสต์จาก AI ➡️ Google เปิดตัว Audio Overview สร้างพอดแคสต์จากเอกสารโดยไม่ใช้มนุษย์ ➡️ สตาร์ทอัพอย่าง ElevenLabs และ Wondercraft เข้าร่วมตลาดอย่างรวดเร็ว ➡️ พอดแคสต์สามารถผลิตได้จำนวนมากในเวลาสั้น ด้วยต้นทุนต่ำ ✅ ความสามารถของพอดแคสต์ AI ➡️ ใช้โฮสต์เสมือนจริงที่ปรับอารมณ์เสียงได้ ➡️ รองรับหลายภาษาและสามารถปรับเนื้อหาให้เหมาะกับผู้ฟัง ➡️ สร้างเนื้อหาแบบออนดีมานด์จากข้อมูลที่มีอยู่ ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมพอดแคสต์อิสระ ➡️ รายการอิสระที่พึ่งพาผู้ฟังและโฆษณากำลังถูกแย่งพื้นที่ ➡️ ความสัมพันธ์ระหว่างผู้สร้างกับผู้ฟังอาจลดลง ➡️ ความหลากหลายของเนื้อหาอาจถูกแทนที่ด้วยสูตรสำเร็จจาก AI ✅ มุมมองจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ การผลิตจำนวนมากอาจทำลาย “ศิลปะของการเล่าเรื่อง” ➡️ ความจริงและความเป็นมนุษย์ในเนื้อหาอาจถูกลดทอน ➡️ อุตสาหกรรมสื่อกำลังเผชิญกับคำถามเรื่องความน่าเชื่อถือ ‼️ คำเตือนต่ออนาคตของพอดแคสต์ ⛔ พอดแคสต์จาก AI อาจทำให้ผู้ฟังไม่สามารถแยกแยะเนื้อหาที่มีความจริงจากเนื้อหาสังเคราะห์ ⛔ ผู้สร้างเนื้อหาจริงอาจถูกลดบทบาทหรือหายไปจากตลาด ⛔ ความหลากหลายทางวัฒนธรรมและมุมมองอาจถูกกลืนด้วยอัลกอริธึม ⛔ การพึ่งพา AI มากเกินไปอาจทำให้เนื้อหาขาดความลึกและความรู้สึก https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/13/mass-produced-ai-podcasts-disrupt-a-fragile-industry
    WWW.THESTAR.COM.MY
    Mass-produced AI podcasts disrupt a fragile industry
    Artificial intelligence now makes it possible to mass-produce podcasts with completely virtual hosts, a development that is disrupting an industry still finding its footing and operating on a fragile business model.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 117 มุมมอง 0 รีวิว
  • “ปกป้องข้อมูลในยุคคลาวด์ผสม – เลือกแพลตฟอร์มให้มั่นใจว่าไม่พังตอนวิกฤต”

    ลองนึกภาพว่าองค์กรของคุณมีข้อมูลกระจายอยู่ทั่วทุกที่—จากอุปกรณ์ IoT ไปจนถึงคลาวด์หลายเจ้า ทั้ง AWS, Azure และ Google Cloud แล้ววันหนึ่งเกิดเหตุไม่คาดฝัน เช่น ransomware โจมตี หรือไฟดับจากภัยธรรมชาติ… ข้อมูลสำคัญจะยังปลอดภัยหรือไม่?

    นั่นคือเหตุผลที่ “แพลตฟอร์มปกป้องข้อมูล” (Data Protection Platform) กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับองค์กรที่ใช้ระบบ hybrid cloud ซึ่งผสมผสานระหว่างคลาวด์สาธารณะ คลาวด์ส่วนตัว และเซิร์ฟเวอร์ภายในองค์กร

    บทความนี้จาก CSO Online ได้เจาะลึกว่าองค์กรควรมองหาอะไรในแพลตฟอร์มปกป้องข้อมูล พร้อมแนวโน้มล่าสุดในตลาด และคำถามสำคัญที่ควรถามก่อนตัดสินใจซื้อ

    นอกจากนี้ ผมขอเสริมว่าในปี 2025 ตลาด Data Protection ทั่วโลกมีมูลค่ากว่า 136 พันล้านดอลลาร์ และคาดว่าจะเติบโตถึง 610 พันล้านในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า โดยเฉพาะบริการแบบ DPaaS (Data Protection as a Service) ที่มาแรงสุด ๆ เพราะองค์กรไม่ต้องดูแลเองทั้งหมด

    สรุปประเด็นสำคัญ
    ความจำเป็นของการปกป้องข้อมูลใน hybrid cloud
    ข้อมูลองค์กรกระจายอยู่ในหลายระบบ ทั้ง IoT, edge, endpoint และคลาวด์
    60% ของข้อมูลองค์กรอยู่ในคลาวด์ และ 80% ใช้ hybrid cloud
    ความเสี่ยงจาก ransomware, ภัยธรรมชาติ, กฎหมายความเป็นส่วนตัว และการตั้งค่าผิดพลาด

    ฟีเจอร์สำคัญที่ควรมีในแพลตฟอร์มปกป้องข้อมูล
    การค้นหาและจัดประเภทข้อมูล (Data Discovery & Classification)
    การประเมินช่องโหว่ (Vulnerability Assessment)
    การเข้ารหัสและป้องกันข้อมูลสูญหาย (Encryption, DLP, CASB)
    การตรวจสอบและวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ (Monitoring & Analytics)
    การควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง (Access Control)
    การตรวจสอบและรายงานเพื่อความสอดคล้องกับกฎหมาย (Audit & Compliance)
    ความสามารถในการขยายระบบและรองรับการทำงานหนัก (Scalability & Performance)
    ระบบอัตโนมัติที่ลดงานคนและเพิ่มความเร็วในการกู้คืน (Automation)

    แนวโน้มตลาดและผู้ให้บริการชั้นนำ
    DPaaS เติบโตเร็วที่สุดในตลาด เพราะองค์กรต้องการความยืดหยุ่นและไม่ต้องดูแลเอง
    ผู้เล่นหลัก ได้แก่ AWS, Cisco, Dell, HPE, IBM
    ผู้ให้บริการที่ครอบคลุมทั้งความปลอดภัยและการสำรองข้อมูล เช่น Cohesity, Commvault, Druva, Veritas

    คำถามที่ควรถามก่อนเลือกแพลตฟอร์ม
    ข้อมูลของเรามีอะไรบ้าง อยู่ที่ไหน และสำคัญแค่ไหน
    ระบบสามารถป้องกัน ransomware ได้หรือไม่
    รองรับการกู้คืนได้เร็วแค่ไหน
    มีระบบอัตโนมัติและการทดสอบ disaster recovery หรือไม่
    มีการรายงานและวิเคราะห์ที่ครอบคลุมหรือไม่
    ราคาและ ROI คุ้มค่าหรือเปล่า

    https://www.csoonline.com/article/4071098/what-to-look-for-in-a-data-protection-platform-for-hybrid-clouds.html
    🛡️ “ปกป้องข้อมูลในยุคคลาวด์ผสม – เลือกแพลตฟอร์มให้มั่นใจว่าไม่พังตอนวิกฤต” ลองนึกภาพว่าองค์กรของคุณมีข้อมูลกระจายอยู่ทั่วทุกที่—จากอุปกรณ์ IoT ไปจนถึงคลาวด์หลายเจ้า ทั้ง AWS, Azure และ Google Cloud แล้ววันหนึ่งเกิดเหตุไม่คาดฝัน เช่น ransomware โจมตี หรือไฟดับจากภัยธรรมชาติ… ข้อมูลสำคัญจะยังปลอดภัยหรือไม่? นั่นคือเหตุผลที่ “แพลตฟอร์มปกป้องข้อมูล” (Data Protection Platform) กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับองค์กรที่ใช้ระบบ hybrid cloud ซึ่งผสมผสานระหว่างคลาวด์สาธารณะ คลาวด์ส่วนตัว และเซิร์ฟเวอร์ภายในองค์กร บทความนี้จาก CSO Online ได้เจาะลึกว่าองค์กรควรมองหาอะไรในแพลตฟอร์มปกป้องข้อมูล พร้อมแนวโน้มล่าสุดในตลาด และคำถามสำคัญที่ควรถามก่อนตัดสินใจซื้อ นอกจากนี้ ผมขอเสริมว่าในปี 2025 ตลาด Data Protection ทั่วโลกมีมูลค่ากว่า 136 พันล้านดอลลาร์ และคาดว่าจะเติบโตถึง 610 พันล้านในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า โดยเฉพาะบริการแบบ DPaaS (Data Protection as a Service) ที่มาแรงสุด ๆ เพราะองค์กรไม่ต้องดูแลเองทั้งหมด 🔍 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ความจำเป็นของการปกป้องข้อมูลใน hybrid cloud ➡️ ข้อมูลองค์กรกระจายอยู่ในหลายระบบ ทั้ง IoT, edge, endpoint และคลาวด์ ➡️ 60% ของข้อมูลองค์กรอยู่ในคลาวด์ และ 80% ใช้ hybrid cloud ➡️ ความเสี่ยงจาก ransomware, ภัยธรรมชาติ, กฎหมายความเป็นส่วนตัว และการตั้งค่าผิดพลาด ✅ ฟีเจอร์สำคัญที่ควรมีในแพลตฟอร์มปกป้องข้อมูล ➡️ การค้นหาและจัดประเภทข้อมูล (Data Discovery & Classification) ➡️ การประเมินช่องโหว่ (Vulnerability Assessment) ➡️ การเข้ารหัสและป้องกันข้อมูลสูญหาย (Encryption, DLP, CASB) ➡️ การตรวจสอบและวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ (Monitoring & Analytics) ➡️ การควบคุมสิทธิ์การเข้าถึง (Access Control) ➡️ การตรวจสอบและรายงานเพื่อความสอดคล้องกับกฎหมาย (Audit & Compliance) ➡️ ความสามารถในการขยายระบบและรองรับการทำงานหนัก (Scalability & Performance) ➡️ ระบบอัตโนมัติที่ลดงานคนและเพิ่มความเร็วในการกู้คืน (Automation) ✅ แนวโน้มตลาดและผู้ให้บริการชั้นนำ ➡️ DPaaS เติบโตเร็วที่สุดในตลาด เพราะองค์กรต้องการความยืดหยุ่นและไม่ต้องดูแลเอง ➡️ ผู้เล่นหลัก ได้แก่ AWS, Cisco, Dell, HPE, IBM ➡️ ผู้ให้บริการที่ครอบคลุมทั้งความปลอดภัยและการสำรองข้อมูล เช่น Cohesity, Commvault, Druva, Veritas ✅ คำถามที่ควรถามก่อนเลือกแพลตฟอร์ม ➡️ ข้อมูลของเรามีอะไรบ้าง อยู่ที่ไหน และสำคัญแค่ไหน ➡️ ระบบสามารถป้องกัน ransomware ได้หรือไม่ ➡️ รองรับการกู้คืนได้เร็วแค่ไหน ➡️ มีระบบอัตโนมัติและการทดสอบ disaster recovery หรือไม่ ➡️ มีการรายงานและวิเคราะห์ที่ครอบคลุมหรือไม่ ➡️ ราคาและ ROI คุ้มค่าหรือเปล่า https://www.csoonline.com/article/4071098/what-to-look-for-in-a-data-protection-platform-for-hybrid-clouds.html
    WWW.CSOONLINE.COM
    What to look for in a data protection platform for hybrid clouds
    To safeguard enterprise data in hybrid cloud environments, organizations need to apply basic data security techniques such as encryption, data-loss prevention (DLP), secure web gateways (SWGs), and cloud-access security brokers (CASBs). But such security is just the start; they also need data protection beyond security.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 113 มุมมอง 0 รีวิว
  • “เมื่อ AI ป้องกันตัวเองไม่ได้ – ช่องโหว่ Guardrails ของ OpenAI ถูกเจาะด้วยคำสั่งหลอก”

    ลองจินตนาการว่าเราสร้างระบบรักษาความปลอดภัยให้บ้าน แล้วใช้คนออกแบบบ้านเป็นคนตรวจสอบความปลอดภัยเอง… นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นกับระบบ Guardrails ของ OpenAI ที่เพิ่งเปิดตัวไปไม่นาน

    Guardrails เป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันไม่ให้ AI ทำสิ่งที่เป็นอันตราย เช่น การเปิดเผยข้อมูลส่วนตัว หรือการตอบสนองต่อคำสั่งที่พยายาม “หลอก” ให้ AI ละเมิดกฎของตัวเอง ซึ่งเรียกว่า “Prompt Injection” หรือ “Jailbreak”

    แต่สิ่งที่นักวิจัยจากบริษัท HiddenLayer พบคือ ระบบนี้สามารถถูกหลอกได้ง่ายอย่างน่าตกใจ โดยใช้เทคนิคที่เรียกว่า “Same Model, Different Hat” คือใช้โมเดลเดียวกันทั้งในการตอบคำถามและในการตรวจสอบความปลอดภัย ซึ่งทำให้สามารถหลอกได้ทั้งสองส่วนพร้อมกัน

    พวกเขาสามารถทำให้ระบบตอบสนองต่อคำสั่งที่ควรถูกบล็อก และยังสามารถหลอกให้ระบบเชื่อว่าคำสั่งนั้นปลอดภัย ทั้งที่จริงแล้วเป็นการเจาะระบบอย่างแนบเนียน

    ระบบ Guardrails ของ OpenAI
    เป็นเครื่องมือใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันการละเมิดกฎโดย AI
    ใช้โมเดล AI เป็น “ผู้พิพากษา” เพื่อตรวจสอบคำสั่งที่เข้ามา
    มีเป้าหมายเพื่อป้องกันการเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวและการตอบสนองต่อคำสั่งอันตราย

    ช่องโหว่ที่ถูกค้นพบ
    นักวิจัยสามารถหลอกระบบให้ตอบสนองต่อคำสั่งที่ควรถูกบล็อก
    เทคนิค “Same Model, Different Hat” ทำให้ระบบตรวจสอบและตอบคำสั่งถูกหลอกพร้อมกัน
    มีการเจาะผ่าน “Indirect Prompt Injection” ที่ซ่อนอยู่ในคำสั่งหรือการเรียกใช้เครื่องมือ

    ผลกระทบต่อความปลอดภัย
    ระบบให้ความมั่นใจผิด ๆ ว่าปลอดภัย
    องค์กรที่ใช้ AI อาจเสี่ยงต่อการรั่วไหลของข้อมูลหรือการถูกโจมตี

    คำเตือนสำหรับผู้พัฒนาและผู้ใช้งาน AI
    ไม่ควรใช้โมเดลเดียวกันในการตรวจสอบและตอบสนองคำสั่ง
    ต้องมีระบบตรวจสอบภายนอกที่เป็นอิสระจากตัวโมเดลหลัก
    ควรทดสอบระบบอย่างต่อเนื่องโดยผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย

    ความเสี่ยงในอนาคต
    หากไม่แก้ไข ช่องโหว่เหล่านี้อาจถูกใช้ในการโจมตีจริง
    การพึ่งพา AI โดยไม่มีระบบป้องกันที่แข็งแรง อาจนำไปสู่ความเสียหายระดับองค์กร

    https://hackread.com/openai-guardrails-bypass-prompt-injection-attack/
    📰 “เมื่อ AI ป้องกันตัวเองไม่ได้ – ช่องโหว่ Guardrails ของ OpenAI ถูกเจาะด้วยคำสั่งหลอก” ลองจินตนาการว่าเราสร้างระบบรักษาความปลอดภัยให้บ้าน แล้วใช้คนออกแบบบ้านเป็นคนตรวจสอบความปลอดภัยเอง… นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นกับระบบ Guardrails ของ OpenAI ที่เพิ่งเปิดตัวไปไม่นาน Guardrails เป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันไม่ให้ AI ทำสิ่งที่เป็นอันตราย เช่น การเปิดเผยข้อมูลส่วนตัว หรือการตอบสนองต่อคำสั่งที่พยายาม “หลอก” ให้ AI ละเมิดกฎของตัวเอง ซึ่งเรียกว่า “Prompt Injection” หรือ “Jailbreak” แต่สิ่งที่นักวิจัยจากบริษัท HiddenLayer พบคือ ระบบนี้สามารถถูกหลอกได้ง่ายอย่างน่าตกใจ โดยใช้เทคนิคที่เรียกว่า “Same Model, Different Hat” คือใช้โมเดลเดียวกันทั้งในการตอบคำถามและในการตรวจสอบความปลอดภัย ซึ่งทำให้สามารถหลอกได้ทั้งสองส่วนพร้อมกัน พวกเขาสามารถทำให้ระบบตอบสนองต่อคำสั่งที่ควรถูกบล็อก และยังสามารถหลอกให้ระบบเชื่อว่าคำสั่งนั้นปลอดภัย ทั้งที่จริงแล้วเป็นการเจาะระบบอย่างแนบเนียน ✅ ระบบ Guardrails ของ OpenAI ➡️ เป็นเครื่องมือใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันการละเมิดกฎโดย AI ➡️ ใช้โมเดล AI เป็น “ผู้พิพากษา” เพื่อตรวจสอบคำสั่งที่เข้ามา ➡️ มีเป้าหมายเพื่อป้องกันการเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวและการตอบสนองต่อคำสั่งอันตราย ✅ ช่องโหว่ที่ถูกค้นพบ ➡️ นักวิจัยสามารถหลอกระบบให้ตอบสนองต่อคำสั่งที่ควรถูกบล็อก ➡️ เทคนิค “Same Model, Different Hat” ทำให้ระบบตรวจสอบและตอบคำสั่งถูกหลอกพร้อมกัน ➡️ มีการเจาะผ่าน “Indirect Prompt Injection” ที่ซ่อนอยู่ในคำสั่งหรือการเรียกใช้เครื่องมือ ✅ ผลกระทบต่อความปลอดภัย ➡️ ระบบให้ความมั่นใจผิด ๆ ว่าปลอดภัย ➡️ องค์กรที่ใช้ AI อาจเสี่ยงต่อการรั่วไหลของข้อมูลหรือการถูกโจมตี ‼️ คำเตือนสำหรับผู้พัฒนาและผู้ใช้งาน AI ⛔ ไม่ควรใช้โมเดลเดียวกันในการตรวจสอบและตอบสนองคำสั่ง ⛔ ต้องมีระบบตรวจสอบภายนอกที่เป็นอิสระจากตัวโมเดลหลัก ⛔ ควรทดสอบระบบอย่างต่อเนื่องโดยผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย ‼️ ความเสี่ยงในอนาคต ⛔ หากไม่แก้ไข ช่องโหว่เหล่านี้อาจถูกใช้ในการโจมตีจริง ⛔ การพึ่งพา AI โดยไม่มีระบบป้องกันที่แข็งแรง อาจนำไปสู่ความเสียหายระดับองค์กร https://hackread.com/openai-guardrails-bypass-prompt-injection-attack/
    HACKREAD.COM
    OpenAI’s Guardrails Can Be Bypassed by Simple Prompt Injection Attack
    Follow us on Blue Sky, Mastodon Twitter, Facebook and LinkedIn @Hackread
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 95 มุมมอง 0 รีวิว
  • วัส ติงสมิตร ตั้งคำถาม นักการเมือง-นักสิทธิฯ เผยแพร่ข้อกล่าวหากัมพูชา หวั่น "ตัวเป็นไทย แต่ใจเป็นเขมร"
    https://www.thai-tai.tv/news/21888/
    .
    #ไทยไท #วัสติงสมิตร #การทรมานทางจิตใจ #เสียงผีชายแดน #อนุสัญญาCAT #กฎหมายสิทธิมนุษยชน

    วัส ติงสมิตร ตั้งคำถาม นักการเมือง-นักสิทธิฯ เผยแพร่ข้อกล่าวหากัมพูชา หวั่น "ตัวเป็นไทย แต่ใจเป็นเขมร" https://www.thai-tai.tv/news/21888/ . #ไทยไท #วัสติงสมิตร #การทรมานทางจิตใจ #เสียงผีชายแดน #อนุสัญญาCAT #กฎหมายสิทธิมนุษยชน
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 50 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Free Software ยังไม่ชนะ — เมื่อเสรีภาพของผู้ใช้ยังถูกล็อกไว้ในเฟิร์มแวร์และอุปกรณ์รอบตัว”

    บทความนี้เป็นฉบับเรียบเรียงจากการบรรยายของ Dorota ที่งาน P.I.W.O. ซึ่งตั้งคำถามว่า “Free Software ชนะแล้วจริงหรือ?” แม้เราจะใช้ Linux, Firefox, Inkscape และเครื่องมือโอเพ่นซอร์สมากมาย แต่เมื่อมองลึกลงไปในอุปกรณ์รอบตัว เช่น โทรศัพท์, เครื่องพิมพ์, การ์ดจอ, หรือแม้แต่จักรยานไฟฟ้า — เรากลับพบว่าเฟิร์มแวร์และซอฟต์แวร์ภายในยังคงเป็นระบบปิดที่ผู้ใช้ไม่มีสิทธิ์ควบคุม

    Dorota ยกตัวอย่างจากประสบการณ์พัฒนาโทรศัพท์ Librem 5 ที่ต้องเผชิญกับข้อจำกัดด้านสิทธิบัตรและการผูกขาดของผู้ผลิตชิปโมเด็ม ซึ่งทำให้ไม่สามารถหาชิ้นส่วนที่เปิดซอร์สได้อย่างแท้จริง แม้จะมีความพยายามจากชุมชนโอเพ่นซอร์ส แต่การล็อกบูตโหลดเดอร์, การจำกัดการอัปเดต, และการปิดกั้นการเข้าถึงซอร์สโค้ด ยังคงเป็นอุปสรรคสำคัญ

    บทความยังชี้ให้เห็นว่าแม้ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สจะถูกใช้ในอุปกรณ์มากมาย แต่ผู้ใช้กลับไม่มีสิทธิ์ในการศึกษา แก้ไข หรือแจกจ่ายซอฟต์แวร์นั้น เพราะผู้ผลิตเลือกใช้ไลเซนส์แบบ “permissive” ที่เปิดช่องให้ปิดซอร์สในภายหลังได้

    Dorota เสนอว่าการผลักดัน Free Software ให้ “ชนะจริง” ต้องอาศัยแรงผลักดันทางการเมือง เช่น การออกกฎหมายบังคับให้เปิดซอร์สเฟิร์มแวร์ หรือการสนับสนุนผู้ผลิตที่เป็นมิตรกับโอเพ่นซอร์ส เช่น Purism, Prusa, หรือ Espruino

    Free Software ยังไม่ชนะในระดับเฟิร์มแวร์และอุปกรณ์
    โทรศัพท์, เครื่องพิมพ์, การ์ดจอ, และอุปกรณ์ IoT ยังใช้ระบบปิด

    ตัวอย่างจาก Librem 5 พบข้อจำกัดด้านสิทธิบัตรและการผูกขาด
    ผู้ผลิตชิปโมเด็มควบคุมการเข้าถึงและการจัดจำหน่าย

    เฟิร์มแวร์ในอุปกรณ์ทั่วไปยังเป็นระบบปิด
    เช่น SSD, HDD, GPU, keyboard, network card

    Secure Boot และระบบล็อกบูตโหลดเดอร์จำกัดสิทธิ์ผู้ใช้
    ผู้ผลิตสามารถเลือกซอฟต์แวร์ที่ผู้ใช้รันได้

    ซอฟต์แวร์ที่ใช้ไลเซนส์ permissive อาจถูกปิดซอร์สในภายหลัง
    ผู้ใช้ไม่มีสิทธิ์แก้ไขหรือแจกจ่ายซอฟต์แวร์ที่ถูกดัดแปลง

    การสนับสนุนผู้ผลิตที่เปิดซอร์สเป็นทางเลือกหนึ่ง
    เช่น Librem 5, Prusa 3D, Espruino

    Google Chromebook มี BIOS และ Embedded Controller แบบเปิด
    ใช้ Coreboot และสามารถรัน Linux ได้อย่างเสรี

    Debian เป็นตัวอย่างของระบบที่พัฒนาโดยชุมชน
    ต่างจาก Android ที่ถูกควบคุมโดยบริษัท

    คำเตือนและข้อจำกัด
    ผู้ใช้ทั่วไปยังขาดสิทธิ์ในการควบคุมอุปกรณ์ของตนเอง
    เฟิร์มแวร์และระบบล็อกทำให้ไม่สามารถแก้ไขหรือปรับแต่งได้

    อุปกรณ์ที่ใช้บริการคลาวด์อาจกลายเป็น “อิฐ” เมื่อเซิร์ฟเวอร์ปิดตัว
    เช่น เครื่องใช้ไฟฟ้า, กล้อง, หรืออุปกรณ์เกษตร

    ซอฟต์แวร์ปิดในอุปกรณ์การแพทย์อาจเป็นอันตรายต่อผู้ใช้
    เช่น pacemaker ที่ไม่สามารถปรับแต่งหรือตรวจสอบได้

    การใช้ไลเซนส์ permissive โดยผู้ผลิตอาจทำให้ผู้ใช้เสียสิทธิ์
    แม้จะใช้ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส แต่ไม่สามารถเข้าถึงซอร์สโค้ด

    การพัฒนาโดยบริษัทอาจขัดแย้งกับเป้าหมายของผู้ใช้
    เช่น Android ที่ปิดซอร์สส่วนสำคัญและจำกัดการอัปเดต

    https://dorotac.eu/posts/fosswon/
    🧠 “Free Software ยังไม่ชนะ — เมื่อเสรีภาพของผู้ใช้ยังถูกล็อกไว้ในเฟิร์มแวร์และอุปกรณ์รอบตัว” บทความนี้เป็นฉบับเรียบเรียงจากการบรรยายของ Dorota ที่งาน P.I.W.O. ซึ่งตั้งคำถามว่า “Free Software ชนะแล้วจริงหรือ?” แม้เราจะใช้ Linux, Firefox, Inkscape และเครื่องมือโอเพ่นซอร์สมากมาย แต่เมื่อมองลึกลงไปในอุปกรณ์รอบตัว เช่น โทรศัพท์, เครื่องพิมพ์, การ์ดจอ, หรือแม้แต่จักรยานไฟฟ้า — เรากลับพบว่าเฟิร์มแวร์และซอฟต์แวร์ภายในยังคงเป็นระบบปิดที่ผู้ใช้ไม่มีสิทธิ์ควบคุม Dorota ยกตัวอย่างจากประสบการณ์พัฒนาโทรศัพท์ Librem 5 ที่ต้องเผชิญกับข้อจำกัดด้านสิทธิบัตรและการผูกขาดของผู้ผลิตชิปโมเด็ม ซึ่งทำให้ไม่สามารถหาชิ้นส่วนที่เปิดซอร์สได้อย่างแท้จริง แม้จะมีความพยายามจากชุมชนโอเพ่นซอร์ส แต่การล็อกบูตโหลดเดอร์, การจำกัดการอัปเดต, และการปิดกั้นการเข้าถึงซอร์สโค้ด ยังคงเป็นอุปสรรคสำคัญ บทความยังชี้ให้เห็นว่าแม้ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สจะถูกใช้ในอุปกรณ์มากมาย แต่ผู้ใช้กลับไม่มีสิทธิ์ในการศึกษา แก้ไข หรือแจกจ่ายซอฟต์แวร์นั้น เพราะผู้ผลิตเลือกใช้ไลเซนส์แบบ “permissive” ที่เปิดช่องให้ปิดซอร์สในภายหลังได้ Dorota เสนอว่าการผลักดัน Free Software ให้ “ชนะจริง” ต้องอาศัยแรงผลักดันทางการเมือง เช่น การออกกฎหมายบังคับให้เปิดซอร์สเฟิร์มแวร์ หรือการสนับสนุนผู้ผลิตที่เป็นมิตรกับโอเพ่นซอร์ส เช่น Purism, Prusa, หรือ Espruino ✅ Free Software ยังไม่ชนะในระดับเฟิร์มแวร์และอุปกรณ์ ➡️ โทรศัพท์, เครื่องพิมพ์, การ์ดจอ, และอุปกรณ์ IoT ยังใช้ระบบปิด ✅ ตัวอย่างจาก Librem 5 พบข้อจำกัดด้านสิทธิบัตรและการผูกขาด ➡️ ผู้ผลิตชิปโมเด็มควบคุมการเข้าถึงและการจัดจำหน่าย ✅ เฟิร์มแวร์ในอุปกรณ์ทั่วไปยังเป็นระบบปิด ➡️ เช่น SSD, HDD, GPU, keyboard, network card ✅ Secure Boot และระบบล็อกบูตโหลดเดอร์จำกัดสิทธิ์ผู้ใช้ ➡️ ผู้ผลิตสามารถเลือกซอฟต์แวร์ที่ผู้ใช้รันได้ ✅ ซอฟต์แวร์ที่ใช้ไลเซนส์ permissive อาจถูกปิดซอร์สในภายหลัง ➡️ ผู้ใช้ไม่มีสิทธิ์แก้ไขหรือแจกจ่ายซอฟต์แวร์ที่ถูกดัดแปลง ✅ การสนับสนุนผู้ผลิตที่เปิดซอร์สเป็นทางเลือกหนึ่ง ➡️ เช่น Librem 5, Prusa 3D, Espruino ✅ Google Chromebook มี BIOS และ Embedded Controller แบบเปิด ➡️ ใช้ Coreboot และสามารถรัน Linux ได้อย่างเสรี ✅ Debian เป็นตัวอย่างของระบบที่พัฒนาโดยชุมชน ➡️ ต่างจาก Android ที่ถูกควบคุมโดยบริษัท ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ‼️ ผู้ใช้ทั่วไปยังขาดสิทธิ์ในการควบคุมอุปกรณ์ของตนเอง ⛔ เฟิร์มแวร์และระบบล็อกทำให้ไม่สามารถแก้ไขหรือปรับแต่งได้ ‼️ อุปกรณ์ที่ใช้บริการคลาวด์อาจกลายเป็น “อิฐ” เมื่อเซิร์ฟเวอร์ปิดตัว ⛔ เช่น เครื่องใช้ไฟฟ้า, กล้อง, หรืออุปกรณ์เกษตร ‼️ ซอฟต์แวร์ปิดในอุปกรณ์การแพทย์อาจเป็นอันตรายต่อผู้ใช้ ⛔ เช่น pacemaker ที่ไม่สามารถปรับแต่งหรือตรวจสอบได้ ‼️ การใช้ไลเซนส์ permissive โดยผู้ผลิตอาจทำให้ผู้ใช้เสียสิทธิ์ ⛔ แม้จะใช้ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส แต่ไม่สามารถเข้าถึงซอร์สโค้ด ‼️ การพัฒนาโดยบริษัทอาจขัดแย้งกับเป้าหมายของผู้ใช้ ⛔ เช่น Android ที่ปิดซอร์สส่วนสำคัญและจำกัดการอัปเดต https://dorotac.eu/posts/fosswon/
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 94 มุมมอง 0 รีวิว
  • เพจดังตั้งคำถาม "นักสิทธิมนุษยชนไทยมีไว้ทำไม" ซัดหายไปไหนเวลาพลเรือนไทยถูกละเมิดสิทธิ ชี้ไร้ประโยชน์และไม่จริงใจ
    https://www.thai-tai.tv/news/21886/
    .
    #ไทยไท #นักสิทธิมนุษยชนไทย #สิทธิคนไทย #ความขัดแย้งชายแดน #ความรุนแรงภาคใต้ #ศาลอาชญากรสงคราม
    เพจดังตั้งคำถาม "นักสิทธิมนุษยชนไทยมีไว้ทำไม" ซัดหายไปไหนเวลาพลเรือนไทยถูกละเมิดสิทธิ ชี้ไร้ประโยชน์และไม่จริงใจ https://www.thai-tai.tv/news/21886/ . #ไทยไท #นักสิทธิมนุษยชนไทย #สิทธิคนไทย #ความขัดแย้งชายแดน #ความรุนแรงภาคใต้ #ศาลอาชญากรสงคราม
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 60 มุมมอง 0 รีวิว
  • สุณัย ผาสุข ตั้งคำถาม "กัน จอมพลัง" ได้ไฟเขียวจากใคร บุกเข้าพื้นที่กฎอัยการศึก ทำปฏิบัติการเปิดเสียงผี
    https://www.thai-tai.tv/news/21879/
    .
    #ไทยไท #เสียงผีชายแดน #กฎอัยการศึก #UN #สุณัยผาสุข #กันจอมพลัง #ชายแดนไทยกัมพูชา

    สุณัย ผาสุข ตั้งคำถาม "กัน จอมพลัง" ได้ไฟเขียวจากใคร บุกเข้าพื้นที่กฎอัยการศึก ทำปฏิบัติการเปิดเสียงผี https://www.thai-tai.tv/news/21879/ . #ไทยไท #เสียงผีชายแดน #กฎอัยการศึก #UN #สุณัยผาสุข #กันจอมพลัง #ชายแดนไทยกัมพูชา
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 51 มุมมอง 0 รีวิว
  • ‘อังคณา’ ย้ำไม่ได้หนุนกัมพูชา แต่ตั้งคำถามถึงความเหมาะสม ปฏิบัติการในพื้นที่ขัดแย้ง ยันแค่แปลหนังสือ "กสม.กัมพูชา" ฟ้องสหประชาชาติ
    https://www.thai-tai.tv/news/21878/
    .
    #ไทยไท #อังคณานีละไพจิตร #กฎอัยการศึก #อินฟลูเอนเซอร์ #ทรมานทางจิตวิทยา #สิทธิมนุษยชน #ไทยกัมพูชา

    ‘อังคณา’ ย้ำไม่ได้หนุนกัมพูชา แต่ตั้งคำถามถึงความเหมาะสม ปฏิบัติการในพื้นที่ขัดแย้ง ยันแค่แปลหนังสือ "กสม.กัมพูชา" ฟ้องสหประชาชาติ https://www.thai-tai.tv/news/21878/ . #ไทยไท #อังคณานีละไพจิตร #กฎอัยการศึก #อินฟลูเอนเซอร์ #ทรมานทางจิตวิทยา #สิทธิมนุษยชน #ไทยกัมพูชา
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 61 มุมมอง 0 รีวิว
  • “แผงโซลาร์เซลล์อายุยืนกว่าที่คิด! งานวิจัยใหม่เผยอายุการใช้งานทะลุ 30 ปี”

    หากคุณกำลังลังเลว่าจะติดตั้งแผงโซลาร์เซลล์ดีหรือไม่ หนึ่งในคำถามสำคัญคือ “มันจะอยู่ได้นานแค่ไหน?” ล่าสุดมีงานวิจัยจากประเทศสวิตเซอร์แลนด์ที่อาจเปลี่ยนความคิดคุณไปเลย เพราะผลการศึกษาพบว่า แผงโซลาร์เซลล์สามารถใช้งานได้ยาวนานกว่าที่อุตสาหกรรมเคยประเมินไว้มาก

    งานวิจัยนี้ตีพิมพ์ในวารสาร EES Solar โดยติดตามประสิทธิภาพของแผงโซลาร์เซลล์ 6 ระบบในพื้นที่ต่างกันทั่วสวิตเซอร์แลนด์เป็นเวลากว่า 30 ปี พบว่าอัตราการเสื่อมสภาพเฉลี่ยเพียง 0.24% ต่อปี ซึ่งต่ำกว่าค่าประมาณเดิมที่อยู่ระหว่าง 0.75%-1% ต่อปีอย่างมาก นั่นหมายความว่าแผงส่วนใหญ่ยังคงรักษาประสิทธิภาพได้มากกว่า 80% แม้ผ่านไป 3 ทศวรรษ

    ปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่ออายุการใช้งานไม่ใช่แค่สภาพแวดล้อม แต่คือคุณภาพวัสดุที่ใช้ผลิต หรือที่เรียกว่า BOM (Bill of Materials) โดยแผงที่ใช้วัสดุคุณภาพสูงแม้จะมีต้นทุนติดตั้งสูง แต่กลับให้ผลลัพธ์ที่คุ้มค่าในระยะยาว

    อย่างไรก็ตาม งานวิจัยยังเตือนว่าแผงรุ่นใหม่ในตลาดปัจจุบันอาจไม่ได้ใช้วัสดุคุณภาพสูงเท่าเดิม เพราะผู้ผลิตเน้นลดต้นทุนมากกว่าความทนทาน และยังไม่มีข้อมูลระยะยาวเพียงพอที่จะประเมินอายุการใช้งานของแผงรุ่นใหม่เหล่านี้

    ผลการศึกษาจากสวิตเซอร์แลนด์
    ติดตามแผงโซลาร์เซลล์ 6 ระบบนานกว่า 30 ปี
    อัตราการเสื่อมสภาพเฉลี่ยเพียง 0.24% ต่อปี
    แผงยังคงประสิทธิภาพมากกว่า 80% หลังใช้งาน 30-35 ปี

    ปัจจัยที่ส่งผลต่ออายุการใช้งาน
    แผงในพื้นที่สูงเสื่อมช้ากว่าพื้นที่ต่ำ เพราะความเครียดจากความร้อนน้อยกว่า
    คุณภาพวัสดุ (BOM) เป็นตัวแปรสำคัญที่สุด
    แผงที่ใช้วัสดุคุณภาพสูงมีอายุการใช้งานยาวนานกว่า

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    BOM คือรายการวัสดุทั้งหมดที่ใช้ในการผลิตสินค้า
    แผงโซลาร์เซลล์ทั่วไปมีอายุการรับประกันประมาณ 25 ปี
    การเสื่อมสภาพของแผงเกิดจากความร้อน, รังสี UV, ความชื้น และแรงดันไฟฟ้า

    คำเตือนจากงานวิจัย
    แผงรุ่นใหม่อาจมีอายุการใช้งานสั้นกว่ารุ่นเก่า เพราะเน้นลดต้นทุน
    ยังไม่มีข้อมูลระยะยาวเพียงพอสำหรับแผงรุ่นใหม่
    ปัจจัยภายนอก เช่น สภาพอากาศรุนแรงหรือเศษวัสดุตกใส่ อาจทำให้แผงเสียหายก่อนเวลา
    ไม่สามารถให้คำตอบชัดเจนว่าแผงรุ่นใหม่จะอยู่ได้นานแค่ไหน

    https://www.slashgear.com/1989112/solar-panel-lifespan-longer-new-study/
    🌞 “แผงโซลาร์เซลล์อายุยืนกว่าที่คิด! งานวิจัยใหม่เผยอายุการใช้งานทะลุ 30 ปี” หากคุณกำลังลังเลว่าจะติดตั้งแผงโซลาร์เซลล์ดีหรือไม่ หนึ่งในคำถามสำคัญคือ “มันจะอยู่ได้นานแค่ไหน?” ล่าสุดมีงานวิจัยจากประเทศสวิตเซอร์แลนด์ที่อาจเปลี่ยนความคิดคุณไปเลย เพราะผลการศึกษาพบว่า แผงโซลาร์เซลล์สามารถใช้งานได้ยาวนานกว่าที่อุตสาหกรรมเคยประเมินไว้มาก งานวิจัยนี้ตีพิมพ์ในวารสาร EES Solar โดยติดตามประสิทธิภาพของแผงโซลาร์เซลล์ 6 ระบบในพื้นที่ต่างกันทั่วสวิตเซอร์แลนด์เป็นเวลากว่า 30 ปี พบว่าอัตราการเสื่อมสภาพเฉลี่ยเพียง 0.24% ต่อปี ซึ่งต่ำกว่าค่าประมาณเดิมที่อยู่ระหว่าง 0.75%-1% ต่อปีอย่างมาก นั่นหมายความว่าแผงส่วนใหญ่ยังคงรักษาประสิทธิภาพได้มากกว่า 80% แม้ผ่านไป 3 ทศวรรษ ปัจจัยสำคัญที่ส่งผลต่ออายุการใช้งานไม่ใช่แค่สภาพแวดล้อม แต่คือคุณภาพวัสดุที่ใช้ผลิต หรือที่เรียกว่า BOM (Bill of Materials) โดยแผงที่ใช้วัสดุคุณภาพสูงแม้จะมีต้นทุนติดตั้งสูง แต่กลับให้ผลลัพธ์ที่คุ้มค่าในระยะยาว อย่างไรก็ตาม งานวิจัยยังเตือนว่าแผงรุ่นใหม่ในตลาดปัจจุบันอาจไม่ได้ใช้วัสดุคุณภาพสูงเท่าเดิม เพราะผู้ผลิตเน้นลดต้นทุนมากกว่าความทนทาน และยังไม่มีข้อมูลระยะยาวเพียงพอที่จะประเมินอายุการใช้งานของแผงรุ่นใหม่เหล่านี้ ✅ ผลการศึกษาจากสวิตเซอร์แลนด์ ➡️ ติดตามแผงโซลาร์เซลล์ 6 ระบบนานกว่า 30 ปี ➡️ อัตราการเสื่อมสภาพเฉลี่ยเพียง 0.24% ต่อปี ➡️ แผงยังคงประสิทธิภาพมากกว่า 80% หลังใช้งาน 30-35 ปี ✅ ปัจจัยที่ส่งผลต่ออายุการใช้งาน ➡️ แผงในพื้นที่สูงเสื่อมช้ากว่าพื้นที่ต่ำ เพราะความเครียดจากความร้อนน้อยกว่า ➡️ คุณภาพวัสดุ (BOM) เป็นตัวแปรสำคัญที่สุด ➡️ แผงที่ใช้วัสดุคุณภาพสูงมีอายุการใช้งานยาวนานกว่า ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ BOM คือรายการวัสดุทั้งหมดที่ใช้ในการผลิตสินค้า ➡️ แผงโซลาร์เซลล์ทั่วไปมีอายุการรับประกันประมาณ 25 ปี ➡️ การเสื่อมสภาพของแผงเกิดจากความร้อน, รังสี UV, ความชื้น และแรงดันไฟฟ้า ‼️ คำเตือนจากงานวิจัย ⛔ แผงรุ่นใหม่อาจมีอายุการใช้งานสั้นกว่ารุ่นเก่า เพราะเน้นลดต้นทุน ⛔ ยังไม่มีข้อมูลระยะยาวเพียงพอสำหรับแผงรุ่นใหม่ ⛔ ปัจจัยภายนอก เช่น สภาพอากาศรุนแรงหรือเศษวัสดุตกใส่ อาจทำให้แผงเสียหายก่อนเวลา ⛔ ไม่สามารถให้คำตอบชัดเจนว่าแผงรุ่นใหม่จะอยู่ได้นานแค่ไหน https://www.slashgear.com/1989112/solar-panel-lifespan-longer-new-study/
    WWW.SLASHGEAR.COM
    New Study Suggests Solar Panels Could Last Even Longer Than We Thought - SlashGear
    The latest research from Switzerland show that high-quality solar panels constructed in the 1980s and 1990s are still performing well today.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 63 มุมมอง 0 รีวิว
  • “REFRAG — งานวิจัยแรกของ Meta Superintelligence ที่พลิกโฉม RAG ให้เร็วขึ้น 30 เท่า”

    ลองจินตนาการว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สามารถตอบคำถามจากฐานข้อมูลได้เร็วขึ้นกว่าเดิมถึง 30 เท่า โดยไม่ต้องเสียความแม่นยำ — นั่นคือสิ่งที่ Meta Superintelligence (MSI) นำเสนอในงานวิจัยแรกของพวกเขา “REFRAG” ซึ่งเป็นการปรับปรุงกระบวนการ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ให้มีประสิทธิภาพสูงขึ้นอย่างน่าทึ่ง

    แทนที่จะส่งข้อมูลทั้งหมดจากเอกสารที่ค้นมาให้ LLM ประมวลผล REFRAG ใช้เทคนิคใหม่ที่แปลงข้อมูลเหล่านั้นเป็น “chunk embeddings” ซึ่งเป็นเวกเตอร์ที่ LLM เข้าใจได้โดยตรง และใช้ policy network ที่ฝึกด้วย reinforcement learning เพื่อเลือกบางส่วนที่ควรขยายกลับเป็น token เต็มรูปแบบภายใต้ข้อจำกัดด้านงบประมาณ

    ผลลัพธ์คือ ลดการใช้ KV cache และ attention cost ได้อย่างมาก ทำให้ latency ต่ำลงและ throughput สูงขึ้น โดยยังคงความแม่นยำของผลลัพธ์ไว้ได้

    จุดเด่นของ REFRAG

    ปรับปรุงกระบวนการ RAG โดยใช้ chunk embeddings แทน token เต็ม
    ใช้ policy network เพื่อเลือกบางส่วนที่ควรขยายกลับเป็น token
    ลด latency และเพิ่ม throughput โดยไม่ลดความแม่นยำ

    วิธีการทำงาน
    เอกสารถูกแบ่งเป็น chunk (~128 token) และแปลงเป็น embeddings
    embeddings ถูกส่งเข้า LLM โดยตรง พร้อมกับบาง chunk ที่ถูกขยายเป็น token
    policy network ตัดสินใจเลือก chunk ที่ควรขยาย โดยใช้ RL objective

    ผลกระทบเชิงธุรกิจ
    ลดต้นทุน inference และเพิ่มความเร็วตอบกลับ
    เหมาะกับแอปพลิเคชันที่ใช้ RAG เช่น customer support, summarization, vertical agents
    เพิ่มจำนวน query ต่อ GPU และลดค่าใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    RAG คือการใช้การค้นคืนข้อมูลร่วมกับการสร้างข้อความจาก LLM
    ChaCha20-Poly1305 เป็นอัลกอริธึมเข้ารหัสที่ใช้ใน Wireguard และบางระบบ AI
    RL (Reinforcement Learning) ช่วยให้ policy network ตัดสินใจได้ดีขึ้นภายใต้ข้อจำกัด

    ข้อควรระวังและข้อจำกัด
    ต้องฝึก encoder และ projection ให้ LLM เข้าใจ embeddings
    การฝึก policy network ด้วย RL เพิ่มความซับซ้อนในการพัฒนา
    การบีบอัดมากเกินไปอาจลดคุณภาพของผลลัพธ์
    embeddings ที่ precompute เหมาะกับข้อมูลคงที่ ไม่เหมาะกับข้อมูลที่เปลี่ยนบ่อย
    งานบางประเภท เช่น กฎหมายหรือการแพทย์ อาจต้องใช้ token เต็มเพื่อความแม่นยำ

    https://paddedinputs.substack.com/p/meta-superintelligences-surprising
    🧪 “REFRAG — งานวิจัยแรกของ Meta Superintelligence ที่พลิกโฉม RAG ให้เร็วขึ้น 30 เท่า” ลองจินตนาการว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) สามารถตอบคำถามจากฐานข้อมูลได้เร็วขึ้นกว่าเดิมถึง 30 เท่า โดยไม่ต้องเสียความแม่นยำ — นั่นคือสิ่งที่ Meta Superintelligence (MSI) นำเสนอในงานวิจัยแรกของพวกเขา “REFRAG” ซึ่งเป็นการปรับปรุงกระบวนการ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ให้มีประสิทธิภาพสูงขึ้นอย่างน่าทึ่ง แทนที่จะส่งข้อมูลทั้งหมดจากเอกสารที่ค้นมาให้ LLM ประมวลผล REFRAG ใช้เทคนิคใหม่ที่แปลงข้อมูลเหล่านั้นเป็น “chunk embeddings” ซึ่งเป็นเวกเตอร์ที่ LLM เข้าใจได้โดยตรง และใช้ policy network ที่ฝึกด้วย reinforcement learning เพื่อเลือกบางส่วนที่ควรขยายกลับเป็น token เต็มรูปแบบภายใต้ข้อจำกัดด้านงบประมาณ ผลลัพธ์คือ ลดการใช้ KV cache และ attention cost ได้อย่างมาก ทำให้ latency ต่ำลงและ throughput สูงขึ้น โดยยังคงความแม่นยำของผลลัพธ์ไว้ได้ ✅ จุดเด่นของ REFRAG ➡️ ปรับปรุงกระบวนการ RAG โดยใช้ chunk embeddings แทน token เต็ม ➡️ ใช้ policy network เพื่อเลือกบางส่วนที่ควรขยายกลับเป็น token ➡️ ลด latency และเพิ่ม throughput โดยไม่ลดความแม่นยำ ✅ วิธีการทำงาน ➡️ เอกสารถูกแบ่งเป็น chunk (~128 token) และแปลงเป็น embeddings ➡️ embeddings ถูกส่งเข้า LLM โดยตรง พร้อมกับบาง chunk ที่ถูกขยายเป็น token ➡️ policy network ตัดสินใจเลือก chunk ที่ควรขยาย โดยใช้ RL objective ✅ ผลกระทบเชิงธุรกิจ ➡️ ลดต้นทุน inference และเพิ่มความเร็วตอบกลับ ➡️ เหมาะกับแอปพลิเคชันที่ใช้ RAG เช่น customer support, summarization, vertical agents ➡️ เพิ่มจำนวน query ต่อ GPU และลดค่าใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RAG คือการใช้การค้นคืนข้อมูลร่วมกับการสร้างข้อความจาก LLM ➡️ ChaCha20-Poly1305 เป็นอัลกอริธึมเข้ารหัสที่ใช้ใน Wireguard และบางระบบ AI ➡️ RL (Reinforcement Learning) ช่วยให้ policy network ตัดสินใจได้ดีขึ้นภายใต้ข้อจำกัด ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ ต้องฝึก encoder และ projection ให้ LLM เข้าใจ embeddings ⛔ การฝึก policy network ด้วย RL เพิ่มความซับซ้อนในการพัฒนา ⛔ การบีบอัดมากเกินไปอาจลดคุณภาพของผลลัพธ์ ⛔ embeddings ที่ precompute เหมาะกับข้อมูลคงที่ ไม่เหมาะกับข้อมูลที่เปลี่ยนบ่อย ⛔ งานบางประเภท เช่น กฎหมายหรือการแพทย์ อาจต้องใช้ token เต็มเพื่อความแม่นยำ https://paddedinputs.substack.com/p/meta-superintelligences-surprising
    PADDEDINPUTS.SUBSTACK.COM
    Meta Superintelligence’s surprising first paper
    Long awaited first paper from Meta Superintelligence Labs is not a model layer innovation. What does this mean?
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 96 มุมมอง 0 รีวิว
  • นายวัชระ เพชรทอง เผยผลตรวจสอบจากกรมอนามัย กรณีโรงเลี้ยงไก่ขนาด 50,000 ตัวบนเกาะสมุย พบก่อกลิ่นเหม็นรบกวนชุมชนจริง แต่ชาวบ้านตั้งคำถาม ทำไมกิจการยังดำเนินการต่อ ทั้งที่ใบอนุญาตถูกเพิกถอนตั้งแต่วันที่ 30 กรกฎาคม 2568

    อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000097546

    #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด
    นายวัชระ เพชรทอง เผยผลตรวจสอบจากกรมอนามัย กรณีโรงเลี้ยงไก่ขนาด 50,000 ตัวบนเกาะสมุย พบก่อกลิ่นเหม็นรบกวนชุมชนจริง แต่ชาวบ้านตั้งคำถาม ทำไมกิจการยังดำเนินการต่อ ทั้งที่ใบอนุญาตถูกเพิกถอนตั้งแต่วันที่ 30 กรกฎาคม 2568 อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000097546 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด
    Like
    2
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 350 มุมมอง 0 รีวิว
  • คำถามด่วน! ที่นายกหนูต้องตอบประชาชนด่วน! (12/10/68)

    #ThaiTimes
    #News1
    #News1short
    #TruthFromThailand
    #shorts
    #อนุทิน
    #นายกหนู
    #การเมืองไทย
    #รัฐบาลไทย
    #เทรนด์วันนี้
    #ข่าววันนี้
    #ข่าวtiktok
    #newsupdate
    คำถามด่วน! ที่นายกหนูต้องตอบประชาชนด่วน! (12/10/68) #ThaiTimes #News1 #News1short #TruthFromThailand #shorts #อนุทิน #นายกหนู #การเมืองไทย #รัฐบาลไทย #เทรนด์วันนี้ #ข่าววันนี้ #ข่าวtiktok #newsupdate
    Like
    1
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 148 มุมมอง 0 0 รีวิว
  • กลืนไม่เข้าคายไม่ออก ตอนที่ 3
    นิทานเรื่องจริง เรื่อง “กลืนไม่เข้าคายไม่ออก”
    ตอนที่ 3 (ตอนจบ)
การ ปรับนโยบาย Right Sizing ของอเมริกา น่าจะต้องเกิดขึ้นแน่นอน พิจารณาจากข่าวของ นสพ. วอชิงตันโพสต์ที่รายงานเมื่อวันที่ 17 กันยายน ค.ศ.2014 ว่า ได้มีการประชุมลับที่ Pentagon ในช่วงดังกล่าว เพื่อหารือเกี่ยวกับนโยบายของสหรัฐในอิรัก และตะวันออกลาง โดยมีนาย John J. Hamre ประธาน ของ The Defense Policy Board ซึ่งทำหน้าที่ให้คำปรึกษาแก่ รมว.กลาโหม Chuck Hagel เกี่ยวกับเรื่องละเอียดอ่อนทั้งปวง รวมทั้งรวบรวมข้อมูลระดับสุดยอดให้ด้วย นาย Hamre ยังมีตำแหน่งเป็นหัวหน้าฝ่ายบริหารของถังความคิด think tank ทรงอิทธิพลของอเมริกาคือ Centre for Strategic and International Studies (CSIS) อีกด้วย
    การประชุมดังกล่าวกำหนดไว้ 2 วัน ผู้เข้าร่วมประชุม มีระดับหัวกะทิข้นคลั่กของอเมริกาเข้าร่วมด้วยคือ นาย Zbigniew Brzezinski ตัวแสบ ซึ่งเป็นที่ปรึกษาด้านความมั่นคง สมัยประธานาธิบดี Carter คนขายถั่ว และเป็น trustee ของ CSIS และประธานร่วมของคณะที่ปรึกษา CSIS (ตำแหน่งมันยาวเหยียด เขียนไม่หมด เอาแค่นี้ก็พอเห็นฤทธิ์ และความใหญ่ของมันนะครับ) นอกจากนี้ ยังมีอดีต รมว.ต่างประเทศ Madeleine K. Albright (ซึ่งแม้จะเป็น รมว ต่างประเทศสมัย Clinton แต่เมื่อคาวบอย Bush จะขี่ช้างไปขยี้อิรัก เขาได้เชิญให้ Albright เป็นที่ปรึกษาด้วย) อดีตวุฒิสมาชิก Sam Nunn ประธาน Board of Trustee ของ CSIS และปัจจุบัน ดำรงตำแหน่งหัวหน้าสถาบัน Nuclear Threat Initiative (NTI) อืม น่าสนใจ! (มีเมียเป็น CIA ตัวใหญ่ และเขาเคยเป็นตัวเลือกที่จะเป็นผู้เข้าแข่งเป็นรองประธานาธิบดี คู่กับ Obama แต่ Obama กลับเลือก Joe Biden แทน) นอกจากนี้ผู้เข้าร่วมประชุมยังมี Jane Harman ประธานถังความคิด think tank อีกใบ ที่มีอิทธิพลไม่น้อยกว่ากันคือ the Woodlow Wilson International Centre for Scholars และนาย Ryan Crocker อดีตฑูตอเมริกันในอิรัก
    นอกเหนือ จากผู้เข้าประชุมข้างต้น ซึ่งใหญ่คับห้องและน่าสนใจแล้ว Washington Post ยังบอกว่า ในการประชุม มีแขกพิเศษ 2 คน เข้าร่วมด้วย คนหนึ่งคือฑูตจาก UAE อีกคนคือ ฑูตของอังกฤษ ชาวเกาะใหญ่เท่านิ้วก้อยข้างซ้าย ฯ !!!
    หลัง จากการประชุมลับจบ นักข่าวถามนาย Hamre ว่า ประชุมเรื่องอะไรกัน เห็นต่างชาติเข้ามาประชุมเกี่ยวกับความมั่นคงของอเมริกาด้วย นาย Hamre ตอบว่า รมว.กลาโหม ขอให้คณะนโยบายฯ(ของผม) พิจารณาเกี่ยวกับเรื่องความมั่นคงของประเทศที่มีความสำคัญยิ่ง และผมก็เชิญคนที่เก่งที่สุด (ในเรื่องนี้) มาเข้าประชุม
    Washington Post บอกว่า UAE และอังกฤษ เป็นพันธมิตรต่างชาติ ที่มีบทบาทสำคัญ ที่ร่วมกับรัฐบาล Obama ในการวางนโยบายต้านกลุ่มกองกำลังต่างๆ (Islamic State, the Jihadist ฯลฯ) ที่กำลังครอบครองส่วนใหญ่ของอิรักและซีเรียขณะนี้
    Washington Post อ้างด้วยว่า New York Times เองก็แสดงความเป็นห่วงว่า รัฐบาลของต่างประเทศ กำลังใช้เงินอุดหนุนแก่พวก think tank เป็นใบเบิกทาง เข้ามาในประตูของ Washington โดยผ่านการวิเคราะห์ของพวก think tank ที่มีส่วนในการเสนอนโยบาย (UAE และหลายประเทศในตะวันออกกลาง เป็นผู้สนับสนุนกระเป๋าหนักของ CSIS และอีกหลายถังความคิด)
    Washington Post รายงานต่อว่า ข่าวนี้ทำให้ นาย Hamre ควันออกจมูก เขาอีเมล์แถลงอย่างเป็นทางการว่า เป็นเรื่องไร้สาระ ที่จะคิดว่าฑูต UAE นาย Yousef al-Otaiba ได้รับเชิญมาเข้าร่วมประชุมที่ ไม่เปิดเผย เพราะ UAE เป็นผู้บริจาคเงินให้ CSIS แต่เขายอมรับว่า การที่ผู้มาเข้าประชุม มีบทบาททับซ้อนกัน อาจทำให้รู้สึกเกิดความไม่สบายใจ
    “ผมเชิญเขามา หารือใน เรื่องที่ละเอียดอ่อนอย่างสูง และสำคัญอย่างยิ่ง ซึ่งมันก็ไม่ใช่เรื่องง่ายสำหรับเขา (ฑูต UAE ) แต่เขาเป็นคนที่เข้าใจสถานการณ์ในบริเวณนั้นมากที่สุด ที่ผมจะหาได้ และเขารู้ว่า UAE และรัฐอื่นๆ จะมีบทบาทอย่างไร ในเหตุการณ์ที่กำลังเกิดขึ้นในอิรัก”
    ส่วนนาย Otaiba บอกว่า ด้วยสถานการณ์ที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน “ผมพบหรือคุยกับเจ้าหน้าที่ระดับสูงใน Pentagon เกือบทุกวันอยู่แล้ว”
    ส่วน โฆษกของสถานฑูตอังกฤษ ยืนยันว่า นาย Peter Westmacott ฑูตอังกฤษ เข้าร่วมในการประชุมที่เป็นข่าวด้วย “แต่เราไม่สามารถแจ้งรายละเอียดของการประชุมที่เป็นส่วนตัวของฑูตได้”
    นาย Hamre บอกในคำแถลงของเขาว่า เขาเชิญ นาย Westmacott เพราะ “เขาเคยเป็นฑูตในอิหร่านและตุรกี และน่าจะมีมุมมองจากทางกลุ่มยุโรป เกี่ยวกับตะวันออกกลาง”
    Washington Post ระบุอีกด้วยว่า คณะที่ปรึกษาเช่นคณะ Defense Policy นี้ ตามกฏหมายต้องประกาศการประชุมล่วงหน้า 15 วัน แต่การประชุมที่เป็นข่าวนี่ ไม่มีการประกาศล่วงหน้า มีเพียงการแจ้งในวันประชุมนั้น เองว่า จะมีการประชุมภายใน ที่ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ และได้รับการอนุญาตจาก Pentagon ไม่ต้องประกาศล่วงหน้า เนื่องจากความยากลำบากในการสรุปวาระการประชุม “due to diffcultics finalizing the meeting agenda”
    นอกจากนี้ ก่อนที่นาย Obama จะประกาศ เมื่อวันที่ 23 กันยายน ค.ศ.2014 เกี่ยวกับการรวมกำลังกับพรรคพวกอาหรับ เพื่อปฏิบัติการโจมตีทางอากาศจัดการ ต่อกลุ่มติดอาวุธรัฐอิลาม IS ในซีเรีย
    CSIS ได้นำเอกสารชื่อ The Islamic State Campaign : Key Strategic and Tactical Challenges ลงวันที่ 9 กันยายน ค.ศ.2014 มาว่อนให้อ่านกัน ถึงยุทธศาสตร์สำคัญ ซึ่งเป็นการเขียนอย่างคร่าวๆ แต่มีตารางการสำรวจความเห็น น่าเอามาเล่าสู่กันฟัง เป็นตารางที่อ้างว่าทำโดย Washington Post ร่วมกับ ABC
    สำหรับคำถามว่า ท่าน (ประชาชนอเมริกัน) สนับสนุนการให้อเมริกาใช้กำลังทางอากาศจัดการกับพวกก่อความไม่สงบโดยพวกสุนหนี่ในอิรักหรือไม่
คำตอบในเดือน มิถุนายน 45% สนับสนุน
คำตอบในเดือน สิงหาคม 54% สนับสนุน
คำตอบในเดือน ปัจจุบัน 71% สนับสนุน
    สำหรับคำถามเกี่ยวกับ Isalamic State ท่าน (ประชาชนอเมริกัน) เห็นว่า Isalamic State คุกคามต่อผลประโยชน์ของอเมริกาขนาดไหน
คำตอบ คุกคามอย่างรุนแรง 59%
คำตอบ รุนแรงเหมือนกัน 31%
คำตอบ ไม่รุนแรง 5%
คำตอบ ไม่รุนแรงเลย 2% ไม่ออกความเห็น 2%
    สำหรับคำถามว่า ท่าน (ประชาชนอเมริกัน) สนับสนุนหรือคัดค้าน……..
การที่อเมริกาจะใช้กำลังทางอากาศจัดการกับพวกสุนหนี่ย์ที่ก่อความไม่สงบในอิรัก เห็นด้วย 71%
ขยายการใช้กำลังไปถึงพวกก่อความไม่สงบในซีเรีย เห็นด้วย 65%
ให้อเมริกาติดอาวุธให้กับพวกกองกำลังชาว Kurd ที่ต่อต้านพวกก่อความไม่สงบ เห็นด้วย 55%
    เห็นตัวเลขการสำรวจที่ถังความคิดค่ายนี้ เอามาแจงแล้ว ก็คงพอเดากันออก ถึงที่มาและที่จะไปกันนะครับ
    สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
2 ตุลาคม 2557
    กลืนไม่เข้าคายไม่ออก ตอนที่ 3 นิทานเรื่องจริง เรื่อง “กลืนไม่เข้าคายไม่ออก” ตอนที่ 3 (ตอนจบ)
การ ปรับนโยบาย Right Sizing ของอเมริกา น่าจะต้องเกิดขึ้นแน่นอน พิจารณาจากข่าวของ นสพ. วอชิงตันโพสต์ที่รายงานเมื่อวันที่ 17 กันยายน ค.ศ.2014 ว่า ได้มีการประชุมลับที่ Pentagon ในช่วงดังกล่าว เพื่อหารือเกี่ยวกับนโยบายของสหรัฐในอิรัก และตะวันออกลาง โดยมีนาย John J. Hamre ประธาน ของ The Defense Policy Board ซึ่งทำหน้าที่ให้คำปรึกษาแก่ รมว.กลาโหม Chuck Hagel เกี่ยวกับเรื่องละเอียดอ่อนทั้งปวง รวมทั้งรวบรวมข้อมูลระดับสุดยอดให้ด้วย นาย Hamre ยังมีตำแหน่งเป็นหัวหน้าฝ่ายบริหารของถังความคิด think tank ทรงอิทธิพลของอเมริกาคือ Centre for Strategic and International Studies (CSIS) อีกด้วย การประชุมดังกล่าวกำหนดไว้ 2 วัน ผู้เข้าร่วมประชุม มีระดับหัวกะทิข้นคลั่กของอเมริกาเข้าร่วมด้วยคือ นาย Zbigniew Brzezinski ตัวแสบ ซึ่งเป็นที่ปรึกษาด้านความมั่นคง สมัยประธานาธิบดี Carter คนขายถั่ว และเป็น trustee ของ CSIS และประธานร่วมของคณะที่ปรึกษา CSIS (ตำแหน่งมันยาวเหยียด เขียนไม่หมด เอาแค่นี้ก็พอเห็นฤทธิ์ และความใหญ่ของมันนะครับ) นอกจากนี้ ยังมีอดีต รมว.ต่างประเทศ Madeleine K. Albright (ซึ่งแม้จะเป็น รมว ต่างประเทศสมัย Clinton แต่เมื่อคาวบอย Bush จะขี่ช้างไปขยี้อิรัก เขาได้เชิญให้ Albright เป็นที่ปรึกษาด้วย) อดีตวุฒิสมาชิก Sam Nunn ประธาน Board of Trustee ของ CSIS และปัจจุบัน ดำรงตำแหน่งหัวหน้าสถาบัน Nuclear Threat Initiative (NTI) อืม น่าสนใจ! (มีเมียเป็น CIA ตัวใหญ่ และเขาเคยเป็นตัวเลือกที่จะเป็นผู้เข้าแข่งเป็นรองประธานาธิบดี คู่กับ Obama แต่ Obama กลับเลือก Joe Biden แทน) นอกจากนี้ผู้เข้าร่วมประชุมยังมี Jane Harman ประธานถังความคิด think tank อีกใบ ที่มีอิทธิพลไม่น้อยกว่ากันคือ the Woodlow Wilson International Centre for Scholars และนาย Ryan Crocker อดีตฑูตอเมริกันในอิรัก นอกเหนือ จากผู้เข้าประชุมข้างต้น ซึ่งใหญ่คับห้องและน่าสนใจแล้ว Washington Post ยังบอกว่า ในการประชุม มีแขกพิเศษ 2 คน เข้าร่วมด้วย คนหนึ่งคือฑูตจาก UAE อีกคนคือ ฑูตของอังกฤษ ชาวเกาะใหญ่เท่านิ้วก้อยข้างซ้าย ฯ !!! หลัง จากการประชุมลับจบ นักข่าวถามนาย Hamre ว่า ประชุมเรื่องอะไรกัน เห็นต่างชาติเข้ามาประชุมเกี่ยวกับความมั่นคงของอเมริกาด้วย นาย Hamre ตอบว่า รมว.กลาโหม ขอให้คณะนโยบายฯ(ของผม) พิจารณาเกี่ยวกับเรื่องความมั่นคงของประเทศที่มีความสำคัญยิ่ง และผมก็เชิญคนที่เก่งที่สุด (ในเรื่องนี้) มาเข้าประชุม Washington Post บอกว่า UAE และอังกฤษ เป็นพันธมิตรต่างชาติ ที่มีบทบาทสำคัญ ที่ร่วมกับรัฐบาล Obama ในการวางนโยบายต้านกลุ่มกองกำลังต่างๆ (Islamic State, the Jihadist ฯลฯ) ที่กำลังครอบครองส่วนใหญ่ของอิรักและซีเรียขณะนี้ Washington Post อ้างด้วยว่า New York Times เองก็แสดงความเป็นห่วงว่า รัฐบาลของต่างประเทศ กำลังใช้เงินอุดหนุนแก่พวก think tank เป็นใบเบิกทาง เข้ามาในประตูของ Washington โดยผ่านการวิเคราะห์ของพวก think tank ที่มีส่วนในการเสนอนโยบาย (UAE และหลายประเทศในตะวันออกกลาง เป็นผู้สนับสนุนกระเป๋าหนักของ CSIS และอีกหลายถังความคิด) Washington Post รายงานต่อว่า ข่าวนี้ทำให้ นาย Hamre ควันออกจมูก เขาอีเมล์แถลงอย่างเป็นทางการว่า เป็นเรื่องไร้สาระ ที่จะคิดว่าฑูต UAE นาย Yousef al-Otaiba ได้รับเชิญมาเข้าร่วมประชุมที่ ไม่เปิดเผย เพราะ UAE เป็นผู้บริจาคเงินให้ CSIS แต่เขายอมรับว่า การที่ผู้มาเข้าประชุม มีบทบาททับซ้อนกัน อาจทำให้รู้สึกเกิดความไม่สบายใจ “ผมเชิญเขามา หารือใน เรื่องที่ละเอียดอ่อนอย่างสูง และสำคัญอย่างยิ่ง ซึ่งมันก็ไม่ใช่เรื่องง่ายสำหรับเขา (ฑูต UAE ) แต่เขาเป็นคนที่เข้าใจสถานการณ์ในบริเวณนั้นมากที่สุด ที่ผมจะหาได้ และเขารู้ว่า UAE และรัฐอื่นๆ จะมีบทบาทอย่างไร ในเหตุการณ์ที่กำลังเกิดขึ้นในอิรัก” ส่วนนาย Otaiba บอกว่า ด้วยสถานการณ์ที่เป็นอยู่ในปัจจุบัน “ผมพบหรือคุยกับเจ้าหน้าที่ระดับสูงใน Pentagon เกือบทุกวันอยู่แล้ว” ส่วน โฆษกของสถานฑูตอังกฤษ ยืนยันว่า นาย Peter Westmacott ฑูตอังกฤษ เข้าร่วมในการประชุมที่เป็นข่าวด้วย “แต่เราไม่สามารถแจ้งรายละเอียดของการประชุมที่เป็นส่วนตัวของฑูตได้” นาย Hamre บอกในคำแถลงของเขาว่า เขาเชิญ นาย Westmacott เพราะ “เขาเคยเป็นฑูตในอิหร่านและตุรกี และน่าจะมีมุมมองจากทางกลุ่มยุโรป เกี่ยวกับตะวันออกกลาง” Washington Post ระบุอีกด้วยว่า คณะที่ปรึกษาเช่นคณะ Defense Policy นี้ ตามกฏหมายต้องประกาศการประชุมล่วงหน้า 15 วัน แต่การประชุมที่เป็นข่าวนี่ ไม่มีการประกาศล่วงหน้า มีเพียงการแจ้งในวันประชุมนั้น เองว่า จะมีการประชุมภายใน ที่ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ และได้รับการอนุญาตจาก Pentagon ไม่ต้องประกาศล่วงหน้า เนื่องจากความยากลำบากในการสรุปวาระการประชุม “due to diffcultics finalizing the meeting agenda” นอกจากนี้ ก่อนที่นาย Obama จะประกาศ เมื่อวันที่ 23 กันยายน ค.ศ.2014 เกี่ยวกับการรวมกำลังกับพรรคพวกอาหรับ เพื่อปฏิบัติการโจมตีทางอากาศจัดการ ต่อกลุ่มติดอาวุธรัฐอิลาม IS ในซีเรีย CSIS ได้นำเอกสารชื่อ The Islamic State Campaign : Key Strategic and Tactical Challenges ลงวันที่ 9 กันยายน ค.ศ.2014 มาว่อนให้อ่านกัน ถึงยุทธศาสตร์สำคัญ ซึ่งเป็นการเขียนอย่างคร่าวๆ แต่มีตารางการสำรวจความเห็น น่าเอามาเล่าสู่กันฟัง เป็นตารางที่อ้างว่าทำโดย Washington Post ร่วมกับ ABC สำหรับคำถามว่า ท่าน (ประชาชนอเมริกัน) สนับสนุนการให้อเมริกาใช้กำลังทางอากาศจัดการกับพวกก่อความไม่สงบโดยพวกสุนหนี่ในอิรักหรือไม่
คำตอบในเดือน มิถุนายน 45% สนับสนุน
คำตอบในเดือน สิงหาคม 54% สนับสนุน
คำตอบในเดือน ปัจจุบัน 71% สนับสนุน สำหรับคำถามเกี่ยวกับ Isalamic State ท่าน (ประชาชนอเมริกัน) เห็นว่า Isalamic State คุกคามต่อผลประโยชน์ของอเมริกาขนาดไหน
คำตอบ คุกคามอย่างรุนแรง 59%
คำตอบ รุนแรงเหมือนกัน 31%
คำตอบ ไม่รุนแรง 5%
คำตอบ ไม่รุนแรงเลย 2% ไม่ออกความเห็น 2% สำหรับคำถามว่า ท่าน (ประชาชนอเมริกัน) สนับสนุนหรือคัดค้าน……..
การที่อเมริกาจะใช้กำลังทางอากาศจัดการกับพวกสุนหนี่ย์ที่ก่อความไม่สงบในอิรัก เห็นด้วย 71%
ขยายการใช้กำลังไปถึงพวกก่อความไม่สงบในซีเรีย เห็นด้วย 65%
ให้อเมริกาติดอาวุธให้กับพวกกองกำลังชาว Kurd ที่ต่อต้านพวกก่อความไม่สงบ เห็นด้วย 55% เห็นตัวเลขการสำรวจที่ถังความคิดค่ายนี้ เอามาแจงแล้ว ก็คงพอเดากันออก ถึงที่มาและที่จะไปกันนะครับ สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
2 ตุลาคม 2557
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 257 มุมมอง 0 รีวิว
  • “AI โตเร็วกว่าอินเทอร์เน็ต 4 เท่า — รายงานใหม่เผยพฤติกรรมผู้ใช้ทั่วโลกเปลี่ยนไปอย่างฉับพลัน”

    รายงานจาก Financial Times เผยว่า “การใช้งาน AI ทั่วโลกเติบโตเร็วกว่าการใช้อินเทอร์เน็ตในยุคแรกถึง 4 เท่า” โดยเฉพาะ ChatGPT ที่มีผู้ใช้งานเกือบ 800 ล้านคนภายในเวลาเพียง 3 ปี ขณะที่อินเทอร์เน็ตใช้เวลากว่า 13 ปีจึงถึงระดับเดียวกัน

    Meta รายงานว่า AI Assistant ของตนที่ฝังอยู่ใน WhatsApp, Instagram และแว่น Ray-Ban มีผู้ใช้งานถึง 1 พันล้านคนต่อเดือน ขณะที่ Google ระบุว่า AI overview บนหน้าผลการค้นหามีผู้ใช้ถึง 2 พันล้านคนต่อเดือน และ 70% ของผู้ใช้ Google Docs และ Gmail ใช้ฟีเจอร์ช่วยเขียนเมื่อระบบแนะนำ

    Microsoft Copilot มีผู้ใช้งาน 100 ล้านคนต่อเดือน ส่วน Claude ของ Anthropic ถูกใช้เพื่อช่วยงานด้านวิทยาศาสตร์และโปรแกรมมิ่งเป็นหลัก โดยมีแนวโน้มถูกใช้เพื่อ “ทำงานแทน” มากขึ้นเรื่อย ๆ

    ประเทศที่มีอัตราการใช้งาน AI สูงสุดคือสิงคโปร์และสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ (UAE) โดยมีผู้ใช้งาน AI ถึง 60% ของประชากรที่เข้าถึงอินเทอร์เน็ต โดย UAE แจก ChatGPT Plus ให้ประชาชนใช้ฟรี และมีการสอน AI ตั้งแต่เด็กอายุ 4 ขวบ

    อย่างไรก็ตาม รายงานยังเตือนถึง “Shadow AI” หรือการใช้ AI โดยพนักงานโดยไม่แจ้งบริษัท ซึ่งเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว เนื่องจากหลายองค์กรยังติดอยู่ในขั้นทดลองและไม่สามารถบูรณาการ AI เข้ากับระบบงานได้จริง

    MIT ยังเผยผลวิจัยว่า การใช้ AI เขียนงานแบบเต็มรูปแบบอาจทำให้ผู้ใช้เกิด “หนี้ทางปัญญา” และลดทักษะการเรียนรู้ โดยผู้ใช้ไม่สามารถอธิบายงานที่ตนเอง “สร้างร่วมกับ AI” ได้อย่างชัดเจน

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    ChatGPT มีผู้ใช้งานเกือบ 800 ล้านคนภายใน 3 ปี
    Meta AI Assistant มีผู้ใช้งาน 1 พันล้านคนต่อเดือน
    Google AI overview มีผู้ใช้ 2 พันล้านคนต่อเดือน
    70% ของผู้ใช้ Google Docs และ Gmail ใช้ฟีเจอร์ช่วยเขียน
    Microsoft Copilot มีผู้ใช้งาน 100 ล้านคนต่อเดือน
    Claude ถูกใช้เพื่อช่วยงานด้านวิทยาศาสตร์และโปรแกรมมิ่ง
    สิงคโปร์และ UAE มีอัตราการใช้งาน AI สูงสุด (60%)
    UAE แจก ChatGPT Plus ฟรี และสอน AI ตั้งแต่เด็ก
    Shadow AI เพิ่มขึ้นในองค์กรที่ยังไม่บูรณาการ AI
    MIT พบว่าการใช้ AI เขียนงานเต็มรูปแบบอาจลดทักษะการเรียนรู้

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    ChatGPT เป็นแอปที่โตเร็วที่สุดในประวัติศาสตร์ โดยมีผู้ใช้ 100 ล้านคนภายใน 2 เดือน
    Claude ของ Anthropic เน้นความปลอดภัยและความแม่นยำในการตอบคำถาม
    Gemini ของ Google เป็น AI ผู้ช่วยที่เน้นบริบทและการเรียนรู้จากผู้ใช้
    Shadow AI เป็นปัญหาที่องค์กรต้องจัดการผ่านนโยบายและการอบรม
    การใช้ AI ในงานเขียนควรเป็น “ผู้ช่วย” ไม่ใช่ “ผู้แทน” เพื่อรักษาทักษะของผู้ใช้

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/ai-adoption-far-outpaces-that-of-the-early-internet-report-sheds-light-on-worldwide-ai-penetration-and-usage-patterns
    🌍 “AI โตเร็วกว่าอินเทอร์เน็ต 4 เท่า — รายงานใหม่เผยพฤติกรรมผู้ใช้ทั่วโลกเปลี่ยนไปอย่างฉับพลัน” รายงานจาก Financial Times เผยว่า “การใช้งาน AI ทั่วโลกเติบโตเร็วกว่าการใช้อินเทอร์เน็ตในยุคแรกถึง 4 เท่า” โดยเฉพาะ ChatGPT ที่มีผู้ใช้งานเกือบ 800 ล้านคนภายในเวลาเพียง 3 ปี ขณะที่อินเทอร์เน็ตใช้เวลากว่า 13 ปีจึงถึงระดับเดียวกัน Meta รายงานว่า AI Assistant ของตนที่ฝังอยู่ใน WhatsApp, Instagram และแว่น Ray-Ban มีผู้ใช้งานถึง 1 พันล้านคนต่อเดือน ขณะที่ Google ระบุว่า AI overview บนหน้าผลการค้นหามีผู้ใช้ถึง 2 พันล้านคนต่อเดือน และ 70% ของผู้ใช้ Google Docs และ Gmail ใช้ฟีเจอร์ช่วยเขียนเมื่อระบบแนะนำ Microsoft Copilot มีผู้ใช้งาน 100 ล้านคนต่อเดือน ส่วน Claude ของ Anthropic ถูกใช้เพื่อช่วยงานด้านวิทยาศาสตร์และโปรแกรมมิ่งเป็นหลัก โดยมีแนวโน้มถูกใช้เพื่อ “ทำงานแทน” มากขึ้นเรื่อย ๆ ประเทศที่มีอัตราการใช้งาน AI สูงสุดคือสิงคโปร์และสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ (UAE) โดยมีผู้ใช้งาน AI ถึง 60% ของประชากรที่เข้าถึงอินเทอร์เน็ต โดย UAE แจก ChatGPT Plus ให้ประชาชนใช้ฟรี และมีการสอน AI ตั้งแต่เด็กอายุ 4 ขวบ อย่างไรก็ตาม รายงานยังเตือนถึง “Shadow AI” หรือการใช้ AI โดยพนักงานโดยไม่แจ้งบริษัท ซึ่งเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว เนื่องจากหลายองค์กรยังติดอยู่ในขั้นทดลองและไม่สามารถบูรณาการ AI เข้ากับระบบงานได้จริง MIT ยังเผยผลวิจัยว่า การใช้ AI เขียนงานแบบเต็มรูปแบบอาจทำให้ผู้ใช้เกิด “หนี้ทางปัญญา” และลดทักษะการเรียนรู้ โดยผู้ใช้ไม่สามารถอธิบายงานที่ตนเอง “สร้างร่วมกับ AI” ได้อย่างชัดเจน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ChatGPT มีผู้ใช้งานเกือบ 800 ล้านคนภายใน 3 ปี ➡️ Meta AI Assistant มีผู้ใช้งาน 1 พันล้านคนต่อเดือน ➡️ Google AI overview มีผู้ใช้ 2 พันล้านคนต่อเดือน ➡️ 70% ของผู้ใช้ Google Docs และ Gmail ใช้ฟีเจอร์ช่วยเขียน ➡️ Microsoft Copilot มีผู้ใช้งาน 100 ล้านคนต่อเดือน ➡️ Claude ถูกใช้เพื่อช่วยงานด้านวิทยาศาสตร์และโปรแกรมมิ่ง ➡️ สิงคโปร์และ UAE มีอัตราการใช้งาน AI สูงสุด (60%) ➡️ UAE แจก ChatGPT Plus ฟรี และสอน AI ตั้งแต่เด็ก ➡️ Shadow AI เพิ่มขึ้นในองค์กรที่ยังไม่บูรณาการ AI ➡️ MIT พบว่าการใช้ AI เขียนงานเต็มรูปแบบอาจลดทักษะการเรียนรู้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ChatGPT เป็นแอปที่โตเร็วที่สุดในประวัติศาสตร์ โดยมีผู้ใช้ 100 ล้านคนภายใน 2 เดือน ➡️ Claude ของ Anthropic เน้นความปลอดภัยและความแม่นยำในการตอบคำถาม ➡️ Gemini ของ Google เป็น AI ผู้ช่วยที่เน้นบริบทและการเรียนรู้จากผู้ใช้ ➡️ Shadow AI เป็นปัญหาที่องค์กรต้องจัดการผ่านนโยบายและการอบรม ➡️ การใช้ AI ในงานเขียนควรเป็น “ผู้ช่วย” ไม่ใช่ “ผู้แทน” เพื่อรักษาทักษะของผู้ใช้ https://www.tomshardware.com/tech-industry/ai-adoption-far-outpaces-that-of-the-early-internet-report-sheds-light-on-worldwide-ai-penetration-and-usage-patterns
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 182 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Tianwen-2 ถ่ายเซลฟี่กับโลก ก่อนมุ่งหน้าสู่ดาวเคราะห์น้อยและดาวหาง — ภารกิจจีนที่ทะยานไกลถึงปี 2035”

    จีนได้เปิดตัวภารกิจอวกาศ Tianwen-2 เมื่อเดือนพฤษภาคม 2025 โดยเป็นภารกิจลำดับที่สองในโครงการ “Tianwen” ซึ่งแปลว่า “คำถามถึงสวรรค์” จุดมุ่งหมายคือการสำรวจดาวเคราะห์น้อยและดาวหาง เพื่อไขปริศนาเกี่ยวกับต้นกำเนิดของระบบสุริยะและน้ำบนโลก

    หลังจากออกจากโลกเพียงหนึ่งวัน Tianwen-2 ถ่ายภาพโลกจากระยะ 366,620 ไมล์ และต่อมาได้ถ่าย “เซลฟี่” โดยมีโลกเป็นฉากหลังจากระยะ 26.5 ล้านไมล์ ด้วยกล้องที่ติดตั้งบนแขนหุ่นยนต์ของยาน ภาพนี้กลายเป็นสัญลักษณ์ของการเริ่มต้นภารกิจที่ยาวนานถึง 10 ปี

    เป้าหมายแรกของ Tianwen-2 คือดาวเคราะห์น้อย 469219 Kamoʻoalewa ซึ่งมีวงโคจรใกล้เคียงกับโลก และเชื่อว่าอาจเคยเป็นส่วนหนึ่งของดวงจันทร์มาก่อน ยานจะไปถึงในเดือนกรกฎาคม 2026 และใช้เวลาหลายเดือนในการสำรวจและเก็บตัวอย่าง ก่อนนำกลับสู่โลกในปี 2027 ผ่านแคปซูลส่งคืน

    หลังจากส่งตัวอย่างกลับมา Tianwen-2 จะใช้แรงโน้มถ่วงของโลกเป็น “สลิง” เพื่อเร่งความเร็วและมุ่งหน้าสู่ดาวหาง 311P/PANSTARRS ในแถบดาวเคราะห์น้อย ซึ่งมีลักษณะทั้งเป็นดาวหางและดาวเคราะห์น้อยในตัวเดียวกัน ยานจะไปถึงในปี 2035 และใช้เวลาอย่างน้อยหนึ่งปีในการสำรวจ

    ภารกิจนี้เป็นส่วนหนึ่งของแผนการสำรวจอวกาศระยะยาวของจีน โดย Tianwen-1 เคยสำรวจดาวอังคารในปี 2020 ส่วน Tianwen-3 จะนำตัวอย่างจากดาวอังคารกลับมา และ Tianwen-4 จะสำรวจดาวพฤหัสบดีและดวงจันทร์ของมัน

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Tianwen-2 เปิดตัวในเดือนพฤษภาคม 2025 โดย CNSA
    ถ่ายภาพโลกจากระยะ 366,620 ไมล์ และเซลฟี่จากระยะ 26.5 ล้านไมล์
    เป้าหมายแรกคือดาวเคราะห์น้อย Kamoʻoalewa ซึ่งอาจเคยเป็นส่วนหนึ่งของดวงจันทร์
    จะไปถึง Kamoʻoalewa ในเดือนกรกฎาคม 2026 และส่งตัวอย่างกลับโลกในปี 2027
    ใช้แคปซูลส่งคืนเพื่อนำตัวอย่างกลับมา
    หลังจากนั้นจะมุ่งหน้าสู่ดาวหาง 311P/PANSTARRS ในปี 2035
    ดาวหางนี้มีลักษณะทั้งเป็นดาวหางและดาวเคราะห์น้อย
    Tianwen-2 จะใช้เวลาสำรวจดาวหางอย่างน้อยหนึ่งปี
    เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Tianwen ที่รวมถึงภารกิจไปดาวอังคารและดาวพฤหัสบดี

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Kamoʻoalewa ถูกค้นพบในปี 2016 และมีวงโคจรใกล้เคียงกับโลก
    ดาวหาง 311P/PANSTARRS มีหางหลายเส้นและอาจมีน้ำแข็งใต้พื้นผิว
    การใช้แรงโน้มถ่วงของโลกเป็น “gravity assist” ช่วยประหยัดพลังงานในการเดินทาง
    Tianwen-2 ใช้ระบบขับเคลื่อนแบบไฟฟ้าจากแสงอาทิตย์
    ภารกิจนี้ใช้เทคนิคใหม่ในการเก็บตัวอย่าง เช่น anchor-and-attach ซึ่งไม่เคยใช้มาก่อน

    https://www.slashgear.com/1987891/china-tianwen-2-probe-takes-selfie-with-earth/
    🚀 “Tianwen-2 ถ่ายเซลฟี่กับโลก ก่อนมุ่งหน้าสู่ดาวเคราะห์น้อยและดาวหาง — ภารกิจจีนที่ทะยานไกลถึงปี 2035” จีนได้เปิดตัวภารกิจอวกาศ Tianwen-2 เมื่อเดือนพฤษภาคม 2025 โดยเป็นภารกิจลำดับที่สองในโครงการ “Tianwen” ซึ่งแปลว่า “คำถามถึงสวรรค์” จุดมุ่งหมายคือการสำรวจดาวเคราะห์น้อยและดาวหาง เพื่อไขปริศนาเกี่ยวกับต้นกำเนิดของระบบสุริยะและน้ำบนโลก หลังจากออกจากโลกเพียงหนึ่งวัน Tianwen-2 ถ่ายภาพโลกจากระยะ 366,620 ไมล์ และต่อมาได้ถ่าย “เซลฟี่” โดยมีโลกเป็นฉากหลังจากระยะ 26.5 ล้านไมล์ ด้วยกล้องที่ติดตั้งบนแขนหุ่นยนต์ของยาน ภาพนี้กลายเป็นสัญลักษณ์ของการเริ่มต้นภารกิจที่ยาวนานถึง 10 ปี เป้าหมายแรกของ Tianwen-2 คือดาวเคราะห์น้อย 469219 Kamoʻoalewa ซึ่งมีวงโคจรใกล้เคียงกับโลก และเชื่อว่าอาจเคยเป็นส่วนหนึ่งของดวงจันทร์มาก่อน ยานจะไปถึงในเดือนกรกฎาคม 2026 และใช้เวลาหลายเดือนในการสำรวจและเก็บตัวอย่าง ก่อนนำกลับสู่โลกในปี 2027 ผ่านแคปซูลส่งคืน หลังจากส่งตัวอย่างกลับมา Tianwen-2 จะใช้แรงโน้มถ่วงของโลกเป็น “สลิง” เพื่อเร่งความเร็วและมุ่งหน้าสู่ดาวหาง 311P/PANSTARRS ในแถบดาวเคราะห์น้อย ซึ่งมีลักษณะทั้งเป็นดาวหางและดาวเคราะห์น้อยในตัวเดียวกัน ยานจะไปถึงในปี 2035 และใช้เวลาอย่างน้อยหนึ่งปีในการสำรวจ ภารกิจนี้เป็นส่วนหนึ่งของแผนการสำรวจอวกาศระยะยาวของจีน โดย Tianwen-1 เคยสำรวจดาวอังคารในปี 2020 ส่วน Tianwen-3 จะนำตัวอย่างจากดาวอังคารกลับมา และ Tianwen-4 จะสำรวจดาวพฤหัสบดีและดวงจันทร์ของมัน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Tianwen-2 เปิดตัวในเดือนพฤษภาคม 2025 โดย CNSA ➡️ ถ่ายภาพโลกจากระยะ 366,620 ไมล์ และเซลฟี่จากระยะ 26.5 ล้านไมล์ ➡️ เป้าหมายแรกคือดาวเคราะห์น้อย Kamoʻoalewa ซึ่งอาจเคยเป็นส่วนหนึ่งของดวงจันทร์ ➡️ จะไปถึง Kamoʻoalewa ในเดือนกรกฎาคม 2026 และส่งตัวอย่างกลับโลกในปี 2027 ➡️ ใช้แคปซูลส่งคืนเพื่อนำตัวอย่างกลับมา ➡️ หลังจากนั้นจะมุ่งหน้าสู่ดาวหาง 311P/PANSTARRS ในปี 2035 ➡️ ดาวหางนี้มีลักษณะทั้งเป็นดาวหางและดาวเคราะห์น้อย ➡️ Tianwen-2 จะใช้เวลาสำรวจดาวหางอย่างน้อยหนึ่งปี ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Tianwen ที่รวมถึงภารกิจไปดาวอังคารและดาวพฤหัสบดี ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Kamoʻoalewa ถูกค้นพบในปี 2016 และมีวงโคจรใกล้เคียงกับโลก ➡️ ดาวหาง 311P/PANSTARRS มีหางหลายเส้นและอาจมีน้ำแข็งใต้พื้นผิว ➡️ การใช้แรงโน้มถ่วงของโลกเป็น “gravity assist” ช่วยประหยัดพลังงานในการเดินทาง ➡️ Tianwen-2 ใช้ระบบขับเคลื่อนแบบไฟฟ้าจากแสงอาทิตย์ ➡️ ภารกิจนี้ใช้เทคนิคใหม่ในการเก็บตัวอย่าง เช่น anchor-and-attach ซึ่งไม่เคยใช้มาก่อน https://www.slashgear.com/1987891/china-tianwen-2-probe-takes-selfie-with-earth/
    WWW.SLASHGEAR.COM
    China's Tianwen-2 Probe Takes A Selfie With Earth On Its Way Out Into The Universe - SlashGear
    China’s Tianwen-2 probe captured Earth’s image while traveling to asteroid Kamoʻoalewa. It will explore the solar system collecting samples until 2035.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 127 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Word for Windows เปลี่ยนเกม! บันทึกเอกสารลง OneDrive โดยอัตโนมัติ — สะดวกขึ้น แต่ผู้ใช้ต้องยอมรับการเปลี่ยนแปลง”

    Microsoft ประกาศการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในงานเปิดตัว OneDrive และ Copilot โดยระบุว่า Word for Windows จะเริ่มบันทึกเอกสารใหม่ลง OneDrive โดยอัตโนมัติ พร้อมเปิดใช้งานฟีเจอร์ AutoSave ตั้งแต่เริ่มต้น โดยไม่ต้องให้ผู้ใช้กดบันทึกเองอีกต่อไป

    การเปลี่ยนแปลงนี้เริ่มใช้กับผู้ใช้กลุ่ม Insider แล้ว และจะทยอยปล่อยให้ผู้ใช้ทั่วไปในอนาคต ซึ่งหมายความว่าเมื่อผู้ใช้เปิดเอกสารใหม่ใน Word ระบบจะกำหนดชื่อไฟล์อัตโนมัติ (เช่น Document-2025-10-10) และบันทึกลง OneDrive ทันที โดยไม่ต้องเลือกตำแหน่งจัดเก็บก่อน

    แม้ผู้ใช้ยังสามารถเลือกบันทึกไฟล์ลงเครื่องได้ แต่หากไม่ตั้งค่าเอง Word จะถือว่า OneDrive เป็นตำแหน่งหลัก และแม้จะบันทึกลงเครื่อง ระบบก็ยังสร้างสำเนาในคลาวด์ไว้เสมอ ซึ่งทำให้เวอร์ชันบน OneDrive กลายเป็น “ต้นฉบับ” ส่วนไฟล์ในเครื่องเป็นเพียง “สำเนา”

    Microsoft ระบุว่าแนวทางนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงไฟล์ได้จากทุกอุปกรณ์ ป้องกันการสูญหายจากระบบล่ม และเปิดทางให้ฟีเจอร์ AI อย่าง Copilot ทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ เช่น การแนะนำเนื้อหา การสรุปเอกสาร และการแก้ไขแบบอัจฉริยะ

    อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงนี้ก็สร้างคำถามด้านความเป็นส่วนตัวและการควบคุมข้อมูล โดยเฉพาะในองค์กรที่มีข้อกำหนดด้านการจัดเก็บข้อมูลภายใน และผู้ใช้ที่ไม่ต้องการให้เอกสารส่วนตัวถูกอัปโหลดขึ้นคลาวด์โดยอัตโนมัติ

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Word for Windows จะบันทึกเอกสารใหม่ลง OneDrive โดยอัตโนมัติ
    ฟีเจอร์ AutoSave จะเปิดใช้งานทันทีตั้งแต่เริ่มสร้างเอกสาร
    เอกสารจะได้รับชื่อไฟล์อัตโนมัติและถูกจัดเก็บในคลาวด์ทันที
    แม้บันทึกลงเครื่อง ระบบยังสร้างสำเนาใน OneDrive เสมอ
    OneDrive ให้พื้นที่ฟรี 5GB และสามารถซื้อเพิ่มหรือสมัคร Microsoft 365
    การเปลี่ยนแปลงนี้เริ่มใช้กับผู้ใช้กลุ่ม Insider แล้ว
    Microsoft เตรียมเปิดตัวแอป OneDrive ใหม่บน Windows 11 พร้อมฟีเจอร์ดูภาพและแก้ไขเร็วขึ้น
    การบันทึกลงคลาวด์ช่วยให้ Copilot ทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    AutoSave เป็นฟีเจอร์ที่ช่วยลดความเสี่ยงจากการลืมบันทึกหรือระบบล่ม
    Copilot ใช้ข้อมูลจากเอกสารเพื่อช่วยสรุป แก้ไข และแนะนำเนื้อหา
    การบันทึกลงคลาวด์ช่วยให้สามารถทำงานร่วมกันแบบ real-time ได้
    การใช้ OneDrive เป็นตำแหน่งหลักช่วยให้มี version history และการกู้คืนไฟล์
    Microsoft 365 Family และ Personal ให้พื้นที่ OneDrive สูงสุดถึง 1TB

    https://securityonline.info/word-for-windows-will-soon-autosave-documents-to-onedrive-by-default-pushing-cloud-adoption/
    ☁️ “Word for Windows เปลี่ยนเกม! บันทึกเอกสารลง OneDrive โดยอัตโนมัติ — สะดวกขึ้น แต่ผู้ใช้ต้องยอมรับการเปลี่ยนแปลง” Microsoft ประกาศการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในงานเปิดตัว OneDrive และ Copilot โดยระบุว่า Word for Windows จะเริ่มบันทึกเอกสารใหม่ลง OneDrive โดยอัตโนมัติ พร้อมเปิดใช้งานฟีเจอร์ AutoSave ตั้งแต่เริ่มต้น โดยไม่ต้องให้ผู้ใช้กดบันทึกเองอีกต่อไป การเปลี่ยนแปลงนี้เริ่มใช้กับผู้ใช้กลุ่ม Insider แล้ว และจะทยอยปล่อยให้ผู้ใช้ทั่วไปในอนาคต ซึ่งหมายความว่าเมื่อผู้ใช้เปิดเอกสารใหม่ใน Word ระบบจะกำหนดชื่อไฟล์อัตโนมัติ (เช่น Document-2025-10-10) และบันทึกลง OneDrive ทันที โดยไม่ต้องเลือกตำแหน่งจัดเก็บก่อน แม้ผู้ใช้ยังสามารถเลือกบันทึกไฟล์ลงเครื่องได้ แต่หากไม่ตั้งค่าเอง Word จะถือว่า OneDrive เป็นตำแหน่งหลัก และแม้จะบันทึกลงเครื่อง ระบบก็ยังสร้างสำเนาในคลาวด์ไว้เสมอ ซึ่งทำให้เวอร์ชันบน OneDrive กลายเป็น “ต้นฉบับ” ส่วนไฟล์ในเครื่องเป็นเพียง “สำเนา” Microsoft ระบุว่าแนวทางนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงไฟล์ได้จากทุกอุปกรณ์ ป้องกันการสูญหายจากระบบล่ม และเปิดทางให้ฟีเจอร์ AI อย่าง Copilot ทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ เช่น การแนะนำเนื้อหา การสรุปเอกสาร และการแก้ไขแบบอัจฉริยะ อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงนี้ก็สร้างคำถามด้านความเป็นส่วนตัวและการควบคุมข้อมูล โดยเฉพาะในองค์กรที่มีข้อกำหนดด้านการจัดเก็บข้อมูลภายใน และผู้ใช้ที่ไม่ต้องการให้เอกสารส่วนตัวถูกอัปโหลดขึ้นคลาวด์โดยอัตโนมัติ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Word for Windows จะบันทึกเอกสารใหม่ลง OneDrive โดยอัตโนมัติ ➡️ ฟีเจอร์ AutoSave จะเปิดใช้งานทันทีตั้งแต่เริ่มสร้างเอกสาร ➡️ เอกสารจะได้รับชื่อไฟล์อัตโนมัติและถูกจัดเก็บในคลาวด์ทันที ➡️ แม้บันทึกลงเครื่อง ระบบยังสร้างสำเนาใน OneDrive เสมอ ➡️ OneDrive ให้พื้นที่ฟรี 5GB และสามารถซื้อเพิ่มหรือสมัคร Microsoft 365 ➡️ การเปลี่ยนแปลงนี้เริ่มใช้กับผู้ใช้กลุ่ม Insider แล้ว ➡️ Microsoft เตรียมเปิดตัวแอป OneDrive ใหม่บน Windows 11 พร้อมฟีเจอร์ดูภาพและแก้ไขเร็วขึ้น ➡️ การบันทึกลงคลาวด์ช่วยให้ Copilot ทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ AutoSave เป็นฟีเจอร์ที่ช่วยลดความเสี่ยงจากการลืมบันทึกหรือระบบล่ม ➡️ Copilot ใช้ข้อมูลจากเอกสารเพื่อช่วยสรุป แก้ไข และแนะนำเนื้อหา ➡️ การบันทึกลงคลาวด์ช่วยให้สามารถทำงานร่วมกันแบบ real-time ได้ ➡️ การใช้ OneDrive เป็นตำแหน่งหลักช่วยให้มี version history และการกู้คืนไฟล์ ➡️ Microsoft 365 Family และ Personal ให้พื้นที่ OneDrive สูงสุดถึง 1TB https://securityonline.info/word-for-windows-will-soon-autosave-documents-to-onedrive-by-default-pushing-cloud-adoption/
    SECURITYONLINE.INFO
    Word for Windows Will Soon AutoSave Documents to OneDrive by Default, Pushing Cloud Adoption
    Microsoft Word's Windows preview build will now default to OneDrive and AutoSave for new documents, mirroring Microsoft's broader strategy to drive cloud storage and synchronization.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 150 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Square เสริมพลังธุรกิจด้วย AI และ Bitcoin — รับออเดอร์ด้วยเสียง วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า และชำระเงินด้วยคริปโตแบบไร้ค่าธรรมเนียม”

    Square แพลตฟอร์มการชำระเงินสำหรับร้านค้าของ Block เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ที่ผสาน AI และคริปโตเข้ากับระบบหน้าร้านอย่างลึกซึ้ง โดยมุ่งเป้าไปที่ธุรกิจขนาดเล็กและร้านอาหารที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและลดภาระด้านการจัดการ

    ฟีเจอร์เด่นคือระบบสั่งอาหารด้วยเสียงผ่าน AI ซึ่งสามารถรับสายลูกค้า ตอบคำถามเมนู และส่งออเดอร์ตรงไปยังครัวหรือระบบ POS ได้ทันที ตัวอย่างเช่น ลูกค้าสามารถพูดว่า “ขอเมนูพิเศษวันนี้” หรือ “ทำให้เผ็ดแต่ไม่ใส่นม” แล้วระบบจะจัดการให้โดยอัตโนมัติ เหมาะกับร้านแบบ cloud kitchen หรือร้านที่เน้นเดลิเวอรี

    Square ยังเพิ่มความสามารถให้กับผู้ช่วย AI โดยเชื่อมโยงข้อมูลท้องถิ่น เช่น สภาพอากาศ กิจกรรมในพื้นที่ รีวิว และข่าวสาร เพื่อช่วยร้านค้าในการวางแผนพนักงาน สต็อกสินค้า และเมนูให้เหมาะกับสถานการณ์ พร้อมระบบบันทึกบทสนทนาและการวิเคราะห์ย้อนหลังเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์ในอนาคต

    ผู้ใช้งานสามารถปักหมุดข้อมูลเชิงลึกที่ AI สร้างขึ้นไว้บนแดชบอร์ด และดูผ่านแอปมือถือได้ทันที โดยไม่ต้องเสียเวลาขุดรายงานแบบเดิม

    อีกหนึ่งฟีเจอร์ที่น่าจับตามองคือการรองรับการชำระเงินด้วย Bitcoin โดยไม่มีค่าธรรมเนียมจนถึงสิ้นปี 2026 ผ่านระบบ POS ของ Square และสามารถซื้อ ขาย ถือ หรือถอน Bitcoin ได้จากแดชบอร์ดโดยตรง โดยตั้งแต่ปี 2027 จะมีค่าธรรมเนียม 1% ต่อรายการ

    Square ยังเปิดตัวกระเป๋าเงิน Bitcoin แบบครบวงจร และให้ร้านค้าเลือกแปลงรายได้รายวันเป็น Bitcoin ได้สูงสุดถึง 50% ซึ่งถือเป็นการขยายแนวคิด “Bitcoin เป็นเงินประจำวัน” ที่ Jack Dorsey ผลักดันมาอย่างต่อเนื่อง

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Square เปิดตัวระบบสั่งอาหารด้วยเสียงผ่าน AI สำหรับร้านอาหาร
    ระบบสามารถรับสาย ตอบคำถาม และส่งออเดอร์ไปยังครัวหรือ POS ได้ทันที
    ผู้ช่วย AI เชื่อมโยงข้อมูลท้องถิ่น เช่น สภาพอากาศ กิจกรรม และรีวิว
    เพิ่มฟีเจอร์บันทึกบทสนทนาและวิเคราะห์ย้อนหลัง
    ผู้ใช้สามารถปักหมุดข้อมูล AI บนแดชบอร์ดและดูผ่านแอปมือถือ
    รองรับการชำระเงินด้วย Bitcoin โดยไม่มีค่าธรรมเนียมจนถึงปี 2026
    ตั้งแต่ปี 2027 จะมีค่าธรรมเนียม 1% ต่อรายการ Bitcoin
    ร้านค้าสามารถซื้อ ขาย ถือ หรือถอน Bitcoin จากแดชบอร์ด Square ได้
    ร้านค้าสามารถแปลงรายได้รายวันเป็น Bitcoin ได้สูงสุด 50%

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    ระบบ voice AI ช่วยลดภาระพนักงานและเพิ่มความเร็วในการรับออเดอร์
    การเชื่อมโยงข้อมูลท้องถิ่นช่วยให้ร้านค้าปรับตัวตามบริบทได้ดีขึ้น
    Bitcoin ถูกใช้มากขึ้นในธุรกิจขนาดเล็ก โดยเฉพาะในสหรัฐฯ
    Lightning Network ช่วยให้การชำระเงินด้วย Bitcoin เร็วและค่าธรรมเนียมต่ำ
    Square และ Cash App เป็นแพลตฟอร์มที่เชื่อมโยงฝั่งผู้ขายและผู้ซื้อเข้าด้วยกัน

    https://www.techradar.com/pro/square-is-letting-business-owners-get-more-ai-insight-into-their-neighborhoods-and-even-accept-bitcoin
    🛍️ “Square เสริมพลังธุรกิจด้วย AI และ Bitcoin — รับออเดอร์ด้วยเสียง วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า และชำระเงินด้วยคริปโตแบบไร้ค่าธรรมเนียม” Square แพลตฟอร์มการชำระเงินสำหรับร้านค้าของ Block เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ที่ผสาน AI และคริปโตเข้ากับระบบหน้าร้านอย่างลึกซึ้ง โดยมุ่งเป้าไปที่ธุรกิจขนาดเล็กและร้านอาหารที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและลดภาระด้านการจัดการ ฟีเจอร์เด่นคือระบบสั่งอาหารด้วยเสียงผ่าน AI ซึ่งสามารถรับสายลูกค้า ตอบคำถามเมนู และส่งออเดอร์ตรงไปยังครัวหรือระบบ POS ได้ทันที ตัวอย่างเช่น ลูกค้าสามารถพูดว่า “ขอเมนูพิเศษวันนี้” หรือ “ทำให้เผ็ดแต่ไม่ใส่นม” แล้วระบบจะจัดการให้โดยอัตโนมัติ เหมาะกับร้านแบบ cloud kitchen หรือร้านที่เน้นเดลิเวอรี Square ยังเพิ่มความสามารถให้กับผู้ช่วย AI โดยเชื่อมโยงข้อมูลท้องถิ่น เช่น สภาพอากาศ กิจกรรมในพื้นที่ รีวิว และข่าวสาร เพื่อช่วยร้านค้าในการวางแผนพนักงาน สต็อกสินค้า และเมนูให้เหมาะกับสถานการณ์ พร้อมระบบบันทึกบทสนทนาและการวิเคราะห์ย้อนหลังเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์ในอนาคต ผู้ใช้งานสามารถปักหมุดข้อมูลเชิงลึกที่ AI สร้างขึ้นไว้บนแดชบอร์ด และดูผ่านแอปมือถือได้ทันที โดยไม่ต้องเสียเวลาขุดรายงานแบบเดิม อีกหนึ่งฟีเจอร์ที่น่าจับตามองคือการรองรับการชำระเงินด้วย Bitcoin โดยไม่มีค่าธรรมเนียมจนถึงสิ้นปี 2026 ผ่านระบบ POS ของ Square และสามารถซื้อ ขาย ถือ หรือถอน Bitcoin ได้จากแดชบอร์ดโดยตรง โดยตั้งแต่ปี 2027 จะมีค่าธรรมเนียม 1% ต่อรายการ Square ยังเปิดตัวกระเป๋าเงิน Bitcoin แบบครบวงจร และให้ร้านค้าเลือกแปลงรายได้รายวันเป็น Bitcoin ได้สูงสุดถึง 50% ซึ่งถือเป็นการขยายแนวคิด “Bitcoin เป็นเงินประจำวัน” ที่ Jack Dorsey ผลักดันมาอย่างต่อเนื่อง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Square เปิดตัวระบบสั่งอาหารด้วยเสียงผ่าน AI สำหรับร้านอาหาร ➡️ ระบบสามารถรับสาย ตอบคำถาม และส่งออเดอร์ไปยังครัวหรือ POS ได้ทันที ➡️ ผู้ช่วย AI เชื่อมโยงข้อมูลท้องถิ่น เช่น สภาพอากาศ กิจกรรม และรีวิว ➡️ เพิ่มฟีเจอร์บันทึกบทสนทนาและวิเคราะห์ย้อนหลัง ➡️ ผู้ใช้สามารถปักหมุดข้อมูล AI บนแดชบอร์ดและดูผ่านแอปมือถือ ➡️ รองรับการชำระเงินด้วย Bitcoin โดยไม่มีค่าธรรมเนียมจนถึงปี 2026 ➡️ ตั้งแต่ปี 2027 จะมีค่าธรรมเนียม 1% ต่อรายการ Bitcoin ➡️ ร้านค้าสามารถซื้อ ขาย ถือ หรือถอน Bitcoin จากแดชบอร์ด Square ได้ ➡️ ร้านค้าสามารถแปลงรายได้รายวันเป็น Bitcoin ได้สูงสุด 50% ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ระบบ voice AI ช่วยลดภาระพนักงานและเพิ่มความเร็วในการรับออเดอร์ ➡️ การเชื่อมโยงข้อมูลท้องถิ่นช่วยให้ร้านค้าปรับตัวตามบริบทได้ดีขึ้น ➡️ Bitcoin ถูกใช้มากขึ้นในธุรกิจขนาดเล็ก โดยเฉพาะในสหรัฐฯ ➡️ Lightning Network ช่วยให้การชำระเงินด้วย Bitcoin เร็วและค่าธรรมเนียมต่ำ ➡️ Square และ Cash App เป็นแพลตฟอร์มที่เชื่อมโยงฝั่งผู้ขายและผู้ซื้อเข้าด้วยกัน https://www.techradar.com/pro/square-is-letting-business-owners-get-more-ai-insight-into-their-neighborhoods-and-even-accept-bitcoin
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 192 มุมมอง 0 รีวิว
Pages Boosts