เมินคำขู่ ฮุน เซน!!! โฆษก กต. ยัน ไทย "ไม่มีแผนเปิดด่าน" ไม่หวั่นแม้ขู่แฉนักการเมืองไทย ชี้ต้องการเพียงความจริงใจ 4 ข้อ https://www.thai-tai.tv/news/21924/ . #ไทยไท #กระทรวงการต่างประเทศ #กัมพูชา #เปิดด่านชายแดน #ความมั่นคง #F16 #สิทธิมนุษยชน

เริ่มแล้วพรุ่งนี้ ศาลอาญารัชดา สืบพยาน คดีปลอมใบ สด. 43 ของสส.คนดีย์พรรคประชาชวย แต่ชาวศาลอาญาต้องระวังตัวด้วย อาจโดนมันทำเนียนฉกถุงแกง ข้าวปลาอาหาร กลับไปแดรกที่บ้าน #คิงส์โพธิ์แดง

🛡️ “Microsoft Defender ยังอัปเดตต่อบน Windows 10 — แต่อย่าพึ่งแอนตี้ไวรัสอย่างเดียว” — เมื่อการป้องกันภัยไซเบอร์ต้องมากกว่าแค่โปรแกรมสแกนไวรัส แม้ว่า Windows 10 จะเข้าสู่สถานะ End of Support แล้วในเดือนตุลาคม 2025 แต่ Microsoft ยืนยันว่า Microsoft Defender Antivirus ซึ่งเป็นระบบป้องกันไวรัสในตัวของ Windows จะยังคงได้รับการอัปเดตฐานข้อมูลไวรัสต่อไปจนถึงเดือนตุลาคม 2028 อย่างไรก็ตาม Microsoft เตือนว่า “Defender Antivirus เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอในการลดความเสี่ยง” เพราะระบบปฏิบัติการจะไม่ได้รับการอัปเดตด้านความปลอดภัยรายเดือนอีกต่อไป ซึ่งหมายความว่าช่องโหว่ใหม่ ๆ ที่ถูกค้นพบหลังจากนี้จะไม่ได้รับการแก้ไข ผู้ใช้ที่ยังคงใช้ Windows 10 ควรสมัครโปรแกรม Extended Security Updates (ESU) ซึ่งจะให้การอัปเดตด้านความปลอดภัยเพิ่มเติม แม้ว่า Microsoft จะให้บริการนี้ฟรีสำหรับผู้ใช้ทั่วไปในบางภูมิภาค แต่ก็มีข้อจำกัดและอาจมีค่าใช้จ่ายในบางประเทศ บทความยังเตือนว่า แม้ผู้ใช้จะระมัดระวังแค่ไหน ก็ยังมีโอกาสถูกโจมตีจากมัลแวร์หรือแฮกเกอร์ได้ หากไม่มีการอัปเดตระบบอย่างต่อเนื่อง เพราะช่องโหว่ที่ไม่ได้รับการแก้ไขจะเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ตามเวลา ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Microsoft Defender Antivirus จะยังได้รับอัปเดตฐานข้อมูลไวรัสบน Windows 10 ถึงตุลาคม 2028 ➡️ Windows 10 เข้าสู่สถานะ End of Support แล้วในเดือนตุลาคม 2025 ➡️ ระบบจะไม่ได้รับการอัปเดตความปลอดภัยรายเดือนอีกต่อไป ➡️ Microsoft แนะนำให้สมัครโปรแกรม Extended Security Updates (ESU) ➡️ ESU อาจให้บริการฟรีในบางภูมิภาค แต่มีข้อจำกัด ➡️ Defender Antivirus เพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอในการป้องกันความเสี่ยง ➡️ ช่องโหว่ใหม่ ๆ จะไม่ได้รับการแก้ไขหากไม่มี ESU ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การใช้ Windows 10 ต่อโดยไม่มี ESU เสี่ยงต่อการถูกโจมตีจากมัลแวร์ ⛔ แม้จะมีแอนตี้ไวรัส แต่หากระบบไม่ได้อัปเดต ช่องโหว่ก็ยังคงอยู่ ⛔ ผู้ใช้ทั่วไปอาจเข้าใจผิดว่าการมี Defender เพียงพอแล้ว ⛔ ความเสี่ยงจะเพิ่มขึ้นตามเวลา เพราะช่องโหว่จะสะสมมากขึ้น ⛔ การพึ่งพาแอนตี้ไวรัสอย่างเดียวไม่สามารถทดแทนการอัปเดตระบบได้ https://www.techradar.com/computing/windows/microsoft-defender-will-still-protect-windows-10-pcs-now-support-has-ended-but-dont-make-the-mistake-of-relying-on-antivirus

🌐 “Bluehost เปิดตัวบริการโฮสติ้งใหม่ ลดเวลาโหลดเว็บเพื่ออันดับที่ดีขึ้นบน Google” — โครงสร้างพื้นฐานระดับโลกเพื่อธุรกิจขนาดเล็กที่ต้องการความเร็ว Bluehost ผู้ให้บริการเว็บโฮสติ้งชื่อดังเปิดตัวบริการใหม่ที่เน้น “Ultra-Low Latency” หรือความหน่วงต่ำเป็นพิเศษ เพื่อช่วยให้เว็บไซต์โหลดเร็วขึ้นและมีโอกาสอันดับดีขึ้นบน Google โดยเฉพาะสำหรับผู้ประกอบการรายย่อยและธุรกิจขนาดกลาง บริการใหม่นี้มาพร้อมการขยายศูนย์ข้อมูลไปยัง 7 เมืองหลักทั่วโลก ได้แก่ Frankfurt, Mumbai, São Paulo, Paris, Sydney, London และ Madrid ซึ่งช่วยให้เซิร์ฟเวอร์อยู่ใกล้ผู้ใช้งานมากขึ้น ลดเวลาโหลดหน้าเว็บและเพิ่มความเสถียร Bluehost อ้างว่าโครงสร้างพื้นฐานใหม่นี้สามารถลด latency ได้ถึง 120 มิลลิวินาที และเพิ่มความเร็วในการโหลดหน้าเว็บได้ 2–3 เท่าจากค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรม โดยเฉพาะในภูมิภาคยุโรปและเอเชีย ผลการทดสอบภายในยังพบว่าเว็บไซต์ที่ใช้ WordPress บนเซิร์ฟเวอร์ของ Bluehost โหลดเร็วกว่าเว็บคู่แข่งถึง 3.8 เท่า ซึ่งอาจส่งผลต่ออัตราการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และการแปลงยอดขาย Bluehost ยังอ้างอิงงานวิจัย “Milliseconds Make Millions” โดย Deloitte และ Google ที่พบว่า การปรับความเร็วเพียง 0.1 วินาทีสามารถเพิ่มอัตราการแปลงยอดขายและลด bounce rate ได้อย่างมีนัยสำคัญ แม้ความเร็วจะเป็นปัจจัยหนึ่งในการจัดอันดับของ Google แต่ยังมีองค์ประกอบอื่นที่สำคัญ เช่น คุณภาพเนื้อหา ความเข้ากันได้กับมือถือ และการเข้าถึงสำหรับผู้พิการ บริการใหม่นี้ยังมาพร้อมระบบ failover และ replication เฉพาะภูมิภาค เพื่อให้ uptime สูงถึง 99.99% และรองรับการกู้คืนจากภัยพิบัติ ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Bluehost เปิดตัวบริการโฮสติ้งแบบ Ultra-Low Latency ➡️ ขยายศูนย์ข้อมูลไปยัง 7 เมืองหลักทั่วโลก ➡️ ลด latency ได้ถึง 120 มิลลิวินาที ➡️ เพิ่มความเร็วโหลดหน้าเว็บ 2–3 เท่าจากค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรม ➡️ WordPress บน Bluehost โหลดเร็วกว่าเว็บคู่แข่งถึง 3.8 เท่า ➡️ อ้างอิงงานวิจัย “Milliseconds Make Millions” โดย Deloitte และ Google ➡️ ความเร็วช่วยเพิ่มอัตราการแปลงยอดขายและลด bounce rate ➡️ Google แนะนำให้โหลดเนื้อหาหลักภายใน 2.5 วินาที และตอบสนองภายใน 200 มิลลิวินาที ➡️ ระบบใหม่มี failover และ replication เฉพาะภูมิภาค ➡️ รับประกัน uptime สูงถึง 99.99% และรองรับ disaster recovery ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ ความเร็วเว็บไม่ใช่ปัจจัยเดียวในการจัดอันดับบน Google ⛔ หากเนื้อหาไม่ดีหรือไม่เหมาะกับมือถือ อันดับก็อาจไม่ดีขึ้น ⛔ การใช้บริการโฮสติ้งระดับสูงอาจมีค่าใช้จ่ายเพิ่ม ⛔ การย้ายเว็บไปยังเซิร์ฟเวอร์ใหม่อาจต้องปรับแต่งระบบและโครงสร้างเว็บ ⛔ การรับประกัน uptime ไม่ได้หมายถึงไม่มี downtime เลย https://www.techradar.com/pro/bluehost-debuts-ultra-low-latency-web-hosting-to-help-sites-rank-better-on-google

♣ ฮุนเซนคงสูญทรัพย์ไปปเยอะ เลยต้องออกหน้าปกป้อง ร้องขอความเป็นธรรม อยากเห็นว่ามันจะเล่นบทเหยื่อบีบน้ำตา ร้องโดนรังแกอีกไหม #7ดอกจิก

🛰️ “SpaceX เปิดตัวดาวเทียม Starlink V3” — อินเทอร์เน็ตระดับกิกะบิตจากอวกาศ พร้อมขยายความจุเครือข่ายถึง 60 Tbps SpaceX เผยโฉมดาวเทียม Starlink รุ่นใหม่ V3 ที่มาพร้อมขนาดใหญ่ขึ้น น้ำหนักมากขึ้น และความสามารถในการส่งข้อมูลที่เหนือชั้น โดยมีเป้าหมายเพื่อให้บริการอินเทอร์เน็ตความเร็วระดับกิกะบิตแก่ผู้ใช้ทั่วโลก ดาวเทียม V3 หนักถึง 2,000 กิโลกรัม ซึ่งมากกว่ารุ่น V2 Mini ที่หนักไม่ถึง 600 กิโลกรัม และ V1 ที่หนักประมาณ 300 กิโลกรัม ด้วยขนาดและน้ำหนักที่เพิ่มขึ้น SpaceX จึงใช้ยาน Starship ที่ทรงพลังมากกว่ารุ่น Falcon 9 เพื่อส่งดาวเทียมขึ้นสู่วงโคจร โดยแต่ละเที่ยวบินสามารถบรรทุกดาวเทียม V3 ได้ถึง 60 ดวง ซึ่งเพิ่มความจุเครือข่ายมากกว่า 20 เท่าต่อเที่ยวบินเมื่อเทียบกับ V2 Mini ดาวเทียม V3 มีความสามารถในการดาวน์โหลดข้อมูลสูงถึง 1,000 Gbps และอัปโหลด 200 Gbps ต่อดวง รวมกันแล้วสามารถเพิ่มความจุเครือข่าย Starlink ได้ถึง 60 Tbps ซึ่งเป็นก้าวสำคัญในการทำให้วิสัยทัศน์ของ Elon Musk ในการให้บริการอินเทอร์เน็ตทั่วโลกเป็นจริง อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้จะต้องมีฮาร์ดแวร์ใหม่เพื่อรองรับความเร็วที่ดาวเทียม V3 สามารถให้บริการได้ และ SpaceX ยืนยันว่าดาวเทียม V3 จะถูกออกแบบให้เผาไหม้หมดเมื่อหมดอายุการใช้งาน เพื่อลดปัญหาขยะอวกาศ ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ SpaceX เปิดตัวดาวเทียม Starlink V3 ขนาดใหญ่และหนักถึง 2,000 กิโลกรัม ➡️ ใช้ยาน Starship ส่งขึ้นสู่วงโคจร แทน Falcon 9 ➡️ แต่ละเที่ยวบินสามารถบรรทุกดาวเทียม V3 ได้ถึง 60 ดวง ➡️ เพิ่มความจุเครือข่ายมากกว่า 20 เท่าต่อเที่ยวบินเมื่อเทียบกับ V2 Mini ➡️ ความสามารถดาวน์โหลด 1,000 Gbps และอัปโหลด 200 Gbps ต่อดวง ➡️ เพิ่มความจุเครือข่ายรวมถึง 60 Tbps ➡️ ผู้ใช้ต้องมีฮาร์ดแวร์ใหม่เพื่อรองรับความเร็วระดับกิกะบิต ➡️ ดาวเทียม V3 ถูกออกแบบให้เผาไหม้หมดเมื่อหมดอายุการใช้งาน https://www.tomshardware.com/service-providers/network-providers/spacex-shows-off-massive-new-v3-starlink-satellites-expanded-technology-will-deliver-gigabit-internet-to-customers-for-the-first-time-and-enable-60-tera-bits-per-second-downlink-capacity

🏢 “BlackRock, Microsoft, NVIDIA และ xAI ร่วมซื้อกิจการ Aligned Data Centers มูลค่า $40B” — ขยายศักยภาพศูนย์ข้อมูล AI สู่ 5GW ทั่วสหรัฐฯ กลุ่มบริษัทเทคโนโลยีและการเงินระดับโลก ได้แก่ BlackRock, Microsoft, NVIDIA และ xAI ของ Elon Musk ได้ร่วมมือกันเข้าซื้อกิจการ Aligned Data Centers ด้วยมูลค่ารวมกว่า 40,000 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เพื่อเสริมกำลังโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI และการประมวลผลขั้นสูง Aligned เป็นผู้ให้บริการศูนย์ข้อมูลที่มีความเชี่ยวชาญด้านการออกแบบแบบ modular และระบบระบายความร้อนที่มีประสิทธิภาพสูง โดยมีศูนย์ข้อมูลที่เปิดใช้งานแล้วและอยู่ระหว่างการพัฒนา รวมกันกว่า 5 กิกะวัตต์ (GW) ซึ่งถือเป็นหนึ่งในเครือข่ายที่ใหญ่ที่สุดในสหรัฐฯ ดีลนี้สะท้อนถึงความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของศูนย์ข้อมูลที่รองรับ GPU และระบบ AI ขนาดใหญ่ โดยเฉพาะจากบริษัทที่กำลังพัฒนาโมเดลภาษาและระบบปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง เช่น xAI และ Microsoft Azure การลงทุนครั้งนี้ยังช่วยให้ Aligned สามารถขยายศูนย์ข้อมูลไปยังพื้นที่ใหม่ ๆ เช่น Chicago, Dallas, Salt Lake City และ Phoenix โดยเน้นการใช้พลังงานหมุนเวียนและระบบระบายความร้อนแบบ liquid-cooling เพื่อรองรับ GPU ที่มี TDP สูง BlackRock ซึ่งเป็นผู้ถือหุ้นหลักในดีลนี้ มองว่าการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI เป็น “สินทรัพย์ระยะยาว” ที่จะสร้างผลตอบแทนอย่างมั่นคงในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นเชื้อเพลิงของเศรษฐกิจ ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ BlackRock, Microsoft, NVIDIA และ xAI ร่วมซื้อกิจการ Aligned Data Centers มูลค่า $40B ➡️ Aligned มีศูนย์ข้อมูลรวมกว่า 5GW ทั้งที่เปิดใช้งานและอยู่ระหว่างการพัฒนา ➡️ ศูนย์ข้อมูลรองรับ GPU และระบบ AI ขนาดใหญ่ ➡️ Aligned ใช้ระบบ modular และ liquid-cooling เพื่อรองรับ TDP สูง ➡️ มีแผนขยายไปยังเมืองใหม่ เช่น Chicago, Dallas, Salt Lake City และ Phoenix ➡️ เน้นการใช้พลังงานหมุนเวียนและระบบระบายความร้อนประสิทธิภาพสูง ➡️ BlackRock มองว่าโครงสร้างพื้นฐาน AI เป็นสินทรัพย์ระยะยาว ➡️ ดีลนี้สะท้อนความต้องการศูนย์ข้อมูลที่รองรับ AI ที่เพิ่มขึ้นทั่วโลก https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/groups-including-blackrock-microsoft-nvidia-and-xai-join-forces-to-acquire-aligned-data-centers-usd40b-deal-delivers-5gw-of-operational-and-planned-data-center-capacity

🖥️ “Commodore OS Vision 3.0 ท้าชน Windows 10” — ระบบปฏิบัติการ Linux สไตล์เรโทรที่ชูจุดขาย ‘สงบ ปลอดภัย ไร้รบกวน’ หลังจาก Microsoft ประกาศยุติการสนับสนุน Windows 10 อย่างเป็นทางการ กลุ่มผู้ใช้จำนวนมากเริ่มมองหาทางเลือกใหม่ และ Commodore — แบรนด์ไอทีในตำนานที่กลับมาอีกครั้ง — ได้เปิดตัวระบบปฏิบัติการ Linux-based ชื่อว่า “Commodore OS Vision 3.0” เพื่อดึงดูดผู้ใช้ที่ไม่พอใจ Windows 11 Commodore OS Vision 3.0 ถูกออกแบบให้เป็น “พื้นที่สงบ” สำหรับผู้ใช้ที่เบื่อกับระบบที่เต็มไปด้วยโฆษณา การติดตาม และฟีเจอร์ที่ไม่จำเป็น โดยชูจุดขายว่า “No nags. No noise. No tracking.” พร้อมอินเทอร์เฟซเรโทร-ฟิวเจอร์ริสติกที่ได้แรงบันดาลใจจากยุค Commodore 64 ระบบนี้มีขนาดไฟล์ติดตั้งถึง 35GB เพราะรวมเกมและเดโมกว่า 200 รายการ ทั้งจากยุค Commodore และเกม Linux สมัยใหม่ นอกจากนี้ยังมี Commodore OS BASIC V1 ที่สามารถเขียนโปรแกรม 3D และฟิสิกส์ได้ในตัว โดยไม่ต้องติดตั้งซอฟต์แวร์เพิ่ม Commodore ยังเปิดตัว “Commodore OS Central” ซึ่งเป็นศูนย์รวมคู่มือ เกม และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา โดยมีแผนจะพัฒนาเป็นร้านเกมและแพลตฟอร์มชุมชนในอนาคต ผู้ใช้สามารถติดตั้งระบบนี้ผ่าน VM หรือเครื่องจริง โดยมีคู่มืออย่างละเอียดในฟอรัมของ Commodore ซึ่งกำลังได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Microsoft ยุติการสนับสนุน Windows 10 ทำให้ผู้ใช้มองหาทางเลือกใหม่ ➡️ Commodore เปิดตัว OS Vision 3.0 บนพื้นฐาน Linux ➡️ ชูจุดขาย “No nags. No noise. No tracking.” ➡️ อินเทอร์เฟซเรโทร-ฟิวเจอร์ริสติก ได้แรงบันดาลใจจาก Commodore 64 ➡️ ขนาดไฟล์ติดตั้ง 35GB รวมเกมและเดโมกว่า 200 รายการ ➡️ มี Commodore OS BASIC V1 สำหรับเขียนโปรแกรม 3D และฟิสิกส์ ➡️ มีศูนย์รวมทรัพยากรชื่อ “Commodore OS Central” ➡️ รองรับการติดตั้งผ่าน VM หรือเครื่องจริง พร้อมคู่มือในฟอรัม https://www.tomshardware.com/software/operating-systems/commodore-needles-microsoft-over-end-of-windows-10-tries-to-lure-disgruntled-users-to-its-linux-based-os-vision-3-0-microsoft-may-be-leaving-you-behind-we-wont

💧 “Frore LiquidJet: แผ่นระบายความร้อนยุคใหม่เพื่อ AI GPU พลังสูง” — รับมือความร้อนระดับ 4,400W ด้วยเทคโนโลยีไมโครเจ็ต 3D Frore Systems เปิดตัว LiquidJet แผ่นระบายความร้อนแบบ coldplate รุ่นใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับ GPU สำหรับงาน AI ที่มีอัตราการใช้พลังงานสูงมาก เช่น Nvidia Blackwell Ultra และ Feynman ที่มี TDP สูงสุดถึง 4,400W LiquidJet ใช้โครงสร้างไมโครเจ็ตแบบ 3D short-loop jet-channel ซึ่งช่วยเพิ่มความหนาแน่นของพลังงานที่จุดร้อน (hotspot) ได้ถึง 600 W/cm² และลดการสูญเสียแรงดันถึง 4 เท่าเมื่อเทียบกับ coldplate แบบเดิม ทำให้สามารถรักษาอุณหภูมิและประสิทธิภาพของ GPU ได้แม้ในสภาวะโหลดเต็ม เทคโนโลยีนี้ใช้กระบวนการผลิตแบบเดียวกับเซมิคอนดักเตอร์ เช่น การกัดและเชื่อมแผ่นโลหะระดับไมครอน เพื่อให้สามารถปรับโครงสร้างของเจ็ตให้เหมาะกับแผนที่ความร้อนของแต่ละชิปได้อย่างแม่นยำ LiquidJet ยังสามารถปรับใช้กับ GPU รุ่นถัดไป เช่น Rubin (1,800W), Rubin Ultra (3,600W) และ Feynman (4,400W) โดยไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างระบบระบายความร้อนทั้งหมด นอกจากการลดอุณหภูมิแล้ว ระบบนี้ยังช่วยให้ GPU ทำงานที่ความถี่สูงขึ้นโดยไม่เพิ่มพลังงาน รวมถึงลดการใช้พลังงานของปั๊มน้ำ ทำให้ประหยัดค่าใช้จ่ายและเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของศูนย์ข้อมูล ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Frore เปิดตัว LiquidJet coldplate สำหรับ GPU ที่ใช้พลังงานสูงถึง 4,400W ➡️ ใช้โครงสร้าง 3D short-loop jet-channel เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการระบายความร้อน ➡️ รองรับ hotspot power density สูงถึง 600 W/cm² ➡️ ลดแรงดันตกจาก 0.94 psi เหลือ 0.24 psi ➡️ ใช้กระบวนการผลิตแบบเซมิคอนดักเตอร์ เช่น การกัดและเชื่อมแผ่นโลหะ ➡️ ปรับโครงสร้างเจ็ตให้เหมาะกับ hotspot map ของแต่ละชิป ➡️ รองรับ GPU รุ่นถัดไป เช่น Rubin, Rubin Ultra และ Feynman ➡️ ช่วยให้ GPU ทำงานที่ความถี่สูงขึ้นโดยไม่เพิ่มพลังงาน ➡️ ลดการใช้พลังงานของปั๊มน้ำ เพิ่ม PUE และลด TCO ➡️ พร้อมใช้งานกับระบบ Blackwell Ultra และสามารถติดตั้งแบบ drop-in ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ GPU ยุคใหม่มีอัตราการใช้พลังงานสูงมาก อาจเกินขีดจำกัดของระบบระบายความร้อนเดิม ⛔ การผลิต coldplate แบบ 3D ต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูงและต้นทุนสูง ⛔ การปรับโครงสร้างเจ็ตให้เหมาะกับแต่ละชิปต้องใช้ข้อมูลความร้อนที่แม่นยำ ⛔ หากไม่ใช้ระบบระบายความร้อนที่เหมาะสม อาจทำให้ GPU ทำงานไม่เต็มประสิทธิภาพ ⛔ การเปลี่ยนมาใช้ LiquidJet อาจต้องปรับระบบปั๊มน้ำและการติดตั้งใหม่ ⛔ ความร้อนที่สูงขึ้นในศูนย์ข้อมูลอาจส่งผลต่ออุปกรณ์อื่นและโครงสร้างพื้นฐาน https://www.tomshardware.com/pc-components/liquid-cooling/frores-new-liquidjet-coldplates-are-equipped-to-handle-the-spiralling-power-demands-of-future-ai-gpus-built-to-handle-up-to-4-4kw-tdps-solution-could-be-deployed-in-power-hungry-feynman-data-centers

💽 “AI กำลังกลืนกินโลกของฮาร์ดแวร์” — ประธาน ADATA เตือน: ความต้องการจากดาต้าเซ็นเตอร์อาจทำให้ผู้บริโภคขาดแคลน SSD, DRAM และฮาร์ดดิสก์ Simon Chen ประธานบริษัท ADATA ผู้ผลิตหน่วยความจำและ SSD รายใหญ่ของโลก ออกมาเตือนว่า ความต้องการฮาร์ดแวร์จากดาต้าเซ็นเตอร์ที่ใช้ AI กำลังเพิ่มขึ้นอย่างรุนแรงจนอาจทำให้เกิดภาวะขาดแคลนในตลาดผู้บริโภค Chen ระบุว่าในรอบ 30 ปีของเขาในอุตสาหกรรมนี้ ไม่เคยเห็นการขาดแคลน DRAM, NAND flash และฮาร์ดดิสก์พร้อมกันแบบนี้มาก่อน โดยผู้ผลิตรายใหญ่อย่าง SK hynix, Samsung, Micron, Kioxia และ Western Digital กำลังขายสินค้าส่วนใหญ่ให้กับโครงการ AI ขนาดใหญ่ ที่น่ากังวลคือ ลูกค้าบางรายหันไปใช้ SSD แทนฮาร์ดดิสก์เพื่อแก้ปัญหาการขาดแคลน ทำให้ความต้องการ NAND flash พุ่งสูงขึ้นไปอีก ADATA จึงต้องออกนโยบาย “ขายอย่างระมัดระวัง” และ “ให้ความสำคัญกับลูกค้าประจำ” เพื่อรักษาสมดุล Chen ยังเผยว่า สต็อกของซัพพลายเออร์ upstream เหลือเพียง 2–3 สัปดาห์ จากเดิมที่เคยมีสำรองไว้ 2–3 เดือน ซึ่งสะท้อนถึงความตึงเครียดของห่วงโซ่อุปทาน ในปี 2024 ADATA มีส่วนแบ่งตลาด SSD อยู่ที่ 11% และหน่วยความจำ 5% ซึ่งถือว่าไม่น้อยในระดับโลก โดยรายได้ของบริษัทพุ่งสูงสุดในรอบ 15 ปี และราคาชิป DRAM เพิ่มขึ้น 17.1% ส่วน SSD เพิ่มขึ้น 12.7% ในไตรมาสล่าสุด Chen เตือนว่า หากผู้บริโภคกำลังลังเลว่าจะซื้ออุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ใหม่หรือไม่ ควรรีบตัดสินใจ เพราะความต้องการจาก AI อาจทำให้สินค้าขาดตลาดหรือราคาพุ่งในอนาคต ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ ADATA เตือนว่าความต้องการจาก AI datacenter กำลังทำให้เกิดภาวะขาดแคลนฮาร์ดแวร์ ➡️ DRAM, NAND flash และฮาร์ดดิสก์ขาดแคลนพร้อมกันเป็นครั้งแรกในรอบ 30 ปี ➡️ ผู้ผลิตรายใหญ่ขายสินค้าส่วนใหญ่ให้กับโครงการ AI ➡️ ลูกค้าหันมาใช้ SSD แทนฮาร์ดดิสก์ ทำให้ NAND flash ขาดแคลนเพิ่ม ➡️ ADATA ใช้นโยบาย “ขายอย่างระมัดระวัง” และ “ให้ความสำคัญกับลูกค้าประจำ” ➡️ สต็อกของซัพพลายเออร์เหลือเพียง 2–3 สัปดาห์ ➡️ ADATA มีส่วนแบ่งตลาด SSD 11% และหน่วยความจำ 5% ➡️ รายได้บริษัทสูงสุดในรอบ 15 ปี ➡️ ราคาชิป DRAM เพิ่มขึ้น 17.1% และ SSD เพิ่มขึ้น 12.7% ในไตรมาสล่าสุด ➡️ Chen แนะนำให้ผู้บริโภครีบซื้ออุปกรณ์ก่อนราคาพุ่ง https://www.tomshardware.com/tech-industry/big-tech/adata-chairman-says-ai-datacenters-are-gobbling-up-hard-drives-ssds-and-dram-alike-insatiable-upstream-demand-could-soon-lead-to-consumer-shortages

🎮 “Lenovo เปิดตัว LEGION Radeon RX 9070 XT รุ่นปรับแต่งพิเศษ” — การ์ดจอ OEM ที่ออกแบบเพื่อเกมเมอร์สาย MoDT โดยเฉพาะ Lenovo สร้างความฮือฮาในวงการฮาร์ดแวร์ด้วยการเปิดตัวการ์ดจอรุ่นปรับแต่งพิเศษ LEGION Radeon RX 9070 XT ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของพีซีเกมมิ่งรุ่น Blade 7000P ที่ใช้แนวคิด Mobile on Desktop (MoDT) โดยนำชิ้นส่วนจากโน้ตบุ๊กประสิทธิภาพสูงมาใช้ในเครื่องตั้งโต๊ะ แม้ Lenovo จะไม่ใช่แบรนด์ที่มีชื่อเสียงด้านการ์ดจอแบบ custom แต่การ์ดรุ่นนี้ถูกออกแบบมาเพื่อใช้งานเฉพาะในระบบของ Lenovo เท่านั้น ไม่วางจำหน่ายแยก ทำให้กลุ่มนักสะสมและผู้ใช้ระดับสูงให้ความสนใจ การ์ดใช้สเปกมาตรฐานของ AMD Radeon RX 9070 XT: 🎗️ 4,096 stream processors 🎗️ 16 GB GDDR6 memory 🎗️ 64 MB L3 cache 🎗️ ความเร็ว base clock 1,660 MHz, game clock 2,400 MHz, boost clock 2,970 MHz ดีไซน์ภายนอกเน้นความเรียบง่ายแบบอุตสาหกรรม: 🎗️ ฮีตซิงก์ขนาดใหญ่แบบ 3-slot 🎗️ ฝาครอบสีเทาเข้มและ backplate ลาย LEGION สีดำ 🎗️ มีไฟ RGB ด้านบนที่ปรับสีได้ตามธีมของผู้ใช้ แม้จะมีเสียงวิจารณ์เรื่องความสวยงาม แต่หลายคนชื่นชมเรื่องการระบายความร้อนและความเงียบในการทำงาน โดยเฉพาะเมื่อเทียบกับการ์ด OEM รุ่นอื่น ๆ ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การ์ดรุ่นนี้เป็น OEM ไม่สามารถซื้อแยกได้ ⛔ หากต้องการอัปเกรดซีพียูในอนาคต อาจต้องเปลี่ยนทั้งระบบ ⛔ ดีไซน์เรียบแบบอุตสาหกรรม อาจไม่ถูกใจผู้ใช้ที่ชอบความสวยงาม ⛔ การ์ดมีขนาดใหญ่ อาจไม่เหมาะกับเคสขนาดเล็ก ⛔ การเปลี่ยนหรือซ่อมพัดลมต้องใช้ชิ้นส่วนเฉพาะจาก Lenovo https://www.techpowerup.com/341941/lenovo-designs-custom-legion-radeon-rx-9070-xt-gpu

♣ โฉมหน้า นางแมรี่ เลาลอร์ (Mary Lawlor) ผู้แทน UN ที่ออกมาปกป้อง สวะอังเคิลนา คนไทยต้องเลิกบริจาคเงินให้ทุกหน่วยงานของ UN เพราะมันเอาเงินบริจาคของชาวโลกไปถลุงใช้เพื่อประโยชน์ทางการเมืองและอำนาจต่อรองกดดัน มีเพียงเศษเสี้ยวเงินที่ไปถึงมทอผู้ยากไร้ #7ดอกจิก

🧠 “Synaptics เปิดตัว Astra SL2600” — โปรเซสเซอร์ Edge AI ยุคใหม่ที่รวมพลังมัลติโหมดและ RISC-V เพื่อโลก IoT อัจฉริยะ Synaptics ประกาศเปิดตัว Astra SL2600 Series โปรเซสเซอร์ Edge AI รุ่นใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับอุปกรณ์อัจฉริยะในยุค Internet of Things (IoT) โดยเน้นการประมวลผลแบบมัลติโหมด (multimodal) ที่รวมภาพ เสียง เซ็นเซอร์ และข้อมูลเครือข่ายไว้ในชิปเดียว ชิป SL2610 ซึ่งเป็นรุ่นแรกในซีรีส์นี้ ใช้แพลตฟอร์ม Torq Edge AI ที่รวมสถาปัตยกรรม NPU แบบ RISC-V จาก Coral ของ Google พร้อมคอมไพเลอร์แบบ open-source (IREE/MLIR) เพื่อให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอปพลิเคชัน AI ได้อย่างยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพ SL2610 ยังรวม Arm Cortex-A55, Cortex-M52 พร้อม Helium และ Mali GPU เพื่อรองรับงานประมวลผลทั่วไปและกราฟิก พร้อมระบบความปลอดภัยในตัว เช่น root of trust, threat detection และ crypto coprocessor สำหรับงาน AI ที่ต้องการความปลอดภัยสูง ซีรีส์นี้มีทั้งหมด 5 รุ่นย่อย: SL2611, SL2613, SL2615, SL2617 และ SL2619 ซึ่งออกแบบให้ pin-to-pin compatible เพื่อให้ง่ายต่อการเปลี่ยนรุ่นตามความต้องการของอุปกรณ์ ตั้งแต่แบบใช้แบตเตอรี่ไปจนถึงระบบวิชั่นอุตสาหกรรม ชิปยังรองรับการเชื่อมต่อผ่าน Synaptics Veros Connectivity เช่น Wi-Fi 6/6E/7, Bluetooth/BLE, Thread และ UWB เพื่อให้การพัฒนาอุปกรณ์ IoT เป็นไปอย่างรวดเร็วและครบวงจร Synaptics ได้รับความร่วมมือจากพันธมิตรระดับโลก เช่น Google, Cisco, Sonos, Garmin, Deutsche Telekom และ Arm ซึ่งต่างยืนยันถึงความสามารถของ Astra SL2600 ในการผลักดันนวัตกรรม Edge AI ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Synaptics เปิดตัว Astra SL2600 Series โปรเซสเซอร์ Edge AI รุ่นใหม่ ➡️ SL2610 ใช้แพลตฟอร์ม Torq Edge AI ที่รวม Coral NPU จาก Google ➡️ ใช้คอมไพเลอร์ open-source IREE/MLIR เพื่อความยืดหยุ่นในการพัฒนา ➡️ รวม Arm Cortex-A55, Cortex-M52 พร้อม Helium และ Mali GPU ➡️ มีระบบความปลอดภัยในตัว เช่น root of trust และ crypto coprocessor ➡️ มี 5 รุ่นย่อย: SL2611, SL2613, SL2615, SL2617, SL2619 ที่ pin-to-pin compatible ➡️ รองรับการเชื่อมต่อผ่าน Veros Connectivity: Wi-Fi 6/6E/7, BT/BLE, Thread, UWB ➡️ เหมาะสำหรับอุปกรณ์ IoT เช่น เครื่องใช้ไฟฟ้า, ระบบอัตโนมัติ, UAV, เกม, POS, หุ่นยนต์ ➡️ ได้รับความร่วมมือจาก Google, Cisco, Sonos, Garmin, Deutsche Telekom และ Arm ➡️ ชิปเริ่มส่งตัวอย่างให้ลูกค้าแล้ว และจะวางจำหน่ายทั่วไปในไตรมาส 2 ปี 2026 https://www.techpowerup.com/341933/synaptics-launches-the-next-generation-of-astra-multimodal-genai-edge-processors

📶 “D-Link เปิดตัวชุดอุปกรณ์ 5G/4G Mobile Access ใหม่” — เชื่อมต่อโลกเคลื่อนที่ด้วย Wi-Fi 6 และดีไซน์เพื่อชีวิตดิจิทัล D-Link ประกาศขยายไลน์ผลิตภัณฑ์ 5G/4G Mobile Access Series เพื่อตอบโจทย์การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่ยืดหยุ่นและปลอดภัยสำหรับผู้ใช้งานยุคใหม่ ไม่ว่าจะเป็นนักเดินทาง, คนทำงานระยะไกล หรือครอบครัวที่ต้องการอินเทอร์เน็ตแบบพกพา ซีรีส์ใหม่นี้ประกอบด้วยอุปกรณ์หลากหลายประเภท เช่น mobile hotspot, mobile router และ USB adapter โดยทุกตัวรองรับ Wi-Fi 6 เพื่อความเร็วและความปลอดภัยที่เหนือกว่า ไฮไลต์ของผลิตภัณฑ์: 🔋 F530 5G NR AX3000 Mobile Hotspot: หน้าจอสัมผัสควบคุมง่าย พร้อมฟีเจอร์แชร์ไฟล์ในตัว เหมาะสำหรับมืออาชีพที่ต้องการความเร็วและความคล่องตัว 🔋 F518 5G NR AX1800 Mobile Hotspot: แบตเตอรี่ความจุสูง ใช้งานได้ทั้งวัน และสามารถใช้เป็น power bank ได้ 🏠 DBR-330-G 5G NR AX3000 Mobile Router: เหมาะสำหรับบ้านหรือออฟฟิศขนาดเล็ก รองรับ VPN และการแชร์ไฟล์ 📱 DWR-932W 4G LTE AX300 Mobile Hotspot: ขนาดกะทัดรัด ใช้งานง่าย เหมาะสำหรับผู้ใช้ทั่วไป 💻 D501 5G NR USB Adapter: เสาอากาศพับได้ เชื่อมต่อผ่าน USB สำหรับโน้ตบุ๊กและพีซี 💻 DWM-222W 4G LTE USB Adapter: ตัวเลือกแบบ plug-and-play ที่รองรับหลายแพลตฟอร์ม ผลิตภัณฑ์ทั้งหมดออกแบบภายใต้แนวคิด “One Connection – Infinite Possibilities” โดยเน้นความยั่งยืน ความคิดสร้างสรรค์ และการบริการแบบครบวงจร ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ D-Link เปิดตัวชุดอุปกรณ์ 5G/4G Mobile Access Series ใหม่ ➡️ รองรับ Wi-Fi 6 เพื่อความเร็วและความปลอดภัยที่เหนือกว่า ➡️ F530 มีหน้าจอสัมผัสและฟีเจอร์แชร์ไฟล์ในตัว ➡️ F518 มีแบตเตอรี่ความจุสูงและใช้เป็น power bank ได้ ➡️ DBR-330-G รองรับ VPN และเหมาะสำหรับบ้านหรือออฟฟิศ ➡️ DWR-932W เป็น 4G hotspot ขนาดเล็ก ใช้งานง่าย ➡️ D501 เป็น USB adapter 5G พร้อมเสาอากาศพับได้ ➡️ DWM-222W เป็น USB adapter 4G แบบ plug-and-play ➡️ อุปกรณ์ทั้งหมดออกแบบเพื่อชีวิตเคลื่อนที่และการใช้งานที่หลากหลาย ➡️ แนวคิด “One Connection – Infinite Possibilities” สะท้อนความยืดหยุ่นของผลิตภัณฑ์ https://www.techpowerup.com/341925/d-link-expands-its-5g-4g-mobile-access-series

📦 “Silicon Box ส่งมอบชิปครบ 100 ล้านชิ้น” — ยืนยันความพร้อมของเทคโนโลยี Panel-Level Packaging สำหรับยุค AI และ HPC Silicon Box บริษัทผู้เชี่ยวชาญด้านการบรรจุภัณฑ์เซมิคอนดักเตอร์แบบขั้นสูง ประกาศความสำเร็จในการผลิตและส่งมอบชิปครบ 100 ล้านชิ้นจากโรงงานหลักในสิงคโปร์ ซึ่งใช้เทคโนโลยี Panel-Level Packaging (PLP) ที่ล้ำสมัยที่สุดในโลก PLP เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้สามารถรวมชิปหลายตัว (chiplets) เข้าด้วยกันบนแผงขนาดใหญ่ (panel) แทนที่จะใช้เวเฟอร์แบบดั้งเดิม ช่วยลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และรองรับการผลิตในปริมาณมาก เหมาะอย่างยิ่งกับความต้องการของอุตสาหกรรม AI, การประมวลผลสมรรถนะสูง (HPC), ยานยนต์ และหุ่นยนต์ โรงงานของ Silicon Box ในสิงคโปร์เริ่มผลิตเชิงพาณิชย์ในปลายปี 2023 และสามารถทำลายสถิติเดิมของบริษัทในด้านอัตราผลิตสำเร็จ (yield) ที่เคยอยู่ที่ 99.7% ในระดับเวเฟอร์ โดยตอนนี้สามารถรักษาระดับ yield ที่สูงมากแม้ในระดับ panel ซึ่งใหญ่และซับซ้อนกว่า บริษัทกำลังขยายกำลังการผลิตอย่างต่อเนื่อง โดยมีแผนสร้างโรงงานแห่งที่สองในเมืองโนวารา ประเทศอิตาลี ซึ่งจะเริ่มผลิตในปี 2028 และมีขนาดใหญ่กว่าสิงคโปร์ พร้อมระบบทดสอบภายในประเทศยุโรป Silicon Box ยังได้รับการรับรองมาตรฐาน ISO 9001, 14001 และ 45001 ซึ่งครอบคลุมคุณภาพ ความยั่งยืน และความปลอดภัยของพนักงาน ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Silicon Box ส่งมอบชิปครบ 100 ล้านชิ้นจากโรงงานในสิงคโปร์ ➡️ ใช้เทคโนโลยี Panel-Level Packaging (PLP) สำหรับการรวม chiplets ➡️ PLP ช่วยลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และรองรับการผลิตจำนวนมาก ➡️ โรงงานในสิงคโปร์เริ่มผลิตเชิงพาณิชย์ปลายปี 2023 ➡️ อัตราผลิตสำเร็จ (yield) สูงกว่า 99.7% แม้ในระดับ panel ➡️ ได้รับการรับรอง ISO 9001, 14001 และ 45001 ➡️ แผนสร้างโรงงานแห่งที่สองในอิตาลี เริ่มผลิตปี 2028 ➡️ โรงงานใหม่จะมีระบบทดสอบภายในยุโรป และรองรับอุตสาหกรรม AI, HPC, ยานยนต์, หุ่นยนต์ ➡️ เป็นบริษัทอิสระรายเดียวที่สามารถผลิต chiplet ที่ระดับ panel ได้ในปริมาณมาก https://www.techpowerup.com/341914/silicon-box-ships-100m-units-proves-advanced-panel-level-packaging-ready-for-ai-hpc-era

⚙️ “MIPS I8500: โปรเซสเซอร์ยุคใหม่เพื่อขับเคลื่อน Physical AI” — สถาปัตยกรรม RISC-V ที่ออกแบบมาเพื่อการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบอัจฉริยะ บริษัท MIPS ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ GlobalFoundries ได้เปิดตัวโปรเซสเซอร์รุ่นใหม่ชื่อว่า MIPS I8500 โดยเน้นการจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับแพลตฟอร์มที่ต้องการการตอบสนองทันที เช่น ระบบ AI ที่ทำงานนอกศูนย์ข้อมูล (Physical AI), โครงสร้างพื้นฐานด้านการสื่อสาร, อุตสาหกรรม, ยานยนต์ และระบบจัดเก็บข้อมูล I8500 ถูกออกแบบบนสถาปัตยกรรม RISC-V และมีความสามารถในการประมวลผลแบบ multithread สูงถึง 24 threads ต่อ cluster โดยมี 4 threads ต่อ core และรองรับการทำงานแบบ multi-cluster เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นในการใช้งาน จุดเด่นของ I8500 คือการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบ deterministic (กำหนดได้แน่นอน) และมี latency ต่ำมาก พร้อมระบบความปลอดภัยในตัว เหมาะสำหรับการจัดการ packet flows ระหว่าง accelerator ต่าง ๆ และการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับระบบคอมพิวเตอร์ โปรเซสเซอร์นี้ยังรองรับระบบปฏิบัติการ Linux และ Real-Time OS พร้อมความสามารถในการทำงานร่วมกับโปรไฟล์ RVA23 ซึ่งช่วยให้พัฒนาแอปพลิเคชันได้ง่ายขึ้นในระบบนิเวศของ RISC-V Steven Dickens จาก HyperFRAME Research กล่าวว่า I8500 เป็นก้าวสำคัญของการประมวลผลแบบ event-driven ที่ตอบโจทย์ตลาดใหม่ เช่น ยานยนต์อัตโนมัติและระบบควบคุมอุตสาหกรรม ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ MIPS เปิดตัวโปรเซสเซอร์ I8500 สำหรับงาน Physical AI และการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบอัจฉริยะ ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม RISC-V พร้อม multithread สูงสุด 24 threads ต่อ cluster ➡️ รองรับ multi-cluster deployments เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นในการใช้งาน ➡️ มี latency ต่ำและ deterministic data movement พร้อมระบบความปลอดภัยในตัว ➡️ เหมาะสำหรับงานในศูนย์ข้อมูล, ยานยนต์, อุตสาหกรรม และระบบสื่อสาร ➡️ รองรับ Linux และ Real-Time OS พร้อมโปรไฟล์ RVA23 ➡️ ช่วยให้การพัฒนาแอปพลิเคชันในระบบ RISC-V เป็นไปอย่างราบรื่น ➡️ Steven Dickens ระบุว่า I8500 เป็นก้าวสำคัญของการประมวลผลแบบ event-driven ➡️ มี Atlas Explorer Core Model สำหรับการทดสอบร่วมระหว่างฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ➡️ เตรียมเปิดตัวในงาน RISC-V Summit North America วันที่ 22–23 ตุลาคม https://www.techpowerup.com/341911/mips-i8500-processor-orchestrates-data-movement-for-the-ai-era

🤖 “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

📱 “ลอนดอนกลายเป็นศูนย์กลางการขโมยมือถือของโลก” — เมื่ออาชญากรรมขยายจากข้างถนนสู่เครือข่ายระดับโลก ในปี 2024 มีโทรศัพท์มือถือถูกขโมยในลอนดอนมากถึง 106,000 เครื่อง โดยในปีเดียวกันมีผู้ถูกตั้งข้อหาเพียง 495 คนเท่านั้น ทำให้ลอนดอนกลายเป็นเมืองหลวงแห่งการขโมยมือถือของยุโรปอย่างไม่เป็นทางการ ตำรวจนครบาลลอนดอนเริ่มปฏิบัติการครั้งใหญ่ในปี 2025 โดยบุกค้นร้านขายมือถือมือสองหลายแห่ง พบโทรศัพท์ที่ถูกขโมยกว่า 2,000 เครื่อง และเงินสดกว่า 200,000 ปอนด์ การสืบสวนพบว่าอาชญากรรมนี้ไม่ใช่แค่การขโมยข้างถนน แต่เป็นเครือข่ายอาชญากรรมระดับโลกที่ส่งมือถือไปยังประเทศอย่างจีนและแอลจีเรีย จุดเปลี่ยนสำคัญเกิดขึ้นเมื่อหญิงคนหนึ่งใช้ “Find My iPhone” ติดตามมือถือของเธอไปยังโกดังใกล้สนามบินฮีทโธรว์ ซึ่งมีโทรศัพท์กว่า 1,000 เครื่องถูกบรรจุในกล่องที่ระบุว่าเป็นแบตเตอรี่และเตรียมส่งไปฮ่องกง ตำรวจพบว่าโทรศัพท์บางเครื่องถูกห่อด้วยฟอยล์อลูมิเนียมเพื่อป้องกันการติดตาม และผู้ต้องสงสัยเคยซื้อฟอยล์ยาวถึง 1.5 ไมล์จาก Costco เพื่อใช้ในการห่อเครื่องจำนวนมาก อาชญากรรมนี้แบ่งออกเป็น 3 ชั้น: 📵 ผู้ขโมย — ใช้ e-bike และสวมหมวกคลุมหน้าเพื่อขโมยมือถือจากมือเหยื่อ 📵 ผู้ค้ากลาง — ร้านมือถือมือสองที่รับซื้อเครื่องขโมย 📵 ผู้ส่งออก — กลุ่มที่จัดส่งเครื่องไปต่างประเทศเพื่อขายต่อ ในจีน โทรศัพท์ที่ถูกขโมยสามารถขายได้สูงถึง $5,000 เพราะผู้ให้บริการเครือข่ายบางรายไม่ใช้ระบบ blacklist ระหว่างประเทศ ทำให้เครื่องที่ถูกบล็อกในอังกฤษยังใช้งานได้ในจีน ตำรวจลอนดอนกำลังใช้ข้อมูลจากผู้เสียหายที่เคยถูกละเลยในอดีต มาสร้างแผนที่การเคลื่อนย้ายของเครื่องที่ถูกขโมย เพื่อสืบสวนย้อนกลับไปยังเครือข่ายต้นทาง ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ ปี 2024 มีมือถือถูกขโมยในลอนดอนกว่า 106,000 เครื่อง ➡️ มีผู้ถูกตั้งข้อหาเพียง 495 คนในปีเดียวกัน ➡️ ตำรวจบุกค้นร้านมือถือมือสอง พบเครื่องขโมยกว่า 2,000 เครื่องและเงินสด 200,000 ปอนด์ ➡️ โทรศัพท์ถูกส่งออกไปจีนและแอลจีเรียผ่านเครือข่ายอาชญากรรม ➡️ พบกล่องบรรจุเครื่องที่ระบุว่าเป็นแบตเตอรี่ เตรียมส่งไปฮ่องกง ➡️ โทรศัพท์บางเครื่องถูกห่อด้วยฟอยล์อลูมิเนียมเพื่อป้องกันการติดตาม ➡️ ผู้ต้องสงสัยเคยซื้อฟอยล์ยาวถึง 1.5 ไมล์จาก Costco ➡️ อาชญากรรมแบ่งเป็น 3 ชั้น: ผู้ขโมย, ผู้ค้ากลาง, ผู้ส่งออก ➡️ ในจีน โทรศัพท์ที่ถูกขโมยสามารถขายได้สูงถึง $5,000 ➡️ ผู้ให้บริการเครือข่ายในจีนบางรายไม่ใช้ระบบ blacklist ทำให้เครื่องที่ถูกบล็อกยังใช้งานได้ ➡️ ตำรวจใช้ข้อมูลจาก “Find My iPhone” และผู้เสียหายเพื่อสืบสวนย้อนกลับ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/16/london-became-a-global-hub-for-phone-theft-now-we-know-why

🛡️ “22 ความเชื่อผิด ๆ ด้านไซเบอร์ที่องค์กรควรเลิกเชื่อ” — เมื่อแนวทางความปลอดภัยแบบเดิมกลายเป็นกับดักในยุค AI บทความจาก CSO Online ได้รวบรวม 22 ความเชื่อผิด ๆ ที่องค์กรจำนวนมากยังยึดติดอยู่ แม้โลกไซเบอร์จะเปลี่ยนแปลงไปอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะเมื่อเทคโนโลยีใหม่ ๆ อย่าง AI และการโจมตีแบบซับซ้อนเข้ามาเปลี่ยนเกม ตัวอย่างเช่น ความเชื่อว่า “AI จะมาแทนที่มนุษย์ในงานด้านความปลอดภัย” นั้นไม่เป็นความจริง เพราะแม้ AI จะช่วยกรองข้อมูลและตรวจจับภัยคุกคามได้เร็วขึ้น แต่มันยังขาดความเข้าใจบริบทและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่มนุษย์ทำได้ อีกหนึ่งความเชื่อที่อันตรายคือ “การยืนยันตัวตนแบบวิดีโอหรือเสียงสามารถป้องกันการปลอมแปลงได้” ซึ่งในยุค deepfake นั้นไม่เพียงพออีกต่อไป เพราะแฮกเกอร์สามารถสร้างวิดีโอปลอมที่หลอกระบบได้ภายในเวลาไม่ถึงวัน นอกจากนี้ยังมีความเข้าใจผิดว่า “การซื้อเครื่องมือมากขึ้นจะทำให้ปลอดภัยขึ้น” ทั้งที่ความจริงแล้ว ปัญหาหลักมักอยู่ที่การขาดกลยุทธ์และการบูรณาการ ไม่ใช่จำนวนเครื่องมือ บทความยังเตือนว่า “การเปลี่ยนรหัสผ่านบ่อย ๆ” อาจทำให้ผู้ใช้สร้างรหัสผ่านที่คาดเดาง่ายขึ้น เช่น เปลี่ยนจาก Summer2025! เป็น Winter2025! ซึ่งไม่ได้ช่วยเพิ่มความปลอดภัยจริง 🧠 รายการ 13 ความเชื่อผิด ๆ ด้านไซเบอร์ 🪙 AI จะมาแทนที่มนุษย์ในงานด้านความปลอดภัย 🪙 แพลตฟอร์มเทคโนโลยีขนาดใหญ่มีระบบยืนยันตัวตนที่แข็งแรงพอจะป้องกันการปลอมแปลง 🪙 การลงทุนในผู้ให้บริการยืนยันตัวตนจะป้องกันการโจมตีล่าสุดได้ 🪙 การซื้อเครื่องมือมากขึ้นจะทำให้ปลอดภัยขึ้น 🪙 การจ้างคนเพิ่มจะช่วยแก้ปัญหาความปลอดภัยไซเบอร์ได้ 🪙 หากเราป้องกันการโจมตีล่าสุดได้ เราก็ปลอดภัยแล้ว 🪙 การทดสอบและวิเคราะห์ระบบอย่างละเอียดจะครอบคลุมช่องโหว่ทั้งหมด 🪙 ควรเปลี่ยนรหัสผ่านเป็นประจำเพื่อความปลอดภัย 🪙 สามารถจัดการใบรับรองดิจิทัลทั้งหมดด้วยสเปรดชีตได้ 🪙 การปฏิบัติตามกฎระเบียบ (compliance) เท่ากับความปลอดภัย 🪙 ภัยจากควอนตัมคอมพิวติ้งยังอยู่ไกล ไม่ต้องกังวลตอนนี้ 🪙 ควรอนุญาตให้หน่วยงานรัฐเข้าถึงการเข้ารหัสแบบ end-to-end เพื่อความปลอดภัย 🪙 การปล่อยให้ AI เติบโตโดยไม่มีการควบคุมจะช่วยเร่งนวัตกรรม https://www.csoonline.com/article/571943/22-cybersecurity-myths-organizations-need-to-stop-believing-in-2022.html

🔍 “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/

🚗 “Nissan Leaf 2026” — ครอสโอเวอร์ไฟฟ้ารุ่นใหม่ที่กลับมาพร้อมระยะทางไกลขึ้นและดีไซน์ทันสมัย Nissan Leaf รุ่นปี 2026 ได้รับการปรับโฉมใหม่หมดจดเพื่อแข่งขันกับ Tesla Model 3 และ Hyundai Ioniq 5 โดยมาพร้อมแบตเตอรี่ขนาดใหญ่ขึ้น พื้นที่ภายในกว้างขึ้น และสามารถชาร์จผ่าน Tesla Supercharger ได้แล้ว รุ่นที่ผู้รีวิวได้ทดลองขับคือ Leaf Platinum+ ซึ่งมีล้อขนาด 19 นิ้ว มาพร้อมแบตเตอรี่ 75 kWh ให้ระยะทางประมาณ 259 ไมล์ แต่หากขับแบบประหยัดพลังงานในโหมด Eco สามารถทำได้ใกล้เคียง 300 ไมล์เลยทีเดียว ด้านสมรรถนะ Leaf ใหม่ใช้มอเตอร์หน้า 214 แรงม้า ขับเคลื่อนล้อหน้า ให้การขับขี่ที่นุ่มนวลและเงียบ แม้จะไม่ใช่รถสปอร์ต แต่ในโหมด Sport ก็สามารถสร้างความสนุกได้ไม่น้อย ภายในรถมีพื้นที่เก็บสัมภาระเพิ่มขึ้นจาก 30 เป็น 55.5 ลูกบาศก์ฟุต พร้อมระบบเสียง Bose และวัสดุเบาะแบบ “TailorFit” ที่ให้ความรู้สึกหรูหราในราคาที่เข้าถึงได้ อย่างไรก็ตาม จุดที่น่ากังวลคือราคาของรุ่น Platinum+ ที่สูงถึง $41,930 ซึ่งอาจทำให้เสียเปรียบเมื่อเทียบกับคู่แข่ง เช่น Chevy Equinox EV ที่มีระยะทางมากกว่าแต่ราคาเริ่มต้นเพียง $31,995 ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Leaf 2026 ปรับโฉมใหม่หมดเพื่อแข่งขันกับ Tesla และ Hyundai ➡️ รุ่น Platinum+ มีแบตเตอรี่ 75 kWh ระยะทาง 259–300 ไมล์ ➡️ ใช้มอเตอร์หน้า 214 แรงม้า ขับเคลื่อนล้อหน้า ➡️ รองรับการชาร์จผ่าน Tesla Supercharger ➡️ พื้นที่เก็บสัมภาระเพิ่มขึ้นเป็น 55.5 ลูกบาศก์ฟุต ➡️ ภายในมีระบบเสียง Bose และวัสดุเบาะ TailorFit ➡️ ระบบขับขี่มีโหมด Eco และ Sport ให้เลือก ➡️ ขับขี่นุ่มนวล เงียบ และตอบสนองดีในเมือง ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ รุ่น Platinum+ มีราคาสูงถึง $41,930 ซึ่งอาจไม่คุ้มเมื่อเทียบกับคู่แข่ง ⛔ สายชาร์จของ Tesla Supercharger สั้น ต้องจอดใกล้มาก ⛔ รุ่นพื้นฐานอาจเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่ากว่าหากไม่ต้องการอุปกรณ์เสริม ⛔ ระยะทางสูงสุดยังน้อยกว่าคู่แข่งบางรุ่น เช่น Chevy Equinox EV (319 ไมล์) https://www.slashgear.com/1996982/2026-nissan-leaf-review-affordable-ev/

🚗 “Android Auto 15.2 มาแล้ว” — Gemini และ Call Screening ยกระดับผู้ช่วยในรถให้ฉลาดและปลอดภัยยิ่งขึ้น Google เปิดตัว Android Auto เวอร์ชัน 15.2 อย่างเป็นทางการ โดยเพิ่มฟีเจอร์เด่น 2 อย่างคือ Gemini และ Call Screening ซึ่งเคยมีเฉพาะใน Pixel phones ตอนนี้ถูกนำมาใส่ในระบบรถยนต์เพื่อเพิ่มความสะดวกและความปลอดภัยระหว่างขับขี่ Gemini คือผู้ช่วย AI ที่เข้าใจภาษาธรรมชาติได้ดีกว่า Google Assistant แบบเดิม เช่น คุณสามารถพูดกับ Gemini เพื่อส่งข้อความถึงเพื่อนเป็นภาษาต่างประเทศ และมันจะช่วยแปลข้อความอัตโนมัติทุกครั้งที่คุณคุยกับคนนั้น นอกจากนี้ยังสามารถขอคำแนะนำร้านอาหาร “ระหว่างทาง” โดย Gemini จะเลือกเฉพาะร้านที่อยู่บนเส้นทางที่คุณกำลังขับอยู่ Gemini Live ก็จะถูกเพิ่มเข้ามาใน Android Auto ซึ่งให้ประสบการณ์สนทนาแบบต่อเนื่องราวกับมีเพื่อนร่วมทางที่เข้าใจคุณตลอดเวลา อีกฟีเจอร์สำคัญคือ Call Screening ที่ช่วยกรองสายโทรเข้าโดยอัตโนมัติ ลดจำนวนสายที่ไม่สำคัญหรือรบกวนระหว่างขับรถ พร้อมฟีเจอร์ Call Notes ที่สรุปเนื้อหาสำคัญจากการสนทนาให้คุณหลังจบสาย Google ระบุว่าฟีเจอร์ทั้งหมดจะทยอยปล่อยให้ใช้งานภายในสิ้นปีนี้ และแนะนำให้ผู้ใช้อัปเดตแอป Android Auto ผ่าน Play Store หรือดาวน์โหลดไฟล์ APK จากแหล่งที่เชื่อถือได้ เช่น APKMirror โดยต้องติดตั้งผ่าน APK bundle ซึ่งมีขั้นตอนพิเศษเล็กน้อย ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Android Auto 15.2 เปิดตัวอย่างเป็นทางการแล้ว ➡️ เพิ่มฟีเจอร์ Gemini และ Call Screening จาก Pixel phones ➡️ Gemini สามารถแปลข้อความอัตโนมัติและแนะนำร้านอาหารตามเส้นทาง ➡️ Gemini Live ให้ประสบการณ์สนทนาแบบต่อเนื่องในรถ ➡️ Call Screening ช่วยกรองสายโทรเข้าอัตโนมัติ ➡️ Call Notes สรุปเนื้อหาสำคัญจากการสนทนา ➡️ ฟีเจอร์จะทยอยปล่อยภายในสิ้นปี 2025 ➡️ ผู้ใช้สามารถอัปเดตผ่าน Play Store หรือ sideload ผ่าน APKMirror ➡️ การติดตั้ง APK bundle ต้องใช้แอป Installer และเปิดสิทธิ์ติดตั้งจากแหล่งภายนอก https://www.slashgear.com/1994559/android-auto-15-2-update-details/

🍏 “Apple M5 vs M4” — ก้าวกระโดดด้าน AI และกราฟิกที่เปลี่ยนเกมของ Apple Silicon หลังจากเปิดตัวชิป M4 ในเดือนพฤษภาคม 2024 Apple ก็เดินหน้าต่อด้วย M5 ซึ่งเป็นชิปที่พัฒนาขึ้นด้วยเทคโนโลยี 3nm รุ่นที่สาม โดยเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพด้าน AI และกราฟิกอย่างชัดเจน M5 มาพร้อม GPU แบบ 10 คอร์ที่มี Neural Accelerator ฝังอยู่ในแต่ละคอร์ ทำให้สามารถประมวลผล AI ได้เร็วกว่า M4 ถึง 4 เท่า และให้ประสิทธิภาพกราฟิกดีขึ้นถึง 45% นอกจากนี้ CPU ของ M5 ยังมี 10 คอร์ (4 คอร์ประสิทธิภาพ + 6 คอร์ประหยัดพลังงาน) ซึ่งเพิ่มความเร็วแบบ multithreaded ขึ้นอีก 15% เมื่อเทียบกับ M4 Neural Engine แบบ 16 คอร์ใน M5 ยังช่วยเพิ่มแบนด์วิดธ์ของ unified memory ขึ้นถึง 30% ซึ่งส่งผลให้การทำงานร่วมกับโมเดล AI และการเรนเดอร์ภาพมีความลื่นไหลและแม่นยำมากขึ้น ในขณะที่ M4 เป็นชิปแรกที่ใช้เทคโนโลยี 3nm รุ่นที่สอง และเปิดตัวพร้อม iPad Pro โดยเน้นการเรนเดอร์กราฟิกด้วย ray tracing และ mesh shading M5 ได้รับการเปิดตัวพร้อมกับ Vision Pro และ MacBook Pro รุ่นใหม่ ซึ่งถือเป็นการขยายการใช้งานของ Apple Silicon ไปยังอุปกรณ์ระดับสูงที่ต้องการพลังประมวลผลแบบเต็มรูปแบบ ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ M5 ใช้เทคโนโลยี 3nm รุ่นที่สาม พร้อม GPU แบบ 10 คอร์ ➡️ มี Neural Accelerator ในทุกคอร์ของ GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ AI ➡️ ประสิทธิภาพ AI สูงกว่า M4 ถึง 4 เท่า และกราฟิกดีขึ้น 45% ➡️ CPU แบบ 10 คอร์ให้ multithreaded performance สูงขึ้น 15% ➡️ Neural Engine แบบ 16 คอร์ช่วยเพิ่ม unified memory bandwidth ขึ้น 30% ➡️ M4 ใช้เทคโนโลยี 3nm รุ่นที่สอง และเปิดตัวพร้อม iPad Pro ➡️ M4 รองรับ ray tracing, mesh shading และ Dynamic Caching ➡️ M5 เปิดตัวพร้อม Vision Pro และ MacBook Pro รุ่นใหม่ ➡️ M5 เหมาะกับงาน AI และกราฟิกที่ต้องการพลังประมวลผลสูง https://www.slashgear.com/1997651/apple-m5-vs-m4-what-difference-performance-capabilities/

🗿 “พบหินแกะสลักใบหน้ามนุษย์อายุ 12,000 ปีที่ Karahantepe” — จุดเปลี่ยนสำคัญของการเข้าใจสัญลักษณ์มนุษย์ในยุคหินใหม่ ที่แหล่งโบราณคดี Karahantepe ในตุรกี นักโบราณคดีได้ค้นพบหินแกะสลักรูปทรง T ที่มีใบหน้ามนุษย์ปรากฏอยู่บนยอดหิน ซึ่งถือเป็นครั้งแรกที่พบการแสดงใบหน้ามนุษย์อย่างชัดเจนบนหินประเภทนี้ในภูมิภาคนี้ โดยหินดังกล่าวมีอายุประมาณ 12,000 ปี และเป็นส่วนหนึ่งของโครงการ “Taş Tepeler” ที่ดำเนินการโดยกระทรวงวัฒนธรรมและการท่องเที่ยวของตุรกี ก่อนหน้านี้ หินทรง T ที่พบใน Göbeklitepe และบริเวณใกล้เคียงมักมีลวดลายแขนและมือ ซึ่งนักวิชาการเชื่อว่าเป็นการสื่อถึงมนุษย์ แต่การค้นพบใบหน้ามนุษย์บนหินในครั้งนี้ได้ยืนยันแนวคิดนั้นอย่างชัดเจน และเปิดมุมมองใหม่เกี่ยวกับความสามารถในการคิดเชิงนามธรรมและการแสดงออกของมนุษย์ยุคหินใหม่ ใบหน้าที่ปรากฏบนหินมีลักษณะเด่น เช่น โหนกแก้มชัดเจน เบ้าตาลึก และจมูกทรงทู่ ซึ่งคล้ายกับรูปแบบของรูปปั้นมนุษย์ที่เคยพบในพื้นที่เดียวกัน การค้นพบนี้ไม่เพียงแสดงถึงทักษะทางเทคนิคของมนุษย์ยุคนั้น แต่ยังสะท้อนถึงความสามารถในการสื่อสารเชิงสัญลักษณ์และความเข้าใจในตัวตนของมนุษย์เอง ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ พบหินทรง T ที่มีใบหน้ามนุษย์แกะสลักที่ Karahantepe เป็นครั้งแรก ➡️ หินมีอายุประมาณ 12,000 ปี และเป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Taş Tepeler ➡️ ก่อนหน้านี้หินทรง T มักมีลวดลายแขนและมือ แต่ไม่มีใบหน้า ➡️ การค้นพบนี้ยืนยันว่าหินทรง T สื่อถึงมนุษย์อย่างชัดเจน ➡️ ใบหน้าบนหินมีลักษณะเด่น เช่น เบ้าตาลึกและจมูกทู่ ➡️ ลักษณะใบหน้าคล้ายกับรูปปั้นมนุษย์ที่เคยพบในพื้นที่เดียวกัน ➡️ การค้นพบนี้สะท้อนถึงความสามารถในการคิดเชิงนามธรรมของมนุษย์ยุคหินใหม่ ➡️ โครงการ Taş Tepeler เป็นหนึ่งในโครงการสำคัญที่ศึกษาการเปลี่ยนผ่านสู่ยุคตั้งถิ่นฐาน ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การตีความเชิงสัญลักษณ์ของหินโบราณยังต้องอาศัยหลักฐานเพิ่มเติม ⛔ การสื่อถึงมนุษย์ผ่านหินแกะสลักอาจมีความหมายหลากหลายตามบริบทวัฒนธรรม ⛔ การอนุรักษ์โบราณวัตถุที่เปราะบางเช่นนี้ต้องใช้เทคโนโลยีและความระมัดระวังสูง ⛔ การเผยแพร่ข้อมูลโบราณคดีโดยไม่ผ่านการตรวจสอบอาจนำไปสู่ความเข้าใจผิดในสาธารณะ https://www.trthaber.com/foto-galeri/karahantepede-12-bin-yil-oncesine-ait-insan-yuzlu-dikili-tas-bulundu/73912.html

🧠 “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