🧠 QNAP เปิดตัว NAS รุ่นใหม่ TVS-AIh1688ATX – แรงระดับ 36 TOPS รองรับ AI และ Virtualization เต็มรูปแบบ QNAP เปิดตัว NAS รุ่นใหม่ TVS-AIh1688ATX ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงานด้าน AI, การวิเคราะห์ภาพ/วิดีโอ, การทำ Virtualization และการสำรองข้อมูลขนาดใหญ่ โดยใช้ชิป Intel Core Ultra พร้อม NPU และ GPU ในตัว ให้พลังประมวลผลสูงถึง 36 TOPS ✅ สเปกเด่นของ TVS-AIh1688ATX ➡️ ใช้ Intel Core Ultra 9/7 พร้อม NPU และ GPU ➡️ พลังประมวลผล AI สูงสุด 36 TOPS ➡️ รองรับ DDR5 ECC สูงสุด 192GB ➡️ มี 12 ช่อง SATA HDD และ 4 ช่อง U.2 NVMe/SATA SSD ✅ การเชื่อมต่อและขยายระบบ ➡️ รองรับ Thunderbolt 5 และ USB4 ➡️ มีพอร์ต 10GbE และ 2.5GbE ในตัว ➡️ รองรับการขยายเครือข่ายถึง 100GbE ผ่าน PCIe ✅ ระบบปฏิบัติการ QuTS hero (ZFS) ➡️ มีฟีเจอร์ self-healing, snapshot, deduplication ➡️ รองรับ SnapSync สำหรับการกู้คืนข้อมูล ➡️ รองรับการทำ HA cluster เพื่อความต่อเนื่องทางธุรกิจ ✅ การใช้งานในองค์กร ➡️ เหมาะกับงาน AI inference, video analytics, virtualization ➡️ รองรับการทำงานร่วมกับ workstation ผ่าน Thunderbolt ➡️ ขยายพื้นที่เก็บข้อมูลได้ระดับ petabyte ด้วย JBOD https://www.techpowerup.com/342280/qnap-launches-tvs-aih1688atx-ai-nas-with-36-tops-for-ai-and-virtualization

🇨🇳 CXMT ส่งตัวอย่าง HBM3 ให้ Huawei – จีนใกล้ปลดล็อกคอขวดชิป AI จีนกำลังเผชิญกับปัญหาขาดแคลนหน่วยความจำ HBM (High Bandwidth Memory) ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของชิป AI ที่ใช้ในการประมวลผลขนาดใหญ่ เช่นในระบบปัญญาประดิษฐ์และเซิร์ฟเวอร์ประสิทธิภาพสูง ที่ผ่านมา Huawei และบริษัทอื่นๆ ต้องพึ่งพาสต็อก HBM ที่มีอยู่ก่อนการควบคุมการส่งออกจากต่างประเทศ แต่ตอนนี้ CXMT ได้พัฒนาตัวอย่าง HBM3 ได้สำเร็จ และส่งให้ Huawei ทดสอบแล้ว ซึ่งถือเป็น “จุดเริ่มต้น” ของการผลิตในประเทศ แม้ CXMT ยังล้าหลังบริษัทระดับโลกอย่าง SK hynix อยู่ประมาณ 3–4 ปี แต่ก็มีความสามารถในการผลิต DRAM เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โดยคาดว่าจะผลิตได้ถึง 280,000 แผ่นเวเฟอร์ต่อเดือนภายในปีนี้ นอกจากนี้ CXMT ยังเริ่มผลิต DDR5 สำหรับผู้บริโภคทั่วไป และเตรียมเปิด IPO ในไตรมาสแรกของปี 2026 เพื่อระดมทุนขยายกำลังการผลิต ✅ CXMT ส่งตัวอย่าง HBM3 ให้ Huawei ➡️ เป็นก้าวสำคัญในการแก้ปัญหาคอขวดด้านชิป AI ➡️ อาจนำไปสู่การผลิตในระดับอุตสาหกรรมภายในปีนี้ ✅ ความสามารถในการผลิตของ CXMT ➡️ มีสายการผลิต DRAM ที่กำลังขยายตัว ➡️ คาดว่าจะผลิตได้ 230,000–280,000 เวเฟอร์ต่อเดือน ➡️ เริ่มผลิต DDR5 สำหรับผู้บริโภคทั่วไปแล้ว ✅ ความเคลื่อนไหวของบริษัทหน่วยความจำจีน ➡️ YMTC เริ่มเข้าสู่ธุรกิจ DRAM เพื่อช่วยลดการพึ่งพาต่างประเทศ ➡️ CXMT เตรียมเปิด IPO ในไตรมาสแรกปี 2026 ‼️ ความล้าหลังด้านเทคโนโลยี ⛔ CXMT ยังตามหลัง SK hynix ประมาณ 3–4 ปี ⛔ HBM3E จะเข้าสู่จีนในปี 2027 ขณะที่ HBM4 จะกลายเป็นมาตรฐานใหม่ https://wccftech.com/china-cxmt-ships-out-pivotal-hbm3-samples-to-huawei/

🏭 TSMC ไม่สนศึก NVIDIA vs ASIC – เพราะทุกฝ่ายต้องพึ่งโรงงานของตน ตอนนี้โลกของ AI กำลังแบ่งออกเป็นสองขั้วใหญ่ๆ คือฝ่ายที่ใช้ GPU เช่น NVIDIA และ AMD กับฝ่ายที่พัฒนา ASIC (ชิปเฉพาะทาง) เช่น Google, Amazon และ Microsoft เพื่อให้ระบบ AI ทำงานได้เร็วขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น หลายคนมองว่า ASIC จะมาแทนที่ GPU ในอนาคต เพราะมันถูกออกแบบมาเฉพาะงาน AI โดยตรง แต่ TSMC ไม่ได้กังวลเลย เพราะไม่ว่าจะเป็น GPU หรือ ASIC ทุกคนก็ต้องมาหา TSMC เพื่อผลิตชิปอยู่ดี CEO ของ TSMC คุณ C.C. Wei กล่าวไว้ชัดเจนว่า “ไม่ว่าจะเป็น GPU หรือ ASIC ก็ใช้เทคโนโลยีล้ำหน้าของเราเหมือนกัน เราไม่แบ่งฝ่าย เราสนับสนุนทุกประเภท” ตัวอย่างที่ชัดเจนคือ Google ที่ร่วมมือกับ Broadcom เพื่อพัฒนา TPU รุ่นใหม่อย่าง Ironwood และ Trillium ซึ่งก็ผลิตโดย TSMC เช่นเดียวกับ Amazon Trainium และ Microsoft Maia ที่ใช้เทคโนโลยีระดับ 5nm และต่ำกว่า ดังนั้น ไม่ว่าจะเป็นฝ่ายไหนในสงครามชิป AI TSMC ก็ได้ประโยชน์ทั้งหมด และกลายเป็นศูนย์กลางของห่วงโซ่อุปทานด้าน AI อย่างแท้จริง ✅ TSMC เป็นผู้ผลิตชิปรายใหญ่ของโลก ➡️ ผลิตทั้ง GPU และ ASIC ให้หลายบริษัท ➡️ ใช้เทคโนโลยีระดับ 5nm และต่ำกว่า ➡️ เป็นศูนย์กลางของห่วงโซ่อุปทานด้าน AI ✅ ความร่วมมือกับบริษัทใหญ่ ➡️ Google ร่วมกับ Broadcom พัฒนา TPU รุ่นใหม่ ➡️ Amazon ใช้ TSMC ผลิต Trainium ➡️ Microsoft ใช้ TSMC ผลิต Maia AI chip ✅ จุดยืนของ TSMC ➡️ ไม่แบ่งฝ่ายระหว่าง GPU กับ ASIC ➡️ สนับสนุนทุกเทคโนโลยีที่ใช้โรงงานของตน ➡️ มั่นใจว่าความต้องการชิปจะเติบโตต่อเนื่องหลายปี https://wccftech.com/tsmc-says-in-the-nvidia-vs-asic-war-it-will-always-win/

📱 RedMagic 11 Pro – สมาร์ทโฟนเกมมิ่งเครื่องแรกของโลกที่มาพร้อมระบบระบายความร้อนด้วยของเหลว ถ้าคุณเป็นสายเกมมือถือที่กำลังมองหาเครื่องแรงๆ RedMagic 11 Pro อาจเป็นคำตอบที่คุณรอคอย เพราะมันมาพร้อมกับชิป Snapdragon 8 Elite Gen5 ที่แรงที่สุดในตลาดตอนนี้ แถมยังมีชิปกราฟิกเฉพาะ RedCore R4 ที่ช่วยให้ภาพลื่นไหลไม่มีสะดุด แต่ไฮไลต์เด็ดจริงๆ คือระบบระบายความร้อน “AquaCore” ที่ใช้ของเหลวหมุนเวียนผ่านท่อใสด้านหลังเครื่อง พร้อมพัดลมหมุนเร็วถึง 24,000 รอบต่อนาที! นี่ไม่ใช่แค่เท่ แต่ช่วยให้เครื่องไม่ร้อนแม้เล่นเกมหนักๆ ต่อเนื่องหลายชั่วโมง แม้จะอัดแน่นด้วยเทคโนโลยี แต่ตัวเครื่องยังบางเพียง 8.9 มม. และหนักแค่ 230 กรัม พร้อมแบตเตอรี่ขนาดใหญ่ 7,500mAh ที่เล่นเกมได้ต่อเนื่องถึง 13 ชั่วโมง หน้าจอก็ไม่ธรรมดา เป็น AMOLED รีเฟรชเรต 144Hz ความละเอียด 1.5K (2,688 x 1,216 พิกเซล) พร้อมเทคโนโลยี “ใต้หน้าจอ” และ “ถนอมสายตา” สำหรับเกมเมอร์ตัวจริง ✅ จุดเด่นของ RedMagic 11 Pro ➡️ เปิดตัวในสหรัฐฯ วันที่ 3 พฤศจิกายน 2025 ➡️ ใช้ชิป Snapdragon 8 Elite Gen5 + RedCore R4 ➡️ ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลว + พัดลม 24,000rpm ➡️ แบตเตอรี่ 7,500mAh เล่นเกมได้ต่อเนื่อง 13 ชั่วโมง ➡️ หน้าจอ AMOLED 144Hz ความละเอียด 1.5K ➡️ ดีไซน์บาง 8.9 มม. น้ำหนัก 230 กรัม ✅ ความแตกต่างจากรุ่นจีน ➡️ รุ่นจีนมี 2 แบบ: Pro (80W) และ Pro+ (120W) ➡️ รุ่น Global ลดแบตจาก 8,000mAh เหลือ 7,500mAh ➡️ ยังไม่ยืนยันว่าจะวางขายรุ่น Pro+ ทั่วโลกหรือไม่ ✅ ราคาโดยประมาณ ➡️ รุ่น 12GB RAM + 256GB ราคา ~ $700 ➡️ รุ่น 16GB RAM + 512GB ราคา ~ $800 ➡️ รุ่น Pro+ (เฉพาะจีน) มีถึง 24GB RAM + 1TB ราคาเกิน $1,000 https://www.slashgear.com/2003821/redmagic-11-pro-liquid-cooled-smartphone-details/

📰 “แคลิฟอร์เนียผ่านฤดูร้อนปี 2025 โดยไม่ต้องออกคำเตือน Flex Alert – สัญญาณดีจากพลังงานสะอาดและระบบจัดการใหม่” ฤดูร้อนในแคลิฟอร์เนียมักเป็นช่วงเวลาที่ระบบไฟฟ้าต้องเผชิญกับความท้าทายจากอุณหภูมิสูงและการใช้พลังงานที่พุ่งขึ้น แต่ในปี 2025 รัฐสามารถผ่านช่วงเวลานี้ไปได้โดยไม่ต้องออกคำเตือน “Flex Alert” เลยแม้แต่ครั้งเดียว ซึ่งถือเป็นความสำเร็จครั้งสำคัญในการบริหารจัดการพลังงาน Flex Alert คือคำเตือนที่ออกโดย California ISO เพื่อขอให้ประชาชนลดการใช้ไฟฟ้าในช่วงเวลาวิกฤต เช่น ปิดเครื่องปรับอากาศหรือเลื่อนการใช้เครื่องใช้ไฟฟ้า เพื่อหลีกเลี่ยงการดับไฟแบบหมุนเวียน (rolling blackout) ปีนี้ แคลิฟอร์เนียสามารถหลีกเลี่ยง Flex Alert ได้ด้วยการลงทุนในระบบกักเก็บพลังงาน (battery storage) ที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก และการใช้พลังงานหมุนเวียน เช่น แสงอาทิตย์และลม ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น รวมถึงการปรับปรุงโครงข่ายไฟฟ้าให้ตอบสนองความต้องการได้ดีขึ้น ✅ ความสำเร็จในการจัดการพลังงานปี 2025 ➡️ ไม่มีการออก Flex Alert ตลอดฤดูร้อน ➡️ ระบบไฟฟ้ารับมือกับความต้องการสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ ปัจจัยที่ช่วยให้หลีกเลี่ยงวิกฤต ➡️ การลงทุนใน battery storage เพิ่มขึ้น ➡️ การใช้พลังงานหมุนเวียน เช่น solar และ wind ➡️ การปรับปรุงโครงข่ายไฟฟ้าให้มีความยืดหยุ่น ✅ ความหมายเชิงนโยบาย ➡️ แสดงให้เห็นว่าการเปลี่ยนผ่านสู่พลังงานสะอาดสามารถทำได้จริง ➡️ ลดความเสี่ยงจากการพึ่งพาพลังงานฟอสซิลในช่วงวิกฤต ‼️ คำเตือนสำหรับอนาคต ⛔ แม้ปีนี้จะไม่มี Flex Alert แต่สภาพอากาศสุดขั้วอาจกลับมาอีก ⛔ ต้องลงทุนต่อเนื่องในระบบกักเก็บพลังงานและโครงข่ายไฟฟ้า ⛔ การบริหารความต้องการพลังงานยังต้องอาศัยความร่วมมือจากประชาชน https://www.latimes.com/environment/story/2025-10-17/california-made-it-through-another-summer-without-a-flex-alert

📰 “งานวิจัยระดับชาติชี้ชัด – โปรแกรม Montessori ในโรงเรียนรัฐช่วยพัฒนาเด็กเล็กได้ดีกว่า แถมประหยัดงบประมาณ” ในยุคที่การศึกษาปฐมวัยถูกตั้งคำถามถึงความคุ้มค่าและผลลัพธ์ระยะยาว งานวิจัยระดับชาติที่เพิ่งเผยแพร่โดยทีมจาก University of Virginia, University of Pennsylvania และ American Institutes for Research ได้สร้างแรงสั่นสะเทือนครั้งใหญ่ในวงการการศึกษา ด้วยการพิสูจน์ว่า “โปรแกรม Montessori ในโรงเรียนรัฐ” ไม่เพียงช่วยให้เด็กมีพัฒนาการด้านการเรียนรู้ที่เหนือกว่า แต่ยังใช้งบประมาณน้อยกว่าระบบปกติอย่างชัดเจน โปรแกรม Montessori คือแนวทางการศึกษาที่เน้นให้เด็กเรียนรู้ด้วยตัวเองผ่านการลงมือทำ โดยมีครูเป็นผู้แนะนำมากกว่าการสอนแบบตรง ๆ ซึ่งถูกพัฒนาขึ้นโดย Dr. Maria Montessori แพทย์และนักการศึกษาชาวอิตาลีในช่วงปลายศตวรรษที่ 19 🧠 แนวคิดหลักของ Montessori 🎗️ การเรียนรู้ที่เน้นความเป็นธรรมชาติของเด็ก 🎗️ ครูเป็น “ผู้นำทาง” ไม่ใช่ “ผู้สอน” ครูจะสังเกตพฤติกรรมและความสนใจของเด็ก แล้วจัดกิจกรรมให้เหมาะสม 🎗️ รวมห้องเรียนแบบหลายวัย (Mixed-age classroom) 🎗️ ใช้สื่อการเรียนรู้ที่ออกแบบมาเพื่อให้เด็กเข้าใจแนวคิดผ่านการสัมผัสและลงมือทำ 🎗️ ช่วงเวลาเรียนรู้ต่อเนื่อง (Uninterrupted Work Period) เด็กมีเวลา 2–3 ชั่วโมงในการทำกิจกรรมที่เลือกเองโดยไม่ถูกรบกวน งานวิจัยนี้เป็นการทดลองแบบสุ่ม (randomized controlled trial) ครั้งแรกในระดับประเทศ โดยติดตามเด็ก 588 คนจากโรงเรียนรัฐที่ใช้ระบบ Montessori ทั่วสหรัฐฯ พบว่าเด็กที่ได้เข้าเรียนในโปรแกรม Montessori มีผลการเรียนรู้ที่ดีกว่าในด้านการอ่าน ความจำ การควบคุมตนเอง และความเข้าใจทางสังคม เมื่อเทียบกับเด็กที่เรียนในระบบปกติ ที่น่าทึ่งคือ โปรแกรม Montessori ใช้งบประมาณน้อยกว่าถึง 13,000 ดอลลาร์ต่อคนในช่วงอายุ 3–6 ปี โดยอาศัยโครงสร้างห้องเรียนที่มีประสิทธิภาพ เช่น การเรียนรู้แบบหลายวัย (mixed-age) ที่เด็กช่วยสอนกันเอง และการใช้ครูอย่างคุ้มค่า ผลลัพธ์ยังชี้ว่า เด็กจากครอบครัวรายได้น้อยได้รับประโยชน์สูงสุดจากระบบนี้ ซึ่งสะท้อนถึงรากเหง้าของ Montessori ที่เริ่มต้นในชุมชนแออัดของกรุงโรมเมื่อกว่า 100 ปีก่อน ✅ ผลการศึกษาระดับชาติ ➡️ ติดตามเด็ก 588 คนในโรงเรียนรัฐที่ใช้ระบบ Montessori ➡️ ใช้การทดลองแบบสุ่ม (randomized controlled trial) เป็นครั้งแรกในระดับประเทศ ✅ ผลลัพธ์ด้านการเรียนรู้ ➡️ เด็ก Montessori มีคะแนนสูงกว่าในด้านการอ่าน ความจำ การควบคุมตนเอง และความเข้าใจทางสังคม ➡️ ผลลัพธ์ยังคงอยู่จนถึงปลายชั้นอนุบาล ไม่หายไปเหมือนโปรแกรมอื่น ✅ ความคุ้มค่าทางงบประมาณ ➡️ ใช้งบประมาณน้อยกว่าระบบปกติถึง 13,000 ดอลลาร์ต่อคน ➡️ โครงสร้างห้องเรียนแบบหลายวัยช่วยให้เด็กเรียนรู้จากกันและกัน ➡️ ครูมีความพึงพอใจในงานสูงขึ้น และมีอัตราการลาออกต่ำลง ✅ ผลกระทบต่อเด็กทุกกลุ่ม ➡️ เด็กจากครอบครัวรายได้น้อยได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ➡️ เด็กทุกกลุ่มได้รับประโยชน์จากระบบ Montessori ✅ ความหมายเชิงนโยบาย ➡️ โปรแกรม Montessori ควรได้รับการสนับสนุนในโรงเรียนรัฐมากขึ้น ➡️ เป็นทางเลือกที่มีประสิทธิภาพและประหยัดสำหรับการศึกษาปฐมวัย https://phys.org/news/2025-10-national-montessori-early-outcomes-sharply.html

📰 หัวข้อข่าว: “Swift เปิดตัว SDK สำหรับ Android – ก้าวใหม่ของการพัฒนาแอปข้ามแพลตฟอร์ม” หลังจาก Swift เติบโตอย่างต่อเนื่องในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ทั้งในด้านการพัฒนาแอปบนคลาวด์, Windows, เบราว์เซอร์ และแม้แต่ไมโครคอนโทรลเลอร์ ล่าสุด Swift ได้ขยายขอบเขตไปยัง Android อย่างเป็นทางการ ด้วยการเปิดตัว “Swift SDK for Android” เวอร์ชัน nightly preview การเปิดตัวครั้งนี้เป็นผลจากความร่วมมือของ Android Workgroup ซึ่งเป็นกลุ่มเปิดที่ทุกคนสามารถเข้าร่วมได้ โดยมีเป้าหมายเพื่อผลักดัน Swift ให้สามารถพัฒนาแอปบน Android ได้อย่างเต็มรูปแบบ นักพัฒนาสามารถเริ่มต้นใช้งาน SDK ได้ทันที โดยมีคู่มือและตัวอย่างโค้ดให้ทดลองใช้งาน พร้อมรองรับการพอร์ตแพ็กเกจ Swift ไปยัง Android ได้ง่ายขึ้น ปัจจุบันกว่า 25% ของแพ็กเกจใน Swift Package Index สามารถ build บน Android ได้แล้ว นอกจากนี้ยังมีโครงการ swift-java ที่ช่วยให้ Swift สามารถทำงานร่วมกับ Java ได้ทั้งสองทาง โดยมีระบบสร้าง binding อัตโนมัติที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ✅ Swift SDK for Android เปิดตัวในรูปแบบ nightly preview ➡️ เปิดโอกาสให้นักพัฒนาเขียนแอป Android ด้วยภาษา Swift ➡️ รองรับการพัฒนาแบบ native และการพอร์ตแพ็กเกจ Swift ✅ การสนับสนุนจาก Android Workgroup ➡️ เป็นกลุ่มเปิดที่ทุกคนสามารถเข้าร่วมได้ ➡️ มีการร่างเอกสารวิสัยทัศน์เพื่อกำหนดทิศทางในอนาคต ✅ เครื่องมือและทรัพยากรสำหรับนักพัฒนา ➡️ มีคู่มือ Getting Started สำหรับเริ่มต้นใช้งาน ➡️ มีตัวอย่าง Swift for Android Examples สำหรับ workflow แบบ end-to-end ➡️ Community Showcase แสดงแพ็กเกจที่รองรับ Android ✅ การทำงานร่วมกับ Java ผ่าน swift-java ➡️ เป็นทั้งไลบรารีและเครื่องมือสร้างโค้ด binding ระหว่าง Swift และ Java ➡️ รองรับการนำ business logic จาก Swift ไปใช้บน Android ได้ง่ายขึ้น ✅ การติดตามและพัฒนาในอนาคต ➡️ มี project board สำหรับติดตามสถานะของงานหลัก ➡️ มีระบบ CI อย่างเป็นทางการสำหรับ Swift SDK for Android ➡️ เปิดรับความคิดเห็นและไอเดียผ่าน Swift forums https://www.swift.org/blog/nightly-swift-sdk-for-android/

📰 “HashiCorp อุดช่องโหว่ร้ายแรงใน Vault – เสี่ยงถูกโจมตีผ่าน JSON และ AWS Auth” ลองจินตนาการว่าองค์กรของคุณใช้ HashiCorp Vault เพื่อจัดการข้อมูลลับ เช่น token, key หรือ credentials สำหรับระบบคลาวด์ แล้ววันหนึ่งมีผู้ไม่หวังดีสามารถทำให้ระบบล่ม หรือแอบเข้าถึงข้อมูลโดยไม่ต้องยืนยันตัวตนเลย… นี่คือสิ่งที่ช่องโหว่ล่าสุดใน Vault อาจทำให้เกิดขึ้นได้ HashiCorp ได้ออกแพตช์เพื่อแก้ไขช่องโหว่ร้ายแรง 2 รายการใน Vault และ Vault Enterprise ซึ่งอาจเปิดช่องให้เกิดการโจมตีแบบ DoS (Denial of Service) และการข้ามการยืนยันตัวตนในระบบ AWS Auth ได้ ช่องโหว่แรกเกี่ยวข้องกับการประมวลผล JSON ที่ไม่ถูกจำกัดก่อนการตรวจสอบ rate limit ทำให้ผู้โจมตีสามารถส่ง request ขนาดใหญ่ซ้ำ ๆ จนระบบล่มได้ ช่องโหว่ที่สองเกี่ยวข้องกับการยืนยันตัวตนผ่าน AWS IAM role ซึ่งหากมีการใช้ wildcard หรือมี role name ซ้ำกันในหลายบัญชี AWS อาจทำให้ผู้โจมตีจากบัญชีอื่นสามารถแอบเข้าถึง Vault ได้โดยไม่ถูกตรวจสอบ account ID HashiCorp ได้ออกเวอร์ชันใหม่เพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้ และแนะนำให้ผู้ดูแลระบบอัปเดตทันที พร้อมตรวจสอบการตั้งค่า IAM และหลีกเลี่ยงการใช้ wildcard เพื่อป้องกันการโจมตีในอนาคต ✅ ช่องโหว่ CVE-2025-12044 – JSON DoS ➡️ เกิดจากการประมวลผล JSON ก่อนตรวจสอบ rate limit ➡️ ผู้โจมตีสามารถส่ง request ขนาดใหญ่ซ้ำ ๆ เพื่อทำให้ระบบล่ม ✅ ช่องโหว่ CVE-2025-11621 – AWS Auth Bypass ➡️ เกิดจากการใช้ IAM role name ซ้ำกันในหลายบัญชี AWS ➡️ หากใช้ wildcard ใน bound_principal_iam จะเพิ่มความเสี่ยง ➡️ ระบบไม่ตรวจสอบ account ID เมื่อมี role name ตรงกัน ✅ ผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น ➡️ ระบบ Vault อาจล่มหรือไม่ตอบสนอง ➡️ ข้อมูลลับใน Vault อาจถูกเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต ➡️ เสี่ยงต่อการยกระดับสิทธิ์และการโจมตีต่อเนื่อง ✅ แนวทางป้องกัน ➡️ อัปเดต Vault เป็นเวอร์ชันล่าสุด เช่น 1.21.0 หรือ Enterprise 1.16.27+ ➡️ ตรวจสอบ IAM role name และหลีกเลี่ยงการใช้ wildcard ➡️ ตรวจสอบการตั้งค่า EC2 Auth ที่อาจมีช่องโหว่คล้ายกัน https://securityonline.info/hashicorp-patches-vault-flaws-aws-auth-bypass-and-unauthenticated-json-dos/

🎶 เพลงที่ทำให้ Evangelion เป็นมากกว่าอนิเมะ: เปิดตำนาน A Cruel Angel’s Thesis ▶️ เพลง “A Cruel Angel’s Thesis” หรือที่รู้จักในชื่อภาษาญี่ปุ่นว่า “Zankoku na Tenshi no Tēze” ถือเป็นหนึ่งในเพลงประกอบอนิเมะที่ทรงอิทธิพลที่สุดในประวัติศาสตร์วัฒนธรรมป๊อปของญี่ปุ่นและทั่วโลก เพลงนี้ไม่เพียงแต่เป็นเพลงเปิดของอนิเมะ Neon Genesis Evangelion ที่ออกอากาศครั้งแรกเมื่อวันที่ 4 ตุลาคม 1995 ทางสถานี TV Tokyo เท่านั้น แต่ยังกลายเป็นสัญลักษณ์ที่สะท้อนถึงยุคทองของอนิเมะในทศวรรษ 1990s ซึ่งผสมผสานธีมปรัชญา จิตวิทยา และแอ็กชันได้อย่างลงตัว บทความนี้จะพาไปสำรวจประวัติการสร้าง ผลงาน และความโด่งดังของเพลงนี้อย่างละเอียด โดยอ้างอิงจากแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ เพื่อให้เห็นภาพรวมการเดินทางจากเพลงประกอบอนิเมะธรรมดาสู่ไอคอนระดับโลก 🎂 ต้นกำเนิดและแรงบันดาลใจของเพลงนี้เกิดขึ้นในช่วงที่อนิเมะ Neon Genesis Evangelion กำลังอยู่ในขั้นตอนการผลิต โดยผู้กำกับ Hideaki Anno จากสตูดิโอ Gainax เดิมที Anno ต้องการใช้เพลงคลาสสิกจากโอเปร่ารัสเซียเรื่อง Prince Igor ชื่อ “Polovtsian Dances” ของ Alexander Borodin เป็นเพลงเปิด เพื่อสร้างความแปลกใหม่และทดลอง แต่สถานีโทรทัศน์ปฏิเสธเพราะเห็นว่าเพลงนั้น “ก้าวหน้าจนเกินไป” สำหรับอนิเมะที่ออกอากาศช่วงดึก จึงเปลี่ยนมาใช้เพลง J-Pop ซึ่งเป็นแนวเพลงยอดนิยมในญี่ปุ่นในเวลานั้น ✍️ คำร้องของเพลงเขียนโดย Neko Oikawa ที่ได้รับมอบหมายให้สร้างเนื้อหาที่ “ยากและปรัชญา” เพื่อสะท้อนธีมของอนิเมะที่เกี่ยวกับการต่อสู้ภายในจิตใจมนุษย์ ชะตากรรม และการเติบโต แม้ว่า Oikawa จะมีข้อมูลจำกัด เธอเพียงแค่ได้อ่านแผนเสนอโครงการและดูตอนแรกๆ ของอนิเมะแบบเร่งความเร็ว ใช้เวลาเพียง 2 ชั่วโมงในการเขียนคำร้องทั้งหมด โดยมองผ่านมุมมองของ “แม่” ที่ไม่อยากให้ลูกเติบโตและออกจากรัง แต่ต้องยอมรับชะตากรรม ชื่อเพลงได้รับแรงบันดาลใจจากมังงะ “A Cruel God Reigns” (Zankoku na Kami ga Shihai Suru) ของ Moto Hagio ซึ่งมีเนื้อหามืดมนเกี่ยวกับเด็กชายวัย 15 ปีที่เผชิญกับความทุกข์ทรมานจากความผิด การใช้ยาเสพติด และการค้าประเวณี แต่ Oikawa เลือกเน้นธีม “แม่และลูก” แทนโดยไม่ใช้ส่วนที่มืดมนเหล่านั้น 🎼 ทำนองเพลงแต่งโดย Hidetoshi Sato และจัดโดย Toshiyuki Omori โดยการผลิตทั้งหมดเกิดขึ้นแยกจากทีมอนิเมะเพื่อรักษาความเป็นอิสระและความสดใหม่ เพลงนี้มีส่วน instrumental ที่น่าสนใจ เช่น คอรัสในภาษาที่ไม่สามารถแปลได้ ซึ่งบางคนเชื่อว่าได้รับแรงบันดาลใจจากภาษาโบราณหรือ Dead Sea Scrolls นอกจากนี้ Anno ยังขอปรับคำร้องบางส่วน เช่น เปลี่ยนจาก “กลายเป็นอาวุธ” เป็น “กลายเป็นตำนาน” เพื่อเน้นความรักของแม่มากขึ้น และตัดคอรัสชายออกไป 🎤 Yoko Takahashi นักร้องนำ ได้รับเลือกแบบสุ่มและบันทึกเสียงโดยไม่ทราบรายละเอียดของอนิเมะมากนัก เธอพบกับ Anno ครั้งแรกในวันบันทึกเสียง และได้ยินเพลงเปิดตัวพร้อมเสียงของตัวเองครั้งแรกตอนออกอากาศทางทีวี เพลงนี้เป็นซิงเกิลที่ 11 ของเธอ และปล่อยออกมาในวันที่ 25 ตุลาคม 1995 ภายใต้ catalog KIDA-116 พร้อมเพลง “Fly Me to the Moon” ซึ่งเป็นเพลงปิดเรื่อง 💿 กระบวนการผลิตเพลงเกิดขึ้นก่อนที่อนิเมะจะเสร็จสิ้น โดย Toshimichi Otsuki จาก King Records เป็นผู้ดูแลทีมดนตรีแยกต่างหากจาก Anno เพื่อหลีกเลี่ยงการแทรกแซง แม้กระบวนการจะเร่งรีบ เพลงกลับเข้ากับภาพเปิดเรื่องได้อย่างสมบูรณ์แบบ มีเวอร์ชัน instrumental สองเวอร์ชันในตอนจบของอนิเมะ ได้แก่ “The Heady Feeling of Freedom” ซึ่งเป็นชิ้นเศร้าๆ สำหรับเครื่องสายและกีตาร์ และ “Good, or Don’t Be” ที่เล่นด้วยเปียโนและกีตาร์เบาๆ เวอร์ชันคล้ายกันยังปรากฏในภาพยนตร์ Evangelion: Death and Rebirth 🎗️ตลอดหลายปี เพลงนี้มีเวอร์ชันรีมิกซ์และ cover มากมาย รวมถึงเวอร์ชัน Director’s Edit และเวอร์ชันในภาพยนตร์ Rebuild of Evangelion Takahashi ยังคงฝึกซ้อมร้องเพลงนี้ทุกวัน สูงสุด 2 ชั่วโมง โดยเฉพาะส่วน a cappella ที่ยาก เพื่อให้การแสดงสดยังคงความสดใหม่เหมือนเดิม ในปี 2021 เธอออกหนังสือสอนร้องเพลงนี้และ “Soul’s Refrain” โดยแนะนำให้เริ่มจาก tempo ช้าๆ และฝึก melody ก่อน 🏆 ความสำเร็จของเพลงนี้เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว หลังปล่อยออกมา เพลงขึ้นอันดับ 17 ในชาร์ต Oricon และอยู่ในชาร์ตนานถึง 61 สัปดาห์ กลายเป็นเพลงอนิเมะที่ได้รับความนิยมสูงสุดในญี่ปุ่น โดยติดอันดับต้นๆ ในโพล anisong และคาราโอเกะอย่างต่อเนื่อง ในปี 2025 เพลงนี้ยังติดอันดับ 4 ในชาร์ตคาราโอเกะ JOYSOUND สำหรับครึ่งปีแรก แสดงให้เห็นถึงความยั่งยืนแม้ผ่านไปเกือบ 30 ปี ตามข้อมูลจาก Japanese Society for Rights of Authors, Composers and Publishers เพลงนี้ยังคงเป็นเพลงที่สร้างรายได้จากลิขสิทธิ์สูงสุดในญี่ปุ่น 🌏 ในระดับสากล เพลงนี้ได้รับการยอมรับว่าเป็นเพลงเปิดอนิเมะที่จดจำได้มากที่สุด แม้แต่คนที่ไม่เคยดูอนิเมะก็รู้จัก มันกลายเป็น meme บนอินเทอร์เน็ต โดยเฉพาะในวิดีโอ YouTube และ Reddit ที่นำไป remix หรือ parody นอกจากนี้ยังถูกนำไป sample ในเพลงฮิปฮอป เช่น ในเพลง “Evangelica” ของศิลปินอเมริกัน Albe Back ในปี 2022 ความนิยมยังขยายไปสู่การแสดงสด โดย Takahashi แสดงเพลงนี้ในงานใหญ่ๆ เช่น Anime NYC 2025 ที่เธอชักชวนแฟนๆ ร้องตามทั้งฮอลล์, AnimagiC 2025 ในเยอรมนี และแม้แต่ในรายการปีใหม่ของสถานีโทรทัศน์ตุรกีในปี 2024 ⌛ กว่าเกือบสามทศวรรษที่ผ่านมา “A Cruel Angel’s Thesis” ไม่ได้เป็นเพียงเพลงเปิดของ Neon Genesis Evangelion เท่านั้น แต่ได้กลายเป็นสัญลักษณ์ของวัฒนธรรมอนิเมะญี่ปุ่นที่หลอมรวมปรัชญา ดนตรี และอารมณ์ของยุคสมัยเข้าไว้ด้วยกันอย่างงดงาม เสียงร้องของ Yoko Takahashi ไม่ได้เพียงปลุกผู้ชมให้ตื่นขึ้นในตอนต้นของทุกตอน แต่ยังปลุกให้คนทั้งรุ่นหันกลับมามอง “ตัวตน” และ “ความหมายของการเติบโต” ที่ Evangelion ต้องการสื่อ 📻 ทุกครั้งที่เสียงอินโทรแรกดังขึ้น ความทรงจำของแฟน ๆ ทั่วโลกก็ยังคงถ่ายทอดต่อกันเหมือนเทวทูตที่ไม่เคยหลับใหล เพลงนี้พิสูจน์ให้เห็นว่า “ดนตรี” สามารถสร้างพลังให้ภาพยนตร์หรืออนิเมะกลายเป็นตำนานได้จริง และแม้โลกจะเปลี่ยนไปเพียงใด ท่วงทำนองแห่งเทวทูตผู้โหดร้ายนี้…ก็จะยังคงก้องอยู่ในใจผู้คนตราบนานเท่านาน 💫 #ลุงเล่าหลานฟัง https://youtu.be/y5wkebBCwAE

มติ ครม. เจ้าหน้าที่รัฐไว้ทุกข์ 1 ปี งดหรือลดกิจกรรมบันเทิง 30 วัน ที่ประชุมคณะรัฐมนตรีนัดพิเศษ เมื่อวันที่ 25 ต.ค. มีมติเห็นชอบตามประกาศสํานักนายกรัฐมนตรี เรื่อง สมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระบรมราชชนนีพันปีหลวง สวรรคต ดังนี้ 1. ให้สถานที่ราชการ รัฐวิสาหกิจ หน่วยงานของรัฐและสถานศึกษาทุกแห่ง ลดธงครึ่งเสา เป็นเวลา 30 วัน ตั้งแต่วันที่ 25 ตุลาคม 2568 เป็นต้นไป 2. ให้ข้าราชการ พนักงานรัฐวิสาหกิจ และเจ้าหน้าที่ของรัฐไว้ทุกข์ มีกำหนด 1 ปี ตั้งแต่วันที่ 25 ตุลาคม 2568 เป็นต้นไป สำหรับประชาชนทั่วไปขอให้พิจารณาดำเนินการตามความเหมาะสม ทั้งนี้ ขอความร่วมมือสถานบันเทิงและสถานบริการต่าง ๆ งดหรือลดกิจกรรม เพื่อความบันเทิง ตามความเหมาะสม เป็นระยะเวลา 30 วัน เพื่อให้การดำเนินการจัดพระราชพิธีพระศพ สมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระราชชนนีพันปีหลวง เป็นไปอย่างสมพระเกียรติตามโบราณขัตติยราชประเพณี จึงให้มีการดำเนินการ ดังนี้ (1) เปิดให้ประชาชนเข้าถวายน้ำสรงพระศพสมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระราชชนนีพันปีหลวง เพื่อน้อมเกล้าน้อมกระหม่อมส่งเสด็จสู่สวรรคาลัย เบื้องหน้าพระฉายาลักษณ์ในวันอาทิตย์ที่ 26 ตุลาคม 2568 เวลา 08.00 น. ถึง เวลา 12.00 น. ณ ศาลาสหทัยสมาคม พระบรมมหาราชวัง (2) สำนักงานปลัดสำนักนายกรัฐมนตรี แต่งตั้ง คณะกรรมการจัดงานพระราชพิธีฯ โดยมีนายกรัฐมนตรี เป็นประธาน ปลัดสำนักนายกรัฐมนตรี เป็นกรรมการและเลขานุการและกราบบังคมทูลเชิญพระบรมวงศานุวงศ์ เป็นองค์ที่ปรึกษา และแจ้งส่วนราชการให้จัดข้าราชการไปร่วมเฝ้า ฯ ในพระพิธีธรรมสวดพระอภิธรรม เป็นเวลา 100 วัน เป็นประจำทุกวัน (3) กระทรวงวัฒนธรรม (กรมศิลปากร) ดูแลรับผิดชอบในเรื่องรูปแบบ พิธีการและการจัดสร้างพระเมรุมาศ โดยขอรับพระราชวินิจฉัยจากองค์ที่ปรึกษาตามข้อ (2) (4) สำนักเลขาธิการคณะรัฐมนตรี จัดผลัดเวรเฝ้า ฯ ของคณะรัฐมนตรี ไปเฝ้า ฯ ในพระพิธีธรรมสวดพระอภิธรรมทุกวันตลอดระยะเวลาของพระราชพิธี (5) กระทรวงมหาดไทยและกรุงเทพมหานครจัดกิจกรรม ถวายเป็นพระราชกุศลเพื่อให้ประชาชนร่วมในการถวายสักการะแด่สมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระราชชนนีพันปีหลวง (6) กรมประชาสัมพันธ์รับไปดำเนินการเผยแพร่พระราชกรณียกิจของสมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระราชชนนีพันปีหลวง อย่างต่อเนื่อง และประสานความร่วมมือกับกระทรวงการต่างประเทศในการจัดทำคำแปลภาษาอังกฤษด้วย #Newskit

“AI พลิกโฉมการเงิน: ที่ปรึกษากลยุทธ์ช่วยสถาบันการเงินรับมือความเสี่ยงยุคดิจิทัล” ตอนนี้วงการการเงินกำลังเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ เพราะ AI ไม่ได้แค่เข้ามาช่วยคิดเลขหรือวิเคราะห์ข้อมูลธรรมดา ๆ แล้วนะ มันกลายเป็นเครื่องมือหลักในการจัดการความเสี่ยง ป้องกันการโกง และตัดสินใจเชิงกลยุทธ์แบบที่มนุษย์ทำคนเดียวไม่ไหว AI ในภาคการเงินตอนนี้ฉลาดมากถึงขั้นตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยได้แบบเรียลไทม์ วิเคราะห์ข้อมูลมหาศาลเพื่อหาความผิดปกติ และช่วยให้สถาบันการเงินตอบสนองต่อภัยคุกคามได้ทันที ที่เด็ดคือมันยังช่วยปรับปรุงการตัดสินใจเรื่องการลงทุน การให้เครดิต และการบริหารพอร์ตได้อย่างแม่นยำด้วย แต่การจะใช้ AI ให้เวิร์กจริง ๆ ไม่ใช่แค่ซื้อระบบมาแล้วจบ ต้องมี “ที่ปรึกษากลยุทธ์ด้าน AI” มาช่วยวางแผนให้ตรงกับเป้าหมายธุรกิจ ตรวจสอบความเสี่ยงตั้งแต่ต้น และออกแบบระบบให้เข้ากับโครงสร้างเดิมขององค์กร ✅ AI ช่วยจัดการความเสี่ยงและป้องกันการโกงในภาคการเงิน ➡️ วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อหาความผิดปกติ ➡️ ตรวจจับธุรกรรมที่น่าสงสัยแบบเรียลไทม์ ➡️ ลดผลกระทบทางการเงินจากการโกงและช่วยให้ปฏิบัติตามกฎระเบียบ ✅ AI ช่วยตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ด้วยข้อมูลเชิงลึก ➡️ วิเคราะห์แนวโน้มตลาดและคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต ➡️ ปรับปรุงการตัดสินใจเรื่องการลงทุนและการบริหารความเสี่ยง ➡️ ใช้ข้อมูลย้อนหลังและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ✅ AI เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยอัตโนมัติ ➡️ ลดเวลาและข้อผิดพลาดจากงานซ้ำ ๆ เช่น การป้อนข้อมูลและการจัดทำรายงาน ➡️ ใช้ chatbot และผู้ช่วยเสมือนในการตอบคำถามลูกค้า ➡️ เพิ่มความเร็วในการให้บริการและลดต้นทุน ✅ AI ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล ➡️ วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าเพื่อเสนอคำแนะนำที่ตรงใจ ➡️ สร้างแคมเปญการตลาดเฉพาะบุคคลเพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วม ➡️ พัฒนาระบบ self-service ที่ตอบโจทย์ลูกค้าแต่ละราย ✅ AI ช่วยให้สถาบันการเงินปฏิบัติตามกฎระเบียบได้ง่ายขึ้น ➡️ ตรวจสอบความปลอดภัยของข้อมูลและการเข้ารหัส ➡️ ปรับระบบให้สอดคล้องกับกฎหมายที่เปลี่ยนแปลง ➡️ ลดความเสี่ยงด้านกฎหมายและการละเมิดข้อมูล ✅ บทบาทของที่ปรึกษากลยุทธ์ AI ในการเงิน ➡️ วางแผนการใช้ AI ให้สอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจ ➡️ ตรวจสอบความเสี่ยงและความปลอดภัยของระบบ AI ➡️ พัฒนาโซลูชัน AI ที่เหมาะกับความต้องการเฉพาะของแต่ละองค์กร ➡️ ปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล AI อย่างต่อเนื่อง ➡️ เชื่อมต่อระบบ AI เข้ากับโครงสร้างเดิมขององค์กรอย่างราบรื่น https://hackread.com/ai-financial-sector-consulting-navigate-risk/

สำนักพระราชวัง เผยแพร่ประกาศ สมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระบรมราชชนนีพันปีหลวง สวรรคต . ตามที่คณะแพทย์ผู้ถวายการรักษา สมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระบรมราชชนนีพันปีหลวง ได้ขอพระราชทานกราบบังคมทูลเชิญ สมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระบรมราชชนนีพันปีหลวง เสด็จพระราชดำเนินไปประทับที่โรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ สภากาชาดไทย ตั้งแต่วันที่ 7 กันยายน พุทธศักราช 2562 เพื่อติดตามพระอาการทางระบบต่าง ๆ ความทราบทั่วกันแล้วนั้น ในช่วงที่ประทับที่โรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ สภากาชาดไทย สมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระบรมราชชนนีพันปีหลวง ทรงพระประชวรหลายครั้ง และคณะแพทย์ตรวจพบความผิดปรกติทางระบบต่าง ๆ ทำให้คณะแพทย์ต้องถวายการรักษาอย่างต่อเนื่อง . ตั้งแต่วันที่ 17 ตุลาคม พุทธศักราช 2568 สมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระบรมราชชนนีพันปีหลวง ทรงพระประชวรจากภาวะติดเชื้อในกระแสพระโลหิต แม้ว่าคณะแพทย์จะถวายการรักษาอย่างสุดความสามารถแล้ว แต่พระอาการทรุดหนักลงตามลำดับถึงวันศุกร์ ที่ 24 ตุลาคม พุทธศักราช 2568 เวลา 21 นาฬิกา 21 นาที เสด็จสวรรคต ณ โรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ สภากาชาดไทย ด้วยพระอาการสงบ สิริพระชนมพรรษาปีที่ 93 . พระบาทสมเด็จพระเจ้าอยู่หัว มีพระบรมราชโองการโปรดเกล้าโปรดกระหม่อมให้สำนักพระราชวัง จัดการพระศพ ถวายพระเกียรติยศสูงสุดตามราชประเพณี ประดิษฐานพระศพ ณ พระที่นั่งดุสิตมหาปราสาท ในพระบรมมหาราชวัง . ทรงพระกรุณาโปรดเกล้าโปรดกระหม่อมให้พระบรมวงศานุวงศ์ และข้าทูลละอองธุลีพระบาทในราชสำนักไว้ทุกข์ถวาย มีกำหนด 1 ปี ตั้งแต่วันสววรรคตเป็นต้นไป . สำนักพระราชวัง 24 ตุลาคม พุทธศักราช 2568

สำนักพระราชวัง เผยแพร่ประกาศ สมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระบรมราชชนนีพันปีหลวง สวรรคต . ตามที่คณะแพทย์ผู้ถวายการรักษา สมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระบรมราชชนนีพันปีหลวง ได้ขอพระราชทานกราบบังคมทูลเชิญ สมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระบรมราชชนนีพันปีหลวง เสด็จพระราชดำเนินไปประทับที่โรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ สภากาชาดไทย ตั้งแต่วันที่ 7 กันยายน พุทธศักราช 2562 เพื่อติดตามพระอาการทางระบบต่าง ๆ ความทราบทั่วกันแล้วนั้น ในช่วงที่ประทับที่โรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ สภากาชาดไทย สมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระบรมราชชนนีพันปีหลวง ทรงพระประชวรหลายครั้ง และคณะแพทย์ตรวจพบความผิดปรกติทางระบบต่าง ๆ ทำให้คณะแพทย์ต้องถวายการรักษาอย่างต่อเนื่อง . ตั้งแต่วันที่ 17 ตุลาคม พุทธศักราช 2568 สมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระบรมราชชนนีพันปีหลวง ทรงพระประชวรจากภาวะติดเชื้อในกระแสพระโลหิต แม้ว่าคณะแพทย์จะถวายการรักษาอย่างสุดความสามารถแล้ว แต่พระอาการทรุดหนักลงตามลำดับถึงวันศุกร์ ที่ 24 ตุลาคม พุทธศักราช 2568 เวลา 21 นาฬิกา 21 นาที เสด็จสวรรคต ณ โรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ สภากาชาดไทย ด้วยพระอาการสงบ สิริพระชนมพรรษาปีที่ 93 . พระบาทสมเด็จพระเจ้าอยู่หัว มีพระบรมราชโองการโปรดเกล้าโปรดกระหม่อมให้สำนักพระราชวัง จัดการพระศพ ถวายพระเกียรติยศสูงสุดตามราชประเพณี ประดิษฐานพระศพ ณ พระที่นั่งดุสิตมหาปราสาท ในพระบรมมหาราชวัง . ทรงพระกรุณาโปรดเกล้าโปรดกระหม่อมให้พระบรมวงศานุวงศ์ และข้าทูลละอองธุลีพระบาทในราชสำนักไว้ทุกข์ถวาย มีกำหนด 1 ปี ตั้งแต่วันสววรรคตเป็นต้นไป . สำนักพระราชวัง 24 ตุลาคม พุทธศักราช 2568 . ตามที่คณะแพทย์ผู้ถวายการรักษา สมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระบรมราชชนนีพันปีหลวง ได้ขอพระราชทานกราบบังคมทูลเชิญ สมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระบรมราชชนนีพันปีหลวง เสด็จพระราชดำเนินไปประทับที่โรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ สภากาชาดไทย ตั้งแต่วันที่ 7 กันยายน พุทธศักราช 2562 เพื่อติดตามพระอาการทางระบบต่าง ๆ ความทราบทั่วกันแล้วนั้น ในช่วงที่ประทับที่โรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ สภากาชาดไทย สมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระบรมราชชนนีพันปีหลวง ทรงพระประชวรหลายครั้ง และคณะแพทย์ตรวจพบความผิดปรกติทางระบบต่าง ๆ ทำให้คณะแพทย์ต้องถวายการรักษาอย่างต่อเนื่อง . ตั้งแต่วันที่ 17 ตุลาคม พุทธศักราช 2568 สมเด็จพระนางเจ้าสิริกิติ์ พระบรมราชินีนาถ พระบรมราชชนนีพันปีหลวง ทรงพระประชวรจากภาวะติดเชื้อในกระแสพระโลหิต แม้ว่าคณะแพทย์จะถวายการรักษาอย่างสุดความสามารถแล้ว แต่พระอาการทรุดหนักลงตามลำดับถึงวันศุกร์ ที่ 24 ตุลาคม พุทธศักราช 2568 เวลา 21 นาฬิกา 21 นาที เสด็จสวรรคต ณ โรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ สภากาชาดไทย ด้วยพระอาการสงบ สิริพระชนมพรรษาปีที่ 93 . พระบาทสมเด็จพระเจ้าอยู่หัว มีพระบรมราชโองการโปรดเกล้าโปรดกระหม่อมให้สำนักพระราชวัง จัดการพระศพ ถวายพระเกียรติยศสูงสุดตามราชประเพณี ประดิษฐานพระศพ ณ พระที่นั่งดุสิตมหาปราสาท ในพระบรมมหาราชวัง . ทรงพระกรุณาโปรดเกล้าโปรดกระหม่อมให้พระบรมวงศานุวงศ์ และข้าทูลละอองธุลีพระบาทในราชสำนักไว้ทุกข์ถวาย มีกำหนด 1 ปี ตั้งแต่วันสววรรคตเป็นต้นไป . สำนักพระราชวัง 24 ตุลาคม พุทธศักราช 2568

แฉทหารเขมรยังวางระเบิดต่อเนื่องในพื้นที่อีสานตอนล่าง คาดเต็มไปหมดแล้ว หากทหารไทยจะไปไหนต้องให้ทหารช่างตรวจก่อน แถมที่ผ่านมายังขัดขวางการเก็บกู้ถึง 22 ครั้ง อย่างไรก็ตามบนยอดภูมะเขือเคลียร์หมดแล้ว อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000101700 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด

🧠 Claude AI เปิดตัวฟีเจอร์ Memory สำหรับผู้ใช้ Pro – เชื่อมต่อกับ ChatGPT และ Gemini ได้อย่างลื่นไหล Anthropic ผู้พัฒนา Claude AI ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ชื่อว่า “Memory” สำหรับผู้ใช้แบบ Pro และ Max โดยมีเป้าหมายเพื่อทำให้ Claude ฉลาดขึ้นและเข้าใจผู้ใช้มากขึ้นในระยะยาว ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ Claude สามารถจดจำบริบทจากการสนทนาเก่าๆ และปรับตัวให้เข้ากับรูปแบบการทำงานของผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำ ผู้ใช้สามารถควบคุม Memory ได้อย่างละเอียด เช่น เปิด/ปิดการจดจำ ลบความจำเฉพาะจุด หรือใช้โหมด Incognito เพื่อเริ่มต้นใหม่แบบไม่มีบริบทเก่า นอกจากนี้ยังสามารถนำเข้าความจำจาก AI ตัวอื่น เช่น ChatGPT และ Gemini ได้ด้วย ทำให้การเปลี่ยนมาใช้ Claude เป็นไปอย่างราบรื่น Claude ยังสามารถสร้าง “พื้นที่ความจำเฉพาะ” สำหรับแต่ละโปรเจกต์ เช่น แยกงานเขียนออกจากงานวางแผนผลิตภัณฑ์ เพื่อให้การสนทนาไม่ปะปนกัน และมีความต่อเนื่องในแต่ละบริบท ฟีเจอร์นี้เป็นส่วนหนึ่งของเป้าหมายใหญ่ของ Anthropic ที่ต้องการให้ Claude เป็น “คู่คิดระยะยาว” ที่สามารถเข้าใจบริบทการทำงานของผู้ใช้และปรับตัวได้อย่างต่อเนื่อง ✅ การเปิดตัวฟีเจอร์ Memory ใน Claude AI ➡️ รองรับผู้ใช้แบบ Pro ($20/เดือน) และ Max ($100/เดือน) ➡️ Claude สามารถจดจำบริบทจากการสนทนาเก่าๆ ได้ ➡️ ปรับตัวให้เข้ากับรูปแบบการทำงานของผู้ใช้ ➡️ ผู้ใช้สามารถควบคุมความจำได้อย่างละเอียด ✅ ความสามารถในการเชื่อมต่อกับ AI อื่น ➡️ สามารถนำเข้าความจำจาก ChatGPT และ Gemini ได้ ➡️ ช่วยให้การเปลี่ยนมาใช้ Claude เป็นไปอย่างราบรื่น ➡️ รองรับการส่งออกความจำไปยังแพลตฟอร์มอื่น ✅ การจัดการความจำแบบแยกโปรเจกต์ ➡️ Claude สามารถสร้างพื้นที่ความจำเฉพาะสำหรับแต่ละโปรเจกต์ ➡️ ช่วยให้การสนทนาไม่ปะปนกัน และมีความต่อเนื่อง ➡️ เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ทำงานหลายด้าน เช่น เขียนบทความและวางแผนผลิตภัณฑ์ ✅ เป้าหมายของ Anthropic ➡️ ต้องการให้ Claude เป็นคู่คิดระยะยาวที่เข้าใจผู้ใช้ ➡️ สร้างระบบ AI ที่มีความต่อเนื่องและปรับตัวได้ ➡️ เพิ่มความโปร่งใสในการจัดการข้อมูลความจำ ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ ฟีเจอร์ Memory ยังจำกัดเฉพาะผู้ใช้แบบเสียเงิน ⛔ การนำเข้าความจำจาก AI อื่นอาจมีข้อจำกัดด้านความเข้ากันได้ ⛔ ผู้ใช้ต้องเข้าใจวิธีจัดการความจำเพื่อใช้งานได้เต็มประสิทธิภาพ ⛔ หากไม่จัดการพื้นที่ความจำอย่างเหมาะสม อาจเกิดความสับสนในบริบท https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/claude-ai-is-catching-up-fast-with-memory-for-pro-users-and-it-plays-nicely-with-chatgpt-and-gemini

⚡ Smart Plug ไม่ใช่ปลั๊กวิเศษ! 5 สิ่งต้องห้ามเสียบเด็ดขาด ถ้าไม่อยากเสี่ยงไฟไหม้หรือระบบล่ม ในยุคบ้านอัจฉริยะที่ทุกอย่างควบคุมผ่านมือถือได้ Smart Plug กลายเป็นอุปกรณ์ยอดนิยมที่ช่วยเปลี่ยนอุปกรณ์ธรรมดาให้กลายเป็นอุปกรณ์อัตโนมัติ เช่น ตั้งเวลาเปิดปิดไฟ หรือควบคุมพัดลมจากระยะไกล แต่รู้หรือไม่ว่า ไม่ใช่ทุกอย่างจะเสียบกับ Smart Plug ได้อย่างปลอดภัย? บทความจาก SlashGear ได้เตือนว่า มีอุปกรณ์ 5 ประเภทที่ไม่ควรเสียบกับ Smart Plug เพราะอาจทำให้เกิดความเสียหายร้ายแรง ตั้งแต่ระบบล่มไปจนถึงไฟไหม้ และบางกรณีอาจถึงขั้นเป็นอันตรายต่อชีวิต 🔍 สรุปสิ่งที่ห้ามเสียบกับ Smart Plug 1️⃣. อุปกรณ์ที่ใช้พลังงานสูง (High-power appliances) ✅ ข้อเท็จจริง ➡️ Smart Plug ส่วนใหญ่รองรับเพียง 10–15 แอมป์ ➡️ อุปกรณ์อย่างเครื่องซักผ้า ฮีตเตอร์ แอร์ ใช้พลังงานมากเกินไป ➡️ การเสียบอุปกรณ์เหล่านี้อาจทำให้ปลั๊กร้อนเกินไปจนละลายหรือไฟไหม้ ‼️ คำเตือน ⛔ ห้ามเสียบอุปกรณ์ที่ใช้พลังงานสูงต่อเนื่องเป็นเวลานาน ⛔ หากจำเป็นต้องใช้ ควรเลือก Smart Plug แบบ heavy-duty ที่ออกแบบมาสำหรับโหลดสูง 2️⃣. ระบบรักษาความปลอดภัย (Security systems) ✅ ข้อเท็จจริง ➡️ ระบบกล้อง สัญญาณกันขโมย เซ็นเซอร์ ต้องการไฟฟ้าอย่างต่อเนื่อง ➡️ Smart Plug อาจตัดไฟโดยไม่ตั้งใจ ทำให้ระบบหยุดทำงาน ➡️ หากเชื่อมต่อผ่าน Wi-Fi อาจถูกแฮกและควบคุมจากระยะไกล ‼️ คำเตือน ⛔ การตัดไฟโดยไม่ตั้งใจอาจทำให้บ้านไม่มีระบบป้องกัน ⛔ ควรใช้ปลั๊กไฟที่มีแหล่งจ่ายไฟสำรอง (UPS) แทน 3️⃣. อุปกรณ์ทางการแพทย์ (Healthcare equipment) ✅ ข้อเท็จจริง ➡️ อุปกรณ์เช่น เครื่องช่วยหายใจ เครื่องวัดความดัน ต้องการไฟฟ้าที่เสถียร ➡️ Smart Plug ราคาถูกอาจไม่มีระบบความปลอดภัยที่เพียงพอ ➡️ ความผิดพลาดอาจส่งผลถึงชีวิตผู้ป่วย ‼️ คำเตือน ⛔ ห้ามใช้ Smart Plug กับอุปกรณ์ที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพโดยเด็ดขาด ⛔ ระบบไฟฟ้าในโรงพยาบาลมีมาตรฐานสูงกว่าในบ้านทั่วไป 4️⃣. อุปกรณ์ที่สร้างความร้อน (Appliances that generate heat) ✅ ข้อเท็จจริง ➡️ อุปกรณ์เช่น เตาอบ ฮีตเตอร์ ไดร์เป่าผม ต้องการพลังงานสูงและควบคุมอุณหภูมิ ➡️ หาก Wi-Fi หลุดหรือระบบล่ม อุปกรณ์อาจทำงานต่อโดยไม่หยุด ➡️ เสี่ยงต่อการเกิดไฟไหม้หรือความเสียหายจากความร้อนสูง ‼️ คำเตือน ⛔ หลีกเลี่ยงการใช้ Smart Plug กับอุปกรณ์ที่อาจก่อให้เกิดอันตรายหากเปิดทิ้งไว้ ⛔ ควรเสียบกับปลั๊กผนังโดยตรงเพื่อความปลอดภัย 5️⃣. อุปกรณ์ที่มีระบบควบคุมแบบแมนนวล (Devices with manual settings) ✅ ข้อเท็จจริง ➡️ Smart Plug ควบคุมแค่การจ่ายไฟ ไม่สามารถควบคุมการทำงานของอุปกรณ์ได้ ➡️ อุปกรณ์ที่ต้องกดปุ่มเปิดหลังจากจ่ายไฟ เช่น เครื่องซักผ้า อาจไม่ทำงานแม้เสียบปลั๊กแล้ว ➡️ การรีสตาร์ทอัตโนมัติหลังไฟดับอาจทำให้เกิดการทำงานผิดพลาด ‼️ คำเตือน ⛔ Smart Plug ไม่สามารถทำให้อุปกรณ์ที่ต้องกดปุ่มเปิดทำงานอัตโนมัติได้ ⛔ ควรใช้กับอุปกรณ์ที่มีฟังก์ชันเปิด/ปิดแบบง่าย เช่น โคมไฟ หรือพัดลม https://www.slashgear.com/2001326/never-plug-these-into-smart-plug/

🇺🇸 สหรัฐฯ ปิดเว็บไซต์ร้องเรียนสิทธิมนุษยชนของกองกำลังต่างชาติที่ได้รับอาวุธจากอเมริกา รัฐบาลสหรัฐฯ ได้ยุติการให้บริการเว็บไซต์ที่เคยเปิดให้ประชาชนทั่วโลกสามารถร้องเรียนการละเมิดสิทธิมนุษยชนโดยกองกำลังต่างชาติที่ได้รับการสนับสนุนด้านอาวุธจากสหรัฐฯ เว็บไซต์นี้เคยเป็นช่องทางสำคัญในการตรวจสอบการใช้อาวุธของสหรัฐฯ ว่าถูกนำไปใช้ในทางที่ละเมิดสิทธิหรือไม่ โดยเฉพาะในประเทศที่มีความขัดแย้งหรือการปราบปรามประชาชน การปิดเว็บไซต์ดังกล่าวเกิดขึ้นในช่วงที่รัฐบาลสหรัฐฯ เพิ่มการสนับสนุนทางทหารแก่พันธมิตรหลายประเทศ เช่น อิสราเอล, ยูเครน และฟิลิปปินส์ ซึ่งบางประเทศถูกวิจารณ์ว่ามีประวัติการละเมิดสิทธิมนุษยชนอย่างต่อเนื่อง นักสิทธิมนุษยชนและองค์กรระหว่างประเทศแสดงความกังวลว่า การปิดเว็บไซต์นี้อาจลดความโปร่งใสในการตรวจสอบการใช้อาวุธ และเปิดช่องให้เกิดการละเมิดโดยไม่มีการตรวจสอบหรือรับผิดชอบ ✅ การเปลี่ยนแปลงจากรัฐบาลสหรัฐฯ ➡️ ปิดเว็บไซต์สำหรับร้องเรียนการละเมิดสิทธิมนุษยชนโดยกองกำลังต่างชาติ ➡️ เว็บไซต์เคยเปิดให้ประชาชนทั่วโลกส่งข้อมูลการละเมิดที่เกี่ยวข้องกับอาวุธสหรัฐฯ ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของระบบตรวจสอบการใช้ความช่วยเหลือทางทหาร ✅ บริบททางการเมือง ➡️ เกิดขึ้นในช่วงที่สหรัฐฯ เพิ่มการสนับสนุนอาวุธแก่พันธมิตร ➡️ ประเทศที่ได้รับอาวุธบางแห่งมีประวัติละเมิดสิทธิมนุษยชน ➡️ การปิดเว็บไซต์อาจลดแรงกดดันต่อพันธมิตรของสหรัฐฯ ✅ ความเห็นจากนักสิทธิมนุษยชน ➡️ กังวลเรื่องความโปร่งใสในการใช้อาวุธ ➡️ การไม่มีช่องทางร้องเรียนอาจทำให้เหยื่อไม่มีที่พึ่ง ➡️ อาจส่งผลต่อภาพลักษณ์ของสหรัฐฯ ในฐานะผู้สนับสนุนสิทธิมนุษยชน ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับผลกระทบ ⛔ การปิดเว็บไซต์อาจทำให้การละเมิดสิทธิมนุษยชนไม่ถูกเปิดเผย ⛔ อาจลดแรงจูงใจในการตรวจสอบการใช้อาวุธของพันธมิตร ⛔ เหยื่อในประเทศที่มีการปราบปรามอาจไม่มีช่องทางร้องเรียน ‼️ คำแนะนำเพิ่มเติม ⛔ ควรมีช่องทางอื่นในการตรวจสอบการใช้อาวุธจากสหรัฐฯ ⛔ องค์กรระหว่างประเทศควรเพิ่มบทบาทในการรับเรื่องร้องเรียน ⛔ ประชาชนควรตระหนักถึงความสำคัญของการตรวจสอบความช่วยเหลือทางทหาร https://www.bbc.com/news/articles/cqx30vnwd4do

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

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

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

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

🕵️‍♀️ “Symantec แฉแคมเปญจารกรรมจีน – ใช้ Zingdoor, ShadowPad และ KrustyLoader เจาะหน่วยงานทั่วโลก!” Symantec เปิดเผยแคมเปญจารกรรมไซเบอร์ระดับโลกที่มีความเชื่อมโยงกับกลุ่ม APT ของจีนหลายกลุ่ม โดยพบการใช้เครื่องมือมัลแวร์ที่ซับซ้อน ได้แก่ Zingdoor, ShadowPad และ KrustyLoader ซึ่งเคยถูกใช้โดยกลุ่ม Glowworm (Earth Estries) และ UNC5221 มาก่อน แคมเปญนี้เจาะระบบของหน่วยงานรัฐบาลในอเมริกาใต้และมหาวิทยาลัยในสหรัฐฯ โดยใช้ช่องโหว่ใน SQL Server และ Apache HTTP เป็นจุดเริ่มต้น จากนั้นฝัง DLL อันตรายผ่าน binary ที่ดูเหมือนซอฟต์แวร์ของ Symantec เพื่อหลบการตรวจจับ Zingdoor เป็น backdoor ที่เขียนด้วย Go สามารถเก็บข้อมูลระบบ, อัปโหลด/ดาวน์โหลดไฟล์ และรันคำสั่งได้ โดยถูก sideload ผ่าน binary ของ Trend Micro เพื่อให้ดูเหมือนโปรแกรมปกติ ShadowPad เป็น Remote Access Trojan (RAT) แบบ modular ที่สามารถโหลดโมดูลใหม่ได้ตามต้องการ ใช้ DLL sideloading เพื่อซ่อนตัว และถูกใช้โดยหลายกลุ่ม APT ของจีน เช่น APT41, Blackfly และ Grayfly KrustyLoader เป็น dropper ที่เขียนด้วย Rust มีฟีเจอร์ anti-analysis และ self-delete ก่อนจะโหลด payload ขั้นที่สอง เช่น Sliver C2 framework ซึ่งใช้ควบคุมระบบจากระยะไกล นอกจากมัลแวร์เฉพาะทางแล้ว แฮกเกอร์ยังใช้เครื่องมือทั่วไปของ Windows เช่น Certutil, Procdump, Revsocks และ PetitPotam เพื่อขโมย credentials และยกระดับสิทธิ์ในระบบ Symantec ระบุว่าการโจมตีนี้เกี่ยวข้องกับการใช้ช่องโหว่ ToolShell ที่ Microsoft เคยรายงาน โดยพบว่ามีการใช้จากกลุ่มอื่นนอกเหนือจาก Budworm, Sheathminer และ Storm-2603 ซึ่งแสดงให้เห็นถึง ecosystem การโจมตีที่กว้างกว่าที่เคยคิด ✅ เครื่องมือมัลแวร์ที่ใช้ในแคมเปญ ➡️ Zingdoor – backdoor เขียนด้วย Go ใช้ sideload ผ่าน Trend Micro ➡️ ShadowPad – modular RAT ที่โหลดโมดูลใหม่ได้ ใช้ DLL sideloading ➡️ KrustyLoader – Rust-based dropper ที่โหลด Sliver C2 framework ➡️ ใช้เครื่องมือทั่วไปของ Windows เช่น Certutil, Revsocks, Procdump ➡️ ใช้ PetitPotam เพื่อขโมย credentials จาก domain controller ✅ กลุ่ม APT ที่เกี่ยวข้อง ➡️ Glowworm (Earth Estries), FamousSparrow ➡️ UNC5221 – กลุ่มที่มีความเชื่อมโยงกับจีน ➡️ APT41, Blackfly, Grayfly – ใช้ ShadowPad ➡️ REF3927 – กลุ่มใหม่ที่ใช้ ToolShell ร่วมกับกลุ่มอื่น ✅ เป้าหมายของการโจมตี ➡️ หน่วยงานรัฐบาลในอเมริกาใต้ ➡️ มหาวิทยาลัยในสหรัฐฯ ➡️ ระบบ SharePoint ที่มีช่องโหว่ ➡️ เป้าหมายเชิงยุทธศาสตร์ที่มีข้อมูลสำคัญ ➡️ สร้างการเข้าถึงระยะยาวและขโมยข้อมูลอย่างต่อเนื่อง https://securityonline.info/symantec-exposes-chinese-apt-overlap-zingdoor-shadowpad-and-krustyloader-used-in-global-espionage/

🛡️ “สหรัฐฯ เสนอแบน VPN – นักเคลื่อนไหวทั่วโลกลุกฮือจัด ‘VPN Day of Action’ ต้านกฎหมายเซ็นเซอร์” ในเดือนกันยายน 2025 รัฐมิชิแกนของสหรัฐฯ ได้เสนอร่างกฎหมายชื่อว่า Anticorruption of Public Morals Act ซึ่งมีเนื้อหาห้ามการเผยแพร่เนื้อหาที่ถูกมองว่า “บ่อนทำลายศีลธรรม” เช่น ภาพคนข้ามเพศ, สื่อลามก, ASMR และภาพกราฟิกต่าง ๆ พร้อมบทลงโทษทั้งปรับและจำคุกสำหรับผู้โพสต์และแพลตฟอร์มที่เผยแพร่ แต่ที่น่ากังวลกว่านั้นคือ กฎหมายนี้ยังเสนอให้ แบนเครื่องมือหลบเลี่ยงการเซ็นเซอร์ เช่น VPN, proxy และ encrypted tunneling ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญในการปกป้องความเป็นส่วนตัวและเข้าถึงข้อมูลในประเทศที่มีการควบคุมเนื้อหา แม้กฎหมายนี้จะยังไม่ผ่าน แต่ก็จุดกระแสต่อต้านอย่างรุนแรง โดยองค์กร Fight for the Future ได้จัดกิจกรรม VPN Day of Action ซึ่งมีผู้ร่วมลงชื่อในจดหมายเปิดผนึกมากกว่า 15,000 คน เพื่อเรียกร้องให้รัฐต่าง ๆ ปกป้องสิทธิในการใช้ VPN นักเคลื่อนไหวชี้ว่า VPN ไม่ใช่แค่เครื่องมือหลบเลี่ยงการเซ็นเซอร์ แต่ยังเป็นเครื่องมือสำคัญในการรักษาความปลอดภัยออนไลน์ โดยเฉพาะในยุคที่การโจมตีทางไซเบอร์จากรัฐและกลุ่มอาชญากรรมเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น ในเดือนกันยายน 2025 นักเคลื่อนไหวในเนปาลใช้ VPN เพื่อจัดการประท้วงผ่านโซเชียลมีเดีย แม้รัฐบาลจะพยายามบล็อกแพลตฟอร์มเหล่านั้นก็ตาม ✅ รายละเอียดร่างกฎหมายในมิชิแกน ➡️ ชื่อว่า Anticorruption of Public Morals Act ➡️ ห้ามเผยแพร่เนื้อหาที่ถูกมองว่า “บ่อนทำลายศีลธรรม” ➡️ รวมถึงภาพคนข้ามเพศ, สื่อลามก, ASMR และภาพกราฟิก ➡️ เสนอแบน VPN, proxy และ encrypted tunneling ➡️ มีบทลงโทษทั้งปรับและจำคุกสำหรับผู้โพสต์และแพลตฟอร์ม ✅ การตอบโต้จากนักเคลื่อนไหว ➡️ องค์กร Fight for the Future จัด VPN Day of Action ➡️ มีผู้ร่วมลงชื่อในจดหมายเปิดผนึกมากกว่า 15,000 คน ➡️ เรียกร้องให้รัฐต่าง ๆ ปกป้องสิทธิในการใช้ VPN ➡️ ชี้ว่า VPN เป็นเครื่องมือสำคัญในการรักษาความปลอดภัยและเสรีภาพ ➡️ ยกตัวอย่างการใช้ VPN ในการจัดการประท้วงในเนปาล ✅ บริบททางการเมืองและเทคโนโลยี ➡️ กฎหมายนี้สะท้อนแนวโน้มการเซ็นเซอร์ที่เพิ่มขึ้นในสหรัฐฯ และยุโรป ➡️ สหราชอาณาจักรก็เคยเสนอจำกัด VPN หลังยอดดาวน์โหลดพุ่ง ➡️ การแบน VPN อาจทำให้สหรัฐฯ ถูกเปรียบเทียบกับรัฐเผด็จการ เช่น รัสเซีย, อิหร่าน, เกาหลีเหนือ ➡️ VPN เป็นเครื่องมือสำคัญในโลกไซเบอร์ที่เต็มไปด้วยภัยคุกคาม https://www.slashgear.com/1998517/us-states-vpn-ban-protests-day-of-action/

🎧 “Kyutai อธิบาย Neural Audio Codec – เสียงเข้า LLM ได้ยังไง? เจาะลึกเทคนิค RVQ, Tokenization และการบีบอัดแบบใหม่” บทความจาก Kyutai.org พาเราเข้าใจว่า “เสียง” ซึ่งเป็นข้อมูลต่อเนื่องและซับซ้อน สามารถนำเข้าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้อย่างไร โดยใช้เทคนิคที่เรียกว่า Neural Audio Codec ซึ่งเปลี่ยนเสียงให้กลายเป็น token ที่โมเดลสามารถเข้าใจได้เหมือนข้อความ แนวคิดหลักคือการใช้ Residual Vector Quantization (RVQ) ซึ่งเป็นการบีบอัดเสียงแบบหลายชั้น โดยแต่ละชั้นจะลดความคลาดเคลื่อนของข้อมูลลงเรื่อย ๆ ทำให้สามารถแทนเสียงด้วย token ที่มีความแม่นยำสูงแต่ใช้พื้นที่น้อย ตัวอย่างเช่น เสียงพูดหรือดนตรีจะถูกแปลงเป็น token แบบ (4,3) หรือ (16,21) ซึ่งหมายถึงใช้ 4 codebooks และ 3 levels ในการบีบอัด ซึ่งสามารถนำไปใช้กับโมเดล LLM ได้ทันที โดยไม่ต้องใช้ waveform จริง Kyutai ยังอธิบายว่า token เสียงเหล่านี้สามารถนำไปใช้ในงานต่าง ๆ เช่น 🔊 การสังเคราะห์เสียงจากข้อความ 🔊 การแปลเสียงพูด 🔊 การวิเคราะห์อารมณ์จากเสียง 🔊 การสร้างเสียงใหม่จาก context ที่โมเดลเข้าใจ นอกจากนี้ยังมีการเปรียบเทียบระหว่างการบีบอัดแบบ 1-level กับ 2-level ซึ่งพบว่าการเพิ่มระดับช่วยให้คุณภาพเสียงดีขึ้นอย่างชัดเจน แต่ก็แลกกับจำนวน token ที่มากขึ้น ✅ แนวคิด Neural Audio Codec ➡️ เปลี่ยนเสียงเป็น token ที่ LLM เข้าใจได้ ➡️ ใช้ Residual Vector Quantization (RVQ) แบบหลายชั้น ➡️ แทนเสียงด้วยโครงสร้างเช่น (4,3) หรือ (16,21) ➡️ ลดขนาดข้อมูลเสียงโดยยังรักษาคุณภาพไว้ได้ ✅ การใช้งาน token เสียงใน LLM ➡️ สังเคราะห์เสียงจากข้อความ ➡️ แปลเสียงพูดข้ามภาษา ➡️ วิเคราะห์อารมณ์หรือบริบทจากเสียง ➡️ สร้างเสียงใหม่จาก context ที่โมเดลเข้าใจ ✅ ข้อดีของ RVQ แบบหลายระดับ ➡️ คุณภาพเสียงดีขึ้นเมื่อเพิ่มระดับการบีบอัด ➡️ ลดความคลาดเคลื่อนของข้อมูลเสียง ➡️ ใช้ token น้อยลงเมื่อบีบอัดอย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ เหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น ดนตรีหรือเสียงพูด https://kyutai.org/next/codec-explainer

🗃️ “สร้างฐานข้อมูลของคุณเอง! คู่มือสร้าง Key-Value Database ตั้งแต่ศูนย์ – เข้าใจง่าย พร้อมแนวคิดระดับมืออาชีพ” บทความนี้จาก nan.fyi พาเราย้อนกลับไปตั้งคำถามว่า “ถ้าเราไม่รู้จักฐานข้อมูลเลย แล้วต้องสร้างมันขึ้นมาเอง จะเริ่มยังไง?” คำตอบคือเริ่มจากสิ่งที่เรียบง่ายที่สุด: ไฟล์ และแนวคิดของ key-value pair เหมือน object ใน JavaScript เริ่มต้นจากการเขียนข้อมูลลงไฟล์แบบง่าย ๆ เช่น db set 'hello' 'world' แล้วค้นหาด้วย db get 'hello' ซึ่งจะคืนค่า 'world' กลับมา แต่เมื่อข้อมูลมากขึ้น การอัปเดตและลบข้อมูลในไฟล์จะเริ่มช้า เพราะต้องเลื่อนข้อมูลทั้งหมดตาม byte ที่เปลี่ยน เพื่อแก้ปัญหานี้ บทความเสนอให้ใช้ ไฟล์แบบ append-only คือไม่แก้ไขข้อมูลเดิม แต่เพิ่มข้อมูลใหม่ลงท้ายไฟล์เสมอ และใช้ “tombstone” เพื่อระบุว่าข้อมูลถูกลบแล้ว เช่น db set 7 null แต่ไฟล์จะโตขึ้นเรื่อย ๆ จึงต้องมีระบบ compaction คือแบ่งไฟล์เป็น segment และค่อย ๆ ล้างข้อมูลที่ไม่จำเป็นออก แล้วรวมไฟล์ใหม่ให้เล็กลง ต่อมาเพื่อให้ค้นหาข้อมูลเร็วขึ้น ก็ต้องมี index โดยเก็บ offset ของแต่ละ key เพื่อชี้ตำแหน่งในไฟล์ ซึ่งช่วยให้ค้นหาเร็วขึ้นมาก แต่ก็แลกกับการเขียนข้อมูลที่ช้าลง สุดท้าย บทความแนะนำให้ใช้ Sorted String Tables (SST) และ LSM Trees ซึ่งเป็นโครงสร้างที่ใช้จริงในฐานข้อมูลระดับโลก เช่น LevelDB และ DynamoDB โดยใช้การจัดเรียงข้อมูลใน memory ก่อน แล้วค่อยเขียนลง disk พร้อม index เพื่อให้ค้นหาเร็วและเขียนได้ต่อเนื่อง ✅ แนวคิดพื้นฐานของ Key-Value Database ➡️ ใช้ไฟล์เก็บข้อมูลแบบ key-value ➡️ ค้นหาด้วยการวนลูปหา key ที่ตรง ➡️ อัปเดตและลบข้อมูลทำได้ แต่ช้าเมื่อข้อมูลเยอะ ✅ การปรับปรุงด้วยไฟล์แบบ append-only ➡️ เพิ่มข้อมูลใหม่ลงท้ายไฟล์เสมอ ➡️ ใช้ tombstone เพื่อระบุการลบ ➡️ ค้นหาค่าล่าสุดของ key แทนค่าตัวแรก ✅ การจัดการขนาดไฟล์ด้วย compaction ➡️ แบ่งไฟล์เป็น segment ➡️ ล้างข้อมูลที่ล้าสมัยหรือถูกลบ ➡️ รวมไฟล์ใหม่ให้เล็กลงและมีข้อมูลล่าสุดเท่านั้น ✅ การเพิ่มประสิทธิภาพด้วย index ➡️ เก็บ offset ของ key เพื่อค้นหาเร็วขึ้น ➡️ ใช้ hash table ใน memory สำหรับ index ➡️ แลกกับการเขียนข้อมูลที่ช้าลง ✅ การจัดเรียงข้อมูลด้วย SST และ LSM Tree ➡️ จัดเรียงข้อมูลใน memory ก่อนเขียนลง disk ➡️ ใช้ skip list หรือ binary search tree สำหรับการจัดเรียง ➡️ เขียนลงไฟล์แบบ append-only พร้อม backup ➡️ ใช้ index เพื่อค้นหาในไฟล์ที่ถูกจัดเรียงแล้ว ➡️ เป็นโครงสร้างที่ใช้ใน LevelDB และ DynamoDB https://www.nan.fyi/database