• ศาลรัฐธรรมนูญวินิจฉัย “แพทองธาร” ฝ่าฝืนมาตรฐานทางจริยธรรมอย่างร้ายแรง สิ้นสุดความเป็นนายกฯ และมีผลให้คณะรัฐมนตรีทั้งคณะสิ้นสุดลงด้วย ปมคลิปเสียงสนทนา “ฮุนเซน” ชี้เป็นการถือเอาประโยชน์ของ "สมเด็จฮุนเซน" เหนือกว่าประโยชน์ชาติ
    ศาลรัฐธรรมนูญวินิจฉัย “แพทองธาร” ฝ่าฝืนมาตรฐานทางจริยธรรมอย่างร้ายแรง สิ้นสุดความเป็นนายกฯ และมีผลให้คณะรัฐมนตรีทั้งคณะสิ้นสุดลงด้วย ปมคลิปเสียงสนทนา “ฮุนเซน” ชี้เป็นการถือเอาประโยชน์ของ "สมเด็จฮุนเซน" เหนือกว่าประโยชน์ชาติ
    Like
    Love
    4
    0 Comments 1 Shares 298 Views 0 Reviews
  • ศาลรัฐธรรมนูญวินิจฉัย “แพทองธาร” ฝ่าฝืนมาตรฐานทางจริยธรรมอย่างร้ายแรง สิ้นสุดความเป็นนายกฯ ปมคลิปเสียงสนทนา “ฮุนเซน” ชี้เป็นการถือเอาประโยชน์ของสมเด็จฮุนเซนเหนือกว่าประโยชน์ชาติ

    อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000082647

    #News1live #News1 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire
    ศาลรัฐธรรมนูญวินิจฉัย “แพทองธาร” ฝ่าฝืนมาตรฐานทางจริยธรรมอย่างร้ายแรง สิ้นสุดความเป็นนายกฯ ปมคลิปเสียงสนทนา “ฮุนเซน” ชี้เป็นการถือเอาประโยชน์ของสมเด็จฮุนเซนเหนือกว่าประโยชน์ชาติ อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000082647 #News1live #News1 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire
    Like
    Love
    8
    0 Comments 1 Shares 297 Views 0 Reviews
  • Therac-25 — เมื่อซอฟต์แวร์ที่ไม่มีการทดสอบกลายเป็นอาวุธร้ายในโรงพยาบาล

    ย้อนกลับไปในยุค 80s เครื่อง Therac-25 ถูกออกแบบมาเพื่อใช้ในการรักษามะเร็งด้วยรังสี โดยสามารถเลือกได้ว่าจะใช้ลำอิเล็กตรอนโดยตรง หรือเปลี่ยนเป็นรังสีเอกซ์ผ่านแผ่นโลหะ เครื่องนี้ควบคุมด้วยคอมพิวเตอร์ PDP-11 และเป็นเครื่องแรกที่ยกเลิกระบบป้องกันแบบฮาร์ดแวร์ แล้วใช้ซอฟต์แวร์แทนทั้งหมด

    ในปี 1986 ที่ศูนย์มะเร็ง East Texas Cancer Center (ETCC) เกิดเหตุการณ์ที่ผู้ป่วยได้รับรังสีเกินขนาดถึง 25,000 rads ทั้งที่ระบบรายงานว่าไม่ได้ฉายรังสีเลย ความผิดพลาดเกิดจาก race condition ในซอฟต์แวร์ เมื่อเจ้าหน้าที่พิมพ์ข้อมูลเร็วเกินไป ระบบไม่ได้ recalibrate คำสั่งใหม่ ทำให้ลำอิเล็กตรอนพุ่งเข้าใส่ผู้ป่วยโดยไม่มีการกรองหรือควบคุม

    ผู้ป่วยรู้สึกเหมือนถูกน้ำร้อนราดหลัง และแม้จะร้องขอความช่วยเหลือ แต่ intercom และกล้องก็เสีย เจ้าหน้าที่จึงกดปุ่ม “unpause” โดยไม่รู้ว่าเกิดอะไรขึ้น ผลคือผู้ป่วยได้รับรังสีเกินขนาดอย่างรุนแรง และเสียชีวิตในเวลาต่อมา

    AECL ผู้ผลิตเครื่อง Therac-25 ปฏิเสธว่าเป็นไปไม่ได้ที่จะเกิด overdose และไม่มีการทดสอบซอฟต์แวร์อย่างเป็นระบบ เพราะเชื่อว่า “ซอฟต์แวร์ไม่เสื่อม” และ “ใช้มานานแล้วจึงปลอดภัย” แม้จะมีผู้ป่วยเสียชีวิตหลายราย ก็ยังไม่มีการแก้ไขอย่างจริงจัง จน FDA ต้องเข้ามากดดันให้จัดทำ Corrective Action Plan (CAP)

    ในที่สุดพบว่าไม่ใช่แค่ race condition เท่านั้น แต่ยังมี bug ที่ทำให้ตัวแปรควบคุมการตรวจสอบตำแหน่ง turntable กลับเป็นศูนย์ทุก 256 ครั้ง ซึ่งทำให้ลำแสงถูกยิงออกไปโดยไม่มีการตรวจสอบตำแหน่งเลย

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Therac-25 เป็นเครื่องฉายรังสีที่ควบคุมด้วยซอฟต์แวร์ทั้งหมด โดยไม่มีระบบป้องกันแบบฮาร์ดแวร์
    เกิดอุบัติเหตุที่ ETCC ในปี 1986 ผู้ป่วยได้รับรังสีเกินขนาดถึง 25,000 rads
    สาเหตุหลักคือ race condition เมื่อเจ้าหน้าที่พิมพ์ข้อมูลเร็วเกินไป
    ระบบไม่ได้ recalibrate คำสั่งใหม่ ทำให้ลำอิเล็กตรอนถูกยิงโดยไม่มีการกรอง
    AECL ปฏิเสธว่า overdose เป็นไปไม่ได้ และไม่มีการทดสอบซอฟต์แวร์อย่างเป็นระบบ
    FDA เข้ามากดดันให้จัดทำ Corrective Action Plan (CAP)
    พบ bug เพิ่มเติมที่ทำให้ตัวแปรควบคุมตำแหน่ง turntable กลับเป็นศูนย์ทุก 256 ครั้ง
    AECL แก้ไขโดยแนะนำให้ผู้ใช้ “ถอดปุ่ม UP” และใช้เทปพันไว้เพื่อป้องกันการกด
    มีผู้เสียชีวิตและบาดเจ็บจาก Therac-25 อย่างน้อย 6 รายระหว่างปี 1985–1987
    บทเรียนสำคัญคือการพึ่งพาซอฟต์แวร์โดยไม่มีการทดสอบที่เข้มงวดในระบบที่มีความเสี่ยงสูง

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Therac-25 กลายเป็นกรณีศึกษามาตรฐานในวิชาวิศวกรรมซอฟต์แวร์และจริยธรรมคอมพิวเตอร์
    Race condition คือการที่หลาย process เข้าถึงข้อมูลร่วมกันโดยไม่มีการจัดลำดับที่แน่นอน
    PDP-11 เป็นคอมพิวเตอร์ขนาดเล็กที่นิยมใช้ในงานอุตสาหกรรมในยุคนั้น
    FDA ปรับปรุงกฎระเบียบด้านการทดสอบซอฟต์แวร์หลังเหตุการณ์นี้
    เหตุการณ์นี้ส่งผลให้วงการแพทย์ระแวงการใช้คอมพิวเตอร์ในระบบรักษาไปอีกหลายปี

    https://thedailywtf.com/articles/the-therac-25-incident
    ⚠️ Therac-25 — เมื่อซอฟต์แวร์ที่ไม่มีการทดสอบกลายเป็นอาวุธร้ายในโรงพยาบาล ย้อนกลับไปในยุค 80s เครื่อง Therac-25 ถูกออกแบบมาเพื่อใช้ในการรักษามะเร็งด้วยรังสี โดยสามารถเลือกได้ว่าจะใช้ลำอิเล็กตรอนโดยตรง หรือเปลี่ยนเป็นรังสีเอกซ์ผ่านแผ่นโลหะ เครื่องนี้ควบคุมด้วยคอมพิวเตอร์ PDP-11 และเป็นเครื่องแรกที่ยกเลิกระบบป้องกันแบบฮาร์ดแวร์ แล้วใช้ซอฟต์แวร์แทนทั้งหมด ในปี 1986 ที่ศูนย์มะเร็ง East Texas Cancer Center (ETCC) เกิดเหตุการณ์ที่ผู้ป่วยได้รับรังสีเกินขนาดถึง 25,000 rads ทั้งที่ระบบรายงานว่าไม่ได้ฉายรังสีเลย ความผิดพลาดเกิดจาก race condition ในซอฟต์แวร์ เมื่อเจ้าหน้าที่พิมพ์ข้อมูลเร็วเกินไป ระบบไม่ได้ recalibrate คำสั่งใหม่ ทำให้ลำอิเล็กตรอนพุ่งเข้าใส่ผู้ป่วยโดยไม่มีการกรองหรือควบคุม ผู้ป่วยรู้สึกเหมือนถูกน้ำร้อนราดหลัง และแม้จะร้องขอความช่วยเหลือ แต่ intercom และกล้องก็เสีย เจ้าหน้าที่จึงกดปุ่ม “unpause” โดยไม่รู้ว่าเกิดอะไรขึ้น ผลคือผู้ป่วยได้รับรังสีเกินขนาดอย่างรุนแรง และเสียชีวิตในเวลาต่อมา AECL ผู้ผลิตเครื่อง Therac-25 ปฏิเสธว่าเป็นไปไม่ได้ที่จะเกิด overdose และไม่มีการทดสอบซอฟต์แวร์อย่างเป็นระบบ เพราะเชื่อว่า “ซอฟต์แวร์ไม่เสื่อม” และ “ใช้มานานแล้วจึงปลอดภัย” แม้จะมีผู้ป่วยเสียชีวิตหลายราย ก็ยังไม่มีการแก้ไขอย่างจริงจัง จน FDA ต้องเข้ามากดดันให้จัดทำ Corrective Action Plan (CAP) ในที่สุดพบว่าไม่ใช่แค่ race condition เท่านั้น แต่ยังมี bug ที่ทำให้ตัวแปรควบคุมการตรวจสอบตำแหน่ง turntable กลับเป็นศูนย์ทุก 256 ครั้ง ซึ่งทำให้ลำแสงถูกยิงออกไปโดยไม่มีการตรวจสอบตำแหน่งเลย 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Therac-25 เป็นเครื่องฉายรังสีที่ควบคุมด้วยซอฟต์แวร์ทั้งหมด โดยไม่มีระบบป้องกันแบบฮาร์ดแวร์ ➡️ เกิดอุบัติเหตุที่ ETCC ในปี 1986 ผู้ป่วยได้รับรังสีเกินขนาดถึง 25,000 rads ➡️ สาเหตุหลักคือ race condition เมื่อเจ้าหน้าที่พิมพ์ข้อมูลเร็วเกินไป ➡️ ระบบไม่ได้ recalibrate คำสั่งใหม่ ทำให้ลำอิเล็กตรอนถูกยิงโดยไม่มีการกรอง ➡️ AECL ปฏิเสธว่า overdose เป็นไปไม่ได้ และไม่มีการทดสอบซอฟต์แวร์อย่างเป็นระบบ ➡️ FDA เข้ามากดดันให้จัดทำ Corrective Action Plan (CAP) ➡️ พบ bug เพิ่มเติมที่ทำให้ตัวแปรควบคุมตำแหน่ง turntable กลับเป็นศูนย์ทุก 256 ครั้ง ➡️ AECL แก้ไขโดยแนะนำให้ผู้ใช้ “ถอดปุ่ม UP” และใช้เทปพันไว้เพื่อป้องกันการกด ➡️ มีผู้เสียชีวิตและบาดเจ็บจาก Therac-25 อย่างน้อย 6 รายระหว่างปี 1985–1987 ➡️ บทเรียนสำคัญคือการพึ่งพาซอฟต์แวร์โดยไม่มีการทดสอบที่เข้มงวดในระบบที่มีความเสี่ยงสูง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Therac-25 กลายเป็นกรณีศึกษามาตรฐานในวิชาวิศวกรรมซอฟต์แวร์และจริยธรรมคอมพิวเตอร์ ➡️ Race condition คือการที่หลาย process เข้าถึงข้อมูลร่วมกันโดยไม่มีการจัดลำดับที่แน่นอน ➡️ PDP-11 เป็นคอมพิวเตอร์ขนาดเล็กที่นิยมใช้ในงานอุตสาหกรรมในยุคนั้น ➡️ FDA ปรับปรุงกฎระเบียบด้านการทดสอบซอฟต์แวร์หลังเหตุการณ์นี้ ➡️ เหตุการณ์นี้ส่งผลให้วงการแพทย์ระแวงการใช้คอมพิวเตอร์ในระบบรักษาไปอีกหลายปี https://thedailywtf.com/articles/the-therac-25-incident
    0 Comments 0 Shares 100 Views 0 Reviews
  • จากเด็กมัธยมสู่ผู้พิชิต GPU ของ Apple ด้วยโอเพ่นซอร์ส

    เรื่องราวเริ่มต้นในปี 2020 เมื่อ Apple เปิดตัวชิป M1 พร้อม GPU แบบ custom ที่ไม่มีใครรู้จักภายใน ทีม Asahi Linux นำโดย Hector Martin เริ่มต้นโปรเจกต์เพื่อให้ Linux รันบน Mac M1 ได้ และ Alyssa Rosenzweig ซึ่งเคยทำงานกับไดรเวอร์ Panfrost สำหรับ Arm Mali GPU ก็ตอบรับคำเชิญเข้าร่วม

    จากแค่ “จะให้คำแนะนำเบื้องต้น” Alyssa กลับซื้อ Mac M1 เป็นของขวัญคริสต์มาสให้ตัวเอง และเริ่ม reverse-engineer instruction set ของ GPU จนสามารถ “วาดสามเหลี่ยม” ได้ — ซึ่งในโลกกราฟิก 3D ถือเป็นจุดเริ่มต้นของทุกสิ่ง

    เธอพัฒนา shader compiler และไดรเวอร์ OpenGL ที่สามารถรันบน macOS ได้ ก่อนที่ Asahi Lina จะเขียน kernel driver สำหรับ GPU ของ Apple เพื่อให้ระบบทำงานบน Linux ได้เต็มรูปแบบ

    ในปี 2022 ทีม Asahi Linux สามารถเปิดใช้งานกราฟิก acceleration บน Linux ได้สำเร็จ และ Alyssa ก็เดินหน้าต่อไปด้วยเป้าหมายที่ใหญ่กว่า: ทำให้ Apple GPU รองรับ OpenGL และ Vulkan อย่าง “conformant” ตามมาตรฐานอุตสาหกรรม

    เธอพัฒนา geometry และ tessellation shader emulation ซึ่งไม่เคยมีใครทำมาก่อนในโลกโอเพ่นซอร์ส และในปี 2024 ก็ผ่านการรับรอง OpenGL 4.6 และ Vulkan 1.4 ได้สำเร็จ พร้อมรองรับ Proton สำหรับเล่นเกม Windows บน Linux

    หลังจากพิชิตเป้าหมายทั้งหมด Alyssa ประกาศว่า “ถึงเวลาไปต่อ” และย้ายไปทำงานกับ Intel เพื่อพัฒนาไดรเวอร์ GPU สำหรับ Linux ต่อไป

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Alyssa Rosenzweig เริ่ม reverse-engineer GPU ของ Apple M1 ตั้งแต่ปี 2020
    พัฒนา shader compiler และไดรเวอร์ OpenGL ที่สามารถรันบน macOS ได้
    Asahi Lina เขียน kernel driver เพื่อให้ระบบทำงานบน Linux ได้เต็มรูปแบบ
    ปี 2022 เปิดใช้งานกราฟิก acceleration บน Asahi Linux
    พัฒนา geometry และ tessellation shader emulation สำหรับ OpenGL และ Vulkan
    ปี 2024 ผ่านการรับรอง OpenGL 4.6 และ Vulkan 1.4 บน Apple GPU
    รองรับ Proton สำหรับเล่นเกม Windows บน Linux บน Mac M1
    ไดรเวอร์ทั้งหมดถูก upstream เข้า Mesa แล้ว
    Alyssa ย้ายไปทำงานกับ Intel เพื่อพัฒนาไดรเวอร์ GPU สำหรับ Linux
    โครงการนี้พิสูจน์ว่า Apple GPU สามารถรองรับ Vulkan ได้อย่างเต็มรูปแบบ

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Panfrost เริ่มต้นจากโปรเจกต์เล็ก ๆ ของ Alyssa ตอนมัธยม ก่อนกลายเป็นไดรเวอร์ระดับมืออาชีพ
    Proton เป็นเทคโนโลยีจาก Valve ที่ช่วยให้เกม Windows รันบน Linux ได้
    Mesa3D เป็นไลบรารีกราฟิกโอเพ่นซอร์สที่ใช้ใน Linux สำหรับ OpenGL และ Vulkan
    LunarG กำลังนำ Vulkan ที่พัฒนาโดย Alyssa ไปใช้บน macOS ผ่านโปรเจกต์ KosmicKrisp
    การ reverse-engineer GPU โดยไม่มีเอกสารจากผู้ผลิตถือเป็นงานที่ซับซ้อนและท้าทายมาก

    https://rosenzweig.io/blog/asahi-gpu-part-n.html
    🧠 จากเด็กมัธยมสู่ผู้พิชิต GPU ของ Apple ด้วยโอเพ่นซอร์ส เรื่องราวเริ่มต้นในปี 2020 เมื่อ Apple เปิดตัวชิป M1 พร้อม GPU แบบ custom ที่ไม่มีใครรู้จักภายใน ทีม Asahi Linux นำโดย Hector Martin เริ่มต้นโปรเจกต์เพื่อให้ Linux รันบน Mac M1 ได้ และ Alyssa Rosenzweig ซึ่งเคยทำงานกับไดรเวอร์ Panfrost สำหรับ Arm Mali GPU ก็ตอบรับคำเชิญเข้าร่วม จากแค่ “จะให้คำแนะนำเบื้องต้น” Alyssa กลับซื้อ Mac M1 เป็นของขวัญคริสต์มาสให้ตัวเอง และเริ่ม reverse-engineer instruction set ของ GPU จนสามารถ “วาดสามเหลี่ยม” ได้ — ซึ่งในโลกกราฟิก 3D ถือเป็นจุดเริ่มต้นของทุกสิ่ง เธอพัฒนา shader compiler และไดรเวอร์ OpenGL ที่สามารถรันบน macOS ได้ ก่อนที่ Asahi Lina จะเขียน kernel driver สำหรับ GPU ของ Apple เพื่อให้ระบบทำงานบน Linux ได้เต็มรูปแบบ ในปี 2022 ทีม Asahi Linux สามารถเปิดใช้งานกราฟิก acceleration บน Linux ได้สำเร็จ และ Alyssa ก็เดินหน้าต่อไปด้วยเป้าหมายที่ใหญ่กว่า: ทำให้ Apple GPU รองรับ OpenGL และ Vulkan อย่าง “conformant” ตามมาตรฐานอุตสาหกรรม เธอพัฒนา geometry และ tessellation shader emulation ซึ่งไม่เคยมีใครทำมาก่อนในโลกโอเพ่นซอร์ส และในปี 2024 ก็ผ่านการรับรอง OpenGL 4.6 และ Vulkan 1.4 ได้สำเร็จ พร้อมรองรับ Proton สำหรับเล่นเกม Windows บน Linux หลังจากพิชิตเป้าหมายทั้งหมด Alyssa ประกาศว่า “ถึงเวลาไปต่อ” และย้ายไปทำงานกับ Intel เพื่อพัฒนาไดรเวอร์ GPU สำหรับ Linux ต่อไป 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ Alyssa Rosenzweig เริ่ม reverse-engineer GPU ของ Apple M1 ตั้งแต่ปี 2020 ➡️ พัฒนา shader compiler และไดรเวอร์ OpenGL ที่สามารถรันบน macOS ได้ ➡️ Asahi Lina เขียน kernel driver เพื่อให้ระบบทำงานบน Linux ได้เต็มรูปแบบ ➡️ ปี 2022 เปิดใช้งานกราฟิก acceleration บน Asahi Linux ➡️ พัฒนา geometry และ tessellation shader emulation สำหรับ OpenGL และ Vulkan ➡️ ปี 2024 ผ่านการรับรอง OpenGL 4.6 และ Vulkan 1.4 บน Apple GPU ➡️ รองรับ Proton สำหรับเล่นเกม Windows บน Linux บน Mac M1 ➡️ ไดรเวอร์ทั้งหมดถูก upstream เข้า Mesa แล้ว ➡️ Alyssa ย้ายไปทำงานกับ Intel เพื่อพัฒนาไดรเวอร์ GPU สำหรับ Linux ➡️ โครงการนี้พิสูจน์ว่า Apple GPU สามารถรองรับ Vulkan ได้อย่างเต็มรูปแบบ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Panfrost เริ่มต้นจากโปรเจกต์เล็ก ๆ ของ Alyssa ตอนมัธยม ก่อนกลายเป็นไดรเวอร์ระดับมืออาชีพ ➡️ Proton เป็นเทคโนโลยีจาก Valve ที่ช่วยให้เกม Windows รันบน Linux ได้ ➡️ Mesa3D เป็นไลบรารีกราฟิกโอเพ่นซอร์สที่ใช้ใน Linux สำหรับ OpenGL และ Vulkan ➡️ LunarG กำลังนำ Vulkan ที่พัฒนาโดย Alyssa ไปใช้บน macOS ผ่านโปรเจกต์ KosmicKrisp ➡️ การ reverse-engineer GPU โดยไม่มีเอกสารจากผู้ผลิตถือเป็นงานที่ซับซ้อนและท้าทายมาก https://rosenzweig.io/blog/asahi-gpu-part-n.html
    0 Comments 0 Shares 102 Views 0 Reviews
  • สลามเมืองไทย EP29 | เปิดโลกอาหารอาหรับ ฉบับฮาลาล

    อาหารอาหรับไม่ได้เป็นเพียงแค่อาหาร แต่คือเรื่องราวของวัฒนธรรม ศรัทธา และรากเหง้าที่ส่งต่อผ่านรสชาติและวิถีชีวิต

    ในตอนนี้ รายการจะพาไปรู้จักกับอาหารอาหรับฉบับฮาลาลที่มีความโดดเด่นทั้งในเรื่องวัตถุดิบ เครื่องเทศ และการปรุงอย่างพิถีพิถัน โดยยังคงรักษาหลักศาสนาและความสะอาดตามมาตรฐานฮาลาลอย่างเคร่งครัด

    จากข้าวมันอาหรับ เมนูเนื้อแกะ ไปจนถึงขนมหวานและเครื่องดื่มแบบดั้งเดิม ทุกจานสะท้อนวิถีชีวิตของชาวอาหรับ และความผูกพันที่เชื่อมโยงกับชุมชนมุสลิมไทยในปัจจุบัน

    ติดตามการเปิดโลกแห่งรสชาติใหม่ พร้อมเรื่องราวของผู้ประกอบการฮาลาลที่หลงใหลในอาหารอาหรับ และนำมาเผยแพร่ให้เป็นที่รู้จักในสังคมไทย

    #สลามเมืองไทย #EP29 #อาหารอาหรับ #อาหารฮาลาล #ArabHalalFood #เปิดโลกอาหารฮาลาล #วัฒนธรรมอาหรับ #MuslimFoodCulture #ThaiMuslimCommunity #ThaiTimes
    สลามเมืองไทย EP29 | เปิดโลกอาหารอาหรับ ฉบับฮาลาล อาหารอาหรับไม่ได้เป็นเพียงแค่อาหาร แต่คือเรื่องราวของวัฒนธรรม ศรัทธา และรากเหง้าที่ส่งต่อผ่านรสชาติและวิถีชีวิต ในตอนนี้ รายการจะพาไปรู้จักกับอาหารอาหรับฉบับฮาลาลที่มีความโดดเด่นทั้งในเรื่องวัตถุดิบ เครื่องเทศ และการปรุงอย่างพิถีพิถัน โดยยังคงรักษาหลักศาสนาและความสะอาดตามมาตรฐานฮาลาลอย่างเคร่งครัด จากข้าวมันอาหรับ เมนูเนื้อแกะ ไปจนถึงขนมหวานและเครื่องดื่มแบบดั้งเดิม ทุกจานสะท้อนวิถีชีวิตของชาวอาหรับ และความผูกพันที่เชื่อมโยงกับชุมชนมุสลิมไทยในปัจจุบัน ติดตามการเปิดโลกแห่งรสชาติใหม่ พร้อมเรื่องราวของผู้ประกอบการฮาลาลที่หลงใหลในอาหารอาหรับ และนำมาเผยแพร่ให้เป็นที่รู้จักในสังคมไทย #สลามเมืองไทย #EP29 #อาหารอาหรับ #อาหารฮาลาล #ArabHalalFood #เปิดโลกอาหารฮาลาล #วัฒนธรรมอาหรับ #MuslimFoodCulture #ThaiMuslimCommunity #ThaiTimes
    0 Comments 0 Shares 116 Views 0 0 Reviews
  • หลักสากลทางการแพทย์เขาก็มีหลักเกณฑ์นะ "จะไม่รับรักษาคู่พิพาทเพราะเป็นอันตรายต่อบุคลากรและเจ้าหน้าที่ทางการแพทย์ ประการสำคัญคือถ้าเขาตุยขึ้นมาอาจถูกกล่าวหาว่าทำให้ตุย#พวกอ้างสิทธิมนุษยธรรมอย่าใช้ปากทำงานลงพื้นที่จริง ปฏิบัติด้วยอย่าดีแต่ปาก"เคยเห็นไหม หมาเห่าๆแล้วก็ไป...ที่ปชช.คนไทย,ทหาร,เจ้าที่ บาดเจ็บล้มตายไม่เห็นออกมาสักตัว อมอะไรอยู่ละโรงพยาบาลโดนยิงไปเป็นสิบแห่งคนไทยยังต้องรอเลย คนไทยรักษาไม่มีฟรีนะเสียเงินด้วย#ใครมีมนุษยธรรมก็เอาไปรักษาที่บ้านหรือออกเงินให้พวกนั้นซิ เขมร รพ.ดีๆมีหลายแห่ง ทั้งรพ.ฝรั่งเศส,รพ.เกาหลี,รพ.ญี่ปุ่น มาตรฐานสูงหมอเก่งจะมาส่งให้ไทยทำไม "เจตนาแฝงอะไรป่ะ?
    หลักสากลทางการแพทย์เขาก็มีหลักเกณฑ์นะ "จะไม่รับรักษาคู่พิพาทเพราะเป็นอันตรายต่อบุคลากรและเจ้าหน้าที่ทางการแพทย์ ประการสำคัญคือถ้าเขาตุยขึ้นมาอาจถูกกล่าวหาว่าทำให้ตุย#พวกอ้างสิทธิมนุษยธรรมอย่าใช้ปากทำงานลงพื้นที่จริง ปฏิบัติด้วยอย่าดีแต่ปาก"เคยเห็นไหม หมาเห่าๆแล้วก็ไป...ที่ปชช.คนไทย,ทหาร,เจ้าที่ บาดเจ็บล้มตายไม่เห็นออกมาสักตัว อมอะไรอยู่ละโรงพยาบาลโดนยิงไปเป็นสิบแห่งคนไทยยังต้องรอเลย คนไทยรักษาไม่มีฟรีนะเสียเงินด้วย#ใครมีมนุษยธรรม🙄ก็เอาไปรักษาที่บ้านหรือออกเงินให้พวกนั้นซิ เขมร รพ.ดีๆมีหลายแห่ง ทั้งรพ.ฝรั่งเศส,รพ.เกาหลี,รพ.ญี่ปุ่น มาตรฐานสูงหมอเก่งจะมาส่งให้ไทยทำไม "เจตนาแฝงอะไรป่ะ?
    Angry
    1
    0 Comments 0 Shares 137 Views 0 0 Reviews
  • Framework Laptop 16 ปี 2025 — โน้ตบุ๊กที่ไม่แค่แรง แต่ “ปรับแต่งได้ทุกส่วน”

    Framework Laptop 16 รุ่นใหม่ปี 2025 ไม่ใช่แค่การอัปเกรดสเปกธรรมดา แต่เป็นการยกระดับแนวคิด “โน้ตบุ๊กที่คุณประกอบเองได้” ไปอีกขั้น ด้วยการเปลี่ยนแปลงแทบทุกส่วน ตั้งแต่กราฟิก ซีพียู ระบบระบายความร้อน ไปจนถึงที่ชาร์จ

    หัวใจของการอัปเกรดคือกราฟิกโมดูลใหม่ — NVIDIA GeForce RTX 5070 Laptop GPU ที่ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell พร้อมแรม GDDR7 ขนาด 8GB ให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 30–40% จากรุ่นเดิม RX 7700S โดยยังคงใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 100W TGP

    Framework ยังปรับปรุงระบบระบายความร้อนด้วยแผ่น Honeywell phase change และพัดลมที่ออกแบบใบพัดใหม่ พร้อม IC ควบคุมที่ลดเสียงรบกวน และยังรองรับการส่งสัญญาณภาพและพลังงานผ่านพอร์ต USB-C ด้านหลัง

    ที่น่าตื่นเต้นคือกราฟิกโมดูล RTX 5070 นี้สามารถใช้งานกับ Framework Laptop 16 รุ่นเดิมได้ด้วย ทำให้ผู้ใช้สามารถอัปเกรดได้โดยไม่ต้องซื้อเครื่องใหม่ทั้งหมด

    ด้านซีพียู Framework เลือกใช้ AMD Ryzen AI 300 Series รุ่นใหม่ ได้แก่ Ryzen AI 9 HX 370 และ Ryzen AI 7 HX 350 ที่ใช้สถาปัตยกรรม Zen 5 พร้อมรองรับการทำงานที่ TDP 45W อย่างต่อเนื่อง

    และเพื่อรองรับพลังงานที่เพิ่มขึ้น Framework ได้เปิดตัวอะแดปเตอร์ชาร์จ USB-C แบบ 240W ซึ่งถือเป็นรุ่นแรกของโลกที่รองรับมาตรฐาน USB-PD 3.1 ในระดับนี้

    นอกจากนี้ยังมีการอัปเกรดจอภาพให้รองรับ G-Sync, เพิ่มความแข็งแรงของฝาเครื่องด้วยอะลูมิเนียมใหม่, ปรับปรุงกล้องเว็บแคม และออกแบบลายคีย์บอร์ดใหม่ทั้งหมด

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Framework Laptop 16 รุ่นปี 2025 ได้รับการอัปเกรดครั้งใหญ่ในทุกส่วนของเครื่อง
    ใช้กราฟิกโมดูล RTX 5070 Laptop GPU พร้อมแรม GDDR7 ขนาด 8GB
    ประสิทธิภาพกราฟิกเพิ่มขึ้น 30–40% จาก RX 7700S โดยใช้พลังงานเท่าเดิม
    ระบบระบายความร้อนใหม่ใช้แผ่น Honeywell phase change และพัดลมใบพัดใหม่
    รองรับการส่งภาพและพลังงานผ่านพอร์ต USB-C ด้านหลัง
    กราฟิกโมดูล RTX 5070 สามารถใช้งานกับ Framework Laptop 16 รุ่นเดิมได้
    มีตัวเลือกซีพียู Ryzen AI 9 HX 370 และ Ryzen AI 7 HX 350 ที่ใช้ Zen 5
    เปิดตัวอะแดปเตอร์ชาร์จ USB-C 240W รองรับ USB-PD 3.1
    จอภาพ 165Hz 2560x1600 รองรับ G-Sync ผ่าน mux switch
    ฝาเครื่องอะลูมิเนียมใหม่เพิ่มความแข็งแรง และกล้องเว็บแคมรุ่นที่สองให้ภาพชัดขึ้น

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    RTX 5070 Laptop GPU ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell ซึ่งเป็นรุ่นล่าสุดจาก NVIDIA
    Ryzen AI 300 Series มี NPU สำหรับงาน AI และรองรับการประมวลผลแบบ local
    USB-PD 3.1 รองรับการชาร์จสูงสุดถึง 240W ผ่านสาย Type-C เส้นเดียว
    Framework เป็นแบรนด์เดียวที่ให้ผู้ใช้เปลี่ยนกราฟิกโมดูลได้เองในโน้ตบุ๊ก
    ระบบ Expansion Bay ของ Framework ช่วยให้ผู้ใช้เลือกใช้ GPU หรือ shell เปล่าได้ตามต้องการ

    https://www.tomshardware.com/laptops/framework-laptop-16-gets-a-2025-upgrade-modular-notebook-gets-rtx-5070-graphics-zen-5-cpu-options-and-240w-type-c-charger
    💻 Framework Laptop 16 ปี 2025 — โน้ตบุ๊กที่ไม่แค่แรง แต่ “ปรับแต่งได้ทุกส่วน” Framework Laptop 16 รุ่นใหม่ปี 2025 ไม่ใช่แค่การอัปเกรดสเปกธรรมดา แต่เป็นการยกระดับแนวคิด “โน้ตบุ๊กที่คุณประกอบเองได้” ไปอีกขั้น ด้วยการเปลี่ยนแปลงแทบทุกส่วน ตั้งแต่กราฟิก ซีพียู ระบบระบายความร้อน ไปจนถึงที่ชาร์จ หัวใจของการอัปเกรดคือกราฟิกโมดูลใหม่ — NVIDIA GeForce RTX 5070 Laptop GPU ที่ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell พร้อมแรม GDDR7 ขนาด 8GB ให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 30–40% จากรุ่นเดิม RX 7700S โดยยังคงใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 100W TGP Framework ยังปรับปรุงระบบระบายความร้อนด้วยแผ่น Honeywell phase change และพัดลมที่ออกแบบใบพัดใหม่ พร้อม IC ควบคุมที่ลดเสียงรบกวน และยังรองรับการส่งสัญญาณภาพและพลังงานผ่านพอร์ต USB-C ด้านหลัง ที่น่าตื่นเต้นคือกราฟิกโมดูล RTX 5070 นี้สามารถใช้งานกับ Framework Laptop 16 รุ่นเดิมได้ด้วย ทำให้ผู้ใช้สามารถอัปเกรดได้โดยไม่ต้องซื้อเครื่องใหม่ทั้งหมด ด้านซีพียู Framework เลือกใช้ AMD Ryzen AI 300 Series รุ่นใหม่ ได้แก่ Ryzen AI 9 HX 370 และ Ryzen AI 7 HX 350 ที่ใช้สถาปัตยกรรม Zen 5 พร้อมรองรับการทำงานที่ TDP 45W อย่างต่อเนื่อง และเพื่อรองรับพลังงานที่เพิ่มขึ้น Framework ได้เปิดตัวอะแดปเตอร์ชาร์จ USB-C แบบ 240W ซึ่งถือเป็นรุ่นแรกของโลกที่รองรับมาตรฐาน USB-PD 3.1 ในระดับนี้ นอกจากนี้ยังมีการอัปเกรดจอภาพให้รองรับ G-Sync, เพิ่มความแข็งแรงของฝาเครื่องด้วยอะลูมิเนียมใหม่, ปรับปรุงกล้องเว็บแคม และออกแบบลายคีย์บอร์ดใหม่ทั้งหมด 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Framework Laptop 16 รุ่นปี 2025 ได้รับการอัปเกรดครั้งใหญ่ในทุกส่วนของเครื่อง ➡️ ใช้กราฟิกโมดูล RTX 5070 Laptop GPU พร้อมแรม GDDR7 ขนาด 8GB ➡️ ประสิทธิภาพกราฟิกเพิ่มขึ้น 30–40% จาก RX 7700S โดยใช้พลังงานเท่าเดิม ➡️ ระบบระบายความร้อนใหม่ใช้แผ่น Honeywell phase change และพัดลมใบพัดใหม่ ➡️ รองรับการส่งภาพและพลังงานผ่านพอร์ต USB-C ด้านหลัง ➡️ กราฟิกโมดูล RTX 5070 สามารถใช้งานกับ Framework Laptop 16 รุ่นเดิมได้ ➡️ มีตัวเลือกซีพียู Ryzen AI 9 HX 370 และ Ryzen AI 7 HX 350 ที่ใช้ Zen 5 ➡️ เปิดตัวอะแดปเตอร์ชาร์จ USB-C 240W รองรับ USB-PD 3.1 ➡️ จอภาพ 165Hz 2560x1600 รองรับ G-Sync ผ่าน mux switch ➡️ ฝาเครื่องอะลูมิเนียมใหม่เพิ่มความแข็งแรง และกล้องเว็บแคมรุ่นที่สองให้ภาพชัดขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RTX 5070 Laptop GPU ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell ซึ่งเป็นรุ่นล่าสุดจาก NVIDIA ➡️ Ryzen AI 300 Series มี NPU สำหรับงาน AI และรองรับการประมวลผลแบบ local ➡️ USB-PD 3.1 รองรับการชาร์จสูงสุดถึง 240W ผ่านสาย Type-C เส้นเดียว ➡️ Framework เป็นแบรนด์เดียวที่ให้ผู้ใช้เปลี่ยนกราฟิกโมดูลได้เองในโน้ตบุ๊ก ➡️ ระบบ Expansion Bay ของ Framework ช่วยให้ผู้ใช้เลือกใช้ GPU หรือ shell เปล่าได้ตามต้องการ https://www.tomshardware.com/laptops/framework-laptop-16-gets-a-2025-upgrade-modular-notebook-gets-rtx-5070-graphics-zen-5-cpu-options-and-240w-type-c-charger
    0 Comments 0 Shares 103 Views 0 Reviews
  • เมื่อซีพียูทะลุ 9 GHz และมนุษย์ยังไม่หยุดท้าทายขีดจำกัด

    ในโลกของการโอเวอร์คล็อก ซีพียูที่เร็วที่สุดไม่ใช่แค่เรื่องของประสิทธิภาพ แต่เป็นการแสดงออกถึงความกล้าท้าทายขีดจำกัดของเทคโนโลยี และล่าสุด นักโอเวอร์คล็อกจากจีนชื่อ wytiwx ได้สร้างประวัติศาสตร์ใหม่ด้วยการดัน Intel Core i9-14900KF ไปถึง 9,130.33 MHz หรือ 9.13 GHz ซึ่งเป็นความเร็วสูงสุดที่เคยมีการบันทึกอย่างเป็นทางการ

    การทำลายสถิตินี้ใช้เทคนิคสุดขั้ว — ระบายความร้อนด้วย “ฮีเลียมเหลว” ซึ่งเย็นกว่าลิควิดไนโตรเจน และต้องใช้แรงดันไฟสูงถึง 1.388V เพื่อให้ซีพียูเสถียรในสภาวะสุดโต่งนี้ โดยใช้เมนบอร์ด ASUS ROG Maximus Z790 Apex ที่ออกแบบมาเพื่อการโอเวอร์คล็อกโดยเฉพาะ พร้อมแรม DDR5-5744 จาก Corsair และการ์ดจอ RTX 3050 เพื่อให้ระบบทำงานครบถ้วน

    ก่อนหน้านี้ สถิติสูงสุดอยู่ที่ 9.117 GHz โดย Elmor และ 9.121 GHz โดย wytiwx เองในรอบก่อน แต่ครั้งนี้เขาแซงตัวเองไปอีก 13 MHz ซึ่งในโลกของโอเวอร์คล็อก นั่นถือว่า “เยอะมาก”

    แม้จะเป็นความสำเร็จที่น่าทึ่ง แต่ก็มีข้อจำกัดที่ต้องเข้าใจ — การโอเวอร์คล็อกระดับนี้ไม่สามารถใช้งานจริงในชีวิตประจำวันได้ และอาจทำให้ชิปเสียหายถาวมหากไม่ควบคุมอย่างถูกต้อง

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    wytiwx นักโอเวอร์คล็อกจากจีนทำลายสถิติโลกด้วยการดัน Core i9-14900KF ไปถึง 9.13 GHz
    ใช้ฮีเลียมเหลวในการระบายความร้อน ซึ่งเย็นกว่าลิควิดไนโตรเจน
    ใช้แรงดันไฟ 1.388V เพื่อให้ซีพียูเสถียรในสภาวะสุดขั้ว
    เมนบอร์ดที่ใช้คือ ASUS ROG Maximus Z790 Apex พร้อมแรม Corsair DDR5-5744
    การ์ดจอที่ใช้คือ RTX 3050 และพาวเวอร์ซัพพลาย Corsair HX1200i
    สถิติใหม่แซงสถิติเดิมของ Core i9-14900KS ไป 13 MHz
    สถิตินี้ได้รับการรับรองโดย HWBot และ CPU-Z
    ซีพียูรุ่น Raptor Lake Refresh มีศักยภาพในการโอเวอร์คล็อกสูงกว่ารุ่นก่อน
    AMD เคยครองสถิติด้วย FX-8370 ที่ 8.722 GHz นานถึง 9 ปี
    Intel Raptor Lake ยังเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับนักโอเวอร์คล็อกทั่วโลก

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    ฮีเลียมเหลวมีจุดเดือดต่ำกว่าลิควิดไนโตรเจนมาก ทำให้สามารถลดอุณหภูมิได้ถึง -269°C
    HWBot เป็นแพลตฟอร์มที่ใช้บันทึกและรับรองสถิติการโอเวอร์คล็อกระดับโลก
    การโอเวอร์คล็อกระดับ extreme ต้องใช้ระบบไฟฟ้าและความเย็นที่ออกแบบเฉพาะ
    CPU-Z เป็นเครื่องมือมาตรฐานในการตรวจสอบความเร็วและแรงดันของซีพียู
    การโอเวอร์คล็อกแบบนี้มักใช้ Windows 7 เพราะมี latency ต่ำและเสถียรกว่าในบางกรณี

    https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/core-i9-14900kf-overclocked-to-9-13-ghz-to-become-the-highest-clocked-cpu-of-all-time-13-mhz-faster-than-the-previous-record-holder
    ⚡ เมื่อซีพียูทะลุ 9 GHz และมนุษย์ยังไม่หยุดท้าทายขีดจำกัด ในโลกของการโอเวอร์คล็อก ซีพียูที่เร็วที่สุดไม่ใช่แค่เรื่องของประสิทธิภาพ แต่เป็นการแสดงออกถึงความกล้าท้าทายขีดจำกัดของเทคโนโลยี และล่าสุด นักโอเวอร์คล็อกจากจีนชื่อ wytiwx ได้สร้างประวัติศาสตร์ใหม่ด้วยการดัน Intel Core i9-14900KF ไปถึง 9,130.33 MHz หรือ 9.13 GHz ซึ่งเป็นความเร็วสูงสุดที่เคยมีการบันทึกอย่างเป็นทางการ การทำลายสถิตินี้ใช้เทคนิคสุดขั้ว — ระบายความร้อนด้วย “ฮีเลียมเหลว” ซึ่งเย็นกว่าลิควิดไนโตรเจน และต้องใช้แรงดันไฟสูงถึง 1.388V เพื่อให้ซีพียูเสถียรในสภาวะสุดโต่งนี้ โดยใช้เมนบอร์ด ASUS ROG Maximus Z790 Apex ที่ออกแบบมาเพื่อการโอเวอร์คล็อกโดยเฉพาะ พร้อมแรม DDR5-5744 จาก Corsair และการ์ดจอ RTX 3050 เพื่อให้ระบบทำงานครบถ้วน ก่อนหน้านี้ สถิติสูงสุดอยู่ที่ 9.117 GHz โดย Elmor และ 9.121 GHz โดย wytiwx เองในรอบก่อน แต่ครั้งนี้เขาแซงตัวเองไปอีก 13 MHz ซึ่งในโลกของโอเวอร์คล็อก นั่นถือว่า “เยอะมาก” แม้จะเป็นความสำเร็จที่น่าทึ่ง แต่ก็มีข้อจำกัดที่ต้องเข้าใจ — การโอเวอร์คล็อกระดับนี้ไม่สามารถใช้งานจริงในชีวิตประจำวันได้ และอาจทำให้ชิปเสียหายถาวมหากไม่ควบคุมอย่างถูกต้อง 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ wytiwx นักโอเวอร์คล็อกจากจีนทำลายสถิติโลกด้วยการดัน Core i9-14900KF ไปถึง 9.13 GHz ➡️ ใช้ฮีเลียมเหลวในการระบายความร้อน ซึ่งเย็นกว่าลิควิดไนโตรเจน ➡️ ใช้แรงดันไฟ 1.388V เพื่อให้ซีพียูเสถียรในสภาวะสุดขั้ว ➡️ เมนบอร์ดที่ใช้คือ ASUS ROG Maximus Z790 Apex พร้อมแรม Corsair DDR5-5744 ➡️ การ์ดจอที่ใช้คือ RTX 3050 และพาวเวอร์ซัพพลาย Corsair HX1200i ➡️ สถิติใหม่แซงสถิติเดิมของ Core i9-14900KS ไป 13 MHz ➡️ สถิตินี้ได้รับการรับรองโดย HWBot และ CPU-Z ➡️ ซีพียูรุ่น Raptor Lake Refresh มีศักยภาพในการโอเวอร์คล็อกสูงกว่ารุ่นก่อน ➡️ AMD เคยครองสถิติด้วย FX-8370 ที่ 8.722 GHz นานถึง 9 ปี ➡️ Intel Raptor Lake ยังเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับนักโอเวอร์คล็อกทั่วโลก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ฮีเลียมเหลวมีจุดเดือดต่ำกว่าลิควิดไนโตรเจนมาก ทำให้สามารถลดอุณหภูมิได้ถึง -269°C ➡️ HWBot เป็นแพลตฟอร์มที่ใช้บันทึกและรับรองสถิติการโอเวอร์คล็อกระดับโลก ➡️ การโอเวอร์คล็อกระดับ extreme ต้องใช้ระบบไฟฟ้าและความเย็นที่ออกแบบเฉพาะ ➡️ CPU-Z เป็นเครื่องมือมาตรฐานในการตรวจสอบความเร็วและแรงดันของซีพียู ➡️ การโอเวอร์คล็อกแบบนี้มักใช้ Windows 7 เพราะมี latency ต่ำและเสถียรกว่าในบางกรณี https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/core-i9-14900kf-overclocked-to-9-13-ghz-to-become-the-highest-clocked-cpu-of-all-time-13-mhz-faster-than-the-previous-record-holder
    0 Comments 0 Shares 101 Views 0 Reviews
  • เมื่อบั๊กกลายเป็นพระเอกที่ช่วยชีวิตบริษัท Rogue Amoeba

    ในโลกของซอฟต์แวร์ “บั๊ก” มักถูกมองว่าเป็นสิ่งที่ต้องกำจัด แต่สำหรับ Rogue Amoeba ผู้พัฒนาแอป Audio Hijack บั๊กตัวหนึ่งในปี 2002 กลับกลายเป็นจุดเปลี่ยนที่ทำให้บริษัทอยู่รอดและเติบโต

    ตอนนั้น Rogue Amoeba เพิ่งเปิดตัว Audio Hijack รุ่นแรก ซึ่งเป็นแอปสำหรับบันทึกเสียงจากแอปใดก็ได้บน Mac โดยให้ผู้ใช้ทดลองใช้งานฟรี 15 วันแบบไม่จำกัดฟีเจอร์ หลังจากนั้นจะมีการจำกัดการใช้งาน เช่น บันทึกเสียงได้แค่ 15 นาทีและมีการแจ้งเตือนให้ซื้อ

    แต่ยอดขายกลับไม่ดีอย่างที่หวัง แม้ตัวแอปจะมีประโยชน์มาก ผู้ใช้จำนวนมากก็ใช้ช่วงทดลองฟรีเต็มที่แล้วไม่ซื้อ

    จนกระทั่งมีการอัปเดตเป็น Audio Hijack 1.6 ซึ่งไม่มีฟีเจอร์ใหม่อะไรโดดเด่น แต่ยอดขายกลับพุ่งขึ้นอย่างผิดปกติ ทีมงานจึงตรวจสอบและพบว่าเกิด “บั๊ก” ที่ทำให้ช่วงทดลองใช้งานถูกจำกัดเหลือแค่ 15 นาทีตั้งแต่วันแรก แทนที่จะให้ใช้ฟรี 15 วันเต็ม

    ผลลัพธ์คือ ผู้ใช้ที่สนใจจริง ๆ ต้องรีบตัดสินใจซื้อเพื่อใช้งานเต็มรูปแบบ ซึ่งทำให้ยอดขายเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง และกลายเป็นโมเดลการทดลองใช้งานที่บริษัทใช้มาจนถึงปัจจุบัน

    ภายในหนึ่งปี Rogue Amoeba เติบโตจากโปรเจกต์เสริมของผู้ก่อตั้ง 3 คน กลายเป็นบริษัทเต็มตัวที่มีพนักงานกว่า 12 คน และ Audio Hijack ก็กลายเป็นหนึ่งในแอปบันทึกเสียงที่ได้รับความนิยมสูงสุดบน Mac

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Rogue Amoeba เปิดตัว Audio Hijack รุ่นแรกในปี 2002 พร้อมช่วงทดลองใช้งานฟรี 15 วัน
    หลังหมดช่วงทดลอง แอปจะจำกัดการใช้งาน เช่น บันทึกเสียงได้แค่ 15 นาทีและมีการแจ้งเตือน
    ยอดขายช่วงแรกไม่ดี แม้แอปจะมีประโยชน์สูง
    การอัปเดตเป็น Audio Hijack 1.6 ทำให้เกิดบั๊กที่จำกัดการใช้งานเหลือ 15 นาทีตั้งแต่วันแรก
    บั๊กนี้ทำให้ผู้ใช้ต้องซื้อแอปเพื่อใช้งานเต็มรูปแบบ ส่งผลให้ยอดขายเพิ่มขึ้น
    Rogue Amoeba ตัดสินใจใช้โมเดลทดลองแบบจำกัดตั้งแต่วันแรกเป็นมาตรฐาน
    ภายในหนึ่งปี บริษัทเติบโตจากโปรเจกต์เสริมเป็นธุรกิจเต็มตัว
    ปัจจุบัน Rogue Amoeba มีพนักงานกว่า 12 คน และยังคงพัฒนาแอปด้านเสียงบน Mac อย่างต่อเนื่อง
    Audio Hijack ยังเป็นผลิตภัณฑ์หลักของบริษัท ร่วมกับแอปอื่นเช่น Airfoil, Loopback และ SoundSource

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Rogue Amoeba ก่อตั้งโดยทีมงานจาก Subband Software ซึ่งเคยพัฒนา MacAMP
    Audio Hijack เป็นแอปแรกที่สามารถบันทึกเสียงจากแอปอื่นบน Mac OS X ได้
    การออกแบบ trial software ที่จำกัดฟีเจอร์ตั้งแต่ต้นเป็นแนวทางที่หลายบริษัทนำไปใช้
    แอปของ Rogue Amoeba ได้รับรางวัลจาก Macworld และ O’Reilly ในช่วงปี 2003–2004
    ปัจจุบัน Audio Hijack รองรับการใช้งานร่วมกับ plugin เช่น VST และ Audio Unit

    https://weblog.rogueamoeba.com/2025/08/21/when-a-bug-saved-the-company/
    🧪 เมื่อบั๊กกลายเป็นพระเอกที่ช่วยชีวิตบริษัท Rogue Amoeba ในโลกของซอฟต์แวร์ “บั๊ก” มักถูกมองว่าเป็นสิ่งที่ต้องกำจัด แต่สำหรับ Rogue Amoeba ผู้พัฒนาแอป Audio Hijack บั๊กตัวหนึ่งในปี 2002 กลับกลายเป็นจุดเปลี่ยนที่ทำให้บริษัทอยู่รอดและเติบโต ตอนนั้น Rogue Amoeba เพิ่งเปิดตัว Audio Hijack รุ่นแรก ซึ่งเป็นแอปสำหรับบันทึกเสียงจากแอปใดก็ได้บน Mac โดยให้ผู้ใช้ทดลองใช้งานฟรี 15 วันแบบไม่จำกัดฟีเจอร์ หลังจากนั้นจะมีการจำกัดการใช้งาน เช่น บันทึกเสียงได้แค่ 15 นาทีและมีการแจ้งเตือนให้ซื้อ แต่ยอดขายกลับไม่ดีอย่างที่หวัง แม้ตัวแอปจะมีประโยชน์มาก ผู้ใช้จำนวนมากก็ใช้ช่วงทดลองฟรีเต็มที่แล้วไม่ซื้อ จนกระทั่งมีการอัปเดตเป็น Audio Hijack 1.6 ซึ่งไม่มีฟีเจอร์ใหม่อะไรโดดเด่น แต่ยอดขายกลับพุ่งขึ้นอย่างผิดปกติ ทีมงานจึงตรวจสอบและพบว่าเกิด “บั๊ก” ที่ทำให้ช่วงทดลองใช้งานถูกจำกัดเหลือแค่ 15 นาทีตั้งแต่วันแรก แทนที่จะให้ใช้ฟรี 15 วันเต็ม ผลลัพธ์คือ ผู้ใช้ที่สนใจจริง ๆ ต้องรีบตัดสินใจซื้อเพื่อใช้งานเต็มรูปแบบ ซึ่งทำให้ยอดขายเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง และกลายเป็นโมเดลการทดลองใช้งานที่บริษัทใช้มาจนถึงปัจจุบัน ภายในหนึ่งปี Rogue Amoeba เติบโตจากโปรเจกต์เสริมของผู้ก่อตั้ง 3 คน กลายเป็นบริษัทเต็มตัวที่มีพนักงานกว่า 12 คน และ Audio Hijack ก็กลายเป็นหนึ่งในแอปบันทึกเสียงที่ได้รับความนิยมสูงสุดบน Mac 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Rogue Amoeba เปิดตัว Audio Hijack รุ่นแรกในปี 2002 พร้อมช่วงทดลองใช้งานฟรี 15 วัน ➡️ หลังหมดช่วงทดลอง แอปจะจำกัดการใช้งาน เช่น บันทึกเสียงได้แค่ 15 นาทีและมีการแจ้งเตือน ➡️ ยอดขายช่วงแรกไม่ดี แม้แอปจะมีประโยชน์สูง ➡️ การอัปเดตเป็น Audio Hijack 1.6 ทำให้เกิดบั๊กที่จำกัดการใช้งานเหลือ 15 นาทีตั้งแต่วันแรก ➡️ บั๊กนี้ทำให้ผู้ใช้ต้องซื้อแอปเพื่อใช้งานเต็มรูปแบบ ส่งผลให้ยอดขายเพิ่มขึ้น ➡️ Rogue Amoeba ตัดสินใจใช้โมเดลทดลองแบบจำกัดตั้งแต่วันแรกเป็นมาตรฐาน ➡️ ภายในหนึ่งปี บริษัทเติบโตจากโปรเจกต์เสริมเป็นธุรกิจเต็มตัว ➡️ ปัจจุบัน Rogue Amoeba มีพนักงานกว่า 12 คน และยังคงพัฒนาแอปด้านเสียงบน Mac อย่างต่อเนื่อง ➡️ Audio Hijack ยังเป็นผลิตภัณฑ์หลักของบริษัท ร่วมกับแอปอื่นเช่น Airfoil, Loopback และ SoundSource ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Rogue Amoeba ก่อตั้งโดยทีมงานจาก Subband Software ซึ่งเคยพัฒนา MacAMP ➡️ Audio Hijack เป็นแอปแรกที่สามารถบันทึกเสียงจากแอปอื่นบน Mac OS X ได้ ➡️ การออกแบบ trial software ที่จำกัดฟีเจอร์ตั้งแต่ต้นเป็นแนวทางที่หลายบริษัทนำไปใช้ ➡️ แอปของ Rogue Amoeba ได้รับรางวัลจาก Macworld และ O’Reilly ในช่วงปี 2003–2004 ➡️ ปัจจุบัน Audio Hijack รองรับการใช้งานร่วมกับ plugin เช่น VST และ Audio Unit https://weblog.rogueamoeba.com/2025/08/21/when-a-bug-saved-the-company/
    0 Comments 0 Shares 99 Views 0 Reviews
  • แอปฟรีที่คุณโหลด อาจไม่ฟรีสำหรับข้อมูลของคุณ

    ในยุคที่ทุกคนมีแอปติดมือถือมากกว่าติดเงินในบัญชี แอปต่างประเทศที่ได้รับความนิยมในสหรัฐฯ เช่น TikTok, Temu, Alibaba และ Shein กลับกลายเป็น “นักสะสมข้อมูล” ที่เก็บทุกอย่างตั้งแต่ชื่อ เบอร์โทร ไปจนถึงตำแหน่งที่คุณอยู่และแอปที่คุณใช้

    จากการศึกษาของบริษัท Incogni พบว่า แอปต่างประเทศ 10 อันดับแรกที่ถูกดาวน์โหลดในสหรัฐฯ มีการเก็บข้อมูลเฉลี่ย 15–24 ประเภทต่อผู้ใช้ และแชร์ข้อมูลเหล่านั้นกับบุคคลที่สามเพื่อใช้ในการโฆษณาแบบเจาะจงและการสร้างโปรไฟล์ผู้บริโภค

    TikTok ถูกระบุว่าเก็บข้อมูลมากที่สุดถึง 24 ประเภท รวมถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ชื่อ ที่อยู่ และเบอร์โทรศัพท์ ส่วน Temu ซึ่งเป็นแอปช้อปปิ้งราคาถูกที่มาแรงที่สุดในปี 2023 ถูกกล่าวหาว่าเข้าถึงระบบปฏิบัติการมือถือได้ลึกกว่าที่ผู้ใช้รู้ เช่น กล้อง รายชื่อผู้ติดต่อ และแม้แต่ไฟล์เอกสาร โดยสามารถเปลี่ยนพฤติกรรมของแอปหลังจากติดตั้งแล้ว

    Alibaba และ Shein ก็ไม่น้อยหน้า โดยมีการเก็บและแชร์ข้อมูลภาพ วิดีโอ และอีเมลกับบุคคลที่สามเพื่อใช้ในการโฆษณา และในบางกรณีอาจนำไปสู่การปรับราคาสินค้าแบบเฉพาะบุคคล ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงจากโมเดลราคามาตรฐานที่ผู้บริโภคคุ้นเคย

    สิ่งที่น่ากังวลคือ แอปเหล่านี้ส่วนใหญ่มีเจ้าของจากจีน และมีความเชื่อมโยงกับรัฐบาลจีนในระดับที่ทำให้หลายฝ่ายมองว่าเป็น “ความเสี่ยงด้านความมั่นคง” มากกว่าปัญหาความเป็นส่วนตัว

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    แอปต่างประเทศยอดนิยมในสหรัฐฯ เช่น TikTok, Temu, Alibaba และ Shein เก็บข้อมูลผู้ใช้อย่างกว้างขวาง
    TikTok เก็บข้อมูลมากถึง 24 ประเภท รวมถึงชื่อ ที่อยู่ และเบอร์โทรศัพท์
    Temu เข้าถึงระบบมือถือได้ลึก เช่น กล้อง รายชื่อผู้ติดต่อ และไฟล์เอกสาร
    Alibaba และ Shein แชร์ข้อมูลภาพ วิดีโอ และอีเมลกับบุคคลที่สามเพื่อโฆษณา
    แอปเหล่านี้ใช้ข้อมูลเพื่อสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้และปรับราคาสินค้าแบบเฉพาะบุคคล
    แอปจากจีนมีการดาวน์โหลดในสหรัฐฯ มากถึง 755 ล้านครั้งจากทั้งหมด 1 พันล้านครั้ง
    แอปอื่น ๆ เช่น AliExpress, DramaBox และ ABPV ก็มีการเก็บตำแหน่งและประวัติการซื้อ
    การศึกษาชี้ว่าแอปเหล่านี้แชร์ข้อมูลเฉลี่ย 5–6 ประเภทกับบุคคลที่สาม
    ข้อมูลที่แชร์นำไปสู่การเพิ่มสแปมและการโฆษณาแบบเจาะจง
    ผู้เชี่ยวชาญเรียกร้องให้มีการเปิดเผยและควบคุมการใช้ข้อมูลผู้ใช้ให้ชัดเจน

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Temu ถูกฟ้องโดยอัยการหลายรัฐในสหรัฐฯ ฐานละเมิดความเป็นส่วนตัวและมีพฤติกรรมคล้ายมัลแวร์
    แอป Temu เคยถูก Apple และ Google ระงับการให้บริการชั่วคราวจากปัญหาด้านความปลอดภัย
    แอปจากจีนบางตัวสามารถเปลี่ยนพฤติกรรมหลังติดตั้งเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจสอบ
    การเก็บข้อมูลตำแหน่งแบบละเอียดและข้อมูลชีวมิติ เช่น ลายนิ้วมือ เป็นสิ่งที่เกินความจำเป็นของแอป
    การเชื่อมโยงกับรัฐบาลจีนทำให้หลายฝ่ายมองว่าเป็นภัยต่อความมั่นคงของชาติ

    https://hackread.com/study-tiktok-alibaba-temu-collect-us-user-data/
    📱 แอปฟรีที่คุณโหลด อาจไม่ฟรีสำหรับข้อมูลของคุณ ในยุคที่ทุกคนมีแอปติดมือถือมากกว่าติดเงินในบัญชี แอปต่างประเทศที่ได้รับความนิยมในสหรัฐฯ เช่น TikTok, Temu, Alibaba และ Shein กลับกลายเป็น “นักสะสมข้อมูล” ที่เก็บทุกอย่างตั้งแต่ชื่อ เบอร์โทร ไปจนถึงตำแหน่งที่คุณอยู่และแอปที่คุณใช้ จากการศึกษาของบริษัท Incogni พบว่า แอปต่างประเทศ 10 อันดับแรกที่ถูกดาวน์โหลดในสหรัฐฯ มีการเก็บข้อมูลเฉลี่ย 15–24 ประเภทต่อผู้ใช้ และแชร์ข้อมูลเหล่านั้นกับบุคคลที่สามเพื่อใช้ในการโฆษณาแบบเจาะจงและการสร้างโปรไฟล์ผู้บริโภค TikTok ถูกระบุว่าเก็บข้อมูลมากที่สุดถึง 24 ประเภท รวมถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ชื่อ ที่อยู่ และเบอร์โทรศัพท์ ส่วน Temu ซึ่งเป็นแอปช้อปปิ้งราคาถูกที่มาแรงที่สุดในปี 2023 ถูกกล่าวหาว่าเข้าถึงระบบปฏิบัติการมือถือได้ลึกกว่าที่ผู้ใช้รู้ เช่น กล้อง รายชื่อผู้ติดต่อ และแม้แต่ไฟล์เอกสาร โดยสามารถเปลี่ยนพฤติกรรมของแอปหลังจากติดตั้งแล้ว Alibaba และ Shein ก็ไม่น้อยหน้า โดยมีการเก็บและแชร์ข้อมูลภาพ วิดีโอ และอีเมลกับบุคคลที่สามเพื่อใช้ในการโฆษณา และในบางกรณีอาจนำไปสู่การปรับราคาสินค้าแบบเฉพาะบุคคล ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงจากโมเดลราคามาตรฐานที่ผู้บริโภคคุ้นเคย สิ่งที่น่ากังวลคือ แอปเหล่านี้ส่วนใหญ่มีเจ้าของจากจีน และมีความเชื่อมโยงกับรัฐบาลจีนในระดับที่ทำให้หลายฝ่ายมองว่าเป็น “ความเสี่ยงด้านความมั่นคง” มากกว่าปัญหาความเป็นส่วนตัว 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ แอปต่างประเทศยอดนิยมในสหรัฐฯ เช่น TikTok, Temu, Alibaba และ Shein เก็บข้อมูลผู้ใช้อย่างกว้างขวาง ➡️ TikTok เก็บข้อมูลมากถึง 24 ประเภท รวมถึงชื่อ ที่อยู่ และเบอร์โทรศัพท์ ➡️ Temu เข้าถึงระบบมือถือได้ลึก เช่น กล้อง รายชื่อผู้ติดต่อ และไฟล์เอกสาร ➡️ Alibaba และ Shein แชร์ข้อมูลภาพ วิดีโอ และอีเมลกับบุคคลที่สามเพื่อโฆษณา ➡️ แอปเหล่านี้ใช้ข้อมูลเพื่อสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้และปรับราคาสินค้าแบบเฉพาะบุคคล ➡️ แอปจากจีนมีการดาวน์โหลดในสหรัฐฯ มากถึง 755 ล้านครั้งจากทั้งหมด 1 พันล้านครั้ง ➡️ แอปอื่น ๆ เช่น AliExpress, DramaBox และ ABPV ก็มีการเก็บตำแหน่งและประวัติการซื้อ ➡️ การศึกษาชี้ว่าแอปเหล่านี้แชร์ข้อมูลเฉลี่ย 5–6 ประเภทกับบุคคลที่สาม ➡️ ข้อมูลที่แชร์นำไปสู่การเพิ่มสแปมและการโฆษณาแบบเจาะจง ➡️ ผู้เชี่ยวชาญเรียกร้องให้มีการเปิดเผยและควบคุมการใช้ข้อมูลผู้ใช้ให้ชัดเจน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Temu ถูกฟ้องโดยอัยการหลายรัฐในสหรัฐฯ ฐานละเมิดความเป็นส่วนตัวและมีพฤติกรรมคล้ายมัลแวร์ ➡️ แอป Temu เคยถูก Apple และ Google ระงับการให้บริการชั่วคราวจากปัญหาด้านความปลอดภัย ➡️ แอปจากจีนบางตัวสามารถเปลี่ยนพฤติกรรมหลังติดตั้งเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจสอบ ➡️ การเก็บข้อมูลตำแหน่งแบบละเอียดและข้อมูลชีวมิติ เช่น ลายนิ้วมือ เป็นสิ่งที่เกินความจำเป็นของแอป ➡️ การเชื่อมโยงกับรัฐบาลจีนทำให้หลายฝ่ายมองว่าเป็นภัยต่อความมั่นคงของชาติ https://hackread.com/study-tiktok-alibaba-temu-collect-us-user-data/
    HACKREAD.COM
    Study Reveals TikTok, Alibaba, Temu Collect Extensive User Data in America
    Follow us on Bluesky, Twitter (X), Mastodon and Facebook at @Hackread
    0 Comments 0 Shares 147 Views 0 Reviews
  • #ภาควิชาสรีรวิทยา #คณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล #มหาวิทยาลัยมหิดล
    ขอแสดงความยินดีกับ อ. ดร. พญ.ทักษอร กิตติภัสสร และ อ. ดร. นพ.รุจภพ สุทธิวิเศษศักดิ์ ที่ผ่านการประเมินระดับคุณภาพการจัดการเรียนการสอนตามเกณฑ์มาตรฐานคุณภาพอาจารย์ของมหาวิทยาลัยมหิดล ระดับที่ ๒ เมื่อวันที่ ๒๕ มิถุนายน ๒๕๖๘
    #ภาควิชาสรีรวิทยา #คณะแพทยศาสตร์ศิริราชพยาบาล #มหาวิทยาลัยมหิดล ✨ขอแสดงความยินดีกับ อ. ดร. พญ.ทักษอร กิตติภัสสร และ อ. ดร. นพ.รุจภพ สุทธิวิเศษศักดิ์ ที่ผ่านการประเมินระดับคุณภาพการจัดการเรียนการสอนตามเกณฑ์มาตรฐานคุณภาพอาจารย์ของมหาวิทยาลัยมหิดล ระดับที่ ๒ เมื่อวันที่ ๒๕ มิถุนายน ๒๕๖๘✨
    Like
    1
    0 Comments 0 Shares 73 Views 0 Reviews
  • เกมดีไม่ใช่แค่ไอเดียเจ๋ง แต่ต้องมี “กระบวนการที่ไม่ทำให้ทีมพัง”

    ในโลกของการพัฒนาเกม ความคิดสร้างสรรค์คือเชื้อเพลิง แต่ “กระบวนการ” คือเครื่องยนต์ ถ้าเครื่องยนต์ไม่ดี ต่อให้เติมเชื้อเพลิงเท่าไหร่ก็ไปไม่ถึงเป้าหมาย

    บทความนี้เล่าถึง 4 วิธีที่สตูดิโอเกมระดับโลกใช้เพื่อเปลี่ยนจากความวุ่นวายเป็นความลื่นไหล ตั้งแต่การจ้างทีมภายนอกอย่างมีกลยุทธ์ ไปจนถึงการใช้ระบบอัตโนมัติและคลาวด์เพื่อให้ทีมทำงานร่วมกันได้แม้อยู่คนละซีกโลก

    สิ่งที่น่าสนใจคือ “การทำงานให้เร็วขึ้น” ไม่ได้หมายถึง “ทำงานหนักขึ้น” แต่คือการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดว่าอะไรควรทำเอง อะไรควรให้คนอื่นทำ และอะไรควรให้เครื่องทำแทน

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    การพัฒนาเกมที่มีประสิทธิภาพต้องอาศัยการจัดการทรัพยากรและกระบวนการที่ดี ไม่ใช่แค่ความสามารถของทีม
    การจ้างทีมภายนอก (outsourcing) ช่วยลดภาระในงานเฉพาะทาง เช่น 3D modeling, localization, QA และ audio
    การใช้ Agile แบบปรับแต่งสำหรับเกม เช่น milestone-based sprint และ playable build ทุกรอบ ช่วยให้ทีมปรับตัวได้เร็ว
    การใช้ automation เช่น CI/CD, asset optimization และ scripted QA ช่วยลดงานซ้ำซ้อนและเพิ่มเวลาให้ทีมโฟกัสกับ gameplay
    การทำงานร่วมกันผ่านระบบคลาวด์ช่วยให้ทีมกระจายตัวทำงานได้โดยไม่ชนกัน เช่น asset library, version control และ real-time sync
    การตั้งมาตรฐานการสื่อสารและโครงสร้างไฟล์ช่วยลดความสับสนในการทำงานข้ามทีม
    การใช้ asynchronous workflow ช่วยให้ทีมในต่างเขตเวลาทำงานต่อกันได้โดยไม่ต้องรอ
    การจัดการสิทธิ์และการสำรองข้อมูลในระบบคลาวด์ช่วยป้องกันการสูญเสียข้อมูลสำคัญของเกม

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Unity และ Unreal Engine มีระบบ CI/CD plugin ที่ช่วย build และ deploy อัตโนมัติ
    นักพัฒนาอิสระนิยมใช้ GitHub Actions และ Firebase Hosting เพื่อจัดการ release แบบ lean
    การใช้ Trello หรือ Notion ร่วมกับ cloud asset library ช่วยให้ทีมติดตามงานได้แม้ไม่มี PM เต็มเวลา
    การจ้างทีมภายนอกแบบ “creative partner” ให้ผลลัพธ์ดีกว่าการจ้างแบบ “task executor”
    หลายสตูดิโอใช้ AI เพื่อช่วย QA เช่นการตรวจจับบั๊กจาก log หรือการทดสอบ UI อัตโนมัติ

    https://hackread.com/streamline-game-development-process-smart-solutions/
    🎙️ เกมดีไม่ใช่แค่ไอเดียเจ๋ง แต่ต้องมี “กระบวนการที่ไม่ทำให้ทีมพัง” ในโลกของการพัฒนาเกม ความคิดสร้างสรรค์คือเชื้อเพลิง แต่ “กระบวนการ” คือเครื่องยนต์ ถ้าเครื่องยนต์ไม่ดี ต่อให้เติมเชื้อเพลิงเท่าไหร่ก็ไปไม่ถึงเป้าหมาย บทความนี้เล่าถึง 4 วิธีที่สตูดิโอเกมระดับโลกใช้เพื่อเปลี่ยนจากความวุ่นวายเป็นความลื่นไหล ตั้งแต่การจ้างทีมภายนอกอย่างมีกลยุทธ์ ไปจนถึงการใช้ระบบอัตโนมัติและคลาวด์เพื่อให้ทีมทำงานร่วมกันได้แม้อยู่คนละซีกโลก สิ่งที่น่าสนใจคือ “การทำงานให้เร็วขึ้น” ไม่ได้หมายถึง “ทำงานหนักขึ้น” แต่คือการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดว่าอะไรควรทำเอง อะไรควรให้คนอื่นทำ และอะไรควรให้เครื่องทำแทน 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ การพัฒนาเกมที่มีประสิทธิภาพต้องอาศัยการจัดการทรัพยากรและกระบวนการที่ดี ไม่ใช่แค่ความสามารถของทีม ➡️ การจ้างทีมภายนอก (outsourcing) ช่วยลดภาระในงานเฉพาะทาง เช่น 3D modeling, localization, QA และ audio ➡️ การใช้ Agile แบบปรับแต่งสำหรับเกม เช่น milestone-based sprint และ playable build ทุกรอบ ช่วยให้ทีมปรับตัวได้เร็ว ➡️ การใช้ automation เช่น CI/CD, asset optimization และ scripted QA ช่วยลดงานซ้ำซ้อนและเพิ่มเวลาให้ทีมโฟกัสกับ gameplay ➡️ การทำงานร่วมกันผ่านระบบคลาวด์ช่วยให้ทีมกระจายตัวทำงานได้โดยไม่ชนกัน เช่น asset library, version control และ real-time sync ➡️ การตั้งมาตรฐานการสื่อสารและโครงสร้างไฟล์ช่วยลดความสับสนในการทำงานข้ามทีม ➡️ การใช้ asynchronous workflow ช่วยให้ทีมในต่างเขตเวลาทำงานต่อกันได้โดยไม่ต้องรอ ➡️ การจัดการสิทธิ์และการสำรองข้อมูลในระบบคลาวด์ช่วยป้องกันการสูญเสียข้อมูลสำคัญของเกม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Unity และ Unreal Engine มีระบบ CI/CD plugin ที่ช่วย build และ deploy อัตโนมัติ ➡️ นักพัฒนาอิสระนิยมใช้ GitHub Actions และ Firebase Hosting เพื่อจัดการ release แบบ lean ➡️ การใช้ Trello หรือ Notion ร่วมกับ cloud asset library ช่วยให้ทีมติดตามงานได้แม้ไม่มี PM เต็มเวลา ➡️ การจ้างทีมภายนอกแบบ “creative partner” ให้ผลลัพธ์ดีกว่าการจ้างแบบ “task executor” ➡️ หลายสตูดิโอใช้ AI เพื่อช่วย QA เช่นการตรวจจับบั๊กจาก log หรือการทดสอบ UI อัตโนมัติ https://hackread.com/streamline-game-development-process-smart-solutions/
    HACKREAD.COM
    How to Streamline Your Game Development Process: 4 Smart Solutions
    Follow us on Bluesky, Twitter (X), Mastodon and Facebook at @Hackread
    0 Comments 0 Shares 133 Views 0 Reviews
  • เมื่อเมาส์ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นงานศิลป์ที่ปรับแต่งได้

    ลองจินตนาการว่าเมาส์ที่คุณใช้ทุกวันสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับตัวคุณได้ทุกมิติ ตั้งแต่พอร์ตชาร์จที่เปลี่ยนเป็น USB-C ไปจนถึงสวิตช์คลิกที่เงียบสนิท และยังมีซอฟต์แวร์ทางเลือกที่ให้คุณควบคุมได้มากกว่าที่ Logitech เคยให้มา

    นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นกับ Logitech MX Ergo S — รุ่นอัปเกรดที่มาพร้อมกับพอร์ต USB-C, สวิตช์แบบ silent และรองรับ Bolt receiver ซึ่งเป็นมาตรฐานใหม่ของ Logitech สำหรับการเชื่อมต่อไร้สายที่ปลอดภัยและเสถียรยิ่งขึ้น

    แต่สำหรับผู้ใช้รุ่นก่อนหน้าอย่าง MX Ergo รุ่นดั้งเดิมที่ยังใช้พอร์ต Micro-USB หลายคนไม่ยอมแพ้ พวกเขาเลือกที่จะ “โมดิฟาย” ด้วยตัวเอง โดยมีการออกแบบแผงวงจรใหม่ให้รองรับ USB-C และแชร์ไฟล์ Gerber สำหรับการผลิตผ่าน PCBWay

    นอกจากนี้ ยังมีผู้ใช้งานที่ประสบปัญหาสวิตช์คลิกเสียหลังใช้งานไป 2 ปี และเลือกเปลี่ยนเป็น Kailh Square Silent Switch ซึ่งให้สัมผัสที่เงียบและนุ่มนวลกว่าเดิม

    และถ้าคุณไม่ชอบ Logitech Options+ ก็มีซอฟต์แวร์ทางเลือกอย่าง LogiOps หรือ Piper ที่ให้คุณปรับแต่งปุ่มและ DPI ได้อย่างอิสระมากขึ้น

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Logitech MX Ergo S เป็นรุ่นใหม่ที่มาพร้อม USB-C, สวิตช์เงียบ และรองรับ Bolt receiver
    ผู้ใช้งานสามารถโมดิฟาย MX Ergo รุ่นเก่าให้รองรับ USB-C ได้โดยเปลี่ยนแผงวงจรภายใน2
    มีการแชร์ไฟล์ Gerber สำหรับผลิตแผงวงจรผ่าน PCBWay เพื่อให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถสั่งผลิตได้เอง
    สวิตช์คลิกของ MX Ergo มีแนวโน้มเสียหลังใช้งานประมาณ 2 ปี โดยเฉพาะปุ่มซ้าย3
    Kailh Square Silent Switch เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับการเปลี่ยนสวิตช์ให้เงียบและทนทาน
    มีซอฟต์แวร์ทางเลือกสำหรับปรับแต่งเมาส์ เช่น LogiOps และ Piper ที่ให้ความยืดหยุ่นมากกว่า Logitech Options+

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Bolt receiver ของ Logitech ใช้เทคโนโลยี Bluetooth Low Energy ที่ปลอดภัยและลด latency
    USB-C เป็นมาตรฐานใหม่ที่ให้ความสะดวกในการชาร์จและลดจำนวนสายที่ต้องพก
    การเปลี่ยนสวิตช์เมาส์ต้องใช้ทักษะการบัดกรีและเครื่องมือเฉพาะ เช่น T6 torx และ PH00 screwdriver
    Piper เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่รองรับเมาส์หลายรุ่นและสามารถปรับแต่ง DPI, polling rate และปุ่มได้ละเอียด

    https://samwilkinson.io/posts/2025-08-24-mx-ergo-mods
    🎙️ เมื่อเมาส์ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นงานศิลป์ที่ปรับแต่งได้ ลองจินตนาการว่าเมาส์ที่คุณใช้ทุกวันสามารถปรับแต่งให้เหมาะกับตัวคุณได้ทุกมิติ ตั้งแต่พอร์ตชาร์จที่เปลี่ยนเป็น USB-C ไปจนถึงสวิตช์คลิกที่เงียบสนิท และยังมีซอฟต์แวร์ทางเลือกที่ให้คุณควบคุมได้มากกว่าที่ Logitech เคยให้มา นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นกับ Logitech MX Ergo S — รุ่นอัปเกรดที่มาพร้อมกับพอร์ต USB-C, สวิตช์แบบ silent และรองรับ Bolt receiver ซึ่งเป็นมาตรฐานใหม่ของ Logitech สำหรับการเชื่อมต่อไร้สายที่ปลอดภัยและเสถียรยิ่งขึ้น แต่สำหรับผู้ใช้รุ่นก่อนหน้าอย่าง MX Ergo รุ่นดั้งเดิมที่ยังใช้พอร์ต Micro-USB หลายคนไม่ยอมแพ้ พวกเขาเลือกที่จะ “โมดิฟาย” ด้วยตัวเอง โดยมีการออกแบบแผงวงจรใหม่ให้รองรับ USB-C และแชร์ไฟล์ Gerber สำหรับการผลิตผ่าน PCBWay นอกจากนี้ ยังมีผู้ใช้งานที่ประสบปัญหาสวิตช์คลิกเสียหลังใช้งานไป 2 ปี และเลือกเปลี่ยนเป็น Kailh Square Silent Switch ซึ่งให้สัมผัสที่เงียบและนุ่มนวลกว่าเดิม และถ้าคุณไม่ชอบ Logitech Options+ ก็มีซอฟต์แวร์ทางเลือกอย่าง LogiOps หรือ Piper ที่ให้คุณปรับแต่งปุ่มและ DPI ได้อย่างอิสระมากขึ้น 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Logitech MX Ergo S เป็นรุ่นใหม่ที่มาพร้อม USB-C, สวิตช์เงียบ และรองรับ Bolt receiver ➡️ ผู้ใช้งานสามารถโมดิฟาย MX Ergo รุ่นเก่าให้รองรับ USB-C ได้โดยเปลี่ยนแผงวงจรภายใน2 ➡️ มีการแชร์ไฟล์ Gerber สำหรับผลิตแผงวงจรผ่าน PCBWay เพื่อให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถสั่งผลิตได้เอง ➡️ สวิตช์คลิกของ MX Ergo มีแนวโน้มเสียหลังใช้งานประมาณ 2 ปี โดยเฉพาะปุ่มซ้าย3 ➡️ Kailh Square Silent Switch เป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับการเปลี่ยนสวิตช์ให้เงียบและทนทาน ➡️ มีซอฟต์แวร์ทางเลือกสำหรับปรับแต่งเมาส์ เช่น LogiOps และ Piper ที่ให้ความยืดหยุ่นมากกว่า Logitech Options+ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Bolt receiver ของ Logitech ใช้เทคโนโลยี Bluetooth Low Energy ที่ปลอดภัยและลด latency ➡️ USB-C เป็นมาตรฐานใหม่ที่ให้ความสะดวกในการชาร์จและลดจำนวนสายที่ต้องพก ➡️ การเปลี่ยนสวิตช์เมาส์ต้องใช้ทักษะการบัดกรีและเครื่องมือเฉพาะ เช่น T6 torx และ PH00 screwdriver ➡️ Piper เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่รองรับเมาส์หลายรุ่นและสามารถปรับแต่ง DPI, polling rate และปุ่มได้ละเอียด https://samwilkinson.io/posts/2025-08-24-mx-ergo-mods
    0 Comments 0 Shares 98 Views 0 Reviews
  • เคยสงสัยไหมว่าทำไม ฉีดไปตั้งนานแล้ว แต่ยังมี โปรตีนหนามไหลเวียนอยู่ในร่างกาย?
    คำตอบอยู่นี่ไง
    ในยาฉีด mRNA
    มีสารพันธุกรรมที่เรียกว่า พลาสมิด ดีเอ็นเอ plasmid DNA
    สารพันธุกรรมที่ปนเปื้อนมาจากกระบวนการผลิตที่ไม่ได้มาตรฐาน!!
    สารพันธุกรรม plasmid DNA นี้สามารถแทรกซึมเข้าไปรวมกับสารพันธุกรรมของคนที่ฉีดได้
    กลายเป็นส่วนหนึ่งของพันธุกรรม ของคนๆนั้น ทำให้คนเหล่านั้นกลายเป็น
    GMO Genetic Modified Organism สิ่งมีชีวิตที่ถูกดัดแปลงพันธุกรรม
    หรือ เอาชัดๆ คือ GMH Genetic Modified Human
    มนุษย์ดัดแปลงพันธุกรรม!!
    ผลกระทบที่ตามมามีมากมาย หนึ่งในนั้นคือ
    "มะเร็ง"
    ใครรู้ว่า ตนโดนหลอกขนาดนี้ แล้วไม่สนใจที่จะโวย
    เรียกร้องความเป็นธรรมให้ตนเอง
    เอาคนผิดมารับผิด
    ก็ตามใจครับ แต่อย่าหวังว่ามีใครจะมาช่วย ถ้าหากว่า พวกคุณไม่คิดจะช่วย ตนเอง ช่วยคนอื่น
    อัตตาหิ อัตตโน นาโถ
    ตนเป็นที่พึ่งของตนแล
    อยากได้ความเป็นธรรม
    อยากได้วิธีรักษา
    ต้องออกมาเรียกร้องให้ รัฐบาล เอาคนผิดมารับโทษ
    https://www.facebook.com/share/p/1NdcMFfEVK/
    ✍️เคยสงสัยไหมว่าทำไม ฉีดไปตั้งนานแล้ว แต่ยังมี โปรตีนหนามไหลเวียนอยู่ในร่างกาย? คำตอบอยู่นี่ไง ในยาฉีด mRNA 💉☠️ มีสารพันธุกรรมที่เรียกว่า พลาสมิด ดีเอ็นเอ plasmid DNA สารพันธุกรรมที่ปนเปื้อนมาจากกระบวนการผลิตที่ไม่ได้มาตรฐาน!! สารพันธุกรรม plasmid DNA นี้สามารถแทรกซึมเข้าไปรวมกับสารพันธุกรรมของคนที่ฉีดได้ กลายเป็นส่วนหนึ่งของพันธุกรรม ของคนๆนั้น ทำให้คนเหล่านั้นกลายเป็น GMO Genetic Modified Organism สิ่งมีชีวิตที่ถูกดัดแปลงพันธุกรรม หรือ เอาชัดๆ คือ GMH Genetic Modified Human มนุษย์ดัดแปลงพันธุกรรม!! ผลกระทบที่ตามมามีมากมาย หนึ่งในนั้นคือ "มะเร็ง" ใครรู้ว่า ตนโดนหลอกขนาดนี้ แล้วไม่สนใจที่จะโวย เรียกร้องความเป็นธรรมให้ตนเอง เอาคนผิดมารับผิด ก็ตามใจครับ แต่อย่าหวังว่ามีใครจะมาช่วย ถ้าหากว่า พวกคุณไม่คิดจะช่วย ตนเอง ช่วยคนอื่น อัตตาหิ อัตตโน นาโถ ตนเป็นที่พึ่งของตนแล อยากได้ความเป็นธรรม อยากได้วิธีรักษา ต้องออกมาเรียกร้องให้ รัฐบาล เอาคนผิดมารับโทษ https://www.facebook.com/share/p/1NdcMFfEVK/
    0 Comments 0 Shares 121 Views 0 Reviews
  • เพิ่มประสิทธิภาพให้โรงงานและร้านอาหารของคุณ!
    ด้วย เครื่องลอกหนังปลา + ปลาหมึก 300 (SQUID SKINNER)
    ใช้งานง่าย ลอกหนังปลาได้หลายชนิด – ปลานิล, แซลมอน, ปลาคอด, ปลาดุก, ปลากะพง และปลาหมึก
    ผลิตจาก สแตนเลส 304 เกรดอาหาร แข็งแรง สะอาด
    ใบมีดนำเข้า คมกริบ ทนทาน
    มอเตอร์ทองแดงแท้ กำลังแรง ประหยัดไฟ
    ลอกหนังได้ สะอาด รวดเร็ว ไม่ทำลายเนื้อปลา
    เหมาะสำหรับ โรงงานแปรรูปอาหารทะเล และร้านอาหารที่ต้องการมาตรฐานสูง

    สเปคเครื่อง
    รุ่น: YSQS-YPL300-GT-S
    น้ำหนัก: 110 กก.
    กำลังผลิต: 30–50 ชิ้น/นาที
    ความเร็ว: 20–30 เมตร/นาที
    มอเตอร์: 1 แรงม้า, 220V
    ขนาด: 620 × 570 × 1020 มม.

    เวลาทำการ
    จันทร์ - ศุกร์: 8.00 - 17.00 น.
    เสาร์: 8.00 - 16.00 น.
    แผนที่ร้าน https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7
    ช่องทางติดต่อสอบถาม
    Facebook Messenger: m.me/yonghahheng
    LINE Official Account: @yonghahheng (มี @ ข้างหน้า) หรือคลิก เพิ่มเพื่อน
    โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098
    เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com
    อีเมล: sales@yoryonghahheng.com
    , yonghahheng@gmail.com

    #เครื่องลอกหนังปลา #เครื่องลอกหนังปลาหมึก #SQUIDSKINNER #Yonghahheng #เครื่องจักรอาหาร #ครัวอุตสาหกรรม #โรงงานอาหารทะเล #FishSkinner #เครื่องจักรสแตนเลส #ปลอดภัยสะอาด #FoodProcessing #SeafoodProcessing #StainlessSteelMachine #เครื่องแปรรูปอาหาร #ลอกหนังปลาเร็ว #ลอกหนังสะอาด
    #ประหยัดแรงงาน #FishProcessing #SeafoodIndustry #โรงงานอาหาร
    🚀 เพิ่มประสิทธิภาพให้โรงงานและร้านอาหารของคุณ! ด้วย เครื่องลอกหนังปลา + ปลาหมึก 300 (SQUID SKINNER) 💡 ใช้งานง่าย ลอกหนังปลาได้หลายชนิด – ปลานิล, แซลมอน, ปลาคอด, ปลาดุก, ปลากะพง และปลาหมึก ✅ ผลิตจาก สแตนเลส 304 เกรดอาหาร แข็งแรง สะอาด ✅ ใบมีดนำเข้า คมกริบ ทนทาน ✅ มอเตอร์ทองแดงแท้ กำลังแรง ประหยัดไฟ ✅ ลอกหนังได้ สะอาด รวดเร็ว ไม่ทำลายเนื้อปลา ✅ เหมาะสำหรับ โรงงานแปรรูปอาหารทะเล และร้านอาหารที่ต้องการมาตรฐานสูง ⚙️ สเปคเครื่อง รุ่น: YSQS-YPL300-GT-S น้ำหนัก: 110 กก. กำลังผลิต: 30–50 ชิ้น/นาที ความเร็ว: 20–30 เมตร/นาที มอเตอร์: 1 แรงม้า, 220V ขนาด: 620 × 570 × 1020 มม. 🗓️ เวลาทำการ จันทร์ - ศุกร์: 8.00 - 17.00 น. เสาร์: 8.00 - 16.00 น. 🗺️ แผนที่ร้าน https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7 💬 ช่องทางติดต่อสอบถาม 💬 Facebook Messenger: m.me/yonghahheng 💚 LINE Official Account: @yonghahheng (มี @ ข้างหน้า) หรือคลิก เพิ่มเพื่อน 📞 โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098 🌐 เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com 📧 อีเมล: sales@yoryonghahheng.com , yonghahheng@gmail.com #เครื่องลอกหนังปลา #เครื่องลอกหนังปลาหมึก #SQUIDSKINNER #Yonghahheng #เครื่องจักรอาหาร #ครัวอุตสาหกรรม #โรงงานอาหารทะเล #FishSkinner #เครื่องจักรสแตนเลส #ปลอดภัยสะอาด #FoodProcessing #SeafoodProcessing #StainlessSteelMachine #เครื่องแปรรูปอาหาร #ลอกหนังปลาเร็ว #ลอกหนังสะอาด #ประหยัดแรงงาน #FishProcessing #SeafoodIndustry #โรงงานอาหาร
    0 Comments 0 Shares 195 Views 0 Reviews
  • เมื่อ BIOS กลายเป็นตัวจุดไฟ – เบื้องหลังปัญหา AM5 socket ไหม้

    ในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา ผู้ใช้ Ryzen 9000 โดยเฉพาะรุ่น 9800X3D เริ่มรายงานปัญหาซีพียู “ไหม้” หรือ “burnout” บนเมนบอร์ด AM5 ของ ASRock จนเกิดความเสียหายทางกายภาพกับตัว socket และทำให้ซีพียูใช้งานไม่ได้

    AMD ได้ออกมาให้ข้อมูลว่า สาเหตุหลักเกิดจาก BIOS ที่ไม่เป็นไปตามค่าที่ AMD แนะนำ โดยเฉพาะจาก ODM (Original Design Manufacturer) ที่ปรับแต่งค่า PBO (Precision Boost Overdrive), EDC, TDC และ “shadow voltage” เกินขอบเขตที่ปลอดภัย แม้จะเป็นการปรับเล็กน้อยก็สามารถทำให้เกิดความร้อนสะสมจน socket เสียหายได้

    ASRock ได้ออก BIOS เวอร์ชัน 3.25 และ 3.30 เพื่อแก้ไขปัญหา โดยลดค่าการจ่ายไฟและปรับการฝึกหน่วยความจำ DDR5 ให้เสถียรมากขึ้น ซึ่งช่วยลดจำนวนเคสที่เกิด burnout ได้อย่างชัดเจน แต่ยังมีผู้ใช้บางรายที่พบปัญหาอยู่

    นอกจากนี้ยังพบว่า การเปิดใช้ EXPO (โปรไฟล์โอเวอร์คล็อกแรมของ AMD) บนเมนบอร์ด ASRock อาจทำให้ PBO ทำงานรุนแรงขึ้น แม้ในระบบที่ใช้แรมแบบ stock ก็ยังพบปัญหา ทำให้หลายคนเลือกปิดฟีเจอร์นี้เพื่อความปลอดภัย

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    AMD ยืนยันปัญหา AM5 socket burnout เกิดจาก BIOS ที่ไม่เป็นไปตามค่าที่แนะนำ
    เมนบอร์ด ASRock เป็นผู้ได้รับผลกระทบมากที่สุด โดยเฉพาะกับ Ryzen 9800X3D
    ปัญหาเกิดจากการปรับแต่งค่า PBO, EDC, TDC และ shadow voltage เกินขอบเขต
    ASRock ออก BIOS เวอร์ชัน 3.25 และ 3.30 เพื่อแก้ไขปัญหา
    BIOS ใหม่ลดแรงดันไฟฟ้าและปรับการฝึกหน่วยความจำให้เสถียรขึ้น
    AMD แนะนำให้ผู้ใช้ทุกคนอัปเดต BIOS เป็นเวอร์ชันล่าสุด
    ปัญหาลดลงอย่างชัดเจนหลัง BIOS ใหม่ แต่ยังไม่หมดไปทั้งหมด
    Reddit มีการตั้ง megathread เพื่อรวบรวมเคสที่เกิดปัญหา
    AMD ทำงานร่วมกับพันธมิตรเพื่อแก้ไขปัญหาในระยะยาว
    ผู้ใช้บางรายพบว่า CPU ที่เคย “ตาย” กลับมาใช้งานได้เมื่อเปลี่ยนเมนบอร์ด

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    ASRock ยอมรับว่า EXPO และ auto PBO บน BIOS เดิมมีความรุนแรงเกินไป
    AGESA คือชุดคำสั่งที่ AMD ให้กับผู้ผลิตเมนบอร์ดเพื่อควบคุมการทำงานของ CPU
    การฝึกหน่วยความจำ DDR5 ที่ไม่เสถียรอาจทำให้ VSOC ต่ำเกินไป
    เมนบอร์ดจากแบรนด์อื่น เช่น Asus, MSI, Gigabyte พบปัญหาน้อยกว่ามาก
    การ rollback BIOS ไปเวอร์ชันก่อนหน้าอาจช่วยให้ CPU ที่ “bricked” กลับมาใช้งานได้
    AMD เคยออกคำเตือนเรื่อง BIOS ไม่ตรงมาตรฐานมาแล้วหลายครั้งในอดีต

    https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-comments-on-burning-am5-socket-chipmaker-blames-motherboard-vendors-for-not-following-official-bios-guidelines
    🎙️ เมื่อ BIOS กลายเป็นตัวจุดไฟ – เบื้องหลังปัญหา AM5 socket ไหม้ ในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา ผู้ใช้ Ryzen 9000 โดยเฉพาะรุ่น 9800X3D เริ่มรายงานปัญหาซีพียู “ไหม้” หรือ “burnout” บนเมนบอร์ด AM5 ของ ASRock จนเกิดความเสียหายทางกายภาพกับตัว socket และทำให้ซีพียูใช้งานไม่ได้ AMD ได้ออกมาให้ข้อมูลว่า สาเหตุหลักเกิดจาก BIOS ที่ไม่เป็นไปตามค่าที่ AMD แนะนำ โดยเฉพาะจาก ODM (Original Design Manufacturer) ที่ปรับแต่งค่า PBO (Precision Boost Overdrive), EDC, TDC และ “shadow voltage” เกินขอบเขตที่ปลอดภัย แม้จะเป็นการปรับเล็กน้อยก็สามารถทำให้เกิดความร้อนสะสมจน socket เสียหายได้ ASRock ได้ออก BIOS เวอร์ชัน 3.25 และ 3.30 เพื่อแก้ไขปัญหา โดยลดค่าการจ่ายไฟและปรับการฝึกหน่วยความจำ DDR5 ให้เสถียรมากขึ้น ซึ่งช่วยลดจำนวนเคสที่เกิด burnout ได้อย่างชัดเจน แต่ยังมีผู้ใช้บางรายที่พบปัญหาอยู่ นอกจากนี้ยังพบว่า การเปิดใช้ EXPO (โปรไฟล์โอเวอร์คล็อกแรมของ AMD) บนเมนบอร์ด ASRock อาจทำให้ PBO ทำงานรุนแรงขึ้น แม้ในระบบที่ใช้แรมแบบ stock ก็ยังพบปัญหา ทำให้หลายคนเลือกปิดฟีเจอร์นี้เพื่อความปลอดภัย 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ AMD ยืนยันปัญหา AM5 socket burnout เกิดจาก BIOS ที่ไม่เป็นไปตามค่าที่แนะนำ ➡️ เมนบอร์ด ASRock เป็นผู้ได้รับผลกระทบมากที่สุด โดยเฉพาะกับ Ryzen 9800X3D ➡️ ปัญหาเกิดจากการปรับแต่งค่า PBO, EDC, TDC และ shadow voltage เกินขอบเขต ➡️ ASRock ออก BIOS เวอร์ชัน 3.25 และ 3.30 เพื่อแก้ไขปัญหา ➡️ BIOS ใหม่ลดแรงดันไฟฟ้าและปรับการฝึกหน่วยความจำให้เสถียรขึ้น ➡️ AMD แนะนำให้ผู้ใช้ทุกคนอัปเดต BIOS เป็นเวอร์ชันล่าสุด ➡️ ปัญหาลดลงอย่างชัดเจนหลัง BIOS ใหม่ แต่ยังไม่หมดไปทั้งหมด ➡️ Reddit มีการตั้ง megathread เพื่อรวบรวมเคสที่เกิดปัญหา ➡️ AMD ทำงานร่วมกับพันธมิตรเพื่อแก้ไขปัญหาในระยะยาว ➡️ ผู้ใช้บางรายพบว่า CPU ที่เคย “ตาย” กลับมาใช้งานได้เมื่อเปลี่ยนเมนบอร์ด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ASRock ยอมรับว่า EXPO และ auto PBO บน BIOS เดิมมีความรุนแรงเกินไป ➡️ AGESA คือชุดคำสั่งที่ AMD ให้กับผู้ผลิตเมนบอร์ดเพื่อควบคุมการทำงานของ CPU ➡️ การฝึกหน่วยความจำ DDR5 ที่ไม่เสถียรอาจทำให้ VSOC ต่ำเกินไป ➡️ เมนบอร์ดจากแบรนด์อื่น เช่น Asus, MSI, Gigabyte พบปัญหาน้อยกว่ามาก ➡️ การ rollback BIOS ไปเวอร์ชันก่อนหน้าอาจช่วยให้ CPU ที่ “bricked” กลับมาใช้งานได้ ➡️ AMD เคยออกคำเตือนเรื่อง BIOS ไม่ตรงมาตรฐานมาแล้วหลายครั้งในอดีต https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-comments-on-burning-am5-socket-chipmaker-blames-motherboard-vendors-for-not-following-official-bios-guidelines
    WWW.TOMSHARDWARE.COM
    AMD comments on burning AM5 sockets — chipmaker blames motherboard vendors for not following official BIOS guidelines
    AMD provides an official response to the latest AM5 burnout/failure issues primarily affecting ASRock motherboards.
    0 Comments 0 Shares 149 Views 0 Reviews
  • FugakuNEXT – ก้าวกระโดดของญี่ปุ่นสู่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ zetta-scale

    ย้อนกลับไปเมื่อปี 2020 ญี่ปุ่นเปิดตัว “Fugaku” ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เคยครองอันดับหนึ่งของโลก และมีบทบาทสำคัญในการรับมือกับโควิด-19 ผ่านการจำลองสถานการณ์ต่าง ๆ แต่วันนี้ ญี่ปุ่นกำลังเตรียมก้าวครั้งใหม่ที่ยิ่งใหญ่กว่าเดิมกับ “FugakuNEXT” ซึ่งตั้งเป้าเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ zetta-scale ตัวแรกของโลก

    FugakuNEXT เป็นความร่วมมือระหว่าง RIKEN, Fujitsu และ Nvidia โดยจะใช้ CPU รุ่นใหม่ชื่อ MONAKA-X ที่พัฒนาโดย Fujitsu ร่วมกับ GPU จาก Nvidia ซึ่งจะออกแบบระบบเชื่อมต่อ NVLink Fusion เพื่อให้ CPU และ GPU ทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิด

    ระบบนี้จะไม่ใช่แค่เครื่องจำลองทางฟิสิกส์แบบเดิม แต่จะเป็นแพลตฟอร์ม AI-HPC ที่สามารถใช้ AI ในการสร้างสมมติฐาน วิจัย และจำลองการทดลองได้โดยอัตโนมัติ เป้าหมายคือเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานจริงถึง 100 เท่าเมื่อเทียบกับ Fugaku เดิม โดยยังคงใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 40 เมกะวัตต์

    นอกจากจะเป็นเครื่องมือวิทยาศาสตร์ FugakuNEXT ยังเป็นการลงทุนเชิงยุทธศาสตร์ของญี่ปุ่นเพื่อเสริมความแข็งแกร่งด้านเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ และสร้างมาตรฐานใหม่ของการประมวลผลระดับโลก

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    FugakuNEXT เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ของญี่ปุ่นที่ตั้งเป้าเข้าสู่ระดับ zetta-scale
    เป็นความร่วมมือระหว่าง RIKEN, Fujitsu และ Nvidia
    ใช้ CPU MONAKA-X จาก Fujitsu และ GPU จาก Nvidia พร้อม NVLink Fusion
    เป็นครั้งแรกที่ญี่ปุ่นใช้ GPU เป็นแกนหลักในระบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับชาติ
    ตั้งเป้าเปิดใช้งานในปี 2030 ที่ศูนย์ RIKEN เมืองโกเบ
    งบประมาณพัฒนาเกิน 110 พันล้านเยน หรือประมาณ $740 ล้าน
    ประสิทธิภาพสูงสุดคาดว่าจะอยู่ที่ 600 exaFLOPS ใน FP8 sparse precision
    เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานจริงถึง 100 เท่าเมื่อเทียบกับ Fugaku เดิม
    ใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 40 เมกะวัตต์ แต่ได้ประสิทธิภาพสูงขึ้นมหาศาล
    ระบบจะรองรับงาน AI เช่น climate modeling, drug discovery, disaster resilience

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    MONAKA-X เป็นรุ่นต่อยอดจาก MONAKA ที่เน้น SIMD และ matrix engine สำหรับ AI
    Nvidia อาจใช้ GPU รุ่น Feynman Ultra ที่มี Tensor Core เป็นหลัก
    NVLink Fusion อาจมีแบนด์วิดธ์สูงถึงหลาย TB/s ต่อพอร์ต
    ซอฟต์แวร์จะใช้ CUDA-X, TensorRT และ NeMo สำหรับงาน AI
    มีการใช้ Physics-Informed Neural Networks (PINNs) เพื่อแทนการคำนวณที่ซับซ้อน
    FugakuNEXT เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ญี่ปุ่นในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างชาติ

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/nvidia-gpus-and-fujitsu-arm-cpus-will-power-japans-next-usd750m-zetta-scale-supercomputer-fugakunext-aims-to-revolutionize-ai-driven-science-and-global-research
    🎙️ FugakuNEXT – ก้าวกระโดดของญี่ปุ่นสู่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ zetta-scale ย้อนกลับไปเมื่อปี 2020 ญี่ปุ่นเปิดตัว “Fugaku” ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เคยครองอันดับหนึ่งของโลก และมีบทบาทสำคัญในการรับมือกับโควิด-19 ผ่านการจำลองสถานการณ์ต่าง ๆ แต่วันนี้ ญี่ปุ่นกำลังเตรียมก้าวครั้งใหม่ที่ยิ่งใหญ่กว่าเดิมกับ “FugakuNEXT” ซึ่งตั้งเป้าเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ zetta-scale ตัวแรกของโลก FugakuNEXT เป็นความร่วมมือระหว่าง RIKEN, Fujitsu และ Nvidia โดยจะใช้ CPU รุ่นใหม่ชื่อ MONAKA-X ที่พัฒนาโดย Fujitsu ร่วมกับ GPU จาก Nvidia ซึ่งจะออกแบบระบบเชื่อมต่อ NVLink Fusion เพื่อให้ CPU และ GPU ทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิด ระบบนี้จะไม่ใช่แค่เครื่องจำลองทางฟิสิกส์แบบเดิม แต่จะเป็นแพลตฟอร์ม AI-HPC ที่สามารถใช้ AI ในการสร้างสมมติฐาน วิจัย และจำลองการทดลองได้โดยอัตโนมัติ เป้าหมายคือเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานจริงถึง 100 เท่าเมื่อเทียบกับ Fugaku เดิม โดยยังคงใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 40 เมกะวัตต์ นอกจากจะเป็นเครื่องมือวิทยาศาสตร์ FugakuNEXT ยังเป็นการลงทุนเชิงยุทธศาสตร์ของญี่ปุ่นเพื่อเสริมความแข็งแกร่งด้านเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ และสร้างมาตรฐานใหม่ของการประมวลผลระดับโลก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ FugakuNEXT เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ของญี่ปุ่นที่ตั้งเป้าเข้าสู่ระดับ zetta-scale ➡️ เป็นความร่วมมือระหว่าง RIKEN, Fujitsu และ Nvidia ➡️ ใช้ CPU MONAKA-X จาก Fujitsu และ GPU จาก Nvidia พร้อม NVLink Fusion ➡️ เป็นครั้งแรกที่ญี่ปุ่นใช้ GPU เป็นแกนหลักในระบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับชาติ ➡️ ตั้งเป้าเปิดใช้งานในปี 2030 ที่ศูนย์ RIKEN เมืองโกเบ ➡️ งบประมาณพัฒนาเกิน 110 พันล้านเยน หรือประมาณ $740 ล้าน ➡️ ประสิทธิภาพสูงสุดคาดว่าจะอยู่ที่ 600 exaFLOPS ใน FP8 sparse precision ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานจริงถึง 100 เท่าเมื่อเทียบกับ Fugaku เดิม ➡️ ใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 40 เมกะวัตต์ แต่ได้ประสิทธิภาพสูงขึ้นมหาศาล ➡️ ระบบจะรองรับงาน AI เช่น climate modeling, drug discovery, disaster resilience ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MONAKA-X เป็นรุ่นต่อยอดจาก MONAKA ที่เน้น SIMD และ matrix engine สำหรับ AI ➡️ Nvidia อาจใช้ GPU รุ่น Feynman Ultra ที่มี Tensor Core เป็นหลัก ➡️ NVLink Fusion อาจมีแบนด์วิดธ์สูงถึงหลาย TB/s ต่อพอร์ต ➡️ ซอฟต์แวร์จะใช้ CUDA-X, TensorRT และ NeMo สำหรับงาน AI ➡️ มีการใช้ Physics-Informed Neural Networks (PINNs) เพื่อแทนการคำนวณที่ซับซ้อน ➡️ FugakuNEXT เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ญี่ปุ่นในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างชาติ https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/nvidia-gpus-and-fujitsu-arm-cpus-will-power-japans-next-usd750m-zetta-scale-supercomputer-fugakunext-aims-to-revolutionize-ai-driven-science-and-global-research
    0 Comments 0 Shares 157 Views 0 Reviews
  • เมื่อชิปโน้ตบุ๊กถูกปลดปล่อยสู่โลกเดสก์ท็อป – และมันแรงกว่าที่คิด

    ในโลกของฮาร์ดแวร์พีซี มีสิ่งหนึ่งที่ไม่ค่อยเกิดขึ้นบ่อยนัก: การนำซีพียูโมบายมาใช้ในเมนบอร์ดเดสก์ท็อปอย่างเป็นทางการ แต่ Aoostar ผู้ผลิตจากจีนได้เปิดตัวเมนบอร์ด MoDT (Mobile on Desktop) รุ่นใหม่ที่มาพร้อมกับ Ryzen 9 9955HX และ 9955HX3D ซึ่งเป็นชิปโมบายระดับสูงสุดของ AMD ในปี 2025

    ทั้งสองรุ่นเป็นซีพียู 16 คอร์ 32 เธรด บนสถาปัตยกรรม Zen 5 โดยรุ่น 9955HX3D มาพร้อมกับ 3D V-Cache ขนาด 144MB ซึ่งมากกว่ารุ่นธรรมดาถึงสองเท่า และมี boost clock สูงสุดที่ 5.4GHz พร้อม TDP เริ่มต้นที่ 54–55W แต่สามารถปรับได้ถึง 75W เมื่อใช้ระบบระบายความร้อนแบบเดสก์ท็อป

    เมนบอร์ดของ Aoostar มาในขนาด microATX พร้อม PCIe 5.0 x16 สำหรับการ์ดจอ, M.2 Gen5 x4 สองช่องสำหรับ SSD, และรองรับ DDR5 แบบ dual-channel สูงสุด 128GB โดยใช้ DIMM มาตรฐาน ไม่ใช่ SO-DIMM แบบโน้ตบุ๊ก

    แม้ซีพียูจะถูกบัดกรีติดกับเมนบอร์ด (ไม่สามารถเปลี่ยนได้) แต่ทุกอย่างอื่นเป็นมาตรฐานเดสก์ท็อป เช่น พอร์ต SATA, ระบบเสียง 7.1 channel, และการใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ ATX ปกติ

    ราคาของชุดนี้ถือว่าน่าสนใจมาก: รุ่น 9955HX อยู่ที่ประมาณ $530 ส่วนรุ่น 9955HX3D อยู่ที่ $670 ซึ่งถูกกว่าการซื้อซีพียูเดสก์ท็อป Ryzen 9 9950X3D แยกต่างหาก และยังได้เมนบอร์ดมาด้วย

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Aoostar เปิดตัวเมนบอร์ด MoDT ที่มาพร้อม Ryzen 9 9955HX และ 9955HX3D
    ทั้งสองรุ่นเป็นซีพียู 16 คอร์ 32 เธรด บนสถาปัตยกรรม Zen 5
    รุ่น 9955HX3D มี 3D V-Cache ขนาด 144MB ส่วนรุ่นธรรมดามี 72MB
    Boost clock สูงสุด 5.4GHz และ TDP เริ่มต้นที่ 54–55W ปรับได้ถึง 75W
    เมนบอร์ดขนาด microATX พร้อม PCIe 5.0 x16 และ M.2 Gen5 x4 สองช่อง
    รองรับ DDR5 dual-channel สูงสุด 128GB แบบ DIMM มาตรฐาน
    ใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ ATX และมีระบบเสียง 7.1 channel
    มีระบบระบายความร้อนแบบ vapor chamber ติดมากับซีพียู
    ราคาชุด 9955HX อยู่ที่ $530 ส่วนรุ่น 9955HX3D อยู่ที่ $670
    ถูกกว่าซีพียูเดสก์ท็อป Ryzen 9 9950X3D ที่ขายแยก

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    MoDT (Mobile on Desktop) เป็นแนวทางที่นิยมในจีนเพื่อประหยัดงบ
    Aoostar เคยผลิต mini PC และเมนบอร์ดขนาดเล็กมาก่อน
    Ryzen 9 9955HX3D ใช้เทคโนโลยี 3D V-Cache รุ่นที่สอง
    เมนบอร์ดใช้ VRM แบบ 10-phase ซึ่งเทียบได้กับ B650 ระดับกลาง
    ใช้ retention bracket แบบ AM5 ทำให้รองรับฮีตซิงก์ทั่วไปในตลาด
    มีพอร์ต SATA III และ USB หลากหลาย รวมถึงพอร์ตเสียงแบบแยก

    https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-unleashes-the-power-of-mobile-fire-range-chips-on-a-desktop-pc-motherboard-ryzen-9-9955hx-and-ryzen-9-9955hx3d-debut-on-aoostar-board
    🎙️ เมื่อชิปโน้ตบุ๊กถูกปลดปล่อยสู่โลกเดสก์ท็อป – และมันแรงกว่าที่คิด ในโลกของฮาร์ดแวร์พีซี มีสิ่งหนึ่งที่ไม่ค่อยเกิดขึ้นบ่อยนัก: การนำซีพียูโมบายมาใช้ในเมนบอร์ดเดสก์ท็อปอย่างเป็นทางการ แต่ Aoostar ผู้ผลิตจากจีนได้เปิดตัวเมนบอร์ด MoDT (Mobile on Desktop) รุ่นใหม่ที่มาพร้อมกับ Ryzen 9 9955HX และ 9955HX3D ซึ่งเป็นชิปโมบายระดับสูงสุดของ AMD ในปี 2025 ทั้งสองรุ่นเป็นซีพียู 16 คอร์ 32 เธรด บนสถาปัตยกรรม Zen 5 โดยรุ่น 9955HX3D มาพร้อมกับ 3D V-Cache ขนาด 144MB ซึ่งมากกว่ารุ่นธรรมดาถึงสองเท่า และมี boost clock สูงสุดที่ 5.4GHz พร้อม TDP เริ่มต้นที่ 54–55W แต่สามารถปรับได้ถึง 75W เมื่อใช้ระบบระบายความร้อนแบบเดสก์ท็อป เมนบอร์ดของ Aoostar มาในขนาด microATX พร้อม PCIe 5.0 x16 สำหรับการ์ดจอ, M.2 Gen5 x4 สองช่องสำหรับ SSD, และรองรับ DDR5 แบบ dual-channel สูงสุด 128GB โดยใช้ DIMM มาตรฐาน ไม่ใช่ SO-DIMM แบบโน้ตบุ๊ก แม้ซีพียูจะถูกบัดกรีติดกับเมนบอร์ด (ไม่สามารถเปลี่ยนได้) แต่ทุกอย่างอื่นเป็นมาตรฐานเดสก์ท็อป เช่น พอร์ต SATA, ระบบเสียง 7.1 channel, และการใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ ATX ปกติ ราคาของชุดนี้ถือว่าน่าสนใจมาก: รุ่น 9955HX อยู่ที่ประมาณ $530 ส่วนรุ่น 9955HX3D อยู่ที่ $670 ซึ่งถูกกว่าการซื้อซีพียูเดสก์ท็อป Ryzen 9 9950X3D แยกต่างหาก และยังได้เมนบอร์ดมาด้วย 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Aoostar เปิดตัวเมนบอร์ด MoDT ที่มาพร้อม Ryzen 9 9955HX และ 9955HX3D ➡️ ทั้งสองรุ่นเป็นซีพียู 16 คอร์ 32 เธรด บนสถาปัตยกรรม Zen 5 ➡️ รุ่น 9955HX3D มี 3D V-Cache ขนาด 144MB ส่วนรุ่นธรรมดามี 72MB ➡️ Boost clock สูงสุด 5.4GHz และ TDP เริ่มต้นที่ 54–55W ปรับได้ถึง 75W ➡️ เมนบอร์ดขนาด microATX พร้อม PCIe 5.0 x16 และ M.2 Gen5 x4 สองช่อง ➡️ รองรับ DDR5 dual-channel สูงสุด 128GB แบบ DIMM มาตรฐาน ➡️ ใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ ATX และมีระบบเสียง 7.1 channel ➡️ มีระบบระบายความร้อนแบบ vapor chamber ติดมากับซีพียู ➡️ ราคาชุด 9955HX อยู่ที่ $530 ส่วนรุ่น 9955HX3D อยู่ที่ $670 ➡️ ถูกกว่าซีพียูเดสก์ท็อป Ryzen 9 9950X3D ที่ขายแยก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MoDT (Mobile on Desktop) เป็นแนวทางที่นิยมในจีนเพื่อประหยัดงบ ➡️ Aoostar เคยผลิต mini PC และเมนบอร์ดขนาดเล็กมาก่อน ➡️ Ryzen 9 9955HX3D ใช้เทคโนโลยี 3D V-Cache รุ่นที่สอง ➡️ เมนบอร์ดใช้ VRM แบบ 10-phase ซึ่งเทียบได้กับ B650 ระดับกลาง ➡️ ใช้ retention bracket แบบ AM5 ทำให้รองรับฮีตซิงก์ทั่วไปในตลาด ➡️ มีพอร์ต SATA III และ USB หลากหลาย รวมถึงพอร์ตเสียงแบบแยก https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-unleashes-the-power-of-mobile-fire-range-chips-on-a-desktop-pc-motherboard-ryzen-9-9955hx-and-ryzen-9-9955hx3d-debut-on-aoostar-board
    0 Comments 0 Shares 121 Views 0 Reviews
  • Unicode ไม่ได้ดีทุกตัว – เมื่อ RFC 9839 ช่วยคัดกรองตัวอักษรที่ควรหลีกเลี่ยง

    ทุกวันนี้ Unicode กลายเป็นมาตรฐานกลางสำหรับการจัดการข้อความในระบบคอมพิวเตอร์ แต่ Tim Bray ชี้ให้เห็นว่า “ไม่ใช่ทุกตัวอักษรใน Unicode ที่ควรใช้” โดยเฉพาะในโปรโตคอลที่ต้องการความปลอดภัย ความเสถียร และความสามารถในการทำงานร่วมกัน

    เขาและ Paul Hoffman จึงเสนอเอกสาร RFC 9839 ต่อ IETF ซึ่งใช้เวลาถึงสองปีในการพัฒนา ก่อนจะได้รับการรับรองในปี 2025 โดย RFC นี้ระบุชัดเจนว่ามี “กลุ่มตัวอักษรที่มีปัญหา” เช่น:
    - U+0000 (null character) ที่รบกวนการทำงานของหลายภาษา
    - U+0089 (C1 control code) ที่มีพฤติกรรมไม่ชัดเจน
    - U+DEAD (unpaired surrogate) ที่ไม่ควรปรากฏใน UTF-8
    - U+7FFFF (noncharacter) ที่ไม่มีความหมายและไม่ควรส่งผ่านเครือข่าย

    RFC 9839 เสนอ 3 ชุดตัวอักษรย่อยที่ “ปลอดภัยกว่า” สำหรับใช้ในโปรโตคอล ได้แก่ Scalars, XML และ Assignables โดยแต่ละชุดมีระดับการกรองตัวอักษรที่ต่างกัน

    แม้จะมี RFC 8264 (PRECIS Framework) ที่ครอบคลุมมากกว่า แต่ Tim เห็นว่ามันซับซ้อนเกินไป และผูกกับเวอร์ชัน Unicode เฉพาะ ทำให้ใช้งานยากในระบบทั่วไป

    เขายังเขียนไลบรารีภาษา Go สำหรับตรวจสอบข้อความตาม RFC 9839 เพื่อให้นักพัฒนานำไปใช้ได้ทันที

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    RFC 9839 เป็นเอกสารจาก IETF ที่ระบุ Unicode characters ที่ควรหลีกเลี่ยง
    เสนอ 3 ชุดตัวอักษรย่อย: Scalars, XML, Assignables สำหรับใช้ในโปรโตคอล
    ตัวอย่างตัวอักษรที่มีปัญหา ได้แก่ U+0000, U+0089, U+DEAD, U+7FFFF
    U+DEAD เป็น unpaired surrogate ที่ไม่ควรปรากฏใน UTF-8
    U+7FFFF เป็น noncharacter ที่ไม่มีความหมายและไม่ควรส่งผ่านเครือข่าย
    JSON อนุญาตให้ใช้ตัวอักษรเหล่านี้ แต่ RFC 9839 แนะนำให้กรองออก
    Tim Bray เขียนไลบรารีภาษา Go สำหรับตรวจสอบข้อความตาม RFC 9839
    RFC 9839 เป็น submission แบบบุคคล ไม่ผ่าน Working Group
    PRECIS (RFC 8264) เป็นกรอบการทำงานที่ซับซ้อนกว่า แต่ไม่ค่อยมีคนใช้
    PRECIS ผูกกับเวอร์ชัน Unicode ทำให้การใช้งานในระบบทั่วไปยุ่งยาก

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Unicode มีตัวอักษรหลายประเภท เช่น control codes, surrogates, noncharacters
    UTF-8 ไม่อนุญาตให้เข้ารหัส surrogate pairs
    JSON ไม่กรองตัวอักษรที่มีปัญหาโดยค่าเริ่มต้น
    XML และ YAML มีการกรองบางส่วน แต่ไม่ครบทุกประเภท
    การใช้ตัวอักษรที่ไม่เหมาะสมอาจทำให้เกิดปัญหาในการ parse หรือแสดงผล
    การกรอง Unicode ที่ไม่เหมาะสมช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความเสถียรของระบบ

    https://www.tbray.org/ongoing/When/202x/2025/08/14/RFC9839
    🎙️ Unicode ไม่ได้ดีทุกตัว – เมื่อ RFC 9839 ช่วยคัดกรองตัวอักษรที่ควรหลีกเลี่ยง ทุกวันนี้ Unicode กลายเป็นมาตรฐานกลางสำหรับการจัดการข้อความในระบบคอมพิวเตอร์ แต่ Tim Bray ชี้ให้เห็นว่า “ไม่ใช่ทุกตัวอักษรใน Unicode ที่ควรใช้” โดยเฉพาะในโปรโตคอลที่ต้องการความปลอดภัย ความเสถียร และความสามารถในการทำงานร่วมกัน เขาและ Paul Hoffman จึงเสนอเอกสาร RFC 9839 ต่อ IETF ซึ่งใช้เวลาถึงสองปีในการพัฒนา ก่อนจะได้รับการรับรองในปี 2025 โดย RFC นี้ระบุชัดเจนว่ามี “กลุ่มตัวอักษรที่มีปัญหา” เช่น: - U+0000 (null character) ที่รบกวนการทำงานของหลายภาษา - U+0089 (C1 control code) ที่มีพฤติกรรมไม่ชัดเจน - U+DEAD (unpaired surrogate) ที่ไม่ควรปรากฏใน UTF-8 - U+7FFFF (noncharacter) ที่ไม่มีความหมายและไม่ควรส่งผ่านเครือข่าย RFC 9839 เสนอ 3 ชุดตัวอักษรย่อยที่ “ปลอดภัยกว่า” สำหรับใช้ในโปรโตคอล ได้แก่ Scalars, XML และ Assignables โดยแต่ละชุดมีระดับการกรองตัวอักษรที่ต่างกัน แม้จะมี RFC 8264 (PRECIS Framework) ที่ครอบคลุมมากกว่า แต่ Tim เห็นว่ามันซับซ้อนเกินไป และผูกกับเวอร์ชัน Unicode เฉพาะ ทำให้ใช้งานยากในระบบทั่วไป เขายังเขียนไลบรารีภาษา Go สำหรับตรวจสอบข้อความตาม RFC 9839 เพื่อให้นักพัฒนานำไปใช้ได้ทันที 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ RFC 9839 เป็นเอกสารจาก IETF ที่ระบุ Unicode characters ที่ควรหลีกเลี่ยง ➡️ เสนอ 3 ชุดตัวอักษรย่อย: Scalars, XML, Assignables สำหรับใช้ในโปรโตคอล ➡️ ตัวอย่างตัวอักษรที่มีปัญหา ได้แก่ U+0000, U+0089, U+DEAD, U+7FFFF ➡️ U+DEAD เป็น unpaired surrogate ที่ไม่ควรปรากฏใน UTF-8 ➡️ U+7FFFF เป็น noncharacter ที่ไม่มีความหมายและไม่ควรส่งผ่านเครือข่าย ➡️ JSON อนุญาตให้ใช้ตัวอักษรเหล่านี้ แต่ RFC 9839 แนะนำให้กรองออก ➡️ Tim Bray เขียนไลบรารีภาษา Go สำหรับตรวจสอบข้อความตาม RFC 9839 ➡️ RFC 9839 เป็น submission แบบบุคคล ไม่ผ่าน Working Group ➡️ PRECIS (RFC 8264) เป็นกรอบการทำงานที่ซับซ้อนกว่า แต่ไม่ค่อยมีคนใช้ ➡️ PRECIS ผูกกับเวอร์ชัน Unicode ทำให้การใช้งานในระบบทั่วไปยุ่งยาก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Unicode มีตัวอักษรหลายประเภท เช่น control codes, surrogates, noncharacters ➡️ UTF-8 ไม่อนุญาตให้เข้ารหัส surrogate pairs ➡️ JSON ไม่กรองตัวอักษรที่มีปัญหาโดยค่าเริ่มต้น ➡️ XML และ YAML มีการกรองบางส่วน แต่ไม่ครบทุกประเภท ➡️ การใช้ตัวอักษรที่ไม่เหมาะสมอาจทำให้เกิดปัญหาในการ parse หรือแสดงผล ➡️ การกรอง Unicode ที่ไม่เหมาะสมช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความเสถียรของระบบ https://www.tbray.org/ongoing/When/202x/2025/08/14/RFC9839
    0 Comments 0 Shares 93 Views 0 Reviews
  • Claude Code – เมื่อความเรียบง่ายคือเวทมนตร์ของ AI Agent

    ลองจินตนาการว่าคุณมีผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ไม่เพียงแค่ “ฉลาด” แต่ยัง “รู้จักตัวเอง” และ “ไม่วุ่นวาย” นั่นคือความรู้สึกเมื่อใช้ Claude Code – agent ที่ถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ LLM ได้อย่างกลมกลืน โดยไม่ต้องพึ่งพาความซับซ้อนแบบ multi-agent หรือ RAG search ที่มักทำให้ระบบเปราะบาง

    Claude Code ใช้หลักการ “Keep Things Simple, Dummy” โดยมีแค่ loop เดียวในการควบคุมการทำงานทั้งหมด และหากต้องแบ่งงานย่อย ก็จะสร้าง sub-agent ที่ไม่สามารถแตกตัวต่อได้อีก เพื่อรักษาความเข้าใจและความสามารถในการ debug

    สิ่งที่ทำให้ Claude Code โดดเด่นคือการใช้โมเดลขนาดเล็กอย่าง claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เช่น อ่านไฟล์, สรุป git history, หรือแม้แต่การติด label ให้กับแต่ละ keystroke ซึ่งช่วยลดต้นทุนได้ถึง 70–80% เมื่อเทียบกับโมเดลใหญ่

    Claude Code ยังใช้ prompt ที่ยาวและละเอียดมาก โดยมี system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens และ context file (claude.md) ~1,000–2,000 tokens ที่ส่งไปกับทุกคำสั่ง เพื่อให้ agent เข้าใจบริบทของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง

    นอกจากนี้ยังมีการใช้ XML tags และ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน เช่น <good-example>, <bad-example>, และ <system-reminder> เพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น

    สุดท้าย Claude Code ยังมีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทางในงานที่ซับซ้อน และสามารถปรับเปลี่ยนแผนได้ตามสถานการณ์

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Claude Code ใช้ control loop เดียว พร้อม sub-agent ที่จำกัดการแตกตัว
    ใช้โมเดลขนาดเล็ก claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เพื่อลดต้นทุน
    system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens, context file ~1,000–2,000 tokens
    ใช้ claude.md เพื่อเก็บ preferences และข้อจำกัดของผู้ใช้
    ใช้ XML tags เช่น <system-reminder>, <good-example>, <bad-example> เพื่อช่วยตัดสินใจ
    ใช้ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน
    มีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทาง
    ปรับ tone และ style ของ agent ผ่าน prompt เช่น ห้ามใช้ emoji เว้นแต่ผู้ใช้ขอ
    ใช้ heuristics และตัวอย่างเพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำ
    Claude Code ถูกนำไปใช้ใน MinusX และมีผลลัพธ์ที่ดีในการพัฒนา agent

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    GitHub มีคลัง Claude Code subagents สำหรับงานเฉพาะทาง เช่น DevOps, full-stack, data science
    การใช้โมเดลเล็กช่วยลด latency และต้นทุนในระบบ production
    การใช้ context file เช่น claude.md หรือ minusx.md กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของ agent
    การหลีกเลี่ยง RAG ช่วยลดความซับซ้อนและจุดล้มเหลวในระบบ
    การออกแบบ agent แบบ single-loop ช่วยให้ debug ง่ายและเสถียรกว่า multi-agent

    https://minusx.ai/blog/decoding-claude-code/
    🎙️ Claude Code – เมื่อความเรียบง่ายคือเวทมนตร์ของ AI Agent ลองจินตนาการว่าคุณมีผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ไม่เพียงแค่ “ฉลาด” แต่ยัง “รู้จักตัวเอง” และ “ไม่วุ่นวาย” นั่นคือความรู้สึกเมื่อใช้ Claude Code – agent ที่ถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ LLM ได้อย่างกลมกลืน โดยไม่ต้องพึ่งพาความซับซ้อนแบบ multi-agent หรือ RAG search ที่มักทำให้ระบบเปราะบาง Claude Code ใช้หลักการ “Keep Things Simple, Dummy” โดยมีแค่ loop เดียวในการควบคุมการทำงานทั้งหมด และหากต้องแบ่งงานย่อย ก็จะสร้าง sub-agent ที่ไม่สามารถแตกตัวต่อได้อีก เพื่อรักษาความเข้าใจและความสามารถในการ debug สิ่งที่ทำให้ Claude Code โดดเด่นคือการใช้โมเดลขนาดเล็กอย่าง claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เช่น อ่านไฟล์, สรุป git history, หรือแม้แต่การติด label ให้กับแต่ละ keystroke ซึ่งช่วยลดต้นทุนได้ถึง 70–80% เมื่อเทียบกับโมเดลใหญ่ Claude Code ยังใช้ prompt ที่ยาวและละเอียดมาก โดยมี system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens และ context file (claude.md) ~1,000–2,000 tokens ที่ส่งไปกับทุกคำสั่ง เพื่อให้ agent เข้าใจบริบทของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง นอกจากนี้ยังมีการใช้ XML tags และ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน เช่น <good-example>, <bad-example>, และ <system-reminder> เพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น สุดท้าย Claude Code ยังมีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทางในงานที่ซับซ้อน และสามารถปรับเปลี่ยนแผนได้ตามสถานการณ์ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Claude Code ใช้ control loop เดียว พร้อม sub-agent ที่จำกัดการแตกตัว ➡️ ใช้โมเดลขนาดเล็ก claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เพื่อลดต้นทุน ➡️ system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens, context file ~1,000–2,000 tokens ➡️ ใช้ claude.md เพื่อเก็บ preferences และข้อจำกัดของผู้ใช้ ➡️ ใช้ XML tags เช่น <system-reminder>, <good-example>, <bad-example> เพื่อช่วยตัดสินใจ ➡️ ใช้ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน ➡️ มีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทาง ➡️ ปรับ tone และ style ของ agent ผ่าน prompt เช่น ห้ามใช้ emoji เว้นแต่ผู้ใช้ขอ ➡️ ใช้ heuristics และตัวอย่างเพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำ ➡️ Claude Code ถูกนำไปใช้ใน MinusX และมีผลลัพธ์ที่ดีในการพัฒนา agent ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub มีคลัง Claude Code subagents สำหรับงานเฉพาะทาง เช่น DevOps, full-stack, data science ➡️ การใช้โมเดลเล็กช่วยลด latency และต้นทุนในระบบ production ➡️ การใช้ context file เช่น claude.md หรือ minusx.md กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของ agent ➡️ การหลีกเลี่ยง RAG ช่วยลดความซับซ้อนและจุดล้มเหลวในระบบ ➡️ การออกแบบ agent แบบ single-loop ช่วยให้ debug ง่ายและเสถียรกว่า multi-agent https://minusx.ai/blog/decoding-claude-code/
    MINUSX.AI
    What makes Claude Code so damn good (and how to recreate that magic in your agent)!?
    Claude Code is the most delightful AI agent/workflow I have used so far. Not only does it make targeted edits or vibe coding throwaway tools less annoying, ...
    0 Comments 0 Shares 122 Views 0 Reviews
  • จริงๆประชาชน สมควรตั้งสติคิดกันได้แล้วนะ จะลงโทษเจ้าสัวคณะกรรมการบริษัทและพวกผู้ถือหุ้นนี้อย่างไร ทั้งพวกต่างชาติที่ถือหุ้นในกิจการนี้ด้วย.
    ..เรา..ประชาชนร่วมใจกันแบนกิจการพวกนี้น่าจะดีนะ,สินค้าต่างๆพวกนี้ด้วย เลิกเข้าห้างพวกนี้ทั้งหมด จะซื้อถามก่อนว่าสินค้ามาจากห้างส่งพวกนี้ด้วยมั้ยหรือชาวบ้านทำเอง,ชาวบ้านเราก็เริ่มทำให้ดี มีคุณภาพรับกระแสกว่าเดิมด้วย จากสะอาดก็สะอาดละเอียดขึ้น,มาตรฐานดีขึ้น,ร่วมกันแบนสินค้าเจ้าสัวพวกนี้,ใครบริจาคอะไร กิจการไหนทำดีอย่างไร รวบรวมไว้ให้คนไทยตื่นรู้เข้าใจสันดานนิสัยคนพวกนี้ที่หากินบนแผ่นดินไทยกับประชาชนคนไทยเรา,บริษัทต่างชาติที่ตั้งบริษัทในไทย มีส่วนร่วมรักษาอธิปไตยไทยเราที่พวกมันมาตั้งฐานตั้งบริษัทกิจการหาเงินกับคนไทยเรา ใช้แผ่นดินไทยทำมาหาแดกบนแผ่นดินไทนเรา มันๆเข้าร่วมปกป้องอธิปไตยแผ่นดินไทยช่วยเหลือประชาชนคนไทยยามเราลำบากมีบริษัทกิจการไหนบ้าง เราสร้างแพลตฟอร์มรวบร่วมคุณความดีเขาเหล่านั้นด้วย เราจะได้ไม่ทำให้เขาลำบากเสียตังเสียสละเงินทองเปล่าประโยชน์หรือขาดสภาพคล่องจนอาจปิดกิจการไป,ได้มาสนับสนุนสินค้าบริการเขาถูกคน,กิิจการใดเนรคุณหมายผลประโยชน์เงินทองจากคนไทยอย่างเดียวเราไม่สมควรสนับสนุนสร้างชื่อเสียงมันอีก,แบนได้แบนเลย ประจานได้ประจานเลย.,กฎหมายหมิ่นประมาทจึงต้องฉีกทิ้งดีที่สุด,สังคมชุมชนเราจะต้องควบคุมกันเอง มิใช่ใช้กฎหมายบีบกดทัพประชาชน.

    ..ถึงเวลารวบรวมใครช่วยเหลือคนไทยเราบ้างเมื่อคนไทยเราเดือดร้อน แม้คนช่วยเหลือเขาไม่ใส่ใจ แต่เราก็สมควรจดรายชื่อเขาในความเสียสละนั้นไว้ว่าเขาไม่ถูกทอดทิ้งมิให้ใครไม่จดจำเขาได้แม้เล็กน้อยก็ตาม.,แผนกติดตามความดีภาคประชาชน เราต้องมีจริงๆจังๆเช่นกัน แม้พยายามบันทึกความดีผู้คนให้มากที่สุดที่ท่านเหล่านั้นไม่หวังสิ่งตอบแทนกลับคืนแต่เมื่อคนไทยเราย้อนไปเปิดอ่านรายชื่อดู มีชื่อคุณความดีเขาอยู่ในทำเนียบรายชื่อผู้ทำดีด้วย จะจรรโลงสร้างคนไทยรุ่นต่อไปว่าการทำความดีแม้ต่อหน้าหรือปิดทองหลังพระความดีเขาจะเป็นที่จดจำเสมอและส่งต่อแก่รุ่นๆต่อไปจนถึงที่สุด,สังคมไทยเราจะอัพเรเวลตนเองแบบไม่รู้ตัว,ยกจิตยกใจอัตโนมัติขึ้นๆไปอีกนั้นเอง.

    ..ถึงเวลาแบนสันดานคนที่หาแดกทำกินหาแดกบนแผ่นดินไทยอย่างเดียวได้แล้ว.

    https://youtube.com/shorts/kS-5t3x8Wu8?si=051BtAlwP9HXYXw0
    จริงๆประชาชน สมควรตั้งสติคิดกันได้แล้วนะ จะลงโทษเจ้าสัวคณะกรรมการบริษัทและพวกผู้ถือหุ้นนี้อย่างไร ทั้งพวกต่างชาติที่ถือหุ้นในกิจการนี้ด้วย. ..เรา..ประชาชนร่วมใจกันแบนกิจการพวกนี้น่าจะดีนะ,สินค้าต่างๆพวกนี้ด้วย เลิกเข้าห้างพวกนี้ทั้งหมด จะซื้อถามก่อนว่าสินค้ามาจากห้างส่งพวกนี้ด้วยมั้ยหรือชาวบ้านทำเอง,ชาวบ้านเราก็เริ่มทำให้ดี มีคุณภาพรับกระแสกว่าเดิมด้วย จากสะอาดก็สะอาดละเอียดขึ้น,มาตรฐานดีขึ้น,ร่วมกันแบนสินค้าเจ้าสัวพวกนี้,ใครบริจาคอะไร กิจการไหนทำดีอย่างไร รวบรวมไว้ให้คนไทยตื่นรู้เข้าใจสันดานนิสัยคนพวกนี้ที่หากินบนแผ่นดินไทยกับประชาชนคนไทยเรา,บริษัทต่างชาติที่ตั้งบริษัทในไทย มีส่วนร่วมรักษาอธิปไตยไทยเราที่พวกมันมาตั้งฐานตั้งบริษัทกิจการหาเงินกับคนไทยเรา ใช้แผ่นดินไทยทำมาหาแดกบนแผ่นดินไทนเรา มันๆเข้าร่วมปกป้องอธิปไตยแผ่นดินไทยช่วยเหลือประชาชนคนไทยยามเราลำบากมีบริษัทกิจการไหนบ้าง เราสร้างแพลตฟอร์มรวบร่วมคุณความดีเขาเหล่านั้นด้วย เราจะได้ไม่ทำให้เขาลำบากเสียตังเสียสละเงินทองเปล่าประโยชน์หรือขาดสภาพคล่องจนอาจปิดกิจการไป,ได้มาสนับสนุนสินค้าบริการเขาถูกคน,กิิจการใดเนรคุณหมายผลประโยชน์เงินทองจากคนไทยอย่างเดียวเราไม่สมควรสนับสนุนสร้างชื่อเสียงมันอีก,แบนได้แบนเลย ประจานได้ประจานเลย.,กฎหมายหมิ่นประมาทจึงต้องฉีกทิ้งดีที่สุด,สังคมชุมชนเราจะต้องควบคุมกันเอง มิใช่ใช้กฎหมายบีบกดทัพประชาชน. ..ถึงเวลารวบรวมใครช่วยเหลือคนไทยเราบ้างเมื่อคนไทยเราเดือดร้อน แม้คนช่วยเหลือเขาไม่ใส่ใจ แต่เราก็สมควรจดรายชื่อเขาในความเสียสละนั้นไว้ว่าเขาไม่ถูกทอดทิ้งมิให้ใครไม่จดจำเขาได้แม้เล็กน้อยก็ตาม.,แผนกติดตามความดีภาคประชาชน เราต้องมีจริงๆจังๆเช่นกัน แม้พยายามบันทึกความดีผู้คนให้มากที่สุดที่ท่านเหล่านั้นไม่หวังสิ่งตอบแทนกลับคืนแต่เมื่อคนไทยเราย้อนไปเปิดอ่านรายชื่อดู มีชื่อคุณความดีเขาอยู่ในทำเนียบรายชื่อผู้ทำดีด้วย จะจรรโลงสร้างคนไทยรุ่นต่อไปว่าการทำความดีแม้ต่อหน้าหรือปิดทองหลังพระความดีเขาจะเป็นที่จดจำเสมอและส่งต่อแก่รุ่นๆต่อไปจนถึงที่สุด,สังคมไทยเราจะอัพเรเวลตนเองแบบไม่รู้ตัว,ยกจิตยกใจอัตโนมัติขึ้นๆไปอีกนั้นเอง. ..ถึงเวลาแบนสันดานคนที่หาแดกทำกินหาแดกบนแผ่นดินไทยอย่างเดียวได้แล้ว. https://youtube.com/shorts/kS-5t3x8Wu8?si=051BtAlwP9HXYXw0
    0 Comments 0 Shares 169 Views 0 Reviews
  • Claude กับภารกิจหยุดยั้ง “สูตรระเบิดนิวเคลียร์”

    ในยุคที่ AI สามารถตอบคำถามแทบทุกอย่างได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ความกังวลก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย โดยเฉพาะคำถามที่อาจนำไปสู่การสร้างอาวุธทำลายล้างสูง เช่น ระเบิดนิวเคลียร์

    Anthropic บริษัทผู้พัฒนา Claude ซึ่งเป็นคู่แข่งของ ChatGPT ได้ร่วมมือกับหน่วยงานด้านความมั่นคงของสหรัฐฯ อย่าง NNSA (National Nuclear Security Administration) เพื่อพัฒนา “classifier” หรือระบบตรวจจับคำถามที่เกี่ยวข้องกับการสร้างอาวุธนิวเคลียร์

    ระบบนี้สามารถแยกแยะได้ว่า ผู้ใช้กำลังถามเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์นิวเคลียร์ทั่วไป เช่น “ฟิชชันคืออะไร” หรือกำลังพยายามขอ “แผนสร้างระเบิดยูเรเนียมในโรงรถ” ซึ่งถือเป็นการใช้งานที่อันตราย

    ผลการทดสอบพบว่า classifier นี้สามารถตรวจจับคำถามที่เป็นภัยได้ถึง 96% โดยใช้ชุดข้อมูลจำลองกว่า 300 แบบ และยังสามารถจับการใช้งานจริงที่มีความเสี่ยงได้ในบางกรณี เช่น การทดลองของทีม red team ภายในบริษัทเอง

    Anthropic ยังประกาศว่าจะนำแนวทางนี้ไปแบ่งปันกับกลุ่ม Frontier Model Forum ซึ่งรวมถึงบริษัทใหญ่อย่าง Google, Meta, Microsoft และ OpenAI เพื่อสร้างมาตรฐานความปลอดภัยร่วมกันในวงการ AI

    แม้ Claude จะไม่เคยช่วยใครสร้างระเบิดจริง ๆ แต่การป้องกันไว้ก่อนก็ถือเป็นก้าวสำคัญของการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Anthropic พัฒนา classifier เพื่อป้องกันการใช้ Claude ในการออกแบบอาวุธนิวเคลียร์
    ร่วมมือกับ NNSA ซึ่งเป็นหน่วยงานด้านความมั่นคงของสหรัฐฯ
    classifier สามารถแยกแยะคำถามทั่วไปกับคำถามที่มีเจตนาอันตราย
    ตรวจจับคำถามเกี่ยวกับอาวุธนิวเคลียร์ได้แม่นยำถึง 96% จากชุดข้อมูลจำลอง
    ระบบถูกนำไปใช้จริงกับการสนทนาใน Claude บางส่วนแล้ว
    Claude สามารถจับคำถามของทีม red team ภายในบริษัทได้อย่างแม่นยำ
    Anthropic จะนำแนวทางนี้ไปแบ่งปันกับ Frontier Model Forum เพื่อสร้างมาตรฐานร่วม
    ผู้ใช้ยังสามารถถามเรื่องวิทยาศาสตร์นิวเคลียร์ทั่วไป เช่น พลังงานนิวเคลียร์หรือการแพทย์นิวเคลียร์ได้ตามปกติ
    ระบบนี้ทำงานคล้าย spam filter โดยตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Anthropic ได้รับการสนับสนุนจาก Amazon และ Google
    Claude ถูกเสนอให้หน่วยงานรัฐบาลสหรัฐฯ ใช้งานในราคาเพียง $1 เพื่อส่งเสริมความปลอดภัย
    NNSA มีบทบาทในการดูแลคลังอาวุธนิวเคลียร์ของสหรัฐฯ และพัฒนาเทคโนโลยีด้านความมั่นคง
    ระบบ classifier ใช้การสรุปแบบลำดับชั้น (hierarchical summarization) เพื่อหลีกเลี่ยงการตีความผิด
    การพัฒนา classifier นี้เป็นส่วนหนึ่งของแนวทาง “red-teaming” ที่เน้นการทดสอบความปลอดภัยเชิงรุก

    https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/claude/anthropic-will-nuke-your-attempt-to-use-ai-to-build-a-nuke
    🎙️ Claude กับภารกิจหยุดยั้ง “สูตรระเบิดนิวเคลียร์” ในยุคที่ AI สามารถตอบคำถามแทบทุกอย่างได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ความกังวลก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย โดยเฉพาะคำถามที่อาจนำไปสู่การสร้างอาวุธทำลายล้างสูง เช่น ระเบิดนิวเคลียร์ Anthropic บริษัทผู้พัฒนา Claude ซึ่งเป็นคู่แข่งของ ChatGPT ได้ร่วมมือกับหน่วยงานด้านความมั่นคงของสหรัฐฯ อย่าง NNSA (National Nuclear Security Administration) เพื่อพัฒนา “classifier” หรือระบบตรวจจับคำถามที่เกี่ยวข้องกับการสร้างอาวุธนิวเคลียร์ ระบบนี้สามารถแยกแยะได้ว่า ผู้ใช้กำลังถามเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์นิวเคลียร์ทั่วไป เช่น “ฟิชชันคืออะไร” หรือกำลังพยายามขอ “แผนสร้างระเบิดยูเรเนียมในโรงรถ” ซึ่งถือเป็นการใช้งานที่อันตราย ผลการทดสอบพบว่า classifier นี้สามารถตรวจจับคำถามที่เป็นภัยได้ถึง 96% โดยใช้ชุดข้อมูลจำลองกว่า 300 แบบ และยังสามารถจับการใช้งานจริงที่มีความเสี่ยงได้ในบางกรณี เช่น การทดลองของทีม red team ภายในบริษัทเอง Anthropic ยังประกาศว่าจะนำแนวทางนี้ไปแบ่งปันกับกลุ่ม Frontier Model Forum ซึ่งรวมถึงบริษัทใหญ่อย่าง Google, Meta, Microsoft และ OpenAI เพื่อสร้างมาตรฐานความปลอดภัยร่วมกันในวงการ AI แม้ Claude จะไม่เคยช่วยใครสร้างระเบิดจริง ๆ แต่การป้องกันไว้ก่อนก็ถือเป็นก้าวสำคัญของการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Anthropic พัฒนา classifier เพื่อป้องกันการใช้ Claude ในการออกแบบอาวุธนิวเคลียร์ ➡️ ร่วมมือกับ NNSA ซึ่งเป็นหน่วยงานด้านความมั่นคงของสหรัฐฯ ➡️ classifier สามารถแยกแยะคำถามทั่วไปกับคำถามที่มีเจตนาอันตราย ➡️ ตรวจจับคำถามเกี่ยวกับอาวุธนิวเคลียร์ได้แม่นยำถึง 96% จากชุดข้อมูลจำลอง ➡️ ระบบถูกนำไปใช้จริงกับการสนทนาใน Claude บางส่วนแล้ว ➡️ Claude สามารถจับคำถามของทีม red team ภายในบริษัทได้อย่างแม่นยำ ➡️ Anthropic จะนำแนวทางนี้ไปแบ่งปันกับ Frontier Model Forum เพื่อสร้างมาตรฐานร่วม ➡️ ผู้ใช้ยังสามารถถามเรื่องวิทยาศาสตร์นิวเคลียร์ทั่วไป เช่น พลังงานนิวเคลียร์หรือการแพทย์นิวเคลียร์ได้ตามปกติ ➡️ ระบบนี้ทำงานคล้าย spam filter โดยตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Anthropic ได้รับการสนับสนุนจาก Amazon และ Google ➡️ Claude ถูกเสนอให้หน่วยงานรัฐบาลสหรัฐฯ ใช้งานในราคาเพียง $1 เพื่อส่งเสริมความปลอดภัย ➡️ NNSA มีบทบาทในการดูแลคลังอาวุธนิวเคลียร์ของสหรัฐฯ และพัฒนาเทคโนโลยีด้านความมั่นคง ➡️ ระบบ classifier ใช้การสรุปแบบลำดับชั้น (hierarchical summarization) เพื่อหลีกเลี่ยงการตีความผิด ➡️ การพัฒนา classifier นี้เป็นส่วนหนึ่งของแนวทาง “red-teaming” ที่เน้นการทดสอบความปลอดภัยเชิงรุก https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/claude/anthropic-will-nuke-your-attempt-to-use-ai-to-build-a-nuke
    0 Comments 0 Shares 183 Views 0 Reviews
  • Newsstory : "ผมไม่เคยเจออะไรที่ตลกบัดซบขนาดนี้ ในการประเมินคุณธรรม

    #Newsstory #สนธิทอร์ค #คุยทุกเรื่องกับสนธิ
    #นิวส์สตอรี่ #สนธิ #สนธิลิ้มทองกุล
    #มาตรฐานคุณธรรม
    Newsstory : "ผมไม่เคยเจออะไรที่ตลกบัดซบขนาดนี้ ในการประเมินคุณธรรม #Newsstory #สนธิทอร์ค #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #นิวส์สตอรี่ #สนธิ #สนธิลิ้มทองกุล #มาตรฐานคุณธรรม
    Like
    1
    0 Comments 0 Shares 193 Views 0 0 Reviews
  • เมื่อจีน “ปิดประตู” สู่โลกภายนอก – และ HTTPS ก็ถูกตัดขาดโดยไม่มีคำอธิบาย

    ในช่วงเวลา 00:34 ถึง 01:48 ตามเวลาปักกิ่งของวันที่ 20 สิงหาคม 2025 จีนได้ตัดการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตกับโลกภายนอกอย่างเงียบ ๆ โดยบล็อกการใช้งาน TCP port 443 ซึ่งเป็นพอร์ตมาตรฐานสำหรับ HTTPS ทำให้ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตในจีนไม่สามารถเข้าถึงเว็บไซต์และบริการต่างประเทศได้ รวมถึงบริการสำคัญอย่าง Apple และ Tesla ที่ใช้พอร์ตนี้ในการเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ภายนอก

    กลุ่มนักวิจัยจาก Great Firewall Report ตรวจพบว่าอุปกรณ์ในระบบ Great Firewall ได้ “ฉีดแพ็กเก็ตปลอม” (forged TCP RST+ACK) เพื่อขัดขวางการเชื่อมต่อทุกกรณีที่ใช้ port 443 โดยไม่แตะต้องพอร์ตอื่น เช่น 22, 80 หรือ 8443 ซึ่งเป็นพฤติกรรมที่แตกต่างจากการบล็อกแบบกว้างในปี 2020 ที่เคยบล็อก HTTPS ทุกพอร์ต

    สิ่งที่น่าสนใจคือ อุปกรณ์ที่ใช้ในการบล็อกครั้งนี้ไม่ตรงกับลายนิ้วมือของอุปกรณ์ที่เคยใช้ในระบบ Great Firewall มาก่อน ทำให้เกิดข้อสงสัยว่าเป็นอุปกรณ์ใหม่ หรืออุปกรณ์เดิมที่ถูกตั้งค่าผิด หรืออาจเป็นการทดสอบระบบใหม่โดยรัฐบาลจีน

    แม้จะเป็นเหตุการณ์สั้น ๆ แต่ผลกระทบกลับกว้างขวาง เพราะ port 443 เป็นหัวใจของการเชื่อมต่อแบบปลอดภัยทั่วโลก และการบล็อกเพียงพอร์ตเดียวก็สามารถทำให้จีน “ตัดขาด” จากโลกภายนอกได้ทันที

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    จีนบล็อก TCP port 443 เป็นเวลา 74 นาทีในวันที่ 20 สิงหาคม 2025
    การบล็อกทำให้ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตในจีนไม่สามารถเข้าถึงเว็บไซต์ต่างประเทศได้
    บริการสำคัญอย่าง Apple และ Tesla ที่ใช้ port 443 ก็ได้รับผลกระทบ
    ระบบ Great Firewall ฉีดแพ็กเก็ตปลอม (RST+ACK) เพื่อขัดขวางการเชื่อมต่อ
    การบล็อกจำกัดเฉพาะ port 443 ไม่แตะต้องพอร์ตอื่น เช่น 22, 80, 8443
    อุปกรณ์ที่ใช้ในการบล็อกไม่ตรงกับลายนิ้วมือของอุปกรณ์เดิมในระบบ GFW
    นักวิจัยตั้งข้อสงสัยว่าเป็นอุปกรณ์ใหม่ หรือการตั้งค่าที่ผิดพลาด
    ไม่มีเหตุการณ์ทางการเมืองหรือวิกฤตที่ชัดเจนในช่วงเวลานั้น
    เหตุการณ์นี้ถูกตรวจพบโดยนักวิจัยจากหลายประเทศและองค์กรอิสระ
    การบล็อกครั้งนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของจีนในการควบคุมการเชื่อมต่อระดับโลก

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    เหตุการณ์คล้ายกันเคยเกิดในปี 2020 เมื่อจีนบล็อก HTTPS ทุกพอร์ตพร้อมกัน
    NetBlocks รายงานว่าปากีสถานมีการลดลงของทราฟฟิกอินเทอร์เน็ตก่อนเหตุการณ์ในจีน
    จีนเคยแบ่งปันเทคโนโลยี Great Firewall กับประเทศอื่น เช่น ปากีสถานและอิหร่าน
    การฉีดแพ็กเก็ตปลอมเป็นเทคนิคที่ใช้ในการบล็อกแบบลึก (deep packet interference)
    นักวิชาการเปรียบเทียบระบบ Great Firewall ว่าเป็น “การประนีประนอมระหว่างการเปิดและปิดอินเทอร์เน็ต”

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/chinas-great-firewall-blocked-all-traffic-to-a-common-https-port-for-over-an-hour-with-no-hint-as-to-its-intention
    🎙️ เมื่อจีน “ปิดประตู” สู่โลกภายนอก – และ HTTPS ก็ถูกตัดขาดโดยไม่มีคำอธิบาย ในช่วงเวลา 00:34 ถึง 01:48 ตามเวลาปักกิ่งของวันที่ 20 สิงหาคม 2025 จีนได้ตัดการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตกับโลกภายนอกอย่างเงียบ ๆ โดยบล็อกการใช้งาน TCP port 443 ซึ่งเป็นพอร์ตมาตรฐานสำหรับ HTTPS ทำให้ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตในจีนไม่สามารถเข้าถึงเว็บไซต์และบริการต่างประเทศได้ รวมถึงบริการสำคัญอย่าง Apple และ Tesla ที่ใช้พอร์ตนี้ในการเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ภายนอก กลุ่มนักวิจัยจาก Great Firewall Report ตรวจพบว่าอุปกรณ์ในระบบ Great Firewall ได้ “ฉีดแพ็กเก็ตปลอม” (forged TCP RST+ACK) เพื่อขัดขวางการเชื่อมต่อทุกกรณีที่ใช้ port 443 โดยไม่แตะต้องพอร์ตอื่น เช่น 22, 80 หรือ 8443 ซึ่งเป็นพฤติกรรมที่แตกต่างจากการบล็อกแบบกว้างในปี 2020 ที่เคยบล็อก HTTPS ทุกพอร์ต สิ่งที่น่าสนใจคือ อุปกรณ์ที่ใช้ในการบล็อกครั้งนี้ไม่ตรงกับลายนิ้วมือของอุปกรณ์ที่เคยใช้ในระบบ Great Firewall มาก่อน ทำให้เกิดข้อสงสัยว่าเป็นอุปกรณ์ใหม่ หรืออุปกรณ์เดิมที่ถูกตั้งค่าผิด หรืออาจเป็นการทดสอบระบบใหม่โดยรัฐบาลจีน แม้จะเป็นเหตุการณ์สั้น ๆ แต่ผลกระทบกลับกว้างขวาง เพราะ port 443 เป็นหัวใจของการเชื่อมต่อแบบปลอดภัยทั่วโลก และการบล็อกเพียงพอร์ตเดียวก็สามารถทำให้จีน “ตัดขาด” จากโลกภายนอกได้ทันที 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ จีนบล็อก TCP port 443 เป็นเวลา 74 นาทีในวันที่ 20 สิงหาคม 2025 ➡️ การบล็อกทำให้ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตในจีนไม่สามารถเข้าถึงเว็บไซต์ต่างประเทศได้ ➡️ บริการสำคัญอย่าง Apple และ Tesla ที่ใช้ port 443 ก็ได้รับผลกระทบ ➡️ ระบบ Great Firewall ฉีดแพ็กเก็ตปลอม (RST+ACK) เพื่อขัดขวางการเชื่อมต่อ ➡️ การบล็อกจำกัดเฉพาะ port 443 ไม่แตะต้องพอร์ตอื่น เช่น 22, 80, 8443 ➡️ อุปกรณ์ที่ใช้ในการบล็อกไม่ตรงกับลายนิ้วมือของอุปกรณ์เดิมในระบบ GFW ➡️ นักวิจัยตั้งข้อสงสัยว่าเป็นอุปกรณ์ใหม่ หรือการตั้งค่าที่ผิดพลาด ➡️ ไม่มีเหตุการณ์ทางการเมืองหรือวิกฤตที่ชัดเจนในช่วงเวลานั้น ➡️ เหตุการณ์นี้ถูกตรวจพบโดยนักวิจัยจากหลายประเทศและองค์กรอิสระ ➡️ การบล็อกครั้งนี้แสดงให้เห็นถึงความสามารถของจีนในการควบคุมการเชื่อมต่อระดับโลก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ เหตุการณ์คล้ายกันเคยเกิดในปี 2020 เมื่อจีนบล็อก HTTPS ทุกพอร์ตพร้อมกัน ➡️ NetBlocks รายงานว่าปากีสถานมีการลดลงของทราฟฟิกอินเทอร์เน็ตก่อนเหตุการณ์ในจีน ➡️ จีนเคยแบ่งปันเทคโนโลยี Great Firewall กับประเทศอื่น เช่น ปากีสถานและอิหร่าน ➡️ การฉีดแพ็กเก็ตปลอมเป็นเทคนิคที่ใช้ในการบล็อกแบบลึก (deep packet interference) ➡️ นักวิชาการเปรียบเทียบระบบ Great Firewall ว่าเป็น “การประนีประนอมระหว่างการเปิดและปิดอินเทอร์เน็ต” https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/chinas-great-firewall-blocked-all-traffic-to-a-common-https-port-for-over-an-hour-with-no-hint-as-to-its-intention
    0 Comments 0 Shares 173 Views 0 Reviews
  • เมื่อคำสั่งสั้น ๆ ถึง AI กลายเป็นภาระต่อโลก – และการคลิกก็ไม่ไร้ผลอีกต่อไป

    Google เพิ่งเปิดเผยข้อมูลที่หลายคนรอคอยมานาน: คำสั่งข้อความหนึ่งคำสั่งที่ส่งไปยัง Gemini AI ใช้พลังงานไฟฟ้าเฉลี่ย 0.24 วัตต์-ชั่วโมง ซึ่งเทียบเท่ากับการดูทีวีประมาณ 9 วินาที และใช้น้ำประมาณ 0.26 มิลลิลิตร หรือราว 5 หยด เพื่อระบายความร้อนในศูนย์ข้อมูล

    แม้ตัวเลขจะดูเล็ก แต่เมื่อคูณกับจำนวนผู้ใช้หลายร้อยล้านคนทั่วโลก และคำสั่งที่ส่งเข้ามานับพันล้านครั้งต่อวัน ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมก็เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล โดยเฉพาะเมื่อรวมกับพลังงานที่ใช้ในการฝึกโมเดล AI ซึ่งไม่ได้รวมอยู่ในตัวเลขนี้

    Google ระบุว่า 58% ของพลังงานถูกใช้โดยชิป TPU ที่รันโมเดล AI ส่วนอีก 25% มาจาก CPU และหน่วยความจำของเครื่องแม่ข่าย และอีก 10% จากเครื่องสำรองที่เปิดไว้เผื่อระบบล่ม ส่วนที่เหลือ 8% เป็นค่าใช้จ่ายทั่วไปของศูนย์ข้อมูล เช่น ระบบระบายความร้อนและแปลงไฟ

    แม้ Google จะพยายามลดการใช้พลังงานและคาร์บอนฟุตพริ้นต์ของ Gemini ลงถึง 33 เท่าและ 44 เท่าในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา แต่ผู้เชี่ยวชาญบางคนยังตั้งคำถามว่า ตัวเลขเหล่านี้อาจไม่สะท้อนความจริงทั้งหมด เพราะไม่ได้รวมการใช้น้ำทางอ้อม หรือผลกระทบจากแหล่งพลังงานที่ใช้จริงในแต่ละพื้นที่

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    คำสั่งหนึ่งคำสั่งถึง Gemini AI ใช้พลังงานเฉลี่ย 0.24 วัตต์-ชั่วโมง
    เทียบเท่ากับการดูทีวีประมาณ 9 วินาที และใช้น้ำประมาณ 0.26 มิลลิลิตรเพื่อระบายความร้อน
    58% ของพลังงานใช้กับชิป TPU, 25% กับ CPU และ DRAM, 10% กับเครื่องสำรอง, 8% กับระบบศูนย์ข้อมูล
    Google ลดการใช้พลังงานและคาร์บอนฟุตพริ้นต์ของ Gemini ลง 33x และ 44x ภายใน 12 เดือน
    รายงานนี้เป็นครั้งแรกที่บริษัท AI รายใหญ่เปิดเผยข้อมูลการใช้พลังงานต่อคำสั่งอย่างละเอียด
    Google หวังให้รายงานนี้เป็นมาตรฐานใหม่ในการวัดผลกระทบสิ่งแวดล้อมของ AI
    ตัวเลขไม่รวมพลังงานจากการฝึกโมเดล, อุปกรณ์ผู้ใช้, หรือเครือข่ายภายนอก
    Gemini มีผู้ใช้งานมากกว่า 350 ล้านคนต่อเดือน ณ เดือนเมษายน 2025
    การวัดผลกระทบใช้ค่าเฉลี่ยจากศูนย์ข้อมูลทั่วโลกของ Google
    รายงานยังไม่ผ่านการ peer review แต่ Google เปิดรับข้อเสนอให้ตรวจสอบในอนาคต

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    OpenAI เคยระบุว่าแต่ละคำสั่งใช้พลังงานประมาณ 0.34 วัตต์-ชั่วโมง เทียบเท่าการเปิดเตาอบ 1 วินาที
    นักวิจัยจาก MIT ระบุว่าการเปิดเผยข้อมูลนี้ช่วยให้เข้าใจผลกระทบของ AI ได้ชัดเจนขึ้น
    นักวิชาการบางคนชี้ว่า Google ใช้ “market-based” carbon measure ซึ่งอาจไม่สะท้อนผลกระทบจริงในแต่ละพื้นที่
    การใช้น้ำทางอ้อม เช่น น้ำที่ใช้ผลิตไฟฟ้า ยังไม่รวมอยู่ในตัวเลขที่รายงาน
    การใช้ AI อย่างแพร่หลายอาจทำให้ความพยายามลดคาร์บอนของบริษัทถูกกลบด้วยการใช้งานที่เพิ่มขึ้น

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/22/google-one-ai-prompt-uses-as-much-energy-as-nine-seconds-of-tv
    🎙️ เมื่อคำสั่งสั้น ๆ ถึง AI กลายเป็นภาระต่อโลก – และการคลิกก็ไม่ไร้ผลอีกต่อไป Google เพิ่งเปิดเผยข้อมูลที่หลายคนรอคอยมานาน: คำสั่งข้อความหนึ่งคำสั่งที่ส่งไปยัง Gemini AI ใช้พลังงานไฟฟ้าเฉลี่ย 0.24 วัตต์-ชั่วโมง ซึ่งเทียบเท่ากับการดูทีวีประมาณ 9 วินาที และใช้น้ำประมาณ 0.26 มิลลิลิตร หรือราว 5 หยด เพื่อระบายความร้อนในศูนย์ข้อมูล แม้ตัวเลขจะดูเล็ก แต่เมื่อคูณกับจำนวนผู้ใช้หลายร้อยล้านคนทั่วโลก และคำสั่งที่ส่งเข้ามานับพันล้านครั้งต่อวัน ผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมก็เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล โดยเฉพาะเมื่อรวมกับพลังงานที่ใช้ในการฝึกโมเดล AI ซึ่งไม่ได้รวมอยู่ในตัวเลขนี้ Google ระบุว่า 58% ของพลังงานถูกใช้โดยชิป TPU ที่รันโมเดล AI ส่วนอีก 25% มาจาก CPU และหน่วยความจำของเครื่องแม่ข่าย และอีก 10% จากเครื่องสำรองที่เปิดไว้เผื่อระบบล่ม ส่วนที่เหลือ 8% เป็นค่าใช้จ่ายทั่วไปของศูนย์ข้อมูล เช่น ระบบระบายความร้อนและแปลงไฟ แม้ Google จะพยายามลดการใช้พลังงานและคาร์บอนฟุตพริ้นต์ของ Gemini ลงถึง 33 เท่าและ 44 เท่าในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา แต่ผู้เชี่ยวชาญบางคนยังตั้งคำถามว่า ตัวเลขเหล่านี้อาจไม่สะท้อนความจริงทั้งหมด เพราะไม่ได้รวมการใช้น้ำทางอ้อม หรือผลกระทบจากแหล่งพลังงานที่ใช้จริงในแต่ละพื้นที่ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ คำสั่งหนึ่งคำสั่งถึง Gemini AI ใช้พลังงานเฉลี่ย 0.24 วัตต์-ชั่วโมง ➡️ เทียบเท่ากับการดูทีวีประมาณ 9 วินาที และใช้น้ำประมาณ 0.26 มิลลิลิตรเพื่อระบายความร้อน ➡️ 58% ของพลังงานใช้กับชิป TPU, 25% กับ CPU และ DRAM, 10% กับเครื่องสำรอง, 8% กับระบบศูนย์ข้อมูล ➡️ Google ลดการใช้พลังงานและคาร์บอนฟุตพริ้นต์ของ Gemini ลง 33x และ 44x ภายใน 12 เดือน ➡️ รายงานนี้เป็นครั้งแรกที่บริษัท AI รายใหญ่เปิดเผยข้อมูลการใช้พลังงานต่อคำสั่งอย่างละเอียด ➡️ Google หวังให้รายงานนี้เป็นมาตรฐานใหม่ในการวัดผลกระทบสิ่งแวดล้อมของ AI ➡️ ตัวเลขไม่รวมพลังงานจากการฝึกโมเดล, อุปกรณ์ผู้ใช้, หรือเครือข่ายภายนอก ➡️ Gemini มีผู้ใช้งานมากกว่า 350 ล้านคนต่อเดือน ณ เดือนเมษายน 2025 ➡️ การวัดผลกระทบใช้ค่าเฉลี่ยจากศูนย์ข้อมูลทั่วโลกของ Google ➡️ รายงานยังไม่ผ่านการ peer review แต่ Google เปิดรับข้อเสนอให้ตรวจสอบในอนาคต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ OpenAI เคยระบุว่าแต่ละคำสั่งใช้พลังงานประมาณ 0.34 วัตต์-ชั่วโมง เทียบเท่าการเปิดเตาอบ 1 วินาที ➡️ นักวิจัยจาก MIT ระบุว่าการเปิดเผยข้อมูลนี้ช่วยให้เข้าใจผลกระทบของ AI ได้ชัดเจนขึ้น ➡️ นักวิชาการบางคนชี้ว่า Google ใช้ “market-based” carbon measure ซึ่งอาจไม่สะท้อนผลกระทบจริงในแต่ละพื้นที่ ➡️ การใช้น้ำทางอ้อม เช่น น้ำที่ใช้ผลิตไฟฟ้า ยังไม่รวมอยู่ในตัวเลขที่รายงาน ➡️ การใช้ AI อย่างแพร่หลายอาจทำให้ความพยายามลดคาร์บอนของบริษัทถูกกลบด้วยการใช้งานที่เพิ่มขึ้น https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/22/google-one-ai-prompt-uses-as-much-energy-as-nine-seconds-of-tv
    WWW.THESTAR.COM.MY
    Google: One AI prompt uses as much energy as nine seconds of TV
    A single text prompt to Google's artificial intelligence (AI) software, Gemini, consumes roughly as much electricity as just under nine seconds of television, the company said on Aug 21.
    0 Comments 0 Shares 154 Views 0 Reviews
More Results