Search | Thaitimes

ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-16 08:36:26 -

“Intel Arc A750 รุ่นต้นแบบโผล่พร้อมแรม 16GB และบัส 512-bit — การทดลองที่ไม่เคยเปิดตัว แต่สะท้อนความทะเยอทะยานของ Intel”

แม้ Intel Arc A750 จะเปิดตัวไปตั้งแต่ปี 2022 พร้อมสเปกมาตรฐานคือแรม GDDR6 ขนาด 8GB และบัส 256-bit แต่ล่าสุดมีภาพหลุดของรุ่นต้นแบบจากแบรนด์ Gunnir ที่มาพร้อมแรม 16GB และระบุว่ามีบัส 512-bit ซึ่งสร้างความตื่นเต้นให้กับวงการฮาร์ดแวร์ เพราะนี่คือสเปกที่ไม่เคยถูกเปิดเผยหรือวางขายจริง

ตัวการ์ดถูกพบโดยผู้ใช้ X (Twitter) ชื่อ @komenezumi1006 ซึ่งระบุว่าเป็นตัวอย่างทางวิศวกรรม (engineering sample) ที่ใช้งานได้จริง โดยสามารถแสดงแรม 16GB ใน Task Manager และมีสติ๊กเกอร์ “Intel Arc Sample” ติดอยู่บนตัวการ์ด

สิ่งที่น่าสนใจคือการ์ดนี้มีเพียงหนึ่ง GPU core เท่านั้น ซึ่งหักล้างข้อสงสัยว่าอาจเป็นรุ่น dual-GPU ที่รวมแรมจากสองตัวเข้าด้วยกัน อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีคำอธิบายชัดเจนว่าทำไมถึงมีการระบุบัส 512-bit ซึ่งอาจเป็นการเข้าใจผิดจากการเพิ่มแรมเป็นสองเท่าแล้วคิดว่าบัสต้องเพิ่มตาม

นอกจากนี้ ตัวการ์ดยังใช้พลังงานผ่าน 2x 8-pin PCIe connectors ซึ่งต่างจากรุ่นขายจริงที่ใช้ 1x 8-pin และ 1x 6-pin และมีดีไซน์แบบ blower-style cooler ที่ดูพร้อมใช้งานจริง แม้จะไม่มีการทดสอบ benchmark แต่ก็ถือเป็นหลักฐานว่าครั้งหนึ่ง Intel เคยพิจารณาทำ A750 รุ่น 16GB ก่อนจะตัดสินใจไม่เปิดตัว

ในสายผลิตภัณฑ์จริง Intel มี Arc A770 ที่มีแรม 16GB และ Arc B750 รุ่นใหม่ที่มีแรม 10GB ส่วน B770 ที่กำลังจะเปิดตัวก็มีข่าวลือว่าจะมาพร้อมแรม 16GB เช่นกัน ทำให้ A750 รุ่นต้นแบบนี้กลายเป็น “รุ่นกลาง” เพียงตัวเดียวที่มีแรมระดับสูงในสาย Alchemist

https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/intel-arc-a750-prototype-spotted-with-16gb-vram-engineering-sample-made-by-gunnir-sports-sticker-claiming-a-512-bit-memory-bus

🧩 “Intel Arc A750 รุ่นต้นแบบโผล่พร้อมแรม 16GB และบัส 512-bit — การทดลองที่ไม่เคยเปิดตัว แต่สะท้อนความทะเยอทะยานของ Intel” แม้ Intel Arc A750 จะเปิดตัวไปตั้งแต่ปี 2022 พร้อมสเปกมาตรฐานคือแรม GDDR6 ขนาด 8GB และบัส 256-bit แต่ล่าสุดมีภาพหลุดของรุ่นต้นแบบจากแบรนด์ Gunnir ที่มาพร้อมแรม 16GB และระบุว่ามีบัส 512-bit ซึ่งสร้างความตื่นเต้นให้กับวงการฮาร์ดแวร์ เพราะนี่คือสเปกที่ไม่เคยถูกเปิดเผยหรือวางขายจริง ตัวการ์ดถูกพบโดยผู้ใช้ X (Twitter) ชื่อ @komenezumi1006 ซึ่งระบุว่าเป็นตัวอย่างทางวิศวกรรม (engineering sample) ที่ใช้งานได้จริง โดยสามารถแสดงแรม 16GB ใน Task Manager และมีสติ๊กเกอร์ “Intel Arc Sample” ติดอยู่บนตัวการ์ด สิ่งที่น่าสนใจคือการ์ดนี้มีเพียงหนึ่ง GPU core เท่านั้น ซึ่งหักล้างข้อสงสัยว่าอาจเป็นรุ่น dual-GPU ที่รวมแรมจากสองตัวเข้าด้วยกัน อย่างไรก็ตาม ยังไม่มีคำอธิบายชัดเจนว่าทำไมถึงมีการระบุบัส 512-bit ซึ่งอาจเป็นการเข้าใจผิดจากการเพิ่มแรมเป็นสองเท่าแล้วคิดว่าบัสต้องเพิ่มตาม นอกจากนี้ ตัวการ์ดยังใช้พลังงานผ่าน 2x 8-pin PCIe connectors ซึ่งต่างจากรุ่นขายจริงที่ใช้ 1x 8-pin และ 1x 6-pin และมีดีไซน์แบบ blower-style cooler ที่ดูพร้อมใช้งานจริง แม้จะไม่มีการทดสอบ benchmark แต่ก็ถือเป็นหลักฐานว่าครั้งหนึ่ง Intel เคยพิจารณาทำ A750 รุ่น 16GB ก่อนจะตัดสินใจไม่เปิดตัว ในสายผลิตภัณฑ์จริง Intel มี Arc A770 ที่มีแรม 16GB และ Arc B750 รุ่นใหม่ที่มีแรม 10GB ส่วน B770 ที่กำลังจะเปิดตัวก็มีข่าวลือว่าจะมาพร้อมแรม 16GB เช่นกัน ทำให้ A750 รุ่นต้นแบบนี้กลายเป็น “รุ่นกลาง” เพียงตัวเดียวที่มีแรมระดับสูงในสาย Alchemist https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/intel-arc-a750-prototype-spotted-with-16gb-vram-engineering-sample-made-by-gunnir-sports-sticker-claiming-a-512-bit-memory-bus

WWW.TOMSHARDWARE.COM

Intel Arc A750 prototype spotted with 16GB VRAM — Engineering sample made by Gunnir sports sticker claiming a 512-bit memory bus
The standard Arc A750 only has 8 GB of VRAM.

0 Comments 0 Shares 3 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-16 03:35:34 -

“GPT-3 กับ 12,000 มิติแห่งความหมาย — เมื่อคณิตศาสตร์ช่วยให้โมเดลภาษาเข้าใจโลกได้ลึกกว่าที่คิด”

บทความโดย Nicholas Yoder ได้เปิดเผยเบื้องหลังของคำถามที่ดูเหมือนง่ายแต่ลึกซึ้ง: “โมเดลภาษาอย่าง GPT-3 ที่มี embedding space เพียง 12,288 มิติ สามารถเก็บข้อมูลนับพันล้านแนวคิดได้อย่างไร?” คำตอบไม่ได้อยู่แค่ในวิศวกรรม แต่ซ่อนอยู่ในเรขาคณิตมิติสูงและทฤษฎีคณิตศาสตร์ที่ชื่อว่า Johnson–Lindenstrauss lemma

ในโลกของเวกเตอร์ การจัดเรียงแบบ “orthogonal” (ตั้งฉาก) มีข้อจำกัด — N มิติสามารถรองรับได้แค่ N เวกเตอร์ที่ตั้งฉากกันเท่านั้น แต่ถ้าเรายอมให้เวกเตอร์มีมุมใกล้เคียง 90° เช่น 85–95° หรือที่เรียกว่า “quasi-orthogonal” ความจุของพื้นที่จะเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล

Yoder ได้ทดลองสร้างเวกเตอร์ 10,000 ตัวในพื้นที่ 100 มิติ โดยใช้ loss function ที่ดูเรียบง่าย แต่กลับเจอปัญหา “Gradient Trap” และ “99% Solution” ซึ่งทำให้เวกเตอร์บางตัวติดอยู่ในตำแหน่งที่ไม่เหมาะสม แม้จะดูดีในเชิงสถิติ เขาจึงปรับ loss function ให้ลงโทษเวกเตอร์ที่มี dot product สูงขึ้นแบบ exponential และพบว่าแม้จะตั้งเป้ามุมใกล้ 90° แต่ผลลัพธ์จริงกลับอยู่ที่ ~76.5° ซึ่งนำไปสู่การค้นพบขีดจำกัดใหม่ของการบรรจุเวกเตอร์ในมิติสูง

จากนั้น Yoder ได้เชื่อมโยงกับ Johnson–Lindenstrauss lemma ซึ่งระบุว่าเราสามารถฉายข้อมูลจากมิติสูงไปยังมิติต่ำได้โดยไม่เสียโครงสร้างระยะห่างมากนัก โดยจำนวนมิติที่ต้องใช้จะเพิ่มขึ้นแบบลอการิทึมตามจำนวนจุดที่ต้องการฉาย — ทำให้การลดมิติในงานจริง เช่น การจัดการข้อมูลลูกค้า หรือ embedding คำในโมเดลภาษา เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เขายังเสนอสูตรประมาณจำนวนเวกเตอร์ที่สามารถจัดวางในพื้นที่ embedding ได้ตามมุมที่ยอมรับได้ เช่น ที่มุม 89° GPT-3 สามารถรองรับได้ ~10⁸ เวกเตอร์ แต่ถ้ายอมลดมุมลงเหลือ 85° จะสามารถรองรับได้มากกว่า 10²⁰⁰ เวกเตอร์ — มากกว่าจำนวนอะตอมในจักรวาลเสียอีก

ข้อมูลสำคัญจากบทความ
GPT-3 มี embedding space ขนาด 12,288 มิติ แต่สามารถเก็บแนวคิดได้มหาศาล
การใช้ quasi-orthogonal vectors (มุมใกล้ 90°) ช่วยเพิ่มความจุของพื้นที่
การทดลองพบว่า loss function แบบเดิมมีปัญหา gradient trap และ 99% solution
การปรับ loss function แบบ exponential ช่วยให้เวกเตอร์จัดเรียงได้ดีขึ้น

การเชื่อมโยงกับทฤษฎี JL lemma
JL lemma ระบุว่าเราสามารถฉายข้อมูลจากมิติสูงไปยังมิติต่ำโดยรักษาระยะห่างได้
จำนวนมิติที่ต้องใช้เพิ่มขึ้นแบบ log(N)/ε² ตามจำนวนจุดและความคลาดเคลื่อนที่ยอมรับ
ใช้ในงานจริง เช่น การลดมิติของข้อมูลลูกค้า หรือ embedding คำในโมเดลภาษา
การทดลองพบว่า embedding space สามารถรองรับเวกเตอร์ได้มากกว่าที่คาด

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Hadamard matrix และ BCH coding เป็นเทคนิคที่ใช้ในการฉายข้อมูลแบบมีประสิทธิภาพ
uIP และ SLIP เป็นโปรโตคอลที่ใช้ใน embedded system ที่มีหน่วยความจำจำกัด
GPT-3 ใช้ embedding space ขนาด 12,288 มิติ ซึ่งถือว่าเล็กเมื่อเทียบกับจำนวนแนวคิดที่ต้องรองรับ
การจัดเรียงเวกเตอร์ในมิติสูงมีความสัมพันธ์กับ sphere packing และ geometry แบบ non-Euclidean

https://nickyoder.com/johnson-lindenstrauss/

🧠 “GPT-3 กับ 12,000 มิติแห่งความหมาย — เมื่อคณิตศาสตร์ช่วยให้โมเดลภาษาเข้าใจโลกได้ลึกกว่าที่คิด” บทความโดย Nicholas Yoder ได้เปิดเผยเบื้องหลังของคำถามที่ดูเหมือนง่ายแต่ลึกซึ้ง: “โมเดลภาษาอย่าง GPT-3 ที่มี embedding space เพียง 12,288 มิติ สามารถเก็บข้อมูลนับพันล้านแนวคิดได้อย่างไร?” คำตอบไม่ได้อยู่แค่ในวิศวกรรม แต่ซ่อนอยู่ในเรขาคณิตมิติสูงและทฤษฎีคณิตศาสตร์ที่ชื่อว่า Johnson–Lindenstrauss lemma ในโลกของเวกเตอร์ การจัดเรียงแบบ “orthogonal” (ตั้งฉาก) มีข้อจำกัด — N มิติสามารถรองรับได้แค่ N เวกเตอร์ที่ตั้งฉากกันเท่านั้น แต่ถ้าเรายอมให้เวกเตอร์มีมุมใกล้เคียง 90° เช่น 85–95° หรือที่เรียกว่า “quasi-orthogonal” ความจุของพื้นที่จะเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล Yoder ได้ทดลองสร้างเวกเตอร์ 10,000 ตัวในพื้นที่ 100 มิติ โดยใช้ loss function ที่ดูเรียบง่าย แต่กลับเจอปัญหา “Gradient Trap” และ “99% Solution” ซึ่งทำให้เวกเตอร์บางตัวติดอยู่ในตำแหน่งที่ไม่เหมาะสม แม้จะดูดีในเชิงสถิติ เขาจึงปรับ loss function ให้ลงโทษเวกเตอร์ที่มี dot product สูงขึ้นแบบ exponential และพบว่าแม้จะตั้งเป้ามุมใกล้ 90° แต่ผลลัพธ์จริงกลับอยู่ที่ ~76.5° ซึ่งนำไปสู่การค้นพบขีดจำกัดใหม่ของการบรรจุเวกเตอร์ในมิติสูง จากนั้น Yoder ได้เชื่อมโยงกับ Johnson–Lindenstrauss lemma ซึ่งระบุว่าเราสามารถฉายข้อมูลจากมิติสูงไปยังมิติต่ำได้โดยไม่เสียโครงสร้างระยะห่างมากนัก โดยจำนวนมิติที่ต้องใช้จะเพิ่มขึ้นแบบลอการิทึมตามจำนวนจุดที่ต้องการฉาย — ทำให้การลดมิติในงานจริง เช่น การจัดการข้อมูลลูกค้า หรือ embedding คำในโมเดลภาษา เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ เขายังเสนอสูตรประมาณจำนวนเวกเตอร์ที่สามารถจัดวางในพื้นที่ embedding ได้ตามมุมที่ยอมรับได้ เช่น ที่มุม 89° GPT-3 สามารถรองรับได้ ~10⁸ เวกเตอร์ แต่ถ้ายอมลดมุมลงเหลือ 85° จะสามารถรองรับได้มากกว่า 10²⁰⁰ เวกเตอร์ — มากกว่าจำนวนอะตอมในจักรวาลเสียอีก ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ GPT-3 มี embedding space ขนาด 12,288 มิติ แต่สามารถเก็บแนวคิดได้มหาศาล ➡️ การใช้ quasi-orthogonal vectors (มุมใกล้ 90°) ช่วยเพิ่มความจุของพื้นที่ ➡️ การทดลองพบว่า loss function แบบเดิมมีปัญหา gradient trap และ 99% solution ➡️ การปรับ loss function แบบ exponential ช่วยให้เวกเตอร์จัดเรียงได้ดีขึ้น ✅ การเชื่อมโยงกับทฤษฎี JL lemma ➡️ JL lemma ระบุว่าเราสามารถฉายข้อมูลจากมิติสูงไปยังมิติต่ำโดยรักษาระยะห่างได้ ➡️ จำนวนมิติที่ต้องใช้เพิ่มขึ้นแบบ log(N)/ε² ตามจำนวนจุดและความคลาดเคลื่อนที่ยอมรับ ➡️ ใช้ในงานจริง เช่น การลดมิติของข้อมูลลูกค้า หรือ embedding คำในโมเดลภาษา ➡️ การทดลองพบว่า embedding space สามารถรองรับเวกเตอร์ได้มากกว่าที่คาด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Hadamard matrix และ BCH coding เป็นเทคนิคที่ใช้ในการฉายข้อมูลแบบมีประสิทธิภาพ ➡️ uIP และ SLIP เป็นโปรโตคอลที่ใช้ใน embedded system ที่มีหน่วยความจำจำกัด ➡️ GPT-3 ใช้ embedding space ขนาด 12,288 มิติ ซึ่งถือว่าเล็กเมื่อเทียบกับจำนวนแนวคิดที่ต้องรองรับ ➡️ การจัดเรียงเวกเตอร์ในมิติสูงมีความสัมพันธ์กับ sphere packing และ geometry แบบ non-Euclidean https://nickyoder.com/johnson-lindenstrauss/

NICKYODER.COM

Beyond Orthogonality: How Language Models Pack Billions of Concepts into 12,000 Dimensions
In a recent 3Blue1Brown video series on transformer models, Grant Sanderson posed a fascinating question: How can a relatively modest embedding space of 12,288 dimensions (GPT-3) accommodate millions of distinct real-world concepts? The answer lies at the intersection of high-dimensional geometry and a remarkable mathematical result known as the

0 Comments 0 Shares 29 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-16 03:32:21 -

“แฮกเกอร์สายฮาเปลี่ยนบุหรี่ไฟฟ้าเป็นเว็บเซิร์ฟเวอร์ — เมื่อของทิ้งกลายเป็นเครื่องมือออนไลน์สุดมินิมอล”

Bogdan Ionescu วิศวกรและนักทดลองสาย embedded ได้สร้างปรากฏการณ์สุดแปลกในวงการอิเล็กทรอนิกส์ เมื่อเขานำบุหรี่ไฟฟ้าแบบใช้แล้วทิ้ง (disposable vape) มาดัดแปลงให้กลายเป็นเว็บเซิร์ฟเวอร์ขนาดจิ๋ว โดยใช้ชิปไมโครคอนโทรลเลอร์ ARM Cortex-M0+ จากแบรนด์ PUYA ที่ซ่อนอยู่ภายในอุปกรณ์เหล่านี้

ชิปที่ใช้คือ PY32F002B ซึ่งมีหน่วยความจำเพียง 24KB flash และ 3KB RAM — เล็กกว่าหน่วยความจำในนาฬิกาดิจิทัลบางรุ่นเสียอีก แต่ Bogdan ใช้เทคนิค semihosting ร่วมกับโปรโตคอล SLIP (Serial Line Internet Protocol) เพื่อให้ Linux มองว่า vape นี้คือโมเด็มแบบ dial-up และสามารถส่งข้อมูล IP ได้จริง

เขาเลือกใช้ uIP ซึ่งเป็น TCP/IP stack ขนาดเล็กที่ไม่ต้องใช้ RTOS และสามารถรันเว็บเซิร์ฟเวอร์แบบ HTTP ได้ โดยในช่วงแรกประสิทธิภาพแย่มาก: ping ช้า 1.5 วินาที, packet loss 50%, และโหลดหน้าเว็บใช้เวลากว่า 20 วินาที แต่หลังจากปรับปรุงการจัดการข้อมูลให้ใช้ ring buffer และ batch write ประสิทธิภาพก็พุ่งขึ้นอย่างน่าทึ่ง — ping เหลือเพียง 20ms และโหลดหน้าเว็บใน 160ms

Bogdan ยังเพิ่ม API แบบ JSON เพื่อแสดงจำนวนการเข้าชมและ ID ของไมโครคอนโทรลเลอร์ ทำให้เว็บเซิร์ฟเวอร์นี้ไม่ใช่แค่ static page แต่สามารถตอบสนองแบบ dynamic ได้ด้วย แม้จะมีพื้นที่เก็บข้อมูลเหลือเพียง ~20KB ก็ตาม

ข้อมูลสำคัญจากโปรเจกต์
ใช้ชิป PUYA PY32F002B จากบุหรี่ไฟฟ้าแบบใช้แล้วทิ้ง
สเปก: ARM Cortex-M0+ @ 24MHz, 24KB flash, 3KB RAM
ใช้ semihosting + SLIP เพื่อให้ Linux ส่ง IP packet ผ่าน serial
ใช้ uIP stack เพื่อรันเว็บเซิร์ฟเวอร์ HTTP แบบเบา

การปรับปรุงประสิทธิภาพ
เพิ่ม ring buffer เพื่อจัดการข้อมูลแบบ batch ลด overhead
ปรับโครงสร้าง filesystem ให้เหมาะกับ alignment บน ARM
ลดเวลา ping จาก 1.5s เหลือ 20ms และโหลดหน้าเว็บใน 160ms
ใช้ RAM เพียง 1.4KB และ flash 5KB — เหลือพื้นที่สำหรับโค้ดอื่น

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
SLIP เป็นโปรโตคอลที่ใช้ในยุคโมเด็ม dial-up ก่อนยุค Wi-Fi
uIP ถูกออกแบบมาเพื่ออุปกรณ์ 8/16-bit ที่มีหน่วยความจำจำกัด
semihosting เป็นฟีเจอร์ debug ที่สามารถใช้ส่งข้อมูลแบบ bidirectional
โปรเจกต์นี้แสดงให้เห็นว่า embedded device ขนาดเล็กสามารถรันเว็บเซิร์ฟเวอร์ได้จริง

https://bogdanthegeek.github.io/blog/projects/vapeserver/

🛠️ “แฮกเกอร์สายฮาเปลี่ยนบุหรี่ไฟฟ้าเป็นเว็บเซิร์ฟเวอร์ — เมื่อของทิ้งกลายเป็นเครื่องมือออนไลน์สุดมินิมอล” Bogdan Ionescu วิศวกรและนักทดลองสาย embedded ได้สร้างปรากฏการณ์สุดแปลกในวงการอิเล็กทรอนิกส์ เมื่อเขานำบุหรี่ไฟฟ้าแบบใช้แล้วทิ้ง (disposable vape) มาดัดแปลงให้กลายเป็นเว็บเซิร์ฟเวอร์ขนาดจิ๋ว โดยใช้ชิปไมโครคอนโทรลเลอร์ ARM Cortex-M0+ จากแบรนด์ PUYA ที่ซ่อนอยู่ภายในอุปกรณ์เหล่านี้ ชิปที่ใช้คือ PY32F002B ซึ่งมีหน่วยความจำเพียง 24KB flash และ 3KB RAM — เล็กกว่าหน่วยความจำในนาฬิกาดิจิทัลบางรุ่นเสียอีก แต่ Bogdan ใช้เทคนิค semihosting ร่วมกับโปรโตคอล SLIP (Serial Line Internet Protocol) เพื่อให้ Linux มองว่า vape นี้คือโมเด็มแบบ dial-up และสามารถส่งข้อมูล IP ได้จริง เขาเลือกใช้ uIP ซึ่งเป็น TCP/IP stack ขนาดเล็กที่ไม่ต้องใช้ RTOS และสามารถรันเว็บเซิร์ฟเวอร์แบบ HTTP ได้ โดยในช่วงแรกประสิทธิภาพแย่มาก: ping ช้า 1.5 วินาที, packet loss 50%, และโหลดหน้าเว็บใช้เวลากว่า 20 วินาที แต่หลังจากปรับปรุงการจัดการข้อมูลให้ใช้ ring buffer และ batch write ประสิทธิภาพก็พุ่งขึ้นอย่างน่าทึ่ง — ping เหลือเพียง 20ms และโหลดหน้าเว็บใน 160ms Bogdan ยังเพิ่ม API แบบ JSON เพื่อแสดงจำนวนการเข้าชมและ ID ของไมโครคอนโทรลเลอร์ ทำให้เว็บเซิร์ฟเวอร์นี้ไม่ใช่แค่ static page แต่สามารถตอบสนองแบบ dynamic ได้ด้วย แม้จะมีพื้นที่เก็บข้อมูลเหลือเพียง ~20KB ก็ตาม ✅ ข้อมูลสำคัญจากโปรเจกต์ ➡️ ใช้ชิป PUYA PY32F002B จากบุหรี่ไฟฟ้าแบบใช้แล้วทิ้ง ➡️ สเปก: ARM Cortex-M0+ @ 24MHz, 24KB flash, 3KB RAM ➡️ ใช้ semihosting + SLIP เพื่อให้ Linux ส่ง IP packet ผ่าน serial ➡️ ใช้ uIP stack เพื่อรันเว็บเซิร์ฟเวอร์ HTTP แบบเบา ✅ การปรับปรุงประสิทธิภาพ ➡️ เพิ่ม ring buffer เพื่อจัดการข้อมูลแบบ batch ลด overhead ➡️ ปรับโครงสร้าง filesystem ให้เหมาะกับ alignment บน ARM ➡️ ลดเวลา ping จาก 1.5s เหลือ 20ms และโหลดหน้าเว็บใน 160ms ➡️ ใช้ RAM เพียง 1.4KB และ flash 5KB — เหลือพื้นที่สำหรับโค้ดอื่น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SLIP เป็นโปรโตคอลที่ใช้ในยุคโมเด็ม dial-up ก่อนยุค Wi-Fi ➡️ uIP ถูกออกแบบมาเพื่ออุปกรณ์ 8/16-bit ที่มีหน่วยความจำจำกัด ➡️ semihosting เป็นฟีเจอร์ debug ที่สามารถใช้ส่งข้อมูลแบบ bidirectional ➡️ โปรเจกต์นี้แสดงให้เห็นว่า embedded device ขนาดเล็กสามารถรันเว็บเซิร์ฟเวอร์ได้จริง https://bogdanthegeek.github.io/blog/projects/vapeserver/

BOGDANTHEGEEK.GITHUB.IO

Hosting a WebSite on a Disposable Vape
Someone's trash is another person's web server.

0 Comments 0 Shares 25 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-14 09:16:28 -

เรื่องเล่าจาก Geedge ถึง MESA: เมื่อไฟร์วอลล์กลายเป็นสินค้าส่งออกของการควบคุมข้อมูล

เมื่อวันที่ 11 กันยายน 2025 กลุ่มแฮกทิวิสต์ชื่อ Enlace Hacktivista ได้เผยแพร่ข้อมูลกว่า 600 GB ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาและปฏิบัติการของ Great Firewall of China โดยข้อมูลนี้ประกอบด้วย source code, เอกสารภายใน, บันทึกการทำงาน, และการสื่อสารระหว่างทีมงานที่เกี่ยวข้องกับ Geedge Networks และ MESA Lab ซึ่งเป็นหน่วยงานวิจัยภายใต้ Chinese Academy of Sciences

Geedge Networks ก่อตั้งโดย Fang Binxing ผู้ได้รับฉายาว่า “บิดาแห่ง Great Firewall” และมีบทบาทสำคัญในการส่งออกเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ไปยังประเทศต่าง ๆ เช่น เมียนมา, ปากีสถาน, คาซัคสถาน, เอธิโอเปีย และประเทศอื่น ๆ ที่อยู่ในโครงการ Belt and Road Initiative

ไฟล์ที่รั่วไหลประกอบด้วย mirror/repo.tar ขนาด 500 GB ซึ่งเป็น archive ของ RPM packaging server และเอกสารที่บีบอัดจาก Geedge และ MESA เช่น geedge_docs.tar.zst และ mesalab_docs.tar.zst ซึ่งมีทั้งรายงานภายใน, ข้อเสนอทางเทคนิค, และบันทึกการประชุมที่แสดงให้เห็นถึงการวางแผนและการดำเนินงานในระดับละเอียด

นอกจากนี้ยังมีไฟล์ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการโครงการ เช่น geedge_jira.tar.zst และเอกสารการสื่อสาร เช่น chat.docx ที่เผยให้เห็นถึงการประสานงานระหว่างนักวิจัยและวิศวกร รวมถึงไฟล์ routine อย่าง 打印.docx (Print) และเอกสารเบิกค่าใช้จ่ายที่สะท้อนถึงความเป็นระบบราชการของโครงการนี้

สิ่งที่ทำให้การรั่วไหลครั้งนี้แตกต่างจากครั้งอื่นคือ “ความลึก” ของข้อมูล ไม่ใช่แค่บันทึกจาก whistleblower แต่เป็นข้อมูลดิบที่สะท้อนถึงการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของระบบเซ็นเซอร์ระดับประเทศ และการขยายอิทธิพลไปยังต่างประเทศผ่านการส่งออกเทคโนโลยี

ข้อมูลที่รั่วไหลจาก Great Firewall
ขนาดรวมกว่า 600 GB ประกอบด้วย source code, เอกสารภายใน, และบันทึกการทำงาน
มีไฟล์ mirror/repo.tar ขนาด 500 GB ที่เป็น archive ของ RPM packaging server
เอกสารจาก Geedge และ MESA แสดงถึงการวางแผนและการดำเนินงานในระดับลึก

หน่วยงานที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนา
Geedge Networks ก่อตั้งโดย Fang Binxing และเป็นผู้ส่งออกเทคโนโลยีเซ็นเซอร์
MESA Lab เป็นหน่วยงานวิจัยภายใต้ Chinese Academy of Sciences
ทั้งสองหน่วยงานมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและขยายระบบ Great Firewall

การส่งออกเทคโนโลยีเซ็นเซอร์
มีการส่งออกไปยังเมียนมา, ปากีสถาน, คาซัคสถาน, เอธิโอเปีย และประเทศอื่น ๆ
เชื่อมโยงกับโครงการ Belt and Road Initiative
ใช้เทคโนโลยีเพื่อควบคุมข้อมูลและการสื่อสารในประเทศเหล่านั้น

ลักษณะของข้อมูลที่รั่วไหล
มีไฟล์ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการโครงการ เช่น geedge_jira.tar.zst
เอกสารการสื่อสาร เช่น chat.docx แสดงถึงการประสานงานภายใน
ไฟล์ routine เช่น 打印.docx และเอกสารเบิกค่าใช้จ่ายสะท้อนถึงระบบราชการ

ความสำคัญของการรั่วไหลครั้งนี้
เป็นการเปิดเผยโครงสร้างและการดำเนินงานของระบบเซ็นเซอร์ระดับประเทศ
ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เคยเปิดเผยมาก่อน
นักวิจัยและองค์กรสิทธิมนุษยชนสามารถใช้ข้อมูลนี้ในการวิเคราะห์และตรวจสอบ

https://hackread.com/great-firewall-of-china-data-published-largest-leak/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Geedge ถึง MESA: เมื่อไฟร์วอลล์กลายเป็นสินค้าส่งออกของการควบคุมข้อมูล เมื่อวันที่ 11 กันยายน 2025 กลุ่มแฮกทิวิสต์ชื่อ Enlace Hacktivista ได้เผยแพร่ข้อมูลกว่า 600 GB ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาและปฏิบัติการของ Great Firewall of China โดยข้อมูลนี้ประกอบด้วย source code, เอกสารภายใน, บันทึกการทำงาน, และการสื่อสารระหว่างทีมงานที่เกี่ยวข้องกับ Geedge Networks และ MESA Lab ซึ่งเป็นหน่วยงานวิจัยภายใต้ Chinese Academy of Sciences Geedge Networks ก่อตั้งโดย Fang Binxing ผู้ได้รับฉายาว่า “บิดาแห่ง Great Firewall” และมีบทบาทสำคัญในการส่งออกเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ไปยังประเทศต่าง ๆ เช่น เมียนมา, ปากีสถาน, คาซัคสถาน, เอธิโอเปีย และประเทศอื่น ๆ ที่อยู่ในโครงการ Belt and Road Initiative ไฟล์ที่รั่วไหลประกอบด้วย mirror/repo.tar ขนาด 500 GB ซึ่งเป็น archive ของ RPM packaging server และเอกสารที่บีบอัดจาก Geedge และ MESA เช่น geedge_docs.tar.zst และ mesalab_docs.tar.zst ซึ่งมีทั้งรายงานภายใน, ข้อเสนอทางเทคนิค, และบันทึกการประชุมที่แสดงให้เห็นถึงการวางแผนและการดำเนินงานในระดับละเอียด นอกจากนี้ยังมีไฟล์ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการโครงการ เช่น geedge_jira.tar.zst และเอกสารการสื่อสาร เช่น chat.docx ที่เผยให้เห็นถึงการประสานงานระหว่างนักวิจัยและวิศวกร รวมถึงไฟล์ routine อย่าง 打印.docx (Print) และเอกสารเบิกค่าใช้จ่ายที่สะท้อนถึงความเป็นระบบราชการของโครงการนี้ สิ่งที่ทำให้การรั่วไหลครั้งนี้แตกต่างจากครั้งอื่นคือ “ความลึก” ของข้อมูล ไม่ใช่แค่บันทึกจาก whistleblower แต่เป็นข้อมูลดิบที่สะท้อนถึงการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของระบบเซ็นเซอร์ระดับประเทศ และการขยายอิทธิพลไปยังต่างประเทศผ่านการส่งออกเทคโนโลยี ✅ ข้อมูลที่รั่วไหลจาก Great Firewall ➡️ ขนาดรวมกว่า 600 GB ประกอบด้วย source code, เอกสารภายใน, และบันทึกการทำงาน ➡️ มีไฟล์ mirror/repo.tar ขนาด 500 GB ที่เป็น archive ของ RPM packaging server ➡️ เอกสารจาก Geedge และ MESA แสดงถึงการวางแผนและการดำเนินงานในระดับลึก ✅ หน่วยงานที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนา ➡️ Geedge Networks ก่อตั้งโดย Fang Binxing และเป็นผู้ส่งออกเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ ➡️ MESA Lab เป็นหน่วยงานวิจัยภายใต้ Chinese Academy of Sciences ➡️ ทั้งสองหน่วยงานมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและขยายระบบ Great Firewall ✅ การส่งออกเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ ➡️ มีการส่งออกไปยังเมียนมา, ปากีสถาน, คาซัคสถาน, เอธิโอเปีย และประเทศอื่น ๆ ➡️ เชื่อมโยงกับโครงการ Belt and Road Initiative ➡️ ใช้เทคโนโลยีเพื่อควบคุมข้อมูลและการสื่อสารในประเทศเหล่านั้น ✅ ลักษณะของข้อมูลที่รั่วไหล ➡️ มีไฟล์ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการโครงการ เช่น geedge_jira.tar.zst ➡️ เอกสารการสื่อสาร เช่น chat.docx แสดงถึงการประสานงานภายใน ➡️ ไฟล์ routine เช่น 打印.docx และเอกสารเบิกค่าใช้จ่ายสะท้อนถึงระบบราชการ ✅ ความสำคัญของการรั่วไหลครั้งนี้ ➡️ เป็นการเปิดเผยโครงสร้างและการดำเนินงานของระบบเซ็นเซอร์ระดับประเทศ ➡️ ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เคยเปิดเผยมาก่อน ➡️ นักวิจัยและองค์กรสิทธิมนุษยชนสามารถใช้ข้อมูลนี้ในการวิเคราะห์และตรวจสอบ https://hackread.com/great-firewall-of-china-data-published-largest-leak/

HACKREAD.COM

600 GB of Alleged Great Firewall of China Data Published in Largest Leak Yet
Follow us on Bluesky, Twitter (X), Mastodon and Facebook at @Hackread

0 Comments 0 Shares 103 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-14 09:04:59 -

เรื่องเล่าจากกระดาษแผ่นเดียวถึงเครื่องบินสอดแนม: เมื่อ papercraft กลายเป็นวิชาออกแบบเชิงวิศวกรรม

ผู้เขียนใช้เวลากว่า 6 ปีในการพัฒนาเทคนิคการสร้างโมเดลจากกระดาษ โดยเริ่มจากการสร้างโมเดลที่คนอื่นออกแบบ ไปจนถึงการออกแบบเองทั้งหมด โดยใช้หลักการของ engineering เช่น การกำหนด constraints, การจัดการ topology, และการ optimize ทรัพยากร

โมเดล SR-71 ที่เขาสร้างขึ้นนั้นใช้กระดาษทั้งหมด ไม่มีพื้นผิวโค้ง ไม่มีลวดลายพิมพ์ และทุกชิ้นส่วนเป็น polyhedron ที่มีสีเดียว เพื่อให้การประกอบง่าย แข็งแรง และสามารถทำซ้ำได้โดยไม่ต้องพึ่งพาเครื่องมือพิเศษ

กระบวนการออกแบบเริ่มจากการสร้าง mesh ใน Blender โดยใช้เทคนิค low-poly และ mirror modifier เพื่อให้โมเดล symmetrical จากนั้นจึงนำ mesh ไป unfold ด้วย Pepakura Designer เพื่อสร้าง template แบบ 2D ที่สามารถพิมพ์และตัดประกอบได้

การจัดเรียงชิ้นส่วนบนหน้ากระดาษถูกออกแบบอย่างมีตรรกะ ไม่ใช่แค่ประหยัดพื้นที่ แต่ต้องทำให้การประกอบ intuitive และลดความผิดพลาด ส่วนการจัดการ flap (แถบกาว) ก็ใช้เทคนิค interlaced เพื่อเพิ่มความแข็งแรงของโครงสร้าง

สุดท้ายคือการประกอบ ซึ่งใช้กระดาษ 65lb, กาวแบบ tacky glue, และเครื่องมือพื้นฐาน เช่น กรรไกร, ไม้บรรทัด, ที่กรีดรอยพับ และไม้จิ้มฟันสำหรับเกลี่ยกาว โดยใช้เวลา 6–8 ชั่วโมงในการประกอบทั้งหมด

https://www.arvinpoddar.com/blog/3d-modeling-with-paper

🎙️ เรื่องเล่าจากกระดาษแผ่นเดียวถึงเครื่องบินสอดแนม: เมื่อ papercraft กลายเป็นวิชาออกแบบเชิงวิศวกรรม ผู้เขียนใช้เวลากว่า 6 ปีในการพัฒนาเทคนิคการสร้างโมเดลจากกระดาษ โดยเริ่มจากการสร้างโมเดลที่คนอื่นออกแบบ ไปจนถึงการออกแบบเองทั้งหมด โดยใช้หลักการของ engineering เช่น การกำหนด constraints, การจัดการ topology, และการ optimize ทรัพยากร โมเดล SR-71 ที่เขาสร้างขึ้นนั้นใช้กระดาษทั้งหมด ไม่มีพื้นผิวโค้ง ไม่มีลวดลายพิมพ์ และทุกชิ้นส่วนเป็น polyhedron ที่มีสีเดียว เพื่อให้การประกอบง่าย แข็งแรง และสามารถทำซ้ำได้โดยไม่ต้องพึ่งพาเครื่องมือพิเศษ กระบวนการออกแบบเริ่มจากการสร้าง mesh ใน Blender โดยใช้เทคนิค low-poly และ mirror modifier เพื่อให้โมเดล symmetrical จากนั้นจึงนำ mesh ไป unfold ด้วย Pepakura Designer เพื่อสร้าง template แบบ 2D ที่สามารถพิมพ์และตัดประกอบได้ การจัดเรียงชิ้นส่วนบนหน้ากระดาษถูกออกแบบอย่างมีตรรกะ ไม่ใช่แค่ประหยัดพื้นที่ แต่ต้องทำให้การประกอบ intuitive และลดความผิดพลาด ส่วนการจัดการ flap (แถบกาว) ก็ใช้เทคนิค interlaced เพื่อเพิ่มความแข็งแรงของโครงสร้าง สุดท้ายคือการประกอบ ซึ่งใช้กระดาษ 65lb, กาวแบบ tacky glue, และเครื่องมือพื้นฐาน เช่น กรรไกร, ไม้บรรทัด, ที่กรีดรอยพับ และไม้จิ้มฟันสำหรับเกลี่ยกาว โดยใช้เวลา 6–8 ชั่วโมงในการประกอบทั้งหมด https://www.arvinpoddar.com/blog/3d-modeling-with-paper

WWW.ARVINPODDAR.COM

3D Modeling with Paper
Exploring the process of designing and assembling 3D models from paper.

0 Comments 0 Shares 82 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
Nikhom Ektheera added a photo
2025-09-13 10:51:34 -

แหกคอก ตอนที่ 8 – นักวิ่ง
นิทานเรื่องจริง เรื่อง ” แหกคอก ”
ตอนที่ 8 : นักวิ่ง
มีกลุ่มนักคิด แล้วจะให้ดีก็ต้องมีกลุ่มคนพูด คนดำเนินการ คนวิ่งเต้นเหมือนเป็น lobbyist แต่เป็น lobbyist ระดับ cream หน้าขนมเค้ก แต่คราวนี้ไม่ใช่เค้กธรรมดาเป็นขนมเค้กประดับมงกุฎเสียด้วย ปี ค.ศ.1954 พวกคนในสังคมระดับสูง ถึงสูงมากๆ ในยุโรป อังกฤษ และอเมริกา จึงรวมตัวกันจัดตั้ง the Bilderberg Group ขึ้นที่ประเทศ Netherlands หลังจากน้ันทุกปี กลุ่มนี้จะจัดประชุมลับ มีคนเข้าร่วมประมาณ 100 กว่าคน จากบุคคลชั้นสูงในวงการเมือง ธุรกิจการเงินการธนาคาร การทหาร บรรษัทข้ามชาติใหญ่ นักวิชาการ สื่อจากอเมริกา (เหนือ) และยุโรปตะวันตก เป็นเครือข่ายของผู้ทรงอิทธิพลรวมถึงพระราชวงศ์ในยุโรปซึ่งสามารถจะคุยกันได้อย่างเปิดอก และไม่ต้องเกรงว่าจะมีการรั่วไหลของการคุย ขาประจำจะเป็นพวกหัวหน้าผู้บริหาร หรือประธานของบรรดาบรรษัทข้ามชาติ ใหญ่ๆ ในโลก บริษัทน้ำมันเช่น Royal Dutch, British Petroleum, Total SA รวมทั้งพระราชวงศ์ในยุโรป นายธนาคารระดับนานาชาติ เช่น (แน่นอน) นาย David Rockefeller ประธานาธิบดี นายกรัฐมนตรี และพวกธนาคารกลางของโลก Bilderberg เป็นถังความคิด แบบเปิดฝาแต่ปิดตัว ตั้งขึ้นด้วยความตั้งใจที่จะเป็นห่วงคล้อง (ชักใย) รัฐบาลกับเศรษฐกิจของยุโรปกับอเมริกา ในระหว่างสงครามเย็นให้ไปในทิศทางเดียวกัน
ปี ค.ศ.1970 David Rockefeller เป็นประธานของ CFR และเป็นประธานกรรมการและประธานผู้บริหารของ Chase Manhattan Bank ไปเชิญนักวิชาการเข้ามาร่วมอยู่ ใน CFR (ใช่แล้วครับ เจ้าเก่า) นาย Zbigniew Brzezinski ซึ่งเขียนหนังสือ Between Two ages : Americans Role in the Tecnetronic Era บอกว่าปัจจุบันนี้ ความสนิทสนมกลมเกลียว ความร่วมมือระหว่างรัฐประเทศมันน้อยลง แทนที่จะหันหน้าเข้ามาหากัน ดันตะแคงข้างหรือหันหลังใส่กัน ขณะเดียวกันความร่วมมือระหว่างบรรษัทข้ามชาติด้วยกันมีมากขึ้น เงินมันมีแรงดึงดูดสูงกว่า ดังนั้นจึงควรมีการรวมตัวกันระหว่างประเทศที่พัฒนาแล้ว คือ ประเทศในยุโรปตะวันตก อเมริกา และญี่ปุ่น เพราะต่อจากนี้ไป ธนาคารและบรรษัทข้ามชาติทุนใหญ่ เช่น ธนาคาร บริษัท หรือ องค์กรระหว่างประเทศ จะเป็นผู้มีบทบาทใหญ่ขึ้น ในการกำหนดทิศทางการเมืองของโลกนี้
แล้วในปี ค.ศ.1972 David Rockefeller และนาย Brzezinski ก็เสนอความคิดนี้ในที่ประชุมประจำปีของ Bilderberg หลังจากนั้นผู้ทรงอิทธิพลรุ่นใหญ่เกือบ 20 คน ก็พากันยกโขยงมาพบนาย David ที่บ้าน แล้วก็บอกว่า พร้อมแล้วครับท่าน พวกเราเห็นพ้องกันตามที่ท่านกล่อม (สั่ง !) ค.ศ.1973 Trilateral Commission ซึ่งถือเสมือนเป็นน้องน้อยของ Bilderberg ก็คลอด เป็นการเชื่อมผู้ครองโลกใน 3 ทวีป เข้าด้วยกัน ยุโรปตะวันตก อเมริกา และญี่ปุ่น
ขอแจ้งข้อมูลปัจจุบันหน่อยครับ ผมเคยเขียนเกี่ยวกับ Trilateral Commission นี้ เมื่อตอนเขียนนิทานเรื่องมายากลยุทธและผมได้แพลมออกไปว่า มีสมาชิกของ Trilateral Commission เป็นคนไทยด้วย ผมนำชื่อมาลงทั้งหมด ปรากฎว่าหลังจากลงไปได้ไม่เท่าไหร่ เพจผม (บังเอิญ ? !)ออกอาการเหมือนถูกกวนจนเละ หน้าจอเดี๋ยวดับบ้าง เปิดไม่ได้บ้าง ข้อความที่ลงก็หายเป็น ตอนๆ โดยเฉพาะตอนที่มีรายชื่อสมาชิกคนไทยที่โด่งดัง หายแล้วหายอีก ต้องลงซ้ำลงซาก คราวนี้ต้องเขียนถึงกลุ่มนี้อีก เพื่อให้ต่อเนื่องกัน ก็เลยแวะไปเช็คข้อมูล ซึ่งก็มีท่านผู้อ่านรายหนึ่ง inbox มาบอกล่วงหน้าแล้ว (ขอบคุณนะครับ) ผลการเช็คข้อมูลล่าสุดนี้ ปรากฎว่ากรรมการชุดเก่าเปลี่ยนตัวไปกันเกือบหมด ! เขาตั้งคนอื่นมาแทน เลยขอลงรายชื่อ ทั้งเก่าทั้งใหม่ให้ชื่นชมกัน ว่าคนไทยเราก็ติดอันดับโลก แบบนี้เหมือนกัน (แหม ! ไม่กล้าอ้างความดีความชอบว่า เป็นผู้แฉจนต้องมีการเปลี่ยนตัว เดี๋ยวมีคนเชื่อ ฮา !)
– รายชื่อเมื่อปี ค.ศ.2011 นายอานันท์ ปันยารชุน นายณรงค์ชัย อัครเศรณี มรว. เกษมสโมสร เกษมศรี นายสารสิน วีรผล ดร.สุรินทร์ พิศสุวรรณ
– รายชื่อใน ค.ศ.2013 (น่าจะออกมาปลายปี ค.ศ.2013 หลังจากที่เขียนนิทานมายากลยุทธ หน่อยหนึ่งครับ) ดร.สุรินทร์ พิศสุวรรณ (อดีตเลขาธิการอาเซียน ปริญญาโท ปริญญาเอก มหาวิทยาลัย Harvard) นางธาริษา วัฒนเกศ (อดีตผู้ว่าการ ธนาคารแห่งประเทศ ปริญญาตรี, โท ทางเศรษฐศาสตร์ จากมหาวิทยาลัย เคโอะ โตเกียว ประเทศญี่ปุ่น) ดร.สมเกียรติ ตั้งกิจวาณิชย์ (ประธานสถาบันวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (TDRI) ปริญญาโทและเอก วิทยาการคอมพิวเตอร์ จากสถาบันเทคโนโลยีแห่งโตเกียว ) นายกานต์ ตระกุลฮุน (กรรมการผู้จัดการใหญ่ บริษัท ปูนซิเมนต์ ไทย ปริญญาตรี วิศวกรรมศาสตร์ (จุฬา) ปริญญาโท บริหารธุรกิจ The Georgia Institute of Technology (อเมริกา) )
คนเล่านิทาน 30 พค. 57

แหกคอก ตอนที่ 8 – นักวิ่ง นิทานเรื่องจริง เรื่อง ” แหกคอก ” ตอนที่ 8 : นักวิ่ง มีกลุ่มนักคิด แล้วจะให้ดีก็ต้องมีกลุ่มคนพูด คนดำเนินการ คนวิ่งเต้นเหมือนเป็น lobbyist แต่เป็น lobbyist ระดับ cream หน้าขนมเค้ก แต่คราวนี้ไม่ใช่เค้กธรรมดาเป็นขนมเค้กประดับมงกุฎเสียด้วย ปี ค.ศ.1954 พวกคนในสังคมระดับสูง ถึงสูงมากๆ ในยุโรป อังกฤษ และอเมริกา จึงรวมตัวกันจัดตั้ง the Bilderberg Group ขึ้นที่ประเทศ Netherlands หลังจากน้ันทุกปี กลุ่มนี้จะจัดประชุมลับ มีคนเข้าร่วมประมาณ 100 กว่าคน จากบุคคลชั้นสูงในวงการเมือง ธุรกิจการเงินการธนาคาร การทหาร บรรษัทข้ามชาติใหญ่ นักวิชาการ สื่อจากอเมริกา (เหนือ) และยุโรปตะวันตก เป็นเครือข่ายของผู้ทรงอิทธิพลรวมถึงพระราชวงศ์ในยุโรปซึ่งสามารถจะคุยกันได้อย่างเปิดอก และไม่ต้องเกรงว่าจะมีการรั่วไหลของการคุย ขาประจำจะเป็นพวกหัวหน้าผู้บริหาร หรือประธานของบรรดาบรรษัทข้ามชาติ ใหญ่ๆ ในโลก บริษัทน้ำมันเช่น Royal Dutch, British Petroleum, Total SA รวมทั้งพระราชวงศ์ในยุโรป นายธนาคารระดับนานาชาติ เช่น (แน่นอน) นาย David Rockefeller ประธานาธิบดี นายกรัฐมนตรี และพวกธนาคารกลางของโลก Bilderberg เป็นถังความคิด แบบเปิดฝาแต่ปิดตัว ตั้งขึ้นด้วยความตั้งใจที่จะเป็นห่วงคล้อง (ชักใย) รัฐบาลกับเศรษฐกิจของยุโรปกับอเมริกา ในระหว่างสงครามเย็นให้ไปในทิศทางเดียวกัน ปี ค.ศ.1970 David Rockefeller เป็นประธานของ CFR และเป็นประธานกรรมการและประธานผู้บริหารของ Chase Manhattan Bank ไปเชิญนักวิชาการเข้ามาร่วมอยู่ ใน CFR (ใช่แล้วครับ เจ้าเก่า) นาย Zbigniew Brzezinski ซึ่งเขียนหนังสือ Between Two ages : Americans Role in the Tecnetronic Era บอกว่าปัจจุบันนี้ ความสนิทสนมกลมเกลียว ความร่วมมือระหว่างรัฐประเทศมันน้อยลง แทนที่จะหันหน้าเข้ามาหากัน ดันตะแคงข้างหรือหันหลังใส่กัน ขณะเดียวกันความร่วมมือระหว่างบรรษัทข้ามชาติด้วยกันมีมากขึ้น เงินมันมีแรงดึงดูดสูงกว่า ดังนั้นจึงควรมีการรวมตัวกันระหว่างประเทศที่พัฒนาแล้ว คือ ประเทศในยุโรปตะวันตก อเมริกา และญี่ปุ่น เพราะต่อจากนี้ไป ธนาคารและบรรษัทข้ามชาติทุนใหญ่ เช่น ธนาคาร บริษัท หรือ องค์กรระหว่างประเทศ จะเป็นผู้มีบทบาทใหญ่ขึ้น ในการกำหนดทิศทางการเมืองของโลกนี้ แล้วในปี ค.ศ.1972 David Rockefeller และนาย Brzezinski ก็เสนอความคิดนี้ในที่ประชุมประจำปีของ Bilderberg หลังจากนั้นผู้ทรงอิทธิพลรุ่นใหญ่เกือบ 20 คน ก็พากันยกโขยงมาพบนาย David ที่บ้าน แล้วก็บอกว่า พร้อมแล้วครับท่าน พวกเราเห็นพ้องกันตามที่ท่านกล่อม (สั่ง !) ค.ศ.1973 Trilateral Commission ซึ่งถือเสมือนเป็นน้องน้อยของ Bilderberg ก็คลอด เป็นการเชื่อมผู้ครองโลกใน 3 ทวีป เข้าด้วยกัน ยุโรปตะวันตก อเมริกา และญี่ปุ่น ขอแจ้งข้อมูลปัจจุบันหน่อยครับ ผมเคยเขียนเกี่ยวกับ Trilateral Commission นี้ เมื่อตอนเขียนนิทานเรื่องมายากลยุทธและผมได้แพลมออกไปว่า มีสมาชิกของ Trilateral Commission เป็นคนไทยด้วย ผมนำชื่อมาลงทั้งหมด ปรากฎว่าหลังจากลงไปได้ไม่เท่าไหร่ เพจผม (บังเอิญ ? !)ออกอาการเหมือนถูกกวนจนเละ หน้าจอเดี๋ยวดับบ้าง เปิดไม่ได้บ้าง ข้อความที่ลงก็หายเป็น ตอนๆ โดยเฉพาะตอนที่มีรายชื่อสมาชิกคนไทยที่โด่งดัง หายแล้วหายอีก ต้องลงซ้ำลงซาก คราวนี้ต้องเขียนถึงกลุ่มนี้อีก เพื่อให้ต่อเนื่องกัน ก็เลยแวะไปเช็คข้อมูล ซึ่งก็มีท่านผู้อ่านรายหนึ่ง inbox มาบอกล่วงหน้าแล้ว (ขอบคุณนะครับ) ผลการเช็คข้อมูลล่าสุดนี้ ปรากฎว่ากรรมการชุดเก่าเปลี่ยนตัวไปกันเกือบหมด ! เขาตั้งคนอื่นมาแทน เลยขอลงรายชื่อ ทั้งเก่าทั้งใหม่ให้ชื่นชมกัน ว่าคนไทยเราก็ติดอันดับโลก แบบนี้เหมือนกัน (แหม ! ไม่กล้าอ้างความดีความชอบว่า เป็นผู้แฉจนต้องมีการเปลี่ยนตัว เดี๋ยวมีคนเชื่อ ฮา !) – รายชื่อเมื่อปี ค.ศ.2011 นายอานันท์ ปันยารชุน นายณรงค์ชัย อัครเศรณี มรว. เกษมสโมสร เกษมศรี นายสารสิน วีรผล ดร.สุรินทร์ พิศสุวรรณ – รายชื่อใน ค.ศ.2013 (น่าจะออกมาปลายปี ค.ศ.2013 หลังจากที่เขียนนิทานมายากลยุทธ หน่อยหนึ่งครับ) ดร.สุรินทร์ พิศสุวรรณ (อดีตเลขาธิการอาเซียน ปริญญาโท ปริญญาเอก มหาวิทยาลัย Harvard) นางธาริษา วัฒนเกศ (อดีตผู้ว่าการ ธนาคารแห่งประเทศ ปริญญาตรี, โท ทางเศรษฐศาสตร์ จากมหาวิทยาลัย เคโอะ โตเกียว ประเทศญี่ปุ่น) ดร.สมเกียรติ ตั้งกิจวาณิชย์ (ประธานสถาบันวิจัยเพื่อการพัฒนาประเทศไทย (TDRI) ปริญญาโทและเอก วิทยาการคอมพิวเตอร์ จากสถาบันเทคโนโลยีแห่งโตเกียว ) นายกานต์ ตระกุลฮุน (กรรมการผู้จัดการใหญ่ บริษัท ปูนซิเมนต์ ไทย ปริญญาตรี วิศวกรรมศาสตร์ (จุฬา) ปริญญาโท บริหารธุรกิจ The Georgia Institute of Technology (อเมริกา) ) คนเล่านิทาน 30 พค. 57

0 Comments 0 Shares 154 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-12 07:56:46 -

“Intel Panther Lake Xe3 เพิ่มเฟรมเกมสูงสุด 18% — แต่ต้องแลกกับเวลา compile shader ที่นานขึ้น”

Intel กำลังเตรียมเปิดตัวแพลตฟอร์มกราฟิกใหม่ Panther Lake พร้อม GPU สถาปัตยกรรม Xe3 ซึ่งจะเป็นครั้งแรกที่ใช้กระบวนการผลิตระดับ 18A node โดยล่าสุดทีมวิศวกรของ Intel ได้ปล่อยชุดแพตช์ 14 รายการสำหรับ Mesa 3D graphics driver บน Linux เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของ Xe3 โดยเฉพาะด้านการเล่นเกม

ผลการทดสอบภายในพบว่าแพตช์เหล่านี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเล่นเกมได้สูงสุดถึง 18% โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 4–9% ในหลายเกม เช่น Hogwarts Legacy และ Warhammer แม้ Cyberpunk 2077 จะถูกตัดออกจากการทดสอบเนื่องจากพบปัญหา GPU hang แต่ผลรวมถือว่าน่าประทับใจสำหรับแพลตฟอร์มที่ยังไม่เปิดตัว

การปรับปรุงครั้งนี้เน้นไปที่การจัดการการทำงานแบบขนานของ thread และการวางตารางการทำงานของ compiler ซึ่งช่วยให้การประมวลผล shader มีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ต้องแลกกับเวลาในการ compile shader ที่เพิ่มขึ้นประมาณ 25% ซึ่ง Intel มองว่าเป็นการแลกเปลี่ยนที่คุ้มค่าเพื่อให้ได้เฟรมเรตที่สูงขึ้น

แพตช์ทั้งหมดถูกรวมไว้ใน Mesa 25.3-devel และจะถูก backport ไปยัง Mesa 25.2 เพื่อให้ผู้ใช้ Linux ที่วางแผนจะใช้ Panther Lake ได้รับประโยชน์เต็มที่ โดย Intel ยังอยู่ระหว่างการปรับปรุงเสถียรภาพของ GPU ซึ่งยังพบปัญหา hang เป็นระยะในบางเกม

จุดเด่นของการอัปเดต Panther Lake Xe3
เพิ่มประสิทธิภาพการเล่นเกมสูงสุด 18% จากการปรับ compiler บน Linux
ปรับปรุงการจัดการ thread และการวางตารางการทำงานของ shader compiler
แพตช์รวมอยู่ใน Mesa 25.3-devel และจะถูก backport ไปยัง Mesa 25.2
ใช้สถาปัตยกรรม Xe3 และกระบวนการผลิต 18A node เป็นครั้งแรกของ Intel

ผลการทดสอบและการใช้งานจริง
เกมที่ได้ผลดี ได้แก่ Hogwarts Legacy และ Warhammer
Cyberpunk 2077 ถูกตัดออกจากการทดสอบเนื่องจาก GPU hang
การ compile shader ใช้เวลานานขึ้น ~25% แต่ได้เฟรมเรตที่สูงขึ้น
เหมาะกับผู้ใช้ Linux ที่ต้องการประสิทธิภาพกราฟิกสูงในเกม

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Panther Lake เป็น Core Ultra Series 3 รุ่นใหม่ที่เตรียมเปิดตัวปลายปีนี้
Xe3 เป็นการต่อยอดจาก Xe-LP และ Xe-HPG โดยเน้นประสิทธิภาพแบบฝังตัว
การใช้ 18A node เป็นก้าวสำคัญของ Intel ในการแข่งขันกับ TSMC และ Samsung
Windows ยังไม่มีผลการทดสอบที่เปิดเผย เนื่องจาก driver เป็น proprietary

https://wccftech.com/intel-panther-lake-xe3-graphics-platform-witnesses-up-to-18-better-higher-performance/

🎮 “Intel Panther Lake Xe3 เพิ่มเฟรมเกมสูงสุด 18% — แต่ต้องแลกกับเวลา compile shader ที่นานขึ้น” Intel กำลังเตรียมเปิดตัวแพลตฟอร์มกราฟิกใหม่ Panther Lake พร้อม GPU สถาปัตยกรรม Xe3 ซึ่งจะเป็นครั้งแรกที่ใช้กระบวนการผลิตระดับ 18A node โดยล่าสุดทีมวิศวกรของ Intel ได้ปล่อยชุดแพตช์ 14 รายการสำหรับ Mesa 3D graphics driver บน Linux เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของ Xe3 โดยเฉพาะด้านการเล่นเกม ผลการทดสอบภายในพบว่าแพตช์เหล่านี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการเล่นเกมได้สูงสุดถึง 18% โดยเฉลี่ยอยู่ที่ 4–9% ในหลายเกม เช่น Hogwarts Legacy และ Warhammer แม้ Cyberpunk 2077 จะถูกตัดออกจากการทดสอบเนื่องจากพบปัญหา GPU hang แต่ผลรวมถือว่าน่าประทับใจสำหรับแพลตฟอร์มที่ยังไม่เปิดตัว การปรับปรุงครั้งนี้เน้นไปที่การจัดการการทำงานแบบขนานของ thread และการวางตารางการทำงานของ compiler ซึ่งช่วยให้การประมวลผล shader มีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างไรก็ตาม ต้องแลกกับเวลาในการ compile shader ที่เพิ่มขึ้นประมาณ 25% ซึ่ง Intel มองว่าเป็นการแลกเปลี่ยนที่คุ้มค่าเพื่อให้ได้เฟรมเรตที่สูงขึ้น แพตช์ทั้งหมดถูกรวมไว้ใน Mesa 25.3-devel และจะถูก backport ไปยัง Mesa 25.2 เพื่อให้ผู้ใช้ Linux ที่วางแผนจะใช้ Panther Lake ได้รับประโยชน์เต็มที่ โดย Intel ยังอยู่ระหว่างการปรับปรุงเสถียรภาพของ GPU ซึ่งยังพบปัญหา hang เป็นระยะในบางเกม ✅ จุดเด่นของการอัปเดต Panther Lake Xe3 ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพการเล่นเกมสูงสุด 18% จากการปรับ compiler บน Linux ➡️ ปรับปรุงการจัดการ thread และการวางตารางการทำงานของ shader compiler ➡️ แพตช์รวมอยู่ใน Mesa 25.3-devel และจะถูก backport ไปยัง Mesa 25.2 ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Xe3 และกระบวนการผลิต 18A node เป็นครั้งแรกของ Intel ✅ ผลการทดสอบและการใช้งานจริง ➡️ เกมที่ได้ผลดี ได้แก่ Hogwarts Legacy และ Warhammer ➡️ Cyberpunk 2077 ถูกตัดออกจากการทดสอบเนื่องจาก GPU hang ➡️ การ compile shader ใช้เวลานานขึ้น ~25% แต่ได้เฟรมเรตที่สูงขึ้น ➡️ เหมาะกับผู้ใช้ Linux ที่ต้องการประสิทธิภาพกราฟิกสูงในเกม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Panther Lake เป็น Core Ultra Series 3 รุ่นใหม่ที่เตรียมเปิดตัวปลายปีนี้ ➡️ Xe3 เป็นการต่อยอดจาก Xe-LP และ Xe-HPG โดยเน้นประสิทธิภาพแบบฝังตัว ➡️ การใช้ 18A node เป็นก้าวสำคัญของ Intel ในการแข่งขันกับ TSMC และ Samsung ➡️ Windows ยังไม่มีผลการทดสอบที่เปิดเผย เนื่องจาก driver เป็น proprietary https://wccftech.com/intel-panther-lake-xe3-graphics-platform-witnesses-up-to-18-better-higher-performance/

WCCFTECH.COM

Intel's Panther Lake 'Xe3' Graphics Platform Witnesses Up To 18% Higher Gaming Performance, Courtesy of Few Optimizations
Intel is preparing for Panther Lake launch and has released a new set of Linux-based optimizations that have boosted gaming performance.

0 Comments 0 Shares 170 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-12 07:38:33 -

“TCS เปิดตัวบริการออกแบบระบบด้วยชิปเลต — อินเดียเร่งเครื่องสู่ศูนย์กลางเซมิคอนดักเตอร์โลก”

Tata Consultancy Services (TCS) บริษัทไอทีระดับโลกจากอินเดีย ประกาศเปิดตัวบริการใหม่ “Chiplet-Based System Engineering Services” เพื่อช่วยผู้ผลิตเซมิคอนดักเตอร์ออกแบบชิปยุคใหม่ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น ต้นทุนต่ำลง และพร้อมตอบโจทย์ตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โดยใช้แนวคิด “ชิปเลต” ซึ่งเป็นวงจรขนาดเล็กที่สามารถประกอบรวมกันเป็นชิปขนาดใหญ่ได้ตามความต้องการ

การเปิดตัวครั้งนี้เกิดขึ้นในช่วงที่อินเดียกำลังเร่งพัฒนาอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์อย่างจริงจัง โดยมีมูลค่าตลาดอยู่ที่ 45–50 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024–2025 และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 100–110 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 ภายใต้การสนับสนุนจากรัฐบาลผ่านโครงการ India Semiconductor Mission มูลค่า ₹76,000 crore

TCS ให้บริการออกแบบและตรวจสอบตามมาตรฐานอุตสาหกรรม เช่น UCIe (Universal Chiplet Interconnect Express) และ HBM (High Bandwidth Memory) รวมถึงการออกแบบแพ็กเกจขั้นสูงแบบ 2.5D และ 3D interposer ซึ่งช่วยให้สามารถรวมชิปหลายตัวเข้าด้วยกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งในด้านความเร็ว ความเสถียร และขนาดที่กะทัดรัด

บริการใหม่นี้ยังช่วยให้บริษัทสามารถเร่ง tape-out หรือการส่งแบบชิปเข้าสู่กระบวนการผลิตได้เร็วขึ้น ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการแข่งขันในตลาดที่ขับเคลื่อนด้วย AI, คลาวด์, สมาร์ตโฟน, รถยนต์ไฟฟ้า และอุปกรณ์เชื่อมต่อ

จุดเด่นของบริการ Chiplet-Based System Engineering จาก TCS
ใช้แนวคิด “ชิปเลต” เพื่อออกแบบชิปที่ยืดหยุ่นและปรับแต่งได้ตามความต้องการ
ช่วยเร่ง tape-out และลดต้นทุนการผลิตชิป
รองรับมาตรฐาน UCIe และ HBM สำหรับการเชื่อมต่อและหน่วยความจำความเร็วสูง
ให้บริการออกแบบแพ็กเกจขั้นสูง เช่น 2.5D และ 3D interposer

บริบทของตลาดเซมิคอนดักเตอร์อินเดีย
มูลค่าตลาดปี 2024–2025 อยู่ที่ $45–50 พันล้าน และคาดว่าจะเพิ่มเป็น $100–110 พันล้านในปี 2030
รัฐบาลสนับสนุนผ่านโครงการ India Semiconductor Mission มูลค่า ₹76,000 crore
อินเดียมีวิศวกรออกแบบชิปคิดเป็น 20% ของโลก
บริษัทต่างชาติเริ่มลงทุนตั้งโรงงานประกอบและออกแบบในอินเดีย

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
แนวคิด chiplet-based design กำลังแทนที่การลดขนาดทรานซิสเตอร์แบบเดิม
UCIe เป็นมาตรฐานเปิดที่ช่วยให้ชิปหลายตัวสื่อสารกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
HBM เป็นหน่วยความจำที่ใช้ใน GPU และ AI accelerator ที่ต้องการความเร็วสูง
TCS เคยร่วมมือกับบริษัทในอเมริกาเหนือเพื่อเร่งการผลิต AI processor ด้วยแนวทางนี้

คำเตือนและข้อจำกัด
การออกแบบด้วยชิปเลตยังมีความซับซ้อนด้านการจัดการสัญญาณและความร้อน
การรวมชิปต่างชนิดอาจเกิดปัญหาเรื่อง latency และความเข้ากันได้
มาตรฐาน UCIe ยังอยู่ระหว่างการพัฒนา — อาจมีการเปลี่ยนแปลงในอนาคต
บริษัทที่ไม่มีความเชี่ยวชาญด้านแพ็กเกจขั้นสูงอาจไม่สามารถใช้ประโยชน์ได้เต็มที่
การแข่งขันในตลาดเซมิคอนดักเตอร์ยังสูงมาก — ต้องมีนวัตกรรมต่อเนื่องเพื่ออยู่รอด

https://www.techpowerup.com/340896/tcs-unveils-chiplet-based-system-engineering-services-to-accelerate-semiconductor-innovation

🔧 “TCS เปิดตัวบริการออกแบบระบบด้วยชิปเลต — อินเดียเร่งเครื่องสู่ศูนย์กลางเซมิคอนดักเตอร์โลก” Tata Consultancy Services (TCS) บริษัทไอทีระดับโลกจากอินเดีย ประกาศเปิดตัวบริการใหม่ “Chiplet-Based System Engineering Services” เพื่อช่วยผู้ผลิตเซมิคอนดักเตอร์ออกแบบชิปยุคใหม่ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้น ต้นทุนต่ำลง และพร้อมตอบโจทย์ตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โดยใช้แนวคิด “ชิปเลต” ซึ่งเป็นวงจรขนาดเล็กที่สามารถประกอบรวมกันเป็นชิปขนาดใหญ่ได้ตามความต้องการ การเปิดตัวครั้งนี้เกิดขึ้นในช่วงที่อินเดียกำลังเร่งพัฒนาอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์อย่างจริงจัง โดยมีมูลค่าตลาดอยู่ที่ 45–50 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024–2025 และคาดว่าจะเพิ่มขึ้นเป็น 100–110 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2030 ภายใต้การสนับสนุนจากรัฐบาลผ่านโครงการ India Semiconductor Mission มูลค่า ₹76,000 crore TCS ให้บริการออกแบบและตรวจสอบตามมาตรฐานอุตสาหกรรม เช่น UCIe (Universal Chiplet Interconnect Express) และ HBM (High Bandwidth Memory) รวมถึงการออกแบบแพ็กเกจขั้นสูงแบบ 2.5D และ 3D interposer ซึ่งช่วยให้สามารถรวมชิปหลายตัวเข้าด้วยกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งในด้านความเร็ว ความเสถียร และขนาดที่กะทัดรัด บริการใหม่นี้ยังช่วยให้บริษัทสามารถเร่ง tape-out หรือการส่งแบบชิปเข้าสู่กระบวนการผลิตได้เร็วขึ้น ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการแข่งขันในตลาดที่ขับเคลื่อนด้วย AI, คลาวด์, สมาร์ตโฟน, รถยนต์ไฟฟ้า และอุปกรณ์เชื่อมต่อ ✅ จุดเด่นของบริการ Chiplet-Based System Engineering จาก TCS ➡️ ใช้แนวคิด “ชิปเลต” เพื่อออกแบบชิปที่ยืดหยุ่นและปรับแต่งได้ตามความต้องการ ➡️ ช่วยเร่ง tape-out และลดต้นทุนการผลิตชิป ➡️ รองรับมาตรฐาน UCIe และ HBM สำหรับการเชื่อมต่อและหน่วยความจำความเร็วสูง ➡️ ให้บริการออกแบบแพ็กเกจขั้นสูง เช่น 2.5D และ 3D interposer ✅ บริบทของตลาดเซมิคอนดักเตอร์อินเดีย ➡️ มูลค่าตลาดปี 2024–2025 อยู่ที่ $45–50 พันล้าน และคาดว่าจะเพิ่มเป็น $100–110 พันล้านในปี 2030 ➡️ รัฐบาลสนับสนุนผ่านโครงการ India Semiconductor Mission มูลค่า ₹76,000 crore ➡️ อินเดียมีวิศวกรออกแบบชิปคิดเป็น 20% ของโลก ➡️ บริษัทต่างชาติเริ่มลงทุนตั้งโรงงานประกอบและออกแบบในอินเดีย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ แนวคิด chiplet-based design กำลังแทนที่การลดขนาดทรานซิสเตอร์แบบเดิม ➡️ UCIe เป็นมาตรฐานเปิดที่ช่วยให้ชิปหลายตัวสื่อสารกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ HBM เป็นหน่วยความจำที่ใช้ใน GPU และ AI accelerator ที่ต้องการความเร็วสูง ➡️ TCS เคยร่วมมือกับบริษัทในอเมริกาเหนือเพื่อเร่งการผลิต AI processor ด้วยแนวทางนี้ ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ การออกแบบด้วยชิปเลตยังมีความซับซ้อนด้านการจัดการสัญญาณและความร้อน ⛔ การรวมชิปต่างชนิดอาจเกิดปัญหาเรื่อง latency และความเข้ากันได้ ⛔ มาตรฐาน UCIe ยังอยู่ระหว่างการพัฒนา — อาจมีการเปลี่ยนแปลงในอนาคต ⛔ บริษัทที่ไม่มีความเชี่ยวชาญด้านแพ็กเกจขั้นสูงอาจไม่สามารถใช้ประโยชน์ได้เต็มที่ ⛔ การแข่งขันในตลาดเซมิคอนดักเตอร์ยังสูงมาก — ต้องมีนวัตกรรมต่อเนื่องเพื่ออยู่รอด https://www.techpowerup.com/340896/tcs-unveils-chiplet-based-system-engineering-services-to-accelerate-semiconductor-innovation

WWW.TECHPOWERUP.COM

TCS Unveils Chiplet-Based System Engineering Services to Accelerate Semiconductor Innovation
Tata Consultancy Services a global leader in IT services, consulting, and business solutions, announced the launch of its Chiplet-based System Engineering Services, designed to help semiconductor companies push the boundaries of traditional chip design. By using chiplets (which are small integrated ...

0 Comments 0 Shares 193 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-11 04:37:38 -

“OpenAI ผนึก Broadcom สร้างชิป Titan — ยุทธศาสตร์ใหม่ลดพึ่งพา Nvidia ด้วยคำสั่งซื้อ $10 พันล้าน และเป้าหมายสู่ AGI”

ในยุคที่การแข่งขันด้าน AI รุนแรงขึ้นทุกวัน OpenAI กำลังเดินเกมใหม่ที่อาจเปลี่ยนสมดุลของอุตสาหกรรมฮาร์ดแวร์ ด้วยการร่วมมือกับ Broadcom เพื่อพัฒนาชิปประมวลผล AI แบบกำหนดเอง (custom ASIC) ภายใต้ชื่อ “Titan” โดยมีเป้าหมายเพื่อลดการพึ่งพา GPU จาก Nvidia ซึ่งมีราคาสูงและขาดแคลนอย่างต่อเนื่อง

Broadcom ซึ่งเคยเป็นผู้ผลิตชิปสำหรับสมาร์ตโฟน ได้ขยายเข้าสู่ตลาด data center และกลายเป็นผู้นำด้านการออกแบบ XPU สำหรับงาน AI โดยก่อนหน้านี้มีลูกค้าระดับยักษ์อย่าง Google, Meta และ ByteDance ล่าสุด OpenAI กลายเป็นลูกค้ารายที่สี่ พร้อมสั่งซื้อ rack ระบบ AI มูลค่ากว่า $10 พันล้าน ซึ่งจะเริ่มส่งมอบในไตรมาสที่ 3 ปีงบประมาณ 20262

ชิป Titan จะถูกใช้สำหรับงาน inference โดยเฉพาะ และนำโดย Richard Ho อดีตวิศวกรผู้ออกแบบ Google TPU ซึ่งแสดงให้เห็นว่า OpenAI ต้องการควบคุมโครงสร้างพื้นฐานของตนเองอย่างจริงจัง เพื่อรองรับโมเดลขนาดใหญ่ เช่น GPT-4.5 และโครงการ Stargate ที่มีเป้าหมายสู่ AGI ภายใน 4 ปี

การตัดสินใจนี้เกิดขึ้นหลังจาก OpenAI ประสบปัญหาขาดแคลน GPU อย่างหนักในช่วงต้นปี 2025 ซึ่งส่งผลให้การเปิดตัว GPT-4.5 ล่าช้า แม้จะมีเงินทุนจาก Microsoft และการระดมทุนรอบ Series F และการขายหุ้นภายในที่ดันมูลค่าบริษัทขึ้นถึง $500 พันล้าน แต่การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานยังเป็นภาระที่ต้องจัดการอย่างเร่งด่วน

ความร่วมมือระหว่าง OpenAI และ Broadcom
OpenAI เป็นลูกค้ารายที่ 4 ของ Broadcom ในโครงการ custom XPU
สั่งซื้อ rack ระบบ AI มูลค่า $10 พันล้าน เริ่มส่งมอบปี 2026
ชิป Titan ออกแบบสำหรับงาน inference โดยเฉพาะ
นำโดย Richard Ho อดีตวิศวกร Google TPU

เหตุผลเบื้องหลังการพัฒนา Titan
ลดการพึ่งพา Nvidia ที่มีราคาสูงและขาดแคลน
รองรับโมเดลขนาดใหญ่ เช่น GPT-4.5 และโครงการ Stargate
เพิ่มประสิทธิภาพและควบคุมต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน
ตอบสนองความต้องการด้าน compute ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Broadcom ขยายจากตลาดสมาร์ตโฟนสู่ data center และ AI infrastructure
Titan เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ AGI ภายใน 4 ปีของ OpenAI
OpenAI เคยพึ่ง Azure cloud ของ Microsoft แต่ต้องการควบคุมระบบมากขึ้น
การระดมทุน Series F และการขายหุ้นภายในดันมูลค่าบริษัทถึง $500 พันล้าน

https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/chatgpt/nvidias-biggest-customers-are-lining-up-to-take-it-down-using-asics-and-broadcom-could-be-the-winner-of-that-battle

💥 “OpenAI ผนึก Broadcom สร้างชิป Titan — ยุทธศาสตร์ใหม่ลดพึ่งพา Nvidia ด้วยคำสั่งซื้อ $10 พันล้าน และเป้าหมายสู่ AGI” ในยุคที่การแข่งขันด้าน AI รุนแรงขึ้นทุกวัน OpenAI กำลังเดินเกมใหม่ที่อาจเปลี่ยนสมดุลของอุตสาหกรรมฮาร์ดแวร์ ด้วยการร่วมมือกับ Broadcom เพื่อพัฒนาชิปประมวลผล AI แบบกำหนดเอง (custom ASIC) ภายใต้ชื่อ “Titan” โดยมีเป้าหมายเพื่อลดการพึ่งพา GPU จาก Nvidia ซึ่งมีราคาสูงและขาดแคลนอย่างต่อเนื่อง Broadcom ซึ่งเคยเป็นผู้ผลิตชิปสำหรับสมาร์ตโฟน ได้ขยายเข้าสู่ตลาด data center และกลายเป็นผู้นำด้านการออกแบบ XPU สำหรับงาน AI โดยก่อนหน้านี้มีลูกค้าระดับยักษ์อย่าง Google, Meta และ ByteDance ล่าสุด OpenAI กลายเป็นลูกค้ารายที่สี่ พร้อมสั่งซื้อ rack ระบบ AI มูลค่ากว่า $10 พันล้าน ซึ่งจะเริ่มส่งมอบในไตรมาสที่ 3 ปีงบประมาณ 20262 ชิป Titan จะถูกใช้สำหรับงาน inference โดยเฉพาะ และนำโดย Richard Ho อดีตวิศวกรผู้ออกแบบ Google TPU ซึ่งแสดงให้เห็นว่า OpenAI ต้องการควบคุมโครงสร้างพื้นฐานของตนเองอย่างจริงจัง เพื่อรองรับโมเดลขนาดใหญ่ เช่น GPT-4.5 และโครงการ Stargate ที่มีเป้าหมายสู่ AGI ภายใน 4 ปี การตัดสินใจนี้เกิดขึ้นหลังจาก OpenAI ประสบปัญหาขาดแคลน GPU อย่างหนักในช่วงต้นปี 2025 ซึ่งส่งผลให้การเปิดตัว GPT-4.5 ล่าช้า แม้จะมีเงินทุนจาก Microsoft และการระดมทุนรอบ Series F และการขายหุ้นภายในที่ดันมูลค่าบริษัทขึ้นถึง $500 พันล้าน แต่การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานยังเป็นภาระที่ต้องจัดการอย่างเร่งด่วน ✅ ความร่วมมือระหว่าง OpenAI และ Broadcom ➡️ OpenAI เป็นลูกค้ารายที่ 4 ของ Broadcom ในโครงการ custom XPU ➡️ สั่งซื้อ rack ระบบ AI มูลค่า $10 พันล้าน เริ่มส่งมอบปี 2026 ➡️ ชิป Titan ออกแบบสำหรับงาน inference โดยเฉพาะ ➡️ นำโดย Richard Ho อดีตวิศวกร Google TPU ✅ เหตุผลเบื้องหลังการพัฒนา Titan ➡️ ลดการพึ่งพา Nvidia ที่มีราคาสูงและขาดแคลน ➡️ รองรับโมเดลขนาดใหญ่ เช่น GPT-4.5 และโครงการ Stargate ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพและควบคุมต้นทุนโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ ตอบสนองความต้องการด้าน compute ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Broadcom ขยายจากตลาดสมาร์ตโฟนสู่ data center และ AI infrastructure ➡️ Titan เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ AGI ภายใน 4 ปีของ OpenAI ➡️ OpenAI เคยพึ่ง Azure cloud ของ Microsoft แต่ต้องการควบคุมระบบมากขึ้น ➡️ การระดมทุน Series F และการขายหุ้นภายในดันมูลค่าบริษัทถึง $500 พันล้าน https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/chatgpt/nvidias-biggest-customers-are-lining-up-to-take-it-down-using-asics-and-broadcom-could-be-the-winner-of-that-battle

WWW.TECHRADAR.COM

Broadcom strengthens custom chip business with new client believed to be OpenAI
OpenAI is believed to be Broadcom’s fourth custom XPU client

0 Comments 0 Shares 149 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-10 02:29:25 -

“Mistral AI ระดมทุน 1.7 พันล้านยูโร! ASML เข้าร่วมเป็นผู้ถือหุ้นหลัก พร้อมดันยุโรปสู่เวที AI ระดับโลก”

ถ้าคุณเคยคิดว่าโลก AI ถูกครอบงำโดยบริษัทจากสหรัฐฯ อย่าง OpenAI หรือ Google — ตอนนี้ยุโรปเริ่มตอบโต้แล้วอย่างจริงจัง เมื่อ Mistral AI สตาร์ทอัพจากฝรั่งเศสประกาศระดมทุนรอบ Series C มูลค่า 1.7 พันล้านยูโร พร้อมการเข้าร่วมลงทุนจาก ASML บริษัทผู้ผลิตอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์รายใหญ่ของโลก

ASML ลงทุนถึง 1.3 พันล้านยูโรในรอบนี้ และได้ถือหุ้น 11% ใน Mistral AI พร้อมที่นั่งในคณะกรรมการกลยุทธ์ของบริษัท ความร่วมมือนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเงิน แต่เป็นการจับมือกันระหว่างผู้นำด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ เพื่อสร้างโซลูชัน AI ที่ตอบโจทย์อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์โดยตรง

Mistral AI มีเป้าหมายในการพัฒนาโมเดล AI แบบกระจายศูนย์ (decentralized frontier AI) ที่สามารถแก้ปัญหาทางวิศวกรรมและอุตสาหกรรมที่ซับซ้อน เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตชิป, การวิเคราะห์ข้อมูลในโรงงาน, และการออกแบบระบบอัตโนมัติขั้นสูง

การลงทุนครั้งนี้ทำให้ Mistral มีมูลค่าบริษัทหลังการระดมทุนอยู่ที่ 11.7 พันล้านยูโร กลายเป็นสตาร์ทอัพ AI ที่มีมูลค่าสูงที่สุดในยุโรป และเป็นคู่แข่งโดยตรงกับบริษัทจากสหรัฐฯ และจีนในสนามของ Generative AI

นอกจาก ASML ยังมีนักลงทุนรายใหญ่อื่นๆ เข้าร่วม เช่น NVIDIA, Andreessen Horowitz, DST Global, Bpifrance และ Lightspeed ซึ่งสะท้อนถึงความเชื่อมั่นในศักยภาพของ Mistral ที่จะเป็นผู้นำด้าน AI แบบเปิด (open-source) และมีความเป็นอิสระจาก Silicon Valley

การระดมทุนรอบ Series C ของ Mistral AI
ระดมทุนได้ 1.7 พันล้านยูโร
มูลค่าบริษัทหลังการระดมทุนอยู่ที่ 11.7 พันล้านยูโร
กลายเป็นสตาร์ทอัพ AI ที่มีมูลค่าสูงที่สุดในยุโรป

การลงทุนจาก ASML
ASML ลงทุน 1.3 พันล้านยูโร และถือหุ้น 11%
ได้ที่นั่งในคณะกรรมการกลยุทธ์ของ Mistral AI
ร่วมมือเพื่อพัฒนาโซลูชัน AI สำหรับอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์
ตั้งเป้าใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและการออกแบบชิป

เป้าหมายของ Mistral AI
พัฒนาโมเดล AI แบบกระจายศูนย์ (decentralized frontier AI)
เน้นการแก้ปัญหาทางวิศวกรรมและอุตสาหกรรมที่ซับซ้อน
สร้างโครงสร้างพื้นฐาน compute ที่มีประสิทธิภาพสูง
ส่งมอบโซลูชัน AI แบบปรับแต่งเฉพาะสำหรับองค์กร

นักลงทุนรายอื่นที่เข้าร่วม
NVIDIA, DST Global, Andreessen Horowitz, Bpifrance, General Catalyst, Index Ventures, Lightspeed
สะท้อนความเชื่อมั่นในแนวทาง open-source และความเป็นอิสระของ Mistral
สนับสนุนการขยายตัวของ AI ยุโรปให้แข่งขันกับสหรัฐฯ และจีน

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Mistral เคยระดมทุน Seed มูลค่า $112 ล้านในปี 2023 — ใหญ่ที่สุดในยุโรป
เปิดตัว Le Chat ในปี 2024 และมีผู้ใช้งานทะลุ 1 ล้านใน 2 สัปดาห์
ล่าสุดเพิ่มฟีเจอร์ Memories และโหมดวิจัยลึกใน Le Chat
เป้าหมายคือสร้าง AI ที่เข้าใจหลายภาษาและทำงานได้หลากหลายบริบท

https://mistral.ai/news/mistral-ai-raises-1-7-b-to-accelerate-technological-progress-with-ai

🚀 “Mistral AI ระดมทุน 1.7 พันล้านยูโร! ASML เข้าร่วมเป็นผู้ถือหุ้นหลัก พร้อมดันยุโรปสู่เวที AI ระดับโลก” ถ้าคุณเคยคิดว่าโลก AI ถูกครอบงำโดยบริษัทจากสหรัฐฯ อย่าง OpenAI หรือ Google — ตอนนี้ยุโรปเริ่มตอบโต้แล้วอย่างจริงจัง เมื่อ Mistral AI สตาร์ทอัพจากฝรั่งเศสประกาศระดมทุนรอบ Series C มูลค่า 1.7 พันล้านยูโร พร้อมการเข้าร่วมลงทุนจาก ASML บริษัทผู้ผลิตอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์รายใหญ่ของโลก ASML ลงทุนถึง 1.3 พันล้านยูโรในรอบนี้ และได้ถือหุ้น 11% ใน Mistral AI พร้อมที่นั่งในคณะกรรมการกลยุทธ์ของบริษัท ความร่วมมือนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเงิน แต่เป็นการจับมือกันระหว่างผู้นำด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ เพื่อสร้างโซลูชัน AI ที่ตอบโจทย์อุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์โดยตรง Mistral AI มีเป้าหมายในการพัฒนาโมเดล AI แบบกระจายศูนย์ (decentralized frontier AI) ที่สามารถแก้ปัญหาทางวิศวกรรมและอุตสาหกรรมที่ซับซ้อน เช่น การเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตชิป, การวิเคราะห์ข้อมูลในโรงงาน, และการออกแบบระบบอัตโนมัติขั้นสูง การลงทุนครั้งนี้ทำให้ Mistral มีมูลค่าบริษัทหลังการระดมทุนอยู่ที่ 11.7 พันล้านยูโร กลายเป็นสตาร์ทอัพ AI ที่มีมูลค่าสูงที่สุดในยุโรป และเป็นคู่แข่งโดยตรงกับบริษัทจากสหรัฐฯ และจีนในสนามของ Generative AI นอกจาก ASML ยังมีนักลงทุนรายใหญ่อื่นๆ เข้าร่วม เช่น NVIDIA, Andreessen Horowitz, DST Global, Bpifrance และ Lightspeed ซึ่งสะท้อนถึงความเชื่อมั่นในศักยภาพของ Mistral ที่จะเป็นผู้นำด้าน AI แบบเปิด (open-source) และมีความเป็นอิสระจาก Silicon Valley ✅ การระดมทุนรอบ Series C ของ Mistral AI ➡️ ระดมทุนได้ 1.7 พันล้านยูโร ➡️ มูลค่าบริษัทหลังการระดมทุนอยู่ที่ 11.7 พันล้านยูโร ➡️ กลายเป็นสตาร์ทอัพ AI ที่มีมูลค่าสูงที่สุดในยุโรป ✅ การลงทุนจาก ASML ➡️ ASML ลงทุน 1.3 พันล้านยูโร และถือหุ้น 11% ➡️ ได้ที่นั่งในคณะกรรมการกลยุทธ์ของ Mistral AI ➡️ ร่วมมือเพื่อพัฒนาโซลูชัน AI สำหรับอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ➡️ ตั้งเป้าใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและการออกแบบชิป ✅ เป้าหมายของ Mistral AI ➡️ พัฒนาโมเดล AI แบบกระจายศูนย์ (decentralized frontier AI) ➡️ เน้นการแก้ปัญหาทางวิศวกรรมและอุตสาหกรรมที่ซับซ้อน ➡️ สร้างโครงสร้างพื้นฐาน compute ที่มีประสิทธิภาพสูง ➡️ ส่งมอบโซลูชัน AI แบบปรับแต่งเฉพาะสำหรับองค์กร ✅ นักลงทุนรายอื่นที่เข้าร่วม ➡️ NVIDIA, DST Global, Andreessen Horowitz, Bpifrance, General Catalyst, Index Ventures, Lightspeed ➡️ สะท้อนความเชื่อมั่นในแนวทาง open-source และความเป็นอิสระของ Mistral ➡️ สนับสนุนการขยายตัวของ AI ยุโรปให้แข่งขันกับสหรัฐฯ และจีน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Mistral เคยระดมทุน Seed มูลค่า $112 ล้านในปี 2023 — ใหญ่ที่สุดในยุโรป ➡️ เปิดตัว Le Chat ในปี 2024 และมีผู้ใช้งานทะลุ 1 ล้านใน 2 สัปดาห์ ➡️ ล่าสุดเพิ่มฟีเจอร์ Memories และโหมดวิจัยลึกใน Le Chat ➡️ เป้าหมายคือสร้าง AI ที่เข้าใจหลายภาษาและทำงานได้หลากหลายบริบท https://mistral.ai/news/mistral-ai-raises-1-7-b-to-accelerate-technological-progress-with-ai

MISTRAL.AI

Mistral AI raises 1.7B€ to accelerate technological progress with AI | Mistral AI

0 Comments 0 Shares 165 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
Newskit

added a photo
2025-09-09 13:28:10 -

ทักษิณยอมแพ้หนึ่งตา เพื่อตีฝ่าทั้งกระดาน

ในที่สุดศาลฎีกาแผนกคดีอาญาของผู้ดำรงตำแหน่งทางการเมือง มีคำสั่งเมื่อวันที่ 9 ก.ย. ให้จำคุกนายทักษิณ ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรี จำเลยคดีทุจริต 3 คดี เป็นเวลา 1 ปีตามพระบรมราชโองการ หลังพบว่าการบังคับโทษเป็นไปโดยไม่ชอบด้วยกฎหมาย ย้ายนายทักษิณออกจากเรือนจำไปยังห้องพักพิเศษ ชั้น 14 โรงพยาบาลตำรวจ ทั้งที่ไม่ได้ป่วยวิกฤตฉุกเฉิน มีเพียงโรคประจำตัวที่โรงพยาบาลราชทัณฑ์สามารถรักษาได้ อีกทั้งนายทักษิณปฎิเสธการผ่าตัดรักษาโรคหัวใจ และโรคกระดูกคอกดทับไขสันหลังและเส้นประสาท แต่เลือกผ่าตัดนิ้วล็อกและเอ็นหัวไหล่ขวา ซึ่งไม่ใช่เรื่องเร่งด่วน ทำให้กระบวนการบังคับโทษรวมทั้งการพักโทษไม่มีผลตามกฎหมาย และไม่สามารถนำระยะเวลาพักรักษาตัว 180 วันมาหักเป็นวันคุมขังได้

ด้านทีมงานนายทักษิณ โพสต์ข้อความบนเฟซบุ๊ก ตอนหนึ่งระบุว่า แม้ทุกคดีจะเกิดขึ้นหลังรัฐประหาร แต่วันนี้ขอมองไปข้างหน้า ให้ทุกอย่างที่ผ่านมามีข้อยุติ ทั้งการต่อสู้คดีตามกฎหมาย และความขัดแย้งใดๆ อันเกิดขึ้นหรือเกี่ยวข้องกับตนเอง ตัดสินใจเลือกทางเดินนี้ เพื่อส่งกำลังใจให้ทุกคนเดินไปข้างหน้า วิเคราะห์ว่านายทักษิณไม่มีทางหนีกระแสสังคม เพราะกระบวนการช่วยเหลือนายทักษิณนอนห้องพิเศษถูกตีแผ่ สั่นสะเทือนทุกวงการ และแพทยสภาตัดสินให้แพทย์ 3 คนมีความผิด ภาวะผู้นำลูกผู้ชายไม่อาจใช้กับนายทักษิณได้ เพราะถ้าสำนึกผิดจริง 2 ปีที่แล้วต้องยอมติดคุก ใช้ชีวิตเหมือนนักโทษทั่วไป จึงจะได้ใจจากสังคมกลับมา

อย่างไรก็ตาม นายทักษิณและบริวารยังคงไม่วางมือทางการเมือง ก่อนหน้านี้เดินทางออกจากกรุงเทพฯ ไปยังดูไบ สหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ เมื่อวันที่ 4 ก.ย. ก่อนกลับประเทศไทยเมื่อบ่ายวันที่ 8 ก.ย. ซึ่งพบว่ามีนายสมชาย วงศ์สวัสดิ์ และนางเยาวภา วงศ์สวัสดิ์ น้องสาวนายทักษิณกลับมาด้วย ว่ากันว่าอาจจะผลักดัน นายยศนันท์ วงศ์สวัสดิ์ รองคณบดีฝ่ายวิจัยและวิเทศสัมพันธ์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล ลูกชายนายสมชายและนางเยาวภา เป็นนายกรัฐมนตรีคนต่อไป ขณะที่ น.ส.แพทองธาร ชินวัตร หัวหน้าพรรคเพื่อไทย ที่นายทักษิณฝากดูแล สั่งจัดทัพผู้สมัคร สส. 400 เขต ภายในกลางเดือน ต.ค. พร้อมเดินหน้าสู่การเลือกตั้ง ส่วน สส. งูเห่า 9 เสียงจะให้คณะกรรมการจริยธรรมพิจารณาลงโทษ

นายชาญชัย อิสระเสนารักษ์ อดีต สส.นครนายก พรรคประชาธิปัตย์ กล่าวว่า ขอบคุณนายทักษิณ ที่แสดงความรับผิดชอบเดินทางกลับมาฟังคำพิพากษา ยอมรับว่านายทักษิณคิดถูกที่กลับมารับโทษ แต่ประเทศไทยไม่คุ้ม ติดคุกปีเดียว เป็นเรื่องที่กฎหมายทำได้แค่นั้น แต่ความเสียหายเป็นหมื่นล้านถึงแสนล้านบาท

#Newskit

ทักษิณยอมแพ้หนึ่งตา เพื่อตีฝ่าทั้งกระดาน ในที่สุดศาลฎีกาแผนกคดีอาญาของผู้ดำรงตำแหน่งทางการเมือง มีคำสั่งเมื่อวันที่ 9 ก.ย. ให้จำคุกนายทักษิณ ชินวัตร อดีตนายกรัฐมนตรี จำเลยคดีทุจริต 3 คดี เป็นเวลา 1 ปีตามพระบรมราชโองการ หลังพบว่าการบังคับโทษเป็นไปโดยไม่ชอบด้วยกฎหมาย ย้ายนายทักษิณออกจากเรือนจำไปยังห้องพักพิเศษ ชั้น 14 โรงพยาบาลตำรวจ ทั้งที่ไม่ได้ป่วยวิกฤตฉุกเฉิน มีเพียงโรคประจำตัวที่โรงพยาบาลราชทัณฑ์สามารถรักษาได้ อีกทั้งนายทักษิณปฎิเสธการผ่าตัดรักษาโรคหัวใจ และโรคกระดูกคอกดทับไขสันหลังและเส้นประสาท แต่เลือกผ่าตัดนิ้วล็อกและเอ็นหัวไหล่ขวา ซึ่งไม่ใช่เรื่องเร่งด่วน ทำให้กระบวนการบังคับโทษรวมทั้งการพักโทษไม่มีผลตามกฎหมาย และไม่สามารถนำระยะเวลาพักรักษาตัว 180 วันมาหักเป็นวันคุมขังได้ ด้านทีมงานนายทักษิณ โพสต์ข้อความบนเฟซบุ๊ก ตอนหนึ่งระบุว่า แม้ทุกคดีจะเกิดขึ้นหลังรัฐประหาร แต่วันนี้ขอมองไปข้างหน้า ให้ทุกอย่างที่ผ่านมามีข้อยุติ ทั้งการต่อสู้คดีตามกฎหมาย และความขัดแย้งใดๆ อันเกิดขึ้นหรือเกี่ยวข้องกับตนเอง ตัดสินใจเลือกทางเดินนี้ เพื่อส่งกำลังใจให้ทุกคนเดินไปข้างหน้า วิเคราะห์ว่านายทักษิณไม่มีทางหนีกระแสสังคม เพราะกระบวนการช่วยเหลือนายทักษิณนอนห้องพิเศษถูกตีแผ่ สั่นสะเทือนทุกวงการ และแพทยสภาตัดสินให้แพทย์ 3 คนมีความผิด ภาวะผู้นำลูกผู้ชายไม่อาจใช้กับนายทักษิณได้ เพราะถ้าสำนึกผิดจริง 2 ปีที่แล้วต้องยอมติดคุก ใช้ชีวิตเหมือนนักโทษทั่วไป จึงจะได้ใจจากสังคมกลับมา อย่างไรก็ตาม นายทักษิณและบริวารยังคงไม่วางมือทางการเมือง ก่อนหน้านี้เดินทางออกจากกรุงเทพฯ ไปยังดูไบ สหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ เมื่อวันที่ 4 ก.ย. ก่อนกลับประเทศไทยเมื่อบ่ายวันที่ 8 ก.ย. ซึ่งพบว่ามีนายสมชาย วงศ์สวัสดิ์ และนางเยาวภา วงศ์สวัสดิ์ น้องสาวนายทักษิณกลับมาด้วย ว่ากันว่าอาจจะผลักดัน นายยศนันท์ วงศ์สวัสดิ์ รองคณบดีฝ่ายวิจัยและวิเทศสัมพันธ์ คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยมหิดล ลูกชายนายสมชายและนางเยาวภา เป็นนายกรัฐมนตรีคนต่อไป ขณะที่ น.ส.แพทองธาร ชินวัตร หัวหน้าพรรคเพื่อไทย ที่นายทักษิณฝากดูแล สั่งจัดทัพผู้สมัคร สส. 400 เขต ภายในกลางเดือน ต.ค. พร้อมเดินหน้าสู่การเลือกตั้ง ส่วน สส. งูเห่า 9 เสียงจะให้คณะกรรมการจริยธรรมพิจารณาลงโทษ นายชาญชัย อิสระเสนารักษ์ อดีต สส.นครนายก พรรคประชาธิปัตย์ กล่าวว่า ขอบคุณนายทักษิณ ที่แสดงความรับผิดชอบเดินทางกลับมาฟังคำพิพากษา ยอมรับว่านายทักษิณคิดถูกที่กลับมารับโทษ แต่ประเทศไทยไม่คุ้ม ติดคุกปีเดียว เป็นเรื่องที่กฎหมายทำได้แค่นั้น แต่ความเสียหายเป็นหมื่นล้านถึงแสนล้านบาท #Newskit

1

1 Comments 0 Shares 267 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-09 03:17:27 -

“Cirrus7 Nimbini v4 Pro Edition: พีซีจิ๋วไร้พัดลมที่แรงระดับเวิร์กสเตชัน พร้อม Intel Core Ultra และ RAM 128GB!”

ลองนึกภาพว่าคุณต้องการคอมพิวเตอร์สำหรับงานธุรกิจหรือวิศวกรรมที่ต้องการความแรงระดับเวิร์กสเตชัน แต่ไม่อยากได้เสียงพัดลมดังรบกวน หรือเครื่องใหญ่เทอะทะ — Cirrus7 Nimbini v4 Pro Edition คือคำตอบที่น่าสนใจมากในปี 2025 นี้

Cirrus7 เปิดตัวมินิพีซีรุ่นใหม่ที่ใช้ระบบระบายความร้อนแบบ passive cooling เต็มรูปแบบ ไม่มีพัดลมเลยแม้แต่ตัวเดียว ตัวเคสถูกออกแบบให้เป็นฮีตซิงก์ขนาดใหญ่ที่ช่วยระบายความร้อนจากซีพียูระดับแล็ปท็อปได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องพึ่งพาชิ้นส่วนที่เคลื่อนไหว

ภายในใช้เมนบอร์ด Intel NUC 15 Pro พร้อมรองรับซีพียูตั้งแต่ Core 3 100U ไปจนถึงตัวท็อปอย่าง Core Ultra 7 265H ที่มีความเร็วสูงสุดถึง 5.1GHz และมี iGPU Intel Arc 140T ในตัว รองรับ RAM DDR5-5600 สูงสุดถึง 128GB และ SSD แบบ M.2 PCIe 4.0 ความจุสูงสุด 4TB

พอร์ตเชื่อมต่อก็จัดเต็ม ทั้ง Thunderbolt 4 สองช่อง, USB-A 3.2 Gen 2 สามช่อง, HDMI 2.0b สองช่อง, LAN 2.5GbE, Wi-Fi 7 และ Bluetooth 5.4 ผ่าน Intel BE201 รวมถึงมีตัวเลือกติดตั้ง Linux ฟรี หรือ Windows แบบมีลิขสิทธิ์ พร้อมการรับประกัน 3 ปีที่ขยายได้ถึง 5 ปี

แม้จะมีรุ่นเริ่มต้นที่ราคา €728 แต่ถ้าคุณเลือกสเปกสูงสุด ราคาจะพุ่งไปถึง €2,796.20 ซึ่งถือว่าแพงไม่น้อยสำหรับมินิพีซี แต่ก็แลกกับความเงียบ ความแรง และดีไซน์ที่ดูเรียบหรูแบบมืออาชีพ

สเปกของ Cirrus7 Nimbini v4 Pro Edition
ใช้ Intel NUC 15 Pro motherboard รองรับ CPU ตั้งแต่ Core 3 100U ถึง Core Ultra 7 265H
RAM รองรับสูงสุด 128GB DDR5-5600
SSD แบบ M.2 PCIe 4.0 ความจุ 1TB–4TB
มี iGPU Intel Arc 140T ในตัว

ระบบระบายความร้อนแบบไร้พัดลม
เคสออกแบบให้เป็นฮีตซิงก์ขนาดใหญ่
ไม่มีชิ้นส่วนเคลื่อนไหว — ลดเสียงรบกวนและเพิ่มความทนทาน
มีตัวเลือกเพิ่มจำนวนฟินระบายความร้อน หากใช้สเปกสูง

พอร์ตและการเชื่อมต่อ
2x Thunderbolt 4, 3x USB-A 3.2 Gen 2, 1x USB 2.0
2x HDMI 2.0b, 1x 2.5GbE LAN, IR receiver, Wi-Fi antenna slots
รองรับ Wi-Fi 7 และ Bluetooth 5.4 ผ่าน Intel BE201

ระบบปฏิบัติการและการรับประกัน
รองรับ Linux ฟรี เช่น Ubuntu 24/25 LTS และ Mint 22
รองรับ Windows 11 Home/Pro แบบมีลิขสิทธิ์
รับประกัน 3 ปี ขยายได้ถึง 5 ปี

ราคาและตัวเลือก
รุ่นเริ่มต้น €728 (Core 3 100U + 8GB RAM + 250GB SSD)
รุ่นสูงสุด €2,796.20 (Core Ultra 7 265H + 128GB RAM + 4TB SSD)
มีตัวเลือกติดตั้ง VESA mount และซีลกันฝุ่น

https://www.techradar.com/pro/looking-for-a-silent-mini-pc-the-cirrus7-pairs-an-intel-core-ultra-7-265h-with-a-casing-that-looks-like-a-giant-heatsink-but-it-aint-cheap

🖥️ “Cirrus7 Nimbini v4 Pro Edition: พีซีจิ๋วไร้พัดลมที่แรงระดับเวิร์กสเตชัน พร้อม Intel Core Ultra และ RAM 128GB!” ลองนึกภาพว่าคุณต้องการคอมพิวเตอร์สำหรับงานธุรกิจหรือวิศวกรรมที่ต้องการความแรงระดับเวิร์กสเตชัน แต่ไม่อยากได้เสียงพัดลมดังรบกวน หรือเครื่องใหญ่เทอะทะ — Cirrus7 Nimbini v4 Pro Edition คือคำตอบที่น่าสนใจมากในปี 2025 นี้ Cirrus7 เปิดตัวมินิพีซีรุ่นใหม่ที่ใช้ระบบระบายความร้อนแบบ passive cooling เต็มรูปแบบ ไม่มีพัดลมเลยแม้แต่ตัวเดียว ตัวเคสถูกออกแบบให้เป็นฮีตซิงก์ขนาดใหญ่ที่ช่วยระบายความร้อนจากซีพียูระดับแล็ปท็อปได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องพึ่งพาชิ้นส่วนที่เคลื่อนไหว ภายในใช้เมนบอร์ด Intel NUC 15 Pro พร้อมรองรับซีพียูตั้งแต่ Core 3 100U ไปจนถึงตัวท็อปอย่าง Core Ultra 7 265H ที่มีความเร็วสูงสุดถึง 5.1GHz และมี iGPU Intel Arc 140T ในตัว รองรับ RAM DDR5-5600 สูงสุดถึง 128GB และ SSD แบบ M.2 PCIe 4.0 ความจุสูงสุด 4TB พอร์ตเชื่อมต่อก็จัดเต็ม ทั้ง Thunderbolt 4 สองช่อง, USB-A 3.2 Gen 2 สามช่อง, HDMI 2.0b สองช่อง, LAN 2.5GbE, Wi-Fi 7 และ Bluetooth 5.4 ผ่าน Intel BE201 รวมถึงมีตัวเลือกติดตั้ง Linux ฟรี หรือ Windows แบบมีลิขสิทธิ์ พร้อมการรับประกัน 3 ปีที่ขยายได้ถึง 5 ปี แม้จะมีรุ่นเริ่มต้นที่ราคา €728 แต่ถ้าคุณเลือกสเปกสูงสุด ราคาจะพุ่งไปถึง €2,796.20 ซึ่งถือว่าแพงไม่น้อยสำหรับมินิพีซี แต่ก็แลกกับความเงียบ ความแรง และดีไซน์ที่ดูเรียบหรูแบบมืออาชีพ ✅ สเปกของ Cirrus7 Nimbini v4 Pro Edition ➡️ ใช้ Intel NUC 15 Pro motherboard รองรับ CPU ตั้งแต่ Core 3 100U ถึง Core Ultra 7 265H ➡️ RAM รองรับสูงสุด 128GB DDR5-5600 ➡️ SSD แบบ M.2 PCIe 4.0 ความจุ 1TB–4TB ➡️ มี iGPU Intel Arc 140T ในตัว ✅ ระบบระบายความร้อนแบบไร้พัดลม ➡️ เคสออกแบบให้เป็นฮีตซิงก์ขนาดใหญ่ ➡️ ไม่มีชิ้นส่วนเคลื่อนไหว — ลดเสียงรบกวนและเพิ่มความทนทาน ➡️ มีตัวเลือกเพิ่มจำนวนฟินระบายความร้อน หากใช้สเปกสูง ✅ พอร์ตและการเชื่อมต่อ ➡️ 2x Thunderbolt 4, 3x USB-A 3.2 Gen 2, 1x USB 2.0 ➡️ 2x HDMI 2.0b, 1x 2.5GbE LAN, IR receiver, Wi-Fi antenna slots ➡️ รองรับ Wi-Fi 7 และ Bluetooth 5.4 ผ่าน Intel BE201 ✅ ระบบปฏิบัติการและการรับประกัน ➡️ รองรับ Linux ฟรี เช่น Ubuntu 24/25 LTS และ Mint 22 ➡️ รองรับ Windows 11 Home/Pro แบบมีลิขสิทธิ์ ➡️ รับประกัน 3 ปี ขยายได้ถึง 5 ปี ✅ ราคาและตัวเลือก ➡️ รุ่นเริ่มต้น €728 (Core 3 100U + 8GB RAM + 250GB SSD) ➡️ รุ่นสูงสุด €2,796.20 (Core Ultra 7 265H + 128GB RAM + 4TB SSD) ➡️ มีตัวเลือกติดตั้ง VESA mount และซีลกันฝุ่น https://www.techradar.com/pro/looking-for-a-silent-mini-pc-the-cirrus7-pairs-an-intel-core-ultra-7-265h-with-a-casing-that-looks-like-a-giant-heatsink-but-it-aint-cheap

WWW.TECHRADAR.COM

Looking for a silent workstation at home or office? Cirrus7’s Nimbini v4 Pro Edition combines power with passive cooling
Storage ranges from 1 TB to 4 TB using a single M.2 slot

0 Comments 0 Shares 161 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-09 03:01:49 -

“Decisioninator: กล่องไม้เล็กๆ ที่ช่วย ‘รักษาชีวิตคู่’ ด้วย Raspberry Pi และ Flutter!”

ลองนึกภาพว่าคุณกับคนรักกำลังเถียงกันเรื่องเดิมๆ เช่น “จะกินอะไรดีคืนนี้?” หรือ “ดูหนังเรื่องไหนดี?” แล้วคำตอบก็วนอยู่ที่ “อะไรก็ได้” จนกลายเป็นความอึดอัดสะสม…นั่นคือจุดเริ่มต้นของโปรเจกต์สุดสร้างสรรค์จากวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ใช้ชื่อว่า Makerinator ผู้ซึ่งกล่าวติดตลกว่า “Decisioninator ช่วยรักษาชีวิตแต่งงานของผมไว้ได้!”

เครื่องนี้คือกล่องไม้ขนาดเล็กสไตล์ตู้เกมยุค 80 ที่ภายในซ่อนพลังของ Raspberry Pi 4 พร้อมระบบปฏิบัติการ Raspberry Pi OS Lite และแอปที่สร้างด้วย Flutter + Flame Engine ซึ่งเป็น game engine สำหรับ 2D UI ที่เหมาะกับการสร้างระบบหมุนแบบวงล้อคล้าย Wheel of Fortune

ตัวเครื่องมีปุ่มสองปุ่ม: ปุ่มแดงใหญ่สำหรับหมุนวงล้อ และปุ่มน้ำเงินเล็กสำหรับเลือกโหมด เช่น ร้านอาหาร, งานบ้าน, คืนออกเดต, หรือดูหนัง โดยทั้งหมดนี้ถูกออกแบบให้ใช้งานง่ายและ “ตัดสินใจแทนคุณ” ในเรื่องที่มักกลายเป็นปัญหาเล็กๆ ที่สะสมจนกลายเป็นเรื่องใหญ่

Makerinator ยังเล่าว่าเขาไม่ใช่ช่างไม้มืออาชีพ แต่สามารถเลเซอร์คัตแผ่นไม้, พ่นสี, แปะลายด้วยการพิมพ์แบบ sublimation และใช้ epoxy กับเครื่องมือโรตารี่เพื่อแก้ปัญหาการประกอบที่ผิดพลาด — จนออกมาเป็นเครื่องที่ดูดีแบบเรโทร และใช้งานได้จริง

จุดเริ่มต้นของ Decisioninator
สร้างขึ้นเพื่อแก้ปัญหาการตัดสินใจในชีวิตคู่ เช่น กินอะไรดี ดูอะไรดี
ใช้ Raspberry Pi 4 เป็นแกนหลักของระบบ
รันระบบปฏิบัติการ Raspberry Pi OS Lite เพื่อประหยัดทรัพยากร
ใช้ Flutter + Flame Engine ในการสร้าง UI แบบวงล้อหมุน

ฟีเจอร์ของเครื่อง
มีปุ่มแดงสำหรับหมุน และปุ่มน้ำเงินสำหรับเลือกโหมด
โหมดที่มีให้เลือก: ร้านอาหาร, งานบ้าน, คืนออกเดต, ดูหนัง
ใช้ GPIO ของ Pi ในการรับอินพุตจากปุ่ม
ใช้ converter 12V → 5V เพื่อจ่ายไฟให้ Raspberry Pi

งานประกอบและดีไซน์
ตัวเครื่องทำจากไม้ที่เลเซอร์คัตและประกอบด้วยมือ
ใช้ epoxy และเครื่องมือโรตารี่ในการแก้ปัญหาการประกอบ
พ่นสีและแปะลายด้วยการพิมพ์แบบ sublimation
ดีไซน์คล้ายตู้เกมยุค 80 เช่น Tempest หรือ Tron

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Flame Engine เป็น game engine สำหรับ Flutter ที่เน้นงาน 2D
Flutter-Pi เป็น library ที่ช่วยให้ Flutter รันบน Raspberry Pi ได้
Raspberry Pi GPIO รองรับการเชื่อมต่อกับปุ่ม, LED, และเซ็นเซอร์ต่างๆ
การใช้ Raspberry Pi ในงาน DIY ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความยืดหยุ่น

https://www.tomshardware.com/raspberry-pi/the-decisioninator-saved-my-marriage-says-software-engineer-raspberry-pi-powered-device-automates-restaurant-chore-date-night-and-movie-night-choices

🎰 “Decisioninator: กล่องไม้เล็กๆ ที่ช่วย ‘รักษาชีวิตคู่’ ด้วย Raspberry Pi และ Flutter!” ลองนึกภาพว่าคุณกับคนรักกำลังเถียงกันเรื่องเดิมๆ เช่น “จะกินอะไรดีคืนนี้?” หรือ “ดูหนังเรื่องไหนดี?” แล้วคำตอบก็วนอยู่ที่ “อะไรก็ได้” จนกลายเป็นความอึดอัดสะสม…นั่นคือจุดเริ่มต้นของโปรเจกต์สุดสร้างสรรค์จากวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ใช้ชื่อว่า Makerinator ผู้ซึ่งกล่าวติดตลกว่า “Decisioninator ช่วยรักษาชีวิตแต่งงานของผมไว้ได้!” เครื่องนี้คือกล่องไม้ขนาดเล็กสไตล์ตู้เกมยุค 80 ที่ภายในซ่อนพลังของ Raspberry Pi 4 พร้อมระบบปฏิบัติการ Raspberry Pi OS Lite และแอปที่สร้างด้วย Flutter + Flame Engine ซึ่งเป็น game engine สำหรับ 2D UI ที่เหมาะกับการสร้างระบบหมุนแบบวงล้อคล้าย Wheel of Fortune ตัวเครื่องมีปุ่มสองปุ่ม: ปุ่มแดงใหญ่สำหรับหมุนวงล้อ และปุ่มน้ำเงินเล็กสำหรับเลือกโหมด เช่น ร้านอาหาร, งานบ้าน, คืนออกเดต, หรือดูหนัง โดยทั้งหมดนี้ถูกออกแบบให้ใช้งานง่ายและ “ตัดสินใจแทนคุณ” ในเรื่องที่มักกลายเป็นปัญหาเล็กๆ ที่สะสมจนกลายเป็นเรื่องใหญ่ Makerinator ยังเล่าว่าเขาไม่ใช่ช่างไม้มืออาชีพ แต่สามารถเลเซอร์คัตแผ่นไม้, พ่นสี, แปะลายด้วยการพิมพ์แบบ sublimation และใช้ epoxy กับเครื่องมือโรตารี่เพื่อแก้ปัญหาการประกอบที่ผิดพลาด — จนออกมาเป็นเครื่องที่ดูดีแบบเรโทร และใช้งานได้จริง ✅ จุดเริ่มต้นของ Decisioninator ➡️ สร้างขึ้นเพื่อแก้ปัญหาการตัดสินใจในชีวิตคู่ เช่น กินอะไรดี ดูอะไรดี ➡️ ใช้ Raspberry Pi 4 เป็นแกนหลักของระบบ ➡️ รันระบบปฏิบัติการ Raspberry Pi OS Lite เพื่อประหยัดทรัพยากร ➡️ ใช้ Flutter + Flame Engine ในการสร้าง UI แบบวงล้อหมุน ✅ ฟีเจอร์ของเครื่อง ➡️ มีปุ่มแดงสำหรับหมุน และปุ่มน้ำเงินสำหรับเลือกโหมด ➡️ โหมดที่มีให้เลือก: ร้านอาหาร, งานบ้าน, คืนออกเดต, ดูหนัง ➡️ ใช้ GPIO ของ Pi ในการรับอินพุตจากปุ่ม ➡️ ใช้ converter 12V → 5V เพื่อจ่ายไฟให้ Raspberry Pi ✅ งานประกอบและดีไซน์ ➡️ ตัวเครื่องทำจากไม้ที่เลเซอร์คัตและประกอบด้วยมือ ➡️ ใช้ epoxy และเครื่องมือโรตารี่ในการแก้ปัญหาการประกอบ ➡️ พ่นสีและแปะลายด้วยการพิมพ์แบบ sublimation ➡️ ดีไซน์คล้ายตู้เกมยุค 80 เช่น Tempest หรือ Tron ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Flame Engine เป็น game engine สำหรับ Flutter ที่เน้นงาน 2D ➡️ Flutter-Pi เป็น library ที่ช่วยให้ Flutter รันบน Raspberry Pi ได้ ➡️ Raspberry Pi GPIO รองรับการเชื่อมต่อกับปุ่ม, LED, และเซ็นเซอร์ต่างๆ ➡️ การใช้ Raspberry Pi ในงาน DIY ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความยืดหยุ่น https://www.tomshardware.com/raspberry-pi/the-decisioninator-saved-my-marriage-says-software-engineer-raspberry-pi-powered-device-automates-restaurant-chore-date-night-and-movie-night-choices

WWW.TOMSHARDWARE.COM

The Decisioninator ‘saved my marriage,’ says software engineer — device automates restaurant, chore, date night, and movie night choices
Optimizing is a way of life for some folks.

0 Comments 0 Shares 147 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-09 02:58:50 -

“TSMC ปั้นคนท้องถิ่น! ขยายโครงการฝึกงานในรัฐแอริโซนา รับมือโรงงานผลิตชิป 4nm–2nm ที่กำลังบูม”

ลองจินตนาการว่าคุณเป็นนักศึกษาด้านวิศวกรรมไฟฟ้า หรือวิทยาการคอมพิวเตอร์ในสหรัฐฯ แล้ววันหนึ่งคุณได้รับโอกาสฝึกงานกับ TSMC — บริษัทผลิตชิปที่ใหญ่ที่สุดในโลก ซึ่งกำลังสร้างโรงงานใหม่ในรัฐแอริโซนาเพื่อผลิตชิประดับ 4nm และ 2nm ที่ใช้ใน AI, GPU และอุปกรณ์ล้ำยุคของ Apple, Nvidia และ AMD

ในฤดูร้อนปี 2025 นี้ TSMC ได้ขยายโครงการฝึกงานในรัฐแอริโซนาอย่างมหาศาล โดยรับนักศึกษากว่า 200 คนจาก 60 มหาวิทยาลัยทั่วสหรัฐฯ ซึ่งเพิ่มขึ้นจาก 130 คนเมื่อปีที่แล้ว และจากเพียง 16 คนในปี 2023 — ถือเป็นการเติบโตแบบก้าวกระโดดเพื่อเตรียมบุคลากรรองรับโรงงานผลิตชิปที่กำลังเร่งเปิดใช้งาน

โรงงานแห่งแรกในเมืองฟีนิกซ์เริ่มผลิตชิป 4nm แล้วตั้งแต่ต้นปีนี้ และกำลังสร้างโรงงานที่สองและสามตามแผนที่ได้รับเงินสนับสนุนจาก CHIPS Act ของรัฐบาลสหรัฐฯ มูลค่ากว่า 6.6 พันล้านดอลลาร์ โดยคาดว่าโรงงานทั้งสามจะสร้างงานโดยตรงกว่า 6,000 ตำแหน่ง และเป็นหัวใจของห่วงโซ่อุปทานชิปในประเทศ

นอกจากฝึกงานแล้ว TSMC ยังร่วมมือกับมหาวิทยาลัย Arizona State University (ASU) และหน่วยงานรัฐเพื่อเปิดหลักสูตรเร่งรัด 15 สัปดาห์สำหรับช่างเทคนิคในโรงงาน พร้อมทุนวิจัยระดับบัณฑิตศึกษา และศูนย์ฝึกอบรมด้านการบรรจุชิป (advanced packaging) ร่วมกับ Amkor ในเมือง Peoria

การขยายโครงการฝึกงานของ TSMC
รับนักศึกษากว่า 200 คนจาก 60 มหาวิทยาลัยทั่วสหรัฐฯ
เพิ่มขึ้นจาก 130 คนในปี 2024 และ 16 คนในปี 2023
มีนักศึกษาจาก ASU เข้าร่วมกว่า 30 คน
เป็นส่วนหนึ่งของการเตรียมบุคลากรสำหรับโรงงานผลิตชิประดับ 4nm และ 2nm

โรงงานผลิตชิปในรัฐแอริโซนา
โรงงานแรกเริ่มผลิตชิป 4nm แล้วในต้นปี 2025
โรงงานที่สองและสามอยู่ระหว่างการก่อสร้าง
ได้รับเงินสนับสนุนจาก CHIPS Act มูลค่า $6.6 พันล้าน
คาดว่าจะสร้างงานโดยตรงกว่า 6,000 ตำแหน่ง
เป็นการลงทุนรวมกว่า $65 พันล้าน ถือเป็นการลงทุนจากต่างประเทศที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์รัฐแอริโซนา

ความร่วมมือด้านการศึกษาและการฝึกอบรม
ASU เปิดหลักสูตรวิจัยระดับปริญญาตรีและบัณฑิตด้านเซมิคอนดักเตอร์
รัฐแอริโซนาเปิดโปรแกรมฝึกอบรมช่างเทคนิคแบบเร่งรัด 15 สัปดาห์
Amkor เปิดศูนย์บรรจุชิปมูลค่า $2 พันล้านในเมือง Peoria
รองรับเทคโนโลยี CoWoS และ InFO สำหรับ GPU และ AI accelerators

https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/tsmc-increases-arizona-internships-to-feed-fabs

🏗️ “TSMC ปั้นคนท้องถิ่น! ขยายโครงการฝึกงานในรัฐแอริโซนา รับมือโรงงานผลิตชิป 4nm–2nm ที่กำลังบูม” ลองจินตนาการว่าคุณเป็นนักศึกษาด้านวิศวกรรมไฟฟ้า หรือวิทยาการคอมพิวเตอร์ในสหรัฐฯ แล้ววันหนึ่งคุณได้รับโอกาสฝึกงานกับ TSMC — บริษัทผลิตชิปที่ใหญ่ที่สุดในโลก ซึ่งกำลังสร้างโรงงานใหม่ในรัฐแอริโซนาเพื่อผลิตชิประดับ 4nm และ 2nm ที่ใช้ใน AI, GPU และอุปกรณ์ล้ำยุคของ Apple, Nvidia และ AMD ในฤดูร้อนปี 2025 นี้ TSMC ได้ขยายโครงการฝึกงานในรัฐแอริโซนาอย่างมหาศาล โดยรับนักศึกษากว่า 200 คนจาก 60 มหาวิทยาลัยทั่วสหรัฐฯ ซึ่งเพิ่มขึ้นจาก 130 คนเมื่อปีที่แล้ว และจากเพียง 16 คนในปี 2023 — ถือเป็นการเติบโตแบบก้าวกระโดดเพื่อเตรียมบุคลากรรองรับโรงงานผลิตชิปที่กำลังเร่งเปิดใช้งาน โรงงานแห่งแรกในเมืองฟีนิกซ์เริ่มผลิตชิป 4nm แล้วตั้งแต่ต้นปีนี้ และกำลังสร้างโรงงานที่สองและสามตามแผนที่ได้รับเงินสนับสนุนจาก CHIPS Act ของรัฐบาลสหรัฐฯ มูลค่ากว่า 6.6 พันล้านดอลลาร์ โดยคาดว่าโรงงานทั้งสามจะสร้างงานโดยตรงกว่า 6,000 ตำแหน่ง และเป็นหัวใจของห่วงโซ่อุปทานชิปในประเทศ นอกจากฝึกงานแล้ว TSMC ยังร่วมมือกับมหาวิทยาลัย Arizona State University (ASU) และหน่วยงานรัฐเพื่อเปิดหลักสูตรเร่งรัด 15 สัปดาห์สำหรับช่างเทคนิคในโรงงาน พร้อมทุนวิจัยระดับบัณฑิตศึกษา และศูนย์ฝึกอบรมด้านการบรรจุชิป (advanced packaging) ร่วมกับ Amkor ในเมือง Peoria ✅ การขยายโครงการฝึกงานของ TSMC ➡️ รับนักศึกษากว่า 200 คนจาก 60 มหาวิทยาลัยทั่วสหรัฐฯ ➡️ เพิ่มขึ้นจาก 130 คนในปี 2024 และ 16 คนในปี 2023 ➡️ มีนักศึกษาจาก ASU เข้าร่วมกว่า 30 คน ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของการเตรียมบุคลากรสำหรับโรงงานผลิตชิประดับ 4nm และ 2nm ✅ โรงงานผลิตชิปในรัฐแอริโซนา ➡️ โรงงานแรกเริ่มผลิตชิป 4nm แล้วในต้นปี 2025 ➡️ โรงงานที่สองและสามอยู่ระหว่างการก่อสร้าง ➡️ ได้รับเงินสนับสนุนจาก CHIPS Act มูลค่า $6.6 พันล้าน ➡️ คาดว่าจะสร้างงานโดยตรงกว่า 6,000 ตำแหน่ง ➡️ เป็นการลงทุนรวมกว่า $65 พันล้าน ถือเป็นการลงทุนจากต่างประเทศที่ใหญ่ที่สุดในประวัติศาสตร์รัฐแอริโซนา ✅ ความร่วมมือด้านการศึกษาและการฝึกอบรม ➡️ ASU เปิดหลักสูตรวิจัยระดับปริญญาตรีและบัณฑิตด้านเซมิคอนดักเตอร์ ➡️ รัฐแอริโซนาเปิดโปรแกรมฝึกอบรมช่างเทคนิคแบบเร่งรัด 15 สัปดาห์ ➡️ Amkor เปิดศูนย์บรรจุชิปมูลค่า $2 พันล้านในเมือง Peoria ➡️ รองรับเทคโนโลยี CoWoS และ InFO สำหรับ GPU และ AI accelerators https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/tsmc-increases-arizona-internships-to-feed-fabs

WWW.TOMSHARDWARE.COM

TSMC increases Arizona internships to feed its Phoenix fabs — CHIPS-fueled supply chain begins to take shape
A wave of homegrown talent arrives just as TSMC’s 4nm ramp-up in Arizona turns into a three-fab silicon supercluster.

0 Comments 0 Shares 172 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม added a photo
2025-09-09 02:19:39 -

“AI ชุบชีวิตไดรเวอร์อายุ 25 ปี! Claude Code ช่วยคืนชีพ ftape บน Linux รุ่นใหม่”

ลองนึกภาพว่าคุณมีเทปเก่าจากยุค 90 ที่เก็บข้อมูลสำคัญไว้ แต่ไม่มีเครื่องมือไหนในยุคปัจจุบันที่สามารถอ่านมันได้อีกแล้ว เพราะไดรเวอร์ที่ใช้เชื่อมต่อกับเทปเหล่านี้ถูกทิ้งร้างไปตั้งแต่ปี 2000

Dmitry Brant นักพัฒนาผู้หลงใหลในสื่อเทปเก่า ได้รับเทป QIC-80 มาเพื่อกู้ข้อมูล ซึ่งต้องใช้ไดรเวอร์ชื่อ “ftape” ที่เคยทำงานบน Linux รุ่นเก่าอย่าง CentOS 3.5 เท่านั้น เพราะมันเชื่อมต่อกับ floppy controller บนเมนบอร์ด—a hack ที่ประหยัดต้นทุนแต่ซับซ้อนมาก

แทนที่จะยอมแพ้ เขาตัดสินใจใช้ Claude Code ซึ่งเป็น AI coding agent จาก Anthropic เพื่อช่วยปรับปรุงไดรเวอร์นี้ให้ทำงานบน Linux kernel รุ่นใหม่อย่าง 6.8 ได้ โดยเริ่มจากการให้ Claude วิเคราะห์โค้ดเก่าและแก้ไขให้เข้ากับ API สมัยใหม่

หลังจากการปรับแต่งหลายรอบ รวมถึงการสร้างระบบ build แบบ out-of-tree และการ debug ผ่าน dmesg log ด้วยมือ ในที่สุด Dmitry ก็สามารถโหลดโมดูลใหม่, ตรวจจับเทปไดรฟ์ และดึงข้อมูลออกมาได้สำเร็จบน Xubuntu 24.04

สิ่งที่น่าสนใจคือ Claude ไม่ได้แค่แก้โค้ด แต่ยังช่วยอธิบายปัญหาเชิงลึก เช่น การตั้งค่าพารามิเตอร์ที่ผิดพลาดซึ่งทำให้ระบบไม่สามารถตรวจจับอุปกรณ์ได้ และยังแสดงให้เห็นว่า AI สามารถเป็น “เพื่อนร่วมงาน” ที่ดีได้ หากเรารู้วิธีใช้มันอย่างถูกต้อง

ภารกิจฟื้นฟูไดรเวอร์ ftape ด้วย Claude Code
ftape เป็นไดรเวอร์สำหรับเทป QIC-80 ที่เชื่อมต่อผ่าน floppy controller
เดิมต้องใช้ Linux รุ่นเก่าอย่าง CentOS 3.5 เพื่อให้ทำงานได้
Claude Code ช่วยปรับโค้ดให้เข้ากับ kernel รุ่นใหม่ (6.8)
มีการแก้ไขฟังก์ชันที่ถูก deprecate และสร้างระบบ build ใหม่แบบ out-of-tree
โมดูลใหม่สามารถโหลด ตรวจจับอุปกรณ์ และ dump ข้อมูลเทปได้สำเร็จ
ใช้ Xubuntu 24.04 แทน CentOS รุ่นเก่า
Claude ช่วยวิเคราะห์ dmesg log และแก้ปัญหาการตั้งค่าพารามิเตอร์

บทเรียนจากการใช้ AI coding agent
Claude ทำงานคล้าย “วิศวกรรุ่นน้อง” ที่ต้องมีมนุษย์คอยกำกับ
ผู้ใช้ต้องมีพื้นฐานด้าน C และ kernel module เพื่อใช้งาน Claude อย่างมีประสิทธิภาพ
การใช้ AI ช่วยลดเวลาเรียนรู้เทคโนโลยีเก่าได้มหาศาล
Claude ช่วยให้ onboarding กับ framework ใหม่เร็วขึ้น เช่น Flutter

คำเตือนสำหรับผู้ใช้ AI ในงานระดับลึก Claude ไม่สามารถจัดการกับการโหลดโมดูลที่ต้องใช้ sudo ได้โดยตรง ผู้ใช้ต้องตรวจสอบและแก้ไขโค้ดด้วยตนเองในบางจุด การใช้ Claude โดยไม่มีความเข้าใจพื้นฐานอาจนำไปสู่การแก้ปัญหาผิดทิศทาง ไม่ควรคาดหวังว่า AI จะสร้างโค้ดที่สมบูรณ์แบบจาก prompt เดียว
https://dmitrybrant.com/2025/09/07/using-claude-code-to-modernize-a-25-year-old-kernel-driver

🧠 “AI ชุบชีวิตไดรเวอร์อายุ 25 ปี! Claude Code ช่วยคืนชีพ ftape บน Linux รุ่นใหม่” ลองนึกภาพว่าคุณมีเทปเก่าจากยุค 90 ที่เก็บข้อมูลสำคัญไว้ แต่ไม่มีเครื่องมือไหนในยุคปัจจุบันที่สามารถอ่านมันได้อีกแล้ว เพราะไดรเวอร์ที่ใช้เชื่อมต่อกับเทปเหล่านี้ถูกทิ้งร้างไปตั้งแต่ปี 2000 Dmitry Brant นักพัฒนาผู้หลงใหลในสื่อเทปเก่า ได้รับเทป QIC-80 มาเพื่อกู้ข้อมูล ซึ่งต้องใช้ไดรเวอร์ชื่อ “ftape” ที่เคยทำงานบน Linux รุ่นเก่าอย่าง CentOS 3.5 เท่านั้น เพราะมันเชื่อมต่อกับ floppy controller บนเมนบอร์ด—a hack ที่ประหยัดต้นทุนแต่ซับซ้อนมาก แทนที่จะยอมแพ้ เขาตัดสินใจใช้ Claude Code ซึ่งเป็น AI coding agent จาก Anthropic เพื่อช่วยปรับปรุงไดรเวอร์นี้ให้ทำงานบน Linux kernel รุ่นใหม่อย่าง 6.8 ได้ โดยเริ่มจากการให้ Claude วิเคราะห์โค้ดเก่าและแก้ไขให้เข้ากับ API สมัยใหม่ หลังจากการปรับแต่งหลายรอบ รวมถึงการสร้างระบบ build แบบ out-of-tree และการ debug ผ่าน dmesg log ด้วยมือ ในที่สุด Dmitry ก็สามารถโหลดโมดูลใหม่, ตรวจจับเทปไดรฟ์ และดึงข้อมูลออกมาได้สำเร็จบน Xubuntu 24.04 สิ่งที่น่าสนใจคือ Claude ไม่ได้แค่แก้โค้ด แต่ยังช่วยอธิบายปัญหาเชิงลึก เช่น การตั้งค่าพารามิเตอร์ที่ผิดพลาดซึ่งทำให้ระบบไม่สามารถตรวจจับอุปกรณ์ได้ และยังแสดงให้เห็นว่า AI สามารถเป็น “เพื่อนร่วมงาน” ที่ดีได้ หากเรารู้วิธีใช้มันอย่างถูกต้อง ✅ ภารกิจฟื้นฟูไดรเวอร์ ftape ด้วย Claude Code ➡️ ftape เป็นไดรเวอร์สำหรับเทป QIC-80 ที่เชื่อมต่อผ่าน floppy controller ➡️ เดิมต้องใช้ Linux รุ่นเก่าอย่าง CentOS 3.5 เพื่อให้ทำงานได้ ➡️ Claude Code ช่วยปรับโค้ดให้เข้ากับ kernel รุ่นใหม่ (6.8) ➡️ มีการแก้ไขฟังก์ชันที่ถูก deprecate และสร้างระบบ build ใหม่แบบ out-of-tree ➡️ โมดูลใหม่สามารถโหลด ตรวจจับอุปกรณ์ และ dump ข้อมูลเทปได้สำเร็จ ➡️ ใช้ Xubuntu 24.04 แทน CentOS รุ่นเก่า ➡️ Claude ช่วยวิเคราะห์ dmesg log และแก้ปัญหาการตั้งค่าพารามิเตอร์ ✅ บทเรียนจากการใช้ AI coding agent ➡️ Claude ทำงานคล้าย “วิศวกรรุ่นน้อง” ที่ต้องมีมนุษย์คอยกำกับ ➡️ ผู้ใช้ต้องมีพื้นฐานด้าน C และ kernel module เพื่อใช้งาน Claude อย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ การใช้ AI ช่วยลดเวลาเรียนรู้เทคโนโลยีเก่าได้มหาศาล ➡️ Claude ช่วยให้ onboarding กับ framework ใหม่เร็วขึ้น เช่น Flutter ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ AI ในงานระดับลึก ⛔ Claude ไม่สามารถจัดการกับการโหลดโมดูลที่ต้องใช้ sudo ได้โดยตรง ⛔ ผู้ใช้ต้องตรวจสอบและแก้ไขโค้ดด้วยตนเองในบางจุด ⛔ การใช้ Claude โดยไม่มีความเข้าใจพื้นฐานอาจนำไปสู่การแก้ปัญหาผิดทิศทาง ⛔ ไม่ควรคาดหวังว่า AI จะสร้างโค้ดที่สมบูรณ์แบบจาก prompt เดียว https://dmitrybrant.com/2025/09/07/using-claude-code-to-modernize-a-25-year-old-kernel-driver

0 Comments 0 Shares 112 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
Newskit

added a photo
2025-09-08 18:20:01 -

เดินรถไฟ Kiha ธันวาฯ นี้ ประเดิมดอนเมือง-อยุธยา

ความคืบหน้าการปรับปรุงรถดีเซลรางรุ่น Kiha 40 และ Kiha 48 จากประเทศญี่ปุ่น หลังการรถไฟแห่งประเทศไทย (รฟท.) ได้รับมอบจากบริษัท JR EAST ประเทศญี่ปุ่น และขนส่งทางเรือมาถึงประเทศไทยเมื่อกลางปี 2567 ล่าสุดพบว่ารถต้นแบบคันแรกยังคงต้องปรับปรุงเพิ่มเติม หลังปรับขนาดเพลาล้อจาก 1.067 เมตร เป็น 1 เมตร เพื่อให้เข้ากับมาตรฐานรางรถไฟของประเทศไทย และทดลองเดินรถเส้นทางมักกะสัน-หัวหมาก เมื่อวันที่ 6 มิ.ย. ที่ผ่านมา

ปัจจุบันยังคงต้องปรับปรุงครอบคลุมทั้งด้านวิศวกรรมและระบบการทำงานของรถ โดยเฉพาะระบบปรับอากาศที่ต้องดัดแปลงใหม่ เนื่องจากรถรุ่นนี้ถูกออกแบบมาเพื่อวิ่งในสภาพอากาศหนาวของภูมิภาคอาคิตะ ประเทศญี่ปุ่น การรถไฟฯ จึงได้ปรับปรุงช่องจ่ายลมเย็นให้เหมาะสมกับสภาพอากาศในประเทศไทย รวมถึงปรับปรุงคอมเพรสเซอร์ ชุดคอยล์ระบายความร้อน และคอยล์เย็น อีกทั้งยังได้ทดสอบด้านสมรรถนะของรถ อาทิ การทดสอบระยะห้ามล้อ อัตราเร่ง และการสั่นสะเทือนเชิงกล

คาดว่ารถต้นแบบคันแรกจะแล้วเสร็จภายในเดือน ก.ย. 2568 และจะมีอีกหนึ่งคันแล้วเสร็จตามมาในเดือน ต.ค. 2568 ก่อนทยอยปรับปรุงเพิ่มเติมอย่างต่อเนื่อง โดยคาดว่าจะสามารถนำรถที่ปรับปรุงเสร็จแล้วจำนวน 4 คัน ออกให้บริการได้ภายในเดือน ธ.ค.2568 เบื้องต้นวางแผนจะนำมาให้บริการในเส้นทาง ดอนเมือง-อยุธยา เพื่อรองรับความต้องการเดินทางของประชาชนและส่งเสริมการท่องเที่ยวเชิงประวัติศาสตร์ของจังหวัดพระนครศรีอยุธยา

สำหรับเส้นทางดอนเมือง-อยุธยา มีระยะทางประมาณ 49 กิโลเมตร รถรุ่นดังกล่าวเดินรถด้วยความเร็วสูงสุด 95 กิโลเมตรต่อชั่วโมง มีวัตถุประสงค์เพื่อเป็นรถเชื่อมต่อ (Feeder) กับรถไฟฟ้าชานเมืองสายสีแดง (ช่วงบางซื่อ-รังสิต) และท่าอากาศยานดอนเมือง แนวเส้นทางผ่านสถานีรังสิต คลองหนึ่ง เชียงราก มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ (ศูนย์รังสิต) นวนคร เชียงรากน้อย คลองพุทรา บางปะอิน บ้านโพ และสถานีปลายทางอยุธยา

โดยปกติถ้าเป็นรถไฟธรรมดา ใช้เวลาประมาณ 1 ชั่วโมง ปัจจุบันรถไฟธรรมดาและรถไฟชานเมือง (ไม่มีเครื่องปรับอากาศ) ค่าโดยสาร 11 บาท, รถนั่งชั้นโทปรับอากาศ - JRWEST (เบาะแดง) ขบวน 133 ราคา 104 บาท, รถดีเซลรางนั่งปรับอากาศ ขบวน 75 ราคา 234 บาท, ขบวน 7 และขบวน 21 ราคา 254 บาท

อนึ่ง ที่ท่าอากาศยานดอนเมือง กรุงเทพฯ อาคาร Service Hall ติดกับอาคารผู้โดยสารระหว่างประเทศ (Terminal 1) มีรถประจำทาง ขสมก. ปลายทางหมอชิต อนุสาวรีย์ชัยสมรภูมิ สวนลุมพินี และสนามหลวง รวมทั้งรถเชื่อมต่อของ บขส. ปลายทางเมืองพัทยา จ.ชลบุรี และ อ.หัวหิน จ.ประจวบคีรีขันธ์

#Newskit

เดินรถไฟ Kiha ธันวาฯ นี้ ประเดิมดอนเมือง-อยุธยา ความคืบหน้าการปรับปรุงรถดีเซลรางรุ่น Kiha 40 และ Kiha 48 จากประเทศญี่ปุ่น หลังการรถไฟแห่งประเทศไทย (รฟท.) ได้รับมอบจากบริษัท JR EAST ประเทศญี่ปุ่น และขนส่งทางเรือมาถึงประเทศไทยเมื่อกลางปี 2567 ล่าสุดพบว่ารถต้นแบบคันแรกยังคงต้องปรับปรุงเพิ่มเติม หลังปรับขนาดเพลาล้อจาก 1.067 เมตร เป็น 1 เมตร เพื่อให้เข้ากับมาตรฐานรางรถไฟของประเทศไทย และทดลองเดินรถเส้นทางมักกะสัน-หัวหมาก เมื่อวันที่ 6 มิ.ย. ที่ผ่านมา ปัจจุบันยังคงต้องปรับปรุงครอบคลุมทั้งด้านวิศวกรรมและระบบการทำงานของรถ โดยเฉพาะระบบปรับอากาศที่ต้องดัดแปลงใหม่ เนื่องจากรถรุ่นนี้ถูกออกแบบมาเพื่อวิ่งในสภาพอากาศหนาวของภูมิภาคอาคิตะ ประเทศญี่ปุ่น การรถไฟฯ จึงได้ปรับปรุงช่องจ่ายลมเย็นให้เหมาะสมกับสภาพอากาศในประเทศไทย รวมถึงปรับปรุงคอมเพรสเซอร์ ชุดคอยล์ระบายความร้อน และคอยล์เย็น อีกทั้งยังได้ทดสอบด้านสมรรถนะของรถ อาทิ การทดสอบระยะห้ามล้อ อัตราเร่ง และการสั่นสะเทือนเชิงกล คาดว่ารถต้นแบบคันแรกจะแล้วเสร็จภายในเดือน ก.ย. 2568 และจะมีอีกหนึ่งคันแล้วเสร็จตามมาในเดือน ต.ค. 2568 ก่อนทยอยปรับปรุงเพิ่มเติมอย่างต่อเนื่อง โดยคาดว่าจะสามารถนำรถที่ปรับปรุงเสร็จแล้วจำนวน 4 คัน ออกให้บริการได้ภายในเดือน ธ.ค.2568 เบื้องต้นวางแผนจะนำมาให้บริการในเส้นทาง ดอนเมือง-อยุธยา เพื่อรองรับความต้องการเดินทางของประชาชนและส่งเสริมการท่องเที่ยวเชิงประวัติศาสตร์ของจังหวัดพระนครศรีอยุธยา สำหรับเส้นทางดอนเมือง-อยุธยา มีระยะทางประมาณ 49 กิโลเมตร รถรุ่นดังกล่าวเดินรถด้วยความเร็วสูงสุด 95 กิโลเมตรต่อชั่วโมง มีวัตถุประสงค์เพื่อเป็นรถเชื่อมต่อ (Feeder) กับรถไฟฟ้าชานเมืองสายสีแดง (ช่วงบางซื่อ-รังสิต) และท่าอากาศยานดอนเมือง แนวเส้นทางผ่านสถานีรังสิต คลองหนึ่ง เชียงราก มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ (ศูนย์รังสิต) นวนคร เชียงรากน้อย คลองพุทรา บางปะอิน บ้านโพ และสถานีปลายทางอยุธยา โดยปกติถ้าเป็นรถไฟธรรมดา ใช้เวลาประมาณ 1 ชั่วโมง ปัจจุบันรถไฟธรรมดาและรถไฟชานเมือง (ไม่มีเครื่องปรับอากาศ) ค่าโดยสาร 11 บาท, รถนั่งชั้นโทปรับอากาศ - JRWEST (เบาะแดง) ขบวน 133 ราคา 104 บาท, รถดีเซลรางนั่งปรับอากาศ ขบวน 75 ราคา 234 บาท, ขบวน 7 และขบวน 21 ราคา 254 บาท อนึ่ง ที่ท่าอากาศยานดอนเมือง กรุงเทพฯ อาคาร Service Hall ติดกับอาคารผู้โดยสารระหว่างประเทศ (Terminal 1) มีรถประจำทาง ขสมก. ปลายทางหมอชิต อนุสาวรีย์ชัยสมรภูมิ สวนลุมพินี และสนามหลวง รวมทั้งรถเชื่อมต่อของ บขส. ปลายทางเมืองพัทยา จ.ชลบุรี และ อ.หัวหิน จ.ประจวบคีรีขันธ์ #Newskit

1

1 Comments 0 Shares 236 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-08 02:27:06 -

เรื่องเล่าจาก WP8 Pro ถึง WP60: เมื่อมือถือสายลุยกลายเป็นเครื่องมือทำงานที่แท้จริง

Oukitel เปิดตัว WP60 ในงาน IFA 2025 โดยตั้งใจให้เป็น rugged smartphone ที่ท้าทายขีดจำกัดของขนาดหน้าจอและความจุข้อมูล ด้วยหน้าจอขนาดใหญ่ถึง 7.2 นิ้ว ความละเอียด HD+ (720 x 1560) และตัวเครื่องหนา 14.9 มม. ที่ดูเหมือนแท็บเล็ตมากกว่ามือถือทั่วไป

แม้ความละเอียดจะไม่สูงมาก แต่ขนาดหน้าจอที่ใหญ่ทำให้ WP60 เหมาะกับผู้ใช้งานภาคสนาม เช่น วิศวกร, ช่างเทคนิค, หรือเจ้าหน้าที่ภาคสนาม ที่ต้องการอุปกรณ์ทนทานและใช้งานได้จริงในพื้นที่ที่แท็บเล็ตอาจพกพาไม่สะดวก

WP60 ใช้ชิป MediaTek Dimensity 7025 และมีให้เลือก 3 รุ่น: 8GB+256GB, 12GB+512GB และ 16GB+512GB ซึ่งตอบโจทย์ทั้งผู้ใช้ทั่วไปและสายงานที่ต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ แม้ชิปจะไม่แรงเท่ารุ่นเรือธง แต่ก็เพียงพอสำหรับงานเอกสาร, การสื่อสาร, และการใช้งานแอปทั่วไป

กล้องหลังมีความละเอียดสูงถึง 108MP ซึ่งหาได้ยากในมือถือสาย rugged โดยจับคู่กับกล้อง 8MP และ 2MP ส่วนกล้องหน้าแบบ punch-hole มีความละเอียด 32MP เหมาะสำหรับการประชุมวิดีโอหรือถ่ายภาพในพื้นที่ภาคสนาม

แบตเตอรี่ขนาด 10,000mAh รองรับการชาร์จเร็ว 33W PD ซึ่งถือว่าอยู่ในระดับกลางของมือถือสายลุย (บางรุ่นของ Oukitel มีถึง 16,000mAh) พร้อมฟีเจอร์เสริมเช่น NFC, fingerprint scanner และ gyroscope ที่ช่วยให้ใช้งานได้หลากหลายขึ้น

WP60 จะวางจำหน่ายในวันที่ 15 ตุลาคม 2025 โดยยังไม่มีการประกาศราคาอย่างเป็นทางการ

สเปกหลักของ Oukitel WP60
หน้าจอ 7.2 นิ้ว HD+ (720 x 1560) ขนาดตัวเครื่อง 184 x 87 x 14.9 มม.
ใช้ชิป MediaTek Dimensity 7025
มีให้เลือก 3 รุ่น: 8GB+256GB, 12GB+512GB, 16GB+512GB

กล้องและการใช้งานภาคสนาม
กล้องหลัง 108MP + 8MP + 2MP
กล้องหน้า 32MP แบบ punch-hole
เหมาะกับงานภาคสนามที่ต้องการภาพชัดและอุปกรณ์ทนทาน

แบตเตอรี่และฟีเจอร์เสริม
แบตเตอรี่ 10,000mAh รองรับ 33W PD charging
มี NFC, fingerprint scanner และ gyroscope
ใช้ Android 15.0 พร้อมระบบความปลอดภัยระดับพื้นฐาน

การวางจำหน่าย
เปิดตัวในงาน IFA 2025
วางจำหน่ายวันที่ 15 ตุลาคม 2025
ยังไม่มีการประกาศราคาอย่างเป็นทางการ

https://www.techradar.com/pro/finally-heres-a-phablet-for-fans-of-big-screen-mobiles-rugged-oukitels-wp60-has-a-huge-7-2-inch-display-and-up-to-512gb-storage

🎙️ เรื่องเล่าจาก WP8 Pro ถึง WP60: เมื่อมือถือสายลุยกลายเป็นเครื่องมือทำงานที่แท้จริง Oukitel เปิดตัว WP60 ในงาน IFA 2025 โดยตั้งใจให้เป็น rugged smartphone ที่ท้าทายขีดจำกัดของขนาดหน้าจอและความจุข้อมูล ด้วยหน้าจอขนาดใหญ่ถึง 7.2 นิ้ว ความละเอียด HD+ (720 x 1560) และตัวเครื่องหนา 14.9 มม. ที่ดูเหมือนแท็บเล็ตมากกว่ามือถือทั่วไป แม้ความละเอียดจะไม่สูงมาก แต่ขนาดหน้าจอที่ใหญ่ทำให้ WP60 เหมาะกับผู้ใช้งานภาคสนาม เช่น วิศวกร, ช่างเทคนิค, หรือเจ้าหน้าที่ภาคสนาม ที่ต้องการอุปกรณ์ทนทานและใช้งานได้จริงในพื้นที่ที่แท็บเล็ตอาจพกพาไม่สะดวก WP60 ใช้ชิป MediaTek Dimensity 7025 และมีให้เลือก 3 รุ่น: 8GB+256GB, 12GB+512GB และ 16GB+512GB ซึ่งตอบโจทย์ทั้งผู้ใช้ทั่วไปและสายงานที่ต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ แม้ชิปจะไม่แรงเท่ารุ่นเรือธง แต่ก็เพียงพอสำหรับงานเอกสาร, การสื่อสาร, และการใช้งานแอปทั่วไป กล้องหลังมีความละเอียดสูงถึง 108MP ซึ่งหาได้ยากในมือถือสาย rugged โดยจับคู่กับกล้อง 8MP และ 2MP ส่วนกล้องหน้าแบบ punch-hole มีความละเอียด 32MP เหมาะสำหรับการประชุมวิดีโอหรือถ่ายภาพในพื้นที่ภาคสนาม แบตเตอรี่ขนาด 10,000mAh รองรับการชาร์จเร็ว 33W PD ซึ่งถือว่าอยู่ในระดับกลางของมือถือสายลุย (บางรุ่นของ Oukitel มีถึง 16,000mAh) พร้อมฟีเจอร์เสริมเช่น NFC, fingerprint scanner และ gyroscope ที่ช่วยให้ใช้งานได้หลากหลายขึ้น WP60 จะวางจำหน่ายในวันที่ 15 ตุลาคม 2025 โดยยังไม่มีการประกาศราคาอย่างเป็นทางการ ✅ สเปกหลักของ Oukitel WP60 ➡️ หน้าจอ 7.2 นิ้ว HD+ (720 x 1560) ขนาดตัวเครื่อง 184 x 87 x 14.9 มม. ➡️ ใช้ชิป MediaTek Dimensity 7025 ➡️ มีให้เลือก 3 รุ่น: 8GB+256GB, 12GB+512GB, 16GB+512GB ✅ กล้องและการใช้งานภาคสนาม ➡️ กล้องหลัง 108MP + 8MP + 2MP ➡️ กล้องหน้า 32MP แบบ punch-hole ➡️ เหมาะกับงานภาคสนามที่ต้องการภาพชัดและอุปกรณ์ทนทาน ✅ แบตเตอรี่และฟีเจอร์เสริม ➡️ แบตเตอรี่ 10,000mAh รองรับ 33W PD charging ➡️ มี NFC, fingerprint scanner และ gyroscope ➡️ ใช้ Android 15.0 พร้อมระบบความปลอดภัยระดับพื้นฐาน ✅ การวางจำหน่าย ➡️ เปิดตัวในงาน IFA 2025 ➡️ วางจำหน่ายวันที่ 15 ตุลาคม 2025 ➡️ ยังไม่มีการประกาศราคาอย่างเป็นทางการ https://www.techradar.com/pro/finally-heres-a-phablet-for-fans-of-big-screen-mobiles-rugged-oukitels-wp60-has-a-huge-7-2-inch-display-and-up-to-512gb-storage

WWW.TECHRADAR.COM

The new Oukitel WP60 arrives as a rugged phablet boasting punch-hole selfie camera and storage options reaching 512GB capacity
Forget about portability, this is a monster mobile

0 Comments 0 Shares 134 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-06 12:14:02 -

เรื่องเล่าจากหน้าจอเล็กถึงเครือข่ายใหญ่: เมื่ออุปกรณ์สมาร์ทในบ้านกลายเป็นผู้ใช้ข้อมูลเงียบ ๆ ที่ไม่มีใครคาดคิด

Dave Plummer อดีตวิศวกรของ Microsoft ผู้พัฒนา Task Manager และพอร์ตเกม Space Cadet Pinball ได้โพสต์บน X ว่าอุปกรณ์ Amazon Echo Show สองเครื่องในบ้านของเขา ซึ่งเขา “แทบไม่ได้ใช้งานเลย” กลับใช้ข้อมูลอินเทอร์เน็ตมากกว่า 4GB ภายในเวลาเพียง 24 ชั่วโมง

Echo Show เป็นสมาร์ทดีไวซ์ที่มีหน้าจอสัมผัส ใช้แสดงข่าว ภาพถ่าย การแจ้งเตือน และข้อมูลจากคลาวด์ แม้จะไม่ได้สั่งงานด้วยเสียง แต่ก็ยังเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตตลอดเวลาเพื่ออัปเดตเนื้อหาและติดตั้งเฟิร์มแวร์ใหม่

Plummer ไม่เชื่อว่าอุปกรณ์กำลัง “แอบฟัง” เขา แต่คาดว่าอาจเกิดจาก (a) bug, (b) การอัปเดตขนาดใหญ่, หรือ (c) การดาวน์โหลดวิดีโอหรือภาพจากคลาวด์ เช่น เทรลเลอร์ภาพยนตร์หรือภาพถ่ายที่ซิงก์ไว้

ผู้ใช้คนอื่นใน Reddit และ Amazon Forum ก็รายงานพฤติกรรมคล้ายกัน โดยบางคนพบว่า Echo Spot ใช้ข้อมูลมากกว่า 100GB ต่อเดือน แม้จะไม่ได้ใช้งานฟีเจอร์สตรีมมิ่งเลย3

มีการตั้งข้อสงสัยว่า Amazon Sidewalk ซึ่งเป็นระบบ mesh network ที่ให้ Echo เชื่อมต่อกับอุปกรณ์อื่นในบริเวณใกล้เคียง อาจเป็นสาเหตุของการใช้ข้อมูลเกินปกติ แม้ Amazon จะระบุว่า Sidewalk ใช้ข้อมูลไม่เกิน 500MB ต่อเดือนต่อบัญชี แต่ผู้ใช้หลายคนแนะนำให้ปิดฟีเจอร์นี้เพื่อความปลอดภัย

พฤติกรรมการใช้ข้อมูลของ Echo Show
ใช้ข้อมูลมากกว่า 4GB ภายใน 24 ชั่วโมง แม้ไม่ได้ใช้งาน
อาจเกิดจากการอัปเดตเฟิร์มแวร์, bug, หรือการดาวน์โหลด cached content
แสดงภาพข่าว, ภาพถ่าย, และข้อมูลจากคลาวด์อย่างต่อเนื่อง

ความเห็นจากผู้ใช้และนักพัฒนา
Dave Plummer ไม่เชื่อว่า Echo กำลังแอบฟัง แต่สงสัยว่าเป็น bug หรือการอัปเดต
ผู้ใช้ใน Reddit รายงานว่า Echo Spot ใช้ข้อมูลมากกว่า 100GB ต่อเดือน
บางคนพบว่า Echo ใช้ข้อมูลแม้จะไม่ได้สั่งงานด้วยเสียงเลย

ปัจจัยที่อาจเป็นสาเหตุ
Amazon Sidewalk อาจทำให้อุปกรณ์เชื่อมต่อกันและใช้ข้อมูลมากขึ้น
การอัปเดตเฟิร์มแวร์อัตโนมัติอาจเกิด loop หรือใช้ข้อมูลมากกว่าปกติ
การดาวน์โหลดภาพหรือวิดีโอจากคลาวด์อาจไม่ถูกควบคุม

แนวทางการตรวจสอบและป้องกัน
ตรวจสอบการใช้ข้อมูลผ่าน router หรือแอป Alexa
ปิด Amazon Sidewalk และ Flash Briefing เพื่อจำกัดการเชื่อมต่อ
หากไม่มั่นใจ ให้ถอดปลั๊กเพื่อหยุดการเชื่อมต่อทั้งหมด

https://www.tomshardware.com/speakers/amazon-echo-uses-gigabytes-of-data-despite-not-being-used-its-owner-doesnt-think-hes-being-spied-on

🎙️ เรื่องเล่าจากหน้าจอเล็กถึงเครือข่ายใหญ่: เมื่ออุปกรณ์สมาร์ทในบ้านกลายเป็นผู้ใช้ข้อมูลเงียบ ๆ ที่ไม่มีใครคาดคิด Dave Plummer อดีตวิศวกรของ Microsoft ผู้พัฒนา Task Manager และพอร์ตเกม Space Cadet Pinball ได้โพสต์บน X ว่าอุปกรณ์ Amazon Echo Show สองเครื่องในบ้านของเขา ซึ่งเขา “แทบไม่ได้ใช้งานเลย” กลับใช้ข้อมูลอินเทอร์เน็ตมากกว่า 4GB ภายในเวลาเพียง 24 ชั่วโมง Echo Show เป็นสมาร์ทดีไวซ์ที่มีหน้าจอสัมผัส ใช้แสดงข่าว ภาพถ่าย การแจ้งเตือน และข้อมูลจากคลาวด์ แม้จะไม่ได้สั่งงานด้วยเสียง แต่ก็ยังเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตตลอดเวลาเพื่ออัปเดตเนื้อหาและติดตั้งเฟิร์มแวร์ใหม่ Plummer ไม่เชื่อว่าอุปกรณ์กำลัง “แอบฟัง” เขา แต่คาดว่าอาจเกิดจาก (a) bug, (b) การอัปเดตขนาดใหญ่, หรือ (c) การดาวน์โหลดวิดีโอหรือภาพจากคลาวด์ เช่น เทรลเลอร์ภาพยนตร์หรือภาพถ่ายที่ซิงก์ไว้ ผู้ใช้คนอื่นใน Reddit และ Amazon Forum ก็รายงานพฤติกรรมคล้ายกัน โดยบางคนพบว่า Echo Spot ใช้ข้อมูลมากกว่า 100GB ต่อเดือน แม้จะไม่ได้ใช้งานฟีเจอร์สตรีมมิ่งเลย3 มีการตั้งข้อสงสัยว่า Amazon Sidewalk ซึ่งเป็นระบบ mesh network ที่ให้ Echo เชื่อมต่อกับอุปกรณ์อื่นในบริเวณใกล้เคียง อาจเป็นสาเหตุของการใช้ข้อมูลเกินปกติ แม้ Amazon จะระบุว่า Sidewalk ใช้ข้อมูลไม่เกิน 500MB ต่อเดือนต่อบัญชี แต่ผู้ใช้หลายคนแนะนำให้ปิดฟีเจอร์นี้เพื่อความปลอดภัย ✅ พฤติกรรมการใช้ข้อมูลของ Echo Show ➡️ ใช้ข้อมูลมากกว่า 4GB ภายใน 24 ชั่วโมง แม้ไม่ได้ใช้งาน ➡️ อาจเกิดจากการอัปเดตเฟิร์มแวร์, bug, หรือการดาวน์โหลด cached content ➡️ แสดงภาพข่าว, ภาพถ่าย, และข้อมูลจากคลาวด์อย่างต่อเนื่อง ✅ ความเห็นจากผู้ใช้และนักพัฒนา ➡️ Dave Plummer ไม่เชื่อว่า Echo กำลังแอบฟัง แต่สงสัยว่าเป็น bug หรือการอัปเดต ➡️ ผู้ใช้ใน Reddit รายงานว่า Echo Spot ใช้ข้อมูลมากกว่า 100GB ต่อเดือน ➡️ บางคนพบว่า Echo ใช้ข้อมูลแม้จะไม่ได้สั่งงานด้วยเสียงเลย ✅ ปัจจัยที่อาจเป็นสาเหตุ ➡️ Amazon Sidewalk อาจทำให้อุปกรณ์เชื่อมต่อกันและใช้ข้อมูลมากขึ้น ➡️ การอัปเดตเฟิร์มแวร์อัตโนมัติอาจเกิด loop หรือใช้ข้อมูลมากกว่าปกติ ➡️ การดาวน์โหลดภาพหรือวิดีโอจากคลาวด์อาจไม่ถูกควบคุม ✅ แนวทางการตรวจสอบและป้องกัน ➡️ ตรวจสอบการใช้ข้อมูลผ่าน router หรือแอป Alexa ➡️ ปิด Amazon Sidewalk และ Flash Briefing เพื่อจำกัดการเชื่อมต่อ ➡️ หากไม่มั่นใจ ให้ถอดปลั๊กเพื่อหยุดการเชื่อมต่อทั้งหมด https://www.tomshardware.com/speakers/amazon-echo-uses-gigabytes-of-data-despite-not-being-used-its-owner-doesnt-think-hes-being-spied-on

WWW.TOMSHARDWARE.COM

Amazon Echo is reportedly an internet vampire that uses gigabytes of data per day despite being unused, says owner
4GB in a span of 24 hours.

0 Comments 0 Shares 248 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-06 12:00:40 -

เรื่องเล่าจาก daemon ถึง daemonless: เมื่อความปลอดภัยกลายเป็นเหตุผลหลักในการเปลี่ยนเครื่องมือ

Dominik Szymański วิศวกร DevOps ได้เขียนบันทึกการเปลี่ยนผ่านจาก Docker ไปสู่ Podman หลังจากพบว่า Docker ซึ่งเคยเป็นเครื่องมือที่ “ทุกคนใช้” กลับมีจุดอ่อนที่ซ่อนอยู่ในสถาปัตยกรรม—โดยเฉพาะ daemon ที่รันด้วยสิทธิ์ root ตลอดเวลา

Docker ใช้สถาปัตยกรรมแบบ client-server โดย CLI จะสื่อสารกับ dockerd ซึ่งเป็น daemon ที่รันอยู่เบื้องหลัง และควบคุมทุก container บนระบบ หาก daemon นี้ถูกโจมตีหรือมีช่องโหว่ เช่น CVE-2019-5736 หรือ CVE-2024-21626 ก็อาจนำไปสู่การเข้าถึงระบบ host ได้ทันที

Podman เลือกแนวทางตรงข้าม—ไม่มี daemon เลย ทุกคำสั่งที่รันจะสร้าง container เป็น child process ของผู้ใช้โดยตรง และทำงานภายใต้สิทธิ์ของ user นั้น ทำให้แม้ container จะถูกโจมตี ก็ไม่สามารถเข้าถึงระบบ host ได้ในระดับ root

นอกจากเรื่องความปลอดภัยแล้ว Podman ยังมีฟีเจอร์ที่น่าสนใจ เช่น การสร้าง systemd unit file อัตโนมัติ, การจัดการ pod แบบ native ที่สามารถแปลงเป็น Kubernetes YAML ได้ทันที, และการแยกเครื่องมือเฉพาะทาง เช่น Buildah สำหรับ build image และ Skopeo สำหรับจัดการ registry

การเปลี่ยนจาก Docker ไป Podman ไม่ได้ยากอย่างที่คิด เพราะ Podman ใช้ CLI แบบเดียวกับ Docker และรองรับ Dockerfile เดิมได้ทันที แค่ alias docker=podman ก็สามารถใช้งานได้เหมือนเดิม

Dominik ยังแชร์ประสบการณ์การย้าย FastAPI ไป Podman โดยใช้ rootless container, systemd integration และ pod สำหรับจัดการ multi-service ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และพบว่า resource usage บน dashboard ดูสะอาดขึ้นอย่างเห็นได้ชัด

สถาปัตยกรรมของ Docker และ Podman
Docker ใช้ daemon ที่รันด้วย root privileges ตลอดเวลา
Podman ไม่มี daemon และรัน container เป็น child process ของ user
ลด single point of failure และลด surface ของการโจมตี

ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยของ Docker
CVE-2019-5736: container escape ผ่าน runC
CVE-2022-0847 “Dirty Pipe”: เขียนไฟล์ read-only บน kernel
CVE-2024-21626: fd leak และ cwd escape บน runC
แคมเปญ cryptojacking ผ่าน Docker API ที่เปิดเผย

ฟีเจอร์เด่นของ Podman
สร้าง systemd unit file ด้วย podman generate systemd
รองรับ pod แบบ native และแปลงเป็น Kubernetes YAML ได้
ใช้ Buildah และ Skopeo สำหรับงานเฉพาะทาง
rootless container เป็นค่าเริ่มต้น เพิ่มความปลอดภัย

การย้ายจาก Docker ไป Podman
CLI เหมือนกัน: podman run, podman build, podman ps
Dockerfile เดิมใช้งานได้ทันที
รองรับ Docker Compose ผ่าน podman-compose หรือแปลงเป็น Kubernetes

ประสบการณ์ใช้งานจริง
ระบบเสถียรขึ้นเมื่อไม่มี daemon
dashboard แสดงการใช้ resource ได้ชัดเจนขึ้น
เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องรับผิดชอบด้านความปลอดภัยโดยตรง

https://codesmash.dev/why-i-ditched-docker-for-podman-and-you-should-too

🎙️ เรื่องเล่าจาก daemon ถึง daemonless: เมื่อความปลอดภัยกลายเป็นเหตุผลหลักในการเปลี่ยนเครื่องมือ Dominik Szymański วิศวกร DevOps ได้เขียนบันทึกการเปลี่ยนผ่านจาก Docker ไปสู่ Podman หลังจากพบว่า Docker ซึ่งเคยเป็นเครื่องมือที่ “ทุกคนใช้” กลับมีจุดอ่อนที่ซ่อนอยู่ในสถาปัตยกรรม—โดยเฉพาะ daemon ที่รันด้วยสิทธิ์ root ตลอดเวลา Docker ใช้สถาปัตยกรรมแบบ client-server โดย CLI จะสื่อสารกับ dockerd ซึ่งเป็น daemon ที่รันอยู่เบื้องหลัง และควบคุมทุก container บนระบบ หาก daemon นี้ถูกโจมตีหรือมีช่องโหว่ เช่น CVE-2019-5736 หรือ CVE-2024-21626 ก็อาจนำไปสู่การเข้าถึงระบบ host ได้ทันที Podman เลือกแนวทางตรงข้าม—ไม่มี daemon เลย ทุกคำสั่งที่รันจะสร้าง container เป็น child process ของผู้ใช้โดยตรง และทำงานภายใต้สิทธิ์ของ user นั้น ทำให้แม้ container จะถูกโจมตี ก็ไม่สามารถเข้าถึงระบบ host ได้ในระดับ root นอกจากเรื่องความปลอดภัยแล้ว Podman ยังมีฟีเจอร์ที่น่าสนใจ เช่น การสร้าง systemd unit file อัตโนมัติ, การจัดการ pod แบบ native ที่สามารถแปลงเป็น Kubernetes YAML ได้ทันที, และการแยกเครื่องมือเฉพาะทาง เช่น Buildah สำหรับ build image และ Skopeo สำหรับจัดการ registry การเปลี่ยนจาก Docker ไป Podman ไม่ได้ยากอย่างที่คิด เพราะ Podman ใช้ CLI แบบเดียวกับ Docker และรองรับ Dockerfile เดิมได้ทันที แค่ alias docker=podman ก็สามารถใช้งานได้เหมือนเดิม Dominik ยังแชร์ประสบการณ์การย้าย FastAPI ไป Podman โดยใช้ rootless container, systemd integration และ pod สำหรับจัดการ multi-service ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และพบว่า resource usage บน dashboard ดูสะอาดขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ✅ สถาปัตยกรรมของ Docker และ Podman ➡️ Docker ใช้ daemon ที่รันด้วย root privileges ตลอดเวลา ➡️ Podman ไม่มี daemon และรัน container เป็น child process ของ user ➡️ ลด single point of failure และลด surface ของการโจมตี ✅ ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยของ Docker ➡️ CVE-2019-5736: container escape ผ่าน runC ➡️ CVE-2022-0847 “Dirty Pipe”: เขียนไฟล์ read-only บน kernel ➡️ CVE-2024-21626: fd leak และ cwd escape บน runC ➡️ แคมเปญ cryptojacking ผ่าน Docker API ที่เปิดเผย ✅ ฟีเจอร์เด่นของ Podman ➡️ สร้าง systemd unit file ด้วย podman generate systemd ➡️ รองรับ pod แบบ native และแปลงเป็น Kubernetes YAML ได้ ➡️ ใช้ Buildah และ Skopeo สำหรับงานเฉพาะทาง ➡️ rootless container เป็นค่าเริ่มต้น เพิ่มความปลอดภัย ✅ การย้ายจาก Docker ไป Podman ➡️ CLI เหมือนกัน: podman run, podman build, podman ps ➡️ Dockerfile เดิมใช้งานได้ทันที ➡️ รองรับ Docker Compose ผ่าน podman-compose หรือแปลงเป็น Kubernetes ✅ ประสบการณ์ใช้งานจริง ➡️ ระบบเสถียรขึ้นเมื่อไม่มี daemon ➡️ dashboard แสดงการใช้ resource ได้ชัดเจนขึ้น ➡️ เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องรับผิดชอบด้านความปลอดภัยโดยตรง https://codesmash.dev/why-i-ditched-docker-for-podman-and-you-should-too

CODESMASH.DEV

Switching from Docker to Podman
Podman offers better security, uses fewer resources, and integrates seamlessly with Linux and Kubernetes, making it a superior Docker alternative

0 Comments 0 Shares 194 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-06 11:58:26 -

เรื่องเล่าจาก Raycast ถึง Sonner: เมื่อแอนิเมชันไม่ใช่สิ่งที่ต้องมีเสมอไป

Emil Kowalski วิศวกรออกแบบจาก Linear ได้เขียนบทความที่ชวนให้เราตั้งคำถามว่า “เราจำเป็นต้องมีแอนิเมชันจริงหรือ?” เขาเสนอว่าแอนิเมชันที่ดีควรมี “เป้าหมายที่ชัดเจน” ไม่ใช่แค่เพื่อความสวยงาม แต่ต้องช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นในอินเทอร์เฟซได้ดีขึ้น

ตัวอย่างเช่น แอนิเมชันที่ Linear ใช้เพื่ออธิบายฟีเจอร์ Product Intelligence ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจฟังก์ชันได้ทันทีจาก viewport แรก โดยไม่ต้องอ่านคำอธิบายยาว ๆ หรือคลิกเพิ่ม

อีกตัวอย่างคือ Sonner ซึ่งเป็น toast component ที่ใช้แอนิเมชันเพื่อให้การปรากฏและหายไปของข้อความแจ้งเตือนดูเป็นธรรมชาติ และสร้าง “spatial consistency” ที่ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจทิศทางของการ dismiss ได้ง่ายขึ้น

แต่ Emil ก็เตือนว่า แอนิเมชันที่ใช้บ่อยเกินไป เช่น morphing feedback หรือ hover effects ที่เกิดทุกครั้งที่ผู้ใช้เลื่อนเมาส์ อาจกลายเป็นสิ่งที่น่ารำคาญได้ หากผู้ใช้ต้องเจอวันละหลายร้อยครั้ง

เขายกตัวอย่าง Raycast ซึ่งเป็นแอปที่เขาใช้วันละหลายร้อยครั้ง—และไม่มีแอนิเมชันเลย เพราะเป้าหมายของผู้ใช้คือ “ทำงานให้เสร็จ” ไม่ใช่ “รู้สึกว้าว” ทุกครั้งที่เปิดเมนู

นอกจากนี้ ความเร็วของแอนิเมชันก็สำคัญมาก แอนิเมชันที่เร็วเกินไปอาจดูไม่เป็นธรรมชาติ แต่ถ้าช้าเกินไปก็จะทำให้รู้สึกว่าระบบตอบสนองช้า เช่น dropdown ที่ใช้เวลา 180ms จะรู้สึก responsive กว่าแบบ 400ms อย่างชัดเจน

สุดท้าย Emil สรุปว่า “บางครั้งแอนิเมชันที่ดีที่สุดคือไม่มีแอนิเมชันเลย” และการตัดสินใจว่าจะใช้หรือไม่ใช้ ต้องพิจารณาจากความถี่ในการใช้งาน เป้าหมายของผู้ใช้ และความเร็วของการตอบสนอง

https://emilkowal.ski/ui/you-dont-need-animations

🎙️ เรื่องเล่าจาก Raycast ถึง Sonner: เมื่อแอนิเมชันไม่ใช่สิ่งที่ต้องมีเสมอไป Emil Kowalski วิศวกรออกแบบจาก Linear ได้เขียนบทความที่ชวนให้เราตั้งคำถามว่า “เราจำเป็นต้องมีแอนิเมชันจริงหรือ?” เขาเสนอว่าแอนิเมชันที่ดีควรมี “เป้าหมายที่ชัดเจน” ไม่ใช่แค่เพื่อความสวยงาม แต่ต้องช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้นในอินเทอร์เฟซได้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น แอนิเมชันที่ Linear ใช้เพื่ออธิบายฟีเจอร์ Product Intelligence ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจฟังก์ชันได้ทันทีจาก viewport แรก โดยไม่ต้องอ่านคำอธิบายยาว ๆ หรือคลิกเพิ่ม อีกตัวอย่างคือ Sonner ซึ่งเป็น toast component ที่ใช้แอนิเมชันเพื่อให้การปรากฏและหายไปของข้อความแจ้งเตือนดูเป็นธรรมชาติ และสร้าง “spatial consistency” ที่ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจทิศทางของการ dismiss ได้ง่ายขึ้น แต่ Emil ก็เตือนว่า แอนิเมชันที่ใช้บ่อยเกินไป เช่น morphing feedback หรือ hover effects ที่เกิดทุกครั้งที่ผู้ใช้เลื่อนเมาส์ อาจกลายเป็นสิ่งที่น่ารำคาญได้ หากผู้ใช้ต้องเจอวันละหลายร้อยครั้ง เขายกตัวอย่าง Raycast ซึ่งเป็นแอปที่เขาใช้วันละหลายร้อยครั้ง—และไม่มีแอนิเมชันเลย เพราะเป้าหมายของผู้ใช้คือ “ทำงานให้เสร็จ” ไม่ใช่ “รู้สึกว้าว” ทุกครั้งที่เปิดเมนู นอกจากนี้ ความเร็วของแอนิเมชันก็สำคัญมาก แอนิเมชันที่เร็วเกินไปอาจดูไม่เป็นธรรมชาติ แต่ถ้าช้าเกินไปก็จะทำให้รู้สึกว่าระบบตอบสนองช้า เช่น dropdown ที่ใช้เวลา 180ms จะรู้สึก responsive กว่าแบบ 400ms อย่างชัดเจน สุดท้าย Emil สรุปว่า “บางครั้งแอนิเมชันที่ดีที่สุดคือไม่มีแอนิเมชันเลย” และการตัดสินใจว่าจะใช้หรือไม่ใช้ ต้องพิจารณาจากความถี่ในการใช้งาน เป้าหมายของผู้ใช้ และความเร็วของการตอบสนอง https://emilkowal.ski/ui/you-dont-need-animations

EMILKOWAL.SKI

You Don't Need Animations
Why you are animating more often than you should.

0 Comments 0 Shares 160 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-05 01:58:12 -

เรื่องเล่าจากบรรทัดแรกของ Microsoft: เมื่อโค้ดที่ Bill Gates เขียนในปี 1976 กลับมาโลดแล่นอีกครั้งในโลกโอเพ่นซอร์ส

Microsoft ได้เปิดซอร์สโค้ดของ “BASIC for 6502 Microprocessor – Version 1.1” บน GitHub ภายใต้ MIT license ซึ่งหมายความว่าใครก็สามารถดาวน์โหลด แก้ไข แชร์ หรือแม้แต่ขายซ้ำได้อย่างเสรี โค้ดนี้มีความสำคัญทางประวัติศาสตร์อย่างมาก เพราะเป็นรากฐานของซอฟต์แวร์ที่อยู่ในเครื่อง Apple II, Commodore PET, VIC-20 และ Commodore 64—คอมพิวเตอร์ที่ทำให้คนหลายล้านคนเริ่มเขียนโปรแกรมด้วยคำสั่งง่าย ๆ อย่าง:

10 PRINT “HELLO”
20 GOTO 10
RUN

BASIC เวอร์ชันนี้ถูกพอร์ตโดย Bill Gates และ Ric Weiland ไปยังชิป MOS 6502 ในปี 1976 และถูกใช้ในเครื่องที่ขายดีที่สุดในยุคนั้น เช่น Commodore 64 ซึ่งขายไปมากกว่า 17 ล้านเครื่องทั่วโลก

ที่น่าสนใจคือ Commodore ได้ซื้อสิทธิ์ใช้โค้ดนี้แบบไม่จำกัดจำนวนเครื่องในราคาเพียง $25,000 โดยไม่มีค่าลิขสิทธิ์รายเครื่อง ซึ่งเป็นดีลที่ดูเล็กในตอนนั้น แต่กลายเป็นการวางรากฐานให้ Microsoft กลายเป็นบริษัทซอฟต์แวร์ที่มีอิทธิพลที่สุดในโลก

โค้ดที่เปิดเผยนี้มีจำนวน 6,955 บรรทัด เป็นภาษา Assembly สำหรับชิป 6502 และยังมีการแก้ไขระบบ garbage collector ที่ Bill Gates ร่วมพัฒนากับวิศวกรของ Commodore ในปี 1978 รวมถึง easter egg ที่ซ่อนอยู่ใน label STORDO และ STORD0 ซึ่ง Gates ยืนยันว่าเขาใส่ไว้เอง

การเปิดซอร์ส Microsoft BASIC for 6502
เปิดเผยบน GitHub ภายใต้ MIT license
มีทั้งหมด 6,955 บรรทัด เป็นภาษา Assembly สำหรับ MOS 6502
สามารถใช้งาน แก้ไข และเผยแพร่ได้อย่างเสรี

ความสำคัญทางประวัติศาสตร์
เป็นซอฟต์แวร์ตัวแรกของ Microsoft ที่เขียนโดย Bill Gates และ Paul Allen
ถูกใช้ใน Apple II, Commodore PET, VIC-20, และ C64
เป็นจุดเริ่มต้นของการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมสำหรับคนหลายล้านคน

ดีลกับ Commodore และผลกระทบ
Commodore ซื้อสิทธิ์ใช้แบบไม่จำกัดในราคา $25,000
ไม่มีค่าลิขสิทธิ์รายเครื่อง ทำให้ Microsoft ได้การเผยแพร่ในวงกว้าง
ช่วยให้ Microsoft สร้างชื่อเสียงในยุคเริ่มต้นของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล

รายละเอียดทางเทคนิคและการพัฒนา
มีการแก้ไข garbage collector ร่วมกับวิศวกรของ Commodore ในปี 1978
มี easter egg ที่ซ่อนอยู่ใน label STORDO และ STORD0
รองรับระบบ Apple II, Commodore PET, KIM-1, OSI และ PDP-10 simulation

https://www.tomshardware.com/software/bill-gates-48-year-old-microsoft-6502-basic-goes-open-source

🎙️ เรื่องเล่าจากบรรทัดแรกของ Microsoft: เมื่อโค้ดที่ Bill Gates เขียนในปี 1976 กลับมาโลดแล่นอีกครั้งในโลกโอเพ่นซอร์ส Microsoft ได้เปิดซอร์สโค้ดของ “BASIC for 6502 Microprocessor – Version 1.1” บน GitHub ภายใต้ MIT license ซึ่งหมายความว่าใครก็สามารถดาวน์โหลด แก้ไข แชร์ หรือแม้แต่ขายซ้ำได้อย่างเสรี โค้ดนี้มีความสำคัญทางประวัติศาสตร์อย่างมาก เพราะเป็นรากฐานของซอฟต์แวร์ที่อยู่ในเครื่อง Apple II, Commodore PET, VIC-20 และ Commodore 64—คอมพิวเตอร์ที่ทำให้คนหลายล้านคนเริ่มเขียนโปรแกรมด้วยคำสั่งง่าย ๆ อย่าง: 10 PRINT “HELLO” 20 GOTO 10 RUN BASIC เวอร์ชันนี้ถูกพอร์ตโดย Bill Gates และ Ric Weiland ไปยังชิป MOS 6502 ในปี 1976 และถูกใช้ในเครื่องที่ขายดีที่สุดในยุคนั้น เช่น Commodore 64 ซึ่งขายไปมากกว่า 17 ล้านเครื่องทั่วโลก ที่น่าสนใจคือ Commodore ได้ซื้อสิทธิ์ใช้โค้ดนี้แบบไม่จำกัดจำนวนเครื่องในราคาเพียง $25,000 โดยไม่มีค่าลิขสิทธิ์รายเครื่อง ซึ่งเป็นดีลที่ดูเล็กในตอนนั้น แต่กลายเป็นการวางรากฐานให้ Microsoft กลายเป็นบริษัทซอฟต์แวร์ที่มีอิทธิพลที่สุดในโลก โค้ดที่เปิดเผยนี้มีจำนวน 6,955 บรรทัด เป็นภาษา Assembly สำหรับชิป 6502 และยังมีการแก้ไขระบบ garbage collector ที่ Bill Gates ร่วมพัฒนากับวิศวกรของ Commodore ในปี 1978 รวมถึง easter egg ที่ซ่อนอยู่ใน label STORDO และ STORD0 ซึ่ง Gates ยืนยันว่าเขาใส่ไว้เอง ✅ การเปิดซอร์ส Microsoft BASIC for 6502 ➡️ เปิดเผยบน GitHub ภายใต้ MIT license ➡️ มีทั้งหมด 6,955 บรรทัด เป็นภาษา Assembly สำหรับ MOS 6502 ➡️ สามารถใช้งาน แก้ไข และเผยแพร่ได้อย่างเสรี ✅ ความสำคัญทางประวัติศาสตร์ ➡️ เป็นซอฟต์แวร์ตัวแรกของ Microsoft ที่เขียนโดย Bill Gates และ Paul Allen ➡️ ถูกใช้ใน Apple II, Commodore PET, VIC-20, และ C64 ➡️ เป็นจุดเริ่มต้นของการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมสำหรับคนหลายล้านคน ✅ ดีลกับ Commodore และผลกระทบ ➡️ Commodore ซื้อสิทธิ์ใช้แบบไม่จำกัดในราคา $25,000 ➡️ ไม่มีค่าลิขสิทธิ์รายเครื่อง ทำให้ Microsoft ได้การเผยแพร่ในวงกว้าง ➡️ ช่วยให้ Microsoft สร้างชื่อเสียงในยุคเริ่มต้นของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล ✅ รายละเอียดทางเทคนิคและการพัฒนา ➡️ มีการแก้ไข garbage collector ร่วมกับวิศวกรของ Commodore ในปี 1978 ➡️ มี easter egg ที่ซ่อนอยู่ใน label STORDO และ STORD0 ➡️ รองรับระบบ Apple II, Commodore PET, KIM-1, OSI และ PDP-10 simulation https://www.tomshardware.com/software/bill-gates-48-year-old-microsoft-6502-basic-goes-open-source

WWW.TOMSHARDWARE.COM

Bill Gates’ 48-year-old Microsoft 6502 BASIC goes open source
Named after the MOS Technology 6502 CPU, but a port of BASIC for the Altair 8800 microcomputer (1975) which used the Intel 8080 processor.

0 Comments 0 Shares 151 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-04 19:30:53 -

เรื่องเล่าจากเบื้องหลังการปิดข่าว: เมื่อการไม่เปิดเผยเหตุการณ์ไซเบอร์กลายเป็นกลยุทธ์องค์กร

จากรายงานล่าสุดของ Bitdefender และการสัมภาษณ์โดย CSO Online พบว่า 69% ของ CISO ถูกขอให้ปิดข่าวการถูกโจมตีทางไซเบอร์โดยผู้บริหารขององค์กร ซึ่งเพิ่มขึ้นจาก 42% เมื่อสองปีก่อน สาเหตุหลักคือความกลัวผลกระทบต่อชื่อเสียงและราคาหุ้น มากกว่าการปฏิบัติตามกฎหมายหรือมาตรฐานความปลอดภัย

รูปแบบการโจมตีที่เปลี่ยนไปก็มีส่วน—จาก ransomware ที่เคยบังคับให้เปิดเผยข้อมูล สู่การขโมยข้อมูลแบบเงียบ ๆ โดยไม่กระทบผู้ใช้ปลายทาง เช่น กลุ่ม RedCurl ที่เจาะ hypervisor โดยไม่แตะระบบที่ผู้ใช้เห็น ทำให้การเจรจาเป็นไปแบบลับ ๆ และลดแรงกดดันในการเปิดเผย

CISO หลายคนเล่าว่าถูกกดดันให้ “ไม่แจ้งคณะกรรมการตรวจสอบ” หรือ “แต่งเรื่องให้ดูดีในเอกสาร SEC” แม้จะมีเหตุการณ์อย่างการขโมยข้อมูล 500GB, การใช้สิทธิ์ผู้ดูแลระบบในทางที่ผิด, หรือการโอนเงินผิดกว่า €50 ล้านผ่านช่องโหว่ใน SAP

แม้จะมีข้อบังคับจาก GDPR, DORA, NIS2 และกฎหมายตลาดทุนที่กำหนดให้ต้องเปิดเผยเหตุการณ์ไซเบอร์อย่างทันท่วงที แต่ CISO กลับถูกบีบให้หลีกเลี่ยงการรายงาน—ทั้งจากแรงกดดันภายในและความกลัวผลกระทบต่ออาชีพของตนเอง

Caroline Morgan จาก CM Law เตือนว่า “การปิดข่าวไม่ใช่การหลีกเลี่ยงปัญหา แต่เป็นการเพิ่มความเสียหาย” เพราะหากถูกตรวจพบ องค์กรอาจถูกปรับหนัก เสียความเชื่อมั่น และผู้บริหารอาจถูกฟ้องหรือดำเนินคดีได้

สถิติและแนวโน้มการปิดข่าวไซเบอร์
69% ของ CISO ถูกขอให้ปิดข่าวการโจมตี เพิ่มจาก 42% ในสองปี
การโจมตีแบบขโมยข้อมูลเงียบ ๆ ทำให้เหตุการณ์ดูไม่รุนแรง
การเจรจาแบบลับ ๆ ลดแรงกดดันในการเปิดเผย

ตัวอย่างเหตุการณ์ที่ถูกปิดข่าว
ขโมยข้อมูลวิศวกรรม 500GB โดย insider ขายบน dark web
ผู้ดูแลระบบใช้สิทธิ์ข่มขู่และเข้าถึงบัญชีผู้บริหาร
โอนเงินผิดกว่า €50 ล้าน ผ่านช่องโหว่ใน SAP
บัญชี super admin ถูก CrowdStrike แจ้งเตือน แต่ไม่มีการแก้ไข
CISO ถูกติดสินบนด้วยทริปหรูเพื่อแลกกับสัญญา

แรงกดดันจากผู้บริหารและโครงสร้างองค์กร
CIO และ CFO เป็นผู้ตัดสินใจว่าจะเปิดเผยหรือไม่ โดยไม่ปรึกษา CISO
เหตุการณ์มักถูกเลื่อนการแจ้งก่อนประชุมผู้ถือหุ้นหรือรายงานผลประกอบการ
CISO ที่ไม่ยอมปิดข่าวมักถูกลดบทบาทหรือให้ออกจากงาน

ข้อกฎหมายและคำเตือนจากผู้เชี่ยวชาญ
GDPR, DORA, NIS2 และกฎหมายตลาดทุนกำหนดให้ต้องเปิดเผยทันที
การปิดข่าวอาจนำไปสู่การปรับ, สูญเสียความเชื่อมั่น, และฟ้องร้อง
อดีต CISO ของ Uber ถูกตัดสินว่ามีความผิดจากการปิดข่าวการโจมตีในปี 2016

https://www.csoonline.com/article/4050232/pressure-on-cisos-to-stay-silent-about-security-incidents-growing.html

🎙️ เรื่องเล่าจากเบื้องหลังการปิดข่าว: เมื่อการไม่เปิดเผยเหตุการณ์ไซเบอร์กลายเป็นกลยุทธ์องค์กร จากรายงานล่าสุดของ Bitdefender และการสัมภาษณ์โดย CSO Online พบว่า 69% ของ CISO ถูกขอให้ปิดข่าวการถูกโจมตีทางไซเบอร์โดยผู้บริหารขององค์กร ซึ่งเพิ่มขึ้นจาก 42% เมื่อสองปีก่อน สาเหตุหลักคือความกลัวผลกระทบต่อชื่อเสียงและราคาหุ้น มากกว่าการปฏิบัติตามกฎหมายหรือมาตรฐานความปลอดภัย รูปแบบการโจมตีที่เปลี่ยนไปก็มีส่วน—จาก ransomware ที่เคยบังคับให้เปิดเผยข้อมูล สู่การขโมยข้อมูลแบบเงียบ ๆ โดยไม่กระทบผู้ใช้ปลายทาง เช่น กลุ่ม RedCurl ที่เจาะ hypervisor โดยไม่แตะระบบที่ผู้ใช้เห็น ทำให้การเจรจาเป็นไปแบบลับ ๆ และลดแรงกดดันในการเปิดเผย CISO หลายคนเล่าว่าถูกกดดันให้ “ไม่แจ้งคณะกรรมการตรวจสอบ” หรือ “แต่งเรื่องให้ดูดีในเอกสาร SEC” แม้จะมีเหตุการณ์อย่างการขโมยข้อมูล 500GB, การใช้สิทธิ์ผู้ดูแลระบบในทางที่ผิด, หรือการโอนเงินผิดกว่า €50 ล้านผ่านช่องโหว่ใน SAP แม้จะมีข้อบังคับจาก GDPR, DORA, NIS2 และกฎหมายตลาดทุนที่กำหนดให้ต้องเปิดเผยเหตุการณ์ไซเบอร์อย่างทันท่วงที แต่ CISO กลับถูกบีบให้หลีกเลี่ยงการรายงาน—ทั้งจากแรงกดดันภายในและความกลัวผลกระทบต่ออาชีพของตนเอง Caroline Morgan จาก CM Law เตือนว่า “การปิดข่าวไม่ใช่การหลีกเลี่ยงปัญหา แต่เป็นการเพิ่มความเสียหาย” เพราะหากถูกตรวจพบ องค์กรอาจถูกปรับหนัก เสียความเชื่อมั่น และผู้บริหารอาจถูกฟ้องหรือดำเนินคดีได้ ✅ สถิติและแนวโน้มการปิดข่าวไซเบอร์ ➡️ 69% ของ CISO ถูกขอให้ปิดข่าวการโจมตี เพิ่มจาก 42% ในสองปี ➡️ การโจมตีแบบขโมยข้อมูลเงียบ ๆ ทำให้เหตุการณ์ดูไม่รุนแรง ➡️ การเจรจาแบบลับ ๆ ลดแรงกดดันในการเปิดเผย ✅ ตัวอย่างเหตุการณ์ที่ถูกปิดข่าว ➡️ ขโมยข้อมูลวิศวกรรม 500GB โดย insider ขายบน dark web ➡️ ผู้ดูแลระบบใช้สิทธิ์ข่มขู่และเข้าถึงบัญชีผู้บริหาร ➡️ โอนเงินผิดกว่า €50 ล้าน ผ่านช่องโหว่ใน SAP ➡️ บัญชี super admin ถูก CrowdStrike แจ้งเตือน แต่ไม่มีการแก้ไข ➡️ CISO ถูกติดสินบนด้วยทริปหรูเพื่อแลกกับสัญญา ✅ แรงกดดันจากผู้บริหารและโครงสร้างองค์กร ➡️ CIO และ CFO เป็นผู้ตัดสินใจว่าจะเปิดเผยหรือไม่ โดยไม่ปรึกษา CISO ➡️ เหตุการณ์มักถูกเลื่อนการแจ้งก่อนประชุมผู้ถือหุ้นหรือรายงานผลประกอบการ ➡️ CISO ที่ไม่ยอมปิดข่าวมักถูกลดบทบาทหรือให้ออกจากงาน ✅ ข้อกฎหมายและคำเตือนจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ GDPR, DORA, NIS2 และกฎหมายตลาดทุนกำหนดให้ต้องเปิดเผยทันที ➡️ การปิดข่าวอาจนำไปสู่การปรับ, สูญเสียความเชื่อมั่น, และฟ้องร้อง ➡️ อดีต CISO ของ Uber ถูกตัดสินว่ามีความผิดจากการปิดข่าวการโจมตีในปี 2016 https://www.csoonline.com/article/4050232/pressure-on-cisos-to-stay-silent-about-security-incidents-growing.html

WWW.CSOONLINE.COM

Pressure on CISOs to stay silent about security incidents growing
A recent survey found that 69% of CISOs have been told to keep quiet about breaches by their employers, up from 42% just two years ago.

0 Comments 0 Shares 229 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-04 02:22:45 -

เรื่องเล่าจาก Sanity: เมื่อ AI กลายเป็นทีมงานที่ลืมทุกอย่างทุกเช้า แต่ยังช่วยให้เราส่งงานได้เร็วขึ้น 2–3 เท่า

Vincent Quigley วิศวกรอาวุโสจาก Sanity ได้แชร์ประสบการณ์ 6 สัปดาห์ในการใช้ Claude Code ผ่าน Agent Client Protocol (ACP) ซึ่งเป็นมาตรฐานใหม่ที่ช่วยให้ AI agent ทำงานร่วมกับ editor ได้อย่างลื่นไหล โดยเฉพาะใน Zed editor ที่รองรับ Claude แบบ native แล้ว

เขาเปรียบ Claude Code ว่าเป็น “นักพัฒนาฝึกหัดที่ลืมทุกอย่างทุกเช้า” และนั่นคือเหตุผลที่ workflow ของเขาเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง: ไม่ใช่การรอให้ AI สร้างโค้ดที่สมบูรณ์ในครั้งเดียว แต่คือการทำงานร่วมกันแบบ iterative ที่เริ่มจาก “95% ขยะ” แล้วค่อย ๆ refine จนกลายเป็นโค้ดที่ใช้ได้จริง

Vincent ใช้ Claude.md เป็นไฟล์บริบทที่รวม architecture, pattern, gotchas และลิงก์เอกสาร เพื่อให้ Claude เริ่มต้นจาก attempt ที่สองแทนที่จะต้องอธิบายใหม่ทุกครั้ง และยังเชื่อม Claude เข้ากับ Linear, Notion, GitHub และฐานข้อมูลแบบ read-only เพื่อให้ AI เข้าใจระบบได้ลึกขึ้น

เขายังใช้ Claude หลาย instance พร้อมกัน โดยแบ่งงานเป็นคนละปัญหา และใช้ multibuffer ใน Zed เพื่อ review โค้ดแบบ granular—เลือกได้ว่าจะรับหรือปฏิเสธแต่ละ hunk พร้อม task list ที่แสดงใน sidebar แบบ real-time

แม้ Claude จะช่วย review โค้ดได้ดี แต่ Vincent ย้ำว่า “วิศวกรต้องรับผิดชอบโค้ดที่ตัวเองส่ง” ไม่ว่าจะเขียนเองหรือ AI เขียนให้ และการไม่มี emotional attachment กับโค้ดที่ไม่ได้พิมพ์เอง กลับทำให้ review ได้ตรงจุดและกล้าลบสิ่งที่ไม่ดีมากขึ้น

วิธีทำงานร่วมกับ Claude Code
ใช้ Claude.md เพื่อสร้างบริบทให้ AI เข้าใจระบบ
เชื่อม Claude กับ Linear, Notion, GitHub และฐานข้อมูลแบบ read-only
ใช้ Claude หลาย instance พร้อมกัน โดยแบ่งงานเป็นคนละปัญหา

การทำงานใน Zed ผ่าน ACP
Claude Code ทำงานแบบ native ผ่าน Agent Client Protocol (ACP)
รองรับ multibuffer review, syntax highlight, และ task list ใน sidebar
สามารถใช้ slash command เพื่อสร้าง workflow แบบกำหนดเอง

กระบวนการ iterative ที่ใช้ Claude
Attempt แรก: 95% ขยะ แต่ช่วยให้เข้าใจระบบ
Attempt สอง: เริ่มมีโครงสร้างที่ใช้ได้
Attempt สาม: ได้โค้ดที่สามารถนำไป iterate ต่อได้จริง

การ review โค้ดที่ AI สร้าง
Claude ช่วยตรวจ test coverage, bug และเสนอ improvement
วิศวกรต้อง review และรับผิดชอบโค้ดที่ส่ง
ไม่มี emotional attachment ทำให้ review ได้ตรงจุดและกล้าลบมากขึ้น

ผลลัพธ์และต้นทุน
ส่งงานได้เร็วขึ้น 2–3 เท่า
ลดเวลาทำ boilerplate และงานซ้ำ
ค่าใช้จ่ายประมาณ $1000–1500 ต่อเดือนต่อวิศวกรที่ใช้ AI เต็มรูปแบบ

https://www.sanity.io/blog/first-attempt-will-be-95-garbage

🎙️ เรื่องเล่าจาก Sanity: เมื่อ AI กลายเป็นทีมงานที่ลืมทุกอย่างทุกเช้า แต่ยังช่วยให้เราส่งงานได้เร็วขึ้น 2–3 เท่า Vincent Quigley วิศวกรอาวุโสจาก Sanity ได้แชร์ประสบการณ์ 6 สัปดาห์ในการใช้ Claude Code ผ่าน Agent Client Protocol (ACP) ซึ่งเป็นมาตรฐานใหม่ที่ช่วยให้ AI agent ทำงานร่วมกับ editor ได้อย่างลื่นไหล โดยเฉพาะใน Zed editor ที่รองรับ Claude แบบ native แล้ว เขาเปรียบ Claude Code ว่าเป็น “นักพัฒนาฝึกหัดที่ลืมทุกอย่างทุกเช้า” และนั่นคือเหตุผลที่ workflow ของเขาเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง: ไม่ใช่การรอให้ AI สร้างโค้ดที่สมบูรณ์ในครั้งเดียว แต่คือการทำงานร่วมกันแบบ iterative ที่เริ่มจาก “95% ขยะ” แล้วค่อย ๆ refine จนกลายเป็นโค้ดที่ใช้ได้จริง Vincent ใช้ Claude.md เป็นไฟล์บริบทที่รวม architecture, pattern, gotchas และลิงก์เอกสาร เพื่อให้ Claude เริ่มต้นจาก attempt ที่สองแทนที่จะต้องอธิบายใหม่ทุกครั้ง และยังเชื่อม Claude เข้ากับ Linear, Notion, GitHub และฐานข้อมูลแบบ read-only เพื่อให้ AI เข้าใจระบบได้ลึกขึ้น เขายังใช้ Claude หลาย instance พร้อมกัน โดยแบ่งงานเป็นคนละปัญหา และใช้ multibuffer ใน Zed เพื่อ review โค้ดแบบ granular—เลือกได้ว่าจะรับหรือปฏิเสธแต่ละ hunk พร้อม task list ที่แสดงใน sidebar แบบ real-time แม้ Claude จะช่วย review โค้ดได้ดี แต่ Vincent ย้ำว่า “วิศวกรต้องรับผิดชอบโค้ดที่ตัวเองส่ง” ไม่ว่าจะเขียนเองหรือ AI เขียนให้ และการไม่มี emotional attachment กับโค้ดที่ไม่ได้พิมพ์เอง กลับทำให้ review ได้ตรงจุดและกล้าลบสิ่งที่ไม่ดีมากขึ้น ✅ วิธีทำงานร่วมกับ Claude Code ➡️ ใช้ Claude.md เพื่อสร้างบริบทให้ AI เข้าใจระบบ ➡️ เชื่อม Claude กับ Linear, Notion, GitHub และฐานข้อมูลแบบ read-only ➡️ ใช้ Claude หลาย instance พร้อมกัน โดยแบ่งงานเป็นคนละปัญหา ✅ การทำงานใน Zed ผ่าน ACP ➡️ Claude Code ทำงานแบบ native ผ่าน Agent Client Protocol (ACP) ➡️ รองรับ multibuffer review, syntax highlight, และ task list ใน sidebar ➡️ สามารถใช้ slash command เพื่อสร้าง workflow แบบกำหนดเอง ✅ กระบวนการ iterative ที่ใช้ Claude ➡️ Attempt แรก: 95% ขยะ แต่ช่วยให้เข้าใจระบบ ➡️ Attempt สอง: เริ่มมีโครงสร้างที่ใช้ได้ ➡️ Attempt สาม: ได้โค้ดที่สามารถนำไป iterate ต่อได้จริง ✅ การ review โค้ดที่ AI สร้าง ➡️ Claude ช่วยตรวจ test coverage, bug และเสนอ improvement ➡️ วิศวกรต้อง review และรับผิดชอบโค้ดที่ส่ง ➡️ ไม่มี emotional attachment ทำให้ review ได้ตรงจุดและกล้าลบมากขึ้น ✅ ผลลัพธ์และต้นทุน ➡️ ส่งงานได้เร็วขึ้น 2–3 เท่า ➡️ ลดเวลาทำ boilerplate และงานซ้ำ ➡️ ค่าใช้จ่ายประมาณ $1000–1500 ต่อเดือนต่อวิศวกรที่ใช้ AI เต็มรูปแบบ https://www.sanity.io/blog/first-attempt-will-be-95-garbage

WWW.SANITY.IO

First attempt will be 95% garbage: A staff engineer's 6-week journey with Claude Code | Sanity
This started as an internal Sanity workshop where I demoed how I actually use AI. Spoiler: it's running multiple agents like a small team with daily amnesia.

0 Comments 0 Shares 169 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-03 03:17:42 -

เรื่องเล่าจาก MIT: เมื่อการยิง X-ray กลายเป็นเครื่องมือควบคุม strain ในวัสดุระดับนาโน

เดิมทีทีมวิจัยของ MIT นำโดย Ericmoore Jossou ตั้งใจจะศึกษาวัสดุที่ใช้ในเครื่องปฏิกรณ์นิวเคลียร์ว่ามันพังอย่างไรภายใต้รังสีรุนแรง พวกเขาใช้เทคนิค solid-state dewetting เพื่อสร้างผลึกนิกเกิลบนแผ่นซิลิคอน แล้วยิง X-ray พลังสูงเข้าไปเพื่อจำลองสภาพแวดล้อมในเครื่องปฏิกรณ์

แต่สิ่งที่ค้นพบกลับเหนือความคาดหมาย—พวกเขาพบว่า X-ray ไม่ได้แค่ช่วยให้เห็นการพังของผลึก แต่ยังสามารถ “ควบคุมระดับ strain” ภายในผลึกได้ด้วย โดยเฉพาะเมื่อมีชั้น buffer ของ silicon dioxide คั่นระหว่างนิกเกิลกับซับสเตรต

การควบคุม strain นี้มีผลโดยตรงต่อคุณสมบัติทางไฟฟ้าและแสงของวัสดุ ซึ่งเป็นหัวใจของการผลิตชิปที่เร็วขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น โดยปกติการควบคุม strain ต้องใช้วิธีทางกลหรือการออกแบบเลเยอร์เฉพาะ แต่เทคนิคใหม่นี้ใช้ X-ray เป็น “เครื่องมือปรับแต่งผลึก” แบบไม่ต้องสัมผัส

นอกจากนี้ ทีมยังสามารถสร้างภาพ 3D ของผลึกที่กำลังพังได้แบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้เข้าใจการกัดกร่อนและการแตกร้าวในวัสดุที่ใช้ในเครื่องปฏิกรณ์, เรือดำน้ำ, หรือระบบขับเคลื่อนที่ต้องทนต่อสภาพสุดขั้ว

การค้นพบของ MIT
ใช้ X-ray พลังสูงยิงเข้าไปในผลึกนิกเกิลเพื่อจำลองสภาพในเครื่องปฏิกรณ์
พบว่าสามารถควบคุมระดับ strain ภายในผลึกได้แบบเรียลไทม์
การควบคุม strain มีผลต่อคุณสมบัติไฟฟ้าและแสงของวัสดุ

เทคนิคที่ใช้ในงานวิจัย
ใช้ solid-state dewetting เพื่อสร้างผลึกนิกเกิลบนซิลิคอน
ใส่ชั้น buffer ของ silicon dioxide เพื่อเสถียรภาพและควบคุม strain
ใช้ phase retrieval algorithm เพื่อสร้างภาพ 3D ของผลึกที่กำลังพัง

ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม
เปิดทางให้ใช้ X-ray เป็นเครื่องมือปรับแต่งผลึกในกระบวนการผลิตชิป
ช่วยออกแบบวัสดุที่ทนต่อรังสีและความร้อนในระบบนิวเคลียร์
เป็นเทคนิคที่ใช้ได้ทั้งใน semiconductor และวัสดุวิศวกรรมขั้นสูง

ทีมวิจัยและการสนับสนุน
นำโดย Ericmoore Jossou ร่วมกับ David Simonne, Riley Hultquist, Jiangtao Zhao และ Andrea Resta
ได้รับทุนจาก MIT Faculty Startup Fund และกระทรวงพลังงานสหรัฐฯ
ตีพิมพ์ในวารสาร Scripta Materialia และวางแผนขยายไปยังโลหะผสมที่ซับซ้อนมากขึ้น

https://www.trendlynews.in/2025/09/mit-scientists-find-x-ray-technique.html

🎙️ เรื่องเล่าจาก MIT: เมื่อการยิง X-ray กลายเป็นเครื่องมือควบคุม strain ในวัสดุระดับนาโน เดิมทีทีมวิจัยของ MIT นำโดย Ericmoore Jossou ตั้งใจจะศึกษาวัสดุที่ใช้ในเครื่องปฏิกรณ์นิวเคลียร์ว่ามันพังอย่างไรภายใต้รังสีรุนแรง พวกเขาใช้เทคนิค solid-state dewetting เพื่อสร้างผลึกนิกเกิลบนแผ่นซิลิคอน แล้วยิง X-ray พลังสูงเข้าไปเพื่อจำลองสภาพแวดล้อมในเครื่องปฏิกรณ์ แต่สิ่งที่ค้นพบกลับเหนือความคาดหมาย—พวกเขาพบว่า X-ray ไม่ได้แค่ช่วยให้เห็นการพังของผลึก แต่ยังสามารถ “ควบคุมระดับ strain” ภายในผลึกได้ด้วย โดยเฉพาะเมื่อมีชั้น buffer ของ silicon dioxide คั่นระหว่างนิกเกิลกับซับสเตรต การควบคุม strain นี้มีผลโดยตรงต่อคุณสมบัติทางไฟฟ้าและแสงของวัสดุ ซึ่งเป็นหัวใจของการผลิตชิปที่เร็วขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น โดยปกติการควบคุม strain ต้องใช้วิธีทางกลหรือการออกแบบเลเยอร์เฉพาะ แต่เทคนิคใหม่นี้ใช้ X-ray เป็น “เครื่องมือปรับแต่งผลึก” แบบไม่ต้องสัมผัส นอกจากนี้ ทีมยังสามารถสร้างภาพ 3D ของผลึกที่กำลังพังได้แบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยให้เข้าใจการกัดกร่อนและการแตกร้าวในวัสดุที่ใช้ในเครื่องปฏิกรณ์, เรือดำน้ำ, หรือระบบขับเคลื่อนที่ต้องทนต่อสภาพสุดขั้ว ✅ การค้นพบของ MIT ➡️ ใช้ X-ray พลังสูงยิงเข้าไปในผลึกนิกเกิลเพื่อจำลองสภาพในเครื่องปฏิกรณ์ ➡️ พบว่าสามารถควบคุมระดับ strain ภายในผลึกได้แบบเรียลไทม์ ➡️ การควบคุม strain มีผลต่อคุณสมบัติไฟฟ้าและแสงของวัสดุ ✅ เทคนิคที่ใช้ในงานวิจัย ➡️ ใช้ solid-state dewetting เพื่อสร้างผลึกนิกเกิลบนซิลิคอน ➡️ ใส่ชั้น buffer ของ silicon dioxide เพื่อเสถียรภาพและควบคุม strain ➡️ ใช้ phase retrieval algorithm เพื่อสร้างภาพ 3D ของผลึกที่กำลังพัง ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ เปิดทางให้ใช้ X-ray เป็นเครื่องมือปรับแต่งผลึกในกระบวนการผลิตชิป ➡️ ช่วยออกแบบวัสดุที่ทนต่อรังสีและความร้อนในระบบนิวเคลียร์ ➡️ เป็นเทคนิคที่ใช้ได้ทั้งใน semiconductor และวัสดุวิศวกรรมขั้นสูง ✅ ทีมวิจัยและการสนับสนุน ➡️ นำโดย Ericmoore Jossou ร่วมกับ David Simonne, Riley Hultquist, Jiangtao Zhao และ Andrea Resta ➡️ ได้รับทุนจาก MIT Faculty Startup Fund และกระทรวงพลังงานสหรัฐฯ ➡️ ตีพิมพ์ในวารสาร Scripta Materialia และวางแผนขยายไปยังโลหะผสมที่ซับซ้อนมากขึ้น https://www.trendlynews.in/2025/09/mit-scientists-find-x-ray-technique.html

WWW.TRENDLYNEWS.IN

MIT scientists find X-ray technique that could enhance durability of nuclear materials and computer chips
Trending News, Listen News, Top Trending Topics, Videos, Popular News #love #photooftheday #instagood #picoftheday #bestoftheday #giveaway #crypto #ai

0 Comments 0 Shares 137 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!
ลุงบ้าคอม shared a link
2025-09-03 02:58:27 -

เรื่องเล่าจาก Otherbranch: เมื่อการตามหาวิศวกรที่ “ดีที่สุด” กลายเป็นศัตรูของการจ้างคนที่ “ดีพอจะสร้างจริง”

ในโลกของสตาร์ทอัพ การจ้างงานคือการตัดสินใจที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่ง แต่หลายบริษัทกลับติดกับดักความคิดว่า “เราต้องการคนที่ดีที่สุดเท่านั้น” โดยไม่รู้ว่าความคิดนี้กำลังทำให้พวกเขาเสียเวลา เสียโอกาส และเสีย momentum ไปอย่างเงียบ ๆ

บทความจาก Otherbranch ชี้ให้เห็นว่า “วิศวกรที่ดีที่สุด” มักมีเงื่อนไขที่บริษัททั่วไปไม่สามารถให้ได้—เงินเดือนสูงกว่าทั้งทีม, ต้องการ remote work, ไม่ยอมรับเทคโนโลยีที่มี tech debt, และไม่สนใจบริษัทที่ยังไม่มี traction ชัดเจน พวกเขามีตัวเลือกมากมาย และไม่จำเป็นต้องเสี่ยงกับสตาร์ทอัพที่ยังไม่พิสูจน์ตัวเอง

ในทางกลับกัน “วิศวกรที่ดีมาก” ซึ่งอาจไม่ใช่ระดับท็อปของโลก แต่มีความสามารถจริง พร้อมเรียนรู้ และสามารถ onboard ได้เร็ว กลับถูกมองข้ามเพราะไม่ตรงกับ “เช็กลิสต์ในฝัน” ที่ผู้ก่อตั้งตั้งไว้

การจ้างงานคือการเจรจา ไม่ใช่การคัดเลือกฝ่ายเดียว และการยึดติดกับมาตรฐานที่ไม่มีใครผ่านได้ ทำให้บริษัทต้องรอเป็นเดือน ๆ โดยไม่มีใครเข้ามาเติมทีม ทั้งที่เวลาในสตาร์ทอัพคือทรัพยากรที่มีค่าที่สุด

ปัญหาของการตั้งเป้าหมาย “ต้องการคนที่ดีที่สุด”
คนที่ดีที่สุดมักมีเงื่อนไขที่บริษัททั่วไปไม่สามารถให้ได้
พวกเขาไม่สนใจบริษัทที่ยังไม่มี traction หรือยัง early stage
ต้องการเงินเดือนสูง, remote work, และอิสระในการตัดสินใจ

ผลกระทบจากการยึดติดกับมาตรฐานสูงเกินไป
ทำให้บริษัทต้องรอเป็นเดือน ๆ โดยไม่มีใครเข้ามาเติมทีม
เสียเวลาในช่วงที่ควรเร่งสร้าง product และ iterate
สุดท้ายต้อง “ยอม” จ้างคนที่ไม่ตรงสเปกหลังจากเสียเวลาไปนาน

ทางเลือกที่ดีกว่า: จ้างคนที่ “ดีพอจะสร้างจริง”
วิศวกร mid-level ที่มีความสามารถและพร้อมเรียนรู้ onboard ได้เร็ว
สามารถทำงานได้เต็มที่ภายใน 2 สัปดาห์ แทนที่จะรอคนที่ “พร้อมตั้งแต่วันแรก”
ช่วยให้บริษัทเดินหน้าได้เร็วขึ้น และลดความเสี่ยงจากการรอ

แนวคิดการจ้างงานแบบมี trade-off
การจ้างงานคือการเจรจา ไม่ใช่การคัดเลือกฝ่ายเดียว
ต้องคิดว่า “วันนี้เราต้องการอะไรจริง ๆ” และยอมแลกบางอย่างเพื่อได้สิ่งนั้น
การยอมลดบางเงื่อนไข เช่น ชั่วโมงทำงาน หรือประสบการณ์ startup อาจให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า

https://www.otherbranch.com/shared/blog/no-you-dont-want-to-hire-the-best-engineers

🎙️ เรื่องเล่าจาก Otherbranch: เมื่อการตามหาวิศวกรที่ “ดีที่สุด” กลายเป็นศัตรูของการจ้างคนที่ “ดีพอจะสร้างจริง” ในโลกของสตาร์ทอัพ การจ้างงานคือการตัดสินใจที่สำคัญที่สุดอย่างหนึ่ง แต่หลายบริษัทกลับติดกับดักความคิดว่า “เราต้องการคนที่ดีที่สุดเท่านั้น” โดยไม่รู้ว่าความคิดนี้กำลังทำให้พวกเขาเสียเวลา เสียโอกาส และเสีย momentum ไปอย่างเงียบ ๆ บทความจาก Otherbranch ชี้ให้เห็นว่า “วิศวกรที่ดีที่สุด” มักมีเงื่อนไขที่บริษัททั่วไปไม่สามารถให้ได้—เงินเดือนสูงกว่าทั้งทีม, ต้องการ remote work, ไม่ยอมรับเทคโนโลยีที่มี tech debt, และไม่สนใจบริษัทที่ยังไม่มี traction ชัดเจน พวกเขามีตัวเลือกมากมาย และไม่จำเป็นต้องเสี่ยงกับสตาร์ทอัพที่ยังไม่พิสูจน์ตัวเอง ในทางกลับกัน “วิศวกรที่ดีมาก” ซึ่งอาจไม่ใช่ระดับท็อปของโลก แต่มีความสามารถจริง พร้อมเรียนรู้ และสามารถ onboard ได้เร็ว กลับถูกมองข้ามเพราะไม่ตรงกับ “เช็กลิสต์ในฝัน” ที่ผู้ก่อตั้งตั้งไว้ การจ้างงานคือการเจรจา ไม่ใช่การคัดเลือกฝ่ายเดียว และการยึดติดกับมาตรฐานที่ไม่มีใครผ่านได้ ทำให้บริษัทต้องรอเป็นเดือน ๆ โดยไม่มีใครเข้ามาเติมทีม ทั้งที่เวลาในสตาร์ทอัพคือทรัพยากรที่มีค่าที่สุด ✅ ปัญหาของการตั้งเป้าหมาย “ต้องการคนที่ดีที่สุด” ➡️ คนที่ดีที่สุดมักมีเงื่อนไขที่บริษัททั่วไปไม่สามารถให้ได้ ➡️ พวกเขาไม่สนใจบริษัทที่ยังไม่มี traction หรือยัง early stage ➡️ ต้องการเงินเดือนสูง, remote work, และอิสระในการตัดสินใจ ✅ ผลกระทบจากการยึดติดกับมาตรฐานสูงเกินไป ➡️ ทำให้บริษัทต้องรอเป็นเดือน ๆ โดยไม่มีใครเข้ามาเติมทีม ➡️ เสียเวลาในช่วงที่ควรเร่งสร้าง product และ iterate ➡️ สุดท้ายต้อง “ยอม” จ้างคนที่ไม่ตรงสเปกหลังจากเสียเวลาไปนาน ✅ ทางเลือกที่ดีกว่า: จ้างคนที่ “ดีพอจะสร้างจริง” ➡️ วิศวกร mid-level ที่มีความสามารถและพร้อมเรียนรู้ onboard ได้เร็ว ➡️ สามารถทำงานได้เต็มที่ภายใน 2 สัปดาห์ แทนที่จะรอคนที่ “พร้อมตั้งแต่วันแรก” ➡️ ช่วยให้บริษัทเดินหน้าได้เร็วขึ้น และลดความเสี่ยงจากการรอ ✅ แนวคิดการจ้างงานแบบมี trade-off ➡️ การจ้างงานคือการเจรจา ไม่ใช่การคัดเลือกฝ่ายเดียว ➡️ ต้องคิดว่า “วันนี้เราต้องการอะไรจริง ๆ” และยอมแลกบางอย่างเพื่อได้สิ่งนั้น ➡️ การยอมลดบางเงื่อนไข เช่น ชั่วโมงทำงาน หรือประสบการณ์ startup อาจให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า https://www.otherbranch.com/shared/blog/no-you-dont-want-to-hire-the-best-engineers

WWW.OTHERBRANCH.COM

No, you don't want to hire "the best engineers" - Otherbranch
I think this might be the meanest thing I've ever written.

0 Comments 0 Shares 175 Views 0 Reviews

Please log in to like, share and comment!

More Results