🎙️ เรื่องเล่าจาก DNS สู่ Deepfake: เมื่อชื่อเว็บไซต์กลายเป็นกับดักที่ฉลาดเกินกว่าที่มนุษย์จะสังเกตได้ ในปี 2025 การโจมตีแบบ “Domain-Based Attacks” ได้พัฒนาไปไกลกว่าการหลอกให้คลิกลิงก์ปลอม เพราะตอนนี้แฮกเกอร์ใช้ AI สร้างเว็บไซต์ปลอมที่เหมือนจริงจนแทบแยกไม่ออก พร้อมแชตบอตปลอมที่พูดคุยกับเหยื่อได้อย่างแนบเนียน รูปแบบการโจมตีมีหลากหลาย เช่น domain spoofing, DNS hijacking, domain shadowing, search engine poisoning และแม้แต่การใช้ deepfake เสียงหรือวิดีโอในหน้าเว็บปลอมเพื่อหลอกให้เหยื่อเปิดเผยข้อมูลส่วนตัว AI ยังช่วยให้แฮกเกอร์สร้างโดเมนใหม่ได้หลายพันชื่อในเวลาไม่กี่นาทีผ่าน Domain Generation Algorithms (DGAs) ซึ่งทำให้ระบบความปลอดภัยตามไม่ทัน เพราะโดเมนใหม่ยังไม่อยู่ใน blocklist และสามารถใช้โจมตีได้ทันทีหลังเปิดตัว ที่น่ากังวลคือ AI chatbot บางตัว เช่นที่ใช้ใน search engine หรือบริการช่วยเหลือ อาจถูกหลอกให้แนะนำลิงก์ปลอมแก่ผู้ใช้โดยไม่รู้ตัว เพราะไม่สามารถแยกแยะโดเมนปลอมที่ใช้ตัวอักษรคล้ายกัน เช่น “ɢoogle.com” แทน “google.com” แม้จะมีเครื่องมือป้องกัน เช่น DMARC, DKIM, DNSSEC หรือ Registry Lock แต่การใช้งานจริงยังต่ำมากในองค์กรทั่วโลก โดยเฉพาะ DNS redundancy ที่ลดลงจาก 19% เหลือ 17% ในปี 2025 ✅ รูปแบบการโจมตีที่ใช้ชื่อโดเมน ➡️ Website spoofing: สร้างเว็บปลอมที่เหมือนเว็บจริง ➡️ Domain spoofing: ใช้ URL ที่คล้ายกับของจริง เช่น gooogle.com ➡️ DNS hijacking: เปลี่ยนเส้นทางจากเว็บจริงไปยังเว็บปลอม ➡️ Domain shadowing: สร้าง subdomain ปลอมในเว็บที่ถูกเจาะ ➡️ Search engine poisoning: ดันเว็บปลอมให้ขึ้นอันดับในผลการค้นหา ➡️ Email domain phishing: ส่งอีเมลจากโดเมนปลอมที่ดูเหมือนของจริง ✅ บทบาทของ AI ในการโจมตี ➡️ ใช้ AI สร้างเว็บไซต์ปลอมที่ดูน่าเชื่อถือ ➡️ ใช้ deepfake เสียงและวิดีโอในหน้าเว็บเพื่อหลอกเหยื่อ ➡️ ใช้ AI chatbot ปลอมพูดคุยกับเหยื่อเพื่อเก็บข้อมูล ➡️ ใช้ DGAs สร้างโดเมนใหม่หลายพันชื่อในเวลาไม่กี่นาที ➡️ ใช้ AI เขียนอีเมล phishing ที่เหมือนจริงและเจาะจงเป้าหมาย ✅ สถิติและแนวโน้มที่น่าจับตา ➡️ 1 ใน 174 DNS requests ในปี 2024 เป็นอันตราย (เพิ่มจาก 1 ใน 1,000 ในปี 2023) ➡️ 70,000 จาก 800,000 โดเมนที่ถูกตรวจสอบถูก hijack แล้ว ➡️ 25% ของโดเมนใหม่ในปีที่ผ่านมาเป็นอันตรายหรือน่าสงสัย ➡️ 55% ของโดเมนที่ใช้โจมตีถูกสร้างโดย DGAs ➡️ DMARC คาดว่าจะมีการใช้งานถึง 70% ในปี 2025 แต่ยังไม่เพียงพอ https://www.csoonline.com/article/4055796/why-domain-based-attacks-will-continue-to-wreak-havoc.html

🚀 “NVIDIA Blackwell Ultra GB300 ทำลายสถิติ MLPerf — เร็วขึ้น 45% ใน DeepSeek R1 พร้อมเทคนิคใหม่ที่เปลี่ยนเกม AI inference” NVIDIA ประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในการทดสอบ MLPerf v5.1 โดยชิป Blackwell Ultra GB300 NVL72 rack-scale system สามารถทำความเร็วในการประมวลผล inference ได้สูงกว่ารุ่นก่อนหน้า GB200 ถึง 45% ในโมเดล DeepSeek R1 ซึ่งเป็นหนึ่งในโมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนที่สุดในปัจจุบัน ความสำเร็จนี้เกิดจากการผสานระหว่างฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังและการปรับแต่งซอฟต์แวร์อย่างลึกซึ้ง โดย GB300 ใช้ tensor core ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 2 เท่าในส่วน attention-layer และเพิ่ม FLOPS ด้าน AI compute อีก 1.5 เท่า พร้อมหน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU ในด้านซอฟต์แวร์ NVIDIA ใช้ฟอร์แมต NVFP4 ซึ่งเป็น floating point แบบ 4-bit ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงาน AI reasoning โดยสามารถลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput ได้โดยไม่เสียความแม่นยำ นอกจากนี้ยังใช้เทคนิคการ “shard” โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่เพิ่ม latency ระบบ GB300 NVL72 ยังมีแบนด์วิดท์รวมถึง 130 TBps ด้วย NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU แต่ละตัว ทำให้สามารถสื่อสารกันได้อย่างรวดเร็วและไม่มีคอขวด ทั้งหมดนี้เป็นส่วนหนึ่งของแนวคิด “AI Factory” ที่ NVIDIA ผลักดัน โดยเชื่อว่าการเพิ่ม throughput ในการประมวลผล AI จะช่วยเพิ่มรายได้ ลดต้นทุน และทำให้ระบบมีประสิทธิภาพสูงสุดในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นสินทรัพย์หลัก ✅ ความสามารถของ Blackwell Ultra GB300 ➡️ เพิ่มความเร็ว inference ใน DeepSeek R1 ได้ถึง 45% เมื่อเทียบกับ GB200 ➡️ เร็วกว่า Hopper GPU รุ่นก่อนหน้าถึง 5 เท่า ➡️ ใช้ tensor core ที่มี 2X attention-layer acceleration และ 1.5X AI compute FLOPS ➡️ หน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU ✅ เทคนิคซอฟต์แวร์ที่ใช้ ➡️ ใช้ NVFP4 format เพื่อลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput ➡️ ใช้ TensorRT Model Optimizer และ TensorRT-LLM library เพื่อปรับแต่งโมเดล ➡️ shard โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ใช้ NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU รวมเป็น 130 TBps ✅ ผลการทดสอบ MLPerf v5.1 ➡️ GB300 NVL72 ทำลายสถิติใน DeepSeek R1, Llama 3.1 405B, Llama 3.1 8B และ Whisper ➡️ เพิ่ม throughput ต่อ GPU ได้เกือบ 50% ด้วยเทคนิค disaggregated serving ➡️ ลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพในงาน interactive AI ➡️ เหมาะกับการใช้งานในระบบ AI Factory ที่ต้องการประมวลผลจำนวนมาก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DeepSeek R1 เป็นโมเดล MoE ขนาด 671B parameter ที่ต้องใช้ compute สูงมาก ➡️ Whisper กลายเป็นโมเดลแปลงเสียงยอดนิยมบน HuggingFace ด้วยยอดดาวน์โหลดเกือบ 5 ล้านครั้ง ➡️ Llama 3.1 405B มีความต้องการด้าน latency และ throughput สูงกว่ารุ่นก่อน ➡️ Hopper GPU เริ่มล้าสมัยเมื่อเทียบกับ Blackwell Ultra ในงาน inference https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-claims-software-and-hardware-upgrades-allow-blackwell-ultra-gb300-to-dominate-mlperf-benchmarks-touts-45-percent-deepseek-r-1-inference-throughput-increase-over-gb200

⚙️ “ศึกชิป AI ระดับโลก! NVIDIA Blackwell Ultra GB300 ปะทะ AMD Instinct MI355X ใน MLPerf v5.1 — เร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และร้อนแรงกว่าเดิม” ในโลกของ AI ที่แข่งขันกันด้วยความเร็วและประสิทธิภาพ ชิปประมวลผลคือหัวใจของทุกระบบ และในรอบล่าสุดของการทดสอบ MLPerf v5.1 ซึ่งเป็นมาตรฐานระดับโลกสำหรับการวัดประสิทธิภาพการประมวลผล AI — NVIDIA และ AMD ต่างก็ส่งชิปเรือธงของตนเข้าประลองกันแบบไม่มีใครยอมใคร NVIDIA เปิดตัว Blackwell Ultra GB300 ซึ่งเป็นรุ่นอัปเกรดจาก GB200 โดยสามารถทำความเร็วได้สูงขึ้นถึง 45% ในงาน DeepSeek R1 (Offline) เมื่อใช้ 72 GPU และ 44% เมื่อใช้ 8 GPU ส่วนในโหมด Server ก็ยังเร็วขึ้นถึง 25% และ 21% ตามลำดับ1 ถือเป็นการทำตามสัญญาที่เคยประกาศไว้ว่า Blackwell Ultra จะเร็วขึ้นประมาณ 50% ฝั่ง AMD ก็ไม่น้อยหน้า ส่ง Instinct MI355X เข้าร่วมการทดสอบ โดยในงาน Llama 3.1 405B (Offline) พบว่าทำความเร็วได้สูงกว่า GB200 ถึง 27% และในงาน Llama 2 70B (Offline) MI355X สามารถสร้าง token ได้ถึง 648,248 ต่อวินาทีในระบบ 64 ชิป และ 93,045 ในระบบ 8 ชิป — เร็วกว่า GB200 ถึง 2 เท่า NVIDIA ยังโชว์พลังของ GB300 ด้วยการทำลายสถิติในหลายหมวด เช่น Stable Diffusion XL, Whisper, Mixtral และ DLRMv2 โดยใช้เทคนิคใหม่อย่าง NVFP4 ซึ่งเป็นฟอร์แมต 4-bit floating point ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงาน AI reasoning พร้อมระบบเสิร์ฟแบบแยก context และ generation เพื่อเพิ่ม throughput สูงสุด การทดสอบครั้งนี้ยังมี Intel Arc Pro B60 เข้าร่วมด้วย แม้จะไม่เร็วเท่าชิประดับ datacenter แต่ก็มีจุดเด่นด้านความคุ้มค่าและการใช้งานในระบบขนาดเล็ก — สะท้อนว่าการแข่งขันไม่ได้มีแค่เรื่องความเร็ว แต่ยังรวมถึงการออกแบบที่ตอบโจทย์การใช้งานจริง ✅ ผลการทดสอบ MLPerf v5.1 ➡️ GB300 เร็วกว่า GB200 ถึง 45% ใน DeepSeek R1 (Offline) และ 25% ใน Server ➡️ MI355X เร็วกว่า GB200 ถึง 27% ใน Llama 3.1 405B และ 2.09x ใน Llama 2 70B ➡️ GB300 ทำลายสถิติในหลายหมวด เช่น Whisper, Mixtral, DLRMv2 และ Stable Diffusion XL ➡️ ใช้เทคนิค NVFP4 และระบบเสิร์ฟแบบแยก context/generation เพื่อเพิ่ม throughput ✅ จุดเด่นของ Blackwell Ultra GB300 ➡️ มี 1.5x NVFP4 compute และ 2x attention-layer acceleration เมื่อเทียบกับ Blackwell รุ่นก่อน ➡️ ใช้ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU ➡️ ทำความเร็ว reasoning ได้สูงกว่า Hopper ถึง 4.7x ใน Offline และ 5.2x ใน Server1 ➡️ ถือครองสถิติ per-GPU ในทุกหมวดของ MLPerf datacenter benchmark ✅ จุดเด่นของ AMD Instinct MI355X ➡️ ทำ token generation ได้สูงสุด 648,248 ต่อวินาทีในระบบ 64 ชิป ➡️ เร็วกว่า GB200 ถึง 2 เท่าในระบบ 8 ชิป ➡️ เหมาะกับงาน LLM ขนาดใหญ่ เช่น Llama 2 และ Llama 3.1 ➡️ มีการปรับปรุงด้าน memory bandwidth และการจัดการพลังงาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MLPerf v5.1 มีผู้เข้าร่วมมากถึง 27 ราย และเพิ่ม benchmark ใหม่ 3 รายการ ได้แก่ DeepSeek-R1, Llama 3.1 8B และ Whisper Large V3 ➡️ NVIDIA ใช้ TensorRT-LLM และ Model Optimizer เพื่อปรับแต่งโมเดลให้ทำงานกับ NVFP4 ได้อย่างแม่นยำ2 ➡️ การเสิร์ฟแบบแยก context/generation ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในงาน LLM แบบ interactive ➡️ Intel Arc Pro B60 แม้จะช้ากว่า แต่มีจุดเด่นด้านความคุ้มค่าและการใช้งานในระบบขนาดเล็ก https://wccftech.com/mlperf-v5-1-ai-inference-benchmark-showdown-nvidia-blackwell-ultra-gb300-amd-instinct-mi355x/

📂 “Claude สร้างไฟล์ได้แล้ว! จากแค่ตอบคำถาม สู่ผู้ช่วยที่จัดการเอกสาร Excel, PDF, PowerPoint ได้ครบวงจร — แต่ต้องระวังเรื่องข้อมูลส่วนตัว” ถ้าคุณเคยใช้ Claude เพื่อถามคำถามหรือให้ช่วยเขียนข้อความ ตอนนี้คุณสามารถก้าวไปอีกขั้นได้แล้ว — เพราะ Claude ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ที่ให้ผู้ใช้ “สร้างและแก้ไขไฟล์จริง” ได้โดยตรง ไม่ว่าจะเป็น Excel, Word, PowerPoint หรือ PDF ผ่าน Claude.ai และแอปเดสก์ท็อป ฟีเจอร์นี้เปิดให้ใช้งานในรูปแบบพรีวิวสำหรับผู้ใช้แผน Max, Team และ Enterprise ส่วนผู้ใช้ Pro จะได้รับสิทธิ์ในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า โดยผู้ใช้สามารถอัปโหลดข้อมูลดิบหรืออธิบายสิ่งที่ต้องการ แล้ว Claude จะสร้างไฟล์ที่มีสูตรคำนวณ, แผนภูมิ, การวิเคราะห์ และเนื้อหาที่จัดรูปแบบเรียบร้อยให้ทันที ตัวอย่างเช่น คุณสามารถให้ Claude สร้างโมเดลการเงินที่มีการวิเคราะห์สถานการณ์, เทมเพลตงบประมาณที่มีการคำนวณความคลาดเคลื่อน, หรือสไลด์นำเสนอจากรายงาน PDF ได้ในไม่กี่นาที โดยไม่ต้องเขียนโค้ดหรือมีความรู้ด้านสถิติ เบื้องหลังคือ Claude ได้รับสิทธิ์เข้าถึง “สภาพแวดล้อมคอมพิวเตอร์ส่วนตัว” ที่สามารถเขียนโค้ดและรันโปรแกรมเพื่อสร้างไฟล์ตามคำสั่งของผู้ใช้ — เปลี่ยน Claude จากผู้ให้คำปรึกษาเป็นผู้ร่วมทำงานที่ลงมือจริง อย่างไรก็ตาม Anthropic เตือนว่า ฟีเจอร์นี้ทำให้ Claude เข้าถึงอินเทอร์เน็ตเพื่อสร้างและวิเคราะห์ไฟล์ ซึ่งอาจมีความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล ผู้ใช้ควรตรวจสอบการสนทนาอย่างใกล้ชิด โดยเฉพาะเมื่อทำงานกับข้อมูลที่อ่อนไหว ✅ ฟีเจอร์ใหม่ของ Claude ➡️ สร้างและแก้ไขไฟล์ Excel, Word, PowerPoint และ PDF ได้โดยตรง ➡️ ใช้งานผ่าน Claude.ai และแอปเดสก์ท็อป ➡️ รองรับการอัปโหลดข้อมูลดิบหรือคำอธิบายจากผู้ใช้ ➡️ สร้างไฟล์ที่มีสูตร, แผนภูมิ, การวิเคราะห์ และเนื้อหาจัดรูปแบบครบ ✅ การใช้งานเบื้องต้น ➡️ เปิดใช้งานฟีเจอร์ “Upgraded file creation and analysis” ใน Settings > Features > Experimental ➡️ อัปโหลดไฟล์หรืออธิบายสิ่งที่ต้องการผ่านแชต ➡️ ดาวน์โหลดไฟล์ที่เสร็จแล้ว หรือบันทึกลง Google Drive ได้ทันที ➡️ เริ่มจากงานง่าย เช่น การทำความสะอาดข้อมูล ก่อนขยับไปสู่โมเดลการเงินหรือการวิเคราะห์เชิงลึก ✅ ความสามารถเบื้องหลัง ➡️ Claude ใช้สภาพแวดล้อมคอมพิวเตอร์ส่วนตัวในการเขียนโค้ดและรันโปรแกรม ➡️ ทำให้สามารถสร้างไฟล์และวิเคราะห์ข้อมูลได้หลายขั้นตอน ➡️ เปลี่ยน Claude จากผู้ให้คำแนะนำเป็นผู้ร่วมทำงานที่ลงมือจริง ➡️ ลดช่องว่างระหว่าง “ไอเดีย” กับ “การลงมือทำ” ให้เหลือแค่การสนทนา ✅ ตัวอย่างการใช้งาน ➡️ สร้างโมเดลการเงิน, เทมเพลตงบประมาณ, ตัวติดตามโครงการ ➡️ แปลง PDF เป็น PowerPoint, โน้ตประชุมเป็นเอกสาร, ใบแจ้งหนี้เป็น Excel ➡️ วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า, พยากรณ์ยอดขาย, ติดตามงบประมาณ https://www.anthropic.com/news/create-files

🎙️ เรื่องเล่าจาก Shark Tank ถึง ChatGPT: เมื่อการไม่เรียนรู้ AI กลายเป็นการเดินออกจากอนาคตด้วยตัวเอง Emma Grede ผู้ร่วมก่อตั้งแบรนด์ Skims และนักลงทุนใน Shark Tank เคยใช้ AI แบบเบา ๆ แค่แทน Google Search ด้วย ChatGPT จนกระทั่งเธอเชิญ Mark Cuban มาคุยในพอดแคสต์ของเธอ และได้คำตอบสั้น ๆ แต่แรงมากจากเขาเมื่อถามว่า “ถ้าไม่อยากใช้ AI จะเป็นยังไง?” คำตอบของ Cuban คือ “You’re (expletive)” หรือแปลตรง ๆ ว่า “คุณจบแล้ว” Cuban เปรียบเทียบสถานการณ์ตอนนี้กับยุคที่คนปฏิเสธการใช้ PC, อินเทอร์เน็ต หรือ Wi-Fi แล้วธุรกิจเหล่านั้นก็ตายไปจริง ๆ เขาย้ำว่า “การเริ่มต้นธุรกิจวันนี้ไม่มีทางแยกจากการใช้ AI ได้อีกแล้ว” และแนะนำให้ทุกคน “ใช้เวลาเยอะมาก ๆ กับการเรียนรู้วิธีถาม AI ให้ถูก” หลังจากบทสนทนานั้น Grede เปลี่ยนพฤติกรรมทันที เธอเริ่มค้นหาคอร์สเรียน AI ดาวน์โหลดแอปใหม่ และบอกว่า “เขาเตะฉันให้ลุกขึ้นมาเรียน” ซึ่งกลายเป็นแรงบันดาลใจให้ผู้ฟังหลายคนเริ่มต้นตาม Harvard ก็ออกมาสนับสนุนแนวคิดนี้ โดยระบุว่า “อัตราการใช้งาน AI สูงกว่าการใช้งานอินเทอร์เน็ตและ PC ในช่วงเริ่มต้น” และเสริมว่า “คนที่เข้าใจและใช้ AI ได้ก่อน จะได้ผลตอบแทนมหาศาลในอนาคต” แม้จะมีคำเตือนว่า AI อาจเข้าสู่ช่วง “ความผิดหวัง” หรือเกิดฟองสบู่ แต่ข้อมูลเชิงสถิติก็ชี้ว่า AI กำลังกลายเป็นเทคโนโลยีฐานรากของทุกอุตสาหกรรม และการไม่เรียนรู้มันคือการเดินออกจากโอกาสโดยไม่รู้ตัว ✅ คำแนะนำจาก Mark Cuban ➡️ “The first thing you have to do is learn AI” ➡️ ต้องใช้เวลาเยอะมากในการเรียนรู้วิธีถาม AI ให้ถูก ➡️ เปรียบเทียบกับยุคที่คนปฏิเสธการใช้ PC และอินเทอร์เน็ต ✅ การเปลี่ยนแปลงของ Emma Grede ➡️ เคยใช้ AI แค่แทน Google Search ➡️ หลังคุยกับ Cuban เริ่มค้นหาคอร์สและดาวน์โหลดแอปทันที ➡️ บอกว่า “เขาเตะฉันให้ลุกขึ้นมาเรียน” ✅ ข้อมูลจาก Harvard ➡️ อัตราการใช้งาน AI สูงกว่าการใช้งานอินเทอร์เน็ตในยุคเริ่มต้น ➡️ คนที่เข้าใจและใช้ AI ได้ก่อนจะได้ผลตอบแทนมหาศาล ➡️ เปรียบเทียบว่า AI จะกลายเป็นเทคโนโลยีฐานรากเหมือน PC ✅ วิธีเริ่มต้นเรียนรู้ AI ➡️ ทดลองใช้เครื่องมืออย่าง ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity ➡️ ฝึกการตั้งคำถามและการ prompt ให้มีประสิทธิภาพ ➡️ ใช้ AI เป็นเหมือน “ทีมที่ปรึกษา” ในการทำงาน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/06/billionaire-entrepreneur-has-some-words-for-people-who-dont-want-to-learn-ai

🎙️ เรื่องเล่าจาก Ironwood: เมื่อ Google สร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ไม่ใช่แค่เร็ว แต่ “ฉลาดและยืดหยุ่น” ที่สุดเท่าที่เคยมีมา ในงาน Hot Chips 2025 Google ได้เปิดเผยรายละเอียดของ Ironwood TPU ซึ่งเป็นชิปรุ่นที่ 7 ของตระกูล Tensor Processing Unit โดยออกแบบมาเพื่อรองรับงาน inference ขนาดใหญ่โดยเฉพาะ ไม่ใช่การเทรนโมเดลเหมือนรุ่นก่อน ๆ แต่ละชิป Ironwood มีสถาปัตยกรรมแบบ dual-die ให้กำลังประมวลผล FP8 สูงถึง 4,614 TFLOPs และมาพร้อมกับหน่วยความจำ HBM3e ขนาด 192GB ต่อชิป โดยมีแบนด์วิดธ์สูงถึง 7.3TB/s ระบบสามารถขยายได้ถึง 9,216 ชิปต่อหนึ่ง pod โดยไม่ต้องใช้ glue logic และมี I/O bandwidth รวมถึง 1.2TBps ทำให้สามารถสร้างระบบที่มี shared memory ขนาด 1.77PB ได้—ซึ่งถือเป็นสถิติโลกใหม่สำหรับระบบ multi-CPU ที่ใช้ shared memory การเชื่อมต่อระหว่างแร็คใช้ optical circuit switch ที่สามารถ reconfigure ได้เมื่อมี node เสีย พร้อมระบบ checkpoint recovery และฟีเจอร์ด้านความปลอดภัย เช่น root of trust, built-in self test, และการตรวจจับ silent data corruption Ironwood ยังใช้ AI ในการออกแบบตัวเอง เช่น การ optimize ALU circuits และ floorplan พร้อมเพิ่ม SparseCore รุ่นที่ 4 เพื่อเร่งงาน embedding และ collective operations เช่น recommendation engine ระบบระบายความร้อนใช้ cold plate รุ่นที่ 3 ของ Google ซึ่งเป็น liquid cooling แบบเต็มรูปแบบ และมีการปรับแรงดันไฟฟ้าและความถี่แบบ dynamic เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพต่อวัตต์ให้ดีกว่ารุ่น Trillium ถึง 2 เท่า ✅ สเปกหลักของ Ironwood TPU ➡️ Dual-die architecture ให้ 4,614 TFLOPs FP8 ต่อชิป ➡️ หน่วยความจำ HBM3e ขนาด 192GB ต่อชิป พร้อมแบนด์วิดธ์ 7.3TB/s ➡️ รองรับการขยายถึง 9,216 ชิปต่อ pod ด้วย I/O bandwidth 1.2TBps ✅ สถิติโลกด้าน shared memory ➡️ ระบบมี shared memory ขนาด 1.77PB แบบ addressable โดยตรง ➡️ ใช้ optical circuit switch เชื่อมต่อแร็คแบบ dynamic ➡️ รองรับ workload recovery และ node reconfiguration ✅ ฟีเจอร์ด้านความปลอดภัยและเสถียรภาพ ➡️ มี root of trust, built-in self test, และ logic repair ➡️ ตรวจจับและป้องกัน silent data corruption ➡️ ออกแบบเพื่อ RAS: reliability, availability, serviceability ✅ การออกแบบด้วย AI และการใช้งาน ➡️ ใช้ AI ในการ optimize ALU และ floorplan ➡️ เพิ่ม SparseCore รุ่นที่ 4 สำหรับ embedding และ collective ops ➡️ รองรับงาน inference เช่น LLM, recommendation, simulation ✅ ระบบระบายความร้อนและประสิทธิภาพ ➡️ ใช้ cold plate liquid cooling รุ่นที่ 3 ของ Google ➡️ ปรับแรงดันและความถี่แบบ dynamic เพื่อเพิ่ม efficiency ➡️ ประสิทธิภาพต่อวัตต์ดีกว่ารุ่น Trillium ถึง 2 เท่า https://www.techradar.com/pro/googles-most-powerful-supercomputer-ever-has-a-combined-memory-of-1-77pb-apparently-a-new-world-record-for-shared-memory-multi-cpu-setups

🎙️ เรื่องเล่าจาก Mike Judge: เมื่อความฝันของการเขียนโค้ดด้วย AI กลายเป็นความผิดหวังที่มีหลักฐานรองรับ Mike Judge นักพัฒนาอาวุโสที่มีประสบการณ์กว่า 25 ปี ได้ทดลองใช้งาน AI coding tools อย่างจริงจัง และเริ่มตั้งคำถามหลังอ่านงานวิจัยจาก METR (Model Evaluation & Threat Research) ซึ่งพบว่า นักพัฒนาที่ใช้ AI coding tools ใช้เวลานานขึ้นถึง 19% ในการทำงานจริง—ขัดแย้งกับความเชื่อที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น Mike เริ่มทดลองด้วยตัวเอง โดยใช้วิธีสุ่มว่าจะใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ผลลัพธ์คือ ไม่มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติ และในหลายกรณี AI ทำให้เขาช้าลงถึง 21% ซึ่งสอดคล้องกับผลการศึกษาของ METR เขาตั้งคำถามว่า ถ้า AI coding tools ทำให้คนเขียนโค้ดเร็วขึ้นจริง ทำไมเราไม่เห็น “น้ำท่วม shovelware” หรือซอฟต์แวร์จำนวนมหาศาลที่ควรจะเกิดขึ้นจาก productivity ที่เพิ่มขึ้น? เขาใช้เงินและเวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แล้วพบว่า—ไม่มีการเติบโตแบบ exponential ในการปล่อยซอฟต์แวร์ใหม่เลย ในขณะที่บริษัทเทคโนโลยีต่างพากัน rebrand เป็น “AI-first” และใช้ productivity narrative เพื่อ justify การปลดพนักงานหรือกดเงินเดือน นักพัฒนาหลายคนกลับรู้สึกกดดัน สับสน และผิดหวัง เพราะไม่สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพตามที่อุตสาหกรรมโฆษณาไว้ ✅ ผลการทดลองของ Mike Judge ➡️ ใช้ AI coding tools แล้วช้าลงโดยเฉลี่ย 21% ➡️ ทดลองสุ่มใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ➡️ ผลลัพธ์ไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ และไม่เห็นการเพิ่ม productivity ✅ ข้อมูลจาก METR Study ➡️ นักพัฒนาใช้ AI แล้วช้าลง 19% โดยเฉลี่ยในการทำงานจริง ➡️ ขัดแย้งกับความคาดหวังที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น 20–25% ➡️ ใช้การทดลองแบบสุ่มควบคุมกับนักพัฒนา open-source ที่มีประสบการณ์สูง ✅ การวิเคราะห์ข้อมูลการปล่อยซอฟต์แวร์ ➡️ ไม่มีการเพิ่มขึ้นของ shovelware หรือซอฟต์แวร์ใหม่จำนวนมาก ➡️ ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แสดงกราฟที่ “แบน” ➡️ ไม่มีสัญญาณของ indie boom หรือการปล่อยแอปแบบสายฟ้าแลบ ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและนักพัฒนา ➡️ บริษัทใช้ narrative AI productivity เพื่อปลดพนักงานและลดเงินเดือน ➡️ นักพัฒนารู้สึกกดดันและสับสนจากความคาดหวังที่ไม่ตรงกับความจริง ➡️ การเรียนรู้ prompting ไม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ https://mikelovesrobots.substack.com/p/wheres-the-shovelware-why-ai-coding

🎙️ 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

🎙️ เรื่องเล่าจาก Zero Trust: เมื่อแนวคิด “ไม่เชื่อใครเลย” กลายเป็นสิ่งที่องค์กรยังไม่พร้อมจะเชื่อ ในรายงานล่าสุดจาก Accenture ที่สำรวจ CISO และ CIO จากองค์กรขนาดใหญ่ทั่วโลก พบว่า 88% ของผู้บริหารด้านความปลอดภัยพบว่าการนำ Zero Trust มาใช้จริงนั้น “ยากมาก” และอีก 80% ยังไม่สามารถปกป้องระบบ cyber-physical ได้อย่างมีประสิทธิภาพ Zero Trust ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี แต่เป็นการเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กรจาก “เชื่อภายใน perimeter” ไปสู่ “ไม่เชื่อใครเลยแม้แต่ในระบบของตัวเอง” ซึ่งขัดกับวิธีคิดที่องค์กรใช้มานานหลายสิบปี Prashant Deo จาก Tata Consultancy Services อธิบายว่า Zero Trust คือการเปลี่ยนผ่านเชิงกลยุทธ์ ไม่ใช่การติดตั้งระบบแบบ tactical และต้องใช้การวางแผนแบบ phased และ use-case centric ที่ใช้เวลานานถึง 10–12 ปีในการสร้าง foundation ที่แท้จริง ปัญหาหลักคือ Zero Trust ไม่มีนิยามที่ชัดเจน—บางคนคิดว่าเป็นผลิตภัณฑ์ บางคนคิดว่าเป็น buzzword และบางคนคิดว่าเป็นแค่แนวทางการออกแบบระบบ ทำให้เกิดความสับสนทั้งในระดับผู้บริหารและทีมเทคนิค นอกจากนี้ ยังมีปัจจัยที่ทำให้ Zero Trust ถูกละเลย เช่น ไม่มี incentive ที่ชัดเจน, ไม่สามารถวัด ROI ได้ทันที, และ compensation ของ CISO ไม่ผูกกับเป้าหมายด้าน Zero Trust โดยตรง ✅ สถิติจากรายงาน Accenture ➡️ 88% ของ CISO พบว่าการนำ Zero Trust มาใช้เป็นเรื่องยาก ➡️ 80% ยังไม่สามารถปกป้องระบบ cyber-physical ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ Zero Trust ถูกมองว่าเป็นการเปลี่ยนผ่านเชิงกลยุทธ์มากกว่าการติดตั้งระบบ ✅ ความซับซ้อนของ Zero Trust ➡️ ไม่มีนิยามที่ชัดเจน—บางคนมองว่าเป็นผลิตภัณฑ์ บางคนมองว่าเป็นแนวคิด ➡️ ต้องปรับ mindset จาก “เชื่อภายในระบบ” ไปสู่ “ไม่เชื่อใครเลย” ➡️ ต้องใช้การวางแผนแบบ phased และ use-case centric ✅ ปัจจัยที่ทำให้การนำ Zero Trust ล่าช้า ➡️ ไม่มี incentive ที่ชัดเจนสำหรับผู้บริหาร ➡️ ROI ไม่สามารถวัดได้ทันที ทำให้ไม่ถูก prioritize ➡️ Compensation ของ CISO ไม่ผูกกับเป้าหมายด้าน Zero Trust ✅ ความแตกต่างของแต่ละองค์กร ➡️ Compliance, geography, vertical, partner ecosystem ต่างกันมาก ➡️ ทำให้ไม่สามารถใช้ template เดียวกันได้ในการ implement ➡️ ต้องปรับตาม on-prem, cloud, IoT, legacy และ remote site https://www.csoonline.com/article/4048002/88-of-cisos-struggle-to-implement-zero-trust.html

🎙️ เรื่องเล่าจาก NSHipster: เมื่อความไม่แน่นอนกลายเป็นชนิดข้อมูล ในโลกของการเขียนโปรแกรม เรามักชินกับการตัดสินใจแบบ “จริงหรือเท็จ” ผ่าน Boolean แต่ในชีวิตจริง เช่น GPS หรือเซนเซอร์ต่าง ๆ ข้อมูลที่เราได้มักจะมี “ความไม่แน่นอน” ปะปนอยู่เสมอ แล้วทำไมโค้ดเราถึงไม่สะท้อนสิ่งนั้น? บทความจาก NSHipster ได้หยิบแนวคิดจากงานวิจัยของ Microsoft Research และ University of Washington ที่เสนอชนิดข้อมูลใหม่ชื่อว่า Uncertain<T> ซึ่งเป็นการนำความน่าจะเป็นมาใส่ใน type system โดยตรง เช่น แทนที่จะบอกว่า “คุณถึงที่หมายแล้ว” ด้วย if statement ธรรมดา เราอาจพูดว่า “คุณถึงที่หมายแล้ว ด้วยความมั่นใจ 95%” ซึ่งสะท้อนความจริงได้มากกว่า แนวคิดนี้ถูกนำมาเขียนใหม่ใน Swift โดยใช้ distribution ต่าง ๆ เช่น Rayleigh, Normal, Bernoulli, Exponential และ Mixture เพื่อจำลองความไม่แน่นอนในข้อมูลจริง ตั้งแต่ GPS, ความเร็ว, ความหนาแน่นของอากาศ ไปจนถึงพฤติกรรมผู้ใช้และ latency ของ API นอกจากนี้ยังมีการใช้ Monte Carlo sampling เพื่อประเมินผลลัพธ์จากการสุ่มหลายพันครั้ง และใช้ Sequential Probability Ratio Testing (SPRT) เพื่อปรับจำนวน sample อัตโนมัติตามความซับซ้อนของเงื่อนไข ✅ แนวคิดของ Uncertain<T> ➡️ เป็นชนิดข้อมูลที่รวมความน่าจะเป็นเข้าไปใน type system ➡️ ใช้แทนค่าที่มีความไม่แน่นอน เช่น GPS, sensor, user behavior ➡️ เปลี่ยนจาก true/false เป็น Uncertain<Bool> ที่มีค่า probability ✅ การใช้งานใน Swift ➡️ มีการ port จาก C# มาเป็น Swift library พร้อมตัวอย่างการใช้งาน ➡️ รองรับ distribution หลายแบบ เช่น normal, exponential, kumaraswamy ➡️ ใช้ SPRT เพื่อปรับจำนวน sample ตามความซับซ้อนของเงื่อนไข ✅ ตัวอย่างการใช้งานจริง ➡️ GPS ที่มี horizontal accuracy ถูกแปลงเป็น Uncertain<CLLocation> ➡️ การคำนวณความเร็ว, ความต้านทานอากาศ, หรือ comfort index ใช้ค่าที่มี standard deviation ➡️ การประเมินว่า “สามารถวิ่ง 5K ได้” ถูกคำนวณจากหลายเงื่อนไขรวมกัน ✅ การใช้ Monte Carlo sampling ➡️ ใช้สุ่มหลายพันครั้งเพื่อประเมิน expected value หรือ confidence ➡️ ตัวอย่างเช่น slot machine ที่คำนวณ expected payout จากการ spin 10,000 ครั้ง ✅ การวิเคราะห์สถิติ ➡️ รองรับการคำนวณ mean, standard deviation, confidence interval ➡️ วิเคราะห์ shape ของ distribution เช่น skewness และ kurtosis ➡️ รองรับ entropy และ mode สำหรับข้อมูลแบบ discrete https://nshipster.com/uncertainty/

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกไซเบอร์: ช่องโหว่ที่ซ่อนอยู่ใน ping และ ActiveMQ เมื่อไม่นานมานี้ มีการเปิดเผยช่องโหว่ร้ายแรงสองตัวที่ทำให้ผู้ดูแลระบบ Linux ต้องรีบหันมามองระบบของตัวเองใหม่อีกครั้ง หนึ่งคือ CVE-2025-48964 ที่ซ่อนอยู่ใน ping utility ของ iputils และอีกหนึ่งคือ CVE-2023-46604 ใน Apache ActiveMQ ที่ถูกใช้เป็นช่องทางในการปล่อยมัลแวร์ชื่อ DripDropper เริ่มจาก ping utility ที่เราคุ้นเคยกันดี มันคือเครื่องมือพื้นฐานในการตรวจสอบการเชื่อมต่อเครือข่าย แต่ใน adaptive ping mode กลับมีช่องโหว่ที่เปิดโอกาสให้ผู้ไม่หวังดีส่งแพ็กเก็ต ICMP ที่มี timestamp เป็นศูนย์ ซึ่งจะทำให้เกิดการคำนวณค่าที่ผิดพลาดและนำไปสู่การล่มของแอปพลิเคชัน หรือการเก็บข้อมูลเครือข่ายที่ผิดเพี้ยน ในอีกด้านหนึ่ง Apache ActiveMQ ซึ่งเป็น message broker ที่นิยมใช้ในระบบ enterprise ก็ถูกโจมตีด้วยช่องโหว่ CVE-2023-46604 ที่เปิดให้รันคำสั่งจากระยะไกลได้โดยไม่ต้องยืนยันตัวตน แฮกเกอร์ใช้ช่องโหว่นี้ติดตั้งมัลแวร์ DripDropper ที่ไม่เพียงแค่แอบซ่อนตัวเอง แต่ยัง “อุดช่องโหว่” ที่มันใช้เจาะเข้ามา เพื่อกันไม่ให้ใครอื่นตามเข้ามาอีก เป็นการปิดประตูหลังบ้านหลังจากแอบเข้ามาแล้ว DripDropper ยังใช้ Dropbox เป็นช่องทางสื่อสารกับผู้โจมตี ทำให้การตรวจจับยากขึ้น เพราะมันแฝงตัวอยู่ในทราฟฟิกที่ดูเหมือนปกติ และยังมีการปรับแต่ง SSH config เพื่อเปิด root login และสร้าง cron jobs เพื่อให้มัลแวร์ทำงานต่อเนื่องแม้ระบบจะรีบูต ✅ ช่องโหว่ CVE-2025-48964 ใน iputils ➡️ เกิดจาก adaptive ping mode ที่ไม่จัดการ timestamp เป็นศูนย์อย่างเหมาะสม ➡️ ส่งผลให้เกิด integer overflow ระหว่างการคำนวณสถิติ ➡️ ส่งผลให้ ping ล่มหรือเก็บข้อมูลเครือข่ายผิดพลาด ➡️ กระทบต่อระบบที่ใช้ iputils ก่อนเวอร์ชัน 20250602 ✅ ช่องโหว่ CVE-2023-46604 ใน Apache ActiveMQ ➡️ เป็นช่องโหว่ remote code execution ที่มี CVSS 10.0 ➡️ เปิดให้รันคำสั่ง shell โดยไม่ต้องยืนยันตัวตน ➡️ ถูกใช้ในการติดตั้งมัลแวร์ DripDropper ➡️ ActiveMQ ที่ได้รับผลกระทบคือเวอร์ชันก่อน 5.15.16, 5.16.7, 5.17.6 และ 5.18.3 ✅ พฤติกรรมของมัลแวร์ DripDropper ➡️ เป็นไฟล์ PyInstaller แบบ ELF ที่ต้องใช้รหัสผ่านในการรัน ➡️ สื่อสารกับบัญชี Dropbox ของผู้โจมตีผ่าน bearer token ➡️ สร้างไฟล์มัลแวร์สองตัวที่ทำงานผ่าน cron jobs และปรับแต่ง SSH ➡️ ใช้เทคนิค “patch หลังเจาะ” เพื่อปิดช่องโหว่ที่ใช้เจาะเข้ามา ‼️ ความเสี่ยงจาก adaptive ping mode ⛔ อาจทำให้ระบบตรวจสอบเครือข่ายล้มเหลวในช่วงที่ถูกโจมตี ⛔ ส่งผลให้การวิเคราะห์เครือข่ายผิดพลาดและไม่สามารถตรวจจับการบุกรุกได้ ‼️ ความซับซ้อนของการโจมตี ActiveMQ ⛔ ผู้โจมตีใช้เทคนิค patch ช่องโหว่หลังเจาะเพื่อหลบการตรวจจับ ⛔ ทำให้ผู้ดูแลระบบเข้าใจผิดว่าระบบปลอดภัยแล้ว ⛔ การใช้ Dropbox เป็น C2 channel ทำให้การตรวจจับยากขึ้น ‼️ ความเสี่ยงจาก SSH และ cron jobs ที่ถูกปรับแต่ง ⛔ เปิด root login โดยไม่ได้รับอนุญาต ⛔ สร้างช่องทางให้มัลแวร์ทำงานต่อเนื่องแม้มีการรีบูตหรืออัปเดต https://linuxconfig.org/critical-cve-2025-48964-vulnerability-in-iputils-a-major-concern-for-linux-administrators

สตาร์บัคส์มาเลเซียอ่วม หางเลขบอยคอตขาดทุนยับ กิจกรรมคว่ำบาตรจากเหตุความขัดแย้งระหว่างอิสราเอลกับปาเลสไตน์ ส่งผลทำให้ร้านกาแฟสัญชาติอเมริกัน สตาร์บัคส์ (Starbucks) ในประเทศมาเลเซีย ภายใต้การบริหารงานของเบอร์จายา ฟู้ด เบอร์ฮัด (Berjaya Food Berhad) ธุรกิจค้าปลีกของกลุ่มเบอร์จายา คอร์ปอเรชัน (Berjaya Corporation) ขาดทุนอย่างต่อเนื่อง ล่าสุดรายงานผลประกอบการไปยังตลาดหลักทรัพย์เบอร์ซามาเลเซีย (Bursa Malaysia) ว่า งบการเงินปี 2025 มีรายได้รวม 476.770 ล้านริงกิต ขาดทุน 291.99 ล้านริงกิต (ประมาณ 2,232.37 ล้านบาท) ซึ่งเป็นสถิติสูงสุด เทียบกับงบการเงินปี 2024 เมื่อวันที่ 30 มิ.ย.2567 ที่มีรายได้รวม 750.70 ล้านบาท ขาดทุน 90.92 ล้านริงกิต สาเหตุหลักมาจากผลกระทบที่ยืดเยื้อ ของกระแสความรู้สึกที่เกี่ยวข้องกับความขัดแย้งในตะวันออกกลาง ซึ่งส่งผลต่อพลวัตของตลาดและรูปแบบการใช้จ่ายของผู้บริโภค นับจากนี้จะมุ่งเน้นกระจายตลาดทั้งในและต่างประเทศ (ซึ่งบริหารร้านสตาร์บัคส์ในประเทศบรูไน และไอซ์แลนด์) พร้อมกับปรับโครงสร้างร้านค้าในประเทศ ใช้นวัตกรรมควบคู่กับการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล และการสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าที่เข้มแข็งยิ่งขึ้น มุ่งเน้นการขยายตัวในด้านดิจิทัลและโซเชียลมีเดีย ควบคู่กับประสบการณ์ร้านค้าที่มีชีวิต ที่ผ่านมา สตาร์บัคส์ มาเลเซีย ได้รับผลกระทบจากกรณีบริษัทแม่ในสหรัฐอเมริกา ฟ้องร้องสหภาพแรงงานสตาร์บัคส์ กรณีโพสต์ข้อความสนับสนุนปาเลสไตน์ จากเหตุปะทะกับอิสราเอลในฉนวนกาซาเมื่อปี 2566 ทำให้เกิดกิจกรรมคว่ำบาตรไปทั่วโลก แม้แต่มาเลเซียซึ่งประชากรส่วนใหญ่เป็นชาวมุสลิม ก็ได้รับอิทธิพลจากการรณรงค์ในครั้งนี้ ส่งผลให้รายได้ลดลง ต้องทยอยปิดสาขาที่รายได้ลดลง แม้ผู้ก่อตั้งกลุ่มเบอร์จายาอย่างวินเซนต์ ตัน (Vincent Tan) จะขอร้องให้ทบทวน ย้ำว่าผู้บริหารร้านเป็นบริษัทมาเลเซีย และพนักงาน 85% เป็นชาวมุสลิม นอกจากนี้ บริษัทฯ ยังบริจาคเงิน 1 ล้านริงกิตแก่กองทุนเพื่อมนุษยธรรมของชาวปาเลสไตน์ (AAKRP) ของรัฐบาลมาเลเซียอีกด้วย ร้านสตาร์บัคส์ มาเลเซีย เปิดสาขาแรกเมื่อวันที่ 17 ธ.ค. 2541 ที่ศูนย์การค้าเคแอล พลาซา ย่านบูกิตบินตัง (ปัจจุบันคือ ศูนย์การค้าฟาเรนไฮต์ 88) ก่อนขยายสาขาไปทั่วประเทศ กระทั่งในปี 2567 มีจำนวนสาขารวม 408 แห่ง ซึ่งเบอร์จายา ฟู้ด เบอร์ฮัด ยังเป็นผู้บริหารร้านอาหารเคนนี่ โรเจอร์ โรสเตอร์, ร้านคริสปี้ ครีม, ร้านปารีสบาแก็ต, ร้านจอยบีน และร้านเคลาวา นอกจากนี้ กลุ่มเบอร์จายา ยังเป็นผู้บริหารร้านสะดวกซื้อเซเว่นอีเลฟเว่น (7-Eleven) ในมาเลเซีย ปัจจุบันมีจำนวนสาขารวม 2,646 แห่ง #Newskit

วิกฤตการณ์การล่มสลายของโมเดล AI: วงจรป้อนกลับของข้อมูลสังเคราะห์ 🧠 ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด (Generative AI) กำลังแพร่กระจายอย่างรวดเร็ว ปรากฏการณ์ "การล่มสลายของโมเดล" (Model Collapse) ได้กลายเป็นความเสี่ยงเชิงระบบที่สำคัญยิ่ง เปรียบเสมือน "งูกินหางตัวเอง" หรือการถ่ายสำเนาภาพซ้ำๆ ที่ทำให้คุณภาพเสื่อมถอยลงเรื่อยๆ ปัญหานี้เกิดขึ้นเมื่อโมเดล AI ถูกฝึกซ้ำด้วยเนื้อหาที่สร้างโดย AI รุ่นก่อนหน้า ส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลงอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในด้านความหลากหลาย ความแม่นยำ และความละเอียดอ่อนของข้อมูล การสูญเสียข้อมูลส่วนหางหรือข้อมูลที่มีความถี่ต่ำอย่างเป็นระบบนี้ไม่เพียงกระทบทางเทคนิค แต่ยังขยายไปสู่ผลกระทบทางเศรษฐกิจและสังคม เช่น การปนเปื้อนระบบนิเวศดิจิทัล การลดลงของความรู้มนุษย์ และการเกิด "อคติแบบ AI-ต่อ-AI" อย่างไรก็ตาม ด้วยแนวทางแก้ไขแบบหลายชั้น เราสามารถบรรเทาปัญหานี้ได้ผ่านการตรวจสอบที่มาของข้อมูล การมีส่วนร่วมของมนุษย์ และการกำกับดูแลเชิงนโยบาย 🐍 จุดกำเนิดของปัญหานี้คือวงจรป้อนกลับแบบงูกินหาง (Ouroboros) ที่ข้อมูลสังเคราะห์จาก AI เพิ่มขึ้นและปนเปื้อนข้อมูลออนไลน์ ทำให้โมเดลรุ่นใหม่ต้องใช้ข้อมูลที่เสื่อมโทรมนี้ในการฝึก สร้างภัยคุกคามเชิงระบบต่ออุตสาหกรรม AI ทั้งหมด โดยเฉพาะผู้เล่นรายใหม่ที่ยากจะเข้าถึงข้อมูลมนุษย์แท้จริง 📸 เปรียบเทียบกับการถ่ายสำเนาภาพซ้ำๆ คุณภาพข้อมูลดั้งเดิมจะลดลงจนเหลือผลลัพธ์ที่พร่ามัวและไร้ประโยชน์ แก่นปัญหาอยู่ที่วงจรป้อนกลับแบบพึ่งพาตนเอง (Autoregressive Feedback Loop) ซึ่งขยายข้อผิดพลาดจากรุ่นก่อนสะสมเรื่อยๆ 📉 กลไกการเสื่อมถอยมาจากการสุ่มเลือกข้อมูลถี่สูงและมองข้ามข้อมูลส่วนหาง เช่น ในตัวอย่างคนใส่หมวกสีน้ำเงิน 99% และสีแดง 1% โมเดลอาจสรุปว่าทุกคนใส่หมวกสีน้ำเงินเท่านั้น ทำให้ข้อมูลสีแดงหายไปในที่สุด ความผิดพลาดแบ่งเป็นสามประเภท: การประมาณค่าทางสถิติ การแสดงฟังก์ชัน และการเรียนรู้ ส่งผลให้ข้อมูลเป็นเนื้อเดียวกัน สร้าง "ห้องสะท้อนเสียงทางแนวคิด" และนำไปสู่ความรู้ลดลงในสังคม 📈 การล่มสลายแบ่งเป็นสองระยะ: ระยะเริ่มต้นที่สูญเสียข้อมูลส่วนหางอย่างไม่ชัดเจน แม้ประสิทธิภาพโดยรวมดูดีขึ้น แต่ความสามารถจัดการข้อมูลพิเศษลดลง และระยะสุดท้ายที่ประสิทธิภาพหายไปอย่างชัดเจน ผลลัพธ์กลายเป็นข้อความหรือภาพซ้ำซากไร้ความหมาย ปรากฏในโดเมนต่างๆ เช่น ในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) สูญเสียหัวข้อเฉพาะกลุ่มในระยะแรก และกลายเป็นข้อความไม่เกี่ยวข้องในระยะหลัง สำหรับโมเดลสร้างภาพ ความหลากหลายลดลงอย่างละเอียดอ่อนจนกลายเป็นภาพเหมือนกันและคุณภาพต่ำ ในโมเดลอื่นๆ เช่น GMMs/VAEs สูญเสียข้อมูลส่วนหางจนสับสนในแนวคิด 💼 ผลกระทบขยายสู่เศรษฐกิจและสังคม โดยนำไปสู่การตัดสินใจผิดพลาดที่ก่อความเสียหายสูง เช่น เครื่องมือแพทย์พลาดวินิจฉัยโรคหายาก หรือธุรกิจสูญเสียลูกค้าจากคำแนะนำซ้ำซาก 🌍 ในมิติสังคม ข้อมูลสังเคราะห์ที่แยกไม่ออกจากมนุษย์เพิ่มต้นทุนตรวจสอบความถูกต้อง สร้างความเหลื่อมล้ำดิจิทัลที่คนรวยได้เปรียบ ยิ่งกว่านั้น "อคติแบบ AI-ต่อ-AI" ทำให้ AI ชอบเนื้อหาจาก AI ด้วยกัน สร้าง "ภาษีเข้าประตู" ในงานคัดเลือกบุคลากรหรือทุนวิจัย บังคับให้มนุษย์ปรับงานให้ "ดูเหมือน AI" เพื่ออยู่รอด 🔍 เพื่อแก้ไข ต้องกลับสู่แหล่งข้อมูลมนุษย์แท้จริงและผสมข้อมูลสังเคราะห์อย่างระมัดระวัง โดยใช้เครื่องมืออย่างการตรวจสอบที่มา (Provenance) การฝังลายน้ำ (Watermarking) และลายเซ็นดิจิทัลเพื่อตรวจสอบความถูกต้อง 🤝 มนุษย์ต้องเป็นหลักยึดผ่านระบบมนุษย์ร่วมวงจร (Human-in-the-Loop) และ Active Learning เพื่อป้องกันข้อผิดพลาดและยึดโยงกับความจริง ⚖️ นอกจากนี้ ต้องมีกฎระเบียบอย่างกฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป และธรรมาภิบาลภายในองค์กรเพื่อตรวจจับความเบี่ยงเบน โดยสรุปแนวทางองค์รวม: การตรวจสอบที่มาสร้างความโปร่งใสแต่ขาดมาตรฐานร่วม การผสมข้อมูลรักษาความหลากหลายแต่ต้องควบคุมสัดส่วน มนุษย์ร่วมวงจรป้องกันข้อผิดพลาดแต่ใช้ทรัพยากรสูง และธรรมาภิบาล AI บรรเทาความเสี่ยงแต่ต้องการความเข้าใจลึกซึ้ง 🚀 สรุปแล้ว การล่มสลายของโมเดลคือจุดตัดระหว่างความสำเร็จและล้มเหลวเชิงระบบ แต่ด้วยแนวทางที่ผสมนวัตกรรม การกำกับดูแลมนุษย์ และกฎระเบียบ เราสามารถเปลี่ยนวงจรทำลายล้างนี้ให้เป็นกลไกการเรียนรู้ที่ยั่งยืน โดยมอง AI เป็นผู้สร้างร่วมที่มนุษย์ยังคงเป็นแกนหลักในการรักษาความเป็นจริง ความหลากหลาย และความสมบูรณ์ของโลกดิจิทัล #ลุงเขียนหลานอ่าน

🧠 จากอัมพาตสู่การควบคุมดิจิทัลด้วย “ความคิด” ย้อนกลับไปในปี 2016 Noland Arbaugh ประสบอุบัติเหตุจากการดำน้ำ ทำให้เขาเป็นอัมพาตตั้งแต่ช่วงไหล่ลงไป และใช้ชีวิตบนรถเข็นมานานหลายปี จนกระทั่งในเดือนกุมภาพันธ์ 2024 เขากลายเป็นมนุษย์คนแรกที่ได้รับการฝังชิปสมองจาก Neuralink บริษัทของ Elon Musk การผ่าตัดใช้เวลาน้อยกว่าสองชั่วโมง โดยหุ่นยนต์ของ Neuralink ฝังชิปขนาดเท่าเหรียญเข้าไปในสมอง พร้อมเชื่อมเส้นใยขนาดเล็กกว่าเส้นผมกว่า 1,000 เส้นเข้ากับเซลล์ประสาทในสมองส่วนควบคุมการเคลื่อนไหว ผลลัพธ์คือ Arbaugh สามารถควบคุมคอมพิวเตอร์ด้วยความคิด เช่น เล่น Mario Kart, เปิด–ปิดเครื่องฟอกอากาศ, ควบคุมทีวี และพิมพ์ข้อความโดยไม่ต้องขยับร่างกายเลยแม้แต่นิ้วเดียว เขาใช้ระบบนี้วันละประมาณ 10 ชั่วโมง และบอกว่า “ง่ายมาก” ในการเรียนรู้วิธีใช้งาน วันแรกที่ลองใช้ เขาสามารถทำลายสถิติโลกปี 2017 ด้านความเร็วและความแม่นยำในการควบคุมเคอร์เซอร์ด้วย BCI แม้จะมีปัญหาในช่วงแรก เช่น เส้นใยบางส่วนหลุดออกจากเนื้อสมอง ทำให้ประสิทธิภาพลดลง แต่ทีม Neuralink ก็สามารถปรับแต่งระบบให้กลับมาใช้งานได้เกือบเต็มรูปแบบ ปัจจุบัน Arbaugh กลับไปเรียนที่วิทยาลัยในรัฐแอริโซนา และเริ่มวางแผนเปิดธุรกิจของตัวเอง พร้อมรับงานพูดในที่สาธารณะ เขาบอกว่า “ผมรู้สึกว่าตัวเองมีศักยภาพอีกครั้ง” และเชื่อว่าการทดลองนี้จะช่วยคนอื่นได้ในอนาคต แม้จะมีความเสี่ยงก็ตาม 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Noland Arbaugh เป็นมนุษย์คนแรกที่ได้รับการฝังชิปสมองจาก Neuralink ในปี 2024 ➡️ การผ่าตัดใช้หุ่นยนต์ฝังชิปและเชื่อมเส้นใยกว่า 1,000 เส้นเข้ากับเซลล์ประสาท ➡️ ชิปสามารถแปลสัญญาณสมองเป็นคำสั่งดิจิทัลเพื่อควบคุมอุปกรณ์ต่าง ๆ ➡️ Arbaugh สามารถเล่นเกม, พิมพ์ข้อความ, และควบคุมเครื่องใช้ไฟฟ้าด้วยความคิด ➡️ ใช้งานระบบวันละประมาณ 10 ชั่วโมง และเรียนรู้ได้ง่าย ➡️ วันแรกที่ใช้งาน Arbaugh ทำลายสถิติโลกด้านการควบคุมเคอร์เซอร์ด้วย BCI ➡️ ปัจจุบันเขากลับไปเรียนและเริ่มวางแผนเปิดธุรกิจของตัวเอง ➡️ เขาเชื่อว่าการทดลองนี้จะช่วยคนอื่นได้ แม้จะมีความเสี่ยง ➡️ Neuralink ใช้ระบบชาร์จแบบไร้สายผ่านหมวกที่ฝังขดลวดไว้ ➡️ ระบบได้รับการปรับปรุงให้สามารถใช้งานขณะชาร์จได้แล้ว ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ BCI (Brain-Computer Interface) เป็นเทคโนโลยีที่มีการศึกษามานานกว่า 50 ปี ➡️ บริษัทอื่น เช่น Synchron และ Blackrock Neurotech ก็มีการทดลองฝังชิปสมองเช่นกัน ➡️ Neuralink ใช้การฝังใน motor cortex ซึ่งเป็นบริเวณควบคุมการเคลื่อนไหวโดยตรง ➡️ ชิปของ Neuralink เป็นแบบไร้สาย ต่างจากบางบริษัทที่ยังใช้สายเชื่อมต่อผ่านกะโหลก ➡️ การฝังชิปสมองอาจเป็นก้าวสำคัญในการฟื้นฟูผู้ป่วยอัมพาตและโรคทางระบบประสาท https://fortune.com/2025/08/23/neuralink-participant-1-noland-arbaugh-18-months-post-surgery-life-changed-elon-musk/

ทิดอลงกต2,ทำไม เพราะติ่งลุงตู่ชูเชิดว่าพ่อพระแท้ๆดีเลิศเกินคำบรรยาย นี้ไม่รวมนำเข้าชี้ชวนชี้ช่องรณรงค์คนมาฉีดวัคซีนฉีดเอดส์ฉีดมะเร็งฉีดเชื้อโรคเข้าร่างกายยุคโควิดอีกนะ วัคซีนก่อโรคกว่า1,291โรคตามแต่ภูมิใครตก จากนั้นมันแปลงร่างโจมตีตามสไตล์โรคใครมันเลย วูบตายบ้าง ลิ่มเลือดสมองอุดตันบ้าง หัวใจวายเฉียบพลันบ้าง มะเม็งเทอร์โบบ้าง เอดส์บ้างทุบสถิติสูงขึ้นผิดปกติกันเลย ไม่มั่วอะไรเสือกมีเชื้อเฉยเลย แท้จริงไปเอามาจากวัคซีนนั้นล่ะ เอาแต่มันผสมอะไรชุดโกดังรหัสไหน,พ่อพระพระบาทน้ำพุ เลื่อมใสศรัทธามานานเมียเก็บตรึม ตายเพราะเมียเก็บผิดใจกัน กรณีทิดอลงกต.ในสายตาคนทั่วไทยคือคนดีพ่อพระ,คนโหยหาลุงตู่ที่ผ่านๆมาเพราะคนไม่รู้ความจริงแบบทิดอลงกตนั่นล่ะ,ความแตกเมื่อแม่ทัพภาค2ยึดคืนพื้นที่จากเขมรบนดินแดนไทยได้คืนกว่า11จุด ,ทหารแบบลุงตู่จึงโดนแฉความจริงจากกูรูทั่วไทยสพร้อมพยานหลักฐานชัดอีก,อดีตนายพลทหารทั้งหลาย หากท่านยังนิ่งนอนใจ พากันปกป้องทหารเลวชั่วอยู่ ท่านๆถูกยึดทรัพย์แน่นอนเมื่อตรวจสอบกระแสการเงินเถื่อนๆสาระพัดถึงได้แบบ"ตังนี้ทรัพย์สินนี้ท่านได้แต่ใดมา เมื่อเงินเดือนราชการสวัดิการก็แค่นี้ ไม่มีธุรกิจอะไร มีก็แสดงกิจการขาดทุนตลอดหรือกำไรนิดเดียว."เป็นต้น. #ทิดอลงกต2 https://youtube.com/shorts/fV1P9AQR6NA?si=8XbciSBXyRhP9UIu

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

🎙️ 23 นาที 15 วินาที – ความจริงหรือแค่ตัวเลขที่เล่าต่อกันมา? คุณอาจเคยได้ยินว่า “หลังจากถูกขัดจังหวะ จะใช้เวลา 23 นาที 15 วินาทีในการกลับเข้าสู่โฟกัส” ฟังดูเฉพาะเจาะจงและน่ากลัวใช่ไหม? Geoffrey Oberien ก็คิดแบบนั้น เขาแค่ต้องการอ้างอิงตัวเลขนี้ให้เพื่อนร่วมงาน แต่กลับกลายเป็นการผจญภัย 20 นาทีที่เต็มไปด้วยความสงสัย เขาค้นหางานวิจัยต้นฉบับที่ระบุตัวเลขนี้ และพบว่าหลายบทความอ้างถึงงานวิจัยชื่อ “The Cost of Interrupted Work: More Speed and Stress” โดย Gloria Mark แต่เมื่อเปิดอ่านจริง ๆ กลับไม่พบตัวเลข 23 นาที 15 วินาทีเลย งานวิจัยนั้นพูดถึงผลกระทบของการขัดจังหวะ เช่น ความเครียดที่เพิ่มขึ้น และเวลาที่ใช้ในงานหลักที่ลดลง แต่ไม่ได้พูดถึง “เวลาฟื้นตัว” หลังจากการขัดจังหวะ Geoffrey อ่านงานวิจัยอีกหลายฉบับ เช่น “Disruption and Recovery of Computing Tasks” ที่ระบุว่าอาจใช้เวลา 11–16 นาทีในการกลับเข้าสู่โฟกัส แต่ก็ไม่มีการวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับช่วงเวลานี้ สุดท้าย เขาพบว่าตัวเลข 23 นาที 15 วินาทีมาจาก “การให้สัมภาษณ์” ของ Gloria Mark กับสื่อหลายแห่ง เช่น Fast Company และ Wall Street Journal ไม่ใช่จากงานวิจัยที่ตีพิมพ์ นั่นหมายความว่า ตัวเลขนี้อาจเป็น “ค่าเฉลี่ยโดยประมาณ” จากประสบการณ์ของผู้วิจัย ไม่ใช่ผลลัพธ์จากการทดลองที่สามารถตรวจสอบได้ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ตัวเลข “23 นาที 15 วินาที” ถูกอ้างถึงในหลายบทความเกี่ยวกับ productivity ➡️ Geoffrey Oberien พยายามค้นหางานวิจัยต้นฉบับที่ระบุตัวเลขนี้ ➡️ งานวิจัย “The Cost of Interrupted Work” ไม่ได้กล่าวถึงตัวเลขนี้เลย ➡️ งานวิจัยอื่น ๆ เช่น “Disruption and Recovery of Computing Tasks” ระบุช่วงเวลา 11–16 นาที ➡️ ตัวเลข 23:15 มาจากการสัมภาษณ์ Gloria Mark ไม่ใช่จากงานวิจัยตีพิมพ์ ➡️ มีบทความมากกว่า 20 ชิ้นที่อ้างถึงตัวเลขนี้โดยไม่มีหลักฐานรองรับ ➡️ งานวิจัยของ Gloria Mark พบว่า 82% ของงานที่ถูกขัดจังหวะจะกลับมาทำต่อในวันเดียวกัน ➡️ การขัดจังหวะที่เกี่ยวข้องกับงานเดิมอาจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้ ➡️ การขัดจังหวะที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น การคุยเรื่องซีรีส์ อาจทำให้ฟื้นตัวช้ากว่า ➡️ การพักเบรกที่ตั้งใจต่างจากการขัดจังหวะที่ไม่คาดคิด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gloria Mark เป็นนักวิจัยด้าน digital distraction จาก University of California, Irvine ➡️ งานวิจัยของเธอเชื่อมโยงการขัดจังหวะกับความเครียดและ productivity ที่ลดลง ➡️ ตัวเลข 23:15 ถูกอ้างถึงใน Lifehacker, Fast Company, และ Wall Street Journal ➡️ ไม่มีหลักฐานเชิงสถิติที่ยืนยันตัวเลขนี้ในงานวิจัยที่ตีพิมพ์ ➡️ การขัดจังหวะซ้ำ ๆ อาจทำให้ productivity ลดลงมากกว่าที่คาด ➡️ การจัดการ context switch เป็นทักษะสำคัญของนักพัฒนาและผู้บริหาร https://blog.oberien.de/2023/11/05/23-minutes-15-seconds.html

🎙️ ทุกสิ่งเชื่อมโยงกัน – เมื่อสถิติไม่สามารถแยกสิ่งใดออกจากกันได้จริง ลองจินตนาการว่าเรากำลังวิเคราะห์ข้อมูลจากโลกจริง ไม่ว่าจะเป็นพฤติกรรมมนุษย์ สุขภาพ การศึกษา หรือแม้แต่ความชอบส่วนตัว คุณอาจคิดว่าบางตัวแปรไม่มีความเกี่ยวข้องกันเลย เช่น สีโปรดกับรายได้ แต่ในความเป็นจริง ทุกตัวแปรมีความสัมพันธ์กันในระดับหนึ่งเสมอ นี่คือแนวคิดที่ Gwern เรียกว่า “Everything is correlated” หรือ “crud factor” ซึ่งหมายถึงว่าในโลกจริง ไม่มีตัวแปรใดที่มีความสัมพันธ์เป็นศูนย์อย่างแท้จริง แม้แต่ตัวแปรที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกันเลยก็ยังมีความสัมพันธ์เล็กน้อยที่สามารถตรวจจับได้เมื่อมีข้อมูลมากพอ สิ่งนี้ทำให้เกิดคำถามใหญ่ในวงการสถิติ โดยเฉพาะการทดสอบสมมติฐานศูนย์ (null hypothesis) ที่มักตั้งสมมติฐานว่า “ไม่มีความสัมพันธ์” หรือ “ไม่มีผล” ซึ่งในโลกจริง สมมติฐานนี้แทบจะไม่มีวันเป็นจริงเลย นักสถิติหลายคน เช่น Meehl, Nunnally, และ Thorndike ต่างชี้ว่า เมื่อขนาดตัวอย่างใหญ่พอ ทุกความสัมพันธ์จะกลายเป็น “มีนัยสำคัญทางสถิติ” แม้จะไม่มีความหมายในเชิงปฏิบัติเลยก็ตาม Gwern เสนอว่าเราควรเปลี่ยนวิธีคิดใหม่: แทนที่จะถามว่า “มีความสัมพันธ์หรือไม่” เราควรถามว่า “ความสัมพันธ์นั้นมีความหมายหรือไม่” และควรให้ความสำคัญกับขนาดของผลมากกว่าค่า p-value 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ แนวคิด “Everything is correlated” หมายถึงทุกตัวแปรในโลกจริงมีความสัมพันธ์กันในระดับหนึ่ง ➡️ ความสัมพันธ์เหล่านี้ไม่ใช่ความผิดพลาดจากการสุ่ม แต่เป็นผลจากโครงสร้างเชิงสาเหตุที่ซับซ้อน ➡️ การทดสอบสมมติฐานศูนย์ (null hypothesis) มักจะล้มเหลว เพราะสมมติฐานนั้นแทบไม่เคยเป็นจริง ➡️ เมื่อขนาดตัวอย่างใหญ่พอ สมมติฐานศูนย์จะถูกปฏิเสธเสมอ แม้ผลจะไม่มีความหมายในเชิงปฏิบัติ ➡️ แนวคิดนี้มีชื่อเรียกหลายแบบ เช่น “crud factor”, “ambient correlational noise”, “coefficients are never zero” ➡️ Thorndike เคยกล่าวว่า “ในธรรมชาติมนุษย์ คุณลักษณะที่ดีมักจะมาคู่กัน” ➡️ การจำลอง Monte Carlo แสดงให้เห็นว่าแม้ตัวแปรที่ไม่เกี่ยวข้องกันก็ยังมีความสัมพันธ์เล็กน้อย ➡️ แนวคิดนี้มีผลต่อการสร้างโมเดลเชิงสาเหตุ การตีความโมเดล และการออกแบบการทดลอง ➡️ การใช้หลัก “bet on sparsity” ช่วยให้เราเน้นตัวแปรสำคัญที่มีผลมากที่สุด ➡️ ตัวแปรที่ไม่มีความสัมพันธ์เลยอาจเป็นสัญญาณว่าข้อมูลมีปัญหา เช่น การวัดผิด หรือการสุ่มตอบ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Meehl เสนอว่าในจิตวิทยา สมมติฐานศูนย์ควรถือว่า “เป็นเท็จเสมอ” ➡️ Webster & Starbuck วิเคราะห์กว่า 14,000 ความสัมพันธ์ในงานวิจัย พบว่าค่าเฉลี่ยของ “crud factor” อยู่ที่ r ≈ 0.09 ➡️ การใช้ p-value เป็นเกณฑ์เดียวในการตัดสินใจอาจนำไปสู่การตีความผิด ➡️ นักสถิติหลายคนเสนอให้ใช้การประมาณค่าผล (effect size) แทนการทดสอบความมีนัยสำคัญ ➡️ ความสัมพันธ์เล็ก ๆ อาจเกิดจากตัวแปรแฝง เช่น ความฉลาด, ความตื่นตัว, หรือสภาพแวดล้อม https://gwern.net/everything

🎙️ จากมือถือสู่มอเตอร์ – Xiaomi กับภารกิจเปลี่ยนโลกยานยนต์ ถ้าคุณรู้จัก Xiaomi จากมือถือราคาดีฟีเจอร์ครบ คุณอาจไม่ทันรู้ว่าแบรนด์นี้กำลังกลายเป็นผู้เล่นรายใหญ่ในตลาดรถยนต์ไฟฟ้า และไม่ใช่แค่ “ลองทำดู” แต่เป็นการลงทุนเต็มตัวกว่า 10,000 ล้านดอลลาร์ Xiaomi เปิดตัวรถยนต์ไฟฟ้ารุ่นแรก SU7 ในเดือนธันวาคม 2023 และตามด้วย YU7 SUV ในกลางปี 2025 ซึ่งสร้างปรากฏการณ์ยอดจองกว่า 240,000 คันภายใน 18 ชั่วโมง ด้วยดีไซน์ที่หลายคนเปรียบเทียบว่า “เหมือน Porsche แต่ราคาพอ ๆ กับ Toyota Camry” ยอดขายพุ่งทะลุ 157,000 คันในครึ่งปีแรกของ 2025 และรายได้จากธุรกิจ EV ก็แตะ 20.6 พันล้านหยวนในไตรมาสเดียว แม้จะยังขาดทุนอยู่ แต่ก็ใกล้จุดคุ้มทุนแล้ว Xiaomi ไม่หยุดแค่ในจีน พวกเขาวางแผนบุกตลาดยุโรปในปี 2027 โดยเริ่มจากการทดสอบ SU7 Ultra บนสนาม Nürburgring ที่เยอรมนี ซึ่งทำสถิติเร็วที่สุดในกลุ่มรถ EV ผลิตจำนวนมาก แต่เส้นทางนี้ไม่ง่ายนัก เพราะในสหรัฐฯ Xiaomi ถูกกีดกันด้วยภาษีนำเข้า 100% จากนโยบายสงครามการค้าของอดีตประธานาธิบดีทรัมป์ ทำให้ตลาดใหญ่นี้ยังเข้าไม่ถึง แม้จะมีอุปสรรค แต่ Xiaomi ก็ได้รับคำชมจากนักวิเคราะห์ว่า “แซงหน้า Tesla ในหลายด้าน” โดยเฉพาะเรื่องดีไซน์และราคาที่เข้าถึงได้มากกว่า 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Xiaomi เปิดตัวรถยนต์ไฟฟ้ารุ่น SU7 ในเดือนธันวาคม 2023 ➡️ ตามด้วยรุ่น YU7 SUV ในเดือนมิถุนายน 2025 ยอดจอง 240,000 คันใน 18 ชั่วโมง ➡️ ราคาของ YU7 อยู่ที่ประมาณ 253,500 หยวน (US$35,360) ➡️ Xiaomi วางแผนเข้าสู่ตลาดยุโรปในปี 2027 ➡️ SU7 Ultra ทำสถิติเร็วที่สุดในสนาม Nürburgring สำหรับรถ EV ผลิตจำนวนมาก ➡️ Xiaomi ส่งมอบรถ EV ได้กว่า 157,000 คันในครึ่งปีแรกของ 2025 ➡️ รายได้จากธุรกิจ EV ในไตรมาส 2 อยู่ที่ 20.6 พันล้านหยวน ➡️ บริษัทตั้งเป้าเป็นหนึ่งในผู้ผลิตรถยนต์ 5 อันดับแรกของโลก ➡️ Xiaomi ยังไม่สามารถเข้าสู่ตลาดสหรัฐฯ เพราะภาษีนำเข้า 100% ➡️ นักวิเคราะห์จาก Morgan Stanley ระบุว่า Xiaomi แซง Tesla ในหลายด้าน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SU7 ได้รับคำชมว่า “เหมือน Porsche Taycan” แต่ราคาถูกกว่าหลายเท่า ➡️ Xiaomi ใช้ประสบการณ์จากธุรกิจมือถือและ IoT มาปรับใช้ในรถยนต์ ➡️ การออกแบบรถเน้น software-defined vehicle (SDV) ที่คล้ายสมาร์ตโฟนมากกว่ารถยนต์ดั้งเดิม ➡️ Xiaomi มีแผนเปิดโรงงาน EV แห่งที่สองเพื่อเพิ่มกำลังผลิต ➡️ ตลาดยุโรปมีภาษีนำเข้าต่ำกว่าสหรัฐฯ และเปิดรับแบรนด์จีนมากขึ้น https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/22/chinas-xiaomi-is-betting-big-on-electric-cars

🎙️ CN101 – ชิปที่ใช้พลังงานจากความไม่แน่นอน เพื่ออนาคตของ AI ที่ยั่งยืน ในยุคที่ AI กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ความต้องการพลังงานก็พุ่งสูงขึ้นตามไปด้วย จนหลายศูนย์ข้อมูลต้องชะลอการทำงานของ GPU เพื่อหลีกเลี่ยงไฟดับ แต่ในเดือนสิงหาคม 2025 บริษัทสตาร์ทอัพชื่อ Normal Computing ได้เปิดตัว “CN101” ซึ่งเป็นชิปตัวแรกของโลกที่ใช้หลักการ “thermodynamic computing” หรือการคำนวณด้วยพลวัตทางธรรมชาติ ต่างจาก CPU และ GPU ที่ใช้ตรรกะแบบกำหนดแน่นอน CN101 ใช้ความไม่แน่นอน เช่น ความผันผวน การสลายพลังงาน และเสียงรบกวน เพื่อเร่งการคำนวณบางประเภท โดยเฉพาะการแก้สมการเชิงเส้นขนาดใหญ่ และการสุ่มแบบสถิติ ซึ่งเป็นหัวใจของการเรียนรู้เชิงลึกและการจำลองทางวิทยาศาสตร์ ชิปนี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานได้ถึง 1,000 เท่าในงานเฉพาะทาง และยังสามารถทำงานในโครงสร้างศูนย์ข้อมูลเดิมได้โดยไม่ต้องเพิ่มกำลังไฟฟ้า Normal Computing ก่อตั้งโดยอดีตวิศวกรจาก Google Brain, Google X และ Palantir โดยมีแผนจะเปิดตัว CN201 ในปี 2026 สำหรับโมเดล diffusion ความละเอียดสูง และ CN301 ในปี 2028 สำหรับงานวิดีโอ AI ขนาดใหญ่ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Normal Computing เปิดตัว CN101 ชิป thermodynamic ตัวแรกของโลก ➡️ ใช้พลวัตธรรมชาติ เช่น ความผันผวนและเสียงรบกวน แทนตรรกะแบบกำหนด ➡️ เร่งการคำนวณด้าน linear algebra และ stochastic sampling ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานได้สูงสุดถึง 1,000 เท่าในงานเฉพาะทาง ➡️ สามารถทำงานในศูนย์ข้อมูลเดิมโดยไม่ต้องเพิ่มกำลังไฟฟ้า ➡️ CN101 เป็นก้าวแรกของ roadmap ที่จะนำไปสู่ CN201 และ CN301 ➡️ CN201 จะรองรับโมเดล diffusion ความละเอียดสูงในปี 2026 ➡️ CN301 จะรองรับงานวิดีโอ AI ขนาดใหญ่ในปี 2028 ➡️ ทีมผู้ก่อตั้งมาจาก Google Brain, Google X และ Palantir ➡️ การ tape-out ของ CN101 ถือเป็นหมุดหมายสำคัญของการคำนวณแบบ thermodynamic ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Thermodynamic computing เป็นแนวคิดใหม่ที่ใช้หลักฟิสิกส์แทนตรรกะดิจิทัล ➡️ การใช้ stochasticity ช่วยให้ AI reasoning เร็วขึ้นโดยใช้พลังงานน้อยลง ➡️ งานที่ใช้การสุ่ม เช่น Bayesian inference และการจำลองโมเลกุล ได้ประโยชน์สูง ➡️ IEEE Spectrum ยกให้แนวคิดนี้เป็นหนึ่งในความก้าวหน้าที่น่าจับตามอง ➡️ หากสำเร็จ อาจเปลี่ยนกฎการ scaling ของ AI ในทศวรรษหน้า https://www.techradar.com/pro/chip-designer-youve-never-heard-of-brings-out-first-thermodynamic-silicon-and-seeks-to-reduce-ais-unsustainable-energy-consumption

🏆 SK Hynix พลิกเกม DRAM โลก โค่น Samsung หลังครองตลาด 33 ปี ในปี 2025 SK Hynix ได้สร้างประวัติศาสตร์ใหม่ในวงการเซมิคอนดักเตอร์ ด้วยการแซงหน้า Samsung ขึ้นเป็นผู้ผลิต DRAM อันดับหนึ่งของโลกเป็นครั้งแรกในรอบ 33 ปี โดยมีส่วนแบ่งตลาด 36.3% ขณะที่ Samsung ลดลงเหลือ 32.7% ซึ่งถือเป็นการลดลงครั้งใหญ่ที่สุดนับตั้งแต่เริ่มบันทึกสถิติในปี 1999 ปัจจัยสำคัญคือ SK Hynix ได้รับสัญญาจัดหา HBM (High Bandwidth Memory) จาก NVIDIA ซึ่งเป็นลูกค้ารายใหญ่ที่สุดในตลาด AI และ GPU ขณะที่ Samsungพลาดดีลสำคัญนี้ไป ทำให้สูญเสียรายได้มหาศาล นอกจาก HBM3 และ HBM3E แล้ว SK Hynix ยังเป็นบริษัทแรกที่ผลิต HBM4 แบบเต็มรูปแบบได้สำเร็จ ซึ่งทำให้บริษัทกลายเป็นผู้นำในตลาดหน่วยความจำสำหรับงาน AI และ LLM (Large Language Models) แม้ Samsung จะพยายามกลับมาโดยลดราคาผลิตภัณฑ์ HBM3E และเร่งพัฒนา HBM4 แต่ก็ยังไม่สามารถทวงคืนตำแหน่งได้ในระยะสั้น โดยรายงานระบุว่า Samsung มีรายได้จาก DRAM ลดลงถึง 19% ในไตรมาสเดียว ✅ SK Hynix ขึ้นแท่นผู้นำ DRAM โลก ➡️ ส่วนแบ่งตลาด DRAM ของ SK Hynix อยู่ที่ 36.3% แซงหน้า Samsung ที่เหลือ 32.7% ➡️ เป็นครั้งแรกในรอบ 33 ปีที่ Samsung ถูกโค่นจากตำแหน่งผู้นำ ➡️ SK Hynix ได้รับสัญญาจัดหา HBM จาก NVIDIA ซึ่งเป็นลูกค้าหลักในตลาด AI ➡️ บริษัทมีรายได้จากหน่วยความจำ $9.72 พันล้านใน Q2 2025 ➡️ SK Hynix เป็นรายแรกที่ผลิต HBM4 แบบเต็มรูปแบบได้สำเร็จ ➡️ มีส่วนแบ่งในตลาด HBM สูงถึง 62% และกำลังเพิ่มขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ HBM เป็นหน่วยความจำที่ใช้ในงาน AI เช่น LLM และ GPU ประสิทธิภาพสูง ➡️ Samsung เคยใช้ GDDR7 กับ RTX50 แต่ถูกลดบทบาทในสายผลิตภัณฑ์ใหม่ ➡️ Micron อยู่ในอันดับสามของตลาด DRAM ด้วยรายได้ $6.58 พันล้าน ➡️ ตลาด DRAM โดยรวมลดลง 5.5% ใน Q1 2025 จากราคาสัญญาที่ตกต่ำ ➡️ SK Hynix มีแผนเพิ่มสัดส่วน HBM3E แบบ 12-layer ให้เกิน 80% ในครึ่งหลังของปี ➡️ การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนถึงการเปลี่ยนยุคจาก DRAM แบบดั้งเดิมสู่ HBM สำหรับ AI https://wccftech.com/sk-hynix-has-managed-to-end-samsung-three-decade-long-dominance-in-the-dram-industry/

ทบ.เผยสถิติกัมพูชาละเมิดข้อตกลงหยุดยิง หลายรูปแบบ ช่วง 7-16 ส.ค.ทั้งบินโดรน 76 ครั้ง 204 ลำ เพิ่มเติมกำลัง-อาวุธหนัก ยิงปืนยั่วยุ ลักลอบวางทุ่นระเบิด แสดงถึงการเตรียมการรบมากกว่ารักษาสถานะหยุดยิง อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000078266 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

เป็นรายงานจากประเทศที่มีสถิติกราดยิงประชาชนด้วยกันเองมากที่สุดในโลก และเป็นประเทศที่มีเรื่องเหยียดผิว เหยียดเชื้อชาติติดอันดับโลก เช่น คดี "จอร์จ ฟลอยด์" . กระทรวงการต่างประเทศสหรัฐเผยแพร่รายงานว่าด้วยสถานการณ์สิทธิมนุษยชนทั่วโลก ประจำปี 2567 โดยสรุปภาพรวมของไทยว่า สถานการณ์โดยรวมไม่มีการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ แต่ยังคงมีประเด็นน่ากังวลหลายอย่าง...

🧠🌫️ เรื่องเล่าจากอากาศที่เราหายใจ: มลพิษกลางแจ้งกับความเสี่ยงโรคสมองเสื่อม ลองจินตนาการว่าอากาศที่เราหายใจทุกวัน ไม่ใช่แค่ทำให้ไอหรือหอบ แต่อาจค่อย ๆ ทำลายความทรงจำของเราไปทีละนิด นักวิจัยจากมหาวิทยาลัยเคมบริดจ์ได้วิเคราะห์ข้อมูลจากกว่า 29 ล้านคนทั่วโลก และพบว่า “การสัมผัสมลพิษทางอากาศกลางแจ้งในระยะยาว” มีความเชื่อมโยงกับความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นของโรคสมองเสื่อม เช่น อัลไซเมอร์ พวกเขาเจาะลึกถึง 51 งานวิจัย และพบว่า 3 ชนิดของมลพิษที่มีผลชัดเจน ได้แก่: - PM2.5: ฝุ่นขนาดเล็กมากที่สามารถเข้าสู่ปอดลึกและแม้แต่สมอง - NO₂: ก๊าซที่เกิดจากการเผาไหม้เชื้อเพลิงฟอสซิล เช่น ไอเสียรถยนต์ - เขม่าควัน (Soot): อนุภาคจากการเผาไหม้ เช่น เตาไม้หรือโรงงาน ผลกระทบไม่ใช่แค่เรื่องปอดหรือหัวใจ แต่ยังรวมถึงสมอง โดยพบว่า: - ทุก 10 μg/m³ ของ PM2.5 เพิ่มความเสี่ยงโรคสมองเสื่อมขึ้น 17% - NO₂ เพิ่มความเสี่ยง 3% ต่อ 10 μg/m³ - เขม่าควันเพิ่มความเสี่ยง 13% ต่อ 1 μg/m³ นักวิจัยยังชี้ว่า การวางผังเมือง การขนส่ง และนโยบายสิ่งแวดล้อม ควรมีบทบาทร่วมในการป้องกันโรคสมองเสื่อม ไม่ใช่แค่ระบบสาธารณสุขเท่านั้น ✅ การสัมผัสมลพิษทางอากาศกลางแจ้งในระยะยาวเชื่อมโยงกับความเสี่ยงโรคสมองเสื่อม ➡️ วิเคราะห์จากข้อมูลของผู้คนกว่า 29 ล้านคนทั่วโลก ✅ งานวิจัยรวม 51 ชิ้น โดย 34 ชิ้นถูกนำมาวิเคราะห์เชิงสถิติ ➡️ ครอบคลุมจากอเมริกาเหนือ ยุโรป เอเชีย และออสเตรเลีย ✅ พบความสัมพันธ์เชิงสถิติระหว่าง 3 มลพิษกับโรคสมองเสื่อม ➡️ PM2.5, NO₂ และเขม่าควัน ✅ PM2.5 เพิ่มความเสี่ยงโรคสมองเสื่อม 17% ต่อ 10 μg/m³ ➡️ พบมากในไอเสียรถยนต์ โรงงาน และฝุ่นก่อสร้าง ✅ NO₂ เพิ่มความเสี่ยง 3% ต่อ 10 μg/m³ ➡️ มาจากการเผาไหม้เชื้อเพลิงฟอสซิล เช่น ดีเซล ✅ เขม่าควันเพิ่มความเสี่ยง 13% ต่อ 1 μg/m³ ➡️ มาจากเตาไม้และการเผาไหม้ในบ้านหรืออุตสาหกรรม ✅ นักวิจัยเสนอให้ใช้แนวทางสหวิทยาการในการป้องกันโรคสมองเสื่อม ➡️ รวมถึงการออกแบบเมืองและนโยบายสิ่งแวดล้อม ✅ WHO ระบุว่า 99% ของประชากรโลกหายใจอากาศที่มีมลพิษเกินมาตรฐาน ➡️ โดยเฉพาะในเมืองใหญ่และประเทศกำลังพัฒนา ✅ กลไกที่มลพิษอาจทำให้เกิดโรคสมองเสื่อมคือการอักเสบและ oxidative stress ➡️ ส่งผลต่อเซลล์สมองและการทำงานของระบบประสาท ✅ มลพิษสามารถเข้าสู่สมองผ่านเส้นเลือดหรือเส้นประสาทรับกลิ่น ➡️ ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในสมองที่คล้ายกับอัลไซเมอร์ ✅ กลุ่มประชากรชายขอบมักได้รับผลกระทบจากมลพิษมากกว่า ➡️ แต่กลับมีตัวแทนในงานวิจัยน้อย ‼️ มลพิษทางอากาศอาจเป็นภัยเงียบที่ทำลายสมองโดยไม่รู้ตัว ⛔ โดยเฉพาะในเมืองที่มีการจราจรหนาแน่นและโรงงานอุตสาหกรรม ‼️ ความเสี่ยงโรคสมองเสื่อมอาจเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญจากมลพิษที่พบทั่วไป ⛔ เช่น PM2.5 ที่พบในระดับ 10 μg/m³ บนถนนในลอนดอน ‼️ การไม่ควบคุมมลพิษอาจเพิ่มภาระต่อระบบสาธารณสุขในอนาคต ⛔ ทั้งในด้านค่าใช้จ่ายและคุณภาพชีวิตของผู้ป่วยและครอบครัว ‼️ การวิจัยยังขาดความหลากหลายของกลุ่มตัวอย่าง ⛔ ทำให้ไม่สามารถประเมินผลกระทบในประชากรบางกลุ่มได้อย่างแม่นยำ https://www.cam.ac.uk/research/news/long-term-exposure-to-outdoor-air-pollution-linked-to-increased-risk-of-dementia

♻️📸 เรื่องเล่าจากถังรีไซเคิล: เมือง Tacoma ใช้กล้อง AI ตรวจขยะเพื่อสร้างนิสัยรีไซเคิลที่ถูกต้อง ลองจินตนาการว่ารถเก็บขยะที่วิ่งผ่านหน้าบ้านคุณไม่ใช่แค่เก็บของ แต่ยัง “สแกน” ขยะด้วยกล้องอัจฉริยะที่รู้ว่าอะไรรีไซเคิลได้หรือไม่ได้ นี่คือสิ่งที่เมือง Tacoma รัฐวอชิงตันกำลังทดลองในโครงการนำร่องระยะเวลา 2 ปี ด้วยงบประมาณจาก EPA กว่า 1.8 ล้านดอลลาร์ กล้องที่ติดตั้งบนรถเก็บขยะจะใช้ AI วิเคราะห์สิ่งของในถังรีไซเคิล เช่น ถุงพลาสติกบางชนิดที่ไม่สามารถรีไซเคิลได้ และจะเรียนรู้เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ เพื่อระบุสิ่งปนเปื้อนใหม่ ๆ ได้แม่นยำขึ้น หากพบสิ่งที่ไม่ควรอยู่ในถังรีไซเคิล ระบบจะส่งโปสการ์ดไปยังบ้านนั้น พร้อมภาพประกอบและคำแนะนำ เทคโนโลยีนี้มาจาก Prairie Robotics บริษัทจากแคนาดาที่เคยใช้ระบบนี้ในหลายเมืองทั่วอเมริกาเหนือ โดยเน้นการเก็บข้อมูลเฉพาะสิ่งของ ไม่เก็บภาพบุคคลหรือทรัพย์สินส่วนตัว และมีการเบลอใบหน้าและป้ายทะเบียนอัตโนมัติเพื่อรักษาความเป็นส่วนตัว ✅ เมือง Tacoma ใช้กล้อง AI ตรวจสอบสิ่งปนเปื้อนในถังรีไซเคิล ➡️ เป็นโครงการนำร่องระยะเวลา 2 ปี เริ่มตั้งแต่ปี 2025 ถึงกลางปี 2027 ✅ โครงการได้รับทุนสนับสนุนจาก EPA จำนวน 1.8 ล้านดอลลาร์ ➡️ ผ่านโครงการ Recycling Education and Outreach Grant ✅ กล้องจะวิเคราะห์สิ่งของที่เก็บจากถังรีไซเคิลโดยไม่ถ่ายภาพบุคคล ➡️ มีระบบเบลอใบหน้าและป้ายทะเบียนอัตโนมัติเพื่อความปลอดภัย ✅ หากพบสิ่งปนเปื้อน จะส่งโปสการ์ดพร้อมภาพและคำแนะนำไปยังบ้านนั้น ➡️ เพื่อให้ประชาชนเรียนรู้สิ่งที่ควรและไม่ควรรีไซเคิล ✅ เทคโนโลยีมาจาก Prairie Robotics บริษัทจากแคนาดา ➡️ เคยใช้งานในเมือง Greensboro, NC และ East Lansing, MI ✅ ไม่มีการเก็บค่าปรับหรือบทลงโทษในช่วงทดลอง ➡️ เน้นการให้ความรู้และปรับพฤติกรรมประชาชน ✅ การปนเปื้อนในถังรีไซเคิลทำให้ต้นทุนการจัดการขยะสูงขึ้น ➡️ เช่น ต้องแยกขยะใหม่หรือส่งไปฝังกลบแทนการรีไซเคิล ✅ เทคโนโลยี AI ในงานจัดการขยะเริ่มถูกใช้มากขึ้นทั่วโลก ➡️ เช่น การแยกขยะอัตโนมัติในโรงงานรีไซเคิล ✅ การให้ข้อมูลย้อนกลับแบบเฉพาะเจาะจงช่วยเปลี่ยนพฤติกรรมได้ดีกว่าการให้คำแนะนำทั่วไป ➡️ เช่น การเห็นภาพสิ่งที่ผิดในถังของตัวเองจะกระตุ้นให้ปรับปรุง ✅ การใช้กล้อง AI ยังช่วยเก็บข้อมูลเชิงสถิติสำหรับปรับปรุงนโยบาย ➡️ เช่น ระบุพื้นที่ที่มีการปนเปื้อนสูงเพื่อจัดกิจกรรมให้ความรู้ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/09/us-city-officials-to-use-ai-cameras-to-check-recycling-bin-heres-why