🧠 “DOOMQL: เกมยิงแบบมัลติเพลเยอร์ที่เขียนด้วย SQL ล้วน ๆ — เมื่อฐานข้อมูลกลายเป็นเครื่องมือสร้างโลก 3D” ใครจะคิดว่า SQL ซึ่งเป็นภาษาที่ใช้จัดการฐานข้อมูล จะสามารถใช้สร้างเกมยิงแบบ DOOM ได้ ล่าสุด Lukas Vogel นักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และผู้ร่วมก่อตั้ง CedarDB ได้สร้างเกมชื่อ “DOOMQL” ซึ่งเป็นเกมยิงแบบมัลติเพลเยอร์ที่เขียนด้วย “pure SQL” ทั้งหมด โดยใช้เวลาเพียงหนึ่งเดือนระหว่างการลาคลอด DOOMQL ใช้เพียง ~150 บรรทัดของ Python สำหรับ client ที่รับอินพุตจากผู้เล่นและแสดงภาพ ส่วนการประมวลผลทั้งหมด — ตั้งแต่การเรนเดอร์ภาพ 3D, การเคลื่อนไหวของศัตรู, ไปจนถึงการจัดการสถานะเกม — ถูกเขียนด้วย SQL ล้วน ๆ บนฐานข้อมูล CedarDB ซึ่งทำให้เกมสามารถรันได้ที่ 30 FPS บนความละเอียด 128x64 พิกเซล ความพิเศษของ DOOMQL คือการใช้ฐานข้อมูลเป็น “เซิร์ฟเวอร์เกม” โดยอาศัยคุณสมบัติของ SQL เช่น transaction isolation เพื่อให้ผู้เล่นแต่ละคนเห็นสถานะเกมที่สอดคล้องกัน แม้จะมีผู้เล่นหลายคนพร้อมกัน และยังสามารถ “โกง” ได้โดยการส่งคำสั่ง SQL ตรงเข้าไปในฐานข้อมูล Vogel ได้แรงบันดาลใจจากโปรเจกต์ DuckDB-DOOM ซึ่งใช้ SQL ร่วมกับ JavaScript ในการเรนเดอร์ภาพ แต่เขามองว่าการใช้ JavaScript เป็น “การโกง” และต้องการพิสูจน์ว่า SQL เพียงอย่างเดียวก็สามารถสร้างเกมได้จริง แม้จะยอมรับว่า “มันอาจจะเป็นไอเดียที่แย่” ในแง่ของการดูแลรักษาและดีบัก ✅ จุดเด่นของ DOOMQL ➡️ เกมยิงแบบมัลติเพลเยอร์ที่เขียนด้วย SQL ล้วน ๆ — ไม่มี JavaScript หรือ engine ภายนอก ➡️ ใช้ CedarDB เป็นฐานข้อมูลหลักในการจัดการสถานะและเรนเดอร์ภาพ ➡️ รันที่ 30 FPS บนความละเอียด 128x64 พิกเซล — เร็วกว่ารุ่น DuckDB ที่รันได้เพียง 8 FPS ➡️ ใช้เพียง ~150 บรรทัดของ Python สำหรับ client ที่รับอินพุตและแสดงภาพ ✅ สถาปัตยกรรมของเกม ➡️ ข้อมูลทั้งหมดอยู่ในตาราง SQL เช่น map, players, mobs, inputs, sprites ➡️ การเรนเดอร์ใช้ stack ของ SQL views ที่ทำ raycasting และ sprite projection ➡️ game loop เป็น shell script ที่รัน SQL file ประมาณ 30 ครั้งต่อวินาที ➡️ ผู้เล่นสามารถส่งคำสั่ง SQL เพื่อเปลี่ยนสถานะเกมหรือ “โกง” ได้โดยตรง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DuckDB-DOOM เป็นโปรเจกต์ก่อนหน้า ที่ใช้ SQL ร่วมกับ JavaScript และ WebAssembly ➡️ DOOMQL ได้รับความสนใจจากนักพัฒนาและนักวิจัยด้านฐานข้อมูล ➡️ CedarDB เป็นฐานข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อประสิทธิภาพสูงในการ query แบบ real-time ➡️ Vogel วางแผนเพิ่มฟีเจอร์ เช่น power-ups, อาวุธหลายแบบ, AI ฝ่ายตรงข้าม และระบบ sprite ที่ดีขึ้น https://www.tomshardware.com/video-games/retro-gaming/doom-multiplayer-tribute-gets-coded-in-pure-sql-and-runs-at-30fps-made-from-just-150-lines-of-code-in-less-than-a-month

🇨🇳 “จีนควรเลิกใช้ GPU จากสหรัฐฯ — ผู้เชี่ยวชาญเตือนโมเดลพัฒนา AI ปัจจุบันอาจ ‘อันตรายถึงชีวิต’ หากไม่เปลี่ยนแนวทาง” Wei Shaojun รองประธานสมาคมอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์จีน และที่ปรึกษาระดับสูงของรัฐบาลจีน ได้ออกมาเรียกร้องให้จีนและประเทศในเอเชียหยุดพึ่งพา GPU จาก Nvidia และ AMD ในการพัฒนา AI โดยเฉพาะการฝึกโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) เช่น ChatGPT และ DeepSeek ซึ่งเขาเห็นว่าเป็นการเลียนแบบแนวทางของสหรัฐฯ ที่อาจนำไปสู่ความเสี่ยงระยะยาวทั้งด้านเทคโนโลยีและความมั่นคง Wei กล่าวในเวทีที่สิงคโปร์ว่า โมเดลการพัฒนา AI แบบอิง GPU นั้น “อาจถึงขั้นอันตราย” หากไม่เปลี่ยนแนวทาง เพราะมันทำให้ประเทศในเอเชียขาดอำนาจในการควบคุมโครงสร้างพื้นฐานของตนเอง และติดกับดักการพึ่งพาเทคโนโลยีจากต่างชาติ โดยเฉพาะในช่วงที่สหรัฐฯ จำกัดการส่งออกชิป AI ประสิทธิภาพสูงไปยังจีนตั้งแต่ปี 2023 แม้จีนจะยังตามหลังสหรัฐฯ และไต้หวันในด้านการผลิตเซมิคอนดักเตอร์ แต่ Wei ยกตัวอย่าง DeepSeek ซึ่งสามารถพัฒนาโมเดล AI ที่แข่งขันกับ OpenAI ได้โดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับสูงเป็นหลักฐานว่า “อัลกอริธึมที่ดี” สำคัญกว่าฮาร์ดแวร์ล้ำสมัย เขาเสนอให้จีนพัฒนาโปรเซสเซอร์เฉพาะทางสำหรับการฝึกโมเดล AI แทนการใช้ GPU ที่เดิมออกแบบมาเพื่อกราฟิก พร้อมย้ำว่าจีนมีเงินทุนและความมุ่งมั่นเพียงพอที่จะสร้างระบบนิเวศด้านเซมิคอนดักเตอร์ของตนเอง แม้จะเผชิญแรงกดดันจากการควบคุมการส่งออกของสหรัฐฯ มาหลายปี ✅ ข้อมูลสำคัญจากคำแถลงของ Wei Shaojun ➡️ เรียกร้องให้จีนและเอเชียหยุดใช้ GPU จาก Nvidia และ AMD ในการพัฒนา AI ➡️ วิจารณ์ว่าการเลียนแบบแนวทางสหรัฐฯ ทำให้ขาดอำนาจควบคุมเทคโนโลยี ➡️ เสนอให้พัฒนาโปรเซสเซอร์เฉพาะทางสำหรับ LLM แทน GPU ที่ออกแบบเพื่อกราฟิก ➡️ ยกตัวอย่าง DeepSeek เป็นหลักฐานว่าจีนสามารถพัฒนาอัลกอริธึมได้โดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับสูง ✅ สถานการณ์ด้านฮาร์ดแวร์และการส่งออก ➡️ สหรัฐฯ จำกัดการส่งออกชิป AI และ HPC ไปยังจีนตั้งแต่ปี 2023 ➡️ Nvidia H20 ถูกลดสเปกเพื่อให้ผ่านข้อจำกัด แต่จีนยังไม่ไว้วางใจ ➡️ จีนมีความคืบหน้าในการผลิตชิป แต่ยังตามหลังสหรัฐฯ และไต้หวันหลายปี ➡️ รัฐบาลจีนผลักดันให้บริษัทในประเทศหลีกเลี่ยงการใช้ GPU จากสหรัฐฯ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Nvidia ครองตลาด AI ด้วย CUDA และ Tensor Core ที่ออกแบบมาเพื่อ deep learning ➡️ GPU ของ Nvidia กลายเป็นมาตรฐานในวงการ AI เพราะประสิทธิภาพสูงและ ecosystem ครบ ➡️ ASIC เฉพาะทางสำหรับ AI ยังไม่แพร่หลาย แต่มีแนวโน้มเติบโตในอนาคต ➡️ DeepSeek และ Meituan เป็นตัวอย่างของบริษัทจีนที่พัฒนาโมเดล AI โดยเน้นอัลกอริธึมมากกว่าฮาร์ดแวร์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/top-china-silicon-figure-calls-on-country-to-stop-using-nvidia-gpus-for-ai-says-current-ai-development-model-could-become-lethal-if-not-addressed

🖥️ “Windows 11 25H2 มาแล้ว — อัปเดตแบบ ‘เปิดสวิตช์’ พร้อม ISO สำหรับนักทดสอบ แต่ยังไม่มีอะไรใหม่ให้ตื่นเต้น” Microsoft ปล่อยไฟล์ ISO สำหรับ Windows 11 เวอร์ชัน 25H2 แล้วในวันที่ 10 กันยายน 2025 หลังจากมีความล่าช้าเล็กน้อย โดยเปิดให้ดาวน์โหลดผ่านหน้า Windows Insider สำหรับผู้ที่ต้องการติดตั้งแบบ clean install หรืออัปเกรดด้วยตนเองก่อนการเปิดตัวอย่างเป็นทางการในช่วงปลายปีนี้ สิ่งที่น่าสนใจคือ Windows 11 25H2 ไม่ใช่การอัปเดตแบบเปลี่ยนระบบทั้งหมด แต่เป็น “enablement package” หรือการเปิดใช้งานฟีเจอร์ที่ถูกฝังไว้แล้วในเวอร์ชัน 24H2 โดยไม่ต้องติดตั้งใหม่ทั้งหมด ทำให้การอัปเดตเร็วขึ้น ใช้พื้นที่น้อยลง และไม่กระทบกับระบบหลัก แม้จะไม่มีฟีเจอร์ใหม่ที่โดดเด่น แต่มีการเปลี่ยนแปลงบางอย่าง เช่น การลบเครื่องมือเก่าอย่าง PowerShell 2.0 และ WMIC ออกจากระบบ รวมถึงการเปิดให้ผู้ดูแลระบบในองค์กรสามารถถอนการติดตั้งแอปจาก Microsoft Store ได้มากขึ้น เพื่อให้การจัดการเครื่องในองค์กรง่ายขึ้น สำหรับผู้ใช้ทั่วไป การอัปเดตนี้อาจไม่รู้สึกถึงความเปลี่ยนแปลงมากนัก เพราะไม่มีการปรับปรุงด้านประสิทธิภาพจากเวอร์ชัน 24H2 และยังไม่มีฟีเจอร์ AI ใหม่ ๆ เพิ่มเข้ามา ยกเว้นในเครื่องที่รองรับ Copilot+ ซึ่งต้องใช้ NPU ที่มีประสิทธิภาพสูงถึง 40 TOPS ✅ รายละเอียดของ Windows 11 25H2 ➡️ ปล่อย ISO สำหรับนักทดสอบเมื่อวันที่ 10 กันยายน 2025 ➡️ ใช้รูปแบบ “enablement package” — เปิดฟีเจอร์ที่ฝังไว้ใน 24H2 ➡️ อัปเดตเร็วขึ้น ไม่ต้องติดตั้งใหม่ทั้งหมด และใช้พื้นที่น้อย ➡️ Build 26200.5074 อยู่ใน Release Preview Channel ✅ การเปลี่ยนแปลงในระบบ ➡️ ลบเครื่องมือเก่า เช่น PowerShell 2.0 และ WMIC ➡️ ผู้ดูแลระบบสามารถถอนการติดตั้งแอปจาก Microsoft Store ได้มากขึ้น ➡️ ไม่มีการเปลี่ยนแปลงด้านประสิทธิภาพจากเวอร์ชัน 24H2 ➡️ รองรับการอัปเดตแบบ in-place หรือ clean install ผ่าน ISO ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ฟีเจอร์ใหม่ถูกฝังไว้ใน 24H2 แล้ว — 25H2 แค่เปิดใช้งาน ➡️ การอัปเดตแบบนี้เคยใช้ใน Windows 10 ระหว่าง 1903 กับ 1909 ➡️ เครื่องที่ใช้ Copilot+ จะได้ฟีเจอร์ AI เพิ่มเติม แต่ต้องมี NPU 40+ TOPS ➡️ การอัปเดตนี้จะรีเซ็ตรอบการสนับสนุนใหม่ — 24 เดือนสำหรับทั่วไป, 36 เดือนสำหรับองค์กร https://www.tomshardware.com/software/windows/windows-11-25h2-isos-released

🌊 “ใต้ทะเลไม่เงียบอีกต่อไป — ไต้หวันเพิ่มการลาดตระเวนสายเคเบิลใต้น้ำ 24 จุด รับมือยุทธวิธี ‘สงครามสีเทา’ จากจีน” ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา ไต้หวันเผชิญกับภัยคุกคามรูปแบบใหม่ที่ไม่ใช่การยิงขีปนาวุธหรือการส่งเรือรบ แต่เป็นการโจมตีสายเคเบิลใต้น้ำที่เชื่อมต่อเกาะกับโลกภายนอก ซึ่งถือเป็นหัวใจสำคัญของการสื่อสารระดับประเทศ ทั้งด้านเศรษฐกิจ การทหาร และการบริหารภาครัฐ ล่าสุด รัฐบาลไต้หวันได้เพิ่มการลาดตระเวนรอบสายเคเบิลใต้น้ำทั้ง 24 จุดทั่วเกาะ โดยเน้นพื้นที่ TP3 ซึ่งเคยถูกเรือจีนชื่อ Hong Tai 58 ตัดสายเคเบิลในเดือนกุมภาพันธ์ และศาลไต้หวันได้ตัดสินว่ากัปตันจีนมีความผิดฐานเจตนาโจมตีโครงสร้างพื้นฐานของประเทศ การลาดตระเวนดำเนินการตลอด 24 ชั่วโมง โดยใช้เรือตรวจการณ์ PP-10079 พร้อมระบบแจ้งเตือนเมื่อมีเรือเข้าใกล้สายเคเบิลในระยะ 1 กิโลเมตรด้วยความเร็วต่ำ รวมถึงการใช้เรดาร์และสถานีตรวจจับหลายสิบแห่งทั่วเกาะเพื่อสแกนหาความเคลื่อนไหวที่น่าสงสัย เจ้าหน้าที่ความมั่นคงของไต้หวันระบุว่า มีเรือที่เชื่อมโยงกับจีนกว่า 96 ลำที่ถูกขึ้นบัญชีดำ และอีกกว่า 400 ลำที่สามารถดัดแปลงเป็นเรือสงครามได้ ซึ่งสร้างแรงกดดันมหาศาลต่อทรัพยากรของหน่วยยามชายฝั่ง เหตุการณ์นี้สะท้อนถึงยุทธวิธี “สงครามสีเทา” ที่จีนใช้เพื่อบั่นทอนเสถียรภาพของไต้หวันโดยไม่ต้องเปิดฉากสงครามอย่างเป็นทางการ เช่นเดียวกับที่รัสเซียเคยใช้ในทะเลบอลติกหลังการรุกรานยูเครน ✅ มาตรการป้องกันสายเคเบิลใต้น้ำของไต้หวัน ➡️ เพิ่มการลาดตระเวน 24 ชั่วโมงรอบสายเคเบิล TP3 และอีก 23 จุดทั่วเกาะ ➡️ ใช้เรือตรวจการณ์ PP-10079 พร้อมระบบแจ้งเตือนเมื่อมีเรือเข้าใกล้ ➡️ มีสถานีเรดาร์หลายสิบแห่งช่วยตรวจจับเรือที่เคลื่อนที่ผิดปกติ ➡️ ออกคำเตือนทางวิทยุก่อนส่งเรือเข้าตรวจสอบ ✅ เหตุการณ์ที่เกี่ยวข้องกับการโจมตีสายเคเบิล ➡️ เรือ Hong Tai 58 ถูกตัดสินว่าตั้งใจตัดสายเคเบิล TP3 ในเดือนกุมภาพันธ์ ➡️ ศาลไต้หวันตัดสินจำคุกกัปตันจีนเป็นเวลา 3 ปี ➡️ มีเหตุการณ์คล้ายกันในภาคเหนือของไต้หวันที่เชื่อมโยงกับเรือจีน ➡️ จีนปฏิเสธข้อกล่าวหา โดยระบุว่าไต้หวัน “สร้างเรื่อง” ก่อนมีข้อเท็จจริง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ สายเคเบิลใต้น้ำเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญของการสื่อสารระดับโลก ➡️ การตัดสายเคเบิลสามารถทำให้ประเทศหนึ่ง “ตัดขาดจากโลกภายนอก” ได้ทันที ➡️ ยุทธวิธีสงครามสีเทาเน้นการบั่นทอนทรัพยากรโดยไม่เปิดสงคราม ➡️ รัสเซียเคยใช้วิธีคล้ายกันในทะเลบอลติกหลังรุกรานยูเครน https://www.tomshardware.com/networking/taiwan-increases-undersea-cable-protection-patrols-closely-monitoring-96-blacklisted-china-linked-boats

🦴 “ปืนกาวพิมพ์กระดูก — นวัตกรรมใหม่จากเกาหลีใต้ เปลี่ยนการผ่าตัดกระดูกให้แม่นยำและปลอดภัยยิ่งขึ้น” ใครจะคิดว่า “ปืนกาว” ที่เราใช้ในงานประดิษฐ์จะกลายเป็นเครื่องมือช่วยชีวิตในห้องผ่าตัด ล่าสุดทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Sungkyunkwan (SKKU) ประเทศเกาหลีใต้ ได้พัฒนาอุปกรณ์พิมพ์สามมิติแบบมือถือที่สามารถ “พิมพ์กระดูกเทียม” ลงบนเนื้อเยื่อของผู้ป่วยได้โดยตรงระหว่างการผ่าตัด อุปกรณ์นี้มีลักษณะคล้ายปืนกาวทั่วไป แต่ใช้วัสดุแท่งที่ประกอบด้วย polycaprolactone (PCL) ซึ่งเป็นพอลิเมอร์ชีวภาพ และ hydroxyapatite (HA) ซึ่งเป็นแร่ธาตุที่พบในกระดูกตามธรรมชาติ เมื่อหลอมละลายแล้วจะกลายเป็นโครงสร้างรองรับการเจริญเติบโตของกระดูกใหม่ โดยสามารถปรับทิศทาง ความลึก และมุมการพิมพ์ได้แบบเรียลไทม์ ทำให้เหมาะกับการซ่อมแซมรอยแตกหรือช่องว่างที่มีรูปร่างไม่แน่นอน นอกจากความสามารถในการพิมพ์โครงสร้างกระดูกแล้ว ทีมวิจัยยังสามารถผสมยาปฏิชีวนะ เช่น vancomycin และ gentamycin ลงในวัสดุพิมพ์ได้โดยตรง ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงในการติดเชื้อหลังผ่าตัด และลดการใช้ยาปฏิชีวนะแบบกินที่อาจนำไปสู่การดื้อยา การทดลองในสัตว์แสดงให้เห็นว่าโครงสร้างที่พิมพ์ด้วยอุปกรณ์นี้มีความแข็งแรงสูง กระตุ้นการสร้างกระดูกใหม่ได้ดี และไม่ก่อให้เกิดการอักเสบหรือความเสียหายต่อเนื้อเยื่อรอบข้าง โดยวัสดุจะค่อย ๆ สลายตัวและถูกแทนที่ด้วยกระดูกจริงในระยะเวลา 12 สัปดาห์ แม้เทคโนโลยีนี้จะยังไม่พร้อมใช้งานในโรงพยาบาลทั่วไป แต่ถือเป็นก้าวสำคัญของการผ่าตัดแบบ “พิมพ์สด” ที่อาจเปลี่ยนวิธีการรักษากระดูกในอนาคต ✅ จุดเด่นของเทคโนโลยีปืนกาวพิมพ์กระดูก ➡️ พัฒนาโดยมหาวิทยาลัย Sungkyunkwan (SKKU) ประเทศเกาหลีใต้ ➡️ ใช้วัสดุ PCL และ hydroxyapatite ซึ่งปลอดภัยและกระตุ้นการสร้างกระดูก ➡️ พิมพ์ได้โดยตรงบนเนื้อเยื่อของผู้ป่วยระหว่างการผ่าตัด ➡️ ปรับทิศทาง มุม และความลึกของการพิมพ์ได้แบบเรียลไทม์ ✅ ความสามารถเพิ่มเติม ➡️ ผสมยาปฏิชีวนะลงในวัสดุพิมพ์เพื่อลดความเสี่ยงการติดเชื้อ ➡️ ไม่ต้องใช้สารละลายที่เป็นพิษ — ปลอดภัยต่อเนื้อเยื่อ ➡️ วัสดุพิมพ์สามารถสลายตัวและถูกแทนที่ด้วยกระดูกจริง ➡️ ใช้เวลาพิมพ์เพียงไม่กี่นาที — ลดเวลาในการผ่าตัด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การทดลองในสัตว์แสดงผลลัพธ์ที่ดีในด้านความแข็งแรงและการฟื้นฟู ➡️ การปรับสัดส่วน HA/PCL สามารถควบคุมความแข็งและอัตราการสลายตัวได้ ➡️ อุปกรณ์นี้ได้รับความร่วมมือจากหลายสถาบัน เช่น MIT, KAIST, SNU ➡️ เทคโนโลยีนี้อาจแทนที่ bone cement และการปลูกถ่ายโลหะในอนาคต https://www.tomshardware.com/3d-printing/researchers-develop-modified-glue-gun-that-can-print-bone-device-3d-prints-synthetic-grafts-directly-onto-patients-living-tissue-during-surgery

🧪 “Nano11 ลดขนาด Windows 11 เหลือแค่ 2.8GB — สคริปต์ทดลองสุดขั้วสำหรับสายทดสอบที่ไม่ต้องการ ‘ขยะ’ ใด ๆ” NTDEV นักพัฒนาผู้เคยสร้าง Tiny11 ได้เปิดตัวสคริปต์ใหม่ชื่อว่า “Nano11 Builder” ซึ่งสามารถลดขนาดไฟล์ติดตั้ง Windows 11 ลงได้อย่างน่าทึ่ง โดยจาก ISO มาตรฐานขนาด 7.04GB สามารถลดเหลือเพียง 2.29GB และหากใช้ Windows 11 LTSC เป็นต้นฉบับ จะสามารถติดตั้งได้ในพื้นที่เพียง 2.8GB เท่านั้น Nano11 ไม่ใช่แค่การลบฟีเจอร์ทั่วไป แต่เป็นการ “ปาดทิ้งทุกสิ่งที่ไม่จำเป็น” เช่น Windows Hello, .NET assemblies, IME, driver ที่ไม่จำเป็น, wallpaper และอื่น ๆ โดยใช้ PowerShell script ที่ออกแบบมาเพื่อสร้างสภาพแวดล้อมสำหรับการทดสอบเท่านั้น ไม่เหมาะกับการใช้งานจริงในชีวิตประจำวัน การติดตั้ง Nano11 บน VMware Workstation ใช้พื้นที่เพียง 20GB และหลังจากรันคำสั่ง ‘Compact’ ด้วย LZX compression และลบ page file แล้ว พื้นที่ใช้งานจริงเหลือเพียง 3.2GB ซึ่งถือว่าเบากว่าระบบปฏิบัติการมือถือบางตัวเสียอีก แม้จะดูน่าตื่นเต้นสำหรับสายทดสอบหรือผู้ที่ต้องการ VM ขนาดเล็ก แต่ NTDEV ก็เตือนชัดเจนว่า Nano11 เป็น “สคริปต์ทดลองสุดขั้ว” ไม่เหมาะกับการใช้งานจริง และไม่มีระบบอัปเดตหรือความปลอดภัยที่เพียงพอ ✅ จุดเด่นของ Nano11 Builder ➡️ ลดขนาด ISO จาก 7.04GB เหลือ 2.29GB ด้วย PowerShell script ➡️ หากใช้ Windows 11 LTSC จะติดตั้งได้ในพื้นที่เพียง 2.8GB ➡️ ลบฟีเจอร์ที่ไม่จำเป็น เช่น Windows Hello, IME, .NET assemblies, driver, wallpaper ➡️ ใช้ LZX compression และลบ page file เพื่อให้ footprint ต่ำสุด ✅ การใช้งานและการติดตั้ง ➡️ เหมาะสำหรับการสร้าง VM ขนาดเล็กเพื่อทดสอบระบบ ➡️ ใช้ VMware Workstation ติดตั้งบน virtual disk ขนาด 20GB ➡️ ใช้เครื่องมือจาก Microsoft เช่น DISM และ oscdimg เท่านั้น ➡️ เหมาะกับผู้พัฒนา, นักทดสอบ, หรือผู้ที่ต้องการระบบเบาสุด ๆ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Tiny11 เคยลดขนาด Windows 11 ได้เหลือประมาณ 8GB — Nano11 เล็กกว่า 3.5 เท่า ➡️ โครงการนี้ได้รับความนิยมใน GitHub และฟอรั่มสายทดสอบ ➡️ Windows 11 LTSC เป็นเวอร์ชันที่ไม่มีฟีเจอร์ AI และแอป Microsoft 365 ➡️ Nano11 ยังสามารถใช้กับ Windows 11 รุ่นอื่นได้ แต่ผลลัพธ์อาจต่างกัน ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ Nano11 เป็นสคริปต์ทดลอง — ไม่เหมาะกับการใช้งานจริงหรือเครื่องหลัก ⛔ ไม่มีระบบ Windows Update — ไม่สามารถอัปเดตหรือรับแพตช์ความปลอดภัย ⛔ การลบฟีเจอร์บางอย่างอาจทำให้แอปหรือบริการบางตัวไม่ทำงาน ⛔ ไม่มีการรับประกันความเสถียรหรือความปลอดภัยของระบบ ⛔ การใช้งานในองค์กรหรือเครื่องจริงอาจเสี่ยงต่อข้อมูลและความมั่นคง https://www.tomshardware.com/software/windows/nano11-compresses-windows-11-install-footprint-to-as-little-as-2-8gb-extreme-experimental-script-is-3-5-times-smaller-than-tiny11-and-comes-with-none-of-the-fluff

🌐 “บริการป้องกัน DDoS กลายเป็นเหยื่อของการโจมตี DDoS ขนาดมหึมา — FastNetMon ตรวจจับได้ทันก่อนระบบล่ม” ในเหตุการณ์ที่ชวนให้ตั้งคำถามถึงความมั่นคงของโครงสร้างอินเทอร์เน็ต บริการป้องกัน DDoS รายหนึ่งในยุโรปตะวันตกกลับกลายเป็นเป้าหมายของการโจมตี DDoS ขนาดใหญ่ที่สุดครั้งหนึ่งในประวัติศาสตร์ โดยมีปริมาณการโจมตีสูงถึง 1.5 พันล้านแพ็กเก็ตต่อวินาที (1.5 Gpps) ซึ่งเป็นการโจมตีแบบ UDP flood ที่มาจากอุปกรณ์ลูกค้าทั่วโลกกว่า 11,000 เครือข่าย2. แม้จะเป็นบริการที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันการโจมตีลักษณะนี้ แต่ครั้งนี้ก็ต้องพึ่งพาการช่วยเหลือจาก FastNetMon ซึ่งสามารถตรวจจับและบรรเทาการโจมตีได้ภายในไม่กี่วินาที ด้วยแพลตฟอร์มที่ใช้ algorithm แบบ C++ ที่ปรับแต่งมาเพื่อการวิเคราะห์ทราฟฟิกแบบเรียลไทม์ สิ่งที่ทำให้การโจมตีครั้งนี้น่ากังวลคือการใช้ “อุปกรณ์ทั่วไปในบ้าน” เช่น เราเตอร์และ IoT ที่ถูกแฮกมาเป็นเครื่องมือโจมตี ซึ่งสะท้อนถึงแนวโน้มใหม่ของการ weaponize อุปกรณ์ผู้บริโภคในระดับมหาศาล โดย FastNetMon เตือนว่า หากไม่มีการกรองทราฟฟิกที่ระดับ ISP การโจมตีลักษณะนี้จะยิ่งขยายตัวและควบคุมได้ยาก แม้จะไม่ใช่การโจมตีที่ใหญ่ที่สุดในแง่ของ bandwidth (Cloudflare เคยรับมือกับการโจมตีขนาด 11.5 Tbps และ 5.1 พันล้านแพ็กเก็ตต่อวินาที) แต่การโจมตีครั้งนี้ก็ถือเป็นหนึ่งในระดับ packet-rate ที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยเปิดเผยต่อสาธารณะ และเป็นสัญญาณเตือนว่าโลกไซเบอร์กำลังเข้าสู่ยุคที่การโจมตีสามารถเกิดขึ้นจากอุปกรณ์ที่เราใช้อยู่ทุกวัน ✅ รายละเอียดของการโจมตี DDoS ครั้งใหญ่ ➡️ เป้าหมายคือผู้ให้บริการ DDoS scrubbing ในยุโรปตะวันตก ➡️ ปริมาณการโจมตีสูงถึง 1.5 พันล้านแพ็กเก็ตต่อวินาที (1.5 Gpps) ➡️ ใช้เทคนิค UDP flood จากอุปกรณ์ CPE ที่ถูกแฮก เช่น IoT และเราเตอร์ ➡️ มาจากกว่า 11,000 เครือข่ายทั่วโลก — สะท้อนการกระจายตัวระดับมหาศาล ✅ การตอบสนองของ FastNetMon ➡️ ใช้แพลตฟอร์ม Advanced ที่เขียนด้วย C++ สำหรับการตรวจจับแบบเรียลไทม์ ➡️ ตรวจจับได้ภายในไม่กี่วินาที — ป้องกันระบบล่มได้ทัน ➡️ ใช้ ACL บน edge routers เพื่อบล็อกทราฟฟิกที่เป็นอันตราย ➡️ เตือนให้มีการกรองทราฟฟิกที่ระดับ ISP เพื่อป้องกันการโจมตีในอนาคต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Cloudflare เคยรับมือกับการโจมตีขนาด 11.5 Tbps และ 5.1 Bpps เพียงไม่กี่วันก่อนหน้า ➡️ UDP เป็นโปรโตคอลที่นิยมใช้โจมตี เพราะไม่ต้องมี handshake แบบ TCP ➡️ อุปกรณ์ CPE ที่ไม่ได้รับการอัปเดตหรือมีรหัสผ่านเริ่มต้น เป็นเป้าหมายหลักของการแฮก ➡️ การโจมตีแบบ packet-rate flood มุ่งทำลาย state table และ buffer ของอุปกรณ์เครือข่าย https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/ddos-scrubbing-service-ironic-target-of-massive-attack-it-was-built-to-prevent-hit-with-1-5-billion-packets-per-second-from-more-than-11-000-distributed-networks

🚀 “Apple A19 Pro แรงทะลุเดสก์ท็อป — ชิป iPhone 17 Pro ใหม่ แซง Ryzen 9 ในการทดสอบแบบแกนเดียว” Apple ยังคงเดินหน้าสร้างความประหลาดใจในวงการชิปสมาร์ตโฟน ล่าสุดกับการเปิดตัว A19 Pro สำหรับ iPhone 17 Pro และ Pro Max ที่ไม่เพียงแค่แรงกว่า A18 Pro รุ่นก่อนหน้า แต่ยังสามารถเอาชนะชิปเดสก์ท็อประดับสูงอย่าง AMD Ryzen 9 9950X ได้ในการทดสอบแบบ single-thread บน Geekbench 6 A19 Pro ใช้สถาปัตยกรรมแบบ 2P+4E (2 แกนประสิทธิภาพ + 4 แกนประหยัดพลังงาน) ความเร็วสูงสุด 4.26 GHz พร้อมปรับปรุง branch prediction และเพิ่ม front-end bandwidth ทำให้ประสิทธิภาพต่อรอบคำสั่งดีขึ้นอย่างชัดเจน โดยคะแนน single-thread อยู่ที่ 3,895 ซึ่งสูงกว่า Ryzen 9 9950X ถึง 11.8% และสูงกว่า Apple M4 ถึง 5.3% ด้านกราฟิก A19 Pro ก็ไม่น้อยหน้า ด้วย GPU แบบ 6-cluster ที่ทำคะแนนได้ถึง 45,657 บน Geekbench Metal — เพิ่มขึ้นจาก A18 Pro ถึง 37% และใกล้เคียงกับ GPU ใน iPad Air รุ่น M2/M3 รวมถึง Radeon 890M ของ AMD แม้คะแนน multi-thread จะยังตามหลังชิปเดสก์ท็อปอย่าง Ryzen และ Core i9 แต่ก็ถือว่าแรงขึ้นจากรุ่นก่อนถึง 12% และเพียงพอต่อการใช้งานทั่วไปบนมือถือ โดย Apple ยังใช้เทคโนโลยีการผลิต N3P จาก TSMC ซึ่งช่วยเพิ่มความหนาแน่นของทรานซิสเตอร์และลดการใช้พลังงานได้ถึง 10% ✅ ประสิทธิภาพของ A19 Pro ➡️ คะแนน single-thread Geekbench 6 สูงถึง 3,895 — แซง Ryzen 9 9950X และ Apple M4 ➡️ คะแนน multi-thread อยู่ที่ 9,746 — เพิ่มขึ้น 12% จาก A18 Pro ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม 2P+4E ความเร็วสูงสุด 4.26 GHz พร้อม cache ใหญ่ขึ้น 50% ➡️ ผลิตด้วยเทคโนโลยี N3P จาก TSMC — เพิ่มประสิทธิภาพและลดพลังงาน ✅ ประสิทธิภาพด้านกราฟิก ➡️ GPU แบบ 6-cluster ทำคะแนน Metal ได้ 45,657 — เพิ่มขึ้น 37% จากรุ่นก่อน ➡️ ความเร็วในการประมวลผลภาพ เช่น Gaussian Blur สูงถึง 3.53 Gpixels/sec ➡️ ประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ iPad Air รุ่น M2/M3 และ Radeon 890M ➡️ รองรับงานหนัก เช่น depth-of-field, face detection, particle physics ได้ดี ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ A19 Pro ถูกใช้ใน iPhone 17 Pro และ Pro Max พร้อม vapor chamber cooling ➡️ Apple เน้นการเพิ่ม IPC มากกว่าการเร่งความถี่สูงสุด ➡️ ชิปนี้ยังไม่สามารถแซง Ryzen 9 หรือ Core i9 ในงาน multi-thread ได้ ➡️ เหมาะกับงานที่เน้นประสิทธิภาพต่อแกน เช่น เกม, AI inference, การตัดต่อ ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ คะแนน Geekbench ยังไม่สะท้อนประสิทธิภาพจริงในทุกแอปพลิเคชัน ⛔ A19 Pro ยังตามหลัง Ryzen 9 และ Core i9 ในงาน multi-thread อย่างชัดเจน ⛔ Apple ไม่เปิดเผยรายละเอียด GPU อย่างเป็นทางการ — ข้อมูลยังไม่สมบูรณ์ ⛔ การเพิ่มประสิทธิภาพจากรุ่นก่อนหน้าอยู่ที่ 11–12% ซึ่งน้อยกว่ารุ่นก่อน ⛔ การเปรียบเทียบกับชิปเดสก์ท็อปต้องพิจารณบริบทการใช้งานที่ต่างกัน https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/apples-a19-pro-beats-ryzen-9-9950x-in-single-thread-geekbench-tests-iphone-17-pro-chip-packs-11-12-percent-cpu-performance-bump-gpu-performance-up-37-percent-over-predecessor

🔓 “เวียดนามสั่นสะเทือนจากการเจาะฐานข้อมูลเครดิตระดับชาติ — กลุ่ม ShinyHunters ถูกสงสัยอยู่เบื้องหลัง” เมื่อวันที่ 11 กันยายน 2025 เวียดนามเผชิญกับเหตุการณ์ไซเบอร์ครั้งใหญ่ เมื่อฐานข้อมูลของศูนย์ข้อมูลเครดิตแห่งชาติ (CIC) ซึ่งอยู่ภายใต้ธนาคารกลางของประเทศ ถูกโจมตีโดยแฮกเกอร์ โดยมีการเข้าถึงข้อมูลส่วนบุคคลอย่างไม่ถูกต้อง และยังอยู่ระหว่างการประเมินความเสียหายทั้งหมด CIC เป็นหน่วยงานที่เก็บข้อมูลสำคัญ เช่น รายละเอียดส่วนตัว ข้อมูลการชำระเงิน เครดิตการ์ด การวิเคราะห์ความเสี่ยง และประวัติทางการเงินของประชาชนและองค์กรทั่วประเทศ โดยเบื้องต้นมีการสงสัยว่ากลุ่มแฮกเกอร์นานาชาติชื่อ ShinyHunters ซึ่งเคยโจมตีบริษัทใหญ่ระดับโลกอย่าง Google, Microsoft และ Qantas อาจอยู่เบื้องหลังการโจมตีครั้งนี้ แม้ระบบบริการข้อมูลเครดิตยังคงทำงานได้ตามปกติ แต่เว็บไซต์ของ CIC ไม่สามารถเข้าถึงได้ในช่วงเวลาที่เกิดเหตุ และยังไม่มีการเปิดเผยจำนวนบัญชีที่ได้รับผลกระทบอย่างชัดเจน หน่วยงานด้านความมั่นคงไซเบอร์ของเวียดนาม เช่น VNCERT และ A05 ได้เข้ามาร่วมตรวจสอบและดำเนินมาตรการตอบโต้ พร้อมทั้งเรียกร้องให้ประชาชนและองค์กรไม่ดาวน์โหลดหรือเผยแพร่ข้อมูลที่รั่วไหล และให้ปฏิบัติตามมาตรฐาน TCVN 14423:2025 เพื่อเสริมความปลอดภัยของระบบสารสนเทศที่สำคัญ ✅ รายละเอียดเหตุการณ์การโจมตีข้อมูลเครดิตในเวียดนาม ➡️ เกิดขึ้นกับศูนย์ข้อมูลเครดิตแห่งชาติ (CIC) ภายใต้ธนาคารกลางเวียดนาม ➡️ ข้อมูลที่ถูกเข้าถึงรวมถึงข้อมูลส่วนบุคคล การชำระเงิน และเครดิตการ์ด ➡️ สงสัยว่ากลุ่ม ShinyHunters อยู่เบื้องหลังการโจมตี ➡️ ระบบบริการยังคงทำงานได้ตามปกติ แต่เว็บไซต์ CIC ไม่สามารถเข้าถึงได้ ✅ การตอบสนองจากหน่วยงานรัฐ ➡️ VNCERT และ A05 เข้าตรวจสอบและดำเนินมาตรการตอบโต้ ➡️ มีการเก็บหลักฐานและข้อมูลเพื่อดำเนินการตามกฎหมาย ➡️ แนะนำให้หน่วยงานต่าง ๆ ปฏิบัติตามมาตรฐาน TCVN 14423:2025 ➡️ เตือนประชาชนไม่ให้ดาวน์โหลดหรือเผยแพร่ข้อมูลที่รั่วไหล ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ShinyHunters เคยโจมตีบริษัทใหญ่ระดับโลกหลายแห่งตั้งแต่ปี 2020 ➡️ รายงานจาก Viettel ระบุว่าเวียดนามมีบัญชีรั่วไหลกว่า 14.5 ล้านบัญชีในปี 2024 ➡️ คิดเป็น 12% ของการรั่วไหลข้อมูลทั่วโลก — สะท้อนความเปราะบางของระบบ ➡️ กลุ่มแฮกเกอร์เสนอขายข้อมูลกว่า 160 ล้านรายการในฟอรั่มใต้ดิน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/12/vietnam-investigates-cyberattack-on-creditors-data

🖼️ “ByteDance เปิดตัว Seedream 4.0 ท้าชน Nano Banana ของ Google — เมื่อ AI สร้างภาพกลายเป็นสนามแข่งระดับโลก” ByteDance เจ้าของ TikTok เปิดตัวเครื่องมือ AI สร้างภาพรุ่นใหม่ชื่อว่า “Seedream 4.0” โดยตั้งเป้าแข่งขันโดยตรงกับ Gemini 2.5 Flash Image ของ Google DeepMind ซึ่งเป็นที่รู้จักในชื่อเล่นว่า “Nano Banana” ที่โด่งดังจากการสร้างภาพ 3D สุดสร้างสรรค์บนโซเชียล Seedream 4.0 ได้รับการพัฒนาโดยแผนก Seed ของ ByteDance และเปิดตัวเมื่อวันที่ 10 กันยายน 2025 ByteDance อ้างว่า Seedream 4.0 มีประสิทธิภาพเหนือกว่า Nano Banana ในการสร้างภาพและแก้ไขภาพ โดยเฉพาะด้านความแม่นยำของ prompt, ความสอดคล้องขององค์ประกอบ และความสวยงามของภาพ ซึ่งวัดจาก benchmark ภายในชื่อว่า MagicBench แม้ผลการทดสอบจะยังไม่ถูกเผยแพร่ในรายงานทางเทคนิคอย่างเป็นทางการ Seedream 4.0 เป็นการรวมจุดแข็งของ Seedream 3.0 (ด้าน text-to-image) และ SeedEdit 3.0 (ด้าน image editing) เข้าด้วยกัน พร้อมปรับสถาปัตยกรรมใหม่ให้ inference เร็วขึ้นกว่าเดิมถึง 10 เท่า โดยยังคงราคาเดิมที่ $30 ต่อ 1,000 ภาพ และมีราคาต่อภาพต่ำกว่า Gemini 2.5 Flash Image บนแพลตฟอร์ม Fal.ai เครื่องมือนี้เปิดให้ใช้งานแล้วในจีนผ่านแอป Jimeng และ Doubao รวมถึงลูกค้าองค์กรผ่าน Volcano Engine ขณะที่ตลาด AI สร้างภาพในจีนกำลังร้อนแรง โดยมีคู่แข่งอย่าง Tencent, Kuaishou และ Vidu จาก Tsinghua University ที่เพิ่งเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่สำหรับการสร้างภาพจากหลาย reference ✅ จุดเด่นของ Seedream 4.0 จาก ByteDance ➡️ เปิดตัวเมื่อ 10 กันยายน 2025 โดยแผนก Seed ของ ByteDance ➡️ รวมความสามารถของ Seedream 3.0 และ SeedEdit 3.0 เข้าด้วยกัน ➡️ ปรับสถาปัตยกรรมใหม่ ทำให้ inference เร็วขึ้นกว่าเดิม 10 เท่า ➡️ ราคา $30 ต่อ 1,000 ภาพ หรือ $0.03 ต่อภาพ บน Fal.ai — ถูกกว่า Nano Banana ✅ การเปรียบเทียบกับ Gemini 2.5 Flash Image (Nano Banana) ➡️ ByteDance อ้างว่า Seedream 4.0 เหนือกว่าใน prompt adherence, alignment และ aesthetics ➡️ ใช้ benchmark ภายในชื่อ MagicBench แต่ยังไม่มีรายงานเทคนิคเผยแพร่ ➡️ Nano Banana ได้รับความนิยมจากการสร้างภาพ 3D ที่แชร์ได้ง่ายและสนุก ➡️ Gemini 2.5 ยังครองอันดับสูงสุดใน text-to-image และ image editing บน Artificial Analysis ✅ การใช้งานและการเข้าถึง ➡️ เปิดให้ใช้งานในจีนผ่านแอป Jimeng และ Doubao ➡️ ลูกค้าองค์กรสามารถใช้ผ่าน Volcano Engine ของ ByteDance ➡️ ได้รับคำชมจากผู้ใช้เรื่องความแม่นยำในการแก้ไขภาพผ่าน text prompt ➡️ รองรับการใช้งานแบบ bulk สำหรับลูกค้าเชิงพาณิชย์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ตลาด AI สร้างภาพในจีนเติบโตอย่างรวดเร็ว โดยมีผู้เล่นหลายราย ➡️ Vidu จาก Tsinghua University เปิดตัวฟีเจอร์สร้างภาพจาก 7 reference ➡️ Gemini 2.5 รองรับการสร้างภาพจาก 9 reference ➡️ รัฐบาลจีนรับรองลิขสิทธิ์ของภาพที่สร้างด้วย AI ตั้งแต่ปลายปี 2023 พร้อมบังคับติดป้ายกำกับ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/12/bytedance-unveils-new-ai-image-model-to-rival-google-deepminds-nano-banana

💼 “Microsoft–OpenAI เซ็น MOU เปิดทางสู่การปรับโครงสร้างใหม่ — จุดเปลี่ยนจากองค์กรไม่แสวงกำไรสู่บริษัทมหาชน” Microsoft และ OpenAI ประกาศร่วมลงนามในบันทึกความเข้าใจ (MOU) ฉบับใหม่เมื่อวันที่ 12 กันยายน 2025 เพื่อกำหนดทิศทางความร่วมมือในระยะถัดไป โดยมีเป้าหมายหลักคือการเปิดทางให้ OpenAI ปรับโครงสร้างจากองค์กรไม่แสวงกำไรไปสู่บริษัทแบบ for-profit ซึ่งจะสามารถระดมทุนและเตรียมตัวเข้าสู่ตลาดหุ้นได้ในอนาคต แม้ข้อตกลงนี้ยังไม่เป็นสัญญาผูกพัน แต่ถือเป็นก้าวสำคัญในความสัมพันธ์ระหว่างสองบริษัทที่มีบทบาทสูงสุดในวงการ AI โดยเฉพาะในยุคที่ ChatGPT และโมเดลภาษาขนาดใหญ่กลายเป็นเครื่องมือหลักในหลายภาคส่วน OpenAI ต้องการเปลี่ยนโครงสร้างเพื่อให้สามารถแข่งขันในตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และลดการพึ่งพา Microsoft ทั้งในด้านเงินทุนและโครงสร้างพื้นฐาน โดยมีการเซ็นสัญญา cloud computing กับ Oracle และ Google เพิ่มเติมในช่วงที่ผ่านมา อย่างไรก็ตาม การปรับโครงสร้างนี้ยังเผชิญกับแรงต้านจากหลายฝ่าย เช่น อัยการรัฐแคลิฟอร์เนียและเดลาแวร์ที่เปิดการสอบสวน รวมถึง Elon Musk ที่ยื่นฟ้องเพื่อหยุดการเปลี่ยนแปลง โดยอ้างว่า OpenAI ละทิ้งพันธกิจเดิมในการพัฒนา AI เพื่อประโยชน์ของมนุษยชาติ ✅ รายละเอียดของข้อตกลงระหว่าง Microsoft และ OpenAI ➡️ ลงนามบันทึกความเข้าใจ (MOU) เพื่อกำหนดความร่วมมือระยะใหม่ ➡️ เปิดทางให้ OpenAI ปรับโครงสร้างเป็นบริษัทแบบ for-profit ➡️ ยังไม่มีการเปิดเผยรายละเอียดทางการเงินหรือสัดส่วนการถือหุ้น ➡️ Microsoft ยังคงเข้าถึงเทคโนโลยีของ OpenAI แม้บริษัทจะบรรลุ AGI ✅ เป้าหมายของการปรับโครงสร้าง ➡️ OpenAI ต้องการระดมทุนเพิ่มเติมและเตรียมตัวเข้าสู่ตลาดหุ้น ➡️ เปลี่ยนจาก nonprofit เป็น public benefit corporation โดย nonprofit ยังคงถือหุ้นใหญ่ ➡️ ลดการพึ่งพา Microsoft โดยเซ็นสัญญา cloud กับ Oracle และ Google ➡️ เพิ่มความคล่องตัวในการแข่งขันกับบริษัท AI อื่น ๆ เช่น xAI และ Anthropic ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ OpenAI มีมูลค่าประเมินในตลาดเอกชนกว่า $500 พันล้าน ➡️ Microsoft ลงทุนใน OpenAI มากกว่า $13 พันล้านตั้งแต่ปี 2019 ➡️ AGI (Artificial General Intelligence) ถูกนิยามใหม่เป็นระบบที่สร้างรายได้เกิน $100 พันล้าน ➡️ การเปลี่ยนโครงสร้างต้องได้รับอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแลหลายแห่ง https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/12/microsoft-openai-sign-mou-for-next-phase-of-partnership

🤖 “Ant Group เปิดตัวหุ่นยนต์ R1 — ก้าวแรกสู่ยุค AI ที่มีร่างกาย พร้อมท้าชน Tesla และ Unitree” Ant Group บริษัทฟินเทคชื่อดังที่ได้รับการสนับสนุนจาก Jack Ma ได้เปิดตัวหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์รุ่นแรกของตนในชื่อ “R1” ผ่านบริษัทลูก Robbyant ในงาน Inclusion Conference ที่เซี่ยงไฮ้เมื่อวันที่ 11 กันยายน 2025 โดยถือเป็นการเข้าสู่สนามแข่งขันด้าน embodied AI อย่างเต็มตัว ซึ่งมีคู่แข่งระดับโลกอย่าง Tesla, Unitree Robotics และบริษัทสตาร์ทอัพอีกมากมาย หุ่นยนต์ R1 ถูกออกแบบให้มีความสามารถหลากหลาย เช่น เป็นไกด์นำเที่ยว, คัดแยกยาในร้านขายยา, ให้คำปรึกษาทางการแพทย์ และทำงานครัวพื้นฐาน โดยเน้นการพัฒนา “สมอง” มากกว่ารูปร่าง — Ant Group เชื่อว่าความฉลาดจากโมเดล AI ขนาดใหญ่จะเป็นตัวกำหนดอนาคตของหุ่นยนต์ มากกว่าการออกแบบฮาร์ดแวร์เพียงอย่างเดียว R1 มีน้ำหนักประมาณ 110 กิโลกรัม สูงราว 1.6–1.75 เมตร เคลื่อนที่ได้ด้วยความเร็วไม่เกิน 1.5 เมตรต่อวินาที และมีข้อต่อที่เคลื่อนไหวได้ถึง 34 จุด โดยใช้ชิ้นส่วนจากซัพพลายเออร์จีน เช่น Ti5 และ Galaxea AI ซึ่ง Ant Group เป็นผู้สนับสนุน นอกจากการเปิดตัว R1 แล้ว Ant ยังอยู่ระหว่างการพัฒนาโมเดลภาษา BaiLing ของตนเอง และทดลองฝึกด้วยชิปที่ผลิตในประเทศจีน เพื่อเสริมความเป็นอิสระด้านเทคโนโลยี AI ของประเทศ ✅ จุดเด่นของหุ่นยนต์ R1 จาก Ant Group ➡️ เปิดตัวในงาน Inclusion Conference ที่เซี่ยงไฮ้ วันที่ 11 กันยายน 2025 ➡️ พัฒนาโดย Robbyant บริษัทลูกของ Ant Group ➡️ มีความสามารถหลากหลาย เช่น ทำงานครัว, เป็นไกด์, คัดแยกยา, ให้คำปรึกษา ➡️ เน้นการพัฒนา “สมอง” ด้วยโมเดล AI มากกว่าการออกแบบฮาร์ดแวร์ ✅ สเปกและการใช้งานของ R1 ➡️ น้ำหนัก 110 กิโลกรัม สูง 1.6–1.75 เมตร เคลื่อนที่ได้ไม่เกิน 1.5 เมตร/วินาที ➡️ มีข้อต่อเคลื่อนไหวได้ 34 จุด ใช้ชิ้นส่วนจากซัพพลายเออร์จีน ➡️ อยู่ในขั้นตอนการผลิตและส่งมอบให้ลูกค้า เช่น พิพิธภัณฑ์เซี่ยงไฮ้ ➡️ ไม่ขายเป็นเครื่องเดี่ยว แต่เป็น “โซลูชันตามสถานการณ์” ✅ วิสัยทัศน์ของ Ant Group ➡️ มองหุ่นยนต์เป็นช่องทางขยายบริการดิจิทัลสู่โลกจริง เช่น การเงินและสาธารณสุข ➡️ พัฒนาโมเดลภาษา BaiLing เพื่อใช้กับหุ่นยนต์และบริการ AI ➡️ ทดลองฝึกโมเดลด้วยชิปที่ผลิตในจีนเพื่อลดต้นทุนและพึ่งพาต่างประเทศ ➡️ มุ่งเน้น embodied intelligence เพื่อสร้างหุ่นยนต์ที่เข้าใจและตอบสนองมนุษย์ได้ดีขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Tesla อยู่ระหว่างพัฒนา Optimus รุ่น 3 ที่มีความคล่องตัวสูงและราคาต่ำ ➡️ Unitree Robotics เป็นผู้นำด้านหุ่นยนต์เคลื่อนที่ในจีน ➡️ Nvidia สนับสนุนหลายบริษัทด้วย Jetson modules และ Isaac Sim ➡️ ตลาด embodied AI กำลังเติบโตอย่างรวดเร็วในภาคการผลิต, โลจิสติกส์ และการดูแลสุขภาพ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/11/jack-ma-backed-ants-first-humanoid-robot-sheds-light-on-its-ai-ambitions

🧠 “มัลแวร์ยุคใหม่ไม่ต้องคลิก — เมื่อ AI ถูกหลอกด้วยคำสั่งซ่อนในไฟล์ Word และแมโคร” ภัยคุกคามไซเบอร์กำลังเปลี่ยนโฉมหน้าอย่างเงียบ ๆ และน่ากลัวกว่าที่เคย เมื่อผู้โจมตีเริ่มใช้เทคนิค “AI Prompt Injection” ผ่านไฟล์เอกสารทั่วไป เช่น Word, PDF หรือแม้แต่เรซูเม่ โดยฝังคำสั่งลับไว้ในแมโครหรือ metadata เพื่อหลอกให้ระบบ AI ที่ใช้วิเคราะห์ไฟล์หรือช่วยงานอัตโนมัติทำตามคำสั่งของผู้โจมตีโดยไม่รู้ตัว รายงานล่าสุดจาก CSO Online เปิดเผยว่าเทคนิคนี้ถูกใช้จริงแล้วในหลายกรณี เช่น ช่องโหว่ EchoLeak (CVE-2025-32711) ที่พบใน Microsoft 365 Copilot ซึ่งสามารถฝังคำสั่งในอีเมลหรือไฟล์ Word ให้ Copilot ประมวลผลและรันคำสั่งโดยอัตโนมัติ โดยไม่ต้องคลิกหรือเปิดไฟล์เลยด้วยซ้ำ — นี่คือ “zero-click prompt injection” ที่แท้จริง อีกกรณีคือ CurXecute (CVE-2025-54135) ซึ่งโจมตี Cursor IDE โดยใช้ prompt injection ผ่านไฟล์ config ที่ถูกเขียนใหม่แบบเงียบ ๆ เพื่อรันคำสั่งในเครื่องของนักพัฒนาโดยไม่รู้ตัว และ Skynet malware ที่ใช้เทคนิค “Jedi mind trick” เพื่อหลอก AI scanner ให้มองข้ามมัลแวร์ นักวิจัยด้านความปลอดภัยเตือนว่า prompt injection ไม่ใช่แค่เรื่องของการหลอกให้ AI ตอบผิด — แต่มันคือการควบคุมพฤติกรรมของระบบ AI ทั้งชุด เช่น การสั่งให้เปิดช่องหลัง, ส่งข้อมูลลับ, หรือแม้แต่รันโค้ดอันตราย โดยที่ผู้ใช้ไม่รู้เลยว่ามีคำสั่งซ่อนอยู่ในไฟล์ ✅ รูปแบบการโจมตีแบบใหม่ด้วย AI Prompt Injection ➡️ ฝังคำสั่งในแมโคร, VBA script หรือ metadata ของไฟล์ เช่น DOCX, PDF, EXIF ➡️ เมื่อ AI parser อ่านไฟล์ จะรันคำสั่งโดยไม่ต้องคลิกหรือเปิดไฟล์ ➡️ ใช้เทคนิค ASCII smuggling, ฟอนต์ขนาดเล็ก, สีพื้นหลังกลืนกับข้อความ ➡️ ตัวอย่างเช่น EchoLeak ใน Microsoft 365 Copilot และ CurXecute ใน Cursor IDE ✅ ผลกระทบต่อระบบ AI และองค์กร ➡️ AI ถูกหลอกให้ส่งข้อมูลลับ, เปิดช่องทางเข้าระบบ หรือรันโค้ดอันตราย ➡️ Skynet malware ใช้ prompt injection เพื่อหลอก AI scanner ให้มองข้ามมัลแวร์ ➡️ ผู้โจมตีสามารถฝังคำสั่งในเรซูเม่เพื่อให้ AI job portal ดันขึ้นอันดับต้น ➡️ การโจมตีแบบนี้ไม่ต้องใช้ payload แบบเดิม — ใช้คำสั่งแทน ✅ แนวทางป้องกันที่แนะนำ ➡️ ตรวจสอบไฟล์จากแหล่งที่ไม่เชื่อถือด้วย sandbox และ static analysis ➡️ ใช้ Content Disarm & Reconstruction (CDR) เพื่อลบเนื้อหาที่ฝังคำสั่ง ➡️ แยกการรันแมโครออกจากระบบหลัก เช่น ใช้ protected view หรือ sandbox ➡️ สร้างระบบ AI ที่มี guardrails และการตรวจสอบ input/output อย่างเข้มงวด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Prompt injection เคยเป็นแค่การทดลอง แต่ตอนนี้เริ่มถูกใช้จริงในมัลแวร์ ➡️ ช่องโหว่แบบ zero-click ทำให้ผู้ใช้ไม่รู้ตัวเลยว่าถูกโจมตี ➡️ AI agent ที่เชื่อมต่อกับระบบภายนอก เช่น Slack, GitHub, database ยิ่งเสี่ย ➡️ นักวิจัยแนะนำให้องค์กรปฏิบัติต่อ AI pipeline เหมือน CI/CD pipeline — ต้องมี Zero Trust https://www.csoonline.com/article/4053107/ai-prompt-injection-gets-real-with-macros-the-latest-hidden-threat.html

🌐 “DDoS ระดับพันล้านแพ็กเก็ตต่อวินาที — FastNetMon ตรวจจับการโจมตีครั้งใหญ่ที่สุดที่เคยเปิดเผย” FastNetMon ผู้ให้บริการด้านความปลอดภัยเครือข่าย ประกาศตรวจพบการโจมตีแบบ DDoS ที่มีขนาดใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยเปิดเผยต่อสาธารณะ โดยมีอัตราการส่งข้อมูลสูงถึง 1.5 พันล้านแพ็กเก็ตต่อวินาที (1.5 Gpps) ซึ่งเป็นการโจมตีแบบ UDP flood ที่มุ่งเป้าไปยังเว็บไซต์ของผู้ให้บริการ DDoS scrubbing รายใหญ่ในยุโรปตะวันตก สิ่งที่น่าตกใจคือการโจมตีนี้ไม่ได้ใช้ botnet แบบเดิม แต่ใช้ “อุปกรณ์ลูกค้า” (CPE) ที่ถูกแฮก เช่น เราเตอร์และอุปกรณ์ IoT จากกว่า 11,000 เครือข่ายทั่วโลก ซึ่งแสดงให้เห็นถึงแนวโน้มใหม่ของการใช้ฮาร์ดแวร์ทั่วไปเป็นอาวุธไซเบอร์ FastNetMon ใช้แพลตฟอร์ม Advanced ที่เขียนด้วย C++ เพื่อวิเคราะห์ทราฟฟิกแบบเรียลไทม์ และสามารถตรวจจับการโจมตีได้ภายในไม่กี่วินาที พร้อมส่งสัญญาณเตือนและเริ่มกระบวนการบรรเทาทันที โดยใช้ ACL บน edge routers และระบบ scrubbing ของลูกค้า เหตุการณ์นี้เกิดขึ้นเพียงไม่กี่วันหลังจาก Cloudflare รายงานการโจมตีแบบ volumetric ที่มีขนาดถึง 11.5 Tbps ซึ่งแสดงให้เห็นว่าผู้โจมตีกำลังเพิ่มทั้ง “ปริมาณข้อมูล” และ “จำนวนแพ็กเก็ต” เพื่อเจาะระบบในหลายมิติพร้อมกัน Pavel Odintsov ผู้ก่อตั้ง FastNetMon เตือนว่า อุตสาหกรรมต้องเร่งพัฒนาเทคโนโลยีตรวจจับที่ระดับ ISP เพื่อป้องกันการโจมตีจากอุปกรณ์ที่ถูกแฮกก่อนที่มันจะขยายตัวเป็นระดับมหึมา ✅ รายละเอียดการโจมตี DDoS ครั้งใหญ่ ➡️ อัตราการโจมตีสูงถึง 1.5 พันล้านแพ็กเก็ตต่อวินาที (1.5 Gpps) ➡️ เป็นการโจมตีแบบ UDP flood ที่มุ่งเป้าไปยังผู้ให้บริการ DDoS scrubbing ➡️ ใช้อุปกรณ์ CPE ที่ถูกแฮก เช่น เราเตอร์และ IoT จากกว่า 11,000 เครือข่าย ➡️ FastNetMon ตรวจจับได้ภายในไม่กี่วินาที และเริ่มบรรเทาทันที ✅ เทคโนโลยีที่ใช้ในการตรวจจับ ➡️ FastNetMon Advanced ใช้ C++ algorithm สำหรับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ ➡️ รองรับ Netflow/IPFIX, sFlow และ SPAN mode สำหรับเครือข่ายขนาดใหญ่ ➡️ ใช้ ACL บน edge routers เพื่อบล็อกทราฟฟิกที่เป็นอันตราย ➡️ ระบบสามารถใช้ CPU ได้เต็มประสิทธิภาพในการตรวจจับแบบ high-speed ✅ แนวโน้มและผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ การโจมตีแบบ packet-rate flood กำลังเพิ่มขึ้นควบคู่กับ volumetric attack ➡️ อุปกรณ์ทั่วไปถูกใช้เป็นอาวุธไซเบอร์ — ไม่ใช่แค่เซิร์ฟเวอร์หรือ botnet ➡️ การตรวจจับที่ระดับ ISP เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อหยุดการโจมตีตั้งแต่ต้นทาง ➡️ Cloudflare รายงานการโจมตี 11.5 Tbps เพียงไม่กี่วันก่อนหน้านี้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MikroTik routers และ IP cameras เป็นเป้าหมายหลักของการแฮก CPE ➡️ การโจมตีแบบ Gpps มุ่งทำลาย state table และ buffer ของอุปกรณ์เครือข่าย ➡️ FastNetMon Community Edition ก็สามารถตรวจจับได้ในระดับพื้นฐาน ➡️ การโจมตีแบบนี้อาจทำให้ระบบที่มี bandwidth สูงแต่ CPU ต่ำล่มได้ทันที https://hackread.com/1-5-billion-packets-per-second-ddos-attack-detected-with-fastnetmon/

🧨 “ChillyHell กลับมาหลอน macOS อีกครั้ง — มัลแวร์ผ่านการรับรองจาก Apple แอบใช้ Google.com บังหน้า” มัลแวร์ macOS ที่เคยเงียบหายไปอย่าง ChillyHell กลับมาอีกครั้งในปี 2025 พร้อมความสามารถที่ซับซ้อนและแนบเนียนกว่าเดิม โดยนักวิจัยจาก Jamf Threat Labs พบตัวอย่างใหม่ที่ถูกอัปโหลดขึ้น VirusTotal เมื่อเดือนพฤษภาคม ซึ่งน่าตกใจคือมันมีคะแนนตรวจจับเป็น “ศูนย์” และยังผ่านกระบวนการ notarization ของ Apple อย่างถูกต้อง ทำให้สามารถรันบน macOS ได้โดยไม่ถูกเตือนจาก Gatekeeper ChillyHell เป็นมัลแวร์แบบ backdoor ที่มีโครงสร้างแบบ modular เขียนด้วย C++ สำหรับเครื่อง Intel-based Mac โดยสามารถติดตั้งตัวเองแบบถาวรผ่าน 3 วิธี ได้แก่ LaunchAgent, LaunchDaemon และ shell profile injection เช่น .zshrc หรือ .bash_profile เพื่อให้เริ่มทำงานทุกครั้งที่เปิดเครื่องหรือเปิดเทอร์มินัลใหม่ เมื่อทำงานแล้ว มัลแวร์จะเชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุมผ่าน DNS หรือ HTTP โดยใช้ IP ที่ถูก hardcoded ไว้ และสามารถรับคำสั่งจากผู้โจมตี เช่น เปิด reverse shell, ดาวน์โหลด payload ใหม่, อัปเดตตัวเอง หรือแม้แต่ใช้ brute-force เพื่อเจาะรหัสผ่านของผู้ใช้ โดยมีโมดูลเฉพาะสำหรับการโจมตี Kerberos authentication เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ ChillyHell ใช้เทคนิค timestomping เพื่อเปลี่ยนวันที่ของไฟล์ให้ดูเก่า และเปิดหน้า Google.com ในเบราว์เซอร์เพื่อเบี่ยงเบนความสนใจของผู้ใช้ ทำให้ดูเหมือนว่าไม่มีอะไรผิดปกติเกิดขึ้น แม้ Apple จะรีบเพิกถอนใบรับรองนักพัฒนาที่เกี่ยวข้องทันทีหลังได้รับรายงานจาก Jamf แต่เหตุการณ์นี้สะท้อนถึงช่องโหว่สำคัญในระบบความปลอดภัยของ macOS ที่ไม่สามารถป้องกันมัลแวร์ที่ได้รับการรับรองอย่างเป็นทางการได้ ✅ รายละเอียดของมัลแวร์ ChillyHell ➡️ เป็น backdoor แบบ modular เขียนด้วย C++ สำหรับ Intel-based Macs ➡️ ผ่านการ notarization ของ Apple ตั้งแต่ปี 2021 โดยไม่มีการตรวจพบ ➡️ ถูกอัปโหลดขึ้น VirusTotal ในปี 2025 โดยมีคะแนนตรวจจับเป็นศูนย์ ➡️ ถูกพบว่าเคยถูกโฮสต์บน Dropbox แบบสาธารณะตั้งแต่ปี 2021 ✅ วิธีการติดตั้งและการทำงาน ➡️ ติดตั้งตัวเองแบบถาวรผ่าน LaunchAgent, LaunchDaemon และ shell profile injection ➡️ เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุมผ่าน DNS และ HTTP ด้วย IP ที่ถูก hardcoded ➡️ ใช้โมดูลต่าง ๆ เช่น reverse shell, payload loader, updater และ brute-force password cracker ➡️ ใช้เทคนิค timestomping เพื่อเปลี่ยนวันที่ไฟล์ให้ดูเก่าและหลบเลี่ยงการตรวจสอบ ✅ กลยุทธ์ในการหลบซ่อน ➡️ เปิดหน้า Google.com ในเบราว์เซอร์เพื่อเบี่ยงเบนความสนใจของผู้ใช้ ➡️ ปรับพฤติกรรมการสื่อสารกับเซิร์ฟเวอร์เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ ➡️ ใช้ shell command เช่น touch -c -a -t เพื่อเปลี่ยน timestamp หากไม่มีสิทธิ์ระบบ ➡️ ทำงานแบบเงียบ ๆ โดยไม่มีการแจ้งเตือนหรือพฤติกรรมผิดปกติที่ชัดเจน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ChillyHell เคยถูกเชื่อมโยงกับกลุ่ม UNC4487 ที่โจมตีเว็บไซต์ในยูเครน ➡️ มัลแวร์นี้มีความสามารถคล้าย RAT (Remote Access Trojan) แต่ซับซ้อนกว่า ➡️ Modular backdoor ที่มี brute-force capability ถือว่าแปลกใหม่ใน macOS ➡️ Jamf และ Apple ร่วมมือกันเพิกถอนใบรับรองนักพัฒนาที่เกี่ยวข้องทันที https://hackread.com/chillyhell-macos-malware-resurfaces-google-com-decoy/

🛠️ “KDE Gear 25.08.1 อัปเดตชุดแอป KDE ครั้งใหญ่ — แก้บั๊ก เสริมฟีเจอร์ พร้อมรองรับ Wayland และ GPU AMD ดีขึ้น” KDE Gear 25.08.1 ได้รับการปล่อยออกมาแล้วในฐานะอัปเดตบำรุงรักษาชุดแอป KDE ประจำเดือนกันยายน 2025 โดยเน้นการแก้ไขบั๊กและปรับปรุงประสบการณ์ใช้งานในหลายแอปยอดนิยม เช่น Dolphin, Kdenlive, Kate, Ark, Dragon Player, KMail และอีกมากมาย หนึ่งในการแก้ไขสำคัญคือการปรับปรุง Dolphin ให้แก้ปัญหา scroll ซ้ำซ้อน และการแครชเมื่อใช้งานโหมดเลือกไฟล์ร่วมกับการเปลี่ยนไอคอนโฟลเดอร์ ส่วน Kdenlive ก็ได้รับการปรับปรุงให้รองรับ curve editor แบบเต็มหน้าจอและไอคอนความละเอียดสูง Kate แก้ปัญหา loop ไม่สิ้นสุดเมื่อใช้ git blame ในเวอร์ชัน Flatpak และ Ark ปรับ API ให้ซ่อนการแจ้งเตือนที่เสร็จสิ้นได้อย่างถูกต้อง Dragon Player ได้รับ workaround สำหรับปัญหา texture บน GPU AMD และ ffmpegthumbs ได้รับการ backport จาก FFmpeg 8.0 เพื่อแก้ปัญหา build นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงในแอปอื่น ๆ เช่น Gwenview แก้ fade-out bug ในโหมดเปรียบเทียบวิดีโอ, Umbrello ป้องกันการแครชเมื่อเปิดไฟล์ใหม่หลังยกเลิกเอกสารที่แก้ไข, Konqueror ปรับเมนู sidebar ให้ทำงานบน Wayland ได้ดีขึ้น และ KDE Itinerary ปรับ heuristic การตรวจจับ rich text ให้แม่นยำขึ้น แอปอื่น ๆ ที่ได้รับการอัปเดตในเวอร์ชันนี้ ได้แก่ AudioTube, Kamoso, KDevelop, Kleopatra, KolourPaint, KOrganizer, Merkuro, NeoChat, KRDC, Kontact และ KTouch รวมถึงไลบรารีและคอมโพเนนต์ที่เกี่ยวข้อง ✅ การปรับปรุงแอปหลักใน KDE Gear 25.08.1 ➡️ Dolphin แก้ปัญหา scroll ซ้ำและแครชจากโหมดเลือกไฟล์ ➡️ Kdenlive รองรับ curve editor แบบเต็มหน้าจอและไอคอนความละเอียดสูง ➡️ Kate แก้ loop ไม่สิ้นสุดจาก git blame ในเวอร์ชัน Flatpak ➡️ Ark ใช้ API ที่ถูกต้องในการซ่อนการแจ้งเตือนที่เสร็จสิ้น ✅ การแก้ไขปัญหาเฉพาะด้านระบบและ GPU ➡️ Dragon Player ได้ workaround สำหรับ texture บน GPU AMD ➡️ ffmpegthumbs ได้รับ build fix จาก FFmpeg 8.0 ➡️ Gwenview แก้ fade-out bug ใน video player controls ➡️ Umbrello ป้องกันแครชเมื่อเปิดไฟล์ใหม่หลังยกเลิกเอกสาร ✅ การปรับปรุงด้าน UI และ Wayland ➡️ Konqueror ปรับ sidebar context menu ให้ทำงานบน Wayland ➡️ KDE Itinerary ปรับ heuristic การตรวจจับ rich text ให้แม่นยำขึ้น ➡️ เพิ่มความเสถียรในการใช้งาน screencast และการแสดงผล ➡️ ปรับปรุงการแสดงผลข้อมูลใน status bar และ export file ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ KDE Gear เป็นชุดแอปที่ปล่อยพร้อม KDE Plasma แต่สามารถใช้แยกได้ ➡️ การรองรับ Wayland ดีขึ้นเรื่อย ๆ ใน KDE Gear เวอร์ชันใหม่ ➡️ Flatpak ยังมีข้อจำกัดด้าน integration กับระบบไฟล์และ session ➡️ KDE Gear 25.08.1 รองรับ Linux distros หลัก เช่น Fedora, Arch, openSUSE https://9to5linux.com/kde-gear-25-08-1-released-with-more-improvements-for-your-favorite-kde-apps

🖱️ “Hyprland 0.51 เพิ่มท่าทางแทร็กแพดแบบปรับแต่งได้เต็มรูปแบบ — ยกระดับประสบการณ์ Wayland ด้วยฟีเจอร์ใหม่ที่ตอบโจทย์ผู้ใช้จริง” Hyprland 0.51 เปิดตัวแล้วอย่างเป็นทางการในเดือนกันยายน 2025 พร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจสำหรับผู้ใช้ Linux โดยเฉพาะผู้ที่ใช้ Wayland และต้องการความยืดหยุ่นในการจัดการหน้าต่างและอินพุต โดยหนึ่งในไฮไลต์ของเวอร์ชันนี้คือการรองรับ “ท่าทางแทร็กแพดแบบปรับแต่งได้เต็มรูปแบบ” ซึ่งผู้ใช้สามารถกำหนดท่าทางนิ้ว, ทิศทาง, และ modifiers ได้เองทั้งหมด นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงหลายจุด เช่น การตั้งค่า scroll factor แยกตามอุปกรณ์, ตัวเลือกใหม่ในการซ่อนเคอร์เซอร์ (cursor:invisible), และการรองรับ DPMS animations เพื่อให้การปิดหน้าจอมีความลื่นไหลมากขึ้น Hyprland ยังแก้ปัญหาการแชร์หน้าจอแบบ 10-bit ที่เคยมีปัญหากับ Firefox และ Chromium โดยเพิ่มตัวเลือก misc:screencopy_force_8b เพื่อบังคับให้ PipeWire ใช้การแชร์แบบ 8-bit แทน ซึ่งช่วยให้การใช้งาน screencast มีความเสถียรมากขึ้น ฟีเจอร์อื่น ๆ ที่เพิ่มเข้ามา ได้แก่ การปรับปรุง virtual keyboard, การเพิ่ม fade-in/fade-out สำหรับ pop-up, การปรับ zoom animation ให้ลื่นขึ้น, และการเพิ่มโหมด previous ให้กับคำสั่ง focusmaster เพื่อจัดการ layout ได้แม่นยำขึ้น Hyprland ยังคงรักษาจุดเด่นด้านการปรับแต่งได้สูง เช่น การใช้ bezier curve สำหรับ animation, การจัดการ workspace แบบ dynamic, และระบบ plugin manager ที่รองรับปลั๊กอินจากชุมชนได้อย่างยืดหยุ่น ✅ ฟีเจอร์ใหม่ใน Hyprland 0.51 ➡️ รองรับท่าทางแทร็กแพดแบบปรับแต่งได้เต็มรูปแบบ (1:1 gesture config) ➡️ ตั้ง scroll factor แยกตามอุปกรณ์ได้ — เพิ่มความแม่นยำในการเลื่อน ➡️ เพิ่ม cursor:invisible สำหรับการซ่อนเคอร์เซอร์ ➡️ รองรับ DPMS animations สำหรับการปิดหน้าจอแบบมีเอฟเฟกต์ ✅ การปรับปรุงด้านการแชร์หน้าจอและอินพุต ➡️ เพิ่ม misc:screencopy_force_8b เพื่อแก้ปัญหา 10-bit screensharing ➡️ ใช้ PipeWire สำหรับการแชร์หน้าจอบน Wayland ➡️ ปรับ virtual keyboard ให้ข้ามการปล่อย key และไม่แชร์ key state ➡️ เพิ่ม novrr rule เพื่อบล็อก VRR (Variable Refresh Rate) ✅ การปรับแต่ง UI และ layout ➡️ เพิ่ม fade-in/fade-out สำหรับ pop-up เพื่อความลื่นไหล ➡️ เพิ่ม dim_modal สำหรับการลดแสงหน้าต่าง modal ➡️ ปรับ zoom animation ให้ลื่นขึ้น ➡️ เพิ่ม previous mode ให้กับ focusmaster เพื่อจัด layout ได้แม่นยำ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Hyprland เป็น Wayland compositor แบบ dynamic tiling ที่ปรับแต่งได้สูง ➡️ รองรับ plugin manager และ keybinds แบบ global ➡️ ใช้ bezier curve สำหรับ animation เพื่อความลื่นไหล ➡️ มี layout แบบ built-in สองแบบ และรองรับ window groups https://9to5linux.com/hyprland-0-51-wayland-compositor-adds-fully-configurable-trackpad-gestures

🖥️ “VirtualBox 7.2.2 รองรับ KVM API บน Linux 6.16 — ปรับปรุงประสิทธิภาพ VM พร้อมฟีเจอร์ใหม่ทั้งด้านเครือข่ายและ USB” Oracle ปล่อยอัปเดต VirtualBox 7.2.2 ซึ่งเป็นเวอร์ชันบำรุงรักษาแรกของซีรีส์ 7.2 โดยมีการเปลี่ยนแปลงสำคัญสำหรับผู้ใช้ Linux คือการรองรับ KVM API บนเคอร์เนล Linux 6.16 ขึ้นไป ทำให้สามารถเรียกใช้ VT-x ได้โดยตรงผ่าน KVM ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความเข้ากันได้กับระบบเสมือนจริงบน Linux hosts นอกจากนี้ยังมีการแก้ไขปัญหาใน Linux Guest Additions ที่เคยทำให้ VBoxClient โหลด shared libraries ไม่ได้ตอนเริ่มต้น และเพิ่มอะแดปเตอร์เครือข่ายแบบใหม่ e1000 รุ่นทดลอง (82583V) ซึ่งต้องใช้ชิปเซ็ต ICH9 เนื่องจาก PIIX3 ไม่รองรับ MSIs ด้าน GUI มีการปรับปรุงหลายจุด เช่น การบังคับใช้ธีม XDG Desktop Portal บน Linux เมื่อมี DBus service ที่เกี่ยวข้อง และการรองรับธีมเก่าแบบ light/dark จาก Windows 10 บน Windows 11 hosts รวมถึงการแก้ไขปัญหา VBox Manager ค้างหรือแครชในหลายกรณี เช่น การลบ VM ทั้งหมด, การแสดง error notification เร็วเกินไป หรือ VM ที่มี snapshot จำนวนมาก ยังมีการปรับปรุงอื่น ๆ เช่น การแสดง IP address ใน status bar ให้แม่นยำขึ้น, การรองรับ virtual USB webcam ในแพ็กเกจโอเพ่นซอร์ส, การลดการใช้ CPU บน ARM hosts และการแก้ไขปัญหา TPM ที่ไม่ทำงานกับ guest บางประเภท รวมถึงการแก้ไข networking และ NAT บน macOS ✅ ฟีเจอร์ใหม่ใน VirtualBox 7.2.2 ➡️ รองรับ KVM API บน Linux kernel 6.16+ สำหรับการเรียกใช้ VT-x ➡️ แก้ปัญหา VBoxClient โหลด shared libraries ไม่ได้ใน Linux Guest Additions ➡️ เพิ่มอะแดปเตอร์ e1000 รุ่นทดลอง (82583V) — ต้องใช้ ICH9 chipset ➡️ แก้ปัญหา nameserver 127/8 ถูกส่งไปยัง guest โดยไม่ตั้งใจ ✅ การปรับปรุงด้าน GUI และการใช้งาน ➡️ บังคับใช้ธีม XDG Desktop Portal บน Linux เมื่อมี DBus service ➡️ รองรับธีม light/dark แบบเก่าบน Windows 11 hosts ➡️ แก้ปัญหา VBox Manager ค้างหรือแครชในหลายกรณี เช่น VM มี snapshot เยอะ ➡️ ปรับปรุง tooltip แสดง IP address ใน status bar ให้แม่นยำขึ้น ✅ การปรับปรุงด้านอุปกรณ์และระบบเสมือน ➡️ รองรับ virtual USB webcam ในแพ็กเกจโอเพ่นซอร์ส ➡️ แก้ปัญหา USB/IP passthrough ที่เคยล้มเหลว ➡️ ลดการใช้ CPU บน ARM hosts เมื่อ VM อยู่ในสถานะ idle ➡️ แก้ปัญหา TPM device ไม่ทำงานกับ guest บางประเภท ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ KVM API ช่วยให้ VirtualBox ทำงานร่วมกับ Linux virtualization stack ได้ดีขึ้น ➡️ e1000 รุ่น 82583V เป็นอะแดปเตอร์ที่มี latency ต่ำและ throughput สูง ➡️ VirtualBox 7.2.2 รองรับการติดตั้งแบบ universal binary บนทุกดิสโทรหลัก ➡️ Oracle เตรียมเพิ่มฟีเจอร์ snapshot แบบ granular ในเวอร์ชันถัดไป https://9to5linux.com/virtualbox-7-2-2-adds-support-for-kvm-apis-on-linux-kernel-6-16-and-newer

⚙️ “เบื้องหลังความเร็วของ Bun Install — เมื่อการติดตั้งแพ็กเกจกลายเป็นงานระบบ ไม่ใช่แค่เรื่อง JavaScript” ในโลกของนักพัฒนา JavaScript ที่เคยชินกับการรอ npm install จนกาแฟเย็น Bun ได้เข้ามาเปลี่ยนเกมด้วยความเร็วที่เหนือชั้น โดยเฉลี่ยเร็วกว่า npm ถึง 7 เท่า, pnpm 4 เท่า และ yarn 17 เท่า แต่เบื้องหลังความเร็วนี้ไม่ใช่แค่การเขียนโค้ดให้ดีขึ้น — มันคือการออกแบบใหม่ทั้งหมดในระดับระบบปฏิบัติการ Bun มองการติดตั้งแพ็กเกจเป็น “ปัญหาด้านระบบ” มากกว่าปัญหา JavaScript โดยลดการใช้ system call ที่สิ้นเปลือง, ใช้การจัดเก็บข้อมูลแบบ binary, และใช้การคัดลอกไฟล์แบบ native ที่เร็วกว่าเดิมหลายเท่า นอกจากนี้ยังใช้ multi-threading เต็มรูปแบบเพื่อให้ทุก core ของ CPU ทำงานพร้อมกัน ต่างจาก npm ที่ใช้แค่ thread เดียว Bun เขียนด้วยภาษา Zig ซึ่งสามารถเรียก system call ได้โดยตรง โดยไม่ต้องผ่าน libuv หรือ event loop แบบ Node.js ทำให้การอ่านไฟล์หรือจัดการเครือข่ายเร็วขึ้นอย่างเห็นได้ชัด และยังใช้เทคนิคเช่น clonefile (macOS) หรือ hardlink (Linux) เพื่อคัดลอกไฟล์โดยไม่ต้องอ่านและเขียนใหม่ นอกจากนี้ Bun ยังใช้การจัดเก็บข้อมูลแบบ Structure of Arrays แทน Object-based ซึ่งช่วยให้ CPU โหลดข้อมูลได้เร็วขึ้นจาก cache โดยไม่ต้องวิ่งไป RAM บ่อย ๆ และยังมีการจัดการ lockfile แบบ cache-friendly ที่ลดการ parsing JSON ซ้ำซ้อน ✅ สาเหตุที่ Bun install เร็วกว่าเครื่องมืออื่น ➡️ ลดจำนวน system call ที่สิ้นเปลือง เช่น futex และ epoll ➡️ ใช้ Zig เรียก system call โดยตรง ไม่ผ่าน JavaScript runtime ➡️ ใช้ binary manifest แทน JSON เพื่อลดการ parsing ➡️ ใช้ clonefile (macOS) และ hardlink (Linux) เพื่อคัดลอกไฟล์แบบ O(1) ✅ การจัดการข้อมูลแบบ cache-friendly ➡️ ใช้ Structure of Arrays แทน Object-based เพื่อเพิ่ม cache locality ➡️ ลด pointer chasing ที่ทำให้ CPU ต้องวิ่งไป RAM บ่อย ➡️ lockfile ของ Bun ใช้รูปแบบที่อ่านเร็วและลดการจัดสรรหน่วยความจำ ➡️ ใช้ string buffer เดียวสำหรับข้อมูลซ้ำ เช่นชื่อแพ็กเกจและเวอร์ชัน ✅ การใช้ multi-core อย่างเต็มประสิทธิภาพ ➡️ Bun ใช้ thread pool แบบ work-stealing ที่ไม่มีการล็อก ➡️ แต่ละ thread มี memory pool ของตัวเอง ลดการรอการจัดสรร ➡️ network thread แยกจาก CPU thread ทำให้ไม่ต้องรอการดาวน์โหลด ➡️ สามารถประมวลผล package.json ได้มากกว่า 140,000 ไฟล์ต่อวินาที ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Bun ใช้ libdeflate แทน zlib เพื่อการ decompress ที่เร็วขึ้น ➡️ clonefile และ hardlink เป็นเทคนิค copy-on-write ที่ลดการใช้พื้นที่ ➡️ Bun install แบบ cached เร็วกว่า npm install แบบ fresh ถึง 196 เท่า ➡️ Bun สามารถใช้ในโปรเจกต์ Node.js ได้โดยไม่ต้องเปลี่ยน runtime https://bun.com/blog/behind-the-scenes-of-bun-install

📍 “ศาลสหรัฐฯ ตัดสิน Verizon ผิดฐานขายข้อมูลตำแหน่งลูกค้าโดยไม่ขออนุญาต — จุดเปลี่ยนสำคัญของสิทธิความเป็นส่วนตัวในยุคดิจิทัล” ในคดีที่อาจกลายเป็นหมุดหมายสำคัญของการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ศาลอุทธรณ์สหรัฐฯ เขตที่ 2 ได้มีคำตัดสินเมื่อวันที่ 11 กันยายน 2025 ว่า Verizon กระทำผิดจริงจากการขายข้อมูลตำแหน่งของลูกค้าโดยไม่ได้รับความยินยอมอย่างชัดเจน โดยยืนยันคำสั่งปรับจาก FCC เป็นเงิน 46.9 ล้านดอลลาร์ ซึ่ง Verizon พยายามยื่นอุทธรณ์เพื่อยกเลิกแต่ไม่สำเร็จ คดีนี้ย้อนกลับไปถึงปี 2018 เมื่อมีการเปิดเผยว่า Verizon และผู้ให้บริการรายใหญ่อื่น ๆ เช่น AT&T และ T-Mobile ได้ขายข้อมูลตำแหน่งแบบเรียลไทม์ของลูกค้าให้กับบริษัทตัวกลาง เช่น LocationSmart และ Zumigo ซึ่งนำข้อมูลไปขายต่อให้กับหน่วยงานต่าง ๆ รวมถึงบริษัทเอกชนและเจ้าหน้าที่รัฐ โดยไม่มีการตรวจสอบเอกสารหรือขออนุญาตจากลูกค้าอย่างเหมาะสม Verizon อ้างว่าข้อมูลตำแหน่งของอุปกรณ์ไม่อยู่ภายใต้การคุ้มครองตามกฎหมาย Communications Act แต่ศาลไม่เห็นด้วย โดยระบุว่าข้อมูลดังกล่าวถือเป็น “customer proprietary network information” ซึ่งต้องได้รับการคุ้มครองตามกฎหมาย และ Verizon เองก็เลือกที่จะจ่ายค่าปรับแทนที่จะขอสิทธิพิจารณาคดีโดยคณะลูกขุน ทำให้ข้ออ้างเรื่องการละเมิดสิทธิการพิจารณาคดีไม่สามารถนำมาใช้ได้ แม้ AT&T จะชนะคดีในศาลเขตที่ 5 ซึ่งมีแนวโน้มอนุรักษ์นิยมมากกว่า แต่คำตัดสินที่แตกต่างกันในแต่ละเขตศาลทำให้คดีนี้อาจต้องขึ้นสู่ศาลสูงสุดของสหรัฐฯ เพื่อวินิจฉัยให้ชัดเจนว่า FCC มีอำนาจในการลงโทษบริษัทโทรคมนาคมในกรณีละเมิดข้อมูลส่วนบุคคลหรือไม่ ✅ คำตัดสินของศาลอุทธรณ์สหรัฐฯ เขตที่ 2 ➡️ ยืนยันคำสั่งปรับ Verizon เป็นเงิน 46.9 ล้านดอลลาร์ ➡️ ปฏิเสธข้ออ้างเรื่องสิทธิการพิจารณาคดีโดยคณะลูกขุน ➡️ ระบุว่าข้อมูลตำแหน่งของอุปกรณ์อยู่ภายใต้การคุ้มครองตาม Communications Act ➡️ Verizon เลือกจ่ายค่าปรับแทนการขอพิจารณาคดี ทำให้เสียสิทธิ์การโต้แย้ง ✅ พฤติกรรมที่นำไปสู่การลงโทษ ➡️ Verizon ขายข้อมูลตำแหน่งผ่านตัวกลางโดยไม่ตรวจสอบเอกสารหรือขออนุญาต ➡️ บริษัทตัวกลาง เช่น Securus Technologies เปิดช่องให้เจ้าหน้าที่รัฐเข้าถึงข้อมูลโดยไม่มีหมายศาล ➡️ มีกรณีที่นายอำเภอในรัฐ Missouri เข้าถึงข้อมูลลูกค้าโดยไม่มีเอกสารทางกฎหมาย ➡️ ระบบการขออนุญาตถูก “มอบหมาย” ให้บริษัทตัวกลางแทนที่จะทำโดย Verizon เอง ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมโทรคมนาคม ➡️ FCC เคยปรับผู้ให้บริการรายใหญ่รวมเกือบ 200 ล้านดอลลาร์ในปี 2024 ➡️ AT&T ชนะคดีในศาลเขตที่ 5 ขณะที่ T-Mobile แพ้ในศาล DC Circuit ➡️ ความขัดแย้งระหว่างเขตศาลอาจนำไปสู่การพิจารณาโดยศาลสูงสุด ➡️ หากศาลสูงรับเรื่อง อาจเปลี่ยนขอบเขตอำนาจของ FCC ในการลงโทษ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ข้อมูลตำแหน่งเคยถูกใช้ในบริการช่วยเหลือฉุกเฉิน, ป้องกันการค้ามนุษย์ และการตรวจจับการฉ้อโกง ➡️ FCC ระบุว่าบริษัทโทรคมนาคมยังคงดำเนินโครงการโดยไม่มีมาตรการป้องกันที่เพียงพอ ➡️ การขายข้อมูลให้กับ bounty hunters และบริษัทเอกชนสร้างความไม่พอใจในสภาคองเกรส ➡️ การเปิดเผยในปี 2018 โดย New York Times เป็นจุดเริ่มต้นของการสอบสวน https://arstechnica.com/tech-policy/2025/09/court-rejects-verizon-claim-that-selling-location-data-without-consent-is-legal/

🕹️ “Doomscrolling: The Game — เมื่อการเลื่อนหน้าจอกลายเป็นเกมที่ทั้งเสียดสีและเสพติด” David Friedman นักเขียนจาก Ironic Sans ได้สร้างเกมที่ไม่เหมือนใครในชื่อว่า “Doomscrolling: The Game” ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากพฤติกรรมของผู้คนที่เลื่อนฟีดข่าวอย่างไม่หยุดยั้งจนรู้สึกหดหู่ หรือที่เรียกว่า doomscrolling โดยเขาตั้งคำถามว่า “ถ้า Doom เป็นเกมที่เล่นด้วยการเลื่อนหน้าจอเท่านั้น จะเป็นอย่างไร?” และคำตอบก็คือเกมนี้ — ที่คุณไม่ต้องกระโดด ไม่ต้องเคลื่อนที่ด้านข้าง แค่เลื่อนลงไปเรื่อย ๆ เกมนี้เริ่มต้นจากความล้มเหลว เพราะ GPT-4 ไม่สามารถเข้าใจแนวคิด “เลื่อนลง = พื้นหลังเลื่อนขึ้น” ได้เลย แต่เมื่อ GPT-5 เปิดตัว Friedman กลับมาลองใหม่ และสามารถสร้างต้นแบบเกมได้ภายใน 2 ชั่วโมง โดยใช้ vibe coding และการทดลองผ่าน “lab pages” ที่ให้เขาปรับค่าต่าง ๆ ด้วยตัวเอง เช่น สีพื้นหลัง, รูปแบบใยแมงมุม, หรือดีไซน์แผ่นป้ายข่าว ตัวเกมมีระบบที่กระตุ้นให้ผู้เล่นเคลื่อนไหว เช่น อัปเกรดอาวุธทุก 100 ตัวที่ฆ่า, กำแพงไฟที่ไล่ตามถ้าหยุดนานเกินไป, และสิ่งกีดขวางอย่างใยแมงมุมหรือกำแพงอิฐ นอกจากนี้ยังมี “แผ่นป้ายข่าว” ที่แสดงพาดหัวข่าวจริงจาก RSS ของ New York Times เพื่อสร้างบรรยากาศ doomscrolling อย่างแท้จริง — อ่านแล้วหดหู่แต่ก็อดไม่ได้ที่จะเลื่อนต่อ แม้ Friedman จะไม่ใช่นักพัฒนาเกมมืออาชีพ แต่เขาใช้ AI เป็นเครื่องมือในการสร้างเกมที่มีเสน่ห์เฉพาะตัว และเปิดให้เล่นฟรีทั้งบนมือถือและเดสก์ท็อป โดยสามารถบันทึกเกมไว้ในหน้าจอหลักให้เหมือนแอปจริงได้ ✅ จุดเด่นของ Doomscrolling: The Game ➡️ เล่นด้วยการเลื่อนหน้าจอเท่านั้น — ไม่มีการเคลื่อนที่ด้านข้างหรือกระโดด ➡️ ได้แรงบันดาลใจจากเกม Doom และพฤติกรรม doomscrolling ➡️ ใช้ GPT-5 ในการสร้างต้นแบบเกมภายในเวลาอันสั้น ➡️ ใช้ vibe coding และ lab pages เพื่อปรับแต่งองค์ประกอบเกม ✅ ระบบเกมที่กระตุ้นให้เคลื่อนไหว ➡️ อัปเกรดอาวุธทุก 100 ตัวที่ฆ่า ➡️ กำแพงไฟไล่ตามถ้าหยุดนานเกินไป ➡️ มีสิ่งกีดขวาง เช่น ใยแมงมุมและกำแพงอิฐ ➡️ มี health potion และระบบบันทึกระยะทางที่ทำได้ ✅ การผสานข่าวจริงเข้ากับเกม ➡️ ใช้ RSS feed จาก New York Times แสดงพาดหัวข่าวบนแผ่นป้าย ➡️ ข่าวไม่มีผลต่อเกม แต่สร้างบรรยากาศ doomscrolling อย่างแท้จริง ➡️ ผู้เล่นอาจถูกดึงดูดให้หยุดอ่านข่าวระหว่างเล่น ➡️ เป็นการเสียดสีพฤติกรรมเสพข่าวที่ไม่มีวันจบ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ เกมนี้เป็นตัวอย่างของ “vibe-coded” project ที่ใช้ AI อย่างสร้างสรรค์ ➡️ Friedman ใช้ lab pages เพื่อปรับค่ากราฟิก เช่น ใยแมงมุมและแผ่นป้าย ➡️ เกมสามารถเล่นได้ทั้งบนมือถือและเดสก์ท็อปอย่างลื่นไหล ➡️ มีผู้เล่นบางรายรายงานปัญหาเรื่องการเลื่อนหน้าจอบนบางเบราว์เซอร์ https://ironicsans.ghost.io/doomscrolling-the-game/

🧠 “Thinking Machines แก้ปัญหา LLM ตอบไม่เหมือนกัน — เผยต้นเหตุจาก batch-size ไม่คงที่ ไม่ใช่แค่เรื่อง floating point” หลายคนอาจเคยสงสัยว่า ทำไมเวลาใช้โมเดลภาษาอย่าง ChatGPT ถามคำถามเดิมซ้ำ ๆ แล้วได้คำตอบไม่เหมือนกัน ทั้งที่ตั้งค่า temperature เป็น 0 ซึ่งควรจะได้คำตอบที่ “แน่นอน” ทุกครั้ง ล่าสุดทีมวิจัยจาก Thinking Machines Lab ได้ออกบทความเจาะลึกถึงสาเหตุของความไม่แน่นอน (nondeterminism) ในการทำ inference ของ LLM และเสนอแนวทางแก้ไขที่อาจเปลี่ยนมาตรฐานของวงการ AI ไปตลอดกาล. บทความนี้ชี้ว่า สาเหตุที่แท้จริงไม่ใช่แค่เรื่อง “floating-point non-associativity” หรือการคำนวณแบบขนานบน GPU ที่ทำให้ผลลัพธ์เปลี่ยนไปตามลำดับการรวมค่า แต่เกิดจากสิ่งที่เรียกว่า “batch-size variance” — กล่าวคือ ผลลัพธ์ของแต่ละคำขอ (request) ขึ้นอยู่กับว่ามีคำขออื่น ๆ เข้ามาพร้อมกันมากแค่ไหน ซึ่งส่งผลให้ batch-size ที่ใช้ใน kernel เปลี่ยนไป และทำให้ผลลัพธ์เปลี่ยนตาม เพื่อแก้ปัญหานี้ ทีมงานได้พัฒนา kernel แบบใหม่ที่เรียกว่า “batch-invariant kernels” ซึ่งทำให้ผลลัพธ์ของแต่ละคำขอไม่ขึ้นอยู่กับ batch-size ที่ใช้ในระบบ โดยปรับปรุงการคำนวณใน RMSNorm, matrix multiplication และ attention ให้มีลำดับการรวมค่าที่คงที่ไม่ว่าจะมีคำขอมากหรือน้อย ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า เมื่อใช้ batch-invariant kernels แล้ว โมเดลสามารถให้ผลลัพธ์ที่เหมือนกันทุกครั้งแม้จะมีคำขอหลายชุดเข้ามาพร้อมกัน และยังสามารถนำไปใช้ในงาน reinforcement learning แบบ on-policy ได้อย่างแท้จริง ซึ่งเป็นสิ่งที่ไม่เคยทำได้มาก่อน ✅ สาเหตุของความไม่แน่นอนในการทำ inference ของ LLM ➡️ ไม่ได้เกิดจาก floating-point หรือ atomic add โดยตรง ➡️ เกิดจาก batch-size ที่เปลี่ยนไปตามจำนวนคำขอที่เข้ามาพร้อมกัน ➡️ ทำให้ลำดับการคำนวณใน kernel เปลี่ยนไป และผลลัพธ์เปลี่ยนตาม ➡️ ส่งผลให้แม้จะตั้ง temperature = 0 ก็ยังได้ผลลัพธ์ไม่เหมือนกัน ✅ แนวทางแก้ไขโดย Thinking Machines ➡️ พัฒนา batch-invariant kernels สำหรับ RMSNorm, matmul และ attention ➡️ ใช้ data-parallel strategy เพื่อให้ลำดับการรวมค่าคงที่ ➡️ ปรับ attention kernel ให้ลดค่าจาก KV cache และ current KV อย่างสม่ำเสมอ ➡️ ใช้ fixed-size split แทน fixed-number split เพื่อรักษาลำดับการคำนวณ ✅ ผลลัพธ์จากการทดลอง ➡️ เมื่อใช้ batch-invariant kernels แล้ว ได้ผลลัพธ์เหมือนกันทุกครั้ง ➡️ สามารถใช้ใน RL แบบ on-policy ได้จริง โดยไม่มี KL divergence ➡️ ลดความจำเป็นในการใช้ importance weighting ใน RL ➡️ แม้จะช้ากว่า kernel ปกติ ~20% แต่ยังอยู่ในระดับที่ใช้งานได้จริง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Thinking Machines ก่อตั้งโดยอดีต CTO ของ OpenAI และมีมูลค่ากว่า $12 พันล้าน ➡️ โครงการนี้ใช้โมเดล Qwen3-8B และ Qwen3-235B ในการทดลอง ➡️ batch-invariant ops ถูกเผยแพร่ผ่าน PyTorch library และ vLLM integration ➡️ แนวคิดนี้อาจเปลี่ยนมาตรฐานของการ deploy LLM ในระดับ production https://thinkingmachines.ai/blog/defeating-nondeterminism-in-llm-inference/

..พล.อ.รังษี อย่าให้จีนมาถือการลงทุนมากกว่าไทยเลยนะ ไม่ดีแน่นอน นี้คือการครอบงำกิจการ ครอบงำการปฏิบัติงานอธิปไตยของชาตินะ จะทำอะไรก็ต้องขออนุญาตจีนแล้วนะนั้น อันตรายมาก,แนวคิดนี้ท่านพลาดใหญ่หลวงเลยนะ,การดำรงอธิปไตยไทยได้ดีที่สุดคือเป็นเจ้าของ100% ให้บริการดูแลเขาเต็มที่ก็พอ เสมือนห้องประชุมงานเลี้ยงที่สถานที่คือของเรา100%ผลประโยชน์ด้านงานสถานที่คือรับเต็มๆ100% เราบริหารจัดการสั่งการบัญชาการอะไร ปรับปรุงแบบไหนอิสระเต็มที่ ไม่ต้องรออนุญาตอนุมัติจากใคร รอใครมาเห็นชอบด้วย บริหารจัดการได้100%. ..จะรถไฟระบบรางความเร็วสูงจะรีบร้อนอะไร เรามีกำลังเท่าไรก็ทำเองเท่านั้นก่อน,ที่ดินและระบบรางเป็นตังเป็นทุนของเราเองสร้าง ความเป็นเจ้าของเราก็100%เต็ม พื้นที่บริหารจัดการรางรถไฟทั้งหมดเราบริหารจัดการเอง,เชื่อมรถไฟจีน จีนแค่เอารถไฟจีนของตัวเองมาวิ่งแค่นั้น ห้ามมีสิทธิใดๆในอธิปไตยดินแดนบนแผ่นดินไทยเราให้บรืหารจัดการยุ่งยาก,ผลประโยชน์ทั้งหมดจะตกแก่คนไทยในชาติเราเอง,เช่นสถานีพักระหว่างทางขึ้นลง คนไทยสร้างศูนย์การค้าการตลาดประชาชนเองร่วมกัน นักท่องเที่ยวลงจอดแวะซื้อขายบนเขตพื้นที่บริหารจัดการเราผู้เดียว ตังก็หมุนเวียนทันทีภายในประเทศไทยเรา รถไฟจีนมาหน้าที่ขนคนขนสินค้าบริการตนตามเป้าหมายปลายทางแค่นั้น,ไทยไม่เป็นหนี้ตังจีนมาเร่งรีบลงทุนงานก่อสร้างด้วย,เราจัดการข้าราชการทุจริตจริงจังจบก็สบายทันที โปร่งใสสร้างความเชื่อถือได้แล้ว ไม่ยากอะไร,อย่าเป็นแบบลาว จีนสร้างเแ็นของจีนหมดตลอดที่ดินสร้างรางรถไฟ นี้เสียอธิปไตยบริหารจัดการบนแผ่นดินตนชัดเจน,ความโลภลักษณะนี้อันตรายต่อลูกหลานเราเองในคนรุ่นหลังๆเราอาจด่าโคตรเหง้าว่าขายชาติขายสิทธิอธิปไตยตนเองได้, ..ขุดคลองคิดกระก็ขุดเอง100%ห้ามต่างชาติมายุ่ง ..สร้างแลนด์บริดจ์ข้างคลองคอดกระทั้งสองข้างก็ห้ามใครมายุ่ง,ระดมทุนจากภาคประชาชนทั้งประเทศไทยได้ สร้างมันขึ้นมาสิ.,ตั้งเป็นกองทุนคลองไทยแห่งชาติก็ได้ สร้างบริษัทบริหารจัดการคลองคอดกระและแลนด์บริดจ์เอง,ไม่ต้องให้มหาอำนาจใดมาแดกตังมากอบโกยเม็ดเงินมหาศาลนี้ง่ายๆจะจีนจะอเมริกาก็ตามที่เป็นเขตราชอาณาจักรอธิปไตยไทยนี้,เม็ดเงินมหาศาลจากการบริหารจัดการคลองคอดกระ จากแลนด์บริดจ์อาจกว่า1,000ล้านล้านบาทต่อปีได้ทั่วประ้ทศไทยเราโดยเฉพาะเขตคลองคอดกระและแลนด์บริดจ์นี้.,จะไปให้จีนถือมากกว่าไทยทำไม,ใช่ไม่ได้ เสมือนหมอบกราบสยบใต้ตีนจีนเกินไป ไร้เกียรติไร้ศักดิ์ศรีเพราะนี้คือดินแดนแผ่นดินไทย เขตอธิปไตยไทยคลองไทยเราขุดเองระเบิดเองจะทำไม,จีนอเมริกามาบีบหมายบังคับจะแดกด้วยใช้ไม่ได้,ให้สามารถสร้างงานบริการเต็มที่ที่ลูกค้าทั่วโลกผ่านเข้าออกคลองไทยเรา,ต่างชาติจะมาแทรกแซงสั่งการใดๆไม่ได้ เราจะปิดจะเปิดคลองไทยมันคืออธิปไตยไทย100% รวมรางรถไฟความเร็วสูงด้วย ปิดระบบรางเพื่อความมั่นคงของไทยก็ได้ตลอดเวลาอีก ใครจะมาปรับเอาความเสียหายกับเราก็ไม่ได้,รางรถไฟเราสร้างเองไม่ต้องกู้ตังใครถูกต้องที่สุด ดำเนินทางสายกลางถูกแล้ว. ..จริงๆเราสามารถฟื้นฟูเศรษฐกิจไทยเราทันทีได้ง่ายๆ พลิกหน้ามือมารอดมาตั้งหลักตั้งฐานได้ทันทีกันเลย นั้นคือ ยกเลิกสัมปทานปิโตรเลียมทั้งหมดที่ไม่ผ่านสภาประชาธิปไตยใดๆเลย ซึ่งเป็นกิจการความมั่นคงโดยตรงด้านพลังงานขับเคลื่อนทุกๆบริบทกิจกรรมภายในประเทศไทยเรา ต้องโมฆะทันที ยึดคืนสู่สามัญใหม่ให้ถูกต้องเป็นธรรมกว่าในอดีตๆที่ผ่านๆมา,เศรษฐกิจจะพลิกฟื้นทันที เราสามารถส่งทหารไปผลิตเองใช้ในประเทศก่อนได้ ขายน้ำมันราคาไม่แพงแก่ประชาชนแลัอุตสาหกรรมภายในประเทศที่เป็นของคนไทยก่อน สัญชาติไทย100%หุ้นไทยก่อน,ใครมีต่างชาติถือหุ้นด้วยก็อีกราคาต่างหาก,เกษตรกรสามารถซื้อน้ำมันราคาลิตรละ1-2บาทได้ ขนส่งก็อาจลิตรละ0.90บาท ,ค่าครองชีพค่าขนส่งจะลดลงทันที,ราคาสินค้าจะปรับฐานใหม่ภายในประเทศ ทุกๆอย่างจะปรับฐานใหม่หมดจะเชื่อมโยงกระทบทางที่ดีหมด,ราคาสินค้าเราจะต้นทุนต่ำ สามารถแข่งขันกับต่างประเทศได้ทันที ข้าวจากตันละ400-600$,อาจลดเหลือ200-300$ ต้นทุนแค่10$ต่อตัน,กำไรกว่า100$พอใจมั้ย,คนซื้อก็พอใจประหยัดตังได้อีก,ความอุดมสมบูรณ์จะกลับคืนมาทันที,นักเรียนนักศึกษาจากปกติพกตังหลายร้อยบาทไปโรงเรียนไปมหาลัยตื๊ดๆทีก็หมดไปหลายร้อย,ปัจจุบันตื๊ดๆที ได้สินค้าอาหารกับข้าวกินจนอิ่มจนเหลือทุกๆวันเพราะ10-20บาทอาจเทียบกับพกตังไปในกระเป๋ากว่าพันกว่าหมื่นบาทกันเลย,ข้าวอาหารก๋วยเตี๋ยวอาจชามละ0.25บาทนั้นเอง,น้ำมันเติมมอไซค์ไปโรงเรียนไปมหาลัยอาจแค่ลิตรละ0.5-1บาทสำหรับนักเรียนนักศึกษาก็ได้,1บาทได้2ลิตรเกือบเต็มถัง.2บาท4ลิตรล้นถังมอไซค์แน่นอน, ..ต้นเหตุเศรษฐกิจจริงๆตอนนี้คือน้ำมันคือพลังงาน จะรบจะทำสงครามกันเครื่องจักรปัจจุบันกินน้ำมันหมด, ..ไทยเรายึดบ่อน้ำมันจากอีลิทต่างชาติdeep state หลายๆปัญหาจบแน่นอน,ยึดสัก20-30บ่อมาผลิตขายเองในไทยดูสิ จะเห็นผลทันที ทุกๆคนไทยใช้รถ ขนส่งสินค้าใช้รถ ราคาสินค้าบวกต้นทุนขนส่งหมด,ต้นทุนต้นน้ำแบบเกษตรกร โรงงานผู้ผลิตต่างๆลดลง กำไรเขาก็มากได้ ลดค่าใช้จ่ายรวมอีก,ต้นน้ำถูก ปลายน้ำก็ถูกทันที ..จริงๆปัญหาประเทศไทยตัวโคตรพ่อโคตรแมร่งจริงๆคือบ่อน้ำมันในไทยเรา,ยึดคืนมาทั้งหมดที่ถูกปล้นจากสัญญาสัมปทานเอาเปรียบประเทศไทยมานานก็จบแล้ว.,ไปเดินอ้อมปัญหาจริงๆทำไม.ลดค่าน้ำมันลิตรละ0.50-1บาทในไทย ลดค่าไฟฟ้า 0.15-0.25บาทต่อหน่วย ,เศรษฐกิจทั่วประเทศไทยฟื้นฟูทันที,จากนั้นค่อยแก้ไปทีละจุดๆต่อไป,ขายน้ำมันในราคาตลาดโลกเมื่อส่งออก,วิกฤติไทยแก้ได้แน่นอน.,ที่เขมรใช้1:200,000ก็ฝรั่งเศสอเมริกาหรือหลายชาติต่างอยากได้แดกบ่อน้ำมันในอ่าวไทยเรานี้ด้วยล่ะ,ก่อนไปพลังงานสะอาดอื่นๆที่สร้างค่าเสถียรการใช้งานปลอดภัยได้แล้ว.,แต่คงหลายสิบปีหรือหลายร้อยปีกันเลย. https://youtube.com/watch?v=41WZaOg8ZFo&si=RViZxHzSvx9JtmUZ

..ส่วนตัวไทยต้องจัดการเขมรเองเพราะเขมรต้องถูกไทยเด็ดหัวสถานเดียว,ทำไม เพราะไทยปะทะกับเขมรแต่เริ่มแรก มิสามารถให้มหาอำนาจแบบรัสเชีย แบบจีน แบบอเมริกาฝรั่งเศสมาใช้เขมรเป็นฐานสงครามความขัดแย้งระดับมหาอำนาจได้ซึ่งอาจนำไปสู่สมรภูมิสงครามโลกครั้งที่3ได้,ลาว เวียดนามจริงๆไม่สามารถมายุ่งได้ ญี่ปุ่นที่บีบไทยขี้ข้าอเมริกาก็ไม่สมควรกระโดดสร้างมุกเข้ามายุ่งวุ่นวายขยายความขีดแย้งได้ด้วย,สมรังสีคือคนของอีลิทฝรั่งเศสอีก มาปกครองเขมรก็เป็นภัยศัตรูของไทยเหมือนเดิมเพราะขี้ข้าทาสรับใช้ชาติยุโรปอเมริกาฝรั่งเศสๆคือศัตรูตัวจริงของได้แน่นอนด้วย, จีนก็ไม่ปลื้มด้วยมิใช่แค่ไทยไม่ปลื้มกับมัน, ..ไทยต้องเด็ดหัวฮุนเซนและฮุนมาเนตข้อหาอาชญากรสงครามต่อไทยสถานเดียว. ..เพื่อมิให้ภูมิภาคนี้เป็นกระดานให้ใครมาเล่นมาสร้างความวุ่นวายความแตกแยกโกลาหลไม่สงบสุขสันติอีกตลอดไป. https://youtube.com/shorts/XjfPKMjTTXM?si=oGmle7P2sws0hArD

เกาหลีเหนือน่าถล่มญี่ปุ่นแทนไทยสักดอกนะ,สงครามโลกก็อาจเริ่มจากเกาหลีเหนือยิงขีปนาวุธถล่มญี่ปุ่นนี้ล่ะ,สั่งสอนแทนจีนที่อวยขีปนาวุธญี่ปุ่นขู่จีนแทนอเมริกานั้นล่ะ,อเมริกามรเกาหลีใต้และญี่ปุ่นเป็นตัวแทนอเมริกา,จีนมีเกาหลีเหนือค้ำยันญี่ปุ่นและเกาหลีใต้.,อาจจะเห็นการสั่งสอนญี่ปุ่นเร็วๆนี้ก็ได้,ญี่ปุ่นไม่มีทางมาอยู่กับจีน,เขมรก็ไม่มีทางซื่อสัตย์กับจีน ผลงานการหักหลังจีนคือเครื่องยืนยัน ตบหน้าเต็มๆเหยียบหัวด้วย,อเมริกาเข้ายึดกิจการจีนทั้งเขมรนั้นเอง.ยึดเขมรแน่นอน,เพราะเขมรจะล้างหนี้จีนได้หมดก็ต้องไปหันหาอเมริกาเท่านั้น.,จึงไม่แปลกใจที่ญี่ปุ่นพยายามช่วยเหลืออเมริกาในไทยอย่างเปิดเผย,แบบไม่สนใจจีนจะรู้ความจริง,ญี่ปุ่นค้านอำนาจตังในเขมรกับจีนโดยอเมริกาหนุนหลังค้ำประกันความปลอดภัยให้,เกาหลีใต้ก็ด้วย จนบริหารจัดการน้ำผูกขาดทั้งเขมร,ตึกจีน โรงงานจีน ฐานผลิตจีนต้องใช้น้ำในเขมรเป็นปัจจัยการผลิตแน่นอน,อเมริกาควบคุมเกาหลีใต้และญี่ปุ่นได้,แร่เอิร์ธอีกที่อเมริกาจะชิงจากจีนในเขมร,ศึกศักดิ์ศรีเต็มๆระหว่างจีนกับอเมริกาในเขมร ฮุนเซนโกงตังจีนหักหลังจีนชักดาบจีนจึงคบอเมริกาอย่างออกนอกหน้า,โดยแสดงเจตนาเข้าเป็นสมาชิกอินโดแปซิฟิก,อเมริกาแบนเขมรแค่ฉากละครปาหี่,จีนถูกเขมรหักหลังทรยศเต็มๆ,เขมรมันไม่ยอมใช้หนี้จีนแน่นอน,มันแค้นใจที่จีนกดขี่มันยึดครองที่ดินมันเป็นอันมากในเขมรตกไปเป็นของจีนสร้างนั้นนี้เต็มเขมร,รวมท่าเรือเรียมด้วยแบบพูดอะไรไม่ได้,การทรยศหักหลังคือทางเดียวเพื่อเอาแผ่นดินเขมรมาจากจีน ล้างหนี้สินจากจีนได้ก็แบบนี้ด้วย,จังหวะสงครามปะทะอาจมุกหนึ่งก็ด้วย,เรียกความสนใจจากอเมริกามาตบหน้าจีนสำเร็จด้วย. ..เขมร ญี่ปุ่น เกาหลีใต้ อเมริกา ฝรั่งเศสและชาติขี้ข้าอเมริกาทั้งหมดคือแก๊งเดียวกัน,ในเวลานี้,ใครๆก็เป็นหนี้จีน,หากจีนสิ้นชาติล้มสลาย ชาติต่างๆที่เป็นลูกหนี้จีน จะถูกล้างหนี้หมดรวมทั้งอเมริกาที่จีนเป็นเจ้าหนี้รายใหญ่ของอเมริกาด้วย มหาสงครามล้างหนี้ฆ่าเจ้าหนี้จึงเกิดขึ้น,ลาวก็ถูกจีนกดขี่มิน้อยเก็บกดแรงแค้นมหาศาลแน่นอน,เวียดนามก็ด้วย,พม่ายิ่งโหด,ยิ่งจีนชั่วนอกแถวหนีตายมาพม่ามาเขมรยิ่งจะพร้อมใจกันกำจัดจีนแผ่นดินใหญ่,รัสเชียถ้าจีนอ่อนแอก็จัดการจีนเหมือนในอดีตนั้นล่ะ อินเดียยิ่งคู่ปรับตลอดกาลของจีนปกติอยู่แล้วแค้นนี้ไม่ลืมหรอก,จีนจึงมีเกาหลีเหนือและไทยเท่านั้นที่เป็นมิตรแท้ได้,ไม่หักหลังจีน,ส่วนในนานรัฐบาลเลวชั่วอาจมีตามที่อเมริกาสั่งได้,แต่พื้นฐานโดยสถาบันกษัตริย์เรา ญาติพี่น้องกันชัดเจน คนจีนเป็นอันมากก็อยู่ในไทย,ได้สัญชาติไทยด้วย,จีนยุคใหม่อาจกบฎแนวสัมพันธ์นี้ได้แต่เมื่อตื่นรู้จะเข้าใจความเป็นจริงว่าไทยกับจีนสายใยแน่นหนามาก.กระทบโกรธกันบ้างก็มิเคยทำร้ายทำลายกันจริงอะไรแต่กลับช่วยเหลือซึ่งกันและกันตลอดเรื่อยมา. ..ลาว เวียดนาม เขมร พม่า แม้อยากทำสงครามยึดประเทศไทยก็ต้องมองหน้าจีนก่อนนั้นเอง.,ปัจจุบันเราก็ถล่มชาติรอบข้างนี้อย่างง่ายดายได้เช่นกัน,แต่เราไม่ทำ,เรารักสงบ,แต่เมื่อใดเราสิ้นอดทน พัฒนาการทางอาวุธเราก็ไใ่แพ้ชาติใดๆในโลกได้เมื่อเราตั้งใจจะทำมันจริงจังแบบนั้น,ขีปนาวุธข้ามทวีปติดหัวรบนิวเคลียร์เราก็สามารถสร้างได้สบายมาก,10,000-20,000กม.อาจสร้างได้ธรรมดาด้วย,อย่าลืมว่าเราสามารถถอดจิตวิญญาณไปแลกเปลี่ยนวิวัฒนาการจากจักรวาลอื่นที่ล้ำๆขอความช่วยเหลือได้นะ,แค่เราจะทำหรือไม่. ..ศูนย์กลางพลังจักรวาลก็อยู่ที่ประเทศไทยเราแล้ว. https://youtube.com/shorts/iD2NnXgY51I?si=MLlq2Jubw_S5UNI_