🎙️ เมื่อซีอีโอ AWS บอกว่า “ไล่เด็กใหม่ออกเพราะ AI” คือความคิดที่โง่ที่สุด ในยุคที่ AI กำลังเข้ามาแทนที่งานหลายประเภท หลายองค์กรเริ่มคิดว่า “ถ้า AI ทำงานแทนได้ ก็ไม่ต้องจ้างเด็กใหม่แล้วสิ” แต่ Matt Garman ซีอีโอของ AWS กลับออกมาพูดตรง ๆ ว่า “นั่นคือความคิดที่โง่ที่สุดเท่าที่เคยได้ยินมา” เขาให้เหตุผลว่า พนักงานระดับเริ่มต้น (junior staff) คือกลุ่มที่มีค่าใช้จ่ายต่ำที่สุด และเป็นกลุ่มที่ “โตมากับ AI” จึงมีความเข้าใจและพร้อมใช้งานเครื่องมือใหม่ ๆ มากที่สุด ถ้าองค์กรไม่จ้างคนรุ่นใหม่เข้ามาเรียนรู้และเติบโต วันหนึ่งจะไม่มีใครเหลือที่เข้าใจวิธีการทำงานจริงเลย Garman ยังวิจารณ์แนวคิดที่วัดประสิทธิภาพของ AI ด้วย “จำนวนบรรทัดของโค้ดที่เขียนได้” โดยบอกว่า “มันเป็น metric ที่ไร้สาระ” เพราะโค้ดเยอะไม่ได้แปลว่าดีเสมอไป บางครั้งโค้ดน้อยแต่มีคุณภาพกลับดีกว่า เขาเชื่อว่า AI ควรเป็นเครื่องมือช่วยพัฒนา ไม่ใช่เครื่องมือแทนที่ และสิ่งสำคัญที่สุดในยุคนี้คือ “การเรียนรู้ที่จะเรียนรู้” เพราะเทคโนโลยีเปลี่ยนเร็วมาก การเรียนแค่ทักษะเฉพาะทางอาจไม่พอสำหรับการทำงานระยะยาว 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Matt Garman ซีอีโอ AWS กล่าวว่าการใช้ AI แทนพนักงานระดับเริ่มต้นคือ “ความคิดที่โง่ที่สุด” ➡️ เขาให้เหตุผลว่าเด็กใหม่มีค่าใช้จ่ายต่ำและเข้าใจ AI มากที่สุด ➡️ การไม่จ้างเด็กใหม่จะทำให้องค์กรไม่มีคนที่มีประสบการณ์ในอนาคต ➡️ Garman สนับสนุนให้จ้างเด็กจบใหม่และสอนทักษะการคิดและแก้ปัญหา ➡️ เขาเชื่อว่า AI ควรช่วยในการเรียนรู้ ไม่ใช่แทนที่การเรียนรู้ ➡️ เขาวิจารณ์การวัดผล AI ด้วยจำนวนโค้ดว่าเป็น metric ที่ไร้สาระ ➡️ โค้ดมากไม่ได้แปลว่าดี บางครั้งโค้ดน้อยแต่มีคุณภาพกลับดีกว่า ➡️ กว่า 80% ของนักพัฒนาใน AWS ใช้ AI ในงาน เช่น เขียน unit test, เอกสาร, โค้ด และทำงานร่วมกับ AI agent ➡️ การใช้งาน AI ใน AWS เพิ่มขึ้นทุกสัปดาห์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ TechRadar รายงานว่า Gen Z มองว่าเจ้านายไม่เข้าใจประโยชน์ของ AI ➡️ Garman แนะนำให้พนักงานรุ่นใหม่ “เรียนรู้ที่จะเรียนรู้” เพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลง ➡️ เขาเน้นทักษะการคิดเชิงวิพากษ์, ความคิดสร้างสรรค์ และการแยกปัญหา ➡️ การใช้ AI เพื่อเสริมการเรียนรู้จะช่วยให้พนักงานรุ่นใหม่เติบโตได้เร็วขึ้น ➡️ AWS ใช้เครื่องมือ Kiro เพื่อช่วยในการเขียนโค้ดแบบมีผู้ช่วย https://www.theregister.com/2025/08/21/aws_ceo_entry_level_jobs_opinion/

🎙️ เมื่อ AI ไม่ได้คืนทุน – 95% ขององค์กรลงทุนไปเปล่า ๆ กับ Generative AI ในช่วงสามปีที่ผ่านมา องค์กรทั่วโลกลงทุนไปกว่า $30–40 พันล้านดอลลาร์ในโครงการ Generative AI โดยหวังว่าจะเปลี่ยนแปลงธุรกิจให้ทันสมัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่รายงานล่าสุดจาก MIT กลับพบว่า 95% ของโครงการเหล่านี้ “ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้” เลย แม้จะมีการนำเครื่องมืออย่าง ChatGPT, Copilot และโมเดลภาษาอื่น ๆ มาใช้ในองค์กรกว่า 80% และมีถึง 40% ที่นำไปใช้งานจริง แต่ส่วนใหญ่กลับใช้แค่ในระดับ “เพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล” เช่น เขียนอีเมลหรือช่วยตอบแชต ไม่ได้ส่งผลต่อรายได้หรือกำไรของบริษัท สาเหตุหลักคือ AI เหล่านี้ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานจริงขององค์กรได้ เช่น ไม่สามารถเรียนรู้จากบริบท, ไม่เก็บ feedback, และไม่พัฒนาเหตุผลข้ามงานได้เหมือนมนุษย์ ทำให้การใช้งานระยะยาวมีต้นทุนสูงแต่ไม่คุ้มค่า ในทางกลับกัน โครงการที่ประสบความสำเร็จ (เพียง 5%) มักจะเลือกปัญหาเฉพาะจุด เช่น การจัดการเอกสารหรือการลดค่าใช้จ่ายภายนอก แล้วใช้ AI แบบเฉพาะทางร่วมกับพันธมิตรที่มีความเชี่ยวชาญ MIT ยังพบว่า AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การลดการจ้างงานภายนอกหรือการจัดการข้อมูลซ้ำ ๆ แต่กว่า 50% ของงบประมาณกลับถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งยังต้องพึ่งพามนุษย์เป็นหลัก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ MIT พบว่า 95% ของโครงการ Generative AI ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้ ➡️ องค์กรลงทุนรวมกว่า $30–40 พันล้านในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา ➡️ 80% ขององค์กรทดลองใช้ AI และ 40% นำไปใช้งานจริง ➡️ ส่วนใหญ่ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล ไม่ใช่ระดับองค์กร ➡️ AI ไม่สามารถปรับตัวกับ workflow จริงขององค์กรได้ ➡️ โครงการที่ประสบความสำเร็จมักเลือกปัญหาเฉพาะและใช้เครื่องมือเฉพาะทาง ➡️ AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น ลดการจ้างงานภายนอก ➡️ กว่า 50% ของงบประมาณ AI ถูกใช้ในงานขายและการตลาด ➡️ 2 ใน 3 ของโครงการที่ใช้ผู้ให้บริการ AI เฉพาะทางประสบความสำเร็จ ➡️ องค์กรในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลสูงมักพัฒนา AI เองเพื่อลดความเสี่ยง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ รายงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NANDA ของ MIT ชื่อว่า “The GenAI Divide” ➡️ Startups ที่เลือกปัญหาเฉพาะ เช่น การจัดการเอกสาร สามารถสร้างรายได้ $20M ภายในปีเดียว ➡️ AI ยังไม่สามารถแทนที่มนุษย์ในด้านการตัดสินใจหรือการเรียนรู้ข้ามบริบท ➡️ การใช้ AI ในงานขายอาจไม่เหมาะ เพราะผู้ซื้อยังต้องการปฏิสัมพันธ์แบบมนุษย์ ➡️ ผลกระทบต่อแรงงานคือการไม่แทนที่ตำแหน่งว่าง มากกว่าการปลดพนักงาน https://thedailyadda.com/95-of-companies-see-zero-return-on-30-billion-generative-ai-spend-mit-report-finds/

🎙️ 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

🧠 AI ไม่ได้ช่วยทุกคน – เมื่อองค์กรลงทุนใน Generative AI แล้วไม่เห็นผล แม้ว่า Generative AI จะถูกพูดถึงอย่างกว้างขวางในวงการธุรกิจ แต่รายงานล่าสุดจาก MIT พบว่า 95% ของโครงการนำ AI ไปใช้ในองค์กรไม่สามารถสร้างผลกระทบที่วัดได้ต่อกำไรหรือรายได้เลย รายงานนี้อ้างอิงจากการสัมภาษณ์ผู้บริหาร 150 คน, สำรวจพนักงาน 350 คน และวิเคราะห์การใช้งาน AI จริงกว่า 300 กรณี พบว่าโครงการส่วนใหญ่ “ล้มเหลว” ไม่ใช่เพราะโมเดล AI ทำงานผิดพลาด แต่เพราะ AI ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานที่มีอยู่แล้วในองค์กรได้ องค์กรส่วนใหญ่ใช้ AI แบบทั่วไป เช่น ChatGPT โดยไม่ปรับให้เข้ากับบริบทเฉพาะของตน ทำให้เกิดช่องว่างการเรียนรู้ระหว่างเครื่องมือกับผู้ใช้ และโครงการก็หยุดชะงักในที่สุด ในทางกลับกัน โครงการที่ประสบความสำเร็จ (เพียง 5%) มักจะเลือก “ปัญหาเดียว” ที่ชัดเจน เช่น การจัดการเอกสาร หรือการตอบอีเมล แล้วใช้ AI แบบเฉพาะทางร่วมกับพันธมิตรที่มีความเชี่ยวชาญ MIT ยังพบว่า AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การจัดการข้อมูล, การลดการจ้างงานภายนอก และการทำงานซ้ำ ๆ แต่กว่า 50% ของงบประมาณ AI กลับถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งยังต้องพึ่งพามนุษย์เป็นหลัก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ MIT พบว่า 95% ของโครงการนำ Generative AI ไปใช้ในองค์กรไม่มีผลต่อกำไรหรือรายได้ ➡️ รายงานอ้างอิงจากการสัมภาษณ์ 150 คน, สำรวจ 350 คน และวิเคราะห์ 300 กรณี ➡️ สาเหตุหลักคือ AI ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานขององค์กร ➡️ โครงการที่ประสบความสำเร็จมักเลือกปัญหาเดียวและใช้เครื่องมือเฉพาะทาง ➡️ AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การจัดการข้อมูลและงานซ้ำ ๆ ➡️ กว่า 50% ของงบประมาณ AI ถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งไม่เหมาะกับ AI ➡️ โครงการที่ใช้ผู้ให้บริการ AI เฉพาะทางมีอัตราความสำเร็จ 2 ใน 3 ➡️ โครงการที่พัฒนา AI ภายในองค์กรมีอัตราความสำเร็จเพียง 1 ใน 3 ➡️ องค์กรในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลสูง เช่น การเงินและสุขภาพ มักเลือกพัฒนา AI เอง ➡️ AI ส่งผลต่อแรงงานโดยทำให้ตำแหน่งงานที่ว่างไม่ถูกแทนที่ โดยเฉพาะงานระดับต้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ รายงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NANDA ของ MIT ชื่อว่า “The GenAI Divide” ➡️ บริษัทที่ประสบความสำเร็จมักเป็นสตาร์ตอัปที่มีทีมเล็กและเป้าหมายชัดเจน ➡️ การใช้ AI ในงานขายอาจไม่เหมาะ เพราะผู้ซื้อยังเป็นมนุษย์ที่ต้องการปฏิสัมพันธ์ ➡️ การใช้ AI ในงานหลังบ้านช่วยลดต้นทุนจากการจ้างงานภายนอกและเอเจนซี่ ➡️ การไม่แทนที่ตำแหน่งงานที่ว่างอาจเป็นสัญญาณของการลดแรงงานในระยะยาว ➡️ CEO หลายคนเตือนว่า AI อาจแทนที่งานระดับต้นถึง 50% ภายใน 5 ปี https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/95-percent-of-generative-ai-implementations-in-enterprise-have-no-measurable-impact-on-p-and-l-says-mit-flawed-integration-key-reason-why-ai-projects-underperform

🧠 เรื่องเล่าใหม่: GPU ไม่ใช่แค่การ์ดจอ – แต่คือเครื่องจักรแห่งการเรียนรู้ของ AI ในยุคที่ AI ใหญ่ขึ้นทุกวัน การเข้าใจว่า GPU ทำงานอย่างไรจึงสำคัญมาก โดยเฉพาะเมื่อเปรียบเทียบกับ TPU ที่ Google ใช้กันอย่างแพร่หลาย GPU สมัยใหม่ เช่น NVIDIA H100, B200 และ GB200 NVL72 ไม่ได้เป็นแค่การ์ดจอสำหรับเล่นเกมอีกต่อไป แต่กลายเป็นเครื่องมือหลักในการฝึกและรันโมเดลขนาดใหญ่ (LLMs) ด้วยพลังการคำนวณมหาศาลจาก Tensor Core ที่ออกแบบมาเพื่อการคูณเมทริกซ์โดยเฉพาะ แต่ละ GPU ประกอบด้วยหลาย SM (Streaming Multiprocessor) ซึ่งใน H100 มีถึง 132 SM และใน B200 มี 148 SM โดยแต่ละ SM มี Tensor Core, Warp Scheduler และ CUDA Cores ที่ทำงานแบบ SIMD/SIMT เพื่อประมวลผลแบบขนาน GPU ยังมีระบบหน่วยความจำหลายระดับ ตั้งแต่ Register, SMEM (L1 cache), L2 cache ไปจนถึง HBM (High Bandwidth Memory) ซึ่งใน B200 มีถึง 192GB และแบนด์วิดท์สูงถึง 9TB/s นอกจากนี้ยังมีระบบเครือข่ายภายในและระหว่าง GPU ที่ซับซ้อน เช่น NVLink, NVSwitch และ InfiniBand ที่ช่วยให้ GPU หลายตัวทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในระบบ DGX SuperPod ที่สามารถเชื่อมต่อ GPU ได้ถึง 1024 ตัว GPU ยังรองรับการทำงานแบบ parallelism หลายรูปแบบ เช่น data parallelism, tensor parallelism, expert parallelism และ pipeline parallelism ซึ่งแต่ละแบบมีข้อดีข้อเสียต่างกัน และต้องเลือกใช้ให้เหมาะกับขนาดและโครงสร้างของโมเดล ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ GPU สมัยใหม่เช่น H100 และ B200 มี Tensor Core สำหรับคูณเมทริกซ์โดยเฉพาะ ➡️ H100 มี 132 SM ส่วน B200 มี 148 SM แต่ละ SM มี Tensor Core, Warp Scheduler และ CUDA Cores ➡️ หน่วยความจำของ GPU มีหลายระดับ: Register, SMEM, L2 cache และ HBM ➡️ B200 มี HBM ขนาด 192GB และแบนด์วิดท์ 9TB/s ➡️ ระบบเครือข่ายภายในใช้ NVLink และ NVSwitch เชื่อม GPU ภายใน node ➡️ ระบบเครือข่ายระหว่าง node ใช้ InfiniBand แบบ fat tree topology ➡️ DGX SuperPod สามารถเชื่อม GPU ได้ถึง 1024 ตัว ➡️ GPU รองรับ parallelism หลายแบบ: data, tensor, expert และ pipeline ➡️ NVIDIA SHARP ช่วยให้การทำ AllReduce มีประสิทธิภาพมากขึ้น ➡️ GB200 NVL72 มี node ขนาดใหญ่ขึ้น (72 GPU) และแบนด์วิดท์สูงถึง 3.6TB/s ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RTX PRO 4000 Blackwell SFF เปิดตัวเมื่อ 11 ส.ค. 2025 มี Tensor Core รุ่นที่ 5 ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell 2.0 บนกระบวนการผลิต 5nm โดย TSMC ➡️ มี 8960 CUDA cores และ 280 Tensor cores พร้อม GDDR7 ขนาด 24GB ➡️ ประสิทธิภาพ AI สูงขึ้น 2.5 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน ➡️ ใช้พลังงานเพียง 70W เหมาะกับเวิร์กสเตชันขนาดเล็ก ➡️ รองรับ PCIe 5.0 x8 และ DisplayPort 2.1b https://jax-ml.github.io/scaling-book/gpus/

จิตมันไม่ว่างจิตมันมีเรื่องราวต่างๆไปทับถมกองกันอยู่ ไม่มีที่วางที่จะเกิดปิติสุขทางจิต เหมือนคนสูบบุหรี่ทุกวันปอดมันดำมันมีนิโคตินติดจนหนา จิตก็เหมือนกันสิ่งไม่ดีทั้งหลายเกาะอยู่ในจิตจนหนาหาสุขไม่ได้..สุขนี้เป็นที่ปล่อยวางจากทุกสิ่ง สงบเงียบเป็นปิติสุขในจิต อะไรที่ไม่ดีมันฝังลงในจิตมันก็จะตามไปทุกภพชาติ (กมลสันดาน )คือสิ่งที่ไม่ดีฝังลงในกาย วาจา ใจฯ ขาตินี้เป็นมนุษย์มีพระพุทธศาสนาเป็นที่พึ่งรีบๆ มาเรียนรู้และนำไปปฏิบัติ

NVIDIA: จากการ์ด VGA ➡️ ไปสู่ GPU 🚀 และก้าวสู่ NPU หัวใจของ AI ❤️ ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) 🤖 กำลังเปลี่ยนแปลงโลก NVIDIA ได้กลายเป็นบริษัทชั้นนำที่ขับเคลื่อนการปฏิวัติครั้งนี้ บริษัทก่อตั้งขึ้นในปี 1993 โดย Jensen Huang, Chris Malachowsky และ Curtis Priem ด้วยวิสัยทัศน์ในการพัฒนาเทคโนโลยีกราฟิกสำหรับวิดีโอเกม 🎮 แต่เส้นทางของ NVIDIA ไม่ได้หยุดอยู่แค่การแสดงผลภาพ มันวิวัฒนาการจาการ์ดแสดงผล VGA ธรรมดา ไปสู่หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่ทรงพลัง และสุดท้ายกลายเป็นหัวใจสำคัญของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้ายหน่วยประมวลผลเส้นประสาท (NPU) ซึ่งช่วยเร่งการคำนวณสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ neural networks. 🧠 จุดเริ่มต้นของ NVIDIA เกิดขึ้นในช่วงที่อุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์ 💻 กำลังมุ่งเน้นไปที่การแสดงผลกราฟิก ผลิตภัณฑ์แรกอย่าง NV1 ซึ่งเป็น graphics accelerator สำหรับ VGA ไม่ประสบความสำเร็จมากนัก 📉 เนื่องจากใช้รูปแบบ quadrilateral primitives ที่ไม่เข้ากันกับมาตรฐาน DirectX ของ Microsoft ทำให้บริษัทเกือบล้มละลาย 😥 แต่ NVIDIA ฟื้นตัวได้ด้วย RIVA 128 ในปี 1997 ซึ่งเป็นชิปกราฟิกที่รองรับ triangle primitives และขายได้กว่า 1 ล้านหน่วยภายใน 4 เดือน 📈 สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทมั่นคงและเข้าสู่ตลาดการ์ดจอ VGA อย่างเต็มตัว. ในขณะนั้น VGA (Video Graphics Array) เป็นมาตรฐานพื้นฐานสำหรับการแสดงผล แต่ NVIDIA มองเห็นศักยภาพในการพัฒนาให้ก้าวไกลกว่านั้น โดยเน้นที่การเร่งความเร็วกราฟิก 3 มิติสำหรับเกมและแอปพลิเคชัน การก้าวกระโดดครั้งใหญ่เกิดขึ้นในปี 1999 เมื่อ NVIDIA เปิดตัว GeForce 256 ซึ่งถูกขนานนามว่าเป็น "GPU แรกของโลก" 🌍 GPU (Graphics Processing Unit) แตกต่างจาก VGA ตรงที่มันไม่ใช่แค่การ์ดแสดงผล แต่เป็นหน่วยประมวลผลแบบขนานที่สามารถจัดการ transformation and lighting (T&L) บนฮาร์ดแวร์ได้เอง ทำให้ประสิทธิภาพกราฟิกเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลและปฏิวัติอุตสาหกรรมเกม. จากนั้น NVIDIA ลงทุนกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ 💰 ในการพัฒนา CUDA ในช่วงต้นปี 2000 ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ GPU สามารถรันโปรแกรมแบบขนานสำหรับงานคำนวณที่หนักหน่วง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล 📊 และการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ 🧪 สิ่งนี้ขยายขอบเขตของ GPU จากแค่กราฟิกไปสู่การประมวลผลทั่วไป โดยในปี 2016 NVIDIA ได้บริจาค DGX-1 ซึ่งเป็น supercomputer ที่ใช้ GPU 8 ตัว ให้กับ OpenAI เพื่อสนับสนุนการพัฒนา AI เมื่อ AI เฟื่องฟู NVIDIA ได้ปรับ GPU ให้เหมาะสมกับงาน deep learning มากขึ้น ด้วยการแนะนำ Tensor Cores ในสถาปัตยกรรม Volta (2017) และ Turing (2018) ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผลพิเศษสำหรับการคำนวณ tensor/matrix ที่ใช้ใน neural networks ทำให้ GPU เร่งความเร็วการฝึกและ inference ของโมเดล AI ได้หลายเท่า. Tensor Cores รองรับความแม่นยำแบบ FP16, INT8 และ INT4 ซึ่งเหมาะสำหรับงาน AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ใช้พลังงานต่ำ คล้ายกับฟังก์ชันของ NPU (Neural Processing Unit) ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการประมวลผล neural networks และ AI inference ในอุปกรณ์ edge. แม้ NVIDIA จะไม่เรียกผลิตภัณฑ์ของตนว่า NPU โดยตรง แต่เทคโนโลยีอย่าง Tensor Cores และ BlueField Data Processing Units (DPUs) ทำหน้าที่คล้ายกัน โดย DPU ช่วยจัดการงาน data center AI เช่น การเร่งข้อมูลและ security สำหรับ AI workloads. นอกจากนี้ ซีรีส์ Jetson สำหรับ embedded systems ยังรวม deep learning accelerators ที่คล้าย NPU สำหรับ robotics 🤖 และ autonomous vehicles 🚗. ในปัจจุบัน NVIDIA ครองตลาด GPU สำหรับ AI มากกว่า 80% และชิปอย่าง H100 และ Blackwell ถูกใช้ใน supercomputers กว่า 75% ของ TOP500 ทำให้บริษัทมีมูลค่าตลาดเกิน 4 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2025. 💰 การพัฒนาเหล่านี้ไม่เพียงแต่ทำให้ NVIDIA เป็นผู้นำใน AI แต่ยังขับเคลื่อนอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การแพทย์ 🩺 การขับขี่อัตโนมัติ และ robotics ด้วยโมเดลอย่าง NVLM 1.0 และ Isaac GR00T. สรุปแล้ว NVIDIA ได้วิวัฒนาการจากผู้ผลิตการ์ด VGA สู่ผู้ประดิษฐ์ GPU และกลายเป็นหัวใจของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้าย NPU ซึ่งช่วยให้โลกก้าวสู่ยุคปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริง 👍 การเดินทางนี้แสดงให้เห็นถึงวิสัยทัศน์ในการปรับตัวและนวัตกรรมที่ไม่หยุดยั้ง. 💡 #ลุงเขียนหลานอ่าน

🧠 นักพัฒนามั่นใจว่า AI จะทำงานการตลาดแทนมนุษย์ได้เกือบทั้งหมด ผลสำรวจจาก Storyblok ที่สอบถามนักพัฒนาระดับอาวุโสกว่า 200 คน พบว่า 90% ใช้ AI เป็นเครื่องมือหลักในการเขียนโค้ด และกว่า 74% เชื่อว่า AI สามารถจัดการงานการตลาดของบริษัทได้ “เกือบทั้งหมด” หรือ “ทั้งหมด” โดย 28.5% มั่นใจว่า AI สามารถทำงานการตลาดได้ทั้งหมดโดยไม่ต้องพึ่งมนุษย์เลย นักพัฒนามองว่า AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือช่วยเขียนโค้ด แต่เป็นระบบที่สามารถแก้ปัญหา ค้นหาข้อผิดพลาด และเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างต่อเนื่อง ซึ่งทำให้พวกเขาเชื่อว่า AI ก็สามารถจัดการงานการตลาดที่เป็นกระบวนการซ้ำๆ ได้เช่นกัน ในทางกลับกัน เมื่อนักการตลาดถูกถามว่าพวกเขาสามารถทำงานของนักพัฒนาได้หรือไม่ มีเพียง 18.5% ที่คิดว่าทำได้ทั้งหมด และ 32% ที่คิดว่าทำได้ “ส่วนใหญ่” ซึ่งสะท้อนความมั่นใจที่ต่างกันระหว่างสองสายงาน การใช้ AI ในการตลาดเริ่มแพร่หลายมากขึ้น โดยบริษัทอย่าง Cobalt Keys และ Orior Media ได้พัฒนาเครื่องมือ AI ที่สามารถวางแผนกลยุทธ์ สร้างคอนเทนต์ และวิเคราะห์ผลลัพธ์แบบเรียลไทม์ ซึ่งช่วยลดต้นทุนโฆษณาและเพิ่มประสิทธิภาพการเข้าถึงลูกค้าได้อย่างชัดเจน ✅ ข้อมูลจากข่าวหลัก ➡️ 90% ของนักพัฒนาใช้ AI เป็นเครื่องมือหลักในการเขียนโค้ด ➡️ 74% เชื่อว่า AI สามารถทำงานการตลาดได้ “เกือบทั้งหมด” หรือ “ทั้งหมด” ➡️ 28.5% มั่นใจว่า AI สามารถทำงานการตลาดได้ทั้งหมดโดยไม่ต้องพึ่งมนุษย์ ➡️ นักพัฒนาใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ, แก้ปัญหา, และเรียนรู้ทักษะใหม่ ➡️ 34% ของนักพัฒนาเลือกใช้ AI เป็นตัวช่วยแรกเมื่อเจอปัญหา มากกว่าการถามเพื่อนร่วมงาน ➡️ นักการตลาดมีความมั่นใจน้อยกว่าในการทำงานของนักพัฒนา โดยมีเพียง 18.5% ที่คิดว่าทำได้ทั้งหมด ➡️ ความคุ้นเคยกับ AI ทำให้นักพัฒนาเชื่อว่า AI สามารถแทนที่งานอื่นได้ง่ายขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ บริษัท Cobalt Keys ใช้ AI เพื่อวางกลยุทธ์การตลาดแบบลดต้นทุนโฆษณา ➡️ Orior Media พัฒนา AI Strategy Builder ที่สร้างแผนการตลาดภายในไม่กี่วินาที ➡️ AI Chatbot และระบบวิเคราะห์ผลแบบเรียลไทม์ช่วยให้การตลาดมีประสิทธิภาพมากขึ้น ➡️ 88% ของนักการตลาดใช้ AI ในงานประจำวัน และ 83% รายงานว่าประสิทธิภาพดีขึ้น ➡️ ตลาด AI ด้านการตลาดคาดว่าจะมีมูลค่ากว่า $47.32 พันล้านในปี 2025 ➡️ AI ช่วยให้การสร้างคอนเทนต์, การวิเคราะห์ข้อมูล, และการสื่อสารกับลูกค้าเร็วขึ้นหลายเท่า https://www.techradar.com/pro/devs-believe-that-ai-is-going-to-kill-most-or-all-of-their-companys-marketing-department

🏢 เมื่อชีวิตนักพัฒนาสตาร์ทอัพต้องมาเจอโลกขององค์กรใหญ่ ลองจินตนาการว่าคุณเป็นนักพัฒนาที่เคยทำงานในสตาร์ทอัพเล็ก ๆ มาตลอดชีวิต แล้ววันหนึ่งคุณตัดสินใจ “ขายวิญญาณ” เข้าสู่โลกขององค์กรขนาดใหญ่เพื่อเงินและความมั่นคง นี่คือเรื่องราวของผู้เขียนที่เข้าสู่ชีวิตใหม่ในบริษัทที่เรียกว่า $ENTERPRISE เขาเริ่มต้นด้วยความตื่นเต้น แต่ไม่นานก็พบกับความวุ่นวายที่ไม่เคยเจอมาก่อน เช่น การหาคนรับผิดชอบเครื่องมือที่ไม่มีใครรู้ว่าใครดูแล, การใช้เงินอย่างไร้เหตุผล, เพื่อนร่วมงานที่ไม่มีมาตรฐานเดียวกัน, ความเร่งด่วนที่ไม่มีเหตุผล และระบบความปลอดภัยที่กลายเป็น “ละครตัวเลข” แม้จะมีเรื่องให้บ่นมากมาย แต่เขาก็ยอมรับว่าการทำงานในองค์กรใหญ่มีข้อดี เช่น การได้เขียนโค้ดที่มีคนใช้จริง, โอกาสเติบโตในสายงาน, การได้เรียนรู้จากคนเก่ง และความมั่นคงที่มากกว่าที่เคยมี ✅ ประสบการณ์ในองค์กรใหญ่ที่แตกต่างจากสตาร์ทอัพ ➡️ การหาคนรับผิดชอบเครื่องมือในองค์กรใหญ่เป็นเรื่องยากและใช้เวลานาน ➡️ เครื่องมือบางตัวไม่มีคนดูแล แต่ยังคงใช้งานและเสียค่าใช้จ่ายมหาศาล ➡️ การใช้เงินในองค์กรใหญ่ขาดความคุ้มค่า เช่น ใช้ AWS เกินความจำเป็น ➡️ โครงการใหญ่ถูกยกเลิกก่อนเปิดตัวเพราะงบเกินนิดเดียว ➡️ การขออุปกรณ์เล็ก ๆ เช่นเมาส์ กลับถูกปฏิเสธ ➡️ เพื่อนร่วมงานมีความสามารถไม่เท่ากัน และไม่มีการคัดกรองที่ดี ➡️ ความเร่งด่วนในองค์กรใหญ่ไม่ชัดเจน ต้องแยกแยะเองว่าเรื่องไหนจริง ➡️ ระบบความปลอดภัยกลายเป็นการสร้างตัวเลขเพื่อโชว์ผู้บริหาร ➡️ ตำแหน่งในองค์กรไม่ชัดเจน เช่น “หัวหน้าสถาปัตยกรรม” มีหลายคน ➡️ ผู้นำใหม่มักทำซ้ำความผิดพลาดเดิม เพราะไม่กล้ายอมรับว่า “ไม่รู้” ➡️ ทีมวิศวกรรมแต่ละทีมมีวัฒนธรรมของตัวเอง เหมือนอาณาจักรแยกกัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ปัญหา “tool ownership” เป็นเรื่องใหญ่ในองค์กรทั่วโลก โดยเฉพาะเมื่อมีการเปลี่ยนทีมบ่อย ➡️ การใช้เงินเกินจำเป็นในระบบคลาวด์เป็นปัญหาที่หลายองค์กรกำลังแก้ด้วย FinOps ➡️ การขาดมาตรฐานในการจ้างงานส่งผลต่อคุณภาพของทีมและความสามารถในการส่งมอบงาน ➡️ การสร้าง “urgency” เทียมเป็นหนึ่งในสาเหตุของ burnout ในสายงานไอที ➡️ การวัดความปลอดภัยด้วยตัวเลขแทนการวิเคราะห์เชิงลึกเป็นแนวโน้มที่ถูกวิจารณ์ในวงการ cybersecurity ➡️ การมีหลายทีมที่ไม่สื่อสารกันทำให้เกิด “software silos” ซึ่งลดประสิทธิภาพโดยรวมขององค์กร https://churchofturing.github.io/the-enterprise-experience.html

⚓ Excalibur: โดรนดำน้ำอัจฉริยะที่ควบคุมจากอีกซีกโลก ในเดือนพฤษภาคม 2025 กองทัพเรืออังกฤษได้เปิดตัว “Excalibur” โดรนดำน้ำไร้คนขับขนาด 12 เมตร ซึ่งจัดอยู่ในประเภท Extra-Large Uncrewed Underwater Vehicle (XLUUV) และเป็นผลลัพธ์จากโครงการวิจัย Project CETUS ที่ใช้เวลาพัฒนานานถึง 3 ปี Excalibur ถูกสร้างโดยบริษัท MSubs ในเมือง Plymouth และมีน้ำหนัก 19 ตัน กว้าง 2 เมตร โครงสร้างออกแบบให้สามารถทำงานใต้น้ำได้เป็นเวลานานโดยไม่ต้องมีมนุษย์ควบคุม ในการทดสอบล่าสุด โดรนนี้ถูกควบคุมจากศูนย์ปฏิบัติการในออสเตรเลีย ขณะทำงานอยู่ในน่านน้ำอังกฤษ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความสามารถในการควบคุมระยะไกลกว่า 10,000 ไมล์ผ่านระบบสื่อสารขั้นสูง Excalibur จะถูกนำไปใช้ในภารกิจทดลองร่วมกับหน่วย Fleet Experimentation Squadron เพื่อทดสอบเทคโนโลยีใหม่ เช่น การลาดตระเวน การเก็บข้อมูลใต้ทะเล การติดตั้งเซ็นเซอร์ในพื้นที่ที่ไม่ปลอดภัย และการปฏิบัติการร่วมกับเรือที่มีลูกเรือ แม้จะยังไม่ถูกนำไปใช้ในภารกิจจริง แต่ Excalibur ถือเป็นก้าวสำคัญของกองทัพเรืออังกฤษในการเตรียมพร้อมรับมือสงครามใต้น้ำยุคใหม่ โดยเฉพาะในบริบทของความร่วมมือ AUKUS ระหว่างอังกฤษ สหรัฐฯ และออสเตรเลีย ✅ ข้อมูลหลักของ Excalibur ➡️ เป็นโดรนดำน้ำไร้คนขับขนาด 12 เมตร กว้าง 2 เมตร หนัก 19 ตัน ➡️ พัฒนาโดยบริษัท MSubs ภายใต้โครงการ Project CETUS ➡️ เป็น XLUUV ที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่กองทัพเรืออังกฤษเคยทดสอบ ➡️ สามารถควบคุมจากระยะไกลกว่า 10,000 ไมล์ เช่นจากออสเตรเลีย ➡️ ใช้ในภารกิจทดลอง เช่น การลาดตระเวน การเก็บข้อมูล และการติดตั้ง payload ➡️ เข้าร่วมกับ Fleet Experimentation Squadron ภายใต้ Disruptive Capabilities Office ➡️ มีดีไซน์ modular สำหรับติดตั้งเซ็นเซอร์หรืออุปกรณ์เฉพาะภารกิจ ➡️ ใช้เป็น testbed สำหรับเทคโนโลยีใต้น้ำและการทำงานร่วมกับเรือที่มีลูกเรือ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Excalibur ใช้ระบบสื่อสารความเร็วสูงเพื่อควบคุมจากต่างประเทศ ➡️ มีความสามารถในการทำงานในพื้นที่ที่ถูกปฏิเสธการเข้าถึง (denied environments) ➡️ โดรนนี้ไม่ใช่รุ่นปฏิบัติการจริง แต่เป็นต้นแบบสำหรับการเรียนรู้และพัฒนา ➡️ การตั้งชื่อ “Excalibur” เป็นการรำลึกถึงเรือดำน้ำรุ่นเก่าของอังกฤษในปี 1947 ➡️ การทดลองนี้เป็นส่วนหนึ่งของความร่วมมือ AUKUS Pillar II ➡️ มีการสังเกตการณ์จากประเทศอื่น เช่น ฝรั่งเศส ญี่ปุ่น และเกาหลีใต้ https://www.tomshardware.com/tech-industry/uks-royal-navy-tests-40-foot-submarine-drone-which-can-be-operated-from-the-other-side-of-the-world

🕷️ มัลแวร์ที่สร้างโดย AI: ภัยเงียบที่ปรับตัวได้และไม่มีวันหยุด ในปี 2025 โลกไซเบอร์กำลังเผชิญกับศัตรูรูปแบบใหม่—มัลแวร์ที่สร้างโดย Generative AI (GenAI) ซึ่งสามารถเรียนรู้ ปรับเปลี่ยน และหลบหลีกระบบป้องกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ CrowdStrike รายงานว่าแฮกเกอร์จากเกาหลีเหนือ รัสเซีย และอิหร่านใช้ AI สร้างมัลแวร์ที่สามารถเจาะระบบองค์กร สร้างเรซูเม่ปลอม และแม้แต่สัมภาษณ์งานด้วย deepfake เพื่อแฝงตัวเข้าไปในบริษัท มัลแวร์เหล่านี้ไม่เพียงแต่หลบหลีกการตรวจจับแบบเดิมได้ แต่ยังสามารถปรับเปลี่ยนตัวเองแบบ “polymorphic” คือเปลี่ยนโค้ดตลอดเวลาเพื่อไม่ให้ถูกจับได้ AI ยังช่วยสร้างอีเมล phishing ที่เหมือนจริงมากจนผู้ใช้ทั่วไปแยกไม่ออก และสามารถวิเคราะห์ระบบเป้าหมายเพื่อหาช่องโหว่แบบเรียลไทม์ สิ่งที่น่ากลัวที่สุดคือ “ไม่มีแพตช์” แบบเดิมที่จะแก้ไขได้ เพราะมัลแวร์เหล่านี้ไม่หยุดนิ่ง และสามารถปรับตัวตามการป้องกันที่องค์กรใช้ ✅ ลักษณะของมัลแวร์ที่สร้างโดย AI ➡️ ใช้ GenAI สร้างมัลแวร์ที่เรียนรู้และปรับเปลี่ยนตัวเองได้ ➡️ สามารถสร้าง deepfake เพื่อแฝงตัวในองค์กร ➡️ ใช้ AI สร้าง phishing email ที่เหมือนจริงมาก ➡️ ปรับโค้ดแบบ polymorphic เพื่อหลบหลีกการตรวจจับ ➡️ วิเคราะห์ระบบเป้าหมายและปรับกลยุทธ์โจมตีแบบเรียลไทม์ ➡️ ไม่มีแพตช์แบบเดิมที่สามารถแก้ไขได้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ มัลแวร์ AI สามารถหลบเลี่ยงระบบ EDR โดยแฝงตัวใน process ของระบบ ➡️ ใช้ adversarial ML เพื่อหลอกระบบตรวจจับพฤติกรรม ➡️ แฮกเกอร์ระดับล่างสามารถใช้ AI สร้างมัลแวร์ได้โดยไม่ต้องมีความรู้ลึก ➡️ การป้องกันต้องใช้ AI ฝั่งดีที่สามารถวิเคราะห์และตอบโต้แบบอัตโนมัติ ➡️ Zero Trust Architecture และ Multi-Factor Authentication เป็นแนวทางป้องกันที่จำเป็น ➡️ ระบบ NGAV และ AI-powered EDR เป็นเครื่องมือใหม่ที่องค์กรควรใช้ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/17/no-patch-available-ai-made-malware-could-overwhelm-cyber-defences

🧠 จาก 47 วินาทีสู่ 3 วินาที: วิศวกรผู้เปลี่ยน UX ฟิตเนสด้วยตัวเอง Vadim ต้องใช้เวลา 47 วินาทีทุกครั้งในการเข้า PureGym ผ่านแอปที่โหลดช้า เต็มไปด้วยโฆษณาและข้อมูลไม่จำเป็น ทั้งที่เขาเข้าใช้งานถึง 6 วันต่อสัปดาห์ นั่นคือเวลาที่เสียไปกว่า 3.8 ชั่วโมงต่อปีเพียงเพื่อ “สแกนเข้า” ฟิตเนส เขาสังเกตว่า PIN 8 หลักที่ใช้เข้าอาคารนั้นไม่เคยเปลี่ยนเลยตลอด 8 ปี แต่ QR code ในแอปกลับรีเฟรชทุก 60 วินาทีอย่างเข้มงวดราวกับปกป้องข้อมูลลับระดับชาติ—นี่คือ “Security Theatre” ที่ดูจริงจังแต่ไม่สมเหตุสมผล Vadim เริ่มต้นด้วยการลองแคปหน้าจอ QR code แล้วใส่ใน Apple Wallet แต่ไม่สำเร็จ เพราะ QR code มีการเข้ารหัสและหมดอายุเร็ว เขาจึงใช้เครื่องมือ proxy เช่น mitmproxy เพื่อดักจับข้อมูล API ของ PureGym และพบว่า QR code มีโครงสร้างที่สามารถสร้างใหม่ได้ เขาจึงสร้างระบบ backend ด้วย Swift และ Vapor เพื่อสร้าง Apple Wallet pass ที่อัปเดต QR code อัตโนมัติผ่าน push notification โดยไม่ต้องเปิดแอปเลย แถมยังเพิ่มฟีเจอร์ให้ pass ปรากฏบนหน้าจอล็อกเมื่ออยู่ใกล้ฟิตเนส และซิงค์กับ Apple Watch ได้ทันที แม้จะรู้ว่าการทำแบบนี้อาจละเมิดข้อกำหนดการใช้งาน แต่เขายืนยันว่าไม่ได้แจกจ่ายให้ใคร และทำเพื่อการใช้งานส่วนตัวเท่านั้น ✅ ปัญหาการใช้งานแอป PureGym ➡️ ใช้เวลา 47 วินาทีในการเข้าอาคารทุกครั้ง ➡️ แอปโหลดช้า เต็มไปด้วยข้อมูลไม่จำเป็น ➡️ PIN 8 หลักไม่เคยเปลี่ยนเลยตลอด 8 ปี ✅ ความไม่สมเหตุสมผลของระบบความปลอดภัย ➡️ QR code รีเฟรชทุก 60 วินาที ➡️ PIN ที่ไม่ปลอดภัยกลับใช้งานได้ทุกที่ ➡️ เป็นตัวอย่างของ “Security Theatre” ✅ การแก้ปัญหาด้วย Apple Wallet ➡️ ใช้ mitmproxy ดักจับ API ของ PureGym ➡️ สร้างระบบ backend ด้วย Swift และ Vapor ➡️ สร้าง pass ที่อัปเดต QR code อัตโนมัติ ➡️ ซิงค์กับ Apple Watch ใช้งานได้ใน 3 วินาที ✅ ฟีเจอร์เสริมที่เพิ่มเข้าไป ➡️ pass ปรากฏบนหน้าจอล็อกเมื่ออยู่ใกล้ฟิตเนส ➡️ ดึงข้อมูลตำแหน่งฟิตเนสทั่ว UK จาก API ➡️ เพิ่มข้อมูลความหนาแน่นของผู้ใช้งานใน Home Assistant ✅ ผลลัพธ์ที่ได้ ➡️ ประหยัดเวลาได้ 3.8 ชั่วโมงต่อปี ➡️ มีคนถามถึงระบบนี้ถึง 23 ครั้ง ➡️ ได้เรียนรู้การใช้งาน PassKit อย่างลึกซึ้ง https://drobinin.com/posts/how-i-accidentally-became-puregyms-unofficial-apple-wallet-developer/

🧠 เมื่อ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นความเสี่ยง: NIST กับกรอบความปลอดภัยใหม่สำหรับยุคปัญญาประดิษฐ์ ในปี 2025 สถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติของสหรัฐฯ หรือ NIST ได้เปิดตัวเอกสารแนวคิดใหม่ที่ชื่อว่า “Cyber AI Profile” ซึ่งเป็นความพยายามในการสร้างกรอบควบคุมความปลอดภัยเฉพาะสำหรับระบบ AI โดยอิงจากกรอบเดิมที่ใช้กันแพร่หลายอย่าง NIST SP 800-53 และ Cybersecurity Framework (CSF) แนวคิดหลักคือการสร้าง “control overlay” หรือชุดควบคุมที่ปรับแต่งให้เหมาะกับเทคโนโลยี AI แต่ละประเภท เช่น generative AI, predictive AI และ agentic AI โดยมีเป้าหมายเพื่อปกป้องความลับ ความถูกต้อง และความพร้อมใช้งานของข้อมูลในแต่ละกรณี NIST ยังเปิดช่องทางให้ผู้เชี่ยวชาญและประชาชนทั่วไปร่วมให้ความเห็นผ่าน Slack และเวิร์กช็อปต่าง ๆ เพื่อพัฒนาแนวทางนี้ให้ครอบคลุมและใช้งานได้จริง โดยเฉพาะในองค์กรที่ต้องรับมือกับ AI ทั้งในฐานะผู้ใช้และผู้พัฒนา อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญหลายคน เช่น Melissa Ruzzi จาก AppOmni ได้แสดงความกังวลว่าเอกสารนี้ยังขาดรายละเอียดที่จำเป็น เช่น ความแตกต่างระหว่าง AI แบบ supervised กับ unsupervised และการควบคุมตามระดับความอ่อนไหวของข้อมูล เช่น ข้อมูลสุขภาพหรือข้อมูลส่วนบุคคล นอกจากนี้ ยังมีเสียงเรียกร้องจากผู้บริหารด้านความปลอดภัย (CISO) ว่าอย่า “สร้างวงล้อใหม่” เพราะองค์กรต่าง ๆ กำลังเผชิญกับภาระด้านความปลอดภัยมากพออยู่แล้ว การเพิ่มกรอบใหม่ควรเชื่อมโยงกับสิ่งที่มีอยู่ ไม่ใช่สร้างสิ่งใหม่ที่ต้องเรียนรู้ทั้งหมดอีกครั้ง ✅ แนวคิดใหม่จาก NIST: Cyber AI Profile ➡️ สร้างกรอบควบคุมความปลอดภัยเฉพาะสำหรับระบบ AI ➡️ อิงจาก NIST SP 800-53 และ Cybersecurity Framework (CSF) ➡️ ใช้ “control overlay” เพื่อปรับแต่งการควบคุมให้เหมาะกับเทคโนโลยี AI แต่ละประเภท ✅ ประเภทของ AI ที่อยู่ในแนวทาง ➡️ generative AI: สร้างเนื้อหาใหม่ เช่น ChatGPT ➡️ predictive AI: วิเคราะห์แนวโน้ม เช่น การคาดการณ์ยอดขาย ➡️ agentic AI: ระบบที่ตัดสินใจเอง เช่น หุ่นยนต์อัตโนมัติ ✅ ความร่วมมือและการเปิดรับความคิดเห็น ➡️ เปิด Slack channel ให้ผู้เชี่ยวชาญร่วมแสดงความเห็น ➡️ จัดเวิร์กช็อปเพื่อรับฟังจาก CISO และนักพัฒนา ➡️ เตรียมเผยแพร่ร่างแรกเพื่อรับความคิดเห็นสาธารณะ ✅ ความเชื่อมโยงกับกรอบเดิม ➡️ ใช้ taxonomy เดิมของ CSF เพื่อไม่ให้เกิดภาระใหม่ ➡️ เชื่อมโยงกับ AI Risk Management Framework เพื่อครอบคลุมความเสี่ยงด้านอื่น ๆ https://hackread.com/nist-concept-paper-ai-specific-cybersecurity-framework/

🧠 GNU Hurd 2025: ก้าวสำคัญของระบบปฏิบัติการเสรีที่หลายคนลืมไป ในโลกที่ Linux ครองตลาดระบบปฏิบัติการแบบโอเพ่นซอร์สมานานหลายสิบปี มีอีกหนึ่งโครงการที่ยังคงเดินหน้าด้วยอุดมการณ์อันแรงกล้า นั่นคือ GNU Hurd ซึ่งเป็นระบบปฏิบัติการที่พัฒนาโดย Free Software Foundation (FSF) โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างระบบที่ “เสรีอย่างแท้จริง” ทั้งในด้านซอร์สโค้ดและสิทธิของผู้ใช้ ล่าสุดในปี 2025 โครงการนี้ได้ออกเวอร์ชันใหม่ในชื่อ Debian GNU/Hurd 2025 ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญ เพราะมีการปรับปรุงหลายด้านให้ทันสมัยขึ้น เช่น รองรับสถาปัตยกรรม 64-bit อย่างเต็มรูปแบบ, เพิ่มการสนับสนุนภาษา Rust, รองรับ SMP (การใช้หลายคอร์พร้อมกัน), และระบบ ACPI สำหรับจัดการพลังงาน GNU Hurd แตกต่างจาก Linux ตรงที่ใช้ “microkernel” แทน “monolithic kernel” โดยแบ่งการทำงานของระบบออกเป็นเซิร์ฟเวอร์ย่อย ๆ ที่ทำงานแยกกัน เช่น การจัดการไฟล์, เครือข่าย, และสิทธิ์การเข้าถึง ซึ่งช่วยให้ระบบมีความปลอดภัยและเสถียรมากขึ้น เพราะแต่ละส่วนสามารถรีสตาร์ทได้โดยไม่ต้องรีบูตทั้งเครื่อง แม้จะยังไม่เหมาะกับการใช้งานในระดับ production แต่ GNU/Hurd ก็เป็นแพลตฟอร์มที่ดีสำหรับนักพัฒนาและผู้สนใจด้านระบบปฏิบัติการ เพราะเปิดโอกาสให้เรียนรู้โครงสร้างภายในได้อย่างโปร่งใส และสอดคล้องกับหลักการ “4 เสรีภาพ” ของซอฟต์แวร์เสรี https://linuxconfig.org/gnu-hurd-2025-release-marks-milestone-for-free-software-foundation

🧠💻 ถ้าคุณมีแค่ MacBook Pro กับเวลา 5 นาที — คุณจะฝึก AI ได้แค่ไหน? Sean Goedecke ตั้งคำถามเล่น ๆ ว่า “ถ้ามีแค่ MacBook Pro กับเวลา 5 นาที จะฝึกโมเดล AI ที่แข็งแกร่งที่สุดได้แค่ไหน?” คำตอบคือ โมเดล GPT-style ขนาด 1.8 ล้านพารามิเตอร์ ที่ฝึกด้วยชุดข้อมูล TinyStories ประมาณ 20 ล้าน token ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ “ไม่แย่เลย” ด้วย perplexity ประมาณ 9.6 เขาเริ่มจากการทดลองหลายแบบ ทั้ง transformers, LSTM และแม้แต่ diffusion models แต่พบว่า transformers แบบเรียบง่ายให้ผลดีที่สุด โดยใช้ Apple MPS (Metal Performance Shaders) เพื่อเร่งความเร็วการฝึก และเลือก dataset ที่เหมาะกับโมเดลเล็ก เช่น TinyStories ซึ่งมีโครงสร้างเรื่องราวชัดเจนและภาษาง่าย เขายังพบว่าเทคนิคอย่าง gradient accumulation หรือ torch.compile ไม่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในกรณีนี้ และการเลือกขนาดโมเดลที่เหมาะสมสำคัญกว่าการใช้เทคนิคซับซ้อน โดยขนาดที่ดีที่สุดอยู่ระหว่าง 1M–1.5M พารามิเตอร์ ซึ่งสอดคล้องกับ Chinchilla scaling laws แม้จะเป็นการทดลองที่ดู “ไร้สาระ” แต่ก็ให้บทเรียนสำคัญว่า การฝึกโมเดลเล็กในเวลาจำกัดสามารถให้ผลลัพธ์ที่น่าทึ่งได้ หากเลือก dataset และ architecture อย่างเหมาะสม ✅ โมเดลที่ดีที่สุดใน 5 นาทีคือ GPT-style ขนาด ~1.8M พารามิเตอร์ ➡️ ฝึกด้วย TinyStories ~20M token ได้ perplexity ~9.6 ✅ ใช้ Apple MPS เพื่อเร่งความเร็วการฝึก ➡️ ได้ความเร็ว ~100K token/วินาที สำหรับโมเดลขนาด 1M ✅ Dataset ที่ใช้คือ TinyStories ซึ่งเหมาะกับโมเดลเล็ก ➡️ มีโครงสร้างเรื่องราวชัดเจนและภาษาง่าย ✅ ขนาดโมเดลที่เหมาะสมที่สุดอยู่ระหว่าง 1M–1.5M พารามิเตอร์ ➡️ ให้อัตราการเรียนรู้และความแม่นยำดีที่สุดในเวลาจำกัด ✅ Architecture ที่ใช้คือ GPT-style transformer 2–3 layers ➡️ ใช้ SwiGLU activation และ positional embeddings แบบเรียนรู้ได้ ✅ ไม่ใช้ dropout หรือ mixture-of-experts ➡️ เพราะเป้าหมายคือให้โมเดลเรียนรู้เร็วที่สุดในเวลาจำกัด ✅ การฝึกโมเดลเล็กมีประโยชน์ในงาน edge computing และ embedded AI ➡️ เช่น รันบนมือถือหรืออุปกรณ์ IoT โดยไม่ต้องพึ่ง cloud ✅ เครื่องมืออย่าง Ollama และ LM Studio ช่วยให้ฝึกโมเดลได้ง่ายขึ้น ➡️ รองรับการโหลดโมเดล open-source เช่น Phi-2, Mistral, Gemma ✅ OpenAI เปิดตัว GPT-OSS ซึ่งสามารถรันบนเครื่องส่วนตัวได้ ➡️ มีเวอร์ชันเล็กสำหรับงานเฉพาะทางและการทดลอง ✅ การฝึกโมเดลในเวลาจำกัดช่วยทดสอบ scaling laws ได้จริง ➡️ เช่น Chinchilla law ที่แนะนำขนาดโมเดลตามจำนวน token https://www.seangoedecke.com/model-on-a-mbp/

📚🐧 ArchWiki กับภารกิจปั้นเอกสารให้ Debian — จากตำนานสู่แรงบันดาลใจ ในงาน DebConf25 ที่ฝรั่งเศส ทีมผู้ดูแล ArchWiki อย่าง Jakub Klinkovský และ Vladimir Lavallade ได้รับเชิญจาก Debian เพื่อแชร์กลยุทธ์การจัดการเอกสารของ Arch Linux ซึ่งเป็นที่รู้จักในวงการว่า “แหล่งข้อมูลที่ดีที่สุดแม้คุณจะไม่ได้ใช้ Arch” ArchWiki มีจุดแข็งคือเนื้อหาครอบคลุม อัปเดตเร็ว และมีชุมชนที่มีส่วนร่วมสูง โดยใช้หลักการ SWOT วิเคราะห์จุดแข็ง จุดอ่อน โอกาส และภัยคุกคามของระบบเอกสารของตนเอง Debian ได้รับแรงบันดาลใจทันที โดยเริ่มเปลี่ยนระบบ wiki จาก MoinMoin ที่ล้าสมัยไปใช้ MediaWiki พร้อมปรับนโยบายการอนุญาตเนื้อหา และตั้ง mailing list ใหม่เพื่อจัดการเอกสารอย่างเป็นระบบ แม้ ArchWiki จะมีจุดอ่อน เช่น syntax ที่ซับซ้อนและการพึ่งพา MediaWiki ที่ไม่ยืดหยุ่น แต่ระบบการดูแลเอกสารแบบกระจายอำนาจและการส่งเสริมให้ผู้ใช้มีส่วนร่วม กลับสร้างวัฒนธรรมการเรียนรู้ที่แข็งแกร่ง และกลายเป็นต้นแบบให้กับหลาย distro ✅ ArchWiki ถูกยกให้เป็นแหล่งข้อมูลที่ดีที่สุดในวงการ Linux ➡️ แม้ผู้ใช้จะไม่ได้ใช้ Arch ก็ยังอ้างอิงเอกสารจาก ArchWiki ✅ Debian เชิญทีม ArchWiki มาแชร์กลยุทธ์ในงาน DebConf25 ➡️ นำไปสู่การปฏิรูป wiki ของ Debian โดยเปลี่ยนไปใช้ MediaWiki ✅ ArchWiki มีมากกว่า 4,000 หน้าเนื้อหา และรวมทั้งหมดเกือบ 30,000 หน้า ➡️ มีผู้แก้ไขกว่า 86,000 คน และมีการแก้ไขเฉลี่ย 2,000 ครั้งต่อเดือน ✅ หลักการดูแลเนื้อหาของ ArchWiki คือ DRY, atomic editing และการประกาศก่อนเปลี่ยนแปลงใหญ่ ➡️ ช่วยรักษาคุณภาพและลดความขัดแย้งในการแก้ไข ✅ การดูแลเนื้อหาใช้ระบบกระจายอำนาจ ➡️ ผู้ใช้ทั่วไปสามารถตรวจสอบ แก้ไข หรือแจ้งปัญหาได้โดยไม่ต้องเป็น maintainer ✅ Debian เปลี่ยนนโยบายลิขสิทธิ์เนื้อหา wiki เป็น CC BY-SA 4.0 ➡️ เพื่อเปิดให้ชุมชนมีส่วนร่วมและนำไปใช้ต่อได้ง่ายขึ้น ✅ ArchWiki ใช้ MediaWiki ซึ่งมี API และระบบ template ที่ทรงพลัง ➡️ แม้จะซับซ้อน แต่สามารถปรับแต่งและใช้ร่วมกับ bot ได้ดี ✅ ArchWiki มีเครื่องมือช่วยแก้ไข เช่น Wiki Monkey และ wiki-scripts ➡️ ช่วยตรวจลิงก์ แก้ markup และปรับปรุงโครงสร้างเนื้อหา ✅ ArchWiki มีห้อง IRC สำหรับพูดคุยเรื่องการแก้ไข wiki โดยเฉพาะ ➡️ แต่เน้นให้ใช้หน้า talk page เพื่อให้ทุกคนมีส่วนร่วม ✅ ArchWiki เป็นศูนย์กลางความรู้ที่ผู้ใช้จาก distro อื่นก็เข้ามาใช้ ➡️ เช่น Ubuntu หรือ Fedora ก็อ้างอิงจาก ArchWiki เป็นประจำ https://lwn.net/SubscriberLink/1032604/73596e0c3ed1945a/

สลามเมืองไทย EP27 | ปลดล็อกความคิด นราธิวาสเมืองน่าเที่ยว นราธิวาสไม่ใช่เพียงปลายด้ามขวานที่เคยถูกมองผ่านมุมเดิม ๆ แต่คือจังหวัดที่เต็มไปด้วยธรรมชาติอันบริสุทธิ์ วัฒนธรรมที่หลากหลาย และผู้คนที่เปี่ยมไปด้วยไมตรีจิต ในตอนนี้ รายการจะพาผู้ชมไป ปลดล็อกความคิดเดิม ๆ ที่เคยมีต่อพื้นที่จังหวัดชายแดนใต้ และเปิดมุมมองใหม่ว่า “นราธิวาส” คือเมืองที่น่าค้นหา น่าท่องเที่ยว และน่าเรียนรู้ ทั้งในมิติของธรรมชาติ ศาสนา และวิถีชีวิต พบกับสถานที่จริง ผู้คนจริง และเรื่องราวจริง ที่จะทำให้คุณเข้าใจว่า ภายใต้ความเรียบง่ายของผู้คน มีความงดงามของความร่วมมือ ความหวัง และศรัทธาซ่อนอยู่ ติดตามการเดินทางครั้งนี้ แล้วคุณจะพบว่า บางมุมของประเทศไทยอาจยังรอให้เราเปิดใจไปเรียนรู้ #สลามเมืองไทย #EP27 #ปลดล็อกความคิด #นราธิวาสเมืองน่าเที่ยว #ชายแดนใต้ #เที่ยววิถีมุสลิม #ThaiMuslimCulture #เที่ยวอย่างเข้าใจ #MuslimFriendlyDestination #ThaiTimes

🧠📱 เล่าให้ฟังใหม่: เทคโนโลยีไม่ใช่ศัตรูของสมองผู้สูงวัยอีกต่อไป — กลับกลายเป็นผู้ช่วยที่ทรงพลัง หลายสิบปีที่ผ่านมา เรามักได้ยินคำเตือนว่าเทคโนโลยี โดยเฉพาะหน้าจอและอุปกรณ์ดิจิทัล อาจทำลายสมองของเรา เกิดภาวะ “digital dementia” โดยเฉพาะในเด็กและวัยรุ่น แต่เมื่อกลุ่มผู้สูงวัยยุคแรกที่เติบโตมากับคอมพิวเตอร์และอินเทอร์เน็ตเข้าสู่วัยที่ความจำเริ่มถดถอย นักวิจัยกลับพบสิ่งที่ตรงกันข้าม การใช้เทคโนโลยีในชีวิตประจำวัน เช่น สมาร์ตโฟน อินเทอร์เน็ต หรือคอมพิวเตอร์ ช่วยลดความเสี่ยงของภาวะสมองเสื่อมและความบกพร่องทางความคิดในผู้สูงอายุอย่างมีนัยสำคัญ จากการวิเคราะห์ข้อมูลกว่า 411,000 คน พบว่าเกือบ 90% ของงานวิจัยชี้ว่าเทคโนโลยีมีผลเชิงบวกต่อสมอง เหตุผลหนึ่งคือการใช้เทคโนโลยีต้องอาศัยการเรียนรู้ใหม่ การปรับตัว และการแก้ปัญหา ซึ่งเป็นกิจกรรมที่กระตุ้นสมองอย่างดี อีกทั้งยังช่วยให้ผู้สูงวัยเชื่อมโยงกับสังคม ลดความโดดเดี่ยว และใช้แอปต่าง ๆ เพื่อชดเชยความจำที่ลดลง เช่น การตั้งเตือน การจัดการการเงิน หรือการสื่อสารกับครอบครัว แม้จะมีข้อดีมากมาย แต่ผู้เชี่ยวชาญก็เตือนว่าเทคโนโลยีไม่ใช่คำตอบทั้งหมด และยังมีความเสี่ยง เช่น การหลอกลวงออนไลน์ การเสพติดหน้าจอ หรือการแทนที่กิจกรรมที่ดีต่อสมอง เช่น การออกกำลังกาย ✅ การใช้เทคโนโลยีในผู้สูงวัยช่วยลดความเสี่ยงของภาวะสมองเสื่อม ➡️ พบจากการวิเคราะห์ 57 งานวิจัย รวมกว่า 411,000 คน ✅ ผู้ใช้เทคโนโลยีมีผลการทดสอบความคิดดีกว่าผู้ที่หลีกเลี่ยง ➡️ แม้ควบคุมปัจจัยด้านสุขภาพ การศึกษา และรายได้แล้ว ✅ การใช้เทคโนโลยีเป็นการฝึกสมองผ่านความท้าทายใหม่ ๆ ➡️ เช่น การเรียนรู้ระบบใหม่ การแก้ปัญหา และการปรับตัว ✅ เทคโนโลยีช่วยสร้าง “technological reserve” คล้ายกับการเรียนรู้ตลอดชีวิต ➡️ เป็นปัจจัยป้องกันสมองเสื่อมแบบใหม่ ✅ แอปและอุปกรณ์ช่วยชดเชยความจำ เช่น การตั้งเตือนหรือจัดการการเงิน ➡️ ส่งผลให้ผู้สูงวัยยังคงความสามารถในการใช้ชีวิตประจำวัน ✅ การเชื่อมโยงกับสังคมผ่านเทคโนโลยีช่วยลดความโดดเดี่ยว ➡️ ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการป้องกันภาวะสมองเสื่อม https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/14/how-older-people-are-reaping-brain-benefits-from-new-tech

🧠💻 เมื่อ AI เขียนโค้ดได้เก่งกว่ามนุษย์ แล้วนักพัฒนาจะอยู่ตรงไหนในโลกใหม่ของการเขียนโปรแกรม? ผลสำรวจจาก Clutch และ Stack Overflow ปี 2025 เผยว่า 53% ของนักพัฒนามองว่า AI โดยเฉพาะ LLMs (Large Language Models) สามารถเขียนโค้ดได้ดีกว่ามนุษย์ทั่วไป และ 80% ใช้ AI coding tools เป็นส่วนหนึ่งของ workflow ประจำวัน แม้จะมีความนิยมเพิ่มขึ้น แต่ความเชื่อมั่นกลับลดลงอย่างเห็นได้ชัด โดยมีเพียง 29% ที่เชื่อมั่นในความถูกต้องของโค้ดที่ AI สร้างขึ้น และ 45% ระบุว่า “โค้ดที่เกือบถูก” จาก AI เป็นปัญหาหลัก เพราะมันสร้าง bug ที่ยากต่อการตรวจจับ นักพัฒนาหลายคนยังคงใช้ AI เพราะมันช่วยเพิ่ม productivity ได้จริง โดยเฉพาะในงานที่ซ้ำซาก เช่น boilerplate code หรือการแปลงโครงสร้างข้อมูล แต่เมื่อพูดถึงงานที่ซับซ้อน เช่น system architecture หรือ security-critical code นักพัฒนายังต้องการ “มนุษย์อีกคน” เพื่อช่วยตรวจสอบ GitHub CEO ยังกล่าวว่า “นักพัฒนาในอนาคตไม่ใช่คนพิมพ์โค้ด แต่เป็น creative director ของโค้ด” และคาดว่า 90% ของการเขียนโค้ดจะถูก AI ทำแทนภายใน 5 ปี ✅ 53% ของนักพัฒนาเชื่อว่า AI เขียนโค้ดได้ดีกว่ามนุษย์ ➡️ โดยเฉพาะในงานที่ซ้ำซากและโครงสร้างพื้นฐาน ✅ 80% ของนักพัฒนาใช้ AI coding tools เป็นประจำ ➡️ เช่น GitHub Copilot, Amazon CodeWhisperer, ChatGPT ✅ 45% ระบุว่า “โค้ดที่เกือบถูก” จาก AI เป็นปัญหาหลัก ➡️ สร้าง bug ที่ยากต่อการตรวจจับ โดยเฉพาะสำหรับนักพัฒนาใหม่ ✅ 75% ของนักพัฒนาเลือกถามมนุษย์เมื่อไม่มั่นใจในคำตอบของ AI ➡️ แสดงถึงความต้องการ human verification ในระบบที่สำคัญ ✅ GitHub คาดว่า 90% ของโค้ดจะถูก AI เขียนภายใน 5 ปี ➡️ นักพัฒนาต้องเปลี่ยนบทบาทเป็นผู้ออกแบบและควบคุมคุณภาพ ✅ 79% เชื่อว่าทักษะด้าน AI จะกลายเป็นข้อกำหนดพื้นฐานของนักพัฒนา ➡️ และ 45% มองว่า AI จะลดอุปสรรคสำหรับนักพัฒนาใหม่ ✅ Stack Overflow พบว่า 46% ของนักพัฒนาไม่เชื่อมั่นในความถูกต้องของ AI ➡️ โดยเฉพาะในงานที่ซับซ้อนหรือมีความเสี่ยงสูง ✅ “Vibe coding” หรือการใช้ prompt สร้างแอปทั้งตัวยังไม่เป็นที่ยอมรับ ➡️ 72% ของนักพัฒนาไม่ใช้แนวทางนี้ในงานจริง ✅ AI coding tools ช่วยให้เรียนรู้ภาษาใหม่และเทคนิคใหม่ได้เร็วขึ้น ➡️ 44% ของนักพัฒนาใช้ AI เพื่อเรียนรู้สิ่งใหม่ในปีที่ผ่านมา ✅ การใช้ AI อย่างมีสติ เช่น “sparring partner” ช่วยพัฒนาทักษะได้จริง ➡️ ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นผู้ช่วยในการคิดและแก้ปัญหา ‼️ โค้ดจาก AI ที่ “เกือบถูก” อาจสร้าง bug ที่ยากต่อการตรวจสอบ ⛔ โดยเฉพาะในระบบที่มีความเสี่ยงสูง เช่น security หรือ backend ‼️ ความเชื่อมั่นใน AI ลดลงจาก 40% เหลือเพียง 29% ในปี 2025 ⛔ แสดงถึงความกังวลเรื่องคุณภาพและความน่าเชื่อถือ ‼️ นักพัฒนาใหม่อาจพึ่ง AI มากเกินไปจนขาดความเข้าใจพื้นฐาน ⛔ เสี่ยงต่อการสร้างระบบที่ไม่มีความมั่นคงหรือยืดหยุ่น ‼️ ตลาดงานระดับเริ่มต้นอาจหายไปเมื่อ AI เขียนโค้ดแทน ⛔ หากไม่มีการฝึกฝนและพัฒนา นักพัฒนาอาจถูกแทนที่โดยสมบูรณ์ https://www.techradar.com/pro/are-you-better-at-coding-than-ai-developers-dont-think-so

🧠🖥️ Cyberdeck สุดล้ำจาก Sector 07: สองจอสัมผัส หมุนได้ ใช้ Raspberry Pi 5 และพิมพ์ 3D ได้เอง Sector 07 นักพัฒนาและนักสร้างสรรค์สาย DIY ได้ออกแบบ Cyberdeck ที่ไม่เหมือนใคร—มีจอสัมผัสสองจอขนาด 9 นิ้วที่หมุนได้อิสระทั้งแนวตั้งและแนวนอน พร้อมเคสที่พิมพ์ 3D ได้เอง และขับเคลื่อนด้วย Raspberry Pi 5 Cyberdeck นี้เริ่มต้นจากแพลตฟอร์มทดลองเล็ก ๆ แต่กลายเป็นเครื่องมือเต็มรูปแบบสำหรับการพัฒนา การทดลอง และการใช้งานทั่วไป โดยมีพอร์ต GPIO และ I2C ให้ใช้งานภายนอก พร้อม USB hub ภายในสำหรับเชื่อมต่ออุปกรณ์เสริม ตัวเคสถูกออกแบบให้พิมพ์ได้ง่าย และมีไฟล์ STL พร้อมให้ดาวน์โหลดบน GitHub รวมถึงซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ทุกอย่างทำงานร่วมกันได้ทันที นอกจากความล้ำด้านดีไซน์แล้ว ยังเปิดให้ผู้ใช้เปลี่ยนจาก Raspberry Pi 5 เป็น Pi 4 ได้ และเลือกใช้ระบบปฏิบัติการที่ต้องการ เช่น Raspberry Pi OS หรือ Linux distro อื่น ๆ ✅ Cyberdeck ถูกออกแบบโดย Sector 07 และใช้ Raspberry Pi 5 เป็นแกนหลัก ➡️ รองรับการเปลี่ยนเป็น Pi 4 ได้ตามต้องการ ✅ มีจอสัมผัส 9 นิ้ว 2 จอที่หมุนได้อิสระทั้งแนวตั้งและแนวนอน ➡️ ช่วยให้ใช้งานได้หลากหลายรูปแบบ ✅ เคสสามารถพิมพ์ 3D ได้เองจากไฟล์ STL ที่แจกฟรี ➡️ พร้อมซอฟต์แวร์บน GitHub ที่ช่วยให้ใช้งานได้ทันที ✅ มี USB hub ภายในและพอร์ต GPIO/I2C สำหรับการทดลอง ➡️ เหมาะกับงานพัฒนาและการเรียนรู้ด้านอิเล็กทรอนิกส์ ✅ รองรับระบบปฏิบัติการหลากหลาย เช่น Raspberry Pi OS ➡️ เปิดโอกาสให้ปรับแต่งตามความต้องการของผู้ใช้ ✅ เป็นโปรเจกต์ open-source ที่เน้นการเรียนรู้และการแบ่งปัน ➡️ ส่งเสริมชุมชน maker และนักพัฒนา DIY https://www.tomshardware.com/3d-printing/this-futuristic-3d-printed-cyberdeck-has-two-swiveling-touchscreens-and-its-powered-by-a-raspberry-pi-5

🧘‍♀️..ฉันเคยอยากออกบวชเพื่อทำที่สุดทุกข์ให้ได้.." เคยถามแม่ตอนเด็กเล็กๆ6-7ขวบ."ว่าสุดขอบฟ้าอยู่ตรงไหนเราเดินออกจากโลกนี้กันเถอะ แม่นิ่ง..ฉันแสวงหาความหมายของชีวิตว่าเกิดมาทำไม?ไปโบถส์เรียนคำสอนอื่นๆ เป็นพุทธแค่ในทะเบียนบ้านแต่ใจไม่มีศาสนาอะไรเลย อายุยี่สิบก่วาอยากมีลูกเพื่อให้เขาบวชแทนฉันทำในสิ่งที่ฉันอยากทำ"..คืนหนึ่งนอนหลับและฝันไปว่าผู้คนมากมายเบียดกันแทบไม่มีช่องว่างและฆ่าฟันกันกินเนื้อมนุษย์ด้วยกันสำคัญว่าเป็นเนื้อสัตว์เท่านั้น"..ทันใดนั้นก็ได้ยินเสียงพูดกับฉันว่าเธออยากให้ลูกเธอเกิดมาในกาลียุคเช่นนี้หรือ..เห็นเลือดท่วมข้อเท้าช้างนองไปทั่วพื้น"ตื่นจากฝันเลยเปลี่ยนความคิดว่าไม่ดีก่วาและการจะให้ใครมาทำความฝันให้มันไม่ยุติธรรมกับเขาเลย.ความคิดพับเก็บ..แต่การอยากมีลูกของฉันนั้นคือต้องไม่มีแฟนนะทำเด็กหลอดแก้วประมาณนั้น"...แม่เคยเล่าว่าฉันเกิดมาเกือบทำให้แม่ต้องตายเจ็บท้องทรมานถึง7วัน7คืนมีเสียงปริศนามาบอกให้แม่ไปคลอดฉันที่ใต้ต้นมะขามใหญ่หน้าหมู่บ้านแม่ไม่ไปทนเจ็บอยู่บ้านหลังหนึ่งอยู่นาน ในที่สุดก็ต้องขนย้ายกันไปบ้านอีกหลังแล้วก็คลอดฉันออกมาลูกหลงสุดท้องอย่างฉันเป็นความหวังของพี่ว่าจะได้น้องชายแต่กับเป็นผู้หญิงเขาก็พากันผิดหวัง "แต่ฉันเป็นผู้หญิงแต่ใจแมนมาก"แม่ฉันชอบสร้างหนังสือพระไตรปิฎกถวายวัดเสมอเลยสงสัยถามแม่ว่าดียังไงเหรอ แม่บอกอยากรู้ก็อ่านเองซิ แต่ฉันอ่านหนังสือตัวกูของกูของหลวงพ่อพุทธทาสก่อนเลยเกิดศรัธทา เลยลองอ่านพระไตรปิฎกดูอ่านแล้ววางไม่ลงเลยเป็นอะไรที่น่าสนใจมากหลายอย่างไม่เข้าใจหรอกไม่มีสภาวะ(ประสบการณ์ตรง)แต่ก็อ่านจบใช้เวลา3เดือน6วันครั้งแรกและอ่านจนครบ9รอบมันน่าทึ่งมากที่มีอัจฉริยะมนุษย์อย่างพระพุทธเจ้าเกิดมาตรัสรู้อะไรแบบนี้ได้สุดยอดมากๆยังไม่ค่อยเข้าใจก็ค่อยๆเรียนรู้คู่ไปกับการปฎิบัติด้วยตัวเองหัดนั่งสมาธิที่บ้านนั่งทั้งวันโดยไม่กินข้าวไม่อาบน้ำทำอยู่แบบนั้นมันเจ็บปวดทรมานร่างกายสุดๆเหมือนตัวจะระเบิดตัวร้อนเหมือนไฟเหงื่อออกมาไหลเป็นน้ำร้อนกระเพาะก็ร้องหิวแต่จิตฉันไม่หิวร่างกายเจ็บปวดแต่จิตไม่เจ็บปวดใดๆเลยตัวเริ่มแข็งคอแข็งจากนั้นกลางระหว่างคิ้วมีแสงพุ่งออกมาคล้ายตาที่สามเปิดความรู้ๆทุกอย่างแล้วกาย&จิต ก็แยกออกจากกันให้รู้ในคราวนั้น ฉันก็ฝึกเองมาเรื่อยๆต่อมาฉันนั่งสมาธิจากตัวแข็งรับรู้ตรงกลางระห่วางคิ้วจากนั้นหัวตึงไปหมดความรู้สึกสุดท้ายตรงกลางกระหม่อมเหมือนจิตพุ่งหลุดออกจากกายๆฉันหายไปพร้อมเวทนาทางกายหายไปจนหมดสิ้น มีแต่รู้ๆว่างๆอยู่แบบนั้น นั่งสมาธิคราวใดก็จะเข้าสมาธิเร็วและกายหายไปเป็นแบบนั้นอยู่2ปีเลยเลิกนั่งสมาธิเพราะไม่รู้จะถามใครได้ จนกระทั่งได้ฟังคำบรรยายธรรมของหลวงปูดุลย์ อตุโล จึงเข้าใจและไปต่อได้ หลวงปู่สอนว่ามีตัวรู้ในขันธ์5 และธาตุรู้โดยธรรมชาติไม่เกี่ยวกับขันธ์5ใดๆเลย"ฉันได้เกิดใหม่อีกครั้งโดยธรรมบุญในครี้งนี้ได้มาเพราะ"แม่ของฉันเธอคือแสงสว่างและความรักที่ไร้เงื่อนไขใดๆไม่คาดหวัง ไม่เรียกร้อง อ้อมกอดของแม่เป็นอ้อมกอดที่อบอุ่นที่สุด.."ฉันรู้ว่าถ้าฉันมีลูกฉันจะต้องตายเพราะฉะนั้นฉันจึงตั้งจิตอธิษฐานไว้ว่าเมื่อต้องเอาชีวิตเข้าแรก เด็กคนนั้นต้องเป็นอัจฉริยะมนุษย์มีบุญญาธิการเพื่อมาช่วยปลุกสัตว์ให้ตื่นเท่านั้นถ้าไม่ได้เช่นนั้นฉันจะไม่รับเด็ดขาดฉันยังมีความคาดหวังแต่ไม่ใช่กิเลสแต่เป็นกุศล..บุญใดที่ลูกคนนี้ได้ทำแล้วและจะทำต่อไปบุญนั้นแม่พ่อบรรพบุรุษตลอดทั้งผู้ดูแลรักษาข้าพเจ้ามีส่วนในบุญนั้นๆด้วยเสมอสาธุ🔆🙇‍♀️(บุญเป็นชื่อของความสุขเมื่อทำแล้วสุขใจก็เป็นบุญแล้ว"หลวงพ่อพุทธทาสได้กล่าวไว้.

🏠 เรื่องเล่า: การเดินทางสู่โลก IoT และบ้านอัจฉริยะ 🤖 ☕ วันก่อนผมนั่งคุยกับเพื่อนๆ เรื่องบ้านอัจฉริยะ แล้วก็ย้อนคิดไปว่าจริงๆ แนวคิดนี้มันไม่ใช่เรื่องใหม่เลยนะ หลายคนอาจคิดว่ามันเพิ่งเกิดขึ้นเพราะมี Wi-Fi หรือสมาร์ทโฟน 📱 แต่จริงๆ รากของมันมีมาตั้งแต่ร้อยกว่าปีก่อนแล้ว สมัยนั้นคนก็เริ่มคิดอยากควบคุมอะไรจากระยะไกล อย่างในปี 1832 ก็มีการประดิษฐ์โทรเลขแม่เหล็กไฟฟ้า 📡 ที่ส่งสัญญาณควบคุมระยะไกลได้ หรือเทอร์โมสแตตแบบกลไกที่ช่วยควบคุมอุณหภูมิบ้าน ซึ่งสำหรับยุคนั้นถือว่าล้ำสุดๆ เวลาผ่านมาถึงช่วงปี 1999 ก็มีคนตั้งชื่อให้ความคิดนี้ว่า “Internet of Things” หรือ IoT 🌐 จุดพลิกผันจริงๆ มันเกิดราวปี 2008-2009 ที่จำนวนอุปกรณ์ที่เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตมีมากกว่าจำนวนคนบนโลกแล้ว จากนั้นทุกอย่างก็ระเบิดพลังเต็มที่เพราะมีสมาร์ทโฟน, Wi-Fi และคลาวด์ ☁️ เข้ามาเสริม พูดง่ายๆ คือบ้านเริ่มมีสมอง คุยกันได้ และคุยกับเราผ่านเน็ตได้ด้วย เพื่อนบางคนถามว่าบ้านอัจฉริยะมันทำงานยังไง ผมก็บอกว่ามันเหมือนบ้านมีตา มีมือ และมีสมอง ตาก็คือพวกเซ็นเซอร์ 👀 ที่คอยจับว่าอุณหภูมิเท่าไหร่ แสงเพียงพอไหม หรือมีคนเดินผ่านไหม มือก็คือพวกมอเตอร์หรือสวิตช์ไฟ 🤖 ที่ทำงานตามคำสั่ง ส่วนสมองก็คือศูนย์ควบคุม 🧠 ที่คิด วิเคราะห์ แล้วสั่งการต่อไป ทุกวันนี้บ้านอัจฉริยะก็มีหลายค่ายใหญ่แข่งกัน อย่าง Amazon Alexa ที่รองรับอุปกรณ์ได้เยอะมาก Google Home ที่เก่งเรื่องฟังและเข้าใจภาษามนุษย์ 🗣️ หรือ Apple HomeKit ที่เน้นความปลอดภัย 🔒 แต่ปัญหาคือแต่ละค่ายก็มีระบบของตัวเอง บางทีอุปกรณ์ไม่คุยกัน ต้องใช้หลายแอปเหมือนต้องพกรีโมทหลายอันอยู่บ้านเดียวกัน ในไทยเองกระแสนี้ก็มานะ 🇹🇭 ตลาด IoT โตเร็วมาก ภาครัฐก็มองว่าเป็นตัวขับเคลื่อนเศรษฐกิจใหม่ โดยเฉพาะในภาคการผลิต 🏭 และเมืองอัจฉริยะ 🏙️ แต่แน่นอนว่ามันก็ยังมีอุปสรรค อย่างเรื่องความเข้ากันได้ของอุปกรณ์ หรือปัญหาความปลอดภัย 🔐 เพราะถ้าอุปกรณ์ถูกแฮ็กได้ก็อาจเปิดประตูบ้านเราได้เลย ซึ่งฟังดูน่ากลัวอยู่เหมือนกัน ที่น่าสนใจคือ ตอนนี้บ้านอัจฉริยะไม่ได้แค่ “ฟังคำสั่ง” อีกแล้ว แต่เริ่มใช้ AI เข้ามาช่วยตัดสินใจแทนเรา เช่น ตู้เย็นบางรุ่นของ Samsung ใช้ AI คอยสแกนของในตู้ 🍎🥦 แล้วแนะนำเมนูอาหาร หรือเตือนว่าอะไรใกล้หมดอายุ เครื่องซักผ้ารุ่นใหม่ก็ใช้ AI ปรับรอบหมุนและปริมาณน้ำตามชนิดของผ้า 👕 เพื่อให้ซักได้สะอาดและประหยัดพลังงาน หรือแม้แต่ระบบตรวจจับน้ำรั่ว 💧 อย่าง Moen Flo ที่เรียนรู้รูปแบบการใช้น้ำในบ้าน แล้วสั่งปิดวาล์วอัตโนมัติถ้าพบว่ามีความผิดปกติ — ป้องกันน้ำท่วมบ้านได้ก่อนที่เราจะรู้ตัวเสียอีก อนาคตยังมีสิ่งน่าสนใจรออยู่ อย่างมาตรฐานใหม่ชื่อ Matter 📜 ที่ตั้งใจให้ทุกอุปกรณ์คุยกันได้โดยไม่ต้องสนใจยี่ห้อ ไหนจะการเอา AI 🤖 มาผสมกับเทคโนโลยี Edge Computing 💻 ให้บ้านฉลาดพอจะเดาความต้องการของเรา เช่น เห็นฝนกำลังตกก็ปิดหน้าต่างให้เอง หรือเปิดเครื่องฟอกอากาศทันทีเมื่อเซ็นเซอร์จับว่ามีฝุ่น PM 2.5 สูงเกินมาตรฐาน หรือใช้พลังงานหมุนเวียนอย่างโซลาร์เซลล์ 🌞 เพื่อให้บ้านยั่งยืนและประหยัดพลังงานมากขึ้น คิดไปคิดมา จากบ้านธรรมดาที่มีแต่สวิตช์เปิดไฟ วันนี้เรามีบ้านที่คุยกับเราได้ คิดแทนเราได้ และอีกไม่นานมันจะกลายเป็นเรื่องปกติในชีวิต เหมือนที่ทุกบ้านมี Wi-Fi 📶 ในตอนนี้นั่นแหละ #ลุงเขียนหลานอ่าน

♻️📸 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

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: NotebookLM จาก Google—AI คู่คิดสำหรับการเรียนรู้ที่ปลอดภัยและทรงพลัง Google ประกาศขยายการเข้าถึง NotebookLM ซึ่งเป็นเครื่องมือ AI สำหรับการเรียนรู้ ให้กับผู้ใช้ทุกวัยในระบบ Google Workspace for Education โดยไม่จำกัดอายุอีกต่อไป ตั้งแต่วันที่ 4 สิงหาคม 2025 เป็นต้นไป NotebookLM จะเปิดใช้งานโดยอัตโนมัติในทุกสถาบันที่ใช้ Google Workspace for Education ทั้งในระดับ Fundamentals, Standard และ Plus NotebookLM ถูกออกแบบให้เป็น “AI-powered thinking partner” ที่ช่วยสรุปบทเรียน สร้างแผนการสอน คำถามแบบฝึกหัด และบทสนทนาเพื่อการเรียนรู้ โดยสามารถอัปโหลดไฟล์จาก Google Docs, Slides หรือ Sheets เพื่อให้ AI สร้างเนื้อหาประกอบการเรียนได้ทันที ที่สำคัญ Google ยืนยันว่า NotebookLM ปฏิบัติตามมาตรฐานด้านความปลอดภัยข้อมูล เช่น FERPA และ COPPA โดยข้อมูลผู้ใช้จะไม่ถูกมนุษย์ตรวจสอบหรือใช้ในการฝึกโมเดล AI และผู้ดูแลระบบสามารถควบคุมการเข้าถึงได้ผ่าน Admin Console ✅ Google ขยายการเข้าถึง NotebookLM ให้กับผู้ใช้ทุกวัยใน Google Workspace for Education ➡️ ไม่จำกัดอายุอีกต่อไป ทั้งนักเรียนระดับประถมถึงมหาวิทยาลัย ➡️ เริ่มเปิดใช้งานอัตโนมัติในวันที่ 4 สิงหาคม 2025 ✅ NotebookLM เป็น Core Service ที่เปิดใช้งานโดยอัตโนมัติในทุกระดับของ Workspace for Education ➡️ รวมถึง Fundamentals, Standard และ Plus ➡️ ผู้ดูแลระบบสามารถเปิด/ปิดการใช้งานได้ตามหน่วยงานย่อย ✅ NotebookLM ช่วยสร้างสรุปบทเรียน, แผนการสอน, แบบฝึกหัด และบทสนทนาเพื่อการเรียนรู้ ➡️ รองรับการอัปโหลดไฟล์จาก Google Docs, Slides, Sheets ➡️ ใช้ AI เพื่อสร้างเนื้อหาแบบเรียลไทม์ ✅ รองรับมากกว่า 35 ภาษา และใช้งานได้ในกว่า 180 ประเทศที่เปิดใช้ Gemini API ➡️ เหมาะกับการเรียนรู้ในบริบทนานาชาติ ➡️ ช่วยให้ครูและนักเรียนทั่วโลกเข้าถึงเครื่องมือเดียวกัน ✅ ข้อมูลผู้ใช้ไม่ถูกใช้ในการฝึกโมเดล AI และไม่ถูกมนุษย์ตรวจสอบ ➡️ ปฏิบัติตามมาตรฐาน FERPA และ COPPA ➡️ เสริมความมั่นใจด้านความปลอดภัยข้อมูลในสถานศึกษา ✅ ผู้ดูแลระบบสามารถควบคุมการเข้าถึงผ่าน Admin Console ได้อย่างละเอียด ➡️ ตั้งค่าการเข้าถึงระดับ notebook หรือหน่วยงานย่อย ➡️ มีช่วงเวลา 45 วันให้เลือก opt-out ก่อนเปิดใช้งานอัตโนมัติ https://www.neowin.net/news/google-expands-notebooklm-access-to-all-workspace-for-education-users/

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: ชิป AI จาก MIT ที่ประมวลผลเร็วระดับแสง—เปิดทางสู่ยุค 6G ที่แท้จริง ในยุคที่ข้อมูลพุ่งทะยานตามกฎของ Edholm และความต้องการแบนด์วิดธ์เพิ่มขึ้นอย่างไม่หยุดยั้ง ขณะที่ Moore’s Law เริ่มชะลอตัว MIT จึงพัฒนา MAFT-ONN (Multiplicative Analog Frequency Transform Optical Neural Network) ซึ่งเป็นชิป AI ที่ทำงานด้วยแสงและประมวลผลสัญญาณ RF แบบแอนะล็อกโดยตรง MAFT-ONN ไม่ต้องแปลงสัญญาณเป็นดิจิทัลก่อนประมวลผล แต่ใช้การแปลงความถี่และคำนวณทั้ง linear และ nonlinear บน optical processor เดียว ทำให้สามารถใส่ neuron ได้ถึง 10,000 ตัวในอุปกรณ์เดียว และประมวลผลได้ใน “ช็อตเดียว” ด้วยความเร็วระดับนาโนวินาที ผลลัพธ์คือความแม่นยำสูงถึง 95% ในการจำแนก modulation และสามารถพุ่งถึง 99% หากวัดเพิ่มอีกเล็กน้อย โดยใช้พลังงานต่ำกว่าเดิมมาก และขนาดเล็กลงอย่างเห็นได้ชัด เหมาะกับ edge device เช่น cognitive radio, รถยนต์ไร้คนขับ หรือแม้แต่เครื่องกระตุ้นหัวใจอัจฉริยะ ✅ MIT พัฒนาชิป MAFT-ONN ที่ใช้แสงในการประมวลผลสัญญาณ RF แบบแอนะล็อกโดยตรง ➡️ ไม่ต้องแปลงเป็นดิจิทัลก่อน ทำให้เร็วและประหยัดพลังงาน ➡️ ใช้ optical processor เดียวในการคำนวณทั้ง linear และ nonlinear ✅ สามารถใส่ neuron ได้ถึง 10,000 ตัวในอุปกรณ์เดียว และประมวลผลใน “ช็อตเดียว” ➡️ ทำให้การ inference เร็วระดับนาโนวินาที ➡️ ความแม่นยำสูงถึง 95% และพุ่งถึง 99% ด้วยการวัดเพิ่ม ✅ ชิปนี้เร็วกว่า digital AI chip ถึง 100 เท่า และใช้พลังงานน้อยกว่ามาก ➡️ ขนาดเล็ก, น้ำหนักเบา, ราคาถูก ➡️ เหมาะกับ edge device ที่ต้องการประมวลผลแบบ real-time ✅ สามารถประมวลผลข้อมูลจาก MNIST dataset ได้เกือบ 4 ล้านครั้งแบบ fully analog ➡️ แสดงถึงความสามารถในการเรียนรู้และจำแนกภาพ ➡️ เป็นก้าวสำคัญของ optical neural network ที่ใช้งานได้จริง ✅ เหมาะกับการใช้งานในยุค 6G เช่น cognitive radio ที่ปรับ modulation แบบ real-time ➡️ ช่วยเพิ่ม data rate และลดการรบกวนสัญญาณ ➡️ เปิดทางสู่การสื่อสารไร้สายที่เร็วและแม่นยำกว่าเดิม ✅ สามารถนำไปใช้ในอุปกรณ์อื่น เช่น รถยนต์ไร้คนขับ หรือเครื่องกระตุ้นหัวใจอัจฉริยะ ➡️ ช่วยให้รถตอบสนองต่อสิ่งแวดล้อมได้ทันที ➡️ ตรวจจับสัญญาณชีพแบบ real-time เพื่อดูแลสุขภาพ https://www.neowin.net/news/mit-sees-astonishing-light-speed-6g-processing-with-its-new-100-times-faster-chip/