📚 BOOX เปิดตัว Note Air5 C และ Palma 2 Pro – อุปกรณ์ ePaper สีใหม่เพื่อการอ่าน เขียน และเชื่อมต่ออย่างอิสระ BOOX ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยี E Ink เปิดตัวอุปกรณ์ใหม่ 2 รุ่น ได้แก่ Note Air5 C และ Palma 2 Pro ซึ่งเป็น ePaper สีรุ่นล่าสุดที่ออกแบบมาเพื่อการอ่าน เขียน และทำงานแบบพกพา โดยทั้งสองรุ่นใช้หน้าจอ Kaleido 3 ที่แสดงสีได้อย่างนุ่มนวลและสบายตา พร้อมฟีเจอร์ที่ตอบโจทย์ผู้ใช้ยุคใหม่ Note Air5 C เป็นแท็บเล็ตขนาด 10.3 นิ้วที่รองรับการเชื่อมต่อคีย์บอร์ดผ่านแม่เหล็ก มีระบบ Android 15 และปากกา Pen3 รุ่นใหม่ที่ให้สัมผัสเหมือนเขียนบนกระดาษจริง รองรับการทำงานแบบแบ่งหน้าจอและมีไฟหน้าปรับโทนสีได้ เหมาะสำหรับนักเรียน นักเขียน และมืออาชีพที่ต้องการอุปกรณ์จดบันทึกที่ยืดหยุ่น Palma 2 Pro เป็นอุปกรณ์ขนาดพกพา 6.13 นิ้ว น้ำหนักเพียง 175 กรัม มาพร้อม 5G และระบบ Android 15 เหมาะสำหรับการอ่านและจดบันทึกระหว่างเดินทาง รองรับปากกา InkSense Plus และมีฟีเจอร์ปรับแสงอัตโนมัติเพื่อความสบายตา ทั้งสองรุ่นใช้เทคโนโลยี BOOX Super Refresh เพื่อการตอบสนองที่รวดเร็ว และมีระบบ Smart Scribe ที่ใช้ AI ช่วยจัดการโน้ตและแผนผังความคิดได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ การเปิดตัว Note Air5 C ➡️ หน้าจอ Kaleido 3 ขนาด 10.3 นิ้ว แสดงสีได้สบายตา ➡️ รองรับคีย์บอร์ดแม่เหล็กและปากกา Pen3 รุ่นใหม่ ➡️ ระบบ Android 15 และ BOOX Firmware V4.1 ➡️ รองรับการแบ่งหน้าจอและไฟหน้าปรับโทนสี ➡️ เหมาะสำหรับงานจดบันทึกและสร้างสรรค์เนื้อหา ✅ การเปิดตัว Palma 2 Pro ➡️ ขนาด 6.13 นิ้ว น้ำหนัก 175 กรัม พกพาสะดวก ➡️ รองรับ 5G และ Android 15 ➡️ ใช้ปากกา InkSense Plus สำหรับจดโน้ต ➡️ มีไฟหน้าปรับอัตโนมัติตามสภาพแสง ➡️ เหมาะสำหรับการอ่านและจดบันทึกระหว่างเดินทาง ✅ เทคโนโลยีและฟีเจอร์เด่น ➡️ BOOX Super Refresh ช่วยให้การตอบสนองเร็วขึ้น ➡️ Smart Scribe ใช้ AI จัดการโน้ตและแผนผังความคิด ➡️ รองรับการใช้งานแบบ multitasking และ chiplet CPU ➡️ มีระบบปลดล็อกด้วยลายนิ้วมือและหมุนหน้าจออัตโนมัติ ➡️ ดีไซน์กันน้ำแบบ textured พร้อมสี Charcoal Black และ Ivory White ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ ราคาค่อนข้างสูง: Note Air5 C เริ่มต้นที่ $499.99 และ Palma 2 Pro ที่ $379.99 ⛔ อาจไม่เหมาะกับผู้ที่ต้องการอุปกรณ์มัลติมีเดียเต็มรูปแบบ ⛔ การใช้งานบางฟีเจอร์อาจต้องเรียนรู้เพิ่มเติม เช่น Smart Scribe ⛔ หน้าจอ E Ink สีอาจไม่เหมาะกับการดูภาพหรือวิดีโอที่ต้องการความคมชัดสูง https://www.techpowerup.com/342185/boox-introduces-new-color-epaper-devices-note-air5-c-and-palma-2-pro

🚨 AI ผิดพลาด! ตำรวจติดอาวุธบุกนักเรียน หลังระบบตรวจจับปืนเข้าใจผิดว่า “ถุงโดริโทส” คืออาวุธ เหตุการณ์สุดช็อกเกิดขึ้นที่โรงเรียน Kenwood High School ในเมืองบัลติมอร์ สหรัฐอเมริกา เมื่อ Taki Allen นักเรียนวัย 16 ปี ถูกตำรวจติดอาวุธกว่า 8 นายบุกเข้าควบคุมตัวกลางสนามหลังเลิกเรียน เหตุเพราะระบบ AI ตรวจจับอาวุธของโรงเรียนเข้าใจผิดว่า “ถุงขนมโดริโทส” ที่เขาพับใส่กระเป๋าคือปืน! Allen เล่าว่าเขาถูกสั่งให้คุกเข่า ยกมือไพล่หลัง และถูกใส่กุญแจมือโดยไม่รู้ว่าเกิดอะไรขึ้น จนกระทั่งตำรวจแสดงภาพจากระบบ AI ที่ระบุว่า “ถุงขนม” นั้นดูเหมือนปืนในภาพนิ่งจากกล้องวงจรปิด ระบบที่ใช้คือเทคโนโลยีจาก Omnilert ซึ่งถูกติดตั้งในโรงเรียนของ Baltimore County ตั้งแต่ปี 2024 โดยมีเป้าหมายเพื่อแจ้งเตือนเจ้าหน้าที่ทันทีเมื่อพบสิ่งที่อาจเป็นอาวุธ แต่ในกรณีนี้กลับเกิด “false positive” ที่นำไปสู่การใช้กำลังกับนักเรียนที่ไม่มีอาวุธใดๆ แม้ทางโรงเรียนและบริษัทจะออกแถลงการณ์ว่า “ระบบทำงานตามที่ออกแบบไว้” และเสนอให้คำปรึกษาทางจิตวิทยาแก่ผู้ที่ได้รับผลกระทบ แต่ Allen ยืนยันว่าไม่มีใครจากโรงเรียนติดต่อเขาโดยตรง และเขารู้สึกไม่ปลอดภัยที่จะกลับไปเรียนอีก ✅ เหตุการณ์ที่เกิดขึ้น ➡️ นักเรียนวัย 16 ปีถูกตำรวจติดอาวุธควบคุมตัว ➡️ ระบบ AI เข้าใจผิดว่าถุงโดริโทสคือปืน ➡️ เกิดขึ้นหลังเลิกเรียนขณะนักเรียนรอรถกลับบ้าน ✅ ระบบที่ใช้ ➡️ เป็นเทคโนโลยีจากบริษัท Omnilert ➡️ ใช้กล้องวงจรปิดและ AI ตรวจจับอาวุธแบบเรียลไทม์ ➡️ ถูกติดตั้งในโรงเรียนของ Baltimore County ตั้งแต่ปี 2024 ✅ ผลกระทบต่อผู้เกี่ยวข้อง ➡️ นักเรียนรู้สึกไม่ปลอดภัยและไม่อยากกลับไปเรียน ➡️ ไม่มีการขอโทษหรือติดต่อจากโรงเรียนโดยตรง ➡️ โรงเรียนเสนอคำปรึกษาให้กับนักเรียนที่ได้รับผลกระทบ ✅ มุมมองจากบริษัทและโรงเรียน ➡️ Omnilert ระบุว่า “ระบบทำงานตามที่ออกแบบไว้” ➡️ ยืนยันว่าเป็นการ “false positive” ที่เกิดขึ้นได้ยาก ➡️ โรงเรียนส่งจดหมายถึงผู้ปกครองเพื่อชี้แจงเหตุการณ์ ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการใช้ AI ในสถานศึกษา ⛔ ระบบ AI อาจเกิด false positive ที่นำไปสู่การใช้กำลังโดยไม่จำเป็น ⛔ การไม่ตรวจสอบภาพอย่างละเอียดก่อนส่งตำรวจ อาจสร้างความหวาดกลัวให้กับนักเรียน ⛔ การขาดการสื่อสารและขอโทษจากโรงเรียน อาจทำลายความไว้วางใจของนักเรียนและผู้ปกครอง https://www.dexerto.com/entertainment/armed-police-swarm-student-after-ai-mistakes-bag-of-doritos-for-a-weapon-3273512/

การได้เรียนรู้ Ai เป็นความยากลำบากของ gen y เนื่องจากโลกที่เปลี่ยนแปลงไปไวมากเราเริ่มใช้AI เข้ามามีส่วนในการเรียนและธุรกิจแล้วก็เป็นอีกหนึ่งคนที่พยายามเรียนรู้เกี่ยวกับ AI ขอบคุณมหาวิทยาลัยรังสิต

ชีวิตคือการเรียนรู้ Cr.Wiwan Boonya

💽 “Fujitsu A77-K3 — แล็ปท็อป 16 นิ้วที่ยังมี DVD Drive ในปี 2026” — เมื่อการยึดมั่นในสื่อแบบดั้งเดิมกลายเป็นจุดขายในยุคที่ทุกคนวิ่งเข้าหาคลาวด์ Fujitsu เปิดตัวโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ FMV Note A77-K3 ซึ่งเป็นหนึ่งในไม่กี่รุ่นที่ยังคงมี “DVD Drive” ในปี 2026 โดยออกแบบมาเพื่อผู้ใช้ที่ต้องการความมั่นคง, ความสามารถในการเชื่อมต่อแบบครบครัน และการใช้งานระยะยาว โดยไม่เน้นความบางเบาเหมือนโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ ๆ A77-K3 มาพร้อมหน้าจอ WUXGA ขนาด 16 นิ้ว อัตราส่วน 16:10 ขอบบาง ใช้ชิป Intel Core i5-1335U, RAM DDR5 16GB และ SSD 256GB โดยมีพอร์ตเชื่อมต่อครบครัน เช่น USB4, USB 3.2, HDMI, LAN, SD Card และ Wi-Fi 7 จุดเด่นคือการมี optical drive สำหรับอ่านแผ่น DVD ซึ่งหายากมากในโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ และเหมาะกับผู้ใช้ที่ยังต้องการเข้าถึงข้อมูลจากแผ่นเก่า เช่น ซอฟต์แวร์, เอกสาร, หรือสื่อการเรียนรู้ นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์ด้านความปลอดภัย เช่น กล้องที่รองรับ Windows Hello พร้อมม่านปิดกล้องแบบกายภาพ และคีย์บอร์ดที่มีปุ่มลัดสำหรับเปิดเบราว์เซอร์หรือแอปช่วยเหลือ น้ำหนักประมาณ 1.9 กิโลกรัม ถือว่าหนักเมื่อเทียบกับโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ที่เน้นความเบา แต่ Fujitsu มองว่าความมั่นคงและการใช้งานที่หลากหลายสำคัญกว่า ✅ Fujitsu เปิดตัว FMV Note A77-K3 พร้อม DVD Drive ในปี 2026 ➡️ เป็นหนึ่งในไม่กี่รุ่นที่ยังรองรับ optical disk ✅ หน้าจอ WUXGA ขนาด 16 นิ้ว อัตราส่วน 16:10 ➡️ ขอบบาง เหมาะกับงาน productivity ✅ ใช้ Intel Core i5-1335U, RAM DDR5 16GB, SSD 256GB ➡️ รองรับงานทั่วไปได้ดี ✅ มีพอร์ตเชื่อมต่อครบ เช่น USB4, HDMI, LAN, SD Card ➡️ รองรับการใช้งานแบบมืออาชีพ ✅ รองรับ Wi-Fi 7 และ Windows Hello พร้อมม่านปิดกล้อง ➡️ เพิ่มความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัว ✅ คีย์บอร์ดมีปุ่มลัดสำหรับเปิดเบราว์เซอร์และแอปช่วยเหลือ ➡️ เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการความสะดวก ✅ น้ำหนักประมาณ 1.9 กิโลกรัม ➡️ ไม่เน้นความเบา แต่เน้นความมั่นคงและการเชื่อมต่อ https://www.techradar.com/pro/its-almost-2026-and-fujitsu-is-doing-its-best-to-save-optical-disks-the-a77-k3-is-a-16-inch-13th-gen-core-i5-laptop-with-a-dvd-drive

🌍 ครั้งหนึ่งในชีวิต! ล่องเรือรอบโลก เที่ยวครบ 5 ทวีป สัมผัส 25 ประเทศ บนเส้นทางจากญี่ปุ่นถึงนิวยอร์ก ผ่านยุโรปเหนือ–ใต้สุดอลังการ 🗽 🛳 แพ็คเกจ ล่องเรือสำราญ Peace Boat Pacific World ลำที่123 Cruise Only, 105 วัน 104 คืน 🗓 วันที่ 7 เม.ย. - 20 ก.ค. 2569 📍 เส้นทาง : ขึ้น-ลง โยโกฮาม่า ญี่ปุ่น การเดินทางอันยิ่งใหญ่สู่ดินแดนเหนือสุดขั้วโลก ❄️☃️ โปรโมชั่นพิเศษ ชำระยอดเต็มเต็มภายใน 31 ตุลาคม 2568 💰 ปกติราคาเริ่มต้น 574,000 ลดเหลือ 387,000 บาท ✅ ค่าที่พักตลอดการเดินทาง (ห้องพักบนเรือสําราญ) ✅ อาหาร 5 มื้อต่อวัน และน้ำเปล่า (ไม่รวมเครื่องดื่ม แอลกอฮอล์) ✅ กิจกรรม แลกเปลี่ยน และเรียนรู้วัฒนธรรมบนเรือ ✅ สิ่งอำนวยความสะดวก สระว่ายน้ำ ห้องฟิตเนส ห้องคาราโอเกะ ➡️ รหัสแพคเกจทัวร์ : PCBP-105D104N-YOK-YOK-2604071 คลิกดูรายละเอียดโปรแกรม : 78s.me/efb48f ดูเรือ Peace Boat ทั้งหมดได้ที่ https://78s.me/e4a501 ✅ ดูแพ็คเกจเรือทั้งหมด https://cruisedomain.com/ LINE ID: @CruiseDomain 78s.me/c54029 Facebook: CruiseDomain 78s.me/b8a121 Youtube : CruiseDomain 78s.me/8af620 ☎️: 0 2116 9696 (Auto) #เรือPeaceBoat #PeaceBoatPacificWorld #PeaceBoat #Europe #Asia #America #Honolulu #Greece #Santorini #Norway #แพ็คเกจล่องเรือสำราญ #ล่องเรือรอบโลก #CruiseDomain

🧠 “5 ฟีเจอร์ ChatGPT ที่คุณอาจมองข้าม — แต่ไม่ควร!” — เมื่อ AI ไม่ได้แค่ตอบคำถาม แต่ช่วยคุณทำงานได้ทั้งระบบ บทความจาก SlashGear โดย Nadeem Sarwar เผยว่าแม้ ChatGPT จะมีผู้ใช้งานประจำกว่า 700 ล้านคนต่อสัปดาห์ทั่วโลก แต่หลายคนยังใช้ฟีเจอร์เพียงผิวเผิน ทั้งที่ความสามารถของมันลึกและกว้างกว่าที่คิด โดยเฉพาะ 5 ฟีเจอร์ที่มักถูกมองข้ามแต่ทรงพลังมาก: 1️⃣ Deep Research ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ ChatGPT ทำการค้นคว้าเชิงลึกจากหลายแหล่งข้อมูล สรุปออกมาเป็นรายงานพร้อมอ้างอิง เหมาะกับงานที่ต้องใช้เวลาอ่านเอกสารจำนวนมาก เช่น กฎหมาย, วิทยาศาสตร์, หรือบทวิเคราะห์ธุรกิจ 2️⃣ Custom GPTs ผู้ใช้สามารถสร้าง GPT เฉพาะทางของตัวเองได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เช่น GPT ที่ตอบอีเมลแทนคุณโดยเรียนรู้จากสำนวนของคุณ หรือ GPT สำหรับงานเฉพาะด้าน เช่น การเงิน, การเขียน, หรือการออกแบบ 3️⃣ File Analysis ChatGPT สามารถวิเคราะห์ไฟล์ได้หลากหลาย เช่น PDF, Excel, JSON และอื่น ๆ เพียงแค่อัปโหลดไฟล์และอธิบายสิ่งที่ต้องการ เช่น สรุปเนื้อหา, คำนวณ, หรือแยกข้อมูล 4️⃣ Temporary Chats คล้ายโหมดไม่ระบุตัวตน (incognito) บนเบราว์เซอร์ ช่วยให้คุณคุยกับ ChatGPT โดยไม่บันทึกประวัติ เหมาะกับการทดลองไอเดียหรือพูดคุยเรื่องส่วนตัวโดยไม่ทิ้งร่องรอย 5️⃣ Connectors ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ ChatGPT เชื่อมต่อกับบริการต่าง ๆ เช่น Gmail, Google Drive, Notion, Slack, Spotify ฯลฯ เพื่อดึงข้อมูลมาใช้หรือสั่งงานข้ามแอป เช่น สร้าง playlist, สรุปอีเมล, หรือวางแผนงานจากปฏิทิน https://www.slashgear.com/1996037/chatgpt-features-you-ignore-but-you-shouldnt/

🧠 “Neural Engine คืออะไร? ต่างจาก GPU อย่างไร?” — เมื่อชิป AI กลายเป็นหัวใจของอุปกรณ์ยุคใหม่ และ NPU คือผู้เล่นตัวจริง บทความจาก SlashGear อธิบายว่า Neural Engine หรือ NPU (Neural Processing Unit) คือชิปเฉพาะทางที่ออกแบบมาเพื่อเร่งการประมวลผลด้าน AI และ machine learning โดยเฉพาะ ต่างจาก CPU ที่เน้นงานเชิงตรรกะ และ GPU ที่เน้นงานกราฟิกและการคำนวณแบบขนาน Apple เป็นหนึ่งในบริษัทแรกที่นำ Neural Engine มาใช้ใน iPhone X ปี 2017 เพื่อช่วยงาน Face ID และการเรียนรู้ของ Siri ปัจจุบัน NPU ถูกฝังอยู่ในอุปกรณ์หลากหลาย เช่น สมาร์ตโฟน, แท็บเล็ต, คอมพิวเตอร์ และแม้แต่ IoT NPU มีจำนวนคอร์มากกว่า CPU และออกแบบมาเพื่อการคำนวณซ้ำ ๆ เช่น matrix multiplication ซึ่งเป็นหัวใจของ neural networks นอกจากนี้ยังมีหน่วยความจำในตัว (on-chip memory) เพื่อลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพ GPU ก็สามารถใช้ประมวลผล AI ได้เช่นกัน โดยเฉพาะในระดับ data center เช่นที่ OpenAI ใช้ GPU จาก NVIDIA และ AMD แต่ GPU ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อ AI โดยตรง จึงใช้พลังงานมากกว่าและมีประสิทธิภาพต่ำกว่า NPU ในงานเฉพาะทาง ในอุปกรณ์พกพา เช่น iPhone 16 หรือ Pixel 10 NPU ถูกใช้เพื่อรันฟีเจอร์ AI แบบ local เช่น live translation, image generation และ call transcribing โดยไม่ต้องพึ่ง cloud ✅ Neural Engine หรือ NPU คือชิปเฉพาะทางสำหรับงาน AI ➡️ เช่น Face ID, Siri, live translation, image generation ✅ NPU มีจำนวนคอร์มากกว่า CPU และออกแบบเพื่อ matrix multiplication ➡️ เหมาะกับงาน neural networks และ machine learning ✅ มีหน่วยความจำในตัวเพื่อลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ทำให้เร็วและประหยัดพลังงานกว่า GPU ✅ GPU ก็สามารถใช้ประมวลผล AI ได้ ➡️ โดยเฉพาะในระดับ data center เช่น OpenAI ใช้ GPU cluster ✅ GPU ไม่ได้ออกแบบมาเพื่อ AI โดยตรง ➡️ ใช้พลังงานมากกว่าและมีประสิทธิภาพต่ำกว่า NPU ในงานเฉพาะทาง ✅ อุปกรณ์พกพาใช้ NPU เพื่อรันฟีเจอร์ AI แบบ local ➡️ ไม่ต้องพึ่ง cloud เช่น iPhone 16 และ Pixel 10 https://www.slashgear.com/1997513/what-is-a-neural-engine-how-npu-different-than-gpu/

🧠 “เครือข่ายนาโนท่อในสมอง: ช่องทางสื่อสารใหม่ระหว่างเซลล์ประสาท?” — เมื่อสมองอาจมีระบบส่งข้อมูลที่ซับซ้อนกว่าที่เคยเข้าใจ บทความจากวารสาร Science ฉบับล่าสุดนำเสนอการค้นพบที่อาจเปลี่ยนความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับการสื่อสารระหว่างเซลล์ประสาทในสมองมนุษย์ โดยนักวิจัยพบโครงสร้างคล้าย “นาโนท่อ” ที่เชื่อมโยงระหว่างเดนไดรต์ของเซลล์ประสาท ซึ่งอาจเป็นช่องทางใหม่ในการส่งข้อมูลแบบตรงระหว่างเซลล์ โครงสร้างเหล่านี้มีขนาดเล็กระดับนาโนเมตร และสามารถเชื่อมโยงเซลล์ประสาทที่อยู่ห่างกันได้โดยไม่ผ่านไซแนปส์แบบดั้งเดิม ซึ่งเป็นช่องทางหลักที่เรารู้จักในการส่งสัญญาณไฟฟ้าและเคมีในสมอง การค้นพบนี้เกิดจากการใช้เทคนิคภาพถ่ายระดับนาโนและการติดตามการเคลื่อนไหวของโมเลกุลภายในเซลล์ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าโมเลกุลบางชนิดสามารถเคลื่อนที่ผ่านท่อเหล่านี้ได้จริง หากโครงสร้างนี้มีบทบาทในการสื่อสารจริง อาจหมายความว่าสมองมีระบบ “เครือข่ายภายใน” ที่ซับซ้อนกว่าที่เคยเข้าใจ และอาจเกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลระดับสูง เช่น ความจำ, การเรียนรู้ หรือแม้แต่สติ ✅ พบโครงสร้างคล้ายนาโนท่อเชื่อมระหว่างเดนไดรต์ของเซลล์ประสาท ➡️ อาจเป็นช่องทางใหม่ในการส่งข้อมูลแบบตรง ✅ โครงสร้างมีขนาดระดับนาโนเมตรและเชื่อมเซลล์ที่อยู่ห่างกัน ➡️ ไม่ผ่านไซแนปส์แบบดั้งเดิม ✅ การทดลองใช้เทคนิคภาพถ่ายระดับนาโนและติดตามโมเลกุล ➡️ พบว่าโมเลกุลสามารถเคลื่อนผ่านท่อได้จริง ✅ อาจมีบทบาทในการประมวลผลข้อมูลระดับสูงในสมอง ➡️ เช่น ความจำ, การเรียนรู้, หรือสติ https://www.science.org/doi/10.1126/science.adr7403

🧵 “ย้อนรอย IDE ยุค DOS — 30 ปีก่อนเรามีอะไรที่วันนี้ยังตามไม่ทัน” — เมื่อ Turbo C++ เคยให้ประสบการณ์ที่ IDE สมัยใหม่ยังเทียบไม่ได้ Julio Merino ผู้เขียนบล็อก Blog System/5 พาเราย้อนเวลากลับไปสู่ยุค 1980s–1990s เพื่อสำรวจโลกของ IDE (Integrated Development Environment) แบบข้อความ (TUI) ที่รุ่งเรืองบนระบบปฏิบัติการ DOS ก่อนที่ Windows จะครองโลก เขาเริ่มจากความทรงจำในวัยเด็กที่เรียนรู้การเขียนโปรแกรมผ่านเครื่องมืออย่าง MS-DOS Editor และ SideKick Plus ซึ่งแม้จะไม่ใช่ IDE เต็มรูปแบบ แต่ก็มีฟีเจอร์อย่างเมนู, การใช้เมาส์, และการสลับหน้าจอแบบ rudimentary multitasking ผ่านเทคนิค TSR (Terminate and Stay Resident) จุดเปลี่ยนสำคัญคือการมาถึงของ Borland Turbo series เช่น Turbo Pascal และ Turbo C++ ที่รวมทุกอย่างไว้ในหน้าจอเดียว: การเขียนโค้ด, คอมไพล์, ดีบัก, จัดการโปรเจกต์, และแม้แต่คู่มือภาษา C++ แบบ built-in ทั้งหมดนี้ทำงานได้ใน RAM เพียง 640KB และใช้พื้นที่ไม่ถึง 9MB Julio เปรียบเทียบกับเครื่องมือยุคใหม่ เช่น Emacs, Vim, Neovim, Doom Emacs, Helix และ VSCode ซึ่งแม้จะทรงพลังและมีปลั๊กอินมากมาย แต่กลับไม่สามารถให้ประสบการณ์ที่ “ครบ จบในตัว” แบบ Turbo IDE ได้ โดยเฉพาะในแง่ของความเรียบง่าย, การค้นพบฟีเจอร์ด้วยตัวเอง, และการใช้ทรัพยากรที่เบาอย่างเหลือเชื่อ เขายังชี้ให้เห็นว่า IDE แบบ TUI มีข้อได้เปรียบในงาน remote development ผ่าน SSH โดยไม่ต้องพึ่ง GUI หรือ remote desktop ที่มักช้าและกินทรัพยากร ท้ายที่สุด เขาตั้งคำถามว่า “เราก้าวหน้าจริงหรือ?” เพราะแม้ IDE สมัยใหม่จะมี refactoring และ AI coding assistant แต่ก็แลกมาด้วยความซับซ้อน, ขนาดไฟล์ระดับ GB, และการพึ่งพา cloud services ✅ IDE ยุค DOS มี TUI เต็มรูปแบบ เช่น Turbo Pascal, Turbo C++ ➡️ รวมฟีเจอร์ครบทั้ง editor, compiler, debugger, project manager และ help ✅ โปรแกรมอย่าง SideKick Plus ใช้เทคนิค TSR เพื่อสลับหน้าจอได้ ➡️ เป็น multitasking แบบพื้นฐานในยุคที่ DOS ยังไม่มีฟีเจอร์นี้ ✅ Turbo IDE ใช้ RAM เพียง 640KB และพื้นที่ไม่ถึง 9MB ➡️ แต่ให้ประสบการณ์ที่ครบถ้วนและใช้งานง่าย ✅ Emacs, Vim, Neovim, Helix และ Doom Emacs แม้จะทรงพลัง ➡️ แต่ยังไม่สามารถให้ประสบการณ์ IDE ที่สมบูรณ์แบบแบบ Turbo ได้ ✅ IDE แบบ TUI เหมาะกับงาน remote development ผ่าน SSH ➡️ ใช้งานได้แม้บนระบบที่ไม่มี GUI เช่น FreeBSD ✅ LSP (Language Server Protocol) ช่วยให้ TUI editors มีฟีเจอร์ IDE มากขึ้น ➡️ และ BSP (Build Server Protocol) อาจช่วยเติมเต็มในอนาคต https://blogsystem5.substack.com/p/the-ides-we-had-30-years-ago-and

⚛️ “DeepMind จับมือ CFS ใช้ AI เพิ่มประสิทธิภาพเตาปฏิกรณ์ฟิวชัน SPARC” — เมื่อ AI ไม่ได้แค่เล่นหมากรุก แต่ช่วยเร่งอนาคตพลังงานสะอาดให้ใกล้ขึ้น Google DeepMind ประกาศความร่วมมือกับบริษัทฟิวชันพลังงานจากสหรัฐฯ อย่าง Commonwealth Fusion Systems (CFS) เพื่อใช้ AI เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของเตาปฏิกรณ์ฟิวชัน SPARC ซึ่งเป็นหนึ่งในโครงการที่มีเป้าหมายเพื่อผลิตพลังงานสะอาดแบบ “เกินดุล” (net energy gain) ให้ได้ภายในปี 2027 CFS เพิ่งระดมทุนได้ถึง 863 ล้านดอลลาร์จากนักลงทุนรายใหญ่ เช่น NVIDIA, Google, Breakthrough Energy Ventures (ของ Bill Gates), Morgan Stanley, และบริษัทญี่ปุ่นอย่าง Mitsui & Co. และ Mitsubishi Corporation สะท้อนถึงความเชื่อมั่นระดับโลกในพลังงานฟิวชัน DeepMind จะนำเทคโนโลยี AI ที่เคยใช้ควบคุมพลาสมาใน tokamak (เตาปฏิกรณ์ฟิวชันแบบแม่เหล็ก) มาพัฒนา 3 ระบบหลักให้กับ SPARC ได้แก่: 1️⃣ TORAX — ซอฟต์แวร์จำลองพลาสมาแบบ open-source ที่สามารถรันการทดลองจำลองนับล้านครั้งเพื่อปรับแต่งพารามิเตอร์ของเตาปฏิกรณ์ 2️⃣ AlphaEvolve — ระบบ AI ที่ใช้ reinforcement learning เพื่อค้นหาวิธีการควบคุมพลาสมาให้ได้พลังงานสูงสุด 3️⃣ AI Navigator — ระบบควบคุมพลาสมาแบบเรียลไทม์ ที่สามารถปรับสมดุลความร้อนและแรงดันในเตาได้อย่างแม่นยำ เป้าหมายสูงสุดคือการสร้างระบบควบคุมอัตโนมัติที่ “ฉลาดกว่าวิศวกรมนุษย์” ในการจัดการเตาปฏิกรณ์ฟิวชัน ซึ่งจะเป็นรากฐานของโรงไฟฟ้าฟิวชันในอนาคต ✅ DeepMind ร่วมมือกับ CFS เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเตาฟิวชัน SPARC ➡️ ใช้ AI ควบคุมพลาสมาและจำลองการทำงานของเตา ✅ CFS ได้รับเงินลงทุน 863 ล้านดอลลาร์จากบริษัทชั้นนำ ➡️ เช่น Google, NVIDIA, Breakthrough Energy, Morgan Stanley ฯลฯ ✅ เป้าหมายคือการผลิตพลังงานฟิวชันแบบ net energy gain ภายในปี 2027 ➡️ หมายถึงผลิตพลังงานได้มากกว่าที่ใช้ในการจุดพลาสมา ✅ DeepMind พัฒนา 3 ระบบ AI ได้แก่ TORAX, AlphaEvolve และ AI Navigator ➡️ ครอบคลุมทั้งการจำลอง, การเรียนรู้, และการควบคุมแบบเรียลไทม์ ✅ ระบบ AI จะช่วยควบคุมความร้อนและแรงดันในเตา ➡️ ป้องกันความเสียหายและเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตพลังงาน https://securityonline.info/google-deepmind-partners-with-cfs-to-use-ai-for-optimizing-sparc-fusion-reactor-efficiency/

🔊 “ครูเคมีใช้เลเซอร์และแผงโซลาร์ส่งเสียงไร้สาย — โปรเจกต์บ้าน ๆ ที่เข้าใจฟิสิกส์ลึกซึ้ง” Phil ครูสอนเคมีระดับมัธยมและยูทูบเบอร์สายวิทยาศาสตร์ ได้ค้นพบโดยบังเอิญว่าแผงโซลาร์เซลล์เล็ก ๆ ที่เขาเชื่อมต่อกับลำโพงจะส่งเสียงออกมาเบา ๆ เมื่อโดนแสง เขาจึงเกิดไอเดียสร้างระบบส่งเสียงไร้สายผ่านแสง โดยใช้เพียง iPad, ลำโพงราคาถูก, แผงโซลาร์ และเลเซอร์ เขาเริ่มจากการต่อ iPad เข้ากับแอมป์ขนาดเล็ก แล้วเชื่อมต่อกับหลอด LED ที่จะกระพริบตามสัญญาณเสียง เมื่อเปิดเพลงจาก iPad แสงจาก LED จะกระพริบตามจังหวะเพลง ซึ่งแผงโซลาร์สามารถ “รับรู้” การเปลี่ยนแปลงของแสงนี้และแปลงกลับเป็นสัญญาณไฟฟ้า ส่งต่อไปยังลำโพงให้เกิดเสียง อย่างไรก็ตาม ระยะส่งสัญญาณของ LED มีจำกัด เพราะความเข้มของแสงลดลงตามกฎกำลังสองผกผัน (inverse square law) เมื่ออยู่ไกลจากแหล่งกำเนิดแสง เขาจึงเปลี่ยนมาใช้เลเซอร์ไดโอดราคาถูกแทน ซึ่งสามารถส่งแสงได้ไกลและเข้มกว่า ผลลัพธ์คือเสียงเพลงจาก iPad ถูกส่งผ่านลำแสงเลเซอร์ไปยังแผงโซลาร์ที่อยู่อีกฟากของห้อง และเล่นออกลำโพงได้อย่างชัดเจน แม้คุณภาพเสียงจะไม่ถึงระดับ Hi-Fi แต่ก็ฟังรู้เรื่องและน่าทึ่งมาก Phil ชี้ว่าเทคโนโลยีนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่ — กองทัพใช้เลเซอร์สื่อสารมาตั้งแต่ยุค 1970 แล้ว — แต่การนำมาทำเป็นโปรเจกต์ DIY แบบนี้ช่วยให้คนทั่วไป โดยเฉพาะนักเรียน ได้เข้าใจฟิสิกส์และอิเล็กทรอนิกส์อย่างสนุกและจับต้องได้ ✅ ครูเคมีชื่อ Phil สร้างระบบส่งเสียงไร้สายผ่านแสง ➡️ ใช้ iPad, แอมป์, LED/เลเซอร์, แผงโซลาร์ และลำโพง ✅ แสงจาก LED หรือเลเซอร์กระพริบตามสัญญาณเสียง ➡️ แผงโซลาร์รับแสงและแปลงกลับเป็นเสียงผ่านลำโพง ✅ ใช้กฎ inverse square law อธิบายการลดลงของความเข้มแสง ➡️ ระยะทางส่งสัญญาณมีผลต่อคุณภาพเสียง ✅ เปลี่ยนจาก LED เป็นเลเซอร์เพื่อเพิ่มระยะและความชัด ➡️ ส่งเสียงได้ไกลขึ้นและชัดเจนขึ้น ✅ โปรเจกต์นี้เป็นการสาธิตเทคโนโลยีที่กองทัพเคยใช้ ➡️ เช่น การสื่อสารด้วยเลเซอร์ในยุค 1970 ✅ จุดประสงค์คือการเรียนรู้และสร้างแรงบันดาลใจให้นักเรียน ➡️ เข้าใจฟิสิกส์, อิเล็กทรอนิกส์ และการทดลอง https://www.tomshardware.com/maker-stem/teacher-uses-cheap-laser-and-solar-panel-to-transmit-wireless-sound-ipad-powers-home-project-that-was-inspired-by-solar-panel-making-noise-when-attached-to-speaker

🤖 “จีนเขย่าโลกด้วยหุ่นยนต์ AI หน้าตาเหมือนมนุษย์” — เมื่อการแสดงอารมณ์และการเคลื่อนไหวกลายเป็นสมรภูมิใหม่ของหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ สองบริษัทจีน AheadForm และ Kepler Robotics กำลังผลักดันขีดจำกัดของหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ไปอีกขั้น ด้วยการพัฒนา “ใบหน้า” และ “ร่างกาย” ที่เลียนแบบมนุษย์ได้อย่างน่าทึ่ง 🧠 AheadForm โฟกัสที่ “การแสดงออกทางสีหน้า” โดยใช้มอเตอร์แบบไร้แปรงและผิวสังเคราะห์ที่นุ่ม เพื่อให้หุ่นยนต์สามารถขยับเปลือกตา ริมฝีปาก และคิ้วได้อย่างละเอียดลึกซึ้ง หุ่นต้นแบบชื่อ “Xuan” สามารถแสดงอารมณ์ผ่านการพูด การมอง และการขยับหน้าได้อย่างสมจริงจนน่าขนลุก 🦿 Kepler Robotics มุ่งพัฒนา “การเคลื่อนไหวของร่างกาย” หุ่นยนต์รุ่น K2 Bumblebee สามารถเดินบนพื้นผิวต่าง ๆ ได้อย่างมั่นคง แม้ถูกผลักก็ยังทรงตัวได้ ด้วยระบบขับเคลื่อนแบบ hybrid ที่เลียนแบบกล้ามเนื้อใหญ่และข้อต่อเล็กของมนุษย์ ทั้งสองบริษัทใช้ AI ขั้นสูงในการควบคุมการเคลื่อนไหวและการตอบสนองต่อสิ่งแวดล้อม โดย Kepler ยังโชว์ให้เห็นว่า Bumblebee สามารถเข้าใจคำสั่งเสียง เรียนรู้ผ่าน reinforcement และควบคุมแรงบิดได้อย่างแม่นยำ เป้าหมายของพวกเขาคือการสร้างหุ่นยนต์ที่สามารถทำงานร่วมกับมนุษย์ได้อย่าง “เป็นธรรมชาติ” ไม่ว่าจะในโรงเรียน โรงพยาบาล หรือร้านค้า แม้บางคนจะรู้สึกไม่สบายใจเมื่อเห็นหุ่นยนต์ที่เหมือนมนุษย์เกินไปก็ตาม ✅ AheadForm พัฒนาหุ่นยนต์ที่แสดงสีหน้าได้สมจริง ➡️ ใช้มอเตอร์ไร้แปรงและผิวสังเคราะห์ควบคุมการขยับละเอียด ✅ หุ่นต้นแบบ “Xuan” แสดงอารมณ์ผ่านการพูดและการมอง ➡️ ควบคุมด้วย AI ที่จำลองการทำงานของกล้ามเนื้อใบหน้า ✅ Kepler Robotics พัฒนา K2 Bumblebee ที่เคลื่อนไหวได้เหมือนมนุษย์ ➡️ เดินบนพื้นต่าง ๆ ได้ดีและทรงตัวแม้ถูกผลัก ✅ ใช้ระบบ hybrid actuation เลียนแบบกล้ามเนื้อและข้อต่อ ➡️ เพิ่มความแม่นยำและประหยัดพลังงาน ✅ Bumblebee เข้าใจคำสั่งเสียงและเรียนรู้ผ่าน reinforcement ➡️ มี 52 องศาการเคลื่อนไหวและเซ็นเซอร์ในตัว 80 ตัว ✅ เป้าหมายคือใช้ในงานบริการ เช่น การศึกษา การแพทย์ และค้าปลีก ➡️ เพื่อให้หุ่นยนต์ “เข้าถึงได้” และ “เป็นธรรมชาติ” มากขึ้น https://www.slashgear.com/1996011/china-ai-robots-humanoid-characteristics/

📺 “Live Stream จากทะเลทรายนามิบ — หน้าต่างสู่ธรรมชาติที่คุณเปิดได้ทุกเช้า” — เมื่อกล้องตัวเดียวเปลี่ยนมุมมองของวันใหม่ให้เต็มไปด้วยชีวิต บล็อกเกอร์จาก Book of Joe แชร์ประสบการณ์ที่เขา “ตกหลุมรัก” กล้องถ่ายทอดสดจากแอ่งน้ำกลางทะเลทรายนามิบในนามิเบีย ซึ่งกลายเป็นกิจวัตรยามเช้าของเขาทุกวัน กล้องตัวนี้ตั้งอยู่ใกล้แหล่งน้ำที่สัตว์ป่าหลายชนิดมาใช้ชีวิตตามธรรมชาติ ไม่ว่าจะเป็นม้าลาย, นกกระจอกเทศ (ที่มักรอเป็นครอบครัวอยู่ห่าง ๆ อย่างระวัง), ออริกซ์, หมูป่า, วิลเดอบีสต์, หมาจิ้งจอกหูค้างคาว, ไฮยีนา, กระต่าย, ฮาร์ทบีสต์แดง, ยีราฟ, สปริงบ็อก และแม้แต่ช้าง เขาเล่าว่าเวลาที่เขาเปิดกล้อง (ซึ่งมักเป็นช่วงเช้าของเขาในสหรัฐฯ) ตรงกับช่วงบ่ายที่ร้อนจัดในนามิเบีย ทำให้มีสัตว์จำนวนมากมา “เติมน้ำ” กันอย่างคึกคัก ✅ กล้องถ่ายทอดสดตั้งอยู่ใกล้แหล่งน้ำในทะเลทรายนามิบ ประเทศนามิเบีย ➡️ เป็นจุดที่สัตว์ป่าหลายชนิดมาใช้ชีวิตตามธรรมชาติ ✅ สัตว์ที่พบเห็นได้บ่อย ได้แก่ ม้าลาย, นกกระจอกเทศ, ออริกซ์, หมูป่า, ยีราฟ, ช้าง ฯลฯ ➡️ สัตว์บางชนิดมีพฤติกรรมระวังภัย เช่น นกกระจอกเทศที่รอเป็นกลุ่ม ✅ เวลาที่กล้องแสดงภาพตรงกับช่วงร้อนจัดในนามิเบีย ➡️ ทำให้มีสัตว์มาใช้แหล่งน้ำมากเป็นพิเศษ ✅ ผู้เขียนใช้กล้องนี้เป็นกิจวัตรยามเช้า ➡️ เป็น “จุดเริ่มต้นวันใหม่” ที่เต็มไปด้วยชีวิต ✅ แนะนำให้ใช้กล้องนี้ในห้องเรียนเพื่อการศึกษา ➡️ เป็นสื่อการเรียนรู้ธรรมชาติแบบ real-time https://bookofjoe2.blogspot.com/2025/10/live-stream-from-namib-desert.html

🧠 “Andrej Karpathy: AGI ยังห่างอีกทศวรรษ” — เมื่ออดีตหัวหน้าทีม AI ของ Tesla มองอนาคตของปัญญาประดิษฐ์แบบไม่มโน ในบทสัมภาษณ์กับ Dwarkesh Patel นักวิจัยและวิศวกร AI ชื่อดัง Andrej Karpathy ได้อธิบายอย่างลึกซึ้งว่าทำไมเขาจึงเชื่อว่า AGI (Artificial General Intelligence) หรือปัญญาประดิษฐ์ระดับมนุษย์จะยังไม่เกิดขึ้นในเร็ววัน และเหตุใดเขาจึงเรียกช่วงนี้ว่า “ทศวรรษของเอเจนต์” ไม่ใช่ “ปีของเอเจนต์” อย่างที่หลายคนคาดหวัง Karpathy มองว่าแม้ LLM อย่าง Claude หรือ Codex จะน่าประทับใจ แต่ยังขาดความสามารถสำคัญ เช่น ความเข้าใจหลายรูปแบบ (multimodality), การเรียนรู้ต่อเนื่อง (continual learning), การใช้คอมพิวเตอร์, และความสามารถในการจดจำหรือวางแผนระยะยาว เขาเปรียบเทียบว่า LLM วันนี้ยังไม่สามารถทำหน้าที่เหมือน “อินเทอร์น” ที่ทำงานร่วมกับมนุษย์ได้จริง เขายังวิจารณ์แนวทาง reinforcement learning (RL) ว่า “แย่ แต่ทางเลือกอื่นแย่ยิ่งกว่า” และยกตัวอย่างว่าการพัฒนา AGI ผ่านเกม (เช่น Atari หรือ Universe project ของ OpenAI) เป็น “ทางเบี่ยง” ที่ไม่ตอบโจทย์ เพราะโลกจริงซับซ้อนกว่าเกมมาก Karpathy เสนอแนวคิดว่าเราควรสร้าง “ghosts” หรือ “วิญญาณดิจิทัล” ที่เรียนรู้จากเอกสารบนอินเทอร์เน็ต แทนที่จะพยายามเลียนแบบสัตว์หรือสมองมนุษย์โดยตรง เพราะวิวัฒนาการและสมองมีความซับซ้อนที่เราไม่สามารถจำลองได้ง่าย ๆ ✅ Karpathy เชื่อว่า AGI ยังต้องใช้เวลาอีกประมาณ 10 ปี ➡️ เพราะยังมีข้อจำกัดด้านความเข้าใจ, ความจำ, และการเรียนรู้ ✅ เขาเรียกช่วงนี้ว่า “ทศวรรษของเอเจนต์” ไม่ใช่ “ปีของเอเจนต์” ➡️ เพราะการพัฒนาเอเจนต์ที่ใช้งานได้จริงยังต้องใช้เวลา ✅ LLM ปัจจุบันยังไม่สามารถทำงานเหมือนอินเทอร์นได้ ➡️ ขาดความสามารถในการใช้คอมพิวเตอร์, เรียนรู้ต่อเนื่อง, และจดจำ ✅ เขาวิพากษ์ reinforcement learning ว่าไม่เหมาะกับการสร้าง AGI ➡️ โดยเฉพาะแนวทางที่เน้นการเล่นเกม ✅ เสนอแนวคิด “ghosts” หรือ “วิญญาณดิจิทัล” ที่เรียนรู้จากอินเทอร์เน็ต ➡️ เป็นแนวทางที่เป็นไปได้มากกว่าการเลียนแบบสมองสัตว์ ✅ เปรียบเทียบ pre-training กับ “วิวัฒนาการแบบหยาบ ๆ” ➡️ เป็นวิธีที่เราสามารถใช้ได้จริงในปัจจุบัน https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy

📚 “เมื่อ Kindle ไม่ให้ดาวน์โหลดหนังสือที่ซื้อ — นักพัฒนาแฮกระบบเว็บเพื่ออ่านในแอปที่ตัวเองเลือก” Pixelmelt นักพัฒนาสายแฮกเกอร์สายเทคนิค ได้เขียนบล็อกเล่าประสบการณ์สุดหัวร้อนหลังซื้อ eBook จาก Amazon แล้วพบว่าไม่สามารถอ่านผ่านแอปอื่นได้เลย Kindle Android app ก็ดันแครชซ้ำ ๆ ส่วน Kindle Web Reader ก็ไม่ให้ดาวน์โหลดไฟล์หรือ export ไปยัง Calibre ซึ่งเป็นแอปจัดการหนังสือยอดนิยมของสาย eBook เขาจึงตัดสินใจ “reverse-engineer” ระบบ obfuscation ของ Kindle Web Reader เพื่อดึงข้อมูลหนังสือออกมาอ่านในแอปที่ตัวเองเลือก โดยพบว่า Amazon ใช้เทคนิคซับซ้อนหลายชั้นเพื่อป้องกันการเข้าถึงเนื้อหาจริง เช่น: 🔡 การแปลงตัวอักษรเป็น glyph ID แบบสุ่ม 🔡 การเปลี่ยน mapping ทุก 5 หน้า 🔡 การฝัง path SVG ที่ทำให้ parser ภายนอกอ่านผิด 🔡 การใช้หลาย font variant และ ligature 🔡 การจำกัด API ให้โหลดได้ทีละ 5 หน้าเท่านั้น Pixelmelt ลองใช้ OCR แต่ล้มเหลว จึงหันมาใช้เทคนิค “pixel-perfect matching” โดยเรนเดอร์ glyph เป็นภาพ แล้วใช้ perceptual hash และ SSIM เพื่อจับคู่กับตัวอักษรจากฟอนต์ Bookerly ที่ Amazon ใช้ ผลลัพธ์คือ เขาสามารถถอดรหัส glyph ทั้งหมด 361 แบบจากหนังสือ 920 หน้า และสร้างไฟล์ EPUB ที่มีการจัดรูปแบบเหมือนต้นฉบับแทบทุกประการ เขาย้ำว่าเป้าหมายไม่ใช่การละเมิดลิขสิทธิ์ แต่เพื่ออ่านหนังสือที่ “ซื้อมาแล้ว” ในแอปที่ตัวเองเลือก และเพื่อเรียนรู้เทคนิคด้าน SVG, hashing และ font metrics ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ นักพัฒนาไม่สามารถอ่าน eBook ที่ซื้อจาก Amazon ในแอปอื่นได้ ➡️ Kindle Android app แครช และ Web Reader ไม่ให้ดาวน์โหลดหรือ export ➡️ Amazon ใช้ระบบ obfuscation หลายชั้นเพื่อป้องกันการเข้าถึงเนื้อหา ➡️ ตัวอักษรถูกแปลงเป็น glyph ID แบบสุ่ม และเปลี่ยนทุก 5 หน้า ➡️ API จำกัดให้โหลดได้ทีละ 5 หน้า ➡️ glyphs ถูกฝังด้วย path SVG ที่ทำให้ parser อ่านผิด ➡️ ใช้หลาย font variant เช่น bold, italic, ligature ➡️ OCR ล้มเหลวในการจับคู่ glyph กับตัวอักษร ➡️ ใช้ perceptual hash และ SSIM เพื่อจับคู่ glyph กับฟอนต์ Bookerly ➡️ ถอดรหัส glyph ได้ครบ 361 แบบจากหนังสือ 920 หน้า ➡️ สร้างไฟล์ EPUB ที่มีการจัดรูปแบบเหมือนต้นฉบับ ➡️ ย้ำว่าเป้าหมายคือการอ่านหนังสือที่ซื้อมาแล้ว ไม่ใช่ละเมิดลิขสิทธิ์ ➡️ ได้เรียนรู้เทคนิคด้าน SVG rendering, hashing และ font metrics https://blog.pixelmelt.dev/kindle-web-drm/

🧠 “ทำไมเจ้านายคุณไม่กลัว AI” — ความเข้าใจผิดที่อันตรายระหว่างซอฟต์แวร์ทั่วไปกับระบบปัญญาประดิษฐ์ บทความนี้ชวนเรามองลึกถึงช่องว่างความเข้าใจระหว่างผู้เชี่ยวชาญด้าน AI กับคนทั่วไป โดยเฉพาะในองค์กรที่ผู้บริหารอาจมองว่า “AI ก็เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป” ซึ่งเป็นความเข้าใจผิดที่อาจนำไปสู่การตัดสินใจที่เสี่ยง ผู้เขียนอธิบายว่า คนทั่วไปเข้าใจดีว่า “บั๊กในซอฟต์แวร์” อาจสร้างความเสียหายได้ แต่ก็เชื่อว่ามันสามารถแก้ไขได้เหมือนการหาจุดผิดในโค้ด แล้วแก้ให้ถูกต้อง ซึ่งใช้ได้กับซอฟต์แวร์ทั่วไป แต่ใช้ไม่ได้กับ AI AI ไม่ได้ทำงานจากโค้ดที่เขียนทีละบรรทัด แต่เกิดจากการฝึกด้วยข้อมูลมหาศาล ซึ่งไม่มีใครรู้ครบว่ามีอะไรอยู่ในนั้น เช่น ชุดข้อมูล FineWeb ที่ใช้ฝึกโมเดลมีคำกว่า 11.25 ล้านล้านคำ — ถ้าคนอ่านวันละ 250 คำ จะใช้เวลาถึง 85,000 ปี! เมื่อ AI ทำพฤติกรรมผิดปกติ เราไม่สามารถชี้ชัดได้ว่าเกิดจากข้อมูลไหน ต่างจากซอฟต์แวร์ทั่วไปที่สามารถไล่โค้ดย้อนกลับได้อย่างแม่นยำ นักวิจัยจึงใช้วิธี “ฝึกใหม่ด้วยข้อมูลเพิ่ม” แทนการแก้จุดเดียว นอกจากนี้ AI ยังมีพฤติกรรมที่ไม่เสถียร เช่น การตอบต่างกันแม้เปลี่ยนคำถามเพียงเล็กน้อย และไม่สามารถควบคุมให้ทำตามสเปกได้เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป แม้จะตั้งเป้าหมายไว้ว่า “ห้ามตอบคำถามผิดกฎหมาย” ก็ไม่มีใครรับประกันได้ว่า AI จะไม่หลุดพฤติกรรมในบางสถานการณ์ ผู้เขียนเสนอว่า สิ่งสำคัญคือการสร้างความเข้าใจร่วมกันระหว่างผู้เชี่ยวชาญและคนทั่วไป โดยเฉพาะในองค์กรที่ต้องตัดสินใจเกี่ยวกับการนำ AI มาใช้ เพราะความเข้าใจผิดอาจนำไปสู่การประเมินความเสี่ยงต่ำเกินจริง ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ คนทั่วไปเข้าใจว่บั๊กในซอฟต์แวร์สามารถแก้ได้ แต่ใช้ไม่ได้กับ AI ➡️ AI ทำงานจากการฝึกด้วยข้อมูลมหาศาล ไม่ใช่โค้ดที่เขียนทีละบรรทัด ➡️ ไม่มีใครรู้ครบว่าข้อมูลฝึก AI มีอะไรบ้าง เช่น FineWeb มีคำกว่า 11.25 ล้านล้านคำ ➡️ พฤติกรรมผิดปกติใน AI ไม่สามารถชี้ชัดได้ว่าเกิดจากข้อมูลไหน ➡️ นักวิจัยใช้วิธีฝึกใหม่ด้วยข้อมูลเพิ่ม แทนการแก้จุดเดียว ➡️ AI ตอบต่างกันแม้เปลี่ยนคำถามเพียงเล็กน้อย เช่น เพิ่มเครื่องหมายคำถาม ➡️ ไม่สามารถควบคุมให้ AI ทำตามสเปกได้เหมือนซอฟต์แวร์ทั่วไป ➡️ ความสามารถบางอย่างของ AI ถูกค้นพบโดยผู้ใช้ทั่วไปหลังเปิดตัว ➡️ ไม่มีใครรับประกันได้ว่า AI จะไม่แสดงพฤติกรรมอันตรายในอนาคต ➡️ ช่องว่างความเข้าใจระหว่างผู้เชี่ยวชาญกับคนทั่วไปเป็นปัญหาสำคัญ ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การเข้าใจว่า AI เป็นแค่ซอฟต์แวร์ทั่วไปอาจนำไปสู่การประเมินความเสี่ยงผิดพลาด ⛔ การคิดว่า “แก้บั๊กแล้วจบ” ใช้ไม่ได้กับระบบที่เรียนรู้จากข้อมูล ⛔ การใช้ AI โดยไม่เข้าใจโครงสร้างการฝึก อาจเปิดช่องให้เกิดพฤติกรรมไม่คาดคิด ⛔ การเปลี่ยนคำถามเล็กน้อยอาจทำให้ AI ตอบต่างกันอย่างสิ้นเชิง ⛔ การตั้งสเปกให้ AI “ห้ามทำสิ่งผิด” ไม่สามารถรับประกันผลลัพธ์ได้ ⛔ ความสามารถที่ซ่อนอยู่ใน AI อาจเป็นอันตราย หากถูกค้นพบโดยผู้ไม่หวังดี ⛔ การสื่อสารที่ไม่ชัดเจนระหว่างฝ่ายเทคนิคกับผู้บริหารอาจทำให้การตัดสินใจผิดพลาด https://boydkane.com/essays/boss

📱 “MediaTek Dimensity 9500 สอนบทเรียนให้ Google” — เมื่อชิป SoC ราคาประหยัดกลับแซง Tensor G5 แบบไม่ไว้หน้า MediaTek สร้างแรงสั่นสะเทือนในวงการสมาร์ตโฟนด้วยชิป Dimensity 9500 ที่สามารถเอาชนะ Tensor G5 ของ Google ได้ในหลายการทดสอบ benchmark โดยใช้เทคโนโลยี ARM แบบทั่วไป ไม่ต้องพึ่งการออกแบบเฉพาะตัวเหมือนที่ Google ทำ Dimensity 9500 มาพร้อม CPU แบบ 8 คอร์ที่ใช้ ARM C1 รุ่นล่าสุด โดยมีคอร์ Ultra ที่แรงถึง 4.21GHz และ GPU Mali-G1 Ultra MC12 ที่รองรับ ray-tracing และเล่นเกมได้ลื่นถึง 120fps ในขณะที่ Tensor G5 ใช้ Cortex-X4 ที่เก่ากว่า และ GPU จาก Imagination ที่ไม่มี ray-tracing เลย ด้าน AI Dimensity 9500 ใช้ NPU 990 ส่วน Tensor G5 ใช้ TPU ที่ออกแบบเอง แต่กลับมีปัญหาเรื่องความร้อนและ throttling เมื่อเจองานหนัก โดยเฉพาะใน Pixel 10 รุ่นพื้นฐานที่ไม่มี vapor chamber สำหรับระบายความร้อน ที่น่าตกใจคือราคาของ Dimensity 9500 อยู่ที่ประมาณ $180–$200 ในขณะที่ Google ตั้งเป้าราคาชิป Tensor G5 ไว้เพียง $65 แต่กลับขาย Pixel 10 ที่ใช้ชิปนี้ในราคาเท่ากับ iPhone 17 คือ $799 โดยไม่มีการลดราคาแม้จะรู้ว่าชิปมีข้อจำกัด บทความชี้ว่า Google ควรเรียนรู้จาก MediaTek ในการใช้เทคโนโลยีที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์สูงสุด โดยไม่ต้องลดต้นทุนจนกระทบต่อคุณภาพ และไม่ควรตั้งราคาสินค้าระดับพรีเมียมหากประสิทธิภาพยังไม่ถึงระดับนั้น ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Dimensity 9500 เอาชนะ Tensor G5 ในหลายการทดสอบ benchmark ➡️ ใช้ ARM C1 รุ่นล่าสุดและ GPU Mali-G1 Ultra MC12 ที่รองรับ ray-tracing ➡️ Tensor G5 ใช้ Cortex-X4 ที่เก่ากว่า และ GPU ที่ไม่มี ray-tracing ➡️ Dimensity 9500 ใช้ NPU 990 ส่วน Tensor G5 ใช้ TPU ที่ออกแบบเอง ➡️ Pixel 10 รุ่นพื้นฐานไม่มี vapor chamber ทำให้เกิดความร้อนและ throttling ➡️ Dimensity 9500 มีราคาประมาณ $180–$200 ส่วน Tensor G5 ตั้งเป้าไว้ที่ $65 ➡️ Pixel 10 ขายราคาเท่ากับ iPhone 17 โดยไม่มีการลดราคา ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การลดต้นทุนชิปอาจส่งผลต่อประสิทธิภาพและความร้อนของอุปกรณ์ ⛔ การตั้งราคาสูงโดยไม่รองรับประสิทธิภาพระดับพรีเมียม อาจทำให้ผู้บริโภคไม่พอใจ ⛔ การไม่ใส่ vapor chamber ในรุ่นพื้นฐาน อาจทำให้เครื่องร้อนและประสิทธิภาพลดลง ⛔ การใช้ GPU ที่ไม่มี ray-tracing อาจลดคุณภาพการเล่นเกมและกราฟิก https://wccftech.com/mediatek-dimensity-9500-shows-google-tensor-g5-the-way/

🧭 “Zorin OS 18 — ทางเลือกใหม่สำหรับผู้ใช้ Windows 10 ที่ถูกทิ้งไว้ข้างหลัง” ในวันที่ Windows 10 ถูกยุติการสนับสนุนอย่างเป็นทางการ ผู้ใช้หลายร้อยล้านคนทั่วโลกกำลังเผชิญกับทางเลือกที่ยาก: ซื้อเครื่องใหม่เพื่อใช้ Windows 11 หรือหาทางออกที่ไม่ต้องพึ่งฮาร์ดแวร์ใหม่ และ Zorin OS 18 กำลังเสนอคำตอบนั้น Zorin OS 18 เป็นดิสโทร Linux ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับ “Windows 10 expats” หรือผู้ใช้ที่ต้องการย้ายจาก Windows 10 ไปยังระบบที่ทันสมัยแต่ไม่ซับซ้อน โดยเวอร์ชันใหม่นี้มาพร้อมกับหน้าตาใหม่ที่สวยงาม, ระบบจัดการหน้าต่างแบบใหม่, การรองรับแอป Windows ที่ดีขึ้น และฟีเจอร์ที่ช่วยให้การเปลี่ยนผ่านเป็นไปอย่างราบรื่น ระบบนี้ยังมาพร้อมกับ PipeWire สำหรับเสียงคุณภาพสูง, การเชื่อมต่อ OneDrive, และเครื่องมือใหม่สำหรับการติดตั้งแอป Windows กว่า 170 ตัวแบบมีคำแนะนำเฉพาะ ทำให้ผู้ใช้ไม่ต้องกลัวว่าจะ “หลงทาง” เมื่อเปลี่ยนมาใช้ Linux ✅ Zorin OS 18 พัฒนาบน Ubuntu 24.04.3 LTS และ Linux kernel 6.14 ➡️ รองรับฮาร์ดแวร์ใหม่และมีความเสถียรสูง ✅ หน้าตาใหม่: แถบลอย, สีอ่อน, ตัวบ่งชี้ workspace ใหม่ ➡️ ให้ความรู้สึกทันสมัยและใช้งานง่าย ✅ ระบบจัดการหน้าต่างใหม่ช่วยเพิ่ม productivity ➡️ รองรับการจัดวางหน้าต่างแบบอัตโนมัติ ✅ มี Web Apps tool สำหรับติดตั้งแอปโปรดได้ง่ายขึ้น ➡️ โดยเฉพาะแอป Windows ที่คุ้นเคย ✅ รองรับ OneDrive ผ่าน Online Accounts ➡️ เชื่อมต่อกับบัญชี Microsoft 365 ได้ทันที ✅ มีคำแนะนำเฉพาะสำหรับการติดตั้งแอป Windows กว่า 170 ตัว ➡️ ช่วยให้ผู้ใช้ใหม่ไม่ต้องเดาเอง ✅ ใช้ PipeWire เป็น backend สำหรับเสียง ➡️ ให้เสียงคุณภาพสูงและ latency ต่ำ ✅ Zorin OS Pro มีแอปใหม่ 11 ตัว เช่น Deskflow, Warpinator, Valot ➡️ รองรับการแชร์อุปกรณ์, ส่งไฟล์, และติดตามเวลา ✅ Zorin OS Education มีแอปใหม่ เช่น Gradebook, Spedread, TurboWarp ➡️ เหมาะสำหรับนักเรียนและการเรียนรู้แบบ interactive ✅ มีให้ดาวน์โหลดทั้งรุ่น Core และ Education ➡️ รุ่น Pro จำหน่ายในราคา €47.99 (~$55.6 USD) พร้อมฟีเจอร์พรีเมียม https://9to5linux.com/zorin-os-18-officially-released-specifically-tailored-for-windows-10-expats

📵 “อยู่กับปัจจุบันในโลกที่ทุกอย่างพยายามแย่งความสนใจ — เมื่อเทคโนโลยีทำให้เราหลงลืมชีวิตจริง” ลองนึกภาพว่าคุณกำลังนั่งอยู่ริมทะเล พระอาทิตย์กำลังตกดิน แต่คุณกลับหยิบมือถือขึ้นมาเลื่อนดูคลิปสั้น ๆ ที่คุณแทบไม่จำได้ในอีก 5 นาทีข้างหน้า — นี่คือภาพสะท้อนของชีวิตยุคดิจิทัลที่บทความ “Being Present” พยายามชี้ให้เห็น ผู้เขียนเล่าว่าเขาเคยพยายามใช้โทรศัพท์ขาวดำเพื่อหลีกหนีจากการเสพติดสมาร์ตโฟน แต่สุดท้ายก็ต้องกลับมาใช้สมาร์ตโฟนอีกครั้งเพราะความจำเป็น เช่น แอปธนาคารหรือการติดต่อกับคนอื่น เขาเปรียบเทียบมือถือว่าเป็น “ถุงคุกกี้ในกระเป๋า” — ถ้าเราพยายามลดน้ำหนัก เราไม่ควรพกขนมติดตัวไว้ตลอดเวลา เช่นเดียวกับการพยายามมีชีวิตที่มีสติ เราไม่ควรพกเครื่องมือที่ดึงความสนใจไว้ตลอดเวลา เขาเริ่มเปลี่ยนวิธีใช้เทคโนโลยี เช่น ปิดประวัติการดู YouTube, ใช้ adblocker เพื่อซ่อน Shorts, ลบโซเชียลมีเดีย หรือแยกไว้ในอุปกรณ์เฉพาะที่ไม่พกติดตัว ผลลัพธ์คือเขารู้สึกมีเวลาเพิ่มขึ้น มีสมาธิในการทำงาน และมีความสุขกับสิ่งเล็ก ๆ เช่นการดูพระอาทิตย์ตกหรือทำอาหาร สิ่งที่เขาเรียนรู้คือ “การอยู่กับปัจจุบัน” ไม่ใช่แค่การปิดมือถือ แต่คือการเลือกที่จะไม่ให้สิ่งอื่นควบคุมความสนใจของเรา — และนั่นคืออิสรภาพที่แท้จริง ✅ ผู้เขียนเคยพยายามใช้โทรศัพท์ขาวดำเพื่อหลีกหนีจากสมาร์ตโฟน ➡️ แต่กลับมาใช้สมาร์ตโฟนเพราะความจำเป็นในชีวิตประจำวัน ✅ เปรียบเทียบมือถือว่าเป็น “ถุงคุกกี้ในกระเป๋า” ➡️ เป็นสิ่งล่อลวงที่ควรหลีกเลี่ยงหากต้องการมีสติ ✅ เริ่มเปลี่ยนวิธีใช้เทคโนโลยีเพื่อควบคุมความสนใจ ➡️ เช่น ปิดประวัติ YouTube, ใช้ adblocker, ลบโซเชียล ✅ ผลลัพธ์คือมีเวลาเพิ่มขึ้นและมีความสุขกับสิ่งเล็ก ๆ ➡️ เช่น การดูพระอาทิตย์ตก, ทำอาหาร, อ่านหนังสือ ✅ การอยู่กับปัจจุบันคือการเลือกไม่ให้สิ่งอื่นควบคุมความสนใจ ➡️ เป็นการทวงคืนอิสรภาพทางจิตใจ https://herman.bearblog.dev/being-present/

เปิดประตู “เศรษฐกิจอวกาศใหม่” ในอุตสาหกรรมอวกาศสหรัฐ สัมผัสประสบการณ์เรียนรู้ และทำงานจริงกับทีมงาน NASA https://www.thai-tai.tv/news/21909/ . #ไทยไท #เศรษฐกิจอวกาศ #NASA #USSRC #RocketCity #อุตสาหกรรมอวกาศ #SpaceEconomy

💾 “TDK เปิดตัวชิป AI แบบแอนะล็อก – เรียนรู้แบบเรียลไทม์ ท้าทายมนุษย์ในเกมเป่ายิ้งฉุบ!” จากอดีตที่เคยเป็นแบรนด์เทปเสียงในยุค 80s วันนี้ TDK กลับมาอีกครั้งในบทบาทใหม่ ด้วยการเปิดตัว “ชิป AI แบบแอนะล็อก” ที่สามารถเรียนรู้แบบเรียลไทม์ และถึงขั้นสามารถทำนายการเคลื่อนไหวของมนุษย์ในเกมเป่ายิ้งฉุบได้อย่างแม่นยำ ชิปนี้ถูกพัฒนาโดย TDK ร่วมกับมหาวิทยาลัยฮอกไกโด โดยใช้แนวคิด “reservoir computing” ซึ่งเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยเฉพาะสมองส่วน cerebellum ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลแบบต่อเนื่องและการตอบสนองอย่างรวดเร็ว แตกต่างจากโมเดล deep learning ทั่วไปที่ต้องพึ่งพาการประมวลผลบนคลาวด์และชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ชิปนี้ใช้วงจรแอนะล็อกในการประมวลผลสัญญาณแบบธรรมชาติ เช่น การแพร่กระจายของคลื่น ทำให้สามารถเรียนรู้และตอบสนองได้ทันทีด้วยพลังงานต่ำมาก TDK เตรียมนำชิปนี้ไปโชว์ในงาน CEATEC 2025 ที่ญี่ปุ่น โดยจะมีอุปกรณ์สาธิตที่ติดตั้งเซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวของนิ้ว และใช้ชิป AI ในการทำนายว่าผู้เล่นจะออก “ค้อน กรรไกร หรือกระดาษ” ก่อนที่เขาจะทันได้ออกมือจริง ๆ ✅ จุดเด่นของชิป AI แบบแอนะล็อกจาก TDK ➡️ ใช้แนวคิด reservoir computing ที่เลียนแบบสมองส่วน cerebellum ➡️ ประมวลผลข้อมูลแบบ time-series ด้วยความเร็วสูงและพลังงานต่ำ ➡️ ไม่ต้องพึ่งคลาวด์หรือชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ➡️ เหมาะกับงาน edge computing เช่น อุปกรณ์สวมใส่, IoT, ระบบอัตโนมัติ ✅ การสาธิตในงาน CEATEC 2025 ➡️ อุปกรณ์ติดตั้งเซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวของนิ้ว ➡️ ใช้ชิป AI ทำนายการออกมือในเกมเป่ายิ้งฉุบแบบเรียลไทม์ ➡️ แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการเรียนรู้และตอบสนองทันที ✅ ความร่วมมือและเป้าหมายของ TDK ➡️ พัฒนาร่วมกับมหาวิทยาลัยฮอกไกโด ➡️ ต้องการผลักดัน reservoir computing สู่การใช้งานเชิงพาณิชย์ ➡️ เตรียมนำไปใช้ในแบรนด์ SensEI และธุรกิจระบบเซนเซอร์ของ TDK ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ reservoir computing ยังเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่ต้องการการพิสูจน์ในระดับอุตสาหกรรม ⛔ การประยุกต์ใช้งานจริงอาจต้องปรับแต่งให้เหมาะกับแต่ละอุปกรณ์ ⛔ ความแม่นยำในการทำนายยังขึ้นอยู่กับคุณภาพของเซนเซอร์และการเรียนรู้ ⛔ การแข่งขันจากเทคโนโลยี AI แบบดิจิทัลที่มี ecosystem แข็งแรงกว่า https://www.techradar.com/pro/remember-audio-tapes-from-tdk-they-just-developed-an-analog-reservoir-ai-chip-that-does-real-time-learning-and-will-even-challenge-humans-at-a-game-of-rock-paper-scissors

🛡️ “เริ่มต้นอาชีพสาย Cybersecurity ด้วย TryHackMe – ฝึกจริง เข้าใจจริง พร้อมใบรับรอง” ในยุคที่ภัยไซเบอร์กลายเป็นเรื่องใกล้ตัวมากขึ้นทุกวัน องค์กรทั่วโลกต่างต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยทางไซเบอร์อย่างเร่งด่วน แต่ปัญหาคือ…จะเริ่มต้นยังไงดี? TryHackMe คือแพลตฟอร์มฝึกอบรมด้าน cybersecurity ที่ออกแบบมาเพื่อทุกคน ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่ที่เพิ่งเริ่มต้น หรือเป็นมือโปรที่ต้องการอัปสกิลเพิ่มเติม จุดเด่นของ TryHackMe คือการฝึกแบบ “ลงมือทำจริง” ผ่านระบบจำลองที่เรียกว่า “rooms” ซึ่งมีมากกว่า 900 ห้อง ครอบคลุมทุกระดับความรู้ คุณสามารถเรียนรู้ตั้งแต่พื้นฐาน เช่น การตั้งค่าความปลอดภัย ไปจนถึงการเจาะระบบ (ethical hacking) และการวิเคราะห์มัลแวร์ โดยไม่ต้องมีพื้นฐานมาก่อน และที่สำคัญคือมีใบรับรองที่ได้รับการยอมรับจากองค์กรใหญ่ เช่น Google, CompTIA และ KPMG ในรายงานของ World Economic Forum ระบุว่า “Information Security Analyst” จะเป็นหนึ่งในอาชีพที่เติบโตเร็วที่สุดในโลกจนถึงปี 2030 และ TryHackMe กำลังช่วยให้คนทั่วไปเข้าถึงโอกาสนี้ได้ง่ายขึ้น ด้วยค่าบริการเริ่มต้นเพียง £9 ต่อเดือน ✅ จุดเด่นของ TryHackMe ➡️ มีมากกว่า 900 ห้องฝึกอบรมแบบลงมือทำจริง ➡️ ครอบคลุมตั้งแต่ระดับเริ่มต้นจนถึงระดับมืออาชีพ ➡️ มีใบรับรองที่ได้รับการยอมรับจากองค์กรระดับโลก ➡️ เรียนได้ทุกที่ทุกเวลาแบบ on-demand ✅ ความต้องการในตลาดแรงงาน ➡️ องค์กรทั่วโลกขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญด้าน cybersecurity ➡️ 4 ใน 10 ธุรกิจ และ 3 ใน 10 องค์กรไม่แสวงกำไรใน UK ถูกโจมตีทางไซเบอร์ในปีที่ผ่านมา ➡️ อาชีพด้านความปลอดภัยไซเบอร์ติดอันดับ Top 15 ที่เติบโตเร็วที่สุดในโลก ✅ ความคุ้มค่าและความยืดหยุ่น ➡️ เริ่มต้นเพียง £9 ต่อเดือน ➡️ เหมาะสำหรับคนที่ทำงานประจำและต้องการเปลี่ยนอาชีพ ➡️ มีเส้นทางการเรียนรู้ที่ชัดเจน เช่น Red Team, Blue Team, SOC Analyst ‼️ คำเตือนสำหรับผู้เริ่มต้น ⛔ Cybersecurity ไม่ใช่อาชีพที่เรียนรู้แค่ทฤษฎีแล้วทำงานได้ทันที ⛔ ต้องมีทักษะจริงและความเข้าใจในการใช้งานเครื่องมือ ⛔ การเลือกแพลตฟอร์มฝึกอบรมที่ไม่มีใบรับรอง อาจทำให้เสียเวลาโดยไม่เกิดผลลัพธ์ ⛔ การเรียนรู้แบบไม่ต่อเนื่องอาจทำให้ทักษะไม่พัฒนาอย่างมีประสิทธิภาพ https://www.techradar.com/security/kickstart-your-path-towards-a-career-in-cyber-security-with-tryhackme

🤖 “5 สิ่งที่ไม่ควรใช้ AI — เพราะอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่อันตรายและผิดจริยธรรม” แม้ AI จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน ตั้งแต่การสร้างเพลง การสมัครงาน ไปจนถึงการควบคุมเครื่องบินรบ แต่ก็มีบางกรณีที่การใช้ AI อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่อันตราย ผิดจริยธรรม หรือส่งผลเสียต่อสังคมโดยรวม บทความจาก SlashGear ได้รวบรวม 5 กรณีที่ไม่ควรใช้ AI โดยเด็ดขาด พร้อมเหตุผลที่ควรหลีกเลี่ยง ✅ 1. การสร้าง Deepfake ของผู้อื่น ➡️ 98% ของ deepfake ถูกใช้เพื่อสร้างสื่อโป๊โดยไม่ได้รับความยินยอม ➡️ มีกรณีใช้ภาพนักเรียนและผู้หญิงทั่วไปเพื่อสร้างภาพลามก ➡️ ถูกใช้เพื่อกลั่นแกล้งนักข่าวและทำลายชื่อเสียงคนดัง ‼️ คำเตือน ⛔ แม้ไม่ได้เผยแพร่ก็ถือว่าผิดจริยธรรม ⛔ เทคโนโลยี deepfake ยังถูกใช้เพื่อหลอกลวงและปลอมแปลงข้อมูลทางการเมือง ✅ 2. ขอคำแนะนำด้านสุขภาพจาก AI ➡️ ผู้คนใช้ AI เพื่อวางแผนมื้ออาหาร ออกกำลังกาย และตรวจสอบข้อมูลสุขภาพ ➡️ AI มีแนวโน้ม “หลอน” หรือให้ข้อมูลผิดพลาด ➡️ AI ไม่สามารถตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลได้ ‼️ คำเตือน ⛔ การทำตามคำแนะนำด้านสุขภาพจาก AI อาจเป็นอันตรายต่อร่างกาย ⛔ ควรปรึกษาผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์แทน ✅ 3. ใช้ AI ทำการบ้านหรือเรียนแทน ➡️ นักเรียนใช้ AI เขียนเรียงความและแก้โจทย์ ➡️ สถาบันการศึกษาบางแห่งเริ่มปรับนิยามการโกงใหม่ ➡️ การใช้ AI ทำให้ขาดทักษะการคิดวิเคราะห์และแก้ปัญหา ‼️ คำเตือน ⛔ อาจส่งผลต่อคุณภาพของผู้เชี่ยวชาญในอนาคต เช่น แพทย์หรือวิศวกร ⛔ การเรียนรู้ที่ขาดกระบวนการอาจนำไปสู่ความผิดพลาดร้ายแรง ✅ 4. ขอคำแนะนำชีวิตหรือใช้ AI เป็นนักบำบัด ➡️ ผู้คนใช้ AI เป็นเพื่อนคุยหรือที่ปรึกษา ➡️ มีกรณีที่ AI ไม่สามารถช่วยผู้มีแนวโน้มฆ่าตัวตายได้ ➡️ บางคนได้รับคำแนะนำที่เป็นอันตรายจาก AI ‼️ คำเตือน ⛔ AI ไม่ใช่นักจิตวิทยาหรือผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพจิต ⛔ อย่าใช้ AI เป็นที่พึ่งหลักในการตัดสินใจชีวิต ✅ 5. Vibe Coding — เขียนโค้ดด้วย AI โดยไม่ตรวจสอบ ➡️ ผู้ใช้บางคนให้ AI เขียนโค้ดทั้งหมดโดยไม่ตรวจสอบ ➡️ ทำให้ขาดทักษะการเขียนโปรแกรมและแก้ไขข้อผิดพลาด ➡️ มีกรณีแอปที่ใช้ vibe coding แล้วเกิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัย ‼️ คำเตือน ⛔ โค้ดที่ไม่ได้ตรวจสอบอาจทำให้ข้อมูลผู้ใช้รั่วไหล ⛔ ควรตรวจสอบและทดสอบโค้ดทุกครั้งก่อนนำไปใช้งานจริง AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ก็เหมือนมีด — ใช้ถูกวิธีคือประโยชน์ ใช้ผิดคืออันตราย การรู้ขอบเขตของการใช้งานจึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุดในการอยู่ร่วมกับเทคโนโลยีนี้อย่างปลอดภัยและมีจริยธรรม https://www.slashgear.com/1989154/things-should-never-use-ai-for/

📰 หัวข้อข่าว: Figure 03 หุ่นยนต์รุ่นใหม่จาก Figure AI – ก้าวสำคัญสู่หุ่นยนต์อเนกประสงค์ที่เรียนรู้จากมนุษย์ Figure AI เปิดตัว Figure 03 หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์รุ่นที่ 3 ที่ออกแบบใหม่ทั้งหมดทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ เพื่อให้สามารถทำงานร่วมกับระบบ AI “Helix” ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างหุ่นยนต์ที่สามารถเรียนรู้จากมนุษย์และทำงานได้หลากหลายทั้งในบ้านและในภาคธุรกิจ Figure 03 มาพร้อมระบบกล้องใหม่ที่มีความละเอียดสูงขึ้น 2 เท่า ลดความหน่วงลงเหลือ 1/4 และเพิ่มมุมมองภาพกว้างขึ้น 60% ต่อกล้อง ทำให้สามารถมองเห็นและควบคุมการเคลื่อนไหวได้แม่นยำยิ่งขึ้น แม้ในพื้นที่แคบหรือซับซ้อน เช่น ภายในตู้หรือห้องครัว มือของ Figure 03 ได้รับการออกแบบใหม่ให้มีความยืดหยุ่นและสัมผัสละเอียดมากขึ้น โดยมีเซ็นเซอร์ที่สามารถตรวจจับแรงกดเพียง 3 กรัม ซึ่งละเอียดพอที่จะรู้ว่าวัตถุกำลังจะหลุดจากมือหรือไม่ ในด้านการใช้งานภายในบ้าน Figure 03 มีการปรับปรุงด้านความปลอดภัย เช่น การใช้วัสดุหุ้มที่นุ่ม ลดน้ำหนักลง 9% และมีระบบชาร์จไร้สายผ่านเท้าที่สามารถชาร์จได้ทันทีเมื่อยืนบนแท่น สำหรับการผลิต Figure 03 ถูกออกแบบมาเพื่อการผลิตจำนวนมาก โดยใช้กระบวนการใหม่ เช่น การหล่อขึ้นรูปและการปั๊มโลหะ ซึ่งช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความเร็วในการผลิต พร้อมทั้งสร้างโรงงาน BotQ ที่สามารถผลิตหุ่นยนต์ได้ถึง 100,000 ตัวภายใน 4 ปี ในภาคธุรกิจ Figure 03 สามารถทำงานได้เร็วขึ้น 2 เท่า มีแรงบิดสูงขึ้น และสามารถปรับแต่งรูปลักษณ์ภายนอกให้เหมาะกับแต่ละองค์กร เช่น การใส่ยูนิฟอร์มหรือหน้าจอด้านข้างเพื่อแสดงข้อมูล 📌 สรุปเนื้อหาข่าวและข้อมูลเสริม ✅ Figure 03 เปิดตัวอย่างเป็นทางการ ➡️ เป็นหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์รุ่นที่ 3 จาก Figure AI ➡️ ออกแบบใหม่ทั้งหมดเพื่อรองรับระบบ AI “Helix” ✅ ระบบกล้องและการมองเห็น ➡️ กล้องใหม่มีเฟรมเรตสูงขึ้น 2 เท่า ➡️ ลดความหน่วงลงเหลือ 1/4 ➡️ มุมมองภาพกว้างขึ้น 60% ต่อกล้อง ➡️ มีระบบกล้องฝังในฝ่ามือสำหรับการมองใกล้ ✅ ระบบมือและสัมผัส ➡️ ปลายนิ้วนุ่มและปรับตัวตามวัตถุ ➡️ เซ็นเซอร์ตรวจจับแรงกดละเอียดถึง 3 กรัม ➡️ ป้องกันวัตถุหลุดจากมือด้วยการควบคุมแบบเรียลไทม์ ✅ การใช้งานในบ้าน ➡️ หุ้มด้วยวัสดุนุ่ม ลดน้ำหนักลง 9% ➡️ ระบบชาร์จไร้สายผ่านเท้า ➡️ แบตเตอรี่มีระบบป้องกันหลายชั้นและผ่านมาตรฐาน UN38.3 ➡️ เสียงพูดชัดขึ้น ลำโพงใหญ่ขึ้น 2 เท่า ไมโครโฟนปรับตำแหน่งใหม่ ✅ การผลิตจำนวนมาก ➡️ ใช้กระบวนการหล่อขึ้นรูปและปั๊มโลหะ ➡️ ลดจำนวนชิ้นส่วนและขั้นตอนประกอบ ➡️ สร้างโรงงาน BotQ เพื่อผลิตหุ่นยนต์ได้ถึง 100,000 ตัวใน 4 ปี ➡️ ควบคุมคุณภาพด้วยระบบ MES ที่ติดตามทุกขั้นตอน ✅ การใช้งานในภาคธุรกิจ ➡️ ทำงานเร็วขึ้น 2 เท่า มีแรงบิดสูงขึ้น ➡️ ปรับแต่งรูปลักษณ์ภายนอกได้ เช่น ยูนิฟอร์มหรือหน้าจอด้านข้าง ➡️ ชาร์จและถ่ายข้อมูลแบบไร้สายระหว่างพักงาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Helix เป็นระบบ AI ที่รวมการมองเห็น ภาษา และการกระทำไว้ด้วยกัน ➡️ หุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์กำลังเป็นที่สนใจในภาคอุตสาหกรรม เช่น โลจิสติกส์และการดูแลผู้สูงอายุ ➡️ การผลิตหุ่นยนต์จำนวนมากยังเป็นความท้าทายด้านต้นทุนและซัพพลายเชน ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการใช้งานหุ่นยนต์ในบ้านและธุรกิจ ⛔ ต้องมีการควบคุมความปลอดภัยอย่างเข้มงวดเพื่อป้องกันอุบัติเหตุ ⛔ การใช้งานในพื้นที่แคบต้องมีการทดสอบและปรับแต่งให้เหมาะสม ⛔ การผลิตจำนวนมากต้องพึ่งพาซัพพลายเชนที่มั่นคงและมีคุณภาพสูง Figure 03 ไม่ใช่แค่หุ่นยนต์รุ่นใหม่ แต่เป็นสัญลักษณ์ของการก้าวเข้าสู่ยุคที่หุ่นยนต์สามารถเรียนรู้จากมนุษย์และทำงานร่วมกับเราได้อย่างแท้จริงครับ https://www.figure.ai/news/introducing-figure-03