“SOC ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่คือร่มชูชีพ — ถ้าไม่ออกแบบดีพอ วันตกอาจไม่มีโอกาสแก้ตัว”

Dan Haagman ผู้เชี่ยวชาญด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ ได้เขียนบทความที่สะท้อนความจริงอันเจ็บปวดของ Security Operations Center (SOC) ในองค์กรยุคใหม่ว่า “เราเชื่อว่า SOC จะช่วยป้องกันทุกอย่างได้ — แต่ความจริงคือมันพังบ่อย และพังเงียบ ๆ”

เขาเปรียบ SOC กับร่มชูชีพที่องค์กรหวังพึ่งในยามเกิดเหตุ แต่ปัญหาคือ SOC ส่วนใหญ่ถูกออกแบบมาให้ “ตอบสนอง” มากกว่าคาดการณ์ล่วงหน้า เต็มไปด้วยเครื่องมือที่ซับซ้อน แดชบอร์ดที่ล้น และการแจ้งเตือนที่มากเกินไปจนเกิด “alert fatigue” ซึ่งทำให้ทีมงานมองข้ามสัญญาณสำคัญไปโดยไม่รู้ตัว

Haagman เสนอว่า SOC ต้องเปลี่ยนจากการ “โยนเครื่องมือใส่ปัญหา” มาเป็นการ “ออกแบบระบบให้เรียบง่ายแต่แข็งแรง” เหมือนระบบรถไฟของสวิตเซอร์แลนด์ที่ไม่ใช่แค่ดูดี แต่ผ่านการทดสอบและฝึกซ้อมอย่างหนัก เขาเน้นว่า “ความซับซ้อนคือศัตรูของความยืดหยุ่น” และการพึ่งพา AI โดยไม่เข้าใจบริบทของระบบก็เป็นความเสี่ยงเช่นกัน

เขายังเตือนว่า “คุณไม่สามารถเอาความคิดไปจ้างคนอื่นได้” — หมายถึงองค์กรต้องเข้าใจระบบของตัวเองอย่างลึกซึ้ง ไม่ใช่หวังให้ vendor หรือ AI มาช่วยคิดแทน เพราะการตอบสนองต่อเหตุการณ์ต้องอาศัยความเข้าใจบริบท ความรู้ภายใน และการฝึกซ้อมอย่างต่อเนื่อง

สุดท้าย Haagman เสนอว่า SOC ที่ดีต้องมี “muscle memory” เหมือนนักบินที่ฝึกซ้อมการรับมือเหตุฉุกเฉินจนกลายเป็นสัญชาตญาณ ไม่ใช่รอเปิดคู่มือเมื่อเครื่องยนต์ดับกลางอากาศ

ปัญหาและข้อเสนอจากบทความ
SOC ส่วนใหญ่ยังเน้นการตอบสนองมากกว่าการคาดการณ์ล่วงหน้า
Alert fatigue ทำให้ทีมงานมองข้ามสัญญาณสำคัญ
การออกแบบระบบที่ซับซ้อนเกินไปทำให้ความยืดหยุ่นลดลง
SOC ต้องเปลี่ยนจากการใช้เครื่องมือมากมาย มาเป็นการออกแบบที่เรียบง่ายแต่แข็งแรง

แนวคิด “Swiss Engineering” และการฝึกซ้อม
ระบบที่ดีไม่ใช่แค่มีเครื่องมือเยอะ แต่ต้องผ่านการทดสอบและฝึกซ้อม
SOC ควรมี “muscle memory” เหมือนนักบิน — ฝึกซ้อมจนตอบสนองได้ทันที
การตอบสนองต้องมี flow ที่ชัดเจน เช่น “aviate, navigate, communicate”
การฝึกซ้อมช่วยให้ทีมงานตอบสนองได้แม่นยำในสถานการณ์จริง

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Generative AI เริ่มถูกใช้เพื่อช่วยลด alert fatigue โดยคัดกรองข้อมูลก่อนส่งถึงมนุษย์
SOC ที่ใช้ AI อย่างมีโครงสร้างสามารถลดเวลาในการตรวจจับจาก 1 วันเหลือเพียง 10 วินาที
การออกแบบระบบที่เน้น context-aware detection ช่วยให้มองเห็นภัยคุกคามที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลเล็ก ๆ
การฝึกซ้อมแบบ live-fire exercise ช่วยให้ทีม SOC เข้าใจช่องโหว่ของตัวเองและปรับปรุงได้จริง



https://www.csoonline.com/article/4056178/your-soc-is-the-parachute-will-it-open.html

“คิดลบซ้ำ ๆ อาจทำให้สมองเสื่อมเร็วขึ้น — งานวิจัยจากจีนชี้ชัด ความเครียดทางใจส่งผลต่อความจำและการตัดสินใจในผู้สูงอายุ”

ในยุคที่ผู้สูงอายุเผชิญกับความเปลี่ยนแปลงทั้งทางร่างกายและสังคม งานวิจัยล่าสุดจากมหาวิทยาลัยแพทย์จีนแห่งหูเป่ย (Hubei University of Chinese Medicine) ได้เปิดเผยความเชื่อมโยงที่น่าตกใจระหว่าง “การคิดลบซ้ำ ๆ” หรือ Repetitive Negative Thinking (RNT) กับการเสื่อมถอยของสมรรถภาพทางปัญญาในผู้สูงอายุ

การศึกษานี้เก็บข้อมูลจากผู้เข้าร่วม 424 คน อายุ 60 ปีขึ้นไปในเมืองอู่ฮั่น โดยใช้แบบสอบถาม Perseverative Thinking Questionnaire (PTQ) เพื่อวัดระดับการคิดลบ และใช้แบบทดสอบ Montreal Cognitive Assessment (MoCA) เพื่อประเมินความสามารถทางสมอง เช่น ความจำ ความสนใจ และการตัดสินใจ

ผลการวิเคราะห์พบว่า ผู้ที่มีคะแนน RNT สูง (กลุ่ม Q3 และ Q4) มีคะแนน MoCA ต่ำกว่ากลุ่มที่มี RNT ต่ำอย่างมีนัยสำคัญ แม้จะควบคุมปัจจัยอื่น ๆ เช่น อายุ รายได้ การศึกษา และโรคประจำตัวแล้วก็ตาม โดยเฉพาะในกลุ่มอายุ 60–79 ปี และผู้ที่มีการศึกษาระดับมัธยมขึ้นไป ความสัมพันธ์นี้ยิ่งชัดเจน

นักวิจัยอธิบายว่า การคิดลบซ้ำ ๆ เช่น การกังวลเรื่องอนาคต หรือการครุ่นคิดถึงอดีตที่เจ็บปวด จะกระตุ้นระบบความเครียดในร่างกาย ทำให้ระดับฮอร์โมนคอร์ติซอลสูงขึ้น เกิดการอักเสบในสมอง และอาจนำไปสู่การสะสมของโปรตีนอะไมลอยด์และเทา ซึ่งเป็นสัญญาณของโรคอัลไซเมอร์

นอกจากนี้ยังมีแนวคิด “หนี้สมอง” (Cognitive Debt) ที่อธิบายว่า การใช้ทรัพยากรสมองไปกับความคิดลบอย่างต่อเนื่อง จะลดความสามารถในการจดจำและตัดสินใจในระยะยาว

ข้อมูลสำคัญจากงานวิจัย
ศึกษาในผู้สูงอายุ 424 คนในเมืองอู่ฮั่น ประเทศจีน
ใช้แบบสอบถาม PTQ วัดระดับการคิดลบ และ MoCA วัดความสามารถทางสมอง
ผู้ที่มี RNT สูงมีคะแนน MoCA ต่ำกว่ากลุ่มที่มี RNT ต่ำ
ความสัมพันธ์ชัดเจนในกลุ่มอายุ 60–79 ปี และผู้มีการศึกษาระดับมัธยมขึ้นไป

กลไกที่อธิบายผลกระทบ
การคิดลบซ้ำ ๆ กระตุ้นระบบความเครียด ทำให้คอร์ติซอลสูงขึ้น
เกิดการอักเสบในสมอง และอาจนำไปสู่การสะสมโปรตีนอะไมลอยด์และเทา
แนวคิด “หนี้สมอง” อธิบายว่าความคิดลบใช้ทรัพยากรสมองจนหมด
ส่งผลต่อความจำ ความสนใจ และการตัดสินใจในระยะยาว

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
งานวิจัยจาก UCL พบว่า RNT เชื่อมโยงกับการเสื่อมของสมองในระยะ 4 ปี
RNT เป็นอาการร่วมในโรคซึมเศร้า วิตกกังวล PTSD และโรคนอนไม่หลับ
การลด RNT ด้วย CBT, mindfulness และกิจกรรมทางสังคมช่วยป้องกันสมองเสื่อม
การตรวจสอบ RNT ควรเป็นส่วนหนึ่งของการดูแลสุขภาพจิตผู้สูงอายุ

https://bmcpsychiatry.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12888-025-06815-2

“จากเถาองุ่นสู่ฟิล์มชีวภาพ — นักวิจัย SDSU เปลี่ยนเศษไม้ไร้ค่าให้กลายเป็นวัสดุทดแทนพลาสติกที่ย่อยสลายได้ใน 17 วัน”

ในยุคที่พลาสติกกลายเป็นปัญหาระดับโลก นักวิจัยจาก South Dakota State University (SDSU) ได้ค้นพบวิธีใหม่ในการเปลี่ยนเศษไม้จากเถาองุ่นที่ถูกตัดทิ้งทุกปีให้กลายเป็นฟิล์มชีวภาพที่โปร่งใส แข็งแรง และย่อยสลายได้ในเวลาเพียง 17 วันในดิน งานวิจัยนี้นำโดยศาสตราจารย์ Srinivas Janaswamy จากภาควิชาวิทยาศาสตร์นมและอาหาร ร่วมกับทีมวิจัยที่รวมถึงนักศึกษาระดับปริญญาเอกและผู้เชี่ยวชาญด้านองุ่นจาก SDSU

หัวใจของนวัตกรรมนี้คือ “เซลลูโลส” — สารชีวโมเลกุลที่พบมากที่สุดในธรรมชาติ ซึ่งมีอยู่ในผนังเซลล์ของพืชทุกชนิด โดยเฉพาะในเถาองุ่นที่มีความเข้มข้นของเซลลูโลสสูงและมีปริมาณน้ำต่ำ ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการผลิตฟิล์มชีวภาพ

ทีมวิจัยใช้กระบวนการสกัดเซลลูโลสด้วยสารละลายด่างและสารฟอกขาว ก่อนนำไปละลายใน ZnCl₂ แล้วเติมแคลเซียมและกลีเซอรอลเพื่อสร้างฟิล์มที่มีความโปร่งใสถึง 84% และความแข็งแรงมากกว่าถุงพลาสติกทั่วไป โดยไม่ทิ้งสารตกค้างที่เป็นอันตรายต่อสิ่งแวดล้อม

ฟิล์มจากเถาองุ่นนี้ไม่เพียงแต่ช่วยลดปัญหาขยะพลาสติก แต่ยังเป็นการเพิ่มมูลค่าให้กับเศษวัสดุทางการเกษตรที่มักถูกเผาหรือทิ้งไปโดยเปล่าประโยชน์ ซึ่งสอดคล้องกับแนวคิดเศรษฐกิจหมุนเวียนและการใช้ทรัพยากรอย่างยั่งยืน

ข้อมูลสำคัญจากงานวิจัย
ฟิล์มชีวภาพผลิตจากเซลลูโลสในเถาองุ่นที่ถูกตัดทิ้งทุกปี
ย่อยสลายได้ภายใน 17 วันในดิน โดยไม่ทิ้งสารตกค้าง
โปร่งใสระดับ 83.7–84.3% และมีแรงดึงสูงถึง 18.2 MPa
แข็งแรงกว่าถุงพลาสติกทั่วไป และเหมาะสำหรับบรรจุภัณฑ์อาหาร

กระบวนการผลิตและทีมวิจัย
สกัดเซลลูโลสด้วย KOH และ NaClO₂ ก่อนละลายใน ZnCl₂
เติมแคลเซียมและกลีเซอรอลเพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นและความแข็งแรง
ทีมวิจัยประกอบด้วย Srinivas Janaswamy, Anne Fennell และนักศึกษาจาก SDSU และ Purdue
ได้รับทุนสนับสนุนจาก USDA และ NSF เพื่อพัฒนาต่อยอด

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
เซลลูโลสเป็นองค์ประกอบหลักของฝ้ายและไม้ — ใช้ในสิ่งทอและกระดาษ
ฟิล์มชีวภาพจากพืชสามารถลดการใช้พลาสติกจากน้ำมันดิบ
เถาองุ่นมีเซลลูโลสสูงถึง 35% และมีน้ำต่ำ — เหมาะกับการแปรรูป
การใช้เศษพืชในการผลิตวัสดุช่วยลดการเผาและการปล่อยคาร์บอน

https://www.sdstate.edu/news/2025/08/can-grapevines-help-slow-plastic-waste-problem

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

“ญี่ปุ่นทำสถิติใหม่! ผู้สูงวัยอายุเกิน 100 ปีเกือบแสนคน — เบื้องหลังความยืนยาวที่โลกต้องเรียนรู้”

รัฐบาลญี่ปุ่นประกาศตัวเลขล่าสุดในเดือนกันยายน 2025 ว่ามีประชากรอายุ 100 ปีขึ้นไปถึง 99,763 คน ซึ่งถือเป็นสถิติสูงสุดเป็นปีที่ 55 ติดต่อกัน โดยในจำนวนนี้ ผู้หญิงมีสัดส่วนถึง 88% สะท้อนให้เห็นถึงแนวโน้มอายุขัยที่ยืนยาวของผู้หญิงญี่ปุ่นอย่างชัดเจน

ผู้สูงวัยที่อายุมากที่สุดในประเทศคือคุณ Shigeko Kagawa อายุ 114 ปี จากเมือง Nara ส่วนผู้ชายที่อายุมากที่สุดคือคุณ Kiyotaka Mizuno อายุ 111 ปี จากเมือง Iwata ซึ่งกล่าวว่า “สิ่งสำคัญที่สุดคือไม่เก็บเรื่องต่าง ๆ มาใส่ใจ” หรือในภาษาญี่ปุ่นคือ “ไม่ kuyokuyo” หมายถึงไม่วิตกกังวลเกินเหตุ

เบื้องหลังความยืนยาวของชาวญี่ปุ่นมีหลายปัจจัย ทั้งอาหารที่เน้นปลา ผัก และลดเนื้อแดง การออกกำลังกายแบบกลุ่ม เช่น Radio Taiso ที่มีมาตั้งแต่ปี 1928 และการใช้ชีวิตที่มีจังหวะช้าแต่มั่นคง เช่น การเดินทางด้วยระบบขนส่งสาธารณะแทนรถยนต์ส่วนตัว

นอกจากนี้ยังมีวัฒนธรรม “hara hachi bu” หรือการกินแค่ 80% ของความอิ่ม และ “ikigai” หรือการมีเป้าหมายในชีวิต ซึ่งเป็นแนวคิดที่ฝังรากลึกในสังคมญี่ปุ่น โดยเฉพาะในพื้นที่ Blue Zone อย่าง Okinawa ที่มีอัตราผู้สูงวัยมากที่สุดในโลก

อย่างไรก็ตาม มีข้อกังวลเรื่องความถูกต้องของข้อมูล เนื่องจากการตรวจสอบในปี 2010 พบว่ามีผู้ที่ถูกระบุว่าอายุเกิน 100 ปีแต่เสียชีวิตไปแล้วกว่า 230,000 คน ซึ่งเกิดจากการบันทึกข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน และบางกรณีมีการปกปิดการเสียชีวิตเพื่อรับเงินบำนาญ

ข้อมูลสำคัญจากข่าว
ญี่ปุ่นมีผู้สูงวัยอายุเกิน 100 ปีถึง 99,763 คนในปี 2025
ผู้หญิงมีสัดส่วนถึง 88% ของผู้สูงวัยทั้งหมด
ผู้ที่อายุมากที่สุดคือ Shigeko Kagawa (114 ปี) และ Kiyotaka Mizuno (111 ปี)
มีการจัดงานวันผู้สูงอายุแห่งชาติในวันที่ 15 กันยายน พร้อมมอบถ้วยเงินและจดหมายแสดงความยินดีจากนายกรัฐมนตรี

ปัจจัยที่ส่งเสริมอายุยืน
อาหารที่เน้นปลา ผัก และลดเนื้อแดง ลดอัตราโรคหัวใจและมะเร็ง
การออกกำลังกายแบบกลุ่ม เช่น Radio Taiso ที่ออกอากาศทุกวัน
วัฒนธรรม “hara hachi bu” และ “ikigai” ที่ส่งเสริมสุขภาพจิตและร่างกาย
การเดินทางด้วยระบบขนส่งสาธารณะช่วยให้ผู้สูงวัยเคลื่อนไหวมากขึ้น

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Okinawa เป็นหนึ่งใน Blue Zone ที่มีผู้สูงวัยมากที่สุดในโลก
ผู้หญิงทั่วโลกมีแนวโน้มอายุยืนกว่าผู้ชายจากปัจจัยทางชีวภาพและพฤติกรรม
ญี่ปุ่นมีอัตราโรคอ้วนต่ำ โดยเฉพาะในผู้หญิง
การลดการบริโภคเกลือและน้ำตาลเป็นผลจากนโยบายสาธารณสุขที่มีประสิทธิภาพ

https://www.bbc.com/news/articles/cd07nljlyv0o

“โซเชียลมีเดียไม่ได้แค่แบ่งขั้วการเมือง — แต่มันกำลังเปลี่ยนโครงสร้างอำนาจทางการเมืองผ่าน ‘การสุดโต่งของชนชั้นนำ’”

บทความโดย Nathan Witkin ใน Arachne Magazine ได้โต้แย้งแนวคิดของนักปรัชญา Dan Williams ที่มองว่า “โซเชียลมีเดียไม่ได้เลวร้ายอย่างที่คิด” โดย Witkin เสนอว่า แม้หลักฐานเรื่อง “การแบ่งขั้วทางอารมณ์” (affective polarization) จะยังไม่ชัดเจน แต่ผลกระทบทางการเมืองจากโซเชียลมีเดียกลับรุนแรงและลึกซึ้งกว่าที่หลายคนเข้าใจ

Witkin เสนอทฤษฎีใหม่ชื่อ “การสุดโต่งของชนชั้นนำ” (Elite Radicalization Theory) ซึ่งชี้ว่าโซเชียลมีเดียไม่ได้ทำให้คนทั่วไปแบ่งขั้วกันมากขึ้นโดยตรง แต่กลับส่งเสริมให้กลุ่มผู้มีอิทธิพลทางการเมือง — ไม่ว่าจะเป็นนักการเมือง นักข่าว หรืออินฟลูเอนเซอร์ — ผลิตเนื้อหาที่รุนแรง อารมณ์จัด และแบ่งขั้ว เพื่อเรียกความสนใจและรายได้จากแพลตฟอร์มที่ให้รางวัลกับ engagement

ผลคือ คนทั่วไปที่เสพเนื้อหาเหล่านี้เริ่มมีความเข้าใจผิดเกี่ยวกับสังคมรอบตัว เช่น คิดว่าคนอื่นสุดโต่งกว่าความเป็นจริง และอาจเริ่มแสดงออกทางการเมืองที่รุนแรงขึ้นตามไปด้วย ไม่ว่าจะเป็นการประท้วง การก่ออาชญากรรมจากความเกลียดชัง หรือการเปลี่ยนพฤติกรรมการเลือกตั้ง

งานวิจัยหลายชิ้นจากยุโรปและรัสเซียพบว่า การเข้าถึงโซเชียลมีเดียในระดับเมืองสัมพันธ์กับการเพิ่มขึ้นของความรุนแรง การเลือกพรรคประชานิยม และการลดความไว้วางใจในสถาบันต่าง ๆ ซึ่ง Witkin มองว่าเป็นผลกระทบที่ “หลุดกรอบ” จากการวัดแบบเดิม เช่น affective polarization

นอกจากนี้ เขายังชี้ว่าโซเชียลมีเดียอาจทำให้คนจำนวนมากเลิกยึดโยงกับพรรคการเมืองหลัก และหันไปเป็น “อิสระ” มากขึ้น ซึ่งอาจทำให้การวัดความแบ่งขั้วแบบเดิมใช้ไม่ได้อีกต่อไป

ข้อมูลสำคัญจากบทความ
Witkin เสนอว่าโซเชียลมีเดียส่งผลร้ายต่อการเมืองผ่านการสุดโต่งของชนชั้นนำ
อินฟลูเอนเซอร์ทางการเมืองผลิตเนื้อหาที่รุนแรงเพื่อเรียก engagement
คนทั่วไปเสพเนื้อหาเหล่านี้และเข้าใจผิดว่าคนอื่นสุดโต่งกว่าความจริง
ผลคือเกิดพฤติกรรมทางการเมืองที่รุนแรง เช่น การประท้วงและ hate crime

งานวิจัยที่สนับสนุนทฤษฎี
การเข้าถึงโซเชียลมีเดียสัมพันธ์กับการเลือกพรรคประชานิยมในยุโรป
เมืองที่ใช้ VK ในรัสเซียมีอัตรา hate crime และการประท้วงสูงขึ้น
การทดลองให้ unfollow อินฟลูเอนเซอร์สุดโต่งช่วยลดความเกลียดชังทางการเมือง
โซเชียลมีเดียกระตุ้นการแสดงออกทางอารมณ์ เช่น ความโกรธ ความกลัว และความขยะแขยง

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
โซเชียลมีเดียให้รางวัลกับเนื้อหาที่กระตุ้นอารมณ์มากกว่าเนื้อหากลาง ๆ
คนที่โพสต์การเมืองบ่อยมักเป็นกลุ่มสุดโต่ง ซึ่งไม่สะท้อนประชากรส่วนใหญ่
ความเข้าใจผิดนี้อาจกลายเป็น “คำทำนายที่ทำให้เกิดจริง” เมื่อคนเริ่มสุดโต่งตาม
จำนวนคนที่ระบุว่าเป็น “อิสระ” ทางการเมืองในสหรัฐฯ เพิ่มขึ้นหลังปี 2010

https://arachnemag.substack.com/p/the-case-against-social-media-is

“หัวใจวายอาจไม่ใช่แค่เรื่องไขมัน — งานวิจัยใหม่ชี้ ‘โรคติดเชื้อ’ อาจเป็นต้นเหตุที่ซ่อนอยู่”

ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Tampere และ Oulu ประเทศฟินแลนด์ ร่วมกับมหาวิทยาลัย Oxford สหราชอาณาจักร ได้เปิดเผยผลการศึกษาที่อาจเปลี่ยนความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับโรคหัวใจวาย (myocardial infarction) ไปอย่างสิ้นเชิง โดยพบหลักฐานว่า “การติดเชื้อ” อาจเป็นตัวกระตุ้นให้เกิดภาวะหัวใจวายได้จริง

จากการศึกษาชิ้นนี้ นักวิจัยพบว่าในผู้ป่วยโรคหลอดเลือดหัวใจ (coronary artery disease) มีคราบไขมัน (atherosclerotic plaque) ที่สะสมอยู่ในหลอดเลือด ซึ่งภายในคราบนั้นมี “biofilm” หรือแผ่นฟิล์มแบคทีเรียที่ซ่อนตัวอยู่แบบไม่แสดงอาการมานานหลายปี โดยแบคทีเรียเหล่านี้สามารถหลบเลี่ยงระบบภูมิคุ้มกันและยาปฏิชีวนะได้ เพราะ biofilm มีโครงสร้างที่หนาแน่นและป้องกันการเข้าถึง

เมื่อมีการติดเชื้อไวรัสหรือสิ่งกระตุ้นภายนอกอื่น ๆ biofilm จะถูกกระตุ้นให้ปล่อยแบคทีเรียออกมา ทำให้เกิดการอักเสบในหลอดเลือด ซึ่งอาจทำให้คราบไขมันแตกออก เกิดลิ่มเลือด และนำไปสู่ภาวะหัวใจวายในที่สุด

สิ่งที่น่าทึ่งคือ นักวิจัยสามารถตรวจพบ DNA ของแบคทีเรียจากช่องปาก เช่น viridans streptococci ในคราบไขมันของผู้ป่วยที่เสียชีวิตจากหัวใจวาย และผู้ที่เข้ารับการผ่าตัดหลอดเลือด ซึ่งเป็นหลักฐานโดยตรงครั้งแรกที่เชื่อมโยงแบคทีเรียกับโรคหัวใจ

การค้นพบนี้เปิดทางให้มีการพัฒนาวัคซีนเพื่อป้องกันโรคหลอดเลือดหัวใจในอนาคต และอาจเปลี่ยนแนวทางการวินิจฉัยและรักษาโรคหัวใจอย่างสิ้นเชิง

ข้อมูลสำคัญจากงานวิจัย
พบ biofilm แบคทีเรียในคราบไขมันหลอดเลือดของผู้ป่วยโรคหัวใจ
แบคทีเรียใน biofilm อยู่ในสภาพไม่แสดงอาการ และหลบเลี่ยงภูมิคุ้มกัน
การติดเชื้อไวรัสสามารถกระตุ้นให้ biofilm ปล่อยแบคทีเรียออกมา
การอักเสบจากแบคทีเรียทำให้คราบไขมันแตก และเกิดลิ่มเลือด

การตรวจสอบและหลักฐาน
ตรวจพบ DNA ของแบคทีเรียจากช่องปากในคราบไขมันของผู้ป่วย
ใช้เทคนิค immunostaining และ genome-wide analysis เพื่อยืนยันผล
พบการตอบสนองของระบบภูมิคุ้มกันผ่านตัวรับ TLR2 ที่เกี่ยวข้องกับการอักเสบ
การศึกษาครอบคลุมผู้เสียชีวิตจากหัวใจวาย 121 ราย และผู้ป่วยผ่าตัดหลอดเลือด 96 ราย

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Biofilm เป็นโครงสร้างที่แบคทีเรียใช้ป้องกันตัวจากยาปฏิชีวนะและภูมิคุ้มกัน
Viridans streptococci เป็นแบคทีเรียที่พบทั่วไปในช่องปาก แต่สามารถเข้าสู่กระแสเลือดได้
แนวคิดว่าโรคหัวใจอาจเกิดจากการติดเชื้อมีการถกเถียงมาตั้งแต่ยุค 1980s
หากพัฒนาเป็นวัคซีนได้ อาจลดความเสี่ยงของโรคหัวใจในระดับประชากร

https://www.tuni.fi/en/news/myocardial-infarction-may-be-infectious-disease

เรื่องเล่าจากเทปแม่เหล็กถึงเทปพันธุกรรม: เมื่อ DNA กลายเป็นสื่อบันทึกข้อมูลแห่งอนาคต

ทีมนักวิจัยจาก SUSTech และ Shanghai Jiao Tong University ได้พัฒนา “DNA cassette tape drive” ที่รวมความทนทานของ DNA เข้ากับความสามารถในการจัดการของเทปแม่เหล็กแบบเก่า โดยใช้เส้นฟิล์มโพลีเอสเตอร์-ไนลอนขนาด 3.5 มม. ที่มีบาร์โค้ดความหนาแน่นสูงเป็นตำแหน่งไฟล์ และสามารถหมุนได้เหมือนเทปจริง

ข้อมูลถูกเข้ารหัสลงในสาย DNA สังเคราะห์ แล้วบรรจุลงในเทปผ่านระบบจัดการของเหลวภายในเครื่องขนาดเท่ากล่องข้าว ซึ่งมีมอเตอร์, ไมโครคอนโทรลเลอร์ และเครื่องอ่านบาร์โค้ดแบบออปติคัล การอ่านข้อมูลใช้การ sequencing ส่วนการเขียนใช้การสังเคราะห์ DNA ซึ่งยังช้าอยู่มาก—ไฟล์ขนาด 156.6KB ใช้เวลาอ่าน 25 นาที และเขียนอีก 50 นาที

แม้ความเร็วจะยังต่ำ แต่ความทนทานของระบบนี้ถือว่าน่าทึ่ง: DNA ถูกห่อหุ้มด้วยเปลือก ZIF (zeolitic imidazolate framework) ที่ป้องกันน้ำ, รังสี UV และการออกซิเดชัน ทำให้สามารถเก็บไว้ได้กว่า 300 ปีที่อุณหภูมิห้อง และหลายหมื่นปีในที่เย็น

ในเชิงทฤษฎี เทปขนาด 1 กิโลเมตรสามารถมี partition ได้มากกว่า 500,000 จุด และแต่ละจุดเก็บข้อมูลได้ครึ่งเทราไบต์ ทำให้ความหนาแน่นรวมสูงถึง 362 เพตะไบต์ต่อกิโลเมตร ซึ่งเหนือกว่าสื่อบันทึกใด ๆ ที่มีอยู่ในปัจจุบัน

แนวคิดและการออกแบบ DNA Tape Drive
ใช้เทปโพลีเอสเตอร์-ไนลอนขนาด 3.5 มม. พร้อมบาร์โค้ดเป็นตำแหน่งไฟล์
ข้อมูลถูกเข้ารหัสลงใน DNA สังเคราะห์และบรรจุผ่านระบบของเหลว
เครื่องอ่านมีขนาดเท่ากล่องข้าว พร้อมมอเตอร์และ optical reader

ความสามารถในการจัดเก็บข้อมูล
เทปขนาด 9 เมตรมี 5,000 track และสามารถ scale ได้ถึง 500,000 track ต่อกิโลเมตร
ความหนาแน่นสูงสุด 362 PB ต่อกิโลเมตร
แต่ในการทดลองจริง เขียนได้เพียง 156.6KB ต่อชั่วโมง

ความทนทานของ DNA Storage
DNA ถูกห่อด้วยเปลือก ZIF ที่ป้องกันน้ำ, UV และออกซิเดชัน
อายุการเก็บรักษา >300 ปีที่อุณหภูมิห้อง และหลายหมื่นปีในที่เย็น
เปลือกสามารถลอกและใส่ใหม่ได้โดยไม่ทำลาย DNA

ข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้าง
สามารถค้นหา track ได้ถึง 1,570 ตำแหน่งต่อวินาที
มีความสามารถในการ rewrite แบบอัตโนมัติ
ไม่ต้องใช้พลังงานในการเก็บรักษาเมื่อไม่ใช้งาน

https://www.tomshardware.com/tech-industry/dna-cassette-tape

เรื่องเล่าจาก microkernel ถึง reactive UI: เมื่อ OS กลายเป็นงานศิลปะที่เขียนด้วย C++

skiftOS ไม่ได้พยายามเลียนแบบระบบปฏิบัติการที่มีอยู่ แต่สร้างขึ้นใหม่ทั้งหมดด้วย C++ สมัยใหม่ เพื่อให้เป็นพื้นที่เรียนรู้และทดลองสำหรับคนที่อยากเข้าใจแก่นแท้ของ OS โดยไม่ต้องแบกภาระของ legacy code หรือข้อจำกัดของ POSIX

ระบบนี้ใช้ microkernel แบบ capability-based ที่เน้นความปลอดภัยและความเป็นโมดูล พร้อม UI แบบ reactive ที่ได้รับแรงบันดาลใจจาก SwiftUI และ Flutter ทำให้ทุกแอปมีธีมและการจัดวางที่สอดคล้องกันอย่างสวยงาม

แม้จะยังอยู่ในสถานะ alpha และไม่เหมาะกับการใช้งานจริงในชีวิตประจำวัน แต่ skiftOS ก็มีแอปพื้นฐานครบถ้วน เช่น terminal, text editor, media player, paint, calculator และแม้แต่เกมงู! ทั้งหมดนี้ถูกออกแบบให้เล็ก สร้างง่าย และเหมาะสำหรับผู้ที่อยากเรียนรู้การพัฒนา OS

นอกจากนี้ skiftOS ยังมี browser engine แบบเบา ๆ ที่รองรับ HTML/CSS สำหรับการจัดวางหน้าเว็บ และระบบ build ที่รองรับ ARM, x86 และ RISC-V ทำให้สามารถทดลองบนฮาร์ดแวร์หลากหลายได้

สิ่งที่น่าสนใจคือ skiftOS ไม่ใช่ *NIX และไม่ยึดติดกับ API แบบเดิม แต่ได้รับแรงบันดาลใจจาก Plan 9, Haiku และ Fuchsia ซึ่งเน้นความเรียบง่าย ความสอดคล้อง และการออกแบบใหม่หมด

แนวคิดและเป้าหมายของ skiftOS
สร้างขึ้นเพื่อเรียนรู้ OS internals และพัฒนาทักษะระบบ
ไม่พยายามเลียนแบบ Windows หรือ Linux
เป็นระบบที่เขียนด้วย C++ สมัยใหม่ทั้งหมด

สถาปัตยกรรมและเทคโนโลยีหลัก
ใช้ capability-based microkernel เพื่อความปลอดภัยและความเป็นโมดูล
มี reactive UI framework ที่สวยงามและสอดคล้องกัน
มี UEFI bootloader ที่ปรับแต่งได้และมีกราฟิกสวยงาม

แอปและระบบพื้นฐาน
มีแอปพื้นฐานครบ เช่น terminal, text editor, media player, paint, calculator
มี browser engine ที่รองรับ HTML/CSS แบบเบา ๆ
รองรับการ build บน ARM, x86 และ RISC-V

ความแตกต่างจากระบบปฏิบัติการทั่วไป
ไม่ใช่ POSIX และไม่ใช่ *NIX
ได้แรงบันดาลใจจาก Plan 9, Haiku และ Fuchsia
มี API และ userland ที่ออกแบบใหม่ทั้งหมด

ชุมชนและการมีส่วนร่วม
เปิดให้ร่วมพัฒนาผ่าน GitHub
มีช่องทางสื่อสารผ่าน Discord, Reddit และ Bluesky
ได้รับการสนับสนุนจากนักพัฒนาหลายคนในวงการ OS

ความเสี่ยงจากการใช้งานจริง
skiftOS ยังอยู่ในสถานะ alpha และไม่เหมาะกับการใช้งานจริง
อาจมีบั๊กหรือฟีเจอร์ที่ยังไม่สมบูรณ์

ความเปราะบางของ ecosystem
ไม่รองรับซอฟต์แวร์หรือไลบรารีจาก Linux หรือ Windows
ต้องเรียนรู้ API ใหม่ทั้งหมด ซึ่งอาจไม่เหมาะกับผู้เริ่มต้น

ความไม่แน่นอนของการพัฒนาในระยะยาว
เป็นโปรเจกต์ส่วนตัวที่ขึ้นอยู่กับเวลาของผู้พัฒนา
อาจไม่มีการอัปเดตหรือสนับสนุนในระยะยาว

https://skiftos.org/

เรื่องเล่าจาก “คลิกเพื่อดูรูปฟรี” ถึง “เราสร้างพื้นที่ของเราเอง”: เมื่อโซเชียลมีเดียกลายเป็นพื้นที่ที่ไม่มีใครอยากอยู่

ในยุคแรกของโซเชียลมีเดีย เราเข้ามาเพื่อดูรูปงานแต่งของเพื่อน, สุนัขของญาติ, หรือโพสต์ที่มีความหมายจากคนที่เรารู้จักจริง ๆ แต่วันนี้ ฟีดของเรากลับเต็มไปด้วยโพสต์ซ้ำ ๆ จากบอท, รูปโปรไฟล์ปลอม, และคลิป AI ที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อดึงดูดคลิก ไม่ใช่เพื่อสื่อสาร

AI ไม่ได้แค่สร้างเนื้อหา แต่ยังสร้าง “ตัวตน” ที่ดูเหมือนมนุษย์—สาวสวยที่ตอบกลับโพสต์ด้วยคำพูดหวาน ๆ พร้อมลิงก์ไปยัง OnlyFans หรือบริการคล้ายกัน ซึ่งบางครั้งเธอเป็นคนจริง บางครั้งเป็นบอท และบางครั้งเป็นผู้ชายในห้องทำงานที่เมียนมาร์

ในขณะที่เนื้อหาเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล การมีส่วนร่วมกลับลดลงอย่างรวดเร็ว ผู้ใช้ไม่ได้พูดคุยกันอีกต่อไป แต่แค่เลื่อนผ่านเนื้อหาที่ดูเหมือนภาษาแต่ไม่มีความหมาย ความจริงถูกแทนที่ด้วยความบันเทิงแบบไร้ราก และความสัมพันธ์ถูกแทนที่ด้วยการตลาดแบบอัลกอริธึม

ผู้คนเริ่มหนีออกจากแพลตฟอร์มใหญ่ ไปสู่พื้นที่เล็ก ๆ ที่มีความตั้งใจ เช่น Discord, Substack, Patreon และกลุ่มแชตส่วนตัว ที่เน้นความสัมพันธ์มากกว่าการเติบโตแบบไวรัล

แม้แต่ผู้สร้างเนื้อหาเองก็เริ่มเหนื่อยล้า เพราะต้องแข่งขันกับ AI ที่ไม่หลับไม่พัก และสามารถสร้างโพสต์ที่ “ดูดี” ได้ในไม่กี่วินาที หลายคนจึงเลือกหยุด หรือหันไปใช้ Dumbphone เพื่อหลีกหนีจากการเสพติดหน้าจอ

การเปลี่ยนแปลงของเนื้อหาในโซเชียลมีเดีย
เนื้อหาจริงจากมนุษย์ถูกลดความสำคัญลงโดยอัลกอริธึม
บอทและ AI สร้างโพสต์ซ้ำ ๆ เพื่อดึงดูดคลิก
ความแตกต่างระหว่างคนจริงกับบอทเริ่มเลือนลาง

การเกิดขึ้นของ “เศรษฐกิจสาวบอท”
บอทที่ดูเหมือนมนุษย์ใช้เพื่อดึงดูดผู้ชายเข้าสู่บริการแบบเสียเงิน
ผู้สร้างเนื้อหาบางคนเริ่มทำตัวเหมือนอัลกอริธึมเพื่อรักษาการมีส่วนร่วม
ความสัมพันธ์กลายเป็นธุรกรรมที่แลกเปลี่ยนความสนใจกับเงิน

การลดลงของการมีส่วนร่วม
อัตราการมีส่วนร่วมใน Facebook และ X เหลือเพียง 0.15% โดยเฉลี่ย
Instagram ลดลง 24% เมื่อเทียบกับปีก่อน
ผู้ใช้เลื่อนฟีดแบบครึ่งรู้สึกครึ่งหลงลืม ไม่ได้มีเป้าหมายจริง

การย้ายไปสู่พื้นที่ที่มีความตั้งใจ
ผู้ใช้เริ่มหันไปใช้กลุ่มแชต, Discord, Substack และ Patreon
พื้นที่เหล่านี้เน้นความสัมพันธ์และความไว้วางใจมากกว่าการเติบโต
แพลตฟอร์มใหญ่เริ่มปรับตัว เช่น Instagram เน้น DMs, TikTok ทดลองกลุ่มส่วนตัว

แนวคิดใหม่ในการออกแบบแพลตฟอร์ม
เสนอให้เพิ่ม “friction” เช่น หน่วงเวลาโพสต์, แสดงเวลาที่ใช้ก่อนอัปโหลด
แพลตฟอร์มอย่าง Are.na ไม่มีฟีดอัลกอริธึมหรือระบบ engagement
การออกแบบเพื่อเจตนาแทนการเสพติด

การผลักดันให้โซเชียลมีเดียเป็นสาธารณูปโภค
เสนอให้มีการตรวจสอบอัลกอริธึมแบบโปร่งใส
ให้ผู้ใช้เลือกอัลกอริธึมที่ต้องการ เช่น ฟีดตามเวลา, ฟีดจาก mutuals
สร้างแพลตฟอร์มที่มี governance แบบประชาธิปไตย

การส่งเสริมการรู้เท่าทันดิจิทัล
เสนอให้สอน digital literacy ตั้งแต่เด็ก
เน้นความเข้าใจอัลกอริธึมและการจัดการข้อมูลส่วนตัว
สร้างโครงสร้างพื้นฐานเพื่อการเรียนรู้ร่วมกัน

https://www.noemamag.com/the-last-days-of-social-media/

เมื่อวานนี้ที่อังกฤษมีการชุมนุมที่เรียกว่า "Unite the Kingdom" ซึ่งเป็นการชุมนุมที่จัดโดย "ทอมมี่ โรบินสัน" นักกิจกรรมทางการเมืองฝ่ายขวา หรือ "อนุรักษ์นิยม"

การชุมนุมมีวัตถุประสงค์เพื่อแสดงออกถึงความไม่พอใจนโยบายของรัฐบาลเกี่ยวกับการเปิดรับผู้อพยพมากจนเกินไป และรณรงค์เคลื่อนไหวให้ขับผู้อพยพออกนอกประเทศอังกฤษ

โดยจะเริ่มจากสะพานวอเตอร์ลูและเดินไปยังไวท์ฮอลล์ รายงานจากสื่อ ระบุว่ามีผู้เข้าร่วมประมาณมากกว่าแสนคน

ขณะเดียวกัน ก็มีกลุ่มการเมืองฝ่ายซ้าย หรือพวก "เสรีนิยม" ซึ่งเป็นกลุ่ม “Stand Up To Racism” รวมตัวกันที่ปลายอีกด้านของไวท์ฮอลล์ ตามรายงานข่าวแจ้งว่ามีจำนวน "หลายพันคน"

ที่น่าสนใจคือ จำนวนตัวเลขของผู้มาชุมนุมฝ่ายซ้าย (อนุรักษ์นิยม) มีจำนวนมากกว่าฝ่ายขวา (เสรีนิยม) มากมายหลายเท่า บ่งบอกว่า ขณะนี้กระแสของคนอังกฤษเห็นด้วยกับแนวคิดที่จะไม่ต้อนรับผู้อพยพเข้ามาในประเทศ มุ่งเป้าไปที่พัฒนาคนในชาติ และต้องการให้รัฐบาลหันมาสนใจชีวิตความเป็นอยู่ของคนอังกฤษเองมากกว่าแนวคิดฝ่ายซ้ายที่เปิดรับผู้อพยพแบบบ้าคลั่งจนเกินพอดี

กระแสอนุรักษ์นิยมนี้ ไม่ใช่มีแค่ในอังกฤษเท่านั้น ผลจากการเลือกตั้งการเมืองท้องถิ่นในยุโรปหลายประเทศ หรือแม้กระทั่งสหรัฐเมริกาเอง บ่งชี้ว่าประชาชนตระหนักแล้วว่า ที่ผ่านมาการเปิดรับสิ่งต่างๆมากเกิน อย่างที่ฝ่ายขวา หรือ เสรีนิยมพยายามป้อนข้อมูลให้ประชาชนเพ้อฝันมาตลอดหลายสิบปี ไม่ใช่ทางเลือกที่เหมาะสมสำหรับพวกเขา

แหกคอก ตอนที่ 7 – ถังความคิด
ทานเรื่องจริง เรื่อง ” แหกคอก ”
ตอนที่ 7 : ถังความคิด
แม้เศรษฐกิจจะอยู่ในกำมือพวกนายทุนใหญ่แล้วก็ตาม แต่พวกเขาบอกว่าแค่อยู่ในมือเรา มันไม่อยู่นาน (พวกนี้คิดรอบคอบ) เราต้องสร้างพรรคพวก ต้องทำให้สังคม โดยเฉพาะสังคมในระดับสูง เห็นคล้อยตามเราด้วย ประเภทเราว่าไงเขาต้องว่าตามกัน มันจะได้คุม (หลอก) กัน ง่ายๆ หน่อย แล้วจะทำให้พวกคนในสังคมระดับสูงเขาเห็นพ้องด้วยได้อย่างไรล่ะ คนพวกนี้ถึงแม้จะมีจำนวนไม่มาก แต่จะให้เรียกให้มาประชุมคงไม่ง่ายนักหรอก พวกเขาหยิ่งยะโสเล่นตัวกันจะตาย แต่จะให้เดินสายไปคุยด้วยทีละราย กว่าจะรู้เรื่องเห็นพ้องกันหมด พวกตูก็แก่ตายหมด ไม่ได้ครองโลกกันเสียที !
นายทุนใหญ่ ทั้งหลายจึงสรุปว่า อย่ากระนั้นเลย พวกเราควรมอบให้ใครมันไปช่วยคิดช่วยทำให้เราดีกว่านะ รวยแล้ว อย่าต้องลงมือลงแรงเองหมด ใช้ให้ผีมันโม่แป้งแทนก็แล้วกัน แล้วพวกเขาก็ตั้งสถาบันประเภทนักคิด (think tank มาแล้ว) เพื่อให้มีหน้าที่จัดการคิด การชี้นำสังคม วิธีล้อมคอกพวกคนรวย (อื่นๆ) คนในสังคมชั้นสูงจากทุกวงการ ไม่ว่าจะเป็นนักการเมือง นักเศรษฐศาสตร์ นักวิชาการ สื่อ และแม้แต่พวกคุณทหาร เข้ามารับความเข้าใจ และควบคุมความคิดของบุคคลเหล่า นั้น ให้เป็นไปในทิศทางเดียว กับที่นายทุนใหญ่ต้องการ เข้าใจไหม มันเป็นการย้อมความคิด โดยคนถูกย้อมไม่รู้ตัว ว่ากำลังถูกย้อมสมอง ย้อมความคิด เป็นไปไม่ได้น่ะ ไม่มีทางหรอก ไม่เชื่อหรอกว่าเขาจะทำอะไรแบบ นั้น พวกโลกสวยคงกำลังคิดในใจ ฮา มันเป็นวิธีที่เฉียบมาก จูงจมูกคนรวย หรือคนมีอำนาจ หรือนักวิชาการด้วยกัน นี่ถือว่าสุดยอดจริงๆ หรือว่ามันก็ไม่ยากเกิน คนรวย คนมีอำนาจ นักวิชาการ ใช่ว่าจะฉลาดเสมอไป ฮา อีกหน
ระหว่างสงครามโลกครั้งที่ 1 กลุ่มนักวิชาการชาวอเมริกัน ได้รับมอบหมายให้วาดภาพสถานการณ์ ให้ประธานาธิบดี Woodlow Wilson ฟังเกี่ยวกับทางเลือกต่างๆ ของอเมริกา ในกรณีที่สงครามโลกจบและ Kaiser และจักรวรรดิเยอรมันหล่นจากบัลลังก์ นักวิชาการกลุ่มนี้เรียกว่ากลุ่ม The Inquiry เวลาวาดภาพให้ประธานาธิบดีฟัง เขามีวิธี เขาใช้วิธีเล่าผ่านคนสนิทที่ประธานาธิบดีเชื่อใจอย่างมาก (จำวิธีนี้กันไว้นะครับ เขาใช้กันทั้งนั้น ปากก็บอกผมไม่เคยเจรจา ไม่เคยพูด แต่ให้คนสนิทเป็นคนพูด ไม่ได้โกหกนี่หว่า !) นายคนสนิท ชื่อ พันเอก Edward M. House นี้สำคัญมาก เป็นผู้เดินสาส์นลับของประธานาธิบดี กับฝ่ายยุโรป ในช่วงสงครามโลกครั้งที่ 1 ปี ค.ศ.1914 จนถึงช่วงที่อเมริกาเข้าไปมีส่วนด้วยในช่วง ค.ศ.1917 ปากก็บอกว่าฉันสันโดษ Isolist แต่ส่งคนเดินสาส์น จนซ่นร้องเท้าสึกไปหลายคู่ นักการเมืองก็เป็นยังงี้ทั้งนั้น และไม่ว่าพันธุ์เทศ พันธุ์ไทย ปากก็พูดไปอย่าง แล้วก็ไปทำอีก 3 อย่าง คนละเรื่องกัน ท่านนายพันเอก House นี้ เป็นคนสำคัญในการผลักและดันให้ประธานาธิบดี Wilson เห็นชอบในการที่อเมริกาจัดตั้งระบบ Federal Reserve (ตกลงคุณ House นี้ เป็นพวกใครกันแน่ !)
กลุ่ม The Enquiry นี้เอง เป็นผู้ปูทางการสร้าง the Council on Foreign Relations (CFR) CFR เป็น think tank ถังความคิด ที่ทรงอิทธิพลสูงสุดในอเมริกาตั้งแต่เริ่มตั้งจนถึงปัจจุบัน
เดือนพฤษภาคม ค.ศ.1919 กลุ่มนักวิชาการและนักการฑูตจากอังกฤษและอเมริกา รวมทั้งกลุ่ม The Inquiry นั่งสุมหัววางแผนกันที่โรงแรม the Majestic ในปารีส เพื่อที่จะร่วมกันตั้งสถาบันเกี่ยวกับกิจการระหว่างประเทศ โดยมีสาขาหนึ่งที่ London และอีกสาขาหนึ่งที่ New York เมื่อบรรดาพวกไปสุมหัวกลับมาถึง New York ก็รายงานผลการคุย ให้กับนักการเงินและนักกฏหมายที่ New York (นายทุนตัวจริง !) ฟัง ทุกคนไชโยโห่ตบมือเป่าปากกับข้อสรุปที่ตกลงกันมา แน่นอนคนที่ดีใจที่สุดคงไม่ใครเกิน นาย Cecil Rhodes นักล่ารุ่นเก๋า ที่แค่ซ่อนเขี้ยวของตัวเองให้มิดชิด นักล่ารุ่นกะเตาะ ก็นึกว่านักล่ารุ่นเก๋าเขี้ยวหลุดหมดปากไปแล้ว แหม ! หลอกง่ายจัง นึกว่าเด็กรุ่นใหม่ ฉลาดกว่ารุ่นโบราณ ! แต่ในที่สุดภาษาอังกฤษสำเนียงอเมริกัน มันคงแปร่งหูเกินกว่าคนอังกฤษจะทนฟังได้ สถาบันนักชักใย CFR เลยเปลี่ยนแผนแยกตัวเป็น 2 แขนง แต่มาจากตอเดียวกัน ต่างคนต่างไปตั้งกลุ่มของพวกตัวเอง อังกฤษกลุ่มหนึ่ง อเมริกากลุ่มหนึ่ง แต่ยังจับมือกอดแขนจิกหัวกันไว้ ยังไงก็ต้องร่วมมือใกล้ชิด ก็คิดจะครองโลกด้วยกัน
The Milner Group ของก๊วนนาย Cecil Rhodes รับบทเป็นตัวตั้งตัวตีในการตั้ง Royal Institute of International Affairs (Chatham House) ถังความคิด think tank สัญชาติอังกฤษ ในปี ค.ศ.1919 ส่วนกลุ่ม The Inquiry ก็รับมอบหน้าที่ไปตั้ง Council of Foreign Relations think tank สัญชาติอเมริกัน ในปี ค.ศ.1921
นอกจากนี้ ยังมีองค์กรลับที่มีแนวคิดเดียวกับ Milner Group ทยอยเกิดขึ้นอีกในหลายๆ ประเทศ เขาเรียกกลุ่มพวกนี้ว่าพวกโต๊ะ กลม เอามาจากอัศวินโต๊ะกลม Knights of the Round Table สมัย King Arthur ของอังกฤษนั่นแหละ Round Table Groups ในบรรดาพวกโต๊ะกลม โต๊ะใหญ่ในกลุ่มนี้ก็คือ Royal Institute of International Affairs (Chatham House) ที่ลดหลั่นลงมาก็มี โต๊ะกลม Canada, Australia, New Zealand, South Africa และ India จักรภพอังกฤษถึงล่มก็ยังไม่สลาย ดึงเอาลูกกะเป๋งเก่า ตามมาเข้าขบวนตั้งโต๊ะกลมด้วย กลุ่มโต๊ะกลมนี้ ก็คือ กลุ่มถังความคิด (think tank) นานาชาติรุ่นแรก ซึ่งยังดำเนินการอย่างแข็งขัน และมีอิทธิพลในแต่ละประเทศของตัว จนถึงทุกวันนี้ ในฐานะเป็นรุ่นใหญ่มีชื่อเสียงอยู่ในอันดับต้นมาตลอด รักษาตำแหน่งไว้ไม่เคยปล่อยให้ตกอันดับ
ส่วนถังความคิดรุ่นใหญ่ในอเมริกา ที่ได้รับความนิยมตาม CFR มาติดๆ ก็มี Brookings Institution, Carnegie Endowment for International Peace, RAND Corporation, Heritage Foundation, Woodrow Wilson International Centre for Scholars, the Centre for Strategic and International Studies และ American Enterprise Institute (นักอ่านนิทานท่านใด ที่อยากรู้วิธีคิด หรืออยากรู้ว่านักล่ากำลังคิดทำอะไรอยู่ อยากติดตามด้วยตัวเองก็ค้นได้จากอากู กดชื่อตัวถัง พวกนี้แหละครับ มีเรื่องให้อ่านเพียบเลย)
สำหรับถังความคิดที่ไม่ได้สังกัดกับอเมริกา ก็จะมี Chatham House เป็นถังหมายเลขหนึ่งของอังกฤษ เป็นที่นับหน้าถือตา มีอิทธิพล ทำนองเดียวกับ CFR, the International Institute for Strategic Studies in the UK, the German Council on Foreign Relation, the Adam Smith Institute in the UK, the Fraser Institute ใน Canada, the European Council on Foreign Relations, the International Crisis Group in Belgium และ Canadian Institute of International Affairs
คนเล่านิทาน
30 พค. 57

เรื่องเล่าจาก OCTOPUS ถึง SCUP-HPC: เมื่อซูเปอร์คอมพิวเตอร์กลายเป็นผู้บันทึกความจริงของงานวิจัย

มหาวิทยาลัยโอซาก้า D3 Center ร่วมกับ NEC เปิดตัว OCTOPUS (Osaka University Compute and sTOrage Platform Urging open Science) ซึ่งเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่มีพลังการประมวลผล 2.293 petaflops โดยใช้ 140 โหนดของ NEC LX201Ein-1 ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงานวิจัยแบบเปิด (Open Science)

จุดเด่นของ OCTOPUS ไม่ใช่แค่ความเร็ว แต่คือระบบ “provenance management” ที่สามารถบันทึกและติดตามกระบวนการคำนวณทั้งหมด เช่น ข้อมูลใดถูกใช้ โปรแกรมใดเรียกใช้ และผลลัพธ์ใดถูกสร้างขึ้น โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพของระบบ

เทคโนโลยีนี้ชื่อว่า SCUP-HPC (Scientific Computing Unifying Provenance – High Performance Computing) ซึ่งพัฒนาโดยทีมของ Susumu Date จากห้องวิจัยร่วมระหว่าง NEC และมหาวิทยาลัยโอซาก้า โดยเริ่มต้นในปี 2021

SCUP-HPC ช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นหาประวัติการคำนวณด้วย ID เฉพาะ และแสดงผลแบบ visualization ได้ ทำให้นักวิจัยสามารถใส่รหัสประวัติการคำนวณในบทความวิชาการ เพื่อยืนยันว่าใช้ OCTOPUS จริงในการสร้างผลลัพธ์

ระบบนี้ยังช่วยแก้ปัญหาการบันทึกข้อมูลด้วยมือที่อาจผิดพลาดหรือไม่ครบถ้วน ซึ่งเป็นปัญหาใหญ่ในงานวิจัยที่ต้องการความโปร่งใสและตรวจสอบได้ โดยเฉพาะในยุคที่ AI และ Big Data กลายเป็นเครื่องมือหลักของนักวิทยาศาสตร์

NEC ยังมีแผนจะนำ SCUP-HPC ไปใช้เชิงพาณิชย์ในอนาคต และจะขยายแพลตฟอร์มนี้ไปสู่การใช้งานในอุตสาหกรรมและงานวิจัยด้าน AI อย่างเต็มรูปแบบ ภายใต้แนวคิด “NEC BluStellar” ที่เน้นการสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลเพื่อการวิจัย

การเปิดตัว OCTOPUS โดยมหาวิทยาลัยโอซาก้าและ NEC
เริ่มทดลองใช้งานในเดือนกันยายน และเปิดใช้งานเต็มรูปแบบในเดือนธันวาคม 2025
ใช้ 140 โหนดของ NEC LX201Ein-1 มีพลังการประมวลผล 2.293 petaflops
ประสิทธิภาพสูงกว่าระบบเดิมประมาณ 1.5 เท่า

เทคโนโลยี SCUP-HPC สำหรับการจัดการ provenance
บันทึกว่าโปรแกรมใดใช้ข้อมูลใด และสร้างผลลัพธ์อะไร
แสดงผลแบบ visualization และค้นหาด้วย history ID
ช่วยให้นักวิจัยใส่รหัสการคำนวณในบทความเพื่อยืนยันความถูกต้อง

เป้าหมายของระบบนี้
ส่งเสริม Open Science โดยให้ข้อมูลวิจัยสามารถตรวจสอบและแบ่งปันได้
ลดความผิดพลาดจากการบันทึกด้วยมือ
เพิ่มความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือของงานวิจัย

แผนการขยายในอนาคต
NEC เตรียมนำ SCUP-HPC ไปใช้เชิงพาณิชย์
ขยายไปสู่การใช้งานในอุตสาหกรรมและงานวิจัยด้าน AI/Big Data
อยู่ภายใต้แนวคิด NEC BluStellar เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลวิจัย

https://www.techpowerup.com/340936/nec-provides-computing-power-for-octopus-supercomputer-at-osaka-university

เรื่องเล่าจาก Qwen3 สู่ Qwen3-Next: เมื่อโมเดล 80B ทำงานได้เท่ากับ 235B โดยใช้พลังแค่ 3B

ในเดือนกันยายน 2025 ทีม Qwen จาก Alibaba ได้เปิดตัวสถาปัตยกรรมใหม่ชื่อว่า Qwen3-Next ซึ่งเป็นการพัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ที่เน้น “ประสิทธิภาพต่อพารามิเตอร์” และ “ความเร็วในการประมวลผลข้อความยาว” โดยใช้แนวคิดใหม่ทั้งในด้าน attention, sparsity และการพยากรณ์หลาย token พร้อมกัน

Qwen3-Next มีพารามิเตอร์รวม 80 พันล้าน แต่เปิดใช้งานจริงเพียง 3 พันล้านระหว่างการ inference ซึ่งทำให้สามารถเทียบเคียงกับ Qwen3-235B ได้ในหลายงาน โดยใช้ต้นทุนการฝึกเพียง 9.3% ของ Qwen3-32B2

หัวใจของ Qwen3-Next คือการผสมผสานระหว่าง Gated DeltaNet (linear attention ที่เร็วแต่แม่น) กับ standard attention (ที่แม่นแต่ช้า) ในอัตราส่วน 3:1 พร้อมเพิ่ม gating, rotary encoding แบบบางส่วน และการขยายขนาด head dimension เพื่อรองรับข้อความยาวถึง 256K tokens ได้อย่างเสถียร

ในส่วนของ MoE (Mixture-of-Experts) Qwen3-Next ใช้โครงสร้าง ultra-sparse โดยมี 512 experts แต่เปิดใช้งานเพียง 10 + 1 shared expert ต่อ step ซึ่งทำให้ลดการใช้พลังงานและเพิ่ม throughput ได้มากกว่า 10 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน

นอกจากนี้ยังมีการออกแบบเพื่อความเสถียร เช่น Zero-Centered RMSNorm, weight decay เฉพาะ norm weights และการ normalize router parameters ตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อให้การฝึกมีความนิ่งและไม่เกิดปัญหา activation ผิดปกติ

Qwen3-Next ยังมาพร้อม Multi-Token Prediction (MTP) ที่ช่วยให้การ inference แบบ speculative decoding มีความแม่นยำและเร็วขึ้น โดยสามารถใช้งานผ่าน Hugging Face, ModelScope, SGLang และ vLLM ได้ทันที

สถาปัตยกรรมใหม่ของ Qwen3-Next
ใช้ hybrid attention: Gated DeltaNet + standard attention (อัตราส่วน 3:1)
เพิ่ม gating, rotary encoding เฉพาะ 25% ของ position dimension
ขยาย head dimension จาก 128 เป็น 256 เพื่อรองรับข้อความยาว

โครงสร้าง MoE แบบ ultra-sparse
มี 512 experts แต่เปิดใช้งานเพียง 10 + 1 shared expert ต่อ step
ลดการใช้พลังงานและเพิ่ม throughput ได้มากกว่า 10 เท่า
ใช้ global load balancing เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการฝึก

การออกแบบเพื่อความเสถียรในการฝึก
ใช้ Zero-Centered RMSNorm แทน QK-Norm
เพิ่ม weight decay เฉพาะ norm weights เพื่อป้องกันการโตผิดปกติ
normalize router parameters ตั้งแต่เริ่มต้นเพื่อความนิ่ง

ประสิทธิภาพของโมเดล
Qwen3-Next-80B-A3B-Base เทียบเท่าหรือดีกว่า Qwen3-32B โดยใช้พลังแค่ 10%
Qwen3-Next-Instruct เทียบเคียง Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 ในงาน context ยาว
Qwen3-Next-Thinking ชนะ Gemini-2.5-Flash-Thinking ในหลาย benchmark

การใช้งานและ deployment
รองรับ context สูงสุด 256K tokens และสามารถขยายถึง 1M ด้วยเทคนิค YaRN
ใช้งานผ่าน Hugging Face, ModelScope, SGLang, vLLM ได้ทันที
รองรับ speculative decoding ผ่าน MTP module

https://qwen.ai/blog?id=4074cca80393150c248e508aa62983f9cb7d27cd&from=research.latest-advancements-list

เรื่องเล่าจาก Tornado Cash ถึง FinCEN: เมื่อความเป็นส่วนตัวในคริปโตกลายเป็นภัยต่อความมั่นคงแห่งชาติ

ในเดือนกันยายน 2025 สำนักงานเฝ้าระวังทางการเงินของสหรัฐฯ หรือ FinCEN ได้เสนอร่างกฎใหม่ที่ขยายอำนาจของกฎหมาย Patriot Act มาตรา 311 ไปยังเครื่องมือความเป็นส่วนตัวในคริปโต เช่น CoinJoin, Samourai Wallet และบริการ mixer อื่น ๆ โดยอ้างว่าเป็น “ภัยคุกคามด้านการฟอกเงินหลัก” ที่ต้องมีมาตรการพิเศษในการควบคุม

ภายใต้ข้อเสนอใหม่นี้ ผู้ให้บริการเครื่องมือความเป็นส่วนตัวในคริปโตจะต้องเก็บข้อมูลผู้ใช้งาน, รายงานธุรกรรมที่เกี่ยวข้อง และอาจต้องเปิดเผยรายชื่อผู้ใช้ทั้งหมดต่อ FinCEN ซึ่งถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่จากแนวคิด “self-custody” และ “permissionless” ที่เป็นหัวใจของคริปโต

FinCEN อ้างว่าเครื่องมือเหล่านี้ถูกใช้โดยกลุ่มก่อการร้าย เช่น Hamas และ ISIS แม้จะไม่มีหลักฐานชัดเจนว่ามีการใช้จริงในระดับที่มีนัยสำคัญ โดยแม้แต่ Chainalysis ก็ออกมาเตือนว่าข้อมูลที่ใช้ประกอบการอ้างอิงนั้น “เกินจริง” และอาจเกิดจากการวิเคราะห์บล็อกเชนที่ผิดพลาด

นอกจากนี้ FinCEN ยังเสนอให้ลดเกณฑ์การรายงานธุรกรรมจาก $3,000 ลงในอนาคต และบังคับให้ทุกแพลตฟอร์ม—รวมถึง DeFi ที่อ้างว่าเป็น non-custodial—ต้องใช้ระบบวิเคราะห์บล็อกเชนขั้นสูงเพื่อให้สอดคล้องกับกฎใหม่

ผลกระทบที่ตามมาคือ ผู้ให้บริการขนาดเล็กและโปรเจกต์ที่เน้นความเป็นส่วนตัวอาจต้องปิดตัวหรือย้ายออกจากสหรัฐฯ ขณะที่ผู้ใช้งานทั่วไปอาจต้องยอมแลกความเป็นส่วนตัวเพื่อความปลอดภัยและการเข้าถึงบริการทางการเงิน

ข้อเสนอใหม่ของ FinCEN
ขยายมาตรา 311 ของ Patriot Act ไปยังเครื่องมือความเป็นส่วนตัวในคริปโต
ระบุว่า CoinJoin และ mixer เป็น “ภัยคุกคามด้านการฟอกเงินหลัก”
บังคับให้ผู้ให้บริการเก็บข้อมูลและรายงานธุรกรรมต่อ FinCEN

ผลกระทบต่อผู้ให้บริการและผู้ใช้งาน
ผู้ให้บริการต้องเปิดเผยรายชื่อผู้ใช้และข้อมูลธุรกรรม
แพลตฟอร์ม DeFi อาจถูกจัดเป็น MSB (Money Service Business)
ผู้ใช้งานทั่วไปอาจต้องยืนยันตัวตนก่อนทำธุรกรรมขนาดใหญ่

การตอบโต้จากชุมชนคริปโต
Samourai Wallet และผู้ใช้ CoinJoin แสดงความกังวล
Chainalysis เตือนว่าข้อมูลที่ใช้ประกอบการอ้างอิงนั้น “เกินจริง”
ผู้พัฒนาเครื่องมือความเป็นส่วนตัวอาจถูกดำเนินคดีในอนาคต

https://www.tftc.io/treasury-iexpanding-patriot-act/

แหกคอก ตอนที่ 5 – สร้างพระเจ้าองค์ใหม่
นิทานเรื่องจริง เรื่อง ” แหกคอก ”
ตอนที่ 5 : สร้างพระเจ้าองค์ใหม่
หลัง Anglo American Establishment กอดคอจับมือกันชัดเจน เมื่อประมาณ ค.ศ.1890 ทั้ง 2 ฝ่าย ร่วมกันสร้างกลไก สร้างระบบด้านการเงินการธนาคารเป็นอันดับแรก เพื่อเอาตัวเองนำหน้าชักใยรัฐบาล และลดบทบาทของประเทศ
ระบบธนาคารกลาง เกิดขึ้นครั้งแรก เมื่อปี ค.ศ.1694 ที่อังกฤษ เป็นการรวมตัวกันของ เครือข่ายธนาคารกลางนานาชาติ ซึ่งไม่ได้เป็นของรัฐ แต่เป็นของเอกชน ! มีผู้ถือหุ้นเป็นเอกชนคนโคตรรวย ธนาคารกลางนี้เป็นผู้อนุญาตให้ รัฐบาล (จำกันให้ดี เงินเป็นใหญ่กว่ารัฐบาล มาตั้งแต่ ค.ศ.1694 แล้ว !) ในการพิมพ์ธนบัตร เงินสกุลต่างๆ ของแต่ละประเทศ โดยอนุญาตให้กำหนดอัตราดอกเบี้ย และทำกำไรจากดอกเบี้ยนั้น ธนาคารกลางเหล่านี้ เป็นผู้ให้เงินกู้แก่รัฐบาล และผู้ประกอบการอุตสาหกรรม เท่ากับควบคุมลูกค้าใหญ่ 2 กลุ่ม 2 ขาของประเทศไปพร้อมๆ กัน ต่อมาภายหลังประมาณ ปี ค.ศ.1930 ธนาคารกลางเหล่านี้ พร้อมใจกันอยู่ในระบบที่พวกตัว เองสร้างขึ้น เรียกว่า Bank for International Settlements (BIS) ตั้งอยู่ที่เมือง Basle ในสวิสเซอร์แลนด์ เป็นธนาคารของเอกชนเช่นเดียวกัน ทำหน้าที่เป็นธนาคารกลางของเหล่าสมาชิกซึ่งเป็นธนาคารกลางต่างๆ (เขียนแล้วมึนเอง คนอ่านก็คงมึน) เอาแบบง่ายๆ BIS ธนาคารกลางตัวแม่นี้ถือหุ้นโดย ธนาคารกลางตัว ลูกๆ ทั้งหลาย ธนาคารกลางตัวลูกก็ถือหุ้นโดยพวกเอกชนคนโคตรรวยอีกต่อหนึ่ง สรุปว่า พวกคนรวยลงทุนลงขันกันเอง เพื่อตั้งธนาคารกลาง และไม่ให้ใครมายุ่ง เขาดูแลเงินของเขากันเอง ตั้งกฎกติกาเอง โดยให้แม่ BIS คุม รัฐบาลได้แต่ทำตาปริบๆ ดู หน้าจ๋อย มือกุม ก้มหน้า รับคำสั่งรับอำนาจมาจากคนรวยอีกทีหนึ่ง เข้าใจไหม คนรวยใหญ่กว่ารัฐบาล ถึงพูดกันว่าเงินเป็นพระเจ้า
ระบบธนาคารกลางนี้ หลังจากเกิดขึ้นครั้งแรกที่ London ไปได้สวย คนรวยติดใจ จึงขยายตัวข้ามมาในทวีปยุโรปตะวันตก และกระจายทั่วไปในทวีปยุโรป การปฏิวัติในฝรั่งเศส ทำให้นโปเลียนขึ้นมามีอำนาจ และยอมให้บรรดานายทุนที่รวมตัวกันให้เงินกู้นโปเลียนไปทำการปฏิวัตินั่นแหละ จับมือร่วมกันจัดตั้งธนาคารในฝรั่งเศสขึ้น เป็นธนาคารส่วนบุคคล ที่พวกนายทุนนี้ควบคุมกันเอง รัฐบาลไม่เกี่ยว ธนาคารนี้เป็นต้นกำเนิดของตระกูลโคตรรวยทางฝั่งยุโรป คือ ตระกูล Rothshilds ชาวยิวในยุโรป ซึ่งขยายธุรกิจการเงินของตระกูล โดยการตั้งธนาคารใน London, Paris, Frankfurt, Vienna และ Naples ทำให้ตระกูลนี้ยิ่งรวยเละขึ้นไปอีก และยิ่งรวยเพิ่มขึ้น จากการไปถือหางทุกฝ่ายในการรบทุกครั้งของนโปเลียน (ต้นกำเนิดของการถือไพ่ทุกใบในการต่อสู้ มีเงินซื้อไพ่ทุกใบ มีไพ่ให้เลือกเล่นแยะ เล่นยังไงก็ชนะ ยกเว้นโคตรโง่ หรือ โคตรเลว จนเทวดาบอกมีเงินมากมายมหาศาลแค่ไหนก็ช่วยอะไรพวกเจ้าไม่ได้ ตัวอย่างกำลังมีให้เห็นในบ้านเรา !)
นาย Carroll Quigley นักประวัติศาสตร์ นักทฤษฎี เจ้าความคิดกำเนิดแห่งศิวิไลย์ของมนุษยชาติ แห่งมหาวิทยาลัย Georgetown เขียนไว้ในหนังสือเล่มหนึ่งซึ่งบรรดาสาวกทั้งหลายถือเป็นคัมภีร์ ชื่อ Tragedy and Hope บอกว่าในช่วง ค.ศ.18101850 พวกวาณิชธนกิจใน London ได้สร้าง ธนาคารแห่งอังกฤษ (Bank of England) ตลาดหุ้นและตลาดเงินแห่ง London และไม่นานหลังจากนั้น พวกเขาก็ขยายธุรกิจ โดยการสร้างธนาคารย่อยในระดับเมือง ต่างๆ ดำเนินกิจการ ในรูปแบบของธนาคารพาณิชย์ และธนาคารออมสิน รวมทั้งทำธุรกิจประกันภัย ธุรกิจ 3 อย่างนี้ มันหมุนเงิน สร้างเงินในตัวของมันเองตามวงจร เขาจึงรวมธุรกิจพวกนี้ไว้ด้วยกัน ในระดับที่ใหญ่ขึ้นไปเรื่อยๆ จนเป็นระดับระหว่างประเทศ จากเมืองไปสู่ประเทศ และด้วยวิธีนี้พวกเขาสามารถชักใย ควบคุมการไหลเข้าออก ของเงินระหว่างประเทศ แน่นอนการดำเนินการแบบนี้ ถึงแม้ในบางครั้งอาจจะควบคุมไม่ได้เบ็ดเสร็จ แต่ก็เรียกว่ามีอิทธิพล เหนือทั้งรัฐบาลและธุรกิจอุตสาหกรรม เงินไม่มี กิจการต่างๆไม่ว่าทางการเมืองหรือธุรกิจก็เป็นง่อยเรียบร้อย ตรงไปตรงมา ไม่ต้องฉลาดมากก็คิดได้ ขอให้มีเงินไว้ก่อน !
ในขณะเดียวกัน ทางอีกฟากหนึ่งของมหาสมุทรแอตแลนติก ในอเมริกาก็มีการรวมตัวของกลุ่มธนาคารและธุรกิจอุตสาหกรรมในลักษณะนี้เช่นเดียวกัน โดยพวก Morgans, Astors, Vanderbilts, Rockefellers และ Carnegies กลุ่มทุนพวกนี้ก็เริ่มครอบงำอุตสาหกรรมทั้งหมด ตลอดศตวรรษที่ 19 และต่อมาผลประโยชน์ของนายทุนทั้ง 2 ฝั่งมหาสมุทรแอตแลนติคก็เชื่อมโยงกัน คนมีเงินก็ย่อมเลือกที่จะคบกับคนมีเงินด้วยกัน Anglo American Establishment ก็เกิดขึ้น
คนรวยมีเงินแล้วก็อยากมีอำนาจ เป็นโรคเดียวกันทั้งนั้น ไม่มีใครต่างกัน กลับมาดูคนรวยที่อังกฤษ พวกคนรวยในอังกฤษเริ่มจับกลุ่มรวมตัวกัน เพื่อแสดงอิทธิพลของตนในระดับชาติ ช่วงนั้นนักล่าแถบนั้น กำลังรุมทิ้งเหยื่ออยู่แถวอาฟริกา ซึ่งเกือบทุกประเทศในอาฟริกา ยกเว้นเอธิโอเปีย ตกเป็นอาณานิคมของนักล่าผมทองจากอังกฤษและยุโรปทั้งสิ้น นักล่าที่มีชื่อเสียงโด่งดังในยุคนั้นคือ นาย Cecil Rhodes นักล่าชาวอังกฤษเป็นคนลงไม้ลงมือล่า แต่กระเป๋าที่อุดหนุนให้เขาปฏิบัติการล่า คือ ตระกูล Rothshilds ซึ่งในช่วงนั้น เป็นแหล่งเงินทุนที่ใหญ่ที่สุดในโลก นาย Cecil Rhodes เป็นคนสุดโต่งอีกคนหนึ่ง เขามองว่าอเมริกายังเป็นอาณานิ คมของจักรภพอังกฤษอยู่ จะปล่อยให้มาทำท่ารวยยะโส เดินหน้าเชิด เทียบชั้นกับอังกฤษ เจ้านายเก่าแบบนี้น่ะ มันจะมากไปหน่อยไหม นาย Rhodes มองตัวเองไม่ใช่แค่เป็นนักล่าเงินรางวัล แต่เขาเป็นนักสร้างอาณาจักร empire builder อย่าลืมเขาสร้างเมือง Rhodesia ในอาฟริกา ซึ่งต่อมาเปลี่ยนชื่อเป็น Zimbabwe
Carroll Quigley เล่าต่อไปว่า ค.ศ.1891 คนโคตรรวยอังกฤษ 3 หนุ่ม แอบพบกัน เพื่อสมคบกันสร้างสมาคมลับ 3 หนุ่มคือนาย Cecil Rhodes, William T. Stead พี่เบิ้มแห่งวงการหนังสือพิมพ์สมัยนั้น (น่าสังเกตว่า ถ้าจะทำอะไรให้ดังต้องมีสื่อยักษ์มาร่วม มิน่าเล่า มันถึงอยากเป็นสื่อใหญ่กันทั้งนั้น ถีบตัวเองขึ้นมา จนลืมจรรยาบรรณ ฐานันดรที่ 4) และนาย Reginald Baliol Brett ซึ่งเป็นพระสหายผู้ได้รับความไว้วางใจ จากพระราชินีวิกตอเรีย แห่งจักรภพอังกฤษ และต่อมาก็ได้เป็นที่ปรึกษาผู้ มีอิทธิพลต่อพระเจ้า Edward ที่ 7 และพระเจ้า George ที่ 5 ปู่ของพระราชินีElizabeth ที่ 2 ของอังกฤษคนปัจจุบัน สมาคมลับนี้มีนาย Rhodes เป็นหัวหน้า และพระอันดับอีก 3 คน คือ นาย Stead, นาย Brett และคนสุดท้ายแต่มาแรง คือ นาย Alfred Milner
วัตถุประสงค์ของสมาคมลับนี้ ซึ่งต่อไปจะนำฝูงโดยนาย Alfred Milner คือจัดการให้อังกฤษปกครองไปทั่วโลก ด้วยระบบของอังกฤษ ไม่ว่าจะในด้านปกครองประชาชนหรือทำการค้า พูดให้ชัด เป้าหมายคือจัดการให้อเมริกากลับมาอยู่ในอาณานิคมของอังกฤษ ใช้ระบบอังกฤษดำเนินชีวิต และอยู่ภายใต้การปกครองของอังกฤษ แนวคิดนี้ได้รับการสนับสนุนจากกลุ่ม Rothshilds และกลุ่มธนาคารต่างๆ เต็มที่อย่างลับๆ
คนเล่านิทาน
30 พค. 57

แหกคอก ตอนที่ 4 – ทองห่อผ้าขี้ริ้ว
นิทานเรื่องจริง เรื่อง ” แหกคอก ”
ตอนที่ 4 : ทองห่อผ้าขี้ริ้ว
อำนาจคือทุน ทุนคืออำนาจ คาถาง่ายๆ สั้นๆ ท่องให้ฟังอยู่ในนิทานเกือบทุกเรื่อง โลกใบนี้ไม่ได้ซับซ้อนเกินเข้าใจ ความซับซ้อนถูกสร้างขึ้นมา เพื่อให้เหยื่อสับสนมึนงง แล้วจะได้ถูกล่าง่ายขึ้นต่างหาก
การจะสร้างนักล่าหมายเลขหนึ่งขึ้นมาครองโลก แบบไม่มีใครกล้ามาท้าทาย ไม่ใช่ทำได้ง่ายๆ มันออกจะเป็นเรื่องเหลือเชื่อ และเพ้อฝันเสียด้วยซ้ำ แต่มันมีคนคิดจริง ขบวนการสร้างนักล่า ใช้เวลาทั้งหมดกว่า 100 ปี เริ่มตั้งแต่ประมาณ ปี ค.ศ.1890 คนคิดสร้างไม่ได้คิดเล่นๆ เขาคิดจริง ทำจริง อดทน วางแผน เป็นขั้นเป็นตอน และที่สำคัญคนคิดนอกจากมีทุนหนามหึมาแล้ว มันต้องมีความบ้าเต็มขั้น มีความอยากทะเยอทะยานเต็มร้อย บวกกับความเหี้ยมโหด อีกไม่รู้กี่พันเท่า มันถึงจะทำได้
มันเป็นความคิดของพวกนายทุนที่เป็นเจ้าของ และมีอำนาจเหนือธนาคารกลาง และตลาดหุ้น ตลาดทุนที่ Wall Street และ London ไม่กี่ตระกูล ที่หวังจะจัดระเบียบโลกใหม่อย่างที่เขาต้องการ เป็นโลกที่ควบคุมด้วยเงิน ด้วยระบบการเงินที่พวกเขาวางแผนคิดสร้างมานั้น จะทำให้พวกเขาเป็นผู้ควบคุมชักใย รัฐบาล กองทัพ และประชาชนอีกต่อหนึ่งไม่ว่าเป็นชนชาติใด โดยมีเป้าหมายสุดท้ายคือการครองโลก และจัดระเบียบโลกใหม่
มันไม่ง่ายนักหรอก แต่ก็ไม่ยากเกินความสามารถของพวกเขา พวกเขาคิดว่าถ้าเราสามารถสร้างระบบที่ให้เราเป็นผู้ สร้าง เงินได้ การควบคุมปริมาณและกระแสเงินของโลกนี้ ก็อยู่ในมือพวกเรา ระบบนี้จะทำงานไม่ต่างกับการควบคุมด้วยอาวุธ แต่มันเป็นอาวุธทางการเงิน
New World Order จัดระเบียบโลกใหม่ Globalization โลกาภิวัฒน์เป็นหน้าใหม่ของประวัติศาสตร์ประมาณ 500 ปี มาแล้ว (นานแล้วครับ แต่ใช้เวลานานมาก กว่าสมันน้อยจะรู้เรื่อง) เรื่องราวมันย้อนไปตั้งแต่สมัยอเมริกายังถูกนับเป็นอาณานิคม อยู่ในอำนาจของอังกฤษ ตั้งแต่ช่วง ค.ศ.1600 กว่าประมาณนั้น อิทธิพลของอังกฤษครอบงำอเมริกาจนถึงหลังสงครามโลกครั้งที่ 2 แม้อเมริกาจะทำสงครามกลางเมืองเหนือใต้เมื่อ ค.ศ.1861 – 1865 โดยฝ่ายเหนือมีอังกฤษสนับสนุน ฝ่ายใต้มีฝรั่งเศสสนับสนุน และอ้างว่าอังกฤษไม่สามารถจะกระทืบอเมริกาซ้ำได้ ต้องถอยกองทัพกลับไปก็ตาม แต่คราบของอังกฤษก็ยังคงครอบอเมริกาอยู่อย่างที่อเมริกาไม่รู้ตัวหรือแกล้งไม่รู้ตัว
อิทธิพลของอังกฤษ ระบบของอังกฤษในด้านการค้าครอบงำอเมริกามาตั้งแต่ช่วง ค.ศ.1700 แล้ว ก็พวกที่อพยพมาอยู่อเมริกาส่วนหนึ่ง (ไม่น้อย) ก็มาจากอังกฤษนั่นแหละ นอกจากพูดภาษาเดียวกันแล้ว อิทธิพลและวัฒนธรรม ผู้อพยพก็เก็บใส่กระเป๋าเอาติดมาด้วย
ประมาณปี ค.ศ.1890 หลังอเมริกาปฏิวัติอุตสาหกรรม เกิดเศรษฐีใหม่ขึ้นมาหลายตระกูล ในอเมริกา เช่น Rockefeller, J.P Morgan, Astors, Vanderbits, Carnegies ฯลฯ
อเมริกาจะเป็นคนรวยแบบไหนล่ะ แบบอินเดียนแดงเจ้าของถิ่นที่อเมริกาไล่ล่าเขา แล้วยึดเอาดินแดนเขามาหรือ ถ้างั้นก็ต้องเดินห้อยลูกปัด เอาขนนกติดหัว แน่นอนอเมริกาไม่เอาหรอกอเมริกาต้องเลือกเป็นคนรวยแบบที่ผู้ดีอังกฤษเขาเป็นกัน แบบที่อเมริกาแอบนับถือปนเกรงกลัวและอิจฉา เพราะรู้สึกด้อยกว่าเขา จึงต้องอพยพมาก่อร่างสร้างตัวในดินแดนใหม่นั่นแหละ ระบบอังกฤษจึงยังครอบงำอเมริกาในหลายๆ รูปแบบ ไม่มากก็น้อย จนถึงทุกวันนี้
เมื่อคนอเมริกันเริ่มรวย รวยพอที่จะเดินเชิดหน้าในสังคมโลก ก็เริ่มทำการค้าแบบคนอังกฤษ ในระบบอังกฤษ โดยเฉพาะด้านการเงิน และการอุตสาหกรรม ประมาณปี ค.ศ.1890 การร่วมมือ รวมลงทุนระหว่างคนรวยฝั่งอเมริกากับฝั่งอังกฤษก็เริ่มเพิ่มขึ้น Anglo American Establishment ก็เกิดขึ้น แนวคิดที่จะครองโลกร่วมกัน จึงค่อยๆ ก่อตัวขึ้น
อังกฤษรู้อยู่แก่ใจว่า วันหนึ่งดวงอาทิตย์ต้องตกดินในดินแดนที่ เคย เป็นอาณานิคมของตัว จะอุ้มจะแบกอาณานิคมไปตลอดกาล เป็นไปไม่ได้ อังกฤษเองไม่มีทรัพยากรของตัวเอง เกาะเล็กเท่าปลายนิ้วก้อย ที่แผ่ไพศาลมาได้ขนาดนี้ ก็ต้องชื่นชมในความตะกรามทยานอยากได้อย่างสุดขีด แล้วจะปล่อยให้ทุกอย่างเป็นประวัติศาสตร์ หลุดมือไปหมดกระนั้นหรือ อังกฤษเป็นนักล่ารุ่นเก๋า ย่อมมองเห็น ใครจะขึ้นมาเป็นนักล่ารุ่นใหม่ ดูท่วงทีลีลาของนักล่ารุ่นใหม่แล้ว แยกกันเดินคงเหนื่อย ร่วมกันเดินหลอกชาวบ้านน่าจะรุ่งกว่า ว่าแล้วคนรวย 2 ฝากฝั่งมหาสมุทรแอตแลนติกก็จับมือกัน แท้จริงแล้วใครนำใคร ใครหลอกใคร เป็นเรื่องที่ต้องติดตามดูไปอีกนาน น่าสนใจอย่างยิ่งจนถึงทุกวันนี้ ย้ำ จนถึงทุกวันนี้ !
คนเล่านิทาน
30 พค. 57

“TCS เปิดตัวบริการออกแบบระบบด้วยชิปเลต — อินเดียเร่งเครื่องสู่ศูนย์กลางเซมิคอนดักเตอร์โลก”

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

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

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

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

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

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

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

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

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

“SK hynix เปิดตัว ZUFS 4.1 — หน่วยความจำมือถือที่เร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และพร้อมรองรับ AI บนเครื่องโดยตรง”

SK hynix ผู้ผลิตหน่วยความจำรายใหญ่จากเกาหลีใต้ ประกาศเริ่มส่งมอบโซลูชัน NAND สำหรับมือถือรุ่นใหม่ในชื่อ ZUFS 4.1 ซึ่งถือเป็นการผลิตเชิงพาณิชย์ครั้งแรกของเทคโนโลยีนี้ในโลก โดยมุ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับสมาร์ตโฟนที่ใช้ AI บนเครื่อง (on-device AI) และการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่

ZUFS ย่อมาจาก Zoned Universal Flash Storage ซึ่งเป็นการต่อยอดจากมาตรฐาน UFS โดยนำแนวคิด Zoned Storage มาใช้ — คือการจัดเก็บข้อมูลในโซนต่าง ๆ ตามลักษณะการใช้งาน เพื่อเพิ่มความเร็วและลดการเสื่อมของประสิทธิภาพเมื่อใช้งานไปนาน ๆ

ZUFS 4.1 สามารถลดเวลาเปิดแอปทั่วไปได้ถึง 45% และลดเวลาเปิดแอป AI ได้ถึง 47% เมื่อเทียบกับ UFS แบบเดิม โดยใช้วิธีเขียนข้อมูลแบบเรียงลำดับ (sequential write) แทนการเขียนทับแบบเดิม ซึ่งช่วยให้ข้อมูลถูกจัดเก็บอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

นอกจากนี้ SK hynix ยังปรับปรุงระบบตรวจจับข้อผิดพลาดให้แม่นยำขึ้น และสามารถสื่อสารกับ CPU ได้ดีขึ้น ทำให้ระบบสามารถฟื้นตัวจากข้อผิดพลาดได้เร็วขึ้นและเสถียรขึ้น โดย ZUFS 4.1 ผ่านการทดสอบร่วมกับลูกค้าในเดือนมิถุนายน และเริ่มผลิตจริงในเดือนกรกฎาคม 2025

จุดเด่นของ ZUFS 4.1 จาก SK hynix
เป็นโซลูชัน NAND สำหรับมือถือที่ใช้เทคโนโลยี Zoned Storage
ลดเวลาเปิดแอปทั่วไปได้ 45% และแอป AI ได้ 47%
เขียนข้อมูลแบบ sequential แทนการเขียนทับ — ช่วยลดการเสื่อมของประสิทธิภาพ
ปรับปรุงระบบตรวจจับข้อผิดพลาดและการสื่อสารกับ CPU เพื่อเพิ่มความเสถียร

การพัฒนาและการผลิต
ผ่านการทดสอบร่วมกับลูกค้าในเดือนมิถุนายน 2025
เริ่มผลิตเชิงพาณิชย์ในเดือนกรกฎาคม และเริ่มส่งมอบในเดือนกันยายน
เป็นโซลูชันแรกที่พัฒนาเพื่อปรับแต่งการทำงานร่วมกับ Android OS โดยเฉพาะ
รองรับการใช้งานในสมาร์ตโฟนรุ่นใหม่ที่เน้น on-device AI และการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Zoned Storage เคยใช้ในเซิร์ฟเวอร์และ SSD ระดับองค์กรมาก่อน
UFS 4.1 เป็นมาตรฐานล่าสุดที่เปิดตัวในปี 2025 โดย JEDEC
SK hynix กำลังแข่งขันกับ Samsung และ Kioxia ในตลาด NAND สำหรับมือถือ
การจัดเก็บแบบ zoned ช่วยลดการเขียนซ้ำและยืดอายุการใช้งานของหน่วยความจำ

https://www.techpowerup.com/340882/sk-hynix-begins-supplying-mobile-nand-solution-zufs-4-1

“Doomscrolling: The Game — เมื่อการเลื่อนหน้าจอกลายเป็นเกมที่ทั้งเสียดสีและเสพติด”

David Friedman นักเขียนจาก Ironic Sans ได้สร้างเกมที่ไม่เหมือนใครในชื่อว่า “Doomscrolling: The Game” ซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากพฤติกรรมของผู้คนที่เลื่อนฟีดข่าวอย่างไม่หยุดยั้งจนรู้สึกหดหู่ หรือที่เรียกว่า doomscrolling โดยเขาตั้งคำถามว่า “ถ้า Doom เป็นเกมที่เล่นด้วยการเลื่อนหน้าจอเท่านั้น จะเป็นอย่างไร?” และคำตอบก็คือเกมนี้ — ที่คุณไม่ต้องกระโดด ไม่ต้องเคลื่อนที่ด้านข้าง แค่เลื่อนลงไปเรื่อย ๆ

เกมนี้เริ่มต้นจากความล้มเหลว เพราะ GPT-4 ไม่สามารถเข้าใจแนวคิด “เลื่อนลง = พื้นหลังเลื่อนขึ้น” ได้เลย แต่เมื่อ GPT-5 เปิดตัว Friedman กลับมาลองใหม่ และสามารถสร้างต้นแบบเกมได้ภายใน 2 ชั่วโมง โดยใช้ vibe coding และการทดลองผ่าน “lab pages” ที่ให้เขาปรับค่าต่าง ๆ ด้วยตัวเอง เช่น สีพื้นหลัง, รูปแบบใยแมงมุม, หรือดีไซน์แผ่นป้ายข่าว

ตัวเกมมีระบบที่กระตุ้นให้ผู้เล่นเคลื่อนไหว เช่น อัปเกรดอาวุธทุก 100 ตัวที่ฆ่า, กำแพงไฟที่ไล่ตามถ้าหยุดนานเกินไป, และสิ่งกีดขวางอย่างใยแมงมุมหรือกำแพงอิฐ นอกจากนี้ยังมี “แผ่นป้ายข่าว” ที่แสดงพาดหัวข่าวจริงจาก RSS ของ New York Times เพื่อสร้างบรรยากาศ doomscrolling อย่างแท้จริง — อ่านแล้วหดหู่แต่ก็อดไม่ได้ที่จะเลื่อนต่อ

แม้ Friedman จะไม่ใช่นักพัฒนาเกมมืออาชีพ แต่เขาใช้ AI เป็นเครื่องมือในการสร้างเกมที่มีเสน่ห์เฉพาะตัว และเปิดให้เล่นฟรีทั้งบนมือถือและเดสก์ท็อป โดยสามารถบันทึกเกมไว้ในหน้าจอหลักให้เหมือนแอปจริงได้

จุดเด่นของ Doomscrolling: The Game
เล่นด้วยการเลื่อนหน้าจอเท่านั้น — ไม่มีการเคลื่อนที่ด้านข้างหรือกระโดด
ได้แรงบันดาลใจจากเกม Doom และพฤติกรรม doomscrolling
ใช้ GPT-5 ในการสร้างต้นแบบเกมภายในเวลาอันสั้น
ใช้ vibe coding และ lab pages เพื่อปรับแต่งองค์ประกอบเกม

ระบบเกมที่กระตุ้นให้เคลื่อนไหว
อัปเกรดอาวุธทุก 100 ตัวที่ฆ่า
กำแพงไฟไล่ตามถ้าหยุดนานเกินไป
มีสิ่งกีดขวาง เช่น ใยแมงมุมและกำแพงอิฐ
มี health potion และระบบบันทึกระยะทางที่ทำได้

การผสานข่าวจริงเข้ากับเกม
ใช้ RSS feed จาก New York Times แสดงพาดหัวข่าวบนแผ่นป้าย
ข่าวไม่มีผลต่อเกม แต่สร้างบรรยากาศ doomscrolling อย่างแท้จริง
ผู้เล่นอาจถูกดึงดูดให้หยุดอ่านข่าวระหว่างเล่น
เป็นการเสียดสีพฤติกรรมเสพข่าวที่ไม่มีวันจบ

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
เกมนี้เป็นตัวอย่างของ “vibe-coded” project ที่ใช้ AI อย่างสร้างสรรค์
Friedman ใช้ lab pages เพื่อปรับค่ากราฟิก เช่น ใยแมงมุมและแผ่นป้าย
เกมสามารถเล่นได้ทั้งบนมือถือและเดสก์ท็อปอย่างลื่นไหล
มีผู้เล่นบางรายรายงานปัญหาเรื่องการเลื่อนหน้าจอบนบางเบราว์เซอร์

https://ironicsans.ghost.io/doomscrolling-the-game/

“Thinking Machines แก้ปัญหา LLM ตอบไม่เหมือนกัน — เผยต้นเหตุจาก batch-size ไม่คงที่ ไม่ใช่แค่เรื่อง floating point”

หลายคนอาจเคยสงสัยว่า ทำไมเวลาใช้โมเดลภาษาอย่าง ChatGPT ถามคำถามเดิมซ้ำ ๆ แล้วได้คำตอบไม่เหมือนกัน ทั้งที่ตั้งค่า temperature เป็น 0 ซึ่งควรจะได้คำตอบที่ “แน่นอน” ทุกครั้ง ล่าสุดทีมวิจัยจาก Thinking Machines Lab ได้ออกบทความเจาะลึกถึงสาเหตุของความไม่แน่นอน (nondeterminism) ในการทำ inference ของ LLM และเสนอแนวทางแก้ไขที่อาจเปลี่ยนมาตรฐานของวงการ AI ไปตลอดกาล.

บทความนี้ชี้ว่า สาเหตุที่แท้จริงไม่ใช่แค่เรื่อง “floating-point non-associativity” หรือการคำนวณแบบขนานบน GPU ที่ทำให้ผลลัพธ์เปลี่ยนไปตามลำดับการรวมค่า แต่เกิดจากสิ่งที่เรียกว่า “batch-size variance” — กล่าวคือ ผลลัพธ์ของแต่ละคำขอ (request) ขึ้นอยู่กับว่ามีคำขออื่น ๆ เข้ามาพร้อมกันมากแค่ไหน ซึ่งส่งผลให้ batch-size ที่ใช้ใน kernel เปลี่ยนไป และทำให้ผลลัพธ์เปลี่ยนตาม

เพื่อแก้ปัญหานี้ ทีมงานได้พัฒนา kernel แบบใหม่ที่เรียกว่า “batch-invariant kernels” ซึ่งทำให้ผลลัพธ์ของแต่ละคำขอไม่ขึ้นอยู่กับ batch-size ที่ใช้ในระบบ โดยปรับปรุงการคำนวณใน RMSNorm, matrix multiplication และ attention ให้มีลำดับการรวมค่าที่คงที่ไม่ว่าจะมีคำขอมากหรือน้อย

ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า เมื่อใช้ batch-invariant kernels แล้ว โมเดลสามารถให้ผลลัพธ์ที่เหมือนกันทุกครั้งแม้จะมีคำขอหลายชุดเข้ามาพร้อมกัน และยังสามารถนำไปใช้ในงาน reinforcement learning แบบ on-policy ได้อย่างแท้จริง ซึ่งเป็นสิ่งที่ไม่เคยทำได้มาก่อน

สาเหตุของความไม่แน่นอนในการทำ inference ของ LLM
ไม่ได้เกิดจาก floating-point หรือ atomic add โดยตรง
เกิดจาก batch-size ที่เปลี่ยนไปตามจำนวนคำขอที่เข้ามาพร้อมกัน
ทำให้ลำดับการคำนวณใน kernel เปลี่ยนไป และผลลัพธ์เปลี่ยนตาม
ส่งผลให้แม้จะตั้ง temperature = 0 ก็ยังได้ผลลัพธ์ไม่เหมือนกัน

แนวทางแก้ไขโดย Thinking Machines
พัฒนา batch-invariant kernels สำหรับ RMSNorm, matmul และ attention
ใช้ data-parallel strategy เพื่อให้ลำดับการรวมค่าคงที่
ปรับ attention kernel ให้ลดค่าจาก KV cache และ current KV อย่างสม่ำเสมอ
ใช้ fixed-size split แทน fixed-number split เพื่อรักษาลำดับการคำนวณ

ผลลัพธ์จากการทดลอง
เมื่อใช้ batch-invariant kernels แล้ว ได้ผลลัพธ์เหมือนกันทุกครั้ง
สามารถใช้ใน RL แบบ on-policy ได้จริง โดยไม่มี KL divergence
ลดความจำเป็นในการใช้ importance weighting ใน RL
แม้จะช้ากว่า kernel ปกติ ~20% แต่ยังอยู่ในระดับที่ใช้งานได้จริง

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Thinking Machines ก่อตั้งโดยอดีต CTO ของ OpenAI และมีมูลค่ากว่า $12 พันล้าน
โครงการนี้ใช้โมเดล Qwen3-8B และ Qwen3-235B ในการทดลอง
batch-invariant ops ถูกเผยแพร่ผ่าน PyTorch library และ vLLM integration
แนวคิดนี้อาจเปลี่ยนมาตรฐานของการ deploy LLM ในระดับ production

https://thinkingmachines.ai/blog/defeating-nondeterminism-in-llm-inference/

..พล.อ.รังษี อย่าให้จีนมาถือการลงทุนมากกว่าไทยเลยนะ ไม่ดีแน่นอน นี้คือการครอบงำกิจการ ครอบงำการปฏิบัติงานอธิปไตยของชาตินะ จะทำอะไรก็ต้องขออนุญาตจีนแล้วนะนั้น อันตรายมาก,แนวคิดนี้ท่านพลาดใหญ่หลวงเลยนะ,การดำรงอธิปไตยไทยได้ดีที่สุดคือเป็นเจ้าของ100% ให้บริการดูแลเขาเต็มที่ก็พอ เสมือนห้องประชุมงานเลี้ยงที่สถานที่คือของเรา100%ผลประโยชน์ด้านงานสถานที่คือรับเต็มๆ100%
เราบริหารจัดการสั่งการบัญชาการอะไร ปรับปรุงแบบไหนอิสระเต็มที่ ไม่ต้องรออนุญาตอนุมัติจากใคร รอใครมาเห็นชอบด้วย บริหารจัดการได้100%.

..จะรถไฟระบบรางความเร็วสูงจะรีบร้อนอะไร เรามีกำลังเท่าไรก็ทำเองเท่านั้นก่อน,ที่ดินและระบบรางเป็นตังเป็นทุนของเราเองสร้าง ความเป็นเจ้าของเราก็100%เต็ม พื้นที่บริหารจัดการรางรถไฟทั้งหมดเราบริหารจัดการเอง,เชื่อมรถไฟจีน จีนแค่เอารถไฟจีนของตัวเองมาวิ่งแค่นั้น ห้ามมีสิทธิใดๆในอธิปไตยดินแดนบนแผ่นดินไทยเราให้บรืหารจัดการยุ่งยาก,ผลประโยชน์ทั้งหมดจะตกแก่คนไทยในชาติเราเอง,เช่นสถานีพักระหว่างทางขึ้นลง คนไทยสร้างศูนย์การค้าการตลาดประชาชนเองร่วมกัน นักท่องเที่ยวลงจอดแวะซื้อขายบนเขตพื้นที่บริหารจัดการเราผู้เดียว ตังก็หมุนเวียนทันทีภายในประเทศไทยเรา รถไฟจีนมาหน้าที่ขนคนขนสินค้าบริการตนตามเป้าหมายปลายทางแค่นั้น,ไทยไม่เป็นหนี้ตังจีนมาเร่งรีบลงทุนงานก่อสร้างด้วย,เราจัดการข้าราชการทุจริตจริงจังจบก็สบายทันที โปร่งใสสร้างความเชื่อถือได้แล้ว ไม่ยากอะไร,อย่าเป็นแบบลาว จีนสร้างเแ็นของจีนหมดตลอดที่ดินสร้างรางรถไฟ นี้เสียอธิปไตยบริหารจัดการบนแผ่นดินตนชัดเจน,ความโลภลักษณะนี้อันตรายต่อลูกหลานเราเองในคนรุ่นหลังๆเราอาจด่าโคตรเหง้าว่าขายชาติขายสิทธิอธิปไตยตนเองได้,

..ขุดคลองคิดกระก็ขุดเอง100%ห้ามต่างชาติมายุ่ง
..สร้างแลนด์บริดจ์ข้างคลองคอดกระทั้งสองข้างก็ห้ามใครมายุ่ง,ระดมทุนจากภาคประชาชนทั้งประเทศไทยได้ สร้างมันขึ้นมาสิ.,ตั้งเป็นกองทุนคลองไทยแห่งชาติก็ได้ สร้างบริษัทบริหารจัดการคลองคอดกระและแลนด์บริดจ์เอง,ไม่ต้องให้มหาอำนาจใดมาแดกตังมากอบโกยเม็ดเงินมหาศาลนี้ง่ายๆจะจีนจะอเมริกาก็ตามที่เป็นเขตราชอาณาจักรอธิปไตยไทยนี้,เม็ดเงินมหาศาลจากการบริหารจัดการคลองคอดกระ จากแลนด์บริดจ์อาจกว่า1,000ล้านล้านบาทต่อปีได้ทั่วประ้ทศไทยเราโดยเฉพาะเขตคลองคอดกระและแลนด์บริดจ์นี้.,จะไปให้จีนถือมากกว่าไทยทำไม,ใช่ไม่ได้ เสมือนหมอบกราบสยบใต้ตีนจีนเกินไป ไร้เกียรติไร้ศักดิ์ศรีเพราะนี้คือดินแดนแผ่นดินไทย เขตอธิปไตยไทยคลองไทยเราขุดเองระเบิดเองจะทำไม,จีนอเมริกามาบีบหมายบังคับจะแดกด้วยใช้ไม่ได้,ให้สามารถสร้างงานบริการเต็มที่ที่ลูกค้าทั่วโลกผ่านเข้าออกคลองไทยเรา,ต่างชาติจะมาแทรกแซงสั่งการใดๆไม่ได้ เราจะปิดจะเปิดคลองไทยมันคืออธิปไตยไทย100% รวมรางรถไฟความเร็วสูงด้วย ปิดระบบรางเพื่อความมั่นคงของไทยก็ได้ตลอดเวลาอีก ใครจะมาปรับเอาความเสียหายกับเราก็ไม่ได้,รางรถไฟเราสร้างเองไม่ต้องกู้ตังใครถูกต้องที่สุด ดำเนินทางสายกลางถูกแล้ว.

..จริงๆเราสามารถฟื้นฟูเศรษฐกิจไทยเราทันทีได้ง่ายๆ พลิกหน้ามือมารอดมาตั้งหลักตั้งฐานได้ทันทีกันเลย นั้นคือ ยกเลิกสัมปทานปิโตรเลียมทั้งหมดที่ไม่ผ่านสภาประชาธิปไตยใดๆเลย ซึ่งเป็นกิจการความมั่นคงโดยตรงด้านพลังงานขับเคลื่อนทุกๆบริบทกิจกรรมภายในประเทศไทยเรา ต้องโมฆะทันที ยึดคืนสู่สามัญใหม่ให้ถูกต้องเป็นธรรมกว่าในอดีตๆที่ผ่านๆมา,เศรษฐกิจจะพลิกฟื้นทันที เราสามารถส่งทหารไปผลิตเองใช้ในประเทศก่อนได้ ขายน้ำมันราคาไม่แพงแก่ประชาชนแลัอุตสาหกรรมภายในประเทศที่เป็นของคนไทยก่อน สัญชาติไทย100%หุ้นไทยก่อน,ใครมีต่างชาติถือหุ้นด้วยก็อีกราคาต่างหาก,เกษตรกรสามารถซื้อน้ำมันราคาลิตรละ1-2บาทได้ ขนส่งก็อาจลิตรละ0.90บาท ,ค่าครองชีพค่าขนส่งจะลดลงทันที,ราคาสินค้าจะปรับฐานใหม่ภายในประเทศ ทุกๆอย่างจะปรับฐานใหม่หมดจะเชื่อมโยงกระทบทางที่ดีหมด,ราคาสินค้าเราจะต้นทุนต่ำ สามารถแข่งขันกับต่างประเทศได้ทันที ข้าวจากตันละ400-600$,อาจลดเหลือ200-300$ ต้นทุนแค่10$ต่อตัน,กำไรกว่า100$พอใจมั้ย,คนซื้อก็พอใจประหยัดตังได้อีก,ความอุดมสมบูรณ์จะกลับคืนมาทันที,นักเรียนนักศึกษาจากปกติพกตังหลายร้อยบาทไปโรงเรียนไปมหาลัยตื๊ดๆทีก็หมดไปหลายร้อย,ปัจจุบันตื๊ดๆที ได้สินค้าอาหารกับข้าวกินจนอิ่มจนเหลือทุกๆวันเพราะ10-20บาทอาจเทียบกับพกตังไปในกระเป๋ากว่าพันกว่าหมื่นบาทกันเลย,ข้าวอาหารก๋วยเตี๋ยวอาจชามละ0.25บาทนั้นเอง,น้ำมันเติมมอไซค์ไปโรงเรียนไปมหาลัยอาจแค่ลิตรละ0.5-1บาทสำหรับนักเรียนนักศึกษาก็ได้,1บาทได้2ลิตรเกือบเต็มถัง.2บาท4ลิตรล้นถังมอไซค์แน่นอน,
..ต้นเหตุเศรษฐกิจจริงๆตอนนี้คือน้ำมันคือพลังงาน จะรบจะทำสงครามกันเครื่องจักรปัจจุบันกินน้ำมันหมด,
..ไทยเรายึดบ่อน้ำมันจากอีลิทต่างชาติdeep state หลายๆปัญหาจบแน่นอน,ยึดสัก20-30บ่อมาผลิตขายเองในไทยดูสิ จะเห็นผลทันที ทุกๆคนไทยใช้รถ ขนส่งสินค้าใช้รถ ราคาสินค้าบวกต้นทุนขนส่งหมด,ต้นทุนต้นน้ำแบบเกษตรกร โรงงานผู้ผลิตต่างๆลดลง กำไรเขาก็มากได้ ลดค่าใช้จ่ายรวมอีก,ต้นน้ำถูก ปลายน้ำก็ถูกทันที
..จริงๆปัญหาประเทศไทยตัวโคตรพ่อโคตรแมร่งจริงๆคือบ่อน้ำมันในไทยเรา,ยึดคืนมาทั้งหมดที่ถูกปล้นจากสัญญาสัมปทานเอาเปรียบประเทศไทยมานานก็จบแล้ว.,ไปเดินอ้อมปัญหาจริงๆทำไม.ลดค่าน้ำมันลิตรละ0.50-1บาทในไทย ลดค่าไฟฟ้า 0.15-0.25บาทต่อหน่วย ,เศรษฐกิจทั่วประเทศไทยฟื้นฟูทันที,จากนั้นค่อยแก้ไปทีละจุดๆต่อไป,ขายน้ำมันในราคาตลาดโลกเมื่อส่งออก,วิกฤติไทยแก้ได้แน่นอน.,ที่เขมรใช้1:200,000ก็ฝรั่งเศสอเมริกาหรือหลายชาติต่างอยากได้แดกบ่อน้ำมันในอ่าวไทยเรานี้ด้วยล่ะ,ก่อนไปพลังงานสะอาดอื่นๆที่สร้างค่าเสถียรการใช้งานปลอดภัยได้แล้ว.,แต่คงหลายสิบปีหรือหลายร้อยปีกันเลย.


https://youtube.com/watch?v=41WZaOg8ZFo&si=RViZxHzSvx9JtmUZ

คิดดีแล้วเหรอ?!? จะเปิดด่าน (11/09/68) #news1 #ข่าววันนี้ #ข่าวดัง #ไทยกัมพูชา #ThailandCambodia #กัมพูชายิงก่อน #CambodiaOpensFireFirst #CambodiaOpenedFire #การประชุมgbc #แนวคิดเปิดด่าน

“Firewalla อัปเดตใหม่หลอกลูกให้เลิกเล่นมือถือด้วย ‘เน็ตช้า’ — เมื่อการควบคุมพฤติกรรมดิจิทัลไม่ต้องใช้คำสั่ง แต่ใช้ความรู้สึก”

ในยุคที่เด็ก ๆ ใช้เวลาบนหน้าจอมากกว่าการเล่นกลางแจ้ง Firewalla แอปจัดการเครือข่ายและความปลอดภัยสำหรับครอบครัว ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ในเวอร์ชัน 1.66 ที่ชื่อว่า “Disturb” ซึ่งใช้วิธีแปลกใหม่ในการควบคุมพฤติกรรมการใช้งานมือถือของเด็ก ๆ โดยไม่ต้องบล็อกแอปหรือปิดอินเทอร์เน็ต — แต่ใช้การ “หลอกว่าเน็ตช้า” เพื่อให้เด็กเบื่อและเลิกเล่นไปเอง

ฟีเจอร์นี้จะจำลองอาการอินเทอร์เน็ตช้า เช่น การบัฟเฟอร์ การโหลดช้า หรือดีเลย์ในการใช้งานแอปยอดนิยมอย่าง Snapchat โดยไม่แจ้งให้ผู้ใช้รู้ว่าเป็นการตั้งใจ ทำให้เด็กเข้าใจว่าเป็นปัญหาทางเทคนิค และเลือกที่จะหยุดใช้งานเอง ซึ่งเป็นการสร้างแรงจูงใจแบบนุ่มนวลมากกว่าการลงโทษ

นอกจากฟีเจอร์ Disturb แล้ว Firewalla ยังเพิ่มความสามารถด้านความปลอดภัย เช่น “Device Active Protect” ที่ใช้แนวคิด Zero Trust ในการเรียนรู้พฤติกรรมของอุปกรณ์ และบล็อกกิจกรรมที่ผิดปกติโดยอัตโนมัติ รวมถึงการเชื่อมต่อกับระบบตรวจจับภัยคุกคามแบบเปิดอย่าง Suricata เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับมัลแวร์และการโจมตีเครือข่าย

สำหรับผู้ใช้งานระดับบ้านและธุรกิจขนาดเล็ก Firewalla ยังเพิ่มฟีเจอร์ Multi-WAN Data Usage Tracking ที่สามารถติดตามการใช้งานอินเทอร์เน็ตจากหลายสายพร้อมกัน พร้อมระบบแจ้งเตือนและรายงานแบบละเอียด

ฟีเจอร์ใหม่ใน Firewalla App 1.66
“Disturb” จำลองอินเทอร์เน็ตช้าเพื่อเบี่ยงเบนพฤติกรรมเด็กจากการใช้แอป
ไม่บล็อกแอปโดยตรง แต่สร้างความรู้สึกว่าเน็ตไม่เสถียร
ใช้กับแอปที่ใช้เวลานาน เช่น Snapchat, TikTok, YouTube
เป็นวิธีควบคุมแบบนุ่มนวล ไม่ใช่การลงโทษ

ฟีเจอร์ด้านความปลอดภัยเพิ่มเติม
“Device Active Protect” ใช้ Zero Trust เพื่อเรียนรู้พฤติกรรมอุปกรณ์
บล็อกกิจกรรมที่ผิดปกติโดยไม่ต้องตั้งค่ากฎเอง
เชื่อมต่อกับ Suricata เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการตรวจจับภัย
เพิ่มระบบ FireAI วิเคราะห์เหตุการณ์เครือข่ายแบบเรียลไทม์

ฟีเจอร์สำหรับผู้ใช้ระดับบ้านและธุรกิจ
Multi-WAN Data Usage Tracking ติดตามการใช้งานอินเทอร์เน็ตหลายสาย
มีระบบแจ้งเตือนเมื่อใช้งานเกินขีดจำกัด
รายงานการใช้งานแบบละเอียดสำหรับการวางแผนเครือข่าย
รองรับการใช้งานในบ้านที่มีหลายอุปกรณ์หรือหลายเครือข่าย

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
Suricata เป็นระบบตรวจจับภัยคุกคามแบบ open-source ที่ใช้ในองค์กรขนาดใหญ่
Zero Trust เป็นแนวคิดด้านความปลอดภัยที่ไม่เชื่อถืออุปกรณ์ใด ๆ โดยอัตโนมัติ
Firewalla ได้รับความนิยมในกลุ่มผู้ใช้ที่ต้องการควบคุมเครือข่ายภายในบ้าน
ฟีเจอร์ Disturb อาจเป็นต้นแบบของการควบคุมพฤติกรรมเชิงจิตวิทยาในยุคดิจิทัล

https://www.techradar.com/pro/phone-communications/this-security-app-deliberately-slows-down-internet-speeds-to-encourage-your-kids-to-log-off-their-snapchat-accounts

“NVIDIA Blackwell Ultra GB300 ทำลายสถิติ MLPerf — เร็วขึ้น 45% ใน DeepSeek R1 พร้อมเทคนิคใหม่ที่เปลี่ยนเกม AI inference”

NVIDIA ประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในการทดสอบ MLPerf v5.1 โดยชิป Blackwell Ultra GB300 NVL72 rack-scale system สามารถทำความเร็วในการประมวลผล inference ได้สูงกว่ารุ่นก่อนหน้า GB200 ถึง 45% ในโมเดล DeepSeek R1 ซึ่งเป็นหนึ่งในโมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนที่สุดในปัจจุบัน

ความสำเร็จนี้เกิดจากการผสานระหว่างฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังและการปรับแต่งซอฟต์แวร์อย่างลึกซึ้ง โดย GB300 ใช้ tensor core ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 2 เท่าในส่วน attention-layer และเพิ่ม FLOPS ด้าน AI compute อีก 1.5 เท่า พร้อมหน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU

ในด้านซอฟต์แวร์ NVIDIA ใช้ฟอร์แมต NVFP4 ซึ่งเป็น floating point แบบ 4-bit ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงาน AI reasoning โดยสามารถลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput ได้โดยไม่เสียความแม่นยำ นอกจากนี้ยังใช้เทคนิคการ “shard” โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่เพิ่ม latency

ระบบ GB300 NVL72 ยังมีแบนด์วิดท์รวมถึง 130 TBps ด้วย NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU แต่ละตัว ทำให้สามารถสื่อสารกันได้อย่างรวดเร็วและไม่มีคอขวด

ทั้งหมดนี้เป็นส่วนหนึ่งของแนวคิด “AI Factory” ที่ NVIDIA ผลักดัน โดยเชื่อว่าการเพิ่ม throughput ในการประมวลผล AI จะช่วยเพิ่มรายได้ ลดต้นทุน และทำให้ระบบมีประสิทธิภาพสูงสุดในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นสินทรัพย์หลัก

ความสามารถของ Blackwell Ultra GB300
เพิ่มความเร็ว inference ใน DeepSeek R1 ได้ถึง 45% เมื่อเทียบกับ GB200
เร็วกว่า Hopper GPU รุ่นก่อนหน้าถึง 5 เท่า
ใช้ tensor core ที่มี 2X attention-layer acceleration และ 1.5X AI compute FLOPS
หน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU

เทคนิคซอฟต์แวร์ที่ใช้
ใช้ NVFP4 format เพื่อลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput
ใช้ TensorRT Model Optimizer และ TensorRT-LLM library เพื่อปรับแต่งโมเดล
shard โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
ใช้ NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU รวมเป็น 130 TBps

ผลการทดสอบ MLPerf v5.1
GB300 NVL72 ทำลายสถิติใน DeepSeek R1, Llama 3.1 405B, Llama 3.1 8B และ Whisper
เพิ่ม throughput ต่อ GPU ได้เกือบ 50% ด้วยเทคนิค disaggregated serving
ลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพในงาน interactive AI
เหมาะกับการใช้งานในระบบ AI Factory ที่ต้องการประมวลผลจำนวนมาก

ข้อมูลเสริมจากภายนอก
DeepSeek R1 เป็นโมเดล MoE ขนาด 671B parameter ที่ต้องใช้ compute สูงมาก
Whisper กลายเป็นโมเดลแปลงเสียงยอดนิยมบน HuggingFace ด้วยยอดดาวน์โหลดเกือบ 5 ล้านครั้ง
Llama 3.1 405B มีความต้องการด้าน latency และ throughput สูงกว่ารุ่นก่อน
Hopper GPU เริ่มล้าสมัยเมื่อเทียบกับ Blackwell Ultra ในงาน inference

https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-claims-software-and-hardware-upgrades-allow-blackwell-ultra-gb300-to-dominate-mlperf-benchmarks-touts-45-percent-deepseek-r-1-inference-throughput-increase-over-gb200