รมว.กลาโหม เผยจีนไม่ได้ขอเครื่องยิงจรวด GAM102 ที่ไทยยึดได้ที่ช่องอานม้าคืน ชี้ตามหลักเรายึดได้ก็เป็นของเรา จะเอาไปใช้เลยหรือไม่ขอตรวจสอบก่อน จะรบยืดเยื้อหรือไม่ ขอเวลาอีกไม่นาน . อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000120842 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

อัยการรับคดีนอกราชอาณาจักรเอาผิดผู้นำกัมพูชา กรณีสั่งยิงพลเรือนไทย ขณะที่จีนแสดงความห่วงใยและพร้อมเป็นตัวกลางไกล่เกลี่ยเพื่อสร้างสันติภาพชายแดนโดยเร็วที่สุด . อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000120812 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

🖥️ การติดตั้ง ComfyUI บน AMD RDNA 4 + ROCm 7.1.1 บน Windows บทความจาก Wccftech อธิบายขั้นตอนการตั้งค่า ComfyUI สำหรับการสร้างภาพ AI โดยใช้ GPU AMD RDNA 4 บน Windows ผ่าน ROCm 7.1.1 ซึ่งถือเป็นครั้งแรกที่ ROCm รองรับ Windows แบบ native โดยไม่ต้องใช้ WSL หรือ workaround อื่น ๆ ทำให้การใช้งานง่ายและเร็วขึ้นมาก. ⚡ ขั้นตอนหลักในการติดตั้ง 🌀 ติดตั้งไดรเวอร์ AMD – ดาวน์โหลดและติดตั้งเวอร์ชัน 25.20.0.17 ที่รองรับ ROCm 7.1.1 บน Windows 🌀 ติดตั้ง Miniconda และ Git – ใช้สำหรับสร้าง environment และ clone ComfyUI 🌀 สร้าง Conda Environment – ใช้ Python 3.12 ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่รองรับ ROCm wheels 🌀 ติดตั้ง PyTorch ROCm – ใช้คำสั่ง pip เพื่อติดตั้งแพ็กเกจ ROCm SDK และ Torch ที่ปรับแต่งสำหรับ Windows 🌀 ติดตั้ง ComfyUI – clone จาก GitHub และติดตั้ง dependencies ด้วย pip install -r requirements.txt 🌀 โหลดโมเดล – เช่น SDXL Turbo แล้วนำไปใส่ในโฟลเดอร์ ComfyUI > Models > Checkpoints 🌀 เริ่มใช้งาน – รัน python main.py และเข้าถึง GUI ผ่าน web server link 🔒 จุดเด่นและข้อควรระวัง 💠 ROCm 7.1.1 บน Windows ช่วยให้ RDNA 4 GPU ใช้งาน AI ได้เต็มประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องพึ่ง Linux 💠 ต้องใช้ Python 3.12 เท่านั้น เพราะ ROCm wheels ยังไม่รองรับเวอร์ชันใหม่กว่า 💠 หากติดตั้งไม่ถูกต้อง อาจทำให้ environment ไม่สามารถตรวจจับ GPU ได้ 💠 การใช้โมเดลใหญ่ เช่น SDXL Turbo ต้องมี VRAM เพียงพอ (เช่น 8GB ขึ้นไป) 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การตั้งค่า ROCm บน Windows ➡️ ใช้ไดรเวอร์ AMD 25.20.0.17 ➡️ รองรับ RDNA 3, 3.5 และ 4 ✅ การสร้าง Environment ➡️ ใช้ Miniconda + Python 3.12 ➡️ ติดตั้ง PyTorch ROCm wheels ✅ การติดตั้ง ComfyUI ➡️ Clone จาก GitHub ➡️ ติดตั้ง dependencies ด้วย pip ➡️ โหลดโมเดล เช่น SDXL Turbo ✅ การใช้งานจริง ➡️ รัน python main.py เพื่อเปิด GUI ➡️ สามารถสร้างภาพ AI ได้เต็มประสิทธิภาพบน Windows ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ ต้องใช้ Python 3.12 เท่านั้น ⛔ หาก GPU VRAM ต่ำ อาจไม่รองรับโมเดลใหญ่ ⛔ การติดตั้งผิดขั้นตอนอาจทำให้ GPU ไม่ถูกตรวจจับ https://wccftech.com/how-to-setup-comfyui-ai-image-generation-on-amd-rdna-4-gpu-rocm-7-1-1-windows/

🍏 Apple เปิดตัวชิป AI Server “Baltra” Apple กำลังพัฒนาชิปเซิร์ฟเวอร์ AI รุ่นแรกของตนเองในชื่อรหัส Baltra โดยร่วมมือกับ Broadcom เพื่อสร้างระบบเครือข่ายที่ไม่ต้องพึ่งพา Nvidia การออกแบบนี้คาดว่าจะเสร็จสิ้นในปี 2026 และเริ่มใช้งานจริงในปี 2027 โดยใช้กระบวนการผลิต TSMC 3nm N3E จุดประสงค์หลักคือรองรับงาน AI inference ขนาดใหญ่ที่ Apple ต้องการสำหรับบริการ Apple Intelligence. ⚡ จุดเด่นของ Baltra Baltra ถูกออกแบบมาเพื่อ AI inference ไม่ใช่การเทรนโมเดลใหม่ เนื่องจาก Apple ได้ทำสัญญาใช้โมเดล Gemini ขนาด 3 ล้านล้านพารามิเตอร์จาก Google แล้ว การออกแบบชิปจึงเน้นไปที่ latency และ throughput โดยใช้สถาปัตยกรรมที่รองรับ low-precision math เช่น INT8 เพื่อให้เหมาะกับงาน inference ที่ต้องการความเร็วและประสิทธิภาพสูง. 🔒 กลยุทธ์และความร่วมมือ Apple เลือกทำงานกับ Broadcom เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีเครือข่ายสำหรับ Baltra และหลีกเลี่ยงการพึ่งพา Nvidia ซึ่งครองตลาด GPU สำหรับ AI อยู่ในปัจจุบัน การสร้างชิปเองยังช่วยให้ Apple ควบคุมต้นทุนและการออกแบบ ได้ดีกว่า รวมถึงเสริมแนวทาง vertical integration ที่บริษัทใช้กับ A-series และ M-series chips. 🌐 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม การมาของ Baltra แสดงให้เห็นว่า Apple กำลังเข้าสู่การแข่งขันในตลาด AI server chips ที่มีผู้เล่นหลักอย่าง Nvidia, AMD และ Intel การพัฒนาในครั้งนี้อาจทำให้ Apple สามารถสร้างระบบคลาวด์ที่ปรับแต่งเองได้เต็มรูปแบบ และลดการพึ่งพาผู้ผลิตรายอื่นในงาน AI ขนาดใหญ่. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ คุณสมบัติ Baltra ➡️ ผลิตด้วย TSMC 3nm N3E ➡️ เน้นงาน AI inference ไม่ใช่การเทรนโมเดล ➡️ รองรับ low-precision math เช่น INT8 ✅ กลยุทธ์ของ Apple ➡️ ร่วมมือกับ Broadcom พัฒนาเทคโนโลยีเครือข่าย ➡️ หลีกเลี่ยงการพึ่งพา Nvidia ➡️ เสริมแนวทาง vertical integration ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ Apple เข้าสู่ตลาด AI server chips ➡️ แข่งขันกับ Nvidia, AMD และ Intel ➡️ ลดการพึ่งพาผู้ผลิตรายอื่นในงาน AI ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ Baltra ยังไม่พร้อมใช้งานจริงจนถึงปี 2027 ⛔ ไม่เหมาะสำหรับการเทรนโมเดลใหม่ ⛔ ความสำเร็จขึ้นอยู่กับ yield และการผลิตของ TSMC https://wccftech.com/apples-ai-server-chip-baltra-likely-to-be-used-primarily-for-ai-inference/

🎨 ความปรารถนาของ Sapphire ที่จะมีอิสระมากขึ้นในการออกแบบการ์ดจอ Edward Crisler ผู้จัดการ PR ของ Sapphire กล่าวในพอดแคสต์กับ Hardware Unboxed ว่า เขาอยากให้บริษัทมีอิสระในการออกแบบการ์ดจอมากกว่านี้ ปัจจุบัน AMD และ Nvidia กำหนดข้อจำกัดด้าน power delivery, memory capacity และ voltage control ทำให้ทุกการ์ดจากผู้ผลิตต่าง ๆ มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกัน ความแตกต่างจึงเหลือเพียง ดีไซน์ของชุดระบายความร้อนและบริการหลังการขาย. ⚡ ข้อจำกัดที่ทำให้ Toxic หายไป Crisler ระบุว่า การ์ดจอซีรีส์ Toxic ซึ่งเป็นรุ่นเรือธงของ Sapphire ไม่สามารถออกมาได้ทุกเจนเนอเรชัน เนื่องจากข้อจำกัดด้านการโอเวอร์คล็อกและพลังงานที่ AMD กำหนดไว้ Toxic เคยเป็นสัญลักษณ์ของการ์ดที่แรงที่สุด แต่ในยุคปัจจุบัน headroom สำหรับการปรับแต่งถูกลดลง จนไม่สามารถสร้างความแตกต่างได้มากเหมือนเดิม. 🔒 ความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือ เขายังกล่าวถึงการใช้ 12VHPWR connector ใน RX 9070 XT Nitro+ ที่มีปัญหาเพียง 3 เคส ซึ่งทั้งหมดเกิดจากการใช้ อะแดปเตอร์ 16-pin ที่ผิดพลาด ไม่ใช่ตัวการ์ดหรือ PSU ของ Sapphire เอง นี่สะท้อนว่าบริษัทให้ความสำคัญกับความน่าเชื่อถือและการออกแบบที่ปลอดภัย. 🌐 มุมมองต่อการตลาดและข้อมูล Crisler ตั้งข้อสังเกตว่า Steam Hardware Survey ไม่ได้สะท้อนตลาดจริงทั้งหมด เพราะมีเพียง 1/12 ของผู้ใช้ที่ถูกสุ่มให้ตอบ เขาเชื่อว่า AMD อาจมีส่วนแบ่งตลาดเกมจริงสูงถึง 40% ซึ่งมากกว่าตัวเลขที่มักถูกเผยแพร่. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ข้อจำกัดจาก AMD/Nvidia ➡️ จำกัดการโอเวอร์คล็อก, power delivery และ memory capacity ➡️ ทำให้การ์ดจากทุกแบรนด์มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกัน ✅ ผลกระทบต่อ Toxic Series ➡️ ไม่สามารถออกทุกเจนเนอเรชัน ➡️ Headroom สำหรับการปรับแต่งลดลง ✅ ความน่าเชื่อถือของ Sapphire ➡️ ปัญหา 12VHPWR connector เกิดจากอะแดปเตอร์ ไม่ใช่ตัวการ์ด ➡️ Sapphire ยืนยันความปลอดภัยของการออกแบบ ✅ มุมมองต่อข้อมูลตลาด ➡️ Steam Survey อาจไม่แม่นยำ ➡️ AMD อาจมีส่วนแบ่งตลาดเกมจริงสูงถึง 40% ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ การจำกัดอิสระของ AIB partners อาจทำให้ตลาดขาดนวัตกรรม ⛔ Toxic series อาจไม่กลับมาเต็มรูปแบบหากข้อจำกัดยังคงอยู่ ⛔ การตีความข้อมูลตลาดผิดพลาดอาจทำให้บริษัทวางกลยุทธ์คลาดเคลื่อน https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/sapphire-pr-manager-wishes-amd-and-nvidia-would-let-partners-run-wild-with-design-wants-freedom-to-bring-back-toxic-line-more-often

♻️ ExtrudeX: เครื่องรีไซเคิลฟิลาเมนต์สำหรับบ้าน ExtrudeX ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาขยะพลาสติกจากงานพิมพ์ 3 มิติที่มักเกิดจาก supports, failed prints และเศษเหลือใช้ โดยผู้ใช้สามารถสร้างเครื่องนี้เองจากไฟล์ STL ที่ทีมงาน Creative3DP แจกให้ พร้อมซื้ออุปกรณ์เสริมเช่น มอเตอร์, ตัวควบคุมอุณหภูมิ และพัดลม ในราคาประมาณ 180–250 ดอลลาร์ ซึ่งถือว่าถูกกว่าการซื้อเครื่องรีไซเคิลเชิงพาณิชย์หลายเท่า. ⚙️ วิธีการทำงาน เครื่อง ExtrudeX มี hopper สำหรับใส่เม็ดพลาสติก (pellets) ที่ผสมจากพลาสติกใหม่ 60% และเศษรีไซเคิล 40% จากนั้นเม็ดจะถูกทำให้ร้อนและดันออกทางหัวฉีด ก่อนจะถูก puller ดึงออกเป็นเส้นฟิลาเมนต์ต่อเนื่อง มีพัดลมช่วยทำให้เส้นเย็นตัวเร็วและแข็งแรงขึ้น ผู้ใช้สามารถติดตั้ง gauge meter เพื่อตรวจสอบเส้นผ่านศูนย์กลางของฟิลาเมนต์แบบเรียลไทม์ได้. 💡 จุดเด่นและความเป็นมิตรต่อผู้ใช้ เครื่องนี้ถูกออกแบบให้ พกพาได้ มีหูหิ้วสำหรับเคลื่อนย้าย และมีคู่มือการประกอบพร้อมวิดีโอสอนการใช้งาน ExtrudeX ไม่ได้ขายเป็นเครื่องสำเร็จ แต่ขายเป็น blueprint และไฟล์ STL ผ่าน Kickstarter โดยราคาเริ่มต้นที่ 49 ดอลลาร์สำหรับผู้สนับสนุนทั่วไป และ 109 ดอลลาร์สำหรับผู้ที่ต้องการสิทธิ์เชิงพาณิชย์. 🌍 ผลกระทบต่อวงการ 3D Printing แม้ ExtrudeX จะยังไม่สามารถรีไซเคิลได้ 100% แต่ก็ถือเป็นก้าวสำคัญในการลดขยะพลาสติกในงานพิมพ์ 3 มิติ และช่วยให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถทดลองสร้างฟิลาเมนต์เองได้ที่บ้าน ถือเป็นการผสมผสานระหว่าง Maker Culture และการอนุรักษ์สิ่งแวดล้อมที่น่าสนใจ. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ คุณสมบัติของ ExtrudeX ➡️ สร้างได้เองจากไฟล์ STL และฮาร์ดแวร์ราคาประหยัด ➡️ ใช้เม็ดพลาสติกผสม 60% ใหม่ + 40% รีไซเคิล ➡️ มีระบบ puller และพัดลมช่วยให้เส้นฟิลาเมนต์แข็งแรง ✅ การทำงานและการใช้งาน ➡️ Hopper ใส่เม็ดพลาสติก → barrel ทำให้ร้อน → nozzle ดันออก ➡️ Puller ดึงเส้นต่อเนื่องและ gauge meter ตรวจสอบขนาด ➡️ พกพาได้ มีหูหิ้วและคู่มือการประกอบ ✅ Kickstarter Campaign ➡️ ราคาเริ่มต้น 49 ดอลลาร์สำหรับ blueprint ➡️ 109 ดอลลาร์สำหรับสิทธิ์เชิงพาณิชย์ ➡️ มีการสนับสนุนแบบ one-on-one และวิดีโอสอน ✅ ผลกระทบต่อวงการ ➡️ ลดขยะพลาสติกจากงานพิมพ์ 3 มิติ ➡️ เปิดโอกาสให้ Maker สร้างฟิลาเมนต์เองที่บ้าน ➡️ เป็นแนวทางใหม่ในการรีไซเคิลที่เข้าถึงง่าย ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ ไม่สามารถรีไซเคิลได้ 100% (ต้องผสมพลาสติกใหม่) ⛔ คุณภาพฟิลาเมนต์อาจยังไม่เสถียรเท่าเชิงพาณิชย์ ⛔ ต้องบดเศษพลาสติกให้เป็นเม็ดก่อนใช้งาน https://www.tomshardware.com/3d-printing/the-extrudex-machine-wants-to-turn-your-3d-printing-waste-into-reusable-filament-all-at-home-this-kickstarter-project-is-itself-3d-printable-with-minimal-hardware-costs

💾 HDD ราคาพุ่งแรงที่สุดในรอบ 8 ไตรมาส ตลาดฮาร์ดดิสก์ไดรฟ์ (HDD) กำลังกลับมาเป็นประเด็นร้อนอีกครั้ง หลังจากราคาสัญญาเพิ่มขึ้นกว่า 4% ในไตรมาส 4 ปี 2025 ซึ่งถือเป็นการปรับขึ้นแรงที่สุดในรอบ 8 ไตรมาสติดต่อกัน ปัจจัยสำคัญมาจาก ความต้องการในจีน ที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว และ การขยายตัวของศูนย์ข้อมูล AI ในสหรัฐฯ ที่ต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลมหาศาล. 🇨🇳 จีนหนุนตลาด HDD นโยบายจัดซื้อคอมพิวเตอร์ของรัฐบาลจีนที่เน้นใช้ CPU และระบบปฏิบัติการที่ผลิตในประเทศ ทำให้การผลิต PC ภายในประเทศพุ่งสูงขึ้น และส่งผลให้ความต้องการ HDD เพิ่มขึ้นอย่างไม่คาดคิด เหตุผลสำคัญคือความกังวลเรื่อง การเก็บข้อมูลระยะยาวใน SSD ที่อาจเสื่อมสภาพจาก NAND flash memory เมื่อเก็บไว้นาน ทำให้ HDD ถูกมองว่าเชื่อถือได้มากกว่าในบางกรณี. 🇺🇸 ศูนย์ข้อมูล AI ดันความต้องการ ในสหรัฐฯ ศูนย์ข้อมูลที่รองรับงาน AI และ Machine Learning ยังคงพึ่งพา HDD ขนาดใหญ่สำหรับการเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาล แม้ SSD จะมีความเร็วสูงกว่า แต่ HDD ยังคงได้เปรียบในด้าน ต้นทุนต่อกิกะไบต์ และความเหมาะสมในการเก็บข้อมูลแบบ cold/warm storage ส่งผลให้ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ยังคงสั่งซื้อ HDD ในปริมาณมหาศาล. ⚠️ ความท้าทายด้านการผลิต แม้ผู้ผลิต HDD จะเดินเครื่องเต็มกำลัง แต่ก็ยังไม่สามารถตอบสนองความต้องการได้ทัน เนื่องจากการผลิต HDD ต้องใช้ชิ้นส่วนเฉพาะทาง เช่น หัวอ่าน/เขียน และแผ่นบันทึกข้อมูล ที่ไม่สามารถเพิ่มกำลังผลิตได้รวดเร็วเหมือน NAND flash การขาดแคลน DRAM ที่ใช้เป็น cache memory ก็ยิ่งเพิ่มต้นทุนการผลิต ทำให้ราคามีแนวโน้มสูงต่อเนื่อง. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ราคาพุ่งแรงที่สุดในรอบ 8 ไตรมาส ➡️ HDD contract prices เพิ่มขึ้น 4% ใน Q4 2025 ➡️ แนวโน้มราคายังมีแรงกดดันต่อเนื่อง ✅ ปัจจัยจากจีน ➡️ นโยบายจัดซื้อ PC ในประเทศหนุนการผลิต ➡️ ความกังวลเรื่อง SSD เก็บข้อมูลระยะยาว ทำให้ HDD ถูกเลือกมากขึ้น ✅ ปัจจัยจากสหรัฐฯ ➡️ ศูนย์ข้อมูล AI ต้องการ HDD ความจุสูง ➡️ HDD ยังคงได้เปรียบด้านต้นทุนต่อกิกะไบต์ ✅ ข้อจำกัดการผลิต ➡️ ชิ้นส่วนเฉพาะทางทำให้การเพิ่มกำลังผลิตทำได้ช้า ➡️ DRAM ขาดแคลนเพิ่มต้นทุนการผลิต HDD ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ ราคามีแนวโน้มสูงต่อเนื่องหากความต้องการยังพุ่ง ⛔ การขาดแคลน DRAM และชิ้นส่วนสำคัญอาจทำให้ซัพพลายไม่ทัน ⛔ ผู้ใช้ทั่วไปอาจได้รับผลกระทบจากราคาที่สูงขึ้น แม้ HDD เคยเป็นตัวเลือกประหยัด https://www.tomshardware.com/pc-components/hdds/hdd-prices-spike-as-ai-infrastructure-and-chinas-pc-push-collide-hard-drives-record-biggest-price-increase-in-eight-quarters-suppliers-warn-pressure-will-continue

📺 LG บังคับติดตั้ง Copilot บน Smart TV ผู้ใช้ LG Smart TV รายงานว่า หลังการอัปเดต webOS รุ่นใหม่ มีการเพิ่มแอป Microsoft Copilot บนหน้าจอหลักโดยไม่ถามความเห็น และไม่สามารถถอนการติดตั้งได้เหมือนแอปทั่วไป เช่น Netflix หรือ YouTube การเปลี่ยนแปลงนี้ถูกแชร์บน Reddit และได้รับความสนใจอย่างมาก โดยโพสต์หนึ่งมีคนโหวตกว่า 35,000 ครั้ง. 🤖 กลยุทธ์ “AI TV” ของ LG LG เคยประกาศที่งาน CES 2025 ว่าจะผนวก Copilot เข้ากับ webOS เพื่อเสริมประสบการณ์ AI Search และการแนะนำคอนเทนต์ ปัจจุบัน Copilot ที่ปรากฏบนทีวีทำงานเหมือน shortcut ไปยัง Copilot เวอร์ชันเว็บ มากกว่าจะเป็นแอปเนทีฟเต็มรูปแบบตามที่เคยโฆษณาไว้. ⚠️ ปัญหาที่ผู้ใช้กังวล สิ่งที่สร้างความไม่พอใจคือการที่ผู้ใช้ ไม่มีสิทธิ์เลือก LG ระบุว่าแอปบางตัวที่ติดตั้งมากับระบบไม่สามารถลบได้ แต่เพียงซ่อนเท่านั้น ทำให้ผู้ใช้รู้สึกว่าถูกบังคับใช้ฟีเจอร์ที่ไม่ต้องการ และเพิ่มความกังวลเรื่อง การเก็บข้อมูลและโฆษณา บน Smart TV. 🌐 แนวโน้มในตลาด Smart TV ไม่ใช่แค่ LG ที่ทำเช่นนี้ บางรุ่นของ Samsung ก็มีการติดตั้ง Gemini โดยไม่สามารถลบออกได้เช่นกัน สะท้อนถึงแนวโน้มที่ผู้ผลิตทีวีพยายามผลักดันบริการ AI และโฆษณาเข้าสู่บ้านผู้บริโภค แม้จะไม่ได้รับการร้องขอโดยตรง. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สิ่งที่เกิดขึ้น ➡️ LG อัปเดต webOS แล้วเพิ่ม Microsoft Copilot โดยอัตโนมัติ ➡️ แอปถูกปักหมุดบนหน้าจอหลักและไม่สามารถถอนการติดตั้งได้ ✅ กลยุทธ์ของ LG ➡️ Copilot เป็นส่วนหนึ่งของแผน “AI TV” ➡️ ใช้เป็น shortcut ไปยัง Copilot เวอร์ชันเว็บ ✅ ผลกระทบต่อผู้ใช้ ➡️ ผู้ใช้ไม่สามารถลบ Copilot ได้ ➡️ ทำให้เกิดความไม่พอใจและวิจารณ์ในชุมชนออนไลน์ ➡️ เพิ่มความกังวลเรื่องข้อมูลและโฆษณา ✅ แนวโน้มในตลาด ➡️ Samsung บางรุ่นก็มีการติดตั้ง Gemini โดยไม่สามารถลบได้ ➡️ สะท้อนการผลักดันบริการ AI โดยผู้ผลิตทีวี ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ ผู้ใช้ไม่สามารถควบคุมการติดตั้งแอปได้เต็มที่ ⛔ การบังคับใช้ฟีเจอร์อาจกระทบความเป็นส่วนตัว ⛔ ทางเลือกเดียวคือการตัดการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตเพื่อเลี่ยงการใช้งาน Copilot https://www.tomshardware.com/service-providers/tv-providers/lg-tv-update-adds-non-removable-microsoft-copilot-app-to-webos

🎮 Tetris บนท้องฟ้า: การแข่งขันครั้งแรกของโลก Red Bull Gaming จัดงาน Tetris World Final ที่เมืองดูไบ โดยใช้ Dubai Frame ซึ่งสูงกว่า 150 เมตรเป็นฉากหลัง พร้อมโดรน RGB 2,800 ลำสร้างบล็อก Tetrimino แบบเรียลไทม์ นี่คือครั้งแรกที่เกม Tetris ถูกเล่นจริงบนท้องฟ้า ผู้เข้าร่วมกว่า 60 ประเทศผ่านรอบคัดเลือกกว่า 7 ล้านเกม ก่อนจะเหลือผู้เล่นเพียงสองคนในรอบชิงชนะเลิศ. 🏆 ผู้ชนะจากตุรกี ในรอบชิงชนะเลิศ Fehmi Atalar จากตุรกี เผชิญหน้ากับ Leo Solórzano จากเปรู โดย Solórzano ทำคะแนนได้ 57,164 แต่ Atalar ทำลายสถิติด้วยคะแนน 168,566 ภายในเวลา 5 นาที เขากล่าวว่านี่คือ “ช่วงเวลาที่ดีที่สุดในชีวิตการเล่น Tetris” และเป็นความสำเร็จที่ไม่สามารถบรรยายเป็นคำพูดได้. 🌐 งานระดับโลกที่รวมตำนานเกม งานนี้ไม่เพียงแต่เป็นการแข่งขัน แต่ยังเป็นการเฉลิมฉลองวัฒนธรรมเกม โดยมีการแสดงดนตรีสด, แขกรับเชิญพิเศษ และการปรากฏตัวของ Alexey Pajitnov ผู้สร้าง Tetris และ Henk Rogers ผู้เผยแพร่เกมสู่โลก ทำให้บรรยากาศเต็มไปด้วยความทรงจำและความยิ่งใหญ่. ✨ ความหมายต่อวงการเกม การใช้โดรนสร้างเกม Tetris บนท้องฟ้าเป็นการผสมผสานระหว่าง เทคโนโลยี, ศิลปะ และเกม ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน ถือเป็นการยกระดับ eSports และการแสดงสดให้กลายเป็นประสบการณ์ที่ทั้งผู้เล่นและผู้ชมจะไม่มีวันลืม. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การแข่งขัน Tetris World Final ➡️ จัดขึ้นที่ Dubai Frame สูง 150 เมตร ➡️ ใช้โดรน RGB 2,800 ลำสร้างเกมแบบเรียลไทม์ ✅ ผู้ชนะและผลคะแนน ➡️ Fehmi Atalar จากตุรกีคว้าแชมป์ ➡️ ทำคะแนน 168,566 เทียบกับคู่แข่ง 57,164 ✅ บรรยากาศงาน ➡️ มีผู้เข้าร่วมจาก 60 ประเทศ ➡️ การแสดงดนตรีสดและแขกรับเชิญพิเศษ ➡️ ผู้สร้าง Tetris Alexey Pajitnov และ Henk Rogers เข้าร่วม ✅ ความหมายต่อวงการเกม ➡️ เป็นครั้งแรกที่ Tetris ถูกเล่นบนท้องฟ้า ➡️ ผสมผสานเทคโนโลยีและศิลปะเข้ากับ eSports ➡️ สร้างมาตรฐานใหม่ให้กับการจัดงานเกมระดับโลก ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ การใช้โดรนจำนวนมากอาจมีความเสี่ยงด้านความปลอดภัยทางอากาศ ⛔ การจัดงานขนาดใหญ่เช่นนี้ต้องใช้พลังงานและทรัพยากรสูง ⛔ อาจไม่สามารถทำซ้ำได้ง่ายในสถานที่อื่น ๆ เนื่องจากข้อจำกัดด้านเทคนิคและกฎหมาย https://www.tomshardware.com/video-games/retro-gaming/2-800-rgb-drones-turned-into-the-worlds-largest-ever-game-of-tetris-red-bull-tetris-world-final-lights-up-dubai-night-sky

🖥️ Amazon เปิดตัว Graviton5: CPU 192-Core ที่ท้าชนยักษ์ใหญ่ Amazon Web Services (AWS) ได้เปิดตัว Graviton5 ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผลรุ่นใหม่ที่ทรงพลังที่สุดของบริษัท โดยมาพร้อมกับ 192 Neoverse V3 cores และ 180 MB L3 cache ผลิตด้วยเทคโนโลยีระดับ 3nm-class ที่คาดว่าใช้โรงงานของ TSMC จุดเด่นคือการออกแบบเพื่อแข่งขันกับ CPU ระดับสูงของ AMD EPYC และ Intel Xeon ที่ครองตลาดศูนย์ข้อมูลมายาวนาน การเพิ่มจำนวนคอร์เป็นสองเท่าจากรุ่นก่อนหน้า ทำให้ AWS คาดการณ์ประสิทธิภาพสูงขึ้นราว 25% แม้ตัวเลขนี้จะถือว่าค่อนข้างอนุรักษ์นิยมเมื่อเทียบกับการเปลี่ยนแปลงเชิงสถาปัตยกรรมที่ใหญ่ ⚡ สถาปัตยกรรมใหม่และการจัดการ Cache Graviton5 เปลี่ยนจากการใช้ System-Level Cache (SLC) ในรุ่น Graviton4 มาเป็น L3 cache ขนาดใหญ่แบบกระจายตัว ซึ่งช่วยลดความหน่วงในการสื่อสารระหว่างคอร์ลงถึง 33% การออกแบบนี้ตอบโจทย์การขยายตัวของจำนวนคอร์ที่มหาศาล และยังช่วยให้การทำงานแบบ multi-tenant มีความเสถียรมากขึ้นในสภาพแวดล้อมคลาวด์ การเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนถึงการพัฒนาเชิงสถาปัตยกรรมที่มุ่งเน้นความสามารถในการรองรับงานขนาดใหญ่และซับซ้อน 🔒 ความปลอดภัยและระบบ Nitro Isolation Engine AWS ยังได้เพิ่มระบบ Nitro Isolation Engine ซึ่งใช้การพิสูจน์ทางคณิตศาสตร์เพื่อยืนยันการแยกการทำงานของ workload อย่างสมบูรณ์แบบ โดยไม่มีการเข้าถึงจากผู้ปฏิบัติการของ AWS เอง นี่เป็นการยกระดับมาตรฐานความปลอดภัยในคลาวด์ที่อาจดึงดูดลูกค้าองค์กรที่ต้องการความมั่นใจสูงสุด โดยเฉพาะผู้ที่เคยใช้เซิร์ฟเวอร์แบบ on-premises 🌐 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและการแข่งขัน การเปิดตัว Graviton5 ไม่เพียงแต่เป็นการยกระดับศักยภาพของ AWS เท่านั้น แต่ยังเป็นการส่งสัญญาณถึงการแข่งขันที่รุนแรงขึ้นในตลาด CPU สำหรับศูนย์ข้อมูล ซึ่งกำลังถูกขับเคลื่อนโดยความต้องการด้าน AI, Machine Learning และ Big Data การที่ AWS ลงทุนใน CPU ของตนเองอย่างต่อเนื่อง ทำให้บริษัทสามารถควบคุมทั้งด้านต้นทุนและประสิทธิภาพได้ดีกว่าการพึ่งพาผู้ผลิตรายอื่น 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ คุณสมบัติของ Graviton5 ➡️ 192 Neoverse V3 cores ผลิตด้วยเทคโนโลยี 3nm-class ➡️ L3 cache ขนาด 180 MB เพิ่มขึ้น 5 เท่าจากรุ่นก่อน ➡️ ประสิทธิภาพสูงขึ้นราว 25% เมื่อเทียบกับ Graviton4 ✅ การออกแบบสถาปัตยกรรมใหม่ ➡️ เปลี่ยนจาก SLC มาใช้ L3 cache แบบกระจายตัว ➡️ ลด inter-core latency ลงถึง 33% ➡️ รองรับงาน multi-tenant ได้เสถียรมากขึ้น ✅ ระบบความปลอดภัย ➡️ ใช้ AWS Nitro System รุ่นใหม่ ➡️ เพิ่ม Nitro Isolation Engine เพื่อแยก workload อย่างปลอดภัย ➡️ เน้น zero-operator-access model ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ แข่งขันโดยตรงกับ AMD EPYC และ Intel Xeon ➡️ รองรับงาน AI, ML และ Big Data ได้ดียิ่งขึ้น ➡️ เปิดตัวใน EC2 M9g instances และจะมีรุ่น C9g, R9g ในปี 2026 ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ AWS ไม่เปิดเผยรายละเอียดสถาปัตยกรรมภายในทั้งหมด ⛔ Memory bandwidth ต่อคอร์อาจต่ำกว่ารุ่นก่อน แม้มี cache ขนาดใหญ่ ⛔ การประเมินประสิทธิภาพ 25% อาจต่ำกว่าศักยภาพจริง แต่ยังไม่ชัดเจนในงานเฉพาะทาง https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amazon-unveils-192-core-graviton5-cpu-with-massive-180-mb-l3-cache-in-tow-ambitious-server-silicon-challenges-high-end-amd-epyc-and-intel-xeon-in-the-cloud

📱 ตลาดมืด SIM การ์ดกับการสร้างบอท งานวิจัยจากมหาวิทยาลัยเคมบริดจ์เผยว่า มีตลาดมืดขนาดใหญ่สำหรับ SIM การ์ดทั้งจริงและเสมือน ที่ถูกใช้เพื่อสร้างและยืนยันบัญชีปลอมบนแพลตฟอร์มออนไลน์ เช่น Facebook, Instagram, TikTok และ Amazon บริการเหล่านี้ทำให้กองทัพบอทสามารถปลอมตัวเป็นมนุษย์ได้ง่ายขึ้น และถูกนำไปใช้เพื่อเพิ่มยอดไลก์ ผู้ติดตาม และการแชร์ให้ดูเหมือนมีความนิยมจริง 💸 ราคาของการซื้อ “ความนิยมปลอม” การวิจัยพบว่าราคาในการยืนยันบัญชีปลอมแตกต่างกันตามแพลตฟอร์มและประเทศต้นทางของ SIM เช่น 💠 WhatsApp เฉลี่ย 1.02 ดอลลาร์สหรัฐต่อการยืนยัน 💠 Telegram เฉลี่ย 0.89 ดอลลาร์สหรัฐ 💠 Facebook และ Shopify ถูกกว่ามาก เพียง 0.08 ดอลลาร์สหรัฐ 💠 TikTok และ LinkedIn ประมาณ 0.11 ดอลลาร์สหรัฐ 💠 Amazon เฉลี่ย 0.12 ดอลลาร์สหรัฐ ราคายังขึ้นลงตามเหตุการณ์ทางการเมือง เช่น ก่อนการเลือกตั้งระดับชาติ ราคายืนยันบัญชีบน WhatsApp และ Telegram จะพุ่งขึ้นกว่า 12–15% เพราะมีการใช้บอทเพื่อสร้างกระแสและโน้มน้าวผู้มีสิทธิ์เลือกตั้ง ⚠️ ผลกระทบต่อสังคมและการเมือง กองทัพบอทเหล่านี้ไม่ได้ถูกใช้แค่เพื่อการตลาด แต่ยังถูกนำไปใช้ใน แคมเปญทางการเมืองและการสร้างกระแสสังคม โดยการโพสต์เนื้อหาที่กระตุ้นอารมณ์ เช่น “rage bait” เพื่อดึงดูดการโต้เถียงและเพิ่มการมีส่วนร่วมปลอมๆ สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปเข้าใจผิดว่าประเด็นดังกล่าวได้รับความนิยมจริง ทั้งที่เป็นการจัดฉากโดยกลุ่มที่มีผลประโยชน์ 🛡️ ข้อเสนอเพื่อแก้ปัญหา นักวิจัยเสนอให้มีการควบคุมการซื้อ SIM จำนวนมาก (SIM farms) ซึ่งสามารถเก็บ SIM ได้หลายร้อยใบในเครื่องเดียวเพื่อสร้างบัญชีปลอมจำนวนมหาศาล รวมถึงการบังคับให้แพลตฟอร์มเปิดเผยประเทศต้นทางของ SIM ที่ใช้ในการยืนยันบัญชี เพื่อเพิ่มความโปร่งใสและลดการใช้บอทในทางที่ผิด 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ตลาดมืด SIM การ์ด ➡️ ใช้สร้างและยืนยันบัญชีปลอมบนแพลตฟอร์มออนไลน์ ➡️ ทำให้กองทัพบอทปลอมตัวเป็นมนุษย์ได้ง่าย ✅ ราคาการยืนยันบัญชีปลอม ➡️ WhatsApp เฉลี่ย 1.02 ดอลลาร์ ➡️ Telegram เฉลี่ย 0.89 ดอลลาร์ ➡️ Facebook/Shopify เพียง 0.08 ดอลลาร์ ➡️ TikTok/LinkedIn ประมาณ 0.11 ดอลลาร์ ➡️ Amazon เฉลี่ย 0.12 ดอลลาร์ ‼️ ผลกระทบต่อสังคมและการเมือง ⛔ ใช้บอทสร้างกระแสปลอม เพิ่มยอดไลก์และผู้ติดตาม ⛔ ใช้กระตุ้นอารมณ์และโน้มน้าวผู้มีสิทธิ์เลือกตั้ง ‼️ ข้อเสนอเพื่อแก้ปัญหา ⛔ ควบคุมการซื้อ SIM จำนวนมาก (SIM farms) ⛔ บังคับให้แพลตฟอร์มเปิดเผยประเทศต้นทางของ SIM https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/12/16/how-much-does-an-army-of-bots-cost-how-likes-and-clout-are-bought

💻 Nvidia ขยายอาณาจักรโอเพ่นซอร์ส เมื่อวันที่ 15 ธันวาคม 2025 Nvidia ประกาศเข้าซื้อบริษัท SchedMD ซึ่งเป็นผู้พัฒนา Slurm ระบบจัดการงาน (job scheduler) ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในซูเปอร์คอมพิวเตอร์และศูนย์ข้อมูลทั่วโลก การเข้าซื้อครั้งนี้สะท้อนให้เห็นว่า Nvidia ต้องการเสริมความแข็งแกร่งด้าน โครงสร้างพื้นฐานสำหรับการฝึกและใช้งานโมเดล AI โดยเฉพาะในยุคที่การแข่งขันกับบริษัทจีนและผู้เล่นรายใหม่ทวีความรุนแรงขึ้น ⚙️ บทบาทของ Slurm ในโลก AI Slurm เป็นซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สที่ช่วยจัดการการทำงานของเซิร์ฟเวอร์จำนวนมหาศาลในศูนย์ข้อมูล เช่น การแบ่งทรัพยากร การจัดลำดับงาน และการตรวจสอบสถานะ ซึ่งถือเป็นหัวใจสำคัญของการฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่ Nvidia ระบุว่า Slurm จะยังคงเปิดให้ใช้งานแบบโอเพ่นซอร์สต่อไป แต่บริษัทจะเพิ่มการสนับสนุนด้านวิศวกรรมและการบำรุงรักษา เพื่อให้ผู้พัฒนาและองค์กรสามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น 📈 กลยุทธ์การแข่งขันของ Nvidia นอกจากการซื้อ SchedMD แล้ว Nvidia ยังเปิดตัว ชุดโมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์สใหม่ ที่เร็วและถูกกว่ารุ่นก่อนหน้า เพื่อรับมือกับการไหลบ่าเข้ามาของโมเดลโอเพ่นซอร์สจากจีน การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนถึงความพยายามของ Nvidia ที่จะไม่เพียงขายฮาร์ดแวร์ GPU แต่ยังสร้างระบบนิเวศซอฟต์แวร์ที่ครบวงจร ตั้งแต่ CUDA ไปจนถึงเครื่องมือจัดการงานและโมเดล AI 🌍 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม การเข้าซื้อ SchedMD อาจทำให้ Nvidia กลายเป็นผู้เล่นที่มีอำนาจมากขึ้นในตลาด AI เพราะสามารถควบคุมทั้ง ฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ที่จำเป็นต่อการพัฒนาโมเดลขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม นักวิจัยบางส่วนกังวลว่าการรวมศูนย์เช่นนี้อาจทำให้ชุมชนโอเพ่นซอร์สต้องพึ่งพา Nvidia มากเกินไป แม้บริษัทจะยืนยันว่าจะยังคงรักษาความเปิดกว้างของ Slurm ก็ตาม 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Nvidia เข้าซื้อ SchedMD ➡️ เสริมกลยุทธ์โอเพ่นซอร์ส AI และโครงสร้างพื้นฐานการฝึกโมเดล ✅ Slurm ยังคงเป็นโอเพ่นซอร์ส ➡️ ใช้จัดการงานในซูเปอร์คอมพิวเตอร์และศูนย์ข้อมูลทั่วโลก ➡️ Nvidia จะเพิ่มการสนับสนุนด้านวิศวกรรมและบำรุงรักษา ✅ กลยุทธ์ใหม่ของ Nvidia ➡️ เปิดตัวโมเดล AI แบบโอเพ่นซอร์สรุ่นใหม่ที่เร็วและถูกกว่า ➡️ แข่งขันกับโมเดลโอเพ่นซอร์สจากจีน ‼️ ข้อกังวลจากชุมชน ⛔ การรวมศูนย์อาจทำให้ผู้ใช้พึ่งพา Nvidia มากเกินไป ⛔ เสี่ยงต่อการลดความหลากหลายของระบบนิเวศโอเพ่นซอร์ส https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/12/16/nvidia-buys-ai-software-provider-schedmd-to-expand-open-source-ai-push

📝 Hashcards: เครื่องมือทบทวนความรู้แบบเรียบง่าย บทความจาก borretti.me แนะนำ Hashcards ซึ่งเป็นระบบ Spaced Repetition ที่ใช้ไฟล์ Plain Text ในการจัดเก็บข้อมูลการ์ดคำถาม-คำตอบ ทำให้ผู้ใช้สามารถควบคุมและแก้ไขได้ง่ายโดยไม่ต้องพึ่งพาโปรแกรมซับซ้อนหรือฐานข้อมูลปิด การออกแบบนี้ช่วยให้ผู้เรียนสามารถใช้เครื่องมือใดก็ได้ที่รองรับข้อความธรรมดา เช่น Git หรือโปรแกรมแก้ไขข้อความทั่วไป ⚡ จุดเด่นของ Hashcards Hashcards ถูกออกแบบมาเพื่อความโปร่งใสและความยืดหยุ่น ผู้ใช้สามารถดูและแก้ไขข้อมูลการ์ดได้โดยตรง ไม่ต้องกังวลเรื่องการล็อกอินหรือการผูกติดกับแพลตฟอร์มใดๆ อีกทั้งยังสามารถซิงก์ไฟล์กับระบบควบคุมเวอร์ชัน เช่น Git เพื่อเก็บประวัติการเรียนรู้และแชร์กับผู้อื่นได้ง่าย นอกจากนี้ยังมีการใช้ อัลกอริทึม Spaced Repetition ที่ช่วยให้การทบทวนมีประสิทธิภาพสูงสุด โดยเน้นการทบทวนในช่วงเวลาที่เหมาะสม 🧠 หลักการสำคัญของ Spaced Repetition 💠 Spacing Effect: งานวิจัยด้านจิตวิทยาพบว่า การทบทวนข้อมูลแบบเว้นระยะ (เช่น 1 วัน, 3 วัน, 1 สัปดาห์) จะช่วยให้สมองจดจำได้ดีกว่าการท่องจำติดกันในช่วงสั้นๆ 💠 Active Recall: การดึงข้อมูลออกมาใช้จริง เช่น การตอบคำถามหรือทำแฟลชการ์ด จะช่วยให้สมองสร้างการเชื่อมโยงที่แข็งแรงกว่าการอ่านซ้ำเฉยๆ 💠 Feedback: แอปมักให้ผลตอบกลับทันทีว่าคุณจำถูกหรือผิด ซึ่งช่วยปรับการเรียนรู้ให้แม่นยำขึ้น 💠 Prioritization: เน้นทบทวนสิ่งที่จำยากบ่อยกว่า ส่วนสิ่งที่จำได้แล้วจะถูกเลื่อนออกไปทบทวนห่างขึ้น 🔒 ความแตกต่างจากระบบปิด ต่างจากแอป Spaced Repetition ที่นิยมอย่าง Anki หรือ Quizlet ซึ่งมักใช้ฐานข้อมูลเฉพาะและมีข้อจำกัดในการเข้าถึง Hashcards เปิดโอกาสให้ผู้ใช้ควบคุมข้อมูลได้เต็มที่ ไม่ต้องกังวลเรื่องการสูญเสียข้อมูลหากแพลตฟอร์มปิดตัวลง อีกทั้งยังช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับแต่งรูปแบบการเรียนรู้ได้ตามความต้องการ โดยไม่ถูกจำกัดด้วย UI หรือฟีเจอร์ที่ตายตัว 🌍 ผลกระทบต่อการเรียนรู้และชุมชน Hashcards เป็นตัวอย่างของการนำแนวคิดโอเพ่นซอร์สมาประยุกต์ใช้กับการศึกษา ทำให้ผู้เรียนสามารถสร้างระบบทบทวนที่เหมาะกับตนเองได้จริง และยังเปิดโอกาสให้ชุมชนร่วมกันพัฒนา ปรับปรุง หรือแชร์ชุดการ์ดความรู้ได้อย่างอิสระ ถือเป็นการคืนอำนาจการเรียนรู้ให้กับผู้ใช้โดยตรง 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ คุณสมบัติของ Hashcards ➡️ ใช้ Plain Text ในการจัดเก็บข้อมูล ➡️ รองรับการซิงก์กับ Git และเครื่องมือทั่วไป ✅ ข้อดีของระบบ ➡️ โปร่งใสและยืดหยุ่น ➡️ ไม่ผูกติดกับแพลตฟอร์มใดๆ ➡️ ใช้อัลกอริทึม Spaced Repetition เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้ ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ ต้องการความเข้าใจพื้นฐานด้านการจัดการไฟล์และข้อความ ⛔ อาจไม่เหมาะกับผู้ใช้ที่ต้องการ UI สำเร็จรูปและใช้งานง่ายทันที https://borretti.me/article/hashcards-plain-text-spaced-repetition

⚡ Adafruit โต้ Arduino หลังเปลี่ยนเงื่อนไขการใช้งานใหม่ที่ถูกมองว่า “ไม่สอดคล้องกับโอเพ่นซอร์ส” หลังจากที่ Arduino ถูก Qualcomm เข้าซื้อกิจการเมื่อเดือนตุลาคม 2025 บริษัทได้ปรับปรุง Terms and Conditions ใหม่ ซึ่งรวมถึงการห้ามผู้ใช้ทำการ Reverse Engineering บริการคลาวด์, การกำหนดสิทธิ์การใช้งานแบบถาวรเหนือเนื้อหาที่ผู้ใช้อัปโหลด และการเพิ่มระบบตรวจสอบการใช้งาน AI ภายในแพลตฟอร์ม ข้อกำหนดเหล่านี้สร้างความไม่พอใจในชุมชนโอเพ่นซอร์ส โดยเฉพาะคู่แข่งอย่าง Adafruit ที่มองว่ากฎใหม่เป็นการจำกัดเสรีภาพของผู้ใช้ 🧩 มุมมองจาก Arduino และ Adafruit Arduino ชี้แจงว่าการห้าม Reverse Engineering ใช้เฉพาะกับ บริการ SaaS บนคลาวด์ ไม่ได้กระทบกับบอร์ดหรือเฟิร์มแวร์ที่ยังคงเปิดซอร์สเหมือนเดิม ขณะที่ Adafruit โดยผู้ก่อตั้ง Limor “Ladyada” Fried โต้ว่า การบังคับให้ผู้ใช้พึ่งพาเครื่องมือบนคลาวด์เป็นการจำกัดทางเลือก และทำให้การอ้างว่า “ยังคงโอเพ่นซอร์ส” ไม่สมบูรณ์ เพราะผู้ใช้ใหม่จำนวนมากถูกบังคับให้ใช้เครื่องมือออนไลน์เป็นหลัก 🔒 ประเด็นด้านสิทธิ์และข้อมูลผู้ใช้ หนึ่งในข้อถกเถียงใหญ่คือการที่ Arduino กำหนดสิทธิ์การใช้งานแบบ Irrevocable License เหนือเนื้อหาที่ผู้ใช้อัปโหลด เช่น โค้ดหรือโปรเจกต์ แม้ Arduino ยืนยันว่าผู้ใช้ยังคงเป็นเจ้าของเนื้อหา แต่สิทธิ์ที่ให้บริษัทถือครองอย่างถาวรทำให้หลายฝ่ายกังวลว่าจะถูกนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์โดยไม่สามารถเพิกถอนได้ นอกจากนี้ยังมีข้อกังวลเรื่องการเก็บข้อมูลผู้ใช้และการตรวจสอบการใช้งาน AI ที่อาจกลายเป็นการเฝ้าระวังอย่างต่อเนื่อง 🌍 ผลกระทบต่อชุมชนโอเพ่นซอร์ส Adafruit และนักวิจัยจาก EFF เตือนว่าการเพิ่มข้อจำกัดเช่นนี้อาจทำให้ Arduino สูญเสียความเชื่อมั่นจากชุมชนผู้พัฒนาและนักเรียนที่เคยใช้บอร์ด Arduino เป็นสัญลักษณ์ของการเรียนรู้แบบเปิด หากบริษัทต้องการควบคุมการใช้งานมากขึ้น ควรซื่อสัตย์และประกาศว่าเป็น “Source-Available” ไม่ใช่โอเพ่นซอร์สอย่างแท้จริง 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การเปลี่ยนแปลงเงื่อนไขของ Arduino ➡️ ห้าม Reverse Engineering บริการคลาวด์ ➡️ กำหนดสิทธิ์การใช้งานถาวรเหนือเนื้อหาที่ผู้ใช้อัปโหลด ➡️ เพิ่มระบบตรวจสอบการใช้งาน AI ✅ การชี้แจงจาก Arduino ➡️ ยืนยันว่าบอร์ดและเฟิร์มแวร์ยังคงเปิดซอร์ส ➡️ การห้าม Reverse Engineering ใช้เฉพาะบริการ SaaS ‼️ ข้อกังวลจาก Adafruit และชุมชน ⛔ ผู้ใช้ใหม่ถูกบังคับให้ใช้เครื่องมือคลาวด์เป็นหลัก ⛔ สิทธิ์การใช้งานถาวรอาจนำไปสู่การใช้ข้อมูลเชิงพาณิชย์ ⛔ การตรวจสอบ AI อาจกลายเป็นการเฝ้าระวังต่อเนื่อง ✅ ผลกระทบต่ออนาคตโอเพ่นซอร์ส ➡️ เสี่ยงต่อการสูญเสียความเชื่อมั่นจากผู้พัฒนาและนักเรียน ➡️ อาจต้องเปลี่ยนการนิยามเป็น “Source-Available” แทนโอเพ่นซอร์ส https://thenewstack.io/adafruit-arduinos-rules-are-incompatible-with-open-source/

ทัวร์เกาหลี เที่ยวโซล 🇰🇷 🗓️ เดินทาง มิ.ย. - ก.ค. 69 😍 10,999 🔥🔥 🗓 จำนวนวัน 6 วัน 4 คืน ✈ BX แอร์ปูซาน / LJ จินแอร์ / 7Cเจจูแอร์ 🏨 พักโรงแรม ⭐⭐⭐ 📍 AURORA MEDIA SHOW 📍 เที่ยวกรุงโซลแบบอิสระด้วยตัวเอง รวมทัวร์ไฟไหม้ ทัวร์หลุดจอง โปรพักเดี่ยว ลดเยอะสุด by 21 ปี https://eTravelWay.com🔥 ⭕️ เข้ากลุ่มลับ Facebook โปรเพียบบบบ : https://78s.me/e86e1a ⭕️ เข้ากลุ่มลับ LINE openchat ทัวร์ที่หลุด คลิก https://78s.me/501ad8 LINE ID: @etravelway.fire https://78s.me/e58a3f Facebook: etravelway.fire https://78s.me/317663 Instagram: etravelway.fire https://78s.me/d43626 Tiktok : https://78s.me/903597 ☎️: 021166395 #ทัวร์เกาหลี #ทัวร์โซล #korea #seoul #จัดกรุ๊ปส่วนตัว #eTravelway #ทัวร์ไฟไหม้ #ทัวร์ลดราคา #ทัวร์ราคาถูก #etravelwayfire #thaitimes #News1 #คิงส์โพธิ์แดง #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ

🤖 AI แทนแรงงาน: คำถามใหม่ด้านเศรษฐกิจและสังคม บทความจาก El País ตั้งคำถามสำคัญว่า หาก AI เข้ามาแทนที่แรงงานมนุษย์ในหลายอุตสาหกรรม ควรมีการเก็บภาษีจาก AI หรือไม่ เพื่อชดเชยรายได้ภาษีที่รัฐสูญเสียไปจากการลดลงของแรงงานมนุษย์ และเพื่อสนับสนุนระบบสวัสดิการสังคมที่ต้องรองรับผู้ที่ตกงานจากการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยี 💼 มุมมองจากนักเศรษฐศาสตร์และนักการเมือง นักเศรษฐศาสตร์บางคนเสนอว่า การเก็บภาษีจาก AI หรือบริษัทที่ใช้ AI อย่างเข้มข้น อาจช่วยสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมและความเป็นธรรมทางสังคม แนวคิดนี้คล้ายกับการเก็บภาษีจากหุ่นยนต์ที่เคยถูกเสนอโดย Bill Gates เพื่อป้องกันไม่ให้การใช้เทคโนโลยีทำลายฐานภาษีของรัฐ ขณะเดียวกัน นักการเมืองบางฝ่ายกังวลว่าการเก็บภาษีเช่นนี้อาจ ชะลอการลงทุนและนวัตกรรม ⚖️ ความท้าทายในการบังคับใช้ แม้แนวคิดดูสมเหตุสมผล แต่การบังคับใช้จริงกลับซับซ้อน เพราะต้องนิยามว่า “AI” คืออะไร และจะวัดการแทนที่แรงงานมนุษย์อย่างไร ตัวอย่างเช่น หากบริษัทใช้ AI เพียงบางส่วนในกระบวนการผลิต จะต้องเสียภาษีเท่าใด? อีกทั้งยังมีความเสี่ยงที่บริษัทจะหาทางเลี่ยงภาษีผ่านการจัดโครงสร้างธุรกิจที่ซับซ้อน 🌍 ผลกระทบต่ออนาคตแรงงานและสังคม บทความชี้ว่า การถกเถียงเรื่องภาษี AI ไม่ใช่แค่เรื่องเศรษฐกิจ แต่เป็นเรื่องความยุติธรรมทางสังคม หากไม่มีมาตรการรองรับ การแทนที่แรงงานมนุษย์ด้วย AI อาจทำให้เกิดความเหลื่อมล้ำมากขึ้น และสร้างแรงกดดันต่อระบบสวัสดิการของรัฐในระยะยาว 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ แนวคิดการเก็บภาษี AI ➡️ เพื่อชดเชยรายได้ภาษีที่หายไปจากแรงงานมนุษย์ ➡️ สนับสนุนระบบสวัสดิการสังคม ✅ ข้อเสนอจากนักเศรษฐศาสตร์ ➡️ คล้ายกับแนวคิดเก็บภาษีหุ่นยนต์ที่ Bill Gates เคยเสนอ ➡️ ช่วยสร้างสมดุลระหว่างนวัตกรรมและความเป็นธรรม ‼️ ความท้าทายในการบังคับใช้ ⛔ ต้องนิยามว่า “AI” คืออะไร และวัดผลแทนแรงงานอย่างไร ⛔ เสี่ยงต่อการเลี่ยงภาษีจากบริษัท ‼️ ผลกระทบต่อสังคม ⛔ หากไม่มีมาตรการรองรับ อาจเพิ่มความเหลื่อมล้ำ ⛔ ระบบสวัสดิการอาจถูกกดดันหนักขึ้นในอนาคต https://english.elpais.com/technology/2025-11-30/if-ai-replaces-workers-should-it-also-pay-taxes.html

✍️ การเขียนที่ถูกเข้าใจผิดว่าเป็น AI Marcus Olang’ เล่าว่าเขาเคยได้รับคำวิจารณ์ว่างานเขียนของเขา “เหมือน ChatGPT” และถูกขอให้ปรับให้มี “ความเป็นมนุษย์มากขึ้น” ทั้งที่จริงแล้วสไตล์การเขียนนั้นเป็นผลจากการฝึกฝนในระบบการศึกษาเคนยา ที่เน้นความเป็นทางการและโครงสร้างที่ชัดเจน เขาชี้ให้เห็นว่า สิ่งที่ถูกตีความว่าเป็น “ลายเซ็นของ AI” แท้จริงแล้วคือผลผลิตจากการเรียนการสอนภาษาอังกฤษในห้องเรียนเคนยา 📚 รากฐานจากระบบการศึกษาและมรดกอาณานิคม เขาอธิบายว่าในโรงเรียนเคนยา การสอบเขียนเรียงความเป็นเหมือนพิธีกรรมสำคัญ นักเรียนถูกฝึกให้ใช้คำศัพท์ที่หลากหลาย โครงสร้างประโยคที่ซับซ้อน และการเชื่อมโยงที่เป็นระบบ สิ่งเหล่านี้สืบทอดมาจากการเรียนภาษาอังกฤษแบบ “Queen’s English” ที่ได้รับจากยุคอาณานิคมอังกฤษ ซึ่งถูกใช้เป็นเครื่องมือแสดงความมีการศึกษาและสถานะทางสังคม 🤖 ความขัดแย้งกับเครื่องตรวจจับ AI Marcus ชี้ให้เห็นว่าเครื่องตรวจจับ AI มักใช้เกณฑ์ “perplexity” และ “burstiness” เพื่อตัดสินว่างานเขียนเป็นของมนุษย์หรือไม่ แต่ระบบการศึกษาเคนยากลับสอนให้นักเรียนเขียนอย่างมีตรรกะและคงเส้นคงวา ซึ่งตรงกันข้ามกับสิ่งที่เครื่องตรวจจับมองว่าเป็น “มนุษย์” ผลคือ งานเขียนของผู้ที่ไม่ใช่เจ้าของภาษาอังกฤษโดยกำเนิด มักถูกตีความผิดว่าเป็นงานของ AI 🌍 มุมมองต่อความเป็นมนุษย์ในงานเขียน เขาสรุปว่า การเขียนของเขาไม่ใช่ผลผลิตจากเครื่องจักร แต่เป็นผลจากประวัติศาสตร์ การศึกษา และความพยายามของมนุษย์ หากโลกยังใช้มาตรฐานที่แคบในการตัดสินว่าอะไรคือ “มนุษย์” ก็จะเป็นการกีดกันนักเขียนจากภูมิภาคอื่นที่มีรูปแบบการเขียนแตกต่างออกไป 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ประสบการณ์ของ Marcus Olang’ ➡️ งานเขียนถูกเข้าใจผิดว่าเป็น AI เพราะมีโครงสร้างเป็นทางการและสมบูรณ์แบบ ✅ ระบบการศึกษาเคนยา ➡️ เน้นการใช้คำศัพท์หลากหลายและโครงสร้างเรียงความที่เข้มงวด ➡️ สืบทอดจากภาษาอังกฤษยุคอาณานิคม ‼️ ปัญหาจากเครื่องตรวจจับ AI ⛔ ใช้เกณฑ์ที่ไม่สอดคล้องกับรูปแบบการเขียนของผู้ที่ไม่ใช่เจ้าของภาษา ⛔ เสี่ยงต่อการตีความผิดและลดคุณค่าของงานเขียนมนุษย์ ✅ ข้อคิดสำคัญ ➡️ งานเขียนที่ถูกมองว่า “เหมือน AI” อาจสะท้อนถึงวัฒนธรรมและการศึกษา ➡️ ความเป็นมนุษย์ในงานเขียนควรถูกมองอย่างหลากหลาย ไม่ใช่จำกัดแค่สไตล์เดียว https://marcusolang.substack.com/p/im-kenyan-i-dont-write-like-chatgpt

📱 แอป MAGA Messaging App ที่ไม่ปลอดภัยอย่างที่คิด มีรายงานว่าแอปแชทที่ถูกโปรโมตว่าเป็น “Super Secure MAGA Messaging App” เกิดเหตุการณ์รั่วไหลครั้งใหญ่ โดยข้อมูล หมายเลขโทรศัพท์ของผู้ใช้ทั้งหมด ถูกเปิดเผยต่อสาธารณะ เหตุการณ์นี้สร้างความตกใจอย่างมาก เพราะแอปดังกล่าวเคลมว่ามีระบบความปลอดภัยสูงและเน้นการปกป้องข้อมูลส่วนตัว แต่กลับเกิดข้อผิดพลาดร้ายแรงที่ทำให้ผู้ใช้สูญเสียความเชื่อมั่นทันที 🔎 สาเหตุและผลกระทบ การรั่วไหลครั้งนี้เกิดจาก การตั้งค่าฐานข้อมูลที่ไม่ปลอดภัย ทำให้ข้อมูลผู้ใช้สามารถเข้าถึงได้โดยไม่ต้องมีการยืนยันตัวตนใดๆ ผลกระทบคือผู้ใช้จำนวนมากเสี่ยงต่อการถูกนำข้อมูลไปใช้ในทางที่ผิด เช่น การโทรก่อกวน (Spam Calls), การโจมตีแบบฟิชชิ่ง (Phishing) หรือแม้กระทั่งการนำข้อมูลไปเชื่อมโยงกับข้อมูลส่วนตัวอื่นเพื่อสร้างการโจมตีที่ซับซ้อนขึ้น ⚠️ บทเรียนด้านความปลอดภัยไซเบอร์ เหตุการณ์นี้สะท้อนให้เห็นว่า แม้แอปจะโฆษณาว่ามีความปลอดภัยสูง แต่หาก โครงสร้างระบบไม่ได้รับการตรวจสอบและป้องกันอย่างจริงจัง ก็สามารถสร้างความเสียหายใหญ่หลวงได้ทันที ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยแนะนำว่า ผู้ใช้ควรเลือกใช้แพลตฟอร์มที่มีการตรวจสอบจากบุคคลที่สาม และควรเปิดใช้งาน Two-Factor Authentication (2FA) รวมถึงหลีกเลี่ยงการแชร์ข้อมูลส่วนตัวเกินความจำเป็น 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ เหตุการณ์รั่วไหลของแอป MAGA Messaging App ➡️ ข้อมูลหมายเลขโทรศัพท์ผู้ใช้ทั้งหมดถูกเปิดเผย ➡️ เกิดจากการตั้งค่าฐานข้อมูลที่ไม่ปลอดภัย ‼️ ผลกระทบต่อผู้ใช้ ⛔ เสี่ยงต่อการถูกโทรก่อกวนและสแปม ⛔ เสี่ยงต่อการโจมตีแบบฟิชชิ่งและการขโมยข้อมูลส่วนตัว ‼️ บทเรียนด้านความปลอดภัย ⛔ แอปที่โฆษณาว่าปลอดภัยอาจไม่จริง หากไม่มีการตรวจสอบระบบ ⛔ ผู้ใช้ควรเปิดใช้งาน 2FA และระมัดระวังในการแชร์ข้อมูลส่วนตัว https://ericdaigle.ca/posts/super-secure-maga-messaging-app-leaks-everyones-phone-number/

FENGSHUI DAILY อัพเดตทุกวัน ที่นี่ที่เดียว สีเสริมดวง เสริมความเฮง ทิศมงคล เวลามงคล อย่าลืมดูกัน เมื่อเริ่มวันใหม่ วันพุธที่ 17 เดือนธันวาคม พ.ศ.2568 ___________________________________ FengshuiBizDesigner ฮวงจุ้ย...ออกแบบได้

🔐 การรั่วไหลครั้งใหญ่ของฐานข้อมูล MongoDB นักวิจัยด้านความปลอดภัย Bob Diachenko ร่วมกับทีมจาก nexos.ai ได้ค้นพบฐานข้อมูล MongoDB ที่ไม่ได้รับการป้องกันเมื่อวันที่ 23 พฤศจิกายน 2025 ฐานข้อมูลนี้มีขนาดมหึมา 16TB และบรรจุข้อมูลกว่า 4.3 พันล้านเรคคอร์ด ซึ่งรวมถึงชื่อ อีเมล หมายเลขโทรศัพท์ ประวัติการทำงาน การศึกษา และลิงก์ไปยังโปรไฟล์ LinkedIn ของผู้ใช้จำนวนมหาศาล แม้เจ้าของฐานข้อมูลจะรีบปิดการเข้าถึงภายในสองวันหลังถูกแจ้งเตือน แต่ก็ไม่สามารถยืนยันได้ว่าใครได้เข้าถึงข้อมูลไปแล้วบ้าง ข้อมูลที่รั่วไหลถูกแบ่งออกเป็น 9 คอลเลกชัน เช่น “profiles”, “people” และ “unique_profiles” โดยเฉพาะคอลเลกชัน “unique_profiles” ที่มีมากกว่า 732 ล้านเรคคอร์ดพร้อมรูปภาพ ⚠️ ความเสี่ยงและผลกระทบ นักวิจัย Cybernews ระบุว่าข้อมูลที่รั่วไหลนี้มีโครงสร้างชัดเจนและละเอียดมาก จึงเป็น ขุมทองสำหรับอาชญากรไซเบอร์ เพราะสามารถนำไปใช้สร้างฐานข้อมูลค้นหาเพื่อทำการโจมตีแบบเจาะจง เช่น ฟิชชิ่ง (Phishing) หรือ CEO Fraud ที่เลียนแบบผู้บริหารเพื่อหลอกให้พนักงานโอนเงินหรือเปิดเผยข้อมูลสำคัญ นอกจากนี้ยังพบว่าข้อมูลบางส่วนอาจถูกเก็บมาจากการ Scraping หรือการดึงข้อมูลจากหลายแหล่ง รวมถึงการรั่วไหลก่อนหน้านี้ตั้งแต่ปี 2021 ทำให้ยากต่อการระบุเจ้าของที่แท้จริงของฐานข้อมูล แต่มีหลักฐานบางอย่างชี้ว่าอาจเกี่ยวข้องกับบริษัทด้าน Lead Generation ที่ทำธุรกิจหาลูกค้าให้กับองค์กรต่างๆ 🛡️ วิธีป้องกันสำหรับผู้ใช้ ผู้เชี่ยวชาญแนะนำให้ผู้ใช้ ตั้งรหัสผ่านที่แข็งแรงและไม่ซ้ำกัน พร้อมเปิดใช้งาน Two-Factor Authentication (2FA) เพื่อเพิ่มความปลอดภัย รวมถึงการอัปเดตซอฟต์แวร์อย่างสม่ำเสมอเพื่ออุดช่องโหว่ที่อาจถูกโจมตี การรั่วไหลครั้งนี้เป็นเครื่องเตือนใจว่าข้อมูลส่วนบุคคลที่เราฝากไว้กับแพลตฟอร์มออนไลน์อาจถูกนำไปใช้ในทางที่ผิดได้ทุกเมื่อ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ การค้นพบฐานข้อมูลรั่วไหล ➡️ ขนาด 16TB มีข้อมูลกว่า 4.3 พันล้านเรคคอร์ด ➡️ รวมชื่อ อีเมล เบอร์โทร ประวัติการทำงาน และ LinkedIn ✅ รายละเอียดคอลเลกชันข้อมูล ➡️ “profiles” กว่า 1.1 พันล้านเรคคอร์ด ➡️ “unique_profiles” กว่า 732 ล้านเรคคอร์ดพร้อมรูปภาพ ‼️ ความเสี่ยงจากการรั่วไหล ⛔ อาชญากรสามารถใช้ข้อมูลทำฟิชชิ่งและ CEO Fraud ⛔ ข้อมูลอาจถูก Scraping จากหลายแหล่ง ทำให้ระบุเจ้าของยาก ‼️ คำแนะนำด้านความปลอดภัย ⛔ ใช้รหัสผ่านที่แข็งแรงและไม่ซ้ำกัน ⛔ เปิดใช้งาน 2FA และอัปเดตซอฟต์แวร์อย่างสม่ำเสมอ https://hackread.com/mongodb-database-expose-lead-gen-records/

🚗 เทคโนโลยีไร้สายในรถ: ความสะดวกที่มาพร้อมข้อจำกัด Wireless CarPlay กำลังเป็นที่นิยมในรถยนต์รุ่นใหม่ เพราะช่วยให้ผู้ใช้ เชื่อมต่อ iPhone กับระบบ Infotainment โดยไม่ต้องใช้สาย Lightning เพียงเปิดเครื่องยนต์ โทรศัพท์จะเชื่อมต่ออัตโนมัติทันที ทำให้การใช้งานแอปนำทาง การโทร และการฟังเพลงสะดวกขึ้น อีกทั้งยังช่วยให้ห้องโดยสารดูเรียบร้อย ไม่มีสายระโยงระยางให้รำคาญสายตา นอกจากความสะดวกแล้ว Wireless CarPlay ยังช่วยเพิ่มความปลอดภัยเล็กน้อย เพราะลดสิ่งรบกวนสายตาและมือขณะขับรถ ผู้ใช้สามารถเก็บโทรศัพท์ไว้ในกระเป๋าโดยไม่ต้องหยิบจับบ่อยๆ ซึ่งถือเป็นข้อดีที่หลายคนชื่นชอบ โดยเฉพาะในช่วงเวลาเร่งรีบที่ต้องการการเชื่อมต่อที่รวดเร็ว อย่างไรก็ตาม Wireless CarPlay ก็มีข้อเสียที่ไม่ควรมองข้าม การเชื่อมต่อขึ้นอยู่กับสัญญาณ Wi-Fi หรือ Bluetooth หากสัญญาณไม่เสถียรอาจเกิดอาการหน่วง เสียงกระตุก หรือการหลุดการเชื่อมต่อ ซึ่งสร้างความหงุดหงิดให้ผู้ใช้ โดยเฉพาะผู้ที่เดินทางไปพื้นที่ห่างไกลที่อินเทอร์เน็ตไม่แรงพอ อีกปัญหาสำคัญคือ การใช้พลังงานแบตเตอรี่สูงกว่าการเชื่อมต่อแบบสาย เนื่องจากโทรศัพท์ต้องทำงานผ่าน Wi-Fi และ Bluetooth ตลอดเวลา ทำให้แบตหมดเร็วขึ้น นอกจากนี้ยังมีข้อจำกัดด้านการรองรับ เพราะไม่ใช่รถทุกคันที่ติดตั้ง Wireless CarPlay มาให้ แม้จะมีอุปกรณ์เสริมเช่น Wireless Adapter แต่ก็อาจเจอปัญหาประสิทธิภาพไม่เสถียร 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ข้อดีของ Wireless CarPlay ➡️ เชื่อมต่ออัตโนมัติทันทีเมื่อสตาร์ทรถ ➡️ ลดความยุ่งเหยิงของสาย ทำให้ห้องโดยสารดูเรียบร้อย ➡️ เพิ่มความสะดวกและความปลอดภัย ลดการหยิบจับโทรศัพท์ ‼️ ข้อเสียของ Wireless CarPlay ⛔ ขึ้นอยู่กับสัญญาณ Wi-Fi/Bluetooth อาจเกิดการหน่วงหรือหลุดการเชื่อมต่อ ⛔ ใช้พลังงานแบตเตอรี่มากกว่าแบบสาย ⛔ รถบางรุ่นไม่รองรับ ต้องใช้อุปกรณ์เสริมที่อาจไม่เสถียร https://www.slashgear.com/2050302/pros-cons-using-wireless-carplay/

🖥️ GNOME ปรับนโยบายใหม่ ปฏิเสธโค้ด AI Slop ทีมตรวจสอบ Extensions ของ GNOME ประกาศปรับแนวทางการรีวิว โดยจะ ไม่อนุมัติ Extensions ที่มีโค้ดจาก AI โดยตรง หลังพบว่ามีจำนวนมากที่เต็มไปด้วยโค้ดไม่จำเป็น เช่น try-catch block ที่ซ้ำซ้อน หรือการเรียกใช้ API ที่ไม่มีอยู่จริง ทำให้เสียเวลาในการตรวจสอบและเสี่ยงต่อคุณภาพของระบบ ⚡ เหตุผลที่ต้องเข้มงวด ผู้ตรวจสอบบางรายเล่าว่า ต้องใช้เวลาหลายชั่วโมงในการอ่านโค้ดนับหมื่นบรรทัดที่มาจาก AI ซึ่งมักมีสไตล์ไม่สอดคล้องกัน และบางครั้งมีคอมเมนต์ที่ดูเหมือน prompt ของ LLM แทรกอยู่ในโค้ด สิ่งเหล่านี้ทำให้การดูแล ecosystem ของ GNOME ยากขึ้น และอาจเปิดช่องให้เกิดบั๊กหรือช่องโหว่ด้านความปลอดภัย 🔒 อะไรที่ยังอนุญาตได้ GNOME ยืนยันว่า การใช้ AI เป็นเครื่องมือช่วยเรียนรู้หรือทำ code completion ยังสามารถทำได้ แต่หากนักพัฒนาสร้าง Extensions ทั้งหมดด้วย AI โดยไม่เข้าใจโค้ด จะถูกปฏิเสธทันที แนวทางนี้จึงไม่ใช่การ “แบน AI” แต่เป็นการป้องกันไม่ให้ ecosystem ถูกท่วมด้วยโค้ดคุณภาพต่ำ 🌍 มุมมองจากชุมชนโอเพ่นซอร์ส หลายโครงการโอเพ่นซอร์สเริ่มออกมาตรการคล้ายกัน เพื่อป้องกันไม่ให้โค้ดที่สร้างด้วย AI โดยไม่ตรวจสอบเข้ามาทำลายคุณภาพของระบบ GNOME ถือเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนว่า การใช้ AI ต้องมีความรับผิดชอบและความเข้าใจจริง ไม่ใช่เพียงการกดปุ่ม generate แล้วส่งขึ้น repository 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ นโยบายใหม่ของ GNOME ➡️ ปฏิเสธ Extensions ที่สร้างด้วย AI โดยตรง ➡️ ตรวจพบโค้ดไม่จำเป็นและ API สมมติ ✅ เหตุผลที่ต้องเข้มงวด ➡️ โค้ดจาก AI ใช้เวลาตรวจสอบมาก ➡️ สไตล์ไม่สอดคล้องและเสี่ยงต่อความปลอดภัย ✅ สิ่งที่ยังอนุญาต ➡️ ใช้ AI เป็นเครื่องมือช่วยเรียนรู้ ➡️ ใช้ AI ทำ code completion ได้ ‼️ คำเตือนสำหรับนักพัฒนา ⛔ หากสร้าง Extensions ด้วย AI โดยไม่เข้าใจโค้ด จะถูกปฏิเสธ ⛔ โค้ดคุณภาพต่ำอาจทำลาย ecosystem และเพิ่มภาระให้ทีมตรวจสอบ https://itsfoss.com/news/no-ai-extension-gnome/

🔍 เครื่องมือใหม่ SnapScope ตรวจสอบ Snap Packages Snap packages เป็นหัวข้อที่ถกเถียงกันในชุมชน Linux มานาน ทั้งเรื่องการเปิดโปรแกรมช้า การพึ่งพา Snap Store ที่เป็น proprietary และการที่ dependency ไม่ได้รับการอัปเดตทันเวลา ล่าสุด Alan Pope นักพัฒนาในชุมชน Ubuntu ได้สร้างเครื่องมือชื่อ SnapScope เพื่อแก้ปัญหาด้านความปลอดภัย โดยสามารถสแกนแพ็กเกจ Snap เพื่อหาช่องโหว่ที่มีการบันทึกไว้ในฐานข้อมูล CVE ⚙️ วิธีการทำงานของ SnapScope ผู้ใช้เพียงแค่ใส่ชื่อแพ็กเกจหรือ publisher ลงในช่องค้นหา SnapScope จะสแกนและแสดงผลช่องโหว่ที่พบ พร้อมแบ่งระดับความรุนแรงเป็น KEV, CRITICAL, HIGH, MEDIUM และ LOW ข้อมูลเหล่านี้ดึงมาจาก Grype ซึ่งเป็น open-source scanner สำหรับ container และ filesystem โดยปัจจุบันรองรับเฉพาะแพ็กเกจ x86_64 แต่มีแผนจะขยายไปยังแพลตฟอร์มอื่นในอนาคต 📊 ฟีเจอร์ที่น่าสนใจ หน้าแรกของ SnapScope ยังมีกราฟแสดงแพ็กเกจที่ถูกสแกนล่าสุด และแพ็กเกจที่มีจำนวนช่องโหว่มากที่สุด ทำให้ผู้ดูแลระบบสามารถติดตามแนวโน้มความเสี่ยงได้ง่ายขึ้น เครื่องมือนี้ถูกสร้างขึ้นในงาน Chainguard’s Vibelympics ซึ่งเป็นการแข่งขันที่นักพัฒนาสร้างโปรเจกต์สร้างสรรค์เพื่อการกุศล 🌐 ใครควรใช้ SnapScope ผู้ดูแลระบบ (Sys Admins): ใช้ตรวจสอบ Snap ที่ติดตั้งในองค์กร นักพัฒนา: ตรวจสอบแพ็กเกจที่ดูแลว่ามี CVE ใดต้องแก้ไข ผู้ใช้ทั่วไปที่ใส่ใจความปลอดภัย: ตรวจสอบก่อนติดตั้ง Snap ใหม่ ๆ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ SnapScope คือเครื่องมือสแกน Snap ➡️ ตรวจสอบช่องโหว่จากฐานข้อมูล CVE ➡️ แสดงผลตามระดับความรุนแรง ✅ ฟีเจอร์หลัก ➡️ รองรับ x86_64 packages ➡️ ใช้ข้อมูลจาก Grype scanner ➡️ มีกราฟแสดงแพ็กเกจที่เสี่ยงสูงสุด ✅ กลุ่มผู้ใช้เป้าหมาย ➡️ Sys Admins ที่ต้อง audit ระบบ ➡️ นักพัฒนาที่ดูแล Snap packages ➡️ ผู้ใช้ทั่วไปที่ต้องการความมั่นใจ ‼️ คำเตือนด้านความปลอดภัย ⛔ Snap ที่มี dependency ไม่อัปเดตอาจเสี่ยงต่อการโจมตี ⛔ หากไม่ตรวจสอบก่อนติดตั้ง อาจนำช่องโหว่เข้าสู่ระบบโดยไม่รู้ตัว https://itsfoss.com/news/check-snap-packages-vulnerabilities/

อีกแล้ว! ทรัมป์โวใกล้กว่าครั้งไหนๆ ได้ข้อตกลงยุติสงครามรัสเซีย–ยูเครน หลังสหรัฐฯ เสนอคำรับประกันความมั่นคงระดับใกล้เคียงนาโตให้เคียฟ . ประธานาธิบดีโดนัลด์ ทรัมป์ ระบุว่า ข้อตกลงสันติภาพยูเครนเข้าใกล้ความสำเร็จมากที่สุดเท่าที่เคยมีมา หลังหารือยาวกับประธานาธิบดีโวโลดิมีร์ เซเลนสกี ผู้นำนาโต และชาติยุโรปหลัก ทั้งอังกฤษ ฝรั่งเศส และเยอรมนี . ทรัมป์ยอมรับว่าได้พูดคุยกับประธานาธิบดีวลาดิเมียร์ ปูติน ของรัสเซียแล้ว และแสดงความเชื่อมั่นว่ามอสโกจะตอบรับแนวทางดังกล่าว พร้อมระบุว่าเวลานี้ “ใกล้กว่าทุกครั้งที่ผ่านมา” . อย่างไรก็ตาม ผู้นำสหรัฐฯ บ่งชี้ว่ายูเครนอาจต้องแลกคำรับประกันความมั่นคง ด้วยการยอมเสียพื้นที่บางส่วนในภูมิภาคดอนบาส ซึ่งเป็นประเด็นอ่อนไหวและยังไม่มีข้อสรุป . แม้การเจรจาจะถูกมองว่าเป็นไปในทิศทางบวก แต่เจ้าหน้าที่สหรัฐฯ ยอมรับว่ายังมีอุปสรรคสำคัญ โดยเฉพาะเรื่องดินแดนและการรับประกันความมั่นคงในระยะยาว . อ่านต่อ >>> https://news1live.com/detail/9680000120787 . #News1live #News1 #ทรัมป์ #ยูเครน #รัสเซีย #สงครามยูเครน #การเมืองโลก

💻 Claude AI ทำงานผิดพลาดจนลบ Home Directory นักพัฒนารายหนึ่งเล่าว่าขณะใช้ Claude CLI เพื่อจัดการแพ็กเกจใน repository เก่า คำสั่งที่ถูกสร้างขึ้นกลับมีการขยายสัญลักษณ์ ~ อย่างผิดพลาด ทำให้คำสั่ง rm -rf tests/ patches/ plan/ ~/ ลบไฟล์ทั้งหมดใน Home Directory ของ macOS รวมถึง Desktop, Documents, Downloads และ Library ที่เก็บ Keychains และ Credential Store ของ Claude เอง ⚠️ ผลกระทบที่เกิดขึ้น การลบครั้งนี้ทำให้ข้อมูลสำคัญสูญหาย เช่น credential, application data และไฟล์ผู้ใช้ทั้งหมดใน /Users/ ซึ่งแทบจะไม่สามารถกู้คืนได้ การสูญเสียนี้ไม่เพียงกระทบต่อการทำงานของนักพัฒนา แต่ยังสร้างความเสี่ยงด้านความปลอดภัย เนื่องจากข้อมูลการยืนยันตัวตนอาจถูกทำลายหรือสูญหายไป 🛡️ แนวทางแก้ไขที่ถูกเสนอ วิธีแก้ไขที่นักพัฒนาหลายคนแนะนำคือการรัน Claude CLI ภายใน Docker container เพื่อจำกัดสิทธิ์และพื้นที่ทำงานของ AI ไม่ให้เข้าถึงระบบหลักโดยตรง หากเกิดความผิดพลาด คำสั่งที่เป็นอันตรายก็จะถูกจำกัดอยู่ใน container โดยไม่กระทบไฟล์จริงบนเครื่อง 🌐 มุมมองจากวงการเทคโนโลยี เหตุการณ์นี้สะท้อนถึงความเสี่ยงของการใช้ AI ที่มีสิทธิ์เข้าถึงระบบโดยตรง หากไม่มีการจำกัดสิทธิ์หรือ sandbox ที่เหมาะสม AI อาจทำงานผิดพลาดและสร้างความเสียหายใหญ่หลวงได้ จึงเป็นบทเรียนสำคัญสำหรับนักพัฒนาและองค์กรที่นำ AI มาใช้ใน workflow 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ เหตุการณ์ที่เกิดขึ้น ➡️ Claude CLI รันคำสั่งผิดพลาด rm -rf ~/ ➡️ ลบข้อมูลทั้ง Home Directory รวมถึง Desktop, Documents และ Keychains ✅ ผลกระทบ ➡️ สูญเสีย credential และ application data ➡️ ข้อมูลผู้ใช้ใน /Users/ หายไปทั้งหมด ✅ แนวทางแก้ไข ➡️ ใช้ Docker container เพื่อจำกัดสิทธิ์ AI ➡️ ลดความเสี่ยงจากคำสั่งที่ผิดพลาด ‼️ คำเตือนด้านความปลอดภัย ⛔ การให้ AI เข้าถึงระบบโดยตรงเสี่ยงต่อการสูญเสียข้อมูล ⛔ หากไม่มี sandbox หรือ isolation อาจเกิดความเสียหายใหญ่หลวง https://securityonline.info/data-disaster-claude-ai-executes-rm-rf-and-wipes-developers-mac-home-directory/