🚀 เพิ่มประสิทธิภาพให้โรงงานและร้านอาหารของคุณ! ด้วย เครื่องลอกหนังปลา + ปลาหมึก 300 (SQUID SKINNER) 💡 ใช้งานง่าย ลอกหนังปลาได้หลายชนิด – ปลานิล, แซลมอน, ปลาคอด, ปลาดุก, ปลากะพง และปลาหมึก ✅ ผลิตจาก สแตนเลส 304 เกรดอาหาร แข็งแรง สะอาด ✅ ใบมีดนำเข้า คมกริบ ทนทาน ✅ มอเตอร์ทองแดงแท้ กำลังแรง ประหยัดไฟ ✅ ลอกหนังได้ สะอาด รวดเร็ว ไม่ทำลายเนื้อปลา ✅ เหมาะสำหรับ โรงงานแปรรูปอาหารทะเล และร้านอาหารที่ต้องการมาตรฐานสูง ⚙️ สเปคเครื่อง รุ่น: YSQS-YPL300-GT-S น้ำหนัก: 110 กก. กำลังผลิต: 30–50 ชิ้น/นาที ความเร็ว: 20–30 เมตร/นาที มอเตอร์: 1 แรงม้า, 220V ขนาด: 620 × 570 × 1020 มม. 🗓️ เวลาทำการ จันทร์ - ศุกร์: 8.00 - 17.00 น. เสาร์: 8.00 - 16.00 น. 🗺️ แผนที่ร้าน https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7 💬 ช่องทางติดต่อสอบถาม 💬 Facebook Messenger: m.me/yonghahheng 💚 LINE Official Account: @yonghahheng (มี @ ข้างหน้า) หรือคลิก เพิ่มเพื่อน 📞 โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098 🌐 เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com 📧 อีเมล: sales@yoryonghahheng.com , yonghahheng@gmail.com #เครื่องลอกหนังปลา #เครื่องลอกหนังปลาหมึก #SQUIDSKINNER #Yonghahheng #เครื่องจักรอาหาร #ครัวอุตสาหกรรม #โรงงานอาหารทะเล #FishSkinner #เครื่องจักรสแตนเลส #ปลอดภัยสะอาด #FoodProcessing #SeafoodProcessing #StainlessSteelMachine #เครื่องแปรรูปอาหาร #ลอกหนังปลาเร็ว #ลอกหนังสะอาด #ประหยัดแรงงาน #FishProcessing #SeafoodIndustry #โรงงานอาหาร

🎙️ เมื่อ DRAM ไม่แบนอีกต่อไป – ก้าวสู่ยุคหน่วยความจำแนวตั้ง 3D ลองจินตนาการว่าหน่วยความจำในคอมพิวเตอร์ของคุณไม่ใช่แผ่นเรียบ ๆ อีกต่อไป แต่เป็นตึกสูงที่มีหลายชั้นซ้อนกันอย่างแม่นยำ — นั่นคือสิ่งที่นักวิจัยจาก imec และมหาวิทยาลัย Ghent ได้ทำสำเร็จ พวกเขาสร้างโครงสร้างซ้อนชั้นของซิลิกอน (Si) และซิลิกอนเจอร์เมเนียม (SiGe) ได้ถึง 120 ชั้นบนเวเฟอร์ขนาด 300 มม. ซึ่งถือเป็นก้าวสำคัญสู่การผลิต 3D DRAM ที่มีความหนาแน่นสูง ความท้าทายหลักคือ “lattice mismatch” หรือความไม่เข้ากันของโครงสร้างผลึกระหว่าง Si และ SiGe ที่ทำให้ชั้นต่าง ๆ มีแนวโน้มจะบิดเบี้ยวหรือเกิดข้อบกพร่องที่เรียกว่า “misfit dislocations” ซึ่งอาจทำให้ชิปหน่วยความจำเสียหายได้ ทีมวิจัยแก้ปัญหานี้ด้วยการปรับสัดส่วนเจอร์เมเนียมในชั้น SiGe และเติมคาร์บอนเพื่อช่วยลดความเครียดระหว่างชั้น พร้อมควบคุมอุณหภูมิในกระบวนการ deposition อย่างแม่นยำ เพื่อให้ทุกชั้นเติบโตอย่างสม่ำเสมอ กระบวนการนี้ใช้เทคนิค epitaxial deposition ที่เปรียบเสมือนการ “วาดภาพด้วยก๊าซ” โดยใช้ silane และ germane ที่แตกตัวบนพื้นผิวเวเฟอร์เพื่อสร้างชั้นบางระดับนาโนเมตรอย่างแม่นยำ การสร้างโครงสร้างแนวตั้งนี้ช่วยเพิ่มจำนวนเซลล์หน่วยความจำในพื้นที่เดียวกันได้มหาศาล โดยไม่ต้องขยายขนาดชิป และยังเปิดทางให้กับเทคโนโลยีอื่น ๆ เช่น 3D transistors, stacked logic และแม้แต่สถาปัตยกรรมควอนตัม 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ นักวิจัยจาก imec และมหาวิทยาลัย Ghent สร้างโครงสร้าง 3D DRAM ได้ถึง 120 ชั้น ➡️ ใช้วัสดุซ้อนชั้นระหว่างซิลิกอน (Si) และซิลิกอนเจอร์เมเนียม (SiGe) บนเวเฟอร์ 300 มม. ➡️ ปรับสัดส่วนเจอร์เมเนียมและเติมคาร์บอนเพื่อลดความเครียดระหว่างชั้น ➡️ ใช้เทคนิค epitaxial deposition ด้วยก๊าซ silane และ germane ➡️ ควบคุมอุณหภูมิอย่างแม่นยำเพื่อป้องกันการเติบโตไม่สม่ำเสมอ ➡️ โครงสร้างแนวตั้งช่วยเพิ่มความหนาแน่นของเซลล์หน่วยความจำโดยไม่เพิ่มขนาดชิป ➡️ การซ้อนชั้น 120 bilayers ถือเป็นหลักฐานว่าการ scale แนวตั้งสามารถทำได้จริง ➡️ โครงสร้างนี้สามารถนำไปใช้กับ 3D transistors และสถาปัตยกรรมควอนตัม ➡️ Samsung มี roadmap สำหรับ 3D DRAM และมีศูนย์วิจัยเฉพาะด้านนี้ ➡️ การควบคุมระดับอะตอมช่วยให้พัฒนา GAAFET และ CFET ได้แม่นยำยิ่งขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โครงสร้างที่ใช้ Si0.8Ge0.2 มีความสามารถในการกัดกรดแบบเลือกได้สูง ➡️ การซ้อนชั้นแบบนี้มีมากถึง 241 sublayers รวมความหนาเกิน 8 ไมโครเมตร ➡️ การควบคุมความเครียดในชั้นกลางของเวเฟอร์ช่วยลดข้อบกพร่องบริเวณขอบ ➡️ การใช้ carbon doping ช่วยลด lattice mismatch ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ การเติบโตบน quartz reactor อาจทำให้อุณหภูมิผันผวน ต้องควบคุมอย่างระมัดระวัง ➡️ การพัฒนา 3D DRAM เป็นส่วนหนึ่งของแนวโน้มการเปลี่ยนจาก planar DRAM สู่ stacked DRAM https://www.tomshardware.com/tech-industry/next-generation-3d-dram-approaches-reality-as-scientists-achieve-120-layer-stack-using-advanced-deposition-techniques

🎙️ Windows 95 – เมื่อระบบปฏิบัติการกลายเป็นซูเปอร์สตาร์แห่งยุค ย้อนกลับไปในวันที่ 24 สิงหาคม 1995 โลกไอทีได้เห็นปรากฏการณ์ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อน — การเปิดตัวระบบปฏิบัติการที่กลายเป็น “งานอีเวนต์ระดับชาติ” ผู้คนต่อแถวหน้าร้านคอมพิวเตอร์ตั้งแต่เที่ยงคืนเพื่อรอซื้อ Windows 95 เหมือนกับรอคอนเสิร์ตหรือภาพยนตร์ฟอร์มยักษ์ Microsoft ทุ่มงบประมาณกว่า $300 ล้านในการโปรโมต พร้อมแคมเปญ “Start Me Up” ที่ใช้เพลงของ Rolling Stones และการแสดงแสงสีที่ Empire State Building และ CN Tower เพื่อสร้างกระแสให้กับ “ปุ่ม Start” ซึ่งกลายเป็นสัญลักษณ์ของ Windows ไปตลอดกาล Windows 95 ไม่ใช่แค่การอัปเกรดจาก Windows 3.1 แต่เป็นการรวม DOS และ Windows เข้าด้วยกัน พร้อม UI ใหม่ที่มี taskbar, plug and play, การรองรับชื่อไฟล์ยาว และระบบ multitasking แบบ 32-bit ที่เปลี่ยนวิธีใช้งานคอมพิวเตอร์ไปโดยสิ้นเชิง แม้จะต้องใช้แผ่น floppy ถึง 13–15 แผ่นในการติดตั้ง และมีราคาสูงถึง $209 (เทียบเท่าเกือบ $400 ในปี 2025) แต่ยอดขายก็พุ่งถึง $720 ล้านในวันแรก และทะลุ 40 ล้านชุดภายในปีเดียว Windows 95 ยังเป็นจุดเริ่มต้นของการใช้งานอินเทอร์เน็ตในวงกว้าง ด้วยการรวม MSN และรองรับเบราว์เซอร์ Netscape และ Internet Explorer รุ่นแรก ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปเริ่มเข้าถึงโลกออนไลน์ได้ง่ายขึ้น https://www.tomshardware.com/software/windows/microsofts-windows-95-release-was-30-years-ago-today-the-first-time-software-was-a-pop-culture-smash

🎙️ เมื่อ BIOS กลายเป็นตัวจุดไฟ – เบื้องหลังปัญหา AM5 socket ไหม้ ในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา ผู้ใช้ Ryzen 9000 โดยเฉพาะรุ่น 9800X3D เริ่มรายงานปัญหาซีพียู “ไหม้” หรือ “burnout” บนเมนบอร์ด AM5 ของ ASRock จนเกิดความเสียหายทางกายภาพกับตัว socket และทำให้ซีพียูใช้งานไม่ได้ AMD ได้ออกมาให้ข้อมูลว่า สาเหตุหลักเกิดจาก BIOS ที่ไม่เป็นไปตามค่าที่ AMD แนะนำ โดยเฉพาะจาก ODM (Original Design Manufacturer) ที่ปรับแต่งค่า PBO (Precision Boost Overdrive), EDC, TDC และ “shadow voltage” เกินขอบเขตที่ปลอดภัย แม้จะเป็นการปรับเล็กน้อยก็สามารถทำให้เกิดความร้อนสะสมจน socket เสียหายได้ ASRock ได้ออก BIOS เวอร์ชัน 3.25 และ 3.30 เพื่อแก้ไขปัญหา โดยลดค่าการจ่ายไฟและปรับการฝึกหน่วยความจำ DDR5 ให้เสถียรมากขึ้น ซึ่งช่วยลดจำนวนเคสที่เกิด burnout ได้อย่างชัดเจน แต่ยังมีผู้ใช้บางรายที่พบปัญหาอยู่ นอกจากนี้ยังพบว่า การเปิดใช้ EXPO (โปรไฟล์โอเวอร์คล็อกแรมของ AMD) บนเมนบอร์ด ASRock อาจทำให้ PBO ทำงานรุนแรงขึ้น แม้ในระบบที่ใช้แรมแบบ stock ก็ยังพบปัญหา ทำให้หลายคนเลือกปิดฟีเจอร์นี้เพื่อความปลอดภัย 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ AMD ยืนยันปัญหา AM5 socket burnout เกิดจาก BIOS ที่ไม่เป็นไปตามค่าที่แนะนำ ➡️ เมนบอร์ด ASRock เป็นผู้ได้รับผลกระทบมากที่สุด โดยเฉพาะกับ Ryzen 9800X3D ➡️ ปัญหาเกิดจากการปรับแต่งค่า PBO, EDC, TDC และ shadow voltage เกินขอบเขต ➡️ ASRock ออก BIOS เวอร์ชัน 3.25 และ 3.30 เพื่อแก้ไขปัญหา ➡️ BIOS ใหม่ลดแรงดันไฟฟ้าและปรับการฝึกหน่วยความจำให้เสถียรขึ้น ➡️ AMD แนะนำให้ผู้ใช้ทุกคนอัปเดต BIOS เป็นเวอร์ชันล่าสุด ➡️ ปัญหาลดลงอย่างชัดเจนหลัง BIOS ใหม่ แต่ยังไม่หมดไปทั้งหมด ➡️ Reddit มีการตั้ง megathread เพื่อรวบรวมเคสที่เกิดปัญหา ➡️ AMD ทำงานร่วมกับพันธมิตรเพื่อแก้ไขปัญหาในระยะยาว ➡️ ผู้ใช้บางรายพบว่า CPU ที่เคย “ตาย” กลับมาใช้งานได้เมื่อเปลี่ยนเมนบอร์ด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ASRock ยอมรับว่า EXPO และ auto PBO บน BIOS เดิมมีความรุนแรงเกินไป ➡️ AGESA คือชุดคำสั่งที่ AMD ให้กับผู้ผลิตเมนบอร์ดเพื่อควบคุมการทำงานของ CPU ➡️ การฝึกหน่วยความจำ DDR5 ที่ไม่เสถียรอาจทำให้ VSOC ต่ำเกินไป ➡️ เมนบอร์ดจากแบรนด์อื่น เช่น Asus, MSI, Gigabyte พบปัญหาน้อยกว่ามาก ➡️ การ rollback BIOS ไปเวอร์ชันก่อนหน้าอาจช่วยให้ CPU ที่ “bricked” กลับมาใช้งานได้ ➡️ AMD เคยออกคำเตือนเรื่อง BIOS ไม่ตรงมาตรฐานมาแล้วหลายครั้งในอดีต https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-comments-on-burning-am5-socket-chipmaker-blames-motherboard-vendors-for-not-following-official-bios-guidelines

🎙️ FugakuNEXT – ก้าวกระโดดของญี่ปุ่นสู่ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ zetta-scale ย้อนกลับไปเมื่อปี 2020 ญี่ปุ่นเปิดตัว “Fugaku” ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เคยครองอันดับหนึ่งของโลก และมีบทบาทสำคัญในการรับมือกับโควิด-19 ผ่านการจำลองสถานการณ์ต่าง ๆ แต่วันนี้ ญี่ปุ่นกำลังเตรียมก้าวครั้งใหม่ที่ยิ่งใหญ่กว่าเดิมกับ “FugakuNEXT” ซึ่งตั้งเป้าเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับ zetta-scale ตัวแรกของโลก FugakuNEXT เป็นความร่วมมือระหว่าง RIKEN, Fujitsu และ Nvidia โดยจะใช้ CPU รุ่นใหม่ชื่อ MONAKA-X ที่พัฒนาโดย Fujitsu ร่วมกับ GPU จาก Nvidia ซึ่งจะออกแบบระบบเชื่อมต่อ NVLink Fusion เพื่อให้ CPU และ GPU ทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิด ระบบนี้จะไม่ใช่แค่เครื่องจำลองทางฟิสิกส์แบบเดิม แต่จะเป็นแพลตฟอร์ม AI-HPC ที่สามารถใช้ AI ในการสร้างสมมติฐาน วิจัย และจำลองการทดลองได้โดยอัตโนมัติ เป้าหมายคือเพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานจริงถึง 100 เท่าเมื่อเทียบกับ Fugaku เดิม โดยยังคงใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 40 เมกะวัตต์ นอกจากจะเป็นเครื่องมือวิทยาศาสตร์ FugakuNEXT ยังเป็นการลงทุนเชิงยุทธศาสตร์ของญี่ปุ่นเพื่อเสริมความแข็งแกร่งด้านเทคโนโลยีเซมิคอนดักเตอร์ และสร้างมาตรฐานใหม่ของการประมวลผลระดับโลก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ FugakuNEXT เป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ของญี่ปุ่นที่ตั้งเป้าเข้าสู่ระดับ zetta-scale ➡️ เป็นความร่วมมือระหว่าง RIKEN, Fujitsu และ Nvidia ➡️ ใช้ CPU MONAKA-X จาก Fujitsu และ GPU จาก Nvidia พร้อม NVLink Fusion ➡️ เป็นครั้งแรกที่ญี่ปุ่นใช้ GPU เป็นแกนหลักในระบบซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับชาติ ➡️ ตั้งเป้าเปิดใช้งานในปี 2030 ที่ศูนย์ RIKEN เมืองโกเบ ➡️ งบประมาณพัฒนาเกิน 110 พันล้านเยน หรือประมาณ $740 ล้าน ➡️ ประสิทธิภาพสูงสุดคาดว่าจะอยู่ที่ 600 exaFLOPS ใน FP8 sparse precision ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพการใช้งานจริงถึง 100 เท่าเมื่อเทียบกับ Fugaku เดิม ➡️ ใช้พลังงานเท่าเดิมที่ 40 เมกะวัตต์ แต่ได้ประสิทธิภาพสูงขึ้นมหาศาล ➡️ ระบบจะรองรับงาน AI เช่น climate modeling, drug discovery, disaster resilience ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MONAKA-X เป็นรุ่นต่อยอดจาก MONAKA ที่เน้น SIMD และ matrix engine สำหรับ AI ➡️ Nvidia อาจใช้ GPU รุ่น Feynman Ultra ที่มี Tensor Core เป็นหลัก ➡️ NVLink Fusion อาจมีแบนด์วิดธ์สูงถึงหลาย TB/s ต่อพอร์ต ➡️ ซอฟต์แวร์จะใช้ CUDA-X, TensorRT และ NeMo สำหรับงาน AI ➡️ มีการใช้ Physics-Informed Neural Networks (PINNs) เพื่อแทนการคำนวณที่ซับซ้อน ➡️ FugakuNEXT เป็นส่วนหนึ่งของยุทธศาสตร์ญี่ปุ่นในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีต่างชาติ https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/nvidia-gpus-and-fujitsu-arm-cpus-will-power-japans-next-usd750m-zetta-scale-supercomputer-fugakunext-aims-to-revolutionize-ai-driven-science-and-global-research

🎙️ ขุมทรัพย์ในถังขยะ – เมื่อ SSD ระดับโปรกลายเป็นของฟรี ลองจินตนาการว่าคุณกำลังเดินผ่านถังขยะ แล้วพบกับ SSD ระดับโปรจำนวน 6 ตัว รวมความจุถึง 6TB ที่ยังใช้งานได้อยู่ — นั่นคือสิ่งที่ผู้ใช้ Reddit ชื่อ DogeBoi6 เจอเข้าโดยบังเอิญ เขาพบ SSD Samsung 850 Pro ขนาด 1TB จำนวน 6 ตัว ถูกทิ้งไว้โดยไม่ใส่ใจ และตัดสินใจนำกลับมาใช้เพื่อดาวน์โหลดคลังเกม Steam ทั้งหมดของเขา แม้จะไม่รู้ว่า SSD เหล่านี้เคยผ่านการใช้งานแบบไหนมาก่อน แต่เขาก็ไม่กังวล เพราะไม่ได้วางแผนจะเก็บข้อมูลสำคัญไว้ในนั้น Samsung 850 Pro เปิดตัวครั้งแรกในปี 2014 ใช้เทคโนโลยี V-NAND รุ่นแรก มีความเร็วอ่าน/เขียนสูงสุดถึง 550MB/s และ 520MB/s ตามลำดับ พร้อม IOPS สูงถึง 100K/90K และมาพร้อมกับการรับประกัน 10 ปี หรือ 150–300 TBW ซึ่งถือว่ายาวนานและมั่นใจในความทนทาน แม้ SSD เหล่านี้จะหมดระยะรับประกันไปแล้ว แต่ก็ยังถือว่าเป็นอุปกรณ์ที่มีคุณภาพสูง และสามารถใช้งานได้ดีในงานที่ไม่ต้องการความเสถียรระดับมืออาชีพ เช่น การเก็บเกมหรือไฟล์ที่สามารถดาวน์โหลดใหม่ได้ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ผู้ใช้ Reddit พบ SSD Samsung 850 Pro ขนาด 1TB จำนวน 6 ตัวในถังขยะ ➡️ รวมความจุทั้งหมด 6TB และวางแผนใช้เก็บคลังเกม Steam ➡️ ไม่ทราบประวัติการใช้งาน SSD เหล่านี้ แต่คาดว่าอาจเคยใช้ในเซิร์ฟเวอร์ ➡️ ผู้ใช้ไม่เก็บข้อมูลสำคัญใน SSD เหล่านี้เพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยง ➡️ Samsung 850 Pro เปิดตัวในปี 2014 และถือว่าเป็น SSD ระดับสูงในยุคนั้น ➡️ ใช้เทคโนโลยี V-NAND รุ่นแรก มีความเร็วอ่าน/เขียนสูงสุด 550/520MB/s ➡️ มี IOPS สูงถึง 100K/90K และรองรับ AES encryption ➡️ รับประกัน 10 ปี หรือ 150–300 TBW แล้วแต่รุ่นและแหล่งข้อมูล ➡️ SSD เหล่านี้หมดระยะรับประกันแล้ว แต่ยังใช้งานได้ในระดับทั่วไป ➡️ เป็นตัวอย่างของการนำอุปกรณ์เก่ากลับมาใช้ใหม่อย่างคุ้มค่า ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Samsung 850 Pro เคยเป็น SSD SATA ที่เร็วที่สุดในตลาดช่วงเปิดตัว ➡️ มีความทนทานสูงและใช้พลังงานต่ำ เหมาะกับงานหนักและเกมเมอร์ ➡️ ราคาเปิดตัวอยู่ที่ประมาณ $730 ต่อ 1TB ซึ่งถือว่าสูงมากในยุคนั้น ➡️ รองรับระบบปฏิบัติการหลากหลาย เช่น Windows, Linux, Server ➡️ สามารถใช้ซอฟต์แวร์ Samsung Magician เพื่อตรวจสอบสุขภาพ SSD ➡️ การใช้ SSD เก่าในงานที่ไม่สำคัญช่วยลดขยะอิเล็กทรอนิกส์ได้ดี https://www.tomshardware.com/pc-components/ssds/lucky-user-finds-6tb-of-free-ssd-storage-while-dumpster-diving-finder-plans-to-use-the-six-1tb-samsung-850-pro-ssds-to-download-entire-steam-library

🎙️ เมื่อแฟลชเมมโมรีกลายเป็นหน่วยความจำใกล้ GPU – ก้าวใหม่ของ Kioxia สู่ยุค AI ลองจินตนาการว่า SSD ที่คุณรู้จักไม่ใช่แค่ที่เก็บข้อมูลอีกต่อไป แต่กลายเป็นหน่วยความจำที่อยู่ใกล้ GPU มากพอที่จะช่วยประมวลผลโมเดล AI ขนาดมหึมาได้แบบทันทีทันใด นั่นคือสิ่งที่ Kioxia กำลังทำอยู่กับโมดูลต้นแบบ High Bandwidth Flash (HBF) ขนาด 5TB ที่มีแบนด์วิดธ์สูงถึง 64 GB/s ต่างจาก HBM (High Bandwidth Memory) ที่ใช้ DRAM เป็นหลัก HBF ใช้ NAND flash ซึ่งมีความจุมากกว่า 8–16 เท่า และยังคงข้อมูลได้ถาวร ทำให้เหมาะกับงาน AI ที่ต้องเข้าถึงข้อมูลขนาดใหญ่แบบต่อเนื่อง โดยใช้พลังงานน้อยลง โมดูลนี้เชื่อมต่อผ่าน PCIe 6.0 ซึ่งมีแบนด์วิดธ์รวมถึง 128 GB/s แบบ bidirectional โดยใช้เทคนิค PAM4 เพื่อเพิ่มความเร็วการส่งข้อมูล และลดปัญหาการรบกวนสัญญาณด้วยการจัดวาง controller แบบ daisy-chain ข้าง NAND โดยตรง แม้จะมีข้อจำกัดเรื่อง latency เพราะ NAND ยังช้ากว่า DRAM หลายเท่า แต่ Kioxia ใช้เทคนิค prefetching และ caching เพื่อให้การเข้าถึงข้อมูลต่อเนื่องเร็วขึ้นพอสำหรับงาน AI อย่างการวิเคราะห์กราฟขนาดใหญ่หรือ checkpoint โมเดล ที่น่าสนใจคือ โมดูลนี้ใช้พลังงานต่ำกว่า 40W ซึ่งมีประสิทธิภาพต่อวัตต์สูงกว่าระบบ SSD แบบเดิมมาก และสามารถขยายระบบได้แบบ linear โดยไม่กินแบนด์วิดธ์เพิ่ม ทำให้สามารถสร้างระบบที่มี 80TB และแบนด์วิดธ์รวมกว่า 1TB/s ได้ในอนาคต นี่ไม่ใช่แค่การทดลอง แต่เป็นส่วนหนึ่งของโครงการวิจัยระดับชาติของญี่ปุ่น (NEDO) เพื่อรองรับยุค post-5G/6G และการประมวลผล AI ที่ขยายตัวอย่างรวดเร็วใน MEC (Mobile Edge Computing) 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Kioxia เปิดตัวโมดูลแฟลช HBF ขนาด 5TB ความเร็ว 64 GB/s ➡️ ใช้ NAND flash แทน DRAM เพื่อเพิ่มความจุ 8–16 เท่า ➡️ เชื่อมต่อผ่าน PCIe 6.0 พร้อม PAM4 signaling ความเร็ว 128 Gbps ต่อ link ➡️ ใช้ controller แบบ daisy-chain ลดปัญหาคอขวดและสัญญาณรบกวน ➡️ latency สูงกว่า DRAM แต่แก้ด้วย prefetching และ caching ➡️ ใช้พลังงานต่ำกว่า 40W ต่อโมดูล มีประสิทธิภาพต่อวัตต์สูง ➡️ ขยายระบบได้แบบ linear โดยไม่กินแบนด์วิดธ์เพิ่ม ➡️ รองรับการใช้งานใน MEC, AI checkpoint, Big Data และ IoT ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของโครงการวิจัย NEDO เพื่อรองรับ post-5G/6G ➡️ โมดูลยังอยู่ในขั้นต้นแบบ แต่มี roadmap สำหรับการใช้งานจริงในอนาคต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ PCIe 6.0 มีแบนด์วิดธ์รวม 128 GB/s bidirectional บน x16 lanes ➡️ PAM4 เพิ่มความเร็วต่อสัญญาณแต่ไวต่อ noise ต้องใช้ error correction ➡️ HBM2E มี throughput ต่อ stack ประมาณ 1024 GB/s แต่ใช้ DRAM ➡️ MEC servers ช่วยลด latency โดยประมวลผลใกล้ผู้ใช้มากขึ้น ➡️ Kioxia มีแผนขยายโรงงานในญี่ปุ่นเพื่อรองรับความต้องการ flash ที่เพิ่มขึ้น ➡️ โมดูลนี้อาจกลายเป็น “near-memory” ที่อยู่ใกล้ GPU มากกว่าที่เคย https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/kioxias-new-5tb-64-gb-s-flash-module-puts-nand-toward-the-memory-bus-for-ai-gpus-hbf-prototype-adopts-familiar-ssd-form-factor

🎙️ เมื่อชิปโน้ตบุ๊กถูกปลดปล่อยสู่โลกเดสก์ท็อป – และมันแรงกว่าที่คิด ในโลกของฮาร์ดแวร์พีซี มีสิ่งหนึ่งที่ไม่ค่อยเกิดขึ้นบ่อยนัก: การนำซีพียูโมบายมาใช้ในเมนบอร์ดเดสก์ท็อปอย่างเป็นทางการ แต่ Aoostar ผู้ผลิตจากจีนได้เปิดตัวเมนบอร์ด MoDT (Mobile on Desktop) รุ่นใหม่ที่มาพร้อมกับ Ryzen 9 9955HX และ 9955HX3D ซึ่งเป็นชิปโมบายระดับสูงสุดของ AMD ในปี 2025 ทั้งสองรุ่นเป็นซีพียู 16 คอร์ 32 เธรด บนสถาปัตยกรรม Zen 5 โดยรุ่น 9955HX3D มาพร้อมกับ 3D V-Cache ขนาด 144MB ซึ่งมากกว่ารุ่นธรรมดาถึงสองเท่า และมี boost clock สูงสุดที่ 5.4GHz พร้อม TDP เริ่มต้นที่ 54–55W แต่สามารถปรับได้ถึง 75W เมื่อใช้ระบบระบายความร้อนแบบเดสก์ท็อป เมนบอร์ดของ Aoostar มาในขนาด microATX พร้อม PCIe 5.0 x16 สำหรับการ์ดจอ, M.2 Gen5 x4 สองช่องสำหรับ SSD, และรองรับ DDR5 แบบ dual-channel สูงสุด 128GB โดยใช้ DIMM มาตรฐาน ไม่ใช่ SO-DIMM แบบโน้ตบุ๊ก แม้ซีพียูจะถูกบัดกรีติดกับเมนบอร์ด (ไม่สามารถเปลี่ยนได้) แต่ทุกอย่างอื่นเป็นมาตรฐานเดสก์ท็อป เช่น พอร์ต SATA, ระบบเสียง 7.1 channel, และการใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ ATX ปกติ ราคาของชุดนี้ถือว่าน่าสนใจมาก: รุ่น 9955HX อยู่ที่ประมาณ $530 ส่วนรุ่น 9955HX3D อยู่ที่ $670 ซึ่งถูกกว่าการซื้อซีพียูเดสก์ท็อป Ryzen 9 9950X3D แยกต่างหาก และยังได้เมนบอร์ดมาด้วย 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Aoostar เปิดตัวเมนบอร์ด MoDT ที่มาพร้อม Ryzen 9 9955HX และ 9955HX3D ➡️ ทั้งสองรุ่นเป็นซีพียู 16 คอร์ 32 เธรด บนสถาปัตยกรรม Zen 5 ➡️ รุ่น 9955HX3D มี 3D V-Cache ขนาด 144MB ส่วนรุ่นธรรมดามี 72MB ➡️ Boost clock สูงสุด 5.4GHz และ TDP เริ่มต้นที่ 54–55W ปรับได้ถึง 75W ➡️ เมนบอร์ดขนาด microATX พร้อม PCIe 5.0 x16 และ M.2 Gen5 x4 สองช่อง ➡️ รองรับ DDR5 dual-channel สูงสุด 128GB แบบ DIMM มาตรฐาน ➡️ ใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ ATX และมีระบบเสียง 7.1 channel ➡️ มีระบบระบายความร้อนแบบ vapor chamber ติดมากับซีพียู ➡️ ราคาชุด 9955HX อยู่ที่ $530 ส่วนรุ่น 9955HX3D อยู่ที่ $670 ➡️ ถูกกว่าซีพียูเดสก์ท็อป Ryzen 9 9950X3D ที่ขายแยก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MoDT (Mobile on Desktop) เป็นแนวทางที่นิยมในจีนเพื่อประหยัดงบ ➡️ Aoostar เคยผลิต mini PC และเมนบอร์ดขนาดเล็กมาก่อน ➡️ Ryzen 9 9955HX3D ใช้เทคโนโลยี 3D V-Cache รุ่นที่สอง ➡️ เมนบอร์ดใช้ VRM แบบ 10-phase ซึ่งเทียบได้กับ B650 ระดับกลาง ➡️ ใช้ retention bracket แบบ AM5 ทำให้รองรับฮีตซิงก์ทั่วไปในตลาด ➡️ มีพอร์ต SATA III และ USB หลากหลาย รวมถึงพอร์ตเสียงแบบแยก https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/amd-unleashes-the-power-of-mobile-fire-range-chips-on-a-desktop-pc-motherboard-ryzen-9-9955hx-and-ryzen-9-9955hx3d-debut-on-aoostar-board

🎙️ Unicode ไม่ได้ดีทุกตัว – เมื่อ RFC 9839 ช่วยคัดกรองตัวอักษรที่ควรหลีกเลี่ยง ทุกวันนี้ Unicode กลายเป็นมาตรฐานกลางสำหรับการจัดการข้อความในระบบคอมพิวเตอร์ แต่ Tim Bray ชี้ให้เห็นว่า “ไม่ใช่ทุกตัวอักษรใน Unicode ที่ควรใช้” โดยเฉพาะในโปรโตคอลที่ต้องการความปลอดภัย ความเสถียร และความสามารถในการทำงานร่วมกัน เขาและ Paul Hoffman จึงเสนอเอกสาร RFC 9839 ต่อ IETF ซึ่งใช้เวลาถึงสองปีในการพัฒนา ก่อนจะได้รับการรับรองในปี 2025 โดย RFC นี้ระบุชัดเจนว่ามี “กลุ่มตัวอักษรที่มีปัญหา” เช่น: - U+0000 (null character) ที่รบกวนการทำงานของหลายภาษา - U+0089 (C1 control code) ที่มีพฤติกรรมไม่ชัดเจน - U+DEAD (unpaired surrogate) ที่ไม่ควรปรากฏใน UTF-8 - U+7FFFF (noncharacter) ที่ไม่มีความหมายและไม่ควรส่งผ่านเครือข่าย RFC 9839 เสนอ 3 ชุดตัวอักษรย่อยที่ “ปลอดภัยกว่า” สำหรับใช้ในโปรโตคอล ได้แก่ Scalars, XML และ Assignables โดยแต่ละชุดมีระดับการกรองตัวอักษรที่ต่างกัน แม้จะมี RFC 8264 (PRECIS Framework) ที่ครอบคลุมมากกว่า แต่ Tim เห็นว่ามันซับซ้อนเกินไป และผูกกับเวอร์ชัน Unicode เฉพาะ ทำให้ใช้งานยากในระบบทั่วไป เขายังเขียนไลบรารีภาษา Go สำหรับตรวจสอบข้อความตาม RFC 9839 เพื่อให้นักพัฒนานำไปใช้ได้ทันที 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ RFC 9839 เป็นเอกสารจาก IETF ที่ระบุ Unicode characters ที่ควรหลีกเลี่ยง ➡️ เสนอ 3 ชุดตัวอักษรย่อย: Scalars, XML, Assignables สำหรับใช้ในโปรโตคอล ➡️ ตัวอย่างตัวอักษรที่มีปัญหา ได้แก่ U+0000, U+0089, U+DEAD, U+7FFFF ➡️ U+DEAD เป็น unpaired surrogate ที่ไม่ควรปรากฏใน UTF-8 ➡️ U+7FFFF เป็น noncharacter ที่ไม่มีความหมายและไม่ควรส่งผ่านเครือข่าย ➡️ JSON อนุญาตให้ใช้ตัวอักษรเหล่านี้ แต่ RFC 9839 แนะนำให้กรองออก ➡️ Tim Bray เขียนไลบรารีภาษา Go สำหรับตรวจสอบข้อความตาม RFC 9839 ➡️ RFC 9839 เป็น submission แบบบุคคล ไม่ผ่าน Working Group ➡️ PRECIS (RFC 8264) เป็นกรอบการทำงานที่ซับซ้อนกว่า แต่ไม่ค่อยมีคนใช้ ➡️ PRECIS ผูกกับเวอร์ชัน Unicode ทำให้การใช้งานในระบบทั่วไปยุ่งยาก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Unicode มีตัวอักษรหลายประเภท เช่น control codes, surrogates, noncharacters ➡️ UTF-8 ไม่อนุญาตให้เข้ารหัส surrogate pairs ➡️ JSON ไม่กรองตัวอักษรที่มีปัญหาโดยค่าเริ่มต้น ➡️ XML และ YAML มีการกรองบางส่วน แต่ไม่ครบทุกประเภท ➡️ การใช้ตัวอักษรที่ไม่เหมาะสมอาจทำให้เกิดปัญหาในการ parse หรือแสดงผล ➡️ การกรอง Unicode ที่ไม่เหมาะสมช่วยเพิ่มความปลอดภัยและความเสถียรของระบบ https://www.tbray.org/ongoing/When/202x/2025/08/14/RFC9839

🎙️ กล้องที่ถ่ายภาพด้วยเวลา – เมื่อการถ่ายภาพรถไฟกลายเป็นศาสตร์แห่งการประมวลผล Daniel Lawrence ใช้กล้อง line scan เพื่อถ่ายภาพรถไฟที่เคลื่อนผ่านกล้องนิ่ง ๆ โดยกล้องจะมีแค่ 1–2 แถวพิกเซลที่สแกนต่อเนื่องในแนวตั้ง ขณะที่รถไฟเคลื่อนผ่านในแนวนอน ทำให้ภาพที่ได้มีความละเอียดสูงมาก และมีลักษณะพิเศษคือ “แถบแนวนอน” ที่เกิดจากฉากหลังซ้ำ ๆ เขาใช้กล้อง Alkeria Necta N4K2-7C ที่มีเซนเซอร์ Bayer array ขนาด 4096×2 และบันทึกข้อมูลแบบ raw 16-bit เพื่อให้สามารถประมวลผลได้อย่างละเอียดในภายหลัง การประมวลผลภาพจากกล้องนี้มีหลายขั้นตอน ตั้งแต่การตรวจจับวัตถุเคลื่อนที่ การประมาณความเร็ว การ resample ภาพ การ demosaic สี การลบแถบแนวตั้ง การลด noise การแก้ skew ไปจนถึงการปรับสี ซึ่งแต่ละขั้นตอนมีเทคนิคเฉพาะที่ต้องใช้ความเข้าใจทั้งด้านคณิตศาสตร์และการเขียนโค้ด Daniel ยังทดลองใช้ AI agent ในการช่วยเขียนโค้ด แต่พบว่าบางครั้ง AI สร้างโค้ดที่ซับซ้อนเกินจำเป็น เช่น การใช้ tensor ขนาดมหึมา หรือการสร้าง matrix ที่กิน RAM จนหมด ทำให้เขาต้องกลับมาเขียนเองในหลายส่วน เขาแชร์ภาพรถไฟจากหลายประเทศ รวมถึง Renfe AVE, CR400AF, และรถไฟใต้ดินนิวยอร์ก พร้อมเปรียบเทียบกับงานของ Adam Magyar และ KR64 ที่ใช้กล้อง strip scan แบบฟิล์มในการถ่ายภาพรถไฟในญี่ปุ่น 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ กล้อง line scan ใช้แถวพิกเซลเดียวในการสแกนวัตถุที่เคลื่อนผ่าน ➡️ ภาพที่ได้มีความละเอียดสูงและมีลักษณะ “แถบแนวนอน” จากฉากหลัง ➡️ ใช้กล้อง Alkeria Necta N4K2-7C เซนเซอร์ Bayer array ขนาด 4096×2 ➡️ บันทึกข้อมูลแบบ raw 16-bit เพื่อประมวลผลภายหลัง ➡️ ตรวจจับวัตถุเคลื่อนที่ด้วย energy function และการวิเคราะห์ gradient ➡️ ประมาณความเร็วโดยเปรียบเทียบ green channels และใช้ spline interpolation ➡️ resample ภาพด้วย Hann window เพื่อป้องกัน aliasing ➡️ demosaic สีด้วย bilinear interpolation และจัดการ offset ของ Bayer array ➡️ ลบแถบแนวตั้งด้วย weighted least squares และ exponential smoothing ➡️ ลด noise ด้วย patch-based denoising ที่ใช้ self-similarity ตลอดแถว ➡️ แก้ skew ด้วย Hough transform และ sampling ใหม่หลังการแก้ ➡️ ปรับสีด้วย matrix ที่ “เดาเอา” แต่ได้ผลลัพธ์ที่ดูดี ➡️ ใช้ Python และ numpy ในการเขียนโค้ด โดยแบ่งข้อมูลเป็น chunks ➡️ ทดลองใช้ AI agent ในการช่วยเขียนโค้ด แต่พบข้อจำกัดหลายจุด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ กล้อง line scan ใช้หลักการเดียวกับ photo finish camera ในการแข่งขันกีฬา ➡️ strip scan camera แบบฟิล์มต้องดึงฟิล์มด้วยความเร็วที่สัมพันธ์กับวัตถุ ➡️ Adam Magyar ใช้กล้องดิจิทัลในการถ่ายภาพใต้ดินที่มีแสงน้อย ➡️ KR64 ใช้กล้องฟิล์มในการถ่ายภาพรถไฟญี่ปุ่นอย่างต่อเนื่อง ➡️ Hann window เป็นหนึ่งใน window function ที่นิยมใช้ใน signal processing ➡️ patch-based denoising เป็นเทคนิคที่ใช้ในงานวิจัยด้านภาพ เช่น BM3D ➡️ Hough transform ใช้ในการตรวจจับเส้นตรงและ skew ในภาพ https://daniel.lawrence.lu/blog/y2025m09d21/

🎙️ Claude Code – เมื่อความเรียบง่ายคือเวทมนตร์ของ AI Agent ลองจินตนาการว่าคุณมีผู้ช่วยเขียนโค้ดที่ไม่เพียงแค่ “ฉลาด” แต่ยัง “รู้จักตัวเอง” และ “ไม่วุ่นวาย” นั่นคือความรู้สึกเมื่อใช้ Claude Code – agent ที่ถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ LLM ได้อย่างกลมกลืน โดยไม่ต้องพึ่งพาความซับซ้อนแบบ multi-agent หรือ RAG search ที่มักทำให้ระบบเปราะบาง Claude Code ใช้หลักการ “Keep Things Simple, Dummy” โดยมีแค่ loop เดียวในการควบคุมการทำงานทั้งหมด และหากต้องแบ่งงานย่อย ก็จะสร้าง sub-agent ที่ไม่สามารถแตกตัวต่อได้อีก เพื่อรักษาความเข้าใจและความสามารถในการ debug สิ่งที่ทำให้ Claude Code โดดเด่นคือการใช้โมเดลขนาดเล็กอย่าง claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เช่น อ่านไฟล์, สรุป git history, หรือแม้แต่การติด label ให้กับแต่ละ keystroke ซึ่งช่วยลดต้นทุนได้ถึง 70–80% เมื่อเทียบกับโมเดลใหญ่ Claude Code ยังใช้ prompt ที่ยาวและละเอียดมาก โดยมี system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens และ context file (claude.md) ~1,000–2,000 tokens ที่ส่งไปกับทุกคำสั่ง เพื่อให้ agent เข้าใจบริบทของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง นอกจากนี้ยังมีการใช้ XML tags และ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน เช่น <good-example>, <bad-example>, และ <system-reminder> เพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำขึ้น สุดท้าย Claude Code ยังมีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทางในงานที่ซับซ้อน และสามารถปรับเปลี่ยนแผนได้ตามสถานการณ์ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Claude Code ใช้ control loop เดียว พร้อม sub-agent ที่จำกัดการแตกตัว ➡️ ใช้โมเดลขนาดเล็ก claude-3-5-haiku สำหรับงาน routine เพื่อลดต้นทุน ➡️ system prompt ~2,800 tokens, tools ~9,400 tokens, context file ~1,000–2,000 tokens ➡️ ใช้ claude.md เพื่อเก็บ preferences และข้อจำกัดของผู้ใช้ ➡️ ใช้ XML tags เช่น <system-reminder>, <good-example>, <bad-example> เพื่อช่วยตัดสินใจ ➡️ ใช้ Markdown เพื่อจัดโครงสร้าง prompt อย่างชัดเจน ➡️ มีระบบ todo list ที่ LLM จัดการเอง ช่วยให้ agent ไม่หลงทาง ➡️ ปรับ tone และ style ของ agent ผ่าน prompt เช่น ห้ามใช้ emoji เว้นแต่ผู้ใช้ขอ ➡️ ใช้ heuristics และตัวอย่างเพื่อช่วยให้ LLM ตัดสินใจได้แม่นยำ ➡️ Claude Code ถูกนำไปใช้ใน MinusX และมีผลลัพธ์ที่ดีในการพัฒนา agent ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub มีคลัง Claude Code subagents สำหรับงานเฉพาะทาง เช่น DevOps, full-stack, data science ➡️ การใช้โมเดลเล็กช่วยลด latency และต้นทุนในระบบ production ➡️ การใช้ context file เช่น claude.md หรือ minusx.md กลายเป็นมาตรฐานใหม่ของ agent ➡️ การหลีกเลี่ยง RAG ช่วยลดความซับซ้อนและจุดล้มเหลวในระบบ ➡️ การออกแบบ agent แบบ single-loop ช่วยให้ debug ง่ายและเสถียรกว่า multi-agent https://minusx.ai/blog/decoding-claude-code/

🎙️ จากผู้ใช้สู่ผู้สร้าง – เมื่อการเขียน Agent กลายเป็นทักษะพื้นฐานของนักพัฒนา ในปี 2025 Geoffrey Huntley เปิดเวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยแนวคิดที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: “มันคือโค้ด 300 บรรทัดที่วนลูปกับ LLM tokens” ฟังดูเหมือนเรื่องเล่น ๆ แต่จริง ๆ แล้วนี่คือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการพัฒนา เขาเริ่มต้นด้วยการอธิบายว่า agent ไม่ใช่แค่ buzzword แต่คือระบบที่สามารถรับ input, เรียกใช้เครื่องมือ (tools), และตอบกลับอย่างชาญฉลาด โดยใช้ LLM ที่มีความสามารถ agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2 ในเวิร์กช็อปนี้ ผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้การสร้าง agent ทีละขั้น เริ่มจาก chat interface → อ่านไฟล์ → ลิสต์ไฟล์ → รันคำสั่ง bash → แก้ไขไฟล์ → ค้นหาโค้ด ทั้งหมดนี้ทำผ่าน event loop ที่เชื่อมโยงกับ LLM และ tool registry Geoffrey เน้นว่า agent ที่ดีต้องมี context window ที่สะอาด ไม่ควรใช้ context เดียวกันสำหรับหลายกิจกรรม เพราะจะทำให้ผลลัพธ์ผิดเพี้ยน และควรระวังการใช้ Model Context Protocol (MCP) ที่กิน context window มากเกินไป เขายังแนะนำให้ใช้ LLM แบบ “agentic” สำหรับงานที่ต้องการการกระทำ และใช้ LLM แบบ “oracle” สำหรับงานวิเคราะห์หรือสรุปผล โดยสามารถเชื่อมต่อหลายโมเดลเข้าด้วยกันใน agent เดียวได้ สุดท้าย เขาทิ้งท้ายว่า “AI ไม่ได้มาแย่งงานคุณ คนที่ใช้ AI ต่างหากที่จะแย่งงานคุณ” และการเรียนรู้การสร้าง agent คือการลงทุนในตัวเองที่สำคัญที่สุดในยุคนี้ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ เวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยโค้ดเพียง ~300 บรรทัด ➡️ agent คือระบบที่รับ input, เรียกใช้ tools, และตอบกลับผ่าน LLM ➡️ ใช้ LLM agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2 เป็นแกนหลัก ➡️ agent มี event loop ที่จัดการ input, inference, และ tool execution ➡️ เรียนรู้การสร้าง tools เช่น read_file, list_files, bash, edit_file, code_search ➡️ สามารถเชื่อมต่อ LLM แบบ oracle เช่น GPT เพื่อช่วยตรวจสอบผลลัพธ์ ➡️ Claude Sonnet ถูกเปรียบเป็น “squirrel” ที่ bias ไปทางการกระทำมากกว่าการคิด ➡️ context window ของ LLM มีขนาดจำกัด ต้องบริหารอย่างระมัดระวัง ➡️ MCP คือฟังก์ชันที่ลงทะเบียนใน context window เพื่อเรียกใช้ tools ➡️ agent ที่ดีต้องมี prompt ที่ชัดเจนและ context ที่ไม่ปะปนกัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub มีตัวอย่าง agent แบบ open-source เช่น Amp, Cursor, Windsurf, OpenCode ➡️ mini-swe-agent เป็น agent ขนาด 100 บรรทัดที่ทำงานได้จริงและผ่านการทดสอบ SWE Bench ➡️ การใช้ ripgrep เป็นพื้นฐานของการค้นหาโค้ดในหลาย coding agent ➡️ การสร้าง agent ช่วยเปลี่ยนผู้ใช้ AI ให้กลายเป็นผู้ผลิต AI ➡️ บริษัทอย่าง Canva เริ่มใช้ AI ในการสัมภาษณ์งาน และคาดหวังให้ผู้สมัครเข้าใจ agent https://ghuntley.com/agent/

🎙️ จาก MacBook สู่ Arch Linux – การเดินทางของอิสระและการปรับแต่งแบบไร้ขีดจำกัด หลังจากใช้ MacBook มานานกว่า 15 ปี ผู้เขียนตัดสินใจเปลี่ยนมาใช้ Linux เต็มตัว โดยเลือก Arch Linux ที่ติดตั้งผ่าน Omarchy ซึ่งเป็นสคริปต์ที่ช่วยให้การตั้งค่าระบบ Hyprland เป็นเรื่องง่ายและสวยงาม เขาเปลี่ยนจาก MacBook Pro M1 Max มาใช้ Lenovo ThinkBook 14 G7 ARP ที่ราคาถูกกว่า แต่สามารถปรับแต่งได้ตามใจชอบ แม้จะต้องแลกกับคุณภาพฮาร์ดแวร์และอายุแบตเตอรี่ที่ลดลง แต่เขากลับรู้สึกสนุกและมีอิสระมากขึ้น สิ่งที่เขาชื่นชอบคือการปรับแต่งทุกอย่างผ่านคีย์ลัด การใช้ TUI (Text-based User Interface) และการจัดการแอปผ่าน Walker และ Clipse ที่แทน Raycast ได้อย่างยอดเยี่ยม แม้จะมีข้อเสีย เช่น ไม่มีแอป Grammarly แบบ native หรือการ backup ที่ไม่สะดวกเท่า TimeMachine แต่เขาก็พบว่าการเรียนรู้และการปรับแต่งระบบ Linux เป็นประสบการณ์ที่คุ้มค่า 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ผู้เขียนเปลี่ยนจาก MacBook Pro M1 Max มาใช้ Lenovo ThinkBook 14 G7 ARP พร้อมติดตั้ง Arch Linux ผ่าน Omarchy ➡️ Omarchy เป็นสคริปต์ที่ช่วยติดตั้ง Arch Linux พร้อม Hyprland และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาแบบครบชุด ➡️ ใช้ Walker และ Clipse แทน Raycast สำหรับการค้นหาไฟล์และจัดการ clipboard ➡️ ใช้ Kanata แทน Karabiner-Elements เพื่อปรับแต่งคีย์ลัดแบบ Vim navigation ➡️ เปลี่ยนจาก Sync.com มาใช้ Filen.io สำหรับการ sync ไฟล์บน Linux ➡️ ใช้ Obsidian สำหรับจดบันทึก และ Neovim + tmux สำหรับงานเขียนโค้ด ➡️ ระบบสามารถปรับแต่งธีม, คีย์ลัด, และการทำงานได้แบบไร้ขีดจำกัด ➡️ Hyprland ช่วยให้การนำทางระหว่าง workspace และหน้าจอภายนอกเป็นไปอย่างลื่นไหล ➡️ การติดตั้ง Omarchy ใช้เพียงคำสั่งเดียว และมีการตั้งค่าล่วงหน้าสำหรับแอปยอดนิยม ➡️ ผู้เขียนรู้สึกว่า Linux ให้ความอิสระมากกว่า macOS และสนุกกับการเรียนรู้ระบบใหม่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Omarchy ถูกพัฒนาโดย DHH (ผู้สร้าง Ruby on Rails) เพื่อช่วยให้ผู้ใช้ macOS เปลี่ยนมาใช้ Arch Linux ได้ง่ายขึ้น ➡️ Hyprland เป็น window manager แบบ tiling ที่เน้นความเร็วและความสวยงาม ➡️ Arch Linux เป็นระบบ rolling release ที่ให้ผู้ใช้ควบคุมทุกอย่างตั้งแต่ระดับแพ็กเกจ ➡️ GitHub มีเวอร์ชันของ Omarchy สำหรับ Apple Silicon ผ่าน Asahi Linux ➡️ การใช้ TUI เช่น Impala สำหรับจัดการ WiFi ทำให้การใช้งาน Linux สนุกและมีประสิทธิภาพมากขึ้น https://www.ssp.sh/blog/macbook-to-arch-linux-omarchy/

🎙️ เมื่อ “ฟรี” ไม่ใช่คำตอบ – และการย้ายออกจาก Gmail กลายเป็นการปลดปล่อย Giulio Magnifico ใช้ Gmail มาตั้งแต่ปี 2007 แต่ในปี 2025 เขาตัดสินใจย้ายออกจากบริการฟรีที่ “จ่ายด้วยข้อมูลส่วนตัว” ไปใช้ Mailbox.org ที่เน้นความเป็นส่วนตัวมากกว่า แม้จะต้องจ่ายเงินเดือนละ €2.50 แต่เขาบอกว่า “คุ้มกว่าการให้ Google รู้ทุกอย่างเกี่ยวกับชีวิตเรา” เหตุผลหลักคือ Gmail ส่งข้อมูลแบบ plain text ซึ่ง Google สามารถเก็บไว้ได้ทั้งหมด และหน่วยงานรัฐบาลสหรัฐฯ ก็สามารถร้องขอข้อมูลได้ แม้ผู้ใช้นั้นจะเป็นพลเมืองยุโรปก็ตาม Giulio ใช้อีเมลแบบเรียบง่าย ไม่สนใจฟีเจอร์เสริมอย่างปฏิทินหรือโน้ต เขาจึงเลือก Mailbox.org แทน ProtonMail หรือ Tutanota ซึ่งแม้จะมีการเข้ารหัสแบบ end-to-end แต่บังคับให้ใช้แอปของตัวเอง ซึ่งไม่เข้ากับ Apple Mail ที่เขาชื่นชอบ Mailbox.org รองรับ PGP และสามารถใช้ร่วมกับ Apple Mail ได้อย่างราบรื่น มีพื้นที่เก็บอีเมล 10GB และคลาวด์อีก 5GB โดยสามารถขยายได้ตามต้องการ เขาย้ายอีเมลกว่า 26,000 ฉบับจาก Gmail ไปยัง Mailbox.org ด้วยเครื่องมือ imapsync ผ่าน Docker โดยใช้สคริปต์เฉพาะที่เขียนเอง ใช้เวลา 3 ชั่วโมงเต็ม และไม่มีอีเมลหายแม้แต่ฉบับเดียว หลังจากย้ายเสร็จ เขาตั้งระบบ forward จาก Gmail ไปยัง Mailbox.org และใช้ระบบ flag เพื่อแยกอีเมลที่ยังส่งมาจาก Gmail เพื่อค่อย ๆ เปลี่ยนแอดเดรสในบริการต่าง ๆ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Giulio Magnifico ย้ายจาก Gmail ไปใช้ Mailbox.org เพื่อความเป็นส่วนตัว ➡️ เหตุผลหลักคือการไม่ต้องการให้ Google เก็บข้อมูลอีเมลทั้งหมด ➡️ Gmail ส่งข้อมูลแบบ plain text และอยู่ภายใต้กฎหมายสหรัฐฯ แม้ผู้ใช้จะเป็นพลเมือง EU ➡️ Mailbox.org รองรับ PGP และใช้งานร่วมกับ Apple Mail ได้ ➡️ มีแผนเริ่มต้นที่ €2.50/เดือน พร้อมพื้นที่เก็บอีเมล 10GB และคลาวด์ 5GB ➡️ สามารถขยายพื้นที่ได้ที่ €0.20/GB ➡️ ใช้ imapsync ผ่าน Docker เพื่อย้ายอีเมลกว่า 26,000 ฉบับจาก Gmail ➡️ ใช้สคริปต์เฉพาะเพื่อหลีกเลี่ยงการซ้ำซ้อนของโฟลเดอร์ All Mail และ Archive ➡️ ตั้งระบบ forward จาก Gmail และใช้ flag เพื่อแยกอีเมลที่ยังส่งมาจาก Gmail ➡️ Mailbox.org ไม่มีระบบต่ออายุอัตโนมัติ ต้องเติมเงินเอง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ imapsync เป็นเครื่องมือยอดนิยมสำหรับการย้ายอีเมลแบบ IMAP โดยไม่สูญเสีย metadata ➡️ ผู้ใช้ Gmail จำนวนมากเริ่มย้ายออกเพราะความกังวลด้านความเป็นส่วนตัว ➡️ Gmail เคยถูกวิจารณ์เรื่องการใช้ข้อมูลเพื่อโฆษณาและการเข้าถึงของหน่วยงานรัฐ ➡️ Mailbox.org เป็นหนึ่งในผู้ให้บริการที่ได้รับการแนะนำจากกลุ่มผู้สนับสนุนความเป็นส่วนตัว ➡️ การใช้ PGP บนเว็บของ Mailbox.org ช่วยให้ใช้งานบน iOS ได้สะดวกโดยไม่ต้องใช้แอปเสริม https://giuliomagnifico.blog/post/2025-08-18-leaving-gmail/

อริย​สาวก​พึง​ฝึกหัด​ศึกษา​ว่า​สิ่งสงเคราะห์สัมมาทิฏฐิให้ออกผล สัทธรรมลำดับที่ : 726 ชื่อบทธรรม :- สิ่งสงเคราะห์สัมมาทิฏฐิให้ออกผล https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=726 เนื้อความทั้งหมด :- --สิ่งสงเคราะห์สัมมาทิฏฐิให้ออกผล --ภิกษุ ท. ! สัมมาทิฏฐิ อันองค์ธรรม ๕ ประการอนุเคราะห์แล้ว ย่อมมีเจโตวิมุตติเป็นผล เป็นอานิสงส์ และมีปัญญาวิมุตติเป็นผล เป็นอานิสงส์. ห้าประการเหล่าไหนเล่า ? ห้าประการ คือ ภิกษุ ท. ! ในกรณีนี้ : --๑. สัมมาทิฏฐิ เป็นธรรมอัน ศีล อนุเคราะห์แล้ว; --๒. สัมมาทิฏฐิ เป็นธรรมอัน สูตร*-๑ อนุเคราะห์แล้ว; --๓. สัมมาทิฏฐิ เป็นธรรมอัน สากัจฉา*-๒ อนุเคราะห์แล้ว; --๔. สัมมาทิฏฐิ เป็นธรรมอัน สมถะ อนุเคราะห์แล้ว; --๕. สัมมาทิฏฐิ เป็นธรรมอัน วิปัสสนา อนุเคราะห์แล้ว . --ภิกษุ ท. ! สัมมาทิฏฐิ อันองค์ธรรม ๕ ประการเหล่านี้แล อนุเคราะห์แล้ว ย่อม #มีเจโตวิมุตติเป็นผล เป็นอานิสงส์ และ #มีปัญญาวิมุตติเป็นผล เป็นอานิสงส์.- http://etipitaka.com/read/pali/22/22/?keywords=เจโตวิมุตฺติ+ปญฺญาวิมุตฺติ *-๑. สูตร มาจากบาลีว่า สุตฺต หมายถึง แนวธรรมหรือหลักธรรมที่จัดเป็นระบบหนึ่ง ๆ. http://etipitaka.com/read/pali/22/22/?keywords=สุตฺต *-๒. สากัจฉา คือ การสนทนาธรรมเพื่อตีความหมายแห่งธรรมให้ชัดเจนแจ่มแจ้ง. #ทุกขมรรค #อริยสัจสี่ #สุตันตปิฎก #บาลีสุตันตปิฎก #พุทธธัมมเจดีย์​ อ้างอิงไทยสุตันตปิฎก : - ปญฺจก. อํ. 22/20/25. http://etipitaka.com/read/thai/22/20/?keywords=%E0%B9%92%E0%B9%95 อ้างอิงบาลีสุตันตปิฎก : - ปญฺจก. อํ. ๒๒/๒๒/๒๕. http://etipitaka.com/read/pali/22/22/?keywords=%E0%B9%92%E0%B9%95 ศึกษา​เพิ่มเติม... https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=54&id=726 https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=54 ลำดับสาธยายธรรม : 54 ฟังเสียงอ่าน... http://www.manodham.com/sound/002/mp3/002_54.mp3

อริยสาวกพึง​ฝึกหัด​ศึกษาว่าความดับของวิญญาณขันธ์ คือ ความดับของทุกข์ สัทธรรมลำดับที่ : 357 ชื่อบทธรรม :- ความดับของวิญญาณขันธ์ คือ ความดับของทุกข์ https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=357 เนื้อความทั้งหมด :- --ความดับของวิญญาณขันธ์ คือ ความดับของทุกข์ --ภิกษุ ท.! ความดับ ความเข้าไปสงบรำงับ ความตั้งอยู่ไม่ได้ ของวิญญาณทางตา, ของวิญญาณทางหู, ของวิญญาณทางจมูก, ของวิญญาณทางลิ้น, ของวิญญาณทางกาย และ ของวิญญาณทางใจ ใด ๆ ; http://etipitaka.com/read/pali/17/287/?keywords=วิญฺญาณสฺส+นิโรโธ #อันนั้นแหละเป็นความดับของทุกข์, http://etipitaka.com/read/pali/17/287/?keywords=ทุกฺขสฺเสโส+นิโรโธ อันนั้นแหละเป็นความเข้าไปสงบรำงับของสิ่งซึ่งมีปกติเสียบแทงทั้งหลาย. อันนั้นแหละเป็นความตั้งอยู่ไม่ได้ของชราและมรณะ แล.- #ทุกขนิโรธ​ #อริยสัจสี่​ #สุตันตปิฎก #บาลีสุตันตปิฎก #พุทธธัมมเจดีย์​ อ้างอิงไทยสุตันตปิฎก : - ขนฺธ. สํ. 17/253/484. http://etipitaka.com/read/thai/17/253/?keywords=%E0%B9%94%E0%B9%98%E0%B9%94 อ้างอิงบาลีสุตันตปิฎก : - ขนฺธ. สํ. ๑๗/๒๘๗/๔๘๔. http://etipitaka.com/read/pali/17/287/?keywords=%E0%B9%94%E0%B9%98%E0%B9%94 ศึกษาเพิ่มเติม... https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=357 http://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=23&id=357 หรือ http://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=23 ลำดับสาธยายธรรม : 23​ ฟังเสียงอ่าน... http://www.manodham.com/sound/002/mp3/002_23.mp3

Interconnectedness of the ecosystem from the summit to the sea

อริย​สาวก​พึง​ฝึกหัด​ศึกษา​ว่า​ขั้นตอนอันจำกัดแห่งปัจจัยของปัญญาขันธ์ บทธรรมลำดับที่​ : 725 ชื่อบทธรรม :- ขั้นตอนอันจำกัดแห่งปัจจัยของปัญญาขันธ์ https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=725 รายละเอียดบทธรรม :- --ขั้นตอนอันจำกัดแห่งปัจจัยของปัญญาขันธ์ --ภิกษุ ท. ! ภิกษุนั้นหนอ ไม่มีความเคารพ ไม่มีความยำเกรง มีความประพฤติเข้ากันไม่ได้ ในเพื่อนสพรหมจารีทั้งหลาย http://etipitaka.com/read/pali/22/16/?keywords=สพฺรหฺมจารีสุ+ธมฺมํ จักบำเพ็ญ อภิสมาจาริกธรรมให้บริบูรณ์ได้ ดังนี้นั้น นั่นไม่เป็นฐานะที่จะมีได้;*--๑ +-ครั้นไม่บำเพ็ญอภิสมาจาริกธรรมให้บริบูรณ์แล้ว http://etipitaka.com/read/pali/22/16/?keywords=อาภิสมาจาริกํ+ธมฺมํ จักบำเพ็ญ เสขธรรม (ธรรมที่ควรศึกษาสูงขึ้นไป) ให้บริบูรณ์ได้ ดังนี้นั้น นั่นไม่เป็นฐานะที่จะมีได้; +-ครั้น ไม่บำเพ็ญเสขธรรมขอให้ทุกคนทำการชำระสะสางอภิสมาจาริกธรรม http://etipitaka.com/read/pali/22/16/?keywords=เสขํ+ธมฺมํ ของตน ๆ ให้ดีที่สุดเท่าที่จะทำได้ เป็นเรื่องแรกเสียก่อน.ให้บริบูรณ์แล้ว จักบำเพ็ญ สีลขันธ์ให้บริบูรณ์ได้ ดังนี้นั้น นั่นไม่เป็นฐานะที่จะมีได้; +-ครั้น ไม่บำเพ็ญสีลขันธ์ให้บริบูรณ์แล้ว http://etipitaka.com/read/pali/22/16/?keywords=สีลกฺขนฺธ จักบำเพ็ญ สมาธิขันธ์ให้บริบูรณ์ได้ ดังนี้นั้น นั่นไม่เป็นฐานะที่จะมีได้; +--ครั้น ไม่บำเพ็ญสมาธิขันธ์ให้บริบูรณ์แล้ว http://etipitaka.com/read/pali/22/16/?keywords=สมาธิกฺขนฺธ จักบำเพ็ญ ปัญญาขันธ์ให้บริบูรณ์ได้ ดังนี้นั้น นั่นไม่เป็นฐานะที่จะมีได้. http://etipitaka.com/read/pali/22/16/?keywords=ปญฺญากฺขนฺธ *--๑. คำอธิบายของท่านพุทธทาส ผู้ศึกษาพึงสังเกตุให้เห็นว่า อภิสมาจาริกธรรม กล่าวคือ การปฏิบัติวัตรหรือมรรยาทที่สาธุชนทั่วไป พึงปฏิบัติในบ้านเรือน เพื่อนพ้อง และสังคมทั่วไป นี้ไม่ใช่เรื่องเล็กน้อยในการปฏิบัติธรรมเพื่อบรรลุธรรมในขั้นสูง กล่าวสรุปๆ ก็ว่า ไม่กระทำให้เกิดความเหมาะสมในการที่จะเป็นนักศึกษา. --ภิกษุ ท. ! ภิกษุนั้นหนอ +-มีความเคารพ #มีความยำเกรงมีความประพฤติเข้ากันได้ ในเพื่อนสพรหมจารีทั้งหลาย จักบำเพ็ญ อภิสมาจาริกธรรม ให้บริบูรณ์ได้ ดังนี้นั้น นั่นเป็นฐานะที่จะมีได้; +-ครั้นบำเพ็ญ #อภิสมาจาริกธรรม ให้บริบูรณ์แล้ว http://etipitaka.com/read/pali/22/16/?keywords=อาภิสมาจาริกํ จักบำเพ็ญ เสขธรรม ให้บริบูรณ์ได้ ดังนี้นั้น นั่นเป็นฐานะที่จะมีได้; +-ครั้นบำเพ็ญ #เสขธรรม ให้บริบูรณ์แล้ว จักบำเพ็ญ สีลขันธ์ ให้บริบูรณ์ได้ ดังนี้นั้น นั่นเป็นฐานะที่จะมีได้; +--ครั้นบำเพ็ญ #สีลขันธ์ ให้บริบูรณ์แล้ว จักบำเพ็ญ สมาธิขันธ์ ให้บริบูรณ์ได้ ดังนี้นั้น นั่นเป็นฐานะที่จะมีได้; +--ครั้นบำเพ็ญ #สมาธิขันธ์ ให้บริบูรณ์แล้ว จักบำเพ็ญ #ปัญญาขันธ์ ให้บริบูรณ์ได้ http://etipitaka.com/read/pali/22/17/?keywords=ปญฺญากฺขนฺธ ดังนี้นั้น นั่นเป็นฐานะที่จะมีได้.- #ทุกขมรรค #อริยสัจสี่​ #สุตันตปิฎก #บาลีสุตันตปิฎก #พุทธธัมมเจดีย์ อ้างอิงไทยสุตันตปิฎก:- ปญฺจก. อํ. 22/15/22 http://etipitaka.com/read/thai/22/15/?keywords=%E0%B9%92%E0%B9%92 อ้างอิงบาลีสุตันตปิฎก:- ปญฺจก. อํ. ๒๒/๑๖/๒๒. http://etipitaka.com/read/pali/22/16/?keywords=%E0%B9%92%E0%B9%92 ศึกษาเพิ่มเติม... https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=725 http://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=54&id=725 หรือ http://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=54 ลำดับสาธยายธรรม : 54 ฟังเสียงอ่าน... http://www.manodham.com/sound/002/mp3/002_54.mp3

อริยสาวกพึงฝึกหัด​ศึกษาว่าความดับของสังขารขันธ์ คือ ความดับของทุกข์ สัทธรรมลำดับที่ : 356 ชื่อบทธรรม :- ความดับของสังขารขันธ์ คือ ความดับของทุกข์ https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=356 เนื้อความทั้งหมด :- --ความดับของสังขารขันธ์ คือ ความดับของทุกข์ --ภิกษุ ท.! ความดับ ความเข้าไปสงบรำงับ ความตั้งอยู่ไม่ได้ ของสัญเจตนาในรูป, http://etipitaka.com/read/pali/17/285/?keywords=รูปสญฺเจตนาย ของสัญเจตนาในเสียง, ของสัญเจตนาในกลิ่น, ของสัญเจตนาในรส, ของสัญเจตนาในโผฏฐัพพะ และของสัญเจตนาในธรรมารมณ์ใด ๆ ; อันนั้นแหละเป็นความดับของทุกข์, อันนั้นแหละเป็นความเข้าไปสงบรำงับของสิ่งซึ่งมีปกติเสียบแทงทั้งหลาย, อันนั้นแหละเป็นความตั้งอยู่ไม่ได้ของชราและมรณะ แล.- #ทุกขนิโรธ​ #อริยสัจสี่​ #สุตันตปิฎก #บาลีสุตันตปิฎก #พุทธธัมมเจดีย์ อ้างอิงไทยสุตันตปิฎก : - ขนฺธ. สํ. 17/255/492. http://etipitaka.com/read/thai/17/255/?keywords=%E0%B9%94%E0%B9%99%E0%B9%92 อ้างอิงบาลีสุตันตปิฎก : - ขนฺธ. สํ. ๑๗/๒๘๕/๔๙๒. http://etipitaka.com/read/pali/17/285/?keywords=%E0%B9%94%E0%B9%99%E0%B9%92 ศึกษาเพิ่มเติม... https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=356 http://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=23&id=356 หรือ http://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=23 ลำดับสาธยายธรรม : 23​ ฟังเสียงอ่าน... http://www.manodham.com/sound/002/mp3/002_23.mp3

https://youtu.be/v6hTXpO8deA?si=wEDG7JmaNRzhdwhT

มายากลยุทธ ภาค 1 ตอน นักมายากลชั้นเซียน (1) นิทานเรื่องจริง เรื่อง “มายากลยุทธ ” ตอนที่ 12 : นักมายากลชั้นเซียน (1) นักมายากลชั้นเซียน พวก Rockefeller ไม่ได้เข้าไปในลาตินอเมริกา เพื่อไปขายเมล็ดพันธ์พืช GMO กับแจกถุงยางเท่านั้น แต่พวกเขาเข้าไป “ซื้อ” ด้วย เขาหอบกระเป๋าเงิน ที่ได้กำไรจากการขายเมล็ดพันธ์พืช เอาไปเลี้ยงนักการเมือง และทหารของหลายประเทศในแถบนั้น สร้างเด็กในคาถาอยู่หลายปี ด้วยการร่วมมืออย่างดีของหน่วยงานความมั่นคงของอเมริกา ปฏิบัติการลับเกิดขึ้นหลายครั้งในประเทศต่าง ๆ ในแถบนั้น แล้วในที่สุด เด็กสร้างของเขา ก็ได้ขึ้นมาเป็นผู้นำประเทศ ของหลายประเทศในกลุ่มลาตินอเมริกัน มันเป็นการค้า ที่ทำกำไรเกินตำราบอก เอาเงินของคนในประเทศ
ซื้อประเทศนั้นเอง ! สมันน้อยอ่านตรงนี้กันหลาย ๆ หนหน่อยนะ ! เขารอเวลา “อันเหมาะสม” แล้วก็ ตั้งสมาคม Trilateral Commission ขึ้นมา สมาชิกสมาคมเป็นผู้ที่เขาคัดเลือกไว้ล่วงหน้าแล้วว่า จะผลักดันให้เข้าไปทำหน้าที่ในรัฐบาล ในตำแหน่งสำคัญ ๆ ตามที่เขากำกับ และด้วยอำนาจ อิทธิพล และเงิน เมื่อถึงเวลา เขาก็ส่งคนของเขา เข้าไปอยู่ในแวดวงการเมือง เป็นตั้งแต่ประธานาธิบดี รัฐมนตรี นักวิชาการ และสื่อ (ขี้ข้า) และกำหนดนโยบายให้ขี้ข้าเหล่านั้น ปฎิบัติตามกลยุทธที่เขาวางไว้ทั้งหมด พร้อม ๆ กัน แต่แยกกันเล่น เหมือนคนเล่นกล หลอกให้เราดูมือซ้ายที มือขวาที โดยเราไม่รู้ตัวว่ากลนั้นสร้าง
ขึ้นมาได้อย่างไร เวลา “อันเหมาะสม” สำหรับ การก่อตั้ง Trilateral Commission นั้น น่าสนใจมาก ในปี ค.ศ.1973 นาย David Rockefeller ซึ่งเป็นเจ้าของความคิดการตั้งสมาคมนี้ ขณะนั้นดำรงตำแหน่งประธานของ The Council on Foreign Reations (CFR) ซึ่งถือว่าเป็นหน่วยงานมันสมอง (Think Tank) ให้กับรัฐบาลอเมริกัน มาตั้งแต่ประมาณปี คศ 1939 แต่ช่วงปี ค.ศ. 1971 ขณะที่โลกกำลังบูมด้วยการอุตสาหกรรม โดยเฉพาะในประเทศผู้ผลิต เช่น อเมริกา ยุโรป และญี่ปุ่น ประเทศในอีกซีกโลกอีกหนึ่ง คือ กลุ่มประเทศที่ส่งออกน้ำมัน หรือที่เรียกว่า Organization of Petroleum Exporting Countries (OPEC) ก็เกิดอาการชักกระดุก ควบคุมกันเองไม่อยู่ พากันขึ้นราคาล่วงหน้าของน้ำมันอย่างบ้าเลือด ทำให้กลุ่มผู้ประกอบอุตสาหกรรม ที่ต้องพึ่งพาน้ำมันอย่าง กลุ่ม Rockefeller และพรรคพวกในยุโรป และญี่ปุ่น ย่อมกระอักเป็นธรรมดา ประธานาธิบดี Nixon แก้ปัญหาด้วยการ ควบคุมราคาน้ำมันและก๊าซ ที่ผลิตและขายในประเทศ เพื่อแก้ปัญหาเงินเฟ้อ แต่ผลออกมาคนละเรื่อง บรรดาพวกคุณอาค้าน้ำมัน กลับทุ่มน้ำมันเข้ามาในตลาดอเมริกา ขายในราคาแพง ในขณะที่น้ำมันที่ผลิตและขายในอเมริกา ต้องขายในราคาถูกควบคุม เศรษฐีเจ้าของ Standard Oil ฉุนขาด เพราะโดน OPEC ตีตลาด แต่ที่จริงแล้ว เศรษฐีก็แอบยิ้มมุมปาก เพราะคุณอาพวกราชวงศ์ซาอุกับคูเวต และพวกบริษัทน้ำมันที่เป็นของรัฐ แถวอิหร่าน อิรัค และอัลจีเรีย ไม่รู้จะทำอะไรกับดอลล่าร์ ที่ได้รับจากการขายน้ำมัน นอกจากฝากกับธนาคาร ใหญ่ ๆ ในอเมริกาและยุโรป แน่นอน Chase Manhatlon ของตระกูล Rockefeller ก็ต้องได้ส้มหล่น ใส่ด้วย แต่นั่นแหละนะ ของทุกอย่างมีได้ก็มีเสีย ดูด้านเดียวมันก็บื้อไปหน่อย การประกอบธุรกิจธนาคาร ได้เงินฝากมาจะให้มันนอนเฉยอยู่ในลิ้นชักได้ยังไง ธนาคารพวกนี้ก็เอาไปปล่อยต่อให้กับประเทศเล็ก ๆ ที่ไม่มีน้ำมันของตัวเอง หรือมีแหล่ง แต่ยังไม่ได้ขุดขึ้นมา เพราะไม่รู้ว่าตัวว่ามี หรือ ถูกหลอกว่าบ้านยูไม่มี ไม่มี ประเทศพวกนี้ คนอ่านนิทานน่าจะเดาออกว่าคงอยู่ แถบเอเซียกับลาตินอเมริกานั้นแหละ แล้วทำไงล่ะ ประเทศพวกนี้ก็ไปกู้เงินจากธนาคาร ที่รับเงินค้าขายน้ำมันจากคุณอานั่นไง ทีนี้พอ OPEC ดันขึ้นราคาน้ำมันอย่างบ้าเลือด เงินเข้ามามหึมาก็จริง แต่ไอ้ที่ให้เขายืมไป มันก็ตัวแดงแก่มหึมาเหมือนกัน จริง ๆ ก็ไม่ใช่ปัญหาโดยตรงของรัฐบาลอเมริกา และไม่น่าจะใช่ความผิดของคุณ Nixon แก ซึ่งตอนนั้นก็หน้ามืดอยู่หลายเรื่องแล้ว แต่ก็ทำให้เศรษฐีเกิดความคิด ตามประสาคนที่โลภอยากจะเอาแต่ได้ แต่ไม่ยอมเสีย มันเรื่องอะไร จะทำแต่การวิจัยแนะนำรัฐบาล แล้วรัฐบาลก็ไม่ได้ทำตามที่เขาต้องการทุกเรื่อง แบบนี้มันต้อง คุมรัฐบาลให้อยู่ในกำมือไม่ดีกว่าหรือ แล้วความคิดที่จะตั้งหน่วยงานพิเศษ หรือ Trillateral จึงเกิดขึ้น และได้รวมพรรคพวกที่ทำธุรกิจน้ำมันอุตสาหกรรม และธนาคาร เข้ามาอยู่ในกระบุงเดียวกัน ( จริง ๆ นะ เขียนมาถึงตรงนี้ เชื่อเกือบเต็มร้อย ว่าไอ้โจรนั่น มันต้องเรียนวิธีขี้โกงระดับนโยบาย มาจากผู้มีบารมีเหนือประชาธิปไตยจริง ๆ) คิดดูง่าย ๆ จากเรื่องที่กำลังเกิดขึ้น แทนที่พวกเศรษฐีจะให้ธนาคารตัวเอง ให้เงินกู้กับประเทศที่กำลังพัฒนาต่อไปตามเดิม เขากลับใช้เหตุการณ์วิกฤติน้ำมันครั้งนี้ สร้างโอกาสให้พวกเขาอีกต่อ มันงกจริงๆนะ พวกเศรษฐีกลับคิดว่า ถ้าเรายกเครื่อง IMF World Bank เสียหน่อย แล้วให้องค์กรเหล่านี้เป็นเครื่องมือ รับความเสี่ยงให้กับเรา
แบบนี้เราก็มีแต่ win win solution พูดเหมือนใครหนอ ! เขาจึงเริ่มแผนคุมสหประชาชาติ โดยการ “ซื้อเสียง” คนเล่านิทาน

Yesterday Once More: 🎵 เสียงเพลงที่พาย้อนเวลา ⌛ 🎵 ย้อนกลับไปในวัยเด็กของผม ช่วงเวลาที่บ้านเต็มไปด้วยเสียงดนตรีจากชุดเครื่องเสียงสุดหรูของพ่อ เขามักจะเปิดเพลงเพื่อโชว์ลำโพงที่ให้เสียงใสกิ๊งราวกับคริสตัล แม้ว่าตอนนั้นจะเล่นจากเทปคาสเซ็ทเก่าๆ แต่สุนทรียภาพของดนตรีที่ไหลออกมานั้นไม่ได้ต่างอะไรจากการเล่นแผ่นเสียงไวนิลหรือซีดีสมัยนี้เลยครับ มันทำให้ผมรู้สึกเหมือนถูกห่อหุ้มด้วยความอบอุ่นและความทรงจำดีๆ โดยเฉพาะเพลงหนึ่งที่พ่อชอบเปิดบ่อยๆ นั่นคือ "Yesterday Once More" ของ The Carpenters เพลงนี้ไม่ใช่แค่เสียงเพลงธรรมดา แต่เป็นเหมือนประตูเวลาที่พาผมย้อนกลับไปหาช่วงเวลาที่เรียบง่ายและเต็มไปด้วยความสุข 📻 วง The Carpenters เกิดจากสองพี่น้องคู่บุญอย่าง Karen และ Richard Carpenter ที่เติบโตมาในเมือง New Haven รัฐ Connecticut สหรัฐอเมริกา ก่อนจะย้ายมาอยู่ Downey ใน California เมื่อปี 1963 เพื่อไล่ตามความฝันทางดนตรี Richard ผู้พี่ชายเกิดปี 1946 เป็นนักเปียโนตัวฉกาจและชอบจัดเรียงเสียงประสาน เขาเริ่มเรียนเปียโนตั้งแต่เด็กและต่อมาเข้าเรียนที่ California State University, Long Beach ส่วน Karen น้องสาวเกิดปี 1950 เดิมทีเล่นกลองก่อนจะค้นพบพรสวรรค์ในเสียงร้องคอนทราลโตที่อบอุ่นและนุ่มนวลราวกับกำมะหยี่ 🎹🥁 พวกเขาเริ่มเล่นดนตรีด้วยกันตั้งแต่ปี 1965 ในรูปแบบวงแจ๊สชื่อ Richard Carpenter Trio ร่วมกับเพื่อน Wesley Jacobs จากนั้นพัฒนามาเป็นวง Spectrum ที่เล่นเพลงแนว middle-of-the-road แต่ยังไม่ดังเปรี้ยง จนกระทั่งปี 1969 พวกเขาตัดสินใจเป็นดูโอ้อย่างเป็นทางการและเซ็นสัญญากับค่าย A&M Records โดยใช้ชื่อ "Carpenters" แบบไม่มี "The" นำหน้า เพื่อให้ดูทันสมัยเหมือนวงร็อกดังๆ อย่าง Buffalo Springfield หรือ Jefferson Airplane จากจุดเริ่มต้นที่ไม่ค่อยมีใครรู้จัก The Carpenters ค่อยๆ สร้างชื่อเสียงด้วยสไตล์ซอฟต์ร็อกที่ผสมผสานฮาร์โมนีใกล้ชิดและเสียงร้องอันเป็นเอกลักษณ์ของ Karen เพลงฮิตแรกๆ อย่าง "(They Long to Be) Close to You" และ "We've Only Just Begun" ในปี 1970 ทำให้พวกเขาพุ่งขึ้นชาร์ต Billboard Hot 100 อย่างรวดเร็ว ตามมาด้วยเพลงดังอีกเพียบ เช่น "Superstar", "Rainy Days and Mondays" และ "Top of the World" ที่ทำให้พวกเขาได้รับรางวัล Grammy ถึง 3 ตัว รวมถึง Best New Artist และ Best Contemporary Performance by a Duo, Group or Chorus 🌟 ตลอดช่วงทศวรรษ 1970 พวกเขาออกอัลบั้มถึง 10 ชุด โดยแต่ละชุดขายได้มากกว่า 1 ล้านแผ่น โดยเฉพาะอัลบั้มรวบฮิต "The Singles: 1969-1973" ที่ขึ้นอันดับ 1 บนชาร์ต Billboard Top 200 พวกเขาทัวร์คอนเสิร์ตทั่วโลก ออกทีวีสเปเชียล และกลายเป็นศิลปินขายดีที่สุดในแนว easy listening และ adult contemporary ด้วยยอดขายแผ่นเสียงรวมกว่า 100 ล้านแผ่นทั่วโลก ทำให้พวกเขาเป็นหนึ่งในศิลปินที่ขายดีที่สุดตลอดกาล แต่เพลงที่ทำให้ผมหลงรักวงนี้อย่างหัวปักหัวปำคือ "Yesterday Once More" ที่ออกมาในปี 1973 จากอัลบั้ม "Now & Then" เพลงนี้เขียนโดย Richard ร่วมกับ John Bettis เพื่อเล่าเรื่องความคิดถึงเพลงเก่าๆ ที่เคยฟังในวัยเยาว์ เหมือนกับที่ผมฟังจากเครื่องเสียงของพ่อ มันเริ่มต้นด้วยเสียงเปียโนนุ่มๆ ตามด้วยเสียงร้องของ Karen ที่ชวนให้หวนนึกถึงวันเก่าๆ และยังมีเซกเวย์เชื่อมไปยังเมดเลย์เพลงคลาสสิกยุค 60s ที่ทำเหมือนรายการวิทยุเก่าๆ บนข้าง B ของอัลบั้ม 🎸 เพลงนี้ถูกบันทึกที่ A&M Studios ใน Los Angeles และปล่อยซิงเกิลเมื่อวันที่ 16 พฤษภาคม 1973 ด้วยความยาว 3:56 นาที มันเดบิวต์บนชาร์ต Cash Box ที่อันดับ 71 ก่อนพุ่งขึ้นสู่อันดับ 1 ในเดือนสิงหาคม และติดอันดับ 2 บน Billboard Hot 100 (ถูก "Bad, Bad Leroy Brown" ของ Jim Croce เบียดตก) แต่ครองอันดับ 1 บน Adult Contemporary Chart ซึ่งเป็นเพลงที่ 8 ของพวกเขาที่ทำได้ในรอบ 4 ปี ความดังของ "Yesterday Once More" ไม่ได้จำกัดแค่ในอเมริกา มันขึ้นอันดับ 2 ใน UK ซึ่งเป็นซิงเกิลขายดีที่สุดของพวกเขาในเกาะอังกฤษ ขายได้กว่า 250,000 แผ่น และได้รับการรับรอง Silver จาก BPI ในญี่ปุ่นเพลงนี้ฮิตระเบิด ขายได้กว่า 600,000 แผ่นภายในกลางปี 1974 และกลายเป็นเพลงที่ขายดีที่สุดของ The Carpenters ในประเทศนั้น ตามด้วยอันดับ 1 ในฮ่องกง สิงคโปร์ มาเลเซีย และแคนาดา รวมถึงอันดับสูงๆ ในออสเตรเลีย เนเธอร์แลนด์ นอร์เวย์ และนิวซีแลนด์ 📈 มันได้รับการรับรอง Gold จาก RIAA ในอเมริกาด้วยยอดขายกว่า 1 ล้านแผ่น Richard เองเคยบอกในสารคดีญี่ปุ่นว่านี่คือเพลงโปรดที่เขาแต่ง และเขายังเล่นเวอร์ชันบรรเลงในคอนเสิร์ตหลายครั้ง เพลงนี้ถูกคัฟเวอร์โดยศิลปินมากมาย เช่น วง Candies ในญี่ปุ่นปี 1974, Redd Kross ในเวอร์ชันร็อก และ Priscilla Chan ในคอนเสิร์ต farewell ปี 1989 มันยังถูกใช้ในสื่อต่างๆ เพื่อถ่ายทอดความคิดถึง เช่น ในภาพยนตร์หรือโฆษณาที่ชวนนึกถึงอดีต แม้ The Carpenters จะดังเปรี้ยงปร้าง แต่ชีวิตของพวกเขาก็มีด้านมืด Richard เคยติด Quaalude ในช่วงปลาย 1970s จนต้องหยุดทัวร์และเข้ารับการบำบัด ส่วน Karen ต่อสู้กับโรค anorexia nervosa ที่ทำให้เธอผอมแห้งและสุขภาพทรุดโทรม จนเสียชีวิตด้วยภาวะหัวใจล้มเหลวเมื่อวันที่ 4 กุมภาพันธ์ 1983 ขณะอายุเพียง 32 ปี เหตุการณ์นี้ทำให้โลกช็อกและจุดประกายให้คนหันมาสนใจโรคการกินผิดปกติมากขึ้น 💔 หลังจากนั้น Richard ยังคงทำงานเดี่ยวและออกอัลบั้ม posthumous เช่น "Voice of the Heart" ในปี 1983 แต่ไม่มีอะไรแทนที่เสียงร้องของ Karen ได้ มรดกของ The Carpenters ยังคงอยู่ พวกเขาอิทธิพลต่อศิลปินรุ่นหลังอย่าง Michael Jackson, Scott Weiland และศิลปินญี่ปุ่นหลายคน Rolling Stone จัดให้พวกเขาเป็นหนึ่งใน 20 Greatest Duos of All Time และ Karen เป็นหนึ่งในนักร้องหญิงยอดเยี่ยม เพลงของพวกเขามักถูกใช้ในงานแต่งงานหรือเพลงประกอบชีวิต เพราะความงดงามและความโรแมนติกที่เหนือกาลเวลา ทุกครั้งที่ผมได้ยิน "Yesterday Once More" มันไม่ใช่แค่เพลง แต่เป็นเรื่องราวของความทรงจำ ของพี่น้องคู่นี้ที่สร้างเสียงเพลงอมตะ และของช่วงเวลาที่ผมใช้กับพ่อ มันทำให้ผมรู้สึกว่า อดีตยังคงกลับมาอีกครั้ง เหมือนชื่อเพลง.. Yesterday Once More 🌹 #ลุงเล่าหลานฟัง https://youtu.be/ywB8vjMnoEw

🎙️ Claude กับภารกิจหยุดยั้ง “สูตรระเบิดนิวเคลียร์” ในยุคที่ AI สามารถตอบคำถามแทบทุกอย่างได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ความกังวลก็เพิ่มขึ้นตามไปด้วย โดยเฉพาะคำถามที่อาจนำไปสู่การสร้างอาวุธทำลายล้างสูง เช่น ระเบิดนิวเคลียร์ Anthropic บริษัทผู้พัฒนา Claude ซึ่งเป็นคู่แข่งของ ChatGPT ได้ร่วมมือกับหน่วยงานด้านความมั่นคงของสหรัฐฯ อย่าง NNSA (National Nuclear Security Administration) เพื่อพัฒนา “classifier” หรือระบบตรวจจับคำถามที่เกี่ยวข้องกับการสร้างอาวุธนิวเคลียร์ ระบบนี้สามารถแยกแยะได้ว่า ผู้ใช้กำลังถามเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์นิวเคลียร์ทั่วไป เช่น “ฟิชชันคืออะไร” หรือกำลังพยายามขอ “แผนสร้างระเบิดยูเรเนียมในโรงรถ” ซึ่งถือเป็นการใช้งานที่อันตราย ผลการทดสอบพบว่า classifier นี้สามารถตรวจจับคำถามที่เป็นภัยได้ถึง 96% โดยใช้ชุดข้อมูลจำลองกว่า 300 แบบ และยังสามารถจับการใช้งานจริงที่มีความเสี่ยงได้ในบางกรณี เช่น การทดลองของทีม red team ภายในบริษัทเอง Anthropic ยังประกาศว่าจะนำแนวทางนี้ไปแบ่งปันกับกลุ่ม Frontier Model Forum ซึ่งรวมถึงบริษัทใหญ่อย่าง Google, Meta, Microsoft และ OpenAI เพื่อสร้างมาตรฐานความปลอดภัยร่วมกันในวงการ AI แม้ Claude จะไม่เคยช่วยใครสร้างระเบิดจริง ๆ แต่การป้องกันไว้ก่อนก็ถือเป็นก้าวสำคัญของการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Anthropic พัฒนา classifier เพื่อป้องกันการใช้ Claude ในการออกแบบอาวุธนิวเคลียร์ ➡️ ร่วมมือกับ NNSA ซึ่งเป็นหน่วยงานด้านความมั่นคงของสหรัฐฯ ➡️ classifier สามารถแยกแยะคำถามทั่วไปกับคำถามที่มีเจตนาอันตราย ➡️ ตรวจจับคำถามเกี่ยวกับอาวุธนิวเคลียร์ได้แม่นยำถึง 96% จากชุดข้อมูลจำลอง ➡️ ระบบถูกนำไปใช้จริงกับการสนทนาใน Claude บางส่วนแล้ว ➡️ Claude สามารถจับคำถามของทีม red team ภายในบริษัทได้อย่างแม่นยำ ➡️ Anthropic จะนำแนวทางนี้ไปแบ่งปันกับ Frontier Model Forum เพื่อสร้างมาตรฐานร่วม ➡️ ผู้ใช้ยังสามารถถามเรื่องวิทยาศาสตร์นิวเคลียร์ทั่วไป เช่น พลังงานนิวเคลียร์หรือการแพทย์นิวเคลียร์ได้ตามปกติ ➡️ ระบบนี้ทำงานคล้าย spam filter โดยตรวจจับภัยคุกคามแบบเรียลไทม์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Anthropic ได้รับการสนับสนุนจาก Amazon และ Google ➡️ Claude ถูกเสนอให้หน่วยงานรัฐบาลสหรัฐฯ ใช้งานในราคาเพียง $1 เพื่อส่งเสริมความปลอดภัย ➡️ NNSA มีบทบาทในการดูแลคลังอาวุธนิวเคลียร์ของสหรัฐฯ และพัฒนาเทคโนโลยีด้านความมั่นคง ➡️ ระบบ classifier ใช้การสรุปแบบลำดับชั้น (hierarchical summarization) เพื่อหลีกเลี่ยงการตีความผิด ➡️ การพัฒนา classifier นี้เป็นส่วนหนึ่งของแนวทาง “red-teaming” ที่เน้นการทดสอบความปลอดภัยเชิงรุก https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/claude/anthropic-will-nuke-your-attempt-to-use-ai-to-build-a-nuke

🎙️ Siri จะฉลาดขึ้นด้วย Gemini จาก Google? Apple กำลังอยู่ในช่วงหัวเลี้ยวหัวต่อของยุค AI หลังจากที่ Siri ซึ่งเคยเป็นผู้บุกเบิกด้านผู้ช่วยเสียง กลับกลายเป็นผู้ตามในยุคที่ Google Assistant และ Alexa พัฒนาไปไกลกว่าเดิมมาก ล่าสุดมีรายงานว่า Apple กำลังเจรจากับ Google เพื่อใช้ Gemini ซึ่งเป็นโมเดล AI แบบมัลติโหมดที่ล้ำสมัยที่สุดของ Google มาเป็น “สมองใหม่” ให้กับ Siri โดยอาจเปิดตัวในปี 2026 พร้อมกับ iOS 26 เดิมที Apple ตั้งใจจะใช้โมเดลของตัวเองภายใต้ชื่อ Apple Intelligence แต่หลังจากพบข้อจำกัดด้านคุณภาพและความล่าช้าในการพัฒนา จึงเริ่มเปิดรับแนวคิดจากภายนอก โดยก่อนหน้านี้ก็เคยเจรจากับ OpenAI และ Anthropic แต่ไม่สามารถตกลงเรื่องค่าใช้จ่ายได้ หาก Apple ตัดสินใจใช้ Gemini จริง จะเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในยุทธศาสตร์ AI ของบริษัท และอาจเป็นครั้งแรกที่ Siri ได้รับการยกระดับให้เข้าใจภาษาธรรมชาติได้ลึกซึ้งขึ้น ตอบคำถามซับซ้อนได้ดีขึ้น และรองรับการใช้งานแบบมัลติโหมด เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ แม้จะยังไม่มีการตัดสินใจอย่างเป็นทางการ แต่การที่ Apple เปิดใจรับเทคโนโลยีจากคู่แข่งอย่าง Google ก็สะท้อนถึงความจริงที่ว่า “การตามให้ทัน” ในยุค AI ต้องอาศัยความร่วมมือมากกว่าการแข่งขันเพียงอย่างเดียว 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Apple กำลังเจรจากับ Google เพื่อใช้ Gemini AI ในการยกระดับ Siri ➡️ การเจรจาอยู่ในขั้นต้น และยังไม่มีการตัดสินใจอย่างเป็นทางการ ➡️ เดิม Apple ตั้งใจใช้โมเดลของตัวเองใน Apple Intelligence แต่พบข้อจำกัดด้านคุณภาพ ➡️ เคยเจรจากับ Anthropic และ OpenAI แต่ไม่สามารถตกลงเรื่องค่าใช้จ่ายได้ ➡️ หากใช้ Gemini จริง จะเป็นการเปลี่ยนแปลงยุทธศาสตร์ AI ของ Apple ➡️ Siri รุ่นใหม่อาจเปิดตัวในฤดูใบไม้ผลิปี 2026 พร้อม iOS 26 ➡️ Gemini เป็นโมเดลมัลติโหมดที่รองรับข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ ➡️ Apple จะใช้ Gemini บนเซิร์ฟเวอร์ของตัวเองเพื่อรักษาความเป็นส่วนตัว ➡️ หุ้นของ Alphabet และ Apple เพิ่มขึ้นหลังมีข่าวการเจรจา ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gemini เป็นโมเดลที่ใช้ใน Android และ Samsung แล้วในหลายฟีเจอร์ ➡️ Apple กำลังทดสอบโมเดลภายในที่มีพารามิเตอร์ระดับ “ล้านล้าน” เพื่อแข่งกับคู่แข่ง ➡️ Siri รุ่นใหม่จะมีสองเวอร์ชัน: แบบใช้โมเดลของ Apple และแบบใช้โมเดลภายนอก ➡️ Apple มีประวัติความร่วมมือกับ Google เช่น การใช้ Google เป็น search engine ใน Safari ➡️ หากใช้ Gemini จริง Siri อาจเข้าใจบริบทซับซ้อนและตอบโต้ได้ใกล้เคียงมนุษย์มากขึ้น https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/report-apple-considers-squeezing-gemini-into-the-siri-brain

🎙️ เมื่อ AI พลาด ธนาคารต้องเรียกคนกลับมาทำงาน ในช่วงกลางปี 2025 ธนาคาร Commonwealth Bank (CBA) ของออสเตรเลียได้ตัดสินใจปลดพนักงานบริการลูกค้า 45 คน เพื่อแทนที่ด้วยระบบ AI voice-bot โดยหวังว่าจะลดปริมาณสายโทรเข้าและเพิ่มประสิทธิภาพการตอบคำถามทั่วไป แต่สิ่งที่เกิดขึ้นกลับตรงกันข้าม: ปริมาณสายโทรเข้าเพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัด พนักงานที่เหลือต้องทำงานล่วงเวลา และแม้แต่หัวหน้าทีมก็ต้องลงมารับสายเอง! สหภาพแรงงานด้านการเงิน (Finance Sector Union) จึงออกมาเรียกร้องให้ธนาคารทบทวนการตัดสินใจนี้ สุดท้าย CBA ต้อง “กลับลำ” โดยยอมรับว่าเป็น “ความผิดพลาดในการประเมิน” และประกาศเรียกพนักงานกลับมาทำงาน พร้อมขอโทษอย่างเป็นทางการ และเสนอทางเลือกให้พนักงานว่าจะกลับมาทำงานเดิม ย้ายตำแหน่ง หรือรับเงินชดเชยแล้วลาออก แม้ธนาคารจะยังคงเดินหน้าพัฒนา AI ร่วมกับ OpenAI ในด้านการตรวจจับการหลอกลวงและการให้บริการแบบเฉพาะบุคคล แต่กรณีนี้ก็เป็นตัวอย่างชัดเจนว่า AI ยังไม่สามารถแทนที่มนุษย์ได้ทุกด้าน โดยเฉพาะงานที่ต้องใช้ความเข้าใจและความเห็นอกเห็นใจ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ธนาคาร CBA ประกาศปลดพนักงานบริการลูกค้า 45 คน เพื่อแทนที่ด้วย AI voice-bot ➡️ ระบบ AI ถูกนำมาใช้เพื่อลดจำนวนสายโทรเข้าและตอบคำถามทั่วไป ➡️ หลังจากใช้งานจริง ปริมาณสายกลับเพิ่มขึ้น และพนักงานต้องทำงานล่วงเวลา ➡️ สหภาพแรงงานออกมาเรียกร้องให้ธนาคารทบทวนการตัดสินใจ ➡️ ธนาคารยอมรับว่าเป็น “ความผิดพลาดในการประเมิน” และเรียกพนักงานกลับ ➡️ พนักงานได้รับคำขอโทษและมีทางเลือกในการกลับมาทำงาน ย้ายตำแหน่ง หรือลาออก ➡️ ธนาคารยังคงร่วมมือกับ OpenAI เพื่อพัฒนา AI ด้านการตรวจจับการหลอกลวงและบริการเฉพาะบุคคล ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ในสหราชอาณาจักร กว่า 50% ของบริษัทที่ใช้ AI แทนคนงานเริ่มเสียใจในภายหลัง ➡️ AI voice-bot ยังไม่สามารถเข้าใจ “น้ำเสียงทางอารมณ์” ของผู้ใช้ได้ดีเท่ามนุษย์ ➡️ การใช้ AI แทนพนักงานอาจสร้างความเครียดและความไม่มั่นคงในชีวิตให้กับแรงงาน ➡️ หลายบริษัทเริ่มหันกลับมาใช้ “มนุษย์” ในงานบริการที่ต้องใช้ความเข้าใจและความเห็นอกเห็นใจ https://www.techradar.com/pro/now-thats-an-embarassing-u-turn-bank-forced-to-rehire-human-workers-after-their-ai-replacement-fail-to-perform