DITP จัดงานมหกรรมอัญมณีและเครื่องประดับ ‘บางกอกเจมส์’ ครั้งที่ 72 สุดอลังการ ดันเงินสะพัดกว่า 3,500 ล้านบาท https://thai-tai.tv/news/21380/ . #ditp #DITPFamily #กรมส่งเสริมการค้าระหว่างประเทศ #กระทรวงพาณิชย์ #MOC #GIT #Bangkokgemsjewelryfair #bkkgems #ไทยไท #กระทรวงพาณิชย์ #BangkokGemsandJewelryFair #อัญมณี #เครื่องประดับ #ข่าวเศรษฐกิจ #ข่าววันนี้

DITP จัดงานมหกรรมอัญมณีและเครื่องประดับ ‘บางกอกเจมส์’ ครั้งที่ 72 สุดอลังการ ดันเงินสะพัดกว่า 3,500 ล้านบาท https://www.thai-tai.tv/news/21380/ . #ditp #DITPFamily #กรมส่งเสริมการค้าระหว่างประเทศ #กระทรวงพาณิชย์ #MOC #GIT #Bangkokgemsjewelryfair #bkkgems #ไทยไท #กระทรวงพาณิชย์ #BangkokGemsandJewelryFair #อัญมณี #เครื่องประดับ #ข่าวเศรษฐกิจ #ข่าววันนี้

DITP จัดงานมหกรรมอัญมณีและเครื่องประดับ ‘บางกอกเจมส์’ ครั้งที่ 72 สุดอลังการ ดันเงินสะพัดกว่า 3,500 ล้านบาท https://www.thai-tai.tv/news/21380/ . #ditp #DITPFamily #กรมส่งเสริมการค้าระหว่างประเทศ #กระทรวงพาณิชย์ #MOC #GIT #Bangkokgemsjewelryfair #bkkgems #ไทยไท #กระทรวงพาณิชย์ #BangkokGemsandJewelryFair #อัญมณี #เครื่องประดับ #ข่าวเศรษฐกิจ #ข่าววันนี้

DITP จัดงานมหกรรมอัญมณีและเครื่องประดับ ‘บางกอกเจมส์’ ครั้งที่ 72 สุดอลังการ ดันเงินสะพัดกว่า 3,500 ล้านบาท https://www.thai-tai.tv/news/21380/ . #ditp #DITPFamily #กรมส่งเสริมการค้าระหว่างประเทศ #กระทรวงพาณิชย์ #MOC #GIT #Bangkokgemsjewelryfair #bkkgems #ไทยไท #กระทรวงพาณิชย์ #BangkokGemsandJewelryFair #อัญมณี #เครื่องประดับ #ข่าวเศรษฐกิจ #ข่าววันนี้

📵 “ตุรกีปิดโซเชียลมีเดียทั่วประเทศ! X, YouTube, WhatsApp ดับกลางดึก — VPN พุ่ง 500% ท่ามกลางความตึงเครียดทางการเมือง” ลองนึกภาพว่าคุณอยู่ในอิสตันบูล คืนวันอาทิตย์ที่ 7 กันยายน 2025 แล้วจู่ๆ โซเชียลมีเดียทุกแพลตฟอร์มที่คุณใช้ — X (Twitter), YouTube, Instagram, Facebook, TikTok และ WhatsApp — หายไปจากหน้าจอแบบไม่มีคำอธิบาย นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในตุรกี เมื่อรัฐบาลเริ่มบล็อกการเข้าถึงแพลตฟอร์มหลักทั้งหมด ท่ามกลางสถานการณ์ทางการเมืองที่ร้อนระอุ เหตุการณ์เริ่มต้นหลังพรรคฝ่ายค้าน CHP เรียกร้องให้ประชาชนออกมาชุมนุม หลังตำรวจปิดล้อมสำนักงานใหญ่ในอิสตันบูล โดย NetBlocks รายงานว่าการบล็อกเกิดขึ้นเฉพาะในเครือข่ายของเมืองนี้เป็นหลัก และยังคงดำเนินอยู่ในช่วงเวลาที่รายงาน ประชาชนไม่รอช้า รีบหาทางเข้าถึงโซเชียลมีเดียผ่าน VPN โดย Proton VPN รายงานว่ามีการสมัครใช้งานเพิ่มขึ้นกว่า 500% ภายในหนึ่งชั่วโมงในคืนวันอาทิตย์ และแนะนำให้ใช้โหมด Stealth พร้อมการตั้งค่า alternative routing เพื่อหลบเลี่ยงการบล็อก นี่ไม่ใช่ครั้งแรกที่ตุรกีใช้มาตรการแบบนี้ — ก่อนหน้านี้เคยมีการบล็อกโซเชียลมีเดียหลังเหตุการณ์แผ่นดินไหว การเลือกตั้ง และการจับกุมผู้นำฝ่ายค้าน โดยมีการใช้ VPN เพิ่มขึ้นถึง 15,000% ในบางช่วงเวลา แม้ VPN จะเป็นทางออกที่ประชาชนใช้กันอย่างแพร่หลาย แต่เว็บไซต์ของผู้ให้บริการ VPN หลายราย เช่น Proton, NordVPN, Surfshark และ ExpressVPN ก็ถูกบล็อกเช่นกัน ทำให้ต้องดาวน์โหลดแอปผ่านช่องทางสำรอง เช่น GitHub หรือ App Store เท่านั้น ✅ เหตุการณ์บล็อกโซเชียลมีเดียในตุรกี ➡️ เริ่มต้นคืนวันอาทิตย์ที่ 7 กันยายน 2025 ➡️ แพลตฟอร์มที่ถูกบล็อก: X, YouTube, Instagram, Facebook, TikTok, WhatsApp ➡️ เกิดขึ้นหลังพรรค CHP เรียกร้องให้ประชาชนชุมนุม ➡️ เครือข่ายในอิสตันบูลถูกบล็อกเป็นหลัก ✅ การตอบสนองของประชาชน ➡️ Proton VPN รายงานการสมัครใช้งานเพิ่มขึ้น 500% ภายในหนึ่งชั่วโมง ➡️ แนะนำให้ใช้โหมด Stealth และ alternative routing เพื่อหลบเลี่ยงการบล็อก ➡️ ผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดแอปผ่าน App Store หรือ GitHub หากเว็บไซต์ถูกบล็อก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ตุรกีเคยบล็อกโซเชียลมีเดียในปี 2023–2024 หลังเหตุการณ์ทางการเมืองและภัยพิบัติ ➡️ มีการใช้ VPN เพิ่มขึ้นถึง 15,000% ในบางช่วงเวลา ➡️ ประเทศมีประวัติการเซ็นเซอร์อินเทอร์เน็ตอย่างต่อเนื่อง โดยอ้างเหตุผลด้านความมั่นคง ➡️ VPN เช่น Octohide ใช้เทคนิค VLESS และ REALITY เพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับจากระบบ DPI https://www.techradar.com/vpn/vpn-privacy-security/x-whatsapp-youtube-and-other-social-media-platforms-go-dark-in-turkey-and-vpn-usage-spikes

🚀 “JetStream จาก d-Matrix: การ์ด I/O ที่เปลี่ยนเกม AI inference ให้เร็วขึ้น 10 เท่า!” ลองจินตนาการว่าคุณกำลังรันโมเดล AI ขนาดมหึมา เช่น Llama70B หรือ GPT-4 บนเซิร์ฟเวอร์หลายเครื่องพร้อมกัน แล้วพบว่าแม้จะมีชิปประมวลผลแรงแค่ไหน ก็ยังติดคอขวดที่ระบบเครือข่าย — นั่นคือปัญหาที่ JetStream จาก d-Matrix เข้ามาแก้แบบตรงจุด JetStream คือการ์ด I/O แบบ PCIe Gen5 ที่ออกแบบมาเพื่อเร่งความเร็วการสื่อสารระหว่างเซิร์ฟเวอร์ในงาน AI inference โดยเฉพาะ โดยสามารถส่งข้อมูลได้สูงสุดถึง 400Gbps และทำงานร่วมกับ Corsair compute accelerator และ Aviator software ของ d-Matrix ได้อย่างไร้รอยต่อ จุดเด่นของ JetStream คือการเป็น “Transparent NIC” ที่ใช้การสื่อสารแบบ peer-to-peer ระหว่างอุปกรณ์โดยไม่ต้องผ่าน CPU หรือระบบปฏิบัติการ — ลด latency ได้อย่างมหาศาล และทำให้การ inference ข้ามเครื่องเป็นไปอย่างลื่นไหล เมื่อใช้งานร่วมกับ Corsair และ Aviator แล้ว JetStream สามารถเพิ่มความเร็วได้ถึง 10 เท่า ลดต้นทุนต่อคำตอบ (cost-per-token) ได้ 3 เท่า และประหยัดพลังงานได้อีก 3 เท่า เมื่อเทียบกับระบบที่ใช้ GPU แบบเดิมในการ inference โมเดลขนาด 100B+ parameters ที่สำคัญคือ JetStream ใช้พอร์ต Ethernet มาตรฐานทั่วไป ทำให้สามารถติดตั้งใน data center ที่มีอยู่แล้วได้ทันที โดยไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างเครือข่าย — ถือเป็นการออกแบบที่ “พร้อมใช้งานจริง” ไม่ใช่แค่แนวคิดในห้องแล็บ ✅ JetStream คืออะไร ➡️ เป็นการ์ด I/O แบบ PCIe Gen5 ที่ออกแบบเพื่อ AI inference โดยเฉพาะ ➡️ รองรับความเร็วสูงสุด 400Gbps ต่อการ์ด ➡️ ทำงานร่วมกับ Corsair accelerator และ Aviator software ของ d-Matrix ➡️ ใช้การสื่อสารแบบ peer-to-peer โดยไม่ผ่าน CPU หรือ OS ✅ ประสิทธิภาพที่ได้จาก JetStream ➡️ เพิ่มความเร็วการ inference ได้ถึง 10 เท่า ➡️ ลดต้นทุนต่อคำตอบได้ 3 เท่า ➡️ ประหยัดพลังงานได้ 3 เท่า เมื่อเทียบกับ GPU-based solutions ➡️ รองรับโมเดลขนาดใหญ่กว่า 100B parameters เช่น Llama70B ✅ การติดตั้งและใช้งาน ➡️ มาในรูปแบบ PCIe full-height card ขนาดมาตรฐาน ➡️ ใช้พอร์ต Ethernet ทั่วไป — ไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้าง data center ➡️ เหมาะกับการใช้งานใน hyperscale cloud และ private cloud ➡️ ตัวอย่างพร้อมใช้งานแล้ว และจะเริ่มผลิตจริงภายในสิ้นปี 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ d-Matrix เป็นผู้บุกเบิกด้าน Digital In-Memory Computing (DIMC) ➡️ Corsair ใช้สถาปัตยกรรม chiplet ที่ออกแบบมาเพื่อ inference โดยเฉพาะ ➡️ Aviator เป็น software stack ที่ช่วยจัดการ pipeline inference แบบ multi-node ➡️ JetStream ช่วยลด bottleneck ด้านเครือข่ายที่มักเกิดในงาน AI ขนาดใหญ่ https://www.techpowerup.com/340786/d-matrix-announces-jetstream-i-o-accelerators-enabling-ultra-low-latency-for-ai-inference-at-scale

🏭 “AI Data Center: เบื้องหลังเทคโนโลยีล้ำยุคที่อาจกลายเป็นจุดอ่อนด้านความมั่นคงไซเบอร์ระดับโลก” ลองนึกภาพว่าคุณกำลังพัฒนาโมเดล AI ที่ซับซ้อนระดับ GPT-5 หรือระบบวิเคราะห์ภาพทางการแพทย์ที่ต้องใช้พลังประมวลผลมหาศาล คุณอาจคิดถึง GPU, TPU หรือคลาวด์ที่เร็วแรง แต่สิ่งที่คุณอาจมองข้ามคือ “AI Data Center” ที่อยู่เบื้องหลังทั้งหมด — และนั่นคือจุดที่ภัยคุกคามไซเบอร์กำลังพุ่งเป้าเข้าใส่ ในปี 2025 การลงทุนใน AI Data Center พุ่งสูงอย่างไม่เคยมีมาก่อน เช่น Amazon ทุ่มเงินกว่า $20 พันล้านในเพนซิลเวเนีย และ Meta เตรียมเปิดศูนย์ Prometheus ขนาดหลายกิกะวัตต์ในปี 2026 ขณะเดียวกัน รัฐบาลสหรัฐฯ โดยประธานาธิบดีทรัมป์ ได้ออกแผน AI Action Plan เพื่อเร่งพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI ทั้งในประเทศและต่างประเทศ แต่เบื้องหลังความก้าวหน้าเหล่านี้คือความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล ทั้งด้านพลังงาน (คาดว่าใช้ไฟฟ้ากว่า 612 เทราวัตต์ชั่วโมงใน 5 ปี) และด้านความปลอดภัยไซเบอร์ โดยเฉพาะการโจมตีแบบ side-channel, memory-level, model exfiltration และ supply chain sabotage ที่กำลังกลายเป็นเรื่องจริง AI Data Center ไม่ได้แค่เก็บข้อมูล แต่ยังเป็นที่อยู่ของโมเดล, น้ำหนักการเรียนรู้, และชุดข้อมูลฝึก ซึ่งหากถูกขโมยหรือถูกแก้ไข อาจส่งผลต่อความแม่นยำ ความน่าเชื่อถือ และแม้แต่ความมั่นคงของประเทศ ✅ การเติบโตของ AI Data Center ➡️ Amazon ลงทุน $20 พันล้านในเพนซิลเวเนีย ➡️ Meta เตรียมเปิดศูนย์ Prometheus ขนาดหลายกิกะวัตต์ในปี 2026 ➡️ รัฐบาลสหรัฐฯ สนับสนุนผ่าน AI Action Plan โดยประธานาธิบดีทรัมป์ ➡️ ความต้องการพลังงานสูงถึง 612 เทราวัตต์ชั่วโมงใน 5 ปี ➡️ คาดว่าจะเพิ่มการปล่อยคาร์บอนทั่วโลก 3–4% ✅ ความเสี่ยงด้านไซเบอร์ที่เพิ่มขึ้น ➡️ โจมตีแบบ DDoS, ransomware, supply chain และ social engineering ➡️ side-channel attack จากฮาร์ดแวร์ เช่น CPU, GPU, TPU ➡️ ตัวอย่าง: AMD พบช่องโหว่ 4 จุดในเดือนกรกฎาคม 2025 ➡️ TPUXtract โจมตี TPU โดยเจาะข้อมูลโมเดล AI โดยตรง ➡️ GPU เสี่ยงต่อ memory-level attack และ malware ที่รันในหน่วยความจำ GPU ➡️ ความเสี่ยงจาก model exfiltration, data poisoning, model inversion และ model stealing ✅ ความเสี่ยงด้านภูมิรัฐศาสตร์และ supply chain ➡️ การโจมตีจากรัฐต่างชาติ เช่น การแทรกซึมจากจีนผ่าน Digital Silk Road 2.0 ➡️ การใช้เทคโนโลยี 5G และระบบเฝ้าระวังในภูมิภาคอ่าวเปอร์เซีย ➡️ ความเสี่ยงจากการใช้ชิ้นส่วนที่ผลิตโดยบริษัทจีน ➡️ การโจมตี supply chain ก่อนศูนย์จะเปิดใช้งานจริง ✅ แนวทางที่ผู้บริหารด้านความปลอดภัยควรพิจารณา ➡️ ตรวจสอบนโยบายของผู้ให้บริการ AI Data Center อย่างละเอียด ➡️ ใช้ Faraday cage หรือ shield chamber เพื่อลด side-channel attack ➡️ ทำ AI audit อย่างต่อเนื่องเพื่อตรวจหาช่องโหว่และ backdoor ➡️ ตรวจสอบตำแหน่งที่ตั้งของศูนย์และแหล่งที่มาของอุปกรณ์ ➡️ คัดกรองบุคลากรเพื่อป้องกันการแทรกซึมจากรัฐต่างชาติ https://www.csoonline.com/article/4051849/the-importance-of-reviewing-ai-data-centers-policies.html

🎙️ เรื่องเล่าจาก rootkit ถึง OCR: เมื่อการขโมยรหัสผ่านกลายเป็นการปลอมตัวระดับรัฐ การรั่วไหลของข้อมูลที่เรียกว่า “Kim dump” เปิดเผยการทำงานภายในของกลุ่ม Kimsuky ซึ่งเป็นกลุ่มแฮกเกอร์ที่เชื่อมโยงกับรัฐบาลเกาหลีเหนือ โดยมีเป้าหมายหลักคือการขโมยข้อมูลรับรอง (credentials) จากระบบของรัฐบาลเกาหลีใต้และไต้หวัน ในข้อมูลที่รั่วออกมา มีทั้งประวัติการใช้คำสั่งในเทอร์มินัล, rootkit สำหรับ Linux, โดเมนฟิชชิ่งที่เลียนแบบเว็บไซต์ราชการ, และไฟล์ .key ที่ใช้ในระบบ GPKI (Government Public Key Infrastructure) ของเกาหลีใต้ ซึ่งเป็นระบบที่ใช้ยืนยันตัวตนของเจ้าหน้าที่รัฐ แฮกเกอร์ใช้ OCR (Optical Character Recognition) เพื่อแปลงเอกสาร PDF ภาษาเกาหลีที่เกี่ยวข้องกับระบบ PKI และ VPN ให้กลายเป็นข้อมูลที่นำไปใช้สร้างเครื่องมือปลอมตัวได้ เช่น การปลอมลายเซ็นดิจิทัล หรือการสร้างระบบยืนยันตัวตนปลอม นอกจากนี้ยังพบการใช้ rootkit ที่สามารถซ่อนตัวในระดับ kernel ของ Linux โดยใช้เทคนิค syscall hooking และการสร้าง reverse shell ที่มีการเข้ารหัส ซึ่งทำให้สามารถควบคุมเครื่องเป้าหมายได้โดยไม่ถูกตรวจจับ ในฝั่งไต้หวัน แฮกเกอร์พยายามเข้าถึงระบบของสถาบันวิจัยและผู้ให้บริการคลาวด์ โดยเจาะเข้าไปในโฟลเดอร์ .git เพื่อค้นหาคีย์ API และข้อมูลการ deploy ที่อาจหลุดออกมาโดยไม่ตั้งใจ สิ่งที่น่าจับตามองคือการใช้โครงสร้างพื้นฐานของจีน เช่น Gitee, Baidu และ Zhihu รวมถึงการตั้งค่าเครื่องในเขตเวลา UTC+9 (เวลาเปียงยาง) ซึ่งบ่งชี้ว่าแฮกเกอร์อาจเป็นคนเกาหลีเหนือที่ทำงานจากในจีน หรือได้รับการสนับสนุนจากโครงสร้างพื้นฐานของจีน ✅ เป้าหมายหลักของ Kimsuky ➡️ ขโมย credentials และไฟล์ .key จากระบบ GPKI ของเกาหลีใต้ ➡️ ใช้ OCR เพื่อวิเคราะห์เอกสารเทคนิคของระบบ PKI และ VPN ➡️ เจาะระบบของไต้หวันผ่านโฟลเดอร์ .git และระบบคลาวด์ ✅ เครื่องมือและเทคนิคที่ใช้ ➡️ ใช้ NASM ในการเขียน shellcode สำหรับ Windows ➡️ ใช้ rootkit แบบ vmmisc.ko ที่ซ่อนตัวในระดับ kernel ➡️ ใช้ phishing domain เช่น nid-security[.]com และ spoofed portals เช่น spo.go.kr ✅ โครงสร้างพื้นฐานและพฤติกรรม ➡️ ใช้เครื่องมือจาก GitHub และ Gitee เช่น TitanLdr, Blacklotus ➡️ ตั้งค่าเครื่องในเขตเวลา UTC+9 และใช้ภาษาเกาหลีในคำสั่ง ➡️ ใช้ภาพและเนื้อหาจากแพลตฟอร์มจีนเพื่อกลมกลืนกับผู้ใช้ใน PRC ✅ การเจาะระบบของไต้หวัน ➡️ เข้าถึงโดเมนเช่น caa.org[.]tw/.git และ tw.systexcloud[.]com ➡️ ใช้ IP ที่เชื่อมโยงกับสถาบันวิจัยและรัฐบาล เช่น 163.29.3[.]119 ➡️ พฤติกรรมบ่งชี้การเตรียมการเจาะระบบ supply chain https://dti.domaintools.com/inside-the-kimsuky-leak-how-the-kim-dump-exposed-north-koreas-credential-theft-playbook/

🎙️ เรื่องเล่าจาก logits ถึง embedding: เมื่อคณิตศาสตร์พื้นฐานกลายเป็นภาษาที่ LLM ใช้คิด บทความจาก Giles Thomas อธิบายว่า หากคุณเคยเรียนคณิตศาสตร์ระดับมัธยม—โดยเฉพาะเรื่องเวกเตอร์, เมทริกซ์, และการคูณเมทริกซ์—คุณมีพื้นฐานเพียงพอที่จะเข้าใจการทำงานของ LLM ในขั้นตอน “inference” หรือการใช้งานโมเดลที่เทรนมาแล้ว เริ่มจาก “เวกเตอร์” ซึ่งใน LLM หมายถึงชุดตัวเลขที่แทนความน่าจะเป็นของคำถัดไปในลำดับข้อความ เช่น โมเดล GPT-2 มีคำศัพท์ 50,257 คำ ดังนั้นเวกเตอร์ logits ที่ออกมาจะมี 50,257 ค่า โดยแต่ละค่าคือความน่าจะเป็นของคำหนึ่ง ๆ ที่จะถูกเลือกเป็นคำถัดไป เพื่อแปลงเวกเตอร์นี้ให้กลายเป็น “ความน่าจะเป็นจริง” เราใช้ฟังก์ชัน softmax ซึ่งจะเปลี่ยนค่าทั้งหมดให้รวมกันเป็น 1 และกระจายเป็นเปอร์เซ็นต์ของแต่ละคำ เช่น เวกเตอร์ (1, 2, 3) และ (–9, –8, –7) อาจให้ผล softmax เดียวกันคือ (0.09, 0.24, 0.66) เพราะแม้ค่าจะต่างกัน แต่ “ลำดับความน่าจะเป็น” เหมือนกัน จากนั้นเรามี “embedding space” ซึ่งเป็นพื้นที่หลายมิติที่ใช้แทน “ความหมาย” ของคำ โดยคำที่มีความหมายใกล้กันจะอยู่ใกล้กันในพื้นที่นี้ เช่น “แมวบ้าน”, “เสือ”, และ “สิงโต” อาจอยู่ในกลุ่มเดียวกัน ส่วน “หมา”, “หมาป่า”, และ “โคโยตี้” อยู่ในอีกกลุ่มหนึ่ง การแปลงจาก vocab space ไปยัง embedding space และกลับมาใช้เมทริกซ์คูณ เช่น การใช้เมทริกซ์ขนาด 50,257 × 768 เพื่อแปลงเวกเตอร์จาก vocab space ไปยัง embedding space และเมทริกซ์ 768 × 50,257 เพื่อแปลงกลับ สุดท้าย Giles อธิบายว่า “layer” ใน neural network ก็คือการคูณเมทริกซ์เช่นกัน โดย input เป็นเวกเตอร์ n × d และ weight เป็นเมทริกซ์ d_out × d_in ซึ่งเมื่อคูณกันจะได้ output เป็น n × d_out ซึ่งเป็นการ “project” จากพื้นที่หนึ่งไปยังอีกพื้นที่หนึ่ง ✅ คณิตศาสตร์พื้นฐานที่ใช้ใน LLM ➡️ เวกเตอร์แทนความน่าจะเป็นของคำถัดไป ➡️ softmax ใช้แปลง logits ให้เป็นความน่าจะเป็นจริง ➡️ embedding space ใช้แทนความหมายของคำในหลายมิติ ✅ การแปลงระหว่าง vocab space และ embedding space ➡️ ใช้เมทริกซ์ขนาดใหญ่ เช่น 50,257 × 768 เพื่อแปลงเวกเตอร์ ➡️ การแปลงกลับใช้เมทริกซ์ 768 × 50,257 ➡️ การแปลงนี้อาจ “สูญเสียข้อมูล” หากลดจำนวนมิติ ✅ การคำนวณใน neural network ➡️ layer หนึ่งคือการคูณเมทริกซ์ระหว่าง input และ weight ➡️ ผลลัพธ์คือการ project จาก input space ไปยัง output space ➡️ bias และ activation function เป็นส่วนเสริมที่ทำให้ระบบไม่เป็นเชิงเส้น ✅ ตัวอย่างการใช้งานจริง ➡️ เวกเตอร์ logits จาก GPT-2 มี 50,257 ค่า ➡️ softmax แปลงเวกเตอร์ให้รวมเป็น 1 และกระจายเป็นเปอร์เซ็นต์ ➡️ embedding space ใช้จัดกลุ่มคำที่มีความหมายใกล้กัน https://www.gilesthomas.com/2025/09/maths-for-llms

🎙️ เรื่องเล่าจาก Youtu-Agent ถึง Coze Studio: เมื่อจีนไม่รอใคร และกำลังสร้างระบบนิเวศของ AI agentic tools ในช่วงครึ่งหลังของปี 2025 จีนเริ่มเปิดตัวชุดเครื่องมือสร้าง AI agent แบบโอเพ่นซอร์สอย่างต่อเนื่อง โดยมี Tencent, ByteDance และ Alibaba เป็นหัวหอกหลักในการผลักดัน “agentic frameworks”—ซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถสร้างและจัดการ AI agents ที่ทำงานอัตโนมัติได้ ล่าสุด Tencent เปิดตัว Youtu-Agent บน GitHub ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กที่พัฒนาโดย Youtu Labs และใช้โมเดล DeepSeek-V3.1 เป็นฐาน โดยสามารถทำคะแนนได้ถึง 71.47% บน WebWalkerQA ซึ่งเป็น benchmark สำหรับการเดินทางในเว็บแบบอัตโนมัติ ก่อนหน้านี้ ByteDance ได้เปิดตัว Coze Studio ในเดือนกรกฎาคม และ Alibaba เปิดตัว Qwen-Agent ในเดือนมีนาคม โดยทั้งสองเฟรมเวิร์กได้รับดาวบน GitHub มากกว่า 10,000 ดวงแล้ว ถือเป็นสัญญาณว่าเครื่องมือจากจีนเริ่มได้รับความนิยมในระดับโลก แม้จะยังตามหลัง LangChain ที่มีมากกว่า 115,000 ดาวอยู่มาก สิ่งที่ทำให้ Youtu-Agent น่าสนใจคือการใช้ YAML (Yet Another Markup Language) แทนการเขียนโค้ด เพื่อกำหนดพฤติกรรมของเอเจนต์ และมี “meta-agent” ที่สามารถพูดคุยกับผู้ใช้เพื่อสร้าง YAML ให้โดยอัตโนมัติ—ลดภาระของนักพัฒนา และเปิดโอกาสให้ผู้เริ่มต้นสามารถสร้างเอเจนต์ได้ง่ายขึ้น Tencent ยังเปิดตัวโมเดลแปลภาษาแบบโอเพ่นซอร์สที่ชนะการแข่งขันระดับโลก และปล่อยเวอร์ชันย่อยของโมเดล Hunyuan ที่สามารถรันบน GPU ระดับ consumer ได้ ซึ่งสะท้อนถึงแนวทาง “ประชาธิปไตยของ AI” ที่จีนกำลังผลักดัน ✅ การเปิดตัว agentic frameworks จากจีน ➡️ Tencent เปิดตัว Youtu-Agent บน GitHub โดยใช้ DeepSeek-V3.1 ➡️ ByteDance เปิดตัว Coze Studio ในเดือนกรกฎาคม ➡️ Alibaba เปิดตัว Qwen-Agent ในเดือนมีนาคม ✅ ความสามารถของ Youtu-Agent ➡️ ทำคะแนน 71.47% บน WebWalkerQA benchmark ➡️ ใช้ YAML ในการกำหนดพฤติกรรมของเอเจนต์ ➡️ มี meta-agent ที่ช่วยสร้าง YAML โดยอัตโนมัติ ✅ ความนิยมและการเปรียบเทียบ ➡️ Coze Studio และ Qwen-Agent มีดาวบน GitHub มากกว่า 10,000 ดวง ➡️ LangChain จากสหรัฐฯ มีมากกว่า 115,000 ดาว ➡️ IBM จัดอันดับว่าเฟรมเวิร์กยอดนิยมยังเป็นของฝั่งสหรัฐฯ เช่น AutoGen, CrewAI ✅ การขยาย ecosystem ของ Tencent ➡️ เปิดตัวโมเดลแปลภาษาที่ชนะการแข่งขันระดับโลก ➡️ ปล่อยเวอร์ชันย่อยของ Hunyuan ที่รันบน GPU ระดับ consumer ➡️ เปิดตัวเอเจนต์เฉพาะทางสำหรับงาน coding และ marketing ในงาน WAIC https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/05/china-advances-in-ai-agentic-tools-as-tencent-bytedance-weigh-in

🎙️ เรื่องเล่าจาก Blackwell ถึง BlueField: เมื่อ Giga Computing เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ที่รวมทุกสิ่งไว้ในแร็คเดียว Giga Computing ซึ่งเป็นบริษัทลูกของ GIGABYTE ได้เปิดตัว XL44-SX2-AAS1 ซึ่งเป็นเซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่ในกลุ่ม NVIDIA RTX PRO Server โดยใช้สถาปัตยกรรม MGX ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI ระดับองค์กรโดยเฉพาะ ภายในเซิร์ฟเวอร์นี้มี GPU รุ่น RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition ถึง 8 ตัว แต่ละตัวมี 24,064 CUDA cores, 96 GB GDDR7 ECC memory และสามารถประมวลผล FP4 ได้ถึง 3.7 PFLOPS พร้อม DPU รุ่น BlueField-3 ที่ให้แบนด์วิดธ์ 400 Gb/s สำหรับการเข้าถึงข้อมูลและความปลอดภัยของ runtime ที่โดดเด่นคือการใช้ NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC จำนวน 4 ตัว ซึ่งรองรับ PCIe Gen 6 x16 และสามารถเชื่อมต่อ GPU-to-GPU โดยตรงด้วยแบนด์วิดธ์สูงสุดถึง 800 Gb/s ต่อ GPU—ช่วยให้การเทรนโมเดลแบบกระจาย (distributed training) ทำได้เร็วขึ้นและเสถียรมากขึ้น ระบบนี้ยังมาพร้อมกับซีพียู Intel Xeon 6700/6500 series แบบ dual-socket, RAM DDR5 สูงสุด 32 DIMMs, และพาวเวอร์ซัพพลายแบบ redundant 3+1 ขนาด 3200W ที่ผ่านมาตรฐาน 80 Plus Titanium เพื่อรองรับการทำงาน 24/7 นอกจากฮาร์ดแวร์แล้ว XL44 ยังมาพร้อมกับ NVIDIA AI Enterprise ที่รวม microservices อย่าง NIM, รองรับ Omniverse สำหรับ digital twins และ Cosmos สำหรับ physical AI—ทำให้สามารถนำโมเดลจากโลกเสมือนเข้าสู่การใช้งานจริงได้ทันที ✅ สเปกหลักของ GIGABYTE XL44-SX2-AAS1 ➡️ ใช้ GPU RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition × 8 ตัว ➡️ แต่ละ GPU มี 96 GB GDDR7 ECC, 3.7 PFLOPS FP4, 117 TFLOPS FP32 ➡️ ใช้ DPU BlueField-3 และ SuperNIC ConnectX-8 × 4 ตัว ✅ ความสามารถด้านการเชื่อมต่อและประมวลผล ➡️ รองรับ PCIe Gen 6 x16 และ InfiniBand/Ethernet สูงสุด 800 Gb/s ต่อ GPU ➡️ มี 2×400GbE external connections สำหรับ data center traffic ➡️ รองรับ GPU-to-GPU direct communication สำหรับ distributed AI ✅ ฮาร์ดแวร์ระดับ data center ➡️ Dual Intel Xeon 6700/6500 series CPU ➡️ รองรับ DDR5 DIMM สูงสุด 32 แถว ➡️ พาวเวอร์ซัพพลาย 3+1 redundant 3200W 80 Plus Titanium ✅ ซอฟต์แวร์และการใช้งาน ➡️ มาพร้อม NVIDIA AI Enterprise, NIM, Omniverse และ Cosmos ➡️ รองรับงาน AI inference, physical AI, 3D simulation, video processing ➡️ ใช้งานได้กับ Windows, Linux, Kubernetes และ virtualization ✅ การใช้งานในอุตสาหกรรม ➡️ เหมาะกับ smart manufacturing, financial modeling, medical research ➡️ รองรับ LLM inference และการสร้าง digital twins ➡️ พร้อมใช้งานทั่วไปในเดือนตุลาคม 2025 https://www.techpowerup.com/340680/giga-computing-expands-nvidia-rtx-pro-server-portfolio

🎙️ เรื่องเล่าจากแสงแดดถึง Copilot Key: เมื่อ Logitech สร้างคีย์บอร์ดที่ไม่ต้องชาร์จอีกต่อไป Logitech เตรียมเปิดตัว Signature Slim Solar+ ซึ่งเป็นคีย์บอร์ดไร้สายที่มาพร้อมแผงโซลาร์ขนาดเล็กด้านบนแถวปุ่มฟังก์ชัน โดยใช้เทคโนโลยีที่เรียกว่า Logi LightCharge ซึ่งผสานแถบดูดซับแสงเข้ากับแบตเตอรี่แบบประหยัดพลังงาน ทำให้สามารถใช้งานได้นานถึง 10 ปีโดยไม่ต้องชาร์จด้วยสายหรือแท่นชาร์จ ดีไซน์ของ Signature Slim Solar+ คล้ายกับ MX Keys S มาก ทั้งขนาดและรูปทรง แต่เบากว่าถึง 14% และผลิตจากพลาสติกรีไซเคิล 70% ตัวคีย์บอร์ดรองรับการเชื่อมต่อกับอุปกรณ์ได้ถึง 3 เครื่องพร้อมกันผ่าน Bluetooth หรือ Logi Bolt USB-C receiver และสามารถสลับอุปกรณ์ได้ด้วยปุ่ม Easy Switch ฟีเจอร์เด่นอีกอย่างคือ AI Launch Key ซึ่งเป็นปุ่มเฉพาะสำหรับเรียกใช้งาน Microsoft Copilot บน Windows หรือ Gemini บน ChromeOS โดยสามารถปรับเปลี่ยนให้ทำงานอื่นได้ผ่านแอป Logi Options+ นอกจากนี้ยังรองรับ Smart Actions ที่ให้ผู้ใช้สร้าง automation เช่น เปิดแอปหลายตัวพร้อมกัน หรือส่งคำสั่งแบบชุดเดียวจบ—all ผ่านปุ่มเดียว ✅ คุณสมบัติหลักของ Logitech Signature Slim Solar+ ➡️ ใช้พลังงานจากแสงธรรมชาติหรือแสงในอาคารผ่านแผงโซลาร์ ➡️ แบตเตอรี่มีอายุการใช้งานสูงสุดถึง 10 ปี ➡️ ใช้เทคโนโลยี Logi LightCharge เพื่อดูดซับแสงและจัดการพลังงาน ✅ ดีไซน์และวัสดุ ➡️ คล้าย MX Keys S แต่เบากว่า 14% และบางกว่าเล็กน้อย ➡️ ผลิตจากพลาสติกรีไซเคิล 70% ➡️ ขนาด 430.8 x 142.9 x 20.2 มม. น้ำหนัก 700 กรัม ✅ การเชื่อมต่อและการใช้งาน ➡️ รองรับ Bluetooth และ Logi Bolt USB-C receiver ➡️ เชื่อมต่อได้ 3 อุปกรณ์พร้อมกัน และสลับด้วย Easy Switch ➡️ ปุ่ม AI Launch Key เรียกใช้งาน Copilot หรือ Gemini ได้ทันที ✅ ฟีเจอร์เสริมผ่าน Logi Options+ ➡️ ปรับแต่งปุ่มได้ตามต้องการ รวมถึง Smart Actions ➡️ สร้าง automation เช่น เปิดหลายแอปพร้อมกัน หรือส่งคำสั่งชุดเดียว ➡️ รองรับระบบ Android, ChromeOS, Linux, macOS และ Windows https://www.tomshardware.com/peripherals/keyboards/solar-powered-logitech-keyboard-appears-on-amazon-mexico-mx-keys-s-look-alike-promises-up-to-10-years-of-power

🎙️ เรื่องเล่าจากบรรทัดแรกของ Microsoft: เมื่อโค้ดที่ Bill Gates เขียนในปี 1976 กลับมาโลดแล่นอีกครั้งในโลกโอเพ่นซอร์ส Microsoft ได้เปิดซอร์สโค้ดของ “BASIC for 6502 Microprocessor – Version 1.1” บน GitHub ภายใต้ MIT license ซึ่งหมายความว่าใครก็สามารถดาวน์โหลด แก้ไข แชร์ หรือแม้แต่ขายซ้ำได้อย่างเสรี โค้ดนี้มีความสำคัญทางประวัติศาสตร์อย่างมาก เพราะเป็นรากฐานของซอฟต์แวร์ที่อยู่ในเครื่อง Apple II, Commodore PET, VIC-20 และ Commodore 64—คอมพิวเตอร์ที่ทำให้คนหลายล้านคนเริ่มเขียนโปรแกรมด้วยคำสั่งง่าย ๆ อย่าง: 10 PRINT “HELLO” 20 GOTO 10 RUN BASIC เวอร์ชันนี้ถูกพอร์ตโดย Bill Gates และ Ric Weiland ไปยังชิป MOS 6502 ในปี 1976 และถูกใช้ในเครื่องที่ขายดีที่สุดในยุคนั้น เช่น Commodore 64 ซึ่งขายไปมากกว่า 17 ล้านเครื่องทั่วโลก ที่น่าสนใจคือ Commodore ได้ซื้อสิทธิ์ใช้โค้ดนี้แบบไม่จำกัดจำนวนเครื่องในราคาเพียง $25,000 โดยไม่มีค่าลิขสิทธิ์รายเครื่อง ซึ่งเป็นดีลที่ดูเล็กในตอนนั้น แต่กลายเป็นการวางรากฐานให้ Microsoft กลายเป็นบริษัทซอฟต์แวร์ที่มีอิทธิพลที่สุดในโลก โค้ดที่เปิดเผยนี้มีจำนวน 6,955 บรรทัด เป็นภาษา Assembly สำหรับชิป 6502 และยังมีการแก้ไขระบบ garbage collector ที่ Bill Gates ร่วมพัฒนากับวิศวกรของ Commodore ในปี 1978 รวมถึง easter egg ที่ซ่อนอยู่ใน label STORDO และ STORD0 ซึ่ง Gates ยืนยันว่าเขาใส่ไว้เอง ✅ การเปิดซอร์ส Microsoft BASIC for 6502 ➡️ เปิดเผยบน GitHub ภายใต้ MIT license ➡️ มีทั้งหมด 6,955 บรรทัด เป็นภาษา Assembly สำหรับ MOS 6502 ➡️ สามารถใช้งาน แก้ไข และเผยแพร่ได้อย่างเสรี ✅ ความสำคัญทางประวัติศาสตร์ ➡️ เป็นซอฟต์แวร์ตัวแรกของ Microsoft ที่เขียนโดย Bill Gates และ Paul Allen ➡️ ถูกใช้ใน Apple II, Commodore PET, VIC-20, และ C64 ➡️ เป็นจุดเริ่มต้นของการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมสำหรับคนหลายล้านคน ✅ ดีลกับ Commodore และผลกระทบ ➡️ Commodore ซื้อสิทธิ์ใช้แบบไม่จำกัดในราคา $25,000 ➡️ ไม่มีค่าลิขสิทธิ์รายเครื่อง ทำให้ Microsoft ได้การเผยแพร่ในวงกว้าง ➡️ ช่วยให้ Microsoft สร้างชื่อเสียงในยุคเริ่มต้นของคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล ✅ รายละเอียดทางเทคนิคและการพัฒนา ➡️ มีการแก้ไข garbage collector ร่วมกับวิศวกรของ Commodore ในปี 1978 ➡️ มี easter egg ที่ซ่อนอยู่ใน label STORDO และ STORD0 ➡️ รองรับระบบ Apple II, Commodore PET, KIM-1, OSI และ PDP-10 simulation https://www.tomshardware.com/software/bill-gates-48-year-old-microsoft-6502-basic-goes-open-source

🎙️ เรื่องเล่าจาก Mike Judge: เมื่อความฝันของการเขียนโค้ดด้วย AI กลายเป็นความผิดหวังที่มีหลักฐานรองรับ Mike Judge นักพัฒนาอาวุโสที่มีประสบการณ์กว่า 25 ปี ได้ทดลองใช้งาน AI coding tools อย่างจริงจัง และเริ่มตั้งคำถามหลังอ่านงานวิจัยจาก METR (Model Evaluation & Threat Research) ซึ่งพบว่า นักพัฒนาที่ใช้ AI coding tools ใช้เวลานานขึ้นถึง 19% ในการทำงานจริง—ขัดแย้งกับความเชื่อที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น Mike เริ่มทดลองด้วยตัวเอง โดยใช้วิธีสุ่มว่าจะใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ผลลัพธ์คือ ไม่มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติ และในหลายกรณี AI ทำให้เขาช้าลงถึง 21% ซึ่งสอดคล้องกับผลการศึกษาของ METR เขาตั้งคำถามว่า ถ้า AI coding tools ทำให้คนเขียนโค้ดเร็วขึ้นจริง ทำไมเราไม่เห็น “น้ำท่วม shovelware” หรือซอฟต์แวร์จำนวนมหาศาลที่ควรจะเกิดขึ้นจาก productivity ที่เพิ่มขึ้น? เขาใช้เงินและเวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แล้วพบว่า—ไม่มีการเติบโตแบบ exponential ในการปล่อยซอฟต์แวร์ใหม่เลย ในขณะที่บริษัทเทคโนโลยีต่างพากัน rebrand เป็น “AI-first” และใช้ productivity narrative เพื่อ justify การปลดพนักงานหรือกดเงินเดือน นักพัฒนาหลายคนกลับรู้สึกกดดัน สับสน และผิดหวัง เพราะไม่สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพตามที่อุตสาหกรรมโฆษณาไว้ ✅ ผลการทดลองของ Mike Judge ➡️ ใช้ AI coding tools แล้วช้าลงโดยเฉลี่ย 21% ➡️ ทดลองสุ่มใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ➡️ ผลลัพธ์ไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ และไม่เห็นการเพิ่ม productivity ✅ ข้อมูลจาก METR Study ➡️ นักพัฒนาใช้ AI แล้วช้าลง 19% โดยเฉลี่ยในการทำงานจริง ➡️ ขัดแย้งกับความคาดหวังที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น 20–25% ➡️ ใช้การทดลองแบบสุ่มควบคุมกับนักพัฒนา open-source ที่มีประสบการณ์สูง ✅ การวิเคราะห์ข้อมูลการปล่อยซอฟต์แวร์ ➡️ ไม่มีการเพิ่มขึ้นของ shovelware หรือซอฟต์แวร์ใหม่จำนวนมาก ➡️ ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แสดงกราฟที่ “แบน” ➡️ ไม่มีสัญญาณของ indie boom หรือการปล่อยแอปแบบสายฟ้าแลบ ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและนักพัฒนา ➡️ บริษัทใช้ narrative AI productivity เพื่อปลดพนักงานและลดเงินเดือน ➡️ นักพัฒนารู้สึกกดดันและสับสนจากความคาดหวังที่ไม่ตรงกับความจริง ➡️ การเรียนรู้ prompting ไม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ https://mikelovesrobots.substack.com/p/wheres-the-shovelware-why-ai-coding

🎙️ เรื่องเล่าจาก Le Chat: เมื่อ AI ไม่ใช่แค่ตอบคำถาม แต่กลายเป็นผู้ช่วยที่รู้จักงานของคุณจริง ๆ ในเดือนกันยายน 2025 Mistral AI เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่สองอย่างใน Le Chat ที่เปลี่ยนมันจากผู้ช่วยทั่วไปให้กลายเป็น “AI workspace” ที่เข้าใจบริบทของงานและองค์กรอย่างลึกซึ้ง ได้แก่: MCP Connectors: ระบบเชื่อมต่อกับเครื่องมือกว่า 20 ตัว เช่น GitHub, Jira, Stripe, Snowflake, Asana, Box, Zapier และอื่น ๆ โดยสามารถค้นหา สรุป และดำเนินการได้จากในแชตเดียว Memories: ระบบความจำที่ช่วยให้ Le Chat เข้าใจบริบทของผู้ใช้ เช่น การตัดสินใจในอดีต, ข้อมูลที่เคยพูดถึง, และความชอบเฉพาะตัว—โดยผู้ใช้สามารถควบคุมได้เต็มที่ว่าจะให้จำอะไร ลืมอะไร หรือแก้ไขอะไร สิ่งที่ทำให้ Mistral แตกต่างจากคู่แข่งอย่าง ChatGPT หรือ Gemini คือการออกแบบระบบความจำแบบ opt-in ที่เน้นความโปร่งใสและการควบคุมของผู้ใช้ ไม่ใช่ “always-on” ที่เก็บทุกอย่างโดยอัตโนมัติ Le Chat ยังรองรับการนำเข้าความจำจาก ChatGPT เพื่อให้ผู้ใช้ที่เคยใช้ระบบอื่นสามารถย้ายมาได้ง่าย และสามารถ deploy ได้ทั้งแบบ cloud, on-prem หรือ hybrid ตามความต้องการขององค์กร ✅ MCP Connectors: เชื่อมต่อกับเครื่องมือองค์กร ➡️ รองรับกว่า 20 แพลตฟอร์ม เช่น GitHub, Snowflake, Stripe, Jira, Box, Asana ➡️ สามารถค้นหา สรุป และดำเนินการในระบบต่าง ๆ ได้จาก Le Chat ➡️ รองรับการเพิ่ม connector แบบ custom สำหรับระบบเฉพาะขององค์กร ✅ Memories: ระบบความจำแบบควบคุมได้ ➡️ จำข้อมูลสำคัญ เช่น ความชอบ, การตัดสินใจ, และบริบทของงาน ➡️ ผู้ใช้สามารถเพิ่ม แก้ไข หรือลบความจำได้เอง ➡️ รองรับการนำเข้าความจำจาก ChatGPT เพื่อย้ายระบบได้ง่าย ✅ การออกแบบเพื่อองค์กร ➡️ รองรับการ deploy แบบ cloud, on-prem หรือ hybrid ➡️ ผู้ดูแลระบบสามารถกำหนดสิทธิ์การเข้าถึง connector ได้ ➡️ เหมาะกับองค์กรที่ต้องการ AI ที่เข้าใจบริบทและปลอดภัย ✅ ความแตกต่างจากคู่แข่ง ➡️ Mistral ใช้ระบบ opt-in memory ต่างจาก ChatGPT และ Gemini ที่ใช้ always-on ➡️ เน้นความโปร่งใสและการควบคุมของผู้ใช้ ➡️ รองรับการใช้งานฟรี โดยไม่จำกัดฟีเจอร์ความจำหรือ connector https://mistral.ai/news/le-chat-mcp-connectors-memories

🎙️ เรื่องเล่าจาก 5 แอป Android ที่ควรค่าแก่การรู้จัก: เมื่อฟีเจอร์ลับกลายเป็นพลังเสริมของมือถือ ในบทความจาก SlashGear ได้คัดเลือก 5 แอป Android ที่แม้จะไม่ติดอันดับยอดนิยมใน Play Store แต่กลับมีฟีเจอร์ที่ทรงพลังและช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมมือถือได้ลึกขึ้น ทั้งในด้าน gesture, automation, image processing และการปรับแต่งปุ่มฮาร์ดแวร์ โดยทั้งหมดนี้สามารถใช้งานได้โดยไม่ต้องรูทเครื่อง แอปแรกคือ Tap, Tap ซึ่งเป็นพอร์ตของฟีเจอร์ Quick Tap จาก Pixel ที่ให้คุณแตะด้านหลังเครื่องเพื่อเรียกใช้งานต่าง ๆ เช่น เปิดไฟฉาย, ถ่ายภาพหน้าจอ หรือเปิดแอป โดยรองรับทั้ง double-tap และ triple-tap พร้อมระบบ “gates” ที่ช่วยป้องกันการทำงานผิดจังหวะ เช่น ไม่ให้ถ่ายภาพหน้าจอขณะเปิดแอปธนาคาร แอปที่สองคือ ImageToolbox ซึ่งเป็นเครื่องมือจัดการภาพแบบครบวงจร รองรับการ resize, convert, ลบข้อมูล EXIF, ใส่ลายน้ำ, OCR, สร้าง PDF, สแกน QR และแม้แต่สร้าง ZIP จากภาพหลายไฟล์—ทั้งหมดนี้ทำได้บนมือถือโดยไม่ต้องใช้คอมพิวเตอร์ แอปที่สามคือ Key Mapper ซึ่งช่วยให้คุณ remap ปุ่มฮาร์ดแวร์ เช่น ปุ่มเพิ่มเสียงให้กลายเป็นปุ่มเปิดไฟฉาย หรือเปิดแอปเฉพาะเมื่ออยู่ใน lock screen โดยรองรับ gesture แบบกดครั้งเดียว, กดสองครั้ง และกดค้าง พร้อมระบบ constraint ที่ช่วยจำกัดการทำงานในสถานการณ์เฉพาะ แอปที่สี่คือ MacroDroid ซึ่งเป็นแอป automation ที่ให้คุณสร้าง macro เพื่อให้มือถือทำงานอัตโนมัติตามเงื่อนไข เช่น เล่นเพลงเมื่อเชื่อมต่อ Bluetooth กับรถ หรือลบภาพหน้าจอทุกวันอาทิตย์ โดยไม่ต้องเขียนโค้ด แอปสุดท้ายคือ Action Notch ที่เปลี่ยน notch หรือกล้องหน้าให้กลายเป็นปุ่มเสมือน รองรับ gesture แบบแตะครั้งเดียว, สองครั้ง, กดค้าง และ swipe เพื่อเรียกใช้งานต่าง ๆ เช่น scroll to top, เปิด power menu หรือเรียก automation จาก MacroDroid ✅ Tap, Tap: แตะหลังเครื่องเพื่อเรียกใช้งาน ➡️ รองรับกว่า 50 actions เช่น เปิดแอป, ถ่ายภาพหน้าจอ, เปิดไฟฉาย ➡️ มีระบบ “gates” เพื่อป้องกันการทำงานผิดจังหวะ ➡️ ต้อง sideload จาก GitHub เพราะไม่มีใน Play Store ✅ ImageToolbox: จัดการภาพแบบครบวงจร ➡️ รองรับการ resize, convert, ลบ EXIF, watermark, OCR ➡️ มีเครื่องมือสร้าง PDF, สแกน QR, สร้าง ZIP และ GIF ➡️ ใช้งานง่ายผ่าน tab แยกหมวดหมู่ เช่น Edit, Create, Tools ✅ Key Mapper: รีแมปปุ่มฮาร์ดแวร์ ➡️ รองรับ gesture แบบกดครั้งเดียว, สองครั้ง, กดค้าง ➡️ สามารถตั้ง constraint เช่น ทำงานเฉพาะในแอปหรือ lock screen ➡️ ต้องปลดล็อกเวอร์ชันพรีเมียมเพื่อ remap ปุ่มด้านข้าง ✅ MacroDroid: สร้าง automation แบบไม่ต้องเขียนโค้ด ➡️ macro ประกอบด้วย trigger, action และ constraint ➡️ รองรับ automation เช่น เปิดเพลง, ลบไฟล์, ส่งข้อความ ➡️ มี community ให้แชร์ template และ macro ที่สร้างไว้ ✅ Action Notch: เปลี่ยน notch เป็นปุ่มเสมือน ➡️ รองรับ gesture แบบแตะ, กดค้าง, swipe ซ้าย/ขวา ➡️ เรียกใช้งานเช่น scroll to top, เปิด power menu, trigger automation ➡️ ปรับขนาด interactive zone ได้ เช่น ขยายไปถึง status bar https://www.slashgear.com/1952387/android-apps-that-deserve-more-attention/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Sanity: เมื่อ AI กลายเป็นทีมงานที่ลืมทุกอย่างทุกเช้า แต่ยังช่วยให้เราส่งงานได้เร็วขึ้น 2–3 เท่า Vincent Quigley วิศวกรอาวุโสจาก Sanity ได้แชร์ประสบการณ์ 6 สัปดาห์ในการใช้ Claude Code ผ่าน Agent Client Protocol (ACP) ซึ่งเป็นมาตรฐานใหม่ที่ช่วยให้ AI agent ทำงานร่วมกับ editor ได้อย่างลื่นไหล โดยเฉพาะใน Zed editor ที่รองรับ Claude แบบ native แล้ว เขาเปรียบ Claude Code ว่าเป็น “นักพัฒนาฝึกหัดที่ลืมทุกอย่างทุกเช้า” และนั่นคือเหตุผลที่ workflow ของเขาเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง: ไม่ใช่การรอให้ AI สร้างโค้ดที่สมบูรณ์ในครั้งเดียว แต่คือการทำงานร่วมกันแบบ iterative ที่เริ่มจาก “95% ขยะ” แล้วค่อย ๆ refine จนกลายเป็นโค้ดที่ใช้ได้จริง Vincent ใช้ Claude.md เป็นไฟล์บริบทที่รวม architecture, pattern, gotchas และลิงก์เอกสาร เพื่อให้ Claude เริ่มต้นจาก attempt ที่สองแทนที่จะต้องอธิบายใหม่ทุกครั้ง และยังเชื่อม Claude เข้ากับ Linear, Notion, GitHub และฐานข้อมูลแบบ read-only เพื่อให้ AI เข้าใจระบบได้ลึกขึ้น เขายังใช้ Claude หลาย instance พร้อมกัน โดยแบ่งงานเป็นคนละปัญหา และใช้ multibuffer ใน Zed เพื่อ review โค้ดแบบ granular—เลือกได้ว่าจะรับหรือปฏิเสธแต่ละ hunk พร้อม task list ที่แสดงใน sidebar แบบ real-time แม้ Claude จะช่วย review โค้ดได้ดี แต่ Vincent ย้ำว่า “วิศวกรต้องรับผิดชอบโค้ดที่ตัวเองส่ง” ไม่ว่าจะเขียนเองหรือ AI เขียนให้ และการไม่มี emotional attachment กับโค้ดที่ไม่ได้พิมพ์เอง กลับทำให้ review ได้ตรงจุดและกล้าลบสิ่งที่ไม่ดีมากขึ้น ✅ วิธีทำงานร่วมกับ Claude Code ➡️ ใช้ Claude.md เพื่อสร้างบริบทให้ AI เข้าใจระบบ ➡️ เชื่อม Claude กับ Linear, Notion, GitHub และฐานข้อมูลแบบ read-only ➡️ ใช้ Claude หลาย instance พร้อมกัน โดยแบ่งงานเป็นคนละปัญหา ✅ การทำงานใน Zed ผ่าน ACP ➡️ Claude Code ทำงานแบบ native ผ่าน Agent Client Protocol (ACP) ➡️ รองรับ multibuffer review, syntax highlight, และ task list ใน sidebar ➡️ สามารถใช้ slash command เพื่อสร้าง workflow แบบกำหนดเอง ✅ กระบวนการ iterative ที่ใช้ Claude ➡️ Attempt แรก: 95% ขยะ แต่ช่วยให้เข้าใจระบบ ➡️ Attempt สอง: เริ่มมีโครงสร้างที่ใช้ได้ ➡️ Attempt สาม: ได้โค้ดที่สามารถนำไป iterate ต่อได้จริง ✅ การ review โค้ดที่ AI สร้าง ➡️ Claude ช่วยตรวจ test coverage, bug และเสนอ improvement ➡️ วิศวกรต้อง review และรับผิดชอบโค้ดที่ส่ง ➡️ ไม่มี emotional attachment ทำให้ review ได้ตรงจุดและกล้าลบมากขึ้น ✅ ผลลัพธ์และต้นทุน ➡️ ส่งงานได้เร็วขึ้น 2–3 เท่า ➡️ ลดเวลาทำ boilerplate และงานซ้ำ ➡️ ค่าใช้จ่ายประมาณ $1000–1500 ต่อเดือนต่อวิศวกรที่ใช้ AI เต็มรูปแบบ https://www.sanity.io/blog/first-attempt-will-be-95-garbage

🎙️ เรื่องเล่าจาก Corsair และ Pavehawk: เมื่อการประมวลผล AI ไม่ต้องพึ่ง HBM อีกต่อไป ในยุคที่ HBM (High Bandwidth Memory) กลายเป็นหัวใจของการเทรนโมเดล AI ขนาดใหญ่ บริษัท D-Matrix กลับเลือกเดินเส้นทางที่ต่างออกไป—โดยมุ่งเน้นไปที่ “AI inference” ซึ่งเป็นภาระงานที่กำลังกลายเป็นศูนย์กลางของการใช้งานจริงในองค์กร แทนที่จะใช้ HBM ที่มีราคาสูงและ supply จำกัด D-Matrix พัฒนา Corsair ซึ่งเป็น inference accelerator แบบ chiplet ที่ใช้ LPDDR5 ขนาด 256GB และ SRAM 2GB ร่วมกับสถาปัตยกรรมใหม่ที่เรียกว่า 3DIMC (3D Digital In-Memory Compute) เทคโนโลยีนี้ถูกนำไปใช้ใน Pavehawk ซึ่งเป็นซิลิคอนรุ่นใหม่ที่ใช้ logic die จาก TSMC N5 และ DRAM แบบ stacked หลายชั้น เพื่อให้ compute และ memory อยู่ใกล้กันมากที่สุด ลด latency และพลังงานที่ใช้ในการเคลื่อนย้ายข้อมูล D-Matrix อ้างว่า Pavehawk มี bandwidth และ energy efficiency ต่อ stack สูงกว่า HBM4 ถึง 10 เท่า และสามารถขยายความจุได้มากกว่าด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่า ทำให้เหมาะกับการ deploy ใน data center ที่ต้องการ inference ขนาดใหญ่แต่ไม่สามารถจ่ายราคาของ HBM ได้ แนวคิดนี้ยังสอดคล้องกับเทรนด์ของอุตสาหกรรมที่เริ่มหันมาใช้ interconnect แบบ CXL และการรวม controller เข้ากับ accelerator เพื่อให้ compute และ memory ทำงานร่วมกันได้อย่างแนบแน่น ✅ แนวทางของ D-Matrix ในการออกแบบ inference accelerator ➡️ Corsair ใช้ LPDDR5 256GB + SRAM 2GB แบบ chiplet-based ➡️ ไม่ใช้ HBM แต่เน้นการ co-package ระหว่าง compute และ memory ➡️ เหมาะกับ AI inference ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ต้นทุนต่ำ ✅ เทคโนโลยี 3DIMC และ Pavehawk ➡️ ใช้ logic die จาก TSMC N5 ร่วมกับ DRAM แบบ stacked หลายชั้น ➡️ ลด latency และพลังงานในการเคลื่อนย้ายข้อมูล ➡️ ให้ bandwidth และ energy efficiency สูงกว่า HBM4 ถึง 10 เท่า ✅ บริบทของอุตสาหกรรม AI ➡️ Inference กำลังกลายเป็น workload หลักขององค์กร (คาดว่าจะเกิน 85% ภายใน 2–3 ปี) ➡️ HBM มีราคาสูงและ supply จำกัด โดยเฉพาะสำหรับบริษัทขนาดเล็ก ➡️ การรวม compute และ memory เป็นแนวทางที่หลายบริษัทเริ่มทดลอง เช่น CXL-based accelerator ✅ จุดเด่นของแนวคิด stacked DRAM + logic ➡️ เพิ่มความจุและ bandwidth ได้โดยไม่ต้องใช้ HBM ➡️ ลดต้นทุนและพลังงานในระดับ data center ➡️ เหมาะกับการ deploy inference ที่ต้องการ scale แบบประหยัด https://www.techradar.com/pro/security/after-sandisk-d-matrix-is-proposing-an-intriguing-alternative-to-the-big-hbm-ai-puzzle-with-10x-better-performance-with-10x-better-energy-efficiency

🎙️ เรื่องเล่าจาก Project Digits: เมื่อพลังระดับเซิร์ฟเวอร์ถูกย่อส่วนให้พกพาได้ ในงาน IFA 2025 Acer เปิดตัว Veriton GN100 ซึ่งเป็นเวอร์ชันของ Project Digits ที่ใช้ชิป Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip โดยออกแบบมาเพื่อเป็น “AI mini workstation” สำหรับนักพัฒนา, นักวิจัย, มหาวิทยาลัย และองค์กรที่ต้องการประมวลผลโมเดลขนาดใหญ่โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ตัวเครื่องมีขนาดเพียง 150 × 150 × 50.5 มม. แต่ภายในบรรจุพลังระดับเซิร์ฟเวอร์: CPU ARM 20 คอร์ (10 Cortex-X925 + 10 A725), GPU Blackwell ที่ให้พลัง FP4 สูงถึง 1 PFLOP, RAM LPDDR5X ขนาด 128GB และ SSD NVMe สูงสุด 4TB พร้อมระบบเข้ารหัสในตัว ที่โดดเด่นคือการรองรับ NVFP4 ซึ่งเป็นมาตรฐานใหม่ของ Nvidia สำหรับการประมวลผล AI แบบ FP4 ที่มีประสิทธิภาพสูงและความแม่นยำใกล้เคียงกับ BF16 แต่ใช้พลังงานน้อยกว่า ทำให้สามารถเทรนโมเดลขนาดใหญ่ได้ในเครื่องเดียว GN100 ยังมาพร้อมกับ Nvidia AI software stack เต็มรูปแบบ เช่น CUDA, cuDNN, TensorRT และรองรับ framework ยอดนิยมอย่าง PyTorch, TensorFlow, JAX และ Ollama โดยสามารถเชื่อมต่อสองเครื่องผ่าน ConnectX-7 NIC เพื่อรองรับโมเดลขนาดสูงสุดถึง 405 พันล้านพารามิเตอร์ ✅ สเปกของ Acer Veriton GN100 ➡️ ใช้ Nvidia GB10 Grace Blackwell Superchip ➡️ CPU ARM 20 คอร์ (10 Cortex-X925 + 10 A725) ➡️ GPU Blackwell รองรับ FP4 ได้ถึง 1 PFLOP ➡️ RAM LPDDR5X ขนาด 128GB และ SSD NVMe สูงสุด 4TB ✅ ความสามารถด้าน AI ➡️ รองรับ NVFP4 สำหรับการประมวลผล AI ที่มีประสิทธิภาพสูง ➡️ ใช้ Nvidia AI software stack เช่น CUDA, cuDNN, TensorRT ➡️ รองรับ framework ยอดนิยม เช่น PyTorch, TensorFlow, JAX, Ollama ✅ การเชื่อมต่อและการขยาย ➡️ มี USB-C 4 ช่อง, HDMI 2.1b, Ethernet, Wi-Fi 7 และ Bluetooth 5.1 ➡️ เชื่อมต่อสองเครื่องผ่าน ConnectX-7 NIC เพื่อรองรับโมเดลขนาดใหญ่ ➡️ รองรับการทำงานร่วมกับระบบคลาวด์หรือศูนย์ข้อมูล ✅ การออกแบบและการใช้งาน ➡️ ขนาดเล็กเพียง 150 × 150 × 50.5 มม. เหมาะกับโต๊ะทำงานหรือห้องวิจัย ➡️ มี Kensington lock สำหรับความปลอดภัย ➡️ ราคาเริ่มต้นที่ $3,999 ในอเมริกาเหนือ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/acer-unveils-project-digits-supercomputer-featuring-nvidias-gb10-superchip-with-128gb-of-lpddr5x

🎙️ เรื่องเล่าจากชิปเรือธง: เมื่อ Dimensity 9500 ไม่ใช่แค่รุ่นต่อยอด แต่เป็นการยกระดับทั้งระบบ MediaTek เตรียมเปิดตัว Dimensity 9500 ภายในเดือนกันยายน 2025 โดยมีข้อมูลหลุดจาก Digital Chat Station และ Geekbench ที่เผยให้เห็นว่า นี่ไม่ใช่แค่รุ่นอัปเกรดจาก 9400/9400+ แต่เป็นการยกเครื่องใหม่ทั้ง CPU, GPU, NPU และระบบหน่วยความจำ Dimensity 9500 ใช้โครงสร้าง CPU แบบ 1+3+4 โดยมีคอร์ Travis (Cortex-X930) ความเร็วสูงสุด 4.21GHz, คอร์ Alto ที่ 3.50GHz และคอร์ Gelas ประหยัดพลังงานที่ 2.70GHz พร้อม L3 cache ขนาด 16MB และ SLC cache 10MB ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพทั้ง single-core และ multi-core อย่างชัดเจน GPU ใช้ Mali-G1 Ultra แบบ 12 คอร์ ที่ 1.00GHz พร้อมสถาปัตยกรรมใหม่ที่รองรับ ray tracing และลดการใช้พลังงาน ส่วน NPU 9.0 สามารถประมวลผลได้ถึง 100 TOPS ซึ่งเทียบเท่ากับระดับของ Snapdragon 8 Elite Gen 5 ชิปนี้ยังรองรับ LPDDR5X แบบ 4-channel ที่ความเร็ว 10,667MHz และ UFS 4.1 แบบ 4-lane ซึ่งช่วยให้การโหลดแอปและการจัดการข้อมูลเร็วขึ้นอย่างเห็นได้ชัด โดยมีคะแนน AnTuTu ทะลุ 4 ล้าน ซึ่งเทียบเท่ากับ Snapdragon รุ่นท็อปในปีเดียวกัน นอกจากนี้ Dimensity 9500 ยังเป็นชิปแรกของ MediaTek ที่รองรับ ARM Scalable Matrix Extension (SME) ซึ่งช่วยให้การประมวลผล AI และกราฟิกมีประสิทธิภาพมากขึ้นในงานที่ซับซ้อน ✅ โครงสร้าง CPU และประสิทธิภาพ ➡️ ใช้โครงสร้าง 1+3+4: Travis 4.21GHz, Alto 3.50GHz, Gelas 2.70GHz ➡️ L3 cache เพิ่มเป็น 16MB จาก 12MB ในรุ่นก่อน ➡️ SLC cache 10MB เท่าเดิม ✅ GPU และการประมวลผลกราฟิก ➡️ Mali-G1 Ultra แบบ 12 คอร์ ความเร็ว 1.00GHz ➡️ รองรับ ray tracing และลดการใช้พลังงาน ➡️ สถาปัตยกรรมใหม่ที่ยังไม่เปิดเผยชื่อ ✅ NPU และการประมวลผล AI ➡️ NPU 9.0 รองรับ 100 TOPS ➡️ รองรับ SME (Scalable Matrix Extension) เป็นครั้งแรก ➡️ เหมาะกับงาน AI ที่ซับซ้อนและการประมวลผลภาพขั้นสูง ✅ หน่วยความจำและการจัดเก็บ ➡️ LPDDR5X แบบ 4-channel ความเร็ว 10,667MHz ➡️ UFS 4.1 แบบ 4-lane สำหรับการอ่าน/เขียนข้อมูลเร็วขึ้น ➡️ รองรับการใช้งานระดับ flagship อย่างเต็มรูปแบบ ✅ คะแนน Benchmark และการเปรียบเทียบ ➡️ คะแนน AnTuTu ทะลุ 4 ล้าน เทียบเท่า Snapdragon 8 Elite Gen 5 ➡️ คาดว่าจะเป็นชิปที่มีประสิทธิภาพสูงสุดของ MediaTek ในปี 2025 ➡️ เหมาะกับสมาร์ทโฟนระดับเรือธงและอุปกรณ์ AI แบบพกพา https://wccftech.com/dimensity-9500-partial-specifications-shared-before-official-launch/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Kazeta: เมื่อ Linux กลายเป็นคอนโซลยุค 90 ที่ไม่ต้องต่อเน็ต ไม่ต้องล็อกอิน แค่เสียบแล้วเล่น ในยุคที่เกมพีซีเต็มไปด้วย launcher, DRM, cloud save, subscription และ UI ที่ซับซ้อน Kazeta OS กลับเลือกเดินทางย้อนยุค—พัฒนา Linux OS ที่ให้ประสบการณ์แบบ “เสียบตลับ กดเปิด แล้วเล่น” เหมือนเครื่องเกมในยุค 1990s โดยไม่ต้องต่ออินเทอร์เน็ต ไม่ต้องล็อกอิน และไม่ต้องอัปเดตอะไรทั้งสิ้น Kazeta พัฒนาโดย Alesh Slovak ผู้สร้าง ChimeraOS มาก่อน โดยมีเป้าหมายเพื่อผู้เล่นที่เบื่อความซับซ้อนของ SteamOS หรือ digital storefronts และอยากเก็บเกมแบบ physical media ที่จับต้องได้ Kazeta จึงอนุญาตให้ผู้ใช้แปลงเกม DRM-free เช่นจาก GOG หรือ itch.io ให้กลายเป็น “ตลับเกม” บน SD card ที่เสียบแล้วเล่นได้ทันที เมื่อไม่มีตลับเสียบ เครื่องจะบูตเข้าสู่ BIOS สไตล์เรโทรที่ให้ผู้เล่นจัดการเซฟเกมได้อย่างง่ายดาย โดยเซฟจะเก็บไว้ในเครื่อง ส่วนตลับเกมจะเป็น read-only เพื่อรักษาความบริสุทธิ์ของไฟล์เกม แม้จะฟังดูเรียบง่าย แต่ Kazeta รองรับทั้งเกมใหม่และเกมเก่าผ่าน emulator และสามารถใช้กับพีซีทั่วไปที่มี GPU ระดับกลางขึ้นไป โดยมีข้อจำกัดบางอย่าง เช่น ไม่รองรับ dual boot, VM, hybrid graphics หรือ Bluetooth controller (แต่จะรองรับในอนาคต) ✅ แนวคิดหลักของ Kazeta OS ➡️ สร้างประสบการณ์ “เสียบตลับแล้วเล่น” แบบคอนโซลยุค 90 ➡️ ไม่ต้องล็อกอิน, ไม่ต้องต่อเน็ต, ไม่มี launcher หรือ subscription ➡️ รองรับเกม DRM-free จาก GOG, itch.io และ emulator ✅ วิธีใช้งาน ➡️ ติดตั้ง Kazeta OS บนพีซีที่มีสเปกพอประมาณ ➡️ เตรียม SD card เป็น “ตลับเกม” โดยใส่เกม DRM-free ทีละเกม ➡️ เสียบ SD card แล้วเปิดเครื่องเพื่อเข้าเกมทันที ➡️ หากไม่มีตลับ จะเข้าสู่ BIOS สไตล์เรโทรเพื่อจัดการเซฟเกม ✅ จุดเด่นด้านการเก็บเกม ➡️ ตลับเกมเป็น read-only เพื่อรักษาไฟล์เกม ➡️ เซฟเกมเก็บไว้ในเครื่อง และสามารถแบ็กอัปออกไปได้ ➡️ เหมาะสำหรับผู้ที่ต้องการเก็บเกมแบบ physical media ✅ ความเข้ากันได้ของระบบ ➡️ รองรับ GPU: AMD RX 400+, NVIDIA GTX 1600+, Intel Gen 9+ (แต่ไม่แนะนำ) ➡️ รองรับ controller: 8Bitdo Ultimate 2C (ผ่าน dongle หรือสาย) ➡️ ไม่รองรับ VM, dual boot, hybrid graphics, Bluetooth controller (ยังไม่พร้อม) https://www.tomshardware.com/software/linux/linux-gaming-os-kazeta-promises-console-gaming-experience-of-the-1990s-for-pc-users-supports-almost-any-drm-free-game-past-or-present

🎙️ เรื่องเล่าจากสแตนฟอร์ด: เมื่อ AI กลายเป็นตัวกรองคนเข้าสู่โลกการทำงาน ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา Generative AI อย่าง ChatGPT, Claude และเครื่องมืออัตโนมัติอื่น ๆ ได้เข้ามาเปลี่ยนวิธีทำงานในหลายอุตสาหกรรมอย่างรวดเร็ว แต่ผลกระทบที่หลายคนยังไม่ทันตั้งตัว คือการ “ลดโอกาส” ของคนรุ่นใหม่ที่เพิ่งเริ่มต้นอาชีพ งานวิจัยจาก Stanford Digital Economy Lab วิเคราะห์ข้อมูลจาก ADP ซึ่งเป็นผู้ให้บริการระบบเงินเดือนรายใหญ่ที่สุดในสหรัฐฯ พบว่า ตั้งแต่ปลายปี 2022 ถึงกลางปี 2025 การจ้างงานของคนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่ “เสี่ยงต่อการถูกแทนที่ด้วย AI” เช่น customer service, accounting และ software development ลดลงถึง 13% ขณะที่คนอายุ 35 ปีขึ้นไปในสายงานเดียวกันกลับมีการจ้างงานเพิ่มขึ้น เหตุผลหลักคือ AI สามารถแทนที่ “ความรู้แบบท่องจำ” หรือ codified knowledge ที่คนรุ่นใหม่เพิ่งเรียนจบมาได้ง่าย แต่ยังไม่สามารถแทนที่ “ความรู้จากประสบการณ์” หรือ tacit knowledge ที่คนทำงานมานานสะสมไว้ได้ นอกจากนี้ งานวิจัยยังพบว่าในสายงานที่ AI “เสริม” การทำงาน เช่น การช่วยตรวจสอบโค้ดหรือจัดการข้อมูล การจ้างงานกลับเพิ่มขึ้น โดยเฉพาะในกลุ่มที่มีทักษะผสมผสานระหว่างเทคโนโลยีและการตัดสินใจ ✅ ผลกระทบของ AI ต่อแรงงานอายุน้อย ➡️ คนอายุ 22–25 ปีในสายงานที่เสี่ยงต่อการถูกแทนที่ด้วย AI มีการจ้างงานลดลง 13% ➡️ สายงานที่ได้รับผลกระทบมาก ได้แก่ customer service, accounting, software development ➡️ ในขณะที่คนอายุ 35 ปีขึ้นไปในสายงานเดียวกันมีการจ้างงานเพิ่มขึ้น ✅ ความแตกต่างระหว่าง codified กับ tacit knowledge ➡️ AI สามารถแทนที่ความรู้แบบท่องจำจากการศึกษาได้ง่าย ➡️ แต่ยังไม่สามารถแทนที่ความรู้จากประสบการณ์ที่ไม่ได้เขียนไว้ในตำรา ✅ สายงานที่ AI เสริมมากกว่าทดแทน ➡️ ในงานที่ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลหรือช่วยเขียนโค้ด ➡️ การจ้างงานยังคงเพิ่มขึ้น โดยเฉพาะในกลุ่มที่มีทักษะผสม ✅ ความพยายามควบคุมตัวแปรอื่น ➡️ งานวิจัยพยายามตัดปัจจัยแทรก เช่น remote work, การจ้างงานภายนอก, หรือภาวะเศรษฐกิจ ➡️ ผลลัพธ์ยังคงชี้ชัดว่า AI เป็นตัวแปรหลักที่ส่งผลต่อการจ้างงานของคนรุ่นใหม่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การใช้ AI ในองค์กรยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น หมายความว่าผลกระทบอาจเพิ่มขึ้นอีกในอนาคต ➡️ นักเศรษฐศาสตร์จาก Goldman Sachs ยืนยันว่าการเปลี่ยนแปลงเริ่มปรากฏในข้อมูลแรงงานแล้ว https://www.cnbc.com/2025/08/28/generative-ai-reshapes-us-job-market-stanford-study-shows-entry-level-young-workers.html

🎙️ เรื่องเล่าจากโลก Container: Bitnami กำลังเปลี่ยนบ้านใหม่ Bitnami ซึ่งเป็นชื่อที่คุ้นเคยในวงการ DevOps และ Kubernetes กำลังปรับโครงสร้างครั้งใหญ่ โดยจะย้ายภาพ container และ Helm charts ออกจาก Docker Hub ไปยัง registry ใหม่ที่ปลอดภัยกว่า และบางส่วนก็จะถูกเก็บไว้ใน Bitnami Legacy ซึ่งเป็นเหมือน “โกดังเก็บของเก่า” ที่ไม่มีการอัปเดตอีกต่อไป การเปลี่ยนแปลงนี้เริ่มต้นตั้งแต่ 28 สิงหาคม 2025 โดยจะมีการ “brownout” หรือการปิดการเข้าถึงภาพ container บางชุดเป็นเวลา 24 ชั่วโมงในหลายช่วง เพื่อเตือนให้ผู้ใช้เตรียมตัวก่อนการลบจริงในวันที่ 29 กันยายน Bitnami Secure Images (BSI) คือทางเลือกใหม่ที่ปลอดภัยกว่า มีการลดจำนวนช่องโหว่ CVE อย่างมหาศาล และมีระบบรายงานความเสี่ยงแบบมืออาชีพ พร้อมรองรับ Photon Linux ซึ่งเป็นระบบที่แข็งแกร่งกว่า Debian เดิม แต่ก็ไม่ใช่ทุกคนจะพร้อมจ่าย เพราะ BSI แบบเต็มต้องสมัครสมาชิกเชิงพาณิชย์ ซึ่งมีราคาสูงถึง $50,000–$72,000 ต่อปี ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปต้องเลือกว่าจะไปต่อกับ BSI หรือใช้ Bitnami Legacy แบบไม่มีการอัปเดตและเสี่ยงต่อความปลอดภัย ✅ การเปลี่ยนแปลงของ Bitnami Registry ➡️ Bitnami จะลบ image container จาก docker.io/bitnami ภายใน 29 กันยายน 2025 ➡️ มีการ brownout ชั่วคราวในวันที่ 28 ส.ค., 2 ก.ย., และ 17 ก.ย. เพื่อเตือนผู้ใช้ ➡️ Helm charts และ source code ยังเปิดให้เข้าถึงบน GitHub ภายใต้ Apache 2.0 ✅ Bitnami Secure Images (BSI) ➡️ เป็นภาพ container ที่ผ่านการ hardening และลด CVE ได้มากกว่า 100 รายการ ➡️ มีระบบรายงาน VEX, KEV, EPSS และ UI/API สำหรับจัดการ metadata ➡️ รองรับ Photon Linux ที่ปลอดภัยกว่า Debian และใช้ร่วมกับ Helm charts เดิมได้ ➡️ มี distroless charts ที่ลด attack surface ได้ถึง 83% ➡️ ส่งภาพผ่าน private OCI registry เพื่อหลีกเลี่ยง rate limit ของ Docker Hub ✅ Bitnami Legacy Registry ➡️ เป็น registry สำหรับภาพ container เก่าแบบไม่มีการอัปเดต ➡️ เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ยังไม่พร้อมเปลี่ยน แต่เสี่ยงต่อช่องโหว่ในอนาคต ➡️ แนะนำให้คัดลอก image ไปยัง registry ส่วนตัวเพื่อความปลอดภัย ✅ เหตุผลที่ควรเปลี่ยนตอนนี้ ➡️ จำนวนแพ็กเกจ open source ที่เป็นอันตรายเพิ่มขึ้นกว่า 245,000 รายการในช่วง 2019–2023 ➡️ Cyber Resilience Act ของ EU กำหนดให้ต้องมีหลักฐานความปลอดภัยของซอฟต์แวร์ ➡️ การใช้ BSI ช่วยลดความเสี่ยงและเพิ่มความสามารถในการปฏิบัติตามข้อกำหนด https://community.broadcom.com/tanzu/blogs/beltran-rueda-borrego/2025/08/18/how-to-prepare-for-the-bitnami-changes-coming-soon

ก่อนไปลาวหรืออินโดนีเซีย ต้องลงทะเบียนขาเข้าดิจิทัล ตั้งแต่วันที่ 1 ก.ย.2568 กรมตำรวจตรวจคนเข้า-ออกเมือง ประเทศลาว จะเริ่มทดลองลงทะเบียนเดินทางเข้า-ออกประเทศ ผ่านระบบออนไลน์ที่เว็บไซต์ www.immigration.gov.la ใน 4 ด่านสากล ได้แก่ สนามบินวัดไต สนามบินหลวงพระบาง สนามบินปากเซ และด่านสะพานมิตรภาพ 1 ชาวต่างชาติที่ใช้หนังสือเดินทาง (Passport) จะต้องลงทะเบียนออนไลน์ก่อนภายใน 3 วันก่อนเดินทาง เสร็จแล้วจะได้รับ QR Code เพื่อใช้แจ้งเข้า-ออกกับเจ้าหน้าที่ โดยไม่จำเป็นต้องกรอกบัตรแจ้งเข้าเมืองและบัตรแจ้งออกเมือง ซึ่งในปี 2569 มีแผนจะใช้กับด่านสากลทั่วประเทศ ก่อนหน้านี้ ประเทศอินโดนีเซียประกาศว่า ตั้งแต่วันที่ 1 ก.ย.2568 จะใช้ระบบ All Indonesia ลงทะเบียนตรวจคนเข้าเมือง ศุลกากร ควบคุมโรค กักกักสัตว์และพืชไว้ในช่องทางเดียวกัน ชาวต่างชาติที่มาอินโดนีเซียต้องลงทะเบียนผ่านเว็บไซต์ allindonesia.imigrasi.go.id หรือแอปพลิเคชัน All Indonesia ล่วงหน้าไม่เกิน 3 วันก่อนเดินทาง เสร็จแล้วจะได้รับ QR Code ใช้แสดงต่อเจ้าหน้าที่ โดยจะเริ่มใช้กับสนามบินจาการ์ตา สนามบินสุราบายา และสนามบินเดนปาซาร์ (บาหลี) ก่อนบังคับใช้ทั่วประเทศในวันที่ 1 ต.ค.2568 ที่ผ่านมาหลายประเทศในอาเซียนเริ่มใช้ระบบบัตรขาเข้าดิจิทัลทดแทนแบบกระดาษ โดยมีรูปแบบไม่ต่างกัน คือ ต้องกรอกแบบฟอร์มล่วงหน้าใน 3 วันก่อนเดินทาง แล้วนำหลักฐาน เช่น QR Code แสดงต่อเจ้าหน้าที่ • สิงคโปร์ พัฒนา Singapore Arrival Card (SGAC) ในเดือน ส.ค.2562 ก่อนเริ่มใช้เต็มรูปแบบในเดือน มี.ค.2563 โดยเพิ่มการแจ้งข้อมูลสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ ในช่วงสถานการณ์โควิด-19 ภายหลังได้ผ่อนคลายมาตรการด้านสุขภาพลงเมื่อเดือน ธ.ค.2565 เหลือเฉพาะบางประเทศที่มีโรคระบาดร้ายแรง • ฟิลิปปินส์ ใช้ระบบ One Health Pass เมื่อวันที่ 1 ก.ย.2564 ก่อนเปลี่ยนมาเป็น e-Arrival CARD ในวันที่ 1 ธ.ค.2565 โดยให้ลงทะเบียนผ่านเว็บไซต์ etravel.gov.ph และแอปพลิเคชัน eGovPH • มาเลเซีย เริ่มใช้ Malaysia Digital Arrival Card ตั้งแต่วันที่ 1 ม.ค.2567 ผ่านเว็บไซต์ imigresen-online.imi.gov.my/mdac/main • บรูไน เริ่มใช้ระบบ E-Arrival Card ตั้งแต่วันที่ 9 ก.พ.2566 ผ่านเว็บไซต์ www.imm.gov.bn • กัมพูชา เริ่มใช้ระบบ Cambodia e-Arrival ตั้งแต่วันที่ 1 ก.ย.2567 ผ่านเว็บไซต์ arrival.gov.kh เฉพาะผู้ที่ผ่านสนามบินพนมเปญ สนามบินเสียมราฐ และสนามบินสีหนุวิลล์ สำหรับประเทศไทย สำนักงานตรวจคนเข้าเมืองใช้ระบบ Thailand Digital Arrival Card (TDAC) สำหรับชาวต่างชาติ มาตั้งแต่วันที่ 1 พ.ค.2568 เป็นต้นมา #Newskit

🧠 GB10 Superchip – สมองกลระดับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ในร่าง Mini PC ลองนึกภาพว่าคุณสามารถฝึกโมเดล AI ขนาด 200 พันล้านพารามิเตอร์ได้จากโต๊ะทำงานของคุณเอง โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์หรือเซิร์ฟเวอร์ขนาดใหญ่ นั่นคือสิ่งที่ NVIDIA พยายามทำให้เป็นจริงผ่าน DGX Spark ที่ใช้ GB10 Superchip ซึ่งรวม CPU และ GPU ไว้ในแพ็กเกจเดียวกันด้วยเทคโนโลยี 2.5D packaging บนสถาปัตยกรรม 3nm GB10 ประกอบด้วย 20 คอร์ ARM v9.2 แบ่งเป็น 2 กลุ่ม พร้อมแคช L2 ส่วนตัวและ L3 ขนาด 32MB รวม GPU Blackwell รุ่นใหม่ที่ให้พลังประมวลผล AI สูงถึง 1000 TOPS (FP4) และรองรับ DLSS 4 กับ Ray Tracing ในตัว หน่วยความจำ LPDDR5x แบบ Unified Memory Architecture (UMA) ขนาด 128GB ทำให้ CPU และ GPU เข้าถึงข้อมูลร่วมกันได้อย่างรวดเร็ว โดยมีแบนด์วิดท์รวมสูงถึง 600 GB/s ผ่าน NVLINK C2C DGX Spark ยังรองรับการเชื่อมต่อหลายเครื่องผ่าน ConnectX-7 NIC เพื่อขยายการประมวลผล AI ไปถึงโมเดลขนาด 405 พันล้านพารามิเตอร์ และสามารถใช้งานร่วมกับซอฟต์แวร์ AI เต็มรูปแบบของ NVIDIA เช่น CUDA, TensorRT, vLLM และ GR00T N1.5 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ NVIDIA เปิดตัว GB10 Superchip ในงาน Hot Chips 2025 สำหรับ DGX Spark – AI PC ขนาดเล็ก ➡️ ใช้เทคโนโลยี 3nm จาก TSMC และ 2.5D packaging รวม CPU และ GPU ในแพ็กเกจเดียว ➡️ CPU มี 20 คอร์ ARM v9.2 พร้อมแคช L2 และ L3 รวม 32MB ➡️ GPU ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell พร้อม Tensor Core Gen 5 และ Ray Tracing ➡️ ให้พลังประมวลผล AI สูงถึง 1000 TOPS (FP4) และ 31 TFLOPs (FP32) ➡️ รองรับ LPDDR5x ความเร็ว 9400 MT/s ความจุสูงสุด 128GB แบบ UMA ➡️ แบนด์วิดท์รวมของระบบสูงถึง 600 GB/s ผ่าน NVLINK C2C ➡️ มี System Level Cache ขนาด 16MB สำหรับการแชร์ข้อมูลระหว่าง CPU และ GPU ➡️ รองรับการเชื่อมต่อ PCIe Gen5, USB, Ethernet และแสดงผล 4K/8K ได้หลายจอ ➡️ ระบบความปลอดภัยมี Dual Secure Root, fTPM และ discrete TPM ➡️ TDP ของชิปอยู่ที่ 140W เหมาะกับการใช้งานบนโต๊ะทำงานทั่วไป ➡️ DGX Spark สามารถเชื่อมต่อหลายเครื่องผ่าน ConnectX-7 เพื่อรองรับโมเดล AI ขนาดใหญ่ ➡️ รองรับการใช้งานร่วมกับโมเดล AI จาก Meta, Google, DeepSeek และ NVIDIA Cosmos ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DGX Spark เป็นการต่อยอดจาก Project DIGITS และใช้แพลตฟอร์มเดียวกับ DGX Cloud ➡️ ขนาดเครื่องเล็กเพียง 150 x 150 x 50.5 มม. เหมาะกับการวางบนโต๊ะทำงาน ➡️ NVIDIA เตรียมขยาย GB10 ไปสู่แพลตฟอร์มผู้บริโภค เช่น N1X และ N1 SoC สำหรับโน้ตบุ๊ก ➡️ DGX Spark รองรับการใช้งานกับแพลตฟอร์ม Isaac, Metropolis และ Holoscan ➡️ ใช้ ConnectX NIC ผ่าน PCIe Gen5 x8 เพื่อเชื่อมต่อหลายระบบแบบ low-latency https://wccftech.com/nvidia-gb10-superchip-soc-3nm-20-arm-v9-2-cpu-cores-nvfp4-blackwell-gpu-lpddr5x-9400-memory-140w-tdp/