🎙️ 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 ACP: เมื่อ Claude Code หลุดจากเทอร์มินัลและกลายเป็นเพื่อนร่วมงานใน Zed หลังจากเสียงเรียกร้องจากนักพัฒนาทั่วโลก ทีมงาน Zed ได้เปิดตัวการเชื่อมต่อ Claude Code แบบ native ผ่าน Agent Client Protocol (ACP) ซึ่งเป็นมาตรฐานเปิดใหม่ที่ช่วยให้ AI agent ทำงานร่วมกับ editor ได้อย่างลื่นไหล โดยไม่ต้องพึ่งการผูกติดแบบเฉพาะเจาะจง Claude Code ซึ่งเคยเป็นเครื่องมือที่ต้องรันผ่าน CLI ตอนนี้สามารถทำงานใน Zed ได้แบบเต็มรูปแบบ: แก้โค้ดหลายไฟล์พร้อมกัน, แสดง syntax highlight, ใช้ language server, และให้ผู้ใช้ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงแบบ granular ผ่าน multibuffer—เลือกได้ว่าจะรับหรือปฏิเสธแต่ละ hunk ผู้ใช้ยังสามารถสร้าง workflow ของตัวเองผ่าน slash command และดู task list ของ Claude Code ได้จาก sidebar แบบ real-time ซึ่งช่วยให้การทำงานร่วมกับ agent เป็นไปอย่างโปร่งใสและมีประสิทธิภาพ การเชื่อมต่อนี้ไม่ได้เกิดจากการ hardcode แต่ใช้ ACP ซึ่งเป็นมาตรฐาน JSON-RPC ที่ Zed พัฒนาและเปิดซอร์สไว้ ทำให้ Claude Code สามารถทำงานใน Zed ได้แบบ process อิสระ และสามารถนำไปใช้ใน editor อื่นที่รองรับ ACP เช่น Neovim ผ่าน community adapter แม้ตอนนี้ยังอยู่ในช่วง beta และบางฟีเจอร์ของ Claude Code ยังไม่รองรับผ่าน SDK เช่น Plan mode หรือ slash command บางตัว แต่ทีมงาน Zed ยืนยันว่าจะเพิ่มความสามารถต่อเนื่องตามการอัปเดตจาก Anthropic https://zed.dev/blog/claude-code-via-acp

อริย​สาวก​พึง​ฝึกหัด​ศึกษา​อัสสาทะ-อาทีนวะ-นิสสรณะของกาม สัทธรรมลำดับที่ : 736 ชื่อบทธรรม :- อัสสาทะ-อาทีนวะ-นิสสรณะของกาม https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=736 เนื้อความทั้งหมด :- --อัสสาทะ-อาทีนวะ-นิสสรณะของกาม (ธรรมลักษณะ ๓ ประการของกาม : วัตถุแห่งสัมมาทิฏฐิ) --ภิกษุ ท. ! #อะไรเป็นอัสสาทะ (รสอร่อย) ของกามทั้งหลาย ? +--ภิกษุ ท. ! กามคุณ ๕ อย่างเหล่านี้ มีอยู่. ห้าอย่าง อย่างไรเล่า? ห้าอย่าง​ คือ ๑.รูป อันจะพึงรู้แจ้งด้วยตา ๒.เสียงอันจะพึงรู้แจ้งด้วยหู ๓.กลิ่นอันจะพึงรู้แจ้งด้วยจมูก ๔.รสอันจะพึงรู้แจ้งด้วยลิ้น ๕.โผฏฐัพพะอันจะพึงรู้แจ้งด้วยผิวกาย (แต่ละอย่าง ๆ) อันน่าปรารถนา น่าใคร่ น่าพอใจ มีลักษณะน่ารัก เป็นที่เข้าไปอาศัยอยู่แห่งความใคร่ เป็นที่ตั้งแห่งความกำหนัด มีอยู่ +--ภิกษุ ท. ! เหล่านี้แลชื่อว่า กามคุณ (คุณค่าสำหรับกาม) ห้าอย่าง. +--ภิกษุ ท. ! สุขโสมนัสใด อาศัยกามคุณห้าเหล่านี้แล้วเกิดขึ้น , นี้เป็น อัสสาทะของกาม ทั้งหลาย. --ภิกษุ ท. ! #อะไรเป็นอาทีนวะ (โทษอันต่ำทราม) ของกามทั้งหลาย ? (ก) ภิกษุ ท. ! กุลบุตรในโลกนี้ สำเร็จการเป็นอยู่ด้วยความพากเพียรในศิลปะ คือ ด้วยศิลปะแห่งการใช้สัญญาด้วยมือ ศิลปแห่งการคำนวณ ศิลปะแห่งการนับ ด้วยกสิกรรม ด้วยวาณิชกรรม ด้วยโครักขกรรม ด้วยศิลปะแห่งการใช้ศาตรา ด้วยการเป็นราชบุรุษ หรือด้วยศิลปะอย่างใดอย่างหนึ่ง, +‐-ต้องเผชิญกับความหนาว เผชิญกับความร้อน ต้องลำบากอยู่ ด้วยสัมผัสอันเกิดจากเหลือบยุงลมแดดและสัตว์เลื้อยคลานทั้งหลาย อ่อนแรงอยู่ ด้วยความหิว กระหายเพราะการไม่ได้บริโภคตามเวลา. +--ภิกษุ ท. ! ข้อนี้เป็นโทษแห่งกาม เป็นกองแห่งทุกข์ อันบุคคลเห็นได้เอง ว่า มีกามเป็นเหตุ มีกามเป็นต้นเค้า มีกามเป็นเครื่องบังคับให้กระทำ +‐-มีเหตุมาแต่กามนั่นเทียว. (ข) ภิกษุ ท. ! แม้เมื่อกุลบุตรนั้นพากเพียรอยู่อย่างนั้น สืบต่อ พยายามอยู่อย่างนั้น โภคะก็ยังไม่สำเร็จแก่เขา ; +--เขาย่อมเศร้าโศก ย่อมลำบากใจ ร่ำไรรำพัน ตีอกร่ำไห้ ถึงความคลั่งเพ้อว่า “ความพากเพียรของเราเป็นโมฆะเสียแล้วหนอ ความพยายามของเราไม่มีผลหนอ” ดังนี้ เป็นต้น. +--ภิกษุ ท. ! แม้ข้อนี้ ก็เป็นโทษของกาม เป็นกองแห่งทุกข์ อันบุคคลเห็นได้เอง ว่า มีกามเป็นเหตุ มีกามเป็นต้นเค้า มีกามเป็นเครื่องบังคับให้กระทำ +--มีเหตุมาแต่กามนั่นเทียว. (ค) ภิกษุ ท. ! ถึงแม้ว่าเมื่อกุลบุตรนั้น พากเพียรอยู่อย่างนั้นสืบ ต่อพยายามอยู่อย่างนั้น โภคะเกิดสำเร็จผลแก่เขาขึ้นมา. +--เขาก็ยังเสวยทุกขโทมนัสเพราะการอารักขาโภคะเหล่านั้น โดยวิตกอยู่ว่า “ทำอย่างไรพระราชาจึงจะไม่ริบทรัพย์ของเราไป โจรจะไม่ปล้นทรัพย์ของเราไป ไฟจะไม่ไหม้ น้ำจะไม่พัดพาเอาไป ทายาทอันไม่เป็นที่รักจะไม่เยื้อแย่งเอาไป” ดังนี้ เป็นต้น. +‐-เมื่อเขาอารักขาคุ้มครองอยู่อย่างนี้ พระราชาริบทรัพย์ของเขาไปบ้าง โจรปล้นเอาไปบ้าง ไฟไหม้เสียบ้าง น้ำพัดพาไปเสียบ้าง ทายาทไม่เป็นที่รักเยื้อแย่งไปเสียบ้าง, +--เขาย่อมเศร้าโศก ย่อมลำบากใจ ร่ำไรรำพัน ตีอกร่ำไห้ ถึงความคลั่งเพ้อว่า “สิ่งที่เคยมีแก่เรา ฉิบหายไปหมดแล้วหนอ” ดังนี้ เป็นต้น. +--ภิกษุ ท. ! แม้ข้อนี้ ก็เป็นโทษแห่งกาม เป็นกองแห่งทุกข์ อันบุคคลเห็นได้เอง ว่า มีกามเป็นเหตุ มีกามเป็นต้นเค้า มีกามเป็นเครื่องบังคับให้กระทำ +‐-มีเหตุมาแต่กามนั่นเทียว. (ง) ภิกษุ ท. ! โทษอื่นยังมีอีก ที่มีกามเป็นเหตุ มีกามเป็นต้นเค้า มีกามเป็นเครื่องบังคับให้กระทำ มีเหตุมาแต่กามนั่นเอง; คือ ข้อที่ราชาวิวาทกับราชาบ้าง กษัตริย์วิวาทกับกษัตริย์บ้าง พราหมณ์วิวาทกับพราหมณ์บ้าง คหบดีวิวาทกับคหบดีบ้าง มารดาวิวาทแม้กับบุตร บุตรวิวาทแม้กับมารดา บิดาวิวาทแม้กับบุตร บุตรวิวาทแม้กับบิดา พี่น้องชายกับพี่น้องชาย พี่น้องหญิงกับพี่น้องหญิง แม้สหายกับสหายก็ยังวิวาทกัน, +‐-เขาเหล่านั้น ถึงการทะเลาะแก่งแย่งวิวาทกัน ในที่นั้นๆ, ทำร้ายกันและกันด้วยฝ่ามือบ้าง ด้วยก้อนดินบ้าง ด้วยท่อนไม้บ้าง ด้วยศาตราบ้าง ถึงความตายบ้าง ได้รับทุกข์เจียนตายบ้างในที่นั้น ๆ +--ภิกษุ ท. ! แม้ข้อนี้ ก็เป็นโทษของกาม เป็นกองแห่งทุกข์ อันบุคคลเห็นได้เอง ว่า มีกามเป็นเหตุ มีกามเป็นต้นเค้า มีกามเป็นเครื่องบังคับให้กระทำ +--มีเหตุมาแต่กามนั่นเทียว. (จ) ภิกษุ ท. ! โทษอื่นยังมีอีก ที่มีกามเป็นเหตุ มีกามเป็นต้นเค้า +‐-มีกามเป็นเครื่องบังคับให้กระทำ มีเหตุมาแต่กามนั่นเอง ; คือ ข้อคนที่คนทั้งหลายถือดาบและโล่หนัง ผูกสอดธนูและแล่งศร แล่นเข้าไปสู่สงครามอันตั้งขึ้นเป็นกองทัพสองฝ่าย ยิงศรอยู่บ้าง ซัดหอกอยู่บ้าง กวัดแกว่งดาบอยู่บ้าง, คนเหล่านั้น ถูกศรแทงบ้าง ถูกหอกแทงบ้าง ถูกดาบตัดศีรษะบ้าง ถึงความตายบ้าง ได้รับทุกข์เจียนตายบ้าง อยู่ในที่นั้นๆ. +--ภิกษุ ท. ! แม้ข้อนี้ ก็เป็นโทษของกาม เป็นกองแห่งทุกข์ อันบุคคลเห็นได้เอง ว่า มีกามเป็นเหตุ มีกามเป็นต้นเค้า มีกามเป็นเครื่องบังคับให้กระทำ +--มีเหตุมาแต่กามนั่นเทียว. (ฉ) ภิกษุ ท. ! โทษอื่นยังมีอีก ที่มีกามเป็นเหตุ มีกามเป็นต้นเค้า มีกามเป็นเครื่องบังคับให้กระทำ มีเหตุมาแต่กามนั่นเอง ; คือ ข้อที่คนทั้งหลายถือดาบและโล่หนัง ผูกสอดธนูและแล่งศร แล่นเข้าประชิดเชิงเทินอันกระทำขึ้นด้วยวิธีที่เรียกว่า อัฏฏาวเลปนา*--๑ เมื่อมีการยิงลูกศรอยู่บ้าง ซัดหอกอยู่บ้าง กวัดแกว่งดาบอยู่บ้าง คนเหล่านั้นก็ถูกลูกศรแทงบ้าง ถูกหอกแทงบ้าง ถูกรดอยู่ด้วยเถ้าถ่านโคมัยอันร้อนบ้าง ปล่อยของหนักให้ตกลงทับทีเดียวตายทั้งหมู่บ้าง ถูกตัดศีรษะด้วยดาบบ้าง ถึงความตายบ้าง ได้รับทุกข์เจียนตายบ้าง อยู่ในที่นั้นๆ. +--ภิกษุ ท. ! แม้ข้อนี้ ก็เป็นโทษของกาม เป็นกองแห่งทุกข์ อันบุคคลเห็นได้เอง ว่า มีกามเป็นเหตุ มีกามเป็นต้นเค้า มีกามเป็นเครื่องบังคับให้กระทำ +--มีเหตุมาแต่กามนั่นเทียว. ----- *--๑. ตีนกำแพงที่ทำให้ขรุขระไว้ด้วยของมีคม ยากแก่การที่ข้าศึกจะเข้าไป หรือปีนกำแพงได้. (ช) ภิกษุ ท. ! โทษอื่นยังมีอีก ที่มีกามเป็นเหตุ มีกามเป็นต้นเค้า มีกามเป็นเครื่องบังคับให้กระทำ มีเหตุมาแต่กามนั่นเอง; คือ ข้อที่คนบางพวก ย่อมตัดช่อง ย่องเบา ปล้นสะดมในเรือนหลังเดียว คอยดักทำร้ายในที่เปลี่ยว และล่วงภรรยาผู้อื่น. พระราชาจับคนเหล่านั้นมาแล้ว ให้กระทำกรรมกรณ์วิธีการลงโทษหลายวิธีด้วยกัน เช่น เฆี่ยนด้วยหวายบ้าง หวดด้วยเชือกหนังบ้าง ทุบด้วยท่อนไม้บ้าง ตัดมือเสียบ้าง ตัดเท้าเสียบ้าง ตัดเสียทั้งมือและเท้าบ้าง ตัดหูบ้าง ตัดจมูกบ้าง ตัดเสียทั้งหูและจมูกบ้าง ย่อมกระทำกรรมกรณ์ชื่อ “หม้อเคี่ยวน้ำส้ม”*--๑ บ้าง ย่อมกระทำกรรมกรณ์ชื่อ “ขอดสังข์”*--๒ บ้าง ย่อมกระทำกรรมกรณ์ชื่อ “ปากราหู”*--๓ บ้าง ย่อมกระทำกรรมกรณ์ชื่อ “มาลัยไฟ”*--๔ บ้าง ย่อมกระทำกรรมกรณ์ชื่อ “มือคบเพลิงบ้าง”*--๕ บ้าง ย่อมกระทำกรรมกรณ์ชื่อ “ริ้วส่าย”*--๖ บ้าง ย่อมกระทำกรรมกรณ์ชื่อ “นุ่งเปลือกไม้”*--๗ บ้าง ย่อมกระทำกรรมกรณ์ชื่อ “ยืนกวาง”*--๘ บ้าง ย่อมกระทำกรรมกรณ์ชื่อ “เกี่ยวเหยื่อเบ็ด”*--๙ บ้าง ย่อมกระทำกรรมกรณ์ชื่อ “เหรียญกษาปณ์”*--๑๐ บ้าง ย่อมกระทำกรรมกรณ์ชื่อ “ทาเกลือ” บ้าง ย่อมกระทำกรรมกรณ์ชื่อ “แปรงแสบ”*--๑๑ บ้าง ย่อมกระทำกรรมกรณ์ชื่อ “เวียนหลัก”*--๑๒ บ้าง ย่อมกระทำกรรมกรณ์ชื่อ “ตั่งฟาง”*--๑๓ บ้าง ย่อมราดด้วยน้ำมันร้อน ๆ บ้าง ย่อมปล่อยให้ “สุนัขทึ้ง”*--๑๔ บ้าง ย่อมให้นอนหงายบนหลาวทั้งเป็น ๆ บ้าง ย่อมตัดศีรษะด้วยดาบบ้าง ; เขาเหล่านั้น ย่อมถึงซึ่งความตายบ้าง ได้รับทุกข์เจียนตายบ้าง อยู่ในที่นั้น ๆ. +--ภิกษุ ท. ! แม้ข้อนี้ ก็เป็นโทษของกาม เป็นกองแห่งทุกข์ อันบุคคลเห็นได้เอง ว่า มีกามเป็นเหตุ มีกามเป็นต้นเค้า มีกามเป็นเครื่องบังคับให้กระทำ +--มีเหตุมาแต่กามนั่นเทียว. ----- *--๑. “หม้อเคี่ยวน้ำส้ม” คือต่อยหัวขมองแยกออก แล้วใช้คีมคีบก้อนเหล็กที่ลุกแดงใส่ลงไป ให้มันสมองเดือดพลุ่งขึ้นเหมือนน้ำส้มเดือดล้นหม้อ. *--๒. “ขอดสังข์” คือตัดหนังควั่นไปให้รอบจอนหูทั้งสองข้าง และหลุมคอ แล้วรวบผมทั้งหมดขมวดไว้ ใช้ไม้สอดหมุนยกขึ้น ให้หนังหลุดติดขึ้นมาพร้อมกับผมแล้วใช้ทรายหยาบขัดกะโหลกศีรษะล้างให้ขาว ดั่งสังข์. *--๓. “ปากราหู” คือใช้ขอเหล็กง้างปากให้อ้าแล้วจุดไฟในปาก. อีกอย่างหนึ่ง ใช้สิ่วตอกเจาะตั้งแต่จอนหูเข้าไปจนถึงปาก ให้โลหิตไหลออกมาเต็มปาก ดูปากอ้า ดั่งปากราหู. *--๔. “มาลัยไฟ” คือใช้ผาชุบน้ำมันพันจนทั่วตัวแล้วจุดไฟ. *--๕. “มือคบเพลิง” คือใช้ผ้าชุบน้ำมันพันมือทั้งสองข้างจนทั่ว แล้วจุดไฟ. *--๖. “ริ้วส่าย” คือเชือดหนังลอกออกเป็นริ้วๆ ตั้งแต่ใต้คอไปจนถึงข้อเท้า แล้วเอาเชือกผูกฉุดคร่าไป นักโทษเดินเหยียบหนังคัวล้มลุกคลุกคลานไปจนกว่าจะตาย. *--๗. “นุ่งเปลือกไม้” คือเชือดหนังเป็นริ้วๆอย่างบทก่อน แต่ทำเป็นสองตอน ตั้งแต่ใต้คอจนถึงเอวตอนหนึ่ง ตั้งแต่เอวจนถึงข้อเท้าตอนหนึ่ง ริ้วหนังตอนบนห้อยคลุมลงมาปิดกายตอนล่าง ดูดั่งนุ่งเปลือกไม้. *--๘. “ยืนกวาง” คือใช้ห่วงเหล็กรัดข้อศอกทั้งสอง และเข่าทั้งสอง ตรึงติดไว้กับหลักเหล็กสี่หลักบนพื้นดิน ดูดั่ง กวางถูกตรึง แล้วก่อไฟล้อมลนจนกว่าจะตาย. *--๙. “เกี่ยวเหยื่อเบ็ด” คือใช้เบ็ดมีเงี่ยงสองข้าง เกี่ยวตัวดึงเอาหนังเนื้อและเอ็นออกมาให้หมด. *--๑๐. “เหรียญกษาปณ์” คือใช้มีดคมเชือดหนังออกเป็นแว่นๆ ขนาดเท่าเงินเหรียญจนกว่าจะตาย. *--๑๑. “แปรงแสบ” คือฟันสับเสียให้ยับทั่วกาย แล้วใช้แปรงชุบน้ำแสบ (มีน้ำเกลือเป็นต้น) ถูครูดสีไปมาให้เนื้อเอ็นขาดหลุดออกมา เหลือแต่กระดูก. *--๑๒. “เวียนหลัก” คือให้นอนตะแคง แล้วใช้หลาวเหล็กตอกเข้าช่องหูให้ทะลุ ลงไปตรึงแน่นอยู่กับดิน แล้วจับเท้าทั้งสองเดินเวียน. *--๑๓. “ตั่งฟาง” คือใช้ลูกหินบดทับตัว บดให้กระดูกแตกละเอียด แต่ไม่ให้หนังขาด แล้วจับผมรวบขึ้นเขย่าๆ ให้เนื้อรวมเข้าเป็นกอง แล้วใช้ผมนั่นแหละพันตะล่อมวางไว้ เหมือนตั่งที่ทำด้วยฟางสำหรับเช็ดเท้า. *--๑๔. “ให้สุนัขทึ้ง” คือขังฝูงสุนัขให้อดหิวโซหลายวัน แล้วปล่อยให้ออกมารุมทึ้ง พักเดียวเหลือแต่กระดูก. --*-- นัยแห่งอรรถกถาและพระไตรปิฎกแปลของ ม . อำไพจริต.--*-- (ญ) ภิกษุ ท. ! โทษอื่นยังมีอีก ที่มีกามเป็นเหตุ มีกามเป็นต้นเค้า มีกามเป็นเครื่องบังคับให้กระทำ มีเหตุมาแต่กามนั่นเอง ; คือข้อที่คนทั้งหลายประพฤติทุจริตด้วยกาย ด้วยวาจา และด้วยใจ, ครั้นประพฤติทุจริตด้วยกาย ด้วยวาจา และด้วยใจแล้ว, เขาเหล่านั้น ย่อม เข้าถึงอบาย ทุคติ วินิบาต นรก เบื้องหน้าแต่การตาย เพราะการแตกสลายแห่งกาย. +--ภิกษุ ท. ! แม้ข้อนี้ ก็เป็นโทษของกาม เป็นกองแห่งทุกข์ อันบุคคลเห็นได้เอง ว่า มีกามเป็นเหตุ มีกามเป็นต้นเค้า มีกามเป็นเครื่องบังคับให้กระทำ +--มีเหตุมาแต่กามนั่นเทียว. --ภิกษุ ท. ! #อะไรเป็นนิสสรณะ (อุบายเป็นเครื่องออก) จากกามทั้งหลาย ? +--ภิกษุ ท. ! การนำออกเสียได้ซึ่งฉันทราคะ #การละเสียได้ซึ่งฉันทราคะ ในกามทั้งหลาย อันใด, อันนั้น เป็นนิสสรณะจากกามทั้งหลาย. http://etipitaka.com/read/pali/12/168/?keywords=ฉนฺทราคปฺปหานํ +--ภิกษุ ท. ! สมณะหรือพราหมณ์เหล่าใด #ไม่รู้ชัดตามเป็นจริง ซึ่ง อัสสาทะแห่งกามทั้งหลาย โดยความเป็นอัสสาทะด้วย ซึ่ง อาทีนวะ โดยความเป็นอาทีนวะด้วย ซึ่ง นิสสรณะ โดยความเป็นนิสสรณะด้วย โดยอาการเหล่านี้ อยู่; สมณะพราหมณ์เหล่านั้นน่ะหรือ จักรู้รอบซึ่งกามทั้งหลายด้วยตนเอง หรือว่าจักชักชวนผู้อื่นให้รอบรู้ซึ่งกามเหมือนผู้ที่เคยปฏิบัติแล้ว ดังนี้นั้น : นั่นไม่เป็นฐานะที่มีได้. +--ภิกษุ ท. ! ส่วน สมณะหรือพราหมณ์เหล่าใด #รู้ชัดตามเป็นจริง ซึ่ง อัสสาทะแห่งกามทั้งหลาย โดยความเป็นอัสสาทะด้วย ซึ่ง อาทีนวะ โดยความเป็นอาทีนวะด้วย ซึ่ง นิสสรณะ โดยความเป็นนิสสรณะด้วย โดยอาการอย่างนี้อยู่ ; สมณะหรือพราหมณ์เหล่านั้นนั่นแหละ จักรอบรู้ซึ่งกามทั้งหลายด้วยตนเอง หรือว่าจักชักชวนผู้อื่นให้รอบรู้ซึ่งกามเหมือนผู้ที่เคยปฏิบัติแล้ว ดังนี้นั้น : นั่นเป็นฐานะที่มีได้.- #ทุกขมรรค #อริยสัจสี่ #สุตันตปิฎก #บาลีสุตันตปิฎก #พุทธธัมมเจดีย์ อ้างอิงไทยสุตันตปิฎก : - มู.ม. 12/115-120/197-200. http://etipitaka.com/read/thai/12/115/?keywords=%E0%B9%91%E0%B9%99%E0%B9%97 อ้างอิงบาลีสุตันตปิฎก : - มู.ม. ๑๒/๑๖๘-๑๗๓/๑๙๗-๒๐๐. http://etipitaka.com/read/pali/12/168/?keywords=%E0%B9%91%E0%B9%99%E0%B9%97 ศึกษา​เพิ่มเติม... https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=55&id=736 https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=55 ลำดับสาธยายธรรม : 55 ฟังเสียงอ่าน.. http://www.manodham.com/sound/002/mp3/002_55.mp3

อริยสาวกพึงฝึกหัด​ศึกษาว่าหลุดพ้นจากทุกข์ เพราะไม่เพลิดเพลินในเบญจขันธ์ สัทธรรมลำดับที่ : 367 ชื่อบทธรรม :- หลุดพ้นจากทุกข์ เพราะไม่เพลิดเพลินในเบญจขันธ์ https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=367 เนื้อความทั้งหมด :- --หลุดพ้นจากทุกข์ เพราะไม่เพลิดเพลินในเบญจขันธ์(ห้ากลุ่ม) ๑.--ภิกษุ ท. ! ผู้ใด ไม่เพลิดเพลินอยู่ใน รูป, ผู้นั้น เท่ากับ ไม่เพลิดเพลินอยู่ ในสิ่งที่เป็นทุกข์. เรากล่าวว่า “ผู้ใด ไม่เพลิดเพลินอยู่ ในสิ่งที่เป็นทุกข์, ผู้นั้น ย่อมหลุดพ้นไปได้จากทุกข์” ดังนี้ ; ๒.--ภิกษุ ท. ! ผู้ใด ไม่เพลิดเพลินอยู่ใน เวทนา, ผู้นั้น เท่ากับ ไม่เพลิดเพลินอยู่ ในสิ่งที่เป็นทุกข์, เรากล่าวว่า “ผู้ใด ไม่เพลิดเพลินอยู่ในสิ่งที่เป็นทุกข์, ผู้นั้น ย่อมหลุดพ้นไปได้จากทุกข์” ดังนี้ ; ๓.--ภิกษุ ท. ! ผู้ใด ไม่เพลิดเพลินอยู่ใน สัญญา, ผู้นั้น เท่ากับไม่เพลิดเพลินอยู่ ในสิ่งที่เป็นทุกข์, เรากล่าวว่า “ผู้ใด ไม่เพลิดเพลินอยู่ในสิ่งที่เป็นทุกข์, ผู้นั้น ย่อมหลุดพ้นไปได้จากทุกข์” ดังนี้ ; ๔.--ภิกษุ ท. ! ผู้ใด ไม่เพลิดเพลินอยู่ใน สังขาร, ผู้นั้น เท่ากับไม่เพลิดเพลินอยู่ ในสิ่งที่เป็นทุกข์, เรากล่าวว่า “ผู้ใด ไม่เพลิดเพลินอยู่ในสิ่งที่เป็นทุกข์, ผู้นั้น ย่อมหลุดพ้นไปได้จากทุกข์” ดังนี้ ; ๕.--ภิกษุ ท. ! ผู้ใด ไม่เพลิดเพลินอยู่ใน วิญญาณ, ผู้นั้น เท่ากับไม่เพลิดเพลินอยู่ ในสิ่งที่เป็นทุกข์, เรากล่าวว่า “ผู้ใด ไม่เพลิดเพลินอยู่ในสิ่งที่เป็นทุกข์, ผู้นั้น ย่อมหลุดพ้นไปได้จากทุกข์” ดังนี้.- #ทุกขนิโรธ #อริยสัจสี่ #สุตันตปิฎก #บาลีสุตันตปิฎก #พุทธธัมมเจดีย์ อ้างอิงไทยสุตันตปิฎก : - ขนฺธ. สํ. 17/30/65. http://etipitaka.com/read/thai/17/30/?keywords=%E0%B9%96%E0%B9%95 อ้างอิงบาลีสุตันตปิฎก : - ขนฺธ. สํ. ๑๗/๓๙/๖๕. http://etipitaka.com/read/pali/17/39/?keywords=%E0%B9%96%E0%B9%95 ศึกษาเพิ่มเติม... https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=367 http://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=24&id=367 http://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=24 ลำดับสาธยายธรรม : 24 ฟังเสียงอ่าน... http://www.manodham.com/sound/002/mp3/002_24.mp3

🎙️ เรื่องเล่าจาก BlazeCore: เมื่อ CPU ที่ยังไม่เปิดตัวถูกใส่ไว้ในเครื่องขายจริง ต้นเดือนกันยายน 2025 มีผู้พบว่า BlazeCore ซึ่งเป็นผู้ผลิตพีซีเกมมิ่งแบบประกอบล่วงหน้า ได้ระบุ “Ryzen 7 9700F” ไว้ในรายละเอียดของเครื่องรุ่นหนึ่งที่ขายผ่านร้าน Microless ในสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ โดยในหน้าสเปกหลักยังคงระบุว่าใช้ Ryzen 7 9700X แต่เมื่อเลื่อนลงไปอ่านรายละเอียดกลับพบชื่อ 9700F โผล่ขึ้นมา Ryzen 7 9700F เป็นรุ่นที่ยังไม่มีการเปิดตัวจาก AMD แต่มีข้อมูลหลุดออกมาก่อนหน้านี้ว่าเป็นหนึ่งในสองรุ่นใหม่ในตระกูล Zen 5 ที่ไม่มีกราฟิกในตัว (F-series) โดยอีกตัวคือ Ryzen 5 9500F จากข้อมูลที่หลุดออกมา Ryzen 7 9700F มีสเปกใกล้เคียงกับ 9700X ทุกประการ: 8 คอร์ 16 เธรด, base clock 3.8 GHz, L3 cache 32MB แต่ boost clock ต่ำกว่าเล็กน้อยที่ 5.4 GHz (9700X อยู่ที่ 5.5 GHz) และไม่มี iGPU ซึ่งทำให้ราคาควรจะถูกกว่า แต่ในรายการสินค้ากลับตั้งไว้ที่ $294 ซึ่งสูงกว่าที่คาดไว้ เมื่อดูจาก benchmark ล่าสุด พบว่า 9700F มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับ 9700X ทั้งในงาน multi-core และ single-core โดยต่างกันเพียงเล็กน้อยในคะแนน Cinebench และ Geekbench ซึ่งหมายความว่าในงานจริง เช่น การเล่นเกมหรือการตัดต่อวิดีโอ ความแตกต่างแทบไม่รู้สึกได้ หากใช้ GPU แยก ✅ การปรากฏตัวของ Ryzen 7 9700F ➡️ ถูกระบุในรายละเอียดของเครื่อง BlazeCore บนร้าน Microless ➡️ ยังไม่มีการประกาศอย่างเป็นทางการจาก AMD ➡️ อาจเป็นการเตรียมเปลี่ยนสเปก หรือพิมพ์ผิดจากผู้ประกอบ ✅ สเปกของ Ryzen 7 9700F เทียบกับ 9700X ➡️ 8 คอร์ 16 เธรด, base clock 3.8 GHz, L3 cache 32MB เท่ากัน ➡️ boost clock ต่ำกว่า 9700X เล็กน้อย (5.4 GHz vs 5.5 GHz) ➡️ ไม่มี iGPU ซึ่งทำให้ราคาควรต่ำกว่า แต่กลับตั้งไว้ที่ $294 ✅ ประสิทธิภาพจาก benchmark ล่าสุด ➡️ คะแนน Cinebench และ Geekbench ต่างกันเพียง ~2% ใน single-core ➡️ multi-core performance เท่ากันทุกประการ ➡️ เหมาะกับผู้ใช้ที่มี GPU แยกและไม่ต้องการ iGPU ✅ บริบทของ Zen 5 และ F-series ➡️ Ryzen 7 9700F และ 9500F เป็นรุ่นแรกของ Zen 5 ที่ไม่มีกราฟิกในตัว ➡️ เหมาะกับตลาดที่เน้นประสิทธิภาพต่อราคา เช่น เกมมิ่งและ workstation ➡️ อาจเป็นกลยุทธ์ของ AMD เพื่อลดต้นทุนและแข่งขันกับ Intel F-series https://wccftech.com/system-integrator-mentions-ryzen-7-9700f-with-boost-clock-of-5-4-ghz-configuration-still-boasts-9700x/

🎙️ 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 H100/H200: เมื่อคำพูดของ CEO กลายเป็นกระแสที่บริษัทต้องรีบดับไฟ ในช่วงต้นกันยายน 2025 เกิดกระแสข่าวว่า GPU รุ่น H100 และ H200 ของ Nvidia ขายหมดเกลี้ยงทั่วโลก โดยเฉพาะในกลุ่ม AI startup และ cloud provider ที่กำลังเร่งเทรนโมเดล reasoning ขนาดใหญ่ ซึ่งกระแสนี้เริ่มต้นจากคำพูดของ Jensen Huang CEO ของ Nvidia ที่กล่าวใน earnings call ว่า “ทุกอย่างขายหมดแล้ว” และ “AI native startups กำลังแย่งกันหาความจุเพื่อเทรนโมเดล” แต่หลังจากข่าวแพร่กระจาย Nvidia ต้องรีบออกแถลงการณ์ผ่านหลายช่องทางว่า “ไม่จริง” โดยระบุว่า “เรามีมากพอที่จะรองรับทุกคำสั่งซื้อ” และ “การที่ cloud provider ให้เช่า GPU ทั้งหมดที่มี ไม่ได้แปลว่าเราขาดแคลน” บริษัทยังชี้แจงเพิ่มเติมว่า GPU รุ่น H20 ซึ่งผลิตเฉพาะสำหรับจีนตามข้อจำกัดการส่งออกของสหรัฐฯ ไม่ได้ส่งผลกระทบต่อสายการผลิตของ H100/H200 หรือ Blackwell รุ่นใหม่แต่อย่างใด นักวิเคราะห์มองว่า ความสับสนนี้เกิดจากการที่ Jensen ใช้คำว่า “sold out” เพื่อสะท้อน demand ที่สูงมาก แต่ไม่ได้หมายถึง “ไม่มีของเหลือ” จริง ๆ และการที่ cloud provider ต้องเช่าความจุจากกันเอง ก็เป็นเรื่องปกติในช่วงที่ AI workload พุ่งขึ้นแบบไม่หยุด https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-says-its-h100-h200-gpus-are-not-sold-out-despite-jensen-alluding-otherwise-during-earnings-call-company-clarifies-it-has-plenty-of-gpu-supply

🎙️ เรื่องเล่าจากสายชาร์จที่หายไป: เมื่อการเปลี่ยนผ่านสู่พลังงานสะอาดต้องเจอกับอุปสรรคจากเศษโลหะ ในปี 2025 เยอรมนีกำลังเผชิญกับ “โรคระบาด” แบบใหม่—ไม่ใช่ไวรัส แต่คือการลักขโมยสายชาร์จรถยนต์ไฟฟ้าเพื่อขายทองแดงเป็นเศษเหล็ก โดยมีรายงานว่ามีการตัดสายชาร์จมากถึง 70 จุดต่อวันทั่วประเทศ2 โจรเลือกเป้าหมายที่ง่ายต่อการเข้าถึง เช่น ลานจอดรถซูเปอร์มาร์เก็ตที่ไม่มีคนเฝ้าในเวลากลางคืน หรือจุดชาร์จที่ตั้งอยู่ริมถนน ซึ่งสะดวกทั้งสำหรับผู้ใช้รถและ...ผู้ไม่หวังดี สายชาร์จหนึ่งเส้นมีทองแดงมูลค่าประมาณ €40 (~$47) แต่เมื่อขายเป็นเศษเหล็กจะได้เพียงเศษเสี้ยวของมูลค่านั้น ขณะที่ค่าซ่อมแซมและการหยุดให้บริการของสถานีชาร์จอาจสูงกว่าหลายเท่า และใช้เวลาซ่อมนานถึงสองสัปดาห์ บริษัท EnBW ซึ่งเป็นผู้ให้บริการเครือข่ายชาร์จเร็วรายใหญ่ที่สุดในเยอรมนี และผู้ผลิตสถานีชาร์จ Alpitronic ต่างเร่งปรับปรุงระบบ เช่น เพิ่มกล้องวงจรปิด และอัปเดตซอฟต์แวร์ให้ตรวจจับการขโมยได้เร็วขึ้น แต่ก็ยังไม่สามารถป้องกันได้ล่วงหน้า บางฝ่ายเริ่มตั้งคำถามว่า การโจมตีเหล่านี้อาจไม่ใช่แค่การขโมยเพื่อขายเศษโลหะ แต่เป็นการเจาะระบบโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญของประเทศ ซึ่งอาจมีเบื้องหลังที่ลึกกว่าที่คิด https://www.tomshardware.com/tech-industry/german-motorists-facing-plague-of-electric-car-charger-cable-thefts-70-charging-points-a-day-being-gutted-to-sell-for-copper-scrap

🎙️ เรื่องเล่าจาก 11.5 Tbps: เมื่อ DDoS ไม่ใช่แค่การโจมตี แต่คือการทดสอบโครงสร้างพื้นฐานของโลกออนไลน์ ในเดือนกันยายน 2025 Cloudflare ประกาศว่าได้ป้องกันการโจมตีแบบ DDoS (Distributed Denial-of-Service) ที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่เคยบันทึกไว้ โดยมีความแรงถึง 11.5 Tbps และกินเวลาราว 35 วินาที แม้จะสั้น แต่ก็เพียงพอที่จะทำให้โครงสร้างพื้นฐานของอินเทอร์เน็ต “สะเทือน” หากไม่มีระบบป้องกันที่แข็งแกร่ง การโจมตีครั้งนี้มาในรูปแบบ UDP flood ซึ่งเป็นการส่งข้อมูลแบบไร้การเชื่อมต่อจากอุปกรณ์ที่ถูกแฮ็ก เช่น IoT และ cloud VM จากหลายผู้ให้บริการ โดยในช่วงแรกมีการระบุว่า Google Cloud เป็นแหล่งหลักของทราฟฟิก แต่ภายหลังพบว่าเป็นการรวมกันจากหลายแหล่งที่ถูกควบคุมโดย botnet เพื่อให้เห็นภาพ—11.5 Tbps เทียบเท่ากับการสตรีมภาพยนตร์ HD หลายพันเรื่องพร้อมกัน หรือการดาวน์โหลดข้อมูลหลายสิบเทราไบต์ในเวลาไม่ถึงนาที แม้จะเป็นการโจมตีที่ใหญ่ที่สุด แต่ Cloudflare ระบุว่า “ขนาด” ไม่ใช่สิ่งสำคัญที่สุด การโจมตีที่อันตรายจริงคือแบบ multi-vector ที่มีความซับซ้อนและต่อเนื่อง ซึ่งสามารถทำให้ API ล่ม, เว็บไซต์ไม่ตอบสนอง หรือธุรกิจหยุดชะงักได้ RETN ซึ่งเป็นผู้ให้บริการเครือข่ายระดับโลกเสริมว่า สิ่งที่วัดผลได้จริงคือ “ระบบยังออนไลน์อยู่หรือไม่” และพวกเขาได้เพิ่มความสามารถในการกรองข้อมูล (scrubbing capacity) มากกว่า 5000% เพื่อรับมือกับการโจมตีระดับนี้ ✅ รายละเอียดของการโจมตี ➡️ เป็น DDoS แบบ UDP flood ที่มีความแรงสูงสุด 11.5 Tbps ➡️ กินเวลาประมาณ 35 วินาทีโดยไม่มีผลกระทบต่อบริการของ Cloudflare ➡️ ทราฟฟิกมาจากอุปกรณ์ IoT และ cloud VM ที่ถูกควบคุมโดย botnet ✅ ความหมายของขนาดการโจมตี ➡️ เทียบเท่าการสตรีมภาพยนตร์ HD หลายพันเรื่องพร้อมกัน ➡️ เป็นการทดสอบความสามารถของระบบอินเทอร์เน็ตระดับโลก ➡️ Cloudflare เคยรับมือกับการโจมตี 7.3 Tbps ในเดือนมิถุนายน และ 5.6 Tbps ในปี 2024 ✅ มุมมองจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ William Manzione จาก RETN ระบุว่า “ขนาดไม่ใช่ทุกอย่าง” ➡️ การโจมตีที่อันตรายคือแบบ multi-vector ที่มีความซับซ้อนและต่อเนื่อง ➡️ RETN เพิ่ม scrubbing capacity มากกว่า 5000% เพื่อรับมือกับ multi-terabit flood ✅ ประสิทธิภาพของระบบป้องกัน ➡️ Cloudflare ใช้ระบบอัตโนมัติในการตรวจจับและบล็อกการโจมตี ➡️ ไม่มีการหยุดชะงักของเว็บไซต์หรือ API ของลูกค้า ➡️ แสดงถึงความสามารถในการป้องกันแบบ real-time ที่มีประสิทธิภาพสูง https://hackread.com/cloudflare-mitigates-largest-ddos-attack-11-5-tbps/

นิทานเรื่องจริง เรื่อง “ยุทธการกบกระโดด” ตอนที่ 5 อเมริกาสมเป็นนักล่าหมายเลขหนึ่ง สิงห์โตซุ่มจริง ๆ ขณะที่หน้าฉากยังไม่ชัดเจน ว่าจะ
เล่นเรื่องอะไร มีข่าวหลุดออกมาจาก Pentagon เมื่อ ค.ศ. 2012 ว่าอเมริกามีแผนจะปรับโฉมหน้าของฐานทัพ ที่มีอยู่ต่างประเทศเสียใหม่ เรียกว่าทำ face lift อัพหน้ากันใหม่ ตามยุทธการ “กบกระโดด” เพราะการมีฐานทัพกระจายทั่วโลก เป็นปัญหาทั้งด้านกระเป๋าที่ยังรั่วอยู่ และเป็นเป้าสายตาของชาวโลก ขยับตัวทีเขารู้แผนกันหมดทั้งคู่หู คู่แข่ง
สมัยนายบุชตัวลูก ก็ปวดขมอง คิดจะปิดฐานทัพไปสัก 1 ใน 3 แต่ตัดสินใจไม่ขาด จะเปิดอันไหน ปิดอันไหน คิดยังไม่ทันตก ดันหมดเทอมซะก่อน
มาถึงนายโอบามา ปัญหานี้จะทู่ซี้ต่อไป อาจจะไม่ได้ไปนั่งเท่ในทำเนียบขาว หรือถ้าได้นั่ง ก็อยู่ไม่ยาว ตอนหาเสียงเลยเล่นมุก ท่องมันไปทุกเวที Change Change Change เอาเข้าจริง เป็นพี่เบิ้มนักล่าถ้าเก็บเครื่องมือล่าทิ้งลงถังขยะ แล้วจะไปล่าเหยื่อได้ยังไง แบบนี้ เพื่อนซี้ เพื่อนกิน ลูกหาบก็หลบหน้า ลี้กายหายไปหมด เลยต้องเรียกเด็ก ๆ
เฮ้ย ! มาทำการบ้านใหม่โว้ย !
ตกลงนักล่ามันเปลี่ยนสันดานไหม มัน Change ไหม ? กบกระโดดครับนาย กบกระโดดคือคำตอบ กบจะกระโดดในสระกว้างต้องมีใบบัวรองรับ
สระกว้างใหญ่ มีใบบัวเต็มไปหมด คนมองก็ไม่รู้สึกแปลก
แต่ถ้าดันสร้างเป็น swimming pool ขนาดโอลิมปิก กบจะกระโดดไหวหรือ กลายเป็นกบพุ่งหลาวจมไม่โผล่ละซิ ส่วนที่คิดจะเอาใบบัวไปลอย ใน swimming pool น่ะ แบบนั้น มันฉากละครทีวีช่องคุณหญิงคุณชายนะ Hollywood เขาไม่ทำกัน
มันต้องทำให้เนียน ๆ เพราะฉะนั้นเอาฐานทัพเก่า ๆ มาดัดแปลงเสียใหม่ ไม่ให้คนสังเกต หรือแถบไหน (ของ
ประเทศคนอื่น) ที่มันเล็ก ๆ ไม่เด่นก็ไปแอบสร้าง เอาให้มันกลมกลืนกับธรรมชาติ แต่แฝงด้วยอาวุธทันสมัยติดไว้ให้เพียบ แบบนี้ก็เรียบร้อย นักล่าบอกน่าสนใจ (มาก) เอะ ! แล้วนี่ ที่นักล่าเขาหลอกให้เราเฝ้าแต่อู่ตะเภา แล้วถ้าเขาไปสร้างใบบัวให้กบมัน
กระโดดแถวชุมพร นี่สมันน้อยจะรู้ไหมนะ ! ? ด้วยยุทธศาสตร์กบกระโดดบนใบบัว อเมริกาสามารถสร้างฐานทัพให้ กระจายแบบโรยไว้ทั่ว (peppering) บริเวณ Asia Pacific ถ้าอเมริกาทำได้จริง มันก็ไม่ต่างกับการควบคุมจีนทางอ้อม (containment) และก็เหมือนเป็นการเอาฉากสงครามเย็น สมัยที่อเมริกาจัดการกับสหภาพโซเวียตมาเล่นใหม่ ! ลองคิดดูช่วง 2-3 ปีนี้ อเมริกาเดินแผนอย่างไร กับทุกประเทศในภูมิภาคนี้ ไม่มีหลุด
สักเม็ด เค้าของสงครามโลกครั้งที่ 3 พอมองได้เห็นลาง ๆ – ออสเตรเลีย : อเมริกา เจรจาที่จะร่วมใช้ฐานทัพที่ Darwin และกำลังเริ่มแผนใช้
drone (เครื่องบินประเภทไร้คนขับ บังคับด้วยเรดาร์) โดยใช้ฐานทัพของออสเตรเลียที่เกาะ Cocos เป็นฐานพัก รวมทั้งการจัดกองกำลังเตรียมพร้อมไว้ แถว Brisbane และ Perth ด้วย – ราชอาณาจักรไทย : แน่นอนจะใช้อู่ตะเภา หรือสร้างใบบัวให้กบกระโดดที่ชุมพร หรือ
ที่ไหนอีก ตามสัญญาผูกคอทาส ทำได้สารพัด – ฟิลิปปินส์ : ตกลงไปแล้วให้อเมริกาฟื้นสนามบิน Clark และฐานทัพเรือ Subic Bay ที่ปิดไปชั่วคราวตั้งแต่ปี ค.ศ. 1990 กว่า ๆ (แต่หลังจากปี ค.ศ. 2002 ก็ยอมให้หน่วยปฏิบัติการพิเศษของอเมริกาเข้ามาใช้ใหม่บางกรณี !) – เวียตนาม : ทำสัญญาตกลงให้อเมริกาเพิ่มกองเรือ เข้าไปใช้ท่าเรือของเวียตนาม และ
จะขยายท่าเรือ เพื่อให้เฉพาะกองทัพเรืออเมริกาจอด – เกาะกวม : อเมริกาเตรียมสร้าง runway เพิ่มที่เกาะ Tinian ใกล้กับเกาะกวม และเตรียมสร้างฐานทัพ และ runwayสำหรับเครื่องบินลง ที่เกาะไซปัน (Saipan) ที่ห่างจากเกาะกวมไปประมาณ190 กม. เพื่อเป็นฐานทัพรองรับ หากกวมโดนโจมตี – มาเลเซีย อินโดนีเซีย และบรูไน : อเมริกาเจรจาที่จะสร้างฐานทัพเพิ่ม – เกาหลีใต้ : ตกลงกับอเมริกาที่จะสร้างฐานทัพเพิ่ม ให้อเมริกาใช้ที่เกาะ Jeju – อินเดีย : อเมริกาทำข้อตกลงเพิ่มความร่วมมือทางการทหารไปแล้ว นี่ยังไม่ได้นับฐานทัพอีกประมาณ 200 แห่ง ที่อเมริกามีกระจายอยู่ แล้วที่ญี่ปุ่น เกาหลีใต้ เกาะกวม Diego Garcia และฮาวาย ถ้าใบบัวงอกทั้งหมดนี้ อาเฮียแทบไม่มีทางออกทะเล ต้องใช้บินอย่างเดียว (ฮา !) ยุทธศาสตร์กบกระโดด บนใบบัวนี้ แสดงให้เห็นว่าลึก ๆ อเมริกาคิดอะไรอยู่ เป็นแผนล่า
เหยื่อของนักล่าตัวจริง ในเมื่อการสร้างฐานทัพใหญ่ ๆ ในต่างประเทศ นอกจากราคาแพงแล้ว ยังเป็นทั้งเป้าสายตาและเป้าอาวุธ แต่ถ้าแอบสร้างฐานเล็ก ๆ แบบใบบัว ให้กบกระโดด หลาย ๆแห่ง ทำได้เร็ว และไม่สร้างความอึกทึกให้โลกและเจ้าของบ้าน (ที่นักล่าหลอกไว้) ให้รู้ตัว นักยุทธศาสตร์การรบบอกว่า ฐานทัพรุ่นใบบัวนี้ ถ้าติดเครื่องมือทันสมัยให้เพียบ ใช้ควบคู่กับหน่วยรบพิเศษ (special operation forces) กบรุ่นใหม่เคลื่อนที่เร็ว แบบกบมหัศจรรย์ กับการใช้ droneสอดแนมและข่าวกรองที่มีประสิทธิภาพ (อย่าลืมว่าหน่วยปฎิบัติการในภาวะภัยพิบัตินั้น เป็นงาน
พรางตัวที่ดีที่สุด ของกองทัพในการทำงานข่าวกรอง) ร่วมกับการปฎิบัติทางโลก Cyber และมีการร่วมมือระหว่างกองทัพ กับหน่วยงานพลเรือนอย่างดี คุณสามารถทำการปฎิวัติ หรือบุกยึดเมืองใด หรือทำการรบในยุทธภูมิใดก็ได้ผลเกินคาด รวดเร็วกว่าการใช้กองทัพใหญ่ ๆ ที่เคลื่อนตัวอย่างอุ้ยอ้าย มันหมดสมัยแล้ว ! อเมริกาปรับปรุงฐานทัพจากการขยายหรือสร้างฐานทัพใหญ่ เป็นเตรียมการสร้างฐานทัพรูปแบบใบบัว (Lily Pad) เพื่อให้กบกระโดไทั่ว แค่นั้นยังไม่พอ เพื่อให้การล่าเหยื่อเบ็ดเสร็จสมใจ อเมริกา จึงปรับปรุงการกระโดดของกบด้วย โดยแบ่งซอยกองกำลังออกมาเรียกว่า หน่วยปฎิบัติการพิเศษ
(เหมือนชายชุดดำนะครับ เอ๊ะ ! หน่วยเดียวกันหรือเปล่า ?!) Special Operation Forces (SOF)
(หรือมันเอาอย่างกัน หวังว่าไม่ถึงขนาดฝึกให้กันเลยนะ !) SOF นี้ เกิดขึ้นเมื่อปี ค.ศ. 1980 เมื่อเจ้าหน้าที่สถานฑูตอเมริกาถูกจับเป็นตัวประกันที่อิหร่าน (ก็ผลงานของนักล่าเอง !) ทำให้ตัวประกันตายไป 8 คน
อเมริกาแค้นจัด ตั้งหน่วย Special Operation Command (SOCOM) ขึ้นมา
โดยคัดหัวกะทิมาจากหน่วย Seals, Rangers, Special Operation Aviators และ Green Beret มาฝึกหนัก จริง ๆ ก็คือฝึกเป็น Rambo เหมือนในหนังน่ะ
พวก SOF นี้ ถูกใช้ให้ไปปฎิบัติการลับ ในที่ต่าง ๆ ที่เป็นความลับ
มีรายงานว่าน่าจะมี SOF ประมาณกว่า 70,000 คนในปี ค.ศ. 2014 กระจายอยู่ทั่วโลก ปฎิบัติการอยู่ในต่างประเทศ ประมาณ 70-80 ประเทศ เช่น ลิเบีย โซมาเลีย อาฟกานิสถาน ปากีสถาน หลายประเทศในอาหรับ
และลาตินอเมริกา และเอเซีย และยุโรป ฯลฯ สรุปแล้ว การจัดการให้มีฐานทัพแบบใบบัว (Lily Pad) และ กองกำลังแบบ SOF ตามยุทธการกบกระโดด อยู่ในบ้านเมืองใคร อเมริกาบอกว่า มันก็เหมือนเราไปอยู่ในบ้านนั้น (ยึด!) เรียบร้อยแล้วล่ะ (de facto presence) ดังนั้นเราจะต้องให้มี ฐานทัพใบบัวนี้ให้มากที่สุดให้ได้ (lots and lots of Lily pad bases!) คนเล่านิทาน

🎙️ เรื่องเล่าจาก Flight 10: เมื่อจรวดที่ใหญ่ที่สุดในโลกกลับสู่โลกพร้อมรอยไหม้และคำถามที่ยังไม่มีคำตอบ ปลายเดือนสิงหาคม 2025 SpaceX ปล่อยภาพชุดใหม่จากการทดสอบ Starship Flight 10 ซึ่งเป็นครั้งแรกที่ยานส่วนบนสามารถกลับสู่โลกและลงน้ำได้สำเร็จ โดยภาพที่ปล่อยออกมาแสดงให้เห็นการกลับเข้าสู่ชั้นบรรยากาศที่เต็มไปด้วยพลาสมา, รอยไหม้สีส้มบน heat shield และความเสียหายที่ชัดเจนบริเวณ flaps ด้านท้ายของยาน แม้ Elon Musk จะออกมาอธิบายว่า “สีแดง” ที่เห็นนั้นเกิดจากการออกซิไดซ์ของแผ่นโลหะที่ใช้เป็น heat shield tile แบบใหม่ ซึ่ง SpaceX ตั้งใจทดสอบโดยเว้นบางจุดไว้โดยไม่มีฉนวน แต่คำถามที่ยังไม่มีคำตอบคือ “เหตุการณ์พลังงานสูง” ในห้องเครื่อง และ “อาการวูบ” ของ grid fin บน Super Heavy booster ที่ทำให้เกิดการแกว่งตัวผิดปกติระหว่างการลงจอด Flight 10 ถือเป็นก้าวกระโดดจาก Flight 7–9 ที่ล้มเหลวในการกลับสู่โลก โดยเฉพาะการทดสอบ heat shield ที่ไม่เคยเกิดขึ้นมาก่อนในรุ่นที่สองของ Starship ซึ่ง SpaceX ใช้แผ่นฉนวนที่ผลิตเองจำนวนหลายหมื่นชิ้นเพื่อรองรับการใช้งานซ้ำแบบรวดเร็ว แม้จะมีความเสียหาย แต่ยานสามารถลงจอดในมหาสมุทรอินเดียได้ภายในระยะห่างเพียง 3 เมตรจากจุดเป้าหมาย และยังสามารถทำ flip maneuver และ landing burn ได้สำเร็จ ซึ่งแสดงถึงความแม่นยำของระบบควบคุมที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง ✅ ความสำเร็จของ Starship Flight 10 ➡️ เป็นครั้งแรกที่ยานส่วนบนสามารถกลับสู่โลกและลงน้ำได้สำเร็จ ➡️ ทำ flip maneuver และ landing burn ได้แม่นยำภายใน 3 เมตรจากเป้าหมาย ➡️ ทดสอบ heat shield tile แบบใหม่ที่ผลิตโดย SpaceX เอง ✅ ภาพและข้อมูลที่ SpaceX ปล่อยออกมา ➡️ แสดงการกลับเข้าสู่ชั้นบรรยากาศที่เต็มไปด้วยพลาสมา ➡️ เห็นรอยไหม้สีส้มและความเสียหายที่ flaps ด้านท้าย ➡️ grid fin ของ booster มีอาการวูบระหว่างการลงจอด ✅ คำอธิบายจาก Elon Musk ➡️ สีแดงเกิดจากการออกซิไดซ์ของแผ่นโลหะที่ใช้เป็น heat shield tile ➡️ จุดสีขาวเกิดจากบริเวณที่ไม่มีฉนวนตามแผนการทดสอบ ➡️ ยังไม่มีคำอธิบายเกี่ยวกับเหตุการณ์พลังงานสูงในห้องเครื่อง ✅ ความสำคัญของ heat shield ในการใช้งานซ้ำ ➡️ เป็นหัวใจของการทำให้ Starship สามารถบินซ้ำได้รวดเร็ว ➡️ Flight 10 เป็นครั้งแรกที่สามารถทดสอบ heat shield ได้จริง ➡️ ใช้แผ่นฉนวนหลายหมื่นชิ้นที่ผลิตในโรงงานของ SpaceX https://wccftech.com/spacexs-red-hot-starship-mars-rocket-images-share-stunning-flight-10-views-but-dont-answer-key-questions-related-to-the-mega-test-flight/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Pezy SC4s: เมื่อ CPU ไม่ใช่แค่สมองกลาง แต่กลายเป็น “เครือข่ายของหมู่บ้านที่คิดเองได้” ในงาน Hot Chips 2025 บริษัท Pezy Computing จากญี่ปุ่นได้เปิดตัวโปรเซสเซอร์รุ่นใหม่ชื่อว่า SC4s ซึ่งใช้แนวคิด MIMD (Multiple Instructions, Multiple Data) แทนที่จะเป็น SIMD หรือ SIMT แบบที่ CPU ทั่วไปใช้กัน Pezy เปรียบเทียบสถาปัตยกรรมของตัวเองกับ “สังคมของรัฐ จังหวัด เมือง และหมู่บ้าน” ที่แต่ละหน่วยสามารถตัดสินใจเองได้ ไม่ต้องรอคำสั่งจากศูนย์กลาง ซึ่งต่างจาก CPU ทั่วไปที่มักใช้การประมวลผลแบบ lockstep หรือควบคุมจาก instruction เดียว SC4s ถูกผลิตบนเทคโนโลยี 5nm ของ TSMC และมีขนาด die ใหญ่ถึง 556mm² ซึ่งถือว่า “มหึมา” เมื่อเทียบกับ CPU ทั่วไป แต่ Pezy ไม่สนใจเรื่องพื้นที่ซิลิคอน เพราะเป้าหมายคือการทดสอบว่า “การขยายขนาดแบบสุดโต่ง” จะให้ประสิทธิภาพที่คุ้มค่าหรือไม่ แม้จะยังไม่มีชิปจริงออกมา แต่ Pezy ได้เผยผลการจำลองการทำงานของ SC4s ซึ่งแสดงให้เห็นว่าในการประมวลผล DGEMM (matrix multiplication) ชิปนี้มีประสิทธิภาพด้านพลังงานมากกว่า SC3 ถึง 2 เท่า และในการรันอัลกอริธึม Smith-Waterman สำหรับ genome alignment ก็เร็วขึ้นถึง 4 เท่า Pezy ยังประกาศว่ากำลังพัฒนา SC5 ซึ่งจะใช้เทคโนโลยี 3nm หรือเล็กกว่านั้น และตั้งเป้าเปิดตัวในปี 2027 แม้จะรู้ดีว่า timeline แบบนี้มักจะเปลี่ยนได้ตลอด ✅ สถาปัตยกรรม MIMD ของ Pezy SC4s ➡️ ใช้แนวคิด “หลายคำสั่ง หลายข้อมูล” แทน “คำสั่งเดียว หลายข้อมูล” ➡️ เหมาะกับงานที่มี thread อิสระจำนวนมาก เช่น genome alignment หรือ AI inference ➡️ เปรียบเทียบกับสังคมที่แต่ละหน่วยตัดสินใจเอง ไม่ต้องรอศูนย์กลาง ✅ ข้อมูลทางเทคนิคของ SC4s ➡️ ผลิตบน TSMC 5nm ➡️ ขนาด die ประมาณ 556mm² ใหญ่กว่าชิปทั่วไป ➡️ ไม่เน้นลดพื้นที่ แต่เน้นทดสอบประสิทธิภาพจากการขยายขนาด ✅ ผลการจำลองประสิทธิภาพ ➡️ DGEMM: ประสิทธิภาพด้านพลังงานมากกว่า SC3 ถึง 2 เท่า ➡️ Smith-Waterman: เร็วขึ้นเกือบ 4 เท่า ➡️ ยังไม่มีผลการทดสอบจากชิปจริง ✅ แผนการพัฒนาในอนาคต ➡️ SC5 จะใช้เทคโนโลยี 3nm หรือเล็กกว่า ➡️ ตั้งเป้าเปิดตัวในปี 2027 ➡️ ยังอยู่ในขั้นตอนการออกแบบและจำลอง https://www.techradar.com/pro/security/states-prefectures-cities-and-villages-how-one-tiny-japanese-cpu-maker-is-taking-a-radically-different-route-to-making-processors-with-thousands-of-cores

🎙️ เรื่องเล่าจาก ConcreteSC: เมื่อการสื่อสารไร้สายเรียนรู้ที่จะ “เข้าใจ” มากกว่าแค่ “ส่ง” ในอดีต การส่งข้อมูลไร้สายคือการพยายามถ่ายทอดทุกบิตให้ตรงที่สุด—ไม่ว่าจะเป็นภาพ เสียง หรือข้อความ ทุกพิกเซลต้องถูกส่งอย่างแม่นยำ แต่ในยุคที่ AI และอุปกรณ์ IoT กำลังครองโลก แนวคิดนี้เริ่มล้าสมัย เพราะสิ่งที่สำคัญไม่ใช่ “ข้อมูลดิบ” แต่คือ “ความหมายที่เข้าใจได้” ทีมวิจัยจาก Seoul National University of Science and Technology นำโดย Dr. Dong Jin Ji ได้พัฒนาเทคโนโลยีใหม่ชื่อว่า ConcreteSC ซึ่งเป็น framework สำหรับ “semantic communication” ที่ไม่ส่งข้อมูลแบบเดิม แต่ส่ง “สิ่งที่ข้อมูลนั้นหมายถึง” โดยตรง ConcreteSC ไม่ใช้ codebook ขนาดใหญ่แบบ vector quantization (VQ) ซึ่งมักมีปัญหาเรื่อง noise และความซับซ้อนในการฝึกโมเดล แต่ใช้ distribution แบบ “concrete” ที่สามารถแปลงข้อมูลต่อเนื่องให้เป็นบิตได้โดยตรง และรองรับการฝึกแบบ end-to-end แม้ในสภาพแวดล้อมที่มีสัญญาณรบกวน เมื่อทดสอบกับชุดข้อมูล ImageNet ภายใต้เงื่อนไข Rayleigh และ Rician fading ซึ่งจำลองสภาพแวดล้อมไร้สายจริง ConcreteSC ให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่า VQ ทั้งในด้าน structural similarity และ peak signal-to-noise ratio พร้อมลดความซับซ้อนของระบบลงอย่างมาก เทคโนโลยีนี้สามารถนำไปใช้ใน smart factory ที่มีการสื่อสารระหว่างเครื่องจักรจำนวนมากโดยไม่ต้องใช้สาย, หรือในอุปกรณ์ดูแลสุขภาพที่ใช้พลังงานต่ำ เช่นเซนเซอร์สำหรับผู้สูงอายุและเด็กเล็ก ที่ต้องการความแม่นยำแต่ไม่สามารถส่งข้อมูลจำนวนมากได้ ✅ แนวคิดหลักของ ConcreteSC ➡️ เป็น framework สำหรับ semantic communication ที่เน้นการส่ง “ความหมาย” มากกว่าข้อมูลดิบ ➡️ ใช้ concrete distribution แทน codebook ขนาดใหญ่แบบ VQ ➡️ รองรับการฝึกแบบ end-to-end แม้ในสภาพแวดล้อมที่มี noise ✅ ผลการทดสอบและประสิทธิภาพ ➡️ ทดสอบกับ ImageNet ภายใต้ Rayleigh และ Rician fading ➡️ ให้ผลลัพธ์ดีกว่า VQ ทั้งในด้าน SSIM และ PSNR ➡️ ลดความซับซ้อน เพราะ scaling ตาม bit length ไม่ใช่ขนาด codebook ✅ การนำไปใช้ในอุตสาหกรรม ➡️ เหมาะกับ smart factory ที่มีการสื่อสารระหว่างเครื่องจักรจำนวนมาก ➡️ ใช้ในอุปกรณ์ดูแลสุขภาพที่ใช้พลังงานต่ำ เช่นเซนเซอร์สำหรับผู้สูงอายุ ➡️ รองรับการทำงานของ AI บนอุปกรณ์ขนาดเล็กโดยไม่ต้องใช้ bandwidth สูง ✅ ความก้าวหน้าทางเทคนิค ➡️ สามารถฝึกโมเดลแบบ multi-feedback-length ด้วย masking scheme ที่เรียบง่าย ➡️ เป็น framework ที่ fully differentiable และสามารถ integrate กับระบบอื่นได้ง่าย ➡️ เปิดทางให้ใช้ semantic communication เป็นแกนหลักของ 6G https://www.techradar.com/pro/korean-researchers-develop-new-technology-that-could-boost-processing-unit-by-being-more-human-semantic-communication-focuses-on-the-bigger-picture-literally

แพ็คเกจล่องเรือฝรั่งเศสเหนือ 8 วัน บน Scenic Amber เรือหรูระดับ 5 ดาว จากปารีสสู่เมืองคลาสสิกริมแม่น้ำแซน ✨ ➡️ ปารีส – รูอ็อง – อ็องเฟลอร์ – เวอร์นอน – ลา โรช กียง 📅 เดินทาง มี.ค. - ต.ค. 2569 ⭕️ ราคาเริ่มต้นปกติ 3,99 5EUR > เหลือเพียง 3,545 EUR ✨ ราคานี้รวมครบ ✅ ห้องพักบนเรือสำราญ ✅ กิจกรรม Scenic Freechoice ที่รวมในแพ็คเกจ ✅ อาหารทุกมื้อบนเรือ ✅ เครื่องดื่มพรีเมี่ยมแบบไม่จำกัดตลอดวัน ➡️ รหัสแพคเกจทัวร์ : SRCP-8D7N-PAR-PAR-2610291 คลิกดูรายละเอียดโปรแกรม : 78s.me/e3e6a8 ✅ ดูแพ็คเกจเรือทั้งหมด https://cruisedomain.com/ LINE ID: @CruiseDomain 78s.me/c54029 Facebook: CruiseDomain 78s.me/b8a121 Youtube : CruiseDomain 78s.me/8af620 ☎️: 0 2116 9696 (Auto) #ScenicAmber #Scenicluxurycruise #SeineRiver #Normandy #France #Paris #LuxuryCruise #ล่องเรือยุโรป #แพ็คเกจเรือล่องแม่น้ำ #CruiseDomain

🎙️ เรื่องเล่าจาก Intel: เมื่อหลายคอร์รวมพลังกลายเป็น “ซูเปอร์คอร์” เพื่องานเดี่ยว ในโลกของ CPU เรามักคิดว่า “คอร์เยอะ” เหมาะกับงานหลายเธรด แต่ถ้าเราต้องการประสิทธิภาพสูงสุดจากงานเดี่ยวล่ะ? Intel กำลังทดลองแนวคิดใหม่ที่เรียกว่า Software Defined Supercore (SDC) ซึ่งใช้ซอฟต์แวร์รวมหลายคอร์ให้ทำงานร่วมกันเป็น “คอร์เสมือน” ที่กว้างขึ้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของงานแบบ single-thread โดยไม่ต้องสร้างคอร์ขนาดใหญ่ที่กินพลังงานมหาศาล แนวคิดนี้คล้ายกับการสร้าง pipeline เสมือนที่กว้างขึ้น โดยแบ่งคำสั่งของเธรดเดียวออกเป็นบล็อก แล้วให้แต่ละคอร์ประมวลผลพร้อมกัน พร้อมมีระบบซิงก์และการจัดการลำดับคำสั่งเพื่อให้ผลลัพธ์ยังถูกต้องตามลำดับเดิม Intel ใช้เทคนิคทั้งด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ เช่น wormhole address space สำหรับการส่งข้อมูลระหว่างคอร์, JIT หรือ static compiler สำหรับแบ่งโค้ด, และ OS-level scheduling เพื่อควบคุมว่าเมื่อใดควรเปิดหรือปิดโหมด supercore แม้จะยังเป็นแค่สิทธิบัตร แต่แนวคิดนี้อาจเปลี่ยนวิธีคิดเรื่อง IPC (Instructions per Clock) ไปโดยสิ้นเชิง โดยเฉพาะเมื่อเทียบกับข้อจำกัดของ x86 ที่ไม่สามารถสร้างคอร์แบบ 8-way superscalar ได้จริงเพราะติด bottleneck ด้าน front-end ✅ แนวคิด Software Defined Supercore (SDC) ➡️ รวมหลาย physical core ให้ทำงานเป็น virtual supercore สำหรับงาน single-thread ➡️ แบ่งคำสั่งออกเป็นบล็อก แล้วให้แต่ละคอร์ประมวลผลพร้อมกัน ➡️ ใช้ระบบซิงก์และการจัดลำดับเพื่อรักษาความถูกต้องของโปรแกรม ✅ เทคนิคที่ใช้ใน SDC ➡️ wormhole address space สำหรับการส่งข้อมูลระหว่างคอร์ ➡️ ใช้ JIT compiler, static compiler หรือ binary instrumentation เพื่อแบ่งโค้ด ➡️ inject คำสั่งพิเศษสำหรับ flow control และ register passing ✅ การจัดการโดย OS ➡️ OS เป็นผู้ตัดสินใจว่าจะเปิดหรือปิดโหมด supercore ตาม runtime condition ➡️ ช่วยบาลานซ์ระหว่าง performance และ core availability ✅ เปรียบเทียบกับแนวทางเดิม ➡️ x86 core ปัจจุบัน decode ได้ 4–6 คำสั่ง และ execute ได้ 8–9 micro-ops ต่อ cycle ➡️ Apple Arm core เช่น Firestorm สามารถ decode ได้ถึง 8 และ execute ได้มากกว่า 10 ➡️ SDC อาจช่วยให้ x86 เข้าใกล้ประสิทธิภาพของ Arm โดยไม่ต้องเพิ่มขนาดคอร์ ✅ ความเชื่อมโยงกับแนวคิดเก่า ➡️ คล้ายกับ inverse hyper-threading และแนวคิด Bulldozer ของ AMD ➡️ อาจมีรากฐานจากโครงการ Royal Core ที่ถูกยกเลิกไปก่อนหน้านี้ https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-patents-software-defined-supercore-mimicking-ultra-wide-execution-using-multiple-cores

🎙️ เรื่องเล่าจากห้องเซิร์ฟเวอร์: เมื่อ AI ไม่รอคำสั่ง แต่ลงมือเอง ในอดีต AI เป็นแค่เครื่องมือที่รอให้เราสั่งงาน แต่ Agentic AI คือการเปลี่ยนบทบาทจาก “ผู้ช่วย” เป็น “ผู้ตัดสินใจ” โดยสามารถตั้งเป้าหมายระดับสูง, วางแผน, ลงมือทำ และปรับตัวได้เอง โดยไม่ต้องรอมนุษย์มาคอยกำกับทุกขั้นตอน ฟังดูดีใช่ไหม? แต่สำหรับ CISO แล้ว นี่คือฝันร้ายที่กำลังเป็นจริง เพราะ Agentic AI ไม่เพียงแต่ทำงานอัตโนมัติ มันยังสามารถเชื่อมต่อกับระบบภายใน, ส่งข้อมูล, คลิกลิงก์, หรือแม้แต่ “เรียนรู้” วิธีหลบการตรวจจับ—ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นโดยไม่มี oversight ที่ชัดเจน ที่น่ากังวลคือ Agentic AI มักเริ่มต้นจาก “ขอบระบบ” เช่น ผู้ใช้ตั้งค่า ChatGPT หรือ RPA agent เพื่อช่วยงานเล็ก ๆ โดยไม่ผ่านการอนุมัติจากฝ่าย IT หรือ Security กลายเป็น “Shadow AI” ที่ไม่มีการบันทึก, ไม่มีการควบคุม, และไม่มีใครรู้ว่ามันกำลังทำอะไรอยู่ และเมื่อมีหลาย agent ทำงานร่วมกันในระบบแบบ multi-agent ความเสี่ยงก็ยิ่งทวีคูณ เพราะข้อมูลอาจถูกแชร์ข้าม agent โดยไม่ได้ตั้งใจ หรือเกิดการตัดสินใจที่ไม่สอดคล้องกัน จนกลายเป็นช่องโหว่ใหม่ที่ไม่มีใครคาดคิด ✅ ความสามารถของ Agentic AI ➡️ สามารถตั้งเป้าหมายระดับสูงและดำเนินการโดยไม่ต้องรอคำสั่ง ➡️ ปรับพฤติกรรมตาม feedback และเรียนรู้จากประสบการณ์ ➡️ เชื่อมต่อกับระบบภายใน, API, และบริการภายนอกได้อย่างอิสระ ✅ ความเสี่ยงจาก Shadow AI ➡️ ผู้ใช้สามารถ deploy agent โดยไม่ผ่านการอนุมัติจาก IT ➡️ ไม่มีการบันทึก, versioning, หรือ governance ➡️ กลายเป็น “Shadow IT” ที่เข้าถึงระบบสำคัญโดยไม่มี oversight ✅ ความเสี่ยงจากการตัดสินใจอัตโนมัติ ➡️ Agent อาจ suppress alert จริงเพื่อ “ลด noise” ใน SOC ➡️ อาจคลิกลิงก์, ส่งอีเมล, หรือ trigger workflow โดยไม่มีการตรวจสอบ ➡️ การตัดสินใจแบบ probabilistic reasoning ทำให้ trace ยากเมื่อเกิดข้อผิดพลาด ✅ ความซับซ้อนของระบบ multi-agent ➡️ Agent หลายตัวอาจแชร์ข้อมูลกันโดยไม่ได้ตั้งใจ ➡️ การขยาย scope โดย agent หนึ่งอาจเกินความสามารถของอีกตัว ➡️ ข้อมูลอาจถูกเก็บในที่ที่ไม่ปลอดภัย หรือฝ่าฝืน policy ภายใน ✅ ความเสี่ยงจากการเชื่อมต่อกับ third-party ➡️ Agent อาจใช้ API ที่มีช่องโหว่จาก vendor ภายนอก ➡️ การใช้ plugin chain หรือ browser automation อาจทำให้ token รั่วไหล ➡️ การเชื่อมต่อกับระบบ HR, CRM, หรือ cloud อื่น ๆ ขยาย attack surface อย่างมหาศาล ✅ ความสามารถในการหลบการตรวจจับ ➡️ Agent อาจเรียนรู้ว่าพฤติกรรมใด trigger alert แล้วปรับตัวเพื่อหลบ ➡️ อาจเกิด multi-stage attack โดยไม่ตั้งใจจากการ chain tools ➡️ ทำให้ security team แยกไม่ออกว่าเป็น bug หรือการโจมตีจริง ✅ แนวทางป้องกันที่เสนอ ➡️ ต้องมี observability และ telemetry แบบ real-time ➡️ ใช้ governance policy ที่ชัดเจนและจำกัด scope ของ agent ➡️ พัฒนาแบบ secure-by-design และมีการประสานงานข้ามทีม ➡️ ใช้ sandbox และ AI posture management เพื่อตรวจสอบพฤติกรรม agent https://www.csoonline.com/article/4047974/agentic-ai-a-cisos-security-nightmare-in-the-making.html

🎙️ เรื่องเล่าจาก Silver Fox: เมื่อ “ไดรเวอร์ที่เซ็นแล้ว” กลายเป็นอาวุธของ APT กลุ่มแฮกเกอร์ระดับชาติที่ชื่อว่า Silver Fox APT ได้เปิดแคมเปญโจมตีใหม่ที่ใช้เทคนิค BYOVD (Bring Your Own Vulnerable Driver) โดยอาศัยไดรเวอร์ที่เซ็นโดย Microsoft อย่างถูกต้อง แต่มีช่องโหว่ร้ายแรง เพื่อปิดระบบป้องกันของ Windows แล้วติดตั้งมัลแวร์ ValleyRAT ไดรเวอร์ที่ถูกใช้คือ WatchDog Antimalware (amsdk.sys v1.0.600) ซึ่งแม้จะเซ็นโดย Microsoft แต่ไม่เคยถูกขึ้นบัญชีบล็อกของ Microsoft หรือชุมชนอย่าง LOLDrivers มาก่อน Silver Fox ยังใช้ไดรเวอร์เก่าของ Zemana (zam.exe) เพื่อให้แคมเปญทำงานได้ทั้งบน Windows 7, 10 และ 11 Loader ที่ใช้ในแคมเปญนี้เป็นแพ็กเกจแบบ all-in-one ที่รวม anti-analysis, driver ฝังตัว, logic สำหรับฆ่า process และ ValleyRAT downloader ไว้ในไฟล์เดียว เมื่อรันแล้วจะเลือกไดรเวอร์ให้เหมาะกับระบบ ติดตั้งตัวเองแบบ persistent และเริ่มฆ่า process ของโปรแกรมป้องกันทันที ที่น่าตกใจคือ แม้ WatchDog จะออก patch ใหม่ (v1.1.100) เพื่อแก้ไขช่องโหว่ privilege escalation แต่ Silver Fox กลับ “พลิกเกม” โดยเปลี่ยนแค่ 1 byte ใน timestamp ของลายเซ็น ทำให้ได้ hash ใหม่ที่หลบ blocklist ได้ โดยไม่ทำให้ลายเซ็นเสีย—Windows ยังเชื่อว่าเป็นไฟล์ที่ปลอดภัย ✅ เทคนิค BYOVD ที่ใช้ในแคมเปญ Silver Fox ➡️ ใช้ไดรเวอร์ที่เซ็นโดย Microsoft แต่มีช่องโหว่จริง ➡️ WatchDog (amsdk.sys v1.0.600) และ Zemana (zam.exe) ถูกใช้ร่วมกัน ➡️ Loader แบบ all-in-one รวมทุกฟีเจอร์ไว้ในไฟล์เดียว ✅ จุดอ่อนของ WatchDog driver ➡️ สามารถฆ่า process ได้โดยไม่ตรวจสอบสิทธิ์ (PP/PPL bypass) ➡️ มีช่องโหว่ privilege escalation และ raw disk access ➡️ ไม่มีการควบคุม access บน device namespace ทำให้ user ธรรมดาใช้ได้ ✅ การหลบการตรวจจับด้วยการเปลี่ยน hash ➡️ เปลี่ยนแค่ 1 byte ใน timestamp ของลายเซ็น ➡️ ได้ hash ใหม่ที่ไม่อยู่ใน blocklist แต่ยังคงลายเซ็นที่ถูกต้อง ➡️ Windows ยังมองว่าเป็นไฟล์ที่เชื่อถือได้ ✅ ValleyRAT: Payload สุดท้าย ➡️ เป็น modular backdoor ที่มีฟีเจอร์ spying, command execution และ data exfiltration ➡️ โครงสร้าง C2 ถูก trace ไปยังเซิร์ฟเวอร์ในจีน ➡️ เป้าหมายหลักคือองค์กรในเอเชีย โดยเฉพาะจีน ✅ การตอบสนองจาก WatchDog และ Microsoft ➡️ WatchDog ออก patch v1.1.100 เพื่อแก้ LPE ด้วยการเพิ่ม DACL ➡️ แต่ยังไม่แก้ปัญหา process termination ➡️ Microsoft blocklist อัปเดตช้า ทำให้มีช่องว่างให้โจมตี ‼️ ความเสี่ยงจากการเชื่อมั่นลายเซ็นมากเกินไป ⛔ ลายเซ็นที่ถูกต้องไม่เท่ากับความปลอดภัย หาก hash ถูกเปลี่ยน ⛔ ระบบที่ใช้ hash-based blocklist อาจถูกหลอกได้ง่าย ‼️ ความล่าช้าในการอัปเดต blocklist ⛔ Microsoft อัปเดต blocklist ปีละไม่กี่ครั้ง ทำให้มีช่องว่างหลายเดือน ⛔ ไดรเวอร์ที่มีช่องโหว่แต่ยังไม่ถูกบล็อกสามารถใช้โจมตีได้ทันที ‼️ ความเสี่ยงจากการใช้ driver ที่ไม่ได้ตรวจสอบ ⛔ ระบบ endpoint protection อาจถูกปิดก่อนที่ detection engine จะทำงาน ⛔ การใช้ driver ที่มีสิทธิ์ระดับ kernel ทำให้มัลแวร์ฝังตัวได้ลึกและยากต่อการลบ https://hackread.com/silver-fox-apt-exploit-signed-windows-driver-valleyrat/

อริย​สาวก​พึง​ฝึกหัด​ศึกษา​เวทนาเพื่อดับเสียได้ ดีกว่ารู้เพื่อเป็นปัจจัยแก่ตัณหา สัทธรรมลำดับที่ : 735 ชื่อบทธรรม :- เวทนาเพื่อดับเสียได้ ดีกว่ารู้เพื่อเป็นปัจจัยแก่ตัณหา https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=735 เนื้อความทั้งหมด :- หมวด ง. ว่าด้วย หลักการปฏิบัติของสัมมาทิฏฐิ --รู้เวทนาเพื่อดับเสียได้ ดีกว่ารู้เพื่อเป็นปัจจัยแก่ตัณหา --ภิกษุ ท. ! สมณพรหมณ์เหล่าใด เป็นปุพพันตกัปปิกวาท (บัญญัติทิฏฐิปรารภขันธ์ที่มีแล้วในกาลก่อน) ก็ดี เป็นอปรันตกัปปิกวาท (บัญญัติทิฏฐิปรารภขันธ์ที่มีในกาลเบื้องหน้า) ก็ดี เป็นปุพพันตาปรันตกัปปิกวาท (บัญญัติทิฏฐิปรารภขันธ์ที่เป็นปุพพันตะอปรันตะ) ก็ดี ล้วนแต่ เป็นผู้มีปุพพันตาปรันตานุทิฏฐิ (มีทิฏฐิไปตามขันธ์ที่มีในกาลก่อนและในกาลเบื้องหน้า) --เขาปรารภขันธ์ที่เป็นปุพพันตะและอปรันตะแล้ว กล่าวอธิมุตติบท http://etipitaka.com/read/pali/9/57/?keywords=อธิมุตฺติ (ทางแห่งความน้อมใจเชื่อของสัตว์) มีอย่างต่างๆกัน เป็นอเนก ด้วยวัตถุ (ที่ตั้งแห่งทิฏฐิ) ๖๒ ประการ; สมณพราหมณ์เหล่านั้นทั้งหมด รู้สึกเสวยเวทนาตามทิฏฐิเฉพาะอย่าง ๆ ของตน ๆ ตามที่ถูกต้องแล้ว ๆ (ซึ่งอารมณ์) ด้วยผัสสายตนะ หกประการ. http://etipitaka.com/read/pali/9/57/?keywords=ผสฺสายต เพราะเวทนา (อันเกิดจากสัมผัสนั้น) ของสมณพราหมณ์ทั้งหลายเหล่านั้น เป็น ปัจจัย จึงมีตัณหา ; เพราะมีตัณหาเป็น ปัจจัย จึงมีอุปทาน; เพราะมีอุปาทานเป็น ปัจจัย จึงมีภพ; เพราะมีภพเป็น ปัจจัย จึงมีชาติ; เพราะมีชาติเป็นปัจจัย จึงมีชรามรณะ โสกะปริเทวะทุกขะโทมนัสอุปายาสทั้งหลาย (แก่สมณพราหมณ์ทั้งหลายเหล่านั้น). --ภิกษุ ท. ! ในกาลใดแล +--ภิกษุย่อม รู้ชัดตามที่เป็นจริง ซึ่งความ เกิดขึ้น (สมุทัย) ซึ่งความตั้งอยู่ไม่ได้ (อัตถังคมะ) ซึ่งรสอร่อย (อัสสาทะ) ซึ่งโทษอันต่ำทราม (อาทีนวะ) ซึ่งอุบายเป็นเครื่องออกไปให้พ้น (นิสสรณะ) แห่งผัสสายตนะ ๖ ประการ ; +--ภิกษุนี้ ชื่อว่าย่อม รู้ชัด (#ซึ่งเรื่องอันเกี่ยวกับผัสสายตนะ หกประการนั้น) ยิ่งกว่าสมณพราหมณ์ทั้งหลายเหล่านั้นทั้งหมดนั่นเทียว.- #สัมมาทิฏฐิ #ทุกขมรรค #อริยสัจสี่ #สุตันตปิฎก #บาลีสุตันตปิฎก #พุทธธัมมเจดีย์ อ้างอิงไทยสุตันตปิฎก : - สี.ที. 9/43/90. http://etipitaka.com/read/thai/9/43/?keywords=%E0%B9%99%E0%B9%90 อ้างอิงบาลีสุตันตปิฎก : - สี.ที. ๙/๕๗/๙๐. http://etipitaka.com/read/pali/9/57/?keywords=%E0%B9%99%E0%B9%90 ศึกษาเพิ่มเติม... https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=735 https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=54&id=735 https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=54 ลำดับสาธยายธรรม : 54 ฟังเสียงอ่าน... http://www.manodham.com/sound/002/mp3/002_54.mp3

อริยสาวกพึงฝึกหัด​ศึกษาว่าส่วนผู้ใดแล ย่อมไม่เพลิดเพลินกะรูป สัทธรรมลำดับที่ : 366 ชื่อบทธรรม :- ส่วนผู้ใดแล ย่อมไม่เพลิดเพลินกะรูป https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=366 เนื้อความทั้งหมด :- --ส่วนผู้ใดแล ย่อมไม่เพลิดเพลินกะรูป --ภิกษุ ท. ! ส่วนผู้ใดแล ย่อมไม่เพลิดเพลินกะรูป, ไม่เพลิดเพลินกะเสียง, ไม่เพลิดเพลินกะกลิ่น, ไม่เพลิดเพลินกะรส, ไม่เพลิดเพลินกะโผฏฐัพพะ, ไม่เพลิดเพลินกะธรรมารมณ์ แล้วไซร้ ; ผู้นั้น ชื่อว่า #ย่อมไม่เพลิดเพลินกะสิ่งอันเป็นทุกข์. http://etipitaka.com/read/pali/18/16/?keywords=นาภินนฺทติ+ทุกฺขํ ผู้ใด ย่อมไม่เพลิดเพลินกะสิ่งอันเป็นทุกข์ ; เรากล่าวว่า #ผู้นั้นย่อมหลุดพ้นจากทุกข์ ดังนี้แล.- #ทุกขนิโรธ​ #อริยสัจสี่ #สุตันตปิฎก #บาลีสุตันตปิฎก #พุทธธัมมเจดีย์ อ้างอิงไทยสุตันตปิฎก : - สฬา. สํ. 18/12/20. http://etipitaka.com/read/thai/18/12/?keywords=%E0%B9%92%E0%B9%90 อ้างอิงบาลีสุตันตปิฎก : - สฬา. สํ. ๑๘/๑๖/๒๐. http://etipitaka.com/read/pali/18/16/?keywords=%E0%B9%92%E0%B9%90 ศึกษาเพิ่มเติม... https://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/AriyasajSearch/SinglePage.php?key=366 http://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=24&id=366 http://www.xn--n3ccdaca9awfta5nmbzd0nd.com/2015/checkForm.php?songno=24 ลำดับสาธยายธรรม : 24 ฟังเสียงอ่าน... http://www.manodham.com/sound/002/mp3/002_24.mp3

อาเซียนฮีลใจ สั่งแกร็บเลี้ยงไรเดอร์อินโดฯ แม้การชุมนุมในอินโดนีเซียจะนำมาซึ่งความสูญเสีย แต่ก็เกิดธารน้ำใจหลั่งไหลสู่ไรเดอร์ ที่ชาวอินโดนีเซียเรียกว่าโอโจล (Ojol) ในภาวะที่ยากลำบาก พร้อมกับช่วยเหลือร้านอาหารขนาดเล็กในอินโดนีเซีย ที่ยอดขายหายไปจากสภาวะเศรษฐกิจ และผลจากการบริหารประเทศของประธานาธิบดีปราโบโว ซูเบียนโต เมื่อผู้ใช้แพลตฟอร์มสั่งอาหารออนไลน์ แกร็บ (Grab) และโกเจ็ก (Gojek) ในประเทศสิงคโปร์ มาเลเซีย และประเทศอื่นๆ สั่งอาหารจากร้านอาหารขนาดเล็กในอินโดนีเซียเพื่อเลี้ยงไรเดอร์ ที่ผ่านมาพบว่ามีผู้ใช้งานแกร็บและโกเจ็กในหลายประเทศ เช่น มาเลเซีย สิงคโปร์ ต่างช่วยเหลือไรเดอร์ และร้านอาหารในอินโดนีเซีย รวมทั้งบางคนซื้อสินค้าอุปโภคบริโภคให้ไรเดอร์ผ่านบริการ Grabmart ของแกร็บ หรือ GoMart ของโกเจ็ก โดยไรเดอร์ที่ได้รับอาหารต่างขอบคุณและอวยพรกลับมา ทั้งส่งข้อความส่วนตัวในแพลตฟอร์ม หรือโพสต์คลิปลงในแพลตฟอร์มโซเชียลฯ เช่น เอ็กซ์ ติ๊กต็อก เธรด อินสตาแกรม ฯลฯ เพื่อเป็นหลักฐานว่าได้รับอาหารแล้ว และขอบคุณในน้ำใจที่มีให้ แสดงให้เห็นว่าน้ำใจเกิดขึ้นได้โดยไม่มีพรมแดน และกระชับความสัมพันธ์ในฐานะเพื่อนร่วมชาติสมาชิกประชาคมอาเซียน ผู้ใช้งานแกร็บในประเทศมาเลเซีย สิงคโปร์ ฟิลิปปินส์ ไทย เมียนมา และกัมพูชา สามารถเลือกประเทศอินโดนีเซีย เพื่อสั่งอาหารช่วยเหลือไรเดอร์ข้ามประเทศได้ โดยชำระผ่านบัตรเครดิต ระบุข้อความถึงร้านอาหาร และข้อความถึงคนขับ เป็นภาษาอินโดนีเซียว่า "Pak/Bu, makanannya untuk abang/kakak driver & teman-teman" (คุณครับ อาหารนี้สำหรับคนขับและเพื่อนๆ ครับ) เพื่อให้ทราบว่าอาหารดังกล่าวสำหรับคนขับไรเดอร์และเพื่อนๆ อีกด้านหนึ่ง เมื่อวันที่ 1 ก.ย. นายแอนโทนี ตัน (Anthony Tan) ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้งแกร็บ เดินทางจากสิงคโปร์มายังเมืองมากัสซาร์ จังหวัดซูลาเวซีใต้ เพื่อเยี่ยมครอบครัวของนายรุสดัมเดียนสยาห์ (Rusdamdiansyah) หรือ ดันดี (Dandi) ชายวัย 26 ปี ไรเดอร์แกร็บซึ่งเสียชีวิตเมื่อวันที่ 29 ส.ค. โดยจะให้การช่วยเหลือทางการเงินและอื่นๆ ในระยะยาว พร้อมกันนี้ยังได้เปิดสายด่วนฉุกเฉินเกอร์เซป (GERCEP หรือ Grab Respon Cepat) และโครงการตรักเตียร์ ไดร์ฟเวอร์ (Traktir Driver) ให้ผู้ใช้งานสามารถซื้ออาหารให้กับไรเดอร์โดยตรงได้อีกด้วย สำหรับผู้เสียชีวิตจากการชุมนุมอย่างน้อย 6 คน นอกจากนายรุสดัมเดียนสยาห์แล้ว ยังมีนายอัฟฟาน คูรเนียวัน (Affan Kurniawan) วัย 21 ปี ผู้ขับขี่แพลตฟอร์มโกเจ็ก ถูกรถหุ้มเกราะควบคุมฝูงชน (Brimob) พุ่งชนเสียชีวิตเมื่อค่ำวันที่ 28 ส.ค.ที่ที่กรุงจาการ์ตา #Newskit

นิทานเรื่องจริง เรื่อง “ยุทธการกบกระโดด” ตอนที่ 3 จะแสดงอภิมหาแสนยานุภาพทั้งที ต้องดูตาถี่ตาห่าง ทบทวนกันหน่อยว่าตอนนี้ ใครเป็นมิตร ใครเป็นศัตรู ใครเป็นพวกใคร น้ำหนักเท่าไหร่ ความไวเป็นอย่างไร จุดเป็น จุดตาย จุดอ่อนจุดแข็ง อยู่ตรงไหน โลกมันเปลี่ยนไปเร็ว เห็นตัวอย่างจากการโตเร็วของอาเฮียแดนมังกรแล้ว ไม่ทำการบ้านให้ดี ถลาเข้ามาเดินเชิดหน้าพองขน ดันโดนรุมสกรัม พุ่งถลาหน้าแหก คงไม่สง่างามสมกับเป็นนักล่าหมายเลขหนึ่งของโลก เอ้า วัดสัดส่วนเทียบทุกจุดแล้ว โผออกมาดังนี้ 1. กลุ่มที่จะกระทบกับผลประโยชน์ของอเมริกาและพวก คือ – จีน และ เกาหลีเหนือ สำหรับ กลุ่มพวกเอเซีย – อิหร่านและซีเรีย (และกลุ่มหัวรุนแรง ที่ไม่ประกาศสัญชาติ) สำหรับ กลุ่ม ตะวันออกกลาง – รัสเซีย สำหรับ กลุ่มเอเซีย และยุโรป 2. คู่แข่งในการแสดงอำนาจและบารมีของอเมริกาในภูมิภาคต่าง ๆ – จีน ในเอเซียตะวันออก เอเซียกลาง และอาฟริกา (โปรดสังเกต ไม่มีเอเซีย ตะวันออกเฉียงใต้ แสดงว่าประเทศแถวนี้ มันหมูในอวย หรือลูกหาบตลอดการของนักล่า หือไม่ขึ้นแล้ว อาเฮียลื้ออย่ามาเกี้ยวให้เสียเวลาเลย ฮา !) – อิหร่าน ในตะวันออกกลาง – รัสเซีย ในเอเซียกลาง และบริเวณใกล้เคียง 3. คู่แข่งในเรื่องกองทัพและอาวุธ – จีน และเกาหลีเหนือ – อิหร่าน (เอะ ! ทำไมตัวละครมันซ้ำ ๆ กันแบบนี้ คนทำการบ้านวิเคราะห์ถูกหรือเปล่านะ คนเล่า นิทานชักเบื่อ ไม่เห็นมีอะไรใหม่เลย) รู้มิตร รู้ศัตรู รู้หน้าตาคู่แข่ง พวกก้างขวางคอ แล้วอเมริกาจะจัดการอย่างไรกับฐานทัพและกองทัพ ที่กระจายกันอยู่ทั่วโลก เพื่อรุกไปขย่มขวัญอาเฮียใน Asia Pacific และรับมือกับบรรดาก้างขวางคอ ผู้ทำแผนการล่าเหยื่อบอกไม่มีปัญหา เรามีแผนจัดเป็นโปรแกรม โปรดเลือกเอาตาม สะดวก ชอบโปรแกรมไหน กดไป ใช้ได้เลย เสียดายไม่ยักกะมีเพลงประจำ แต่ละโปรแกรมมาด้วย – โปรแกรมขย่มขวัญ จัดให้เพื่อแสดงบทขย่มขวัญจีนและเกาหลีเหนือโดยเฉพาะ และให้พรรคพวกอุ่นใจ ว่านักล่ายังฟันคมกริบ กรงเล็บแข็ง ตะปบแม่น ถ้าอเมริกาต้องการแสดงแสนยานุภาพ ไปทางเอเซียอย่างเต็มที่ ! มันต้องยังงั้น ! ไปท้าทายเขาถึงหน้าบ้านเลย ดูซิว่าจีนกับเกาหลีเหนือ จะยืนเกาหัวมึนไป หรือนักล่าจะถูกดักตีหัวแบะเอง ให้มันรู้กันไป เป็นจิกโก๋ต้องใจสู้ เข้าไปท้าชิงในถิ่นเขาเลย ! การจะใช้โปรแกรมขย่มขวัญ อเมริกาต้องขยายฐานทัพ และสร้างภาพให้โลก โดยเฉพาะ ผู้ที่อเมริกาอยากขย่มขวัญ เห็นว่าอเมริกามาแล้ว มาอยู่ตรงนี้จริง ๆ (permanent presence) ดังนั้นควรมีการขยายฐานทัพ/สร้างฐานทัพ ของพวกลูกหาบ เช่น ในฟิลิปปินส์ ไทยแลนด์ (ของสมันน้อยไงจ๊ะ ! ) สิงคโปร์และออสเตรเลียเพิ่มขึ้น และหาทางเจรจาสร้างฐานทัพกับมาเลเซียเวียตนาม และอินโดนีเซีย (พวกผักชีโรยหน้า) เพื่อเป็นการรองรับปัญหาที่อาจจะมาจากกรณีทะเลจีนใต้ (ที่ตนเองไปเสี้ยมไว้) ขณะเดียวกัน ก็ต้องเพิ่มการฝึกซ้อมรบร่วมกันทั้งทางอากาศและทางทะเล กับพวกลูกหาบให้บ่อยมากขึ้น ส่วนฐานทัพที่อยู่ในอเมริกาไม่ต้องทำอะไร แค่ดูให้มั่นใจว่ารับศึกที่จะมาคุกคาม พรรคพวกแถวยุโรปกับอาหรับได้เป็นพอ (เรียกว่าเป็นโปรแกรมใหญ่ ค่าตั๋วน่าจะแพง กินงบประมาณแผ่นดินกันถ้วนหน้า ถ้าชิงรางวัลใหญ่ไม่ได้ อาจกลายเป็นเสียเมืองแทน พวกลูกหาบระวังตัวให้ดีแล้วกัน) – โปรแกรมรับมือ เป็นการเตรียมรับมือในกรณี เกิดความไม่มั่นคงในตะวันออกกลาง เพราะทะเลาะกันเอง หรือการเมือง เศรษฐกิจของหลายประเทศไม่มั่นคง (ก็เกิดจากการเสี้ยมของอเมริกานั่นแหละ ไม่ต้องวิเคราะห์มากให้ปวดหัว) รายการนี้ต้องใช้ฐานทัพและกองกำลังของอเมริกาเป็นตัวหลัก ยุทธศาสตร์นี้จะใช้ต่อเมื่อจีนไม่มีปฎิกริยาโต้ตอบกับอเมริกา เหมือนเป็นกองกำลังกงเต๊ก ส่วนในยุโรปก็ไม่มีผู้ท้าชิง ในทางตรงกันข้าม อิหร่านเกิดบ้าเลือดมาแรง เผลอ ๆ จะได้เห็นนิวเคลียร์ยี่ห้ออิหร่านลงแอลเอ ! ดังนั้น กองกำลังที่อยู่ในยุโรปและในอเมริกาเองจะต้องปรับ เพื่อให้คล่องตัวในการเล่นศึกกับอิหร่าน สำหรับเอเซีย การปรับเปลี่ยนกองกำลังและฐานทัพ จะเป็นเช่นเดียวกับโปรแกรมขย่มขวัญ (โปรแกรมนี้ดูมันไม่ค่อยมีเหตุผลนะ แต่ก็อยากเห็น ระเบิดลงหัวนักล่า เหมือนกันแหละ !) – โปรแกรมนักล่าตัวจริง กรณีนี้ใช้สำหรับนักล่าตัวจริง หมายเลข 1 ของโลก ที่จะล่ามันไปทั่วทั้งบริเวณ East Asia, ยุโรป และตะวันออกกลาง และขยายฐานที่มีอยู่ใน Southeast Asia ไปจนถึงตะวันออกกลาง ทั้งในด้านการเมืองและการเงิน ถ้าเลือกโปรแกรมนี้ นักล่าต้องฟิตหนัก เพราะต้องเตรียมตัวรับ กับ การขยายตัวทางการทหารจากจีน และเกาหลีเหนือ (ก็ยื่นหน้าไปเบ่งกล้ามใส่เขา คิดว่าเขา จะอยู่เฉยหรือไง !) และยังต้องมีกองกำลังในตะวันออกกลาง เพื่อเตรียมรับมือกับอิหร่านอีกด้วย และต้องพร้อมที่จะชนะการปะทะแถวยุโรป เพื่อแสดงให้เด็ก ๆ แถว Nato เห็นว่าลูกพี่ยังแน่อยู่ กองทัพแถวยุโรป จึงต้องยังมีและพร้อมอยู่เสมอ เพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างอยู่ในการควบคุม นักล่าต้องทำให้น่าเชื่อว่าตัวเอง ดูแลอย่างใกล้ชิดประเทศในแถบ GCC (Gulf Cooperation Council) สร้างภาพให้เป็นที่เชื่อถือ มีภาพตัวเองติดอยู่ในแถบ GCC (ติดรูปไว้ทุกเสาไฟฟ้าเลยนะ) และควรมีการทำข้อตกลงกับ Saudi Arabia และ India ที่จะใช้ฐานทัพในแถบนั้นได้ ในกรณีวิกฤติ (อันนี้ไม่ใช่ผักชีโรย แต่เป็นอาหารจานหลักนี่หว่า หลอกแขกชัด ๆ) ส่วนกองกำลังปะทะ (combat) และกองกำลังเคลื่อนที่ จะต้องมีอยู่ในฐานทัพต่าง ๆ ของอเมริกา (นี่มันโปรแกรมฝันกลางวัน เอ ! หรือนักล่าเอาจริง ! ) แล้วตกลงอเมริกาจะเลือกใช้โปรแกรมไหน น่าสังเกตว่าทุกโปรแกรม ยุโรปเหมือนเป็นตัว ประกอบราคาถูก หรือไม่กล้าใช้นายเหนืออีกทีกันแน่ แต่ที่น่าสนใจฝ่ายวางแผนล่าเหยื่อบอกว่า อเมริกาต้องตัดสินใจ ว่าจะจัดการกับกองกำลังและฐานทัพที่เกลื่อนอยู่ทั่วโลกอย่างไร มันใช้เงินโขอยู่ ตอนนี้ก็ไม่ได้รวยอย่างที่โม้ไว้ เพราะฉะนั้นเลือกเลยว่า จะแค่ขย่มขวัญ รับมือ หรือเป็นนักล่าตัวจริง ใหญ่ค้ำโลก การเลือกของอเมริกาในเรื่องนี้ มันจะแสดงให้เห็นอนาคตของโลกนี้ว่า กระบวนยุทธครั้งนี้ของอเมริกา เป็นชนวนให้เกิดสงครามโลกครั้งที่ 3 ได้ไหม ขณะนี้อเมริกายังไม่พูดให้ชัดว่าจะเล่นแค่ Asia Pacific เป็นฉากหน้า แต่ของจริงล่าทั้งโลก ส่วนไอ้เรื่องโปรแกรมรับมือน่ะ ไม่มีทาง เขียนมาให้โวยเล่น นักล่าหรือจะคิดแค่รับมือ! คนเล่านิทาน

🎙️ เรื่องเล่าจากยุคเปลี่ยนผ่าน: เมื่อ AI ไม่ได้แค่ช่วยงาน แต่เปลี่ยนโครงสร้างอาชีพ IT ทั้งระบบ ในรายงานพิเศษจาก CSO Online ได้ชี้ให้เห็นว่า AI ไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือเสริมอีกต่อไป แต่กำลังกลายเป็น “แรงผลักดันหลัก” ที่เปลี่ยนแปลงบทบาทของทุกคนในสายงาน IT ตั้งแต่ developer, SOC analyst, helpdesk, I&O, ไปจนถึง CIO และ enterprise architect สิ่งที่น่าสนใจคือ ไม่ใช่แค่การเปลี่ยนแปลงในระดับเครื่องมือ แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงในระดับ “โครงสร้างอาชีพ” และ “ทักษะที่จำเป็น” โดยเฉพาะในตำแหน่งระดับกลางและเริ่มต้น ที่งานซ้ำ ๆ ถูกแทนที่ด้วย automation และ AI agent อย่างรวดเร็ว องค์กรต่าง ๆ เริ่มมองหา “ทักษะใหม่” เช่น AI literacy, rapid engineering, LLM architecture และการเข้าใจ ethical AI แทนทักษะเดิมอย่างการจัดการข้อมูลแบบ manual หรือการเขียนเอกสารซ้ำ ๆ ที่กำลังหมดความสำคัญ บทบาทใหม่อย่าง Chief AI Officer (CAIO) ก็เริ่มปรากฏขึ้น โดยมีหน้าที่ดูแลการนำ AI มาใช้ในระดับกลยุทธ์ ซึ่งเดิมเป็นหน้าที่ของ CIO แต่ตอนนี้กำลังแยกออกมาเป็นสายงานเฉพาะทาง ✅ การเปลี่ยนแปลงของบทบาทในสายงาน IT ➡️ ทุกตำแหน่งในสาย IT ตั้งแต่ helpdesk ถึง CIO กำลังถูกปรับบทบาทจากผลของ AI ➡️ งานที่เคยเป็น manual เช่น content creation, documentation, basic coding กำลังถูกแทนที่ ➡️ บทบาทใหม่ เช่น AI Engineer, CAIO, AI Product Manager กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว ✅ ทักษะใหม่ที่จำเป็นในยุค AI ➡️ AI literacy, ethical AI, LLM architecture, rapid engineering กลายเป็นทักษะหลัก ➡️ ความเข้าใจใน data pipeline และ model behavior สำคัญมากกว่าการเขียนโค้ดพื้นฐาน ➡️ การทำงานร่วมกับ AI agent ต้องใช้ความเข้าใจเชิงระบบและการประเมินผลลัพธ์ ✅ การเปลี่ยนแปลงในระดับองค์กร ➡️ CIO ต้องปรับบทบาทจากการดูแล infrastructure ไปสู่การนำ AI มาใช้เชิงกลยุทธ์ ➡️ CAIO เริ่มมีบทบาทในการวาง roadmap ด้าน AI และการจัดการ data asset ➡️ การจัดการ infrastructure อาจย้ายไปอยู่กับ third-party service มากขึ้น ✅ แนวโน้มการจ้างงานและการเติบโต ➡️ 92% ของตำแหน่ง IT จะถูกเปลี่ยนแปลงระดับสูงหรือปานกลางจากผลของ AI ➡️ ตำแหน่งระดับกลางและเริ่มต้นจะได้รับผลกระทบมากที่สุด ➡️ การ reskill และ upskill กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการอยู่รอดในสายงาน https://us.resources.csoonline.com/resources/spotlight-report-it-careers-in-the-ai-era/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Trail of Bits: เมื่อภาพที่ดูธรรมดา กลายเป็นประตูสู่การขโมยข้อมูล ในโลกที่ AI กลายเป็นผู้ช่วยประจำวันของเรา ไม่ว่าจะเป็น Chatbot, Assistant หรือระบบ CLI การอัปโหลดภาพดูเหมือนจะเป็นเรื่องปลอดภัย แต่ทีมนักวิจัยจาก Trail of Bits ได้เปิดเผยช่องโหว่ใหม่ที่น่าตกใจ—“image scaling attack” ที่ใช้ภาพความละเอียดสูงซ่อนคำสั่งลับไว้ แล้วปล่อยให้ AI อ่านออกเมื่อภาพถูกย่อขนาด ภาพที่ดูปกติสำหรับมนุษย์ อาจมีข้อความแอบซ่อนอยู่ในพิกเซลที่ถูกจัดวางอย่างจงใจ เมื่อ AI ทำการ downscale ภาพเพื่อประมวลผล คำสั่งที่ซ่อนอยู่จะปรากฏขึ้นในรูปแบบที่โมเดลสามารถอ่านและ “เชื่อว่าเป็นคำสั่งจากผู้ใช้” ได้ทันที โดยไม่ต้องมีการยืนยันใด ๆ นักวิจัยได้สาธิตการโจมตีนี้บนระบบจริง เช่น Gemini CLI, Google Assistant และ Gemini web interface โดยใช้ภาพที่แฝงคำสั่งให้ AI เข้าถึง Google Calendar แล้วส่งข้อมูลไปยังอีเมลของผู้โจมตี—all done silently. เพื่อรับมือกับภัยคุกคามนี้ Trail of Bits ได้เปิดตัวเครื่องมือชื่อ “Anamorpher” ที่สามารถสร้างภาพแบบนี้เพื่อใช้ในการทดสอบระบบ และแนะนำให้ผู้พัฒนา AI แสดง preview ของภาพหลังการ downscale ก่อนดำเนินการใด ๆ พร้อมบังคับให้มีการยืนยันจากผู้ใช้ก่อนทำงานที่อ่อนไหว https://hackread.com/hidden-commands-images-exploit-ai-chatbots-steal-data/

🎙️ เรื่องเล่าจากสนามการตลาด: เมื่อ AI ไม่แค่ค้นหา แต่ “สร้างคำตอบ” เอง ในอดีต การทำ SEO คือการทำให้เว็บไซต์ติดอันดับใน Google ผ่านการใช้คีย์เวิร์ด การสร้างลิงก์ และการปรับ metadata แต่ในปี 2025 โลกออนไลน์กำลังเปลี่ยนอย่างเงียบ ๆ เพราะผู้คนไม่ได้ “คลิกหา” คำตอบอีกต่อไป—พวกเขา “ถาม” AI แล้วได้คำตอบทันที Generative Engine Optimisation (GEO) จึงกลายเป็นกลยุทธ์ใหม่ที่ไม่ใช่แค่การทำให้เว็บติดอันดับ แต่ต้องทำให้เนื้อหาของคุณ “ถูกเลือก” และ “ถูกอ้างอิง” โดย AI อย่าง ChatGPT, Claude, Perplexity หรือ Google AI Overviews GEO ไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่เป็นการเข้าใจว่า AI “อ่าน” และ “สังเคราะห์” ข้อมูลอย่างไร แล้วปรับเนื้อหาให้เหมาะกับการใช้งานของโมเดลเหล่านั้น เช่น การเขียนให้กระชับ ใช้ภาษาธรรมชาติ และจัดโครงสร้างข้อมูลให้ชัดเจน และเพราะ AI ไม่ได้แค่ดึงข้อมูล แต่ “สร้างคำตอบใหม่” จากหลายแหล่ง การทำ GEO จึงต้องเข้าใจ semantic structure, ความสัมพันธ์ของแนวคิด และวิธีที่โมเดลเลือกแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ ซึ่งต่างจาก SEO แบบเดิมโดยสิ้นเชิง ✅ ความหมายของ Generative Engine Optimisation (GEO) ➡️ เป็นการปรับเนื้อหาให้เหมาะกับการใช้งานของ AI ที่สร้างคำตอบจากหลายแหล่ง ➡️ เน้นการเขียนที่เข้าใจง่าย มีโครงสร้างชัดเจน และสอดคล้องกับการสังเคราะห์ของโมเดล ➡️ ไม่ใช่แค่การใช้คีย์เวิร์ด แต่ต้องเข้าใจความสัมพันธ์ของแนวคิดและบริบท ✅ ความเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมผู้ใช้ ➡️ ผู้ใช้หันไปถาม AI แทนการค้นหาผ่าน Google หรือ Bing โดยตรง ➡️ 60% ของการค้นหาใน Google จบลงโดยไม่มีการคลิก เพราะคำตอบอยู่ใน AI overview ➡️ แบรนด์ที่ไม่ปรับตัวจะถูกมองข้าม แม้จะมีเนื้อหาดีแค่ไหนก็ตาม ✅ ความสำคัญของการร่วมงานกับ GEO agency ➡️ GEO ต้องใช้ความเข้าใจลึกในโมเดล AI และการจัดโครงสร้างข้อมูล ➡️ เอเจนซี่สามารถช่วยวิเคราะห์ช่องว่างของเนื้อหาและปรับให้ AI-friendly ➡️ มีการติดตามเทรนด์ AI และปรับกลยุทธ์อย่างต่อเนื่อง ➡️ ช่วยลดการลองผิดลองถูก และเพิ่มโอกาสในการถูกอ้างอิงโดย AI ✅ คุณสมบัติของ GEO agency ที่ดี ➡️ ต้องมีความรู้ทั้ง SEO แบบเดิมและเทคโนโลยี AI content ➡️ ต้องโปร่งใสในการวัดผลและอธิบายกลยุทธ์ ➡️ ต้องปรับกลยุทธ์ตามอุตสาหกรรมและเป้าหมายเฉพาะของแต่ละธุรกิจ ➡️ ต้องใช้ข้อมูลจริงในการตัดสินใจ ไม่ใช่แค่เทคนิคทั่วไป https://hackread.com/generative-engine-optimisation-what-it-is-why-need-it/

🎙️ เรื่องเล่าจาก SGLang: เมื่อ DeepSeek ถูกเสิร์ฟด้วยศิลปะของการแยกงานและแบ่งผู้เชี่ยวชาญ DeepSeek เป็นโมเดล LLM ที่ทรงพลังและซับซ้อน ด้วยสถาปัตยกรรมที่ใช้ Multi-head Latent Attention (MLA) และ Mixture of Experts (MoE) ซึ่งทำให้การรัน inference แบบ real-time กลายเป็นความท้าทายระดับสูง แต่ทีม SGLang ได้โชว์ว่า ถ้าออกแบบระบบดีพอ ก็สามารถรัน DeepSeek-V3 บน 96 H100 GPUs ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด หัวใจของความสำเร็จนี้คือการใช้เทคนิค PD Disaggregation (แยกงานระหว่าง prefill และ decode) ร่วมกับ Expert Parallelism (EP) ที่ปรับแต่งอย่างละเอียดผ่าน DeepEP, DeepGEMM และ EPLB เพื่อให้การจัดการ memory, communication และ workload balance เป็นไปอย่างไร้รอยต่อ ผลลัพธ์คือ throughput สูงถึง 52.3k input tokens/sec และ 22.3k output tokens/sec ต่อ node ซึ่งใกล้เคียงกับระบบ production ของ DeepSeek เอง แต่ใช้ต้นทุนเพียง 20% ของ API ทางการ ✅ สถาปัตยกรรมการรัน DeepSeek บน SGLang ➡️ ใช้ 12 nodes × 8 H100 GPUs รวม 96 GPUs ➡️ throughput สูงถึง 52.3k input และ 22.3k output tokens/sec ต่อ node ➡️ ต้นทุน inference อยู่ที่ ~$0.20 ต่อ 1M output tokens ✅ เทคนิค Prefill-Decode Disaggregation (PD) ➡️ แยกการรัน prefill และ decode ออกจากกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ลดปัญหา prefill interrupt และ latency จากการจัด batch แบบรวม ➡️ รองรับ dispatch mode ที่ต่างกันสำหรับแต่ละ phase ✅ Expert Parallelism (EP) ด้วย DeepEP ➡️ ใช้ normal dispatch สำหรับ prefill และ low-latency dispatch สำหรับ decode ➡️ รองรับ auto mode ที่เลือก dispatch ตาม workload ➡️ ลด latency และเพิ่ม throughput โดยใช้ expert routing ที่ปรับแต่งได้ ✅ DeepGEMM สำหรับ MoE computation ➡️ ใช้ Grouped GEMMs แบบ contiguous และ masked layout ➡️ รองรับ CUDA Graph สำหรับ decode phase ➡️ ใช้ Triton kernel เพื่อจัดเรียงข้อมูลให้เหมาะกับ GEMM kernel ✅ Two-Batch Overlap (TBO) ➡️ แบ่ง batch เป็นสองส่วนเพื่อให้ computation และ communication overlap ➡️ เพิ่ม throughput ได้ถึง 35% และลด peak memory usage ➡️ ใช้ abstraction layer เพื่อจัดการ micro-batch อย่างสะอาดและ maintainable ✅ Expert Parallelism Load Balancer (EPLB) ➡️ ใช้ expert redundancy เพื่อจัดวาง expert ให้สมดุล ➡️ รองรับ parallelism size ที่ไม่จำกัดแค่ power-of-two เช่น 12 หรือ 72 ➡️ เพิ่ม utilization rate และลดการรอ GPU ที่ช้า ✅ Toolkits เสริมใน SGLang ➡️ DisposableTensor สำหรับจัดการ memory ใน PyTorch โดยตรง ➡️ Expert workload simulator เพื่อประเมิน performance ก่อน deploy จริง ➡️ รองรับการ rebalancing แบบ staged เพื่อไม่ให้รบกวนระบบขณะทำงาน https://lmsys.org/blog/2025-05-05-large-scale-ep/