Claude AI เปิดตัวฟีเจอร์ Memory สำหรับผู้ใช้ Pro – เชื่อมต่อกับ ChatGPT และ Gemini ได้อย่างลื่นไหล

Anthropic ผู้พัฒนา Claude AI ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ชื่อว่า “Memory” สำหรับผู้ใช้แบบ Pro และ Max โดยมีเป้าหมายเพื่อทำให้ Claude ฉลาดขึ้นและเข้าใจผู้ใช้มากขึ้นในระยะยาว ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ Claude สามารถจดจำบริบทจากการสนทนาเก่าๆ และปรับตัวให้เข้ากับรูปแบบการทำงานของผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำ

ผู้ใช้สามารถควบคุม Memory ได้อย่างละเอียด เช่น เปิด/ปิดการจดจำ ลบความจำเฉพาะจุด หรือใช้โหมด Incognito เพื่อเริ่มต้นใหม่แบบไม่มีบริบทเก่า นอกจากนี้ยังสามารถนำเข้าความจำจาก AI ตัวอื่น เช่น ChatGPT และ Gemini ได้ด้วย ทำให้การเปลี่ยนมาใช้ Claude เป็นไปอย่างราบรื่น

Claude ยังสามารถสร้าง “พื้นที่ความจำเฉพาะ” สำหรับแต่ละโปรเจกต์ เช่น แยกงานเขียนออกจากงานวางแผนผลิตภัณฑ์ เพื่อให้การสนทนาไม่ปะปนกัน และมีความต่อเนื่องในแต่ละบริบท

ฟีเจอร์นี้เป็นส่วนหนึ่งของเป้าหมายใหญ่ของ Anthropic ที่ต้องการให้ Claude เป็น “คู่คิดระยะยาว” ที่สามารถเข้าใจบริบทการทำงานของผู้ใช้และปรับตัวได้อย่างต่อเนื่อง

การเปิดตัวฟีเจอร์ Memory ใน Claude AI
รองรับผู้ใช้แบบ Pro ($20/เดือน) และ Max ($100/เดือน)
Claude สามารถจดจำบริบทจากการสนทนาเก่าๆ ได้
ปรับตัวให้เข้ากับรูปแบบการทำงานของผู้ใช้
ผู้ใช้สามารถควบคุมความจำได้อย่างละเอียด

ความสามารถในการเชื่อมต่อกับ AI อื่น
สามารถนำเข้าความจำจาก ChatGPT และ Gemini ได้
ช่วยให้การเปลี่ยนมาใช้ Claude เป็นไปอย่างราบรื่น
รองรับการส่งออกความจำไปยังแพลตฟอร์มอื่น

การจัดการความจำแบบแยกโปรเจกต์
Claude สามารถสร้างพื้นที่ความจำเฉพาะสำหรับแต่ละโปรเจกต์
ช่วยให้การสนทนาไม่ปะปนกัน และมีความต่อเนื่อง
เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ทำงานหลายด้าน เช่น เขียนบทความและวางแผนผลิตภัณฑ์

เป้าหมายของ Anthropic
ต้องการให้ Claude เป็นคู่คิดระยะยาวที่เข้าใจผู้ใช้
สร้างระบบ AI ที่มีความต่อเนื่องและปรับตัวได้
เพิ่มความโปร่งใสในการจัดการข้อมูลความจำ

ข้อควรระวังและข้อจำกัด
ฟีเจอร์ Memory ยังจำกัดเฉพาะผู้ใช้แบบเสียเงิน
การนำเข้าความจำจาก AI อื่นอาจมีข้อจำกัดด้านความเข้ากันได้
ผู้ใช้ต้องเข้าใจวิธีจัดการความจำเพื่อใช้งานได้เต็มประสิทธิภาพ
หากไม่จัดการพื้นที่ความจำอย่างเหมาะสม อาจเกิดความสับสนในบริบท

https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/claude-ai-is-catching-up-fast-with-memory-for-pro-users-and-it-plays-nicely-with-chatgpt-and-gemini

Google Earth AI อัปเกรดใหม่ – ใช้พลัง Gemini วิเคราะห์ภัยพิบัติและปัญหาสภาพอากาศล่วงหน้า

Google Earth AI ได้รับการอัปเกรดครั้งใหญ่ โดยนำเทคโนโลยี Gemini AI เข้ามาเสริมความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลภูมิสารสนเทศ เพื่อช่วยให้องค์กร เมือง และหน่วยงานไม่แสวงหากำไรสามารถรับมือกับภัยพิบัติและปัญหาสภาพอากาศได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น

ฟีเจอร์ใหม่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถตั้งคำถามกับระบบ AI เพื่อดึงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น พยากรณ์อากาศ แผนที่ประชากร และภาพถ่ายดาวเทียม เพื่อคาดการณ์จุดเสี่ยง เช่น พื้นที่น้ำท่วมจากพายุ หรือจุดที่อาจเกิดฝุ่นพิษจากแม่น้ำที่แห้งเหือด นอกจากนี้ยังสามารถตรวจจับการเกิดสาหร่ายพิษในแหล่งน้ำเพื่อแจ้งเตือนล่วงหน้าได้

Earth AI ยังรองรับการเชื่อมโยงโมเดลหลายตัวเข้าด้วยกันเพื่อวิเคราะห์คำถามที่ซับซ้อน และเปิดให้หน่วยงานที่สนใจสมัครเป็น “Trusted Testers” ผ่าน Google Cloud เพื่อเข้าถึงโมเดลภาพถ่าย ประชากร และสิ่งแวดล้อม พร้อมเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง

การอัปเกรดนี้เกิดขึ้นหลังจาก Earth AI เคยช่วยแจ้งเตือนประชาชนกว่า 15 ล้านคนในเหตุไฟป่าแคลิฟอร์เนียปี 2025 โดยใช้ข้อมูลจากหน่วยงานท้องถิ่นเพื่อช่วยหาที่หลบภัย ถือเป็นตัวอย่างของการใช้ AI เพื่อช่วยชีวิตและเพิ่มความปลอดภัยในระดับมหภาค

การอัปเกรด Google Earth AI
ใช้ Gemini AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลภูมิสารสนเทศ
รองรับการตั้งคำถามและเชื่อมโยงโมเดลหลายตัว
วิเคราะห์ข้อมูลจากพยากรณ์อากาศ แผนที่ประชากร และภาพดาวเทียม
คาดการณ์ภัยพิบัติ เช่น น้ำท่วม ฝุ่นพิษ สาหร่ายพิษ

การใช้งานในภาคส่วนต่างๆ
หน่วยงานสามารถสมัครเป็น Trusted Testers ผ่าน Google Cloud
ใช้โมเดลภาพถ่าย ประชากร และสิ่งแวดล้อมร่วมกับข้อมูลของตนเอง
เหมาะสำหรับองค์กรที่ทำงานด้านสิ่งแวดล้อมและภัยพิบัติ

ตัวอย่างการใช้งานจริง
Earth AI เคยแจ้งเตือนประชาชน 15 ล้านคนในเหตุไฟป่าแคลิฟอร์เนีย
ใช้ข้อมูลจากหน่วยงานท้องถิ่นเพื่อช่วยหาที่หลบภัย
แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของ AI ในการช่วยชีวิต

ข้อควรระวังและความท้าทาย
การวิเคราะห์ข้อมูลต้องอาศัยความแม่นยำของโมเดลและข้อมูลต้นทาง
การใช้งานต้องมีความเข้าใจด้านภูมิสารสนเทศและการตั้งคำถามที่เหมาะสม
หากข้อมูลไม่ครบถ้วน อาจเกิดการคาดการณ์ผิดพลาด
การเข้าถึงฟีเจอร์บางอย่างอาจจำกัดเฉพาะผู้สมัคร Trusted Testers

https://www.techradar.com/pro/google-earth-ai-wants-to-help-us-spot-weather-disasters-and-climate-issues-before-they-happen

รัฐบาลทรัมป์เตรียมลงทุนในบริษัทควอนตัมคอมพิวติ้ง – แลกเงินสนับสนุนกับหุ้นบริษัทเอกชน

รัฐบาลสหรัฐฯ ภายใต้การนำของประธานาธิบดีทรัมป์กำลังเจรจากับบริษัทควอนตัมคอมพิวติ้งชั้นนำเพื่อแลกเปลี่ยนเงินสนับสนุนจาก CHIPS Act กับหุ้นในบริษัทเหล่านั้น โดยมีเป้าหมายเพื่อส่งเสริมเทคโนโลยีควอนตัมที่อาจเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมในอนาคต และเพิ่มบทบาทของรัฐบาลในฐานะนักลงทุนโดยตรงในภาคเอกชน

บริษัทที่อยู่ระหว่างการเจรจา ได้แก่ Atom Computing, D-Wave Quantum, IonQ, Rigetti Computing และ Quantum Computing โดยแต่ละแห่งต้องการเงินสนับสนุนอย่างน้อย 10 ล้านดอลลาร์จากกระทรวงพาณิชย์สหรัฐฯ ซึ่งจะได้รับหุ้นหรือเครื่องมือทางการเงินอื่นๆ ตอบแทน การลงทุนนี้จะมาจากสำนักงาน Chips Research and Development ซึ่งดูแลงบประมาณจาก CHIPS Act

การเคลื่อนไหวครั้งนี้เกิดขึ้นหลังจากรัฐบาลได้เปลี่ยนเงินสนับสนุนมูลค่า 9 พันล้านดอลลาร์ให้กลายเป็นหุ้น 9.9% ใน Intel และ 15% ใน MP Materials ซึ่งเป็นผู้ผลิตแร่หายากในสหรัฐฯ ถือเป็นการเปลี่ยนแนวทางจากการให้เงินเปล่าเป็นการลงทุนที่มีผลตอบแทน

ควอนตัมคอมพิวติ้งมีศักยภาพในการคำนวณที่เหนือกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ทั่วไป โดยเฉพาะในด้านการค้นคว้ายาและวัสดุใหม่ๆ ซึ่งทำให้เทคโนโลยีนี้กลายเป็นสนามแข่งขันระดับโลก รัฐบาลสหรัฐฯ จึงต้องการเร่งผลักดันให้บริษัทในประเทศเติบโตและแข่งขันได้

แผนการลงทุนของรัฐบาลสหรัฐฯ
เจรจากับบริษัทควอนตัมคอมพิวติ้งเพื่อแลกเงินสนับสนุนกับหุ้น
บริษัทที่เข้าร่วม ได้แก่ Atom Computing, D-Wave Quantum, IonQ, Rigetti Computing และ Quantum Computing
เงินสนับสนุนมาจาก CHIPS Act ผ่านสำนักงาน Chips R&D
เปลี่ยนบทบาทรัฐบาลจากผู้ให้เงินสนับสนุนเป็นนักลงทุนโดยตรง

ตัวอย่างการลงทุนที่ผ่านมา
รัฐบาลถือหุ้น 9.9% ใน Intel จากเงินสนับสนุน 9 พันล้านดอลลาร์
Pentagon ถือหุ้น 15% ใน MP Materials ผู้ผลิตแร่หายาก

ความสำคัญของควอนตัมคอมพิวติ้ง
มีศักยภาพในการคำนวณที่เหนือกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์
ส่งผลต่อการค้นคว้ายา วัสดุ และอุตสาหกรรมอื่นๆ
เป็นสนามแข่งขันระดับโลกด้านเทคโนโลยี

ข้อควรระวังและความท้าทาย
การลงทุนในเทคโนโลยีที่ยังไม่พิสูจน์อาจมีความเสี่ยงสูง
หากบริษัทไม่ประสบความสำเร็จ รัฐบาลอาจสูญเสียเงินลงทุน
การแทรกแซงของรัฐบาลในภาคเอกชนอาจกระทบต่อกลไกตลาด
การแข่งขันกับประเทศอื่นในด้านควอนตัมอาจนำไปสู่ความตึงเครียดทางเทคโนโลยี

https://www.tomshardware.com/tech-industry/quantum-computing/trump-administration-to-follow-up-intel-stake-with-investment-in-quantum-computing-report-claims-tens-of-millions-of-chips-act-dollars-could-be-paid-out-to-leading-companies-in-exchange-for-equity

Shadow Escape: ช่องโหว่ใหม่ใน AI Assistant เสี่ยงทำข้อมูลผู้ใช้รั่วไหลมหาศาล

นักวิจัยจาก Operant AI ได้เปิดเผยการโจมตีแบบใหม่ที่เรียกว่า “Shadow Escape” ซึ่งเป็นการโจมตีแบบ “zero-click” ที่สามารถขโมยข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้ผ่าน AI Assistant โดยไม่ต้องให้ผู้ใช้คลิกหรือตอบสนองใดๆ เลย จุดอ่อนนี้เกิดจากการใช้มาตรฐาน Model Context Protocol (MCP) ที่ช่วยให้ AI อย่าง ChatGPT, Gemini และ Claude เชื่อมต่อกับระบบภายในขององค์กร เช่น ฐานข้อมูลหรือ API ต่างๆ

สิ่งที่น่ากังวลคือ Shadow Escape สามารถซ่อนคำสั่งอันตรายไว้ในไฟล์ธรรมดา เช่น คู่มือพนักงานหรือ PDF ที่ดูไม่มีพิษภัย เมื่อพนักงานอัปโหลดไฟล์เหล่านี้ให้ AI ช่วยสรุปหรือวิเคราะห์ คำสั่งที่ซ่อนอยู่จะสั่งให้ AI ดึงข้อมูลส่วนตัวของลูกค้า เช่น หมายเลขประกันสังคม (SSN), ข้อมูลการเงิน, หรือเวชระเบียน แล้วส่งออกไปยังเซิร์ฟเวอร์ของผู้ไม่หวังดี โดยที่ระบบความปลอดภัยทั่วไปไม่สามารถตรวจจับได้ เพราะการเข้าถึงข้อมูลเกิดขึ้นภายในระบบที่ได้รับอนุญาตอยู่แล้ว

1️⃣ ลักษณะของการโจมตี
จุดเริ่มต้นของการโจมตี
ใช้ไฟล์ธรรมดา เช่น PDF หรือเอกสาร Word ที่ฝังคำสั่งลับ
พนักงานอัปโหลดไฟล์ให้ AI ช่วยสรุปหรือวิเคราะห์
คำสั่งลับจะสั่งให้ AI ดึงข้อมูลจากระบบภายใน

จุดอ่อนที่ถูกใช้
มาตรฐาน Model Context Protocol (MCP) ที่เชื่อม AI กับระบบองค์กร
การตั้งค่า permission ของ MCP ที่ไม่รัดกุม
AI มีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลโดยตรง จึงไม่ถูกระบบรักษาความปลอดภัยภายนอกตรวจจับ

2️⃣ ข้อมูลที่ตกอยู่ในความเสี่ยง
ประเภทของข้อมูลที่อาจรั่วไหล
หมายเลขประกันสังคม (SSN)
ข้อมูลบัตรเครดิตและบัญชีธนาคาร
เวชระเบียนและข้อมูลสุขภาพ
ชื่อ ที่อยู่ และข้อมูลส่วนตัวของลูกค้า

คำเตือน
การรั่วไหลอาจเกิดขึ้นโดยที่พนักงานไม่รู้ตัว
ข้อมูลอาจถูกส่งออกไปยังเซิร์ฟเวอร์ของผู้โจมตีโดยไม่มีการแจ้งเตือน

3️⃣ ทำไมระบบความปลอดภัยทั่วไปจึงไม่สามารถป้องกันได้
ลักษณะของการโจมตีแบบ “zero-click”
ไม่ต้องการให้ผู้ใช้คลิกลิงก์หรือทำอะไร
ใช้ AI ที่มีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลเป็นเครื่องมือในการขโมยข้อมูล
การส่งข้อมูลออกถูกพรางให้ดูเหมือนเป็นการทำงานปกติของระบบ

คำเตือน
ระบบ firewall และระบบตรวจจับภัยคุกคามทั่วไปไม่สามารถแยกแยะพฤติกรรมนี้ได้
การใช้ AI โดยไม่มีการควบคุมสิทธิ์อย่างเข้มงวด อาจกลายเป็นช่องโหว่ร้ายแรง

4️⃣ ข้อเสนอแนะจากนักวิจัย
แนวทางป้องกัน
ตรวจสอบและจำกัดสิทธิ์ของ AI Assistant ในการเข้าถึงข้อมูล
ปรับแต่ง permission ของ MCP ให้เหมาะสมกับระดับความเสี่ยง
ตรวจสอบไฟล์ที่อัปโหลดเข้าระบบอย่างละเอียดก่อนให้ AI ประมวลผล

คำเตือน
องค์กรที่ใช้ AI Assistant โดยไม่ตรวจสอบการตั้งค่า MCP อาจตกเป็นเหยื่อได้ง่าย
การละเลยการ audit ระบบ AI อาจนำไปสู่การรั่วไหลของข้อมูลระดับ “หลายล้านล้านรายการ”

https://hackread.com/shadow-escape-0-click-attack-ai-assistants-risk/

Apple กับคำถามที่ยังค้างคา: “ความใส่ใจในรายละเอียดหายไปไหน?”

หากคุณเคยหลงรัก Apple เพราะความเรียบง่าย ความสวยงาม และความใส่ใจในรายละเอียดของผลิตภัณฑ์ คุณอาจรู้สึกเหมือนถูกหักหลังในยุคหลังๆ โดยเฉพาะเมื่อได้สัมผัสกับ iOS 26 และ macOS 26 ที่เต็มไปด้วยความไม่ลงตัว ความไม่สอดคล้อง และประสบการณ์ผู้ใช้ที่ชวนให้หงุดหงิด

John Ozbay นักพัฒนาและนักออกแบบที่เคยหลงใหลใน Apple ได้เขียนบล็อกที่สะท้อนความผิดหวังอย่างลึกซึ้งต่อการเปลี่ยนแปลงของ Apple ในช่วง 8–10 ปีที่ผ่านมา เขายกตัวอย่างมากมายที่แสดงให้เห็นว่า Apple อาจละเลยหลักการออกแบบที่เคยเป็นหัวใจของแบรนด์ ไม่ว่าจะเป็นการจัดวาง search bar ที่ไม่สอดคล้องกันในแต่ละแอป การแจ้งเตือนที่รบกวนการทำงาน การออกแบบ UI ที่ไม่เหมาะกับ dark mode หรือแม้แต่การบังคับให้เบราว์เซอร์ third-party ใช้ WebKit ที่เต็มไปด้วยบั๊ก

สิ่งที่น่าตกใจคือ Apple ไม่เพียงแค่ไม่แก้ไขปัญหาเก่า แต่ยังเพิ่มปัญหาใหม่ๆ เข้ามาอีก เช่น การออกแบบ “liquid glass” ที่ทำให้ข้อความใน iMessage อ่านยาก การจัดวาง UI ที่ไม่สอดคล้องกันระหว่างแอป และการทำให้ control center กลายเป็น “ดิสโก้บอล” ที่ใช้งานยาก

ทั้งหมดนี้สะท้อนถึงคำถามสำคัญว่า Apple ยังให้ความสำคัญกับประสบการณ์ผู้ใช้อยู่หรือไม่ หรือกำลังหลงทางไปกับการออกแบบที่เน้นความฉูดฉาดมากกว่าความเรียบง่ายที่เคยเป็นจุดแข็ง

ความเปลี่ยนแปลงในผลิตภัณฑ์ Apple
iOS 26 และ macOS 26 มีปัญหาด้าน UI/UX มากมาย
Search bar ถูกวางไว้ต่างกันในแต่ละแอป ทำให้ใช้งานยาก
Reminders app รบกวนผู้ใช้ด้วย popup ขอสิทธิ์ซ้ำๆ
Dark mode ใน Files app ทำให้บางองค์ประกอบมองไม่เห็น
Share sheet และ Settings มีปัญหาในการแสดงผลไอคอน
Safari และเบราว์เซอร์อื่นมีปัญหา viewport และปุ่มกระพริบ
iMessage มีพื้นหลังที่ทำให้ข้อความอ่านยาก
App Library แสดงไอคอนไม่ครบหรือไม่เสถียร

ปัญหาด้านเทคโนโลยีและการบังคับใช้
Apple บังคับให้เบราว์เซอร์ third-party ใช้ WebKit ที่มีบั๊ก
การเปลี่ยน tab ใน Safari ต้องใช้สองขั้นตอนและมีเอฟเฟกต์รบกวน
Liquid glass UI ไม่เหมาะกับหน้าจอขนาดเล็ก เช่น iPhone mini

มุมมองจากนักพัฒนา
John Ozbay และนักออกแบบหลายคนเริ่มหมดศรัทธาใน Apple
Nielsen Norman Group ก็วิจารณ์ liquid glass ว่าเป็นการออกแบบที่ไม่เหมาะสม
การออกแบบที่ไม่สอดคล้องกันสะท้อนถึงการขาดแนวทางร่วมของทีม

https://blog.johnozbay.com/what-happened-to-apples-attention-to-detail.html

GM ปฏิวัติระบบรถยนต์: ใช้ Gemini แทน CarPlay และ Android Auto ภายในปี 2026

General Motors (GM) ประกาศแผนการครั้งใหญ่ในการยกเลิกการรองรับ Apple CarPlay และ Android Auto ในรถยนต์ทุกประเภท ทั้งไฟฟ้าและน้ำมัน เพื่อเปิดทางให้กับ Gemini — ระบบผู้ช่วย AI จาก Google ที่จะถูกฝังเข้าไปในรถยนต์ของ GM ตั้งแต่ปี 2026 เป็นต้นไป

Gemini จะทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยส่วนตัวในรถยนต์ที่สามารถโต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ เข้าใจคำสั่งที่ซับซ้อน และเชื่อมโยงกับข้อมูลของรถแบบเรียลไทม์ เช่น การแจ้งเตือนซ่อมบำรุง การวางแผนเส้นทาง หรือแม้แต่การตอบคำถามเกี่ยวกับสถานที่ที่กำลังขับผ่าน เช่น “สะพานนี้มีประวัติอย่างไร”

ระบบใหม่นี้จะถูกอัปเดตผ่าน OTA (Over-the-Air) ผ่าน Google Play Store สำหรับรถยนต์ที่มีระบบ OnStar ตั้งแต่รุ่นปี 2015 ขึ้นไป โดย GM ยืนยันว่าจะให้ผู้ใช้ควบคุมข้อมูลส่วนตัวอย่างเต็มที่ หลังจากเคยถูกวิจารณ์เรื่องการแชร์ข้อมูลกับบริษัทประกันภัย

Gemini ไม่ใช่แค่การเปลี่ยนผู้ช่วยเสียง แต่เป็นก้าวแรกสู่แพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ในรถยนต์ที่ GM พัฒนาขึ้นเอง ซึ่งจะรองรับระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติในอนาคตภายในปี 2028

การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของ GM
ยกเลิกการรองรับ Apple CarPlay และ Android Auto
แทนที่ด้วย Gemini — ผู้ช่วย AI จาก Google
เริ่มใช้งานในรถยนต์ทุกประเภทตั้งแต่ปี 2026

ความสามารถของ Gemini
โต้ตอบด้วยภาษาธรรมชาติ เข้าใจคำสั่งซับซ้อน
เชื่อมโยงกับข้อมูลรถแบบเรียลไทม์
ตอบคำถามเกี่ยวกับสถานที่หรือฟังก์ชันของรถ
แจ้งเตือนซ่อมบำรุงและช่วยวางแผนเส้นทาง

การอัปเดตและการรองรับ
อัปเดตผ่าน OTA ผ่าน Google Play Store
รองรับรถยนต์ที่มี OnStar ตั้งแต่ปี 2015 ขึ้นไป
ผู้ใช้สามารถควบคุมข้อมูลส่วนตัวได้

แผนระยะยาวของ GM
พัฒนาแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ในรถยนต์ของตนเอง
เตรียมเปิดตัวระบบขับเคลื่อนอัตโนมัติภายในปี 2028

https://securityonline.info/gm-bets-on-ai-gemini-to-replace-carplay-android-auto-in-all-cars-by-2026/

“Qwen3-VL จาก Ollama – โมเดล Vision Language ที่ทรงพลังที่สุด พร้อมควบคุมคอมพิวเตอร์ได้แบบอัตโนมัติ!”

ลองจินตนาการว่าเราชี้กล้องมือถือไปที่ใบไม้ แล้วถามว่า “พิษกับหมาไหม?” หรือเปิดไฟล์ตารางบนคอมแล้วสั่ง AI ให้แปลงเป็นกราฟ — ทั้งหมดนี้ Qwen3-VL ทำได้แล้ว!

นี่คือโมเดล Vision Language รุ่นใหม่จาก Alibaba ที่เปิดให้ใช้งานผ่าน Ollama โดยมีชื่อเต็มว่า Qwen3-VL-235B-A22B จุดเด่นคือความสามารถในการเข้าใจภาพและวิดีโออย่างลึกซึ้ง แล้วแปลงเป็นโค้ด HTML, CSS หรือ JavaScript ได้ทันที

มันรองรับ input สูงถึง 1 ล้าน token ซึ่งหมายถึงสามารถประมวลผลวิดีโอความยาว 2 ชั่วโมง หรือเอกสารหลายร้อยหน้าได้ในคราวเดียว และยังเข้าใจตำแหน่งวัตถุ, มุมมอง, และข้อมูลเชิง 3D ได้ดีขึ้นกว่ารุ่นก่อน ๆ

ด้าน OCR ก็ไม่ธรรมดา รองรับถึง 32 ภาษา และสามารถอ่านจากภาพที่เบลอ, มืด, หรือเอียงได้อย่างแม่นยำ

แต่ที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือความสามารถแบบ “agentic” — Qwen3-VL สามารถควบคุมคอมพิวเตอร์หรือมือถือได้แบบอัตโนมัติ เช่น สั่งจองตั๋วบน Ticketmaster โดยเปิดเบราว์เซอร์, กรอกข้อมูล, เลือกที่นั่ง และกดยืนยัน โดยไม่ต้องให้ผู้ใช้คลิกเองเลย

แม้จะยังมีข้อผิดพลาดเล็ก ๆ เช่นกรอก ZIP code ผิด แต่ความเร็วในการทำงานนั้นเหนือกว่าหลายโมเดลที่มีฟีเจอร์คล้ายกัน เช่น GPT-5, Claude หรือ Gemini

ที่สำคัญคือ Qwen3-VL เปิดให้ใช้งานแบบ โอเพ่นซอร์ส ต่างจากคู่แข่งที่ต้องจ่ายเงิน ทำให้ชุมชนสามารถนำไปปรับแต่งและใช้งานได้อย่างอิสระ

ความสามารถหลักของ Qwen3-VL
แปลงภาพ/วิดีโอเป็นโค้ด HTML, CSS, JavaScript
รองรับ input สูงสุด 1 ล้าน token
เข้าใจตำแหน่งวัตถุ, มุมมอง, และข้อมูล 3D
OCR รองรับ 32 ภาษา แม้ภาพเบลอหรือเอียง

ความสามารถแบบ agentic
ควบคุมคอมพิวเตอร์หรือมือถือได้แบบอัตโนมัติ
สั่งจองตั๋ว, โพสต์ Reddit, เขียนข้อความ, สั่งซื้อสินค้า
ทำงานแบบ end-to-end โดยไม่ต้องให้ผู้ใช้คลิกเอง
ความเร็วในการทำงานโดดเด่นกว่าคู่แข่ง

จุดเด่นด้านการเปิดใช้งาน
เปิดให้ใช้งานผ่าน Ollama
เป็นโอเพ่นซอร์ส – นักพัฒนาสามารถปรับแต่งได้
ไม่ต้องจ่ายเงินเหมือน GPT-5 หรือ Claude
ได้คะแนนสูงใน benchmark เช่น OS World

ข้อควรระวังและคำเตือน
ยังมีข้อผิดพลาดเล็ก ๆ เช่นกรอกข้อมูลผิด
การควบคุมอัตโนมัติต้องมีระบบตรวจสอบความถูกต้อง
การเปิดให้ใช้งานแบบโอเพ่นซอร์สอาจเสี่ยงต่อ misuse หากไม่มีการกำกับ
ความสามารถสูงอาจนำไปใช้ในงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่นการแพทย์หรือการเงิน ซึ่งต้องทดสอบก่อนใช้งานจริง

https://www.slashgear.com/2004206/ollama-qwen3-vl-how-powerful-vision-language-model-works/

“แฮกเกอร์ต่างชาติเจาะโรงงานนิวเคลียร์สหรัฐฯ ผ่านช่องโหว่ SharePoint – เสี่ยงลามถึงระบบควบคุมการผลิต”

มีรายงานจาก CSO Online ว่าแฮกเกอร์ต่างชาติสามารถเจาะเข้าไปใน Kansas City National Security Campus (KCNSC) ซึ่งเป็นโรงงานผลิตชิ้นส่วนอาวุธนิวเคลียร์ของสหรัฐฯ โดยใช้ช่องโหว่ใน Microsoft SharePoint ที่ยังไม่ได้รับการอัปเดต

โรงงานนี้อยู่ภายใต้การดูแลของ National Nuclear Security Administration (NNSA) และผลิตชิ้นส่วนที่ไม่ใช่นิวเคลียร์ถึง 80% ของคลังอาวุธนิวเคลียร์ทั้งหมดของสหรัฐฯ

แฮกเกอร์ใช้ช่องโหว่สองรายการ ได้แก่ CVE-2025-53770 (spoofing) และ CVE-2025-49704 (remote code execution) ซึ่ง Microsoft เพิ่งออกแพตช์เมื่อเดือนกรกฎาคม 2025 แต่ KCNSC ยังไม่ได้อัปเดตทันเวลา ทำให้แฮกเกอร์สามารถเจาะเข้าระบบได้

แม้จะยังไม่แน่ชัดว่าเป็นฝีมือของจีนหรือรัสเซีย แต่ Microsoft ระบุว่ามีความเกี่ยวข้องกับกลุ่มจีน เช่น Linen Typhoon และ Violet Typhoon ขณะที่แหล่งข่าวบางแห่งชี้ว่าอาจเป็นกลุ่มแฮกเกอร์รัสเซียที่ใช้ช่องโหว่นี้ซ้ำหลังจากมีการเปิดเผยรายละเอียดทางเทคนิค

สิ่งที่น่ากังวลคือ แม้การเจาะระบบจะเกิดขึ้นในฝั่ง IT แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า หากไม่มีการแยกเครือข่ายอย่างเข้มงวด แฮกเกอร์อาจ “เคลื่อนย้ายแนวรบ” ไปยังระบบควบคุมการผลิต (OT) ได้ เช่น ระบบควบคุมหุ่นยนต์หรือระบบควบคุมคุณภาพ ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อความปลอดภัยของอาวุธนิวเคลียร์

นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงที่ข้อมูลทางเทคนิค แม้จะไม่จัดเป็นความลับ แต่สามารถนำไปวิเคราะห์จุดอ่อนของระบบผลิตอาวุธได้ เช่น ความแม่นยำของชิ้นส่วน หรือความทนทานของระบบจุดระเบิด

รายละเอียดของเหตุการณ์
แฮกเกอร์เจาะเข้า KCNSC ผ่านช่องโหว่ SharePoint
ใช้ช่องโหว่ CVE-2025-53770 และ CVE-2025-49704
Microsoft ออกแพตช์แล้ว แต่โรงงานยังไม่ได้อัปเดต
KCNSC ผลิตชิ้นส่วนไม่ใช่นิวเคลียร์ 80% ของคลังอาวุธสหรัฐฯ

กลุ่มแฮกเกอร์ที่เกี่ยวข้อง
Microsoft ระบุว่าเป็นกลุ่มจีน เช่น Linen Typhoon และ Violet Typhoon
แหล่งข่าวบางแห่งชี้ว่าอาจเป็นกลุ่มรัสเซีย
มีการใช้ช่องโหว่ซ้ำหลังจากมีการเปิดเผย PoC
โครงสร้างการโจมตีคล้ายกับแคมเปญของกลุ่ม Storm-2603

ความเสี่ยงต่อระบบควบคุม
แม้จะเจาะฝั่ง IT แต่เสี่ยงต่อ lateral movement ไปยังระบบ OT
OT ควบคุมหุ่นยนต์, ระบบประกอบ, ระบบควบคุมคุณภาพ
หากถูกแทรกแซง อาจกระทบความปลอดภัยของอาวุธนิวเคลียร์
ระบบ OT บางส่วนอาจยังไม่มีการใช้ zero-trust security

ความสำคัญของข้อมูลที่ถูกขโมย
แม้ไม่ใช่ข้อมูลลับ แต่มีมูลค่าทางยุทธศาสตร์
เช่น ข้อมูลความแม่นยำของชิ้นส่วน, ความทนทาน, ซัพพลายเชน
อาจถูกใช้วิเคราะห์จุดอ่อนของระบบอาวุธ
เสี่ยงต่อการโจมตีแบบ supply chain หรือการปลอมแปลงชิ้นส่วน

https://www.csoonline.com/article/4074962/foreign-hackers-breached-a-us-nuclear-weapons-plant-via-sharepoint-flaws.html

“DeepSeek-OCR เปลี่ยนข้อความเป็นภาพ ลดการใช้ทรัพยากร AI ได้ถึง 20 เท่า – เปิดทางสู่โมเดลยักษ์ราคาประหยัด!”

DeepSeek AI จากจีนเปิดตัวโมเดลใหม่ชื่อว่า “DeepSeek-OCR” ที่ใช้เทคนิคสุดล้ำในการจัดการข้อความจำนวนมาก โดยแทนที่จะป้อนข้อความเข้าโมเดลโดยตรง พวกเขาเลือก “แปลงข้อความเป็นภาพ” ก่อน แล้วค่อยให้โมเดลตีความจากภาพนั้นอีกที

ฟังดูย้อนยุค แต่ผลลัพธ์กลับน่าทึ่ง เพราะวิธีนี้ช่วยลดจำนวน token ที่ต้องใช้ในการประมวลผลได้ถึง 7–20 เท่า! ซึ่งหมายความว่าโมเดลสามารถจัดการข้อมูลปริมาณมหาศาลได้โดยใช้ทรัพยากรน้อยลงมาก ทั้งในด้านเวลาและค่าใช้จ่าย

ระบบนี้ประกอบด้วยสองส่วนหลัก:
DeepEncoder: แปลงข้อความเป็นภาพความละเอียดสูง
DeepSeek3B-MoE-A570M: ทำหน้าที่ตีความภาพเหล่านั้นกลับมาเป็นข้อมูลที่เข้าใจได้

เทคนิคนี้เหมาะมากกับข้อมูลที่เป็นตาราง กราฟ หรือเอกสารที่มีโครงสร้างซับซ้อน เช่น ข้อมูลทางการเงิน วิทยาศาสตร์ หรือการแพทย์ โดยเฉพาะในงานที่ต้องใช้ context ยาว ๆ

ในการทดสอบ benchmark พบว่า ถ้าลด token น้อยกว่า 10 เท่า ความแม่นยำยังอยู่ที่ 97% แต่ถ้าลดถึง 20 เท่า ความแม่นยำจะลดลงเหลือ 60% ซึ่งแสดงให้เห็นว่ามีจุดสมดุลที่ต้องเลือกให้เหมาะกับงาน

DeepSeek-OCR ยังถูกเสนอให้ใช้ในการสร้าง training data สำหรับโมเดลในอนาคต เพราะสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้เร็วขึ้น แม้จะมีความเสี่ยงเรื่องความแม่นยำที่ลดลงเล็กน้อย

จุดเด่นของ DeepSeek-OCR
แปลงข้อความเป็นภาพก่อนป้อนเข้าโมเดล
ลดการใช้ token ได้ถึง 7–20 เท่า
ใช้ DeepEncoder และ DeepSeek3B-MoE-A570M ร่วมกัน
เหมาะกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ตาราง กราฟ เอกสาร
ช่วยลดต้นทุนและเวลาในการประมวลผลโมเดลขนาดใหญ่
ใช้ได้ดีในงานที่ต้องการ context ยาว เช่น LLM

ผลการทดสอบและการใช้งาน
ลด token <10 เท่า → ความแม่นยำ 97%
ลด token 20 เท่า → ความแม่นยำลดเหลือ 60%
มีจุดสมดุลระหว่างการลดต้นทุนและความแม่นยำ
เสนอให้ใช้สร้าง training data สำหรับโมเดลในอนาคต
เหมาะกับงานด้านการเงิน วิทยาศาสตร์ และการแพทย์

ความเคลื่อนไหวของ DeepSeek
เป็นโมเดลจากจีนที่สร้างความฮือฮาในปี 2025
ใช้ทรัพยากรน้อยกว่า ChatGPT และ Gemini
เปิดให้ใช้งานผ่าน Hugging Face และ GitHub
พัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน

https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/new-deepseek-model-drastically-reduces-resource-usage-by-converting-text-and-documents-into-images-vision-text-compression-uses-up-to-20-times-fewer-tokens

“Starlink จับมือ Muon เปิดตัว ‘เลเซอร์อวกาศ’ เชื่อมดาวเทียมแบบเรียลไทม์ – ส่งข้อมูลเร็วถึง 25Gbps ไกล 4,000 กม.”

Muon Space บริษัทด้านเทคโนโลยีดาวเทียม ประกาศความร่วมมือกับ Starlink ของ SpaceX เพื่อสร้างระบบเชื่อมต่อข้อมูลแบบใหม่ในอวกาศ โดยใช้ “เลเซอร์อวกาศ” เชื่อมโยงดาวเทียมเข้ากับเครือข่าย Starlink โดยตรง ทำให้สามารถส่งข้อมูลได้แบบเรียลไทม์ตลอดเวลา ไม่ต้องรอให้ดาวเทียมบินผ่านสถานีภาคพื้นอีกต่อไป

ระบบใหม่นี้จะใช้ Starlink Mini Laser Terminals ที่ติดตั้งบนแพลตฟอร์ม Halo ของ Muon ซึ่งสามารถส่งข้อมูลด้วยความเร็วสูงถึง 25Gbps และครอบคลุมระยะทางไกลถึง 4,000 กิโลเมตร โดย Muon ระบุว่า latency จากเดิมที่เฉลี่ย 20 นาที จะลดลงเหลือ “เกือบเรียลไทม์”

หนึ่งในภารกิจแรกที่ใช้เทคโนโลยีนี้คือ FireSat ซึ่งเป็นโครงการร่วมกับ Earth Fire Alliance เพื่อเฝ้าระวังไฟป่าแบบทันที โดยดาวเทียมจะสามารถแจ้งเตือนการเกิดไฟใหม่ได้ทันที ช่วยลดโอกาสที่ไฟจะลุกลามเป็นภัยพิบัติขนาดใหญ่

นอกจากนี้ Muon ยังเผยว่าเทคโนโลยีนี้จะเปิดทางให้เกิด “Data center-class pipelines” ในอวกาศ เช่น การประมวลผล edge computing, AI inference และการสร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูลแบบทันทีจากอวกาศ

ระบบนี้ยังมีความปลอดภัยสูง โดยใช้การเข้ารหัสแบบ end-to-end และการยืนยันตัวตนด้วยฮาร์ดแวร์ พร้อม uptime สูงถึง 99% แม้จะมีการเปลี่ยนลิงก์ระหว่างดาวเทียม

ความร่วมมือระหว่าง Muon และ Starlink
ใช้ Starlink Mini Laser Terminals เชื่อมดาวเทียมเข้ากับเครือข่าย Starlink
ส่งข้อมูลได้เร็วถึง 25Gbps และไกลถึง 4,000 กม.
ลด latency จาก 20 นาที เหลือเกือบเรียลไทม์
ใช้กับแพลตฟอร์ม Halo ของ Muon
เตรียมเปิดตัวดาวเทียมรุ่นแรกใน Q1 ปี 2027

ภารกิจและการใช้งาน
FireSat ใช้เลเซอร์อวกาศแจ้งเตือนไฟป่าแบบทันที
ช่วยลดโอกาสเกิดไฟป่าขนาดใหญ่
รองรับการประมวลผล edge computing และ AI inference ในอวกาศ
สร้างระบบข้อมูลแบบ real-time จากอวกาศสู่โลก

ความปลอดภัยและความเสถียร
ใช้การเข้ารหัสแบบ end-to-end และ hardware authentication
ออกแบบให้มี uptime สูงถึง 99%
รองรับการเปลี่ยนลิงก์ระหว่างดาวเทียมแบบไร้รอยต่อ

https://www.tomshardware.com/networking/starlink-and-muon-fuse-space-lasers-and-satellites-to-deliver-industry-first-persistent-optical-connectivity-in-orbit-will-enable-25-gbps-data-transfer-at-distances-up-to-4-000km

“Qwertykeys เปิดตัวคีย์บอร์ด QK65 MK3 – ดีไซน์เรโทร พร้อมจอเล่นเกมในตัว!”

สายคีย์บอร์ด Mechanical ต้องร้องว้าว! เพราะ Qwertykeys กำลังจะเปิดตัว QK65 MK3 รุ่นใหม่ที่ไม่ใช่แค่คีย์บอร์ดธรรมดา แต่มาพร้อม “จอสีขนาดเล็ก” ที่ติดอยู่ด้านขวาของตัวบอร์ด ซึ่งสามารถใช้เล่นเกมในตัวได้เลย!

จากภาพทีเซอร์บน Instagram และประกาศใน Discord ของแบรนด์ ตัวจอจะเป็นแนวตั้งแบบสี (น่าจะเป็น LCD) และมีปุ่มควบคุมเกมอยู่ใต้จอ รวมถึงปุ่มสไตล์ Game Boy ที่อยู่ด้านบนคล้าย shoulder buttons บนคอนโทรลเลอร์

ดีไซน์ของ QK65 MK3 มาในโทนเรโทรสุดเท่ สีเทา-เบจ พร้อมแถบสีสันสดใสที่ได้แรงบันดาลใจจากเครื่องเกมยุค 90 และคอมพิวเตอร์เก่า ๆ แต่ก็ยังคงความหลากหลายในการเลือกสีตามสไตล์ของ Qwertykeys เช่นเดิม

ในด้านสเปก คีย์บอร์ดนี้ใช้เลย์เอาต์ 65% และคาดว่าจะมีตัวเลือกแผ่น plate หลากหลาย เช่น FR4, อะลูมิเนียม, POM, PC และคาร์บอนไฟเบอร์ รวมถึงตัวเคสอะลูมิเนียมที่เป็นมาตรฐานของแบรนด์ และมีตัวเลือก PCB แบบไร้สายด้วย

ราคายังไม่เปิดเผย แต่ถ้าอิงจากรุ่นก่อนหน้า QK65 v2 อยู่ที่ $165 และ QK65 v2 Classic อยู่ที่ $175 ก็อาจอยู่ในช่วงใกล้เคียงกัน

จุดเด่นของ QK65 MK3
มีจอสีขนาดเล็กติดบนตัวคีย์บอร์ด ใช้เล่นเกมได้
ปุ่มควบคุมเกมอยู่ใต้จอ และมีปุ่มสไตล์ Game Boy ด้านบน
ดีไซน์เรโทร สีเทา-เบจ พร้อมแถบสีสันสดใส
ได้แรงบันดาลใจจากเครื่องเกมยุค 90 และคอมพิวเตอร์เก่า
เลย์เอาต์ 65% เหมาะสำหรับสายเกมและงานทั่วไป
ตัวเคสอะลูมิเนียม แข็งแรงและสวยงาม
มีตัวเลือก plate หลากหลาย เช่น FR4, POM, PC, คาร์บอนไฟเบอร์
รองรับ PCB แบบไร้สาย

ความคาดหวังและการเปิดตัว
คาดว่าจะเปิดตัวในเร็ว ๆ นี้
ราคาน่าจะใกล้เคียงกับ QK65 v2 ($165–$175)
มีให้เลือกหลายสีตามสไตล์ของ Qwertykeys
สร้างกระแสในชุมชน Mechanical Keyboard อย่างรวดเร็ว

https://www.techpowerup.com/342115/qwertykeys-teases-qk65-mk3-retro-mechanical-keyboard-with-built-in-mini-games

เรื่อง ห้องทดลอง
“ห้องทดลอง”

(1)

ผ่านไปไม่กี่วัน จากไปเดินเรียงแถวคล้องแขน แสดงความเสียใจกับเหตุการณ์น่า สลดที่ปารีส ฝรั่งเศส เมื่อวันอาทิตย์ที่ 11 มกราคม ค.ศ. 2015 ตุรกี ที่ส่งนายกรัฐมนตรี นาย Amed Davutoglu ไปร่วมเดินห่างไม่กี่แถว กับคู่แค้น Benjamin Netanyahu นายกรัฐมนตรีของอิสราเอล ก็เกิดอาการเบรคแตก

Independent สื่อค่ายชาวเกาะใหญ่เท่าปลายนิ้วก้อยฯ ฉบับวันที่ 14 มกราคม 2015 รายงานว่า ประธานาธิบดี RecepTayip Erdogan ของตุรกี ให้ข่าวทันที ว่า

” พวกตะวันตก the west กำลังเล่นเกมส์ เล่นกันกลางกรุงปารีส ด้วยโดยการโยนให้มุสลิมเป็นเหยื่อ …คนฝรั่งเศส เป็นคนจัดการให้มีการฆ่า แล้วโยนบาปมาให้คนมุสลิม ฝ่ายข่าวกรองของฝรั่งเศส ไม่รู้จักตามรอยคนออกมาจากคุกหรือไง? หลังจากเกิดเหตุ ก็มีการโจมตีสุเหร่าของอิสลาม …เห็นชัดถึงการตอแหล จอมปลอมของพวกตะวันตก เราไม่เคยมีส่วนร่วมในการก่อการร้ายใดเลย …เบื้องหลังเรื่องนี้ มันเกี่ยวกับการแบ่งแยกเรื่องเชื้อชาติ สร้างคำพูดใส่ร้าย และสร้างความเกลียดชังให้กับพวกมุสลิม”

“กำลังมีการเล่นเกมส์กับโลกมุสลิม เราต้องรับรู้เรื่องนี้กันไว้ ” นาย Erdogan กล่าวเพิ่ม

สหภาพมุสลิมในฝรั่งเศสรายงานว่า ตั้งแต่เกิดเหตุ มีเหตุการณ์ที่แสดงถึงการต่อต้านมุสลิมประมาณ 50 รายการ ซึ่งรวมถึงการไล่ยิง และการพยายามเผาสุเหร่า

นาย Erdogan ยังไม่จบง่ายๆ ด่าฝากแถมไปถึงการไปเดินเรียงแถวของ นาย Netanyahoo ว่า
เขาทำไปได้ยังไง ทำไมคนที่สั่งฆ่าคน 2,500 คน ที่กาซ่า ยังมีหน้ามาเดินโบกมืออยู่ในปารีส เหมือนมีคนมาคอยต้อนรับด้วยความตื่นเต้น กล้าดีไปเดินอยู่ที่นั่นได้ยังไง ไม่นึกถึง เด็กและผู้หญิง ที่ตัวเองฆ่าบ้างเลยหรือ”

คงยังไม่หนำใจ นายกเทศมนตรี เมืองหลวง Ankara ของตุรกี ช่วยออกมาเสริมอีก
” นี่ต้องเป็นผลงานของ Mossad ( หน่วยสืบราชการลับของอิสราเอล ที่ฝีมือชั่วไม่แพ้ CIA หรืออาจจะมากกว่า! ) อยู่เบื้องหลังแน่นอน เป็นการเพิ่มความรังเกียจต่อคนอิสลาม”

โห รายการนี้ด่ากันแรงนะครับ ถ้าตุรกีไม่ได้ไปถูกเสี้ยนตำตีน หรือเหยียบไปบนขี้หมากองโต ที่กลางกรุงปารีส ระหว่างเดินเรียงแถวกันละก้อ สงสัยต้องมีเรื่องใหญ่คิดการณ์เอาไว้แล้ว ถึงได้ตอกใส่กันแรงขนาดนี้

ฝ่ายอิสราเอล ก็ไม่ใช่เล่น ถูกด่าปั้บ ออกมาตอกกลับทันที ยังกะสั่งหนังสือพิมพ์ ให้ออกข่าวรอล่วงหน้า เหมือนกับรู้ว่า อีกฝ่ายจะพูดอะไร

วันที่ 14 มกราคม วันเดียวกัน หนังสือพิมพ์ the Jerusalem Post ลงข่าวว่า นายกรัฐมนตรี Netanyahoo และรัฐมนตรีต่างประเทศ นาย Avigdor Liberman บอกว่า นาย Erdogan ของตุรกี เป็นพวกเกลียดยิว anti-Semitic เป็นเพื่อนบ้านจอมป่วน และกล่าวอ้อมๆว่า ตุรกีให้การสนับสนุนแก่ผู้ก่อการร้าย

” การปราบปรามผู้ก่อการร้าย ไม่มีวันทำสำเร็จหรอก ถ้าเรายังใช้วิธีเสแสร้ง หน้าไหว้หลังหลอกกันอยู่อย่างนี้ เราไม่ได้ยินผู้นำระดับโลกคนใดเลย ออกมามาประนามคำพูดของนาย Erdogan ไม่มีสักคนจริงๆ ” นาย Netanyahoo สำทับ

คำสำทับนี้ดูเหมือนไม่ได้ส่งกลับ ไปที่ นาย Erdogan แต่น่าจะส่งไปไกลกว่านั้น

เป็นที่รู้กันอยู่ว่า ตอนนี้นายโอบามา ไม่หวานชื่นกับ Nethanyahoo ไม่เหมือน ประธานาธิบดีอเมริกันคนอื่นๆ ที่คอยเอาใจพวกยิว โดยเฉพาะ ก่อนการเลือกตั้ง

ขณะที่อิสราเอลเหน็บอเมริกา ตุรกี ซึ่งอเมริกามองว่าเป็นลูกกระเป๋งมาตลอด แต่กลับเป็นหนึ่งในไม่กี่ประเทศในโลก ที่ให้การสนับสนุนอย่างเปิดเผยต่อ องค์กรฮามาส Hamas ที่สนับสนุนการเคลื่อนไหวของชาวปาเลสไตน์ และเป็นองค์กรที่อเมริกา และสหภาพยุโรป ต่างขึ้นบัญชีดำ ให้เป็นผู้ก่อการร้ายระดับสำคัญ แต่ดูเหมือนตุรกีจะไม่สนใจ
แถมล่าสุดเมื่อปลายเดือนธันวา คม ปี 2014 ตุรกีได้เชิญ นาย Khaled Meshaal หัวหน้ากลุ่มฮามาส ไปเยียนตุรกี และเอานาย Meshaal ไปเข้าร่วมประชุมพรรค AKP ของประธานาธิบดี Erdogan ด้วย แน่จริงๆ เรียกว่าท้าทายกันแบบไม่เกรงใจใครเลย
เอะ แล้วตุรกีต้องเกรงใจใครหรือ?!

ข่าวหัวหน้าฮามาส ไปเดินฉุยฉายลอยชายอยู่ตุรกี แน่นอนยอมมีคนหงุดหงิด นักล่าใบตองแห้งหงุดหงิดง่ายอ ยู่แล้ว แค่ลมพัดใบตองแห้ง แกว่งแรงไปหน่อย ยังออกเสียงฮึมแฮ่เลย นี่หัวหน้าฮามาส ที่นักล่า อยากขยี้มาหลายรอบ แต่ไม่สำเร็จ ตอนนี้ลงทุนเปลี่ยนแผน ขยี้ไม่ตาย แต่ถ้าซื้อขายอาจจะโอเคมั่งนะ แต่ขอโทษ ฮามาส นอกจากไม่ยอมขายตัวแล้ว ยังไปนั่งสบายใจ เฮฮา กับสุดยอดนักไต่ลวด นายErdogan แชมป์เล่นเกมเสียว เหมือนโชว์ให้ใครดูเสียอีก แบบนี้นักล่าหรือจะปล่อยไปเฉยๆ

วันที่ 8 มกราคม คศ 2015 คุณหนูเจน Psaki โฆษก กระทรวงการต่างประเทศของนักล่า เลยต้องออกมาทำหน้าเครียดแถลงข่าวว่า

” ท่าทีของเราต่อขบวนการฮามาสยังไม่เปลี่ยนนะ ฮามาสคือองค์กรต่างประเทศที่เกี่ยวพันกับการก่อการร้ายมาอย่างต่อเนื่อง และฮามาส ได้แสดงให้เห็นถึงเจตนาอย่างชัดเจนในช่วงฤดูร้อนที่ผ่านมา (ช่วงสิงหาคม ปีที่แล้ว) ในความขัดแย้งกับอิสราเอล”

“เรามีความเป็นห่วงเกี่ยวกับเรื่องความสัมพันธ์ระหว่างตุรกีกับฮามาส และเมื่อรู้ว่า Meshaal ไปเยี่ยมตุรกี เราได้ขอให้รัฐบาลตุรกีกดดันฮามาส เพื่อลดความตึงเครียดและป้องกันความรุนแรง” แหม คุณหนู ช่างไม่มีศิลปะในการพูดเสียเลย มิน่าแถลงข่าวที่ไร ถูกนักข่าวหนุ่มๆ ต้อนจนติดอ่าง ฮา

ขณะเดียวกันมีข่าวว่า รัฐมนตรีต่างประเทศของตุรกีบอกว่า ตุรกียินดีต้อนรับ Khaled Meshaal หัวหน้าฮามาส หลังจากมีข่าวว่า Meshaal ซึ่งลี้ภัยไปอยู่ที่กาต้าร์ ได้ถูกทางการของกาต้าร์ ขับออกนอกประเทศแล้ว และเขาอาจจะไปตุรกี

เมื่อผู้สื่อข่าวถามถึงเรื่องนี้ รัฐมนตรีต่างประเทศตุรกีบอกว่า ไม่ว่าใคร จะเป็นคนของประเทศใด ก็สามารถเข้าออกตุรกีได้อยู่แล้ว ตราบใดที่ไม่มีปัญหาด้านกฏหมาย นี่มันต้องตอบแบบกลิ้งได้หลายตลบอย่างนี้ สมกับเป็นพวกนักไต่ลวดจริงๆ นักล่าใบตองแห้งน่าจะส่งคุณหนู Psaki มาฝึกงานแถวตุรกีซะหน่อยนะ ฮาอีกครั้ง

อเมริกา อิสราเอล และตุรกี กำลังมีอะไรคาใจ หรือเล่นบทอะไรกันอยู่หรือ ถึงใช้วิธีเหมือนกาฝาก บินโฉบทิ้งของที่ระลึก แล้วแฉลบข้ามไปต่อ

#######
(2)

ฝ่ายทางกลุ่มฮามาสเองก็ฉุนขาด เมื่อได้ฟังคำวิจารณ์ของอเมริกา เกี่ยวกับการไปนั่งชมวิวตุรกีของนายMehsaal ที่ถ่ายทอดโดยฝีปากของคุณหนู Psaki บอกว่าอเมริกาสามหาว และเหยียดเผ่าพันธ์มากไปแล้ว รัฐบาลอเมริกากำลังไต่อันดับ ทำตัวเข้าข่ายเป็นศัตรูที่แท้จริงของพวกเขาทีเดียว ทั้งนี้ตามคำแถลงของ Al-Qassam Brigades ฝ่ายกองทัพของกลุ่มฮามาส

ส่วนเรื่องกาต้าร์ขับไล่ นายMeshaal ออกจากประเทศ กาต้าร์ไม่ยืนยัน แต่เมื่อเดือนสิงหาคม ปีที่แล้ว กาต้าร์ขับไล่ระดับหัวหน้าของ Muslim Brotherhood 7 คน ที่กาต้าร์เลี้ยงดูไว้นานแล้วออกจากประเทศ เพื่อเป็นการเอาใจพวกราชวงศ์เสี่ยน้ำมันตะวันออกกลาง และรัฐบาลอียิปต์ อืม มาแปลก

กาต้าร์ไม่ใช่นายทุนรายเดียวที่สนับสนันเลี้ยงดู Muslim Brotherhood ตุรกีก็สนับสนุนเช่นเดียวกัน

Muslim Brotherhood เป็นกลุ่มอิสลามฝักใฝ่การเมือง ที่รวมตัวกันขึ้นมาโดยมีวัตถุประสงค์ที่จะโค่นล้มรัฐบาลอิสลาม ที่อยู่ใต้อิทธิพลของอเมริกา ตุรกีย่อมให้การสนับสนุนไว้ก่อน เพราะยังไม่แน่ใจอนาคตของตนเอง ส่วนกาต้าร์ละ เข้าไปเกี่ยวอะไรด้วย

เมื่ออียิปต์เกิดอาหรับสปริง ที่ไม่แน่ว่า สาเหตุจะมาจากการที่ นายมูบารัค ของอียิปต์มีนโยบายเกี่ยวกับปาเลสไตน์ สวนทางกับอิสราเอลหรือเปล่า และอเมริกาภายใต้การกดดันของอิสราเอล จึงส่งอาหรับสปริง เป็นของขวัญให้นายมูบารัค

ลูกไปเข้าทางของ Muslim Brotherhood อิยิปต์จึงได้ นาย Mohamed Morsi ของ Muslim Brotherhood มาเป็นนายกรัฐมนตรี ซึ่งเป็นเรื่องถูกใจตุรกีอย่างยิ่ง เพราะถ้าอิยิปต์ซึ่งมีอาณาเขต ด้านหนึ่ง ติดกับด้านใต้ของอิสราเอล มีผู้มีอำนาจปกครองเป็นพวกเดียวกับตุรกี เมื่อไหร่ที่อิสราเอลทำซ่า อาละวาดใส่ปาเลสไตน์ที่ตุรกีสนับสนุนมาตลอด ตุรกีกับอิยิปต์ซึ่งมีอาณาเขตประกบหัวท้ายอิสราเอลอยู่ คิดเล่นแซนด์วิช ผลัดกันโยนหัวปลีข้ามใส่อิสราเอล ก็น่าจะลดความกร่างของอิสราเอลไปได้บ้าง
และก็เพราะการเดินสัมพันธ์ระหว่างประเทศแบบนี้ ในช่วงหลังๆของตุรกี โดยเฉพาะในประเด็นที่เกี่ยวกับอิสราเอล สัมพันธ์ระหว่างอเมริกากับตุรกี จึงไม่หวานอย่างเดิม และมีส่วนให้ นาย Morsi ของ Muslim Brotherhood น่าจะถูกใบสั่ง ให้ทหารอียิปต์ทำการปฏิวัติซ้อน ทำเอา นาย Morsi หล่นจากแท่นอำนาจไปอย่างรวดเร็ว หลังจากขึ้นมามีอำนาจได้เพียงปีเดียว ดูกันไว้เป็นตัวอย่างนะครับ ว่าเขาเล่นเกมกันอย่างไร

นอกจากมีเรื่องกับอิสราเอลแล้ว เรื่องซีเรียก็เป็นปัญหาใหญ่ อเมริกาบอกชักจะเบื่อการเล่นเกมของตุรกี ที่พักหลังมีแต่ all pain, no gain แล้วนะ เราชักอยากให้ตุรกีเลือกข้างมาให้ชัดๆเลย เราไม่สนใจ และไม่เดือดร้อนเลย ถ้าไม่ได้ใช้ฐานทัพของเรา ที่อยู่ในตุรกีเพื่อทำการฝึกให้กับฝ่ายต่อต้านไอซิส หรือต่อต้านซีเรีย เราไม่ได้ต้องการให้กองทัพตุรกี ไปสู้ศึกที่ซีเรีย ที่เราต้องต้องการให้ตุรกีทำคือ ให้ตุรกีไปสืบดูให้ได้ และขจัดเส้นทางเข้าออกของผู้ก่อการร้าย เครือข่ายการธุรกิจ และการเงิน ที่ทำผ่านตุรกี ไปให้ซีเรีย ที่ทำให้กลุ่มผู้ก่อการร้ายนี้โตขึ้นอย่างมากใน 3 ปีที่ผ่านมาเท่านั้น แต่ตุรกีทำไม่ได้ หรือไม่ทำให้อเมริกา

จะให้เข้าใจเรื่องนี้ดีขึ้น ผมขอแนะนำให้ท่านผู้อ่าน ไปเอาแผนที่มากางดู อียิปต์อยู่ด้านล่าง ถัดขึ้นมาข้างบนเอียงขวาหน่อย เป็นอิสราเอล เหนืออิสราเอลเป็นเลบานอน ระหว่างอิสราเอลกับเลบานอนมีเนื้อที่แถบเล็กๆ คือปาเลสไตน์ เหนือเลบานอนเป็นซีเรียและอิรัค เหนือชีเรียเป็นตุรกี เหนือตรุกีเป็นจอร์เจีย ใกล้กับเขตแดนรัสเซีย เหนืออิรัคเป็นอิหร่าน ซึ่งมีเขตแดนติดกับรัสเซียยาวเหยียด

เล่าแผนที่มายาว เพื่อให้เห็นความสำคัญของปาเลสไตน์ เลบานอน ซีเรีย ตุรกี อิรัค และอิหร่าน ซึ่งเหมือนขนมชั้น ขวางทางเข้าสู่รัสเซีย มันเป็นขนมชั้นที่มีความสำคัญ ทั้งในมิติของสงครามภูมิภาค และมิติสงครามโลก !

และหมากที่จะเดินให้เป็นสงครามภูมิภาค หรือสงครามโลกตัวสำคัญตัวหนึ่งของฝ่ายอเมริกาคือ อิสราเอล ซึ่งมีอิทธิพล และเล่ห์เหลี่ยมสูงมาก ถึงขนาด อาจจะเป็นตัวบีบ ให้อเมริกาเดินหมากตัวอื่นตามที่ตนเองต้องการ เผลอๆอาจจะเหลี่ยมสูง ถึงขนาดบีบให้ตัวอเมริกาเอง เดินตามที่อิสราเอลหลอกให้เดินก็มีทางเป็นไปได้

ในขณะที่ตุรกีเป็นหมากตัวใหม่ ที่เหมือนแสดงตัวเปิดเผยว่า เราไม่ใช่อยู่ฝ่ายอเมริกาแล้วนะ ตุรกีและ อิหร่าน น่าจะเป็นหมากที่เดินตามจังหวะที่น่าสนใจ ให้กับฝ่ายรัสเซียในตะวันออกกลาง

การขยับของอิสราเอล ตุรกี และอิหร่าน ย่อมมีความหมาย ไม่น้อยกว่าการขยับของฝรั่งเศส อังกฤษ และเยอรมัน ในยุโรป มันดูเหมือนเป็นคนละเรื่อง แต่มันอาจจะเป็นเรื่องเดียวกัน หรือต่อเนื่องกัน จึงโปรดอย่าลืมจับตา คอยดูการขยับของหมากทั้ง 6 ตัวนี้

#####
(3)

อิหร่าน เป็นหมากอีกตัวที่สำคัญของฝ่ายรัสเซีย เพราะมีข่าวว่า กำลังพัฒนาอาวุธนิวเคลียร์อย่าง ซุ่มเงียบ อเมริกานักล่าใบตองแห้ง แน่นอน ย่อมหงุดหงิดออกอาการ น้ำลายฟูมปาก แต่ก็คิดหนัก เพราะอิหร่านนั้น เหมือนผีดิบคืนชีพ โดนอเมริกาบดขยี้มาหลายรอบ ไม่ตายคาที่เสียที แค่ช้ำใน กลัดหนองอยู่นาน ปล่อยให้อิหร่านพัฒนานิวเคลียร์ไปเรื่อยๆ นอกจากเป็นการเสริมเขี้ยวเล็บให้ ทั้งอิหร่านเอง และช่วยฝ่ายรัสเซียแล้ว ยังทำให้อิสราเอลไข้ขึ้น รู้สึกหนาวสั่นกลางแดดได้ ในตะวันออกกลาง แต่สูตรยาขจัดอิหร่านแบบยกเดียวจบ อเมริกายังคิดไม่สำเร็จ

อิสราเอลตัวแสบ ต้องรู้อะไรลึกและมีแผนซับซ้อน จึงหนุน แนะ หรือสั่งให้อเมริกาใช้วิธีเจรจากับอิหร่านไปพลางๆก่อน และอเมริกาก็หันมาสั่งสหภาพยุโรปอีกต่อ เจรจากับอิหร่านต่อไปนะพวก เอะ ตกลงใครใหญ่กันแน่

การเจรจากับอิหร่านในปี 2014 ดูเหมือนราบรื่นดี ผู้ที่รับบทหนักในการเดินสาย เดินสารปั่นหัว เหล่าคณะกรรมการเจรจาเรื่องนิวเคลียร์ กับอิหร่าน คือ รัฐมนตรีด้านงานข่าวกรอง Minister of Intelligence ของอิสราเอล นาย Yuval Steinitz ซึ่งเดินทางจนนักข่าวแซวว่า ได้ไมล์เลจเป็นบัตรแพลตินั่มหลายใบแล้ว นาย Steinitz เป็นคนไปเอาเอกสารลับมาป้อนให้ คณะกรรมการเจรจา เอาไว้ยันหน้ากับอิหร่าน นอกจากนั้น ทีมงานข่าวกรองของอิสราเอล หน่วยงาน Mossad ก็ทำงานหนัก เพราะเป็นตัวจริง

“APU แบบ Compute-in-Memory จาก GSI ทำงานเร็วเท่ากับ GPU แต่ใช้พลังงานน้อยกว่า 98%” — เมื่อการประมวลผลแบบใหม่อาจเปลี่ยนเกม AI ทั้งในหุ่นยนต์, IoT และอวกาศ

GSI Technology ร่วมกับทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัย Cornell เผยผลการทดสอบ APU (Associative Processing Unit) รุ่น Gemini-I ซึ่งใช้สถาปัตยกรรม Compute-in-Memory (CIM) ในการประมวลผล AI โดยไม่ต้องแยกหน่วยความจำออกจากหน่วยคำนวณเหมือน CPU หรือ GPU แบบเดิม

ผลการทดสอบ Retrieval-Augmented Generation (RAG) บนชุดข้อมูลขนาด 10–200 GB พบว่า Gemini-I มีประสิทธิภาพเทียบเท่า NVIDIA A6000 GPU แต่ใช้พลังงานน้อยกว่าถึง 98% และเร็วกว่า CPU ทั่วไปถึง 80% ในงานค้นคืนข้อมูล

เทคโนโลยีนี้เหมาะกับงานที่ต้องการประสิทธิภาพต่อวัตต์สูง เช่น:

หุ่นยนต์และโดรนที่ใช้ Edge AI
อุปกรณ์ IoT ที่มีข้อจำกัดด้านพลังงาน
ระบบป้องกันประเทศและอวกาศที่ต้องการความเย็นต่ำและความเร็วสูง

GSI ยังเผยว่า Gemini-II ซึ่งเป็นรุ่นถัดไปจะเร็วขึ้นอีก 10 เท่า และ Plato ซึ่งอยู่ในขั้นพัฒนา จะเน้นงาน embedded edge ที่ใช้พลังงานต่ำแต่ต้องการความสามารถสูง

Gemini-I APU จาก GSI ใช้สถาปัตยกรรม Compute-in-Memory
รวมหน่วยความจำและประมวลผลไว้ในชิปเดียว

ประสิทธิภาพเทียบเท่า NVIDIA A6000 GPU ในงาน RAG
แต่ใช้พลังงานน้อยกว่าถึง 98%

เร็วกว่า CPU ทั่วไปถึง 80% ในงาน retrieval
เหมาะกับงาน AI ที่ต้องการความเร็วและประหยัดพลังงาน

Gemini-II จะเร็วขึ้นอีก 10 เท่าและลด latency
เหมาะกับงาน memory-intensive

Plato จะเน้น embedded edge AI ที่ใช้พลังงานต่ำ
เช่น หุ่นยนต์, IoT, อุปกรณ์พกพา

งานวิจัยตีพิมพ์ใน ACM และนำเสนอที่งาน Micro '25
เป็นการประเมินเชิงลึกครั้งแรกของอุปกรณ์ CIM เชิงพาณิชย์

https://www.techpowerup.com/342054/compute-in-memory-apu-achieves-gpu-class-ai-performance-at-a-fraction-of-the-energy-cost

“จีนอ้างสหรัฐฯ พยายามโจมตีศูนย์เวลาของประเทศ — ใช้ 42 อาวุธไซเบอร์เพื่อสร้าง ‘ความโกลาหลด้านเวลา’”

กระทรวงความมั่นคงแห่งรัฐของจีน (MSS) ออกแถลงการณ์ผ่าน WeChat ระบุว่าได้ขัดขวางการโจมตีไซเบอร์จากสำนักงานความมั่นคงแห่งชาติของสหรัฐฯ (NSA) ที่พุ่งเป้าไปยังศูนย์บริการเวลามาตรฐานแห่งชาติ (NTSC) ของจีน ซึ่งมีบทบาทสำคัญในการควบคุมเวลามาตรฐานของกรุงปักกิ่งและระบบโครงสร้างพื้นฐานที่ต้องใช้เวลาแม่นยำ เช่น การสื่อสาร, การเงิน, พลังงาน, การขนส่ง และการป้องกันประเทศ

MSS อ้างว่าการโจมตีเริ่มตั้งแต่ปี 2022 และใช้ “อาวุธไซเบอร์” ถึง 42 รายการ รวมถึง:

การใช้ช่องโหว่ SMS เพื่อควบคุมสมาร์ตโฟนของเจ้าหน้าที่ NTSC
การขโมยข้อมูลล็อกอินเพื่อเข้าถึงระบบภายใน
การติดตั้งแพลตฟอร์มสงครามไซเบอร์ใหม่ในเครื่องของ NTSC
การโจมตีเครือข่ายและระบบเวลาความแม่นยำสูง

นอกจากนี้ MSS ยังกล่าวว่า NSA ใช้ VPN และประเทศพันธมิตร เช่น ฟิลิปปินส์, ญี่ปุ่น, ไต้หวัน และบางประเทศในยุโรป เป็น “ฐานส่งต่อการโจมตี” โดยเลือกช่วงเวลากลางคืนถึงเช้ามืดตามเวลาปักกิ่งในการดำเนินการ

แม้ MSS จะระบุว่ามี “หลักฐานที่หักล้างไม่ได้” แต่ยังไม่มีการเปิดเผยข้อมูลเชิงเทคนิคหรือหลักฐานต่อสาธารณะ ณ เวลานี้

MSS ของจีนกล่าวว่า NSA พยายามโจมตีศูนย์เวลามาตรฐานของจีน (NTSC)
เพื่อสร้างความโกลาหลในระบบที่ใช้เวลาความแม่นยำสูง

การโจมตีเริ่มตั้งแต่ปี 2022 และใช้เครื่องมือไซเบอร์ 42 รายการ
รวมถึงการแฮกมือถือ, ขโมยล็อกอิน, ติดตั้งแพลตฟอร์มใหม่

MSS อ้างว่า NSA ใช้ VPN และประเทศพันธมิตรเป็นฐานโจมตี
เช่น ฟิลิปปินส์, ญี่ปุ่น, ไต้หวัน, และบางประเทศในยุโรป

การโจมตีเกิดขึ้นช่วงกลางคืนถึงเช้ามืดตามเวลาปักกิ่ง
เพื่อลดโอกาสถูกตรวจจับ

MSS ระบุว่าการโจมตีอาจทำให้เกิดผลกระทบรุนแรง เช่น
การขนส่งหยุดชะงัก, การยิงจรวดล้มเหลว, ความเสียหายทางเศรษฐกิจ

https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/china-says-it-has-foiled-a-series-u-s-cyberattacks-on-its-critical-infrastructure-ministry-of-state-security-says-it-has-irrefutable-evidence-nsa-tried-to-cause-international-time-chaos

“Elon Musk ท้าดวล Andrej Karpathy ในศึก AI Coding Showdown — แต่ได้คำตอบว่า ‘ขอร่วมมือดีกว่าแข่งกัน’” — เมื่อการเปรียบเทียบ Grok กับ Deep Blue กลายเป็นบทสนทนาเรื่องอนาคตของ AGI

Elon Musk ได้โพสต์ข้อความบน X (Twitter เดิม) ท้าทาย Andrej Karpathy อดีตหัวหน้าฝ่ายวิจัยของ OpenAI ให้เข้าร่วมการแข่งขันเขียนโค้ดระหว่างมนุษย์กับ AI โดยใช้ Grok 5 ซึ่งเป็นโมเดลล่าสุดจากบริษัท xAI ของ Musk โดยเปรียบเทียบการแข่งขันนี้กับแมตช์ในตำนานระหว่าง Garry Kasparov กับ IBM Deep Blue ในปี 1997

คำท้าของ Musk เกิดขึ้นหลังจาก Karpathy ให้สัมภาษณ์ในรายการ Dwarkesh Podcast โดยกล่าวว่า AGI (Artificial General Intelligence) ยังห่างไกลอีกประมาณ 10 ปี และ Grok 5 ยังตามหลัง GPT-4 อยู่หลายเดือน ซึ่ง Musk ตีความว่าเป็นการเปิดช่องให้จัดการแข่งขัน

Karpathy ตอบกลับอย่างสุภาพว่าเขาไม่สนใจการแข่งขัน แต่ยินดีร่วมมือกับ Grok แทน โดยมองว่าโมเดล AI ควรเป็น “ผู้ร่วมงาน” มากกว่า “คู่แข่ง”

บทความยังกล่าวถึงการแข่งขันในวงการ AI ที่เริ่มจริงจังขึ้น เช่น:
DeepMind ใช้ Gemini 2.5 แก้โจทย์จาก ICPC World Finals ได้ 10 จาก 12 ข้อ
GPT-4 และ GPT-5 ทำได้ครบ 12/12 ข้อใน benchmark เดียวกัน
นักพัฒนาชาวโปแลนด์เคยเอาชนะโมเดลของ OpenAI ในการแข่งขัน AtCoder World Tour Finals แบบตัวต่อตัว

หาก Musk ต้องการให้ Grok 5 ได้รับการยอมรับในระดับเดียวกับโมเดลเหล่านี้ เขาจะต้องจัดการแข่งขันที่มีเงื่อนไขชัดเจน เช่น:
ใช้ชุดโจทย์สาธารณะ
จำกัดเวลาและทรัพยากร
ไม่มีการช่วยเหลือจากมนุษย์
ให้คะแนนโดยคณะกรรมการอิสระและเผยแพร่ผลอย่างโปร่งใส

Elon Musk ท้า Andrej Karpathy แข่งเขียนโค้ดกับ Grok 5
เปรียบเทียบกับแมตช์ Kasparov vs Deep Blue

Karpathy ปฏิเสธคำท้าอย่างสุภาพ
ระบุว่าอยากร่วมมือกับ AI มากกว่าจะแข่งกัน

Karpathy มองว่า AGI ยังห่างไกลอีก 10 ปี
และ Grok 5 ยังตามหลัง GPT-4 อยู่หลายเดือน

DeepMind ใช้ Gemini 2.5 แก้โจทย์ ICPC ได้ 10 จาก 12 ข้อ
GPT-4 และ GPT-5 ทำได้ครบ 12/12 ข้อ

นักพัฒนาชาวโปแลนด์เคยชนะโมเดล OpenAI ในการแข่งขันจริง
ที่ AtCoder World Tour Finals

หาก Grok 5 ต้องการพิสูจน์ตัวเอง ต้องแข่งขันภายใต้เงื่อนไขที่ชัดเจน
เช่น ชุดโจทย์สาธารณะ, ไม่มีการช่วยเหลือ, ให้คะแนนโดยอิสระ

https://www.tomshardware.com/tech-industry/musk-challenges-kaparthy-to-an-ai-coding-showdown

“RoBERTa Diffusion: เมื่อ BERT กลายเป็นโมเดลสร้างข้อความผ่านกระบวนการ ‘ลบสัญญาณรบกวน’” — จากภาพสู่ภาษา: การประยุกต์ diffusion model กับการสร้างข้อความแบบใหม่

บทความจาก Nathan.rs นำเสนอแนวคิดที่น่าสนใจว่า BERT ซึ่งเป็นโมเดลภาษายอดนิยม อาจเป็นเพียง “กรณีย่อย” ของโมเดล diffusion สำหรับภาษา โดยอธิบายว่า masked language modeling (MLM) ที่ใช้ใน BERT มีโครงสร้างคล้ายกับการลบสัญญาณรบกวน (denoising) ใน diffusion model ที่ใช้ในงานสร้างภาพ

แนวคิดนี้เริ่มจากการศึกษางานของ Google DeepMind ที่เปิดตัว Gemini Diffusion ซึ่งสร้างข้อความโดยเริ่มจาก noise แล้วค่อย ๆ refine ให้กลายเป็นข้อความที่มีความหมาย — ต่างจาก GPT ที่สร้างทีละ token แบบ autoregressive

Nathan เสนอว่า BERT เองก็สามารถนำมาใช้สร้างข้อความได้ หากเปลี่ยนจากการ mask แบบคงที่ มาเป็นการ mask แบบไล่ระดับ (จากน้อยไปมาก แล้วค่อย ๆ ลดกลับลงมา) ซึ่งคล้ายกับกระบวนการ diffusion ในภาพ

เขาเรียกแนวทางนี้ว่า “RoBERTa Diffusion” โดยใช้ RoBERTa (เวอร์ชันปรับปรุงของ BERT) มาฝึกแบบใหม่บน WikiText dataset ด้วยการสุ่มระดับการ mask และฝึกให้โมเดลเดา token ที่หายไปในแต่ละขั้นตอน

ผลลัพธ์ที่ได้คือข้อความที่สร้างขึ้นมีความต่อเนื่องและสมเหตุสมผล แม้จะยังไม่เทียบเท่า GPT-2 แต่ก็ถือเป็น “proof of concept” ที่แสดงให้เห็นว่าโมเดล encoder-only อย่าง BERT ก็สามารถใช้สร้างข้อความได้ หากปรับวิธีการฝึกให้เหมาะสม

Gemini Diffusion ของ Google DeepMind ใช้ diffusion model สร้างข้อความจาก noise
ต่างจาก GPT ที่สร้างทีละ token แบบ autoregressive

BERT ใช้ masked language modeling (MLM) ซึ่งคล้ายกับการ denoise
เหมาะกับการประยุกต์เป็น diffusion model สำหรับภาษา

RoBERTa เป็นเวอร์ชันปรับปรุงของ BERT ที่ใช้ MLM อย่างเดียว
ไม่มีการทำนายประโยคถัดไป (next sentence prediction)

RoBERTa Diffusion ใช้การ mask แบบไล่ระดับในหลายขั้นตอน
ฝึกให้โมเดลเดา token ที่หายไปในแต่ละระดับ

ใช้ WikiText dataset และ HuggingFace library ในการฝึก
พร้อม diffusion_collator ที่สุ่มระดับการ mask

ผลลัพธ์ที่ได้มีความต่อเนื่องและสมเหตุสมผล
แม้จะยังช้ากว่า GPT-2 (~13 วินาที vs ~9 วินาที)

แนวคิดนี้สามารถต่อยอดด้วยเทคนิคใหม่ เช่น AR-Diffusion และ Skip-Step Diffusion
เพื่อเพิ่มคุณภาพและความเร็วในการสร้างข้อความ

https://nathan.rs/posts/roberta-diffusion/

"13 อุปกรณ์สุดเซอร์ไพรส์ที่คุณสามารถเสียบเข้าพอร์ต USB ของจอมอนิเตอร์ได้"

หลายคนอาจไม่รู้ว่าจอมอนิเตอร์ของคุณไม่ได้มีไว้แค่แสดงภาพเท่านั้น แต่ยังสามารถเป็นศูนย์กลางการเชื่อมต่ออุปกรณ์ต่าง ๆ ได้อีกด้วย! บทความจาก SlashGear เผยว่า USB Type-A ที่อยู่ด้านหลังหรือข้างจอสามารถใช้เป็น USB hub หรือ dock ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยไม่ต้องพึ่งพาพอร์ตบนตัวเครื่อง PC ที่อาจมีจำกัด

ตั้งแต่การเสียบ dongle ไร้สาย ไปจนถึงพัดลมตั้งโต๊ะ ไฟ RGB ไมโครโฟน กล้องเว็บแคม และแม้แต่เครื่องดูดฝุ่นขนาดจิ๋ว—ทั้งหมดนี้สามารถเชื่อมต่อผ่านพอร์ต USB ของจอได้อย่างง่ายดาย แต่ก็มีข้อควรระวัง เช่น การตรวจสอบกำลังไฟที่อุปกรณ์ใช้ และการทำความสะอาดพอร์ตเพื่อป้องกันการเชื่อมต่อผิดพลาด

พอร์ต USB บนจอมอนิเตอร์
มักเป็น USB Type-A ที่รองรับการเชื่อมต่ออุปกรณ์หลากหลาย
ใช้เป็น USB hub หรือ dock ได้
ช่วยประหยัดพอร์ตบนตัวเครื่อง PC

อุปกรณ์ที่สามารถเชื่อมต่อได้
Dongle สำหรับเมาส์ หูฟัง และ Wi-Fi
จอยเกม เช่น 8BitDo Ultimate 2C Wireless Controller
พัดลมตั้งโต๊ะ เช่น Gaiatop USB Desk Fan
ไฟ RGB เช่น Phopollo Light Strip และ Velted RGB Light Bar
ไมโครโฟน USB เช่น Logitech Blue Microphone
เครื่องดูดฝุ่นจิ๋ว เช่น Auloea Portable Mini Vacuum Cleaner
USB Hub Splitter เช่น Vienon USB Hub
กล้องเว็บแคม เช่น Logitech Brio 101 HD
คีย์บอร์ด เมาส์ และลำโพง
อุปกรณ์ชาร์จ เช่น สมาร์ทโฟนและแท็บเล็ต
แฟลชไดรฟ์และฮาร์ดดิสก์ภายนอก
จอแสดงผลขนาดเล็ก เช่น Wownova Temp Monitor
เครื่องอ่าน SD Card เช่น uni SD Card Reader

คำเตือนในการใช้งานพอร์ต USB บนจอ
อย่าเสียบอุปกรณ์ที่ใช้พลังงานสูงเกินไป อาจทำให้วงจรจอเสียหาย
หากอุปกรณ์ไม่ถูกตรวจพบ อาจเกิดจากพอร์ตเสียหรือมีฝุ่นสะสม
ความเร็วในการชาร์จอาจไม่เทียบเท่าที่ชาร์จโดยตรงจากปลั๊กไฟ

สาระเพิ่มเติมจากภายนอก:

ประโยชน์ของการใช้จอเป็น USB hub
ลดความยุ่งเหยิงของสายไฟบนโต๊ะ
เพิ่มความสะดวกในการเข้าถึงอุปกรณ์
เหมาะสำหรับผู้ที่มีพื้นที่จำกัดหรือใช้โน้ตบุ๊กที่มีพอร์ตน้อย

แนวโน้มการออกแบบจอภาพยุคใหม่
จอภาพหลายรุ่นเริ่มมีพอร์ต USB-C และฟีเจอร์ชาร์จเร็ว
บางรุ่นรองรับการถ่ายโอนข้อมูลและภาพผ่าน USB-C โดยตรง

https://www.slashgear.com/1996516/surprising-gadgets-can-plug-into-monitor-usb-port/

“Jensen Huang ส่ง DGX Spark ด้วยตัวเองให้ Elon Musk และ Sam Altman — สะท้อนความแตกแยกในวงการ AI”

Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA กลับมาสวมบทบาท “พนักงานส่งของ” อีกครั้ง โดยนำ DGX Spark — ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ขนาดเล็กที่ใช้ชิป Grace Blackwell GB200 — ไปส่งให้ Elon Musk และ Sam Altman ด้วยตัวเอง แต่ที่น่าสนใจคือเขาส่งให้ “แยกกัน” เพราะทั้งสองเคยเป็นผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI แต่ปัจจุบันกลายเป็นคู่แข่งที่ขับเคี่ยวกันอย่างดุเดือด

DGX Spark มีพลังประมวลผลถึง 1 petaflop และหน่วยความจำ unified 128GB รองรับโมเดลขนาด 200B parameters ได้แบบ local โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ซึ่งเหมาะกับการใช้งานในระดับนักวิจัยหรือผู้พัฒนา AI ชั้นนำ

Huang ส่งเครื่องให้ Musk ที่ฐาน Starbase ของ SpaceX พร้อมแซวว่า “ส่งซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เล็กที่สุดให้กับจรวดที่ใหญ่ที่สุด” ส่วนฝั่ง Altman เขาไปส่งถึง OpenAI และถ่ายภาพร่วมกับ Greg Brockman และ Altman เหมือนย้อนกลับไปเมื่อ 9 ปีก่อนที่เขาเคยส่ง DGX-1 ให้ Musk ในฐานะผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI

นอกจาก Musk และ Altman แล้ว DGX Spark ยังถูกส่งให้กับนักวิจัยจากบริษัทชั้นนำ เช่น Google, Meta, Microsoft, Hugging Face, JetBrains, Docker, Anaconda, LM Studio และ ComfyUI

DGX Spark วางจำหน่ายในราคา $3,999 ผ่าน NVIDIA, Micro Center และพาร์ตเนอร์อื่น ๆ โดยมีผู้ผลิตหลายราย เช่น Acer, Asus, Dell, Gigabyte, Lenovo, MSI และ HPI เตรียมออกเวอร์ชันของตัวเอง แต่ไม่มี “บริการส่งโดย Jensen” แน่นอน

Jensen Huang ส่ง DGX Spark ให้ Elon Musk และ Sam Altman ด้วยตัวเอง
สะท้อนความสัมพันธ์ที่เปลี่ยนไปจากผู้ร่วมก่อตั้งสู่คู่แข่ง

DGX Spark ใช้ชิป Grace Blackwell GB200
มีพลัง 1 petaflop และหน่วยความจำ unified 128GB

รองรับโมเดลขนาด 200B parameters แบบ local
ไม่ต้องพึ่งคลาวด์ในการรันโมเดลใหญ่

ส่งให้บริษัทชั้นนำหลายแห่ง เช่น Google, Meta, Microsoft ฯลฯ
รวมถึง Hugging Face, JetBrains, Docker และ ComfyUI

วางจำหน่ายในราคา $3,999
ผ่าน NVIDIA, Micro Center และพาร์ตเนอร์อื่น ๆ

ผู้ผลิตหลายรายเตรียมออกเวอร์ชันของตัวเอง
เช่น Acer, Asus, Dell, Gigabyte, Lenovo, MSI และ HPI

https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/jensen-huang-personally-delivers-dgx-spark-mini-pcs-to-elon-musk-and-sam-altman-separately

“Gemini 3.0 โผล่ผ่าน A/B Test บน Google AI Studio — เผยศักยภาพผ่านการสร้าง SVG”

Rick Lamers ได้ทดลองใช้งาน Google AI Studio และพบว่าเขาอาจได้เข้าถึงโมเดล Gemini 3.0 ผ่านระบบ A/B testing โดยไม่ได้ตั้งใจ จุดสังเกตคือคุณภาพของภาพ SVG ที่โมเดลสร้างขึ้นจาก prompt “Create an SVG image of an Xbox 360 controller” ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ “น่าประทับใจมาก” เมื่อเทียบกับโมเดลอื่น ๆ ที่เขาเคยทดสอบ

เขาใช้การสร้าง SVG เป็นตัวชี้วัดคุณภาพของโมเดล โดยอ้างอิงจากแนวทางของ @simonw ที่ใช้ prompt “pelican riding a bicycle” เป็น benchmark สำหรับทดสอบ reasoning และความสามารถด้านการเข้าใจโครงสร้างภาพ

แม้ว่าโมเดลจะระบุว่าเป็น Gemini 2.5 Pro แต่ Lamers สันนิษฐานว่าเบื้องหลังอาจเป็น Gemini 3.0 Pro ที่กำลังถูกทดสอบแบบเงียบ ๆ เพราะผลลัพธ์มีลักษณะต่างจาก Gemini 2.5 อย่างชัดเจน เช่น:

เวลา TTFT (Time To First Token) สูงขึ้นประมาณ 24 วินาที
ความยาว output เพิ่มขึ้นราว 40% (รวม reasoning tokens)

เขายังสังเกตว่า model ID ที่ปรากฏคือ “ecpt50a2y6mpgkcn” ซึ่งไม่สามารถยืนยันได้ว่าเป็น Gemini 3.0 จริงหรือไม่ แต่ความแตกต่างในคุณภาพและพฤติกรรมของโมเดลทำให้เขาเชื่อว่า Google กำลังทดสอบ Gemini 3.0 แบบเบื้องหลัง

Rick Lamers พบโมเดลที่น่าจะเป็น Gemini 3.0 ผ่าน A/B testing บน Google AI Studio
โดยใช้การสร้าง SVG เป็นตัวชี้วัดคุณภาพ

Prompt ที่ใช้คือ “Create an SVG image of an Xbox 360 controller”
ผลลัพธ์น่าประทับใจเมื่อเทียบกับโมเดลอื่น

ใช้แนวทางของ @simonw ที่ใช้ prompt “pelican riding a bicycle” เป็น benchmark
เพื่อทดสอบ reasoning และความเข้าใจโครงสร้างภาพ

โมเดลแสดง model ID ว่า “ecpt50a2y6mpgkcn”
ไม่สามารถยืนยันได้ว่าเป็น Gemini 3.0 จริงหรือไม่

TTFT เพิ่มขึ้น 24 วินาที และ output ยาวขึ้น 40%
บ่งชี้ว่าอาจเป็นโมเดลที่ใหญ่หรือซับซ้อนกว่าเดิม

https://ricklamers.io/posts/gemini-3-spotted-in-the-wild/

“Claude Skills: ความสามารถใหม่ที่อาจเปลี่ยนเกม AI ยิ่งกว่า MCP” — เมื่อความเรียบง่ายของ Markdown กลายเป็นพลังเสริมให้โมเดล LLM ทำงานได้เฉียบคมขึ้น

Simon Willison ได้เขียนบทความวิเคราะห์ฟีเจอร์ใหม่จาก Anthropic ที่ชื่อว่า “Claude Skills” ซึ่งเป็นระบบเสริมความสามารถให้โมเดล AI อย่าง Claude โดยใช้โฟลเดอร์ที่ประกอบด้วยไฟล์ Markdown, สคริปต์ Python และทรัพยากรอื่น ๆ เพื่อสอนโมเดลให้ทำงานเฉพาะทางได้ดีขึ้น เช่น การสร้างเอกสาร, การทำงานกับ Excel หรือแม้แต่การสร้าง GIF สำหรับ Slack

Claude จะโหลด skill เฉพาะเมื่อจำเป็น โดยไม่ต้องใช้ token จำนวนมาก เพราะแต่ละ skill มี metadata แบบ YAML ที่สรุปว่าใช้ทำอะไร และโหลดรายละเอียดเต็มเมื่อถูกเรียกใช้งานจริง

Willison ทดลองใช้ skill “slack-gif-creator” ซึ่ง Claude สามารถสร้าง GIF ได้จากคำสั่งธรรมดา เช่น “make me a GIF for Slack of X doing Y” โดยเบื้องหลังคือการรันสคริปต์ Python ที่มีการตรวจสอบขนาดไฟล์ให้เหมาะกับ Slack (ไม่เกิน 2MB)

เขายังชี้ให้เห็นว่า Claude Skills ต่างจาก Model Context Protocol (MCP) ตรงที่ใช้ token น้อยกว่าและไม่ต้องพึ่งพาโครงสร้างโปรโตคอลซับซ้อน เพราะ LLM สามารถอ่าน Markdown และสคริปต์ได้โดยตรง ทำให้การสร้างความสามารถใหม่ ๆ เป็นเรื่องง่ายและแชร์ได้สะดวก

Willison มองว่า Claude Code ไม่ใช่แค่เครื่องมือเขียนโค้ด แต่เป็น “general agent” ที่สามารถทำงานอัตโนมัติได้หลากหลาย หากมีชุด skills ที่เหมาะสม เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลสำมะโนประชากร, การสร้าง visualization ด้วย D3 หรือการเผยแพร่ข้อมูลผ่าน Datasette

Claude Skills คือโฟลเดอร์ที่มี Markdown, สคริปต์ และทรัพยากรอื่น ๆ
ใช้เพิ่มความสามารถเฉพาะทางให้โมเดล Claude

Claude โหลด skill เฉพาะเมื่อจำเป็น
ประหยัด token โดยใช้ metadata แบบ YAML

ตัวอย่าง skill: “slack-gif-creator” สร้าง GIF สำหรับ Slack
มีการตรวจสอบขนาดไฟล์ให้ไม่เกิน 2MB

Claude Code ทำงานในสภาพแวดล้อมที่รันคำสั่งได้
คล้ายกับ ChatGPT Code Interpreter หรือ Codex CLI

Claude Code เป็น general agent ไม่ใช่แค่เครื่องมือเขียนโค้ด
ทำงานอัตโนมัติได้หลากหลาย เช่น data journalism

Claude Skills แชร์ง่ายและใช้กับโมเดลอื่นได้
เช่น Codex CLI หรือ Gemini CLI ก็ใช้ได้เช่นกัน

https://simonwillison.net/2025/Oct/16/claude-skills/

“Sundar Pichai ยอมรับ ChatGPT แซงหน้า Google ชั่วคราว — เผยเบื้องหลัง ‘Code Red’ ที่ Dreamforce” — เมื่อผู้นำ Google เปิดใจถึงจุดเปลี่ยนของยุค AI และการตอบโต้ที่เปลี่ยนทิศทางบริษัท

ในงาน Dreamforce 2025 Sundar Pichai ซีอีโอของ Google และ Alphabet ได้เปิดเผยอย่างตรงไปตรงมาว่า การเปิดตัว ChatGPT ของ OpenAI ในช่วงปลายปี 2022 ถือเป็นช่วงเวลาที่ “Google ถูกแซงหน้า” ในด้านเทคโนโลยี AI โดยเขายอมรับว่า ChatGPT ได้เปลี่ยนวิธีที่ผู้คนโต้ตอบกับการค้นหาข้อมูล และทำให้ Google ต้องประกาศ “Code Red” ภายในองค์กร

Pichai เล่าว่า Google มีต้นแบบ AI สนทนาอยู่แล้วในตอนนั้น แต่ยังไม่พร้อมเปิดตัวเพราะกังวลเรื่องคุณภาพและความรับผิดชอบต่อผู้ใช้จำนวนมหาศาล จึงต้องใช้เวลาอีกหลายเดือนในการปรับปรุง ก่อนจะเปิดตัว Bard (ต่อมาเปลี่ยนชื่อเป็น Gemini) ในเดือนมีนาคม 2023

เขาเปรียบเทียบสถานการณ์นี้กับอดีต เช่น ตอนที่ YouTube โผล่ขึ้นมาในปี 2006 ขณะที่ Google ยังพัฒนา video search อยู่ หรือเมื่อ Instagram แซงหน้า Facebook ในด้านการแชร์ภาพ — เหตุการณ์เหล่านี้คือ “จังหวะเปลี่ยนเกม” ที่บริษัทต้องปรับตัว

แม้จะถูกมองว่า ChatGPT เป็นภัยคุกคาม แต่ Pichai กลับมองว่าเป็น “สัญญาณแห่งโอกาส” เพราะ Google มีโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ที่แข็งแกร่งอยู่แล้ว ทั้งในด้านการวิจัย, ชิป AI, และระบบคลาวด์ขนาดใหญ่

Sundar Pichai ยอมรับว่า ChatGPT เคยแซงหน้า Google ชั่วคราว
เกิดขึ้นช่วงปลายปี 2022 หลัง ChatGPT เปิดตัว

Google ประกาศ “Code Red” ภายในองค์กร
เร่งพัฒนาและเปิดตัว Bard (ต่อมาเปลี่ยนชื่อเป็น Gemini)

Google มีต้นแบบ AI สนทนาอยู่แล้ว แต่ยังไม่พร้อมเปิดตัว
กังวลเรื่องคุณภาพและความรับผิดชอบต่อผู้ใช้

Pichai เปรียบเทียบเหตุการณ์นี้กับ YouTube และ Instagram
มองว่าเป็นจังหวะเปลี่ยนเกมที่บริษัทต้องปรับตัว

Google มีโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ที่แข็งแกร่ง
เช่น ทีมวิจัย, ชิป AI, และระบบคลาวด์

แม้จะมีโครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่ง แต่การนำ AI สู่ตลาดต้องเร็วและแม่นยำ
ความล่าช้าอาจทำให้คู่แข่งได้เปรียบในเชิงกลยุทธ์

https://securityonline.info/sundar-pichai-admits-chatgpt-temporarily-surpassed-google-recalls-code-red-moment-at-dreamforce/

“Micron เตรียมถอนตัวจากตลาดหน่วยความจำศูนย์ข้อมูลในจีน” — เมื่อแรงกดดันจากการแบนในปี 2023 ยังไม่คลี่คลาย

Micron ผู้ผลิตหน่วยความจำรายใหญ่ของสหรัฐฯ กำลังเตรียมถอนตัวจากตลาดหน่วยความจำสำหรับศูนย์ข้อมูลในจีน หลังจากไม่สามารถฟื้นตัวจากผลกระทบของการแบนในปี 2023 ที่รัฐบาลจีนประกาศห้ามใช้ผลิตภัณฑ์ของ Micron ในโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลที่สำคัญ ด้วยเหตุผลด้านความมั่นคง

ตามรายงานจาก Reuters ที่อ้างแหล่งข่าวภายใน Micron บริษัทมีแผนจะหยุดส่งออกผลิตภัณฑ์ DRAM และหน่วยความจำระดับเซิร์ฟเวอร์ไปยังศูนย์ข้อมูลในจีนโดยตรง แต่จะยังคงให้บริการในกลุ่มสมาร์ตโฟนและยานยนต์ รวมถึงลูกค้าจีนที่มีศูนย์ข้อมูลในต่างประเทศ เช่น Lenovo

การตัดสินใจนี้สะท้อนถึงผลกระทบระยะยาวจากการแบนของ Cyberspace Administration of China ซึ่งทำให้ Micron สูญเสียโอกาสในโครงการศูนย์ข้อมูลที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐ และเปิดช่องให้ผู้ผลิตในประเทศจีนและเกาหลีใต้เข้ามาแทนที่

แม้ Samsung และ SK Hynix จะมีโอกาสขยายตลาดในจีน แต่ก็ยังเผชิญกับข้อจำกัดจากนโยบายส่งออกของสหรัฐฯ เช่นเดียวกับ Micron ขณะที่ผู้ผลิตในประเทศจีนอย่าง YMTC และ CXMT ก็เร่งพัฒนาเทคโนโลยีเพื่อทดแทน แม้ยังตามหลังในด้านประสิทธิภาพและคุณภาพ

Micron เตรียมหยุดส่งออก DRAM และหน่วยความจำเซิร์ฟเวอร์ไปยังศูนย์ข้อมูลในจีน
ยังคงให้บริการในกลุ่มสมาร์ตโฟนและยานยนต์
ยังคงให้บริการลูกค้าจีนที่มีศูนย์ข้อมูลในต่างประเทศ

การแบนในปี 2023 จาก Cyberspace Administration of China เป็นจุดเริ่มต้น
อ้างเหตุผลด้านความมั่นคงของชาติ

การแบนทำให้ Micron สูญเสียโอกาสในโครงการศูนย์ข้อมูลที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐ
ผู้ผลิตในจีนและเกาหลีใต้เข้ามาแทนที่

Samsung และ SK Hynix อาจได้ประโยชน์จากช่องว่างของ Micron
แต่ยังเผชิญข้อจำกัดจากนโยบายส่งออกของสหรัฐฯ

ผู้ผลิตจีนอย่าง YMTC และ CXMT เร่งพัฒนาเทคโนโลยีหน่วยความจำ
ยังตามหลังในด้านประสิทธิภาพและ yield

https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/reports-suggest-micron-is-preparing-to-exit-chinas-data-center-memory-market

“AI ตรวจจับภัยในชิปได้ 97% แต่ยังไม่พอ” — เมื่อความแม่นยำสูงยังไม่อาจรับประกันความปลอดภัยในโลกฮาร์ดแวร์

ในโลกที่ชิปคอมพิวเตอร์เป็นหัวใจของทุกระบบ ตั้งแต่ศูนย์ข้อมูลไปจนถึงอุปกรณ์ทางการแพทย์และการทหาร ความปลอดภัยของฮาร์ดแวร์จึงเป็นเรื่องที่ไม่อาจมองข้าม ล่าสุดนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Missouri ได้พัฒนา PEARL — ระบบที่ใช้ AI ตรวจจับ “hardware trojans” หรือช่องโหว่ที่ถูกฝังไว้ในขั้นตอนการผลิตชิป

PEARL ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น GPT-3.5 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.1 และ DeepSeek-V2 เพื่อวิเคราะห์โค้ด Verilog โดยไม่ต้องใช้โมเดลอ้างอิงแบบ “golden chip” และสามารถอธิบายผลการตรวจจับได้อย่างเข้าใจง่าย

ผลการทดลองพบว่า GPT-3.5 Turbo ตรวจจับได้แม่นยำถึง 97% ขณะที่ DeepSeek-V2 ทำได้ 91% ซึ่งถือว่าสูงมากในแง่เทคนิค แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า “แม้จะพลาดเพียง 3% ก็อาจนำไปสู่หายนะ” เพราะชิปเหล่านี้ถูกใช้ในระบบที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การเงินและความมั่นคงของชาติ

การตรวจจับ hardware trojans เป็นเรื่องยาก เพราะชิปถูกผลิตผ่านห่วงโซ่อุปทานที่ซับซ้อนในหลายประเทศ และช่องโหว่อาจถูกฝังในขั้นตอนใดก็ได้ การตรวจสอบแบบ manual ยังจำเป็นเพื่อเสริมความมั่นใจ แม้ AI จะช่วยได้มากก็ตาม

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Missouri พัฒนา PEARL เพื่อตรวจจับ hardware trojans
ใช้ LLMs เช่น GPT-3.5 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.1 และ DeepSeek-V2
วิเคราะห์โค้ด Verilog โดยไม่ต้องใช้ golden chip

PEARL ใช้เทคนิค in-context learning เช่น zero-shot และ few-shot
ให้ผลลัพธ์พร้อมคำอธิบายที่เข้าใจง่าย

GPT-3.5 Turbo ตรวจจับได้แม่นยำถึง 97%
DeepSeek-V2 ทำได้ 91%

ทดสอบกับ benchmark เช่น Trust-Hub และ ISCAS 85/89
ใช้ทั้งโมเดล open-source และ enterprise

PEARL ไม่ต้องใช้โมเดลอ้างอิง ทำให้ใช้งานได้กว้างขึ้น
เหมาะกับการตรวจสอบชิปในระบบที่ไม่มี golden reference

แม้ AI จะตรวจจับได้ 97% แต่ยังมีช่องว่างที่อาจนำไปสู่หายนะ
ความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยในชิปอาจทำให้ระบบล่มหรือถูกเจาะ

ห่วงโซ่อุปทานของชิปมีความซับซ้อนและเสี่ยงต่อการฝังช่องโหว่
การตรวจสอบต้องครอบคลุมทุกขั้นตอน ตั้งแต่การออกแบบจนถึงการประกอบ

การพึ่งพา AI เพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอในระบบที่มีความเสี่ยงสูง
ยังต้องมีการตรวจสอบแบบ manual และการทดสอบเชิงลึก

ความแม่นยำของโมเดลอาจแตกต่างกันตามบริบทและประเภทของโค้ด
ต้องเลือกโมเดลให้เหมาะกับงานและมีการปรับแต่งอย่างเหมาะสม

https://www.techradar.com/pro/ai-can-detect-malicious-chip-vulnerabilities-with-a-97-success-rate-but-i-fear-that-is-simply-not-enough

“Nano Banana จาก Google Gemini แซงหน้า ChatGPT” — สร้างภาพสมจริงจากข้อความและภาพต้นฉบับได้แม่นยำกว่า

ตั้งแต่เปิดตัวในปี 2022 ChatGPT ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในฐานะเครื่องมือ AI อเนกประสงค์ โดยเฉพาะความสามารถในการสร้างภาพจากข้อความ ซึ่งช่วยผู้ใช้ทั่วไปและธุรกิจขนาดเล็กในการออกแบบโลโก้หรือภาพประกอบโดยไม่ต้องมีทักษะด้านกราฟิก

แต่ล่าสุด Google Gemini ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ชื่อว่า “Nano Banana” ซึ่งกลายเป็นขวัญใจผู้ใช้ในโลกออนไลน์ ด้วยความสามารถในการสร้างภาพที่สมจริงและแม่นยำกว่า ChatGPT โดยเฉพาะเมื่อเปรียบเทียบภาพที่ต้องการเปลี่ยนแปลงบางส่วน เช่น เปลี่ยนชุดของบุคคลในภาพ

Nano Banana สามารถ:
สร้างภาพจากข้อความ prompt ที่ละเอียด เช่น อายุ เพศ สถานที่ เวลา และเอฟเฟกต์ภาพ
แก้ไขภาพที่อัปโหลด เช่น เพิ่มวัตถุ เปลี่ยนพื้นหลัง หรือรวมภาพหลายภาพเข้าด้วยกัน
รักษาองค์ประกอบเดิมของภาพไว้ได้แม่นยำ เช่น ใบหน้าและท่าทางของบุคคล
รองรับคำสั่งแก้ไขแบบละเอียด เช่น “ทำให้ผู้หญิงในภาพหัวเราะ” หรือ “เปลี่ยนพื้นหลังเป็นชายหาด”

YouTubers อย่าง Corey McClain และ Brock Mesarich ได้ทดสอบ Nano Banana เทียบกับ ChatGPT โดยใช้ prompt เดียวกัน พบว่า Nano Banana เร็วกว่าและแม่นยำกว่าในการเปลี่ยนชุดของบุคคล โดยยังคงใบหน้าเดิมไว้ ขณะที่ ChatGPT กลับสร้างภาพของคนใหม่แทน

ข้อมูลในข่าว
Nano Banana เป็นฟีเจอร์ใหม่ของ Google Gemini สำหรับสร้างภาพจากข้อความและภาพต้นฉบับ
เปิดตัวช่วงปลายเดือนสิงหาคม 2025
รองรับการแก้ไขภาพ เช่น เพิ่มวัตถุ เปลี่ยนพื้นหลัง รวมภาพหลายภาพ
รักษาองค์ประกอบเดิมของภาพได้แม่นยำ เช่น ใบหน้าและท่าทาง
รองรับ prompt ที่ละเอียด เช่น อายุ เพศ สถานที่ เวลา และเอฟเฟกต์ภาพ
สามารถใช้คำสั่งแก้ไขภาพ เช่น “เปลี่ยนพื้นหลังเป็นชายหาด” หรือ “ทำให้คนในภาพหัวเราะ”
YouTubers พบว่า Nano Banana เร็วและแม่นยำกว่า ChatGPT ในการเปลี่ยนชุดของบุคคล ChatGPT อาจเปลี่ยนภาพทั้งใบหน้าแทนที่จะเปลี่ยนแค่ชุด
Nano Banana รองรับหลายสไตล์ภาพ รวมถึง photorealistic และ ultra-realistic
ใช้งานได้ผ่านเบราว์เซอร์หรือแอป Google Gemini บน iOS และ Android
รองรับการอัปโหลดภาพสูงสุด 10 รูปต่อ prompt

https://www.slashgear.com/1995313/google-gemini-beats-chatgpt-nano-banana/

“Google เปิดตัว ‘Help Me Schedule’” — Gemini ช่วยจัดประชุมอัตโนมัติผ่าน Gmail และ Calendar

Google กำลังเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ใน Gmail ที่ชื่อว่า “Help Me Schedule” ซึ่งใช้พลังของ Gemini AI เพื่อช่วยผู้ใช้จัดการนัดหมายและประชุมได้ง่ายขึ้น โดยฟีเจอร์นี้จะปรากฏเป็นปุ่มในแถบเครื่องมือของอีเมล เมื่อคลิกแล้ว Gemini จะวิเคราะห์บริบทของอีเมลและข้อมูลจาก Google Calendar เพื่อเสนอช่วงเวลาที่เหมาะสมสำหรับการประชุม

ฟีเจอร์นี้ออกแบบมาเพื่อการประชุมระหว่างบุคคลสองคนเท่านั้น ยังไม่รองรับการจัดประชุมแบบกลุ่ม ซึ่งมักมีความซับซ้อนมากกว่า

Gemini ไม่ได้แค่ดูว่า “คุณว่างเมื่อไหร่” แต่ยังเข้าใจบริบทของข้อความ เช่น หากมีการขอประชุม 30 นาทีในสัปดาห์หน้า มันจะเสนอช่วงเวลาที่ตรงตามเงื่อนไขนั้นโดยอัตโนมัติ ผู้ใช้สามารถปรับแต่งช่วงเวลาที่เสนอ และเมื่อผู้รับเลือกเวลา ระบบจะสร้างคำเชิญในปฏิทินให้ทั้งสองฝ่ายทันที

นอกจากนี้ Gemini ยังสามารถตอบคำถามใน Google Meet โดยอิงจากคำบรรยายประชุมและข้อมูลจาก Google Workspace เพื่อช่วยให้การประชุมมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ข้อมูลในข่าว
Google เปิดตัวฟีเจอร์ “Help Me Schedule” ใน Gmail
ใช้ Gemini AI วิเคราะห์บริบทอีเมลและข้อมูลจาก Google Calendar
เสนอช่วงเวลาประชุมที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ
รองรับเฉพาะการประชุมระหว่างสองคน ยังไม่รองรับกลุ่ม
ผู้ใช้สามารถปรับแต่งช่วงเวลาที่เสนอได้
เมื่อผู้รับเลือกเวลา ระบบจะสร้างคำเชิญในปฏิทินให้ทันที
Gemini เข้าใจบริบท เช่น ระยะเวลาประชุมที่ระบุในอีเมล
ฟีเจอร์ “Ask Gemini in Meet” ช่วยตอบคำถามจากคำบรรยายประชุมและข้อมูล Workspace

https://www.techradar.com/pro/googles-new-help-me-schedule-let-gemini-coordinate-your-calendar