Google Docs ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ที่เรียกว่า Audio Overviews ซึ่งใช้ AI เพื่อช่วยผู้ใช้งานในการตรวจสอบและปรับปรุงเอกสาร โดยฟีเจอร์นี้สามารถอ่านเอกสารออกเสียงหรือสรุปเนื้อหาในรูปแบบคล้ายพอดแคสต์ ✅ การทำงานของ Audio Overviews: - ฟีเจอร์นี้สามารถอ่านเอกสารออกเสียงเพื่อช่วยให้ผู้ใช้งานตรวจสอบคำผิดหรือประโยคที่ไม่ลื่นไหล - มีตัวเลือกในการสรุปเนื้อหาในรูปแบบพอดแคสต์สำหรับเอกสารที่มีความยาว ✅ การผสานรวมกับ NotebookLM: - Audio Overviews ใช้โมเดล AI จาก NotebookLM ซึ่งมีเสียงที่ฟังดูเป็นธรรมชาติและใกล้เคียงกับเสียงมนุษย์ ✅ ประโยชน์ด้านการเข้าถึง: - ฟีเจอร์นี้ช่วยเพิ่มความสะดวกให้กับผู้ที่มีปัญหาด้านการมองเห็นหรือการอ่าน - ผู้ใช้งานสามารถฟังเอกสารขณะทำกิจกรรมอื่น เช่น ขับรถหรือทำงานบ้าน ✅ การเปรียบเทียบกับคู่แข่ง: - Google Docs กำลังแข่งขันกับ Microsoft และ Apple ที่พัฒนา AI สำหรับโปรแกรมประมวลผลคำเช่นกัน https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/google-docs-new-ai-voice-will-help-you-catch-mistakes

Nvidia RTX 5060 Ti ซึ่งยังไม่ได้ประกาศอย่างเป็นทางการ ได้มีการรั่วไหลของข้อมูลการทดสอบประสิทธิภาพที่แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า RTX 4060 Ti โดยมีการคาดการณ์ว่าจะมีราคาถูกกว่า แต่ยังคงมีความกังวลเกี่ยวกับราคาที่อาจเพิ่มขึ้นในตลาด GPU ปัจจุบัน ✅ การปรับปรุงประสิทธิภาพ: - RTX 5060 Ti มีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นถึง 14% เมื่อเทียบกับ RTX 4060 Ti ในการทดสอบด้วย Vulkan API - GPU รุ่นใหม่นี้มีฟีเจอร์ Multi-Frame Generation ที่ช่วยเพิ่มประสบการณ์การเล่นเกมด้วยการสร้างเฟรมเพิ่มเติมโดยใช้ AI ✅ ความจุ VRAM: - RTX 5060 Ti มีรุ่น 16GB และ 8GB ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงที่น่าสนใจเมื่อเทียบกับ RTX 5070 ที่มี VRAM 12GB ✅ ความกังวลด้านราคา: - แม้จะมีการคาดการณ์ว่าราคาจะถูกกว่า RTX 4060 Ti แต่ตลาด GPU ปัจจุบันยังคงมีปัญหาเรื่องราคาที่สูงเกินไป ✅ การเปิดตัว: - มีการคาดการณ์ว่า RTX 5060 Ti จะเปิดตัวในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า https://www.techradar.com/computing/gpu/nvidia-rtx-5060-ti-benchmark-leak-hints-at-performance-boost-over-its-predecessor-but-it-wont-matter-if-it-doesnt-stay-at-retail-price

Reddit ได้ประกาศการอัปเกรดครั้งใหญ่สำหรับ Reddit Answers ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI ที่ใช้ข้อมูลจากชุมชน Reddit และ Google Gemini เพื่อให้คำตอบที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น ✅ การอัปเกรดด้วย Google Gemini: - Reddit Answers ได้รับการผสานรวมกับ Google Gemini ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่ทรงพลังจาก Google - การผสานรวมนี้ช่วยเพิ่มความแม่นยำในการค้นหาและเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้งานบนแพลตฟอร์ม ✅ การทำงานของ Reddit Answers: - แพลตฟอร์มนี้ใช้ AI และข้อมูลจากชุมชน Reddit เพื่อให้คำตอบที่รวดเร็วและครอบคลุม - เปิดตัวในเดือนธันวาคม 2024 และยังอยู่ในช่วงเบต้าในสหรัฐฯ ✅ ความคิดเห็นจากผู้ใช้งาน: - ผู้ใช้งานบางคนกังวลว่า AI อาจลดความเป็นชุมชนของ Reddit - การผสานรวมกับ Google Gemini อาจช่วยดึงดูดผู้ใช้งานที่เคยใช้ Google เพื่อค้นหาโพสต์ใน Reddit ✅ การพัฒนาในอนาคต: - Reddit ยังไม่ได้ประกาศวันที่เปิดตัวอย่างเป็นทางการสำหรับ Reddit Answers https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/reddit-answers-just-got-a-huge-google-gemini-upgrade-and-now-i-cant-wait-to-try-it

Google ได้เปิดตัว Ironwood TPU ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผล Tensor รุ่นที่ 7 ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการประมวลผล AI ในระดับสูง โดยเน้นการใช้งานด้าน Inference ซึ่งเป็นความท้าทายใหม่ในโลก AI 🌐 จุดเด่นของ Ironwood TPU: - ⚡ ประสิทธิภาพที่เหนือกว่า: Ironwood สามารถรองรับการประมวลผลได้ถึง 42.5 exaflops ซึ่งมากกว่า 24 เท่า ของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ El Capitan - 🧠 การพัฒนา AI เชิงลึก: Ironwood ช่วยให้โมเดล AI สามารถทำงานเชิงวิเคราะห์และคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำมากขึ้น - 💾 หน่วยความจำที่เพิ่มขึ้น: มีหน่วยความจำแบบแบนด์วิดท์สูงถึง 192GB ต่อชิป และความเร็วในการส่งข้อมูลสูงถึง 7.2TBps ⚠️ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม AI: - 🌍 การเปลี่ยนแปลงใน AI Computing: Ironwood ช่วยให้ลูกค้าของ Google Cloud สามารถจัดการงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพและประหยัดต้นทุน - 🔄 การรวมพลังของ DeepMind: Ironwood ใช้ซอฟต์แวร์ Pathways ที่พัฒนาโดย DeepMind เพื่อเพิ่มศักยภาพในการประมวลผล https://www.techradar.com/pro/google-cloud-unveils-ironwood-its-7th-gen-tpu-to-help-boost-ai-performance-and-inference

Google กำลังทดสอบฟีเจอร์ใหม่ในแอป Gemini ที่เรียกว่า “Power Up” ซึ่งช่วยปรับปรุงคำสั่งที่ผู้ใช้งานพิมพ์ให้มีความชัดเจนและละเอียดมากขึ้น โดยไม่ต้องเสียเวลาลองเขียนคำสั่งหลายครั้ง 🌐 จุดเด่นของฟีเจอร์ Power Up: - ✨ ปรับปรุงคำสั่งอัตโนมัติ: ฟีเจอร์นี้ช่วยเปลี่ยนคำสั่งที่ยังไม่สมบูรณ์ให้กลายเป็นคำสั่งที่มีรายละเอียดและชัดเจนมากขึ้น - 🕹️ ลดความยุ่งยาก: ผู้ใช้งานไม่ต้องเสียเวลาปรับแต่งคำสั่งด้วยตนเอง เพียงแค่กดปุ่ม Power Up และปล่อยให้ Gemini ทำงาน ⚠️ ผลกระทบต่อประสบการณ์ผู้ใช้งาน: - 💡 เพิ่มความโปร่งใส: ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ผู้ใช้งานเข้าใจการปรับปรุงคำสั่งได้ชัดเจนมากขึ้น แทนที่จะเป็นการปรับเบื้องหลังที่มองไม่เห็น - 🔄 ลดความหงุดหงิด: ช่วยลดความยุ่งยากในการเขียนคำสั่งที่เหมาะสม ซึ่งเป็นปัญหาที่ผู้ใช้งาน AI หลายคนเผชิญ https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/google-gemini-could-soon-get-a-super-useful-power-up-button-heres-what-it-does

Microsoft ได้ปล่อยอัปเดต Patch Tuesday สำหรับเดือนเมษายน 2025 โดยแก้ไขช่องโหว่ความปลอดภัยถึง 134 รายการ รวมถึง Zero-Day ที่นักโจมตีไซเบอร์ได้ใช้ประโยชน์เพื่อเข้าถึงสิทธิ์ระดับสูงในระบบ Windows เหตุการณ์นี้เตือนให้ผู้ใช้งานรีบติดตั้งอัปเดตเพื่อป้องกันภัยคุกคาม == สิ่งสำคัญในอัปเดตครั้งนี้ == ✅ ช่องโหว่ Zero-Day ที่ต้องรีบแก้ไข: - ช่องโหว่ Zero-Day ถูกติดตามในชื่อ CVE-2025-29824 และช่วยให้นักโจมตีสามารถเข้าถึงสิทธิ์การใช้งานระบบ (System Privileges) บน Windows - แม้ Microsoft ยังไม่ได้เปิดเผยว่าช่องโหว่นี้ถูกใช้โจมตีในสถานการณ์จริงอย่างไร แต่ความสำคัญของการติดตั้งอัปเดตนี้คือการป้องกันไม่ให้ผู้ใช้ตกเป็นเป้าหมาย ✅ รายละเอียดของช่องโหว่ที่ได้รับการแก้ไข: - 49 Elevation of Privilege Vulnerabilities - 9 Security Feature Bypass Vulnerabilities - 31 Remote Code Execution Vulnerabilities - 17 Information Disclosure Vulnerabilities - 14 Denial of Service Vulnerabilities - 3 Spoofing Vulnerabilities ✅ คำแนะนำจาก Microsoft: ผู้ใช้ Windows ทุกคนควรรีบติดตั้งแพตช์ใหม่ทันทีที่พร้อมใช้งาน เพื่อป้องกันการถูกโจมตีจากช่องโหว่เหล่านี้ https://www.tomsguide.com/computing/online-security/microsoft-just-patched-134-windows-security-flaws-including-a-zero-day-used-by-hackers-update-your-pc-right-now

Manus AI จากประเทศจีนเปิดตัวพร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลและรันงานอัตโนมัติ ด้วยรายงานที่ละเอียดและประสบการณ์การใช้งานที่ล้ำหน้า แม้จะมีข้อจำกัดเรื่องเครดิต แต่ Manus ได้รับความสนใจอย่างมากในฐานะนวัตกรรมที่สร้างความแตกต่างจาก AI รุ่นอื่น ๆ ✅ การวิเคราะห์ข้อมูลแบบละเอียด - Manus สร้างรายงานที่ลึกซึ้งและละเอียดมาก เช่น การวิเคราะห์อนาคตของ Tesla ด้วยการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ และนำเสนอตัวเลือกที่หลากหลาย ทำให้ผู้ใช้งานได้รับมุมมองที่รอบด้าน ✅ ประสบการณ์ใช้งานที่เหนือกว่าเดิม - แม้หลายฟีเจอร์จะคล้าย ChatGPT แต่ Manus มีเอกลักษณ์ในการตอบคำถามที่ละเอียดและสร้างสรรค์ เช่น การสร้างเกมจากเหตุการณ์ข่าว หรือการศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก ✅ จุดเด่นเรื่องความโปร่งใสในการค้นคว้า - Manus ได้รับเสียงชื่นชมในด้านความโปร่งใสระหว่างการทำงาน เช่น การแจ้งกระบวนการค้นคว้าในแต่ละขั้นตอน ทำให้ผู้ใช้งานเข้าใจถึงการทำงานของ AI อย่างชัดเจน ✅ ความท้าทายเรื่องการเซ็นเซอร์ - แตกต่างจาก DeepSeek AI ซึ่งเคยถูกวิจารณ์เรื่องการเซ็นเซอร์คำถามเกี่ยวกับการประท้วงที่จัตุรัสเทียนอันเหมินในปี 1989 Manus กลับสามารถสร้างรายงานที่ครอบคลุมและสะท้อนมุมมองจากแหล่งต่าง ๆ ซึ่งรวมถึง Red Cross ✅ อนาคตของ AI และการพัฒนาในตลาดจีน - Manus เป็นตัวอย่างที่สะท้อนถึงการพัฒนา AI ของจีนที่มุ่งเน้นการสร้างระบบที่ตอบโจทย์ผู้ใช้งานมากขึ้น โดยใช้ความสามารถในด้านการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นจุดเด่นเพื่อแข่งขันในตลาดโลก https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/manus-the-much-hyped-chinese-ai-has-opened-up-public-access-and-you-get-1-000-credits-for-free-if-you-sign-up-now

ChatGPT กำลังเผชิญปัญหาในการให้บริการที่ไม่เสถียรเนื่องจากจำนวนผู้ใช้งานที่พุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว รวมถึงข้อจำกัดในฟีเจอร์ใหม่อย่าง Sora Video Generation แม้จะสะท้อนถึงความนิยมที่เพิ่มขึ้น แต่ผู้ใช้งานคาดหวังว่าการบริการจะตอบสนองได้ดีกว่านี้ในอนาคต ✅ ปัญหาการให้บริการที่ไม่เสถียร: - OpenAI รายงานว่าระบบ ChatGPT กำลังเจอการใช้งานอย่างหนัก ทำให้เกิดปัญหา Outages ซึ่งมักเกิดขึ้นในช่วงเช้า โดยเฉพาะในสัปดาห์ที่ผ่านมา ✅ ข้อจำกัดในฟีเจอร์ Sora Video Generation: - ผู้ใช้งานหลายคนที่สมัครสมาชิกระดับ Plus หรือแม้กระทั่งระดับ Pro ยังไม่สามารถใช้งานฟีเจอร์นี้ได้เนื่องจากมีการระงับใช้งานชั่วคราว ✅ การสื่อสารที่ไม่ชัดเจน: - แม้ว่าจะมีการแจ้งในหน้าช่วยเหลือของ OpenAI ว่าข้อจำกัดนี้เกิดจากการใช้งานที่ล้นหลาม แต่ข้อมูลในหน้าราคาไม่ได้ชี้แจงให้ชัดเจนจนสร้างความสับสนแก่ผู้ใช้งาน ✅ การเติบโตที่เหนือคาด: - COO ของ OpenAI ระบุว่าในสัปดาห์แรกของเดือน ผู้ใช้งานกว่า 130 ล้านคน ได้สร้าง 700 ล้านภาพ ผ่านฟีเจอร์ใหม่ ส่งผลให้มีการใช้งาน GPU อย่างหนัก ✅ คู่แข่งที่เริ่มดึงดูดความสนใจ: - Google Gemini และ Manus AI กำลังนำเสนอความสามารถใหม่ ๆ ที่มีศักยภาพสูง ซึ่งสร้างแรงกดดันให้ OpenAI เร่งพัฒนาการให้บริการที่ตอบโจทย์ผู้ใช้งานได้ดียิ่งขึ้น https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/chatgpt-subscribers-are-getting-frustrated-with-sora-restrictions-and-openai-outages-and-i-cant-blame-them

การปรับใช้ Cloud Computing ได้กลายมาเป็นแกนหลักสำคัญของธุรกิจในยุคปัจจุบัน โดยช่วยปรับปรุงการทำงาน ลดต้นทุน และเพิ่มความยืดหยุ่นในการจัดการข้อมูลและแอปพลิเคชัน อย่างไรก็ตาม ความปลอดภัยของระบบคลาวด์ยังคงเป็นความท้าทายที่ธุรกิจต้องให้ความสำคัญ == ความนิยมของ Cloud Computing และความซับซ้อนด้านความปลอดภัย == ✅ การเติบโตของระบบคลาวด์: - การใช้ Infrastructure as a Service (IaaS) เติบโตขึ้นกว่า 40% ในปีที่ผ่านมา และกลายเป็นรากฐานสำหรับการดำเนินธุรกิจยุคใหม่ ✅ ระบบคลาวด์แบบไฮบริด: - องค์กรต่าง ๆ ใช้ระบบคลาวด์แบบผสม (Hybrid Cloud) ซึ่งรวม Private Cloud และ Public Cloud เข้าด้วยกันเพื่อปรับสมดุลระหว่างความปลอดภัยและการประหยัดต้นทุน - แต่การใช้ผู้ให้บริการหลายรายอาจเพิ่มความซับซ้อนและโอกาสในการเกิด Misconfiguration ทำให้ข้อมูลหลุดรั่วหรือถูกโจมตี == ความท้าทายด้านความปลอดภัยที่พบ == ✅ ปัญหาในระบบที่ตั้งค่าไม่ถูกต้อง: - การตั้งค่าที่ผิดพลาดในระบบคลาวด์เป็นสาเหตุหลักของ Cloud Security Breaches รวมถึงการใช้รหัสผ่านที่ไม่รัดกุมและขาดการควบคุมการเข้าถึง ✅ การพัฒนาภัยคุกคามใหม่ ๆ: - การเพิ่มขึ้นของภัยคุกคามทำให้บริษัทต้องพิจารณาใช้เทคโนโลยีใหม่ เช่น Cloud Security Posture Management (CSPM) และ Cloud Access Security Brokers (CASBs) ซึ่งช่วยแก้ไขปัญหาด้านความปลอดภัยและตรวจจับจุดอ่อนในระบบ ✅ การพัฒนามาตรฐานความปลอดภัย: - National Cyber Security Centre (NCSC) แนะนำให้ตรวจสอบระบบคลาวด์ด้วยมาตรฐานที่เข้มงวด เช่น การป้องกันการดักฟังข้อมูลและการจัดการการเปลี่ยนแปลงที่ปลอดภัย https://www.zdnet.com/article/cloud-computing-security-where-it-is-where-its-going/

นักวิจัยจาก MIT กำลังปฏิวัติวงการควอนตัมคอมพิวเตอร์ด้วยการพัฒนาอุปกรณ์ที่ช่วยให้ ชิปควอนตัมสามารถสื่อสารกันได้โดยไม่ต้องใช้การเชื่อมต่อทางกายภาพ เทคนิคใหม่นี้นับเป็นความก้าวหน้าสำคัญในโลกควอนตัม โดยมีเป้าหมายเพื่อแก้ไขปัญหาใหญ่ของการแบ่งปันข้อมูลระหว่างหน่วยประมวลผลในระบบควอนตัมคอมพิวเตอร์ == หัวใจของเทคโนโลยีนี้ == ✅ การใช้ Microwave Photons เป็นตัวกลาง - ระบบใหม่ใช้ คลื่นไมโครเวฟ (Microwave Photons) ในการส่งข้อมูลระหว่างชิปควอนตัมโดยตรง - ด้วยการสร้าง waveguide ซึ่งเป็นสายไฟแบบ superconducting ที่ทำหน้าที่เหมือนถนนควอนตัม ช่วยให้ชิปสื่อสารกันได้โดยไม่มี "ตัวกลาง" ✅ กระบวนการสร้าง Remote Entanglement - Remote Entanglement เป็นหลักการทางควอนตัมที่ช่วยให้สองชิปสามารถสร้างความสัมพันธ์เชิงควอนตัมแบบเรียลไทม์ โดยไม่ต้องเชื่อมต่อกัน - วิธีการใหม่ทำให้การส่งและรับโฟตอนเกิดขึ้นได้ในสถานะ “ครึ่งหนึ่ง” ซึ่งโฟตอนอยู่ในสถานะที่ปล่อยและเก็บไว้พร้อมกัน ✅ การปรับรูปทรงโฟตอนเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด - การเดินทางของโฟตอนผ่าน waveguide อาจเกิดความผิดเพี้ยน นักวิจัยจึงใช้ อัลกอริทึมเพื่อปรับแต่งรูปร่างของโฟตอน ส่งผลให้อัตราความสำเร็จในการสร้าง Entanglement สูงถึง 60% == ผลกระทบต่อโลกควอนตัมและเทคโนโลยีในอนาคต == ✅ เปิดประตูสู่ Quantum Supercomputer ขนาดใหญ่ - ระบบใหม่รองรับ “All-to-All Connectivity” ซึ่งช่วยให้หน่วยประมวลผลทุกชิปสามารถสื่อสารกันได้โดยตรง - อนาคตอาจมีการพัฒนาเทคโนโลยีเพิ่มเติม เช่น 3D Integration หรือ โปรโตคอลที่เร็วขึ้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ✅ การสนับสนุนจากหน่วยงานสำคัญ - โครงการนี้ได้รับการสนับสนุนโดยหน่วยงานเช่น US Army Research Office, AWS Center for Quantum Computing และ US Air Force Office of Scientific Research ✅ ความสำคัญต่อ Quantum Internet - นอกจากการพัฒนา Quantum Computer ระบบใหม่นี้ยังสามารถขยายไปยัง Quantum Internet ซึ่งเป็นเครือข่ายที่เชื่อมโยงควอนตัมคอมพิวเตอร์ทั่วโลก https://www.techspot.com/news/107436-mit-showcases-quantum-chip-communication-without-physical-contact.html

Nvidia ได้เปิดซอร์สโค้ด GPU simulation kernel ของ PhysX และ Flow SDK ให้กับสาธารณะเป็นครั้งแรกในประวัติศาสตร์ การปล่อยครั้งนี้ทำให้การพัฒนาและนวัตกรรมด้านการจำลองฟิสิกส์ก้าวไกลยิ่งขึ้น โดยเปิดโอกาสให้ชุมชนนักพัฒนาได้นำโค้ดไปสร้างโครงการที่มีคุณค่า นี่ถือเป็นก้าวสำคัญในเทคโนโลยี GPU-accelerated computing ที่จะเปลี่ยนแปลงโลกของเกม หุ่นยนต์ และการจำลองของไหล ✅ PhysX GPU Source Code ถูกเปิดเป็นครั้งแรก - แม้ PhysX SDK เคยถูกปล่อยในรูปแบบ open source ตั้งแต่ปี 2018 แต่ครั้งนี้ถือเป็นครั้งแรกที่ GPU simulation kernel source code ได้ถูกเปิดภายใต้ลิขสิทธิ์ BSD-3 - ซอร์สโค้ดนี้ประกอบด้วย 500 CUDA kernels ที่สนับสนุนฟีเจอร์สำคัญ เช่น rigid body dynamics, fluid simulation และ deformable objects ✅ Flow SDK เปิดประตูสู่นวัตกรรมใหม่ด้านการจำลองของไหล - Flow SDK เป็นไลบรารีสำหรับการจำลองของไหลและก๊าซในเวลาเรียลไทม์ โดยใช้เทคนิค grid ที่เป็น sparse grid - GPU compute shader implementation ของ Flow SDK ก็ได้รับการเปิดให้เป็นซอร์สโค้ดเช่นกัน ทำให้นักพัฒนามีทรัพยากรที่มากขึ้นในการทดลองและสร้างโปรเจกต์ที่เกี่ยวข้อง ✅ แรงผลักดันสู่ความร่วมมือและการทดลองในวงกว้าง - Nvidia หวังว่าการเปิดซอร์สโค้ดจะกระตุ้นให้เกิดการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เป็นนวัตกรรม และการค้นพบใหม่ ๆ ในการใช้ GPU สำหรับการจำลอง ✅ ความสำคัญของ PhysX และ Flow: - PhysX ซึ่งพัฒนาโดย NovodeX เป็นเอนจินสำหรับการจำลองฟิสิกส์ในแบบเรียลไทม์ที่นิยมใช้ในเกมและหุ่นยนต์ - ในทางกลับกัน Flow เน้นการจำลองของไหลและก๊าซ โดยทั้งสอง SDK เสริมสร้างกันเพื่อขยายความสามารถในการจำลองปรากฏการณ์ทางฟิสิกส์ https://www.neowin.net/news/nvidia-finally-makes-physx-and-flow-source-code-open/

Claude for Education คือ AI ตัวใหม่จาก Anthropic ที่ออกแบบมาเพื่อสนับสนุนการศึกษาในมหาวิทยาลัยด้วยโหมด Socratic ที่ช่วยให้นักศึกษาคิดอย่างมีระบบ ไม่ใช่แค่หาคำตอบ นอกจากนี้ Claude ยังช่วยสร้าง Study Guide และร่วมมือกับมหาวิทยาลัยชั้นนำอย่าง Northeastern เพื่อผลักดันให้ AI เป็นผู้ช่วยการเรียนรู้ ไม่ใช่เครื่องมือที่ใช้เพื่อเลี่ยงการเรียน ✅ โหมดการเรียนรู้แบบ Socratic Method - Claude ไม่เพียงแต่ตอบคำถาม แต่จะใช้วิธีการถามกลับ เช่น “คุณคิดว่าข้อพิสูจน์อะไรสามารถสนับสนุนแนวคิดนี้ได้?” เพื่อกระตุ้นให้ผู้ใช้งานพิจารณาคำตอบอย่างลึกซึ้ง - ช่วยนักศึกษาสร้างแนวคิดใหม่ โดยไม่ใช่แค่พึ่ง AI ในการแก้ปัญหาโดยตรง ✅ สร้าง Study Guide จากเอกสารที่อัปโหลด - Claude สามารถสร้างคู่มือการเรียนจากเอกสารที่ผู้ใช้ส่งเข้ามา ซึ่งเหมาะสำหรับการเตรียมตัวสอบหรือสรุปบทเรียน ✅ ขยายการใช้งานในมหาวิทยาลัยระดับโลก - มหาวิทยาลัยเช่น Northeastern University และ London School of Economics เป็นกลุ่มแรกที่เริ่มใช้งาน Claude for Education เพื่อสนับสนุนการศึกษา - Anthropic ยังเปิดตัวโปรแกรม “Claude Campus Ambassadors” ที่ให้นักศึกษามีส่วนร่วมในการพัฒนาและขยาย AI ในสถาบันการศึกษา ✅ เครื่องมือสำหรับนวัตกร - Anthropic เสนอบริการ API credits ฟรี สำหรับนักศึกษาที่ต้องการสร้างโปรเจ็กต์ใหม่ ๆ ด้วย Claude https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/claude-goes-to-college-and-wants-to-be-your-study-buddy

Copilot Vision คือฟีเจอร์ใหม่ที่ทำให้ผู้ช่วย AI ใน Windows ฉลาดขึ้น โดยเข้าใจบริบทแอปพลิเคชันที่ใช้งานอยู่และแนะนำวิธีการทำงานได้ตรงจุด แม้ว่าฟีเจอร์นี้ยังอยู่ระหว่างการพัฒนา แต่การสาธิตที่แสดงการช่วยชี้จุดในแอปพลิเคชันต่าง ๆ ชี้ให้เห็นถึงศักยภาพที่อาจเปลี่ยนวิธีการทำงานใน Windows ของเราไปอย่างถาวร ✅ Copilot Vision ช่วยให้งานง่ายขึ้นโดยไม่ขัดจังหวะการทำงาน - ผู้ใช้สามารถ เปิดใช้งาน Copilot Vision ผ่านไอคอนบนหน้าจอหรือปุ่มเฉพาะบนคีย์บอร์ด เพื่อให้ AI แสดงรายการแอปพลิเคชันที่กำลังใช้งาน - ความสามารถนี้ช่วยให้ Copilot เข้าใจว่าผู้ใช้กำลังทำงานอะไร และสามารถตอบคำถามหรือแนะนำได้ตรงกับบริบท เช่น การออกแบบ 3D บน Blender หรือการปรับแต่งวิดีโอบน Clipchamp ✅ การแสดงคำแนะนำแบบโต้ตอบในอนาคต - Copilot Vision ยังอยู่ระหว่างการพัฒนาเพื่อเพิ่มฟีเจอร์ที่ แสดงลูกศรแนะนำตำแหน่งในแอปพลิเคชัน เช่น การเพิ่มการเปลี่ยนผ่านวิดีโอใน Clipchamp หรือการค้นหาเครื่องมือเฉพาะใน Photoshop - เทคโนโลยีใหม่นี้เปรียบเหมือน "Clippy ยุคใหม่" ที่ช่วยนำทางงานอย่างชาญฉลาด ✅ รองรับการใช้งานด้วยเสียงและข้อความ - ผู้ใช้สามารถตั้งคำถาม เช่น "จะทำให้งานออกแบบนี้ดูคลาสสิกขึ้นได้อย่างไร" หรือ "ไอคอนเพิ่มหมายเหตุอยู่ที่ไหน" โดย AI จะปรับคำตอบตามแอปและโครงการที่เปิดอยู่ ✅ อนาคตของ Copilot Vision: - แม้ว่าฟีเจอร์ปัจจุบันจะสามารถระบุและเข้าใจบริบทแอปพลิเคชันได้แล้ว แต่ Microsoft กำลังพัฒนาให้ Copilot Vision ทำงานร่วมกับอินเทอร์เฟซของแอปได้ดียิ่งขึ้น และเพิ่มการช่วยเหลือในรูปแบบภาพ - การอัปเดตที่ก้าวหน้ากว่านี้ยังไม่มีกรอบเวลาที่แน่ชัด แต่จากการสาธิต คาดว่าไม่นานเกินรอ https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/i-tried-copilot-vision-and-it-could-change-how-you-use-windows-forever

Google Keep กำลังได้รับการอัปเดตใหม่เพื่อปรับปรุงอินเทอร์เฟซให้ใช้งานสะดวกขึ้น โดยมีการ เปลี่ยนดีไซน์ของแถบเครื่องมือ ทำให้ไอคอนใหญ่ขึ้นและอ่านง่ายกว่าเดิม นอกจากนี้ ภาพที่แนบในโน้ตจะมีขอบมนและการจัดวางที่เป็นระเบียบมากขึ้น เพื่อความสวยงาม ฟีเจอร์เหล่านี้ยังไม่เปิดให้ใช้งาน แต่มีแนวโน้มว่าจะมาในอัปเดตเร็ว ๆ นี้ ✅ ดีไซน์ใหม่ของแถบเครื่องมือ—ใช้งานสะดวกขึ้น - ไอคอนสำหรับ แนบไฟล์, เปลี่ยนสีพื้นหลัง และจัดรูปแบบข้อความ จะใหญ่ขึ้นและมีพื้นหลังที่เปลี่ยนสีตามธีมของอุปกรณ์ - หัวข้อย่อย เช่น H1 และ H2 จะมีขนาดเล็กลงเล็กน้อย ✅ การแนบรูปภาพดูเป็นระเบียบมากขึ้น - รูปภาพที่แนบในโน้ต จะมีขอบมนและมีพื้นที่ว่างรอบภาพแทนที่จะแสดงเต็มหน้าจอ - ให้ความรู้สึก สะอาดตาและเป็นระเบียบมากขึ้น ✅ การจัดวางปุ่มลัดอาจเปลี่ยนตำแหน่ง - ปุ่มลัด (FABs) ซึ่งเป็น ฟีเจอร์ที่ช่วยให้การนำทางสะดวกขึ้น อาจมีการเปลี่ยนตำแหน่งจากเดิม - ไอคอนอาจมี สีเข้มขึ้นและข้อความที่เข้มขึ้นเพื่อความชัดเจน ✅ ฟีเจอร์ใหม่จะเปิดให้ใช้งานในอัปเดตอนาคต - แม้ยังไม่มีประกาศวันปล่อยอัปเดต แต่มีโอกาสสูงที่ฟีเจอร์เหล่านี้จะถูกเพิ่มเข้ามาเร็ว ๆ นี้ https://www.techradar.com/computing/software/google-keep-could-get-a-fresh-redesign-soon-including-two-features-thatll-make-it-much-easier-to-use

Google Messages กำลังอัปเกรดระบบแชท โดยเพิ่มฟีเจอร์ Snooze สำหรับปิดแจ้งเตือนชั่วคราว และระบบลิงก์เข้าร่วมกลุ่มแชทแบบ WhatsApp ผู้ใช้สามารถ ปิดเสียงแจ้งเตือนได้ถึง 24 ชั่วโมง และแชร์ลิงก์ให้ผู้อื่นเข้าร่วมแชทได้ง่ายขึ้น นอกจากนี้ Google ยังเพิ่มลูกเล่นใหม่ เช่น Screen Effects สำหรับอีโมจิและเมนูข้อมูลข้อความ ✅ Snooze แจ้งเตือนได้นานขึ้นถึง 24 ชั่วโมง - ผู้ใช้สามารถเลือกปิดเสียงแจ้งเตือน เป็นระยะเวลาต่าง ๆ เช่น 1 ชั่วโมง, 8 ชั่วโมง และ 24 ชั่วโมง - มีตัวเลือก "Always" ที่ต้องปิดด้วยตัวเองเมื่อพร้อมกลับมาใช้งาน ✅ ช่วยจัดการกลุ่มแชทให้ง่ายขึ้นด้วยระบบลิงก์เข้าร่วม - ผู้ใช้สามารถ แชร์ลิงก์หรือ QR Code ให้คนอื่นเข้าร่วมกลุ่มแชทโดยไม่ต้องเพิ่มเบอร์โทรศัพท์เอง - ลิงก์สามารถตั้งค่าให้ ใช้ได้ครั้งเดียว หรือใช้ซ้ำได้จนหมดอายุภายใน 30 วัน ✅ Google กำลังผลักดันฟีเจอร์ใหม่ใน Messages อย่างต่อเนื่อง - ก่อนหน้านี้ Google เพิ่งเพิ่ม Screen Effects สำหรับอีโมจิ เพื่อให้การส่งข้อความสนุกขึ้น - มีการปรับปรุง เมนูรายละเอียดข้อความ ให้แสดงข้อมูลที่จำเป็นได้เร็วขึ้น https://www.techradar.com/computing/software/google-messages-is-getting-two-big-group-chat-upgrades-including-a-much-needed-new-snooze-function

นักวิทยาศาสตร์จากมหาวิทยาลัยโอซากะเสนอแนวคิดใช้เนื้อเยื่อมนุษย์เป็นส่วนหนึ่งของระบบคอมพิวเตอร์ โดยใช้ คุณสมบัติของกล้ามเนื้อที่ตอบสนองต่อแรงกด เพื่อช่วยประมวลผลข้อมูล แนวคิดนี้อาจนำไปใช้ใน อุปกรณ์สวมใส่ เช่น สมาร์ทวอทช์ โดยที่ร่างกายทำหน้าที่เป็นส่วนหนึ่งของระบบคำนวณ นักวิจัยพบว่า เทคนิคนี้มีความแม่นยำสูงกว่าวิธีดั้งเดิม แต่ยังต้องมีการศึกษาต่อไป ✅ หลักการของ reservoir computing และเนื้อเยื่อมนุษย์ - ระบบนี้ใช้ เนื้อเยื่ออ่อนที่สามารถตอบสนองต่อแรงกดและความเครียดทางกายภาพ เพื่อทำหน้าที่เป็น "reservoir" ในการประมวลผลข้อมูล - นักวิจัยใช้ อัลตราซาวด์เพื่อติดตามการเคลื่อนไหวของข้อมือ และพบว่า รูปแบบการบิดตัวของกล้ามเนื้อสามารถอ่านค่าเป็นข้อมูลได้ ✅ ศักยภาพของเทคโนโลยีนี้—อาจนำไปใช้ในอุปกรณ์สวมใส่ - นักวิจัยเสนอว่า เทคโนโลยีนี้สามารถนำไปใช้ในอุปกรณ์สวมใส่ เช่น สมาร์ทวอทช์ - แทนที่อุปกรณ์จะใช้ ซีพียูภายนอก ระบบอาจสามารถประมวลผลโดยใช้ เนื้อเยื่อของมนุษย์เอง ✅ การทดสอบพบว่ามีความแม่นยำสูงกว่าโมเดลที่ไม่ได้พิจารณาคุณสมบัติเนื้อเยื่อ - ระบบสามารถ คาดการณ์ผลลัพธ์ในระบบไดนามิกที่ไม่เป็นเชิงเส้นได้แม่นยำกว่าปกติ - โมเดลนี้อาจช่วยให้ AI สามารถทำงานร่วมกับร่างกายมนุษย์ได้ดีขึ้น ✅ แนวคิดนี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และต้องมีการศึกษาเพิ่มเติม - นักวิจัยระบุว่า ยังมีงานวิจัยอีกมากที่ต้องดำเนินการ ก่อนที่จะสามารถนำไปใช้จริงได้ - อาจต้องศึกษาว่า เนื้อเยื่อของมนุษย์สามารถทำงานในสภาพแวดล้อมต่าง ๆ ได้ดีเพียงใด https://www.techradar.com/pro/humans-as-hardware-no-not-the-name-of-a-new-matrix-movie-prequel-but-a-shocking-idea-about-human-tissue

OpenAI เตรียมนำ Deep Reasoning มาให้ผู้ใช้ ChatGPT ฟรี ได้ใช้งานเร็ว ๆ นี้ แต่คำถามคือ ChatGPT Plus ยังคุ้มค่าที่จะสมัครหรือไม่? โดย Graham Barlow นักเขียนจาก TechRadar ชี้ว่า ฟีเจอร์ Deep Reasoning แม้จะเปิดให้ใช้ฟรี แต่ยังมีข้อจำกัดในหลายด้านที่ Plus ให้ประโยชน์มากกว่า ✅ Deep Reasoning ทำอะไรได้บ้าง? - ช่วยให้ ChatGPT ค้นคว้าและวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึก คล้ายทีมวิจัย - สามารถรวบรวม ข้อมูล ประมวลผล และนำเสนอรายงานฉบับสมบูรณ์ - ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้ขอรายงานเกี่ยวกับ การเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมเกมในช่วง 3 ปี Deep Reasoning จะค้นคว้าออนไลน์ และสรุปข้อมูลพร้อมตารางและแหล่งที่มา ✅ Deep Reasoning เริ่มต้นใน ChatGPT Pro ก่อนย้ายมาสู่ Plus - ก่อนหน้านี้ Deep Reasoning อยู่ในแพ็กเกจ ChatGPT Pro ราคา $200 ต่อเดือน - ต่อมา OpenAI นำฟีเจอร์นี้มาสู่ ChatGPT Plus ราคา $20 ต่อเดือน - ล่าสุดกำลังเตรียมเปิดให้ผู้ใช้ ChatGPT ฟรี ได้ใช้งาน ✅ ChatGPT Plus ยังมีข้อได้เปรียบเหนือเวอร์ชันฟรี - ข้อจำกัดน้อยลง: แม้ Deep Reasoning จะเปิดให้ใช้ฟรี แต่คาดว่าจะมีการจำกัดการใช้งาน เช่น จำนวนครั้งต่อวัน - มีโมเดล AI มากกว่า: Plus ให้เข้าถึง ChatGPT 4o, 4o-mini, 4.5, o1, o3-mini ขณะที่เวอร์ชันฟรีมีแค่ ChatGPT 4- mini - การสร้างวิดีโอ Sora: ผู้ใช้ Plus สามารถ ทดลองสร้างวิดีโอ AI ด้วย Sora แต่ต้องสมัคร Pro หากต้องการสร้างวิดีโอแบบไม่มีลายน้ำ - Advanced Voice Mode: Plus ให้ใช้ Advanced Voice Mode ได้มากกว่า 15 นาทีต่อเดือน - ฟีเจอร์พิเศษ เช่น Projects และ Tasks: ผู้ใช้ Plus สามารถ จัดกลุ่มไฟล์และแชท รวมถึง ตั้งเวลาทำงานล่วงหน้า https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/deep-reasoning-is-coming-to-chatgpt-free-but-i-think-its-still-worth-paying-for-chatgpt-plus

ChatGPT 4o เปิดให้ใช้ฟรีในการสร้างภาพแล้ว โดยสามารถ เปลี่ยนพื้นหลัง, สร้างภาพจากไอเดียใหม่ และปรับอารมณ์ภาพ อย่างไรก็ตาม มีข้อจำกัดสำหรับผู้ใช้ฟรี เช่น สามารถสร้างภาพได้เพียง 3 ครั้งต่อวัน และ ข้อจำกัดในการอัปโหลดรูปภาพเพื่อแก้ไข หากต้องการใช้งานเพิ่มเติม อาจต้องสมัครสมาชิกแบบเสียเงิน ✅ การสร้างภาพและแก้ไขพื้นหลัง - ChatGPT 4o สามารถ เปลี่ยนพื้นหลังของภาพได้อย่างแม่นยำ โดยตรวจจับวัตถุหลักและสร้างฉากที่เข้ากัน - ตัวอย่างเช่น เมื่อนำภาพของ French Bulldog ไปให้ AI และสั่งเปลี่ยนพื้นหลังเป็นชายหาด ChatGPT สามารถสร้างภาพใหม่ได้อย่างสมจริง ✅ ใช้ภาพอ้างอิงเพื่อสร้างภาพใหม่ - ผู้ใช้สามารถให้ ChatGPT ใช้ภาพเดิมเป็นต้นแบบ และสร้างภาพใหม่ตามไอเดียที่ต้องการ - ตัวอย่างเช่น เมื่อให้ภาพของสุนัข และสั่งให้มัน แต่งตัวเป็นกบแล้วขี่สเก็ตบอร์ด AI สามารถสร้างภาพตามคำสั่งได้ ✅ ปรับอารมณ์ของภาพ - AI สามารถปรับอารมณ์ของภาพได้ เช่น เปลี่ยนให้ สุนัขที่ดูเศร้าเป็นสุนัขที่ดูมีความสุข โดยใช้เทคนิคการปรับแต่งใบหน้า ✅ ข้อจำกัดของผู้ใช้ฟรี - OpenAI กำหนดให้ ผู้ใช้ฟรีสามารถสร้างภาพได้เพียง 3 ครั้งต่อวัน - นอกจากนี้ มีข้อจำกัดเกี่ยวกับ จำนวนครั้งที่สามารถอัปโหลดภาพเพื่อแก้ไข https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/chatgpt-4os-image-generation-is-now-free-for-everyone-3-ways-to-use-the-new-ai-tool-without-following-the-studio-ghibli-herd

Intel ยืนยันว่า Core Ultra 300 'Panther Lake' จะเปิดตัวในช่วงต้นปี 2026 แม้ว่าก่อนหน้านี้จะเคยปฏิเสธข่าวลือเรื่องการล่าช้า CEO Lip-Bu Tan ย้ำว่าเทคโนโลยี 18A Node ของ Intel ไม่ได้มีปัญหา และกำลังเดินหน้าตามแผน การผลิตจำนวนมากจะเริ่มก่อนสิ้นปี 2025 และในเดือนตุลาคมจะมี การเปิดตัวจำนวนจำกัดผ่านโปรแกรม EEP ขณะที่ Nova Lake จะเปิดตัวในปี 2026 เป็นรุ่นต่อจาก Panther Lake ✅ Panther Lake จะเปิดตัวในช่วงต้นปี 2026 ไม่ใช่ปลายปี 2025 ตามที่เคยกล่าวไว้ - ก่อนหน้านี้ Intel เคยยืนยันว่า Panther Lake จะเปิดตัวในครึ่งหลังของปี 2025 - ข้อมูลใหม่จากงาน Vision 2025 ระบุว่า Panther Lake จะเข้าสู่ตลาดในช่วงไตรมาสแรกของปี 2026 ✅ ผู้บริหารยืนยันว่าการพัฒนา 18A Node ไม่ได้มีปัญหา - ก่อนหน้านี้มีข่าวลือว่า ปัญหาการผลิตบนเทคโนโลยี 18A อาจทำให้ Panther Lake ล่าช้า - อย่างไรก็ตาม Lip-Bu Tan CEO ของ Intel ระบุว่า โครงการเดินหน้าไปได้ดี และจะมีการผลิตจำนวนมากก่อนสิ้นปี 2025 ✅ Intel กำลังทดสอบการผลิตแบบ Early Enablement Program (EEP) - Intel วางแผนเปิดตัว Panther Lake ในจำนวนจำกัดผ่านโปรแกรม EEP ในเดือนตุลาคม 2025 - การผลิตจำนวนมากจะเริ่มในช่วงต้นปี 2026 ✅ Panther Lake ได้รับการออกแบบให้รวมพลังของ Lunar Lake และ Arrow Lake - รองประธานกลุ่ม Client Computing ระบุว่า Panther Lake จะใช้พลังงานต่ำเหมือน Lunar Lake - มีประสิทธิภาพการประมวลผลสูงเทียบเท่า Arrow Lake - เป็น CPU รุ่นแรกของ Intel ที่ใช้เทคโนโลยี 18A เต็มรูปแบบ ✅ Nova Lake จะเปิดตัวในปี 2026 เป็นรุ่นต่อจาก Panther Lake - Nova Lake จะมาพร้อม สถาปัตยกรรมใหม่และโครงสร้างชิปแบบแยกส่วน - คาดว่าจะเป็นซีพียูสำหรับเดสก์ท็อปที่ใช้ N3 ของ TSMC ร่วมกับการออกแบบของ Intel https://www.techpowerup.com/334929/intel-vision-presentation-labels-core-ultra-300-panther-lake-cpu-series-as-2026-products

NVIDIA และ Quantum Machines เปิดตัว DGX Quantum Early Access Program ซึ่งช่วยผสานการคำนวณควอนตัมเข้ากับการประมวลผลแบบคลาสสิก DGX Quantum ใช้ OPX1000 และ Grace Hopper Superchips เพื่อลดเวลาการส่งข้อมูลให้ต่ำกว่า 4 ไมโครวินาที พร้อมรองรับ AI-driven calibration และ Quantum Error Correction นักวิจัยจาก MIT, IQCC, และสถาบันอื่น ๆ เข้าร่วมเพื่อพัฒนาเทคโนโลยีใหม่นี้ ✅ NVIDIA DGX Quantum คืออะไร? - เป็น สถาปัตยกรรมอ้างอิงที่พัฒนาโดย NVIDIA และ QM - เป็นระบบแรกที่ผสาน การประมวลผลควอนตัมและคลาสสิกเข้าด้วยกัน เพื่อรองรับการคำนวณที่ซับซ้อน ✅ ความท้าทายของควอนตัมคอมพิวติ้ง—จำเป็นต้องมีพลังการประมวลผลแบบคลาสสิกเสริม - ควอนตัมคอมพิวเตอร์ต้องใช้การประมวลผลแบบคลาสสิกเพื่อ แก้ไขข้อผิดพลาด (Quantum Error Correction - QEC) และปรับพารามิเตอร์ - NVIDIA DGX Quantum ช่วยให้ ระบบมีพลังการประมวลผลมากขึ้น ลดความล่าช้าในการสื่อสารระหว่างโปรเซสเซอร์ ✅ OPX1000 ช่วยเร่งความเร็วและลดความล่าช้าในการคำนวณ - DGX Quantum ใช้ OPX1000 ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มควบคุมแบบโมดูลาร์ ที่สามารถทำงานร่วมกับ Grace Hopper Superchips ของ NVIDIA - ลดเวลา รอบการส่งข้อมูลระหว่างควอนตัมกับ AI ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ให้น้อยกว่า 4 ไมโครวินาที ซึ่งเร็วกว่าวิธีอื่น ๆ ✅ 6 กลุ่มนักวิจัยที่เข้าร่วมโปรแกรม Early Access - Engineering Quantum Systems ของ MIT - Israeli Quantum Computing Center (IQCC) - Diraq—บริษัทพัฒนาฮาร์ดแวร์ควอนตัม - Quantum Circuit Group ของ ENS Lyon - Fraunhofer IAF - สถาบันวิจัยทางควอนตัมอื่น ๆ ✅ DGX Quantum รองรับ AI-driven QPU calibration และการประมวลผลแบบไฮบริด - มีการผสาน การเรียนรู้เสริมแรง (Reinforcement Learning) เพื่อช่วยเพิ่มความแม่นยำในการคำนวณควอนตัม - สามารถปรับค่า drive และ readout fidelities อย่างแม่นยำเพื่อรองรับ QEC ที่มีประสิทธิภาพสูง https://www.techpowerup.com/334928/quantum-machines-announces-nvidia-dgx-quantum-early-access-program

Arm ตั้งเป้าเพิ่มส่วนแบ่งตลาด CPU ศูนย์ข้อมูลจาก 15% เป็น 50% ภายในปี 2025 โดยมุ่งเน้นไปที่เซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ AI และระบบ Cloud ขณะที่ Nvidia, AWS และ Ampere Computing เป็นผู้ใช้หลักของ CPU Arm นอกจากนี้ Google และ Microsoft กำลังออกแบบ CPU โดยใช้เทคโนโลยีของ Arm และมีรายงานว่า Meta อาจใช้ CPU Arm สำหรับระบบ Cloud ในอนาคต ✅ Arm ได้รับแรงหนุนจากเซิร์ฟเวอร์ AI และผู้ให้บริการ Cloud รายใหญ่ - Nvidia GB200 และ GB300, AWS Graviton, และระบบที่ใช้ Ampere Computing ล้วนเป็นเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ Arm-based CPUs - 50% ของเซิร์ฟเวอร์ AWS ใช้ชิป Arm แทน AMD หรือ Intel ✅ ซอฟต์แวร์เริ่มพัฒนาเพื่อ Arm ก่อน แล้วค่อยพอร์ตไป x86 - สถานการณ์เริ่มเปลี่ยนไป—แต่เดิม ศูนย์ข้อมูลพึ่งพาซอฟต์แวร์ที่ออกแบบมาสำหรับ x86 - ตอนนี้บางแอปพลิเคชันถูกออกแบบให้ทำงานบน Arm ก่อน แล้วจึงพอร์ตไป x86 ✅ Google และ Microsoft เริ่มออกแบบ CPU ศูนย์ข้อมูลโดยใช้เทคโนโลยี Arm - แม้ว่าการพัฒนาอยู่ในช่วงต้น Amazon ยังคงนำหน้าในส่วนนี้ - Meta รายงานว่า Arm กำลังพัฒนา CPU สำหรับระบบ Cloud ของ Meta แต่ยังไม่มีข้อมูลการใช้งานจริง ✅ Arm มี Compute Subsystems (CSS) ให้บริษัทอื่นสร้าง CPU ได้ง่ายขึ้น - ช่วยให้บริษัทสามารถออกแบบ CPU สำหรับศูนย์ข้อมูลของตนเอง ได้อย่างรวดเร็ว - อาจเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้ Arm ขยายส่วนแบ่งตลาดอย่างรวดเร็ว https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/arm-aims-to-capture-50-percent-of-data-center-cpu-market-in-2025

AMD กำลังนำ Ryzen AI Max มาสู่เดสก์ท็อป โดยใช้ iGPU ที่แรงพอสำหรับเกม AAA ที่ 1440p โดยไม่ต้องใช้การ์ดจอแยก หากเทคโนโลยีนี้พัฒนาไปเรื่อย ๆ อาจทำให้ตลาด GPU ระดับกลางค่อย ๆ ลดลง และหันไปเน้นที่ตลาดไฮเอนด์แทน ศักยภาพของ Ryzen AI Max+ 395 - ใช้ Radeon 8060S iGPU ที่มี 40 RDNA 3.5 GPU cores - มาพร้อม 16 คอร์ และ 32 เธรด สามารถรันเกมที่ 1440p ด้วยกราฟิกระดับ Ultra และเฟรมเรต 55-60fps ใน Cyberpunk 2077 เทคโนโลยี FSR 4 อาจมาเสริม RDNA 3 - ปัจจุบัน FSR 4 รองรับเฉพาะ RDNA 4 แต่มีข่าวว่าอาจถูกนำมาใช้กับ APU RDNA 3 เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้การเล่นเกมโดยไม่ต้องใช้ GPU แยก ผลกระทบต่อการ์ดจอแยก - ด้วยประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น APU อาจทำให้การ์ดจอระดับกลางเริ่มสูญเสียความจำเป็น - นักวิเคราะห์คาดว่า ตลาด GPU อาจเปลี่ยนแปลงไปสู่รูปแบบที่เน้นเฉพาะกลุ่มไฮเอนด์มากขึ้น APU กับอนาคตของพีซีขนาดเล็ก - APU ทรงพลังอาจเหมาะกับ Mini-PC และ Handheld Gaming PC - อาจเป็นทางเลือกใหม่แทนพีซีแบบดั้งเดิมที่ต้องใช้การ์ดจอแยก https://www.techradar.com/computing/gaming-pcs/amds-powerful-ryzen-ai-max-processors-are-on-their-way-to-desktop-pcs-and-a-side-effect-could-kill-off-discrete-gpus-for-gaming

SoftBank ซื้อ Ampere Computing ด้วยมูลค่า 6.5 พันล้านดอลลาร์ โดยมีเป้าหมายขยายตลาดศูนย์ข้อมูลและสนับสนุนโครงการ Project Stargate ในการพัฒนาชิป AI การซื้อครั้งนี้อาจเปลี่ยน Arm จากการขายสิทธิ์ออกแบบไปสู่การผลิตชิปเอง แต่ต้องรอผ่านการตรวจสอบการผูกขาดในสหรัฐฯ เสียก่อน การเชื่อมโยงกับ Project Stargate: - Project Stargate เป็นโครงการความร่วมมือระหว่างรัฐบาลสหรัฐฯ, OpenAI และ SoftBank ที่ประกาศในปี 2025 ซึ่งมุ่งเน้นการพัฒนาความเป็นผู้นำในด้าน AI โครงการนี้ได้รับการสนับสนุนจาก Oracle ที่เป็นผู้ถือหุ้นหลักของ Ampere โดยนักวิเคราะห์มองว่าทีมออกแบบชิปของ Ampere จะช่วยสนับสนุน OpenAI ในการพัฒนาชิป CPU และ GPU ที่ปรับแต่งเฉพาะ. ประโยชน์สำหรับตลาดเซิร์ฟเวอร์: - Ampere ซึ่งเป็นผู้ผลิตชิปเซิร์ฟเวอร์อิสระรายสุดท้ายในระบบ Arm อาจช่วย SoftBank ขยายขีดความสามารถในตลาดศูนย์ข้อมูลที่ต้องการชิปเซิร์ฟเวอร์ที่ทรงพลังและคุ้มค่า. ความหมายเชิงยุทธศาสตร์: - ดีลนี้สามารถเพิ่มความสามารถของ Arm ในการแข่งขันกับลูกค้าปัจจุบันที่พัฒนาชิป Arm เอง อีกทั้งยังช่วยให้ Arm สร้างผลิตภัณฑ์ที่มีความเฉพาะตัวในตลาดเซิร์ฟเวอร์. ความท้าทายที่อาจเกิดขึ้น: - การซื้อกิจการนี้จำเป็นต้องได้รับการอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแล โดยเฉพาะอย่างยิ่งการผ่านการตรวจสอบด้านการผูกขาดของสหรัฐฯ ซึ่งอาจเป็นอุปสรรคสำคัญ. https://www.techradar.com/pro/analyst-claims-that-softbank-bought-ampere-computing-for-usd6-5-billion-to-help-openais-chip-ambitions

Google NotebookLM เปิดตัวฟีเจอร์ Mind Maps ที่ช่วยจัดระเบียบข้อมูลด้วย AI ในรูปแบบแผนภาพ ผู้ใช้สามารถใช้ฟีเจอร์นี้วางแผนสวนหรือเรียนรู้ DIY ได้อย่างง่ายดาย แม้จะมีข้อจำกัดในข้อมูลที่บางครั้งไม่เจาะจง แต่ยังเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจสำหรับการจัดระเบียบความคิดและเรียนรู้แนวคิดใหม่ การประยุกต์ใช้งานจริง: - ผู้เขียนทดลองใช้ Mind Maps ในสองสถานการณ์ ได้แก่ การวางแผนสวน และการเรียนรู้วิธีทำงาน DIY ที่เกี่ยวข้องกับซ่อมแซมบ้าน ซึ่งช่วยให้การจัดระเบียบข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น. ข้อดีของ Mind Maps: - AI ใน NotebookLM สามารถสร้างการเชื่อมโยงของแนวคิดและข้อมูลได้อย่างชัดเจน เช่น การแยกแยะหัวข้อย่อยในงานที่ซับซ้อน ทำให้ผู้ใช้สามารถวางแผนและค้นหาวิธีการแก้ปัญหาได้ง่ายขึ้น. ข้อจำกัดที่พบ: - ฟีเจอร์นี้ยังมีข้อจำกัด เช่น การแนะนำข้อมูลทั่วไปที่อาจไม่เจาะจงต่อสถานการณ์ หรือการเชื่อมโยงที่ดูไม่เกี่ยวข้องกันในบางครั้ง เช่น การเชื่อมโยงหัวข้อการทำปุ๋ยหมักกับการแต่งเพลงสวน. การปรับปรุงในอนาคต: - ผู้เขียนเสนอว่า NotebookLM ควรมีฟีเจอร์การปรับแต่งแผนภาพด้วยตนเอง เพื่อให้ผู้ใช้สามารถตัดหรือแก้ไขข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องได้ง่ายขึ้น. https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/i-tried-mind-maps-in-notebooklm-and-its-my-new-favorite-feature

AMD อาจนำ FSR 4 ซึ่งเป็นเทคโนโลยีปรับคุณภาพภาพเกมไปใช้ในเครื่องเล่นเกมพกพาและแล็ปท็อปรุ่นใหม่ผ่าน APU Medusa Point ที่ใช้ RDNA 4 ฟีเจอร์นี้ช่วยเพิ่มความลื่นไหลของภาพและคุณภาพกราฟิก แม้ยังมีการแข่งขันกับเทคโนโลยี DLSS ของ NVIDIA แต่การพัฒนานี้ถือเป็นก้าวสำคัญที่ทำให้ AMD มีโอกาสโดดเด่นในตลาดเกมพกพา ความน่าสนใจของ Medusa Point APUs: - สถาปัตยกรรม RDNA 4 ของ Medusa Point รองรับ Zen5LP cores ที่เป็นระบบประหยัดพลังงานและหน่วยประมวลผล Navi4 ซึ่งเหมาะสมกับเกมที่ต้องการคุณภาพกราฟิกสูง. การใช้งาน FSR 4 ในอนาคต: - มีความหวังว่า FSR 4 อาจถูกพัฒนาสำหรับ RDNA 3 ในอนาคต ซึ่งจะช่วยให้เครื่องที่ใช้ AMD รุ่นก่อนหน้านี้สามารถเข้าถึงฟีเจอร์นี้ได้. เปรียบเทียบกับเทคโนโลยีคู่แข่ง: - FSR 4 ถูกเปรียบเทียบกับเทคโนโลยี DLSS (Deep Learning Super Sampling) ของ NVIDIA โดยเน้นการให้ประสิทธิภาพที่ใกล้เคียงกันในโหมด performance และช่วยเพิ่มคุณภาพภาพโดยไม่สูญเสียความลื่นไหล. โอกาสและการแข่งขันในตลาด: - ความก้าวหน้าของ FSR 4 บน APU จะช่วยให้ AMD แข่งขันกับ NVIDIA และ Intel ได้ดียิ่งขึ้น โดยเฉพาะในตลาดเครื่องเล่นเกมพกพาที่มีศักยภาพการเติบโตสูง. https://www.techradar.com/computing/cpu/hang-on-handheld-fans-we-could-be-seeing-amds-fsr-4-upscaling-on-new-handhelds-after-all-if-this-new-rdna-4-leak-is-legitimate