เรื่องเล่าจากห้องนักบิน: ทำไมเราควรเลิกใช้ “AI Copilot” แล้วหันมาใช้ “AI HUD”

ในปี 1992 Mark Weiser เคยวิจารณ์แนวคิด “AI copilot” ว่าเป็นการออกแบบที่ผิดทิศ เพราะมันทำให้ผู้ใช้ต้องคอยสนใจและโต้ตอบกับผู้ช่วยเสมือนอย่างต่อเนื่อง ซึ่งขัดกับเป้าหมายของเขาในการสร้าง “invisible computer” หรือคอมพิวเตอร์ที่กลมกลืนกับชีวิตประจำวันจนเราแทบไม่รู้ว่ามันอยู่ตรงนั้น

Weiser เสนอแนวคิดใหม่ว่าแทนที่จะมีผู้ช่วยที่คอยตะโกนบอกว่า “ชนแล้ว! เลี้ยวขวา!” เราควรออกแบบห้องนักบินให้ผู้ขับขี่ “เห็น” ความเสี่ยงได้เอง—เหมือนกับ HUD (Head-Up Display) ที่แสดงข้อมูลสำคัญไว้ตรงหน้าตา โดยไม่ต้องละสายตา

Geoffrey Litt นำแนวคิดนี้มาเปรียบเทียบกับการออกแบบซอฟต์แวร์ในยุค AI เช่น spellcheck ที่ไม่ต้องพูดคุยกับผู้ใช้ แต่แค่แสดงเส้นแดงใต้คำผิด หรือ debugger UI ที่ช่วยให้เห็นการทำงานของโปรแกรมแบบเรียลไทม์—ทั้งหมดนี้คือ “HUD” ที่ให้ผู้ใช้มี “ประสาทสัมผัสใหม่” โดยไม่ต้องเสียสมาธิ

Mark Weiser เสนอแนวคิด “invisible computer” ที่ไม่รบกวนผู้ใช้
เป้าหมายคือให้เทคโนโลยีเป็นส่วนหนึ่งของร่างกาย ไม่ใช่สิ่งที่ต้องคอยสั่งงาน
HUD คือเครื่องมือที่ช่วยให้ผู้ใช้รับรู้ข้อมูลโดยไม่ต้องโต้ตอบ

Geoffrey Litt เสนอให้ใช้ HUD แทน Copilot ในการออกแบบ AI
HUD ช่วยเพิ่ม “ประสาทสัมผัส” ให้ผู้ใช้ เช่น spellcheck หรือ debugger UI
ไม่ต้องสนทนา ไม่ต้องสั่งงาน—แค่รับรู้และตัดสินใจได้ดีขึ้น

Copilot เหมาะกับงานที่เป็นกิจวัตรและคาดเดาได้
เช่น การบินระดับปกติ หรือการจัดการงานซ้ำ ๆ
แต่ HUD เหมาะกับสถานการณ์ที่ต้องการความเข้าใจลึก เช่น การแก้บั๊ก หรือวิเคราะห์ข้อมูล

แนวคิด HUD สอดคล้องกับงานวิจัยด้าน “Agency + Automation”
ช่วยให้ผู้ใช้มีอำนาจในการตัดสินใจมากขึ้น
ลดการพึ่งพา AI แบบผู้ช่วยที่อาจรบกวนสมาธิ


https://www.geoffreylitt.com/2025/07/27/enough-ai-copilots-we-need-ai-huds

เรื่องเล่าจากเบื้องหลัง AI: จะเลือก SaaS หรือ On-Premise ดี?

การทำ Data Annotation คือการติดป้ายกำกับข้อมูลดิบ เช่น รูปภาพ, ข้อความ, เสียง หรือวิดีโอ เพื่อให้โมเดล AI เข้าใจและเรียนรู้ได้อย่างแม่นยำ เช่น การตรวจจับวัตถุ, การวิเคราะห์ความรู้สึก, หรือการรู้จำเสียงพูด

แต่การเลือกว่าจะใช้แพลตฟอร์มแบบ SaaS หรือ On-Premise ไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค — มันเกี่ยวกับความเร็ว, งบประมาณ, ความปลอดภัย และขอบเขตของโครงการ

SaaS: เร็ว ง่าย แต่ต้องแลกกับความยืดหยุ่น
- เหมาะกับทีมที่ต้องการเริ่มงานเร็ว, ไม่มีทีม IT, หรือทำโปรเจกต์ระยะสั้น
- ไม่ต้องติดตั้งระบบเอง ผู้ให้บริการดูแลทั้งหมด
- รองรับการทำงานร่วมกันจากหลายสถานที่

แต่ก็มีข้อจำกัด เช่น:
- ข้อมูลต้องผ่านคลาวด์ของผู้ให้บริการ อาจไม่เหมาะกับข้อมูลอ่อนไหว
- ปรับแต่งระบบได้จำกัด
- ค่าใช้จ่ายสะสมจากการจ่ายรายเดือน
- ขึ้นอยู่กับ uptime และการสนับสนุนของผู้ให้บริการ

On-Premise: ควบคุมเต็มที่ แต่ต้องลงทุน
- เหมาะกับองค์กรที่มีข้อมูลอ่อนไหว เช่น ด้านสุขภาพ, การเงิน, หรือรัฐบาล
- ปรับแต่งระบบได้ตามต้องการ
- ไม่มีค่าใช้จ่ายรายเดือนระยะยาว
- ควบคุมความพร้อมใช้งานได้เอง

แต่ก็มีข้อจำกัด เช่น:
- ต้องใช้ทีมเทคนิคในการติดตั้งและดูแล
- ใช้เวลานานในการเริ่มต้น
- ค่าใช้จ่ายเริ่มต้นสูง
- ต้องดูแลเรื่องความปลอดภัยและการอัปเดตเอง

Data Annotation คือการติดป้ายกำกับข้อมูลดิบเพื่อให้ AI เรียนรู้
ใช้ในงาน computer vision, NLP, speech recognition และ robotics

SaaS คือแพลตฟอร์มที่เข้าถึงผ่านคลาวด์ โดยผู้ให้บริการดูแลระบบ
เหมาะกับทีมที่ต้องการเริ่มงานเร็วและไม่มีทีม IT

SaaS มีข้อดี เช่น setup เร็ว, อัปเดตอัตโนมัติ, ขยายระบบง่าย
รองรับการทำงานร่วมกันจากหลายสถานที่

SaaS มีข้อจำกัด เช่น ความปลอดภัยของข้อมูล, ปรับแต่งได้น้อย
ค่าใช้จ่ายสะสมและพึ่งพาผู้ให้บริการ

On-Premise คือระบบที่ติดตั้งในเซิร์ฟเวอร์ขององค์กรเอง
เหมาะกับข้อมูลอ่อนไหวและต้องการปรับแต่งระบบ

On-Premise มีข้อดี เช่น ควบคุมข้อมูล, ปรับแต่งได้เต็มที่, ไม่มีค่าใช้จ่ายรายเดือน
ไม่ขึ้นอยู่กับ uptime ของผู้ให้บริการ

On-Premise มีข้อจำกัด เช่น setup ยาก, ต้องดูแลระบบเอง
ใช้เวลานานและต้องลงทุนสูง

https://hackread.com/on-premise-vs-saas-data-annotation-platforms-compared/

ลุงนี้ร้อง "อ้าววววว..." เลย

เรื่องเล่าจากชิปที่รอเวลา: เมื่อ AI PC ต้องรอทั้ง Windows และตลาดให้พร้อม

N1X เป็นแพลตฟอร์ม AI PC ที่ร่วมพัฒนาโดย Nvidia และ MediaTek โดยมีเป้าหมายเพื่อแข่งขันกับ Intel, AMD และ Qualcomm ในตลาดพีซีที่รองรับการประมวลผล AI โดยตรง

เดิมทีคาดว่าจะเปิดตัวใน Q3 ปี 2025 แต่กลับไม่ปรากฏในงาน Computex ล่าสุด ทำให้เกิดข้อสงสัยเรื่องความพร้อมของผลิตภัณฑ์

รายงานล่าสุดจาก DigiTimes ระบุว่า:
- Microsoft ยังไม่พร้อมเปิดตัวระบบปฏิบัติการใหม่ที่รองรับฟีเจอร์ AI เต็มรูปแบบ
- ความต้องการในตลาดโน้ตบุ๊กและเดสก์ท็อปยังไม่ฟื้นตัวเต็มที่
- Nvidia ยังต้องปรับแก้ชิปจากข้อบกพร่องเดิมที่เคยมีรายงานจาก SemiAccurate

Nvidia และ MediaTek จึงเลือกเน้นตลาดองค์กรก่อน โดยหวังว่าจะมีการยอมรับในกลุ่ม commercial ก่อนขยายไปยัง consumer

นอกจากนี้ ทั้งสองบริษัทยังร่วมมือกันในหลายโครงการ เช่น:
- Automotive AI ผ่านแพลตฟอร์ม Dimensity Auto
- Edge AI ด้วย Nvidia TAO Toolkit และ MediaTek NeuroPilot
- การพัฒนา DGX Spark — AI supercomputer ขนาดเล็ก
- การร่วมมือในโครงการ Google v7e TPU ที่จะผลิตจริงในปี 2026

Nvidia และ MediaTek เลื่อนเปิดตัวแพลตฟอร์ม N1X AI PC ไปเป็น Q1 ปี 2026
เดิมคาดว่าจะเปิดตัวใน Q3 ปี 2025 แต่ไม่ปรากฏในงาน Computex

สาเหตุหลักคือ Microsoft ยังไม่พร้อมเปิดตัวระบบปฏิบัติการใหม่ที่รองรับ AI เต็มรูปแบบ
ส่งผลให้ ecosystem โดยรวมยังไม่พร้อมสำหรับการเปิดตัว N1X

ความต้องการในตลาดโน้ตบุ๊กและเดสก์ท็อปยังอ่อนตัวลง
ทำให้การเปิดตัวใน consumer segment ถูกเลื่อนออกไป

Nvidia ยังต้องปรับแก้ชิปจากข้อบกพร่องเดิมที่เคยมีรายงาน
รวมถึงการปรับกลยุทธ์ด้านการผลิตและการตลาด

N1X มีพลังประมวลผล AI สูงถึง 180–200 TOPS
ถือเป็นการเข้าสู่ตลาดพีซีครั้งใหญ่ที่สุดของ MediaTek

OEM และ ODM หลายรายเตรียมออกแบบผลิตภัณฑ์รองรับ N1X เช่น Dell, HP, Lenovo, Asus, MSI
ทั้งในรูปแบบโน้ตบุ๊กและเดสก์ท็อป

Nvidia และ MediaTek ร่วมมือในหลายโครงการ เช่น automotive AI, edge AI, และ TPU ของ Google
คาดว่าจะสร้างรายได้รวมกว่า $4 พันล้านดอลลาร์

https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/nvidias-desktop-pc-chip-holdup-purportedly-tied-to-windows-delays-ongoing-chip-revisions-and-weakening-demand-also-blamed

เรื่องเล่าจากโลกมืดของ UIA: เมื่อเครื่องมือสำหรับผู้พิการถูกใช้เป็นช่องทางลอบโจมตี

UI Automation (UIA) เป็นระบบที่ Microsoft ออกแบบเพื่อช่วยให้เทคโนโลยีผู้ช่วย (assistive technologies) เช่น screen reader เข้าถึง UI ของซอฟต์แวร์ต่าง ๆ ได้ — แต่แฮกเกอร์พบว่า UIA สามารถใช้ “สแกน” หน้าต่างของโปรแกรมอื่น เพื่อดึงข้อมูลจากฟิลด์ต่าง ๆ ได้ โดยไม่ต้องเข้าถึง API หรือระบบเครือข่าย

มัลแวร์ Coyote รุ่นล่าสุดจึงใช้ UIA ในการ:
- ตรวจสอบว่าเหย้อติดต่อกับธนาคารหรือเว็บคริปโตหรือไม่ โดยวิเคราะห์ชื่อหน้าต่าง
- หากไม่พบชื่อในลิสต์ 75 สถาบันที่ถูกตั้งไว้ล่วงหน้า จะใช้ UIA สแกน sub-elements เพื่อตรวจจับ field ที่น่าจะเกี่ยวกับการเงิน
- ดึงข้อมูล เช่น username, password, หรือ address bar ได้โดยตรงผ่าน COM object ของ UIA

เทคนิคนี้ช่วยให้มัลแวร์:
- หลบหลีก endpoint detection software ได้ดีขึ้น
- ทำงานได้ทั้งแบบ online และ offline
- มีความยืดหยุ่นในการเข้าถึงหลายแอปและหลาย browser โดยไม่ต้องรู้โครงสร้างล่วงหน้า

Coyote Trojan รุ่นใหม่ใช้ Microsoft UI Automation (UIA) ในการขโมยข้อมูลจากธนาคารและคริปโต
ถือเป็นมัลแวร์ตัวแรกที่นำ UIA ไปใช้จริงจากแนวคิด proof-of-concept

UIA เป็น framework ที่ช่วยให้โปรแกรมเข้าถึง UI ของแอปอื่นผ่าน COM object
ทำให้สามารถอ่าน content ใน input field, address bar, และ sub-element ของหน้าต่างได้

Coyote ตรวจสอบชื่อหน้าต่างว่าเกี่ยวข้องกับสถาบันการเงินหรือไม่
หากไม่ตรง จะใช้ UIA “ไต่” โครงสร้างหน้าต่างเพื่อหาข้อมูลแทน

มัลแวร์มีลิสต์สถาบันการเงิน 75 แห่ง ซึ่งรวมถึงธนาคารและ crypto exchange
มีการ mapping เป็นหมวดหมู่ภายใน เพื่อใช้เลือกเป้าหมายและเทคนิคการโจมตี

Coyote ยังส่งข้อมูลเครื่องกลับไปยัง C2 เช่น username, computer name, browser
แม้อยู่แบบ offline ก็ยังตรวจสอบและเก็บข้อมูลไว้ได้โดยไม่ต้องสื่อสารตลอดเวลา

Akamai มีคำแนะนำให้ตรวจสอบ DLL ที่โหลด เช่น UIAutomationCore.dll
และใช้ osquery ตรวจสอบ named pipe ที่เกี่ยวข้องกับ UIA เพื่อจับพฤติกรรมผิดปกติ

https://hackread.com/coyote-trojan-use-microsoft-ui-automation-bank-attacks/

เรื่องเล่าจากเบื้องหลังระบบรัฐ: เมื่อ “นักพัฒนาจากต่างแดน” เข้าใกล้ระบบความมั่นคงเกินไป

ข่าวต้นทางเริ่มจากการสืบสวนของ ProPublica ที่พบว่า Microsoft อนุญาตให้ “วิศวกรจากจีน” ทำงานร่วมกับระบบสำหรับลูกค้ารัฐบาลสหรัฐฯ โดยเฉพาะ DoD cloud — แม้จะมีการใช้ระบบ digital escorts ที่เป็นพลเมืองสหรัฐฯ คอยดูแล แต่รายงานพบว่า:

ผู้คุมบางคนไม่มีความรู้เชิงเทคนิคเพียงพอที่จะรู้ว่าสิ่งที่ถูกพัฒนาคือโค้ดปกติหรือ backdoor

นี่คือช่องโหว่ร้ายแรง และไม่มีหน่วยงานของรัฐทราบว่าการจัดการลักษณะนี้เคยเกิดขึ้นมาก่อน

แม้ยังไม่มีหลักฐานว่ามีการ “แฝงมัลแวร์หรือระบบสอดแนม” จากวิศวกรกลุ่มนี้ แต่ความเสี่ยงด้านการข่าวกรองระดับชาติถือว่าสูงมาก — ส่งผลให้:
- รัฐมนตรีกลาโหมโพสต์ว่า “วิศวกรจากต่างประเทศต้องไม่เข้าถึงระบบของ DoD ไม่ว่าจะมาจากชาติไหน”
- Microsoft ต้องปรับนโยบายทันที โดยยืนยันว่าทีมงานจากประเทศจีนจะไม่สามารถเข้าไปยุ่งเกี่ยวกับลูกค้ารัฐบาลสหรัฐฯ ได้อีก

Microsoft เคยให้วิศวกรจากจีนร่วมงานกับระบบของกระทรวงกลาโหมสหรัฐฯ
ผ่านระบบ “digital escort” คือพนักงานสหรัฐคอยดูแลขณะทำงานร่วม

ระบบ digital escort ถูกวิจารณ์ว่าไม่มีประสิทธิภาพจริง
เพราะผู้ดูแลบางคนไม่มีความรู้ technical เพียงพอที่จะตรวจโค้ด

Microsoft ยืนยันว่าได้แจ้งรัฐบาลเกี่ยวกับระบบนี้แล้ว
แต่ทั้งเจ้าหน้าที่เก่าและปัจจุบันบอกว่า “ไม่เคยรู้มาก่อน”

รัฐมนตรีกลาโหมสหรัฐฯ โพสต์แสดงจุดยืนว่าไม่ควรให้วิศวกรต่างชาติเข้าถึง DoD เลย
ชี้ว่าระบบความมั่นคงต้องมีมาตรฐานการคัดกรองสูงกว่านี้

Microsoft ออกแถลงการณ์ว่า ได้ยุติการให้ทีมจากประเทศจีนทำงานในโปรเจกรัฐบาลสหรัฐฯ แล้ว
และจะปรับระบบความปลอดภัยร่วมกับหน่วยงานความมั่นคงเพื่อป้องกันช่องโหว่เพิ่มเติม

https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/microsoft-to-stop-using-engineers-in-china-to-work-on-u-s-defense-computer-systems-in-wake-of-investigative-report-fears-of-exploitation-by-foreign-intelligence-services-spurs-immediate-change

เรื่องเล่าจากโลกควอนตัม: เดนมาร์กเตรียมสร้าง “Magne” คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทรงพลังที่สุดในโลก

มูลนิธิ Novo Nordisk Foundation ร่วมกับกองทุนรัฐของเดนมาร์ก (EIFO) ประกาศลงทุน 80 ล้านยูโร (ประมาณ 93 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) ในโครงการ QuNorth เพื่อสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทรงพลังที่สุดในโลก โดยมีเป้าหมายเพื่อเร่งการค้นพบใหม่ในด้านเภสัชกรรม เคมี และวัสดุศาสตร์

คอมพิวเตอร์ควอนตัมเครื่องนี้จะมีชื่อว่า “Magne” ตามชื่อบุตรของเทพธอร์ในตำนานนอร์ส ซึ่งเป็นสัญลักษณ์ของพลังมหาศาล โดยจะเริ่มก่อสร้างในฤดูใบไม้ร่วงปีนี้ และคาดว่าจะพร้อมใช้งานภายในสิ้นปี 2026

Microsoft ซึ่งมีห้องวิจัยควอนตัมใหญ่ที่สุดในเดนมาร์ก จะเป็นผู้พัฒนาซอฟต์แวร์ ส่วน Atom Computing จะรับหน้าที่สร้างฮาร์ดแวร์ โดยเริ่มต้นด้วย 50 logical qubits ซึ่งเป็นระดับที่เริ่มแสดง “quantum advantage” หรือความสามารถที่เหนือกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไป

Jason Zander รองประธานของ Microsoft ระบุว่า เมื่อถึงระดับ 100 qubits จะสามารถแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์ได้ และเมื่อถึง 1,000 qubits จะสามารถแก้ปัญหาทางเคมีและฟิสิกส์ที่ซับซ้อนได้อย่างแท้จริง

เดนมาร์กลงทุน 80 ล้านยูโรในโครงการ QuNorth
เพื่อสร้างคอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ทรงพลังที่สุดในโลก

คอมพิวเตอร์จะมีชื่อว่า “Magne” ตามตำนานนอร์ส
สื่อถึงพลังและความแข็งแกร่งของระบบ

Microsoft จะพัฒนาซอฟต์แวร์ควอนตัม
โดยใช้ประสบการณ์จากห้องวิจัยควอนตัมในเดนมาร์ก

Atom Computing จะสร้างฮาร์ดแวร์ของระบบ
เริ่มต้นด้วย 50 logical qubits

50 qubits คือระดับที่เริ่มแสดง quantum advantage
สามารถแก้ปัญหาที่คอมพิวเตอร์ทั่วไปทำไม่ได้

เมื่อถึง 100–1,000 qubits จะสามารถแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์และเคมีขั้นสูง
เช่น การจำลองโมเลกุลหรือวัสดุใหม่ที่ซับซ้อน

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/17/denmark-aims-to-host-worlds-most-powerful-quantum-computer

เรื่องเล่าจากโลกจำลอง: Windows XP กลับมาอีกครั้ง…ในเว็บเบราว์เซอร์

ผู้ใช้ Reddit ชื่อ u/ducbao414 ได้สร้างโปรเจกต์ชื่อ Win32.run ซึ่งเป็นการจำลอง Windows XP ให้สามารถใช้งานผ่านเว็บได้ โดยมีทั้งหน้าจอบูต, ไฟล์ระบบ, โปรแกรมพื้นฐานอย่าง Paint, Minesweeper, My Computer และแม้แต่ Internet Explorer ที่มี “ดีเลย์ปลอม” เพื่อความสมจริง

โปรเจกต์นี้ใช้เทคโนโลยีเว็บอย่าง Svelte และ Tailwind CSS ในการสร้างขึ้นเมื่อหลายปีก่อน แต่ถูกยกเลิกไปเนื่องจาก SvelteKit มีการเปลี่ยนแปลงที่ทำให้ขยายฟีเจอร์ได้ยาก ปัจจุบันผู้พัฒนาได้ย้ายไปใช้ NextJS แล้ว แต่ Win32.run ยังสามารถเข้าถึงได้ผ่านเว็บไซต์และ GitHub

แม้จะไม่ใช่ระบบปฏิบัติการจริง และบางปุ่มจะไม่ทำงาน แต่ความแม่นยำในการจำลอง UI และประสบการณ์ใช้งานทำให้หลายคนรู้สึกเหมือนได้ย้อนเวลากลับไปใช้ Windows XP อีกครั้ง

Win32.run เป็นโปรเจกต์จำลอง Windows XP บนเว็บเบราว์เซอร์
มีหน้าจอบูต, โปรแกรมพื้นฐาน, และ UI ที่ใกล้เคียงของจริง

สร้างโดยผู้ใช้ Reddit ชื่อ u/ducbao414
ใช้เทคโนโลยี Svelte และ Tailwind CSS

มีฟีเจอร์เช่น Paint, My Computer, Minesweeper, IE พร้อมดีเลย์ปลอม
เพื่อสร้างประสบการณ์ที่สมจริงแบบยุค 2000

ไม่ใช่ระบบปฏิบัติการจริงหรือการจำลองแบบเต็มรูปแบบ
เป็นการจำลองด้วย HTML/CSS/JS เพื่อความบันเทิง

โปรเจกต์ถูกยกเลิกเนื่องจาก SvelteKit มี breaking changes
ผู้พัฒนาเปลี่ยนไปใช้ NextJS แต่ยังเปิดให้เข้าถึง Win32.run ได้

โค้ดของโปรเจกต์สามารถดูได้บน GitHub
เปิดให้ศึกษาหรือนำไปต่อยอดได้ตามต้องการ

https://www.neowin.net/news/this-mindblowing-project-lets-you-run-windows-xp-on-the-web/

เรื่องเล่าจากโลกกราฟิกเกม: Intel เปิดตัว CGVQM เครื่องมือ AI วัดคุณภาพภาพเกมแบบเรียลไทม์

ในยุคที่เกมสมัยใหม่ใช้เทคนิคเรนเดอร์ขั้นสูง เช่น supersampling, denoising, frame interpolation และ shading แบบปรับอัตราอัตโนมัติ การประเมินคุณภาพภาพด้วยสายตาอาจไม่แม่นยำพอ Intel จึงเปิดตัว CGVQM ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่สามารถวิเคราะห์และให้คะแนนคุณภาพภาพของเกมได้อย่างแม่นยำและเป็นกลาง

CGVQM ประกอบด้วย 2 ส่วนหลัก:
1️⃣ ชุดข้อมูลวิดีโอ CGVQD ที่รวบรวมตัวอย่างภาพผิดเพี้ยนจากเทคนิคเรนเดอร์ต่าง ๆ
2️⃣ โมเดล AI แบบ 3D-ResNet ที่ถูกฝึกให้รู้จักความผิดเพี้ยน เช่น ghosting, flicker, aliasing และ disocclusion โดยเทียบกับการให้คะแนนจากมนุษย์

ผลการทดสอบพบว่า CGVQM-5 มีความแม่นยำใกล้เคียงกับการประเมินของมนุษย์ ส่วน CGVQM-2 ก็ยังติดอันดับ 3 จากเครื่องมือทั้งหมดที่นำมาทดสอบ

เครื่องมือนี้เปิดให้ใช้งานฟรีบน GitHub ในรูปแบบ PyTorch application และสามารถนำไปใช้วิเคราะห์คุณภาพภาพของเกมหรือแอปพลิเคชันกราฟิกแบบเรียลไทม์ได้ทันที

Intel เปิดตัว CGVQM เครื่องมือ AI สำหรับวัดคุณภาพภาพเกม
ใช้โมเดล 3D convolutional neural network (3D-ResNet-18)

CGVQM ประเมินภาพผิดเพี้ยนจากเทคนิคเรนเดอร์สมัยใหม่
เช่น DLSS, FSR, XeSS, Gaussian splatting, frame gen, denoising

สร้างชุดข้อมูล CGVQD เพื่อฝึกโมเดล AI
ประกอบด้วยวิดีโอที่มี distortions หลากหลายรูปแบบ

ใช้การให้คะแนนจากมนุษย์เป็น baseline
เพื่อฝึกโมเดลให้เข้าใจความรู้สึกต่อภาพผิดเพี้ยน

CGVQM-5 มีความแม่นยำใกล้เคียงกับมนุษย์
ส่วน CGVQM-2 ก็ยังติดอันดับ 3 จากเครื่องมือที่ทดสอบ

เปิดให้ใช้งานฟรีบน GitHub ในรูปแบบ PyTorch
เหมาะสำหรับนักพัฒนาเกมและนักวิจัยด้านกราฟิก

CGVQM ยังไม่เป็นมาตรฐานอุตสาหกรรม
ต้องรอการยอมรับจากนักพัฒนาและผู้ผลิตเกมในวงกว้าง

โมเดล AI อาจไม่แม่นยำกับวิดีโอที่อยู่นอกชุดข้อมูลฝึก
แม้จะมีความสามารถในการ generalize แต่ยังต้องทดสอบเพิ่มเติม

การใช้โมเดล 3D-CNN ต้องใช้ทรัพยากรค่อนข้างสูง
อาจไม่เหมาะกับการประเมินแบบเรียลไทม์ในระบบที่จำกัด

ยังไม่มีการเปรียบเทียบกับโมเดลแบบ transformer อย่างละเอียด
ซึ่งอาจให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าในอนาคตแต่ต้องใช้พลังประมวลผลมาก

https://www.tomshardware.com/video-games/pc-gaming/intel-releases-new-tool-to-measure-gaming-image-quality-in-real-time-ai-tool-measures-impact-of-upscalers-frame-gen-others-computer-graphics-video-quality-metric-now-available-on-github

หลังจากเงียบหายไปนานกว่า 30 ปี Commodore กลับมาอีกครั้งภายใต้การบริหารใหม่โดยกลุ่มผู้หลงใหลในเทคโนโลยีย้อนยุค นำโดย Christian ‘Peri Fractic’ Simpson ผู้ก่อตั้งช่อง Retro Recipes ซึ่งปัจจุบันดำรงตำแหน่ง CEO ชั่วคราวของบริษัท

Commodore 64 Ultimate เป็นคอมพิวเตอร์รุ่นใหม่ที่ไม่ใช่การจำลองด้วยซอฟต์แวร์ แต่ใช้ชิป AMD Artix-7 FPGA เพื่อสร้างเมนบอร์ดแบบดั้งเดิมขึ้นมาใหม่ ทำให้สามารถใช้งานร่วมกับเกม ตลับ และอุปกรณ์เสริมกว่า 10,000 รายการจากยุค 80s/90s ได้จริง

มีให้เลือก 3 รุ่น:
- BASIC Beige ($299): รุ่นพื้นฐาน ไม่มีไฟตกแต่ง
- Starlight Edition ($349): เคสโปร่งแสง พร้อมคีย์บอร์ดเรืองแสงแบบโต้ตอบเสียง
- Founders Edition ($499): เคสโปร่งแสงสีอำพัน พร้อมของสะสมทองคำ 24k และหมายเลขซีเรียลพิเศษ

สเปกเด่น:
- RAM 128MB DDR2, Flash 16MB
- รองรับไฟล์ .D64, .TAP, .PRG ฯลฯ
- วิดีโอ HDMI 1080p, S-Video, RGB
- เสียง SID แท้ + FPGA emulation
- พอร์ตครบ: USB-A, USB-C, MicroSD, Ethernet, Wi-Fi, Cartridge, Joystick ฯลฯ
- คีย์บอร์ดกลไก Gateron Pro 3.0 พร้อมไฟ RGB 70 จุด

แถมฟรี:
- คู่มือแบบเข้าใจง่าย
- USB Cassette Drive 64GB พร้อมเกมคลาสสิกกว่า 50 เกม
- สติกเกอร์และของสะสม

แม้จะเปิดให้พรีออเดอร์แล้ว แต่การจัดส่งจะเริ่มเร็วที่สุดในเดือนตุลาคม และยังมีความไม่แน่นอนเรื่องการซื้อกิจการ Commodore ที่ยังไม่ปิดดีลอย่างสมบูรณ์

https://www.tomshardware.com/video-games/retro-gaming/the-commodore-64-ultimate-computer-is-the-companys-first-hardware-release-in-over-30-years-pre-orders-start-at-usd299

ลืม ransomware ไปก่อน—Quantum Computing คือภัยไซเบอร์ที่องค์กรทั่วโลกกลัวที่สุด

รายงานล่าสุดจาก Capgemini Research Institute ซึ่งสำรวจองค์กรขนาดใหญ่กว่า 1,000 แห่งใน 13 ประเทศ พบว่า 70% ขององค์กรเหล่านี้มองว่า Quantum Computing คือภัยคุกคามด้านความปลอดภัยที่ร้ายแรงที่สุดในอนาคต มากกว่าการโจมตีแบบ ransomware ที่เคยเป็นอันดับหนึ่ง

เหตุผลคือ Quantum Computer จะสามารถ “ถอดรหัส” ระบบเข้ารหัสที่ใช้อยู่ในปัจจุบันได้ทั้งหมด เช่น RSA, ECC และ AES ซึ่งเป็นหัวใจของการรักษาความปลอดภัยในระบบธนาคาร, การสื่อสาร, โครงสร้างพื้นฐาน และแม้แต่ระบบป้องกันประเทศ

สิ่งที่น่ากังวลที่สุดคือแนวโน้ม “Harvest Now, Decrypt Later” หรือการที่หน่วยงานบางแห่ง (โดยเฉพาะรัฐ) กำลังเก็บข้อมูลที่เข้ารหัสไว้ล่วงหน้า เพื่อรอวันที่ Quantum Computer มีพลังมากพอจะถอดรหัสได้—ซึ่งหลายองค์กรเชื่อว่า “Q-Day” หรือวันที่เกิดเหตุการณ์นี้จะมาถึงภายใน 5–10 ปี

Capgemini แนะนำให้องค์กรเริ่มเปลี่ยนไปใช้ระบบ “Post-Quantum Cryptography” ตั้งแต่วันนี้ เพื่อป้องกันความเสียหายในอนาคต และสร้างความเชื่อมั่นระยะยาว

ข้อมูลจากข่าว
- รายงานจาก Capgemini พบว่า 70% ขององค์กรขนาดใหญ่มองว่า Quantum Computing เป็นภัยไซเบอร์อันดับหนึ่ง
- Quantum Computer สามารถถอดรหัสระบบเข้ารหัสแบบดั้งเดิมได้ เช่น RSA, ECC, AES
- แนวโน้ม “Harvest Now, Decrypt Later” คือการเก็บข้อมูลไว้ล่วงหน้าเพื่อรอถอดรหัสในอนาคต
- 65% ขององค์กรกังวลว่า Q-Day จะเกิดภายใน 5 ปี และ 60% เชื่อว่าจะเกิดภายใน 10 ปี
- องค์กรเริ่มเปลี่ยนไปใช้ Post-Quantum Cryptography เพื่อป้องกันล่วงหน้า
- Capgemini แนะนำให้เปลี่ยนเร็วเพื่อความต่อเนื่องทางธุรกิจและความเชื่อมั่นระยะยาว

คำเตือนและข้อควรระวัง
- หากไม่เปลี่ยนระบบเข้ารหัสให้รองรับ Quantum ภายในเวลาอันใกล้ องค์กรอาจเสี่ยงต่อการสูญเสียข้อมูลมหาศาล
- ข้อมูลที่ถูกเก็บไว้วันนี้ อาจถูกถอดรหัสในอนาคตโดยไม่มีทางป้องกัน
- การเปลี่ยนระบบเข้ารหัสต้องใช้เวลาและทรัพยากรจำนวนมาก องค์กรควรวางแผนล่วงหน้า
- การรอให้ Q-Day มาถึงก่อนค่อยเปลี่ยนอาจสายเกินไป และส่งผลต่อความมั่นคงของระบบทั้งหมด
- องค์กรที่ไม่เตรียมตัวอาจเสียเปรียบด้านการแข่งขันและความไว้วางใจจากลูกค้า

https://www.techradar.com/pro/security/forget-ransomware-most-firms-think-quantum-computing-is-the-biggest-security-risk-to-come

RealSense แยกตัวจาก Intel – รับทุน 50 ล้านดอลลาร์เพื่อสร้างอนาคต AI และหุ่นยนต์

RealSense ซึ่งเป็นแบรนด์ที่รู้จักกันดีด้านกล้องตรวจจับความลึก (depth cameras) ได้ประกาศแยกตัวออกจาก Intel อย่างเป็นทางการ และจะดำเนินธุรกิจในฐานะบริษัทอิสระ โดยยังคงใช้ชื่อเดิม “RealSense”

บริษัทได้รับเงินลงทุน Series A จำนวน 50 ล้านดอลลาร์จาก Intel Capital และ MediaTek Innovation Fund เพื่อขยายตลาดและเพิ่มกำลังการผลิต โดยเน้นไปที่เทคโนโลยี AI, หุ่นยนต์, ไบโอเมตริกซ์ และระบบคอมพิวเตอร์วิทัศน์ (computer vision)

CEO ของ RealSense, Nadav Orbach กล่าวว่า “เราจะใช้ความเป็นอิสระนี้เพื่อเร่งนวัตกรรมและปรับตัวต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดอย่างรวดเร็ว” พร้อมระบุว่าเทคโนโลยีของบริษัทถูกใช้งานใน 60% ของหุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติและหุ่นยนต์คล้ายมนุษย์ทั่วโลก

RealSense มีลูกค้ากว่า 3,000 รายทั่วโลก และถือครองสิทธิบัตรด้าน computer vision มากกว่า 80 รายการ โดยมีพันธมิตรสำคัญ เช่น ANYbotics, Eyesynth, Fit:Match และ Unitree Robotics

บริษัทกำลังขยายทีมวิศวกรด้าน AI และหุ่นยนต์ รวมถึงทีมขายและการตลาด เพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้น โดยเฉพาะในตลาด edge AI และระบบจดจำใบหน้าในสถานที่สาธารณะ

ผลิตภัณฑ์ล่าสุดคือกล้อง D555 ที่รองรับ Power over Ethernet และใช้ชิป Vision SoC V5 ซึ่งยังอยู่ในขั้นตอนการนำไปใช้งานในอุปกรณ์จำนวนมาก

ข้อมูลจากข่าว
- RealSense แยกตัวจาก Intel และกลายเป็นบริษัทอิสระ
- ได้รับเงินลงทุน Series A จำนวน 50 ล้านดอลลาร์จาก Intel Capital และ MediaTek
- มุ่งเน้นด้าน AI, หุ่นยนต์, ไบโอเมตริกซ์ และ computer vision
- เทคโนโลยีของ RealSense ถูกใช้ใน 60% ของหุ่นยนต์เคลื่อนที่อัตโนมัติและหุ่นยนต์คล้ายมนุษย์ทั่วโลก
- มีลูกค้ากว่า 3,000 ราย และถือครองสิทธิบัตรกว่า 80 รายการ
- พันธมิตรสำคัญ ได้แก่ ANYbotics, Eyesynth, Fit:Match และ Unitree Robotics
- ผลิตภัณฑ์ล่าสุดคือกล้อง D555 ที่ใช้ Vision SoC V5 และรองรับ PoE
- บริษัทกำลังขยายทีมวิศวกรและทีมขายเพื่อรองรับการเติบโตของตลาด

คำเตือนและข้อควรระวัง
- การแยกตัวจาก Intel อาจทำให้ RealSenseต้องเผชิญกับความท้าทายด้านทรัพยากรและการบริหารจัดการ
- การแข่งขันในตลาด computer vision และ edge AI รุนแรงขึ้น โดยมีผู้เล่นรายใหญ่หลายราย
- การนำเทคโนโลยีจดจำใบหน้าไปใช้ในพื้นที่สาธารณะอาจกระทบต่อความเป็นส่วนตัวของประชาชน
- การพึ่งพาเงินลงทุนจากบริษัทใหญ่ อาจมีข้อจำกัดด้านทิศทางธุรกิจในอนาคต
- การนำผลิตภัณฑ์ใหม่เข้าสู่ตลาดจำนวนมากต้องใช้เวลาและการทดสอบที่เข้มงวด

https://www.tomshardware.com/tech-industry/realsense-completes-spin-out-from-intel-gets-usd50-million-in-funding-from-intel-capital-and-mediatek

จัดสเป็คคอมพ์วันนี้ ลองจัดชุด Intel + Nvidia RTX5050 ตัวใหม่ที่เพิ่งออกเลยครับ
ครบชุดเหมือนเดิม รวมจอ รวม Windows 11 Home ของแท้

ขอขอบคุณร้าน Advice สำหรับข้อมูลราคา
#spec #computer #advice #สเป็คลุง

เคยไหมที่เปิด Windows ใหม่ แล้วต้องมานั่งลบ Xbox, Notepad, Camera, Media Player, Terminal, Sound Recorder ที่ตัวเองไม่ได้ใช้ — แต่บางอันก็กดยกเลิกไม่ได้? → ตอนนี้ Microsoft ใส่ทางลัด “ถอดได้แบบมีศักดิ์ศรี” มาให้แล้วใน Windows 11 เวอร์ชัน 25H2 → โดยเพิ่มนโยบายชื่อว่า Remove Default Microsoft Store Packages ใน Group Policy

ผู้ใช้ระดับองค์กร (โดยเฉพาะสาย Admin) สามารถเข้าไปที่ Computer Configuration > Administrative Templates > Windows Components > App Package Deployment → แล้วเลือกแอปที่ต้องการลบทิ้ง เช่น Xbox, Notepad, Terminal, Media Player ฯลฯ ได้ทันที

ก่อนหน้านี้ถ้าจะทำแบบนี้ ต้องพึ่ง PowerShell, script พิเศษ หรือ image modify ซึ่งเสี่ยงผิดพลาดและยุ่งยากมาก → ตอนนี้ใช้ policy ของจริง → เสถียร + ได้ผลจริง + มี GUI

Windows 11 25H2 เพิ่มฟีเจอร์ “Remove Default Microsoft Store Packages” สำหรับถอนแอป Microsoft ที่ติดมากับระบบ  
• ใช้งานได้ผ่าน Group Policy  
• เมนูอยู่ใน: App Package Deployment

สามารถถอนแอปเหล่านี้ได้:  
• Xbox App  
• Windows Media Player  
• Notepad  
• Camera  
• Sound Recorder  
• Windows Terminal  
• และอื่น ๆ ที่ติดมากับ Store โดยไม่ใช่แอป third-party

เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการ UI สะอาด หรือสาย user ที่ไม่อยากเจอแอปซ้ำซ้อน

เป็น native feature ครั้งแรกที่ไม่ต้องใช้ PowerShell หรือ script ภายนอก

Microsoft ยืนยันว่าแม้ใน Windows 11 24H2 ก็จะมีฟีเจอร์นี้ด้วย แต่ต้องเปิดใช้งานเอง

ผู้ใช้งานต้องกำหนดนโยบายก่อนการ login ของ user รายใหม่ → เพื่อให้หน้าจอสะอาดตั้งแต่ต้น

https://www.techspot.com/news/108600-windows-11-25h2-adds-tool-debloat-os-remove.html

เมื่อก่อน ถ้าเรียนคอมฯ ก็ต้องเรียนเขียนโค้ด จดจำ syntax จัดการอัลกอริธึม…แต่วันนี้ AI อย่าง Copilot, ChatGPT หรือ Claude ก็ “เขียนให้เราได้หมด” → ทำให้หลายคนเริ่มตั้งคำถามว่า “จำเป็นไหมที่นักศึกษายังต้องเรียนเขียนโค้ดจาก 0?”

จากรายงานของ TechSpot พบว่า:
- หลายมหาวิทยาลัย เช่น Carnegie Mellon University (CMU) กำลัง “รีเซ็ต” หลักสูตร
- เน้น “การคิดเชิงระบบ + ความเข้าใจพื้นฐาน AI” มากกว่าทักษะเชิงเทคนิคล้วน ๆ
- นักศึกษาเริ่มใช้ AI เป็น “ไม้เท้า” แต่อาจลืมว่า “ยังต้องรู้ว่ากำลังเดินไปไหน”

บางวิชาก็อนุญาตให้ใช้ AI ได้ตั้งแต่ปีแรก → สุดท้ายพบว่า นักศึกษาใช้ AI ทำการบ้าน แล้ว “ไม่เข้าใจโค้ดครึ่งหนึ่งที่ได้มา” → ทำให้หลายคนเริ่มกลับไปตั้งใจเรียนเขียนโค้ดเอง

ผลกระทบยังไปไกลถึงตลาดแรงงาน → งานสาย software entry-level ถูกลดลงอย่างชัดเจน (ลด 65% ในรอบ 3 ปี ตามข้อมูลของ CompTIA) → นักศึกษาที่เคยคิดว่า “เรียนคอม = จบแล้วได้เงินเดือนดี” ก็เริ่มวางแผนเรียน minor ด้านอื่น ๆ เพิ่ม เช่น ความมั่นคงปลอดภัย, ปัญญาสังคม, หรือการเมือง

มีข้อเสนอว่าวิทยาการคอมพิวเตอร์จะกลายเป็นเหมือน “วิชาศิลปศาสตร์ยุคใหม่” ที่ต้องผสานทักษะด้านเทคนิค + ความคิดเชิงวิพากษ์ + การสื่อสาร เพื่ออยู่รอดในยุคที่ AI เป็นเพื่อนร่วมงานทุกที่

หลายมหาวิทยาลัยสหรัฐฯ ปรับหลักสูตรคอมพิวเตอร์ เน้น “AI literacy” และ “computational thinking”  
• ลดการเน้น syntax ของภาษาโปรแกรม  
• สนับสนุนวิชาข้ามศาสตร์ เช่น คอมพิวเตอร์ + ชีววิทยา, คอมฯ + นโยบาย

Carnegie Mellon University เป็นหนึ่งในผู้นำการเปลี่ยนแปลง  
• บางวิชาอนุญาตให้นักศึกษาใช้ AI ทำการบ้าน  
• แต่พบว่า AI ทำให้ “หลงทาง” และไม่เข้าใจโค้ดจริง  
• ทำให้นักศึกษาหลายคนกลับมาสนใจเรียน code อย่างตั้งใจอีกครั้ง

NSF จัดโครงการ ‘Level Up AI’ เพื่อร่วมกำหนด “พื้นฐานด้าน AI” สำหรับนักศึกษาสายคอม  
• ร่วมมือกับสมาคมวิจัย (Computing Research Association) และมหาวิทยาลัยทั่วประเทศ  
• ระยะโครงการ 18 เดือน

แนวโน้ม: คอมพิวเตอร์อาจกลายเป็นวิชา “พื้นฐาน” ที่เหมือนศิลปศาสตร์ยุคใหม่  
• ต้องใช้ทักษะคิดวิเคราะห์–สื่อสาร–เข้าใจสังคมควบคู่กับเทคนิค

หลายคนใช้ AI ช่วย coding แต่เริ่มระวังไม่ให้ใช้จน “ทื่อ” หรือไม่มีพื้นฐาน

https://www.techspot.com/news/108574-universities-rethinking-computer-science-curriculum-response-ai-tools.html

ใน Windows 11 และ Windows Server 2025 นั้น ระบบต้องใช้ TPM 2.0 เป็นเงื่อนไขหลัก → เพื่อเปิดใช้ BitLocker, Secure Boot และความปลอดภัยอื่น ๆ → แต่พอรัน VM ด้วย Hyper-V (แบบ Generation 2) มักจะใช้ vTPM แทนฮาร์ดแวร์จริง

สิ่งที่หลายคนไม่รู้คือ vTPM แต่ละเครื่องเสมือนจะ ผูกกับใบรับรองดิจิทัล (self-signed certificates) ที่สร้างโดยเครื่องโฮสต์เดิม → ถ้าย้าย VM ไปยังเครื่องใหม่โดยไม่ย้ายใบรับรองตามไปด้วย… → การเปิดใช้ VM จะล้มเหลวทันที เพราะระบบไม่สามารถถอดรหัสข้อมูล BitLocker ได้!

ข่าวดีคือ Microsoft เพิ่งออกคู่มือ “ละเอียดยิบ” บอกวิธี export/import ใบรับรองทั้งสองใบนี้ → พร้อมคำสั่ง PowerShell ให้เอาไปใช้ได้เลย → ป้องกัน VM ร่วง, ข้อมูลลับปลดล็อกไม่ได้ หรือ downtime จากการย้ายเครื่องผิดวิธี

สาระสำคัญจากข่าว:
Microsoft เผยวิธีการย้าย vTPM-enabled VM ระหว่าง Hyper-V hosts อย่างปลอดภัย  
• รองรับ Windows 11 และ Server 2025 ที่ต้องใช้ TPM  
• ป้องกันความล้มเหลวจากการย้าย VM โดยไม่ได้ย้าย certificate

Hyper-V สร้างใบรับรองเอง 2 ใบให้แต่ละ VM ที่ใช้ vTPM:  
• Shielded VM Encryption Certificate (UntrustedGuardian)(ComputerName)  
• Shielded VM Signing Certificate (UntrustedGuardian)(ComputerName)  
• เก็บไว้ใน MMC > Certificates > Local Computer > Personal > “Shielded VM Local Certificates”

ใบรับรองมีอายุ 10 ปี ใช้ผูกกับการเข้ารหัส BitLocker และระบบ TPM ของ VM  
• สำคัญมาก — ถ้าไม่มีใบนี้, VM จะไม่สามารถ boot ได้เมื่อย้าย host

ผู้ดูแลระบบต้อง export ใบรับรองทั้งสองใบ (พร้อม private key) ไปเป็น .PFX แล้ว import บน host ใหม่  
• Microsoft มีตัวอย่างคำสั่ง PowerShell ให้ใช้โดยตรง  
• พร้อมคู่มือการ update เมื่อใกล้หมดอายุ

รองรับทั้งการ live migration และ manual export/import
• ใช้ได้กับงานคลาวด์, องค์กร, ระบบ DEV/UAT ที่ต้องเคลื่อน VM บ่อย

หากไม่ย้ายใบรับรอง → VM จะเปิดไม่ติด เพราะระบบไม่เชื่อว่าเป็นเครื่องเดิม  
• ข้อมูลที่เข้ารหัสไว้ เช่น BitLocker จะถูกล็อกถาวร

เครื่องใหม่จะถือว่าใบรับรองนั้นเป็น “Untrusted” เว้นแต่ import ไปอย่างถูกต้อง

vTPM Certificate ถูกผูกไว้กับ “เครื่องโฮสต์” ไม่ใช่ VM เอง → การ clone/copy VM ก็ใช้ใบเดิมไม่ได้

การสั่งลบ VM โดยไม่ backup ใบรับรอง → อาจทำให้ VM ใช้การไม่ได้ตลอดกาล

ยังมีผู้ใช้จำนวนมากที่ย้าย VM แบบไม่รู้เรื่องนี้มาก่อน → เสี่ยงเกิด “VM Brick” เงียบ ๆ ในองค์กร

https://www.neowin.net/news/microsoft-shares-detailed-guide-to-meet-windows-11-tpm-requirements-when-moving-vms/

ปัจจุบัน **เทคโนโลยีทางทหารที่ร้​ววและแม่นยำ (Rapid and Precise Military Technology)** เป็นหัวใจสำคัญของการป้องกันประเทศ ประเทศที่ถือว่าเป็นผู้นำในสาขานี้ ได้แก่:

1. **สหรัฐอเมริกา:**
* **จุดแข็ง:** ลงทุนมหาศาลใน R&D, นำโด่งด้านอาวุธไฮเปอร์โซนิก (Hypersonic Weapons - เร็วเหนือเสียงมาก), ระบบป้องกันขีปนาวุธ (เช่น THAAD, Aegis), ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และระบบอัตโนมัติในสงคราม, การรบด้วยเครือข่าย (Network-Centric Warfare), โดรนรบ (UCAVs) ขั้นสูง (เช่น MQ-9 Reaper, XQ-58 Valkyrie), และดาวเทียมลาดตระเวนแม่นยำสูง
* **ความก้าวหน้าล่าสุด:** การพัฒนาอาวุธพลังงานนำทาง (Directed Energy Weapons) เช่น เลเซอร์, การบูรณาการ AI เข้ากับกระบวนการตัดสินใจทางการทหาร (JADC2 - Joint All-Domain Command and Control)

2. **จีน:**
* **จุดแข็ง:** พัฒนาอย่างก้าวกระโดดในทศวรรษที่ผ่านมา โดยเน้นการทุ่มงบประมาณและขโมยเทคโนโลยี, นำโด่งในด้านขีปนาวุธข้ามทวีป (ICBMs) และขีปนาวุธพิสัยใกล้-กลาง (SRBMs/MRBMs) ที่แม่นยำ, อาวุธไฮเปอร์โซนิก (เช่น DF-ZF), ระบบต่อต้านดาวเทียม (ASAT) และต่อต้านขีปนาวุธ, โดรนรบจำนวนมากและก้าวหน้า (เช่น Wing Loong, CH-series), และกำลังพัฒนากองเรือทะเลหลวงที่ทันสมัย
* **ความก้าวหน้าล่าสุด:** การทดสอบอาวุธไฮเปอร์โซนิกที่สร้างความประหลาดใจให้วงการ, การขยายขีดความสามารถทางไซเบอร์และอวกาศ

3. **รัสเซีย:**
* **จุดแข็ง:** แม้เศรษฐกิจมีข้อจำกัด แต่ยังคงเน้นการพัฒนาอาวุธยุทโธปกรณ์ใหม่เพื่อรักษาความสมดุล, มีอาวุธไฮเปอร์โซนิกที่ประจำการแล้ว (เช่น Kinzhal, Avangard), ระบบป้องกันขีปนาวุธ (เช่น S-400, S-500), ระบบสงครามอิเล็กทรอนิกส์ (Electronic Warfare) ที่ทรงพลัง, และขีปนาวุธพิสัยใกล้-กลางแม่นยำ
* **สถานะปัจจุบัน:** การรุกรานยูเครนส่งผลกระทบต่อความสามารถทางการผลิตและอาจชะลอการพัฒนาบางส่วน แต่ก็แสดงให้เห็นการใช้ขีปนาวุธแม่นยำ (และความท้าทายของมัน) รวมถึงสงครามอิเล็กทรอนิกส์อย่างเข้มข้น

4. **ประเทศอื่นๆ ที่มีความก้าวหน้า:**
* **อิสราเอล:** เป็นสุดยอดด้านเทคโนโลยีโดรน (UAVs/UCAVs), ระบบป้องกันขีปนาวุธ (Iron Dome, David's Sling, Arrow), สงครามไซเบอร์, ระบบ C4ISR (Command, Control, Communications, Computers, Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance) และเทคโนโลยีภาคพื้นดินแม่นยำ
* **สหราชอาณาจักร, ฝรั่งเศส, เยอรมนี (และสหภาพยุโรป):** มีความเข้มแข็งด้านเทคโนโลยีทางการทหารโดยเฉพาะระบบอากาศยาน (รบกริปเพน, ราฟาเอล), เรือดำน้ำ, ระบบป้องกันขีปนาวุธ (ร่วมกับ NATO), เทคโนโลยีไซเบอร์ และกำลังร่วมมือกันพัฒนานวัตกรรมใหม่ๆ เช่น ระบบอากาศยานรุ่นต่อไป (FCAS), รถถังหลักใหม่ (MGCS)

**ผลดีของเทคโนโลยีทางทหารที่รวดเร็วและแม่นยำ:**

1. **เพิ่มประสิทธิภาพการป้องกันประเทศ:** ป้องกันภัยคุกคามได้อย่างทันท่วงทีและแม่นยำกว่าเดิม
2. **ลดความเสียหายพลเรือน (ในทางทฤษฎี):** ความแม่นยำสูง *ควรจะ* ลดการโจมตีพลาดเป้าและความสูญเสียของพลเรือนได้
3. **เพิ่มขีดความสามารถในการป้องปราม:** การมีอาวุธที่รวดเร็ว แม่นยำ และยากต่อการสกัดกั้น (เช่น ไฮเปอร์โซนิก) ทำให้ศัตรูต้องคิดหนักก่อนจะโจมตี
4. **เพิ่มประสิทธิภาพในการรบ:** ระบบ C4ISR และเครือข่ายการรบช่วยให้ตัดสินใจได้เร็วขึ้นและใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ
5. **ลดความสูญเสียของทหาร:** การใช้โดรนหรือระบบอัตโนมัติสามารถลดการส่งทหารเข้าไปในพื้นที่อันตรายโดยตรง

**ผลเสียและความท้าทายของเทคโนโลยีทางทหารที่รวดเร็วและแม่นยำ:**

1. **ความเสี่ยงต่อการแข่งขันทางการ bewaffnung (Arms Race):** ความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วกระตุ้นให้ประเทศคู่แข่งเร่งพัฒนาตาม นำไปสู่การแข่งขันที่สิ้นเปลืองและเพิ่มความตึงเครียดระหว่างประเทศ
2. **ความท้าทายด้านเสถียรภาพเชิงยุทธศาสตร์ (Strategic Stability):** อาวุธที่รวดเร็วมาก (เช่น ไฮเปอร์โซนิก) และระบบป้องกันขีปนาวุธ อาจลดเวลาในการตัดสินใจตอบโต้ และเพิ่มความเสี่ยงต่อการเข้าใจผิดว่าเป็นการโจมตีครั้งแรก (First Strike) ในช่วงวิกฤต
3. **ความซับซ้อนของสงครามไซเบอร์และอวกาศ:** เทคโนโลยีทหารสมัยใหม่พึ่งพาระบบดิจิทัล ดาวเทียม และเครือข่ายการสื่อสาร ซึ่งเปราะบางต่อการโจมตีทางไซเบอร์และการทำสงครามในอวกาศ
4. **ความท้าทายด้านจริยธรรมและกฎหมาย (โดยเฉพาะระบบอัตโนมัติ):**
* **อาวุธอัตโนมัติร้ายแรง (Lethal Autonomous Weapons Systems - LAWS):** การที่เครื่องจักรตัดสินใจใช้กำลังร้ายแรงโดยมนุษย์ควบคุมน้อยเกินไป ก่อให้เกิดคำถามจริยธรรมใหญ่หลวงเรื่องความรับผิดชอบ การควบคุม และการปกป้องพลเรือน
* **การลดอุปสรรคในการใช้กำลัง:** ความแม่นยำและความ "สะอาด" (ในทางทฤษฎี) ของอาวุธอาจทำให้ผู้นำทางการเมืองตัดสินใจใช้กำลังทางทหารได้ง่ายขึ้น
5. **ค่าใช้จ่ายมหาศาล:** การวิจัย พัฒนา และจัดหาอาวุธเทคโนโลยีสูงเหล่านี้ใช้งบประมาณแผ่นดินจำนวนมาก ซึ่งอาจเบียดบังงบประมาณสาธารณะด้านอื่นๆ เช่น สาธารณสุข การศึกษา
6. **ความเสี่ยงต่อการแพร่กระจาย:** เทคโนโลยีบางส่วนอาจรั่วไหลหรือถูกถ่ายทอดไปยังรัฐหรือกลุ่มที่ไม่พึงประสงค์ ทำให้เกิดความไม่มั่นคงในภูมิภาคต่างๆ

**สรุป:**
สหรัฐฯ จีน และรัสเซีย เป็นผู้นำหลักในเทคโนโลยีการทหารที่รวดเร็วและแม่นยำ โดยมีอิสราเอลและชาติยุโรปชั้นนำเป็นผู้เล่นสำคัญในด้านเฉพาะทาง แม้เทคโนโลยีเหล่านี้จะเพิ่มขีดความสามารถในการป้องกันประเทศ ป้องปราม และ *มีศักยภาพ* ในการลดความเสียหายพลเรือนได้อย่างมาก แต่ก็มาพร้อมกับความท้าทายและความเสี่ยงครั้งใหม่ที่ร้ายแรงไม่แพ้กัน ทั้งในด้านการแข่งขัน bewaffnung เสถียรภาพเชิงยุทธศาสตร์ จริยธรรม (โดยเฉพาะเรื่องอาวุธอัตโนมัติ) และงบประมาณ การบริหารจัดการความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทหารควบคู่ไปกับการทูตและการควบคุม bewaffnung จึงมีความสำคัญยิ่งต่อความมั่นคงและเสถียรภาพของโลกในระยะยาว

ทุกวันนี้เวลารถเกิดอุบัติเหตุ เราต้องส่งไปให้ช่างประเมิน ตรวจเช็กรูปถ่าย ส่งเรื่องประกัน ฯลฯ ซึ่งกระบวนการเหล่านี้มักใช้เวลาและพึ่งพาคนเป็นหลัก

โครงการใหม่นี้กำลังจะเปลี่ยนเกม → ทีมวิจัยจาก University of Portsmouth พัฒนาระบบที่ใช้ AI Vision + Machine Learning → เพื่อตรวจจับความเสียหายจากภาพถ่ายหรือข้อมูลหลังอุบัติเหตุ → พร้อมแนะนำแนวทางซ่อม, ประเมินต้นทุน, และจัดลำดับงานเข้าสู่อู่ซ่อมอัตโนมัติ

ผู้ร่วมพัฒนาคือ ABL 1 Touch บริษัทศูนย์ซ่อมรถยนต์รายใหญ่ในอังกฤษ และ Innovate UK ซึ่งเป็นองค์กรส่งเสริมนวัตกรรมของรัฐ → โดยเป้าหมายไม่ใช่แค่ลดต้นทุน–เพิ่มความเร็วเท่านั้น แต่จะสร้าง “technical benchmark” ให้ใช้ในระดับอุตสาหกรรมทั้งระบบ

ตัวแทนจากบริษัทก็เสริมว่า ระบบนี้จะช่วยลดการพึ่งพาบุคคลคนเดียว (single point dependency) และปรับปรุงการจัดคิว–วางแผนทรัพยากรในอู่ซ่อมรถทั่วประเทศ

ทีมจาก University of Portsmouth พัฒนา AI เพื่อวิเคราะห์ความเสียหายจากอุบัติเหตุรถยนต์
• ใช้ Computer Vision + Machine Learning  
• ตรวจจับ–ประเมิน–แนะนำการซ่อมได้อัตโนมัติ

โครงการร่วมมือกับ ABL 1 Touch และ Innovate UK  
• วางเป้าจะเป็น “technical benchmark” สำหรับวงการซ่อมรถอังกฤษ  
• เตรียมใช้ในบริษัทประกันและผู้ให้บริการรถยนต์รายใหญ่

เป้าหมายคือ “ลดภาระพนักงาน เพิ่มความเร็ว และกำหนดมาตรฐาน”  
• แก้ปัญหางานประเมินที่ต้องใช้ทักษะเฉพาะ  
• ช่วยจัดการข้อมูลจากหลายแหล่งให้เข้าอู่ได้รวดเร็วขึ้น

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/06/scientists-developing-ai-tool-to-assess-car-repairs

ห่างเหินการจัด Spec คอมพ์มานาน วันนี้ลองไปจัดที่เวบ ihavecpu ครับ
#spec #computer #ihavecpu

ต้องบอกว่า Nvidia ไม่ได้แค่เปิดตัว Grace Blackwell แล้วให้รอกันเป็นปีนะครับ — เพราะตอนนี้ Dell ส่งมอบ “เครื่องจริง” ให้ CoreWeave ใช้งานแล้ว
→ ติดตั้งที่ศูนย์ข้อมูลของ Switch
→ ใช้แร็กแบบ NVL72: ในหนึ่งแร็กมี
 • 72 GPU (Blackwell Ultra)
 • 36 CPU (Grace 72-core)
  • 36 DPU (BlueField)
→ พร้อมเมโมรี HBM3E 20TB และ RAM รวม 40TB
→ แร็กเดียวให้พลัง inferencing 1.1 ExaFLOPS (FP4) และ training 0.36 ExaFLOPS (FP8)
→ ใช้น้ำระบายความร้อน เพราะกินไฟถึง 1,400W ต่อ GPU

ระบบนี้ยังต่อกันด้วย Nvidia Quantum-X800 InfiniBand และ ConnectX-8 SuperNICs ให้ความเร็วระดับ 14.4 GB/s — แรงกว่า GB200 NVL72 เดิมถึง 2 เท่าในการสื่อสารระหว่างแร็ก

สิ่งที่น่าสนใจกว่าคือ... → Dell กับ CoreWeave พึ่งติดตั้ง GB200 NVL72 ไปเมื่อ 7 เดือนก่อน แต่ก็อัปเกรดเป็น GB300 Ultra เลย แสดงว่า demand แรงมาก และตลาดไม่รอของเก่าอีกแล้ว

https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/nvidias-newest-top-tier-ai-supercomputers-deployed-for-the-first-time-grace-blackwell-ultra-superchip-systems-deployed-at-coreweave

AMD ผลิตการ์ด Instinct ซึ่งเป็น GPU สำหรับซูเปอร์คอมพิวเตอร์และงานเทรน AI โดยเฉพาะ ด้วย VRAM สูงถึง 192GB ต่อการ์ด และในบางเซิร์ฟเวอร์ติดตั้งถึง 8 ใบ รวมเป็น VRAM มากถึง 1.5 TB — เยอะกว่าคอมทั่วไปหลายสิบเท่า!

แต่เมื่อมีคนพยายามทำให้ระบบ Linux “จำศีล” เพื่อประหยัดไฟตอนไม่ได้ใช้งาน เช่น ช่วงเวลากลางคืน หรือเพื่อรองรับภาวะไฟฟ้าล้นกริด กลับพบว่า...ระบบแครช!

สาเหตุมาจากว่า Linux ต้อง “ย้าย VRAM ทั้งหมดมาเก็บใน RAM ก่อน” แล้วจึง snapshot memory ไปเขียนลงดิสก์เพื่อเรียกกลับเมื่อเปิดเครื่อง — ปรากฏว่า VRAM 1.5TB + RAM อีกมากมาย ทำให้ระบบต้องใช้พื้นที่ snapshot เกิน 3TB ในบางกรณี → เกินขนาดของ RAM/Storage → ฮิเบอร์เนตล้มเหลว

ทีมวิศวกรของ AMD จึงเสนอ patch สำหรับ Linux ที่จะ:
- ลดปริมาณข้อมูลที่ต้อง snapshot
- ข้ามการ restore VRAM บางส่วนเมื่อปลุกระบบขึ้น (thaw) เพื่อให้กลับมาใช้งานเร็วขึ้น

สาเหตุที่มีคนพยายาม hibernate เซิร์ฟเวอร์เหล่านี้ เพราะถ้าไม่ปิด ก็เปลืองไฟระดับโรงไฟฟ้าย่อม ๆ แถมยังเสี่ยงต่อเหตุการณ์แบบ blackout แบบที่เกิดในสเปนเมื่อไม่นานมานี้

AMD Instinct เป็น GPU สำหรับ AI ที่มี VRAM สูงถึง 192GB/ใบ  
• ใช้ในซูเปอร์คอมพิวเตอร์, data center, และงานเทรนโมเดล LLM ขนาดใหญ่

เซิร์ฟเวอร์ที่ติดตั้ง Instinct GPU 8 ใบ จะมี VRAM รวม ~1.5TB ต่อเครื่อง  
• ทำให้ระบบต้องจัดการ memory ขนาดใหญ่มากระหว่างฮิเบอร์เนต

Linux ต้องย้าย VRAM เข้าสู่ RAM เพื่อ snapshot ลงดิสก์ในการจำศีล  
• ส่งผลให้ต้องใช้ RAM/disk เกินกว่าที่เครื่องมีจริง → ฮิเบอร์เนตล้มเหลว

AMD ออก patch แก้ปัญหาด้วยวิธี:  
• ลดพื้นที่ที่ต้อง snapshot  
• ข้ามการโหลด buffer VRAM บางส่วนกลับมาระหว่าง resume  
• ช่วยลดเวลา thaw (resume) เหลือไม่ถึง 1 ชั่วโมง จากเดิมที่อาจต้องรอนานมาก

เหตุผลที่ต้อง hibernate เซิร์ฟเวอร์แม้จะเป็น AI server:  
• ลดพลังงานในช่วง downtime  
• ช่วยรักษาเสถียรภาพของโครงข่ายไฟฟ้า (power grid)  
• เคยมี blackout ในสเปนซึ่งเชื่อมโยงกับโหลดของ data center

https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/massive-vram-pools-on-amd-instinct-accelerators-drown-linuxs-hibernation-process-1-5-tb-of-memory-per-server-creates-headaches

Carnegie Mellon (CMU) เป็นสถาบันระดับโลกด้าน Computer Science ที่ผลิตยอดฝีมือเข้าสู่วงการมาตลอด แต่ปีนี้อาจารย์ต้องนัด retreat กันกลางซัมเมอร์ — เพื่อ “ทบทวนหลักสูตรทั้งระบบ” หลัง Generative AI เข้ามาเขย่าทุกวิชา

เพราะเดี๋ยวนี้ AI อย่าง Copilot, Claude หรือ Gemini สามารถ:
- เขียนโค้ดแทนเด็กปี 1 ได้ทั้งยวง
- ทำ code review, debug, อธิบาย flow ได้ในไม่กี่วินาที
- ใช้ prompt ภาษาอังกฤษแทนภาษาคอมพิวเตอร์

แต่ปัญหาคือ — “เด็กไม่เข้าใจว่ามันทำงานยังไง” → พอถึงเวลาที่โค้ดพัง หรือต้องทำของใหม่จากศูนย์ กลับไม่มีใครซ่อมเองได้!

ดังนั้นหลายมหาวิทยาลัยเริ่มหาทางออก เช่น:
- ลดการสอน syntax ภาษาโปรแกรม → ไปเน้น “ความคิดเชิงคอมพิวเตอร์” (computational thinking)
- ปรับวิชาให้ข้ามศาสตร์ เช่น สร้างวิชาร่วมระหว่าง AI กับการตลาด, การแพทย์, การออกแบบ
- สร้างความรู้ด้าน “AI literacy” — เพื่อให้เด็กรู้ว่าใช้ AI อย่างไรให้ถูกจรรยาบรรณ
- เปิดโครงการระดับชาติ เช่น “Level Up AI” ของ US ที่เชิญวิทยาลัยและมหาวิทยาลัยทั่วประเทศมาสร้างมาตรฐานร่วมกัน

ข้อเท็จจริงที่น่าเจ็บปวดกว่าคือ... ตลาดแรงงานเปลี่ยนเร็วยิ่งกว่า:
- งานเขียนโค้ดระดับพื้นฐานเริ่มถูก AI แย่ง → คนจบใหม่ถูกปัดตกบ่อย
- ต้องส่งใบสมัครมากกว่า 100–200 แห่งกว่าจะได้สัมภาษณ์
- บริษัทเทคส่วนใหญ่หดการจ้างงานตั้งแต่ช่วง post-pandemic แล้ว

นักศึกษาบางคนปรับตัวโดยต่อยอดตนเองให้เก่งข้ามศาสตร์ เช่น เรียน Political Science ควบกับ Cybersecurity เพื่อทำงานด้านความมั่นคง/ข่าวกรองได้ในอนาคต

สุดท้ายอาจไม่ใช่ว่า “งานโปรแกรมเมอร์หายไป” แต่โลกต้องการ “คนที่ใช้ AI สร้างโค้ดได้โดยเข้าใจมันจริง ๆ” มากกว่า

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/07/01/how-do-you-teach-computer-science-in-the-ai-era

ใครที่รู้จัก Raspberry Pi ก็คงคุ้นกับคำว่า SBC (Single-Board Computer) — คือคอมพิวเตอร์ย่อส่วนที่ประกอบทุกอย่างไว้บนแผ่นเดียว มีพอร์ตครบ ใช้ต่อใช้งานได้เลย ซึ่งปกติพวกนี้จะใช้ชิป ARM แบบเบา ๆ

แต่ de next-RAP8 จาก AAEON มัน “ยกระดับทั้งวงการ” เพราะใช้ Intel Core i3/i5/i7 รุ่น U-Series (15W) ได้จริง บนบอร์ดขนาด 84 x 55 mm — แค่กว้างยาวกว่า Raspberry Pi 5 ไม่กี่มิล!

สิ่งที่น่าทึ่งคือสเปกมันเทียบกับโน้ตบุ๊ก mid-range ได้เลย:
- CPU สูงสุดถึง i7-1365UE (10 คอร์ / 12 เทรด)
- RAM LPDDR5x สูงสุด 16GB
- iGPU Intel Iris Xe รองรับ media acceleration
- พอร์ต Ethernet x2, USB 3.2 Gen 2, HDMI, GPIO, และ M.2 สำหรับใส่ Wi-Fi/4G/SSD
- มีโมดูลเสริมของ AAEON สำหรับ AI acceleration และการเชื่อมต่อแบบพิเศษ (ผ่าน PCIe/FPC)

แต่แน่นอน มันไม่ได้ออกแบบมาสำหรับใช้เป็นคอมพิวเตอร์สำนักงานทั่วไป เพราะต้องใช้ความรู้เชิงเทคนิคเยอะ โดยเฉพาะการต่อกับอุปกรณ์ในโรงงาน, หุ่นยนต์, หรือโดรนแบบ custom

de next-RAP8 จาก AAEON เป็น SBC ขนาด 84mm x 55mm ที่มาพร้อม Intel Core 13th Gen  
• รองรับ Core i3-1315UE, i5-1335UE หรือ i7-1365UE  
• ใช้พลังงานต่ำเพียง 15W เทียบกับพีซีขนาดใหญ่

สเปกเทียบเท่าคอมพิวเตอร์ระดับโน้ตบุ๊ก:  
• RAM LPDDR5x สูงสุด 16GB  
• iGPU Iris Xe รองรับการประมวลผล media และกราฟิกเบา ๆ

การเชื่อมต่อครบครัน:  
• Ethernet 2.5GbE และ 1GbE, USB 3.2 Gen 2, HDMI 1.2a, 12V DC  
• 40-pin header รองรับ GPIO, USB 2.0, RS-232/422/485, SMBus/I2C

รองรับ M.2 2280 และ FPC connector สำหรับต่อ AI module, SSD หรือ Wi-Fi/4G  
• มีโมดูลเสริม เช่น PER-T642 หรือ PER-R41P สำหรับเพิ่มพลัง AI หรืออุปกรณ์ industrial

ออกแบบมาเพื่อใช้งานในระบบ edge computing, หุ่นยนต์, โดรน, คีออส, หรือ embedded system อื่น ๆ  
• รองรับการทำงานในพื้นที่จำกัดที่ต้องใช้กำลังประมวลผลสูง

https://www.techradar.com/pro/this-intel-core-i7-motherboard-is-probably-the-worlds-most-powerful-sbc-and-yet-it-is-as-small-as-the-raspberry-pi-5

ฟังดูเหมือน Sci-Fi เลยใช่ไหมครับ? X Display คือบริษัทจาก North Carolina ที่ทำเทคโนโลยี MicroLED แต่รอบนี้เขาเอา “แนวคิดจอแสดงผล” มาประยุกต์ใหม่ ไม่ได้ไว้โชว์ภาพให้คนดู แต่กลายเป็นช่องสื่อสารสำหรับ เครื่องคุยกับเครื่อง

ระบบนี้ประกอบด้วย:
- ตัวส่งข้อมูล: ใช้ emitters หลายพันตัว ส่งแสงหลายความยาวคลื่นพร้อมกัน → เขียนข้อมูลเป็น “เฟรมของแสง” ต่อเนื่อง
- ตัวรับข้อมูล: กล้องความเร็วสูงพิเศษ (เหมือน “ตา” ของอีกเครื่อง) จับเฟรมแสง แล้วแปลงกลับเป็นดิจิทัลอีกที

ผลลัพธ์คือการส่งข้อมูลแบบไร้สายในศูนย์ข้อมูลความเร็วสูง โดย ไม่ต้องใช้สาย fiber เลย และทาง X Display เคลมว่า "ประหยัดพลังงานกว่าทรานซีฟเวอร์ 800G แบบดั้งเดิม 2–3 เท่า"

เทคโนโลยีนี้ไม่เหมาะกับเกมเมอร์หรืองานกราฟิกทั่วไป — แต่มาเพื่องานใหญ่อย่าง AI data center, supercomputer clusters, optical networking และ ระบบ LiFi (ส่งข้อมูลผ่านแสง)

https://www.techspot.com/news/108424-x-display-made-ultra-fast-cable-free-display.html

สมัยก่อนเวลาคุณซื้อคอมพ์ใหม่ มักจะมีซอฟต์แวร์เวอร์ชันทดลองแถมมาให้ (trial) ซึ่งถ้าเครื่องคุณผลิตโดยผู้ผลิตที่มีข้อตกลงกับเจ้าของซอฟต์แวร์นั้น — ตัวซอฟต์แวร์จะ ปลดล็อกเป็นเวอร์ชันเต็มอัตโนมัติ แบบไม่ต้องกรอกอะไรเลย

สิ่งที่คนไม่รู้คือ ตัวซอฟต์แวร์ใช้วิธี “แอบดู BIOS copyright string” ว่าตรงกับชื่อผู้ผลิตที่ได้รับอนุญาตหรือไม่ เช่น “Copyright Fabrikam Computer”

แต่มีบริษัทพีซีบางแห่ง (ในข่าวใช้ชื่อสมมุติว่า Contoso) หัวใสมาก — เพราะไม่มีสิทธิ์ใช้งานซอฟต์แวร์เวอร์ชันเต็ม แต่ ต้องการให้ลูกค้าที่ซื้อพีซีของตัวเองได้รับประสบการณ์แบบ "แจกของแถมเหมือนแบรนด์ดัง" เลยแอบเขียน string ปลอมใน BIOS ว่า:

> Copyright Contoso Not Copyright Fabrikam Computer

แล้วซอฟต์แวร์ก็ “อ่านพลาด” เพราะมันแค่หา substring ที่ตรงกับ Copyright Fabrikam Computer — ซึ่งคำนี้อยู่พอดีใน string ยาวของ Contoso!

ผลคือซอฟต์แวร์เข้าใจผิดว่า “เจอเครื่องที่มีสิทธิ์” แล้วจึงปลดล็อกเป็นเวอร์ชันเต็มให้ฟรี ๆ — แม้ว่า Contoso ไม่มีสิทธิ์แม้แต่นิดเดียว

Microsoft รู้เข้าระหว่างที่พยายามแยกความแตกต่างของเครื่องพีซีเก่าและใหม่เพื่อการพัฒนา Plug and Play…แล้วพบ BIOS ที่เขียน string ปลอมแบบนี้ซ้อนอยู่

https://www.neowin.net/news/pc-manufacturers-used-to-trick-bios-copyright-strings-to-get-full-editions-of-trial-software/

ในยุคที่ชีวิตเราผูกกับบัญชีออนไลน์สารพัด มันแทบเป็นไปไม่ได้เลยที่จะจำรหัสผ่านทั้งหมดได้เอง — นี่ยังไม่นับเรื่อง “ใช้ซ้ำรหัสเดิม” ซึ่งเป็นด่านแรกที่แฮกเกอร์ชอบที่สุด

แต่โชคดีที่ปัจจุบันมี Password Manager ฟรีดี ๆ มากมายที่ไม่เพียงเก็บรหัสผ่านอย่างปลอดภัย แต่ยังช่วยสร้างรหัสผ่านใหม่, เติมรหัสให้อัตโนมัติ และซิงค์ข้ามอุปกรณ์ได้ด้วย ซึ่งจากการจัดอันดับล่าสุด 10 แอปที่ได้รับความนิยมและเชื่อถือได้บน Android มีทั้งแบบคลาวด์และแบบเก็บข้อมูลในเครื่องเอง

ที่น่าสนใจคือ บางแอปเปิดให้ใช้ฟีเจอร์ระดับพรีเมียมโดยไม่ต้องเสียเงินเลย เช่น:
- Proton Pass ใช้ได้ไม่จำกัดอุปกรณ์ + สร้าง 2FA ในตัว + รองรับ passkeys
- Bitwarden เป็นโอเพนซอร์สและใช้ได้บนทุกแพลตฟอร์ม + มี 2FA ฟรี
- KeePassDX เก็บไฟล์รหัสแบบ local + ปลอดคลาวด์ + ไม่มีโฆษณา

ในขณะที่แอปบางตัวอย่าง LastPass หรือ Dashlane มีข้อจำกัด เช่น จำกัดจำนวนรหัสผ่าน หรือใช้งานได้แค่อุปกรณ์เดียวพร้อมกันในเวอร์ชันฟรี

แอป Password Manager ฟรีที่น่าสนใจใน Android ปี 2025:
Proton Pass  
• ใช้ได้ทุกอุปกรณ์ ฟรี ไม่จำกัดจำนวนรหัสผ่าน  
• มี 2FA และสร้าง email alias ได้ในตัว  
• รองรับ passkeys และการเติมรหัสแบบ autofill  
• เจ้าของเดียวกับ Proton Mail — เน้นความเป็นส่วนตัว

Bitwarden  
• โอเพนซอร์ส + ผ่านการตรวจสอบความปลอดภัยภายนอก  
• ฟรีทุกฟีเจอร์หลัก ใช้ได้หลายอุปกรณ์  
• มี 2FA, generator, และ autofill ครบ  
• มีรุ่นพรีเมียม $10/ปี ถ้าต้องการเก็บไฟล์เข้ารหัส

NordPass (Free)  
• จัดเก็บรหัสไม่จำกัด และมี autofill  
• อินเทอร์เฟซใช้ง่าย มีจัดเก็บโน้ต/บัตรเครดิตด้วย  
• ข้อจำกัด: ใช้ได้แค่ 1 อุปกรณ์พร้อมกันในเวอร์ชันฟรี

Avira Password Manager  
• ใช้ซิงค์ข้ามอุปกรณ์ได้ + มีแจ้งเตือนรหัสอ่อน  
• มี browser extension รองรับ autofill  
• ข้อจำกัด: ฟีเจอร์ขั้นสูงบางอย่างต้องเสียเงิน

KeePassDX  
• เก็บข้อมูลเป็นไฟล์ local (ตามมาตรฐาน KeePass)  
• ไม่มีคลาวด์ = ความเป็นส่วนตัวสูง  
• รองรับ biometric unlock และ autofill  
• เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ชำนาญและต้องการควบคุมเต็มที่

Dashlane (Free)  
• ใช้ได้ 25 รหัสผ่าน + autofill ทำงานดี  
• มีระบบตรวจสุขภาพรหัสผ่าน  
• ข้อจำกัด: ซิงค์ข้ามอุปกรณ์ต้องอัปเกรดเป็นพรีเมียม

RoboForm  
• ใช้งานได้ข้ามอุปกรณ์ + มี generator  
• อินเทอร์เฟซไม่หวือหวาแต่ใช้ง่าย  
• มีฟีเจอร์เก็บฟอร์ม/รหัสแบบ auto-fill

LastPass (Free)  
• จัดการรหัสผ่าน/โน้ต + autofill ทำงานดี  
• ข้อจำกัด: ใช้ได้เพียง “อุปกรณ์ประเภทเดียว” (เช่นเฉพาะมือถือ)  
• ไม่รองรับซิงค์มือถือ+คอมพร้อมกันในเวอร์ชันฟรี

Total Password  
• อินเทอร์เฟซใช้ง่าย + autofill ดี  
• ราคาเริ่มต้น $1.99/เดือน ถ้าต้องการเกินฟีเจอร์ฟรี

1Password (Trial)  
• ทดลองใช้งานได้ 14 วัน มีฟีเจอร์ครบ  
• หลังหมดช่วงทดลองต้องเสียเงิน  
• มีระบบแบ่งปันรหัสและเก็บข้อมูลอื่น ๆ เช่นบัตรเครดิต

https://computercity.com/software/best-free-password-manager-for-android