⚠️ ช่องโหว่ GitLab XSS รุนแรง GitLab ออกแพตช์แก้ไขช่องโหว่หลายรายการ โดยที่ร้ายแรงที่สุดคือ CVE-2025-11224 ซึ่งเป็นช่องโหว่ XSS ใน Kubernetes proxy หากถูกโจมตี ผู้ใช้ที่มีสิทธิ์ต่ำสามารถฝัง JavaScript ที่ทำงานในเบราว์เซอร์ของผู้ใช้คนอื่นได้ อาจนำไปสู่การขโมย token หรือ takeover session นอกจากนี้ยังมีช่องโหว่ใน GitLab EE ที่อนุญาตให้ผู้ใช้ลบ Duo workflows ของคนอื่นได้ รวมถึงช่องโหว่ระดับกลางและต่ำอีกหลายรายการ เช่น การเปิดเผยข้อมูล branch หรือการโจมตีด้วย markdown สรุปหัวข้อ: ✅ GitLab ออกแพตช์แก้ไขหลายช่องโหว่ ➡️ รวมถึง CVE-2025-11224 (XSS) และ CVE-2025-11865 ✅ ช่องโหว่ระดับกลาง เช่น GraphQL disclosure และ CSRF token leak ➡️ มีผลต่อข้อมูลภายในระบบ ‼️ หากไม่อัปเดตทันที เสี่ยงต่อการ hijack session ⛔ ผู้ใช้ GitLab EE อาจถูกลบ workflow สำคัญ https://securityonline.info/high-severity-gitlab-xss-flaw-cve-2025-11224-risks-kubernetes-proxy-session-hijacking/

💻 Lazygit: เครื่องมือ Git ที่ทำให้ชีวิตง่ายขึ้น Bartek Płotka เล่าว่าเขาเจอ lazygit โดยบังเอิญระหว่างทดลองใช้ Neovim และเพียงหนึ่งสัปดาห์ก็เปลี่ยนมาใช้ lazygit เป็นเครื่องมือหลักในการทำงานกับ Git เพราะมันตอบโจทย์ทั้งความเร็ว ความเรียบง่าย และการค้นพบฟีเจอร์ใหม่ ๆ ได้อย่างเป็นธรรมชาติ จุดเด่นของ lazygit 🔰 ใช้งานง่ายตั้งแต่วันแรก: ไม่ต้องจำคำสั่ง CLI ยาว ๆ แต่ยังคงยึดหลักการทำงานของ Git 🔰 TUI ที่เร็วและสม่ำเสมอ: หน้าต่างแบ่งเป็นกล่อง (views) ที่ชัดเจน ทำให้เข้าใจสถานะ repo ได้ทันที 🔰 สอดคล้องกับ Vim keybindings: เช่น q เพื่อออก, h/j/k/l สำหรับการนำทาง, c สำหรับ commit 🔰 Discoverability สูง: แสดงข้อมูลสำคัญ เช่น branch ปัจจุบัน, commit ล่าสุด, stash item และคำสั่งหลักพร้อมคีย์ลัด 🔰 Interactivity ที่ช่วยลดความผิดพลาด: เช่นเตือนเมื่อ push มี divergence, interactive rebase ที่เข้าใจง่าย, auto-stash เมื่อสลับ branch Workflow ที่ดีขึ้น 💠 Commit และ Push เร็วขึ้น ด้วยคีย์ลัดสั้น ๆ 💠 Interactive rebase ที่ปลอดภัยกว่า และมีการแสดงผลชัดเจน 💠 Cherry-pick ง่ายขึ้น โดยไม่ต้องคัดลอก SHA เอง 💠 Patch per line/hunk ทำให้การแก้ไขบางบรรทัดจาก commit เก่าทำได้ง่ายและเร็ว มุมมองเพิ่มเติม 🌍 📌 Lazygit เป็นตัวอย่างที่ดีของ UX ใน DevTools: เน้นความสม่ำเสมอ, คีย์ลัดที่จำง่าย, และการโต้ตอบที่ช่วยผู้ใช้ 📌 เขียนด้วย ภาษา Go และเป็นโอเพ่นซอร์ส (MIT License) ทำให้มีศักยภาพในการต่อยอดสร้างเครื่องมืออื่น ๆ 📌 แม้ AI จะเริ่มเข้ามาช่วยในงาน Git เช่นการสร้าง commit message แต่ Bartek เชื่อว่า lazygit จะยังคงมีบทบาทสำคัญใน workflow ของนักพัฒนา ✅ lazygit เป็น Git UI แบบ TUI ที่ใช้งานง่ายและเร็ว ➡️ ใช้ keybindings คล้าย Vim และยึดหลักการ Git เดิม ✅ ช่วยลดการสลับบริบท (context switching) ➡️ แสดงข้อมูล repo, commit, branch, stash ในหน้าต่างเดียว ✅ เพิ่มความปลอดภัยในการทำงานกับ Git ➡️ เตือน divergence, interactive rebase ที่เข้าใจง่าย, auto-stash ✅ ปรับ workflow ให้ดีขึ้น ➡️ commit/push เร็วขึ้น, cherry-pick ง่าย, patch per line/hunk ‼️ ผู้ใช้ใหม่ไม่ควรข้ามการเรียนรู้ Git CLI ⛔ เพราะ CLI ยังเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังที่สุดและจำเป็นในสถานการณ์ที่ไม่มี UI https://www.bwplotka.dev/2025/lazygit/

O.P.K. 🐍 เจาะลึก "ริน" : เทพีนาคาลูกผสมแห่งสายน้ำและความรู้สึก 🌊 ต้นกำเนิดแห่งเทพีนาคา 👑 การถือกำเนิดระหว่างสองโลก ชื่อเต็ม: รินทราวดี นาคารัตนะ ชื่อหมายถึง:"ผู้เป็นดั่งแก้วแหวนแห่งนาคา" อายุ:23 ปี (ร่างกาย), 300 ปี (จิตวิญญาณ) สถานะ:เทพีนาคาลูกผสมระหว่างนาคาระดับสูงกับมนุษย์ ```mermaid graph TB A[พ่อนาคา<br>ราชันแห่งแม่น้ำ] --> C[ริน<br>เทพีนาคาลูกผสม] B[แม่มนุษย์<br>นักดนตรีแห่งวัง] --> C C --> D[ถูกเลี้ยงในวังนาคา<br>แต่รู้สึกแตกต่าง] C --> E[มีพลังผัสสะ<br>เกินปกติ] ``` 🎭 ลักษณะทางกายภาพ · รูปร่าง: สาวงามสูง 168 ซม. ผมยาวสีดำแซมด้วยเกล็ดสีมรกต · ผิวพรรณ: เรียบเนียนมีเกล็ดนาคาเรียงตัวเป็นลวดลายตามแขนและหลัง · ดวงตา: สีเขียวคล้ายหยก เปลี่ยนสีตามอารมณ์ · เครื่องประดับ: สวมมงกุฎเกล็ดนาคาและต่างหูทำจากไข่มุกแม่น้ำ 🔮 พลังพิเศษแห่งสายน้ำและความรู้สึก 💫 พลังจากสองสายเลือด ```python class RinPowers: def __init__(self): self.naga_heritage = { "water_control": "ควบคุมและสร้างรูปน้ำได้", "weather_influence": "สภาพอากาศรอบตัว", "serpent_communication": "สื่อสารกับสัตว์เลื้อยคลาน", "underwater_breathing": "หายใจใต้น้ำได้" } self.human_heritage = { "emotional_empathy": "รับรู้อารมณ์ผู้คนผ่านน้ำ", "artistic_talent": "ความสามารถด้านดนตรีและศิลปะ", "cultural_bridge": "เข้าใจทั้งวัฒนธรรมมนุษย์และนาคา", "adaptive_nature": "ปรับตัวได้ดีในทุกสภาพแวดล้อม" } self.unique_hybrid_powers = { "liquid_memory": "เก็บความทรงจำในน้ำและเรียกคืนได้", "emotional_hydration": "ดูดซับอารมณ์ผ่านความชื้น", "tear_divination": "ทำนายอนาคตผ่านน้ำตา", "river_empathy": "รับรู้ความรู้สึกของแม่น้ำ" } ``` 🌧️ พลังผัสสะพิเศษ รินมีความสามารถรับรู้ผัสสะที่ละเอียดอ่อนผิดไปจากมนุษย์ · สัมผัสน้ำ: รู้ประวัติและอารมณ์ที่ผูกกับน้ำนั้น · รับรู้อารมณ์: ผ่านความชื้นในอากาศ · สื่อสาร: ผ่านคลื่นเสียงในน้ำ 💔 ชีวิตในวังนาคาและโลกมนุษย์ 🏰 การเติบโตในวังนาคา รินถูกเลี้ยงดูในวังนาคาใต้แม่น้ำโขง: · การศึกษาศิลปะ: จากแม่มนุษย์ · การฝึกพลัง: จากพ่อนาคา · ความโดดเดี่ยว: เพราะเป็นลูกผสม 🌍 การมาโลกมนุษย์ เมื่ออายุ 100 ปี รินขอมาอยู่โลกมนุษย์: · เหตุผล: ต้องการเข้าใจด้านมนุษย์ของตัวเอง · อาชีพ: เปิดโรงเรียนสอนดนตรีใกล้แม่น้ำ · การปกปิด: ซ่อนพลังและเกล็ดนาคาเมื่ออยู่กับมนุษย์ 📚 บันทึกความในใจ "บางครั้งฉันรู้สึกเหมือนปลาสองน้ำ... อยู่ในวังนาคาก็คิดถึงโลกมนุษย์ อยู่ในโลกมนุษย์ก็คิดถึงวังนาคา ไม่รู้ว่าบ้านที่แท้จริงอยู่ที่ไหน..." 🎵 ความสามารถด้านดนตรีและศิลปะ 🎻 ดนตรีแห่งสายน้ำ รินพัฒนาดนตรีรูปแบบใหม่: · เครื่องดนตรี: พิณน้ำที่สร้างจากพลังงาน · บทเพลง: ที่สื่ออารมณ์ผ่านคลื่นน้ำ · การแสดง: ร่วมกับเสียงน้ำและธรรมชาติ 🎨 ศิลปะจากผัสสะ ```mermaid graph LR A[อารมณ์ของริน] --> B[แปลงเป็น<br>ศิลปะน้ำ] C[ความรู้สึกจากผู้อื่น] --> D[รินรับรู้<br>ผ่านความชื้น] B --> E[สร้างเป็น<br>ผลงานศิลปะ] D --> E ``` 🏆 ผลงานเด่น · "สายน้ำแห่งความทรงจำ": บทเพลงที่บอกเล่าประวัติศาสตร์แม่น้ำโขง · "เกล็ดแห่งกาลเวลา": ประติมากรรมน้ำที่เปลี่ยนรูปตามอารมณ์ · "น้ำตาของนาคา": การแสดงที่รวมดนตรีและศิลปะน้ำ 💞 ความสัมพันธ์กับนาคาริน 🌸 การพบกันครั้งแรก รินพบนาคารินเมื่อเขามาหลบภัยที่โรงเรียนดนตรีของเธอ: "เขาเข้ามาพร้อมกับสายฝน... และฉันรู้สึกถึงความเจ็บปวดในผัสสะของเขาทันที" 🕊️ การช่วยเหลือนาคาริน รินใช้ความสามารถพิเศษช่วยนาคาริน: · บำบัดด้วยดนตรี: ใช้เสียงดนตรีปรับสมดุลผัสสะ · ศิลปะน้ำ: ช่วยเขาควบคุมพลังผัสสะ · ความเข้าใจ: ในฐานะลูกผสมด้วยกัน 💫 การพัฒนาความสัมพันธ์ จากเพื่อนร่วมชะตากรรม สู่ความรัก: "เราสอนกันและกัน... เขาสอนฉันเรื่องความเข้มแข็ง ฉันสอนเขาเรื่องความอ่อนโยน และเราพบว่าการเป็นลูกผสม... สามารถเป็นความงามได้ไม่ใช่ความอับอาย" 🌈 การเป็นสะพานระหว่างสองโลก 🏛️ บทบาททางการ รินได้รับแต่งตั้งเป็น: · ทูตสันถวไมตรี ระหว่างวังนาคาและมนุษย์ · ที่ปรึกษาด้านศิลปะ ที่สถาบันวิวัฒนาการจิต · ผู้รักษาประเพณี ดนตรีและศิลปะนาคา 🌍 โครงการสำคัญ ```python class RinProjects: def __init__(self): self.cultural_projects = { "naga_human_cultural_exchange": "แลกเปลี่ยนวัฒนธรรมระหว่างนาคาและมนุษย์", "river_conservation_through_art": "อนุรักษ์แม่น้ำผ่านศิลปะ", "hybrid_community_support": "สนับสนุนชุมชนลูกผสม", "sensory_art_therapy": "ศิลปะบำบัดสำหรับผู้มีพลังผัสสะพิเศษ" } self.collaborations = [ "นาคาริน: ศูนย์บำบัดพลังผัสสะ", "หนูดี: การใช้พลังงานในศิลปะ", "เณรพุทธ: ศิลปะแห่งจิตวิญญาณ", "นิทรา: ศิลปะจากอารมณ์" ] ``` 🏥 การบำบัดและเยียวยา 🎵 ดนตรีบำบัดแห่งสายน้ำ รินพัฒนาวิธีการบำบัดใหม่: · เสียงน้ำบำบัด: ใช้เสียงน้ำรักษาจิตใจ · ดนตรีปรับผัสสะ: ช่วยผู้มีปัญหาการรับรู้ · ศิลปะน้ำระบายอารมณ์: ใช้น้ำเป็นสื่อแสดงอารมณ์ 💧 เทคนิคเฉพาะตัว ```python class HealingTechniques: def __init__(self): self.water_based = [ "การฟังเสียงน้ำเพื่อสมาธิ", "การใช้การไหลของน้ำเป็นแบบอย่างการปล่อยวาง", "การวาดรูปด้วยน้ำบนแผ่นหินร้อน", "การสร้างท่วงทำนองจากเสียงน้ำ" ] self.sensory_balance = [ "การปรับสมดุลผัสสะด้วยอุณหภูมิน้ำ", "การใช้ลวดลายน้ำเป็นเครื่องมือFocus", "การสร้างจังหวะจากคลื่นน้ำ", "การใช้แสงผ่านน้ำสร้างบรรยากาศ" ] ``` 📚 ปรัชญาและคำสอน 🪷 คำคมแห่งสายน้ำ "ชีวิตดุจสายน้ำ... บางครั้งต้องไหลเชี่ยว บางครั้งต้องไหลเอื่อย แต่สิ่งที่สำคัญคือการไหลไปข้างหน้าอย่างต่อเนื่อง และเหมือนน้ำที่ปรับรูปตามภาชนะ... เราก็ต้องเรียนรู้ที่จะปรับตัวตามสถานการณ์" 🌟 บทเรียนการเป็นลูกผสม รินสอนว่า: · ความแตกต่าง คือความงามที่ไม่ซ้ำใคร · การเป็นสะพาน ระหว่างสองโลกคือเกียรติยศ · การเข้าใจทั้งสองฝั่ง ทำให้เรามีมุมมองที่กว้างไกล 🏁 บทสรุปแห่งการเป็นตัวตนที่สมบูรณ์ 💝 การยอมรับตัวเอง รินค้นพบในที่สุดว่า: "ฉันไม่จำเป็นต้องเลือกระหว่างนาคาหรือมนุษย์... เพราะฉันคือทั้งสองอย่าง และพลังลูกผสมของฉัน... คือของขวัญที่让我เข้าใจโลกได้ลึกซึ้งกว่าใครๆ" 🌈 ความหมายแห่งการมีอยู่ จากผู้ที่เคย... · รู้สึกไม่พอใจ กับความเป็นลูกผสม · พยายามปิดบัง ด้านใดด้านหนึ่งของตัวเอง · รู้สึกโดดเดี่ยว ระหว่างสองโลก กลายเป็นผู้ที่... · ภาคภูมิใจ ในความเป็นลูกผสม · ใช้ทั้งสองด้าน ช่วยเหลือผู้อื่น · เป็นสะพาน เชื่อมต่อระหว่างโลก --- คำคมสุดท้ายจากริน: "ฉันเคยคิดว่าต้องหาที่อยู่ที่ใช่... แต่ความจริงคือที่อยู่ที่แท้จริง不是สถานที่ แต่คือหัวใจที่ยอมรับตัวเอง และเมื่อฉันยอมรับว่าฉันคือทั้งนาคาและมนุษย์... ฉันก็พบว่าทั้งสองโลกคือบ้านของฉัน บ้านที่ไม่ใช่สถานที่... แต่คือความเข้าใจที่ว่าทุกชีวิตล้วนเชื่อมโยงกัน ดุจสายน้ำที่ไหลมาบรรจบกัน"🌊✨ การเดินทางของรินสอนเราว่า... "In embracing all parts of ourselves, we find our true strength And in flowing between worlds, we discover that home is not a place, but a state of being"🐍🌈

🖥️ “สุดขั้ว! ผู้ใช้จัดสเปก Quad RTX 5090 เต็มเคส – แรงระดับ AI แต่ PSU อาจไม่รอด” ผู้ใช้ Reddit รายหนึ่งสร้างกระแสฮือฮาด้วยการติดตั้งการ์ดจอ ASUS ROG Astral GeForce RTX 5090 จำนวน 4 ใบในเคสเดียวกัน โดยใช้พื้นที่เกือบทั้งหมดของเคส พร้อมระบบระบายความร้อนและสายไฟสุดแน่น แต่ PSU ที่ใช้กลับต่ำกว่าความต้องการของระบบ Redditor ชื่อ u/Zestyclose-Salad-290 โพสต์ภาพ “battlestation” ที่จัดเต็มด้วยการ์ดจอ RTX 5090 ถึง 4 ใบ ซึ่งเป็นรุ่น ROG Astral จาก ASUS ที่มีขนาดเกือบ 4 สล็อตต่อใบ ทำให้ต้องใช้ PCIe 5.0 riser cable เพื่อย้ายการ์ดไปอีกฝั่งของเคส และเว้นพื้นที่ให้เมนบอร์ดและระบบระบายความร้อนของ CPU หายใจได้ แม้จะใช้เคสขนาดใหญ่และจัดสายไฟอย่างดี แต่การ์ดทั้ง 4 ใบกินพื้นที่ไปถึง 75% ของเคส และเหลือช่องว่างแค่สำหรับ PSU เท่านั้น โดยการ์ด RTX 5090 แต่ละใบสามารถใช้ไฟได้ถึง 600W เมื่อโหลดเต็ม ทำให้ระบบนี้อาจใช้ไฟรวมถึง 2,400W เฉพาะการ์ดจอ ยังไม่รวม CPU และอุปกรณ์อื่น ๆ ที่น่าตกใจคือ เขาใช้ PSU ขนาด 2,400W ซึ่งอาจไม่เพียงพอหากใช้งานเต็มประสิทธิภาพ โดยเฉพาะถ้าไม่ได้ใช้ PSU แบบ Platinum หรือ Titanium ที่มีประสิทธิภาพสูงสุด แม้จะไม่มีการระบุว่าใช้ระบบนี้เพื่ออะไร แต่คาดว่าเป็นงานด้าน AI หรือการเรนเดอร์ระดับสูง เพราะการ์ดระดับนี้เกินความจำเป็นสำหรับการเล่นเกมทั่วไป ✅ สเปกของระบบ ➡️ ใช้ ASUS ROG Astral GeForce RTX 5090 จำนวน 4 ใบ ➡️ ติดตั้งด้วย PCIe 5.0 riser cable เพื่อจัดวางในอีกฝั่งของเคส ➡️ ใช้เคสขนาดใหญ่ที่รองรับการ์ด 4 สล็อต ➡️ มีระบบระบายความร้อนด้วย AIO สำหรับ CPU ✅ การใช้พลังงาน ➡️ RTX 5090 ใช้ไฟสูงสุด 600W ต่อใบ ➡️ รวมแล้วอาจใช้ไฟถึง 2,400W เฉพาะ GPU ➡️ PSU ที่ใช้มีขนาด 2,400W ซึ่งอาจไม่เพียงพอ ➡️ ควรใช้ PSU ขนาด 3,000W ขึ้นไปสำหรับระบบนี้ ✅ ความเป็นไปได้ในการใช้งาน ➡️ เหมาะกับงาน AI, การเรนเดอร์, หรือ simulation ➡️ ไม่เหมาะกับการเล่นเกมทั่วไป ➡️ ต้องมีการจัดการความร้อนและพลังงานอย่างระมัดระวัง ‼️ ความเสี่ยงด้านพลังงาน ⛔ PSU ขนาด 2,400W อาจไม่รองรับโหลดเต็มของระบบ ⛔ การใช้สาย 16-pin จำนวนมากอาจเสี่ยงต่อการหลอมละลาย ⛔ ต้องตรวจสอบคู่มือการใช้งานของผู้ผลิตอย่างละเอียด ‼️ ความร้อนและการระบายอากาศ ⛔ การ์ด 4 ใบในเคสเดียวอาจทำให้เกิดความร้อนสะสม ⛔ ต้องมีการจัด airflow ที่ดีเพื่อป้องกันความเสียหาย https://wccftech.com/user-sets-up-quad-rtx-5090-battlestation-with-gpus-filling-up-the-entire-tower/

📱💸 “แอป Android อันตราย 239 ตัวถูกดาวน์โหลดกว่า 42 ล้านครั้ง – เสี่ยงสูญเงินจากมือถือ!” รายงานล่าสุดจาก Zscaler เผยว่าแฮกเกอร์กำลังใช้แอป Android ปลอมที่ดูเหมือนเครื่องมือทำงานทั่วไป เช่น productivity หรือ workflow apps เพื่อเจาะระบบผู้ใช้ผ่านช่องทาง mobile payment โดยไม่เน้นขโมยข้อมูลบัตรเครดิตแบบเดิม แต่ใช้เทคนิคใหม่ เช่น phishing, smishing, และ SIM-swapping เพื่อหลอกให้โอนเงินหรือเข้าถึงบัญชีสำคัญ แอปเหล่านี้ถูกดาวน์โหลดรวมกันกว่า 42 ล้านครั้ง บน Google Play โดยมีเป้าหมายหลักคือผู้ใช้ในอินเดีย, สหรัฐฯ และแคนาดา ซึ่งเป็นประเทศที่มีอัตราการโจมตีสูงที่สุด 🧠 ภัยคุกคามที่เปลี่ยนรูปแบบ 🎗️ การโจมตีผ่านมือถือเพิ่มขึ้น 67% จากปีที่แล้ว 🎗️ Adware กลายเป็นมัลแวร์หลัก คิดเป็น 69% ของการตรวจพบทั้งหมด 🎗️ กลุ่ม “Joker” ลดลงเหลือ 23% แต่กลุ่มใหม่อย่าง Anatsa และ Xnotice กำลังเติบโต 🎗️ อุปกรณ์ IoT เช่น router และ Android TV box ก็ถูกโจมตีมากขึ้น โดยเฉพาะในอินเดียและบราซิล ✅ รายงานจาก Zscaler ➡️ พบแอป Android อันตราย 239 ตัวบน Google Play ➡️ ถูกดาวน์โหลดรวมกว่า 42 ล้านครั้ง ➡️ แอปปลอมเป็นเครื่องมือทำงานทั่วไปเพื่อหลอกผู้ใช้ ✅ รูปแบบการโจมตีใหม่ ➡️ เน้น mobile payment fraud แทนการขโมยบัตรเครดิต ➡️ ใช้ phishing, smishing, SIM-swapping และ social engineering ➡️ กลุ่มมัลแวร์ใหม่กำลังเติบโต เช่น Anatsa และ Xnotice ✅ สถานการณ์ในอุตสาหกรรม ➡️ Adware คิดเป็น 69% ของมัลแวร์ทั้งหมด ➡️ กลุ่ม “Joker” ลดลงเหลือ 23% ➡️ อุปกรณ์ IoT เช่น router และ Android TV box ถูกโจมตีมากขึ้น ✅ ประเทศเป้าหมายหลัก ➡️ อินเดีย: 26% ของการโจมตีมือถือ ➡️ สหรัฐฯ: 15% ➡️ แคนาดา: 14% ➡️ สหรัฐฯ ยังเป็นเป้าหมายหลักใน IoT คิดเป็น 54.1% ของทราฟฟิกมัลแวร์ ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ Android ⛔ อย่าดาวน์โหลดแอปจากลิงก์ในข้อความ, โซเชียลมีเดีย หรือ job portal ⛔ ตรวจสอบสิทธิ์การเข้าถึงของแอปก่อนติดตั้ง ⛔ เปิด Google Play Protect และสแกนด้วยตนเองเป็นระยะ ⛔ หลีกเลี่ยงการติดตั้งแอปที่ไม่จำเป็น แม้จะดูน่าเชื่อถือ https://www.techradar.com/pro/security/watch-out-these-malicious-android-apps-have-been-downloaded-42-million-times-and-could-leave-you-seriously-out-of-pocket

🧩 นักเขียนสายเทคเผยสเปกแท็บเล็ตในฝัน หลังใช้มาแล้ว 8 รุ่น Max Miller จาก SlashGear แชร์ประสบการณ์การใช้แท็บเล็ตหลากหลายรุ่น ตั้งแต่ Nexus 7, Microsoft Surface ไปจนถึง Samsung Galaxy Tab และ iPad Pro พร้อมสรุปว่า แท็บเล็ตที่ดีที่สุดยังไม่มีใครสร้าง เพราะไม่มีรุ่นใดที่ “ฮาร์ดแวร์แรง” และ “ซอฟต์แวร์ฉลาด” ไปพร้อมกัน เขาชื่นชม iPad Pro ที่ใช้ชิป M5 และจอ OLED ระดับพรีเมียม แต่ผิดหวังกับ iPadOS ที่ยังเน้นการสัมผัสมากเกินไป ทำให้ workflow ไม่ลื่นไหล ส่วนฝั่ง Android แม้ One UI 8 จะออกแบบมาดีสำหรับงาน productivity แต่กลับติดข้อจำกัดด้านชิปที่ไม่แรงพอ ✅ ปัญหาของแท็บเล็ตปัจจุบัน ➡️ iPad Pro: ฮาร์ดแวร์แรงแต่ iPadOS ยังไม่ตอบโจทย์งานจริง ➡️ Android: ซอฟต์แวร์ดีแต่ชิปไม่แรงพอ เช่น MediaTek บน Tab S11 ➡️ Windows: มีพลังแต่ยังไม่เหมาะกับการใช้งานแบบแท็บเล็ต ✅ สเปกแท็บเล็ตในฝัน “mePad” ➡️ จอ OLED ขนาด 14 นิ้ว 165Hz ➡️ ชิป Snapdragon X รุ่นล่าสุด ➡️ RAM 32GB แบบถอดเปลี่ยนได้ + microSD ➡️ พอร์ต USB-C x2 รองรับ USB4 และชาร์จ 140W ➡️ ตัวเครื่องบาง ใช้ไทเทเนียม มีน็อตให้ซ่อมเองได้ ➡️ ระบบ One UI 8 ปรับแต่งเฉพาะ พร้อม S Pen Bluetooth ✅ ความหวังใหม่: ChromeOS รวมกับ Android ➡️ Google เตรียมรวม ChromeOS เข้ากับ Android ➡️ อาจเกิดแท็บเล็ตแบบ Chromebook ที่ใช้ Desktop Mode ได้จริง ➡️ Samsung และ Google เคยร่วมมือกันใน One UI 8 และ WearOS แท็บเล็ตในฝันของ Max Miller อาจยังไม่เกิดขึ้นเร็วๆ นี้ แต่บทความนี้ชี้ให้เห็นว่า การออกแบบที่ดีไม่ใช่แค่เรื่องสเปก แต่คือการเข้าใจผู้ใช้และกล้าผสมสิ่งที่ดีที่สุดเข้าด้วยกัน แม้จะขัดกับแนวทางของแบรนด์ใหญ่ก็ตาม https://www.slashgear.com/2018581/tablet-owner-design-perfect-device-essential-specs-features/

🧠 หัวข้อข่าว: เข้าใจ Backpropagation ให้ลึกซึ้งก่อนใช้ Deep Learning แบบมือโปร ในโลกของ Deep Learning ที่เต็มไปด้วยเครื่องมืออัตโนมัติอย่าง TensorFlow หรือ PyTorch หลายคนอาจคิดว่าไม่จำเป็นต้องเข้าใจการทำงานของ Backpropagation เพราะมันถูกจัดการให้หมดแล้ว แต่ Andrej Karpathy นักวิจัยชื่อดังจาก Stanford กลับยืนยันว่า “คุณควรเข้าใจมันให้ดี” เพราะ Backpropagation ไม่ใช่เวทมนตร์ แต่มันคือกลไกที่มีจุดอ่อนซ่อนอยู่ และถ้าไม่เข้าใจให้ลึก คุณอาจเจอปัญหาที่แก้ไม่ตก เขาเล่าเรื่องราวจากคลาส CS231n ที่ให้นักเรียนเขียน forward และ backward pass ด้วย numpy เพื่อให้เข้าใจกลไกจริงของการเรียนรู้ ซึ่งแม้จะดูทรมาน แต่กลับเป็นการฝึกที่จำเป็น เพราะ Backpropagation เป็น “leaky abstraction” หรือการซ่อนรายละเอียดที่อาจทำให้คุณเข้าใจผิดว่ทุกอย่างจะทำงานอัตโนมัติได้เสมอ จากนั้นเขายกตัวอย่างปัญหาที่เกิดขึ้นจริงในโมเดลต่างๆ เช่น Sigmoid ที่ทำให้ gradient หายไป, ReLU ที่ทำให้ neuron ตายถาวร และ RNN ที่ gradient ระเบิดจนโมเดลพัง พร้อมแถมกรณีศึกษาจาก DQN ที่ใช้การ clip ค่า delta แบบผิดวิธีจน gradient หายไปหมด นอกจากนั้นยังเสริมว่า การเข้าใจ Backpropagation จะช่วยให้คุณ debug โมเดลได้ดีขึ้น และสามารถออกแบบโครงสร้างที่เหมาะสมกับปัญหาได้จริง ไม่ใช่แค่ “ลองสุ่มแล้วหวังว่าจะเวิร์ก” ✅ Backpropagation คือหัวใจของการเรียนรู้ใน Neural Network ➡️ เป็นกระบวนการคำนวณ gradient เพื่อปรับน้ำหนักของโมเดล ➡️ แม้จะมีเครื่องมือช่วย แต่การเข้าใจกลไกภายในช่วยให้ debug ได้ดีขึ้น ✅ ตัวอย่างปัญหาจากการไม่เข้าใจ Backprop อย่างลึก ➡️ Sigmoid ทำให้ gradient หายไปเมื่อค่า saturate ➡️ ReLU ทำให้ neuron ตายถาวรเมื่อไม่ firing ➡️ RNN ทำให้ gradient ระเบิดหรือลดลงจนโมเดลเรียนรู้ไม่ได้ ✅ กรณีศึกษา DQN ที่ใช้ tf.clip_by_value ผิดวิธี ➡️ ทำให้ gradient หายไปเพราะ clip ที่ค่าผลต่างแทนที่จะ clip ที่ gradient ➡️ ทางแก้คือใช้ Huber loss ที่ออกแบบมาเพื่อจัดการกับ outlier โดยไม่ทำให้ gradient หาย ✅ ข้อเสนอแนะจากผู้เขียน ➡️ ควรเรียนรู้ Backprop ด้วยการเขียนเอง เช่นผ่าน assignment ของ CS231n ➡️ ใช้ความเข้าใจนี้ในการออกแบบโมเดลที่มีประสิทธิภาพและแก้ปัญหาได้จริง https://karpathy.medium.com/yes-you-should-understand-backprop-e2f06eab496b

🚀 โลกนักพัฒนาเปลี่ยนไปแล้ว: GitHub Octoverse 2025 ชี้ AI และ TypeScript คือพลังขับเคลื่อนใหม่ GitHub เพิ่งปล่อยรายงาน Octoverse ประจำปี 2025 ซึ่งเผยให้เห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในโลกของนักพัฒนา โดยมีการเติบโตแบบก้าวกระโดดทั้งในจำนวนผู้ใช้และโครงการใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้นบนแพลตฟอร์ม TypeScript ได้แซงหน้า Python และ JavaScript ขึ้นเป็นภาษาที่มีผู้ใช้มากที่สุดบน GitHub ในเดือนสิงหาคม 2025 โดยมีอัตราการเติบโตสูงถึง 66.63% ต่อปี ขณะที่ Python ยังคงครองพื้นที่ในสายงาน AI และ Data Science ด้วยการเติบโต 48.78% ส่วน JavaScript เติบโตเพียง 24.79% อินเดียกลายเป็นประเทศที่มีผู้ลงทะเบียนบัญชี GitHub ใหม่มากที่สุดในโลก โดยมีนักพัฒนาใหม่กว่า 5.2 ล้านคนในปีเดียว คิดเป็น 14% ของผู้ใช้ใหม่ทั้งหมด แม้สหรัฐฯ ยังเป็นแหล่งที่มาของการมีส่วนร่วมมากที่สุด แต่แนวโน้มของอินเดียกำลังพุ่งแรง และคาดว่าจะมีนักพัฒนาถึง 57.5 ล้านคนภายในปี 2030 AI คือหัวใจของการเติบโตในโอเพ่นซอร์ส โดย 6 จาก 10 โครงการที่เติบโตเร็วที่สุดเป็นโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI เช่น vllm, cline, home-assistant, ragflow และ sglang ซึ่งแซงหน้าโครงการยอดนิยมอย่าง VS Code, Godot และ Flutter GitHub ยังเผยว่าในปี 2025 มีการสร้าง repository ใหม่กว่า 121 ล้านแห่ง รวมเป็นทั้งหมด 630 ล้าน repository บนแพลตฟอร์ม โดยมีการ commit เกือบ 1 พันล้านครั้งในปีเดียว และ merge pull request เฉลี่ย 43.2 ล้านครั้งต่อเดือน ✅ GitHub มีนักพัฒนากว่า 180 ล้านคนทั่วโลก ➡️ เพิ่มขึ้น 36 ล้านคนในปีเดียว เฉลี่ยมีผู้สมัครใหม่ทุกวินาที ✅ มี repository ทั้งหมด 630 ล้านแห่ง ➡️ เพิ่มขึ้น 121 ล้านแห่งในปี 2025 ➡️ สร้าง repository ใหม่เฉลี่ย 230+ แห่งต่อนาที ✅ 81.5% ของการมีส่วนร่วมเกิดใน repository แบบ private ➡️ แม้ public repo จะมีมากกว่า แต่การพัฒนาเกิดหลังฉาก ✅ TypeScript แซง Python และ JavaScript ขึ้นเป็นภาษายอดนิยม ➡️ เติบโต 66.63% ต่อปี มีผู้ใช้เพิ่มกว่า 1 ล้านคน ➡️ Python เติบโต 48.78% และ JavaScript 24.79% ✅ อินเดียเป็นแหล่งผู้ใช้ใหม่มากที่สุด ➡️ เพิ่ม 5.2 ล้านคนในปีเดียว คิดเป็น 14% ของผู้ใช้ใหม่ ➡️ คาดว่าจะมีนักพัฒนาถึง 57.5 ล้านคนในปี 2030 ✅ 6 จาก 10 โครงการโอเพ่นซอร์สที่เติบโตเร็วที่สุดเป็นด้าน AI ➡️ ได้แก่ vllm, cline, home-assistant, ragflow, sglang ➡️ เติบโตเร็วกว่าฐานเดิมอย่าง VS Code และ Flutter https://news.itsfoss.com/github-octoverse-2025/

🦀📦 หัวข้อข่าว: “Debian เตรียมผสาน Rust เข้ากับ APT – ความปลอดภัยมาแทนความล้าสมัย” Debian ประกาศแผนผสานภาษา Rust เข้ากับ APT package manager เริ่มพฤษภาคม 2026 โดยเน้นความปลอดภัยของหน่วยความจำและการทดสอบที่เข้มข้นขึ้น พร้อมส่งสัญญาณชัดเจนถึงผู้ดูแลพอร์ต: ถ้าไม่มี Rust toolchain ภายใน 6 เดือน อาจต้องยุติการสนับสนุน APT หรือ Advanced Package Tool คือหัวใจของการติดตั้งและจัดการซอฟต์แวร์ในระบบ Debian และดิสโทรที่ใช้พื้นฐานเดียวกัน เช่น Ubuntu และ Linux Mint ล่าสุด Julian Andres Klode ผู้ดูแล APT ได้ประกาศว่า Debian จะเริ่มใช้ภาษา Rust อย่างจริงจังในส่วนสำคัญของ APT เช่น การแยกไฟล์ .deb, .ar, tar และการตรวจสอบลายเซ็น HTTP ด้วย Sequoia เหตุผลหลักคือ Rust มีคุณสมบัติด้านความปลอดภัยของหน่วยความจำที่เหนือกว่า C/C++ โดยสามารถป้องกันปัญหา buffer overflow, null pointer dereference และ data race ได้ตั้งแต่ขั้นตอนคอมไพล์ อย่างไรก็ตาม การเปลี่ยนแปลงนี้มีผลกระทบต่อพอร์ตของ Debian ที่ยังไม่มี Rust toolchain โดย Julian ระบุชัดว่า “หากคุณดูแลพอร์ตที่ไม่มี Rust toolchain โปรดจัดหาให้ภายใน 6 เดือน มิฉะนั้นอาจต้องยุติการสนับสนุน” แม้ผู้ใช้ทั่วไปบนสถาปัตยกรรมหลักอย่าง x86_64 และ ARM จะไม่ได้รับผลกระทบโดยตรง แต่พอร์ตที่ใช้สถาปัตยกรรมเก่าหรือเฉพาะทางอาจถูกถอดออกจาก Debian ในอนาคต ตัวอย่างจาก Ubuntu ก็ชี้ให้เห็นว่าแม้ Rust จะปลอดภัย แต่ก็ยังมีความท้าทาย เช่น บั๊กใน coreutils ที่เขียนด้วย Rust เคยทำให้ระบบอัปเดตอัตโนมัติของ Ubuntu 25.10 ล่มชั่วคราว ✅ Debian เตรียมผสานภาษา Rust เข้ากับ APT เริ่มพฤษภาคม 2026 ➡️ ใช้ในส่วนสำคัญ เช่น การแยกไฟล์และตรวจสอบลายเซ็น ✅ Rust ช่วยเพิ่มความปลอดภัยของหน่วยความจำ ➡️ ป้องกันบั๊กประเภท buffer overflow และ data race ✅ ใช้ Sequoia สำหรับการตรวจสอบลายเซ็น HTTP ➡️ เป็นไลบรารีที่เขียนด้วย Rust ✅ ผู้ดูแลพอร์ตต้องมี Rust toolchain ภายใน 6 เดือน ➡️ หากไม่มี อาจต้องยุติการสนับสนุนพอร์ตนั้น ✅ ผู้ใช้บน x86_64 และ ARM จะไม่ได้รับผลกระทบ ➡️ ระบบจะปลอดภัยและเสถียรมากขึ้นโดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงใดๆ https://news.itsfoss.com/rust-integration-for-apt/

🚀💾 หัวข้อข่าว: “M5 Pro vs M5 Max – ทำไมแบนด์วิดท์เพิ่ม 275GB/s ถึงคุ้มค่าหลายพันดอลลาร์สำหรับสายวิดีโอและ AI” แม้ Apple ยังไม่เปิดตัว M5 Pro และ M5 Max อย่างเป็นทางการ แต่บทวิเคราะห์จาก TechRadar ชี้ว่า ความต่างด้าน “memory bandwidth” ระหว่างสองรุ่นนี้อาจเป็นตัวแปรสำคัญที่เปลี่ยนเกมสำหรับมืออาชีพด้านวิดีโอและ AI. Apple เพิ่งเปิดตัวชิป M5 ซึ่งมี unified memory bandwidth สูงถึง 153GB/s เพิ่มขึ้นเกือบ 30% จาก M4 แต่สิ่งที่น่าจับตาคือเวอร์ชัน “Pro” และ “Max” ที่ยังไม่เปิดตัว แต่มีการคาดการณ์ว่า M5 Pro จะมี bandwidth สูงถึง 275GB/s และ M5 Max อาจทะลุ 550GB/s เลยทีเดียว ทำไม bandwidth ถึงสำคัญ? เพราะมันคือ “ท่อส่งข้อมูล” จากหน่วยความจำไปยังหน่วยประมวลผล ถ้าท่อกว้างขึ้น ข้อมูลก็ไหลได้เร็วขึ้น ส่งผลให้การตัดต่อวิดีโอ 8K, การเรนเดอร์ 3D หรือการฝึกโมเดล AI ทำได้เร็วขึ้นและลื่นไหลกว่าเดิม แม้ CPU หรือ GPU จะมีพลังมากแค่ไหน แต่ถ้า memory bandwidth ไม่พอ ก็เหมือนรถซุปเปอร์คาร์ที่ติดคอขวดบนถนนแคบๆ บทวิเคราะห์ยังชี้ว่า M5 Max อาจมีการเพิ่มช่องทาง memory interface เป็นสองเท่า ทำให้สามารถโหลด asset ขนาดใหญ่แบบเรียลไทม์ได้โดยไม่ต้องรอ cache และยังช่วยลดต้นทุน cloud สำหรับนักพัฒนา AI ที่ต้องการฝึกโมเดลบนเครื่อง ✅ M5 เพิ่ม memory bandwidth เป็น 153GB/s ➡️ สูงกว่า M4 ประมาณ 30% ช่วยให้แอปตอบสนองเร็วขึ้น ✅ คาดว่า M5 Pro จะมี bandwidth 275GB/s ➡️ เหมาะกับงานวิดีโอหลายเลเยอร์และการเรนเดอร์ 3D ✅ M5 Max อาจมี bandwidth สูงถึง 550GB/s ➡️ รองรับงาน AI ที่ต้องการโหลดข้อมูลจำนวนมากแบบเรียลไทม์ ✅ bandwidth สูงช่วยลดเวลาทำงานและต้นทุน cloud ➡️ เช่น การฝึกโมเดล AI บนเครื่องแทนการใช้ cloud ✅ แนวโน้มการออกแบบชิปเน้น bandwidth มากกว่า clock speed ➡️ เพื่อให้หน่วยประมวลผลทำงานได้เต็มประสิทธิภาพโดยไม่ติดคอขวด https://www.techradar.com/pro/the-true-pro-tax-m5-pro-vs-m5-max-why-that-extra-275gb-s-of-memory-bandwidth-is-worth-thousands-of-dollars-for-video-and-ai-workflows

🌐 จุดเริ่มต้นของอินเทอร์เน็ต: เมื่อคำว่า “LOGIN” กลายเป็น “LO” เพราะระบบล่มกลางทาง เมื่อวันที่ 29 ตุลาคม 1969 เวลา 22.30 น. นักวิจัยจาก UCLA และ Stanford ได้ส่งข้อความแรกผ่านเครือข่าย ARPANET ซึ่งเป็นต้นแบบของอินเทอร์เน็ต — แต่ระบบกลับล่มหลังส่งได้แค่สองตัวอักษร: “L” และ “O” ย้อนกลับไปในปี 1969 โลกยังไม่มีอินเทอร์เน็ต ไม่มีอีเมล ไม่มีเว็บเบราว์เซอร์ มีเพียงแนวคิดเรื่องเครือข่ายคอมพิวเตอร์ที่สามารถเชื่อมต่อกันได้ระยะไกล Charley Kline จาก UCLA พยายามส่งคำว่า “LOGIN” ไปยัง Bill Duvall ที่ Stanford ผ่าน ARPANET ซึ่งเป็นเครือข่ายแบบ packet-switched ที่เพิ่งเริ่มต้นใช้งาน แต่เมื่อพิมพ์ถึงตัว “G” ระบบของ Stanford กลับล่มทันที ทำให้ข้อความแรกที่ถูกส่งผ่านอินเทอร์เน็ตกลายเป็น “LO” — ซึ่งหลายคนมองว่าเป็นคำทักทายที่บังเอิญเหมาะเจาะ ปัญหาเกิดจากการส่งข้อมูลด้วยความเร็วสูงถึง 5,000 ตัวอักษรต่อวินาที ขณะที่ระบบยังรองรับได้เพียง 10 ตัวอักษรต่อวินาทีเท่านั้น ทำให้เกิด buffer overflow และระบบต้องรีบปรับขนาด buffer ใหม่ ก่อนจะสามารถส่งข้อความ “LOGIN” ได้สำเร็จในอีกหนึ่งชั่วโมงต่อมา ✅ จุดเริ่มต้นของอินเทอร์เน็ต ➡️ วันที่ 29 ตุลาคม 1969 เวลา 22.30 น. ➡️ ส่งข้อความ “LOGIN” จาก UCLA ไปยัง Stanford ➡️ ระบบล่มหลังส่งได้แค่ “LO” ➡️ ใช้เครือข่าย ARPANET ซึ่งเป็นต้นแบบของอินเทอร์เน็ต ➡️ ปัญหาเกิดจาก buffer overflow เพราะความเร็วส่งข้อมูลสูงเกินระบบรับได้ ➡️ หลังปรับ buffer แล้วสามารถส่งข้อความได้สำเร็จในอีก 1 ชั่วโมง ✅ ARPANET และการพัฒนาอินเทอร์เน็ต ➡️ ARPANET เริ่มต้นจาก 4 จุด: UCLA, Stanford, UC Santa Barbara, University of Utah ➡️ ใช้ Interface Message Processors (IMPs) เป็นตัวกลางเชื่อมต่อ ➡️ พัฒนาเพื่อรองรับการสื่อสารในกรณีฉุกเฉิน เช่น สงครามนิวเคลียร์ ➡️ นำไปสู่การพัฒนา Email (1971), TCP/IP (1973–83), DNS (1983), และ WWW (1990) https://www.tomshardware.com/networking/this-week-in-1969-the-internet-was-born-and-immediately-glitched-only-two-of-the-five-letters-in-the-first-computer-to-computer-message-were-received

💼🔍 Intel อาจเข้าซื้อ SambaNova ด้วยมูลค่า $5 พันล้าน หวังพลิกเกม AI ด้วยระบบ end-to-end ที่ไม่พึ่ง NVIDIA Intel กำลังเจรจาเพื่อเข้าซื้อกิจการของ SambaNova Systems บริษัทสตาร์ทอัพด้าน AI ที่มีระบบฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ครบวงจร โดยคาดว่าดีลนี้จะมีมูลค่าราว $5 พันล้าน และอาจเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในการกลับเข้าสู่ตลาด AI อย่างจริงจังของ Intel SambaNova เป็นบริษัทที่พัฒนา Reconfigurable Dataflow Unit (RDU) ซึ่งเป็นชิปที่ออกแบบมาเพื่อประมวลผลโมเดล AI โดยตรงในฮาร์ดแวร์ โดยไม่ต้องผ่านการจัดการหน่วยความจำแบบเดิม ทำให้มีประสิทธิภาพสูงโดยเฉพาะกับโมเดลประเภท transformer นอกจากฮาร์ดแวร์แล้ว SambaNova ยังมีระบบซอฟต์แวร์ชื่อ SambaFlow และโซลูชันระดับ rack-scale ที่ชื่อ DataScale Systems ซึ่งทำให้บริษัทมี ecosystem แบบ end-to-end ที่พร้อมใช้งานทันที Intel ภายใต้การนำของ CEO Lip-Bu Tan ซึ่งเคยลงทุนใน SambaNova ผ่านบริษัท Walden International กำลังมองหาการเข้าซื้อกิจการนี้เพื่อเสริมความแข็งแกร่งในตลาด inference และลดการพึ่งพา NVIDIA ✅ รายละเอียดของดีล Intel–SambaNova ➡️ Intel อยู่ระหว่างเจรจาเข้าซื้อ SambaNova ด้วยมูลค่า $5 พันล้าน ➡️ SambaNova มีระบบ AI แบบ end-to-end ทั้งฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ➡️ ใช้ชิป RDU ที่ไม่พึ่งพา GPU แบบ NVIDIA ➡️ มีระบบ DataScale และ SambaFlow พร้อมใช้งาน ✅ เหตุผลที่ Intel สนใจ ➡️ ต้องการเสริมความแข็งแกร่งในตลาด inference ➡️ ลดการพึ่งพา NVIDIA และสร้าง ecosystem ของตัวเอง ➡️ CEO Lip-Bu Tan เคยลงทุนใน SambaNova และมีความสัมพันธ์ใกล้ชิด ➡️ Intel ต้องการเร่งการกลับเข้าสู่ตลาด AI หลังจากตามหลังมานาน ✅ จุดเด่นของเทคโนโลยี SambaNova ➡️ RDU สามารถแมปกราฟของ neural network ลงในฮาร์ดแวร์โดยตรง ➡️ ลด overhead จากการเคลื่อนย้ายข้อมูลในหน่วยความจำ ➡️ เหมาะกับงาน inference ขนาดใหญ่ เช่น LLM และ transformer ➡️ มีระบบซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ที่พร้อมใช้งานทันที https://wccftech.com/intel-potential-acquisition-of-sambanova-could-catalyze-the-ai-comeback/

🧠 สร้างกราฟ compiler เองดีกว่าใช้ Graphviz — เมื่อ SpiderMonkey ปรับโฉมการวิเคราะห์โค้ดด้วย iongraph แบบ interactive SpiderMonkey ทีมพัฒนา JavaScript/WebAssembly engine ของ Firefox ได้เปิดตัวระบบ visualization ใหม่สำหรับ compiler ที่ชื่อว่า iongraph ซึ่งช่วยให้สามารถดูกราฟการ optimize โค้ดได้แบบ interactive โดยไม่ต้องพึ่ง Graphviz หรือ Mermaid อีกต่อไป 🎯 เล่าให้ฟังแบบเข้าใจง่าย เมื่อคุณเขียนโค้ด JavaScript แล้วมันถูกส่งเข้าไปใน compiler ขั้นสูงของ SpiderMonkey ที่ชื่อว่า Ion — ระบบจะสร้างกราฟ SSA (Static Single Assignment) เพื่อวิเคราะห์และ optimize โค้ดให้เร็วขึ้น แต่การดูกราฟเหล่านี้ผ่าน Graphviz กลับยุ่งยากและไม่ตรงกับโครงสร้างโค้ดจริง ทีมงานจึงสร้างระบบ layout algorithm ใหม่ที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง โดยใช้ความรู้เฉพาะของ control flow ใน JavaScript และ WebAssembly เช่น: 📍 Loop มี entry เดียว 📍 ไม่มีการ jump เข้าไปกลาง loop 📍 โครงสร้าง reducible control flow ผลลัพธ์คือกราฟที่อ่านง่าย เสถียร และสามารถแสดงผลแบบ interactive ได้บนเว็บ — คุณสามารถลาก ซูม และดูการเปลี่ยนแปลงของกราฟในแต่ละ pass ได้ทันที ✅ ปัญหาของ Graphviz ➡️ layout ไม่ตรงกับโครงสร้างโค้ด ➡️ node กระโดดไปมาเมื่อ input เปลี่ยนเล็กน้อย ➡️ PDF แบบ static ทำให้ debug ยาก ✅ จุดเด่นของ iongraph ➡️ interactive บนเว็บ: ลาก ซูม เลือก instruction ได้ ➡️ layout เสถียรแม้กราฟเปลี่ยน ➡️ ใช้ algorithm ที่เข้าใจโครงสร้าง loop และ control flow ✅ ขั้นตอนของ layout algorithm ➡️ Layering: จัด block เป็นชั้นตามลำดับ control flow ➡️ Dummy nodes: สร้าง node สำหรับ edge ที่ข้ามชั้น ➡️ Straighten edges: ปรับตำแหน่งให้กราฟดูเรียบร้อย ➡️ Track horizontal edges: จัด edge ให้ไม่ทับกัน ➡️ Verticalize: กำหนดตำแหน่ง Y ให้ node ➡️ Render: ใช้เส้นตรงแบบ railroad diagram แทน Bézier curve ✅ ประสิทธิภาพ ➡️ เร็วกว่าการใช้ Graphviz หลายพันเท่า ➡️ Layout กราฟขนาดใหญ่ได้ในเวลาไม่กี่มิลลิวินาที https://spidermonkey.dev/blog/2025/10/28/iongraph-web.html

🧩 โมเดลเล็กแต่เก่งเกินตัว หลังจากเปิดตัว Granite 4.0 รุ่น Micro, Tiny และ Small ไปเมื่อต้นเดือน IBM ก็เดินหน้าต่อด้วยการเปิดตัว Granite 4.0 Nano ซึ่งเป็นโมเดลที่เล็กที่สุดในซีรีส์นี้ โดยมีจุดเด่นคือ ขนาดเล็ก ประสิทธิภาพสูง และเปิดให้ใช้งานฟรีในเชิงพาณิชย์ โมเดล Nano นี้ถูกออกแบบมาเพื่อใช้งานในสถานการณ์ที่โมเดลขนาดใหญ่ไม่เหมาะสม เช่น: 🎗️ อุปกรณ์ edge ที่มีข้อจำกัดด้านทรัพยากร 🎗️ แอปพลิเคชันที่ต้องการ latency ต่ำ 🎗️ การ deploy แบบ local โดยไม่ต้องพึ่ง cloud รายละเอียดโมเดล: 🎗️ ใช้ข้อมูลฝึกกว่า 15 ล้านล้าน token 🎗️ รองรับ runtime ยอดนิยม เช่น vLLM, llama.cpp, MLX 🎗️ ได้รับการรับรอง ISO 42001 ด้านการพัฒนา AI อย่างรับผิดชอบ มีทั้งหมด 8 รุ่นย่อย ได้แก่: 🎗️ Granite 4.0 H 1B และ H 350M (hybrid-SSM) 🎗️ Granite 4.0 1B และ 350M (transformer แบบดั้งเดิม) 🎗️ แต่ละรุ่นมีทั้งแบบ base และ instruct ผลการทดสอบ: 🎗️ Granite Nano ทำคะแนนเหนือกว่าหลายโมเดลขนาดใกล้เคียง เช่น Qwen ของ Alibaba, LFM ของ LiquidAI และ Gemma ของ Google 🎗️ โดดเด่นในงานที่ต้องใช้ agentic workflows เช่น IFEval และ BFCLv3 https://news.itsfoss.com/ibm-granite-4-nano/

🚀 Superhuman: จากผู้ช่วยเขียนสู่แพลตฟอร์ม AI ครบวงจร Grammarly ก่อตั้งในปี 2009 และเป็นที่รู้จักในฐานะผู้ช่วยเขียนที่ใช้ AI อย่างแพร่หลาย ล่าสุดบริษัทได้ประกาศเปลี่ยนชื่อเป็น “Superhuman” หลังจากเข้าซื้อกิจการของ Superhuman Mail และ Coda ในปี 2025 โดยเลือกใช้ชื่อของบริษัทที่ถูกซื้อมาแทนชื่อเดิม ซึ่งถือเป็นกลยุทธ์ที่ไม่ธรรมดาในวงการเทคโนโลยี ภายใต้ชื่อใหม่ Superhuman จะรวม: 💠 Grammarly (ผู้ช่วยเขียน) 💠 Superhuman Mail (แพลตฟอร์มอีเมลระดับพรีเมียม) 💠 Coda (ผู้ช่วยงานที่ใช้ AI) ทั้งหมดจะอยู่ภายใต้ระบบ subscription เดียว พร้อมเปิดตัวผู้ช่วย AI ใหม่ชื่อว่า Superhuman Go ที่จะทำงานแบบเบื้องหลังโดยไม่ต้องรอคำสั่งจากผู้ใช้ Superhuman Go จะสามารถ: 💠 เขียนและปรับแต่งอีเมลอัตโนมัติ 💠 สรุปข้อมูลจากข้อความหรือเอกสาร 💠 จัดการตารางงานและการประชุม 💠 เชื่อมต่อกับ Google Workspace และ Microsoft Outlook นอกจากนี้ยังมีฟีเจอร์ใหม่ที่กำลังจะเปิดตัว เช่น: 💠 แปลงบันทึกการประชุมเป็นร่างเอกสาร 💠 จัดระเบียบกล่องอีเมลตามปฏิทินและ workflow ของผู้ใช้ แพ็กเกจ subscription มีให้เลือก 2 ระดับ: 🎗️ Pro Plan ($12/เดือน): เขียนใหม่และแปลข้อความได้ไม่จำกัดใน 19 ภาษา 🎗️ Business Plan ($33/เดือน): รวมทุกฟีเจอร์ของ Pro พร้อมใช้งาน Superhuman Mail เต็มรูปแบบ https://securityonline.info/grammarly-is-now-superhuman-unifying-mail-and-ai-in-new-productivity-suite/

📉 AI กำลังเปลี่ยนโฉมตลาดงานโปรแกรมเมอร์ — โดยเฉพาะคนรุ่นใหม่ที่เพิ่งจบสายคอมพิวเตอร์ รายงานจาก Stanford University เผยว่า ตลาดงานสำหรับนักพัฒนาโปรแกรมรุ่นใหม่กำลังหดตัวอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะกลุ่มอายุ 22–25 ปี ซึ่งได้รับผลกระทบจากการแทนที่ด้วย AI coding tools เช่น Copilot และ GPT ที่บริษัทต่าง ๆ นำมาใช้แทนการจ้างงานจริง ✅ การจ้างงานในสายงานที่ “AI-exposed” ลดลง 13% ➡️ โดยเฉพาะสาย software development ที่ถูกแทนที่ด้วย automation ➡️ ตัวเลขนี้ยังคงอยู่แม้ปรับตามปัจจัยภายในบริษัท ✅ ตลาดงาน coding ลดลงเกือบ 20% ตั้งแต่ปี 2022 ถึงกลางปี 2025 ➡️ จุดเปลี่ยนคือการเปิดตัว ChatGPT และเครื่องมือ AI อื่น ๆ ➡️ บริษัทต่าง ๆ เลือกใช้ AI แทนการจ้างนักพัฒนาใหม่ ✅ นักพัฒนาใหม่ใช้ AI ตลอดเวลา แต่ขาดความเข้าใจลึก ➡️ “AI ให้คำตอบเร็ว แต่ความรู้ที่ได้ตื้น” — Namanyay Goel ➡️ StackOverflow เคยบังคับให้เรียนรู้จากการถกเถียงของผู้เชี่ยวชาญ ✅ AI-generated code มีปัญหาด้านคุณภาพและความปลอดภัย ➡️ นักพัฒนาพบว่าโค้ดจาก AI ใช้เวลาซ่อมมากขึ้น ➡️ เพียง 44% ของโค้ดที่สร้างโดย AI ถูกมองว่า “ใช้งานได้” ➡️ มีการเพิ่มขึ้น 322% ในการเข้าถึงระบบโดยไม่ได้รับอนุญาตจากโค้ดที่สร้างโดย AI ✅ ช่องโหว่ร้ายแรงเพิ่มขึ้น 37.6% เมื่อโค้ดถูกสร้างซ้ำด้วย AI หลายรอบ ➡️ งานวิจัยจาก Apiiro และ University of San Francisco ยืนยันความเสี่ยง ➡️ ผู้ใช้มักเข้าใจผิดว่า AI ทำให้ตนเองเร็วขึ้น ทั้งที่จริงแล้วช้าลง ‼️ นักพัฒนาใหม่อาจพึ่งพา AI มากเกินไปจนขาดทักษะพื้นฐาน ⛔ ส่งผลให้ไม่สามารถแก้ปัญหาหรือเข้าใจโค้ดที่ซับซ้อนได้ ⛔ อาจกลายเป็น “ผู้ใช้ AI” มากกว่า “นักพัฒนา” ‼️ องค์กรที่ลดจำนวนพนักงานและพึ่งพา AI เสี่ยงต่อคุณภาพซอฟต์แวร์ ⛔ โค้ดที่ไม่มีคนเข้าใจจะทำให้การแก้ไขบั๊กและการอัปเดตล่าช้า ⛔ อาจเปิดช่องให้เกิดการโจมตีหรือความเสียหายต่อระบบ https://www.slashgear.com/2005612/ai-coding-programmer-job-market-stanford-study/

🇦🇹☁️ ออสเตรียเดินหน้าสู่อธิปไตยดิจิทัล: กระทรวงเศรษฐกิจฯ ย้ายจาก Microsoft ไปใช้ Nextcloud ภายใน 4 เดือน รัฐบาลออสเตรียประกาศความสำเร็จในการย้ายระบบของกระทรวงเศรษฐกิจ พลังงาน และการท่องเที่ยว (BMWET) จาก Microsoft ไปใช้ Nextcloud เพื่อจัดการข้อมูลภายในและการทำงานร่วมกัน โดยใช้โครงสร้างพื้นฐานที่ควบคุมได้ภายในประเทศ — ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นภายในเวลาเพียง 4 เดือน. ✅ ความเคลื่อนไหวสำคัญของ BMWET ✅ ย้ายพนักงาน 1,200 คนไปใช้ Nextcloud ➡️ ใช้สำหรับการทำงานร่วมกันภายในและจัดเก็บข้อมูลอย่างปลอดภัย ➡️ ดำเนินการบนโครงสร้างพื้นฐานที่ควบคุมโดยออสเตรียเอง ✅ ดำเนินการร่วมกับ Atos Austria และทีม Nextcloud ➡️ ปรับแต่งระบบให้ตรงตามข้อกำหนดด้านกฎหมายและเทคนิค ➡️ ใช้แนวทาง hybrid โดยยังคง Microsoft Teams สำหรับการประชุมภายนอก ✅ รวมระบบ Outlook ผ่าน Sendent เพื่อไม่ให้กระทบ workflow เดิม ➡️ พนักงานยังสามารถใช้อีเมลและปฏิทินแบบเดิมได้ ➡️ ลดแรงต้านจากการเปลี่ยนระบบใหม่ ✅ เหตุผลหลักคือความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวและ GDPR ➡️ การวิเคราะห์ความเสี่ยงพบว่า cloud จากต่างประเทศไม่ผ่านข้อกำหนด ➡️ เตรียมรับมือกับกฎใหม่ NIS2 ที่เน้นความมั่นคงของข้อมูล ✅ การเตรียมพนักงานคือหัวใจของความสำเร็จ ➡️ มีการจัดอบรม, วิดีโอสอน, และ wiki ภายใน ➡️ พนักงานตอบรับดีและไม่เกิดการหยุดชะงักในการทำงาน ‼️ การย้ายระบบต้องมีการวางแผนและสนับสนุนจากผู้บริหาร ⛔ หากไม่มีการเตรียมพนักงาน อาจเกิดความขัดแย้งและประสิทธิภาพลดลง ⛔ การเปลี่ยนระบบโดยไม่ค่อยอธิบายเหตุผลอาจทำให้เกิดแรงต้าน ‼️ การใช้ cloud จากต่างประเทศอาจขัดกับกฎหมายความเป็นส่วนตัวในยุโรป ⛔ ข้อมูลของประชาชนและองค์กรรัฐต้องอยู่ภายใต้การควบคุมที่ชัดเจน ⛔ การพึ่งพาบริษัทนอกยุโรปอาจเสี่ยงต่อการละเมิด GDPR และ NIS2 https://news.itsfoss.com/austrian-ministry-kicks-out-microsoft/

📰 หัวข้อข่าว: “Swift เปิดตัว SDK สำหรับ Android – ก้าวใหม่ของการพัฒนาแอปข้ามแพลตฟอร์ม” หลังจาก Swift เติบโตอย่างต่อเนื่องในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ทั้งในด้านการพัฒนาแอปบนคลาวด์, Windows, เบราว์เซอร์ และแม้แต่ไมโครคอนโทรลเลอร์ ล่าสุด Swift ได้ขยายขอบเขตไปยัง Android อย่างเป็นทางการ ด้วยการเปิดตัว “Swift SDK for Android” เวอร์ชัน nightly preview การเปิดตัวครั้งนี้เป็นผลจากความร่วมมือของ Android Workgroup ซึ่งเป็นกลุ่มเปิดที่ทุกคนสามารถเข้าร่วมได้ โดยมีเป้าหมายเพื่อผลักดัน Swift ให้สามารถพัฒนาแอปบน Android ได้อย่างเต็มรูปแบบ นักพัฒนาสามารถเริ่มต้นใช้งาน SDK ได้ทันที โดยมีคู่มือและตัวอย่างโค้ดให้ทดลองใช้งาน พร้อมรองรับการพอร์ตแพ็กเกจ Swift ไปยัง Android ได้ง่ายขึ้น ปัจจุบันกว่า 25% ของแพ็กเกจใน Swift Package Index สามารถ build บน Android ได้แล้ว นอกจากนี้ยังมีโครงการ swift-java ที่ช่วยให้ Swift สามารถทำงานร่วมกับ Java ได้ทั้งสองทาง โดยมีระบบสร้าง binding อัตโนมัติที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ✅ Swift SDK for Android เปิดตัวในรูปแบบ nightly preview ➡️ เปิดโอกาสให้นักพัฒนาเขียนแอป Android ด้วยภาษา Swift ➡️ รองรับการพัฒนาแบบ native และการพอร์ตแพ็กเกจ Swift ✅ การสนับสนุนจาก Android Workgroup ➡️ เป็นกลุ่มเปิดที่ทุกคนสามารถเข้าร่วมได้ ➡️ มีการร่างเอกสารวิสัยทัศน์เพื่อกำหนดทิศทางในอนาคต ✅ เครื่องมือและทรัพยากรสำหรับนักพัฒนา ➡️ มีคู่มือ Getting Started สำหรับเริ่มต้นใช้งาน ➡️ มีตัวอย่าง Swift for Android Examples สำหรับ workflow แบบ end-to-end ➡️ Community Showcase แสดงแพ็กเกจที่รองรับ Android ✅ การทำงานร่วมกับ Java ผ่าน swift-java ➡️ เป็นทั้งไลบรารีและเครื่องมือสร้างโค้ด binding ระหว่าง Swift และ Java ➡️ รองรับการนำ business logic จาก Swift ไปใช้บน Android ได้ง่ายขึ้น ✅ การติดตามและพัฒนาในอนาคต ➡️ มี project board สำหรับติดตามสถานะของงานหลัก ➡️ มีระบบ CI อย่างเป็นทางการสำหรับ Swift SDK for Android ➡️ เปิดรับความคิดเห็นและไอเดียผ่าน Swift forums https://www.swift.org/blog/nightly-swift-sdk-for-android/

📰 “OpenWrt อุดช่องโหว่ร้ายแรงสองรายการ – เสี่ยง RCE และเจาะหน่วยความจำเคอร์เนลผ่าน DSL Driver” ลองจินตนาการว่าเราใช้เราเตอร์ที่รัน OpenWrt ซึ่งเป็นเฟิร์มแวร์ยอดนิยมสำหรับอุปกรณ์ฝังตัว แล้ววันหนึ่งมีคนสามารถส่งคำสั่งจากระยะไกลเพื่อควบคุมระบบ หรือแม้แต่เจาะเข้าไปอ่านและเขียนหน่วยความจำเคอร์เนลได้… นี่คือสิ่งที่ช่องโหว่ล่าสุดใน OpenWrt อาจทำให้เกิดขึ้นได้ เมื่อวันที่ 27 ตุลาคม 2025 OpenWrt ได้ออกแพตช์เพื่อแก้ไขช่องโหว่ร้ายแรงสองรายการ ได้แก่: 🪲 CVE-2025-62526: ช่องโหว่ Heap Buffer Overflow ใน ubusd ซึ่งเป็น daemon สำหรับการสื่อสารระหว่างโปรเซสใน OpenWrt 🪲 CVE-2025-62525: ช่องโหว่ในไดรเวอร์ ltq-ptm ที่ใช้ในอุปกรณ์ DSL บางรุ่น ทำให้ผู้ใช้สามารถอ่านและเขียนหน่วยความจำเคอร์เนลได้ ช่องโหว่แรกเปิดให้ผู้โจมตีสามารถส่งข้อความที่ออกแบบมาเฉพาะผ่าน ubus โดยไม่ต้องผ่านการตรวจสอบสิทธิ์ใด ๆ เพราะโค้ดที่เปราะบางทำงานก่อนการตรวจสอบ ACL ทำให้สามารถรันโค้ดในบริบทของ daemon ได้ทันที ช่องโหว่ที่สองเปิดให้ผู้ใช้ในระบบสามารถใช้ ioctl เพื่อเข้าถึงหน่วยความจำเคอร์เนล ซึ่งอาจนำไปสู่การหลบหนีจาก sandbox เช่น ujail ได้ OpenWrt ได้แก้ไขช่องโหว่เหล่านี้ในเวอร์ชัน 24.10.4 และ snapshot builds หลังวันที่ 15–18 ตุลาคม 2025 โดยเวอร์ชันเก่าเช่น 22.03 และ 23.05 จะไม่ได้รับการสนับสนุนอีกต่อไป ✅ ช่องโหว่ CVE-2025-62526 – ubusd Heap Buffer Overflow ➡️ เกิดในโค้ดการ parse event registration ➡️ ทำงานก่อนการตรวจสอบ ACL ➡️ เปิดช่องให้รันโค้ดในบริบทของ daemon ➡️ ส่งผลให้ bypass ACL ได้ด้วย ✅ ช่องโหว่ CVE-2025-62525 – Kernel Memory Leak ผ่าน ltq-ptm ➡️ ใช้ ioctl เพื่ออ่าน/เขียนหน่วยความจำเคอร์เนล ➡️ กระทบอุปกรณ์ที่ใช้ SoC เช่น xrx200, danube, amazon ➡️ ใช้ในโหมด PTM (VDSL) ไม่กระทบ ATM หรือ VRX518 ✅ การแก้ไขโดย OpenWrt ➡️ แก้ไขในเวอร์ชัน 24.10.4 และ snapshot builds หลัง 15–18 ต.ค. 2025 ➡️ เวอร์ชัน 22.03 และ 23.05 ไม่ได้รับการสนับสนุนแล้ว ✅ ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ➡️ การควบคุมระบบจากระยะไกล (RCE) ➡️ การหลบหนีจาก sandbox เช่น ujail ➡️ การเข้าถึงข้อมูลลับในหน่วยความจำเคอร์เนล https://securityonline.info/openwrt-patches-ubusd-rce-flaw-cve-2025-62526-and-kernel-memory-leak-cve-2025-62525-in-dsl-driver/

📰 “OpenAI ซื้อกิจการ Sky – แอปอัตโนมัติบน Mac เพื่อยกระดับ ChatGPT สู่การควบคุมระบบ” ลองนึกภาพว่า ChatGPT ไม่ได้เป็นแค่ผู้ช่วยตอบคำถาม แต่สามารถควบคุมแอปต่าง ๆ บนเครื่อง Mac ของคุณได้โดยตรง ไม่ว่าจะเป็นการเปิดไฟล์ จัดการงาน หรือแม้แต่สั่งการข้ามแอปแบบอัตโนมัติ… นี่คือวิสัยทัศน์ใหม่ของ OpenAI หลังจากเข้าซื้อกิจการบริษัท Software Applications ผู้พัฒนาแอป Sky Sky เป็นแอปอัตโนมัติบน macOS ที่เปิดตัวเมื่อต้นปี 2025 โดยทีมผู้สร้าง Workflow ซึ่งเคยถูก Apple ซื้อไปในปี 2017 และกลายเป็นฟีเจอร์ Shortcuts ที่เราคุ้นเคยกันดีใน iOS และ macOS การกลับมาครั้งนี้ในรูปแบบ Sky ได้รับความสนใจอย่างมาก เพราะสามารถ “เข้าใจสิ่งที่อยู่บนหน้าจอ” และ “ใช้แอปเพื่อดำเนินการแทนผู้ใช้” ได้อย่างชาญฉลาด OpenAI วางแผนจะนำเทคโนโลยีของ Sky มาผนวกเข้ากับ ChatGPT เพื่อให้สามารถควบคุมระบบ macOS ได้ในระดับลึก เช่น การสั่งงานข้ามแอป การจัดการไฟล์ หรือแม้แต่การวางแผนงานแบบอัตโนมัติ ซึ่งจะทำให้ ChatGPT กลายเป็นผู้ช่วยที่ทำงานแทนคุณได้จริง ไม่ใช่แค่ให้คำแนะนำ การเข้าซื้อกิจการนี้ยังสะท้อนถึงแนวโน้มของ “Agentic AI” หรือ AI ที่สามารถลงมือทำแทนมนุษย์ได้ โดยไม่ต้องรอคำสั่งทีละขั้น ซึ่งเป็นทิศทางเดียวกับที่ Apple กำลังพัฒนา Siri รุ่นใหม่ ที่จะสามารถควบคุมแอปของบุคคลที่สามได้ในปี 2026 นอกจากนี้ OpenAI ยังเพิ่งเปิดตัว ChatGPT Atlas เว็บเบราว์เซอร์ตัวแรกของบริษัท และซื้อกิจการ Roi แอปลงทุนอัตโนมัติไปก่อนหน้านี้ไม่นาน แสดงให้เห็นถึงการขยายตัวอย่างรวดเร็วของ OpenAI ในการสร้างระบบ AI ที่ทำงานแทนมนุษย์ได้อย่างแท้จริง ✅ การเข้าซื้อกิจการ Software Applications โดย OpenAI ➡️ บริษัทผู้พัฒนาแอป Sky สำหรับระบบอัตโนมัติบน macOS ➡️ ทีมผู้สร้างเคยพัฒนา Workflow ที่ Apple ซื้อไปในปี 2017 ✅ แอป Sky มีความสามารถโดดเด่น ➡️ เข้าใจสิ่งที่อยู่บนหน้าจอ ➡️ ใช้แอปต่าง ๆ เพื่อดำเนินการแทนผู้ใช้ ➡️ รองรับการทำงานข้ามแอปแบบอัตโนมัติ ✅ แผนของ OpenAI กับ ChatGPT ➡️ ผนวกความสามารถของ Sky เข้ากับ ChatGPT ➡️ เพิ่มความสามารถในการควบคุมระบบ macOS ระดับลึก ➡️ เปลี่ยน ChatGPT ให้เป็นผู้ช่วยที่ “ลงมือทำ” ได้จริง ✅ แนวโน้ม Agentic AI ➡️ AI ที่สามารถดำเนินการแทนมนุษย์โดยอัตโนมัติ ➡️ เป็นทิศทางเดียวกับ Siri รุ่นใหม่ของ Apple ที่จะเปิดตัวในปี 2026 ✅ การขยายตัวของ OpenAI ➡️ เปิดตัว ChatGPT Atlas เว็บเบราว์เซอร์ตัวแรก ➡️ ซื้อกิจการ Roi แอปลงทุนอัตโนมัติ https://securityonline.info/openai-buys-mac-automation-app-to-give-chatgpt-system-level-control/

🧠 OpenAI เข้าซื้อบริษัทผู้สร้างแอป Sky บน macOS – เตรียมผสาน AI เข้ากับระบบของ Apple อย่างลึกซึ้ง OpenAI ประกาศเข้าซื้อ Software Applications Incorporated ซึ่งเป็นผู้พัฒนาแอป Sky บน macOS แอปนี้เป็นผู้ช่วย AI ที่สามารถเข้าใจสิ่งที่อยู่บนหน้าจอของผู้ใช้ และดำเนินการตามคำสั่งได้โดยตรง เช่น สรุปเนื้อหาเว็บไซต์แล้วส่งให้เพื่อนผ่านแอป Messages หรือสร้างสคริปต์อัตโนมัติที่เชื่อมโยงหลายแอปเข้าด้วยกัน Sky ทำงานในหน้าต่างลอยขนาดเล็กที่อยู่เหนือแอปอื่น ๆ และมีจุดเด่นคือการผสานเข้ากับระบบ macOS อย่างลึกซึ้ง ซึ่ง OpenAI มองว่าเป็นโอกาสในการนำความสามารถนี้มาเสริมให้กับ ChatGPT โดยทีมงานทั้งหมดของ Sky จะเข้าร่วมกับ OpenAI เพื่อพัฒนาเทคโนโลยีร่วมกัน น่าสนใจว่า ทีมที่สร้าง Sky เคยเป็นผู้อยู่เบื้องหลังแอป Workflow ซึ่ง Apple เคยซื้อไปในปี 2017 และเปลี่ยนชื่อเป็น Shortcuts ดังนั้น Sky จึงถือเป็นวิวัฒนาการต่อยอดที่ก้าวข้ามความสามารถของ Siri และ Apple Intelligence ในปัจจุบัน การเข้าซื้อครั้งนี้เกิดขึ้นในช่วงที่ Apple กำลังเผชิญกับความท้าทายภายใน เช่น การลาออกของหัวหน้าทีม AKI (Answers, Knowledge and Information) ที่เพิ่งได้รับตำแหน่งไม่นาน และความกังวลของวิศวกรบางส่วนต่อประสิทธิภาพของ Siri รุ่นใหม่ที่จะเปิดตัวใน iOS 26.4 ✅ การเข้าซื้อบริษัท Software Applications Incorporated ➡️ เป็นผู้พัฒนาแอป Sky บน macOS ➡️ แอป Sky เป็นผู้ช่วย AI ที่เข้าใจหน้าจอและดำเนินการตามคำสั่ง ➡️ ทีมงานทั้งหมดจะเข้าร่วมกับ OpenAI เพื่อพัฒนา ChatGPT ➡️ Sky ทำงานในหน้าต่างลอยและเชื่อมโยงหลายแอปได้ ✅ ความสามารถของ Sky ➡️ สรุปเนื้อหาเว็บไซต์แล้วส่งผ่าน Messages ➡️ สร้างสคริปต์อัตโนมัติและคำสั่งเฉพาะสำหรับแต่ละแอป ➡️ เข้าใจบริบทบนหน้าจอและดำเนินการแบบเรียลไทม์ ➡️ พัฒนาโดยทีมเดียวกับ Workflow ซึ่งกลายเป็น Shortcuts ของ Apple ✅ ความเคลื่อนไหวของ Apple ➡️ Siri รุ่นใหม่จะเปิดตัวพร้อม iOS 26.4 ในปี 2026 ➡️ มีความกังวลเรื่องประสิทธิภาพของ Siri จากวิศวกรภายใน ➡️ หัวหน้าทีม AKI ลาออกไปเข้าร่วมกับ Meta ➡️ Apple Intelligence ยังตามหลังความสามารถของ Sky ในบางด้าน https://wccftech.com/openai-acquires-the-company-behind-the-new-apple-mac-app-sky/

💸 “Idealist.org ลดค่าใช้จ่ายจาก $3,000 เหลือ $55 ต่อเดือน – เปลี่ยนจาก Heroku มาใช้เซิร์ฟเวอร์เดียวกับ Disco!” Idealist.org ซึ่งเป็นเว็บไซต์หางานด้าน nonprofit ที่มีผู้ใช้งานหลายล้านคนต่อเดือน เคยใช้ Heroku สำหรับ staging environment โดยเสียค่าใช้จ่ายถึง $500 ต่อ environment และมีทั้งหมด 6 environment รวมแล้วจ่ายถึง $3,000 ต่อเดือน แค่เพื่อการทดสอบก่อนปล่อยจริง! ทีมงานจึงทดลองย้าย staging environment ไปยังเซิร์ฟเวอร์เดียวบน Hetzner ราคาเพียง $55 ต่อเดือน โดยใช้เครื่องมือชื่อว่า Disco ซึ่งช่วยให้ยังคง workflow แบบ “git push to deploy” ได้เหมือนเดิม Disco ไม่ใช่แค่ docker-compose ธรรมดา แต่ให้ฟีเจอร์แบบ PaaS เช่น deploy อัตโนมัติ, SSL certificate, UI สำหรับดู log และจัดการ environment ได้ง่าย ๆ ทำให้ทีมสามารถสร้าง staging ใหม่ได้ทันทีโดยไม่ต้องขออนุญาตหรือกังวลเรื่องค่าใช้จ่าย ผลลัพธ์คือจากเดิมที่มีแค่ 2 environment (dev และ main) ตอนนี้มีถึง 6 environment บนเซิร์ฟเวอร์เดียว โดยใช้ CPU แค่ ~2% และ RAM 14 GB จาก 32 GB เท่านั้น แม้จะต้องจัดการ DNS, CDN และดูแลเซิร์ฟเวอร์เอง แต่ทีมยอมรับได้ เพราะประหยัดงบมหาศาล และได้ความคล่องตัวในการพัฒนาเพิ่มขึ้น ✅ ปัญหาที่พบจากการใช้ Heroku ➡️ ค่าใช้จ่ายสูงถึง $500 ต่อ staging environment ➡️ ต้องจำกัดจำนวน environment เพราะงบประมาณ ➡️ ระบบ staging กลายเป็นทรัพยากรที่หายากและต้องขออนุญาตก่อนใช้ ✅ แนวทางใหม่ที่ใช้ Disco บนเซิร์ฟเวอร์เดียว ➡️ ใช้ Hetzner CCX33 ราคา $55/เดือน ➡️ ใช้ Disco เพื่อรักษา workflow แบบ git push to deploy ➡️ แชร์ Postgres instance เดียวกันสำหรับ staging ทั้งหมด ➡️ สร้าง environment ใหม่ได้ง่ายและรวดเร็ว ➡️ ใช้ CPU ~2% และ RAM 14 GB จาก 32 GB ✅ ฟีเจอร์ของ Disco ที่ช่วยให้ใช้งานง่าย ➡️ deploy อัตโนมัติแบบ zero-downtime ➡️ SSL certificate อัตโนมัติสำหรับทุก branch ➡️ UI สำหรับดู log และจัดการ environment ➡️ ไม่ต้องเขียน automation เองเหมือนใช้ VPS แบบดิบ ๆ ✅ ผลลัพธ์ที่ได้ ➡️ ลดค่าใช้จ่ายจาก $3,000 เหลือ $55 ต่อเดือน ➡️ สร้าง staging ได้ทันทีโดยไม่ต้องขออนุญาต ➡️ เพิ่มความคล่องตัวในการพัฒนาและทดสอบ ➡️ เปลี่ยน mindset จาก “staging เป็นของแพง” เป็น “staging เป็นของฟรี” ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ ต้องจัดการ DNS และ CDN ด้วยตัวเอง ⛔ ต้องดูแลเรื่อง security และ monitoring ของเซิร์ฟเวอร์ ⛔ หากเซิร์ฟเวอร์ล่ม ต้อง reprovision ใหม่เอง ⛔ ต้องปรับ networking ของแอปให้เข้ากับ Docker ⛔ Disco ยังไม่เหมาะกับ workload ที่ต้อง redundancy สูง https://disco.cloud/blog/how-idealistorg-replaced-a-3000mo-heroku-bill-with-a-55mo-server/

🕳️ “แฮกเกอร์จีนใช้คีย์ ASP.NET ที่หลุด – ฝัง TOLLBOOTH Backdoor และ Rootkit บน IIS Server ทั่วโลก!” Elastic Security Labs และ Texas A&M University System Cybersecurity เผยการค้นพบแคมเปญโจมตีจากกลุ่มแฮกเกอร์ที่พูดภาษาจีน ซึ่งใช้คีย์ ASP.NET ที่ถูกเปิดเผยต่อสาธารณะในการเจาะระบบ Microsoft IIS Server ที่ตั้งค่าผิดพลาด แฮกเกอร์ใช้คีย์ machineKey ที่หลุดจากเอกสาร Microsoft และ StackOverflow เพื่อสร้าง payload ที่สามารถ deserialization ผ่าน ViewState ได้ ทำให้สามารถรันคำสั่งบนเซิร์ฟเวอร์ได้โดยไม่ต้องยืนยันตัวตน หลังจากเจาะระบบได้แล้ว พวกเขาจะติดตั้ง backdoor ชื่อว่า TOLLBOOTH ซึ่งเป็น IIS module ที่มีความสามารถทั้ง SEO cloaking, webshell, และ command execution โดยมี webshell ซ่อนอยู่ที่ /mywebdll พร้อมรหัสผ่าน hack123456! TOLLBOOTH ยังสามารถแยกแยะระหว่าง bot ของ search engine กับผู้ใช้จริง เพื่อแสดงเนื้อหาหลอกลวงให้ bot เห็น (เพื่อดัน SEO) และ redirect ผู้ใช้ไปยังเว็บไซต์อันตราย ซึ่งเป็นเทคนิคที่เรียกว่า link farm network หากวิธีฝัง backdoor ล้มเหลว แฮกเกอร์จะใช้เครื่องมือ Remote Monitoring & Management (RMM) ชื่อ GotoHTTP เพื่อควบคุมเครื่องผ่านเบราว์เซอร์โดยตรง นอกจากนี้ยังพบ rootkit ระดับ kernel ที่ชื่อว่า HIDDENDRIVER ซึ่งดัดแปลงจากโครงการโอเพ่นซอร์สชื่อ “Hidden” โดยใช้เทคนิค DKOM (Direct Kernel Object Manipulation) เพื่อซ่อน process, ไฟล์ และ registry key จากเครื่องมือวิเคราะห์ระบบ การโจมตีนี้ถูกจัดกลุ่มเป็น REF3927 และพบว่ามีความเชื่อมโยงกับแคมเปญที่ Microsoft และ AhnLab เคยรายงานมาก่อน โดยมีเป้าหมายเป็นเซิร์ฟเวอร์ IIS กว่า 571 เครื่องทั่วโลก ยกเว้นในประเทศจีน ซึ่งสอดคล้องกับพฤติกรรมของกลุ่มแฮกเกอร์จีนที่มักหลีกเลี่ยงการโจมตีภายในประเทศตัวเอง ✅ วิธีการโจมตี ➡️ ใช้คีย์ ASP.NET machineKey ที่ถูกเปิดเผยสู่สาธารณะ ➡️ สร้าง ViewState payload เพื่อรันคำสั่งบน IIS Server ➡️ ติดตั้ง TOLLBOOTH IIS module เป็น backdoor ➡️ ใช้ GotoHTTP หากฝัง backdoor ไม่สำเร็จ ➡️ ติดตั้ง rootkit HIDDENDRIVER เพื่อซ่อนการทำงาน ✅ ความสามารถของ TOLLBOOTH ➡️ มี webshell ซ่อนอยู่ที่ /mywebdll พร้อมรหัสผ่าน ➡️ รองรับการอัปโหลดไฟล์และรันคำสั่ง ➡️ มี endpoint สำหรับ health check, debug และ clean ➡️ มี SEO cloaking engine เพื่อหลอก bot และ redirect ผู้ใช้ ➡️ ใช้ JSON config จากเซิร์ฟเวอร์ควบคุม ✅ ความสามารถของ HIDDENDRIVER ➡️ ใช้เทคนิค DKOM เพื่อซ่อน process, ไฟล์ และ registry ➡️ มี companion app ชื่อ HIDDENCLI เขียนด้วยภาษาจีน ➡️ ปรับปรุงจากโปรเจกต์ “Hidden” ด้วยฟีเจอร์ AMSI bypass และ whitelist process ➡️ ซ่อนตัวจากเครื่องมืออย่าง Process Explorer ได้ ✅ ขอบเขตของการโจมตี ➡️ พบการติดเชื้อใน IIS Server อย่างน้อย 571 เครื่อง ➡️ ครอบคลุมหลายอุตสาหกรรม เช่น การเงิน โลจิสติกส์ การศึกษา ➡️ ไม่มีเหยื่อในประเทศจีน – สะท้อนการใช้ geofencing ➡️ พบการติดตั้งซ้ำในหลายองค์กร แสดงว่าปัญหายังไม่ถูกแก้ที่ต้นเหตุ https://securityonline.info/chinese-hackers-exploit-exposed-asp-net-keys-to-deploy-tollbooth-iis-backdoor-and-kernel-rootkit/

🛠️ “GitLab ออกแพตช์ด่วน! อุดช่องโหว่ Runner Hijacking (CVE-2025-11702) และ DoS หลายรายการ – เสี่ยงโดนแฮก CI/CD Pipeline” GitLab ได้ปล่อยอัปเดตเวอร์ชัน 18.5.1, 18.4.3 และ 18.3.5 สำหรับทั้ง Community Edition (CE) และ Enterprise Edition (EE) เพื่อแก้ไขช่องโหว่ร้ายแรงหลายรายการ โดยเฉพาะช่องโหว่ CVE-2025-11702 ซึ่งเป็นช่องโหว่ระดับสูง (CVSS 8.5) ที่เปิดทางให้ผู้ใช้ที่มีสิทธิ์สามารถ “แฮกรันเนอร์” จากโปรเจกต์อื่นใน GitLab instance เดียวกันได้ ช่องโหว่นี้เกิดจากการควบคุมสิทธิ์ใน API ของ runner ที่ไม่รัดกุม ทำให้ผู้โจมตีสามารถเข้าควบคุม runner ที่ใช้ในการ build และ deploy ได้ ซึ่งอาจนำไปสู่การขโมย secrets, การ inject โค้ดอันตราย หรือการควบคุม pipeline ทั้งระบบ นอกจากนี้ยังมีช่องโหว่ DoS อีก 3 รายการที่เปิดให้ผู้ใช้ที่ไม่ได้รับการยืนยันตัวตนสามารถโจมตีระบบให้ล่มได้ เช่น การส่ง payload พิเศษผ่าน event collector, การใช้ GraphQL ร่วมกับ JSON ที่ผิดรูปแบบ และการอัปโหลดไฟล์ขนาดใหญ่ไปยัง endpoint เฉพาะ GitLab ยังแก้ไขช่องโหว่อื่น ๆ เช่น การอนุญาต pipeline โดยไม่ได้รับสิทธิ์ (CVE-2025-11971) และการขอเข้าร่วมโปรเจกต์ผ่าน workflow ที่ผิดพลาด (CVE-2025-6601) ✅ ช่องโหว่หลักที่ถูกแก้ไข ➡️ CVE-2025-11702 – Runner Hijacking ผ่าน API (CVSS 8.5) ➡️ CVE-2025-10497 – DoS ผ่าน event collector (CVSS 7.5) ➡️ CVE-2025-11447 – DoS ผ่าน GraphQL JSON validation (CVSS 7.5) ➡️ CVE-2025-11974 – DoS ผ่านการอัปโหลดไฟล์ใหญ่ (CVSS 6.5) ➡️ CVE-2025-11971 – Trigger pipeline โดยไม่ได้รับอนุญาต ➡️ CVE-2025-6601 – Workflow error ทำให้เข้าถึงโปรเจกต์โดยไม่ได้รับอนุญาต ✅ เวอร์ชันที่ได้รับผลกระทบ ➡️ GitLab CE/EE ตั้งแต่ 11.0 ถึงก่อน 18.3.5 ➡️ เวอร์ชัน 18.4 ก่อน 18.4.3 และ 18.5 ก่อน 18.5.1 ➡️ ผู้ใช้ควรอัปเดตเป็นเวอร์ชันล่าสุดทันที ✅ ความเสี่ยงต่อระบบ CI/CD ➡️ ผู้โจมตีสามารถควบคุม runner และ pipeline ได้ ➡️ อาจขโมย secrets หรือ inject โค้ดอันตราย ➡️ DoS ทำให้ระบบไม่สามารถให้บริการได้ ➡️ ส่งผลต่อความต่อเนื่องและความปลอดภัยของการ deploy https://securityonline.info/gitlab-patches-high-runner-hijacking-flaw-cve-2025-11702-and-multiple-dos-vulnerabilities/

📦 “แร็ค 21 นิ้วกำลังจะกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของดาต้าเซ็นเตอร์ — รับยุค AI ที่ต้องการพลังงานและความเย็นมากขึ้น” — เมื่อโครงสร้างพื้นฐานต้องปรับตัวเพื่อรองรับเซิร์ฟเวอร์ยุคใหม่ที่หนาแน่นและร้อนแรงกว่าเดิม รายงานจาก TechRadar เผยว่าแร็คขนาด 21 นิ้ว (หรือ 51 มม. ต่อหน่วย) กำลังจะเข้ามาแทนที่แร็คขนาด 19 นิ้วแบบดั้งเดิมในดาต้าเซ็นเตอร์ทั่วโลกภายในปี 2030 โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ให้บริการคลาวด์และ AI ขนาดใหญ่ เช่น Microsoft, Amazon, Google, Meta, Huawei และ Oracle การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดจากความต้องการด้านโครงสร้างที่สูงขึ้นในยุค AI ซึ่งต้องการเซิร์ฟเวอร์ที่มีการจัดสายเคเบิลหนาแน่น, ระบบระบายความร้อนแบบน้ำ, และการจ่ายไฟที่มากขึ้น แร็คขนาด 21 นิ้วช่วยให้ติดตั้งพัดลมขนาดใหญ่ขึ้น, เพิ่ม airflow, และจัดวางระบบจ่ายไฟได้ดีขึ้น ผู้ผลิตเซิร์ฟเวอร์อย่าง Dell และ HPE กำลังเปลี่ยนไปใช้มาตรฐาน Open Rack และระบบ DC-MHS (Data Center Modular Hardware System) ซึ่งช่วยให้สามารถจัดการ compute และ storage แบบ rack-scale ได้ รายงานจาก Omdia คาดว่าแร็คขนาด 21 นิ้วจะครองตลาดมากกว่า 70% ภายในปี 2030 และยอดขายแร็คจะเติบโตเร็วกว่ายอดขายเซิร์ฟเวอร์เป็นครั้งแรกในรอบ 10 ปี ✅ แร็คขนาด 21 นิ้วกำลังจะกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในดาต้าเซ็นเตอร์ ➡️ แทนที่แร็คขนาด 19 นิ้วแบบเดิมภายในปี 2030 ✅ ผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่เริ่มเปลี่ยนมาใช้แร็ค 21 นิ้วแล้ว ➡️ เช่น Microsoft, Amazon, Google, Meta, Huawei และ Oracle ✅ Dell และ HPE สนับสนุนมาตรฐาน Open Rack และ DC-MHS ➡️ เพื่อจัดการ compute และ storage แบบ rack-scale ✅ แร็คขนาดใหญ่ช่วยเพิ่ม airflow และติดตั้งพัดลมขนาดใหญ่ขึ้น ➡️ รองรับเซิร์ฟเวอร์ที่ร้อนและใช้พลังงานสูงในยุค AI ✅ Omdia คาดว่าแร็ค 21 นิ้วจะครองตลาดมากกว่า 70% ภายในปี 2030 ➡️ และยอดขายแร็คจะเติบโตเร็วกว่ายอดขายเซิร์ฟเวอร์ ✅ Wiwynn ผู้ผลิตเซิร์ฟเวอร์รายใหญ่กำลังขยายกำลังการผลิต ➡️ เพื่อตอบสนองความต้องการของ hyperscaler ด้าน AI https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/openai/when-51mm-is-all-you-need-supersized-21-inch-racks-to-become-standard-for-enterprise-and-cloud-service-providers-by-end-of-the-decade-displacing-the-venerable-19-inch-format