🕵️‍♂️ Shadow Escape: ช่องโหว่ใหม่ใน AI Assistant เสี่ยงทำข้อมูลผู้ใช้รั่วไหลมหาศาล นักวิจัยจาก Operant AI ได้เปิดเผยการโจมตีแบบใหม่ที่เรียกว่า “Shadow Escape” ซึ่งเป็นการโจมตีแบบ “zero-click” ที่สามารถขโมยข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้ผ่าน AI Assistant โดยไม่ต้องให้ผู้ใช้คลิกหรือตอบสนองใดๆ เลย จุดอ่อนนี้เกิดจากการใช้มาตรฐาน Model Context Protocol (MCP) ที่ช่วยให้ AI อย่าง ChatGPT, Gemini และ Claude เชื่อมต่อกับระบบภายในขององค์กร เช่น ฐานข้อมูลหรือ API ต่างๆ สิ่งที่น่ากังวลคือ Shadow Escape สามารถซ่อนคำสั่งอันตรายไว้ในไฟล์ธรรมดา เช่น คู่มือพนักงานหรือ PDF ที่ดูไม่มีพิษภัย เมื่อพนักงานอัปโหลดไฟล์เหล่านี้ให้ AI ช่วยสรุปหรือวิเคราะห์ คำสั่งที่ซ่อนอยู่จะสั่งให้ AI ดึงข้อมูลส่วนตัวของลูกค้า เช่น หมายเลขประกันสังคม (SSN), ข้อมูลการเงิน, หรือเวชระเบียน แล้วส่งออกไปยังเซิร์ฟเวอร์ของผู้ไม่หวังดี โดยที่ระบบความปลอดภัยทั่วไปไม่สามารถตรวจจับได้ เพราะการเข้าถึงข้อมูลเกิดขึ้นภายในระบบที่ได้รับอนุญาตอยู่แล้ว 1️⃣ ลักษณะของการโจมตี ✅ จุดเริ่มต้นของการโจมตี ➡️ ใช้ไฟล์ธรรมดา เช่น PDF หรือเอกสาร Word ที่ฝังคำสั่งลับ ➡️ พนักงานอัปโหลดไฟล์ให้ AI ช่วยสรุปหรือวิเคราะห์ ➡️ คำสั่งลับจะสั่งให้ AI ดึงข้อมูลจากระบบภายใน ✅ จุดอ่อนที่ถูกใช้ ➡️ มาตรฐาน Model Context Protocol (MCP) ที่เชื่อม AI กับระบบองค์กร ➡️ การตั้งค่า permission ของ MCP ที่ไม่รัดกุม ➡️ AI มีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลโดยตรง จึงไม่ถูกระบบรักษาความปลอดภัยภายนอกตรวจจับ 2️⃣ ข้อมูลที่ตกอยู่ในความเสี่ยง ✅ ประเภทของข้อมูลที่อาจรั่วไหล ➡️ หมายเลขประกันสังคม (SSN) ➡️ ข้อมูลบัตรเครดิตและบัญชีธนาคาร ➡️ เวชระเบียนและข้อมูลสุขภาพ ➡️ ชื่อ ที่อยู่ และข้อมูลส่วนตัวของลูกค้า ‼️ คำเตือน ⛔ การรั่วไหลอาจเกิดขึ้นโดยที่พนักงานไม่รู้ตัว ⛔ ข้อมูลอาจถูกส่งออกไปยังเซิร์ฟเวอร์ของผู้โจมตีโดยไม่มีการแจ้งเตือน 3️⃣ ทำไมระบบความปลอดภัยทั่วไปจึงไม่สามารถป้องกันได้ ✅ ลักษณะของการโจมตีแบบ “zero-click” ➡️ ไม่ต้องการให้ผู้ใช้คลิกลิงก์หรือทำอะไร ➡️ ใช้ AI ที่มีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลเป็นเครื่องมือในการขโมยข้อมูล ➡️ การส่งข้อมูลออกถูกพรางให้ดูเหมือนเป็นการทำงานปกติของระบบ ‼️ คำเตือน ⛔ ระบบ firewall และระบบตรวจจับภัยคุกคามทั่วไปไม่สามารถแยกแยะพฤติกรรมนี้ได้ ⛔ การใช้ AI โดยไม่มีการควบคุมสิทธิ์อย่างเข้มงวด อาจกลายเป็นช่องโหว่ร้ายแรง 4️⃣ ข้อเสนอแนะจากนักวิจัย ✅ แนวทางป้องกัน ➡️ ตรวจสอบและจำกัดสิทธิ์ของ AI Assistant ในการเข้าถึงข้อมูล ➡️ ปรับแต่ง permission ของ MCP ให้เหมาะสมกับระดับความเสี่ยง ➡️ ตรวจสอบไฟล์ที่อัปโหลดเข้าระบบอย่างละเอียดก่อนให้ AI ประมวลผล ‼️ คำเตือน ⛔ องค์กรที่ใช้ AI Assistant โดยไม่ตรวจสอบการตั้งค่า MCP อาจตกเป็นเหยื่อได้ง่าย ⛔ การละเลยการ audit ระบบ AI อาจนำไปสู่การรั่วไหลของข้อมูลระดับ “หลายล้านล้านรายการ” https://hackread.com/shadow-escape-0-click-attack-ai-assistants-risk/

📱 “Exynos 2600 ยังไม่พร้อมใช้กับ Galaxy S26 ทุกรุ่น – ผลิตได้แค่ 15,000 แผ่น wafer เท่านั้น!” Samsung เริ่มผลิตชิป Exynos 2600 ด้วยเทคโนโลยี 2nm GAA (Gate-All-Around) สำหรับใช้ใน Galaxy S26 แต่ดูเหมือนว่าการผลิตยังไม่พร้อมเต็มที่ เพราะมีรายงานว่าผลิตได้เพียง 15,000 wafer เท่านั้น ซึ่งถือว่าน้อยมากเมื่อเทียบกับความต้องการของตลาด แม้ก่อนหน้านี้จะมีข่าวว่า Exynos 2600 มีประสิทธิภาพสูงกว่า Snapdragon 8 Elite Gen 5 และ A19 Pro ในการทดสอบภายใน แต่ปัญหาหลักคือ อัตราผลิตที่ได้ (yield) ยังอยู่ที่ประมาณ 50% เท่านั้น ทำให้ชิปที่ผลิตได้จริงมีจำนวนจำกัด ผลคือ Galaxy S26 จะมีเพียง 30% ของเครื่องทั้งหมด ที่ใช้ Exynos 2600 ส่วนที่เหลือจะใช้ Snapdragon 8 Elite Gen 5 แทน แม้ก่อนหน้านี้จะมีข่าวว่า S26 Ultra จะใช้ Exynos ด้วย แต่ข้อมูลล่าสุดชี้ว่าอาจไม่เป็นจริง แหล่งข่าวยังระบุว่า Exynos 2600 ถูกมองว่า “premature” หรือยังไม่พร้อมใช้งานในระดับ mass production และ Samsung ยังต้องปรับปรุง yield ให้สูงขึ้นก่อนจะใช้กับรุ่นเรือธงทั้งหมด นอกจากนี้ Samsung ยังมีแผนใช้เทคโนโลยี 2nm GAA เดียวกันในการผลิตชิป AI6 ของ Tesla ซึ่งอยู่ในช่วง pilot production โดยตั้งเป้าเพิ่ม yield ให้ถึง 50% ภายในรอบการผลิตถัดไป ✅ สถานะการผลิตของ Exynos 2600 ➡️ ผลิตได้เพียง 15,000 wafer เท่านั้น ➡️ Yield อยู่ที่ประมาณ 50% ➡️ ใช้เทคโนโลยี 2nm GAA ที่ยังไม่เสถียร ➡️ ถูกมองว่ายัง “premature” สำหรับการใช้งานใน Galaxy S26 ทุกรุ่น ✅ ผลกระทบต่อ Galaxy S26 ➡️ มีเพียง 30% ของเครื่องที่ใช้ Exynos 2600 ➡️ ส่วนใหญ่จะใช้ Snapdragon 8 Elite Gen 5 แทน ➡️ S26 Ultra อาจไม่ได้ใช้ Exynos ตามที่เคยคาดไว้ ➡️ ประสิทธิภาพของ Exynos 2600 ยังสูงกว่าในการทดสอบภายใน ✅ แผนของ Samsung ในอนาคต ➡️ ตั้งเป้าเพิ่ม yield เป็น 70% ➡️ ใช้เทคโนโลยีเดียวกันผลิตชิป AI6 ให้ Tesla ➡️ หวังดึงลูกค้าใหม่ เช่น Qualcomm หาก yield ดีขึ้น ➡️ แข่งกับ TSMC ในตลาด 2nm GAA ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ Yield ต่ำทำให้ต้นทุนต่อชิปสูงและจำนวนผลิตจำกัด ⛔ การใช้ชิปที่ยังไม่เสถียรอาจกระทบต่อภาพลักษณ์ของ Galaxy S26 ⛔ หากไม่สามารถเพิ่ม yield ได้ อาจเสียเปรียบ TSMC ในระยะยาว ⛔ การพึ่งพา Snapdragon มากเกินไปอาจลดความเป็นอิสระของ Samsung ⛔ การผลิต AI6 บนเทคโนโลยีเดียวกันอาจเจอปัญหา yield ซ้ำซ้อน https://wccftech.com/exynos-2600-initial-production-volume-15000-wafers-considered-premature-for-all-galaxy-s26-models/

🎮 “Microsoft ใช้เกมของคุณฝึก AI – Gaming Copilot แอบเก็บข้อมูลโดยเปิดไว้เป็นค่าเริ่มต้น!” Microsoft เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ชื่อว่า Gaming Copilot AI บน Windows 11 ซึ่งออกแบบมาเพื่อช่วยผู้เล่นเกม เช่น แนะนำกลยุทธ์หรือช่วยแก้ปัญหาในเกม แต่สิ่งที่หลายคนไม่รู้คือ AI ตัวนี้ ฝึกตัวเองจากการเล่นเกมของคุณ โดยอัตโนมัติ — และเปิดใช้งานไว้ตั้งแต่แรก! ผู้ใช้ในฟอรั่ม ResetEra พบว่า Gaming Copilot ส่ง ภาพหน้าจอและข้อมูลการเล่นเกม กลับไปยัง Microsoft เพื่อใช้ฝึกโมเดล AI โดยไม่แจ้งเตือนชัดเจน และ Wccftech ก็ยืนยันว่าใน Game Bar → Settings → Privacy Settings มีตัวเลือกชื่อว่า “Model training on text” ที่ถูกเปิดไว้ตั้งแต่ต้น นอกจากนี้ยังมีตัวเลือกให้ AI ฝึกจาก เสียงสนทนาในเกม, ข้อมูล personalization และ memory รวมถึงบทสนทนาที่คุณเคยคุยกับ Gaming Copilot ด้วย แม้บางตัวเลือกจะไม่ได้เปิดไว้ตั้งแต่แรก แต่ก็สามารถเปิดได้โดยไม่รู้ตัว Microsoft ระบุว่าผู้ใช้สามารถปิดฟีเจอร์เหล่านี้ได้ โดยเข้าไปที่ Game Bar → Gaming Copilot → Settings → Privacy Settings แล้วปิดทุกตัวเลือกที่เกี่ยวกับการฝึกโมเดล ข่าวนี้ออกมาในช่วงที่ Microsoft ถูกวิจารณ์หนักจากหลายเรื่อง เช่น ขึ้นราคาคอนโซล Xbox และ Game Pass, ปิดโปรแกรม reward และปลดพนักงานกว่า 9,000 คน เพื่อเน้นการลงทุนใน AI — ทำให้หลายคนรู้สึกว่า Microsoft กำลัง “เดิมพันทุกอย่างกับ AI” โดยไม่คำนึงถึงความรู้สึกของผู้ใช้ ✅ ฟีเจอร์ Gaming Copilot AI ➡️ ช่วยผู้เล่นเกมด้วยคำแนะนำและการวิเคราะห์ ➡️ ฝึกโมเดลจากข้อมูลการเล่นเกมของผู้ใช้ ➡️ ส่งภาพหน้าจอและข้อมูลกลับไปยัง Microsoft ➡️ เปิดใช้งานไว้เป็นค่าเริ่มต้นโดยไม่แจ้งชัดเจน ✅ ข้อมูลที่ถูกใช้ในการฝึก AI ➡️ ภาพหน้าจอและการเล่นเกม ➡️ ข้อความและเสียงสนทนาในเกม ➡️ ข้อมูล personalization และ memory ➡️ บทสนทนากับ Gaming Copilot ✅ วิธีปิดการฝึกโมเดล ➡️ เข้า Game Bar → Gaming Copilot → Settings → Privacy Settings ➡️ ปิด “Model training on text” และตัวเลือกอื่น ๆ ➡️ ตรวจสอบทุกครั้งหลังอัปเดต Windows ✅ บริบทของ Microsoft ในช่วงนี้ ➡️ ขึ้นราคาคอนโซล Xbox และ Game Pass ➡️ ปิดโปรแกรม reward และส่วนลด ➡️ ปลดพนักงานกว่า 9,000 คน ➡️ เน้นลงทุนใน AI เป็นหลัก ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ หากไม่ปิดฟีเจอร์ อาจถูกเก็บข้อมูลโดยไม่รู้ตัว ⛔ การฝึก AI จากข้อมูลส่วนตัวอาจละเมิดความเป็นส่วนตัว ⛔ ผู้ใช้บางคนอาจไม่รู้ว่าฟีเจอร์นี้เปิดอยู่ ⛔ การส่งข้อมูลกลับไปยัง Microsoft อาจเสี่ยงต่อการรั่วไหล ⛔ ควรตรวจสอบการตั้งค่าหลังอัปเดต Windows ทุกครั้ง https://wccftech.com/microsoft-training-gaming-copilot-ai-watching-you-play-games-unless-you-turn-it-off/

👁️🧠 “Qwen3-VL จาก Ollama – โมเดล Vision Language ที่ทรงพลังที่สุด พร้อมควบคุมคอมพิวเตอร์ได้แบบอัตโนมัติ!” ลองจินตนาการว่าเราชี้กล้องมือถือไปที่ใบไม้ แล้วถามว่า “พิษกับหมาไหม?” หรือเปิดไฟล์ตารางบนคอมแล้วสั่ง AI ให้แปลงเป็นกราฟ — ทั้งหมดนี้ Qwen3-VL ทำได้แล้ว! นี่คือโมเดล Vision Language รุ่นใหม่จาก Alibaba ที่เปิดให้ใช้งานผ่าน Ollama โดยมีชื่อเต็มว่า Qwen3-VL-235B-A22B จุดเด่นคือความสามารถในการเข้าใจภาพและวิดีโออย่างลึกซึ้ง แล้วแปลงเป็นโค้ด HTML, CSS หรือ JavaScript ได้ทันที มันรองรับ input สูงถึง 1 ล้าน token ซึ่งหมายถึงสามารถประมวลผลวิดีโอความยาว 2 ชั่วโมง หรือเอกสารหลายร้อยหน้าได้ในคราวเดียว และยังเข้าใจตำแหน่งวัตถุ, มุมมอง, และข้อมูลเชิง 3D ได้ดีขึ้นกว่ารุ่นก่อน ๆ ด้าน OCR ก็ไม่ธรรมดา รองรับถึง 32 ภาษา และสามารถอ่านจากภาพที่เบลอ, มืด, หรือเอียงได้อย่างแม่นยำ แต่ที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือความสามารถแบบ “agentic” — Qwen3-VL สามารถควบคุมคอมพิวเตอร์หรือมือถือได้แบบอัตโนมัติ เช่น สั่งจองตั๋วบน Ticketmaster โดยเปิดเบราว์เซอร์, กรอกข้อมูล, เลือกที่นั่ง และกดยืนยัน โดยไม่ต้องให้ผู้ใช้คลิกเองเลย แม้จะยังมีข้อผิดพลาดเล็ก ๆ เช่นกรอก ZIP code ผิด แต่ความเร็วในการทำงานนั้นเหนือกว่าหลายโมเดลที่มีฟีเจอร์คล้ายกัน เช่น GPT-5, Claude หรือ Gemini ที่สำคัญคือ Qwen3-VL เปิดให้ใช้งานแบบ โอเพ่นซอร์ส ต่างจากคู่แข่งที่ต้องจ่ายเงิน ทำให้ชุมชนสามารถนำไปปรับแต่งและใช้งานได้อย่างอิสระ ✅ ความสามารถหลักของ Qwen3-VL ➡️ แปลงภาพ/วิดีโอเป็นโค้ด HTML, CSS, JavaScript ➡️ รองรับ input สูงสุด 1 ล้าน token ➡️ เข้าใจตำแหน่งวัตถุ, มุมมอง, และข้อมูล 3D ➡️ OCR รองรับ 32 ภาษา แม้ภาพเบลอหรือเอียง ✅ ความสามารถแบบ agentic ➡️ ควบคุมคอมพิวเตอร์หรือมือถือได้แบบอัตโนมัติ ➡️ สั่งจองตั๋ว, โพสต์ Reddit, เขียนข้อความ, สั่งซื้อสินค้า ➡️ ทำงานแบบ end-to-end โดยไม่ต้องให้ผู้ใช้คลิกเอง ➡️ ความเร็วในการทำงานโดดเด่นกว่าคู่แข่ง ✅ จุดเด่นด้านการเปิดใช้งาน ➡️ เปิดให้ใช้งานผ่าน Ollama ➡️ เป็นโอเพ่นซอร์ส – นักพัฒนาสามารถปรับแต่งได้ ➡️ ไม่ต้องจ่ายเงินเหมือน GPT-5 หรือ Claude ➡️ ได้คะแนนสูงใน benchmark เช่น OS World ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ ยังมีข้อผิดพลาดเล็ก ๆ เช่นกรอกข้อมูลผิด ⛔ การควบคุมอัตโนมัติต้องมีระบบตรวจสอบความถูกต้อง ⛔ การเปิดให้ใช้งานแบบโอเพ่นซอร์สอาจเสี่ยงต่อ misuse หากไม่มีการกำกับ ⛔ ความสามารถสูงอาจนำไปใช้ในงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่นการแพทย์หรือการเงิน ซึ่งต้องทดสอบก่อนใช้งานจริง https://www.slashgear.com/2004206/ollama-qwen3-vl-how-powerful-vision-language-model-works/

🧬 “จีนสร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ 37 ล้านคอร์ – จำลองเคมีควอนตัมระดับโมเลกุลด้วย AI!” จีนประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในการจำลองเคมีควอนตัมระดับโมเลกุล ด้วยซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Sunway ที่มีจำนวนคอร์ประมวลผลมากถึง 37 ล้านคอร์! ความสำเร็จนี้เกิดขึ้นจากการผสานพลังของ AI เข้ากับการคำนวณเชิงควอนตัม ซึ่งเป็นโจทย์ที่ซับซ้อนและใช้ทรัพยากรสูงมาก ทีมวิจัยจาก National Research Center of Parallel Computer Engineering & Technology (NRCPC) ใช้ Sunway supercomputer ในการจำลองปฏิกิริยาเคมีที่ซับซ้อนระดับอะตอม โดยใช้โมเดล AI ขนาดใหญ่ที่มี context ยาวถึง 20,000 tokens ซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์โครงสร้างโมเลกุลและพฤติกรรมควอนตัมได้แม่นยำขึ้น สิ่งที่น่าทึ่งคือ Sunway ใช้สถาปัตยกรรมที่ออกแบบเองทั้งหมด โดยไม่พึ่งพาเทคโนโลยีจากตะวันตก และสามารถประมวลผลได้เร็วกว่าเครื่องระดับ exascale ที่ใช้ GPU แบบทั่วไปหลายเท่า การจำลองเคมีควอนตัมระดับนี้มีความสำคัญมากในงานด้านวัสดุศาสตร์ ยา และพลังงาน เพราะสามารถช่วยออกแบบโมเลกุลใหม่ ๆ ได้โดยไม่ต้องทดลองในห้องแล็บ ซึ่งลดต้นทุนและเวลาได้มหาศาล ✅ ความสำเร็จของ Sunway Supercomputer ➡️ ใช้คอร์ประมวลผลมากถึง 37 ล้านคอร์ ➡️ จำลองเคมีควอนตัมระดับโมเลกุลได้สำเร็จ ➡️ ใช้โมเดล AI ขนาดใหญ่ที่มี context ยาวถึง 20,000 tokens ➡️ ประมวลผลเร็วกว่า exascale GPU หลายเท่า ➡️ สถาปัตยกรรมออกแบบเอง ไม่พึ่งเทคโนโลยีตะวันตก ✅ ความสำคัญของการจำลองเคมีควอนตัม ➡️ ช่วยออกแบบวัสดุใหม่ เช่น ตัวนำยิ่งยวดหรือแบตเตอรี่ ➡️ ใช้ในงานด้านเภสัชกรรมเพื่อออกแบบยาใหม่ ➡️ ลดต้นทุนและเวลาในการทดลองในห้องแล็บ ➡️ เพิ่มความแม่นยำในการวิเคราะห์พฤติกรรมโมเลกุล ➡️ เป็นก้าวสำคัญในการรวม AI เข้ากับวิทยาศาสตร์พื้นฐาน ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ การจำลองเคมีควอนตัมต้องใช้พลังงานมหาศาล ⛔ โมเดล AI ขนาดใหญ่ยังมีข้อจำกัดด้านความแม่นยำในบางบริบท ⛔ การพัฒนาเทคโนโลยีแบบปิดอาจขาดความร่วมมือจากนานาชาติ ⛔ ผลลัพธ์จากการจำลองยังต้องตรวจสอบกับการทดลองจริง ⛔ การใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ระดับนี้ต้องการบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญสูง https://www.tomshardware.com/tech-industry/supercomputers/china-supercomputer-breakthrough-models-complex-quantum-chemistry-at-molecular-scale-37-million-processor-cores-fuse-ai-and-quantum-science

🧠 “DeepSeek-OCR เปลี่ยนข้อความเป็นภาพ ลดการใช้ทรัพยากร AI ได้ถึง 20 เท่า – เปิดทางสู่โมเดลยักษ์ราคาประหยัด!” DeepSeek AI จากจีนเปิดตัวโมเดลใหม่ชื่อว่า “DeepSeek-OCR” ที่ใช้เทคนิคสุดล้ำในการจัดการข้อความจำนวนมาก โดยแทนที่จะป้อนข้อความเข้าโมเดลโดยตรง พวกเขาเลือก “แปลงข้อความเป็นภาพ” ก่อน แล้วค่อยให้โมเดลตีความจากภาพนั้นอีกที ฟังดูย้อนยุค แต่ผลลัพธ์กลับน่าทึ่ง เพราะวิธีนี้ช่วยลดจำนวน token ที่ต้องใช้ในการประมวลผลได้ถึง 7–20 เท่า! ซึ่งหมายความว่าโมเดลสามารถจัดการข้อมูลปริมาณมหาศาลได้โดยใช้ทรัพยากรน้อยลงมาก ทั้งในด้านเวลาและค่าใช้จ่าย ระบบนี้ประกอบด้วยสองส่วนหลัก: 💻 DeepEncoder: แปลงข้อความเป็นภาพความละเอียดสูง 💻 DeepSeek3B-MoE-A570M: ทำหน้าที่ตีความภาพเหล่านั้นกลับมาเป็นข้อมูลที่เข้าใจได้ เทคนิคนี้เหมาะมากกับข้อมูลที่เป็นตาราง กราฟ หรือเอกสารที่มีโครงสร้างซับซ้อน เช่น ข้อมูลทางการเงิน วิทยาศาสตร์ หรือการแพทย์ โดยเฉพาะในงานที่ต้องใช้ context ยาว ๆ ในการทดสอบ benchmark พบว่า ถ้าลด token น้อยกว่า 10 เท่า ความแม่นยำยังอยู่ที่ 97% แต่ถ้าลดถึง 20 เท่า ความแม่นยำจะลดลงเหลือ 60% ซึ่งแสดงให้เห็นว่ามีจุดสมดุลที่ต้องเลือกให้เหมาะกับงาน DeepSeek-OCR ยังถูกเสนอให้ใช้ในการสร้าง training data สำหรับโมเดลในอนาคต เพราะสามารถจัดการข้อมูลจำนวนมากได้เร็วขึ้น แม้จะมีความเสี่ยงเรื่องความแม่นยำที่ลดลงเล็กน้อย ✅ จุดเด่นของ DeepSeek-OCR ➡️ แปลงข้อความเป็นภาพก่อนป้อนเข้าโมเดล ➡️ ลดการใช้ token ได้ถึง 7–20 เท่า ➡️ ใช้ DeepEncoder และ DeepSeek3B-MoE-A570M ร่วมกัน ➡️ เหมาะกับข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ตาราง กราฟ เอกสาร ➡️ ช่วยลดต้นทุนและเวลาในการประมวลผลโมเดลขนาดใหญ่ ➡️ ใช้ได้ดีในงานที่ต้องการ context ยาว เช่น LLM ✅ ผลการทดสอบและการใช้งาน ➡️ ลด token <10 เท่า → ความแม่นยำ 97% ➡️ ลด token 20 เท่า → ความแม่นยำลดเหลือ 60% ➡️ มีจุดสมดุลระหว่างการลดต้นทุนและความแม่นยำ ➡️ เสนอให้ใช้สร้าง training data สำหรับโมเดลในอนาคต ➡️ เหมาะกับงานด้านการเงิน วิทยาศาสตร์ และการแพทย์ ✅ ความเคลื่อนไหวของ DeepSeek ➡️ เป็นโมเดลจากจีนที่สร้างความฮือฮาในปี 2025 ➡️ ใช้ทรัพยากรน้อยกว่า ChatGPT และ Gemini ➡️ เปิดให้ใช้งานผ่าน Hugging Face และ GitHub ➡️ พัฒนาอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/new-deepseek-model-drastically-reduces-resource-usage-by-converting-text-and-documents-into-images-vision-text-compression-uses-up-to-20-times-fewer-tokens

☁️ “Google Cloud เปิดให้ใช้งาน G4 VM แล้ว — มาพร้อม RTX PRO 6000 Blackwell GPU สำหรับงาน AI และกราฟิกระดับสูง” — เมื่อการประมวลผลแบบมัลติโหมดและฟิสิกส์จำลองกลายเป็นเรื่องง่ายบนคลาวด์ Google Cloud ประกาศเปิดให้ใช้งาน G4 VM อย่างเป็นทางการ ซึ่งใช้ GPU รุ่นใหม่ล่าสุดจาก NVIDIA คือ RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition โดยออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI ที่หลากหลาย ตั้งแต่การ inference ของโมเดลมัลติโหมด ไปจนถึงการจำลองฟิสิกส์ในหุ่นยนต์และการออกแบบผลิตภัณฑ์ G4 VM รองรับการใช้งานร่วมกับ NVIDIA Omniverse และ Isaac Sim ผ่าน VM image บน Google Cloud Marketplace ทำให้สามารถสร้าง digital twin และฝึกหุ่นยนต์ในสภาพแวดล้อมจำลองได้ทันที ✅ ใช้ GPU RTX PRO 6000 Blackwell ➡️ มี Tensor Core รุ่นที่ 5 รองรับ FP4 สำหรับ inference ที่เร็วขึ้นและใช้หน่วยความจำน้อย ➡️ มี RT Core รุ่นที่ 4 ให้ ray tracing แบบ real-time ที่เร็วกว่าเดิม 2 เท่า ✅ รองรับสูงสุด 8 GPU ต่อ VM ➡️ รวมหน่วยความจำ GDDR7 ได้ถึง 768 GB ➡️ เหมาะกับงาน simulation, content creation และ AI agent ✅ เชื่อมต่อกับบริการอื่นใน Google Cloud ได้โดยตรง ➡️ เช่น Kubernetes Engine, Vertex AI, Dataproc (Spark/Hadoop) ✅ รองรับซอฟต์แวร์ยอดนิยมในสายวิศวกรรมและกราฟิก ➡️ เช่น AutoCAD, Blender, SolidWorks ✅ ใช้ร่วมกับ NVIDIA Omniverse ได้ ➡️ สร้าง digital twin และฝึกหุ่นยนต์ด้วย Isaac Sim ➡️ ใช้ Cosmos foundation model และ Blueprints สำหรับการจำลอง ✅ รองรับการ deploy agentic AI ด้วย NVIDIA Nemotron และ NIM ➡️ มี microservices สำหรับ inference ที่ปลอดภัยและเร็ว ✅ เหมาะกับงาน HPC เช่น genomics และ drug discovery ➡️ บน Blackwell GPU มี throughput สูงกว่าเดิมถึง 6.8 เท่าในงาน alignment https://www.techpowerup.com/342057/google-cloud-g4-vms-with-nvidia-rtx-pro-6000-blackwell-gpu-now-generally-available

⚙️ “Alibaba ลดการใช้ GPU Nvidia ลง 82% ด้วยระบบ Aegaeon — เสิร์ฟ LLM ได้มากขึ้นด้วยทรัพยากรน้อยลง” — เมื่อการจัดสรร GPU แบบใหม่เปลี่ยนเกมการประมวลผล AI ในจีน Alibaba Cloud เปิดตัวระบบจัดสรร GPU ใหม่ชื่อว่า “Aegaeon” ซึ่งช่วยลดจำนวน GPU Nvidia ที่ต้องใช้ในการให้บริการโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ลงถึง 82% โดยผลการทดสอบในระบบ Model Studio Marketplace พบว่าเดิมต้องใช้ 1,192 GPU แต่หลังใช้ Aegaeon เหลือเพียง 213 ตัวเท่านั้น ระบบนี้ไม่เกี่ยวกับการฝึกโมเดล แต่เน้นช่วง inference — คือการให้โมเดลตอบคำถามหรือสร้างข้อความ โดย Aegaeon ใช้เทคนิค “token-level scheduling” ที่แบ่งงานออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ แล้วกระจายไปยัง GPU หลายตัวแบบเสมือน ทำให้ GPU หนึ่งตัวสามารถให้บริการหลายโมเดลพร้อมกันได้ ผลลัพธ์คือ “goodput” หรือประสิทธิภาพการใช้งานจริงเพิ่มขึ้นถึง 9 เท่าเมื่อเทียบกับระบบ serverless แบบเดิม เช่น ServerlessLLM และ MuxServe การทดสอบนี้ใช้ Nvidia H20 ซึ่งเป็นหนึ่งใน GPU ไม่กี่รุ่นที่ยังสามารถขายให้จีนได้ภายใต้ข้อจำกัดจากสหรัฐฯ โดย Alibaba ใช้เทคนิคสองอย่างหลัก ๆ: 🎗️ การบรรจุหลายโมเดลลงใน GPU เดียว 🎗️ การใช้ autoscaler ที่ปรับการจัดสรรทรัพยากรแบบเรียลไทม์ตามการสร้าง output แม้ผลลัพธ์จะน่าประทับใจ แต่ยังไม่ชัดเจนว่าระบบนี้จะใช้ได้ดีนอก Alibaba เพราะอาจต้องพึ่งโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะ เช่น eRDMA network และ GPU stack ที่ Alibaba พัฒนาขึ้นเอง ✅ Alibaba ลดการใช้ GPU Nvidia ลง 82% ด้วยระบบ Aegaeon ➡️ จาก 1,192 ตัวเหลือเพียง 213 ตัวในการให้บริการ LLM ✅ Aegaeon ใช้ token-level scheduling เพื่อแบ่งงานแบบละเอียด ➡️ ทำให้ GPU หนึ่งตัวสามารถให้บริการหลายโมเดลพร้อมกัน ✅ ประสิทธิภาพการใช้งานจริง (goodput) เพิ่มขึ้นถึง 9 เท่า ➡️ เมื่อเทียบกับระบบ serverless แบบเดิม ✅ ใช้ Nvidia H20 ซึ่งยังขายให้จีนได้ภายใต้ข้อจำกัด ➡️ เป็นหนึ่งใน GPU ที่ยังถูกกฎหมายในตลาดจีน ✅ ใช้ autoscaler ที่จัดสรรทรัพยากรแบบเรียลไทม์ ➡️ ไม่ต้องจองทรัพยากรล่วงหน้าแบบเดิม ✅ ทดสอบในระบบ Model Studio Marketplace ของ Alibaba ➡️ ใช้งานจริงหลายเดือน https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/alibaba-says-new-pooling-system-cut-nvidia-gpu-use-by-82-percent

🧠 “RoBERTa Diffusion: เมื่อ BERT กลายเป็นโมเดลสร้างข้อความผ่านกระบวนการ ‘ลบสัญญาณรบกวน’” — จากภาพสู่ภาษา: การประยุกต์ diffusion model กับการสร้างข้อความแบบใหม่ บทความจาก Nathan.rs นำเสนอแนวคิดที่น่าสนใจว่า BERT ซึ่งเป็นโมเดลภาษายอดนิยม อาจเป็นเพียง “กรณีย่อย” ของโมเดล diffusion สำหรับภาษา โดยอธิบายว่า masked language modeling (MLM) ที่ใช้ใน BERT มีโครงสร้างคล้ายกับการลบสัญญาณรบกวน (denoising) ใน diffusion model ที่ใช้ในงานสร้างภาพ แนวคิดนี้เริ่มจากการศึกษางานของ Google DeepMind ที่เปิดตัว Gemini Diffusion ซึ่งสร้างข้อความโดยเริ่มจาก noise แล้วค่อย ๆ refine ให้กลายเป็นข้อความที่มีความหมาย — ต่างจาก GPT ที่สร้างทีละ token แบบ autoregressive Nathan เสนอว่า BERT เองก็สามารถนำมาใช้สร้างข้อความได้ หากเปลี่ยนจากการ mask แบบคงที่ มาเป็นการ mask แบบไล่ระดับ (จากน้อยไปมาก แล้วค่อย ๆ ลดกลับลงมา) ซึ่งคล้ายกับกระบวนการ diffusion ในภาพ เขาเรียกแนวทางนี้ว่า “RoBERTa Diffusion” โดยใช้ RoBERTa (เวอร์ชันปรับปรุงของ BERT) มาฝึกแบบใหม่บน WikiText dataset ด้วยการสุ่มระดับการ mask และฝึกให้โมเดลเดา token ที่หายไปในแต่ละขั้นตอน ผลลัพธ์ที่ได้คือข้อความที่สร้างขึ้นมีความต่อเนื่องและสมเหตุสมผล แม้จะยังไม่เทียบเท่า GPT-2 แต่ก็ถือเป็น “proof of concept” ที่แสดงให้เห็นว่าโมเดล encoder-only อย่าง BERT ก็สามารถใช้สร้างข้อความได้ หากปรับวิธีการฝึกให้เหมาะสม ✅ Gemini Diffusion ของ Google DeepMind ใช้ diffusion model สร้างข้อความจาก noise ➡️ ต่างจาก GPT ที่สร้างทีละ token แบบ autoregressive ✅ BERT ใช้ masked language modeling (MLM) ซึ่งคล้ายกับการ denoise ➡️ เหมาะกับการประยุกต์เป็น diffusion model สำหรับภาษา ✅ RoBERTa เป็นเวอร์ชันปรับปรุงของ BERT ที่ใช้ MLM อย่างเดียว ➡️ ไม่มีการทำนายประโยคถัดไป (next sentence prediction) ✅ RoBERTa Diffusion ใช้การ mask แบบไล่ระดับในหลายขั้นตอน ➡️ ฝึกให้โมเดลเดา token ที่หายไปในแต่ละระดับ ✅ ใช้ WikiText dataset และ HuggingFace library ในการฝึก ➡️ พร้อม diffusion_collator ที่สุ่มระดับการ mask ✅ ผลลัพธ์ที่ได้มีความต่อเนื่องและสมเหตุสมผล ➡️ แม้จะยังช้ากว่า GPT-2 (~13 วินาที vs ~9 วินาที) ✅ แนวคิดนี้สามารถต่อยอดด้วยเทคนิคใหม่ เช่น AR-Diffusion และ Skip-Step Diffusion ➡️ เพื่อเพิ่มคุณภาพและความเร็วในการสร้างข้อความ https://nathan.rs/posts/roberta-diffusion/

🪦 "อำลา Yang Chen-Ning: นักฟิสิกส์ผู้เปลี่ยนโลกและสร้างสะพานวิทยาศาสตร์ระหว่างประเทศ" Yang Chen-Ning นักฟิสิกส์ระดับโลกและผู้ได้รับรางวัลโนเบลคนแรกของจีน เสียชีวิตอย่างสงบในกรุงปักกิ่งเมื่อวันเสาร์ที่ผ่านมา ด้วยวัย 103 ปี เขาเป็นบุคคลสำคัญที่มีบทบาททั้งในวงการฟิสิกส์ระดับโลกและการพัฒนาวิทยาศาสตร์ของจีน Yang ได้รับรางวัลโนเบลสาขาฟิสิกส์ร่วมกับ Tsung-Dao Lee ในปี 1957 จากทฤษฎี “Parity Non-Conservation” ซึ่งพลิกโฉมความเข้าใจเกี่ยวกับแรงพื้นฐานในธรรมชาติ เขายังเป็นผู้ร่วมพัฒนา “Yang-Mills Theory” ซึ่งกลายเป็นรากฐานสำคัญของ Standard Model ในฟิสิกส์อนุภาค ชีวิตของเขาเต็มไปด้วยการเดินทางทางวิชาการที่ยิ่งใหญ่ ตั้งแต่เรียนที่มหาวิทยาลัยชิคาโก ไปจนถึงเป็นศาสตราจารย์ที่ Princeton และ SUNY Stony Brook ก่อนจะกลับมารับตำแหน่งที่ Tsinghua University ในจีน ซึ่งเขาอุทิศตนเพื่อพัฒนาการศึกษาวิทยาศาสตร์และสร้างโอกาสให้กับนักวิจัยรุ่นใหม่ Yang ไม่เพียงเป็นนักฟิสิกส์ผู้ยิ่งใหญ่ แต่ยังเป็นผู้เชื่อมโยงโลกวิทยาศาสตร์ระหว่างจีนและสหรัฐฯ ผ่านการแลกเปลี่ยนนักวิจัยและการให้คำปรึกษาแก่รัฐบาลจีนในโครงการวิทยาศาสตร์ระดับชาติ ✅ ประวัติชีวิตและการศึกษา ➡️ เกิดที่ Hefei, Anhui ในปี 1922 ➡️ เรียนที่ National Southwestern Associated University และ Tsinghua University ➡️ ได้รับปริญญาเอกจาก University of Chicago ในปี 1948 ✅ เส้นทางอาชีพในต่างประเทศ ➡️ เป็นสมาชิกถาวรของ Institute for Advanced Study ที่ Princeton ➡️ ดำรงตำแหน่ง Albert Einstein Professor ที่ SUNY Stony Brook จนถึงปี 1999 ➡️ เป็น visiting professor ที่ Chinese University of Hong Kong ตั้งแต่ปี 1986 ✅ ผลงานทางวิทยาศาสตร์ ➡️ ร่วมกับ Tsung-Dao Lee เสนอทฤษฎี Parity Non-Conservation ใน weak interaction ➡️ พัฒนา Yang-Mills Theory ซึ่งเป็นรากฐานของ Standard Model ➡️ ได้รับการยกย่องว่าเป็นหนึ่งในนักฟิสิกส์ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของศตวรรษที่ 20 ✅ บทบาทในจีน ➡️ กลับมารับตำแหน่งที่ Tsinghua University และเป็นประธานกิตติมศักดิ์ของ Institute for Advanced Study ➡️ เสนอแนวทางการฟื้นฟูงานวิจัยพื้นฐานให้รัฐบาลจีน ➡️ สนับสนุนทุนการศึกษาให้นักวิจัยจีนไปศึกษาต่อในสหรัฐฯ ➡️ มีบทบาทสำคัญในการพัฒนานโยบายวิทยาศาสตร์ระดับชาติ ‼️ ความสูญเสียของวงการวิทยาศาสตร์ ⛔ การจากไปของ Yang ถือเป็นการสูญเสียบุคคลสำคัญที่มีบทบาททั้งในระดับโลกและระดับชาติ ⛔ ทิ้งไว้เพียงผลงานและแรงบันดาลใจให้กับนักวิทยาศาสตร์รุ่นใหม่ ✅ มรดกทางวิชาการ ➡️ ได้รับปริญญากิตติมศักดิ์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำกว่า 20 แห่งทั่วโลก ➡️ เป็นสมาชิกต่างชาติของสถาบันวิทยาศาสตร์มากกว่า 10 แห่ง ➡️ ผลงานของเขายังคงเป็นรากฐานของฟิสิกส์ยุคใหม่ https://www.chinadaily.com.cn/a/202510/18/WS68f3170ea310f735438b5bf2.html

🧠 “ช่องโหว่ร้ายแรงใน Keras 3 (CVE-2025-49655) เปิดทางให้รันโค้ดอันตรายเพียงแค่โหลดโมเดล” — เมื่อการใช้ deep learning กลายเป็นช่องทางโจมตี และ ‘safe mode’ ก็ไม่ปลอดภัยอีกต่อไป นักวิจัยจาก HiddenLayer เปิดเผยช่องโหว่ระดับวิกฤตใน Keras 3 ซึ่งเป็นไลบรารี deep learning ยอดนิยม โดยช่องโหว่นี้มีรหัส CVE-2025-49655 และได้คะแนนความรุนแรง CVSS 9.8 เต็ม 10 — หมายถึงสามารถถูกใช้โจมตีได้ง่ายและมีผลกระทบรุนแรง ช่องโหว่นี้เกิดขึ้นในคลาส TorchModuleWrapper ซึ่งใช้ torch.load() ภายในเมธอด from_config() โดยตั้งค่า weights_only=False ทำให้ PyTorch fallback ไปใช้ pickle ซึ่งเป็นกลไก deserialization ที่ไม่ปลอดภัย เพราะสามารถรันโค้ด Python ระหว่างการโหลดอ็อบเจกต์ได้ นักวิจัยสาธิตการโจมตีโดยสร้าง payload ที่ใช้ __reduce__ เพื่อเรียก os.system() ระหว่างการโหลดโมเดล — แม้จะเปิดใช้งาน “safe mode” ของ Keras ก็ยังไม่สามารถป้องกันได้ เพราะการโหลด config.json ที่ฝัง payload จะรันโค้ดทันที ช่องโหว่นี้ส่งผลกระทบต่อ Keras เวอร์ชัน 3.11.0 ถึง 3.11.2 เฉพาะเมื่อใช้ backend เป็น PyTorch (KERAS_BACKEND="torch") ส่วน backend อื่น ๆ เช่น TensorFlow, JAX และ OpenVINO ไม่ได้รับผลกระทบ HiddenLayer เตือนว่าช่องโหว่นี้สามารถถูกใช้โจมตี supply chain ของ ML ได้ เช่น การฝัง payload ในโมเดล .keras ที่ดูเหมือนปกติ แล้วเผยแพร่ผ่าน Hugging Face หรือ GitHub — ผู้ใช้ที่โหลดโมเดลจะรันโค้ดอันตรายทันทีโดยไม่รู้ตัว ✅ ช่องโหว่ CVE-2025-49655 ใน Keras 3 ได้คะแนน CVSS 9.8 ➡️ ระดับวิกฤต สามารถรันโค้ดอันตรายได้ทันที ✅ เกิดจากการใช้ torch.load() พร้อม weights_only=False ➡️ ทำให้ PyTorch ใช้ pickle ซึ่งไม่ปลอดภัย ✅ ใช้ __reduce__ เพื่อฝังคำสั่ง os.system() ในโมเดล ➡️ รันโค้ดทันทีเมื่อโหลดโมเดล ✅ “safe mode” ของ Keras ไม่สามารถป้องกันการโจมตีนี้ได้ ➡️ เพราะ payload อยู่ใน config.json ที่ถูกโหลดก่อน ✅ ส่งผลกระทบต่อ Keras 3.11.0–3.11.2 เมื่อใช้ backend เป็น PyTorch ➡️ TensorFlow, JAX, OpenVINO ไม่ได้รับผลกระทบ ✅ สามารถใช้โจมตี supply chain ของ ML ได้ ➡️ เช่น โมเดลที่แชร์ผ่าน Hugging Face หรือ GitHub https://securityonline.info/critical-keras-3-rce-flaw-cve-2025-49655-cvss-9-8-allows-code-execution-on-model-load/

🚗 “BluSmart ล่มสลายสะท้อนวิกฤต EV มือสอง — เมื่อรถไฟฟ้ากลายเป็นสินทรัพย์เสื่อมราคาเร็วที่สุดในโลก” — จากความหวังสู่ความเสี่ยง: ตลาด EV มือสองกำลังสั่นคลอนทั่วโลก บทความจาก Rest of World เปิดเผยว่า BluSmart บริษัทเรียกรถไฟฟ้าชั้นนำของอินเดียล้มละลายกลางปี 2025 ท่ามกลางข้อกล่าวหาทางการเงิน และทิ้งไว้เบื้องหลังคือรถ EV หลายพันคันที่เคยมีมูลค่ากว่า $12,000 แต่กลับถูกขายทอดตลาดในราคาเพียง $3,000 เหตุการณ์นี้สะท้อนวิกฤตที่ใหญ่กว่าคือ “การเสื่อมราคาของรถ EV มือสอง” ที่เกิดขึ้นทั่วโลก โดยเฉพาะในกลุ่มรถเช่า, รถโลจิสติกส์ และฟลีทรถบริษัท ที่ต้องคำนวณต้นทุนอย่างแม่นยำ การเสื่อมราคาที่ไม่สามารถคาดการณ์ได้กลายเป็นภัยคุกคามต่อความมั่นคงของธุรกิจ ตัวอย่างเช่น Hertz บริษัทเช่ารถในสหรัฐฯ ที่เคยซื้อ Tesla 100,000 คันในปี 2021 ต้องขาดทุนกว่า $2.9 พันล้านในปี 2024 และขายรถ EV ที่ซื้อมาในราคาต่ำกว่าครึ่ง ปัญหาหลักคือ “ไม่มีใครรู้ว่ารถ EV มือสองควรมีมูลค่าเท่าไร” เพราะมูลค่าของรถผูกกับแบตเตอรี่ที่มีอายุการใช้งานไม่แน่นอน ต่างจากรถน้ำมันที่มีมาตรฐานการประเมินจากระยะทางและการซ่อมบำรุง แม้ Tesla จะยังรักษามูลค่าได้ดีกว่าคู่แข่งจีนอย่าง BYD, Nio หรือ XPeng แต่ก็ยังเผชิญกับแรงกดดันจากตลาดที่ไม่มั่นใจในแบตเตอรี่และการชาร์จ ในบางประเทศ เช่น จีน, นอร์เวย์ และคอสตาริกา ตลาด EV มือสองยังแข็งแรง เพราะผู้บริโภคเปิดรับเทคโนโลยีใหม่มากกว่า แต่ในสหรัฐฯ และญี่ปุ่น ความสงสัยยังสูง โดยเฉพาะในพื้นที่ที่ต้องขับรถไกลหรือมีสภาพอากาศสุดขั้ว อย่างไรก็ตาม ข้อมูลใหม่จากบริษัท Recurrent พบว่าแบตเตอรี่ EV เสื่อมแค่ 1–2% ต่อปี และรถที่ผลิตหลังปี 2016 มีอัตราการเปลี่ยนแบตต่ำมาก ซึ่งช่วยเพิ่มความมั่นใจให้กับผู้ซื้อมือสอง ✅ BluSmart ล้มละลายกลางปี 2025 และขายรถ EV ในราคาต่ำกว่าทุน ➡️ จาก $12,000 เหลือเพียง $3,000 ต่อคัน ✅ รถ EV มือสองเสื่อมราคามากกว่ารถน้ำมัน ➡️ เช่น Tesla Model Y ปี 2023 เสื่อมถึง 42% ใน 2 ปี ✅ Hertz ขาดทุน $2.9 พันล้านจากการลงทุนในรถ EV ➡️ ขายรถที่ซื้อมา $40,000 ในราคาต่ำกว่า $20,000 ✅ มูลค่ารถ EV ผูกกับแบตเตอรี่ที่มีอายุไม่แน่นอน ➡️ ต่างจากรถน้ำมันที่มีมาตรฐานการประเมิน ✅ Tesla ยังรักษามูลค่าได้ดีกว่าคู่แข่งจีน ➡️ เช่น BYD, Nio, XPeng และ Omoda ✅ ตลาด EV มือสองแข็งแรงในประเทศที่เปิดรับเทคโนโลยี ➡️ เช่น จีน, นอร์เวย์, คอสตาริกา ✅ ข้อมูลจาก Recurrent ชี้ว่าแบตเตอรี่เสื่อมแค่ 1–2% ต่อปี ➡️ รถหลังปี 2016 มีอัตราเปลี่ยนแบตต่ำมาก ✅ โมเดล Battery-as-a-Service ช่วยลดความเสี่ยงด้านต้นทุน ➡️ ให้ผู้ประกอบการควบคุมค่าใช้จ่ายได้ดีขึ้น https://restofworld.org/2025/ev-depreciation-blusmart-collapse/

🧩 “Your Data Model Is Your Destiny” — เมื่อโครงสร้างข้อมูลกลายเป็นโชคชะตาของผลิตภัณฑ์ Matt Brown จาก Matrix Partners เสนอแนวคิดที่ทรงพลังว่า “โมเดลข้อมูล” (data model) คือแก่นแท้ที่กำหนดทิศทางของสตาร์ทอัพ ไม่ใช่แค่ในระดับฐานข้อมูล แต่รวมถึงวิธีที่ผลิตภัณฑ์เข้าใจโลก, การออกแบบ UI, การตั้งราคาจนถึงกลยุทธ์ go-to-market เขาอธิบายว่า ทุกบริษัทมี data model อยู่แล้ว ไม่ว่าจะรู้ตัวหรือไม่ และการเลือกโมเดลที่ “ถูกต้อง” ตั้งแต่ต้นสามารถสร้างความได้เปรียบที่คู่แข่งเลียนแบบไม่ได้ เพราะมันฝังอยู่ในโครงสร้างลึกของผลิตภัณฑ์ ตัวอย่างบริษัทที่ประสบความสำเร็จจากการเลือก data model ที่แตกต่าง: 🍁 Slack: ใช้ “channel” เป็นหน่วยหลัก แทนที่จะเป็นข้อความชั่วคราวแบบ email 🍁 Toast: ยกระดับ “menu item” ให้เป็นวัตถุหลักที่มีตรรกะของร้านอาหารในตัว 🍁 Notion: ใช้ “block” แทน document ทำให้ยืดหยุ่นและรวมหลายเครื่องมือไว้ในที่เดียว 🍁 Figma: เปลี่ยนจากไฟล์เป็น “canvas” ที่แชร์ได้แบบเรียลไทม์ 🍁 Rippling: ใช้ “employee” เป็นศูนย์กลาง เชื่อมโยง HR, IT, finance เข้าด้วยกัน 🍁 Klaviyo: ยกระดับ “order data” ให้เทียบเท่า email เพื่อการตลาดที่แม่นยำ 🍁 ServiceNow: เชื่อม ticket เข้ากับ service map ทำให้ IT ทำงานเชิงรุกแทนการแก้ปัญหาเฉพาะหน้า Brown เตือนว่า AI กำลังทำให้การเขียนโค้ดกลายเป็น commodity แต่โมเดลข้อมูลที่ดีจะกลายเป็น “moat” ที่ป้องกันไม่ให้คู่แข่งลอกเลียนได้ง่าย ✅ Data model คือสิ่งที่ผลิตภัณฑ์เลือกให้ความสำคัญ ➡️ มันกำหนดว่า “อะไร” คือหน่วยหลักของโลกที่ผลิตภัณฑ์เข้าใจ ✅ โมเดลข้อมูลส่งผลต่อ UI, การตั้งราคา, การตลาด และกลยุทธ์ ➡️ เช่น UI จะเน้น object ไหน, คิดเงินตามอะไร, ขายด้วย pain point อะไร ✅ บริษัทที่ประสบความสำเร็จมักมี data model ที่แตกต่างและลึกซึ้ง ➡️ เช่น Slack, Notion, Figma, Toast, Rippling ✅ โมเดลข้อมูลที่ดีจะสร้าง “compound advantage” ➡️ ฟีเจอร์ใหม่จะต่อยอดจากข้อมูลเดิมได้ทันที ✅ การเลือก data model ที่ดีควรเริ่มจาก “workflow” ไม่ใช่ schema ➡️ ถามว่า “หน่วยงานหลักของงานในโดเมนนี้คืออะไร” ✅ การ audit data model ทำได้โดยดู foreign keys และ core actions ➡️ ตารางไหนมี foreign key มากสุด อาจเป็น object หลักของระบบ https://notes.mtb.xyz/p/your-data-model-is-your-destiny

🧪 “Gemini 3.0 โผล่ผ่าน A/B Test บน Google AI Studio — เผยศักยภาพผ่านการสร้าง SVG” Rick Lamers ได้ทดลองใช้งาน Google AI Studio และพบว่าเขาอาจได้เข้าถึงโมเดล Gemini 3.0 ผ่านระบบ A/B testing โดยไม่ได้ตั้งใจ จุดสังเกตคือคุณภาพของภาพ SVG ที่โมเดลสร้างขึ้นจาก prompt “Create an SVG image of an Xbox 360 controller” ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ “น่าประทับใจมาก” เมื่อเทียบกับโมเดลอื่น ๆ ที่เขาเคยทดสอบ เขาใช้การสร้าง SVG เป็นตัวชี้วัดคุณภาพของโมเดล โดยอ้างอิงจากแนวทางของ @simonw ที่ใช้ prompt “pelican riding a bicycle” เป็น benchmark สำหรับทดสอบ reasoning และความสามารถด้านการเข้าใจโครงสร้างภาพ แม้ว่าโมเดลจะระบุว่าเป็น Gemini 2.5 Pro แต่ Lamers สันนิษฐานว่าเบื้องหลังอาจเป็น Gemini 3.0 Pro ที่กำลังถูกทดสอบแบบเงียบ ๆ เพราะผลลัพธ์มีลักษณะต่างจาก Gemini 2.5 อย่างชัดเจน เช่น: ⭕ เวลา TTFT (Time To First Token) สูงขึ้นประมาณ 24 วินาที ⭕ ความยาว output เพิ่มขึ้นราว 40% (รวม reasoning tokens) เขายังสังเกตว่า model ID ที่ปรากฏคือ “ecpt50a2y6mpgkcn” ซึ่งไม่สามารถยืนยันได้ว่าเป็น Gemini 3.0 จริงหรือไม่ แต่ความแตกต่างในคุณภาพและพฤติกรรมของโมเดลทำให้เขาเชื่อว่า Google กำลังทดสอบ Gemini 3.0 แบบเบื้องหลัง ✅ Rick Lamers พบโมเดลที่น่าจะเป็น Gemini 3.0 ผ่าน A/B testing บน Google AI Studio ➡️ โดยใช้การสร้าง SVG เป็นตัวชี้วัดคุณภาพ ✅ Prompt ที่ใช้คือ “Create an SVG image of an Xbox 360 controller” ➡️ ผลลัพธ์น่าประทับใจเมื่อเทียบกับโมเดลอื่น ✅ ใช้แนวทางของ @simonw ที่ใช้ prompt “pelican riding a bicycle” เป็น benchmark ➡️ เพื่อทดสอบ reasoning และความเข้าใจโครงสร้างภาพ ✅ โมเดลแสดง model ID ว่า “ecpt50a2y6mpgkcn” ➡️ ไม่สามารถยืนยันได้ว่าเป็น Gemini 3.0 จริงหรือไม่ ✅ TTFT เพิ่มขึ้น 24 วินาที และ output ยาวขึ้น 40% ➡️ บ่งชี้ว่าอาจเป็นโมเดลที่ใหญ่หรือซับซ้อนกว่าเดิม https://ricklamers.io/posts/gemini-3-spotted-in-the-wild/

🧠 “Claude Skills: ความสามารถใหม่ที่อาจเปลี่ยนเกม AI ยิ่งกว่า MCP” — เมื่อความเรียบง่ายของ Markdown กลายเป็นพลังเสริมให้โมเดล LLM ทำงานได้เฉียบคมขึ้น Simon Willison ได้เขียนบทความวิเคราะห์ฟีเจอร์ใหม่จาก Anthropic ที่ชื่อว่า “Claude Skills” ซึ่งเป็นระบบเสริมความสามารถให้โมเดล AI อย่าง Claude โดยใช้โฟลเดอร์ที่ประกอบด้วยไฟล์ Markdown, สคริปต์ Python และทรัพยากรอื่น ๆ เพื่อสอนโมเดลให้ทำงานเฉพาะทางได้ดีขึ้น เช่น การสร้างเอกสาร, การทำงานกับ Excel หรือแม้แต่การสร้าง GIF สำหรับ Slack Claude จะโหลด skill เฉพาะเมื่อจำเป็น โดยไม่ต้องใช้ token จำนวนมาก เพราะแต่ละ skill มี metadata แบบ YAML ที่สรุปว่าใช้ทำอะไร และโหลดรายละเอียดเต็มเมื่อถูกเรียกใช้งานจริง Willison ทดลองใช้ skill “slack-gif-creator” ซึ่ง Claude สามารถสร้าง GIF ได้จากคำสั่งธรรมดา เช่น “make me a GIF for Slack of X doing Y” โดยเบื้องหลังคือการรันสคริปต์ Python ที่มีการตรวจสอบขนาดไฟล์ให้เหมาะกับ Slack (ไม่เกิน 2MB) เขายังชี้ให้เห็นว่า Claude Skills ต่างจาก Model Context Protocol (MCP) ตรงที่ใช้ token น้อยกว่าและไม่ต้องพึ่งพาโครงสร้างโปรโตคอลซับซ้อน เพราะ LLM สามารถอ่าน Markdown และสคริปต์ได้โดยตรง ทำให้การสร้างความสามารถใหม่ ๆ เป็นเรื่องง่ายและแชร์ได้สะดวก Willison มองว่า Claude Code ไม่ใช่แค่เครื่องมือเขียนโค้ด แต่เป็น “general agent” ที่สามารถทำงานอัตโนมัติได้หลากหลาย หากมีชุด skills ที่เหมาะสม เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลสำมะโนประชากร, การสร้าง visualization ด้วย D3 หรือการเผยแพร่ข้อมูลผ่าน Datasette ✅ Claude Skills คือโฟลเดอร์ที่มี Markdown, สคริปต์ และทรัพยากรอื่น ๆ ➡️ ใช้เพิ่มความสามารถเฉพาะทางให้โมเดล Claude ✅ Claude โหลด skill เฉพาะเมื่อจำเป็น ➡️ ประหยัด token โดยใช้ metadata แบบ YAML ✅ ตัวอย่าง skill: “slack-gif-creator” สร้าง GIF สำหรับ Slack ➡️ มีการตรวจสอบขนาดไฟล์ให้ไม่เกิน 2MB ✅ Claude Code ทำงานในสภาพแวดล้อมที่รันคำสั่งได้ ➡️ คล้ายกับ ChatGPT Code Interpreter หรือ Codex CLI ✅ Claude Code เป็น general agent ไม่ใช่แค่เครื่องมือเขียนโค้ด ➡️ ทำงานอัตโนมัติได้หลากหลาย เช่น data journalism ✅ Claude Skills แชร์ง่ายและใช้กับโมเดลอื่นได้ ➡️ เช่น Codex CLI หรือ Gemini CLI ก็ใช้ได้เช่นกัน https://simonwillison.net/2025/Oct/16/claude-skills/

⚙️ “MIPS I8500: โปรเซสเซอร์ยุคใหม่เพื่อขับเคลื่อน Physical AI” — สถาปัตยกรรม RISC-V ที่ออกแบบมาเพื่อการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบอัจฉริยะ บริษัท MIPS ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ GlobalFoundries ได้เปิดตัวโปรเซสเซอร์รุ่นใหม่ชื่อว่า MIPS I8500 โดยเน้นการจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับแพลตฟอร์มที่ต้องการการตอบสนองทันที เช่น ระบบ AI ที่ทำงานนอกศูนย์ข้อมูล (Physical AI), โครงสร้างพื้นฐานด้านการสื่อสาร, อุตสาหกรรม, ยานยนต์ และระบบจัดเก็บข้อมูล I8500 ถูกออกแบบบนสถาปัตยกรรม RISC-V และมีความสามารถในการประมวลผลแบบ multithread สูงถึง 24 threads ต่อ cluster โดยมี 4 threads ต่อ core และรองรับการทำงานแบบ multi-cluster เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นในการใช้งาน จุดเด่นของ I8500 คือการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบ deterministic (กำหนดได้แน่นอน) และมี latency ต่ำมาก พร้อมระบบความปลอดภัยในตัว เหมาะสำหรับการจัดการ packet flows ระหว่าง accelerator ต่าง ๆ และการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับระบบคอมพิวเตอร์ โปรเซสเซอร์นี้ยังรองรับระบบปฏิบัติการ Linux และ Real-Time OS พร้อมความสามารถในการทำงานร่วมกับโปรไฟล์ RVA23 ซึ่งช่วยให้พัฒนาแอปพลิเคชันได้ง่ายขึ้นในระบบนิเวศของ RISC-V Steven Dickens จาก HyperFRAME Research กล่าวว่า I8500 เป็นก้าวสำคัญของการประมวลผลแบบ event-driven ที่ตอบโจทย์ตลาดใหม่ เช่น ยานยนต์อัตโนมัติและระบบควบคุมอุตสาหกรรม ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ MIPS เปิดตัวโปรเซสเซอร์ I8500 สำหรับงาน Physical AI และการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบอัจฉริยะ ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม RISC-V พร้อม multithread สูงสุด 24 threads ต่อ cluster ➡️ รองรับ multi-cluster deployments เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นในการใช้งาน ➡️ มี latency ต่ำและ deterministic data movement พร้อมระบบความปลอดภัยในตัว ➡️ เหมาะสำหรับงานในศูนย์ข้อมูล, ยานยนต์, อุตสาหกรรม และระบบสื่อสาร ➡️ รองรับ Linux และ Real-Time OS พร้อมโปรไฟล์ RVA23 ➡️ ช่วยให้การพัฒนาแอปพลิเคชันในระบบ RISC-V เป็นไปอย่างราบรื่น ➡️ Steven Dickens ระบุว่า I8500 เป็นก้าวสำคัญของการประมวลผลแบบ event-driven ➡️ มี Atlas Explorer Core Model สำหรับการทดสอบร่วมระหว่างฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ➡️ เตรียมเปิดตัวในงาน RISC-V Summit North America วันที่ 22–23 ตุลาคม https://www.techpowerup.com/341911/mips-i8500-processor-orchestrates-data-movement-for-the-ai-era

🚗 “Nissan Leaf 2026” — ครอสโอเวอร์ไฟฟ้ารุ่นใหม่ที่กลับมาพร้อมระยะทางไกลขึ้นและดีไซน์ทันสมัย Nissan Leaf รุ่นปี 2026 ได้รับการปรับโฉมใหม่หมดจดเพื่อแข่งขันกับ Tesla Model 3 และ Hyundai Ioniq 5 โดยมาพร้อมแบตเตอรี่ขนาดใหญ่ขึ้น พื้นที่ภายในกว้างขึ้น และสามารถชาร์จผ่าน Tesla Supercharger ได้แล้ว รุ่นที่ผู้รีวิวได้ทดลองขับคือ Leaf Platinum+ ซึ่งมีล้อขนาด 19 นิ้ว มาพร้อมแบตเตอรี่ 75 kWh ให้ระยะทางประมาณ 259 ไมล์ แต่หากขับแบบประหยัดพลังงานในโหมด Eco สามารถทำได้ใกล้เคียง 300 ไมล์เลยทีเดียว ด้านสมรรถนะ Leaf ใหม่ใช้มอเตอร์หน้า 214 แรงม้า ขับเคลื่อนล้อหน้า ให้การขับขี่ที่นุ่มนวลและเงียบ แม้จะไม่ใช่รถสปอร์ต แต่ในโหมด Sport ก็สามารถสร้างความสนุกได้ไม่น้อย ภายในรถมีพื้นที่เก็บสัมภาระเพิ่มขึ้นจาก 30 เป็น 55.5 ลูกบาศก์ฟุต พร้อมระบบเสียง Bose และวัสดุเบาะแบบ “TailorFit” ที่ให้ความรู้สึกหรูหราในราคาที่เข้าถึงได้ อย่างไรก็ตาม จุดที่น่ากังวลคือราคาของรุ่น Platinum+ ที่สูงถึง $41,930 ซึ่งอาจทำให้เสียเปรียบเมื่อเทียบกับคู่แข่ง เช่น Chevy Equinox EV ที่มีระยะทางมากกว่าแต่ราคาเริ่มต้นเพียง $31,995 ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Leaf 2026 ปรับโฉมใหม่หมดเพื่อแข่งขันกับ Tesla และ Hyundai ➡️ รุ่น Platinum+ มีแบตเตอรี่ 75 kWh ระยะทาง 259–300 ไมล์ ➡️ ใช้มอเตอร์หน้า 214 แรงม้า ขับเคลื่อนล้อหน้า ➡️ รองรับการชาร์จผ่าน Tesla Supercharger ➡️ พื้นที่เก็บสัมภาระเพิ่มขึ้นเป็น 55.5 ลูกบาศก์ฟุต ➡️ ภายในมีระบบเสียง Bose และวัสดุเบาะ TailorFit ➡️ ระบบขับขี่มีโหมด Eco และ Sport ให้เลือก ➡️ ขับขี่นุ่มนวล เงียบ และตอบสนองดีในเมือง ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ รุ่น Platinum+ มีราคาสูงถึง $41,930 ซึ่งอาจไม่คุ้มเมื่อเทียบกับคู่แข่ง ⛔ สายชาร์จของ Tesla Supercharger สั้น ต้องจอดใกล้มาก ⛔ รุ่นพื้นฐานอาจเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่ากว่าหากไม่ต้องการอุปกรณ์เสริม ⛔ ระยะทางสูงสุดยังน้อยกว่าคู่แข่งบางรุ่น เช่น Chevy Equinox EV (319 ไมล์) https://www.slashgear.com/1996982/2026-nissan-leaf-review-affordable-ev/

🍎 “Apple เปิดตัวชิป M5” — ก้าวกระโดดครั้งใหญ่ด้าน AI ด้วย GPU แบบใหม่และ Neural Accelerator ในทุกคอร์ Apple ประกาศเปิดตัวชิป M5 ซึ่งเป็นระบบบนชิป (SoC) รุ่นใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อยกระดับการประมวลผลด้าน AI โดยเฉพาะ โดยนำมาใช้ใน MacBook Pro ขนาด 14 นิ้ว, iPad Pro และ Apple Vision Pro รุ่นล่าสุด M5 ผลิตด้วยเทคโนโลยี 3nm รุ่นที่สาม และมาพร้อม GPU แบบ 10 คอร์ที่มี Neural Accelerator ฝังอยู่ในแต่ละคอร์ ทำให้สามารถประมวลผล AI ได้เร็วขึ้นกว่า M4 ถึง 4 เท่า และเร็วกว่า M1 ถึง 6 เท่า นอกจากนี้ยังมีการปรับปรุงด้านกราฟิกด้วย ray tracing รุ่นที่สาม และ dynamic caching รุ่นใหม่ที่ช่วยให้การเล่นเกมและการเรนเดอร์ภาพ 3D ลื่นไหลและสมจริงมากขึ้น CPU ของ M5 มี 10 คอร์ (แบ่งเป็น 6 คอร์ประหยัดพลังงาน และ 4 คอร์ประสิทธิภาพสูง) ซึ่งให้ความเร็วในการประมวลผลแบบ multithreaded สูงกว่า M4 ถึง 15% พร้อม Neural Engine แบบ 16 คอร์ที่เร็วขึ้น และแบนด์วิดธ์ของ unified memory เพิ่มขึ้นเกือบ 30% เป็น 153GB/s ชิป M5 ยังช่วยให้ Apple Vision Pro แสดงผลได้ละเอียดขึ้น 10% และเพิ่ม refresh rate สูงสุดถึง 120Hz ทำให้ภาพคมชัดและลดอาการเบลอจากการเคลื่อนไหว Apple ยังเน้นว่า M5 จะช่วยให้การใช้งาน AI บนอุปกรณ์เป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เช่น การสร้างภาพใน Image Playground, การใช้ Foundation Models framework และการประมวลผลโมเดลขนาดใหญ่แบบ on-device โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Apple เปิดตัวชิป M5 สำหรับ MacBook Pro, iPad Pro และ Vision Pro ➡️ ผลิตด้วยเทคโนโลยี 3nm รุ่นที่สาม ➡️ GPU แบบ 10 คอร์มี Neural Accelerator ในทุกคอร์ ➡️ ประสิทธิภาพ AI สูงกว่า M4 ถึง 4 เท่า และ M1 ถึง 6 เท่า ➡️ รองรับ ray tracing รุ่นที่สามและ dynamic caching รุ่นใหม่ ➡️ CPU แบบ 10 คอร์ให้ความเร็ว multithreaded สูงกว่า M4 ถึง 15% ➡️ Neural Engine แบบ 16 คอร์ที่เร็วขึ้นและประหยัดพลังงาน ➡️ แบนด์วิดธ์ unified memory เพิ่มขึ้นเป็น 153GB/s ➡️ Vision Pro แสดงผลละเอียดขึ้น 10% และ refresh rate สูงสุด 120Hz ➡️ รองรับการใช้งาน AI แบบ on-device เช่น Image Playground และ Foundation Models https://www.apple.com/newsroom/2025/10/apple-unleashes-m5-the-next-big-leap-in-ai-performance-for-apple-silicon/

🛡️ “MCPTotal เปิดตัวแพลตฟอร์มรักษาความปลอดภัย MCP” — ยกระดับการเชื่อมต่อ AI กับระบบองค์กรอย่างปลอดภัย MCPTotal ประกาศเปิดตัวแพลตฟอร์มใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้องค์กรสามารถใช้งานและควบคุม MCP (Model Context Protocol) ได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ MCP คือมาตรฐานใหม่ในการเชื่อมต่อโมเดล AI เข้ากับระบบภายในองค์กร แหล่งข้อมูลภายนอก และแอปพลิเคชันของบุคคลที่สาม แต่การนำมาใช้อย่างไร้การควบคุมก่อให้เกิดความเสี่ยง เช่น ช่องโหว่ด้านซัพพลายเชน, การโจมตีแบบ prompt injection, การใช้เซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ไม่ปลอดภัย, การล้วงข้อมูล และช่องโหว่ด้านการยืนยันตัวตน MCPTotal จึงนำเสนอแพลตฟอร์มแบบครบวงจรที่มีโครงสร้างแบบ hub-and-gateway ซึ่งช่วยให้สามารถโฮสต์เซิร์ฟเวอร์ MCP ได้อย่างปลอดภัย พร้อมระบบยืนยันตัวตน, การจัดการข้อมูลรับรอง และการตรวจสอบทราฟฟิกแบบเรียลไทม์ โดยทำหน้าที่เป็นไฟร์วอลล์ที่ออกแบบมาเพื่อ AI โดยเฉพาะ แพลตฟอร์มนี้ยังมีแคตตาล็อกเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ผ่านการตรวจสอบแล้วหลายร้อยรายการ ให้ผู้ใช้เลือกใช้งานได้อย่างมั่นใจ พร้อมระบบ single sign-on ที่ช่วยให้พนักงานสามารถเชื่อมต่อโมเดล AI กับเครื่องมือสำคัญ เช่น Slack และ Gmail ได้ทันที โดยไม่ต้องจัดการ API key ด้วยตนเอง MCPTotal มี 4 จุดเด่นหลักที่แตกต่างจากตลาดทั่วไป: ✨ การเปิดใช้งานแบบปลอดภัย: ให้พนักงานทุกคนใช้งาน MCP ได้ทันทีผ่านอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย พร้อมระบบตรวจสอบและบังคับใช้นโยบายในตัว ✨ การตรวจสอบความปลอดภัยอัตโนมัติ: เซิร์ฟเวอร์ MCP ทุกตัวต้องผ่านการตรวจสอบอย่างเข้มงวดก่อนเข้าสู่ระบบ ✨ การสแกนความเสี่ยงแบบครอบคลุม: ตรวจสอบเครื่องของพนักงานเพื่อหาความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับ MCP ✨ รองรับหลายสภาพแวดล้อม: ใช้งานได้ทั้งบนเดสก์ท็อป เบราว์เซอร์ คลาวด์ และระบบที่องค์กรโฮสต์เอง Gil Dabah ซีอีโอของ MCPTotal กล่าวว่า “นี่คือครั้งแรกที่มีโซลูชันที่ช่วยให้ทีมรักษาความปลอดภัยสามารถควบคุม MCP ได้ทันกับการใช้งานจริงของพนักงาน” โดยย้ำว่ามีรายงานพบเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่เป็นอันตรายแล้วในโลกจริง และแพลตฟอร์มนี้จะช่วยให้สามารถโฮสต์ ตรวจสอบ และแยก sandbox ได้อย่างปลอดภัย ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ MCPTotal เปิดตัวแพลตฟอร์มรักษาความปลอดภัยสำหรับ MCP แบบครบวงจร ➡️ MCP คือมาตรฐานใหม่ในการเชื่อมต่อโมเดล AI กับระบบองค์กรและแอปภายนอก ➡️ แพลตฟอร์มใช้โครงสร้าง hub-and-gateway พร้อมระบบยืนยันตัวตนและไฟร์วอลล์ AI-native ➡️ มีแคตตาล็อกเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่ผ่านการตรวจสอบหลายร้อยรายการ ➡️ รองรับการเชื่อมต่อกับเครื่องมือสำคัญ เช่น Slack และ Gmail ผ่าน single sign-on ➡️ พนักงานไม่ต้องจัดการ API key ด้วยตนเอง ➡️ มีฟีเจอร์เด่น 4 ด้าน: เปิดใช้งานปลอดภัย, ตรวจสอบอัตโนมัติ, สแกนความเสี่ยง, รองรับหลายสภาพแวดล้อม ➡️ ซีอีโอระบุว่าเซิร์ฟเวอร์ MCP ที่เป็นอันตรายเริ่มปรากฏในโลกจริงแล้ว https://securityonline.info/mcptotal-launches-to-power-secure-enterprise-mcp-workflows/

🖥️ “ReactOS เดินหน้าสู่ยุคใหม่” — เตรียมรองรับ WDDM หลัง Windows 10 ยุติการสนับสนุน ในวันที่ Windows 10 ยุติการสนับสนุนอย่างเป็นทางการ นักพัฒนา ReactOS — ระบบปฏิบัติการโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาให้ใช้งานร่วมกับซอฟต์แวร์และไดรเวอร์ของ Windows — ได้ประกาศความคืบหน้าในการพัฒนาให้รองรับ Windows Display Driver Model (WDDM) ซึ่งเป็นมาตรฐานไดรเวอร์กราฟิกของ Windows รุ่นใหม่ การพัฒนา WDDM ใน ReactOS ถือเป็นก้าวสำคัญ เพราะจะช่วยให้ระบบสามารถใช้งานกับฮาร์ดแวร์ GPU รุ่นใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยนักพัฒนาเผยว่า แม้จะขาดเอกสารทางเทคนิคจาก Microsoft แต่การมีไดรเวอร์โอเพ่นซอร์สในช่วงหลังช่วยให้เข้าใจโครงสร้างของ WDDM มากขึ้น WDDM พัฒนาต่อจาก XDDM ซึ่งเป็นระบบไดรเวอร์แบบเก่าที่ใช้ใน Windows XP โดย WDDM มีฟีเจอร์ทันสมัย เช่น การจัดการหน่วยความจำ GPU แบบเสมือน การทำงานในโหมดผู้ใช้ (user mode) และการรองรับ Desktop Window Manager (DWM) ซึ่งช่วยให้ระบบไม่ล่มเมื่อไดรเวอร์มีปัญหา นักพัฒนา ReactOS ได้ทดลองใช้งาน WDDM กับไดรเวอร์จาก Nvidia สำหรับ Windows 7 และพบว่าสามารถแสดงผลได้อย่างสมบูรณ์ รวมถึงรองรับความละเอียดและรีเฟรชเรตของจอภาพสมัยใหม่ แม้ ReactOS จะยังไม่พร้อมใช้งานเป็นระบบหลักในชีวิตประจำวัน แต่การรองรับ WDDM ถือเป็นก้าวสำคัญในการทำให้ระบบสามารถใช้งานกับฮาร์ดแวร์รุ่นใหม่ได้มากขึ้น และอาจเป็นทางเลือกสำหรับผู้ที่ต้องการระบบโอเพ่นซอร์สที่รองรับซอฟต์แวร์ Windows โดยตรง ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ ReactOS กำลังพัฒนาให้รองรับ Windows Display Driver Model (WDDM) ➡️ WDDM เป็นมาตรฐานไดรเวอร์กราฟิกที่ใช้ใน Windows Vista ขึ้นไป ➡️ การรองรับ WDDM จะช่วยให้ ReactOS ใช้งานกับ GPU รุ่นใหม่ได้ดีขึ้น ➡️ นักพัฒนาใช้ไดรเวอร์โอเพ่นซอร์สและไดรเวอร์ Nvidia Windows 7 ในการทดลอง ➡️ ระบบสามารถแสดงผลได้เต็มความละเอียดและรีเฟรชเรตของจอภาพ ➡️ WDDM มีฟีเจอร์ทันสมัย เช่น DWM, virtual GPU memory และ user mode ➡️ ReactOS ยังไม่เหมาะสำหรับใช้งานเป็นระบบหลัก แต่มีความก้าวหน้าอย่างมาก ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ ReactOS ยังอยู่ในขั้นทดลอง อาจไม่เสถียรสำหรับใช้งานทั่วไป ⛔ การพัฒนา WDDM ต้องอาศัยความเข้าใจเชิงลึกและการทดสอบอย่างต่อเนื่อง ⛔ การใช้ไดรเวอร์จาก Windows รุ่นเก่าอาจมีข้อจำกัดด้านความปลอดภัยและประสิทธิภาพ ⛔ ผู้ใช้ควรระวังการนำ ReactOS ไปใช้ในงานที่ต้องการความเสถียรสูง https://www.tomshardware.com/software/windows/as-windows-10-signs-off-reactos-devs-are-exploring-a-long-awaited-feature-in-wddm-support-investigation-could-pave-the-way-for-newer-gpu-hardware-compatibility

🧠 “CIA Triad หมดเวลาแล้ว – ยุคใหม่ของ Cybersecurity ต้องคิดลึกกว่าความลับ ความถูกต้อง และความพร้อมใช้งาน” ลองจินตนาการว่าองค์กรของคุณกำลังเผชิญกับภัยคุกคามจาก ransomware, deepfake, หรือการโจมตีผ่านซัพพลายเชน แต่ระบบความปลอดภัยที่ใช้อยู่ยังยึดติดกับโมเดลเก่าแก่จากยุคสงครามเย็นที่เรียกว่า “CIA Triad” ซึ่งประกอบด้วย Confidentiality (ความลับ), Integrity (ความถูกต้อง), และ Availability (ความพร้อมใช้งาน) บทความจาก CSO Online โดย Loris Gutic ได้ชี้ให้เห็นว่าโมเดลนี้ไม่สามารถรับมือกับภัยคุกคามยุคใหม่ได้อีกต่อไป และเสนอโมเดลใหม่ที่เรียกว่า “3C Model” ซึ่งประกอบด้วย Core, Complementary และ Contextual เพื่อสร้างระบบความปลอดภัยที่มีชั้นเชิงและตอบโจทย์โลกยุค AI และ Zero Trust ผมขอเสริมว่าในปี 2025 ความเสียหายจาก cybercrime ทั่วโลกมีมูลค่ากว่า 10 ล้านล้านดอลลาร์ และองค์กรที่ยังยึดติดกับโมเดลเก่าอาจเสี่ยงต่อการสูญเสียทั้งข้อมูล ความเชื่อมั่น และชื่อเสียงอย่างรุนแรง ✅ จุดอ่อนของ CIA Triad ➡️ โมเดลนี้ถูกออกแบบมาในยุค 1970s สำหรับระบบทหารและรัฐบาล ➡️ ไม่สามารถรองรับภัยคุกคามใหม่ เช่น deepfake, ransomware, หรือการโจมตีผ่าน AI ➡️ ขาดภาษาที่ใช้สื่อสารเรื่อง “ความถูกต้องแท้จริง” หรือ “ความยืดหยุ่นในการฟื้นตัว” ✅ ตัวอย่างที่ CIA Triad ล้มเหลว ➡️ Ransomware ไม่ใช่แค่ปัญหาความพร้อมใช้งาน แต่คือการขาด “resilience” ➡️ Deepfake อาจมี integrity ที่สมบูรณ์ แต่ขาด authenticity ทำให้เกิดความเสียหายร้ายแรง ➡️ การพยายามยัดแนวคิดใหม่เข้าไปในโครงสร้างเก่า ทำให้เกิดช่องโหว่ที่แฮกเกอร์ใช้ประโยชน์ ✅ โมเดลใหม่: 3C Layered Information Security Model ➡️ Core: ความเชื่อมั่นทางเทคนิค เช่น authenticity, accountability, resilience ➡️ Complementary: การกำกับดูแล เช่น privacy by design, data provenance ➡️ Contextual: ผลกระทบต่อสังคม เช่น safety ในโครงสร้างพื้นฐาน, ความเชื่อมั่นของผู้ใช้ ➡️ โมเดลนี้ช่วยให้ CISO พูดกับบอร์ดได้ในภาษาของธุรกิจ ไม่ใช่แค่ไฟร์วอลล์ ✅ ประโยชน์ของ 3C Model ➡️ ช่วยจัดระเบียบจากความวุ่นวายของ framework ต่าง ๆ เช่น ISO, NIST, GDPR ➡️ ทำให้สามารถ “map once, satisfy many” ลดงานซ้ำซ้อน ➡️ เปลี่ยนบทบาทของ CISO จากช่างเทคนิคเป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ ‼️ คำเตือนสำหรับองค์กรที่ยังใช้ CIA Triad ⛔ ไม่สามารถรับมือกับ Zero Trust หรือกฎหมาย AI ใหม่ ๆ ได้ ⛔ เสี่ยงต่อการโจมตีที่ซับซ้อน เช่น deepfake หรือการเจาะผ่านซัพพลายเชน ⛔ อาจทำให้บอร์ดบริหารเข้าใจผิดว่าระบบปลอดภัย ทั้งที่จริงมีช่องโหว่ร้ายแรง ⛔ การไม่ปรับเปลี่ยนโมเดล อาจทำให้องค์กรสูญเสียความเชื่อมั่นจากลูกค้าและสังคม https://www.csoonline.com/article/4070548/the-cia-triad-is-dead-stop-using-a-cold-war-relic-to-fight-21st-century-threats.html

📰 “เมื่อ AI ป้องกันตัวเองไม่ได้ – ช่องโหว่ Guardrails ของ OpenAI ถูกเจาะด้วยคำสั่งหลอก” ลองจินตนาการว่าเราสร้างระบบรักษาความปลอดภัยให้บ้าน แล้วใช้คนออกแบบบ้านเป็นคนตรวจสอบความปลอดภัยเอง… นั่นคือสิ่งที่เกิดขึ้นกับระบบ Guardrails ของ OpenAI ที่เพิ่งเปิดตัวไปไม่นาน Guardrails เป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันไม่ให้ AI ทำสิ่งที่เป็นอันตราย เช่น การเปิดเผยข้อมูลส่วนตัว หรือการตอบสนองต่อคำสั่งที่พยายาม “หลอก” ให้ AI ละเมิดกฎของตัวเอง ซึ่งเรียกว่า “Prompt Injection” หรือ “Jailbreak” แต่สิ่งที่นักวิจัยจากบริษัท HiddenLayer พบคือ ระบบนี้สามารถถูกหลอกได้ง่ายอย่างน่าตกใจ โดยใช้เทคนิคที่เรียกว่า “Same Model, Different Hat” คือใช้โมเดลเดียวกันทั้งในการตอบคำถามและในการตรวจสอบความปลอดภัย ซึ่งทำให้สามารถหลอกได้ทั้งสองส่วนพร้อมกัน พวกเขาสามารถทำให้ระบบตอบสนองต่อคำสั่งที่ควรถูกบล็อก และยังสามารถหลอกให้ระบบเชื่อว่าคำสั่งนั้นปลอดภัย ทั้งที่จริงแล้วเป็นการเจาะระบบอย่างแนบเนียน ✅ ระบบ Guardrails ของ OpenAI ➡️ เป็นเครื่องมือใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันการละเมิดกฎโดย AI ➡️ ใช้โมเดล AI เป็น “ผู้พิพากษา” เพื่อตรวจสอบคำสั่งที่เข้ามา ➡️ มีเป้าหมายเพื่อป้องกันการเปิดเผยข้อมูลส่วนตัวและการตอบสนองต่อคำสั่งอันตราย ✅ ช่องโหว่ที่ถูกค้นพบ ➡️ นักวิจัยสามารถหลอกระบบให้ตอบสนองต่อคำสั่งที่ควรถูกบล็อก ➡️ เทคนิค “Same Model, Different Hat” ทำให้ระบบตรวจสอบและตอบคำสั่งถูกหลอกพร้อมกัน ➡️ มีการเจาะผ่าน “Indirect Prompt Injection” ที่ซ่อนอยู่ในคำสั่งหรือการเรียกใช้เครื่องมือ ✅ ผลกระทบต่อความปลอดภัย ➡️ ระบบให้ความมั่นใจผิด ๆ ว่าปลอดภัย ➡️ องค์กรที่ใช้ AI อาจเสี่ยงต่อการรั่วไหลของข้อมูลหรือการถูกโจมตี ‼️ คำเตือนสำหรับผู้พัฒนาและผู้ใช้งาน AI ⛔ ไม่ควรใช้โมเดลเดียวกันในการตรวจสอบและตอบสนองคำสั่ง ⛔ ต้องมีระบบตรวจสอบภายนอกที่เป็นอิสระจากตัวโมเดลหลัก ⛔ ควรทดสอบระบบอย่างต่อเนื่องโดยผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัย ‼️ ความเสี่ยงในอนาคต ⛔ หากไม่แก้ไข ช่องโหว่เหล่านี้อาจถูกใช้ในการโจมตีจริง ⛔ การพึ่งพา AI โดยไม่มีระบบป้องกันที่แข็งแรง อาจนำไปสู่ความเสียหายระดับองค์กร https://hackread.com/openai-guardrails-bypass-prompt-injection-attack/

💻 “Claude Sonnet 4.5 จาก Anthropic เขียนโค้ดต่อเนื่อง 30 ชั่วโมง — ก้าวใหม่ของ AI ด้านการพัฒนาโปรแกรม” Anthropic บริษัท AI คู่แข่งของ OpenAI ได้ประกาศความสำเร็จครั้งสำคัญในการพัฒนาโมเดล AI สำหรับงานเขียนโปรแกรม โดย Claude Sonnet 4.5 สามารถทำงานเขียนโค้ดได้ต่อเนื่องถึง 30 ชั่วโมงโดยไม่สะดุด ซึ่งถือเป็นการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดจากเวอร์ชันก่อนหน้าที่ทำงานได้เพียง 7 ชั่วโมง Sean Ward ซีอีโอของ Anthropic ระบุว่า “Claude Sonnet 4.5 ได้เปลี่ยนความคาดหวังของเรา — มันช่วยให้วิศวกรสามารถจัดการงานโครงสร้างซับซ้อนที่กินเวลาหลายเดือนให้เสร็จได้ในเวลาอันสั้น พร้อมรักษาความสอดคล้องของโค้ดขนาดใหญ่ได้อย่างดีเยี่ยม” นอกจากความสามารถในการเขียนโค้ดต่อเนื่องแล้ว Claude Sonnet 4.5 ยังมีจุดเด่นด้านการตรวจจับช่องโหว่ในซอฟต์แวร์ ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงจากการโจมตีทางไซเบอร์ และถูกนำไปใช้จริงในการพัฒนาซอฟต์แวร์ภายในของบริษัท การพัฒนา AI ด้านการเขียนโปรแกรมกำลังกลายเป็นสนามแข่งขันใหม่ของบริษัทเทคโนโลยี โดย OpenAI เองก็เปิดตัว Codex สำหรับนักพัฒนาไปก่อนหน้านี้ และ Claude Sonnet 4.5 ถือเป็นการตอบโต้ที่ทรงพลังจากฝั่ง Anthropic ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Claude Sonnet 4.5 เขียนโค้ดต่อเนื่องได้ถึง 30 ชั่วโมง ➡️ เวอร์ชันก่อนหน้าทำงานได้เพียง 7 ชั่วโมง ➡️ ช่วยวิศวกรลดเวลาในการจัดการโครงสร้างซอฟต์แวร์ขนาดใหญ่ ➡️ ตรวจจับช่องโหว่ในโค้ดที่อาจถูกใช้โจมตีทางไซเบอร์ ➡️ ถูกนำไปใช้จริงในการพัฒนาซอฟต์แวร์ของ Anthropic ➡️ เป็นคู่แข่งโดยตรงกับ Codex จาก OpenAI ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Claude Sonnet 4.5 ใช้เทคนิค reasoning agent และ memory optimization เพื่อรักษาความต่อเนื่อง ➡️ การเขียนโค้ดต่อเนื่องช่วยลด context switching ของนักพัฒนา ➡️ การตรวจจับช่องโหว่ด้วย AI ช่วยลดภาระของทีม security ➡️ Claude Sonnet 4.5 รองรับการเขียนหลายภาษา เช่น Python, JavaScript, Go และ Rust ➡️ โมเดลนี้สามารถทำงานร่วมกับ IDE ผ่าน API ได้โดยตรง ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ Claude Sonnet 4.5 ยังอยู่ในช่วงทดลอง อาจมีข้อผิดพลาดในการวิเคราะห์โค้ด ⛔ การพึ่งพา AI ในการเขียนโค้ดทั้งหมดอาจทำให้เกิด blind spot ด้านความปลอดภัย ⛔ การตรวจจับช่องโหว่ด้วย AI ยังไม่สามารถแทนที่การตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญได้ ⛔ การใช้งานต่อเนื่อง 30 ชั่วโมงอาจต้องการทรัพยากรระบบสูง ⛔ การนำไปใช้ในองค์กรต้องมีการปรับแต่งและควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงอย่างรัดกุม https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/12/anthropic039s-new-ai-model-can-write-code-for-30-hours-straight

♦️ “Album Cards — พลิกโฉมการฟังเพลงให้ลูกชาย ด้วยการ์ดอัลบั้ม NFC สุดสร้างสรรค์” ลองนึกภาพการฟังเพลงที่ไม่ใช่แค่กดเล่นจากมือถือหรือลำโพงอัจฉริยะ แต่เป็นการ “เลือก” เพลงจากการ์ดอัลบั้มที่จับต้องได้ เหมือนสมัยที่เรานั่งเลือกซีดีบนพื้นห้อง — นั่นคือสิ่งที่ Jordan Fulghum พยายามสร้างขึ้นใหม่ให้กับลูกชายวัย 10 ขวบของเขา Jordan เล่าว่าในวัยเด็ก เขาเคยใช้เงินทั้งหมดซื้อซีดีเพลง และหลงใหลกับการอ่านเนื้อเพลงจากปกซีดี แต่ลูกชายของเขาเติบโตมาในยุคที่เพลงเป็นสิ่งไร้รูปแบบ ไหลผ่านลำโพงอัจฉริยะและเพลย์ลิสต์อัตโนมัติ เขาจึงคิดค้น “Album Cards” — การ์ดสะสมที่มีภาพปกอัลบั้ม พร้อมแท็ก NFC ที่สามารถแตะเพื่อเล่นเพลงจากเซิร์ฟเวอร์ Plex ส่วนตัวได้ทันที เขาใช้เทคโนโลยี AI เพื่อขยายภาพปกอัลบั้มให้พอดีกับขนาดการ์ดที่เป็นสัดส่วน 2.5:3.5 นิ้ว ซึ่งต่างจากภาพปกอัลบั้มที่เป็นสี่เหลี่ยมจัตุรัส และใช้ PlexAmp ในการเขียนลิงก์เพลงลงในแท็ก NFC ได้อย่างง่ายดาย ผลลัพธ์คือ ลูกชายของเขาเลือกฟังเพลงอย่างตั้งใจมากขึ้น เหมือนเล่นโปเกมอนการ์ด แต่แทนที่จะเป็นสัตว์ประหลาด กลับเป็นเพลงที่พ่ออยากให้ฟัง และเพลงที่เขาอยากค้นพบด้วยตัวเอง ✅ แนวคิดเบื้องหลัง Album Cards ➡️ สร้างประสบการณ์ฟังเพลงแบบจับต้องได้ให้ลูกชายวัย 10 ขวบ ➡️ เปรียบเทียบกับการเลือกซีดีในวัยเด็กของผู้เขียน ➡️ แก้ปัญหาการฟังเพลงแบบไร้รูปแบบในยุคปัจจุบัน ✅ วิธีการสร้าง Album Cards ➡️ ใช้ภาพปกอัลบั้มจาก Google และขยายด้วย AI ให้พอดีกับขนาดการ์ด ➡️ ใช้ Canva และเทมเพลต PDF ในการออกแบบ ➡️ พิมพ์ลงบนกระดาษสติกเกอร์หรือกระดาษแข็ง แล้วติดแท็ก NFC ✅ การใช้งาน NFC กับ PlexAmp ➡️ PlexAmp รองรับการเขียนลิงก์เพลงลง NFC โดยตรง ➡️ แตะการ์ดเพื่อเล่นเพลงจากเซิร์ฟเวอร์ Plex ส่วนตัว ➡️ ไม่ต้องใช้หน้าจอหรือแอปมือถือในการเล่นเพลง ✅ ผลลัพธ์ที่ได้ ➡️ ลูกชายเลือกฟังเพลงอย่างตั้งใจมากขึ้น ➡️ การ์ดกลายเป็นของสะสมที่สามารถแลกเปลี่ยนได้ ➡️ สร้างความผูกพันกับเพลงในระดับอัลบั้ม ไม่ใช่แค่เพลงเดี่ยว ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ NFC (Near Field Communication) เป็นเทคโนโลยีไร้สายระยะสั้นที่ใช้ในบัตรโดยสาร, การชำระเงิน และอุปกรณ์อัจฉริยะ ➡️ Plex เป็นระบบจัดการสื่อที่สามารถสตรีมไฟล์จากเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัวได้ ➡️ AI diffusion model ใช้ในการสร้างภาพต่อเติมจากต้นฉบับ โดยรักษาสไตล์เดิมไว้ https://fulghum.io/album-cards

📰 หัวข้อข่าว: DDN จุดเปลี่ยนวงการ Generative Model – สร้างภาพแบบไม่ต้องใช้ Gradient ด้วยโครงสร้างต้นไม้ ในงานประชุม ICLR 2025 มีหนึ่งโมเดลที่ถูกพูดถึงอย่างมากคือ “Discrete Distribution Networks” หรือ DDN ซึ่งเป็นโมเดล Generative แบบใหม่ที่นำเสนอแนวคิดเรียบง่ายแต่ทรงพลัง โดย Lei Yang ผู้พัฒนาได้ออกแบบ DDN ให้สามารถสร้างภาพได้โดยไม่ต้องใช้ Gradient และยังมีโครงสร้างการแทนค่าที่เป็นแบบ 1D Discrete ซึ่งต่างจากโมเดลทั่วไปที่ใช้ Continuous Latent Space DDN ใช้หลักการสร้างภาพแบบหลายชั้น (Hierarchical Generation) โดยในแต่ละชั้นจะสร้างภาพ K แบบ และเลือกภาพที่ใกล้เคียงกับเป้าหมายมากที่สุดเพื่อส่งต่อไปยังชั้นถัดไป ทำให้ภาพที่ได้มีความละเอียดและใกล้เคียงกับ Ground Truth มากขึ้นเรื่อย ๆ ที่น่าสนใจคือ DDN สามารถทำ Zero-Shot Conditional Generation ได้โดยไม่ต้องใช้ Gradient เช่นการสร้างภาพจากข้อความโดยใช้ CLIP แบบ Black-box ซึ่งเป็นความสามารถที่โมเดลทั่วไปยังทำได้ยาก นอกจากนี้ยังมีการทดลองบนชุดข้อมูล CIFAR-10 และ FFHQ ที่แสดงให้เห็นว่า DDN มีประสิทธิภาพในการสร้างภาพที่หลากหลายและมีคุณภาพสูง โดยไม่เกิดปัญหา Mode Collapse DDN ยังสามารถนำไปใช้ในงานอื่น ๆ เช่น การสร้างภาพเชิงเงื่อนไข (Colorization, Super-Resolution), การประเมินเชิงลึก (Depth Estimation), การควบคุมในหุ่นยนต์ และแม้แต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติร่วมกับ GPT โดยไม่ต้องใช้ Tokenizer 📌 สรุปเนื้อหาข่าวและข้อมูลเสริม ✅ DDN ได้รับการยอมรับในงาน ICLR 2025 ➡️ เป็นโมเดล Generative แบบใหม่ที่ใช้โครงสร้าง Discrete Hierarchy ➡️ ไม่ใช้ Gradient ในการสร้างภาพ ✅ หลักการทำงานของ DDN ➡️ แต่ละชั้นสร้างภาพ K แบบ แล้วเลือกภาพที่ใกล้เคียงกับเป้าหมาย ➡️ ส่งภาพที่เลือกไปยังชั้นถัดไปเพื่อปรับปรุงความละเอียด ✅ ความสามารถเด่น ➡️ Zero-Shot Conditional Generation โดยไม่ใช้ Gradient ➡️ รองรับการสร้างภาพจากข้อความด้วย CLIP แบบ Black-box ➡️ มีโครงสร้าง Latent แบบ 1D Discrete ✅ ผลการทดลอง ➡️ ใช้ชุดข้อมูล CIFAR-10 และ FFHQ ➡️ ได้ภาพที่หลากหลายและใกล้เคียง Ground Truth ➡️ ไม่เกิด Mode Collapse ✅ การนำไปใช้ในงานอื่น ➡️ งานสร้างภาพเชิงเงื่อนไข เช่น Colorization และ Super-Resolution ➡️ งานประเมินเชิงลึก เช่น Depth Estimation และ Optical Flow ➡️ งานควบคุมหุ่นยนต์แทน Diffusion Model ➡️ งานประมวลผลภาษาโดยไม่ใช้ Tokenizer ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DDN ใช้ภาษา Rust และสามารถฝังในระบบต่าง ๆ ได้ ➡️ มีความสามารถในการสร้างหลายภาพในหนึ่ง Forward Pass ➡️ รองรับการฝึกแบบ End-to-End และมีความยืดหยุ่นสูง ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการใช้งาน DDN ⛔ ต้องการทรัพยากร GPU มากกว่าปกติเล็กน้อย ⛔ หากใช้กับข้อมูลที่ซับซ้อนเกินไป อาจเกิดภาพเบลอ ⛔ ยังอยู่ในช่วงทดลอง ต้องปรับแต่ง Hyperparameter อย่างละเอียด DDN ถือเป็นก้าวใหม่ของ Generative Model ที่เปิดประตูสู่การสร้างภาพแบบไม่ต้องพึ่งพา Gradient และมีโครงสร้างที่เข้าใจง่ายแต่ทรงพลัง เหมาะสำหรับนักวิจัยที่ต้องการโมเดลที่ยืดหยุ่นและสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานหลากหลายครับ https://discrete-distribution-networks.github.io/