• “สร้างคลังข้อมูล 30 เพตาไบต์ด้วยงบไม่ถึงครึ่งล้าน — เบื้องหลังการฝึกโมเดล AI ด้วยวิดีโอ 90 ล้านชั่วโมง”

    ในยุคที่โมเดล AI ต้องการข้อมูลมหาศาลเพื่อเรียนรู้ การฝึกโมเดลจากวิดีโอไม่ใช่เรื่องเล็ก ล่าสุดทีม Standard Intelligence ได้สร้างคลัสเตอร์จัดเก็บข้อมูลขนาด 30 เพตาไบต์ (PB) ด้วยงบเพียง 426,500 ดอลลาร์ เพื่อใช้ฝึกโมเดล AI ที่เรียนรู้จากการใช้งานคอมพิวเตอร์โดยตรง ซึ่งแตกต่างจากโมเดลข้อความทั่วไปที่ใช้ข้อมูลเพียง ~60TB

    แทนที่จะใช้บริการคลาวด์อย่าง AWS ที่มีค่าใช้จ่ายสูงถึง 12 ล้านดอลลาร์ต่อปี ทีมงานเลือกเช่าพื้นที่ในศูนย์ข้อมูลกลางเมืองซานฟรานซิสโก ทำให้ลดต้นทุนลงถึง 40 เท่า เหลือเพียง 354,000 ดอลลาร์ต่อปี รวมค่าเสื่อมราคา

    แนวคิดเบื้องหลังคือ “ข้อมูลฝึกไม่จำเป็นต้องสมบูรณ์แบบ” เพราะการสูญเสียข้อมูลบางส่วนไม่กระทบต่อคุณภาพโมเดลมากนัก ต่างจากข้อมูลผู้ใช้ที่ต้องการความแม่นยำสูง ทีมงานจึงเลือกใช้ฮาร์ดดิสก์มือสอง, เขียนซอฟต์แวร์จัดการข้อมูลเองด้วย Rust เพียง 200 บรรทัด และใช้ nginx กับ SQLite แทนระบบซับซ้อนอย่าง Ceph หรือ MinIO

    การติดตั้งระบบใช้เวลาเพียง 36 ชั่วโมง โดยจัดกิจกรรม “Storage Stacking Saturday” ชวนเพื่อนมาช่วยประกอบแร็ค พร้อมแจกฮาร์ดดิสก์สลักชื่อเป็นของที่ระลึก และหลังจากนั้นจึงจ้างช่างมืออาชีพมาติดตั้งระบบให้สมบูรณ์

    ผลลัพธ์คือคลัสเตอร์ที่สามารถอ่าน/เขียนข้อมูลได้เต็มความเร็ว 100Gbps โดยไม่ต้องพึ่งระบบซับซ้อนหรือคลาวด์แพง ๆ และยังสามารถแข่งขันกับห้องวิจัย AI ระดับโลกที่มีงบพันล้านได้อย่างมีประสิทธิภาพ

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    สร้างคลัสเตอร์จัดเก็บข้อมูลขนาด 30PB ด้วยงบ 426,500 ดอลลาร์
    ใช้ฮาร์ดดิสก์มือสอง 2,400 ลูก ขนาด 12–14TB ต่อลูก
    เลือกใช้ศูนย์ข้อมูลใกล้ออฟฟิศในซานฟรานซิสโก ลดค่าใช้จ่ายและเพิ่มความสะดวก
    เขียนซอฟต์แวร์จัดการข้อมูลเองด้วย Rust 200 บรรทัด + nginx + SQLite
    ไม่ใช้ระบบ Ceph หรือ MinIO เพราะซับซ้อนเกินจำเป็น
    จัดกิจกรรม “Storage Stacking Saturday” ติดตั้งระบบภายใน 36 ชั่วโมง
    ระบบสามารถอ่าน/เขียนข้อมูลได้เต็มความเร็ว 100Gbps
    ค่าใช้จ่ายรายเดือนรวมอินเทอร์เน็ตและไฟฟ้าอยู่ที่ 17,500 ดอลลาร์
    ค่าเสื่อมราคาเฉลี่ยเดือนละ 12,000 ดอลลาร์ รวมเป็น 29,500 ดอลลาร์/เดือน
    เปรียบเทียบต้นทุน: AWS $38/TB, Cloudflare $10/TB, ระบบนี้ $1/TB

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    โมเดล AI ที่เรียนรู้จากวิดีโอต้องการข้อมูลมากกว่าข้อความถึง 500 เท่า
    ML-KEM และการเข้ารหัสแบบ post-quantum เริ่มถูกนำมาใช้ในระบบจัดเก็บข้อมูล AI
    Ceph เหมาะกับองค์กรที่ต้องการประสิทธิภาพสูงและมีทีมดูแลเฉพาะทาง
    MinIO เหมาะกับระบบที่ต้องการ S3 compatibility แต่ยังซับซ้อนสำหรับงานง่าย
    การใช้ฮาร์ดดิสก์แบบ SAS ให้ความเร็วสูงกว่าระบบ SATA แต่ต้องจัดการ multipath

    https://si.inc/posts/the-heap/
    🧠 “สร้างคลังข้อมูล 30 เพตาไบต์ด้วยงบไม่ถึงครึ่งล้าน — เบื้องหลังการฝึกโมเดล AI ด้วยวิดีโอ 90 ล้านชั่วโมง” ในยุคที่โมเดล AI ต้องการข้อมูลมหาศาลเพื่อเรียนรู้ การฝึกโมเดลจากวิดีโอไม่ใช่เรื่องเล็ก ล่าสุดทีม Standard Intelligence ได้สร้างคลัสเตอร์จัดเก็บข้อมูลขนาด 30 เพตาไบต์ (PB) ด้วยงบเพียง 426,500 ดอลลาร์ เพื่อใช้ฝึกโมเดล AI ที่เรียนรู้จากการใช้งานคอมพิวเตอร์โดยตรง ซึ่งแตกต่างจากโมเดลข้อความทั่วไปที่ใช้ข้อมูลเพียง ~60TB แทนที่จะใช้บริการคลาวด์อย่าง AWS ที่มีค่าใช้จ่ายสูงถึง 12 ล้านดอลลาร์ต่อปี ทีมงานเลือกเช่าพื้นที่ในศูนย์ข้อมูลกลางเมืองซานฟรานซิสโก ทำให้ลดต้นทุนลงถึง 40 เท่า เหลือเพียง 354,000 ดอลลาร์ต่อปี รวมค่าเสื่อมราคา แนวคิดเบื้องหลังคือ “ข้อมูลฝึกไม่จำเป็นต้องสมบูรณ์แบบ” เพราะการสูญเสียข้อมูลบางส่วนไม่กระทบต่อคุณภาพโมเดลมากนัก ต่างจากข้อมูลผู้ใช้ที่ต้องการความแม่นยำสูง ทีมงานจึงเลือกใช้ฮาร์ดดิสก์มือสอง, เขียนซอฟต์แวร์จัดการข้อมูลเองด้วย Rust เพียง 200 บรรทัด และใช้ nginx กับ SQLite แทนระบบซับซ้อนอย่าง Ceph หรือ MinIO การติดตั้งระบบใช้เวลาเพียง 36 ชั่วโมง โดยจัดกิจกรรม “Storage Stacking Saturday” ชวนเพื่อนมาช่วยประกอบแร็ค พร้อมแจกฮาร์ดดิสก์สลักชื่อเป็นของที่ระลึก และหลังจากนั้นจึงจ้างช่างมืออาชีพมาติดตั้งระบบให้สมบูรณ์ ผลลัพธ์คือคลัสเตอร์ที่สามารถอ่าน/เขียนข้อมูลได้เต็มความเร็ว 100Gbps โดยไม่ต้องพึ่งระบบซับซ้อนหรือคลาวด์แพง ๆ และยังสามารถแข่งขันกับห้องวิจัย AI ระดับโลกที่มีงบพันล้านได้อย่างมีประสิทธิภาพ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ สร้างคลัสเตอร์จัดเก็บข้อมูลขนาด 30PB ด้วยงบ 426,500 ดอลลาร์ ➡️ ใช้ฮาร์ดดิสก์มือสอง 2,400 ลูก ขนาด 12–14TB ต่อลูก ➡️ เลือกใช้ศูนย์ข้อมูลใกล้ออฟฟิศในซานฟรานซิสโก ลดค่าใช้จ่ายและเพิ่มความสะดวก ➡️ เขียนซอฟต์แวร์จัดการข้อมูลเองด้วย Rust 200 บรรทัด + nginx + SQLite ➡️ ไม่ใช้ระบบ Ceph หรือ MinIO เพราะซับซ้อนเกินจำเป็น ➡️ จัดกิจกรรม “Storage Stacking Saturday” ติดตั้งระบบภายใน 36 ชั่วโมง ➡️ ระบบสามารถอ่าน/เขียนข้อมูลได้เต็มความเร็ว 100Gbps ➡️ ค่าใช้จ่ายรายเดือนรวมอินเทอร์เน็ตและไฟฟ้าอยู่ที่ 17,500 ดอลลาร์ ➡️ ค่าเสื่อมราคาเฉลี่ยเดือนละ 12,000 ดอลลาร์ รวมเป็น 29,500 ดอลลาร์/เดือน ➡️ เปรียบเทียบต้นทุน: AWS $38/TB, Cloudflare $10/TB, ระบบนี้ $1/TB ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ โมเดล AI ที่เรียนรู้จากวิดีโอต้องการข้อมูลมากกว่าข้อความถึง 500 เท่า ➡️ ML-KEM และการเข้ารหัสแบบ post-quantum เริ่มถูกนำมาใช้ในระบบจัดเก็บข้อมูล AI ➡️ Ceph เหมาะกับองค์กรที่ต้องการประสิทธิภาพสูงและมีทีมดูแลเฉพาะทาง ➡️ MinIO เหมาะกับระบบที่ต้องการ S3 compatibility แต่ยังซับซ้อนสำหรับงานง่าย ➡️ การใช้ฮาร์ดดิสก์แบบ SAS ให้ความเร็วสูงกว่าระบบ SATA แต่ต้องจัดการ multipath https://si.inc/posts/the-heap/
    SI.INC
    Building the heap: racking 30 petabytes of hard drives for pretraining
    How we spent under half a million dollars to build a 30 petabyte data storage cluster in downtown San Francisco
    0 Comments 0 Shares 92 Views 0 Reviews
  • “GIGABYTE เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ AmpereOne M — แรงจัด ประหยัดไฟ รองรับ AI และ Cloud แบบเต็มระบบ”

    GIGABYTE โดยบริษัทลูก Giga Computing ประกาศเปิดตัวเซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่ที่ใช้ชิป AmpereOne M ซึ่งเป็นโปรเซสเซอร์สถาปัตยกรรม Arm แบบ single-threaded ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI inference, cloud-native และ data center ขนาดใหญ่โดยเฉพาะ

    AmpereOne M มาพร้อมกับจำนวนคอร์สูงสุดถึง 192 คอร์ รองรับหน่วยความจำ DDR5 ได้ถึง 12 ช่องต่อโปรเซสเซอร์ และสามารถติดตั้ง DIMM ได้สูงสุด 1.5 TB ต่อระบบ นอกจากนี้ยังมี L2 cache ขนาดใหญ่และ vector unit แบบ 128-bit สองชุดต่อคอร์ ทำให้สามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพในงานที่ต้องการ throughput สูง เช่น โมเดลภาษา AI หรือการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

    GIGABYTE ได้ออกแบบเซิร์ฟเวอร์ให้เหมาะกับการใช้งานจริง โดยมีทั้งรุ่น 1U และ 2U ได้แก่:
    R1A3-T40-AAV1: เซิร์ฟเวอร์ขนาด 1U รองรับ NVMe Gen 5 แบบ hot-swap 4 ช่อง และ PCIe Gen 5 x16 สองช่อง
    R2A3-T40-AAV1: เซิร์ฟเวอร์ขนาด 2U รองรับ NVMe Gen 5 แบบ hot-swap 12 ช่อง และ PCIe Gen 5 x16 หนึ่งช่อง

    ทั้งสองรุ่นใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ redundant 1600W 80 Plus Titanium เพื่อความเสถียรและประหยัดพลังงาน

    GIGABYTE จะนำเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้ไปโชว์ในงาน Korea Electronics Show (KES 2025) และ SuperComputing SC25 เพื่อให้ลูกค้าและพันธมิตรได้สัมผัสประสิทธิภาพของแพลตฟอร์ม Arm-based สำหรับงาน AI และ Cloud โดยตรง

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    GIGABYTE เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ใหม่ที่ใช้ชิป AmpereOne M
    AmpereOne M มีสูงสุด 192 คอร์ และรองรับ DDR5 ได้ถึง 1.5 TB
    มี L2 cache ขนาดใหญ่และ vector unit แบบ 128-bit สองชุดต่อคอร์
    เซิร์ฟเวอร์รุ่น R1A3-T40 และ R2A3-T40 รองรับ NVMe Gen 5 และ PCIe Gen 5
    ใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ redundant 1600W 80 Plus Titanium
    รองรับงาน AI inference และ cloud-native ด้วยประสิทธิภาพสูง
    GIGABYTE จะโชว์เซิร์ฟเวอร์ในงาน KES 2025 และ SC25
    การออกแบบเน้นลดจำนวน node เพื่อประหยัดต้นทุนรวมของระบบ

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    AmpereOne M ใช้สถาปัตยกรรม Arm แบบ single-threaded เพื่อความเสถียร
    การใช้ vector unit ช่วยให้ประมวลผล AI ได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องใช้ GPU
    NVMe Gen 5 มีความเร็วสูงกว่า Gen 4 ถึง 2 เท่า เหมาะกับงานที่ต้องการ I/O หนัก
    PCIe Gen 5 รองรับการ์ด AI inference และการ์ดเครือข่ายความเร็วสูง
    การใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ Titanium ช่วยลดการสูญเสียพลังงานและเพิ่มความน่าเชื่อถือ

    https://www.techpowerup.com/341545/gigabyte-launches-portfolio-of-servers-powered-by-ampereone
    🧠 “GIGABYTE เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ AmpereOne M — แรงจัด ประหยัดไฟ รองรับ AI และ Cloud แบบเต็มระบบ” GIGABYTE โดยบริษัทลูก Giga Computing ประกาศเปิดตัวเซิร์ฟเวอร์รุ่นใหม่ที่ใช้ชิป AmpereOne M ซึ่งเป็นโปรเซสเซอร์สถาปัตยกรรม Arm แบบ single-threaded ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI inference, cloud-native และ data center ขนาดใหญ่โดยเฉพาะ AmpereOne M มาพร้อมกับจำนวนคอร์สูงสุดถึง 192 คอร์ รองรับหน่วยความจำ DDR5 ได้ถึง 12 ช่องต่อโปรเซสเซอร์ และสามารถติดตั้ง DIMM ได้สูงสุด 1.5 TB ต่อระบบ นอกจากนี้ยังมี L2 cache ขนาดใหญ่และ vector unit แบบ 128-bit สองชุดต่อคอร์ ทำให้สามารถประมวลผลได้อย่างมีประสิทธิภาพในงานที่ต้องการ throughput สูง เช่น โมเดลภาษา AI หรือการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ GIGABYTE ได้ออกแบบเซิร์ฟเวอร์ให้เหมาะกับการใช้งานจริง โดยมีทั้งรุ่น 1U และ 2U ได้แก่: 🔰 R1A3-T40-AAV1: เซิร์ฟเวอร์ขนาด 1U รองรับ NVMe Gen 5 แบบ hot-swap 4 ช่อง และ PCIe Gen 5 x16 สองช่อง 🔰 R2A3-T40-AAV1: เซิร์ฟเวอร์ขนาด 2U รองรับ NVMe Gen 5 แบบ hot-swap 12 ช่อง และ PCIe Gen 5 x16 หนึ่งช่อง ทั้งสองรุ่นใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ redundant 1600W 80 Plus Titanium เพื่อความเสถียรและประหยัดพลังงาน GIGABYTE จะนำเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้ไปโชว์ในงาน Korea Electronics Show (KES 2025) และ SuperComputing SC25 เพื่อให้ลูกค้าและพันธมิตรได้สัมผัสประสิทธิภาพของแพลตฟอร์ม Arm-based สำหรับงาน AI และ Cloud โดยตรง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ GIGABYTE เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ใหม่ที่ใช้ชิป AmpereOne M ➡️ AmpereOne M มีสูงสุด 192 คอร์ และรองรับ DDR5 ได้ถึง 1.5 TB ➡️ มี L2 cache ขนาดใหญ่และ vector unit แบบ 128-bit สองชุดต่อคอร์ ➡️ เซิร์ฟเวอร์รุ่น R1A3-T40 และ R2A3-T40 รองรับ NVMe Gen 5 และ PCIe Gen 5 ➡️ ใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ redundant 1600W 80 Plus Titanium ➡️ รองรับงาน AI inference และ cloud-native ด้วยประสิทธิภาพสูง ➡️ GIGABYTE จะโชว์เซิร์ฟเวอร์ในงาน KES 2025 และ SC25 ➡️ การออกแบบเน้นลดจำนวน node เพื่อประหยัดต้นทุนรวมของระบบ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ AmpereOne M ใช้สถาปัตยกรรม Arm แบบ single-threaded เพื่อความเสถียร ➡️ การใช้ vector unit ช่วยให้ประมวลผล AI ได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องใช้ GPU ➡️ NVMe Gen 5 มีความเร็วสูงกว่า Gen 4 ถึง 2 เท่า เหมาะกับงานที่ต้องการ I/O หนัก ➡️ PCIe Gen 5 รองรับการ์ด AI inference และการ์ดเครือข่ายความเร็วสูง ➡️ การใช้พาวเวอร์ซัพพลายแบบ Titanium ช่วยลดการสูญเสียพลังงานและเพิ่มความน่าเชื่อถือ https://www.techpowerup.com/341545/gigabyte-launches-portfolio-of-servers-powered-by-ampereone
    WWW.TECHPOWERUP.COM
    GIGABYTE Launches Portfolio of Servers Powered by AmpereOne
    Giga Computing, a subsidiary of GIGABYTE and an industry leader in servers for x86 and Arm-based platforms as well as advanced cooling technologies, today announces the launch of its broader portfolio of AmpereOne M servers, including the GIGABYTE R1A3-T40 and R2A3-T40. With its expanded AmpereOne M...
    0 Comments 0 Shares 101 Views 0 Reviews
  • BIG Story | 54 ปีแห่งความหลัง สุรพล สมบัติเจริญ

    กว่าครึ่งศตวรรษแห่งการสูญเสีย “สุรพล สมบัติเจริญ” ราชาเพลงลูกทุ่ง ผู้เป็นทั้งนักร้อง นักดนตรี และครูเพลงผู้ยิ่งใหญ่แห่งยุค เหตุใดเขาจึงถูกยิงเสียชีวิตอย่างอุกอาจกลางงานแสดงต่อหน้าแฟนเพลงนับพัน? การจากไปของสุรพลเกี่ยวข้องอะไรกับบทเพลงดัง “สิบหกปีแห่งความหลัง” และ “สาวสวนแตง” หรือไม่? ติดตามปฐมบท ความสำเร็จ และวาระสุดท้ายของตำนานลูกทุ่งผู้เป็นที่รักของคนทั้งประเทศ

    รับชมสารคดีเชิงข่าว BIG STORY: 54 ปีแห่งความหลัง สุรพล สมบัติเจริญ ได้ที่ Thaitimes App

    #BigStory #สุรพลสมบัติเจริญ #ราชาเพลงลูกทุ่ง #สิบหกปีแห่งความหลัง #สาวสวนแตง #คดีสะเทือนวงการเพลง #ThaiTimes
    BIG Story | 54 ปีแห่งความหลัง สุรพล สมบัติเจริญ กว่าครึ่งศตวรรษแห่งการสูญเสีย “สุรพล สมบัติเจริญ” ราชาเพลงลูกทุ่ง ผู้เป็นทั้งนักร้อง นักดนตรี และครูเพลงผู้ยิ่งใหญ่แห่งยุค เหตุใดเขาจึงถูกยิงเสียชีวิตอย่างอุกอาจกลางงานแสดงต่อหน้าแฟนเพลงนับพัน? การจากไปของสุรพลเกี่ยวข้องอะไรกับบทเพลงดัง “สิบหกปีแห่งความหลัง” และ “สาวสวนแตง” หรือไม่? ติดตามปฐมบท ความสำเร็จ และวาระสุดท้ายของตำนานลูกทุ่งผู้เป็นที่รักของคนทั้งประเทศ 📲 รับชมสารคดีเชิงข่าว BIG STORY: 54 ปีแห่งความหลัง สุรพล สมบัติเจริญ ได้ที่ Thaitimes App #BigStory #สุรพลสมบัติเจริญ #ราชาเพลงลูกทุ่ง #สิบหกปีแห่งความหลัง #สาวสวนแตง #คดีสะเทือนวงการเพลง #ThaiTimes
    Like
    Love
    2
    0 Comments 0 Shares 230 Views 0 0 Reviews
  • “แม่น้ำในอากาศกำลังเปลี่ยนทิศ — เมื่อเส้นทางความชื้นเคลื่อนสู่ขั้วโลก และโลกต้องเตรียมรับมือกับพายุที่ไม่เคยคาดคิด”

    ในระดับที่สูงเหนือศีรษะของเรา มีปรากฏการณ์ที่เรียกว่า “แม่น้ำในอากาศ” หรือ Atmospheric Rivers ซึ่งเป็นสายธารของไอน้ำที่ไหลผ่านชั้นบรรยากาศ และมีบทบาทสำคัญในวัฏจักรน้ำของโลก โดยสามารถบรรทุกความชื้นได้เทียบเท่ากับปริมาณน้ำที่ไหลออกจากปากแม่น้ำอเมซอนเลยทีเดียว

    ในพื้นที่ตะวันตกของสหรัฐฯ แม่น้ำในอากาศเหล่านี้ช่วยนำหิมะสู่เทือกเขา Sierra Nevada และเติมน้ำให้กับอ่างเก็บน้ำในแคลิฟอร์เนีย แต่ในขณะเดียวกันก็สามารถก่อให้เกิดน้ำท่วมรุนแรงได้เช่นกัน

    จากการศึกษาล่าสุดในวารสาร Science Advances พบว่าในช่วง 40 ปีที่ผ่านมา แม่น้ำในอากาศได้เคลื่อนตัวเข้าใกล้ขั้วโลกมากขึ้นถึง 6–10 องศาละติจูด ซึ่งเทียบเท่ากับระยะทางระหว่างลอสแอนเจลิสถึงโอเรกอนตอนกลาง การเปลี่ยนแปลงนี้ส่งผลให้พื้นที่ที่เคยพึ่งพาพายุเหล่านี้ในการเติมน้ำประจำปีอาจเผชิญกับภัยแล้ง ในขณะที่พื้นที่ละติจูดสูงที่ไม่เคยเจอฝนหนักมาก่อน อาจต้องรับมือกับพายุที่ระบบโครงสร้างพื้นฐานยังไม่พร้อม

    สาเหตุหลักของการเปลี่ยนแปลงนี้มาจากอุณหภูมิผิวน้ำทะเลที่เย็นลงในมหาสมุทรแปซิฟิกตะวันออกเขตร้อน ซึ่งส่งผลต่อรูปแบบการหมุนเวียนของบรรยากาศ และทำให้กระแสเจ็ตสตรีมที่ควบคุมแม่น้ำในอากาศเปลี่ยนทิศทาง โดยเฉพาะในช่วงที่เกิดสภาวะ La Niña อย่างต่อเนื่อง

    ผลกระทบไม่ได้หยุดแค่ฝนหรือภัยแล้ง แต่ยังรวมถึงการละลายของน้ำแข็งในอาร์กติกและแอนตาร์กติก ซึ่งอาจเร่งการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในระดับโลก และทำให้แบบจำลองน้ำฝนเดิมไม่สามารถใช้งานได้อีกต่อไป

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    แม่น้ำในอากาศคือสายธารของไอน้ำในชั้นบรรยากาศที่มีบทบาทสำคัญในวัฏจักรน้ำ
    สามารถบรรทุกความชื้นได้เทียบเท่ากับแม่น้ำอเมซอน
    ในสหรัฐฯ ตะวันตกช่วยเติมน้ำให้กับอ่างเก็บน้ำและนำหิมะสู่เทือกเขา
    เคลื่อนตัวเข้าใกล้ขั้วโลกมากขึ้น 6–10 องศาในช่วง 40 ปีที่ผ่านมา
    ส่งผลให้พื้นที่ที่เคยพึ่งพาพายุอาจขาดน้ำ และพื้นที่ใหม่อาจเจอพายุรุนแรง
    สาเหตุหลักคืออุณหภูมิผิวน้ำทะเลที่เย็นลงในแปซิฟิกตะวันออกเขตร้อน
    การเปลี่ยนแปลงนี้เชื่อมโยงกับสภาวะ La Niña ที่เกิดต่อเนื่อง
    แม่น้ำในอากาศเพิ่มขึ้นในละติจูด 50°N และ 50°S แต่ลดลงใน 30°N และ 30°S
    ภายใต้สถานการณ์ปล่อยคาร์บอนสูง แม่น้ำในอากาศอาจเพิ่มขึ้น 2 เท่าในปี 2100

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    แม่น้ำในอากาศมีบทบาทในหลายภูมิภาค เช่น สเปน, ชิลี, นิวซีแลนด์, สหราชอาณาจักร
    แคลิฟอร์เนียพึ่งพาแม่น้ำในอากาศถึง 50% ของปริมาณน้ำฝนต่อปี
    การละลายของน้ำแข็งจากพายุเหล่านี้อาจเร่งการสูญเสียธารน้ำแข็งในอาร์กติก
    แบบจำลองน้ำฝนและแผนที่น้ำท่วมเดิมอาจไม่สอดคล้องกับสภาพปัจจุบัน
    การจัดการน้ำและโครงสร้างพื้นฐานต้องปรับตัวตามทิศทางใหม่ของพายุ

    https://www.slashgear.com/1978371/atmospheric-rivers-pole-****-weather-impact-explained/
    🌧️ “แม่น้ำในอากาศกำลังเปลี่ยนทิศ — เมื่อเส้นทางความชื้นเคลื่อนสู่ขั้วโลก และโลกต้องเตรียมรับมือกับพายุที่ไม่เคยคาดคิด” ในระดับที่สูงเหนือศีรษะของเรา มีปรากฏการณ์ที่เรียกว่า “แม่น้ำในอากาศ” หรือ Atmospheric Rivers ซึ่งเป็นสายธารของไอน้ำที่ไหลผ่านชั้นบรรยากาศ และมีบทบาทสำคัญในวัฏจักรน้ำของโลก โดยสามารถบรรทุกความชื้นได้เทียบเท่ากับปริมาณน้ำที่ไหลออกจากปากแม่น้ำอเมซอนเลยทีเดียว ในพื้นที่ตะวันตกของสหรัฐฯ แม่น้ำในอากาศเหล่านี้ช่วยนำหิมะสู่เทือกเขา Sierra Nevada และเติมน้ำให้กับอ่างเก็บน้ำในแคลิฟอร์เนีย แต่ในขณะเดียวกันก็สามารถก่อให้เกิดน้ำท่วมรุนแรงได้เช่นกัน จากการศึกษาล่าสุดในวารสาร Science Advances พบว่าในช่วง 40 ปีที่ผ่านมา แม่น้ำในอากาศได้เคลื่อนตัวเข้าใกล้ขั้วโลกมากขึ้นถึง 6–10 องศาละติจูด ซึ่งเทียบเท่ากับระยะทางระหว่างลอสแอนเจลิสถึงโอเรกอนตอนกลาง การเปลี่ยนแปลงนี้ส่งผลให้พื้นที่ที่เคยพึ่งพาพายุเหล่านี้ในการเติมน้ำประจำปีอาจเผชิญกับภัยแล้ง ในขณะที่พื้นที่ละติจูดสูงที่ไม่เคยเจอฝนหนักมาก่อน อาจต้องรับมือกับพายุที่ระบบโครงสร้างพื้นฐานยังไม่พร้อม สาเหตุหลักของการเปลี่ยนแปลงนี้มาจากอุณหภูมิผิวน้ำทะเลที่เย็นลงในมหาสมุทรแปซิฟิกตะวันออกเขตร้อน ซึ่งส่งผลต่อรูปแบบการหมุนเวียนของบรรยากาศ และทำให้กระแสเจ็ตสตรีมที่ควบคุมแม่น้ำในอากาศเปลี่ยนทิศทาง โดยเฉพาะในช่วงที่เกิดสภาวะ La Niña อย่างต่อเนื่อง ผลกระทบไม่ได้หยุดแค่ฝนหรือภัยแล้ง แต่ยังรวมถึงการละลายของน้ำแข็งในอาร์กติกและแอนตาร์กติก ซึ่งอาจเร่งการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในระดับโลก และทำให้แบบจำลองน้ำฝนเดิมไม่สามารถใช้งานได้อีกต่อไป ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ แม่น้ำในอากาศคือสายธารของไอน้ำในชั้นบรรยากาศที่มีบทบาทสำคัญในวัฏจักรน้ำ ➡️ สามารถบรรทุกความชื้นได้เทียบเท่ากับแม่น้ำอเมซอน ➡️ ในสหรัฐฯ ตะวันตกช่วยเติมน้ำให้กับอ่างเก็บน้ำและนำหิมะสู่เทือกเขา ➡️ เคลื่อนตัวเข้าใกล้ขั้วโลกมากขึ้น 6–10 องศาในช่วง 40 ปีที่ผ่านมา ➡️ ส่งผลให้พื้นที่ที่เคยพึ่งพาพายุอาจขาดน้ำ และพื้นที่ใหม่อาจเจอพายุรุนแรง ➡️ สาเหตุหลักคืออุณหภูมิผิวน้ำทะเลที่เย็นลงในแปซิฟิกตะวันออกเขตร้อน ➡️ การเปลี่ยนแปลงนี้เชื่อมโยงกับสภาวะ La Niña ที่เกิดต่อเนื่อง ➡️ แม่น้ำในอากาศเพิ่มขึ้นในละติจูด 50°N และ 50°S แต่ลดลงใน 30°N และ 30°S ➡️ ภายใต้สถานการณ์ปล่อยคาร์บอนสูง แม่น้ำในอากาศอาจเพิ่มขึ้น 2 เท่าในปี 2100 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ แม่น้ำในอากาศมีบทบาทในหลายภูมิภาค เช่น สเปน, ชิลี, นิวซีแลนด์, สหราชอาณาจักร ➡️ แคลิฟอร์เนียพึ่งพาแม่น้ำในอากาศถึง 50% ของปริมาณน้ำฝนต่อปี ➡️ การละลายของน้ำแข็งจากพายุเหล่านี้อาจเร่งการสูญเสียธารน้ำแข็งในอาร์กติก ➡️ แบบจำลองน้ำฝนและแผนที่น้ำท่วมเดิมอาจไม่สอดคล้องกับสภาพปัจจุบัน ➡️ การจัดการน้ำและโครงสร้างพื้นฐานต้องปรับตัวตามทิศทางใหม่ของพายุ https://www.slashgear.com/1978371/atmospheric-rivers-pole-shit-weather-impact-explained/
    WWW.SLASHGEAR.COM
    This Atmospheric Phenomenon Is Drastically Changing Weather Around The World - SlashGear
    Over the past 40 years, atmospheric rivers carrying moisture from the tropics have migrated between 6 and 10 degrees closer to the Earth's poles.
    0 Comments 0 Shares 157 Views 0 Reviews
  • “Ice River: ชิป AI ที่ใช้พลังงานซ้ำได้ — ก้าวแรกของการคำนวณแบบย้อนกลับเพื่อโลกที่ยั่งยืน”

    ในยุคที่ AI กลายเป็นผู้บริโภคพลังงานรายใหญ่ของโลก บริษัทสตาร์ทอัพจากลอนดอนชื่อ Vaire Computing ได้เปิดตัวชิปต้นแบบชื่อ “Ice River” ที่สามารถนำพลังงานกลับมาใช้ซ้ำได้บางส่วน ซึ่งถือเป็นการพิสูจน์แนวคิดของการคำนวณแบบย้อนกลับ (Reversible Computing) และการประมวลผลแบบอะเดียแบติก (Adiabatic Computing) ที่เคยเป็นเพียงทฤษฎี

    Ice River ถูกทดสอบในเดือนสิงหาคม 2025 และสามารถลดการใช้พลังงานลงได้ประมาณ 30% เมื่อเทียบกับชิปทั่วไปที่ทำงานแบบเดียวกัน โดยใช้หลักการ “ไม่ทิ้งพลังงาน” ผ่านการออกแบบวงจรที่ให้พลังงานไหลกลับไปกลับมาเหมือนลูกตุ้ม ไม่ใช่แบบ “ทุบแล้วทิ้ง” เหมือนวงจรทั่วไป

    ชิปนี้ใช้วงจรแบบ reversible logic gate ซึ่งต่างจาก logic gate ทั่วไปที่ใช้พลังงานเพียงครั้งเดียวแล้วปล่อยเป็นความร้อน ส่วน Ice River สามารถใช้พลังงานในสองทิศทาง ทำให้ลดการสูญเสียพลังงานอย่างมีนัยสำคัญ

    อีกหนึ่งเทคนิคคือ adiabatic computing ซึ่งเปลี่ยนแรงดันไฟฟ้าอย่างค่อยเป็นค่อยไป แทนที่จะเปลี่ยนแบบฉับพลันเหมือนการตีด้วยค้อน ซึ่งช่วยลดความร้อนที่เกิดขึ้น และเปิดโอกาสให้ระบบนำพลังงานกลับมาใช้ในรอบถัดไป

    แม้จะเป็นเพียงการพิสูจน์แนวคิด แต่ถือเป็นก้าวสำคัญของวงการคอมพิวเตอร์ที่อาจนำไปสู่การออกแบบชิปที่ใช้พลังงานต่ำมากในอนาคต โดย Vaire ยังได้ดึงอดีตนักเทคโนโลยีจาก Arm และเข้าร่วมโครงการบ่มเพาะ Silicon Catalyst UK เพื่อเตรียมพัฒนาเชิงพาณิชย์

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Ice River เป็นชิปต้นแบบจาก Vaire Computing ที่ใช้พลังงานซ้ำได้
    ลดการใช้พลังงานลงประมาณ 30% เมื่อเทียบกับชิปทั่วไป
    ใช้หลักการ reversible logic gate ที่สามารถใช้พลังงานในสองทิศทาง
    ใช้เทคนิค adiabatic computing ที่เปลี่ยนแรงดันไฟฟ้าอย่างค่อยเป็นค่อยไป
    การออกแบบช่วยลดความร้อนและนำพลังงานกลับมาใช้ในรอบถัดไป
    ทดสอบสำเร็จในเดือนสิงหาคม 2025 ถือเป็น proof of concept
    Vaire ดึงอดีตนักเทคโนโลยีจาก Arm และเข้าร่วม Silicon Catalyst UK
    ชิปนี้ใช้กระบวนการผลิต 22nm CMOS และมี resonator ที่ช่วยฟื้นพลังงาน
    ผลการทดลองแสดงค่า recovery factor สูงถึง 1.77 ในบางโครงสร้าง

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Reversible computing เป็นแนวคิดที่มีมานาน แต่ยังไม่มีการใช้งานจริงมาก่อน
    Adiabatic computing เคยถูกใช้ในงานวิจัยควอนตัมและระบบ ultra-low power
    การลดพลังงานในชิป AI เป็นเป้าหมายสำคัญของอุตสาหกรรมในยุค hyperscale
    หากพัฒนาได้จริง อาจนำไปสู่เซิร์ฟเวอร์ที่ใช้พลังงานต่ำมากและลดคาร์บอน
    Vaire อาจเป็นผู้บุกเบิกการออกแบบชิปแบบ thermodynamic silicon ในอนาคต

    https://www.techradar.com/pro/more-like-a-pendulum-than-a-hammer-the-ai-chip-that-can-reuse-its-own-energy-reaches-proof-of-concept-stage-but-i-dont-think-it-will-be-enough-to-convince-hyperscalers-to-invest
    🔋 “Ice River: ชิป AI ที่ใช้พลังงานซ้ำได้ — ก้าวแรกของการคำนวณแบบย้อนกลับเพื่อโลกที่ยั่งยืน” ในยุคที่ AI กลายเป็นผู้บริโภคพลังงานรายใหญ่ของโลก บริษัทสตาร์ทอัพจากลอนดอนชื่อ Vaire Computing ได้เปิดตัวชิปต้นแบบชื่อ “Ice River” ที่สามารถนำพลังงานกลับมาใช้ซ้ำได้บางส่วน ซึ่งถือเป็นการพิสูจน์แนวคิดของการคำนวณแบบย้อนกลับ (Reversible Computing) และการประมวลผลแบบอะเดียแบติก (Adiabatic Computing) ที่เคยเป็นเพียงทฤษฎี Ice River ถูกทดสอบในเดือนสิงหาคม 2025 และสามารถลดการใช้พลังงานลงได้ประมาณ 30% เมื่อเทียบกับชิปทั่วไปที่ทำงานแบบเดียวกัน โดยใช้หลักการ “ไม่ทิ้งพลังงาน” ผ่านการออกแบบวงจรที่ให้พลังงานไหลกลับไปกลับมาเหมือนลูกตุ้ม ไม่ใช่แบบ “ทุบแล้วทิ้ง” เหมือนวงจรทั่วไป ชิปนี้ใช้วงจรแบบ reversible logic gate ซึ่งต่างจาก logic gate ทั่วไปที่ใช้พลังงานเพียงครั้งเดียวแล้วปล่อยเป็นความร้อน ส่วน Ice River สามารถใช้พลังงานในสองทิศทาง ทำให้ลดการสูญเสียพลังงานอย่างมีนัยสำคัญ อีกหนึ่งเทคนิคคือ adiabatic computing ซึ่งเปลี่ยนแรงดันไฟฟ้าอย่างค่อยเป็นค่อยไป แทนที่จะเปลี่ยนแบบฉับพลันเหมือนการตีด้วยค้อน ซึ่งช่วยลดความร้อนที่เกิดขึ้น และเปิดโอกาสให้ระบบนำพลังงานกลับมาใช้ในรอบถัดไป แม้จะเป็นเพียงการพิสูจน์แนวคิด แต่ถือเป็นก้าวสำคัญของวงการคอมพิวเตอร์ที่อาจนำไปสู่การออกแบบชิปที่ใช้พลังงานต่ำมากในอนาคต โดย Vaire ยังได้ดึงอดีตนักเทคโนโลยีจาก Arm และเข้าร่วมโครงการบ่มเพาะ Silicon Catalyst UK เพื่อเตรียมพัฒนาเชิงพาณิชย์ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Ice River เป็นชิปต้นแบบจาก Vaire Computing ที่ใช้พลังงานซ้ำได้ ➡️ ลดการใช้พลังงานลงประมาณ 30% เมื่อเทียบกับชิปทั่วไป ➡️ ใช้หลักการ reversible logic gate ที่สามารถใช้พลังงานในสองทิศทาง ➡️ ใช้เทคนิค adiabatic computing ที่เปลี่ยนแรงดันไฟฟ้าอย่างค่อยเป็นค่อยไป ➡️ การออกแบบช่วยลดความร้อนและนำพลังงานกลับมาใช้ในรอบถัดไป ➡️ ทดสอบสำเร็จในเดือนสิงหาคม 2025 ถือเป็น proof of concept ➡️ Vaire ดึงอดีตนักเทคโนโลยีจาก Arm และเข้าร่วม Silicon Catalyst UK ➡️ ชิปนี้ใช้กระบวนการผลิต 22nm CMOS และมี resonator ที่ช่วยฟื้นพลังงาน ➡️ ผลการทดลองแสดงค่า recovery factor สูงถึง 1.77 ในบางโครงสร้าง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Reversible computing เป็นแนวคิดที่มีมานาน แต่ยังไม่มีการใช้งานจริงมาก่อน ➡️ Adiabatic computing เคยถูกใช้ในงานวิจัยควอนตัมและระบบ ultra-low power ➡️ การลดพลังงานในชิป AI เป็นเป้าหมายสำคัญของอุตสาหกรรมในยุค hyperscale ➡️ หากพัฒนาได้จริง อาจนำไปสู่เซิร์ฟเวอร์ที่ใช้พลังงานต่ำมากและลดคาร์บอน ➡️ Vaire อาจเป็นผู้บุกเบิกการออกแบบชิปแบบ thermodynamic silicon ในอนาคต https://www.techradar.com/pro/more-like-a-pendulum-than-a-hammer-the-ai-chip-that-can-reuse-its-own-energy-reaches-proof-of-concept-stage-but-i-dont-think-it-will-be-enough-to-convince-hyperscalers-to-invest
    WWW.TECHRADAR.COM
    Vaire Computing’s Ice River chip shows pendulum-like energy reuse
    Vaire Computing's Ice River chip offers a solution to excessive AI power consumption
    0 Comments 0 Shares 147 Views 0 Reviews
  • “AI ดันศูนย์ข้อมูลสู่ยุค 1 เมกะวัตต์ต่อแร็ค — เมื่อพลังงานและความร้อนกลายเป็นศูนย์กลางของโครงสร้างดิจิทัล”

    ในอดีต แร็คในศูนย์ข้อมูลเคยใช้พลังงานเพียงไม่กี่กิโลวัตต์ แต่ด้วยการเติบโตของงานประมวลผล AI ที่ต้องการพลังมหาศาล ข้อมูลล่าสุดจาก Lennox Data Centre Solutions ระบุว่า ภายในปี 2030 แร็คที่เน้นงาน AI อาจใช้พลังงานสูงถึง 1 เมกะวัตต์ต่อแร็ค ซึ่งเทียบเท่ากับการใช้พลังงานของศูนย์ข้อมูลทั้งแห่งในอดีต

    แร็คทั่วไปจะขยับขึ้นไปอยู่ที่ 30–50 กิโลวัตต์ในช่วงเวลาเดียวกัน แต่แร็ค AI จะใช้พลังงานมากกว่าถึง 20–30 เท่า ทำให้ “การจ่ายไฟ” และ “การระบายความร้อน” กลายเป็นหัวใจของการออกแบบศูนย์ข้อมูลยุคใหม่

    Ted Pulfer จาก Lennox ระบุว่า อุตสาหกรรมกำลังเปลี่ยนจากการใช้ไฟฟ้า AC แบบเดิม ไปสู่ระบบ DC แรงสูง เช่น +/-400V เพื่อลดการสูญเสียพลังงานและขนาดสายไฟ พร้อมทั้งใช้ระบบระบายความร้อนแบบ liquid cooling ที่ควบคุมโดย CDU (Coolant Distribution Unit) ซึ่งส่งน้ำหล่อเย็นไปยัง cold plate ที่ติดตั้งตรงจุดร้อนของเซิร์ฟเวอร์

    Microsoft กำลังทดลองระบบ microfluidics ที่ฝังร่องเล็ก ๆ บนชิปเพื่อให้น้ำหล่อเย็นไหลผ่านโดยตรง ซึ่งช่วยลดอุณหภูมิ GPU ได้ถึง 65% และเพิ่มประสิทธิภาพการระบายความร้อนถึง 3 เท่า เมื่อรวมกับ AI ที่ช่วยตรวจจับจุดร้อนบนชิป ระบบนี้สามารถควบคุมการไหลของน้ำได้แม่นยำยิ่งขึ้น

    แม้ hyperscaler อย่าง Google และ Microsoft จะเป็นผู้นำในด้านนี้ แต่ Ted เชื่อว่าผู้ให้บริการรายเล็กยังมีโอกาส เพราะความคล่องตัวและนวัตกรรมยังเป็นจุดแข็งที่สำคัญในตลาดที่เปลี่ยนแปลงเร็ว

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    แร็ค AI อาจใช้พลังงานถึง 1 เมกะวัตต์ต่อแร็คภายในปี 2030
    แร็คทั่วไปจะขยับขึ้นไปอยู่ที่ 30–50 กิโลวัตต์ในช่วงเดียวกัน
    แร็ค AI ใช้พลังงานมากกว่ารุ่นทั่วไปถึง 20–30 เท่า
    อุตสาหกรรมเปลี่ยนไปใช้ระบบไฟฟ้า DC แรงสูง เช่น +/-400V
    ระบบระบายความร้อนแบบ liquid cooling ถูกควบคุมโดย CDU
    Microsoft ทดลองระบบ microfluidics ที่ฝังร่องบนชิปเพื่อให้น้ำไหลผ่านโดยตรง
    ระบบใหม่ช่วยลดอุณหภูมิ GPU ได้ถึง 65% และเพิ่มประสิทธิภาพการระบายความร้อนถึง 3 เท่า
    AI ถูกนำมาใช้ร่วมกับระบบระบายความร้อนเพื่อควบคุมการไหลของน้ำอย่างแม่นยำ
    ผู้ให้บริการรายเล็กยังมีโอกาสแข่งขันในตลาดผ่านความคล่องตัวและนวัตกรรม

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    น้ำมีความสามารถในการนำความร้อนสูงกว่าอากาศถึง 30 เท่า และบรรจุพลังงานความร้อนได้มากกว่า 4,000 เท่า
    Google ใช้ liquid cooling กับ TPU Pods มากกว่า 2,000 ชุด และมี uptime ถึง 99.999% ตลอด 7 ปี
    การใช้ +/-400V DC ช่วยลดขนาดสายไฟและเพิ่มประสิทธิภาพการจ่ายไฟ
    ระบบ AC-to-DC sidecar ช่วยแยกส่วนพลังงานออกจากแร็ค ทำให้พื้นที่ภายในแร็คใช้สำหรับ compute ได้เต็มที่
    การออกแบบแร็คใหม่อาจเป็นตัวกำหนดอนาคตของโครงสร้างดิจิทัลทั้งหมด

    https://www.techradar.com/pro/security/this-graph-alone-shows-how-global-ai-power-consumption-is-getting-out-of-hand-very-quickly-and-its-not-just-about-hyperscalers-or-openai
    🔥 “AI ดันศูนย์ข้อมูลสู่ยุค 1 เมกะวัตต์ต่อแร็ค — เมื่อพลังงานและความร้อนกลายเป็นศูนย์กลางของโครงสร้างดิจิทัล” ในอดีต แร็คในศูนย์ข้อมูลเคยใช้พลังงานเพียงไม่กี่กิโลวัตต์ แต่ด้วยการเติบโตของงานประมวลผล AI ที่ต้องการพลังมหาศาล ข้อมูลล่าสุดจาก Lennox Data Centre Solutions ระบุว่า ภายในปี 2030 แร็คที่เน้นงาน AI อาจใช้พลังงานสูงถึง 1 เมกะวัตต์ต่อแร็ค ซึ่งเทียบเท่ากับการใช้พลังงานของศูนย์ข้อมูลทั้งแห่งในอดีต แร็คทั่วไปจะขยับขึ้นไปอยู่ที่ 30–50 กิโลวัตต์ในช่วงเวลาเดียวกัน แต่แร็ค AI จะใช้พลังงานมากกว่าถึง 20–30 เท่า ทำให้ “การจ่ายไฟ” และ “การระบายความร้อน” กลายเป็นหัวใจของการออกแบบศูนย์ข้อมูลยุคใหม่ Ted Pulfer จาก Lennox ระบุว่า อุตสาหกรรมกำลังเปลี่ยนจากการใช้ไฟฟ้า AC แบบเดิม ไปสู่ระบบ DC แรงสูง เช่น +/-400V เพื่อลดการสูญเสียพลังงานและขนาดสายไฟ พร้อมทั้งใช้ระบบระบายความร้อนแบบ liquid cooling ที่ควบคุมโดย CDU (Coolant Distribution Unit) ซึ่งส่งน้ำหล่อเย็นไปยัง cold plate ที่ติดตั้งตรงจุดร้อนของเซิร์ฟเวอร์ Microsoft กำลังทดลองระบบ microfluidics ที่ฝังร่องเล็ก ๆ บนชิปเพื่อให้น้ำหล่อเย็นไหลผ่านโดยตรง ซึ่งช่วยลดอุณหภูมิ GPU ได้ถึง 65% และเพิ่มประสิทธิภาพการระบายความร้อนถึง 3 เท่า เมื่อรวมกับ AI ที่ช่วยตรวจจับจุดร้อนบนชิป ระบบนี้สามารถควบคุมการไหลของน้ำได้แม่นยำยิ่งขึ้น แม้ hyperscaler อย่าง Google และ Microsoft จะเป็นผู้นำในด้านนี้ แต่ Ted เชื่อว่าผู้ให้บริการรายเล็กยังมีโอกาส เพราะความคล่องตัวและนวัตกรรมยังเป็นจุดแข็งที่สำคัญในตลาดที่เปลี่ยนแปลงเร็ว ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ แร็ค AI อาจใช้พลังงานถึง 1 เมกะวัตต์ต่อแร็คภายในปี 2030 ➡️ แร็คทั่วไปจะขยับขึ้นไปอยู่ที่ 30–50 กิโลวัตต์ในช่วงเดียวกัน ➡️ แร็ค AI ใช้พลังงานมากกว่ารุ่นทั่วไปถึง 20–30 เท่า ➡️ อุตสาหกรรมเปลี่ยนไปใช้ระบบไฟฟ้า DC แรงสูง เช่น +/-400V ➡️ ระบบระบายความร้อนแบบ liquid cooling ถูกควบคุมโดย CDU ➡️ Microsoft ทดลองระบบ microfluidics ที่ฝังร่องบนชิปเพื่อให้น้ำไหลผ่านโดยตรง ➡️ ระบบใหม่ช่วยลดอุณหภูมิ GPU ได้ถึง 65% และเพิ่มประสิทธิภาพการระบายความร้อนถึง 3 เท่า ➡️ AI ถูกนำมาใช้ร่วมกับระบบระบายความร้อนเพื่อควบคุมการไหลของน้ำอย่างแม่นยำ ➡️ ผู้ให้บริการรายเล็กยังมีโอกาสแข่งขันในตลาดผ่านความคล่องตัวและนวัตกรรม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ น้ำมีความสามารถในการนำความร้อนสูงกว่าอากาศถึง 30 เท่า และบรรจุพลังงานความร้อนได้มากกว่า 4,000 เท่า ➡️ Google ใช้ liquid cooling กับ TPU Pods มากกว่า 2,000 ชุด และมี uptime ถึง 99.999% ตลอด 7 ปี ➡️ การใช้ +/-400V DC ช่วยลดขนาดสายไฟและเพิ่มประสิทธิภาพการจ่ายไฟ ➡️ ระบบ AC-to-DC sidecar ช่วยแยกส่วนพลังงานออกจากแร็ค ทำให้พื้นที่ภายในแร็คใช้สำหรับ compute ได้เต็มที่ ➡️ การออกแบบแร็คใหม่อาจเป็นตัวกำหนดอนาคตของโครงสร้างดิจิทัลทั้งหมด https://www.techradar.com/pro/security/this-graph-alone-shows-how-global-ai-power-consumption-is-getting-out-of-hand-very-quickly-and-its-not-just-about-hyperscalers-or-openai
    WWW.TECHRADAR.COM
    Projections show AI racks may consume 20 to 30 times the energy of traditional racks by 2030
    AI racks could consume 20 to 30 times the energy of traditional racks by 2030
    0 Comments 0 Shares 140 Views 0 Reviews
  • เนทันยาฮูคุยโอ้อวดบนเวทีสหประชาชาติ เกี่ยวกับการสังหารศัตรูที่เป็นภัยคุกคามต่ออิสราเอล

    จำนวนผู้นำฮูตีครึ่งหนึ่งถูกกำจัดไปแล้ว

    ยาห์ยา ซินวาร์ (ผู้นำฮามาส) ถูกกำจัด

    นาสรัลเลาะห์ (ผู้นำฮิซบอลเลาะห์) ถูกกำจัด

    ระบอบการปกครองของอัสซาดถูกโค่นล้ม

    กองกำลังติดอาวุธของอิรัก พวกเขาจะถูกกำจัดในไม่ช้า

    นักวิทยาศาสตร์ชั้นนำ(ด้านนิวเคลียร์)ของอิหร่าน พวกเขาก็ถูกกำจัดเช่นกัน
    .
    แต่สิ่งที่เนทันยาฮูไม่ยอมพูดถึง คือการสูญเสียจำนวนชีวิตของผู้บริสุทธิ์หลายหมื่นคนที่ต้องแลกมา และที่สำคัญบุคคลที่ถูกกำจัดไปเหล่านั้น ถูกทดแทนด้วยคนใหม่หมดแล้ว!
    เนทันยาฮูคุยโอ้อวดบนเวทีสหประชาชาติ เกี่ยวกับการสังหารศัตรูที่เป็นภัยคุกคามต่ออิสราเอล 👉จำนวนผู้นำฮูตีครึ่งหนึ่งถูกกำจัดไปแล้ว 👉ยาห์ยา ซินวาร์ (ผู้นำฮามาส) ถูกกำจัด 👉นาสรัลเลาะห์ (ผู้นำฮิซบอลเลาะห์) ถูกกำจัด 👉ระบอบการปกครองของอัสซาดถูกโค่นล้ม 👉กองกำลังติดอาวุธของอิรัก พวกเขาจะถูกกำจัดในไม่ช้า 👉นักวิทยาศาสตร์ชั้นนำ(ด้านนิวเคลียร์)ของอิหร่าน พวกเขาก็ถูกกำจัดเช่นกัน . แต่สิ่งที่เนทันยาฮูไม่ยอมพูดถึง คือการสูญเสียจำนวนชีวิตของผู้บริสุทธิ์หลายหมื่นคนที่ต้องแลกมา และที่สำคัญบุคคลที่ถูกกำจัดไปเหล่านั้น ถูกทดแทนด้วยคนใหม่หมดแล้ว!
    0 Comments 0 Shares 252 Views 0 0 Reviews
  • “AI กู้คืนเงินหลวงอังกฤษ 480 ล้านปอนด์ — Fraud Risk Assessment Accelerator กลายเป็นอาวุธใหม่ปราบโกงระดับโลก”

    รัฐบาลสหราชอาณาจักรประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในการใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์ชื่อว่า “Fraud Risk Assessment Accelerator” ซึ่งสามารถช่วยกู้คืนเงินที่สูญเสียจากการทุจริตได้มากถึง 480 ล้านปอนด์ภายในเวลาเพียง 12 เดือน (เมษายน 2024 – เมษายน 2025) ถือเป็นสถิติสูงสุดในประวัติศาสตร์ของประเทศ

    ระบบนี้ถูกนำมาใช้เพื่อจัดการกับการโกงในโครงการ Bounce Back Loan ที่เกิดขึ้นช่วงโควิด ซึ่งมีการอนุมัติเงินกู้สูงสุดถึง 50,000 ปอนด์ต่อบริษัทโดยไม่มีการตรวจสอบที่เข้มงวด ทำให้เกิดการโกงอย่างแพร่หลาย เช่น การสร้างบริษัทปลอม หรือการขอเงินกู้หลายครั้งโดยไม่สิทธิ์

    AI ตัวนี้ไม่เพียงแต่ช่วยตรวจสอบย้อนหลัง แต่ยังสามารถวิเคราะห์นโยบายใหม่ล่วงหน้าเพื่อหาช่องโหว่ก่อนที่ผู้ไม่หวังดีจะใช้ประโยชน์ได้ ถือเป็นการ “fraud-proof” นโยบายตั้งแต่ขั้นตอนออกแบบ ซึ่งช่วยป้องกันการสูญเสียในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ

    หลังจากประสบความสำเร็จในอังกฤษ รัฐบาลเตรียมขยายการใช้งานไปยังประเทศพันธมิตร เช่น สหรัฐฯ แคนาดา ออสเตรเลีย และนิวซีแลนด์ โดยจะมีการประกาศอย่างเป็นทางการในงานประชุมต่อต้านการทุจริตระดับนานาชาติที่จัดร่วมกับกลุ่ม Five Eyes

    อย่างไรก็ตาม กลุ่มสิทธิมนุษยชนได้แสดงความกังวลเกี่ยวกับการใช้ AI ในการตรวจสอบสิทธิ์สวัสดิการ โดยระบุว่าอาจเกิดความลำเอียงและผลลัพธ์ที่ไม่เป็นธรรม เช่น การเลือกปฏิบัติต่อผู้มีอายุ ความพิการ หรือเชื้อชาติ ซึ่งเป็นประเด็นที่รัฐบาลต้องรับมืออย่างรอบคอบในการขยายระบบนี้

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    รัฐบาลอังกฤษใช้ AI Fraud Risk Assessment Accelerator กู้คืนเงินได้ 480 ล้านปอนด์ใน 12 เดือน
    186 ล้านปอนด์ในจำนวนนี้เกี่ยวข้องกับการโกงโครงการ Bounce Back Loan ช่วงโควิด
    ระบบสามารถวิเคราะห์นโยบายใหม่เพื่อหาช่องโหว่ก่อนถูกโกง
    ป้องกันบริษัทนับแสนที่พยายามยุบตัวเพื่อหลบเลี่ยงการคืนเงินกู้
    รัฐบาลเตรียมขยายการใช้งานไปยังสหรัฐฯ แคนาดา ออสเตรเลีย และนิวซีแลนด์
    เงินที่กู้คืนจะนำไปใช้ในบริการสาธารณะ เช่น โรงเรียน โรงพยาบาล และตำรวจ
    มีการประกาศผลในงานประชุมต่อต้านการทุจริตร่วมกับกลุ่ม Five Eyes
    ระบบนี้พัฒนาโดยนักวิจัยของรัฐบาลอังกฤษเอง

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Bounce Back Loan เป็นโครงการช่วยเหลือธุรกิจช่วงโควิดที่ถูกวิจารณ์เรื่องการตรวจสอบไม่เข้มงวด
    การใช้ AI ในการวิเคราะห์นโยบายล่วงหน้าเป็นแนวทางใหม่ที่หลายประเทศเริ่มนำมาใช้
    Five Eyes เป็นพันธมิตรข่าวกรองระหว่างอังกฤษ สหรัฐฯ แคนาดา ออสเตรเลีย และนิวซีแลนด์
    การใช้ AI ในภาครัฐเริ่มแพร่หลาย เช่น การตรวจสอบภาษี การจัดสรรสวัสดิการ และการวิเคราะห์ความเสี่ยง
    การกู้คืนเงินจากการโกงช่วยลดภาระงบประมาณและเพิ่มความเชื่อมั่นในระบบราชการ

    https://www.techradar.com/pro/security/uk-government-says-a-new-ai-tool-helped-it-recover-almost-gbp500-million-in-fraud-losses-and-now-its-going-global
    💰 “AI กู้คืนเงินหลวงอังกฤษ 480 ล้านปอนด์ — Fraud Risk Assessment Accelerator กลายเป็นอาวุธใหม่ปราบโกงระดับโลก” รัฐบาลสหราชอาณาจักรประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในการใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์ชื่อว่า “Fraud Risk Assessment Accelerator” ซึ่งสามารถช่วยกู้คืนเงินที่สูญเสียจากการทุจริตได้มากถึง 480 ล้านปอนด์ภายในเวลาเพียง 12 เดือน (เมษายน 2024 – เมษายน 2025) ถือเป็นสถิติสูงสุดในประวัติศาสตร์ของประเทศ ระบบนี้ถูกนำมาใช้เพื่อจัดการกับการโกงในโครงการ Bounce Back Loan ที่เกิดขึ้นช่วงโควิด ซึ่งมีการอนุมัติเงินกู้สูงสุดถึง 50,000 ปอนด์ต่อบริษัทโดยไม่มีการตรวจสอบที่เข้มงวด ทำให้เกิดการโกงอย่างแพร่หลาย เช่น การสร้างบริษัทปลอม หรือการขอเงินกู้หลายครั้งโดยไม่สิทธิ์ AI ตัวนี้ไม่เพียงแต่ช่วยตรวจสอบย้อนหลัง แต่ยังสามารถวิเคราะห์นโยบายใหม่ล่วงหน้าเพื่อหาช่องโหว่ก่อนที่ผู้ไม่หวังดีจะใช้ประโยชน์ได้ ถือเป็นการ “fraud-proof” นโยบายตั้งแต่ขั้นตอนออกแบบ ซึ่งช่วยป้องกันการสูญเสียในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ หลังจากประสบความสำเร็จในอังกฤษ รัฐบาลเตรียมขยายการใช้งานไปยังประเทศพันธมิตร เช่น สหรัฐฯ แคนาดา ออสเตรเลีย และนิวซีแลนด์ โดยจะมีการประกาศอย่างเป็นทางการในงานประชุมต่อต้านการทุจริตระดับนานาชาติที่จัดร่วมกับกลุ่ม Five Eyes อย่างไรก็ตาม กลุ่มสิทธิมนุษยชนได้แสดงความกังวลเกี่ยวกับการใช้ AI ในการตรวจสอบสิทธิ์สวัสดิการ โดยระบุว่าอาจเกิดความลำเอียงและผลลัพธ์ที่ไม่เป็นธรรม เช่น การเลือกปฏิบัติต่อผู้มีอายุ ความพิการ หรือเชื้อชาติ ซึ่งเป็นประเด็นที่รัฐบาลต้องรับมืออย่างรอบคอบในการขยายระบบนี้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ รัฐบาลอังกฤษใช้ AI Fraud Risk Assessment Accelerator กู้คืนเงินได้ 480 ล้านปอนด์ใน 12 เดือน ➡️ 186 ล้านปอนด์ในจำนวนนี้เกี่ยวข้องกับการโกงโครงการ Bounce Back Loan ช่วงโควิด ➡️ ระบบสามารถวิเคราะห์นโยบายใหม่เพื่อหาช่องโหว่ก่อนถูกโกง ➡️ ป้องกันบริษัทนับแสนที่พยายามยุบตัวเพื่อหลบเลี่ยงการคืนเงินกู้ ➡️ รัฐบาลเตรียมขยายการใช้งานไปยังสหรัฐฯ แคนาดา ออสเตรเลีย และนิวซีแลนด์ ➡️ เงินที่กู้คืนจะนำไปใช้ในบริการสาธารณะ เช่น โรงเรียน โรงพยาบาล และตำรวจ ➡️ มีการประกาศผลในงานประชุมต่อต้านการทุจริตร่วมกับกลุ่ม Five Eyes ➡️ ระบบนี้พัฒนาโดยนักวิจัยของรัฐบาลอังกฤษเอง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Bounce Back Loan เป็นโครงการช่วยเหลือธุรกิจช่วงโควิดที่ถูกวิจารณ์เรื่องการตรวจสอบไม่เข้มงวด ➡️ การใช้ AI ในการวิเคราะห์นโยบายล่วงหน้าเป็นแนวทางใหม่ที่หลายประเทศเริ่มนำมาใช้ ➡️ Five Eyes เป็นพันธมิตรข่าวกรองระหว่างอังกฤษ สหรัฐฯ แคนาดา ออสเตรเลีย และนิวซีแลนด์ ➡️ การใช้ AI ในภาครัฐเริ่มแพร่หลาย เช่น การตรวจสอบภาษี การจัดสรรสวัสดิการ และการวิเคราะห์ความเสี่ยง ➡️ การกู้คืนเงินจากการโกงช่วยลดภาระงบประมาณและเพิ่มความเชื่อมั่นในระบบราชการ https://www.techradar.com/pro/security/uk-government-says-a-new-ai-tool-helped-it-recover-almost-gbp500-million-in-fraud-losses-and-now-its-going-global
    WWW.TECHRADAR.COM
    UK’s fraud detection AI to be licensed abroad after recovering £480m in lost revenue
    The Fraud Risk Assessment Accelerator is now set to be licensed abroad
    0 Comments 0 Shares 223 Views 0 Reviews
  • ..นายกฯหนูถึงปัจจุบันนี้ยังไม่ออกมาประกาศยกเลิกmou43,44,tor46อย่างเป็นทางการเลยนะ,น่าผิดหวังมาก แม้ให้บอกว่าให้อำนาจแม่ทัพจัดการเรื่องเขมรเต็มที่ก็ตาม แต่สิ่งสำคัญสิ่งแรกกลับไม่ยอมประกาศเพื่อสนับสนุนทหารให้ชอบธรรมต่อหน้าชาวโลกว่า ไทยยอมรับอัตรา1:50,000สากลเท่านั้น,ตนในนามรัฐบาลปัจจุบันจึงทำการยกเลิกmou43,44,tor46ที่มิชอบธรรมตั้งแต่แรกนี้ทันที จากการกระทำโดยมิชอบของรัฐบาลชุดอดีตซึ่งขัดแย้งเรื่องอธิปไตยชาติไทยโดยตรง,นี้นายกฯหนูต้องประกาศให้ชัดเจนและเป็นทางการแบบนี้,ไม่เล่นเป็นเด็กขายของ เลอะเทอะไปวันๆ,อยากเป็นนายกฯต่อและคือตำนานที่ดีต้องกล้าตัดสินใจแบบนี้,ร้อยความผิดมีมามากมาย,แต่เมื่อในปัจจุบันตนมีโอกาสเต็มมือเต็มที่ในการทำเพื่อชาติแบบยกเลิกmou43,44,tor46ต้องทำเลย.,ลากยาวอัดโฆษณากัญชาเสรีเพื่อสมุนไพรพึ่งพาตนเองแห่งชาติ สร้างรายได้และรักษาตรเองพื้นบ้านยาครอบจักรวาลตนต้องต่อยอดคู่ขนานในอำนาจ4เดือนนี้ด้วย,อย่าสนใจการโจมตีขุดเชิงลบมาทำลายผลประโยชน์มากมายมหาศาลของประชาชนคนไทยเมื่อใช้ถูกทางถูกวิธีได้,สุราเหล้าเบียร์ยาบ้ามันโหดร้ายชั่วเลวมากกว่ามาก,ตั้งกระทรวงกัญชากัญชงแห่งชาติเลย,ใช้ใยกัญชากัญชงผสมเทคโนโลยีอื่นผลิตเครื่องบินรบ ยานบินอวกาศได้สบายโน้น,ชุดเกราะกันกระสุนน้ำหนักเบาก็ได้,อัดกราฟีนตรงกลางอีก,แข็งกว่าเพชรอีก, พืชกัญชากัญชงสามารถผสมผสานประยุกต์เป็นรายการสินค้าได้กว่า50,00-100,000รายการสินค้าได้อย่างสบาย,โรคซึมเศร้า เสียเส้น รักษาได้ดี ยาครอบจักรวาลด้วย, พืชฝิ่นก็เสรีปลูกเลย อเมริกายังให้อัฟกานิสถานปลูกเลยบังหน้า,สกัดยาแก้ปวดใช้เองภายในประเทศไทยเรา,ควบคุมดีๆจะเป็นเหี้ยอะไร,และมิใช่ปิดกั้นประชาชนแบบยุคกัญชาเสรีแหกตาแบบในอดีตที่ผ่านมากะทำแดกเองทรยศประชาชน,สร้างเงื่อนไขต้นทุนสูงสาระพัดห้ามประชาชนทางตรงและทางอ้อม,ปลูกหัวไร่ปลายนาก็โคตรงามปกติได้,ปลูกกัญชากัญชงสามารถล้างพิษโลหะหนักต่างๆในดินได้,ปรับสภาพดินเป็นปุ๋ยอย่างดีก็ได้,ที่ผ่านมาเลอะเทอะอย่างยิ่ง,บ่อเงินบ่อทองคำเขียวบนดินเพื่อประชาชนคนเกษตรชัดเจน แต่รัฐบาลเลวเกินไปจึงกระทำล้มเหลว,
    ..จริงๆจะตังดิจิดัล มีส่วนดีมากมาย ลดต้นทุนอะไรเยอะ,แค่คนควบคุมระบบมันโปร่งใส่แค่ไหน,แบงค์ชาติปัจจุบันจริงสมควรถูกยุบทิ้งเพราะรัฐบาลไม่สามารถสั่งการควบคุมได้ บริหารจัดการเด็ดขาดไม่ได้ ในกรณีรัฐบาลมาจากคนดีมีคุณธรรมโปร่งใส่จิตใจงามของผู้นำนายกฯนั้นของคนไทย,นายกฯต้องสามารถควบคุมทั้งหมดของทุกๆกลไกภายในประเทศ,แต่แบงค์ชาติไม่ใช่บวกก่อกำเนิดมาจากเป้าหมายdeep stateเพื่อปกครองครอบงำควบคุมประเทศนั้นๆโดยผ่านธนาคารกลางในชาตินั้นๆหรือแบงค์ชาติไทยนั้นเอง,ถูกควบคุมโดยผ่านกลไกระบบเงินโลกโดยอัตโนมัติ,ทิศทางต่างๆจึงพยายามควบคุมให้สอดคล้องกับนโยบายโลกเป็นสำคัญโดยลืมตัวตนไปว่าตนคือคนไทยต้องช่วยคนไทยก่อน ปกป้องคนไทยก่อนจากกฎหมาย เงื่อนไขกติกาธนาคารเอกชนที่เอาเปรียบประชาชนคนไทยตน ต้องเด็ดขาดออกกฎกติกาต่างๆควบคุมธนาคารพานิชย์ค้ากำไรดอกเบี้ยค่าธรรมเนียมต่างๆหรือค่าบริการใดๆของบริการทางธุรกรรมต่างๆของธนาคารได้ แต่แบงค์ชาติไทยหาเป็นเช่นนั้น ดูจากการสวนกระแสทำกำไรรายได้มหาศาลของธนาคารเอกชนในไทยที่ผ่านมาซึ่งภาวะเศรษฐกิจตกต่ำทั่วไทยประชาชนขาดทุนกิจการปิดตัวลงเป็นว่าเล่น หนี้สินประชาชนเต็มเพดาน แต่ธนาคารเหล่านีักลับประกาศผลกำไรประกอบการอันงดงามกว่าหมื่นล้านแสนล้านที่โชว์ในตลาดset,แบงค์ชาติจึงสมควรถูกยุบทิ้งเหมือนกระทรวงการต่างประเทศซึ่งเด่นชัดในเรื่องอธิปไตยไทยดินแดนตนที่รับรู้ตื้นลึกหนาบางหมดแต่ละเว้นต่อหน้าที่ตนพึ่งกระทำจนนำไปสู่การสูญเสียดินแดนถึง1:150,000 จากกรณีmou43ใช้1:200,000นั้นไม่ใช้1:50,000ที่สากลทั่วโลกยอมรับปกติแบบกรณีเวียดนามกับเขมร,กรณีลาวใช้กับเขมรที่อัตรา1:50,000ซึ่งกระทรวงการต่างประเทศรับรู้ดีทุกๆอย่าง,แต่ละเว้นในหน้าที่ปกป้องอธิปไตยดินแดนไทยตนชัดเจน สมควรถูกประหารชีวิตทั้งกระทรวงให้ถือเป็นเยี่ยงอย่าง,เมื่อชาติตกเป็นทาสเป็นเชลยศึกศัตรูสงครามแพ้ต่ออธิปไตยตนที่ปกป้องไม่ได้ ทุกข์แสนสาหัสต่อคนประชาชนทั้งแผ่นดินไทยตนต้องบังเกิดขึ้นแน่นอนชัดเจน.,คนกระทรวงการต่างประเทศทั้งหมดต้องถูกลงโทษไม่มีข้อยกเว้น ยิ่งปัจจุบันไร้สำนึก สันดานในจิตในใจตนไม่รู้ผิดชอบชั่วดี ยังแถลงไขช่วยเหลือเขมร,เรา..ประชาชนคนไทยรับสันดานพฤติกรรมจริตจัญไรชั่วเลวนี้ไม่ได้จริงๆ.,นายกฯใหม่ที่เป็นภาวะผู้นำดีมีคุณธรรมโปร่งใส่อ่านขาดทุกๆปัญหาย่อมยุบทิ้งทันทีกระทรวงการต่างประเทศนี้และแบงค์ชาติในไทย,ก่อตั้งใหม่ได้ทันที,เป็นหน่วยงานที่ยืนเคียงข้างประเทศและประชาชนคนไทยชัดเจนในการดำรงความผาสุกจริงแก่สัมมาชีวิตคนไทยเรา,กระบวนการดูดเงินที่ผิดปกติ กระบวนการอายัดบัญชีประชาชนที่มั่วไร้ประสิทธิภาพมีวาระซ่อนเร่นด้วยถูกว่าเป็นภัยคุกคามประเทศไทยตนเองสร้างโกลาหลวุ่นวายในบ้านในเมืองตนชัดเจนด้วย,เงินเทาเงินมืดเงินดำมากมายไหลผ่านเข้าออกในประเทศไทยตนเองแบงค์ชาตินี้รับรู้หมดล่ะแต่ไม่จัดการห่าอะไรตลอดเรื่อยมาที่ผ่านๆมา,เงินไหลเข้าจากต่างชาติมากมายมาปั่นป่วนไทยให้หน่วยองค์กรสากลผีบ้าต่างๆแบงค์ชาติก็เห็นหมดล่ะ สามารถอายัดเงินชั่วเลวนั้นทันทีได้ด้วย ห้ามไหลออกก็ได้ มาปั่นค่าเงินบาทแบยโซรอสมันทำก็ห้ามเงินไหลออกก็ได้ ออกไปก็ประสานงานปลายทางให้โอนคืนด้วย,ถ้ามันไม่ช่วยก็ห้ามปลายทางนั้นมาเชื่อมระบบการเงินกับไทยทันที,บล็อคแบงค์ต่างชาตินั้นทันทีที่สนับสนุนอาชญากรรมทางการเงินเพื่อโจมตีค่าเวินบาทและเศรษฐกิจไทยให้พังพินาศ,นี้คือนายกฯต้องเห็นทุกๆบัญชีใครทั้งหมดในประเทศได้ มรึงจะร่ำรวยหลัก 100ล้านล้านบาทนายกฯต้องเข้าไปตรวจสอบแหล่งที่มาของเงินได้,นี้ห่าอะไรปกปิดหมด บล็อคการเข้าถึงของอำนาจรัฐบาลตนเอง,สั่งลดดอกเบี้ยห่าอะไรก็ไม่ได้,เช่นนายกฯสั่งแบงค์เอกชนในไทยทั้งหมด,ยกเลิกอัตราดอกเบี้ยทั้งหมดจะMLR Mห่าอะไร มาใช้อัตราเดียวคือดอกเบี้ยเงินกู้ทุกๆกรณีที่0.25%ต่อปีทั้งหมด,ดอกเบี้ยเงินฝากที่0.01%ต่อปี จะกระตุ้นการใช้จ่ายทันที,แบงค์ไหนไม่พอใจในประเทศไทยก็ปิดตัวลงไป,ธนาคารรัฐ ใช้อัตราเงินกู้แค่0.15%ต่อปี,นี้บวกอะไรแอบแฝงเพื่อแดกสาระพัดไม่รวมค่าธรรมเนียมค่าดำเนินการค่านั้นค่านี้อีก,กำไรตรึมไม่รวมขายประกันในแบงค์ขายผ่านบัตรATMอีกเอาเปรียบประชาชนสาระพัดแต่แบงค์ชาติเลวเหล่านี้กลับนิ่งเฉย,deep stateจะควบคุมปกครองประเทศใดๆสำเร็จมันควบคุมธนาคารในชาตินั้นๆก่อน,จีนมันควบคุมไม่ได้ ก็ไปควบคุมวิธีอื่นแทน,แต่จีนสามารถจัดการได้ เรา..ไทยต้องจัดการได้เช่นกัน,แต่นายกฯต้องเป็นคนดีจริงๆนะมิใช่เหี้ยแบบอดีตๆที่ผ่านมาแบบไอ้หน้าหล่อเสือกเอาmouไปเข้าunเป็นสนธิสัญญาอีกถือว่าเข้า ม.119อาญาประหารชีวิตชัดเจน,แม้เรายกเลิกสนธิสัญญาได้ ปฏิเสธธุรกรรมลงนามบันทึกใดๆได้หมดล่ะที่ทำเหี้ยกับใครไว้ หากมิชอบไม่เป็นการดีต่ออธิปไตยไทย เราฉีกทิ้งได้หมดล่ะ ,
    ..นายกฯปัจจุบันจึงต้องแสดงตัวตนและบทบาทตนเองออกมาให้ชัดเจนเป็นที่ประจักษ์ในการจะกอดหรือยกเลิกmou43,44นี้,ตอนนี้ก็ผ่านมา20วันแล้ว,เจตนารมณ์อันชัดเจนของตนเองยังไม่มี,อ้างนั้นอ้างนี้ถือว่าไม่มีความจริงใจต่ออธิปไตยดิรแดนชาติที่ตั้นตอปัญหาทั้งหมดมาจากmouนี้ทั้งสิ้น,ตนต้องมั่นใจในตนเองในบทบาทนายกฯตนเองที่มีอำนาจเต็มแล้ว จนสามารถสั่งยุบสภาได้โน้น,พะสาประกาศยกเลิกmou43,44ด้วยตนเอง มันสามารถทำได้,ประชาชนทั้งประเทศเชียร์อยู่แล้วเสือกยังไม่มีความกล้าหาญ ยังขี้ขลาดอีกอยู่ ใช้ไม่ได้,ไม่จะบ้าบอว่ารอบคอบหรือไม่รอบคอบห่าอะไรเลย,ประชาชนทั้งประเทศสนับสนุนต้องยกเลิกmouผีบ้านี้อยู่แล้ว,สมัยหน้านายกฯคนที่33เป็นอีกโน้น,คดีเขากระโดง ฮั่วสว.เรื่องขี้หมาเลย, นายกฯคนต่อไปได้เป็นแน่นอน.,ทำสิ่งที่ถูกต้องจบเลย,เขากระโดงก็คืนเสียแม้กรมที่ดินไม่ว่าไรพอเป็นพิธีให้เกียรติ จะมีอำนาจอยู่ก็ตาม เหยียบไม่เอาผิดก็ตาม, นายกฯคนต่อไปรื้อมาเล่นงานใหม่ได้หมดล่ะถ้าจะจัดการ,เมื่อตนสิ้นอำนาจอันตรายมากหากไม่สำนึกทำสิ่งที่ไม่ดีอยู่ต่ออีก,หากสำนึกกลับตัวกลับใจ สามารถนำพาพรรคภูมิใจไทยเปลี่ยนเป็นพรรคภูมิใจธรรมได้ ย่อมอาจเป็นราชสีห์แทนงูเห่าที่เขาเหยียดหยามทั้งประเทศได้.,โทนี่ก็เป็นนายกฯยังติดคุกได้นะ.,ความดีจะคุ้มครองคนกระทำดี.
    ..อาสนธิท้าทายวัดใจ,แต่วัดใจเพื่อสนับสนุนให้กระทำสิ่งดีๆความดี มันดีต่อตนเองและประเทศชาติด้วย ถ้าไม่ทำ เสียของ เสียหายแก่ตนเองทันที ตราบาปตลอดชีวิต อับอายแก่วงศ์ตระกูลอีกเมื่อมีโอกาสทำสิ่งดีๆความดีเสือกไม่ทำ,ใฝ่ต่อขั่วเลวด้วยเกรงกลัวมันที่จะแแสิ่งไม่ดีตนออกมา,มันไม่คุ้มหรอก,สู้ทำสิ่งดีๆไปเลย แฉออกมาก็ชั่งหัวมัน,ผิดคือผิด ,แต่กูตอนนี้ทำสิ่งที่ถูกต้องต่อตัวกูเองและประเทศชาติแผ่นดินไทยกูตอนนี้ กูยอมแลก,นี้ต้องประมาณนี้น่ะจึง อัพเลเวลได้แน่นอน.,จะเป็นตำนานในประวัติศาสตร์ที่ดีๆทันที ลูกหลานววศ์ตระกูลตนแม้เคยผ่านอดีตเหลวร้ายใดๆมา ผิดพลาดไป เขามาเห็นมาดูประวัติศาสตร์วงศ์ตระกูลตนก็จะภาคภูมิใจ แม้กูเป็นโจรโกงกินเหี้ยสาระพัดภายในประเทศแต่กลับแดนอธิปไตยไทยกูปกป้องเพื่อประชาชนคนไทยทั้งประเทศ,อนาคตเขาเหล่านั้นจะดำรงตั้งในกิจกรรมทำความดีสิ่งดีๆแน่นอน,ไม่ละอายใจต่อแผ่นดินแทนบรรพบุรุษตนเอง,ก้มหน้าไม่อายแผ่นดินไทย เงยหน้าท้าฟ้าได้ เหินฟ้า!!!ประมาณนั้น,แต่ถ้าตัดสินใจผิด ก้มหน้าก้มตากอดmiuผีบ้านี้อยู่แถแถลงเลอะเทอะไม่เรื่อย,ดับอนาถแน่นอน,ทรัพย์สินอาจถูกยึดหมดทั้งตระกูลหรือพร้อมถูกประหารชีวิตด้วย.,ทหารไทยใจรักชาติรักแผ่นดินไทยดีๆเขามีข้อมูลว่าใครดีใครชั่วเลว ใครกลับตัวกลับใจหมดล่ะ,โอกาสมี2เส้นทาง ทางสวรรค์เห็นชัดเจน และทางลงนรกก็ไม่ธรรมดาด้วย,ทานยาสีเม็ดอะไรแค่นั้น.

    https://youtube.com/shorts/4if56ZNYpSQ?si=yH7PxuCOucsjv6Zq
    ..นายกฯหนูถึงปัจจุบันนี้ยังไม่ออกมาประกาศยกเลิกmou43,44,tor46อย่างเป็นทางการเลยนะ,น่าผิดหวังมาก แม้ให้บอกว่าให้อำนาจแม่ทัพจัดการเรื่องเขมรเต็มที่ก็ตาม แต่สิ่งสำคัญสิ่งแรกกลับไม่ยอมประกาศเพื่อสนับสนุนทหารให้ชอบธรรมต่อหน้าชาวโลกว่า ไทยยอมรับอัตรา1:50,000สากลเท่านั้น,ตนในนามรัฐบาลปัจจุบันจึงทำการยกเลิกmou43,44,tor46ที่มิชอบธรรมตั้งแต่แรกนี้ทันที จากการกระทำโดยมิชอบของรัฐบาลชุดอดีตซึ่งขัดแย้งเรื่องอธิปไตยชาติไทยโดยตรง,นี้นายกฯหนูต้องประกาศให้ชัดเจนและเป็นทางการแบบนี้,ไม่เล่นเป็นเด็กขายของ เลอะเทอะไปวันๆ,อยากเป็นนายกฯต่อและคือตำนานที่ดีต้องกล้าตัดสินใจแบบนี้,ร้อยความผิดมีมามากมาย,แต่เมื่อในปัจจุบันตนมีโอกาสเต็มมือเต็มที่ในการทำเพื่อชาติแบบยกเลิกmou43,44,tor46ต้องทำเลย.,ลากยาวอัดโฆษณากัญชาเสรีเพื่อสมุนไพรพึ่งพาตนเองแห่งชาติ สร้างรายได้และรักษาตรเองพื้นบ้านยาครอบจักรวาลตนต้องต่อยอดคู่ขนานในอำนาจ4เดือนนี้ด้วย,อย่าสนใจการโจมตีขุดเชิงลบมาทำลายผลประโยชน์มากมายมหาศาลของประชาชนคนไทยเมื่อใช้ถูกทางถูกวิธีได้,สุราเหล้าเบียร์ยาบ้ามันโหดร้ายชั่วเลวมากกว่ามาก,ตั้งกระทรวงกัญชากัญชงแห่งชาติเลย,ใช้ใยกัญชากัญชงผสมเทคโนโลยีอื่นผลิตเครื่องบินรบ ยานบินอวกาศได้สบายโน้น,ชุดเกราะกันกระสุนน้ำหนักเบาก็ได้,อัดกราฟีนตรงกลางอีก,แข็งกว่าเพชรอีก, พืชกัญชากัญชงสามารถผสมผสานประยุกต์เป็นรายการสินค้าได้กว่า50,00-100,000รายการสินค้าได้อย่างสบาย,โรคซึมเศร้า เสียเส้น รักษาได้ดี ยาครอบจักรวาลด้วย, พืชฝิ่นก็เสรีปลูกเลย อเมริกายังให้อัฟกานิสถานปลูกเลยบังหน้า,สกัดยาแก้ปวดใช้เองภายในประเทศไทยเรา,ควบคุมดีๆจะเป็นเหี้ยอะไร,และมิใช่ปิดกั้นประชาชนแบบยุคกัญชาเสรีแหกตาแบบในอดีตที่ผ่านมากะทำแดกเองทรยศประชาชน,สร้างเงื่อนไขต้นทุนสูงสาระพัดห้ามประชาชนทางตรงและทางอ้อม,ปลูกหัวไร่ปลายนาก็โคตรงามปกติได้,ปลูกกัญชากัญชงสามารถล้างพิษโลหะหนักต่างๆในดินได้,ปรับสภาพดินเป็นปุ๋ยอย่างดีก็ได้,ที่ผ่านมาเลอะเทอะอย่างยิ่ง,บ่อเงินบ่อทองคำเขียวบนดินเพื่อประชาชนคนเกษตรชัดเจน แต่รัฐบาลเลวเกินไปจึงกระทำล้มเหลว, ..จริงๆจะตังดิจิดัล มีส่วนดีมากมาย ลดต้นทุนอะไรเยอะ,แค่คนควบคุมระบบมันโปร่งใส่แค่ไหน,แบงค์ชาติปัจจุบันจริงสมควรถูกยุบทิ้งเพราะรัฐบาลไม่สามารถสั่งการควบคุมได้ บริหารจัดการเด็ดขาดไม่ได้ ในกรณีรัฐบาลมาจากคนดีมีคุณธรรมโปร่งใส่จิตใจงามของผู้นำนายกฯนั้นของคนไทย,นายกฯต้องสามารถควบคุมทั้งหมดของทุกๆกลไกภายในประเทศ,แต่แบงค์ชาติไม่ใช่บวกก่อกำเนิดมาจากเป้าหมายdeep stateเพื่อปกครองครอบงำควบคุมประเทศนั้นๆโดยผ่านธนาคารกลางในชาตินั้นๆหรือแบงค์ชาติไทยนั้นเอง,ถูกควบคุมโดยผ่านกลไกระบบเงินโลกโดยอัตโนมัติ,ทิศทางต่างๆจึงพยายามควบคุมให้สอดคล้องกับนโยบายโลกเป็นสำคัญโดยลืมตัวตนไปว่าตนคือคนไทยต้องช่วยคนไทยก่อน ปกป้องคนไทยก่อนจากกฎหมาย เงื่อนไขกติกาธนาคารเอกชนที่เอาเปรียบประชาชนคนไทยตน ต้องเด็ดขาดออกกฎกติกาต่างๆควบคุมธนาคารพานิชย์ค้ากำไรดอกเบี้ยค่าธรรมเนียมต่างๆหรือค่าบริการใดๆของบริการทางธุรกรรมต่างๆของธนาคารได้ แต่แบงค์ชาติไทยหาเป็นเช่นนั้น ดูจากการสวนกระแสทำกำไรรายได้มหาศาลของธนาคารเอกชนในไทยที่ผ่านมาซึ่งภาวะเศรษฐกิจตกต่ำทั่วไทยประชาชนขาดทุนกิจการปิดตัวลงเป็นว่าเล่น หนี้สินประชาชนเต็มเพดาน แต่ธนาคารเหล่านีักลับประกาศผลกำไรประกอบการอันงดงามกว่าหมื่นล้านแสนล้านที่โชว์ในตลาดset,แบงค์ชาติจึงสมควรถูกยุบทิ้งเหมือนกระทรวงการต่างประเทศซึ่งเด่นชัดในเรื่องอธิปไตยไทยดินแดนตนที่รับรู้ตื้นลึกหนาบางหมดแต่ละเว้นต่อหน้าที่ตนพึ่งกระทำจนนำไปสู่การสูญเสียดินแดนถึง1:150,000 จากกรณีmou43ใช้1:200,000นั้นไม่ใช้1:50,000ที่สากลทั่วโลกยอมรับปกติแบบกรณีเวียดนามกับเขมร,กรณีลาวใช้กับเขมรที่อัตรา1:50,000ซึ่งกระทรวงการต่างประเทศรับรู้ดีทุกๆอย่าง,แต่ละเว้นในหน้าที่ปกป้องอธิปไตยดินแดนไทยตนชัดเจน สมควรถูกประหารชีวิตทั้งกระทรวงให้ถือเป็นเยี่ยงอย่าง,เมื่อชาติตกเป็นทาสเป็นเชลยศึกศัตรูสงครามแพ้ต่ออธิปไตยตนที่ปกป้องไม่ได้ ทุกข์แสนสาหัสต่อคนประชาชนทั้งแผ่นดินไทยตนต้องบังเกิดขึ้นแน่นอนชัดเจน.,คนกระทรวงการต่างประเทศทั้งหมดต้องถูกลงโทษไม่มีข้อยกเว้น ยิ่งปัจจุบันไร้สำนึก สันดานในจิตในใจตนไม่รู้ผิดชอบชั่วดี ยังแถลงไขช่วยเหลือเขมร,เรา..ประชาชนคนไทยรับสันดานพฤติกรรมจริตจัญไรชั่วเลวนี้ไม่ได้จริงๆ.,นายกฯใหม่ที่เป็นภาวะผู้นำดีมีคุณธรรมโปร่งใส่อ่านขาดทุกๆปัญหาย่อมยุบทิ้งทันทีกระทรวงการต่างประเทศนี้และแบงค์ชาติในไทย,ก่อตั้งใหม่ได้ทันที,เป็นหน่วยงานที่ยืนเคียงข้างประเทศและประชาชนคนไทยชัดเจนในการดำรงความผาสุกจริงแก่สัมมาชีวิตคนไทยเรา,กระบวนการดูดเงินที่ผิดปกติ กระบวนการอายัดบัญชีประชาชนที่มั่วไร้ประสิทธิภาพมีวาระซ่อนเร่นด้วยถูกว่าเป็นภัยคุกคามประเทศไทยตนเองสร้างโกลาหลวุ่นวายในบ้านในเมืองตนชัดเจนด้วย,เงินเทาเงินมืดเงินดำมากมายไหลผ่านเข้าออกในประเทศไทยตนเองแบงค์ชาตินี้รับรู้หมดล่ะแต่ไม่จัดการห่าอะไรตลอดเรื่อยมาที่ผ่านๆมา,เงินไหลเข้าจากต่างชาติมากมายมาปั่นป่วนไทยให้หน่วยองค์กรสากลผีบ้าต่างๆแบงค์ชาติก็เห็นหมดล่ะ สามารถอายัดเงินชั่วเลวนั้นทันทีได้ด้วย ห้ามไหลออกก็ได้ มาปั่นค่าเงินบาทแบยโซรอสมันทำก็ห้ามเงินไหลออกก็ได้ ออกไปก็ประสานงานปลายทางให้โอนคืนด้วย,ถ้ามันไม่ช่วยก็ห้ามปลายทางนั้นมาเชื่อมระบบการเงินกับไทยทันที,บล็อคแบงค์ต่างชาตินั้นทันทีที่สนับสนุนอาชญากรรมทางการเงินเพื่อโจมตีค่าเวินบาทและเศรษฐกิจไทยให้พังพินาศ,นี้คือนายกฯต้องเห็นทุกๆบัญชีใครทั้งหมดในประเทศได้ มรึงจะร่ำรวยหลัก 100ล้านล้านบาทนายกฯต้องเข้าไปตรวจสอบแหล่งที่มาของเงินได้,นี้ห่าอะไรปกปิดหมด บล็อคการเข้าถึงของอำนาจรัฐบาลตนเอง,สั่งลดดอกเบี้ยห่าอะไรก็ไม่ได้,เช่นนายกฯสั่งแบงค์เอกชนในไทยทั้งหมด,ยกเลิกอัตราดอกเบี้ยทั้งหมดจะMLR Mห่าอะไร มาใช้อัตราเดียวคือดอกเบี้ยเงินกู้ทุกๆกรณีที่0.25%ต่อปีทั้งหมด,ดอกเบี้ยเงินฝากที่0.01%ต่อปี จะกระตุ้นการใช้จ่ายทันที,แบงค์ไหนไม่พอใจในประเทศไทยก็ปิดตัวลงไป,ธนาคารรัฐ ใช้อัตราเงินกู้แค่0.15%ต่อปี,นี้บวกอะไรแอบแฝงเพื่อแดกสาระพัดไม่รวมค่าธรรมเนียมค่าดำเนินการค่านั้นค่านี้อีก,กำไรตรึมไม่รวมขายประกันในแบงค์ขายผ่านบัตรATMอีกเอาเปรียบประชาชนสาระพัดแต่แบงค์ชาติเลวเหล่านี้กลับนิ่งเฉย,deep stateจะควบคุมปกครองประเทศใดๆสำเร็จมันควบคุมธนาคารในชาตินั้นๆก่อน,จีนมันควบคุมไม่ได้ ก็ไปควบคุมวิธีอื่นแทน,แต่จีนสามารถจัดการได้ เรา..ไทยต้องจัดการได้เช่นกัน,แต่นายกฯต้องเป็นคนดีจริงๆนะมิใช่เหี้ยแบบอดีตๆที่ผ่านมาแบบไอ้หน้าหล่อเสือกเอาmouไปเข้าunเป็นสนธิสัญญาอีกถือว่าเข้า ม.119อาญาประหารชีวิตชัดเจน,แม้เรายกเลิกสนธิสัญญาได้ ปฏิเสธธุรกรรมลงนามบันทึกใดๆได้หมดล่ะที่ทำเหี้ยกับใครไว้ หากมิชอบไม่เป็นการดีต่ออธิปไตยไทย เราฉีกทิ้งได้หมดล่ะ , ..นายกฯปัจจุบันจึงต้องแสดงตัวตนและบทบาทตนเองออกมาให้ชัดเจนเป็นที่ประจักษ์ในการจะกอดหรือยกเลิกmou43,44นี้,ตอนนี้ก็ผ่านมา20วันแล้ว,เจตนารมณ์อันชัดเจนของตนเองยังไม่มี,อ้างนั้นอ้างนี้ถือว่าไม่มีความจริงใจต่ออธิปไตยดิรแดนชาติที่ตั้นตอปัญหาทั้งหมดมาจากmouนี้ทั้งสิ้น,ตนต้องมั่นใจในตนเองในบทบาทนายกฯตนเองที่มีอำนาจเต็มแล้ว จนสามารถสั่งยุบสภาได้โน้น,พะสาประกาศยกเลิกmou43,44ด้วยตนเอง มันสามารถทำได้,ประชาชนทั้งประเทศเชียร์อยู่แล้วเสือกยังไม่มีความกล้าหาญ ยังขี้ขลาดอีกอยู่ ใช้ไม่ได้,ไม่จะบ้าบอว่ารอบคอบหรือไม่รอบคอบห่าอะไรเลย,ประชาชนทั้งประเทศสนับสนุนต้องยกเลิกmouผีบ้านี้อยู่แล้ว,สมัยหน้านายกฯคนที่33เป็นอีกโน้น,คดีเขากระโดง ฮั่วสว.เรื่องขี้หมาเลย, นายกฯคนต่อไปได้เป็นแน่นอน.,ทำสิ่งที่ถูกต้องจบเลย,เขากระโดงก็คืนเสียแม้กรมที่ดินไม่ว่าไรพอเป็นพิธีให้เกียรติ จะมีอำนาจอยู่ก็ตาม เหยียบไม่เอาผิดก็ตาม, นายกฯคนต่อไปรื้อมาเล่นงานใหม่ได้หมดล่ะถ้าจะจัดการ,เมื่อตนสิ้นอำนาจอันตรายมากหากไม่สำนึกทำสิ่งที่ไม่ดีอยู่ต่ออีก,หากสำนึกกลับตัวกลับใจ สามารถนำพาพรรคภูมิใจไทยเปลี่ยนเป็นพรรคภูมิใจธรรมได้ ย่อมอาจเป็นราชสีห์แทนงูเห่าที่เขาเหยียดหยามทั้งประเทศได้.,โทนี่ก็เป็นนายกฯยังติดคุกได้นะ.,ความดีจะคุ้มครองคนกระทำดี. ..อาสนธิท้าทายวัดใจ,แต่วัดใจเพื่อสนับสนุนให้กระทำสิ่งดีๆความดี มันดีต่อตนเองและประเทศชาติด้วย ถ้าไม่ทำ เสียของ เสียหายแก่ตนเองทันที ตราบาปตลอดชีวิต อับอายแก่วงศ์ตระกูลอีกเมื่อมีโอกาสทำสิ่งดีๆความดีเสือกไม่ทำ,ใฝ่ต่อขั่วเลวด้วยเกรงกลัวมันที่จะแแสิ่งไม่ดีตนออกมา,มันไม่คุ้มหรอก,สู้ทำสิ่งดีๆไปเลย แฉออกมาก็ชั่งหัวมัน,ผิดคือผิด ,แต่กูตอนนี้ทำสิ่งที่ถูกต้องต่อตัวกูเองและประเทศชาติแผ่นดินไทยกูตอนนี้ กูยอมแลก,นี้ต้องประมาณนี้น่ะจึง อัพเลเวลได้แน่นอน.,จะเป็นตำนานในประวัติศาสตร์ที่ดีๆทันที ลูกหลานววศ์ตระกูลตนแม้เคยผ่านอดีตเหลวร้ายใดๆมา ผิดพลาดไป เขามาเห็นมาดูประวัติศาสตร์วงศ์ตระกูลตนก็จะภาคภูมิใจ แม้กูเป็นโจรโกงกินเหี้ยสาระพัดภายในประเทศแต่กลับแดนอธิปไตยไทยกูปกป้องเพื่อประชาชนคนไทยทั้งประเทศ,อนาคตเขาเหล่านั้นจะดำรงตั้งในกิจกรรมทำความดีสิ่งดีๆแน่นอน,ไม่ละอายใจต่อแผ่นดินแทนบรรพบุรุษตนเอง,ก้มหน้าไม่อายแผ่นดินไทย เงยหน้าท้าฟ้าได้ เหินฟ้า!!!ประมาณนั้น,แต่ถ้าตัดสินใจผิด ก้มหน้าก้มตากอดmiuผีบ้านี้อยู่แถแถลงเลอะเทอะไม่เรื่อย,ดับอนาถแน่นอน,ทรัพย์สินอาจถูกยึดหมดทั้งตระกูลหรือพร้อมถูกประหารชีวิตด้วย.,ทหารไทยใจรักชาติรักแผ่นดินไทยดีๆเขามีข้อมูลว่าใครดีใครชั่วเลว ใครกลับตัวกลับใจหมดล่ะ,โอกาสมี2เส้นทาง ทางสวรรค์เห็นชัดเจน และทางลงนรกก็ไม่ธรรมดาด้วย,ทานยาสีเม็ดอะไรแค่นั้น. https://youtube.com/shorts/4if56ZNYpSQ?si=yH7PxuCOucsjv6Zq
    0 Comments 0 Shares 355 Views 0 Reviews
  • อย่าปล่อยให้เศษปลาแซลมอนกลายเป็นของเหลือทิ้ง!

    ในทุกชิ้นส่วนของปลาแซลมอนยังมีเนื้อคุณภาพซ่อนอยู่มากมาย ทั้งก้าง หัว และหนัง... เครื่องแยกก้างปลา Fish Deboner คือคำตอบที่จะช่วยให้คุณดึงเนื้อปลาแซลมอนออกมาใช้ได้คุ้มค่าที่สุด!

    เครื่องนี้เหมาะสำหรับธุรกิจที่แปรรูปปลาแซลมอน ไม่ว่าจะเป็นร้านอาหารญี่ปุ่น โรงงานทำแซลมอนรมควัน หรือผู้ค้าส่งปลา เพราะช่วยคุณ:
    เพิ่มกำไร: เปลี่ยน "เศษเหลือ" ให้กลายเป็นวัตถุดิบเนื้อปลาแซลมอนคุณภาพสูง เพิ่มมูลค่าสินค้าและลดการสูญเสีย
    ผลิตง่าย: ได้เนื้อแซลมอนบดพร้อมใช้งานทันที สำหรับทำแซลมอนเบอร์เกอร์ ไส้เกี๊ยว หรือใช้เป็นส่วนผสมในเมนูอื่นๆ ได้อย่างหลากหลาย
    ทำงานรวดเร็ว: ด้วยกำลังผลิตสูงถึง 100-300 กก./ชม. ช่วยประหยัดเวลาและลดต้นทุนแรงงานได้อย่างมหาศาล

    รายละเอียดเครื่อง:

    มอเตอร์: 3 แรงม้า, ไฟ 380V
    กำลังการผลิต: 100-300 กก./ชม.
    ขนาด: 800 x 650 x 900 มม.
    น้ำหนัก: 250 กก.

    ให้ BONNY เป็นตัวช่วยสำคัญในธุรกิจคุณ!

    แฮชแท็กที่เกี่ยวข้อง
    #เครื่องแยกก้างปลา #เครื่องจักรอาหาร #ปลาแซลมอน #แซลมอน #ธุรกิจอาหาร #เครื่องจักรโรงงาน #ฟู้ดโปรเซสซิ่ง #ร้านอาหารญี่ปุ่น #แซลมอนบด #เพิ่มมูลค่า #FishDeboner #SalmonProcessing #FoodMachinery #FoodProduction #Salmon #Seafood #ProcessedFood #FrozenFood #SMEไทย #ผู้ประกอบการ #ลดต้นทุน #เพิ่มผลผลิต #เครื่องครัวร้านอาหาร #เมนูปลา #แซลมอนเบอร์เกอร์ #ไส้เกี๊ยวปลา #เครื่องจักรแปรรูป #ย่งฮะเฮง #BONNY

    สนใจดูสินค้าจริงและสอบถามเพิ่มเติม:
    ที่ตั้ง: 1970-1972 ถ.บรรทัดทอง (ถ.พระราม 6) แขวงวังใหม่ เขตปทุมวัน กรุงเทพฯ 10330
    เวลาทำการ: จันทร์-ศุกร์ (8.00-17.00 น.), เสาร์ (8.00-16.00 น.)
    แผนที่: https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7
    แชท: m.me/yonghahheng
    LINE: @yonghahheng (มี @) หรือ คลิก https://lin.ee/5H812n9
    โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098
    เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com
    อีเมล: sales@yoryonghahheng.com หรือ yonghahheng@gmail.com
    อย่าปล่อยให้เศษปลาแซลมอนกลายเป็นของเหลือทิ้ง! 😩 ในทุกชิ้นส่วนของปลาแซลมอนยังมีเนื้อคุณภาพซ่อนอยู่มากมาย ทั้งก้าง หัว และหนัง... เครื่องแยกก้างปลา Fish Deboner คือคำตอบที่จะช่วยให้คุณดึงเนื้อปลาแซลมอนออกมาใช้ได้คุ้มค่าที่สุด! 💯 เครื่องนี้เหมาะสำหรับธุรกิจที่แปรรูปปลาแซลมอน ไม่ว่าจะเป็นร้านอาหารญี่ปุ่น โรงงานทำแซลมอนรมควัน หรือผู้ค้าส่งปลา เพราะช่วยคุณ: เพิ่มกำไร: 📈 เปลี่ยน "เศษเหลือ" ให้กลายเป็นวัตถุดิบเนื้อปลาแซลมอนคุณภาพสูง เพิ่มมูลค่าสินค้าและลดการสูญเสีย ผลิตง่าย: ✨ ได้เนื้อแซลมอนบดพร้อมใช้งานทันที สำหรับทำแซลมอนเบอร์เกอร์ 🍔 ไส้เกี๊ยว 🥟 หรือใช้เป็นส่วนผสมในเมนูอื่นๆ ได้อย่างหลากหลาย ทำงานรวดเร็ว: ⏱️ ด้วยกำลังผลิตสูงถึง 100-300 กก./ชม. ช่วยประหยัดเวลาและลดต้นทุนแรงงานได้อย่างมหาศาล รายละเอียดเครื่อง: มอเตอร์: 3 แรงม้า, ไฟ 380V 💪 กำลังการผลิต: 100-300 กก./ชม. ⚡ ขนาด: 800 x 650 x 900 มม. น้ำหนัก: 250 กก. ให้ BONNY เป็นตัวช่วยสำคัญในธุรกิจคุณ! 👍 แฮชแท็กที่เกี่ยวข้อง #เครื่องแยกก้างปลา #เครื่องจักรอาหาร #ปลาแซลมอน #แซลมอน #ธุรกิจอาหาร #เครื่องจักรโรงงาน #ฟู้ดโปรเซสซิ่ง #ร้านอาหารญี่ปุ่น #แซลมอนบด #เพิ่มมูลค่า #FishDeboner #SalmonProcessing #FoodMachinery #FoodProduction #Salmon #Seafood #ProcessedFood #FrozenFood #SMEไทย #ผู้ประกอบการ #ลดต้นทุน #เพิ่มผลผลิต #เครื่องครัวร้านอาหาร #เมนูปลา #แซลมอนเบอร์เกอร์ #ไส้เกี๊ยวปลา #เครื่องจักรแปรรูป #ย่งฮะเฮง #BONNY 🛒 สนใจดูสินค้าจริงและสอบถามเพิ่มเติม: ที่ตั้ง: 1970-1972 ถ.บรรทัดทอง (ถ.พระราม 6) แขวงวังใหม่ เขตปทุมวัน กรุงเทพฯ 10330 เวลาทำการ: จันทร์-ศุกร์ (8.00-17.00 น.), เสาร์ (8.00-16.00 น.) แผนที่: https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7 แชท: m.me/yonghahheng LINE: @yonghahheng (มี @) หรือ คลิก https://lin.ee/5H812n9 โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098 เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com อีเมล: sales@yoryonghahheng.com หรือ yonghahheng@gmail.com
    0 Comments 0 Shares 381 Views 0 Reviews
  • กองทัพไทยเดินหน้าสร้างรั้วถาวรชายแดน จ.สระแก้ว 23.6 กม. ยันทำรั้วอิเล็กทรอนิกส์-รั้วชั่วคราว ในพื้นที่ที่ทั้งสองฝ่ายตกลงร่วมกันได้แล้ว จึงไม่เกี่ยวข้องกับการสูญเสียดินแดน

    อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000090047

    #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด
    กองทัพไทยเดินหน้าสร้างรั้วถาวรชายแดน จ.สระแก้ว 23.6 กม. ยันทำรั้วอิเล็กทรอนิกส์-รั้วชั่วคราว ในพื้นที่ที่ทั้งสองฝ่ายตกลงร่วมกันได้แล้ว จึงไม่เกี่ยวข้องกับการสูญเสียดินแดน อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000090047 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด
    Like
    3
    1 Comments 0 Shares 450 Views 0 Reviews
  • เมื่อความเศร้าไม่มีวันหมดอายุ — บันทึกของหมอฉุกเฉินผู้เป็นแม่หม้าย กับคำถามว่า “ยังเศร้าอยู่เหรอ?”

    บทความจาก Bess Stillman แพทย์ฉุกเฉินและนักเขียนผู้สูญเสียสามี Jake Seliger จากมะเร็งลิ้นเมื่อหนึ่งปีก่อน ถ่ายทอดความรู้สึกของการอยู่กับความเศร้าอย่างไม่มีกำหนดเวลา เธอเล่าว่าแม้เวลาจะผ่านไป แต่ความรู้สึกสูญเสียยังคงอยู่ในทุกการกระทำ ตั้งแต่การจองร้านอาหารที่เคยไปด้วยกัน ไปจนถึงการเลี้ยงลูกสาว Athena ที่มีใบหน้าเหมือนพ่อของเธอ

    บทความตั้งคำถามต่อการวินิจฉัย “ภาวะโศกเศร้าเรื้อรัง” (Prolonged Grief Disorder) ที่ถูกระบุใน DSM-5-TR โดยสมาคมจิตแพทย์อเมริกัน ซึ่งกำหนดว่า หากผู้ใหญ่ยังมีอาการเศร้าอย่างรุนแรงเกิน 1 ปีหลังการสูญเสีย อาจเข้าข่ายภาวะผิดปกติ แต่ Bess มองว่า ความเศร้าไม่ใช่โรค และการพยายามจัดระเบียบความเศร้าอาจสะท้อนความกลัวของสังคมต่อความเจ็บปวดมากกว่าความเข้าใจ

    เธอเปรียบเทียบความเศร้าเป็น “การเรียนรู้ที่เจ็บปวด” ซึ่งต้องใช้การทำซ้ำเพื่อปรับตัวกับโลกที่ไม่มีคนรักอยู่ และแม้เธอจะสามารถกลับไปทำงาน ดูแลลูก และใช้ชีวิตได้ตามปกติ แต่ภายในยังคงมีความรู้สึกสูญเสียที่ไม่เคยหายไป

    บทความยังสะท้อนความจริงที่ว่า สังคมมักหลีกเลี่ยงความเศร้า และพยายามหาคำอธิบายเพื่อป้องกันตัวเองจากความเจ็บปวด เช่น การถามถึงปัจจัยเสี่ยงของโรคมะเร็งของสามี เพื่อให้รู้สึกว่า “ฉันไม่น่าจะเป็นแบบนั้น” ทั้งที่ความตายเป็นสิ่งที่ไม่มีใครหลีกเลี่ยงได้

    ความเศร้าไม่มีวันหมดอายุ และไม่ควรถูกจำกัดด้วยกรอบเวลา
    Bess ยังรู้สึกถึง Jake ในชีวิตประจำวัน แม้เขาจะจากไปแล้วหนึ่งปี
    ความทรงจำและความรักยังคงอยู่ในทุกการกระทำ

    DSM-5-TR ระบุภาวะ “โศกเศร้าเรื้อรัง” หากมีอาการเกิน 1 ปี
    ต้องมีอาการอย่างน้อย 3 อย่าง เช่น ความรู้สึกไร้ความหมาย หรือความเศร้าอย่างรุนแรง
    Bess ตั้งคำถามว่า “แค่ 3 อาการก็เป็นโรคแล้วหรือ?”

    ความเศร้าเป็นการเรียนรู้ที่เจ็บปวด
    สมองต้องปรับตัวกับโลกที่ไม่มีคนรักอยู่
    การทำซ้ำช่วยให้เข้าใจว่าเขาจะไม่กลับมาอีก

    สังคมพยายามหลีกเลี่ยงความเศร้า
    คนมักถามถึงปัจจัยเสี่ยงเพื่อป้องกันตัวเองจากความกลัว
    ความเศร้าถูกซ่อนไว้หลังประตูห้องน้ำหรือการเดินเล่นคนเดียว

    ความเศร้าไม่ใช่โรค แต่เป็นส่วนหนึ่งของความเป็นมนุษย์
    Bess ยืนยันว่า “ฉันไม่ได้ป่วย ฉันแค่ยังรักอยู่”
    ความเจ็บปวดคือหลักฐานของความรักที่ลึกซึ้ง

    คำเตือนเกี่ยวกับการวินิจฉัยความเศร้า
    การกำหนดกรอบเวลาอาจทำให้ผู้สูญเสียรู้สึกผิดที่ยังเศร้าอยู่
    การวินิจฉัยอาจสะท้อนความกลัวของสังคมมากกว่าความเข้าใจ
    การซ่อนความเศร้าอาจทำให้เกิดความเจ็บปวดในระยะยาว
    ความคาดหวังให้ “หายเศร้า” อาจทำให้ผู้สูญเสียรู้สึกโดดเดี่ยว

    https://bessstillman.substack.com/p/oh-****-youre-still-sad
    📰 เมื่อความเศร้าไม่มีวันหมดอายุ — บันทึกของหมอฉุกเฉินผู้เป็นแม่หม้าย กับคำถามว่า “ยังเศร้าอยู่เหรอ?” บทความจาก Bess Stillman แพทย์ฉุกเฉินและนักเขียนผู้สูญเสียสามี Jake Seliger จากมะเร็งลิ้นเมื่อหนึ่งปีก่อน ถ่ายทอดความรู้สึกของการอยู่กับความเศร้าอย่างไม่มีกำหนดเวลา เธอเล่าว่าแม้เวลาจะผ่านไป แต่ความรู้สึกสูญเสียยังคงอยู่ในทุกการกระทำ ตั้งแต่การจองร้านอาหารที่เคยไปด้วยกัน ไปจนถึงการเลี้ยงลูกสาว Athena ที่มีใบหน้าเหมือนพ่อของเธอ บทความตั้งคำถามต่อการวินิจฉัย “ภาวะโศกเศร้าเรื้อรัง” (Prolonged Grief Disorder) ที่ถูกระบุใน DSM-5-TR โดยสมาคมจิตแพทย์อเมริกัน ซึ่งกำหนดว่า หากผู้ใหญ่ยังมีอาการเศร้าอย่างรุนแรงเกิน 1 ปีหลังการสูญเสีย อาจเข้าข่ายภาวะผิดปกติ แต่ Bess มองว่า ความเศร้าไม่ใช่โรค และการพยายามจัดระเบียบความเศร้าอาจสะท้อนความกลัวของสังคมต่อความเจ็บปวดมากกว่าความเข้าใจ เธอเปรียบเทียบความเศร้าเป็น “การเรียนรู้ที่เจ็บปวด” ซึ่งต้องใช้การทำซ้ำเพื่อปรับตัวกับโลกที่ไม่มีคนรักอยู่ และแม้เธอจะสามารถกลับไปทำงาน ดูแลลูก และใช้ชีวิตได้ตามปกติ แต่ภายในยังคงมีความรู้สึกสูญเสียที่ไม่เคยหายไป บทความยังสะท้อนความจริงที่ว่า สังคมมักหลีกเลี่ยงความเศร้า และพยายามหาคำอธิบายเพื่อป้องกันตัวเองจากความเจ็บปวด เช่น การถามถึงปัจจัยเสี่ยงของโรคมะเร็งของสามี เพื่อให้รู้สึกว่า “ฉันไม่น่าจะเป็นแบบนั้น” ทั้งที่ความตายเป็นสิ่งที่ไม่มีใครหลีกเลี่ยงได้ ✅ ความเศร้าไม่มีวันหมดอายุ และไม่ควรถูกจำกัดด้วยกรอบเวลา ➡️ Bess ยังรู้สึกถึง Jake ในชีวิตประจำวัน แม้เขาจะจากไปแล้วหนึ่งปี ➡️ ความทรงจำและความรักยังคงอยู่ในทุกการกระทำ ✅ DSM-5-TR ระบุภาวะ “โศกเศร้าเรื้อรัง” หากมีอาการเกิน 1 ปี ➡️ ต้องมีอาการอย่างน้อย 3 อย่าง เช่น ความรู้สึกไร้ความหมาย หรือความเศร้าอย่างรุนแรง ➡️ Bess ตั้งคำถามว่า “แค่ 3 อาการก็เป็นโรคแล้วหรือ?” ✅ ความเศร้าเป็นการเรียนรู้ที่เจ็บปวด ➡️ สมองต้องปรับตัวกับโลกที่ไม่มีคนรักอยู่ ➡️ การทำซ้ำช่วยให้เข้าใจว่าเขาจะไม่กลับมาอีก ✅ สังคมพยายามหลีกเลี่ยงความเศร้า ➡️ คนมักถามถึงปัจจัยเสี่ยงเพื่อป้องกันตัวเองจากความกลัว ➡️ ความเศร้าถูกซ่อนไว้หลังประตูห้องน้ำหรือการเดินเล่นคนเดียว ✅ ความเศร้าไม่ใช่โรค แต่เป็นส่วนหนึ่งของความเป็นมนุษย์ ➡️ Bess ยืนยันว่า “ฉันไม่ได้ป่วย ฉันแค่ยังรักอยู่” ➡️ ความเจ็บปวดคือหลักฐานของความรักที่ลึกซึ้ง ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการวินิจฉัยความเศร้า ⛔ การกำหนดกรอบเวลาอาจทำให้ผู้สูญเสียรู้สึกผิดที่ยังเศร้าอยู่ ⛔ การวินิจฉัยอาจสะท้อนความกลัวของสังคมมากกว่าความเข้าใจ ⛔ การซ่อนความเศร้าอาจทำให้เกิดความเจ็บปวดในระยะยาว ⛔ ความคาดหวังให้ “หายเศร้า” อาจทำให้ผู้สูญเสียรู้สึกโดดเดี่ยว https://bessstillman.substack.com/p/oh-fuck-youre-still-sad
    BESSSTILLMAN.SUBSTACK.COM
    Oh fuck, you're still sad?
    Grief gets an expiration date. Just like us.
    0 Comments 0 Shares 185 Views 0 Reviews
  • Microsoft เปิดตัว Fairwater — ดาต้าเซ็นเตอร์ AI ที่ทรงพลังที่สุดในโลก พร้อม GPU นับแสนและระบบไฟเบอร์พันรอบโลก

    Microsoft ประกาศเปิดตัว “Fairwater” ดาต้าเซ็นเตอร์ AI ขนาดมหึมาในเมือง Mount Pleasant รัฐวิสคอนซิน ซึ่งจะเริ่มใช้งานในต้นปี 2026 โดยถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการฝึกและรันโมเดล AI ขนาดใหญ่ระดับโลก ด้วยพื้นที่กว่า 315 เอเคอร์ และอาคารรวมกว่า 1.2 ล้านตารางฟุต Fairwater จะบรรจุ GPU รุ่นใหม่ของ Nvidia ได้แก่ GB200 และ GB300 จำนวนหลายแสนตัว เชื่อมต่อกันด้วยไฟเบอร์ออปติกที่ยาวพอจะพันรอบโลกได้ถึง 4.5 รอบ

    Satya Nadella ซีอีโอของ Microsoft ระบุว่า Fairwater จะให้ประสิทธิภาพสูงกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เร็วที่สุดในปัจจุบันถึง 10 เท่า โดยเปรียบเทียบกับ Colossus ของ xAI ที่ใช้ GPU กว่า 200,000 ตัวและพลังงาน 300 เมกะวัตต์

    Fairwater ยังใช้ระบบระบายความร้อนแบบวงจรปิดด้วยน้ำ ซึ่ง Microsoft อ้างว่าจะไม่มีการสูญเสียน้ำเลย โดยใช้พัดลมขนาด 20 ฟุตจำนวน 172 ตัวในการหมุนเวียนน้ำร้อนกลับมาระบายความร้อนให้ GPU อีกครั้ง ถือเป็นโรงงานระบายความร้อนด้วยน้ำที่ใหญ่เป็นอันดับสองของโลก

    การก่อสร้างใช้โครงสร้างขนาดมหึมา เช่น เสาเข็มลึก 46.6 ไมล์ เหล็กโครงสร้าง 26.5 ล้านปอนด์ สายไฟใต้ดินแรงดันกลาง 120 ไมล์ และท่อกลไก 72.6 ไมล์ โดยระบบจัดเก็บข้อมูลมีขนาดเท่ากับสนามอเมริกันฟุตบอล 5 สนาม

    Microsoft ยังประกาศว่าจะสร้าง Fairwater อีกหลายแห่งทั่วสหรัฐฯ และลงทุนเพิ่มอีก 4 พันล้านดอลลาร์ในโครงการที่สอง พร้อมทั้งติดตั้งโซลาร์ฟาร์มขนาด 250 เมกะวัตต์เพื่อชดเชยการใช้พลังงานจากฟอสซิล และป้องกันผลกระทบต่อค่าไฟของชุมชนโดยรอบ

    Microsoft เปิดตัวดาต้าเซ็นเตอร์ AI “Fairwater” ที่วิสคอนซิน
    พื้นที่ 315 เอเคอร์ อาคารรวม 1.2 ล้านตารางฟุต
    ใช้ GPU Nvidia GB200 และ GB300 จำนวนหลายแสนตัว

    เชื่อมต่อด้วยไฟเบอร์ออปติกที่ยาวพันรอบโลก 4.5 เท่า
    ใช้ระบบเครือข่ายแบบ flat interconnect เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด
    ให้ประสิทธิภาพสูงกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ปัจจุบันถึง 10 เท่า

    ใช้ระบบระบายความร้อนด้วยน้ำแบบวงจรปิด
    ไม่มีการสูญเสียน้ำหลังการติดตั้ง
    ใช้พัดลมขนาด 20 ฟุตจำนวน 172 ตัวในการหมุนเวียนน้ำ

    การก่อสร้างใช้วัสดุและโครงสร้างขนาดมหึมา
    เสาเข็มลึก 46.6 ไมล์ / เหล็กโครงสร้าง 26.5 ล้านปอนด์
    สายไฟใต้ดิน 120 ไมล์ / ท่อกลไก 72.6 ไมล์

    Microsoft ลงทุนรวมกว่า 7.3 พันล้านดอลลาร์ในโครงการนี้
    3.3 พันล้านสำหรับ Fairwater แรก และอีก 4 พันล้านสำหรับแห่งที่สอง
    ติดตั้งโซลาร์ฟาร์ม 250 MW เพื่อชดเชยพลังงานฟอสซิล

    มีแผนสร้าง Fairwater เพิ่มในหลายรัฐทั่วสหรัฐฯ
    เพื่อรองรับการเติบโตของ AI และเชื่อมต่อกับ Microsoft Cloud ทั่วโลก
    ใช้สำหรับงาน AI เช่น Copilot, OpenAI และโมเดลขนาดใหญ่

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/microsoft-announces-worlds-most-powerful-ai-data-center-315-acre-site-to-house-hundreds-of-thousands-of-nvidia-gpus-and-enough-fiber-to-circle-the-earth-4-5-times
    📰 Microsoft เปิดตัว Fairwater — ดาต้าเซ็นเตอร์ AI ที่ทรงพลังที่สุดในโลก พร้อม GPU นับแสนและระบบไฟเบอร์พันรอบโลก Microsoft ประกาศเปิดตัว “Fairwater” ดาต้าเซ็นเตอร์ AI ขนาดมหึมาในเมือง Mount Pleasant รัฐวิสคอนซิน ซึ่งจะเริ่มใช้งานในต้นปี 2026 โดยถูกออกแบบมาเพื่อรองรับการฝึกและรันโมเดล AI ขนาดใหญ่ระดับโลก ด้วยพื้นที่กว่า 315 เอเคอร์ และอาคารรวมกว่า 1.2 ล้านตารางฟุต Fairwater จะบรรจุ GPU รุ่นใหม่ของ Nvidia ได้แก่ GB200 และ GB300 จำนวนหลายแสนตัว เชื่อมต่อกันด้วยไฟเบอร์ออปติกที่ยาวพอจะพันรอบโลกได้ถึง 4.5 รอบ Satya Nadella ซีอีโอของ Microsoft ระบุว่า Fairwater จะให้ประสิทธิภาพสูงกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่เร็วที่สุดในปัจจุบันถึง 10 เท่า โดยเปรียบเทียบกับ Colossus ของ xAI ที่ใช้ GPU กว่า 200,000 ตัวและพลังงาน 300 เมกะวัตต์ Fairwater ยังใช้ระบบระบายความร้อนแบบวงจรปิดด้วยน้ำ ซึ่ง Microsoft อ้างว่าจะไม่มีการสูญเสียน้ำเลย โดยใช้พัดลมขนาด 20 ฟุตจำนวน 172 ตัวในการหมุนเวียนน้ำร้อนกลับมาระบายความร้อนให้ GPU อีกครั้ง ถือเป็นโรงงานระบายความร้อนด้วยน้ำที่ใหญ่เป็นอันดับสองของโลก การก่อสร้างใช้โครงสร้างขนาดมหึมา เช่น เสาเข็มลึก 46.6 ไมล์ เหล็กโครงสร้าง 26.5 ล้านปอนด์ สายไฟใต้ดินแรงดันกลาง 120 ไมล์ และท่อกลไก 72.6 ไมล์ โดยระบบจัดเก็บข้อมูลมีขนาดเท่ากับสนามอเมริกันฟุตบอล 5 สนาม Microsoft ยังประกาศว่าจะสร้าง Fairwater อีกหลายแห่งทั่วสหรัฐฯ และลงทุนเพิ่มอีก 4 พันล้านดอลลาร์ในโครงการที่สอง พร้อมทั้งติดตั้งโซลาร์ฟาร์มขนาด 250 เมกะวัตต์เพื่อชดเชยการใช้พลังงานจากฟอสซิล และป้องกันผลกระทบต่อค่าไฟของชุมชนโดยรอบ ✅ Microsoft เปิดตัวดาต้าเซ็นเตอร์ AI “Fairwater” ที่วิสคอนซิน ➡️ พื้นที่ 315 เอเคอร์ อาคารรวม 1.2 ล้านตารางฟุต ➡️ ใช้ GPU Nvidia GB200 และ GB300 จำนวนหลายแสนตัว ✅ เชื่อมต่อด้วยไฟเบอร์ออปติกที่ยาวพันรอบโลก 4.5 เท่า ➡️ ใช้ระบบเครือข่ายแบบ flat interconnect เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด ➡️ ให้ประสิทธิภาพสูงกว่าซูเปอร์คอมพิวเตอร์ปัจจุบันถึง 10 เท่า ✅ ใช้ระบบระบายความร้อนด้วยน้ำแบบวงจรปิด ➡️ ไม่มีการสูญเสียน้ำหลังการติดตั้ง ➡️ ใช้พัดลมขนาด 20 ฟุตจำนวน 172 ตัวในการหมุนเวียนน้ำ ✅ การก่อสร้างใช้วัสดุและโครงสร้างขนาดมหึมา ➡️ เสาเข็มลึก 46.6 ไมล์ / เหล็กโครงสร้าง 26.5 ล้านปอนด์ ➡️ สายไฟใต้ดิน 120 ไมล์ / ท่อกลไก 72.6 ไมล์ ✅ Microsoft ลงทุนรวมกว่า 7.3 พันล้านดอลลาร์ในโครงการนี้ ➡️ 3.3 พันล้านสำหรับ Fairwater แรก และอีก 4 พันล้านสำหรับแห่งที่สอง ➡️ ติดตั้งโซลาร์ฟาร์ม 250 MW เพื่อชดเชยพลังงานฟอสซิล ✅ มีแผนสร้าง Fairwater เพิ่มในหลายรัฐทั่วสหรัฐฯ ➡️ เพื่อรองรับการเติบโตของ AI และเชื่อมต่อกับ Microsoft Cloud ทั่วโลก ➡️ ใช้สำหรับงาน AI เช่น Copilot, OpenAI และโมเดลขนาดใหญ่ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/microsoft-announces-worlds-most-powerful-ai-data-center-315-acre-site-to-house-hundreds-of-thousands-of-nvidia-gpus-and-enough-fiber-to-circle-the-earth-4-5-times
    0 Comments 0 Shares 218 Views 0 Reviews
  • “NASA ผนึกกำลัง Google เปิดสายด่วนวิกฤตอาหารโลก — ใช้ภาพดาวเทียมและ AI คาดการณ์ภัยพิบัติก่อนเกิด”

    หลังจากสงครามรัสเซีย–ยูเครนเริ่มต้นขึ้นในปี 2022 นักวิทยาศาสตร์ด้านพืชผล Inbal Becker-Reshef จาก NASA ได้รับจดหมายจากรัฐบาลยูเครน ขอให้ช่วยประเมินความเสียหายของผลผลิตข้าวสาลีและธัญพืชที่สูญหายไปจากการรุกรานของกองทัพรัสเซีย นั่นคือจุดเริ่มต้นของการใช้ภาพถ่ายดาวเทียมและการประมวลผลด้วย AI เพื่อวิเคราะห์ผลกระทบต่อการเกษตรในพื้นที่สงคราม

    ในปี 2025 Becker-Reshef และทีมงานกว่า 20 คนได้เปิดตัว “สายด่วนวิกฤตอาหารโลก” ซึ่งเป็นศูนย์ประเมินผลผลิตพืชผลแบบเร่งด่วนระดับโลก โดยได้รับเงินทุนเริ่มต้นกว่า 7.7 ล้านดอลลาร์จาก Google.org, Microsoft AI for Good Lab, Planet Labs, NASA และองค์การอาหารแห่งสหประชาชาติ (FAO) จุดประสงค์คือให้รัฐบาล หน่วยงานช่วยเหลือ และสมาคมเกษตรสามารถส่งคำขอวิเคราะห์พื้นที่ที่ได้รับผลกระทบจากภัยพิบัติหรือความขัดแย้ง เพื่อรับข้อมูลล่วงหน้าในการเตรียมรับมือ

    ระบบนี้ใช้ภาพจากดาวเทียมที่ถูกวิเคราะห์ด้วยโมเดล AI เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงด้านอาหารในอนาคต เช่น การสูญเสียผลผลิตจากน้ำท่วม, ภัยแล้ง, ไฟป่า หรือสงคราม ซึ่งในปีเดียวกันนี้มีเหตุการณ์รุนแรงเกิดขึ้นทั่วโลก เช่น น้ำท่วมในปากีสถานที่ทำให้ประชาชนกว่า 4 ล้านคนต้องอพยพ และผลผลิตข้าวกับอ้อยถูกทำลาย

    แนวคิดนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NASA Harvest ซึ่งมีเป้าหมายในการใช้ข้อมูลจากอวกาศเพื่อเสริมสร้างความมั่นคงทางอาหารทั่วโลก โดยเฉพาะในพื้นที่ที่ไม่สามารถเก็บข้อมูลภาคพื้นดินได้ เช่น เขตสงครามหรือพื้นที่ที่มีภัยพิบัติรุนแรง

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    NASA เปิดสายด่วนวิกฤตอาหารโลกโดยใช้ภาพดาวเทียมและ AI วิเคราะห์
    ได้รับเงินทุนเริ่มต้นกว่า 7.7 ล้านดอลลาร์จาก Google, Microsoft, Planet Labs และ FAO
    ใช้ภาพจากอวกาศเพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงด้านอาหารล่วงหน้า
    ศูนย์นี้สามารถรับคำขอจากรัฐบาลและหน่วยงานช่วยเหลือทั่วโลก

    จุดเริ่มต้นและแรงบันดาลใจ
    เริ่มต้นจากคำขอของรัฐบาลยูเครนให้ช่วยประเมินผลผลิตที่สูญหายจากสงคราม
    Becker-Reshef เป็นหัวหน้าทีม NASA Harvest และอาจารย์ที่มหาวิทยาลัยในฝรั่งเศส
    ทีมงานมีนักวิทยาศาสตร์กว่า 20 คนที่เชี่ยวชาญด้านการเกษตรและการวิเคราะห์ภาพดาวเทียม
    ใช้ข้อมูลจากดาวเทียมแทนการเก็บข้อมูลภาคพื้นดินในพื้นที่อันตราย

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    NASA Harvest เป็นโครงการที่ใช้ข้อมูลอวกาศเพื่อเสริมความมั่นคงทางอาหาร
    ภาพดาวเทียมสามารถช่วยวิเคราะห์ผลผลิต, การหมุนเวียนพืช, และความเสี่ยงจากภัยพิบัติ
    บริษัทเอกชนอย่าง John Deere และ CNH Industrial เริ่มลงทุนในเทคโนโลยีดาวเทียมเพื่อการเกษตร
    การใช้ AI ร่วมกับภาพดาวเทียมช่วยให้การตอบสนองต่อวิกฤตเร็วขึ้นและแม่นยำขึ้น

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/17/nasa-scientist-starts-food-crisis-hotline-with-tech-giant-funding
    🌍 “NASA ผนึกกำลัง Google เปิดสายด่วนวิกฤตอาหารโลก — ใช้ภาพดาวเทียมและ AI คาดการณ์ภัยพิบัติก่อนเกิด” หลังจากสงครามรัสเซีย–ยูเครนเริ่มต้นขึ้นในปี 2022 นักวิทยาศาสตร์ด้านพืชผล Inbal Becker-Reshef จาก NASA ได้รับจดหมายจากรัฐบาลยูเครน ขอให้ช่วยประเมินความเสียหายของผลผลิตข้าวสาลีและธัญพืชที่สูญหายไปจากการรุกรานของกองทัพรัสเซีย นั่นคือจุดเริ่มต้นของการใช้ภาพถ่ายดาวเทียมและการประมวลผลด้วย AI เพื่อวิเคราะห์ผลกระทบต่อการเกษตรในพื้นที่สงคราม ในปี 2025 Becker-Reshef และทีมงานกว่า 20 คนได้เปิดตัว “สายด่วนวิกฤตอาหารโลก” ซึ่งเป็นศูนย์ประเมินผลผลิตพืชผลแบบเร่งด่วนระดับโลก โดยได้รับเงินทุนเริ่มต้นกว่า 7.7 ล้านดอลลาร์จาก Google.org, Microsoft AI for Good Lab, Planet Labs, NASA และองค์การอาหารแห่งสหประชาชาติ (FAO) จุดประสงค์คือให้รัฐบาล หน่วยงานช่วยเหลือ และสมาคมเกษตรสามารถส่งคำขอวิเคราะห์พื้นที่ที่ได้รับผลกระทบจากภัยพิบัติหรือความขัดแย้ง เพื่อรับข้อมูลล่วงหน้าในการเตรียมรับมือ ระบบนี้ใช้ภาพจากดาวเทียมที่ถูกวิเคราะห์ด้วยโมเดล AI เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงด้านอาหารในอนาคต เช่น การสูญเสียผลผลิตจากน้ำท่วม, ภัยแล้ง, ไฟป่า หรือสงคราม ซึ่งในปีเดียวกันนี้มีเหตุการณ์รุนแรงเกิดขึ้นทั่วโลก เช่น น้ำท่วมในปากีสถานที่ทำให้ประชาชนกว่า 4 ล้านคนต้องอพยพ และผลผลิตข้าวกับอ้อยถูกทำลาย แนวคิดนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NASA Harvest ซึ่งมีเป้าหมายในการใช้ข้อมูลจากอวกาศเพื่อเสริมสร้างความมั่นคงทางอาหารทั่วโลก โดยเฉพาะในพื้นที่ที่ไม่สามารถเก็บข้อมูลภาคพื้นดินได้ เช่น เขตสงครามหรือพื้นที่ที่มีภัยพิบัติรุนแรง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ NASA เปิดสายด่วนวิกฤตอาหารโลกโดยใช้ภาพดาวเทียมและ AI วิเคราะห์ ➡️ ได้รับเงินทุนเริ่มต้นกว่า 7.7 ล้านดอลลาร์จาก Google, Microsoft, Planet Labs และ FAO ➡️ ใช้ภาพจากอวกาศเพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงด้านอาหารล่วงหน้า ➡️ ศูนย์นี้สามารถรับคำขอจากรัฐบาลและหน่วยงานช่วยเหลือทั่วโลก ✅ จุดเริ่มต้นและแรงบันดาลใจ ➡️ เริ่มต้นจากคำขอของรัฐบาลยูเครนให้ช่วยประเมินผลผลิตที่สูญหายจากสงคราม ➡️ Becker-Reshef เป็นหัวหน้าทีม NASA Harvest และอาจารย์ที่มหาวิทยาลัยในฝรั่งเศส ➡️ ทีมงานมีนักวิทยาศาสตร์กว่า 20 คนที่เชี่ยวชาญด้านการเกษตรและการวิเคราะห์ภาพดาวเทียม ➡️ ใช้ข้อมูลจากดาวเทียมแทนการเก็บข้อมูลภาคพื้นดินในพื้นที่อันตราย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ NASA Harvest เป็นโครงการที่ใช้ข้อมูลอวกาศเพื่อเสริมความมั่นคงทางอาหาร ➡️ ภาพดาวเทียมสามารถช่วยวิเคราะห์ผลผลิต, การหมุนเวียนพืช, และความเสี่ยงจากภัยพิบัติ ➡️ บริษัทเอกชนอย่าง John Deere และ CNH Industrial เริ่มลงทุนในเทคโนโลยีดาวเทียมเพื่อการเกษตร ➡️ การใช้ AI ร่วมกับภาพดาวเทียมช่วยให้การตอบสนองต่อวิกฤตเร็วขึ้นและแม่นยำขึ้น https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/17/nasa-scientist-starts-food-crisis-hotline-with-tech-giant-funding
    WWW.THESTAR.COM.MY
    NASA scientist starts food crisis hotline with tech giant funding
    Right after Russia's full-scale invasion of Ukraine, crop scientist Inbal Becker-Reshef got a letter from officials in Kyiv. They wanted to figure out how much wheat and other grains were lost to Vladimir Putin's occupying forces.
    0 Comments 0 Shares 278 Views 0 Reviews
  • “xTool P3 เปิดตัวเลเซอร์ CO₂ อัจฉริยะ 80W — ปลดล็อกการผลิตอัตโนมัติสำหรับธุรกิจขนาดเล็กและนักสร้างสรรค์”

    xTool ผู้เชี่ยวชาญด้านเครื่องตัดและแกะสลักด้วยเลเซอร์ ได้เปิดตัวเครื่องรุ่นใหม่ล่าสุด “xTool P3” ซึ่งเป็นเครื่องเลเซอร์ CO₂ ขนาด 80W ที่มาพร้อมระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบและขุมพลัง AI เพื่อยกระดับการผลิตให้กับธุรกิจขนาดเล็ก (SMBs) และนักสร้างสรรค์ทั่วโลก

    P3 ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาที่ผู้ใช้เจอมานาน เช่น การตั้งค่าที่ยุ่งยาก ความเร็วในการตัดต่ำ การรองรับวัสดุจำกัด และระบบระบายความร้อนที่ไม่เสถียร โดยรุ่นนี้มาพร้อมกับฟีเจอร์ล้ำสมัย เช่น:

    - ระบบ Automated Creation System™ ที่ใช้กล้องคู่ความละเอียดสูงและ LiDAR เพื่อจัดตำแหน่งอัตโนมัติแบบแม่นยำระดับ 0.0079 นิ้ว
    - ระบบ AutoLift Base ที่ปรับความสูงและโฟกัสโดยอัตโนมัติ
    - AI chip และเซ็นเซอร์กว่า 25 ตัวที่ช่วยจัดการ workflow แบบ end-to-end
    - ความสามารถในการตัดวัสดุหนาถึง 26 มม. ด้วยความเร็วสูงสุด 1200 มม./วินาที

    นอกจากนี้ยังมีอุปกรณ์เสริมที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น RA3 Smart Rotary สำหรับงานทรงกระบอก และ Intelligent Conveyor Feeder สำหรับงานขนาดใหญ่แบบต่อเนื่อง พร้อมระบบความปลอดภัยระดับสูง เช่น Active Fire Detection และ SafetyPro Air Purifier

    xTool P3 วางจำหน่ายแล้วในราคาเปิดตัว $6,399 พร้อมส่วนลดพิเศษฉลองครบรอบ 5 ปีของแบรนด์ ซึ่งลดสูงสุดถึง $1,985

    จุดเด่นของ xTool P3
    เลเซอร์ CO₂ ขนาด 80W พร้อมเลเซอร์อินฟราเรด 5W สำหรับวัสดุโลหะ
    ระบบ ACS™ ใช้กล้องคู่และ LiDAR เพื่อจัดตำแหน่งอัตโนมัติแม่นยำ
    AutoLift Base ปรับความสูงและโฟกัสโดยไม่ต้องตั้งค่าด้วยมือ
    รองรับวัสดุหนาถึง 26 มม. และพื้นที่ทำงานขนาด 24x59 นิ้ว

    ฟีเจอร์อัจฉริยะและอุปกรณ์เสริม
    AI chip และเซ็นเซอร์กว่า 25 ตัวช่วยจัดการ workflow แบบอัตโนมัติ
    RA3 Smart Rotary ใช้ LiDAR 360° สร้างโมเดล 3D สำหรับงานทรงกระบอก
    Intelligent Conveyor Feeder ช่วยสร้างงานขนาดใหญ่แบบต่อเนื่อง
    ระบบความปลอดภัย: Active Fire Detection, SafetyPro Air Purifier, Water Chiller

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    xTool P3 เป็นเครื่องแรกที่ใช้ระบบ “load & leave” — ผู้ใช้ไม่ต้องตั้งค่าซับซ้อน
    ระบบ Auto-Nesting และ Batch Fill ช่วยลดการสูญเสียวัสดุ
    เหมาะสำหรับงานไม้, อะคริลิก, เครื่องประดับ, ของตกแต่งบ้าน และงานโลหะบาง
    มีส่วนลดพิเศษฉลองครบรอบ 5 ปี ลดสูงสุดถึง $1,985

    https://www.slashgear.com/sponsored/1970184/xtool-p3-co2-laser-automation-small-businesses-makers/
    🔧 “xTool P3 เปิดตัวเลเซอร์ CO₂ อัจฉริยะ 80W — ปลดล็อกการผลิตอัตโนมัติสำหรับธุรกิจขนาดเล็กและนักสร้างสรรค์” xTool ผู้เชี่ยวชาญด้านเครื่องตัดและแกะสลักด้วยเลเซอร์ ได้เปิดตัวเครื่องรุ่นใหม่ล่าสุด “xTool P3” ซึ่งเป็นเครื่องเลเซอร์ CO₂ ขนาด 80W ที่มาพร้อมระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบและขุมพลัง AI เพื่อยกระดับการผลิตให้กับธุรกิจขนาดเล็ก (SMBs) และนักสร้างสรรค์ทั่วโลก P3 ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาที่ผู้ใช้เจอมานาน เช่น การตั้งค่าที่ยุ่งยาก ความเร็วในการตัดต่ำ การรองรับวัสดุจำกัด และระบบระบายความร้อนที่ไม่เสถียร โดยรุ่นนี้มาพร้อมกับฟีเจอร์ล้ำสมัย เช่น: - ระบบ Automated Creation System™ ที่ใช้กล้องคู่ความละเอียดสูงและ LiDAR เพื่อจัดตำแหน่งอัตโนมัติแบบแม่นยำระดับ 0.0079 นิ้ว - ระบบ AutoLift Base ที่ปรับความสูงและโฟกัสโดยอัตโนมัติ - AI chip และเซ็นเซอร์กว่า 25 ตัวที่ช่วยจัดการ workflow แบบ end-to-end - ความสามารถในการตัดวัสดุหนาถึง 26 มม. ด้วยความเร็วสูงสุด 1200 มม./วินาที นอกจากนี้ยังมีอุปกรณ์เสริมที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ เช่น RA3 Smart Rotary สำหรับงานทรงกระบอก และ Intelligent Conveyor Feeder สำหรับงานขนาดใหญ่แบบต่อเนื่อง พร้อมระบบความปลอดภัยระดับสูง เช่น Active Fire Detection และ SafetyPro Air Purifier xTool P3 วางจำหน่ายแล้วในราคาเปิดตัว $6,399 พร้อมส่วนลดพิเศษฉลองครบรอบ 5 ปีของแบรนด์ ซึ่งลดสูงสุดถึง $1,985 ✅ จุดเด่นของ xTool P3 ➡️ เลเซอร์ CO₂ ขนาด 80W พร้อมเลเซอร์อินฟราเรด 5W สำหรับวัสดุโลหะ ➡️ ระบบ ACS™ ใช้กล้องคู่และ LiDAR เพื่อจัดตำแหน่งอัตโนมัติแม่นยำ ➡️ AutoLift Base ปรับความสูงและโฟกัสโดยไม่ต้องตั้งค่าด้วยมือ ➡️ รองรับวัสดุหนาถึง 26 มม. และพื้นที่ทำงานขนาด 24x59 นิ้ว ✅ ฟีเจอร์อัจฉริยะและอุปกรณ์เสริม ➡️ AI chip และเซ็นเซอร์กว่า 25 ตัวช่วยจัดการ workflow แบบอัตโนมัติ ➡️ RA3 Smart Rotary ใช้ LiDAR 360° สร้างโมเดล 3D สำหรับงานทรงกระบอก ➡️ Intelligent Conveyor Feeder ช่วยสร้างงานขนาดใหญ่แบบต่อเนื่อง ➡️ ระบบความปลอดภัย: Active Fire Detection, SafetyPro Air Purifier, Water Chiller ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ xTool P3 เป็นเครื่องแรกที่ใช้ระบบ “load & leave” — ผู้ใช้ไม่ต้องตั้งค่าซับซ้อน ➡️ ระบบ Auto-Nesting และ Batch Fill ช่วยลดการสูญเสียวัสดุ ➡️ เหมาะสำหรับงานไม้, อะคริลิก, เครื่องประดับ, ของตกแต่งบ้าน และงานโลหะบาง ➡️ มีส่วนลดพิเศษฉลองครบรอบ 5 ปี ลดสูงสุดถึง $1,985 https://www.slashgear.com/sponsored/1970184/xtool-p3-co2-laser-automation-small-businesses-makers/
    WWW.SLASHGEAR.COM
    xTool P3: Industrial-Grade 80W CO₂ Laser Brings Automation To SMBs And Makers - SlashGear
    Whether you're a small business owner or just a creative with a workshop, a laser machine can upgrade your setup. Find out what makes the xTool P3 so special.
    0 Comments 0 Shares 178 Views 0 Reviews
  • “Microsoft vs ValueLicensing: ศึกชี้ชะตาตลาดซอฟต์แวร์มือสองในยุโรป — เมื่อสิทธิ์การใช้งานกลายเป็นสนามรบ”

    คดีความระหว่าง Microsoft และ ValueLicensing กลับมาอีกครั้งในศาล Competition Appeal Tribunal ของสหราชอาณาจักร โดยมีประเด็นสำคัญคือ “การขายสิทธิ์ใช้งานซอฟต์แวร์มือสอง” เช่น Windows และ Office นั้นผิดกฎหมายหรือไม่ Microsoft ยืนยันว่าการขายสิทธิ์ใช้งานแบบ perpetual ที่เคยซื้อมาแล้วไม่ควรเกิดขึ้นตั้งแต่แรก เพราะองค์ประกอบบางส่วนของซอฟต์แวร์ เช่น graphical user interface (GUI) ไม่อยู่ภายใต้ข้อกำหนดของ European Software Directive

    ValueLicensing ซึ่งเป็นบริษัทรีเซลเลอร์ซอฟต์แวร์มือสองในสหราชอาณาจักร ยื่นฟ้อง Microsoft ตั้งแต่ปี 2021 โดยกล่าวหาว่า Microsoft ใช้กลยุทธ์กีดกันการแข่งขัน เช่น เสนอส่วนลดให้ลูกค้าองค์กรที่ยอมคืนสิทธิ์ perpetual license เพื่อเปลี่ยนไปใช้บริการแบบ subscription ซึ่งทำให้ตลาดมือสองขาดแคลนสิทธิ์ใช้งาน และบริษัทสูญเสียรายได้กว่า £270 ล้าน

    Microsoft เปลี่ยนแนวทางการป้องกันจากเดิมที่ปฏิเสธการกระทำผิด มาเป็นการโต้แย้งว่าตลาดซอฟต์แวร์มือสอง “ไม่ควรมีอยู่เลย” โดยอ้างสิทธิ์ในองค์ประกอบที่ไม่ใช่โค้ดโปรแกรม เช่น GUI และสื่อประกอบอื่น ๆ ซึ่งไม่อยู่ภายใต้สิทธิ์การขายต่อ

    หากศาลตัดสินตามแนวทางของ Microsoft อาจส่งผลให้ตลาดซอฟต์แวร์มือสองในยุโรปต้องปิดตัวลง และผู้ใช้งานทั่วไปที่เคยซื้อสิทธิ์ราคาถูกจากรีเซลเลอร์อาจไม่มีทางเลือกอีกต่อไป

    ประเด็นสำคัญในคดี Microsoft vs ValueLicensing
    Microsoft โต้แย้งว่าการขายสิทธิ์ใช้งานซอฟต์แวร์มือสองเป็นสิ่งผิดกฎหมาย
    อ้างสิทธิ์ในองค์ประกอบที่ไม่ใช่โค้ด เช่น GUI ซึ่งไม่อยู่ภายใต้ European Software Directive
    ValueLicensing ยื่นฟ้องเรียกค่าเสียหายกว่า £270 ล้าน จากการสูญเสียรายได้

    กลยุทธ์ที่ถูกกล่าวหา
    Microsoft เสนอส่วนลดให้ลูกค้าองค์กรที่คืนสิทธิ์ perpetual license เพื่อใช้ subscription
    ใส่เงื่อนไขในสัญญาที่จำกัดสิทธิ์การขายต่อ
    ส่งผลให้ตลาดมือสองขาดแคลนสิทธิ์ใช้งาน และรีเซลเลอร์ไม่สามารถดำเนินธุรกิจได้

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    คดีนี้อ้างอิงคำตัดสินของศาลยุโรปในคดี UsedSoft ซึ่งเคยอนุญาตให้ขายซอฟต์แวร์มือสองได้
    ตลาดซอฟต์แวร์มือสองในยุโรปมีมูลค่าสูง และช่วยให้ผู้ใช้งานเข้าถึงซอฟต์แวร์ในราคาถูก
    การขายสิทธิ์แบบ perpetual เป็นทางเลือกที่สำคัญสำหรับองค์กรที่ไม่ต้องการ subscription
    หาก Microsoft ชนะคดี อาจมีผลกระทบต่อบริษัทรีเซลเลอร์กว่า 50 แห่งทั่วยุโรป

    https://www.techradar.com/pro/security/microsoft-wants-to-ban-pre-owned-software-cheap-office-keys-and-windows-11-serials-but-is-that-a-lost-battle-already
    ⚖️ “Microsoft vs ValueLicensing: ศึกชี้ชะตาตลาดซอฟต์แวร์มือสองในยุโรป — เมื่อสิทธิ์การใช้งานกลายเป็นสนามรบ” คดีความระหว่าง Microsoft และ ValueLicensing กลับมาอีกครั้งในศาล Competition Appeal Tribunal ของสหราชอาณาจักร โดยมีประเด็นสำคัญคือ “การขายสิทธิ์ใช้งานซอฟต์แวร์มือสอง” เช่น Windows และ Office นั้นผิดกฎหมายหรือไม่ Microsoft ยืนยันว่าการขายสิทธิ์ใช้งานแบบ perpetual ที่เคยซื้อมาแล้วไม่ควรเกิดขึ้นตั้งแต่แรก เพราะองค์ประกอบบางส่วนของซอฟต์แวร์ เช่น graphical user interface (GUI) ไม่อยู่ภายใต้ข้อกำหนดของ European Software Directive ValueLicensing ซึ่งเป็นบริษัทรีเซลเลอร์ซอฟต์แวร์มือสองในสหราชอาณาจักร ยื่นฟ้อง Microsoft ตั้งแต่ปี 2021 โดยกล่าวหาว่า Microsoft ใช้กลยุทธ์กีดกันการแข่งขัน เช่น เสนอส่วนลดให้ลูกค้าองค์กรที่ยอมคืนสิทธิ์ perpetual license เพื่อเปลี่ยนไปใช้บริการแบบ subscription ซึ่งทำให้ตลาดมือสองขาดแคลนสิทธิ์ใช้งาน และบริษัทสูญเสียรายได้กว่า £270 ล้าน Microsoft เปลี่ยนแนวทางการป้องกันจากเดิมที่ปฏิเสธการกระทำผิด มาเป็นการโต้แย้งว่าตลาดซอฟต์แวร์มือสอง “ไม่ควรมีอยู่เลย” โดยอ้างสิทธิ์ในองค์ประกอบที่ไม่ใช่โค้ดโปรแกรม เช่น GUI และสื่อประกอบอื่น ๆ ซึ่งไม่อยู่ภายใต้สิทธิ์การขายต่อ หากศาลตัดสินตามแนวทางของ Microsoft อาจส่งผลให้ตลาดซอฟต์แวร์มือสองในยุโรปต้องปิดตัวลง และผู้ใช้งานทั่วไปที่เคยซื้อสิทธิ์ราคาถูกจากรีเซลเลอร์อาจไม่มีทางเลือกอีกต่อไป ✅ ประเด็นสำคัญในคดี Microsoft vs ValueLicensing ➡️ Microsoft โต้แย้งว่าการขายสิทธิ์ใช้งานซอฟต์แวร์มือสองเป็นสิ่งผิดกฎหมาย ➡️ อ้างสิทธิ์ในองค์ประกอบที่ไม่ใช่โค้ด เช่น GUI ซึ่งไม่อยู่ภายใต้ European Software Directive ➡️ ValueLicensing ยื่นฟ้องเรียกค่าเสียหายกว่า £270 ล้าน จากการสูญเสียรายได้ ✅ กลยุทธ์ที่ถูกกล่าวหา ➡️ Microsoft เสนอส่วนลดให้ลูกค้าองค์กรที่คืนสิทธิ์ perpetual license เพื่อใช้ subscription ➡️ ใส่เงื่อนไขในสัญญาที่จำกัดสิทธิ์การขายต่อ ➡️ ส่งผลให้ตลาดมือสองขาดแคลนสิทธิ์ใช้งาน และรีเซลเลอร์ไม่สามารถดำเนินธุรกิจได้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ คดีนี้อ้างอิงคำตัดสินของศาลยุโรปในคดี UsedSoft ซึ่งเคยอนุญาตให้ขายซอฟต์แวร์มือสองได้ ➡️ ตลาดซอฟต์แวร์มือสองในยุโรปมีมูลค่าสูง และช่วยให้ผู้ใช้งานเข้าถึงซอฟต์แวร์ในราคาถูก ➡️ การขายสิทธิ์แบบ perpetual เป็นทางเลือกที่สำคัญสำหรับองค์กรที่ไม่ต้องการ subscription ➡️ หาก Microsoft ชนะคดี อาจมีผลกระทบต่อบริษัทรีเซลเลอร์กว่า 50 แห่งทั่วยุโรป https://www.techradar.com/pro/security/microsoft-wants-to-ban-pre-owned-software-cheap-office-keys-and-windows-11-serials-but-is-that-a-lost-battle-already
    0 Comments 0 Shares 264 Views 0 Reviews


  • จังหวัดปัจจันตคิรีเขตร หรือ จังหวัดเกาะกง

    เมืองปัจจันตคิรีเขตร
    เมือง
    พ.ศ. 2398 – 2447
    ยุคทางประวัติศาสตร์ รัตนโกสินทร์
    • ก่อตั้ง
    พ.ศ. 2398
    • ฝรั่งเศสไม่ยอมคืนดินแดน
    30 ธันวาคม พ.ศ. 2447

    เมืองตราด
    กัมพูชาในอารักขาของฝรั่งเศส
    ปัจจุบันเป็นส่วนหนึ่งของ กัมพูชา
    จังหวัดปัจจันตคิรีเขตรChoawalit Chotwattanaphong หรือบางเอกสารจะเรียกว่า ปัตจันตคีรีเขตร์ บ้าง ประจันต์คิรีเขตต์ บ้าง[2] เป็นเมืองเดิมของราชอาณาจักรสยามในสมัยรัชกาลที่ 5 เป็นเมืองหน้าด่านทางชายฝั่งทะเลตะวันออกที่มีความสำคัญเทียบเท่าจังหวัดจันทบุรีและจังหวัดตราด ในอดีต มีที่ตั้งอยู่ในพื้นที่เกาะกง เขตจังหวัดเกาะกงในประเทศกัมพูชาปัจจุบัน ดินแดนจังหวัดนี้ตกเป็นของฝรั่งเศสพร้อมกับหัวเมืองฝั่งขวาแม่น้ำโขง คือ แขวงไชยบุรีและแขวงจำปาศักดิ์ เมื่อ พ.ศ. 2447

    ประวัติ

    Map of Siam in 1900
    แต่เดิมมาเกาะกงเป็นจังหวัดของราชอาณาจักรเขมร แต่มาถึงสมัยที่เขมรตกเป็นประเทศราชอยู่ในอำนาจของสยาม พระเจ้ากรุงสยามก็มีพระบรมราชโองการให้ตั้งเกาะกงให้เป็นส่วนหนึ่งของเมืองตราด

    เมื่อปี พ.ศ. 2398 พระบาทสมเด็จพระจอมเกล้าเจ้าอยู่หัว ได้มีพระบรมราชโองการให้ตั้งเกาะกง โดยพระราชทานนามเมืองนี้ว่า เมืองปัจจันตคีรีเขตต์ เพื่อให้เป็นเมืองหน้าด่านทางชายฝั่งทะเลตะวันออกของไทย เนื่องจากเป็นเมืองที่มีเขตติดต่อกับเขมรและญวน

    เหตุที่รัชกาลที่ 4 พระราชทานนามเกาะกงว่า ปัจจันตคิรีเขตร ก็เพื่อให้คล้องจองกับชื่อเมืองประจวบคีรีขันธ์ ซึ่งอยู่ทางด้านภาคตะวันตกของไทย ซึ่งตั้งอยู่ในแนวรุ้ง (Latitude) เดียวกัน[3]

    ถึง พ.ศ. 2422 พระบาทสมเด็จพระจุลจอมเกล้าเจ้าอยู่หัว ทรงพระกรุณาโปรดเกล้าฯ ให้พระองค์เจ้าสายสนิทวงศ์จัดตั้งสถานีทหารเรือขึ้นตามชายฝั่งทะเลด้านตะวันออกที่เมืองชลบุรี บางพระ อำเภอบางละมุง เมืองระยอง เมืองแกลง เมืองจันทบุรี อำเภอขลุง เมืองตราด เมืองปัจจันตคิรีเขตร และเกาะเสม็ดนอก เพื่อรับมือกับภัยคุกคามจากฝรั่งเศสทางทะเล

    ต่อมาเมื่อ พ.ศ. 2435 ฝรั่งเศสได้เริ่มดำเนินการทางทหารใช้กำลังเข้าบีบบังคับสยาม โดยยกกองทัพมาเข้าขับไล่ทหารไทยให้ถอยร่นออกจากดินแดนฝั่งซ้ายแม่น้ำโขง ทำให้ความยุ่งยากทางชายแดนเริ่มทวีความรุนแรงขึ้น จึงทรงพระกรุณาโปรดเกล้าฯ แต่งตั้งกรรมการปรึกษาการป้องกันพระราชอาณาเขตขึ้น และจัดกองบัญชาการทัพอยู่ตามหัวเมืองชายทะเลแต่ละด้านขึ้นด้วย

    ในปี พ.ศ. 2436 รัฐบาลสยามได้แต่งตั้งให้นายพลเรือจัตวาพระยาชลยุทธโยธินทร์ (André du Plésis de Richelieu) เป็นผู้จัดการป้องกันพระราชอาณาเขตทางหัวเมืองฝ่ายตะวันออก ทางกระทรวงการต่างประเทศได้มีคำสั่งมายังผู้ว่าราชการเมืองแถบนี้ ซึ่งรวมทั้งเมืองตราดและเมืองปัจจันตคิรีเขตรด้วย ให้ช่วยพระยาชลยุทธโยธินทร์จัดการทุกอย่างที่เกี่ยวกับการป้องกันพระราชอาณาเขต

    การเสียดินแดนจังหวัดปัจจันตคิรีเขตร

    การส่งมอบตราดให้กับฝรั่งเศส
    วันที่ 13 กรกฎาคม พ.ศ. 2436 เกิดวิกฤตการณ์ ร.ศ. 112 ที่ปากแม่น้ำเจ้าพระยา เรือรบฝรั่งเศสสามารถฝ่าแนวป้องกันของสยามเข้ามาทอดสมอในกรุงเทพฯ ได้ ฝ่ายฝรั่งเศสยื่นคำขาดให้ฝ่ายไทยปฏิบัติตามเมื่อ 20 กรกฎาคม โดยให้เวลาตอบ 48 ชั่วโมง ฝ่ายไทยได้ตอบข้อเรียกร้องเมื่อ 22 กรกฎาคม แต่ไม่เป็นที่พอใจของฝ่ายฝรั่งเศส ดังนั้นในวันที่ 24 กรกฎาคม ฝรั่งเศสจึงประกาศตัดสัมพันธ์ทางการทูตกับไทย สองวันถัดมา (26 กรกฎาคม) ฝรั่งเศสได้สั่งให้ผู้บัญชาการกองเรือภาคตะวันออกไกลที่ไซ่ง่อนปิดล้อมอ่าวไทย ตั้งแต่แหลมเจ้าลายถึงบริเวณแหลมกระบัง และในวันที่ 29 กรกฎาคม ฝรั่งเศสได้ประกาศปิดล้อมอ่าวไทยครั้งที่ 2 โดยขยายเขตเพิ่มบริเวณเกาะเสม็ด จนถึงแหลมสิง รวม 2 เขต ฝ่ายไทยจำต้องยอมรับคำขาดของฝรั่งเศสที่ยื่นไว้แต่เดิมในวันเดียวกันนั้นเอง แต่ในวันรุ่งขึ้นฝรั่งเศสถือโอกาสยื่นคำขาดเพิ่มเติมอีก โดยประกาศยึดปากน้ำและเมืองจันทบุรีไว้เป็นประกัน และบังคับให้ไทยถอนตัวออกจากฝั่งซ้ายแม่น้ำโขงอีกด้วย ไทยจำเป็นต้องยอมรับโดยไม่มีทางเลือก เมื่อฝ่ายไทยปฏิบัติตามคำขาดนั้นแล้ว ฝรั่งเศสจึงได้ยกเลิกการปิดอ่าวในวันที่ 3 สิงหาคม เวลา 12.00 น. แต่การยึดปากน้ำและเมืองจันทบุรียังคงยึดไว้ตามเดิม

    ต่อมาได้มีการทำสัญญาสงบศึกกันโดยหนังสือสัญญาฉบับลงวันที่ 3 ตุลาคม พ.ศ. 2436 (ร.ศ. 112) ในหนังสือสัญญาฉบับนี้ มีข้อความระบุไว้ในอนุสัญญาผนวกต่อท้ายหนังสือสัญญาข้อ 6 ว่า "คอนเวอนแมนต์ (Government - รัฐบาล) ฝรั่งเศสจะได้ตั้งอยู่ต่อไปที่เมืองจันทบุรี จนกว่าจะได้ทำการสำเร็จแล้วตามข้อความในหนังสือสัญญานี้…"

    แม้ทางฝ่ายไทยปฏิบัติตามเงื่อนไขที่ฝรั่งเศสบีบบังคับทุกอย่าง ฝรั่งเศสก็ยังไม่ยอมถอนทหาร ยังคงยึดจันทบุรีไว้อีกเป็นเวลานานถึง 10 ปี เป็นเหตุให้ต้องมีการตกลงทำสัญญาขึ้นใหม่อีกฉบับหนึ่งคือ อนุสัญญาลงวันที่ 7 ตุลาคม พ.ศ. 2445 แต่หนังสือฉบับนี้ฝรั่งเศสไม่ยอมให้สัตยาบันและไม่ถอนกำลังออกจากจันทบุรี จึงได้ตกลงมีสัญญาอีกฉบับหนึ่ง คือ สัญญาลงวันที่ 13 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2446 คราวนี้ฝรั่งเศสจึงถอนกำลังออกจากจันทบุรี แต่ได้เข้ายึดครองเมืองตราดและบรรดาเกาะทั้งหลายภายใต้แหลมสิงลงไปซึ่งรวมถึงเกาะกงแทน ฝ่ายไทยจำต้องมอบเมืองตราดและเมืองประจันตคีรีเขตให้แก่ฝรั่งเศส ในวันที่ 30 ธันวาคม พ.ศ. 2447

    พื้นที่ดังกล่าวได้ตกอยู่ในการยึดครองของฝรั่งเศส จนถึงวันที่ 23 มีนาคม พ.ศ. 2449 จึงได้มีการตกลงทำหนังสือสัญญาขึ้นอีกฉบับหนึ่งเรียกว่า "หนังสือสัญญาระหว่างสมเด็จพระเจ้าแผ่นดินสยามกับเปรสสิเดนต์แห่งรีปัปลิคฝรั่งเศส" ฝรั่งเศสจึงคืนเมืองตราดให้ไทยตามเดิม แต่ฝ่ายไทยจะต้องยอมยกดินแดนเขมรส่วนใน (มณฑลบูรพา) คือ เมืองพระตะบอง เมืองเสียมราฐ และเมืองศรีโสภณ เป็นเงื่อนไขแลกเปลี่ยน แต่ปรากฏว่าเมืองปัจจันตคิรีเขตร (เกาะกง) นั้นฝรั่งเศสมิได้คืนให้ไทยแต่ประการใด ปัจจุบันเมืองปัจจันตคิรีเขตร (เกาะกง) จึงกลายเป็นส่วนหนึ่งของกัมพูชาไปโดยปริยาย[4]

    การสูญเสียแผ่นดินเกาะกงในสมัยนั้น ประวัติศาสตร์ของชาติไทยมิได้มีบันทึกการเสียดินแดนเกาะกงไว้แต่อย่างใด คงกล่าวโดยรวมในกรณีของดินแดนจังหวัดตราดเท่านั้น เพราะในขณะนั้นไทยต้องการดินแดนเขมรสูงเป็นอย่างมาก ซึ่งก็คือดินแดนอีสานตอนใต้ในปัจจุบัน โดยให้ยึดทิวเขาพนมดงรักเป็นเส้นเขตแดน ซึ่งฝรั่งเศสก็ยินยอม



    จังหวัดปัจจันตคิรีเขตร หรือ จังหวัดเกาะกง เมืองปัจจันตคิรีเขตร เมือง พ.ศ. 2398 – 2447 ยุคทางประวัติศาสตร์ รัตนโกสินทร์ • ก่อตั้ง พ.ศ. 2398 • ฝรั่งเศสไม่ยอมคืนดินแดน 30 ธันวาคม พ.ศ. 2447 เมืองตราด กัมพูชาในอารักขาของฝรั่งเศส ปัจจุบันเป็นส่วนหนึ่งของ กัมพูชา จังหวัดปัจจันตคิรีเขตร[1] หรือบางเอกสารจะเรียกว่า ปัตจันตคีรีเขตร์ บ้าง ประจันต์คิรีเขตต์ บ้าง[2] เป็นเมืองเดิมของราชอาณาจักรสยามในสมัยรัชกาลที่ 5 เป็นเมืองหน้าด่านทางชายฝั่งทะเลตะวันออกที่มีความสำคัญเทียบเท่าจังหวัดจันทบุรีและจังหวัดตราด ในอดีต มีที่ตั้งอยู่ในพื้นที่เกาะกง เขตจังหวัดเกาะกงในประเทศกัมพูชาปัจจุบัน ดินแดนจังหวัดนี้ตกเป็นของฝรั่งเศสพร้อมกับหัวเมืองฝั่งขวาแม่น้ำโขง คือ แขวงไชยบุรีและแขวงจำปาศักดิ์ เมื่อ พ.ศ. 2447 ประวัติ Map of Siam in 1900 แต่เดิมมาเกาะกงเป็นจังหวัดของราชอาณาจักรเขมร แต่มาถึงสมัยที่เขมรตกเป็นประเทศราชอยู่ในอำนาจของสยาม พระเจ้ากรุงสยามก็มีพระบรมราชโองการให้ตั้งเกาะกงให้เป็นส่วนหนึ่งของเมืองตราด เมื่อปี พ.ศ. 2398 พระบาทสมเด็จพระจอมเกล้าเจ้าอยู่หัว ได้มีพระบรมราชโองการให้ตั้งเกาะกง โดยพระราชทานนามเมืองนี้ว่า เมืองปัจจันตคีรีเขตต์ เพื่อให้เป็นเมืองหน้าด่านทางชายฝั่งทะเลตะวันออกของไทย เนื่องจากเป็นเมืองที่มีเขตติดต่อกับเขมรและญวน เหตุที่รัชกาลที่ 4 พระราชทานนามเกาะกงว่า ปัจจันตคิรีเขตร ก็เพื่อให้คล้องจองกับชื่อเมืองประจวบคีรีขันธ์ ซึ่งอยู่ทางด้านภาคตะวันตกของไทย ซึ่งตั้งอยู่ในแนวรุ้ง (Latitude) เดียวกัน[3] ถึง พ.ศ. 2422 พระบาทสมเด็จพระจุลจอมเกล้าเจ้าอยู่หัว ทรงพระกรุณาโปรดเกล้าฯ ให้พระองค์เจ้าสายสนิทวงศ์จัดตั้งสถานีทหารเรือขึ้นตามชายฝั่งทะเลด้านตะวันออกที่เมืองชลบุรี บางพระ อำเภอบางละมุง เมืองระยอง เมืองแกลง เมืองจันทบุรี อำเภอขลุง เมืองตราด เมืองปัจจันตคิรีเขตร และเกาะเสม็ดนอก เพื่อรับมือกับภัยคุกคามจากฝรั่งเศสทางทะเล ต่อมาเมื่อ พ.ศ. 2435 ฝรั่งเศสได้เริ่มดำเนินการทางทหารใช้กำลังเข้าบีบบังคับสยาม โดยยกกองทัพมาเข้าขับไล่ทหารไทยให้ถอยร่นออกจากดินแดนฝั่งซ้ายแม่น้ำโขง ทำให้ความยุ่งยากทางชายแดนเริ่มทวีความรุนแรงขึ้น จึงทรงพระกรุณาโปรดเกล้าฯ แต่งตั้งกรรมการปรึกษาการป้องกันพระราชอาณาเขตขึ้น และจัดกองบัญชาการทัพอยู่ตามหัวเมืองชายทะเลแต่ละด้านขึ้นด้วย ในปี พ.ศ. 2436 รัฐบาลสยามได้แต่งตั้งให้นายพลเรือจัตวาพระยาชลยุทธโยธินทร์ (André du Plésis de Richelieu) เป็นผู้จัดการป้องกันพระราชอาณาเขตทางหัวเมืองฝ่ายตะวันออก ทางกระทรวงการต่างประเทศได้มีคำสั่งมายังผู้ว่าราชการเมืองแถบนี้ ซึ่งรวมทั้งเมืองตราดและเมืองปัจจันตคิรีเขตรด้วย ให้ช่วยพระยาชลยุทธโยธินทร์จัดการทุกอย่างที่เกี่ยวกับการป้องกันพระราชอาณาเขต การเสียดินแดนจังหวัดปัจจันตคิรีเขตร การส่งมอบตราดให้กับฝรั่งเศส วันที่ 13 กรกฎาคม พ.ศ. 2436 เกิดวิกฤตการณ์ ร.ศ. 112 ที่ปากแม่น้ำเจ้าพระยา เรือรบฝรั่งเศสสามารถฝ่าแนวป้องกันของสยามเข้ามาทอดสมอในกรุงเทพฯ ได้ ฝ่ายฝรั่งเศสยื่นคำขาดให้ฝ่ายไทยปฏิบัติตามเมื่อ 20 กรกฎาคม โดยให้เวลาตอบ 48 ชั่วโมง ฝ่ายไทยได้ตอบข้อเรียกร้องเมื่อ 22 กรกฎาคม แต่ไม่เป็นที่พอใจของฝ่ายฝรั่งเศส ดังนั้นในวันที่ 24 กรกฎาคม ฝรั่งเศสจึงประกาศตัดสัมพันธ์ทางการทูตกับไทย สองวันถัดมา (26 กรกฎาคม) ฝรั่งเศสได้สั่งให้ผู้บัญชาการกองเรือภาคตะวันออกไกลที่ไซ่ง่อนปิดล้อมอ่าวไทย ตั้งแต่แหลมเจ้าลายถึงบริเวณแหลมกระบัง และในวันที่ 29 กรกฎาคม ฝรั่งเศสได้ประกาศปิดล้อมอ่าวไทยครั้งที่ 2 โดยขยายเขตเพิ่มบริเวณเกาะเสม็ด จนถึงแหลมสิง รวม 2 เขต ฝ่ายไทยจำต้องยอมรับคำขาดของฝรั่งเศสที่ยื่นไว้แต่เดิมในวันเดียวกันนั้นเอง แต่ในวันรุ่งขึ้นฝรั่งเศสถือโอกาสยื่นคำขาดเพิ่มเติมอีก โดยประกาศยึดปากน้ำและเมืองจันทบุรีไว้เป็นประกัน และบังคับให้ไทยถอนตัวออกจากฝั่งซ้ายแม่น้ำโขงอีกด้วย ไทยจำเป็นต้องยอมรับโดยไม่มีทางเลือก เมื่อฝ่ายไทยปฏิบัติตามคำขาดนั้นแล้ว ฝรั่งเศสจึงได้ยกเลิกการปิดอ่าวในวันที่ 3 สิงหาคม เวลา 12.00 น. แต่การยึดปากน้ำและเมืองจันทบุรียังคงยึดไว้ตามเดิม ต่อมาได้มีการทำสัญญาสงบศึกกันโดยหนังสือสัญญาฉบับลงวันที่ 3 ตุลาคม พ.ศ. 2436 (ร.ศ. 112) ในหนังสือสัญญาฉบับนี้ มีข้อความระบุไว้ในอนุสัญญาผนวกต่อท้ายหนังสือสัญญาข้อ 6 ว่า "คอนเวอนแมนต์ (Government - รัฐบาล) ฝรั่งเศสจะได้ตั้งอยู่ต่อไปที่เมืองจันทบุรี จนกว่าจะได้ทำการสำเร็จแล้วตามข้อความในหนังสือสัญญานี้…" แม้ทางฝ่ายไทยปฏิบัติตามเงื่อนไขที่ฝรั่งเศสบีบบังคับทุกอย่าง ฝรั่งเศสก็ยังไม่ยอมถอนทหาร ยังคงยึดจันทบุรีไว้อีกเป็นเวลานานถึง 10 ปี เป็นเหตุให้ต้องมีการตกลงทำสัญญาขึ้นใหม่อีกฉบับหนึ่งคือ อนุสัญญาลงวันที่ 7 ตุลาคม พ.ศ. 2445 แต่หนังสือฉบับนี้ฝรั่งเศสไม่ยอมให้สัตยาบันและไม่ถอนกำลังออกจากจันทบุรี จึงได้ตกลงมีสัญญาอีกฉบับหนึ่ง คือ สัญญาลงวันที่ 13 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2446 คราวนี้ฝรั่งเศสจึงถอนกำลังออกจากจันทบุรี แต่ได้เข้ายึดครองเมืองตราดและบรรดาเกาะทั้งหลายภายใต้แหลมสิงลงไปซึ่งรวมถึงเกาะกงแทน ฝ่ายไทยจำต้องมอบเมืองตราดและเมืองประจันตคีรีเขตให้แก่ฝรั่งเศส ในวันที่ 30 ธันวาคม พ.ศ. 2447 พื้นที่ดังกล่าวได้ตกอยู่ในการยึดครองของฝรั่งเศส จนถึงวันที่ 23 มีนาคม พ.ศ. 2449 จึงได้มีการตกลงทำหนังสือสัญญาขึ้นอีกฉบับหนึ่งเรียกว่า "หนังสือสัญญาระหว่างสมเด็จพระเจ้าแผ่นดินสยามกับเปรสสิเดนต์แห่งรีปัปลิคฝรั่งเศส" ฝรั่งเศสจึงคืนเมืองตราดให้ไทยตามเดิม แต่ฝ่ายไทยจะต้องยอมยกดินแดนเขมรส่วนใน (มณฑลบูรพา) คือ เมืองพระตะบอง เมืองเสียมราฐ และเมืองศรีโสภณ เป็นเงื่อนไขแลกเปลี่ยน แต่ปรากฏว่าเมืองปัจจันตคิรีเขตร (เกาะกง) นั้นฝรั่งเศสมิได้คืนให้ไทยแต่ประการใด ปัจจุบันเมืองปัจจันตคิรีเขตร (เกาะกง) จึงกลายเป็นส่วนหนึ่งของกัมพูชาไปโดยปริยาย[4] การสูญเสียแผ่นดินเกาะกงในสมัยนั้น ประวัติศาสตร์ของชาติไทยมิได้มีบันทึกการเสียดินแดนเกาะกงไว้แต่อย่างใด คงกล่าวโดยรวมในกรณีของดินแดนจังหวัดตราดเท่านั้น เพราะในขณะนั้นไทยต้องการดินแดนเขมรสูงเป็นอย่างมาก ซึ่งก็คือดินแดนอีสานตอนใต้ในปัจจุบัน โดยให้ยึดทิวเขาพนมดงรักเป็นเส้นเขตแดน ซึ่งฝรั่งเศสก็ยินยอม
    0 Comments 1 Shares 394 Views 0 Reviews
  • เรื่องเล่าจากแกนกลวง: เมื่อสายเคเบิลที่ไม่มีแก้วกลายเป็นตัวเร่งความเร็วของยุค AI

    หลังจากที่โลกใช้สายไฟเบอร์แก้วนำแสงมานานกว่า 40 ปี โดยมีขีดจำกัดการสูญเสียสัญญาณอยู่ที่ ~0.14 dB/km ทีมวิจัยจาก Lumenisity ซึ่งเป็นบริษัทในเครือ Microsoft ได้สร้างสายเคเบิลแบบใหม่ที่เรียกว่า “double nested antiresonant nodeless fiber” หรือ DNANF ซึ่งใช้แกนกลางเป็นอากาศแทนแก้ว และสามารถลดการสูญเสียสัญญาณลงเหลือเพียง 0.091 dB/km

    เทคโนโลยีนี้ใช้โครงสร้างแก้วบางระดับไมครอนล้อมรอบแกนอากาศ ทำหน้าที่เหมือนกระจกสะท้อนแสงกลับเข้าสู่แกนกลาง และลดการกระจายของคลื่นแสงที่ไม่ต้องการ ผลลัพธ์คือสายเคเบิลที่เร็วขึ้น (เพราะแสงเดินทางในอากาศเร็วกว่าในแก้ว) และสูญเสียพลังงานน้อยลงอย่างมีนัยสำคัญ

    Microsoft ได้ติดตั้งสายเคเบิลนี้จริงแล้วกว่า 1,200 กิโลเมตรในเครือข่าย Azure และประกาศว่าจะขยายอีก 15,000 กิโลเมตรภายในสองปี เพื่อรองรับการเชื่อมต่อ AI ที่ต้องการ latency ต่ำและ bandwidth สูง

    นอกจากการลดการสูญเสียสัญญาณแล้ว DNANF ยังมี chromatic dispersion ต่ำกว่าฟิเบอร์แก้วถึง 7 เท่า ซึ่งช่วยให้การออกแบบ transceiver ง่ายขึ้น และลดการใช้พลังงานในอุปกรณ์เครือข่าย

    Francesco Poletti ผู้ร่วมออกแบบเทคโนโลยีนี้ระบุว่า การลดการสูญเสียสัญญาณลงระดับนี้จะช่วยให้สามารถ “ข้ามสถานีขยายสัญญาณได้หนึ่งในทุกสองหรือสามจุด” ซึ่งลดทั้งต้นทุนการติดตั้งและค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน

    ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีของ DNANF
    ใช้โครงสร้างแก้วบางล้อมรอบแกนอากาศเพื่อสะท้อนแสงกลับ
    ลดการสูญเสียสัญญาณเหลือเพียง 0.091 dB/km ต่ำกว่าฟิเบอร์แก้วเดิม
    ลด chromatic dispersion ได้ถึง 7 เท่าเมื่อเทียบกับสายแก้ว

    การใช้งานจริงในเครือข่าย Azure
    Microsoft ติดตั้งแล้วกว่า 1,200 กม. และวางแผนขยายอีก 15,000 กม.
    ใช้ในเครือข่าย AI เพื่อรองรับ latency ต่ำและ bandwidth สูง
    ช่วยลดจำนวนสถานีขยายสัญญาณและต้นทุนการดำเนินงาน

    ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม
    เป็นครั้งแรกที่สายแกนอากาศมีประสิทธิภาพดีกว่าสายแก้ว
    อาจเปลี่ยนมาตรฐานการออกแบบเครือข่ายในอนาคต
    ช่วยให้การเชื่อมต่อระหว่างศูนย์ข้อมูลเร็วขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น

    ความท้าทายด้านการผลิตและมาตรฐาน
    การผลิตต้องใช้เครื่องมือใหม่และกระบวนการเฉพาะ
    มาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับสาย DNANF ยังไม่ถูกกำหนดอย่างชัดเจน

    ความไม่แน่นอนของการขยายในวงกว้าง
    แม้จะใช้งานจริงแล้ว แต่ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการ deploy
    ต้องพิสูจน์ความเสถียรในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายและระยะยาว

    ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ “ความเร็ว”
    แม้แสงในอากาศจะเร็วกว่าในแก้ว แต่ความเร็วรวมยังขึ้นอยู่กับอุปกรณ์ปลายทาง
    การลด latency ต้องพิจารณาทั้งระบบ ไม่ใช่แค่สายเคเบิลอย่างเดียว

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/hollow-core-fiber-research-smashes-optical-loss-record
    🎙️ เรื่องเล่าจากแกนกลวง: เมื่อสายเคเบิลที่ไม่มีแก้วกลายเป็นตัวเร่งความเร็วของยุค AI หลังจากที่โลกใช้สายไฟเบอร์แก้วนำแสงมานานกว่า 40 ปี โดยมีขีดจำกัดการสูญเสียสัญญาณอยู่ที่ ~0.14 dB/km ทีมวิจัยจาก Lumenisity ซึ่งเป็นบริษัทในเครือ Microsoft ได้สร้างสายเคเบิลแบบใหม่ที่เรียกว่า “double nested antiresonant nodeless fiber” หรือ DNANF ซึ่งใช้แกนกลางเป็นอากาศแทนแก้ว และสามารถลดการสูญเสียสัญญาณลงเหลือเพียง 0.091 dB/km เทคโนโลยีนี้ใช้โครงสร้างแก้วบางระดับไมครอนล้อมรอบแกนอากาศ ทำหน้าที่เหมือนกระจกสะท้อนแสงกลับเข้าสู่แกนกลาง และลดการกระจายของคลื่นแสงที่ไม่ต้องการ ผลลัพธ์คือสายเคเบิลที่เร็วขึ้น (เพราะแสงเดินทางในอากาศเร็วกว่าในแก้ว) และสูญเสียพลังงานน้อยลงอย่างมีนัยสำคัญ Microsoft ได้ติดตั้งสายเคเบิลนี้จริงแล้วกว่า 1,200 กิโลเมตรในเครือข่าย Azure และประกาศว่าจะขยายอีก 15,000 กิโลเมตรภายในสองปี เพื่อรองรับการเชื่อมต่อ AI ที่ต้องการ latency ต่ำและ bandwidth สูง นอกจากการลดการสูญเสียสัญญาณแล้ว DNANF ยังมี chromatic dispersion ต่ำกว่าฟิเบอร์แก้วถึง 7 เท่า ซึ่งช่วยให้การออกแบบ transceiver ง่ายขึ้น และลดการใช้พลังงานในอุปกรณ์เครือข่าย Francesco Poletti ผู้ร่วมออกแบบเทคโนโลยีนี้ระบุว่า การลดการสูญเสียสัญญาณลงระดับนี้จะช่วยให้สามารถ “ข้ามสถานีขยายสัญญาณได้หนึ่งในทุกสองหรือสามจุด” ซึ่งลดทั้งต้นทุนการติดตั้งและค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน ✅ ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีของ DNANF ➡️ ใช้โครงสร้างแก้วบางล้อมรอบแกนอากาศเพื่อสะท้อนแสงกลับ ➡️ ลดการสูญเสียสัญญาณเหลือเพียง 0.091 dB/km ต่ำกว่าฟิเบอร์แก้วเดิม ➡️ ลด chromatic dispersion ได้ถึง 7 เท่าเมื่อเทียบกับสายแก้ว ✅ การใช้งานจริงในเครือข่าย Azure ➡️ Microsoft ติดตั้งแล้วกว่า 1,200 กม. และวางแผนขยายอีก 15,000 กม. ➡️ ใช้ในเครือข่าย AI เพื่อรองรับ latency ต่ำและ bandwidth สูง ➡️ ช่วยลดจำนวนสถานีขยายสัญญาณและต้นทุนการดำเนินงาน ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ เป็นครั้งแรกที่สายแกนอากาศมีประสิทธิภาพดีกว่าสายแก้ว ➡️ อาจเปลี่ยนมาตรฐานการออกแบบเครือข่ายในอนาคต ➡️ ช่วยให้การเชื่อมต่อระหว่างศูนย์ข้อมูลเร็วขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น ‼️ ความท้าทายด้านการผลิตและมาตรฐาน ⛔ การผลิตต้องใช้เครื่องมือใหม่และกระบวนการเฉพาะ ⛔ มาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับสาย DNANF ยังไม่ถูกกำหนดอย่างชัดเจน ‼️ ความไม่แน่นอนของการขยายในวงกว้าง ⛔ แม้จะใช้งานจริงแล้ว แต่ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการ deploy ⛔ ต้องพิสูจน์ความเสถียรในสภาพแวดล้อมที่หลากหลายและระยะยาว ‼️ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ “ความเร็ว” ⛔ แม้แสงในอากาศจะเร็วกว่าในแก้ว แต่ความเร็วรวมยังขึ้นอยู่กับอุปกรณ์ปลายทาง ⛔ การลด latency ต้องพิจารณาทั้งระบบ ไม่ใช่แค่สายเคเบิลอย่างเดียว https://www.tomshardware.com/tech-industry/hollow-core-fiber-research-smashes-optical-loss-record
    0 Comments 0 Shares 277 Views 0 Reviews
  • ความไม่โปร่งใส, ความกังวลด้านความปลอดภัย และข้อเรียกร้องให้มีการตรวจสอบวัคซีน COVID-19

    ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา สถานการณ์เกี่ยวกับวัคซีน COVID-19 ได้พัฒนาไปในทิศทางที่มีการตั้งคำถามและเรียกร้องความโปร่งใสมากขึ้นจากหลายฝ่าย **ประธานาธิบดีโดนัลด์ ทรัมป์ ได้ออกมาเรียกร้องให้บริษัทผลิตยาขนาดใหญ่ เช่น Pfizer และ Moderna เปิดเผยข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับประสิทธิภาพของยา COVID-19 ทันที** โดยระบุว่าประชาชนสมควรได้รับเห็นหลักฐาน [1, 2] ทรัมป์ยังตั้งข้อสงสัยต่อโครงการ Operation Warp Speed ของตัวเอง โดยขอให้มีการตรวจสอบว่าโครงการเร่งพัฒนาวัคซีนนี้ "ยอดเยี่ยมจริงหรือไม่" หรือมีข้อผิดพลาดเกิดขึ้น [1, 4] ข้อเรียกร้องนี้เกิดขึ้นพร้อมกับข่าวที่ปรากฏในรายงานของคณะกรรมการตุลาการของสภาผู้แทนราษฎรเมื่อเดือนพฤษภาคม 2025 ที่ชี้ว่าอาจมีการชะลอการทดสอบวัคซีนโดยเจตนา ซึ่งอาจส่งผลต่อการประกาศความสำเร็จของวัคซีนหลังการเลือกตั้งปี 2020 [5, 6]

    **การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญอีกประการคือบทบาทของ Robert F. Kennedy Jr. (RFK Jr.) ซึ่งปัจจุบันดำรงตำแหน่งเลขาธิการกระทรวงสาธารณสุขและบริการมนุษย์ (HHS)** RFK Jr. ผู้ซึ่งเป็นที่รู้จักในฐานะผู้ตั้งคำถามเรื่องวัคซีน ได้เริ่มทบทวนและยกเลิกการลงทุนในการพัฒนาวัคซีน mRNA 22 รายการ Choawalit Chotwattanaphong เขากล่าวว่า **วัคซีน mRNA มีประสิทธิภาพต่ำในการต่อสู้กับไวรัสที่ติดเชื้อทางเดินหายใจส่วนบนเนื่องจากการกลายพันธุ์อย่างรวดเร็ว** ซึ่งทำให้วัคซีนไม่สามารถป้องกันได้เมื่อเกิดการกลายพันธุ์เพียงครั้งเดียว เช่นกรณีของเชื้อ Omicron Choawalit Chotwattanaphong เขายังชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยงที่วัคซีนเหล่านี้อาจส่งเสริมการกลายพันธุ์และยืดเวลาการระบาดใหญ่ได้ Choawalit Chotwattanaphong

    ความกังวลด้านความปลอดภัยของวัคซีนเป็นอีกหนึ่งประเด็นสำคัญที่ถูกหยิบยกขึ้นมา **RFK Jr. อ้างว่าวัคซีน COVID-19 อาจนำไปสู่การเสียชีวิตในบางกรณี** โดยอ้างอิงข้อมูลการชันสูตรพลิกศพที่ระบุว่าวัคซีนเป็นสาเหตุการเสียชีวิต 73.9% ในกลุ่มผู้เสียชีวิตหลังฉีดวัคซีน Choawalit Chotwattanaphong เขายังวิพากษ์วิจารณ์อย่างรุนแรงถึงการที่ไม่มี "คำเตือนกล่องดำ" (blackbox warning) เรื่องการเสียชีวิตในเอกสารกำกับวัคซีน แม้ว่ากฎหมายของ FDA จะกำหนดไว้ Choawalit Chotwattanaphong

    มีการเน้นย้ำถึง **การขาด Informed Consent (การยินยอมเข้ารับการรักษาโดยได้รับข้อมูลครบถ้วน) อย่างรุนแรง** ผู้ป่วยหลายราย รวมถึง Dr. Walscott แพทย์ที่ได้รับบาดเจ็บจากวัคซีนยืนยันว่าไม่ได้รับข้อมูลที่แท้จริงและโปร่งใส Choawalit Chotwattanaphong ตัวอย่างที่สะเทือนใจคือเรื่องราวของ Crystal Cordingley ที่เชื่อว่าลูกชายของเธอ Corbin เสียชีวิตจากวัคซีนไข้หวัดใหญ่ โดยพบความเสียหายในสมองที่คล้ายกับกรณี SIDS [9, 10] เธอถูกปฏิเสธข้อมูลและ Informed Consent และพบว่ากุมารแพทย์ได้ยื่นรายงาน VAERS โดยที่เธอไม่ทราบ [10] นอกจากนี้ ยังมีข้อกล่าวหาว่าหน่วยงานเช่น American College of Obstetricians and Gynecologists (ACOG) ถูกควบคุมโดย HHS เพื่อผลักดันวัคซีนในหญิงตั้งครรภ์ Choawalit Chotwattanaphong

    **ความเป็นพิษของ Spike Protein ก็เป็นประเด็นที่น่าจับตา** Dr. Robert Sullivan วิสัญญีแพทย์ผู้ได้รับผลกระทบ ได้เปิดเผยประสบการณ์ส่วนตัวเกี่ยวกับการเกิดความดันโลหิตสูงในปอด (Pulmonary Hypertension) หลังฉีดวัคซีน mRNA COVID-19 และการสูญเสียความจุปอดไปครึ่งหนึ่ง [7, 8] เขากล่าวถึงงานวิจัยที่คาดการณ์ว่า Spike Protein สามารถทำลายหลอดเลือดในปอดและรกได้ [8] และ Dr. Ryan Cole พยาธิแพทย์ได้สังเกตเห็นว่าปัญหาลิ่มเลือดในผู้ป่วย "แย่ลงมาก" หลังจากการฉีดวัคซีนทางพันธุกรรม โดยมีรายงานการเสียชีวิตฉับพลันและโรคหลอดเลือดสมองในผู้ป่วยอายุน้อย [11] การบรรยายยังเสนอว่า **"Long COVID" อาจเป็นการวินิจฉัยที่คลาดเคลื่อน และอาการต่างๆ เช่น สมองล้าและปัญหาทางระบบประสาท อาจเกิดจาก Spike Protein ที่ผลิตโดยวัคซีน mRNA** [12] วัคซีน mRNA ที่ได้รับการดัดแปลงยังพบว่าสามารถคงอยู่ในร่างกายได้นานหลายเดือนและพบได้ในเนื้องอก ซึ่งอาจนำไปสู่โรคแพ้ภูมิตัวเอง [13]

    **ระบบการแพทย์และหน่วยงานสาธารณสุขเองก็ตกอยู่ภายใต้การวิพากษ์วิจารณ์อย่างหนัก** ระบบ VAERS (Vaccine Adverse Event Reporting System) ไม่เป็นที่รู้จักหรือเข้าใจอย่างกว้างขวางในหมู่แพทย์ และมักไม่มีการปฏิบัติตามข้อกำหนดการรายงาน [8] นอกจากนี้ ยังไม่มีการศึกษาอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับผลข้างเคียงจากวัคซีน และ "ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ของการบาดเจ็บ" ก็ไม่ได้รับการศึกษาหรือสอนในโรงเรียนแพทย์ [7, 12] มีการกล่าวหาว่าเจ้าหน้าที่ CDC ถึงกับทำลายหลักฐานที่เชื่อมโยงวัคซีน MMR กับออทิซึมในเด็กชายชาวแอฟริกัน-อเมริกัน [15, 16]

    สถานการณ์ล่าสุดนี้สะท้อนให้เห็นถึง **ความจำเป็นเร่งด่วนในการฟื้นฟูความรับผิดชอบ ความโปร่งใส และความไว้วางใจของประชาชนในหน่วยงานรัฐบาลและระบบการแพทย์** โดยการตัดสินใจทางการแพทย์ทั้งหมดต้องตั้งอยู่บนพื้นฐานของ Informed Consent ที่แท้จริง [17] มีการคาดการณ์เชิงสมมติฐานว่าหากไม่มีการบังคับใช้คำสั่งให้ฉีดวัคซีน การระบาดใหญ่อาจถูกควบคุมได้เร็วกว่าโดยมุ่งเป้าไปที่กลุ่มเสี่ยงสูงและให้ไวรัสแพร่กระจายในกลุ่มเสี่ยงต่ำ เพื่อสร้างภูมิคุ้มกันหมู่ [6, 18]

    โดยสรุป สถานการณ์ปัจจุบันสะท้อนให้เห็นถึงการเรียกร้องที่เพิ่มขึ้นสำหรับการตรวจสอบข้อมูลเชิงวิทยาศาสตร์อย่างโปร่งใส การให้ความสำคัญกับ Informed Consent และการประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากวัคซีน COVID-19 อย่างละเอียดถี่ถ้วน.

    https://www.youtube.com/live/4-JxzRRgdy0
    https://youtu.be/-Y2d_4BSGP4

    https://www.facebook.com/share/16v8B1t4by/
    ✍️ความไม่โปร่งใส, ความกังวลด้านความปลอดภัย และข้อเรียกร้องให้มีการตรวจสอบวัคซีน COVID-19 ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา สถานการณ์เกี่ยวกับวัคซีน COVID-19 ได้พัฒนาไปในทิศทางที่มีการตั้งคำถามและเรียกร้องความโปร่งใสมากขึ้นจากหลายฝ่าย **ประธานาธิบดีโดนัลด์ ทรัมป์ ได้ออกมาเรียกร้องให้บริษัทผลิตยาขนาดใหญ่ เช่น Pfizer และ Moderna เปิดเผยข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับประสิทธิภาพของยา COVID-19 ทันที** โดยระบุว่าประชาชนสมควรได้รับเห็นหลักฐาน [1, 2] ทรัมป์ยังตั้งข้อสงสัยต่อโครงการ Operation Warp Speed ของตัวเอง โดยขอให้มีการตรวจสอบว่าโครงการเร่งพัฒนาวัคซีนนี้ "ยอดเยี่ยมจริงหรือไม่" หรือมีข้อผิดพลาดเกิดขึ้น [1, 4] ข้อเรียกร้องนี้เกิดขึ้นพร้อมกับข่าวที่ปรากฏในรายงานของคณะกรรมการตุลาการของสภาผู้แทนราษฎรเมื่อเดือนพฤษภาคม 2025 ที่ชี้ว่าอาจมีการชะลอการทดสอบวัคซีนโดยเจตนา ซึ่งอาจส่งผลต่อการประกาศความสำเร็จของวัคซีนหลังการเลือกตั้งปี 2020 [5, 6] **การเปลี่ยนแปลงที่สำคัญอีกประการคือบทบาทของ Robert F. Kennedy Jr. (RFK Jr.) ซึ่งปัจจุบันดำรงตำแหน่งเลขาธิการกระทรวงสาธารณสุขและบริการมนุษย์ (HHS)** RFK Jr. ผู้ซึ่งเป็นที่รู้จักในฐานะผู้ตั้งคำถามเรื่องวัคซีน ได้เริ่มทบทวนและยกเลิกการลงทุนในการพัฒนาวัคซีน mRNA 22 รายการ [1] เขากล่าวว่า **วัคซีน mRNA มีประสิทธิภาพต่ำในการต่อสู้กับไวรัสที่ติดเชื้อทางเดินหายใจส่วนบนเนื่องจากการกลายพันธุ์อย่างรวดเร็ว** ซึ่งทำให้วัคซีนไม่สามารถป้องกันได้เมื่อเกิดการกลายพันธุ์เพียงครั้งเดียว เช่นกรณีของเชื้อ Omicron [1] เขายังชี้ให้เห็นถึงความเสี่ยงที่วัคซีนเหล่านี้อาจส่งเสริมการกลายพันธุ์และยืดเวลาการระบาดใหญ่ได้ [1] ความกังวลด้านความปลอดภัยของวัคซีนเป็นอีกหนึ่งประเด็นสำคัญที่ถูกหยิบยกขึ้นมา **RFK Jr. อ้างว่าวัคซีน COVID-19 อาจนำไปสู่การเสียชีวิตในบางกรณี** โดยอ้างอิงข้อมูลการชันสูตรพลิกศพที่ระบุว่าวัคซีนเป็นสาเหตุการเสียชีวิต 73.9% ในกลุ่มผู้เสียชีวิตหลังฉีดวัคซีน [1] เขายังวิพากษ์วิจารณ์อย่างรุนแรงถึงการที่ไม่มี "คำเตือนกล่องดำ" (blackbox warning) เรื่องการเสียชีวิตในเอกสารกำกับวัคซีน แม้ว่ากฎหมายของ FDA จะกำหนดไว้ [1] มีการเน้นย้ำถึง **การขาด Informed Consent (การยินยอมเข้ารับการรักษาโดยได้รับข้อมูลครบถ้วน) อย่างรุนแรง** ผู้ป่วยหลายราย รวมถึง Dr. Walscott แพทย์ที่ได้รับบาดเจ็บจากวัคซีนยืนยันว่าไม่ได้รับข้อมูลที่แท้จริงและโปร่งใส [1] ตัวอย่างที่สะเทือนใจคือเรื่องราวของ Crystal Cordingley ที่เชื่อว่าลูกชายของเธอ Corbin เสียชีวิตจากวัคซีนไข้หวัดใหญ่ โดยพบความเสียหายในสมองที่คล้ายกับกรณี SIDS [9, 10] เธอถูกปฏิเสธข้อมูลและ Informed Consent และพบว่ากุมารแพทย์ได้ยื่นรายงาน VAERS โดยที่เธอไม่ทราบ [10] นอกจากนี้ ยังมีข้อกล่าวหาว่าหน่วยงานเช่น American College of Obstetricians and Gynecologists (ACOG) ถูกควบคุมโดย HHS เพื่อผลักดันวัคซีนในหญิงตั้งครรภ์ [1] **ความเป็นพิษของ Spike Protein ก็เป็นประเด็นที่น่าจับตา** Dr. Robert Sullivan วิสัญญีแพทย์ผู้ได้รับผลกระทบ ได้เปิดเผยประสบการณ์ส่วนตัวเกี่ยวกับการเกิดความดันโลหิตสูงในปอด (Pulmonary Hypertension) หลังฉีดวัคซีน mRNA COVID-19 และการสูญเสียความจุปอดไปครึ่งหนึ่ง [7, 8] เขากล่าวถึงงานวิจัยที่คาดการณ์ว่า Spike Protein สามารถทำลายหลอดเลือดในปอดและรกได้ [8] และ Dr. Ryan Cole พยาธิแพทย์ได้สังเกตเห็นว่าปัญหาลิ่มเลือดในผู้ป่วย "แย่ลงมาก" หลังจากการฉีดวัคซีนทางพันธุกรรม โดยมีรายงานการเสียชีวิตฉับพลันและโรคหลอดเลือดสมองในผู้ป่วยอายุน้อย [11] การบรรยายยังเสนอว่า **"Long COVID" อาจเป็นการวินิจฉัยที่คลาดเคลื่อน และอาการต่างๆ เช่น สมองล้าและปัญหาทางระบบประสาท อาจเกิดจาก Spike Protein ที่ผลิตโดยวัคซีน mRNA** [12] วัคซีน mRNA ที่ได้รับการดัดแปลงยังพบว่าสามารถคงอยู่ในร่างกายได้นานหลายเดือนและพบได้ในเนื้องอก ซึ่งอาจนำไปสู่โรคแพ้ภูมิตัวเอง [13] **ระบบการแพทย์และหน่วยงานสาธารณสุขเองก็ตกอยู่ภายใต้การวิพากษ์วิจารณ์อย่างหนัก** ระบบ VAERS (Vaccine Adverse Event Reporting System) ไม่เป็นที่รู้จักหรือเข้าใจอย่างกว้างขวางในหมู่แพทย์ และมักไม่มีการปฏิบัติตามข้อกำหนดการรายงาน [8] นอกจากนี้ ยังไม่มีการศึกษาอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับผลข้างเคียงจากวัคซีน และ "ต้นทุนที่ซ่อนอยู่ของการบาดเจ็บ" ก็ไม่ได้รับการศึกษาหรือสอนในโรงเรียนแพทย์ [7, 12] มีการกล่าวหาว่าเจ้าหน้าที่ CDC ถึงกับทำลายหลักฐานที่เชื่อมโยงวัคซีน MMR กับออทิซึมในเด็กชายชาวแอฟริกัน-อเมริกัน [15, 16] สถานการณ์ล่าสุดนี้สะท้อนให้เห็นถึง **ความจำเป็นเร่งด่วนในการฟื้นฟูความรับผิดชอบ ความโปร่งใส และความไว้วางใจของประชาชนในหน่วยงานรัฐบาลและระบบการแพทย์** โดยการตัดสินใจทางการแพทย์ทั้งหมดต้องตั้งอยู่บนพื้นฐานของ Informed Consent ที่แท้จริง [17] มีการคาดการณ์เชิงสมมติฐานว่าหากไม่มีการบังคับใช้คำสั่งให้ฉีดวัคซีน การระบาดใหญ่อาจถูกควบคุมได้เร็วกว่าโดยมุ่งเป้าไปที่กลุ่มเสี่ยงสูงและให้ไวรัสแพร่กระจายในกลุ่มเสี่ยงต่ำ เพื่อสร้างภูมิคุ้มกันหมู่ [6, 18] โดยสรุป สถานการณ์ปัจจุบันสะท้อนให้เห็นถึงการเรียกร้องที่เพิ่มขึ้นสำหรับการตรวจสอบข้อมูลเชิงวิทยาศาสตร์อย่างโปร่งใส การให้ความสำคัญกับ Informed Consent และการประเมินผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นจากวัคซีน COVID-19 อย่างละเอียดถี่ถ้วน. https://www.youtube.com/live/4-JxzRRgdy0 https://youtu.be/-Y2d_4BSGP4 https://www.facebook.com/share/16v8B1t4by/
    0 Comments 0 Shares 427 Views 0 Reviews
  • วิกฤตการณ์การล่มสลายของโมเดล AI: วงจรป้อนกลับของข้อมูลสังเคราะห์

    ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด (Generative AI) กำลังแพร่กระจายอย่างรวดเร็ว ปรากฏการณ์ "การล่มสลายของโมเดล" (Model Collapse) ได้กลายเป็นความเสี่ยงเชิงระบบที่สำคัญยิ่ง เปรียบเสมือน "งูกินหางตัวเอง" หรือการถ่ายสำเนาภาพซ้ำๆ ที่ทำให้คุณภาพเสื่อมถอยลงเรื่อยๆ ปัญหานี้เกิดขึ้นเมื่อโมเดล AI ถูกฝึกซ้ำด้วยเนื้อหาที่สร้างโดย AI รุ่นก่อนหน้า ส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลงอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในด้านความหลากหลาย ความแม่นยำ และความละเอียดอ่อนของข้อมูล การสูญเสียข้อมูลส่วนหางหรือข้อมูลที่มีความถี่ต่ำอย่างเป็นระบบนี้ไม่เพียงกระทบทางเทคนิค แต่ยังขยายไปสู่ผลกระทบทางเศรษฐกิจและสังคม เช่น การปนเปื้อนระบบนิเวศดิจิทัล การลดลงของความรู้มนุษย์ และการเกิด "อคติแบบ AI-ต่อ-AI" อย่างไรก็ตาม ด้วยแนวทางแก้ไขแบบหลายชั้น เราสามารถบรรเทาปัญหานี้ได้ผ่านการตรวจสอบที่มาของข้อมูล การมีส่วนร่วมของมนุษย์ และการกำกับดูแลเชิงนโยบาย

    จุดกำเนิดของปัญหานี้คือวงจรป้อนกลับแบบงูกินหาง (Ouroboros) ที่ข้อมูลสังเคราะห์จาก AI เพิ่มขึ้นและปนเปื้อนข้อมูลออนไลน์ ทำให้โมเดลรุ่นใหม่ต้องใช้ข้อมูลที่เสื่อมโทรมนี้ในการฝึก สร้างภัยคุกคามเชิงระบบต่ออุตสาหกรรม AI ทั้งหมด โดยเฉพาะผู้เล่นรายใหม่ที่ยากจะเข้าถึงข้อมูลมนุษย์แท้จริง เปรียบเทียบกับการถ่ายสำเนาภาพซ้ำๆ คุณภาพข้อมูลดั้งเดิมจะลดลงจนเหลือผลลัพธ์ที่พร่ามัวและไร้ประโยชน์ แก่นปัญหาอยู่ที่วงจรป้อนกลับแบบพึ่งพาตนเอง (Autoregressive Feedback Loop) ซึ่งขยายข้อผิดพลาดจากรุ่นก่อนสะสมเรื่อยๆ กลไกการเสื่อมถอยมาจากการสุ่มเลือกข้อมูลถี่สูงและมองข้ามข้อมูลส่วนหาง เช่น ในตัวอย่างคนใส่หมวกสีน้ำเงิน 99% และสีแดง 1% โมเดลอาจสรุปว่าทุกคนใส่หมวกสีน้ำเงินเท่านั้น ทำให้ข้อมูลสีแดงหายไปในที่สุด ความผิดพลาดแบ่งเป็นสามประเภท: การประมาณค่าทางสถิติ การแสดงฟังก์ชัน และการเรียนรู้ ส่งผลให้ข้อมูลเป็นเนื้อเดียวกัน สร้าง "ห้องสะท้อนเสียงทางแนวคิด" และนำไปสู่ความรู้ลดลงในสังคม

    การล่มสลายแบ่งเป็นสองระยะ: ระยะเริ่มต้นที่สูญเสียข้อมูลส่วนหางอย่างไม่ชัดเจน แม้ประสิทธิภาพโดยรวมดูดีขึ้น แต่ความสามารถจัดการข้อมูลพิเศษลดลง และระยะสุดท้ายที่ประสิทธิภาพหายไปอย่างชัดเจน ผลลัพธ์กลายเป็นข้อความหรือภาพซ้ำซากไร้ความหมาย ปรากฏในโดเมนต่างๆ เช่น ในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) สูญเสียหัวข้อเฉพาะกลุ่มในระยะแรก และกลายเป็นข้อความไม่เกี่ยวข้องในระยะหลัง สำหรับโมเดลสร้างภาพ ความหลากหลายลดลงอย่างละเอียดอ่อนจนกลายเป็นภาพเหมือนกันและคุณภาพต่ำ ในโมเดลอื่นๆ เช่น GMMs/VAEs สูญเสียข้อมูลส่วนหางจนสับสนในแนวคิด

    ผลกระทบขยายสู่เศรษฐกิจและสังคม โดยนำไปสู่การตัดสินใจผิดพลาดที่ก่อความเสียหายสูง เช่น เครื่องมือแพทย์พลาดวินิจฉัยโรคหายาก หรือธุรกิจสูญเสียลูกค้าจากคำแนะนำซ้ำซาก ในมิติสังคม ข้อมูลสังเคราะห์ที่แยกไม่ออกจากมนุษย์เพิ่มต้นทุนตรวจสอบความถูกต้อง สร้างความเหลื่อมล้ำดิจิทัลที่คนรวยได้เปรียบ ยิ่งกว่านั้น "อคติแบบ AI-ต่อ-AI" ทำให้ AI ชอบเนื้อหาจาก AI ด้วยกัน สร้าง "ภาษีเข้าประตู" ในงานคัดเลือกบุคลากรหรือทุนวิจัย บังคับให้มนุษย์ปรับงานให้ "ดูเหมือน AI" เพื่ออยู่รอด

    เพื่อแก้ไข ต้องกลับสู่แหล่งข้อมูลมนุษย์แท้จริงและผสมข้อมูลสังเคราะห์อย่างระมัดระวัง โดยใช้เครื่องมืออย่างการตรวจสอบที่มา (Provenance) การฝังลายน้ำ (Watermarking) และลายเซ็นดิจิทัลเพื่อตรวจสอบความถูกต้อง มนุษย์ต้องเป็นหลักยึดผ่านระบบมนุษย์ร่วมวงจร (Human-in-the-Loop) และ Active Learning เพื่อป้องกันข้อผิดพลาดและยึดโยงกับความจริง นอกจากนี้ ต้องมีกฎระเบียบอย่างกฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป และธรรมาภิบาลภายในองค์กรเพื่อตรวจจับความเบี่ยงเบน โดยสรุปแนวทางองค์รวม: การตรวจสอบที่มาสร้างความโปร่งใสแต่ขาดมาตรฐานร่วม การผสมข้อมูลรักษาความหลากหลายแต่ต้องควบคุมสัดส่วน มนุษย์ร่วมวงจรป้องกันข้อผิดพลาดแต่ใช้ทรัพยากรสูง และธรรมาภิบาล AI บรรเทาความเสี่ยงแต่ต้องการความเข้าใจลึกซึ้ง

    สรุปแล้ว การล่มสลายของโมเดลคือจุดตัดระหว่างความสำเร็จและล้มเหลวเชิงระบบ แต่ด้วยแนวทางที่ผสมนวัตกรรม การกำกับดูแลมนุษย์ และกฎระเบียบ เราสามารถเปลี่ยนวงจรทำลายล้างนี้ให้เป็นกลไกการเรียนรู้ที่ยั่งยืน โดยมอง AI เป็นผู้สร้างร่วมที่มนุษย์ยังคงเป็นแกนหลักในการรักษาความเป็นจริง ความหลากหลาย และความสมบูรณ์ของโลกดิจิทัล

    #ลุงเขียนหลานอ่าน
    วิกฤตการณ์การล่มสลายของโมเดล AI: วงจรป้อนกลับของข้อมูลสังเคราะห์ 🧠 ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด (Generative AI) กำลังแพร่กระจายอย่างรวดเร็ว ปรากฏการณ์ "การล่มสลายของโมเดล" (Model Collapse) ได้กลายเป็นความเสี่ยงเชิงระบบที่สำคัญยิ่ง เปรียบเสมือน "งูกินหางตัวเอง" หรือการถ่ายสำเนาภาพซ้ำๆ ที่ทำให้คุณภาพเสื่อมถอยลงเรื่อยๆ ปัญหานี้เกิดขึ้นเมื่อโมเดล AI ถูกฝึกซ้ำด้วยเนื้อหาที่สร้างโดย AI รุ่นก่อนหน้า ส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลงอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในด้านความหลากหลาย ความแม่นยำ และความละเอียดอ่อนของข้อมูล การสูญเสียข้อมูลส่วนหางหรือข้อมูลที่มีความถี่ต่ำอย่างเป็นระบบนี้ไม่เพียงกระทบทางเทคนิค แต่ยังขยายไปสู่ผลกระทบทางเศรษฐกิจและสังคม เช่น การปนเปื้อนระบบนิเวศดิจิทัล การลดลงของความรู้มนุษย์ และการเกิด "อคติแบบ AI-ต่อ-AI" อย่างไรก็ตาม ด้วยแนวทางแก้ไขแบบหลายชั้น เราสามารถบรรเทาปัญหานี้ได้ผ่านการตรวจสอบที่มาของข้อมูล การมีส่วนร่วมของมนุษย์ และการกำกับดูแลเชิงนโยบาย 🐍 จุดกำเนิดของปัญหานี้คือวงจรป้อนกลับแบบงูกินหาง (Ouroboros) ที่ข้อมูลสังเคราะห์จาก AI เพิ่มขึ้นและปนเปื้อนข้อมูลออนไลน์ ทำให้โมเดลรุ่นใหม่ต้องใช้ข้อมูลที่เสื่อมโทรมนี้ในการฝึก สร้างภัยคุกคามเชิงระบบต่ออุตสาหกรรม AI ทั้งหมด โดยเฉพาะผู้เล่นรายใหม่ที่ยากจะเข้าถึงข้อมูลมนุษย์แท้จริง 📸 เปรียบเทียบกับการถ่ายสำเนาภาพซ้ำๆ คุณภาพข้อมูลดั้งเดิมจะลดลงจนเหลือผลลัพธ์ที่พร่ามัวและไร้ประโยชน์ แก่นปัญหาอยู่ที่วงจรป้อนกลับแบบพึ่งพาตนเอง (Autoregressive Feedback Loop) ซึ่งขยายข้อผิดพลาดจากรุ่นก่อนสะสมเรื่อยๆ 📉 กลไกการเสื่อมถอยมาจากการสุ่มเลือกข้อมูลถี่สูงและมองข้ามข้อมูลส่วนหาง เช่น ในตัวอย่างคนใส่หมวกสีน้ำเงิน 99% และสีแดง 1% โมเดลอาจสรุปว่าทุกคนใส่หมวกสีน้ำเงินเท่านั้น ทำให้ข้อมูลสีแดงหายไปในที่สุด ความผิดพลาดแบ่งเป็นสามประเภท: การประมาณค่าทางสถิติ การแสดงฟังก์ชัน และการเรียนรู้ ส่งผลให้ข้อมูลเป็นเนื้อเดียวกัน สร้าง "ห้องสะท้อนเสียงทางแนวคิด" และนำไปสู่ความรู้ลดลงในสังคม 📈 การล่มสลายแบ่งเป็นสองระยะ: ระยะเริ่มต้นที่สูญเสียข้อมูลส่วนหางอย่างไม่ชัดเจน แม้ประสิทธิภาพโดยรวมดูดีขึ้น แต่ความสามารถจัดการข้อมูลพิเศษลดลง และระยะสุดท้ายที่ประสิทธิภาพหายไปอย่างชัดเจน ผลลัพธ์กลายเป็นข้อความหรือภาพซ้ำซากไร้ความหมาย ปรากฏในโดเมนต่างๆ เช่น ในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) สูญเสียหัวข้อเฉพาะกลุ่มในระยะแรก และกลายเป็นข้อความไม่เกี่ยวข้องในระยะหลัง สำหรับโมเดลสร้างภาพ ความหลากหลายลดลงอย่างละเอียดอ่อนจนกลายเป็นภาพเหมือนกันและคุณภาพต่ำ ในโมเดลอื่นๆ เช่น GMMs/VAEs สูญเสียข้อมูลส่วนหางจนสับสนในแนวคิด 💼 ผลกระทบขยายสู่เศรษฐกิจและสังคม โดยนำไปสู่การตัดสินใจผิดพลาดที่ก่อความเสียหายสูง เช่น เครื่องมือแพทย์พลาดวินิจฉัยโรคหายาก หรือธุรกิจสูญเสียลูกค้าจากคำแนะนำซ้ำซาก 🌍 ในมิติสังคม ข้อมูลสังเคราะห์ที่แยกไม่ออกจากมนุษย์เพิ่มต้นทุนตรวจสอบความถูกต้อง สร้างความเหลื่อมล้ำดิจิทัลที่คนรวยได้เปรียบ ยิ่งกว่านั้น "อคติแบบ AI-ต่อ-AI" ทำให้ AI ชอบเนื้อหาจาก AI ด้วยกัน สร้าง "ภาษีเข้าประตู" ในงานคัดเลือกบุคลากรหรือทุนวิจัย บังคับให้มนุษย์ปรับงานให้ "ดูเหมือน AI" เพื่ออยู่รอด 🔍 เพื่อแก้ไข ต้องกลับสู่แหล่งข้อมูลมนุษย์แท้จริงและผสมข้อมูลสังเคราะห์อย่างระมัดระวัง โดยใช้เครื่องมืออย่างการตรวจสอบที่มา (Provenance) การฝังลายน้ำ (Watermarking) และลายเซ็นดิจิทัลเพื่อตรวจสอบความถูกต้อง 🤝 มนุษย์ต้องเป็นหลักยึดผ่านระบบมนุษย์ร่วมวงจร (Human-in-the-Loop) และ Active Learning เพื่อป้องกันข้อผิดพลาดและยึดโยงกับความจริง ⚖️ นอกจากนี้ ต้องมีกฎระเบียบอย่างกฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป และธรรมาภิบาลภายในองค์กรเพื่อตรวจจับความเบี่ยงเบน โดยสรุปแนวทางองค์รวม: การตรวจสอบที่มาสร้างความโปร่งใสแต่ขาดมาตรฐานร่วม การผสมข้อมูลรักษาความหลากหลายแต่ต้องควบคุมสัดส่วน มนุษย์ร่วมวงจรป้องกันข้อผิดพลาดแต่ใช้ทรัพยากรสูง และธรรมาภิบาล AI บรรเทาความเสี่ยงแต่ต้องการความเข้าใจลึกซึ้ง 🚀 สรุปแล้ว การล่มสลายของโมเดลคือจุดตัดระหว่างความสำเร็จและล้มเหลวเชิงระบบ แต่ด้วยแนวทางที่ผสมนวัตกรรม การกำกับดูแลมนุษย์ และกฎระเบียบ เราสามารถเปลี่ยนวงจรทำลายล้างนี้ให้เป็นกลไกการเรียนรู้ที่ยั่งยืน โดยมอง AI เป็นผู้สร้างร่วมที่มนุษย์ยังคงเป็นแกนหลักในการรักษาความเป็นจริง ความหลากหลาย และความสมบูรณ์ของโลกดิจิทัล #ลุงเขียนหลานอ่าน
    0 Comments 0 Shares 299 Views 0 Reviews
  • ..มติอาเชียน จับกุมฮุนเซนเลยสิ,ข้อหาใช้อำนาจปกครองประเทศเพื่อปกป้องกิจการอาชญากรโลกโดยใช้อำนาจปกครองของตระกูลฮุน,อาเชียนต้องตัดสินใจลงโทษผู้นำประเทศเขมรแบบนี้,
    ..จีนเป็นเจ้าหน้าใหญ่ฮุนเซน ต้องเด็ดหัวฮุนเซนอย่างเดียวนะ,ไทย ลาว เวียดนามทำได้ แต่หนี้ฮุนเซนที่มีกับจีนจะเป็นหนี้สูญทันทีนะ จีนพร้อมรับการสูญเสียนี้มั้ย,จีนต้องลงดาบเองนะ,ประเทศต่างๆร่วมไทยด้วยที่เป็นเจ้าหนี้ของเขมรต้องทำใจนะ เขมรเป็นภัยร้ายแรงต่ออธิปไตยไทยรุกรานคุกคามไทย อยู่ดีๆมายิงระเบิดเปิดใส่ไทยก่อนจนประชาชนเด็กๆเราเสียชีวิตเป็นอันมาก,เขมรต้องสิ้นชาติ ชาติที่รังแกชาติอื่นอย่างไม่มีปี่มีขลุ่ยเราไม่สามารถเก็บไว้ในภูมิภาคนี้ได้,ฮุนเซนต้องตายสถานเดียว .,เขมรต้องสิ้นชาติสิ้นประเทศทันที.

    ..เขมรสามารถรวมตัวกันเพื่อกำจัดฮุนเซนได้แต่ทำไมไม่ทำ,ทหารสามารถร่วมกันกำจัดฮุนเซนภัยของประชาชนคนเขมรได้เองแต่ทำไมไม่ทำเมื่อไม่ทำ เขมรสมควรสิ้นชาติ ,คนในชาติตนเองยังไม่ต่อสู้สังหารฮุนเซน เขมรสมควรสิ้นชาติสิ้นแผ่นดิน,เรามิอาจมีพลเมืองแบบนี้มารวมได้ แสดงว่าพร้อมนิ่งเฉยให้เพื่อนร่วมชาติตายจากคนชั่วปกครองตนเอง,ไม่ช่วยเหลือคนดีที่ต่อสู้เพื่อส่วนรวมชาติตนเองเลย นั้นคือใจคนในชาตินี้ขี้ขลาดนั้นเอง,มีคนแบบนี้แม้อยู่เต็มบ้าน โจรมาปล้นบ้านก็พร้อมกระโดดหนีตายไปก่อนทั้งหมด,มิอาจร่วมปกป้องบ้านเรือนทรัพย์สินตนได้เลย ทั้งที่อาวุธมีดดาบของมีคมสามารถฆ่าสังหารมันได้ ที่มาแค่คนเดียว แต่ตนคนเต็มบ้าน.,หรือมีหนึ่งคนกล้าก็ถูกทอดทิ้งจากคนสันดานขี้ขลาดอย่างนี้,อันตรายมากๆ ไม่สามารถเอาคนลักษณะนี้มาร่วมบ้านเมืองเราได้.

    https://youtube.com/shorts/r4fNXfweTeU?si=dWQPobZBVvCdK1eQ
    ..มติอาเชียน จับกุมฮุนเซนเลยสิ,ข้อหาใช้อำนาจปกครองประเทศเพื่อปกป้องกิจการอาชญากรโลกโดยใช้อำนาจปกครองของตระกูลฮุน,อาเชียนต้องตัดสินใจลงโทษผู้นำประเทศเขมรแบบนี้, ..จีนเป็นเจ้าหน้าใหญ่ฮุนเซน ต้องเด็ดหัวฮุนเซนอย่างเดียวนะ,ไทย ลาว เวียดนามทำได้ แต่หนี้ฮุนเซนที่มีกับจีนจะเป็นหนี้สูญทันทีนะ จีนพร้อมรับการสูญเสียนี้มั้ย,จีนต้องลงดาบเองนะ,ประเทศต่างๆร่วมไทยด้วยที่เป็นเจ้าหนี้ของเขมรต้องทำใจนะ เขมรเป็นภัยร้ายแรงต่ออธิปไตยไทยรุกรานคุกคามไทย อยู่ดีๆมายิงระเบิดเปิดใส่ไทยก่อนจนประชาชนเด็กๆเราเสียชีวิตเป็นอันมาก,เขมรต้องสิ้นชาติ ชาติที่รังแกชาติอื่นอย่างไม่มีปี่มีขลุ่ยเราไม่สามารถเก็บไว้ในภูมิภาคนี้ได้,ฮุนเซนต้องตายสถานเดียว .,เขมรต้องสิ้นชาติสิ้นประเทศทันที. ..เขมรสามารถรวมตัวกันเพื่อกำจัดฮุนเซนได้แต่ทำไมไม่ทำ,ทหารสามารถร่วมกันกำจัดฮุนเซนภัยของประชาชนคนเขมรได้เองแต่ทำไมไม่ทำเมื่อไม่ทำ เขมรสมควรสิ้นชาติ ,คนในชาติตนเองยังไม่ต่อสู้สังหารฮุนเซน เขมรสมควรสิ้นชาติสิ้นแผ่นดิน,เรามิอาจมีพลเมืองแบบนี้มารวมได้ แสดงว่าพร้อมนิ่งเฉยให้เพื่อนร่วมชาติตายจากคนชั่วปกครองตนเอง,ไม่ช่วยเหลือคนดีที่ต่อสู้เพื่อส่วนรวมชาติตนเองเลย นั้นคือใจคนในชาตินี้ขี้ขลาดนั้นเอง,มีคนแบบนี้แม้อยู่เต็มบ้าน โจรมาปล้นบ้านก็พร้อมกระโดดหนีตายไปก่อนทั้งหมด,มิอาจร่วมปกป้องบ้านเรือนทรัพย์สินตนได้เลย ทั้งที่อาวุธมีดดาบของมีคมสามารถฆ่าสังหารมันได้ ที่มาแค่คนเดียว แต่ตนคนเต็มบ้าน.,หรือมีหนึ่งคนกล้าก็ถูกทอดทิ้งจากคนสันดานขี้ขลาดอย่างนี้,อันตรายมากๆ ไม่สามารถเอาคนลักษณะนี้มาร่วมบ้านเมืองเราได้. https://youtube.com/shorts/r4fNXfweTeU?si=dWQPobZBVvCdK1eQ
    0 Comments 0 Shares 242 Views 0 Reviews
  • งานในฝันหรือกับดัก? เมื่อข้อเสนอจากรัสเซียกลายเป็นภัยเงียบต่อหญิงสาวแอฟริกัน

    ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา โฆษณางานจากรัสเซียที่ดูหรูหราและน่าดึงดูดได้แพร่กระจายบนโซเชียลมีเดียในแอฟริกาใต้ โดยเฉพาะกลุ่มเป้าหมายคือหญิงสาวอายุระหว่าง 18–22 ปี ข้อเสนอเหล่านี้มาพร้อมคำสัญญาเรื่องเงินเดือนสูง ที่พักฟรี และโอกาสในการเรียนรู้ภาษาต่างประเทศ

    แต่เบื้องหลังความสวยงามนั้น กลับมีรายงานจากหลายองค์กรวิจัยว่า ผู้หญิงเหล่านี้ถูกส่งไปทำงานในโรงงานประกอบโดรน Shahed 136 ซึ่งเป็นอาวุธที่ใช้ในสงครามยูเครน และโรงงานเหล่านี้ถูกโจมตีอยู่บ่อยครั้ง

    องค์กรที่อยู่เบื้องหลังการรับสมัครคือ Alabuga Start ซึ่งเป็นหน่วยงานในเขตเศรษฐกิจพิเศษ Alabuga ของรัสเซีย โดยมีการขยายการรับสมัครไปยังประเทศในแอฟริกา ละตินอเมริกา และเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ตั้งแต่ปี 2023

    รัฐบาลแอฟริกาใต้ โดยกระทรวงสตรี เยาวชน และผู้พิการ ได้ออกแถลงการณ์เตือนว่า ข้อเสนอเหล่านี้ไม่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐ และขอให้ประชาชน โดยเฉพาะเยาวชนหญิง ระมัดระวังอย่างยิ่ง

    นอกจากนี้ ยังมีการเปิดเผยว่าองค์กรในเครือ BRICS บางแห่งในแอฟริกาใต้ได้ลงนามข้อตกลงเพื่อส่งแรงงานกว่า 5,600 คนไปยัง Alabuga และบริษัทก่อสร้างในรัสเซีย ซึ่งยิ่งเพิ่มความกังวลว่าอาจมีการแอบแฝงเป้าหมายทางทหาร

    กระทรวงต่างประเทศของแอฟริกาใต้ยืนยันว่ากำลังสอบสวนเรื่องนี้อย่างจริงจัง และได้ช่วยเหลือหญิงสาวคนหนึ่งกลับประเทศหลังจากเธอพบว่าข้อเสนอที่ได้รับไม่เป็นจริง

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    กระทรวงสตรีของแอฟริกาใต้เตือนประชาชนให้ระวังข้อเสนอทำงานในรัสเซีย
    ข้อเสนอเหล่านี้มาจาก Alabuga Start ซึ่งเป็นหน่วยงานรับสมัครในเขตเศรษฐกิจพิเศษของรัสเซีย
    กลุ่มเป้าหมายคือหญิงสาวอายุ 18–22 ปีจากแอฟริกา ละตินอเมริกา และเอเชียตะวันออกเฉียงใต้
    มีรายงานว่าแรงงานหญิงถูกส่งไปทำงานในโรงงานประกอบโดรน Shahed 136
    โรงงานเหล่านี้ถูกโจมตีโดยยูเครนเป็นประจำ
    กระทรวงต่างประเทศแอฟริกาใต้กำลังสอบสวนเรื่องนี้ และได้ช่วยเหลือหญิงสาวกลับประเทศ
    รัฐบาลรัสเซียปฏิเสธว่าไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับการบังคับใช้แรงงานหรือละเมิดสิทธิ
    ข้อเสนอเหล่านี้ถูกโปรโมทผ่านอินฟลูเอนเซอร์ใน Instagram และ TikTok
    BRICS Women’s Business Alliance ในแอฟริกาใต้ลงนามข้อตกลงส่งแรงงาน 5,600 คนไปยังรัสเซีย
    ปัญหาการว่างงานในแอฟริกาใต้ โดยเฉพาะในกลุ่มผู้หญิงอายุต่ำกว่า 34 ปี สูงถึง 48%

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Shahed 136 เป็นโดรนโจมตีที่รัสเซียใช้ในสงครามยูเครน และมีต้นแบบจากอิหร่าน
    Alabuga เป็นเขตเศรษฐกิจพิเศษที่ผลิตอาวุธและเทคโนโลยีทางทหาร
    รัสเซียเผชิญปัญหาขาดแคลนแรงงานจากการสูญเสียประชากรชายในสงคราม
    การใช้ BRICS เป็นเครื่องมือในการรับสมัครแรงงานอาจเป็นการบิดเบือนวัตถุประสงค์ขององค์กร
    การรับสมัครแรงงานหญิงเพื่อประกอบอาวุธอาจละเมิดหลักสิทธิมนุษยชน

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/26/south-africa-womens-ministry-warns-on-russian-job-offers
    🎙️ งานในฝันหรือกับดัก? เมื่อข้อเสนอจากรัสเซียกลายเป็นภัยเงียบต่อหญิงสาวแอฟริกัน ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมา โฆษณางานจากรัสเซียที่ดูหรูหราและน่าดึงดูดได้แพร่กระจายบนโซเชียลมีเดียในแอฟริกาใต้ โดยเฉพาะกลุ่มเป้าหมายคือหญิงสาวอายุระหว่าง 18–22 ปี ข้อเสนอเหล่านี้มาพร้อมคำสัญญาเรื่องเงินเดือนสูง ที่พักฟรี และโอกาสในการเรียนรู้ภาษาต่างประเทศ แต่เบื้องหลังความสวยงามนั้น กลับมีรายงานจากหลายองค์กรวิจัยว่า ผู้หญิงเหล่านี้ถูกส่งไปทำงานในโรงงานประกอบโดรน Shahed 136 ซึ่งเป็นอาวุธที่ใช้ในสงครามยูเครน และโรงงานเหล่านี้ถูกโจมตีอยู่บ่อยครั้ง องค์กรที่อยู่เบื้องหลังการรับสมัครคือ Alabuga Start ซึ่งเป็นหน่วยงานในเขตเศรษฐกิจพิเศษ Alabuga ของรัสเซีย โดยมีการขยายการรับสมัครไปยังประเทศในแอฟริกา ละตินอเมริกา และเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ตั้งแต่ปี 2023 รัฐบาลแอฟริกาใต้ โดยกระทรวงสตรี เยาวชน และผู้พิการ ได้ออกแถลงการณ์เตือนว่า ข้อเสนอเหล่านี้ไม่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐ และขอให้ประชาชน โดยเฉพาะเยาวชนหญิง ระมัดระวังอย่างยิ่ง นอกจากนี้ ยังมีการเปิดเผยว่าองค์กรในเครือ BRICS บางแห่งในแอฟริกาใต้ได้ลงนามข้อตกลงเพื่อส่งแรงงานกว่า 5,600 คนไปยัง Alabuga และบริษัทก่อสร้างในรัสเซีย ซึ่งยิ่งเพิ่มความกังวลว่าอาจมีการแอบแฝงเป้าหมายทางทหาร กระทรวงต่างประเทศของแอฟริกาใต้ยืนยันว่ากำลังสอบสวนเรื่องนี้อย่างจริงจัง และได้ช่วยเหลือหญิงสาวคนหนึ่งกลับประเทศหลังจากเธอพบว่าข้อเสนอที่ได้รับไม่เป็นจริง 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ กระทรวงสตรีของแอฟริกาใต้เตือนประชาชนให้ระวังข้อเสนอทำงานในรัสเซีย ➡️ ข้อเสนอเหล่านี้มาจาก Alabuga Start ซึ่งเป็นหน่วยงานรับสมัครในเขตเศรษฐกิจพิเศษของรัสเซีย ➡️ กลุ่มเป้าหมายคือหญิงสาวอายุ 18–22 ปีจากแอฟริกา ละตินอเมริกา และเอเชียตะวันออกเฉียงใต้ ➡️ มีรายงานว่าแรงงานหญิงถูกส่งไปทำงานในโรงงานประกอบโดรน Shahed 136 ➡️ โรงงานเหล่านี้ถูกโจมตีโดยยูเครนเป็นประจำ ➡️ กระทรวงต่างประเทศแอฟริกาใต้กำลังสอบสวนเรื่องนี้ และได้ช่วยเหลือหญิงสาวกลับประเทศ ➡️ รัฐบาลรัสเซียปฏิเสธว่าไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับการบังคับใช้แรงงานหรือละเมิดสิทธิ ➡️ ข้อเสนอเหล่านี้ถูกโปรโมทผ่านอินฟลูเอนเซอร์ใน Instagram และ TikTok ➡️ BRICS Women’s Business Alliance ในแอฟริกาใต้ลงนามข้อตกลงส่งแรงงาน 5,600 คนไปยังรัสเซีย ➡️ ปัญหาการว่างงานในแอฟริกาใต้ โดยเฉพาะในกลุ่มผู้หญิงอายุต่ำกว่า 34 ปี สูงถึง 48% ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Shahed 136 เป็นโดรนโจมตีที่รัสเซียใช้ในสงครามยูเครน และมีต้นแบบจากอิหร่าน ➡️ Alabuga เป็นเขตเศรษฐกิจพิเศษที่ผลิตอาวุธและเทคโนโลยีทางทหาร ➡️ รัสเซียเผชิญปัญหาขาดแคลนแรงงานจากการสูญเสียประชากรชายในสงคราม ➡️ การใช้ BRICS เป็นเครื่องมือในการรับสมัครแรงงานอาจเป็นการบิดเบือนวัตถุประสงค์ขององค์กร ➡️ การรับสมัครแรงงานหญิงเพื่อประกอบอาวุธอาจละเมิดหลักสิทธิมนุษยชน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/08/26/south-africa-womens-ministry-warns-on-russian-job-offers
    WWW.THESTAR.COM.MY
    South Africa Women’s Ministry warns on Russian job offers
    "We are extremely worried," he said. "Influencers have been mobilised to promote these opportunities that look very good on paper."
    0 Comments 0 Shares 377 Views 0 Reviews
  • เกมดีไม่ใช่แค่ไอเดียเจ๋ง แต่ต้องมี “กระบวนการที่ไม่ทำให้ทีมพัง”

    ในโลกของการพัฒนาเกม ความคิดสร้างสรรค์คือเชื้อเพลิง แต่ “กระบวนการ” คือเครื่องยนต์ ถ้าเครื่องยนต์ไม่ดี ต่อให้เติมเชื้อเพลิงเท่าไหร่ก็ไปไม่ถึงเป้าหมาย

    บทความนี้เล่าถึง 4 วิธีที่สตูดิโอเกมระดับโลกใช้เพื่อเปลี่ยนจากความวุ่นวายเป็นความลื่นไหล ตั้งแต่การจ้างทีมภายนอกอย่างมีกลยุทธ์ ไปจนถึงการใช้ระบบอัตโนมัติและคลาวด์เพื่อให้ทีมทำงานร่วมกันได้แม้อยู่คนละซีกโลก

    สิ่งที่น่าสนใจคือ “การทำงานให้เร็วขึ้น” ไม่ได้หมายถึง “ทำงานหนักขึ้น” แต่คือการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดว่าอะไรควรทำเอง อะไรควรให้คนอื่นทำ และอะไรควรให้เครื่องทำแทน

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    การพัฒนาเกมที่มีประสิทธิภาพต้องอาศัยการจัดการทรัพยากรและกระบวนการที่ดี ไม่ใช่แค่ความสามารถของทีม
    การจ้างทีมภายนอก (outsourcing) ช่วยลดภาระในงานเฉพาะทาง เช่น 3D modeling, localization, QA และ audio
    การใช้ Agile แบบปรับแต่งสำหรับเกม เช่น milestone-based sprint และ playable build ทุกรอบ ช่วยให้ทีมปรับตัวได้เร็ว
    การใช้ automation เช่น CI/CD, asset optimization และ scripted QA ช่วยลดงานซ้ำซ้อนและเพิ่มเวลาให้ทีมโฟกัสกับ gameplay
    การทำงานร่วมกันผ่านระบบคลาวด์ช่วยให้ทีมกระจายตัวทำงานได้โดยไม่ชนกัน เช่น asset library, version control และ real-time sync
    การตั้งมาตรฐานการสื่อสารและโครงสร้างไฟล์ช่วยลดความสับสนในการทำงานข้ามทีม
    การใช้ asynchronous workflow ช่วยให้ทีมในต่างเขตเวลาทำงานต่อกันได้โดยไม่ต้องรอ
    การจัดการสิทธิ์และการสำรองข้อมูลในระบบคลาวด์ช่วยป้องกันการสูญเสียข้อมูลสำคัญของเกม

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Unity และ Unreal Engine มีระบบ CI/CD plugin ที่ช่วย build และ deploy อัตโนมัติ
    นักพัฒนาอิสระนิยมใช้ GitHub Actions และ Firebase Hosting เพื่อจัดการ release แบบ lean
    การใช้ Trello หรือ Notion ร่วมกับ cloud asset library ช่วยให้ทีมติดตามงานได้แม้ไม่มี PM เต็มเวลา
    การจ้างทีมภายนอกแบบ “creative partner” ให้ผลลัพธ์ดีกว่าการจ้างแบบ “task executor”
    หลายสตูดิโอใช้ AI เพื่อช่วย QA เช่นการตรวจจับบั๊กจาก log หรือการทดสอบ UI อัตโนมัติ

    https://hackread.com/streamline-game-development-process-smart-solutions/
    🎙️ เกมดีไม่ใช่แค่ไอเดียเจ๋ง แต่ต้องมี “กระบวนการที่ไม่ทำให้ทีมพัง” ในโลกของการพัฒนาเกม ความคิดสร้างสรรค์คือเชื้อเพลิง แต่ “กระบวนการ” คือเครื่องยนต์ ถ้าเครื่องยนต์ไม่ดี ต่อให้เติมเชื้อเพลิงเท่าไหร่ก็ไปไม่ถึงเป้าหมาย บทความนี้เล่าถึง 4 วิธีที่สตูดิโอเกมระดับโลกใช้เพื่อเปลี่ยนจากความวุ่นวายเป็นความลื่นไหล ตั้งแต่การจ้างทีมภายนอกอย่างมีกลยุทธ์ ไปจนถึงการใช้ระบบอัตโนมัติและคลาวด์เพื่อให้ทีมทำงานร่วมกันได้แม้อยู่คนละซีกโลก สิ่งที่น่าสนใจคือ “การทำงานให้เร็วขึ้น” ไม่ได้หมายถึง “ทำงานหนักขึ้น” แต่คือการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดว่าอะไรควรทำเอง อะไรควรให้คนอื่นทำ และอะไรควรให้เครื่องทำแทน 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ การพัฒนาเกมที่มีประสิทธิภาพต้องอาศัยการจัดการทรัพยากรและกระบวนการที่ดี ไม่ใช่แค่ความสามารถของทีม ➡️ การจ้างทีมภายนอก (outsourcing) ช่วยลดภาระในงานเฉพาะทาง เช่น 3D modeling, localization, QA และ audio ➡️ การใช้ Agile แบบปรับแต่งสำหรับเกม เช่น milestone-based sprint และ playable build ทุกรอบ ช่วยให้ทีมปรับตัวได้เร็ว ➡️ การใช้ automation เช่น CI/CD, asset optimization และ scripted QA ช่วยลดงานซ้ำซ้อนและเพิ่มเวลาให้ทีมโฟกัสกับ gameplay ➡️ การทำงานร่วมกันผ่านระบบคลาวด์ช่วยให้ทีมกระจายตัวทำงานได้โดยไม่ชนกัน เช่น asset library, version control และ real-time sync ➡️ การตั้งมาตรฐานการสื่อสารและโครงสร้างไฟล์ช่วยลดความสับสนในการทำงานข้ามทีม ➡️ การใช้ asynchronous workflow ช่วยให้ทีมในต่างเขตเวลาทำงานต่อกันได้โดยไม่ต้องรอ ➡️ การจัดการสิทธิ์และการสำรองข้อมูลในระบบคลาวด์ช่วยป้องกันการสูญเสียข้อมูลสำคัญของเกม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Unity และ Unreal Engine มีระบบ CI/CD plugin ที่ช่วย build และ deploy อัตโนมัติ ➡️ นักพัฒนาอิสระนิยมใช้ GitHub Actions และ Firebase Hosting เพื่อจัดการ release แบบ lean ➡️ การใช้ Trello หรือ Notion ร่วมกับ cloud asset library ช่วยให้ทีมติดตามงานได้แม้ไม่มี PM เต็มเวลา ➡️ การจ้างทีมภายนอกแบบ “creative partner” ให้ผลลัพธ์ดีกว่าการจ้างแบบ “task executor” ➡️ หลายสตูดิโอใช้ AI เพื่อช่วย QA เช่นการตรวจจับบั๊กจาก log หรือการทดสอบ UI อัตโนมัติ https://hackread.com/streamline-game-development-process-smart-solutions/
    HACKREAD.COM
    How to Streamline Your Game Development Process: 4 Smart Solutions
    Follow us on Bluesky, Twitter (X), Mastodon and Facebook at @Hackread
    0 Comments 0 Shares 239 Views 0 Reviews
  • เมื่อข้อมูลรั่วไหลไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่เป็นเรื่องเงิน ชื่อเสียง และอนาคตขององค์กร

    ลองจินตนาการว่าองค์กรของคุณถูกเจาะระบบ ข้อมูลลูกค้าไหลออกไปสู่มือแฮกเกอร์ และคุณต้องรับมือกับความเสียหายที่ไม่ใช่แค่ค่าแก้ไขระบบ แต่รวมถึงค่าปรับทางกฎหมาย การสูญเสียลูกค้า และราคาหุ้นที่ร่วงลง

    รายงานล่าสุดจาก IBM และ Ponemon Institute เผยว่า แม้ค่าเฉลี่ยของการรั่วไหลข้อมูลทั่วโลกจะลดลงเหลือ $4.44 ล้านในปี 2025 — ครั้งแรกในรอบ 5 ปี — แต่ในสหรัฐฯ กลับพุ่งขึ้นเป็น $10.22 ล้านต่อเหตุการณ์ เพราะค่าปรับและต้นทุนการตรวจจับที่สูงขึ้น

    ต้นเหตุหลักของการรั่วไหลยังคงเป็น phishing (16%) และการเจาะระบบผ่านซัพพลายเชน (15%) ซึ่งใช้ช่องโหว่จาก API หรือแอปพลิเคชันที่ไม่ได้รับการควบคุมอย่างเหมาะสม โดยเฉพาะในระบบ AI ที่กำลังถูกนำมาใช้โดยไม่มีการกำกับดูแลที่เพียงพอ

    ที่น่าตกใจคือ 97% ขององค์กรที่ถูกโจมตีผ่าน AI ไม่มีระบบควบคุมการเข้าถึง AI และ 63% ยังไม่มีนโยบายกำกับดูแล AI เลยด้วยซ้ำ

    แม้ AI จะช่วยลดเวลาในการตรวจจับและตอบสนองต่อเหตุการณ์ได้มากถึง 80 วัน และลดค่าใช้จ่ายได้เฉลี่ย $2.22 ล้าน แต่หากไม่มีการจัดการ governance ที่ดี ก็อาจกลายเป็นช่องโหว่ใหม่ที่ทำให้ความเสียหายหนักขึ้น

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    ค่าเฉลี่ยของการรั่วไหลข้อมูลทั่วโลกในปี 2025 อยู่ที่ $4.44 ล้าน ลดลง 9% จากปี 2024
    สหรัฐฯ มีค่าเสียหายสูงสุดที่ $10.22 ล้าน เพิ่มขึ้นจากปีที่แล้ว
    Healthcare เป็นอุตสาหกรรมที่เสียหายมากที่สุด เฉลี่ย $7.42 ล้านต่อเหตุการณ์
    Phishing เป็นสาเหตุหลักของการรั่วไหล (16%) รองลงมาคือการเจาะระบบซัพพลายเชน (15%)
    เวลาเฉลี่ยในการตรวจจับและควบคุมเหตุการณ์ลดลงเหลือ 241 วัน
    การใช้ AI และ automation ช่วยลดค่าใช้จ่ายได้เฉลี่ย $2.22 ล้านต่อเหตุการณ์
    Shadow AI เป็นสาเหตุของการรั่วไหลใน 20% ขององค์กรที่ถูกโจมตี
    97% ขององค์กรที่ถูกโจมตีผ่าน AI ไม่มีระบบควบคุมการเข้าถึง AI
    63% ขององค์กรยังไม่มีนโยบายกำกับดูแล AI หรือกำลังอยู่ระหว่างพัฒนา
    การใช้ DevSecOps และ SIEM เป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยลดค่าใช้จ่ายจากการรั่วไหล

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    การเจาะระบบผ่าน API ที่ไม่ได้รับการตรวจสอบเป็นช่องทางหลักในการโจมตี AI
    Shadow AI มักใช้ API ที่ไม่มีการล็อกอินหรือการตรวจสอบ ทำให้ตรวจจับยาก
    การรั่วไหลผ่าน AI มีผลกระทบต่อข้อมูลส่วนบุคคล (65%) และทรัพย์สินทางปัญญา (40%)
    การโจมตีผ่าน AI มักใช้ phishing และ deepfake เพื่อหลอกลวงผู้ใช้
    การไม่มีระบบ inventory สำหรับ API ทำให้ไม่สามารถตรวจสอบช่องโหว่ได้ทันเวลา

    https://www.csoonline.com/article/567697/what-is-the-cost-of-a-data-breach-3.html
    🎙️ เมื่อข้อมูลรั่วไหลไม่ใช่แค่เรื่องเทคนิค แต่เป็นเรื่องเงิน ชื่อเสียง และอนาคตขององค์กร ลองจินตนาการว่าองค์กรของคุณถูกเจาะระบบ ข้อมูลลูกค้าไหลออกไปสู่มือแฮกเกอร์ และคุณต้องรับมือกับความเสียหายที่ไม่ใช่แค่ค่าแก้ไขระบบ แต่รวมถึงค่าปรับทางกฎหมาย การสูญเสียลูกค้า และราคาหุ้นที่ร่วงลง รายงานล่าสุดจาก IBM และ Ponemon Institute เผยว่า แม้ค่าเฉลี่ยของการรั่วไหลข้อมูลทั่วโลกจะลดลงเหลือ $4.44 ล้านในปี 2025 — ครั้งแรกในรอบ 5 ปี — แต่ในสหรัฐฯ กลับพุ่งขึ้นเป็น $10.22 ล้านต่อเหตุการณ์ เพราะค่าปรับและต้นทุนการตรวจจับที่สูงขึ้น ต้นเหตุหลักของการรั่วไหลยังคงเป็น phishing (16%) และการเจาะระบบผ่านซัพพลายเชน (15%) ซึ่งใช้ช่องโหว่จาก API หรือแอปพลิเคชันที่ไม่ได้รับการควบคุมอย่างเหมาะสม โดยเฉพาะในระบบ AI ที่กำลังถูกนำมาใช้โดยไม่มีการกำกับดูแลที่เพียงพอ ที่น่าตกใจคือ 97% ขององค์กรที่ถูกโจมตีผ่าน AI ไม่มีระบบควบคุมการเข้าถึง AI และ 63% ยังไม่มีนโยบายกำกับดูแล AI เลยด้วยซ้ำ แม้ AI จะช่วยลดเวลาในการตรวจจับและตอบสนองต่อเหตุการณ์ได้มากถึง 80 วัน และลดค่าใช้จ่ายได้เฉลี่ย $2.22 ล้าน แต่หากไม่มีการจัดการ governance ที่ดี ก็อาจกลายเป็นช่องโหว่ใหม่ที่ทำให้ความเสียหายหนักขึ้น 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ ค่าเฉลี่ยของการรั่วไหลข้อมูลทั่วโลกในปี 2025 อยู่ที่ $4.44 ล้าน ลดลง 9% จากปี 2024 ➡️ สหรัฐฯ มีค่าเสียหายสูงสุดที่ $10.22 ล้าน เพิ่มขึ้นจากปีที่แล้ว ➡️ Healthcare เป็นอุตสาหกรรมที่เสียหายมากที่สุด เฉลี่ย $7.42 ล้านต่อเหตุการณ์ ➡️ Phishing เป็นสาเหตุหลักของการรั่วไหล (16%) รองลงมาคือการเจาะระบบซัพพลายเชน (15%) ➡️ เวลาเฉลี่ยในการตรวจจับและควบคุมเหตุการณ์ลดลงเหลือ 241 วัน ➡️ การใช้ AI และ automation ช่วยลดค่าใช้จ่ายได้เฉลี่ย $2.22 ล้านต่อเหตุการณ์ ➡️ Shadow AI เป็นสาเหตุของการรั่วไหลใน 20% ขององค์กรที่ถูกโจมตี ➡️ 97% ขององค์กรที่ถูกโจมตีผ่าน AI ไม่มีระบบควบคุมการเข้าถึง AI ➡️ 63% ขององค์กรยังไม่มีนโยบายกำกับดูแล AI หรือกำลังอยู่ระหว่างพัฒนา ➡️ การใช้ DevSecOps และ SIEM เป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยลดค่าใช้จ่ายจากการรั่วไหล ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การเจาะระบบผ่าน API ที่ไม่ได้รับการตรวจสอบเป็นช่องทางหลักในการโจมตี AI ➡️ Shadow AI มักใช้ API ที่ไม่มีการล็อกอินหรือการตรวจสอบ ทำให้ตรวจจับยาก ➡️ การรั่วไหลผ่าน AI มีผลกระทบต่อข้อมูลส่วนบุคคล (65%) และทรัพย์สินทางปัญญา (40%) ➡️ การโจมตีผ่าน AI มักใช้ phishing และ deepfake เพื่อหลอกลวงผู้ใช้ ➡️ การไม่มีระบบ inventory สำหรับ API ทำให้ไม่สามารถตรวจสอบช่องโหว่ได้ทันเวลา https://www.csoonline.com/article/567697/what-is-the-cost-of-a-data-breach-3.html
    WWW.CSOONLINE.COM
    What is the cost of a data breach?
    The cost of a data breach is not easy to define, but as organizations increasingly fall victim to attacks and exposures, financial repercussions are becoming clearer.
    0 Comments 0 Shares 296 Views 0 Reviews
  • ทหารที่ไปรบกับศัตรู/หรือผู้รุกราน การสู้รบยอมมีการสูญเสียกันแต่เป็นหน้าที่ของทำทหารๆ เมื่อชนะศัตรูชนะศึกกลับมาจึงได้วีรบุรุษในสงคราม (วีรบุรุษที่โลกลืมบ่อย) แต่หากแพ้ศึกนั้นคือการเสียบ้านเมือง เสียเอกราช ที่ทหารทุกเหล่ายอมไม่ได้
    ทหารที่ไปรบกับศัตรู/หรือผู้รุกราน การสู้รบยอมมีการสูญเสียกันแต่เป็นหน้าที่ของทำทหารๆ เมื่อชนะศัตรูชนะศึกกลับมาจึงได้วีรบุรุษในสงคราม (วีรบุรุษที่โลกลืมบ่อย) แต่หากแพ้ศึกนั้นคือการเสียบ้านเมือง เสียเอกราช ที่ทหารทุกเหล่ายอมไม่ได้
    0 Comments 0 Shares 133 Views 0 Reviews
More Results