🌐 Mastodon เปลี่ยนผ่านสู่โครงสร้างใหม่ หลังผู้ก่อตั้งก้าวลงจากตำแหน่ง Mastodon ซึ่งเป็นเครือข่ายสังคมแบบกระจายศูนย์ (decentralized) ที่สร้างขึ้นบนโปรโตคอล ActivityPub ได้รับความนิยมในฐานะทางเลือกที่ไม่ขึ้นกับบริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยี จุดเด่นคือผู้ใช้สามารถเลือกหรือสร้างเซิร์ฟเวอร์ของตนเองได้ ทำให้ไม่มีองค์กรใดควบคุมข้อมูลหรือเนื้อหาของผู้ใช้โดยตรง หลังจากเกือบสิบปีในการนำพาโครงการนี้ Eugen Rochko ประกาศก้าวลงจากตำแหน่ง CEO และโอนทรัพย์สินทั้งหมดให้กับองค์กรไม่แสวงหากำไร เขาอธิบายว่าการเป็นผู้นำแพลตฟอร์มสังคมออนไลน์นั้นเต็มไปด้วยความเครียด ทั้งจากการถูกจับตามอง การเปรียบเทียบกับมหาเศรษฐีเทคโนโลยี และแรงกดดันจากชุมชน จนไม่เป็นผลดีต่อสุขภาพและชีวิตส่วนตัวอีกต่อไป เพื่อให้ Mastodon เดินหน้าต่อไปอย่างมั่นคง ได้มีการจัดตั้งองค์กรไม่แสวงหากำไรในเบลเยียม (AISBL) เพื่อแทนที่โครงสร้างเดิมในเยอรมนีที่สูญเสียสถานะไม่แสวงหากำไรไปก่อนหน้านี้ ขณะเดียวกัน องค์กร 501(c)(3) ในสหรัฐฯ ถือครองทรัพย์สินและเครื่องหมายการค้าชั่วคราวจนกว่าโครงสร้างใหม่จะเสร็จสมบูรณ์ คณะกรรมการใหม่ประกอบด้วยบุคคลสำคัญ เช่น Biz Stone ผู้ร่วมก่อตั้ง Twitter, Karien Bezuidenhout และ Esra’a Al Shafei พร้อมด้วยทีมผู้บริหารใหม่ เช่น Felix Hlatky ในตำแหน่ง Executive Director และ Renaud Chaput ในตำแหน่ง Technical Director นอกจากนี้ยังมีการสนับสนุนด้านเงินทุนจากบุคคลและองค์กรต่าง ๆ รวมกว่า €2.5 ล้าน เพื่อเสริมความมั่นคงทางการเงินของโครงการ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การเปลี่ยนแปลงตำแหน่งผู้นำ ➡️ Eugen Rochko ก้าวลงจากตำแหน่ง CEO หลังนำโครงการมากว่า 10 ปี ➡️ ส่งต่อทรัพย์สินและเครื่องหมายการค้าให้แก่องค์กรไม่แสวงหากำไร ✅ เหตุผลในการก้าวลง ➡️ ความเครียดจากการเป็นผู้นำแพลตฟอร์มสังคมออนไลน์ ➡️ การถูกจับตามองและแรงกดดันจากชุมชน ✅ โครงสร้างใหม่ของ Mastodon ➡️ จัดตั้งองค์กรไม่แสวงหากำไรในเบลเยียม (AISBL) ➡️ องค์กร 501(c)(3) ในสหรัฐฯ ถือครองทรัพย์สินชั่วคราว ✅ ทีมบริหารและคณะกรรมการใหม่ ➡️ Felix Hlatky เป็น Executive Director ➡️ Biz Stone และบุคคลสำคัญร่วมเป็นกรรมการ ➡️ สนับสนุนเงินทุนรวมกว่า €2.5 ล้าน ‼️ คำเตือนและความท้าทาย ⛔ การเปลี่ยนผ่านอาจสร้างความไม่แน่นอนในระยะสั้น ⛔ ความคาดหวังจากชุมชนยังคงสูง อาจกดดันทีมใหม่ ⛔ ต้องรักษาความเป็นอิสระและคุณค่าของแพลตฟอร์มท่ามกลางการแข่งขันกับ Big Tech https://itsfoss.com/news/mastodon-ceo-steps-down/

🖥️ นักพัฒนาโอเพ่นซอร์สกำลังหมดแรงและพร้อมจะเดินออกจากวงการ โอเพ่นซอร์สคือรากฐานของโลกดิจิทัลที่เราใช้ทุกวัน ตั้งแต่ฐานข้อมูลไปจนถึงเฟรมเวิร์ก JavaScript แต่เบื้องหลังความสำเร็จเหล่านี้คือกลุ่มนักพัฒนาที่ทำงานหนักโดยไม่ได้รับค่าตอบแทนที่เหมาะสม หลายคนต้องทำงานสองกะ—งานประจำกลางวันและงานดูแลโครงการโอเพ่นซอร์สตอนกลางคืน ส่งผลให้สุขภาพกายและใจทรุดโทรมอย่างต่อเนื่อง รายงานล่าสุดชี้ว่า 73% ของนักพัฒนาเคยประสบภาวะ Burnout และกว่า 60% ของผู้ดูแลโครงการโอเพ่นซอร์สคิดจะเลิกทำงานนี้ ปัญหานี้ไม่ได้กระทบแค่ตัวนักพัฒนา แต่ยังเสี่ยงต่อความมั่นคงของซัพพลายเชนซอฟต์แวร์ เพราะเมื่อผู้ดูแลโครงการถอนตัว โค้ดที่สำคัญอาจถูกทิ้งไว้โดยไม่มีการแก้ไขช่องโหว่ด้านความปลอดภัย นอกจากภาระงานที่หนักแล้ว พฤติกรรมของผู้ใช้และชุมชนก็เป็นอีกปัจจัยสำคัญ ความคาดหวังที่สูงเกินไปและการวิจารณ์ที่รุนแรงทำให้ผู้ดูแลรู้สึกเหมือนถูกกดดันอย่างต่อเนื่อง หลายคนถึงขั้นใช้คำว่า “Burnout Death Spiral” เพื่ออธิบายวงจรที่เหนื่อยล้าและความเป็นพิษในชุมชนที่ยิ่งทำให้สถานการณ์เลวร้ายลง แนวทางแก้ไขที่ถูกเสนอมีทั้งการจัดหา รายได้ที่มั่นคงให้ผู้ดูแล, การสร้างระบบสนับสนุนทางสังคม เช่นกิจกรรมชุมชน, และการใช้ เครื่องมืออัตโนมัติ เพื่อลดงานซ้ำซาก เช่นการจัดการ Issue หรือการตอบคำถามซ้ำ ๆ สิ่งเหล่านี้อาจช่วยให้ผู้ดูแลกลับมามีแรงใจและลดความเสี่ยงที่โครงการสำคัญจะถูกทอดทิ้ง 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ สถานการณ์ Burnout ของนักพัฒนาโอเพ่นซอร์ส ➡️ 73% เคยประสบภาวะ Burnout ➡️ 60% ของผู้ดูแลโครงการคิดจะเลิกทำงาน ✅ สาเหตุหลักของปัญหา ➡️ ไม่มีค่าตอบแทนที่มั่นคง ➡️ ภาระงานหนักและซ้ำซาก ➡️ พฤติกรรมเป็นพิษจากผู้ใช้และชุมชน ✅ ผลกระทบต่อระบบซอฟต์แวร์โลก ➡️ ความเสี่ยงต่อซัพพลายเชนซอฟต์แวร์ ➡️ ช่องโหว่ด้านความปลอดภัยไม่ได้รับการแก้ไข ➡️ โครงการสำคัญอาจถูกทอดทิ้ง ✅ แนวทางแก้ไขที่เสนอ ➡️ จัดหาค่าตอบแทนที่มั่นคง เช่น GitHub Sponsors หรือ Open Collective ➡️ สนับสนุนกิจกรรมชุมชนเพื่อสร้างกำลังใจ ➡️ ใช้ระบบอัตโนมัติช่วยลดงานซ้ำซาก ‼️ คำเตือนที่ต้องระวัง ⛔ หากไม่แก้ไขปัญหา Burnout อาจนำไปสู่การล่มสลายของโครงการสำคัญ ⛔ ความมั่นคงทางไซเบอร์ขององค์กรทั่วโลกอาจถูกคุกคาม ⛔ การใช้ AI สร้างโค้ดคุณภาพต่ำอาจเพิ่มภาระให้ผู้ดูแลมากขึ้น https://itsfoss.com/news/open-source-developers-are-exhausted/

📱 Kirin 9030 กับข่าวลือ “3nm เทียบเท่า” มีการเผยแพร่บน Weibo โดย tipster ชื่อ Momentary Digital ว่า Kirin 9030 จะถูกผลิตบนกระบวนการ “equivalent 3nm” และจะใช้ในสมาร์ตโฟนเกมมิ่งรุ่นใหม่ของ Huawei ในปี 2026 อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชี้ว่าเป็นการกล่าวเกินจริง เพราะจีนยังไม่สามารถผลิตชิปที่ต่ำกว่า 7nm ได้ในระดับ mass production. ⚙️ ข้อจำกัดด้านเทคโนโลยีการผลิต แม้ Huawei และ SMIC เคยประกาศพัฒนากระบวนการ 5nm แต่ยังไม่สามารถผลิตเชิงพาณิชย์ได้ เนื่องจาก จีนยังขาดเครื่อง EUV lithography ที่จำเป็นสำหรับการผลิต wafer ที่ต่ำกว่า 7nm ทำให้การอ้างว่า Kirin 9030 จะเทียบเท่า TSMC 3nm (N3P) เป็นไปได้ยากในทางปฏิบัติ. 🆚 การแข่งขันกับชิปเรือธง ข่าวลือยังระบุว่า Kirin 9030 อาจแข่งขันกับ Google Tensor G5 ที่ผลิตบน TSMC 3nm ได้ แต่ผู้เชี่ยวชี้ว่า Huawei ยังไม่สามารถท้าชนกับ Snapdragon 8 Elite Gen 5, Dimensity 9500, Apple A19 Pro หรือ Exynos 2600 ได้ คาดว่า Kirin 9030 จะมีประสิทธิภาพอยู่ระหว่าง Snapdragon 8 Gen 2 และ Gen 3 เท่านั้น. ⚠️ ความจริงกับความคาดหวัง แม้ Huawei จะพยายามสร้าง hype เพื่อแข่งขันกับ Apple และผู้ผลิตรายอื่นในตลาดจีน แต่ความจริงคือข้อจำกัดด้านเทคโนโลยีการผลิตยังคงเป็นอุปสรรคใหญ่ การเปิดตัว Kirin 9030 อาจช่วยให้ Huawei มีจุดขายในตลาดเกมมิ่ง แต่ยังไม่สามารถเทียบชิปเรือธงระดับโลกได้ในเร็ว ๆ นี้. 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Kirin 9030 ถูกลือว่าจะเปิดตัวต้นปี 2026 ➡️ ใช้ในสมาร์ตโฟนเกมมิ่ง Huawei Mate 80 series ➡️ มีการอ้างว่าจะผลิตบน “equivalent 3nm” ✅ ข้อจำกัดด้านเทคโนโลยี ➡️ จีนยังไม่มีเครื่อง EUV สำหรับการผลิตต่ำกว่า 7nm ➡️ SMIC ยังจำกัดอยู่ที่กระบวนการ 7nm ✅ การแข่งขัน ➡️ ข่าวลือว่าเทียบ Google Tensor G5 (TSMC 3nm) ➡️ คาดว่าประสิทธิภาพอยู่ระหว่าง Snapdragon 8 Gen 2 และ Gen 3 ‼️ คำเตือน ⛔ ข่าวลือ “3nm equivalent” เป็นการกล่าวเกินจริง ⛔ Huawei ยังไม่สามารถแข่งขันกับ Snapdragon 8 Elite Gen 5 หรือ Apple A19 Pro ได้ https://wccftech.com/kirin-9030-rumor-claims-it-can-compete-with-3nm-chipsets/

😏 Intel CEO Lip-Bu Tan เข้ามาควบคุมกลยุทธ์ AI ด้วยตัวเอง 👨‍💼 การเปลี่ยนแปลงผู้นำในฝ่าย AI Intel ประสบปัญหาความไม่ต่อเนื่องและความล่าช้าในกลยุทธ์ AI มาหลายปี การลาออกของ Sachin Katti อดีตหัวหน้า AI ที่ย้ายไป OpenAI ถือเป็นการสูญเสียครั้งใหญ่ ทำให้ฝ่าย AI ของ Intel ขาดแรงขับเคลื่อนหลักและเกิดความไม่แน่นอนในทิศทาง ⚡ Lip-Bu Tan เข้ามาคุมเอง จากบันทึกภายในที่หลุดออกมา Tan ยอมรับว่าทีม AI ของ Intel เผชิญการเปลี่ยนแปลงมากในช่วงที่ผ่านมา เขาจึงตัดสินใจ เข้ามาควบคุมโดยตรง เพื่อปรับกลยุทธ์และทำให้การดำเนินงานสอดคล้องกับแผนเทคโนโลยีระยะยาว Tan มีชื่อเสียงจากการพลิกฟื้นบริษัท Cadence มาก่อน จึงถูกมองว่าเป็นสัญญาณบวกต่ออนาคตของ Intel 🏗️ การปรับโครงสร้างและความท้าทาย ฝ่าย AI ของ Intel มีการปรับโครงสร้างครั้งใหญ่ โดยผู้บริหารระดับสูงออกไปหลายคน ทำให้โครงสร้างการบริหารถูกลดชั้นลง แม้จะช่วยให้การตัดสินใจรวดเร็วขึ้น แต่ก็มีความเสี่ยงเพราะการควบคุมจากผู้บริหารอาจไม่ครอบคลุมทุกด้าน ขณะเดียวกัน Intel ยังคงพัฒนา Gaudi chip และโครงการ Crescent Island ที่เคยถูกวางแผนโดย Katti 🔮 ความคาดหวังในอนาคต การที่ Tan เข้ามาคุมเองทำให้ตลาดจับตามองว่า Intel จะสามารถกลับมาแข่งขันในตลาด AI ได้หรือไม่ หากเขาสามารถสร้างความสม่ำเสมอใน roadmap และเร่งการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ Intel อาจฟื้นความเชื่อมั่นและกลับมาเป็นผู้เล่นหลักในตลาด AI ที่กำลังร้อนแรง 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ อดีตหัวหน้า AI ของ Intel ลาออกไป OpenAI ➡️ ทำให้ฝ่าย AI ของ Intel ขาดแรงขับเคลื่อนหลัก ✅ Lip-Bu Tan เข้ามาควบคุมกลยุทธ์ AI โดยตรง ➡️ ตั้งเป้าให้ roadmap มีความสม่ำเสมอและชัดเจน ✅ มีการปรับโครงสร้างฝ่าย AI ครั้งใหญ่ ➡️ ผู้บริหารระดับสูงออกไปหลายคน โครงสร้างถูกลดชั้นลง ‼️ ความเสี่ยงจากการบริหารแบบรวมศูนย์ ⛔ อาจทำให้การควบคุมไม่ครอบคลุมทุกด้านของฝ่าย AI ‼️ ความไม่แน่นอนหลังการสูญเสีย Sachin Katti ⛔ Momentum ของโครงการ AI อาจชะลอตัวลงจนกว่าจะมีการปรับทิศทางใหม่ https://wccftech.com/intel-ceo-lip-bu-tan-takes-direct-control-of-the-ai-strategy/

🖥️ ผลการทดสอบ PassMark ของ Core Ultra X7 358H ชิป Intel Core Ultra X7 358H ซึ่งเป็นรุ่นกลางสำหรับโน้ตบุ๊ก ได้คะแนน 4,282 คะแนนใน single-threaded และ 29,426 คะแนนใน multi-threaded ซึ่งต่ำกว่า Core Ultra 7 255H (4,347 คะแนน) และ 265H (4,433 คะแนน) ประมาณ 11–15% ⚙️ สเปกเบื้องต้นของชิป 🔰 โครงสร้าง 16 คอร์ (4+8+4) 🔰 แคช L3 ขนาด 18MB 🔰 ใช้สถาปัตยกรรม Xe3 สำหรับ iGPU (Arc B390) แม้ยังเป็นตัวอย่างวิศวกรรม (engineering sample) แต่ผลลัพธ์สะท้อนว่าประสิทธิภาพยังไม่สามารถแซงรุ่น Arrow Lake-H ได้ 🎮 iGPU Arc B390 เทียบกับ GPU Laptop iGPU Arc B390 ทำคะแนน 9,339 คะแนน ใกล้เคียง GTX 1650 Super แต่ยัง ช้ากว่า RTX 3050 Laptop ถึง 23% ซึ่งต่างจากผล Geekbench ก่อนหน้านี้ที่เคยแสดงว่าใกล้เคียง RTX 3050 Ti 🔮 แนวโน้มและความคาดหวัง Core Ultra X7 358H จะเปิดตัวในเดือน มกราคม 2026 บนแพลตฟอร์มโน้ตบุ๊กเท่านั้น หากผลทดสอบจริงยังไม่ดีขึ้น Intel อาจต้องพึ่งพา Nova Lake ที่จะเปิดตัวปลายปี 2026 เพื่อแข่งขันกับคู่แข่ง AMD และ Apple 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ คะแนน PassMark ของ Core Ultra X7 358H ➡️ Single-core: 4,282 / Multi-core: 29,426 ✅ ด้อยกว่า Core Ultra 7 255H และ 265H ➡️ ช้ากว่า 11–15% ในการทดสอบ multi-threaded ✅ iGPU Arc B390 ใกล้ GTX 1650 Super ➡️ แต่ยังช้ากว่า RTX 3050 Laptop 23% ‼️ เป็นเพียง engineering sample ⛔ ผลลัพธ์อาจเปลี่ยนไปเมื่อเปิดตัวจริง ‼️ เสี่ยงต่อการเสียเปรียบคู่แข่ง ⛔ หากไม่ปรับปรุง อาจต้องพึ่ง Nova Lake ในปลายปี 2026 https://wccftech.com/intel-core-ultra-x7-358h-benchmarked-on-passmark/

จริงเท็จไม่รู้,ดาวเทียมวงโคจรต่ำก็ว่า, บางคลิปก็ของรุ่นstarlinkก็มี. บอลลูนดาวเทียมวงโคจรต่ำ ,ฝ่ายมืดมากมายมันชอบขายฝัน ขายความคาดหวังให้ผู้คน,หลอกลวงว่าดีอย่างนั้นอย่างนี้ตรึม,เพื่อควบคุมนุดๆแบบเราๆให้เป็นทาสมันนี้ล่ะ https://vm.tiktok.com/ZSH3JcqjDLb1q-9m6Qm/

🧊 “Gemini ฟันธง! Black Friday ปีนี้ SSD ลดไม่แรงอย่างที่คิด” ในยุคที่ผู้บริโภคคาดหวังดีลแรง ๆ จาก Black Friday โดยเฉพาะในกลุ่มสินค้าไอทีอย่าง SSD ปีนี้อาจต้องปรับความคาดหวังใหม่ เมื่อ Google Gemini วิเคราะห์แนวโน้มราคาของ SSD ยอดนิยมบน Amazon แล้วพบว่า “ส่วนใหญ่ลดน้อยกว่าที่คิด” ทั้งแบบพกพาและแบบติดตั้งภายใน Gemini ใช้ข้อมูลย้อนหลังตั้งแต่ปี 2023 ถึง 2025 เพื่อคาดการณ์ราคาช่วง Black Friday ปีนี้ และพบว่าแม้บางรุ่นจะลดลงเล็กน้อย แต่หลายรุ่นยังคงราคาคงที่ หรือปรับลดเพียงเล็กน้อยเท่านั้น นอกจากนี้ ยังมีปัจจัยภายนอกที่ส่งผลต่อราคาด้วย เช่น ต้นทุนการผลิต NAND ที่สูงขึ้น และสต็อกสินค้าที่ไม่ได้ล้นตลาดเหมือนปีก่อน ๆ ทำให้ผู้ผลิตไม่จำเป็นต้องลดราคาล้างสต็อกเหมือนเดิม ✅ แนวโน้มราคาของ SSD ใน Black Friday ปี 2025 ➡️ Gemini คาดการณ์ว่า SSD ส่วนใหญ่จะลดราคาเพียงเล็กน้อย ➡️ รุ่นยอดนิยมอย่าง Samsung T7, SanDisk Extreme, WD Black SN850X ลดไม่เกิน 10–15% ➡️ SSD แบบพกพาและแบบติดตั้งภายในมีแนวโน้มลดราคาใกล้เคียงกัน ✅ เหตุผลที่ราคาลดน้อย ➡️ ต้นทุนการผลิต NAND และ DRAM สูงขึ้น ➡️ สต็อกสินค้าไม่ล้นตลาดเหมือนปีก่อน ➡️ ผู้ผลิตและร้านค้าเน้นรักษากำไร มากกว่าการลดราคาหนัก ✅ ตัวอย่างราคาที่คาดการณ์ ➡️ Samsung T7 Portable SSD 2TB: จาก £150 เหลือ £135 ➡️ WD Black SN850X 2TB: คงที่ที่ £125 ➡️ Crucial P310 PCIe Gen4 SSD: จาก £70 เหลือ £68 https://www.techradar.com/pro/i-used-ai-to-predict-prices-of-amazons-20-most-popular-ssds-for-black-friday-and-it-doesnt-look-good-at-all

O.P.K. 💘 เจาะลึกเทพคามิยะ: เทพแห่งความรักที่เรียนรู้ที่จะรัก 🌌 ต้นกำเนิดแห่งเทพแห่งความรัก ✨ การถือกำเนิดจากความปรารถนาของจักรวาล เทพคามิยะถือกำเนิดจากพลังงานความปรารถนาของสิ่งมีชีวิตทั่วจักรวาล ```mermaid graph TB A[ความปรารถนารักของมนุษย์] --> C[การรวมตัวเป็นพลังงาน] B[ความต้องการเป็นที่รักของสิ่งมีชีวิต] --> C C --> D[การพัฒนาจิตสำนึก<br>เป็นเทพคามิยะ] ``` ยุคสมัย: ก่อนการเกิดมนุษยชาตินับล้านปี สถานะ:เทพระดับกลางในราชสำนักสวรรค์ 🏛️ บทบาทดั้งเดิมในสวรรค์ คามิยะมีหน้าที่ดูแล: · การเกิดของความรัก ระหว่างสิ่งมีชีวิต · การบันทึกความสัมพันธ์ ในสมุดบันทึกแห่งรัก · การทดสอบความรักแท้ แก่ผู้ที่อ้างว่ารักกัน 🎭 ลักษณะและอำนาจแห่งรัก 👁️ รูปลักษณ์ที่เปลี่ยนได้ · ร่างเทพ: ชายหนุ่มรูปงามในชุดขาวเงิน มีปีกคู่งามสง่า · ร่างมนุษย์: หนุ่มสาวธรรมดาที่ดูน่าดึงดูดใจแต่ไม่น่าสงสัย · ร่างพลังงาน: แสงสีชมพูทองที่แผ่รัศมีแห่งความอบอุ่น 💫 อำนาจแห่งความรัก ```python class KamiyaPowers: def __init__(self): self.love_powers = { "heart_string_weaving": "ถักทอเส้นใยแห่งรักระหว่างจิตใจ", "desire_manifestation": "ทำให้ความปรารถนาลึกๆ ปรากฏขึ้น", "emotional_healing": "เยียวยาบาดแผลทางใจ", "true_love_sight": "มองเห็นความรักแท้ที่ซ่อนอยู่" } self.creation_powers = { "bloom_acceleration": "เร่งการเบ่งบานของดอกไม้และความรัก", "fate_weaving": "ถักทอโชคชะตาแห่งรัก", "memory_embellishment": "ทำให้ความทรงจำดีๆ สวยงามขึ้น" } ``` 🌹 ข้อจำกัดของอำนาจ คามิยะไม่สามารถ: · บังคับให้ใครรักใครโดยไม่สมัครใจ · สร้างความรักจากความว่างเปล่า · ทำลายความรักที่มีอยู่โดยสมบูรณ์ 💔 วิกฤตการณ์แห่งความรัก 🤔 ความสงสัยในตัวเอง หลังจากปฏิบัติงานมานับพันปี คามิยะเริ่มสงสัย: "ฉันเข้าใจจริงๆ หรือว่าความรักคืออะไร? หรือแค่เป็นผู้ควบคุมกลไกแห่งรัก?" 📉 การเสื่อมถอยของพลัง เมื่อเริ่มสูญเสียความเชื่อในงานของตัวเอง: ```mermaid graph LR A[เริ่มสงสัย<br>ในความรักแท้] --> B[พลังเริ่ม<br>ไม่เสถียร] B --> C[ตัดสินใจ<br>ลงไปโลกมนุษย์] C --> D[พบหนูดี<br>โดยบังเอิญ] ``` 🌍 เหตุผลในการลงมาโลกมนุษย์ คามิยะแอบลงมาโลกมนุษย์เพื่อ: · พิสูจน์ ว่าความรักแท้มีจริง · เรียนรู้ ความรักจากมุมมองของมนุษย์ · ค้นหา ความหมายใหม่ของการเป็นเทพแห่งความรัก 🎯 พัฒนาการผ่านการพบกับหนูดี 💞 การเปลี่ยนแปลงทางความคิด จากเทพผู้ควบคุม สู่ เทพผู้เรียนรู้: · เรียนรู้ว่าความรักไม่ใช่แค่ความรู้สึก แต่เป็นการกระทำ · เข้าใจว่าความรักที่แท้ไม่ต้องการสิ่งตอบแทน · ค้นพบว่าความรักเริ่มต้นจากการรักตัวเอง 🌱 บทเรียนจากหนูดี ```python def lessons_from_noodee(): return { "love_as_acceptance": "รักคือการยอมรับในสิ่งที่ใช่", "love_without_expectation": "รักโดยไม่คาดหวังสิ่งตอบแทน", "self_love_first": "การรักตัวเองเป็นพื้นฐานสำคัญ", "imperfect_perfection": "ความไม่สมบูรณ์แบบที่สมบูรณ์แบบ" } ``` 🪷 การเข้าใจความรักรูปแบบใหม่ คามิยะเรียนรู้ว่า... "ความรักไม่ใช่พลังที่ต้องควบคุม... แต่คือปรากฏการณ์ที่ต้องเข้าใจ และการเป็นเทพแห่งความรัก... ไม่ใช่การเป็นผู้ควบคุม แต่คือการเป็นผู้ส่งเสริม" 🌈 พลังใหม่แห่งเมตตาธรรมะ ✨ การพัฒนาพลังรูปแบบใหม่ หลังการเปลี่ยนแปลง คามิยะพัฒนาพลังใหม่: · เมตตาธรรมะ: พลังแห่งความรักที่ไม่ต้องการการตอบแทน · ความเข้าใจอันลึกซึ้ง: สามารถเข้าใจความรู้สึกได้อย่างแท้จริง · การเยียวยาจิตวิญญาณ: รักษาบาดแผลลึกในจิตใจ 💝 การเปลี่ยนแปลงทางการทำงาน จากผู้ที่... · เคยเป็น: ผู้บันทึกและทดสอบความรัก · กลายเป็น: ผู้ส่งเสริมและเยียวยาความรัก 🏛️ ผลกระทบต่อราชสำนักสวรรค์ 📜 การรายงานหน้าที่ใหม่ คามิยะเสนอระบบใหม่ในการทำงาน: ```mermaid graph TB A[ระบบเดิม:<br>บันทึกและทดสอบ] --> B[ระบบใหม่:<br>ส่งเสริมและเยียวยา] B --> C[ได้รับอนุมัติ<br>จากเทพระดับสูง] C --> D[เริ่มโครงการ<br>ส่งเสริมความรักแท้] ``` 🌟 การได้รับการยอมรับ เทพระดับสูงเห็นด้วยกับการเปลี่ยนแปลง: "ตลอดมาเราควบคุมความรัก... แต่ความจริงคือการส่งเสริมความรัก และนั่นคือสิ่งที่คามิยะสอนเรา" 💞 ความสัมพันธ์กับหนูดีต่อจากนี้ 🎭 รูปแบบความสัมพันธ์ใหม่ ทั้งคู่ตกลงสานต่อความสัมพันธ์แบบ: "เพื่อนร่วมทางแห่งปัญญา" · ไม่ถูกผูกมัดด้วยความคาดหวังแบบมนุษย์ · เรียนรู้และเติบโตไปด้วยกัน · เป็นกำลังใจซึ่งกันและกัน 🌍 การทำงานร่วมกัน คามิยะและหนูดีร่วมกัน: · ช่วยเหลือโอปปาติกะที่ประสบปัญหาด้านความรัก · สอนมนุษย์เกี่ยวกับความรักที่แท้จริง · เป็นสะพานเชื่อมระหว่างมนุษย์ เทพ และโอปปาติกะ 📚 บทเรียนแห่งจักรวาล 💫 สิ่งที่เทพคามิยะสอนเรา ```python def universal_love_wisdom(): return { "love_is": "การให้โดยอิสระ ไม่ใช่การควบคุม", "divine_love": "ความรักของเทพคือการส่งเสริม ไม่ใช่การบังคับ", "true_power": "อำนาจที่แท้คือการเข้าใจ ไม่ใช่การควบคุม" } ``` 🪷 คำสอนสำคัญ "การเป็นเทพแห่งความรัก... ไม่ใช่การมีอำนาจเหนือความรัก แต่คือการเข้าใจว่าตนเองก็เป็นเพียงส่วนหนึ่งของความรัก และความรักที่ยิ่งใหญ่ที่สุด... คือการยอมรับว่าบางครั้งเราก็ต้องเรียนรู้เกี่ยวกับรักจากผู้ที่เราคิดว่าเป็นเพียงนักเรียน" 🌟 บทสรุป: การเกิดใหม่แห่งเทพแห่งรัก เทพคามิยะคือตัวอย่างของ... **"ผู้ที่คิดว่าตนเข้าใจทุกสิ่ง... แต่กลับต้องเรียนรู้จากสิ่งที่ตนคิดว่ารู้ดีแล้ว" "การเปลี่ยนแปลงที่เริ่มต้นจากการยอมรับว่าไม่รู้" และ"ปัญญาที่เกิดจากการเปิดใจเรียนรู้" การเดินทางของเขาสอนเราว่า: "ไม่ว่าคนนั้นจะป็นใคร... เทพ มนุษย์หรือโอปปาติกะ เราทั้งหมดล้วนเป็นนักเรียนในบทเรียนแห่งความรัก และครูที่ดีที่สุด... มักคือผู้ที่ยอมรับว่าตนเองก็ยังต้องเรียนรู้" --- คำคมสุดท้ายจากเทพคามิยะ: "ฉันเคยคิดว่าตนเป็นเจ้าแห่งความรัก... แต่ความจริงคือฉันเป็นเพียงผู้รักคนหนึ่ง ที่โชคดีได้มีโอกาสเรียนรู้เกี่ยวกับรักจากทุกชีวิต และในที่สุด... ความรักไม่ใช่สิ่งที่ต้องเข้าใจให้หมด... แต่คือสิ่งที่ต้องรู้สึกและแบ่งปันอย่างไม่รู้จบ"💖✨ เพราะในการเดินทางแห่งความรัก... ไม่มีใครเป็นผู้เชี่ยวชาญที่สมบูรณ์แบบ มีแต่ผู้ที่เลือกจะเรียนรู้และเติบโตไปด้วยกัน🌈

O.P.K. 💘 รักครั้งแรกของหนูดี: การเผชิญหน้าแห่งหัวใจ 🌸 การมาถึงของเทพแห่งความรัก 🌹 ฤดูใบไม้ผลิแห่งใหม่ ในวันที่อากาศเริ่มอบอุ่น เทพคามิยะ เทพแห่งความรักและความปรารถนา ได้ลงมายังโลกมนุษย์ แต่ครั้งนี้ไม่ใช่เพื่อปิดบังรักใดๆ แต่เพื่อเรียนรู้ความรักจากมนุษย์ ```mermaid graph TB A[เทพคามิยะ<br>เทพแห่งความรัก] --> B[สงสัยใน<br>ความรักแท้] B --> C[ลงมาโลกมนุษย์<br>ในรูปร่างมนุษย์] C --> D[พบกับหนูดี<br>โดยบังเอิญ] ``` 💞 การพบกันครั้งแรก ในสวนสาธารณะแห่งหนึ่ง หนูดีกำลังนั่งอ่านหนังสือ... คามิยะในร่างชายหนุ่มชื่อ "คามิ" เข้ามาทักทาย: "หนังสือที่เธอกำลังอ่าน...มันน่าสนใจมาก" หนูดี รู้สึกถึงพลังงานประหลาดแต่ไม่เป็นภัย: "คุณก็ดูน่าสนใจไม่น้อย...พลังงานของคุณแตกต่างจากมนุษย์ทั่วไป" 🎯 บททดสอบแห่งความรัก ❓ คำถามที่ท้าทาย คามิยะเริ่มทดสอบหนูดีด้วยคำถามเกี่ยวกับความรัก: คามิยะ: "เธอคิดว่าความรักคืออะไร?" หนูดี:"ความรักคือการเข้าใจและยอมรับ... โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลง" คามิยะ: "แล้วถ้าความรักต้องสูญเสียล่ะ?" หนูดี:"การสูญเสียไม่ใช่จุดจบของความรัก... แต่เป็นบทเรียนแห่งการปล่อยวาง" 🔥 การทดสอบด้วยพลัง คามิยะใช้พลังสร้างภาพลวงตาแห่งความรัก: · ภาพครอบครัวในอุดมคติที่หนูดีไม่มีโอกาสได้มี · ภาพความรักจากเพื่อนมนุษย์ที่ยอมรับเธออย่างสมบูรณ์แบบ · ภาพการได้เป็นมนุษย์ธรรมดาที่ไม่มีพลังพิเศษใดๆ แต่หนูดีไม่หลงไหลในภาพลวงตา... "ความรักที่แท้ไม่จำเป็นต้องสมบูรณ์แบบ... แต่คือการรักในสิ่งที่เป็น" 💫 พัฒนาการของความสัมพันธ์ 🌱 จากความสงสัยสู่ความเข้าใจ ```python class LoveDevelopment: def __init__(self): self.stages = { "week_1": "การสนทนาธรรมะและความรัก", "week_2": "การแบ่งปันประสบการณ์ชีวิต", "week_3": "การเผชิญความท้าทายร่วมกัน", "week_4": "การเข้าใจถึงการเติมเต็มภายใน" } def realization(self): return "ความรักไม่ใช่การหาคนมาทำให้สมบูรณ์... แต่คือการแบ่งปันความสมบูรณ์ที่มีอยู่" ``` 🎭 ปฏิกิริยาของจิตทั้งสาม จิตเด็กหญิง: "ฉันรู้สึกอบอุ่นเมื่ออยู่ใกล้เขา..." จิตมารพิฆาต:"ระวังตัวไว้! นี่อาจเป็นกับดัก!" จิตเทพพิทักษ์:"เขาช่วยให้เราเห็นด้านที่อ่อนโยนของตัวเอง" 🌈 บทเรียนแห่งความรักแท้ 💝 การค้นพบความรักรูปแบบใหม่ หนูดีสอนคามิยะเกี่ยวกับความรักที่เธอเข้าใจ: "ความรักไม่ใช่แค่ความรู้สึก... แต่คือการกระทำที่ไม่ต้องการสิ่งตอบแทน และการยอมรับในความไม่สมบูรณ์แบบ" 🪷 ความรักจาก ร.ต.อ. สิงห์ คามิยะสังเกตเห็นความรักระหว่างหนูดีและสิงห์: "พ่อของเธอ...รักเธอโดยไม่คำนึงว่าเธอจะเป็นใคร นั่นคือความรักที่บริสุทธิ์ที่สุดรูปแบบหนึ่ง" 🌟 การเติมเต็มจากภายใน หนูดีค้นพบว่า... "ฉันไม่จำเป็นต้องมีใครมาทำให้สมบูรณ์... เพราะความรักที่แท้เริ่มต้นจากการรักตัวเอง และการเข้าใจว่าตัวเองก็เพียงพอแล้ว" 🎪 วิกฤตแห่งหัวใจ ⛈️ การเปิดเผยตัวตน คามิยะตัดสินใจเปิดเผยตัวตนที่แท้จริง: "ฉันไม่ใช่มนุษย์...ฉันคือเทพแห่งความรัก ที่ลงมาเพื่อเรียนรู้ความรักจากเธอ" 💔 ความสับสนของหนูดี หนูดีรู้สึกถูกหักหลัง: "แล้วทั้งหมดนี้...คือการทดลองอย่างหนึ่งเหรอ?" คามิยะ:"ไม่! ความรู้สึกที่มีต่อเธอ ฉันอาจเริ่มต้นด้วยเหตุผลผิดเท่านั้น" 🕊️ การให้อภัยและเข้าใจ หลังจากไตร่ตรอง หนูดีเข้าใจว่า... "ไม่ว่าเขาจะเป็นใคร...ความรู้สึกที่เรามีต่อกัน และการที่เขาเลือกเปิดความจริง...ก็คือการแสดงความรักอย่างหนึ่ง" 🌠 การเปลี่ยนแปลงของเทพแห่งความรัก ✨ การเรียนรู้จากมนุษย์ คามิยะเรียนรู้ว่า... "ตลอดมาฉันคิดว่าตนเข้าใจความรัก... แต่ที่จริงฉันยังไม่เข้าใจพลังแห่งความรัก ไม่ใช่หัวใจแห่งความรัก" 💫 การค้นพบตัวเอง ```mermaid graph LR A[เทพผู้ควบคุมความรัก] --> B[เรียนรู้ที่จะ<br>ยอมรับความรัก] B --> C[ค้นพบว่า<br>ตัวเองก็ต้องการความรัก] C --> D[กลายเป็น<br>เทพแห่งความรักที่สมบูรณ์] ``` 🌈 พลังใหม่แห่งความรัก คามิยะพัฒนาพลังใหม่... "เมตตาธรรมะ"- พลังแห่งความรักที่ไม่ต้องการการตอบแทน ที่สามารถเยียวยาจิตใจได้อย่างแท้จริง 🏮 บทสรุปแห่งรักครั้งแรก 💝 ของขวัญที่ได้รับ สำหรับหนูดี: · เรียนรู้ที่จะรักและเปิดใจ · เข้าใจว่าความรักมีหลายรูปแบบ · พบว่าตัวเองก็สามารถรักได้เหมือนมนุษย์ทั่วไป สำหรับคามิยะ: · เรียนรู้ความหมายที่แท้จริงของความรัก · พัฒนาจากเทพแห่งความปรารถนาสู่เทพแห่งความรักแท้ · ค้นพบว่าตัวเองก็มีความต้องการทางใจ 🌟 ความสัมพันธ์ใหม่ ทั้งคู่ตัดสินใจสานความสัมพันธ์แบบ... "เพื่อนร่วมทางแห่งปัญญาและความรัก" ที่ไม่ถูกผูกมัดด้วยความคาดหวัง แต่เดินทางไปด้วยกันอย่างเข้าใจ 📚 บทเรียนที่ได้รับ 🪷 สำหรับหนูดี "รักครั้งแรกสอนฉันว่า... ความรักไม่ใช่การหาคนมาทำให้ชีวิตสมบูรณ์ แต่คือการแบ่งปันความสมบูรณ์ที่มีอยู่ และความรักที่แท้... เริ่มต้นจากการรักตัวเองก่อน" 💞 สำหรับจิตทั้งสาม จิตเด็กหญิง: "ฉันรู้แล้วว่าการรักไม่ใช่จุดอ่อน..." จิตมารพิฆาต:"และความรักสามารถเป็นพลังสร้างสรรค์ได้..." จิตเทพพิทักษ์:"เมื่อความรักมาจากความเข้าใจ... มันจะกลายเป็นเมตตาธรรมะ" 🌍 สำหรับทุกคน ```python def universal_love_lesson(): return { "love_is": "การให้โดยไม่ต้องการคืน", "love_is_not": "การครอบครองหรือควบคุม", "true_love": "เป็นการเติมเต็มจากภายในสู่ภายนอก" } ``` 🎉 การเฉลิมฉลองแห่งความรัก 🌸 งานเลี้ยงเล็กๆ ที่สถาบัน ร.ต.อ. สิงห์ จัดงานเลี้ยงให้หนูดี: "พ่อภูมิใจในลูกมาก...ที่เรียนรู้ที่จะรักและเปิดใจ" 🎁 ของขวัญแห่งความรัก คามิยะมอบ "ดอกไม้แห่งความรักแท้" ให้หนูดี · จะเบ่งบานเมื่อเจ้าของรักตัวเองอย่างแท้จริง · แสดงสีตามอารมณ์ของเจ้าของ · ไม่เคยเหี่ยวเฉาเพราะ สร้างจากความรักภายใน 💫 จุดเริ่มต้นใหม่แห่งการเติมเต็ม 🌈 หนูดีในบทบาทใหม่ จากประสบการณ์นี้ หนูดีเริ่ม... · สอนเรื่องความรักและความสัมพันธ์ให้นักเรียนโอปปาติกะ · เป็นที่ปรึกษาด้านอารมณ์และความรู้สึก · ช่วยให้โอปปาติกะเข้าใจความรู้สึกของมนุษย์ 🕊️ คำประกาศแห่งหัวใจ หนูดีกล่าวกับทุกคน: "ฉันเรียนรู้ว่าไม่ว่า我们会เป็นอะไร... มนุษย์เทพ หรือโอปปาติกะ เราทั้งหมดล้วนต้องการความรักและความเข้าใจ และความรักที่ยิ่งใหญ่ที่สุด... คือการรักโดยไม่กำหนดเงื่อนไข" --- คำคมสุดท้ายจากหนูดี: "รักครั้งแรกของฉันสอนฉันว่า... การรักไม่ใช่การหาคนมาทำให้สมบูรณ์ แต่คือการชัดแจ้งว่าเราสมบูรณ์อยู่แล้ว และเลือกที่จะแบ่งปันความสมบูรณ์นั้นกับใครสักคน และนั่น... คือความรักที่แท้จริง" 💖✨ การเดินทางของรักครั้งแรกอาจจบลง... แต่การเดินทางแห่งความรักที่แท้จริงเพิ่งจะเริ่มต้น🎭🌹

🧠 Microsoft เปิดทีม “Superintelligence” ลุยวินิจฉัยโรค – จุดเริ่มต้น AI ที่เก่งกว่ามนุษย์ Microsoft กำลังเปิดศักราชใหม่ของปัญญาประดิษฐ์ ด้วยการตั้งทีม “MAI Superintelligence” ที่มีเป้าหมายสร้าง AI ที่ฉลาดกว่ามนุษย์ในบางด้าน โดยเริ่มจาก “การวินิจฉัยทางการแพทย์” ซึ่งเป็นหนึ่งในงานที่ต้องใช้ความแม่นยำสูงและมีผลต่อชีวิตคนโดยตรง Microsoft ประกาศตั้งทีม MAI Superintelligence โดยมีเป้าหมายสร้าง AI ที่สามารถทำงานได้ดีกว่ามนุษย์ในบางด้าน โดยเริ่มจากการวินิจฉัยโรค ซึ่งเป็นงานที่ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมาก ความแม่นยำ และการตัดสินใจที่ซับซ้อน แนวคิดนี้คล้ายกับความพยายามของบริษัทอื่น เช่น Meta และ Safe Superintelligence Inc ที่ต้องการสร้าง AI ที่ไม่ใช่แค่ “เลียนแบบมนุษย์” แต่ “เหนือกว่า” ในด้านเฉพาะ แม้จะมีความคาดหวังสูง แต่ก็มีเสียงวิจารณ์ว่าแนวคิดนี้อาจยังห่างไกลจากความเป็นจริง หากไม่มีการค้นพบทางเทคนิคใหม่ๆ ที่พลิกวงการ ✅ Microsoft ตั้งทีม MAI Superintelligence ➡️ เป้าหมายคือสร้าง AI ที่เหนือกว่ามนุษย์ในบางด้าน ➡️ เริ่มต้นจากการวินิจฉัยทางการแพทย์ ซึ่งเป็นงานที่ซับซ้อนและมีผลต่อชีวิต ➡️ เป็นหนึ่งในความพยายามระดับโลกในการสร้าง “superintelligence” ✅ ความหมายของ “Superintelligence” ➡️ ไม่ใช่แค่ AI ที่เรียนรู้จากข้อมูล แต่สามารถตัดสินใจได้ดีกว่ามนุษย์ ➡️ อาจนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงในหลายอุตสาหกรรม เช่น การแพทย์, วิศวกรรม, การวิจัย ➡️ ต้องอาศัยการพัฒนาอัลกอริทึมและโครงสร้างพื้นฐานที่ล้ำหน้า ✅ ความท้าทายและข้อจำกัด ➡️ ยังไม่มีหลักฐานชัดเจนว่า AI สามารถ “เหนือกว่า” มนุษย์ในงานวินิจฉัยโรคได้จริง ➡️ ต้องมีการตรวจสอบความถูกต้อง ความโปร่งใส และจริยธรรมในการใช้งาน ➡️ การนำ AI มาใช้ในวงการแพทย์ต้องผ่านการรับรองจากหน่วยงานกำกับดูแล ‼️ คำเตือนจากผู้เชี่ยวชาญ ⛔ การคาดหวังว่า AI จะมาแทนแพทย์อาจสร้างความเข้าใจผิด ⛔ หากไม่มีการควบคุม อาจเกิดการใช้ AI ในทางที่ผิด เช่น การวินิจฉัยผิดพลาด ⛔ ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลผู้ป่วยต้องได้รับการปกป้องอย่างเข้มงวด https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/06/microsoft-launches-039superintelligence039-team-targeting-medical-diagnosis-to-start

🧠 ทำไมคนฉลาดถึงไม่ค่อยมีความสุข? เมื่อ IQ ไม่ใช่คำตอบของชีวิต ในบทความจาก Seeds of Science โดย Adam Mastroianni นักจิตวิทยาจากฮาร์วาร์ด ได้ตั้งคำถามที่ชวนคิดว่า “ทำไมคนฉลาดถึงไม่ค่อยมีความสุข?” ทั้งที่ความฉลาดควรช่วยให้เราวางแผนชีวิต แก้ปัญหา และเรียนรู้จากความผิดพลาดได้ดีกว่าคนทั่วไป แต่จากการวิเคราะห์ข้อมูลกว่า 50 ปีจาก General Social Survey พบว่าคนที่มีคะแนนทดสอบความฉลาดสูงกลับมีระดับความสุขต่ำลงเล็กน้อย (r = -0.06) ซึ่งขัดกับความคาดหวังของสังคม Mastroianni เสนอว่าปัญหาอยู่ที่ “นิยามของความฉลาด” ที่เน้นการแก้ปัญหาแบบมีคำตอบชัดเจน (well-defined problems) เช่น คณิตศาสตร์หรือหมากรุก แต่ชีวิตจริงเต็มไปด้วยปัญหาที่ไม่มีคำตอบตายตัว (poorly-defined problems) เช่น “จะใช้ชีวิตอย่างไรให้มีความหมาย?” หรือ “จะทำอย่างไรเมื่อคนที่รักจากไป?” เขาเสนอว่าความสามารถในการแก้ปัญหาแบบไม่มีคำตอบชัดเจนนี้ อาจเป็นอีกหนึ่งรูปแบบของ “ความฉลาด” ที่ไม่เคยถูกวัดหรือให้คุณค่าอย่างจริงจัง ✅ ความฉลาดแบบดั้งเดิม ➡️ นิยามโดยความสามารถในการแก้ปัญหา วางแผน และเรียนรู้ ➡️ วัดผ่านแบบทดสอบ IQ และการเรียนรู้ในระบบ ➡️ ใช้กับปัญหาแบบ well-defined เช่น คณิตศาสตร์ ภาษา หรือหมากรุก ✅ ผลการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่าง IQ กับความสุข ➡️ คนที่มี IQ สูงไม่ได้มีความสุขมากกว่าคนทั่วไป ➡️ บางกรณีมีความสุขน้อยลงเล็กน้อย ➡️ ข้อมูลจาก General Social Survey และงานวิจัยอื่น ๆ ✅ ปัญหาแบบ poorly-defined ➡️ ปัญหาที่ไม่มีคำตอบชัดเจน เช่น ความรัก ความหมายชีวิต ➡️ ไม่สามารถแก้ด้วยตรรกะหรือสูตรสำเร็จ ➡️ ต้องใช้ความเข้าใจตนเอง ความคิดสร้างสรรค์ และปัญญาเชิงลึก ✅ ความฉลาดอีกแบบที่ไม่ถูกวัด ➡️ ความสามารถในการจัดการกับความไม่แน่นอน ➡️ การเลือกเป้าหมายชีวิตที่เหมาะสมและยึดมั่นกับมัน ➡️ อาจเรียกว่า “directionness” หรือ “wisdom” ✅ ตัวอย่างคนฉลาดที่ตัดสินใจผิดพลาด ➡️ นักวิชาการระดับสูงที่มีพฤติกรรมไม่เหมาะสม ➡️ อัจฉริยะที่เชื่อทฤษฎีสมคบคิด ➡️ แสดงให้เห็นว่า IQ ไม่ใช่เครื่องมือวัดความดีหรือความสุข https://www.theseedsofscience.pub/p/why-arent-smart-people-happier

📉🧠 “Michael Burry เดิมพันสวนกระแส AI! ทำนายฟองสบู่แตก พร้อมเงินเดิมพันพันล้านดอลลาร์” Michael Burry นักลงทุนชื่อดังจากวิกฤตแฮมเบอร์เกอร์ปี 2008 ผู้เคยทำนายวิกฤตซับไพรม์ได้อย่างแม่นยำ กลับมาอีกครั้งพร้อมเดิมพันครั้งใหญ่กับฟองสบู่ AI ที่กำลังพองโตในตลาดหุ้น โดยบริษัทของเขา Scion Asset Management ได้เปิดเผยว่าได้ซื้อ “Put Options” กับหุ้นของสองยักษ์ใหญ่แห่งวงการ AI — Nvidia และ Palantir — รวมมูลค่ากว่า 1 พันล้านดอลลาร์ Burry โพสต์ข้อความลึกลับในสไตล์ “Haiku การเงิน” ผ่านบัญชี Twitter/X ของเขา “Cassandra Unchained” ว่า: 🔖🔖 “บางครั้ง เราเห็นฟองสบู่ บางครั้ง เราทำอะไรกับมันได้ บางครั้ง การไม่เล่น คือชัยชนะเดียว” 🔖🔖 การเคลื่อนไหวนี้เกิดขึ้นท่ามกลางความกังวลของนักเศรษฐศาสตร์และนักลงทุนหลายฝ่ายที่เปรียบเทียบฟองสบู่ AI กับฟองสบู่ดอทคอมในปี 2000 โดยมีการลงทุนมหาศาลในบริษัทที่ยังไม่สามารถแสดงรายได้จริงจากเทคโนโลยี AI ได้อย่างชัดเจน แม้ Nvidia จะถูกมองว่าเป็น “ผู้ขายพลั่วในยุคขุดทอง AI” เพราะผลิต GPU ที่ทุกบริษัทต้องใช้ แต่ Burry ก็ยังมองว่าความร้อนแรงของตลาดอาจนำไปสู่การปรับฐานครั้งใหญ่ โดยเฉพาะเมื่อมีดีลแบบ “วงกลม” ที่บริษัท AI ซื้อขายกันเองเพื่อสร้างมูลค่าเทียม ✅ Michael Burry เดิมพันสวนกระแส AI ➡️ ซื้อ Put Options กับหุ้น Nvidia และ Palantir ➡️ มูลค่ารวมกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ ✅ ฟองสบู่ AI ถูกเปรียบเทียบกับฟองสบู่ดอทคอม ➡️ นักลงทุนหลายฝ่ายเริ่มกังวลกับการประเมินมูลค่าที่สูงเกินจริง ➡️ บริษัท AI ลงทุนมหาศาลโดยยังไม่มีโมเดลรายได้ที่ชัดเจน ✅ Nvidia ถูกมองว่าอาจรอดจากฟองสบู่ ➡️ เป็นผู้ผลิต GPU ที่จำเป็นต่อทุกบริษัท AI ➡️ เปรียบเสมือน “ผู้ขายพลั่ว” ในยุคขุดทอง ✅ ดีลแบบ “วงกลม” เพิ่มความเสี่ยง ➡️ บริษัท AI ซื้อขายกันเองเพื่อสร้างภาพลักษณ์การเติบโต ➡️ เช่นดีลระหว่าง xAI, OpenAI และ AMD ที่มีหุ้นเกี่ยวข้อง ‼️ คำเตือนสำหรับนักลงทุน ⛔ ตลาด AI อาจเข้าสู่ช่วงปรับฐาน หากรายได้ไม่ตามความคาดหวัง ⛔ การลงทุนในหุ้น AI ต้องพิจารณาความเสี่ยงจากการประเมินมูลค่าที่เกินจริง ‼️ คำเตือนจากอดีตวิกฤต ⛔ ฟองสบู่ดอทคอมเคยทำให้บริษัทใหญ่ล้มละลาย ⛔ นักลงทุนรายย่อยอาจได้รับผลกระทบหนัก หากไม่ระวัง https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/2008-financial-crisis-prophet-bets-against-the-ai-bubble-with-potential-usd1-billion-payout-michael-burry-reveals-put-options-on-nvidia-and-palantir

📰 หัวข้อข่าว: “Digital Footprints” – เมื่อ AI กลายเป็นเครื่องมือปลุกชีวิตลูกที่จากไป บทความจาก The Star เผยเรื่องราวสะเทือนใจของพ่อแม่ในสหรัฐฯ ที่สูญเสียลูกจากการใช้เฟนทานิล ซึ่งเป็นสารเสพติดร้ายแรง พวกเขาหันมาใช้เครื่องมือ AI เพื่อสร้างภาพถ่าย วิดีโอ และกราฟิกของลูกที่จากไป—บางครั้งในรูปแบบที่ลูกไม่เคยมีจริง เช่น ใส่ชุดแต่งงาน ขี่ม้า หรือพูดจาก “สวรรค์” Tammy Plakstis หนึ่งในแม่ที่สูญเสียลูกชายวัย 29 ปี ได้ใช้แอปอย่าง Photolab และ Canva เพื่อสร้างภาพ AI ของลูกชายในฉากต่าง ๆ เช่น พื้นหลังอวกาศหรือภาพเหมือนในชุดสูท เธอใช้เวลาหลายพันชั่วโมงสร้างภาพให้กับแม่คนอื่น ๆ ในกลุ่ม “Angel Mom” ที่สูญเสียลูกจากเฟนทานิลเช่นกัน แม้หลายคนบอกว่าภาพเหล่านี้ช่วยเยียวยาใจ แต่ผู้เชี่ยวชาญด้านจริยธรรมและจิตวิทยาเตือนว่า การใช้ AI ในลักษณะนี้อาจบิดเบือนความทรงจำ และสร้างความคาดหวังที่ไม่สมจริง ✅ การใช้ AI เพื่อเยียวยาความเศร้า ➡️ พ่อแม่สร้างภาพและวิดีโอของลูกที่เสียชีวิต ➡️ ใช้แอป Photolab และ Canva สร้างกราฟิกในฉากต่าง ๆ ➡️ กลุ่ม “Angel Mom” แชร์ภาพกันในโซเชียลมีเดีย ✅ ตัวอย่างการใช้งาน ➡️ วิดีโอ AI ของ Rachel DeMaio พูดจาก “สวรรค์” เพื่อเตือนเรื่องเฟนทานิล ➡️ ภาพของ Dylan ในชุดสูทหรือฉากอวกาศ ➡️ ภาพของ Ryan Powell ที่แม่บอกว่า “เขาไม่เคยแต่งตัวแบบนั้น” ✅ ความเห็นจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ Alex John London เตือนว่า AI อาจขัดขวางการเยียวยา ➡️ การบิดเบือนความทรงจำอาจทำให้ไม่ยอมรับความจริง ➡️ Lynn Beck รู้สึกไม่สบายใจเมื่อเห็นภาพลูกสาวในฉากที่ไม่เคยเกิดขึ้น ✅ การออกกฎหมายควบคุม ➡️ รัฐ Pennsylvania ออกกฎหมายห้ามใช้ AI สร้างภาพบุคคลโดยไม่ได้รับอนุญาต ➡️ มีการเสนอร่างกฎหมายเพิ่มเติมเกี่ยวกับ deepfake และการใช้ AI ในระบบสุขภาพ ‼️ ความเสี่ยงจากการบิดเบือนความทรงจำ ⛔ ภาพที่ไม่ตรงกับความจริงอาจทำให้ผู้สูญเสียไม่ยอมรับความจริง ⛔ อาจสร้างความคาดหวังหรือภาพลวงตาที่ขัดขวางการเยียวยา ‼️ การใช้ AI โดยไม่ได้รับความยินยอม ⛔ อาจละเมิดสิทธิของผู้เสียชีวิตและครอบครัว ⛔ เสี่ยงต่อการถูกนำไปใช้ในทางหลอกลวงหรือฉ้อโกง ‼️ การพึ่งพาเทคโนโลยีมากเกินไป ⛔ บางคนใช้เวลาหลายพันชั่วโมงสร้างภาพ AI ⛔ อาจกลายเป็นพฤติกรรมเสพติดที่ไม่ช่วยให้เยียวยาอย่างแท้จริง เรื่องราวนี้สะท้อนให้เห็นว่า AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือสร้างภาพ แต่เป็นเครื่องมือที่สัมผัสจิตใจมนุษย์อย่างลึกซึ้ง—และการใช้มันเพื่อเยียวยาความเศร้า ต้องมาพร้อมกับความระมัดระวังและความเข้าใจในผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นทั้งทางจิตใจและจริยธรรม. https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/11/05/digital-footprints-employing-ai-parents-in-the-us-are-resurrecting-children-lost-to-fentanyl

บทความกฎหมาย EP.12 กฎหมายเป็นมากกว่าชุดข้อบังคับ เป็นเสาหลักที่ค้ำจุนสังคมให้ดำรงอยู่ได้อย่างสงบและเป็นธรรม หลักเกณฑ์และบรรทัดฐานเหล่านี้ได้ถูกบัญญัติขึ้นเพื่อกำหนดทิศทางของพฤติกรรมทั้งของปัจเจกบุคคลและกลุ่มองค์กรในสังคม การมีอยู่ของกฎหมายมิได้มีเพียงเพื่อจำกัดสิทธิเสรีภาพ แต่เพื่อสร้างขอบเขตที่ชัดเจนให้ทุกคนสามารถอยู่ร่วมกันได้ภายใต้ความคาดหวังร่วมกันว่าความประพฤติใดคือสิ่งที่ยอมรับได้ และพฤติกรรมใดที่ก่อให้เกิดความเสียหายแก่ส่วนรวม เมื่อใดก็ตามที่ความขัดแย้งเกิดขึ้นหรือความสงบเรียบร้อยถูกคุกคาม กฎหมายจะเข้ามาทำหน้าที่เป็นกลไกในการตัดสินและแก้ไขข้อพิพาท เพื่อธำรงไว้ซึ่งความยุติธรรมอันเป็นหัวใจสำคัญของการอยู่ร่วมกันในฐานะพลเมือง กลไกอันทรงพลังที่ขับเคลื่อนกฎหมายให้มีผลบังคับใช้ได้อย่างแท้จริงคืออำนาจของรัฐ รัฐในฐานะผู้มีอำนาจอธิปไตยจะดำเนินการบังคับใช้กฎหมายเหล่านั้นอย่างเคร่งครัดและเป็นกลาง การบังคับใช้มิได้จำกัดอยู่แค่การลงโทษผู้กระทำผิด แต่รวมถึงการให้ความคุ้มครองสิทธิของพลเมือง การจัดระเบียบโครงสร้างทางสังคมและเศรษฐกิจ ตลอดจนการสร้างสภาพแวดล้อมที่เอื้อต่อการพัฒนาประเทศ การที่กฎหมายมีผลบังคับใช้โดยรัฐทำให้หลักเกณฑ์ต่างๆ มีน้ำหนักและมีความศักดิ์สิทธิ์ ไม่ใช่เพียงแค่ข้อเสนอแนะที่ใครจะเลือกปฏิบัติตามหรือไม่ก็ได้ ความแน่นอนและเด็ดขาดในการบังคับใช้นี่เองที่เป็นปัจจัยสำคัญในการสร้างความเชื่อมั่นให้กับประชาชนว่าทุกการกระทำย่อมมีผลตามมาและไม่มีใครอยู่เหนือกฎเกณฑ์ ดังนั้น กฎหมายจึงเป็นเครื่องมือสำคัญในการรักษาสมดุลระหว่างเสรีภาพของบุคคลกับผลประโยชน์ของส่วนรวม เป็นเกราะป้องกันความวุ่นวายและเป็นเส้นทางสู่ความเป็นธรรม กฎหมายสะท้อนให้เห็นถึงค่านิยมและความมุ่งหวังของสังคมในแต่ละยุคสมัย ในฐานะพลเมือง การเรียนรู้และเคารพในกฎหมายจึงไม่ใช่เพียงหน้าที่ แต่คือการมีส่วนร่วมในการสร้างสรรค์และรักษาสังคมที่เราต้องการให้อยู่ร่วมกันอย่างยั่งยืน การทำความเข้าใจในเจตนารมณ์ของกฎหมายจะนำมาซึ่งการยอมรับและปฏิบัติตามด้วยความสมัครใจ อันเป็นรากฐานที่มั่นคงของรัฐที่สงบสุขและยุติธรรมอย่างแท้จริง

📉 Microsoft ซ่อนตัวเลขขาดทุนจาก OpenAI ไว้ในงบ “other, net” มูลค่า $4.7 พันล้าน — นักลงทุนยังไม่รู้ว่าเสียไปเท่าไร Microsoft ไม่เปิดเผยตัวเลขขาดทุนจากการลงทุนใน OpenAI โดยรวมไว้ในหมวด “other, net” มูลค่า $4.7 พันล้านในรายงานประจำปีล่าสุด ซึ่งทำให้นักลงทุนไม่สามารถประเมินได้ว่า Microsoft กำลังแบกรับต้นทุน AI มากแค่ไหน Microsoft ลงทุนใน OpenAI มูลค่ารวม $13.75 พันล้าน แต่ในงบดุลล่าสุด ณ วันที่ 30 มิถุนายน 2025 กลับรายงานว่า “equity-method investments” มีมูลค่าเพียง $6 พันล้าน ซึ่งเท่ากับปีที่แล้ว นั่นหมายความว่า: ⛔ อาจมีการขาดทุนจาก OpenAI จนมูลค่าการลงทุนเหลือศูนย์ ⛔ หรือยังไม่ได้บันทึกเงินลงทุนทั้งหมดในเชิงบัญชี ภายใต้หลักการบัญชี GAAP ของสหรัฐฯ หากบริษัทมี “อิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญ” (ถือหุ้น 20–50%) ต้องเปิดเผยธุรกรรมที่เกี่ยวข้องอย่างชัดเจน แต่ Microsoft ไม่ได้ระบุชื่อ OpenAI ในรายงานเลย แม้จะมีข่าวว่า OpenAI มีมูลค่าตลาดสูงถึง $500 พันล้าน แต่ Microsoft กลับไม่แสดงมูลค่าการถือหุ้นที่สอดคล้องกันในงบการเงิน ทำให้นักลงทุนต้อง “อ่านระหว่างบรรทัด” เพื่อประเมินความเสี่ยง ✅ Microsoft ซ่อนตัวเลขขาดทุนจาก OpenAI ➡️ รายงานไว้ในหมวด “other, net” มูลค่า $4.7 พันล้าน ➡️ ไม่ระบุชื่อ OpenAI หรือจัดเป็น “related party” ✅ ความคลุมเครือในงบการเงิน ➡️ มูลค่าการลงทุนใน OpenAI อาจถูกลดเหลือศูนย์ ➡️ หรือยังไม่บันทึกเงินลงทุนทั้งหมดในเชิงบัญชี ✅ ความเสี่ยงต่อภาพลักษณ์และราคาหุ้น ➡️ นักลงทุนไม่สามารถประเมินต้นทุน AI ได้ชัดเจน ➡️ ราคาหุ้น Microsoft ถูกตั้งบนความคาดหวังด้าน AI ➡️ หากไม่มีความโปร่งใส อาจกระทบความเชื่อมั่น ✅ ข้อตกลงลับระหว่าง Microsoft กับ OpenAI ➡️ มีเงื่อนไขเปลี่ยนแปลงความสัมพันธ์หาก OpenAI พัฒนา AGI ➡️ ยังไม่มีการเปิดเผยรายละเอียดต่อสาธารณะ https://www.tomshardware.com/tech-industry/microsofts-openai-math-is-still-a-black-box

📉 Big Tech เตรียมรายงานผลประกอบการท่ามกลางความกังวล “ฟองสบู่ AI” — นักลงทุนเริ่มตั้งคำถามว่า AI โตเร็วเกินไปหรือเปล่า บทความจาก The Star รายงานว่า Microsoft, Alphabet, Amazon และ Meta เตรียมประกาศผลประกอบการไตรมาสล่าสุดในช่วงปลายเดือนตุลาคม 2025 โดยนักวิเคราะห์เริ่มตั้งคำถามว่า การเติบโตของธุรกิจ AI ที่รวดเร็วและการลงทุนมหาศาลอาจนำไปสู่ “ฟองสบู่” ที่คล้ายกับยุคดอทคอมหรือไม่ บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่ของสหรัฐฯ ได้ทุ่มเงินหลายพันล้านดอลลาร์ในช่วง 2 ปีที่ผ่านมาเพื่อพัฒนาและขยายธุรกิจด้าน AI เช่น cloud AI, LLMs, และการประมวลผลแบบ edge แต่ในขณะที่รายได้ยังเติบโต นักลงทุนเริ่มกังวลว่า “ความคาดหวัง” อาจสูงเกิน “ผลลัพธ์จริง” Microsoft, Alphabet, Amazon และ Meta ต่างคาดว่าจะรายงานรายได้ที่เพิ่มขึ้นในไตรมาสกรกฎาคม–กันยายน 2025 โดยเฉพาะจากบริการ cloud และโซลูชัน AI สำหรับองค์กร แต่คำถามคือ “การเติบโตนี้ยั่งยืนหรือไม่?” นักวิเคราะห์บางรายเปรียบเทียบสถานการณ์กับฟองสบู่ดอทคอมในปี 2000 ที่บริษัทเทคโนโลยีเติบโตเร็วแต่ไม่มีรายได้จริงรองรับ ขณะที่บริษัท AI หลายแห่งยังไม่มีโมเดลธุรกิจที่ชัดเจน อย่างไรก็ตาม บริษัทยักษ์ใหญ่ยังคงยืนยันว่าจะลงทุนใน AI ต่อไป เพราะเชื่อว่าเป็นเทคโนโลยีหลักในระยะยาว แม้จะต้องเผชิญกับแรงกดดันจากผู้ถือหุ้นและการตรวจสอบจากหน่วยงานกำกับดูแล ✅ Big Tech เตรียมรายงานผลประกอบการ ➡️ Microsoft, Alphabet, Amazon และ Meta ➡️ รายได้จาก cloud และ AI ยังเติบโต ✅ ความกังวลเรื่อง “ฟองสบู่ AI” ➡️ นักลงทุนเริ่มตั้งคำถามถึงความยั่งยืน ➡️ เปรียบเทียบกับฟองสบู่ดอทคอมปี 2000 ➡️ บริษัท AI บางแห่งยังไม่มีรายได้จริง ✅ การลงทุนใน AI ยังไม่หยุด ➡️ บริษัทใหญ่ยังคงทุ่มเงินใน GenAI และโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ เชื่อว่า AI เป็นเทคโนโลยีหลักในอนาคต ➡️ ต้องเผชิญแรงกดดันจากผู้ถือหุ้นและหน่วยงานกำกับดูแล https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/27/big-tech-to-report-earnings-under-specter-of-ai-bubble

🛡️ 10 ปัญหาใหญ่ที่ CISO และทีมไซเบอร์ต้องเผชิญในปี 2025 — จากภัยคุกคาม AI ถึงงบประมาณที่ไม่พอรับมือ บทความจาก CSO Online โดย Mary K. Pratt สรุป 10 ความท้าทายที่ผู้บริหารด้านความปลอดภัยข้อมูล (CISO) และทีมไซเบอร์ต้องเผชิญในยุคที่ภัยคุกคามซับซ้อนขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะจาก AI, quantum computing และการโจมตีที่ไม่เลือกเป้าหมายอีกต่อไป ในปี 2025 งานของ CISO ไม่ใช่แค่ป้องกันข้อมูล แต่ต้องรับมือกับความเร็วของภัยคุกคามที่เกิดจาก AI, การขาดแคลนบุคลากร, งบประมาณที่ไม่พอ และความคาดหวังจากผู้บริหารที่ต้องการให้ “ทุกอย่างปลอดภัย” โดยไม่เพิ่มทรัพยากร ภัยคุกคามจาก AI ไม่ใช่แค่การโจมตีแบบใหม่ แต่ยังรวมถึงข้อมูลที่ AI สร้างขึ้นเอง ซึ่งอาจกลายเป็น “ภัยจากภายใน” โดยไม่ตั้งใจ เช่น ข้อมูลแชตหรือคำสั่งที่หลุดออกไปโดยไม่ผ่านการตรวจสอบ นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงจาก quantum computing ที่อาจทำลายระบบเข้ารหัสในอนาคต และการโจมตีที่รุนแรงขึ้นเรื่อย ๆ เช่น การเรียกค่าไถ่จากข้อมูลเด็กในโรงเรียน 📌 สรุป 10 ปัญหาใหญ่ที่ CISO ต้องเผชิญ ✅ การรักษาความปลอดภัยของโครงสร้าง AI ➡️ ทีมยังไม่มีเครื่องมือหรือความรู้เพียงพอในการป้องกัน AI ➡️ การใช้งาน AI เติบโตเร็วกว่าการวางมาตรการความปลอดภัย ✅ การโจมตีด้วย AI ที่เร็วและรุนแรงขึ้น ➡️ เวลาที่แฮกเกอร์ใช้ในการเจาะระบบลดเหลือเพียงไม่กี่วินาที ➡️ ต้องฝึกซ้อมรับมือแทบทุกวัน ไม่ใช่แค่เดือนละครั้ง ✅ การปกป้องข้อมูลในยุค AI ➡️ ข้อมูลที่ AI สร้างขึ้นเอง เช่น แชตหรือคำสั่ง ต้องได้รับการจัดการ ➡️ หลายองค์กรยังไม่รู้ว่าข้อมูลสำคัญอยู่ที่ไหน ✅ ภูมิทัศน์ภัยคุกคามที่ขยายตัว ➡️ ระบบเชื่อมโยงกันมากขึ้น ทำให้จุดอ่อนเพิ่มขึ้น ➡️ แฮกเกอร์มี supply chain ของตัวเองและใช้ AI เพิ่มประสิทธิภาพ ✅ การโจมตีที่โหดร้ายขึ้น ➡️ ไม่มีเป้าหมายที่ “ปลอดภัย” อีกต่อไป เช่น โรงเรียนเด็กเล็กก็ถูกโจมตี ➡️ แฮกเกอร์ไม่สนผลกระทบต่อเหยื่อ ✅ ข้อจำกัดด้านงบประมาณ ➡️ งบเพิ่มขึ้นแต่ไม่ทันกับความรุนแรงของภัยคุกคาม ➡️ ต้องลดต้นทุนโดยใช้ automation และ outsourcing ✅ การเตรียมพนักงานให้รับมือกับ phishing ขั้นสูง ➡️ AI สร้างอีเมลหลอกลวงที่เหมือนจริงมาก ➡️ ต้องฝึกซ้อม phishing simulation บ่อยขึ้น และมีบทลงโทษจริง ✅ ความเสี่ยงจาก quantum computing ➡️ การเข้ารหัสปัจจุบันอาจถูกทำลายในอนาคต ➡️ ต้องเริ่มวางแผนใช้ quantum-safe encryption ✅ การจัดลำดับความสำคัญ ➡️ มีงานมากเกินไปแต่คนไม่พอ ต้องเลือกทำสิ่งที่สำคัญที่สุด ➡️ ขาดแคลนบุคลากรด้านความปลอดภัยอย่างหนัก ✅ การประเมินความเสี่ยงให้ถูกต้อง ➡️ ต้องเข้าใจความเสี่ยงที่ธุรกิจยอมรับได้ ➡️ ความเข้าใจระหว่าง CISO กับผู้บริหารลดลงจาก 84% เหลือ 64% ‼️ คำเตือนสำหรับองค์กร ⛔ อย่าคิดว่า AI จะปลอดภัยโดยอัตโนมัติ ⛔ อย่ารอให้ quantum computing มาถึงก่อนจะเตรียมระบบ ⛔ อย่ามองข้ามการฝึกพนักงาน แม้จะมีเทคโนโลยีป้องกันแล้ว https://www.csoonline.com/article/4077442/the-10-biggest-issues-cisos-and-cyber-teams-face-today-2.html

🚚 เซิร์ฟเวอร์ AI ผลิตในฮิวสตันของ Apple เริ่มจัดส่งแล้ว – รองรับ Private Cloud Compute เพื่อความเป็นส่วนตัวสูงสุด Apple ประกาศเริ่มจัดส่งเซิร์ฟเวอร์ AI ที่ผลิตในโรงงานใหม่ที่เมืองฮิวสตัน สหรัฐอเมริกา โดยเซิร์ฟเวอร์เหล่านี้จะถูกนำไปใช้ในระบบ Private Cloud Compute (PCC) ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI ที่เน้นความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้เป็นหลัก PCC ถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับอุปกรณ์ของผู้ใช้ เช่น iPhone หรือ Mac โดยเมื่ออุปกรณ์ต้องส่งคำขอไปยังคลาวด์ ข้อมูลจะถูกส่งไปยังระบบปฏิบัติการแบบ clean-room ที่ไม่มีการเก็บข้อมูล ไม่มีการติดตาม และไม่มีหน่วยความจำถาวร หลังจากประมวลผลเสร็จ ข้อมูลจะถูกลบออกทันที Apple ยังเปิดให้ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยตรวจสอบระบบ PCC ได้ผ่าน Virtual Research Environment และจะเผยแพร่ภาพของระบบปฏิบัติการที่ใช้ในแต่ละเซิร์ฟเวอร์ เพื่อให้ตรวจสอบความปลอดภัยได้อย่างโปร่งใส แม้จะยังไม่เปิดเผยว่าเซิร์ฟเวอร์ใช้ชิปอะไร แต่คาดว่าเป็น Apple Silicon รุ่นใหม่ที่พัฒนาต่อจากซีรีส์ M โดยเน้นการประมวลผล AI แบบไฮบริด คือทำงานบนอุปกรณ์ก่อน แล้วค่อยส่งต่อไปยัง PCC เมื่อจำเป็น ✅ การเปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ AI ของ Apple ➡️ ผลิตในโรงงานใหม่ที่ฮิวสตัน สหรัฐอเมริกา ➡️ ใช้ในระบบ Private Cloud Compute (PCC) ➡️ รองรับการประมวลผล AI แบบไฮบริด (on-device + cloud) ➡️ เน้นความปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ✅ ความปลอดภัยของ PCC ➡️ ใช้ระบบปฏิบัติการแบบ clean-room ไม่มีการเก็บข้อมูล ➡️ ไม่มีหน่วยความจำถาวร ไม่มี telemetry ➡️ ลบข้อมูลทันทีหลังประมวลผล ➡️ เปิดให้ตรวจสอบผ่าน Virtual Research Environment ✅ ความคาดหวังและผลกระทบ ➡️ เป็นส่วนหนึ่งของแผนลงทุน $600 พันล้านในสหรัฐฯ ➡️ ช่วยขยายขีดความสามารถของ Apple Intelligence ➡️ ไม่พึ่งพาฮาร์ดแวร์จากผู้ผลิตรายอื่น ➡️ ท้าทายแนวทางของ Microsoft และ Google ที่ใช้ GPU-heavy cloud https://www.tomshardware.com/desktops/servers/apples-houston-built-ai-servers-now-shipping

📱 Google ยอมรับกลาย ๆ ว่า GPU ของ Tensor G5 ยังต้องปรับจูน – เตรียมเพิ่มประสิทธิภาพก่อนเปิดตัว Pixel รุ่นใหม่ Google กำลังพัฒนา Tensor G5 ซึ่งเป็นชิปเซ็ตรุ่นใหม่ที่จะใช้ใน Pixel รุ่นถัดไป โดยมีรายงานว่า GPU ที่ใช้ใน Tensor G5 ยังไม่สามารถทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ และต้องการการปรับแต่งเพิ่มเติมก่อนจะพร้อมใช้งานจริง แม้ Google จะยังไม่ประกาศอย่างเป็นทางการ แต่ข้อมูลจากเอกสารภายในและการเคลื่อนไหวของทีมพัฒนาเผยว่า GPU ที่ใช้ใน Tensor G5 ซึ่งเป็นสถาปัตยกรรมจากบริษัท Imagination Technologies ยังต้องการการปรับจูนเพื่อให้เหมาะกับการใช้งานบน Android และแอปต่าง ๆ ของ Google โดยเฉพาะด้านการประมวลผลกราฟิกและ AI Tensor G5 ถือเป็นชิปที่ Google พัฒนาขึ้นเองเต็มรูปแบบ โดยใช้โรงงาน TSMC ในการผลิตด้วยเทคโนโลยี 3nm ซึ่งต่างจาก Tensor รุ่นก่อนที่ร่วมพัฒนากับ Samsung การเปลี่ยนมาใช้ GPU จาก Imagination แทน ARM Mali ก็เป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่ต้องใช้เวลาในการปรับแต่งให้เข้ากับ ecosystem ของ Google ✅ การพัฒนา Tensor G5 โดย Google ➡️ เป็นชิปที่ Google พัฒนาขึ้นเองเต็มรูปแบบ ➡️ ผลิตโดย TSMC ด้วยเทคโนโลยี 3nm ➡️ ใช้ GPU จาก Imagination Technologies แทน ARM Mali ✅ ความท้าทายด้าน GPU ➡️ GPU ยังไม่สามารถทำงานได้เต็มประสิทธิภาพ ➡️ ต้องการการปรับจูนเพื่อรองรับ Android และแอปของ Google ➡️ ทีมพัฒนากำลังเร่งแก้ไขก่อนเปิดตัว Pixel รุ่นใหม่ ✅ การเปลี่ยนแปลงจาก Tensor รุ่นก่อน ➡️ Tensor G5 ไม่ร่วมพัฒนากับ Samsung เหมือนรุ่นก่อน ➡️ เปลี่ยนสถาปัตยกรรม GPU เป็นครั้งแรก ➡️ มุ่งเน้นการควบคุมคุณภาพและประสิทธิภาพโดย Google เอง ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ การเปลี่ยน GPU อาจทำให้เกิดปัญหาความเข้ากันได้กับแอปบางตัว ⛔ หากปรับจูนไม่ทัน อาจส่งผลต่อประสิทธิภาพของ Pixel รุ่นใหม่ ⛔ การพัฒนา GPU ภายในต้องใช้ทรัพยากรและเวลามาก ⛔ ความคาดหวังสูงจากผู้ใช้ Pixel อาจกดดันทีมพัฒนา https://wccftech.com/google-tacitly-admits-to-the-need-for-optimizing-the-tensor-g5s-gpu/

เปิดตำราสายดาร์ก ถอดรหัส 'คำสาป ๗ ประการ' เสมือนถูกร่ายขึ้นมาพันธนาการนักเขียนมือใหม่ ลองดูสิว่า ... คุณกำลังติดอยู่ในคำสาปข้อไหน? --------- ♦️คำสาปที่ ๑. ความกลัวว่าจะเขียนได้ไม่ดีพอ (Imposter Syndrome)♦️ อาการทางจิตวิทยา: นี่คือความกลัวที่พบบ่อยที่สุด นักเขียนมือใหม่มักจะเปรียบเทียบผลงานร่างแรกที่ยังไม่สมบูรณ์ของตัวเองกับผลงานที่ตีพิมพ์และขัดเกลามาอย่างดีของนักเขียนมืออาชีพ ทำให้เกิดความรู้สึกว่าตัวเองเป็น "ตัวปลอม" ไม่เก่งจริง และความสามารถยังไม่ถึงขั้น ความคิดนี้บั่นทอนความมั่นใจและอาจทำให้หยุดเขียนไปกลางคัน --------- ♦️คำสาปที่ ๒. ความกลัวคำวิจารณ์ (Fear of Criticism)♦️ อาการทางจิตวิทยา: งานเขียนเป็นสิ่งที่ออกมาจากความคิดและจิตใจของผู้เขียนโดยตรง การถูกวิจารณ์งานเขียนจึงให้ความรู้สึกเหมือนถูกวิจารณ์ตัวตนของตัวเองไปด้วย ความกลัวที่จะถูกปฏิเสธ ถูกหัวเราะเยาะ หรือถูกมองว่าไม่มีความสามารถ ทำให้นักเขียนจำนวนมากไม่กล้าแบ่งปันผลงานให้ใครอ่าน และเก็บมันไว้กับตัวเอง --------- ♦️คำสาปที่ ๓. ความกลัวหน้ากระดาษเปล่า (Fear of the Blank Page)♦️ อาการทางจิตวิทยา: การเผชิญหน้ากับความว่างเปล่าที่ต้องเติมเต็มให้ได้นั้นสร้างแรงกดดันมหาศาล มันคือความกลัวที่จะเริ่มต้นไม่ได้ กลัวว่าจะเขียนประโยคแรกได้ไม่ดีพอ หรือกลัวว่าความคิดจะตีบตัน ความคาดหวังที่จะต้องเขียนให้ "สมบูรณ์แบบ" ตั้งแต่แรกเป็นอัมพาตทางความคิดที่ทำให้นักเขียนไม่กล้าลงมือ --------- ♦️คำสาปที่ ๔. ความกลัวว่าไอเดียของเราไม่น่าสนใจหรือไม่ใช่เรื่องใหม่ (Fear of Unoriginality) ♦️ อาการทางจิตวิทยา: ในโลกที่เต็มไปด้วยเรื่องเล่าและข้อมูลข่าวสาร นักเขียนมือใหม่มักจะกังวลว่าพล็อตหรือแนวคิดของตัวเองนั้นซ้ำกับคนอื่น หรือไม่น่าสนใจพอที่จะดึงดูดผู้อ่านได้ ความกลัวนี้เกิดจากการขาดความเชื่อมั่นในมุมมองที่เป็นเอกลักษณ์ของตนเอง และมักจะจบลงด้วยการล้มเลิกความคิดไปก่อนที่จะได้พัฒนาต่อ --------- ♦️คำสาปที่ ๕. ความกลัวความล้มเหลว (Fear of Failure)♦️ อาการทางจิตวิทยา: ความกลัวนี้มีหลายมิติ เช่น กลัวว่าจะเขียนไม่จบ, กลัวว่าจะไม่มีใครอ่าน, กลัวว่าจะไม่ได้รับการตีพิมพ์ การลงทุนลงแรงและเวลาไปกับบางสิ่งที่ไม่รับประกันผลตอบแทนเป็นเรื่องที่น่ากลัว ความคิดที่ว่า "ถ้ามันล้มเหลวขึ้นมา เวลาที่เสียไปจะสูญเปล่า" เป็นกำแพงขนาดใหญ่ที่ขวางกั้นการลงมือทำ --------- ♦️คำสาปที่ ๖. ความกลัวการเปิดเผยตัวตน (Fear of Vulnerability)♦️ อาการทางจิตวิทยา: งานเขียนที่ดีมักจะสะท้อนความรู้สึกนึกคิด ความเชื่อ หรือประสบการณ์ส่วนตัวของผู้เขียน การนำสิ่งเหล่านี้ออกมาสู่สาธารณะเปรียบเสมือนการเปลือยเปล่าทางความคิดและอารมณ์ นักเขียนอาจกลัวว่าผู้อื่นจะตัดสินตัวตนของพวกเขาผ่านงานเขียนนั้นๆ ทำให้ไม่กล้าที่จะเขียนอย่างตรงไปตรงมาและลึกซึ้ง --------- ♦️คำสาปที่ ๗. ความกลัวว่าจะทำได้ไม่ดีเท่าที่จินตนาการไว้ (Fear of Imperfection)♦️ อาการทางจิตวิทยา: นักเขียนมักจะมีภาพเรื่องราวที่สมบูรณ์แบบและยิ่งใหญ่อยู่ในหัว แต่เมื่อเริ่มถ่ายทอดออกมาเป็นตัวอักษร กลับพบว่ามันไม่ดีเท่าที่คิดไว้ ช่องว่างระหว่าง "จินตนาการ" กับ "ความเป็นจริงบนหน้ากระดาษ" นี้สร้างความผิดหวังและท้อแท้ ทำให้นักเขียนรู้สึกว่าตัวเองไม่มีความสามารถพอที่จะทำให้เรื่องราวในหัวกลายเป็นจริงได้ --------- ถ้าอ่านมาถึงประโยคนี้ คุณน่าจะเริ่มจะหาทางทำลายคำสาปได้แล้ว ... คาถาทรงพลังที่สุดเพียงบทเดียว นั่นคือ 'การลงมือเขียน' ถึงเวลาสารภาพ กระซิบมาหน่อยสิคะว่า 'คำสาป' ข้อไหนที่พันธนาการคุณไว้แน่นที่สุด? บางทีการเผยความลับ อาจเป็นก้าวแรกของการถอนคำสาปก็ได้ ❤️ #นักเขียน #นักเขียนนิยาย #นักเขียนมือใหม่ #นิยาย #เรื่องสั้น #นามปากกาฌาณินน์ #ฌาณินน์ #จิตวิทยา #บันทึกของฉัน #แรงบันดาลใจนักเขียน

🎮 “Qwertykeys เปิดตัวคีย์บอร์ด QK65 MK3 – ดีไซน์เรโทร พร้อมจอเล่นเกมในตัว!” สายคีย์บอร์ด Mechanical ต้องร้องว้าว! เพราะ Qwertykeys กำลังจะเปิดตัว QK65 MK3 รุ่นใหม่ที่ไม่ใช่แค่คีย์บอร์ดธรรมดา แต่มาพร้อม “จอสีขนาดเล็ก” ที่ติดอยู่ด้านขวาของตัวบอร์ด ซึ่งสามารถใช้เล่นเกมในตัวได้เลย! จากภาพทีเซอร์บน Instagram และประกาศใน Discord ของแบรนด์ ตัวจอจะเป็นแนวตั้งแบบสี (น่าจะเป็น LCD) และมีปุ่มควบคุมเกมอยู่ใต้จอ รวมถึงปุ่มสไตล์ Game Boy ที่อยู่ด้านบนคล้าย shoulder buttons บนคอนโทรลเลอร์ ดีไซน์ของ QK65 MK3 มาในโทนเรโทรสุดเท่ สีเทา-เบจ พร้อมแถบสีสันสดใสที่ได้แรงบันดาลใจจากเครื่องเกมยุค 90 และคอมพิวเตอร์เก่า ๆ แต่ก็ยังคงความหลากหลายในการเลือกสีตามสไตล์ของ Qwertykeys เช่นเดิม ในด้านสเปก คีย์บอร์ดนี้ใช้เลย์เอาต์ 65% และคาดว่าจะมีตัวเลือกแผ่น plate หลากหลาย เช่น FR4, อะลูมิเนียม, POM, PC และคาร์บอนไฟเบอร์ รวมถึงตัวเคสอะลูมิเนียมที่เป็นมาตรฐานของแบรนด์ และมีตัวเลือก PCB แบบไร้สายด้วย ราคายังไม่เปิดเผย แต่ถ้าอิงจากรุ่นก่อนหน้า QK65 v2 อยู่ที่ $165 และ QK65 v2 Classic อยู่ที่ $175 ก็อาจอยู่ในช่วงใกล้เคียงกัน ✅ จุดเด่นของ QK65 MK3 ➡️ มีจอสีขนาดเล็กติดบนตัวคีย์บอร์ด ใช้เล่นเกมได้ ➡️ ปุ่มควบคุมเกมอยู่ใต้จอ และมีปุ่มสไตล์ Game Boy ด้านบน ➡️ ดีไซน์เรโทร สีเทา-เบจ พร้อมแถบสีสันสดใส ➡️ ได้แรงบันดาลใจจากเครื่องเกมยุค 90 และคอมพิวเตอร์เก่า ➡️ เลย์เอาต์ 65% เหมาะสำหรับสายเกมและงานทั่วไป ➡️ ตัวเคสอะลูมิเนียม แข็งแรงและสวยงาม ➡️ มีตัวเลือก plate หลากหลาย เช่น FR4, POM, PC, คาร์บอนไฟเบอร์ ➡️ รองรับ PCB แบบไร้สาย ✅ ความคาดหวังและการเปิดตัว ➡️ คาดว่าจะเปิดตัวในเร็ว ๆ นี้ ➡️ ราคาน่าจะใกล้เคียงกับ QK65 v2 ($165–$175) ➡️ มีให้เลือกหลายสีตามสไตล์ของ Qwertykeys ➡️ สร้างกระแสในชุมชน Mechanical Keyboard อย่างรวดเร็ว https://www.techpowerup.com/342115/qwertykeys-teases-qk65-mk3-retro-mechanical-keyboard-with-built-in-mini-games

🗣️ "Siri ใหม่ยังไม่พร้อม? วิศวกร Apple กังวลประสิทธิภาพใน iOS 26.4" Apple กำลังพัฒนา Siri เวอร์ชันใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเปิดตัวใน iOS 26.4 ช่วงฤดูใบไม้ผลิปี 2026 แต่รายงานล่าสุดจาก Bloomberg โดย Mark Gurman เผยว่า วิศวกรบางส่วนของ Apple กำลังแสดงความกังวลเกี่ยวกับประสิทธิภาพของ Siri ที่ยังไม่เป็นไปตามเป้าหมาย โดยเฉพาะในสถานการณ์สำคัญ เช่น การใช้งานในแอปธนาคารหรือการสั่งงานข้ามแอป Siri ใหม่นี้ถูกสร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม V2 ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ไขข้อจำกัดของเวอร์ชันก่อนหน้า ซึ่ง Craig Federighi รองประธานฝ่ายวิศวกรรมซอฟต์แวร์ของ Apple เคยกล่าวว่า V1 ไม่สามารถตอบสนองความคาดหวังของผู้ใช้ได้ และจำเป็นต้องเปลี่ยนโครงสร้างใหม่ทั้งหมด ฟีเจอร์ใหม่ที่คาดว่าจะมาพร้อม Siri ใน iOS 26.4 ได้แก่ In-app Actions ที่ให้ Siri สั่งงานภายในแอปได้โดยตรง และ Personal Context Awareness ที่ช่วยให้ Siri เข้าใจข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้ เช่น การค้นหาพอดแคสต์จากข้อความในแอป Messages นอกจากนี้ ยังมีข่าวลือว่า Ke Yang หัวหน้าทีม AKI (Answers, Knowledge and Information) ซึ่งรับผิดชอบการพัฒนา Siri ให้สามารถค้นหาข้อมูลจากเว็บแบบ ChatGPT ได้ ได้ลาออกจาก Apple ไปทำงานกับ Meta ซึ่งอาจสะท้อนถึงความไม่มั่นคงภายในทีมพัฒนา AI ของ Apple ✅ ความคืบหน้าของ Siri ใหม่ใน iOS 26.4 ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม V2 แทน V1 ที่มีข้อจำกัด ➡️ เพิ่มฟีเจอร์ In-app Actions และ Personal Context Awareness ➡️ คาดว่าจะเปิดตัวในฤดูใบไม้ผลิปี 2026 ✅ ความกังวลจากวิศวกร Apple ➡️ ประสิทธิภาพยังไม่ดีพอในสถานการณ์สำคัญ เช่น แอปธนาคาร ➡️ การใช้งานข้ามแอปยังไม่ราบรื่น ➡️ มีความเสี่ยงต่อความเชื่อมั่นของผู้ใช้ ‼️ คำเตือนจากการเปลี่ยนสถาปัตยกรรม ⛔ V2 ยังมีปัญหา “teething problems” หรืออาการเริ่มต้นที่ยังไม่เสถียร ⛔ หากเปิดตัวเร็วเกินไป อาจไม่ผ่านมาตรฐานของ Apple ⛔ การลาออกของหัวหน้าทีม AKI อาจสะท้อนปัญหาภายใน ✅ ฟีเจอร์ที่น่าสนใจของ Siri ใหม่ ➡️ สั่งงานภายในแอป เช่น เพิ่มรายการใน grocery list หรือส่งข้อความ ➡️ ใช้ข้อมูลส่วนตัวเพื่อให้บริการที่ตรงจุด เช่น ค้นหาพอดแคสต์จากข้อความ ➡️ อาจรองรับการค้นหาข้อมูลจากเว็บแบบ ChatGPT 📎 สาระเพิ่มเติมจากภายนอก: ✅ ความท้าทายของการพัฒนา AI ผู้ช่วย ➡️ ต้องบาลานซ์ระหว่างความฉลาดกับความปลอดภัยของข้อมูล ➡️ การเข้าใจบริบทส่วนตัวต้องใช้การประมวลผลที่แม่นยำและไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัว ✅ การแข่งขันในตลาดผู้ช่วย AI ➡️ Google Assistant, Alexa และ ChatGPT ต่างพัฒนาอย่างรวดเร็ว ➡️ Apple ต้องเร่งพัฒนา Siri ให้ทันกับคู่แข่งที่มีความสามารถด้านภาษาขั้นสูง https://wccftech.com/some-apple-engineers-voice-concerns-about-the-performance-of-the-new-ai-powered-siri-in-early-builds-of-ios-26-4/

💥 “อดีตซีอีโอ Intel เตือนฟองสบู่ AI” — แต่ยังไม่แตกเร็ว ๆ นี้ พร้อมชี้ AI กำลังเปลี่ยนโฉมอินเทอร์เน็ตทั้งระบบ Pat Gelsinger อดีตซีอีโอของ Intel และผู้บริหารระดับสูงในวงการเทคโนโลยี ได้ออกมาแสดงความเห็นอย่างตรงไปตรงมาว่า “อุตสาหกรรม AI อยู่ในภาวะฟองสบู่” แต่เขาเชื่อว่าการแตกของฟองสบู่นี้อาจยังไม่เกิดขึ้นในอีกหลายปีข้างหน้า Gelsinger เปรียบเทียบสถานการณ์ปัจจุบันกับยุคดอทคอม โดยชี้ว่าแม้จะมีการลงทุนอย่างมหาศาลและความคาดหวังสูงเกินจริง แต่ก็มีเทคโนโลยีจริงที่กำลังเปลี่ยนโลกอยู่เบื้องหลัง เขาเน้นว่า AI ไม่ได้แค่เปลี่ยนแปลงบางอุตสาหกรรม แต่กำลัง “แทนที่อินเทอร์เน็ตและอุตสาหกรรมผู้ให้บริการทั้งหมดในแบบที่เรารู้จัก” เขายังกล่าวว่า การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI เช่น ศูนย์ข้อมูลขนาดใหญ่และระบบประมวลผลขั้นสูง กำลังสร้างแรงกระเพื่อมไปทั่วทั้งอุตสาหกรรมเทคโนโลยี และจะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในระยะยาว แม้จะมีความเสี่ยงจากการเก็งกำไรและการประเมินมูลค่าที่สูงเกินจริง แต่ Gelsinger มองว่าเทคโนโลยี AI ยังอยู่ในช่วง “สร้างรากฐาน” และจะยังคงเติบโตต่อไปก่อนที่จะถึงจุดอิ่มตัวหรือฟองสบู่แตก ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Pat Gelsinger ยืนยันว่าอุตสาหกรรม AI อยู่ในภาวะฟองสบู่ ➡️ ฟองสบู่ AI อาจยังไม่แตกในอีกหลายปีข้างหน้า ➡️ AI กำลังเปลี่ยนโฉมอินเทอร์เน็ตและอุตสาหกรรมผู้ให้บริการทั้งหมด ➡️ การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI กำลังสร้างแรงกระเพื่อมในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ➡️ เทคโนโลยี AI ยังอยู่ในช่วงสร้างรากฐานและมีแนวโน้มเติบโตต่อ ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การลงทุนเก็งกำไรใน AI อาจนำไปสู่การประเมินมูลค่าที่สูงเกินจริง ⛔ หากฟองสบู่แตก อาจส่งผลกระทบต่อบริษัทเทคโนโลยีและนักลงทุนจำนวนมาก ⛔ ผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตและโครงสร้างเดิมอาจถูกแทนที่ หากไม่ปรับตัวทัน ⛔ การเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างอาจสร้างความปั่นป่วนในตลาดแรงงานและระบบเศรษฐกิจ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/former-intel-ceo-pat-gelsinger-confirms-the-industry-is-in-an-ai-bubble-but-that-a-pop-could-be-several-years-away-were-displacing-all-of-the-internet-and-the-service-provider-industry-as-we-think-about-it-today

ถอดรหัสโอกาสทางการตลาด: ข้อมูลเชิงลึกสำคัญจากงานวิจัยตลาดโรคนอนไม่หลับ งานวิจัยตลาดโรคนอนไม่หลับล่าสุดชี้ให้เห็นว่าความคาดหวังของผู้ป่วยที่เปลี่ยนแปลงไปและการบูรณาการเทคโนโลยีกำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการรักษา งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าโรคนอนไม่หลับส่งผลกระทบต่อผู้ใหญ่มากกว่าหนึ่งในสามทั่วโลก ส่งผลให้ต้นทุนการดูแลสุขภาพเพิ่มขึ้นและสูญเสียประสิทธิภาพการทำงาน ผลกระทบทางจิตวิทยาและสรีรวิทยาของโรคนี้กำลังกระตุ้นให้บริษัทยาและเทคโนโลยีพัฒนานวัตกรรมที่ก้าวล้ำกว่าการบำบัดด้วยยาแบบดั้งเดิม การบำบัดพฤติกรรม แพลตฟอร์มดิจิทัล และอุปกรณ์ติดตามแบบสวมใส่ได้ ถือเป็นปัจจัยสำคัญในวิวัฒนาการนี้ ความนิยมที่เพิ่มขึ้นในการรักษาแบบไม่ใช้ยากำลังเปลี่ยนแปลงภูมิทัศน์การแข่งขัน ช่วยให้ผู้ประกอบการหน้าใหม่และสตาร์ทอัพสามารถเติบโตได้ อ้างอิง - https://www.marketresearchfuture.com/reports/insomnia-market-545 อ่านน้อยลง

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