เข้าคิวด่านสะเดา 3 ชั่วโมง ทำลายการท่องเที่ยวไทย ในช่วงวันหยุดยาวของประเทศมาเลเซีย เนื่องในวันรวมชาติมาเลเซีย และปิดภาคเรียนระยะสั้น ประเทศไทยได้ต้อนรับนักท่องเที่ยวชาวมาเลเซียจำนวนมาก โดยเฉพาะด่านพรมแดนสะเดา จ.สงขลา แต่ก็ประสบปัญหาต่อคิวยาวนาน ขาไปต้องรอกว่า 3 ชั่วโมง ส่วนขากลับรถติดหน้าด่านยาวเหยียด มาไม่ทันเวลาด่านปิด 5 ทุ่ม ต้องค้างคืนจ่ายค่าโรงแรมเกือบ 3,000 บาท กลายเป็นไวรัลในสื่อมาเลเซีย ดร.สิทธิพงษ์ สิทธิภัทรประภา นายกสมาคมโรงแรมหาดใหญ่ สงขลา ถึงกับตั้งคำถามว่า "เราจะต้อนรับเพื่อนบ้านที่มาอุดหนุนพี่น้องคนไทย ด้วยการปล่อยให้เขาเข้าแถวรอข้ามแดน 3 ชั่วโมง โดยที่ส่วนกลางไม่คิดจะทำอะไรให้ดีขึ้นเลยเหรอ? โดยกล่าวว่า หลายปีแล้วที่ต้องเจอกับภาพนักท่องเที่ยวแออัดที่ด่านสะเดา คนยืนรอเข้าแถวนานหลายชั่วโมงเพื่อเข้ามาเที่ยวในประเทศไทย สร้างรายได้ให้กับคนไทย ล่าสุดยังคงได้รับการร้องเรียนจากนักท่องเที่ยวว่า ต้องใช้เวลาข้ามด่านนานกว่า 3 ชั่วโมง ทั้งที่เรื่องนี้มีมานานแล้ว แต่ส่วนกลางไม่เคยแก้ไขใดๆ เลย ลำพังให้หน้างานแก้ไขอย่างเดียวคงไม่สามารถทำได้ เรื่องนี้ต้องแก้ที่โครงสร้างของระบบ กรมศุลกากรควรให้ความสำคัญกับคนไม่น้อยไปกว่าสินค้า เพราะปัจจุบันรูปแบบการท่องเที่ยวเปลี่ยนไปมาก ควรปรับรูปแบบการยื่นเอกสารนำรถยนต์เข้ามาท่องเที่ยวให้เป็นรูปแบบออนไลน์ เพื่อลดการจราจรที่แออัด นอกจากอำนวยความสะดวกให้นักท่องเที่ยวแล้ว ยังสร้างความโปร่งใส เท่าเทียมให้กับนักท่องเที่ยวทุกคนอีกด้วย ดังเช่นสำนักงานตรวจคนเข้าเมือง ได้ดำเนินการแก้ไขการยื่นเอกสาร ตม.6 เป็นออนไลน์แล้ว แก้ปัญหาได้มากเลยทีเดียว "ผมคิดว่าไม่ใช่เฉพาะผม มีอีกหลายๆ คนที่ทนกับเรื่องนี้ไม่ได้ ดังนั้นส่วนกลางไม่ควรมองนักท่องเที่ยวมาเลเซียเป็นของตาย อะไรที่เห็นปัญหาแล้วไม่แก้ไข แปลว่าอะไร เรื่องนี้ผมจะรอ รมว.คลังคนใหม่ ที่เป็นคนนอกวงการการเมือง หวังว่าท่านจะเข้าใจและจะให้ความสำคัญกับแก้ปัญหาให้กับการท่องเที่ยวของไทย ซึ่งผมจะได้นำเสนอเรื่องนี้ต่อท่านและคาดหวังว่าการท่องเที่ยวไทยจะหลุดพ้นจากบ่วงปัญหานี้ที่หมักมานานเสียที" อีกด้านหนึ่ง เถกิง สมทรัพย์ อดีตสื่อมวลชนอาวุโส ที่ผันตัวทำบริษัททัวร์ Around the world แสดงความคิดเห็นในเฟซบุ๊กว่า "อวสานการท่องเที่ยวชายแดนไทย-มาเลเซีย ถ้ารัฐบาลไม่ลงไปกำกับดูแลให้เกิดความคล่องตัวจริงจัง อย่าคิดว่านักท่องเที่ยวมาเลเซียเป็นของตาย" โดยเห็นว่า เอกนิติ นิติทัณฑ์ประภาศ รองนายกรัฐมนตรี และ รมว.คลัง ต้องลงไปดูแล เพราะเป็นรายได้ทั้งนั้น เชื่อว่าด้วยความสามารถของด่านไทยจะแก้ปัญหาดังกล่าวได้ #Newskit

📰 WeAct Display FS — จอ USB ขนาดจิ๋วราคา $2 ที่อาจเปลี่ยนวิธีมองข้อมูลบนคอมพิวเตอร์ WeAct Display FS คือจอแสดงผลขนาด 0.96 นิ้วที่เชื่อมต่อผ่าน USB โดยมีเป้าหมายเพื่อเป็นจอเสริมสำหรับแสดงข้อมูลระบบ หรือแม้แต่ใช้เป็นจอภาพที่สองแบบพกพา ด้วยราคาประมาณ $2 บน AliExpress อุปกรณ์นี้กลายเป็นที่สนใจในกลุ่มผู้ใช้สาย embedded และนักพัฒนา DIY อย่างรวดเร็ว2 แม้จะมีขนาดเท่ากับแฟลชไดรฟ์ แต่จอนี้ให้ความละเอียด 160×80 พิกเซล รองรับสีแบบ RGB565 ถึง 65,536 สี และมีพอร์ต USB-A แบบ reversible ที่สามารถเสียบได้ทั้งสองด้านโดยไม่ต้องกังวลเรื่องทิศทางการใช้งาน WeAct มีซอฟต์แวร์สองตัวสำหรับใช้งานจอนี้ ได้แก่ WeAct Studio System Monitor ที่ใช้ Python และสามารถปรับแต่ง UI ได้ตามใจ เช่น แสดงอุณหภูมิ CPU, สภาพอากาศ หรือข้อความต่าง ๆ และ WeAct Studio Screen Projection ที่จำลองจอนี้เป็นจอภาพจริงบน Windows เพื่อย้ายหน้าต่างหรือแสดงภาพแบบเต็มจอ แม้จะมีข้อจำกัดด้านขนาดและความละเอียด แม้บริษัทจะระบุว่ารองรับเฉพาะ Windows แต่เนื่องจากซอฟต์แวร์ตัวแรกเป็นโอเพ่นซอร์ส จึงสามารถใช้งานบน macOS, Linux และ Raspberry Pi ได้ หากมี Python 3.9+ และความสามารถในการปรับแต่งโค้ด อย่างไรก็ตาม มีข้อกังวลด้านความปลอดภัยจากผู้ใช้บางรายที่ตั้งคำถามว่าอุปกรณ์ USB จากผู้ผลิตจีนอาจถูกใช้เป็นช่องทางแอบแฝง เช่น เปลี่ยนเป็นคีย์บอร์ดเพื่อส่งคำสั่งอัตโนมัติ หรือฝังมัลแวร์ผ่าน driver ที่ไม่ได้เปิดเผยซอร์สโค้ด ✅ WeAct Display FS เป็นจอ USB ขนาด 0.96 นิ้ว ราคาประหยัด ➡️ ความละเอียด 160×80 พิกเซล / สี RGB565 65,536 สี ➡️ ขนาดเท่าแฟลชไดรฟ์ (43 x 14.5 มม.) / พอร์ต USB-A แบบ reversible ✅ มีซอฟต์แวร์ให้เลือกใช้งาน 2 แบบ ➡️ WeAct Studio System Monitor ใช้ Python / ปรับแต่ง UI ได้ ➡️ WeAct Studio Screen Projection จำลองเป็นจอภาพจริงบน Windows ✅ รองรับระบบปฏิบัติการหลากหลาย ➡️ แม้จะระบุว่าใช้ได้เฉพาะ Windows แต่สามารถใช้บน Linux/macOS ได้ ➡️ ต้องมี Python 3.9+ และปรับแต่งโค้ดเอง ✅ ใช้งานได้กับ Raspberry Pi และ SBC อื่น ๆ ➡️ เหมาะสำหรับแสดงสถานะระบบหรือข้อมูลเซ็นเซอร์ ➡️ มีรุ่น 3.5 นิ้ว 480×320 พิกเซล สำหรับผู้ต้องการจอใหญ่ขึ้น ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับความปลอดภัยของอุปกรณ์ USB ⛔ อุปกรณ์ USB อาจเปลี่ยนโหมดเป็น HID เช่น คีย์บอร์ด เพื่อส่งคำสั่ง ⛔ ซอฟต์แวร์บางตัวไม่มีซอร์สโค้ด อาจมีความเสี่ยงด้านความโปร่งใส ⛔ การติดตั้ง driver โดยไม่ตรวจสอบ อาจเปิดช่องให้มัลแวร์แฝงตัว ⛔ ผู้ใช้ควรระวังการให้สิทธิ์ระดับ admin กับอุปกรณ์ที่ไม่รู้แหล่งที่มา https://www.cnx-software.com/2025/09/18/2-weact-display-fs-adds-a-0-96-inch-usb-information-display-to-your-computer/

🌐 “Nostr: โปรโตคอลสื่อสารไร้ศูนย์กลางที่อาจเปลี่ยนโฉมอินเทอร์เน็ต — เมื่อทุกคนถือกุญแจของตัวเอง” ในยุคที่โซเชียลมีเดียถูกควบคุมโดยบริษัทใหญ่และรัฐบาลหลายแห่ง Nostr ได้ถือกำเนิดขึ้นเพื่อเสนอทางเลือกใหม่ที่ “ไม่มีใครควบคุม” โดยเป็นโปรโตคอลเปิดที่ให้ทุกคนสามารถสร้างแอปหรือใช้งานได้อย่างอิสระ ไม่ต้องพึ่งเซิร์ฟเวอร์กลาง ไม่ต้องลงทะเบียน และไม่มีโฆษณา Nostr ย่อมาจาก “Notes and Other Stuff Transmitted by Relays” ซึ่งหมายถึงการส่งข้อความผ่านเครือข่ายของรีเลย์ (relay) ที่ทำหน้าที่รับ ส่ง และเก็บข้อมูล โดยผู้ใช้สามารถเลือกรีเลย์ที่ต้องการได้เอง และหากรีเลย์หนึ่งล่ม ข้อมูลก็ยังอยู่ในรีเลย์อื่น ทำให้ระบบมีความทนทานสูง ผู้ใช้แต่ละคนจะมี public key เป็นตัวระบุ และใช้ private key ในการเซ็นข้อความเพื่อยืนยันว่าเป็นเจ้าของจริง ซึ่งช่วยป้องกันการปลอมแปลงและเพิ่มความโปร่งใสในการสื่อสาร ทุกข้อความที่ส่งออกไปจะถูกเซ็นดิจิทัล และสามารถตรวจสอบย้อนกลับได้ ในปี 2025 Nostr ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยมีแอปที่รองรับมากมาย เช่น Damus, Primal และ Amethyst รวมถึงการเชื่อมต่อกับ Bitcoin เพื่อสร้างเศรษฐกิจแบบไร้ตัวกลาง เช่น การให้ทิปผ่าน Lightning Network หรือการขายคอนเทนต์โดยตรง อย่างไรก็ตาม ความท้าทายยังคงอยู่ โดยเฉพาะเรื่องความเสถียรของรีเลย์ที่บางแห่งอาจล่มบ่อย หรือจำกัดการใช้งานเฉพาะสมาชิกที่จ่ายเงิน รวมถึงการจัดการเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม ซึ่งไม่มีระบบกลางในการควบคุม ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Nostr เป็นโปรโตคอลเปิดสำหรับการสื่อสารแบบไร้ศูนย์กลาง ➡️ ใช้ระบบรีเลย์ในการส่งและเก็บข้อความ ผู้ใช้เลือกรีเลย์ได้เอง ➡️ ทุกข้อความถูกเซ็นด้วย private key เพื่อยืนยันตัวตน ➡️ ไม่มีเซิร์ฟเวอร์กลาง ไม่มีโฆษณา และไม่ต้องลงทะเบียน ✅ การใช้งานและการเติบโต ➡️ แอปยอดนิยมที่ใช้ Nostr ได้แก่ Damus, Primal, Amethyst ➡️ เชื่อมต่อกับ Bitcoin เพื่อสร้างเศรษฐกิจแบบ peer-to-peer ➡️ ผู้ใช้สามารถให้ทิปหรือขายคอนเทนต์โดยตรงผ่าน Lightning Network ➡️ โปรโตคอลได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในปี 2025 และมีผู้ใช้หลายล้านคน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Nostr ถูกเปรียบเทียบกับ Bitcoin ในแง่ของการกระจายอำนาจและความโปร่งใส ➡️ การเซ็นข้อความด้วย cryptographic key ช่วยป้องกันการปลอมแปลง ➡️ นักพัฒนาใช้ nostr-tools library ในการสร้างแอปและจัดการ key ➡️ การไม่มีระบบกลางช่วยให้ไอเดียใหม่ ๆ ถูกทดลองได้อย่างรวดเร็ว https://nostr.com/

📰 Anthropic เปิดเบื้องหลัง 3 บั๊กใหญ่ที่ทำให้ Claude ตอบผิดเพี้ยน — เมื่อ AI ไม่ได้ “เนิร์ฟ” แต่โครงสร้างพื้นฐานพัง ระหว่างเดือนสิงหาคมถึงต้นกันยายน 2025 ผู้ใช้ Claude หลายคนเริ่มสังเกตว่าคุณภาพการตอบกลับของโมเดลลดลงอย่างผิดปกติ บางคนได้รับคำตอบที่แปลกประหลาด เช่นมีตัวอักษรไทยโผล่กลางข้อความภาษาอังกฤษ หรือโค้ดที่ผิดไวยากรณ์อย่างชัดเจน จนเกิดข้อสงสัยว่า Anthropic กำลัง “ลดคุณภาพ” ของโมเดลเพื่อจัดการกับโหลดหรือควบคุมต้นทุน แต่ล่าสุด Anthropic ได้ออกมาเปิดเผยอย่างตรงไปตรงมาว่า ปัญหาทั้งหมดเกิดจาก “บั๊กในโครงสร้างพื้นฐาน” ไม่ใช่การลดคุณภาพโดยเจตนา โดยมีทั้งหมด 3 บั๊กที่เกิดขึ้นพร้อมกันและส่งผลกระทบต่อโมเดล Claude หลายรุ่น ได้แก่ Sonnet 4, Opus 4.1, Haiku 3.5 และ Opus 3 บั๊กแรกคือการ “ส่งคำขอผิดเซิร์ฟเวอร์” โดยคำขอที่ควรใช้ context window แบบสั้น กลับถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่เตรียมไว้สำหรับ context window ขนาด 1 ล้านโทเคน ซึ่งยังไม่พร้อมใช้งาน ทำให้การตอบกลับผิดเพี้ยนและช้า โดยเฉพาะในช่วงปลายเดือนสิงหาคมที่มีการเปลี่ยนแปลงระบบ load balancing ทำให้คำขอผิดพลาดเพิ่มขึ้นถึง 16% บั๊กที่สองคือ “การสร้างโทเคนผิดพลาด” บนเซิร์ฟเวอร์ TPU ซึ่งเกิดจากการปรับแต่งประสิทธิภาพที่ทำให้โมเดลเลือกโทเคนที่ไม่ควรปรากฏ เช่น ตัวอักษรจีนหรือไทยในคำตอบภาษาอังกฤษ หรือโค้ดที่มี syntax ผิดอย่างชัดเจน บั๊กสุดท้ายคือ “การคอมไพล์ผิดพลาดใน XLA:TPU” ซึ่งเกิดจากการใช้การคำนวณแบบ approximate top-k ที่ควรช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ แต่กลับทำให้โมเดลเลือกโทเคนผิด โดยเฉพาะเมื่อใช้ precision ที่ไม่ตรงกันระหว่าง bf16 และ fp32 ทำให้โทเคนที่ควรมีโอกาสสูงสุดถูกตัดออกไปโดยไม่ตั้งใจ Anthropic ได้แก้ไขบั๊กทั้งหมดแล้ว และประกาศแผนปรับปรุงระบบตรวจสอบคุณภาพให้ละเอียดขึ้น รวมถึงพัฒนาเครื่องมือ debug ที่ไม่ละเมิดความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ พร้อมขอความร่วมมือจากผู้ใช้ให้ส่ง feedback เมื่อพบปัญหา เพื่อช่วยให้ทีมงานตรวจสอบได้เร็วขึ้น ✅ Claude ตอบผิดเพี้ยนจาก 3 บั๊กในโครงสร้างพื้นฐาน ➡️ ไม่ใช่การลดคุณภาพโดยเจตนา ➡️ ส่งผลกระทบต่อหลายรุ่น เช่น Sonnet 4, Opus 4.1, Haiku 3.5 ✅ บั๊กที่ 1: Context window routing error ➡️ คำขอถูกส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ context window 1M โดยผิดพลาด ➡️ ส่งผลให้คำตอบผิดเพี้ยน โดยเฉพาะช่วงปลายเดือนสิงหาคม ✅ บั๊กที่ 2: Output corruption บน TPU ➡️ โทเคนที่ไม่ควรปรากฏถูกเลือก เช่น “สวัสดี” ในคำตอบภาษาอังกฤษ ➡️ เกิดจากการปรับแต่งประสิทธิภาพที่ผิดพลาด ✅ บั๊กที่ 3: XLA:TPU miscompilation ➡️ การใช้ approximate top-k ทำให้โทเคนที่ควรมีโอกาสสูงสุดถูกตัดออก ➡️ เกิดจาก precision mismatch ระหว่าง bf16 และ fp32 ✅ Anthropic แก้ไขบั๊กทั้งหมดแล้ว ➡️ ปรับ routing logic / rollback การเปลี่ยนแปลง / ใช้ exact top-k แทน ➡️ เพิ่มการตรวจสอบคุณภาพและเครื่องมือ debug ใหม่ ✅ ผู้ใช้สามารถช่วยแจ้งปัญหาได้โดยใช้ /bug หรือปุ่ม thumbs down ➡️ Feedback จากผู้ใช้ช่วยให้ทีมงานตรวจสอบได้เร็วขึ้น ➡️ Anthropic ยืนยันความโปร่งใสและขอบคุณชุมชนที่ช่วยเหลือ https://www.anthropic.com/engineering/a-postmortem-of-three-recent-issues

📰 Tor VPN เปิดตัวเวอร์ชันเบต้า Android — ขยายขอบเขตความเป็นส่วนตัวจากเบราว์เซอร์สู่ระบบเครือข่าย โครงการ Tor ที่รู้จักกันดีในฐานะผู้พัฒนาเบราว์เซอร์ที่เน้นความเป็นส่วนตัว ได้เปิดตัวแอป VPN เวอร์ชันเบต่าสำหรับ Android อย่างเงียบ ๆ บน Google Play Store โดยใช้ชื่อว่า “Tor VPN” ซึ่งเป็นความพยายามครั้งใหม่ในการปกป้องผู้ใช้งานจากการเซ็นเซอร์และการติดตามออนไลน์ในระดับเครือข่าย ไม่ใช่แค่ในเบราว์เซอร์อีกต่อไป Tor VPN ใช้โครงสร้างใหม่ที่เรียกว่า Arti ซึ่งเป็นการเขียนระบบ Tor ด้วยภาษา Rust แทน C เพื่อเพิ่มความปลอดภัยและความเสถียร ตัวแอปยังรองรับฟีเจอร์ split tunneling ที่ให้ผู้ใช้เลือกได้ว่าแอปใดจะส่งข้อมูลผ่านเครือข่าย Tor และแต่ละแอปจะได้รับ IP แยกกัน ทำให้ยากต่อการเชื่อมโยงพฤติกรรมออนไลน์ของผู้ใช้ นอกจากนี้ยังมีการฝังระบบ “bridge” ป้องกันการเซ็นเซอร์ เช่น obfs4 ที่ทำให้ทราฟฟิกดูเหมือนข้อมูลสุ่ม และ Snowflake ที่ปลอมทราฟฟิกให้เหมือนวิดีโอคอลผ่าน WebRTC ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้ในประเทศที่มีการควบคุมอินเทอร์เน็ตสามารถเข้าถึง Tor ได้ง่ายขึ้น อย่างไรก็ตาม Tor VPN ยังอยู่ในช่วงทดลอง และนักพัฒนาย้ำว่าไม่เหมาะสำหรับผู้ที่มีความเสี่ยงสูง เช่น นักข่าวหรือผู้เคลื่อนไหวในประเทศที่มีการสอดแนมอย่างเข้มงวด เพราะอาจยังมีช่องโหว่ด้านความปลอดภัย ✅ Tor เปิดตัว VPN เบต้าสำหรับ Android ➡️ ใช้ชื่อว่า Tor VPN และมีให้ดาวน์โหลดบน Google Play Store ➡️ เป็นการขยายการปกป้องความเป็นส่วนตัวจากเบราว์เซอร์สู่ระดับเครือข่าย ✅ ใช้โครงสร้างใหม่ Arti ที่เขียนด้วยภาษา Rust ➡️ ปลอดภัยและเสถียรกว่าระบบเดิมที่ใช้ภาษา C ➡️ เป็นพื้นฐานใหม่สำหรับการพัฒนา Tor ในอนาคต ✅ รองรับฟีเจอร์ split tunneling ➡️ ผู้ใช้สามารถเลือกแอปที่ต้องการให้ผ่านเครือข่าย Tor ➡️ แต่ละแอปจะได้รับ IP แยกกัน ลดการเชื่อมโยงพฤติกรรม ✅ มีระบบ bridge ป้องกันการเซ็นเซอร์ ➡️ obfs4 ทำให้ทราฟฟิกดูเหมือนข้อมูลสุ่ม ➡️ Snowflake ปลอมทราฟฟิกให้เหมือนวิดีโอคอลผ่าน WebRTC ✅ แอปเป็น open source และมีโค้ดอยู่บน GitHub ➡️ เปิดให้ผู้ใช้และนักพัฒนาตรวจสอบและร่วมพัฒนา ➡️ ช่วยเพิ่มความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือ ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการใช้งาน Tor VPN เบต้า ⛔ ยังไม่เหมาะสำหรับผู้ใช้งานที่มีความเสี่ยงสูง เช่น นักข่าวหรือผู้เคลื่อนไหว ⛔ อาจมีช่องโหว่ด้านความปลอดภัยหรือการรั่วไหลของข้อมูล ⛔ ยังไม่สามารถเทียบเท่ากับ VPN เชิงพาณิชย์ที่ผ่านการทดสอบอย่างเข้มงวด ⛔ การใช้งานในประเทศที่มีการควบคุมอินเทอร์เน็ตอาจยังไม่ปลอดภัยเต็มที่ https://www.techradar.com/vpn/vpn-services/the-tor-project-quietly-launches-a-beta-android-vpn-and-looks-for-testers

📰 Comet: เบราว์เซอร์ AI ตัวแรกที่มาพร้อมระบบความปลอดภัยจาก 1Password — เมื่อผู้ช่วยส่วนตัวออนไลน์ต้องปลอดภัยตั้งแต่ต้นทาง ในยุคที่เบราว์เซอร์ไม่ใช่แค่เครื่องมือค้นหา แต่กลายเป็นผู้ช่วยส่วนตัวที่ “คิด วิเคราะห์ และตัดสินใจ” ได้เอง Comet จาก Perplexity คือเบราว์เซอร์ AI ตัวใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อเปลี่ยนประสบการณ์ออนไลน์ให้ฉลาดขึ้น โดยใช้ AI ในการเข้าใจเจตนาและนำเสนอข้อมูลแบบตรงจุด แต่ความสามารถนี้ก็มาพร้อมความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่สูงขึ้น เพื่อรับมือกับความท้าทายนี้ Perplexity ได้จับมือกับ 1Password ผู้นำด้านการจัดการรหัสผ่าน เพื่อฝังระบบความปลอดภัยระดับสูงเข้าไปใน Comet ตั้งแต่ต้น โดยผู้ใช้สามารถติดตั้งส่วนขยายของ 1Password เพื่อจัดการรหัสผ่าน, passkeys, และข้อมูลล็อกอินต่าง ๆ ได้อย่างปลอดภัยผ่านระบบ end-to-end encryption และ zero-knowledge architecture Comet ยังเน้นการเก็บข้อมูลแบบ local storage โดยไม่ส่งข้อมูลไปยังเซิร์ฟเวอร์ของ Perplexity ทำให้ผู้ใช้สามารถควบคุมสิ่งที่ AI เข้าถึงได้อย่างชัดเจน และลดความเสี่ยงจากการรั่วไหลของข้อมูลส่วนตัว ความร่วมมือครั้งนี้สะท้อนแนวคิดใหม่ของการพัฒนา AI — ไม่ใช่แค่ “ฉลาด” แต่ต้อง “ปลอดภัยโดยออกแบบ” เพื่อให้ผู้ใช้สามารถไว้วางใจและใช้งานได้อย่างมั่นใจในโลกออนไลน์ที่เต็มไปด้วยภัยคุกคาม ✅ Comet คือเบราว์เซอร์ AI ที่ออกแบบมาเพื่อเป็นผู้ช่วยส่วนตัวออนไลน์ ➡️ ใช้ AI วิเคราะห์เจตนาและนำเสนอข้อมูลแบบตรงจุด ➡️ เปลี่ยนเบราว์เซอร์จากเครื่องมือแบบ passive เป็นระบบที่ “คิดและตัดสินใจ” ได้ ✅ ความร่วมมือระหว่าง Perplexity และ 1Password ➡️ ฝังระบบ credential security เข้าไปใน Comet โดยตรง ➡️ ใช้ end-to-end encryption และ zero-knowledge architecture ✅ ส่วนขยาย 1Password สำหรับ Comet ➡️ รองรับการล็อกอิน, autofill, และจัดการรหัสผ่านแบบปลอดภัย ➡️ ซิงค์ข้อมูลข้ามอุปกรณ์และเบราว์เซอร์ได้ ➡️ สร้าง passkeys และรหัสผ่านที่แข็งแรงได้ทันที ✅ Comet เน้นความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ ➡️ เก็บข้อมูลการใช้งานไว้ในเครื่อง ไม่ส่งไปยังเซิร์ฟเวอร์ ➡️ ผู้ใช้สามารถควบคุมว่า AI เข้าถึงข้อมูลใด เมื่อใด และทำไม ✅ แนวคิด “ปลอดภัยโดยออกแบบ” สำหรับ AI ➡️ ไม่ให้ LLM เข้าถึงรหัสผ่านโดยตรง ➡️ ใช้ระบบ authorization ที่มีการกำหนดสิทธิ์แบบ deterministic ➡️ ทุกการเข้าถึงต้องมี audit trail เพื่อความโปร่งใส ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการใช้เบราว์เซอร์ AI ⛔ หากไม่มีระบบความปลอดภัยที่ดี AI อาจเข้าถึงข้อมูลสำคัญโดยไม่ได้ตั้งใจ ⛔ การใช้ LLM โดยไม่มีการควบคุมสิทธิ์ อาจทำให้เกิดการรั่วไหลของ credentials ⛔ ผู้ใช้ต้องเข้าใจว่า AI ไม่ควรได้รับ “raw secrets” ผ่าน prompt หรือ embedding ⛔ หากไม่มี audit trail องค์กรจะไม่สามารถตรวจสอบการเข้าถึงย้อนหลังได้ https://www.techradar.com/pro/security/1password-and-perplexity-partner-on-comet-ai-browser-a-full-time-personal-assistant-with-security-by-default

🔒 “Ant Group แฉกลยุทธ์ลับของยักษ์ใหญ่สหรัฐฯ — เปิดซอร์สแค่เปลือก เพื่อกักนักพัฒนาไว้ในระบบปิดของ AI” ในงาน Inclusion Conference ที่เซี่ยงไฮ้เมื่อกลางเดือนกันยายน 2025 Ant Group บริษัทฟินเทคยักษ์ใหญ่ของจีนได้เปิดเผยรายงานที่วิจารณ์บริษัทเทคโนโลยีสหรัฐฯ เช่น Nvidia, OpenAI และ Google ว่าใช้กลยุทธ์ “เปิดซอร์สแบบหลอก” เพื่อดึงนักพัฒนาเข้าสู่ระบบ AI แบบปิดของตนเอง โดยอ้างว่าแม้จะมีการเปิดซอร์สเครื่องมือบางส่วน แต่แกนหลักของโมเดลและฮาร์ดแวร์ยังคงถูกควบคุมอย่างเข้มงวด ตัวอย่างที่ถูกยกขึ้นมาคือ “Dynamo” แพลตฟอร์ม inference ที่ Nvidia เปิดซอร์สในเดือนมีนาคม 2024 ซึ่งถูกโปรโมตว่าเป็น “ระบบปฏิบัติการของ AI” แต่จริง ๆ แล้วถูกออกแบบมาให้ทำงานได้ดีที่สุดกับ GPU ของ Nvidia เท่านั้น ทำให้ผู้พัฒนาแทบไม่มีทางเลือกอื่นหากต้องการประสิทธิภาพสูงสุด OpenAI และ Google ก็ถูกกล่าวหาว่าเปิดซอร์สเฟรมเวิร์กสำหรับสร้าง AI agent แต่เฟรมเวิร์กเหล่านั้นถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับโมเดลเฉพาะของบริษัทเท่านั้น เช่น GPT หรือ Gemini ซึ่งหมายความว่าผู้พัฒนาจะถูกผูกติดกับระบบของบริษัทเหล่านี้ในระยะยาว Ant Group เปรียบเทียบกับแนวทางของบริษัทจีน เช่น Alibaba Cloud และ ByteDance ที่เปิดซอร์สโมเดลหลักให้ดาวน์โหลดและนำไปพัฒนาต่อได้จริง ซึ่งทำให้เกิดการนำไปใช้อย่างแพร่หลาย แม้แต่ในสตาร์ทอัพของสหรัฐฯ เอง รายงานยังชี้ให้เห็นถึงการผูกขาดในตลาด โดย Microsoft ครองส่วนแบ่ง 39% ในด้านโมเดลพื้นฐานและแพลตฟอร์มจัดการโมเดล ขณะที่ Nvidia ครองตลาด GPU สำหรับดาต้าเซ็นเตอร์ถึง 92% ซึ่งทำให้การเข้าถึง AI อย่างแท้จริงกลายเป็นเรื่องยากสำหรับผู้เล่นรายเล็ก แม้สหรัฐฯ จะมีส่วนร่วมในระบบ open-source AI ถึง 37.4% ของโลก แต่ Ant Group เตือนว่าการเปิดซอร์สเฉพาะ “เครื่องมือรอบนอก” โดยไม่เปิดโมเดลหลัก อาจทำให้เกิดการควบคุมเชิงโครงสร้างที่ลึกกว่าที่เห็น ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Ant Group วิจารณ์ Nvidia, OpenAI และ Google ว่าใช้ open-source แบบจำกัด ➡️ Dynamo ของ Nvidia ถูกออกแบบให้ทำงานได้ดีที่สุดกับ GPU ของ Nvidia ➡️ OpenAI และ Google เปิดซอร์สเฟรมเวิร์กที่ผูกติดกับโมเดลเฉพาะของตน ➡️ Alibaba Cloud และ ByteDance เปิดซอร์สโมเดลหลักให้ดาวน์โหลดและพัฒนาต่อได้ ✅ สถานการณ์ตลาดและผลกระทบ ➡️ Microsoft ครองตลาดโมเดลพื้นฐานและแพลตฟอร์มจัดการโมเดล 39% ➡️ Nvidia ครองตลาด GPU ดาต้าเซ็นเตอร์ถึง 92% ➡️ สหรัฐฯ มีส่วนร่วมในระบบ open-source AI 37.4% ของโลก ➡️ จีนมีส่วนร่วม 18.7% และเน้นการเปิดซอร์สโมเดลมากกว่าเครื่องมือ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ AI agent คือระบบที่ทำงานอัตโนมัติแทนผู้ใช้ โดยใช้โมเดลพื้นฐานเป็นแกน ➡️ การเปิดซอร์สโมเดลช่วยให้เกิดความโปร่งใสและการทดลองในวงกว้าง ➡️ การเปิดซอร์สเฉพาะเครื่องมืออาจทำให้เกิดการผูกขาดเชิงเทคโนโลยี ➡️ สตาร์ทอัพในสหรัฐฯ เริ่มหันมาใช้โมเดลจีนที่เปิดซอร์สเพื่อหลีกเลี่ยงข้อจำกัด https://www.techradar.com/pro/top-us-tech-companies-are-holding-developers-in-closed-source-ai-ecosystems-ant-group-says

🍇 “จากเถาองุ่นสู่ฟิล์มชีวภาพ — นักวิจัย SDSU เปลี่ยนเศษไม้ไร้ค่าให้กลายเป็นวัสดุทดแทนพลาสติกที่ย่อยสลายได้ใน 17 วัน” ในยุคที่พลาสติกกลายเป็นปัญหาระดับโลก นักวิจัยจาก South Dakota State University (SDSU) ได้ค้นพบวิธีใหม่ในการเปลี่ยนเศษไม้จากเถาองุ่นที่ถูกตัดทิ้งทุกปีให้กลายเป็นฟิล์มชีวภาพที่โปร่งใส แข็งแรง และย่อยสลายได้ในเวลาเพียง 17 วันในดิน งานวิจัยนี้นำโดยศาสตราจารย์ Srinivas Janaswamy จากภาควิชาวิทยาศาสตร์นมและอาหาร ร่วมกับทีมวิจัยที่รวมถึงนักศึกษาระดับปริญญาเอกและผู้เชี่ยวชาญด้านองุ่นจาก SDSU หัวใจของนวัตกรรมนี้คือ “เซลลูโลส” — สารชีวโมเลกุลที่พบมากที่สุดในธรรมชาติ ซึ่งมีอยู่ในผนังเซลล์ของพืชทุกชนิด โดยเฉพาะในเถาองุ่นที่มีความเข้มข้นของเซลลูโลสสูงและมีปริมาณน้ำต่ำ ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการผลิตฟิล์มชีวภาพ ทีมวิจัยใช้กระบวนการสกัดเซลลูโลสด้วยสารละลายด่างและสารฟอกขาว ก่อนนำไปละลายใน ZnCl₂ แล้วเติมแคลเซียมและกลีเซอรอลเพื่อสร้างฟิล์มที่มีความโปร่งใสถึง 84% และความแข็งแรงมากกว่าถุงพลาสติกทั่วไป โดยไม่ทิ้งสารตกค้างที่เป็นอันตรายต่อสิ่งแวดล้อม ฟิล์มจากเถาองุ่นนี้ไม่เพียงแต่ช่วยลดปัญหาขยะพลาสติก แต่ยังเป็นการเพิ่มมูลค่าให้กับเศษวัสดุทางการเกษตรที่มักถูกเผาหรือทิ้งไปโดยเปล่าประโยชน์ ซึ่งสอดคล้องกับแนวคิดเศรษฐกิจหมุนเวียนและการใช้ทรัพยากรอย่างยั่งยืน ✅ ข้อมูลสำคัญจากงานวิจัย ➡️ ฟิล์มชีวภาพผลิตจากเซลลูโลสในเถาองุ่นที่ถูกตัดทิ้งทุกปี ➡️ ย่อยสลายได้ภายใน 17 วันในดิน โดยไม่ทิ้งสารตกค้าง ➡️ โปร่งใสระดับ 83.7–84.3% และมีแรงดึงสูงถึง 18.2 MPa ➡️ แข็งแรงกว่าถุงพลาสติกทั่วไป และเหมาะสำหรับบรรจุภัณฑ์อาหาร ✅ กระบวนการผลิตและทีมวิจัย ➡️ สกัดเซลลูโลสด้วย KOH และ NaClO₂ ก่อนละลายใน ZnCl₂ ➡️ เติมแคลเซียมและกลีเซอรอลเพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นและความแข็งแรง ➡️ ทีมวิจัยประกอบด้วย Srinivas Janaswamy, Anne Fennell และนักศึกษาจาก SDSU และ Purdue ➡️ ได้รับทุนสนับสนุนจาก USDA และ NSF เพื่อพัฒนาต่อยอด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ เซลลูโลสเป็นองค์ประกอบหลักของฝ้ายและไม้ — ใช้ในสิ่งทอและกระดาษ ➡️ ฟิล์มชีวภาพจากพืชสามารถลดการใช้พลาสติกจากน้ำมันดิบ ➡️ เถาองุ่นมีเซลลูโลสสูงถึง 35% และมีน้ำต่ำ — เหมาะกับการแปรรูป ➡️ การใช้เศษพืชในการผลิตวัสดุช่วยลดการเผาและการปล่อยคาร์บอน https://www.sdstate.edu/news/2025/08/can-grapevines-help-slow-plastic-waste-problem

🎙️ เรื่องเล่าจาก OCTOPUS ถึง SCUP-HPC: เมื่อซูเปอร์คอมพิวเตอร์กลายเป็นผู้บันทึกความจริงของงานวิจัย มหาวิทยาลัยโอซาก้า D3 Center ร่วมกับ NEC เปิดตัว OCTOPUS (Osaka University Compute and sTOrage Platform Urging open Science) ซึ่งเป็นซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่มีพลังการประมวลผล 2.293 petaflops โดยใช้ 140 โหนดของ NEC LX201Ein-1 ที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงานวิจัยแบบเปิด (Open Science) จุดเด่นของ OCTOPUS ไม่ใช่แค่ความเร็ว แต่คือระบบ “provenance management” ที่สามารถบันทึกและติดตามกระบวนการคำนวณทั้งหมด เช่น ข้อมูลใดถูกใช้ โปรแกรมใดเรียกใช้ และผลลัพธ์ใดถูกสร้างขึ้น โดยไม่กระทบต่อประสิทธิภาพของระบบ เทคโนโลยีนี้ชื่อว่า SCUP-HPC (Scientific Computing Unifying Provenance – High Performance Computing) ซึ่งพัฒนาโดยทีมของ Susumu Date จากห้องวิจัยร่วมระหว่าง NEC และมหาวิทยาลัยโอซาก้า โดยเริ่มต้นในปี 2021 SCUP-HPC ช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นหาประวัติการคำนวณด้วย ID เฉพาะ และแสดงผลแบบ visualization ได้ ทำให้นักวิจัยสามารถใส่รหัสประวัติการคำนวณในบทความวิชาการ เพื่อยืนยันว่าใช้ OCTOPUS จริงในการสร้างผลลัพธ์ ระบบนี้ยังช่วยแก้ปัญหาการบันทึกข้อมูลด้วยมือที่อาจผิดพลาดหรือไม่ครบถ้วน ซึ่งเป็นปัญหาใหญ่ในงานวิจัยที่ต้องการความโปร่งใสและตรวจสอบได้ โดยเฉพาะในยุคที่ AI และ Big Data กลายเป็นเครื่องมือหลักของนักวิทยาศาสตร์ NEC ยังมีแผนจะนำ SCUP-HPC ไปใช้เชิงพาณิชย์ในอนาคต และจะขยายแพลตฟอร์มนี้ไปสู่การใช้งานในอุตสาหกรรมและงานวิจัยด้าน AI อย่างเต็มรูปแบบ ภายใต้แนวคิด “NEC BluStellar” ที่เน้นการสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลเพื่อการวิจัย ✅ การเปิดตัว OCTOPUS โดยมหาวิทยาลัยโอซาก้าและ NEC ➡️ เริ่มทดลองใช้งานในเดือนกันยายน และเปิดใช้งานเต็มรูปแบบในเดือนธันวาคม 2025 ➡️ ใช้ 140 โหนดของ NEC LX201Ein-1 มีพลังการประมวลผล 2.293 petaflops ➡️ ประสิทธิภาพสูงกว่าระบบเดิมประมาณ 1.5 เท่า ✅ เทคโนโลยี SCUP-HPC สำหรับการจัดการ provenance ➡️ บันทึกว่าโปรแกรมใดใช้ข้อมูลใด และสร้างผลลัพธ์อะไร ➡️ แสดงผลแบบ visualization และค้นหาด้วย history ID ➡️ ช่วยให้นักวิจัยใส่รหัสการคำนวณในบทความเพื่อยืนยันความถูกต้อง ✅ เป้าหมายของระบบนี้ ➡️ ส่งเสริม Open Science โดยให้ข้อมูลวิจัยสามารถตรวจสอบและแบ่งปันได้ ➡️ ลดความผิดพลาดจากการบันทึกด้วยมือ ➡️ เพิ่มความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือของงานวิจัย ✅ แผนการขยายในอนาคต ➡️ NEC เตรียมนำ SCUP-HPC ไปใช้เชิงพาณิชย์ ➡️ ขยายไปสู่การใช้งานในอุตสาหกรรมและงานวิจัยด้าน AI/Big Data ➡️ อยู่ภายใต้แนวคิด NEC BluStellar เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลวิจัย https://www.techpowerup.com/340936/nec-provides-computing-power-for-octopus-supercomputer-at-osaka-university

🎙️ เรื่องเล่าจาก Chrome สู่ Zen: เมื่อเบราว์เซอร์กลายเป็นเครื่องมือเพื่อความสงบ ไม่ใช่แค่การเข้าถึงข้อมูล Zen Browser เป็นเบราว์เซอร์โอเพ่นซอร์สที่พัฒนาบนพื้นฐานของ Firefox โดยไม่ใช้เอนจิน Chromium ที่เบราว์เซอร์ส่วนใหญ่พึ่งพา จุดเด่นของ Zen คือการออกแบบที่เน้นความสงบ ความเป็นส่วนตัว และการปรับแต่งที่ลึกกว่าปกติ ทันทีที่เปิดใช้งานครั้งแรก ผู้ใช้จะได้สัมผัสกับ onboarding ที่ไม่เหมือนใคร—เลือกธีม, ปรับทิศทางของ gradient, และแม้แต่ปรับ grain effect ของพื้นหลังได้ตามใจ จากนั้นจะเข้าสู่ UI ที่ใช้ sidebar แนวตั้งแทนแถบแนวนอนแบบ Chrome ซึ่งช่วยให้โฟกัสกับเนื้อหาได้มากขึ้น Zen ยังมีฟีเจอร์ productivity เช่น Split View ที่เปิดสองลิงก์ข้างกันได้, Workspaces ที่แยกธีมและแท็บตามบริบท เช่น งานหรือเรียน และ Zen Mods ซึ่งเป็นปลั๊กอินจากชุมชนที่ช่วยเพิ่มฟีเจอร์ เช่น Super URL bar ที่ปรับแต่งหน้าตาแถบ URL ได้ละเอียดมาก แม้ Zen จะมีความคล้ายกับ Arc Browser ที่เคยได้รับความนิยมในปี 2024 แต่ Arc หยุดพัฒนาไปเพราะปัญหาด้านประสิทธิภาพและความปลอดภัย ขณะที่ Zen ยังคงพัฒนาอย่างต่อเนื่องโดยชุมชนโอเพ่นซอร์ส และมีพื้นฐานจาก Firefox ที่มั่นคงกว่า Zen ยังเน้นความโปร่งใสด้านการเงิน โดยไม่ขายข้อมูลผู้ใช้ แต่พึ่งพาการสนับสนุนจากผู้ใช้โดยตรงผ่านการบริจาค และยังไม่มีแผนสร้างรายได้จากโฆษณา ✅ จุดเด่นของ Zen Browser ➡️ พัฒนาบน Firefox ไม่ใช้ Chromium ➡️ เน้นความเป็นส่วนตัวและการปรับแต่ง UI อย่างลึก ➡️ มี onboarding ที่ให้เลือกธีมและเอฟเฟกต์ได้ตั้งแต่เริ่มต้น ✅ ฟีเจอร์ที่แตกต่างจากเบราว์เซอร์ทั่วไป ➡️ ใช้ sidebar แนวตั้งแทนแถบแนวนอน ➡️ Split View เปิดสองลิงก์ข้างกัน ➡️ Workspaces แยกแท็บตามบริบท พร้อมธีมเฉพาะ ➡️ Zen Mods เพิ่มฟีเจอร์จากชุมชน เช่น Super URL bar ✅ ความสัมพันธ์กับ Arc Browser ➡️ มีฟีเจอร์คล้าย Arc เช่น split view และ workspaces ➡️ Arc หยุดพัฒนาเพราะปัญหาด้าน performance และ security ➡️ Zen ยังคงพัฒนาโดยชุมชน และมีพื้นฐานจาก Firefox ที่มั่นคง ✅ ความโปร่งใสและการสนับสนุน ➡️ ไม่ขายข้อมูลผู้ใช้ ➡️ พึ่งพาการบริจาคและผู้สนับสนุนโดยตรง ➡️ เปิดให้ผู้พัฒนาร่วมสร้างฟีเจอร์ใหม่ผ่านโอเพ่นซอร์ส https://www.slashgear.com/1957695/why-people-are-switching-to-zen-web-browser/

🎙️ เรื่องเล่าจาก ETH Zurich ถึง 1811 ภาษา: เมื่อโมเดลภาษาไม่ได้ถูกสร้างเพื่อแข่งขัน แต่เพื่อให้ทุกคนเข้าถึงได้ Apertus เป็นโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ที่พัฒนาโดย Swiss National AI Institute (SNAI) ซึ่งเป็นความร่วมมือระหว่าง ETH Zurich และ EPFL โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างโมเดลที่เปิดทุกส่วน—ตั้งแต่โค้ด, น้ำหนักโมเดล, ข้อมูลเทรน, ไปจนถึงสูตรการเทรนเอง โมเดลมีสองขนาดคือ 8B และ 70B พารามิเตอร์ โดยเวอร์ชัน 70B ถูกเทรนด้วยข้อมูล 15 ล้านล้าน token จากเว็บ, โค้ด, และคณิตศาสตร์ ผ่านกระบวนการ curriculum learning ที่จัดลำดับเนื้อหาอย่างเป็นระบบ Apertus รองรับภาษามากถึง 1811 ภาษา โดย 40% ของข้อมูลเทรนเป็นภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ เช่น Swiss German, Romansh และภาษาอื่น ๆ ที่มักถูกละเลยในโมเดลทั่วไป โมเดลใช้สถาปัตยกรรม decoder-only transformer พร้อมฟังก์ชัน activation ใหม่ชื่อ xIELU และ optimizer แบบ AdEMAMix ซึ่งออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเทรนในระดับ bfloat16 บน GPU GH200 จำนวน 4096 ตัว หลังการเทรน โมเดลยังผ่านการ fine-tune แบบมีผู้ดูแล และ alignment ด้วยเทคนิค QRPO เพื่อให้ตอบสนองต่อผู้ใช้ได้ดีขึ้น โดยไม่ละเมิดความเป็นกลางหรือความปลอดภัย สิ่งที่โดดเด่นคือ Apertus เคารพสิทธิ์ของเจ้าของข้อมูลอย่างเข้มงวด โดยใช้ระบบ opt-out ที่สามารถย้อนกลับได้ และมีระบบ output filter ที่ผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดทุก 6 เดือน เพื่อกรองข้อมูลส่วนบุคคลออกจากผลลัพธ์ของโมเดล นอกจากนี้ Apertus ยังถูกออกแบบให้สอดคล้องกับกฎหมายความโปร่งใสของ EU AI Act และกฎหมายคุ้มครองข้อมูลของสวิตเซอร์แลนด์ โดยมีเอกสารสาธารณะและโค้ดการเทรนให้ตรวจสอบได้ทั้งหมด ✅ ข้อมูลพื้นฐานของ Apertus ➡️ พัฒนาโดย SNAI ซึ่งเป็นความร่วมมือระหว่าง ETH Zurich และ EPFL ➡️ มีสองขนาด: 8B และ 70B พารามิเตอร์ ➡️ เทรนด้วยข้อมูล 15T token จากเว็บ, โค้ด, และคณิตศาสตร์ ✅ สถาปัตยกรรมและเทคนิคการเทรน ➡️ ใช้ decoder-only transformer พร้อมฟังก์ชัน xIELU ➡️ ใช้ optimizer AdEMAMix และ precision แบบ bfloat16 ➡️ เทรนบน GPU GH200 จำนวน 4096 ตัว ✅ ความสามารถด้านภาษาและความโปร่งใส ➡️ รองรับ 1811 ภาษา โดย 40% เป็นภาษาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ ➡️ ใช้ข้อมูลที่เปิดและเคารพ opt-out ของเจ้าของข้อมูล ➡️ มีระบบ output filter สำหรับลบข้อมูลส่วนบุคคลจากผลลัพธ์ ✅ การใช้งานและการ deploy ➡️ รองรับ context ยาวถึง 65,536 token ➡️ ใช้งานผ่าน Transformers v4.56.0, vLLM, SGLang และ MLX ➡️ มีอินเทอร์เฟซผ่าน Swisscom และ PublicAI สำหรับผู้ใช้ทั่วไป ✅ การปฏิบัติตามกฎหมายและจริยธรรม ➡️ สอดคล้องกับ EU AI Act และกฎหมายสวิตเซอร์แลนด์ ➡️ มีเอกสารสาธารณะและโค้ดการเทรนให้ตรวจสอบได้ ➡️ ไม่ใช้ข้อมูลที่ละเมิดสิทธิ์หรือมีเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม https://huggingface.co/swiss-ai/Apertus-70B-2509

🎙️ เรื่องเล่าจาก Le Chat: เมื่อ AI ไม่ใช่แค่ตอบคำถาม แต่กลายเป็นผู้ช่วยที่รู้จักงานของคุณจริง ๆ ในเดือนกันยายน 2025 Mistral AI เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่สองอย่างใน Le Chat ที่เปลี่ยนมันจากผู้ช่วยทั่วไปให้กลายเป็น “AI workspace” ที่เข้าใจบริบทของงานและองค์กรอย่างลึกซึ้ง ได้แก่: MCP Connectors: ระบบเชื่อมต่อกับเครื่องมือกว่า 20 ตัว เช่น GitHub, Jira, Stripe, Snowflake, Asana, Box, Zapier และอื่น ๆ โดยสามารถค้นหา สรุป และดำเนินการได้จากในแชตเดียว Memories: ระบบความจำที่ช่วยให้ Le Chat เข้าใจบริบทของผู้ใช้ เช่น การตัดสินใจในอดีต, ข้อมูลที่เคยพูดถึง, และความชอบเฉพาะตัว—โดยผู้ใช้สามารถควบคุมได้เต็มที่ว่าจะให้จำอะไร ลืมอะไร หรือแก้ไขอะไร สิ่งที่ทำให้ Mistral แตกต่างจากคู่แข่งอย่าง ChatGPT หรือ Gemini คือการออกแบบระบบความจำแบบ opt-in ที่เน้นความโปร่งใสและการควบคุมของผู้ใช้ ไม่ใช่ “always-on” ที่เก็บทุกอย่างโดยอัตโนมัติ Le Chat ยังรองรับการนำเข้าความจำจาก ChatGPT เพื่อให้ผู้ใช้ที่เคยใช้ระบบอื่นสามารถย้ายมาได้ง่าย และสามารถ deploy ได้ทั้งแบบ cloud, on-prem หรือ hybrid ตามความต้องการขององค์กร ✅ MCP Connectors: เชื่อมต่อกับเครื่องมือองค์กร ➡️ รองรับกว่า 20 แพลตฟอร์ม เช่น GitHub, Snowflake, Stripe, Jira, Box, Asana ➡️ สามารถค้นหา สรุป และดำเนินการในระบบต่าง ๆ ได้จาก Le Chat ➡️ รองรับการเพิ่ม connector แบบ custom สำหรับระบบเฉพาะขององค์กร ✅ Memories: ระบบความจำแบบควบคุมได้ ➡️ จำข้อมูลสำคัญ เช่น ความชอบ, การตัดสินใจ, และบริบทของงาน ➡️ ผู้ใช้สามารถเพิ่ม แก้ไข หรือลบความจำได้เอง ➡️ รองรับการนำเข้าความจำจาก ChatGPT เพื่อย้ายระบบได้ง่าย ✅ การออกแบบเพื่อองค์กร ➡️ รองรับการ deploy แบบ cloud, on-prem หรือ hybrid ➡️ ผู้ดูแลระบบสามารถกำหนดสิทธิ์การเข้าถึง connector ได้ ➡️ เหมาะกับองค์กรที่ต้องการ AI ที่เข้าใจบริบทและปลอดภัย ✅ ความแตกต่างจากคู่แข่ง ➡️ Mistral ใช้ระบบ opt-in memory ต่างจาก ChatGPT และ Gemini ที่ใช้ always-on ➡️ เน้นความโปร่งใสและการควบคุมของผู้ใช้ ➡️ รองรับการใช้งานฟรี โดยไม่จำกัดฟีเจอร์ความจำหรือ connector https://mistral.ai/news/le-chat-mcp-connectors-memories

🎙️ เรื่องเล่าจากคะแนนที่ไม่มีใครบอกว่าเป็นคะแนน: เมื่อระบบจัดอันดับพฤติกรรมกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานของชีวิตดิจิทัล หลายคนมองว่า “ระบบเครดิตสังคม” เป็นสิ่งที่จีนใช้ควบคุมประชาชน เช่น การหักคะแนนจากการข้ามถนนผิดกฎ หรือการใช้กล้องตรวจจับพฤติกรรม แต่ในความเป็นจริง จีนยังไม่มีระบบเครดิตสังคมระดับประเทศสำหรับบุคคลทั่วไป—มีเพียงระบบสำหรับบริษัท และโครงการนำร่องในเมืองเล็ก ๆ เท่านั้น เช่น Rongcheng ซึ่งก็ยังไม่มีผลกระทบในระดับชาติ ในทางกลับกัน โลกตะวันตก โดยเฉพาะสหรัฐฯ กลับมีระบบจัดอันดับพฤติกรรมที่แฝงอยู่ในชีวิตประจำวันอย่างแนบเนียน: Uber ให้คะแนนผู้โดยสาร, LinkedIn จัดอันดับการมีส่วนร่วม, Instagram วัด engagement, Amazon วิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อ, Airbnb ให้คะแนนเจ้าของบ้าน—ทั้งหมดนี้คือระบบเครดิตสังคมที่ไม่เคยถูกเรียกด้วยชื่อนั้น แม้จะไม่มีการรวมระบบเหล่านี้เข้าด้วยกันอย่างเป็นทางการ แต่โครงสร้างพื้นฐานกำลังถูกสร้างขึ้น: บริษัทต่าง ๆ เริ่มแชร์ข้อมูลความน่าเชื่อถือ, ธนาคารใช้ข้อมูลจากโซเชียลมีเดียในการประเมินเครดิต, และรัฐบาลบางแห่งสามารถเข้าถึงข้อมูลเหล่านี้ผ่านช่องทางกฎหมายหรือการซื้อข้อมูล สิ่งที่จีนทำคือ “บอกคุณว่ากำลังให้คะแนนคุณอยู่” แต่สิ่งที่โลกตะวันตกทำคือ “ให้คะแนนคุณโดยไม่บอก” และนั่นคือความแตกต่างที่น่ากังวล—เพราะเมื่อคุณไม่รู้ว่ากำลังถูกประเมิน คุณก็ไม่รู้ว่าจะปรับตัวอย่างไร หรือแม้แต่จะปกป้องสิทธิของตัวเองได้อย่างไร ✅ ระบบเครดิตสังคมในจีน ➡️ ไม่มีระบบระดับประเทศสำหรับบุคคลทั่วไป ➡️ มีระบบสำหรับบริษัทกว่า 33 ล้านแห่ง และโครงการนำร่องในเมืองเล็ก ➡️ ส่วนใหญ่เน้นการติดตามการผิดนัดชำระหนี้และคำสั่งศาล ✅ ระบบจัดอันดับพฤติกรรมในโลกตะวันตก ➡️ Uber, LinkedIn, Instagram, Amazon, Airbnb ล้วนมีระบบให้คะแนนพฤติกรรม ➡️ คะแนนเหล่านี้ส่งผลต่อการเข้าถึงบริการและโอกาสทางสังคม ➡️ ไม่มีการแจ้งเตือนหรือความโปร่งใสในการให้คะแนน ✅ การขยายตัวของระบบแบบแฝง ➡️ ธนาคารใช้ข้อมูลโซเชียลมีเดียในการประเมินเครดิต ➡️ บริษัท background check วิเคราะห์พฤติกรรมออนไลน์ ➡️ รัฐบาลสามารถเข้าถึงข้อมูลผ่านช่องทางกฎหมายหรือการซื้อ ✅ ความแตกต่างระหว่างจีนกับตะวันตก ➡️ จีนแจ้งให้ประชาชนรู้ว่ากำลังถูกให้คะแนน ➡️ ตะวันตกซ่อนระบบไว้ภายใต้ “ฟีเจอร์ผู้ใช้” หรือ “การปรับปรุงประสบการณ์” ➡️ ความโปร่งใสในจีนอาจมากกว่าระบบที่ดูเหมือนเสรีในตะวันตก ‼️ ความเข้าใจผิดเกี่ยวกับ “เสรีภาพ” ⛔ การไม่มีระบบรวมศูนย์ไม่ได้แปลว่าไม่มีการควบคุม ⛔ การให้คะแนนแบบแฝงอาจส่งผลต่อชีวิตโดยที่ผู้ใช้ไม่รู้ตัว ‼️ ความเสี่ยงจากการรวมระบบในอนาคต ⛔ โครงสร้างพื้นฐานกำลังถูกสร้างเพื่อเชื่อมระบบต่าง ๆ เข้าด้วยกัน ⛔ หากไม่มีการกำกับดูแล อาจเกิดระบบเครดิตสังคมแบบรวมศูนย์โดยไม่ตั้งใจ ‼️ ความเปราะบางของสิทธิส่วนบุคคล ⛔ ผู้ใช้ไม่สามารถรู้ได้ว่าพฤติกรรมใดส่งผลต่อคะแนนของตน ⛔ ไม่มีช่องทางในการโต้แย้งหรือแก้ไขคะแนนที่ได้รับ https://www.thenexus.media/your-phone-already-has-social-credit-we-just-lie-about-it/

✍️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/

ปธน.ทรัมป์ #สหรัฐฯ เรียกร้องให้บริษัทผู้ผลิตยา รวมถึง #Pfizer เปิดเผยข้อมูลยา #โควิด19 ฉบับสมบูรณ์ เพื่อพิสูจน์ว่า Operation Warp Speed ​​มีประสิทธิภาพจริงตามที่อ้างหรือไม่ หมายเหตุ : Operation Warp Speed (OWS) เป็นโครงการของรัฐบาลสหรัฐอเมริกาที่เริ่มในปี 2020 เพื่อเร่งพัฒนา ผลิต และแจกจ่ายวัคซีนป้องกันโควิด-19 รวมถึงยาและอุปกรณ์ทางการแพทย์ที่เกี่ยวข้อง โครงการนี้เป็นความร่วมมือระหว่างกระทรวงสาธารณสุข กระทรวงกลาโหม และหน่วยงานเอกชน โดยมีเป้าหมายหลักคือการทำให้มีวัคซีนที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพพร้อมใช้ภายในเวลาอันสั้น รายละเอียดสำคัญของ Operation Warp Speed: 1. เป้าหมาย: • พัฒนาวัคซีนโควิด-19 ให้ได้ภายในปี 2020-2021 • ผลิตวัคซีนอย่างน้อย 300 ล้านโดสสำหรับประชากรสหรัฐ • กระจายวัคซีนและอุปกรณ์ทางการแพทย์ เช่น เข็มฉีดยาและหน้ากากอนามัย อย่างรวดเร็ว 2. การดำเนินงาน: • รัฐบาลให้เงินสนับสนุนหลายพันล้านดอลลาร์แก่บริษัทเภสัชกรรม เช่น Pfizer, Moderna, Johnson & Johnson และ AstraZeneca เพื่อเร่งการวิจัยและพัฒนาวัคซีน • ดำเนินการทดสอบทางคลินิกควบคู่ไปกับการผลิตวัคซีน (เพื่อประหยัดเวลา) • ประสานงานกับหน่วยงาน เช่น FDA และ CDC เพื่อให้การอนุมัติวัคซีนเป็นไปอย่างรวดเร็วแต่ยังคงปลอดภัย 3. ผลลัพธ์: • วัคซีนจาก Pfizer-BioNTech และ Moderna ได้รับอนุญาตให้ใช้ในกรณีฉุกเฉิน (Emergency Use Authorization) ในเดือนธันวาคม 2020 • วัคซีนถูกแจกจ่ายอย่างกว้างขวางในสหรัฐตั้งแต่ต้นปี 2021 • โครงการช่วยให้สหรัฐสามารถฉีดวัคซีนให้ประชากรได้เร็วกว่าที่คาดไว้ 4. ข้อวิจารณ์: • บางฝ่ายวิจารณ์ว่าการเร่งพัฒนาอาจกระทบต่อความโปร่งใสหรือความเชื่อมั่นในวัคซีน • การกระจายวัคซีนในช่วงแรกมีปัญหาด้านโลจิสติกส์และการเข้าถึงในบางพื้นที่ Operation Warp Speed ถือเป็นตัวอย่างของความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชนในการรับมือวิกฤตสาธารณสุขครั้งใหญ่ และมีบทบาทสำคัญในการควบคุมการแพร่ระบาดของโควิด-19 ในสหรัฐและทั่วโลก

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

อลงกตการละคร! ฝากขังอดีตเจ้าอาวาสวัดพระบาทน้ำพุพร้อมหมอบี คดีเงินพันล้าน ตร.เร่งสอบเส้นทางการเงิน พบหลักฐานเงินสด ปืน ที่ดินเพียบ จ่อเรียกคนใกล้ชิด 30 คน สอบเส้นทางการเงิน ย้ำไม่ได้ทำลายศาสนา แต่ต้องการตรวจสอบความโปร่งใส . อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000082082 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

เทคโนโลยีขนาดใหญ่วางแผนที่จะใช้ชิปสมองเพื่ออ่านผู้ใช้’ ความคิด: การศึกษา 25 สิงหาคม 2568 Big Tech กําลังวางแผนที่จะปรับใช้ชิปสมองที่สามารถอ่านความคิดของผู้ใช้’ ตามการศึกษาใหม่ของมหาวิทยาลัยสแตนฟอร์ดเกี่ยวกับการปลูกถ่ายระบบประสาทหรือที่เรียกว่าอินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์สมอง (BCI) ซึ่งอาจเปิดเผยความลับภายในสุดในขณะที่ปลอมตัวเป็นตัวช่วยสําหรับบุคคลที่เป็นอัมพาตในการ สื่อสาร ตีพิมพ์ในวารสารการแพทย์ เซลล์การวิจัยแสดงให้เห็นว่าอุปกรณ์เหล่านี้ถอดรหัสสัญญาณสมองเพื่อสร้างคําพูดสังเคราะห์ด้วยความเร็วที่ไม่เคยมีมาก่อนและความพยายามเพียงเล็กน้อย ทําให้เกิดสัญญาณเตือนเกี่ยวกับการบุกรุกความเป็นส่วนตัวในขณะที่บริษัทอย่าง Neuralink ผลักดันให้มีการนําไปใช้อย่างกว้างขวาง ในขณะที่ผู้เสนอเสนอผลประโยชน์สําหรับผู้พิการ นักวิจารณ์เตือนว่าการบูรณาการที่ไม่ได้รับการตรวจสอบอาจทําให้ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีสามารถเก็บเกี่ยวข้อมูลประสาทเพื่อการเฝ้าระวัง การจัดการ หรือผลกําไร โดยเปลี่ยนการรับรู้ส่วนบุคคลให้เป็นทรัพยากรที่เป็นสินค้าโดยไม่ได้รับความยินยอม ความทันสมัย.ข่าวสาร รายงาน: BCI ทํางานโดยใช้อาร์เรย์อิเล็กโทรดขนาดเล็กเพื่อตรวจสอบกิจกรรมในเยื่อหุ้มสมองสั่งการของสมอง, ภูมิภาคที่ควบคุมกล้ามเนื้อที่เกี่ยวข้องกับการพูด จนถึงขณะนี้ เทคโนโลยีนี้อาศัยสัญญาณจากบุคคลที่เป็นอัมพาตที่พยายามพูดอย่างแข็งขัน อย่างไรก็ตาม ทีมงานสแตนฟอร์ดค้นพบว่าแม้แต่คําพูดในจินตนาการก็ยังสร้างสัญญาณที่คล้ายกันในเยื่อหุ้มสมองสั่งการ แม้ว่าจะอ่อนแอกว่าก็ตาม ด้วยความช่วยเหลือของปัญญาประดิษฐ์, พวกเขาแปลสัญญาณจาง ๆ เหล่านั้นเป็นคําที่มีความแม่นยําสูงสุด 74% จากคําศัพท์ 125,000 คํา “เรากําลังบันทึกสัญญาณขณะที่พวกเขากําลังพยายามพูดและแปลสัญญาณประสาทเหล่านั้นเป็นคําที่พวกเขาพยายามจะพูด ” erin Kunz นักวิจัยหลังปริญญาเอกจาก Neural Prosthetics Translational Laboratory ของ Stanford กล่าว แต่การก้าวกระโดดทางเทคโนโลยีนี้ทําให้เกิดธงแดงในหมู่นักวิจารณ์ที่เตือนถึงอนาคตดิสโทเปียที่ความคิดส่วนตัวของคุณอาจถูกเปิดเผย Nita Farahany ศาสตราจารย์ด้านกฎหมายและปรัชญาของมหาวิทยาลัย Duke และผู้เขียน การต่อสู้เพื่อสมองของคุณ, ส่งเสียงสัญญาณเตือนภัยบอก เอ็นพีอาร์, “ยิ่งเราผลักดันงานวิจัยนี้ไปข้างหน้า สมองของเราก็จะโปร่งใสมากขึ้นเท่านั้น” ฟาราฮานีแสดงความกังวลว่า บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอย่าง Apple, Google และ Meta สามารถใช้ประโยชน์จาก BCI เพื่อเข้าถึงจิตใจของผู้บริโภคโดยไม่ได้รับความยินยอม โดยเรียกร้องให้มีการป้องกัน เช่น รหัสผ่าน เพื่อปกป้องความคิดที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้เป็นส่วนตัว “เราต้องตระหนักว่ายุคใหม่ของความโปร่งใสของสมองนี้เป็นขอบเขตใหม่สําหรับเราจริงๆ,” Farahany กล่าว ในขณะที่โลกจับจ้องไปที่ปัญญาประดิษฐ์ผู้หวดที่หนักที่สุดในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีบางคนกําลังทุ่มเงินหลายพันล้านให้กับ BCI Elon Musk ชายที่ร่ํารวยที่สุดในโลกได้ระดมทุน 1.2 พันล้านดอลลาร์สําหรับกิจการ Neuralink ของเขาซึ่งขณะนี้กําลังดําเนินการทดลองทางคลินิกร่วมกับสถาบันชั้นนําเช่น Barrow Neurological Institute, The Miami Project to Cure Paralysis และ Cleveland Clinic Abu Dhabi ตอนนี้ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีอีกคนกําลังเข้าสู่การต่อสู้ Sam Altman ผู้ร่วมก่อตั้ง OpenAI กําลังเปิดตัว Merge Labs เพื่อท้าทาย Neuralink ของ Musk Merge Labs ได้รับการสนับสนุนจากบริษัทร่วมทุนของ OpenAI และมีมูลค่า 850 ล้านดอลลาร์ โดยกําลังมองหาเงินทุน 250 ล้านดอลลาร์ ไฟแนนเชียลไทมส์● แม้ว่าอัลท์แมนจะทําหน้าที่เป็นผู้ร่วมก่อตั้งร่วมกับอเล็กซ์ บลาเนียในโครงการสแกนม่านตาโลก แต่แหล่งข่าวระบุว่าเขาจะไม่รับบทบาทปฏิบัติการ

“วรงค์” ชำแหละคดี! ชี้ศาลควรเป็นที่พึ่งสุดท้ายให้ประชาชน แนะคดีการเมืองต้องโปร่งใสเหมือน “คดีชั้น 14” หวั่นคำตัดสินไม่ตรงใจ ประชาชนจะหมดที่พึ่ง https://www.thai-tai.tv/news/21115/ . #วรงค์เดชกิจวิกรม #ข่าวการเมือง #ศาล #ความโปร่งใส #ข่าวศาล #ไทยไท

🎙️ เมื่อ DNS กลายเป็นเครื่องมือบิดเบือนความจริง – การบล็อกเว็บในเยอรมนีที่ไม่โปร่งใส ในปี 2024 เด็กสาววัย 17 ปีชื่อ Lina ได้เปิดเว็บไซต์ cuiiliste.de เพื่อรวบรวมรายชื่อโดเมนที่ถูกบล็อกโดยผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตในเยอรมนี ซึ่งเป็นสมาชิกของ CUII – กลุ่มเอกชนที่รวม ISP และเจ้าของลิขสิทธิ์เพื่อจัดการกับเว็บไซต์ละเมิดลิขสิทธิ์ ก่อนหน้านั้น เมื่อผู้ใช้พยายามเข้าถึงเว็บไซต์ที่ถูกบล็อก DNS จะตอบกลับด้วย CNAME ที่ชี้ไปยัง notice.cuii.info ซึ่งแสดงให้เห็นชัดเจนว่าเว็บไซต์นั้นถูกบล็อกด้วยเหตุผลด้านลิขสิทธิ์ แต่หลังจาก Lina เปิดเผยข้อมูล ผู้ให้บริการรายใหญ่ เช่น Telekom, Vodafone, 1&1 และ Telefónica (O2) เปลี่ยนวิธีตอบกลับ DNS เป็น NXDOMAIN ซึ่งหมายความว่า “ไม่มีเว็บไซต์นี้อยู่จริง” แทนที่จะบอกว่า “ถูกบล็อก” ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปไม่สามารถรู้ได้ว่าเว็บไซต์ถูกบล็อกหรือแค่พิมพ์ผิด Telekom อ้างว่าเป็นการเปลี่ยนชั่วคราวเพื่อเตรียมหน้า landing page ส่วน 1&1 ปฏิเสธว่าไม่เกี่ยวกับการเปิดเผยของ Lina ขณะที่ O2 เป็นรายเดียวที่ยังคงแสดงการบล็อกอย่างโปร่งใส ในปี 2025 CUII ประกาศว่าจะเริ่มให้ศาลตรวจสอบคำขอบล็อกเว็บไซต์ทุกกรณี เพื่อเพิ่มความโปร่งใสและความชอบธรรมทางกฎหมาย แต่ก็ยังไม่มีการเปิดเผยรายชื่อเว็บไซต์ที่ถูกบล็อกอย่างเป็นทางการ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ CUII เป็นกลุ่มเอกชนที่รวม ISP และเจ้าของลิขสิทธิ์เพื่อบล็อกเว็บไซต์ละเมิดลิขสิทธิ์ ➡️ ผู้ให้บริการอินเทอร์เน็ตในเยอรมนีเคยตอบ DNS ด้วย CNAME ที่ชี้ไปยัง notice.cuii.info ➡️ หลังการเปิดเผยของ Lina ผู้ให้บริการเปลี่ยนเป็น NXDOMAIN เพื่อปกปิดการบล็อก ➡️ Lina เปิดเว็บไซต์ cuiiliste.de เพื่อรวบรวมโดเมนที่ถูกบล็อกโดย CUII ➡️ Telekom, Vodafone, และ 1&1 เปลี่ยนวิธีตอบ DNS ภายในไม่กี่สัปดาห์หลังการเปิดเผย ➡️ Telefónica (O2) เป็นรายเดียวที่ยังคงแสดงการบล็อกอย่างโปร่งใส ➡️ CUII ประกาศในปี 2025 ว่าจะให้ศาลตรวจสอบคำขอบล็อกทุกกรณี ➡️ เว็บไซต์ที่ถูกบล็อกส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับภาพยนตร์, เพลง, เกม, และหนังสือ ➡️ Sci-Hub ถูกบล็อก แม้จะมีเนื้อหาวิชาการแบบ open access รวมอยู่ด้วย ➡️ การบล็อกเว็บไซต์ทำผ่าน DNS ซึ่งผู้ใช้ทั่วไปไม่สามารถตรวจสอบได้ง่าย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ NXDOMAIN เป็นการตอบกลับ DNS ที่หมายถึง “ไม่มีโดเมนนี้อยู่จริง” ➡️ การใช้ NXDOMAIN แทนการแจ้งว่า “ถูกบล็อก” ทำให้เกิดความไม่โปร่งใส ➡️ DNS เป็นระบบพื้นฐานของอินเทอร์เน็ต การบิดเบือนข้อมูลในระดับนี้ส่งผลต่อความเชื่อถือ ➡️ การบล็อกผ่าน DNS ต่างจากการบล็อกผ่าน IP หรือ URL ซึ่งสามารถตรวจสอบได้ง่ายกว่า ➡️ การให้ศาลตรวจสอบคำขอบล็อกเป็นแนวทางที่เพิ่มความชอบธรรม แต่ยังขาดการเปิดเผยต่อสาธารณะ https://lina.sh/blog/telefonica-sabotages-me

สำนักพุทธฯ ลพบุรี ยืนยันยังไม่ได้รับรายงานทางการ กรณี “หลวงพ่ออลงกต” แจ้งเตรียมลาออกเจ้าอาวาสวัดพระบาทน้ำพุ ขณะที่เจ้าคณะตำบลเผยเหตุผลเพื่อความโปร่งใส แม้การลาออกไม่กระทบการตรวจสอบคดี พร้อมย้ำเบื้องต้นไม่พบความผิดปกติบัญชีบริจาค อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000078621 #News1live #News1 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

อย่าตกใจเลย การประเมินคุณธรรมและความโปร่งใส หรือ ITA แม้จะมี ปปช.รับผิดชอบ แต่การประเมินมาจากหน่วยงานที่ถูก สตง.ตรวจสอบ ใครมันจะกล้าบอกสิ่งไม่ดีละ โดนเช็กบิลย้อนหลังแน่นอน มันก็ต้องอวย สตง. เพื่อให้อยู่รอดปลอดภัยไง เลิกอุปโลกน์ รางวัลตบตาสังคมซะที #คิงส์โพธิ์แดง

พรรคประชาชนชี้แจง! โต้กระแสร้อน...ยันมีเจตนาตรวจสอบงบฯ "พศ." เพื่อความโปร่งใส-ป้องกันทุจริต https://www.thai-tai.tv/news/20983/ . #พรรคประชาชน #งบประมาณ69 #สำนักงานพระพุทธศาสนาแห่งชาติ #ข่าวการเมือง #เงินนิตยภัต #ไทยไท

วัดพระบาทน้ำพุ เรื่องสีเทาเต็มวัด ความดีไม่การันตีความโปร่งใส : ข่าวลึกปมลับ 13/08/68

🧠🔞 YouTube ทดสอบระบบตรวจสอบอายุด้วย AI ในสหรัฐฯ: ปกป้องเยาวชนหรือรุกล้ำความเป็นส่วนตัว? YouTube เริ่มทดสอบระบบตรวจสอบอายุด้วย AI ในสหรัฐฯ โดยไม่พึ่งข้อมูลวันเกิดที่ผู้ใช้กรอกเอง แต่ใช้พฤติกรรมการใช้งาน เช่น ประเภทวิดีโอที่ดู, คำค้นหา, และอายุบัญชี เพื่อประเมินว่าเป็นผู้ใหญ่หรือเยาวชน หากระบบ AI ประเมินว่าเป็นเยาวชน YouTube จะปิดโฆษณาแบบเจาะกลุ่ม, เปิดฟีเจอร์ดูแลสุขภาพดิจิทัล และจำกัดการดูเนื้อหาบางประเภทโดยอัตโนมัติ แม้เป้าหมายคือการปกป้องเยาวชนจากเนื้อหาที่ไม่เหมาะสม แต่ผู้เชี่ยวชาญด้านสิทธิส่วนบุคคลเตือนว่า ระบบนี้อาจละเมิดความเป็นส่วนตัวและเสรีภาพในการแสดงออก โดยเฉพาะเมื่อผู้ใช้ที่ถูกประเมินผิดต้องส่งบัตรประชาชน, บัตรเครดิต หรือภาพถ่ายตนเองเพื่อยืนยันอายุ ซึ่งอาจเปิดช่องให้เกิดการเก็บข้อมูลส่วนตัวโดยไม่มีความโปร่งใส ระบบนี้ยังส่งผลกระทบต่อธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่เน้นกลุ่มวัยรุ่น เพราะโฆษณาแบบเจาะกลุ่มจะถูกปิด และเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับสินค้าอาจถูกจำกัดการเข้าถึง ✅ YouTube ทดสอบระบบตรวจสอบอายุด้วย AI ในสหรัฐฯ ➡️ ใช้พฤติกรรมการใช้งานแทนข้อมูลวันเกิดที่ผู้ใช้กรอก ✅ หากระบบประเมินว่าเป็นเยาวชน จะปิดโฆษณาแบบเจาะกลุ่ม ➡️ พร้อมเปิดฟีเจอร์ดูแลสุขภาพดิจิทัล และจำกัดเนื้อหาบางประเภท ✅ ระบบนี้เคยใช้ในอังกฤษและออสเตรเลียมาก่อน ➡️ และกำลังขยายสู่สหรัฐฯ ตามแรงกดดันจากกฎหมายความปลอดภัยออนไลน์ ✅ ผู้ใช้ที่ถูกประเมินผิดต้องยืนยันตัวตนด้วยบัตรประชาชนหรือภาพถ่าย ➡️ เพื่อขอสิทธิ์เข้าถึงเนื้อหาที่ถูกจำกัด ✅ ธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่เน้นกลุ่มวัยรุ่นจะได้รับผลกระทบ ➡️ เพราะโฆษณาและเนื้อหาถูกจำกัดการเข้าถึง ✅ ระบบนี้อาจขยายไปยังบริการอื่นของ Google เช่น Google Ads และ Google Play ➡️ ส่งผลต่อกลยุทธ์การตลาดดิจิทัลโดยรวม ✅ การตรวจสอบอายุด้วย AI เป็นแนวทางใหม่ที่หลายแพลตฟอร์มเริ่มนำมาใช้ ➡️ เช่น TikTok และ Instagram ก็เริ่มใช้ระบบคล้ายกัน ✅ กฎหมาย Online Safety Act ในอังกฤษบังคับให้แพลตฟอร์มปกป้องเยาวชนจากเนื้อหาผู้ใหญ่ ➡️ เป็นแรงผลักดันให้ YouTube ปรับระบบในประเทศอื่น ✅ การใช้ AI ประเมินอายุช่วยลดการพึ่งพาข้อมูลส่วนตัวโดยตรง ➡️ แต่ต้องมีความแม่นยำสูงเพื่อไม่ให้เกิดการประเมินผิด ✅ การจำกัดเนื้อหาสำหรับเยาวชนอาจช่วยลดผลกระทบด้านสุขภาพจิต ➡️ โดยเฉพาะเนื้อหาที่กระตุ้นความเครียดหรือพฤติกรรมเสี่ยง https://wccftech.com/youtube-tests-ai-powered-age-verification-in-the-u-s-to-safeguard-teens/