🖱️ “Mic-E-Mouse: เมาส์เกมมิ่งกลายเป็นไมโครโฟนลับ — งานวิจัยใหม่เผย AI สามารถดักฟังเสียงผ่านเซนเซอร์เมาส์ได้จริง” ในยุคที่อุปกรณ์ทุกชิ้นอาจกลายเป็นช่องทางละเมิดความเป็นส่วนตัว ล่าสุดทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย UC Irvine ได้เปิดเผยเทคนิคใหม่ชื่อว่า “Mic-E-Mouse” ซึ่งสามารถใช้เซนเซอร์ของเมาส์ประสิทธิภาพสูงในการดักฟังเสียงของผู้ใช้ผ่านพื้นโต๊ะ โดยไม่ต้องใช้ไมโครโฟนเลยแม้แต่นิดเดียว หลักการทำงานของ Mic-E-Mouse คือการใช้เซนเซอร์ของเมาส์ที่มี DPI สูง (20,000 DPI ขึ้นไป) และ polling rate สูง ซึ่งสามารถตรวจจับการสั่นสะเทือนเล็ก ๆ จากเสียงพูดที่สะท้อนผ่านพื้นโต๊ะได้ จากนั้นข้อมูลดิบเหล่านี้จะถูกส่งผ่านกระบวนการประมวลผลสัญญาณและโมเดล AI เพื่อแปลงเป็นเสียงพูดที่ฟังรู้เรื่อง สิ่งที่น่าตกใจคือ การโจมตีนี้ไม่จำเป็นต้องใช้มัลแวร์ซับซ้อน เพียงแค่มีซอฟต์แวร์ที่สามารถอ่านข้อมูลจากเมาส์ได้ เช่น แอปสร้างสรรค์หรือเกมบางประเภท ก็สามารถเก็บข้อมูลเหล่านี้ได้แล้ว และเมื่อส่งออกไปประมวลผลนอกเครื่อง ก็สามารถสร้างคลื่นเสียงที่มีความแม่นยำในการรู้จำคำพูดได้ถึง 42–61% ทีมวิจัยใช้เทคนิค Wiener filtering และ neural spectrogram enhancement เพื่อเพิ่มความชัดเจนของเสียง โดยสามารถเพิ่มค่า SNR ได้ถึง +19 dB และแม้จะใช้เมาส์ระดับ consumer ที่มีราคาต่ำกว่า $50 ก็ยังสามารถดักฟังได้อย่างมีประสิทธิภาพ เทคนิคนี้คล้ายกับการดักฟังในยุคสงครามเย็น เช่นกรณี KGB ซ่อนไมโครโฟนไว้ในตรา Great Seal ที่มอบให้ทูตสหรัฐฯ แต่ต่างกันตรงที่ Mic-E-Mouse ใช้ AI และอุปกรณ์ทั่วไปที่ผู้ใช้ไม่เคยสงสัยเลยว่าอาจกลายเป็น “หู” ที่แอบฟังอยู่ตลอดเวลา ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Mic-E-Mouse เป็นเทคนิคที่ใช้เซนเซอร์เมาส์ในการดักฟังเสียงพูดผ่านพื้นโต๊ะ ➡️ ใช้เมาส์ที่มี DPI สูง (20,000+) และ polling rate สูงในการตรวจจับการสั่นสะเทือน ➡️ ข้อมูลดิบถูกส่งผ่าน Wiener filtering และ neural spectrogram enhancement เพื่อแปลงเป็นเสียง ➡️ ความแม่นยำในการรู้จำคำพูดอยู่ที่ 42–61% และเพิ่ม SNR ได้ถึง +19 dB ➡️ ใช้เมาส์ระดับ consumer ได้ ไม่จำเป็นต้องใช้ฮาร์ดแวร์เฉพาะทาง ➡️ ไม่ต้องใช้มัลแวร์ซับซ้อน แค่ซอฟต์แวร์ที่อ่านข้อมูลเมาส์ก็เพียงพอ ➡️ ข้อมูลสามารถส่งออกไปประมวลผลนอกเครื่องได้โดยไม่ต้องใช้สิทธิ์ระดับระบบ ➡️ เทคนิคนี้ได้รับแรงบันดาลใจจากการดักฟังในยุคสงครามเย็น แต่ใช้ AI แทนไมโครโฟน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DPI (dots per inch) คือค่าความละเอียดของเซนเซอร์เมาส์ ยิ่งสูงยิ่งไวต่อการเคลื่อนไหว ➡️ Polling rate คือความถี่ที่เมาส์ส่งข้อมูลไปยังคอมพิวเตอร์ ยิ่งสูงยิ่งแม่นยำ ➡️ Wiener filter เป็นเทคนิคลด noise ในสัญญาณเสียงที่ใช้กันแพร่หลายในงานวิศวกรรมเสียง ➡️ Spectrogram neural enhancement คือการใช้โมเดล AI เพื่อปรับปรุงความชัดของคลื่นเสียง ➡️ การดักฟังผ่านอุปกรณ์ทั่วไปเป็นแนวทางใหม่ของการโจมตีแบบ side-channel https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/high-performance-mice-can-be-used-as-a-microphone-to-spy-on-users-thanks-to-ai-mic-e-mouse-technique-uses-mouse-sensors-to-convert-acoustic-vibrations-into-speech

📡 “LatentCSI: เปลี่ยนสัญญาณ Wi-Fi ให้กลายเป็นภาพห้องแบบสมจริง — AI วาดภาพจากคลื่นที่มองไม่เห็น” นักวิจัยจากสถาบันวิทยาศาสตร์โตเกียวได้เปิดตัวเทคโนโลยีใหม่ชื่อว่า LatentCSI ซึ่งสามารถใช้สัญญาณ Wi-Fi ที่อยู่รอบตัวเราในการสร้างภาพความละเอียดสูงของห้องหรือพื้นที่ได้อย่างแม่นยำ โดยอาศัยโมเดล AI แบบ diffusion ที่ถูกฝึกไว้ล่วงหน้า เช่น Stable Diffusion 3 หลักการทำงานคือการใช้ข้อมูล Wi-Fi CSI (Channel State Information) ซึ่งเป็นข้อมูลที่เกิดจากการสะท้อนของคลื่น Wi-Fi กับวัตถุต่าง ๆ ในห้อง เช่น ผนัง เฟอร์นิเจอร์ หรือแม้แต่คน แล้วนำข้อมูลนั้นไปแปลงเป็น “latent space” แทนที่จะเป็น “pixel space” แบบภาพทั่วไป จากนั้น AI จะเติมรายละเอียดที่ขาดหายไป และสร้างภาพที่สมจริงออกมา สิ่งที่ทำให้ LatentCSI แตกต่างจากเทคโนโลยีเดิมคือความเร็วและความแม่นยำ เพราะไม่ต้องใช้การประมวลผลหนักแบบ GAN หรือการวิเคราะห์ภาพแบบเดิม ๆ อีกต่อไป โดยใช้ encoder ที่ถูกปรับแต่งให้รับข้อมูล Wi-Fi แทนภาพ และสามารถสร้างภาพได้รวดเร็วกว่าเดิมหลายเท่า อย่างไรก็ตาม ระบบนี้ยังต้องใช้โมเดลที่ถูกฝึกไว้ล่วงหน้าด้วยภาพจริงของพื้นที่นั้น ๆ ก่อน จึงจะสามารถสร้างภาพจาก Wi-Fi ได้อย่างแม่นยำ ซึ่งหมายความว่าไม่สามารถใช้กับพื้นที่ที่ไม่เคยถูกฝึกไว้ได้ทันที และยังมีข้อกังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว หากเทคโนโลยีนี้ถูกนำไปใช้ในอุปกรณ์ทั่วไป เช่น เราเตอร์หรือโมเด็มที่มีฟีเจอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหว ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ LatentCSI ใช้ข้อมูล Wi-Fi CSI เพื่อสร้างภาพห้องแบบสมจริง ➡️ ข้อมูล CSI เกิดจากการสะท้อนคลื่น Wi-Fi กับวัตถุในพื้นที่ ➡️ ระบบแปลง CSI เป็น latent space แล้วใช้ AI เติมรายละเอียด ➡️ ใช้ Stable Diffusion 3 ที่ถูกฝึกไว้ล่วงหน้าในการสร้างภาพ ➡️ Encoder ถูกปรับให้รับข้อมูล Wi-Fi แทนภาพทั่วไป ➡️ LatentCSI ทำงานเร็วและแม่นยำกว่าระบบเดิมที่ใช้ GAN ➡️ สามารถตรวจจับตำแหน่งคนและวัตถุในห้องได้แบบเรียลไทม์ ➡️ ใช้ภาพจริงในการฝึกโมเดลก่อนนำไปใช้กับ Wi-Fi CSI ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Wi-Fi CSI ถูกใช้ในงานวิจัยด้าน motion sensing และ indoor mapping มานาน ➡️ Latent space คือการแทนภาพในรูปแบบที่บีบอัดและเข้าใจง่ายสำหรับ AI ➡️ Stable Diffusion เป็นโมเดลสร้างภาพที่ได้รับความนิยมสูงในงาน generative AI ➡️ เทคโนโลยีนี้สามารถนำไปใช้ใน smart home, robotics หรือระบบรักษาความปลอดภัย ➡️ การใช้ latent diffusion ช่วยลดภาระการประมวลผลและเพิ่มความเร็วในการสร้างภาพ https://www.tomshardware.com/tech-industry/wi-fi-signals-can-now-create-accurate-images-of-a-room-with-the-help-of-pre-trained-ai-latentcsi-leverages-stable-diffusion-3-to-turn-wi-fi-data-into-a-digital-paintbrush

🇺🇸🤖 “AI สหรัฐฯ ทิ้งห่างจีน — ผลทดสอบ 19 ด้านชี้ชัด DeepSeek ยังตามหลัง OpenAI และ Anthropic แบบไม่เห็นฝุ่น” สหรัฐฯ ประกาศชัยชนะในสนามแข่งขัน AI ระดับโลก หลังจากสถาบันมาตรฐานและเทคโนโลยีแห่งชาติ (NIST) เผยผลการทดสอบเปรียบเทียบโมเดล AI ระหว่างฝั่งอเมริกันและจีน โดยโมเดลจาก OpenAI และ Anthropic เอาชนะ DeepSeek จากจีนในทุกหมวดหมู่ รวม 19 ด้าน ตั้งแต่ความรู้ทั่วไป การเขียนโปรแกรม ไปจนถึงความปลอดภัยจากการโจมตีแบบ hijack และ jailbreak รัฐมนตรีพาณิชย์สหรัฐฯ Howard Lutnick ขอบคุณประธานาธิบดี Donald Trump สำหรับ “AI Action Plan” ที่ผลักดันให้เกิดการลงทุนโครงสร้างพื้นฐานและมาตรฐานด้าน AI จนทำให้สหรัฐฯ ครองความเป็นผู้นำในด้านนี้ พร้อมเตือนว่า “การพึ่งพา AI จากประเทศคู่แข่งคือความเสี่ยงต่อความมั่นคงแห่งชาติ” การทดสอบดำเนินการโดยศูนย์ CAISI ภายใต้ NIST โดยใช้โมเดลจากฝั่งจีน ได้แก่ DeepSeek R1, R1-0528 และ V3.1 เปรียบเทียบกับ GPT-5, GPT-5-mini, GPT-oss จาก OpenAI และ Opus 4 จาก Anthropic ผลปรากฏว่าโมเดลสหรัฐฯ ทำคะแนนสูงกว่าทุกด้าน โดยเฉพาะงานด้าน cybersecurity และ software engineering ที่โมเดลสหรัฐฯ ทำได้ดีกว่า 20–80% และยังมีต้นทุนการใช้งานต่ำกว่าถึง 35% ที่น่ากังวลคือ DeepSeek มีช่องโหว่ด้านความปลอดภัยสูงมาก — โมเดล R1-0528 ตอบสนองต่อคำสั่งอันตรายถึง 94% เมื่อถูกโจมตีด้วยเทคนิค jailbreak ในขณะที่โมเดลสหรัฐฯ ตอบสนองเพียง 8% นอกจากนี้ยังพบว่า DeepSeek มีแนวโน้มถูก hijack ได้ง่ายกว่า 12 เท่า และมีความลำเอียงทางการเมือง โดยหลีกเลี่ยงหัวข้ออ่อนไหว เช่น เหตุการณ์เทียนอันเหมิน และมักตอบสนองตามแนวทางรัฐบาลจีน แม้ DeepSeek จะออกโมเดลใหม่ V3.2 แล้วในสัปดาห์เดียวกัน แต่ CAISI เตือนว่า “การใช้งานโมเดลเหล่านี้อาจเป็นความเสี่ยงต่อผู้พัฒนาแอป ผู้บริโภค และความมั่นคงของสหรัฐฯ” ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ NIST ทดสอบโมเดล AI จากสหรัฐฯ และจีนรวม 19 หมวดหมู่ ➡️ โมเดลจาก OpenAI และ Anthropic ชนะ DeepSeek ทุกด้าน ➡️ ด้าน software engineering และ cybersecurity สหรัฐฯ ทำได้ดีกว่า 20–80% ➡️ โมเดลสหรัฐฯ มีต้นทุนการใช้งานต่ำกว่าถึง 35% ➡️ DeepSeek R1-0528 ตอบสนองต่อคำสั่งอันตรายถึง 94% เมื่อถูก jailbreak ➡️ โมเดลจีนถูก hijack ได้ง่ายกว่า 12 เท่า ➡️ พบการเซ็นเซอร์เนื้อหาและความลำเอียงทางการเมืองใน DeepSeek ➡️ CAISI เตือนว่าการใช้โมเดลจีนอาจเสี่ยงต่อความมั่นคง ➡️ รัฐมนตรี Lutnick ขอบคุณ Trump สำหรับ AI Action Plan ที่ผลักดันการพัฒนา AI สหรัฐฯ ➡️ DeepSeek มีการดาวน์โหลดเพิ่มขึ้น 1,000% ตั้งแต่ต้นปี 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ jailbreak คือเทคนิคที่ใช้หลอกให้ AI ทำสิ่งที่ขัดกับข้อจำกัดด้านความปลอดภัย ➡️ hijack agent คือการควบคุม AI ให้ทำงานผิดวัตถุประสงค์ เช่น สร้างมัลแวร์หรือขโมยข้อมูล ➡️ CAISI เป็นหน่วยงานใหม่ภายใต้ NIST ที่ดูแลมาตรฐานและความปลอดภัยของ AI ➡️ GPT-5 และ Opus 4 เป็นโมเดลระดับสูงที่ใช้ในงานวิจัยและองค์กรขนาดใหญ่ ➡️ การเซ็นเซอร์ใน AI อาจกระทบต่อความน่าเชื่อถือและความโปร่งใสของระบบ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/u-s-commerce-sec-lutnick-says-american-ai-dominates-deepseek-thanks-trump-for-ai-action-plan-openai-and-anthropic-beat-chinese-models-across-19-different-benchmarks

📊 “Google Sheets ไม่ใช่แค่เครื่องมือชั่วคราว — แต่คือวิธีคิดที่ช่วยธุรกิจเล็กอยู่รอดในโลกที่เปลี่ยนเร็ว” บทความจาก Maybe-Ray เล่าประสบการณ์ตรงของผู้เขียนที่เพิ่งเข้าสู่โลกการทำงานได้ 9 เดือน และพบว่าความหวังในการสร้างเครื่องมือใหม่ ๆ เพื่อช่วยธุรกิจเล็กที่เขาทำงานด้วยนั้น “หายไปอย่างรวดเร็ว” เพราะความเปลี่ยนแปลงภายในองค์กรเกิดขึ้นทุก 2 เดือนตามไอเดียใหม่ของเจ้านาย ทำให้โปรเจกต์ที่ลงทุนเวลาและแรงไปมาก กลับถูกใช้งานจริงเพียงไม่กี่ครั้ง ตัวอย่างที่เขายกมา เช่น การใช้เวลา 2 เดือนสร้าง admin panel เพื่อจัดการข้อมูลพัสดุ ซึ่งสุดท้ายถูกใช้งานแค่ 2 ครั้ง แล้วเปลี่ยนมาใช้ Google Sheets แทน หรือการสร้างระบบคำนวณภาษีสำหรับลูกค้าในซิมบับเวที่ซับซ้อนมาก แต่สุดท้ายก็ใช้แค่ตารางจากคู่แข่งแล้วใส่ลงใน Google Sheets เขายังเล่าถึงการเสียเวลาไปกับการหาระบบ CRM ที่เหมาะสม แต่สุดท้ายกลับพบว่า Google Sheets มี template CRM อยู่แล้ว และใช้งานได้ง่ายกว่าที่คิด บทเรียนสำคัญคือ: ในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนเร็วและไม่รู้ขอบเขตของปัญหาชัดเจน การเริ่มต้นด้วยวิธีที่ง่ายที่สุด เช่น Google Sheets คือทางเลือกที่ดีที่สุด เพราะช่วยให้ทีมเข้าใจปัญหาได้เร็ว และสามารถปรับเปลี่ยนได้ทันทีเมื่อรู้ว่าต้องการอะไรจริง ๆ แม้ผู้เขียนจะยอมรับว่า Google Sheets ไม่ใช่คำตอบทุกอย่าง และมีข้อจำกัดในองค์กรขนาดใหญ่ แต่สำหรับธุรกิจเล็กที่ยังไม่รู้ว่าต้องการอะไร การเริ่มต้นด้วยสิ่งง่าย ๆ คือการประหยัดเวลาและแรงงานที่ดีที่สุด ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ ผู้เขียนใช้ Google Sheets เป็นเครื่องมือหลักในการแก้ปัญหาในธุรกิจเล็ก ➡️ สร้าง admin panel ใช้เวลา 2 เดือน แต่ถูกใช้งานแค่ 2 ครั้ง ก่อนเปลี่ยนมาใช้ Google Sheets ➡️ ระบบคำนวณภาษีถูกแทนที่ด้วยตารางจากคู่แข่งใน Google Sheets ➡️ ใช้เวลาหลายสัปดาห์หา CRM แต่สุดท้ายพบว่า Google Sheets มี template CRM อยู่แล้ว ➡️ การเริ่มต้นด้วยวิธีง่ายที่สุดช่วยให้เข้าใจปัญหาได้เร็ว และปรับเปลี่ยนได้ทันที ➡️ Google Sheets เหมาะกับสถานการณ์ที่ยังไม่รู้ขอบเขตของปัญหา ➡️ ผู้เขียนต้องการช่วยให้คนไม่เสียเวลาไปกับการสร้างสิ่งที่ไม่มีใครใช้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Google Sheets เป็นเครื่องมือที่เข้าถึงง่าย ใช้ฟรี และมีความยืดหยุ่นสูงสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก ➡️ งานวิจัยพบว่า 88% ของ spreadsheet มีข้อผิดพลาด ซึ่งอาจส่งผลต่อการตัดสินใจทางธุรกิจ ➡️ Custom dashboard เหมาะกับองค์กรที่มีข้อมูลจำนวนมากและต้องการการวิเคราะห์แบบ real-time1 ➡️ Google Sheets เหมาะกับการทดลองไอเดียและการทำงานแบบ agile ที่ต้องปรับเปลี่ยนบ่อย ➡️ สำหรับองค์กรขนาดใหญ่ การใช้ spreadsheet อาจกลายเป็นคอขวดของข้อมูล หากไม่มีระบบจัดการที่ดี https://mayberay.bearblog.dev/why-i-only-use-google-sheets/

🧠 “เมื่อความพยายามกลายเป็นเรื่องง่าย — เราจะยังรู้สึกมีคุณค่าอยู่ไหม?” บทความ “Our efforts, in part, define us” จากเว็บไซต์ Weakty ได้ตั้งคำถามที่สะเทือนใจคนทำงานยุค AI อย่างลึกซึ้ง: เมื่อสิ่งที่เคยต้องใช้ความพยายามกลายเป็นเรื่องง่าย เราจะยังรู้สึกว่าตัวเองมีคุณค่าอยู่หรือไม่? ผู้เขียนเล่าถึงความรู้สึกส่วนตัวที่เกิดขึ้นเมื่อการเขียนโค้ด ซึ่งเคยเป็นงานที่ต้องใช้ทักษะและประสบการณ์ กลับถูกแทนที่ด้วย AI ที่สามารถสร้างโค้ดได้ในพริบตา แม้จะมีข้อผิดพลาดบ้าง แต่ก็ทำให้เขารู้สึกว่า “ความพยายาม” ที่เคยเป็นแก่นของงาน กลับถูกลดทอนลงอย่างน่าหดหู่ เขายกตัวอย่างเพื่อนคนหนึ่งที่เคยถ่ายภาพฟิล์มด้วยความรักและพิถีพิถัน แต่เมื่อสมาร์ตโฟนทำให้การถ่ายภาพกลายเป็นเรื่องง่าย ความหมายของงานนั้นก็เริ่มจางหายไป ความพยายามที่เคยเป็นรากฐานของตัวตน กลับถูกแทนที่ด้วยความสะดวก และนั่นทำให้เกิดคำถามว่า “เรายังเป็นใครอยู่” เมื่อสิ่งที่เคยนิยามเรากลายเป็นเรื่องที่ใคร ๆ ก็ทำได้ บทความยังสะท้อนถึงความเปลี่ยนแปลงในองค์กร ที่เริ่มผลักดันให้พนักงานใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ โดยไม่ได้คำนึงถึงความรู้สึกของคนที่เคยใช้ทักษะและประสบการณ์เป็นเครื่องมือหลักในการทำงาน การเปลี่ยนแปลงนี้อาจทำให้คนรู้สึกสูญเสียคุณค่าในสิ่งที่เคยเป็น “งานของตน” แม้ผู้เขียนจะยอมรับว่า AI เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ และไม่ต้องการให้คนถูกกีดกันจากความสะดวก แต่เขาก็ยังรู้สึกถึง “ความเศร้าแปลก ๆ” ที่เกิดจากการที่ความพยายามกลายเป็นสิ่งที่ไม่จำเป็นอีกต่อไป ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ ผู้เขียนตั้งคำถามว่า เมื่อสิ่งที่เคยใช้ความพยายามกลายเป็นเรื่องง่าย เราจะยังรู้สึกมีคุณค่าอยู่ไหม ➡️ ยกตัวอย่างการถ่ายภาพฟิล์มที่เคยเป็นงานศิลป์ แต่ถูกแทนที่ด้วยสมาร์ตโฟน ➡️ การเขียนโค้ดที่เคยเป็นงานหลักของผู้เขียน ถูกแทนที่ด้วย AI ที่สร้างโค้ดได้อย่างรวดเร็ว ➡️ ความพยายามเคยเป็นสิ่งที่นิยามตัวตน แต่เมื่อมันหายไป ความหมายของงานก็เปลี่ยนไป ➡️ องค์กรเริ่มผลักดันให้พนักงานใช้ AI โดยไม่คำนึงถึงผลกระทบทางจิตใจ ➡️ ผู้เขียนรู้สึกว่าการใช้ความสามารถเพื่อแลกเงินเคยมีคุณค่า เพราะมันต้องใช้ความพยายาม ➡️ การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้เกิดคำถามว่า “เรายังเป็นใครอยู่” ในโลกที่ทุกอย่างกลายเป็นเรื่องง่าย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ งานวิจัยจาก Wharton และ McKinsey ระบุว่า AI ไม่ได้แทนที่งาน แต่เปลี่ยนรูปแบบของงานและคุณค่าที่คนได้รับจากงานนั้น ➡️ คนมักยอมรับการใช้ AI ในงานที่น่าเบื่อ แต่ต่อต้านเมื่อ AI เข้ามาแทนที่ทักษะที่นิยามตัวตนของพวกเขา ➡️ การใช้ AI อย่างมีสติควรเน้นการเสริมทักษะ ไม่ใช่แทนที่ความสามารถของมนุษย์ ➡️ องค์กรที่ใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพมักลงทุนในการฝึกอบรมและปรับโครงสร้างงานใหม่เพื่อรักษาคุณค่าของพนักงาน ➡️ ความพยายามยังคงเป็นสิ่งที่มนุษย์ใช้ในการสร้างความหมาย ไม่ว่าจะในงานหรือชีวิตส่วนตัว https://weakty.com/posts/efforts/

🌿 “Jane Goodall เสียชีวิตในวัย 91 — นักวิทยาศาสตร์ผู้เปลี่ยนความเข้าใจของมนุษย์ต่อสัตว์โลก” Jane Goodall นักธรรมชาติวิทยาและนักอนุรักษ์ชื่อดังระดับโลก ได้เสียชีวิตอย่างสงบในรัฐแคลิฟอร์เนียเมื่อวันที่ 1 ตุลาคม 2025 ขณะอยู่ระหว่างการเดินสายบรรยายในสหรัฐฯ เธอจากไปในวัย 91 ปี โดยสถาบัน Jane Goodall Institute ได้ประกาศข่าวผ่านช่องทางโซเชียลมีเดีย พร้อมยกย่องว่า “การค้นพบของเธอได้พลิกโฉมวิทยาศาสตร์ และการอุทิศตนเพื่อธรรมชาติคือแรงบันดาลใจให้คนทั่วโลก” Goodall เริ่มต้นเส้นทางวิทยาศาสตร์โดยไม่มีวุฒิการศึกษาระดับมหาวิทยาลัย แต่ด้วยความหลงใหลในสัตว์และธรรมชาติ เธอเดินทางไปเคนยาในปี 1957 และได้พบกับนักมานุษยวิทยาชื่อดัง Louis Leakey ซึ่งส่งเธอไปศึกษาชิมแปนซีในป่า Gombe ประเทศแทนซาเนีย ในปี 1960 เธอค้นพบว่า ชิมแปนซีสามารถใช้และสร้างเครื่องมือได้ เช่น การใช้ใบหญ้าเพื่อจับปลวก ซึ่งเป็นพฤติกรรมที่เคยเชื่อว่าเป็นเอกลักษณ์ของมนุษย์เท่านั้น การค้นพบนี้ทำให้โลกต้อง “นิยามมนุษย์ใหม่” และเปิดประตูสู่การศึกษาพฤติกรรมสัตว์ในมิติที่ลึกซึ้งขึ้น Goodall ยังเป็นผู้บุกเบิกการตั้งชื่อให้กับชิมแปนซีแต่ละตัว เช่น David Greybeard, Flo และ Flint แทนการใช้หมายเลข ซึ่งเป็นแนวทางที่ถูกวิพากษ์วิจารณ์ในยุคนั้น แต่ต่อมากลับกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในวงการวิทยาศาสตร์สัตว์ เธอพบว่าชิมแปนซีมีอารมณ์ ความรัก ความเศร้า และแม้แต่ความรุนแรงที่คล้ายคลึงกับมนุษย์ โดยเฉพาะเหตุการณ์ “สงครามสี่ปี” ที่กลุ่มชิมแปนซี Kasakela โจมตีและทำลายกลุ่มเพื่อนบ้านอย่างเป็นระบบ ซึ่งเปลี่ยนมุมมองของ Goodall ต่อธรรมชาติของสัตว์อย่างสิ้นเชิง นอกจากงานวิจัย เธอยังเป็นนักเคลื่อนไหวด้านสิ่งแวดล้อมและสิทธิสัตว์ โดยก่อตั้ง Jane Goodall Institute ในปี 1977 และโครงการ Roots & Shoots เพื่อส่งเสริมเยาวชนในกว่า 130 ประเทศให้ร่วมอนุรักษ์โลก เธอได้รับรางวัลระดับโลกมากมาย รวมถึงเหรียญ Presidential Medal of Freedom จากสหรัฐฯ และตำแหน่ง Messenger of Peace จากสหประชาชาติ https://www.latimes.com/obituaries/story/2025-10-01/jane-goodall-chimpanzees-dead

🧠 “Orange Pi AI Studio Pro — มินิพีซีพลัง Huawei Ascend 310 ที่แรงทะลุ 352 TOPS แต่ยังติดข้อจำกัดด้านการเชื่อมต่อ” Orange Pi เปิดตัวมินิพีซีรุ่นใหม่สำหรับงานปัญญาประดิษฐ์โดยเฉพาะในชื่อ “AI Studio Pro” ซึ่งใช้ชิป Huawei Ascend 310 แบบ ARM octa-core ที่ให้พลังประมวลผลด้าน AI สูงถึง 176 TOPS ในรุ่นปกติ และ 352 TOPS ในรุ่น Pro ที่รวมสองเครื่องเข้าด้วยกัน พร้อมหน่วยความจำสูงสุดถึง 192GB LPDDR4X ความเร็ว 4266 Mbps2 ตัวเครื่องออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI หลากหลาย เช่น การประมวลผลภาพ, การเรียนรู้เชิงลึก, การวิเคราะห์ข้อมูล, การใช้งาน IoT และระบบขนส่งอัจฉริยะ โดยสามารถติดตั้ง Ubuntu 22.04.5 และ Linux kernel 5.15 ได้ทันที ส่วน Windows จะรองรับในอนาคต3 แม้จะมีพลังประมวลผลสูงและหน่วยความจำมหาศาล แต่ Orange Pi AI Studio Pro กลับมีข้อจำกัดด้านการเชื่อมต่ออย่างชัดเจน โดยมีเพียงพอร์ต USB-C 4.0 เพียงช่องเดียวสำหรับทุกการเชื่อมต่อ ไม่ว่าจะเป็นจอภาพ, อุปกรณ์เก็บข้อมูล หรืออุปกรณ์เสริมอื่น ๆ ทำให้ผู้ใช้ต้องพึ่งพา dock หรือ hub เพิ่มเติม นอกจากนี้ยังไม่มีการระบุว่ามี Wi-Fi หรือ Bluetooth ในตัว ทำให้การเชื่อมต่อเครือข่ายอาจต้องใช้วิธีอื่น เช่น Ethernet หรืออุปกรณ์เสริมภายนอก ซึ่งอาจไม่สะดวกสำหรับการใช้งานแบบเคลื่อนที่หรือในพื้นที่จำกัด ราคาจำหน่ายในจีนเริ่มต้นที่ประมาณ $955 สำหรับรุ่น 48GB และสูงสุดถึง $2,200 สำหรับรุ่น Pro ที่มี RAM 192GB โดยมีวางจำหน่ายผ่าน JD.com และ AliExpress ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Orange Pi AI Studio Pro ใช้ชิป Huawei Ascend 310 แบบ ARM octa-core ➡️ รุ่น Pro รวมสองเครื่องเข้าด้วยกัน ให้พลังประมวลผลสูงถึง 352 TOPS ➡️ รองรับหน่วยความจำสูงสุด 192GB LPDDR4X ความเร็ว 4266 Mbps ➡️ รองรับ Ubuntu 22.04.5 และ Linux kernel 5.15 พร้อมรองรับ Windows ในอนาคต ➡️ เหมาะสำหรับงาน AI เช่น OCR, การรู้จำใบหน้า, การแนะนำเนื้อหา, IoT และระบบขนส่งอัจฉริยะ ➡️ มีพอร์ต USB-C 4.0 เพียงช่องเดียวสำหรับทุกการเชื่อมต่อ ➡️ ไม่มีการระบุว่ามี Wi-Fi หรือ Bluetooth ในตัว ➡️ ราคาจำหน่ายเริ่มต้นที่ $955 และสูงสุดถึง $2,200 ขึ้นอยู่กับรุ่นและ RAM ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Huawei Ascend 310 เป็นชิปที่ออกแบบมาเพื่องาน AI โดยเฉพาะ มีประสิทธิภาพสูงในงาน inference ➡️ Orange Pi เป็นแบรนด์ที่เน้นการพัฒนาอุปกรณ์สำหรับนักพัฒนาและงานวิจัย ➡️ การใช้ context window ขนาดใหญ่และ RAM สูงช่วยให้รองรับโมเดล AI ขนาดใหญ่ได้ดี ➡️ การรองรับ Deepseek-R1 distillation model ช่วยให้สามารถ deploy โมเดล AI แบบ local ได้ ➡️ การรวมการฝึกและการ inference ในเครื่องเดียวช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความคล่องตัวในการพัฒนา https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/orange-pi-ai-studio-pro-mini-pc-debuts-with-huawei-ascend-310-and-352-tops-of-ai-performance-also-features-up-to-192gb-of-memory-but-relies-on-a-single-usb-c-port

🌕 “NASA กลับสู่ดวงจันทร์ในรอบ 50 ปี — Artemis II เตรียมส่งมนุษย์บินรอบดวงจันทร์ด้วยยาน ‘Integrity’ พร้อมภารกิจวิจัยสุขภาพในอวกาศลึก” หลังจากห่างหายไปนานกว่า 50 ปีนับจากยุค Apollo ล่าสุด NASA ได้ประกาศภารกิจ Artemis II ซึ่งจะเป็นการส่งมนุษย์บินรอบดวงจันทร์อีกครั้งในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 โดยใช้ยาน Orion ที่ได้รับการตั้งชื่อว่า “Integrity” เพื่อสะท้อนคุณค่าหลักของภารกิจ ได้แก่ ความไว้วางใจ ความเคารพ และความร่วมมือระหว่างประเทศ ภารกิจนี้จะมีนักบินอวกาศ 4 คน ได้แก่ Reid Wiseman, Victor Glover, Christina Koch จาก NASA และ Jeremy Hansen จาก Canadian Space Agency ซึ่งจะใช้เวลาประมาณ 10 วันในการทดสอบระบบของยาน Orion ในสภาพแวดล้อมอวกาศลึก โดยไม่มีการลงจอดบนดวงจันทร์ แต่จะบินรอบและกลับสู่โลกด้วยเส้นทางแบบ free-return trajectory เพื่อความปลอดภัย นอกจากการทดสอบระบบแล้ว Artemis II ยังมีภารกิจวิจัยด้านสุขภาพมนุษย์ในอวกาศลึกเป็นครั้งแรก เช่น การวัดผลกระทบต่อระบบภูมิคุ้มกัน ความเครียด การนอนหลับ และการทำงานร่วมกันในพื้นที่จำกัด โดยใช้เทคโนโลยีใหม่อย่าง AVATAR (organ-on-a-chip) ที่จำลองสภาพไขกระดูกมนุษย์ในอุปกรณ์ขนาดเท่านิ้วหัวแม่มือ ข้อมูลจากภารกิจนี้จะถูกนำไปใช้ปรับปรุงมาตรการความปลอดภัยและการออกแบบระบบสำหรับภารกิจถัดไป เช่น Artemis III ที่มีเป้าหมายในการลงจอดบนดวงจันทร์ และภารกิจในอนาคตสู่ดาวอังคาร ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Artemis II เป็นภารกิจแรกในรอบกว่า 50 ปีที่ส่งมนุษย์บินรอบดวงจันทร์ ➡️ ยาน Orion ได้รับการตั้งชื่อว่า “Integrity” เพื่อสะท้อนค่านิยมของภารกิจ ➡️ นักบินอวกาศ 4 คนจากสหรัฐฯ และแคนาดาจะร่วมเดินทางในภารกิจนี้ ➡️ ใช้เส้นทาง free-return trajectory เพื่อความปลอดภัย หากระบบขับเคลื่อนไม่ทำงาน ➡️ ภารกิจใช้เวลา 10 วัน โดยไม่มีการลงจอดบนดวงจันทร์ ➡️ ทดสอบระบบของยาน Orion ในสภาพแวดล้อมอวกาศลึก ➡️ มีการวิจัยสุขภาพมนุษย์ เช่น ภูมิคุ้มกัน ความเครียด การนอน และการทำงานเป็นทีม ➡️ ใช้เทคโนโลยี AVATAR เพื่อศึกษาผลกระทบของรังสีและแรงโน้มถ่วงต่ำต่อเซลล์มนุษย์ ➡️ ข้อมูลจากภารกิจจะนำไปใช้ปรับปรุงภารกิจ Artemis III และการเดินทางสู่ดาวอังคาร ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Artemis II เป็นขั้นตอนต่อจาก Artemis I ที่เป็นภารกิจไร้คนขับในปี 2022 ➡️ ยาน Orion มีระบบป้องกันรังสีที่เหนือกว่าบนสถานีอวกาศนานาชาติ ➡️ AVATAR เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในงานวิจัยชีวการแพทย์บนโลกมาก่อน ➡️ การวิจัยสุขภาพในอวกาศลึกช่วยเตรียมความพร้อมสำหรับภารกิจระยะยาว ➡️ Artemis เป็นโครงการที่มีความร่วมมือระหว่าง NASA, ESA, CSA, JAXA และ UAE https://www.slashgear.com/1981114/why-nasa-doing-lunar-mission-after-50-years/

🌿 “Wi-Fi ช้าเพราะต้นไม้ในบ้าน? งานวิจัยล่าสุดชี้ชัด — ดินชื้นและใบหนาอาจดูดสัญญาณจนเน็ตสะดุด” ใครจะไปคิดว่า “ต้นไม้ในบ้าน” ที่เราปลูกไว้เพื่อความสดชื่น อาจเป็นตัวการที่ทำให้ Wi-Fi ช้าลงอย่างไม่น่าเชื่อ ล่าสุดงานวิจัยจาก Broadband Genie เผยว่า การย้ายเราเตอร์ออกห่างจากต้นไม้ในบ้านสามารถเพิ่มความเร็วอินเทอร์เน็ตได้มากถึง 36% โดยเฉพาะในพื้นที่ขนาดเล็กที่มีต้นไม้จำนวนมาก เหตุผลหลักคือ “ดินที่ชื้น” และ “ใบไม้ที่หนาแน่น” สามารถดูดซับหรือสะท้อนคลื่นวิทยุที่ใช้ใน Wi-Fi ได้ ทำให้สัญญาณอ่อนลงหรือกระจายผิดทิศทาง ซึ่งส่งผลให้การเชื่อมต่อไม่เสถียร โดยเฉพาะเมื่อเราเตอร์ถูกวางไว้ใกล้กระถางต้นไม้หรืออยู่ในเส้นทางที่สัญญาณต้องผ่าน แม้ผลกระทบอาจไม่รุนแรงในบ้านทั่วไป แต่ในอพาร์ตเมนต์ขนาดเล็กที่มีต้นไม้จำนวนมาก ผลลัพธ์อาจเห็นได้ชัดเจน ผู้เชี่ยวชาญแนะนำให้ตรวจสอบตำแหน่งของเราเตอร์และพยายามวางไว้ในจุดที่ไม่มีสิ่งกีดขวาง เช่น ต้นไม้ เฟอร์นิเจอร์ หรือผนังหนา อย่างไรก็ตาม ปัจจัยอื่น ๆ เช่น ผนัง เพดาน หรือสัญญาณรบกวนจาก Wi-Fi ของเพื่อนบ้าน ก็มีผลต่อความเร็วมากกว่าต้นไม้ และการย้ายเราเตอร์ให้ใกล้อุปกรณ์มากขึ้นก็ช่วยเพิ่มความเร็วได้โดยไม่เกี่ยวกับต้นไม้เลย สำหรับบ้านที่มีปัญหาสัญญาณไม่ทั่วถึง การใช้ Mesh Wi-Fi หรือ Wi-Fi Extender ก็เป็นทางเลือกที่ดี รวมถึงการใช้ Powerline Adapter หรือสาย Ethernet ก็สามารถให้ความเสถียรได้มากกว่าการพึ่งพาไร้สายเพียงอย่างเดียว ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ งานวิจัยจาก Broadband Genie พบว่าการย้ายเราเตอร์ออกจากต้นไม้ช่วยเพิ่มความเร็ว Wi-Fi ได้ถึง 36% ➡️ ดินชื้นและใบไม้หนาแน่นสามารถดูดซับหรือสะท้อนคลื่นวิทยุ ทำให้สัญญาณอ่อนลง ➡️ ผลกระทบเห็นได้ชัดในพื้นที่ขนาดเล็กที่มีต้นไม้จำนวนมาก ➡️ การวางเราเตอร์ในจุดเปิดโล่งและอยู่กลางบ้านช่วยให้สัญญาณครอบคลุมดีขึ้น ➡️ การย้ายเราเตอร์ให้ใกล้อุปกรณ์มากขึ้นก็ช่วยเพิ่มความเร็วโดยไม่เกี่ยวกับต้นไม้ ➡️ แนะนำให้ใช้ Mesh Wi-Fi หรือ Wi-Fi Extender เพื่อกระจายสัญญาณในบ้าน ➡️ Powerline Adapter และสาย Ethernet เป็นทางเลือกที่เสถียรกว่า Wi-Fi ในบางกรณี ➡️ Wi-Fi 8 จะช่วยเพิ่มความแม่นยำในการส่งสัญญาณ แต่ยังไม่พร้อมใช้งานจนถึงปี 2028 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ คลื่น Wi-Fi เป็นคลื่นวิทยุที่สามารถถูกดูดซับหรือสะท้อนโดยวัตถุที่มีน้ำ เช่น ใบไม้หรือดิน ➡️ Fish tank, ผนังอิฐ และเฟอร์นิเจอร์ขนาดใหญ่ก็สามารถลดคุณภาพสัญญาณได้เช่นกัน ➡️ เทคโนโลยี MIMO และ Beamforming ในเราเตอร์รุ่นใหม่ช่วยลดผลกระทบจากการสะท้อนสัญญาณ ➡️ การวางเราเตอร์ในตำแหน่งสูงและเปิดโล่งช่วยให้คลื่นกระจายได้ดีขึ้น ➡️ บ้านที่มีหลายชั้นหรือผนังหนาอาจต้องใช้ระบบ Mesh เพื่อให้สัญญาณทั่วถึง https://www.techradar.com/pro/slow-wi-fi-at-home-believe-it-or-not-your-houseplants-might-be-to-blame-and-yes-were-serious

🧠 “DeepSeek-V3.2-Exp เปิดตัวแล้ว — โมเดล AI จีนที่ท้าชน OpenAI ด้วยประสิทธิภาพสูงและต้นทุนต่ำ” DeepSeek บริษัท AI จากเมืองหางโจว ประเทศจีน ได้เปิดตัวโมเดลใหม่ชื่อว่า DeepSeek-V3.2-Exp ซึ่งถูกระบุว่าเป็น “ขั้นกลาง” ก่อนเข้าสู่สถาปัตยกรรมรุ่นถัดไปที่บริษัทกำลังพัฒนาอยู่ โมเดลนี้ถูกปล่อยผ่านแพลตฟอร์ม Hugging Face และถือเป็นการทดลองเชิงเทคนิคที่มุ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพในการฝึกและการประมวลผลข้อความยาว โดยไม่เน้นการไล่คะแนนบน leaderboard แบบเดิม จุดเด่นของ V3.2-Exp คือการใช้กลไกใหม่ที่เรียกว่า DeepSeek Sparse Attention (DSA) ซึ่งช่วยลดต้นทุนการคำนวณอย่างมาก และยังคงคุณภาพของผลลัพธ์ไว้ใกล้เคียงกับรุ่นก่อนหน้าอย่าง V3.1-Terminus โดยทีมงานได้ตั้งค่าการฝึกให้เหมือนกันทุกประการ เพื่อพิสูจน์ว่า “ความเร็วและประสิทธิภาพ” คือสิ่งที่พัฒนาได้จริง โดยไม่ต้องแลกกับคุณภาพ นอกจากนี้ DeepSeek ยังประกาศลดราคาการใช้งาน API ลงกว่า 50% เพื่อแข่งขันกับคู่แข่งทั้งในประเทศ เช่น Alibaba Qwen และระดับโลกอย่าง OpenAI ซึ่งถือเป็นการเปิดศึกด้านราคาในตลาดโมเดลภาษาอย่างชัดเจน แม้โมเดลนี้จะยังไม่ใช่รุ่น “next-gen” ที่หลายคนรอคอย แต่ก็ถือเป็นการกลับมาอย่างมั่นใจของ DeepSeek หลังจากโมเดล R2 ถูกเลื่อนออกไปอย่างไม่มีกำหนด เนื่องจากปัญหาด้านฮาร์ดแวร์ โดยเฉพาะการฝึกบนชิป Ascend ของ Huawei ที่ไม่สามารถทำงานได้ตามเป้า ทำให้ต้องกลับมาใช้ Nvidia อีกครั้ง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ DeepSeek เปิดตัวโมเดลใหม่ชื่อ DeepSeek-V3.2-Exp บน Hugging Face ➡️ เป็นการทดลองเพื่อเตรียมเข้าสู่สถาปัตยกรรมรุ่นถัดไปของบริษัท ➡️ ใช้กลไก DeepSeek Sparse Attention (DSA) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลข้อความยาว ➡️ ตั้งค่าการฝึกเหมือนกับ V3.1-Terminus เพื่อพิสูจน์ว่า DSA ให้ผลลัพธ์เทียบเท่าแต่เร็วกว่า ➡️ ลดราคาการใช้งาน API ลงกว่า 50% เพื่อแข่งขันกับ Alibaba และ OpenAI ➡️ ไม่เน้นการไล่คะแนน benchmark แต่เน้นการพิสูจน์ประสิทธิภาพจริง ➡️ โมเดลเปิดให้ใช้งานแบบ open-source ภายใต้ MIT License ➡️ มีการปล่อย kernel สำหรับงานวิจัยและการใช้งานประสิทธิภาพสูง ➡️ เป็นการกลับมาอีกครั้งหลังจากโมเดล R2 ถูกเลื่อนออกไปอย่างไม่มีกำหนด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Sparse Attention เป็นเทคนิคที่ช่วยลดการคำนวณในโมเดล Transformer โดยเลือกเฉพาะข้อมูลสำคัญ ➡️ Hugging Face เป็นแพลตฟอร์มที่นักพัฒนา AI ทั่วโลกใช้ในการเผยแพร่และทดลองโมเดล ➡️ การลดราคาการใช้งาน API เป็นกลยุทธ์ที่ใช้บ่อยในการเปิดตลาดใหม่หรือแย่งส่วนแบ่งจากคู่แข่ง ➡️ DeepSeek เคยสร้างความฮือฮาใน Silicon Valley ด้วยโมเดล V3 และ R1 ที่มีประสิทธิภาพสูง ➡️ ปัญหาการฝึกบนชิป Ascend ของ Huawei สะท้อนความท้าทายของจีนในการพึ่งพาฮาร์ดแวร์ภายในประเทศ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/29/deepseek-releases-model-it-calls-039intermediate-step039-towards-039next-generation-architecture039

🧬 “ความเหงาไม่ใช่แค่ความรู้สึก — แต่มันคือโรคเรื้อรังที่เปลี่ยนยีน ทำลายภูมิคุ้มกัน และเพิ่มความเสี่ยงตายเทียบเท่าการสูบบุหรี่” ในบทความล่าสุดโดย Faruk Alpay นักวิจัยด้านข้อมูลและสุขภาพ ได้เปิดเผยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ “โรคระบาดแห่งความเหงา” ที่กำลังคุกคามสุขภาพมนุษย์ทั่วโลก โดยมีหลักฐานทางชีววิทยาชัดเจนว่า ความเหงาเรื้อรังเพิ่มความเสี่ยงการเสียชีวิตถึง 32% และเพิ่มโอกาสเป็นโรคสมองเสื่อมถึง 31% ผ่านกลไกทางร่างกายที่คล้ายกับโรคเรื้อรัง เช่น การอักเสบเรื้อรัง, ความผิดปกติของภูมิคุ้มกัน, และการเปลี่ยนแปลงระดับยีน (epigenetic) การศึกษากว่า 90 งานวิจัยที่ครอบคลุมประชากรกว่า 2.2 ล้านคน พบว่าความเหงาทำให้ร่างกายผลิตโปรตีนที่เกี่ยวข้องกับโรคหัวใจ เบาหวาน และโรคทางระบบประสาท โดยเฉพาะ GDF15 และ PCSK9 ซึ่งมีความเชื่อมโยงกับความโดดเดี่ยวทางสังคมอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ ความเหงายังทำให้ระบบภูมิคุ้มกันทำงานผิดปกติ โดยร่างกายจะผลิตฮอร์โมนความเครียดแบบไม่สมดุล เกิดภาวะดื้อคอร์ติซอล และกระตุ้นยีนที่ก่อให้เกิดการอักเสบ ขณะเดียวกันก็ลดการตอบสนองต่อไวรัส ทำให้ผู้ที่เหงาเรื้อรังมีโอกาสติดเชื้อและเจ็บป่วยมากขึ้น แต่ข่าวดีคือ เรารู้วิธีรักษาแล้ว — โปรแกรมฝึกสติแบบ 8 สัปดาห์สามารถลดความเหงาได้ถึง 22%, โปรแกรมชุมชนในบาร์เซโลนาใช้กิจกรรมกลุ่มและโยคะลดความเหงาได้เกือบครึ่งใน 6 เดือน และการใช้สัตว์เลี้ยง (จริงหรือหุ่นยนต์) กับผู้สูงอายุให้ผลลัพธ์ดีถึง 100% ในการลดความรู้สึกโดดเดี่ยว แม้ความเหงาจะเป็นภัยเงียบที่ซ่อนอยู่ในชีวิตประจำวัน แต่การยอมรับมันอย่างไม่ตัดสิน และการสร้างความเชื่อมโยงใหม่ ๆ ผ่านกิจกรรมง่าย ๆ เช่น การทักทายเพื่อนบ้าน หรือการเข้าร่วมกลุ่มอาสา ก็สามารถเปลี่ยนแปลงสุขภาพกายและใจได้อย่างแท้จริง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ความเหงาเรื้อรังเพิ่มความเสี่ยงการเสียชีวิต 32% และโรคสมองเสื่อม 31% ➡️ มีการเปลี่ยนแปลงระดับโปรตีนในร่างกาย เช่น GDF15 และ PCSK9 ที่เชื่อมโยงกับโรคเรื้อรัง ➡️ ความเหงาทำให้เกิดการอักเสบเรื้อรังและภูมิคุ้มกันผิดปกติ ➡️ ระบบฮอร์โมนเครียด (HPA axis) ทำงานผิดปกติ เกิดภาวะดื้อคอร์ติซอล ➡️ ความเหงาเร่งอายุชีวภาพผ่านการเปลี่ยนแปลง epigenetic เช่น DNA methylation ➡️ โปรแกรมฝึกสติ 14 วันลดความเหงาได้ 22% และเพิ่มการเข้าสังคมเฉลี่ย 2 ครั้งต่อวัน ➡️ โปรแกรมชุมชนในบาร์เซโลนา ลดความเหงาได้ 48.3% ภายใน 18 สัปดาห์ ➡️ การใช้สัตว์เลี้ยงหรือหุ่นยนต์ช่วยลดความเหงาในผู้สูงอายุได้ 100% ➡️ การยอมรับความเหงาโดยไม่ตัดสิน (Monitor + Accept) มีผลดีกว่าการพยายาม “ต่อสู้” กับมัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ WHO ระบุว่าความเหงาเป็นภัยต่อสุขภาพเทียบเท่าการสูบบุหรี่ 15 มวนต่อวัน ➡️ ความเหงาทำให้เกิดโรคหัวใจ, เบาหวาน, ซึมเศร้า และลดอายุขัยอย่างมีนัยสำคัญ ➡️ การเชื่อมโยงทางสังคมช่วยลดการอักเสบและเพิ่มภูมิคุ้มกันในระยะยาว ➡️ โปรแกรม “social prescribing” ในอังกฤษช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพได้ถึง £3.42 ต่อ £1 ที่ลงทุน ➡️ ความเหงาส่งผลต่อเศรษฐกิจ เช่น ลดประสิทธิภาพการทำงาน และเพิ่มค่าใช้จ่ายด้านสุขภาพ https://lightcapai.medium.com/the-loneliness-epidemic-threatens-physical-health-like-smoking-e063220dde8b

🏆 “Claude Opus 4.1 แซงหน้า GPT-5, Gemini และ Grok ในงานจริง — แม้เป็นงานวิจัยของ OpenAI เอง!” ในโลกที่ AI แข่งกันด้วยตัวเลข benchmark และการสาธิตที่ดูดีบนเวที OpenAI ได้เปิดตัวระบบประเมินใหม่ชื่อว่า “GDPval” เพื่อวัดความสามารถของ AI ในงานจริงที่มนุษย์ทำในชีวิตประจำวัน เช่น การตอบอีเมลลูกค้าที่ไม่พอใจ, การจัดตารางงานอีเวนต์ หรือการตรวจสอบใบสั่งซื้อที่มีราคาผิด ผลลัพธ์กลับพลิกความคาดหมาย — Claude Opus 4.1 จาก Anthropic กลายเป็นโมเดลที่ทำงานได้ดีที่สุดในงานจริง โดยมีอัตราชนะ (win rate) สูงถึง 47.6% เทียบกับผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม ขณะที่ GPT-5 ของ OpenAI ตามมาเป็นอันดับสองที่ 38.8% และ Gemini 2.5 Pro กับ Grok 4 อยู่ในระดับกลาง ส่วน GPT-4o กลับรั้งท้ายที่ 12.4% Claude ทำคะแนนสูงสุดใน 8 จาก 9 อุตสาหกรรมที่ทดสอบ เช่น ภาครัฐ, สาธารณสุข และบริการสังคม ซึ่งแสดงให้เห็นว่าโมเดลนี้มีความสามารถในการเข้าใจบริบทและตอบสนองอย่างเหมาะสมในสถานการณ์ที่ซับซ้อน OpenAI ยอมรับผลการทดสอบนี้อย่างเปิดเผย โดยระบุว่า “การสื่อสารความก้าวหน้าของ AI อย่างโปร่งใสคือภารกิจของเรา” และหวังว่า GDPval จะกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในการวัดความสามารถของ AI ในโลกจริง ไม่ใช่แค่ในห้องแล็บ การเปิดเผยนี้เกิดขึ้นหลังจากมีรายงานว่า 70% ของผู้ใช้ ChatGPT ใช้ AI ที่บ้านมากกว่าที่ทำงาน ซึ่งอาจสะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมผู้ใช้ และทำให้ OpenAI ต้องปรับโฟกัสใหม่จากการเน้นเครื่องมือสำหรับงาน ไปสู่การใช้งานในชีวิตประจำวัน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ OpenAI เปิดตัวระบบประเมินใหม่ชื่อ GDPval เพื่อวัดความสามารถ AI ในงานจริง ➡️ Claude Opus 4.1 ได้คะแนนสูงสุดในงานจริง โดยมี win rate 47.6% ➡️ GPT-5 ได้อันดับสองที่ 38.8%, GPT-4o ได้ต่ำสุดที่ 12.4% ➡️ Claude ทำคะแนนสูงสุดใน 8 จาก 9 อุตสาหกรรม เช่น รัฐบาลและสาธารณสุข ➡️ ตัวอย่างงานที่ใช้ทดสอบ ได้แก่ การตอบอีเมลลูกค้า, จัดตารางงาน, ตรวจสอบใบสั่งซื้อ ➡️ OpenAI ยอมรับผลการทดสอบอย่างโปร่งใส และหวังให้ GDPval เป็นมาตรฐานใหม่ ➡️ การศึกษานี้ร่วมกับนักเศรษฐศาสตร์จาก Harvard และทีมวิจัยเศรษฐกิจของ OpenAI ➡️ 70% ของผู้ใช้ ChatGPT ใช้งานที่บ้านมากกว่าที่ทำงาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Claude Opus 4.1 มี cutoff ความรู้ล่าสุดถึงกรกฎาคม 2025 ซึ่งใหม่กว่าคู่แข่งหลายราย ➡️ GPT-5 มี context window สูงถึง 400,000 tokens แต่ยังแพ้ Claude ในงานจริง ➡️ Gemini 2.5 Pro มี context window ใหญ่ที่สุดถึง 1 ล้าน tokens เหมาะกับงานเอกสารยาว ➡️ Grok 4 มีความสามารถด้านการเขียนโค้ดและข้อมูลเรียลไทม์ แต่ยังไม่โดดเด่นในงานทั่วไป ➡️ Claude ใช้แนวคิด Constitutional AI ที่เน้นความปลอดภัยและการตอบสนองอย่างมีเหตุผล https://www.techradar.com/ai-platforms-assistants/claude/claude-just-beat-gpt-5-gemini-and-grok-in-real-world-job-tasks-according-to-openais-own-study

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

🧠 “AI ทำให้เราฉลาดขึ้น หรือแค่ขี้เกียจขึ้น? เมื่อ ChatGPT กลายเป็นยาชาแห่งยุคดิจิทัล” บทความจาก The Star โดย Christopher Ketcham ได้จุดประกายคำถามสำคัญว่า “AI โดยเฉพาะ ChatGPT กำลังทำให้เราฉลาดขึ้น หรือแค่ทำให้สมองเราเสื่อมลง?” โดยอ้างอิงงานวิจัยหลายฉบับที่ชี้ว่า การพึ่งพาเครื่องมือ AI มากเกินไปอาจส่งผลเสียต่อความสามารถในการคิดวิเคราะห์อย่างลึกซึ้ง และลดการมีส่วนร่วมของสมองในระดับโครงสร้าง ผู้เขียนเปรียบเทียบการใช้ AI กับการขี่จักรยานไฟฟ้า — เร็วขึ้น สบายขึ้น แต่สูญเสียความแข็งแรงของร่างกาย เช่นเดียวกับสมองที่อ่อนแรงลงเมื่อปล่อยให้เครื่องมือคิดแทนเรา งานวิจัยจาก MIT พบว่า ผู้ใช้ ChatGPT ในการเขียนเรียงความมีการเชื่อมต่อของสมองต่ำที่สุดเมื่อเทียบกับผู้ใช้ search engine และผู้ที่เขียนด้วยตนเองโดยไม่ใช้เครื่องมือใด ๆ นอกจากนี้ยังพบว่า ผู้ใช้ AI มีแนวโน้มที่จะ “offload” ความคิดของตนเองให้กับเครื่องมือ ทำให้เกิดภาวะ “cognitive debt” หรือหนี้ทางปัญญา ซึ่งสะสมและส่งผลต่อความสามารถในการเรียนรู้ในระยะยาว โดยเฉพาะในกลุ่มเยาวชนที่สมองยังอยู่ในช่วงพัฒนา แม้ AI จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในบางด้าน เช่น การค้นหาข้อมูลหรือการจัดการงาน แต่การใช้เพื่อหลีกเลี่ยงการคิดด้วยตนเองอาจนำไปสู่ผลกระทบเชิงพฤติกรรม เช่น การขาดแรงจูงใจ ความรู้สึกเป็นเจ้าของงานลดลง และการพึ่งพาเครื่องมือมากเกินไปจนไม่สามารถแก้ปัญหาได้ด้วยตนเอง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ บทความชี้ว่า AI โดยเฉพาะ ChatGPT อาจทำให้ความสามารถในการคิดวิเคราะห์ลดลง ➡️ งานวิจัยจาก MIT พบว่า ผู้ใช้ ChatGPT มีการเชื่อมต่อของสมองต่ำที่สุดเมื่อเขียนเรียงความ ➡️ ผู้ใช้ AI มีแนวโน้มเกิดภาวะ “cognitive offloading” หรือการปล่อยให้เครื่องมือคิดแทน ➡️ เกิดภาวะ “cognitive debt” หรือหนี้ทางปัญญาเมื่อใช้ AI ต่อเนื่อง ➡️ กลุ่มเยาวชนมีความเสี่ยงสูงที่สุดต่อผลกระทบทางสมองจากการใช้ AI ➡️ ผู้ใช้ AI มีความรู้สึกเป็นเจ้าของงานต่ำ และจำเนื้อหาที่เขียนเองไม่ได้ ➡️ งานวิจัยจาก Microsoft และ Carnegie Mellon พบว่า AI ลดทักษะการแก้ปัญหาอย่างอิสระ ➡️ การใช้ AI มากเกินไปอาจนำไปสู่การพึ่งพาเครื่องมือในระยะยาว ➡️ จำนวนผู้ใช้ ChatGPT เพิ่มจาก 50 ล้านในปี 2023 เป็น 800 ล้านในกลางปี 2025 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การใช้ AI ในการเรียนรู้ควรมีการกำกับดูแลและออกแบบให้ส่งเสริมการคิด ไม่ใช่แทนที่ ➡️ หลายมหาวิทยาลัยเริ่มออกนโยบายจำกัดการใช้ AI ในการทำงานวิชาการ ➡️ การฝึกสมองผ่านการเขียนด้วยตนเองช่วยเพิ่มการเชื่อมต่อของสมองในหลายส่วน ➡️ การใช้ search engine ยังมีการมีส่วนร่วมของสมองมากกว่า AI แต่ต่ำกว่าการคิดด้วยตนเอง ➡️ นักวิจัยเสนอให้ใช้ AI เป็นเครื่องมือเสริม ไม่ใช่เครื่องมือหลักในการเรียนรู้ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/27/opinion-the-internet-made-us-stupid-ai-promises-to-make-it-worse

🔋 “แบตเตอรี่รถยนต์ไฟฟ้าอยู่ได้นานแค่ไหน? เทียบอายุการใช้งานกับรถน้ำมันแบบตรงไปตรงมา” ในยุคที่รถยนต์ไฟฟ้า (EV) กลายเป็นทางเลือกหลักของผู้บริโภคทั่วโลก คำถามที่ยังค้างคาใจหลายคนคือ “แบตเตอรี่ของรถ EV จะอยู่ได้นานแค่ไหน?” และ “มันจะคุ้มค่ากว่ารถน้ำมันจริงหรือ?” ล่าสุดมีการศึกษาหลายฉบับที่ช่วยให้เราเห็นภาพชัดขึ้น งานวิจัยจาก Nature Energy วิเคราะห์ข้อมูลจากรถกว่า 29 ล้านคันในสหราชอาณาจักรช่วงปี 2005–2022 พบว่าแบตเตอรี่ของรถ EV มีแนวโน้มใช้งานได้นานขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉลี่ยแบตเตอรี่เสื่อมเพียง 1.8% ต่อปี เทียบกับ 2.3% ในปี 2019 ขณะที่ผู้ผลิตอย่าง Tesla ระบุว่าแบตเตอรี่สามารถอยู่ได้นานถึง 10–20 ปี และ Nissan ก็ยืนยันว่าแบตเตอรี่เกือบทั้งหมดที่ผลิตยังคงใช้งานอยู่ แม้รถน้ำมันจะมีอายุการใช้งานเฉลี่ยที่ 200,000 ไมล์ แต่ก็มีกรณีสุดโต่ง เช่น Toyota Tacoma ที่วิ่งได้ถึง 2 ล้านไมล์ โดยเจ้าของขับส่งยาให้โรงพยาบาลวันละ 100,000 ไมล์ต่อปี ส่วนฝั่ง EV ก็มี Tesla Model S ที่วิ่งไปแล้วกว่า 155,000 ไมล์ โดยเจ้าของในเยอรมนีตั้งเป้าทำลายสถิติโลกที่ 3.26 ล้านไมล์ อย่างไรก็ตาม ปัญหาหลักของ EV คือ “ค่าเปลี่ยนแบตเตอรี่” ที่ยังสูงอยู่ โดยเฉพาะ Tesla ที่อาจต้องจ่ายถึง $10,000–$20,000 ต่อครั้ง และเจ้าของรถที่วิ่งไกลมากอาจต้องเปลี่ยนแบตหลายครั้งในช่วงอายุรถ ขณะที่เครื่องยนต์ของรถน้ำมันมีค่าซ่อมเฉลี่ยอยู่ที่ $2,000–$10,000 เท่านั้น ข่าวดีคือราคาของแบตเตอรี่ EV ลดลงอย่างต่อเนื่อง จาก $400/kWh ในปี 2012 เหลือเพียง $111/kWh ในปี 2024 และมีแนวโน้มลดลงอีกในอนาคต ซึ่งอาจทำให้ EV กลายเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่ากว่าทั้งในด้านค่าใช้จ่ายและการดูแลรักษา ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ แบตเตอรี่รถ EV เสื่อมเฉลี่ยเพียง 1.8% ต่อปี ลดลงจาก 2.3% ในปี 2019 ➡️ Tesla ระบุว่าแบตเตอรี่สามารถอยู่ได้นาน 10–20 ปี ➡️ Nissan ยืนยันว่าแบตเตอรี่เกือบทั้งหมดที่ผลิตยังคงใช้งานอยู่ ➡️ รถน้ำมันมีอายุเฉลี่ย 200,000 ไมล์ แต่บางคันวิ่งได้ถึง 2 ล้านไมล์ ➡️ Tesla Model S คันหนึ่งวิ่งไปแล้วกว่า 155,000 ไมล์ และตั้งเป้าทำลายสถิติโลก ➡️ ค่าเปลี่ยนแบตเตอรี่ Tesla อยู่ที่ $10,000–$20,000 ต่อครั้ง ➡️ ค่าเปลี่ยนเครื่องยนต์รถน้ำมันอยู่ที่ $2,000–$10,000 ➡️ ราคาของแบตเตอรี่ EV ลดลงจาก $400/kWh เหลือ $111/kWh ในปี 2024 ➡️ คาดว่าในปี 2030 ค่าเปลี่ยนแบตเตอรี่จะลดลงเหลือ $3,375–$5,000 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ รถ EV มีชิ้นส่วนเคลื่อนไหวน้อยกว่ารถน้ำมัน ทำให้ค่าบำรุงรักษาน้อยกว่า ➡️ EV ไม่ต้องเปลี่ยนน้ำมันเครื่องหรือดูแลระบบไอเสีย ➡️ แบตเตอรี่ LFP (Lithium Iron Phosphate) มีราคาถูกลงถึง $56/kWh ในบางรุ่น ➡️ การชาร์จที่บ้านมีค่าใช้จ่ายต่ำกว่าการเติมน้ำมันอย่างมาก ➡️ EV ได้รับเครดิตภาษีสูงสุดถึง $7,500 ในสหรัฐฯ ทำให้ราคาซื้อจริงลดลง https://www.slashgear.com/1977447/electric-vehicle-vs-gas-car-battery-lifespan/

♟️ “218 คือขีดสุดของหมากรุก — นักวิจัยยืนยัน ไม่มีตำแหน่งใดที่เล่นได้มากกว่านี้อีกแล้ว” ในโลกของหมากรุก มีคำถามหนึ่งที่ค้างคาใจนักคิดมานานหลายสิบปี: “ตำแหน่งใดในกระดานที่มีจำนวนการเดินที่เป็นไปได้มากที่สุด?” คำตอบที่เคยถูกเสนอโดยปรมาจารย์ด้านการจัดวางหมาก Nenad Petrović ในปี 1964 คือ 218 การเดินสำหรับฝั่งขาว และไม่มีใครสามารถหาตำแหน่งที่มีมากกว่านั้นได้เลย ล่าสุดในปี 2024 นักวิจัยและนักวิทยาการคอมพิวเตอร์นามว่า Tobs40 ได้ใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมขั้นสูงเพื่อพิสูจน์ว่า “ไม่มีตำแหน่งที่สามารถเล่นได้มากกว่า 218 ครั้ง” หากตำแหน่งนั้นต้องสามารถเกิดขึ้นได้จริงจากการเล่นตามกฎหมากรุก การพิสูจน์นี้ไม่ใช่เรื่องง่าย เพราะจำนวนตำแหน่งที่เป็นไปได้ในหมากรุกมีมากถึงประมาณ 4.8 × 10⁴⁴ ตำแหน่ง ซึ่งมากกว่าการเดารหัสผ่าน 23 ตัวอักษรเสียอีก นักวิจัยจึงใช้วิธี “ลดขนาดปัญหา” โดยพิจารณาเฉพาะตำแหน่งที่มีโอกาสสร้างจำนวนการเดินสูง และใช้เทคนิคการประมาณแบบ fractional (เช่น ให้เบี้ยอยู่บนช่อง e4 แบบ 27.3%) เพื่อให้คอมพิวเตอร์สามารถ “ว่ายผ่าน” ตำแหน่งต่าง ๆ ได้เร็วขึ้น แม้จะใช้ซอฟต์แวร์ระดับโลกอย่าง Gurobi และปรับแต่งโมเดลอย่างหนัก แต่การคำนวณก็ยังใช้เวลานานถึงหลายหมื่นวินาที และต้องใช้หน่วยความจำมหาศาล สุดท้าย Gurobi ได้แสดงผลลัพธ์ว่า “ไม่มีตำแหน่งใดที่สามารถเล่นได้มากกว่า 218 ครั้ง” และยังยืนยันว่า 218 เป็นค่าบนสุดที่เป็นไปได้ในตำแหน่งที่สามารถเกิดขึ้นจริงจากการเล่นตามกฎ นอกจากนี้ ยังมีการยืนยันว่าตำแหน่งที่ไม่มีการโปรโมตเบี้ยจะมีจำนวนการเดินสูงสุดที่ 144 ครั้ง และตำแหน่งที่ผิดกฎ (เช่น มีเบี้ยหลายตัวบนช่องเดียวกัน) อาจมีได้ถึง 288 การเดิน แต่ไม่สามารถเกิดขึ้นได้จริงจากการเล่นตามกฎ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ตำแหน่งที่มีจำนวนการเดินสูงสุดคือ 218 ครั้ง สำหรับฝั่งขาว ➡️ ตำแหน่งนี้ถูกเสนอโดย Nenad Petrović ในปี 1964 และได้รับการพิสูจน์ในปี 2024 ➡️ นักวิจัยใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์และการเขียนโปรแกรมเพื่อพิสูจน์ ➡️ ใช้ซอฟต์แวร์ Gurobi ในการแก้ปัญหาแบบ integer programming ➡️ มีการใช้เทคนิค fractional เพื่อเร่งการค้นหาตำแหน่งที่เหมาะสม ➡️ ตำแหน่งที่ไม่มีการโปรโมตเบี้ยมีจำนวนการเดินสูงสุดที่ 144 ครั้ง ➡️ ตำแหน่งที่ผิดกฎสามารถมีได้ถึง 288 การเดิน แต่ไม่สามารถเกิดขึ้นจริง ➡️ ผลลัพธ์ยืนยันว่าไม่มีตำแหน่งที่ reachable ที่มีมากกว่า 218 การเดิน ➡️ มีการเผยแพร่โค้ดบน GitHub เพื่อให้ผู้สนใจนำไปต่อยอด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ จำนวนตำแหน่งที่เป็นไปได้ในหมากรุกมีมากถึง ~4.8 × 10⁴⁴ ➡️ การใช้ fractional decision เป็นเทคนิคใน optimization ที่ช่วยลดเวลาในการคำนวณ ➡️ Gurobi เป็นหนึ่งใน solver ที่ใช้ในงานวิจัยระดับโลก เช่น logistics, AI และการเงิน ➡️ ตำแหน่งที่มีการเดินมากมักมีเบี้ยใกล้โปรโมต และไม่มีการเช็คจากฝ่ายตรงข้าม ➡️ การพิสูจน์นี้ช่วยให้การพัฒนา engine หมากรุกสามารถใช้ค่าขีดจำกัดที่แน่นอนได้ https://lichess.org/@/Tobs40/blog/why-a-reachable-position-cant-have-more-than-218-playable-moves/a5xdxeqs

🧠 “AI Coding Assistants: เครื่องมือเร่งงานที่อาจกลายเป็นระเบิดเวลา — เมื่อความเร็วกลายเป็นช่องโหว่ในระบบความปลอดภัยองค์กร” ในยุคที่ AI เข้ามาช่วยเขียนโค้ดให้เร็วขึ้นและลดข้อผิดพลาดเล็กน้อย หลายองค์กรกลับต้องเผชิญกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่ลึกและซับซ้อนมากขึ้น งานวิจัยจาก Apiiro และบทสัมภาษณ์ผู้เชี่ยวชาญหลายรายเผยว่า AI coding assistants เช่น GitHub Copilot, GPT-5 หรือ Claude Code อาจช่วยลด syntax error ได้จริง แต่กลับเพิ่มช่องโหว่เชิงโครงสร้าง เช่น privilege escalation, การออกแบบระบบที่ไม่ปลอดภัย และการรั่วไหลของข้อมูลสำคัญ ปัญหาไม่ได้อยู่แค่ในโค้ด แต่ยังรวมถึง “พฤติกรรมใหม่” ของนักพัฒนา เช่น การสร้าง pull request ขนาดใหญ่ที่รวมหลายไฟล์และหลายบริการในครั้งเดียว ทำให้ทีมรีวิวโค้ดตรวจสอบได้ยากขึ้น และอาจปล่อยช่องโหว่เข้าสู่ production โดยไม่รู้ตัว ที่น่ากังวลคือ “shadow engineers” หรือผู้ใช้ที่ไม่ใช่นักพัฒนาโดยตรง เช่น ฝ่ายธุรกิจหรือฝ่ายวิเคราะห์ข้อมูล ที่ใช้ AI เขียนสคริปต์หรือแดชบอร์ดโดยไม่ผ่านกระบวนการตรวจสอบความปลอดภัย ส่งผลให้ระบบมีช่องโหว่ที่ไม่เคยถูกมองเห็นมาก่อน ผู้เชี่ยวชาญยังเตือนว่า AI coding assistants มักสร้างโค้ดที่ “verbose” หรือยาวเกินจำเป็น และอาจรวม dependency หรือการตั้งค่าที่ไม่ปลอดภัยเข้าไปโดยไม่ตั้งใจ เช่น การ hardcode secret key หรือการเปิดสิทธิ์ให้กับโมดูลที่ไม่ควรเข้าถึง แม้จะมีข้อดีด้าน productivity แต่การใช้ AI coding assistants โดยไม่มีการวางระบบตรวจสอบที่ดี อาจทำให้องค์กร “เร่งงานแต่เร่งความเสี่ยงไปพร้อมกัน” ซึ่งเป็นสิ่งที่หลายบริษัทเริ่มตระหนักและปรับแนวทาง เช่น การใช้ AI เพื่อตรวจสอบโค้ดที่ AI เขียน, การจำกัดขนาด pull request, และการบังคับใช้การตรวจสอบความปลอดภัยในทุกขั้นตอนของ CI/CD ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AI coding assistants ลด syntax error และ logic bug ได้จริง ➡️ แต่เพิ่มช่องโหว่เชิงโครงสร้าง เช่น privilege escalation และ design flaw ➡️ Pull request จาก AI มักมีขนาดใหญ่และซับซ้อน ทำให้ตรวจสอบยาก ➡️ Shadow engineers ใช้ AI เขียนโค้ดโดยไม่ผ่านการตรวจสอบความปลอดภัย ➡️ ระบบ SAST, DAST และ manual review ยังไม่พร้อมรับมือกับโค้ดที่สร้างโดย AI ➡️ AI มักสร้างโค้ด verbose และรวม dependency ที่ไม่จำเป็น ➡️ Apiiro พบว่า AI-generated code สร้างช่องโหว่ใหม่กว่า 10,000 รายการต่อเดือน ➡️ การใช้ AI coding assistants ต้องมีระบบตรวจสอบและความรับผิดชอบจากนักพัฒนา ➡️ ผู้เชี่ยวชาญแนะนำให้ใช้ AI เพื่อตรวจสอบโค้ดที่ AI เขียน และบังคับใช้ security policy ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub Copilot เพิ่ม productivity ได้ถึง 3–4 เท่า แต่เพิ่มช่องโหว่ 10 เท่าในบางกรณี ➡️ AI coding assistants มีความแม่นยำในการเขียนโค้ด TypeScript มากกว่า PHP ➡️ การใช้ AI ในการเขียนโค้ดควรมี traceability เช่น ระบุว่าโมเดลใดเป็นผู้สร้าง ➡️ การใช้ AI ในการพัฒนา cloud-native apps ต้องมีการจัดการ secret และ credential อย่างรัดกุม ➡️ การใช้ AI ในการเขียนโค้ดควรเปรียบเสมือน “นักพัฒนาฝึกหัด” ที่ต้องมี senior ตรวจสอบเสมอ https://www.csoonline.com/article/4062720/ai-coding-assistants-amplify-deeper-cybersecurity-risks.html

🏥 “เมื่อโรงพยาบาลกลายเป็นสินทรัพย์: งานวิจัยชี้อัตราการเสียชีวิตในห้องฉุกเฉินเพิ่มขึ้นหลังถูกซื้อโดยบริษัททุนเอกชน” งานวิจัยล่าสุดจาก Harvard Medical School และสถาบันพันธมิตรได้เปิดเผยข้อมูลที่น่าตกใจว่า โรงพยาบาลที่ถูกซื้อกิจการโดยบริษัททุนเอกชน (Private Equity) มีอัตราการเสียชีวิตในห้องฉุกเฉินเพิ่มขึ้นถึง 13% เมื่อเทียบกับโรงพยาบาลที่ไม่ได้ถูกซื้อ โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ป่วย Medicare ซึ่งมักเป็นผู้สูงอายุและมีความเปราะบางทางสุขภาพ การศึกษานี้วิเคราะห์ข้อมูลจากผู้ป่วยกว่า 1 ล้านรายในโรงพยาบาลที่ถูกซื้อกิจการ และเปรียบเทียบกับข้อมูลจากโรงพยาบาลอีก 293 แห่งที่มีขนาดและทำเลใกล้เคียงกัน พบว่าหลังการซื้อกิจการ โรงพยาบาลเหล่านี้มีการลดจำนวนพนักงานลงเฉลี่ย 11.6% และลดค่าใช้จ่ายด้านเงินเดือนในห้องฉุกเฉินและ ICU ลงถึง 18% และ 16% ตามลำดับ นักวิจัยชี้ว่า การลดจำนวนบุคลากรในพื้นที่ที่ต้องการการดูแลอย่างใกล้ชิด เช่น ห้องฉุกเฉินและ ICU ส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพการรักษา และอาจเป็นสาเหตุหลักของการเพิ่มขึ้นของอัตราการเสียชีวิต นอกจากนี้ยังพบว่าโรงพยาบาลที่ถูกซื้อโดยทุนเอกชนมีแนวโน้มที่จะส่งผู้ป่วยหนักไปยังโรงพยาบาลอื่นมากขึ้น และลดระยะเวลาการรักษาใน ICU เพื่อควบคุมต้นทุน ซึ่งสะท้อนถึงกลยุทธ์ทางการเงินที่เน้นผลกำไรเป็นหลัก มากกว่าคุณภาพการดูแลผู้ป่วย แม้จะมีข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับผลกระทบด้านลบ แต่บริษัททุนเอกชนยังคงเข้าซื้อกิจการโรงพยาบาลอย่างต่อเนื่อง โดยปัจจุบันมีโรงพยาบาลในสหรัฐฯ กว่า 488 แห่งที่อยู่ภายใต้การบริหารของกลุ่มทุนเหล่านี้ ซึ่งรวมถึงโรงพยาบาลจิตเวชและโรงพยาบาลในพื้นที่ชนบทที่มีทางเลือกจำกัด ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ งานวิจัยพบว่าอัตราการเสียชีวิตในห้องฉุกเฉินเพิ่มขึ้น 13% หลังโรงพยาบาลถูกซื้อโดยบริษัททุนเอกชน ➡️ วิเคราะห์ข้อมูลจากผู้ป่วย Medicare กว่า 1 ล้านรายในโรงพยาบาลที่ถูกซื้อกิจการ ➡️ เปรียบเทียบกับโรงพยาบาลอีก 293 แห่งที่ไม่ได้ถูกซื้อ ➡️ จำนวนพนักงานลดลงเฉลี่ย 11.6% หลังการซื้อกิจการ ➡️ ค่าใช้จ่ายด้านเงินเดือนใน ER ลดลง 18% และ ICU ลดลง 16% ➡️ โรงพยาบาลมีแนวโน้มส่งผู้ป่วยหนักไปยังโรงพยาบาลอื่นมากขึ้น ➡️ ระยะเวลาการรักษาใน ICU ถูกลดลงเพื่อควบคุมต้นทุน ➡️ บริษัททุนเอกชนยังคงซื้อกิจการโรงพยาบาลอย่างต่อเนื่อง ➡️ ปัจจุบันมีโรงพยาบาลในสหรัฐฯ กว่า 488 แห่งที่อยู่ภายใต้การบริหารของทุนเอกชน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Private Equity ใช้เงินกู้ในการซื้อกิจการ ทำให้โรงพยาบาลต้องแบกรับหนี้เพิ่ม ➡️ กลยุทธ์หลักคือเพิ่มรายได้ในระยะสั้น แล้วลดต้นทุนเพื่อเพิ่มกำไร ➡️ การลดพนักงานมักหมายถึงการลดคุณภาพการดูแลผู้ป่วย ➡️ โรงพยาบาลที่ถูกซื้อบางแห่งขายที่ดินเพื่อสร้างรายได้ แต่ต้องจ่ายค่าเช่าเพิ่ม ➡️ รัฐบางแห่ง เช่น Oregon และ Indiana เริ่มออกกฎหมายควบคุมการเข้าซื้อกิจการโดยทุนเอกชน https://www.nbcnews.com/news/us-news/death-rates-rose-hospital-ers-private-equity-firms-took-study-finds-rcna233211

🧠 “AMD ปลดล็อก PyTorch บน Windows ด้วย ROCm 6.4.4 — เปิดทางให้ Radeon และ Ryzen AI เข้าสู่โลก AI อย่างเต็มตัว” หลังจากรอคอยกันมานาน ในที่สุด AMD ก็ประกาศเปิดตัว ROCm 6.4.4 ซึ่งเป็นเวอร์ชันที่เพิ่มการรองรับ PyTorch บน Windows สำหรับผู้ใช้ GPU Radeon RX 7000 และ RX 9000 รวมถึง APU ตระกูล Ryzen AI 300 และ Ryzen AI Max “Strix Halo” โดยถือเป็นก้าวสำคัญที่ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถรันโมเดล AI บนฮาร์ดแวร์ AMD ได้โดยตรงในระบบปฏิบัติการ Windows เดิมที ROCm (Radeon Open Compute) เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สที่เน้นการใช้งานในฝั่ง Linux และกลุ่มเซิร์ฟเวอร์ เช่น Instinct และ EPYC แต่การเปิดตัวครั้งนี้สะท้อนถึงการเปลี่ยนทิศทางของ AMD ที่ต้องการให้ ROCm เป็น “แพลตฟอร์มสำหรับนักพัฒนา” แบบข้ามระบบปฏิบัติการอย่างแท้จริง การรองรับ PyTorch บน Windows จะช่วยให้นักพัฒนา AI สามารถใช้ GPU และ APU ของ AMD ในการฝึกและรันโมเดลได้โดยไม่ต้องพึ่ง NVIDIA อีกต่อไป โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ใช้ที่มี Radeon RX 7900, RX 9070 หรือ Ryzen AI Max 395 ซึ่งมีหน่วยประมวลผล AI และ stream processor จำนวนมากที่ยังไม่ได้ถูกใช้งานเต็มประสิทธิภาพ AMD ยังระบุว่า ROCm 6.4.4 เป็นเวอร์ชัน “พรีวิว” ที่จะเป็นพื้นฐานสำหรับการพัฒนาในอนาคต โดยจะมีการเพิ่มประสิทธิภาพและฟีเจอร์เพิ่มเติมในเวอร์ชันถัดไป เช่น ONNX Runtime Execution Provider (ONNX-EP) ที่จะตามมาในช่วงปลายปีนี้ นอกจากนี้ ROCm ยังขยายการรองรับในฝั่ง Linux เช่น OpenSuSE, Ubuntu และ Red Hat EPEL ซึ่งจะได้รับการอัปเดตในครึ่งหลังของปี 2025 เพื่อให้การใช้งานในองค์กรและเซิร์ฟเวอร์มีความยืดหยุ่นมากขึ้น ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ AMD เปิดตัว ROCm 6.4.4 รองรับ PyTorch บน Windows สำหรับ GPU และ APU รุ่นใหม่ ➡️ รองรับ Radeon RX 7000 (RDNA 3), RX 9000 (RDNA 4), Ryzen AI 300 และ Ryzen AI Max “Strix Halo” ➡️ ROCm 6.4.4 เป็นเวอร์ชันพรีวิวที่เปิดให้รันโมเดล AI บน Windows ได้โดยตรง ➡️ AMD ตั้งเป้าให้ ROCm เป็นแพลตฟอร์มข้ามระบบปฏิบัติการสำหรับนักพัฒนา ➡️ Linux distributions ที่รองรับ ได้แก่ OpenSuSE (พร้อมใช้งานแล้ว), Ubuntu และ Red Hat EPEL (จะตามมาในครึ่งปีหลัง) ➡️ ROCm บน Windows จะรองรับทั้ง PyTorch และ ONNX Runtime Execution Provider (ONNX-EP) ➡️ GPU อย่าง RX 9070 XT และ APU Ryzen AI Max 395 มีหน่วย AI accelerator และ stream processor จำนวนมาก ➡️ ROCm 7 สำหรับฝั่งองค์กรได้เปิดตัวแล้วบน Instinct และ EPYC เพื่อเร่งงาน AI และ productivity ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ PyTorch เป็นหนึ่งในเฟรมเวิร์ก AI ที่ได้รับความนิยมสูงสุดในโลก โดยเฉพาะในงานวิจัยและการพัฒนาโมเดล LLM ➡️ NVIDIA ครองตลาด AI มานานด้วย CUDA แต่ ROCm คือความพยายามของ AMD ที่จะสร้างทางเลือกใหม่ ➡️ Ryzen AI Max ใช้สถาปัตยกรรม Zen 5 และ RDNA 3.5 พร้อมรองรับ AVX512 และ Matrix ISA สำหรับงาน AI ➡️ RDNA 4 ใน RX 9000 มี tensor-like core ที่ AMD เรียกว่า “Matrix core” เพื่อหลีกเลี่ยงข้อพิพาทด้านสิทธิบัตร ➡️ การรองรับ ROCm บน Windows ช่วยให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถใช้ฮาร์ดแวร์ AMD ในงาน AI ได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนระบบ https://wccftech.com/amd-rocm-6-4-4-pytorch-support-windows-radeon-9000-radeon-7000-gpus-ryzen-ai-apus/

🧠 “Linux อาจรองรับ Multi-Kernel ในอนาคต — เปิดทางให้ระบบปฏิบัติการหลายตัวรันพร้อมกันบนเครื่องเดียว” ในโลกที่ระบบปฏิบัติการ Linux ถูกใช้ตั้งแต่สมาร์ตโฟนไปจนถึงซูเปอร์คอมพิวเตอร์ โครงสร้างแบบ monolithic kernel ที่ใช้มายาวนานกำลังถูกท้าทายด้วยแนวคิดใหม่จากบริษัท Multikernel Technologies ที่เสนอให้ Linux รองรับ “multi-kernel architecture” หรือการรันเคอร์เนลหลายตัวพร้อมกันบนเครื่องเดียว แนวคิดนี้ถูกนำเสนอผ่าน RFC (Request for Comments) บน Linux Kernel Mailing List โดยหวังให้ชุมชนร่วมกันพิจารณาและให้ข้อเสนอแนะ โดยหลักการคือการแบ่ง CPU cores ออกเป็นกลุ่ม ๆ แล้วให้แต่ละกลุ่มรันเคอร์เนลของตัวเองอย่างอิสระ พร้อมจัดการ process และ memory แยกจากกัน แต่ยังสามารถสื่อสารกันผ่านระบบ Inter-Processor Interrupt (IPI) ที่ออกแบบมาเฉพาะ ข้อดีของระบบนี้คือการแยกงานออกจากกันอย่างแท้จริง เช่น เคอร์เนลหนึ่งอาจใช้สำหรับงาน real-time อีกตัวสำหรับงานทั่วไป หรือแม้แต่สร้างเคอร์เนลเฉพาะสำหรับงานที่ต้องการความปลอดภัยสูง เช่น การเข้ารหัสหรือการควบคุมอุปกรณ์ทางการแพทย์ Multikernel ยังใช้โครงสร้างพื้นฐานจาก kexec ซึ่งช่วยให้สามารถโหลดเคอร์เนลหลายตัวได้แบบ dynamic โดยไม่ต้องรีบูตเครื่องทั้งหมด และยังมีระบบ Kernel Hand-Over (KHO) ที่อาจเปิดทางให้การอัปเดตเคอร์เนลแบบไร้ downtime ในอนาคต แม้ยังอยู่ในขั้นทดลอง และยังต้องปรับปรุงอีกมาก แต่แนวคิดนี้ถือเป็นก้าวสำคัญที่อาจเปลี่ยนวิธีคิดเกี่ยวกับระบบปฏิบัติการ Linux ไปโดยสิ้นเชิง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Multikernel Technologies เสนอแนวคิด multi-kernel ผ่าน RFC บน LKML ➡️ ระบบนี้ให้เคอร์เนลหลายตัวรันพร้อมกันบนเครื่องเดียว โดยแบ่ง CPU cores ➡️ เคอร์เนลแต่ละตัวจัดการ process และ memory ของตัวเอง ➡️ ใช้ระบบ IPI สำหรับการสื่อสารระหว่างเคอร์เนล ➡️ ใช้โครงสร้างจาก kexec เพื่อโหลดเคอร์เนลหลายตัวแบบ dynamic ➡️ มีแนวคิด Kernel Hand-Over สำหรับการอัปเดตแบบไร้ downtime ➡️ เหมาะกับงานที่ต้องการแยก workload เช่น real-time, security-critical, หรือ AI ➡️ ยังอยู่ในขั้น RFC และเปิดรับข้อเสนอแนะจากชุมชน Linux ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ระบบ multi-kernel เคยถูกทดลองในงานวิจัย เช่น Barrelfish และ Helios OS ➡️ การแยก workload ที่ระดับเคอร์เนลให้ความปลอดภัยมากกว่าการใช้ container หรือ VM ➡️ kexec เป็นระบบที่ช่วยให้สามารถเปลี่ยนเคอร์เนลโดยไม่ต้องรีบูตเครื่อง ➡️ IPI (Inter-Processor Interrupt) เป็นกลไกที่ใช้ในระบบ SMP สำหรับการสื่อสารระหว่าง CPU ➡️ หากแนวคิดนี้ได้รับการยอมรับ อาจนำไปสู่การสร้าง Linux รุ่นพิเศษสำหรับงานเฉพาะทาง https://news.itsfoss.com/linux-multikernel-proposal/

งานวิจัยล่าสุด: "วัคซีน" โควิด-19 เชื่อมโยงกับอาการไม่พึงประสงค์ร้ายแรง ต่อระบบประสาทส่วนกลาง 63 รายการ เกณฑ์ความปลอดภัยที่ CDC/FDA ละเมิด เนื่องจากวัคซีนโควิด-19 ทำลายกำแพงกั้นเลือด-สมอง ทำให้เกิดโรคเยื่อหุ้มสมองอักเสบ โรคสมองอักเสบ โรคพรีออน ฝีในสมอง การติดเชื้อเริม และอื่นๆ https://thefocalpoints.com/p/breaking-study-covid-19-vaccines _________________________________ การฉีดวัคซีนโควิด-19 mRNA: ความหมายโดยนัย สำหรับระบบประสาทส่วนกลาง Kirstin Cosgrove BM, CCRA#, เจมส์ เอ ธอร์ป เอ็มดี, แคลร์ โรเจอร์ส เอ็มเอสพาส, พีเอ-ซี" สตีเวน แฮตฟิล เอ็มดี4, นิโคลัส ฮัลเชอร์, เอ็มพีเอช*, ปีเตอร์ เอ แมคคัลโลว์ เอ็มดีเอ็มเอฟ" COVID-19 วัคซีน ทำให้เกิดภาวะชะงักงัน ของเส้นกั้นเลือด-สมอง ผลร้ายแรง · เยื่อหุ้มสมองอักเสบ (แบคทีเรียหรือไวรัส) · โรคสมองอักเสบ (ภูมิอันโนมัติ หรือติดเชื้อ) · กลุ่มอาการกำเริบของโรคเริม · การเกิดฝีในสมอง · การติดเชื้อไขสันหลังและเยื่อหุ้มสมอง · โรคประสาทเสื่อมที่หายาก หรือโรคต่างๆ ที่คล้าย ไพรออน รูปที่ 1. COVID-19 การสลายตัวของแนวกั้นเลือด-สมอง ที่เกิดจากวัคซีน และผลที่ก่อให้เกิดโรค

🔬 “เซลล์เชื้อเพลิงเซรามิกพิมพ์สามมิติจาก DTU — เบา ทน และผลิตพลังงานได้มากกว่าหนึ่งวัตต์ต่อกรัม พร้อมพลิกโฉมอุตสาหกรรมการบิน” ทีมนักวิจัยจาก Technical University of Denmark (DTU) ได้เปิดตัวนวัตกรรมใหม่ที่อาจเปลี่ยนอนาคตของเซลล์เชื้อเพลิงสำหรับการบิน ด้วยการพัฒนาเซลล์เชื้อเพลิงแบบใหม่ที่เรียกว่า “Monolithic Gyroidal Solid Oxide Cell” หรือ “The Monolith” ซึ่งผลิตด้วยเทคโนโลยีการพิมพ์สามมิติจากวัสดุเซรามิกทั้งหมด จุดเด่นของเซลล์เชื้อเพลิงนี้คือโครงสร้างแบบ “gyroid” ซึ่งเป็นรูปทรงเรขาคณิตที่เรียกว่า triply periodic minimal surface (TPMS) มีคุณสมบัติด้านการกระจายความร้อนดีเยี่ยม พื้นที่ผิวสูง และน้ำหนักเบา โดยได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างธรรมชาติ เช่น ปะการังและปีกผีเสื้อ ต่างจากเซลล์เชื้อเพลิงทั่วไปที่ใช้โลหะเป็นส่วนประกอบหลัก ซึ่งคิดเป็นกว่า 75% ของน้ำหนักทั้งหมด เซลล์เชื้อเพลิงแบบใหม่ของ DTU ใช้เซรามิกล้วน ทำให้เบากว่า ทนต่อการกัดกร่อน และสามารถผลิตพลังงานได้มากกว่า 1 วัตต์ต่อกรัม ซึ่งเป็นอัตราส่วนพลังงานต่อน้ำหนักที่เหมาะสมสำหรับการใช้งานในอุตสาหกรรมการบิน นอกจากนี้ “The Monolith” ยังสามารถสลับโหมดการทำงานระหว่างการผลิตพลังงานและการเก็บพลังงาน (electrolysis mode) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยในโหมด electrolysis สามารถผลิตไฮโดรเจนได้มากกว่ามาตรฐานถึง 10 เท่า การผลิตด้วยการพิมพ์สามมิติยังช่วยลดขั้นตอนการประกอบ ลดจำนวนชิ้นส่วน และเพิ่มความแม่นยำในการควบคุมโครงสร้างภายใน ทำให้ต้นทุนการผลิตลดลง และสามารถปรับแต่งการออกแบบได้ตามความต้องการเฉพาะของแต่ละอุตสาหกรรม ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ DTU พัฒนาเซลล์เชื้อเพลิงแบบใหม่ชื่อ “Monolithic Gyroidal Solid Oxide Cell” หรือ “The Monolith” ➡️ ใช้โครงสร้าง gyroid ซึ่งเป็น TPMS เพื่อเพิ่มพื้นที่ผิวและลดน้ำหนัก ➡️ ผลิตจากเซรามิกทั้งหมด ไม่มีส่วนประกอบโลหะ ➡️ ให้พลังงานมากกว่า 1 วัตต์ต่อกรัม ซึ่งเหมาะกับการใช้งานในอุตสาหกรรมการบิน ✅ คุณสมบัติเด่นของเซลล์เชื้อเพลิง ➡️ ทนต่ออุณหภูมิสูงถึง 100°C และสลับโหมดการทำงานได้ระหว่างผลิตและเก็บพลังงาน ➡️ โหมด electrolysis เพิ่มอัตราการผลิตไฮโดรเจนได้ถึง 10 เท่า ➡️ โครงสร้าง gyroid ช่วยกระจายความร้อนและไหลเวียนก๊าซได้ดี ➡️ การพิมพ์สามมิติช่วยลดขั้นตอนการผลิตและต้นทุน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ TPMS ถูกใช้ในงานวิศวกรรม เช่น heat exchanger และวัสดุโครงสร้างเบา ➡️ เซลล์เชื้อเพลิงแบบ solid oxide (SOC) ถูกใช้ในโรงพยาบาล เรือ และระบบพลังงานหมุนเวียน ➡️ การใช้เซรามิกแทนโลหะช่วยลดปัญหาการกัดกร่อนและเพิ่มอายุการใช้งาน ➡️ DTU เป็นหนึ่งในสถาบันที่มีผลงานวิจัยด้านพลังงานสะอาดระดับแนวหน้าในยุโรป https://www.tomshardware.com/3d-printing/researchers-3d-print-lightweight-ceramic-fuel-cell-suggests-alternative-power-source-for-the-aerospace-industry

📚 “Learn Your Way: Google ปฏิวัติหนังสือเรียนด้วย AI — เปลี่ยนเนื้อหาคงที่ให้กลายเป็นประสบการณ์เรียนรู้เฉพาะตัว” Google Research เปิดตัวโครงการ “Learn Your Way” ซึ่งเป็นการทดลองใช้ Generative AI เพื่อเปลี่ยนหนังสือเรียนแบบเดิมให้กลายเป็นสื่อการเรียนรู้ที่ปรับแต่งได้ตามผู้เรียนแต่ละคน โดยใช้โมเดล LearnLM ที่ฝังหลักการด้านการเรียนรู้ไว้โดยตรง และผสานเข้ากับ Gemini 2.5 Pro เพื่อสร้างเนื้อหาหลากหลายรูปแบบจากต้นฉบับเดียวกัน เช่น แผนภาพความคิด, สไลด์พร้อมเสียงบรรยาย, บทเรียนเสียง, แบบทดสอบ และข้อความเชิงโต้ตอบ แนวคิดนี้ตั้งอยู่บนหลักการ “dual coding theory” ที่ระบุว่าการเชื่อมโยงข้อมูลในหลายรูปแบบจะช่วยสร้างโครงสร้างความเข้าใจที่แข็งแรงขึ้นในสมอง โดย Learn Your Way ให้ผู้เรียนเลือกระดับชั้นและความสนใจ เช่น กีฬา ดนตรี หรืออาหาร จากนั้นระบบจะปรับเนื้อหาให้เหมาะสมกับระดับความเข้าใจ พร้อมแทนตัวอย่างทั่วไปด้วยสิ่งที่ผู้เรียนสนใจ ผลการทดลองกับนักเรียน 60 คนในชิคาโกพบว่า กลุ่มที่ใช้ Learn Your Way มีคะแนนการจดจำเนื้อหาในระยะยาวสูงกว่ากลุ่มที่ใช้ PDF ปกติถึง 11% และ 93% ของผู้เรียนกล่าวว่าต้องการใช้เครื่องมือนี้ในการเรียนครั้งต่อไป Google ยังพัฒนาโมเดลเฉพาะสำหรับสร้างภาพประกอบการเรียนรู้ เนื่องจากโมเดลภาพทั่วไปยังไม่สามารถสร้างภาพที่มีคุณภาพทางการศึกษาได้อย่างแม่นยำ โดยใช้กระบวนการหลายขั้นตอนร่วมกับ AI agent เฉพาะทาง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Learn Your Way เป็นโครงการทดลองจาก Google ที่ใช้ GenAI ปรับเนื้อหาหนังสือเรียนให้เหมาะกับผู้เรียนแต่ละคน ➡️ ใช้โมเดล LearnLM ผสานกับ Gemini 2.5 Pro เพื่อสร้างเนื้อหาหลากหลายรูปแบบ ➡️ ผู้เรียนสามารถเลือกระดับชั้นและความสนใจเพื่อให้ระบบปรับเนื้อหาให้ตรงกับตน ➡️ ผลการทดลองพบว่าผู้ใช้ Learn Your Way มีคะแนนจดจำเนื้อหาสูงกว่ากลุ่มควบคุมถึง 11% ✅ รูปแบบเนื้อหาที่สร้างได้ ➡️ ข้อความเชิงโต้ตอบพร้อมภาพและคำถามฝังในเนื้อหา ➡️ แบบทดสอบรายบทเพื่อประเมินความเข้าใจแบบเรียลไทม์ ➡️ สไลด์พร้อมเสียงบรรยายและกิจกรรมเติมคำ ➡️ บทเรียนเสียงจำลองบทสนทนาระหว่างครูและนักเรียน ➡️ แผนภาพความคิดที่สามารถขยายและย่อเพื่อดูภาพรวมและรายละเอียด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ หลักการ dual coding theory ถูกใช้ในงานวิจัยด้านการเรียนรู้มานานกว่า 40 ปี ➡️ OpenStax เป็นผู้ให้เนื้อหาต้นฉบับสำหรับการทดลอง Learn Your Way ➡️ การปรับเนื้อหาให้ตรงกับความสนใจช่วยเพิ่มแรงจูงใจในการเรียนรู้ ➡️ การใช้ AI เพื่อสร้างเนื้อหาเฉพาะบุคคลเริ่มเป็นมาตรฐานใน K-12 ทั่วโลก https://research.google/blog/learn-your-way-reimagining-textbooks-with-generative-ai/

📰 Jensen Huang เผย AI ที่ใช้จริงในชีวิตประจำวัน — จาก “คู่คิด” สู่เครื่องมือวิจารณ์งานตัวเอง ในงานสื่อที่จัดขึ้น ณ กรุงลอนดอน Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia ได้เปิดเผยอย่างตรงไปตรงมาว่าเขาใช้ AI เป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน ไม่ใช่แค่ในงานวิจัยหรือการพัฒนาเทคโนโลยี แต่ยังใช้เพื่อช่วยคิด วิเคราะห์ และแม้กระทั่ง “วิจารณ์” ผลงานของตัวเอง Huang เรียก AI ว่าเป็น “thinking partner” หรือคู่คิดที่รู้จักเขาอย่างลึกซึ้ง เพราะ AI สามารถจดจำสิ่งที่เขาเคยพูด เคยทำ และนำมาใช้เป็นบริบทในการช่วยเขาสร้างงานใหม่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เขาเปรียบเทียบว่า การใช้ AI เหมือนทำงานกับเพื่อนที่รู้จักเรามานาน ต่างจากการใช้โปรแกรมทั่วไปที่ต้องเริ่มต้นจากศูนย์ทุกครั้ง เขายังเผยว่าใช้ AI หลายตัวในแต่ละวัน โดยเลือกใช้ตามลักษณะงาน เช่น: - Gemini สำหรับงานเทคนิค - Grok สำหรับงานสร้างสรรค์ - Perplexity สำหรับค้นหาข้อมูลเร็ว ๆ - ChatGPT สำหรับใช้งานทั่วไปในชีวิตประจำวัน ที่น่าสนใจคือ Huang มักจะส่งคำสั่งเดียวกันไปยัง AI หลายตัว แล้วให้พวกมัน “วิจารณ์กันเอง” ก่อนที่เขาจะเลือกคำตอบที่ดีที่สุด ซึ่งสะท้อนถึงการใช้ AI แบบมีวิจารณญาณและไม่ยึดติดกับระบบใดระบบหนึ่ง ✅ Jensen Huang ใช้ AI เป็น “คู่คิด” ในชีวิตประจำวัน ➡️ AI ช่วยจดจำบริบทจากงานเก่าและนำมาใช้ในงานใหม่ ➡️ เปรียบเทียบว่า AI เหมือนเพื่อนร่วมงานที่รู้จักเรามานาน ✅ ใช้ AI หลายตัวตามลักษณะงาน ➡️ Gemini สำหรับงานเทคนิค ➡️ Grok สำหรับงานสร้างสรรค์ ➡️ Perplexity สำหรับค้นหาข้อมูลเร็ว ➡️ ChatGPT สำหรับใช้งานทั่วไป ✅ เทคนิคการใช้งานแบบ “วิจารณ์กันเอง” ➡️ ส่งคำสั่งเดียวกันไปยังหลาย AI ➡️ ให้ AI วิจารณ์คำตอบของกันและกัน ➡️ เลือกคำตอบที่ดีที่สุดจากการเปรียบเทียบ ✅ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน ➡️ ช่วยคิด วิเคราะห์ และเขียนงานได้ดีขึ้น ➡️ ลดเวลาในการทำงานและเพิ่มคุณภาพของผลลัพธ์ ➡️ ส่งผลต่อการเรียนรู้และการคิดเชิงวิพากษ์ของผู้ใช้ https://www.techradar.com/pro/ever-wondered-which-ai-tools-the-ceo-of-nvidia-uses-we-have-the-answer-straight-from-jensen-huang-himself

🌟 “Looking Glass เปิดตัวจอ Hololuminescent Display — เปลี่ยนวิดีโอธรรมดาให้กลายเป็นภาพโฮโลแกรม 3D แบบไร้แว่น” หลังจากคร่ำหวอดในวงการจอภาพโฮโลกราฟิกมานานกว่า 10 ปี บริษัท Looking Glass ได้เปิดตัวเทคโนโลยีใหม่ล่าสุดในชื่อ “Hololuminescent Display” หรือ HLD ซึ่งเป็นจอภาพที่สามารถแสดงผลวิดีโอธรรมดาให้กลายเป็นภาพสามมิติแบบโฮโลแกรม โดยไม่ต้องใช้แว่นตา, eye tracking หรือซอฟต์แวร์ 3D เฉพาะทางใด ๆ HLD ถูกออกแบบมาให้บางเพียง 1 นิ้ว รองรับความละเอียดสูงสุดถึง 4K และสามารถติดตั้งได้ในพื้นที่ทั่วไป เช่น ร้านค้า, เวทีแสดงสินค้า, หรือป้ายดิจิทัล โดยไม่ต้องปรับโครงสร้างระบบเดิม จุดเด่นคือสามารถใช้งานร่วมกับ workflow มาตรฐาน เช่น Adobe Premiere, After Effects, Unity และ Unreal ได้ทันที เทคโนโลยีนี้ใช้การผสาน “holographic volume” เข้าไปใน optical stack ของจอ LCD หรือ OLED ทำให้ภาพที่แสดงออกมามีมิติและความลึกแบบโฮโลแกรมจริง ๆ โดยไม่ต้องสร้างโมเดล 3D ล่วงหน้า เหมาะสำหรับการนำเสนอสินค้า, ตัวละคร, หรือประสบการณ์แบบอินเทอร์แอคทีฟในพื้นที่สาธารณะ Looking Glass วางแผนเปิดตัวจอ HLD ขนาด 16 นิ้ว (FHD) ในไตรมาส 4 ปีนี้ โดยเริ่มต้นที่ราคา $1,500 ส่วนรุ่น 27 นิ้วแบบ 4K จะวางจำหน่ายในเดือนพฤศจิกายน–ธันวาคม และรุ่นใหญ่ 86 นิ้วจะตามมาในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 แม้จะเป็นเทคโนโลยีใหม่ แต่ HLD ไม่ได้มาแทนที่จอ Light Field Display (LFD) เดิมของบริษัท ซึ่งยังคงมีจำหน่ายสำหรับงานวิจัย, การแพทย์, และการออกแบบ 3D ที่ต้องการความแม่นยำสูง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Looking Glass เปิดตัวจอ Hololuminescent Display (HLD) ที่แสดงภาพโฮโลแกรม 3D โดยไม่ต้องใช้แว่น ➡️ จอบางเพียง 1 นิ้ว รองรับความละเอียดสูงสุด 4K และติดตั้งได้ในพื้นที่ทั่วไป ➡️ ใช้ workflow มาตรฐาน เช่น Adobe Premiere, After Effects, Unity และ Unreal ➡️ ใช้เทคโนโลยี hybrid ที่ผสาน holographic volume เข้ากับ optical stack ของจอ LCD/OLED ✅ รุ่นและกำหนดการวางจำหน่าย ➡️ รุ่น 16 นิ้ว (FHD) เริ่มต้นที่ $1,500 วางจำหน่ายใน Q4 ปี 2025 ➡️ รุ่น 27 นิ้ว (4K) วางจำหน่ายในเดือนพฤศจิกายน–ธันวาคม 2025 ➡️ รุ่น 86 นิ้ว (4K) วางจำหน่ายในเดือนกุมภาพันธ์ 2026 ➡️ จอ LFD เดิมยังคงมีจำหน่ายสำหรับงานวิจัยและอุตสาหกรรมเฉพาะทาง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ HLD เหมาะสำหรับการตลาด, ป้ายดิจิทัล, และการแสดงสินค้าในพื้นที่สาธารณะ ➡️ ไม่ต้องใช้ eye tracking หรือซอฟต์แวร์ 3D เฉพาะทาง ทำให้ใช้งานได้ง่าย ➡️ สามารถแสดงผลกับผู้ชมหลายคนพร้อมกัน โดยไม่จำกัดมุมมอง ➡️ เทคโนโลยีนี้ช่วยลดต้นทุนการพัฒนาเนื้อหา 3D และเพิ่มความสามารถในการขยายระบบ https://www.tomshardware.com/monitors/looking-glass-demos-hololuminescent-display-monitors-sizes-range-from-16-to-85-inches-starting-at-usd1-500