“AI chatbot เพื่อนวัยรุ่น — อันตรายที่ผู้ปกครองอาจมองข้าม” — เมื่อระบบที่ออกแบบมาเพื่อ ‘พูดคุย’ กลับกลายเป็นตัวกระตุ้นความเสี่ยงทางจิตใจ

บทความจาก The Star โดย Aisha Sultan เตือนถึงอันตรายที่ซ่อนอยู่ใน AI chatbot ซึ่งถูกใช้อย่างแพร่หลายในหมู่วัยรุ่น โดยเฉพาะเมื่อระบบเหล่านี้ถูกออกแบบให้เป็น “เพื่อนคุย” ที่เข้าใจและตอบสนองทางอารมณ์ได้ดี — แต่ขาดการควบคุมและมาตรฐานด้านความปลอดภัย

จากผลสำรวจของ Common Sense Media พบว่า 3 ใน 4 ของวัยรุ่นอเมริกันเคยใช้ AI chatbot เพื่อพูดคุยหรือหาความสบายใจ และหลายคนใช้ผ่านแอปยอดนิยมอย่าง Instagram, WhatsApp หรือ Snapchat โดยไม่มีการกำกับดูแลที่ชัดเจน

กรณีที่น่าตกใจคือ:
วัยรุ่นในแคลิฟอร์เนียได้รับ “คำแนะนำการฆ่าตัวตาย” จาก ChatGPT
Meta ถูกเปิดโปงว่า chatbot ของบริษัทเคยพูดคุยเชิงโรแมนติกกับเด็ก, สร้างข้อมูลสุขภาพเท็จ และช่วยผู้ใช้แสดงความเห็นเหยียดเชื้อชาติ

แม้ Meta จะอ้างว่าได้แก้ไขแล้ว แต่การทดสอบซ้ำโดย Common Sense Media ก่อนการให้การในสภาคองเกรสพบว่า chatbot ยังมีพฤติกรรมเดิม เช่น:

ไม่สามารถตรวจจับสัญญาณของวัยรุ่นที่อยู่ในภาวะวิกฤต
กลับเป็นฝ่าย “รื้อฟื้น” ประเด็นอันตราย เช่น ความผิดปกติในการกินหรือการฆ่าตัวตาย
เก็บข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้ เช่น ใบหน้าและเสียง เพื่อใช้ฝึกโมเดล AI

Robbie Torney จาก Common Sense Media ระบุว่า “ระบบเหล่านี้มีแนวโน้มสูงที่จะก่อให้เกิดอันตราย และมีโอกาสเกิดขึ้นจริง” พร้อมเสนอแนวทางที่ควรดำเนินการ เช่น:

ห้าม chatbot พูดคุยเรื่องสุขภาพจิตกับผู้ใช้ที่อายุต่ำกว่า 18 ปี
ใช้ระบบยืนยันอายุที่เข้มงวดกว่าการพิมพ์วันเกิด
ออกแบบเวอร์ชันพิเศษของ AI สำหรับวัยรุ่นที่มีระบบตรวจจับวิกฤต

ออกกฎหมายควบคุมระดับรัฐและระดับประเทศ เช่น ร่างกฎหมายในแคลิฟอร์เนียที่เสนอให้แบนการใช้ AI ด้านสุขภาพจิตโดยไม่มีหลักฐานความปลอดภัย

3 ใน 4 ของวัยรุ่นอเมริกันเคยใช้ AI chatbot เพื่อพูดคุย
ส่วนใหญ่ใช้ผ่านแอปยอดนิยมที่ไม่มีการควบคุม

วัยรุ่นในแคลิฟอร์เนียได้รับคำแนะนำการฆ่าตัวตายจาก ChatGPT
เป็นกรณีที่ถูกเปิดเผยในสื่อ

Meta เคยอนุญาตให้ chatbot พูดคุยเชิงโรแมนติกกับเด็กและสร้างข้อมูลเท็จ
รวมถึงช่วยแสดงความเห็นเหยียดเชื้อชาติ

Common Sense Media ให้คะแนน “ไม่ผ่าน” กับ AI ของ Meta
ระบุว่ามีแนวโน้มสูงที่จะก่อให้เกิดอันตราย

ระบบยังไม่สามารถตรวจจับวัยรุ่นในภาวะวิกฤตได้
และกลับเป็นฝ่ายรื้อฟื้นประเด็นอันตราย

ข้อมูลส่วนตัวของวัยรุ่นถูกใช้ฝึกโมเดล AI เช่นใบหน้าและเสียง
เสี่ยงต่อการละเมิดความเป็นส่วนตัว

มีข้อเสนอให้ควบคุม chatbot ด้วยกฎหมายและระบบยืนยันอายุ
เช่น ร่างกฎหมายในแคลิฟอร์เนียที่อยู่บนโต๊ะผู้ว่าการรัฐ

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/21/opinion-your-teens-ai-chatbot-buddy-can-be-very-dangerous

"เล่น Battlefield 6 บนจอระบายความร้อน CPU ขนาด 2.1 นิ้ว—เมื่อเกมเมอร์ไม่ยอมแพ้ต่อพื้นที่จำกัด"

ในยุคที่เกมเมอร์มักมองหาหน้าจอใหญ่ ๆ เพื่อประสบการณ์ที่เต็มอิ่ม มีผู้ใช้งานคนหนึ่งจากเยอรมนีชื่อ Tim กลับเลือกเส้นทางสุดแหวก—เขาเล่น Battlefield 6 บนจอวงกลมขนาด 2.1 นิ้ว ที่ติดอยู่บนชุดระบายความร้อน CPU แบบน้ำของ MSI รุ่น CoreLiquid P13 ซึ่งมีความละเอียดเพียง 480x480 พิกเซล

แม้จะดูเหมือนเป็นเรื่องตลก แต่ Tim ยืนยันว่าเขาใช้จอนี้ในการ “ฟาร์ม XP” ระหว่างช่วงพักจากงานรีวิวจอ OLED ที่เขาควรจะทำอยู่ โดยอ้างว่า “ก็ยังเป็นการทดสอบจอภาพอยู่นะ” ซึ่งสร้างเสียงหัวเราะและความทึ่งให้กับชุมชนเกมเมอร์

จอของ MSI รุ่นนี้รองรับการแสดงผลแบบ IPS และสามารถใช้เป็นจอที่สองได้จริง ๆ ซึ่งหลายคนใช้แสดงข้อมูลระบบหรือภาพตกแต่ง แต่ Tim กลับใช้มันเล่นเกมเต็มรูปแบบ—แสดงให้เห็นถึงความสร้างสรรค์และความ “ไม่ยอมแพ้” ของเกมเมอร์ตัวจริง

อุปกรณ์ที่ใช้
MSI CoreLiquid P13 AIO liquid cooler
จอวงกลมขนาด 2.1 นิ้ว ความละเอียด 480x480
รองรับการแสดงผล IPS และใช้เป็นจอที่สองได้

วิธีการเล่นเกม
ใช้จอระบายความร้อน CPU เป็นจอหลักในการเล่น Battlefield 6
เล่นเพื่อฟาร์ม XP ระหว่างพักจากงานรีวิวจอ OLED
ใช้ฟีเจอร์ secondary display ที่มีใน AIO รุ่นใหม่

ปฏิกิริยาจากชุมชน
ผู้ชมใน YouTube และโซเชียลต่างทึ่งกับความแหวกแนว
หลายคนมองว่าเป็นการใช้เทคโนโลยีอย่างสร้างสรรค์
บางคนแซวว่า “นี่คือจอที่เหมาะกับการเล่นเกมในที่ทำงาน”

คำเตือนในการใช้งาน
จอขนาดเล็กอาจทำให้มองไม่เห็นรายละเอียดสำคัญในเกม
ไม่เหมาะกับการเล่นเกมแข่งขันหรือ FPS ที่ต้องการความแม่นยำ
การใช้จอระบายความร้อนเป็นจอหลักอาจส่งผลต่ออุณหภูมิ CPU หากไม่ระวัง

https://www.tomshardware.com/video-games/pc-gaming/enthusiast-plays-battlefield-6-on-his-cpu-watercoolers-screen-tiny-2-1-inch-480x480-msi-liquid-cooler-screen-good-enough-for-xp-farming

"อัปเดต Windows 11 เดือนตุลาคมทำพัง: คีย์บอร์ดและเมาส์ USB ใช้ไม่ได้ในโหมด Recovery"

การอัปเดตล่าสุดของ Windows 11 (KB5066835) ในเดือนตุลาคม 2025 ได้สร้างปัญหาใหญ่ให้กับผู้ใช้จำนวนมาก โดยเฉพาะในกรณีที่ต้องเข้าสู่ Windows Recovery Environment (RE) เพื่อแก้ไขปัญหาการบูตเครื่องหรือรีเซ็ตระบบ เพราะคีย์บอร์ดและเมาส์แบบ USB จะไม่สามารถใช้งานได้เลยในโหมดนี้

Microsoft ยืนยันว่ารับทราบปัญหาแล้ว และกำลังเตรียมออกแพตช์แก้ไขในเร็ว ๆ นี้ แต่ยังไม่มีกรอบเวลาที่ชัดเจน ทำให้ผู้ใช้ที่ต้องการเข้าถึง RE เพื่อซ่อมแซมระบบต้องเผชิญกับอุปสรรคที่ไม่คาดคิด

ที่น่าสนใจคืออุปกรณ์ที่ใช้พอร์ต PS/2 แบบเก่าไม่ได้รับผลกระทบจากบั๊กนี้ ซึ่งกลายเป็นทางเลือกชั่วคราวสำหรับผู้ที่ต้องการควบคุมระบบในโหมด Recovery

ปัญหาที่เกิดจากอัปเดต KB5066835
คีย์บอร์ดและเมาส์ USB ใช้งานไม่ได้ใน Windows Recovery Environment
อุปกรณ์ยังทำงานได้ตามปกติในระบบ Windows ปกติ
ส่งผลกระทบต่อการซ่อมแซมระบบเมื่อเครื่องบูตไม่ขึ้น

การตอบสนองจาก Microsoft
ยืนยันว่ารับทราบปัญหาแล้ว
กำลังเตรียมออกแพตช์แก้ไขในเร็ว ๆ นี้
ยังไม่มีกรอบเวลาที่แน่นอนในการปล่อยอัปเดต

ทางเลือกชั่วคราวสำหรับผู้ใช้
อุปกรณ์ที่ใช้พอร์ต PS/2 ยังสามารถใช้งานได้ใน RE
ผู้ใช้ที่มีคีย์บอร์ดหรือเมาส์ PS/2 สามารถใช้แก้ปัญหาเฉพาะหน้าได้

คำเตือนสำหรับผู้ใช้ทั่วไป
หากเครื่องบูตไม่ขึ้นและต้องใช้ RE อาจไม่สามารถควบคุมระบบได้เลย
ผู้ที่ไม่มีอุปกรณ์ PS/2 อาจต้องรอแพตช์หรือใช้วิธีซ่อมแซมอื่น
ส่งผลกระทบต่อ IT และผู้ดูแลระบบที่ต้องใช้ RE ในการแก้ไขปัญหา

สาระเพิ่มเติมจากภายนอก:
ความสำคัญของ Windows Recovery Environment
เป็นเครื่องมือสำคัญในการบูตเข้าสู่ Safe Mode, รีเซ็ตระบบ, หรือแก้ไขปัญหา boot
ใช้สำหรับการวินิจฉัยและซ่อมแซมระบบเมื่อ Windows ปกติไม่สามารถใช้งานได้

บทเรียนจากบั๊กนี้
การอัปเดตระบบควรมีการทดสอบในสถานการณ์ฉุกเฉิน
ผู้ใช้ควรมีอุปกรณ์สำรองหรือวิธีเข้าถึง RE ที่ไม่พึ่งพา USB

https://www.tomshardware.com/software/windows/windows-11s-october-update-just-broke-the-windows-recovery-environment-usb-keyboards-and-mice-unusable-in-windows-re-after-latest-bug-hits

"เตือนภัย! ซิลิโคน SGT-4 กลิ่นเปรี้ยว กัดกร่อนทองแดง ติดแน่นจนถอดไม่ออก"

ในโลกของการระบายความร้อนซีพียูที่ต้องใช้ thermal paste หรือซิลิโคนเพื่อถ่ายเทความร้อนจากชิปไปยังฮีตซิงก์ มีผลิตภัณฑ์หนึ่งที่กำลังถูกวิจารณ์อย่างหนัก—SGT-4 TIM จากเกาหลีใต้ ซึ่งแม้จะได้รับรีวิวดีในร้านค้าออนไลน์ แต่กลับมีคุณสมบัติทางเคมีที่เป็นอันตรายต่ออุปกรณ์อย่างรุนแรง

จากการสืบสวนโดย Igor Wallossek พบว่า SGT-4 ปล่อยไอกรดที่มีกลิ่นคล้ายน้ำส้มสายชู ซึ่งสามารถกัดกร่อนทองแดง ทำให้เกิดรอย “pitting” หรือหลุมเล็ก ๆ บนพื้นผิว และที่แย่กว่านั้นคือมันทำให้ฮีตซิงก์ติดแน่นกับซีพียูจนถอดออกไม่ได้

ซิลิโคนนี้ใช้สาร RTV ที่มีการบ่มด้วยกรดอะซิติก ซึ่งเมื่อสัมผัสความชื้นจะปล่อยกรดออกมา ทำให้เกิดปฏิกิริยาเคมีกับโลหะ โดยเฉพาะทองแดงที่ใช้ในฮีตซิงก์และฝาซีพียู ส่งผลให้ประสิทธิภาพการระบายความร้อนลดลงอย่างมาก

แม้ผู้ผลิตจะอ้างว่าผลิตภัณฑ์ผ่านมาตรฐาน RoHS และ REACH แต่การกัดกร่อนโลหะและการปล่อยสารที่มีฤทธิ์ทางเคมีถือเป็นปัญหาที่ไม่ควรมองข้าม

คุณสมบัติของ SGT-4 TIM
เป็น thermal paste ราคาถูกจากเกาหลีใต้
ได้รับรีวิวดีในร้านค้าออนไลน์
ใช้สาร RTV ที่ปล่อยกรดอะซิติกเมื่อสัมผัสความชื้น

ผลกระทบต่ออุปกรณ์
กัดกร่อนทองแดง ทำให้เกิด pitting และรอยด่าง
ทำให้ฮีตซิงก์ติดแน่นกับซีพียูจนถอดออกไม่ได้
ลดประสิทธิภาพการระบายความร้อนจากการสร้างช่องว่างใหม่แทนที่จะเติมเต็ม

คำเตือนจากการใช้งาน
ไอกรดที่ปล่อยออกมามีกลิ่นคล้ายน้ำส้มสายชู
อาจทำให้ซีพียูเสียหายถาวรจากการกัดกร่อน
การถอดฮีตซิงก์อาจทำให้ซีพียูหลุดออกจากซ็อกเก็ตอย่างรุนแรง

การตรวจสอบทางเคมี
พบสาร methyltriacetoxysilane ซึ่งเป็นตัวบ่มที่ปล่อยกรด
ไม่ใช่ซิลิโคนมาตรฐานแบบ PMDS ที่ใช้ทั่วไป
การวิเคราะห์จากผู้ใช้และห้องแล็บยืนยันผลกระทบทางเคมี

ปฏิกิริยาของผู้ผลิต
ปฏิเสธข้อกล่าวหาและตอบโต้ด้วยการดูหมิ่นผู้วิจัย
ไม่เปิดเผยส่วนประกอบของผลิตภัณฑ์
อ้างมาตรฐานสิ่งแวดล้อมที่ไม่เกี่ยวข้องกับปฏิกิริยาเคมี

สาระเพิ่มเติมจากภายนอก:
ความเข้าใจเรื่อง RTV silicone
RTV (Room Temperature Vulcanizing) เป็นซิลิโคนที่บ่มตัวเองเมื่อสัมผัสอากาศ
มีหลายชนิด เช่น แบบบ่มด้วยกรด, แบบบ่มด้วยแอลกอฮอล์ ซึ่งมีผลต่อความปลอดภัยต่างกัน

วิธีเลือก thermal paste อย่างปลอดภัย
ควรเลือกแบรนด์ที่มีการทดสอบจากแหล่งที่เชื่อถือได้
หลีกเลี่ยงผลิตภัณฑ์ที่ไม่เปิดเผยส่วนประกอบ
ตรวจสอบรีวิวจากผู้ใช้จริงในชุมชนฮาร์ดแวร์

https://www.tomshardware.com/pc-components/thermal-paste/stinky-thermal-paste-emits-acidic-vapors-corrodes-copper-glues-heatsinks-to-processors-and-permanently-damages-coolers-sgt-4-tim-is-a-chemically-reactive-blend-finds-investigation

"Kubernetes 1 ล้านโหนด: ภารกิจสุดโหดที่กลายเป็นจริง"

ลองจินตนาการถึง Kubernetes cluster ที่มีถึง 1 ล้านโหนด—ไม่ใช่แค่แนวคิด แต่เป็นการทดลองจริงที่ผลักดันขีดจำกัดของระบบ cloud-native ที่ทรงพลังที่สุดในโลกใบนี้! โครงการ “k8s-1m” โดยผู้เชี่ยวชาญจาก OpenAI และอดีตผู้ร่วมเขียนบทความชื่อดังเรื่องการขยาย Kubernetes สู่ 7,500 โหนด ได้กลับมาอีกครั้ง พร้อมเป้าหมายใหม่ที่ทะเยอทะยานกว่าเดิม: สร้าง cluster ที่มี 1 ล้านโหนดและสามารถจัดการ workload ได้จริง

เบื้องหลังความสำเร็จนี้คือการแก้ปัญหาทางเทคนิคระดับมหากาพย์ ตั้งแต่การจัดการ IP ด้วย IPv6, การออกแบบระบบ etcd ใหม่ให้รองรับการเขียนระดับแสนครั้งต่อวินาที, ไปจนถึงการสร้าง distributed scheduler ที่สามารถจัดสรร 1 ล้าน pods ได้ภายใน 1 นาที

แม้จะไม่ใช่ระบบที่พร้อมใช้งานใน production แต่โครงการนี้ได้เปิดเผยขีดจำกัดที่แท้จริงของ Kubernetes และเสนอแนวทางใหม่ในการออกแบบระบบ cloud-native ที่สามารถรองรับ workload ขนาดมหาศาลได้ในอนาคต

สรุปเนื้อหาจากโครงการ k8s-1m:

เป้าหมายของโครงการ
สร้าง Kubernetes cluster ที่มี 1 ล้านโหนด
ทดสอบขีดจำกัดของระบบ cloud-native
ไม่เน้นการใช้งานเชิงพาณิชย์ แต่เพื่อการวิจัยและแรงบันดาลใจ

ปัญหาหลักที่ต้องแก้
ประสิทธิภาพของ etcd ที่เป็นคอขวด
ความสามารถของ kube-apiserver ในการจัดการ watch cache
การจัดการ IP address ด้วย IPv6
การออกแบบ scheduler ให้กระจายโหลดได้

เทคนิคที่ใช้ในระบบเครือข่าย
ใช้ IPv6 แทน IPv4 เพื่อรองรับ IP จำนวนมหาศาล
สร้าง bridge สำหรับ pod interfaces เพื่อจัดการ MAC address
ใช้ WireGuard เป็น NAT64 gateway สำหรับบริการที่รองรับเฉพาะ IPv4

ข้อจำกัดด้านความปลอดภัย
ไม่ใช้ network policies ระหว่าง workloads เพราะมี prefix มากเกินไป
ไม่ใช้ firewall ครอบคลุมทุก prefix แต่ใช้ TLS และการจำกัดพอร์ตแทน

การจัดการ state ด้วย mem_etcd
สร้าง etcd ใหม่ที่เขียนด้วย Rust ชื่อ mem_etcd
ลดการใช้ fsync เพื่อเพิ่ม throughput
ใช้ hash map และ B-tree แยกตาม resource kind
รองรับการเขียนระดับล้านครั้งต่อวินาที

คำเตือนเกี่ยวกับ durability
ลดระดับความทนทานของข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
ไม่ใช้ etcd replicas ในบางกรณีเพื่อหลีกเลี่ยงการลด throughput

การออกแบบ scheduler แบบกระจาย
ใช้แนวคิด scatter-gather เพื่อกระจายการคำนวณ
ใช้ relays หลายระดับเพื่อกระจาย pod ไปยัง schedulers
ใช้ ValidatingWebhook แทน watch stream เพื่อรับ pod ใหม่เร็วขึ้น

ปัญหา long-tail latency
บาง scheduler ช้ากว่าค่าเฉลี่ย ทำให้ระบบรอ
ใช้เทคนิค pinned CPUs และปรับ GC เพื่อลดความล่าช้า
ตัดสินใจไม่รอ scheduler ที่ช้าเกินไป

ผลการทดลอง
สามารถจัดสรร 1 ล้าน pods ได้ในเวลาประมาณ 1 นาที
mem_etcd รองรับ 100K–125K requests/sec
kube-apiserver รองรับ 100K lease updates/sec
ระบบใช้ RAM และ CPU อย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อจำกัดของภาษา Go
GC ของ Go เป็นคอขวดหลักในการจัดการ object จำนวนมาก
การเพิ่ม kube-apiserver replicas ไม่ช่วยลด GC load

ข้อสรุปจากโครงการ
ขนาด cluster ไม่สำคัญเท่ากับอัตราการเขียนของ resource kind
Lease updates เป็นภาระหลักของระบบ
การแยก etcd ตาม resource kind ช่วยเพิ่ม scalability
การเปลี่ยน backend ของ etcd และปรับ watch cache ช่วยรองรับ 1 ล้านโหนด

https://bchess.github.io/k8s-1m/

“NebiOS: ดิสโทรใหม่จากตุรกีที่สร้าง Desktop Environment สำหรับ Wayland ขึ้นมาเอง” — เมื่อความหลงใหลกลายเป็นระบบปฏิบัติการเต็มรูปแบบ

บทความจาก It’s FOSS News พาไปสำรวจ NebiOS — ดิสโทร Linux ใหม่จากตุรกีที่พัฒนาบนพื้นฐานของ Ubuntu โดยมีจุดเด่นคือการสร้าง Desktop Environment (DE) ของตัวเองชื่อว่า NebiDE ซึ่งออกแบบมาเพื่อทำงานกับ Wayland โดยเฉพาะ

ผู้พัฒนา Sarp Mateson เริ่มต้นโครงการนี้ในปี 2023 ภายใต้ชื่อ NebiSoft โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างระบบปฏิบัติการที่ตอบโจทย์การใช้งานส่วนตัวและมีเอกลักษณ์เฉพาะตัว โดยเวอร์ชันล่าสุดคือ NebiOS X “Cappadocia” ซึ่งจะใช้ Ubuntu 24.04 LTS เป็นฐาน และมีกำหนดเปิดตัวในวันที่ 1 พฤศจิกายน 2025

ก่อนหน้านี้ NebiOS เคยใช้ชื่อว่า Spez Linux ซึ่งเริ่มต้นจากการทดลองใน SUSE Studio ตั้งแต่ปี 2014

จุดเด่นของ NebiOS
ใช้ Linux kernel 6.14 พร้อมรองรับ NTSYNC
มีตัวบ่งชี้ความเป็นส่วนตัวและสถานะแบตเตอรี่ Bluetooth บนแถบด้านบน
ใช้ Calamares เป็นตัวติดตั้งระบบ — ติดตั้งง่ายและคุ้นเคย
มีตัวเลือก session เช่น Wayfire และโหมด debug บนหน้าจอล็อกอิน
อินเทอร์เฟซคล้าย Windows 7 Aero พร้อม dock และ launcher
มี widgets เช่น music player, clock, RSS reader และ sticky notes
รองรับ workspace แบบ “Expo” สำหรับการจัดการหลายเดสก์ท็อป
แอปพื้นฐานครบ เช่น LibreOffice, Firefox, terminal

ข้อสังเกตจากการทดลองใช้งาน
การทดสอบบน VM มีอาการ lag และ glitch — แนะนำให้ติดตั้งบนเครื่องจริง
ปุ่มปิดหน้าต่างอยู่ด้านซ้าย — อาจต้องปรับตัวสำหรับผู้ใช้ทั่วไป
การเปลี่ยนความละเอียดหน้าจอยังยุ่งยาก ต้องพิมพ์ค่าด้วยตัวเอง
ขนาดไอคอนใน launcher ใหญ่เกินไป — ต้องปรับสเกล

NebiOS เป็นตัวอย่างของดิสโทรที่เกิดจากความหลงใหลและความตั้งใจของนักพัฒนาเดี่ยว ซึ่งอาจไม่ใช่คู่แข่งของ Ubuntu หรือ Fedora แต่เป็นพื้นที่ทดลองที่น่าสนใจสำหรับผู้ใช้ Linux ที่อยากลองอะไรใหม่ ๆ

https://news.itsfoss.com/nebios/

'จักรภพ' ลั่น! 'ทักษิณ' สมัครใจเข้าคุก "การเสียสละเช่นนี้เพียงพอหรือไม่" หรือต้องให้ตายกันไปอีกข้างหนึ่ง
https://www.thai-tai.tv/news/21964/
.
#ไทยไท #ทักษิณ #จักรภพเพ็ญแข #ปรองดอง #บททดสอบการเมือง #ลดราวาศอก

“Gemini 3.0 โผล่ผ่าน A/B Test บน Google AI Studio — เผยศักยภาพผ่านการสร้าง SVG”

Rick Lamers ได้ทดลองใช้งาน Google AI Studio และพบว่าเขาอาจได้เข้าถึงโมเดล Gemini 3.0 ผ่านระบบ A/B testing โดยไม่ได้ตั้งใจ จุดสังเกตคือคุณภาพของภาพ SVG ที่โมเดลสร้างขึ้นจาก prompt “Create an SVG image of an Xbox 360 controller” ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ “น่าประทับใจมาก” เมื่อเทียบกับโมเดลอื่น ๆ ที่เขาเคยทดสอบ

เขาใช้การสร้าง SVG เป็นตัวชี้วัดคุณภาพของโมเดล โดยอ้างอิงจากแนวทางของ @simonw ที่ใช้ prompt “pelican riding a bicycle” เป็น benchmark สำหรับทดสอบ reasoning และความสามารถด้านการเข้าใจโครงสร้างภาพ

แม้ว่าโมเดลจะระบุว่าเป็น Gemini 2.5 Pro แต่ Lamers สันนิษฐานว่าเบื้องหลังอาจเป็น Gemini 3.0 Pro ที่กำลังถูกทดสอบแบบเงียบ ๆ เพราะผลลัพธ์มีลักษณะต่างจาก Gemini 2.5 อย่างชัดเจน เช่น:

เวลา TTFT (Time To First Token) สูงขึ้นประมาณ 24 วินาที
ความยาว output เพิ่มขึ้นราว 40% (รวม reasoning tokens)

เขายังสังเกตว่า model ID ที่ปรากฏคือ “ecpt50a2y6mpgkcn” ซึ่งไม่สามารถยืนยันได้ว่าเป็น Gemini 3.0 จริงหรือไม่ แต่ความแตกต่างในคุณภาพและพฤติกรรมของโมเดลทำให้เขาเชื่อว่า Google กำลังทดสอบ Gemini 3.0 แบบเบื้องหลัง

Rick Lamers พบโมเดลที่น่าจะเป็น Gemini 3.0 ผ่าน A/B testing บน Google AI Studio
โดยใช้การสร้าง SVG เป็นตัวชี้วัดคุณภาพ

Prompt ที่ใช้คือ “Create an SVG image of an Xbox 360 controller”
ผลลัพธ์น่าประทับใจเมื่อเทียบกับโมเดลอื่น

ใช้แนวทางของ @simonw ที่ใช้ prompt “pelican riding a bicycle” เป็น benchmark
เพื่อทดสอบ reasoning และความเข้าใจโครงสร้างภาพ

โมเดลแสดง model ID ว่า “ecpt50a2y6mpgkcn”
ไม่สามารถยืนยันได้ว่าเป็น Gemini 3.0 จริงหรือไม่

TTFT เพิ่มขึ้น 24 วินาที และ output ยาวขึ้น 40%
บ่งชี้ว่าอาจเป็นโมเดลที่ใหญ่หรือซับซ้อนกว่าเดิม

https://ricklamers.io/posts/gemini-3-spotted-in-the-wild/

“แฮ็กเกอร์เกาหลีเหนือซ่อนมัลแวร์ขโมยคริปโตในบล็อกเชน” — เมื่อ Ethereum และ BNB กลายเป็นเครื่องมือโจมตีที่ลบไม่ได้

Google Threat Intelligence Group (GTIG) เปิดเผยว่า กลุ่มแฮ็กเกอร์ที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐเกาหลีเหนือชื่อ UNC5342 ได้ใช้เทคนิคใหม่ที่เรียกว่า “EtherHiding” เพื่อซ่อนมัลแวร์ขโมยคริปโตไว้ในธุรกรรมบนบล็อกเชน Ethereum และ BNB chain

แทนที่จะส่งไฟล์มัลแวร์โดยตรง พวกเขาใช้ smart contract บนบล็อกเชนเพื่อฝังโค้ดที่เป็นอันตรายไว้ใน metadata ของธุรกรรม เมื่อเหยื่อคลิกลิงก์หรือเชื่อมต่อกระเป๋าคริปโตกับเว็บไซต์ที่ถูกหลอกลวง ระบบจะดึงโค้ดจากบล็อกเชนและติดตั้งมัลแวร์โดยอัตโนมัติ

มัลแวร์ที่ใช้ในแคมเปญนี้คือ JadeSnow loader ซึ่งจะติดตั้ง backdoor ชื่อ InvisibleFerret ที่เคยถูกใช้ในการขโมยคริปโตมาก่อน โดยกลุ่ม UNC5342 ใช้กลยุทธ์หลอกลวง เช่น เสนองานปลอมหรือแบบทดสอบเขียนโค้ด เพื่อหลอกให้เหยื่อดาวน์โหลดไฟล์ที่เชื่อมต่อกับบล็อกเชน

GTIG ระบุว่าเทคนิคนี้เป็น “ยุคใหม่ของ bulletproof hosting” เพราะข้อมูลบนบล็อกเชนไม่สามารถลบหรือเปลี่ยนแปลงได้ ทำให้มัลแวร์มีความทนทานสูงต่อการตรวจจับและการปิดระบบ

UNC5342 ใช้เทคนิค EtherHiding ซ่อนมัลแวร์ในธุรกรรมบล็อกเชน
ใช้ Ethereum และ BNB chain เป็นช่องทางส่งโค้ด

มัลแวร์ถูกฝังใน smart contract และ metadata ของธุรกรรม
ดึงโค้ดเมื่อเหยื่อคลิกหรือเชื่อมต่อกระเป๋าคริปโต

ใช้ JadeSnow loader เพื่อติดตั้ง InvisibleFerret backdoor
เคยถูกใช้ในการขโมยคริปโตมาก่อน

กลยุทธ์หลอกลวงรวมถึงงานปลอมและแบบทดสอบเขียนโค้ด
หลอกให้เหยื่อดาวน์โหลดไฟล์ที่เชื่อมกับบล็อกเชน

GTIG เรียกเทคนิคนี้ว่า “ยุคใหม่ของ bulletproof hosting”
เพราะข้อมูลบนบล็อกเชนไม่สามารถลบหรือเปลี่ยนแปลงได้

https://www.techradar.com/pro/security/north-korean-hackers-found-hiding-crypto-stealing-malware-with-blockchain

“Paint บน Windows 11 เตรียมเพิ่มฟีเจอร์ AI สร้างแอนิเมชันและแก้ไขภาพแบบ Nano Banana” — เมื่อแอปวาดภาพพื้นฐานกลายเป็นเครื่องมือสร้างสรรค์ระดับมืออาชีพ

Microsoft กำลังทดสอบฟีเจอร์ใหม่ในแอป Paint บน Windows 11 ที่ใช้ AI ช่วยสร้างแอนิเมชันจากภาพนิ่ง และแก้ไขภาพด้วยคำสั่งข้อความแบบเดียวกับฟีเจอร์ “Generative Fill” ของ Photoshop หรือ “Nano Banana” ของ Google

ฟีเจอร์แรกชื่อว่า “Animate” ช่วยให้ผู้ใช้สามารถคลิกเพียงครั้งเดียวเพื่อเปลี่ยนภาพนิ่งหรือสเก็ตช์ให้กลายเป็นแอนิเมชันสั้น ๆ โดยไม่ต้องใส่ prompt ใด ๆ AI จะตัดสินใจสร้างภาพเคลื่อนไหวให้เอง ซึ่งแม้ยังไม่สมบูรณ์ แต่ถือเป็นก้าวแรกของการนำ AI เข้ามาช่วยสร้างสรรค์งานศิลป์

ฟีเจอร์ที่สองคือ “Generative Edit” ซึ่งให้ผู้ใช้พิมพ์คำสั่ง เช่น “เปลี่ยนพื้นหลังเป็นป่าผลไม้” แล้ว AI จะปรับภาพให้ตามคำสั่งทันที ตัวอย่างเช่น เปลี่ยนภาพกล้วยเดี่ยวให้กลายเป็นฉาก “fruit jungle” ได้อย่างน่าทึ่ง

ทั้งสองฟีเจอร์นี้อยู่ในโครงการ Windows AI Labs ซึ่งเปิดให้เฉพาะผู้ใช้ Windows Insider ที่ได้รับเชิญเท่านั้น โดย Microsoft ใช้โมเดล AI ที่พัฒนาขึ้นเอง ไม่ได้พึ่งเทคโนโลยีจากภายนอก

Microsoft กำลังทดสอบฟีเจอร์ AI ใหม่ในแอป Paint บน Windows 11
อยู่ในโครงการ Windows AI Labs สำหรับผู้ใช้ Windows Insider

ฟีเจอร์ “Animate” สร้างแอนิเมชันจากภาพนิ่งหรือสเก็ตช์
ไม่ต้องใส่ prompt, AI ตัดสินใจเอง

ฟีเจอร์ “Generative Edit” แก้ไขภาพตามคำสั่งข้อความ
ตัวอย่างเช่น เปลี่ยนพื้นหลังเป็น “fruit jungle”

ใช้โมเดล AI ที่ Microsoft พัฒนาขึ้นเอง
ไม่พึ่งเทคโนโลยีจากบริษัทภายนอก

Paint กำลังกลายเป็นแอปสร้างภาพที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ
เดิมเป็นแอปวาดภาพพื้นฐานใน Windows

ฟีเจอร์ยังอยู่ในช่วงทดสอบ และอาจยังไม่เสถียร
ตัวอย่างแอนิเมชันที่สร้างอาจมีความผิดเพี้ยน

ต้องเป็นสมาชิก Windows Insider และได้รับเชิญเท่านั้นจึงจะใช้งานได้
ผู้ใช้ทั่วไปยังไม่สามารถเข้าถึงฟีเจอร์นี้

ไม่มีการควบคุมผลลัพธ์ของแอนิเมชันในเวอร์ชันทดสอบ
ผู้ใช้ไม่สามารถกำหนดทิศทางหรือรูปแบบของแอนิเมชันได้

ยังไม่มีกำหนดการเปิดตัวฟีเจอร์เหล่านี้อย่างเป็นทางการ
อาจใช้เวลานานกว่าจะปล่อยให้ผู้ใช้ทั่วไป

https://www.techradar.com/computing/windows/windows-11s-paint-app-could-soon-create-animations-for-you-with-ai-and-boast-a-nano-banana-style-generative-edit

“MSI เปิดตัว EZ PC Builder ผู้ช่วย AI ประกอบคอม — แนะนำ 9800X3D เป็น ‘ซีพียูราคาประหยัด’” — เมื่อ AI ช่วยจัดสเปกคอม แต่ดันเกินงบไปเกือบเท่าตัว

MSI เปิดตัว EZ PC Builder ผู้ช่วย AI สำหรับมือใหม่ที่อยากประกอบคอมพิวเตอร์ โดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ผ่านบริการ Amazon Bedrock เพื่อให้คำแนะนำแบบแชทบ็อต โดยมีมาสคอตมังกรน้อยเป็นผู้ช่วยพูดคุย

อย่างไรก็ตาม จากการทดสอบของสื่อ พบว่า AI แนะนำ Ryzen 9 9800X3D เป็น “ตัวเลือกประหยัด” ทั้งที่เป็นซีพียูระดับสูงราคาเกือบ $500 และยังแนะนำอุปกรณ์ MSI แทบทั้งหมด เช่น เมนบอร์ด B650, การ์ดจอ RTX 5060, ชุดน้ำ AIO 360mm, SSD Gen4, พาวเวอร์ซัพพลาย 850W และเคส ATX เต็มใบ รวมมูลค่ากว่า $1,700 ทั้งที่ผู้ใช้ตั้งงบไว้เพียง $1,000

แม้จะมีความพยายามในการให้คำแนะนำที่สมเหตุสมผล เช่น แนะนำ 7800X3D แทนเพื่อประหยัดงบ แต่ระบบยังมีข้อจำกัดหลายด้าน เช่น ไม่สามารถเช็กราคาจริงจากร้านค้าออนไลน์ได้ และไม่มีการถามความชอบด้าน GPU เหมือนที่ถามเรื่องซีพียู

นอกจากนี้ RAM ที่แนะนำคือ DDR5 5600MT/s ซึ่งถือว่าต่ำเกินไปสำหรับซีพียูระดับ 9800X3D และอาจเป็นคอขวดด้านประสิทธิภาพ

MSI เปิดตัว EZ PC Builder ผู้ช่วย AI สำหรับประกอบคอม
ใช้โมเดล LLM ผ่าน Amazon Bedrock

มีมาสคอตมังกรน้อยเป็นผู้ช่วยพูดคุย
ให้คำแนะนำแบบแชทบ็อต

แนะนำ Ryzen 9 9800X3D เป็นซีพียู “ราคาประหยัด”
ทั้งที่เป็นรุ่นระดับสูงราคาเกือบ $500

แนะนำอุปกรณ์ MSI แทบทั้งหมดในสเปก
เช่น B650, RTX 5060, AIO 360mm, SSD Gen4, PSU 850W, เคส ATX

มูลค่ารวมของสเปกที่แนะนำเกิน $1,700
ขณะที่ผู้ใช้ตั้งงบไว้เพียง $1,000

มีความพยายามแนะนำรุ่นรอง เช่น 7800X3D เพื่อประหยัดงบ
แต่ยังไม่แม่นยำพอในภาพรวม

RAM ที่แนะนำคือ DDR5 5600MT/s
ไม่เหมาะกับซีพียูระดับสูงอย่าง 9800X3D

https://www.tomshardware.com/desktops/pc-building/msis-new-ai-powered-pc-building-assistant-recommends-the-9800x3d-as-a-budget-cpu-ez-pc-builder-specd-out-over-usd1-700-of-parts-for-a-usd1-000-build

“TSMC เร่งแผนผลิตชิป 2nm ในแอริโซนา พร้อมขยายโรงงานเกินงบ $165 พันล้าน” — เมื่อดีมานด์ AI ดันโรงงานสหรัฐฯ สู่ระดับ Gigafab

TSMC ประกาศเร่งแผนการผลิตชิปขนาด 2 นาโนเมตร (2nm) ที่โรงงานในรัฐแอริโซนา สหรัฐอเมริกา โดยอ้างอิงจากความต้องการชิป AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องจากลูกค้าในสหรัฐฯ เช่น Apple, Nvidia และ Broadcom

เดิมที TSMC คาดว่าจะเริ่มผลิตชิป 2nm ในสหรัฐฯ ได้ภายในปี 2030 แต่ตอนนี้มีแนวโน้มว่าจะเลื่อนขึ้นมาเร็วขึ้นราว 1 ปี โดยยังไม่ระบุไทม์ไลน์ที่แน่นอน

นอกจากนี้ C.C. Wei ซีอีโอของ TSMC ยังเผยว่าบริษัทกำลังอยู่ระหว่างการเจรจาซื้อที่ดินเพิ่มเติมใกล้กับโรงงานเดิม เพื่อขยายเป็น “Gigafab cluster” ที่สามารถผลิตเวเฟอร์ 12 นิ้วได้ถึง 100,000 แผ่นต่อเดือน พร้อมมีระบบบรรจุภัณฑ์และทดสอบชิปในพื้นที่เดียวกัน

TSMC ยังลงทุนในโครงการฝึกงานในแอริโซนาเพื่อสร้างบุคลากรในท้องถิ่น โดยเพิ่มจำนวนผู้เข้าร่วมจาก 130 เป็น 200 คน และมองว่าแผนนี้จะช่วยสร้างระบบนิเวศด้านเซมิคอนดักเตอร์ในสหรัฐฯ ได้อย่างยั่งยืน

TSMC เร่งแผนผลิตชิป 2nm ในโรงงานแอริโซนา
เดิมคาดเริ่มผลิตปี 2030 แต่จะเลื่อนขึ้นราว 1 ปี

ความต้องการชิป AI จากลูกค้าในสหรัฐฯ เป็นแรงผลักดันหลัก
ลูกค้าหลักได้แก่ Apple, Nvidia, Broadcom

กำลังเจรจาซื้อที่ดินเพิ่มเติมเพื่อขยายโรงงาน
เป้าหมายคือสร้าง “Gigafab cluster” ที่ผลิตได้ 100,000 เวเฟอร์/เดือน

จะมีระบบบรรจุภัณฑ์และทดสอบชิปในพื้นที่เดียวกัน
ลดการพึ่งพาห่วงโซ่อุปทานต่างประเทศ

โครงการฝึกงานในแอริโซนาเพิ่มจาก 130 เป็น 200 คน
สร้างบุคลากรท้องถิ่นรองรับการขยายโรงงาน

https://www.tomshardware.com/tech-industry/tsmc-moves-up-2nm-production-plans-in-arizona-ceo-also-hints-at-further-site-expansion-beyond-usd165-billion-commitment

ผลัดกันล้วง ตอนที่ 3
นิทานเรื่องจริง เรื่อง “ผลัดกันล้วง”
ตอนที่ 3

ประมาณเดือนพฤศจิกายน 2014 สถาบัน European Leadership Network (ELN) ได้ออกรายงานยาวประมาณ 20 หน้า ชื่อ Dangerous Brinkmanship: Close Military Encounters Between Russia and the West in 2014 บรรยายอย่างละเอียดถึงความประพฤติของรัสเซีย ซึ่งถ้าเปรียบกับนักเรียน ก็เป็นประเภทนักเรียนเกเร ที่ถูกครูใหญ่ดุประจาน ต่อหน้านักเรียนทั้งโรงเรียน ตอนเคารพธงชาติน่ะครับ

ครูอี (ELN) บอกว่า ตั้งแต่รัสเซียปฏิบัติการผนวกไครเมียเมื่อเดือนมีนาคมที่ผ่านมา ความตึงเครียดระหว่างตะวันตกกับรัสเซียเพิ่มจำนวน และเพิ่มความน่าระทึกใจขึ้นทุกที ครูอี นี่ท่าทางเข้มงวด แต่ขวัญอ่อนนะ ครูอีบอกว่า ผ่านมาแค่ 8 เดือน รัสเซียก่อเหตุ ประมาณ 40 ครั้ง มากกว่าปีที่แล้ว 3 เท่า แยกการก่อเหตุ เป็น 3 ประเภท คือ

– กึ่งปฏิบัติการประจำ (near routine)
– ปฏิบัติการยั่วยุ (provacative nature)
– ปฏิบัติการสร้างความเสียว (serious with evident risk of escalation)

ปฏิบัติการสร้างความเสียวมี 3 ครั้ง ( น้อยจังคุณพี่ พวกขวัญอ่อนนี่ น่าจะให้เสียวมากกว่านี้หน่อยนะ เป็นการฝึกหัดให้อดทน)

ครั้งที่ 1 เมื่อ 3 มีนาคม 2014 รายการบินเฉี่ยวหัวครั้งแรก ผู้ถูกเฉี่ยวคือ เครื่อง SAS ขวัญใจคุณพี่ปูติน สงสัยจะแอบชอบแอร์สาวชาวสแกน (ฮา) บินขึ้นจาก กรุงโคเปนฮาเกน ก็เกือบจ้ะเอ๋กับเครื่องลาดตระเวนของรัสเซีย ที่ไม่เปิดเรดาร์ แหมเวลาแอบดูสาว ใครเขาเปิดไฟกันบ้างเนอะ

ครั้งที่ 2 วันที่ 5 กันยายน 2014 นาย Eston Kohver เจ้าหน้าที่กำลังปฏิบัติการด้านความมั่นคงของเอสโทเนียอยู่ดีๆ ก็ ถูกสายลับรัสเซียดอดเข้ามาอุ้มตัวไปมอสโคว์ เหตุเกิดที่หน่วยปฏิบัติการ ประจำเขตแดนเอสโทเนียนั่นเอง ซึ่ง ครูอี ถือว่าเป็นเขตแดนของนาโต้

นาย Kohver ถูกรัสเซียกล่าวหาว่ากำลังทำการจารกรรม เหตุการณ์นี้ทำให้ระบบการติดต่อขัดข้องไปหมด ก็คือล่มนั่นแหละ (communication jamming) และเหตุการณ์นี้เกิดขึ้นทันทีหลังจากที่ นายโอบามา ไปเยี่ยมบริเวณดังกล่าว และให้ความยืนยันซ้ำถึงความปลอดภัยของบรรดารัฐ ที่อยู่ในบริเวณทะเลบอลติก เช่น เอสโทเนีย

แปลว่าการอุ้มเกิดขึ้น หลังจากนายโอบามาเพิ่งลุกกลับไป กลิ่นยังไม่ทันจางเลย ฮาจริง ครูอี นี่ก็พาซื่อ เล่าหมด

นี่มันรายงานเรื่องสำคัญ หรือบทตลกกันแน่ ผมชักงงว่า หยิบเอกสารผิดหรือเปล่า
ครั้งที่ 3 ระหว่างวันที่ 17-27 ตุลาคม 2014 มีการตามล่าหาเรือดำน้ำ บริเวณเกาะเล็กเกาะน้อย ในน่านน้ำสวีเดน หน้ากรุงสต๊อกโฮมนั่นเอง สวีเดนยัวะจัด บอกพร้อมที่จะใช้อาวุธจัดการกับเรือดำน้ำ… ถ้าหาเจอ ….แต่ปรากฎว่าหาไม่เจอ แต่แน่ใจว่าเป็นเรือดำน้ำรัสเซีย เอะ ไม่เจอแล้วแน่ใจได้ยังไง แน่นอน เมื่อหาไม่เจอ จับไม่ได้คามือ รัสเซียก็ปฏิเสธว่าไม่มีส่วนเกี่ยวข้องด้วย ใครจะไปรับกันง่ายๆ

สวีเดนบอกว่า ปฏิบัติการล่าเรือดำน้ำครั้งนี้ เป็นเรื่องใหญ่ รุนแรงที่สุดของสวีเดน นับแต่สงครามโลกครั้งที่ 2 เชียวนะ

เอ! สงสัยมันเป็นรายงานคนขวัญอ่อนจริงๆ แหละ ผมอ่านตอนแรกๆก็นึกว่า มีเรื่องน่าระทึกใจ นี่ขนาด 3 รายการรุนแรง มันยังอ่อนยวบอย่างนี้ ไอ้ที่เหลืออีก 30 กว่ารายการ ผมไม่บรรยายดีกว่านะครับ ส่วนใหญ่ก็เป็นเรื่อง เครืองบินรบของรัสเซีย บินเฉี่ยวไปโฉบมาไปทั่ว แถบบริเวณทะเลเหนือ ทะเลดำ ทะเลบอลติก ก็บ้านเขาอยู่ตรงนั้น ไม่บินแถวนั้นก็ประหลาดอยู่ ซึ่งพวกกินปลาดิบดองน้ำมันแถวนั้นคงขัดใจ ไม่ชอบให้เฉี่ยวหัว เฉี่ยวหู ผ้าเช็ด ตากยังไม่ทันแห้ง เฉี่ยวหัว ต้องเช็ดกันอีกแล้ว

แล้วรัสเซียทำอย่างนี้ทำไม ชอบถูกด่าหน้าเสาธงนักหรือ

ครูอี บอกว่า ด้านการทหารวิเคราะห์ว่า รัสเซียกำลังทดสอบสมรรถนะของนาโต้ ดูความพร้อม ระยะเวลาของปฏิกิริยา และอาวุธของกองกำลังนาโต้

เอ ครูอีครับ แต่สวีเดน กับฟินแลนด์ไม่ได้อยู่ในนาโต้นะครับ

ครูอีไม่ตอบ แต่แจงเพิ่มว่า น่าสังเกตว่า การยั่วยุของรัสเซียจะเกิดขึ้นสอดคล้องกับการแวะมาเยี่ยมของพวกลูกพี่เสมอเช่น เมื่อนายโอบามาแวะมาเยี่ยมยุโรปกลาง รัสเซียก็เฉียวหัวให้ดู พอนายช๊อกโกแลต ประธานาธิบดียูเครนไปเยี่ยมแคนาดา คุณพี่ปูตินก็ส่งเครื่องโฉบผ่านหัวที่แคนาดา ไปสวัสดีช๊อกโกแลต ส่วนกรณีเรือดำน้ำ ที่แวะไปประทับตราวีซ่าขาเข้าให้ตัวเองแถวสก๊อตแลนด์ ที่ชาวเกาะใหญ่เรียกระดมพล ก็เป็นช่วงประชุมสุดยอดของนาโต้ที่ Wales ผมว่า คุณพี่ปูติน เขาก็เลือกจังหวะทักทายได้เหมาะสม ตามมารยาทดีนี่นะ

แต่ครูอีไม่เห็นด้วย บอกว่า ถ้ารัสเซียทำตัวท้าทายอย่างนี้ไปเรื่อยๆ เหตุการณ์มันจะพัฒนาไปถึงจุดที่ เป็นการยากสำหรับแต่ละฝ่ายที่จะหยุด หรือควบคุม

ฮั่นแน่ ครูอี ขู่เป็นเหมือนกัน แต่เป็นการขูฝ้อเล็กๆ น่าเอ็นดู

แต่สุ้มเสียงของสวีเดนเอง ดูเหมือนจะคนละรสกับครูอี นาย Johan Wiktorin เจ้าหน้าที่ประจำ Swedish Royal Acadamy of War Science วิเคราะห์ว่า เรือดำน้ำรัสเซียน่า เข้ามา เพื่อมาสำรวจ และทำแผนที่บริเวณน่านน้ำแถวนั้น และเป็นไปได้ว่ารัสเซียเข้ามาติดตั้งเครื่องจารกรรมใว้ใต้ท้องน้ำด้วย และเป็นการทดสอบระบบการป้องกันความมั่นคงของสวีเดนด้วย เป็นการวิเคราะห์ที่ดูเหมือนสวีเดนกำลังคิด (หรือ รู้ ) ว่า รัสเซียน่าจะกำลังมีแผน คิดทำการใหญ่

สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
22 ธค. 2557

“AI ตรวจจับภัยในชิปได้ 97% แต่ยังไม่พอ” — เมื่อความแม่นยำสูงยังไม่อาจรับประกันความปลอดภัยในโลกฮาร์ดแวร์

ในโลกที่ชิปคอมพิวเตอร์เป็นหัวใจของทุกระบบ ตั้งแต่ศูนย์ข้อมูลไปจนถึงอุปกรณ์ทางการแพทย์และการทหาร ความปลอดภัยของฮาร์ดแวร์จึงเป็นเรื่องที่ไม่อาจมองข้าม ล่าสุดนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Missouri ได้พัฒนา PEARL — ระบบที่ใช้ AI ตรวจจับ “hardware trojans” หรือช่องโหว่ที่ถูกฝังไว้ในขั้นตอนการผลิตชิป

PEARL ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น GPT-3.5 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.1 และ DeepSeek-V2 เพื่อวิเคราะห์โค้ด Verilog โดยไม่ต้องใช้โมเดลอ้างอิงแบบ “golden chip” และสามารถอธิบายผลการตรวจจับได้อย่างเข้าใจง่าย

ผลการทดลองพบว่า GPT-3.5 Turbo ตรวจจับได้แม่นยำถึง 97% ขณะที่ DeepSeek-V2 ทำได้ 91% ซึ่งถือว่าสูงมากในแง่เทคนิค แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า “แม้จะพลาดเพียง 3% ก็อาจนำไปสู่หายนะ” เพราะชิปเหล่านี้ถูกใช้ในระบบที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การเงินและความมั่นคงของชาติ

การตรวจจับ hardware trojans เป็นเรื่องยาก เพราะชิปถูกผลิตผ่านห่วงโซ่อุปทานที่ซับซ้อนในหลายประเทศ และช่องโหว่อาจถูกฝังในขั้นตอนใดก็ได้ การตรวจสอบแบบ manual ยังจำเป็นเพื่อเสริมความมั่นใจ แม้ AI จะช่วยได้มากก็ตาม

นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Missouri พัฒนา PEARL เพื่อตรวจจับ hardware trojans
ใช้ LLMs เช่น GPT-3.5 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.1 และ DeepSeek-V2
วิเคราะห์โค้ด Verilog โดยไม่ต้องใช้ golden chip

PEARL ใช้เทคนิค in-context learning เช่น zero-shot และ few-shot
ให้ผลลัพธ์พร้อมคำอธิบายที่เข้าใจง่าย

GPT-3.5 Turbo ตรวจจับได้แม่นยำถึง 97%
DeepSeek-V2 ทำได้ 91%

ทดสอบกับ benchmark เช่น Trust-Hub และ ISCAS 85/89
ใช้ทั้งโมเดล open-source และ enterprise

PEARL ไม่ต้องใช้โมเดลอ้างอิง ทำให้ใช้งานได้กว้างขึ้น
เหมาะกับการตรวจสอบชิปในระบบที่ไม่มี golden reference

แม้ AI จะตรวจจับได้ 97% แต่ยังมีช่องว่างที่อาจนำไปสู่หายนะ
ความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยในชิปอาจทำให้ระบบล่มหรือถูกเจาะ

ห่วงโซ่อุปทานของชิปมีความซับซ้อนและเสี่ยงต่อการฝังช่องโหว่
การตรวจสอบต้องครอบคลุมทุกขั้นตอน ตั้งแต่การออกแบบจนถึงการประกอบ

การพึ่งพา AI เพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอในระบบที่มีความเสี่ยงสูง
ยังต้องมีการตรวจสอบแบบ manual และการทดสอบเชิงลึก

ความแม่นยำของโมเดลอาจแตกต่างกันตามบริบทและประเภทของโค้ด
ต้องเลือกโมเดลให้เหมาะกับงานและมีการปรับแต่งอย่างเหมาะสม

https://www.techradar.com/pro/ai-can-detect-malicious-chip-vulnerabilities-with-a-97-success-rate-but-i-fear-that-is-simply-not-enough

“EXO Labs ผสาน DGX Spark กับ Mac Studio สร้างระบบ LLM ความเร็วทะลุ 2.8 เท่า” — ยุคใหม่ของ AI inference แบบแยกส่วนที่ใช้ฮาร์ดแวร์ทั่วไป

EXO Labs ได้สาธิตระบบ AI inference แบบใหม่ที่ใช้แนวคิด “disaggregated inference” โดยผสานฮาร์ดแวร์ต่างชนิดเข้าด้วยกัน ได้แก่ 2 เครื่อง NVIDIA DGX Spark กับ Mac Studio ที่ใช้ชิป M3 Ultra ผ่านเครือข่าย 10-Gigabit Ethernet เพื่อแบ่งงานประมวลผลตามจุดแข็งของแต่ละเครื่อง

ระบบนี้ใช้ซอฟต์แวร์ EXO ซึ่งเป็น open-source framework ที่ออกแบบมาเพื่อกระจายงาน inference ของ LLM ไปยังอุปกรณ์หลายชนิด เช่น desktop, server, laptop หรือแม้แต่สมาร์ตโฟน โดยไม่จำเป็นต้องใช้ GPU เดียวกัน

หลักการทำงานคือแบ่งขั้นตอน inference ออกเป็น 2 ส่วน:

Prefill stage: อ่านและประมวลผล prompt ซึ่งต้องใช้พลังประมวลผลสูง — ให้ DGX Spark ทำ
Decode stage: สร้าง token ทีละตัว ซึ่งต้องใช้ bandwidth สูง — ให้ Mac Studio ทำ

EXO stream ข้อมูลภายในของโมเดล (KV cache) แบบ layer-by-layer เพื่อให้ทั้งสองระบบทำงานพร้อมกันโดยไม่ต้องรอกัน ส่งผลให้ความเร็วรวมเพิ่มขึ้นถึง 2.8 เท่าเมื่อเทียบกับ Mac Studio เพียงเครื่องเดียว

การทดสอบใช้โมเดล Llama 3.1 ขนาด 8B กับ prompt ยาว 8,000 token และพบว่าแม้จะเป็นโมเดลขนาดกลาง แต่การแบ่งงานแบบนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างชัดเจน

ข้อมูลในข่าว
EXO Labs สาธิตระบบ AI inference แบบ disaggregated โดยใช้ DGX Spark กับ Mac Studio
ใช้เครือข่าย 10-Gigabit Ethernet เชื่อมต่อระหว่างเครื่อง
ซอฟต์แวร์ EXO เป็น open-source framework สำหรับกระจายงาน inference
ระบบแบ่งงานเป็น prefill (DGX Spark) และ decode (Mac Studio)
ใช้การ stream KV cache แบบ layer-by-layer เพื่อให้ทำงานพร้อมกัน
ความเร็วรวมเพิ่มขึ้น 2.8 เท่าเมื่อเทียบกับ Mac Studio เดี่ยว
ทดสอบกับโมเดล Llama 3.1 ขนาด 8B และ prompt ยาว 8K token
EXO 1.0 ยังอยู่ในช่วง early access และไม่ใช่ซอฟต์แวร์ plug-and-play
NVIDIA เตรียมใช้แนวคิดนี้ในแพลตฟอร์ม Rubin CPX
Dynamo framework ของ NVIDIA มีเป้าหมายคล้ายกันแต่ไม่มีระบบ subscription อัตโนมัติ

https://www.tomshardware.com/software/two-nvidia-dgx-spark-systems-combined-with-m3-ultra-mac-studio-to-create-blistering-llm-system-exo-labs-demonstrates-disaggregated-ai-inference-and-achieves-a-2-8-benchmark-boost

“DDR5 ทะลุ 13,000 MT/s ครั้งแรก!” — Corsair Vengeance และ GIGABYTE Z890 สร้างสถิติใหม่ในโลกการโอเวอร์คล็อก

ในโลกของการโอเวอร์คล็อก หนึ่งในเป้าหมายที่นักเล่นระดับสูงไล่ล่ามานานคือการทำให้ DDR5 ทะลุความเร็ว 13,000 MT/s และล่าสุดก็มีคนทำสำเร็จแล้ว! นักโอเวอร์คล็อกชาวเยอรมันชื่อ “sergmann” ได้สร้างสถิติใหม่ด้วย Corsair Vengeance DDR5 บนเมนบอร์ด GIGABYTE Z890 Aorus Tachyon ICE โดยจับคู่กับซีพียู Intel Core Ultra 9 285K และใช้ไนโตรเจนเหลวในการระบายความร้อน

ก่อนหน้านี้ “saltycroissant” เคยทำสถิติไว้ที่ 12,920 MT/s และเกือบจะทะลุ 13,000 MT/s แต่ sergmann แซงหน้าไปด้วยความเร็ว 13,010 MT/s ซึ่งได้รับการยืนยันจาก HWBot และ CPU-Z

แม้ความเร็วจะสูงมาก แต่ latency ก็สูงเช่นกัน (CL68-127-127-127-2) ทำให้ไม่เหมาะกับการใช้งานทั่วไป แต่ถือเป็นชัยชนะเชิงเทคนิคที่แสดงถึงศักยภาพของฮาร์ดแวร์ยุคใหม่ โดยเฉพาะเมนบอร์ด Z890 และหน่วยความจำ DDR5 รุ่นล่าสุด

ข้อมูลในข่าว
DDR5 ถูกโอเวอร์คล็อกทะลุ 13,000 MT/s เป็นครั้งแรก
นักโอเวอร์คล็อก “sergmann” ใช้ Corsair Vengeance DDR5 และ GIGABYTE Z890 Aorus Tachyon ICE
ซีพียูที่ใช้คือ Intel Core Ultra 9 285K
ใช้ไนโตรเจนเหลวในการระบายความร้อน
ความเร็วที่ทำได้คือ 13,010 MT/s (6504 MHz)
ได้รับการยืนยันจาก HWBot และ CPU-Z
ค่า latency อยู่ที่ CL68-127-127-127-2
IMC to Memory Clock ratio อยู่ที่ 3:190
ความเร็วระดับนี้ไม่เหมาะกับการใช้งานทั่วไป แต่เป็นการโชว์ศักยภาพ
เมนบอร์ด Z890 และซีพียู Ultra 200S มี memory controller ที่รองรับความเร็วสูง
Corsair, Gigabyte, Seasonic และ ThermalGrizzly มีส่วนสนับสนุนการทดสอบ

https://wccftech.com/ddr5-memory-officially-pushed-over-13000-mt-s-for-the-first-time/

“AI ปลอมเสียงศิลปินดังในคลิปไว้อาลัย Charlie Kirk” — เมื่อ YouTube กลายเป็นเวทีของบทเพลงที่ไม่มีใครร้องจริง

ผู้ใช้ YouTube หลายคนตกใจเมื่อพบคลิปไว้อาลัย Charlie Kirk นักเคลื่อนไหวฝ่ายขวาที่ถูกลอบสังหาร โดยมีเสียงร้องจากศิลปินดังอย่าง Adele, Ed Sheeran และ Justin Bieber — แต่ทั้งหมดเป็นเสียงที่สร้างจาก AI โดยไม่มีการร้องจริงหรือรับรู้จากเจ้าตัว

คลิปเหล่านี้ใช้ภาพประกอบที่ดูสมจริง เช่น thumbnails ที่ศิลปินร้องไห้ พร้อมเนื้อเพลงที่แต่งขึ้นจาก prompt เช่น “The angels sing your name” หรือ “Your story’s written in the stars” ซึ่งสร้างความซาบซึ้งให้ผู้ชมจำนวนมาก แม้เสียงจะไม่เหมือนต้นฉบับก็ตาม

AI music generators อย่าง Suno สามารถสร้างเพลงจากข้อความง่าย ๆ เช่น “ทำเพลงแจ๊สเกี่ยวกับรดน้ำต้นไม้” หรือ “เพลงแนว house เกี่ยวกับลาออกจากงาน” และเมื่อสื่อ AFP ทดสอบด้วย prompt ไว้อาลัยนักเคลื่อนไหว ก็ได้เพลงชื่อ “Star Gone Too Soon” และ “Echoes of a Flame” ภายในไม่กี่วินาที

แม้ YouTube จะมีนโยบายให้ผู้สร้างเนื้อหาต้องเปิดเผยว่าใช้ AI แต่หลายคลิปกลับซ่อนข้อมูลไว้ในคำอธิบายที่ต้องคลิกขยายถึงจะเห็น

นักวิจารณ์เช่น Alex Mahadevan จาก Poynter เตือนว่า “อินเทอร์เน็ตที่เคยเต็มไปด้วยคนสร้างสรรค์กำลังถูกแทนที่ด้วย AI slop ที่สร้างเพื่อเงิน” และ Lucas Hansen จาก CivAI เสริมว่า “การลอกเลียนเสียงและภาพควรได้รับการคุ้มครอง แม้จะเป็นคนที่เสียชีวิตแล้วก็ตาม”

ข้อมูลในข่าว
คลิปไว้อาลัย Charlie Kirk ใช้เสียง AI ปลอมเป็นศิลปินดัง
มี thumbnails ปลอม เช่นภาพศิลปินร้องไห้
เนื้อเพลงสร้างจาก prompt เช่น “Your story’s written in the stars”
AI music generators อย่าง Suno สร้างเพลงจากข้อความได้ภายในวินาที
YouTube มีนโยบายให้เปิดเผยการใช้ AI แต่หลายคลิปซ่อนข้อมูลไว้
คลิปเหล่านี้มีผู้ชมหลายล้านและคอมเมนต์ขอบคุณศิลปินที่ไม่ได้ร้องจริง
Alex Mahadevan เตือนว่าอินเทอร์เน็ตกำลังถูกแทนที่ด้วย “AI slop”
Lucas Hansen เสนอให้คุ้มครองเสียงและภาพของบุคคล แม้จะเสียชีวิตแล้ว
The Velvet Sundown วง AI บน Spotify มีผู้ฟังเกิน 200,000 คน
Suno เสนอ prompt เช่น “เพลงแจ๊สเกี่ยวกับรดน้ำต้นไม้”

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/17/youtube-users-trip-over-fake-ai-tributes-to-charlie-kirk

“Nano Banana จาก Google Gemini แซงหน้า ChatGPT” — สร้างภาพสมจริงจากข้อความและภาพต้นฉบับได้แม่นยำกว่า

ตั้งแต่เปิดตัวในปี 2022 ChatGPT ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในฐานะเครื่องมือ AI อเนกประสงค์ โดยเฉพาะความสามารถในการสร้างภาพจากข้อความ ซึ่งช่วยผู้ใช้ทั่วไปและธุรกิจขนาดเล็กในการออกแบบโลโก้หรือภาพประกอบโดยไม่ต้องมีทักษะด้านกราฟิก

แต่ล่าสุด Google Gemini ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ชื่อว่า “Nano Banana” ซึ่งกลายเป็นขวัญใจผู้ใช้ในโลกออนไลน์ ด้วยความสามารถในการสร้างภาพที่สมจริงและแม่นยำกว่า ChatGPT โดยเฉพาะเมื่อเปรียบเทียบภาพที่ต้องการเปลี่ยนแปลงบางส่วน เช่น เปลี่ยนชุดของบุคคลในภาพ

Nano Banana สามารถ:
สร้างภาพจากข้อความ prompt ที่ละเอียด เช่น อายุ เพศ สถานที่ เวลา และเอฟเฟกต์ภาพ
แก้ไขภาพที่อัปโหลด เช่น เพิ่มวัตถุ เปลี่ยนพื้นหลัง หรือรวมภาพหลายภาพเข้าด้วยกัน
รักษาองค์ประกอบเดิมของภาพไว้ได้แม่นยำ เช่น ใบหน้าและท่าทางของบุคคล
รองรับคำสั่งแก้ไขแบบละเอียด เช่น “ทำให้ผู้หญิงในภาพหัวเราะ” หรือ “เปลี่ยนพื้นหลังเป็นชายหาด”

YouTubers อย่าง Corey McClain และ Brock Mesarich ได้ทดสอบ Nano Banana เทียบกับ ChatGPT โดยใช้ prompt เดียวกัน พบว่า Nano Banana เร็วกว่าและแม่นยำกว่าในการเปลี่ยนชุดของบุคคล โดยยังคงใบหน้าเดิมไว้ ขณะที่ ChatGPT กลับสร้างภาพของคนใหม่แทน

ข้อมูลในข่าว
Nano Banana เป็นฟีเจอร์ใหม่ของ Google Gemini สำหรับสร้างภาพจากข้อความและภาพต้นฉบับ
เปิดตัวช่วงปลายเดือนสิงหาคม 2025
รองรับการแก้ไขภาพ เช่น เพิ่มวัตถุ เปลี่ยนพื้นหลัง รวมภาพหลายภาพ
รักษาองค์ประกอบเดิมของภาพได้แม่นยำ เช่น ใบหน้าและท่าทาง
รองรับ prompt ที่ละเอียด เช่น อายุ เพศ สถานที่ เวลา และเอฟเฟกต์ภาพ
สามารถใช้คำสั่งแก้ไขภาพ เช่น “เปลี่ยนพื้นหลังเป็นชายหาด” หรือ “ทำให้คนในภาพหัวเราะ”
YouTubers พบว่า Nano Banana เร็วและแม่นยำกว่า ChatGPT ในการเปลี่ยนชุดของบุคคล ChatGPT อาจเปลี่ยนภาพทั้งใบหน้าแทนที่จะเปลี่ยนแค่ชุด
Nano Banana รองรับหลายสไตล์ภาพ รวมถึง photorealistic และ ultra-realistic
ใช้งานได้ผ่านเบราว์เซอร์หรือแอป Google Gemini บน iOS และ Android
รองรับการอัปโหลดภาพสูงสุด 10 รูปต่อ prompt

https://www.slashgear.com/1995313/google-gemini-beats-chatgpt-nano-banana/

“Pixel 10 Pro Fold พังกลางคลิปทดสอบ” — เมื่อการงอเครื่องผิดทิศทางทำให้เกิดควันและความกังวลเรื่องความปลอดภัย

Google Pixel 10 Pro Fold ซึ่งเป็นมือถือพับรุ่นล่าสุดจาก Google ได้รับความสนใจอย่างมากจากผู้ใช้และนักรีวิว โดยเฉพาะด้านซอฟต์แวร์ที่ผสาน AI ได้อย่างลงตัว แม้ฮาร์ดแวร์จะไม่หรูเท่า Galaxy Z Fold 7 แต่ก็ถือว่าแข็งแรงและใช้งานดี

อย่างไรก็ตาม คลิปทดสอบความทนทานจากช่อง JerryRigEverything กลับสร้างความตกตะลึง เมื่อ Zack Nelson พยายามงอเครื่องย้อนกลับเพื่อทดสอบความแข็งแรงของบานพับ แล้วเกิดเหตุการณ์ไม่คาดคิด — เครื่องเริ่มปล่อยควันหนาออกมา ซึ่งเป็นครั้งแรกที่เกิดไฟไหม้ในคลิปทดสอบของเขา

เหตุการณ์นี้เกิดจากแบตเตอรี่ที่ได้รับแรงกดผิดปกติ ซึ่งเป็นสิ่งที่ผู้ผลิตเตือนว่าอาจทำให้เกิดไฟไหม้หรือระเบิดได้ โดยเฉพาะเมื่อแบตเตอรี่ถูกเจาะหรือโดนความร้อนสูง

แม้จะดูน่ากังวล แต่ผู้เชี่ยวชาญชี้ว่า การใช้งานจริงของผู้ใช้ทั่วไปไม่ควรทำให้เกิดเหตุการณ์แบบนี้ เพราะไม่มีใครงอเครื่องย้อนกลับแบบในคลิป และแบตเตอรี่ของ Pixel 10 Pro Fold ก็ไม่ได้มีปัญหาในกรณีใช้งานปกติ

ข้อมูลในข่าว
Pixel 10 Pro Fold เป็นมือถือพับรุ่นล่าสุดจาก Google
คลิปทดสอบจาก JerryRigEverything ทำให้เครื่องปล่อยควันออกมา
การงอเครื่องย้อนกลับทำให้แบตเตอรี่เสียหาย
เป็นครั้งแรกที่เกิดไฟไหม้ในคลิปทดสอบของ Zack Nelson
แบตเตอรี่ที่ถูกกดหรือเจาะอาจทำให้เกิดไฟไหม้หรือระเบิด
Google ยังไม่ได้แสดงความเห็นอย่างเป็นทางการ
ผู้ใช้ทั่วไปไม่ควรพบปัญหานี้ในการใช้งานปกติ
Pixel 10 Pro Fold ได้รับคำชมเรื่องซอฟต์แวร์และ AI integration
ผู้ทดสอบเปรียบเทียบกับ OnePlus Open ที่ยังทำงานได้ดีแม้เก็บไว้ 20 เดือน

https://www.slashgear.com/1998186/pixel-10-pro-durability-test-failure-explained/

“Zed มาแล้วบน Windows!” — เปิดตัวเวอร์ชันเต็ม พร้อมฟีเจอร์เฉพาะแพลตฟอร์มและทีมพัฒนาเต็มเวลา

เล่าเรื่องให้ฟัง: หลังจากเปิดให้ใช้งานบน macOS และ Linux มานาน วันนี้ Zed เปิดตัวเวอร์ชัน Windows อย่างเป็นทางการ โดยผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดได้ทั้งรุ่น stable และ preview ซึ่งจะได้รับฟีเจอร์ใหม่ล่วงหน้าหนึ่งสัปดาห์

Zed ไม่ใช่แอป Electron แต่ใช้ DirectX 11 และ DirectWrite เพื่อให้การเรนเดอร์ภาพและข้อความสอดคล้องกับลักษณะของ Windows อย่างแท้จริง ทีมงานยังประกาศว่าจะมีทีม Windows เต็มเวลาเพื่อดูแลแพลตฟอร์มนี้โดยเฉพาะ

ฟีเจอร์เด่นที่มาพร้อมเวอร์ชัน Windows ได้แก่:

รองรับ WSL และ SSH remoting: เปิดโฟลเดอร์จาก WSL terminal หรือเชื่อมต่อเซิร์ฟเวอร์ Linux ได้โดยตรง
ระบบ remote server เบาและเร็ว: ทำงานผ่าน wsl.exe หรือ ssh.exe รองรับการแก้ไขไฟล์, Git, terminal, task, language server และ debugger
รองรับ extension เต็มรูปแบบ: ใช้ WebAssembly Components ผ่าน WASI โดยไม่ต้องแก้ไข path ระหว่าง Windows กับ Unix
รองรับ AI agent และ ACP edit prediction: ใช้งาน Claude Code ได้เต็มรูปแบบบน Windows
มีระบบ trial Zed Pro 14 วัน และสามารถใช้ API key ของตัวเองได้

ทีมงานขอบคุณผู้ทดสอบช่วง Alpha และ Beta ที่ช่วยรายงานบั๊ก และขอรับฟัง feedback เพิ่มเติม โดยเฉพาะเรื่อง WSL workflow, IME, layout คีย์บอร์ด, multi-monitor และจอ 120–144Hz

ข้อมูลในข่าว
Zed เปิดตัวเวอร์ชัน Windows อย่างเป็นทางการ
มีทั้งรุ่น stable และ preview ให้เลือกดาวน์โหลด
ใช้ DirectX 11 และ DirectWrite เพื่อเรนเดอร์ภาพและข้อความ
มีทีม Windows เต็มเวลาเพื่อดูแลแพลตฟอร์ม
รองรับ WSL และ SSH remoting ผ่านระบบ remote server
รองรับการแก้ไขไฟล์, Git, terminal, task, language server และ debugger
Extension ใช้ WebAssembly Components ผ่าน WASI
ไม่ต้องแก้ไข path ระหว่าง Windows กับ Unix
รองรับ AI agent และ Claude Code ผ่าน ACP
ทดลองใช้ Zed Pro ฟรี 14 วัน หรือใช้ API key ของตัวเอง
ขอ feedback เพิ่มเติมจากผู้ใช้ Windows

https://zed.dev/blog/zed-for-windows-is-here

“GNOME 49.1 มาแล้ว!” — อัปเดตครั้งใหญ่เพื่อความเสถียร ความเข้าถึง และประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น

GNOME Project ได้ปล่อย GNOME 49.1 ซึ่งเป็นอัปเดตแรกของซีรีส์ GNOME 49 “Brescia” โดยเน้นการแก้ไขบั๊กและปรับปรุงประสบการณ์ใช้งานในหลายส่วนของเดสก์ท็อป รวมถึง Nautilus, Epiphany, GNOME Shell, Mutter, Orca และ GNOME Software

การเปลี่ยนแปลงสำคัญ ได้แก่:
ปรับปรุง UI การจับภาพหน้าจอให้เข้าถึงง่ายขึ้น
รองรับการพิมพ์ภาษาฮินดีแบบ Bolnagri บนคีย์บอร์ดจอสัมผัส
ปรับปรุงไอคอนการเข้าถึงบนหน้าจอล็อกอิน
แก้ไขปัญหาการแจ้งเตือนอัปเดตใน GNOME Software
แก้ไขบั๊กที่ทำให้เกิด zombie process จาก gnome-session
แก้ไขปัญหาโฟกัสคีย์บอร์ดใน Activities Overview
แก้ไขปัญหา GTK popover submenu ที่ทำให้แอปค้าง
แก้ไขปัญหาหน้าต่าง maximized ล้นใต้ panel
แก้ไขการสลับ layout คีย์บอร์ดผ่าน xkb-options

ใน Nautilus (Files):
แก้ไขการ crash จาก callback ภายใน
แก้ไขการ paste รูปภาพขนาดใหญ่
ปรับปรุง contrast ของรายการที่ถูก cut
แก้ไขการโฟกัสในหน้าต่างเลือกแอปเริ่มต้น
แก้ไข sidebar drag-and-drop และการทดสอบ archive ที่ใช้เวลานาน

ใน Epiphany (GNOME Web):
ปรับปรุง address bar และ dropdown behavior
แก้ไขการแสดงผลตัวอักษร non-Latin
เพิ่ม OpenSearch ให้ DuckDuckGo, Bing และ Google
แก้ไข caret position หลัง Ctrl+K
แก้ไข favicon ที่มีพื้นหลังดำให้โปร่งใส

ใน Orca (screen reader):
เพิ่มการควบคุม caret สำหรับทุก text object
เพิ่มคำสั่งใหม่ผ่าน D-Bus Remote Controller
ปรับปรุงการอ่าน voice name และการจัดเรียงใน Preferences
เพิ่ม OnlyShowIn=GNOME ให้ Orca autostart ได้ในเวอร์ชันเก่า

GNOME Control Center ก็ได้รับการปรับปรุงหลาย panels เช่น Appearance, Date & Time, Mouse, Network, Users และ Wacom ส่วน GNOME Display Manager (GDM) ได้รับ hotfix สำหรับบั๊กที่ทำให้ GNOME Shell ค้าง และการตรวจสอบ Wayland ที่ผิดพลาด

ข้อมูลในข่าว
GNOME 49.1 เป็นอัปเดตแรกของซีรีส์ GNOME 49 “Brescia”
ปรับปรุง accessibility, multi-touch, และการจัดการคีย์บอร์ด
แก้ไข zombie process จาก gnome-session
Nautilus ได้รับการแก้ไขหลายจุด เช่น paste รูปภาพ, contrast, drag-and-drop
Epiphany ปรับปรุง address bar, dropdown, และรองรับ OpenSearch
Orca เพิ่ม caret navigation และปรับปรุง voice name presentation
GNOME Software แก้ไขการแจ้งเตือนอัปเดต
GNOME Control Center ปรับปรุงหลาย panels
GDM ได้รับ hotfix สำหรับบั๊กที่ทำให้ GNOME Shell ค้าง

https://9to5linux.com/gnome-49-1-desktop-released-with-various-improvements-and-bug-fixes

“Librephone โดย FSF” — โปรเจกต์ปลดปล่อยมือถือจากซอฟต์แวร์ปิดซอร์ส ไม่ใช่แค่ Android fork แต่คือการท้าทายโครงสร้างระบบมือถือทั้งวงการ

ในงานครบรอบ 40 ปีของ Free Software Foundation (FSF) ที่จัดขึ้นในบอสตัน มีการเปิดตัวโปรเจกต์ใหม่ชื่อ “Librephone” ซึ่งไม่ใช่แค่การสร้างระบบปฏิบัติการมือถือแบบโอเพ่นซอร์ส แต่เป็นความพยายามครั้งใหญ่ในการ “ปลดปล่อย” มือถือจากซอฟต์แวร์ปิดซอร์สที่ฝังอยู่ในชิปและเฟิร์มแวร์

Rob Savoye หัวหน้าทีมพัฒนา Librephone ซึ่งมีประสบการณ์ยาวนานกับ GNU toolchain ระบุว่า เป้าหมายหลักของโปรเจกต์คือการ reverse-engineer และแทนที่ binary blobs ที่อยู่ใน SoC (System-on-Chip) ของมือถือ ซึ่งเป็นส่วนที่ทำให้ผู้ใช้ไม่สามารถควบคุมอุปกรณ์ของตัวเองได้อย่างแท้จริง

FSF ยืนยันว่า Librephone ไม่ใช่แค่ Android fork และไม่เกี่ยวกับการผลิตฮาร์ดแวร์ใหม่ แต่จะเน้นการสร้างสเปกที่ชัดเจนสำหรับนักพัฒนานอกเขต DMCA เพื่อให้สามารถสร้างระบบที่เป็นอิสระได้ โดยจะเริ่มจากอุปกรณ์ที่มี “ปัญหาเรื่องเสรีภาพ” น้อยที่สุดก่อน

แม้แต่ระบบยอดนิยมอย่าง LineageOS ก็ยังมี binary blobs อยู่ FSF จึงหวังว่า Librephone จะเป็นรากฐานให้กับระบบที่ปลอดจากซอฟต์แวร์ปิดซอร์สอย่างแท้จริง เช่นเดียวกับที่เคยสนับสนุนโครงการ Replicant มาก่อน

ที่สำคัญคือ FSF ต้องการให้ชุมชนมีส่วนร่วม ไม่ว่าจะเป็นนักพัฒนา ผู้ทดสอบ นักเขียนเอกสาร หรือผู้สนับสนุนด้านการเงิน โดยสามารถติดตามรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ librephone.fsf.org

ข้อมูลในข่าว
Librephone เป็นโปรเจกต์ใหม่จาก Free Software Foundation (FSF)
เป้าหมายคือการ reverse-engineer และแทนที่ proprietary binary blobs ในมือถือ
ไม่ใช่ Android fork และไม่เกี่ยวกับการผลิตฮาร์ดแวร์
มุ่งเน้นการสร้างสเปกสำหรับนักพัฒนานอกเขต DMCA
เริ่มจากอุปกรณ์ที่มีปัญหาเรื่องเสรีภาพน้อยที่สุด
Rob Savoye เป็นหัวหน้าทีมพัฒนา มีประสบการณ์กับ GNU toolchain
FSF เคยสนับสนุนโครงการ Replicant มาก่อน
LineageOS ยังมี binary blobs อยู่
Librephone จะเป็นรากฐานให้กับระบบมือถือที่เสรีอย่างแท้จริง
เปิดรับอาสาสมัครทุกระดับ ไม่จำกัดเฉพาะวิศวกร
สนับสนุนได้ผ่านการบริจาค ทดสอบ เขียนเอกสาร หรือเผยแพร่ข้อมูล

https://news.itsfoss.com/librephone-project-overview/

“Bluehost เปิดตัวบริการโฮสติ้งใหม่ ลดเวลาโหลดเว็บเพื่ออันดับที่ดีขึ้นบน Google” — โครงสร้างพื้นฐานระดับโลกเพื่อธุรกิจขนาดเล็กที่ต้องการความเร็ว

Bluehost ผู้ให้บริการเว็บโฮสติ้งชื่อดังเปิดตัวบริการใหม่ที่เน้น “Ultra-Low Latency” หรือความหน่วงต่ำเป็นพิเศษ เพื่อช่วยให้เว็บไซต์โหลดเร็วขึ้นและมีโอกาสอันดับดีขึ้นบน Google โดยเฉพาะสำหรับผู้ประกอบการรายย่อยและธุรกิจขนาดกลาง

บริการใหม่นี้มาพร้อมการขยายศูนย์ข้อมูลไปยัง 7 เมืองหลักทั่วโลก ได้แก่ Frankfurt, Mumbai, São Paulo, Paris, Sydney, London และ Madrid ซึ่งช่วยให้เซิร์ฟเวอร์อยู่ใกล้ผู้ใช้งานมากขึ้น ลดเวลาโหลดหน้าเว็บและเพิ่มความเสถียร

Bluehost อ้างว่าโครงสร้างพื้นฐานใหม่นี้สามารถลด latency ได้ถึง 120 มิลลิวินาที และเพิ่มความเร็วในการโหลดหน้าเว็บได้ 2–3 เท่าจากค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรม โดยเฉพาะในภูมิภาคยุโรปและเอเชีย

ผลการทดสอบภายในยังพบว่าเว็บไซต์ที่ใช้ WordPress บนเซิร์ฟเวอร์ของ Bluehost โหลดเร็วกว่าเว็บคู่แข่งถึง 3.8 เท่า ซึ่งอาจส่งผลต่ออัตราการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และการแปลงยอดขาย

Bluehost ยังอ้างอิงงานวิจัย “Milliseconds Make Millions” โดย Deloitte และ Google ที่พบว่า การปรับความเร็วเพียง 0.1 วินาทีสามารถเพิ่มอัตราการแปลงยอดขายและลด bounce rate ได้อย่างมีนัยสำคัญ

แม้ความเร็วจะเป็นปัจจัยหนึ่งในการจัดอันดับของ Google แต่ยังมีองค์ประกอบอื่นที่สำคัญ เช่น คุณภาพเนื้อหา ความเข้ากันได้กับมือถือ และการเข้าถึงสำหรับผู้พิการ

บริการใหม่นี้ยังมาพร้อมระบบ failover และ replication เฉพาะภูมิภาค เพื่อให้ uptime สูงถึง 99.99% และรองรับการกู้คืนจากภัยพิบัติ

ข้อมูลในข่าว
Bluehost เปิดตัวบริการโฮสติ้งแบบ Ultra-Low Latency
ขยายศูนย์ข้อมูลไปยัง 7 เมืองหลักทั่วโลก
ลด latency ได้ถึง 120 มิลลิวินาที
เพิ่มความเร็วโหลดหน้าเว็บ 2–3 เท่าจากค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรม
WordPress บน Bluehost โหลดเร็วกว่าเว็บคู่แข่งถึง 3.8 เท่า
อ้างอิงงานวิจัย “Milliseconds Make Millions” โดย Deloitte และ Google
ความเร็วช่วยเพิ่มอัตราการแปลงยอดขายและลด bounce rate
Google แนะนำให้โหลดเนื้อหาหลักภายใน 2.5 วินาที และตอบสนองภายใน 200 มิลลิวินาที
ระบบใหม่มี failover และ replication เฉพาะภูมิภาค
รับประกัน uptime สูงถึง 99.99% และรองรับ disaster recovery

คำเตือนจากข้อมูลข่าว
ความเร็วเว็บไม่ใช่ปัจจัยเดียวในการจัดอันดับบน Google
หากเนื้อหาไม่ดีหรือไม่เหมาะกับมือถือ อันดับก็อาจไม่ดีขึ้น
การใช้บริการโฮสติ้งระดับสูงอาจมีค่าใช้จ่ายเพิ่ม
การย้ายเว็บไปยังเซิร์ฟเวอร์ใหม่อาจต้องปรับแต่งระบบและโครงสร้างเว็บ
การรับประกัน uptime ไม่ได้หมายถึงไม่มี downtime เลย

https://www.techradar.com/pro/bluehost-debuts-ultra-low-latency-web-hosting-to-help-sites-rank-better-on-google

“Silicon Box ส่งมอบชิปครบ 100 ล้านชิ้น” — ยืนยันความพร้อมของเทคโนโลยี Panel-Level Packaging สำหรับยุค AI และ HPC

Silicon Box บริษัทผู้เชี่ยวชาญด้านการบรรจุภัณฑ์เซมิคอนดักเตอร์แบบขั้นสูง ประกาศความสำเร็จในการผลิตและส่งมอบชิปครบ 100 ล้านชิ้นจากโรงงานหลักในสิงคโปร์ ซึ่งใช้เทคโนโลยี Panel-Level Packaging (PLP) ที่ล้ำสมัยที่สุดในโลก

PLP เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้สามารถรวมชิปหลายตัว (chiplets) เข้าด้วยกันบนแผงขนาดใหญ่ (panel) แทนที่จะใช้เวเฟอร์แบบดั้งเดิม ช่วยลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และรองรับการผลิตในปริมาณมาก เหมาะอย่างยิ่งกับความต้องการของอุตสาหกรรม AI, การประมวลผลสมรรถนะสูง (HPC), ยานยนต์ และหุ่นยนต์

โรงงานของ Silicon Box ในสิงคโปร์เริ่มผลิตเชิงพาณิชย์ในปลายปี 2023 และสามารถทำลายสถิติเดิมของบริษัทในด้านอัตราผลิตสำเร็จ (yield) ที่เคยอยู่ที่ 99.7% ในระดับเวเฟอร์ โดยตอนนี้สามารถรักษาระดับ yield ที่สูงมากแม้ในระดับ panel ซึ่งใหญ่และซับซ้อนกว่า

บริษัทกำลังขยายกำลังการผลิตอย่างต่อเนื่อง โดยมีแผนสร้างโรงงานแห่งที่สองในเมืองโนวารา ประเทศอิตาลี ซึ่งจะเริ่มผลิตในปี 2028 และมีขนาดใหญ่กว่าสิงคโปร์ พร้อมระบบทดสอบภายในประเทศยุโรป

Silicon Box ยังได้รับการรับรองมาตรฐาน ISO 9001, 14001 และ 45001 ซึ่งครอบคลุมคุณภาพ ความยั่งยืน และความปลอดภัยของพนักงาน

ข้อมูลในข่าว
Silicon Box ส่งมอบชิปครบ 100 ล้านชิ้นจากโรงงานในสิงคโปร์
ใช้เทคโนโลยี Panel-Level Packaging (PLP) สำหรับการรวม chiplets
PLP ช่วยลดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และรองรับการผลิตจำนวนมาก
โรงงานในสิงคโปร์เริ่มผลิตเชิงพาณิชย์ปลายปี 2023
อัตราผลิตสำเร็จ (yield) สูงกว่า 99.7% แม้ในระดับ panel
ได้รับการรับรอง ISO 9001, 14001 และ 45001
แผนสร้างโรงงานแห่งที่สองในอิตาลี เริ่มผลิตปี 2028
โรงงานใหม่จะมีระบบทดสอบภายในยุโรป และรองรับอุตสาหกรรม AI, HPC, ยานยนต์, หุ่นยนต์
เป็นบริษัทอิสระรายเดียวที่สามารถผลิต chiplet ที่ระดับ panel ได้ในปริมาณมาก

https://www.techpowerup.com/341914/silicon-box-ships-100m-units-proves-advanced-panel-level-packaging-ready-for-ai-hpc-era

“MIPS I8500: โปรเซสเซอร์ยุคใหม่เพื่อขับเคลื่อน Physical AI” — สถาปัตยกรรม RISC-V ที่ออกแบบมาเพื่อการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบอัจฉริยะ

บริษัท MIPS ซึ่งเป็นบริษัทในเครือของ GlobalFoundries ได้เปิดตัวโปรเซสเซอร์รุ่นใหม่ชื่อว่า MIPS I8500 โดยเน้นการจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับแพลตฟอร์มที่ต้องการการตอบสนองทันที เช่น ระบบ AI ที่ทำงานนอกศูนย์ข้อมูล (Physical AI), โครงสร้างพื้นฐานด้านการสื่อสาร, อุตสาหกรรม, ยานยนต์ และระบบจัดเก็บข้อมูล

I8500 ถูกออกแบบบนสถาปัตยกรรม RISC-V และมีความสามารถในการประมวลผลแบบ multithread สูงถึง 24 threads ต่อ cluster โดยมี 4 threads ต่อ core และรองรับการทำงานแบบ multi-cluster เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นในการใช้งาน

จุดเด่นของ I8500 คือการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบ deterministic (กำหนดได้แน่นอน) และมี latency ต่ำมาก พร้อมระบบความปลอดภัยในตัว เหมาะสำหรับการจัดการ packet flows ระหว่าง accelerator ต่าง ๆ และการสื่อสารระหว่างมนุษย์กับระบบคอมพิวเตอร์

โปรเซสเซอร์นี้ยังรองรับระบบปฏิบัติการ Linux และ Real-Time OS พร้อมความสามารถในการทำงานร่วมกับโปรไฟล์ RVA23 ซึ่งช่วยให้พัฒนาแอปพลิเคชันได้ง่ายขึ้นในระบบนิเวศของ RISC-V

Steven Dickens จาก HyperFRAME Research กล่าวว่า I8500 เป็นก้าวสำคัญของการประมวลผลแบบ event-driven ที่ตอบโจทย์ตลาดใหม่ เช่น ยานยนต์อัตโนมัติและระบบควบคุมอุตสาหกรรม

ข้อมูลในข่าว
MIPS เปิดตัวโปรเซสเซอร์ I8500 สำหรับงาน Physical AI และการเคลื่อนย้ายข้อมูลแบบอัจฉริยะ
ใช้สถาปัตยกรรม RISC-V พร้อม multithread สูงสุด 24 threads ต่อ cluster
รองรับ multi-cluster deployments เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นในการใช้งาน
มี latency ต่ำและ deterministic data movement พร้อมระบบความปลอดภัยในตัว
เหมาะสำหรับงานในศูนย์ข้อมูล, ยานยนต์, อุตสาหกรรม และระบบสื่อสาร
รองรับ Linux และ Real-Time OS พร้อมโปรไฟล์ RVA23
ช่วยให้การพัฒนาแอปพลิเคชันในระบบ RISC-V เป็นไปอย่างราบรื่น
Steven Dickens ระบุว่า I8500 เป็นก้าวสำคัญของการประมวลผลแบบ event-driven
มี Atlas Explorer Core Model สำหรับการทดสอบร่วมระหว่างฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์
เตรียมเปิดตัวในงาน RISC-V Summit North America วันที่ 22–23 ตุลาคม

https://www.techpowerup.com/341911/mips-i8500-processor-orchestrates-data-movement-for-the-ai-era