⚠️ อย่าเสียบสิ่งเหล่านี้เข้ากับพอร์ต USB-C ของ iPad ถ้าไม่อยาก “พังไม่รู้ตัว” แม้ iPad จะเป็นอุปกรณ์ที่ทรงพลังและสะดวกสบาย แต่พอร์ต USB-C ที่ดูเหมือนจะเปิดโอกาสให้เชื่อมต่อกับอุปกรณ์เสริมมากมาย ก็อาจกลายเป็นจุดอ่อนที่ทำให้เครื่องพังได้ในพริบตา หากคุณเสียบสิ่งที่ไม่ควรเข้าไป บทความจาก SlashGear เตือนผู้ใช้ iPad ว่ามีสองสิ่งที่ไม่ควรเสียบเข้ากับพอร์ต USB-C เด็ดขาด ได้แก่ “แฟลชไดรฟ์ที่ไม่รู้ที่มา” และ “สายชาร์จราคาถูกที่ไม่มีแบรนด์” เพราะอาจนำไปสู่การเสียหายของระบบภายใน หรือแม้แต่การทำให้ iPad กลายเป็น “อิฐ” ที่ใช้งานไม่ได้เลย 1️⃣ อย่าเสียบแฟลชไดรฟ์ที่ไม่รู้ที่มา ✅ เหตุผลที่ควรหลีกเลี่ยง ➡️ อาจมีมัลแวร์หรือไวรัสที่พยายามเจาะระบบ ➡️ อาจเป็น “USB killer” ที่ปล่อยกระแสไฟฟ้าแรงสูงเข้าไปในเครื่อง ➡️ อุปกรณ์เหล่านี้ถูกใช้ในงานทดสอบระบบหรือโดยเจ้าหน้าที่ แต่สามารถซื้อได้ทั่วไป ‼️ คำเตือน ⛔ การเสียบแฟลชไดรฟ์ที่ไม่รู้ที่มา อาจทำให้ iPad พังทันที ⛔ อุปกรณ์เหล่านี้อาจทำให้ระบบภายในถูกเผาไหม้หรือเสียหายถาวร 2️⃣ อย่าใช้สายชาร์จราคาถูกที่ไม่มีแบรนด์ ✅ เหตุผลที่ควรหลีกเลี่ยง ➡️ อาจใช้วัสดุคุณภาพต่ำที่ทำให้ระบบควบคุมการชาร์จเสียหาย ➡️ ไม่มีระบบป้องกันไฟเกินหรือไฟย้อนกลับ ➡️ แบรนด์ที่ไม่มีเว็บไซต์หรือข้อมูลออนไลน์อาจไม่น่าเชื่อถือ ✅ ทางเลือกที่ปลอดภัย ➡️ ใช้อุปกรณ์จากแบรนด์ที่เชื่อถือได้ เช่น Anker, Belkin, Mophie ➡️ ซื้อจากร้านค้าที่มีการรับประกันและข้อมูลผลิตภัณฑ์ชัดเจน ‼️ คำเตือน ⛔ การใช้สายชาร์จราคาถูก อาจทำให้ระบบชาร์จเสียหายถาวร ⛔ การซ่อมหรือเปลี่ยน iPad ที่เสียหายจากการเสียบอุปกรณ์ผิด อาจมีค่าใช้จ่ายสูงมาก https://www.slashgear.com/1999688/never-plug-these-things-into-ipad-usb-c-port/

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

👁️🧠 “Qwen3-VL จาก Ollama – โมเดล Vision Language ที่ทรงพลังที่สุด พร้อมควบคุมคอมพิวเตอร์ได้แบบอัตโนมัติ!” ลองจินตนาการว่าเราชี้กล้องมือถือไปที่ใบไม้ แล้วถามว่า “พิษกับหมาไหม?” หรือเปิดไฟล์ตารางบนคอมแล้วสั่ง AI ให้แปลงเป็นกราฟ — ทั้งหมดนี้ Qwen3-VL ทำได้แล้ว! นี่คือโมเดล Vision Language รุ่นใหม่จาก Alibaba ที่เปิดให้ใช้งานผ่าน Ollama โดยมีชื่อเต็มว่า Qwen3-VL-235B-A22B จุดเด่นคือความสามารถในการเข้าใจภาพและวิดีโออย่างลึกซึ้ง แล้วแปลงเป็นโค้ด HTML, CSS หรือ JavaScript ได้ทันที มันรองรับ input สูงถึง 1 ล้าน token ซึ่งหมายถึงสามารถประมวลผลวิดีโอความยาว 2 ชั่วโมง หรือเอกสารหลายร้อยหน้าได้ในคราวเดียว และยังเข้าใจตำแหน่งวัตถุ, มุมมอง, และข้อมูลเชิง 3D ได้ดีขึ้นกว่ารุ่นก่อน ๆ ด้าน OCR ก็ไม่ธรรมดา รองรับถึง 32 ภาษา และสามารถอ่านจากภาพที่เบลอ, มืด, หรือเอียงได้อย่างแม่นยำ แต่ที่น่าตื่นเต้นที่สุดคือความสามารถแบบ “agentic” — Qwen3-VL สามารถควบคุมคอมพิวเตอร์หรือมือถือได้แบบอัตโนมัติ เช่น สั่งจองตั๋วบน Ticketmaster โดยเปิดเบราว์เซอร์, กรอกข้อมูล, เลือกที่นั่ง และกดยืนยัน โดยไม่ต้องให้ผู้ใช้คลิกเองเลย แม้จะยังมีข้อผิดพลาดเล็ก ๆ เช่นกรอก ZIP code ผิด แต่ความเร็วในการทำงานนั้นเหนือกว่าหลายโมเดลที่มีฟีเจอร์คล้ายกัน เช่น GPT-5, Claude หรือ Gemini ที่สำคัญคือ Qwen3-VL เปิดให้ใช้งานแบบ โอเพ่นซอร์ส ต่างจากคู่แข่งที่ต้องจ่ายเงิน ทำให้ชุมชนสามารถนำไปปรับแต่งและใช้งานได้อย่างอิสระ ✅ ความสามารถหลักของ Qwen3-VL ➡️ แปลงภาพ/วิดีโอเป็นโค้ด HTML, CSS, JavaScript ➡️ รองรับ input สูงสุด 1 ล้าน token ➡️ เข้าใจตำแหน่งวัตถุ, มุมมอง, และข้อมูล 3D ➡️ OCR รองรับ 32 ภาษา แม้ภาพเบลอหรือเอียง ✅ ความสามารถแบบ agentic ➡️ ควบคุมคอมพิวเตอร์หรือมือถือได้แบบอัตโนมัติ ➡️ สั่งจองตั๋ว, โพสต์ Reddit, เขียนข้อความ, สั่งซื้อสินค้า ➡️ ทำงานแบบ end-to-end โดยไม่ต้องให้ผู้ใช้คลิกเอง ➡️ ความเร็วในการทำงานโดดเด่นกว่าคู่แข่ง ✅ จุดเด่นด้านการเปิดใช้งาน ➡️ เปิดให้ใช้งานผ่าน Ollama ➡️ เป็นโอเพ่นซอร์ส – นักพัฒนาสามารถปรับแต่งได้ ➡️ ไม่ต้องจ่ายเงินเหมือน GPT-5 หรือ Claude ➡️ ได้คะแนนสูงใน benchmark เช่น OS World ‼️ ข้อควรระวังและคำเตือน ⛔ ยังมีข้อผิดพลาดเล็ก ๆ เช่นกรอกข้อมูลผิด ⛔ การควบคุมอัตโนมัติต้องมีระบบตรวจสอบความถูกต้อง ⛔ การเปิดให้ใช้งานแบบโอเพ่นซอร์สอาจเสี่ยงต่อ misuse หากไม่มีการกำกับ ⛔ ความสามารถสูงอาจนำไปใช้ในงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่นการแพทย์หรือการเงิน ซึ่งต้องทดสอบก่อนใช้งานจริง https://www.slashgear.com/2004206/ollama-qwen3-vl-how-powerful-vision-language-model-works/

🎮 “Xbox รุ่นใหม่จะเป็น ‘ประสบการณ์พรีเมียม’ – Microsoft อาจกำลังเปลี่ยนคอนโซลให้กลายเป็นพีซีเต็มตัว!” Sarah Bond ประธาน Xbox ให้สัมภาษณ์กับ Mashable ว่าเครื่อง Xbox รุ่นถัดไปจะเป็น “ประสบการณ์ที่คัดสรรมาอย่างดี ระดับพรีเมียมและไฮเอนด์” ซึ่งเป็นคำพูดที่จุดกระแสข่าวลือว่า Microsoft อาจกำลังพัฒนา Xbox รุ่นใหม่ให้กลายเป็นลูกผสมระหว่างคอนโซลกับพีซี คำใบ้สำคัญคือ ROG Xbox Ally ซึ่งเป็นเครื่องเกมพกพาที่รัน Windows ได้เต็มรูปแบบ แม้จะผลิตโดย ASUS แต่ Sarah ยืนยันว่า “นี่คือ Xbox เครื่องแรกแบบ handheld” และเป็นตัวอย่างของทิศทางในอนาคตของ Xbox ที่จะเปิดกว้างมากขึ้น Sarah ยังเคยกล่าวไว้ก่อนหน้านี้ว่า “Windows คือแพลตฟอร์มอันดับหนึ่งของเกม” ซึ่งหาก Xbox รุ่นใหม่รัน Windows จริง ก็อาจหมายถึงการเข้าถึงร้านค้าเกมอย่าง Steam, Epic Games Store หรือแม้แต่ Battle.net ได้โดยตรง สิ่งที่น่าสนใจคือ Microsoft อาจกำลังเปลี่ยนแนวทางจากคอนโซลราคาประหยัดอย่าง Xbox Series S ไปสู่เครื่องที่มีราคาสูงระดับพีซีระดับกลาง (ประมาณ $1000) เพื่อดึงดูดผู้เล่นสายพีซีที่ต้องการประสบการณ์ที่ “เรียบง่ายแต่ทรงพลัง” แบบคอนโซล อย่างไรก็ตาม ทิศทางใหม่นี้อาจทำให้แฟน Xbox ดั้งเดิมรู้สึกถูกทอดทิ้ง เพราะไม่มีรุ่นราคาประหยัดให้เลือกอีกต่อไป ขณะเดียวกัน Microsoft ก็เพิ่งขึ้นราคาทั้ง Game Pass และ dev kits ซึ่งทำให้ภาพลักษณ์ของ Xbox ในช่วงหลังดูไม่ค่อยสดใสนัก ✅ ทิศทางใหม่ของ Xbox ➡️ Sarah Bond ยืนยันว่า Xbox รุ่นถัดไปจะเป็น “พรีเมียมและไฮเอนด์” ➡️ อาจรัน Windows เต็มรูปแบบเพื่อเข้าถึงหลาย storefronts ➡️ ROG Xbox Ally ถูกมองว่าเป็นต้นแบบของ Xbox ยุคใหม่ ➡️ Microsoft ต้องการให้ Xbox เป็นแพลตฟอร์มที่เปิดกว้างและยืดหยุ่น ➡️ อาจเปลี่ยนจากคอนโซลเป็นอุปกรณ์ลูกผสม PC-console ✅ ผลกระทบต่อผู้เล่น ➡️ ผู้เล่นสายพีซีอาจสนใจ Xbox มากขึ้น ➡️ การเข้าถึง Steam และร้านค้าอื่น ๆ จะเพิ่มความยืดหยุ่น ➡️ ประสบการณ์แบบ “curated” อาจหมายถึง UI ใหม่ที่เรียบง่าย ➡️ ราคาของเครื่องอาจสูงขึ้นใกล้เคียงพีซีระดับกลาง ➡️ Xbox อาจกลายเป็นแพลตฟอร์มที่เหมาะกับทั้งเกมเมอร์ทั่วไปและสายเทคนิค https://www.tomshardware.com/video-games/xbox/next-gen-xbox-will-be-very-premium-high-end-experience-says-xbox-president-stoking-pc-console-hybrid-speculation

🎉 🔥 ใหม่! เครื่องสับมะพร้าวอ่อน/มะพร้าวเนื้อหนา เป็นเส้นได้หลายแบบ! (MULTI-FUNCTIONAL VEGETABLE CUTTER) 🔥 บอกลาความยุ่งยาก! ✋ หมดปัญหานั่งขูดมะพร้าวทีละลูก! 🥥 ยกระดับงานครัวสำหรับธุรกิจอาหารของคุณด้วย เครื่องสับ/หั่นผักเอนกประสงค์ ที่แข็งแกร่งและทนทาน! 💪 เครื่องเดียวจบครบทุกการแปรรูป ทั้งผัก 🥕 ผลไม้ 🍎 และ เนื้อมะพร้าวอ่อน/มะพร้าวเนื้อหนา ให้เป็นเส้นสวยงาม สม่ำเสมอ ได้ตามต้องการ! ✨ 🌟 สับมะพร้าวเป็นเส้นได้หลากหลายรูปแบบ 🌟 ไม่ว่าจะเป็น: - แบบหั่นเส้นปกติ 🥔 - แบบหั่นหยักฟันปลา 🍟 - แบบหั่นท่อน/หั่นเต๋า 🧊 (สำหรับทำมะพร้าวแก้ว หรือเมนูอื่นๆ) 🎯 จุดเด่นที่ต้องมี! 🎯 - มอเตอร์ทรงพลัง: 2 แรงม้า หั่นได้อย่างต่อเนื่อง ไม่ติดขัด 💨 - วัสดุสแตนเลสคุณภาพสูง: แข็งแกร่ง ทนทาน และถูกสุขอนามัยสำหรับการแปรรูปวัตถุดิบ 🛡️ - กำลังการผลิตสูง: 130-660 กก./ชม. ประหยัดเวลา แรงงาน และเพิ่มผลผลิตได้จริง 📈 - ใบมีดเปลี่ยนได้: มีให้เลือกหลายแบบ เพื่อให้ได้ขนาดและรูปทรงที่หลากหลาย 🔪 - ปรับความหนาบางได้: ปรับความหนาในการสไลด์ได้ตั้งแต่ 1-10 มม. และความกว้างซอย 1-20 มม.📏 🚀 ตอบโจทย์ทุกธุรกิจอาหารที่ต้องการความรวดเร็วและคุณภาพ! 💯 ไม่ต้องเสียเวลาลงแรงงานคนอีกต่อไป! หั่น สับ ซอย สไลด์... วัตถุดิบได้คุณภาพสูง รวดเร็ว และปลอดภัย พร้อมใช้งานได้กับวัตถุดิบอื่น ๆ อีกมากมาย (มันฝรั่ง, แครอท, แตงกวา, ผักกาด...) 🥒🥬 🛒 สนใจดูสินค้าจริงและสอบถามเพิ่มเติม: ที่ตั้ง: 1970-1972 ถ.บรรทัดทอง (ถ.พระราม 6) แขวงวังใหม่ เขตปทุมวัน กรุงเทพฯ 10330 📍 เวลาทำการ: จันทร์-ศุกร์ (8.00-17.00 น.), เสาร์ (8.00-16.00 น.) ⏰ แผนที่: https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7 🗺️ แชท: m.me/yonghahheng 💬 LINE: @yonghahheng (มี @) หรือ คลิก https://lin.ee/5H812n9 📱 โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098 📞 เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com 🌐 อีเมล: sales@yoryonghahheng.com หรือ yonghahheng@gmail.com 📧 #เครื่องสับมะพร้าว #เครื่องหั่นมะพร้าว #เครื่องสไลด์ผัก #เครื่องหั่นเอนกประสงค์ #มะพร้าวอ่อน #มะพร้าวแก้ว #อุปกรณ์เบเกอรี่ #yonghahheng #เครื่องครัวอุตสาหกรรม #เครื่องจักรอาหาร #ธุรกิจอาหาร #โรงงานอาหาร #ประหยัดเวลา #ลดต้นทุน #เพิ่มผลผลิต #เครื่องเตรียมวัตถุดิบ #สแตนเลส #เครื่องมือทำอาหาร #มะพร้าว #เนื้อมะพร้าว #กะทิ #เมี่ยงคำ #ลอดช่อง #ไอศครีมมะพร้าว #ร้านขนมไทย #ร้านน้ำปั่น #เครื่องบดผัก #เครื่องสไลด์ผลไม้ #เครื่องหั่นมันฝรั่ง #เครื่องหั่นแครอท #อุปกรณ์ร้านอาหาร #ครัวมืออาชีพ #วัตถุดิบคุณภาพ #เครื่องจักรแปรรูปอาหาร #เครื่องใช้ไฟฟ้าในครัว #ครัวขนาดใหญ่ #เครื่องหั่นผักอัตโนมัติ #เทคโนโลยีอาหาร

🖥️ “Nvidia DGX Spark: เดสก์ท็อป AI ที่อาจเป็น ‘Apple Mac Moment’ ของ Nvidia” Nvidia เปิดตัว DGX Spark ซึ่งได้รับเสียงชื่นชมจากนักรีวิวว่าเป็น “เครื่องมือ AI ระดับวิจัยที่อยู่บนโต๊ะทำงาน” ด้วยขนาดเล็กแต่ทรงพลัง DGX Spark ใช้ชิป Grace Blackwell GB200 ที่รวม CPU และ GPU พร้อมหน่วยความจำ unified ขนาด 128GB ทำให้สามารถรันโมเดลขนาดใหญ่ได้โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ รีวิวจากหลายสำนักชี้ว่า DGX Spark มีประสิทธิภาพสูงในการรันโมเดล Llama 3.1 70B และ Gemma 3 27B โดยตรงจากหน่วยความจำภายใน พร้อมระบบระบายความร้อนที่เงียบและเสถียร แม้จะมีข้อจำกัดด้าน bandwidth จาก LPDDR5X แต่ก็ยังถือว่าเป็นเครื่องมือที่เหมาะสำหรับนักพัฒนาและนักวิจัยที่ต้องการทดลอง AI แบบ local ✅ สเปกและความสามารถของ DGX Spark ➡️ ใช้ชิป Grace Blackwell GB200 รวม CPU + GPU ➡️ หน่วยความจำ unified 128GB รองรับโมเดลขนาดใหญ่ ➡️ รัน Llama 3.1 70B และ Gemma 3 27B ได้โดยตรงจาก RAM ➡️ มี batching efficiency และ throughput consistency สูง ✅ จุดเด่นด้านการใช้งาน ➡️ ขนาดเล็ก วางบนโต๊ะทำงานได้ ➡️ เสียงเงียบและระบบระบายความร้อนมีประสิทธิภาพ ➡️ ใช้พลังงานน้อยกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปถึงครึ่งหนึ่ง ➡️ รองรับการเชื่อมต่อผ่าน Nvidia Sync จากเครื่องอื่น ✅ ความเห็นจากนักรีวิว ➡️ LMSYS: “เครื่องวิจัยที่สวยงามและทรงพลัง” ➡️ ServeTheHome: “จะทำให้การรันโมเดลขนาดใหญ่เป็นเรื่องของทุกคน” ➡️ HotHardware: “เหมาะเป็นเครื่องเสริมสำหรับนักพัฒนา ไม่ใช่แทนที่ workstation” ➡️ The Register: “เหมาะกับงานทดลอง ไม่ใช่สำหรับ productivity หรือ gaming” ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ Bandwidth ของ LPDDR5X ยังเป็นคอขวดเมื่อเทียบกับ GPU แยก ⛔ Driver และซอฟต์แวร์บางส่วนยังไม่สมบูรณ์ ⛔ ไม่เหมาะกับผู้ใช้ทั่วไปที่ต้องการเครื่องสำหรับงานทั่วไปหรือเล่นเกม ⛔ หากต้องการประสิทธิภาพสูงสุด อาจต้องรอเวอร์ชันที่ใช้ GB200 ในเครื่อง Windows https://www.techradar.com/pro/so-freaking-cool-first-reviews-of-nvidia-dgx-spark-leave-absolutely-no-doubt-this-may-be-nvidias-apple-mac-moment

🖇️ "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/

🧠 “5 ฟีเจอร์ ChatGPT ที่คุณอาจมองข้าม — แต่ไม่ควร!” — เมื่อ AI ไม่ได้แค่ตอบคำถาม แต่ช่วยคุณทำงานได้ทั้งระบบ บทความจาก SlashGear โดย Nadeem Sarwar เผยว่าแม้ ChatGPT จะมีผู้ใช้งานประจำกว่า 700 ล้านคนต่อสัปดาห์ทั่วโลก แต่หลายคนยังใช้ฟีเจอร์เพียงผิวเผิน ทั้งที่ความสามารถของมันลึกและกว้างกว่าที่คิด โดยเฉพาะ 5 ฟีเจอร์ที่มักถูกมองข้ามแต่ทรงพลังมาก: 1️⃣ Deep Research ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ ChatGPT ทำการค้นคว้าเชิงลึกจากหลายแหล่งข้อมูล สรุปออกมาเป็นรายงานพร้อมอ้างอิง เหมาะกับงานที่ต้องใช้เวลาอ่านเอกสารจำนวนมาก เช่น กฎหมาย, วิทยาศาสตร์, หรือบทวิเคราะห์ธุรกิจ 2️⃣ Custom GPTs ผู้ใช้สามารถสร้าง GPT เฉพาะทางของตัวเองได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เช่น GPT ที่ตอบอีเมลแทนคุณโดยเรียนรู้จากสำนวนของคุณ หรือ GPT สำหรับงานเฉพาะด้าน เช่น การเงิน, การเขียน, หรือการออกแบบ 3️⃣ File Analysis ChatGPT สามารถวิเคราะห์ไฟล์ได้หลากหลาย เช่น PDF, Excel, JSON และอื่น ๆ เพียงแค่อัปโหลดไฟล์และอธิบายสิ่งที่ต้องการ เช่น สรุปเนื้อหา, คำนวณ, หรือแยกข้อมูล 4️⃣ Temporary Chats คล้ายโหมดไม่ระบุตัวตน (incognito) บนเบราว์เซอร์ ช่วยให้คุณคุยกับ ChatGPT โดยไม่บันทึกประวัติ เหมาะกับการทดลองไอเดียหรือพูดคุยเรื่องส่วนตัวโดยไม่ทิ้งร่องรอย 5️⃣ Connectors ฟีเจอร์นี้ช่วยให้ ChatGPT เชื่อมต่อกับบริการต่าง ๆ เช่น Gmail, Google Drive, Notion, Slack, Spotify ฯลฯ เพื่อดึงข้อมูลมาใช้หรือสั่งงานข้ามแอป เช่น สร้าง playlist, สรุปอีเมล, หรือวางแผนงานจากปฏิทิน https://www.slashgear.com/1996037/chatgpt-features-you-ignore-but-you-shouldnt/

🧵 “ย้อนรอย IDE ยุค DOS — 30 ปีก่อนเรามีอะไรที่วันนี้ยังตามไม่ทัน” — เมื่อ Turbo C++ เคยให้ประสบการณ์ที่ IDE สมัยใหม่ยังเทียบไม่ได้ Julio Merino ผู้เขียนบล็อก Blog System/5 พาเราย้อนเวลากลับไปสู่ยุค 1980s–1990s เพื่อสำรวจโลกของ IDE (Integrated Development Environment) แบบข้อความ (TUI) ที่รุ่งเรืองบนระบบปฏิบัติการ DOS ก่อนที่ Windows จะครองโลก เขาเริ่มจากความทรงจำในวัยเด็กที่เรียนรู้การเขียนโปรแกรมผ่านเครื่องมืออย่าง MS-DOS Editor และ SideKick Plus ซึ่งแม้จะไม่ใช่ IDE เต็มรูปแบบ แต่ก็มีฟีเจอร์อย่างเมนู, การใช้เมาส์, และการสลับหน้าจอแบบ rudimentary multitasking ผ่านเทคนิค TSR (Terminate and Stay Resident) จุดเปลี่ยนสำคัญคือการมาถึงของ Borland Turbo series เช่น Turbo Pascal และ Turbo C++ ที่รวมทุกอย่างไว้ในหน้าจอเดียว: การเขียนโค้ด, คอมไพล์, ดีบัก, จัดการโปรเจกต์, และแม้แต่คู่มือภาษา C++ แบบ built-in ทั้งหมดนี้ทำงานได้ใน RAM เพียง 640KB และใช้พื้นที่ไม่ถึง 9MB Julio เปรียบเทียบกับเครื่องมือยุคใหม่ เช่น Emacs, Vim, Neovim, Doom Emacs, Helix และ VSCode ซึ่งแม้จะทรงพลังและมีปลั๊กอินมากมาย แต่กลับไม่สามารถให้ประสบการณ์ที่ “ครบ จบในตัว” แบบ Turbo IDE ได้ โดยเฉพาะในแง่ของความเรียบง่าย, การค้นพบฟีเจอร์ด้วยตัวเอง, และการใช้ทรัพยากรที่เบาอย่างเหลือเชื่อ เขายังชี้ให้เห็นว่า IDE แบบ TUI มีข้อได้เปรียบในงาน remote development ผ่าน SSH โดยไม่ต้องพึ่ง GUI หรือ remote desktop ที่มักช้าและกินทรัพยากร ท้ายที่สุด เขาตั้งคำถามว่า “เราก้าวหน้าจริงหรือ?” เพราะแม้ IDE สมัยใหม่จะมี refactoring และ AI coding assistant แต่ก็แลกมาด้วยความซับซ้อน, ขนาดไฟล์ระดับ GB, และการพึ่งพา cloud services ✅ IDE ยุค DOS มี TUI เต็มรูปแบบ เช่น Turbo Pascal, Turbo C++ ➡️ รวมฟีเจอร์ครบทั้ง editor, compiler, debugger, project manager และ help ✅ โปรแกรมอย่าง SideKick Plus ใช้เทคนิค TSR เพื่อสลับหน้าจอได้ ➡️ เป็น multitasking แบบพื้นฐานในยุคที่ DOS ยังไม่มีฟีเจอร์นี้ ✅ Turbo IDE ใช้ RAM เพียง 640KB และพื้นที่ไม่ถึง 9MB ➡️ แต่ให้ประสบการณ์ที่ครบถ้วนและใช้งานง่าย ✅ Emacs, Vim, Neovim, Helix และ Doom Emacs แม้จะทรงพลัง ➡️ แต่ยังไม่สามารถให้ประสบการณ์ IDE ที่สมบูรณ์แบบแบบ Turbo ได้ ✅ IDE แบบ TUI เหมาะกับงาน remote development ผ่าน SSH ➡️ ใช้งานได้แม้บนระบบที่ไม่มี GUI เช่น FreeBSD ✅ LSP (Language Server Protocol) ช่วยให้ TUI editors มีฟีเจอร์ IDE มากขึ้น ➡️ และ BSP (Build Server Protocol) อาจช่วยเติมเต็มในอนาคต https://blogsystem5.substack.com/p/the-ides-we-had-30-years-ago-and

🧩 “Your Data Model Is Your Destiny” — เมื่อโครงสร้างข้อมูลกลายเป็นโชคชะตาของผลิตภัณฑ์ Matt Brown จาก Matrix Partners เสนอแนวคิดที่ทรงพลังว่า “โมเดลข้อมูล” (data model) คือแก่นแท้ที่กำหนดทิศทางของสตาร์ทอัพ ไม่ใช่แค่ในระดับฐานข้อมูล แต่รวมถึงวิธีที่ผลิตภัณฑ์เข้าใจโลก, การออกแบบ UI, การตั้งราคาจนถึงกลยุทธ์ go-to-market เขาอธิบายว่า ทุกบริษัทมี data model อยู่แล้ว ไม่ว่าจะรู้ตัวหรือไม่ และการเลือกโมเดลที่ “ถูกต้อง” ตั้งแต่ต้นสามารถสร้างความได้เปรียบที่คู่แข่งเลียนแบบไม่ได้ เพราะมันฝังอยู่ในโครงสร้างลึกของผลิตภัณฑ์ ตัวอย่างบริษัทที่ประสบความสำเร็จจากการเลือก data model ที่แตกต่าง: 🍁 Slack: ใช้ “channel” เป็นหน่วยหลัก แทนที่จะเป็นข้อความชั่วคราวแบบ email 🍁 Toast: ยกระดับ “menu item” ให้เป็นวัตถุหลักที่มีตรรกะของร้านอาหารในตัว 🍁 Notion: ใช้ “block” แทน document ทำให้ยืดหยุ่นและรวมหลายเครื่องมือไว้ในที่เดียว 🍁 Figma: เปลี่ยนจากไฟล์เป็น “canvas” ที่แชร์ได้แบบเรียลไทม์ 🍁 Rippling: ใช้ “employee” เป็นศูนย์กลาง เชื่อมโยง HR, IT, finance เข้าด้วยกัน 🍁 Klaviyo: ยกระดับ “order data” ให้เทียบเท่า email เพื่อการตลาดที่แม่นยำ 🍁 ServiceNow: เชื่อม ticket เข้ากับ service map ทำให้ IT ทำงานเชิงรุกแทนการแก้ปัญหาเฉพาะหน้า Brown เตือนว่า AI กำลังทำให้การเขียนโค้ดกลายเป็น commodity แต่โมเดลข้อมูลที่ดีจะกลายเป็น “moat” ที่ป้องกันไม่ให้คู่แข่งลอกเลียนได้ง่าย ✅ Data model คือสิ่งที่ผลิตภัณฑ์เลือกให้ความสำคัญ ➡️ มันกำหนดว่า “อะไร” คือหน่วยหลักของโลกที่ผลิตภัณฑ์เข้าใจ ✅ โมเดลข้อมูลส่งผลต่อ UI, การตั้งราคา, การตลาด และกลยุทธ์ ➡️ เช่น UI จะเน้น object ไหน, คิดเงินตามอะไร, ขายด้วย pain point อะไร ✅ บริษัทที่ประสบความสำเร็จมักมี data model ที่แตกต่างและลึกซึ้ง ➡️ เช่น Slack, Notion, Figma, Toast, Rippling ✅ โมเดลข้อมูลที่ดีจะสร้าง “compound advantage” ➡️ ฟีเจอร์ใหม่จะต่อยอดจากข้อมูลเดิมได้ทันที ✅ การเลือก data model ที่ดีควรเริ่มจาก “workflow” ไม่ใช่ schema ➡️ ถามว่า “หน่วยงานหลักของงานในโดเมนนี้คืออะไร” ✅ การ audit data model ทำได้โดยดู foreign keys และ core actions ➡️ ตารางไหนมี foreign key มากสุด อาจเป็น object หลักของระบบ https://notes.mtb.xyz/p/your-data-model-is-your-destiny

🖥️ “Asus เปิดขาย Ascent GX10 เดสก์ท็อป AI พลัง 1 เพตาฟลอป ก่อน Dell Pro Max GB10” — เมื่อซูเปอร์คอมพิวเตอร์ย่อส่วนมาถึงมือคุณ ในขณะที่ Dell ยังไม่เปิดให้สั่งซื้อเวิร์กสเตชัน AI รุ่น Pro Max GB10 ที่ใช้ชิป Grace Blackwell GB10 ของ Nvidia แต่ Asus กลับชิงเปิดตัวและวางจำหน่าย Ascent GX10 ซึ่งใช้ฮาร์ดแวร์เดียวกัน พร้อมส่งถึงมือผู้ซื้อภายในไม่กี่วัน Ascent GX10 เป็นเดสก์ท็อปขนาดเล็กที่ให้พลังประมวลผลระดับศูนย์ข้อมูล ด้วยชิป GB10 ที่รวม CPU และ GPU เข้าด้วยกันบนสถาปัตยกรรม Grace Blackwell ให้พลังสูงสุดถึง 1 เพตาฟลอป (FP4) พร้อมหน่วยความจำ unified LPDDR5x ขนาด 128GB รองรับโมเดล AI ขนาดสูงสุด 200 พันล้านพารามิเตอร์ เครื่องนี้มีขนาดเพียง 150 มม. x 150 มม. x 51 มม. น้ำหนัก 1.48 กก. แต่มีพอร์ตเชื่อมต่อครบครัน เช่น USB-C 180W PD, HDMI 2.1, Wi-Fi 7, Bluetooth 5 และ 10G Ethernet พร้อมระบบระบายความร้อนขั้นสูง และรองรับการเชื่อมต่อแบบ dual-system stacking ผ่าน NVLink-C2C และ ConnectX-7 Asus วางจำหน่ายผ่าน Viperatech ในราคา $4,100 โดยเน้นกลุ่มนักพัฒนา AI ที่ต้องการพลังประมวลผลระดับสูงในขนาดกะทัดรัด ✅ Asus เปิดขาย Ascent GX10 เดสก์ท็อป AI ที่ใช้ชิป Nvidia GB10 ➡️ วางจำหน่ายผ่าน Viperatech ราคา $4,100 พร้อมจัดส่งภายใน 10 วัน ✅ ใช้ชิป Grace Blackwell GB10 รวม CPU และ GPU บนสถาปัตยกรรมเดียวกัน ➡️ ให้พลังประมวลผลสูงสุด 1 เพตาฟลอป (FP4) ✅ มาพร้อมหน่วยความจำ unified LPDDR5x ขนาด 128GB ➡️ รองรับโมเดล AI ขนาดสูงสุด 200 พันล้านพารามิเตอร์ ✅ ขนาดเล็กเพียง 150 x 150 x 51 มม. น้ำหนัก 1.48 กก. ➡️ พกพาสะดวกแต่ทรงพลัง ✅ พอร์ตเชื่อมต่อครบ: USB-C 180W PD, HDMI 2.1, Wi-Fi 7, 10G Ethernet ➡️ รองรับการใช้งานระดับมืออาชีพ ✅ รองรับ dual-system stacking ผ่าน NVLink-C2C และ ConnectX-7 ➡️ ขยายการประมวลผลแบบ local ได้ https://www.techradar.com/pro/you-cant-buy-the-dell-pro-max-gb10-yet-but-you-can-buy-the-asus-ascent-gx10-right-now-for-usd4100-get-nvidias-petaflop-desktop-supercomputer-shipped-within-days

🛰️ “SpaceX เปิดตัวดาวเทียม Starlink V3” — อินเทอร์เน็ตระดับกิกะบิตจากอวกาศ พร้อมขยายความจุเครือข่ายถึง 60 Tbps SpaceX เผยโฉมดาวเทียม Starlink รุ่นใหม่ V3 ที่มาพร้อมขนาดใหญ่ขึ้น น้ำหนักมากขึ้น และความสามารถในการส่งข้อมูลที่เหนือชั้น โดยมีเป้าหมายเพื่อให้บริการอินเทอร์เน็ตความเร็วระดับกิกะบิตแก่ผู้ใช้ทั่วโลก ดาวเทียม V3 หนักถึง 2,000 กิโลกรัม ซึ่งมากกว่ารุ่น V2 Mini ที่หนักไม่ถึง 600 กิโลกรัม และ V1 ที่หนักประมาณ 300 กิโลกรัม ด้วยขนาดและน้ำหนักที่เพิ่มขึ้น SpaceX จึงใช้ยาน Starship ที่ทรงพลังมากกว่ารุ่น Falcon 9 เพื่อส่งดาวเทียมขึ้นสู่วงโคจร โดยแต่ละเที่ยวบินสามารถบรรทุกดาวเทียม V3 ได้ถึง 60 ดวง ซึ่งเพิ่มความจุเครือข่ายมากกว่า 20 เท่าต่อเที่ยวบินเมื่อเทียบกับ V2 Mini ดาวเทียม V3 มีความสามารถในการดาวน์โหลดข้อมูลสูงถึง 1,000 Gbps และอัปโหลด 200 Gbps ต่อดวง รวมกันแล้วสามารถเพิ่มความจุเครือข่าย Starlink ได้ถึง 60 Tbps ซึ่งเป็นก้าวสำคัญในการทำให้วิสัยทัศน์ของ Elon Musk ในการให้บริการอินเทอร์เน็ตทั่วโลกเป็นจริง อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้จะต้องมีฮาร์ดแวร์ใหม่เพื่อรองรับความเร็วที่ดาวเทียม V3 สามารถให้บริการได้ และ SpaceX ยืนยันว่าดาวเทียม V3 จะถูกออกแบบให้เผาไหม้หมดเมื่อหมดอายุการใช้งาน เพื่อลดปัญหาขยะอวกาศ ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ SpaceX เปิดตัวดาวเทียม Starlink V3 ขนาดใหญ่และหนักถึง 2,000 กิโลกรัม ➡️ ใช้ยาน Starship ส่งขึ้นสู่วงโคจร แทน Falcon 9 ➡️ แต่ละเที่ยวบินสามารถบรรทุกดาวเทียม V3 ได้ถึง 60 ดวง ➡️ เพิ่มความจุเครือข่ายมากกว่า 20 เท่าต่อเที่ยวบินเมื่อเทียบกับ V2 Mini ➡️ ความสามารถดาวน์โหลด 1,000 Gbps และอัปโหลด 200 Gbps ต่อดวง ➡️ เพิ่มความจุเครือข่ายรวมถึง 60 Tbps ➡️ ผู้ใช้ต้องมีฮาร์ดแวร์ใหม่เพื่อรองรับความเร็วระดับกิกะบิต ➡️ ดาวเทียม V3 ถูกออกแบบให้เผาไหม้หมดเมื่อหมดอายุการใช้งาน https://www.tomshardware.com/service-providers/network-providers/spacex-shows-off-massive-new-v3-starlink-satellites-expanded-technology-will-deliver-gigabit-internet-to-customers-for-the-first-time-and-enable-60-tera-bits-per-second-downlink-capacity

🧠 “AMD เปิดตัว Helios Rack” — แพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ AI ที่ทรงพลังกว่า พร้อมหน่วยความจำมากกว่า Nvidia ถึง 50% ในงาน OCP Global Summit 2025 AMD ได้เปิดตัว Helios Rack ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์ AI ระดับศูนย์ข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการประมวลผลขนาดใหญ่และการใช้งานที่ยืดหยุ่น โดยมีจุดเด่นคือหน่วยความจำที่มากกว่าแพลตฟอร์ม Vera Rubin ของ Nvidia ถึง 50% ซึ่งช่วยให้สามารถฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่ได้เร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น Helios Rack ถูกออกแบบให้สามารถบำรุงรักษาได้ง่ายขึ้น โดยใช้โครงสร้างแบบโมดูลาร์ที่สามารถถอดเปลี่ยน GPU และอุปกรณ์อื่น ๆ ได้โดยไม่ต้องหยุดการทำงานของระบบทั้งหมด ซึ่งเหมาะกับศูนย์ข้อมูลที่ต้องการ uptime สูง แพลตฟอร์มนี้ยังรองรับการเชื่อมต่อความเร็วสูงและการจัดการพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ โดยใช้เทคโนโลยีล่าสุดของ AMD ที่เน้นการลดความร้อนและเพิ่มความเสถียรในการทำงานต่อเนื่อง Helios Rack จะเป็นหัวใจสำคัญของการติดตั้ง GPU MI450 จำนวน 50,000 ตัวในซูเปอร์คลัสเตอร์ AI ที่ AMD ร่วมมือกับ Oracle ซึ่งจะเริ่มใช้งานในปี 2026 เพื่อรองรับการประมวลผล AI ระดับโลก ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ AMD เปิดตัว Helios Rack ในงาน OCP Global Summit 2025 ➡️ มีหน่วยความจำมากกว่า Nvidia Vera Rubin ถึง 50% ➡️ ออกแบบให้บำรุงรักษาได้ง่ายด้วยโครงสร้างแบบโมดูลาร์ ➡️ รองรับการเชื่อมต่อความเร็วสูงและการจัดการพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ จะใช้ในซูเปอร์คลัสเตอร์ AI ที่ร่วมมือกับ Oracle ในปี 2026 ➡️ เหมาะสำหรับการฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่และงานประมวลผลต่อเนื่อง ‼️ คำเตือนจากข้อมูลข่าว ⛔ การเปลี่ยนมาใช้แพลตฟอร์มใหม่อาจต้องปรับโครงสร้างพื้นฐานของศูนย์ข้อมูล ⛔ หากไม่มีการจัดการความร้อนที่ดี อาจส่งผลต่อเสถียรภาพของระบบ ⛔ การแข่งขันด้านฮาร์ดแวร์ AI อาจทำให้บริษัทต้องเร่งลงทุนโดยไม่ประเมินความคุ้มค่า ⛔ การพึ่งพาเทคโนโลยีเฉพาะจากผู้ผลิตรายเดียวอาจสร้างความเสี่ยงในระยะยาว https://www.tomshardware.com/tech-industry/amd-debuts-helios-rack-scale-ai-hardware-platform-at-ocp-global-summit-2025-promises-easier-serviceability-and-50-percent-more-memory-than-nvidias-vera-rubin

🎉 “KDE ครบรอบ 29 ปี — เปิดระดมทุนปี 2025 เพื่อซอฟต์แวร์เสรีที่ยั่งยืนและโลกที่สะอาดขึ้น” ในวาระครบรอบ 29 ปีของ KDE โครงการโอเพ่นซอร์สที่ทรงพลังและเป็นอิสระที่สุดแห่งหนึ่งของโลก ได้เปิดตัวแคมเปญระดมทุนประจำปี 2025 โดยตั้งเป้ายอดบริจาคขั้นต่ำที่ €50,000 เพื่อสนับสนุนการพัฒนาซอฟต์แวร์เสรีที่มีคุณภาพสูงและเป็นมิตรต่อความเป็นส่วนตัว KDE เน้นย้ำว่าเงินบริจาคจากผู้ใช้คือหัวใจของความเป็นอิสระทางการเงิน ซึ่งช่วยให้โครงการไม่ต้องพึ่งพาบริษัทใดบริษัทหนึ่ง และสามารถพัฒนาซอฟต์แวร์เพื่อทุกคนได้อย่างแท้จริง นอกจากนี้ แคมเปญปีนี้ยังตรงกับสัปดาห์ของ “วันลดขยะอิเล็กทรอนิกส์สากล” KDE จึงเปิดตัวแคมเปญ “End of 10” เพื่อรณรงค์ให้ผู้คนไม่ทิ้งอุปกรณ์เก่าเพียงเพราะไม่สามารถอัปเกรด Windows 10 ได้ โดยเสนอทางเลือกผ่านซอฟต์แวร์ KDE ที่เบาและไม่ต้องใช้อินเทอร์เน็ตตลอดเวลา ✅ KDE ครบรอบ 29 ปีในปี 2025 ➡️ เป็นโครงการโอเพ่นซอร์สที่ขับเคลื่อนด้วยชุมชน ✅ เปิดแคมเปญระดมทุนประจำปี ➡️ ตั้งเป้ายอดบริจาคขั้นต่ำ €50,000 ภายในสิ้นปี ✅ เงินบริจาคช่วยให้ KDE มีอิสระทางการเงิน ➡️ ไม่ต้องพึ่งพาบริษัทใหญ่ และพัฒนาเพื่อทุกคน ✅ KDE ผลิตซอฟต์แวร์ที่เบาและไม่ต้องใช้อินเทอร์เน็ตตลอดเวลา ➡️ เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ถูกละเลยโดยอุตสาหกรรมเทคโนโลยี ✅ แคมเปญ “End of 10” รณรงค์ลดขยะอิเล็กทรอนิกส์ ➡️ ตอบโต้การหยุดสนับสนุน Windows 10 โดย Microsoft ✅ KDE สนับสนุนการนำซอฟต์แวร์เสรีไปใช้ในหน่วยงานรัฐ ➡️ เพื่อความปลอดภัยของข้อมูลและอธิปไตยทางเทคโนโลยี ✅ ผู้บริจาคจะได้รับของขวัญดิจิทัล เช่น badge และการ์ดพิมพ์ได้ ➡️ เป็นการขอบคุณจากชุมชน KDE https://kde.org/fundraisers/yearend2025/

🖥️ “Dell Pro Max Mini AI PC – เล็กแต่แรงด้วย NVIDIA GB10 และหน่วยความจำ 128GB LPDDR5X” ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจของการประมวลผลทุกระดับ ตั้งแต่คลาวด์ไปจนถึงเดสก์ท็อป Dell ได้เปิดตัว “Pro Max Mini AI PC” ที่มาพร้อมกับ NVIDIA GB10 Superchip ซึ่งถือเป็นหนึ่งในชิป AI ที่ทรงพลังที่สุดในขนาดเล็ก Dell Pro Max GB10 สามารถรันโมเดล AI ขนาดใหญ่ถึง 200 พันล้านพารามิเตอร์ได้แบบ local โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ ด้วยหน่วยความจำ LPDDR5X ขนาด 128GB และพลังประมวลผล FP4 สูงถึง 1000 TOPS ตัวเครื่องมีขนาดเพียง 150×150×51 มม. น้ำหนัก 1.31 กก. ใช้พลังงานผ่านอะแดปเตอร์ 280W และรองรับการเชื่อมต่อระดับสูง เช่น USB-C 20Gbps, HDMI 2.1b, LAN 10GbE และ QSFP 200Gbps ภายในใช้ NVIDIA GB10 Superchip ที่มี 20 คอร์ ARM v9.2 และ GPU สถาปัตยกรรม Blackwell เทียบเท่า RTX 5070 พร้อมหน่วยความจำ LPDDR5X ความเร็วสูงถึง 9400 MT/s และแบนด์วิดท์ระบบรวม 273 GB/s นอกจากนี้ยังสามารถเชื่อมต่อกับเครื่อง Pro Max อีกเครื่องผ่าน ConnectX-7 Smart NIC เพื่อรันโมเดลขนาดใหญ่ถึง 400 พันล้านพารามิเตอร์ได้ ✅ สเปกเด่นของ Dell Pro Max GB10 ➡️ ใช้ NVIDIA GB10 Superchip: 20 ARM v9.2 cores + Blackwell GPU ➡️ หน่วยความจำ LPDDR5X 128GB ความเร็วสูงถึง 9400 MT/s ➡️ พลังประมวลผล FP4 สูงสุด 1000 TOPS ➡️ รองรับโมเดล AI ขนาด 200B และสามารถขยายถึง 400B ด้วยการเชื่อมต่อสองเครื่อง ✅ การออกแบบและการเชื่อมต่อ ➡️ ขนาดเล็ก 150×150×51 มม. น้ำหนัก 1.31 กก. ➡️ พอร์ตเชื่อมต่อ: USB-C 20Gbps, HDMI 2.1b, LAN 10GbE, QSFP 200Gbps ➡️ รองรับ Wi-Fi 7 และ Bluetooth 5.4 ➡️ ใช้ DGX OS และ NVIDIA AI software stack เพื่อความเข้ากันได้กับระบบคลาวด์ ✅ การใช้งานและประโยชน์ ➡️ รัน LLM ขนาดใหญ่ เช่น Llama 3.3 70B ได้แบบ local ➡️ ลดค่าใช้จ่ายจากการไม่ต้องใช้คลาวด์ ➡️ เหมาะสำหรับนักพัฒนา AI, นักวิจัย และองค์กรที่ต้องการประมวลผลในพื้นที่ ‼️ ข้อควรระวังและข้อจำกัด ⛔ ราคายังไม่เปิดเผยอย่างเป็นทางการ ⛔ การใช้งานเต็มประสิทธิภาพอาจต้องมีความรู้ด้านระบบ NVIDIA ⛔ การขยายระบบต้องใช้ ConnectX-7 NIC ซึ่งอาจมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม ⛔ แม้จะเล็ก แต่ยังต้องใช้พลังงานสูงถึง 280W https://wccftech.com/dell-pro-max-nvidia-gb10-now-available-128-gb-lp5x-small-form-factor-mini-ai-pc/

🧊 “Intel ยุติยุค Ponte Vecchio และ Arctic Sound — เตรียมเข้าสู่ Jaguar Shores ด้วย AI ที่ทรงพลังกว่าเดิม” Intel ประกาศเริ่มกระบวนการเลิกใช้งาน GPU สำหรับดาต้าเซ็นเตอร์รุ่น Ponte Vecchio และ Arctic Sound อย่างเป็นทางการ โดยการเปลี่ยนแปลงนี้ปรากฏใน changelog ของ Intel XPU Manager เวอร์ชัน 1.3.3 ซึ่งระบุว่าซอฟต์แวร์จะไม่รองรับ GPU Flex และ Max อีกต่อไป ผู้ใช้งานจึงควรใช้เวอร์ชัน 1.2.42 เพื่อรักษาฟีเจอร์เดิมไว้ Ponte Vecchio เป็น GPU ขนาดใหญ่ที่ใช้สถาปัตยกรรม Xe-HPC และกระบวนการผลิต Intel 10 โดยมีขนาดถึง 1,280 mm² และมีทรานซิสเตอร์กว่า 100 พันล้านตัว พร้อม shading units 16,384 และ tensor cores 1,024 ใช้พลังงานสูงสุดถึง 600W ต่อการ์ด และมีหน่วยความจำตั้งแต่ 48 ถึง 128 GB เหมาะสำหรับงาน HPC และ AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูง Arctic Sound เป็น GPU ขนาดเล็กกว่า ใช้สถาปัตยกรรม Gen 12.5 และผลิตด้วย Intel 10 node เช่นกัน มีขนาด 190 mm² และทรานซิสเตอร์ประมาณ 8 พันล้านตัว พร้อม shading units 8,192 และ ROPs 128 ใช้พลังงานประมาณ 500W และมีหน่วยความจำ 16 GB เหมาะสำหรับงานระดับกลางในดาต้าเซ็นเตอร์ แม้ GPU ทั้งสองรุ่นจะถูกนำไปใช้งานในระบบ Aurora supercomputer ซึ่งถือเป็นความสำเร็จด้านวิศวกรรม แต่การเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์ของ Intel ทำให้ผู้ผลิตหลายรายลังเลที่จะลงทุนกับแพลตฟอร์มที่ไม่มั่นคง Intel เตรียมเปิดตัว Jaguar Shores ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มใหม่ที่ใช้ HBM4 และซอฟต์แวร์ OneAPI ที่พัฒนาเต็มรูปแบบแล้ว เพื่อรองรับงาน AI และ HPC ในระดับ rack-scale ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Intel ยุติการสนับสนุน GPU Ponte Vecchio และ Arctic Sound ➡️ การเปลี่ยนแปลงปรากฏใน Intel XPU Manager เวอร์ชัน 1.3.3 ➡️ Ponte Vecchio ใช้ Xe-HPC, ขนาด 1,280 mm², 100 พันล้านทรานซิสเตอร์ ➡️ มี shading units 16,384 และ tensor cores 1,024 ➡️ ใช้พลังงานสูงสุด 600W และมีหน่วยความจำ 48–128 GB ➡️ Arctic Sound ใช้ Gen 12.5, ขนาด 190 mm², 8 พันล้านทรานซิสเตอร์ ➡️ มี shading units 8,192 และ ROPs 128, ใช้พลังงาน 500W ➡️ GPU ทั้งสองถูกใช้งานใน Aurora supercomputer ➡️ Intel เตรียมเปิดตัว Jaguar Shores พร้อม HBM4 และ OneAPI ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Xe-HPC เป็นสถาปัตยกรรมที่ออกแบบมาเพื่องาน HPC โดยเฉพาะ ➡️ HBM4 คือหน่วยความจำความเร็วสูงรุ่นใหม่ที่มี bandwidth สูงกว่า HBM3 ➡️ OneAPI เป็นแพลตฟอร์มที่รวมการพัฒนา GPU, CPU และ FPGA ไว้ในชุดเดียว ➡️ Aurora supercomputer เป็นหนึ่งในระบบที่ทรงพลังที่สุดของสหรัฐฯ ➡️ การเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์ของ Intel สะท้อนถึงการแข่งขันที่รุนแรงในตลาด AI https://www.techpowerup.com/341806/intel-phases-out-ponte-vecchio-and-arctic-sound-data-center-gpus

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

🤖 “5 สิ่งที่ไม่ควรใช้ AI — เพราะอาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่อันตรายและผิดจริยธรรม” แม้ AI จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน ตั้งแต่การสร้างเพลง การสมัครงาน ไปจนถึงการควบคุมเครื่องบินรบ แต่ก็มีบางกรณีที่การใช้ AI อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่อันตราย ผิดจริยธรรม หรือส่งผลเสียต่อสังคมโดยรวม บทความจาก SlashGear ได้รวบรวม 5 กรณีที่ไม่ควรใช้ AI โดยเด็ดขาด พร้อมเหตุผลที่ควรหลีกเลี่ยง ✅ 1. การสร้าง Deepfake ของผู้อื่น ➡️ 98% ของ deepfake ถูกใช้เพื่อสร้างสื่อโป๊โดยไม่ได้รับความยินยอม ➡️ มีกรณีใช้ภาพนักเรียนและผู้หญิงทั่วไปเพื่อสร้างภาพลามก ➡️ ถูกใช้เพื่อกลั่นแกล้งนักข่าวและทำลายชื่อเสียงคนดัง ‼️ คำเตือน ⛔ แม้ไม่ได้เผยแพร่ก็ถือว่าผิดจริยธรรม ⛔ เทคโนโลยี deepfake ยังถูกใช้เพื่อหลอกลวงและปลอมแปลงข้อมูลทางการเมือง ✅ 2. ขอคำแนะนำด้านสุขภาพจาก AI ➡️ ผู้คนใช้ AI เพื่อวางแผนมื้ออาหาร ออกกำลังกาย และตรวจสอบข้อมูลสุขภาพ ➡️ AI มีแนวโน้ม “หลอน” หรือให้ข้อมูลผิดพลาด ➡️ AI ไม่สามารถตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลได้ ‼️ คำเตือน ⛔ การทำตามคำแนะนำด้านสุขภาพจาก AI อาจเป็นอันตรายต่อร่างกาย ⛔ ควรปรึกษาผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์แทน ✅ 3. ใช้ AI ทำการบ้านหรือเรียนแทน ➡️ นักเรียนใช้ AI เขียนเรียงความและแก้โจทย์ ➡️ สถาบันการศึกษาบางแห่งเริ่มปรับนิยามการโกงใหม่ ➡️ การใช้ AI ทำให้ขาดทักษะการคิดวิเคราะห์และแก้ปัญหา ‼️ คำเตือน ⛔ อาจส่งผลต่อคุณภาพของผู้เชี่ยวชาญในอนาคต เช่น แพทย์หรือวิศวกร ⛔ การเรียนรู้ที่ขาดกระบวนการอาจนำไปสู่ความผิดพลาดร้ายแรง ✅ 4. ขอคำแนะนำชีวิตหรือใช้ AI เป็นนักบำบัด ➡️ ผู้คนใช้ AI เป็นเพื่อนคุยหรือที่ปรึกษา ➡️ มีกรณีที่ AI ไม่สามารถช่วยผู้มีแนวโน้มฆ่าตัวตายได้ ➡️ บางคนได้รับคำแนะนำที่เป็นอันตรายจาก AI ‼️ คำเตือน ⛔ AI ไม่ใช่นักจิตวิทยาหรือผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพจิต ⛔ อย่าใช้ AI เป็นที่พึ่งหลักในการตัดสินใจชีวิต ✅ 5. Vibe Coding — เขียนโค้ดด้วย AI โดยไม่ตรวจสอบ ➡️ ผู้ใช้บางคนให้ AI เขียนโค้ดทั้งหมดโดยไม่ตรวจสอบ ➡️ ทำให้ขาดทักษะการเขียนโปรแกรมและแก้ไขข้อผิดพลาด ➡️ มีกรณีแอปที่ใช้ vibe coding แล้วเกิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัย ‼️ คำเตือน ⛔ โค้ดที่ไม่ได้ตรวจสอบอาจทำให้ข้อมูลผู้ใช้รั่วไหล ⛔ ควรตรวจสอบและทดสอบโค้ดทุกครั้งก่อนนำไปใช้งานจริง AI เป็นเครื่องมือที่ทรงพลัง แต่ก็เหมือนมีด — ใช้ถูกวิธีคือประโยชน์ ใช้ผิดคืออันตราย การรู้ขอบเขตของการใช้งานจึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุดในการอยู่ร่วมกับเทคโนโลยีนี้อย่างปลอดภัยและมีจริยธรรม https://www.slashgear.com/1989154/things-should-never-use-ai-for/

📰 หัวข้อข่าว: <output> แท็กที่ถูกลืมใน HTML แต่ทรงพลังเกินคาด — ตัวช่วยใหม่เพื่อการเข้าถึงที่แท้จริง ลองนึกถึงแท็ก HTML ที่สามารถแสดงผลลัพธ์แบบไดนามิก พร้อมรองรับการเข้าถึง (accessibility) โดยไม่ต้องเขียน ARIA เพิ่มเติม — นั่นคือ <output> แท็กที่อยู่ในสเปก HTML มาตั้งแต่ปี 2008 แต่แทบไม่มีใครพูดถึง Den Odell ผู้เขียนบทความนี้เล่าว่าเขาค้นพบแท็ก <output> ขณะทำโปรเจกต์ด้าน accessibility ที่ต้องแสดงคะแนนความเสี่ยงแบบเรียลไทม์ให้ผู้ใช้เห็นและ “ได้ยิน” ผ่าน screen reader เดิมทีเขาใช้ ARIA live region ซึ่งทำงานได้ แต่รู้สึกว่าเป็นการ “แปะ” แก้ปัญหาเฉพาะหน้า จนกระทั่งเขาพบว่า <output> ถูกออกแบบมาเพื่อสิ่งนี้โดยเฉพาะ แท็ก <output> จะประกาศค่าที่เปลี่ยนแปลงให้ screen reader โดยอัตโนมัติ โดยไม่รบกวนผู้ใช้ และยังสามารถเชื่อมโยงกับ <input> ได้ด้วย attribute for="" เพื่อระบุว่า output นี้ขึ้นอยู่กับ input ตัวใด ตัวอย่างการใช้งานมีตั้งแต่เครื่องคิดเลข, slider ที่แสดงค่าระยะทาง, การแจ้งเตือนความแข็งแรงของรหัสผ่าน ไปจนถึงการแสดงราคาค่าขนส่งที่ดึงมาจาก API แบบเรียลไทม์ แม้ว่า <output> จะยังมีข้อจำกัด เช่น บาง screen reader ยังไม่รองรับการอ่านค่าที่เปลี่ยนแปลงได้ดีนัก แต่ก็สามารถแก้ได้ด้วยการเพิ่ม role="status" แบบชัดเจน 📌 สรุปเนื้อหาบทความและข้อมูลเสริม ✅ <output> คือแท็ก HTML สำหรับแสดงผลลัพธ์แบบไดนามิก ➡️ ใช้แสดงค่าที่คำนวณหรือเกิดจากการกระทำของผู้ใช้ ➡️ ถูกแมปไปยัง role="status" ใน accessibility tree โดยอัตโนมัติ ✅ ความสามารถด้าน accessibility ➡️ screen reader อ่านค่าที่เปลี่ยนแปลงโดยไม่รบกวนผู้ใช้ ➡️ อ่านค่าทั้งหมด ไม่ใช่แค่ส่วนที่เปลี่ยน ✅ การใช้งานร่วมกับ <input> ➡️ ใช้ attribute for="" เพื่อเชื่อมโยงกับ input หลายตัว ➡️ ไม่จำเป็นต้องอยู่ใน <form> ก็ใช้งานได้ ✅ ตัวอย่างการใช้งานจริง ➡️ เครื่องคิดเลขที่แสดงผลลัพธ์ทันที ➡️ การแสดงค่าจาก slider เช่น “10,000 miles/year” ➡️ การแจ้งเตือนความแข็งแรงของรหัสผ่าน ➡️ การแสดงผลลัพธ์จาก API เช่นราคาค่าขนส่ง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ <output> อยู่ในสเปก HTML5 มาตั้งแต่ปี 2008 ➡️ รองรับในเบราว์เซอร์หลักและ screen reader ส่วนใหญ่ ➡️ ใช้งานร่วมกับ React, Vue และเฟรมเวิร์ก JavaScript อื่นได้ดี ➡️ เป็นแท็ก inline โดยดีไซน์ สามารถจัดสไตล์ได้เหมือน <span> หรือ <div> ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการใช้งาน <output> ⛔ บาง screen reader ยังไม่รองรับการประกาศค่าที่เปลี่ยนแปลง ⛔ ควรเพิ่ม role="status" เพื่อให้แน่ใจว่าค่าจะถูกอ่าน ⛔ ไม่ควรใช้ <output> สำหรับการแจ้งเตือนทั่วไป เช่น toast message หรือ error message การกลับมาให้ความสนใจกับ <output> คือการย้ำเตือนว่า HTML ยังมีขุมทรัพย์ที่ถูกลืมซ่อนอยู่มากมาย และบางครั้งคำตอบที่ดีที่สุดก็อาจอยู่ตรงหน้าเรามานานแล้ว โดยไม่ต้องพึ่งพา JavaScript หรือ ARIA เสมอไปครับ https://denodell.com/blog/html-best-kept-secret-output-tag

📰 หัวข้อข่าว: DDN จุดเปลี่ยนวงการ Generative Model – สร้างภาพแบบไม่ต้องใช้ Gradient ด้วยโครงสร้างต้นไม้ ในงานประชุม ICLR 2025 มีหนึ่งโมเดลที่ถูกพูดถึงอย่างมากคือ “Discrete Distribution Networks” หรือ DDN ซึ่งเป็นโมเดล Generative แบบใหม่ที่นำเสนอแนวคิดเรียบง่ายแต่ทรงพลัง โดย Lei Yang ผู้พัฒนาได้ออกแบบ DDN ให้สามารถสร้างภาพได้โดยไม่ต้องใช้ Gradient และยังมีโครงสร้างการแทนค่าที่เป็นแบบ 1D Discrete ซึ่งต่างจากโมเดลทั่วไปที่ใช้ Continuous Latent Space DDN ใช้หลักการสร้างภาพแบบหลายชั้น (Hierarchical Generation) โดยในแต่ละชั้นจะสร้างภาพ K แบบ และเลือกภาพที่ใกล้เคียงกับเป้าหมายมากที่สุดเพื่อส่งต่อไปยังชั้นถัดไป ทำให้ภาพที่ได้มีความละเอียดและใกล้เคียงกับ Ground Truth มากขึ้นเรื่อย ๆ ที่น่าสนใจคือ DDN สามารถทำ Zero-Shot Conditional Generation ได้โดยไม่ต้องใช้ Gradient เช่นการสร้างภาพจากข้อความโดยใช้ CLIP แบบ Black-box ซึ่งเป็นความสามารถที่โมเดลทั่วไปยังทำได้ยาก นอกจากนี้ยังมีการทดลองบนชุดข้อมูล CIFAR-10 และ FFHQ ที่แสดงให้เห็นว่า DDN มีประสิทธิภาพในการสร้างภาพที่หลากหลายและมีคุณภาพสูง โดยไม่เกิดปัญหา Mode Collapse DDN ยังสามารถนำไปใช้ในงานอื่น ๆ เช่น การสร้างภาพเชิงเงื่อนไข (Colorization, Super-Resolution), การประเมินเชิงลึก (Depth Estimation), การควบคุมในหุ่นยนต์ และแม้แต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติร่วมกับ GPT โดยไม่ต้องใช้ Tokenizer 📌 สรุปเนื้อหาข่าวและข้อมูลเสริม ✅ DDN ได้รับการยอมรับในงาน ICLR 2025 ➡️ เป็นโมเดล Generative แบบใหม่ที่ใช้โครงสร้าง Discrete Hierarchy ➡️ ไม่ใช้ Gradient ในการสร้างภาพ ✅ หลักการทำงานของ DDN ➡️ แต่ละชั้นสร้างภาพ K แบบ แล้วเลือกภาพที่ใกล้เคียงกับเป้าหมาย ➡️ ส่งภาพที่เลือกไปยังชั้นถัดไปเพื่อปรับปรุงความละเอียด ✅ ความสามารถเด่น ➡️ Zero-Shot Conditional Generation โดยไม่ใช้ Gradient ➡️ รองรับการสร้างภาพจากข้อความด้วย CLIP แบบ Black-box ➡️ มีโครงสร้าง Latent แบบ 1D Discrete ✅ ผลการทดลอง ➡️ ใช้ชุดข้อมูล CIFAR-10 และ FFHQ ➡️ ได้ภาพที่หลากหลายและใกล้เคียง Ground Truth ➡️ ไม่เกิด Mode Collapse ✅ การนำไปใช้ในงานอื่น ➡️ งานสร้างภาพเชิงเงื่อนไข เช่น Colorization และ Super-Resolution ➡️ งานประเมินเชิงลึก เช่น Depth Estimation และ Optical Flow ➡️ งานควบคุมหุ่นยนต์แทน Diffusion Model ➡️ งานประมวลผลภาษาโดยไม่ใช้ Tokenizer ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DDN ใช้ภาษา Rust และสามารถฝังในระบบต่าง ๆ ได้ ➡️ มีความสามารถในการสร้างหลายภาพในหนึ่ง Forward Pass ➡️ รองรับการฝึกแบบ End-to-End และมีความยืดหยุ่นสูง ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการใช้งาน DDN ⛔ ต้องการทรัพยากร GPU มากกว่าปกติเล็กน้อย ⛔ หากใช้กับข้อมูลที่ซับซ้อนเกินไป อาจเกิดภาพเบลอ ⛔ ยังอยู่ในช่วงทดลอง ต้องปรับแต่ง Hyperparameter อย่างละเอียด DDN ถือเป็นก้าวใหม่ของ Generative Model ที่เปิดประตูสู่การสร้างภาพแบบไม่ต้องพึ่งพา Gradient และมีโครงสร้างที่เข้าใจง่ายแต่ทรงพลัง เหมาะสำหรับนักวิจัยที่ต้องการโมเดลที่ยืดหยุ่นและสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานหลากหลายครับ https://discrete-distribution-networks.github.io/

ปลาลิ้นหมาครีบเหลือง (Yellowfin Sole) ปลาเนื้อดีที่หลายคนชื่นชอบ แต่ปัญหาคือจะขอดเกล็ดปลาแบนๆ แบบนี้ยังไงให้ไวและเกล็ดหลุดหมดจด? 😥 วันนี้ ย. ย่งฮะเฮง ขอพามาชมการทำงานของ เครื่องขอดเกล็ดปลาอัตโนมัติ รุ่น YFS-700-HBX-S ที่จะพิสูจน์ให้เห็นว่า เครื่องของเราไม่ได้เก่งแค่ปลานิล แต่ปลาแบนๆ เกล็ดละเอียดก็จัดการได้สบาย! บอกลาการขอดด้วยมือที่แสนวุ่นวายและใช้เวลานานไปได้เลย! ✅ ขอดได้แม้ปลาแบน: ระบบลูกกลิ้งทรงพลังทำงานร่วมกับแผ่นขอดเกล็ดที่ฝาปิด เพื่อให้แรงเสียดสีถึงทุกส่วนของตัวปลา รับประกันเกล็ดหลุด ✅ ขุมพลังอุตสาหกรรม: มอเตอร์ 3 HP ใช้ไฟ 380V (3 เฟส) มั่นใจได้ว่าทำงานหนักต่อเนื่องได้ตลอดวันตามมาตรฐานโรงงาน ✅ สะอาดถูกสุขลักษณะ: ผลิตจาก สแตนเลส SUS 304 ทั้งเครื่อง ถอดทำความสะอาดง่าย และรองรับมาตรฐาน GMP/HACCP/CE 🔥 สเปคเครื่อง (YFS-700-HBX-S) สำหรับนักธุรกิจ: กำลังไฟ: 3 HP / 380 V. ขนาด: 1250 x 550 x 850 มม. น้ำหนัก: 150 KG สนใจนำเครื่องจักรคุณภาพระดับโรงงานไปเพิ่มประสิทธิภาพให้ธุรกิจคุณ? ประหยัดแรงงาน เพิ่มผลผลิตได้ทันที! ติดต่อสอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมได้เลยครับ! 🛒 สนใจดูสินค้าจริงและสอบถามเพิ่มเติม: ที่ตั้ง: 1970-1972 ถ.บรรทัดทอง (ถ.พระราม 6) แขวงวังใหม่ เขตปทุมวัน กรุงเทพฯ 10330 เวลาทำการ: จันทร์-ศุกร์ (8.00-17.00 น.), เสาร์ (8.00-16.00 น.) แผนที่: https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7 แชท: m.me/yonghahheng LINE: @yonghahheng (มี @) หรือ คลิก https://lin.ee/5H812n9 โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098 เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com อีเมล: sales@yoryonghahheng.com หรือ yonghahheng@gmail.com #เครื่องขอดเกล็ดปลา #ปลาลิ้นหมาครีบเหลือง #YellowfinSole #FishScalingMachine #เครื่องแปรรูปสัตว์น้ำ #เครื่องจักรอาหาร #โรงงานปลา #อาหารทะเล #ย่งฮะเฮง #SUS304 #เครื่อง3แรงม้า #380V #ลดต้นทุน #เพิ่มผลผลิต #มาตรฐานHACCP #ครัวมืออาชีพ #Tilapia (เพื่อการเข้าถึงที่กว้างขึ้น) #FishProcessingMachine #อุปกรณ์ร้านอาหาร #เครื่องครัวอุตสาหกรรม

📝 “Evernote v11 พลิกโฉมครั้งใหญ่ในรอบ 5 ปี — เสริมพลัง AI ช่วยจัดการโน้ตอย่างชาญฉลาด” หลังจากเงียบไปนาน Evernote แอปจดบันทึกยอดนิยมกลับมาอีกครั้งด้วยการอัปเดตครั้งใหญ่ในเวอร์ชัน 11 ซึ่งถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในรอบ 5 ปี โดยมีการปรับปรุงมากกว่า 200 รายการตั้งแต่ต้นปี 2024 ทั้งในด้านประสิทธิภาพ ความเสถียร และประสบการณ์ผู้ใช้ พร้อมเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อยกระดับการใช้งานให้ทันสมัยและทรงพลังยิ่งขึ้น ฟีเจอร์เด่นคือ “AI Assistant” ที่พัฒนาโดยร่วมมือกับ OpenAI ซึ่งทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยสนทนาในแอป ช่วยค้นหา แก้ไข สรุป และจัดการเนื้อหาในโน้ต รวมถึงสามารถค้นหาข้อมูลจากเว็บโดยไม่ต้องออกจาก Evernote เลย อีกหนึ่งฟีเจอร์ที่น่าจับตามองคือ “Semantic Search” ที่ช่วยให้ผู้ใช้ค้นหาโน้ตด้วยภาษาธรรมชาติ เช่น พิมพ์ว่า “ทริปอังกฤษ” แล้วระบบสามารถแสดงโน้ตที่เกี่ยวกับ “London Trip” หรือ “Edinburgh Trip” ได้ทันที โดยไม่ต้องใช้คำค้นตรงตัว นอกจากนี้ยังมี “AI-powered meeting notes” ที่สามารถบันทึกเสียงจากไมโครโฟนของเครื่อง แล้วแปลงเป็นสรุปและบันทึกการประชุมแบบอัตโนมัติ พร้อมแยกเสียงของผู้พูดแต่ละคนได้อย่างแม่นยำ ซึ่งเป็นการต่อยอดจากฟีเจอร์ AI Transcribe ที่เปิดตัวในปี 2024 Evernote ยังปรับภาพลักษณ์ใหม่ด้วยโลโก้และดีไซน์ที่ทันสมัยขึ้น เพื่อสะท้อนความเปลี่ยนแปลงในยุคที่ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของการทำงานประจำวัน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Evernote v11 เป็นการอัปเดตครั้งใหญ่ในรอบ 5 ปี ➡️ มีการปรับปรุงมากกว่า 200 รายการตั้งแต่ต้นปี 2024 ➡️ เปิดตัวฟีเจอร์ AI Assistant ที่พัฒนาโดย OpenAI ➡️ AI Assistant ช่วยค้นหา สรุป แก้ไข และจัดการโน้ต รวมถึงค้นหาเว็บในแอป ➡️ Semantic Search ช่วยค้นหาโน้ตด้วยภาษาธรรมชาติ ไม่ต้องใช้คำค้นตรงตัว ➡️ AI-powered meeting notes บันทึกเสียงและแปลงเป็นสรุป พร้อมแยกเสียงผู้พูด ➡️ ปรับภาพลักษณ์ใหม่ด้วยโลโก้และดีไซน์ที่ทันสมัย ➡️ ฟีเจอร์ใหม่ช่วยให้ Evernote กลายเป็นแพลตฟอร์มที่ทรงพลังและเป็น “สมองที่สอง” ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Evernote ถูกซื้อกิจการโดย Bending Spoons ในปี 2022 และเริ่มปรับโครงสร้างใหม่ ➡️ OpenAI SDK ที่ใช้ใน AI Assistant เป็นเทคโนโลยีเดียวกับที่ใช้ใน ChatGPT ➡️ Semantic Search เป็นเทคนิคที่ใช้ embedding และ vector search เพื่อจับความหมาย ➡️ การแยกเสียงผู้พูดใน meeting notes ใช้เทคนิค speaker diarization ที่นิยมในระบบ transcription ➡️ Evernote เคยเป็นแอปจดโน้ตอันดับหนึ่งในช่วงปี 2010–2015 ก่อนจะถูกแซงโดย Notion และ OneNote https://www.techradar.com/pro/evernote-unveils-its-biggest-update-yet-and-unsurprisingly-theres-ai-involved

🧠 “Maxsun เปิดตัวการ์ดจอ Dual Arc Pro B60 รุ่นระบายความร้อนด้วยน้ำ — VRAM 48GB ต่อใบ พร้อมรองรับ AI รุ่นใหญ่ในเครื่องเดียว” Maxsun ผู้ผลิตฮาร์ดแวร์จากจีนสร้างความฮือฮาอีกครั้ง ด้วยการเปิดตัวการ์ดจอรุ่นใหม่ที่ใช้ชิป Intel Arc Pro B60 สองตัวในใบเดียว พร้อมระบบระบายความร้อนด้วยน้ำแบบ single-slot ซึ่งถือเป็นการออกแบบที่บางและทรงพลังที่สุดในกลุ่มการ์ดจอระดับ workstation ณ ขณะนี้ การ์ดรุ่นนี้มีหน่วยความจำรวม 48GB (24GB ต่อ GPU) และสามารถติดตั้งได้สูงสุดถึง 7 ใบในเครื่องเดียวบนเมนบอร์ด Maxsun W790 ซึ่งหมายถึง VRAM รวม 336GB — มากพอสำหรับการรันโมเดล AI ขนาดหลายร้อยพันล้านพารามิเตอร์แบบ local โดยไม่ต้องพึ่งคลาวด์ Maxsun ร่วมมือกับบริษัทญี่ปุ่นชื่อ abee ในการออกแบบระบบระบายความร้อนด้วยน้ำ ซึ่งช่วยให้การ์ดมีขนาดบางลงและสามารถติดตั้งในช่อง PCIe ได้ครบทุกช่องแบบเต็มสปีด โดยไม่ต้องใช้ bridge chip แต่ใช้เทคโนโลยี PCIe 5.0 x8 แบบ native จากชิป BMG-G21 ของ Intel นอกจากนี้ Maxsun ยังอ้างถึง “Project Battlematrix” ของ Intel ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้ GPU หลายตัวสามารถแชร์หน่วยความจำและทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ แม้จะไม่มี NVLink แบบของ NVIDIA ก็ตาม การ์ดรุ่นนี้ถูกออกแบบมาเพื่อใช้ในงาน AI inference, การเรนเดอร์ระดับสูง และการประมวลผลแบบ edge โดยมีเป้าหมายหลักคือกลุ่มสตาร์ทอัพด้าน AI และห้องวิจัยที่ต้องการประสิทธิภาพสูงในพื้นที่จำกัด ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Maxsun เปิดตัวการ์ดจอ Dual Arc Pro B60 รุ่นระบายความร้อนด้วยน้ำแบบ single-slot ➡️ ใช้ชิป Intel Arc Pro B60 สองตัวต่อใบ รวม VRAM 48GB ➡️ สามารถติดตั้งได้สูงสุด 7 ใบในเครื่องเดียว รวม VRAM 336GB ➡️ ใช้ระบบระบายความร้อนจาก abee ช่วยให้การ์ดบางลงและติดตั้งได้ครบทุกช่อง ➡️ ไม่ใช้ bridge chip แต่ใช้ PCIe 5.0 x8 แบบ native จากชิป BMG-G21 ➡️ รองรับการทำงานร่วมกันของ GPU ผ่าน Project Battlematrix ของ Intel ➡️ มี DisplayPort 2.1 และ HDMI 2.1b แยกสำหรับแต่ละ GPU ➡️ ใช้พลังงานจากหัวต่อ 12V-2x6 pin รองรับสูงสุด 600W ➡️ เหมาะสำหรับงาน AI inference, การเรนเดอร์ และ edge computing ➡️ วางเป้าหมายที่กลุ่ม AI startup และห้องวิจัยที่ต้องการประสิทธิภาพสูง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Project Battlematrix เป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้ GPU หลายตัวทำงานร่วมกันผ่าน CPU-level coherency ➡️ Intel ยังไม่มี NVLink แบบ NVIDIA แต่ใช้ PCIe Gen 5 และ CXL เพื่อแชร์ทรัพยากร ➡️ การ์ดแบบ dual-GPU เคยเป็นที่นิยมในยุค Radeon HD 5970 และ GTX 690 ➡️ การ์ดรุ่นนี้สามารถประมวลผล inference ได้ถึง 2758 INT8 TOPS — สูงกว่า RTX 5090 ถึง 66% ➡️ ราคาต่อใบคาดว่าจะอยู่ที่ $1300–$1500 หากติดตั้ง 7 ใบจะอยู่ที่ราว $10,000 https://www.techpowerup.com/341639/maxsun-liquid-cools-dual-arc-pro-b60-with-48-gb-of-total-vram

🔌 “75 ปีแห่งทรานซิสเตอร์ — จุดเริ่มต้นของยุคซิลิคอนที่เปลี่ยนโลกทั้งใบด้วยอุปกรณ์เล็กจิ๋วสามขั้ว” เมื่อวันที่ 3 ตุลาคม 1950 สามนักวิทยาศาสตร์จาก Bell Labs ได้แก่ John Bardeen, Walter Brattain และ William Shockley ได้รับสิทธิบัตรสหรัฐฯ สำหรับสิ่งประดิษฐ์ที่ดูเรียบง่ายแต่ทรงพลังอย่างยิ่ง — “วงจรสามขั้วที่ใช้วัสดุกึ่งตัวนำ” หรือที่เรารู้จักกันในชื่อ “ทรานซิสเตอร์” ซึ่งกลายเป็นจุดเริ่มต้นของยุคซิลิคอนและซอฟต์แวร์ที่ยังคงขับเคลื่อนโลกมาจนถึงทุกวันนี้ แม้ทรานซิสเตอร์ตัวแรกจะถูกสาธิตตั้งแต่ปี 1947 แต่การออกสิทธิบัตรในปี 1950 ถือเป็นการยืนยันอย่างเป็นทางการว่าอุปกรณ์นี้จะเข้ามาแทนที่หลอดสุญญากาศที่ใหญ่ เปราะบาง และกินไฟมหาศาล โดยเฉพาะในระบบโทรศัพท์ วิทยุ และคอมพิวเตอร์ยุคแรก ทรานซิสเตอร์ไม่เพียงแต่ช่วยขยายสัญญาณได้ดีขึ้น แต่ยังทำหน้าที่เป็น “สวิตช์เปิด–ปิด” ที่เล็กและประหยัดพลังงาน ซึ่งกลายเป็นหัวใจของวงจรดิจิทัลทุกชนิด ตั้งแต่ไมโครโปรเซสเซอร์ไปจนถึงสมาร์ตโฟน และในปัจจุบัน เรากำลังเข้าสู่ยุคที่ชิปหนึ่งตัวสามารถบรรจุทรานซิสเตอร์ได้ถึง “หนึ่งล้านล้านตัว” นอกจากนี้ยังมีการพูดถึง “กฎของมอร์” ซึ่ง Gordon Moore ผู้ร่วมก่อตั้ง Intel เคยคาดการณ์ไว้ในปี 1965 ว่า “จำนวนทรานซิสเตอร์ในวงจรรวมจะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุกสองปีโดยไม่เพิ่มต้นทุนมากนัก” ซึ่งกลายเป็นแนวทางในการพัฒนาเทคโนโลยีมาจนถึงปัจจุบัน แม้จะมีการพัฒนาไปไกล แต่ทรานซิสเตอร์ยังคงเป็นรากฐานของทุกสิ่งในโลกดิจิทัล และการครบรอบ 75 ปีของสิทธิบัตรนี้คือการเตือนใจว่า “อุปกรณ์เล็ก ๆ สามขั้ว” ได้เปลี่ยนโลกอย่างไร ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ทรานซิสเตอร์ได้รับสิทธิบัตรในวันที่ 3 ตุลาคม 1950 โดยนักวิทยาศาสตร์จาก Bell Labs ➡️ สิทธิบัตรระบุว่าเป็น “วงจรสามขั้วที่ใช้วัสดุกึ่งตัวนำ” ➡️ ทรานซิสเตอร์เข้ามาแทนที่หลอดสุญญากาศที่ใหญ่ เปราะบาง และกินไฟ ➡️ อุปกรณ์นี้ช่วยขยายสัญญาณและทำหน้าที่เป็นสวิตช์เปิด–ปิดในวงจรดิจิทัล ➡️ ทรานซิสเตอร์กลายเป็นรากฐานของไมโครโปรเซสเซอร์และอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ทุกชนิด ➡️ ปัจจุบันชิปหนึ่งตัวสามารถบรรจุทรานซิสเตอร์ได้ถึงหนึ่งล้านล้านตัว ➡️ Gordon Moore คาดการณ์ในปี 1965 ว่าทรานซิสเตอร์จะเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าทุกสองปี ➡️ กฎของมอร์กลายเป็นแนวทางในการพัฒนาเทคโนโลยีมาจนถึงปัจจุบัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ทรานซิสเตอร์ตัวแรกใช้แผ่นเจอร์เมเนียมและแผ่นทองบาง ๆ กดด้วยสปริง ➡️ ก่อนทรานซิสเตอร์ AT&T ใช้หลอดสุญญากาศ triode ในการขยายสัญญาณโทรศัพท์ ➡️ Julius Lilienfeld เคยจดสิทธิบัตรอุปกรณ์กึ่งตัวนำในปี 1925 แต่ยังไม่เข้าใจฟิสิกส์เบื้องหลัง ➡️ ทรานซิสเตอร์แบบ junction ที่ Shockley พัฒนาต่อจากแบบ point-contact กลายเป็นมาตรฐาน ➡️ ทรานซิสเตอร์เป็นอุปกรณ์ที่ผลิตมากที่สุดในประวัติศาสตร์มนุษย์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/the-age-of-silicon-and-software-began-75-years-ago-with-the-patenting-of-the-transistor

🚀 “SpaceX เตรียมปล่อยดาวเทียม Starlink กลุ่มใหม่ — พร้อมทดสอบ Starship ครั้งที่ 5 เพื่อภารกิจสู่ดวงจันทร์และดาวอังคาร” หลังจากเพิ่งปล่อยดาวเทียม Starlink ไปเมื่อสัปดาห์ก่อน SpaceX ก็ไม่รอช้า เตรียมภารกิจใหม่ในวันที่ 3 ตุลาคม 2025 โดยจะปล่อยจรวด Falcon 9 จากฐานยิง SLC-4E ที่ Vandenberg Space Force Base รัฐแคลิฟอร์เนีย เวลา 6:00 น. PDT (13:00 UTC) ภารกิจนี้มีชื่อว่า Starlink Group 11-39 ซึ่งจะนำดาวเทียม Starlink V2 Mini จำนวน 28 ดวงเข้าสู่วงโคจรระดับต่ำที่ความสูงประมาณ 595 กิโลเมตร แม้จะเป็นภารกิจลำดับที่ 39 ของกลุ่มนี้ แต่จริง ๆ แล้วนี่คือการปล่อยครั้งที่ 15 สำหรับวงโคจรเฉพาะนี้ โดยมีเป้าหมายเพื่อเสริมประสิทธิภาพและขยายพื้นที่ครอบคลุมของเครือข่ายอินเทอร์เน็ต Starlink ที่ปัจจุบันมีดาวเทียมทำงานอยู่แล้วกว่า 8,460 ดวงทั่วโลก หลังจากปล่อยดาวเทียมแล้ว บูสเตอร์ขั้นแรกของ Falcon 9 จะพยายามลงจอดบนเรือโดรน “Of Course I Still Love You” ที่ลอยอยู่ในมหาสมุทรแปซิฟิก ซึ่งอาจทำให้เกิดเสียงโซนิคบูมในพื้นที่ Santa Barbara, San Luis Obispo และ Ventura นอกจากภารกิจ Starlink แล้ว SpaceX ยังเตรียมทดสอบจรวด Starship ครั้งที่ 5 ในวันที่ 13 ตุลาคม 2025 จากฐาน Starbase ในรัฐเท็กซัส โดยจรวด Starship ถือเป็นจรวดที่ทรงพลังที่สุดในโลก และเป็นหัวใจของแผนการพามนุษย์กลับไปดวงจันทร์และเดินทางสู่ดาวอังคารในอนาคต การทดสอบครั้งก่อนในเดือนสิงหาคมประสบความสำเร็จ ขณะที่การทดสอบในเดือนมิถุนายนจบลงด้วยการระเบิด แต่ Elon Musk ยืนยันว่าจะเร่งรอบการทดสอบให้เร็วขึ้น หลังได้รับการอนุมัติจากหน่วยงานกำกับดูแล ผู้สนใจสามารถติดตามการถ่ายทอดสดได้ผ่านเว็บไซต์ SpaceX, แอป X TV หรือบัญชี @SpaceX บนแพลตฟอร์ม X โดยการถ่ายทอดจะเริ่มประมาณ 5 นาทีก่อนปล่อยจรวด และสามารถใช้เครื่องมืออย่าง Satellite Tracker, SkySafari หรือ Stellarium เพื่อติดตามตำแหน่งของดาวเทียม Starlink ได้แบบเรียลไทม์ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ SpaceX เตรียมปล่อยจรวด Falcon 9 ภารกิจ Starlink Group 11-39 วันที่ 3 ตุลาคม 2025 ➡️ ปล่อยจากฐาน SLC-4E ที่ Vandenberg Space Force Base เวลา 6:00 น. PDT ➡️ บรรทุกดาวเทียม Starlink V2 Mini จำนวน 28 ดวง เข้าสู่วงโคจรต่ำที่ 595 กม. ➡️ เป็นการปล่อยครั้งที่ 15 สำหรับวงโคจรเฉพาะนี้ แม้จะเป็นภารกิจลำดับที่ 39 ➡️ ปัจจุบันมีดาวเทียม Starlink ทำงานอยู่แล้วกว่า 8,460 ดวง ➡️ บูสเตอร์ขั้นแรกจะลงจอดบนเรือโดรน “Of Course I Still Love You” ในมหาสมุทรแปซิฟิก ➡️ อาจเกิดเสียงโซนิคบูมในพื้นที่ Santa Barbara, San Luis Obispo และ Ventura ➡️ SpaceX เตรียมทดสอบจรวด Starship ครั้งที่ 5 วันที่ 13 ตุลาคม 2025 ที่ Starbase, Texas ➡️ Starship เป็นจรวดที่ทรงพลังที่สุดในโลก ใช้สำหรับภารกิจดวงจันทร์และดาวอังคาร ➡️ การถ่ายทอดสดสามารถดูได้ผ่านเว็บไซต์ SpaceX, แอป X TV และบัญชี @SpaceX ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Starlink V2 Mini มีขนาดเล็กลงแต่ประสิทธิภาพสูงขึ้น รองรับการเชื่อมต่อในพื้นที่ห่างไกล ➡️ เรือโดรน “Of Course I Still Love You” เป็นหนึ่งในระบบลงจอดอัตโนมัติของ SpaceX ➡️ Starship มีความสูงกว่า 120 เมตร และสามารถบรรทุกน้ำหนักได้มากกว่า 100 ตัน ➡️ การทดสอบ Starship เป็นขั้นตอนสำคัญก่อนภารกิจ Artemis ของ NASA ➡️ การติดตามดาวเทียม Starlink สามารถทำได้ผ่านแอปมือถือและเว็บไซต์เฉพาะทาง https://www.slashgear.com/1984666/how-to-see-when-and-where-next-spacex-launch-is/