• เปิดหน้าพระเขมรสุดห้าว + เปรี้ยวสุด ใส่สบงทรงพลัง (18/9/68)

    #ThaiTimes
    #News1
    #News1short
    #TruthFromThailand
    #shorts
    #scambodia
    #CambodiaEncroachingThailand
    #เขมร
    #พระเขมร
    เปิดหน้าพระเขมรสุดห้าว + เปรี้ยวสุด ใส่สบงทรงพลัง (18/9/68) #ThaiTimes #News1 #News1short #TruthFromThailand #shorts #scambodia #CambodiaEncroachingThailand #เขมร #พระเขมร
    0 Comments 0 Shares 62 Views 0 0 Reviews
  • 5 ไอเดียสุดสร้างสรรค์สำหรับ Raspberry Pi เครื่องเก่าของคุณ — เปลี่ยนบอร์ดเล็กให้กลายเป็นอุปกรณ์ทรงพลัง

    แม้ Raspberry Pi รุ่นเก่าจะดูธรรมดาเมื่อเทียบกับรุ่นใหม่อย่าง Pi 5 ที่มีพัดลมในตัว แต่ความสามารถของมันยังคงน่าทึ่ง หากคุณมีบอร์ดที่นอนนิ่งอยู่ในลิ้นชัก ลองนำมันกลับมาใช้ใหม่ด้วยโปรเจกต์ที่ทั้งสนุกและมีประโยชน์ ไม่ว่าจะเป็นการสร้างเราเตอร์พกพา สถานีตรวจอากาศ หรือแม้แต่เซิร์ฟเวอร์เกมส่วนตัว

    บทความนี้แนะนำ 5 โปรเจกต์ที่น่าสนใจ ซึ่งสามารถทำได้แม้ใช้ Raspberry Pi รุ่นเก่า โดยแต่ละโปรเจกต์มีแนวทางการใช้งานที่แตกต่างกัน ตั้งแต่การใช้ OpenWrt เพื่อสร้างเราเตอร์ ไปจนถึงการติดตั้ง Pi-hole เพื่อบล็อกโฆษณาทั้งเครือข่าย

    สร้างเราเตอร์พกพาด้วย Raspberry Pi
    ใช้ Raspberry Pi CM4 ร่วมกับโมเด็ม 4G และ OpenWrt
    สามารถทำงานได้ใกล้เคียงกับเราเตอร์ Verizon Hotspot
    เหมาะสำหรับการเดินทางหรือใช้แทนเราเตอร์บ้านที่ล้าสมัย

    สร้างสถานีตรวจอากาศส่วนตัว
    ใช้ Raspberry Pi Zero W ร่วมกับ Weather HAT หรือเซ็นเซอร์แยก
    แสดงข้อมูลบนหน้าจอและสร้างแดชบอร์ดออนไลน์ได้
    ช่วยให้เข้าใจสภาพอากาศในพื้นที่ของตนเองมากขึ้น

    เปลี่ยน Pi ให้เป็นเซิร์ฟเวอร์เกม Minecraft
    ใช้ Raspberry Pi 3 หรือ 4 ติดตั้ง Nukkit server
    รองรับผู้เล่นสูงสุด 10 คนในเครือข่ายเดียวกัน
    เหมาะสำหรับเกมที่ใช้ทรัพยากรต่ำ เช่น Minecraft หรือเกมอินดี้

    ใช้ Pi เป็นอุปกรณ์สตรีมเกมผ่านคลาวด์
    ติดตั้ง Chromium เพื่อเข้าถึง Xbox Cloud Gaming หรือ Steam Link
    เชื่อมต่อกับทีวีผ่าน HDMI เพื่อเล่นเกมแบบสตรีม
    แนะนำให้ใช้สาย LAN และจอยแบบมีสายเพื่อลด latency

    ติดตั้ง Pi-hole เพื่อบล็อกโฆษณาทั้งเครือข่าย
    กรองโดเมนโฆษณาและมัลแวร์ก่อนถึงอุปกรณ์
    ใช้งานง่ายและสามารถตั้งค่าได้ภายในไม่กี่ชั่วโมง
    เหมาะสำหรับบ้านที่มีหลายอุปกรณ์และต้องการความปลอดภัย

    https://www.slashgear.com/1967517/creative-uses-for-old-raspberry-pi/
    📰 5 ไอเดียสุดสร้างสรรค์สำหรับ Raspberry Pi เครื่องเก่าของคุณ — เปลี่ยนบอร์ดเล็กให้กลายเป็นอุปกรณ์ทรงพลัง แม้ Raspberry Pi รุ่นเก่าจะดูธรรมดาเมื่อเทียบกับรุ่นใหม่อย่าง Pi 5 ที่มีพัดลมในตัว แต่ความสามารถของมันยังคงน่าทึ่ง หากคุณมีบอร์ดที่นอนนิ่งอยู่ในลิ้นชัก ลองนำมันกลับมาใช้ใหม่ด้วยโปรเจกต์ที่ทั้งสนุกและมีประโยชน์ ไม่ว่าจะเป็นการสร้างเราเตอร์พกพา สถานีตรวจอากาศ หรือแม้แต่เซิร์ฟเวอร์เกมส่วนตัว บทความนี้แนะนำ 5 โปรเจกต์ที่น่าสนใจ ซึ่งสามารถทำได้แม้ใช้ Raspberry Pi รุ่นเก่า โดยแต่ละโปรเจกต์มีแนวทางการใช้งานที่แตกต่างกัน ตั้งแต่การใช้ OpenWrt เพื่อสร้างเราเตอร์ ไปจนถึงการติดตั้ง Pi-hole เพื่อบล็อกโฆษณาทั้งเครือข่าย ✅ สร้างเราเตอร์พกพาด้วย Raspberry Pi ➡️ ใช้ Raspberry Pi CM4 ร่วมกับโมเด็ม 4G และ OpenWrt ➡️ สามารถทำงานได้ใกล้เคียงกับเราเตอร์ Verizon Hotspot ➡️ เหมาะสำหรับการเดินทางหรือใช้แทนเราเตอร์บ้านที่ล้าสมัย ✅ สร้างสถานีตรวจอากาศส่วนตัว ➡️ ใช้ Raspberry Pi Zero W ร่วมกับ Weather HAT หรือเซ็นเซอร์แยก ➡️ แสดงข้อมูลบนหน้าจอและสร้างแดชบอร์ดออนไลน์ได้ ➡️ ช่วยให้เข้าใจสภาพอากาศในพื้นที่ของตนเองมากขึ้น ✅ เปลี่ยน Pi ให้เป็นเซิร์ฟเวอร์เกม Minecraft ➡️ ใช้ Raspberry Pi 3 หรือ 4 ติดตั้ง Nukkit server ➡️ รองรับผู้เล่นสูงสุด 10 คนในเครือข่ายเดียวกัน ➡️ เหมาะสำหรับเกมที่ใช้ทรัพยากรต่ำ เช่น Minecraft หรือเกมอินดี้ ✅ ใช้ Pi เป็นอุปกรณ์สตรีมเกมผ่านคลาวด์ ➡️ ติดตั้ง Chromium เพื่อเข้าถึง Xbox Cloud Gaming หรือ Steam Link ➡️ เชื่อมต่อกับทีวีผ่าน HDMI เพื่อเล่นเกมแบบสตรีม ➡️ แนะนำให้ใช้สาย LAN และจอยแบบมีสายเพื่อลด latency ✅ ติดตั้ง Pi-hole เพื่อบล็อกโฆษณาทั้งเครือข่าย ➡️ กรองโดเมนโฆษณาและมัลแวร์ก่อนถึงอุปกรณ์ ➡️ ใช้งานง่ายและสามารถตั้งค่าได้ภายในไม่กี่ชั่วโมง ➡️ เหมาะสำหรับบ้านที่มีหลายอุปกรณ์และต้องการความปลอดภัย https://www.slashgear.com/1967517/creative-uses-for-old-raspberry-pi/
    WWW.SLASHGEAR.COM
    5 Creative Uses For Your Old Raspberry Pi - SlashGear
    Turn an unused Raspberry Pi into something useful with projects like a travel router, weather station, game server, streaming hub, or ad blocker.
    0 Comments 0 Shares 61 Views 0 Reviews
  • “50 สิ่งที่คุณทำได้ด้วย Software Defined Radio — เปิดโลกคลื่นวิทยุที่ซ่อนอยู่รอบตัวเรา”

    ในโลกที่เต็มไปด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า เราอาจไม่รู้เลยว่ามีการสื่อสารเกิดขึ้นตลอดเวลา ทั้งจากวิทยุ โทรทัศน์ โทรศัพท์มือถือ ไปจนถึงดาวเทียมและอุปกรณ์ IoT ทั้งหมดนี้สามารถถูกตรวจจับได้ด้วยอุปกรณ์เล็ก ๆ ที่เรียกว่า Software Defined Radio (SDR) ซึ่งเป็นวิทยุที่ใช้ซอฟต์แวร์ในการประมวลผลแทนฮาร์ดแวร์แบบดั้งเดิม

    ผู้เขียนบล็อกชื่อ “blinry” ได้ทดลองใช้ SDR แบบ USB dongle รุ่น RTL-SDR Blog V4 พร้อมเสาอากาศราคาประหยัด เพื่อค้นหาสิ่งที่สามารถรับฟังหรือวิเคราะห์ได้จากคลื่นวิทยุรอบตัวเขาในเมืองฮัมบูร์ก ประเทศเยอรมนี ภายในเวลา 1 สัปดาห์ เขาสามารถค้นพบถึง 50 สิ่งที่น่าทึ่ง ตั้งแต่การฟังวิทยุ FM ไปจนถึงการติดตามดาวเทียมและบอลลูนอุตุนิยมวิทยา

    สิ่งที่น่าประทับใจคือการใช้ SDR รับข้อมูลจากอุปกรณ์รอบตัว เช่น เซ็นเซอร์อุณหภูมิของเพื่อนบ้าน, การสื่อสารของรถบัส, การส่งภาพจากดาวเทียม NOAA, การฟังรหัสมอร์สจากประเทศอื่น ๆ และแม้แต่การตรวจจับสัญญาณ NFC จากสมาร์ตโฟนที่เปิดหน้าจอ

    นอกจากนี้ยังมีการทดลองสร้างเสาอากาศเองจากสายไฟธรรมดา และใช้ซอฟต์แวร์หลากหลาย เช่น SDR++, SDRangel, WSJT-X, fldigi และ QSSTV เพื่อถอดรหัสสัญญาณต่าง ๆ ทั้งเสียง ข้อความ และภาพ

    แม้จะมีข้อจำกัดทางกฎหมายในบางประเทศ เช่น เยอรมนี ที่ห้ามฟังการสื่อสารที่ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ แต่โปรเจกต์นี้แสดงให้เห็นว่า SDR เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการเรียนรู้โลกของคลื่นวิทยุ และอาจเป็นจุดเริ่มต้นของการเข้าสู่โลกของวิทยุสมัครเล่นอย่างจริงจัง

    สิ่งที่ค้นพบจากการทดลอง SDR
    ฟังวิทยุ FM, AM, DAB และ CB radio ได้อย่างชัดเจน
    รับข้อมูลจากดาวเทียม NOAA และ Max Valier พร้อมภาพถ่ายจากอวกาศ
    ตรวจจับสัญญาณจากเซ็นเซอร์อุณหภูมิ, รถบัส, ยางรถยนต์ และอุปกรณ์ IoT
    ฟังรหัสมอร์สจากประเทศต่าง ๆ และรับข้อความดิจิทัลจากระบบ FT8, RTTY, SSTV
    ตรวจจับสัญญาณ NFC จากสมาร์ตโฟน และใช้หนังสือส่งรหัสมอร์สผ่านคลื่น NFC
    รับสัญญาณจากบอลลูนอุตุนิยมวิทยา และติดตามตำแหน่งการตกของบอลลูน
    รับสัญญาณจากระบบนำทางของเครื่องบิน (VOR) และระบบติดตามเรือ (AIS)
    ฟังสถานีลึกลับ เช่น “The Buzzer” และ “Number Stations” ที่อาจใช้ในงานจารกรรม

    อุปกรณ์และซอฟต์แวร์ที่ใช้
    ใช้ SDR แบบ USB dongle รุ่น RTL-SDR Blog V4 ราคาประมาณ $30
    เสาอากาศ dipole และสายไฟยาว 21.6 เมตร สำหรับความถี่ต่ำ
    ซอฟต์แวร์ SDR++, SDRangel, WSJT-X, fldigi, QSSTV, noaa-apt และ rtl_433
    ใช้ Linux เป็นระบบปฏิบัติการหลักในการทดลอง

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    SDR เป็นเครื่องมือสำคัญในงานวิจัยด้านคลื่นวิทยุและการสื่อสารไร้สาย
    นักวิทยุสมัครเล่นใช้ SDR เพื่อเรียนรู้และทดลองการส่งสัญญาณ
    ในปี 2024 เยอรมนีเตรียมเปิดคลาสใบอนุญาตใหม่ “N class” สำหรับผู้เริ่มต้น
    SDR สามารถใช้ร่วมกับระบบคลาวด์และแผนที่ออนไลน์เพื่อรับสัญญาณจากทั่วโลก

    https://blinry.org/50-things-with-sdr/
    📡 “50 สิ่งที่คุณทำได้ด้วย Software Defined Radio — เปิดโลกคลื่นวิทยุที่ซ่อนอยู่รอบตัวเรา” ในโลกที่เต็มไปด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า เราอาจไม่รู้เลยว่ามีการสื่อสารเกิดขึ้นตลอดเวลา ทั้งจากวิทยุ โทรทัศน์ โทรศัพท์มือถือ ไปจนถึงดาวเทียมและอุปกรณ์ IoT ทั้งหมดนี้สามารถถูกตรวจจับได้ด้วยอุปกรณ์เล็ก ๆ ที่เรียกว่า Software Defined Radio (SDR) ซึ่งเป็นวิทยุที่ใช้ซอฟต์แวร์ในการประมวลผลแทนฮาร์ดแวร์แบบดั้งเดิม ผู้เขียนบล็อกชื่อ “blinry” ได้ทดลองใช้ SDR แบบ USB dongle รุ่น RTL-SDR Blog V4 พร้อมเสาอากาศราคาประหยัด เพื่อค้นหาสิ่งที่สามารถรับฟังหรือวิเคราะห์ได้จากคลื่นวิทยุรอบตัวเขาในเมืองฮัมบูร์ก ประเทศเยอรมนี ภายในเวลา 1 สัปดาห์ เขาสามารถค้นพบถึง 50 สิ่งที่น่าทึ่ง ตั้งแต่การฟังวิทยุ FM ไปจนถึงการติดตามดาวเทียมและบอลลูนอุตุนิยมวิทยา สิ่งที่น่าประทับใจคือการใช้ SDR รับข้อมูลจากอุปกรณ์รอบตัว เช่น เซ็นเซอร์อุณหภูมิของเพื่อนบ้าน, การสื่อสารของรถบัส, การส่งภาพจากดาวเทียม NOAA, การฟังรหัสมอร์สจากประเทศอื่น ๆ และแม้แต่การตรวจจับสัญญาณ NFC จากสมาร์ตโฟนที่เปิดหน้าจอ นอกจากนี้ยังมีการทดลองสร้างเสาอากาศเองจากสายไฟธรรมดา และใช้ซอฟต์แวร์หลากหลาย เช่น SDR++, SDRangel, WSJT-X, fldigi และ QSSTV เพื่อถอดรหัสสัญญาณต่าง ๆ ทั้งเสียง ข้อความ และภาพ แม้จะมีข้อจำกัดทางกฎหมายในบางประเทศ เช่น เยอรมนี ที่ห้ามฟังการสื่อสารที่ไม่เปิดเผยต่อสาธารณะ แต่โปรเจกต์นี้แสดงให้เห็นว่า SDR เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการเรียนรู้โลกของคลื่นวิทยุ และอาจเป็นจุดเริ่มต้นของการเข้าสู่โลกของวิทยุสมัครเล่นอย่างจริงจัง ✅ สิ่งที่ค้นพบจากการทดลอง SDR ➡️ ฟังวิทยุ FM, AM, DAB และ CB radio ได้อย่างชัดเจน ➡️ รับข้อมูลจากดาวเทียม NOAA และ Max Valier พร้อมภาพถ่ายจากอวกาศ ➡️ ตรวจจับสัญญาณจากเซ็นเซอร์อุณหภูมิ, รถบัส, ยางรถยนต์ และอุปกรณ์ IoT ➡️ ฟังรหัสมอร์สจากประเทศต่าง ๆ และรับข้อความดิจิทัลจากระบบ FT8, RTTY, SSTV ➡️ ตรวจจับสัญญาณ NFC จากสมาร์ตโฟน และใช้หนังสือส่งรหัสมอร์สผ่านคลื่น NFC ➡️ รับสัญญาณจากบอลลูนอุตุนิยมวิทยา และติดตามตำแหน่งการตกของบอลลูน ➡️ รับสัญญาณจากระบบนำทางของเครื่องบิน (VOR) และระบบติดตามเรือ (AIS) ➡️ ฟังสถานีลึกลับ เช่น “The Buzzer” และ “Number Stations” ที่อาจใช้ในงานจารกรรม ✅ อุปกรณ์และซอฟต์แวร์ที่ใช้ ➡️ ใช้ SDR แบบ USB dongle รุ่น RTL-SDR Blog V4 ราคาประมาณ $30 ➡️ เสาอากาศ dipole และสายไฟยาว 21.6 เมตร สำหรับความถี่ต่ำ ➡️ ซอฟต์แวร์ SDR++, SDRangel, WSJT-X, fldigi, QSSTV, noaa-apt และ rtl_433 ➡️ ใช้ Linux เป็นระบบปฏิบัติการหลักในการทดลอง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SDR เป็นเครื่องมือสำคัญในงานวิจัยด้านคลื่นวิทยุและการสื่อสารไร้สาย ➡️ นักวิทยุสมัครเล่นใช้ SDR เพื่อเรียนรู้และทดลองการส่งสัญญาณ ➡️ ในปี 2024 เยอรมนีเตรียมเปิดคลาสใบอนุญาตใหม่ “N class” สำหรับผู้เริ่มต้น ➡️ SDR สามารถใช้ร่วมกับระบบคลาวด์และแผนที่ออนไลน์เพื่อรับสัญญาณจากทั่วโลก https://blinry.org/50-things-with-sdr/
    BLINRY.ORG
    Fifty Things you can do with a Software Defined Radio 📻
    Last week, I went on an adventure through the electromagnetic spectrum!
    0 Comments 0 Shares 87 Views 0 Reviews
  • “Giada 1.3 อัปเดตใหม่ รองรับการเชื่อมต่อเสียงหลายช่อง — เครื่องมือสาย Loop ที่เล็กแต่ทรงพลังสำหรับนักดนตรีสด”

    Giada 1.3 เวอร์ชันล่าสุดของซอฟต์แวร์ open-source สำหรับการผลิตดนตรีแบบ loop-based ได้เปิดตัวอย่างเป็นทางการในเดือนกันยายน 2025 โดยมาพร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจสำหรับนักดนตรีสายสดและผู้ใช้งานระดับมืออาชีพ โดยเฉพาะการรองรับการเชื่อมต่อเสียงหลายช่องผ่าน JACK Audio Connection Kit ซึ่งช่วยให้สามารถส่งสัญญาณเสียงไปยังอุปกรณ์ภายนอกหรือซอฟต์แวร์อื่นเพื่อการบันทึกแบบ multitrack ได้อย่างยืดหยุ่น

    Giada เป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาให้เรียบง่ายแต่ทรงพลัง ใช้ได้ทั้งเป็น loop machine, sample player, song editor, live recorder, FX processor และ MIDI controller โดยในเวอร์ชัน 1.3 นี้ยังมีการปรับปรุงหน้าต่าง Plug-in Browser ให้ใช้งานง่ายขึ้น อัปเดตไลบรารี FLTK เป็นเวอร์ชัน 1.4.4 และปรับโครงสร้างโค้ดภายในเพื่อให้ทำงานได้ลื่นไหลและเสถียรมากขึ้น

    ผู้ใช้สามารถดาวน์โหลด Giada 1.3 ได้ทั้งแบบ source tarball และ Flatpak จาก Flathub ซึ่งรองรับการใช้งานบนทุกดิสโทรของ GNU/Linux โดยไม่ต้องติดตั้งอะไรเพิ่มเติม แต่ทีมพัฒนาแนะนำให้ใช้ binary package จาก repository ของดิสโทรเพื่อประสบการณ์ที่ดีที่สุด

    ฟีเจอร์ใหม่ใน Giada 1.3
    รองรับการเชื่อมต่อเสียงหลายช่องผ่าน JACK Audio Connection Kit
    สามารถส่งสัญญาณเสียงไปยังอุปกรณ์ภายนอกหรือซอฟต์แวร์อื่นเพื่อบันทึก multitrack
    ปรับปรุงหน้าต่าง Plug-in Browser ให้สวยงามและใช้งานง่ายขึ้น
    อัปเดต FLTK เป็นเวอร์ชัน 1.4.4 เพื่อรองรับ UI ที่ทันสมัยและเสถียร

    ความสามารถของ Giada
    ใช้เป็น loop machine, sample player, song editor, live recorder, FX processor และ MIDI controller
    รองรับ VST3, LV2 และ MIDI I/O สำหรับการใช้งานแบบมืออาชีพ
    ออกแบบมาเพื่อการแสดงสด — ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพสูง
    รองรับการทำงานแบบ multithreaded เพื่อประสิทธิภาพเสียงที่ดีขึ้น

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Giada เป็นซอฟต์แวร์ open-source ภายใต้ GPL — ใช้งานฟรีและปรับแต่งได้
    Flatpak ช่วยให้ติดตั้ง Giada ได้ง่ายบนทุกดิสโทร Linux โดยไม่ต้องพึ่ง dependency ภายนอก
    JACK เป็นระบบเชื่อมต่อเสียงที่นิยมใน Linux สำหรับงานดนตรีระดับมืออาชีพ
    FLTK เป็นไลบรารี UI ที่เบาและเร็ว เหมาะกับแอปที่ต้องการประสิทธิภาพสูง

    https://9to5linux.com/giada-1-3-open-source-loop-machine-adds-support-for-multiple-audio-connections
    🎧 “Giada 1.3 อัปเดตใหม่ รองรับการเชื่อมต่อเสียงหลายช่อง — เครื่องมือสาย Loop ที่เล็กแต่ทรงพลังสำหรับนักดนตรีสด” Giada 1.3 เวอร์ชันล่าสุดของซอฟต์แวร์ open-source สำหรับการผลิตดนตรีแบบ loop-based ได้เปิดตัวอย่างเป็นทางการในเดือนกันยายน 2025 โดยมาพร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจสำหรับนักดนตรีสายสดและผู้ใช้งานระดับมืออาชีพ โดยเฉพาะการรองรับการเชื่อมต่อเสียงหลายช่องผ่าน JACK Audio Connection Kit ซึ่งช่วยให้สามารถส่งสัญญาณเสียงไปยังอุปกรณ์ภายนอกหรือซอฟต์แวร์อื่นเพื่อการบันทึกแบบ multitrack ได้อย่างยืดหยุ่น Giada เป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาให้เรียบง่ายแต่ทรงพลัง ใช้ได้ทั้งเป็น loop machine, sample player, song editor, live recorder, FX processor และ MIDI controller โดยในเวอร์ชัน 1.3 นี้ยังมีการปรับปรุงหน้าต่าง Plug-in Browser ให้ใช้งานง่ายขึ้น อัปเดตไลบรารี FLTK เป็นเวอร์ชัน 1.4.4 และปรับโครงสร้างโค้ดภายในเพื่อให้ทำงานได้ลื่นไหลและเสถียรมากขึ้น ผู้ใช้สามารถดาวน์โหลด Giada 1.3 ได้ทั้งแบบ source tarball และ Flatpak จาก Flathub ซึ่งรองรับการใช้งานบนทุกดิสโทรของ GNU/Linux โดยไม่ต้องติดตั้งอะไรเพิ่มเติม แต่ทีมพัฒนาแนะนำให้ใช้ binary package จาก repository ของดิสโทรเพื่อประสบการณ์ที่ดีที่สุด ✅ ฟีเจอร์ใหม่ใน Giada 1.3 ➡️ รองรับการเชื่อมต่อเสียงหลายช่องผ่าน JACK Audio Connection Kit ➡️ สามารถส่งสัญญาณเสียงไปยังอุปกรณ์ภายนอกหรือซอฟต์แวร์อื่นเพื่อบันทึก multitrack ➡️ ปรับปรุงหน้าต่าง Plug-in Browser ให้สวยงามและใช้งานง่ายขึ้น ➡️ อัปเดต FLTK เป็นเวอร์ชัน 1.4.4 เพื่อรองรับ UI ที่ทันสมัยและเสถียร ✅ ความสามารถของ Giada ➡️ ใช้เป็น loop machine, sample player, song editor, live recorder, FX processor และ MIDI controller ➡️ รองรับ VST3, LV2 และ MIDI I/O สำหรับการใช้งานแบบมืออาชีพ ➡️ ออกแบบมาเพื่อการแสดงสด — ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพสูง ➡️ รองรับการทำงานแบบ multithreaded เพื่อประสิทธิภาพเสียงที่ดีขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Giada เป็นซอฟต์แวร์ open-source ภายใต้ GPL — ใช้งานฟรีและปรับแต่งได้ ➡️ Flatpak ช่วยให้ติดตั้ง Giada ได้ง่ายบนทุกดิสโทร Linux โดยไม่ต้องพึ่ง dependency ภายนอก ➡️ JACK เป็นระบบเชื่อมต่อเสียงที่นิยมใน Linux สำหรับงานดนตรีระดับมืออาชีพ ➡️ FLTK เป็นไลบรารี UI ที่เบาและเร็ว เหมาะกับแอปที่ต้องการประสิทธิภาพสูง https://9to5linux.com/giada-1-3-open-source-loop-machine-adds-support-for-multiple-audio-connections
    9TO5LINUX.COM
    Giada 1.3 Open-Source Loop Machine Adds Support for Multiple Audio Connections - 9to5Linux
    Giada 1.3 open-source loop machine and music production software is now available for download with support for multiple audio connections.
    0 Comments 0 Shares 84 Views 0 Reviews
  • “Pass: ผู้จัดการรหัสผ่านสาย Unix ที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง — เมื่อความปลอดภัยอยู่ในมือคุณผ่าน GPG และ Git”

    ในยุคที่ผู้คนต้องจัดการรหัสผ่านมากมายจากบริการออนไลน์ต่าง ๆ “Pass” ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ได้รับความนิยมในหมู่ผู้ใช้ Unix และ Linux เพราะมันยึดหลักปรัชญา Unix อย่างแท้จริง — เรียบง่าย ใช้ได้จริง และไม่พึ่งพาโครงสร้างซับซ้อน

    Pass คือ shell script ขนาดเล็กที่จัดเก็บรหัสผ่านไว้ในไฟล์ที่ถูกเข้ารหัสด้วย GPG โดยแต่ละไฟล์จะตั้งชื่อตามเว็บไซต์หรือบริการที่ใช้รหัสนั้น เช่น Email/zx2c4.com หรือ Business/cheese-whiz-factory ซึ่งสามารถจัดหมวดหมู่เป็นโฟลเดอร์ได้ตามใจผู้ใช้

    ผู้ใช้สามารถเพิ่ม แก้ไข ลบ หรือสร้างรหัสผ่านใหม่ได้ด้วยคำสั่งเดียว เช่น pass insert, pass edit, pass generate และยังสามารถคัดลอกรหัสผ่านไปยัง clipboard ได้ชั่วคราวด้วย pass -c ซึ่งจะล้างข้อมูลออกจาก clipboard ภายใน 45 วินาทีเพื่อความปลอดภัย

    Pass ยังรองรับการติดตามการเปลี่ยนแปลงผ่าน Git โดยทุกการแก้ไขจะถูกบันทึกเป็น commit ทำให้สามารถย้อนดูประวัติได้ และยังสามารถ sync ข้ามเครื่องด้วย pass git push และ pass git pull

    ที่น่าสนใจคือ Pass ไม่ได้จำกัดแค่รหัสผ่านเท่านั้น — ผู้ใช้สามารถจัดเก็บข้อมูลอื่น ๆ เช่น URL, คำถามลับ, PIN หรือ metadata ได้ในรูปแบบ multiline หรือแยกไฟล์ตามโฟลเดอร์ ซึ่งเปิดโอกาสให้ผู้ใช้จัดระเบียบข้อมูลได้ตามสไตล์ของตัวเอง

    นอกจากนี้ยังมี community ที่แข็งแกร่ง ซึ่งสร้าง extension และ GUI มากมาย เช่น pass-otp สำหรับรหัส OTP, qtpass สำหรับผู้ใช้ GUI, และ passff สำหรับใช้งานร่วมกับ Firefox รวมถึงเครื่องมือ import จาก password manager อื่น ๆ เช่น LastPass, KeePass และ 1Password

    จุดเด่นของ Pass
    ใช้ GPG เข้ารหัสรหัสผ่านแต่ละรายการในไฟล์แยก
    จัดเก็บใน ~/.password-store และสามารถจัดหมวดหมู่เป็นโฟลเดอร์
    ใช้คำสั่งง่าย ๆ เช่น insert, edit, generate, rm และ -c เพื่อจัดการรหัสผ่าน
    รองรับการติดตามผ่าน Git และ sync ข้ามเครื่องได้

    ความสามารถเพิ่มเติม
    รองรับ multiline สำหรับจัดเก็บข้อมูลมากกว่ารหัสผ่าน เช่น URL, PIN, คำถามลับ
    สามารถใช้ GPG key หลายตัวในระบบเดียวกัน — เหมาะกับการใช้งานเป็นทีม
    มี bash/zsh/fish completion เพื่อความสะดวกในการใช้งาน
    รองรับ extension เช่น pass-otp, pass-update, pass-import และ GUI เช่น qtpass, passmenu

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Pass ถูกพัฒนาโดย Jason Donenfeld และเปิดให้ใช้งานภายใต้ GPLv2+
    มี community ที่แข็งแกร่งและมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง
    รองรับการติดตั้งผ่านแพ็กเกจของ Linux หลาย distro และ Homebrew บน macOS
    มีเครื่องมือ import จาก password manager อื่น ๆ เช่น LastPass, KeePass, 1Password

    https://www.passwordstore.org/
    🔐 “Pass: ผู้จัดการรหัสผ่านสาย Unix ที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง — เมื่อความปลอดภัยอยู่ในมือคุณผ่าน GPG และ Git” ในยุคที่ผู้คนต้องจัดการรหัสผ่านมากมายจากบริการออนไลน์ต่าง ๆ “Pass” ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ได้รับความนิยมในหมู่ผู้ใช้ Unix และ Linux เพราะมันยึดหลักปรัชญา Unix อย่างแท้จริง — เรียบง่าย ใช้ได้จริง และไม่พึ่งพาโครงสร้างซับซ้อน Pass คือ shell script ขนาดเล็กที่จัดเก็บรหัสผ่านไว้ในไฟล์ที่ถูกเข้ารหัสด้วย GPG โดยแต่ละไฟล์จะตั้งชื่อตามเว็บไซต์หรือบริการที่ใช้รหัสนั้น เช่น Email/zx2c4.com หรือ Business/cheese-whiz-factory ซึ่งสามารถจัดหมวดหมู่เป็นโฟลเดอร์ได้ตามใจผู้ใช้ ผู้ใช้สามารถเพิ่ม แก้ไข ลบ หรือสร้างรหัสผ่านใหม่ได้ด้วยคำสั่งเดียว เช่น pass insert, pass edit, pass generate และยังสามารถคัดลอกรหัสผ่านไปยัง clipboard ได้ชั่วคราวด้วย pass -c ซึ่งจะล้างข้อมูลออกจาก clipboard ภายใน 45 วินาทีเพื่อความปลอดภัย Pass ยังรองรับการติดตามการเปลี่ยนแปลงผ่าน Git โดยทุกการแก้ไขจะถูกบันทึกเป็น commit ทำให้สามารถย้อนดูประวัติได้ และยังสามารถ sync ข้ามเครื่องด้วย pass git push และ pass git pull ที่น่าสนใจคือ Pass ไม่ได้จำกัดแค่รหัสผ่านเท่านั้น — ผู้ใช้สามารถจัดเก็บข้อมูลอื่น ๆ เช่น URL, คำถามลับ, PIN หรือ metadata ได้ในรูปแบบ multiline หรือแยกไฟล์ตามโฟลเดอร์ ซึ่งเปิดโอกาสให้ผู้ใช้จัดระเบียบข้อมูลได้ตามสไตล์ของตัวเอง นอกจากนี้ยังมี community ที่แข็งแกร่ง ซึ่งสร้าง extension และ GUI มากมาย เช่น pass-otp สำหรับรหัส OTP, qtpass สำหรับผู้ใช้ GUI, และ passff สำหรับใช้งานร่วมกับ Firefox รวมถึงเครื่องมือ import จาก password manager อื่น ๆ เช่น LastPass, KeePass และ 1Password ✅ จุดเด่นของ Pass ➡️ ใช้ GPG เข้ารหัสรหัสผ่านแต่ละรายการในไฟล์แยก ➡️ จัดเก็บใน ~/.password-store และสามารถจัดหมวดหมู่เป็นโฟลเดอร์ ➡️ ใช้คำสั่งง่าย ๆ เช่น insert, edit, generate, rm และ -c เพื่อจัดการรหัสผ่าน ➡️ รองรับการติดตามผ่าน Git และ sync ข้ามเครื่องได้ ✅ ความสามารถเพิ่มเติม ➡️ รองรับ multiline สำหรับจัดเก็บข้อมูลมากกว่ารหัสผ่าน เช่น URL, PIN, คำถามลับ ➡️ สามารถใช้ GPG key หลายตัวในระบบเดียวกัน — เหมาะกับการใช้งานเป็นทีม ➡️ มี bash/zsh/fish completion เพื่อความสะดวกในการใช้งาน ➡️ รองรับ extension เช่น pass-otp, pass-update, pass-import และ GUI เช่น qtpass, passmenu ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Pass ถูกพัฒนาโดย Jason Donenfeld และเปิดให้ใช้งานภายใต้ GPLv2+ ➡️ มี community ที่แข็งแกร่งและมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง ➡️ รองรับการติดตั้งผ่านแพ็กเกจของ Linux หลาย distro และ Homebrew บน macOS ➡️ มีเครื่องมือ import จาก password manager อื่น ๆ เช่น LastPass, KeePass, 1Password https://www.passwordstore.org/
    0 Comments 0 Shares 122 Views 0 Reviews
  • “5 เครื่องมือ AI ช่วยสมัครงานที่ดีที่สุดในปี 2025 — จากจัดการเรซูเม่ถึงสมัครอัตโนมัติ แต่ต้องใช้ด้วยความระวัง”

    ในยุคที่การหางานกลายเป็นภารกิจที่กินพลังชีวิตมากกว่าที่คิด ทั้งการเขียนเรซูเม่ให้ตรงกับแต่ละตำแหน่ง การตอบคำถามคัดกรอง และการติดตามสถานะการสมัคร — AI ได้เข้ามาเป็นผู้ช่วยที่ทรงพลัง แต่ก็ไม่ใช่ไร้ข้อจำกัด

    บทความจาก SlashGear ได้จัดอันดับเครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดสำหรับการสมัครงานในปี 2025 โดยอิงจากประสบการณ์ตรงของผู้เขียนที่เคยทำงานด้าน HR และการวิเคราะห์ฟีเจอร์ของแต่ละแพลตฟอร์ม ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่การจัดการเรซูเม่ การตรวจสอบ ATS ไปจนถึงการสมัครงานแบบอัตโนมัติ

    เครื่องมือที่ได้รับการแนะนำ ได้แก่:
    - Huntr สำหรับการติดตามสถานะการสมัครและจัดการเรซูเม่หลายเวอร์ชัน
    - Enhancv สำหรับตรวจสอบว่าเรซูเม่ผ่านระบบ ATS ได้หรือไม่
    - JobCopilot สำหรับการสมัครงานอัตโนมัติแบบไม่ต้องกรอกซ้ำ
    - LinkedIn Job Match AI สำหรับการจับคู่ตำแหน่งงานกับโปรไฟล์ของผู้สมัคร
    - Kickresume สำหรับการปรับแต่งเรซูเม่ให้ตรงกับประกาศงานและดูเป็นมืออาชีพ

    แม้เครื่องมือเหล่านี้จะช่วยลดภาระในการสมัครงาน แต่ก็มีข้อควรระวัง เช่น การแชร์ข้อมูลส่วนตัวกับระบบ AI, ความเสี่ยงจากการสมัครงานที่ไม่ตรงเป้าหมาย และการถูกกรองออกโดยระบบของบริษัทที่ไม่รับเรซูเม่ที่สร้างด้วย AI

    เครื่องมือ AI ที่ช่วยในการสมัครงาน
    Huntr: ติดตามสถานะการสมัคร, จัดการเรซูเม่, เก็บข้อมูลประกาศงาน
    Enhancv: ตรวจสอบเรซูเม่ให้ผ่านระบบ ATS, วิเคราะห์ความยาว, bullet points, การใช้คำซ้ำ
    JobCopilot: สมัครงานอัตโนมัติ, ตอบคำถามคัดกรองครั้งเดียว, มีแดชบอร์ดติดตาม
    LinkedIn Job Match AI: วิเคราะห์ความเหมาะสมของโปรไฟล์กับตำแหน่งงาน, ใช้ได้เฉพาะผู้ใช้ Premium
    Kickresume: สร้างและปรับแต่งเรซูเม่ด้วย AI, เลือกรับคำแนะนำเฉพาะจุด, รองรับการเขียน cover letter

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    ATS (Applicant Tracking System) เป็นระบบที่บริษัทใช้กรองเรซูเม่ก่อนถึงมือ HR
    Resume ที่ไม่ผ่าน ATS จะถูกคัดออกทันที แม้จะมีคุณสมบัติเหมาะสม
    AI resume optimization ช่วยให้ผ่านการกรองเบื้องต้นและเพิ่มโอกาสเข้าสัมภาษณ์
    เครื่องมืออย่าง Careerflow, LoopCV, Sonara.ai ก็เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจในตลาดเดียวกัน

    https://www.slashgear.com/1942696/best-ai-tools-applying-to-jobs-ranked/
    🤖 “5 เครื่องมือ AI ช่วยสมัครงานที่ดีที่สุดในปี 2025 — จากจัดการเรซูเม่ถึงสมัครอัตโนมัติ แต่ต้องใช้ด้วยความระวัง” ในยุคที่การหางานกลายเป็นภารกิจที่กินพลังชีวิตมากกว่าที่คิด ทั้งการเขียนเรซูเม่ให้ตรงกับแต่ละตำแหน่ง การตอบคำถามคัดกรอง และการติดตามสถานะการสมัคร — AI ได้เข้ามาเป็นผู้ช่วยที่ทรงพลัง แต่ก็ไม่ใช่ไร้ข้อจำกัด บทความจาก SlashGear ได้จัดอันดับเครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดสำหรับการสมัครงานในปี 2025 โดยอิงจากประสบการณ์ตรงของผู้เขียนที่เคยทำงานด้าน HR และการวิเคราะห์ฟีเจอร์ของแต่ละแพลตฟอร์ม ซึ่งครอบคลุมตั้งแต่การจัดการเรซูเม่ การตรวจสอบ ATS ไปจนถึงการสมัครงานแบบอัตโนมัติ เครื่องมือที่ได้รับการแนะนำ ได้แก่: - Huntr สำหรับการติดตามสถานะการสมัครและจัดการเรซูเม่หลายเวอร์ชัน - Enhancv สำหรับตรวจสอบว่าเรซูเม่ผ่านระบบ ATS ได้หรือไม่ - JobCopilot สำหรับการสมัครงานอัตโนมัติแบบไม่ต้องกรอกซ้ำ - LinkedIn Job Match AI สำหรับการจับคู่ตำแหน่งงานกับโปรไฟล์ของผู้สมัคร - Kickresume สำหรับการปรับแต่งเรซูเม่ให้ตรงกับประกาศงานและดูเป็นมืออาชีพ แม้เครื่องมือเหล่านี้จะช่วยลดภาระในการสมัครงาน แต่ก็มีข้อควรระวัง เช่น การแชร์ข้อมูลส่วนตัวกับระบบ AI, ความเสี่ยงจากการสมัครงานที่ไม่ตรงเป้าหมาย และการถูกกรองออกโดยระบบของบริษัทที่ไม่รับเรซูเม่ที่สร้างด้วย AI ✅ เครื่องมือ AI ที่ช่วยในการสมัครงาน ➡️ Huntr: ติดตามสถานะการสมัคร, จัดการเรซูเม่, เก็บข้อมูลประกาศงาน ➡️ Enhancv: ตรวจสอบเรซูเม่ให้ผ่านระบบ ATS, วิเคราะห์ความยาว, bullet points, การใช้คำซ้ำ ➡️ JobCopilot: สมัครงานอัตโนมัติ, ตอบคำถามคัดกรองครั้งเดียว, มีแดชบอร์ดติดตาม ➡️ LinkedIn Job Match AI: วิเคราะห์ความเหมาะสมของโปรไฟล์กับตำแหน่งงาน, ใช้ได้เฉพาะผู้ใช้ Premium ➡️ Kickresume: สร้างและปรับแต่งเรซูเม่ด้วย AI, เลือกรับคำแนะนำเฉพาะจุด, รองรับการเขียน cover letter ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ATS (Applicant Tracking System) เป็นระบบที่บริษัทใช้กรองเรซูเม่ก่อนถึงมือ HR ➡️ Resume ที่ไม่ผ่าน ATS จะถูกคัดออกทันที แม้จะมีคุณสมบัติเหมาะสม ➡️ AI resume optimization ช่วยให้ผ่านการกรองเบื้องต้นและเพิ่มโอกาสเข้าสัมภาษณ์ ➡️ เครื่องมืออย่าง Careerflow, LoopCV, Sonara.ai ก็เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจในตลาดเดียวกัน https://www.slashgear.com/1942696/best-ai-tools-applying-to-jobs-ranked/
    WWW.SLASHGEAR.COM
    5 Of The Best AI Tools For Applying To Jobs, Ranked - SlashGear
    5 of the best AI tools to streamline your job search, from resume optimization and application tracking to LinkedIn job matching and auto-apply options.
    0 Comments 0 Shares 166 Views 0 Reviews
  • “ประมูลพลาดหรือโชคชะตา? ผู้ใช้ Reddit ได้พีซีมูลค่า $8,000 ในราคาแค่ $23 — เมื่อเคสเปล่ากลายเป็นเวิร์กสเตชันระดับเทพ”

    เรื่องนี้เริ่มต้นจากการประมูลออนไลน์เล็ก ๆ ในเมืองโคลัมบัส รัฐโอไฮโอ ที่ผู้ขายตั้งรายการว่าเป็น “เคส Fractal Design Define 7 XL” พร้อมภาพสต็อกจากเว็บไซต์ผู้ผลิต ไม่มีใครรู้เลยว่าภายในเคสนั้นมีอะไรซ่อนอยู่ — จนกระทั่งผู้ใช้ Reddit ชื่อ LlamadeusGame ชนะการประมูลในราคาเพียง $23.50 และพบว่ามันคือพีซีระดับเวิร์กสเตชันที่เคยขายในราคา $8,000

    ภายในเคสมีฮาร์ดแวร์ระดับสูงที่ยังทรงพลังแม้จะไม่ใช่รุ่นล่าสุด ได้แก่ AMD Ryzen Threadripper 3960X แบบ 24 คอร์, แรม DDR4 ขนาด 256GB, การ์ดจอ RTX 3080 Ti และเมนบอร์ด Aorus Pro Wi-Fi TRX40 — ทั้งหมดนี้ยังมีไฟล์ของเจ้าของเดิมอยู่ในเครื่อง ซึ่งคาดว่าอาจเป็นเครื่องที่ถูกส่งซ่อมหรือเทิร์นคืนแล้วหลุดเข้าสู่ระบบประมูลโดยไม่ได้ตั้งใจ

    ผู้ใช้รายนี้ตั้งใจจะใช้เคสสำหรับสร้างเครื่องพัฒนา AI แต่เมื่อพบว่าฮาร์ดแวร์ภายในยังใช้งานได้ดี ก็เปลี่ยนแผนมาใช้ CPU, RAM และเมนบอร์ดเดิม ส่วนการ์ดจอจะถูกเปลี่ยน เพราะแม้ RTX 3080 Ti จะยังแรงสำหรับเกม แต่ไม่เหมาะกับงาน AI เทียบกับรุ่นใหม่ ๆ

    ชุมชน Reddit ต่างอิจฉาและยืนยันว่าเคสนี้น่าจะมาจากบริษัท Puget Systems ที่ผลิตเวิร์กสเตชันระดับมืออาชีพ โดยมีพนักงานของบริษัทมายืนยันในคอมเมนต์ว่าเครื่องนี้น่าจะขายในปี 2021 ในราคาประมาณ $8,000

    รายละเอียดของพีซีที่ได้จากการประมูล
    เคส Fractal Design Define 7 XL พร้อมฮาร์ดแวร์ภายในครบชุด
    CPU: AMD Ryzen Threadripper 3960X (24-core, 48-thread)
    RAM: DDR4 ขนาด 256GB
    GPU: NVIDIA RTX 3080 Ti (12GB VRAM)
    เมนบอร์ด: Aorus Pro Wi-Fi TRX40

    ที่มาของเครื่องและการใช้งาน
    คาดว่าเป็นเครื่องเวิร์กสเตชันจาก Puget Systems
    อาจถูกส่งคืนหรือหลุดจากระบบซ่อมโดยไม่ได้ตั้งใจ
    ผู้ใช้พบไฟล์ของเจ้าของเดิมในเครื่อง
    นำมาใช้สร้างเครื่องพัฒนา AI โดยเปลี่ยนเฉพาะ GPU

    ความคุ้มค่าของการประมูล
    ราคาประมูลเพียง $23.50 เทียบกับมูลค่าเดิม $8,000
    เคสเปล่าก็ยังมีมูลค่าราว $250 หากไม่มีฮาร์ดแวร์
    การ์ดจอ RTX 3080 Ti ยังมีราคาสูงในตลาดมือสอง
    Threadripper 3960X ยังแรงกว่า CPU ผู้บริโภคทั่วไปหลายรุ่น

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    RTX 3080 Ti เทียบเท่า RTX 5070 ในด้าน rasterization
    RAM 256GB เหมาะกับงานตัดต่อภาพหรือวิดีโอระดับมืออาชีพ
    Threadripper 3960X เปิดตัวในปี 2019 ด้วยราคา $1,400
    Puget Systems เป็นแบรนด์ที่นิยมในกลุ่มผู้ใช้มืออาชีพด้านกราฟิกและ AI

    https://www.tomshardware.com/desktops/gaming-pcs/lucky-bidder-scoops-usd8-000-pc-for-usd23-at-auction-mislabelled-fractal-design-case-listing-had-24-core-threadripper-3960x-256gb-of-memory-and-an-rtx-3080-ti-inside
    💸 “ประมูลพลาดหรือโชคชะตา? ผู้ใช้ Reddit ได้พีซีมูลค่า $8,000 ในราคาแค่ $23 — เมื่อเคสเปล่ากลายเป็นเวิร์กสเตชันระดับเทพ” เรื่องนี้เริ่มต้นจากการประมูลออนไลน์เล็ก ๆ ในเมืองโคลัมบัส รัฐโอไฮโอ ที่ผู้ขายตั้งรายการว่าเป็น “เคส Fractal Design Define 7 XL” พร้อมภาพสต็อกจากเว็บไซต์ผู้ผลิต ไม่มีใครรู้เลยว่าภายในเคสนั้นมีอะไรซ่อนอยู่ — จนกระทั่งผู้ใช้ Reddit ชื่อ LlamadeusGame ชนะการประมูลในราคาเพียง $23.50 และพบว่ามันคือพีซีระดับเวิร์กสเตชันที่เคยขายในราคา $8,000 ภายในเคสมีฮาร์ดแวร์ระดับสูงที่ยังทรงพลังแม้จะไม่ใช่รุ่นล่าสุด ได้แก่ AMD Ryzen Threadripper 3960X แบบ 24 คอร์, แรม DDR4 ขนาด 256GB, การ์ดจอ RTX 3080 Ti และเมนบอร์ด Aorus Pro Wi-Fi TRX40 — ทั้งหมดนี้ยังมีไฟล์ของเจ้าของเดิมอยู่ในเครื่อง ซึ่งคาดว่าอาจเป็นเครื่องที่ถูกส่งซ่อมหรือเทิร์นคืนแล้วหลุดเข้าสู่ระบบประมูลโดยไม่ได้ตั้งใจ ผู้ใช้รายนี้ตั้งใจจะใช้เคสสำหรับสร้างเครื่องพัฒนา AI แต่เมื่อพบว่าฮาร์ดแวร์ภายในยังใช้งานได้ดี ก็เปลี่ยนแผนมาใช้ CPU, RAM และเมนบอร์ดเดิม ส่วนการ์ดจอจะถูกเปลี่ยน เพราะแม้ RTX 3080 Ti จะยังแรงสำหรับเกม แต่ไม่เหมาะกับงาน AI เทียบกับรุ่นใหม่ ๆ ชุมชน Reddit ต่างอิจฉาและยืนยันว่าเคสนี้น่าจะมาจากบริษัท Puget Systems ที่ผลิตเวิร์กสเตชันระดับมืออาชีพ โดยมีพนักงานของบริษัทมายืนยันในคอมเมนต์ว่าเครื่องนี้น่าจะขายในปี 2021 ในราคาประมาณ $8,000 ✅ รายละเอียดของพีซีที่ได้จากการประมูล ➡️ เคส Fractal Design Define 7 XL พร้อมฮาร์ดแวร์ภายในครบชุด ➡️ CPU: AMD Ryzen Threadripper 3960X (24-core, 48-thread) ➡️ RAM: DDR4 ขนาด 256GB ➡️ GPU: NVIDIA RTX 3080 Ti (12GB VRAM) ➡️ เมนบอร์ด: Aorus Pro Wi-Fi TRX40 ✅ ที่มาของเครื่องและการใช้งาน ➡️ คาดว่าเป็นเครื่องเวิร์กสเตชันจาก Puget Systems ➡️ อาจถูกส่งคืนหรือหลุดจากระบบซ่อมโดยไม่ได้ตั้งใจ ➡️ ผู้ใช้พบไฟล์ของเจ้าของเดิมในเครื่อง ➡️ นำมาใช้สร้างเครื่องพัฒนา AI โดยเปลี่ยนเฉพาะ GPU ✅ ความคุ้มค่าของการประมูล ➡️ ราคาประมูลเพียง $23.50 เทียบกับมูลค่าเดิม $8,000 ➡️ เคสเปล่าก็ยังมีมูลค่าราว $250 หากไม่มีฮาร์ดแวร์ ➡️ การ์ดจอ RTX 3080 Ti ยังมีราคาสูงในตลาดมือสอง ➡️ Threadripper 3960X ยังแรงกว่า CPU ผู้บริโภคทั่วไปหลายรุ่น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RTX 3080 Ti เทียบเท่า RTX 5070 ในด้าน rasterization ➡️ RAM 256GB เหมาะกับงานตัดต่อภาพหรือวิดีโอระดับมืออาชีพ ➡️ Threadripper 3960X เปิดตัวในปี 2019 ด้วยราคา $1,400 ➡️ Puget Systems เป็นแบรนด์ที่นิยมในกลุ่มผู้ใช้มืออาชีพด้านกราฟิกและ AI https://www.tomshardware.com/desktops/gaming-pcs/lucky-bidder-scoops-usd8-000-pc-for-usd23-at-auction-mislabelled-fractal-design-case-listing-had-24-core-threadripper-3960x-256gb-of-memory-and-an-rtx-3080-ti-inside
    0 Comments 0 Shares 153 Views 0 Reviews
  • “NVIDIA Blackwell Ultra GB300 ทำลายสถิติ MLPerf — เร็วขึ้น 45% ใน DeepSeek R1 พร้อมเทคนิคใหม่ที่เปลี่ยนเกม AI inference”

    NVIDIA ประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในการทดสอบ MLPerf v5.1 โดยชิป Blackwell Ultra GB300 NVL72 rack-scale system สามารถทำความเร็วในการประมวลผล inference ได้สูงกว่ารุ่นก่อนหน้า GB200 ถึง 45% ในโมเดล DeepSeek R1 ซึ่งเป็นหนึ่งในโมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนที่สุดในปัจจุบัน

    ความสำเร็จนี้เกิดจากการผสานระหว่างฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังและการปรับแต่งซอฟต์แวร์อย่างลึกซึ้ง โดย GB300 ใช้ tensor core ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 2 เท่าในส่วน attention-layer และเพิ่ม FLOPS ด้าน AI compute อีก 1.5 เท่า พร้อมหน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU

    ในด้านซอฟต์แวร์ NVIDIA ใช้ฟอร์แมต NVFP4 ซึ่งเป็น floating point แบบ 4-bit ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงาน AI reasoning โดยสามารถลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput ได้โดยไม่เสียความแม่นยำ นอกจากนี้ยังใช้เทคนิคการ “shard” โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่เพิ่ม latency

    ระบบ GB300 NVL72 ยังมีแบนด์วิดท์รวมถึง 130 TBps ด้วย NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU แต่ละตัว ทำให้สามารถสื่อสารกันได้อย่างรวดเร็วและไม่มีคอขวด

    ทั้งหมดนี้เป็นส่วนหนึ่งของแนวคิด “AI Factory” ที่ NVIDIA ผลักดัน โดยเชื่อว่าการเพิ่ม throughput ในการประมวลผล AI จะช่วยเพิ่มรายได้ ลดต้นทุน และทำให้ระบบมีประสิทธิภาพสูงสุดในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นสินทรัพย์หลัก

    ความสามารถของ Blackwell Ultra GB300
    เพิ่มความเร็ว inference ใน DeepSeek R1 ได้ถึง 45% เมื่อเทียบกับ GB200
    เร็วกว่า Hopper GPU รุ่นก่อนหน้าถึง 5 เท่า
    ใช้ tensor core ที่มี 2X attention-layer acceleration และ 1.5X AI compute FLOPS
    หน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU

    เทคนิคซอฟต์แวร์ที่ใช้
    ใช้ NVFP4 format เพื่อลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput
    ใช้ TensorRT Model Optimizer และ TensorRT-LLM library เพื่อปรับแต่งโมเดล
    shard โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
    ใช้ NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU รวมเป็น 130 TBps

    ผลการทดสอบ MLPerf v5.1
    GB300 NVL72 ทำลายสถิติใน DeepSeek R1, Llama 3.1 405B, Llama 3.1 8B และ Whisper
    เพิ่ม throughput ต่อ GPU ได้เกือบ 50% ด้วยเทคนิค disaggregated serving
    ลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพในงาน interactive AI
    เหมาะกับการใช้งานในระบบ AI Factory ที่ต้องการประมวลผลจำนวนมาก

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    DeepSeek R1 เป็นโมเดล MoE ขนาด 671B parameter ที่ต้องใช้ compute สูงมาก
    Whisper กลายเป็นโมเดลแปลงเสียงยอดนิยมบน HuggingFace ด้วยยอดดาวน์โหลดเกือบ 5 ล้านครั้ง
    Llama 3.1 405B มีความต้องการด้าน latency และ throughput สูงกว่ารุ่นก่อน
    Hopper GPU เริ่มล้าสมัยเมื่อเทียบกับ Blackwell Ultra ในงาน inference

    https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-claims-software-and-hardware-upgrades-allow-blackwell-ultra-gb300-to-dominate-mlperf-benchmarks-touts-45-percent-deepseek-r-1-inference-throughput-increase-over-gb200
    🚀 “NVIDIA Blackwell Ultra GB300 ทำลายสถิติ MLPerf — เร็วขึ้น 45% ใน DeepSeek R1 พร้อมเทคนิคใหม่ที่เปลี่ยนเกม AI inference” NVIDIA ประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในการทดสอบ MLPerf v5.1 โดยชิป Blackwell Ultra GB300 NVL72 rack-scale system สามารถทำความเร็วในการประมวลผล inference ได้สูงกว่ารุ่นก่อนหน้า GB200 ถึง 45% ในโมเดล DeepSeek R1 ซึ่งเป็นหนึ่งในโมเดล AI ขนาดใหญ่ที่ซับซ้อนที่สุดในปัจจุบัน ความสำเร็จนี้เกิดจากการผสานระหว่างฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังและการปรับแต่งซอฟต์แวร์อย่างลึกซึ้ง โดย GB300 ใช้ tensor core ที่มีประสิทธิภาพสูงขึ้นถึง 2 เท่าในส่วน attention-layer และเพิ่ม FLOPS ด้าน AI compute อีก 1.5 เท่า พร้อมหน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU ในด้านซอฟต์แวร์ NVIDIA ใช้ฟอร์แมต NVFP4 ซึ่งเป็น floating point แบบ 4-bit ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงาน AI reasoning โดยสามารถลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput ได้โดยไม่เสียความแม่นยำ นอกจากนี้ยังใช้เทคนิคการ “shard” โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยไม่เพิ่ม latency ระบบ GB300 NVL72 ยังมีแบนด์วิดท์รวมถึง 130 TBps ด้วย NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU แต่ละตัว ทำให้สามารถสื่อสารกันได้อย่างรวดเร็วและไม่มีคอขวด ทั้งหมดนี้เป็นส่วนหนึ่งของแนวคิด “AI Factory” ที่ NVIDIA ผลักดัน โดยเชื่อว่าการเพิ่ม throughput ในการประมวลผล AI จะช่วยเพิ่มรายได้ ลดต้นทุน และทำให้ระบบมีประสิทธิภาพสูงสุดในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นสินทรัพย์หลัก ✅ ความสามารถของ Blackwell Ultra GB300 ➡️ เพิ่มความเร็ว inference ใน DeepSeek R1 ได้ถึง 45% เมื่อเทียบกับ GB200 ➡️ เร็วกว่า Hopper GPU รุ่นก่อนหน้าถึง 5 เท่า ➡️ ใช้ tensor core ที่มี 2X attention-layer acceleration และ 1.5X AI compute FLOPS ➡️ หน่วยความจำ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU ✅ เทคนิคซอฟต์แวร์ที่ใช้ ➡️ ใช้ NVFP4 format เพื่อลดขนาดโมเดลและเพิ่ม throughput ➡️ ใช้ TensorRT Model Optimizer และ TensorRT-LLM library เพื่อปรับแต่งโมเดล ➡️ shard โมเดล Llama 3.1 405B ข้ามหลาย GPU เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ใช้ NVLink fabric ความเร็ว 1.8 TBps ระหว่าง GPU รวมเป็น 130 TBps ✅ ผลการทดสอบ MLPerf v5.1 ➡️ GB300 NVL72 ทำลายสถิติใน DeepSeek R1, Llama 3.1 405B, Llama 3.1 8B และ Whisper ➡️ เพิ่ม throughput ต่อ GPU ได้เกือบ 50% ด้วยเทคนิค disaggregated serving ➡️ ลด latency และเพิ่มประสิทธิภาพในงาน interactive AI ➡️ เหมาะกับการใช้งานในระบบ AI Factory ที่ต้องการประมวลผลจำนวนมาก ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DeepSeek R1 เป็นโมเดล MoE ขนาด 671B parameter ที่ต้องใช้ compute สูงมาก ➡️ Whisper กลายเป็นโมเดลแปลงเสียงยอดนิยมบน HuggingFace ด้วยยอดดาวน์โหลดเกือบ 5 ล้านครั้ง ➡️ Llama 3.1 405B มีความต้องการด้าน latency และ throughput สูงกว่ารุ่นก่อน ➡️ Hopper GPU เริ่มล้าสมัยเมื่อเทียบกับ Blackwell Ultra ในงาน inference https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-claims-software-and-hardware-upgrades-allow-blackwell-ultra-gb300-to-dominate-mlperf-benchmarks-touts-45-percent-deepseek-r-1-inference-throughput-increase-over-gb200
    0 Comments 0 Shares 159 Views 0 Reviews
  • ทำธุรกิจต้องไว! เครื่องบดถ้วยรุ่น 500 กรัม BONNY ตัวเดียวจบทุกงาน!
    การทำผงวัตถุดิบแห้งให้ได้คุณภาพไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป! เครื่องบดถ้วยรุ่น 500 กรัม BONNY ช่วยให้การทำงานของคุณเป็นไปอย่างราบรื่นและรวดเร็ว
    - ทรงพลัง: กำลังไฟ 1,400W บดได้ละเอียดทุกชนิด ไม่ว่าจะเป็นสมุนไพร เมล็ดกาแฟ หรือธัญพืช
    - รวดเร็ว: ความเร็ว 25,000 รอบ/นาที ประหยัดเวลาทำงาน เพิ่มกำลังการผลิต
    - คุ้มค่า: ความจุ 500g เหมาะสำหรับงานหลากหลาย ตอบโจทย์ธุรกิจขนาดเล็ก-กลาง
    ลงทุนครั้งเดียว แต่คุ้มค่าเกินราคาแน่นอน!
    ย่งฮะเฮง เครื่องบด ย่อย หั่น สับ สไลซ์ คั้น อัด เลื่อย สำหรับ อาหาร ยา พลังงานหมุนเวียน
    แผนที่: https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7
    แชท Facebook: m.me/yonghahheng
    LINE Business ID: @588okjbj (มี @ ข้างหน้า) หรือ https://lin.ee/HV4lSKp
    โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-318-9098
    เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com
    E-mail: sales@yoryonghahheng.com และ yonghahheng@gmail.com
    เวลาเปิดทำการ:
    จันทร์ - ศุกร์: 8.00 - 17.00 น.
    เสาร์: 8.00 - 16.00 น.
    #เลือกคุณภาพ #เลือกBONNY #เครื่องบดสมุนไพร #บดแห้ง #เครื่องบดยา #ผงสมุนไพร #เครื่องบดอาหารแห้ง #เครื่องบดความเร็วสูง #ธุรกิจขนาดเล็ก #อุปกรณ์ทำอาหาร #สมุนไพร #เครื่องเทศ #เครื่องบดละเอียด #เครื่องบดอเนกประสงค์ #เครื่องบดพริก #เครื่องบดกาแฟ #เครื่องบดธัญพืช #เครื่องบดสมุนไพรผง #เครื่องบดสแตนเลส #เครื่องบดไฟฟ้า #เครื่องบดเมล็ดพืช #เครื่องบดวัตถุดิบ #เครื่องบดเครื่องเทศ #บดผง #อุปกรณ์ทำครัว #เครื่องบด #เครื่องบดอาหาร #ของแห้ง
    ทำธุรกิจต้องไว! 🚀 เครื่องบดถ้วยรุ่น 500 กรัม BONNY ตัวเดียวจบทุกงาน! การทำผงวัตถุดิบแห้งให้ได้คุณภาพไม่ใช่เรื่องยากอีกต่อไป! เครื่องบดถ้วยรุ่น 500 กรัม BONNY ช่วยให้การทำงานของคุณเป็นไปอย่างราบรื่นและรวดเร็ว 💨 - ทรงพลัง: กำลังไฟ 1,400W บดได้ละเอียดทุกชนิด ไม่ว่าจะเป็นสมุนไพร เมล็ดกาแฟ หรือธัญพืช 🌾 - รวดเร็ว: ความเร็ว 25,000 รอบ/นาที ประหยัดเวลาทำงาน เพิ่มกำลังการผลิต 📈 - คุ้มค่า: ความจุ 500g เหมาะสำหรับงานหลากหลาย ตอบโจทย์ธุรกิจขนาดเล็ก-กลาง 👍 ลงทุนครั้งเดียว แต่คุ้มค่าเกินราคาแน่นอน! ✨ ย่งฮะเฮง เครื่องบด ย่อย หั่น สับ สไลซ์ คั้น อัด เลื่อย สำหรับ อาหาร ยา พลังงานหมุนเวียน แผนที่: https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7 📍 แชท Facebook: m.me/yonghahheng 💬 LINE Business ID: @588okjbj (มี @ ข้างหน้า) หรือ https://lin.ee/HV4lSKp 📱 โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-318-9098 📞 เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com 💻 E-mail: sales@yoryonghahheng.com และ yonghahheng@gmail.com 📧 เวลาเปิดทำการ: จันทร์ - ศุกร์: 8.00 - 17.00 น. เสาร์: 8.00 - 16.00 น. #เลือกคุณภาพ #เลือกBONNY #เครื่องบดสมุนไพร #บดแห้ง #เครื่องบดยา #ผงสมุนไพร #เครื่องบดอาหารแห้ง #เครื่องบดความเร็วสูง #ธุรกิจขนาดเล็ก #อุปกรณ์ทำอาหาร #สมุนไพร #เครื่องเทศ #เครื่องบดละเอียด #เครื่องบดอเนกประสงค์ #เครื่องบดพริก #เครื่องบดกาแฟ #เครื่องบดธัญพืช #เครื่องบดสมุนไพรผง #เครื่องบดสแตนเลส #เครื่องบดไฟฟ้า #เครื่องบดเมล็ดพืช #เครื่องบดวัตถุดิบ #เครื่องบดเครื่องเทศ #บดผง #อุปกรณ์ทำครัว #เครื่องบด #เครื่องบดอาหาร #ของแห้ง
    Like
    1
    0 Comments 0 Shares 252 Views 0 Reviews
  • “ควอนตัมคอมพิวติ้งอาจปลดล็อก Bitcoin มูลค่า 879 พันล้านดอลลาร์! กระเป๋าเงินที่ถูกลืมอาจกลายเป็นขุมทรัพย์แห่งอนาคต”

    ลองจินตนาการว่า Bitcoin ที่คุณเคยได้ยินว่าหายไปแล้ว — เพราะเจ้าของลืมรหัส หรือเสียชีวิตโดยไม่มีใครเข้าถึงได้ — วันหนึ่งกลับถูกปลดล็อกขึ้นมาอีกครั้งด้วยเทคโนโลยีควอนตัมคอมพิวติ้งที่ทรงพลังพอจะเจาะระบบเข้ารหัส AES ได้สำเร็จ…นั่นคือสิ่งที่นักวิเคราะห์หลายคนเริ่มพูดถึงในปี 2025

    จุดเริ่มต้นของความกังวลนี้มาจากความก้าวหน้าของชิปควอนตัม “Willow” จาก Google ที่สามารถทำงานบางอย่างได้ในเวลาไม่ถึง 5 นาที — เทียบกับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ปัจจุบันที่ต้องใช้เวลาถึง 10^25 ปีในการทำงานเดียวกัน แม้ Willow จะมีเพียง 105 qubits แต่ก็แสดงให้เห็นว่าการพัฒนาเทคโนโลยีนี้กำลังเร่งขึ้นอย่างรวดเร็ว

    ตามการวิเคราะห์ของ Ronan Manly จาก Sound Money Report มี Bitcoin จำนวนมหาศาลระหว่าง 2.3 ถึง 7.8 ล้าน BTC ที่ถูกเก็บไว้ในกระเป๋าเงินที่ไม่มีการเคลื่อนไหวเลย — คิดเป็น 11% ถึง 37% ของจำนวน Bitcoin ทั้งหมดในระบบ ซึ่งส่วนใหญ่เกิดจากการลืมรหัส หรือเจ้าของเสียชีวิตโดยไม่มีการถ่ายทอดข้อมูล

    หากควอนตัมคอมพิวเตอร์สามารถเจาะระบบ AES ได้จริงในอนาคต กระเป๋าเงินเหล่านี้อาจถูกปลดล็อก และ Bitcoin มูลค่ารวมกว่า 879 พันล้านดอลลาร์ (ตามราคาปัจจุบันที่ ~$112,000 ต่อเหรียญ) อาจถูกนำออกมาใช้ — ซึ่งอาจทำให้ตลาดเกิดการเทขายครั้งใหญ่ และเข้าสู่ภาวะขาลงโดยไม่ต้องมีปัจจัยอื่นใดเลย

    แม้ผู้ใช้ Bitcoin ส่วนใหญ่จะเปลี่ยนไปใช้กระเป๋าเงินที่ปลอดภัยต่อควอนตัมแล้ว แต่กระเป๋าเงินที่ถูกลืมและไม่มีเจ้าของจะยังคงเสี่ยงต่อการถูกเจาะในอนาคต หากไม่มีการอัปเกรดหรือเปลี่ยนระบบเข้ารหัส

    ความก้าวหน้าของควอนตัมคอมพิวติ้ง
    Google Willow chip ทำงานบางอย่างได้ใน 5 นาที เทียบกับ 10^25 ปีของซูเปอร์คอมพิวเตอร์
    Willow มี 105 qubits และสามารถลดข้อผิดพลาดเมื่อเพิ่มจำนวน qubits
    เทคโนโลยีนี้ได้รับความสนใจจาก Elon Musk และ Sam Altman

    ความเสี่ยงต่อ Bitcoin
    Bitcoin ใช้การเข้ารหัส AES และ elliptic curve cryptography (ECC)
    หากควอนตัมคอมพิวเตอร์สามารถเจาะ AES ได้ จะสามารถเข้าถึงกระเป๋าเงินที่ถูกลืม
    คาดว่ามี Bitcoin ระหว่าง 2.3 ถึง 7.8 ล้าน BTC ที่อยู่ในกระเป๋าเงินนิ่ง
    มูลค่ารวมของ Bitcoin ที่อาจถูกปลดล็อกสูงถึง $879 พันล้าน

    กระเป๋าเงินนิ่ง (Dormant Wallets)
    เกิดจากการลืมรหัส, การเสียชีวิต, หรือการเก็บไว้โดยไม่มีการเคลื่อนไหว
    ส่วนใหญ่ไม่สามารถอัปเกรดระบบเข้ารหัสได้
    อาจกลายเป็นเป้าหมายหลักของการเจาะระบบในอนาคต

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    ECC และ SHA-256 ยังปลอดภัยกว่า RSA แต่ก็เริ่มถูกตั้งคำถามจากนักวิจัยควอนตัม
    Quantum-safe wallets กำลังถูกพัฒนา เช่น lattice-based cryptography
    นักพัฒนา Bitcoin เริ่มเตรียมแผนรับมือ “Q-Day” หรือวันที่ควอนตัมคอมพิวเตอร์สามารถเจาะระบบได้จริง

    https://wccftech.com/quantum-computing-could-leave-a-shocking-879-billion-of-bitcoin-up-for-grabs-heres-how/
    💥 “ควอนตัมคอมพิวติ้งอาจปลดล็อก Bitcoin มูลค่า 879 พันล้านดอลลาร์! กระเป๋าเงินที่ถูกลืมอาจกลายเป็นขุมทรัพย์แห่งอนาคต” ลองจินตนาการว่า Bitcoin ที่คุณเคยได้ยินว่าหายไปแล้ว — เพราะเจ้าของลืมรหัส หรือเสียชีวิตโดยไม่มีใครเข้าถึงได้ — วันหนึ่งกลับถูกปลดล็อกขึ้นมาอีกครั้งด้วยเทคโนโลยีควอนตัมคอมพิวติ้งที่ทรงพลังพอจะเจาะระบบเข้ารหัส AES ได้สำเร็จ…นั่นคือสิ่งที่นักวิเคราะห์หลายคนเริ่มพูดถึงในปี 2025 จุดเริ่มต้นของความกังวลนี้มาจากความก้าวหน้าของชิปควอนตัม “Willow” จาก Google ที่สามารถทำงานบางอย่างได้ในเวลาไม่ถึง 5 นาที — เทียบกับซูเปอร์คอมพิวเตอร์ปัจจุบันที่ต้องใช้เวลาถึง 10^25 ปีในการทำงานเดียวกัน แม้ Willow จะมีเพียง 105 qubits แต่ก็แสดงให้เห็นว่าการพัฒนาเทคโนโลยีนี้กำลังเร่งขึ้นอย่างรวดเร็ว ตามการวิเคราะห์ของ Ronan Manly จาก Sound Money Report มี Bitcoin จำนวนมหาศาลระหว่าง 2.3 ถึง 7.8 ล้าน BTC ที่ถูกเก็บไว้ในกระเป๋าเงินที่ไม่มีการเคลื่อนไหวเลย — คิดเป็น 11% ถึง 37% ของจำนวน Bitcoin ทั้งหมดในระบบ ซึ่งส่วนใหญ่เกิดจากการลืมรหัส หรือเจ้าของเสียชีวิตโดยไม่มีการถ่ายทอดข้อมูล หากควอนตัมคอมพิวเตอร์สามารถเจาะระบบ AES ได้จริงในอนาคต กระเป๋าเงินเหล่านี้อาจถูกปลดล็อก และ Bitcoin มูลค่ารวมกว่า 879 พันล้านดอลลาร์ (ตามราคาปัจจุบันที่ ~$112,000 ต่อเหรียญ) อาจถูกนำออกมาใช้ — ซึ่งอาจทำให้ตลาดเกิดการเทขายครั้งใหญ่ และเข้าสู่ภาวะขาลงโดยไม่ต้องมีปัจจัยอื่นใดเลย แม้ผู้ใช้ Bitcoin ส่วนใหญ่จะเปลี่ยนไปใช้กระเป๋าเงินที่ปลอดภัยต่อควอนตัมแล้ว แต่กระเป๋าเงินที่ถูกลืมและไม่มีเจ้าของจะยังคงเสี่ยงต่อการถูกเจาะในอนาคต หากไม่มีการอัปเกรดหรือเปลี่ยนระบบเข้ารหัส ✅ ความก้าวหน้าของควอนตัมคอมพิวติ้ง ➡️ Google Willow chip ทำงานบางอย่างได้ใน 5 นาที เทียบกับ 10^25 ปีของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ ➡️ Willow มี 105 qubits และสามารถลดข้อผิดพลาดเมื่อเพิ่มจำนวน qubits ➡️ เทคโนโลยีนี้ได้รับความสนใจจาก Elon Musk และ Sam Altman ✅ ความเสี่ยงต่อ Bitcoin ➡️ Bitcoin ใช้การเข้ารหัส AES และ elliptic curve cryptography (ECC) ➡️ หากควอนตัมคอมพิวเตอร์สามารถเจาะ AES ได้ จะสามารถเข้าถึงกระเป๋าเงินที่ถูกลืม ➡️ คาดว่ามี Bitcoin ระหว่าง 2.3 ถึง 7.8 ล้าน BTC ที่อยู่ในกระเป๋าเงินนิ่ง ➡️ มูลค่ารวมของ Bitcoin ที่อาจถูกปลดล็อกสูงถึง $879 พันล้าน ✅ กระเป๋าเงินนิ่ง (Dormant Wallets) ➡️ เกิดจากการลืมรหัส, การเสียชีวิต, หรือการเก็บไว้โดยไม่มีการเคลื่อนไหว ➡️ ส่วนใหญ่ไม่สามารถอัปเกรดระบบเข้ารหัสได้ ➡️ อาจกลายเป็นเป้าหมายหลักของการเจาะระบบในอนาคต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ECC และ SHA-256 ยังปลอดภัยกว่า RSA แต่ก็เริ่มถูกตั้งคำถามจากนักวิจัยควอนตัม ➡️ Quantum-safe wallets กำลังถูกพัฒนา เช่น lattice-based cryptography ➡️ นักพัฒนา Bitcoin เริ่มเตรียมแผนรับมือ “Q-Day” หรือวันที่ควอนตัมคอมพิวเตอร์สามารถเจาะระบบได้จริง https://wccftech.com/quantum-computing-could-leave-a-shocking-879-billion-of-bitcoin-up-for-grabs-heres-how/
    WCCFTECH.COM
    Quantum Computing Could Leave A Shocking $879 Billion Of Bitcoin Up For Grabs - Here's How!
    A large proportion of Bitcoin's circulating supply is currently sitting in dormant wallets that are susceptible to quantum computing hacks.
    0 Comments 0 Shares 201 Views 0 Reviews
  • เรื่องเล่าจาก Arrow Lake ถึง Metro Exodus: เมื่อการปรับแต่งระดับซอฟต์แวร์กลายเป็นตัวเร่งเกมที่ทรงพลัง

    Intel ได้ปล่อยอัปเดตใหม่สำหรับฟีเจอร์ Application Optimization (APO) ซึ่งเป็นระบบที่ช่วยปรับแต่งการทำงานของ CPU ให้เหมาะกับเกมแต่ละเกมโดยเฉพาะ โดยอัปเดตล่าสุดในเดือนกันยายน 2025 นี้ได้เพิ่มเกมใหม่เข้าไปอีก 15 เกม รวมถึง Metro Exodus Enhanced Edition, God of War, Dyson Sphere Program และ EA Sports FC 24

    ฟีเจอร์ APO นี้รองรับเฉพาะ CPU รุ่นใหม่ ได้แก่ Core Ultra 200 series และ Arrow Lake (14th Gen) โดยเฉพาะรุ่นที่มีรหัส “K” และ HX ซึ่งเป็นรุ่นที่เน้นประสิทธิภาพสูง ทั้งในเดสก์ท็อปและโน้ตบุ๊ก

    Intel ระบุว่าการเปิดใช้งาน APO จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้สูงสุดถึง 14% ในบางเกม และยังช่วยให้ค่า 1% lows (เฟรมเรตต่ำสุดที่เกิดขึ้นระหว่างเล่น) ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ซึ่งหมายถึงประสบการณ์เล่นเกมที่ลื่นไหลมากขึ้น แม้ในฉากที่มีการประมวลผลหนัก

    เพื่อเปิดใช้งาน APO ผู้ใช้ต้องติดตั้ง Intel Dynamic Tuning Technology (DTT) จากเว็บไซต์ของผู้ผลิตเมนบอร์ด และสามารถจัดการการตั้งค่า APO รายเกมได้ผ่านแอป Intel APO UI ที่ดาวน์โหลดจาก Microsoft Store

    นอกจากนี้ Intel ยังระบุว่า APO จะได้รับการอัปเดตอัตโนมัติเมื่อมีเกมใหม่เพิ่มเข้ามาในฐานข้อมูล ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้ไม่ต้องติดตั้งใหม่ทุกครั้ง

    รายละเอียดของ APO Update ล่าสุด
    เพิ่มเกมใหม่ 15 เกม เช่น Metro Exodus, God of War, FC 24
    รองรับ CPU Arrow Lake และ Core Ultra 200 เฉพาะรุ่น K และ HX
    เพิ่มประสิทธิภาพได้สูงสุด 14% และปรับปรุงค่า 1% lows

    วิธีเปิดใช้งาน APO
    ติดตั้ง Intel DTT จากเว็บไซต์ผู้ผลิตเมนบอร์ด
    ดาวน์โหลด Intel APO UI จาก Microsoft Store เพื่อจัดการรายเกม
    ได้รับอัปเดตอัตโนมัติเมื่อมีเกมใหม่เพิ่มเข้ามา

    ผลกระทบต่อประสบการณ์เล่นเกม
    เฟรมเรตลื่นขึ้นในฉากที่มีการประมวลผลหนัก
    ลดอาการกระตุกหรือ drop frame ในเกมที่ซับซ้อน
    ไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์เพื่อให้เกมทำงานดีขึ้น

    https://wccftech.com/intel-releases-apo-update-for-core-ultra-200-and-14th-gen-processors-claims-up-to-14-higher-performance/
    🎙️ เรื่องเล่าจาก Arrow Lake ถึง Metro Exodus: เมื่อการปรับแต่งระดับซอฟต์แวร์กลายเป็นตัวเร่งเกมที่ทรงพลัง Intel ได้ปล่อยอัปเดตใหม่สำหรับฟีเจอร์ Application Optimization (APO) ซึ่งเป็นระบบที่ช่วยปรับแต่งการทำงานของ CPU ให้เหมาะกับเกมแต่ละเกมโดยเฉพาะ โดยอัปเดตล่าสุดในเดือนกันยายน 2025 นี้ได้เพิ่มเกมใหม่เข้าไปอีก 15 เกม รวมถึง Metro Exodus Enhanced Edition, God of War, Dyson Sphere Program และ EA Sports FC 24 ฟีเจอร์ APO นี้รองรับเฉพาะ CPU รุ่นใหม่ ได้แก่ Core Ultra 200 series และ Arrow Lake (14th Gen) โดยเฉพาะรุ่นที่มีรหัส “K” และ HX ซึ่งเป็นรุ่นที่เน้นประสิทธิภาพสูง ทั้งในเดสก์ท็อปและโน้ตบุ๊ก Intel ระบุว่าการเปิดใช้งาน APO จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้สูงสุดถึง 14% ในบางเกม และยังช่วยให้ค่า 1% lows (เฟรมเรตต่ำสุดที่เกิดขึ้นระหว่างเล่น) ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ซึ่งหมายถึงประสบการณ์เล่นเกมที่ลื่นไหลมากขึ้น แม้ในฉากที่มีการประมวลผลหนัก เพื่อเปิดใช้งาน APO ผู้ใช้ต้องติดตั้ง Intel Dynamic Tuning Technology (DTT) จากเว็บไซต์ของผู้ผลิตเมนบอร์ด และสามารถจัดการการตั้งค่า APO รายเกมได้ผ่านแอป Intel APO UI ที่ดาวน์โหลดจาก Microsoft Store นอกจากนี้ Intel ยังระบุว่า APO จะได้รับการอัปเดตอัตโนมัติเมื่อมีเกมใหม่เพิ่มเข้ามาในฐานข้อมูล ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้ไม่ต้องติดตั้งใหม่ทุกครั้ง ✅ รายละเอียดของ APO Update ล่าสุด ➡️ เพิ่มเกมใหม่ 15 เกม เช่น Metro Exodus, God of War, FC 24 ➡️ รองรับ CPU Arrow Lake และ Core Ultra 200 เฉพาะรุ่น K และ HX ➡️ เพิ่มประสิทธิภาพได้สูงสุด 14% และปรับปรุงค่า 1% lows ✅ วิธีเปิดใช้งาน APO ➡️ ติดตั้ง Intel DTT จากเว็บไซต์ผู้ผลิตเมนบอร์ด ➡️ ดาวน์โหลด Intel APO UI จาก Microsoft Store เพื่อจัดการรายเกม ➡️ ได้รับอัปเดตอัตโนมัติเมื่อมีเกมใหม่เพิ่มเข้ามา ✅ ผลกระทบต่อประสบการณ์เล่นเกม ➡️ เฟรมเรตลื่นขึ้นในฉากที่มีการประมวลผลหนัก ➡️ ลดอาการกระตุกหรือ drop frame ในเกมที่ซับซ้อน ➡️ ไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์เพื่อให้เกมทำงานดีขึ้น https://wccftech.com/intel-releases-apo-update-for-core-ultra-200-and-14th-gen-processors-claims-up-to-14-higher-performance/
    WCCFTECH.COM
    Intel Releases APO Update For Core Ultra 200 And 14th Gen Processors; Claims Up To 14% Higher Performance
    Intel has rolled out the latest update for the APO aka Application Optimization for several titles for the 14th gen and Arrow lake CPUs.
    0 Comments 0 Shares 215 Views 0 Reviews
  • "Another Day In Paradise": บทเพลงที่เปลี่ยนมุมมอง และการฝึกภาษาอังกฤษของผม

    ช่วงเวลาที่ผมได้เริ่มต้นฝึกฝนภาษาอังกฤษอย่างจริงจัง ผมได้เดินทางไปยัง World Trade Center (ปัจจุบันคือ Central World) ในกรุงเทพมหานคร เพื่อตามหาเทปคาสเซ็ตของศิลปินที่ผมชื่นชอบในตอนนั้น นั่นคือ Elton John โดยผมมุ่งหวังที่จะนำเพลงของเขามาเป็นเครื่องมือในการฝึกฝนภาษาอังกฤษ แต่แล้วโชคชะตาก็พาให้ผมได้พบกับเทปของศิลปินคนหนึ่งที่ไม่เคยรู้จักมาก่อนเลย นั่นคือ Phil Collins และเป็นเรื่องน่าประหลาดใจที่เทปนั้นไม่ได้มีเพลงของ Elton John อยู่เลย แต่กลับเป็นบทเพลงที่ชื่อว่า "Another Day In Paradise"

    เพลงนี้ได้เปิดโลกทัศน์และมุมมองของผมไปอย่างสิ้นเชิง ผมได้ฟังเพลงนี้ซ้ำแล้วซ้ำเล่าและรู้สึกประทับใจกับเนื้อหาที่ลึกซึ้ง และท่วงทำนองที่เข้าถึงจิตใจ เนื้อเพลงพูดถึงการมองข้ามผู้คนที่ด้อยโอกาสและเป็นบทเพลงที่สะท้อนถึงปัญหาสังคมในยุค 80s และยังคงเป็นปัญหาที่สำคัญจนถึงปัจจุบัน โดย Phil Collins ได้ถ่ายทอดเนื้อหาของเพลงนี้ออกมาได้อย่างทรงพลังและน่าประทับใจ จนทำให้ผมอยากที่จะทำความเข้าใจเนื้อหาของเพลงให้มากยิ่งขึ้น ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นของการฝึกฝนภาษาอังกฤษของผมอย่างจริงจัง

    นอกจากเนื้อหาที่ลึกซึ้งแล้ว ความสำเร็จของ "Another Day In Paradise" ยังเป็นที่น่าจับตามอง เพลงนี้ได้รับการปล่อยออกมาในปี 1989 และกลายเป็นเพลงฮิตไปทั่วโลก ขึ้นอันดับหนึ่งในชาร์ตเพลงในหลายประเทศ รวมถึงสหรัฐอเมริกา และสหราชอาณาจักร นอกจากนี้ เพลงนี้ยังได้รับรางวัล Grammy Award ในสาขา "Record of the Year" ในปี 1991 ซึ่งเป็นข้อพิสูจน์ถึงความโดดเด่นและความสำเร็จของบทเพลงนี้ และเป็นที่มาของความประทับใจและแรงบันดาลใจในการฝึกภาษาอังกฤษของผม

    แม้ว่าในตอนแรก ผมจะตั้งใจไปหาเทปของ Elton John แต่การที่ผมได้พบกับเทปของ Phil Collins และได้ฟังเพลง "Another Day In Paradise" กลับเป็นเรื่องราวที่ดีที่สุดที่เคยเกิดขึ้น เพราะไม่เพียงแต่ผมได้รู้จักเพลงที่ไพเราะและมีความหมายลึกซึ้ง แต่เพลงนี้ยังเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ผมฝึกฝนภาษาอังกฤษ และเปิดโลกทัศน์ในด้านดนตรีและวัฒนธรรมตะวันตกอีกด้วย

    ถึงแม้เวลาจะล่วงเลยไปหลายปีแล้ว แต่บทเพลง "Another Day In Paradise" ก็ยังคงเป็นเพลงโปรดของผมตลอดกาล และทุกครั้งที่ได้ฟังเพลงนี้ ผมจะหวนนึกถึงวันวานที่ผมได้เดินเข้าไปในร้านเทปที่ World Trade Center และได้พบกับบทเพลงที่เปลี่ยนมุมมองและเป็นจุดเริ่มต้นของการฝึกภาษาอังกฤษของผมไปตลอดกาล

    #ลุงเล่าหลานฟัง

    https://youtu.be/Qt2mbGP6vFI
    "Another Day In Paradise": บทเพลงที่เปลี่ยนมุมมอง 🎼 และการฝึกภาษาอังกฤษของผม 🗣️ ช่วงเวลาที่ผมได้เริ่มต้นฝึกฝนภาษาอังกฤษอย่างจริงจัง ผมได้เดินทางไปยัง World Trade Center (ปัจจุบันคือ Central World) ในกรุงเทพมหานคร 🇹🇭 เพื่อตามหาเทปคาสเซ็ตของศิลปินที่ผมชื่นชอบในตอนนั้น นั่นคือ Elton John 🎶 โดยผมมุ่งหวังที่จะนำเพลงของเขามาเป็นเครื่องมือในการฝึกฝนภาษาอังกฤษ แต่แล้วโชคชะตาก็พาให้ผมได้พบกับเทปของศิลปินคนหนึ่งที่ไม่เคยรู้จักมาก่อนเลย นั่นคือ Phil Collins 🎤 และเป็นเรื่องน่าประหลาดใจที่เทปนั้นไม่ได้มีเพลงของ Elton John อยู่เลย แต่กลับเป็นบทเพลงที่ชื่อว่า "Another Day In Paradise" 🏝️ เพลงนี้ได้เปิดโลกทัศน์และมุมมองของผมไปอย่างสิ้นเชิง ผมได้ฟังเพลงนี้ซ้ำแล้วซ้ำเล่าและรู้สึกประทับใจกับเนื้อหาที่ลึกซึ้ง 💔 และท่วงทำนองที่เข้าถึงจิตใจ 🎵 เนื้อเพลงพูดถึงการมองข้ามผู้คนที่ด้อยโอกาสและเป็นบทเพลงที่สะท้อนถึงปัญหาสังคมในยุค 80s 🏘️ และยังคงเป็นปัญหาที่สำคัญจนถึงปัจจุบัน โดย Phil Collins ได้ถ่ายทอดเนื้อหาของเพลงนี้ออกมาได้อย่างทรงพลังและน่าประทับใจ 💪 จนทำให้ผมอยากที่จะทำความเข้าใจเนื้อหาของเพลงให้มากยิ่งขึ้น ซึ่งเป็นจุดเริ่มต้นของการฝึกฝนภาษาอังกฤษของผมอย่างจริงจัง 📚 นอกจากเนื้อหาที่ลึกซึ้งแล้ว ความสำเร็จของ "Another Day In Paradise" ยังเป็นที่น่าจับตามอง 🌟 เพลงนี้ได้รับการปล่อยออกมาในปี 1989 และกลายเป็นเพลงฮิตไปทั่วโลก 🌍 ขึ้นอันดับหนึ่งในชาร์ตเพลงในหลายประเทศ 🥇 รวมถึงสหรัฐอเมริกา 🇺🇸 และสหราชอาณาจักร 🇬🇧 นอกจากนี้ เพลงนี้ยังได้รับรางวัล Grammy Award 🏆 ในสาขา "Record of the Year" ในปี 1991 ซึ่งเป็นข้อพิสูจน์ถึงความโดดเด่นและความสำเร็จของบทเพลงนี้ และเป็นที่มาของความประทับใจและแรงบันดาลใจในการฝึกภาษาอังกฤษของผม ✨ แม้ว่าในตอนแรก ผมจะตั้งใจไปหาเทปของ Elton John 💿 แต่การที่ผมได้พบกับเทปของ Phil Collins และได้ฟังเพลง "Another Day In Paradise" กลับเป็นเรื่องราวที่ดีที่สุดที่เคยเกิดขึ้น 🎉 เพราะไม่เพียงแต่ผมได้รู้จักเพลงที่ไพเราะและมีความหมายลึกซึ้ง 💖 แต่เพลงนี้ยังเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้ผมฝึกฝนภาษาอังกฤษ 🗣️ และเปิดโลกทัศน์ในด้านดนตรีและวัฒนธรรมตะวันตกอีกด้วย 🎶 ถึงแม้เวลาจะล่วงเลยไปหลายปีแล้ว ⏳ แต่บทเพลง "Another Day In Paradise" ก็ยังคงเป็นเพลงโปรดของผมตลอดกาล ❤️ และทุกครั้งที่ได้ฟังเพลงนี้ ผมจะหวนนึกถึงวันวานที่ผมได้เดินเข้าไปในร้านเทปที่ World Trade Center 🏢 และได้พบกับบทเพลงที่เปลี่ยนมุมมองและเป็นจุดเริ่มต้นของการฝึกภาษาอังกฤษของผมไปตลอดกาล 🚀 #ลุงเล่าหลานฟัง https://youtu.be/Qt2mbGP6vFI
    0 Comments 0 Shares 200 Views 0 Reviews
  • เรื่องเล่าจาก Pegasus ถึง P6300: เมื่อ ASUS ไม่ได้แค่สร้างอุปกรณ์ แต่สร้างแรงบันดาลใจ

    ชื่อ “ASUS” มาจากคำว่า “Pegasus” ม้าเทพปีกทองในตำนานกรีก ซึ่งเป็นสัญลักษณ์ของความสร้างสรรค์ ความบริสุทธิ์ และจิตวิญญาณแห่งการผจญภัย ผู้ก่อตั้ง ASUS เลือกตัดคำว่า “Peg” ออกเพื่อให้ชื่อแบรนด์อยู่ต้น ๆ ของลิสต์ตัวอักษรในยุคที่การจัดเรียงตามตัวอักษรมีผลต่อการมองเห็นในตลาดเทคโนโลยีช่วงปี 1980s

    ASUS เริ่มต้นในปี 1989 ด้วยเมนบอร์ดสองรุ่นคือ Cache386/33 และ 486/25 ก่อนจะเปิดตัว EISA 486 ในปี 1990 ซึ่งกลายเป็นเมนบอร์ดยอดนิยมระดับโลก และช่วยผลักดันให้ไต้หวันกลายเป็นศูนย์กลางการผลิต IT

    ในปี 1997 ASUS เปิดตัวโน้ตบุ๊ก P6300 ซึ่งกลายเป็นโน้ตบุ๊กเครื่องแรกที่ถูกนำขึ้นไปใช้งานในสถานีอวกาศ Mir แม้สเปกจะล้าสมัยในวันนี้ แต่ถือเป็นจุดเริ่มต้นของการสร้างชื่อเสียงด้านความทนทานและความน่าเชื่อถือ

    จากนั้น ASUS ก็เดินหน้าสร้างนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง—ตั้งแต่โน้ตบุ๊กที่มี TV tuner ในปี 2003, เมนบอร์ดแบบ multi-GPU ในปี 2004, โน้ตบุ๊กที่มีกล้องหมุนได้ในปี 2005, ไปจนถึงการเปิดตัวแบรนด์ Republic of Gamers (ROG) ในปี 2006 และโน้ตบุ๊กที่บางที่สุดในโลกในปี 2007

    ในปี 2008 ASUS เปิดตัวโน้ตบุ๊กที่ใช้ไม้ไผ่เป็นวัสดุหลัก และในทศวรรษ 2010s ก็ยังคงสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ใหม่ เช่น การ์ดจอแบบพัดลมคู่, เมนบอร์ดที่ควบคุมผ่านแอปมือถือ, และโน้ตบุ๊กเกมมิ่งขนาดกะทัดรัดที่ทรงพลังที่สุดในโลก

    ความหมายของชื่อ ASUS
    มาจาก Pegasus ม้าเทพปีกทองในตำนานกรีก
    สื่อถึงความสร้างสรรค์ ความบริสุทธิ์ และจิตวิญญาณแห่งการผจญภัย
    ตัดคำว่า “Peg” เพื่อให้ชื่ออยู่ต้นลิสต์ตัวอักษรในยุค 1980s

    จุดเริ่มต้นของแบรนด์
    ก่อตั้งในปี 1989 ด้วยเมนบอร์ด Cache386/33 และ 486/25
    เปิดตัว EISA 486 ในปี 1990 ซึ่งกลายเป็นเมนบอร์ดยอดนิยม
    ช่วยผลักดันให้ไต้หวันเป็นศูนย์กลางการผลิต IT

    นวัตกรรมที่โดดเด่น
    P6300 เป็นโน้ตบุ๊กเครื่องแรกที่ถูกนำขึ้นสถานีอวกาศ Mir
    เปิดตัวโน้ตบุ๊กที่มี TV tuner ในปี 2003 และกล้องหมุนได้ในปี 2005
    เปิดตัวแบรนด์ ROG ในปี 2006 และโน้ตบุ๊กไม้ไผ่ในปี 2008
    สร้างการ์ดจอพัดลมคู่, เมนบอร์ดควบคุมผ่านมือถือ, และโน้ตบุ๊กเกมมิ่งขนาดเล็กแต่ทรงพลัง

    วิสัยทัศน์ของแบรนด์
    ยึดหลัก “sky’s the limit” ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์
    เน้นความทนทาน ความน่าเชื่อถือ และการออกแบบที่ล้ำสมัย
    สร้างผลิตภัณฑ์ที่ตอบโจทย์ทั้งการทำงานและการเล่นเกม

    https://www.slashgear.com/1956274/what-asus-stands-for-tech-company/
    🎙️ เรื่องเล่าจาก Pegasus ถึง P6300: เมื่อ ASUS ไม่ได้แค่สร้างอุปกรณ์ แต่สร้างแรงบันดาลใจ ชื่อ “ASUS” มาจากคำว่า “Pegasus” ม้าเทพปีกทองในตำนานกรีก ซึ่งเป็นสัญลักษณ์ของความสร้างสรรค์ ความบริสุทธิ์ และจิตวิญญาณแห่งการผจญภัย ผู้ก่อตั้ง ASUS เลือกตัดคำว่า “Peg” ออกเพื่อให้ชื่อแบรนด์อยู่ต้น ๆ ของลิสต์ตัวอักษรในยุคที่การจัดเรียงตามตัวอักษรมีผลต่อการมองเห็นในตลาดเทคโนโลยีช่วงปี 1980s ASUS เริ่มต้นในปี 1989 ด้วยเมนบอร์ดสองรุ่นคือ Cache386/33 และ 486/25 ก่อนจะเปิดตัว EISA 486 ในปี 1990 ซึ่งกลายเป็นเมนบอร์ดยอดนิยมระดับโลก และช่วยผลักดันให้ไต้หวันกลายเป็นศูนย์กลางการผลิต IT ในปี 1997 ASUS เปิดตัวโน้ตบุ๊ก P6300 ซึ่งกลายเป็นโน้ตบุ๊กเครื่องแรกที่ถูกนำขึ้นไปใช้งานในสถานีอวกาศ Mir แม้สเปกจะล้าสมัยในวันนี้ แต่ถือเป็นจุดเริ่มต้นของการสร้างชื่อเสียงด้านความทนทานและความน่าเชื่อถือ จากนั้น ASUS ก็เดินหน้าสร้างนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง—ตั้งแต่โน้ตบุ๊กที่มี TV tuner ในปี 2003, เมนบอร์ดแบบ multi-GPU ในปี 2004, โน้ตบุ๊กที่มีกล้องหมุนได้ในปี 2005, ไปจนถึงการเปิดตัวแบรนด์ Republic of Gamers (ROG) ในปี 2006 และโน้ตบุ๊กที่บางที่สุดในโลกในปี 2007 ในปี 2008 ASUS เปิดตัวโน้ตบุ๊กที่ใช้ไม้ไผ่เป็นวัสดุหลัก และในทศวรรษ 2010s ก็ยังคงสร้างสรรค์ผลิตภัณฑ์ใหม่ เช่น การ์ดจอแบบพัดลมคู่, เมนบอร์ดที่ควบคุมผ่านแอปมือถือ, และโน้ตบุ๊กเกมมิ่งขนาดกะทัดรัดที่ทรงพลังที่สุดในโลก ✅ ความหมายของชื่อ ASUS ➡️ มาจาก Pegasus ม้าเทพปีกทองในตำนานกรีก ➡️ สื่อถึงความสร้างสรรค์ ความบริสุทธิ์ และจิตวิญญาณแห่งการผจญภัย ➡️ ตัดคำว่า “Peg” เพื่อให้ชื่ออยู่ต้นลิสต์ตัวอักษรในยุค 1980s ✅ จุดเริ่มต้นของแบรนด์ ➡️ ก่อตั้งในปี 1989 ด้วยเมนบอร์ด Cache386/33 และ 486/25 ➡️ เปิดตัว EISA 486 ในปี 1990 ซึ่งกลายเป็นเมนบอร์ดยอดนิยม ➡️ ช่วยผลักดันให้ไต้หวันเป็นศูนย์กลางการผลิต IT ✅ นวัตกรรมที่โดดเด่น ➡️ P6300 เป็นโน้ตบุ๊กเครื่องแรกที่ถูกนำขึ้นสถานีอวกาศ Mir ➡️ เปิดตัวโน้ตบุ๊กที่มี TV tuner ในปี 2003 และกล้องหมุนได้ในปี 2005 ➡️ เปิดตัวแบรนด์ ROG ในปี 2006 และโน้ตบุ๊กไม้ไผ่ในปี 2008 ➡️ สร้างการ์ดจอพัดลมคู่, เมนบอร์ดควบคุมผ่านมือถือ, และโน้ตบุ๊กเกมมิ่งขนาดเล็กแต่ทรงพลัง ✅ วิสัยทัศน์ของแบรนด์ ➡️ ยึดหลัก “sky’s the limit” ในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ ➡️ เน้นความทนทาน ความน่าเชื่อถือ และการออกแบบที่ล้ำสมัย ➡️ สร้างผลิตภัณฑ์ที่ตอบโจทย์ทั้งการทำงานและการเล่นเกม https://www.slashgear.com/1956274/what-asus-stands-for-tech-company/
    WWW.SLASHGEAR.COM
    Do You Know What The ASUS Brand Name Actually Stands For? - SlashGear
    The ASUS name is derived from the last four letters of Pegasus, the winged horse of Greek mythology, symbolizing wisdom and speed.
    0 Comments 0 Shares 178 Views 0 Reviews
  • เรื่องเล่าจาก 5 แอป Android ที่ควรค่าแก่การรู้จัก: เมื่อฟีเจอร์ลับกลายเป็นพลังเสริมของมือถือ

    ในบทความจาก SlashGear ได้คัดเลือก 5 แอป Android ที่แม้จะไม่ติดอันดับยอดนิยมใน Play Store แต่กลับมีฟีเจอร์ที่ทรงพลังและช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมมือถือได้ลึกขึ้น ทั้งในด้าน gesture, automation, image processing และการปรับแต่งปุ่มฮาร์ดแวร์ โดยทั้งหมดนี้สามารถใช้งานได้โดยไม่ต้องรูทเครื่อง

    แอปแรกคือ Tap, Tap ซึ่งเป็นพอร์ตของฟีเจอร์ Quick Tap จาก Pixel ที่ให้คุณแตะด้านหลังเครื่องเพื่อเรียกใช้งานต่าง ๆ เช่น เปิดไฟฉาย, ถ่ายภาพหน้าจอ หรือเปิดแอป โดยรองรับทั้ง double-tap และ triple-tap พร้อมระบบ “gates” ที่ช่วยป้องกันการทำงานผิดจังหวะ เช่น ไม่ให้ถ่ายภาพหน้าจอขณะเปิดแอปธนาคาร

    แอปที่สองคือ ImageToolbox ซึ่งเป็นเครื่องมือจัดการภาพแบบครบวงจร รองรับการ resize, convert, ลบข้อมูล EXIF, ใส่ลายน้ำ, OCR, สร้าง PDF, สแกน QR และแม้แต่สร้าง ZIP จากภาพหลายไฟล์—ทั้งหมดนี้ทำได้บนมือถือโดยไม่ต้องใช้คอมพิวเตอร์

    แอปที่สามคือ Key Mapper ซึ่งช่วยให้คุณ remap ปุ่มฮาร์ดแวร์ เช่น ปุ่มเพิ่มเสียงให้กลายเป็นปุ่มเปิดไฟฉาย หรือเปิดแอปเฉพาะเมื่ออยู่ใน lock screen โดยรองรับ gesture แบบกดครั้งเดียว, กดสองครั้ง และกดค้าง พร้อมระบบ constraint ที่ช่วยจำกัดการทำงานในสถานการณ์เฉพาะ

    แอปที่สี่คือ MacroDroid ซึ่งเป็นแอป automation ที่ให้คุณสร้าง macro เพื่อให้มือถือทำงานอัตโนมัติตามเงื่อนไข เช่น เล่นเพลงเมื่อเชื่อมต่อ Bluetooth กับรถ หรือลบภาพหน้าจอทุกวันอาทิตย์ โดยไม่ต้องเขียนโค้ด

    แอปสุดท้ายคือ Action Notch ที่เปลี่ยน notch หรือกล้องหน้าให้กลายเป็นปุ่มเสมือน รองรับ gesture แบบแตะครั้งเดียว, สองครั้ง, กดค้าง และ swipe เพื่อเรียกใช้งานต่าง ๆ เช่น scroll to top, เปิด power menu หรือเรียก automation จาก MacroDroid

    Tap, Tap: แตะหลังเครื่องเพื่อเรียกใช้งาน
    รองรับกว่า 50 actions เช่น เปิดแอป, ถ่ายภาพหน้าจอ, เปิดไฟฉาย
    มีระบบ “gates” เพื่อป้องกันการทำงานผิดจังหวะ
    ต้อง sideload จาก GitHub เพราะไม่มีใน Play Store

    ImageToolbox: จัดการภาพแบบครบวงจร
    รองรับการ resize, convert, ลบ EXIF, watermark, OCR
    มีเครื่องมือสร้าง PDF, สแกน QR, สร้าง ZIP และ GIF
    ใช้งานง่ายผ่าน tab แยกหมวดหมู่ เช่น Edit, Create, Tools

    Key Mapper: รีแมปปุ่มฮาร์ดแวร์
    รองรับ gesture แบบกดครั้งเดียว, สองครั้ง, กดค้าง
    สามารถตั้ง constraint เช่น ทำงานเฉพาะในแอปหรือ lock screen
    ต้องปลดล็อกเวอร์ชันพรีเมียมเพื่อ remap ปุ่มด้านข้าง

    MacroDroid: สร้าง automation แบบไม่ต้องเขียนโค้ด
    macro ประกอบด้วย trigger, action และ constraint
    รองรับ automation เช่น เปิดเพลง, ลบไฟล์, ส่งข้อความ
    มี community ให้แชร์ template และ macro ที่สร้างไว้

    Action Notch: เปลี่ยน notch เป็นปุ่มเสมือน
    รองรับ gesture แบบแตะ, กดค้าง, swipe ซ้าย/ขวา
    เรียกใช้งานเช่น scroll to top, เปิด power menu, trigger automation
    ปรับขนาด interactive zone ได้ เช่น ขยายไปถึง status bar

    https://www.slashgear.com/1952387/android-apps-that-deserve-more-attention/
    🎙️ เรื่องเล่าจาก 5 แอป Android ที่ควรค่าแก่การรู้จัก: เมื่อฟีเจอร์ลับกลายเป็นพลังเสริมของมือถือ ในบทความจาก SlashGear ได้คัดเลือก 5 แอป Android ที่แม้จะไม่ติดอันดับยอดนิยมใน Play Store แต่กลับมีฟีเจอร์ที่ทรงพลังและช่วยให้ผู้ใช้ควบคุมมือถือได้ลึกขึ้น ทั้งในด้าน gesture, automation, image processing และการปรับแต่งปุ่มฮาร์ดแวร์ โดยทั้งหมดนี้สามารถใช้งานได้โดยไม่ต้องรูทเครื่อง แอปแรกคือ Tap, Tap ซึ่งเป็นพอร์ตของฟีเจอร์ Quick Tap จาก Pixel ที่ให้คุณแตะด้านหลังเครื่องเพื่อเรียกใช้งานต่าง ๆ เช่น เปิดไฟฉาย, ถ่ายภาพหน้าจอ หรือเปิดแอป โดยรองรับทั้ง double-tap และ triple-tap พร้อมระบบ “gates” ที่ช่วยป้องกันการทำงานผิดจังหวะ เช่น ไม่ให้ถ่ายภาพหน้าจอขณะเปิดแอปธนาคาร แอปที่สองคือ ImageToolbox ซึ่งเป็นเครื่องมือจัดการภาพแบบครบวงจร รองรับการ resize, convert, ลบข้อมูล EXIF, ใส่ลายน้ำ, OCR, สร้าง PDF, สแกน QR และแม้แต่สร้าง ZIP จากภาพหลายไฟล์—ทั้งหมดนี้ทำได้บนมือถือโดยไม่ต้องใช้คอมพิวเตอร์ แอปที่สามคือ Key Mapper ซึ่งช่วยให้คุณ remap ปุ่มฮาร์ดแวร์ เช่น ปุ่มเพิ่มเสียงให้กลายเป็นปุ่มเปิดไฟฉาย หรือเปิดแอปเฉพาะเมื่ออยู่ใน lock screen โดยรองรับ gesture แบบกดครั้งเดียว, กดสองครั้ง และกดค้าง พร้อมระบบ constraint ที่ช่วยจำกัดการทำงานในสถานการณ์เฉพาะ แอปที่สี่คือ MacroDroid ซึ่งเป็นแอป automation ที่ให้คุณสร้าง macro เพื่อให้มือถือทำงานอัตโนมัติตามเงื่อนไข เช่น เล่นเพลงเมื่อเชื่อมต่อ Bluetooth กับรถ หรือลบภาพหน้าจอทุกวันอาทิตย์ โดยไม่ต้องเขียนโค้ด แอปสุดท้ายคือ Action Notch ที่เปลี่ยน notch หรือกล้องหน้าให้กลายเป็นปุ่มเสมือน รองรับ gesture แบบแตะครั้งเดียว, สองครั้ง, กดค้าง และ swipe เพื่อเรียกใช้งานต่าง ๆ เช่น scroll to top, เปิด power menu หรือเรียก automation จาก MacroDroid ✅ Tap, Tap: แตะหลังเครื่องเพื่อเรียกใช้งาน ➡️ รองรับกว่า 50 actions เช่น เปิดแอป, ถ่ายภาพหน้าจอ, เปิดไฟฉาย ➡️ มีระบบ “gates” เพื่อป้องกันการทำงานผิดจังหวะ ➡️ ต้อง sideload จาก GitHub เพราะไม่มีใน Play Store ✅ ImageToolbox: จัดการภาพแบบครบวงจร ➡️ รองรับการ resize, convert, ลบ EXIF, watermark, OCR ➡️ มีเครื่องมือสร้าง PDF, สแกน QR, สร้าง ZIP และ GIF ➡️ ใช้งานง่ายผ่าน tab แยกหมวดหมู่ เช่น Edit, Create, Tools ✅ Key Mapper: รีแมปปุ่มฮาร์ดแวร์ ➡️ รองรับ gesture แบบกดครั้งเดียว, สองครั้ง, กดค้าง ➡️ สามารถตั้ง constraint เช่น ทำงานเฉพาะในแอปหรือ lock screen ➡️ ต้องปลดล็อกเวอร์ชันพรีเมียมเพื่อ remap ปุ่มด้านข้าง ✅ MacroDroid: สร้าง automation แบบไม่ต้องเขียนโค้ด ➡️ macro ประกอบด้วย trigger, action และ constraint ➡️ รองรับ automation เช่น เปิดเพลง, ลบไฟล์, ส่งข้อความ ➡️ มี community ให้แชร์ template และ macro ที่สร้างไว้ ✅ Action Notch: เปลี่ยน notch เป็นปุ่มเสมือน ➡️ รองรับ gesture แบบแตะ, กดค้าง, swipe ซ้าย/ขวา ➡️ เรียกใช้งานเช่น scroll to top, เปิด power menu, trigger automation ➡️ ปรับขนาด interactive zone ได้ เช่น ขยายไปถึง status bar https://www.slashgear.com/1952387/android-apps-that-deserve-more-attention/
    WWW.SLASHGEAR.COM
    5 More Great Android Apps Not Enough People Know About - SlashGear
    Not every Android app worth installing is popular — these ones will add convenience and utility to your smartphone experience and deserve to be more well known.
    0 Comments 0 Shares 160 Views 0 Reviews
  • เรื่องเล่าจาก SGLang: เมื่อ DeepSeek ถูกเสิร์ฟด้วยศิลปะของการแยกงานและแบ่งผู้เชี่ยวชาญ

    DeepSeek เป็นโมเดล LLM ที่ทรงพลังและซับซ้อน ด้วยสถาปัตยกรรมที่ใช้ Multi-head Latent Attention (MLA) และ Mixture of Experts (MoE) ซึ่งทำให้การรัน inference แบบ real-time กลายเป็นความท้าทายระดับสูง แต่ทีม SGLang ได้โชว์ว่า ถ้าออกแบบระบบดีพอ ก็สามารถรัน DeepSeek-V3 บน 96 H100 GPUs ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด

    หัวใจของความสำเร็จนี้คือการใช้เทคนิค PD Disaggregation (แยกงานระหว่าง prefill และ decode) ร่วมกับ Expert Parallelism (EP) ที่ปรับแต่งอย่างละเอียดผ่าน DeepEP, DeepGEMM และ EPLB เพื่อให้การจัดการ memory, communication และ workload balance เป็นไปอย่างไร้รอยต่อ

    ผลลัพธ์คือ throughput สูงถึง 52.3k input tokens/sec และ 22.3k output tokens/sec ต่อ node ซึ่งใกล้เคียงกับระบบ production ของ DeepSeek เอง แต่ใช้ต้นทุนเพียง 20% ของ API ทางการ

    สถาปัตยกรรมการรัน DeepSeek บน SGLang
    ใช้ 12 nodes × 8 H100 GPUs รวม 96 GPUs
    throughput สูงถึง 52.3k input และ 22.3k output tokens/sec ต่อ node
    ต้นทุน inference อยู่ที่ ~$0.20 ต่อ 1M output tokens

    เทคนิค Prefill-Decode Disaggregation (PD)
    แยกการรัน prefill และ decode ออกจากกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
    ลดปัญหา prefill interrupt และ latency จากการจัด batch แบบรวม
    รองรับ dispatch mode ที่ต่างกันสำหรับแต่ละ phase

    Expert Parallelism (EP) ด้วย DeepEP
    ใช้ normal dispatch สำหรับ prefill และ low-latency dispatch สำหรับ decode
    รองรับ auto mode ที่เลือก dispatch ตาม workload
    ลด latency และเพิ่ม throughput โดยใช้ expert routing ที่ปรับแต่งได้

    DeepGEMM สำหรับ MoE computation
    ใช้ Grouped GEMMs แบบ contiguous และ masked layout
    รองรับ CUDA Graph สำหรับ decode phase
    ใช้ Triton kernel เพื่อจัดเรียงข้อมูลให้เหมาะกับ GEMM kernel

    Two-Batch Overlap (TBO)
    แบ่ง batch เป็นสองส่วนเพื่อให้ computation และ communication overlap
    เพิ่ม throughput ได้ถึง 35% และลด peak memory usage
    ใช้ abstraction layer เพื่อจัดการ micro-batch อย่างสะอาดและ maintainable

    Expert Parallelism Load Balancer (EPLB)
    ใช้ expert redundancy เพื่อจัดวาง expert ให้สมดุล
    รองรับ parallelism size ที่ไม่จำกัดแค่ power-of-two เช่น 12 หรือ 72
    เพิ่ม utilization rate และลดการรอ GPU ที่ช้า

    Toolkits เสริมใน SGLang
    DisposableTensor สำหรับจัดการ memory ใน PyTorch โดยตรง
    Expert workload simulator เพื่อประเมิน performance ก่อน deploy จริง
    รองรับการ rebalancing แบบ staged เพื่อไม่ให้รบกวนระบบขณะทำงาน

    https://lmsys.org/blog/2025-05-05-large-scale-ep/
    🎙️ เรื่องเล่าจาก SGLang: เมื่อ DeepSeek ถูกเสิร์ฟด้วยศิลปะของการแยกงานและแบ่งผู้เชี่ยวชาญ DeepSeek เป็นโมเดล LLM ที่ทรงพลังและซับซ้อน ด้วยสถาปัตยกรรมที่ใช้ Multi-head Latent Attention (MLA) และ Mixture of Experts (MoE) ซึ่งทำให้การรัน inference แบบ real-time กลายเป็นความท้าทายระดับสูง แต่ทีม SGLang ได้โชว์ว่า ถ้าออกแบบระบบดีพอ ก็สามารถรัน DeepSeek-V3 บน 96 H100 GPUs ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด หัวใจของความสำเร็จนี้คือการใช้เทคนิค PD Disaggregation (แยกงานระหว่าง prefill และ decode) ร่วมกับ Expert Parallelism (EP) ที่ปรับแต่งอย่างละเอียดผ่าน DeepEP, DeepGEMM และ EPLB เพื่อให้การจัดการ memory, communication และ workload balance เป็นไปอย่างไร้รอยต่อ ผลลัพธ์คือ throughput สูงถึง 52.3k input tokens/sec และ 22.3k output tokens/sec ต่อ node ซึ่งใกล้เคียงกับระบบ production ของ DeepSeek เอง แต่ใช้ต้นทุนเพียง 20% ของ API ทางการ ✅ สถาปัตยกรรมการรัน DeepSeek บน SGLang ➡️ ใช้ 12 nodes × 8 H100 GPUs รวม 96 GPUs ➡️ throughput สูงถึง 52.3k input และ 22.3k output tokens/sec ต่อ node ➡️ ต้นทุน inference อยู่ที่ ~$0.20 ต่อ 1M output tokens ✅ เทคนิค Prefill-Decode Disaggregation (PD) ➡️ แยกการรัน prefill และ decode ออกจากกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ลดปัญหา prefill interrupt และ latency จากการจัด batch แบบรวม ➡️ รองรับ dispatch mode ที่ต่างกันสำหรับแต่ละ phase ✅ Expert Parallelism (EP) ด้วย DeepEP ➡️ ใช้ normal dispatch สำหรับ prefill และ low-latency dispatch สำหรับ decode ➡️ รองรับ auto mode ที่เลือก dispatch ตาม workload ➡️ ลด latency และเพิ่ม throughput โดยใช้ expert routing ที่ปรับแต่งได้ ✅ DeepGEMM สำหรับ MoE computation ➡️ ใช้ Grouped GEMMs แบบ contiguous และ masked layout ➡️ รองรับ CUDA Graph สำหรับ decode phase ➡️ ใช้ Triton kernel เพื่อจัดเรียงข้อมูลให้เหมาะกับ GEMM kernel ✅ Two-Batch Overlap (TBO) ➡️ แบ่ง batch เป็นสองส่วนเพื่อให้ computation และ communication overlap ➡️ เพิ่ม throughput ได้ถึง 35% และลด peak memory usage ➡️ ใช้ abstraction layer เพื่อจัดการ micro-batch อย่างสะอาดและ maintainable ✅ Expert Parallelism Load Balancer (EPLB) ➡️ ใช้ expert redundancy เพื่อจัดวาง expert ให้สมดุล ➡️ รองรับ parallelism size ที่ไม่จำกัดแค่ power-of-two เช่น 12 หรือ 72 ➡️ เพิ่ม utilization rate และลดการรอ GPU ที่ช้า ✅ Toolkits เสริมใน SGLang ➡️ DisposableTensor สำหรับจัดการ memory ใน PyTorch โดยตรง ➡️ Expert workload simulator เพื่อประเมิน performance ก่อน deploy จริง ➡️ รองรับการ rebalancing แบบ staged เพื่อไม่ให้รบกวนระบบขณะทำงาน https://lmsys.org/blog/2025-05-05-large-scale-ep/
    LMSYS.ORG
    Deploying DeepSeek with PD Disaggregation and Large-Scale Expert Parallelism on 96 H100 GPUs | LMSYS Org
    DeepSeek is a popular open-source large language model (LLM) praised for its strong performance. However, its large size and unique architecture, which us...
    0 Comments 0 Shares 194 Views 0 Reviews
  • เส้นทางใหม่ในโลกการทำงานยุค AI : คู่มือเชิงกลยุทธ์สำหรับคนไทยวัย 45 ปี

    ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI กำลังเข้ามาเปลี่ยนแปลงวิถีการทำงานอย่างรวดเร็ว การถูกให้ออกจากงานหรือถูกบังคับเกษียณก่อนกำหนดในวัย 45 ปี ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่หลายคนยังต้องแบกรับภาระครอบครัวและความรับผิดชอบสูงสุดในชีวิต กลายเป็นประสบการณ์ที่ท้าทายและสร้างความช็อกให้กับคนทำงานจำนวนมาก ความรู้สึกสิ้นหวัง การตั้งคำถามกับคุณค่าในตัวเอง และความรู้สึกด้อยค่าที่ว่า "ทำมา 10 ปีแต่ไม่รอด" ล้วนเป็นปฏิกิริยาทางอารมณ์ที่เข้าใจได้และเกิดขึ้นบ่อยครั้ง อย่างไรก็ตาม สถานการณ์นี้ไม่ใช่ความล้มเหลวส่วนบุคคลเพียงอย่างเดียว แต่เป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในตลาดแรงงานระดับโลก รายงานนี้จึงถูกสร้างขึ้นเพื่อเป็นมากกว่าแค่ข้อมูล แต่เป็นแผนที่ชีวิตที่จะช่วยให้ผู้ที่กำลังเผชิญวิกฤตนี้สามารถตั้งหลักและก้าวเดินต่อไปได้อย่างมั่นคง โดยเปลี่ยนมุมมองจากจุดจบไปสู่จุดเปลี่ยนที่เต็มเปี่ยมด้วยโอกาส

    เมื่อพิจารณาถึงสาเหตุที่ทำให้หลายคนต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงนี้ คำถามที่ว่า "ทำไมต้องเป็นฉัน" มักผุดขึ้นมา โดยเฉพาะเมื่อ AI กลายเป็นปัจจัยหลักที่กำหนดเกมในตลาดแรงงานไทย ซึ่งกำลังเผชิญกับการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้มาจาก AI เพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงทางประชากรศาสตร์ เช่น สังคมสูงวัย ในประเทศรายได้สูงและการเพิ่มขึ้นของแรงงานในประเทศรายได้ต่ำ ตลอดจนความผันผวนทางเศรษฐกิจ ตามรายงานขององค์การแรงงานระหว่างประเทศหรือ ILO คาดการณ์ว่าในอีกสองทศวรรษข้างหน้า ตำแหน่งงานในไทยมากกว่า 44% หรือราว 17 ล้านตำแหน่ง มีความเสี่ยงสูงที่จะถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นพลังที่กำลังปรับโครงสร้างการจ้างงานอย่างถอนรากถอนโคน โดยเฉพาะงานที่ต้องทำซ้ำๆ และงานประจำ ซึ่งแรงงานวัยกลางคนจำนวนมากรับผิดชอบอยู่ ส่งผลให้เกิดปัญหาความไม่สมดุลของทักษะในตลาดแรงงาน แม้จะมีคนว่างงานมาก แต่พวกเขาก็ขาดทักษะที่จำเป็นสำหรับงานใหม่ที่เทคโนโลยีสร้างขึ้น การทำความเข้าใจปรากฏการณ์นี้อย่างเป็นระบบจะช่วยให้คนทำงานมองเห็นปัญหาในมุมกว้างและวางแผนพัฒนาตนเองให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดในอนาคต

    เพื่อให้เข้าใจชัดเจนยิ่งขึ้น การจำแนกอาชีพตามระดับความเสี่ยงจาก AI ถือเป็นก้าวแรกที่สำคัญ อาชีพที่มีความเสี่ยงสูงมักเป็นงานที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมประจำหรือการจัดการข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งสามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ง่าย เช่น พนักงานแคชเชียร์หรือพนักงานขายหน้าร้านที่ถูกแทนที่ด้วยระบบ self-checkout และการซื้อขายออนไลน์ เจ้าหน้าที่บริการลูกค้าหรือพนักงานคอลเซ็นเตอร์ที่ chatbot และระบบตอบรับอัตโนมัติสามารถทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง พนักงานป้อนและประมวลผลข้อมูลที่ระบบ OCR และ AI สามารถจัดการข้อมูลมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ พนักงานขนส่งและโลจิสติกส์รวมถึงคนขับรถที่รถยนต์ไร้คนขับ และโดรนส่งของกำลังเข้ามามีบทบาทมากขึ้น และพนักงานบัญชีที่โปรแกรมบัญชีสำเร็จรูปและ AI สามารถบันทึกและประมวลผลข้อมูลทางการเงินได้อย่างแม่นยำ ในทางตรงกันข้าม อาชีพที่ทนทานต่อ AI และกำลังเติบโตมักต้องใช้ทักษะเชิงมนุษย์ชั้นสูงที่ซับซ้อนและเลียนแบบได้ยาก เช่น แพทย์ นักจิตวิทยา และพยาบาลที่ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญสูง ประสบการณ์ การตัดสินใจที่ซับซ้อน และความเข้าใจมนุษย์ ครู-อาจารย์ที่ต้องใช้ทักษะการสอนที่ละเอียดอ่อน ปฏิสัมพันธ์ระหว่างบุคคล และการสร้างแรงบันดาลใจ นักกฎหมายที่ต้องคิดเชิงวิเคราะห์ซับซ้อน 🛜 การสื่อสาร และการตัดสินใจในบริบทละเอียดอ่อน นักพัฒนา AI Data Scientist และ AI Ethicist ที่เป็นผู้สร้างและควบคุมเทคโนโลยีเอง โดยต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และทักษะเฉพาะทางระดับสูง และผู้เชี่ยวชาญด้าน soft skills ที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การแก้ปัญหาเฉพาะหน้า การสื่อสาร ภาวะผู้นำ และการจัดการอารมณ์ ข้อมูลเหล่านี้ไม่ใช่แค่รายการอาชีพ แต่เป็นแผนที่กลยุทธ์ที่ชี้ทิศทางของตลาดแรงงาน คุณค่าของมนุษย์ในยุค AI อยู่ที่ทักษะที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ ซึ่งจะช่วยให้คนทำงานวางแผนอัปสกิลหรือรีสกิลไปสู่อาชีพที่ยั่งยืนกว่า

    เมื่อต้องเผชิญกับสถานการณ์ยากลำบาก การตั้งหลักอย่างมีสติและกลยุทธ์จึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุด โดยเริ่มจากจัดการคลื่นอารมณ์ที่ถาโถมเข้ามา การถูกให้ออกจากงานอย่างกะทันหันอาจนำมาซึ่งความสับสน โกรธ สูญเสีย และด้อยค่า ผู้ที่เคยผ่านสถานการณ์นี้แนะนำให้ยอมรับความรู้สึกเหล่านั้นและให้เวลาตัวเองจัดการ โดยวิธีต่างๆ เช่น พูดคุยกับคนรอบข้างเพื่อรับกำลังใจและมุมมองใหม่ เขียนระบายความรู้สึกเพื่อจัดระเบียบความคิดและลดภาระจิตใจ หรือฝึกสมาธิและโยคะเพื่อทำให้จิตใจสงบ ลดความวิตกกังวล และตัดสินใจได้ดีขึ้น การปล่อยวางความคิดที่ว่าต้องชนะทุกเกมหรือชีวิตต้องเป็นไปตามแผนจะช่วยลดความกดดันและเปิดโอกาสให้คิดหาทางออกใหม่ๆ อย่างสร้างสรรค์ การให้กำลังใจตัวเองและไม่ยอมแพ้จะเป็นพลังที่นำไปสู่การเริ่มต้นใหม่ที่ทรงพลังกว่าเดิม

    ต่อจากนั้นคือการจัดการเรื่องสำคัญเร่งด่วนอย่างสิทธิประโยชน์และแผนการเงิน เพื่อให้มีสภาพคล่องในช่วงเปลี่ยนผ่าน การใช้สิทธิจากกองทุนประกันสังคมเป็นขั้นตอนสำคัญ โดยผู้ประกันตนมาตรา 33 จะได้รับเงินทดแทนกรณีว่างงาน หากจ่ายเงินสมทบไม่น้อยกว่า 6 เดือนภายใน 15 เดือนก่อนว่างงาน และต้องขึ้นทะเบียนผู้ว่างงานภายใน 30 วันนับจากวันที่ออกจากงาน มิเช่นนั้นจะไม่ได้รับสิทธิย้อนหลัง การขึ้นทะเบียนสามารถทำออนไลน์ผ่านเว็บไซต์กรมการจัดหางาน เช่น e-service.doe.go.th หรือ empui.doe.go.th โดยลงทะเบียนผู้ใช้ใหม่ กรอกข้อมูลส่วนตัว วันที่ออกจากงาน สาเหตุ และยืนยันตัวตนด้วยรหัสหลังบัตรประชาชน จากนั้นเลือกเมนูขึ้นทะเบียนผู้ประกันตนกรณีว่างงานและกรอกข้อมูลการทำงานล่าสุด หลังจากนั้นยื่นเอกสารที่สำนักงานประกันสังคม เช่น แบบคำขอรับประโยชน์ทดแทนว่างงาน (สปส. 2-01/7) สำเนาบัตรประชาชน หนังสือรับรองการออกจากงาน (ถ้ามี) และสำเนาหน้าสมุดบัญชีธนาคารที่ร่วมรายการ สุดท้ายต้องรายงานตัวทุกเดือนผ่านช่องทางออนไลน์ ข้อควรระวังคือผู้ที่มีอายุเกิน 55 ปีจะไม่ได้รับเงินทดแทนว่างงาน แต่ต้องใช้สิทธิเบี้ยชราภาพแทน

    ถัดมาคือการประเมินตนเองอย่างตรงไปตรงมาเพื่อค้นหาคุณค่าจากประสบการณ์ที่สั่งสม การถูกเลิกจ้างในวัย 45 ปีไม่ได้หมายถึงคุณค่าหมดสิ้น แต่กลับกัน อายุและประสบการณ์คือทุนมนุษย์ที่แข็งแกร่งที่สุด ปัญหาที่แท้จริงคือทัศนคติที่ต้องปรับเปลี่ยน องค์กรยุคใหม่ให้ความสำคัญกับคนที่เปิดใจเรียนรู้และทำงานร่วมกับคนต่างวัย การเปลี่ยนจากการพูดถึงลักษณะงานไปสู่การบอกเล่าความสำเร็จที่จับต้องได้จะสร้างความน่าเชื่อถือ ทักษะที่นำไปปรับใช้ได้หรือ transferable skills คือขุมทรัพย์ของคนวัยนี้ เช่น ทักษะการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนจากประสบการณ์ยาวนานที่ทำให้มองปัญหาได้อย่างเป็นระบบ โดยนำเสนอด้วยตัวอย่างปัญหาที่เคยแก้ไขพร้อมขั้นตอนวิเคราะห์และผลลัพธ์จริง ภาวะผู้นำและการทำงานเป็นทีมจากประสบการณ์นำทีมโครงการใหญ่ โดยระบุรายละเอียดเช่นนำทีม 10 คนลดต้นทุนได้ 15% ทักษะการสื่อสารและความฉลาดทางอารมณ์จากการประสานงาน เจรจา และจัดการความขัดแย้ง โดยเล่าเรื่องที่แสดงถึงความเข้าใจผู้อื่น และการสร้างเครือข่ายจากความสัมพันธ์ในอุตสาหกรรม โดยใช้เพื่อขอคำแนะนำหรือหาโอกาสงาน การประยุกต์ทักษะเหล่านี้จะเปลี่ยนจุดอ่อนเรื่องอายุให้เป็นจุดแข็งที่ไม่เหมือนใคร

    ในโลกการทำงานที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว การยกระดับทักษะเพื่อการแข่งขันในยุคใหม่จึงจำเป็น โดยการเรียนรู้ตลอดชีวิตคือกุญแจสู่ความอยู่รอด มีแหล่งฝึกอบรมมากมายในไทยทั้งภาครัฐและเอกชน เริ่มจากกรมพัฒนาฝีมือแรงงานหรือ DSD ที่ให้บริการฝึกอบรมหลากหลายทั้งหลักสูตรระยะสั้นสำหรับรีสกิลและอัปสกิล เช่น หลักสูตร AI สำหรับอุตสาหกรรมท่องเที่ยว คอมพิวเตอร์อย่าง Excel และ Power BI งานช่างอย่างช่างเดินสายไฟฟ้า และอาชีพอิสระอย่างทำอาหารไทย สามารถตรวจสอบและสมัครผ่านเว็บไซต์ dsd.go.th หรือ onlinetraining.dsd.go.th ต่อมาคือศูนย์เรียนรู้การพัฒนาสตรีและครอบครัวภายใต้กรมกิจการสตรีและสถาบันครอบครัวที่เปิดหลักสูตรฟรีเช่นการดูแลผู้สูงอายุและเสริมสวย และกรมการจัดหางานที่มีกิจกรรมแนะแนวอาชีพสำหรับผู้ว่างงาน สำหรับสถาบันการศึกษา มหาวิทยาลัยหลายแห่งอย่างมหาวิทยาลัยเชียงใหม่เปิดหลักสูตรสะสมหน่วยกิตสำหรับรีสกิลและอัปสกิล ส่วนแพลตฟอร์มเอกชนอย่าง FutureSkill และ SkillLane นำเสนอคอร์สทักษะแห่งอนาคตทั้ง hard skills ด้านเทคโนโลยี ข้อมูล ธุรกิจ และ soft skills สำหรับทำงานร่วมกับ AI

    เมื่อพร้อมทั้งอารมณ์และทักษะ การกำหนดแผนปฏิบัติการ 3 เส้นทางสู่ความสำเร็จจะเป็นขั้นตอนต่อไป

    1️⃣ เส้นทางแรกคือการกลับเข้าสู่ตลาดแรงงานในตำแหน่งที่เหมาะสม โดยใช้ประสบการณ์เป็นแต้มต่อ เทคนิคเขียนเรซูเม่สำหรับวัยเก๋าคือหลีกเลี่ยงข้อมูลที่ทำให้ถูกเหมารวมอย่างปีจบการศึกษา ใช้คำสร้างความน่าเชื่อถือเช่นมีประสบการณ์มากกว่า 10 ปี และเน้นความสำเร็จที่เป็นรูปธรรม การสร้างโปรไฟล์ LinkedIn เพื่อนำเสนอประสบการณ์อย่างมืออาชีพ และใช้เครือข่ายอย่างเพื่อนร่วมงานเก่าหรือ head hunter เพื่อเปิดโอกาสงานที่ไม่ได้ประกาศทั่วไป

    2️⃣ เส้นทางที่สองคือการเป็นผู้เชี่ยวชาญอิสระอย่างฟรีแลนซ์หรือคอนซัลแทนต์ ซึ่งเหมาะกับผู้มีประสบการณ์สูงและต้องการกำหนดเวลาทำงานเอง อาชีพที่น่าสนใจเช่นที่ปรึกษาธุรกิจสำหรับองค์กรขนาดเล็ก นักเขียนหรือนักแปลอิสระที่ยังต้องอาศัยมนุษย์ตรวจสอบเนื้อหาละเอียดอ่อน และนักบัญชีหรือนักการเงินอิสระสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก การเตรียมพร้อมคือสร้างพอร์ตโฟลิโอที่น่าเชื่อถือเพราะผลงานสำคัญกว่าวุฒิการศึกษา

    3️⃣ เส้นทางที่สามคือการเริ่มต้นธุรกิจส่วนตัวขนาดเล็กจากงานอดิเรก โดยใช้เทคโนโลยีลดต้นทุน เช่นขายของออนไลน์ผ่าน Facebook หรือ LINE เพื่อเข้าถึงลูกค้าทั่วประเทศ หรือเป็น influencer หรือ YouTuber โดยใช้ประสบการณ์สร้างเนื้อหาที่มีคุณค่า ไอเดียธุรกิจที่ลงทุนน้อยและเหมาะสม เช่นธุรกิจอาหารและบริการอย่างทำอาหารหรือขนมขายจากบ้าน ขายของตลาดนัด หรือบริการดูแลผู้สูงอายุและสัตว์เลี้ยง ธุรกิจค้าปลีกออนไลน์อย่างขายเสื้อผ้าหรือเป็นตัวแทนขายประกัน ธุรกิจที่ปรึกษาหรือฟรีแลนซ์อย่างที่ปรึกษาองค์กร นักเขียนอิสระ หรือที่ปรึกษาการเงิน และธุรกิจสร้างสรรค์อย่างปลูกผักปลอดสารพิษ งานฝีมือศิลปะ หรือเป็น influencer

    เพื่อสร้างแรงบันดาลใจ การดูเรื่องราวความสำเร็จจากผู้ที่ก้าวข้ามมาแล้วจะช่วยให้เห็นว่าการเริ่มต้นใหม่ในวัย 45 ไม่ใช่เรื่องเป็นไปไม่ได้ เช่น Henry Ford ที่ประสบความสำเร็จกับรถยนต์ Model T ในวัย 45 ปี Colonel Sanders ที่เริ่มแฟรนไชส์ KFC ในวัย 62 ปี หรือในไทยอย่างอดีตผู้จัดการอาวุโสฝ่ายการตลาดที่ถูกเลิกจ้างแต่ผันตัวเป็นผู้ค้าอิสระและประสบความสำเร็จ เรื่องราวเหล่านี้แสดงว่าอายุเป็นเพียงตัวเลข และความมุ่งมั่นคือกุญแจ

    สุดท้าย การเผชิญกับการถูกบังคับเกษียณในวัย 45 ปีไม่ใช่จุดจบแต่เป็นใบเบิกทางสู่บทบาทใหม่ที่ทรงคุณค่า ข้อเสนอแนะเชิงปฏิบัติคือตั้งสติจัดการอารมณ์ ใช้สิทธิประโยชน์ให้เต็มที่ ประเมินคุณค่าจากประสบการณ์ ยกระดับทักษะอย่างต่อเนื่อง และสำรวจทางเลือกใหม่ๆ ท้ายที่สุด วัย 45 ปีคือช่วงเวลาที่ทรงพลังที่สุดในการนำประสบการณ์กว่าสองทศวรรษไปสร้างคุณค่าใหม่ให้ชีวิตและสังคมอย่างยั่งยืน

    #ลุงเขียนหลานอ่าน
    เส้นทางใหม่ในโลกการทำงานยุค AI 🤖: 📚 คู่มือเชิงกลยุทธ์สำหรับคนไทยวัย 45 ปี 🙎‍♂️ ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI กำลังเข้ามาเปลี่ยนแปลงวิถีการทำงานอย่างรวดเร็ว การถูกให้ออกจากงานหรือถูกบังคับเกษียณก่อนกำหนดในวัย 45 ปี ซึ่งเป็นช่วงเวลาที่หลายคนยังต้องแบกรับภาระครอบครัวและความรับผิดชอบสูงสุดในชีวิต กลายเป็นประสบการณ์ที่ท้าทายและสร้างความช็อกให้กับคนทำงานจำนวนมาก ความรู้สึกสิ้นหวัง🤞 การตั้งคำถามกับคุณค่าในตัวเอง และความรู้สึกด้อยค่าที่ว่า "ทำมา 10 ปีแต่ไม่รอด" ล้วนเป็นปฏิกิริยาทางอารมณ์ที่เข้าใจได้และเกิดขึ้นบ่อยครั้ง อย่างไรก็ตาม สถานการณ์นี้ไม่ใช่ความล้มเหลวส่วนบุคคลเพียงอย่างเดียว แต่เป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงเชิงโครงสร้างในตลาดแรงงานระดับโลก🌏 รายงานนี้จึงถูกสร้างขึ้นเพื่อเป็นมากกว่าแค่ข้อมูล แต่เป็นแผนที่ชีวิตที่จะช่วยให้ผู้ที่กำลังเผชิญวิกฤตนี้สามารถตั้งหลักและก้าวเดินต่อไปได้อย่างมั่นคง โดยเปลี่ยนมุมมองจากจุดจบไปสู่จุดเปลี่ยนที่เต็มเปี่ยมด้วยโอกาส 🌞 เมื่อพิจารณาถึงสาเหตุที่ทำให้หลายคนต้องเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงนี้ คำถามที่ว่า "ทำไมต้องเป็นฉัน" ⁉️ มักผุดขึ้นมา โดยเฉพาะเมื่อ AI กลายเป็นปัจจัยหลักที่กำหนดเกมในตลาดแรงงานไทย 🙏 ซึ่งกำลังเผชิญกับการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่ 4 การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้มาจาก AI เพียงอย่างเดียว แต่ยังรวมถึงการเปลี่ยนแปลงทางประชากรศาสตร์ เช่น สังคมสูงวัย 👴 ในประเทศรายได้สูงและการเพิ่มขึ้นของแรงงานในประเทศรายได้ต่ำ ตลอดจนความผันผวนทางเศรษฐกิจ📉 ตามรายงานขององค์การแรงงานระหว่างประเทศหรือ ILO คาดการณ์ว่าในอีกสองทศวรรษข้างหน้า ตำแหน่งงานในไทยมากกว่า 44% หรือราว 17 ล้านตำแหน่ง มีความเสี่ยงสูงที่จะถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ AI ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่เป็นพลังที่กำลังปรับโครงสร้างการจ้างงานอย่างถอนรากถอนโคน โดยเฉพาะงานที่ต้องทำซ้ำๆ และงานประจำ ซึ่งแรงงานวัยกลางคนจำนวนมากรับผิดชอบอยู่ ส่งผลให้เกิดปัญหาความไม่สมดุลของทักษะในตลาดแรงงาน แม้จะมีคนว่างงานมาก แต่พวกเขาก็ขาดทักษะที่จำเป็นสำหรับงานใหม่ที่เทคโนโลยีสร้างขึ้น การทำความเข้าใจปรากฏการณ์นี้อย่างเป็นระบบจะช่วยให้คนทำงานมองเห็นปัญหาในมุมกว้างและวางแผนพัฒนาตนเองให้สอดคล้องกับความต้องการของตลาดในอนาคต 🔮 เพื่อให้เข้าใจชัดเจนยิ่งขึ้น การจำแนกอาชีพตามระดับความเสี่ยงจาก AI ถือเป็นก้าวแรกที่สำคัญ อาชีพที่มีความเสี่ยงสูงมักเป็นงานที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมประจำหรือการจัดการข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งสามารถทำให้เป็นระบบอัตโนมัติได้ง่าย เช่น พนักงานแคชเชียร์หรือพนักงานขายหน้าร้านที่ถูกแทนที่ด้วยระบบ self-checkout 🏧 และการซื้อขายออนไลน์ 🌐 เจ้าหน้าที่บริการลูกค้าหรือพนักงานคอลเซ็นเตอร์ที่ chatbot 🤖 และระบบตอบรับอัตโนมัติสามารถทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง พนักงานป้อนและประมวลผลข้อมูลที่ระบบ OCR และ AI สามารถจัดการข้อมูลมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ พนักงานขนส่งและโลจิสติกส์รวมถึงคนขับรถที่รถยนต์ไร้คนขับ 🚗 และโดรนส่งของกำลังเข้ามามีบทบาทมากขึ้น และพนักงานบัญชีที่โปรแกรมบัญชีสำเร็จรูปและ AI สามารถบันทึกและประมวลผลข้อมูลทางการเงินได้อย่างแม่นยำ ในทางตรงกันข้าม อาชีพที่ทนทานต่อ AI และกำลังเติบโตมักต้องใช้ทักษะเชิงมนุษย์ชั้นสูงที่ซับซ้อนและเลียนแบบได้ยาก เช่น 🧑‍⚕️ แพทย์ 👩‍🔬นักจิตวิทยา และพยาบาลที่ต้องอาศัยความเชี่ยวชาญสูง ประสบการณ์ การตัดสินใจที่ซับซ้อน และความเข้าใจมนุษย์ 👩‍🏫 ครู-อาจารย์ที่ต้องใช้ทักษะการสอนที่ละเอียดอ่อน ปฏิสัมพันธ์ระหว่างบุคคล และการสร้างแรงบันดาลใจ นักกฎหมายที่ต้องคิดเชิงวิเคราะห์ซับซ้อน 🛜 การสื่อสาร และการตัดสินใจในบริบทละเอียดอ่อน นักพัฒนา AI Data Scientist และ AI Ethicist ที่เป็นผู้สร้างและควบคุมเทคโนโลยีเอง โดยต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์และทักษะเฉพาะทางระดับสูง และผู้เชี่ยวชาญด้าน soft skills ที่ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การแก้ปัญหาเฉพาะหน้า การสื่อสาร ภาวะผู้นำ และการจัดการอารมณ์ ข้อมูลเหล่านี้ไม่ใช่แค่รายการอาชีพ แต่เป็นแผนที่กลยุทธ์ที่ชี้ทิศทางของตลาดแรงงาน คุณค่าของมนุษย์ในยุค AI อยู่ที่ทักษะที่ AI ไม่สามารถแทนที่ได้ ซึ่งจะช่วยให้คนทำงานวางแผนอัปสกิลหรือรีสกิลไปสู่อาชีพที่ยั่งยืนกว่า เมื่อต้องเผชิญกับสถานการณ์ยากลำบาก การตั้งหลักอย่างมีสติและกลยุทธ์จึงเป็นสิ่งสำคัญที่สุด โดยเริ่มจากจัดการคลื่นอารมณ์ที่ถาโถมเข้ามา 🧘 การถูกให้ออกจากงานอย่างกะทันหันอาจนำมาซึ่งความสับสน โกรธ สูญเสีย และด้อยค่า ผู้ที่เคยผ่านสถานการณ์นี้แนะนำให้ยอมรับความรู้สึกเหล่านั้นและให้เวลาตัวเองจัดการ โดยวิธีต่างๆ เช่น พูดคุยกับคนรอบข้างเพื่อรับกำลังใจและมุมมองใหม่ เขียนระบายความรู้สึกเพื่อจัดระเบียบความคิดและลดภาระจิตใจ หรือฝึกสมาธิและโยคะเพื่อทำให้จิตใจสงบ ลดความวิตกกังวล และตัดสินใจได้ดีขึ้น การปล่อยวางความคิดที่ว่าต้องชนะทุกเกมหรือชีวิตต้องเป็นไปตามแผนจะช่วยลดความกดดันและเปิดโอกาสให้คิดหาทางออกใหม่ๆ อย่างสร้างสรรค์ การให้กำลังใจตัวเองและไม่ยอมแพ้จะเป็นพลังที่นำไปสู่การเริ่มต้นใหม่ที่ทรงพลังกว่าเดิม 💪 ต่อจากนั้นคือการจัดการเรื่องสำคัญเร่งด่วนอย่างสิทธิประโยชน์และแผนการเงิน เพื่อให้มีสภาพคล่องในช่วงเปลี่ยนผ่าน การใช้สิทธิจากกองทุนประกันสังคมเป็นขั้นตอนสำคัญ โดยผู้ประกันตนมาตรา 33 จะได้รับเงินทดแทนกรณีว่างงาน หากจ่ายเงินสมทบไม่น้อยกว่า 6 เดือนภายใน 15 เดือนก่อนว่างงาน และต้องขึ้นทะเบียนผู้ว่างงานภายใน 30 วันนับจากวันที่ออกจากงาน มิเช่นนั้นจะไม่ได้รับสิทธิย้อนหลัง การขึ้นทะเบียนสามารถทำออนไลน์ผ่านเว็บไซต์กรมการจัดหางาน เช่น e-service.doe.go.th หรือ empui.doe.go.th โดยลงทะเบียนผู้ใช้ใหม่ กรอกข้อมูลส่วนตัว วันที่ออกจากงาน สาเหตุ และยืนยันตัวตนด้วยรหัสหลังบัตรประชาชน จากนั้นเลือกเมนูขึ้นทะเบียนผู้ประกันตนกรณีว่างงานและกรอกข้อมูลการทำงานล่าสุด หลังจากนั้นยื่นเอกสารที่สำนักงานประกันสังคม เช่น แบบคำขอรับประโยชน์ทดแทนว่างงาน (สปส. 2-01/7) สำเนาบัตรประชาชน หนังสือรับรองการออกจากงาน (ถ้ามี) และสำเนาหน้าสมุดบัญชีธนาคารที่ร่วมรายการ สุดท้ายต้องรายงานตัวทุกเดือนผ่านช่องทางออนไลน์ ข้อควรระวังคือผู้ที่มีอายุเกิน 55 ปีจะไม่ได้รับเงินทดแทนว่างงาน แต่ต้องใช้สิทธิเบี้ยชราภาพแทน 💷💶💵 ถัดมาคือการประเมินตนเองอย่างตรงไปตรงมาเพื่อค้นหาคุณค่าจากประสบการณ์ที่สั่งสม การถูกเลิกจ้างในวัย 45 ปีไม่ได้หมายถึงคุณค่าหมดสิ้น แต่กลับกัน อายุและประสบการณ์คือทุนมนุษย์ที่แข็งแกร่งที่สุด ปัญหาที่แท้จริงคือทัศนคติที่ต้องปรับเปลี่ยน องค์กรยุคใหม่ให้ความสำคัญกับคนที่เปิดใจเรียนรู้และทำงานร่วมกับคนต่างวัย การเปลี่ยนจากการพูดถึงลักษณะงานไปสู่การบอกเล่าความสำเร็จที่จับต้องได้จะสร้างความน่าเชื่อถือ ทักษะที่นำไปปรับใช้ได้หรือ transferable skills คือขุมทรัพย์ของคนวัยนี้ เช่น ทักษะการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนจากประสบการณ์ยาวนานที่ทำให้มองปัญหาได้อย่างเป็นระบบ โดยนำเสนอด้วยตัวอย่างปัญหาที่เคยแก้ไขพร้อมขั้นตอนวิเคราะห์และผลลัพธ์จริง 📊 ภาวะผู้นำและการทำงานเป็นทีมจากประสบการณ์นำทีมโครงการใหญ่ โดยระบุรายละเอียดเช่นนำทีม 10 คนลดต้นทุนได้ 15% ทักษะการสื่อสารและความฉลาดทางอารมณ์จากการประสานงาน เจรจา และจัดการความขัดแย้ง โดยเล่าเรื่องที่แสดงถึงความเข้าใจผู้อื่น และการสร้างเครือข่ายจากความสัมพันธ์ในอุตสาหกรรม โดยใช้เพื่อขอคำแนะนำหรือหาโอกาสงาน การประยุกต์ทักษะเหล่านี้จะเปลี่ยนจุดอ่อนเรื่องอายุให้เป็นจุดแข็งที่ไม่เหมือนใคร 🧍‍♂️ ในโลกการทำงานที่เปลี่ยนแปลงรวดเร็ว การยกระดับทักษะเพื่อการแข่งขันในยุคใหม่จึงจำเป็น โดยการเรียนรู้ตลอดชีวิตคือกุญแจสู่ความอยู่รอด 🏫 มีแหล่งฝึกอบรมมากมายในไทยทั้งภาครัฐและเอกชน เริ่มจากกรมพัฒนาฝีมือแรงงานหรือ DSD ที่ให้บริการฝึกอบรมหลากหลายทั้งหลักสูตรระยะสั้นสำหรับรีสกิลและอัปสกิล เช่น หลักสูตร AI สำหรับอุตสาหกรรมท่องเที่ยว คอมพิวเตอร์อย่าง Excel และ Power BI งานช่างอย่างช่างเดินสายไฟฟ้า และอาชีพอิสระอย่างทำอาหารไทย สามารถตรวจสอบและสมัครผ่านเว็บไซต์ dsd.go.th หรือ onlinetraining.dsd.go.th 🌐 ต่อมาคือศูนย์เรียนรู้การพัฒนาสตรีและครอบครัวภายใต้กรมกิจการสตรีและสถาบันครอบครัวที่เปิดหลักสูตรฟรีเช่นการดูแลผู้สูงอายุและเสริมสวย และกรมการจัดหางานที่มีกิจกรรมแนะแนวอาชีพสำหรับผู้ว่างงาน สำหรับสถาบันการศึกษา มหาวิทยาลัยหลายแห่งอย่างมหาวิทยาลัยเชียงใหม่เปิดหลักสูตรสะสมหน่วยกิตสำหรับรีสกิลและอัปสกิล ส่วนแพลตฟอร์มเอกชนอย่าง FutureSkill และ SkillLane 🕸️ นำเสนอคอร์สทักษะแห่งอนาคตทั้ง hard skills ด้านเทคโนโลยี ข้อมูล ธุรกิจ และ soft skills สำหรับทำงานร่วมกับ AI เมื่อพร้อมทั้งอารมณ์และทักษะ การกำหนดแผนปฏิบัติการ 3 เส้นทางสู่ความสำเร็จจะเป็นขั้นตอนต่อไป 1️⃣ เส้นทางแรกคือการกลับเข้าสู่ตลาดแรงงานในตำแหน่งที่เหมาะสม โดยใช้ประสบการณ์เป็นแต้มต่อ 👩‍💻 เทคนิคเขียนเรซูเม่สำหรับวัยเก๋าคือหลีกเลี่ยงข้อมูลที่ทำให้ถูกเหมารวมอย่างปีจบการศึกษา ใช้คำสร้างความน่าเชื่อถือเช่นมีประสบการณ์มากกว่า 10 ปี และเน้นความสำเร็จที่เป็นรูปธรรม การสร้างโปรไฟล์ LinkedIn เพื่อนำเสนอประสบการณ์อย่างมืออาชีพ และใช้เครือข่ายอย่างเพื่อนร่วมงานเก่าหรือ head hunter เพื่อเปิดโอกาสงานที่ไม่ได้ประกาศทั่วไป 2️⃣ เส้นทางที่สองคือการเป็นผู้เชี่ยวชาญอิสระอย่างฟรีแลนซ์หรือคอนซัลแทนต์ 👨‍🏭 ซึ่งเหมาะกับผู้มีประสบการณ์สูงและต้องการกำหนดเวลาทำงานเอง อาชีพที่น่าสนใจเช่นที่ปรึกษาธุรกิจสำหรับองค์กรขนาดเล็ก นักเขียนหรือนักแปลอิสระที่ยังต้องอาศัยมนุษย์ตรวจสอบเนื้อหาละเอียดอ่อน และนักบัญชีหรือนักการเงินอิสระสำหรับธุรกิจขนาดเล็ก การเตรียมพร้อมคือสร้างพอร์ตโฟลิโอที่น่าเชื่อถือเพราะผลงานสำคัญกว่าวุฒิการศึกษา 3️⃣ เส้นทางที่สามคือการเริ่มต้นธุรกิจส่วนตัวขนาดเล็กจากงานอดิเรก 🏓 โดยใช้เทคโนโลยีลดต้นทุน เช่นขายของออนไลน์ผ่าน Facebook หรือ LINE เพื่อเข้าถึงลูกค้าทั่วประเทศ หรือเป็น influencer หรือ YouTuber โดยใช้ประสบการณ์สร้างเนื้อหาที่มีคุณค่า ไอเดียธุรกิจที่ลงทุนน้อยและเหมาะสม เช่นธุรกิจอาหารและบริการอย่างทำอาหารหรือขนมขายจากบ้าน ขายของตลาดนัด หรือบริการดูแลผู้สูงอายุและสัตว์เลี้ยง ธุรกิจค้าปลีกออนไลน์อย่างขายเสื้อผ้าหรือเป็นตัวแทนขายประกัน ธุรกิจที่ปรึกษาหรือฟรีแลนซ์อย่างที่ปรึกษาองค์กร นักเขียนอิสระ หรือที่ปรึกษาการเงิน และธุรกิจสร้างสรรค์อย่างปลูกผักปลอดสารพิษ งานฝีมือศิลปะ หรือเป็น influencer เพื่อสร้างแรงบันดาลใจ การดูเรื่องราวความสำเร็จจากผู้ที่ก้าวข้ามมาแล้วจะช่วยให้เห็นว่าการเริ่มต้นใหม่ในวัย 45 ไม่ใช่เรื่องเป็นไปไม่ได้ เช่น Henry Ford ที่ประสบความสำเร็จกับรถยนต์ Model T ในวัย 45 ปี Colonel Sanders ที่เริ่มแฟรนไชส์ KFC ในวัย 62 ปี หรือในไทยอย่างอดีตผู้จัดการอาวุโสฝ่ายการตลาดที่ถูกเลิกจ้างแต่ผันตัวเป็นผู้ค้าอิสระและประสบความสำเร็จ เรื่องราวเหล่านี้แสดงว่าอายุเป็นเพียงตัวเลข และความมุ่งมั่นคือกุญแจ 🗝️ สุดท้าย การเผชิญกับการถูกบังคับเกษียณในวัย 45 ปีไม่ใช่จุดจบแต่เป็นใบเบิกทางสู่บทบาทใหม่ที่ทรงคุณค่า ข้อเสนอแนะเชิงปฏิบัติคือตั้งสติจัดการอารมณ์ ใช้สิทธิประโยชน์ให้เต็มที่ ประเมินคุณค่าจากประสบการณ์ ยกระดับทักษะอย่างต่อเนื่อง และสำรวจทางเลือกใหม่ๆ ท้ายที่สุด วัย 45 ปีคือช่วงเวลาที่ทรงพลังที่สุดในการนำประสบการณ์กว่าสองทศวรรษไปสร้างคุณค่าใหม่ให้ชีวิตและสังคมอย่างยั่งยืน #ลุงเขียนหลานอ่าน
    0 Comments 0 Shares 449 Views 0 Reviews
  • จากผู้ใช้สู่ผู้สร้าง – เมื่อการเขียน Agent กลายเป็นทักษะพื้นฐานของนักพัฒนา

    ในปี 2025 Geoffrey Huntley เปิดเวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยแนวคิดที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: “มันคือโค้ด 300 บรรทัดที่วนลูปกับ LLM tokens” ฟังดูเหมือนเรื่องเล่น ๆ แต่จริง ๆ แล้วนี่คือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการพัฒนา

    เขาเริ่มต้นด้วยการอธิบายว่า agent ไม่ใช่แค่ buzzword แต่คือระบบที่สามารถรับ input, เรียกใช้เครื่องมือ (tools), และตอบกลับอย่างชาญฉลาด โดยใช้ LLM ที่มีความสามารถ agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2

    ในเวิร์กช็อปนี้ ผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้การสร้าง agent ทีละขั้น เริ่มจาก chat interface → อ่านไฟล์ → ลิสต์ไฟล์ → รันคำสั่ง bash → แก้ไขไฟล์ → ค้นหาโค้ด ทั้งหมดนี้ทำผ่าน event loop ที่เชื่อมโยงกับ LLM และ tool registry

    Geoffrey เน้นว่า agent ที่ดีต้องมี context window ที่สะอาด ไม่ควรใช้ context เดียวกันสำหรับหลายกิจกรรม เพราะจะทำให้ผลลัพธ์ผิดเพี้ยน และควรระวังการใช้ Model Context Protocol (MCP) ที่กิน context window มากเกินไป

    เขายังแนะนำให้ใช้ LLM แบบ “agentic” สำหรับงานที่ต้องการการกระทำ และใช้ LLM แบบ “oracle” สำหรับงานวิเคราะห์หรือสรุปผล โดยสามารถเชื่อมต่อหลายโมเดลเข้าด้วยกันใน agent เดียวได้

    สุดท้าย เขาทิ้งท้ายว่า “AI ไม่ได้มาแย่งงานคุณ คนที่ใช้ AI ต่างหากที่จะแย่งงานคุณ” และการเรียนรู้การสร้าง agent คือการลงทุนในตัวเองที่สำคัญที่สุดในยุคนี้

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    เวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยโค้ดเพียง ~300 บรรทัด
    agent คือระบบที่รับ input, เรียกใช้ tools, และตอบกลับผ่าน LLM
    ใช้ LLM agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2 เป็นแกนหลัก
    agent มี event loop ที่จัดการ input, inference, และ tool execution
    เรียนรู้การสร้าง tools เช่น read_file, list_files, bash, edit_file, code_search
    สามารถเชื่อมต่อ LLM แบบ oracle เช่น GPT เพื่อช่วยตรวจสอบผลลัพธ์
    Claude Sonnet ถูกเปรียบเป็น “squirrel” ที่ bias ไปทางการกระทำมากกว่าการคิด
    context window ของ LLM มีขนาดจำกัด ต้องบริหารอย่างระมัดระวัง
    MCP คือฟังก์ชันที่ลงทะเบียนใน context window เพื่อเรียกใช้ tools
    agent ที่ดีต้องมี prompt ที่ชัดเจนและ context ที่ไม่ปะปนกัน

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    GitHub มีตัวอย่าง agent แบบ open-source เช่น Amp, Cursor, Windsurf, OpenCode
    mini-swe-agent เป็น agent ขนาด 100 บรรทัดที่ทำงานได้จริงและผ่านการทดสอบ SWE Bench
    การใช้ ripgrep เป็นพื้นฐานของการค้นหาโค้ดในหลาย coding agent
    การสร้าง agent ช่วยเปลี่ยนผู้ใช้ AI ให้กลายเป็นผู้ผลิต AI
    บริษัทอย่าง Canva เริ่มใช้ AI ในการสัมภาษณ์งาน และคาดหวังให้ผู้สมัครเข้าใจ agent

    https://ghuntley.com/agent/
    🎙️ จากผู้ใช้สู่ผู้สร้าง – เมื่อการเขียน Agent กลายเป็นทักษะพื้นฐานของนักพัฒนา ในปี 2025 Geoffrey Huntley เปิดเวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยแนวคิดที่เรียบง่ายแต่ทรงพลัง: “มันคือโค้ด 300 บรรทัดที่วนลูปกับ LLM tokens” ฟังดูเหมือนเรื่องเล่น ๆ แต่จริง ๆ แล้วนี่คือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการพัฒนา เขาเริ่มต้นด้วยการอธิบายว่า agent ไม่ใช่แค่ buzzword แต่คือระบบที่สามารถรับ input, เรียกใช้เครื่องมือ (tools), และตอบกลับอย่างชาญฉลาด โดยใช้ LLM ที่มีความสามารถ agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2 ในเวิร์กช็อปนี้ ผู้เข้าร่วมได้เรียนรู้การสร้าง agent ทีละขั้น เริ่มจาก chat interface → อ่านไฟล์ → ลิสต์ไฟล์ → รันคำสั่ง bash → แก้ไขไฟล์ → ค้นหาโค้ด ทั้งหมดนี้ทำผ่าน event loop ที่เชื่อมโยงกับ LLM และ tool registry Geoffrey เน้นว่า agent ที่ดีต้องมี context window ที่สะอาด ไม่ควรใช้ context เดียวกันสำหรับหลายกิจกรรม เพราะจะทำให้ผลลัพธ์ผิดเพี้ยน และควรระวังการใช้ Model Context Protocol (MCP) ที่กิน context window มากเกินไป เขายังแนะนำให้ใช้ LLM แบบ “agentic” สำหรับงานที่ต้องการการกระทำ และใช้ LLM แบบ “oracle” สำหรับงานวิเคราะห์หรือสรุปผล โดยสามารถเชื่อมต่อหลายโมเดลเข้าด้วยกันใน agent เดียวได้ สุดท้าย เขาทิ้งท้ายว่า “AI ไม่ได้มาแย่งงานคุณ คนที่ใช้ AI ต่างหากที่จะแย่งงานคุณ” และการเรียนรู้การสร้าง agent คือการลงทุนในตัวเองที่สำคัญที่สุดในยุคนี้ 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ เวิร์กช็อปสอนสร้าง coding agent ด้วยโค้ดเพียง ~300 บรรทัด ➡️ agent คือระบบที่รับ input, เรียกใช้ tools, และตอบกลับผ่าน LLM ➡️ ใช้ LLM agentic เช่น Claude Sonnet หรือ Kimi K2 เป็นแกนหลัก ➡️ agent มี event loop ที่จัดการ input, inference, และ tool execution ➡️ เรียนรู้การสร้าง tools เช่น read_file, list_files, bash, edit_file, code_search ➡️ สามารถเชื่อมต่อ LLM แบบ oracle เช่น GPT เพื่อช่วยตรวจสอบผลลัพธ์ ➡️ Claude Sonnet ถูกเปรียบเป็น “squirrel” ที่ bias ไปทางการกระทำมากกว่าการคิด ➡️ context window ของ LLM มีขนาดจำกัด ต้องบริหารอย่างระมัดระวัง ➡️ MCP คือฟังก์ชันที่ลงทะเบียนใน context window เพื่อเรียกใช้ tools ➡️ agent ที่ดีต้องมี prompt ที่ชัดเจนและ context ที่ไม่ปะปนกัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ GitHub มีตัวอย่าง agent แบบ open-source เช่น Amp, Cursor, Windsurf, OpenCode ➡️ mini-swe-agent เป็น agent ขนาด 100 บรรทัดที่ทำงานได้จริงและผ่านการทดสอบ SWE Bench ➡️ การใช้ ripgrep เป็นพื้นฐานของการค้นหาโค้ดในหลาย coding agent ➡️ การสร้าง agent ช่วยเปลี่ยนผู้ใช้ AI ให้กลายเป็นผู้ผลิต AI ➡️ บริษัทอย่าง Canva เริ่มใช้ AI ในการสัมภาษณ์งาน และคาดหวังให้ผู้สมัครเข้าใจ agent https://ghuntley.com/agent/
    GHUNTLEY.COM
    how to build a coding agent: free workshop
    It's not that hard to build a coding agent. 300 lines of code running in a loop with LLM tokens. You just keep throwing tokens at the loop, and then you've got yourself an agent.
    0 Comments 0 Shares 209 Views 0 Reviews
  • Medusa Halo – APU ที่อาจเปลี่ยนเกมทั้งวงการ

    ในปี 2027 AMD เตรียมเปิดตัว APU รุ่นใหม่ที่ชื่อว่า Medusa Halo ซึ่งอาจกลายเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของวงการคอมพิวเตอร์ เพราะมันไม่ใช่แค่ชิปประมวลผลทั่วไป แต่เป็น APU ที่รวมพลังของ Zen 6 CPU และ RDNA 5 GPU ไว้ในตัวเดียวกันอย่างทรงพลัง

    จากข้อมูลที่รั่วออกมาโดย Moore’s Law is Dead ชิปนี้จะใช้เทคโนโลยีการผลิตขั้นสูงจาก TSMC คือ N2P สำหรับ CPU และ N3P สำหรับ I/O die โดยรุ่นพื้นฐานจะมี 12 คอร์ Zen 6 และ 2 คอร์ Zen 6 LP สำหรับงานเบา ๆ ส่วนรุ่นสูงสุดอาจมีเพิ่มอีก 12 คอร์ ทำให้รวมได้ถึง 24 หรือ 26 คอร์

    ด้านกราฟิก Medusa Halo จะมาพร้อม 48 คอร์ประมวลผล (CUs) บนสถาปัตยกรรม RDNA 5 ซึ่งมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับการ์ดจอแยกระดับกลางอย่าง RTX 5070 Ti และมีแคช L2 ถึง 20 MB

    หน่วยความจำก็ไม่น้อยหน้า โดยรองรับ LPDDR6 แบบ 384-bit หรือ LPDDR5X แบบ 256-bit ซึ่งให้แบนด์วิดธ์สูงมาก เหมาะกับงานกราฟิกและ AI ที่ต้องการความเร็วในการเข้าถึงข้อมูล

    นอกจากนี้ยังมีรุ่นเล็กชื่อ Medusa Halo Mini สำหรับโน้ตบุ๊กและพีซีขนาดเล็ก โดยมี 14 คอร์ CPU และ 24 CUs GPU พร้อมแคช L2 10 MB และคอนโทรลเลอร์หน่วยความจำแบบ 128-bit LPDDR5X หรืออาจอัปเกรดเป็น 192-bit LPDDR6

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    AMD เตรียมเปิดตัว APU รุ่น Medusa Halo ในปี 2027
    ใช้ Zen 6 CPU chiplets บนเทคโนโลยี TSMC N2P และ I/O die บน N3P
    รุ่นพื้นฐานมี 12 Zen 6 cores + 2 Zen 6 LP cores
    รุ่นสูงสุดอาจมีเพิ่มอีก 12-core CCD รวมเป็น 24–26 cores
    GPU ภายในใช้ RDNA 5 จำนวน 48 CUs พร้อม L2 cache ขนาด 20 MB
    ประสิทธิภาพกราฟิกใกล้เคียงกับ RTX 5070 Ti
    รองรับหน่วยความจำ LPDDR6 แบบ 384-bit หรือ LPDDR5X แบบ 256-bit
    มีรุ่น Medusa Halo Mini สำหรับโน้ตบุ๊กและพีซีขนาดเล็ก
    Medusa Halo Mini มี 14 คอร์ CPU และ 24 CUs GPU พร้อม L2 cache 10 MB
    ใช้คอนโทรลเลอร์หน่วยความจำแบบ 128-bit LPDDR5X หรือ 192-bit LPDDR6

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    RDNA 5 อาจเป็นสถาปัตยกรรมเดียวกับที่ใช้ในการ์ดจอแยกรุ่น PTX 1060 XT
    Infinity Fabric รุ่นใหม่ใน Zen 6 จะเร็วขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น
    TSMC N2P ให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 20% หรือลดการใช้พลังงานได้ถึง 36%
    การรวม GPU ระดับกลางไว้ใน APU จะช่วยลดต้นทุนและขนาดของระบบ
    AMD อาจใช้แนวทางเดียวกันใน Xbox Magnus APU สำหรับคอนโซลรุ่นใหม่

    https://www.techpowerup.com/340216/amd-medusa-halo-apu-leak-reveals-up-to-24-cores-and-48-rdna-5-cus
    🎙️ Medusa Halo – APU ที่อาจเปลี่ยนเกมทั้งวงการ ในปี 2027 AMD เตรียมเปิดตัว APU รุ่นใหม่ที่ชื่อว่า Medusa Halo ซึ่งอาจกลายเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญของวงการคอมพิวเตอร์ เพราะมันไม่ใช่แค่ชิปประมวลผลทั่วไป แต่เป็น APU ที่รวมพลังของ Zen 6 CPU และ RDNA 5 GPU ไว้ในตัวเดียวกันอย่างทรงพลัง จากข้อมูลที่รั่วออกมาโดย Moore’s Law is Dead ชิปนี้จะใช้เทคโนโลยีการผลิตขั้นสูงจาก TSMC คือ N2P สำหรับ CPU และ N3P สำหรับ I/O die โดยรุ่นพื้นฐานจะมี 12 คอร์ Zen 6 และ 2 คอร์ Zen 6 LP สำหรับงานเบา ๆ ส่วนรุ่นสูงสุดอาจมีเพิ่มอีก 12 คอร์ ทำให้รวมได้ถึง 24 หรือ 26 คอร์ ด้านกราฟิก Medusa Halo จะมาพร้อม 48 คอร์ประมวลผล (CUs) บนสถาปัตยกรรม RDNA 5 ซึ่งมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกับการ์ดจอแยกระดับกลางอย่าง RTX 5070 Ti และมีแคช L2 ถึง 20 MB หน่วยความจำก็ไม่น้อยหน้า โดยรองรับ LPDDR6 แบบ 384-bit หรือ LPDDR5X แบบ 256-bit ซึ่งให้แบนด์วิดธ์สูงมาก เหมาะกับงานกราฟิกและ AI ที่ต้องการความเร็วในการเข้าถึงข้อมูล นอกจากนี้ยังมีรุ่นเล็กชื่อ Medusa Halo Mini สำหรับโน้ตบุ๊กและพีซีขนาดเล็ก โดยมี 14 คอร์ CPU และ 24 CUs GPU พร้อมแคช L2 10 MB และคอนโทรลเลอร์หน่วยความจำแบบ 128-bit LPDDR5X หรืออาจอัปเกรดเป็น 192-bit LPDDR6 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ AMD เตรียมเปิดตัว APU รุ่น Medusa Halo ในปี 2027 ➡️ ใช้ Zen 6 CPU chiplets บนเทคโนโลยี TSMC N2P และ I/O die บน N3P ➡️ รุ่นพื้นฐานมี 12 Zen 6 cores + 2 Zen 6 LP cores ➡️ รุ่นสูงสุดอาจมีเพิ่มอีก 12-core CCD รวมเป็น 24–26 cores ➡️ GPU ภายในใช้ RDNA 5 จำนวน 48 CUs พร้อม L2 cache ขนาด 20 MB ➡️ ประสิทธิภาพกราฟิกใกล้เคียงกับ RTX 5070 Ti ➡️ รองรับหน่วยความจำ LPDDR6 แบบ 384-bit หรือ LPDDR5X แบบ 256-bit ➡️ มีรุ่น Medusa Halo Mini สำหรับโน้ตบุ๊กและพีซีขนาดเล็ก ➡️ Medusa Halo Mini มี 14 คอร์ CPU และ 24 CUs GPU พร้อม L2 cache 10 MB ➡️ ใช้คอนโทรลเลอร์หน่วยความจำแบบ 128-bit LPDDR5X หรือ 192-bit LPDDR6 ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ RDNA 5 อาจเป็นสถาปัตยกรรมเดียวกับที่ใช้ในการ์ดจอแยกรุ่น PTX 1060 XT ➡️ Infinity Fabric รุ่นใหม่ใน Zen 6 จะเร็วขึ้นและประหยัดพลังงานมากขึ้น ➡️ TSMC N2P ให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 20% หรือลดการใช้พลังงานได้ถึง 36% ➡️ การรวม GPU ระดับกลางไว้ใน APU จะช่วยลดต้นทุนและขนาดของระบบ ➡️ AMD อาจใช้แนวทางเดียวกันใน Xbox Magnus APU สำหรับคอนโซลรุ่นใหม่ https://www.techpowerup.com/340216/amd-medusa-halo-apu-leak-reveals-up-to-24-cores-and-48-rdna-5-cus
    WWW.TECHPOWERUP.COM
    AMD Medusa Halo APU Leak Reveals Up to 24 Cores and 48 RDNA 5 CUs
    A fresh leak has shed light on AMD's next-gen Medusa Halo APU that is set to launch in 2027 as the company's top-of-the-line chip (dismissing previous rumors about AMD cancelling Medusa Halo APU). Moore's Law is Dead has shared information suggesting Medusa Halo will pack Zen 6 CPU chiplets made usi...
    0 Comments 0 Shares 206 Views 0 Reviews
  • เส้นทางลับของ SVG ที่นักพัฒนาเว็บควรรู้

    ลองนึกภาพว่าคุณกำลังวาดภาพด้วยปากกาเวกเตอร์บนผืนผ้าใบดิจิทัล — นั่นแหละคือสิ่งที่ SVG <path> ทำได้ มันคือเครื่องมือทรงพลังที่ช่วยให้เราสร้างเส้นโค้ง รูปทรงซับซ้อน และแม้แต่แอนิเมชันที่น่าทึ่งได้ด้วยคำสั่งไม่กี่ตัว

    Josh Comeau พาเราเดินทางผ่านโลกของคำสั่ง SVG path ตั้งแต่พื้นฐานอย่าง M (Move) และ L (Line) ไปจนถึงคำสั่งโค้งขั้นสูงอย่าง Q, C, A และคำสั่งพิเศษอย่าง T, S, Z ที่ช่วยให้เส้นทางของเราลื่นไหลและปิดปลายได้อย่างสวยงาม

    เขาเปรียบเทียบแต่ละคำสั่งเหมือนขั้นตอนในสูตรอาหาร — ตัวอักษรคือคำสั่ง ส่วนตัวเลขคือส่วนผสมที่กำหนดตำแหน่งและทิศทางของเส้นทาง

    นอกจากนี้ยังมีคำแนะนำที่น่าสนใจ เช่น การใช้ whitespace เพื่อให้อ่านโค้ดง่ายขึ้น, การใช้ relative commands เพื่อเลื่อนตำแหน่งแบบสัมพันธ์ และการจัดการกับมุมแหลมที่อาจทำให้เส้นดูผิดปกติ

    สุดท้าย Josh ยังแนะนำคอร์ส “Whimsical Animations” ที่จะสอนการใช้ SVG path เพื่อสร้างแอนิเมชันระดับเทพ พร้อมเทคนิคที่เขาใช้จริงในงานของตัวเอง

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    SVG <path> เป็นเครื่องมือหลักในการวาดเส้นโค้งและรูปทรงที่ซับซ้อน
    คำสั่งพื้นฐาน ได้แก่ M (Move), L (Line), Q (Quadratic Bézier), C (Cubic Bézier), A (Arc)
    คำสั่งพิเศษ เช่น Z (ปิดเส้นทาง), T และ S (ช่วยให้เส้นโค้งต่อเนื่อง)
    คำสั่งมีทั้งแบบ absolute (ตัวใหญ่) และ relative (ตัวเล็ก)
    การใช้ whitespace และ comma ช่วยให้อ่านโค้ดง่ายขึ้น โดยไม่กระทบขนาดไฟล์
    Arc command มีพารามิเตอร์หลายตัว เช่น rx, ry, rotation, large-arc-flag, sweep-flag การใช้ stroke-miterlimit ปรับมุมแหลมให้ไม่ถูกตัดเป็น bevel
    การใช้ Bézier curve ต้องระวัง “ข้อศอก” ที่เกิดจากการเชื่อมเส้นไม่สมูธ
    คำสั่ง T และ S ช่วยให้เส้นโค้งต่อเนื่องโดยคำนวณ control point อัตโนมัติ
    Josh เปิดคอร์ส “Whimsical Animations” สำหรับผู้สนใจแอนิเมชันด้วย SVG

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    SVG <path> เป็นพื้นฐานของการสร้างไอคอน, โลโก้, และ UI ที่ตอบสนอง
    Bézier curve ถูกใช้ใน CSS transition และ motion design อย่างแพร่หลาย
    Arc command มีความซับซ้อนสูง และมักถูกแทนด้วย <ellipse> หากไม่ต้องการควบคุมทิศทาง
    การใช้ relative commands เหมาะกับการสร้างรูปแบบที่ต้องเลื่อนตำแหน่งบ่อย
    SVG path สามารถใช้ร่วมกับ JavaScript เพื่อสร้างแอนิเมชันแบบ interactive ได้

    https://www.joshwcomeau.com/svg/interactive-guide-to-paths/
    🎙️ เส้นทางลับของ SVG ที่นักพัฒนาเว็บควรรู้ ลองนึกภาพว่าคุณกำลังวาดภาพด้วยปากกาเวกเตอร์บนผืนผ้าใบดิจิทัล — นั่นแหละคือสิ่งที่ SVG <path> ทำได้ มันคือเครื่องมือทรงพลังที่ช่วยให้เราสร้างเส้นโค้ง รูปทรงซับซ้อน และแม้แต่แอนิเมชันที่น่าทึ่งได้ด้วยคำสั่งไม่กี่ตัว Josh Comeau พาเราเดินทางผ่านโลกของคำสั่ง SVG path ตั้งแต่พื้นฐานอย่าง M (Move) และ L (Line) ไปจนถึงคำสั่งโค้งขั้นสูงอย่าง Q, C, A และคำสั่งพิเศษอย่าง T, S, Z ที่ช่วยให้เส้นทางของเราลื่นไหลและปิดปลายได้อย่างสวยงาม เขาเปรียบเทียบแต่ละคำสั่งเหมือนขั้นตอนในสูตรอาหาร — ตัวอักษรคือคำสั่ง ส่วนตัวเลขคือส่วนผสมที่กำหนดตำแหน่งและทิศทางของเส้นทาง นอกจากนี้ยังมีคำแนะนำที่น่าสนใจ เช่น การใช้ whitespace เพื่อให้อ่านโค้ดง่ายขึ้น, การใช้ relative commands เพื่อเลื่อนตำแหน่งแบบสัมพันธ์ และการจัดการกับมุมแหลมที่อาจทำให้เส้นดูผิดปกติ สุดท้าย Josh ยังแนะนำคอร์ส “Whimsical Animations” ที่จะสอนการใช้ SVG path เพื่อสร้างแอนิเมชันระดับเทพ พร้อมเทคนิคที่เขาใช้จริงในงานของตัวเอง 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ SVG <path> เป็นเครื่องมือหลักในการวาดเส้นโค้งและรูปทรงที่ซับซ้อน ➡️ คำสั่งพื้นฐาน ได้แก่ M (Move), L (Line), Q (Quadratic Bézier), C (Cubic Bézier), A (Arc) ➡️ คำสั่งพิเศษ เช่น Z (ปิดเส้นทาง), T และ S (ช่วยให้เส้นโค้งต่อเนื่อง) ➡️ คำสั่งมีทั้งแบบ absolute (ตัวใหญ่) และ relative (ตัวเล็ก) ➡️ การใช้ whitespace และ comma ช่วยให้อ่านโค้ดง่ายขึ้น โดยไม่กระทบขนาดไฟล์ ➡️ Arc command มีพารามิเตอร์หลายตัว เช่น rx, ry, rotation, large-arc-flag, sweep-flag ➡️ การใช้ stroke-miterlimit ปรับมุมแหลมให้ไม่ถูกตัดเป็น bevel ➡️ การใช้ Bézier curve ต้องระวัง “ข้อศอก” ที่เกิดจากการเชื่อมเส้นไม่สมูธ ➡️ คำสั่ง T และ S ช่วยให้เส้นโค้งต่อเนื่องโดยคำนวณ control point อัตโนมัติ ➡️ Josh เปิดคอร์ส “Whimsical Animations” สำหรับผู้สนใจแอนิเมชันด้วย SVG ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SVG <path> เป็นพื้นฐานของการสร้างไอคอน, โลโก้, และ UI ที่ตอบสนอง ➡️ Bézier curve ถูกใช้ใน CSS transition และ motion design อย่างแพร่หลาย ➡️ Arc command มีความซับซ้อนสูง และมักถูกแทนด้วย <ellipse> หากไม่ต้องการควบคุมทิศทาง ➡️ การใช้ relative commands เหมาะกับการสร้างรูปแบบที่ต้องเลื่อนตำแหน่งบ่อย ➡️ SVG path สามารถใช้ร่วมกับ JavaScript เพื่อสร้างแอนิเมชันแบบ interactive ได้ https://www.joshwcomeau.com/svg/interactive-guide-to-paths/
    WWW.JOSHWCOMEAU.COM
    An Interactive Guide to SVG Paths • Josh W. Comeau
    SVG gives us many different primitives to work with, but by far the most powerful is the element. Unfortunately, it’s also the most inscrutable, with its compact Regex-style syntax. In this tutorial, we’ll demystify this infamous element and see some of the cool things we can do with it!
    0 Comments 0 Shares 203 Views 0 Reviews
  • หมดปัญหาก้างปลาเยอะ! แปรรูปปลาทูง่ายๆ ด้วยเครื่องแยกก้างปลา!

    เบื่อไหมกับการนั่งแกะก้างปลาทูที่ทั้งเสียเวลาและได้เนื้อน้อย? ลองเปลี่ยนมาใช้ตัวช่วยสุดปังอย่าง "เครื่องแยกก้างปลา" ที่จะช่วยให้การทำอาหารของคุณง่ายขึ้นหลายเท่า!

    ทำไมต้องมีเครื่องนี้?
    แยกเนื้อปลาได้แบบเนียนกริบ: ด้วยระบบตะแกรงขนาด 3 มม. ทำให้ได้เนื้อปลาละเอียดพร้อมใช้งานทันที!
    ใช้งานง่าย ปลอดภัย: แค่ป้อนปลาเข้าเครื่องก็ได้เนื้อและก้างแยกออกจากกันอย่างชัดเจน!
    มอเตอร์ทรงพลัง ทนทาน: มาพร้อมมอเตอร์ 3 แรงม้า กำลังไฟ 380V ใช้งานต่อเนื่องไม่มีสะดุด!
    ทำจากสแตนเลสอย่างดี: วัสดุเกรดอาหาร SUS 304 ทำความสะอาดง่าย หมดกังวลเรื่องสนิม!
    เคลื่อนย้ายสะดวก: มีล้อเลื่อน 4 ล้อ จะย้ายไปมุมไหนก็สบาย!

    เปลี่ยนปลาทูธรรมดาให้เป็นเมนูพิเศษได้ง่ายๆ เช่น
    ลูกชิ้นปลาทู: เนื้อเด้ง สดใหม่
    ห่อหมกปลาทู: เนื้อเนียน เครื่องแน่น
    ทอดมันปลาทู: อร่อยเต็มคำ ไม่ต้องห่วงก้าง!
    ไม่ว่าจะทำขายหรือทำทานเองที่บ้านก็คุ้มค่าสุดๆ!

    เลือกคุณภาพ เลือก BONNY

    ย.ย่งฮะเฮง จำหน่ายเครื่องจักรแปรรูปอาหารหลากหลายชนิด
    เราเป็นผู้นำเข้าและจำหน่ายเครื่องจักรแปรรูปอาหาร เครื่องบด ย่อย หั่น สับ สไลซ์ คั้น อัด เลื่อย สำหรับ อาหาร ยา และพลังงานหมุนเวียน

    สนใจสินค้าเครื่องไหน สามารถเข้ามาดูสินค้าจริงที่ร้านได้เลยนะคะ
    เวลาเปิดทำการ:
    จันทร์-ศุกร์ เวลา 8.00-17.00 น.
    วันเสาร์ เวลา 8.00-16.00 น.

    แผนที่: https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7

    ติดต่อเรา:
    แชทเลย: m.me/yonghahheng
    LINE Business ID: @yonghahheng (มี @ ข้างหน้า) หรือ คลิก https://lin.ee/5H812n9
    โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098
    Website: www.yoryonghahheng.com
    E-mail: sales@yoryonghahheng.com | yonghahheng@gmail.com

    #เครื่องแยกก้างปลา #เครื่องจักรแปรรูปอาหาร #ปลาทู #เมนูสร้างอาชีพ #เพิ่มมูลค่า #ยงยงเฮง #เลือกคุณภาพ #เลือกBONNY #เครื่องบด #เครื่องบดเนื้อ #เครื่องสับ #เครื่องบดอาหาร #เครื่องทำอาหาร #อาหารแปรรูป #โรงงานอาหาร #เครื่องจักร #อุปกรณ์ทำอาหาร #สร้างรายได้ #อาชีพเสริม #ทำอาหารง่ายๆ #แม่บ้านยุคใหม่ #สินค้าคุณภาพ #เครื่องจักรอาหาร #ปลา #เนื้อปลา #วัตถุดิบ
    📢 หมดปัญหาก้างปลาเยอะ! แปรรูปปลาทูง่ายๆ ด้วยเครื่องแยกก้างปลา! 🐟✨ เบื่อไหมกับการนั่งแกะก้างปลาทูที่ทั้งเสียเวลาและได้เนื้อน้อย? 😩 ลองเปลี่ยนมาใช้ตัวช่วยสุดปังอย่าง "เครื่องแยกก้างปลา" ที่จะช่วยให้การทำอาหารของคุณง่ายขึ้นหลายเท่า! ทำไมต้องมีเครื่องนี้? ✅ แยกเนื้อปลาได้แบบเนียนกริบ: ด้วยระบบตะแกรงขนาด 3 มม. ทำให้ได้เนื้อปลาละเอียดพร้อมใช้งานทันที! ✅ ใช้งานง่าย ปลอดภัย: แค่ป้อนปลาเข้าเครื่องก็ได้เนื้อและก้างแยกออกจากกันอย่างชัดเจน! ✅ มอเตอร์ทรงพลัง ทนทาน: มาพร้อมมอเตอร์ 3 แรงม้า กำลังไฟ 380V ใช้งานต่อเนื่องไม่มีสะดุด! ✅ ทำจากสแตนเลสอย่างดี: วัสดุเกรดอาหาร SUS 304 ทำความสะอาดง่าย หมดกังวลเรื่องสนิม! ✅ เคลื่อนย้ายสะดวก: มีล้อเลื่อน 4 ล้อ จะย้ายไปมุมไหนก็สบาย! เปลี่ยนปลาทูธรรมดาให้เป็นเมนูพิเศษได้ง่ายๆ เช่น 📍 ลูกชิ้นปลาทู: เนื้อเด้ง สดใหม่ 📍 ห่อหมกปลาทู: เนื้อเนียน เครื่องแน่น 📍 ทอดมันปลาทู: อร่อยเต็มคำ ไม่ต้องห่วงก้าง! ไม่ว่าจะทำขายหรือทำทานเองที่บ้านก็คุ้มค่าสุดๆ! เลือกคุณภาพ เลือก BONNY ย.ย่งฮะเฮง จำหน่ายเครื่องจักรแปรรูปอาหารหลากหลายชนิด เราเป็นผู้นำเข้าและจำหน่ายเครื่องจักรแปรรูปอาหาร เครื่องบด ย่อย หั่น สับ สไลซ์ คั้น อัด เลื่อย สำหรับ อาหาร ยา และพลังงานหมุนเวียน สนใจสินค้าเครื่องไหน สามารถเข้ามาดูสินค้าจริงที่ร้านได้เลยนะคะ เวลาเปิดทำการ: จันทร์-ศุกร์ เวลา 8.00-17.00 น. วันเสาร์ เวลา 8.00-16.00 น. แผนที่: https://maps.app.goo.gl/9oLTmzwbArzJy5wc7 ติดต่อเรา: แชทเลย: m.me/yonghahheng LINE Business ID: @yonghahheng (มี @ ข้างหน้า) หรือ คลิก https://lin.ee/5H812n9 โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098 Website: www.yoryonghahheng.com E-mail: sales@yoryonghahheng.com | yonghahheng@gmail.com #เครื่องแยกก้างปลา #เครื่องจักรแปรรูปอาหาร #ปลาทู #เมนูสร้างอาชีพ #เพิ่มมูลค่า #ยงยงเฮง #เลือกคุณภาพ #เลือกBONNY #เครื่องบด #เครื่องบดเนื้อ #เครื่องสับ #เครื่องบดอาหาร #เครื่องทำอาหาร #อาหารแปรรูป #โรงงานอาหาร #เครื่องจักร #อุปกรณ์ทำอาหาร #สร้างรายได้ #อาชีพเสริม #ทำอาหารง่ายๆ #แม่บ้านยุคใหม่ #สินค้าคุณภาพ #เครื่องจักรอาหาร #ปลา #เนื้อปลา #วัตถุดิบ
    0 Comments 0 Shares 444 Views 0 Reviews
  • NVIDIA: จากการ์ด VGA ไปสู่ GPU และก้าวสู่ NPU หัวใจของ AI

    ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงโลก NVIDIA ได้กลายเป็นบริษัทชั้นนำที่ขับเคลื่อนการปฏิวัติครั้งนี้ บริษัทก่อตั้งขึ้นในปี 1993 โดย Jensen Huang, Chris Malachowsky และ Curtis Priem ด้วยวิสัยทัศน์ในการพัฒนาเทคโนโลยีกราฟิกสำหรับวิดีโอเกม แต่เส้นทางของ NVIDIA ไม่ได้หยุดอยู่แค่การแสดงผลภาพ มันวิวัฒนาการจาการ์ดแสดงผล VGA ธรรมดา ไปสู่หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่ทรงพลัง และสุดท้ายกลายเป็นหัวใจสำคัญของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้ายหน่วยประมวลผลเส้นประสาท (NPU) ซึ่งช่วยเร่งการคำนวณสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ neural networks.

    จุดเริ่มต้นของ NVIDIA เกิดขึ้นในช่วงที่อุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์ กำลังมุ่งเน้นไปที่การแสดงผลกราฟิก ผลิตภัณฑ์แรกอย่าง NV1 ซึ่งเป็น graphics accelerator สำหรับ VGA ไม่ประสบความสำเร็จมากนัก เนื่องจากใช้รูปแบบ quadrilateral primitives ที่ไม่เข้ากันกับมาตรฐาน DirectX ของ Microsoft ทำให้บริษัทเกือบล้มละลาย แต่ NVIDIA ฟื้นตัวได้ด้วย RIVA 128 ในปี 1997 ซึ่งเป็นชิปกราฟิกที่รองรับ triangle primitives และขายได้กว่า 1 ล้านหน่วยภายใน 4 เดือน สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทมั่นคงและเข้าสู่ตลาดการ์ดจอ VGA อย่างเต็มตัว. ในขณะนั้น VGA (Video Graphics Array) เป็นมาตรฐานพื้นฐานสำหรับการแสดงผล แต่ NVIDIA มองเห็นศักยภาพในการพัฒนาให้ก้าวไกลกว่านั้น โดยเน้นที่การเร่งความเร็วกราฟิก 3 มิติสำหรับเกมและแอปพลิเคชัน

    การก้าวกระโดดครั้งใหญ่เกิดขึ้นในปี 1999 เมื่อ NVIDIA เปิดตัว GeForce 256 ซึ่งถูกขนานนามว่าเป็น "GPU แรกของโลก" GPU (Graphics Processing Unit) แตกต่างจาก VGA ตรงที่มันไม่ใช่แค่การ์ดแสดงผล แต่เป็นหน่วยประมวลผลแบบขนานที่สามารถจัดการ transformation and lighting (T&L) บนฮาร์ดแวร์ได้เอง ทำให้ประสิทธิภาพกราฟิกเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลและปฏิวัติอุตสาหกรรมเกม. จากนั้น NVIDIA ลงทุนกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ ในการพัฒนา CUDA ในช่วงต้นปี 2000 ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ GPU สามารถรันโปรแกรมแบบขนานสำหรับงานคำนวณที่หนักหน่วง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล และการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ สิ่งนี้ขยายขอบเขตของ GPU จากแค่กราฟิกไปสู่การประมวลผลทั่วไป โดยในปี 2016 NVIDIA ได้บริจาค DGX-1 ซึ่งเป็น supercomputer ที่ใช้ GPU 8 ตัว ให้กับ OpenAI เพื่อสนับสนุนการพัฒนา AI

    เมื่อ AI เฟื่องฟู NVIDIA ได้ปรับ GPU ให้เหมาะสมกับงาน deep learning มากขึ้น ด้วยการแนะนำ Tensor Cores ในสถาปัตยกรรม Volta (2017) และ Turing (2018) ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผลพิเศษสำหรับการคำนวณ tensor/matrix ที่ใช้ใน neural networks ทำให้ GPU เร่งความเร็วการฝึกและ inference ของโมเดล AI ได้หลายเท่า. Tensor Cores รองรับความแม่นยำแบบ FP16, INT8 และ INT4 ซึ่งเหมาะสำหรับงาน AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ใช้พลังงานต่ำ คล้ายกับฟังก์ชันของ NPU (Neural Processing Unit) ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการประมวลผล neural networks และ AI inference ในอุปกรณ์ edge. แม้ NVIDIA จะไม่เรียกผลิตภัณฑ์ของตนว่า NPU โดยตรง แต่เทคโนโลยีอย่าง Tensor Cores และ BlueField Data Processing Units (DPUs) ทำหน้าที่คล้ายกัน โดย DPU ช่วยจัดการงาน data center AI เช่น การเร่งข้อมูลและ security สำหรับ AI workloads. นอกจากนี้ ซีรีส์ Jetson สำหรับ embedded systems ยังรวม deep learning accelerators ที่คล้าย NPU สำหรับ robotics และ autonomous vehicles .

    ในปัจจุบัน NVIDIA ครองตลาด GPU สำหรับ AI มากกว่า 80% และชิปอย่าง H100 และ Blackwell ถูกใช้ใน supercomputers กว่า 75% ของ TOP500 ทำให้บริษัทมีมูลค่าตลาดเกิน 4 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2025. การพัฒนาเหล่านี้ไม่เพียงแต่ทำให้ NVIDIA เป็นผู้นำใน AI แต่ยังขับเคลื่อนอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การแพทย์ การขับขี่อัตโนมัติ และ robotics ด้วยโมเดลอย่าง NVLM 1.0 และ Isaac GR00T.

    สรุปแล้ว NVIDIA ได้วิวัฒนาการจากผู้ผลิตการ์ด VGA สู่ผู้ประดิษฐ์ GPU และกลายเป็นหัวใจของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้าย NPU ซึ่งช่วยให้โลกก้าวสู่ยุคปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริง การเดินทางนี้แสดงให้เห็นถึงวิสัยทัศน์ในการปรับตัวและนวัตกรรมที่ไม่หยุดยั้ง.

    #ลุงเขียนหลานอ่าน
    NVIDIA: จากการ์ด VGA ➡️ ไปสู่ GPU 🚀 และก้าวสู่ NPU หัวใจของ AI ❤️ ในยุคที่เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) 🤖 กำลังเปลี่ยนแปลงโลก NVIDIA ได้กลายเป็นบริษัทชั้นนำที่ขับเคลื่อนการปฏิวัติครั้งนี้ บริษัทก่อตั้งขึ้นในปี 1993 โดย Jensen Huang, Chris Malachowsky และ Curtis Priem ด้วยวิสัยทัศน์ในการพัฒนาเทคโนโลยีกราฟิกสำหรับวิดีโอเกม 🎮 แต่เส้นทางของ NVIDIA ไม่ได้หยุดอยู่แค่การแสดงผลภาพ มันวิวัฒนาการจาการ์ดแสดงผล VGA ธรรมดา ไปสู่หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) ที่ทรงพลัง และสุดท้ายกลายเป็นหัวใจสำคัญของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้ายหน่วยประมวลผลเส้นประสาท (NPU) ซึ่งช่วยเร่งการคำนวณสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและ neural networks. 🧠 จุดเริ่มต้นของ NVIDIA เกิดขึ้นในช่วงที่อุตสาหกรรมคอมพิวเตอร์ 💻 กำลังมุ่งเน้นไปที่การแสดงผลกราฟิก ผลิตภัณฑ์แรกอย่าง NV1 ซึ่งเป็น graphics accelerator สำหรับ VGA ไม่ประสบความสำเร็จมากนัก 📉 เนื่องจากใช้รูปแบบ quadrilateral primitives ที่ไม่เข้ากันกับมาตรฐาน DirectX ของ Microsoft ทำให้บริษัทเกือบล้มละลาย 😥 แต่ NVIDIA ฟื้นตัวได้ด้วย RIVA 128 ในปี 1997 ซึ่งเป็นชิปกราฟิกที่รองรับ triangle primitives และขายได้กว่า 1 ล้านหน่วยภายใน 4 เดือน 📈 สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทมั่นคงและเข้าสู่ตลาดการ์ดจอ VGA อย่างเต็มตัว. ในขณะนั้น VGA (Video Graphics Array) เป็นมาตรฐานพื้นฐานสำหรับการแสดงผล แต่ NVIDIA มองเห็นศักยภาพในการพัฒนาให้ก้าวไกลกว่านั้น โดยเน้นที่การเร่งความเร็วกราฟิก 3 มิติสำหรับเกมและแอปพลิเคชัน การก้าวกระโดดครั้งใหญ่เกิดขึ้นในปี 1999 เมื่อ NVIDIA เปิดตัว GeForce 256 ซึ่งถูกขนานนามว่าเป็น "GPU แรกของโลก" 🌍 GPU (Graphics Processing Unit) แตกต่างจาก VGA ตรงที่มันไม่ใช่แค่การ์ดแสดงผล แต่เป็นหน่วยประมวลผลแบบขนานที่สามารถจัดการ transformation and lighting (T&L) บนฮาร์ดแวร์ได้เอง ทำให้ประสิทธิภาพกราฟิกเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาลและปฏิวัติอุตสาหกรรมเกม. จากนั้น NVIDIA ลงทุนกว่า 1 พันล้านดอลลาร์ 💰 ในการพัฒนา CUDA ในช่วงต้นปี 2000 ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่ช่วยให้ GPU สามารถรันโปรแกรมแบบขนานสำหรับงานคำนวณที่หนักหน่วง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูล 📊 และการคำนวณทางวิทยาศาสตร์ 🧪 สิ่งนี้ขยายขอบเขตของ GPU จากแค่กราฟิกไปสู่การประมวลผลทั่วไป โดยในปี 2016 NVIDIA ได้บริจาค DGX-1 ซึ่งเป็น supercomputer ที่ใช้ GPU 8 ตัว ให้กับ OpenAI เพื่อสนับสนุนการพัฒนา AI เมื่อ AI เฟื่องฟู NVIDIA ได้ปรับ GPU ให้เหมาะสมกับงาน deep learning มากขึ้น ด้วยการแนะนำ Tensor Cores ในสถาปัตยกรรม Volta (2017) และ Turing (2018) ซึ่งเป็นหน่วยประมวลผลพิเศษสำหรับการคำนวณ tensor/matrix ที่ใช้ใน neural networks ทำให้ GPU เร่งความเร็วการฝึกและ inference ของโมเดล AI ได้หลายเท่า. Tensor Cores รองรับความแม่นยำแบบ FP16, INT8 และ INT4 ซึ่งเหมาะสำหรับงาน AI ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ใช้พลังงานต่ำ คล้ายกับฟังก์ชันของ NPU (Neural Processing Unit) ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการประมวลผล neural networks และ AI inference ในอุปกรณ์ edge. แม้ NVIDIA จะไม่เรียกผลิตภัณฑ์ของตนว่า NPU โดยตรง แต่เทคโนโลยีอย่าง Tensor Cores และ BlueField Data Processing Units (DPUs) ทำหน้าที่คล้ายกัน โดย DPU ช่วยจัดการงาน data center AI เช่น การเร่งข้อมูลและ security สำหรับ AI workloads. นอกจากนี้ ซีรีส์ Jetson สำหรับ embedded systems ยังรวม deep learning accelerators ที่คล้าย NPU สำหรับ robotics 🤖 และ autonomous vehicles 🚗. ในปัจจุบัน NVIDIA ครองตลาด GPU สำหรับ AI มากกว่า 80% และชิปอย่าง H100 และ Blackwell ถูกใช้ใน supercomputers กว่า 75% ของ TOP500 ทำให้บริษัทมีมูลค่าตลาดเกิน 4 ล้านล้านดอลลาร์ในปี 2025. 💰 การพัฒนาเหล่านี้ไม่เพียงแต่ทำให้ NVIDIA เป็นผู้นำใน AI แต่ยังขับเคลื่อนอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การแพทย์ 🩺 การขับขี่อัตโนมัติ และ robotics ด้วยโมเดลอย่าง NVLM 1.0 และ Isaac GR00T. สรุปแล้ว NVIDIA ได้วิวัฒนาการจากผู้ผลิตการ์ด VGA สู่ผู้ประดิษฐ์ GPU และกลายเป็นหัวใจของ AI ผ่านเทคโนโลยีที่คล้าย NPU ซึ่งช่วยให้โลกก้าวสู่ยุคปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริง 👍 การเดินทางนี้แสดงให้เห็นถึงวิสัยทัศน์ในการปรับตัวและนวัตกรรมที่ไม่หยุดยั้ง. 💡 #ลุงเขียนหลานอ่าน
    Like
    1
    0 Comments 0 Shares 313 Views 0 Reviews
  • ย้อนกลับไปในวัยเด็กของผม เมื่อปี พ.ศ. 2526 กรุงเทพมหานครกำลังเผชิญกับอุทกภัยครั้งใหญ่ที่สุดครั้งหนึ่งในประวัติศาสตร์ น้ำท่วมสูงจนชีวิตประจำวันหยุดชะงัก โรงเรียนต้องปิดเพราะถนนหลายสายอย่างรามคำแหงและสุขุมวิทกลายเป็นคลองชั่วคราว เรือพายวิ่งพล่านแทนรถยนต์ที่จมน้ำ บ้านของผมในย่านชานเมืองก็ไม่รอด น้ำทะลักเข้ามาจนบ่ายวันนั้นไฟฟ้าดับสนิท ทิ้งให้ผมเด็กน้อยนั่งเหงาไม่มีอะไรทำ ท่ามกลางเสียงฝนเทกระหน่ำและความเบื่อหน่ายที่แผ่ซ่าน ผมเลยแอบหยิบวิทยุทรานซิสเตอร์เก่าของพ่อมาลองเปิดฟัง เพื่อคลายความเซ็งในบ่ายวันนั้น แล้วเสียงเพลงบัลลาดเศร้าสร้อยก็ดังขึ้น

    "What have I got to do to make you love me? ...
    Sorry seems to be the hardest word"

    มันคือเพลง "Sorry Seems To Be The Hardest Word" ของ Elton John ที่ผมได้ยินครั้งแรก และมันฝังใจผมตั้งแต่นั้นมา เพลงนี้ไม่เพียงสะท้อนความสิ้นหวังจากน้ำท่วมที่ทำให้ทุกอย่าง "จบสิ้น" แต่ยังสอนให้ผมเข้าใจว่าคำว่า "ขอโทษ" นั้นพูดยากเพียงใด แม้ในสถานการณ์ที่ดูเรียบง่ายที่สุด

    อุทกภัยปีนั้นกินเวลายาวนานตั้งแต่ปลายเดือนสิงหาคมถึงพฤศจิกายน สาเหตุจากพายุดีเปรสชันสองลูก เฮอร์เบิร์ตและคิม ที่ทำให้ฝนตกหนัก น้ำทะเลหนุนสูง และน้ำเหนือไหลบ่า ระดับน้ำในแม่น้ำเจ้าพระยาสูงกว่าปกติถึง 2 เมตร ส่งผลให้กรุงเทพฯ และปริมณฑลจมน้ำ โรงเรียนและมหาวิทยาลัยอย่างรามคำแหงต้องเลื่อนสอบและเปิดเทอม การคมนาคมหยุดชะงัก ผู้คนต้องใช้เรือแทนรถ และรัฐบาลจัดรายการทีวีพิเศษขอรับบริจาคช่วยเหลือ สำหรับผม เพลงนี้กลายเป็น "เพื่อนคลายเหงา" ในบ่ายไฟดับ มันทำให้ผมสงสัยว่าทำไมคำง่ายๆ อย่าง "ขอโทษ" ถึงพูดยากนัก เหมือนกับน้ำท่วมที่ไม่อาจควบคุมได้

    เพลงนี้เกิดขึ้นในปี 1975 ที่ลอสแอนเจลิส ซึ่งเป็นกระบวนการสร้างสรรค์ที่แตกต่างจากปกติของ Elton John และ Bernie Taupin คู่หูนักแต่งเพลง โดยปกติ Taupin จะเขียนเนื้อก่อน แล้ว John จึงประพันธ์ทำนอง แต่ครั้งนี้ John นั่งเล่นเปียโนแล้วทำนองเศร้าสร้อยผุดขึ้นมาก่อน พร้อมวลี

    "What have I got to do to make you love me?"

    Taupin ได้ยินแล้วเติมคำว่า

    "Sorry seems to be the hardest word"

    เข้าไปอย่างสมบูรณ์แบบ และเขียนเนื้อที่เหลือเสร็จในไม่กี่นาที มันสะท้อนความเจ็บปวดของความสัมพันธ์ที่กำลังล่มสลาย ซึ่งอารมณ์ลึกซึ้งเกินกว่าถ่ายทอดเป็นคำพูดได้ทันที

    เมื่อปล่อยในปี 1976 เป็นซิงเกิลจากอัลบั้ม Blue Moves ซึ่งได้รับคำวิจารณ์หลากหลายเพราะเนื้อหาเศร้าและยาวเกินไป แต่ตัวเพลงกลับประสบความสำเร็จอย่างมาก ขึ้นอันดับ 6 ใน Billboard Hot 100 ของสหรัฐฯ อันดับ 1 ในชาร์ต Adult Contemporary ของสหรัฐฯ และแคนาดา อันดับ 3 ในแคนาดาและไอร์แลนด์ อันดับ 11 ในสหราชอาณาจักรและออสเตรเลีย และได้รับการรับรอง Gold ในสหรัฐฯ (ยอดขายกว่า 1 ล้านชุด) และแคนาดา (75,000 ชุด) นักวิจารณ์จาก Billboard ชมว่าเสียงร้องของ John "จริงใจและน่าเชื่อถือจนเกือบเจ็บปวด" ขณะที่ Cash Box เรียกมันว่า "เพลงรักอ่อนโยนเกี่ยวกับการเลิกรา"

    เพลงนี้ไม่เคยจางหายจากวัฒนธรรมสมัยนิยม มันถูกนำไปใช้ในภาพยนตร์หลายเรื่อง เช่น Slap Shot (1977) ในฉากเศร้าโศก Rush Hour 3 (2007) และ Gnomeo & Juliet (2011) เพื่อตอกย้ำธีมความขัดแย้งและการแยกจาก นอกจากนี้ ยังมีเวอร์ชันคัฟเวอร์มากกว่า 50 เวอร์ชัน จากศิลปินหลากแนวอย่าง Ray Charles (แจ๊ส), Mary J. Blige (โซล), และ Joe Cocker

    การกลับมาอย่างยิ่งใหญ่เกิดขึ้นในปี 2002 เมื่อวงบอยแบนด์ Blue คัฟเวอร์เพลงนี้และเชิญ John มาร่วมร้อง ทำให้ขึ้นอันดับ 1 ใน UK Singles Chart (เพลงอันดับ 1 ลำดับที่ 3 ของ Blue และที่ 5 ของ John) อันดับ 1 ในฮังการีและเนเธอร์แลนด์ และท็อป 10 ในอีก 16 ประเทศ ได้รับ Gold ในหลายแห่งอย่างสหราชอาณาจักร (400,000 ชุด) และฝรั่งเศส (250,000 ชุด)

    แก่นแท้ของเพลงอยู่ที่จิตวิทยาของการขอโทษ ซึ่ง Taupin อธิบายว่าเป็นความพยายามช่วยชีวิตความสัมพันธ์ที่ตายไปแล้ว คำถามอย่าง "What do I say when it's all over?" แสดงความสิ้นหวังที่เป็นสากล ทำให้เพลงนี้ทรงพลังข้ามกาลเวลา

    สำหรับผม เพลงนี้ไม่ใช่แค่เพลงฮิต แต่เป็นเครื่องเตือนใจจากบ่ายน้ำท่วมปี 2526 ว่าความเจ็บปวดและการยอมรับจุดจบนั้นยากเพียงใด แต่ก็เป็นส่วนหนึ่งของชีวิตมนุษย์ที่ทำให้เราเติบโต มรดกของมันยังคงอยู่ เพราะศิลปะที่ซื่อสัตย์ต่ออารมณ์จะเชื่อมโยงผู้คนเสมอ

    #ลุงเล่าหลานฟัง

    https://youtu.be/c3nScN89Klo?
    ย้อนกลับไปในวัยเด็กของผม เมื่อปี พ.ศ. 2526 🌧️ กรุงเทพมหานครกำลังเผชิญกับอุทกภัยครั้งใหญ่ที่สุดครั้งหนึ่งในประวัติศาสตร์ น้ำท่วมสูงจนชีวิตประจำวันหยุดชะงัก โรงเรียนต้องปิดเพราะถนนหลายสายอย่างรามคำแหงและสุขุมวิทกลายเป็นคลองชั่วคราว เรือพายวิ่งพล่านแทนรถยนต์ที่จมน้ำ บ้านของผมในย่านชานเมืองก็ไม่รอด น้ำทะลักเข้ามาจนบ่ายวันนั้นไฟฟ้าดับสนิท ทิ้งให้ผมเด็กน้อยนั่งเหงาไม่มีอะไรทำ ท่ามกลางเสียงฝนเทกระหน่ำและความเบื่อหน่ายที่แผ่ซ่าน ผมเลยแอบหยิบวิทยุทรานซิสเตอร์เก่าของพ่อมาลองเปิดฟัง เพื่อคลายความเซ็งในบ่ายวันนั้น แล้วเสียงเพลงบัลลาดเศร้าสร้อยก็ดังขึ้น 🎤 "What have I got to do to make you love me? ... Sorry seems to be the hardest word" 🎶 มันคือเพลง "Sorry Seems To Be The Hardest Word" ของ Elton John ที่ผมได้ยินครั้งแรก และมันฝังใจผมตั้งแต่นั้นมา เพลงนี้ไม่เพียงสะท้อนความสิ้นหวังจากน้ำท่วมที่ทำให้ทุกอย่าง "จบสิ้น" แต่ยังสอนให้ผมเข้าใจว่าคำว่า "ขอโทษ" นั้นพูดยากเพียงใด แม้ในสถานการณ์ที่ดูเรียบง่ายที่สุด อุทกภัยปีนั้นกินเวลายาวนานตั้งแต่ปลายเดือนสิงหาคมถึงพฤศจิกายน สาเหตุจากพายุดีเปรสชันสองลูก เฮอร์เบิร์ตและคิม ที่ทำให้ฝนตกหนัก น้ำทะเลหนุนสูง และน้ำเหนือไหลบ่า ระดับน้ำในแม่น้ำเจ้าพระยาสูงกว่าปกติถึง 2 เมตร ส่งผลให้กรุงเทพฯ และปริมณฑลจมน้ำ โรงเรียนและมหาวิทยาลัยอย่างรามคำแหงต้องเลื่อนสอบและเปิดเทอม การคมนาคมหยุดชะงัก ผู้คนต้องใช้เรือแทนรถ และรัฐบาลจัดรายการทีวีพิเศษขอรับบริจาคช่วยเหลือ สำหรับผม เพลงนี้กลายเป็น "เพื่อนคลายเหงา" ในบ่ายไฟดับ มันทำให้ผมสงสัยว่าทำไมคำง่ายๆ อย่าง "ขอโทษ" ถึงพูดยากนัก เหมือนกับน้ำท่วมที่ไม่อาจควบคุมได้ เพลงนี้เกิดขึ้นในปี 1975 ที่ลอสแอนเจลิส 🎹 ซึ่งเป็นกระบวนการสร้างสรรค์ที่แตกต่างจากปกติของ Elton John และ Bernie Taupin คู่หูนักแต่งเพลง โดยปกติ Taupin จะเขียนเนื้อก่อน แล้ว John จึงประพันธ์ทำนอง แต่ครั้งนี้ John นั่งเล่นเปียโนแล้วทำนองเศร้าสร้อยผุดขึ้นมาก่อน พร้อมวลี 🔖 "What have I got to do to make you love me?" Taupin ได้ยินแล้วเติมคำว่า 🔖 "Sorry seems to be the hardest word" เข้าไปอย่างสมบูรณ์แบบ และเขียนเนื้อที่เหลือเสร็จในไม่กี่นาที มันสะท้อนความเจ็บปวดของความสัมพันธ์ที่กำลังล่มสลาย ซึ่งอารมณ์ลึกซึ้งเกินกว่าถ่ายทอดเป็นคำพูดได้ทันที เมื่อปล่อยในปี 1976 เป็นซิงเกิลจากอัลบั้ม Blue Moves 📀 ซึ่งได้รับคำวิจารณ์หลากหลายเพราะเนื้อหาเศร้าและยาวเกินไป แต่ตัวเพลงกลับประสบความสำเร็จอย่างมาก ขึ้นอันดับ 6 ใน Billboard Hot 100 ของสหรัฐฯ อันดับ 1 ในชาร์ต Adult Contemporary ของสหรัฐฯ และแคนาดา อันดับ 3 ในแคนาดาและไอร์แลนด์ อันดับ 11 ในสหราชอาณาจักรและออสเตรเลีย และได้รับการรับรอง Gold ในสหรัฐฯ (ยอดขายกว่า 1 ล้านชุด) และแคนาดา (75,000 ชุด) 📈 นักวิจารณ์จาก Billboard ชมว่าเสียงร้องของ John "จริงใจและน่าเชื่อถือจนเกือบเจ็บปวด" ขณะที่ Cash Box เรียกมันว่า "เพลงรักอ่อนโยนเกี่ยวกับการเลิกรา" เพลงนี้ไม่เคยจางหายจากวัฒนธรรมสมัยนิยม มันถูกนำไปใช้ในภาพยนตร์หลายเรื่อง เช่น Slap Shot (1977) ในฉากเศร้าโศก Rush Hour 3 (2007) และ Gnomeo & Juliet (2011) เพื่อตอกย้ำธีมความขัดแย้งและการแยกจาก 🎥 นอกจากนี้ ยังมีเวอร์ชันคัฟเวอร์มากกว่า 50 เวอร์ชัน จากศิลปินหลากแนวอย่าง Ray Charles (แจ๊ส), Mary J. Blige (โซล), และ Joe Cocker การกลับมาอย่างยิ่งใหญ่เกิดขึ้นในปี 2002 เมื่อวงบอยแบนด์ Blue คัฟเวอร์เพลงนี้และเชิญ John มาร่วมร้อง ทำให้ขึ้นอันดับ 1 ใน UK Singles Chart (เพลงอันดับ 1 ลำดับที่ 3 ของ Blue และที่ 5 ของ John) อันดับ 1 ในฮังการีและเนเธอร์แลนด์ และท็อป 10 ในอีก 16 ประเทศ ได้รับ Gold ในหลายแห่งอย่างสหราชอาณาจักร (400,000 ชุด) และฝรั่งเศส (250,000 ชุด) 🌟 แก่นแท้ของเพลงอยู่ที่จิตวิทยาของการขอโทษ ซึ่ง Taupin อธิบายว่าเป็นความพยายามช่วยชีวิตความสัมพันธ์ที่ตายไปแล้ว คำถามอย่าง "What do I say when it's all over?" แสดงความสิ้นหวังที่เป็นสากล ทำให้เพลงนี้ทรงพลังข้ามกาลเวลา 💔 สำหรับผม เพลงนี้ไม่ใช่แค่เพลงฮิต แต่เป็นเครื่องเตือนใจจากบ่ายน้ำท่วมปี 2526 ว่าความเจ็บปวดและการยอมรับจุดจบนั้นยากเพียงใด แต่ก็เป็นส่วนหนึ่งของชีวิตมนุษย์ที่ทำให้เราเติบโต มรดกของมันยังคงอยู่ เพราะศิลปะที่ซื่อสัตย์ต่ออารมณ์จะเชื่อมโยงผู้คนเสมอ #ลุงเล่าหลานฟัง https://youtu.be/c3nScN89Klo?
    0 Comments 0 Shares 391 Views 0 Reviews
  • SMÅ: เครื่องพิมพ์เล็กแต่ทรงพลัง ที่เปลี่ยนภาพจำของ “เครื่องพิมพ์ยุ่งยาก” ไปตลอดกาล

    ถ้าคุณเคยหงุดหงิดกับเครื่องพิมพ์ที่มีปุ่มเยอะ ถาดกระดาษหลายชั้น และต้องงัดแงะเวลาหมึกหมด—SMÅ คือคำตอบที่ตรงข้ามทุกอย่างนั้น

    Jakob Höxtermann นักออกแบบจากมหาวิทยาลัย Bergische Universität Wuppertal ได้สร้าง SMÅ ขึ้นมาโดยเน้น 3 สิ่ง: ความเรียบง่าย ความยั่งยืน และความกะทัดรัด

    เครื่องนี้มีแค่ 3 ปุ่ม: เปิด/ปิด, หยุด, และตั้งค่าเบื้องต้น พร้อมไฟ LED สีเดียวที่บอกสถานะได้ครบ—ขาวคือพร้อมใช้งาน, ส้มคือหมึกใกล้หมด, แดงคือกระดาษติด

    ดีไซน์แนวตั้งช่วยประหยัดพื้นที่โต๊ะ และสามารถใส่กระดาษได้ถึง 120 แผ่นโดยไม่ต้องมีถาดเสริม แถมมีแผ่นใสกันกระดาษหล่นอย่างชาญฉลาด

    การเปลี่ยนหมึกก็ง่ายสุด ๆ แค่ยกฝาครอบขึ้นแล้วสอดตลับใหม่ด้วยมือเดียว—ไม่มีเลอะ ไม่มีงัด ไม่มีปวดหัว

    ที่สำคัญคือ SMÅ ใช้สกรูแทนกาวในการประกอบ ทำให้แยกชิ้นส่วนเพื่อรีไซเคิลได้ง่าย และช่วยลดการใช้หมึกและกระดาษโดยรวม

    https://www.techradar.com/pro/this-is-the-most-exciting-printer-design-ive-seen-in-years-and-it-reminds-me-of-an-obscure-vertical-panasonic-printer
    🧠 SMÅ: เครื่องพิมพ์เล็กแต่ทรงพลัง ที่เปลี่ยนภาพจำของ “เครื่องพิมพ์ยุ่งยาก” ไปตลอดกาล ถ้าคุณเคยหงุดหงิดกับเครื่องพิมพ์ที่มีปุ่มเยอะ ถาดกระดาษหลายชั้น และต้องงัดแงะเวลาหมึกหมด—SMÅ คือคำตอบที่ตรงข้ามทุกอย่างนั้น Jakob Höxtermann นักออกแบบจากมหาวิทยาลัย Bergische Universität Wuppertal ได้สร้าง SMÅ ขึ้นมาโดยเน้น 3 สิ่ง: ความเรียบง่าย ความยั่งยืน และความกะทัดรัด เครื่องนี้มีแค่ 3 ปุ่ม: เปิด/ปิด, หยุด, และตั้งค่าเบื้องต้น พร้อมไฟ LED สีเดียวที่บอกสถานะได้ครบ—ขาวคือพร้อมใช้งาน, ส้มคือหมึกใกล้หมด, แดงคือกระดาษติด ดีไซน์แนวตั้งช่วยประหยัดพื้นที่โต๊ะ และสามารถใส่กระดาษได้ถึง 120 แผ่นโดยไม่ต้องมีถาดเสริม แถมมีแผ่นใสกันกระดาษหล่นอย่างชาญฉลาด การเปลี่ยนหมึกก็ง่ายสุด ๆ แค่ยกฝาครอบขึ้นแล้วสอดตลับใหม่ด้วยมือเดียว—ไม่มีเลอะ ไม่มีงัด ไม่มีปวดหัว ที่สำคัญคือ SMÅ ใช้สกรูแทนกาวในการประกอบ ทำให้แยกชิ้นส่วนเพื่อรีไซเคิลได้ง่าย และช่วยลดการใช้หมึกและกระดาษโดยรวม https://www.techradar.com/pro/this-is-the-most-exciting-printer-design-ive-seen-in-years-and-it-reminds-me-of-an-obscure-vertical-panasonic-printer
    0 Comments 0 Shares 171 Views 0 Reviews
  • Mac Pro M4 Ultra: เครื่องแมคที่แรงที่สุดในประวัติศาสตร์?

    Apple กำลังทดสอบ Mac Pro รุ่นใหม่ที่อาจมาพร้อมกับชิป M4 Ultra ซึ่งเป็นรุ่นต่อยอดจาก M2 Ultra ที่ใช้ใน Mac Pro ปี 2023 โดยมีรหัสภายในว่า “t8152” และชื่อเล่นว่า “Hidra” ซึ่งปรากฏในโค้ดของ Apple ที่ Macworld ตรวจพบ

    แม้จะยังไม่มีการเปิดตัวอย่างเป็นทางการ แต่มีการคาดการณ์ว่า M4 Ultra จะมี CPU 32-core และ GPU 80-core พร้อมสถาปัตยกรรม 3nm และ Neural Engine ที่ทรงพลังยิ่งขึ้น ซึ่งเหมาะกับงาน AI และการประมวลผลระดับสูง เช่น การตัดต่อวิดีโอ 8K หรือการเรนเดอร์ 3D

    สิ่งที่น่าสนใจคือ Mac mini ที่ใช้ M4 Pro กลับมีประสิทธิภาพ CPU ดีกว่า Mac Pro รุ่นปัจจุบัน ทำให้ Apple ต้องรีบอัปเกรด Mac Pro เพื่อรักษาภาพลักษณ์ของเครื่องระดับโปร

    อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อสงสัยว่า Apple จะสามารถรวมสองชิป M4 Max เข้าด้วยกันแบบ UltraFusion ได้หรือไม่ เพราะมีรายงานว่า M4 Max ไม่มีตัวเชื่อม UltraFusion เหมือนรุ่นก่อนหน้า ซึ่งอาจทำให้ M4 Ultra ไม่เกิดขึ้นจริง หรือถูกเลื่อนออกไปจนถึงรุ่น M5

    ข้อมูลเกี่ยวกับ Mac Pro รุ่นใหม่
    Apple กำลังทดสอบ Mac Pro รุ่นใหม่ที่ใช้ชิป M4 Ultra
    รหัสภายในคือ “t8152” และชื่อเล่นว่า “Hidra”
    คาดว่าจะเปิดตัวในช่วงครึ่งหลังของปี 2025

    สเปกที่คาดการณ์ของ M4 Ultra
    CPU 32-core และ GPU 80-core
    ใช้สถาปัตยกรรม 3nm พร้อม Neural Engine ที่ทรงพลัง
    เหมาะกับงาน AI, การเรนเดอร์ 3D และการตัดต่อวิดีโอระดับสูง

    เหตุผลที่ Apple ต้องอัปเกรด Mac Pro
    Mac mini ที่ใช้ M4 Pro มีประสิทธิภาพ CPU ดีกว่า Mac Pro M2 Ultra
    Mac Pro ต้องรักษาภาพลักษณ์เครื่องระดับโปรที่มี PCIe และ RAM สูง
    การอัปเกรดเป็น M4 Ultra จะช่วยให้ Mac Pro กลับมาโดดเด่นอีกครั้ง

    ความเคลื่อนไหวใน ecosystem ของ Apple
    Apple เปิดตัว M4 Max และ M3 Ultra ใน Mac Studio แล้ว
    Mac Pro ยังใช้ M2 Ultra ซึ่งล้าหลังกว่ารุ่นอื่น
    มีแนวโน้มว่า M4 Ultra จะถูกใช้ใน Mac Pro ก่อน Mac Studio

    https://www.techradar.com/computing/macs/apple-could-be-working-on-its-fastest-ever-mac-if-this-mac-pro-with-m4-ultra-rumor-is-true
    🚀 Mac Pro M4 Ultra: เครื่องแมคที่แรงที่สุดในประวัติศาสตร์? Apple กำลังทดสอบ Mac Pro รุ่นใหม่ที่อาจมาพร้อมกับชิป M4 Ultra ซึ่งเป็นรุ่นต่อยอดจาก M2 Ultra ที่ใช้ใน Mac Pro ปี 2023 โดยมีรหัสภายในว่า “t8152” และชื่อเล่นว่า “Hidra” ซึ่งปรากฏในโค้ดของ Apple ที่ Macworld ตรวจพบ แม้จะยังไม่มีการเปิดตัวอย่างเป็นทางการ แต่มีการคาดการณ์ว่า M4 Ultra จะมี CPU 32-core และ GPU 80-core พร้อมสถาปัตยกรรม 3nm และ Neural Engine ที่ทรงพลังยิ่งขึ้น ซึ่งเหมาะกับงาน AI และการประมวลผลระดับสูง เช่น การตัดต่อวิดีโอ 8K หรือการเรนเดอร์ 3D สิ่งที่น่าสนใจคือ Mac mini ที่ใช้ M4 Pro กลับมีประสิทธิภาพ CPU ดีกว่า Mac Pro รุ่นปัจจุบัน ทำให้ Apple ต้องรีบอัปเกรด Mac Pro เพื่อรักษาภาพลักษณ์ของเครื่องระดับโปร อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อสงสัยว่า Apple จะสามารถรวมสองชิป M4 Max เข้าด้วยกันแบบ UltraFusion ได้หรือไม่ เพราะมีรายงานว่า M4 Max ไม่มีตัวเชื่อม UltraFusion เหมือนรุ่นก่อนหน้า ซึ่งอาจทำให้ M4 Ultra ไม่เกิดขึ้นจริง หรือถูกเลื่อนออกไปจนถึงรุ่น M5 ✅ ข้อมูลเกี่ยวกับ Mac Pro รุ่นใหม่ ➡️ Apple กำลังทดสอบ Mac Pro รุ่นใหม่ที่ใช้ชิป M4 Ultra ➡️ รหัสภายในคือ “t8152” และชื่อเล่นว่า “Hidra” ➡️ คาดว่าจะเปิดตัวในช่วงครึ่งหลังของปี 2025 ✅ สเปกที่คาดการณ์ของ M4 Ultra ➡️ CPU 32-core และ GPU 80-core ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม 3nm พร้อม Neural Engine ที่ทรงพลัง ➡️ เหมาะกับงาน AI, การเรนเดอร์ 3D และการตัดต่อวิดีโอระดับสูง ✅ เหตุผลที่ Apple ต้องอัปเกรด Mac Pro ➡️ Mac mini ที่ใช้ M4 Pro มีประสิทธิภาพ CPU ดีกว่า Mac Pro M2 Ultra ➡️ Mac Pro ต้องรักษาภาพลักษณ์เครื่องระดับโปรที่มี PCIe และ RAM สูง ➡️ การอัปเกรดเป็น M4 Ultra จะช่วยให้ Mac Pro กลับมาโดดเด่นอีกครั้ง ✅ ความเคลื่อนไหวใน ecosystem ของ Apple ➡️ Apple เปิดตัว M4 Max และ M3 Ultra ใน Mac Studio แล้ว ➡️ Mac Pro ยังใช้ M2 Ultra ซึ่งล้าหลังกว่ารุ่นอื่น ➡️ มีแนวโน้มว่า M4 Ultra จะถูกใช้ใน Mac Pro ก่อน Mac Studio https://www.techradar.com/computing/macs/apple-could-be-working-on-its-fastest-ever-mac-if-this-mac-pro-with-m4-ultra-rumor-is-true
    0 Comments 0 Shares 244 Views 0 Reviews
  • Palantir: บริษัทที่ไม่ได้ขายข้อมูล แต่เปลี่ยนข้อมูลเป็นอำนาจ

    หลายคนอาจเคยได้ยินชื่อ Palantir Technologies แล้วนึกถึงการสอดแนม การขุดข้อมูล หรือฐานข้อมูลขนาดมหึมาของข้อมูลส่วนบุคคล แต่จริง ๆ แล้ว Palantir ไม่ได้ทำสิ่งเหล่านั้นโดยตรง บริษัทนี้คือผู้พัฒนาแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลที่ทรงพลังที่สุดแห่งหนึ่งในโลก โดยมีลูกค้าหลักคือรัฐบาลสหรัฐฯ หน่วยงานด้านความมั่นคง และองค์กรระหว่างประเทศ

    Palantir ก่อตั้งโดย Peter Thiel และทีมงานที่มีแนวคิดเสรีนิยมแบบขวาจัด โดยมีเป้าหมายเพื่อช่วยรัฐบาล “เชื่อมโยงข้อมูลที่กระจัดกระจาย” ให้กลายเป็นภาพรวมที่ใช้ในการตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ ไม่ว่าจะเป็นการติดตามผู้ต้องสงสัย การวิเคราะห์งบประมาณ หรือการวางแผนยุทธศาสตร์ทางทหาร

    ในปี 2025 Palantir ได้รับสัญญาจากกองทัพสหรัฐฯ มูลค่ากว่า $10 พันล้าน เพื่อเป็นแกนหลักของระบบข้อมูลในโครงการ SHIELD และ Project Maven ซึ่งใช้ AI วิเคราะห์ภาพจากดาวเทียมและข้อมูลภาคสนามเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจในสงครามยุคใหม่

    นอกจากนี้ Palantir ยังมีบทบาทในโครงการที่ถกเถียงกัน เช่น การช่วย ICE (สำนักงานตรวจคนเข้าเมือง) เข้าถึงข้อมูลผู้ใช้ Medicaid เพื่อระบุตัวผู้เข้าเมืองผิดกฎหมาย ซึ่งสร้างความกังวลด้านสิทธิมนุษยชนและความเป็นส่วนตัวอย่างมาก

    ภาพรวมของบริษัท Palantir
    ก่อตั้งโดย Peter Thiel เพื่อพัฒนาแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับรัฐบาล
    ไม่ใช่บริษัทขายข้อมูล แต่เป็นผู้สร้างเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
    มีแพลตฟอร์มหลักคือ Gotham (ด้านความมั่นคง) และ Foundry (ด้านธุรกิจ)

    ความร่วมมือกับรัฐบาลสหรัฐฯ
    ได้รับสัญญาจากกองทัพสหรัฐฯ มูลค่า $10 พันล้านในปี 2025
    เป็นแกนหลักของโครงการ SHIELD และ Project Maven ที่ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลทางทหาร
    ร่วมมือกับ Accenture และ Deloitte เพื่อสร้างระบบ “Enterprise Operating System” สำหรับหน่วยงานรัฐบาล

    การเติบโตทางการเงิน
    รายได้ไตรมาสล่าสุดทะลุ $1 พันล้าน เพิ่มขึ้น 48% จากปีก่อน
    รายได้จากรัฐบาลสหรัฐฯ เพิ่มขึ้น 53% เป็น $426 ล้าน
    มูลค่าบริษัททะลุ $379 พันล้าน แซงหน้า IBM และ Salesforce

    การขยายไปยังภาคธุรกิจ
    รายได้จากภาคธุรกิจสหรัฐฯ เพิ่มขึ้นเกือบ 2 เท่า
    ใช้ Foundry ในการวิเคราะห์ข้อมูลด้านสุขภาพ การเงิน และการผลิต
    มีความร่วมมือกับ SOMPO ในญี่ปุ่นเพื่อใช้ AI ตรวจสอบการเคลมประกัน

    https://www.wired.com/story/palantir-what-the-company-does/
    🧠 Palantir: บริษัทที่ไม่ได้ขายข้อมูล แต่เปลี่ยนข้อมูลเป็นอำนาจ หลายคนอาจเคยได้ยินชื่อ Palantir Technologies แล้วนึกถึงการสอดแนม การขุดข้อมูล หรือฐานข้อมูลขนาดมหึมาของข้อมูลส่วนบุคคล แต่จริง ๆ แล้ว Palantir ไม่ได้ทำสิ่งเหล่านั้นโดยตรง บริษัทนี้คือผู้พัฒนาแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลที่ทรงพลังที่สุดแห่งหนึ่งในโลก โดยมีลูกค้าหลักคือรัฐบาลสหรัฐฯ หน่วยงานด้านความมั่นคง และองค์กรระหว่างประเทศ Palantir ก่อตั้งโดย Peter Thiel และทีมงานที่มีแนวคิดเสรีนิยมแบบขวาจัด โดยมีเป้าหมายเพื่อช่วยรัฐบาล “เชื่อมโยงข้อมูลที่กระจัดกระจาย” ให้กลายเป็นภาพรวมที่ใช้ในการตัดสินใจได้อย่างแม่นยำ ไม่ว่าจะเป็นการติดตามผู้ต้องสงสัย การวิเคราะห์งบประมาณ หรือการวางแผนยุทธศาสตร์ทางทหาร ในปี 2025 Palantir ได้รับสัญญาจากกองทัพสหรัฐฯ มูลค่ากว่า $10 พันล้าน เพื่อเป็นแกนหลักของระบบข้อมูลในโครงการ SHIELD และ Project Maven ซึ่งใช้ AI วิเคราะห์ภาพจากดาวเทียมและข้อมูลภาคสนามเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจในสงครามยุคใหม่ นอกจากนี้ Palantir ยังมีบทบาทในโครงการที่ถกเถียงกัน เช่น การช่วย ICE (สำนักงานตรวจคนเข้าเมือง) เข้าถึงข้อมูลผู้ใช้ Medicaid เพื่อระบุตัวผู้เข้าเมืองผิดกฎหมาย ซึ่งสร้างความกังวลด้านสิทธิมนุษยชนและความเป็นส่วนตัวอย่างมาก ✅ ภาพรวมของบริษัท Palantir ➡️ ก่อตั้งโดย Peter Thiel เพื่อพัฒนาแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับรัฐบาล ➡️ ไม่ใช่บริษัทขายข้อมูล แต่เป็นผู้สร้างเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ➡️ มีแพลตฟอร์มหลักคือ Gotham (ด้านความมั่นคง) และ Foundry (ด้านธุรกิจ) ✅ ความร่วมมือกับรัฐบาลสหรัฐฯ ➡️ ได้รับสัญญาจากกองทัพสหรัฐฯ มูลค่า $10 พันล้านในปี 2025 ➡️ เป็นแกนหลักของโครงการ SHIELD และ Project Maven ที่ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลทางทหาร ➡️ ร่วมมือกับ Accenture และ Deloitte เพื่อสร้างระบบ “Enterprise Operating System” สำหรับหน่วยงานรัฐบาล ✅ การเติบโตทางการเงิน ➡️ รายได้ไตรมาสล่าสุดทะลุ $1 พันล้าน เพิ่มขึ้น 48% จากปีก่อน ➡️ รายได้จากรัฐบาลสหรัฐฯ เพิ่มขึ้น 53% เป็น $426 ล้าน ➡️ มูลค่าบริษัททะลุ $379 พันล้าน แซงหน้า IBM และ Salesforce ✅ การขยายไปยังภาคธุรกิจ ➡️ รายได้จากภาคธุรกิจสหรัฐฯ เพิ่มขึ้นเกือบ 2 เท่า ➡️ ใช้ Foundry ในการวิเคราะห์ข้อมูลด้านสุขภาพ การเงิน และการผลิต ➡️ มีความร่วมมือกับ SOMPO ในญี่ปุ่นเพื่อใช้ AI ตรวจสอบการเคลมประกัน https://www.wired.com/story/palantir-what-the-company-does/
    WWW.WIRED.COM
    What Does Palantir Actually Do?
    Palantir is often called a data broker, a data miner, or a giant database of personal information. In reality, it’s none of these—but even former employees struggle to explain it.
    0 Comments 0 Shares 252 Views 0 Reviews
More Results