🤩 บอกลาคราบน้ำตาจากการปอกหอม! 🧅🥔🧄 หมดปัญหาเรื่องการเตรียมวัตถุดิบไปได้เลย! ✨ เครื่องปอกเปลือกแบบใช้น้ำขนาด 10 ลิตร ตัวช่วยที่จะทำให้งานในครัวของคุณง่ายขึ้นเยอะ! ไม่ว่าจะเป็นหอมแดง หอมแขก หอมหัวใหญ่ มันฝรั่ง หรือกระเทียม ก็จัดการได้รวดเร็วทันใจ 🔥 ทำไมเครื่องนี้ถึงเป็นไอเทมที่คุณต้องมี? 🔥 ⚡️ ปอกไว ไม่เปลืองแรง! ปอกได้มากถึง 5-7 กก. ต่อครั้ง! ประหยัดเวลาไปทำอย่างอื่นได้อีกเยอะ! ⏰ ใช้ง่ายแค่ปลายนิ้ว! แค่ใส่วัตถุดิบ ตั้งเวลา ก็ได้ของสดพร้อมใช้ทันที! 💪 แข็งแรง ทนทาน ปลอดภัย 💯 ผลิตจากสเตนเลสทั้งเครื่อง มอเตอร์ 1 แรงม้า ใช้ไฟบ้าน 220V ได้สบายๆ 🛡️ รับประกัน 1 ปีเต็ม! ซื้อไปใช้ได้อย่างสบายใจ ไร้กังวลเรื่องการซ่อมบำรุง! รายละเอียดเครื่อง: ขนาด: 50 x 74.5 x 85 ซม. น้ำหนัก: 58 กก. 🎉 อย่ารอช้า! รีบมาเป็นเจ้าของเครื่องปอกเปลือกอัจฉริยะนี้ แล้วเปลี่ยนงานครัวที่ยุ่งยากให้กลายเป็นเรื่องง่ายๆ! 🎉 📍 สนใจสินค้า? แวะมาดูเครื่องจริงได้เลย! 🗓️ เวลาทำการ: จันทร์ - ศุกร์: 8.00 - 17.00 น. เสาร์: 8.00 - 16.00 น. 🗺️ แผนที่ร้าน: https://maps.app.goo.gl/4ppsHfy3NYb1uPPu6 💬 ช่องทางติดต่อสอบถาม: Facebook Messenger: m.me/yonghahheng LINE Official Account: @yonghahheng (มี @ ข้างหน้า) หรือคลิก https://lin.ee/HV4lSKp 📞 โทรศัพท์: 02-215-3515-9 หรือ 081-3189098 🌐 เว็บไซต์: www.yoryonghahheng.com 📧 อีเมล: sales@yoryonghahheng.com, yonghahheng@gmail.com #เครื่องปอกเปลือก #เครื่องปอกเปลือกหัวหอม #เครื่องปอกเปลือกมันฝรั่ง #เครื่องปอกเปลือกกระเทียม #อุปกรณ์ครัว #เครื่องครัว #ร้านอาหาร #โรงแรม #โรงงานอาหาร #ธุรกิจอาหาร #ลดเวลาทำงาน #ประหยัดแรง #ครัวเรือน #อาหาร #วัตถุดิบ #ทำอาหาร #ของมันต้องมี #สินค้าคุณภาพ #เครื่องใช้ไฟฟ้า #เครื่องจักรอาหาร

ในอดีต NASCAR คือเกมของทักษะและช่างฝีมือ แต่วันนี้ทีมแข่งระดับท็อปใช้ AI มาวิเคราะห์ทุกอย่าง ตั้งแต่เสียงแชทระหว่างนักขับกับวิศวกร จนถึงการปรับแต่งรถ และวางกลยุทธ์การแข่งขันแบบเรียลไทม์ Tom Gray จากทีม Hendrick Motorsports พูดไว้ชัดเจนว่า: “Information is speed…ใครรวบรวม วิเคราะห์ และตัดสินใจได้เร็วกว่า คนนั้นคือผู้ชนะ” ทีมนำ AI มาช่วยทำสิ่งที่คนเคยต้องใช้เวลาหลายชั่วโมง เช่น นั่งไล่ดูวิดีโอหรือภาพนิ่ง กลายเป็นงานที่ทำได้ในเวลาไม่กี่นาที เพราะซอฟต์แวร์จะ “หาสิ่งสำคัญให้เอง” อย่างเช่นจุดที่รถคู่แข่งเปลี่ยนไลน์ หรือปัญหาในช่วงพิทสต็อป นอกจากนี้ AI ยังถูกใช้ฝึกทีมงาน — ถ้าใครไม่ถนัดเรื่องใด ก็ให้ AI อธิบายวิธีทำงาน หรือให้โค้ดสำหรับพัฒนาเครื่องมือได้เลย เหมือนมีที่ปรึกษาด้านเทคนิคส่วนตัวอยู่ตลอดเวลา Hendrick Motorsports ก็ไม่ยอมน้อยหน้า เพราะมี AWS เป็นพาร์ทเนอร์ เลยใช้ AI มาวิเคราะห์ข้อมูลจากอดีต 40 ปี ทั้งหมด เอามา “ทดสอบย้อนหลัง” ว่าอะไรเคยได้ผล แล้วใช้ข้อมูลนั้นวางแผนการแข่งในอนาคต ✅ ทีม NASCAR ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์, ตัดสินใจเร็ว และออกแบบกลยุทธ์การแข่งขันแบบแม่นยำขึ้น   • เช่น ตรวจจับคำสั่งที่ดี/พลาดจากวิทยุทีม   • วิเคราะห์ tone/urgency แบบเรียลไทม์ ✅ AI ช่วยลดเวลางานซ้ำ เช่น การดูภาพและวิดีโอจำนวนมากเพื่อหา key moment   • ทีมอย่าง RFK Racing ใช้ลดเวลาทำงานจาก 3 ชม. เหลือ 1 ชม. ✅ AI ถูกนำมาใช้ฝึกคนในทีม ให้เรียนรู้ทักษะที่ไม่เชี่ยวชาญผ่านการโต้ตอบกับโมเดล LLM เช่น ChatGPT   • ช่วยเร่งความเร็วในการเขียนซอฟต์แวร์หรือแก้โค้ด ✅ ทีม Hendrick ใช้ AI จาก AWS เพื่อสร้าง visualisation สื่อสารแนวคิดระหว่างทีมได้ดียิ่งขึ้น   • ใช้ภาพจำลองช่วยสื่อสารแผนเทคนิคและชิ้นส่วน ✅ ข้อมูลจากอดีตกว่า 40 ปีถูกนำมา “ทดสอบย้อนหลัง” ด้วย AI เพื่อตรวจสอบกลยุทธ์ในอนาคต   • เปิดโอกาสสร้างโมเดลวิเคราะห์ความสำเร็จจากอดีต https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/06/21/information-is-speed-nascar-teams-use-ai-to-find-winning-edges

ช่วงนี้ Apple ไม่ได้พูดถึง AI แค่เรื่อง Siri หรือ iPhone เท่านั้น แต่กำลังใช้ GenAI เข้ามาเปลี่ยนวงในอย่าง “การออกแบบชิป” ที่เป็นหัวใจของอุปกรณ์ทุกตัวเลย Johny Srouji รองประธานอาวุโสของฝ่ายฮาร์ดแวร์ของ Apple เปิดเผยว่า Apple กำลังใช้ Generative AI ในซอฟต์แวร์ออกแบบชิป EDA เพื่อเพิ่มความเร็วและประสิทธิภาพของการพัฒนา Apple Silicon รุ่นต่อไป เช่น M-Series และ A-Series ซึ่งใช้ใน Mac และ iPhone ตามลำดับ เขาบอกเลยว่า “Generative AI สามารถเพิ่ม productivity ได้มหาศาล” เพราะเดิมทีการวางเลย์เอาต์ของชิป หรือการกำหนดวงจรใช้เวลานานและทำซ้ำบ่อยมาก แต่ถ้าให้ AI สร้างตัวเลือกอัตโนมัติ แล้ววิศวกรคัดกรอง ก็จะเร็วกว่าเดิมหลายเท่า ฝั่งบริษัท Cadence และ Synopsys ที่เป็นผู้ผลิตซอฟต์แวร์ EDA ก็เร่งเสริม GenAI เข้าไปในเครื่องมือของตัวเอง เพื่อให้รองรับแนวโน้มนี้ ซึ่งไม่ใช่แค่ Apple ที่ใช้นะครับ Google, Nvidia, AMD ก็เริ่มหันมาใช้กันหมด และไม่ใช่แค่ฝั่งตะวันตก — มีรายงานจากจีนว่าทีมนักวิจัยสามารถออกแบบซีพียูทั้งตัวโดยใช้ Large Language Model (LLM) แค่ตัวเดียวได้แล้วด้วย Apple เองเริ่มทางนี้ตั้งแต่สมัยเปลี่ยนมาใช้ Apple Silicon ใน MacBook Pro รุ่น M1 ซึ่งเป็นจุดเปลี่ยนครั้งใหญ่ในการเลิกใช้ชิป Intel และพัฒนาชิป Arm ของตนเองแบบเต็มตัว โดยเน้น performance + efficiency + ควบคุม ecosystem ทั้งหมด ✅ Apple เริ่มใช้ Generative AI เพื่อช่วยออกแบบชิปในกระบวนการ EDA (Electronic Design Automation)  • เพิ่ม productivity และลดเวลาทำงานของทีมออกแบบ   • เป็นการนำ AI มาใช้เบื้องหลัง ไม่ใช่แค่ฟีเจอร์ในอุปกรณ์ ✅ Johny Srouji ยืนยันว่า GenAI จะเป็นตัวช่วยสำคัญใน pipeline การพัฒนาชิป   • ช่วย generate layout, logic, simulation patterns   • ลดภาระงานซ้ำซ้อนให้วิศวกร ✅ บริษัท EDA ชั้นนำอย่าง Cadence และ Synopsys กำลังใส่ GenAI ในเครื่องมือของตัวเอง   • เป็นคลื่นเทคโนโลยีที่หลายผู้ผลิตชิปกำลังปรับตัวตาม ✅ Apple เคยทุ่มสุดตัวกับ Apple Silicon โดยไม่มีแผนสำรองตอนเปลี่ยนจาก Intel เป็น M1   • พร้อมพัฒนาระบบแปล x86 → Arm ผ่าน Rosetta 2 ✅ แนวโน้มของโลก: จีนกำลังพัฒนา CPU ที่ออกแบบโดย LLM ล้วน ๆ แล้วเช่นกัน   • เป็นการยืนยันว่า AI เริ่มเข้ามามีบทบาทตั้งแต่ระดับสถาปัตยกรรม ‼️ AI ยังไม่สามารถแทนที่วิศวกรออกแบบชิปได้เต็มตัวในปัจจุบัน   • ความเข้าใจเรื่องสถาปัตยกรรมและข้อจำกัดเชิงฟิสิกส์ยังต้องพึ่งมนุษย์ ‼️ การใช้ GenAI ในงานชิปต้องควบคุมคุณภาพสูง เพราะ error เล็กน้อยอาจทำให้ชิปทั้งตัวใช้ไม่ได้   • จึงต้องมีรอบตรวจสอบหลายชั้น แม้จะใช้ AI ร่วม ‼️ การพึ่งพา AI อย่างรวดเร็วใน R&D มีความเสี่ยงต่อการรั่วไหลของแนวคิดหรือทรัพย์สินทางปัญญา   • ต้องระวังในระดับการใช้งาน LLM ภายนอกที่อาจไม่ได้ควบคุมโมเดลเอง ‼️ แนวโน้มนี้จะเพิ่มการแข่งขันในตลาดชิปแบบ arm-on-silicon สูงขึ้น   • บริษัทที่ไม่เร่งใช้ AI ออกแบบ อาจตามไม่ทันรอบพัฒนาผลิตภัณฑ์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/apple-explores-using-generative-ai-to-design-its-chips-executive-says-it-can-be-a-huge-productivity-boost

AI อาจช่วยให้ทนายคิดค่าบริการสูงถึง $10,000 ต่อชั่วโมงในอนาคต เพราะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการค้นหากฎหมายและวิเคราะห์ข้อมูลคดี อย่างไรก็ตาม ปัญหาเรื่อง AI Hallucination ทำให้เกิดข้อพิพาททางกฎหมายหลายครั้ง เช่น กรณีที่ทนายถูกปรับเงินหลังใช้ข้อมูลที่ AI สร้างขึ้นเอง ดังนั้นทนายต้องระวังการใช้ AI เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลถูกต้อง AI จะช่วยให้ทนายความทำงานเร็วขึ้น - AI สามารถช่วย ค้นหาและวิเคราะห์กฎหมาย ได้รวดเร็วกว่ามนุษย์ - สามารถ สรุปข้อโต้แย้ง และช่วยในการเขียนเอกสารทางกฎหมาย - วิเคราะห์ข้อมูลของ ผู้พิพากษาและทนายฝ่ายตรงข้าม เพื่อคาดการณ์แนวโน้มของคดี ทนายอาจใช้ AI เพื่อเพิ่มค่าบริการ - AI ทำให้การทำงานมีประสิทธิภาพขึ้น ทนายจึง สามารถคิดค่าบริการสูงขึ้นเพราะให้บริการที่ดีกว่า - ทนายสามารถ ลดเวลาทำงาน และรับคดีเพิ่มได้ ซึ่งอาจทำให้รายได้สูงขึ้น ปัญหาเรื่อง "AI Hallucination" ในเอกสารกฎหมาย - มีหลายกรณีที่ AI สร้างข้อมูลทางกฎหมายปลอม เช่น กรณีทนายในรัฐอินเดียนา ที่ถูกปรับ $15,000 เพราะใช้ ChatGPT ที่สร้างคำพิพากษาปลอม - ปี 2023 ทนายสองคนถูกปรับเงินในนิวยอร์กหลังใช้ข้อมูลทางกฎหมายที่ AI สร้างขึ้นมาเอง - หากทนายใช้ AI อย่างไม่ระวัง อาจเกิดปัญหาทางกฎหมาย และทำให้คดีเสียหายได้ AI อาจสร้าง "อัตราค่าบริการใหม่" แต่ต้องใช้ด้วยความรอบคอบ - Fitzpatrick เชื่อว่า การคิดค่าบริการ $10,000 ต่อชั่วโมงเป็นไปได้ หาก AI ถูกใช้เพื่อให้บริการระดับสูงขึ้น - อย่างไรก็ตาม ทนายต้อง ระวังการใช้ข้อมูลจาก AI เพื่อไม่ให้เกิดการสร้างข้อมูลผิดพลาด https://www.techspot.com/news/107374-lawyers-may-soon-charge-10000-hour-thanks-ai.html