⚙️ “TrashBench แปลง RTX 5050 เป็น ‘5050 Ti’ ด้วยมือ — ทำลายสถิติโลก 3DMark หลายรายการ แต่แลกมาด้วยการหมดประกัน” ในโลกของนักโมดิฟายฮาร์ดแวร์ มีคนกลุ่มหนึ่งที่ไม่ยอมรับข้อจำกัดจากโรงงาน ล่าสุด TrashBench ยูทูบเบอร์สายฮาร์ดคอร์ ได้โชว์การอัปเกรด GeForce RTX 5050 ให้กลายเป็น “RTX 5050 Ti” ด้วยวิธีที่ไม่ธรรมดา — ทั้งการเปลี่ยนฮีตซิงก์, ติดตั้งพัดลมใหม่, และแฟลช BIOS เพื่อปลดล็อกพลังที่ซ่อนอยู่ เขาเริ่มจากการถอดฮีตซิงก์เดิมของ RTX 5050 แล้วนำของ RTX 5060 ที่ใหญ่กว่าอย่างชัดเจนมาใส่แทน โดยต้องเจาะและปรับแต่งให้พอดีกับ PCB เดิม จากนั้นติดตั้งพัดลม GAMDIAS เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการระบายความร้อน ก่อนจะใช้โปรแกรม NVFLASH แฟลช BIOS ใหม่ ซึ่งทำให้ GPU ทำงานได้แรงขึ้นถึง 3.3GHz — สูงกว่าค่ามาตรฐานเดิมถึง 500MHz ผลลัพธ์คือประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 16% เมื่อเทียบกับ RTX 5050 เดิม และลดช่องว่างกับ RTX 5060 ที่เคยแรงกว่าถึง 33% เหลือเพียงราว 17% เท่านั้น ที่สำคัญ TrashBench ยังทำลายสถิติโลกในหลายการทดสอบ เช่น Time Spy (11,715 คะแนน), Steel Nomad (2,703 คะแนน), และ Port Royal (7,001 คะแนน — เป็นคนแรกที่ทะลุ 7,000) แม้จะดูน่าทึ่ง แต่การโมดิฟายเช่นนี้ย่อมมีข้อแลกเปลี่ยน — การหมดประกัน, ความเสี่ยงด้านความร้อน, และความไม่แน่นอนของระบบในระยะยาว ซึ่ง TrashBench ก็ยอมรับว่า “ไม่ใช่ทุกคนควรทำแบบนี้” และแนะนำให้คนทั่วไปเพิ่มงบอีก $50 เพื่อซื้อ RTX 5060 ไปเลยจะคุ้มกว่า ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ TrashBench โมดิฟาย RTX 5050 ด้วยฮีตซิงก์ของ RTX 5060 และพัดลม GAMDIAS ➡️ ใช้โปรแกรม NVFLASH แฟลช BIOS เพื่อปลดล็อกประสิทธิภาพ ➡️ GPU ทำงานได้ที่ 3.3GHz สูงกว่าค่ามาตรฐานเดิม 500MHz ➡️ ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 16% เมื่อเทียบกับ RTX 5050 เดิม ➡️ ลดช่องว่างกับ RTX 5060 จาก 33% เหลือประมาณ 17% ➡️ ทำลายสถิติโลกใน 3DMark หลายรายการ เช่น Time Spy, Steel Nomad, Port Royal ➡️ TrashBench เป็นยูทูบเบอร์สายฮาร์ดแวร์ที่มีชื่อเสียงด้านการโอเวอร์คล็อก ➡️ แนะนำให้คนทั่วไปซื้อ RTX 5060 โดยไม่ต้องโมดิฟาย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ NVFLASH เป็นเครื่องมือแฟลช BIOS สำหรับการ์ดจอ NVIDIA โดยเฉพาะ ➡️ การเปลี่ยนฮีตซิงก์ช่วยให้ GPU ทำงานที่ความถี่สูงขึ้นโดยไม่ร้อนเกินไป ➡️ Port Royal เป็นการทดสอบ ray tracing ที่ใช้วัดประสิทธิภาพการ์ดจอรุ่นใหม่ ➡️ Steel Nomad เป็น benchmark ใหม่ที่เน้นการทดสอบการเรนเดอร์แบบหนัก ➡️ การ์ดจอที่โอเวอร์คล็อกได้ดีมักต้องมีระบบระบายความร้อนที่เหนือกว่ามาตรฐาน https://wccftech.com/user-upgrades-geforce-rtx-5050-to-rtx-5050-ti-breaks-multiple-world-records/

🧬 “ปาฏิหาริย์แห่งการปลูกถ่าย: ชายอเมริกันมีชีวิตอยู่ครบ 6 เดือนหลังรับไตจากหมูดัดแปลงพันธุกรรม — จุดเปลี่ยนของการแพทย์ข้ามสายพันธุ์” Tim Andrews ชายวัย 67 ปีจากสหรัฐฯ กลายเป็นบุคคลแรกในโลกที่มีชีวิตอยู่ครบ 6 เดือนหลังได้รับการปลูกถ่ายไตจากหมูที่ผ่านการดัดแปลงพันธุกรรม ซึ่งถือเป็นความสำเร็จครั้งสำคัญในวงการแพทย์ด้าน xenotransplantation — การปลูกถ่ายอวัยวะจากสัตว์สู่มนุษย์ ก่อนหน้านี้ Andrews ป่วยเป็นโรคไตระยะสุดท้ายและต้องฟอกไตมานานกว่า 2 ปี โดยมีโอกาสรอรับไตจากมนุษย์นานถึง 7 ปี เนื่องจากกรุ๊ปเลือดหายาก การปลูกถ่ายไตจากหมูจึงเป็นทางเลือกสุดท้ายภายใต้ระบบ “Compassionate Use” ซึ่งอนุญาตให้ใช้เทคโนโลยีที่ยังไม่ผ่านการอนุมัติในกรณีฉุกเฉิน ไตที่ใช้ปลูกถ่ายมาจากหมูที่ผ่านการดัดแปลงพันธุกรรมถึง 3 ขั้นตอน ได้แก่: 🗝️ ลบแอนติเจน 3 ชนิดที่ทำให้ร่างกายมนุษย์ต่อต้านอวัยวะ 🗝️ เพิ่มยีนมนุษย์ 7 ตัวเพื่อลดการอักเสบและภาวะแทรกซ้อน 🗝️ ปิดการทำงานของไวรัสในจีโนมของหมู หลังการผ่าตัด Andrews ไม่ต้องฟอกไตอีกเลย และไม่มีอาการปฏิเสธอวัยวะหรือภาวะแทรกซ้อนรุนแรง ซึ่งถือเป็นช่วงเวลาที่เสี่ยงที่สุดในผู้ป่วยปลูกถ่ายอวัยวะ หากเขาอยู่รอดครบ 12 เดือน จะถือเป็นความสำเร็จระยะยาวที่น่าทึ่ง ก่อนหน้านี้ ผู้ป่วยที่มีอวัยวะจากหมูอยู่ได้นานที่สุดคือ Towana Looney ซึ่งอยู่ได้ 4 เดือน 9 วัน ก่อนที่ร่างกายจะเริ่มต่อต้านอวัยวะและต้องนำออก ความสำเร็จของ Andrews ทำให้องค์กรด้านชีวเวชศาสตร์ เช่น eGenesis และ United Therapeutics ได้รับอนุมัติให้เริ่มทดลองปลูกถ่ายไตหมูในมนุษย์มากขึ้น โดยมีแผนทดลองกับผู้ป่วยกว่า 80 คนในสหรัฐฯ ภายในปีนี้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Tim Andrews มีชีวิตอยู่ครบ 6 เดือนหลังรับไตจากหมูดัดแปลงพันธุกรรม ➡️ ถือเป็นสถิติใหม่ของการปลูกถ่ายอวัยวะจากสัตว์สู่มนุษย์ (xenotransplantation) ➡️ ไตหมูผ่านการดัดแปลงพันธุกรรม 3 ขั้นตอนเพื่อป้องกันการปฏิเสธอวัยวะ ➡️ Andrews ไม่ต้องฟอกไตอีกเลยหลังการปลูกถ่าย ➡️ การปลูกถ่ายเกิดขึ้นภายใต้ระบบ Compassionate Use สำหรับผู้ป่วยที่ไม่มีทางเลือก ➡️ บริษัท eGenesis และ United Therapeutics ได้รับอนุมัติให้ทดลองปลูกถ่ายกับผู้ป่วยเพิ่ม ➡️ หากอยู่รอดครบ 12 เดือน จะถือเป็นความสำเร็จระยะยาวของเทคโนโลยีนี้ ➡️ การทดลองนี้อาจนำไปสู่การปลูกถ่ายอวัยวะอื่นจากหมู เช่น หัวใจและปอด ➡️ การใช้ CRISPR ช่วยให้สามารถดัดแปลงพันธุกรรมหมูได้หลายจุดพร้อมกัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ในสหรัฐฯ มีผู้รอปลูกถ่ายไตมากกว่า 89,000 คน ➡️ การปลูกถ่ายอวัยวะจากสัตว์ช่วยลดภาระการรออวัยวะจากมนุษย์ ➡️ หมูเป็นสัตว์ที่มีขนาดอวัยวะใกล้เคียงกับมนุษย์ และสามารถดัดแปลงพันธุกรรมได้ง่าย ➡️ การปิดไวรัสในจีโนมหมูช่วยลดความเสี่ยงในการแพร่เชื้อข้ามสายพันธุ์ ➡️ การปลูกถ่ายแบบ xenotransplantation เคยถูกทดลองตั้งแต่ศตวรรษที่ 17 https://www.nature.com/articles/d41586-025-02851-w

📞 “12 โมเด็ม 56K รวมพลังสตรีม YouTube ได้จริง — ย้อนยุค Dial-Up ด้วยเทคโนโลยี Multilink PPP” ในยุคที่อินเทอร์เน็ตความเร็วสูงกลายเป็นเรื่องธรรมดา กลุ่ม YouTuber จากช่อง The Serial Port ได้ทดลองสิ่งที่หลายคนคิดว่าเป็นไปไม่ได้: สตรีม YouTube ด้วยโมเด็ม 56K แบบ Dial-Up โดยใช้เทคนิคการรวมสัญญาณที่เรียกว่า Multilink PPP (MPPP) เพื่อสร้างการเชื่อมต่อที่เร็วพอสำหรับการดูวิดีโอในปี 2025 พวกเขาเริ่มจากการใช้คอมพิวเตอร์ IBM รุ่นปี 2001 ที่รัน Windows ME และเชื่อมต่อโมเด็ม 2 ตัวเข้าด้วยกัน ซึ่งสามารถใช้งานได้จริง แต่เมื่อพยายามเพิ่มจำนวนโมเด็ม ระบบเริ่มมีปัญหาเรื่องไดรเวอร์และพอร์ต COM ที่ชนกัน จึงเปลี่ยนมาใช้ IBM ThinkCentre รุ่นปี 2004 ที่รัน Windows XP ซึ่งสามารถจัดการกับการเชื่อมต่อพร้อมกันได้ดีกว่า หลังจากติดตั้งการ์ดขยายพอร์ตแบบใหม่และปรับแต่ง DIP switch ของโมเด็ม พวกเขาสามารถเชื่อมต่อโมเด็มได้ถึง 12 ตัวพร้อมกัน และสร้างการเชื่อมต่อที่มีความเร็วรวม 668.8 kbps ซึ่งถือว่าเร็วกว่า Dial-Up ปกติถึง 12 เท่า และสามารถสตรีม YouTube ที่ความละเอียด 240p ได้โดยไม่กระตุก แม้จะเป็นการทดลองที่ดูย้อนยุค แต่ก็แสดงให้เห็นถึงความสามารถของเทคโนโลยี Multilink PPP ที่เคยถูกใช้ในยุคก่อน ADSL และ ISDN เพื่อเพิ่มความเร็วอินเทอร์เน็ตโดยไม่ต้องเปลี่ยนฮาร์ดแวร์หลัก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ทีมงานใช้โมเด็ม 56K จำนวน 12 ตัวรวมสัญญาณผ่าน Multilink PPP ➡️ ใช้คอมพิวเตอร์ IBM ThinkCentre ปี 2004 ที่รัน Windows XP ➡️ ความเร็วรวมที่ได้คือ 668.8 kbps ซึ่งสามารถสตรีม YouTube ได้จริง ➡️ ใช้การ์ดขยายพอร์ต serial และปรับ DIP switch เพื่อให้โมเด็มทำงานพร้อมกัน ➡️ Windows XP สามารถจัดการการเชื่อมต่อพร้อมกันได้ดีกว่า Windows ME ➡️ Multilink PPP เป็นเทคโนโลยีที่รวมแบนด์วิดท์จากหลายโมเด็มให้เป็นช่องสัญญาณเดียว ➡️ FCC เคยกำหนดว่าอินเทอร์เน็ต 200 kbps ถือว่าเป็น “บรอดแบนด์” ในปี 2000 ➡️ การทดลองนี้อาจเป็นสถิติโลก เพราะไม่พบการใช้โมเด็มมากกว่า 4 ตัวพร้อมกันในอดีต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Multilink PPP เคยถูกใช้ในอุปกรณ์เชิงพาณิชย์ เช่น Diamond Shotgun PCI card ➡️ โมเด็ม 56K ใช้เสียงในการเชื่อมต่อผ่านสายโทรศัพท์ ซึ่งมีเสียง “สตรีม” ที่เป็นเอกลักษณ์ ➡️ การรวมโมเด็มหลายตัวต้องใช้ ISP ที่รองรับการเชื่อมต่อแบบ digital modem ➡️ ในยุคก่อน ADSL การดาวน์โหลด MP3 อาจใช้เวลานานถึง 20 นาที ➡️ ปัจจุบัน FCC กำหนดว่าอินเทอร์เน็ตต้องมีความเร็ว 100 Mbps ขึ้นไปถึงจะเรียกว่า “บรอดแบนด์” https://www.tomshardware.com/networking/enthusiasts-bond-twelve-56k-dial-up-modems-together-to-set-dial-up-broadband-records-a-dozen-screeching-boxes-achieve-record-668-kbps-download-speeds

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

🖥️ “WebScreen: จอเสริมอัจฉริยะสำหรับเกมเมอร์และสายสร้างสรรค์ — เล็กแต่ล้ำ เปิดให้ปรับแต่งได้เต็มที่” ในยุคที่การแจ้งเตือนและข้อมูลไหลเข้ามาไม่หยุด WebScreen คืออุปกรณ์ใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณ “ไม่พลาดสิ่งสำคัญ” โดยไม่ต้องละสายตาจากงานหรือเกมที่กำลังเล่นอยู่ โดยมันคือจอ AMOLED ขนาดเล็กเพียง 1.9–2.1 นิ้ว ที่วางบนขอบจอหลักของคุณ และแสดงข้อมูลแบบเรียลไทม์ เช่น สถิติระบบ, การแจ้งเตือน Discord, ปฏิทิน, หรือแม้แต่ข้อความจาก Twitch WebScreen พัฒนาโดย HW Media Lab โดยมี Pedro Martin และ Eleo Basili เป็นผู้ออกแบบหลัก ใช้ชิป ESP32-S3 เป็นหัวใจหลักของระบบ รองรับการเชื่อมต่อผ่าน USB-C, Wi-Fi และ Bluetooth ทำให้สามารถใช้งานได้กับทั้ง Linux, Windows และ macOS ความโดดเด่นของ WebScreen คือความสามารถในการรันแอป JavaScript จาก microSD card ได้โดยตรง ผู้ใช้สามารถสร้าง widget ส่วนตัว เช่น ตัวจับเวลา Pomodoro, แจ้งเตือนสุขภาพ, หรือแม้แต่แดชบอร์ดสำหรับ stream ได้อย่างอิสระ และยังมีแผนเปิดตัว “WebScreen Marketplace” สำหรับแชร์แอปและสกินต่าง ๆ ระหว่างผู้ใช้ ตัวเครื่องมีขนาดเบาเพียง 53 กรัม ติดตั้งง่ายด้วยขาตั้ง 1/4 นิ้ว และยังสามารถติดกล้องเว็บแคมไว้ด้านบนได้อีกด้วย ตัวเคสสามารถพิมพ์ 3D ได้เองจากไฟล์ที่เปิดให้ดาวน์โหลดฟรี และปรับแต่งได้ตามใจชอบ WebScreen เปิดให้สนับสนุนผ่าน Crowd Supply ในราคา $99 โดยเป็นโครงการโอเพ่นซอร์สเต็มรูปแบบ ทั้งฮาร์ดแวร์ เฟิร์มแวร์ และไฟล์ออกแบบทั้งหมดเผยแพร่บน GitHub ภายใต้ MIT License เพื่อให้ชุมชนสามารถร่วมพัฒนาและปรับแต่งได้อย่างอิสระ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ WebScreen เป็นจอเสริมขนาดเล็กสำหรับแสดงการแจ้งเตือนและข้อมูลแบบเรียลไทม์ ➡️ ใช้จอ AMOLED ขนาด 1.9–2.1 นิ้ว ความละเอียด 240×536 พิกเซล ➡️ ขับเคลื่อนด้วยชิป ESP32-S3 รองรับ USB-C, Wi-Fi และ Bluetooth ➡️ รองรับการรันแอป JavaScript จาก microSD card โดยไม่ต้องแฟลชเฟิร์มแวร์ ➡️ มีขาตั้ง 1/4 นิ้ว และช่องติดตั้งเว็บแคมด้านบน ➡️ เคสสามารถพิมพ์ 3D ได้จากไฟล์ที่เปิดให้ดาวน์โหลดฟรี ➡️ เปิดให้สนับสนุนผ่าน Crowd Supply ในราคา $99 จนถึง 5 พฤศจิกายน 2025 ➡️ โครงการเป็นโอเพ่นซอร์สเต็มรูปแบบ เผยแพร่ภายใต้ MIT License ➡️ มีแผนเปิดตัว WebScreen Marketplace สำหรับแชร์แอปและสกิน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ESP32-S3 เป็นชิปที่นิยมในงาน IoT และ embedded systems เพราะมี Wi-Fi/BLE และประสิทธิภาพสูง ➡️ การใช้ JavaScript บน microcontroller ช่วยให้ผู้ใช้ทั่วไปสามารถพัฒนา widget ได้ง่าย ➡️ การแสดงผลแบบ AMOLED ให้สีสันสดใสและประหยัดพลังงาน ➡️ WebScreen เหมาะสำหรับเกมเมอร์, สตรีมเมอร์, และผู้ทำงานที่ต้องการข้อมูลเสริมโดยไม่รบกวนหน้าจอหลัก ➡️ การเปิดโค้ดทั้งหมดช่วยให้ชุมชนสามารถพัฒนา plugin หรือปรับแต่ง hardware ได้อย่างอิสระ https://news.itsfoss.com/webscreen/

💰 “AI กู้คืนเงินหลวงอังกฤษ 480 ล้านปอนด์ — Fraud Risk Assessment Accelerator กลายเป็นอาวุธใหม่ปราบโกงระดับโลก” รัฐบาลสหราชอาณาจักรประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในการใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์ชื่อว่า “Fraud Risk Assessment Accelerator” ซึ่งสามารถช่วยกู้คืนเงินที่สูญเสียจากการทุจริตได้มากถึง 480 ล้านปอนด์ภายในเวลาเพียง 12 เดือน (เมษายน 2024 – เมษายน 2025) ถือเป็นสถิติสูงสุดในประวัติศาสตร์ของประเทศ ระบบนี้ถูกนำมาใช้เพื่อจัดการกับการโกงในโครงการ Bounce Back Loan ที่เกิดขึ้นช่วงโควิด ซึ่งมีการอนุมัติเงินกู้สูงสุดถึง 50,000 ปอนด์ต่อบริษัทโดยไม่มีการตรวจสอบที่เข้มงวด ทำให้เกิดการโกงอย่างแพร่หลาย เช่น การสร้างบริษัทปลอม หรือการขอเงินกู้หลายครั้งโดยไม่สิทธิ์ AI ตัวนี้ไม่เพียงแต่ช่วยตรวจสอบย้อนหลัง แต่ยังสามารถวิเคราะห์นโยบายใหม่ล่วงหน้าเพื่อหาช่องโหว่ก่อนที่ผู้ไม่หวังดีจะใช้ประโยชน์ได้ ถือเป็นการ “fraud-proof” นโยบายตั้งแต่ขั้นตอนออกแบบ ซึ่งช่วยป้องกันการสูญเสียในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ หลังจากประสบความสำเร็จในอังกฤษ รัฐบาลเตรียมขยายการใช้งานไปยังประเทศพันธมิตร เช่น สหรัฐฯ แคนาดา ออสเตรเลีย และนิวซีแลนด์ โดยจะมีการประกาศอย่างเป็นทางการในงานประชุมต่อต้านการทุจริตระดับนานาชาติที่จัดร่วมกับกลุ่ม Five Eyes อย่างไรก็ตาม กลุ่มสิทธิมนุษยชนได้แสดงความกังวลเกี่ยวกับการใช้ AI ในการตรวจสอบสิทธิ์สวัสดิการ โดยระบุว่าอาจเกิดความลำเอียงและผลลัพธ์ที่ไม่เป็นธรรม เช่น การเลือกปฏิบัติต่อผู้มีอายุ ความพิการ หรือเชื้อชาติ ซึ่งเป็นประเด็นที่รัฐบาลต้องรับมืออย่างรอบคอบในการขยายระบบนี้ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ รัฐบาลอังกฤษใช้ AI Fraud Risk Assessment Accelerator กู้คืนเงินได้ 480 ล้านปอนด์ใน 12 เดือน ➡️ 186 ล้านปอนด์ในจำนวนนี้เกี่ยวข้องกับการโกงโครงการ Bounce Back Loan ช่วงโควิด ➡️ ระบบสามารถวิเคราะห์นโยบายใหม่เพื่อหาช่องโหว่ก่อนถูกโกง ➡️ ป้องกันบริษัทนับแสนที่พยายามยุบตัวเพื่อหลบเลี่ยงการคืนเงินกู้ ➡️ รัฐบาลเตรียมขยายการใช้งานไปยังสหรัฐฯ แคนาดา ออสเตรเลีย และนิวซีแลนด์ ➡️ เงินที่กู้คืนจะนำไปใช้ในบริการสาธารณะ เช่น โรงเรียน โรงพยาบาล และตำรวจ ➡️ มีการประกาศผลในงานประชุมต่อต้านการทุจริตร่วมกับกลุ่ม Five Eyes ➡️ ระบบนี้พัฒนาโดยนักวิจัยของรัฐบาลอังกฤษเอง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Bounce Back Loan เป็นโครงการช่วยเหลือธุรกิจช่วงโควิดที่ถูกวิจารณ์เรื่องการตรวจสอบไม่เข้มงวด ➡️ การใช้ AI ในการวิเคราะห์นโยบายล่วงหน้าเป็นแนวทางใหม่ที่หลายประเทศเริ่มนำมาใช้ ➡️ Five Eyes เป็นพันธมิตรข่าวกรองระหว่างอังกฤษ สหรัฐฯ แคนาดา ออสเตรเลีย และนิวซีแลนด์ ➡️ การใช้ AI ในภาครัฐเริ่มแพร่หลาย เช่น การตรวจสอบภาษี การจัดสรรสวัสดิการ และการวิเคราะห์ความเสี่ยง ➡️ การกู้คืนเงินจากการโกงช่วยลดภาระงบประมาณและเพิ่มความเชื่อมั่นในระบบราชการ https://www.techradar.com/pro/security/uk-government-says-a-new-ai-tool-helped-it-recover-almost-gbp500-million-in-fraud-losses-and-now-its-going-global

🧮 “IonQ ทำลายสถิติวงการควอนตัมด้วย #AQ 64 — คำนวณได้เทียบเท่า 1 พันล้าน GPU ในพื้นที่เท่าโต๊ะทำงาน” IonQ บริษัทผู้นำด้านควอนตัมคอมพิวติ้ง ประกาศความสำเร็จครั้งใหญ่ในการพัฒนาเครื่องควอนตัมรุ่นใหม่ “IonQ Tempo” ซึ่งสามารถทำคะแนน Algorithmic Qubit (#AQ) ได้ถึงระดับ 64 — เป็นครั้งแรกในโลกที่มีระบบควอนตัมแตะระดับนี้ได้สำเร็จ และเร็วกว่ากำหนดถึง 3 เดือน คะแนน #AQ คือมาตรวัดความสามารถของระบบควอนตัมในการรันอัลกอริธึมที่ซับซ้อน โดยไม่สูญเสียความแม่นยำ ยิ่ง #AQ สูงเท่าไร พื้นที่การคำนวณที่ระบบสามารถเข้าถึงได้ก็ยิ่งขยายตัวแบบทวีคูณ เช่น #AQ 64 เท่ากับการพิจารณาความเป็นไปได้ได้มากกว่า 18 ควินทิลเลียน หรือ 2^64 ซึ่งมากกว่า #AQ 36 ถึง 268 ล้านเท่า IonQ Tempo ซึ่งเป็นเครื่องรุ่นที่ 5 ของบริษัท ใช้เทคโนโลยี trapped-ion ที่ควบคุมอะตอมด้วยสนามแม่เหล็กไฟฟ้า ทำให้สามารถควบคุม qubit ได้อย่างแม่นยำและลดข้อผิดพลาดได้มากกว่าระบบ superconducting ที่คู่แข่งใช้อยู่ ความสามารถของ Tempo ทำให้สามารถประมวลผลงานที่เคยต้องใช้ GPU กว่า 1 พันล้านตัวได้ในเครื่องเดียว โดยใช้พลังงานน้อยกว่ามาก และกินพื้นที่เพียงเล็กน้อย เหมาะสำหรับงานที่ต้องการความแม่นยำสูง เช่น การค้นคว้ายา, การจำลองวิศวกรรม, การวิเคราะห์ความผิดปกติทางการเงิน และการจัดการโครงข่ายพลังงาน นอกจาก #AQ แล้ว IonQ ยังเตรียมรายงานค่าต่าง ๆ เพิ่มเติม เช่น logical qubits, error rate และ benchmark ที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรม เพื่อให้ลูกค้าเห็นภาพชัดเจนว่าระบบของ IonQ สามารถสร้างคุณค่าเชิงพาณิชย์ได้จริง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ IonQ ทำคะแนน #AQ ได้ถึง 64 เป็นครั้งแรกในโลก ➡️ ใช้เครื่องควอนตัมรุ่นใหม่ชื่อ IonQ Tempo ซึ่งเป็นรุ่นที่ 5 ของบริษัท ➡️ #AQ 64 เท่ากับพื้นที่การคำนวณมากกว่า 18 ควินทิลเลียน หรือ 2^64 ➡️ มากกว่า #AQ 36 ถึง 268 ล้านเท่า ซึ่งเคยทำได้ในต้นปี 2024 ➡️ Tempo ใช้เทคโนโลยี trapped-ion ที่ควบคุม qubit ได้แม่นยำ ➡️ สามารถประมวลผลงานที่เคยต้องใช้ GPU กว่า 1 พันล้านตัว ➡️ เหมาะกับงานด้านพลังงาน, ยา, วิศวกรรม, การเงิน และ AI ➡️ เตรียมรายงาน logical qubits, error rate และ benchmark เชิงอุตสาหกรรม ➡️ IonQ Aria และ Forte เคย outperform IBM ได้ถึง 182% ในบางอัลกอริธึม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ #AQ เป็นการวัด “คุณภาพ” ของ qubit ไม่ใช่แค่จำนวน ➡️ Trapped-ion มีความเสถียรสูงและลดข้อผิดพลาดได้ดีกว่า superconducting qubit ➡️ Quantum computing กำลังกลายเป็นเครื่องมือหลักในงาน AI และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ➡️ IonQ มีแผนพัฒนา #AQ 256 ภายในปี 2027 ซึ่งจะเพิ่มความสามารถอีกหลายล้านเท่า ➡️ บริษัทมีพันธมิตรกับ Amazon, Microsoft และหน่วยงานรัฐบาลสหรัฐฯ https://www.techpowerup.com/341357/ionq-achieves-record-breaking-quantum-performance-milestone-of-aq-64

📶 “Wi-Fi Jammer: อุปกรณ์เล็กที่สร้างช่องโหว่ใหญ่ — เมื่อบ้านอัจฉริยะอาจไม่ปลอดภัยอย่างที่คิด” ในยุคที่บ้านอัจฉริยะกลายเป็นเรื่องธรรมดา ทั้งกล้องวงจรปิดแบบไร้สาย เซ็นเซอร์ประตู และระบบแจ้งเตือนผ่านแอปมือถือ กลับมีภัยเงียบที่กำลังถูกพูดถึงมากขึ้นเรื่อย ๆ นั่นคือ “Wi-Fi Jammer” — อุปกรณ์ที่สามารถรบกวนสัญญาณไร้สายและทำให้ระบบรักษาความปลอดภัยหยุดทำงานชั่วคราว แม้จะฟังดูเหมือนเทคโนโลยีสายลับ แต่ Wi-Fi Jammer มีขายจริงในตลาดมืด และมีราคาตั้งแต่ $200 ไปจนถึงมากกว่า $2,000 โดยสามารถกดปุ่มเพียงครั้งเดียวเพื่อรบกวนสัญญาณ Wi-Fi ในบริเวณใกล้เคียง ซึ่งรวมถึงกล้องวงจรปิดและอุปกรณ์แจ้งเตือนต่าง ๆ อย่างไรก็ตาม อุปกรณ์นี้ผิดกฎหมายในสหรัฐฯ ทั้งสำหรับประชาชนทั่วไปและแม้แต่ตำรวจท้องถิ่น โดยหน่วยงานรัฐบาลกลางต้องขออนุญาตพิเศษก่อนใช้งาน เพราะมันสามารถรบกวนการสื่อสารฉุกเฉินได้ ข่าวที่ออกมาในช่วงหลังมักเน้นความน่ากลัวของอุปกรณ์นี้ โดยเฉพาะในเมืองใหญ่ เช่น ลอสแอนเจลิสและฟีนิกซ์ ที่มีรายงานว่ามีการใช้ jammer ในการขโมยของ แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าไม่ควรตื่นตระหนกเกินไป เพราะการใช้งาน jammer ต้องอยู่ใกล้เป้าหมายมาก และอุปกรณ์อย่างกล้องหน้าบ้านที่มีระบบตรวจจับความเคลื่อนไหวมักจะบันทึกภาพผู้บุกรุกไว้ได้ก่อนที่สัญญาณจะถูกตัด นอกจากนี้ Wi-Fi Jammer ยังรบกวนสัญญาณแบบไม่เลือกเป้าหมาย ซึ่งอาจทำให้บ้านข้างเคียงได้รับผลกระทบไปด้วย และสร้างความสนใจจากเพื่อนบ้านหรือเจ้าหน้าที่ได้ง่าย ทำให้ผู้บุกรุกอาจไม่เลือกใช้วิธีนี้หากต้องการความเงียบและรวดเร็ว ข้อมูลจากกระทรวงยุติธรรมสหรัฐฯ ระบุว่าในช่วงปี 1994–2011 ผู้บุกรุกส่วนใหญ่เข้าบ้านผ่านประตูที่ไม่ได้ล็อกหรือหน้าต่างที่เปิดทิ้งไว้ ไม่ใช่ด้วยเทคโนโลยีล้ำสมัย และในปี 2025 จำนวนการบุกรุกบ้านลดลงถึง 19% เมื่อเทียบกับครึ่งปีแรกของปีก่อน และลดลง 47% เมื่อเทียบกับปี 2019 ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Wi-Fi Jammer เป็นอุปกรณ์ที่รบกวนสัญญาณไร้สาย เช่น กล้องและเซ็นเซอร์บ้านอัจฉริยะ ➡️ มีราคาตั้งแต่ $200–$2,000 และสามารถกดปุ่มเพื่อรบกวนสัญญาณได้ทันที ➡️ ผิดกฎหมายในสหรัฐฯ แม้แต่ตำรวจท้องถิ่นก็ห้ามใช้โดยไม่ได้รับอนุญาต ➡️ หน่วยงานรัฐบาลกลางต้องขออนุญาตพิเศษก่อนใช้งาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Oregon เสนอร่างกฎหมาย SB 959 เพื่อเพิ่ม jammer ในรายการเครื่องมือโจรกรรม ➡️ ADT และบริษัทความปลอดภัยอื่น ๆ เรียกร้องให้รัฐต่าง ๆ ออกกฎหมายควบคุม jammer ➡️ Jammer รบกวนสัญญาณแบบไม่เลือกเป้าหมาย อาจกระทบบ้านข้างเคียง ➡️ กล้องที่มี motion detection มักบันทึกภาพผู้บุกรุกได้ก่อนสัญญาณจะถูกตัด ✅ สถิติและแนวโน้ม ➡️ การบุกรุกบ้านในสหรัฐฯ ลดลง 19% ในครึ่งปีแรกของ 2025 ➡️ ลดลง 47% เมื่อเทียบกับปี 2019 ตามข้อมูลจาก Council on Criminal Justice ➡️ ผู้บุกรุกส่วนใหญ่ยังใช้วิธีง่าย ๆ เช่น เข้าทางประตูหรือหน้าต่างที่ไม่ได้ล็อก ➡️ ผู้เชี่ยวชาญแนะนำให้เสริมระบบป้องกันรอบบ้าน เช่น ไฟส่องสว่างและเสียงเตือน https://www.slashgear.com/1969940/do-wifi-jammers-work-home-security-risks/

📰 Apple เตรียมทดสอบสายการผลิต iPhone พับได้ — ตั้งเป้าเพิ่มยอดขาย 10% ในปี 2026 พร้อมขยายฐานการผลิตสู่อินเดีย Apple กำลังเดินหมากครั้งสำคัญในตลาดสมาร์ตโฟน ด้วยการเตรียมทดสอบสายการผลิต iPhone รุ่นพับได้ ซึ่งอาจเป็นการเปิดตัวครั้งแรกของบริษัทในกลุ่มผลิตภัณฑ์ foldable ที่คู่แข่งอย่าง Samsung และ Huawei ได้ลงสนามไปก่อนแล้ว โดยมีรายงานจาก Nikkei Asia ว่า Apple ได้เริ่มพูดคุยกับซัพพลายเออร์เกี่ยวกับการตั้งสายการผลิตทดลองในไต้หวัน และมีแผนจะขยายไปสู่การผลิตจริงในอินเดียภายในปี 2026 เป้าหมายของ Apple คือการเพิ่มยอดขาย iPhone ให้ได้ 10% จากปี 2025 ซึ่งคาดว่าจะอยู่ที่ประมาณ 241 ล้านเครื่อง โดยตั้งเป้าไว้ที่ 265 ล้านเครื่องในปี 2026 ซึ่งหากทำได้จริง จะเป็นสถิติใหม่ของบริษัทนับตั้งแต่ปี 2015 ที่ยอดขาย iPhone แกว่งอยู่ระหว่าง 200–250 ล้านเครื่องต่อปี นอกจากการเปิดตัว iPhone พับได้แล้ว Apple ยังเตรียมเปิดตัว iPhone 18 รุ่นใหม่ในช่วงปลายปี 2026 ซึ่งรวมถึง iPhone 18 Pro, Pro Max, Air 2 และรุ่นพับได้ โดยคาดว่าจะมี “halo effect” คือผู้บริโภคที่สนใจรุ่นพับได้ อาจตัดสินใจซื้อรุ่นธรรมดาแทน ส่งผลให้ยอดขายโดยรวมเพิ่มขึ้นทั้งไลน์ผลิตภัณฑ์ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลจาก Bank of America ระบุว่า iPhone 17 Pro และ Pro Max ในปีนี้มีระยะเวลารอจัดส่งนานกว่ารุ่นก่อนหน้า โดยเฉพาะ iPhone 17 รุ่นพื้นฐานที่มีเวลารอจัดส่งเฉลี่ยถึง 19 วัน ซึ่งเป็นระดับที่สูงที่สุดนับตั้งแต่ iPhone 11 ในปี 2019 ✅ Apple เตรียมทดสอบสายการผลิต iPhone พับได้ ➡️ เริ่มพูดคุยกับซัพพลายเออร์ในไต้หวัน ➡️ มีแผนขยายการผลิตจริงไปยังอินเดียในปี 2026 ✅ ตั้งเป้าเพิ่มยอดขาย iPhone 10% ในปี 2026 ➡️ จาก 241 ล้านเครื่องในปี 2025 เป็น 265 ล้านเครื่องในปี 2026 ➡️ หากสำเร็จ จะเป็นสถิติใหม่ของบริษัท ✅ iPhone พับได้จะเป็นส่วนหนึ่งของไลน์ iPhone 18 ➡️ รวมถึงรุ่น Pro, Pro Max และ Air 2 ➡️ คาดว่าจะเกิด halo effect เพิ่มยอดขายรุ่นธรรมดา ✅ iPhone 17 มีระยะเวลารอจัดส่งนานกว่ารุ่นก่อน ➡️ iPhone 17 Pro: รอ 18 วัน / Pro Max: รอ 25 วัน ➡️ iPhone 17 รุ่นพื้นฐาน: รอ 19 วัน เทียบกับ 10 วันใน iPhone 16 https://wccftech.com/apple-mulling-a-possible-test-production-line-for-a-foldable-iphone-targets-10-shipment-growth-in-2026/

17-09-68/01 : หมี CNN / "สภาโกปี๊" หรรษาขาประจำ EP5.1 ณ ร้านอาแปะ "แดร๊กด่วน" วงประชุม "สภาโกปี๊" ชุดเก่า เวลาเดิม เกิดเรื่องใหญ่ เมื่อบรรดาพรรคการเมือง แห่กันเข้ามาในหมู่บ้านหมีดุ เหตุเพราะสถิติแรงเกิน หมู่บ้านเดียว ที่ตลอด 20 ปี ยอด NO VOTE สูงสุดอันดับ 1 ของประเทศ คือไม่เลือกใครเลย เป็นแรงดึงดูด ให้บรรดาเสือหิวทั้งหลาย อยากได้คะแนนจากที่นี่ให้ได้ เค้าเรียก "ด่านโหดหิน" ใครได้คะแนนจากที่นี่ได้ คือสุดยอดนักการเมืองเหี้ยที่ไร้พ่าย ครั้งล่าสุดเมื่อ 2 ปี ก่อน จำนวนผู้มีสิทธิ์เลือกตั้ง มี 3500 คน มีผู้มาใช้สิทธิ์ 3499 ขาด 1 เสียงเพราะนอนพะงาบที่รพ. ICU ใช้สิทธิ์โหวต NO ถึง 3499 เสียงครบตามจำนวนผู้มีสิทธิ์ หมู่บ้านหมีดุ ขึ้นชื่อเรื่อง "ไม่เอาเหี้ยไป จัญไรมา" เพราะไม่ว่าจะกาใคร แม่งก็เหี้ยเหมียงเดิม แล้วกูจะเอาเสียงบริสุทธิ์ในมือไปให้เหี้ยมันทำไมกันล่ะ นโยบายโคตรพ่อง ประชานิยมโคตรแม่ง ดีแต่เผาผลาญงบหาแดร๊ก อาแปะ : ไอ้สัส! วันนี้ "เหี้ยบุก" พวกเราเตรียมรับมือกันให้ดีดี งวดนี้ ได้ข่าว มันจัดเต็ม มากันยกแก๊งค์เหี้ย C ท่อน้ำเลี้ยงมันทั้งนั้น 3 พรรคหลอกแดร๊ก 1 พรรคตีเนียน มันเล่นยกสื่อเหี้ยยิวเข้ามา คงถาม หมู่บ้านเรา ไม่นิยมประชาธิปไตยโคตรพ่องยิวบ้างเหรอ? อาโก : พอจะมียุบสภาพกันอีก 4 เดือน เดินสายกันเชียวน่ะมรึง 4 ปี แลก 4 วิ หมายังอาย กาเสร็จ กวักมือเรียกให้ตาย แม่งก็ไม่โผล่ สันดาน ใครกันแน่ที่โง่ฟ่ะ? อาซิ่ม อินเตอร์ : อีหมู่บ้านชั้น มันเข้าไปเรียบร้อยแล้ว ตามสูตร หัวละ 2000 เริ่มต้น ยิ่งใกล้คืนหมาหอน เอาไปเลย 3500 พร้อมรองเท้าแตะ 1 ข้าง กาเสร็จ ค่อยไปรับอีกข้าง ดูมันทำ? คราวก่อน อีส้มดวย ชนะยกพรรค ทั้งบุคคล และพรรค เพิ่งเคยเห็น แจกบัตรคอนเสิร์ตไอดอลคลั่งฟรี หัวละ 2 ใบ วัยรุ่นแถวบ้านกรี๊ดกร๊าดกันหย่าย ดิ้นเหมือนโดนน้ำร้อนลวกเป๊ะเด๊ะ อาฉี : โน้น..ไม่ทันไร มันโผล่มาล่ะ เอาไงดี ใครจะเปิดก่อนดีล่ะ? อาคิม : ใจร่มๆ ตามสูตร มันต้องแกล้งเข้ามานั่งแดรีกโกปี๊ แล้วถามสารทุกข์ สุขดิบ เพื่อสร้างความคุ้นเคย และไว้เนื้อเชื้อใจ วิธีการเดียวกับนักล่า จูบก่อนแล้วค่อยขย้ำ มาผิดที่แล้วไอ้นู๋ นี่มันดง "เพชรฆาตนักการเมืองหัวกล้วยนะมรึง" โดนแน่ อาซิ่ม อินเตอร์ : ไม่รู้ มันจะจำชั้นได้มั้ย เพราะมันเพิ่งจะเข้าไปในหมู่บ้านชั้นเมื่ออาทิตย์ก่อน เงิน 2000 หมดเกลี้ยงแล้ว โดนหวยแดร๊กจ๊ะ แหม..เงินอัปมงคลเสียจริง เงินบาป แทงเหี้ยอะไรก็ไม่ถูก! ให้มากูรับ แต่จะเลือกจริงหรือไม่ เรื่องของกู อาแปะ : READY! มันมากันแล้ว สื่อตรึม จัดฉากกันใหญ่เชียวมรึง? เดี๋ยวรู้ ทันทีที่กองทัพสื่อรับจ้างเหี้ย ดาหน้ากันเข้ามา วางกล้องพร้อม ตัวละครพร้อม ACTION นำหน้าด้วยหัวหน้าพรรคมันม่วง สโลแกน "อยู่ให้สบาย อิ่มหมีพีมันส์" กราบไหว้มาแต่ไกล "สวัสดีครับเพ่น้อง ผมชื่อ "สะเบอเร่อเฮ้ย" ครับเพ่น้อง วันนี้ ขอฝากเนื้อ ฝากตัวไว้ในอ้อมอก อ้อมใจ เพ่น้องชาวหมู่บ้านหมีดุ ด้วยน่ะคร๊าบบบ ไม่ทันไร! อาแปะ หน้านิ่ง หน้าตาย ก็นำร่องก่อนเพื่อน ชี้นิ้วไปที่ชื่อป้ายหน้าร้าน ตามสโลแกน "แดร๊กเสร็จก็ไสหัวไปซะ" มันเห็นแล้วสะอึก! กูเพิ่งมาถึง แม่งจะไล่กันแล้วรึเนี่ย? โหดจริง อะไรจริง นี่มันหมู่บ้าน หรือ กรงหมาพันธุ์ดุกันฟ่ะเนี่ย? แฮะ..แค่แวะมาทักทาย เพ่น้องทุกท่านคร๊าบ มีอะไรให้รับใช้ บอกมาได้เลย เดี๋ยวจัดการให้ น้ำ ไฟ ถนน สาธารณูปโภค เข้าถึง เข้าถึง อย่าได้ห่วง โปรดเลือก พรรคมันม่วง เบอร์ 88 รับรอง ชีวิตจะสบายไปตลอดกาลขอรับ เพราะเรารับใช้ประชาชนเต็มความสามารถอยู่แล้ว อาแปะ : ลื้อจะสั่งอะไร? หากไม่กิน ก็ไสหัวออกไป ที่นี่ เค้าสงบสุขดีอยู่แล้ว สะเบอเร่อเฮ้ย : อ๋อ..สั่ง ครับสั่ง โกปี๊ 8 ปาท่องโก๋ 10 ไข่ลวก 10 นมเย็น 4 ขอรับ อาแปะ : แล้วบรรดานักข่าวที่ลื้อยกกันมาเป็นขบวนขันหมากเนี่ย ไม่ให้มันได้แดร๊กหน่อยเหรอ? ไหนว่าทำเพื่อประชาชนไง เห็นอยู่ก็ไม่น้อยน่ะ ประมาณ 40 คน จะเลี้ยงมั้ย? (ถามต่อหน้า "สะเบอเร่อเฮ้ย" ขณะ LIVE สดอยู่) สะเบอเร่อเฮ้ย : อ๋อ..เลี้ยงสิคร๊าบ เท่าไหร่ ก็เลี้ยงขอรับ(ไอ้สัส..จัดหนักกูทันที) อาโก : อ้าว..เลี้ยงแต่นักข่าว ไม่เลี้ยงพวกเรา ชาวบ้านหาเช้ากินค่ำรึจ๊ะ? คุณหัวหน้าพรรค ดูท่าทาง ไม่ใช่คนขี้เหนียวนิจ๊ะ มาทั้งที มันต้องสร้างความประทับใจหน่อยสิ อยากเห็นผู้แทนประชาชนตัวเป็นๆ ของจริง อ่ะน่ะ (คนในร้านเฮ ทันที) สะเบอเร่อเฮ้ย : จัดไปขอรับ เป็นเกียรติที่ได้ดูแลประชาชนครับ มันเป็นหน้าที่ อาฉี : อ้าว..พวกเรา ไปป่าวประกาศเร็ว ท่านหัวหน้าพรรค จะเลี้ยงยกหมู่บ้าน ใครมีลูกเด็ก เล็กแดง ยกกันมากินฟรีเร็ว! ให้ว่อง ให้ไว ชาวบ้านเฮตามน้ำทันที (กล้องจับภาพบรรยากาศคึกคัก แต่หัวหน้าพรรคหน้าเจื่อน) หลังผ่านไป 2 ชั่วโมง หลังแดร๊กกันดุเด็ด เผ็ดมันส์ ร้านอาแปะ ทำยอดขายได้มากกว่าขายทั้งเดือนซะอีก ลาภปาก แดร๊กกันดีนัก กูขอเอาคืนมรึงบ้างเหอะ ก็ถึงเวลา "หาเสียง" ยังไงเสียแล้ว เมื่อชาวบ้านมารุมกินฟรีที่ร้านอาแปะ ก็เอาเป็นที่ถ่ายโลเกชั่นหมู่บ้านไปเลย นายอำเภอ ผู้ใหญ่บ้าน อีกำนัน ดาหน้ากันเสนอผลงานกันใหญ่ออกสื่อ ออกมาต้อนรับท่านหัวหน้าพรรคมันม่วง ชาวบ้านเห็นชัด ถึงอาการชะเลียส้นตรีนของข้าราชการ กับฝ่ายการเมือง ยิ่งทำให้แค้นจัด เดี๋ยวมีช็อตเด็ดแน่! LIVE สด ณ หมู่บ้านหมีดุ ตำบลหมีงาบ อำเภอหมีตะปบ ถ่ายทำที่ร้าน "แดร๊กเสร็จก็ไสหัวไปซะ" โดยมี อาแปะเป็นเจ้าของร้าน และเป็นศูนย์กลางชาวบ้าน ตั้งสภาโกปี๊มาหลายสิบปี เห็นการเมืองมาเยอะ ถูกเชิญไปให้สัมภาษณ์ โดยมีการจัดฉาก ยืนเรียงกันพร้อม ทั้งฝ่ายข้าราชการ และฝ่ายการเมือง สะเบอเร่อเฮ้ย : เรา..ในฐานะพรรคมันม่วง ที่ต้องการจะยกระดับความเจริญให้เพ่น้องประชาชน เราต้องการสิ่งที่ดีกว่า ทันสมัยกว่า และเห็นทันตาเป็นที่ประจักษ์ ดังนั้น นโยบายหลักของเราคือ "กินอิ่ม หลับสบาย" ทุกครัวเรือน จะต้องปลอดภัย และมีกิน มีใช้ ไม่ศักดิ์ศรี ไม่ต้องขอใครกิน อีกต่อไป (ชาวบ้านนั่งฟัง..เงียบกริบ) อาแปะ : ลื้อมาเพื่อช่วยพวกเราชิมิ? งั้นลื้อพร้อมจะฟังปัญหา ปากท้องชาวบ้าน และสิ่งที่ชาวบ้านต้องการจริงๆ รึยัง? ที่ไม่ใช่จากปากคนอื่น อ่ะน่ะ กล้าฟังมั้ย? (อาแปะพูดคั่นกลาง LIVE สดเลย อี สะเบอเร่อเฮ้ย ถึงกับชงักไป 5 วิ แต่เห็นออกสื่ออยู่ จึงตามน้ำ ผิดแผน กูกะจะใส่นโยบายหลอกแดร๊ก ปั่นหัวควายซะหน่อย แต่เสือกถูกคั่นรายการ เอาเหอะ เดี๋ยวค่อยตบท้ายสวยๆ ปล่อยชาวบ้านได้ปลดปล่อยก่อน) อาแปะ : กวักมือเรียก "อาโก" ทันที ตาลื้อล่ะ อั๊วชงให้แล้ว ในหมู่บ้าน ไม่มีใครรู้ดีเท่าลื้อดอก ข้อมูลตรึม ปัญญาเป็นเริ่ด ช่วยบอกท่านหัวหน้าพรรคหน่อยว่า เราต้องการอะไร? จัดไป อย่าให้เสียของ อาโก : ก็ไม่มีอะไรมากดอกน่ะ เราอยากให้ท่านรับปากสิ่งที่พวกเราทุกคนต้องการในยามนี้ และในอนาคต หากทำได้ เราทั้งหมู่บ้านจะเลือกพรรคท่านแน่นอน เพราะคนลงมือทำจริง ย่อมดีกว่าเอาแต่พูด พวกเราชอบคนจริง และให้ใจเต็มที่ สะเบอเร่อเฮ้ย : ยิงลี ก๊าบ..เฮ๊ย ยินดี ขอรับ ผมพร้อมรับฟังปัญหาชาวบ้านอยู่แล้ว ยากแค่ไหน ก็จะทำให้ได้ เพื่อให้ชีวิตที่ดีกลับคืนสู่ทุกหมู่บ้านอีกครั้ง อาโก : ใส่ทันที ขอเรียงเป็นข้อๆ ดังนี้ 1.ยกเลิก MOU43/44 ทันที โดยไม่มีเงื่อนไข ปิดด่านให้หมด จนกว่าขะแมร์แพ้ 2.ร่างรมน.ใหม่เมื่อไหร่ ใครแตะต้องสถาบันสูงสุด ประหาร 9 ชั่วโคตร ไม่มียกเว้น 3.โทษของการคอรัปชั่นคือประหารชีวิตเท่านั้น ไม่มีหมดอายุความ ทำทันที 4.ตัดทุกอย่างเกี่ยวกับสิทธิพิเศษ และอภิสิทธิ์ของสส. สว. เปลืองงบใช่เหตุ 5.ร่างรมน.ใหม่เมื่อไหร่ ไม่ใช่เลือกกันเอง ภาคประชาชนต้องเข้าไปมีส่วนร่าง 6.องค์กรอิสระ ไม่ให้ฝ่ายการเมืองยุ่งเด็ดขาด ให้ประชาชนส่งตัวแทนเข้าไป 7.ผลัดใบกรมปทุมวัน ผลัดใบอัยกวย ผลัดใบกรุมคุก ผลัดใบข้าราชการทั้งระบบ 8.กฎหมายควบคุมพรรค ท่อน้ำเลี้ยงต่างชาติ ยุบทันที ถอนสิทธิ์ตลอดชีพ 9.กระจายอำนาจ ไม่ให้ทุกอย่างเข้าสู่ศูนย์กลาง เพาะเชื้อชั่ว 77 จ. บริหารเอง 10.ยกเลิกระบบนายทุนผูกขาด ใช้ระบบสวัสดิการรัฐนำ งบประมาณกระจายทั่ว 11.รากฐานสำคัญ ประวัติศาสตร์ ศีลธรรม บรรจุในระเบียบแห่งชาติต้องมี ทุกรร. 12.คืนพระราชอำนาจ โปรดเกล้านายกฯ พระราชทาน ฝ่ายการเมือง 30 วัง 70 13.เรียกคืนอธิปไตยไทย ดินแดนเดิมที่เคยมี และถูกแย่งชิงไปคืนมาให้หมด 14.ทุนเรียนฟรีต้องมี คนไทยต้องได้รับการศึกษาฟรีไปจนถึงชั้นปริญญา วิชาชีพ 15.จัดการทุนต่างชาติ ควบคุมผู้อพยพลี้ภัย คนต่างด้าว แรงงานเถื่อน กฎต้องแรง หายใจทันมั้ย? เอาแค่นี้ก่อนน่ะ ท่านผู้นำพรรค เดี๋ยวจะฉี่แตกซะก่อน สะเบอเร่อเฮ้ย : มึน..โดนหมัดรัว นี่มันเข้ากูทุกดอกนี่หว่า? ตั้งสติได้แป๊บ หันมาหากล้อง ยิ้มหวานๆ เป็นข้อเสนอที่ดี แต่ทำได้ยากน่ะ เพราะหลายข่อมันขัดกับประชาธิปไตย ที่สากลยอมรับน่ะ อาโก : สวนกลับทันควัน.. เอาเหรอ? อั๊วคิดว่าที่นี่คือประเทศไทย ที่มีพระมหากษัตริย์เป็นประมุก เป็นเอกราชมานับ 1000 ปี มีอะไรที่สากลไม่ยอมรับเราบ้างล่ะ อั๊วก็เห็น ทั่วโลกแห่กันเข้ามาเต็มบ้าน เต็มเมือง ไม่เห็นใครบอกเราไม่ใช่ประชาธิปไตยซะหน่อย สะเบอเร่อเฮ้ย : (ของเริ่มขึ้น) ไม่คิดหน่อยรึว่า มันอาจจะกลายเป็นคอมมิวนิสต์น่ะ หากเราไม่ยึดประชาธิปไตยอันทรงคุณค่าเอาไว้ ทั่วโลกเจริญก็เพราะประชาธิปไตยเนี่ยแหละ สิทธิ เสรีภาพ และความเสมอภาค เราจะเดินถอยหลังเอาน่ะ อาฉี : แล้วทำไม จีน รัสเซีย ถึงได้เจริญกันล่ะ เพราะมีผู้นำดี ทั้งปูติน สีจิ้นผิง แปลว่าอะไร ระบบอะไรก็ช่าง มันดีหมด หากได้ผู้นำที่ดี เก่ง และฉลาด ที่สำคัญคือ ทำเพื่อส่วนรวมอย่างจริงจัง ประชาธิปไตย 93 ปี ไม่ได้ช่วยให้เราอิ่มได้จริง เลือกตั้งกันมากี่ครั้งแล้วล่ะ แล้วจบยังไง? ชาวบ้านเริ่มเฮกันหย่าย สื่อได้ช็อต ปิงปอง เล่นข่าว จับตาดูท่านหัวหน้าพรรค จะเอาตัวรอดยังไงดี? ไม่ทันไร นายอำเภอ กำนัน ผู้ใหญ่บ้าน ก็ดาหน้าเสนอ องครักษ์พิทักษ์นายทันที เสนอหน้าออกสื่อ "ชมผู้นำพรรคที่มีใจเป็นกลาง" และชื่นชมความเอาใจใส่ แม้แต่ในหมู่บ้านเล็กๆ ยังอุตส่าห์มาเยี่ยมเยียน บอกสื่อไปหน้าตาเฉยว่า ทุกวันนี้ หมู่บ้านนี้ ร่มเย็นเป็นสุขดี เพราะมีผู้ใหญี่หลายท่านให้ความสนใจ(ก็แหงสิ 10 กว่าปี ไม่ได้แดร๊กแม้เพียงเสียงเดียว คะแนนเดียว มรึงถึงอยากจะแย่งกันอย่างกะหมา เพื่อปลดล็อค สร้างวีรกรรมชนะใจคนในหมู่บ้านนี้ให้ได้ วงพนันขันต่อ วางไว้ 100:1 ใครที่ได้เสียงมา คือแชมป์จ๊ะ) ยังไม่ทัน ที่อี สะเบอเร่อเฮ้ย จะแถต่อ ก็มีเด็กน้อยโผล่มา สาวน้อยคนนี้มีชื่อว่า "ปุกลุก" ท่านผู้นำขา นู๋มีเรื่องจะขอร้องคร๊า สื่อให้ความสำคัญทันที ด้วยความใสซื่อของเด็ก ก็พูดออกมาโพลงๆ เลยว่า "ทำไมต้องแย่งนมนู๋กินด้วยคร๊า ผู้ใหญ่น่าไม่อาย" เพราะแกเพิ่งจะไปล้างท้องมาหมาดๆ กับเพื่อนนักเรียนร่วมห้อง ท้องเสียเพราะนมบูด งานเข้านายอำเภอทันที จะแถต่อยังไงดีเนี่ย? นายอำเภอหันหน้ามาบอกผู้นำพรรคว่า "เป็นเรื่องผิดพลาดทางเทคนิค" การขนส่งล่าช้า และขบวนการขนส่งไม่ได้มาตรฐาน ท่านผู้นำพรรค ก็รีบออกสื่อแจ้งทันที ว่า จะแก้ไขโดยด่วน ต่อไปเด็กๆ จะต้องได้กินนมสดจากฟาร์มทุกวัน สดใหม่เสมอ ยังไม่ทันจะคุยต่อ ก็มีเด็กน้อยโผล่มาอีก ถามว่า "อยากได้ ลุงกุ้ง เป็นนายกฯ อ่ะคร๊าบบ" ฮาแตก ทั้งร้าน เด็กมันยังรู้ ว่าใครคือ "วีรบุรุษชาติ" บรรยากาศเริ่มไม่เป็นใจ กระแสรักชาติดาษดื่น ดูท่า การหาเสียงครั้งนี้ มันจะไร้ผล ไม่เป็นดั่งที่คาดคิดไว้ ผู้นำพรรค ถึงได้แถลงการณ์ต่อหน้าสื่อ เพื่อปิดท้ายทันที อ้างว่า "ที่เดินทางมาหมู่บ้านนี้ ก็เพื่อจะดำรงประชาธิปไตย" ให้ระบบแข็งแรง และสนับสนุนให้ทุกคนมีส่วนในการใช้สิทธิ์เลือกตั้ง รงณรงค์ให้ทุกครัวเรือน มีส่วนในการกำหนดชะตากรรมประเทศ เพราะแลเห็นว่า ผ่านมา 20 ปี หมู่บ้านหมีดุ แห่งนี้ ไม่มีคะแนนเสียงของพรรคการเมืองใดเลยที่เจาะได้ แปลว่า ยังไม่ถูกใจผู้แทนคนไหนเลย ถึงได้มาเพื่อแสดงตัวให้เป็นที่พิจารณา แล้วจึงชิ่งหนีกลับทันที ยังไม่ทันจะพ้นปากทางหมู่บ้าน คณะพรรคใหม่ก็โผล่มาทันที งวดนี้ จัดหนัก จัดเต็ม ขนอุปกรณ์เวที มาตั้ง กะให้บรรลือไปทั้งโลก พ่วงดารา ไอดอล มาเต็มตรีน อย่างกะขยวนขันหมาก ไอ้สัส! อี สะเบอเร่อเฮ้ย หน้าเหว่อทันที https://www.minds.com/newsfeed/1814952706748571648

🧠 “GPT-3 กับ 12,000 มิติแห่งความหมาย — เมื่อคณิตศาสตร์ช่วยให้โมเดลภาษาเข้าใจโลกได้ลึกกว่าที่คิด” บทความโดย Nicholas Yoder ได้เปิดเผยเบื้องหลังของคำถามที่ดูเหมือนง่ายแต่ลึกซึ้ง: “โมเดลภาษาอย่าง GPT-3 ที่มี embedding space เพียง 12,288 มิติ สามารถเก็บข้อมูลนับพันล้านแนวคิดได้อย่างไร?” คำตอบไม่ได้อยู่แค่ในวิศวกรรม แต่ซ่อนอยู่ในเรขาคณิตมิติสูงและทฤษฎีคณิตศาสตร์ที่ชื่อว่า Johnson–Lindenstrauss lemma ในโลกของเวกเตอร์ การจัดเรียงแบบ “orthogonal” (ตั้งฉาก) มีข้อจำกัด — N มิติสามารถรองรับได้แค่ N เวกเตอร์ที่ตั้งฉากกันเท่านั้น แต่ถ้าเรายอมให้เวกเตอร์มีมุมใกล้เคียง 90° เช่น 85–95° หรือที่เรียกว่า “quasi-orthogonal” ความจุของพื้นที่จะเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล Yoder ได้ทดลองสร้างเวกเตอร์ 10,000 ตัวในพื้นที่ 100 มิติ โดยใช้ loss function ที่ดูเรียบง่าย แต่กลับเจอปัญหา “Gradient Trap” และ “99% Solution” ซึ่งทำให้เวกเตอร์บางตัวติดอยู่ในตำแหน่งที่ไม่เหมาะสม แม้จะดูดีในเชิงสถิติ เขาจึงปรับ loss function ให้ลงโทษเวกเตอร์ที่มี dot product สูงขึ้นแบบ exponential และพบว่าแม้จะตั้งเป้ามุมใกล้ 90° แต่ผลลัพธ์จริงกลับอยู่ที่ ~76.5° ซึ่งนำไปสู่การค้นพบขีดจำกัดใหม่ของการบรรจุเวกเตอร์ในมิติสูง จากนั้น Yoder ได้เชื่อมโยงกับ Johnson–Lindenstrauss lemma ซึ่งระบุว่าเราสามารถฉายข้อมูลจากมิติสูงไปยังมิติต่ำได้โดยไม่เสียโครงสร้างระยะห่างมากนัก โดยจำนวนมิติที่ต้องใช้จะเพิ่มขึ้นแบบลอการิทึมตามจำนวนจุดที่ต้องการฉาย — ทำให้การลดมิติในงานจริง เช่น การจัดการข้อมูลลูกค้า หรือ embedding คำในโมเดลภาษา เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ เขายังเสนอสูตรประมาณจำนวนเวกเตอร์ที่สามารถจัดวางในพื้นที่ embedding ได้ตามมุมที่ยอมรับได้ เช่น ที่มุม 89° GPT-3 สามารถรองรับได้ ~10⁸ เวกเตอร์ แต่ถ้ายอมลดมุมลงเหลือ 85° จะสามารถรองรับได้มากกว่า 10²⁰⁰ เวกเตอร์ — มากกว่าจำนวนอะตอมในจักรวาลเสียอีก ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ GPT-3 มี embedding space ขนาด 12,288 มิติ แต่สามารถเก็บแนวคิดได้มหาศาล ➡️ การใช้ quasi-orthogonal vectors (มุมใกล้ 90°) ช่วยเพิ่มความจุของพื้นที่ ➡️ การทดลองพบว่า loss function แบบเดิมมีปัญหา gradient trap และ 99% solution ➡️ การปรับ loss function แบบ exponential ช่วยให้เวกเตอร์จัดเรียงได้ดีขึ้น ✅ การเชื่อมโยงกับทฤษฎี JL lemma ➡️ JL lemma ระบุว่าเราสามารถฉายข้อมูลจากมิติสูงไปยังมิติต่ำโดยรักษาระยะห่างได้ ➡️ จำนวนมิติที่ต้องใช้เพิ่มขึ้นแบบ log(N)/ε² ตามจำนวนจุดและความคลาดเคลื่อนที่ยอมรับ ➡️ ใช้ในงานจริง เช่น การลดมิติของข้อมูลลูกค้า หรือ embedding คำในโมเดลภาษา ➡️ การทดลองพบว่า embedding space สามารถรองรับเวกเตอร์ได้มากกว่าที่คาด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Hadamard matrix และ BCH coding เป็นเทคนิคที่ใช้ในการฉายข้อมูลแบบมีประสิทธิภาพ ➡️ uIP และ SLIP เป็นโปรโตคอลที่ใช้ใน embedded system ที่มีหน่วยความจำจำกัด ➡️ GPT-3 ใช้ embedding space ขนาด 12,288 มิติ ซึ่งถือว่าเล็กเมื่อเทียบกับจำนวนแนวคิดที่ต้องรองรับ ➡️ การจัดเรียงเวกเตอร์ในมิติสูงมีความสัมพันธ์กับ sphere packing และ geometry แบบ non-Euclidean https://nickyoder.com/johnson-lindenstrauss/

🎉 “ญี่ปุ่นทำสถิติใหม่! ผู้สูงวัยอายุเกิน 100 ปีเกือบแสนคน — เบื้องหลังความยืนยาวที่โลกต้องเรียนรู้” รัฐบาลญี่ปุ่นประกาศตัวเลขล่าสุดในเดือนกันยายน 2025 ว่ามีประชากรอายุ 100 ปีขึ้นไปถึง 99,763 คน ซึ่งถือเป็นสถิติสูงสุดเป็นปีที่ 55 ติดต่อกัน โดยในจำนวนนี้ ผู้หญิงมีสัดส่วนถึง 88% สะท้อนให้เห็นถึงแนวโน้มอายุขัยที่ยืนยาวของผู้หญิงญี่ปุ่นอย่างชัดเจน ผู้สูงวัยที่อายุมากที่สุดในประเทศคือคุณ Shigeko Kagawa อายุ 114 ปี จากเมือง Nara ส่วนผู้ชายที่อายุมากที่สุดคือคุณ Kiyotaka Mizuno อายุ 111 ปี จากเมือง Iwata ซึ่งกล่าวว่า “สิ่งสำคัญที่สุดคือไม่เก็บเรื่องต่าง ๆ มาใส่ใจ” หรือในภาษาญี่ปุ่นคือ “ไม่ kuyokuyo” หมายถึงไม่วิตกกังวลเกินเหตุ เบื้องหลังความยืนยาวของชาวญี่ปุ่นมีหลายปัจจัย ทั้งอาหารที่เน้นปลา ผัก และลดเนื้อแดง การออกกำลังกายแบบกลุ่ม เช่น Radio Taiso ที่มีมาตั้งแต่ปี 1928 และการใช้ชีวิตที่มีจังหวะช้าแต่มั่นคง เช่น การเดินทางด้วยระบบขนส่งสาธารณะแทนรถยนต์ส่วนตัว นอกจากนี้ยังมีวัฒนธรรม “hara hachi bu” หรือการกินแค่ 80% ของความอิ่ม และ “ikigai” หรือการมีเป้าหมายในชีวิต ซึ่งเป็นแนวคิดที่ฝังรากลึกในสังคมญี่ปุ่น โดยเฉพาะในพื้นที่ Blue Zone อย่าง Okinawa ที่มีอัตราผู้สูงวัยมากที่สุดในโลก อย่างไรก็ตาม มีข้อกังวลเรื่องความถูกต้องของข้อมูล เนื่องจากการตรวจสอบในปี 2010 พบว่ามีผู้ที่ถูกระบุว่าอายุเกิน 100 ปีแต่เสียชีวิตไปแล้วกว่า 230,000 คน ซึ่งเกิดจากการบันทึกข้อมูลที่ไม่ครบถ้วน และบางกรณีมีการปกปิดการเสียชีวิตเพื่อรับเงินบำนาญ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ญี่ปุ่นมีผู้สูงวัยอายุเกิน 100 ปีถึง 99,763 คนในปี 2025 ➡️ ผู้หญิงมีสัดส่วนถึง 88% ของผู้สูงวัยทั้งหมด ➡️ ผู้ที่อายุมากที่สุดคือ Shigeko Kagawa (114 ปี) และ Kiyotaka Mizuno (111 ปี) ➡️ มีการจัดงานวันผู้สูงอายุแห่งชาติในวันที่ 15 กันยายน พร้อมมอบถ้วยเงินและจดหมายแสดงความยินดีจากนายกรัฐมนตรี ✅ ปัจจัยที่ส่งเสริมอายุยืน ➡️ อาหารที่เน้นปลา ผัก และลดเนื้อแดง ลดอัตราโรคหัวใจและมะเร็ง ➡️ การออกกำลังกายแบบกลุ่ม เช่น Radio Taiso ที่ออกอากาศทุกวัน ➡️ วัฒนธรรม “hara hachi bu” และ “ikigai” ที่ส่งเสริมสุขภาพจิตและร่างกาย ➡️ การเดินทางด้วยระบบขนส่งสาธารณะช่วยให้ผู้สูงวัยเคลื่อนไหวมากขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Okinawa เป็นหนึ่งใน Blue Zone ที่มีผู้สูงวัยมากที่สุดในโลก ➡️ ผู้หญิงทั่วโลกมีแนวโน้มอายุยืนกว่าผู้ชายจากปัจจัยทางชีวภาพและพฤติกรรม ➡️ ญี่ปุ่นมีอัตราโรคอ้วนต่ำ โดยเฉพาะในผู้หญิง ➡️ การลดการบริโภคเกลือและน้ำตาลเป็นผลจากนโยบายสาธารณสุขที่มีประสิทธิภาพ https://www.bbc.com/news/articles/cd07nljlyv0o

🎙️ เรื่องเล่าจาก DNS สู่ Deepfake: เมื่อชื่อเว็บไซต์กลายเป็นกับดักที่ฉลาดเกินกว่าที่มนุษย์จะสังเกตได้ ในปี 2025 การโจมตีแบบ “Domain-Based Attacks” ได้พัฒนาไปไกลกว่าการหลอกให้คลิกลิงก์ปลอม เพราะตอนนี้แฮกเกอร์ใช้ AI สร้างเว็บไซต์ปลอมที่เหมือนจริงจนแทบแยกไม่ออก พร้อมแชตบอตปลอมที่พูดคุยกับเหยื่อได้อย่างแนบเนียน รูปแบบการโจมตีมีหลากหลาย เช่น domain spoofing, DNS hijacking, domain shadowing, search engine poisoning และแม้แต่การใช้ deepfake เสียงหรือวิดีโอในหน้าเว็บปลอมเพื่อหลอกให้เหยื่อเปิดเผยข้อมูลส่วนตัว AI ยังช่วยให้แฮกเกอร์สร้างโดเมนใหม่ได้หลายพันชื่อในเวลาไม่กี่นาทีผ่าน Domain Generation Algorithms (DGAs) ซึ่งทำให้ระบบความปลอดภัยตามไม่ทัน เพราะโดเมนใหม่ยังไม่อยู่ใน blocklist และสามารถใช้โจมตีได้ทันทีหลังเปิดตัว ที่น่ากังวลคือ AI chatbot บางตัว เช่นที่ใช้ใน search engine หรือบริการช่วยเหลือ อาจถูกหลอกให้แนะนำลิงก์ปลอมแก่ผู้ใช้โดยไม่รู้ตัว เพราะไม่สามารถแยกแยะโดเมนปลอมที่ใช้ตัวอักษรคล้ายกัน เช่น “ɢoogle.com” แทน “google.com” แม้จะมีเครื่องมือป้องกัน เช่น DMARC, DKIM, DNSSEC หรือ Registry Lock แต่การใช้งานจริงยังต่ำมากในองค์กรทั่วโลก โดยเฉพาะ DNS redundancy ที่ลดลงจาก 19% เหลือ 17% ในปี 2025 ✅ รูปแบบการโจมตีที่ใช้ชื่อโดเมน ➡️ Website spoofing: สร้างเว็บปลอมที่เหมือนเว็บจริง ➡️ Domain spoofing: ใช้ URL ที่คล้ายกับของจริง เช่น gooogle.com ➡️ DNS hijacking: เปลี่ยนเส้นทางจากเว็บจริงไปยังเว็บปลอม ➡️ Domain shadowing: สร้าง subdomain ปลอมในเว็บที่ถูกเจาะ ➡️ Search engine poisoning: ดันเว็บปลอมให้ขึ้นอันดับในผลการค้นหา ➡️ Email domain phishing: ส่งอีเมลจากโดเมนปลอมที่ดูเหมือนของจริง ✅ บทบาทของ AI ในการโจมตี ➡️ ใช้ AI สร้างเว็บไซต์ปลอมที่ดูน่าเชื่อถือ ➡️ ใช้ deepfake เสียงและวิดีโอในหน้าเว็บเพื่อหลอกเหยื่อ ➡️ ใช้ AI chatbot ปลอมพูดคุยกับเหยื่อเพื่อเก็บข้อมูล ➡️ ใช้ DGAs สร้างโดเมนใหม่หลายพันชื่อในเวลาไม่กี่นาที ➡️ ใช้ AI เขียนอีเมล phishing ที่เหมือนจริงและเจาะจงเป้าหมาย ✅ สถิติและแนวโน้มที่น่าจับตา ➡️ 1 ใน 174 DNS requests ในปี 2024 เป็นอันตราย (เพิ่มจาก 1 ใน 1,000 ในปี 2023) ➡️ 70,000 จาก 800,000 โดเมนที่ถูกตรวจสอบถูก hijack แล้ว ➡️ 25% ของโดเมนใหม่ในปีที่ผ่านมาเป็นอันตรายหรือน่าสงสัย ➡️ 55% ของโดเมนที่ใช้โจมตีถูกสร้างโดย DGAs ➡️ DMARC คาดว่าจะมีการใช้งานถึง 70% ในปี 2025 แต่ยังไม่เพียงพอ https://www.csoonline.com/article/4055796/why-domain-based-attacks-will-continue-to-wreak-havoc.html

🚀 “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

⚙️ “ศึกชิป AI ระดับโลก! NVIDIA Blackwell Ultra GB300 ปะทะ AMD Instinct MI355X ใน MLPerf v5.1 — เร็วขึ้น ฉลาดขึ้น และร้อนแรงกว่าเดิม” ในโลกของ AI ที่แข่งขันกันด้วยความเร็วและประสิทธิภาพ ชิปประมวลผลคือหัวใจของทุกระบบ และในรอบล่าสุดของการทดสอบ MLPerf v5.1 ซึ่งเป็นมาตรฐานระดับโลกสำหรับการวัดประสิทธิภาพการประมวลผล AI — NVIDIA และ AMD ต่างก็ส่งชิปเรือธงของตนเข้าประลองกันแบบไม่มีใครยอมใคร NVIDIA เปิดตัว Blackwell Ultra GB300 ซึ่งเป็นรุ่นอัปเกรดจาก GB200 โดยสามารถทำความเร็วได้สูงขึ้นถึง 45% ในงาน DeepSeek R1 (Offline) เมื่อใช้ 72 GPU และ 44% เมื่อใช้ 8 GPU ส่วนในโหมด Server ก็ยังเร็วขึ้นถึง 25% และ 21% ตามลำดับ1 ถือเป็นการทำตามสัญญาที่เคยประกาศไว้ว่า Blackwell Ultra จะเร็วขึ้นประมาณ 50% ฝั่ง AMD ก็ไม่น้อยหน้า ส่ง Instinct MI355X เข้าร่วมการทดสอบ โดยในงาน Llama 3.1 405B (Offline) พบว่าทำความเร็วได้สูงกว่า GB200 ถึง 27% และในงาน Llama 2 70B (Offline) MI355X สามารถสร้าง token ได้ถึง 648,248 ต่อวินาทีในระบบ 64 ชิป และ 93,045 ในระบบ 8 ชิป — เร็วกว่า GB200 ถึง 2 เท่า NVIDIA ยังโชว์พลังของ GB300 ด้วยการทำลายสถิติในหลายหมวด เช่น Stable Diffusion XL, Whisper, Mixtral และ DLRMv2 โดยใช้เทคนิคใหม่อย่าง NVFP4 ซึ่งเป็นฟอร์แมต 4-bit floating point ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับงาน AI reasoning พร้อมระบบเสิร์ฟแบบแยก context และ generation เพื่อเพิ่ม throughput สูงสุด การทดสอบครั้งนี้ยังมี Intel Arc Pro B60 เข้าร่วมด้วย แม้จะไม่เร็วเท่าชิประดับ datacenter แต่ก็มีจุดเด่นด้านความคุ้มค่าและการใช้งานในระบบขนาดเล็ก — สะท้อนว่าการแข่งขันไม่ได้มีแค่เรื่องความเร็ว แต่ยังรวมถึงการออกแบบที่ตอบโจทย์การใช้งานจริง ✅ ผลการทดสอบ MLPerf v5.1 ➡️ GB300 เร็วกว่า GB200 ถึง 45% ใน DeepSeek R1 (Offline) และ 25% ใน Server ➡️ MI355X เร็วกว่า GB200 ถึง 27% ใน Llama 3.1 405B และ 2.09x ใน Llama 2 70B ➡️ GB300 ทำลายสถิติในหลายหมวด เช่น Whisper, Mixtral, DLRMv2 และ Stable Diffusion XL ➡️ ใช้เทคนิค NVFP4 และระบบเสิร์ฟแบบแยก context/generation เพื่อเพิ่ม throughput ✅ จุดเด่นของ Blackwell Ultra GB300 ➡️ มี 1.5x NVFP4 compute และ 2x attention-layer acceleration เมื่อเทียบกับ Blackwell รุ่นก่อน ➡️ ใช้ HBM3e สูงสุด 288GB ต่อ GPU ➡️ ทำความเร็ว reasoning ได้สูงกว่า Hopper ถึง 4.7x ใน Offline และ 5.2x ใน Server1 ➡️ ถือครองสถิติ per-GPU ในทุกหมวดของ MLPerf datacenter benchmark ✅ จุดเด่นของ AMD Instinct MI355X ➡️ ทำ token generation ได้สูงสุด 648,248 ต่อวินาทีในระบบ 64 ชิป ➡️ เร็วกว่า GB200 ถึง 2 เท่าในระบบ 8 ชิป ➡️ เหมาะกับงาน LLM ขนาดใหญ่ เช่น Llama 2 และ Llama 3.1 ➡️ มีการปรับปรุงด้าน memory bandwidth และการจัดการพลังงาน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MLPerf v5.1 มีผู้เข้าร่วมมากถึง 27 ราย และเพิ่ม benchmark ใหม่ 3 รายการ ได้แก่ DeepSeek-R1, Llama 3.1 8B และ Whisper Large V3 ➡️ NVIDIA ใช้ TensorRT-LLM และ Model Optimizer เพื่อปรับแต่งโมเดลให้ทำงานกับ NVFP4 ได้อย่างแม่นยำ2 ➡️ การเสิร์ฟแบบแยก context/generation ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในงาน LLM แบบ interactive ➡️ Intel Arc Pro B60 แม้จะช้ากว่า แต่มีจุดเด่นด้านความคุ้มค่าและการใช้งานในระบบขนาดเล็ก https://wccftech.com/mlperf-v5-1-ai-inference-benchmark-showdown-nvidia-blackwell-ultra-gb300-amd-instinct-mi355x/

📂 “Claude สร้างไฟล์ได้แล้ว! จากแค่ตอบคำถาม สู่ผู้ช่วยที่จัดการเอกสาร Excel, PDF, PowerPoint ได้ครบวงจร — แต่ต้องระวังเรื่องข้อมูลส่วนตัว” ถ้าคุณเคยใช้ Claude เพื่อถามคำถามหรือให้ช่วยเขียนข้อความ ตอนนี้คุณสามารถก้าวไปอีกขั้นได้แล้ว — เพราะ Claude ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ที่ให้ผู้ใช้ “สร้างและแก้ไขไฟล์จริง” ได้โดยตรง ไม่ว่าจะเป็น Excel, Word, PowerPoint หรือ PDF ผ่าน Claude.ai และแอปเดสก์ท็อป ฟีเจอร์นี้เปิดให้ใช้งานในรูปแบบพรีวิวสำหรับผู้ใช้แผน Max, Team และ Enterprise ส่วนผู้ใช้ Pro จะได้รับสิทธิ์ในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า โดยผู้ใช้สามารถอัปโหลดข้อมูลดิบหรืออธิบายสิ่งที่ต้องการ แล้ว Claude จะสร้างไฟล์ที่มีสูตรคำนวณ, แผนภูมิ, การวิเคราะห์ และเนื้อหาที่จัดรูปแบบเรียบร้อยให้ทันที ตัวอย่างเช่น คุณสามารถให้ Claude สร้างโมเดลการเงินที่มีการวิเคราะห์สถานการณ์, เทมเพลตงบประมาณที่มีการคำนวณความคลาดเคลื่อน, หรือสไลด์นำเสนอจากรายงาน PDF ได้ในไม่กี่นาที โดยไม่ต้องเขียนโค้ดหรือมีความรู้ด้านสถิติ เบื้องหลังคือ Claude ได้รับสิทธิ์เข้าถึง “สภาพแวดล้อมคอมพิวเตอร์ส่วนตัว” ที่สามารถเขียนโค้ดและรันโปรแกรมเพื่อสร้างไฟล์ตามคำสั่งของผู้ใช้ — เปลี่ยน Claude จากผู้ให้คำปรึกษาเป็นผู้ร่วมทำงานที่ลงมือจริง อย่างไรก็ตาม Anthropic เตือนว่า ฟีเจอร์นี้ทำให้ Claude เข้าถึงอินเทอร์เน็ตเพื่อสร้างและวิเคราะห์ไฟล์ ซึ่งอาจมีความเสี่ยงด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล ผู้ใช้ควรตรวจสอบการสนทนาอย่างใกล้ชิด โดยเฉพาะเมื่อทำงานกับข้อมูลที่อ่อนไหว ✅ ฟีเจอร์ใหม่ของ Claude ➡️ สร้างและแก้ไขไฟล์ Excel, Word, PowerPoint และ PDF ได้โดยตรง ➡️ ใช้งานผ่าน Claude.ai และแอปเดสก์ท็อป ➡️ รองรับการอัปโหลดข้อมูลดิบหรือคำอธิบายจากผู้ใช้ ➡️ สร้างไฟล์ที่มีสูตร, แผนภูมิ, การวิเคราะห์ และเนื้อหาจัดรูปแบบครบ ✅ การใช้งานเบื้องต้น ➡️ เปิดใช้งานฟีเจอร์ “Upgraded file creation and analysis” ใน Settings > Features > Experimental ➡️ อัปโหลดไฟล์หรืออธิบายสิ่งที่ต้องการผ่านแชต ➡️ ดาวน์โหลดไฟล์ที่เสร็จแล้ว หรือบันทึกลง Google Drive ได้ทันที ➡️ เริ่มจากงานง่าย เช่น การทำความสะอาดข้อมูล ก่อนขยับไปสู่โมเดลการเงินหรือการวิเคราะห์เชิงลึก ✅ ความสามารถเบื้องหลัง ➡️ Claude ใช้สภาพแวดล้อมคอมพิวเตอร์ส่วนตัวในการเขียนโค้ดและรันโปรแกรม ➡️ ทำให้สามารถสร้างไฟล์และวิเคราะห์ข้อมูลได้หลายขั้นตอน ➡️ เปลี่ยน Claude จากผู้ให้คำแนะนำเป็นผู้ร่วมทำงานที่ลงมือจริง ➡️ ลดช่องว่างระหว่าง “ไอเดีย” กับ “การลงมือทำ” ให้เหลือแค่การสนทนา ✅ ตัวอย่างการใช้งาน ➡️ สร้างโมเดลการเงิน, เทมเพลตงบประมาณ, ตัวติดตามโครงการ ➡️ แปลง PDF เป็น PowerPoint, โน้ตประชุมเป็นเอกสาร, ใบแจ้งหนี้เป็น Excel ➡️ วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า, พยากรณ์ยอดขาย, ติดตามงบประมาณ https://www.anthropic.com/news/create-files

🎙️ เรื่องเล่าจาก Shark Tank ถึง ChatGPT: เมื่อการไม่เรียนรู้ AI กลายเป็นการเดินออกจากอนาคตด้วยตัวเอง Emma Grede ผู้ร่วมก่อตั้งแบรนด์ Skims และนักลงทุนใน Shark Tank เคยใช้ AI แบบเบา ๆ แค่แทน Google Search ด้วย ChatGPT จนกระทั่งเธอเชิญ Mark Cuban มาคุยในพอดแคสต์ของเธอ และได้คำตอบสั้น ๆ แต่แรงมากจากเขาเมื่อถามว่า “ถ้าไม่อยากใช้ AI จะเป็นยังไง?” คำตอบของ Cuban คือ “You’re (expletive)” หรือแปลตรง ๆ ว่า “คุณจบแล้ว” Cuban เปรียบเทียบสถานการณ์ตอนนี้กับยุคที่คนปฏิเสธการใช้ PC, อินเทอร์เน็ต หรือ Wi-Fi แล้วธุรกิจเหล่านั้นก็ตายไปจริง ๆ เขาย้ำว่า “การเริ่มต้นธุรกิจวันนี้ไม่มีทางแยกจากการใช้ AI ได้อีกแล้ว” และแนะนำให้ทุกคน “ใช้เวลาเยอะมาก ๆ กับการเรียนรู้วิธีถาม AI ให้ถูก” หลังจากบทสนทนานั้น Grede เปลี่ยนพฤติกรรมทันที เธอเริ่มค้นหาคอร์สเรียน AI ดาวน์โหลดแอปใหม่ และบอกว่า “เขาเตะฉันให้ลุกขึ้นมาเรียน” ซึ่งกลายเป็นแรงบันดาลใจให้ผู้ฟังหลายคนเริ่มต้นตาม Harvard ก็ออกมาสนับสนุนแนวคิดนี้ โดยระบุว่า “อัตราการใช้งาน AI สูงกว่าการใช้งานอินเทอร์เน็ตและ PC ในช่วงเริ่มต้น” และเสริมว่า “คนที่เข้าใจและใช้ AI ได้ก่อน จะได้ผลตอบแทนมหาศาลในอนาคต” แม้จะมีคำเตือนว่า AI อาจเข้าสู่ช่วง “ความผิดหวัง” หรือเกิดฟองสบู่ แต่ข้อมูลเชิงสถิติก็ชี้ว่า AI กำลังกลายเป็นเทคโนโลยีฐานรากของทุกอุตสาหกรรม และการไม่เรียนรู้มันคือการเดินออกจากโอกาสโดยไม่รู้ตัว ✅ คำแนะนำจาก Mark Cuban ➡️ “The first thing you have to do is learn AI” ➡️ ต้องใช้เวลาเยอะมากในการเรียนรู้วิธีถาม AI ให้ถูก ➡️ เปรียบเทียบกับยุคที่คนปฏิเสธการใช้ PC และอินเทอร์เน็ต ✅ การเปลี่ยนแปลงของ Emma Grede ➡️ เคยใช้ AI แค่แทน Google Search ➡️ หลังคุยกับ Cuban เริ่มค้นหาคอร์สและดาวน์โหลดแอปทันที ➡️ บอกว่า “เขาเตะฉันให้ลุกขึ้นมาเรียน” ✅ ข้อมูลจาก Harvard ➡️ อัตราการใช้งาน AI สูงกว่าการใช้งานอินเทอร์เน็ตในยุคเริ่มต้น ➡️ คนที่เข้าใจและใช้ AI ได้ก่อนจะได้ผลตอบแทนมหาศาล ➡️ เปรียบเทียบว่า AI จะกลายเป็นเทคโนโลยีฐานรากเหมือน PC ✅ วิธีเริ่มต้นเรียนรู้ AI ➡️ ทดลองใช้เครื่องมืออย่าง ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity ➡️ ฝึกการตั้งคำถามและการ prompt ให้มีประสิทธิภาพ ➡️ ใช้ AI เป็นเหมือน “ทีมที่ปรึกษา” ในการทำงาน https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/06/billionaire-entrepreneur-has-some-words-for-people-who-dont-want-to-learn-ai

🎙️ เรื่องเล่าจาก Ironwood: เมื่อ Google สร้างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ไม่ใช่แค่เร็ว แต่ “ฉลาดและยืดหยุ่น” ที่สุดเท่าที่เคยมีมา ในงาน Hot Chips 2025 Google ได้เปิดเผยรายละเอียดของ Ironwood TPU ซึ่งเป็นชิปรุ่นที่ 7 ของตระกูล Tensor Processing Unit โดยออกแบบมาเพื่อรองรับงาน inference ขนาดใหญ่โดยเฉพาะ ไม่ใช่การเทรนโมเดลเหมือนรุ่นก่อน ๆ แต่ละชิป Ironwood มีสถาปัตยกรรมแบบ dual-die ให้กำลังประมวลผล FP8 สูงถึง 4,614 TFLOPs และมาพร้อมกับหน่วยความจำ HBM3e ขนาด 192GB ต่อชิป โดยมีแบนด์วิดธ์สูงถึง 7.3TB/s ระบบสามารถขยายได้ถึง 9,216 ชิปต่อหนึ่ง pod โดยไม่ต้องใช้ glue logic และมี I/O bandwidth รวมถึง 1.2TBps ทำให้สามารถสร้างระบบที่มี shared memory ขนาด 1.77PB ได้—ซึ่งถือเป็นสถิติโลกใหม่สำหรับระบบ multi-CPU ที่ใช้ shared memory การเชื่อมต่อระหว่างแร็คใช้ optical circuit switch ที่สามารถ reconfigure ได้เมื่อมี node เสีย พร้อมระบบ checkpoint recovery และฟีเจอร์ด้านความปลอดภัย เช่น root of trust, built-in self test, และการตรวจจับ silent data corruption Ironwood ยังใช้ AI ในการออกแบบตัวเอง เช่น การ optimize ALU circuits และ floorplan พร้อมเพิ่ม SparseCore รุ่นที่ 4 เพื่อเร่งงาน embedding และ collective operations เช่น recommendation engine ระบบระบายความร้อนใช้ cold plate รุ่นที่ 3 ของ Google ซึ่งเป็น liquid cooling แบบเต็มรูปแบบ และมีการปรับแรงดันไฟฟ้าและความถี่แบบ dynamic เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพต่อวัตต์ให้ดีกว่ารุ่น Trillium ถึง 2 เท่า ✅ สเปกหลักของ Ironwood TPU ➡️ Dual-die architecture ให้ 4,614 TFLOPs FP8 ต่อชิป ➡️ หน่วยความจำ HBM3e ขนาด 192GB ต่อชิป พร้อมแบนด์วิดธ์ 7.3TB/s ➡️ รองรับการขยายถึง 9,216 ชิปต่อ pod ด้วย I/O bandwidth 1.2TBps ✅ สถิติโลกด้าน shared memory ➡️ ระบบมี shared memory ขนาด 1.77PB แบบ addressable โดยตรง ➡️ ใช้ optical circuit switch เชื่อมต่อแร็คแบบ dynamic ➡️ รองรับ workload recovery และ node reconfiguration ✅ ฟีเจอร์ด้านความปลอดภัยและเสถียรภาพ ➡️ มี root of trust, built-in self test, และ logic repair ➡️ ตรวจจับและป้องกัน silent data corruption ➡️ ออกแบบเพื่อ RAS: reliability, availability, serviceability ✅ การออกแบบด้วย AI และการใช้งาน ➡️ ใช้ AI ในการ optimize ALU และ floorplan ➡️ เพิ่ม SparseCore รุ่นที่ 4 สำหรับ embedding และ collective ops ➡️ รองรับงาน inference เช่น LLM, recommendation, simulation ✅ ระบบระบายความร้อนและประสิทธิภาพ ➡️ ใช้ cold plate liquid cooling รุ่นที่ 3 ของ Google ➡️ ปรับแรงดันและความถี่แบบ dynamic เพื่อเพิ่ม efficiency ➡️ ประสิทธิภาพต่อวัตต์ดีกว่ารุ่น Trillium ถึง 2 เท่า https://www.techradar.com/pro/googles-most-powerful-supercomputer-ever-has-a-combined-memory-of-1-77pb-apparently-a-new-world-record-for-shared-memory-multi-cpu-setups

🎙️ เรื่องเล่าจาก Mike Judge: เมื่อความฝันของการเขียนโค้ดด้วย AI กลายเป็นความผิดหวังที่มีหลักฐานรองรับ Mike Judge นักพัฒนาอาวุโสที่มีประสบการณ์กว่า 25 ปี ได้ทดลองใช้งาน AI coding tools อย่างจริงจัง และเริ่มตั้งคำถามหลังอ่านงานวิจัยจาก METR (Model Evaluation & Threat Research) ซึ่งพบว่า นักพัฒนาที่ใช้ AI coding tools ใช้เวลานานขึ้นถึง 19% ในการทำงานจริง—ขัดแย้งกับความเชื่อที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น Mike เริ่มทดลองด้วยตัวเอง โดยใช้วิธีสุ่มว่าจะใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ผลลัพธ์คือ ไม่มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญทางสถิติ และในหลายกรณี AI ทำให้เขาช้าลงถึง 21% ซึ่งสอดคล้องกับผลการศึกษาของ METR เขาตั้งคำถามว่า ถ้า AI coding tools ทำให้คนเขียนโค้ดเร็วขึ้นจริง ทำไมเราไม่เห็น “น้ำท่วม shovelware” หรือซอฟต์แวร์จำนวนมหาศาลที่ควรจะเกิดขึ้นจาก productivity ที่เพิ่มขึ้น? เขาใช้เงินและเวลาในการวิเคราะห์ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แล้วพบว่า—ไม่มีการเติบโตแบบ exponential ในการปล่อยซอฟต์แวร์ใหม่เลย ในขณะที่บริษัทเทคโนโลยีต่างพากัน rebrand เป็น “AI-first” และใช้ productivity narrative เพื่อ justify การปลดพนักงานหรือกดเงินเดือน นักพัฒนาหลายคนกลับรู้สึกกดดัน สับสน และผิดหวัง เพราะไม่สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพตามที่อุตสาหกรรมโฆษณาไว้ ✅ ผลการทดลองของ Mike Judge ➡️ ใช้ AI coding tools แล้วช้าลงโดยเฉลี่ย 21% ➡️ ทดลองสุ่มใช้ AI หรือไม่ในแต่ละงาน และบันทึกเวลาอย่างละเอียด ➡️ ผลลัพธ์ไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ และไม่เห็นการเพิ่ม productivity ✅ ข้อมูลจาก METR Study ➡️ นักพัฒนาใช้ AI แล้วช้าลง 19% โดยเฉลี่ยในการทำงานจริง ➡️ ขัดแย้งกับความคาดหวังที่ว่า AI จะช่วยให้เร็วขึ้น 20–25% ➡️ ใช้การทดลองแบบสุ่มควบคุมกับนักพัฒนา open-source ที่มีประสบการณ์สูง ✅ การวิเคราะห์ข้อมูลการปล่อยซอฟต์แวร์ ➡️ ไม่มีการเพิ่มขึ้นของ shovelware หรือซอฟต์แวร์ใหม่จำนวนมาก ➡️ ข้อมูลจาก SteamDB, GitHub, Statista และ Verisign แสดงกราฟที่ “แบน” ➡️ ไม่มีสัญญาณของ indie boom หรือการปล่อยแอปแบบสายฟ้าแลบ ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและนักพัฒนา ➡️ บริษัทใช้ narrative AI productivity เพื่อปลดพนักงานและลดเงินเดือน ➡️ นักพัฒนารู้สึกกดดันและสับสนจากความคาดหวังที่ไม่ตรงกับความจริง ➡️ การเรียนรู้ prompting ไม่ได้เพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ https://mikelovesrobots.substack.com/p/wheres-the-shovelware-why-ai-coding

🎙️ เรื่องเล่าจากเบื้องหลังการปิดข่าว: เมื่อการไม่เปิดเผยเหตุการณ์ไซเบอร์กลายเป็นกลยุทธ์องค์กร จากรายงานล่าสุดของ Bitdefender และการสัมภาษณ์โดย CSO Online พบว่า 69% ของ CISO ถูกขอให้ปิดข่าวการถูกโจมตีทางไซเบอร์โดยผู้บริหารขององค์กร ซึ่งเพิ่มขึ้นจาก 42% เมื่อสองปีก่อน สาเหตุหลักคือความกลัวผลกระทบต่อชื่อเสียงและราคาหุ้น มากกว่าการปฏิบัติตามกฎหมายหรือมาตรฐานความปลอดภัย รูปแบบการโจมตีที่เปลี่ยนไปก็มีส่วน—จาก ransomware ที่เคยบังคับให้เปิดเผยข้อมูล สู่การขโมยข้อมูลแบบเงียบ ๆ โดยไม่กระทบผู้ใช้ปลายทาง เช่น กลุ่ม RedCurl ที่เจาะ hypervisor โดยไม่แตะระบบที่ผู้ใช้เห็น ทำให้การเจรจาเป็นไปแบบลับ ๆ และลดแรงกดดันในการเปิดเผย CISO หลายคนเล่าว่าถูกกดดันให้ “ไม่แจ้งคณะกรรมการตรวจสอบ” หรือ “แต่งเรื่องให้ดูดีในเอกสาร SEC” แม้จะมีเหตุการณ์อย่างการขโมยข้อมูล 500GB, การใช้สิทธิ์ผู้ดูแลระบบในทางที่ผิด, หรือการโอนเงินผิดกว่า €50 ล้านผ่านช่องโหว่ใน SAP แม้จะมีข้อบังคับจาก GDPR, DORA, NIS2 และกฎหมายตลาดทุนที่กำหนดให้ต้องเปิดเผยเหตุการณ์ไซเบอร์อย่างทันท่วงที แต่ CISO กลับถูกบีบให้หลีกเลี่ยงการรายงาน—ทั้งจากแรงกดดันภายในและความกลัวผลกระทบต่ออาชีพของตนเอง Caroline Morgan จาก CM Law เตือนว่า “การปิดข่าวไม่ใช่การหลีกเลี่ยงปัญหา แต่เป็นการเพิ่มความเสียหาย” เพราะหากถูกตรวจพบ องค์กรอาจถูกปรับหนัก เสียความเชื่อมั่น และผู้บริหารอาจถูกฟ้องหรือดำเนินคดีได้ ✅ สถิติและแนวโน้มการปิดข่าวไซเบอร์ ➡️ 69% ของ CISO ถูกขอให้ปิดข่าวการโจมตี เพิ่มจาก 42% ในสองปี ➡️ การโจมตีแบบขโมยข้อมูลเงียบ ๆ ทำให้เหตุการณ์ดูไม่รุนแรง ➡️ การเจรจาแบบลับ ๆ ลดแรงกดดันในการเปิดเผย ✅ ตัวอย่างเหตุการณ์ที่ถูกปิดข่าว ➡️ ขโมยข้อมูลวิศวกรรม 500GB โดย insider ขายบน dark web ➡️ ผู้ดูแลระบบใช้สิทธิ์ข่มขู่และเข้าถึงบัญชีผู้บริหาร ➡️ โอนเงินผิดกว่า €50 ล้าน ผ่านช่องโหว่ใน SAP ➡️ บัญชี super admin ถูก CrowdStrike แจ้งเตือน แต่ไม่มีการแก้ไข ➡️ CISO ถูกติดสินบนด้วยทริปหรูเพื่อแลกกับสัญญา ✅ แรงกดดันจากผู้บริหารและโครงสร้างองค์กร ➡️ CIO และ CFO เป็นผู้ตัดสินใจว่าจะเปิดเผยหรือไม่ โดยไม่ปรึกษา CISO ➡️ เหตุการณ์มักถูกเลื่อนการแจ้งก่อนประชุมผู้ถือหุ้นหรือรายงานผลประกอบการ ➡️ CISO ที่ไม่ยอมปิดข่าวมักถูกลดบทบาทหรือให้ออกจากงาน ✅ ข้อกฎหมายและคำเตือนจากผู้เชี่ยวชาญ ➡️ GDPR, DORA, NIS2 และกฎหมายตลาดทุนกำหนดให้ต้องเปิดเผยทันที ➡️ การปิดข่าวอาจนำไปสู่การปรับ, สูญเสียความเชื่อมั่น, และฟ้องร้อง ➡️ อดีต CISO ของ Uber ถูกตัดสินว่ามีความผิดจากการปิดข่าวการโจมตีในปี 2016 https://www.csoonline.com/article/4050232/pressure-on-cisos-to-stay-silent-about-security-incidents-growing.html

🎙️ เรื่องเล่าจาก Zero Trust: เมื่อแนวคิด “ไม่เชื่อใครเลย” กลายเป็นสิ่งที่องค์กรยังไม่พร้อมจะเชื่อ ในรายงานล่าสุดจาก Accenture ที่สำรวจ CISO และ CIO จากองค์กรขนาดใหญ่ทั่วโลก พบว่า 88% ของผู้บริหารด้านความปลอดภัยพบว่าการนำ Zero Trust มาใช้จริงนั้น “ยากมาก” และอีก 80% ยังไม่สามารถปกป้องระบบ cyber-physical ได้อย่างมีประสิทธิภาพ Zero Trust ไม่ใช่แค่เทคโนโลยี แต่เป็นการเปลี่ยนวัฒนธรรมองค์กรจาก “เชื่อภายใน perimeter” ไปสู่ “ไม่เชื่อใครเลยแม้แต่ในระบบของตัวเอง” ซึ่งขัดกับวิธีคิดที่องค์กรใช้มานานหลายสิบปี Prashant Deo จาก Tata Consultancy Services อธิบายว่า Zero Trust คือการเปลี่ยนผ่านเชิงกลยุทธ์ ไม่ใช่การติดตั้งระบบแบบ tactical และต้องใช้การวางแผนแบบ phased และ use-case centric ที่ใช้เวลานานถึง 10–12 ปีในการสร้าง foundation ที่แท้จริง ปัญหาหลักคือ Zero Trust ไม่มีนิยามที่ชัดเจน—บางคนคิดว่าเป็นผลิตภัณฑ์ บางคนคิดว่าเป็น buzzword และบางคนคิดว่าเป็นแค่แนวทางการออกแบบระบบ ทำให้เกิดความสับสนทั้งในระดับผู้บริหารและทีมเทคนิค นอกจากนี้ ยังมีปัจจัยที่ทำให้ Zero Trust ถูกละเลย เช่น ไม่มี incentive ที่ชัดเจน, ไม่สามารถวัด ROI ได้ทันที, และ compensation ของ CISO ไม่ผูกกับเป้าหมายด้าน Zero Trust โดยตรง ✅ สถิติจากรายงาน Accenture ➡️ 88% ของ CISO พบว่าการนำ Zero Trust มาใช้เป็นเรื่องยาก ➡️ 80% ยังไม่สามารถปกป้องระบบ cyber-physical ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ➡️ Zero Trust ถูกมองว่าเป็นการเปลี่ยนผ่านเชิงกลยุทธ์มากกว่าการติดตั้งระบบ ✅ ความซับซ้อนของ Zero Trust ➡️ ไม่มีนิยามที่ชัดเจน—บางคนมองว่าเป็นผลิตภัณฑ์ บางคนมองว่าเป็นแนวคิด ➡️ ต้องปรับ mindset จาก “เชื่อภายในระบบ” ไปสู่ “ไม่เชื่อใครเลย” ➡️ ต้องใช้การวางแผนแบบ phased และ use-case centric ✅ ปัจจัยที่ทำให้การนำ Zero Trust ล่าช้า ➡️ ไม่มี incentive ที่ชัดเจนสำหรับผู้บริหาร ➡️ ROI ไม่สามารถวัดได้ทันที ทำให้ไม่ถูก prioritize ➡️ Compensation ของ CISO ไม่ผูกกับเป้าหมายด้าน Zero Trust ✅ ความแตกต่างของแต่ละองค์กร ➡️ Compliance, geography, vertical, partner ecosystem ต่างกันมาก ➡️ ทำให้ไม่สามารถใช้ template เดียวกันได้ในการ implement ➡️ ต้องปรับตาม on-prem, cloud, IoT, legacy และ remote site https://www.csoonline.com/article/4048002/88-of-cisos-struggle-to-implement-zero-trust.html

🎙️ เรื่องเล่าจาก NSHipster: เมื่อความไม่แน่นอนกลายเป็นชนิดข้อมูล ในโลกของการเขียนโปรแกรม เรามักชินกับการตัดสินใจแบบ “จริงหรือเท็จ” ผ่าน Boolean แต่ในชีวิตจริง เช่น GPS หรือเซนเซอร์ต่าง ๆ ข้อมูลที่เราได้มักจะมี “ความไม่แน่นอน” ปะปนอยู่เสมอ แล้วทำไมโค้ดเราถึงไม่สะท้อนสิ่งนั้น? บทความจาก NSHipster ได้หยิบแนวคิดจากงานวิจัยของ Microsoft Research และ University of Washington ที่เสนอชนิดข้อมูลใหม่ชื่อว่า Uncertain<T> ซึ่งเป็นการนำความน่าจะเป็นมาใส่ใน type system โดยตรง เช่น แทนที่จะบอกว่า “คุณถึงที่หมายแล้ว” ด้วย if statement ธรรมดา เราอาจพูดว่า “คุณถึงที่หมายแล้ว ด้วยความมั่นใจ 95%” ซึ่งสะท้อนความจริงได้มากกว่า แนวคิดนี้ถูกนำมาเขียนใหม่ใน Swift โดยใช้ distribution ต่าง ๆ เช่น Rayleigh, Normal, Bernoulli, Exponential และ Mixture เพื่อจำลองความไม่แน่นอนในข้อมูลจริง ตั้งแต่ GPS, ความเร็ว, ความหนาแน่นของอากาศ ไปจนถึงพฤติกรรมผู้ใช้และ latency ของ API นอกจากนี้ยังมีการใช้ Monte Carlo sampling เพื่อประเมินผลลัพธ์จากการสุ่มหลายพันครั้ง และใช้ Sequential Probability Ratio Testing (SPRT) เพื่อปรับจำนวน sample อัตโนมัติตามความซับซ้อนของเงื่อนไข ✅ แนวคิดของ Uncertain<T> ➡️ เป็นชนิดข้อมูลที่รวมความน่าจะเป็นเข้าไปใน type system ➡️ ใช้แทนค่าที่มีความไม่แน่นอน เช่น GPS, sensor, user behavior ➡️ เปลี่ยนจาก true/false เป็น Uncertain<Bool> ที่มีค่า probability ✅ การใช้งานใน Swift ➡️ มีการ port จาก C# มาเป็น Swift library พร้อมตัวอย่างการใช้งาน ➡️ รองรับ distribution หลายแบบ เช่น normal, exponential, kumaraswamy ➡️ ใช้ SPRT เพื่อปรับจำนวน sample ตามความซับซ้อนของเงื่อนไข ✅ ตัวอย่างการใช้งานจริง ➡️ GPS ที่มี horizontal accuracy ถูกแปลงเป็น Uncertain<CLLocation> ➡️ การคำนวณความเร็ว, ความต้านทานอากาศ, หรือ comfort index ใช้ค่าที่มี standard deviation ➡️ การประเมินว่า “สามารถวิ่ง 5K ได้” ถูกคำนวณจากหลายเงื่อนไขรวมกัน ✅ การใช้ Monte Carlo sampling ➡️ ใช้สุ่มหลายพันครั้งเพื่อประเมิน expected value หรือ confidence ➡️ ตัวอย่างเช่น slot machine ที่คำนวณ expected payout จากการ spin 10,000 ครั้ง ✅ การวิเคราะห์สถิติ ➡️ รองรับการคำนวณ mean, standard deviation, confidence interval ➡️ วิเคราะห์ shape ของ distribution เช่น skewness และ kurtosis ➡️ รองรับ entropy และ mode สำหรับข้อมูลแบบ discrete https://nshipster.com/uncertainty/

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกไซเบอร์: ช่องโหว่ที่ซ่อนอยู่ใน ping และ ActiveMQ เมื่อไม่นานมานี้ มีการเปิดเผยช่องโหว่ร้ายแรงสองตัวที่ทำให้ผู้ดูแลระบบ Linux ต้องรีบหันมามองระบบของตัวเองใหม่อีกครั้ง หนึ่งคือ CVE-2025-48964 ที่ซ่อนอยู่ใน ping utility ของ iputils และอีกหนึ่งคือ CVE-2023-46604 ใน Apache ActiveMQ ที่ถูกใช้เป็นช่องทางในการปล่อยมัลแวร์ชื่อ DripDropper เริ่มจาก ping utility ที่เราคุ้นเคยกันดี มันคือเครื่องมือพื้นฐานในการตรวจสอบการเชื่อมต่อเครือข่าย แต่ใน adaptive ping mode กลับมีช่องโหว่ที่เปิดโอกาสให้ผู้ไม่หวังดีส่งแพ็กเก็ต ICMP ที่มี timestamp เป็นศูนย์ ซึ่งจะทำให้เกิดการคำนวณค่าที่ผิดพลาดและนำไปสู่การล่มของแอปพลิเคชัน หรือการเก็บข้อมูลเครือข่ายที่ผิดเพี้ยน ในอีกด้านหนึ่ง Apache ActiveMQ ซึ่งเป็น message broker ที่นิยมใช้ในระบบ enterprise ก็ถูกโจมตีด้วยช่องโหว่ CVE-2023-46604 ที่เปิดให้รันคำสั่งจากระยะไกลได้โดยไม่ต้องยืนยันตัวตน แฮกเกอร์ใช้ช่องโหว่นี้ติดตั้งมัลแวร์ DripDropper ที่ไม่เพียงแค่แอบซ่อนตัวเอง แต่ยัง “อุดช่องโหว่” ที่มันใช้เจาะเข้ามา เพื่อกันไม่ให้ใครอื่นตามเข้ามาอีก เป็นการปิดประตูหลังบ้านหลังจากแอบเข้ามาแล้ว DripDropper ยังใช้ Dropbox เป็นช่องทางสื่อสารกับผู้โจมตี ทำให้การตรวจจับยากขึ้น เพราะมันแฝงตัวอยู่ในทราฟฟิกที่ดูเหมือนปกติ และยังมีการปรับแต่ง SSH config เพื่อเปิด root login และสร้าง cron jobs เพื่อให้มัลแวร์ทำงานต่อเนื่องแม้ระบบจะรีบูต ✅ ช่องโหว่ CVE-2025-48964 ใน iputils ➡️ เกิดจาก adaptive ping mode ที่ไม่จัดการ timestamp เป็นศูนย์อย่างเหมาะสม ➡️ ส่งผลให้เกิด integer overflow ระหว่างการคำนวณสถิติ ➡️ ส่งผลให้ ping ล่มหรือเก็บข้อมูลเครือข่ายผิดพลาด ➡️ กระทบต่อระบบที่ใช้ iputils ก่อนเวอร์ชัน 20250602 ✅ ช่องโหว่ CVE-2023-46604 ใน Apache ActiveMQ ➡️ เป็นช่องโหว่ remote code execution ที่มี CVSS 10.0 ➡️ เปิดให้รันคำสั่ง shell โดยไม่ต้องยืนยันตัวตน ➡️ ถูกใช้ในการติดตั้งมัลแวร์ DripDropper ➡️ ActiveMQ ที่ได้รับผลกระทบคือเวอร์ชันก่อน 5.15.16, 5.16.7, 5.17.6 และ 5.18.3 ✅ พฤติกรรมของมัลแวร์ DripDropper ➡️ เป็นไฟล์ PyInstaller แบบ ELF ที่ต้องใช้รหัสผ่านในการรัน ➡️ สื่อสารกับบัญชี Dropbox ของผู้โจมตีผ่าน bearer token ➡️ สร้างไฟล์มัลแวร์สองตัวที่ทำงานผ่าน cron jobs และปรับแต่ง SSH ➡️ ใช้เทคนิค “patch หลังเจาะ” เพื่อปิดช่องโหว่ที่ใช้เจาะเข้ามา ‼️ ความเสี่ยงจาก adaptive ping mode ⛔ อาจทำให้ระบบตรวจสอบเครือข่ายล้มเหลวในช่วงที่ถูกโจมตี ⛔ ส่งผลให้การวิเคราะห์เครือข่ายผิดพลาดและไม่สามารถตรวจจับการบุกรุกได้ ‼️ ความซับซ้อนของการโจมตี ActiveMQ ⛔ ผู้โจมตีใช้เทคนิค patch ช่องโหว่หลังเจาะเพื่อหลบการตรวจจับ ⛔ ทำให้ผู้ดูแลระบบเข้าใจผิดว่าระบบปลอดภัยแล้ว ⛔ การใช้ Dropbox เป็น C2 channel ทำให้การตรวจจับยากขึ้น ‼️ ความเสี่ยงจาก SSH และ cron jobs ที่ถูกปรับแต่ง ⛔ เปิด root login โดยไม่ได้รับอนุญาต ⛔ สร้างช่องทางให้มัลแวร์ทำงานต่อเนื่องแม้มีการรีบูตหรืออัปเดต https://linuxconfig.org/critical-cve-2025-48964-vulnerability-in-iputils-a-major-concern-for-linux-administrators

สตาร์บัคส์มาเลเซียอ่วม หางเลขบอยคอตขาดทุนยับ กิจกรรมคว่ำบาตรจากเหตุความขัดแย้งระหว่างอิสราเอลกับปาเลสไตน์ ส่งผลทำให้ร้านกาแฟสัญชาติอเมริกัน สตาร์บัคส์ (Starbucks) ในประเทศมาเลเซีย ภายใต้การบริหารงานของเบอร์จายา ฟู้ด เบอร์ฮัด (Berjaya Food Berhad) ธุรกิจค้าปลีกของกลุ่มเบอร์จายา คอร์ปอเรชัน (Berjaya Corporation) ขาดทุนอย่างต่อเนื่อง ล่าสุดรายงานผลประกอบการไปยังตลาดหลักทรัพย์เบอร์ซามาเลเซีย (Bursa Malaysia) ว่า งบการเงินปี 2025 มีรายได้รวม 476.770 ล้านริงกิต ขาดทุน 291.99 ล้านริงกิต (ประมาณ 2,232.37 ล้านบาท) ซึ่งเป็นสถิติสูงสุด เทียบกับงบการเงินปี 2024 เมื่อวันที่ 30 มิ.ย.2567 ที่มีรายได้รวม 750.70 ล้านบาท ขาดทุน 90.92 ล้านริงกิต สาเหตุหลักมาจากผลกระทบที่ยืดเยื้อ ของกระแสความรู้สึกที่เกี่ยวข้องกับความขัดแย้งในตะวันออกกลาง ซึ่งส่งผลต่อพลวัตของตลาดและรูปแบบการใช้จ่ายของผู้บริโภค นับจากนี้จะมุ่งเน้นกระจายตลาดทั้งในและต่างประเทศ (ซึ่งบริหารร้านสตาร์บัคส์ในประเทศบรูไน และไอซ์แลนด์) พร้อมกับปรับโครงสร้างร้านค้าในประเทศ ใช้นวัตกรรมควบคู่กับการเปลี่ยนผ่านสู่ดิจิทัล และการสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าที่เข้มแข็งยิ่งขึ้น มุ่งเน้นการขยายตัวในด้านดิจิทัลและโซเชียลมีเดีย ควบคู่กับประสบการณ์ร้านค้าที่มีชีวิต ที่ผ่านมา สตาร์บัคส์ มาเลเซีย ได้รับผลกระทบจากกรณีบริษัทแม่ในสหรัฐอเมริกา ฟ้องร้องสหภาพแรงงานสตาร์บัคส์ กรณีโพสต์ข้อความสนับสนุนปาเลสไตน์ จากเหตุปะทะกับอิสราเอลในฉนวนกาซาเมื่อปี 2566 ทำให้เกิดกิจกรรมคว่ำบาตรไปทั่วโลก แม้แต่มาเลเซียซึ่งประชากรส่วนใหญ่เป็นชาวมุสลิม ก็ได้รับอิทธิพลจากการรณรงค์ในครั้งนี้ ส่งผลให้รายได้ลดลง ต้องทยอยปิดสาขาที่รายได้ลดลง แม้ผู้ก่อตั้งกลุ่มเบอร์จายาอย่างวินเซนต์ ตัน (Vincent Tan) จะขอร้องให้ทบทวน ย้ำว่าผู้บริหารร้านเป็นบริษัทมาเลเซีย และพนักงาน 85% เป็นชาวมุสลิม นอกจากนี้ บริษัทฯ ยังบริจาคเงิน 1 ล้านริงกิตแก่กองทุนเพื่อมนุษยธรรมของชาวปาเลสไตน์ (AAKRP) ของรัฐบาลมาเลเซียอีกด้วย ร้านสตาร์บัคส์ มาเลเซีย เปิดสาขาแรกเมื่อวันที่ 17 ธ.ค. 2541 ที่ศูนย์การค้าเคแอล พลาซา ย่านบูกิตบินตัง (ปัจจุบันคือ ศูนย์การค้าฟาเรนไฮต์ 88) ก่อนขยายสาขาไปทั่วประเทศ กระทั่งในปี 2567 มีจำนวนสาขารวม 408 แห่ง ซึ่งเบอร์จายา ฟู้ด เบอร์ฮัด ยังเป็นผู้บริหารร้านอาหารเคนนี่ โรเจอร์ โรสเตอร์, ร้านคริสปี้ ครีม, ร้านปารีสบาแก็ต, ร้านจอยบีน และร้านเคลาวา นอกจากนี้ กลุ่มเบอร์จายา ยังเป็นผู้บริหารร้านสะดวกซื้อเซเว่นอีเลฟเว่น (7-Eleven) ในมาเลเซีย ปัจจุบันมีจำนวนสาขารวม 2,646 แห่ง #Newskit

วิกฤตการณ์การล่มสลายของโมเดล AI: วงจรป้อนกลับของข้อมูลสังเคราะห์ 🧠 ในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิด (Generative AI) กำลังแพร่กระจายอย่างรวดเร็ว ปรากฏการณ์ "การล่มสลายของโมเดล" (Model Collapse) ได้กลายเป็นความเสี่ยงเชิงระบบที่สำคัญยิ่ง เปรียบเสมือน "งูกินหางตัวเอง" หรือการถ่ายสำเนาภาพซ้ำๆ ที่ทำให้คุณภาพเสื่อมถอยลงเรื่อยๆ ปัญหานี้เกิดขึ้นเมื่อโมเดล AI ถูกฝึกซ้ำด้วยเนื้อหาที่สร้างโดย AI รุ่นก่อนหน้า ส่งผลให้ประสิทธิภาพลดลงอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะในด้านความหลากหลาย ความแม่นยำ และความละเอียดอ่อนของข้อมูล การสูญเสียข้อมูลส่วนหางหรือข้อมูลที่มีความถี่ต่ำอย่างเป็นระบบนี้ไม่เพียงกระทบทางเทคนิค แต่ยังขยายไปสู่ผลกระทบทางเศรษฐกิจและสังคม เช่น การปนเปื้อนระบบนิเวศดิจิทัล การลดลงของความรู้มนุษย์ และการเกิด "อคติแบบ AI-ต่อ-AI" อย่างไรก็ตาม ด้วยแนวทางแก้ไขแบบหลายชั้น เราสามารถบรรเทาปัญหานี้ได้ผ่านการตรวจสอบที่มาของข้อมูล การมีส่วนร่วมของมนุษย์ และการกำกับดูแลเชิงนโยบาย 🐍 จุดกำเนิดของปัญหานี้คือวงจรป้อนกลับแบบงูกินหาง (Ouroboros) ที่ข้อมูลสังเคราะห์จาก AI เพิ่มขึ้นและปนเปื้อนข้อมูลออนไลน์ ทำให้โมเดลรุ่นใหม่ต้องใช้ข้อมูลที่เสื่อมโทรมนี้ในการฝึก สร้างภัยคุกคามเชิงระบบต่ออุตสาหกรรม AI ทั้งหมด โดยเฉพาะผู้เล่นรายใหม่ที่ยากจะเข้าถึงข้อมูลมนุษย์แท้จริง 📸 เปรียบเทียบกับการถ่ายสำเนาภาพซ้ำๆ คุณภาพข้อมูลดั้งเดิมจะลดลงจนเหลือผลลัพธ์ที่พร่ามัวและไร้ประโยชน์ แก่นปัญหาอยู่ที่วงจรป้อนกลับแบบพึ่งพาตนเอง (Autoregressive Feedback Loop) ซึ่งขยายข้อผิดพลาดจากรุ่นก่อนสะสมเรื่อยๆ 📉 กลไกการเสื่อมถอยมาจากการสุ่มเลือกข้อมูลถี่สูงและมองข้ามข้อมูลส่วนหาง เช่น ในตัวอย่างคนใส่หมวกสีน้ำเงิน 99% และสีแดง 1% โมเดลอาจสรุปว่าทุกคนใส่หมวกสีน้ำเงินเท่านั้น ทำให้ข้อมูลสีแดงหายไปในที่สุด ความผิดพลาดแบ่งเป็นสามประเภท: การประมาณค่าทางสถิติ การแสดงฟังก์ชัน และการเรียนรู้ ส่งผลให้ข้อมูลเป็นเนื้อเดียวกัน สร้าง "ห้องสะท้อนเสียงทางแนวคิด" และนำไปสู่ความรู้ลดลงในสังคม 📈 การล่มสลายแบ่งเป็นสองระยะ: ระยะเริ่มต้นที่สูญเสียข้อมูลส่วนหางอย่างไม่ชัดเจน แม้ประสิทธิภาพโดยรวมดูดีขึ้น แต่ความสามารถจัดการข้อมูลพิเศษลดลง และระยะสุดท้ายที่ประสิทธิภาพหายไปอย่างชัดเจน ผลลัพธ์กลายเป็นข้อความหรือภาพซ้ำซากไร้ความหมาย ปรากฏในโดเมนต่างๆ เช่น ในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) สูญเสียหัวข้อเฉพาะกลุ่มในระยะแรก และกลายเป็นข้อความไม่เกี่ยวข้องในระยะหลัง สำหรับโมเดลสร้างภาพ ความหลากหลายลดลงอย่างละเอียดอ่อนจนกลายเป็นภาพเหมือนกันและคุณภาพต่ำ ในโมเดลอื่นๆ เช่น GMMs/VAEs สูญเสียข้อมูลส่วนหางจนสับสนในแนวคิด 💼 ผลกระทบขยายสู่เศรษฐกิจและสังคม โดยนำไปสู่การตัดสินใจผิดพลาดที่ก่อความเสียหายสูง เช่น เครื่องมือแพทย์พลาดวินิจฉัยโรคหายาก หรือธุรกิจสูญเสียลูกค้าจากคำแนะนำซ้ำซาก 🌍 ในมิติสังคม ข้อมูลสังเคราะห์ที่แยกไม่ออกจากมนุษย์เพิ่มต้นทุนตรวจสอบความถูกต้อง สร้างความเหลื่อมล้ำดิจิทัลที่คนรวยได้เปรียบ ยิ่งกว่านั้น "อคติแบบ AI-ต่อ-AI" ทำให้ AI ชอบเนื้อหาจาก AI ด้วยกัน สร้าง "ภาษีเข้าประตู" ในงานคัดเลือกบุคลากรหรือทุนวิจัย บังคับให้มนุษย์ปรับงานให้ "ดูเหมือน AI" เพื่ออยู่รอด 🔍 เพื่อแก้ไข ต้องกลับสู่แหล่งข้อมูลมนุษย์แท้จริงและผสมข้อมูลสังเคราะห์อย่างระมัดระวัง โดยใช้เครื่องมืออย่างการตรวจสอบที่มา (Provenance) การฝังลายน้ำ (Watermarking) และลายเซ็นดิจิทัลเพื่อตรวจสอบความถูกต้อง 🤝 มนุษย์ต้องเป็นหลักยึดผ่านระบบมนุษย์ร่วมวงจร (Human-in-the-Loop) และ Active Learning เพื่อป้องกันข้อผิดพลาดและยึดโยงกับความจริง ⚖️ นอกจากนี้ ต้องมีกฎระเบียบอย่างกฎหมาย AI ของสหภาพยุโรป และธรรมาภิบาลภายในองค์กรเพื่อตรวจจับความเบี่ยงเบน โดยสรุปแนวทางองค์รวม: การตรวจสอบที่มาสร้างความโปร่งใสแต่ขาดมาตรฐานร่วม การผสมข้อมูลรักษาความหลากหลายแต่ต้องควบคุมสัดส่วน มนุษย์ร่วมวงจรป้องกันข้อผิดพลาดแต่ใช้ทรัพยากรสูง และธรรมาภิบาล AI บรรเทาความเสี่ยงแต่ต้องการความเข้าใจลึกซึ้ง 🚀 สรุปแล้ว การล่มสลายของโมเดลคือจุดตัดระหว่างความสำเร็จและล้มเหลวเชิงระบบ แต่ด้วยแนวทางที่ผสมนวัตกรรม การกำกับดูแลมนุษย์ และกฎระเบียบ เราสามารถเปลี่ยนวงจรทำลายล้างนี้ให้เป็นกลไกการเรียนรู้ที่ยั่งยืน โดยมอง AI เป็นผู้สร้างร่วมที่มนุษย์ยังคงเป็นแกนหลักในการรักษาความเป็นจริง ความหลากหลาย และความสมบูรณ์ของโลกดิจิทัล #ลุงเขียนหลานอ่าน