• Microsoft ปฏิวัติการโหลดเกมด้วย “Advanced Shader Delivery” – เล่นเร็วขึ้น 10 เท่า ไม่ต้องรอคอมไพล์

    ลองนึกภาพว่าคุณเปิดเกมใหม่บนเครื่อง ROG Xbox Ally หรือ Ally X แล้วเข้าเกมได้แทบจะทันที ไม่ต้องรอโหลดนาน ไม่ต้องเจออาการกระตุกตอนเริ่มเกม นั่นคือสิ่งที่ Microsoft กำลังทำให้เป็นจริงด้วยฟีเจอร์ใหม่ “Advanced Shader Delivery” ที่เปิดตัวผ่าน Xbox PC App

    ปัญหาเดิมของเกม PC คือการคอมไพล์ shader ซึ่งเป็นโค้ดกราฟิกที่ต้องปรับให้เข้ากับ GPU และไดรเวอร์ของแต่ละเครื่อง ทำให้เกิดการโหลดนานและกระตุกระหว่างเล่น โดยเฉพาะในเกมใหม่หรือเมื่ออัปเดตไดรเวอร์

    Microsoft แก้ปัญหานี้ด้วยการสร้างระบบใหม่ที่เรียกว่า State Object Database (SODB) ซึ่งเก็บข้อมูล shader จากเกม แล้วนำไปคอมไพล์บนคลาวด์เป็น Precompiled Shader Database (PSDB) ที่พร้อมใช้งาน เมื่อผู้เล่นดาวน์โหลดเกมผ่าน Xbox PC App ระบบจะตรวจสอบสเปกเครื่องและดาวน์โหลด PSDB ที่ตรงกับอุปกรณ์นั้นทันที

    ผลลัพธ์คือเวลาโหลดเกมลดลงสูงสุดถึง 85% (เช่นในเกม Avowed) และยังช่วยประหยัดแบตเตอรี่ เพราะไม่ต้องใช้พลังงานในการคอมไพล์ shader บนเครื่องเอง

    ฟีเจอร์นี้จะเริ่มใช้กับ ROG Xbox Ally และ Ally X ก่อนในวันที่ 16 ตุลาคม 2025 และจะขยายไปยังอุปกรณ์อื่นในอนาคต โดยไม่ต้องให้ผู้พัฒนาเกมทำอะไรเพิ่มเติมในช่วงแรก แต่ Microsoft มีแผนจะรวมระบบนี้เข้ากับเอนจินเกมโดยตรงในอนาคต

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    Microsoft เปิดตัวฟีเจอร์ “Advanced Shader Delivery” เพื่อลดเวลาโหลดเกม
    ฟีเจอร์นี้ใช้ระบบคลาวด์ในการคอมไพล์ shader แทนการทำบนอุปกรณ์ผู้เล่น
    ใช้ฐานข้อมูลใหม่ชื่อ State Object Database (SODB) และ Precompiled Shader Database (PSDB)
    Xbox PC App จะตรวจสอบสเปกเครื่องและดาวน์โหลด PSDB ที่เหมาะสม
    ลดเวลาโหลดเกมได้สูงสุดถึง 85% เช่นในเกม Avowed
    ช่วยลดการใช้แบตเตอรี่และพลังงานของ CPU/GPU
    เริ่มใช้งานกับ ROG Xbox Ally และ Ally X วันที่ 16 ตุลาคม 2025
    ไม่ต้องให้ผู้พัฒนาเกมปรับแต่งเพิ่มเติมในช่วงแรก
    Microsoft มีแผนรวมระบบนี้เข้ากับเอนจินเกมในอนาคต
    ฟีเจอร์นี้จะขยายไปยังอุปกรณ์อื่นและ storefronts ผ่าน AgilitySDK

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    ปัญหาคอมไพล์ shader เป็นสาเหตุหลักของการโหลดนานและกระตุกในเกม PC
    Steam Deck มีระบบคล้ายกันใน SteamOS แต่ยังไม่แพร่หลายเท่า
    Microsoft เริ่มใช้ระบบ “Handheld Optimized” เพื่อจัดเรตเกมสำหรับเครื่องพกพา
    การแยก shader compiler ออกจาก driver เป็นนวัตกรรมที่ช่วยลดความซับซ้อน
    ฟีเจอร์นี้อาจเป็นการตอบโต้การแข่งขันจาก Steam Deck ที่ควบคุมฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ได้ดีกว่า

    https://www.tomshardware.com/video-games/pc-gaming/directx-speeds-up-game-loads-up-to-10x-with-new-advanced-shader-compiling-feature-debuts-with-xbox-pc-app-on-rog-xbox-ally-and-ally-x-more-devices-later
    🎙️ Microsoft ปฏิวัติการโหลดเกมด้วย “Advanced Shader Delivery” – เล่นเร็วขึ้น 10 เท่า ไม่ต้องรอคอมไพล์ ลองนึกภาพว่าคุณเปิดเกมใหม่บนเครื่อง ROG Xbox Ally หรือ Ally X แล้วเข้าเกมได้แทบจะทันที ไม่ต้องรอโหลดนาน ไม่ต้องเจออาการกระตุกตอนเริ่มเกม นั่นคือสิ่งที่ Microsoft กำลังทำให้เป็นจริงด้วยฟีเจอร์ใหม่ “Advanced Shader Delivery” ที่เปิดตัวผ่าน Xbox PC App ปัญหาเดิมของเกม PC คือการคอมไพล์ shader ซึ่งเป็นโค้ดกราฟิกที่ต้องปรับให้เข้ากับ GPU และไดรเวอร์ของแต่ละเครื่อง ทำให้เกิดการโหลดนานและกระตุกระหว่างเล่น โดยเฉพาะในเกมใหม่หรือเมื่ออัปเดตไดรเวอร์ Microsoft แก้ปัญหานี้ด้วยการสร้างระบบใหม่ที่เรียกว่า State Object Database (SODB) ซึ่งเก็บข้อมูล shader จากเกม แล้วนำไปคอมไพล์บนคลาวด์เป็น Precompiled Shader Database (PSDB) ที่พร้อมใช้งาน เมื่อผู้เล่นดาวน์โหลดเกมผ่าน Xbox PC App ระบบจะตรวจสอบสเปกเครื่องและดาวน์โหลด PSDB ที่ตรงกับอุปกรณ์นั้นทันที ผลลัพธ์คือเวลาโหลดเกมลดลงสูงสุดถึง 85% (เช่นในเกม Avowed) และยังช่วยประหยัดแบตเตอรี่ เพราะไม่ต้องใช้พลังงานในการคอมไพล์ shader บนเครื่องเอง ฟีเจอร์นี้จะเริ่มใช้กับ ROG Xbox Ally และ Ally X ก่อนในวันที่ 16 ตุลาคม 2025 และจะขยายไปยังอุปกรณ์อื่นในอนาคต โดยไม่ต้องให้ผู้พัฒนาเกมทำอะไรเพิ่มเติมในช่วงแรก แต่ Microsoft มีแผนจะรวมระบบนี้เข้ากับเอนจินเกมโดยตรงในอนาคต 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ Microsoft เปิดตัวฟีเจอร์ “Advanced Shader Delivery” เพื่อลดเวลาโหลดเกม ➡️ ฟีเจอร์นี้ใช้ระบบคลาวด์ในการคอมไพล์ shader แทนการทำบนอุปกรณ์ผู้เล่น ➡️ ใช้ฐานข้อมูลใหม่ชื่อ State Object Database (SODB) และ Precompiled Shader Database (PSDB) ➡️ Xbox PC App จะตรวจสอบสเปกเครื่องและดาวน์โหลด PSDB ที่เหมาะสม ➡️ ลดเวลาโหลดเกมได้สูงสุดถึง 85% เช่นในเกม Avowed ➡️ ช่วยลดการใช้แบตเตอรี่และพลังงานของ CPU/GPU ➡️ เริ่มใช้งานกับ ROG Xbox Ally และ Ally X วันที่ 16 ตุลาคม 2025 ➡️ ไม่ต้องให้ผู้พัฒนาเกมปรับแต่งเพิ่มเติมในช่วงแรก ➡️ Microsoft มีแผนรวมระบบนี้เข้ากับเอนจินเกมในอนาคต ➡️ ฟีเจอร์นี้จะขยายไปยังอุปกรณ์อื่นและ storefronts ผ่าน AgilitySDK ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ปัญหาคอมไพล์ shader เป็นสาเหตุหลักของการโหลดนานและกระตุกในเกม PC ➡️ Steam Deck มีระบบคล้ายกันใน SteamOS แต่ยังไม่แพร่หลายเท่า ➡️ Microsoft เริ่มใช้ระบบ “Handheld Optimized” เพื่อจัดเรตเกมสำหรับเครื่องพกพา ➡️ การแยก shader compiler ออกจาก driver เป็นนวัตกรรมที่ช่วยลดความซับซ้อน ➡️ ฟีเจอร์นี้อาจเป็นการตอบโต้การแข่งขันจาก Steam Deck ที่ควบคุมฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ได้ดีกว่า https://www.tomshardware.com/video-games/pc-gaming/directx-speeds-up-game-loads-up-to-10x-with-new-advanced-shader-compiling-feature-debuts-with-xbox-pc-app-on-rog-xbox-ally-and-ally-x-more-devices-later
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 59 มุมมอง 0 รีวิว
  • เมื่อ AI ไม่ได้คืนทุน – 95% ขององค์กรลงทุนไปเปล่า ๆ กับ Generative AI

    ในช่วงสามปีที่ผ่านมา องค์กรทั่วโลกลงทุนไปกว่า $30–40 พันล้านดอลลาร์ในโครงการ Generative AI โดยหวังว่าจะเปลี่ยนแปลงธุรกิจให้ทันสมัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่รายงานล่าสุดจาก MIT กลับพบว่า 95% ของโครงการเหล่านี้ “ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้” เลย

    แม้จะมีการนำเครื่องมืออย่าง ChatGPT, Copilot และโมเดลภาษาอื่น ๆ มาใช้ในองค์กรกว่า 80% และมีถึง 40% ที่นำไปใช้งานจริง แต่ส่วนใหญ่กลับใช้แค่ในระดับ “เพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล” เช่น เขียนอีเมลหรือช่วยตอบแชต ไม่ได้ส่งผลต่อรายได้หรือกำไรของบริษัท

    สาเหตุหลักคือ AI เหล่านี้ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานจริงขององค์กรได้ เช่น ไม่สามารถเรียนรู้จากบริบท, ไม่เก็บ feedback, และไม่พัฒนาเหตุผลข้ามงานได้เหมือนมนุษย์ ทำให้การใช้งานระยะยาวมีต้นทุนสูงแต่ไม่คุ้มค่า

    ในทางกลับกัน โครงการที่ประสบความสำเร็จ (เพียง 5%) มักจะเลือกปัญหาเฉพาะจุด เช่น การจัดการเอกสารหรือการลดค่าใช้จ่ายภายนอก แล้วใช้ AI แบบเฉพาะทางร่วมกับพันธมิตรที่มีความเชี่ยวชาญ

    MIT ยังพบว่า AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การลดการจ้างงานภายนอกหรือการจัดการข้อมูลซ้ำ ๆ แต่กว่า 50% ของงบประมาณกลับถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งยังต้องพึ่งพามนุษย์เป็นหลัก

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    MIT พบว่า 95% ของโครงการ Generative AI ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้
    องค์กรลงทุนรวมกว่า $30–40 พันล้านในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา
    80% ขององค์กรทดลองใช้ AI และ 40% นำไปใช้งานจริง
    ส่วนใหญ่ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล ไม่ใช่ระดับองค์กร
    AI ไม่สามารถปรับตัวกับ workflow จริงขององค์กรได้
    โครงการที่ประสบความสำเร็จมักเลือกปัญหาเฉพาะและใช้เครื่องมือเฉพาะทาง
    AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น ลดการจ้างงานภายนอก
    กว่า 50% ของงบประมาณ AI ถูกใช้ในงานขายและการตลาด
    2 ใน 3 ของโครงการที่ใช้ผู้ให้บริการ AI เฉพาะทางประสบความสำเร็จ
    องค์กรในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลสูงมักพัฒนา AI เองเพื่อลดความเสี่ยง

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    รายงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NANDA ของ MIT ชื่อว่า “The GenAI Divide”
    Startups ที่เลือกปัญหาเฉพาะ เช่น การจัดการเอกสาร สามารถสร้างรายได้ $20M ภายในปีเดียว
    AI ยังไม่สามารถแทนที่มนุษย์ในด้านการตัดสินใจหรือการเรียนรู้ข้ามบริบท
    การใช้ AI ในงานขายอาจไม่เหมาะ เพราะผู้ซื้อยังต้องการปฏิสัมพันธ์แบบมนุษย์
    ผลกระทบต่อแรงงานคือการไม่แทนที่ตำแหน่งว่าง มากกว่าการปลดพนักงาน

    https://thedailyadda.com/95-of-companies-see-zero-return-on-30-billion-generative-ai-spend-mit-report-finds/
    🎙️ เมื่อ AI ไม่ได้คืนทุน – 95% ขององค์กรลงทุนไปเปล่า ๆ กับ Generative AI ในช่วงสามปีที่ผ่านมา องค์กรทั่วโลกลงทุนไปกว่า $30–40 พันล้านดอลลาร์ในโครงการ Generative AI โดยหวังว่าจะเปลี่ยนแปลงธุรกิจให้ทันสมัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่รายงานล่าสุดจาก MIT กลับพบว่า 95% ของโครงการเหล่านี้ “ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้” เลย แม้จะมีการนำเครื่องมืออย่าง ChatGPT, Copilot และโมเดลภาษาอื่น ๆ มาใช้ในองค์กรกว่า 80% และมีถึง 40% ที่นำไปใช้งานจริง แต่ส่วนใหญ่กลับใช้แค่ในระดับ “เพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล” เช่น เขียนอีเมลหรือช่วยตอบแชต ไม่ได้ส่งผลต่อรายได้หรือกำไรของบริษัท สาเหตุหลักคือ AI เหล่านี้ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานจริงขององค์กรได้ เช่น ไม่สามารถเรียนรู้จากบริบท, ไม่เก็บ feedback, และไม่พัฒนาเหตุผลข้ามงานได้เหมือนมนุษย์ ทำให้การใช้งานระยะยาวมีต้นทุนสูงแต่ไม่คุ้มค่า ในทางกลับกัน โครงการที่ประสบความสำเร็จ (เพียง 5%) มักจะเลือกปัญหาเฉพาะจุด เช่น การจัดการเอกสารหรือการลดค่าใช้จ่ายภายนอก แล้วใช้ AI แบบเฉพาะทางร่วมกับพันธมิตรที่มีความเชี่ยวชาญ MIT ยังพบว่า AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การลดการจ้างงานภายนอกหรือการจัดการข้อมูลซ้ำ ๆ แต่กว่า 50% ของงบประมาณกลับถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งยังต้องพึ่งพามนุษย์เป็นหลัก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ MIT พบว่า 95% ของโครงการ Generative AI ไม่มีผลตอบแทนที่วัดได้ ➡️ องค์กรลงทุนรวมกว่า $30–40 พันล้านในช่วง 3 ปีที่ผ่านมา ➡️ 80% ขององค์กรทดลองใช้ AI และ 40% นำไปใช้งานจริง ➡️ ส่วนใหญ่ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพรายบุคคล ไม่ใช่ระดับองค์กร ➡️ AI ไม่สามารถปรับตัวกับ workflow จริงขององค์กรได้ ➡️ โครงการที่ประสบความสำเร็จมักเลือกปัญหาเฉพาะและใช้เครื่องมือเฉพาะทาง ➡️ AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น ลดการจ้างงานภายนอก ➡️ กว่า 50% ของงบประมาณ AI ถูกใช้ในงานขายและการตลาด ➡️ 2 ใน 3 ของโครงการที่ใช้ผู้ให้บริการ AI เฉพาะทางประสบความสำเร็จ ➡️ องค์กรในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลสูงมักพัฒนา AI เองเพื่อลดความเสี่ยง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ รายงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NANDA ของ MIT ชื่อว่า “The GenAI Divide” ➡️ Startups ที่เลือกปัญหาเฉพาะ เช่น การจัดการเอกสาร สามารถสร้างรายได้ $20M ภายในปีเดียว ➡️ AI ยังไม่สามารถแทนที่มนุษย์ในด้านการตัดสินใจหรือการเรียนรู้ข้ามบริบท ➡️ การใช้ AI ในงานขายอาจไม่เหมาะ เพราะผู้ซื้อยังต้องการปฏิสัมพันธ์แบบมนุษย์ ➡️ ผลกระทบต่อแรงงานคือการไม่แทนที่ตำแหน่งว่าง มากกว่าการปลดพนักงาน https://thedailyadda.com/95-of-companies-see-zero-return-on-30-billion-generative-ai-spend-mit-report-finds/
    THEDAILYADDA.COM
    95% of Companies See ‘Zero Return’ on $30 Billion Generative AI Spend, MIT Report Finds
    Over the last three years, companies worldwide have invested between 30 and 40 billion dollars into generative artificial intelligence projects. Yet most of these efforts have brought no real business…
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 45 มุมมอง 0 รีวิว
  • AI ไม่ได้ช่วยทุกคน – เมื่อองค์กรลงทุนใน Generative AI แล้วไม่เห็นผล

    แม้ว่า Generative AI จะถูกพูดถึงอย่างกว้างขวางในวงการธุรกิจ แต่รายงานล่าสุดจาก MIT พบว่า 95% ของโครงการนำ AI ไปใช้ในองค์กรไม่สามารถสร้างผลกระทบที่วัดได้ต่อกำไรหรือรายได้เลย

    รายงานนี้อ้างอิงจากการสัมภาษณ์ผู้บริหาร 150 คน, สำรวจพนักงาน 350 คน และวิเคราะห์การใช้งาน AI จริงกว่า 300 กรณี พบว่าโครงการส่วนใหญ่ “ล้มเหลว” ไม่ใช่เพราะโมเดล AI ทำงานผิดพลาด แต่เพราะ AI ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานที่มีอยู่แล้วในองค์กรได้

    องค์กรส่วนใหญ่ใช้ AI แบบทั่วไป เช่น ChatGPT โดยไม่ปรับให้เข้ากับบริบทเฉพาะของตน ทำให้เกิดช่องว่างการเรียนรู้ระหว่างเครื่องมือกับผู้ใช้ และโครงการก็หยุดชะงักในที่สุด

    ในทางกลับกัน โครงการที่ประสบความสำเร็จ (เพียง 5%) มักจะเลือก “ปัญหาเดียว” ที่ชัดเจน เช่น การจัดการเอกสาร หรือการตอบอีเมล แล้วใช้ AI แบบเฉพาะทางร่วมกับพันธมิตรที่มีความเชี่ยวชาญ

    MIT ยังพบว่า AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การจัดการข้อมูล, การลดการจ้างงานภายนอก และการทำงานซ้ำ ๆ แต่กว่า 50% ของงบประมาณ AI กลับถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งยังต้องพึ่งพามนุษย์เป็นหลัก

    สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ
    MIT พบว่า 95% ของโครงการนำ Generative AI ไปใช้ในองค์กรไม่มีผลต่อกำไรหรือรายได้
    รายงานอ้างอิงจากการสัมภาษณ์ 150 คน, สำรวจ 350 คน และวิเคราะห์ 300 กรณี
    สาเหตุหลักคือ AI ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานขององค์กร
    โครงการที่ประสบความสำเร็จมักเลือกปัญหาเดียวและใช้เครื่องมือเฉพาะทาง
    AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การจัดการข้อมูลและงานซ้ำ ๆ
    กว่า 50% ของงบประมาณ AI ถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งไม่เหมาะกับ AI
    โครงการที่ใช้ผู้ให้บริการ AI เฉพาะทางมีอัตราความสำเร็จ 2 ใน 3
    โครงการที่พัฒนา AI ภายในองค์กรมีอัตราความสำเร็จเพียง 1 ใน 3
    องค์กรในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลสูง เช่น การเงินและสุขภาพ มักเลือกพัฒนา AI เอง
    AI ส่งผลต่อแรงงานโดยทำให้ตำแหน่งงานที่ว่างไม่ถูกแทนที่ โดยเฉพาะงานระดับต้น

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    รายงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NANDA ของ MIT ชื่อว่า “The GenAI Divide”
    บริษัทที่ประสบความสำเร็จมักเป็นสตาร์ตอัปที่มีทีมเล็กและเป้าหมายชัดเจน
    การใช้ AI ในงานขายอาจไม่เหมาะ เพราะผู้ซื้อยังเป็นมนุษย์ที่ต้องการปฏิสัมพันธ์
    การใช้ AI ในงานหลังบ้านช่วยลดต้นทุนจากการจ้างงานภายนอกและเอเจนซี่
    การไม่แทนที่ตำแหน่งงานที่ว่างอาจเป็นสัญญาณของการลดแรงงานในระยะยาว
    CEO หลายคนเตือนว่า AI อาจแทนที่งานระดับต้นถึง 50% ภายใน 5 ปี

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/95-percent-of-generative-ai-implementations-in-enterprise-have-no-measurable-impact-on-p-and-l-says-mit-flawed-integration-key-reason-why-ai-projects-underperform
    🧠 AI ไม่ได้ช่วยทุกคน – เมื่อองค์กรลงทุนใน Generative AI แล้วไม่เห็นผล แม้ว่า Generative AI จะถูกพูดถึงอย่างกว้างขวางในวงการธุรกิจ แต่รายงานล่าสุดจาก MIT พบว่า 95% ของโครงการนำ AI ไปใช้ในองค์กรไม่สามารถสร้างผลกระทบที่วัดได้ต่อกำไรหรือรายได้เลย รายงานนี้อ้างอิงจากการสัมภาษณ์ผู้บริหาร 150 คน, สำรวจพนักงาน 350 คน และวิเคราะห์การใช้งาน AI จริงกว่า 300 กรณี พบว่าโครงการส่วนใหญ่ “ล้มเหลว” ไม่ใช่เพราะโมเดล AI ทำงานผิดพลาด แต่เพราะ AI ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานที่มีอยู่แล้วในองค์กรได้ องค์กรส่วนใหญ่ใช้ AI แบบทั่วไป เช่น ChatGPT โดยไม่ปรับให้เข้ากับบริบทเฉพาะของตน ทำให้เกิดช่องว่างการเรียนรู้ระหว่างเครื่องมือกับผู้ใช้ และโครงการก็หยุดชะงักในที่สุด ในทางกลับกัน โครงการที่ประสบความสำเร็จ (เพียง 5%) มักจะเลือก “ปัญหาเดียว” ที่ชัดเจน เช่น การจัดการเอกสาร หรือการตอบอีเมล แล้วใช้ AI แบบเฉพาะทางร่วมกับพันธมิตรที่มีความเชี่ยวชาญ MIT ยังพบว่า AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การจัดการข้อมูล, การลดการจ้างงานภายนอก และการทำงานซ้ำ ๆ แต่กว่า 50% ของงบประมาณ AI กลับถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งยังต้องพึ่งพามนุษย์เป็นหลัก 📌 สรุปเนื้อหาเป็นหัวข้อ ➡️ MIT พบว่า 95% ของโครงการนำ Generative AI ไปใช้ในองค์กรไม่มีผลต่อกำไรหรือรายได้ ➡️ รายงานอ้างอิงจากการสัมภาษณ์ 150 คน, สำรวจ 350 คน และวิเคราะห์ 300 กรณี ➡️ สาเหตุหลักคือ AI ไม่สามารถปรับตัวเข้ากับกระบวนการทำงานขององค์กร ➡️ โครงการที่ประสบความสำเร็จมักเลือกปัญหาเดียวและใช้เครื่องมือเฉพาะทาง ➡️ AI มีประโยชน์สูงสุดในงานหลังบ้าน เช่น การจัดการข้อมูลและงานซ้ำ ๆ ➡️ กว่า 50% ของงบประมาณ AI ถูกใช้ในงานขายและการตลาด ซึ่งไม่เหมาะกับ AI ➡️ โครงการที่ใช้ผู้ให้บริการ AI เฉพาะทางมีอัตราความสำเร็จ 2 ใน 3 ➡️ โครงการที่พัฒนา AI ภายในองค์กรมีอัตราความสำเร็จเพียง 1 ใน 3 ➡️ องค์กรในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลสูง เช่น การเงินและสุขภาพ มักเลือกพัฒนา AI เอง ➡️ AI ส่งผลต่อแรงงานโดยทำให้ตำแหน่งงานที่ว่างไม่ถูกแทนที่ โดยเฉพาะงานระดับต้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ รายงานนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ NANDA ของ MIT ชื่อว่า “The GenAI Divide” ➡️ บริษัทที่ประสบความสำเร็จมักเป็นสตาร์ตอัปที่มีทีมเล็กและเป้าหมายชัดเจน ➡️ การใช้ AI ในงานขายอาจไม่เหมาะ เพราะผู้ซื้อยังเป็นมนุษย์ที่ต้องการปฏิสัมพันธ์ ➡️ การใช้ AI ในงานหลังบ้านช่วยลดต้นทุนจากการจ้างงานภายนอกและเอเจนซี่ ➡️ การไม่แทนที่ตำแหน่งงานที่ว่างอาจเป็นสัญญาณของการลดแรงงานในระยะยาว ➡️ CEO หลายคนเตือนว่า AI อาจแทนที่งานระดับต้นถึง 50% ภายใน 5 ปี https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/95-percent-of-generative-ai-implementations-in-enterprise-have-no-measurable-impact-on-p-and-l-says-mit-flawed-integration-key-reason-why-ai-projects-underperform
    WWW.TOMSHARDWARE.COM
    95% of generative AI implementations in enterprise 'have no measurable impact on P&L', says MIT — flawed integration cited as why AI projects underperform
    AI is a powerful tool, but only if used correctly. | The study shows that AI tools must adjust to the organization’s processes for it to work effectively.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 60 มุมมอง 0 รีวิว
  • ปานเทพเผย สาเหตุสุดอึ้ง!!! ไม่บริจาคทัพภาค1 [20/8/68]

    #TruthFromThailand
    #scambodia
    #CambodiaEncroachingThailand
    #SAVEthailand
    #ThaiTimes
    #news1
    #shorts
    #ปานเทพ
    #ทัพภาค1
    #ชายแดนไทยกัมพูชา
    ปานเทพเผย สาเหตุสุดอึ้ง!!! ไม่บริจาคทัพภาค1 [20/8/68] #TruthFromThailand #scambodia #CambodiaEncroachingThailand #SAVEthailand #ThaiTimes #news1 #shorts #ปานเทพ #ทัพภาค1 #ชายแดนไทยกัมพูชา
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 110 มุมมอง 0 0 รีวิว
  • เปิดนาทีประจันหน้า! ทหารเขมรไร้มารยาท บุกป่วนคณะผู้สังเกตการณ์ฯของไทย ระหว่างลงพื้นที่ "ช่องอานม้า-อนุสาวรีย์ตาอม"
    .
    #กองทัพภาคที่2 นำคณะผู้ช่วยทูตอาเซียน 8 ประเทศ - สื่อฯ สังเกตการณ์ "ช่องอานม้า"

    โดยระหว่างที่คณะกำลังตรวจเยี่ยมอยู่นั้น มีทหารกัมพูชาคนหนึ่ง เข้ามาโวยวายทหารไทยว่า "จะขึ้นมาทำไมไม่แจ้งก่อน"

    และห้ามสื่อมวลชน เข้าไปที่อนุสาวรีย์ตาอม เพราะผู้บังคับบัญชาของกัมพูชาไม่อนุญาต อ้างตอนที่กัมพูชานำคณะทูตมาก็ไม่ได้ก้าวข้ามเขตแดน

    และยังขึ้นเสียงดังใส่ทหารไทยว่า ฝ่ายกัมพูชาจะไปประท้วง ทำให้สถานการณ์เริ่มตึงเครียด! จากการเผชิญหน้าระหว่างไทยและกัมพูชา

    จากนั้นไม่นานมี พ.อ.ฉิน ขนา หัวหน้าประสานงานช่องอานม้า-อานแซะ เข้ามาเจรจา พร้อมกล่าวว่าสาเหตุที่ทหารกัมพูชาคนดังกล่าวมีท่าทีโวยวายเนื่องจากว่า มีกองกำลังทหารขึ้นมาอยู่บริเวณอนุสาวรีย์ตาอม โดยไม่มีการแจ้งให้ทราบล่วงหน้าว่า..ขึ้นมาเพราะอะไร จึงเกิดการไม่เข้าใจ
    แต่ได้อธิบายให้ทราบ และอนุญาตให้คณะผู้ช่วยทูตฯ IOT ที่เดินทางมากับคณะของไทย ได้เข้าพื้นที่เพื่อสำรวจ และสังเกตการณ์ได้
    แต่ไม่อนุญาตให้สื่อมวลชนของไทย เข้าไปใกล้บริเวณอนุสาวรีย์ตาอม

    เครดิตคลิปจาก นรพร พจน์จำเนียน #ช่องวัน31
    เปิดนาทีประจันหน้า! ทหารเขมรไร้มารยาท บุกป่วนคณะผู้สังเกตการณ์ฯของไทย ระหว่างลงพื้นที่ "ช่องอานม้า-อนุสาวรีย์ตาอม" . #กองทัพภาคที่2 นำคณะผู้ช่วยทูตอาเซียน 8 ประเทศ - สื่อฯ สังเกตการณ์ "ช่องอานม้า" โดยระหว่างที่คณะกำลังตรวจเยี่ยมอยู่นั้น มีทหารกัมพูชาคนหนึ่ง เข้ามาโวยวายทหารไทยว่า "จะขึ้นมาทำไมไม่แจ้งก่อน" และห้ามสื่อมวลชน เข้าไปที่อนุสาวรีย์ตาอม เพราะผู้บังคับบัญชาของกัมพูชาไม่อนุญาต อ้างตอนที่กัมพูชานำคณะทูตมาก็ไม่ได้ก้าวข้ามเขตแดน และยังขึ้นเสียงดังใส่ทหารไทยว่า ฝ่ายกัมพูชาจะไปประท้วง ทำให้สถานการณ์เริ่มตึงเครียด! จากการเผชิญหน้าระหว่างไทยและกัมพูชา จากนั้นไม่นานมี พ.อ.ฉิน ขนา หัวหน้าประสานงานช่องอานม้า-อานแซะ เข้ามาเจรจา พร้อมกล่าวว่าสาเหตุที่ทหารกัมพูชาคนดังกล่าวมีท่าทีโวยวายเนื่องจากว่า มีกองกำลังทหารขึ้นมาอยู่บริเวณอนุสาวรีย์ตาอม โดยไม่มีการแจ้งให้ทราบล่วงหน้าว่า..ขึ้นมาเพราะอะไร จึงเกิดการไม่เข้าใจ แต่ได้อธิบายให้ทราบ และอนุญาตให้คณะผู้ช่วยทูตฯ IOT ที่เดินทางมากับคณะของไทย ได้เข้าพื้นที่เพื่อสำรวจ และสังเกตการณ์ได้ แต่ไม่อนุญาตให้สื่อมวลชนของไทย เข้าไปใกล้บริเวณอนุสาวรีย์ตาอม เครดิตคลิปจาก นรพร พจน์จำเนียน #ช่องวัน31
    Like
    1
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 182 มุมมอง 0 0 รีวิว
  • เมื่อ CISO กลายเป็นแพะรับบาปหลังเหตุการณ์ ransomware

    ลองจินตนาการว่าคุณเป็น CISO ที่ทำงานอย่างหนักเพื่อป้องกันภัยไซเบอร์ แต่วันหนึ่งบริษัทของคุณโดนโจมตีด้วย ransomware และแม้คุณจะทำตามแผนรับมือทุกขั้นตอน คุณก็ยังถูกปลดออกจากตำแหน่ง

    นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในองค์กรจำนวนมาก จากรายงานของ Sophos พบว่า 25% ของ CISO ถูกเปลี่ยนตัวหลังเกิดเหตุการณ์ ransomware โดยไม่จำเป็นต้องเป็นความผิดของพวกเขาโดยตรง

    ผู้เชี่ยวชาญชี้ว่า การปลด CISO มักเกิดจากแรงกดดันของบอร์ดบริหารที่ต้องการ “รีเซ็ตภาพลักษณ์” มากกว่าการวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์ บางครั้ง CISO ถูกปลดแม้ระบบตรวจจับทำงานดี แผนรับมือถูกดำเนินการครบ และการกู้คืนข้อมูลอยู่ใน SLA

    ยิ่งไปกว่านั้น บางองค์กรยังไม่ให้ CISO เข้าร่วมประชุมสำคัญ เพราะกลัวว่าจะ “ขัดขวางธุรกิจ” ซึ่งทำให้การตัดสินใจด้านความปลอดภัยถูกละเลย และนำไปสู่ช่องโหว่ที่ถูกโจมตีในภายหลัง

    ข้อมูลจากรายงานข่าวและการวิเคราะห์
    25% ของ CISO ถูกเปลี่ยนตัวหลังเกิดเหตุการณ์ ransomware
    การปลด CISO มักเกิดจากแรงกดดันของบอร์ด ไม่ใช่ความผิดโดยตรง
    หากแผนรับมือทำงานดี การปลดอาจส่งสัญญาณผิดภายในองค์กร
    ช่องโหว่ที่ถูกโจมตีมักเป็นช่องที่ “รู้ว่ามี” แต่ไม่ได้รับการแก้ไข
    40% ของผู้ตอบแบบสอบถามยอมรับว่าโจมตีมาจากช่องโหว่ที่รู้แต่ไม่ได้จัดการ
    สาเหตุหลักของ ransomware คือช่องโหว่ (32%) และ credential ที่ถูกขโมย (23%)
    อีเมลและ phishing ยังเป็นช่องทางโจมตีหลัก (รวมกัน 37%)
    บาง CISO ลาออกเองเพราะความเครียดและความขัดแย้งหลังเหตุการณ์
    การเปรียบเทียบ CISO กับ “นักดับเพลิง” ชี้ว่าพวกเขาคือผู้รับมือ ไม่ใช่ต้นเหตุ
    การไม่ให้ CISO เข้าร่วมประชุมสำคัญทำให้ความปลอดภัยถูกละเลย

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    รายงาน Sophos ปี 2025 สำรวจจาก 3,400 ผู้บริหาร IT ใน 17 ประเทศ
    41% ของทีมที่ถูกโจมตีมีความเครียดสูง และ 31% มีการลาหยุดจากปัญหาสุขภาพจิต
    ค่าใช้จ่ายในการกู้คืนข้อมูลเฉลี่ยอยู่ที่ $1.53M (ไม่รวมค่าไถ่)
    53% ขององค์กรสามารถกู้คืนได้ภายใน 1 สัปดาห์
    การเจรจาค่าไถ่ลดลง โดยค่าเฉลี่ยการจ่ายจริงอยู่ที่ $1M
    การขาด segmentation และการไม่ทำ tabletop exercise เป็นสาเหตุที่ทำให้ CISO ถูกปลด

    https://www.csoonline.com/article/4040156/25-of-security-leaders-replaced-after-ransomware-attack.html
    🧯 เมื่อ CISO กลายเป็นแพะรับบาปหลังเหตุการณ์ ransomware ลองจินตนาการว่าคุณเป็น CISO ที่ทำงานอย่างหนักเพื่อป้องกันภัยไซเบอร์ แต่วันหนึ่งบริษัทของคุณโดนโจมตีด้วย ransomware และแม้คุณจะทำตามแผนรับมือทุกขั้นตอน คุณก็ยังถูกปลดออกจากตำแหน่ง นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในองค์กรจำนวนมาก จากรายงานของ Sophos พบว่า 25% ของ CISO ถูกเปลี่ยนตัวหลังเกิดเหตุการณ์ ransomware โดยไม่จำเป็นต้องเป็นความผิดของพวกเขาโดยตรง ผู้เชี่ยวชาญชี้ว่า การปลด CISO มักเกิดจากแรงกดดันของบอร์ดบริหารที่ต้องการ “รีเซ็ตภาพลักษณ์” มากกว่าการวิเคราะห์เชิงกลยุทธ์ บางครั้ง CISO ถูกปลดแม้ระบบตรวจจับทำงานดี แผนรับมือถูกดำเนินการครบ และการกู้คืนข้อมูลอยู่ใน SLA ยิ่งไปกว่านั้น บางองค์กรยังไม่ให้ CISO เข้าร่วมประชุมสำคัญ เพราะกลัวว่าจะ “ขัดขวางธุรกิจ” ซึ่งทำให้การตัดสินใจด้านความปลอดภัยถูกละเลย และนำไปสู่ช่องโหว่ที่ถูกโจมตีในภายหลัง ✅ ข้อมูลจากรายงานข่าวและการวิเคราะห์ ➡️ 25% ของ CISO ถูกเปลี่ยนตัวหลังเกิดเหตุการณ์ ransomware ➡️ การปลด CISO มักเกิดจากแรงกดดันของบอร์ด ไม่ใช่ความผิดโดยตรง ➡️ หากแผนรับมือทำงานดี การปลดอาจส่งสัญญาณผิดภายในองค์กร ➡️ ช่องโหว่ที่ถูกโจมตีมักเป็นช่องที่ “รู้ว่ามี” แต่ไม่ได้รับการแก้ไข ➡️ 40% ของผู้ตอบแบบสอบถามยอมรับว่าโจมตีมาจากช่องโหว่ที่รู้แต่ไม่ได้จัดการ ➡️ สาเหตุหลักของ ransomware คือช่องโหว่ (32%) และ credential ที่ถูกขโมย (23%) ➡️ อีเมลและ phishing ยังเป็นช่องทางโจมตีหลัก (รวมกัน 37%) ➡️ บาง CISO ลาออกเองเพราะความเครียดและความขัดแย้งหลังเหตุการณ์ ➡️ การเปรียบเทียบ CISO กับ “นักดับเพลิง” ชี้ว่าพวกเขาคือผู้รับมือ ไม่ใช่ต้นเหตุ ➡️ การไม่ให้ CISO เข้าร่วมประชุมสำคัญทำให้ความปลอดภัยถูกละเลย ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ รายงาน Sophos ปี 2025 สำรวจจาก 3,400 ผู้บริหาร IT ใน 17 ประเทศ ➡️ 41% ของทีมที่ถูกโจมตีมีความเครียดสูง และ 31% มีการลาหยุดจากปัญหาสุขภาพจิต ➡️ ค่าใช้จ่ายในการกู้คืนข้อมูลเฉลี่ยอยู่ที่ $1.53M (ไม่รวมค่าไถ่) ➡️ 53% ขององค์กรสามารถกู้คืนได้ภายใน 1 สัปดาห์ ➡️ การเจรจาค่าไถ่ลดลง โดยค่าเฉลี่ยการจ่ายจริงอยู่ที่ $1M ➡️ การขาด segmentation และการไม่ทำ tabletop exercise เป็นสาเหตุที่ทำให้ CISO ถูกปลด https://www.csoonline.com/article/4040156/25-of-security-leaders-replaced-after-ransomware-attack.html
    WWW.CSOONLINE.COM
    25% of security leaders replaced after ransomware attack
    In a perfect world, such things would happen only when the CISO made explicit errors. In the corporate world, though, scapegoating is tradition.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 92 มุมมอง 0 รีวิว
  • เมื่อชีวิตนักพัฒนาสตาร์ทอัพต้องมาเจอโลกขององค์กรใหญ่

    ลองจินตนาการว่าคุณเป็นนักพัฒนาที่เคยทำงานในสตาร์ทอัพเล็ก ๆ มาตลอดชีวิต แล้ววันหนึ่งคุณตัดสินใจ “ขายวิญญาณ” เข้าสู่โลกขององค์กรขนาดใหญ่เพื่อเงินและความมั่นคง นี่คือเรื่องราวของผู้เขียนที่เข้าสู่ชีวิตใหม่ในบริษัทที่เรียกว่า $ENTERPRISE

    เขาเริ่มต้นด้วยความตื่นเต้น แต่ไม่นานก็พบกับความวุ่นวายที่ไม่เคยเจอมาก่อน เช่น การหาคนรับผิดชอบเครื่องมือที่ไม่มีใครรู้ว่าใครดูแล, การใช้เงินอย่างไร้เหตุผล, เพื่อนร่วมงานที่ไม่มีมาตรฐานเดียวกัน, ความเร่งด่วนที่ไม่มีเหตุผล และระบบความปลอดภัยที่กลายเป็น “ละครตัวเลข”

    แม้จะมีเรื่องให้บ่นมากมาย แต่เขาก็ยอมรับว่าการทำงานในองค์กรใหญ่มีข้อดี เช่น การได้เขียนโค้ดที่มีคนใช้จริง, โอกาสเติบโตในสายงาน, การได้เรียนรู้จากคนเก่ง และความมั่นคงที่มากกว่าที่เคยมี

    ประสบการณ์ในองค์กรใหญ่ที่แตกต่างจากสตาร์ทอัพ
    การหาคนรับผิดชอบเครื่องมือในองค์กรใหญ่เป็นเรื่องยากและใช้เวลานาน
    เครื่องมือบางตัวไม่มีคนดูแล แต่ยังคงใช้งานและเสียค่าใช้จ่ายมหาศาล
    การใช้เงินในองค์กรใหญ่ขาดความคุ้มค่า เช่น ใช้ AWS เกินความจำเป็น
    โครงการใหญ่ถูกยกเลิกก่อนเปิดตัวเพราะงบเกินนิดเดียว
    การขออุปกรณ์เล็ก ๆ เช่นเมาส์ กลับถูกปฏิเสธ
    เพื่อนร่วมงานมีความสามารถไม่เท่ากัน และไม่มีการคัดกรองที่ดี
    ความเร่งด่วนในองค์กรใหญ่ไม่ชัดเจน ต้องแยกแยะเองว่าเรื่องไหนจริง
    ระบบความปลอดภัยกลายเป็นการสร้างตัวเลขเพื่อโชว์ผู้บริหาร
    ตำแหน่งในองค์กรไม่ชัดเจน เช่น “หัวหน้าสถาปัตยกรรม” มีหลายคน
    ผู้นำใหม่มักทำซ้ำความผิดพลาดเดิม เพราะไม่กล้ายอมรับว่า “ไม่รู้”
    ทีมวิศวกรรมแต่ละทีมมีวัฒนธรรมของตัวเอง เหมือนอาณาจักรแยกกัน

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    ปัญหา “tool ownership” เป็นเรื่องใหญ่ในองค์กรทั่วโลก โดยเฉพาะเมื่อมีการเปลี่ยนทีมบ่อย
    การใช้เงินเกินจำเป็นในระบบคลาวด์เป็นปัญหาที่หลายองค์กรกำลังแก้ด้วย FinOps
    การขาดมาตรฐานในการจ้างงานส่งผลต่อคุณภาพของทีมและความสามารถในการส่งมอบงาน
    การสร้าง “urgency” เทียมเป็นหนึ่งในสาเหตุของ burnout ในสายงานไอที
    การวัดความปลอดภัยด้วยตัวเลขแทนการวิเคราะห์เชิงลึกเป็นแนวโน้มที่ถูกวิจารณ์ในวงการ cybersecurity
    การมีหลายทีมที่ไม่สื่อสารกันทำให้เกิด “software silos” ซึ่งลดประสิทธิภาพโดยรวมขององค์กร

    https://churchofturing.github.io/the-enterprise-experience.html
    🏢 เมื่อชีวิตนักพัฒนาสตาร์ทอัพต้องมาเจอโลกขององค์กรใหญ่ ลองจินตนาการว่าคุณเป็นนักพัฒนาที่เคยทำงานในสตาร์ทอัพเล็ก ๆ มาตลอดชีวิต แล้ววันหนึ่งคุณตัดสินใจ “ขายวิญญาณ” เข้าสู่โลกขององค์กรขนาดใหญ่เพื่อเงินและความมั่นคง นี่คือเรื่องราวของผู้เขียนที่เข้าสู่ชีวิตใหม่ในบริษัทที่เรียกว่า $ENTERPRISE เขาเริ่มต้นด้วยความตื่นเต้น แต่ไม่นานก็พบกับความวุ่นวายที่ไม่เคยเจอมาก่อน เช่น การหาคนรับผิดชอบเครื่องมือที่ไม่มีใครรู้ว่าใครดูแล, การใช้เงินอย่างไร้เหตุผล, เพื่อนร่วมงานที่ไม่มีมาตรฐานเดียวกัน, ความเร่งด่วนที่ไม่มีเหตุผล และระบบความปลอดภัยที่กลายเป็น “ละครตัวเลข” แม้จะมีเรื่องให้บ่นมากมาย แต่เขาก็ยอมรับว่าการทำงานในองค์กรใหญ่มีข้อดี เช่น การได้เขียนโค้ดที่มีคนใช้จริง, โอกาสเติบโตในสายงาน, การได้เรียนรู้จากคนเก่ง และความมั่นคงที่มากกว่าที่เคยมี ✅ ประสบการณ์ในองค์กรใหญ่ที่แตกต่างจากสตาร์ทอัพ ➡️ การหาคนรับผิดชอบเครื่องมือในองค์กรใหญ่เป็นเรื่องยากและใช้เวลานาน ➡️ เครื่องมือบางตัวไม่มีคนดูแล แต่ยังคงใช้งานและเสียค่าใช้จ่ายมหาศาล ➡️ การใช้เงินในองค์กรใหญ่ขาดความคุ้มค่า เช่น ใช้ AWS เกินความจำเป็น ➡️ โครงการใหญ่ถูกยกเลิกก่อนเปิดตัวเพราะงบเกินนิดเดียว ➡️ การขออุปกรณ์เล็ก ๆ เช่นเมาส์ กลับถูกปฏิเสธ ➡️ เพื่อนร่วมงานมีความสามารถไม่เท่ากัน และไม่มีการคัดกรองที่ดี ➡️ ความเร่งด่วนในองค์กรใหญ่ไม่ชัดเจน ต้องแยกแยะเองว่าเรื่องไหนจริง ➡️ ระบบความปลอดภัยกลายเป็นการสร้างตัวเลขเพื่อโชว์ผู้บริหาร ➡️ ตำแหน่งในองค์กรไม่ชัดเจน เช่น “หัวหน้าสถาปัตยกรรม” มีหลายคน ➡️ ผู้นำใหม่มักทำซ้ำความผิดพลาดเดิม เพราะไม่กล้ายอมรับว่า “ไม่รู้” ➡️ ทีมวิศวกรรมแต่ละทีมมีวัฒนธรรมของตัวเอง เหมือนอาณาจักรแยกกัน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ปัญหา “tool ownership” เป็นเรื่องใหญ่ในองค์กรทั่วโลก โดยเฉพาะเมื่อมีการเปลี่ยนทีมบ่อย ➡️ การใช้เงินเกินจำเป็นในระบบคลาวด์เป็นปัญหาที่หลายองค์กรกำลังแก้ด้วย FinOps ➡️ การขาดมาตรฐานในการจ้างงานส่งผลต่อคุณภาพของทีมและความสามารถในการส่งมอบงาน ➡️ การสร้าง “urgency” เทียมเป็นหนึ่งในสาเหตุของ burnout ในสายงานไอที ➡️ การวัดความปลอดภัยด้วยตัวเลขแทนการวิเคราะห์เชิงลึกเป็นแนวโน้มที่ถูกวิจารณ์ในวงการ cybersecurity ➡️ การมีหลายทีมที่ไม่สื่อสารกันทำให้เกิด “software silos” ซึ่งลดประสิทธิภาพโดยรวมขององค์กร https://churchofturing.github.io/the-enterprise-experience.html
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 112 มุมมอง 0 รีวิว
  • Anna’s Archive ยังอยู่ และยังสู้: อัปเดตล่าสุดจากทีมงาน

    ในเดือนสิงหาคม 2025 ทีมงาน Anna’s Archive ออกมาอัปเดตสถานการณ์ล่าสุดผ่านบล็อกของพวกเขา โดยระบุว่ากำลังเผชิญ “การโจมตีที่เพิ่มขึ้น” ต่อภารกิจของพวกเขาในการปกป้องและเผยแพร่ความรู้ของมนุษยชาติ

    ตั้งแต่เริ่มต้นในปี 2022 พวกเขาได้ “ปลดปล่อย” หนังสือ บทความวิชาการ นิตยสาร และหนังสือพิมพ์หลายสิบล้านรายการจากแหล่งต่าง ๆ เช่น Internet Archive, HathiTrust, DuXiu และอื่น ๆ ผ่านการ scrape และการแชร์แบบ torrent

    นอกจากนี้ยังได้รวบรวม metadata จากแหล่งใหญ่ที่สุดในโลก เช่น WorldCat และ Google Books เพื่อระบุว่าหนังสือเล่มใดยังขาดหาย และควรได้รับการช่วยเหลือก่อน

    ทีมงานยังได้สร้างพันธมิตรกับ LibGen forks, STC/Nexus และ Z-Library เพื่อแลกเปลี่ยนไฟล์และ mirror ข้อมูลซึ่งช่วยให้ความรู้เหล่านี้ไม่สูญหายไปจากโลก แม้จะมีข่าวเศร้าคือหนึ่งใน LibGen forks ได้หายไปโดยไม่ทราบสาเหตุ

    มีผู้เล่นใหม่ชื่อ WeLib ที่ใช้โค้ดของ Anna’s Archive และ mirror ข้อมูล แต่ไม่ได้แบ่งปันอะไรกลับคืนสู่ระบบนิเวศ ทีมงานจึงแนะนำให้ “ใช้ด้วยความระมัดระวัง” และไม่แนะนำให้ใช้งาน

    ขณะนี้ยังมีข้อมูลใหม่หลายร้อยเทราไบต์รอการประมวลผล และทีมงานเชิญชวนผู้สนใจให้เข้าร่วมเป็นอาสาสมัครหรือบริจาคเพื่อช่วยให้โครงการดำเนินต่อไปได้

    ความเคลื่อนไหวล่าสุดของ Anna’s Archive
    เผชิญการโจมตีต่อภารกิจในการปกป้องความรู้ของมนุษยชาติ
    ดำเนินการ harden ระบบ infrastructure และความปลอดภัยเชิงปฏิบัติการ
    ได้ scrape ไฟล์จาก IA CDL, HathiTrust, DuXiu และอื่น ๆ รวมหลายสิบล้านรายการ
    รวบรวม metadata จาก WorldCat และ Google Books เพื่อระบุหนังสือที่ยังขาด
    สร้างพันธมิตรกับ LibGen forks, STC/Nexus และ Z-Library เพื่อ mirror ข้อมูล
    มีข้อมูลใหม่หลายร้อยเทราไบต์รอการประมวลผล
    เชิญชวนให้ร่วมเป็นอาสาสมัครหรือบริจาคผ่านหน้า Volunteering และ Donate

    Anna’s Archive มีหนังสือกว่า 51 ล้านเล่ม และบทความวิชาการกว่า 98 ล้านรายการ
    ส่งผลต่อการวิจัยทั่วโลก โดยช่วยลดช่องว่างระหว่างมหาวิทยาลัยใหญ่กับสถาบันเล็ก
    นักวิจัยรายงานว่าใช้เวลาทำ literature review ลดลงถึง 60–80%
    ส่งเสริมการวิจัยข้ามสาขาเพิ่มขึ้นกว่า 40%
    บางมหาวิทยาลัยเริ่มปรับบทบาทห้องสมุดจากการเก็บหนังสือ สู่การฝึกทักษะดิจิทัล
    ผู้ให้บริการ AI และนักวิจัยใช้ข้อมูลจาก Anna’s Archive เพื่อฝึกโมเดลและวิเคราะห์ข้อมูล

    https://annas-archive.org/blog/an-update-from-the-team.html
    🔐 Anna’s Archive ยังอยู่ และยังสู้: อัปเดตล่าสุดจากทีมงาน ในเดือนสิงหาคม 2025 ทีมงาน Anna’s Archive ออกมาอัปเดตสถานการณ์ล่าสุดผ่านบล็อกของพวกเขา โดยระบุว่ากำลังเผชิญ “การโจมตีที่เพิ่มขึ้น” ต่อภารกิจของพวกเขาในการปกป้องและเผยแพร่ความรู้ของมนุษยชาติ ตั้งแต่เริ่มต้นในปี 2022 พวกเขาได้ “ปลดปล่อย” หนังสือ บทความวิชาการ นิตยสาร และหนังสือพิมพ์หลายสิบล้านรายการจากแหล่งต่าง ๆ เช่น Internet Archive, HathiTrust, DuXiu และอื่น ๆ ผ่านการ scrape และการแชร์แบบ torrent นอกจากนี้ยังได้รวบรวม metadata จากแหล่งใหญ่ที่สุดในโลก เช่น WorldCat และ Google Books เพื่อระบุว่าหนังสือเล่มใดยังขาดหาย และควรได้รับการช่วยเหลือก่อน ทีมงานยังได้สร้างพันธมิตรกับ LibGen forks, STC/Nexus และ Z-Library เพื่อแลกเปลี่ยนไฟล์และ mirror ข้อมูลซึ่งช่วยให้ความรู้เหล่านี้ไม่สูญหายไปจากโลก แม้จะมีข่าวเศร้าคือหนึ่งใน LibGen forks ได้หายไปโดยไม่ทราบสาเหตุ มีผู้เล่นใหม่ชื่อ WeLib ที่ใช้โค้ดของ Anna’s Archive และ mirror ข้อมูล แต่ไม่ได้แบ่งปันอะไรกลับคืนสู่ระบบนิเวศ ทีมงานจึงแนะนำให้ “ใช้ด้วยความระมัดระวัง” และไม่แนะนำให้ใช้งาน ขณะนี้ยังมีข้อมูลใหม่หลายร้อยเทราไบต์รอการประมวลผล และทีมงานเชิญชวนผู้สนใจให้เข้าร่วมเป็นอาสาสมัครหรือบริจาคเพื่อช่วยให้โครงการดำเนินต่อไปได้ ✅ ความเคลื่อนไหวล่าสุดของ Anna’s Archive ➡️ เผชิญการโจมตีต่อภารกิจในการปกป้องความรู้ของมนุษยชาติ ➡️ ดำเนินการ harden ระบบ infrastructure และความปลอดภัยเชิงปฏิบัติการ ➡️ ได้ scrape ไฟล์จาก IA CDL, HathiTrust, DuXiu และอื่น ๆ รวมหลายสิบล้านรายการ ➡️ รวบรวม metadata จาก WorldCat และ Google Books เพื่อระบุหนังสือที่ยังขาด ➡️ สร้างพันธมิตรกับ LibGen forks, STC/Nexus และ Z-Library เพื่อ mirror ข้อมูล ➡️ มีข้อมูลใหม่หลายร้อยเทราไบต์รอการประมวลผล ➡️ เชิญชวนให้ร่วมเป็นอาสาสมัครหรือบริจาคผ่านหน้า Volunteering และ Donate ➡️ Anna’s Archive มีหนังสือกว่า 51 ล้านเล่ม และบทความวิชาการกว่า 98 ล้านรายการ ➡️ ส่งผลต่อการวิจัยทั่วโลก โดยช่วยลดช่องว่างระหว่างมหาวิทยาลัยใหญ่กับสถาบันเล็ก ➡️ นักวิจัยรายงานว่าใช้เวลาทำ literature review ลดลงถึง 60–80% ➡️ ส่งเสริมการวิจัยข้ามสาขาเพิ่มขึ้นกว่า 40% ➡️ บางมหาวิทยาลัยเริ่มปรับบทบาทห้องสมุดจากการเก็บหนังสือ สู่การฝึกทักษะดิจิทัล ➡️ ผู้ให้บริการ AI และนักวิจัยใช้ข้อมูลจาก Anna’s Archive เพื่อฝึกโมเดลและวิเคราะห์ข้อมูล https://annas-archive.org/blog/an-update-from-the-team.html
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 132 มุมมอง 0 รีวิว
  • ข้อถกเถียงอันน่าปวดหัวของคำว่า ขอม เขมร สยาม ไท ไต กับมุมมองความแตกต่างทางพันธุกรรม
    =================================================================
    ผมมักอ่านพบการโต้เถียงในเรื่องว่า ขอม เป็นใคร อยู่บ่อยๆ บ้างว่าคือ สยาม.. บ้างว่า คือ เขมร.. ทั้งที่ต่างก็เป็นชื่อสมมุติ มีความยืดหยุ่นมาก ชื่อส่วนใหญ่มักเป็นชื่อที่ผู้อื่นเรียก โดยมากมีความหมายไม่ดีมาก่อนและมีการเปลี่ยนผันไปตามกาลเวลา จึงอยากขออนุญาติเสนอความเห็นสักสองสตางค์ในมุมมองที่แตกต่างออกไป อาจจะยาวไปหน่อย ปกติมันควรใช้เวลาอธิบายสักสองชั่วโมง แต่ผมจะพยายามย่อให้สั้น
    .
    ผมคิดแบบเอาวิทยาศาสตร์เป็นตัวตั้ง ใช้ชีววิทยาพันธุกรรมเป็นแผนที่หลักในการสำรวจสิ่งต่างๆ ก็ด้วยเหตุผลว่า ดีเอ็นเอมนุษย์สามารถเชื่อมโยงมนุษย์ทั้งหมดเข้าด้วยกันได้ว่าใครสืบสายเลือดมาทางสาแหรกไหนหรือใครมีอายุเก่าใหม่กว่ากัน เพราะในดีเอ็นเอมี time stamp อยู่ในสิ่งที่เรียกว่า “genetic marker” ในมนุษย์ผู้ชายมียีนพ่อ Y chromosome DNA และยีนแม่ Mitochondreal DNA ปรากฏอยู่ในโครงสร้างของโปรตีนในเลือดเนื้อ.. ส่วนผู้หญิงมีแต่ยีนแม่ Mitochondrea DNA. ยีนพ่อและยีนแม่เหล่านี้มันไม่เคยหายไป มันอยู่ในตัวเราและสาวลึกไปสู่บรรพบุรุษต้นทางได้ ข้อมูลของความหนาแน่นของดีเอ็นเอประชากรโลกและ time stamp ที่บอกอายุของดีเอ็นเอ ก่อให้เกิดการคำนวณเส้นทางการอพยพย้ายถิ่นของมนุษย์โบราณได้ ทีมวิจัยด้านพันธุกรรมศาสตร์ของสแตนฟอร์ดที่บุกเบิกโดยศาสตราจารย์ Luca Cavalli Sforza ทำการพลอตเส้นทางอพยพของมนุษย์จากฐานข้อมูลนี้. ดังนั้นสำหรับผม… ชื่อทุกชื่อเป็นเพียงสิ่งสมมุติ ภาษาพูดไม่ใช่สิ่งยืนยันทางพันธุกรรม.
    .
    แสนกว่าปีก่อนมนุษย์อพยพออกจากบริเวณที่เป็นซาฮารันโบราณในแอฟริกา ห้าหมื่นกว่าปีก่อน… มนุษย์กลุ่มแรกที่อพยพออกจากแอฟริกาใช้เส้นทางเลาะชายฝั่งทะเลและอพยพมาถึงเอเชียโบราณบริเวณที่เรียกว่าแผ่นดินซุนดา ซึ่งผืนดินเชื่อมถึงกันหมดทั้งอุษาคเนย์ ไม่มีทะเลบริเวณอ่าวไทย ยีนพ่อหรือมนุษย์ผู้ชายที่มาถึงก่อนเป็นพวก YDNA Haplogroup C และยีนแม่คือ Mitochondreal M และ B คนพวกนี้เคยถูกเรียกว่าอะไรหรือพูดภาษาอะไรมาก่อนไม่รู้ได้ นักวิชาการสมัยใหม่นิยามว่าภาษาซาฮารันโบราณหรือโปรโตซาฮารันอนุมานจากบริเวณถิ่นฐานในแอฟริกาโบราณที่พวกเขาจากมา ส่วนหนึ่งจากคลื่นอพยพของพวกเขากลายเป็นพวกที่เริ่มอารยะธรรมสินธุที่บริเวณฮารัปปา-โมฮันจดาโรเมื่ออพยพผ่านอินเดียโบราณ ซึ่งต่อมาพวกนี้กลายเป็นสาแหรกของกลุ่มดราวิเดียน ทมิฬ สิงหล… ส่วนหนึ่งพลัดข้ามไปสู่เกาะเซนทิเนียล นิโคบาร์ ในอันดามัน ถูกกักกั้นตัดขาดอยู่กลางทะเล รู้จักกันในชื่อพวกอันดามันนิส… ส่วนหนึ่งเข้าสู่เมนแลนด์ซุนดากลายเป็นพวกปาปวน แล้วข้ามไปแผ่นดินซาฮุลโบราณหรือออสเตรเลียปัจจุบันกลายเป็นพวกที่เรียกว่าอะบอริจินิสท์… ส่วนหนึ่งอพยพขึ้นเหนือ แล้วกลับเข้าสู่เอเชียตะวันออกทางตอนบนเคลื่อนย้อนมาทางตะวันตกกลายเป็นพวกมองโกล ส่วนหนึ่งข้ามไปบุกเบิกเกาะญี่ปุ่นกลายเป็นพวกไอนุ ส่วนหนึ่งขึ้นเหนือไปและข้ามทะเลแบริ่งไปทวีปอเมริกาโบราณกลายเป็นพวกอินุอิตที่พบในอะลาสก้า… ไม่ว่าพวกเขาทั้งหมดนี้จะมีหรือเคยมีชื่อชาติพันธุ์อะไร เคยพูดภาษาอะไรและในที่สุดพูดภาษาอะไร พวกเขาล้วนมีบรรพบุรุษร่วมกัน มาจากมดลูกของบรรพบุรุษสาแหรกเดียวกันทั้งสิ้น มนุษย์ผู้ชายทั้งหมดจากชาติพันธุ์ที่กล่าวไปนี้ทั้งหมด แครี่ Y Chromosome DNA Haplogroup C. และเมื่อลองพิจารณาดูปัจจุบันนี้ เฉพาะพวกไอนุอย่างเดียว วันนี้พูดภาษาญี่ปุ่นและสำมะโนประชากรระบุว่าเป็นคนญี่ปุ่น จะเห็นว่าชื่อทางชาติพันธุ์หรือภาษาพูดไม่ได้เป็นตัวชี้วัดว่าพวกเขาเป็นใคร (ไม่ต่างกับการพูดภาษาขอม ภาษาเขมร ภาษาไทย ก็ไม่ได้เป็นตัวชี้ว่าพวกเขาเป็นใครมาก่อนกันแน่)
    .
    สามหมื่นห้าพันกว่าปีก่อน คลื่นอพยพระลอกที่สองประกอบด้วยยีนพ่อคือ Y Chromosome Hg O ยีนแม่คือ Mt DNA Hg F และ D. อพยพมาตามเส้นทางโบราณสายอนาโตเลีย ยูเครน สู่เอเชียกลาง มาถึงบริเวณที่รู้จักกันในชื่อ Pamir Knot ซึ่งมีภูเขายักษ์สามลูกคือ ฮินดูกูช หิมาลัย และเทียนซานขวางหน้าพวกเขา อุปสรรคทางภูมิศาสตร์นี้บีบให้เส้นทางอพยพแตกออกเป็นสามทาง พวกหนึ่งขึ้นเหนือเลาะเทียนซานมุ่งสู่ไซบีเรียและอพยพข้ามแบริ่งไปทวีปอเมริกากลายเป็นพวกนาดิเนอินเดียนและอะมาไรด์อินเดียน… พวกหนึ่งผ่าที่ราบสูงทิเบตแล้วกระจายกันสู่บริเวณที่เป็นเสฉวน หยุนหนาน กวางสี ในปัจจุบัน กลายเป็นพวกชนเผ่าหิมาลายัน และชนเผ่ามากมายที่บันทึกจีนเรียกเยว่ร้อยเผ่า ในบรรดาพวกนี้ ผลการสำรวจดีเอ็นเอในประเทศจีนตอนใต้โดยศาสตราจารย์จินลีของประเทศจีน ปรากฏว่าไม่มีใครมียีนเก่าไปกว่าพวกข่าว้าและพวกผู้ยีซึ่งเป็นชนเผ่าหนึ่งในตระกูลจ้วงเหนือ… พวกสุดท้ายกลุ่มที่สาม อพยพเลาะเทือกตะนาวศรีเข้าสู่ซุนดาโบราณ ลงมาปะทะสังสรรค์และผสานกับพวกอพยพคลื่นลูกแรกที่มาถึงก่อน ในบรรดาพวกนี้ทั้งหมด จากฐานข้อมูลดีเอ็นเอปัจุบันไม่มีใครมียีนเก่าไปกว่าพวกโอรังอัสลิ (นักวิชาการรุ่นใหม่เรียกว่า aslian) โดยเฉพาะกลุ่มที่อาศัยในซาบาห์ บอร์เนียว ที่สำคัญไปกว่านั้น แม่พันธุ์ของพวกอพยพระลอกแรก คือ mt DNA B และ M เลือกพวกผู้ชายอัสเลียนเป็นพ่อพันธุ์ด้วนเหตุผลใดไม่ทราบ ทำให้ยีนพ่อเดิมของพวกคลื่นอพยพแรกคือพวก Y DNA Hg C ถูกเบียดผลักให้ออกจากเมนแลนด์ไปสู่เกาะแก่งโดยรอบ... ด้วยการที่ตระกูลนี้มีแม่พันธ์ุใหญ่ถึงสี่สาแหรก คือ mt DNA hg B / M / D / F ทำให้ยีนพ่อ Y DNA hg O กลายเป็นสาแหรกที่ใหญ่ที่สุดและมีลูกหลานยึดครองแผ่นดินเอเชียที่มีปริมาณประชากรมากกว่า 70 เปอร์เซ็นต์ของประชากรเอเชียทั้งหมดจนถึงปัจจุบัน
    .
    ปัจจัยสำคัญเกิดขึ้นเมื่อเกือบหมื่นปีที่แล้ว สิ้นสุดยุคน้ำแข็ง น้ำแข็งละลายและระดับน้ำสูงขึ้นจนท่วมแผ่นดินซุนดาโบราณสามครั้ง รวมแล้วประมาณ 120 เมตร ทำให้แผ่นดินซุนดาหายไปกว่าครึ่ง และทำให้เอเชียมีรูปร่างอย่างที่เห็นทุกวันนี้ ผลจากน้ำท่วมโลกนี้ ทำให้ประชากรอัสเลียนโบราณ Y DNA O ในตอนล่างของคาบสมุทร อพยพหนีขึ้นเหนือไปรวมกับพวก Y DNA O ที่อยู่ทางตอนเหนือ บางส่วนอพยพหนีไปสู่เกาะต่างๆ โดยรอบ เกิดปรากฏการณ์ของ cultural transmission ที่หลากหลายและน่าทึ่ง
    .
    ทั้งหมดนี้คือวิทยาศาสตร์ที่บอกว่าเราเป็นใคร คนอุษาคเนย์ที่อยู่บนคาบสมุทรตอนล่างไม่ว่าจะถูกเรียกด้วยชื่ออะไร พูดภาษาอะไร พวกเขาล้วนมาจากพวกอัสเลียนอย่างเช่น เซมังซาไก มานิ โอรังลาโว้ย ดยัค อิฟูเกา บอนทอค…ฯลฯ ไม่ว่าต่อมาลูกหลานของพวกเขาจะกลายเป็นเซนอย เป็นข่า เป็นมอญ เป็นขอม เป็นละโว้ เป็นสยาม เป็นอโยธยา เป็นทวารวดี เป็นศรีโพธิ์ เป็นเขมรพระนคร…ฯลฯ. ชื่ออะไรก็ตามแต่... ผู้ชายของชื่อสมมุติพวกนี้ทั้งหมดล้วนมาจาก 'aslian' และบางกลุ่มยังมียีนแม่เป็นอะบอริจินิสท์ พวกเขาล้วนมีโครงสร้างทางโปรตีนในดีเอ็นเหมือนกันกว่าเจ็ดสิบเปอร์เซ็นต์ ต่างกันเพียงมิวเทชั่นเล็กน้อย ดังนั้น fact ง่ายๆ สำหรับผมพวกเขาคือ Y Chromosome DNA Haplogroup O . สาแหรกวงศ์ตระกูลทีใหญ่ที่สุดในโลก
    .
    คนมอญ คนสยาม คนเขมร ไม่ว่าเก่าใหม่ มีชื่อเรียกว่าอะไร เคยมีชื่อเรียกว่าอะไร.. มนุษย์ผู้ชาย 'ส่วนใหญ่' แชร์ยีนพ่อ sub clan จาก Y DNA hg O2 คนพื้นถิ่นพวกนี้ที่เป็นประชากรทั่วไป โดยธรรมชาติจะแทบไม่เคลื่อนย้ายไปไหน ถ้าไม่มีภัยพิบัติคุกคาม โรคระบาด หรือถูกกวาดต้อนย้ายไปเพราะมีสงคราม… เราไม่มีทางรู้ได้เลยว่าคนเขมรพระนครยุคโบราณพากันย้ายไปไหนบ้าง เพราะเมืองนครวัดประสบปัญหาเรื่องชลประทาน สุขาภิบาลและสุขอนามัย ในที่สุดมันล่มสลายและถูกทิ้งให้ร้างอยู่ในป่า จนแม้แต่คนเขมรส่วนใหญ่ในยุคอาณานิคมก็ไม่รู้ว่ามีนครโบราณอยู่ตรงนั้นตอนที่พวกทีมสำรวจของฝรั่งเศสไปพบเข้า เป็นไปได้ว่ายังอาจมีเชื้อพันธุ์จากประชากรโบราณบางส่วนยังคงอยู่ในบริเวณนั้นบ้าง แต่ไม่ได้แปลว่าคนกัมพูชาปัจจุบันสืบสายมาจากประชากรเมืองพระนคร
    .
    ลองคิดดูว่า สมมุติว่าหลังพระนครล่มสลาย ถ้าพวกเขาส่วนหนึ่งย้ายถิ่นฐานมาอยู่แถบลุ่มน้ำเจ้าพระยาส่วนหนึ่ง ในขณะที่บางส่วนที่อาจยังคงอยู่ในบริเวณโตนเลสาปส่วนหนึ่ง หากวันนี้มีการนำลูกหลานของทั้งสองพวกนี้มาตรวจดีเอ็นเอ ก็จะไม่แปลกใจเลยเมื่อพบว่าพวกเขาส่วนใหญ่มียีน O2 เหมือนกัน แต่พวกหนึ่งพูดไทย พวกหนึ่งพูดกัมพูชา ทั้งที่เมื่อสาวย้อนไปไกลขึ้นอีกล้วนมีรากลึกที่สุดมาจากอัสเลียนและพูดภาษาอัสเลียนมาก่อนทั้งคู่ วิทยาศาสตร์จะบอกอย่างตรงไปตรงมาอย่างนี้โดยไม่สนความสมมุติทั้งหลาย.. หากเป็นเช่นนี้ คำพูดที่ว่า ขอมพระนครคือสยาม และขอมพระนครคือเขมร ก็จะถูกต้องทั้งสองแง่
    .
    ถ้าเราลองมองดูเฉพาะ อยุธยา ที่จีนเรียกว่า "เสียน-หลอ" เพราะเป็นการรวมกันของสุโขทัยและละโว้ในความคิดจีน พวกสุโขทัยหรือที่จีนเรียก 'เสียน' อาศัยอยู่ทางเหนือ พวกนี้ก็เป็น Y DNA hg O เช่นกัน จัดเป็นกลุ่มเยว่ พูดภาษาจ้วงไต... ขณะที่พวกละโว้อโยธยาที่จีนเรียกหลอหู่ อาศัยอยู่ตอนกลางคาบสมุทรแถบลุ่มน้ำเจ้าพระยา พวกนี้ก็เป็น Y DNA hg O เช่นกันอีก จัดเป็นสาแหรกอัสเลียนที่ไม่ต่างกับพวกอื่นที่อยู่ในคาบสมุทรมาเลย์ และพวกมอญ-เขมร. จะด้วยสาเหตุใดก็ตามที่พวกนี้ได้ปกครองเหนือชนพื้นเมืองหลายพงศ์เผ่า จะเป็นเพราะพวกเยว่รูปหล่อผิวขาวร่ำรวยกว่าหรืออย่างไรก็ไม่อาจทราบ คนพวกนี้ได้เป็นชนชั้นปกครองและเป็นผลให้ภาษาสกุลจ้วงไทกลายเป็นภาษากลางของหลอหู่ ทั้งที่คนพื้นเมืองหลายกลุ่มปะปนมีทั้งพูดอัสเลียนมาก่อน พูดขอมมาก่อน พูดข่ามาก่อน พูดมอญมาก่อน และประชากรชาวบ้านพวกนี้ส่วนใหญ่ไม่ได้ย้ายไปไหน ชื่อเมืองอาจเปลี่ยน ชื่อคนอาจเปลี่ยน ชื่ออาณาจักรอาจเปลี่ยน ภาษาอาจเปลี่ยน แต่สาแหรกพันธุกรรมและความเชื่อมโยงกลับไม่เปลี่ยน ที่อัศจรรย์กว่านั้นคือ พวกที่อยู่ไกลกันมากอย่างเช่นพวกนากาในอัสสัม พวกอดิในอรุณาจัลประเทศ พวกดยัคในบอร์เนียว พวกบอนทอคในฟิลิปปินส์ พวกอตายาลในฟอร์โมซา พวกข่าว้าในหยุนหนานมีความเชื่อมโยงทางดีเอ็นเอใกล้ชิดกันมากอย่างน่าแปลกใจ แน่นอนผู้ชายของพวกเขาล้วนมียีน Y DNA hg O
    .
    เคสที่น่าสนใจ เคสนึงที่จะทำให้เห็นภาพปัจจัยทางสังคมศาสตร์มากขึ้นคือกรณีของพระนางจามเทวี พระนางไม่ได้เป็นเจ้านางของชนเผ่าไฮโซที่ไหน แต่เป็นผู้หญิงระดับสูงของพวกลั๊วะ และแน่ๆ คือเป็นนักรบด้วยเพราะนางพุ่งหอกชนะนักรบลั๊วะผู้ชายคนนึงที่หมายปองนาง แต่นางไปเลือกแต่งกับเจ้าชายจากเมืองเหนือแทน นักรบผู้นั้นก็เลยไปท้านางแข่งพุ่งหอกเดิมพันแต่งงานกันแต่ไม่อาจเอาชนะนางได้ การดองกันนี้ของเจ้าหญิงเผ่าลั๊วะกับเจ้านายหริภุญไชยเป็นการเมืองที่ทำให้คนเมืองเหนือที่พูดไทปกครองชนเผ่าเชื้อสายอัสเลียนที่พูดออสโตรเอเชียติคได้ ผ่านกาลเวลายาวนาน อัสเลียนกับไทดองกันเป็นประชากรชาติเดียวกันและพูดภาษาเดียวกัน ยาวมาจนทุกวันนี้
    .
    สำหรับผม การเอาข้อมูลเหล่านี้เป็นแผนที่วิจัย จะเห็นความเชื่อมโยงในอีกแง่มุมที่เราไม่เคยคิดมาก่อน ผมทำอย่างนี้ในเกือบทุกเรื่องที่ผมค้นคว้า และเมื่อใช้มันประกบเข้ากับสาขาความรู้อื่น เช่น ประวัติศาสตร์ โบราณคดี ภาษาศาสตร์ นิรุกติศาสตร์ ธรณีวิทยา ศิลปะวัฒนธรรม หรือแม้แต่ปรัมปราคติ ถ้ามันเข้ากันได้ทั้งหมดโดยไม่มีข้อขัดแย้งซึ่งกันและกัน ในความเห็นผม มันน่าจะเป็นประวัติศาสตร์ที่มั่นคงที่สุด
    .
    เมื่อพิจารณาอย่างนี้ แนวคิดหนึ่งที่ถูกนำเสนอและดูจะมีน้ำหนักสุด คือแนวคิดที่เห็นว่า ขอม เป็นชื่อที่คนพื้นเมืองทางเหนือเรียกคนพื้นเมืองทางใต้ ประชากรพวกนี้บ้างอาจเคยเป็นส่วนหนึ่งของแคว้นโบราณสักแคว้นหนึ่งหรือหลายแคว้น อาจปะปน เคลื่อนย้ายถ่ายเทไปมา บางพวกอาจเคยเป็นส่วนหนึ่งของฟูนัน อาจเป็นส่วนหนึ่งของมอญทวารวดี อาจเป็นส่วนหนึ่งของเขมรพระนคร เป็นส่วนหนึ่งของละโว้ เป็นส่วนหนึ่งอโยธยา เป็นส่วนหนึ่งของจาม.... แต่ความสมมุตินี้ได้จบสิ้นไปแล้วหลายร้อยปี ไม่ควรเอามาเป็นตัวชี้วัดปัจจุบัน ความเป็นจริงแท้เดียวที่ไม่เปลี่ยนแปรไป แม้ความสมมุติเหล่านั้นจะสิ้นสลายไปแล้วก็คือ ทั้งอุษาคเนย์ล้วนมียีนพ่อเดียวกันกว่า 70 เปอร์เซ็นต์คือ Y Chromosome DNA Haplogroup O เป็นสายพันธ์ุตระกูลใหญ่ที่มีรากมาจากหิมาลายัน ไป่เยว่และอัสเลียน และยังมีแม่จากต่างสาแหรกร่วมกับพวกดราวิเดียน อะบอริจินิสท์ ไอนุ โพลินิเชียน มองโกล และอินุอิต ถ้ายอมรับความจริงข้อนี้ ความขัดแย้งน่าจะยุติลง
    .
    อยากรู้ว่าประชากรเขมร หรือประชากรสยามคนไหนเคยเป็นส่วนหนึ่งของประชากรที่อาศัยในพื้นที่ใด มีความเก่าแก่แค่ไหนในตัวเขา และเขามาจากสาแหรกไหน เก่าแก่มากน้อยเพียงใด... ไม่ยาก สามารถอ่านได้จากรหัสมิวเทชั่นในพันธุกรรมของพวกเขา ที่ซึ่งจากฐานข้อมูลที่มีการรวบรวมอยู่ตลอดเวลาที่ผ่านมากว่าสามสิบปี อย่างเช่นของ familytreedna.org เราจะสามารถระบุความหนาแน่นของดีเอ็นเอในกลุ่มประชากรแต่ละพื้นที่ได้ ถ้าดีเอ็นเอของใครที่มาจากมิวเทชั่นของสาแหรกเก่าแก่นับพันปี (อย่างที่บอก ดีเอ็นเอมี time stamp) และพบหนาแน่นอยู่ในบริเวณลุ่มน้ำเจ้าพระยาไปจนจรดแถบตะวันออกของกัมพูชาเวียตนามปัจจุบัน และพบว่าไม่เคยย้ายถิ่นฐานไปไกลจากพื้นที่แถบนั้นเลยมาหลายชั่วคนเกินกว่าสองสามร้อยปีมาแล้ว ก็เป็นไปได้ว่าบรรพบุรุษพวกเขาอาจอยู่ในเขมรพระนครมาก่อน
    .
    เอา fact นี้เป็นตัวตั้ง แล้วเอาประวัติศาสตร์วางทาบลงไป
    =========================================================
    ข้อถกเถียงอันน่าปวดหัวของคำว่า ขอม เขมร สยาม ไท ไต กับมุมมองความแตกต่างทางพันธุกรรม ================================================================= ผมมักอ่านพบการโต้เถียงในเรื่องว่า ขอม เป็นใคร อยู่บ่อยๆ บ้างว่าคือ สยาม.. บ้างว่า คือ เขมร.. ทั้งที่ต่างก็เป็นชื่อสมมุติ มีความยืดหยุ่นมาก ชื่อส่วนใหญ่มักเป็นชื่อที่ผู้อื่นเรียก โดยมากมีความหมายไม่ดีมาก่อนและมีการเปลี่ยนผันไปตามกาลเวลา จึงอยากขออนุญาติเสนอความเห็นสักสองสตางค์ในมุมมองที่แตกต่างออกไป อาจจะยาวไปหน่อย ปกติมันควรใช้เวลาอธิบายสักสองชั่วโมง แต่ผมจะพยายามย่อให้สั้น . ผมคิดแบบเอาวิทยาศาสตร์เป็นตัวตั้ง ใช้ชีววิทยาพันธุกรรมเป็นแผนที่หลักในการสำรวจสิ่งต่างๆ ก็ด้วยเหตุผลว่า ดีเอ็นเอมนุษย์สามารถเชื่อมโยงมนุษย์ทั้งหมดเข้าด้วยกันได้ว่าใครสืบสายเลือดมาทางสาแหรกไหนหรือใครมีอายุเก่าใหม่กว่ากัน เพราะในดีเอ็นเอมี time stamp อยู่ในสิ่งที่เรียกว่า “genetic marker” ในมนุษย์ผู้ชายมียีนพ่อ Y chromosome DNA และยีนแม่ Mitochondreal DNA ปรากฏอยู่ในโครงสร้างของโปรตีนในเลือดเนื้อ.. ส่วนผู้หญิงมีแต่ยีนแม่ Mitochondrea DNA. ยีนพ่อและยีนแม่เหล่านี้มันไม่เคยหายไป มันอยู่ในตัวเราและสาวลึกไปสู่บรรพบุรุษต้นทางได้ ข้อมูลของความหนาแน่นของดีเอ็นเอประชากรโลกและ time stamp ที่บอกอายุของดีเอ็นเอ ก่อให้เกิดการคำนวณเส้นทางการอพยพย้ายถิ่นของมนุษย์โบราณได้ ทีมวิจัยด้านพันธุกรรมศาสตร์ของสแตนฟอร์ดที่บุกเบิกโดยศาสตราจารย์ Luca Cavalli Sforza ทำการพลอตเส้นทางอพยพของมนุษย์จากฐานข้อมูลนี้. ดังนั้นสำหรับผม… ชื่อทุกชื่อเป็นเพียงสิ่งสมมุติ ภาษาพูดไม่ใช่สิ่งยืนยันทางพันธุกรรม. . แสนกว่าปีก่อนมนุษย์อพยพออกจากบริเวณที่เป็นซาฮารันโบราณในแอฟริกา ห้าหมื่นกว่าปีก่อน… มนุษย์กลุ่มแรกที่อพยพออกจากแอฟริกาใช้เส้นทางเลาะชายฝั่งทะเลและอพยพมาถึงเอเชียโบราณบริเวณที่เรียกว่าแผ่นดินซุนดา ซึ่งผืนดินเชื่อมถึงกันหมดทั้งอุษาคเนย์ ไม่มีทะเลบริเวณอ่าวไทย ยีนพ่อหรือมนุษย์ผู้ชายที่มาถึงก่อนเป็นพวก YDNA Haplogroup C และยีนแม่คือ Mitochondreal M และ B คนพวกนี้เคยถูกเรียกว่าอะไรหรือพูดภาษาอะไรมาก่อนไม่รู้ได้ นักวิชาการสมัยใหม่นิยามว่าภาษาซาฮารันโบราณหรือโปรโตซาฮารันอนุมานจากบริเวณถิ่นฐานในแอฟริกาโบราณที่พวกเขาจากมา ส่วนหนึ่งจากคลื่นอพยพของพวกเขากลายเป็นพวกที่เริ่มอารยะธรรมสินธุที่บริเวณฮารัปปา-โมฮันจดาโรเมื่ออพยพผ่านอินเดียโบราณ ซึ่งต่อมาพวกนี้กลายเป็นสาแหรกของกลุ่มดราวิเดียน ทมิฬ สิงหล… ส่วนหนึ่งพลัดข้ามไปสู่เกาะเซนทิเนียล นิโคบาร์ ในอันดามัน ถูกกักกั้นตัดขาดอยู่กลางทะเล รู้จักกันในชื่อพวกอันดามันนิส… ส่วนหนึ่งเข้าสู่เมนแลนด์ซุนดากลายเป็นพวกปาปวน แล้วข้ามไปแผ่นดินซาฮุลโบราณหรือออสเตรเลียปัจจุบันกลายเป็นพวกที่เรียกว่าอะบอริจินิสท์… ส่วนหนึ่งอพยพขึ้นเหนือ แล้วกลับเข้าสู่เอเชียตะวันออกทางตอนบนเคลื่อนย้อนมาทางตะวันตกกลายเป็นพวกมองโกล ส่วนหนึ่งข้ามไปบุกเบิกเกาะญี่ปุ่นกลายเป็นพวกไอนุ ส่วนหนึ่งขึ้นเหนือไปและข้ามทะเลแบริ่งไปทวีปอเมริกาโบราณกลายเป็นพวกอินุอิตที่พบในอะลาสก้า… ไม่ว่าพวกเขาทั้งหมดนี้จะมีหรือเคยมีชื่อชาติพันธุ์อะไร เคยพูดภาษาอะไรและในที่สุดพูดภาษาอะไร พวกเขาล้วนมีบรรพบุรุษร่วมกัน มาจากมดลูกของบรรพบุรุษสาแหรกเดียวกันทั้งสิ้น มนุษย์ผู้ชายทั้งหมดจากชาติพันธุ์ที่กล่าวไปนี้ทั้งหมด แครี่ Y Chromosome DNA Haplogroup C. และเมื่อลองพิจารณาดูปัจจุบันนี้ เฉพาะพวกไอนุอย่างเดียว วันนี้พูดภาษาญี่ปุ่นและสำมะโนประชากรระบุว่าเป็นคนญี่ปุ่น จะเห็นว่าชื่อทางชาติพันธุ์หรือภาษาพูดไม่ได้เป็นตัวชี้วัดว่าพวกเขาเป็นใคร (ไม่ต่างกับการพูดภาษาขอม ภาษาเขมร ภาษาไทย ก็ไม่ได้เป็นตัวชี้ว่าพวกเขาเป็นใครมาก่อนกันแน่) . สามหมื่นห้าพันกว่าปีก่อน คลื่นอพยพระลอกที่สองประกอบด้วยยีนพ่อคือ Y Chromosome Hg O ยีนแม่คือ Mt DNA Hg F และ D. อพยพมาตามเส้นทางโบราณสายอนาโตเลีย ยูเครน สู่เอเชียกลาง มาถึงบริเวณที่รู้จักกันในชื่อ Pamir Knot ซึ่งมีภูเขายักษ์สามลูกคือ ฮินดูกูช หิมาลัย และเทียนซานขวางหน้าพวกเขา อุปสรรคทางภูมิศาสตร์นี้บีบให้เส้นทางอพยพแตกออกเป็นสามทาง พวกหนึ่งขึ้นเหนือเลาะเทียนซานมุ่งสู่ไซบีเรียและอพยพข้ามแบริ่งไปทวีปอเมริกากลายเป็นพวกนาดิเนอินเดียนและอะมาไรด์อินเดียน… พวกหนึ่งผ่าที่ราบสูงทิเบตแล้วกระจายกันสู่บริเวณที่เป็นเสฉวน หยุนหนาน กวางสี ในปัจจุบัน กลายเป็นพวกชนเผ่าหิมาลายัน และชนเผ่ามากมายที่บันทึกจีนเรียกเยว่ร้อยเผ่า ในบรรดาพวกนี้ ผลการสำรวจดีเอ็นเอในประเทศจีนตอนใต้โดยศาสตราจารย์จินลีของประเทศจีน ปรากฏว่าไม่มีใครมียีนเก่าไปกว่าพวกข่าว้าและพวกผู้ยีซึ่งเป็นชนเผ่าหนึ่งในตระกูลจ้วงเหนือ… พวกสุดท้ายกลุ่มที่สาม อพยพเลาะเทือกตะนาวศรีเข้าสู่ซุนดาโบราณ ลงมาปะทะสังสรรค์และผสานกับพวกอพยพคลื่นลูกแรกที่มาถึงก่อน ในบรรดาพวกนี้ทั้งหมด จากฐานข้อมูลดีเอ็นเอปัจุบันไม่มีใครมียีนเก่าไปกว่าพวกโอรังอัสลิ (นักวิชาการรุ่นใหม่เรียกว่า aslian) โดยเฉพาะกลุ่มที่อาศัยในซาบาห์ บอร์เนียว ที่สำคัญไปกว่านั้น แม่พันธุ์ของพวกอพยพระลอกแรก คือ mt DNA B และ M เลือกพวกผู้ชายอัสเลียนเป็นพ่อพันธุ์ด้วนเหตุผลใดไม่ทราบ ทำให้ยีนพ่อเดิมของพวกคลื่นอพยพแรกคือพวก Y DNA Hg C ถูกเบียดผลักให้ออกจากเมนแลนด์ไปสู่เกาะแก่งโดยรอบ... ด้วยการที่ตระกูลนี้มีแม่พันธ์ุใหญ่ถึงสี่สาแหรก คือ mt DNA hg B / M / D / F ทำให้ยีนพ่อ Y DNA hg O กลายเป็นสาแหรกที่ใหญ่ที่สุดและมีลูกหลานยึดครองแผ่นดินเอเชียที่มีปริมาณประชากรมากกว่า 70 เปอร์เซ็นต์ของประชากรเอเชียทั้งหมดจนถึงปัจจุบัน . ปัจจัยสำคัญเกิดขึ้นเมื่อเกือบหมื่นปีที่แล้ว สิ้นสุดยุคน้ำแข็ง น้ำแข็งละลายและระดับน้ำสูงขึ้นจนท่วมแผ่นดินซุนดาโบราณสามครั้ง รวมแล้วประมาณ 120 เมตร ทำให้แผ่นดินซุนดาหายไปกว่าครึ่ง และทำให้เอเชียมีรูปร่างอย่างที่เห็นทุกวันนี้ ผลจากน้ำท่วมโลกนี้ ทำให้ประชากรอัสเลียนโบราณ Y DNA O ในตอนล่างของคาบสมุทร อพยพหนีขึ้นเหนือไปรวมกับพวก Y DNA O ที่อยู่ทางตอนเหนือ บางส่วนอพยพหนีไปสู่เกาะต่างๆ โดยรอบ เกิดปรากฏการณ์ของ cultural transmission ที่หลากหลายและน่าทึ่ง . ทั้งหมดนี้คือวิทยาศาสตร์ที่บอกว่าเราเป็นใคร คนอุษาคเนย์ที่อยู่บนคาบสมุทรตอนล่างไม่ว่าจะถูกเรียกด้วยชื่ออะไร พูดภาษาอะไร พวกเขาล้วนมาจากพวกอัสเลียนอย่างเช่น เซมังซาไก มานิ โอรังลาโว้ย ดยัค อิฟูเกา บอนทอค…ฯลฯ ไม่ว่าต่อมาลูกหลานของพวกเขาจะกลายเป็นเซนอย เป็นข่า เป็นมอญ เป็นขอม เป็นละโว้ เป็นสยาม เป็นอโยธยา เป็นทวารวดี เป็นศรีโพธิ์ เป็นเขมรพระนคร…ฯลฯ. ชื่ออะไรก็ตามแต่... ผู้ชายของชื่อสมมุติพวกนี้ทั้งหมดล้วนมาจาก 'aslian' และบางกลุ่มยังมียีนแม่เป็นอะบอริจินิสท์ พวกเขาล้วนมีโครงสร้างทางโปรตีนในดีเอ็นเหมือนกันกว่าเจ็ดสิบเปอร์เซ็นต์ ต่างกันเพียงมิวเทชั่นเล็กน้อย ดังนั้น fact ง่ายๆ สำหรับผมพวกเขาคือ Y Chromosome DNA Haplogroup O . สาแหรกวงศ์ตระกูลทีใหญ่ที่สุดในโลก . คนมอญ คนสยาม คนเขมร ไม่ว่าเก่าใหม่ มีชื่อเรียกว่าอะไร เคยมีชื่อเรียกว่าอะไร.. มนุษย์ผู้ชาย 'ส่วนใหญ่' แชร์ยีนพ่อ sub clan จาก Y DNA hg O2 คนพื้นถิ่นพวกนี้ที่เป็นประชากรทั่วไป โดยธรรมชาติจะแทบไม่เคลื่อนย้ายไปไหน ถ้าไม่มีภัยพิบัติคุกคาม โรคระบาด หรือถูกกวาดต้อนย้ายไปเพราะมีสงคราม… เราไม่มีทางรู้ได้เลยว่าคนเขมรพระนครยุคโบราณพากันย้ายไปไหนบ้าง เพราะเมืองนครวัดประสบปัญหาเรื่องชลประทาน สุขาภิบาลและสุขอนามัย ในที่สุดมันล่มสลายและถูกทิ้งให้ร้างอยู่ในป่า จนแม้แต่คนเขมรส่วนใหญ่ในยุคอาณานิคมก็ไม่รู้ว่ามีนครโบราณอยู่ตรงนั้นตอนที่พวกทีมสำรวจของฝรั่งเศสไปพบเข้า เป็นไปได้ว่ายังอาจมีเชื้อพันธุ์จากประชากรโบราณบางส่วนยังคงอยู่ในบริเวณนั้นบ้าง แต่ไม่ได้แปลว่าคนกัมพูชาปัจจุบันสืบสายมาจากประชากรเมืองพระนคร . ลองคิดดูว่า สมมุติว่าหลังพระนครล่มสลาย ถ้าพวกเขาส่วนหนึ่งย้ายถิ่นฐานมาอยู่แถบลุ่มน้ำเจ้าพระยาส่วนหนึ่ง ในขณะที่บางส่วนที่อาจยังคงอยู่ในบริเวณโตนเลสาปส่วนหนึ่ง หากวันนี้มีการนำลูกหลานของทั้งสองพวกนี้มาตรวจดีเอ็นเอ ก็จะไม่แปลกใจเลยเมื่อพบว่าพวกเขาส่วนใหญ่มียีน O2 เหมือนกัน แต่พวกหนึ่งพูดไทย พวกหนึ่งพูดกัมพูชา ทั้งที่เมื่อสาวย้อนไปไกลขึ้นอีกล้วนมีรากลึกที่สุดมาจากอัสเลียนและพูดภาษาอัสเลียนมาก่อนทั้งคู่ วิทยาศาสตร์จะบอกอย่างตรงไปตรงมาอย่างนี้โดยไม่สนความสมมุติทั้งหลาย.. หากเป็นเช่นนี้ คำพูดที่ว่า ขอมพระนครคือสยาม และขอมพระนครคือเขมร ก็จะถูกต้องทั้งสองแง่ . ถ้าเราลองมองดูเฉพาะ อยุธยา ที่จีนเรียกว่า "เสียน-หลอ" เพราะเป็นการรวมกันของสุโขทัยและละโว้ในความคิดจีน พวกสุโขทัยหรือที่จีนเรียก 'เสียน' อาศัยอยู่ทางเหนือ พวกนี้ก็เป็น Y DNA hg O เช่นกัน จัดเป็นกลุ่มเยว่ พูดภาษาจ้วงไต... ขณะที่พวกละโว้อโยธยาที่จีนเรียกหลอหู่ อาศัยอยู่ตอนกลางคาบสมุทรแถบลุ่มน้ำเจ้าพระยา พวกนี้ก็เป็น Y DNA hg O เช่นกันอีก จัดเป็นสาแหรกอัสเลียนที่ไม่ต่างกับพวกอื่นที่อยู่ในคาบสมุทรมาเลย์ และพวกมอญ-เขมร. จะด้วยสาเหตุใดก็ตามที่พวกนี้ได้ปกครองเหนือชนพื้นเมืองหลายพงศ์เผ่า จะเป็นเพราะพวกเยว่รูปหล่อผิวขาวร่ำรวยกว่าหรืออย่างไรก็ไม่อาจทราบ คนพวกนี้ได้เป็นชนชั้นปกครองและเป็นผลให้ภาษาสกุลจ้วงไทกลายเป็นภาษากลางของหลอหู่ ทั้งที่คนพื้นเมืองหลายกลุ่มปะปนมีทั้งพูดอัสเลียนมาก่อน พูดขอมมาก่อน พูดข่ามาก่อน พูดมอญมาก่อน และประชากรชาวบ้านพวกนี้ส่วนใหญ่ไม่ได้ย้ายไปไหน ชื่อเมืองอาจเปลี่ยน ชื่อคนอาจเปลี่ยน ชื่ออาณาจักรอาจเปลี่ยน ภาษาอาจเปลี่ยน แต่สาแหรกพันธุกรรมและความเชื่อมโยงกลับไม่เปลี่ยน ที่อัศจรรย์กว่านั้นคือ พวกที่อยู่ไกลกันมากอย่างเช่นพวกนากาในอัสสัม พวกอดิในอรุณาจัลประเทศ พวกดยัคในบอร์เนียว พวกบอนทอคในฟิลิปปินส์ พวกอตายาลในฟอร์โมซา พวกข่าว้าในหยุนหนานมีความเชื่อมโยงทางดีเอ็นเอใกล้ชิดกันมากอย่างน่าแปลกใจ แน่นอนผู้ชายของพวกเขาล้วนมียีน Y DNA hg O . เคสที่น่าสนใจ เคสนึงที่จะทำให้เห็นภาพปัจจัยทางสังคมศาสตร์มากขึ้นคือกรณีของพระนางจามเทวี พระนางไม่ได้เป็นเจ้านางของชนเผ่าไฮโซที่ไหน แต่เป็นผู้หญิงระดับสูงของพวกลั๊วะ และแน่ๆ คือเป็นนักรบด้วยเพราะนางพุ่งหอกชนะนักรบลั๊วะผู้ชายคนนึงที่หมายปองนาง แต่นางไปเลือกแต่งกับเจ้าชายจากเมืองเหนือแทน นักรบผู้นั้นก็เลยไปท้านางแข่งพุ่งหอกเดิมพันแต่งงานกันแต่ไม่อาจเอาชนะนางได้ การดองกันนี้ของเจ้าหญิงเผ่าลั๊วะกับเจ้านายหริภุญไชยเป็นการเมืองที่ทำให้คนเมืองเหนือที่พูดไทปกครองชนเผ่าเชื้อสายอัสเลียนที่พูดออสโตรเอเชียติคได้ ผ่านกาลเวลายาวนาน อัสเลียนกับไทดองกันเป็นประชากรชาติเดียวกันและพูดภาษาเดียวกัน ยาวมาจนทุกวันนี้ . สำหรับผม การเอาข้อมูลเหล่านี้เป็นแผนที่วิจัย จะเห็นความเชื่อมโยงในอีกแง่มุมที่เราไม่เคยคิดมาก่อน ผมทำอย่างนี้ในเกือบทุกเรื่องที่ผมค้นคว้า และเมื่อใช้มันประกบเข้ากับสาขาความรู้อื่น เช่น ประวัติศาสตร์ โบราณคดี ภาษาศาสตร์ นิรุกติศาสตร์ ธรณีวิทยา ศิลปะวัฒนธรรม หรือแม้แต่ปรัมปราคติ ถ้ามันเข้ากันได้ทั้งหมดโดยไม่มีข้อขัดแย้งซึ่งกันและกัน ในความเห็นผม มันน่าจะเป็นประวัติศาสตร์ที่มั่นคงที่สุด . เมื่อพิจารณาอย่างนี้ แนวคิดหนึ่งที่ถูกนำเสนอและดูจะมีน้ำหนักสุด คือแนวคิดที่เห็นว่า ขอม เป็นชื่อที่คนพื้นเมืองทางเหนือเรียกคนพื้นเมืองทางใต้ ประชากรพวกนี้บ้างอาจเคยเป็นส่วนหนึ่งของแคว้นโบราณสักแคว้นหนึ่งหรือหลายแคว้น อาจปะปน เคลื่อนย้ายถ่ายเทไปมา บางพวกอาจเคยเป็นส่วนหนึ่งของฟูนัน อาจเป็นส่วนหนึ่งของมอญทวารวดี อาจเป็นส่วนหนึ่งของเขมรพระนคร เป็นส่วนหนึ่งของละโว้ เป็นส่วนหนึ่งอโยธยา เป็นส่วนหนึ่งของจาม.... แต่ความสมมุตินี้ได้จบสิ้นไปแล้วหลายร้อยปี ไม่ควรเอามาเป็นตัวชี้วัดปัจจุบัน ความเป็นจริงแท้เดียวที่ไม่เปลี่ยนแปรไป แม้ความสมมุติเหล่านั้นจะสิ้นสลายไปแล้วก็คือ ทั้งอุษาคเนย์ล้วนมียีนพ่อเดียวกันกว่า 70 เปอร์เซ็นต์คือ Y Chromosome DNA Haplogroup O เป็นสายพันธ์ุตระกูลใหญ่ที่มีรากมาจากหิมาลายัน ไป่เยว่และอัสเลียน และยังมีแม่จากต่างสาแหรกร่วมกับพวกดราวิเดียน อะบอริจินิสท์ ไอนุ โพลินิเชียน มองโกล และอินุอิต ถ้ายอมรับความจริงข้อนี้ ความขัดแย้งน่าจะยุติลง . อยากรู้ว่าประชากรเขมร หรือประชากรสยามคนไหนเคยเป็นส่วนหนึ่งของประชากรที่อาศัยในพื้นที่ใด มีความเก่าแก่แค่ไหนในตัวเขา และเขามาจากสาแหรกไหน เก่าแก่มากน้อยเพียงใด... ไม่ยาก สามารถอ่านได้จากรหัสมิวเทชั่นในพันธุกรรมของพวกเขา ที่ซึ่งจากฐานข้อมูลที่มีการรวบรวมอยู่ตลอดเวลาที่ผ่านมากว่าสามสิบปี อย่างเช่นของ familytreedna.org เราจะสามารถระบุความหนาแน่นของดีเอ็นเอในกลุ่มประชากรแต่ละพื้นที่ได้ ถ้าดีเอ็นเอของใครที่มาจากมิวเทชั่นของสาแหรกเก่าแก่นับพันปี (อย่างที่บอก ดีเอ็นเอมี time stamp) และพบหนาแน่นอยู่ในบริเวณลุ่มน้ำเจ้าพระยาไปจนจรดแถบตะวันออกของกัมพูชาเวียตนามปัจจุบัน และพบว่าไม่เคยย้ายถิ่นฐานไปไกลจากพื้นที่แถบนั้นเลยมาหลายชั่วคนเกินกว่าสองสามร้อยปีมาแล้ว ก็เป็นไปได้ว่าบรรพบุรุษพวกเขาอาจอยู่ในเขมรพระนครมาก่อน . เอา fact นี้เป็นตัวตั้ง แล้วเอาประวัติศาสตร์วางทาบลงไป =========================================================
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 202 มุมมอง 0 รีวิว
  • เปิดสาเหตุ วัน มรณา อินฟลูเขมร ถูกรวบเพราะ…?? [18/8/68]
    Revealed: Why Vann Morna, Cambodian influencer, was arrested…??

    #TruthFromThailand
    #scambodia
    #CambodiaCrisis
    #VannMorna
    #InfluencerArrest
    #ThaiTimes
    #news1
    #shorts
    เปิดสาเหตุ วัน มรณา อินฟลูเขมร ถูกรวบเพราะ…?? [18/8/68] Revealed: Why Vann Morna, Cambodian influencer, was arrested…?? #TruthFromThailand #scambodia #CambodiaCrisis #VannMorna #InfluencerArrest #ThaiTimes #news1 #shorts
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 174 มุมมอง 0 0 รีวิว
  • 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 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 228 มุมมอง 0 รีวิว
  • เหรียญหลวงพ่อใหญ่ วัดหนองแห้ว จ.อยุธยา ปี2547
    เหรียญหลวงพ่อใหญ่ หรือ พระพุทธรัตนอนันตคุณอดุลยสิริ วัดหนองแห้ว จ.อยุธยา ปี2547 // พระพุทธรูปสีทององค์ใหญ่ ประดิษฐานกลางแจ้งภายในวัดหนองแห้ว // พระสถาพสวย ผิวหิ้ง พระสถาพสมบูรณ์ หายากกครับ //

    ** พุทธคุณเจริญก้าวหน้าในอาชีพการงาน เลื่อนยศ เลื่อนตำแหน่ง การเงิน โชคลาภค้าขาย เรียกทรัพย์ เมตตามหานิยม แคล้วคาด สุดยอดนิรันตราย >>

    ** "หลวงพ่อใหญ่" วัดหนองแห้ว จ.พระนครศรีอยุธยา หรือ "พระพุทธรัตนอนันตคุณอดุลยสิริ" พระพุทธรูปสีทององค์ใหญ่ ประดิษฐานกลางแจ้งภายในวัดหนองแห้ว อ.ท่าเรือ เป็นพระพุทธรูปศักดิ์สิทธิ์ที่ชาวบ้านเคารพศรัทธาการสร้างวัดนี้ไม่มีประวัติที่แน่ชัด แต่มีการบูรณะในช่วงประมาณปี พ.ศ. ๒๓๗๒ ในรัชสมัยของรัชกาลที่ ๓ และได้รับพระราชทานวิสุงคามสีมาในปี พ.ศ. ๒๔๓๕ พื้นที่ที่ตั้งของวัดเป็นที่ราบลุ่มในเขตเทศบาลตำบลท่าเรือ มีสาเหตุที่ชื่อว่า "วัดหนองแห้ว" เนื่องจากพื้นที่ในบริเวณวัดเป็นหนองน้ำส่วนใหญ่ และมีแห้วไทย หัวเล็กๆ ที่นำไปต้มกินแล้วหวานมันขุ้นเองตามธรรมชาติอยู่มาก ขุดไปตรงไหนก็เจอที่นั่น วัดหนองแห้วเป็นวัดเก่าแก่ในอำเภอ เป็นสถานที่ที่เคยใช้ในการลงโทษ "เสือใบ กุลแพ" กับพวก ณ บริเวณนี้ จากกรณีเหตุการณ์ 17 เสือ ปิดตลาดตลาดท่าเรือ เมื่อวันอาทิตย์ที่ 5 ธันวาคม พ.ศ. 2508 หลังจากนั้นต่อมาจึงได้มีการสร้าง พระพุทธรัตนอนันตคุณอดุลยสิริ หรือ หลวงพ่อใหญ่ ชาวบ้านในอำเภอท่าเรือต่างให้ความเคารพนับถือกันเป็นอย่างมาก >>

    ** พระสถาพสวย ผิวหิ้ง พระสถาพสมบูรณ์ หายากกครับ

    ช่องทางติดต่อ
    LINE 0881915131
    โทรศัพท์ 0881915131
    เหรียญหลวงพ่อใหญ่ วัดหนองแห้ว จ.อยุธยา ปี2547 เหรียญหลวงพ่อใหญ่ หรือ พระพุทธรัตนอนันตคุณอดุลยสิริ วัดหนองแห้ว จ.อยุธยา ปี2547 // พระพุทธรูปสีทององค์ใหญ่ ประดิษฐานกลางแจ้งภายในวัดหนองแห้ว // พระสถาพสวย ผิวหิ้ง พระสถาพสมบูรณ์ หายากกครับ // ** พุทธคุณเจริญก้าวหน้าในอาชีพการงาน เลื่อนยศ เลื่อนตำแหน่ง การเงิน โชคลาภค้าขาย เรียกทรัพย์ เมตตามหานิยม แคล้วคาด สุดยอดนิรันตราย >> ** "หลวงพ่อใหญ่" วัดหนองแห้ว จ.พระนครศรีอยุธยา หรือ "พระพุทธรัตนอนันตคุณอดุลยสิริ" พระพุทธรูปสีทององค์ใหญ่ ประดิษฐานกลางแจ้งภายในวัดหนองแห้ว อ.ท่าเรือ เป็นพระพุทธรูปศักดิ์สิทธิ์ที่ชาวบ้านเคารพศรัทธาการสร้างวัดนี้ไม่มีประวัติที่แน่ชัด แต่มีการบูรณะในช่วงประมาณปี พ.ศ. ๒๓๗๒ ในรัชสมัยของรัชกาลที่ ๓ และได้รับพระราชทานวิสุงคามสีมาในปี พ.ศ. ๒๔๓๕ พื้นที่ที่ตั้งของวัดเป็นที่ราบลุ่มในเขตเทศบาลตำบลท่าเรือ มีสาเหตุที่ชื่อว่า "วัดหนองแห้ว" เนื่องจากพื้นที่ในบริเวณวัดเป็นหนองน้ำส่วนใหญ่ และมีแห้วไทย หัวเล็กๆ ที่นำไปต้มกินแล้วหวานมันขุ้นเองตามธรรมชาติอยู่มาก ขุดไปตรงไหนก็เจอที่นั่น วัดหนองแห้วเป็นวัดเก่าแก่ในอำเภอ เป็นสถานที่ที่เคยใช้ในการลงโทษ "เสือใบ กุลแพ" กับพวก ณ บริเวณนี้ จากกรณีเหตุการณ์ 17 เสือ ปิดตลาดตลาดท่าเรือ เมื่อวันอาทิตย์ที่ 5 ธันวาคม พ.ศ. 2508 หลังจากนั้นต่อมาจึงได้มีการสร้าง พระพุทธรัตนอนันตคุณอดุลยสิริ หรือ หลวงพ่อใหญ่ ชาวบ้านในอำเภอท่าเรือต่างให้ความเคารพนับถือกันเป็นอย่างมาก >> ** พระสถาพสวย ผิวหิ้ง พระสถาพสมบูรณ์ หายากกครับ ช่องทางติดต่อ LINE 0881915131 โทรศัพท์ 0881915131
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 155 มุมมอง 0 รีวิว
  • เมื่อสายไฟละลายไม่ใช่เรื่องเล่น ๆ: DIYer สร้างระบบป้องกัน RTX 5090 ด้วยสายไฟพันกันสุดโกลาหล

    ปัญหาสายไฟละลายจากหัวต่อ 16-pin ของการ์ดจอ RTX 4090 และ 5090 กลายเป็นเรื่องจริงที่ผู้ใช้งานหลายคนเจอ โดยเฉพาะเมื่อใช้กับ PSU ที่จ่ายไฟสูงและสาย 12VHPWR ที่ไม่แน่นหนา

    Electronic_Ear6797 จึงสร้างระบบ “RTX 5090 Countermeasures” ที่ดูเหมือนงานศิลปะสายไฟพันกัน แต่มีระบบตรวจจับกระแสเกิน และสั่งให้ PSU ปิดตัวทันทีเมื่อเกิดความเสี่ยง

    ระบบนี้ใช้ชิ้นส่วนอุตสาหกรรม เช่น PLC จาก Mitsubishi, เซนเซอร์วัดกระแส และรีเลย์ไฟฟ้า เพื่อควบคุมการจ่ายไฟอย่างแม่นยำ โดยไม่พึ่งแค่ฟิวส์หรือระบบป้องกันพื้นฐาน

    แม้จะดูยุ่งเหยิง แต่ระบบนี้ช่วยลดความเสี่ยงจากการละลายหัวต่อ ซึ่งเคยเกิดขึ้นจริงกับผู้ใช้งาน RTX 4090 และยังคงเกิดซ้ำกับ RTX 5090 แม้จะเป็นรุ่นใหม่

    ปัญหาที่เกิดขึ้นกับ RTX 5090
    หัวต่อ 16-pin มีความเสี่ยงละลายจากความร้อนสูง
    ปัญหาเริ่มจาก RTX 4090 และยังเกิดซ้ำกับ RTX 5090
    สาย 12VHPWR ที่ไม่แน่นหนาเป็นสาเหตุหลัก

    ระบบป้องกันแบบ DIY
    ใช้ PLC จาก Mitsubishi และเซนเซอร์วัดกระแสไฟฟ้า
    มีรีเลย์ที่สั่งปิด PSU ทันทีเมื่อเกิดกระแสเกิน
    สร้างจากชิ้นส่วนอุตสาหกรรม ไม่ใช่แค่ฟิวส์ธรรมดา

    จุดเด่นของระบบ
    ป้องกันการละลายหัวต่อได้แบบ proactive
    ลดความเสี่ยงจากการใช้งานการ์ดจอระดับสูง
    เป็นตัวอย่างของการแก้ปัญหาด้วยความรู้ด้านไฟฟ้าและระบบควบคุม

    ข้อมูลเสริมจากวงการฮาร์ดแวร์
    Thermal Grizzly มีผลิตภัณฑ์ WireView สำหรับตรวจสอบพลังงาน GPU
    Corsair และ Seasonic เริ่มออกแบบสาย 12VHPWR รุ่นใหม่ที่แน่นหนาขึ้น
    ผู้ผลิตบางรายเริ่มพัฒนา GPU ที่ใช้หัวต่อแบบใหม่เพื่อลดความเสี่ยง

    https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/diyer-creates-rtx-5090-countermeasures-with-cabling-spaghetti-to-mitigate-16-pin-meltdowns-system-automatically-shuts-down-when-the-overcurrent-protection-is-triggered
    🧠 เมื่อสายไฟละลายไม่ใช่เรื่องเล่น ๆ: DIYer สร้างระบบป้องกัน RTX 5090 ด้วยสายไฟพันกันสุดโกลาหล ปัญหาสายไฟละลายจากหัวต่อ 16-pin ของการ์ดจอ RTX 4090 และ 5090 กลายเป็นเรื่องจริงที่ผู้ใช้งานหลายคนเจอ โดยเฉพาะเมื่อใช้กับ PSU ที่จ่ายไฟสูงและสาย 12VHPWR ที่ไม่แน่นหนา Electronic_Ear6797 จึงสร้างระบบ “RTX 5090 Countermeasures” ที่ดูเหมือนงานศิลปะสายไฟพันกัน แต่มีระบบตรวจจับกระแสเกิน และสั่งให้ PSU ปิดตัวทันทีเมื่อเกิดความเสี่ยง ระบบนี้ใช้ชิ้นส่วนอุตสาหกรรม เช่น PLC จาก Mitsubishi, เซนเซอร์วัดกระแส และรีเลย์ไฟฟ้า เพื่อควบคุมการจ่ายไฟอย่างแม่นยำ โดยไม่พึ่งแค่ฟิวส์หรือระบบป้องกันพื้นฐาน แม้จะดูยุ่งเหยิง แต่ระบบนี้ช่วยลดความเสี่ยงจากการละลายหัวต่อ ซึ่งเคยเกิดขึ้นจริงกับผู้ใช้งาน RTX 4090 และยังคงเกิดซ้ำกับ RTX 5090 แม้จะเป็นรุ่นใหม่ ✅ ปัญหาที่เกิดขึ้นกับ RTX 5090 ➡️ หัวต่อ 16-pin มีความเสี่ยงละลายจากความร้อนสูง ➡️ ปัญหาเริ่มจาก RTX 4090 และยังเกิดซ้ำกับ RTX 5090 ➡️ สาย 12VHPWR ที่ไม่แน่นหนาเป็นสาเหตุหลัก ✅ ระบบป้องกันแบบ DIY ➡️ ใช้ PLC จาก Mitsubishi และเซนเซอร์วัดกระแสไฟฟ้า ➡️ มีรีเลย์ที่สั่งปิด PSU ทันทีเมื่อเกิดกระแสเกิน ➡️ สร้างจากชิ้นส่วนอุตสาหกรรม ไม่ใช่แค่ฟิวส์ธรรมดา ✅ จุดเด่นของระบบ ➡️ ป้องกันการละลายหัวต่อได้แบบ proactive ➡️ ลดความเสี่ยงจากการใช้งานการ์ดจอระดับสูง ➡️ เป็นตัวอย่างของการแก้ปัญหาด้วยความรู้ด้านไฟฟ้าและระบบควบคุม ✅ ข้อมูลเสริมจากวงการฮาร์ดแวร์ ➡️ Thermal Grizzly มีผลิตภัณฑ์ WireView สำหรับตรวจสอบพลังงาน GPU ➡️ Corsair และ Seasonic เริ่มออกแบบสาย 12VHPWR รุ่นใหม่ที่แน่นหนาขึ้น ➡️ ผู้ผลิตบางรายเริ่มพัฒนา GPU ที่ใช้หัวต่อแบบใหม่เพื่อลดความเสี่ยง https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/diyer-creates-rtx-5090-countermeasures-with-cabling-spaghetti-to-mitigate-16-pin-meltdowns-system-automatically-shuts-down-when-the-overcurrent-protection-is-triggered
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 144 มุมมอง 0 รีวิว
  • Dimensity 9500 vs Snapdragon 8 Elite Gen 2: เปิดตัวก่อนแต่แรงไม่สุด

    MediaTek เตรียมเปิดตัวชิป Dimensity 9500 ก่อน Snapdragon 8 Elite Gen 2 หนึ่งวัน ซึ่งดูเหมือนจะเป็นกลยุทธ์เพื่อแย่งความสนใจจากตลาด แต่ผลการทดสอบ Geekbench 6 บน Vivo X300 กลับเผยว่า Dimensity 9500 ทำคะแนนได้ต่ำกว่าที่คาดไว้ โดยได้เพียง 2,352 คะแนนในแบบ single-core และ 7,129 คะแนนในแบบ multi-core

    Dimensity 9500 ใช้โครงสร้าง CPU แบบ “1 + 3 + 4” โดยมีคอร์หลักที่เร็วที่สุดอยู่ที่ 4.20GHz ซึ่งสูงกว่าความเร็วที่ใช้ในการทดสอบจริง แต่ยังต่ำกว่าคู่แข่งอย่าง Snapdragon 8 Elite Gen 2 ที่แม้จะลดความเร็วลงเหลือ 4.00GHz ก็ยังทำคะแนนได้ถึง 3,393 และ 11,515 คะแนน—เร็วกว่า Dimensity ถึง 61%

    สาเหตุหนึ่งที่ Snapdragon 8 Elite Gen 2 ทำได้ดีกว่า คือการใช้คอร์แบบ in-house ที่ไม่พึ่งพา ARM โดยตรง ซึ่งให้ประสิทธิภาพต่อวัตต์ที่สูงกว่า และยังมีความยืดหยุ่นในการออกแบบมากขึ้น

    อย่างไรก็ตาม Dimensity 9500 ยังมีจุดเด่นในด้านการประมวลผลแบบ floating-point และคะแนน AnTuTu ที่สูงกว่า Snapdragon 8 Elite Gen 2 ถึง 11% ซึ่งอาจบ่งชี้ว่าชิปนี้เหมาะกับงานกราฟิกหรือ AI มากกว่าการประมวลผลทั่วไป

    สเปกและโครงสร้างของ Dimensity 9500
    ใช้โครงสร้าง CPU แบบ “1 + 3 + 4”
    คอร์หลักเร็วสุดที่ 4.20GHz แต่ทำงานต่ำกว่าความเร็วจริง
    ใช้ Cortex-X930 และ Cortex-A730 บนสถาปัตยกรรม ARMv9.2-A
    ผลิตด้วยเทคโนโลยี 3nm โดย TSMC

    ผลการทดสอบเบื้องต้น
    Geekbench 6: single-core 2,352 / multi-core 7,129
    Snapdragon 8 Elite Gen 2 ได้คะแนนสูงกว่า 61%
    Dimensity 9500 ทำคะแนน AnTuTu สูงกว่า 11% (3449366 vs 3115282)
    มีประสิทธิภาพด้าน floating-point computation สูงกว่า 41%

    จุดเด่นของ Snapdragon 8 Elite Gen 2
    ใช้คอร์แบบ in-house “Oryon Gen 2” ไม่พึ่ง ARM
    ความเร็วสูงสุด 4.74GHz ในรุ่น Galaxy Edition
    ผลิตด้วยเทคโนโลยี N3P 3nm โดย TSMC
    มี GPU Adreno 840 และ NPU Hexagon รุ่นใหม่

    ความคาดหวังและการใช้งาน
    Dimensity 9500 อาจเหมาะกับงาน AI และกราฟิกมากกว่าการประมวลผลทั่วไป
    Snapdragon 8 Elite Gen 2 เหมาะกับงานที่ต้องการความเร็วสูงแบบต่อเนื่อง
    ทั้งสองชิปรองรับ Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0, และ 5G ทุกย่านความถี่

    https://wccftech.com/dimensity-9500-latest-single-core-and-multi-core-scores-fail-to-impress/
    🧠 Dimensity 9500 vs Snapdragon 8 Elite Gen 2: เปิดตัวก่อนแต่แรงไม่สุด MediaTek เตรียมเปิดตัวชิป Dimensity 9500 ก่อน Snapdragon 8 Elite Gen 2 หนึ่งวัน ซึ่งดูเหมือนจะเป็นกลยุทธ์เพื่อแย่งความสนใจจากตลาด แต่ผลการทดสอบ Geekbench 6 บน Vivo X300 กลับเผยว่า Dimensity 9500 ทำคะแนนได้ต่ำกว่าที่คาดไว้ โดยได้เพียง 2,352 คะแนนในแบบ single-core และ 7,129 คะแนนในแบบ multi-core Dimensity 9500 ใช้โครงสร้าง CPU แบบ “1 + 3 + 4” โดยมีคอร์หลักที่เร็วที่สุดอยู่ที่ 4.20GHz ซึ่งสูงกว่าความเร็วที่ใช้ในการทดสอบจริง แต่ยังต่ำกว่าคู่แข่งอย่าง Snapdragon 8 Elite Gen 2 ที่แม้จะลดความเร็วลงเหลือ 4.00GHz ก็ยังทำคะแนนได้ถึง 3,393 และ 11,515 คะแนน—เร็วกว่า Dimensity ถึง 61% สาเหตุหนึ่งที่ Snapdragon 8 Elite Gen 2 ทำได้ดีกว่า คือการใช้คอร์แบบ in-house ที่ไม่พึ่งพา ARM โดยตรง ซึ่งให้ประสิทธิภาพต่อวัตต์ที่สูงกว่า และยังมีความยืดหยุ่นในการออกแบบมากขึ้น อย่างไรก็ตาม Dimensity 9500 ยังมีจุดเด่นในด้านการประมวลผลแบบ floating-point และคะแนน AnTuTu ที่สูงกว่า Snapdragon 8 Elite Gen 2 ถึง 11% ซึ่งอาจบ่งชี้ว่าชิปนี้เหมาะกับงานกราฟิกหรือ AI มากกว่าการประมวลผลทั่วไป ✅ สเปกและโครงสร้างของ Dimensity 9500 ➡️ ใช้โครงสร้าง CPU แบบ “1 + 3 + 4” ➡️ คอร์หลักเร็วสุดที่ 4.20GHz แต่ทำงานต่ำกว่าความเร็วจริง ➡️ ใช้ Cortex-X930 และ Cortex-A730 บนสถาปัตยกรรม ARMv9.2-A ➡️ ผลิตด้วยเทคโนโลยี 3nm โดย TSMC ✅ ผลการทดสอบเบื้องต้น ➡️ Geekbench 6: single-core 2,352 / multi-core 7,129 ➡️ Snapdragon 8 Elite Gen 2 ได้คะแนนสูงกว่า 61% ➡️ Dimensity 9500 ทำคะแนน AnTuTu สูงกว่า 11% (3449366 vs 3115282) ➡️ มีประสิทธิภาพด้าน floating-point computation สูงกว่า 41% ✅ จุดเด่นของ Snapdragon 8 Elite Gen 2 ➡️ ใช้คอร์แบบ in-house “Oryon Gen 2” ไม่พึ่ง ARM ➡️ ความเร็วสูงสุด 4.74GHz ในรุ่น Galaxy Edition ➡️ ผลิตด้วยเทคโนโลยี N3P 3nm โดย TSMC ➡️ มี GPU Adreno 840 และ NPU Hexagon รุ่นใหม่ ✅ ความคาดหวังและการใช้งาน ➡️ Dimensity 9500 อาจเหมาะกับงาน AI และกราฟิกมากกว่าการประมวลผลทั่วไป ➡️ Snapdragon 8 Elite Gen 2 เหมาะกับงานที่ต้องการความเร็วสูงแบบต่อเนื่อง ➡️ ทั้งสองชิปรองรับ Wi-Fi 7, Bluetooth 6.0, และ 5G ทุกย่านความถี่ https://wccftech.com/dimensity-9500-latest-single-core-and-multi-core-scores-fail-to-impress/
    WCCFTECH.COM
    Dimensity 9500 With A ‘1 + 3 + 4’ CPU Cluster And Maximum Clock Speed Of 4.20GHz Fails To Impress In The Latest Benchmark Leak; Snapdragon 8 Elite Gen 2 Up To 61 Percent Faster In The Latest Comparison
    The Snapdragon 8 Elite Gen 2 appears to be significantly faster than the Dimensity 9500, as the latter’s single-core and multi-core results are jaw-dropping
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 146 มุมมอง 0 รีวิว
  • RTX 5090D V2: การ์ด “ลดสเปก” ที่ไม่ลดพลังเกม

    NVIDIA เปิดตัว RTX 5090D V2 สำหรับตลาดจีนโดยเฉพาะ เพื่อให้สอดคล้องกับข้อจำกัดด้านการส่งออกจากสหรัฐฯ โดยรุ่นนี้ลดขนาดแบนด์วิดธ์หน่วยความจำจาก 512-bit เหลือ 384-bit และลด VRAM จาก 32GB เหลือ 24GB GDDR7

    แต่ผลการทดสอบจากหลายสำนัก เช่น Yesky, Expreview และ Inno3D กลับพบว่า RTX 5090D V2 มีประสิทธิภาพในการเล่นเกมใกล้เคียงกับ RTX 5090D รุ่นเต็มอย่างน่าประหลาดใจ โดยเฉลี่ยช้ากว่าเพียง 1–2% เท่านั้น แม้ในความละเอียด 4K ที่ปกติจะไวต่อแบนด์วิดธ์หน่วยความจำ

    สาเหตุหนึ่งคือสถาปัตยกรรม Blackwell ของ NVIDIA ที่แม้จะรองรับแบนด์วิดธ์สูงถึง 1.79TB/s แต่กลับไม่สามารถใช้ประโยชน์จากแบนด์วิดธ์ 512-bit ได้เต็มที่ในงานเกม ทำให้การลดเหลือ 384-bit ไม่ส่งผลกระทบมากนัก

    การเปิดตัว RTX 5090D V2
    เป็นรุ่นที่ปรับลดสเปกเพื่อขายในจีนตามข้อจำกัดการส่งออก
    ลด VRAM จาก 32GB เหลือ 24GB และลดแบนด์วิดธ์จาก 512-bit เหลือ 384-bit
    ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell เหมือนรุ่นเต็ม

    ผลการทดสอบด้านเกม
    ประสิทธิภาพใกล้เคียง RTX 5090D ในทุกเกมที่ทดสอบ เช่น Cyberpunk 2077, Hogwarts Legacy, Borderlands 3
    เฉลี่ยช้ากว่าเพียง 1–2% แม้ในความละเอียด 4K
    DLSS 4 ช่วยให้เฟรมเรตสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

    การเปรียบเทียบกับรุ่นเต็ม
    RTX 5090D มี VRAM 32GB และแบนด์วิดธ์ 512-bit
    RTX 5090D V2 มี VRAM 24GB และแบนด์วิดธ์ 384-bit
    สเปกอื่น ๆ เช่น CUDA cores, Tensor cores, TDP ยังคงเท่ากัน

    สถาปัตยกรรม Blackwell
    ใช้ GDDR7 และมี L2 cache ที่ช่วยลดการพึ่งพาแบนด์วิดธ์
    รองรับ DLSS 4 และฟีเจอร์ใหม่สำหรับการเรนเดอร์แบบ AI
    ยังไม่สามารถใช้ประโยชน์จากแบนด์วิดธ์ 512-bit ได้เต็มที่ในงานเกม

    https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/early-rtx-5090d-v2-benchmarks-suggest-that-maybe-384-bit-memory-is-just-fine-after-all-nerfed-china-market-gpu-runs-within-2-2-percent-of-5090d-in-some-tests
    🧠 RTX 5090D V2: การ์ด “ลดสเปก” ที่ไม่ลดพลังเกม NVIDIA เปิดตัว RTX 5090D V2 สำหรับตลาดจีนโดยเฉพาะ เพื่อให้สอดคล้องกับข้อจำกัดด้านการส่งออกจากสหรัฐฯ โดยรุ่นนี้ลดขนาดแบนด์วิดธ์หน่วยความจำจาก 512-bit เหลือ 384-bit และลด VRAM จาก 32GB เหลือ 24GB GDDR7 แต่ผลการทดสอบจากหลายสำนัก เช่น Yesky, Expreview และ Inno3D กลับพบว่า RTX 5090D V2 มีประสิทธิภาพในการเล่นเกมใกล้เคียงกับ RTX 5090D รุ่นเต็มอย่างน่าประหลาดใจ โดยเฉลี่ยช้ากว่าเพียง 1–2% เท่านั้น แม้ในความละเอียด 4K ที่ปกติจะไวต่อแบนด์วิดธ์หน่วยความจำ สาเหตุหนึ่งคือสถาปัตยกรรม Blackwell ของ NVIDIA ที่แม้จะรองรับแบนด์วิดธ์สูงถึง 1.79TB/s แต่กลับไม่สามารถใช้ประโยชน์จากแบนด์วิดธ์ 512-bit ได้เต็มที่ในงานเกม ทำให้การลดเหลือ 384-bit ไม่ส่งผลกระทบมากนัก ✅ การเปิดตัว RTX 5090D V2 ➡️ เป็นรุ่นที่ปรับลดสเปกเพื่อขายในจีนตามข้อจำกัดการส่งออก ➡️ ลด VRAM จาก 32GB เหลือ 24GB และลดแบนด์วิดธ์จาก 512-bit เหลือ 384-bit ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Blackwell เหมือนรุ่นเต็ม ✅ ผลการทดสอบด้านเกม ➡️ ประสิทธิภาพใกล้เคียง RTX 5090D ในทุกเกมที่ทดสอบ เช่น Cyberpunk 2077, Hogwarts Legacy, Borderlands 3 ➡️ เฉลี่ยช้ากว่าเพียง 1–2% แม้ในความละเอียด 4K ➡️ DLSS 4 ช่วยให้เฟรมเรตสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ✅ การเปรียบเทียบกับรุ่นเต็ม ➡️ RTX 5090D มี VRAM 32GB และแบนด์วิดธ์ 512-bit ➡️ RTX 5090D V2 มี VRAM 24GB และแบนด์วิดธ์ 384-bit ➡️ สเปกอื่น ๆ เช่น CUDA cores, Tensor cores, TDP ยังคงเท่ากัน ✅ สถาปัตยกรรม Blackwell ➡️ ใช้ GDDR7 และมี L2 cache ที่ช่วยลดการพึ่งพาแบนด์วิดธ์ ➡️ รองรับ DLSS 4 และฟีเจอร์ใหม่สำหรับการเรนเดอร์แบบ AI ➡️ ยังไม่สามารถใช้ประโยชน์จากแบนด์วิดธ์ 512-bit ได้เต็มที่ในงานเกม https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/early-rtx-5090d-v2-benchmarks-suggest-that-maybe-384-bit-memory-is-just-fine-after-all-nerfed-china-market-gpu-runs-within-2-2-percent-of-5090d-in-some-tests
    WWW.TOMSHARDWARE.COM
    Early RTX 5090D V2 benchmarks suggest that maybe 384-bit memory is just fine after all — 'nerfed' China-market GPU runs within 2.2% of 5090D in some tests
    There's barely any difference in performance between the RTX 5090D and its 512-bit interface compared to the 5090D V2 and its skinnier 384-bit interface in games.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 176 มุมมอง 0 รีวิว
  • ทำไมเกมบน MacBook ถึงเบลอ? เรื่องเล่าจากรอยบากที่หลายคนมองข้าม

    ถ้าคุณเคยเล่นเกมบน MacBook Pro หรือ Air แล้วรู้สึกว่าภาพมันเบลอ ๆ แปลก ๆ โดยเฉพาะเวลาเล่นเต็มจอ…คุณไม่ได้คิดไปเองครับ! ปัญหานี้เกิดจาก “รอยบาก” ที่อยู่ด้านบนของหน้าจอ ซึ่งส่งผลต่อการแสดงผลของเกมโดยตรง

    เมื่อเกมเปิดแบบเต็มจอ macOS จะส่งข้อมูลความละเอียดหน้าจอให้เกมเลือกใช้ แต่ปัญหาคือมันส่ง “สองชุด” — หนึ่งคือความละเอียดเต็มหน้าจอ (รวมรอยบาก) และอีกชุดคือพื้นที่ที่เกมสามารถวาดภาพได้จริง (ใต้เมนูบาร์) ซึ่งเล็กกว่าประมาณ 74 พิกเซลในแนวตั้ง

    เกมส่วนใหญ่จะเลือกใช้ความละเอียดแรกที่อยู่บนสุดของลิสต์ ซึ่งทำให้ภาพถูกบีบลงในพื้นที่ที่เล็กกว่า ส่งผลให้ภาพเบลอและผิดสัดส่วน โดยเฉพาะในเกมที่ใช้ AppKit หรือ Catalyst API

    ตัวอย่างเช่น Shadow of the Tomb Raider ที่ใช้ความละเอียด 3456 x 2234 (รวมรอยบาก) แต่พื้นที่วาดจริงคือ 3456 x 2160 เท่านั้น ทำให้ภาพถูกบีบลงและเบลออย่างเห็นได้ชัด

    นักพัฒนาอย่าง Colin Cornaby ได้เสนอวิธีแก้ชั่วคราว เช่น เลือกความละเอียดแบบ 16:10 หรือใช้โค้ดกรอง resolution ที่เหมาะสมจาก safe area แต่เขาย้ำว่าสุดท้ายแล้ว Apple ต้องเป็นคนแก้ไข API และอัปเดตคู่มือสำหรับนักพัฒนา

    สาเหตุของภาพเบลอบน MacBook ที่มีรอยบาก
    macOS ส่งความละเอียดหน้าจอแบบรวมรอยบากให้เกม
    เกมเลือกใช้ความละเอียดเต็มหน้าจอแทนพื้นที่วาดจริง
    ส่งผลให้ภาพถูกบีบในแนวตั้งและเบลอ

    พื้นที่หน้าจอบน MacBook ถูกแบ่งเป็น 3 ส่วน
    full bounds: พื้นที่ทั้งหมดรวมรอยบากและเมนู
    safe area: พื้นที่ใต้รอยบาก
    full screen app area: พื้นที่ใต้เมนูบาร์ที่เกมสามารถวาดภาพได้

    เกมที่ได้รับผลกระทบ
    Shadow of the Tomb Raider, No Man’s Sky, Riven, Stray
    เกมเหล่านี้ใช้ความละเอียดผิด ทำให้ภาพเบลอ

    เกมที่แสดงผลได้ถูกต้อง
    Cyberpunk 2077 ใช้ความละเอียด 1728×1080 ซึ่งเป็น 16:10
    World of Warcraft ใช้ API เก่า ที่สามารถวาดภาพในพื้นที่รอยบากได้

    วิธีแก้ปัญหาชั่วคราวสำหรับผู้เล่น
    เลือกความละเอียดแบบ 16:10 ในการตั้งค่าเกม
    หลีกเลี่ยงการเล่นแบบเต็มจอบนหน้าจอ MacBook ที่มีรอยบาก

    ข้อเสนอจากนักพัฒนา
    Apple ควรอัปเดต Human Interface Guidelines (HIG)
    เพิ่มตัวอย่างการเลือก resolution ใน Game Porting Toolkit
    ปรับปรุง CGDisplayMode API ให้กรอง resolution ได้
    สร้าง API ใหม่สำหรับเกมโดยเฉพาะ

    https://www.colincornaby.me/2025/08/your-mac-game-is-probably-rendering-blurry/
    🧩 ทำไมเกมบน MacBook ถึงเบลอ? เรื่องเล่าจากรอยบากที่หลายคนมองข้าม ถ้าคุณเคยเล่นเกมบน MacBook Pro หรือ Air แล้วรู้สึกว่าภาพมันเบลอ ๆ แปลก ๆ โดยเฉพาะเวลาเล่นเต็มจอ…คุณไม่ได้คิดไปเองครับ! ปัญหานี้เกิดจาก “รอยบาก” ที่อยู่ด้านบนของหน้าจอ ซึ่งส่งผลต่อการแสดงผลของเกมโดยตรง เมื่อเกมเปิดแบบเต็มจอ macOS จะส่งข้อมูลความละเอียดหน้าจอให้เกมเลือกใช้ แต่ปัญหาคือมันส่ง “สองชุด” — หนึ่งคือความละเอียดเต็มหน้าจอ (รวมรอยบาก) และอีกชุดคือพื้นที่ที่เกมสามารถวาดภาพได้จริง (ใต้เมนูบาร์) ซึ่งเล็กกว่าประมาณ 74 พิกเซลในแนวตั้ง เกมส่วนใหญ่จะเลือกใช้ความละเอียดแรกที่อยู่บนสุดของลิสต์ ซึ่งทำให้ภาพถูกบีบลงในพื้นที่ที่เล็กกว่า ส่งผลให้ภาพเบลอและผิดสัดส่วน โดยเฉพาะในเกมที่ใช้ AppKit หรือ Catalyst API ตัวอย่างเช่น Shadow of the Tomb Raider ที่ใช้ความละเอียด 3456 x 2234 (รวมรอยบาก) แต่พื้นที่วาดจริงคือ 3456 x 2160 เท่านั้น ทำให้ภาพถูกบีบลงและเบลออย่างเห็นได้ชัด นักพัฒนาอย่าง Colin Cornaby ได้เสนอวิธีแก้ชั่วคราว เช่น เลือกความละเอียดแบบ 16:10 หรือใช้โค้ดกรอง resolution ที่เหมาะสมจาก safe area แต่เขาย้ำว่าสุดท้ายแล้ว Apple ต้องเป็นคนแก้ไข API และอัปเดตคู่มือสำหรับนักพัฒนา ✅ สาเหตุของภาพเบลอบน MacBook ที่มีรอยบาก ➡️ macOS ส่งความละเอียดหน้าจอแบบรวมรอยบากให้เกม ➡️ เกมเลือกใช้ความละเอียดเต็มหน้าจอแทนพื้นที่วาดจริง ➡️ ส่งผลให้ภาพถูกบีบในแนวตั้งและเบลอ ✅ พื้นที่หน้าจอบน MacBook ถูกแบ่งเป็น 3 ส่วน ➡️ full bounds: พื้นที่ทั้งหมดรวมรอยบากและเมนู ➡️ safe area: พื้นที่ใต้รอยบาก ➡️ full screen app area: พื้นที่ใต้เมนูบาร์ที่เกมสามารถวาดภาพได้ ✅ เกมที่ได้รับผลกระทบ ➡️ Shadow of the Tomb Raider, No Man’s Sky, Riven, Stray ➡️ เกมเหล่านี้ใช้ความละเอียดผิด ทำให้ภาพเบลอ ✅ เกมที่แสดงผลได้ถูกต้อง ➡️ Cyberpunk 2077 ใช้ความละเอียด 1728×1080 ซึ่งเป็น 16:10 ➡️ World of Warcraft ใช้ API เก่า ที่สามารถวาดภาพในพื้นที่รอยบากได้ ✅ วิธีแก้ปัญหาชั่วคราวสำหรับผู้เล่น ➡️ เลือกความละเอียดแบบ 16:10 ในการตั้งค่าเกม ➡️ หลีกเลี่ยงการเล่นแบบเต็มจอบนหน้าจอ MacBook ที่มีรอยบาก ✅ ข้อเสนอจากนักพัฒนา ➡️ Apple ควรอัปเดต Human Interface Guidelines (HIG) ➡️ เพิ่มตัวอย่างการเลือก resolution ใน Game Porting Toolkit ➡️ ปรับปรุง CGDisplayMode API ให้กรอง resolution ได้ ➡️ สร้าง API ใหม่สำหรับเกมโดยเฉพาะ https://www.colincornaby.me/2025/08/your-mac-game-is-probably-rendering-blurry/
    WWW.COLINCORNABY.ME
    Your Mac Game Is Probably Rendering Blurry
    ProblemSolutionAffected GamesWhat Apple could do Problem I’ve submitted the issue described in this post to Apple as FB13375033. This issue has been open since September of 2023. If you game …
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 186 มุมมอง 0 รีวิว
  • Newsstory : "สนธิ" เผยสาเหตุ ทำไมภูมิธรรมชนะคดี เพราะเหตุนี้..ต้องฟัง!!!

    #Newsstory #สนธิทอร์ค #คุยทุกเรื่องกับสนธิ
    #นิวส์สตอรี่ #สนธิ #สนธิลิ้มทองกุล
    #ภูมิธรรม #ภูมิธรรมสนธิ #ทำไมภูมิธรรมชนะคดีสนธิ
    Newsstory : "สนธิ" เผยสาเหตุ ทำไมภูมิธรรมชนะคดี เพราะเหตุนี้..ต้องฟัง!!! #Newsstory #สนธิทอร์ค #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #นิวส์สตอรี่ #สนธิ #สนธิลิ้มทองกุล #ภูมิธรรม #ภูมิธรรมสนธิ #ทำไมภูมิธรรมชนะคดีสนธิ
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 161 มุมมอง 0 0 รีวิว
  • พลทหารชายแดน ใช้ M16 กราดยิงชาวบ้านกาบเชิง สุรินทร์ สาหัส 1 ราย เจ็บ 1 ราย ก่อนหลบหนี ยังไม่พบตัว คาดสาเหตุเครียดจนเกิดอาการคลุ้มคลั่ง

    อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000077470

    #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire
    พลทหารชายแดน ใช้ M16 กราดยิงชาวบ้านกาบเชิง สุรินทร์ สาหัส 1 ราย เจ็บ 1 ราย ก่อนหลบหนี ยังไม่พบตัว คาดสาเหตุเครียดจนเกิดอาการคลุ้มคลั่ง อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000077470 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire
    Sad
    4
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 436 มุมมอง 0 รีวิว
  • ตำรวจจังหวัดกันดาล กัมพูชา บุกรวบ “เลิฟ ริยา” อินฟลูเอนเซอร์-แม่ค้าโลชั่นทางออนไลน์ชื่อดัง คาบ้านพัก คุมตัวไปสอบสวน คาดสาเหตุเพราะเคยวิจารณ์ฮุนเซน หรืออาจโดนคดีฉ้อโกง

    อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000077225

    #News1live #News1 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire
    ตำรวจจังหวัดกันดาล กัมพูชา บุกรวบ “เลิฟ ริยา” อินฟลูเอนเซอร์-แม่ค้าโลชั่นทางออนไลน์ชื่อดัง คาบ้านพัก คุมตัวไปสอบสวน คาดสาเหตุเพราะเคยวิจารณ์ฮุนเซน หรืออาจโดนคดีฉ้อโกง อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000077225 #News1live #News1 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire
    Haha
    Like
    Love
    4
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 488 มุมมอง 0 รีวิว
  • สาเหตุแท้จริง ที่เขมรคอตกกลับบ้าน เพราะแบบนี้!!! (14/8/68)
    #TruthFromThailand #scambodia #CambodiaEncroachingThailand #news1 #thaitimes #shorts
    สาเหตุแท้จริง ที่เขมรคอตกกลับบ้าน เพราะแบบนี้!!! (14/8/68) #TruthFromThailand #scambodia #CambodiaEncroachingThailand #news1 #thaitimes #shorts
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 202 มุมมอง 0 0 รีวิว
  • ‘เงินเฟ้อ’ ต่ำ ทำ เงินฝืด!? : [Biz Talk]
    เงินเฟ้อไทย ติดลบ 4 เดือนติด/ ก.ค.68 ลดลง 0.70% พาณิชย์ ยันไม่ใช่ภาวะ‘เงินฝืด’ เพราะสาเหตุที่ทำให้เงินเฟ้อทั่วไป ลดลง มาจากการลดลงของราคาพลังงาน ,ผัก,ผลไม้สด เป็นหลัก ไม่ได้มาจากปัจจัยอุปสงค์ ความต้องการซื้อ การใช้จ่ายยังปกติ ขณะที่ราคาสินค้าหมวดอาหาร-เครื่องดื่ม ไม่มีแอลกอฮอล์ และเงินเฟ้อพื้นฐาน ก็ยังสูงอยู่
    ‘เงินเฟ้อ’ ต่ำ ทำ เงินฝืด!? : [Biz Talk] เงินเฟ้อไทย ติดลบ 4 เดือนติด/ ก.ค.68 ลดลง 0.70% พาณิชย์ ยันไม่ใช่ภาวะ‘เงินฝืด’ เพราะสาเหตุที่ทำให้เงินเฟ้อทั่วไป ลดลง มาจากการลดลงของราคาพลังงาน ,ผัก,ผลไม้สด เป็นหลัก ไม่ได้มาจากปัจจัยอุปสงค์ ความต้องการซื้อ การใช้จ่ายยังปกติ ขณะที่ราคาสินค้าหมวดอาหาร-เครื่องดื่ม ไม่มีแอลกอฮอล์ และเงินเฟ้อพื้นฐาน ก็ยังสูงอยู่
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 430 มุมมอง 0 0 รีวิว
  • เรื่องเล่าจากโลกโอเพ่นซอร์ส: OpenFreeMap ถูกถล่มด้วย 100,000 คำขอต่อวินาทีจากเว็บวาดภาพ Wplace.live

    Zsolt Ero ผู้สร้าง OpenFreeMap ซึ่งเป็นบริการแผนที่โอเพ่นซอร์สที่ให้ใช้งานฟรีโดยไม่จำกัดจำนวนคำขอ กำลังจะโพสต์ฉลองความสำเร็จในรอบ 10 เดือน แต่กลับต้องรับมือกับเหตุการณ์ไม่คาดคิด—มีคำขอเข้าเซิร์ฟเวอร์มากถึง 3 พันล้านครั้งใน 24 ชั่วโมง หรือเฉลี่ย 100,000 คำขอต่อวินาที!

    สาเหตุเกิดจากเว็บไซต์ใหม่ชื่อ Wplace.live ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มวาดภาพร่วมกันแบบ pixel art โดยจำกัดให้ผู้ใช้วางได้ 1 พิกเซลทุก 30 วินาที แต่ดูเหมือนว่าผู้ใช้จำนวนมากใช้สคริปต์อัตโนมัติ เช่น Puppeteer หรือ Chromium เพื่อเปิดเบราว์เซอร์ใหม่ คลิกพิกเซล แล้วปิดทันที ทำให้เกิดคำขอจำนวนมหาศาลไปยัง OpenFreeMap ซึ่งใช้เป็นแหล่งข้อมูลแผนที่พื้นหลัง

    แม้ระบบจะยังทำงานได้ดีถึง 96% แต่ก็มีบางไฟล์แผนที่โหลดไม่ขึ้นเพราะ nginx เจอข้อจำกัด “Too many open files” และผู้สร้างต้องสร้างกฎพิเศษใน Cloudflare เพื่อบล็อกคำขอจาก Wplace.live เป็นครั้งแรกในประวัติศาสตร์ของโครงการ

    OpenFreeMap ถูกถล่มด้วยคำขอ 3 พันล้านครั้งใน 24 ชั่วโมง
    เฉลี่ย 100,000 คำขอต่อวินาทีจากไฟล์ขนาดเล็กเพียง 70KB

    สาเหตุเกิดจากเว็บไซต์ Wplace.live ที่ใช้ OpenFreeMap เป็นพื้นหลัง
    เป็นเว็บวาดภาพร่วมกันแบบ pixel art ที่จำกัด 1 พิกเซลต่อ 30 วินาที

    ผู้ใช้ Wplace.live ใช้สคริปต์อัตโนมัติเพื่อวางพิกเซลอย่างต่อเนื่อง
    เช่น Puppeteer/Chromium พร้อมการหมุน IP address

    nginx พบข้อผิดพลาด “Too many open files” จากการโหลด tile map
    ทำให้บางไฟล์ไม่สามารถเปิดได้ทันเวลา

    Cloudflare ช่วยรับภาระ bandwidth และ cache ไฟล์ไว้บางส่วน
    ทำให้ระบบยังคงให้บริการได้ถึง 96% เป็น 200 OK

    ผู้สร้างต้องสร้างกฎบล็อกคำขอจาก Wplace.live เป็นครั้งแรก
    เพื่อป้องกันไม่ให้ผู้ใช้รายเดียวทำให้ระบบล่ม

    OpenFreeMap เป็นบริการแผนที่โอเพ่นซอร์สที่ใช้ข้อมูลจาก OpenStreetMap
    ไม่มีการจำกัดคำขอ ไม่มี API key และไม่มีการเก็บข้อมูลผู้ใช้

    Wplace.live ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วใน Reddit และโซเชียลมีเดีย
    มีภาพวาดจากผู้ใช้ทั่วโลก เช่น เสือดาวกัดจระเข้ในบราซิล

    โครงการ OpenFreeMap ได้รับการสนับสนุนจาก Cloudflare และ Hetzner
    เพื่อให้บริการฟรีแก่ผู้ใช้ทั่วไปและนักพัฒนา

    Neal.fun เคยติดต่อผู้สร้างก่อนเปิดตัว Internet Roadtrip เพื่อไม่ให้เกิดปัญหา
    และยังสนับสนุนค่า bandwidth ให้กับ OpenFreeMap

    https://blog.hyperknot.com/p/openfreemap-survived-100000-requests
    🗺️🔥 เรื่องเล่าจากโลกโอเพ่นซอร์ส: OpenFreeMap ถูกถล่มด้วย 100,000 คำขอต่อวินาทีจากเว็บวาดภาพ Wplace.live Zsolt Ero ผู้สร้าง OpenFreeMap ซึ่งเป็นบริการแผนที่โอเพ่นซอร์สที่ให้ใช้งานฟรีโดยไม่จำกัดจำนวนคำขอ กำลังจะโพสต์ฉลองความสำเร็จในรอบ 10 เดือน แต่กลับต้องรับมือกับเหตุการณ์ไม่คาดคิด—มีคำขอเข้าเซิร์ฟเวอร์มากถึง 3 พันล้านครั้งใน 24 ชั่วโมง หรือเฉลี่ย 100,000 คำขอต่อวินาที! สาเหตุเกิดจากเว็บไซต์ใหม่ชื่อ Wplace.live ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มวาดภาพร่วมกันแบบ pixel art โดยจำกัดให้ผู้ใช้วางได้ 1 พิกเซลทุก 30 วินาที แต่ดูเหมือนว่าผู้ใช้จำนวนมากใช้สคริปต์อัตโนมัติ เช่น Puppeteer หรือ Chromium เพื่อเปิดเบราว์เซอร์ใหม่ คลิกพิกเซล แล้วปิดทันที ทำให้เกิดคำขอจำนวนมหาศาลไปยัง OpenFreeMap ซึ่งใช้เป็นแหล่งข้อมูลแผนที่พื้นหลัง แม้ระบบจะยังทำงานได้ดีถึง 96% แต่ก็มีบางไฟล์แผนที่โหลดไม่ขึ้นเพราะ nginx เจอข้อจำกัด “Too many open files” และผู้สร้างต้องสร้างกฎพิเศษใน Cloudflare เพื่อบล็อกคำขอจาก Wplace.live เป็นครั้งแรกในประวัติศาสตร์ของโครงการ ✅ OpenFreeMap ถูกถล่มด้วยคำขอ 3 พันล้านครั้งใน 24 ชั่วโมง ➡️ เฉลี่ย 100,000 คำขอต่อวินาทีจากไฟล์ขนาดเล็กเพียง 70KB ✅ สาเหตุเกิดจากเว็บไซต์ Wplace.live ที่ใช้ OpenFreeMap เป็นพื้นหลัง ➡️ เป็นเว็บวาดภาพร่วมกันแบบ pixel art ที่จำกัด 1 พิกเซลต่อ 30 วินาที ✅ ผู้ใช้ Wplace.live ใช้สคริปต์อัตโนมัติเพื่อวางพิกเซลอย่างต่อเนื่อง ➡️ เช่น Puppeteer/Chromium พร้อมการหมุน IP address ✅ nginx พบข้อผิดพลาด “Too many open files” จากการโหลด tile map ➡️ ทำให้บางไฟล์ไม่สามารถเปิดได้ทันเวลา ✅ Cloudflare ช่วยรับภาระ bandwidth และ cache ไฟล์ไว้บางส่วน ➡️ ทำให้ระบบยังคงให้บริการได้ถึง 96% เป็น 200 OK ✅ ผู้สร้างต้องสร้างกฎบล็อกคำขอจาก Wplace.live เป็นครั้งแรก ➡️ เพื่อป้องกันไม่ให้ผู้ใช้รายเดียวทำให้ระบบล่ม ✅ OpenFreeMap เป็นบริการแผนที่โอเพ่นซอร์สที่ใช้ข้อมูลจาก OpenStreetMap ➡️ ไม่มีการจำกัดคำขอ ไม่มี API key และไม่มีการเก็บข้อมูลผู้ใช้ ✅ Wplace.live ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วใน Reddit และโซเชียลมีเดีย ➡️ มีภาพวาดจากผู้ใช้ทั่วโลก เช่น เสือดาวกัดจระเข้ในบราซิล ✅ โครงการ OpenFreeMap ได้รับการสนับสนุนจาก Cloudflare และ Hetzner ➡️ เพื่อให้บริการฟรีแก่ผู้ใช้ทั่วไปและนักพัฒนา ✅ Neal.fun เคยติดต่อผู้สร้างก่อนเปิดตัว Internet Roadtrip เพื่อไม่ให้เกิดปัญหา ➡️ และยังสนับสนุนค่า bandwidth ให้กับ OpenFreeMap https://blog.hyperknot.com/p/openfreemap-survived-100000-requests
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 226 มุมมอง 0 รีวิว
  • ประตูเปิดทางทิศตะวันตกเฉียงใต้

    เดือนนี้ ธุรกิจที่ดิน อสังหาริมทรัพย์ จะประสบความสำเร็จ เฮงๆ สุดขีด ทำธุรกิจค้าของเก่าวัตถุโบราณ จะได้ ของดีมีราคา มีชื่อเสียง โชคดีมาเยือน (หากมีคนหัวล้านมาเยือนจะทำให้ยิ่งโชคดี) มีข่าวจากแดนไกล จะมี ทรัพย์สมบัติสะสม ได้รับมรดกทรัพย์สมบัติเก่าแก่จากบรรพบุรุษมาแบ่งปัน อีกทั้งลูกหนี้จะกลับมาติดต่อขอ ชำระหนี้ แต่จะถูกใส่ร้ายป้ายสีให้ติดคุกติดตะรางได้ หากไปทำสัญญาปกปิดไม่เปิดเผยในที่ๆลับตา ทั้งเจ้าที่ จะทวงถามคำมั่นที่เคยบนบานศาลกล่าวกันไว้ให้แก้บนแล้วก็จะดีขึ้น สุขภาพจะมีปัญหาที่ระบบย่อย เด็กรุ่น จะเจ็บป่วยที่ท้อง ลำไส้ แผ่นหลัง กระดูกสันหลัง แขน ขา นิ้ว สตรีเพศจะป่วยทางจิตสาเหตุจากการเป็นม่าย

    ___________________________________
    FengshuiBizDesigner
    ฮวงจุ้ย...ออกแบบได้
    ประตูเปิดทางทิศตะวันตกเฉียงใต้ เดือนนี้ ธุรกิจที่ดิน อสังหาริมทรัพย์ จะประสบความสำเร็จ เฮงๆ สุดขีด ทำธุรกิจค้าของเก่าวัตถุโบราณ จะได้ ของดีมีราคา มีชื่อเสียง โชคดีมาเยือน (หากมีคนหัวล้านมาเยือนจะทำให้ยิ่งโชคดี) มีข่าวจากแดนไกล จะมี ทรัพย์สมบัติสะสม ได้รับมรดกทรัพย์สมบัติเก่าแก่จากบรรพบุรุษมาแบ่งปัน อีกทั้งลูกหนี้จะกลับมาติดต่อขอ ชำระหนี้ แต่จะถูกใส่ร้ายป้ายสีให้ติดคุกติดตะรางได้ หากไปทำสัญญาปกปิดไม่เปิดเผยในที่ๆลับตา ทั้งเจ้าที่ จะทวงถามคำมั่นที่เคยบนบานศาลกล่าวกันไว้ให้แก้บนแล้วก็จะดีขึ้น สุขภาพจะมีปัญหาที่ระบบย่อย เด็กรุ่น จะเจ็บป่วยที่ท้อง ลำไส้ แผ่นหลัง กระดูกสันหลัง แขน ขา นิ้ว สตรีเพศจะป่วยทางจิตสาเหตุจากการเป็นม่าย ___________________________________ FengshuiBizDesigner ฮวงจุ้ย...ออกแบบได้
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 186 มุมมอง 0 รีวิว
  • บูรพาไม่แพ้ Ep.133 : “ไทย-กัมพูชา” จะอยู่ร่วมกันได้อย่างไร ?
    .
    ในช่วง 20 กว่าปีที่ผ่านมา ในบรรดาประเทศเพื่อนบ้านมีแค่ กัมพูชา ประเทศเดียวเท่านั้น ที่มีความขัดแย้งกับไทยเรา จนถึงขนาดที่มีการใช้กำลังทหารสู้รบกัน พอดแคส บูรพาไม่แพ้ วันนี้ เราจะลองหาสาเหตุว่า ทำไมกัมพูชาถึงได้เป็นเพื่อนบ้านที่มีความขัดแย้งกับประเทศไทยครั้งแล้วครั้งเล่า โดยมีมุมมองจากผู้เชี่ยวชาญด้านประวัติศาสตร์ ที่จะมาให้ความเห็นว่า ไทย-กัมพูชา จะอยู่ร่วมกันต่อไปได้อย่างไร?
    .
    คลิกฟัง >> https://www.youtube.com/watch?v=imzhrrfoXl4
    .
    #บูรพาไม่แพ้ #ไทยกัมพูชา
    บูรพาไม่แพ้ Ep.133 : “ไทย-กัมพูชา” จะอยู่ร่วมกันได้อย่างไร ? . ในช่วง 20 กว่าปีที่ผ่านมา ในบรรดาประเทศเพื่อนบ้านมีแค่ กัมพูชา ประเทศเดียวเท่านั้น ที่มีความขัดแย้งกับไทยเรา จนถึงขนาดที่มีการใช้กำลังทหารสู้รบกัน พอดแคส บูรพาไม่แพ้ วันนี้ เราจะลองหาสาเหตุว่า ทำไมกัมพูชาถึงได้เป็นเพื่อนบ้านที่มีความขัดแย้งกับประเทศไทยครั้งแล้วครั้งเล่า โดยมีมุมมองจากผู้เชี่ยวชาญด้านประวัติศาสตร์ ที่จะมาให้ความเห็นว่า ไทย-กัมพูชา จะอยู่ร่วมกันต่อไปได้อย่างไร? . คลิกฟัง >> https://www.youtube.com/watch?v=imzhrrfoXl4 . #บูรพาไม่แพ้ #ไทยกัมพูชา
    Like
    Love
    Angry
    3
    1 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 194 มุมมอง 0 รีวิว
  • พบซากโลมาใกล้ซอยบางปู 104! เจ้าหน้าที่เร่งเก็บซาก...เตรียมพิสูจน์หาสาเหตุการตาย
    https://www.thai-tai.tv/news/20838/
    .
    #โลมา #บางปู #สัตว์ทะเลหายาก #ข่าวบางปู #ไทยไท
    พบซากโลมาใกล้ซอยบางปู 104! เจ้าหน้าที่เร่งเก็บซาก...เตรียมพิสูจน์หาสาเหตุการตาย https://www.thai-tai.tv/news/20838/ . #โลมา #บางปู #สัตว์ทะเลหายาก #ข่าวบางปู #ไทยไท
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 151 มุมมอง 0 รีวิว
Pages Boosts