• “ไม่มีวิทยาศาสตร์ ก็ไม่มีสตาร์ทอัพ — เมื่อเครื่องยนต์แห่งนวัตกรรมกำลังถูกปิดโดยไม่รู้ตัว”

    Steve Blank ผู้บุกเบิกแนวคิด Lean Startup ได้เขียนบทความสะท้อนถึงวิกฤตที่กำลังเกิดขึ้นในสหรัฐอเมริกา — การลดงบประมาณด้านวิทยาศาสตร์และการวิจัยขั้นพื้นฐาน ซึ่งเป็นรากฐานของนวัตกรรมและความแข็งแกร่งทางเศรษฐกิจและความมั่นคงของชาติ

    เขาอธิบายว่า “วิทยาศาสตร์” ไม่ใช่แค่การทดลองในห้องแล็บ แต่คือระบบที่เชื่อมโยงกันระหว่างนักวิทยาศาสตร์ (ทั้งทฤษฎีและทดลอง), วิศวกร, ผู้ประกอบการ และนักลงทุน โดยแต่ละบทบาทมีหน้าที่เฉพาะที่เสริมกันอย่างกลมกลืน:

    นักวิทยาศาสตร์สร้างองค์ความรู้ใหม่
    วิศวกรนำความรู้นั้นไปสร้างสิ่งของ
    ผู้ประกอบการนำสิ่งของไปทดสอบตลาด
    นักลงทุนให้ทุนเพื่อขยายผล

    Blank เตือนว่า หากตัดบทบาทใดบทบาทหนึ่งออก โดยเฉพาะ “นักวิทยาศาสตร์” ที่มักถูกมองข้ามเพราะไม่สร้างรายได้ทันที ระบบนวัตกรรมทั้งหมดจะล่มสลาย

    เขายกตัวอย่างว่า เทคโนโลยีอย่าง ChatGPT, SpaceX, หรือแม้แต่วัคซีน ล้วนมีรากฐานจากการวิจัยขั้นพื้นฐานที่เริ่มต้นในมหาวิทยาลัยหรือห้องแล็บของรัฐเมื่อหลายสิบปีก่อน

    นักวิทยาศาสตร์มี 2 ประเภทหลัก: ทฤษฎี (Theorists) และทดลอง (Experimentalists)
    ทฤษฎีสร้างแบบจำลองความจริง ส่วนทดลองทดสอบสมมติฐาน

    วิทยาศาสตร์แบ่งเป็น “พื้นฐาน” และ “ประยุกต์”
    พื้นฐานเพื่อความเข้าใจโลก ประยุกต์เพื่อแก้ปัญหาในชีวิตจริง

    มหาวิทยาลัยในสหรัฐฯ เป็นแหล่งวิจัยหลักของประเทศ
    มีระบบสนับสนุนจากรัฐ เช่น NIH, NSF, DoD

    นักวิจัยในมหาวิทยาลัยทำงานเหมือนสตาร์ทอัพขนาดเล็ก
    มีการเขียน proposal, บริหารทีม, สร้างนวัตกรรม

    วิศวกรสร้างสิ่งของจากองค์ความรู้ของนักวิทยาศาสตร์
    เช่น ชิป Nvidia, จรวด SpaceX, อัลกอริทึม AI

    ผู้ประกอบการนำสิ่งของไปทดสอบตลาด
    ใช้หลักการทดลองแบบวิทยาศาสตร์เพื่อหาความต้องการจริง

    นักลงทุน (VC) สนับสนุนผู้ประกอบการ ไม่ใช่นักวิทยาศาสตร์โดยตรง
    เพราะต้องการผลตอบแทนในระยะสั้น

    การลดงบวิทยาศาสตร์ในสหรัฐฯ จะทำให้ประเทศอ่อนแอลง
    ทั้งด้านเศรษฐกิจ, เทคโนโลยี และความมั่นคง

    https://steveblank.com/2025/10/13/no-science-no-startups-the-unseen-engine-were-switching-off/
    🧪 “ไม่มีวิทยาศาสตร์ ก็ไม่มีสตาร์ทอัพ — เมื่อเครื่องยนต์แห่งนวัตกรรมกำลังถูกปิดโดยไม่รู้ตัว” Steve Blank ผู้บุกเบิกแนวคิด Lean Startup ได้เขียนบทความสะท้อนถึงวิกฤตที่กำลังเกิดขึ้นในสหรัฐอเมริกา — การลดงบประมาณด้านวิทยาศาสตร์และการวิจัยขั้นพื้นฐาน ซึ่งเป็นรากฐานของนวัตกรรมและความแข็งแกร่งทางเศรษฐกิจและความมั่นคงของชาติ เขาอธิบายว่า “วิทยาศาสตร์” ไม่ใช่แค่การทดลองในห้องแล็บ แต่คือระบบที่เชื่อมโยงกันระหว่างนักวิทยาศาสตร์ (ทั้งทฤษฎีและทดลอง), วิศวกร, ผู้ประกอบการ และนักลงทุน โดยแต่ละบทบาทมีหน้าที่เฉพาะที่เสริมกันอย่างกลมกลืน: ⭐ นักวิทยาศาสตร์สร้างองค์ความรู้ใหม่ ⭐ วิศวกรนำความรู้นั้นไปสร้างสิ่งของ ⭐ ผู้ประกอบการนำสิ่งของไปทดสอบตลาด ⭐ นักลงทุนให้ทุนเพื่อขยายผล Blank เตือนว่า หากตัดบทบาทใดบทบาทหนึ่งออก โดยเฉพาะ “นักวิทยาศาสตร์” ที่มักถูกมองข้ามเพราะไม่สร้างรายได้ทันที ระบบนวัตกรรมทั้งหมดจะล่มสลาย เขายกตัวอย่างว่า เทคโนโลยีอย่าง ChatGPT, SpaceX, หรือแม้แต่วัคซีน ล้วนมีรากฐานจากการวิจัยขั้นพื้นฐานที่เริ่มต้นในมหาวิทยาลัยหรือห้องแล็บของรัฐเมื่อหลายสิบปีก่อน ✅ นักวิทยาศาสตร์มี 2 ประเภทหลัก: ทฤษฎี (Theorists) และทดลอง (Experimentalists) ➡️ ทฤษฎีสร้างแบบจำลองความจริง ส่วนทดลองทดสอบสมมติฐาน ✅ วิทยาศาสตร์แบ่งเป็น “พื้นฐาน” และ “ประยุกต์” ➡️ พื้นฐานเพื่อความเข้าใจโลก ประยุกต์เพื่อแก้ปัญหาในชีวิตจริง ✅ มหาวิทยาลัยในสหรัฐฯ เป็นแหล่งวิจัยหลักของประเทศ ➡️ มีระบบสนับสนุนจากรัฐ เช่น NIH, NSF, DoD ✅ นักวิจัยในมหาวิทยาลัยทำงานเหมือนสตาร์ทอัพขนาดเล็ก ➡️ มีการเขียน proposal, บริหารทีม, สร้างนวัตกรรม ✅ วิศวกรสร้างสิ่งของจากองค์ความรู้ของนักวิทยาศาสตร์ ➡️ เช่น ชิป Nvidia, จรวด SpaceX, อัลกอริทึม AI ✅ ผู้ประกอบการนำสิ่งของไปทดสอบตลาด ➡️ ใช้หลักการทดลองแบบวิทยาศาสตร์เพื่อหาความต้องการจริง ✅ นักลงทุน (VC) สนับสนุนผู้ประกอบการ ไม่ใช่นักวิทยาศาสตร์โดยตรง ➡️ เพราะต้องการผลตอบแทนในระยะสั้น ✅ การลดงบวิทยาศาสตร์ในสหรัฐฯ จะทำให้ประเทศอ่อนแอลง ➡️ ทั้งด้านเศรษฐกิจ, เทคโนโลยี และความมั่นคง https://steveblank.com/2025/10/13/no-science-no-startups-the-unseen-engine-were-switching-off/
    STEVEBLANK.COM
    No Science, No Startups: The Innovation Engine We’re Switching Off
    Tons of words have been written about the Trump Administrations war on Science in Universities. But few people have asked what, exactly, is science? How does it work? Who are the scientists? What d…
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 48 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Ubo Pod — ผู้ช่วย AI แบบโอเพ่นซอร์สที่คุณควบคุมได้เอง พร้อมปกป้องข้อมูลจาก Big Tech”

    Ubo Pod คืออุปกรณ์ผู้ช่วย AI แบบโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อความเป็นส่วนตัวและการควบคุมโดยผู้ใช้อย่างแท้จริง โดยใช้ Raspberry Pi 4 หรือ 5 เป็นแกนหลัก พร้อมรองรับโมเดล AI แบบ local เช่น VOSK สำหรับการรู้จำเสียง และ Piper สำหรับการแปลงข้อความเป็นเสียง นอกจากนี้ยังสามารถเชื่อมต่อกับโมเดลคลาวด์อย่าง Claude, OpenAI และ Gemini ได้ตามต้องการ.

    ตัวเครื่องมีขนาดกะทัดรัด (5.1 x 3.9 x 2 นิ้ว) น้ำหนักประมาณ 340 กรัม มาพร้อมหน้าจอ TFT IPS ขนาด 1.54 นิ้ว และปุ่มกดแบบ soft-touch 7 ปุ่ม มีม่านกล้องและสวิตช์ตัดไมโครโฟนเพื่อความเป็นส่วนตัว รวมถึงไมโครโฟนคู่และลำโพงสเตอริโอสำหรับการโต้ตอบด้วยเสียง

    ซอฟต์แวร์ของ Ubo Pod มีสถาปัตยกรรมแบบ modular และ event-driven พร้อมระบบจัดการสถานะแบบรวมศูนย์ รองรับการติดตั้งแอปพลิเคชันจาก Docker และสามารถพัฒนาแอปใหม่ด้วย gRPC API แบบ low-code ผ่านเว็บเบราว์เซอร์หรือแป้นกดบนตัวเครื่อง

    โครงการนี้นำโดย Mehrdad Majzoobi และทีมพัฒนาโอเพ่นซอร์ส โดยเปิดให้สนับสนุนผ่าน Kickstarter และมี repository สำหรับซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ให้ผู้ใช้สามารถสร้างหรือปรับแต่งอุปกรณ์ได้เอง

    Ubo Pod เป็นผู้ช่วย AI แบบโอเพ่นซอร์ส
    ใช้ Raspberry Pi 4 หรือ 5 เป็นฐาน

    รองรับโมเดล local เช่น VOSK และ Piper
    พร้อมตัวเลือกโมเดลคลาวด์อย่าง Claude, OpenAI, Gemini

    ขนาดเครื่อง 5.1 x 3.9 x 2 นิ้ว น้ำหนัก 340 กรัม
    มีหน้าจอ TFT IPS และปุ่ม soft-touch 7 ปุ่ม

    มีม่านกล้องและสวิตช์ตัดไมโครโฟนเพื่อความเป็นส่วนตัว
    รองรับไมโครโฟนคู่และลำโพงสเตอริโอ

    สถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์แบบ modular และ event-driven
    รองรับ Docker และ gRPC API สำหรับการพัฒนา

    เข้าถึงผ่านแป้นกดหรือเว็บเบราว์เซอร์
    รองรับการติดตั้งแอปจากภายนอก

    เปิดให้สนับสนุนผ่าน Kickstarter
    พร้อม repository สำหรับซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์

    คำเตือนและข้อจำกัด
    การใช้งานโมเดลคลาวด์อาจมีความเสี่ยงด้านข้อมูล
    หากไม่ตั้งค่าความปลอดภัยอย่างเหมาะสม

    ผู้ใช้ต้องมีความรู้พื้นฐานด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์
    เพื่อประกอบและปรับแต่งอุปกรณ์ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

    การพัฒนาแอปด้วย gRPC API อาจไม่เหมาะกับผู้เริ่มต้น
    ต้องเข้าใจแนวคิด low-code และการจัดการ event-driven

    การประกอบอุปกรณ์ด้วยตนเองอาจมีข้อผิดพลาดทางเทคนิค
    ควรศึกษาคู่มือและ repository อย่างละเอียดก่อนเริ่ม

    https://news.itsfoss.com/ubo-pod/
    🤖 “Ubo Pod — ผู้ช่วย AI แบบโอเพ่นซอร์สที่คุณควบคุมได้เอง พร้อมปกป้องข้อมูลจาก Big Tech” Ubo Pod คืออุปกรณ์ผู้ช่วย AI แบบโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อความเป็นส่วนตัวและการควบคุมโดยผู้ใช้อย่างแท้จริง โดยใช้ Raspberry Pi 4 หรือ 5 เป็นแกนหลัก พร้อมรองรับโมเดล AI แบบ local เช่น VOSK สำหรับการรู้จำเสียง และ Piper สำหรับการแปลงข้อความเป็นเสียง นอกจากนี้ยังสามารถเชื่อมต่อกับโมเดลคลาวด์อย่าง Claude, OpenAI และ Gemini ได้ตามต้องการ. ตัวเครื่องมีขนาดกะทัดรัด (5.1 x 3.9 x 2 นิ้ว) น้ำหนักประมาณ 340 กรัม มาพร้อมหน้าจอ TFT IPS ขนาด 1.54 นิ้ว และปุ่มกดแบบ soft-touch 7 ปุ่ม มีม่านกล้องและสวิตช์ตัดไมโครโฟนเพื่อความเป็นส่วนตัว รวมถึงไมโครโฟนคู่และลำโพงสเตอริโอสำหรับการโต้ตอบด้วยเสียง ซอฟต์แวร์ของ Ubo Pod มีสถาปัตยกรรมแบบ modular และ event-driven พร้อมระบบจัดการสถานะแบบรวมศูนย์ รองรับการติดตั้งแอปพลิเคชันจาก Docker และสามารถพัฒนาแอปใหม่ด้วย gRPC API แบบ low-code ผ่านเว็บเบราว์เซอร์หรือแป้นกดบนตัวเครื่อง โครงการนี้นำโดย Mehrdad Majzoobi และทีมพัฒนาโอเพ่นซอร์ส โดยเปิดให้สนับสนุนผ่าน Kickstarter และมี repository สำหรับซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ให้ผู้ใช้สามารถสร้างหรือปรับแต่งอุปกรณ์ได้เอง ✅ Ubo Pod เป็นผู้ช่วย AI แบบโอเพ่นซอร์ส ➡️ ใช้ Raspberry Pi 4 หรือ 5 เป็นฐาน ✅ รองรับโมเดล local เช่น VOSK และ Piper ➡️ พร้อมตัวเลือกโมเดลคลาวด์อย่าง Claude, OpenAI, Gemini ✅ ขนาดเครื่อง 5.1 x 3.9 x 2 นิ้ว น้ำหนัก 340 กรัม ➡️ มีหน้าจอ TFT IPS และปุ่ม soft-touch 7 ปุ่ม ✅ มีม่านกล้องและสวิตช์ตัดไมโครโฟนเพื่อความเป็นส่วนตัว ➡️ รองรับไมโครโฟนคู่และลำโพงสเตอริโอ ✅ สถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์แบบ modular และ event-driven ➡️ รองรับ Docker และ gRPC API สำหรับการพัฒนา ✅ เข้าถึงผ่านแป้นกดหรือเว็บเบราว์เซอร์ ➡️ รองรับการติดตั้งแอปจากภายนอก ✅ เปิดให้สนับสนุนผ่าน Kickstarter ➡️ พร้อม repository สำหรับซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ‼️ การใช้งานโมเดลคลาวด์อาจมีความเสี่ยงด้านข้อมูล ⛔ หากไม่ตั้งค่าความปลอดภัยอย่างเหมาะสม ‼️ ผู้ใช้ต้องมีความรู้พื้นฐานด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ ⛔ เพื่อประกอบและปรับแต่งอุปกรณ์ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ ‼️ การพัฒนาแอปด้วย gRPC API อาจไม่เหมาะกับผู้เริ่มต้น ⛔ ต้องเข้าใจแนวคิด low-code และการจัดการ event-driven ‼️ การประกอบอุปกรณ์ด้วยตนเองอาจมีข้อผิดพลาดทางเทคนิค ⛔ ควรศึกษาคู่มือและ repository อย่างละเอียดก่อนเริ่ม https://news.itsfoss.com/ubo-pod/
    NEWS.ITSFOSS.COM
    This Raspberry Pi-Based Open Source AI Assistant Wants To Save Your Data From Big Tech
    Ubo Pod is an open source AI assistant you can tweak, customize, and run privately.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 38 มุมมอง 0 รีวิว
  • แกะรอยสงครามโลกครั้งที่ 3 ตอนที่ 11
    นิทานเรื่องจริง เรื่อง “แกะรอยสงครามโลกครั้งที่ 3”
    ตอนที่ 11

    เรื่องต่อมา คือเรื่องกำลังอาวุธของทั้ง 2 ฝ่าย

    อเมริกา ทำการบ้านมากมาย เพื่อให้รู้แน่ถึงศักยภาพของฝั่งรัสเซีย ไอ้พวกถังความคิดต่างๆ ทำงานเสียหน้ามืด แต่ขอทีเถิดนะ ที่หลังอย่าลอกการบ้านกัน หลอกเอาเงินสปอนเซอร์แบบนี้ คนอ่านแก่ๆ อย่างผม อ่านแล้วเสียอารมณ์ เห็นหน้าปกเป็นถังใหม่ ข้างในลอกกันเพียบ อย่างนี้มันน่าจะเป็นถังขยะ มากกว่าถังความคิด

    ต่อครับ อเมริกาคิดว่าตัวต่อตัว ระหว่างอเมริกากับรัสเซีย อเมริกาล้มรัสเซียได้ แต่พรรคพวกของรัสเซียนะซิ โดยเฉพาะจีนและอิหร่าน มีของจริงมากน้อยน่ากลัวแค่ไหน อเมริกาประเมินเรื่องกำลังอาวุธของจีนต่ำตลอด ถึงขนาดในการประชุมที่ Shangrila Dialogue ที่ เน้นเรื่องความมั่นคงของประเทศ ที่จัดเป็นประจำทุกปีที่สิงคโปร์ อเมริกาเคยปรามาสจีนอย่างไร้มรรยาท จนจีนไม่เข้าร่วมอยู่พักหนึ่ง ตอนนี้ก็ไม่แน่ว่าอเมริการู้จริงถึงศักยภาพอาวุธของจีน เพราะจีนปิดเงียบ ไม่มีการโม้ ไม่มีการโชว์

    แต่ที่อเมริกาให้เวลาในการวิเคราะห์มากมายอีกประเทศหนึ่ง คือ อิหร่าน เพราะอเมริกาคิดว่า อาวุธที่ทรงอานุภาพที่สุด และเป็นตัวตัดสินคือ อาวุธนิวเคลียร์ และอเมริกาคิดว่า อิหร่านพัฒนาอาวุธนิวเคลียร์มานานแล้ว อเมริกาถึงกับชักใย ให้สหประชาชาติใช้มาตรการคว่ำบาตรกับอิหร่าน

    อิหร่านพัฒนานิวเคลียร์จริงหรือไม่ อิหร่านบอกว่าไม่ได้ทำ แต่ถ้าเรื่องนี้กลับตาลปัตร พูดได้คำเดียวว่า “แหลก” ฝ่ายไหนแหลก ก็ลองประเมินกันเองบ้างครับ

    กรณีอิหร่าน ทำให้พอมองเห็นแนวคิดของอเมริกาเกี่ยวกับเรื่องอาวุธ เมื่ออเมริกาคิดว่านิวเคลียร์คืออาวุธที่ทรงอานุภาพที่สุด และเป็นตัวตัดสิน อเมริกาจึงเน้นการพัฒนาอาวุธนิวเคลียร์และบรรดาที่เป็น hardware เป็น ส่วนมาก เช่น เรือรบ เรือบรรทุกเครื่องบิน รถถัง เครื่องบิน ฯลฯ เพื่อสร้างความคล่องตัวในการเคลื่อนไหว เคลื่อนที่ ล๊อกเป้า เป็นต้น

    สิ่งที่น่าสนใจ และอเมริกาอาจจะไม่ให้ความสนใจพอในตอนแรก คือจีน เป็นประเทศที่มีความก้าวหน้าในเรื่องการพัฒนาระบบไอทีอย่าง มาก อาวุธที่จีนพัฒนามาใช้ อาจไม่ใช่ในรูปแบบ hardware ทั้งหมด แต่เป็นรูปแบบไอที software ถ้าจีนพัฒนา software ที่สามารถสยบอาวุธหลากหลายของอเมริกาได้ สงครามครั้งนี้คงมีการสู้รบ รูปแบบต่างกับสมัยสงครามโลกครั้งที่ 2 อย่างแน่นอน และ มีความเป็นไปได้สูงมาก อย่าลืมว่าทางฝั่งของรัสเซีย นอกจากจีนแล้ว ยังมีอินเดียที่เป็นกูรูอีกรายในด้านไอที และถ้าฝั่งนี้เขาแชร์เทคโนโลยี่กัน คงเป็นเรื่องน่าสนใจมาก และน่าคิดและน่ากังวลมากสำหรับอเมริกา
    ตัวอย่างที่ทำให้น่าคิดว่า เรื่องความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี software ทางฝั่งรัสเซียและจีน ไม่ใช่เรื่องเกินจินตนาการคือ ข่าวเกี่ยวกับระบบ Sukhoi 24 หรือ Su-24 ของรัสเซียที่สยบเรือรบสัญชาติอเมริกาขื่อ USS Donald Cook เมื่อกลางปีนี้ ที่มีข่าวจาก Veterans Today เมื่อวันที่ 13 พฤศจิกายน 2014 ว่า

    เรือรบสัญชาติอเมริกันชื่อ “USS Donald Cook” ซึ่งติดตั้งระบบ“Aegis” ที่ เป็นระบบที่ไฮเทคที่สุดของอเมริกา ที่สามารถใช้ทำการโจมตีและต่อสู้จรวดทางอากาศ ได้ไปลอยลำโชว์ตัวพร้อมจรวดโทมาฮอค เย้ยรัสเซียที่แถบทะเลดำเมื่อวันที่ 10 เมษายน ค.ศ.2014 ที่ผ่านมา การเข้าไปในน่านน้ำของ Donald Cook เป็นการฝ่าฝืน Montreux Convention ด้านประเภทและระยะเวลา

    รัสเซียไม่ได้ใช้อาวุธขับไล่ Donald Cook เพียงแต่ส่งเครื่องบินรบที่ติดตั้งระบบเรียกว่า Sukhoi 24 หรือ Su-24 ไปบินวนรอบเรือรบDonald Cook ซึ่งจับสัญญาณเครื่องบินรบรัสเซียได้ เครื่องเตือนภัยของเรือรบทำการ แจ้ง แต่หลังจากนั้นแป๊บเดียว ระบบอิเลคทรอนิคทั้งปวงของ Donald Cook ก็ล่ม จอดับมืด ว่างสะอาดเกลี้ยงเกลา และไม่สามารถทำการกู้ระบบได้อีกเลย

    ระหว่างนั้นเครื่องบินรบที่ติดระบบ Su-24 ของรัสเซีย ก็บินวนเหนือดาดฟ้า Donald Cook 12 รอบ ก่อนบินจากไป

    เมื่อรู้ตัวว่าถูกลูบคมจนไม่เหลือ Donald Cook ก็รีบแล่นเข้าไปจอดเทียบท่าที่โรมาเนีย รายงานข่าวบอกว่า หลังจากนั้นเจ้าหน้าที่ประจำการ 27 คนของ Donald Cook ก็ ยื่นใบลาออก และไม่มีการแถลงข่าวใดๆจากฝั่งอเมริกา ส่วนทางรัสเซียออกข่าวเพียงว่า เรายังไม่ได้ใช้อาวุธอะไรเลยนะ เพียงแค่ใช้ระบบคลื่นวิทยุทำลายการทำงานของระบบอเมริกันที่ว่าเยี่ยมสุดแค่ นั้นเอง….. และระบบที่ว่านี้ของอเมริกา เขาว่ากองเรือทั้งหมดของ NATO จะติดตั้ง เพื่อใช้ในการต่อสู้กับรัสเซีย หากรัสเซียบุกยูเครน…

    สรุปว่า ด้านอาวุธยุทธโธปกรณ์นั้น ยังตัดสินไม่ขาดว่า ฝ่ายใดจะนำหน้าใคร เพราะมีทั้งเรื่องนิวเคลียร์ hardware และ software ที่ต่างก็ซุ่มพัฒนา แต่ถ้าจีนสามารถสร้างระบบ software ที่สยบระบบที่ใช้กับอาวุธของอเมริกาได้หมด หรือเกือบหมด หนทางชนะสงครามชิงโลกของอเมริกา คงแทบไม่มีได้เห็นเลย !

    สวัสดีครับ
    คนเล่านิทาน
    5 ธค. 2557
    แกะรอยสงครามโลกครั้งที่ 3 ตอนที่ 11 นิทานเรื่องจริง เรื่อง “แกะรอยสงครามโลกครั้งที่ 3” ตอนที่ 11 เรื่องต่อมา คือเรื่องกำลังอาวุธของทั้ง 2 ฝ่าย อเมริกา ทำการบ้านมากมาย เพื่อให้รู้แน่ถึงศักยภาพของฝั่งรัสเซีย ไอ้พวกถังความคิดต่างๆ ทำงานเสียหน้ามืด แต่ขอทีเถิดนะ ที่หลังอย่าลอกการบ้านกัน หลอกเอาเงินสปอนเซอร์แบบนี้ คนอ่านแก่ๆ อย่างผม อ่านแล้วเสียอารมณ์ เห็นหน้าปกเป็นถังใหม่ ข้างในลอกกันเพียบ อย่างนี้มันน่าจะเป็นถังขยะ มากกว่าถังความคิด ต่อครับ อเมริกาคิดว่าตัวต่อตัว ระหว่างอเมริกากับรัสเซีย อเมริกาล้มรัสเซียได้ แต่พรรคพวกของรัสเซียนะซิ โดยเฉพาะจีนและอิหร่าน มีของจริงมากน้อยน่ากลัวแค่ไหน อเมริกาประเมินเรื่องกำลังอาวุธของจีนต่ำตลอด ถึงขนาดในการประชุมที่ Shangrila Dialogue ที่ เน้นเรื่องความมั่นคงของประเทศ ที่จัดเป็นประจำทุกปีที่สิงคโปร์ อเมริกาเคยปรามาสจีนอย่างไร้มรรยาท จนจีนไม่เข้าร่วมอยู่พักหนึ่ง ตอนนี้ก็ไม่แน่ว่าอเมริการู้จริงถึงศักยภาพอาวุธของจีน เพราะจีนปิดเงียบ ไม่มีการโม้ ไม่มีการโชว์ แต่ที่อเมริกาให้เวลาในการวิเคราะห์มากมายอีกประเทศหนึ่ง คือ อิหร่าน เพราะอเมริกาคิดว่า อาวุธที่ทรงอานุภาพที่สุด และเป็นตัวตัดสินคือ อาวุธนิวเคลียร์ และอเมริกาคิดว่า อิหร่านพัฒนาอาวุธนิวเคลียร์มานานแล้ว อเมริกาถึงกับชักใย ให้สหประชาชาติใช้มาตรการคว่ำบาตรกับอิหร่าน อิหร่านพัฒนานิวเคลียร์จริงหรือไม่ อิหร่านบอกว่าไม่ได้ทำ แต่ถ้าเรื่องนี้กลับตาลปัตร พูดได้คำเดียวว่า “แหลก” ฝ่ายไหนแหลก ก็ลองประเมินกันเองบ้างครับ กรณีอิหร่าน ทำให้พอมองเห็นแนวคิดของอเมริกาเกี่ยวกับเรื่องอาวุธ เมื่ออเมริกาคิดว่านิวเคลียร์คืออาวุธที่ทรงอานุภาพที่สุด และเป็นตัวตัดสิน อเมริกาจึงเน้นการพัฒนาอาวุธนิวเคลียร์และบรรดาที่เป็น hardware เป็น ส่วนมาก เช่น เรือรบ เรือบรรทุกเครื่องบิน รถถัง เครื่องบิน ฯลฯ เพื่อสร้างความคล่องตัวในการเคลื่อนไหว เคลื่อนที่ ล๊อกเป้า เป็นต้น สิ่งที่น่าสนใจ และอเมริกาอาจจะไม่ให้ความสนใจพอในตอนแรก คือจีน เป็นประเทศที่มีความก้าวหน้าในเรื่องการพัฒนาระบบไอทีอย่าง มาก อาวุธที่จีนพัฒนามาใช้ อาจไม่ใช่ในรูปแบบ hardware ทั้งหมด แต่เป็นรูปแบบไอที software ถ้าจีนพัฒนา software ที่สามารถสยบอาวุธหลากหลายของอเมริกาได้ สงครามครั้งนี้คงมีการสู้รบ รูปแบบต่างกับสมัยสงครามโลกครั้งที่ 2 อย่างแน่นอน และ มีความเป็นไปได้สูงมาก อย่าลืมว่าทางฝั่งของรัสเซีย นอกจากจีนแล้ว ยังมีอินเดียที่เป็นกูรูอีกรายในด้านไอที และถ้าฝั่งนี้เขาแชร์เทคโนโลยี่กัน คงเป็นเรื่องน่าสนใจมาก และน่าคิดและน่ากังวลมากสำหรับอเมริกา ตัวอย่างที่ทำให้น่าคิดว่า เรื่องความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี software ทางฝั่งรัสเซียและจีน ไม่ใช่เรื่องเกินจินตนาการคือ ข่าวเกี่ยวกับระบบ Sukhoi 24 หรือ Su-24 ของรัสเซียที่สยบเรือรบสัญชาติอเมริกาขื่อ USS Donald Cook เมื่อกลางปีนี้ ที่มีข่าวจาก Veterans Today เมื่อวันที่ 13 พฤศจิกายน 2014 ว่า เรือรบสัญชาติอเมริกันชื่อ “USS Donald Cook” ซึ่งติดตั้งระบบ“Aegis” ที่ เป็นระบบที่ไฮเทคที่สุดของอเมริกา ที่สามารถใช้ทำการโจมตีและต่อสู้จรวดทางอากาศ ได้ไปลอยลำโชว์ตัวพร้อมจรวดโทมาฮอค เย้ยรัสเซียที่แถบทะเลดำเมื่อวันที่ 10 เมษายน ค.ศ.2014 ที่ผ่านมา การเข้าไปในน่านน้ำของ Donald Cook เป็นการฝ่าฝืน Montreux Convention ด้านประเภทและระยะเวลา รัสเซียไม่ได้ใช้อาวุธขับไล่ Donald Cook เพียงแต่ส่งเครื่องบินรบที่ติดตั้งระบบเรียกว่า Sukhoi 24 หรือ Su-24 ไปบินวนรอบเรือรบDonald Cook ซึ่งจับสัญญาณเครื่องบินรบรัสเซียได้ เครื่องเตือนภัยของเรือรบทำการ แจ้ง แต่หลังจากนั้นแป๊บเดียว ระบบอิเลคทรอนิคทั้งปวงของ Donald Cook ก็ล่ม จอดับมืด ว่างสะอาดเกลี้ยงเกลา และไม่สามารถทำการกู้ระบบได้อีกเลย ระหว่างนั้นเครื่องบินรบที่ติดระบบ Su-24 ของรัสเซีย ก็บินวนเหนือดาดฟ้า Donald Cook 12 รอบ ก่อนบินจากไป เมื่อรู้ตัวว่าถูกลูบคมจนไม่เหลือ Donald Cook ก็รีบแล่นเข้าไปจอดเทียบท่าที่โรมาเนีย รายงานข่าวบอกว่า หลังจากนั้นเจ้าหน้าที่ประจำการ 27 คนของ Donald Cook ก็ ยื่นใบลาออก และไม่มีการแถลงข่าวใดๆจากฝั่งอเมริกา ส่วนทางรัสเซียออกข่าวเพียงว่า เรายังไม่ได้ใช้อาวุธอะไรเลยนะ เพียงแค่ใช้ระบบคลื่นวิทยุทำลายการทำงานของระบบอเมริกันที่ว่าเยี่ยมสุดแค่ นั้นเอง….. และระบบที่ว่านี้ของอเมริกา เขาว่ากองเรือทั้งหมดของ NATO จะติดตั้ง เพื่อใช้ในการต่อสู้กับรัสเซีย หากรัสเซียบุกยูเครน… สรุปว่า ด้านอาวุธยุทธโธปกรณ์นั้น ยังตัดสินไม่ขาดว่า ฝ่ายใดจะนำหน้าใคร เพราะมีทั้งเรื่องนิวเคลียร์ hardware และ software ที่ต่างก็ซุ่มพัฒนา แต่ถ้าจีนสามารถสร้างระบบ software ที่สยบระบบที่ใช้กับอาวุธของอเมริกาได้หมด หรือเกือบหมด หนทางชนะสงครามชิงโลกของอเมริกา คงแทบไม่มีได้เห็นเลย ! สวัสดีครับ คนเล่านิทาน 5 ธค. 2557
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 94 มุมมอง 0 รีวิว
  • “TDK เปิดตัวชิป AI แบบแอนะล็อก – เรียนรู้แบบเรียลไทม์ ท้าทายมนุษย์ในเกมเป่ายิ้งฉุบ!”

    จากอดีตที่เคยเป็นแบรนด์เทปเสียงในยุค 80s วันนี้ TDK กลับมาอีกครั้งในบทบาทใหม่ ด้วยการเปิดตัว “ชิป AI แบบแอนะล็อก” ที่สามารถเรียนรู้แบบเรียลไทม์ และถึงขั้นสามารถทำนายการเคลื่อนไหวของมนุษย์ในเกมเป่ายิ้งฉุบได้อย่างแม่นยำ

    ชิปนี้ถูกพัฒนาโดย TDK ร่วมกับมหาวิทยาลัยฮอกไกโด โดยใช้แนวคิด “reservoir computing” ซึ่งเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยเฉพาะสมองส่วน cerebellum ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลแบบต่อเนื่องและการตอบสนองอย่างรวดเร็ว

    แตกต่างจากโมเดล deep learning ทั่วไปที่ต้องพึ่งพาการประมวลผลบนคลาวด์และชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ชิปนี้ใช้วงจรแอนะล็อกในการประมวลผลสัญญาณแบบธรรมชาติ เช่น การแพร่กระจายของคลื่น ทำให้สามารถเรียนรู้และตอบสนองได้ทันทีด้วยพลังงานต่ำมาก

    TDK เตรียมนำชิปนี้ไปโชว์ในงาน CEATEC 2025 ที่ญี่ปุ่น โดยจะมีอุปกรณ์สาธิตที่ติดตั้งเซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวของนิ้ว และใช้ชิป AI ในการทำนายว่าผู้เล่นจะออก “ค้อน กรรไกร หรือกระดาษ” ก่อนที่เขาจะทันได้ออกมือจริง ๆ

    จุดเด่นของชิป AI แบบแอนะล็อกจาก TDK
    ใช้แนวคิด reservoir computing ที่เลียนแบบสมองส่วน cerebellum
    ประมวลผลข้อมูลแบบ time-series ด้วยความเร็วสูงและพลังงานต่ำ
    ไม่ต้องพึ่งคลาวด์หรือชุดข้อมูลขนาดใหญ่
    เหมาะกับงาน edge computing เช่น อุปกรณ์สวมใส่, IoT, ระบบอัตโนมัติ

    การสาธิตในงาน CEATEC 2025
    อุปกรณ์ติดตั้งเซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวของนิ้ว
    ใช้ชิป AI ทำนายการออกมือในเกมเป่ายิ้งฉุบแบบเรียลไทม์
    แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการเรียนรู้และตอบสนองทันที

    ความร่วมมือและเป้าหมายของ TDK
    พัฒนาร่วมกับมหาวิทยาลัยฮอกไกโด
    ต้องการผลักดัน reservoir computing สู่การใช้งานเชิงพาณิชย์
    เตรียมนำไปใช้ในแบรนด์ SensEI และธุรกิจระบบเซนเซอร์ของ TDK

    ข้อควรระวังและความท้าทาย
    reservoir computing ยังเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่ต้องการการพิสูจน์ในระดับอุตสาหกรรม
    การประยุกต์ใช้งานจริงอาจต้องปรับแต่งให้เหมาะกับแต่ละอุปกรณ์
    ความแม่นยำในการทำนายยังขึ้นอยู่กับคุณภาพของเซนเซอร์และการเรียนรู้
    การแข่งขันจากเทคโนโลยี AI แบบดิจิทัลที่มี ecosystem แข็งแรงกว่า

    https://www.techradar.com/pro/remember-audio-tapes-from-tdk-they-just-developed-an-analog-reservoir-ai-chip-that-does-real-time-learning-and-will-even-challenge-humans-at-a-game-of-rock-paper-scissors
    💾 “TDK เปิดตัวชิป AI แบบแอนะล็อก – เรียนรู้แบบเรียลไทม์ ท้าทายมนุษย์ในเกมเป่ายิ้งฉุบ!” จากอดีตที่เคยเป็นแบรนด์เทปเสียงในยุค 80s วันนี้ TDK กลับมาอีกครั้งในบทบาทใหม่ ด้วยการเปิดตัว “ชิป AI แบบแอนะล็อก” ที่สามารถเรียนรู้แบบเรียลไทม์ และถึงขั้นสามารถทำนายการเคลื่อนไหวของมนุษย์ในเกมเป่ายิ้งฉุบได้อย่างแม่นยำ ชิปนี้ถูกพัฒนาโดย TDK ร่วมกับมหาวิทยาลัยฮอกไกโด โดยใช้แนวคิด “reservoir computing” ซึ่งเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยเฉพาะสมองส่วน cerebellum ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลแบบต่อเนื่องและการตอบสนองอย่างรวดเร็ว แตกต่างจากโมเดล deep learning ทั่วไปที่ต้องพึ่งพาการประมวลผลบนคลาวด์และชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ชิปนี้ใช้วงจรแอนะล็อกในการประมวลผลสัญญาณแบบธรรมชาติ เช่น การแพร่กระจายของคลื่น ทำให้สามารถเรียนรู้และตอบสนองได้ทันทีด้วยพลังงานต่ำมาก TDK เตรียมนำชิปนี้ไปโชว์ในงาน CEATEC 2025 ที่ญี่ปุ่น โดยจะมีอุปกรณ์สาธิตที่ติดตั้งเซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวของนิ้ว และใช้ชิป AI ในการทำนายว่าผู้เล่นจะออก “ค้อน กรรไกร หรือกระดาษ” ก่อนที่เขาจะทันได้ออกมือจริง ๆ ✅ จุดเด่นของชิป AI แบบแอนะล็อกจาก TDK ➡️ ใช้แนวคิด reservoir computing ที่เลียนแบบสมองส่วน cerebellum ➡️ ประมวลผลข้อมูลแบบ time-series ด้วยความเร็วสูงและพลังงานต่ำ ➡️ ไม่ต้องพึ่งคลาวด์หรือชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ➡️ เหมาะกับงาน edge computing เช่น อุปกรณ์สวมใส่, IoT, ระบบอัตโนมัติ ✅ การสาธิตในงาน CEATEC 2025 ➡️ อุปกรณ์ติดตั้งเซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวของนิ้ว ➡️ ใช้ชิป AI ทำนายการออกมือในเกมเป่ายิ้งฉุบแบบเรียลไทม์ ➡️ แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการเรียนรู้และตอบสนองทันที ✅ ความร่วมมือและเป้าหมายของ TDK ➡️ พัฒนาร่วมกับมหาวิทยาลัยฮอกไกโด ➡️ ต้องการผลักดัน reservoir computing สู่การใช้งานเชิงพาณิชย์ ➡️ เตรียมนำไปใช้ในแบรนด์ SensEI และธุรกิจระบบเซนเซอร์ของ TDK ‼️ ข้อควรระวังและความท้าทาย ⛔ reservoir computing ยังเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่ต้องการการพิสูจน์ในระดับอุตสาหกรรม ⛔ การประยุกต์ใช้งานจริงอาจต้องปรับแต่งให้เหมาะกับแต่ละอุปกรณ์ ⛔ ความแม่นยำในการทำนายยังขึ้นอยู่กับคุณภาพของเซนเซอร์และการเรียนรู้ ⛔ การแข่งขันจากเทคโนโลยี AI แบบดิจิทัลที่มี ecosystem แข็งแรงกว่า https://www.techradar.com/pro/remember-audio-tapes-from-tdk-they-just-developed-an-analog-reservoir-ai-chip-that-does-real-time-learning-and-will-even-challenge-humans-at-a-game-of-rock-paper-scissors
    WWW.TECHRADAR.COM
    TDK unveils analog AI chip that learns fast and predicts moves
    The chip mimics brain function for robotics and human-machine interfaces
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 90 มุมมอง 0 รีวิว
  • “เกษตรทุเรียนอัจฉริยะ – เมื่อ 5G และเซนเซอร์เปลี่ยนสวนให้กลายเป็นระบบอัตโนมัติ”

    ใครจะคิดว่า “ทุเรียน” ผลไม้ที่ขึ้นชื่อเรื่องกลิ่นแรงและรสชาติเฉพาะตัว จะกลายเป็นจุดเริ่มต้นของการปฏิวัติวงการเกษตรในมาเลเซีย?

    Tan Han Wei อดีตวิศวกร R&D ผู้หลงใหลในทุเรียน ได้ก่อตั้งบริษัท Sustainable Hrvest เพื่อพัฒนาโซลูชันเกษตรอัจฉริยะ โดยเริ่มจากการลงพื้นที่พูดคุยกับเกษตรกรทุเรียนทั่วประเทศ เพื่อเข้าใจปัญหาที่แท้จริง เช่น ทำไมบางจุดในสวนให้ผลผลิตมากกว่าจุดอื่น และจะปรับปรุงพื้นที่ด้อยผลผลิตได้อย่างไร

    คำตอบคือ “ข้อมูล” และ “เทคโนโลยี” โดยเขาเริ่มติดตั้งเซนเซอร์ลงดินลึก 30–40 ซม. เพื่อวัดความชื้น, pH, และค่าการนำไฟฟ้าในดิน (EC) ซึ่งเป็นตัวชี้วัดสุขภาพของดิน ข้อมูลทั้งหมดถูกส่งขึ้นคลาวด์เพื่อวิเคราะห์

    ผลลัพธ์คือการค้นพบปัญหาที่ไม่เคยรู้มาก่อน เช่น จุดที่มีน้ำขังมากเกินไปซึ่งส่งผลให้รากเน่าและดูดซึมสารอาหารไม่ได้ เขาจึงแนะนำให้ลดการรดน้ำและปรับปรุงการระบายน้ำ

    นอกจากนี้ยังมีการตั้งระบบอัตโนมัติให้สปริงเกิลทำงานเมื่ออุณหภูมิสูงเกิน 35°C เพื่อป้องกันต้นไม้จากความเครียดจากความร้อน

    แต่ทั้งหมดนี้จะไร้ประโยชน์หากไม่มี “5G” เพราะการเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์คือหัวใจของการจัดการฟาร์มขนาดใหญ่และซับซ้อน Tan จึงพัฒนาโซลูชันที่รองรับทั้ง 4G และ LoRaWAN พร้อมอัปเกรดเป็น 5G เมื่อโครงสร้างพื้นฐานพร้อม

    เขายังพัฒนา AI ตรวจจับศัตรูพืชผ่านกล้องและการวิเคราะห์รูปแบบ เพื่อแจ้งเตือนเกษตรกรล่วงหน้า พร้อมคำแนะนำในการรับมือ ซึ่งตอนนี้มีความแม่นยำราว 70%

    ในอนาคต เขาเสนอแนวคิด “Digital Agronomist” ที่ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลจากระยะไกล และ “หุ่นยนต์สุนัขลาดตระเวน” ที่สามารถเดินตรวจสวนและนับผลทุเรียนแบบเรียลไทม์

    ทั้งหมดนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่คือการเปลี่ยนวิธีคิดของเกษตรกร Tan เชื่อว่าเมื่อพวกเขาเห็นว่าเทคโนโลยีช่วยแก้ปัญหาได้จริง พวกเขาจะพร้อมเปิดรับและปรับตัว

    การใช้เซนเซอร์ในสวนทุเรียน
    วัดค่าความชื้น, pH, และ EC เพื่อประเมินสุขภาพดิน
    ตรวจพบปัญหาน้ำขังที่ส่งผลต่อรากและการดูดซึมสารอาหาร
    ข้อมูลถูกส่งขึ้นคลาวด์เพื่อวิเคราะห์และให้คำแนะนำ

    ระบบอัตโนมัติและการจัดการอุณหภูมิ
    สปริงเกิลทำงานอัตโนมัติเมื่ออุณหภูมิสูงเกิน 35°C
    หยุดทำงานเมื่ออุณหภูมิลดลงถึงระดับที่เหมาะสม
    ช่วยลดความเครียดจากความร้อนในต้นทุเรียน

    การใช้ AI และการวิเคราะห์ข้อมูล
    ระบบตรวจจับศัตรูพืชผ่านกล้องและการวิเคราะห์รูปแบบ
    แจ้งเตือนพร้อมคำแนะนำในการรับมือ
    แนวคิด “Digital Agronomist” วิเคราะห์ข้อมูลจากระยะไกล

    บทบาทของ 5G ในเกษตรอัจฉริยะ
    ช่วยให้การเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์เป็นไปได้
    รองรับการจัดการฟาร์มขนาดใหญ่และซับซ้อน
    เปิดทางสู่การใช้หุ่นยนต์และการสตรีมวิดีโอความละเอียดสูง

    การเปลี่ยนแปลงทัศนคติของเกษตรกร
    เมื่อเห็นผลลัพธ์จริง เกษตรกรจะเปิดรับเทคโนโลยีมากขึ้น
    ปัญหาค่าครองชีพ, สภาพอากาศ, และแรงงานผลักดันให้ต้องปรับตัว
    การใช้เทคโนโลยีช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ

    อุปสรรคในการนำ 5G มาใช้จริง
    พื้นที่ห่างไกลยังขาดโครงสร้างพื้นฐาน 5G และแม้แต่ 4G
    ค่าใช้จ่ายในการอัปเกรดอุปกรณ์เป็น 5G ยังสูงสำหรับฟาร์มขนาดเล็ก
    เกษตรกรบางส่วนยังไม่เข้าใจศักยภาพของ 5G นอกเหนือจากอินเทอร์เน็ตเร็ว
    การขาดความรู้ด้านเทคโนโลยีอาจทำให้ใช้งานระบบได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/13/how-smart-sensors-and-5g-are-changing-the-game-for-msian-durian-farmers
    🌱 “เกษตรทุเรียนอัจฉริยะ – เมื่อ 5G และเซนเซอร์เปลี่ยนสวนให้กลายเป็นระบบอัตโนมัติ” ใครจะคิดว่า “ทุเรียน” ผลไม้ที่ขึ้นชื่อเรื่องกลิ่นแรงและรสชาติเฉพาะตัว จะกลายเป็นจุดเริ่มต้นของการปฏิวัติวงการเกษตรในมาเลเซีย? Tan Han Wei อดีตวิศวกร R&D ผู้หลงใหลในทุเรียน ได้ก่อตั้งบริษัท Sustainable Hrvest เพื่อพัฒนาโซลูชันเกษตรอัจฉริยะ โดยเริ่มจากการลงพื้นที่พูดคุยกับเกษตรกรทุเรียนทั่วประเทศ เพื่อเข้าใจปัญหาที่แท้จริง เช่น ทำไมบางจุดในสวนให้ผลผลิตมากกว่าจุดอื่น และจะปรับปรุงพื้นที่ด้อยผลผลิตได้อย่างไร คำตอบคือ “ข้อมูล” และ “เทคโนโลยี” โดยเขาเริ่มติดตั้งเซนเซอร์ลงดินลึก 30–40 ซม. เพื่อวัดความชื้น, pH, และค่าการนำไฟฟ้าในดิน (EC) ซึ่งเป็นตัวชี้วัดสุขภาพของดิน ข้อมูลทั้งหมดถูกส่งขึ้นคลาวด์เพื่อวิเคราะห์ ผลลัพธ์คือการค้นพบปัญหาที่ไม่เคยรู้มาก่อน เช่น จุดที่มีน้ำขังมากเกินไปซึ่งส่งผลให้รากเน่าและดูดซึมสารอาหารไม่ได้ เขาจึงแนะนำให้ลดการรดน้ำและปรับปรุงการระบายน้ำ นอกจากนี้ยังมีการตั้งระบบอัตโนมัติให้สปริงเกิลทำงานเมื่ออุณหภูมิสูงเกิน 35°C เพื่อป้องกันต้นไม้จากความเครียดจากความร้อน แต่ทั้งหมดนี้จะไร้ประโยชน์หากไม่มี “5G” เพราะการเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์คือหัวใจของการจัดการฟาร์มขนาดใหญ่และซับซ้อน Tan จึงพัฒนาโซลูชันที่รองรับทั้ง 4G และ LoRaWAN พร้อมอัปเกรดเป็น 5G เมื่อโครงสร้างพื้นฐานพร้อม เขายังพัฒนา AI ตรวจจับศัตรูพืชผ่านกล้องและการวิเคราะห์รูปแบบ เพื่อแจ้งเตือนเกษตรกรล่วงหน้า พร้อมคำแนะนำในการรับมือ ซึ่งตอนนี้มีความแม่นยำราว 70% ในอนาคต เขาเสนอแนวคิด “Digital Agronomist” ที่ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลจากระยะไกล และ “หุ่นยนต์สุนัขลาดตระเวน” ที่สามารถเดินตรวจสวนและนับผลทุเรียนแบบเรียลไทม์ ทั้งหมดนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่คือการเปลี่ยนวิธีคิดของเกษตรกร Tan เชื่อว่าเมื่อพวกเขาเห็นว่าเทคโนโลยีช่วยแก้ปัญหาได้จริง พวกเขาจะพร้อมเปิดรับและปรับตัว ✅ การใช้เซนเซอร์ในสวนทุเรียน ➡️ วัดค่าความชื้น, pH, และ EC เพื่อประเมินสุขภาพดิน ➡️ ตรวจพบปัญหาน้ำขังที่ส่งผลต่อรากและการดูดซึมสารอาหาร ➡️ ข้อมูลถูกส่งขึ้นคลาวด์เพื่อวิเคราะห์และให้คำแนะนำ ✅ ระบบอัตโนมัติและการจัดการอุณหภูมิ ➡️ สปริงเกิลทำงานอัตโนมัติเมื่ออุณหภูมิสูงเกิน 35°C ➡️ หยุดทำงานเมื่ออุณหภูมิลดลงถึงระดับที่เหมาะสม ➡️ ช่วยลดความเครียดจากความร้อนในต้นทุเรียน ✅ การใช้ AI และการวิเคราะห์ข้อมูล ➡️ ระบบตรวจจับศัตรูพืชผ่านกล้องและการวิเคราะห์รูปแบบ ➡️ แจ้งเตือนพร้อมคำแนะนำในการรับมือ ➡️ แนวคิด “Digital Agronomist” วิเคราะห์ข้อมูลจากระยะไกล ✅ บทบาทของ 5G ในเกษตรอัจฉริยะ ➡️ ช่วยให้การเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์เป็นไปได้ ➡️ รองรับการจัดการฟาร์มขนาดใหญ่และซับซ้อน ➡️ เปิดทางสู่การใช้หุ่นยนต์และการสตรีมวิดีโอความละเอียดสูง ✅ การเปลี่ยนแปลงทัศนคติของเกษตรกร ➡️ เมื่อเห็นผลลัพธ์จริง เกษตรกรจะเปิดรับเทคโนโลยีมากขึ้น ➡️ ปัญหาค่าครองชีพ, สภาพอากาศ, และแรงงานผลักดันให้ต้องปรับตัว ➡️ การใช้เทคโนโลยีช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ ‼️ อุปสรรคในการนำ 5G มาใช้จริง ⛔ พื้นที่ห่างไกลยังขาดโครงสร้างพื้นฐาน 5G และแม้แต่ 4G ⛔ ค่าใช้จ่ายในการอัปเกรดอุปกรณ์เป็น 5G ยังสูงสำหรับฟาร์มขนาดเล็ก ⛔ เกษตรกรบางส่วนยังไม่เข้าใจศักยภาพของ 5G นอกเหนือจากอินเทอร์เน็ตเร็ว ⛔ การขาดความรู้ด้านเทคโนโลยีอาจทำให้ใช้งานระบบได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/13/how-smart-sensors-and-5g-are-changing-the-game-for-msian-durian-farmers
    WWW.THESTAR.COM.MY
    How smart sensors and 5G are changing the game for M’sian durian farmers
    Trees can't speak, so durian farmers in Malaysia are turning to digital tools to better understand their needs and boost their yields.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 107 มุมมอง 0 รีวิว
  • “CIA Triad หมดเวลาแล้ว – ยุคใหม่ของ Cybersecurity ต้องคิดลึกกว่าความลับ ความถูกต้อง และความพร้อมใช้งาน”

    ลองจินตนาการว่าองค์กรของคุณกำลังเผชิญกับภัยคุกคามจาก ransomware, deepfake, หรือการโจมตีผ่านซัพพลายเชน แต่ระบบความปลอดภัยที่ใช้อยู่ยังยึดติดกับโมเดลเก่าแก่จากยุคสงครามเย็นที่เรียกว่า “CIA Triad” ซึ่งประกอบด้วย Confidentiality (ความลับ), Integrity (ความถูกต้อง), และ Availability (ความพร้อมใช้งาน)

    บทความจาก CSO Online โดย Loris Gutic ได้ชี้ให้เห็นว่าโมเดลนี้ไม่สามารถรับมือกับภัยคุกคามยุคใหม่ได้อีกต่อไป และเสนอโมเดลใหม่ที่เรียกว่า “3C Model” ซึ่งประกอบด้วย Core, Complementary และ Contextual เพื่อสร้างระบบความปลอดภัยที่มีชั้นเชิงและตอบโจทย์โลกยุค AI และ Zero Trust

    ผมขอเสริมว่าในปี 2025 ความเสียหายจาก cybercrime ทั่วโลกมีมูลค่ากว่า 10 ล้านล้านดอลลาร์ และองค์กรที่ยังยึดติดกับโมเดลเก่าอาจเสี่ยงต่อการสูญเสียทั้งข้อมูล ความเชื่อมั่น และชื่อเสียงอย่างรุนแรง

    จุดอ่อนของ CIA Triad
    โมเดลนี้ถูกออกแบบมาในยุค 1970s สำหรับระบบทหารและรัฐบาล
    ไม่สามารถรองรับภัยคุกคามใหม่ เช่น deepfake, ransomware, หรือการโจมตีผ่าน AI
    ขาดภาษาที่ใช้สื่อสารเรื่อง “ความถูกต้องแท้จริง” หรือ “ความยืดหยุ่นในการฟื้นตัว”

    ตัวอย่างที่ CIA Triad ล้มเหลว
    Ransomware ไม่ใช่แค่ปัญหาความพร้อมใช้งาน แต่คือการขาด “resilience”
    Deepfake อาจมี integrity ที่สมบูรณ์ แต่ขาด authenticity ทำให้เกิดความเสียหายร้ายแรง
    การพยายามยัดแนวคิดใหม่เข้าไปในโครงสร้างเก่า ทำให้เกิดช่องโหว่ที่แฮกเกอร์ใช้ประโยชน์

    โมเดลใหม่: 3C Layered Information Security Model
    Core: ความเชื่อมั่นทางเทคนิค เช่น authenticity, accountability, resilience
    Complementary: การกำกับดูแล เช่น privacy by design, data provenance
    Contextual: ผลกระทบต่อสังคม เช่น safety ในโครงสร้างพื้นฐาน, ความเชื่อมั่นของผู้ใช้
    โมเดลนี้ช่วยให้ CISO พูดกับบอร์ดได้ในภาษาของธุรกิจ ไม่ใช่แค่ไฟร์วอลล์

    ประโยชน์ของ 3C Model
    ช่วยจัดระเบียบจากความวุ่นวายของ framework ต่าง ๆ เช่น ISO, NIST, GDPR
    ทำให้สามารถ “map once, satisfy many” ลดงานซ้ำซ้อน
    เปลี่ยนบทบาทของ CISO จากช่างเทคนิคเป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์

    คำเตือนสำหรับองค์กรที่ยังใช้ CIA Triad
    ไม่สามารถรับมือกับ Zero Trust หรือกฎหมาย AI ใหม่ ๆ ได้
    เสี่ยงต่อการโจมตีที่ซับซ้อน เช่น deepfake หรือการเจาะผ่านซัพพลายเชน
    อาจทำให้บอร์ดบริหารเข้าใจผิดว่าระบบปลอดภัย ทั้งที่จริงมีช่องโหว่ร้ายแรง
    การไม่ปรับเปลี่ยนโมเดล อาจทำให้องค์กรสูญเสียความเชื่อมั่นจากลูกค้าและสังคม

    https://www.csoonline.com/article/4070548/the-cia-triad-is-dead-stop-using-a-cold-war-relic-to-fight-21st-century-threats.html
    🧠 “CIA Triad หมดเวลาแล้ว – ยุคใหม่ของ Cybersecurity ต้องคิดลึกกว่าความลับ ความถูกต้อง และความพร้อมใช้งาน” ลองจินตนาการว่าองค์กรของคุณกำลังเผชิญกับภัยคุกคามจาก ransomware, deepfake, หรือการโจมตีผ่านซัพพลายเชน แต่ระบบความปลอดภัยที่ใช้อยู่ยังยึดติดกับโมเดลเก่าแก่จากยุคสงครามเย็นที่เรียกว่า “CIA Triad” ซึ่งประกอบด้วย Confidentiality (ความลับ), Integrity (ความถูกต้อง), และ Availability (ความพร้อมใช้งาน) บทความจาก CSO Online โดย Loris Gutic ได้ชี้ให้เห็นว่าโมเดลนี้ไม่สามารถรับมือกับภัยคุกคามยุคใหม่ได้อีกต่อไป และเสนอโมเดลใหม่ที่เรียกว่า “3C Model” ซึ่งประกอบด้วย Core, Complementary และ Contextual เพื่อสร้างระบบความปลอดภัยที่มีชั้นเชิงและตอบโจทย์โลกยุค AI และ Zero Trust ผมขอเสริมว่าในปี 2025 ความเสียหายจาก cybercrime ทั่วโลกมีมูลค่ากว่า 10 ล้านล้านดอลลาร์ และองค์กรที่ยังยึดติดกับโมเดลเก่าอาจเสี่ยงต่อการสูญเสียทั้งข้อมูล ความเชื่อมั่น และชื่อเสียงอย่างรุนแรง ✅ จุดอ่อนของ CIA Triad ➡️ โมเดลนี้ถูกออกแบบมาในยุค 1970s สำหรับระบบทหารและรัฐบาล ➡️ ไม่สามารถรองรับภัยคุกคามใหม่ เช่น deepfake, ransomware, หรือการโจมตีผ่าน AI ➡️ ขาดภาษาที่ใช้สื่อสารเรื่อง “ความถูกต้องแท้จริง” หรือ “ความยืดหยุ่นในการฟื้นตัว” ✅ ตัวอย่างที่ CIA Triad ล้มเหลว ➡️ Ransomware ไม่ใช่แค่ปัญหาความพร้อมใช้งาน แต่คือการขาด “resilience” ➡️ Deepfake อาจมี integrity ที่สมบูรณ์ แต่ขาด authenticity ทำให้เกิดความเสียหายร้ายแรง ➡️ การพยายามยัดแนวคิดใหม่เข้าไปในโครงสร้างเก่า ทำให้เกิดช่องโหว่ที่แฮกเกอร์ใช้ประโยชน์ ✅ โมเดลใหม่: 3C Layered Information Security Model ➡️ Core: ความเชื่อมั่นทางเทคนิค เช่น authenticity, accountability, resilience ➡️ Complementary: การกำกับดูแล เช่น privacy by design, data provenance ➡️ Contextual: ผลกระทบต่อสังคม เช่น safety ในโครงสร้างพื้นฐาน, ความเชื่อมั่นของผู้ใช้ ➡️ โมเดลนี้ช่วยให้ CISO พูดกับบอร์ดได้ในภาษาของธุรกิจ ไม่ใช่แค่ไฟร์วอลล์ ✅ ประโยชน์ของ 3C Model ➡️ ช่วยจัดระเบียบจากความวุ่นวายของ framework ต่าง ๆ เช่น ISO, NIST, GDPR ➡️ ทำให้สามารถ “map once, satisfy many” ลดงานซ้ำซ้อน ➡️ เปลี่ยนบทบาทของ CISO จากช่างเทคนิคเป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์ ‼️ คำเตือนสำหรับองค์กรที่ยังใช้ CIA Triad ⛔ ไม่สามารถรับมือกับ Zero Trust หรือกฎหมาย AI ใหม่ ๆ ได้ ⛔ เสี่ยงต่อการโจมตีที่ซับซ้อน เช่น deepfake หรือการเจาะผ่านซัพพลายเชน ⛔ อาจทำให้บอร์ดบริหารเข้าใจผิดว่าระบบปลอดภัย ทั้งที่จริงมีช่องโหว่ร้ายแรง ⛔ การไม่ปรับเปลี่ยนโมเดล อาจทำให้องค์กรสูญเสียความเชื่อมั่นจากลูกค้าและสังคม https://www.csoonline.com/article/4070548/the-cia-triad-is-dead-stop-using-a-cold-war-relic-to-fight-21st-century-threats.html
    WWW.CSOONLINE.COM
    The CIA triad is dead — stop using a Cold War relic to fight 21st century threats
    CISOs stuck on CIA must accept reality: The world has shifted, and our cybersecurity models must shift, too. We need a model that is layered, contextual, and built for survival.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 110 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Framework สปอนเซอร์ Hyprland จุดชนวนดราม่า — ชุมชนลินุกซ์ถกเดือดเรื่องอุดมการณ์และการเมือง”

    Framework ผู้ผลิตแล็ปท็อปแบบโมดูลาร์ชื่อดัง ประกาศเมื่อวันที่ 8 ตุลาคม 2025 ว่าได้เป็นผู้สนับสนุนระดับ Gold ของ Hyprland ซึ่งเป็น Wayland compositor ที่ได้รับความนิยมในกลุ่มผู้ใช้ลินุกซ์สายปรับแต่งหน้าตา โดยข่าวนี้ถูกเผยแพร่พร้อมกับการเข้าร่วม Linux Foundation และการเป็นผู้สนับสนุนรายแรกของ Linux Vendor Firmware Service (LVFS)

    อย่างไรก็ตาม การสนับสนุน Hyprland กลับกลายเป็นประเด็นร้อนในชุมชนโอเพ่นซอร์ส เนื่องจาก Vaxry ผู้พัฒนา Hyprland เคยถูกแบนจาก freedesktop.org ด้วยเหตุผลเกี่ยวกับการจัดการ moderation ใน Discord ของโครงการ ซึ่งทำให้หลายคนมองว่า Hyprland มีแนวโน้มสนับสนุนแนวคิดฝ่ายขวา และไม่เป็นมิตรกับผู้มีแนวคิดเสรีนิยม

    กระแสยิ่งรุนแรงขึ้นเมื่อ Framework โพสต์บน X (Twitter) เปรียบเทียบ Omarchy Linux ซึ่งสร้างโดย David Heinemeier Hansson (DHH) กับ Windows XP ในเชิงขำขัน โดย DHH เป็นบุคคลที่มีแนวคิดขวาชัดเจนและเคยวิจารณ์แนวคิดเสรีนิยมอย่างตรงไปตรงมา ทำให้ผู้ใช้บางส่วนมองว่า Framework กำลังสนับสนุนบุคคลและโครงการที่มีแนวคิดการเมืองขวาจัด

    ผลคือเกิดกระทู้ในฟอรัมของ Framework ชื่อ “Framework supporting far-right racists?” ซึ่งมีการถกเถียงกันอย่างดุเดือดกว่า 1,300 ความเห็น โดย CEO ของ Framework, Nirav Patel ได้ออกมาตอบว่า บริษัทมีแนวทาง “big tent” ที่เปิดรับทุกโครงการโอเพ่นซอร์สโดยไม่พิจารณาแนวคิดทางการเมืองของผู้พัฒนา เพราะเป้าหมายคือการผลักดันโอเพ่นซอร์สให้เติบโต

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Framework เป็นผู้สนับสนุนระดับ Gold ของ Hyprland
    Hyprland เป็น Wayland compositor ที่เน้นความสวยงามและปรับแต่งได้
    Vaxry ผู้พัฒนา Hyprland เคยถูกแบนจาก freedesktop.org
    Framework เข้าร่วม Linux Foundation และสนับสนุน LVFS
    Framework โพสต์สนับสนุน Omarchy Linux ของ DHH
    DHH มีแนวคิดการเมืองขวาชัดเจน
    เกิดกระทู้ “Framework supporting far-right racists?” ในฟอรัม
    CEO Framework ตอบว่าแนวทางบริษัทคือ “big tent” ไม่เลือกข้างการเมือง
    ฟอรัมมีการถกเถียงกว่า 1,300 ความเห็น

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    “Big tent” เป็นแนวคิดที่เปิดรับความหลากหลายเพื่อสร้างความร่วมมือ
    LVFS เป็นบริการที่ช่วยให้ผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ปล่อย firmware ผ่านระบบลินุกซ์
    Hyprland ได้รับความนิยมในกลุ่มผู้ใช้ Arch และผู้ชอบปรับแต่ง UI
    DHH เป็นผู้ร่วมก่อตั้ง Ruby on Rails และมีบทบาทในวงการซอฟต์แวร์
    การเมืองในวงการโอเพ่นซอร์สเริ่มมีบทบาทมากขึ้นในช่วงหลัง

    https://news.itsfoss.com/framework-hyprland-sponsorship/
    💻 “Framework สปอนเซอร์ Hyprland จุดชนวนดราม่า — ชุมชนลินุกซ์ถกเดือดเรื่องอุดมการณ์และการเมือง” Framework ผู้ผลิตแล็ปท็อปแบบโมดูลาร์ชื่อดัง ประกาศเมื่อวันที่ 8 ตุลาคม 2025 ว่าได้เป็นผู้สนับสนุนระดับ Gold ของ Hyprland ซึ่งเป็น Wayland compositor ที่ได้รับความนิยมในกลุ่มผู้ใช้ลินุกซ์สายปรับแต่งหน้าตา โดยข่าวนี้ถูกเผยแพร่พร้อมกับการเข้าร่วม Linux Foundation และการเป็นผู้สนับสนุนรายแรกของ Linux Vendor Firmware Service (LVFS) อย่างไรก็ตาม การสนับสนุน Hyprland กลับกลายเป็นประเด็นร้อนในชุมชนโอเพ่นซอร์ส เนื่องจาก Vaxry ผู้พัฒนา Hyprland เคยถูกแบนจาก freedesktop.org ด้วยเหตุผลเกี่ยวกับการจัดการ moderation ใน Discord ของโครงการ ซึ่งทำให้หลายคนมองว่า Hyprland มีแนวโน้มสนับสนุนแนวคิดฝ่ายขวา และไม่เป็นมิตรกับผู้มีแนวคิดเสรีนิยม กระแสยิ่งรุนแรงขึ้นเมื่อ Framework โพสต์บน X (Twitter) เปรียบเทียบ Omarchy Linux ซึ่งสร้างโดย David Heinemeier Hansson (DHH) กับ Windows XP ในเชิงขำขัน โดย DHH เป็นบุคคลที่มีแนวคิดขวาชัดเจนและเคยวิจารณ์แนวคิดเสรีนิยมอย่างตรงไปตรงมา ทำให้ผู้ใช้บางส่วนมองว่า Framework กำลังสนับสนุนบุคคลและโครงการที่มีแนวคิดการเมืองขวาจัด ผลคือเกิดกระทู้ในฟอรัมของ Framework ชื่อ “Framework supporting far-right racists?” ซึ่งมีการถกเถียงกันอย่างดุเดือดกว่า 1,300 ความเห็น โดย CEO ของ Framework, Nirav Patel ได้ออกมาตอบว่า บริษัทมีแนวทาง “big tent” ที่เปิดรับทุกโครงการโอเพ่นซอร์สโดยไม่พิจารณาแนวคิดทางการเมืองของผู้พัฒนา เพราะเป้าหมายคือการผลักดันโอเพ่นซอร์สให้เติบโต ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Framework เป็นผู้สนับสนุนระดับ Gold ของ Hyprland ➡️ Hyprland เป็น Wayland compositor ที่เน้นความสวยงามและปรับแต่งได้ ➡️ Vaxry ผู้พัฒนา Hyprland เคยถูกแบนจาก freedesktop.org ➡️ Framework เข้าร่วม Linux Foundation และสนับสนุน LVFS ➡️ Framework โพสต์สนับสนุน Omarchy Linux ของ DHH ➡️ DHH มีแนวคิดการเมืองขวาชัดเจน ➡️ เกิดกระทู้ “Framework supporting far-right racists?” ในฟอรัม ➡️ CEO Framework ตอบว่าแนวทางบริษัทคือ “big tent” ไม่เลือกข้างการเมือง ➡️ ฟอรัมมีการถกเถียงกว่า 1,300 ความเห็น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ “Big tent” เป็นแนวคิดที่เปิดรับความหลากหลายเพื่อสร้างความร่วมมือ ➡️ LVFS เป็นบริการที่ช่วยให้ผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ปล่อย firmware ผ่านระบบลินุกซ์ ➡️ Hyprland ได้รับความนิยมในกลุ่มผู้ใช้ Arch และผู้ชอบปรับแต่ง UI ➡️ DHH เป็นผู้ร่วมก่อตั้ง Ruby on Rails และมีบทบาทในวงการซอฟต์แวร์ ➡️ การเมืองในวงการโอเพ่นซอร์สเริ่มมีบทบาทมากขึ้นในช่วงหลัง https://news.itsfoss.com/framework-hyprland-sponsorship/
    NEWS.ITSFOSS.COM
    Framework is Accused of Supporting the Far-right, Apparently for Sponsoring the Hyprland Project
    The announcement has generated quite some buzz but for all the wrong reasons.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 90 มุมมอง 0 รีวิว
  • พ่อสู้เรื่องระบบน้ำชลประทาน ให้น้ำหมุนเวียนไปทั่ว
    พ่อสู้เรื่องเขื่อน เพื่อกักเก็บน้ำไว้ใช้ยามแล้ง ยามท่วม
    พ่อสู้เรื่องฝนเทียม ให้ชาวนา ชาวไร่ มีน้ำใช้ยามแล้งหนัก
    พ่อสู้เรื่องความยากจน กระจายรายได้ โครงการท้องถิ่น
    พ่อสู้เรื่องเศรษฐกิจพอเพียง พึ่งพาตนเอง สอนช่วยตัวเอง
    พ่อสู้เรื่องความช่วยเหลือ อุทกภัย วาตภัย แผ่นดินไหว
    พ่อสู้เรื่องการเกษตร การใช้พื้นที่ การพัฒนายั่งยืน
    พ่อสู้เรื่องความเท่าเทียม แบ่งปัน และยกระดับการศึกษา
    พ่อสู้เรื่องการดนตรี ศิลปะ รากเหง้า อนุรักษ์ประเพณีไทย
    พ่อสู้เรื่องแนวคิด ปรัชญา สติ ปัญญา เหตุและผล สั่งสอน
    พ่อสู้เรื่องความประหยัด อดออมคุ้มค่า รีไซเคิล กลับมาใช้
    พ่อสู้เรื่องป่าไม้ สัตว์ป่า สมดุลธรรมชาติ พันธุ์ไทย ปลูกป่า
    พ่อสู้เรื่องสินค้าไทย แปรรูป อาหาร ทะเล ผ้าไหม ผ้าฝ้าย
    พ่อสู้เรื่องความสามัคคี ปองครอง ยุติความขัดแย้งภายใน
    พ่อสู้เรื่องความเป็นชาตินิยม ภูมิใจความเป็นไทย ชื่อเสียง
    พ่อปกป้องแผ่นดินไทย การรุกรานจากต่างชาติ และมั่นคง
    พ่อเสียสละตนเอง เพื่อชีวิตความเป็นอยู่ของคนไทย
    พ่อเตือนสติ ให้ปัญญา พระบรมราโชวาททุกปี ตื่นคิด มีสติ
    พ่อแบ่งปันความรัก ความรู้ ไปยังเพื่อนบ้านรอบข้างด้วย
    พ่อสร้างมิตร เป็นที่รักชื่นชอบของทุกราชวงศ์ทั่วโลก
    พ่อไม่เคยโอ้อวดตนเอง และไม่ใช้อำนาจที่มี เพื่อแสดง
    พ่อทำนุบำรุงทุกศาสนาในชาติ อยู่ร่วมกันอย่างสันติได้
    พ่อเยี่ยมเยียนชาวบ้านทุกพื้นที่ทั้งแผ่นดิน ไปเยี่ยมเสมอ
    พ่อยึดถือทศพิษราชธรรมได้อย่างสมบูรณ์ จนวันสุดท้าย
    พ่อรู้ทุกอย่าง เข้าใจ เข้าถึง แก้ปัญหา พระบารมีเปี่ยมล้น

    มีอีกมากมายมหาศาล จนระลึกถึงน้ำพระคุณได้ไม่หมดสิ้น เป็นบุญของปวงชนชาวไทย ที่มีพระมหากษัตริย์ที่หัวใจหล่อมว๊ากที่สุดใน 3 โลก ไม่มีพ่อ ก็คงไม่มีวันนี้ ไม่มีบรรพกษัตริย์ไทย ก็คงไม่มีวันนี้เช่นกัน "ราชวงศ์จักรี" จงเจริญยิ่งยืนนาน ตราบชั่วฟ้าดินสลาย!
    พ่อสู้เรื่องระบบน้ำชลประทาน ให้น้ำหมุนเวียนไปทั่ว พ่อสู้เรื่องเขื่อน เพื่อกักเก็บน้ำไว้ใช้ยามแล้ง ยามท่วม พ่อสู้เรื่องฝนเทียม ให้ชาวนา ชาวไร่ มีน้ำใช้ยามแล้งหนัก พ่อสู้เรื่องความยากจน กระจายรายได้ โครงการท้องถิ่น พ่อสู้เรื่องเศรษฐกิจพอเพียง พึ่งพาตนเอง สอนช่วยตัวเอง พ่อสู้เรื่องความช่วยเหลือ อุทกภัย วาตภัย แผ่นดินไหว พ่อสู้เรื่องการเกษตร การใช้พื้นที่ การพัฒนายั่งยืน พ่อสู้เรื่องความเท่าเทียม แบ่งปัน และยกระดับการศึกษา พ่อสู้เรื่องการดนตรี ศิลปะ รากเหง้า อนุรักษ์ประเพณีไทย พ่อสู้เรื่องแนวคิด ปรัชญา สติ ปัญญา เหตุและผล สั่งสอน พ่อสู้เรื่องความประหยัด อดออมคุ้มค่า รีไซเคิล กลับมาใช้ พ่อสู้เรื่องป่าไม้ สัตว์ป่า สมดุลธรรมชาติ พันธุ์ไทย ปลูกป่า พ่อสู้เรื่องสินค้าไทย แปรรูป อาหาร ทะเล ผ้าไหม ผ้าฝ้าย พ่อสู้เรื่องความสามัคคี ปองครอง ยุติความขัดแย้งภายใน พ่อสู้เรื่องความเป็นชาตินิยม ภูมิใจความเป็นไทย ชื่อเสียง พ่อปกป้องแผ่นดินไทย การรุกรานจากต่างชาติ และมั่นคง พ่อเสียสละตนเอง เพื่อชีวิตความเป็นอยู่ของคนไทย พ่อเตือนสติ ให้ปัญญา พระบรมราโชวาททุกปี ตื่นคิด มีสติ พ่อแบ่งปันความรัก ความรู้ ไปยังเพื่อนบ้านรอบข้างด้วย พ่อสร้างมิตร เป็นที่รักชื่นชอบของทุกราชวงศ์ทั่วโลก พ่อไม่เคยโอ้อวดตนเอง และไม่ใช้อำนาจที่มี เพื่อแสดง พ่อทำนุบำรุงทุกศาสนาในชาติ อยู่ร่วมกันอย่างสันติได้ พ่อเยี่ยมเยียนชาวบ้านทุกพื้นที่ทั้งแผ่นดิน ไปเยี่ยมเสมอ พ่อยึดถือทศพิษราชธรรมได้อย่างสมบูรณ์ จนวันสุดท้าย พ่อรู้ทุกอย่าง เข้าใจ เข้าถึง แก้ปัญหา พระบารมีเปี่ยมล้น มีอีกมากมายมหาศาล จนระลึกถึงน้ำพระคุณได้ไม่หมดสิ้น เป็นบุญของปวงชนชาวไทย ที่มีพระมหากษัตริย์ที่หัวใจหล่อมว๊ากที่สุดใน 3 โลก ไม่มีพ่อ ก็คงไม่มีวันนี้ ไม่มีบรรพกษัตริย์ไทย ก็คงไม่มีวันนี้เช่นกัน "ราชวงศ์จักรี" จงเจริญยิ่งยืนนาน ตราบชั่วฟ้าดินสลาย!
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 81 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Datastar — เฟรมเวิร์กใหม่ที่พลิกโฉมการสร้างเว็บแบบเรียลไทม์ ด้วยไฟล์เดียวและไม่ต้องใช้ JavaScript”

    ลองนึกภาพว่าคุณสามารถสร้างเว็บแอปแบบเรียลไทม์ที่ตอบสนองไว ใช้งานง่าย และไม่ต้องพึ่งพา JavaScript ฝั่งผู้ใช้เลย — นั่นคือสิ่งที่ Datastar เสนอให้กับนักพัฒนาในยุคที่หลายคนเริ่มเบื่อกับความซับซ้อนของ SPA (Single Page Application)

    Datastar เป็นเฟรมเวิร์กน้ำหนักเบาเพียง 10.75 KiB ที่ช่วยให้คุณสร้างเว็บตั้งแต่หน้าเว็บธรรมดาไปจนถึงแอปแบบ collaborative ที่ทำงานแบบเรียลไทม์ โดยใช้แนวคิด “hypermedia-driven frontend” ซึ่งหมายถึงการควบคุม DOM และ state จากฝั่ง backend ผ่าน HTML attributes เช่น data-on-click="@get('/endpoint')" โดยไม่ต้องเขียน JavaScript ฝั่งผู้ใช้เลย

    เฟรมเวิร์กนี้รองรับการส่งข้อมูลแบบ HTML ปกติและแบบ event-stream (SSE) ทำให้สามารถอัปเดต DOM แบบเรียลไทม์ได้ง่าย และยังสามารถใช้ backend ภาษาใดก็ได้ เช่น Go, Python, Rust หรือ Node.js โดยมี SDK รองรับ

    นักพัฒนาหลายคนที่เคยใช้ React, htmx หรือ Alpine.js ต่างพูดเป็นเสียงเดียวกันว่า Datastar ช่วยลดความซับซ้อนของ frontend ได้อย่างมาก และทำให้พวกเขากลับมาโฟกัสกับการแก้ปัญหาทางธุรกิจแทนที่จะต้องมานั่งจัดการกับ state และ virtual DOM

    จุดเด่นของ Datastar
    เป็นเฟรมเวิร์กน้ำหนักเบาเพียง 10.75 KiB
    รองรับการสร้างเว็บแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องใช้ JavaScript ฝั่งผู้ใช้
    ใช้แนวคิด hypermedia-driven frontend ควบคุม DOM ผ่าน HTML attributes

    การทำงานแบบเรียลไทม์
    รองรับการส่งข้อมูลแบบ text/html และ text/event-stream (SSE)
    สามารถอัปเดต DOM จาก backend ได้ทันที
    ใช้คำสั่งเช่น PatchElements() เพื่อเปลี่ยนแปลง DOM แบบสดๆ

    ความยืดหยุ่นของ backend
    สามารถใช้ภาษาใดก็ได้ในการเขียน backend เช่น Go, Python, Rust
    มี SDK รองรับหลายภาษา
    ไม่จำกัดเทคโนโลยีฝั่งเซิร์ฟเวอร์

    ความเห็นจากนักพัฒนา
    ลดความซับซ้อนจาก SPA และ virtual DOM
    ใช้งานง่ายกว่า htmx หรือ Alpine.js
    เหมาะกับแอปที่ต้องการความเร็วและความเสถียร

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    SSE (Server-Sent Events) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ส่งข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์ไปยัง client แบบต่อเนื่อง โดยไม่ต้องเปิด WebSocket
    Hypermedia-driven frontend เป็นแนวคิดที่ใช้ข้อมูลจาก backend ควบคุม UI โดยตรง ผ่าน HTML attributes
    การไม่ใช้ JavaScript ฝั่งผู้ใช้ช่วยลดปัญหาเรื่อง bundle size, security และ performance

    https://data-star.dev/
    ⭐ “Datastar — เฟรมเวิร์กใหม่ที่พลิกโฉมการสร้างเว็บแบบเรียลไทม์ ด้วยไฟล์เดียวและไม่ต้องใช้ JavaScript” ลองนึกภาพว่าคุณสามารถสร้างเว็บแอปแบบเรียลไทม์ที่ตอบสนองไว ใช้งานง่าย และไม่ต้องพึ่งพา JavaScript ฝั่งผู้ใช้เลย — นั่นคือสิ่งที่ Datastar เสนอให้กับนักพัฒนาในยุคที่หลายคนเริ่มเบื่อกับความซับซ้อนของ SPA (Single Page Application) Datastar เป็นเฟรมเวิร์กน้ำหนักเบาเพียง 10.75 KiB ที่ช่วยให้คุณสร้างเว็บตั้งแต่หน้าเว็บธรรมดาไปจนถึงแอปแบบ collaborative ที่ทำงานแบบเรียลไทม์ โดยใช้แนวคิด “hypermedia-driven frontend” ซึ่งหมายถึงการควบคุม DOM และ state จากฝั่ง backend ผ่าน HTML attributes เช่น data-on-click="@get('/endpoint')" โดยไม่ต้องเขียน JavaScript ฝั่งผู้ใช้เลย เฟรมเวิร์กนี้รองรับการส่งข้อมูลแบบ HTML ปกติและแบบ event-stream (SSE) ทำให้สามารถอัปเดต DOM แบบเรียลไทม์ได้ง่าย และยังสามารถใช้ backend ภาษาใดก็ได้ เช่น Go, Python, Rust หรือ Node.js โดยมี SDK รองรับ นักพัฒนาหลายคนที่เคยใช้ React, htmx หรือ Alpine.js ต่างพูดเป็นเสียงเดียวกันว่า Datastar ช่วยลดความซับซ้อนของ frontend ได้อย่างมาก และทำให้พวกเขากลับมาโฟกัสกับการแก้ปัญหาทางธุรกิจแทนที่จะต้องมานั่งจัดการกับ state และ virtual DOM ✅ จุดเด่นของ Datastar ➡️ เป็นเฟรมเวิร์กน้ำหนักเบาเพียง 10.75 KiB ➡️ รองรับการสร้างเว็บแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องใช้ JavaScript ฝั่งผู้ใช้ ➡️ ใช้แนวคิด hypermedia-driven frontend ควบคุม DOM ผ่าน HTML attributes ✅ การทำงานแบบเรียลไทม์ ➡️ รองรับการส่งข้อมูลแบบ text/html และ text/event-stream (SSE) ➡️ สามารถอัปเดต DOM จาก backend ได้ทันที ➡️ ใช้คำสั่งเช่น PatchElements() เพื่อเปลี่ยนแปลง DOM แบบสดๆ ✅ ความยืดหยุ่นของ backend ➡️ สามารถใช้ภาษาใดก็ได้ในการเขียน backend เช่น Go, Python, Rust ➡️ มี SDK รองรับหลายภาษา ➡️ ไม่จำกัดเทคโนโลยีฝั่งเซิร์ฟเวอร์ ✅ ความเห็นจากนักพัฒนา ➡️ ลดความซับซ้อนจาก SPA และ virtual DOM ➡️ ใช้งานง่ายกว่า htmx หรือ Alpine.js ➡️ เหมาะกับแอปที่ต้องการความเร็วและความเสถียร ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SSE (Server-Sent Events) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ส่งข้อมูลจากเซิร์ฟเวอร์ไปยัง client แบบต่อเนื่อง โดยไม่ต้องเปิด WebSocket ➡️ Hypermedia-driven frontend เป็นแนวคิดที่ใช้ข้อมูลจาก backend ควบคุม UI โดยตรง ผ่าน HTML attributes ➡️ การไม่ใช้ JavaScript ฝั่งผู้ใช้ช่วยลดปัญหาเรื่อง bundle size, security และ performance https://data-star.dev/
    DATA-STAR.DEV
    Datastar
    The hypermedia framework.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 105 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Album Cards — พลิกโฉมการฟังเพลงให้ลูกชาย ด้วยการ์ดอัลบั้ม NFC สุดสร้างสรรค์”

    ลองนึกภาพการฟังเพลงที่ไม่ใช่แค่กดเล่นจากมือถือหรือลำโพงอัจฉริยะ แต่เป็นการ “เลือก” เพลงจากการ์ดอัลบั้มที่จับต้องได้ เหมือนสมัยที่เรานั่งเลือกซีดีบนพื้นห้อง — นั่นคือสิ่งที่ Jordan Fulghum พยายามสร้างขึ้นใหม่ให้กับลูกชายวัย 10 ขวบของเขา

    Jordan เล่าว่าในวัยเด็ก เขาเคยใช้เงินทั้งหมดซื้อซีดีเพลง และหลงใหลกับการอ่านเนื้อเพลงจากปกซีดี แต่ลูกชายของเขาเติบโตมาในยุคที่เพลงเป็นสิ่งไร้รูปแบบ ไหลผ่านลำโพงอัจฉริยะและเพลย์ลิสต์อัตโนมัติ เขาจึงคิดค้น “Album Cards” — การ์ดสะสมที่มีภาพปกอัลบั้ม พร้อมแท็ก NFC ที่สามารถแตะเพื่อเล่นเพลงจากเซิร์ฟเวอร์ Plex ส่วนตัวได้ทันที

    เขาใช้เทคโนโลยี AI เพื่อขยายภาพปกอัลบั้มให้พอดีกับขนาดการ์ดที่เป็นสัดส่วน 2.5:3.5 นิ้ว ซึ่งต่างจากภาพปกอัลบั้มที่เป็นสี่เหลี่ยมจัตุรัส และใช้ PlexAmp ในการเขียนลิงก์เพลงลงในแท็ก NFC ได้อย่างง่ายดาย

    ผลลัพธ์คือ ลูกชายของเขาเลือกฟังเพลงอย่างตั้งใจมากขึ้น เหมือนเล่นโปเกมอนการ์ด แต่แทนที่จะเป็นสัตว์ประหลาด กลับเป็นเพลงที่พ่ออยากให้ฟัง และเพลงที่เขาอยากค้นพบด้วยตัวเอง

    แนวคิดเบื้องหลัง Album Cards
    สร้างประสบการณ์ฟังเพลงแบบจับต้องได้ให้ลูกชายวัย 10 ขวบ
    เปรียบเทียบกับการเลือกซีดีในวัยเด็กของผู้เขียน
    แก้ปัญหาการฟังเพลงแบบไร้รูปแบบในยุคปัจจุบัน

    วิธีการสร้าง Album Cards
    ใช้ภาพปกอัลบั้มจาก Google และขยายด้วย AI ให้พอดีกับขนาดการ์ด
    ใช้ Canva และเทมเพลต PDF ในการออกแบบ
    พิมพ์ลงบนกระดาษสติกเกอร์หรือกระดาษแข็ง แล้วติดแท็ก NFC

    การใช้งาน NFC กับ PlexAmp
    PlexAmp รองรับการเขียนลิงก์เพลงลง NFC โดยตรง
    แตะการ์ดเพื่อเล่นเพลงจากเซิร์ฟเวอร์ Plex ส่วนตัว
    ไม่ต้องใช้หน้าจอหรือแอปมือถือในการเล่นเพลง

    ผลลัพธ์ที่ได้
    ลูกชายเลือกฟังเพลงอย่างตั้งใจมากขึ้น
    การ์ดกลายเป็นของสะสมที่สามารถแลกเปลี่ยนได้
    สร้างความผูกพันกับเพลงในระดับอัลบั้ม ไม่ใช่แค่เพลงเดี่ยว

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    NFC (Near Field Communication) เป็นเทคโนโลยีไร้สายระยะสั้นที่ใช้ในบัตรโดยสาร, การชำระเงิน และอุปกรณ์อัจฉริยะ
    Plex เป็นระบบจัดการสื่อที่สามารถสตรีมไฟล์จากเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัวได้
    AI diffusion model ใช้ในการสร้างภาพต่อเติมจากต้นฉบับ โดยรักษาสไตล์เดิมไว้

    https://fulghum.io/album-cards
    ♦️ “Album Cards — พลิกโฉมการฟังเพลงให้ลูกชาย ด้วยการ์ดอัลบั้ม NFC สุดสร้างสรรค์” ลองนึกภาพการฟังเพลงที่ไม่ใช่แค่กดเล่นจากมือถือหรือลำโพงอัจฉริยะ แต่เป็นการ “เลือก” เพลงจากการ์ดอัลบั้มที่จับต้องได้ เหมือนสมัยที่เรานั่งเลือกซีดีบนพื้นห้อง — นั่นคือสิ่งที่ Jordan Fulghum พยายามสร้างขึ้นใหม่ให้กับลูกชายวัย 10 ขวบของเขา Jordan เล่าว่าในวัยเด็ก เขาเคยใช้เงินทั้งหมดซื้อซีดีเพลง และหลงใหลกับการอ่านเนื้อเพลงจากปกซีดี แต่ลูกชายของเขาเติบโตมาในยุคที่เพลงเป็นสิ่งไร้รูปแบบ ไหลผ่านลำโพงอัจฉริยะและเพลย์ลิสต์อัตโนมัติ เขาจึงคิดค้น “Album Cards” — การ์ดสะสมที่มีภาพปกอัลบั้ม พร้อมแท็ก NFC ที่สามารถแตะเพื่อเล่นเพลงจากเซิร์ฟเวอร์ Plex ส่วนตัวได้ทันที เขาใช้เทคโนโลยี AI เพื่อขยายภาพปกอัลบั้มให้พอดีกับขนาดการ์ดที่เป็นสัดส่วน 2.5:3.5 นิ้ว ซึ่งต่างจากภาพปกอัลบั้มที่เป็นสี่เหลี่ยมจัตุรัส และใช้ PlexAmp ในการเขียนลิงก์เพลงลงในแท็ก NFC ได้อย่างง่ายดาย ผลลัพธ์คือ ลูกชายของเขาเลือกฟังเพลงอย่างตั้งใจมากขึ้น เหมือนเล่นโปเกมอนการ์ด แต่แทนที่จะเป็นสัตว์ประหลาด กลับเป็นเพลงที่พ่ออยากให้ฟัง และเพลงที่เขาอยากค้นพบด้วยตัวเอง ✅ แนวคิดเบื้องหลัง Album Cards ➡️ สร้างประสบการณ์ฟังเพลงแบบจับต้องได้ให้ลูกชายวัย 10 ขวบ ➡️ เปรียบเทียบกับการเลือกซีดีในวัยเด็กของผู้เขียน ➡️ แก้ปัญหาการฟังเพลงแบบไร้รูปแบบในยุคปัจจุบัน ✅ วิธีการสร้าง Album Cards ➡️ ใช้ภาพปกอัลบั้มจาก Google และขยายด้วย AI ให้พอดีกับขนาดการ์ด ➡️ ใช้ Canva และเทมเพลต PDF ในการออกแบบ ➡️ พิมพ์ลงบนกระดาษสติกเกอร์หรือกระดาษแข็ง แล้วติดแท็ก NFC ✅ การใช้งาน NFC กับ PlexAmp ➡️ PlexAmp รองรับการเขียนลิงก์เพลงลง NFC โดยตรง ➡️ แตะการ์ดเพื่อเล่นเพลงจากเซิร์ฟเวอร์ Plex ส่วนตัว ➡️ ไม่ต้องใช้หน้าจอหรือแอปมือถือในการเล่นเพลง ✅ ผลลัพธ์ที่ได้ ➡️ ลูกชายเลือกฟังเพลงอย่างตั้งใจมากขึ้น ➡️ การ์ดกลายเป็นของสะสมที่สามารถแลกเปลี่ยนได้ ➡️ สร้างความผูกพันกับเพลงในระดับอัลบั้ม ไม่ใช่แค่เพลงเดี่ยว ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ NFC (Near Field Communication) เป็นเทคโนโลยีไร้สายระยะสั้นที่ใช้ในบัตรโดยสาร, การชำระเงิน และอุปกรณ์อัจฉริยะ ➡️ Plex เป็นระบบจัดการสื่อที่สามารถสตรีมไฟล์จากเซิร์ฟเวอร์ส่วนตัวได้ ➡️ AI diffusion model ใช้ในการสร้างภาพต่อเติมจากต้นฉบับ โดยรักษาสไตล์เดิมไว้ https://fulghum.io/album-cards
    FULGHUM.IO
    Album Cards: Rebuilding the Joy of Music Discovery for My 10-Year-Old
    What's the modern equivalent of flipping through CDs? Physical album cards with NFC tags that bring back the tactile joy of music discovery.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 98 มุมมอง 0 รีวิว
  • หัวข้อข่าว: DDN จุดเปลี่ยนวงการ Generative Model – สร้างภาพแบบไม่ต้องใช้ Gradient ด้วยโครงสร้างต้นไม้

    ในงานประชุม ICLR 2025 มีหนึ่งโมเดลที่ถูกพูดถึงอย่างมากคือ “Discrete Distribution Networks” หรือ DDN ซึ่งเป็นโมเดล Generative แบบใหม่ที่นำเสนอแนวคิดเรียบง่ายแต่ทรงพลัง โดย Lei Yang ผู้พัฒนาได้ออกแบบ DDN ให้สามารถสร้างภาพได้โดยไม่ต้องใช้ Gradient และยังมีโครงสร้างการแทนค่าที่เป็นแบบ 1D Discrete ซึ่งต่างจากโมเดลทั่วไปที่ใช้ Continuous Latent Space

    DDN ใช้หลักการสร้างภาพแบบหลายชั้น (Hierarchical Generation) โดยในแต่ละชั้นจะสร้างภาพ K แบบ และเลือกภาพที่ใกล้เคียงกับเป้าหมายมากที่สุดเพื่อส่งต่อไปยังชั้นถัดไป ทำให้ภาพที่ได้มีความละเอียดและใกล้เคียงกับ Ground Truth มากขึ้นเรื่อย ๆ

    ที่น่าสนใจคือ DDN สามารถทำ Zero-Shot Conditional Generation ได้โดยไม่ต้องใช้ Gradient เช่นการสร้างภาพจากข้อความโดยใช้ CLIP แบบ Black-box ซึ่งเป็นความสามารถที่โมเดลทั่วไปยังทำได้ยาก

    นอกจากนี้ยังมีการทดลองบนชุดข้อมูล CIFAR-10 และ FFHQ ที่แสดงให้เห็นว่า DDN มีประสิทธิภาพในการสร้างภาพที่หลากหลายและมีคุณภาพสูง โดยไม่เกิดปัญหา Mode Collapse

    DDN ยังสามารถนำไปใช้ในงานอื่น ๆ เช่น การสร้างภาพเชิงเงื่อนไข (Colorization, Super-Resolution), การประเมินเชิงลึก (Depth Estimation), การควบคุมในหุ่นยนต์ และแม้แต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติร่วมกับ GPT โดยไม่ต้องใช้ Tokenizer

    สรุปเนื้อหาข่าวและข้อมูลเสริม
    DDN ได้รับการยอมรับในงาน ICLR 2025
    เป็นโมเดล Generative แบบใหม่ที่ใช้โครงสร้าง Discrete Hierarchy
    ไม่ใช้ Gradient ในการสร้างภาพ

    หลักการทำงานของ DDN
    แต่ละชั้นสร้างภาพ K แบบ แล้วเลือกภาพที่ใกล้เคียงกับเป้าหมาย
    ส่งภาพที่เลือกไปยังชั้นถัดไปเพื่อปรับปรุงความละเอียด

    ความสามารถเด่น
    Zero-Shot Conditional Generation โดยไม่ใช้ Gradient
    รองรับการสร้างภาพจากข้อความด้วย CLIP แบบ Black-box
    มีโครงสร้าง Latent แบบ 1D Discrete

    ผลการทดลอง
    ใช้ชุดข้อมูล CIFAR-10 และ FFHQ
    ได้ภาพที่หลากหลายและใกล้เคียง Ground Truth
    ไม่เกิด Mode Collapse

    การนำไปใช้ในงานอื่น
    งานสร้างภาพเชิงเงื่อนไข เช่น Colorization และ Super-Resolution
    งานประเมินเชิงลึก เช่น Depth Estimation และ Optical Flow
    งานควบคุมหุ่นยนต์แทน Diffusion Model
    งานประมวลผลภาษาโดยไม่ใช้ Tokenizer

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    DDN ใช้ภาษา Rust และสามารถฝังในระบบต่าง ๆ ได้
    มีความสามารถในการสร้างหลายภาพในหนึ่ง Forward Pass
    รองรับการฝึกแบบ End-to-End และมีความยืดหยุ่นสูง

    คำเตือนเกี่ยวกับการใช้งาน DDN
    ต้องการทรัพยากร GPU มากกว่าปกติเล็กน้อย
    หากใช้กับข้อมูลที่ซับซ้อนเกินไป อาจเกิดภาพเบลอ
    ยังอยู่ในช่วงทดลอง ต้องปรับแต่ง Hyperparameter อย่างละเอียด

    DDN ถือเป็นก้าวใหม่ของ Generative Model ที่เปิดประตูสู่การสร้างภาพแบบไม่ต้องพึ่งพา Gradient และมีโครงสร้างที่เข้าใจง่ายแต่ทรงพลัง เหมาะสำหรับนักวิจัยที่ต้องการโมเดลที่ยืดหยุ่นและสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานหลากหลายครับ

    https://discrete-distribution-networks.github.io/
    📰 หัวข้อข่าว: DDN จุดเปลี่ยนวงการ Generative Model – สร้างภาพแบบไม่ต้องใช้ Gradient ด้วยโครงสร้างต้นไม้ ในงานประชุม ICLR 2025 มีหนึ่งโมเดลที่ถูกพูดถึงอย่างมากคือ “Discrete Distribution Networks” หรือ DDN ซึ่งเป็นโมเดล Generative แบบใหม่ที่นำเสนอแนวคิดเรียบง่ายแต่ทรงพลัง โดย Lei Yang ผู้พัฒนาได้ออกแบบ DDN ให้สามารถสร้างภาพได้โดยไม่ต้องใช้ Gradient และยังมีโครงสร้างการแทนค่าที่เป็นแบบ 1D Discrete ซึ่งต่างจากโมเดลทั่วไปที่ใช้ Continuous Latent Space DDN ใช้หลักการสร้างภาพแบบหลายชั้น (Hierarchical Generation) โดยในแต่ละชั้นจะสร้างภาพ K แบบ และเลือกภาพที่ใกล้เคียงกับเป้าหมายมากที่สุดเพื่อส่งต่อไปยังชั้นถัดไป ทำให้ภาพที่ได้มีความละเอียดและใกล้เคียงกับ Ground Truth มากขึ้นเรื่อย ๆ ที่น่าสนใจคือ DDN สามารถทำ Zero-Shot Conditional Generation ได้โดยไม่ต้องใช้ Gradient เช่นการสร้างภาพจากข้อความโดยใช้ CLIP แบบ Black-box ซึ่งเป็นความสามารถที่โมเดลทั่วไปยังทำได้ยาก นอกจากนี้ยังมีการทดลองบนชุดข้อมูล CIFAR-10 และ FFHQ ที่แสดงให้เห็นว่า DDN มีประสิทธิภาพในการสร้างภาพที่หลากหลายและมีคุณภาพสูง โดยไม่เกิดปัญหา Mode Collapse DDN ยังสามารถนำไปใช้ในงานอื่น ๆ เช่น การสร้างภาพเชิงเงื่อนไข (Colorization, Super-Resolution), การประเมินเชิงลึก (Depth Estimation), การควบคุมในหุ่นยนต์ และแม้แต่การประมวลผลภาษาธรรมชาติร่วมกับ GPT โดยไม่ต้องใช้ Tokenizer 📌 สรุปเนื้อหาข่าวและข้อมูลเสริม ✅ DDN ได้รับการยอมรับในงาน ICLR 2025 ➡️ เป็นโมเดล Generative แบบใหม่ที่ใช้โครงสร้าง Discrete Hierarchy ➡️ ไม่ใช้ Gradient ในการสร้างภาพ ✅ หลักการทำงานของ DDN ➡️ แต่ละชั้นสร้างภาพ K แบบ แล้วเลือกภาพที่ใกล้เคียงกับเป้าหมาย ➡️ ส่งภาพที่เลือกไปยังชั้นถัดไปเพื่อปรับปรุงความละเอียด ✅ ความสามารถเด่น ➡️ Zero-Shot Conditional Generation โดยไม่ใช้ Gradient ➡️ รองรับการสร้างภาพจากข้อความด้วย CLIP แบบ Black-box ➡️ มีโครงสร้าง Latent แบบ 1D Discrete ✅ ผลการทดลอง ➡️ ใช้ชุดข้อมูล CIFAR-10 และ FFHQ ➡️ ได้ภาพที่หลากหลายและใกล้เคียง Ground Truth ➡️ ไม่เกิด Mode Collapse ✅ การนำไปใช้ในงานอื่น ➡️ งานสร้างภาพเชิงเงื่อนไข เช่น Colorization และ Super-Resolution ➡️ งานประเมินเชิงลึก เช่น Depth Estimation และ Optical Flow ➡️ งานควบคุมหุ่นยนต์แทน Diffusion Model ➡️ งานประมวลผลภาษาโดยไม่ใช้ Tokenizer ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ DDN ใช้ภาษา Rust และสามารถฝังในระบบต่าง ๆ ได้ ➡️ มีความสามารถในการสร้างหลายภาพในหนึ่ง Forward Pass ➡️ รองรับการฝึกแบบ End-to-End และมีความยืดหยุ่นสูง ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับการใช้งาน DDN ⛔ ต้องการทรัพยากร GPU มากกว่าปกติเล็กน้อย ⛔ หากใช้กับข้อมูลที่ซับซ้อนเกินไป อาจเกิดภาพเบลอ ⛔ ยังอยู่ในช่วงทดลอง ต้องปรับแต่ง Hyperparameter อย่างละเอียด DDN ถือเป็นก้าวใหม่ของ Generative Model ที่เปิดประตูสู่การสร้างภาพแบบไม่ต้องพึ่งพา Gradient และมีโครงสร้างที่เข้าใจง่ายแต่ทรงพลัง เหมาะสำหรับนักวิจัยที่ต้องการโมเดลที่ยืดหยุ่นและสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานหลากหลายครับ https://discrete-distribution-networks.github.io/
    DISCRETE-DISTRIBUTION-NETWORKS.GITHUB.IO
    DDN: Discrete Distribution Networks
    Novel Generative Model with Simple Principles and Unique Properties
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 87 มุมมอง 0 รีวิว
  • “1Password เปิดตัว Secure Agentic Autofill — ป้องกันรหัสผ่านจาก AI ด้วยระบบอนุมัติแบบมนุษย์”

    ในยุคที่ AI agents เริ่มทำงานแทนมนุษย์ในเบราว์เซอร์ ตั้งแต่จองตั๋ว ไปจนถึงจัดการบัญชีผู้ใช้ ความสะดวกนี้กลับมาพร้อมความเสี่ยงด้านความปลอดภัย โดยเฉพาะเมื่อ AI สามารถเข้าถึงรหัสผ่านที่จัดเก็บไว้ใน password manager ได้โดยตรง

    เพื่อรับมือกับความเสี่ยงนี้ 1Password ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ชื่อว่า “Secure Agentic Autofill” ซึ่งเป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันไม่ให้ AI agents เข้าถึงข้อมูล credential โดยไม่ได้รับอนุญาตจากมนุษย์ก่อน

    หลักการทำงานคือ เมื่อ AI agent ต้องการกรอกข้อมูลเข้าสู่ระบบใด ๆ มันจะส่งคำขอไปยัง 1Password ซึ่งจะตรวจสอบ credential ที่เกี่ยวข้อง และแสดงหน้าต่างขออนุมัติจากผู้ใช้ผ่าน Touch ID, PIN หรือวิธีการยืนยันตัวตนอื่น ๆ เมื่อผู้ใช้อนุมัติแล้ว ระบบจะส่งข้อมูลเข้าสู่เบราว์เซอร์ผ่านช่องทางเข้ารหัสแบบ end-to-end โดยที่ AI agent ไม่สามารถเห็นหรือจัดเก็บรหัสผ่านได้เลย

    ฟีเจอร์นี้เปิดให้ใช้งานแบบ early access ผ่าน Browserbase ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มสำหรับการสร้างและควบคุม AI agents ในเบราว์เซอร์ โดยนักพัฒนาสามารถเชื่อมต่อ vault ของ 1Password และกำหนดว่า agent ใดสามารถเข้าถึง credential ใดได้บ้าง

    แม้ระบบนี้จะเพิ่มความปลอดภัยอย่างมาก แต่ก็มีข้อแลกเปลี่ยนคือ ผู้ใช้ต้องอยู่เพื่ออนุมัติการกรอกข้อมูลทุกครั้ง ซึ่งอาจขัดกับแนวคิดของการทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบ

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    1Password เปิดตัวฟีเจอร์ Secure Agentic Autofill เพื่อป้องกัน AI agents เข้าถึงรหัสผ่าน
    ระบบใช้การอนุมัติจากมนุษย์ก่อนส่ง credential เข้าสู่เบราว์เซอร์
    การอนุมัติทำผ่าน Touch ID, PIN หรือวิธีการยืนยันตัวตนอื่น ๆ
    ข้อมูลถูกส่งผ่านช่องทางเข้ารหัสแบบ end-to-end โดยที่ AI agent ไม่เห็นรหัสผ่าน
    ฟีเจอร์เปิดให้ใช้งานผ่าน Browserbase สำหรับนักพัฒนา AI agent
    ผู้ใช้สามารถกำหนดว่า agent ใดเข้าถึง credential ใดได้บ้าง
    ระบบมี audit log เพื่อบันทึกว่า credential ถูกใช้เมื่อใดและอย่างไร

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Browserbase เป็นแพลตฟอร์มสำหรับสร้าง AI agent ที่ทำงานในเบราว์เซอร์
    AI agents เริ่มถูกใช้ในงานจริง เช่น การจัดซื้อ การ onboarding และการบริการลูกค้า
    ระบบ “human-in-the-loop” เป็นแนวทางที่นิยมในงาน AI ที่ต้องการความปลอดภัยสูง
    การใช้ credential แบบ just-in-time ช่วยลดความเสี่ยงจากการเก็บข้อมูลไว้ในระบบ
    การแยกตัวตนของ AI agent กับผู้ใช้จริงเป็นหัวใจของการรักษาความปลอดภัยในระบบอัตโนมัติ

    https://securityonline.info/1password-launches-secure-agentic-autofill-with-human-in-the-loop-to-protect-credentials-from-ai-agents/
    🔐 “1Password เปิดตัว Secure Agentic Autofill — ป้องกันรหัสผ่านจาก AI ด้วยระบบอนุมัติแบบมนุษย์” ในยุคที่ AI agents เริ่มทำงานแทนมนุษย์ในเบราว์เซอร์ ตั้งแต่จองตั๋ว ไปจนถึงจัดการบัญชีผู้ใช้ ความสะดวกนี้กลับมาพร้อมความเสี่ยงด้านความปลอดภัย โดยเฉพาะเมื่อ AI สามารถเข้าถึงรหัสผ่านที่จัดเก็บไว้ใน password manager ได้โดยตรง เพื่อรับมือกับความเสี่ยงนี้ 1Password ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ชื่อว่า “Secure Agentic Autofill” ซึ่งเป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อป้องกันไม่ให้ AI agents เข้าถึงข้อมูล credential โดยไม่ได้รับอนุญาตจากมนุษย์ก่อน หลักการทำงานคือ เมื่อ AI agent ต้องการกรอกข้อมูลเข้าสู่ระบบใด ๆ มันจะส่งคำขอไปยัง 1Password ซึ่งจะตรวจสอบ credential ที่เกี่ยวข้อง และแสดงหน้าต่างขออนุมัติจากผู้ใช้ผ่าน Touch ID, PIN หรือวิธีการยืนยันตัวตนอื่น ๆ เมื่อผู้ใช้อนุมัติแล้ว ระบบจะส่งข้อมูลเข้าสู่เบราว์เซอร์ผ่านช่องทางเข้ารหัสแบบ end-to-end โดยที่ AI agent ไม่สามารถเห็นหรือจัดเก็บรหัสผ่านได้เลย ฟีเจอร์นี้เปิดให้ใช้งานแบบ early access ผ่าน Browserbase ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มสำหรับการสร้างและควบคุม AI agents ในเบราว์เซอร์ โดยนักพัฒนาสามารถเชื่อมต่อ vault ของ 1Password และกำหนดว่า agent ใดสามารถเข้าถึง credential ใดได้บ้าง แม้ระบบนี้จะเพิ่มความปลอดภัยอย่างมาก แต่ก็มีข้อแลกเปลี่ยนคือ ผู้ใช้ต้องอยู่เพื่ออนุมัติการกรอกข้อมูลทุกครั้ง ซึ่งอาจขัดกับแนวคิดของการทำงานอัตโนมัติเต็มรูปแบบ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ 1Password เปิดตัวฟีเจอร์ Secure Agentic Autofill เพื่อป้องกัน AI agents เข้าถึงรหัสผ่าน ➡️ ระบบใช้การอนุมัติจากมนุษย์ก่อนส่ง credential เข้าสู่เบราว์เซอร์ ➡️ การอนุมัติทำผ่าน Touch ID, PIN หรือวิธีการยืนยันตัวตนอื่น ๆ ➡️ ข้อมูลถูกส่งผ่านช่องทางเข้ารหัสแบบ end-to-end โดยที่ AI agent ไม่เห็นรหัสผ่าน ➡️ ฟีเจอร์เปิดให้ใช้งานผ่าน Browserbase สำหรับนักพัฒนา AI agent ➡️ ผู้ใช้สามารถกำหนดว่า agent ใดเข้าถึง credential ใดได้บ้าง ➡️ ระบบมี audit log เพื่อบันทึกว่า credential ถูกใช้เมื่อใดและอย่างไร ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Browserbase เป็นแพลตฟอร์มสำหรับสร้าง AI agent ที่ทำงานในเบราว์เซอร์ ➡️ AI agents เริ่มถูกใช้ในงานจริง เช่น การจัดซื้อ การ onboarding และการบริการลูกค้า ➡️ ระบบ “human-in-the-loop” เป็นแนวทางที่นิยมในงาน AI ที่ต้องการความปลอดภัยสูง ➡️ การใช้ credential แบบ just-in-time ช่วยลดความเสี่ยงจากการเก็บข้อมูลไว้ในระบบ ➡️ การแยกตัวตนของ AI agent กับผู้ใช้จริงเป็นหัวใจของการรักษาความปลอดภัยในระบบอัตโนมัติ https://securityonline.info/1password-launches-secure-agentic-autofill-with-human-in-the-loop-to-protect-credentials-from-ai-agents/
    SECURITYONLINE.INFO
    1Password Launches Secure Agentic Autofill with Human-in-the-Loop to Protect Credentials from AI Agents
    1Password launched Secure Agentic Autofill to prevent AI agents from accessing credentials. It uses Touch ID for approval, creating a secure, human-in-the-loop workflow for web automation.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 102 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Square เสริมพลังธุรกิจด้วย AI และ Bitcoin — รับออเดอร์ด้วยเสียง วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า และชำระเงินด้วยคริปโตแบบไร้ค่าธรรมเนียม”

    Square แพลตฟอร์มการชำระเงินสำหรับร้านค้าของ Block เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ที่ผสาน AI และคริปโตเข้ากับระบบหน้าร้านอย่างลึกซึ้ง โดยมุ่งเป้าไปที่ธุรกิจขนาดเล็กและร้านอาหารที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและลดภาระด้านการจัดการ

    ฟีเจอร์เด่นคือระบบสั่งอาหารด้วยเสียงผ่าน AI ซึ่งสามารถรับสายลูกค้า ตอบคำถามเมนู และส่งออเดอร์ตรงไปยังครัวหรือระบบ POS ได้ทันที ตัวอย่างเช่น ลูกค้าสามารถพูดว่า “ขอเมนูพิเศษวันนี้” หรือ “ทำให้เผ็ดแต่ไม่ใส่นม” แล้วระบบจะจัดการให้โดยอัตโนมัติ เหมาะกับร้านแบบ cloud kitchen หรือร้านที่เน้นเดลิเวอรี

    Square ยังเพิ่มความสามารถให้กับผู้ช่วย AI โดยเชื่อมโยงข้อมูลท้องถิ่น เช่น สภาพอากาศ กิจกรรมในพื้นที่ รีวิว และข่าวสาร เพื่อช่วยร้านค้าในการวางแผนพนักงาน สต็อกสินค้า และเมนูให้เหมาะกับสถานการณ์ พร้อมระบบบันทึกบทสนทนาและการวิเคราะห์ย้อนหลังเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์ในอนาคต

    ผู้ใช้งานสามารถปักหมุดข้อมูลเชิงลึกที่ AI สร้างขึ้นไว้บนแดชบอร์ด และดูผ่านแอปมือถือได้ทันที โดยไม่ต้องเสียเวลาขุดรายงานแบบเดิม

    อีกหนึ่งฟีเจอร์ที่น่าจับตามองคือการรองรับการชำระเงินด้วย Bitcoin โดยไม่มีค่าธรรมเนียมจนถึงสิ้นปี 2026 ผ่านระบบ POS ของ Square และสามารถซื้อ ขาย ถือ หรือถอน Bitcoin ได้จากแดชบอร์ดโดยตรง โดยตั้งแต่ปี 2027 จะมีค่าธรรมเนียม 1% ต่อรายการ

    Square ยังเปิดตัวกระเป๋าเงิน Bitcoin แบบครบวงจร และให้ร้านค้าเลือกแปลงรายได้รายวันเป็น Bitcoin ได้สูงสุดถึง 50% ซึ่งถือเป็นการขยายแนวคิด “Bitcoin เป็นเงินประจำวัน” ที่ Jack Dorsey ผลักดันมาอย่างต่อเนื่อง

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Square เปิดตัวระบบสั่งอาหารด้วยเสียงผ่าน AI สำหรับร้านอาหาร
    ระบบสามารถรับสาย ตอบคำถาม และส่งออเดอร์ไปยังครัวหรือ POS ได้ทันที
    ผู้ช่วย AI เชื่อมโยงข้อมูลท้องถิ่น เช่น สภาพอากาศ กิจกรรม และรีวิว
    เพิ่มฟีเจอร์บันทึกบทสนทนาและวิเคราะห์ย้อนหลัง
    ผู้ใช้สามารถปักหมุดข้อมูล AI บนแดชบอร์ดและดูผ่านแอปมือถือ
    รองรับการชำระเงินด้วย Bitcoin โดยไม่มีค่าธรรมเนียมจนถึงปี 2026
    ตั้งแต่ปี 2027 จะมีค่าธรรมเนียม 1% ต่อรายการ Bitcoin
    ร้านค้าสามารถซื้อ ขาย ถือ หรือถอน Bitcoin จากแดชบอร์ด Square ได้
    ร้านค้าสามารถแปลงรายได้รายวันเป็น Bitcoin ได้สูงสุด 50%

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    ระบบ voice AI ช่วยลดภาระพนักงานและเพิ่มความเร็วในการรับออเดอร์
    การเชื่อมโยงข้อมูลท้องถิ่นช่วยให้ร้านค้าปรับตัวตามบริบทได้ดีขึ้น
    Bitcoin ถูกใช้มากขึ้นในธุรกิจขนาดเล็ก โดยเฉพาะในสหรัฐฯ
    Lightning Network ช่วยให้การชำระเงินด้วย Bitcoin เร็วและค่าธรรมเนียมต่ำ
    Square และ Cash App เป็นแพลตฟอร์มที่เชื่อมโยงฝั่งผู้ขายและผู้ซื้อเข้าด้วยกัน

    https://www.techradar.com/pro/square-is-letting-business-owners-get-more-ai-insight-into-their-neighborhoods-and-even-accept-bitcoin
    🛍️ “Square เสริมพลังธุรกิจด้วย AI และ Bitcoin — รับออเดอร์ด้วยเสียง วิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า และชำระเงินด้วยคริปโตแบบไร้ค่าธรรมเนียม” Square แพลตฟอร์มการชำระเงินสำหรับร้านค้าของ Block เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ที่ผสาน AI และคริปโตเข้ากับระบบหน้าร้านอย่างลึกซึ้ง โดยมุ่งเป้าไปที่ธุรกิจขนาดเล็กและร้านอาหารที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและลดภาระด้านการจัดการ ฟีเจอร์เด่นคือระบบสั่งอาหารด้วยเสียงผ่าน AI ซึ่งสามารถรับสายลูกค้า ตอบคำถามเมนู และส่งออเดอร์ตรงไปยังครัวหรือระบบ POS ได้ทันที ตัวอย่างเช่น ลูกค้าสามารถพูดว่า “ขอเมนูพิเศษวันนี้” หรือ “ทำให้เผ็ดแต่ไม่ใส่นม” แล้วระบบจะจัดการให้โดยอัตโนมัติ เหมาะกับร้านแบบ cloud kitchen หรือร้านที่เน้นเดลิเวอรี Square ยังเพิ่มความสามารถให้กับผู้ช่วย AI โดยเชื่อมโยงข้อมูลท้องถิ่น เช่น สภาพอากาศ กิจกรรมในพื้นที่ รีวิว และข่าวสาร เพื่อช่วยร้านค้าในการวางแผนพนักงาน สต็อกสินค้า และเมนูให้เหมาะกับสถานการณ์ พร้อมระบบบันทึกบทสนทนาและการวิเคราะห์ย้อนหลังเพื่อปรับปรุงกลยุทธ์ในอนาคต ผู้ใช้งานสามารถปักหมุดข้อมูลเชิงลึกที่ AI สร้างขึ้นไว้บนแดชบอร์ด และดูผ่านแอปมือถือได้ทันที โดยไม่ต้องเสียเวลาขุดรายงานแบบเดิม อีกหนึ่งฟีเจอร์ที่น่าจับตามองคือการรองรับการชำระเงินด้วย Bitcoin โดยไม่มีค่าธรรมเนียมจนถึงสิ้นปี 2026 ผ่านระบบ POS ของ Square และสามารถซื้อ ขาย ถือ หรือถอน Bitcoin ได้จากแดชบอร์ดโดยตรง โดยตั้งแต่ปี 2027 จะมีค่าธรรมเนียม 1% ต่อรายการ Square ยังเปิดตัวกระเป๋าเงิน Bitcoin แบบครบวงจร และให้ร้านค้าเลือกแปลงรายได้รายวันเป็น Bitcoin ได้สูงสุดถึง 50% ซึ่งถือเป็นการขยายแนวคิด “Bitcoin เป็นเงินประจำวัน” ที่ Jack Dorsey ผลักดันมาอย่างต่อเนื่อง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Square เปิดตัวระบบสั่งอาหารด้วยเสียงผ่าน AI สำหรับร้านอาหาร ➡️ ระบบสามารถรับสาย ตอบคำถาม และส่งออเดอร์ไปยังครัวหรือ POS ได้ทันที ➡️ ผู้ช่วย AI เชื่อมโยงข้อมูลท้องถิ่น เช่น สภาพอากาศ กิจกรรม และรีวิว ➡️ เพิ่มฟีเจอร์บันทึกบทสนทนาและวิเคราะห์ย้อนหลัง ➡️ ผู้ใช้สามารถปักหมุดข้อมูล AI บนแดชบอร์ดและดูผ่านแอปมือถือ ➡️ รองรับการชำระเงินด้วย Bitcoin โดยไม่มีค่าธรรมเนียมจนถึงปี 2026 ➡️ ตั้งแต่ปี 2027 จะมีค่าธรรมเนียม 1% ต่อรายการ Bitcoin ➡️ ร้านค้าสามารถซื้อ ขาย ถือ หรือถอน Bitcoin จากแดชบอร์ด Square ได้ ➡️ ร้านค้าสามารถแปลงรายได้รายวันเป็น Bitcoin ได้สูงสุด 50% ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ระบบ voice AI ช่วยลดภาระพนักงานและเพิ่มความเร็วในการรับออเดอร์ ➡️ การเชื่อมโยงข้อมูลท้องถิ่นช่วยให้ร้านค้าปรับตัวตามบริบทได้ดีขึ้น ➡️ Bitcoin ถูกใช้มากขึ้นในธุรกิจขนาดเล็ก โดยเฉพาะในสหรัฐฯ ➡️ Lightning Network ช่วยให้การชำระเงินด้วย Bitcoin เร็วและค่าธรรมเนียมต่ำ ➡️ Square และ Cash App เป็นแพลตฟอร์มที่เชื่อมโยงฝั่งผู้ขายและผู้ซื้อเข้าด้วยกัน https://www.techradar.com/pro/square-is-letting-business-owners-get-more-ai-insight-into-their-neighborhoods-and-even-accept-bitcoin
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 187 มุมมอง 0 รีวิว
  • “AI เปลี่ยนชีวิตช่างภาพ — ลูกค้าไม่รู้ว่าใช้ AI แก้ภาพ แต่ช่างภาพรู้ว่าได้ชีวิตคืน”

    ในยุคที่ความเร็วกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของงานสร้างสรรค์ รายงาน Aftershoot Photography Workflow Report ปี 2025 เผยให้เห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการถ่ายภาพมืออาชีพทั่วโลก โดยเฉพาะผลกระทบจากการใช้ AI ในการจัดการงานหลังกล้อง ที่ไม่เพียงช่วยลดเวลา แต่ยังเปลี่ยนวิธีคิดของช่างภาพเกี่ยวกับ “ความสร้างสรรค์” และ “ความยั่งยืน” ในอาชีพ

    จากการสำรวจช่างภาพกว่า 1,000 คนทั่วโลก พบว่า 81% ของผู้ที่ใช้ AI ใน workflow รายงานว่าคุณภาพชีวิตดีขึ้นอย่างชัดเจน โดยเฉพาะการลดเวลาการแก้ภาพและการจัดการหลังงานถ่าย ส่วนที่น่าตกใจคือ 64% ระบุว่าลูกค้า “ไม่รู้เลย” ว่าภาพที่ได้รับผ่านการแก้ด้วย AI และมีเพียง 1% เท่านั้นที่ให้ feedback เชิงลบ

    สิ่งนี้สะท้อนว่า AI ไม่ได้ลดคุณภาพงาน แต่กลับช่วยให้ช่างภาพสามารถส่งงานได้เร็วขึ้น โดย 28% ของผู้ตอบแบบสอบถามสามารถส่งภาพครบชุดภายในหนึ่งสัปดาห์ ซึ่งเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าจากปี 2024

    นอกจากเรื่องเวลา ช่างภาพยังใช้เวลาที่ได้คืนจาก AI ไปกับการพัฒนาทักษะใหม่ สร้างโปรเจกต์ส่วนตัว หรือแม้แต่ฟื้นฟูสุขภาพจิตและความสัมพันธ์กับลูกค้า โดย 32% ระบุว่าใช้เวลานี้เพื่อขยายธุรกิจหรือเรียนรู้เพิ่มเติม

    แม้จะยังมีข้อถกเถียงเรื่อง “AI กับความสร้างสรรค์” แต่รายงานชี้ว่าช่างภาพที่ประสบความสำเร็จคือผู้ที่ใช้ AI อย่างมีกลยุทธ์ โดยเลือกใช้ในส่วนที่ซ้ำซาก เช่น การคัดภาพหรือแก้แสง แต่ยังคงควบคุมด้านศิลปะด้วยตัวเอง

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    รายงาน Aftershoot ปี 2025 สำรวจช่างภาพกว่า 1,000 คนทั่วโลก
    81% ของผู้ใช้ AI รายงานว่าคุณภาพชีวิตดีขึ้น
    64% ระบุว่าลูกค้าไม่รู้ว่าภาพผ่านการแก้ด้วย AI
    มีเพียง 1% ที่ให้ feedback เชิงลบเกี่ยวกับภาพที่ใช้ AI
    28% ส่งภาพครบชุดภายในหนึ่งสัปดาห์ เพิ่มขึ้นจากปี 2024
    32% ใช้เวลาที่ได้คืนจาก AI ไปกับโปรเจกต์สร้างสรรค์หรือพัฒนาธุรกิจ
    ช่างภาพใช้ AI เพื่อจัดการงานหลังกล้อง เช่น คัดภาพและแก้แสง
    AI ช่วยเปลี่ยนแนวคิดจาก “ทำงานหนัก” เป็น “ทำงานอย่างยั่งยืน”

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Aftershoot เป็นแพลตฟอร์ม AI ที่ช่วยคัดภาพและแก้แสงอัตโนมัติ
    Lightroom และ Photoshop ยังเป็นเครื่องมือหลักในการรีทัชภาพ
    AI video editor และ photo editor ช่วยเร่งการผลิตคอนเทนต์ในหลายอุตสาหกรรม
    RAG (Retrieval-Augmented Generation) เป็นเทคนิค AI ที่ใช้ข้อมูลภายนอกช่วยตอบคำถาม
    การใช้ AI ในงานสร้างสรรค์กำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในอุตสาหกรรมภาพนิ่งและวิดีโอ

    https://www.techradar.com/pro/a-wake-up-call-shocking-ai-survey-finds-that-clients-of-most-photographers-dont-notice-any-difference-in-ai-edited-work-and-thats-making-these-pros-less-stressed
    📸 “AI เปลี่ยนชีวิตช่างภาพ — ลูกค้าไม่รู้ว่าใช้ AI แก้ภาพ แต่ช่างภาพรู้ว่าได้ชีวิตคืน” ในยุคที่ความเร็วกลายเป็นมาตรฐานใหม่ของงานสร้างสรรค์ รายงาน Aftershoot Photography Workflow Report ปี 2025 เผยให้เห็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวงการถ่ายภาพมืออาชีพทั่วโลก โดยเฉพาะผลกระทบจากการใช้ AI ในการจัดการงานหลังกล้อง ที่ไม่เพียงช่วยลดเวลา แต่ยังเปลี่ยนวิธีคิดของช่างภาพเกี่ยวกับ “ความสร้างสรรค์” และ “ความยั่งยืน” ในอาชีพ จากการสำรวจช่างภาพกว่า 1,000 คนทั่วโลก พบว่า 81% ของผู้ที่ใช้ AI ใน workflow รายงานว่าคุณภาพชีวิตดีขึ้นอย่างชัดเจน โดยเฉพาะการลดเวลาการแก้ภาพและการจัดการหลังงานถ่าย ส่วนที่น่าตกใจคือ 64% ระบุว่าลูกค้า “ไม่รู้เลย” ว่าภาพที่ได้รับผ่านการแก้ด้วย AI และมีเพียง 1% เท่านั้นที่ให้ feedback เชิงลบ สิ่งนี้สะท้อนว่า AI ไม่ได้ลดคุณภาพงาน แต่กลับช่วยให้ช่างภาพสามารถส่งงานได้เร็วขึ้น โดย 28% ของผู้ตอบแบบสอบถามสามารถส่งภาพครบชุดภายในหนึ่งสัปดาห์ ซึ่งเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าจากปี 2024 นอกจากเรื่องเวลา ช่างภาพยังใช้เวลาที่ได้คืนจาก AI ไปกับการพัฒนาทักษะใหม่ สร้างโปรเจกต์ส่วนตัว หรือแม้แต่ฟื้นฟูสุขภาพจิตและความสัมพันธ์กับลูกค้า โดย 32% ระบุว่าใช้เวลานี้เพื่อขยายธุรกิจหรือเรียนรู้เพิ่มเติม แม้จะยังมีข้อถกเถียงเรื่อง “AI กับความสร้างสรรค์” แต่รายงานชี้ว่าช่างภาพที่ประสบความสำเร็จคือผู้ที่ใช้ AI อย่างมีกลยุทธ์ โดยเลือกใช้ในส่วนที่ซ้ำซาก เช่น การคัดภาพหรือแก้แสง แต่ยังคงควบคุมด้านศิลปะด้วยตัวเอง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ รายงาน Aftershoot ปี 2025 สำรวจช่างภาพกว่า 1,000 คนทั่วโลก ➡️ 81% ของผู้ใช้ AI รายงานว่าคุณภาพชีวิตดีขึ้น ➡️ 64% ระบุว่าลูกค้าไม่รู้ว่าภาพผ่านการแก้ด้วย AI ➡️ มีเพียง 1% ที่ให้ feedback เชิงลบเกี่ยวกับภาพที่ใช้ AI ➡️ 28% ส่งภาพครบชุดภายในหนึ่งสัปดาห์ เพิ่มขึ้นจากปี 2024 ➡️ 32% ใช้เวลาที่ได้คืนจาก AI ไปกับโปรเจกต์สร้างสรรค์หรือพัฒนาธุรกิจ ➡️ ช่างภาพใช้ AI เพื่อจัดการงานหลังกล้อง เช่น คัดภาพและแก้แสง ➡️ AI ช่วยเปลี่ยนแนวคิดจาก “ทำงานหนัก” เป็น “ทำงานอย่างยั่งยืน” ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Aftershoot เป็นแพลตฟอร์ม AI ที่ช่วยคัดภาพและแก้แสงอัตโนมัติ ➡️ Lightroom และ Photoshop ยังเป็นเครื่องมือหลักในการรีทัชภาพ ➡️ AI video editor และ photo editor ช่วยเร่งการผลิตคอนเทนต์ในหลายอุตสาหกรรม ➡️ RAG (Retrieval-Augmented Generation) เป็นเทคนิค AI ที่ใช้ข้อมูลภายนอกช่วยตอบคำถาม ➡️ การใช้ AI ในงานสร้างสรรค์กำลังกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในอุตสาหกรรมภาพนิ่งและวิดีโอ https://www.techradar.com/pro/a-wake-up-call-shocking-ai-survey-finds-that-clients-of-most-photographers-dont-notice-any-difference-in-ai-edited-work-and-thats-making-these-pros-less-stressed
    WWW.TECHRADAR.COM
    AI is rewriting photography’s future
    AI-driven consistency is turning speed and reliability into new creative currencies
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 225 มุมมอง 0 รีวิว
  • “NTT สร้างชิปแสงอัจฉริยะตัวแรกของโลก — เปลี่ยนคลื่นแสงให้กลายเป็นเครื่องมือคำนวณที่ปรับเปลี่ยนได้ทันที”

    NTT Research ร่วมกับมหาวิทยาลัย Cornell และ Stanford ได้เปิดตัวเทคโนโลยีใหม่ที่อาจเปลี่ยนโฉมวงการออปติกและควอนตัมคอมพิวติ้งไปตลอดกาล — ชิปแสงแบบ nonlinear photonics ที่สามารถ “โปรแกรม” ฟังก์ชันได้แบบเรียลไทม์บนชิปเดียว โดยไม่ต้องผลิตอุปกรณ์ใหม่สำหรับแต่ละฟังก์ชันอีกต่อไป

    เทคโนโลยีนี้ใช้แกนกลางเป็นวัสดุ silicon nitride ที่สามารถปรับเปลี่ยนคุณสมบัติไม่เชิงเส้น (nonlinearity) ได้ด้วยการฉายแสงแบบมีโครงสร้าง (structured light) ลงบนชิป ซึ่งจะสร้างรูปแบบการตอบสนองของแสงที่แตกต่างกันไปตามลวดลายของแสงที่ฉาย ทำให้ชิปเดียวสามารถทำงานได้หลากหลาย เช่น สร้างคลื่นแสงแบบกำหนดเอง, สร้างฮาร์มอนิกที่ปรับได้, สร้างแสง holographic และออกแบบฟังก์ชันแบบย้อนกลับ (inverse design) ได้ทันที

    งานวิจัยนี้ตีพิมพ์ในวารสาร Nature เมื่อวันที่ 8 ตุลาคม 2025 และจะตีพิมพ์ฉบับพิมพ์ในเดือนพฤศจิกายน โดยนักวิจัย Ryotatsu Yanagimoto จาก NTT Research เป็นผู้นำทีมภายใต้การดูแลของศาสตราจารย์ Peter McMahon จาก Cornell

    ผลลัพธ์ของงานนี้คือการ “ทำลายกรอบเดิม” ที่อุปกรณ์แสงหนึ่งตัวทำได้เพียงหนึ่งฟังก์ชัน ซึ่งเคยเป็นข้อจำกัดใหญ่ของวงการ photonics โดยเฉพาะในงานที่ต้องการความยืดหยุ่นสูง เช่น การสื่อสารด้วยแสง, คอมพิวเตอร์ควอนตัม, การสร้างแหล่งกำเนิดแสงที่ปรับได้ และการวิเคราะห์คลื่นแสงในงานวิทยาศาสตร์

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    NTT Research ร่วมกับ Cornell และ Stanford พัฒนาชิป nonlinear photonics ที่โปรแกรมได้
    ใช้ structured light เพื่อปรับเปลี่ยนคุณสมบัติไม่เชิงเส้นของวัสดุ silicon nitride
    ชิปสามารถทำงานได้หลายฟังก์ชัน เช่น pulse shaping, second-harmonic generation, holography
    งานวิจัยตีพิมพ์ในวารสาร Nature เมื่อวันที่ 8 ตุลาคม 2025
    นำโดยนักวิจัย Ryotatsu Yanagimoto ภายใต้การดูแลของศาสตราจารย์ Peter McMahon
    ชิปสามารถปรับฟังก์ชันแบบเรียลไทม์และทนต่อข้อผิดพลาดจากการผลิต
    เปลี่ยนแนวคิด “one device, one function” เป็น “one chip, many functions”
    มีศักยภาพในการใช้งานใน quantum computing, optical communication, sensing และ imaging

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    ตลาด photonic-integrated circuits คาดว่าจะมีมูลค่ากว่า $50 พันล้านภายในปี 2035
    structured light ถูกใช้ในงาน imaging, holography และการควบคุมแสงในระดับนาโน
    inverse design คือการออกแบบฟังก์ชันโดยเริ่มจากผลลัพธ์ที่ต้องการ แล้วหาวิธีสร้าง
    quantum frequency conversion เป็นเทคนิคสำคัญในการเชื่อมโยงระบบควอนตัมต่างชนิด
    photonics เป็นเทคโนโลยีหลักในการลดพลังงานและเพิ่มความเร็วของการประมวลผล

    https://www.techpowerup.com/341717/ntt-research-collaboration-breaks-the-one-device-one-function-paradigm-with-worlds-first-programmable-nonlinear-photonics-chip
    💡 “NTT สร้างชิปแสงอัจฉริยะตัวแรกของโลก — เปลี่ยนคลื่นแสงให้กลายเป็นเครื่องมือคำนวณที่ปรับเปลี่ยนได้ทันที” NTT Research ร่วมกับมหาวิทยาลัย Cornell และ Stanford ได้เปิดตัวเทคโนโลยีใหม่ที่อาจเปลี่ยนโฉมวงการออปติกและควอนตัมคอมพิวติ้งไปตลอดกาล — ชิปแสงแบบ nonlinear photonics ที่สามารถ “โปรแกรม” ฟังก์ชันได้แบบเรียลไทม์บนชิปเดียว โดยไม่ต้องผลิตอุปกรณ์ใหม่สำหรับแต่ละฟังก์ชันอีกต่อไป เทคโนโลยีนี้ใช้แกนกลางเป็นวัสดุ silicon nitride ที่สามารถปรับเปลี่ยนคุณสมบัติไม่เชิงเส้น (nonlinearity) ได้ด้วยการฉายแสงแบบมีโครงสร้าง (structured light) ลงบนชิป ซึ่งจะสร้างรูปแบบการตอบสนองของแสงที่แตกต่างกันไปตามลวดลายของแสงที่ฉาย ทำให้ชิปเดียวสามารถทำงานได้หลากหลาย เช่น สร้างคลื่นแสงแบบกำหนดเอง, สร้างฮาร์มอนิกที่ปรับได้, สร้างแสง holographic และออกแบบฟังก์ชันแบบย้อนกลับ (inverse design) ได้ทันที งานวิจัยนี้ตีพิมพ์ในวารสาร Nature เมื่อวันที่ 8 ตุลาคม 2025 และจะตีพิมพ์ฉบับพิมพ์ในเดือนพฤศจิกายน โดยนักวิจัย Ryotatsu Yanagimoto จาก NTT Research เป็นผู้นำทีมภายใต้การดูแลของศาสตราจารย์ Peter McMahon จาก Cornell ผลลัพธ์ของงานนี้คือการ “ทำลายกรอบเดิม” ที่อุปกรณ์แสงหนึ่งตัวทำได้เพียงหนึ่งฟังก์ชัน ซึ่งเคยเป็นข้อจำกัดใหญ่ของวงการ photonics โดยเฉพาะในงานที่ต้องการความยืดหยุ่นสูง เช่น การสื่อสารด้วยแสง, คอมพิวเตอร์ควอนตัม, การสร้างแหล่งกำเนิดแสงที่ปรับได้ และการวิเคราะห์คลื่นแสงในงานวิทยาศาสตร์ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ NTT Research ร่วมกับ Cornell และ Stanford พัฒนาชิป nonlinear photonics ที่โปรแกรมได้ ➡️ ใช้ structured light เพื่อปรับเปลี่ยนคุณสมบัติไม่เชิงเส้นของวัสดุ silicon nitride ➡️ ชิปสามารถทำงานได้หลายฟังก์ชัน เช่น pulse shaping, second-harmonic generation, holography ➡️ งานวิจัยตีพิมพ์ในวารสาร Nature เมื่อวันที่ 8 ตุลาคม 2025 ➡️ นำโดยนักวิจัย Ryotatsu Yanagimoto ภายใต้การดูแลของศาสตราจารย์ Peter McMahon ➡️ ชิปสามารถปรับฟังก์ชันแบบเรียลไทม์และทนต่อข้อผิดพลาดจากการผลิต ➡️ เปลี่ยนแนวคิด “one device, one function” เป็น “one chip, many functions” ➡️ มีศักยภาพในการใช้งานใน quantum computing, optical communication, sensing และ imaging ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ตลาด photonic-integrated circuits คาดว่าจะมีมูลค่ากว่า $50 พันล้านภายในปี 2035 ➡️ structured light ถูกใช้ในงาน imaging, holography และการควบคุมแสงในระดับนาโน ➡️ inverse design คือการออกแบบฟังก์ชันโดยเริ่มจากผลลัพธ์ที่ต้องการ แล้วหาวิธีสร้าง ➡️ quantum frequency conversion เป็นเทคนิคสำคัญในการเชื่อมโยงระบบควอนตัมต่างชนิด ➡️ photonics เป็นเทคโนโลยีหลักในการลดพลังงานและเพิ่มความเร็วของการประมวลผล https://www.techpowerup.com/341717/ntt-research-collaboration-breaks-the-one-device-one-function-paradigm-with-worlds-first-programmable-nonlinear-photonics-chip
    WWW.TECHPOWERUP.COM
    NTT Research Collaboration Breaks the "One Device, One Function" Paradigm with World's First Programmable Nonlinear Photonics Chip
    NTT Research, Inc., a division of NTT, announced that its Physics and Informatics (PHI) Lab, working with Cornell University and Stanford University, has developed the world's first programmable nonlinear photonic waveguide that can switch between multiple nonlinear-optical functions on a single chi...
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 171 มุมมอง 0 รีวิว
  • “เมื่อเส้นตรงกลายเป็นเรื่องเล่า — คู่มือภาพประกอบ Linear Algebra ที่ทำให้คณิตศาสตร์เข้าใจง่ายขึ้น (และมีดราม่าเล็ก ๆ ด้วย)”

    Aditya Bhargava ผู้เขียนหนังสือยอดนิยม “Grokking Algorithms” กลับมาอีกครั้งในปี 2025 พร้อมผลงานใหม่ “An Illustrated Introduction to Linear Algebra” ที่ตั้งใจจะเปลี่ยนภาพจำของวิชาคณิตศาสตร์ที่หลายคนเคยกลัว ให้กลายเป็นเรื่องเล่าที่เข้าใจง่ายผ่านภาพประกอบและตัวอย่างจากชีวิตประจำวัน

    หนังสือเล่มนี้ใช้แนวทาง “visual-first” โดยเริ่มต้นจากการอธิบายแนวคิดพื้นฐานของเวกเตอร์ เมทริกซ์ และการแปลงเชิงเส้น ผ่านภาพวาดและสถานการณ์จำลอง เช่น การวางแผนมื้ออาหาร การแลกเหรียญ หรือการจัดการทรัพยากร ซึ่งช่วยให้ผู้อ่านเห็นภาพและเข้าใจความหมายของการคำนวณเชิงเส้นในบริบทจริง

    อย่างไรก็ตาม หนังสือก็ไม่รอดจากเสียงวิจารณ์ โดยเฉพาะการเลือกนำเสนอ “Gaussian Elimination” ตั้งแต่ต้นเล่ม ก่อนที่จะสร้างพื้นฐานด้านภาพและความเข้าใจเชิงเรขาคณิต หลายคนมองว่าเป็นการ “ข้ามขั้น” และทำให้ผู้อ่านสับสน โดยเฉพาะเมื่อใช้ตัวแปร x และ y สลับบทบาทในหลายบริบท เช่น บางครั้งแทนอาหาร บางครั้งแทนสารอาหาร

    แม้จะมีข้อถกเถียง แต่หลายเสียงก็ชื่นชมแนวทางการสอนที่ใช้ภาพประกอบและตัวอย่างจริง โดยเฉพาะในยุคที่ Linear Algebra กลายเป็นพื้นฐานของ Machine Learning และ AI การมีสื่อที่เข้าถึงง่ายจึงเป็นสิ่งจำเป็น

    ข้อมูลสำคัญจากเนื้อหา
    หนังสือ “An Illustrated Introduction to Linear Algebra” เขียนโดย Aditya Bhargava
    ใช้ภาพประกอบและตัวอย่างจากชีวิตจริง เช่น เหรียญ อาหาร และสารอาหาร
    เน้นการอธิบายแนวคิดเวกเตอร์ เมทริกซ์ และการแปลงเชิงเส้น
    มีการนำเสนอ Gaussian Elimination ตั้งแต่ต้นเล่ม
    ตัวแปร x และ y ถูกใช้ในหลายบริบท ทำให้บางคนสับสน
    หนังสือได้รับความสนใจจากกลุ่มผู้เรียนที่ไม่ถนัดคณิตศาสตร์
    เป็นสื่อที่เชื่อมโยง Linear Algebra กับการใช้งานจริงใน AI และ ML

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Gaussian Elimination คือวิธีแก้ระบบสมการเชิงเส้นโดยใช้การแปลงเมทริกซ์
    Linear Algebra เป็นพื้นฐานของการทำงานของ neural networks และการลดมิติข้อมูล
    Gilbert Strang จาก MIT เป็นหนึ่งในผู้บุกเบิกการสอน Linear Algebra แบบ intuitive
    ช่อง YouTube อย่าง 3Blue1Brown ใช้ภาพเคลื่อนไหวเพื่ออธิบาย Linear Algebra ได้อย่างน่าทึ่ง
    การใช้ภาพและเรื่องเล่าช่วยลดความกลัวคณิตศาสตร์ในกลุ่มผู้เรียนสายศิลป์และมนุษย์ศาสตร์

    https://www.ducktyped.org/p/an-illustrated-introduction-to-linear
    📘 “เมื่อเส้นตรงกลายเป็นเรื่องเล่า — คู่มือภาพประกอบ Linear Algebra ที่ทำให้คณิตศาสตร์เข้าใจง่ายขึ้น (และมีดราม่าเล็ก ๆ ด้วย)” Aditya Bhargava ผู้เขียนหนังสือยอดนิยม “Grokking Algorithms” กลับมาอีกครั้งในปี 2025 พร้อมผลงานใหม่ “An Illustrated Introduction to Linear Algebra” ที่ตั้งใจจะเปลี่ยนภาพจำของวิชาคณิตศาสตร์ที่หลายคนเคยกลัว ให้กลายเป็นเรื่องเล่าที่เข้าใจง่ายผ่านภาพประกอบและตัวอย่างจากชีวิตประจำวัน หนังสือเล่มนี้ใช้แนวทาง “visual-first” โดยเริ่มต้นจากการอธิบายแนวคิดพื้นฐานของเวกเตอร์ เมทริกซ์ และการแปลงเชิงเส้น ผ่านภาพวาดและสถานการณ์จำลอง เช่น การวางแผนมื้ออาหาร การแลกเหรียญ หรือการจัดการทรัพยากร ซึ่งช่วยให้ผู้อ่านเห็นภาพและเข้าใจความหมายของการคำนวณเชิงเส้นในบริบทจริง อย่างไรก็ตาม หนังสือก็ไม่รอดจากเสียงวิจารณ์ โดยเฉพาะการเลือกนำเสนอ “Gaussian Elimination” ตั้งแต่ต้นเล่ม ก่อนที่จะสร้างพื้นฐานด้านภาพและความเข้าใจเชิงเรขาคณิต หลายคนมองว่าเป็นการ “ข้ามขั้น” และทำให้ผู้อ่านสับสน โดยเฉพาะเมื่อใช้ตัวแปร x และ y สลับบทบาทในหลายบริบท เช่น บางครั้งแทนอาหาร บางครั้งแทนสารอาหาร แม้จะมีข้อถกเถียง แต่หลายเสียงก็ชื่นชมแนวทางการสอนที่ใช้ภาพประกอบและตัวอย่างจริง โดยเฉพาะในยุคที่ Linear Algebra กลายเป็นพื้นฐานของ Machine Learning และ AI การมีสื่อที่เข้าถึงง่ายจึงเป็นสิ่งจำเป็น ✅ ข้อมูลสำคัญจากเนื้อหา ➡️ หนังสือ “An Illustrated Introduction to Linear Algebra” เขียนโดย Aditya Bhargava ➡️ ใช้ภาพประกอบและตัวอย่างจากชีวิตจริง เช่น เหรียญ อาหาร และสารอาหาร ➡️ เน้นการอธิบายแนวคิดเวกเตอร์ เมทริกซ์ และการแปลงเชิงเส้น ➡️ มีการนำเสนอ Gaussian Elimination ตั้งแต่ต้นเล่ม ➡️ ตัวแปร x และ y ถูกใช้ในหลายบริบท ทำให้บางคนสับสน ➡️ หนังสือได้รับความสนใจจากกลุ่มผู้เรียนที่ไม่ถนัดคณิตศาสตร์ ➡️ เป็นสื่อที่เชื่อมโยง Linear Algebra กับการใช้งานจริงใน AI และ ML ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Gaussian Elimination คือวิธีแก้ระบบสมการเชิงเส้นโดยใช้การแปลงเมทริกซ์ ➡️ Linear Algebra เป็นพื้นฐานของการทำงานของ neural networks และการลดมิติข้อมูล ➡️ Gilbert Strang จาก MIT เป็นหนึ่งในผู้บุกเบิกการสอน Linear Algebra แบบ intuitive ➡️ ช่อง YouTube อย่าง 3Blue1Brown ใช้ภาพเคลื่อนไหวเพื่ออธิบาย Linear Algebra ได้อย่างน่าทึ่ง ➡️ การใช้ภาพและเรื่องเล่าช่วยลดความกลัวคณิตศาสตร์ในกลุ่มผู้เรียนสายศิลป์และมนุษย์ศาสตร์ https://www.ducktyped.org/p/an-illustrated-introduction-to-linear
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 150 มุมมอง 0 รีวิว
  • ค่ารถไฟฟ้าบีทีเอสสูงสุด 65 บาท จากยุคอัศวินถึงชัชชาติ

    แนวคิดการปรับโครงสร้างค่าโดยสารรถไฟฟ้าบีทีเอส สูงสุด 65 บาท ของนายชัชชาติ สิทธิพันธุ์ ผู้ว่าราชการกรุงเทพมหานคร (กทม.) ถูกหยิบยกขึ้นมาอีกครั้ง หลัง กทม. ต้องชำระหนี้โครงการรถไฟฟ้าสายสีเขียวให้กับ บริษัท ระบบขนส่งมวลชนกรุงเทพ จำกัด (มหาชน) หรือ BTSC ประมาณ 32,000 ล้านบาท เป็นผลจากการที่ กทม. และบริษัท กรุงเทพธนาคม จำกัด หรือ KT วิสาหกิจของ กทม. ค้างค่าจ้างเดินรถและซ่อมบำรุงรถไฟฟ้าสายสีเขียวส่วนต่อขยาย 2 คดี แล้วศาลมีคำสั่งใช้หนี้ทั้งสองคดี หากยังเดินหน้าอุทธรณ์ต่ออาจต้องเจอภาระดอกเบี้ยที่สูงขึ้น

    นายชัชชาติอธิบายว่า ปัจจุบัน กทม. ต้องจ่ายค่าจ้างเดินรถปีละ 8,000 ล้านบาท แต่เก็บค่าโดยสารได้เพียง 2,000 ล้านบาท แม้ไม่เกี่ยวข้องกับการชำระหนี้โดยตรง แต่ต้องนำงบประมาณส่วนอื่นมาชดเชย อาจไม่เป็นธรรมกับประชาชนที่ไม่ได้ใช้บริการ เนื่องจากเงินที่นำมาใช้ล้วนเป็นเงินภาษี ขณะนี้ กทม. อยู่ระหว่างศึกษาเพื่อพิจารณาปรับโครงสร้างค่าโดยสารใหม่ให้สะท้อนต้นทุนที่แท้จริง โดยคาดว่าจะไม่เกิน 65 บาทตลอดสาย ซึ่งบางช่วงถูกลง เช่น เส้นทางระยะสั้นภายในเมือง ส่วนผู้โดยสารที่เดินทางระยะไกลอาจมีค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นตามระยะทาง

    ส่วนการชำระหนี้ให้ BTSC อยู่ระหว่างนำเงินสะสมจ่ายขาดมาชำระ คาดว่าจะดำเนินการได้ภายในวันที่ 31 ต.ค. ยืนยันว่าไม่กระทบต่อโครงการต่างๆ ของ กทม. เนื่องจากใช้เงินสะสมจ่ายขาดที่ไม่มีภาระผูกพัน หลังชำระหนี้จะเหลือเงินสะสมประมาณ 5,000-6,000 ล้านบาท มองว่าหากไม่รีบชำระหนี้ จะต้องแบกรับดอกเบี้ยในอัตรา MLR +1 ซึ่งสูงกว่าดอกเบี้ยที่ได้รับจากเงินฝาก ทำให้ กทม. ต้องเร่งดำเนินการเพื่อไม่ให้เกิดภาระทางการเงินเพิ่มขึ้น ย้ำว่าเมื่อศาลมีคำสั่งแล้ว กทม. จำเป็นต้องปฏิบัติตามเพื่อยุติปัญหา

    การปรับโครงสร้างค่าโดยสารรถไฟฟ้าบีทีเอส สูงสุด 65 บาท ไม่ใช่เรื่องใหม่ เพราะสมัย พล.ต.อ.อัศวิน ขวัญเมือง เสนอเรียกเก็บค่าโดยสารสูงสุด 65 บาท เพื่อลดภาระหนี้สินของโครงการ เนื่องจากมีการเดินรถไฟฟ้าสายสีเขียว ส่วนต่อขยายที่ 2 ช่วงแบริ่ง-สมุทรปราการ เมื่อปี 2561 และช่วงหมอชิต-สะพานใหม่-คูคต เมื่อปี 2563 แต่กลับถูกคัดค้านจากหลายฝ่าย กระทรวงคมนาคม สมัยที่นายศักดิ์สยาม ชิดชอบ เป็น รมว.คมนาคม อ้างว่าค่าโดยสาร 65 บาท สูงเกินไป ทำให้รถไฟฟ้าสายสีเขียวช่วงดังกล่าวประชาชนนั่งฟรีมานาน กระทั่งวันที่ 2 ม.ค. 2567 นายชัชชาติเก็บค่าโดยสารช่วงดังกล่าว 15 บาท รวมแล้วค่าโดยสาร 3 ช่วง ได้แก่ ช่วงสัมปทาน ช่วงส่วนต่อขยายที่ 1 และช่วงส่วนต่อขยายที่ 2 ค่าโดยสารสูงสุด 62 บาท

    #Newskit
    ค่ารถไฟฟ้าบีทีเอสสูงสุด 65 บาท จากยุคอัศวินถึงชัชชาติ แนวคิดการปรับโครงสร้างค่าโดยสารรถไฟฟ้าบีทีเอส สูงสุด 65 บาท ของนายชัชชาติ สิทธิพันธุ์ ผู้ว่าราชการกรุงเทพมหานคร (กทม.) ถูกหยิบยกขึ้นมาอีกครั้ง หลัง กทม. ต้องชำระหนี้โครงการรถไฟฟ้าสายสีเขียวให้กับ บริษัท ระบบขนส่งมวลชนกรุงเทพ จำกัด (มหาชน) หรือ BTSC ประมาณ 32,000 ล้านบาท เป็นผลจากการที่ กทม. และบริษัท กรุงเทพธนาคม จำกัด หรือ KT วิสาหกิจของ กทม. ค้างค่าจ้างเดินรถและซ่อมบำรุงรถไฟฟ้าสายสีเขียวส่วนต่อขยาย 2 คดี แล้วศาลมีคำสั่งใช้หนี้ทั้งสองคดี หากยังเดินหน้าอุทธรณ์ต่ออาจต้องเจอภาระดอกเบี้ยที่สูงขึ้น นายชัชชาติอธิบายว่า ปัจจุบัน กทม. ต้องจ่ายค่าจ้างเดินรถปีละ 8,000 ล้านบาท แต่เก็บค่าโดยสารได้เพียง 2,000 ล้านบาท แม้ไม่เกี่ยวข้องกับการชำระหนี้โดยตรง แต่ต้องนำงบประมาณส่วนอื่นมาชดเชย อาจไม่เป็นธรรมกับประชาชนที่ไม่ได้ใช้บริการ เนื่องจากเงินที่นำมาใช้ล้วนเป็นเงินภาษี ขณะนี้ กทม. อยู่ระหว่างศึกษาเพื่อพิจารณาปรับโครงสร้างค่าโดยสารใหม่ให้สะท้อนต้นทุนที่แท้จริง โดยคาดว่าจะไม่เกิน 65 บาทตลอดสาย ซึ่งบางช่วงถูกลง เช่น เส้นทางระยะสั้นภายในเมือง ส่วนผู้โดยสารที่เดินทางระยะไกลอาจมีค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นตามระยะทาง ส่วนการชำระหนี้ให้ BTSC อยู่ระหว่างนำเงินสะสมจ่ายขาดมาชำระ คาดว่าจะดำเนินการได้ภายในวันที่ 31 ต.ค. ยืนยันว่าไม่กระทบต่อโครงการต่างๆ ของ กทม. เนื่องจากใช้เงินสะสมจ่ายขาดที่ไม่มีภาระผูกพัน หลังชำระหนี้จะเหลือเงินสะสมประมาณ 5,000-6,000 ล้านบาท มองว่าหากไม่รีบชำระหนี้ จะต้องแบกรับดอกเบี้ยในอัตรา MLR +1 ซึ่งสูงกว่าดอกเบี้ยที่ได้รับจากเงินฝาก ทำให้ กทม. ต้องเร่งดำเนินการเพื่อไม่ให้เกิดภาระทางการเงินเพิ่มขึ้น ย้ำว่าเมื่อศาลมีคำสั่งแล้ว กทม. จำเป็นต้องปฏิบัติตามเพื่อยุติปัญหา การปรับโครงสร้างค่าโดยสารรถไฟฟ้าบีทีเอส สูงสุด 65 บาท ไม่ใช่เรื่องใหม่ เพราะสมัย พล.ต.อ.อัศวิน ขวัญเมือง เสนอเรียกเก็บค่าโดยสารสูงสุด 65 บาท เพื่อลดภาระหนี้สินของโครงการ เนื่องจากมีการเดินรถไฟฟ้าสายสีเขียว ส่วนต่อขยายที่ 2 ช่วงแบริ่ง-สมุทรปราการ เมื่อปี 2561 และช่วงหมอชิต-สะพานใหม่-คูคต เมื่อปี 2563 แต่กลับถูกคัดค้านจากหลายฝ่าย กระทรวงคมนาคม สมัยที่นายศักดิ์สยาม ชิดชอบ เป็น รมว.คมนาคม อ้างว่าค่าโดยสาร 65 บาท สูงเกินไป ทำให้รถไฟฟ้าสายสีเขียวช่วงดังกล่าวประชาชนนั่งฟรีมานาน กระทั่งวันที่ 2 ม.ค. 2567 นายชัชชาติเก็บค่าโดยสารช่วงดังกล่าว 15 บาท รวมแล้วค่าโดยสาร 3 ช่วง ได้แก่ ช่วงสัมปทาน ช่วงส่วนต่อขยายที่ 1 และช่วงส่วนต่อขยายที่ 2 ค่าโดยสารสูงสุด 62 บาท #Newskit
    Like
    1
    1 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 178 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Zhaoxin เปิดตัว KH-50000 ซีพียู 96 คอร์ — ท้าชน AMD EPYC ด้วยดีไซน์ chiplet และแบนด์วิดธ์ระดับเซิร์ฟเวอร์”

    Zhaoxin ผู้ผลิตชิปจากจีนที่ไม่ค่อยเป็นที่รู้จักในตลาดโลก ได้เปิดตัวซีพียูรุ่นใหม่ KH-50000 สำหรับเซิร์ฟเวอร์ โดยมีจำนวนคอร์สูงถึง 96 คอร์ ใช้ดีไซน์แบบ chiplet ที่คล้ายกับ AMD EPYC รุ่น Genoa และ Bergamo ซึ่งเป็นผู้นำในตลาดเซิร์ฟเวอร์ระดับสูง

    KH-50000 ใช้สถาปัตยกรรม “Century Avenue” ที่สืบทอดจาก Centaur Technology โดยประกอบด้วย 12 compute dies ล้อมรอบ I/O die ขนาดใหญ่ รวมเป็น 96 คอร์ และแคช L3 ขนาด 384MB โดยไม่มี simultaneous multithreading ทำให้จำนวนเธรดเท่ากับจำนวนคอร์

    ชิปนี้รองรับหน่วยความจำ DDR5 ECC แบบ 12 ช่อง รวมสูงสุดถึง 3TB และมี PCIe 5.0 ถึง 128 lanes พร้อม PCIe 4.0 อีก 16 lanes ซึ่งถือเป็นการก้าวกระโดดจากรุ่นก่อน KH-40000 ที่รองรับแค่ DDR4 และ PCIe 3.0

    KH-50000 ยังสามารถใช้งานแบบ multi-socket ด้วย interconnect ZPI 5.0 ซึ่งรองรับการติดตั้ง 2S และ 4S ทำให้สามารถรวมได้ถึง 384 คอร์ในเมนบอร์ดเดียว โดยมีขนาดแพ็กเกจ 72 x 76 มม. ใกล้เคียงกับ AMD SP5 socket

    แม้จะมีการเปิดเผยสเปกหลายด้าน แต่ Zhaoxin ยังไม่เปิดเผยค่า TDP (thermal design power) ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการประเมินความเหมาะสมของชิปในศูนย์ข้อมูลที่ต้องการประสิทธิภาพและประหยัดพลังงาน

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Zhaoxin เปิดตัว KH-50000 ซีพียูเซิร์ฟเวอร์แบบ 96 คอร์
    ใช้ดีไซน์ chiplet ประกอบด้วย 12 compute dies และ I/O die
    ไม่มี simultaneous multithreading — เธรดเท่ากับจำนวนคอร์
    รองรับ DDR5 ECC แบบ 12 ช่อง รวมสูงสุด 3TB
    มี PCIe 5.0 จำนวน 128 lanes และ PCIe 4.0 อีก 16 lanes
    ใช้ interconnect ZPI 5.0 รองรับ multi-socket สูงสุด 4 ชิป (384 คอร์)
    ขนาดแพ็กเกจ 72 x 76 มม. ใกล้เคียง AMD EPYC SP5
    เหมาะสำหรับงานเซิร์ฟเวอร์ ไม่ใช่สำหรับเดสก์ท็อปหรือเกม
    เปรียบเทียบกับ AMD EPYC Genoa และ Bergamo ในด้านดีไซน์และขนาด
    ยังไม่เปิดเผยค่า TDP ซึ่งเป็นข้อมูลสำคัญในการใช้งานจริง

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Zhaoxin เป็นบริษัทร่วมทุนระหว่าง VIA Technologies และรัฐบาลเซี่ยงไฮ้
    AMD EPYC Genoa มี TDP อยู่ที่ประมาณ 300–500W สำหรับ 96 คอร์
    การใช้ chiplet ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความยืดหยุ่นในการผลิต
    ZPI 5.0 มีแนวคิดคล้าย Infinity Fabric ของ AMD สำหรับการเชื่อมต่อหลายชิป
    KH-50000 อาจเป็นก้าวสำคัญของจีนในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีตะวันตก

    https://www.techradar.com/pro/a-cpu-vendor-youve-never-heard-of-could-launch-a-96-core-x86-cpu-that-is-very-very-similar-to-amds-epyc-but-i-wonder-what-the-tdp-will-be-on-that-one
    🧬 “Zhaoxin เปิดตัว KH-50000 ซีพียู 96 คอร์ — ท้าชน AMD EPYC ด้วยดีไซน์ chiplet และแบนด์วิดธ์ระดับเซิร์ฟเวอร์” Zhaoxin ผู้ผลิตชิปจากจีนที่ไม่ค่อยเป็นที่รู้จักในตลาดโลก ได้เปิดตัวซีพียูรุ่นใหม่ KH-50000 สำหรับเซิร์ฟเวอร์ โดยมีจำนวนคอร์สูงถึง 96 คอร์ ใช้ดีไซน์แบบ chiplet ที่คล้ายกับ AMD EPYC รุ่น Genoa และ Bergamo ซึ่งเป็นผู้นำในตลาดเซิร์ฟเวอร์ระดับสูง KH-50000 ใช้สถาปัตยกรรม “Century Avenue” ที่สืบทอดจาก Centaur Technology โดยประกอบด้วย 12 compute dies ล้อมรอบ I/O die ขนาดใหญ่ รวมเป็น 96 คอร์ และแคช L3 ขนาด 384MB โดยไม่มี simultaneous multithreading ทำให้จำนวนเธรดเท่ากับจำนวนคอร์ ชิปนี้รองรับหน่วยความจำ DDR5 ECC แบบ 12 ช่อง รวมสูงสุดถึง 3TB และมี PCIe 5.0 ถึง 128 lanes พร้อม PCIe 4.0 อีก 16 lanes ซึ่งถือเป็นการก้าวกระโดดจากรุ่นก่อน KH-40000 ที่รองรับแค่ DDR4 และ PCIe 3.0 KH-50000 ยังสามารถใช้งานแบบ multi-socket ด้วย interconnect ZPI 5.0 ซึ่งรองรับการติดตั้ง 2S และ 4S ทำให้สามารถรวมได้ถึง 384 คอร์ในเมนบอร์ดเดียว โดยมีขนาดแพ็กเกจ 72 x 76 มม. ใกล้เคียงกับ AMD SP5 socket แม้จะมีการเปิดเผยสเปกหลายด้าน แต่ Zhaoxin ยังไม่เปิดเผยค่า TDP (thermal design power) ซึ่งเป็นปัจจัยสำคัญในการประเมินความเหมาะสมของชิปในศูนย์ข้อมูลที่ต้องการประสิทธิภาพและประหยัดพลังงาน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Zhaoxin เปิดตัว KH-50000 ซีพียูเซิร์ฟเวอร์แบบ 96 คอร์ ➡️ ใช้ดีไซน์ chiplet ประกอบด้วย 12 compute dies และ I/O die ➡️ ไม่มี simultaneous multithreading — เธรดเท่ากับจำนวนคอร์ ➡️ รองรับ DDR5 ECC แบบ 12 ช่อง รวมสูงสุด 3TB ➡️ มี PCIe 5.0 จำนวน 128 lanes และ PCIe 4.0 อีก 16 lanes ➡️ ใช้ interconnect ZPI 5.0 รองรับ multi-socket สูงสุด 4 ชิป (384 คอร์) ➡️ ขนาดแพ็กเกจ 72 x 76 มม. ใกล้เคียง AMD EPYC SP5 ➡️ เหมาะสำหรับงานเซิร์ฟเวอร์ ไม่ใช่สำหรับเดสก์ท็อปหรือเกม ➡️ เปรียบเทียบกับ AMD EPYC Genoa และ Bergamo ในด้านดีไซน์และขนาด ➡️ ยังไม่เปิดเผยค่า TDP ซึ่งเป็นข้อมูลสำคัญในการใช้งานจริง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Zhaoxin เป็นบริษัทร่วมทุนระหว่าง VIA Technologies และรัฐบาลเซี่ยงไฮ้ ➡️ AMD EPYC Genoa มี TDP อยู่ที่ประมาณ 300–500W สำหรับ 96 คอร์ ➡️ การใช้ chiplet ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความยืดหยุ่นในการผลิต ➡️ ZPI 5.0 มีแนวคิดคล้าย Infinity Fabric ของ AMD สำหรับการเชื่อมต่อหลายชิป ➡️ KH-50000 อาจเป็นก้าวสำคัญของจีนในการลดการพึ่งพาเทคโนโลยีตะวันตก https://www.techradar.com/pro/a-cpu-vendor-youve-never-heard-of-could-launch-a-96-core-x86-cpu-that-is-very-very-similar-to-amds-epyc-but-i-wonder-what-the-tdp-will-be-on-that-one
    WWW.TECHRADAR.COM
    A server processor from China now rivals AMD with 96 cores
    Processor achieves 96 cores through twelve compute dies and a large cache
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 138 มุมมอง 0 รีวิว
  • “เทคโนโลยีเบื้องหลังภารกิจ Apollo — จากคอมพิวเตอร์ 4KB สู่แรงบันดาลใจแห่งยุคอวกาศ”

    แม้หลายคนจะรู้จัก Apollo 11 ในฐานะภารกิจที่พามนุษย์ไปเหยียบดวงจันทร์เป็นครั้งแรกในปี 1969 แต่เบื้องหลังความสำเร็จนั้นคือการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่ไม่เคยมีมาก่อนในยุคนั้น และกลายเป็นรากฐานของนวัตกรรมที่เราใช้อยู่ทุกวันนี้

    หนึ่งในหัวใจของภารกิจคือ Apollo Guidance Computer (AGC) ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์ onboard ที่ใช้ควบคุมการนำทางและการบินของยาน Apollo โดยมีหน่วยความจำเพียง 74KB ROM และ 4KB RAM เท่านั้น แต่สามารถควบคุมการลงจอดบนดวงจันทร์ได้อย่างแม่นยำ AGC ยังเป็นแรงบันดาลใจให้กับระบบควบคุมในเครื่องบินสมัยใหม่และแม้แต่สมาร์ตโฟนที่เราใช้ทุกวัน

    ชุดอวกาศของนักบิน Apollo ก็เป็นอีกหนึ่งความก้าวหน้าทางวิศวกรรม โดยใช้วัสดุสังเคราะห์ถึง 12 ชนิด รวมเป็น 25 ชั้น เพื่อป้องกันอุณหภูมิสุดขั้วตั้งแต่ -250°F ถึง +230°F พร้อมระบบสนับสนุนชีวิตแบบไร้สาย และซิปสามชั้นที่สร้างซีลกันอากาศได้อย่างสมบูรณ์

    การสื่อสารระหว่างนักบินกับโลกใช้ระบบ S-Band Transponder ซึ่งสามารถส่งข้อมูลเสียง วิดีโอ และชีวภาพผ่านคลื่นวิทยุจากระยะไกลถึง 30,000 ไมล์จากโลก ระบบนี้ยังสามารถติดตามตำแหน่งของยานและส่งข้อมูลภารกิจกลับมายังศูนย์ควบคุม

    ยาน Saturn V ที่ใช้ส่งนักบินขึ้นสู่อวกาศมีความสูงถึง 363 ฟุต สูงกว่ารูปปั้นเทพีเสรีภาพถึง 60 ฟุต และสามารถสร้างแรงขับได้ถึง 7.6 ล้านปอนด์ ถือเป็นจรวดที่ใหญ่ที่สุดในโลก ณ เวลานั้น และเป็นต้นแบบของระบบส่งยานในยุคปัจจุบัน เช่น SLS ของ NASA

    สุดท้ายคือ Command Module หรือที่พักของนักบิน ซึ่งมีขนาดเพียง 3.9 เมตร และเป็นส่วนเดียวของยานที่กลับสู่โลกได้ โดยใช้วัสดุอลูมิเนียมแบบรังผึ้งและแผ่นกันความร้อนที่ออกแบบมาเฉพาะ ปัจจุบัน NASA ยังใช้แนวคิดนี้ในยาน Orion ที่จะพานักบินกลับไปยังดวงจันทร์ในภารกิจ Artemis

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Apollo Program ดำเนินตั้งแต่ปี 1962–1972 รวม 14 ภารกิจ
    AGC มีหน่วยความจำ 74KB ROM และ 4KB RAM
    AGC ใช้ควบคุมการบินและการนำทางของยาน Apollo
    ชุดอวกาศใช้วัสดุสังเคราะห์ 12 ชนิด รวม 25 ชั้น
    ป้องกันอุณหภูมิ -250°F ถึง +230°F และมีระบบสนับสนุนชีวิตแบบไร้สาย
    S-Band Transponder ส่งข้อมูลเสียง วิดีโอ และชีวภาพจากระยะ 30,000 ไมล์
    Saturn V สูง 363 ฟุต สร้างแรงขับ 7.6 ล้านปอนด์
    Command Module มีขนาด 3.9 เมตร ใช้วัสดุอลูมิเนียมรังผึ้งและแผ่นกันความร้อน
    NASA ใช้แนวคิด Command Module ในยาน Orion สำหรับภารกิจ Artemis

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    AGC ถูกพัฒนาโดย MIT Instrumentation Lab และใช้ชิป NOR gate แบบเชื่อมด้วยแรงดัน
    ชุดอวกาศ Apollo มีชื่อเฉพาะ เช่น “Sirius” ของ Neil Armstrong
    S-Band Transponder รวมฟังก์ชัน telemetry, voice, video และ tracking ในระบบเดียว
    Saturn V ใช้ในภารกิจ Skylab และเป็นต้นแบบของจรวด heavy-lift ในยุคใหม่
    Command Module “Columbia” เป็นส่วนเดียวที่กลับสู่โลก และสามารถชมแบบ 3D ได้ผ่าน Smithsonian

    https://www.slashgear.com/1462356/apollo-mission-successful-technology/
    🌕 “เทคโนโลยีเบื้องหลังภารกิจ Apollo — จากคอมพิวเตอร์ 4KB สู่แรงบันดาลใจแห่งยุคอวกาศ” แม้หลายคนจะรู้จัก Apollo 11 ในฐานะภารกิจที่พามนุษย์ไปเหยียบดวงจันทร์เป็นครั้งแรกในปี 1969 แต่เบื้องหลังความสำเร็จนั้นคือการพัฒนาเทคโนโลยีใหม่ ๆ ที่ไม่เคยมีมาก่อนในยุคนั้น และกลายเป็นรากฐานของนวัตกรรมที่เราใช้อยู่ทุกวันนี้ หนึ่งในหัวใจของภารกิจคือ Apollo Guidance Computer (AGC) ซึ่งเป็นคอมพิวเตอร์ onboard ที่ใช้ควบคุมการนำทางและการบินของยาน Apollo โดยมีหน่วยความจำเพียง 74KB ROM และ 4KB RAM เท่านั้น แต่สามารถควบคุมการลงจอดบนดวงจันทร์ได้อย่างแม่นยำ AGC ยังเป็นแรงบันดาลใจให้กับระบบควบคุมในเครื่องบินสมัยใหม่และแม้แต่สมาร์ตโฟนที่เราใช้ทุกวัน ชุดอวกาศของนักบิน Apollo ก็เป็นอีกหนึ่งความก้าวหน้าทางวิศวกรรม โดยใช้วัสดุสังเคราะห์ถึง 12 ชนิด รวมเป็น 25 ชั้น เพื่อป้องกันอุณหภูมิสุดขั้วตั้งแต่ -250°F ถึง +230°F พร้อมระบบสนับสนุนชีวิตแบบไร้สาย และซิปสามชั้นที่สร้างซีลกันอากาศได้อย่างสมบูรณ์ การสื่อสารระหว่างนักบินกับโลกใช้ระบบ S-Band Transponder ซึ่งสามารถส่งข้อมูลเสียง วิดีโอ และชีวภาพผ่านคลื่นวิทยุจากระยะไกลถึง 30,000 ไมล์จากโลก ระบบนี้ยังสามารถติดตามตำแหน่งของยานและส่งข้อมูลภารกิจกลับมายังศูนย์ควบคุม ยาน Saturn V ที่ใช้ส่งนักบินขึ้นสู่อวกาศมีความสูงถึง 363 ฟุต สูงกว่ารูปปั้นเทพีเสรีภาพถึง 60 ฟุต และสามารถสร้างแรงขับได้ถึง 7.6 ล้านปอนด์ ถือเป็นจรวดที่ใหญ่ที่สุดในโลก ณ เวลานั้น และเป็นต้นแบบของระบบส่งยานในยุคปัจจุบัน เช่น SLS ของ NASA สุดท้ายคือ Command Module หรือที่พักของนักบิน ซึ่งมีขนาดเพียง 3.9 เมตร และเป็นส่วนเดียวของยานที่กลับสู่โลกได้ โดยใช้วัสดุอลูมิเนียมแบบรังผึ้งและแผ่นกันความร้อนที่ออกแบบมาเฉพาะ ปัจจุบัน NASA ยังใช้แนวคิดนี้ในยาน Orion ที่จะพานักบินกลับไปยังดวงจันทร์ในภารกิจ Artemis ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Apollo Program ดำเนินตั้งแต่ปี 1962–1972 รวม 14 ภารกิจ ➡️ AGC มีหน่วยความจำ 74KB ROM และ 4KB RAM ➡️ AGC ใช้ควบคุมการบินและการนำทางของยาน Apollo ➡️ ชุดอวกาศใช้วัสดุสังเคราะห์ 12 ชนิด รวม 25 ชั้น ➡️ ป้องกันอุณหภูมิ -250°F ถึง +230°F และมีระบบสนับสนุนชีวิตแบบไร้สาย ➡️ S-Band Transponder ส่งข้อมูลเสียง วิดีโอ และชีวภาพจากระยะ 30,000 ไมล์ ➡️ Saturn V สูง 363 ฟุต สร้างแรงขับ 7.6 ล้านปอนด์ ➡️ Command Module มีขนาด 3.9 เมตร ใช้วัสดุอลูมิเนียมรังผึ้งและแผ่นกันความร้อน ➡️ NASA ใช้แนวคิด Command Module ในยาน Orion สำหรับภารกิจ Artemis ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ AGC ถูกพัฒนาโดย MIT Instrumentation Lab และใช้ชิป NOR gate แบบเชื่อมด้วยแรงดัน ➡️ ชุดอวกาศ Apollo มีชื่อเฉพาะ เช่น “Sirius” ของ Neil Armstrong ➡️ S-Band Transponder รวมฟังก์ชัน telemetry, voice, video และ tracking ในระบบเดียว ➡️ Saturn V ใช้ในภารกิจ Skylab และเป็นต้นแบบของจรวด heavy-lift ในยุคใหม่ ➡️ Command Module “Columbia” เป็นส่วนเดียวที่กลับสู่โลก และสามารถชมแบบ 3D ได้ผ่าน Smithsonian https://www.slashgear.com/1462356/apollo-mission-successful-technology/
    WWW.SLASHGEAR.COM
    Giant Leap: The Technology That Made The Apollo Mission Successful - SlashGear
    For many, it's common knowledge that the Apollo 11 mission successfully landed on the moon, but the technology that got them there was way before its time.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 161 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Meta เปิดตัว OpenZL — ระบบบีบอัดข้อมูลแบบรู้โครงสร้างที่เร็วกว่า ฉลาดกว่า และเปิดให้ทุกคนใช้”

    Meta ประกาศเปิดตัว OpenZL ระบบบีบอัดข้อมูลแบบใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ตาราง, ข้อมูลเชิงเวลา, หรือข้อมูลจากโมเดล AI โดย OpenZL เป็นโอเพ่นซอร์สที่ให้ประสิทธิภาพเทียบเท่ากับเครื่องมือเฉพาะทาง แต่ยังคงความง่ายในการใช้งานด้วย binary เดียวสำหรับการถอดรหัสทุกประเภทไฟล์

    แนวคิดหลักของ OpenZL คือการ “เปิดเผยโครงสร้าง” ของข้อมูลก่อนบีบอัด โดยผู้ใช้สามารถระบุรูปแบบข้อมูลผ่านภาษาคำอธิบายที่ชื่อว่า SDDL หรือใช้ parser ที่เขียนเอง จากนั้นระบบจะฝึก (train) เพื่อสร้างแผนการบีบอัดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับข้อมูลนั้น ๆ ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามลักษณะข้อมูลที่เปลี่ยนไปในอนาคต

    OpenZL ใช้เทคนิคการแยกข้อมูลออกเป็น stream ที่มีลักษณะเหมือนกัน เช่น คอลัมน์ตัวเลข, ข้อมูลที่เรียงลำดับ, หรือข้อมูลที่มีค่าซ้ำ ๆ แล้วเลือกวิธีบีบอัดที่เหมาะกับแต่ละ stream เช่น delta, transpose หรือ tokenize เพื่อให้ได้อัตราการบีบอัดสูงสุดโดยไม่เสียความเร็ว

    ตัวอย่างการใช้งานจริงแสดงให้เห็นว่า OpenZL สามารถบีบอัดไฟล์จากชุดข้อมูล Silesia ได้ดีกว่า zstd และ xz ทั้งในด้านขนาดและความเร็ว โดยสามารถบีบอัดได้เร็วถึง 340 MB/s และถอดรหัสได้เร็วถึง 1200 MB/s

    ที่สำคัญคือ OpenZL ใช้ decoder เดียวสำหรับทุกไฟล์ ไม่ว่าจะใช้แผนการบีบอัดแบบใด ทำให้การตรวจสอบความปลอดภัยและการอัปเดตระบบเป็นเรื่องง่าย และสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้โดยไม่กระทบกับข้อมูลเก่า

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Meta เปิดตัว OpenZL ระบบบีบอัดข้อมูลแบบรู้โครงสร้าง
    รองรับข้อมูลแบบ structured เช่น ตาราง, tensor, หรือข้อมูลเชิงเวลา
    ใช้ภาษาคำอธิบาย SDDL หรือ parser เพื่อระบุรูปแบบข้อมูล
    ระบบฝึกแผนการบีบอัดแบบออฟไลน์เพื่อให้เหมาะกับข้อมูลแต่ละประเภท
    ใช้เทคนิคเช่น delta, transpose, tokenize เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
    ตัวอย่างจากชุดข้อมูล Silesia แสดงว่า OpenZL บีบอัดได้ดีกว่า zstd และ xz
    ความเร็วในการบีบอัดสูงถึง 340 MB/s และถอดรหัสได้ถึง 1200 MB/s
    ใช้ decoder เดียวสำหรับทุกไฟล์ ไม่ต้องเปลี่ยนตามแผนการบีบอัด
    รองรับการฝึกใหม่เมื่อข้อมูลเปลี่ยน โดยไม่ต้องเปลี่ยน decoder
    เปิดให้ใช้งานแบบโอเพ่นซอร์สผ่าน GitHub พร้อมเอกสารและตัวอย่าง

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Zstandard เป็นระบบบีบอัดที่ Meta ใช้มาก่อน OpenZL โดยเน้นความเร็ว
    การบีบอัดแบบรู้โครงสร้างช่วยให้ได้อัตราการบีบอัดสูงกว่าทั่วไป
    SDDL เป็นภาษาที่ใช้ระบุโครงสร้างข้อมูล เช่น คอลัมน์, enum, nested record
    OpenZL เหมาะกับข้อมูลที่มีรูปแบบ เช่น Parquet, CSV, ML tensor, หรือ log
    การใช้ decoder เดียวช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการระบบขนาดใหญ่

    https://engineering.fb.com/2025/10/06/developer-tools/openzl-open-source-format-aware-compression-framework/
    🧠 “Meta เปิดตัว OpenZL — ระบบบีบอัดข้อมูลแบบรู้โครงสร้างที่เร็วกว่า ฉลาดกว่า และเปิดให้ทุกคนใช้” Meta ประกาศเปิดตัว OpenZL ระบบบีบอัดข้อมูลแบบใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ตาราง, ข้อมูลเชิงเวลา, หรือข้อมูลจากโมเดล AI โดย OpenZL เป็นโอเพ่นซอร์สที่ให้ประสิทธิภาพเทียบเท่ากับเครื่องมือเฉพาะทาง แต่ยังคงความง่ายในการใช้งานด้วย binary เดียวสำหรับการถอดรหัสทุกประเภทไฟล์ แนวคิดหลักของ OpenZL คือการ “เปิดเผยโครงสร้าง” ของข้อมูลก่อนบีบอัด โดยผู้ใช้สามารถระบุรูปแบบข้อมูลผ่านภาษาคำอธิบายที่ชื่อว่า SDDL หรือใช้ parser ที่เขียนเอง จากนั้นระบบจะฝึก (train) เพื่อสร้างแผนการบีบอัดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับข้อมูลนั้น ๆ ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามลักษณะข้อมูลที่เปลี่ยนไปในอนาคต OpenZL ใช้เทคนิคการแยกข้อมูลออกเป็น stream ที่มีลักษณะเหมือนกัน เช่น คอลัมน์ตัวเลข, ข้อมูลที่เรียงลำดับ, หรือข้อมูลที่มีค่าซ้ำ ๆ แล้วเลือกวิธีบีบอัดที่เหมาะกับแต่ละ stream เช่น delta, transpose หรือ tokenize เพื่อให้ได้อัตราการบีบอัดสูงสุดโดยไม่เสียความเร็ว ตัวอย่างการใช้งานจริงแสดงให้เห็นว่า OpenZL สามารถบีบอัดไฟล์จากชุดข้อมูล Silesia ได้ดีกว่า zstd และ xz ทั้งในด้านขนาดและความเร็ว โดยสามารถบีบอัดได้เร็วถึง 340 MB/s และถอดรหัสได้เร็วถึง 1200 MB/s ที่สำคัญคือ OpenZL ใช้ decoder เดียวสำหรับทุกไฟล์ ไม่ว่าจะใช้แผนการบีบอัดแบบใด ทำให้การตรวจสอบความปลอดภัยและการอัปเดตระบบเป็นเรื่องง่าย และสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้โดยไม่กระทบกับข้อมูลเก่า ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Meta เปิดตัว OpenZL ระบบบีบอัดข้อมูลแบบรู้โครงสร้าง ➡️ รองรับข้อมูลแบบ structured เช่น ตาราง, tensor, หรือข้อมูลเชิงเวลา ➡️ ใช้ภาษาคำอธิบาย SDDL หรือ parser เพื่อระบุรูปแบบข้อมูล ➡️ ระบบฝึกแผนการบีบอัดแบบออฟไลน์เพื่อให้เหมาะกับข้อมูลแต่ละประเภท ➡️ ใช้เทคนิคเช่น delta, transpose, tokenize เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ตัวอย่างจากชุดข้อมูล Silesia แสดงว่า OpenZL บีบอัดได้ดีกว่า zstd และ xz ➡️ ความเร็วในการบีบอัดสูงถึง 340 MB/s และถอดรหัสได้ถึง 1200 MB/s ➡️ ใช้ decoder เดียวสำหรับทุกไฟล์ ไม่ต้องเปลี่ยนตามแผนการบีบอัด ➡️ รองรับการฝึกใหม่เมื่อข้อมูลเปลี่ยน โดยไม่ต้องเปลี่ยน decoder ➡️ เปิดให้ใช้งานแบบโอเพ่นซอร์สผ่าน GitHub พร้อมเอกสารและตัวอย่าง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Zstandard เป็นระบบบีบอัดที่ Meta ใช้มาก่อน OpenZL โดยเน้นความเร็ว ➡️ การบีบอัดแบบรู้โครงสร้างช่วยให้ได้อัตราการบีบอัดสูงกว่าทั่วไป ➡️ SDDL เป็นภาษาที่ใช้ระบุโครงสร้างข้อมูล เช่น คอลัมน์, enum, nested record ➡️ OpenZL เหมาะกับข้อมูลที่มีรูปแบบ เช่น Parquet, CSV, ML tensor, หรือ log ➡️ การใช้ decoder เดียวช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการระบบขนาดใหญ่ https://engineering.fb.com/2025/10/06/developer-tools/openzl-open-source-format-aware-compression-framework/
    ENGINEERING.FB.COM
    Introducing OpenZL: An Open Source Format-Aware Compression Framework
    OpenZL is a new open source data compression framework that offers lossless compression for structured data. OpenZL is designed to offer the performance of a format-specific compressor with the eas…
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 124 มุมมอง 0 รีวิว
  • “OpenAI ฝันใหญ่: GPU 10 พันล้านตัวเพื่อ AI ส่วนตัวสำหรับทุกคน — แต่พลังงานระดับ ‘เตาปฏิกรณ์นิวเคลียร์’ ยังไม่มีใครพูดถึง”

    Greg Brockman ประธานของ OpenAI ได้เปิดเผยวิสัยทัศน์สุดทะเยอทะยานในงานสัมภาษณ์ร่วมกับ Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia และ Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI โดยเขาเสนอแนวคิดว่า “ทุกคนควรมี GPU ส่วนตัว” เพื่อให้ AI สามารถทำงานได้ตลอดเวลา แม้ในขณะที่เจ้าของกำลังหลับอยู่

    แนวคิดนี้คล้ายกับความฝันของ Bill Gates ในยุค 90 ที่เคยพูดว่า “คอมพิวเตอร์ทุกโต๊ะ” ซึ่งในวันนี้กลายเป็นจริงแล้ว Brockman เชื่อว่า GPU จะกลายเป็นทรัพยากรพื้นฐานของเศรษฐกิจยุคใหม่ เหมือนกับเงินตรา โดยเขาคาดว่าโลกจะต้องใช้ GPU ถึง 10 พันล้านตัวเพื่อรองรับการใช้งาน AI อย่างเต็มรูปแบบ

    Nvidia ซึ่งเป็นพันธมิตรหลักของ OpenAI ได้ประกาศลงทุนกว่า 100 พันล้านดอลลาร์เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาดมหึมา โดยเริ่มจากการติดตั้ง GPU จำนวน 4–5 ล้านตัวในศูนย์ข้อมูลที่ใช้พลังงานเทียบเท่าเตาปฏิกรณ์นิวเคลียร์ 10 เครื่อง หรือประมาณ 10 กิกะวัตต์

    อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ขาดหายไปจากวิสัยทัศน์นี้คือ “พลังงาน” ที่จำเป็นในการขับเคลื่อนระบบดังกล่าว เพราะการใช้ GPU จำนวนมหาศาลจะต้องใช้ไฟฟ้าระดับ petawatt ซึ่งอาจเกินขีดความสามารถของโครงข่ายไฟฟ้าทั่วโลกในปัจจุบัน

    นักวิเคราะห์เตือนว่า หาก OpenAI เดินหน้าตามแผนนี้จริง การใช้พลังงานอาจเพิ่มขึ้นถึง 125 เท่าในไม่กี่ปีข้างหน้า และอาจเทียบเท่ากับการใช้พลังงานของประเทศขนาดใหญ่ เช่น อินเดีย ซึ่งทำให้เกิดคำถามว่า “เราจะผลิตไฟฟ้าจากไหน?” และ “ใครจะได้ใช้ GPU เหล่านี้?”

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Greg Brockman เสนอแนวคิดให้ทุกคนมี GPU ส่วนตัวเพื่อใช้งาน AI
    OpenAI ต้องการ GPU จำนวน 10 พันล้านตัวเพื่อรองรับวิสัยทัศน์นี้
    Nvidia ลงทุน 100 พันล้านดอลลาร์เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI
    เริ่มจากการติดตั้ง GPU 4–5 ล้านตัวในศูนย์ข้อมูล
    ศูนย์ข้อมูลใช้พลังงานเทียบเท่าเตาปฏิกรณ์นิวเคลียร์ 10 เครื่อง
    Brockman เชื่อว่า GPU จะกลายเป็นทรัพยากรพื้นฐานของเศรษฐกิจ
    Altman เปรียบโครงการนี้กับโครงการ Apollo ของ NASA
    ความต้องการ compute เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วทั่วโลก
    Nvidia เป็นผู้ผลิต GPU รายใหญ่ที่สุดที่ใช้ในโมเดล AI ขนาดใหญ่

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    OpenAI เคยประกาศแผนใช้ GPU 100 ล้านตัวภายในปี 2025
    Elon Musk เคยกล่าวว่า xAI จะใช้ GPU เทียบเท่า H100 จำนวน 50 ล้านตัวภายในปี 2030
    การใช้ GPU ในระดับนี้ต้องการการลงทุนด้านพลังงานและโครงสร้างพื้นฐานมหาศาล
    นักวิจัยบางคนเปรียบเทียบการใช้ GPU กับการใช้ทรัพยากรธรรมชาติ เช่น น้ำมันหรือแร่หายาก
    การกระจาย GPU อย่างเท่าเทียมอาจกลายเป็นประเด็นด้านความยุติธรรมและภูมิรัฐศาสตร์

    https://www.techradar.com/pro/you-really-want-every-person-to-have-their-own-dedicated-gpu-openai-becomes-nvidias-biggest-cheerleader-as-its-president-calls-for-10-billion-gpu-bonanza-but-no-mention-of-the-petawatt-electricity-requirement-these-will-command
    ⚡ “OpenAI ฝันใหญ่: GPU 10 พันล้านตัวเพื่อ AI ส่วนตัวสำหรับทุกคน — แต่พลังงานระดับ ‘เตาปฏิกรณ์นิวเคลียร์’ ยังไม่มีใครพูดถึง” Greg Brockman ประธานของ OpenAI ได้เปิดเผยวิสัยทัศน์สุดทะเยอทะยานในงานสัมภาษณ์ร่วมกับ Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia และ Sam Altman ซีอีโอของ OpenAI โดยเขาเสนอแนวคิดว่า “ทุกคนควรมี GPU ส่วนตัว” เพื่อให้ AI สามารถทำงานได้ตลอดเวลา แม้ในขณะที่เจ้าของกำลังหลับอยู่ แนวคิดนี้คล้ายกับความฝันของ Bill Gates ในยุค 90 ที่เคยพูดว่า “คอมพิวเตอร์ทุกโต๊ะ” ซึ่งในวันนี้กลายเป็นจริงแล้ว Brockman เชื่อว่า GPU จะกลายเป็นทรัพยากรพื้นฐานของเศรษฐกิจยุคใหม่ เหมือนกับเงินตรา โดยเขาคาดว่าโลกจะต้องใช้ GPU ถึง 10 พันล้านตัวเพื่อรองรับการใช้งาน AI อย่างเต็มรูปแบบ Nvidia ซึ่งเป็นพันธมิตรหลักของ OpenAI ได้ประกาศลงทุนกว่า 100 พันล้านดอลลาร์เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาดมหึมา โดยเริ่มจากการติดตั้ง GPU จำนวน 4–5 ล้านตัวในศูนย์ข้อมูลที่ใช้พลังงานเทียบเท่าเตาปฏิกรณ์นิวเคลียร์ 10 เครื่อง หรือประมาณ 10 กิกะวัตต์ อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ขาดหายไปจากวิสัยทัศน์นี้คือ “พลังงาน” ที่จำเป็นในการขับเคลื่อนระบบดังกล่าว เพราะการใช้ GPU จำนวนมหาศาลจะต้องใช้ไฟฟ้าระดับ petawatt ซึ่งอาจเกินขีดความสามารถของโครงข่ายไฟฟ้าทั่วโลกในปัจจุบัน นักวิเคราะห์เตือนว่า หาก OpenAI เดินหน้าตามแผนนี้จริง การใช้พลังงานอาจเพิ่มขึ้นถึง 125 เท่าในไม่กี่ปีข้างหน้า และอาจเทียบเท่ากับการใช้พลังงานของประเทศขนาดใหญ่ เช่น อินเดีย ซึ่งทำให้เกิดคำถามว่า “เราจะผลิตไฟฟ้าจากไหน?” และ “ใครจะได้ใช้ GPU เหล่านี้?” ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Greg Brockman เสนอแนวคิดให้ทุกคนมี GPU ส่วนตัวเพื่อใช้งาน AI ➡️ OpenAI ต้องการ GPU จำนวน 10 พันล้านตัวเพื่อรองรับวิสัยทัศน์นี้ ➡️ Nvidia ลงทุน 100 พันล้านดอลลาร์เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ➡️ เริ่มจากการติดตั้ง GPU 4–5 ล้านตัวในศูนย์ข้อมูล ➡️ ศูนย์ข้อมูลใช้พลังงานเทียบเท่าเตาปฏิกรณ์นิวเคลียร์ 10 เครื่อง ➡️ Brockman เชื่อว่า GPU จะกลายเป็นทรัพยากรพื้นฐานของเศรษฐกิจ ➡️ Altman เปรียบโครงการนี้กับโครงการ Apollo ของ NASA ➡️ ความต้องการ compute เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วทั่วโลก ➡️ Nvidia เป็นผู้ผลิต GPU รายใหญ่ที่สุดที่ใช้ในโมเดล AI ขนาดใหญ่ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ OpenAI เคยประกาศแผนใช้ GPU 100 ล้านตัวภายในปี 2025 ➡️ Elon Musk เคยกล่าวว่า xAI จะใช้ GPU เทียบเท่า H100 จำนวน 50 ล้านตัวภายในปี 2030 ➡️ การใช้ GPU ในระดับนี้ต้องการการลงทุนด้านพลังงานและโครงสร้างพื้นฐานมหาศาล ➡️ นักวิจัยบางคนเปรียบเทียบการใช้ GPU กับการใช้ทรัพยากรธรรมชาติ เช่น น้ำมันหรือแร่หายาก ➡️ การกระจาย GPU อย่างเท่าเทียมอาจกลายเป็นประเด็นด้านความยุติธรรมและภูมิรัฐศาสตร์ https://www.techradar.com/pro/you-really-want-every-person-to-have-their-own-dedicated-gpu-openai-becomes-nvidias-biggest-cheerleader-as-its-president-calls-for-10-billion-gpu-bonanza-but-no-mention-of-the-petawatt-electricity-requirement-these-will-command
    WWW.TECHRADAR.COM
    Nvidia and OpenAI plot massive GPU expansion
    Global resource limits cast doubt on visions of universal GPU allocation
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 197 มุมมอง 0 รีวิว
  • “CEO ใหญ่ชี้ AI จะนำไปสู่การทำงานแค่ 3 วันต่อสัปดาห์ — แต่คำถามคือ ใครจะได้ประโยชน์จริง?”

    ในยุคที่ AI กำลังเปลี่ยนโฉมโลกการทำงานอย่างรวดเร็ว บรรดาผู้นำเทคโนโลยีระดับโลกต่างออกมาแสดงความเห็นว่า “การทำงาน 3 วันต่อสัปดาห์” อาจกลายเป็นความจริงในอนาคตอันใกล้ โดยเฉพาะเมื่อ AI เข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ลดงานซ้ำซ้อน และปลดล็อกเวลาส่วนตัวให้กับมนุษย์

    Eric Yuan ซีอีโอของ Zoom กล่าวกับ New York Times ว่า “ทุกบริษัทจะสนับสนุนการทำงาน 3 หรือ 4 วันต่อสัปดาห์” เพราะ AI จะช่วยให้ทุกคนมีเวลามากขึ้น ขณะที่ Bill Gates ก็เคยพูดในหลายเวทีว่า AI อาจทำให้มนุษย์ไม่ต้องทำงานเต็มสัปดาห์อีกต่อไป แม้จะเตือนว่าอาชีพที่เคยคิดว่า AI ทำแทนไม่ได้ เช่น แพทย์หรือครู ก็อาจถูกแทนที่ได้

    Jensen Huang จาก Nvidia เปรียบ AI กับการปฏิวัติอุตสาหกรรม โดยเชื่อว่ามันจะเปลี่ยนพฤติกรรมทางสังคม และอาจนำไปสู่การทำงาน 4 วันต่อสัปดาห์ ส่วน Jamie Dimon จาก JPMorgan และ Bernie Sanders ก็เคยพูดถึงแนวโน้มนี้เช่นกัน

    แต่ในอีกด้านหนึ่ง หลายงานวิจัยกลับตั้งคำถามว่า AI จะเพิ่มประสิทธิภาพจริงหรือไม่ เช่น รายงานจาก McKinsey พบว่า 80% ของบริษัทที่ใช้ AI ยังไม่สามารถเพิ่มกำไรได้ และ MIT ระบุว่า 95% ของโครงการ AI ในองค์กรล้มเหลว ขณะที่พนักงานจำนวนมากรู้สึกเบื่อหน่ายและหมดแรงจากการต้องแก้ “งานที่ AI ทำผิด” หรือที่เรียกว่า “AI Workslop”

    แม้จะมีความหวังเรื่องการลดวันทำงาน แต่ก็มีคำถามว่า AI จะลดชั่วโมงทำงาน หรือจะลดจำนวนพนักงานกันแน่ เพราะมีบริษัทอย่าง Klarna ที่ปลดพนักงานจำนวนมากเพื่อใช้ AI แทน ก่อนจะพบปัญหาคุณภาพและต้องถอยกลับ ขณะที่ IBM เลิกจ้างฝ่าย HR แต่จ้างเพิ่มในสายงานโปรแกรมเมอร์และฝ่ายขาย

    สุดท้ายแล้ว คำถามสำคัญคือ: AI จะช่วยให้เราทำงานน้อยลง หรือแค่ทำให้เราทำงานหนักขึ้นในเวลาที่สั้นลง?

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Eric Yuan (Zoom) เชื่อว่าทุกบริษัทจะสนับสนุนการทำงาน 3–4 วันต่อสัปดาห์
    Bill Gates เคยพูดว่า AI อาจทำให้มนุษย์ทำงานแค่ 3 วันต่อสัปดาห์
    Jensen Huang (Nvidia) เปรียบ AI กับการปฏิวัติอุตสาหกรรม และเชื่อว่าจะเปลี่ยนพฤติกรรมสังคม
    Jamie Dimon และ Bernie Sanders ก็เคยพูดถึงแนวโน้มการลดวันทำงาน
    รายงานจาก McKinsey พบว่า 80% ของบริษัทที่ใช้ AI ยังไม่เพิ่มกำไร
    MIT ระบุว่า 95% ของโครงการ AI ในองค์กรล้มเหลว
    พนักงานบางส่วนรู้สึกเบื่อและหมดแรงจากการแก้งานที่ AI ทำผิด
    Klarna ปลดพนักงานจำนวนมากเพื่อใช้ AI ก่อนจะพบปัญหาคุณภาพ
    IBM เลิกจ้างฝ่าย HR แต่จ้างเพิ่มในสายงานเทคโนโลยี
    รายงานจาก Tech.co ระบุว่า 93% ของบริษัทที่ใช้ AI เปิดรับแนวคิดการทำงาน 4 วันต่อสัปดาห์

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    การทดลองทำงาน 4 วันต่อสัปดาห์ในหลายประเทศพบว่าพนักงานมีความสุขและประสิทธิภาพดีขึ้น
    AI สามารถช่วยลดงานซ้ำซ้อน เช่น การจัดการเอกสาร การตอบอีเมล หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น
    แนวคิด “digital twin” อาจช่วยให้พนักงานมีตัวแทน AI ทำงานแทนในบางส่วน
    การลดวันทำงานอาจช่วยลดภาวะหมดไฟ (burnout) และเพิ่มคุณภาพชีวิต
    การใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพต้องอาศัยการฝึกอบรมและการปรับโครงสร้างองค์กร

    https://www.slashgear.com/1984496/eric-yuan-bill-gates-ceo-three-day-work-week-thanks-to-ai/
    🧠 “CEO ใหญ่ชี้ AI จะนำไปสู่การทำงานแค่ 3 วันต่อสัปดาห์ — แต่คำถามคือ ใครจะได้ประโยชน์จริง?” ในยุคที่ AI กำลังเปลี่ยนโฉมโลกการทำงานอย่างรวดเร็ว บรรดาผู้นำเทคโนโลยีระดับโลกต่างออกมาแสดงความเห็นว่า “การทำงาน 3 วันต่อสัปดาห์” อาจกลายเป็นความจริงในอนาคตอันใกล้ โดยเฉพาะเมื่อ AI เข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ลดงานซ้ำซ้อน และปลดล็อกเวลาส่วนตัวให้กับมนุษย์ Eric Yuan ซีอีโอของ Zoom กล่าวกับ New York Times ว่า “ทุกบริษัทจะสนับสนุนการทำงาน 3 หรือ 4 วันต่อสัปดาห์” เพราะ AI จะช่วยให้ทุกคนมีเวลามากขึ้น ขณะที่ Bill Gates ก็เคยพูดในหลายเวทีว่า AI อาจทำให้มนุษย์ไม่ต้องทำงานเต็มสัปดาห์อีกต่อไป แม้จะเตือนว่าอาชีพที่เคยคิดว่า AI ทำแทนไม่ได้ เช่น แพทย์หรือครู ก็อาจถูกแทนที่ได้ Jensen Huang จาก Nvidia เปรียบ AI กับการปฏิวัติอุตสาหกรรม โดยเชื่อว่ามันจะเปลี่ยนพฤติกรรมทางสังคม และอาจนำไปสู่การทำงาน 4 วันต่อสัปดาห์ ส่วน Jamie Dimon จาก JPMorgan และ Bernie Sanders ก็เคยพูดถึงแนวโน้มนี้เช่นกัน แต่ในอีกด้านหนึ่ง หลายงานวิจัยกลับตั้งคำถามว่า AI จะเพิ่มประสิทธิภาพจริงหรือไม่ เช่น รายงานจาก McKinsey พบว่า 80% ของบริษัทที่ใช้ AI ยังไม่สามารถเพิ่มกำไรได้ และ MIT ระบุว่า 95% ของโครงการ AI ในองค์กรล้มเหลว ขณะที่พนักงานจำนวนมากรู้สึกเบื่อหน่ายและหมดแรงจากการต้องแก้ “งานที่ AI ทำผิด” หรือที่เรียกว่า “AI Workslop” แม้จะมีความหวังเรื่องการลดวันทำงาน แต่ก็มีคำถามว่า AI จะลดชั่วโมงทำงาน หรือจะลดจำนวนพนักงานกันแน่ เพราะมีบริษัทอย่าง Klarna ที่ปลดพนักงานจำนวนมากเพื่อใช้ AI แทน ก่อนจะพบปัญหาคุณภาพและต้องถอยกลับ ขณะที่ IBM เลิกจ้างฝ่าย HR แต่จ้างเพิ่มในสายงานโปรแกรมเมอร์และฝ่ายขาย สุดท้ายแล้ว คำถามสำคัญคือ: AI จะช่วยให้เราทำงานน้อยลง หรือแค่ทำให้เราทำงานหนักขึ้นในเวลาที่สั้นลง? ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Eric Yuan (Zoom) เชื่อว่าทุกบริษัทจะสนับสนุนการทำงาน 3–4 วันต่อสัปดาห์ ➡️ Bill Gates เคยพูดว่า AI อาจทำให้มนุษย์ทำงานแค่ 3 วันต่อสัปดาห์ ➡️ Jensen Huang (Nvidia) เปรียบ AI กับการปฏิวัติอุตสาหกรรม และเชื่อว่าจะเปลี่ยนพฤติกรรมสังคม ➡️ Jamie Dimon และ Bernie Sanders ก็เคยพูดถึงแนวโน้มการลดวันทำงาน ➡️ รายงานจาก McKinsey พบว่า 80% ของบริษัทที่ใช้ AI ยังไม่เพิ่มกำไร ➡️ MIT ระบุว่า 95% ของโครงการ AI ในองค์กรล้มเหลว ➡️ พนักงานบางส่วนรู้สึกเบื่อและหมดแรงจากการแก้งานที่ AI ทำผิด ➡️ Klarna ปลดพนักงานจำนวนมากเพื่อใช้ AI ก่อนจะพบปัญหาคุณภาพ ➡️ IBM เลิกจ้างฝ่าย HR แต่จ้างเพิ่มในสายงานเทคโนโลยี ➡️ รายงานจาก Tech.co ระบุว่า 93% ของบริษัทที่ใช้ AI เปิดรับแนวคิดการทำงาน 4 วันต่อสัปดาห์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ การทดลองทำงาน 4 วันต่อสัปดาห์ในหลายประเทศพบว่าพนักงานมีความสุขและประสิทธิภาพดีขึ้น ➡️ AI สามารถช่วยลดงานซ้ำซ้อน เช่น การจัดการเอกสาร การตอบอีเมล หรือการวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น ➡️ แนวคิด “digital twin” อาจช่วยให้พนักงานมีตัวแทน AI ทำงานแทนในบางส่วน ➡️ การลดวันทำงานอาจช่วยลดภาวะหมดไฟ (burnout) และเพิ่มคุณภาพชีวิต ➡️ การใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพต้องอาศัยการฝึกอบรมและการปรับโครงสร้างองค์กร https://www.slashgear.com/1984496/eric-yuan-bill-gates-ceo-three-day-work-week-thanks-to-ai/
    WWW.SLASHGEAR.COM
    These Big Tech CEOs Think A 3-Day Work Week Is Coming, Thanks To AI - SlashGear
    AI promises productivity gains, and one way that could manifest is by shortening the work week. These tech CEOs think it'll happen, but others are skeptical.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 171 มุมมอง 0 รีวิว
  • "โลกการสื่อสารทำให้ โลกแคบลง"
    ทำให้รู้ปัจจุบัน ทันด่วน
    แต่ ทำให้เกิดการ สะสม ซึม สิ่งที่ จ้องจะหาองค์ประกอบ มา
    สร้าง แนวคิดและความปั่นป่วนรูปแบบใหม่
    เพราะ ในทุกพื้นที่ มีจุดด้อย ทางความคิดที่แตกต่างกัน
    นำไปสู่การ สร้างสิ่งที่เห็น แต่ไม่ใช่สิ่งที่เป็น

    ปล.สู่บทสรุป "จริงๆ เท็จๆ เท็จๆ จริงๆ" ยักใยเราจนเราคิดว่า "ชั่งหัวมันปะไร ไม่ใช่หัวตูแล้ว"
    "โลกการสื่อสารทำให้ โลกแคบลง" ทำให้รู้ปัจจุบัน ทันด่วน แต่ ทำให้เกิดการ สะสม ซึม สิ่งที่ จ้องจะหาองค์ประกอบ มา สร้าง แนวคิดและความปั่นป่วนรูปแบบใหม่ เพราะ ในทุกพื้นที่ มีจุดด้อย ทางความคิดที่แตกต่างกัน นำไปสู่การ สร้างสิ่งที่เห็น แต่ไม่ใช่สิ่งที่เป็น ปล.สู่บทสรุป "จริงๆ เท็จๆ เท็จๆ จริงๆ" ยักใยเราจนเราคิดว่า "ชั่งหัวมันปะไร ไม่ใช่หัวตูแล้ว"
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 127 มุมมอง 0 รีวิว
  • “OpenAI จับมือ Samsung สร้างศูนย์ข้อมูลลอยน้ำและโรงไฟฟ้า — ยกระดับโครงสร้างพื้นฐาน AI สู่ระดับโลก”

    OpenAI และ Samsung ได้ลงนามในหนังสือแสดงเจตจำนง (Letter of Intent) สำหรับความร่วมมือครั้งใหญ่ที่ครอบคลุมหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่เซมิคอนดักเตอร์ ศูนย์ข้อมูล การต่อเรือ บริการคลาวด์ ไปจนถึงเทคโนโลยีทางทะเล โดยมีเป้าหมายเพื่อผลักดันโครงการ Project Stargate ซึ่งเป็นแผนการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาดมหึมาทั่วโลก

    Samsung Electronics จะเป็นพันธมิตรด้านหน่วยความจำหลักของ OpenAI โดยจะจัดส่ง DRAM wafers สูงถึง 900,000 แผ่นต่อเดือน เพื่อรองรับความต้องการของศูนย์ข้อมูล Stargate ที่ใช้ GPU ระดับสูงอย่าง Nvidia Blackwell ในการประมวลผลโมเดล AI ขนาดใหญ่

    Samsung SDS จะร่วมออกแบบและบริหารศูนย์ข้อมูล AI พร้อมให้บริการ AI สำหรับองค์กร และเป็นตัวแทนจำหน่าย ChatGPT Enterprise ในเกาหลีใต้ เพื่อสนับสนุนการนำ AI ไปใช้ในธุรกิจท้องถิ่น

    ที่น่าตื่นเต้นคือ Samsung Heavy Industries และ Samsung C&T จะร่วมมือกับ OpenAI ในการพัฒนา “ศูนย์ข้อมูลลอยน้ำ” และอาจขยายไปสู่ “โรงไฟฟ้าลอยน้ำ” และ “ศูนย์ควบคุมลอยน้ำ” โดยใช้ความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมทางทะเลของ Samsung เพื่อแก้ปัญหาการขาดแคลนพื้นที่บนบก ลดต้นทุนการทำความเย็น และลดการปล่อยคาร์บอน

    แนวคิดนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่เสียทีเดียว — โครงการ Stockton ในแคลิฟอร์เนียเริ่มใช้ศูนย์ข้อมูลลอยน้ำตั้งแต่ปี 2021 และในญี่ปุ่นก็มีแผนสร้างศูนย์ข้อมูลพลังงานแสงอาทิตย์ลอยน้ำ ส่วนในเดือนมิถุนายน 2025 มีการเสนอแนวคิดศูนย์ข้อมูลลอยน้ำพลังงานนิวเคลียร์โดยองค์กรวิศวกรรมในสหรัฐฯ

    การประกาศความร่วมมือครั้งนี้เกิดขึ้นเพียงไม่กี่วันหลังจาก Nvidia ลงทุน $100 พันล้านใน OpenAI เพื่อจัดซื้อชิปของตัวเอง ซึ่งสะท้อนว่า OpenAI ต้องการลดการพึ่งพาพันธมิตร hyperscaler อย่าง Microsoft และสร้างโครงสร้างพื้นฐานของตัวเองให้แข็งแกร่งขึ้น

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    OpenAI และ Samsung ลงนามความร่วมมือเพื่อพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับโลก
    Samsung Electronics จะจัดส่ง DRAM wafers สูงถึง 900,000 แผ่นต่อเดือน
    Samsung SDS จะร่วมออกแบบศูนย์ข้อมูล AI และเป็นตัวแทนจำหน่าย ChatGPT Enterprise
    Samsung Heavy Industries และ Samsung C&T จะพัฒนาศูนย์ข้อมูลลอยน้ำร่วมกับ OpenAI
    แนวคิดศูนย์ข้อมูลลอยน้ำช่วยแก้ปัญหาพื้นที่จำกัด ลดต้นทุนความเย็น และลดคาร์บอน
    มีแผนขยายไปสู่โรงไฟฟ้าลอยน้ำและศูนย์ควบคุมลอยน้ำในอนาคต
    ความร่วมมือครั้งนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Project Stargate ของ OpenAI
    Nvidia ลงทุน $100 พันล้านใน OpenAI เพื่อจัดซื้อ GPU สำหรับศูนย์ข้อมูล Stargate
    OpenAI ต้องการลดการพึ่งพา Microsoft และสร้างโครงสร้างพื้นฐานของตัวเอง

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Project Stargate มีเป้าหมายลงทุน $500 พันล้านในโครงสร้างพื้นฐาน AI ภายใน 4 ปี
    DRAM wafers ที่ใช้ใน Stargate อาจกินสัดส่วนถึง 40% ของกำลังผลิต DRAM ทั่วโลก
    Floating data centers เริ่มมีการใช้งานจริงในหลายประเทศ เช่น สหรัฐฯ และญี่ปุ่น
    Samsung SDS ยังมีบทบาทในการให้คำปรึกษาและบริการ AI สำหรับองค์กร
    ความร่วมมือครั้งนี้ช่วยผลักดันเกาหลีใต้สู่การเป็นประเทศผู้นำด้าน AI ระดับโลก

    https://www.techradar.com/pro/samsung-will-collaborate-with-openai-to-develop-floating-data-centers-and-power-plants-as-sam-altman-rushes-to-compete-with-his-firms-own-partners
    🌊 “OpenAI จับมือ Samsung สร้างศูนย์ข้อมูลลอยน้ำและโรงไฟฟ้า — ยกระดับโครงสร้างพื้นฐาน AI สู่ระดับโลก” OpenAI และ Samsung ได้ลงนามในหนังสือแสดงเจตจำนง (Letter of Intent) สำหรับความร่วมมือครั้งใหญ่ที่ครอบคลุมหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่เซมิคอนดักเตอร์ ศูนย์ข้อมูล การต่อเรือ บริการคลาวด์ ไปจนถึงเทคโนโลยีทางทะเล โดยมีเป้าหมายเพื่อผลักดันโครงการ Project Stargate ซึ่งเป็นแผนการสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ขนาดมหึมาทั่วโลก Samsung Electronics จะเป็นพันธมิตรด้านหน่วยความจำหลักของ OpenAI โดยจะจัดส่ง DRAM wafers สูงถึง 900,000 แผ่นต่อเดือน เพื่อรองรับความต้องการของศูนย์ข้อมูล Stargate ที่ใช้ GPU ระดับสูงอย่าง Nvidia Blackwell ในการประมวลผลโมเดล AI ขนาดใหญ่ Samsung SDS จะร่วมออกแบบและบริหารศูนย์ข้อมูล AI พร้อมให้บริการ AI สำหรับองค์กร และเป็นตัวแทนจำหน่าย ChatGPT Enterprise ในเกาหลีใต้ เพื่อสนับสนุนการนำ AI ไปใช้ในธุรกิจท้องถิ่น ที่น่าตื่นเต้นคือ Samsung Heavy Industries และ Samsung C&T จะร่วมมือกับ OpenAI ในการพัฒนา “ศูนย์ข้อมูลลอยน้ำ” และอาจขยายไปสู่ “โรงไฟฟ้าลอยน้ำ” และ “ศูนย์ควบคุมลอยน้ำ” โดยใช้ความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมทางทะเลของ Samsung เพื่อแก้ปัญหาการขาดแคลนพื้นที่บนบก ลดต้นทุนการทำความเย็น และลดการปล่อยคาร์บอน แนวคิดนี้ไม่ใช่เรื่องใหม่เสียทีเดียว — โครงการ Stockton ในแคลิฟอร์เนียเริ่มใช้ศูนย์ข้อมูลลอยน้ำตั้งแต่ปี 2021 และในญี่ปุ่นก็มีแผนสร้างศูนย์ข้อมูลพลังงานแสงอาทิตย์ลอยน้ำ ส่วนในเดือนมิถุนายน 2025 มีการเสนอแนวคิดศูนย์ข้อมูลลอยน้ำพลังงานนิวเคลียร์โดยองค์กรวิศวกรรมในสหรัฐฯ การประกาศความร่วมมือครั้งนี้เกิดขึ้นเพียงไม่กี่วันหลังจาก Nvidia ลงทุน $100 พันล้านใน OpenAI เพื่อจัดซื้อชิปของตัวเอง ซึ่งสะท้อนว่า OpenAI ต้องการลดการพึ่งพาพันธมิตร hyperscaler อย่าง Microsoft และสร้างโครงสร้างพื้นฐานของตัวเองให้แข็งแกร่งขึ้น ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ OpenAI และ Samsung ลงนามความร่วมมือเพื่อพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน AI ระดับโลก ➡️ Samsung Electronics จะจัดส่ง DRAM wafers สูงถึง 900,000 แผ่นต่อเดือน ➡️ Samsung SDS จะร่วมออกแบบศูนย์ข้อมูล AI และเป็นตัวแทนจำหน่าย ChatGPT Enterprise ➡️ Samsung Heavy Industries และ Samsung C&T จะพัฒนาศูนย์ข้อมูลลอยน้ำร่วมกับ OpenAI ➡️ แนวคิดศูนย์ข้อมูลลอยน้ำช่วยแก้ปัญหาพื้นที่จำกัด ลดต้นทุนความเย็น และลดคาร์บอน ➡️ มีแผนขยายไปสู่โรงไฟฟ้าลอยน้ำและศูนย์ควบคุมลอยน้ำในอนาคต ➡️ ความร่วมมือครั้งนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Project Stargate ของ OpenAI ➡️ Nvidia ลงทุน $100 พันล้านใน OpenAI เพื่อจัดซื้อ GPU สำหรับศูนย์ข้อมูล Stargate ➡️ OpenAI ต้องการลดการพึ่งพา Microsoft และสร้างโครงสร้างพื้นฐานของตัวเอง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Project Stargate มีเป้าหมายลงทุน $500 พันล้านในโครงสร้างพื้นฐาน AI ภายใน 4 ปี ➡️ DRAM wafers ที่ใช้ใน Stargate อาจกินสัดส่วนถึง 40% ของกำลังผลิต DRAM ทั่วโลก ➡️ Floating data centers เริ่มมีการใช้งานจริงในหลายประเทศ เช่น สหรัฐฯ และญี่ปุ่น ➡️ Samsung SDS ยังมีบทบาทในการให้คำปรึกษาและบริการ AI สำหรับองค์กร ➡️ ความร่วมมือครั้งนี้ช่วยผลักดันเกาหลีใต้สู่การเป็นประเทศผู้นำด้าน AI ระดับโลก https://www.techradar.com/pro/samsung-will-collaborate-with-openai-to-develop-floating-data-centers-and-power-plants-as-sam-altman-rushes-to-compete-with-his-firms-own-partners
    WWW.TECHRADAR.COM
    OpenAI and Samsung plan floating data centers and power plants
    Going to sea could solve the issue of land scarcity for infrastructure
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 223 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Ultrahuman เปิดตัว Blood Vision Cloud — วิเคราะห์ผลเลือดด้วย AI ฟรี พร้อมแนะนำสุขภาพแบบเจาะลึก”

    Ultrahuman บริษัทเทคโนโลยีสุขภาพจากอินเดียเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ “Blood Vision Cloud” ที่เปลี่ยนวิธีการดูแลสุขภาพส่วนบุคคลไปอย่างสิ้นเชิง โดยผู้ใช้สามารถอัปโหลดผลตรวจเลือดเก่า ๆ เข้าแอป Ultrahuman แล้วให้ระบบ AI วิเคราะห์ข้อมูล พร้อมสรุปแนวโน้มสุขภาพระยะยาว แนะนำอาหารและอาหารเสริมที่เหมาะสม รวมถึงให้คะแนน “Blood Age” เพื่อดูว่าร่างกายของคุณแก่เร็วแค่ไหนจากภายใน

    ฟีเจอร์นี้เปิดให้ใช้งานฟรีทั่วโลกผ่านแอป Ultrahuman โดยไม่จำเป็นต้องใช้ผลิตภัณฑ์อื่นของบริษัท เช่น Ring Air หรือ M1 Glucose Tracker แม้จะสามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากอุปกรณ์เหล่านั้นเพื่อให้ได้ภาพรวมสุขภาพที่แม่นยำยิ่งขึ้น

    Blood Vision Cloud ยังสามารถแสดงผลแบบแดชบอร์ดที่เข้าใจง่าย โดยดึงข้อมูลจากไฟล์ PDF ผลเลือดของผู้ใช้ แล้วแสดงว่าค่าต่าง ๆ อยู่ในช่วงปกติหรือไม่ พร้อมคำแนะนำจาก “AI Clinician” ที่ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจผลตรวจได้โดยไม่ต้องรอพบแพทย์

    นอกจากนี้ Ultrahuman ยังมีแผนขยายการวิเคราะห์ไปยัง CT scan, MRI และรายงานวินิจฉัยอื่น ๆ ในอนาคต และเปิดบริการ Blood Vision Essentials ในราคา $99 สำหรับผู้ที่ต้องการตรวจเลือดใหม่ รวมถึงแผน Blood Vision Annual Plan ราคา $499 ที่ขยายบริการไปยัง UK, ออสเตรเลีย, ซาอุดิอาระเบีย และ UAE

    แม้จะมีคู่แข่งอย่าง Oura และ Whoop ที่มีฟีเจอร์คล้ายกัน แต่ Ultrahuman หวังว่า Blood Vision Cloud จะเป็นจุดเปลี่ยนที่ทำให้การดูแลสุขภาพเชิงป้องกันเข้าถึงได้ง่ายขึ้น และเป็น “การแพทย์ก่อนป่วย” ที่ทุกคนควรได้รับ

    ข้อมูลสำคัญจากข่าว
    Blood Vision Cloud เป็นฟีเจอร์ใหม่ของ Ultrahuman ที่วิเคราะห์ผลเลือดด้วย AI
    ผู้ใช้สามารถอัปโหลดผลตรวจเลือดเก่าในรูปแบบ PDF เพื่อรับคำแนะนำสุขภาพ
    ระบบให้ข้อมูลเชิงลึก เช่น แนวโน้มสุขภาพ, คำแนะนำอาหารเสริม, และคะแนน Blood Age
    ใช้งานได้ฟรีทั่วโลกผ่านแอป Ultrahuman โดยไม่ต้องมีอุปกรณ์เสริม
    สามารถเชื่อมโยงข้อมูลจาก Ring Air และ UltraTrace เพื่อวิเคราะห์เชิงลึก
    มีแผนขยายการวิเคราะห์ไปยัง CT scan, MRI และรายงานวินิจฉัยอื่น ๆ
    เปิดบริการ Blood Vision Essentials ราคา $99 และ Annual Plan ราคา $499
    ขยายบริการไปยัง UK, ออสเตรเลีย, ซาอุดิอาระเบีย และ UAE

    ข้อมูลเสริมจากภายนอก
    Blood Age เป็นแนวคิดที่ใช้วัดอายุทางชีวภาพจากค่าบ่งชี้ในเลือด
    AI Clinician เป็นระบบที่ช่วยแปลผลตรวจสุขภาพให้เข้าใจง่ายขึ้น
    การวิเคราะห์ผลเลือดด้วย AI ช่วยลดภาระของแพทย์และเพิ่มการเข้าถึงข้อมูล
    Oura และ Whoop มีฟีเจอร์คล้ายกัน เช่น Health Panels และ Advanced Labs
    การดูแลสุขภาพเชิงป้องกัน (preventive care) กำลังเป็นเทรนด์สำคัญในวงการแพทย์

    https://www.techradar.com/health-fitness/this-wearable-now-offers-free-blood-analysis-to-help-you-understand-your-health
    🩸 “Ultrahuman เปิดตัว Blood Vision Cloud — วิเคราะห์ผลเลือดด้วย AI ฟรี พร้อมแนะนำสุขภาพแบบเจาะลึก” Ultrahuman บริษัทเทคโนโลยีสุขภาพจากอินเดียเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ “Blood Vision Cloud” ที่เปลี่ยนวิธีการดูแลสุขภาพส่วนบุคคลไปอย่างสิ้นเชิง โดยผู้ใช้สามารถอัปโหลดผลตรวจเลือดเก่า ๆ เข้าแอป Ultrahuman แล้วให้ระบบ AI วิเคราะห์ข้อมูล พร้อมสรุปแนวโน้มสุขภาพระยะยาว แนะนำอาหารและอาหารเสริมที่เหมาะสม รวมถึงให้คะแนน “Blood Age” เพื่อดูว่าร่างกายของคุณแก่เร็วแค่ไหนจากภายใน ฟีเจอร์นี้เปิดให้ใช้งานฟรีทั่วโลกผ่านแอป Ultrahuman โดยไม่จำเป็นต้องใช้ผลิตภัณฑ์อื่นของบริษัท เช่น Ring Air หรือ M1 Glucose Tracker แม้จะสามารถเชื่อมโยงข้อมูลจากอุปกรณ์เหล่านั้นเพื่อให้ได้ภาพรวมสุขภาพที่แม่นยำยิ่งขึ้น Blood Vision Cloud ยังสามารถแสดงผลแบบแดชบอร์ดที่เข้าใจง่าย โดยดึงข้อมูลจากไฟล์ PDF ผลเลือดของผู้ใช้ แล้วแสดงว่าค่าต่าง ๆ อยู่ในช่วงปกติหรือไม่ พร้อมคำแนะนำจาก “AI Clinician” ที่ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจผลตรวจได้โดยไม่ต้องรอพบแพทย์ นอกจากนี้ Ultrahuman ยังมีแผนขยายการวิเคราะห์ไปยัง CT scan, MRI และรายงานวินิจฉัยอื่น ๆ ในอนาคต และเปิดบริการ Blood Vision Essentials ในราคา $99 สำหรับผู้ที่ต้องการตรวจเลือดใหม่ รวมถึงแผน Blood Vision Annual Plan ราคา $499 ที่ขยายบริการไปยัง UK, ออสเตรเลีย, ซาอุดิอาระเบีย และ UAE แม้จะมีคู่แข่งอย่าง Oura และ Whoop ที่มีฟีเจอร์คล้ายกัน แต่ Ultrahuman หวังว่า Blood Vision Cloud จะเป็นจุดเปลี่ยนที่ทำให้การดูแลสุขภาพเชิงป้องกันเข้าถึงได้ง่ายขึ้น และเป็น “การแพทย์ก่อนป่วย” ที่ทุกคนควรได้รับ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Blood Vision Cloud เป็นฟีเจอร์ใหม่ของ Ultrahuman ที่วิเคราะห์ผลเลือดด้วย AI ➡️ ผู้ใช้สามารถอัปโหลดผลตรวจเลือดเก่าในรูปแบบ PDF เพื่อรับคำแนะนำสุขภาพ ➡️ ระบบให้ข้อมูลเชิงลึก เช่น แนวโน้มสุขภาพ, คำแนะนำอาหารเสริม, และคะแนน Blood Age ➡️ ใช้งานได้ฟรีทั่วโลกผ่านแอป Ultrahuman โดยไม่ต้องมีอุปกรณ์เสริม ➡️ สามารถเชื่อมโยงข้อมูลจาก Ring Air และ UltraTrace เพื่อวิเคราะห์เชิงลึก ➡️ มีแผนขยายการวิเคราะห์ไปยัง CT scan, MRI และรายงานวินิจฉัยอื่น ๆ ➡️ เปิดบริการ Blood Vision Essentials ราคา $99 และ Annual Plan ราคา $499 ➡️ ขยายบริการไปยัง UK, ออสเตรเลีย, ซาอุดิอาระเบีย และ UAE ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Blood Age เป็นแนวคิดที่ใช้วัดอายุทางชีวภาพจากค่าบ่งชี้ในเลือด ➡️ AI Clinician เป็นระบบที่ช่วยแปลผลตรวจสุขภาพให้เข้าใจง่ายขึ้น ➡️ การวิเคราะห์ผลเลือดด้วย AI ช่วยลดภาระของแพทย์และเพิ่มการเข้าถึงข้อมูล ➡️ Oura และ Whoop มีฟีเจอร์คล้ายกัน เช่น Health Panels และ Advanced Labs ➡️ การดูแลสุขภาพเชิงป้องกัน (preventive care) กำลังเป็นเทรนด์สำคัญในวงการแพทย์ https://www.techradar.com/health-fitness/this-wearable-now-offers-free-blood-analysis-to-help-you-understand-your-health
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 216 มุมมอง 0 รีวิว
Pages Boosts