🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: MLPerf Client 1.0 — เครื่องมือทดสอบ AI บนเครื่องส่วนตัวที่ใช้ง่ายขึ้นและครอบคลุมมากขึ้น ในยุคที่ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน แต่หลายคนยังใช้โมเดลผ่านระบบคลาวด์ เช่น ChatGPT หรือ Gemini ซึ่งแม้จะสะดวก แต่ก็มีข้อจำกัดด้านความเป็นส่วนตัวและการควบคุม MLPerf Client 1.0 จึงถูกพัฒนาโดย MLCommons เพื่อให้ผู้ใช้สามารถทดสอบประสิทธิภาพของโมเดล AI บนเครื่องของตัวเอง—ไม่ว่าจะเป็นโน้ตบุ๊ก, เดสก์ท็อป หรือเวิร์กสเตชัน โดยเวอร์ชันใหม่นี้มาพร้อม GUI ที่ใช้งานง่าย และรองรับโมเดลใหม่ ๆ เช่น Llama 3.1, Phi 3.5 และ Phi 4 Reasoning นอกจากนี้ยังรองรับการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์จากหลายค่าย เช่น AMD, Intel, NVIDIA, Apple และ Qualcomm ผ่าน SDK และ execution path ที่หลากหลาย รวมถึงสามารถทดสอบงานที่ซับซ้อน เช่น การสรุปเนื้อหาด้วย context window ขนาด 8000 tokens ✅ MLPerf Client 1.0 เปิดตัวพร้อม GUI ใช้งานง่ายสำหรับผู้ใช้ทั่วไป ➡️ ไม่ต้องใช้ command line เหมือนเวอร์ชันก่อน ➡️ มีระบบมอนิเตอร์ทรัพยากรแบบเรียลไทม์ ✅ รองรับโมเดลใหม่หลายตัว เช่น Llama 2, Llama 3.1, Phi 3.5 และ Phi 4 Reasoning ➡️ ครอบคลุมทั้งโมเดลขนาดเล็กและใหญ่ ➡️ ทดสอบได้ทั้งการสนทนา, การเขียนโค้ด และการสรุปเนื้อหา ✅ สามารถทดสอบงานที่ใช้ context window ขนาดใหญ่ เช่น 4000 และ 8000 tokens ➡️ เหมาะกับการวัดประสิทธิภาพในงานสรุปเนื้อหายาว ➡️ ต้องใช้ GPU ที่มี VRAM อย่างน้อย 16GB ✅ รองรับการเร่งความเร็วด้วยฮาร์ดแวร์จากหลายค่ายผ่าน execution path ต่าง ๆ ➡️ เช่น ONNX Runtime, OpenVINO, MLX, Llama.cpp ➡️ ครอบคลุมทั้ง GPU, NPU และ CPU hybrid ✅ สามารถดาวน์โหลดและใช้งานฟรีผ่าน GitHub ➡️ รองรับ Windows และ macOS ➡️ เหมาะกับนักพัฒนา, นักวิจัย และผู้ใช้ทั่วไป ‼️ การทดสอบบาง workload ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ระดับสูง เช่น GPU 16GB VRAM ขึ้นไป ⛔ ผู้ใช้ทั่วไปอาจไม่สามารถรันได้ครบทุกชุดทดสอบ ⛔ ต้องตรวจสอบสเปกก่อนใช้งาน ‼️ การเปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่างอุปกรณ์ต่าง ๆ อาจไม่แม่นยำหากไม่ได้ตั้งค่าระบบให้เหมือนกัน ⛔ ต้องใช้ configuration ที่เทียบเคียงได้ ⛔ ไม่ควรใช้ผลลัพธ์เพื่อสรุปคุณภาพของฮาร์ดแวร์โดยตรง ‼️ การใช้ execution path ที่ไม่เหมาะกับอุปกรณ์อาจทำให้ผลลัพธ์ผิดเพี้ยน ⛔ เช่น ใช้ path สำหรับ GPU บนระบบที่ไม่มี GPU ⛔ ต้องเลือก path ให้ตรงกับฮาร์ดแวร์ที่ใช้งานจริง ‼️ การทดสอบโมเดลขนาดใหญ่อาจใช้เวลานานและกินทรัพยากรสูง ⛔ อาจทำให้เครื่องร้อนหรือหน่วง ⛔ ควรใช้ในสภาพแวดล้อมที่ควบคุมได้ https://www.tomshardware.com/software/mlperf-client-1-0-ai-benchmark-released-new-testing-toolkit-sports-a-gui-covers-more-models-and-tasks-and-supports-more-hardware-acceleration-paths

🎙️ เรื่องเล่าจากข่าว: AMD เตรียมเปิดตัวชิป NPU แบบแยก เพื่อท้าชน GPU ในยุค AI PC ในยุคที่ AI กลายเป็นหัวใจของการประมวลผลบนพีซี ผู้ผลิตชิปต่างเร่งพัฒนา NPU (Neural Processing Unit) เพื่อรองรับงาน AI โดยเฉพาะ ซึ่ง AMD ก็ไม่ยอมน้อยหน้า ล่าสุดมีการเปิดเผยว่า AMD กำลังพิจารณาเปิดตัว “Discrete NPU” หรือชิป NPU แบบแยกชิ้น ไม่ฝังอยู่ใน CPU หรือ GPU เหมือนที่ผ่านมา Rahul Tikoo หัวหน้าฝ่าย CPU ของ AMD ระบุว่า บริษัทกำลังพูดคุยกับลูกค้าเกี่ยวกับการใช้งานและโอกาสของชิป NPU แบบแยก ซึ่งจะช่วยให้พีซีสามารถประมวลผล AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยไม่ต้องพึ่ง GPU ที่กินไฟและสร้างความร้อนสูง แนวคิดนี้เกิดขึ้นหลังจาก Dell เปิดตัวแล็ปท็อป Pro Max Plus ที่ใช้การ์ด Qualcomm AI 100 ซึ่งเป็น NPU แบบแยกตัวแรกในระดับองค์กร และมีประสิทธิภาพสูงถึง 450 TOPS ในพลังงานเพียง 75 วัตต์ AMD เองก็มีพื้นฐานจากเทคโนโลยี Xilinx ที่ใช้สร้าง NPU ฝังใน Ryzen รุ่นใหม่ และมีโครงการ Gaia ที่ช่วยให้สามารถรันโมเดล LLM ขนาดใหญ่บนเครื่องพีซีได้โดยตรง ✅ AMD เตรียมเปิดตัวชิป NPU แบบแยกสำหรับพีซีในอนาคต ➡️ ไม่ใช่ GPU แต่เป็นตัวเร่ง AI โดยเฉพาะ ➡️ อยู่ระหว่างการพูดคุยกับลูกค้าเกี่ยวกับการใช้งานและโอกาส ✅ ชิป NPU แบบแยกจะช่วยลดภาระของ CPU และ GPU ในการประมวลผล AI ➡️ เหมาะสำหรับงาน inference และการรันโมเดล LLM บนเครื่อง ➡️ ช่วยให้พีซีบางเบายังคงมีประสิทธิภาพสูงด้าน AI ✅ AMD มีพื้นฐานจากเทคโนโลยี Xilinx และโครงการ Gaia สำหรับการรันโมเดล AI บน Ryzen ➡️ ใช้ NPU tile ที่สามารถสร้างได้ถึง 50 TOPS ต่อชิ้น ➡️ สามารถรวมหลาย tile เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพได้ ✅ Dell เปิดตัวแล็ปท็อปที่ใช้การ์ด Qualcomm AI 100 ซึ่งเป็น NPU แบบแยกตัวแรกในระดับองค์กร ➡️ มี 16 AI cores และหน่วยความจำ 32GB ต่อการ์ด ➡️ ประสิทธิภาพสูงถึง 450 TOPS ในพลังงานเพียง 75 วัตต์ ✅ Discrete NPU จะช่วยลดความต้องการ GPU ระดับสูงในตลาด ➡️ ทำให้ราคาการ์ดจอสำหรับเกมเมอร์ลดลง ➡️ เป็นทางเลือกใหม่สำหรับผู้ใช้งาน AI โดยเฉพาะ ✅ AMD XDNA 2 NPU มีประสิทธิภาพสูงถึง 50 TOPS และออกแบบให้ประหยัดพลังงาน ➡️ ใช้ engine tile แบบแยกที่สามารถประมวลผลได้อย่างอิสระ ➡️ รองรับการปรับแต่งโครงสร้างการประมวลผล AI ได้ตามต้องการ ✅ Intel Lunar Lake NPU 4 มีประสิทธิภาพสูงถึง 48 TOPS และออกแบบให้มีพลังงานต่ำ ➡️ ใช้สถาปัตยกรรมแบบ parallel inference pipeline ➡️ มี SHAVE DSP ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล ✅ Qualcomm Snapdragon X Elite มี NPU 45 TOPS และมีประสิทธิภาพสูงในพลังงานต่ำ ➡️ เหมาะกับโน้ตบุ๊กบางเบาและใช้งาน AI แบบต่อเนื่อง ➡️ เป็นผู้นำในด้านประสิทธิภาพต่อวัตต์ ✅ Discrete NPU อาจกลายเป็นอุปกรณ์เสริมใหม่ในพีซี เหมือนกับการ์ดจอในอดีต ➡️ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกอัปเกรดเฉพาะด้าน AI ได้ ➡️ อาจกลายเป็นมาตรฐานใหม่ในยุค AI PC ‼️ Discrete NPU อาจกลายเป็นส่วนประกอบที่กินไฟและสร้างความร้อน หากออกแบบไม่ดี ⛔ หากไม่ประหยัดพลังงาน จะไม่ต่างจาก GPU ที่มีปัญหาเรื่องความร้อน ⛔ อาจไม่เหมาะกับพีซีบางเบาหรือโน้ตบุ๊ก ‼️ ยังไม่มีข้อมูลชัดเจนว่า AMD จะเปิดตัวเมื่อใด และจะมีประสิทธิภาพเท่าใด ⛔ อยู่ภายใต้ NDA และยังไม่มีแผนเปิดเผย ⛔ อาจใช้เวลานานกว่าจะเข้าสู่ตลาดจริง ‼️ การพัฒนา NPU แบบแยกต้องมี ecosystem ซอฟต์แวร์ที่รองรับอย่างเต็มรูปแบบ ⛔ หากไม่มีเครื่องมือพัฒนาและไลบรารีที่พร้อมใช้งาน จะไม่สามารถแข่งขันได้ ⛔ ต้องมีการร่วมมือกับนักพัฒนาและผู้ผลิตซอฟต์แวร์อย่างใกล้ชิด ‼️ ผู้ใช้งานทั่วไปอาจยังไม่เห็นความจำเป็นของ NPU แบบแยกในชีวิตประจำวัน ⛔ ฟีเจอร์ AI บน Windows ยังจำกัดและไม่ใช่จุดขายหลัก ⛔ อาจเหมาะกับผู้ใช้ระดับมืออาชีพมากกว่าผู้ใช้ทั่วไป https://www.techspot.com/news/108894-amd-signals-push-discrete-npus-rival-gpus-ai.html

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกไซเบอร์: เมื่อ FBI ปิดบัญชี Chaos ด้วย Bitcoin ในเดือนเมษายน 2025 FBI Dallas ได้ยึด Bitcoin จำนวน 20.2891382 BTC จากกระเป๋าเงินดิจิทัลของสมาชิกกลุ่ม Chaos ransomware ที่ใช้ชื่อว่า “Hors” ซึ่งเชื่อมโยงกับการโจมตีไซเบอร์และเรียกค่าไถ่จากเหยื่อในรัฐเท็กซัสและพื้นที่อื่น ๆ Chaos เป็นกลุ่มแรนซัมแวร์แบบ RaaS (Ransomware-as-a-Service) ที่เพิ่งเกิดขึ้นในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 โดยเชื่อว่าเป็นการรวมตัวของอดีตสมาชิกกลุ่ม BlackSuit ซึ่งถูกปราบปรามโดยปฏิบัติการระหว่างประเทศชื่อ “Operation Checkmate” กลุ่ม Chaos ใช้เทคนิคการโจมตีแบบ double extortion คือการเข้ารหัสไฟล์ของเหยื่อและขโมยข้อมูลเพื่อข่มขู่เปิดเผยหากไม่จ่ายค่าไถ่ โดยเรียกเงินสูงถึง $300,000 ต่อราย และใช้วิธีหลอกลวงผ่านโทรศัพท์ให้เหยื่อเปิด Microsoft Quick Assist เพื่อให้แฮกเกอร์เข้าถึงระบบ ✅ FBI Dallas ยึด Bitcoin มูลค่ากว่า $2.4 ล้านจากสมาชิกกลุ่ม Chaos ➡️ ยึดจากกระเป๋าเงินดิจิทัลของ “Hors” ผู้ต้องสงสัยโจมตีไซเบอร์ในเท็กซัส ➡️ ยื่นคำร้องขอยึดทรัพย์แบบพลเรือนเพื่อโอนเข้ารัฐบาลสหรัฐฯ ✅ Chaos ransomware เป็นกลุ่มใหม่ที่เกิดขึ้นหลัง BlackSuit ถูกปราบปราม ➡️ มีลักษณะการโจมตีคล้าย BlackSuit เช่น การเข้ารหัสไฟล์และข่มขู่เปิดเผยข้อมูล ➡️ ใช้ชื่อ “.chaos” เป็นนามสกุลไฟล์ที่ถูกเข้ารหัส และ “readme.chaos.txt” เป็นโน้ตเรียกค่าไถ่ ✅ ใช้เทคนิคหลอกลวงผ่านโทรศัพท์และซอฟต์แวร์ช่วยเหลือระยะไกล ➡️ หลอกเหยื่อให้เปิด Microsoft Quick Assist เพื่อให้แฮกเกอร์เข้าถึงระบบ ➡️ ใช้เครื่องมือ RMM เช่น AnyDesk และ ScreenConnect เพื่อคงการเข้าถึง ✅ หากเหยื่อจ่ายเงิน จะได้รับ decryptor และรายงานช่องโหว่ของระบบ ➡️ สัญญาว่าจะลบข้อมูลที่ขโมยไปและไม่โจมตีซ้ำ ➡️ หากไม่จ่าย จะถูกข่มขู่ด้วยการเปิดเผยข้อมูลและโจมตี DDoS ✅ Chaos สามารถโจมตีระบบ Windows, Linux, ESXi และ NAS ได้ ➡️ ใช้การเข้ารหัสแบบ selective encryption เพื่อเพิ่มความเร็ว ➡️ มีระบบป้องกันการวิเคราะห์และหลบเลี่ยง sandbox/debugger ‼️ การใช้เครื่องมือช่วยเหลือระยะไกลอาจเปิดช่องให้แฮกเกอร์เข้าถึงระบบ ⛔ Microsoft Quick Assist ถูกใช้เป็นช่องทางหลักในการหลอกเหยื่อ ⛔ ผู้ใช้ควรตรวจสอบตัวตนผู้ขอความช่วยเหลือก่อนให้สิทธิ์เข้าถึง ‼️ การไม่จ่ายค่าไถ่อาจนำไปสู่การเปิดเผยข้อมูลและโจมตีเพิ่มเติม ⛔ Chaos ข่มขู่จะเปิดเผยข้อมูลต่อสาธารณะและโจมตี DDoS ⛔ ส่งผลต่อชื่อเสียงและความเชื่อมั่นขององค์กร ‼️ การใช้สกุลเงินดิจิทัลไม่สามารถปกปิดตัวตนได้เสมอไป ⛔ FBI สามารถติดตามและยึด Bitcoin ผ่านการวิเคราะห์บล็อกเชน ⛔ การใช้ crypto ไม่ได้หมายถึงความปลอดภัยจากการถูกจับกุม ‼️ กลุ่มแรนซัมแวร์มีแนวโน้มเปลี่ยนชื่อและกลับมาใหม่หลังถูกปราบปราม ⛔ Chaos อาจเป็นการรีแบรนด์จาก BlackSuit ซึ่งเดิมคือ Royal และ Conti ⛔ การปราบปรามต้องต่อเนื่องและครอบคลุมทั้งโครงสร้างพื้นฐานและการเงิน https://www.tomshardware.com/tech-industry/cryptocurrency/fbi-seizes-usd2-4-million-in-bitcoin-from-member-of-recently-ascendant-chaos-ransomware-group

📝 เรื่องเล่าจากสมุดโน้ตดิจิทัล: เมื่อ OneNote ฟังเสียงผู้ใช้และปรับปรุงให้ตรงใจ หลายปีที่ผ่านมา ผู้ใช้ OneNote ต้องเจอกับข้อจำกัดที่น่าหงุดหงิด เช่น ไม่สามารถรวมเซลล์ในตารางได้เหมือน Excel หรือ Word และเมื่อคัดลอกข้อความจากเว็บหรืออีเมล ก็จะติดฟอร์แมตแปลก ๆ มาด้วย ทำให้โน้ตดูรกและไม่เป็นระเบียบ แต่ในเดือนกรกฎาคม 2025 Microsoft ได้ปล่อยฟีเจอร์ใหม่สองอย่างที่ตอบโจทย์ผู้ใช้โดยตรง: 1️⃣ Merge Table Cells – รวมเซลล์ในตารางได้ทั้งแนวนอนและแนวตั้ง เพื่อจัดโครงสร้างข้อมูลให้ดูดีและเข้าใจง่าย 2️⃣ Paste Text Only Shortcut – วางข้อความแบบไม่มีฟอร์แมตด้วย Ctrl+Shift+V (Windows) หรือ Cmd+Shift+V (Mac) เพื่อให้โน้ตสะอาดและเป็นระเบียบ ฟีเจอร์เหล่านี้เปิดให้ใช้งานแล้วในเวอร์ชัน Insider บน Windows, Mac และ iPad ส่วน iPhone, Android และเว็บยังรองรับแค่การแสดงผล merged cells แต่ยังสร้างไม่ได้ ✅ OneNote เพิ่มฟีเจอร์ Merge Table Cells ที่ผู้ใช้เรียกร้องมานาน ➡️ รวมเซลล์ได้ทั้งแนวนอนและแนวตั้ง ➡️ ใช้งานผ่านคลิกขวา หรือเมนู Table บน ribbon ✅ รองรับการรวมเซลล์บน Windows, Mac และ iPad แล้ว ➡️ iPhone, Android และเว็บสามารถแสดง merged cells ได้ แต่ยังสร้างไม่ได้ ➡️ ฟีเจอร์กำลังทยอยปล่อยให้ผู้ใช้ทั่วไป ✅ เพิ่มทางลัด Paste Text Only เพื่อวางข้อความแบบไม่มีฟอร์แมต ➡️ ใช้ Ctrl+Shift+V (Windows) หรือ Cmd+Shift+V (Mac) ➡️ มีให้เลือกในเมนูคลิกขวา และเมนู Home > Paste > Keep Text Only ✅ ข้อความที่วางจะรับฟอร์แมตจาก OneNote ไม่ใช่จากต้นทาง ➡️ ลดปัญหาฟอนต์ไม่ตรง สีพื้นหลังแปลก ๆ หรือลิงก์ไม่พึงประสงค์ ➡️ เหมาะกับการรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งให้ดูสะอาดและสอดคล้องกัน ✅ ฟีเจอร์ทั้งสองเป็นการตอบสนองเสียงผู้ใช้โดยตรง ➡️ Microsoft ยืนยันว่าเป็นฟีเจอร์ที่ได้รับการร้องขอมากที่สุด ➡️ เปิดให้ทดลองใช้งานในกลุ่ม Insider ก่อนปล่อยสู่ผู้ใช้ทั่วไป https://www.neowin.net/news/onenote-is-finally-getting-two-highly-requested-features/

⚔️ เรื่องเล่าจากสนามทดสอบ: เมื่อ Intel และ AMD แลกหมัดกันทั้ง CPU และ GPU ในเดือนกรกฎาคม 2025 เว็บไซต์ Wccftech รายงานผลการเปรียบเทียบระหว่าง Intel Core Ultra 5 225H และ AMD Ryzen AI 7 350 ซึ่งเป็นซีพียูระดับกลางสำหรับโน้ตบุ๊กที่ใช้สถาปัตยกรรมใหม่ล่าสุด—Arrow Lake และ Krackan Point ตามลำดับ ผลการทดสอบจาก Geekerwan พบว่า ทั้งสองรุ่นมีประสิทธิภาพใกล้เคียงกันในงานทั่วไปและเกม โดย Intel มีข้อได้เปรียบด้าน “ความร้อน” ที่ต่ำกว่าอย่างชัดเจน ส่วน AMD ก็มีข้อได้เปรียบด้าน “จำนวนเธรด” และความเร็ว GPU ที่สูงกว่า ด้านกราฟิกในตัว (iGPU) Intel Arc 130T และ AMD Radeon 860M ก็แลกหมัดกันอย่างสูสี โดย Arc 130T มีคะแนนรวมสูงกว่าในหลายเบนช์มาร์ก แต่ Radeon 860M กลับทำเฟรมเรตได้ดีกว่าในบางเกม AAA ที่ปรับกราฟิกสูง ✅ Intel Core Ultra 5 225H และ AMD Ryzen AI 7 350 มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกันในงานทั่วไป ➡️ Intel มี 14 คอร์ (ไม่มี hyperthreading) ส่วน AMD มี 8 คอร์ 16 เธรด ➡️ Intel ใช้สถาปัตยกรรม Arrow Lake-H ส่วน AMD ใช้ Zen 5 + Zen 5c ✅ ผลทดสอบ Cinebench R23 แสดงว่า Intel ดีกว่าเล็กน้อยที่กำลังไฟสูง (60–80W) ➡️ AMD ดีกว่าในช่วงกำลังไฟต่ำ (10–25W) ➡️ Intel เร็วกว่า ~2.5% โดยรวม ✅ Intel Core Ultra 5 225H มีอุณหภูมิสูงสุดต่ำกว่า Ryzen AI 7 350 อย่างชัดเจน ➡️ Intel อยู่ที่ <90°C ขณะโหลดเต็ม ➡️ AMD แตะ 100°C ทำให้เครื่องร้อนกว่า ✅ Intel Arc 130T และ AMD Radeon 860M มีประสิทธิภาพใกล้เคียงกันในเกม ➡️ Arc 130T ใช้ Xe2 architecture, 896 shaders, 3.9 TFLOPS ➡️ Radeon 860M ใช้ RDNA 3.5, 512 shaders, 3.1 TFLOPS ✅ Arc 130T ทำคะแนนสูงกว่าใน 3DMark และ Geekbench GPU tests ➡️ สูงกว่า Radeon 860M ถึง 42% ใน Geekbench Compute ➡️ แต่ Radeon 860M ทำเฟรมเรตดีกว่าในบางเกม เช่น F1 24 และ GTA V ✅ โน้ตบุ๊กรุ่น Ideapad Pro 5 มีทั้งเวอร์ชัน Intel และ AMD ให้เลือก ➡️ ใช้ชิปทั้งสองรุ่นในบอดี้เดียวกัน ➡️ เหมาะกับผู้ใช้ทั่วไปและเกมเมอร์สายประหยัด ‼️ แม้ Arc 130T จะมีคะแนนเบนช์มาร์กสูง แต่ยังไม่ชนะ Radeon 860M ในทุกเกม ⛔ Radeon 860M ทำเฟรมเรตได้ดีกว่าในบางเกม AAA ที่ใช้กราฟิกหนัก ⛔ Arc 130T เหมาะกับงาน AI และการประมวลผลมากกว่าเกมระดับสูง ‼️ Ryzen AI 7 350 มีอุณหภูมิสูงกว่า อาจกระทบต่ออายุการใช้งานในโน้ตบุ๊กบางรุ่น ⛔ อุณหภูมิแตะ 100°C ในการทดสอบ Cinebench R23 ⛔ อาจทำให้เครื่องร้อนและลดประสิทธิภาพเมื่อใช้งานต่อเนื่อง ‼️ Intel Core Ultra 5 225H ไม่มี hyperthreading แม้จะมีคอร์มากกว่า ⛔ มี 14 คอร์แต่แค่ 14 เธรด ขณะที่ AMD มี 8 คอร์ 16 เธรด ⛔ อาจเสียเปรียบในงานที่ใช้เธรดจำนวนมาก เช่น การเรนเดอร์หรือ AI ‼️ ทั้งสองรุ่นยังไม่เหมาะกับเกม 4K หรือกราฟิกระดับ Ultra ⛔ เฟรมเรตเฉลี่ยอยู่ที่ 20–30 FPS ใน 1080p Ultra ⛔ เหมาะกับเกมที่ปรับกราฟิกระดับ Low–Medium มากกว่า https://wccftech.com/core-ultra-5-225h-trades-blows-with-ryzen-ai-7-350-but-with-better-thermals/

🧠 เรื่องเล่าจากห้องแล็บ: เมื่อ NVIDIA เตรียมส่ง N1X SoC ลงสนามแข่งกับ Apple และ AMD ลองจินตนาการว่าแล็ปท็อปเครื่องบางเบาของคุณสามารถเล่นเกมระดับ RTX 4070 ได้โดยใช้พลังงานแค่ครึ่งเดียว และยังมีแบตเตอรี่ที่อึดขึ้นอีกหลายชั่วโมง—นั่นคือเป้าหมายของ NVIDIA กับชิปใหม่ชื่อว่า “N1X SoC” N1X เป็นชิปแบบ ARM ที่พัฒนาโดย NVIDIA ร่วมกับ MediaTek โดยใช้สถาปัตยกรรมเดียวกับ GB10 Superchip ที่ใช้ใน AI mini-PC อย่าง DGX Spark แต่ปรับให้เหมาะกับผู้บริโภคทั่วไป โดยรวม CPU แบบ 20-core และ GPU แบบ Blackwell ที่มี CUDA core เท่ากับ RTX 5070 ถึง 6,144 ตัว! แม้จะยังเป็นตัวต้นแบบ แต่ผลทดสอบจาก Geekbench ก็แสดงให้เห็นว่า iGPU ของ N1X แรงกว่า Apple M3 Max และ AMD 890M แล้ว และถ้าเปิดตัวจริงในปี 2026 ก็อาจเป็นชิป ARM ตัวแรกที่ท้าชน Intel และ AMD ได้อย่างจริงจัง ✅ N1X SoC เป็นชิป ARM สำหรับแล็ปท็อปที่พัฒนาโดย NVIDIA ร่วมกับ MediaTek ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Grace CPU + Blackwell GPU ➡️ มี 20-core CPU แบ่งเป็น 10 Cortex-X925 + 10 Cortex-A725 ✅ GPU ภายในมี 48 SMs หรือ 6,144 CUDA cores เท่ากับ RTX 5070 ➡️ ใช้ LPDDR5X แบบ unified memory สูงสุด 128GB ➡️ รองรับงาน AI, เกม และการประมวลผลทั่วไป ✅ ผลทดสอบ Geekbench แสดงคะแนน OpenCL ที่ 46,361 ➡️ สูงกว่า iGPU ของ Apple M3 Max และ AMD 890M ➡️ แม้ยังเป็นตัวต้นแบบที่รันที่ 1.05 GHz เท่านั้น ✅ เป้าหมายคือแล็ปท็อปบางเบาที่มีประสิทธิภาพระดับ RTX 4070 แต่ใช้พลังงานเพียง 65W–120W ➡️ เทียบกับ RTX 4070 ที่ใช้พลังงาน 120W ขึ้นไป ➡️ เหมาะกับเกมเมอร์, นักพัฒนา AI และผู้ใช้ทั่วไป ✅ คาดว่าจะเปิดตัวในไตรมาส 1 ปี 2026 ➡️ อาจเปิดตัวพร้อม Windows เวอร์ชันใหม่ที่รองรับ AI เต็มรูปแบบ ➡️ Dell Alienware อาจเป็นแบรนด์แรกที่ใช้ชิปนี้ในโน้ตบุ๊กเกมรุ่นใหม่ ‼️ ยังไม่มีวันเปิดตัวแน่นอน และอาจเลื่อนออกไปอีก ⛔ เดิมคาดว่าจะเปิดตัวปลายปี 2025 แต่เลื่อนเป็น Q1 2026 ⛔ ปัญหาด้านฮาร์ดแวร์และการออกแบบยังต้องแก้ไข ‼️ ประสิทธิภาพยังไม่เสถียร เพราะเป็นตัวต้นแบบ ⛔ ความเร็วสัญญาณนาฬิกายังต่ำ และไม่มี GDDR memory ⛔ ต้องรอเวอร์ชันจริงเพื่อดูประสิทธิภาพเต็มที่ ‼️ การใช้ ARM บน Windows ยังมีปัญหาด้านความเข้ากันได้กับซอฟต์แวร์ ⛔ โปรแกรมบางตัวอาจยังไม่รองรับหรือทำงานช้า ⛔ ต้องพึ่งพาการพัฒนา ecosystem จาก Microsoft และนักพัฒนา ‼️ การแข่งขันกับ Apple, AMD และ Intel ยังเข้มข้น ⛔ Apple M4, AMD Ryzen AI MAX และ Intel AX series ก็มีแผนเปิดตัวในช่วงเวลาเดียวกัน ⛔ NVIDIA ต้องพิสูจน์ว่า ARM ของตนสามารถทดแทน x86 ได้จริง https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/nvidia-n1x-soc-leaks-with-the-same-number-of-cuda-cores-as-an-rtx-5070-n1x-specs-align-with-the-gb10-superchip

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกเลเซอร์: เมื่อแสงกลายเป็นทางลัดของข้อมูล TechRadar รายงานความก้าวหน้าครั้งสำคัญในการพัฒนา “ชิปโฟโตนิกส์” ที่ใช้เลเซอร์ควอนตัมดอท (Quantum Dot Lasers) ซึ่งสามารถทำงานบนซิลิคอนได้โดยตรง โดยไม่ต้องออกแบบระบบใหม่ทั้งหมด และยังทนความร้อนได้ดีเยี่ยม เหมาะกับการใช้งานจริงในศูนย์ข้อมูลและอุปกรณ์อัจฉริยะในอนาคต ลองจินตนาการว่าในอนาคต ชิปที่อยู่ในสมาร์ทโฟนหรือโน้ตบุ๊กของคุณจะไม่ส่งข้อมูลด้วยไฟฟ้า แต่ใช้ “แสง” แทน ซึ่งเร็วกว่าและประหยัดพลังงานมากกว่า แต่ปัญหาคือการรวมเลเซอร์เข้ากับซิลิคอนนั้นยากมาก เพราะวัสดุไม่เข้ากัน ทีมนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย นำโดย Rosalyn Koscica ได้แก้ปัญหานี้ด้วย 3 กลยุทธ์: 1️⃣ ใช้การเติบโตแบบสองขั้นตอน (MOCVD + MBE) เพื่อสร้างเลเซอร์ควอนตัมดอทบนซิลิคอน 2️⃣ เติมช่องว่างด้วยโพลิเมอร์เพื่อลดการกระจายของแสง 3️⃣ ใช้การออกแบบเลเซอร์แบบ pocket laser ที่เล็กและแม่นยำ ผลลัพธ์คือเลเซอร์ที่ทำงานได้ในช่วง O-band (เหมาะกับการสื่อสารข้อมูล) ทนความร้อนได้ถึง 105°C และมีอายุการใช้งานกว่า 6 ปี โดยไม่ต้องใช้ระบบระบายความร้อนที่ซับซ้อน ที่สำคัญคือกระบวนการนี้สามารถผลิตในโรงงานเซมิคอนดักเตอร์ทั่วไปได้เลย ไม่ต้องเปลี่ยนโครงสร้างชิป ทำให้มีโอกาสผลิตในระดับอุตสาหกรรมได้ง่ายขึ้น https://www.techradar.com/pro/a-new-trick-for-merging-lasers-with-silicon-could-finally-make-photonic-chips-cheap-fast-and-ready-for-mass-production

🎙️ เรื่องเล่าจากมัลแวร์ที่ปลอมตัวเป็น Chrome: เมื่อ Interlock แรนซัมแวร์ใช้ CAPTCHA หลอกให้รันคำสั่งเอง Interlock ถูกตรวจพบครั้งแรกในเดือนกันยายน 2024 และมีการโจมตีเพิ่มขึ้นในช่วงกลางปี 2025 โดย FBI พบว่า: - กลุ่มนี้พัฒนาแรนซัมแวร์สำหรับทั้ง Windows และ Linux - เน้นโจมตีระบบ virtual machine (VM) และใช้เทคนิคใหม่ในการเข้าถึงระบบ เทคนิคที่ใช้มีความแปลกใหม่ เช่น: - “Drive-by download” จากเว็บไซต์ที่ถูกแฮก โดยปลอมเป็นอัปเดตของ Chrome, Edge, FortiClient หรือ Cisco Secure Client - “ClickFix” — หลอกให้ผู้ใช้คลิก CAPTCHA ปลอม แล้วคัดลอกคำสั่งไปวางในหน้าต่าง Run ของระบบ เมื่อเข้าระบบได้แล้ว Interlock จะ: - ใช้ web shell และ Cobalt Strike เพื่อควบคุมระบบ - ขโมยข้อมูล เช่น username, password และใช้ keylogger บันทึกการพิมพ์ - เข้ารหัสไฟล์และเปลี่ยนนามสกุลเป็น .interlock หรือ .1nt3rlock - ส่งโน้ตร้องขอค่าไถ่ผ่านเว็บไซต์ .onion โดยไม่ระบุจำนวนเงิน - ข่มขู่ว่าจะเปิดเผยข้อมูลหากไม่จ่ายค่าไถ่เป็น Bitcoin — และเคยทำจริงหลายครั้ง FBI, CISA, HHS และ MS-ISAC แนะนำให้ทุกองค์กรเร่งดำเนินมาตรการป้องกัน เช่น: - ใช้ DNS filtering และ firewall เพื่อป้องกันการเข้าถึงเว็บอันตราย - อัปเดตระบบและซอฟต์แวร์ทั้งหมด - ใช้ MFA และจัดการสิทธิ์การเข้าถึงอย่างเข้มงวด - แบ่งเครือข่ายเพื่อลดการแพร่กระจาย - สำรองข้อมูลแบบ offline และไม่สามารถแก้ไขได้ (immutable backup) ✅ FBI และ CISA เตือนภัย Interlock ransomware ที่โจมตีองค์กรและโครงสร้างพื้นฐานสำคัญ ➡️ ใช้เทคนิค double extortion คือทั้งเข้ารหัสและข่มขู่เปิดเผยข้อมูล ✅ Interlock พัฒนาแรนซัมแวร์สำหรับ Windows และ Linux โดยเน้นโจมตี VM ➡️ ใช้เทคนิคใหม่ เช่น drive-by download และ ClickFix ✅ ClickFix คือการหลอกให้ผู้ใช้คลิก CAPTCHA ปลอม แล้วรันคำสั่งอันตรายเอง ➡️ เป็นการใช้ social engineering ที่แยบยลและยากต่อการตรวจจับ ✅ หลังเข้าระบบ Interlock ใช้ Cobalt Strike และ web shell เพื่อควบคุมและขโมยข้อมูล ➡️ รวมถึงการใช้ keylogger เพื่อดักจับการพิมพ์ ✅ ไฟล์ที่ถูกเข้ารหัสจะมีนามสกุล .interlock หรือ .1nt3rlock ➡️ โน้ตร้องขอค่าไถ่ไม่ระบุจำนวนเงิน แต่ให้ติดต่อผ่าน Tor ✅ หน่วยงานแนะนำให้ใช้ DNS filtering, MFA, network segmentation และ backup แบบ immutable ➡️ พร้อมทรัพยากรฟรีจากโครงการ #StopRansomware https://hackread.com/fbi-cisa-interlock-ransomware-target-critical-infrastructure/

ลุงนี้ร้อง "อ้าววววว..." เลย 🎙️ เรื่องเล่าจากชิปที่รอเวลา: เมื่อ AI PC ต้องรอทั้ง Windows และตลาดให้พร้อม N1X เป็นแพลตฟอร์ม AI PC ที่ร่วมพัฒนาโดย Nvidia และ MediaTek โดยมีเป้าหมายเพื่อแข่งขันกับ Intel, AMD และ Qualcomm ในตลาดพีซีที่รองรับการประมวลผล AI โดยตรง เดิมทีคาดว่าจะเปิดตัวใน Q3 ปี 2025 แต่กลับไม่ปรากฏในงาน Computex ล่าสุด ทำให้เกิดข้อสงสัยเรื่องความพร้อมของผลิตภัณฑ์ รายงานล่าสุดจาก DigiTimes ระบุว่า: - Microsoft ยังไม่พร้อมเปิดตัวระบบปฏิบัติการใหม่ที่รองรับฟีเจอร์ AI เต็มรูปแบบ - ความต้องการในตลาดโน้ตบุ๊กและเดสก์ท็อปยังไม่ฟื้นตัวเต็มที่ - Nvidia ยังต้องปรับแก้ชิปจากข้อบกพร่องเดิมที่เคยมีรายงานจาก SemiAccurate Nvidia และ MediaTek จึงเลือกเน้นตลาดองค์กรก่อน โดยหวังว่าจะมีการยอมรับในกลุ่ม commercial ก่อนขยายไปยัง consumer นอกจากนี้ ทั้งสองบริษัทยังร่วมมือกันในหลายโครงการ เช่น: - Automotive AI ผ่านแพลตฟอร์ม Dimensity Auto - Edge AI ด้วย Nvidia TAO Toolkit และ MediaTek NeuroPilot - การพัฒนา DGX Spark — AI supercomputer ขนาดเล็ก - การร่วมมือในโครงการ Google v7e TPU ที่จะผลิตจริงในปี 2026 ✅ Nvidia และ MediaTek เลื่อนเปิดตัวแพลตฟอร์ม N1X AI PC ไปเป็น Q1 ปี 2026 ➡️ เดิมคาดว่าจะเปิดตัวใน Q3 ปี 2025 แต่ไม่ปรากฏในงาน Computex ✅ สาเหตุหลักคือ Microsoft ยังไม่พร้อมเปิดตัวระบบปฏิบัติการใหม่ที่รองรับ AI เต็มรูปแบบ ➡️ ส่งผลให้ ecosystem โดยรวมยังไม่พร้อมสำหรับการเปิดตัว N1X ✅ ความต้องการในตลาดโน้ตบุ๊กและเดสก์ท็อปยังอ่อนตัวลง ➡️ ทำให้การเปิดตัวใน consumer segment ถูกเลื่อนออกไป ✅ Nvidia ยังต้องปรับแก้ชิปจากข้อบกพร่องเดิมที่เคยมีรายงาน ➡️ รวมถึงการปรับกลยุทธ์ด้านการผลิตและการตลาด ✅ N1X มีพลังประมวลผล AI สูงถึง 180–200 TOPS ➡️ ถือเป็นการเข้าสู่ตลาดพีซีครั้งใหญ่ที่สุดของ MediaTek ✅ OEM และ ODM หลายรายเตรียมออกแบบผลิตภัณฑ์รองรับ N1X เช่น Dell, HP, Lenovo, Asus, MSI ➡️ ทั้งในรูปแบบโน้ตบุ๊กและเดสก์ท็อป ✅ Nvidia และ MediaTek ร่วมมือในหลายโครงการ เช่น automotive AI, edge AI, และ TPU ของ Google ➡️ คาดว่าจะสร้างรายได้รวมกว่า $4 พันล้านดอลลาร์ https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/nvidias-desktop-pc-chip-holdup-purportedly-tied-to-windows-delays-ongoing-chip-revisions-and-weakening-demand-also-blamed

🎙️ เรื่องเล่าจากโน้ตบุ๊กแรงทะลุขีดจำกัด: เมื่อการดัดแปลงพลังงานปลดล็อกเฟรมเรตที่ซ่อนอยู่ GPU GeForce RTX 5090 Laptop ใช้ชิป GB203 ตัวเดียวกับ RTX 5080 และ 5070 Ti โดยมี 10,496 CUDA cores แต่ถูกจำกัดพลังงานไว้ที่ 95–150W + 25W จาก Dynamic Boost เพื่อควบคุมความร้อนและการใช้พลังงานในโน้ตบุ๊ก GizmoSlipTech ได้ทำการเพิ่มพลังงานโดยใช้ “shunt mod” ซึ่งเป็นการเพิ่มตัวต้านทานเพื่อหลอกระบบให้จ่ายไฟมากขึ้น — ทำให้ TGP พุ่งจาก 175W เป็น 250W (เพิ่มขึ้น 43%) และผลลัพธ์คือ: - เฟรมเรตเฉลี่ยเพิ่มขึ้น 18% - เกมที่ใช้ GPU หนัก เช่น Cyberpunk 2077, Witcher 3, Rainbow Six Siege เพิ่มขึ้นกว่า 20% - เกมที่ใช้ CPU หนัก เช่น Shadow of the Tomb Raider เพิ่มขึ้นเพียง 4% การทดสอบนี้ทำบนโน้ตบุ๊ก Eluktronics Hydroc 16 G2 ที่ใช้ Core Ultra 9 275HX และ RAM DDR5-7200 ขนาด 48GB XMG ผู้ผลิตโน้ตบุ๊กเกมมิ่งรายหนึ่งแสดงความสนใจที่จะรองรับ TGP สูงขึ้น หาก Nvidia อนุญาต — โดยระบุว่าระบบระบายความร้อนของตนสามารถรับมือได้ ✅ GizmoSlipTech ดัดแปลง RTX 5090 Laptop GPU ด้วย shunt mod เพื่อเพิ่ม TGP จาก 175W เป็น 250W ➡️ ส่งผลให้ประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นสูงสุดถึง 40% ในบางเกม ✅ GPU รุ่นนี้ใช้ชิป GB203 เหมือนกับ RTX 5080 และ 5070 Ti ➡️ มี 10,496 CUDA cores แต่ถูกจำกัดพลังงานเพื่อใช้งานในโน้ตบุ๊ก ✅ เฟรมเรตเฉลี่ยเพิ่มขึ้น 18% โดยเฉพาะในเกมที่ใช้ GPU หนัก ➡️ เช่น Cyberpunk 2077, Rainbow Six Siege, Witcher 3 ✅ การทดสอบทำบนโน้ตบุ๊ก Eluktronics Hydroc 16 G2 พร้อม Core Ultra 9 และ RAM 48GB ➡️ ใช้แอปพลิเคชัน Amuse และการตั้งค่าหลายแบบในการวัดผล ✅ XMG แสดงความสนใจที่จะรองรับ TGP สูงขึ้น หาก Nvidia อนุญาต ➡️ ระบบระบายความร้อนของ XMG สามารถควบคุมอุณหภูมิได้ต่ำกว่า 80°C ด้วยลม และต่ำกว่า 70°C ด้วยน้ำ https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/geforce-rtx-5090-laptop-gpu-shunt-mod-increases-performance-by-up-to-40-percent-175-tgp-boosted-to-250w-to-unlock-extra-performance

🎙️ เรื่องเล่าจากโน้ตบุ๊กยุคใหม่: เมื่อ AI สร้างภาพได้เองโดยไม่ต้องต่อเน็ต ก่อนหน้านี้ การใช้ Stable Diffusion ต้องใช้ GPU ที่แรงมาก หรือเชื่อมต่อ cloud เพื่อประมวลผลภาพ แต่ตอนนี้ AMD และ Stability AI ได้พัฒนาโมเดลใหม่ชื่อ block FP16 SD 3.0 Medium ที่สามารถรันบน NPU ได้โดยตรง — โดยใช้หน่วยความจำเพียง 9 GB และทำงานได้บนโน้ตบุ๊กที่มี RAM 24 GB ขึ้นไป ระบบนี้ทำงานผ่านแอป Amuse 3.1 โดย Tensorstack ซึ่งมีโหมด HQ ที่ใช้ pipeline แบบสองขั้นตอน: 1️⃣ สร้างภาพขนาด 1024×1024 พิกเซล 2️⃣ Upscale เป็น 2048×2048 พิกเซล โดยใช้พลังของ XDNA 2 NPU ผู้ใช้สามารถเลือกได้ว่าจะใช้ GPU หรือ NPU ในการประมวลผล และสามารถเปิดใช้งานได้ง่าย ๆ ด้วยการติดตั้งไดรเวอร์ Adrenalin ล่าสุด แล้วเปิด Amuse 3.1 Beta และปรับโหมด EZ ให้เป็น HQ พร้อมเปิดการ offload ไปยัง XDNA 2 ✅ AMD และ Stability AI เปิดตัวโมเดล block FP16 SD 3.0 Medium สำหรับการสร้างภาพ AI แบบ local ➡️ ทำงานบน NPU ของ Ryzen AI XDNA 2 โดยไม่ต้องใช้ GPU หรือ cloud ✅ ใช้หน่วยความจำเพียง 9 GB และทำงานได้บนโน้ตบุ๊กที่มี RAM 24 GB ขึ้นไป ➡️ ลดข้อจำกัดด้านฮาร์ดแวร์และเปิดโอกาสให้ผู้ใช้ทั่วไปเข้าถึง AI image generation ✅ ระบบใช้ pipeline สองขั้นตอนเพื่อ upscale ภาพจาก 2MP เป็น 4MP ➡️ ให้ภาพที่มีความละเอียดสูงขึ้นโดยไม่ต้องใช้พลัง GPU ✅ แอป Amuse 3.1 รองรับการเลือกใช้ GPU หรือ NPU ได้ตามต้องการ ➡️ ผู้ใช้สามารถเปิดโหมด HQ และเปิดการ offload ไปยัง XDNA 2 ได้ง่าย ๆ ✅ โมเดลนี้ใช้ precision แบบ FP16 แต่ให้ประสิทธิภาพเทียบเท่า INT8 ➡️ เป็นการพัฒนาเชิงเทคนิคที่ช่วยลดการใช้พลังงานและเพิ่มความเร็ว ✅ ก่อนหน้านี้ Amuse ต้องใช้ GPU เท่านั้น ทำให้การใช้งานจำกัด ➡️ ตอนนี้สามารถใช้ NPU ได้ ทำให้โน้ตบุ๊กทั่วไปก็สามารถสร้างภาพ AI ได้ ‼️ โมเดล block FP16 SD 3.0 Medium ยังต้องการ RAM ขั้นต่ำ 24 GB ⛔ โน้ตบุ๊กทั่วไปที่มี RAM 8–16 GB อาจไม่สามารถใช้งานได้เต็มประสิทธิภาพ ‼️ การเปิดใช้งาน NPU ต้องใช้ไดรเวอร์ Adrenalin ล่าสุดและตั้งค่าผ่าน Amuse 3.1 Beta ⛔ หากไม่ได้อัปเดตหรือตั้งค่าถูกต้อง อาจไม่สามารถใช้ฟีเจอร์นี้ได้ ‼️ แม้จะไม่ต้องใช้ GPU แต่การประมวลผลภาพยังใช้เวลาหลายนาทีต่อภาพ ⛔ ผู้ใช้ควรคาดหวังว่า NPU ยังไม่เร็วเท่า GPU ระดับสูง ‼️ การใช้โมเดล AI บนเครื่องอาจมีข้อจำกัดด้านความปลอดภัยและการควบคุมเนื้อหา ⛔ ควรมีระบบตรวจสอบการใช้งานเพื่อป้องกันการสร้างภาพที่ไม่เหมาะสม https://www.techpowerup.com/339112/amd-and-stability-ai-enable-local-ai-image-generation-on-npu-powered-laptops

🎙️ เรื่องเล่าจากผู้ใช้เก่า: Notepad กลายเป็นเวทีโฆษณา Copilot ไปแล้วหรือ? ผู้เขียนเป็นผู้ใช้ Notepad แบบจริงจัง เขาใช้สำหรับจดรหัสผ่านชั่วคราว เก็บค่า hex สี และโน้ตประชุม โดยชื่นชอบความ “ไม่วุ่นวาย” ของมัน — เปิดเร็ว ไม่ต้องเลือกเทมเพลต ไม่ต้องมี splash screen แต่ในช่วง 3–4 ปีที่ผ่านมา Notepad ได้รับฟีเจอร์ใหม่มากมาย: - เริ่มจากดีไซน์ใหม่ (Fluent UI) ในปี 2021 - เพิ่ม dark mode, tabbed interface - มีฟีเจอร์ save อัตโนมัติ, character counter และ spell checker - จากนั้นเริ่มบูรณาการ Copilot เช่น Explain with Copilot, AI Rewrite, text summarization แม้ฟีเจอร์ใหม่จะมีประโยชน์ แต่ผู้เขียนรู้สึกว่า "Notepad ไม่ได้เรียบง่ายอีกต่อไป" มันกลับกลายเป็น แพลตฟอร์มที่แสดงฟีเจอร์ AI ของ Microsoft มากกว่าเครื่องมือที่ผู้ใช้ควบคุมเอง เขาเสียดายที่ WordPad ถูกยกเลิกไปในปีเดียวกัน ทำให้ฟีเจอร์ของ Word, OneNote และ Notepad เริ่ม “เบลอ” จนไม่รู้ว่าแต่ละตัวควรทำอะไร — และมองว่า Notepad ควรกลับไปเป็น “ตัวเลือกเบา ๆ” สำหรับคนที่ไม่ต้องการใช้ AI https://www.neowin.net/editorials/notepad-is-losing-its-focus/

🎙️ เรื่องเล่าจาก USB: ถ้าโลกล่มสลาย จะพก LLM หรือ Wikipedia ไว้ช่วยชีวิต? ผู้เขียนเริ่มต้นจากบทความของ MIT Tech Review ที่พูดถึงการใช้ LLM บนอุปกรณ์ของตนเองในสถานการณ์ฉุกเฉิน และมีคนกล่าวว่า LLM ก็เหมือน "Wikipedia แบบบีบอัดและผิด ๆ หน่อย ๆ" บน USB เขาจึงทดลองเปรียบเทียบ “ขนาดไฟล์” ของโมเดล LLM จากห้องสมุด Ollama ที่สามารถใช้บนเครื่องทั่วไป กับ “Wikipedia ออฟไลน์” จาก Kiwix ซึ่งไม่มีภาพ เพื่อให้เปรียบเทียบได้ใกล้เคียงขึ้น 📊 ผลลัพธ์พบว่า: - Wikipedia เวอร์ชัน 50K บทความยอดนิยม (Best of Wikipedia) มีขนาด 1.93 GB - ขณะที่โมเดล Llama 3.2 ขนาด 3B มีขนาด 2.0 GB — แทบเท่ากัน! - Wikipedia ฉบับเต็มมีขนาด 57.18 GB ซึ่งใหญ่กว่าโมเดล LLM ขนาด 32B (ประมาณ 20 GB) ไปมาก ผู้เขียนชี้ว่าการเปรียบเทียบนี้ไม่แม่นยำนัก เพราะทั้งสองใช้คนละเทคโนโลยี คนละวัตถุประสงค์ — แต่ก็ชวนคิดว่า "แหล่งความรู้แบบไหน" ที่เราควรเลือกเก็บไว้ในโลกที่ไม่มีอินเทอร์เน็ต นอกจากนี้ยังเตือนว่า: - LLM ต้องใช้ RAM และ CPU มากกว่า Wikipedia ออฟไลน์ - Wikipedia อาจรันบนโน้ตบุ๊กรุ่นเก่าได้ง่ายกว่า - ความสามารถของ LLM ขึ้นกับว่าเราเลือก “ขนาด” และ “การเทรน” ที่เหมาะแค่ไหน สุดท้ายผู้เขียนสรุปว่า บางทีควรโหลดไว้ทั้งคู่เลยก็ได้ 😊 https://evanhahn.com/local-llms-versus-offline-wikipedia/

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกเกมพกพา: Razer เปิดตัวอุปกรณ์ Thunderbolt 5 เพื่อเกมเมอร์สายโน้ตบุ๊ก หลังจาก Thunderbolt 5 เปิดตัวปลายปี 2024 หลายแบรนด์เริ่มนำมาใช้กับอุปกรณ์เสริมกราฟิก ล่าสุด Razer เปิดตัวสองผลิตภัณฑ์ใหม่ ได้แก่: 1. Razer Thunderbolt 5 Dock – ด็อกกิ้งสเตชันที่รองรับการชาร์จเร็ว, จอภาพหลายจอความละเอียดสูง และการเชื่อมต่อครบครัน 2. Razer Core X V2 (รุ่นปี 2025) – กล่อง eGPU สำหรับใส่การ์ดจอเดสก์ท็อป Nvidia หรือ AMD เพื่อใช้งานกับโน้ตบุ๊กหรือเครื่องเกมพกพา Thunderbolt 5 รองรับแบนด์วิดท์สูงถึง 120 Gbps (upstream) และ 80 Gbps (bidirectional) ซึ่งช่วยลดปัญหาคอขวดที่เคยเกิดกับ Thunderbolt 4 หรือ OCuLink โดยเฉพาะเมื่อใช้ GPU ระดับสูงอย่าง RTX 4090 อุปกรณ์เหล่านี้เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ต้องการประสิทธิภาพกราฟิกระดับเดสก์ท็อปแต่ยังคงความคล่องตัวของโน้ตบุ๊กหรือเครื่องพกพา ✅ Razer เปิดตัว Thunderbolt 5 Dock ราคาเริ่มต้น $389.99 ➡️ รองรับการชาร์จสูงสุด 140W, จอ 4K 3 จอที่ 144Hz, และ SSD M.2 สูงสุด 8TB ✅ มีพอร์ต Thunderbolt 5 downstream 3 ช่อง และ upstream 1 ช่อง ➡️ รองรับ DisplayPort 2.1 และ USB 3.2 ความเร็ว 10Gbps ✅ มี SD card slot, Gigabit Ethernet, และช่องหูฟัง 7.1 surround ➡️ ครบครันสำหรับงานกราฟิกและเกม ✅ Razer Core X V2 รุ่นปี 2025 รองรับการ์ดจอสูงสุด 4 สล็อต ➡️ ใช้กับ Thunderbolt 5, Thunderbolt 4 หรือ USB4 ได้ ✅ Thunderbolt 5 มีแบนด์วิดท์สูงกว่า OCuLink และ Thunderbolt 4 ➡️ ลดการสูญเสียประสิทธิภาพของ GPU ได้มากถึง 23% ในบางกรณี ✅ Asus และ Gigabyte เปิดตัว eGPU ที่ใช้ Thunderbolt 5 ไปก่อนหน้านี้ ➡️ เช่น RTX 5090 แบบพกพา และรุ่น water-cooled สำหรับเดสก์ท็อป https://www.techspot.com/news/108696-razer-introduces-new-thunderbolt-5-dock-egpu-enclosure.html

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกชิปโน้ตบุ๊ก: Nova Lake-AX จาก Intel กับภารกิจโค่น Strix Halo Intel กำลังพัฒนา Nova Lake-AX ซึ่งเป็นชิปโน้ตบุ๊กแบบ APU ที่รวม CPU และ GPU ไว้ในตัวเดียว โดยมีเป้าหมายเพื่อแข่งขันกับ AMD Strix Halo ที่สามารถให้ประสิทธิภาพกราฟิกเทียบเท่าการ์ดจอแยกระดับ RTX 4070 Nova Lake-AX จะเป็นครั้งแรกที่ Intel ใช้รหัส “AX” ในสายผลิตภัณฑ์ โดยคาดว่าจะมีสเปกใกล้เคียงกับ Core Ultra 9 285HX ที่มี GPU 4 คอร์ และ Arrow Lake-HX ที่มี 6–8 P-core และ 8–16 E-core โดยไม่มี hyperthreading เพื่อประหยัดพลังงาน ในฝั่ง AMD Strix Halo รุ่นสูงสุดคือ Ryzen AI Max+ 395 ที่มี 40 GPU compute units และรองรับ RAM แบบ soldered สูงสุดถึง 128GB ซึ่งให้ประสิทธิภาพสูงแต่ไม่สามารถอัปเกรด RAM ได้ Nova Lake-AX คาดว่าจะใช้แพ็กเกจ BGA2540 แบบเดียวกับ Panther Lake-HX และเปิดตัวในปี 2026 โดยรุ่นสำหรับโน้ตบุ๊กอาจวางจำหน่ายจริงในต้นปี 2027 ✅ Intel เตรียมเปิดตัวชิปโน้ตบุ๊ก Nova Lake-AX แบบ APU ➡️ รวม CPU และ GPU ไว้ในตัวเดียวเพื่อรองรับงานกราฟิกระดับสูง ✅ Nova Lake-AX ถูกออกแบบมาเพื่อแข่งขันกับ AMD Strix Halo ➡️ โดยเฉพาะรุ่น Ryzen AI Max+ 395 ที่มี GPU 40 compute units ✅ เป็นครั้งแรกที่ Intel ใช้รหัส “AX” ในสายผลิตภัณฑ์ ➡️ สื่อถึงชิปที่เน้นกราฟิกในระดับสูงสำหรับเกมและงานสร้างสรรค์ ✅ Arrow Lake-HX ไม่มี hyperthreading เพื่อประหยัดพลังงาน ➡️ มี 6–8 P-core และ 8–16 E-core พร้อม TDP 55–160W ✅ AMD Strix Halo รองรับ RAM แบบ soldered สูงสุด 128GB ➡️ ให้ประสิทธิภาพสูงแต่ไม่สามารถอัปเกรด RAM ได้ภายหลัง ✅ Nova Lake-AX คาดว่าจะใช้แพ็กเกจ BGA2540 ➡️ แบบเดียวกับ Panther Lake-HX สำหรับโน้ตบุ๊กระดับสูง ✅ ชิป Nova Lake คาดว่าจะเปิดตัวในปี 2026 ➡️ รุ่นโน้ตบุ๊กอาจวางจำหน่ายจริงในต้นปี 2027 https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-reportedly-prepping-supercharged-nova-lake-ax-mobile-chips-for-gaming-team-blues-high-performance-apu-to-rival-amds-strix-halo

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกมือถือพับได้: iPhone Fold รุ่นแรกของ Apple กับสเปกแรงและราคาสูง หลังจากมีข่าวลือมานานหลายปี ล่าสุดมีข้อมูลหลุดจากแหล่งข่าวสองแห่งที่เปิดเผยรายละเอียดของ iPhone Fold ซึ่งคาดว่าจะเป็นมือถือพับได้รุ่นแรกของ Apple โดยจะเปิดตัวในปี 2026 iPhone Fold จะมาพร้อมหน้าจอด้านในขนาด 7.8 นิ้ว และหน้าจอด้านนอกขนาด 5.5 นิ้ว ใช้ชิป A20 Pro ที่ผลิตด้วยเทคโนโลยี 2nm จาก TSMC พร้อม RAM 12GB และตัวเลือกความจุ 256GB, 512GB และ 1TB กล้องหลักจะเป็นเลนส์ wide-angle 48MP และกล้อง ultra-wide อีก 48MP เช่นกัน โดยอาจเป็นรุ่นแรกที่ใช้โมเด็ม 5G ที่ Apple ออกแบบเองชื่อว่า C2 baseband ด้านวัสดุ ตัวเครื่องจะใช้ไทเทเนียมและบานพับโลหะจากผู้ผลิตชิ้นส่วนชั้นนำ เช่น Lens Technology, Amphenol และ Foxconn ซึ่งจะเป็นผู้ประกอบหลัก ร่วมกับ Luxshare แม้จะมีการลดต้นทุนการผลิตลงเหลือประมาณ $759 แต่ราคาขายยังคงสูง โดยคาดว่าจะอยู่ระหว่าง $1,800–$2,000 ซึ่งใกล้เคียงกับ Galaxy Z Fold SE ของ Samsung นักวิเคราะห์คาดว่า iPhone Fold จะช่วยกระตุ้นตลาดอุปกรณ์พับได้ทั่วโลก ทั้งสมาร์ตโฟน แท็บเล็ต และโน้ตบุ๊ก ในระยะกลางถึงระยะยาว ✅ iPhone Fold คาดว่าจะเปิดตัวในปี 2026 ➡️ เป็นมือถือพับได้รุ่นแรกของ Apple ✅ หน้าจอด้านในขนาด 7.8 นิ้ว และหน้าจอด้านนอก 5.5 นิ้ว ➡️ ใช้ OLED จาก Samsung Display และ LG Display ✅ ใช้ชิป A20 Pro ผลิตด้วยเทคโนโลยี 2nm จาก TSMC ➡️ พร้อม RAM 12GB และความจุสูงสุด 1TB ✅ กล้องคู่ 48MP ทั้งเลนส์ wide และ ultra-wide ➡️ คาดว่าจะให้คุณภาพภาพถ่ายระดับเรือธง ✅ ใช้โมเด็ม 5G ที่ Apple ออกแบบเองชื่อ C2 baseband ➡️ เป็นครั้งแรกที่ Apple ไม่ใช้โมเด็มจาก Qualcomm ✅ ตัวเครื่องใช้วัสดุไทเทเนียมและบานพับโลหะ ➡️ ผลิตโดย Lens Technology, Amphenol และ Foxconn ✅ ราคาขายคาดว่าอยู่ระหว่าง $1,800–$2,000 ➡️ ต้นทุนการผลิตอยู่ที่ประมาณ $759 ✅ Foxconn เป็นผู้ประกอบหลัก ร่วมกับ Luxshare ➡️ ผลิตในจีน เวียดนาม และอินเดีย ✅ นักวิเคราะห์คาดว่า iPhone Fold จะกระตุ้นตลาดอุปกรณ์พับได้ ➡️ ส่งผลดีต่ออุตสาหกรรมเทคโนโลยีในระยะกลางถึงยาว https://www.techspot.com/news/108693-apple-first-foldable-iphone-tipped-feature-78-inch.html

CPU ที่ลุงรอ !! ออกเมื่อไหร่ ลุงพร้อมย้ายจาก x64 ไป Arm64 ทันที 🎙️ เรื่องเล่าจากโลกชิป: Nvidia กับความฝัน Arm CPU ที่สะดุดกลางทาง Nvidia มีแผนจะเปิดตัวชิป CPU สถาปัตยกรรม Arm รุ่นแรกของบริษัทในชื่อ N1x เพื่อแข่งขันกับ Snapdragon X Elite, Intel Core Ultra 200HX, Apple M3 และ AMD Ryzen AI Max โดยชิปนี้ถูกออกแบบมาเพื่อใช้งานใน AI PC และอุปกรณ์พกพาที่เน้นประสิทธิภาพสูง แต่ล่าสุดมีรายงานจาก SemiAccurate ว่าทีมวิศวกรของ Nvidia พบปัญหาด้านฮาร์ดแวร์ที่ร้ายแรงใน N1x ซึ่งอาจต้องเปลี่ยนแปลงการออกแบบซิลิคอนใหม่ทั้งหมด ส่งผลให้การเปิดตัวและการจัดส่งต้องเลื่อนออกไปเป็นปี 2026 ก่อนหน้านี้ Nvidia เคยอ้างว่า N1 และ N1x เข้าสู่การผลิตเต็มรูปแบบแล้ว และมีตัวอย่างชิปปรากฏในฐานข้อมูล Geekbench พร้อมคะแนนที่น่าประทับใจ แต่ข้อมูลล่าสุดทำให้คำกล่าวนั้นดู “มองโลกในแง่ดีเกินไป” แม้จะมีอุปสรรค แต่โปรเจกต์ N1 ยังได้รับความสนใจจากวงการ และมีพันธมิตรร่วมพัฒนา เช่น MediaTek และอาจรวมถึง Alienware สำหรับโน้ตบุ๊กเกมที่ใช้ CPU Arm คู่กับ GPU GeForce อย่างไรก็ตาม นักวิเคราะห์บางรายตั้งคำถามว่า การผลักดัน Arm ในตลาด PC แบบดั้งเดิมอาจไม่ใช่ทางเลือกที่เหมาะนัก เพราะ x86 ยังพัฒนาอย่างต่อเนื่องและครองตลาดอยู่ ✅ Nvidia พบปัญหาฮาร์ดแวร์ในชิป N1x ที่อาจต้องออกแบบซิลิคอนใหม่ ➡️ ส่งผลให้เลื่อนเปิดตัวและจัดส่งไปเป็นปี 2026 ✅ ก่อนหน้านี้มีตัวอย่าง N1x ปรากฏใน Geekbench พร้อมคะแนนดี ➡️ แสดงศักยภาพในการแข่งขันกับชิประดับสูงในตลาด ✅ N1x เป็นชิป Arm ที่ออกแบบมาเพื่อ AI PC และอุปกรณ์พกพา ➡️ ตั้งเป้าแข่งขันกับ Snapdragon X Elite, Apple M3, Intel Core Ultra และ AMD Ryzen AI Max ✅ Nvidia มีพันธมิตรเช่น MediaTek และอาจร่วมมือกับ Alienware ➡️ เพื่อผลิตโน้ตบุ๊กเกมที่ใช้ CPU Arm คู่กับ GPU GeForce ✅ โปรเจกต์ N1 ยังได้รับความสนใจจากวงการแม้มีอุปสรรค ➡️ สะท้อนความมุ่งมั่นของ Nvidia ในการเข้าสู่ตลาด CPU https://www.techspot.com/news/108679-nvidia-arm-cpu-dream-hits-hardware-wall-debut.html

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกนักพัฒนา: 7 แอปจดโน้ตที่นักพัฒนาไม่ควรมองข้าม ในโลกของนักพัฒนา การจดโน้ตไม่ใช่แค่การเขียนไอเดีย แต่เป็นการจัดการโค้ด snippets, เอกสารเทคนิค, และความรู้ที่ต้องใช้ซ้ำในหลายโปรเจกต์ แอปจดโน้ตทั่วไปอาจไม่ตอบโจทย์ เพราะนักพัฒนาต้องการฟีเจอร์เฉพาะ เช่น Markdown, syntax highlighting, การเชื่อมโยงโน้ต และการทำงานแบบ cross-platform บทความนี้แนะนำ 7 แอปที่โดดเด่นสำหรับนักพัฒนา ได้แก่: 1️⃣ Notion – ครบเครื่องทั้งจดโน้ตและจัดการโปรเจกต์ ✅ ➡️ ข้อดี ✅ รองรับ Markdown และ syntax กว่า 60 ภาษา ✅ ใช้จัดการโปรเจกต์ได้ดี (kanban, database, timeline) ✅ เชื่อมต่อกับ Trello, Slack, GitHub ได้ ✅ สร้าง template และระบบอัตโนมัติได้ ⛔ ➡️ ข้อเสีย ⛔ ต้องใช้อินเทอร์เน็ตในการเข้าถึง ⛔ UI อาจซับซ้อนสำหรับผู้เริ่มต้น ⛔ ไม่เหมาะกับการเขียนโค้ดแบบ real-time 2️⃣ Obsidian – เน้นความยืดหยุ่นและการทำงานแบบออฟไลน์ ✅ ➡️ ข้อดี ✅ ทำงานออฟไลน์ได้เต็มรูปแบบ ✅ รองรับ Markdown และ backlinking แบบ Zettelkasten ✅ ปรับแต่งได้ผ่านปลั๊กอินจำนวนมาก ✅ เน้นความเป็นส่วนตัวด้วย local storage ⛔ ➡️ ข้อเสีย ⛔ ไม่มีระบบ collaboration ในตัว ⛔ ต้องใช้เวลาเรียนรู้การปรับแต่ง ⛔ UI ไม่เหมาะกับผู้ที่ชอบระบบ drag-and-drop 3️⃣ Boost Note – โอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อโค้ดโดยเฉพาะ ✅ ➡️ ข้อดี ✅ โอเพ่นซอร์สและฟรี ✅ รองรับ Markdown + code block พร้อม syntax ✅ มี tagging และ diagram (Mermaid, PlantUML) ✅ ใช้งานได้ทุกแพลตฟอร์ม (Windows, macOS, Linux, iOS, Android) ⛔ ➡️ ข้อเสีย ⛔ ฟีเจอร์ collaboration ยังไม่สมบูรณ์ ⛔ UI ยังไม่ polished เท่าแอปเชิงพาณิชย์ ⛔ ต้องใช้เวลาในการตั้งค่า workspace 4️⃣ OneNote – เหมาะกับการจัดการข้อมูลแบบมัลติมีเดีย ✅ ➡️ ข้อดี ✅ รองรับ multimedia เช่น รูป เสียง วิดีโอ ✅ มีโครงสร้าง notebook/section/page ที่ชัดเจน ✅ รองรับการทำงานร่วมกันแบบ real-time ✅ ใช้งานได้หลายแพลตฟอร์ม ⛔ ➡️ ข้อเสีย ⛔ ไม่รองรับ Markdown โดยตรง ⛔ ไม่มีแอปสำหรับ Linux ⛔ ไม่เหมาะกับการจัดการโค้ดหรือ syntax 5️⃣ Quiver – สำหรับผู้ใช้ macOS ที่ต้องการรวมโค้ด, Markdown และ LaTeX ✅ ➡️ ข้อดี ✅ รองรับ Markdown, LaTeX, และ syntax กว่า 120 ภาษา ✅ โครงสร้างแบบเซลล์ (text + code + diagram) ✅ มีระบบลิงก์ภายในโน้ตแบบ wiki ✅ ซื้อครั้งเดียว ไม่มี subscription ⛔ ➡️ ข้อเสีย ⛔ ใช้ได้เฉพาะ macOS ⛔ ไม่มีระบบ sync cloud หรือ collaboration ⛔ UI ค่อนข้างเก่าเมื่อเทียบกับแอปใหม่ ๆ 6️⃣ CherryTree – โครงสร้างแบบ tree สำหรับการจัดการข้อมูลเชิงลึก ✅ ➡️ ข้อดี ✅ โครงสร้างแบบ tree เหมาะกับโปรเจกต์ซับซ้อน ✅ รองรับ rich text + syntax highlight ✅ ใช้งานแบบ portable ได้ (USB drive) ✅ มีระบบ auto-save และ backup ⛔ ➡️ ข้อเสีย ⛔ ไม่มีระบบ cloud sync ⛔ UI ค่อนข้างเก่า ⛔ ไม่เหมาะกับการทำงานร่วมกัน 7️⃣ Sublime Text – ใช้ปลั๊กอินเสริมให้กลายเป็นเครื่องมือจดโน้ตที่ทรงพลัง ✅ ➡️ ข้อดี ✅ เร็ว เบา และปรับแต่งได้สูง ✅ รองรับ MarkdownEditing, SnippetStore, CodeMap ✅ ใช้งานได้ทุกแพลตฟอร์ม ✅ เหมาะกับนักพัฒนาที่ต้องการรวมโค้ดกับโน้ต ⛔ ➡️ ข้อเสีย ⛔ ไม่ใช่แอปจดโน้ตโดยตรง ต้องติดตั้งปลั๊กอิน ⛔ ไม่มีระบบจัดการโน้ตแบบ notebook หรือ tagging ⛔ ไม่เหมาะกับผู้ที่ไม่ชำนาญการตั้งค่า editor https://medium.com/@theo-james/top-7-note-taking-apps-every-developer-should-use-fc3905c954be

🎙️ เรื่องเล่าจากโลกเกมพกพา: AMD Ryzen Z2 Extreme—ชิปเล็กพลังใหญ่ที่ท้าชนโน้ตบุ๊กเกม AMD เปิดตัว Ryzen Z2 Extreme ซึ่งเป็นชิป SoC สำหรับเครื่องเกมพกพาโดยเฉพาะ โดยใช้สถาปัตยกรรม Zen 5 ผสม Zen 5C รวมกัน 8 คอร์ 16 เธรด พร้อม iGPU Radeon 890M ที่ใช้สถาปัตยกรรม RDNA 3.5 ชิปนี้ถูกทดสอบบน MSI Claw A8 ที่มาพร้อม RAM LPDDR5X 24GB และผลลัพธ์จาก Geekbench ก็ออกมาน่าประทับใจมาก: - คะแนน single-thread สูงสุดในกลุ่ม Strix Point - คะแนน multi-thread เทียบเท่าชิป 10 คอร์ Ryzen AI 9 365 - ประสิทธิภาพกราฟิกเทียบเท่า Radeon 890M บนโน้ตบุ๊ก Ryzen Z2 Extreme ยังรองรับเทคโนโลยีใหม่ ๆ ของ AMD เช่น FSR, Frame Generation และ Fluid Motion Frames และจะมีรุ่นที่มาพร้อม NPU 50 TOPS สำหรับงาน AI โดยเฉพาะ ✅ AMD เปิดตัว Ryzen Z2 Extreme SoC สำหรับเครื่องเกมพกพา ➡️ ใช้สถาปัตยกรรม Zen 5 + Zen 5C รวม 8 คอร์ 16 เธรด ✅ ใช้ iGPU Radeon 890M สถาปัตยกรรม RDNA 3.5 ➡️ มี 16 compute units ความเร็ว 2.9 GHz ✅ รองรับ LPDDR5X-8000 และมีแคชรวม 24MB (L2 + L3) ➡️ เหมาะกับงานกราฟิกและเกมที่ต้องการแบนด์วิดท์สูง ✅ ทดสอบบน MSI Claw A8 ได้คะแนน Geekbench สูงมาก ➡️ Single-thread สูงสุดในกลุ่ม Strix Point / Multi-thread เทียบ Ryzen AI 9 365 ✅ ประสิทธิภาพกราฟิกเทียบเท่าโน้ตบุ๊กที่ใช้ Radeon 890M ➡️ เหนือกว่า Ryzen Z1 Extreme ถึง 30%+ ✅ รองรับเทคโนโลยี AMD ล่าสุด เช่น FSR, Frame-Gen, Fluid Motion ➡️ เตรียมใช้งานใน ASUS ROG Ally X และอุปกรณ์อื่นเร็ว ๆ นี้ ‼️ ยังไม่ระบุ TDP ที่ใช้ในการทดสอบ Geekbench ⛔ อาจเป็น 35W ซึ่งสูงสุดของช่วงที่กำหนด (15–35W) ‼️ ประสิทธิภาพอาจลดลงเมื่อใช้งานในโหมดประหยัดพลังงาน ⛔ โดยเฉพาะในเครื่องที่มีข้อจำกัดด้านระบายความร้อน ‼️ iGPU แม้จะทรงพลัง แต่ยังไม่เทียบเท่า GPU แยกระดับสูง ⛔ เหมาะกับเกมระดับกลางมากกว่าการเล่น AAA แบบ ultra settings ‼️ SOC รุ่นนี้ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการใช้งานจริง ⛔ ต้องรอการทดสอบในสภาพแวดล้อมจริงก่อนสรุปประสิทธิภาพโดยรวม https://wccftech.com/amd-ryzen-z2-extreme-soc-handhelds-benchmark-msi-claw-a8-top-notch-cpu-gpu-performance/

🎵 ทำไมบางเพลงถึงติดอยู่ในหัวคุณไม่ยอมไปไหน? แม้จะพยายามเลิกนึก…แต่ก็วนซ้ำซากอยู่ในนั้น บางท่อน บางเสียง แค่ได้ยินแว่วผ่านหู กลับม้วนเข้าไป "เล่นซ้ำ" ในใจคุณได้ เหมือนตั้งโปรแกรมไว้โดยไม่รู้ตัว! 🧠 ทำไมเป็นแบบนั้น? ไม่ใช่เพราะคุณอยากจำ ไม่ใช่เพราะคุณเปิดฟังซ้ำ แต่เพราะ "จิตปรุงแต่งเอง" ตามเหตุปัจจัยที่ไม่มีใครบังคับได้ และนั่นแหละ... คือหนึ่งใน “หลักฐานแห่งอนัตตา” อย่างชัดเจนที่สุดในชีวิตประจำวัน! 🔄 เสียงวนในหัวไม่ใช่สิ่งคงที่ ลองสังเกตดีๆ เสียงที่ติดอยู่ในหัวกับเสียงจริงที่คุณฟังจากเพลง ไม่เคยเหมือนกันเป๊ะ – ความยาวของโน้ต – น้ำหนักของเสียง – ความรู้สึกที่กระทบจิต – อารมณ์แฝงหลังเสียง 🧘 เมื่อคุณฟังท่อนฮุกนั้น "อย่างตั้งใจ" อีกครั้ง คุณจะเริ่มเห็นว่า...สิ่งที่วนอยู่ในหัว ไม่ได้เหมือนเดิม และมัน "เปลี่ยนไป" ทุกครั้งที่รู้ตัว ✨ และนั่นคือ ธรรมะที่เล่นอยู่ในหัวคุณ เพลงติดหัว ≠ ศัตรูของสมาธิ แต่มันอาจเป็นครูที่แสดงธรรมเรื่อง “อนัตตา” ให้คุณเห็น ❝ไม่มีสิ่งใดควบคุมได้แน่แท้ ไม่มีเสียงใดอยู่คงเดิม ไม่มีอารมณ์ใดตายตัว ทุกสิ่งเป็นไปตามเหตุปัจจัย...และเปลี่ยนแปลงเสมอ❞ 🧭 ถ้ามีเสียงติดหัว อย่ารำคาญ แต่อาจลองตั้งใจฟังมันอีกครั้ง… เพื่อ “เรียนรู้ธรรม” ที่ซ่อนอยู่ในหัวของคุณเอง #ธรรมะจากเพลง #อนัตตาแบบใกล้ตัว #เสียงที่ติดหัว #ฝึกใจด้วยของธรรมดา

วันนี้ช่างยุ่งยากเสียเหลือเกิน เคลียร์งานล้างจาน ล้างพัดลม เพราะไม่ได้ล้างนานแล้ว เลยได้ล้างพัดลม ล้างคูลลิ่งแพดทำความเย็นโน้ตบุ๊ก ล้างเพื่อบำรุงรักษา ส้วนโน้ตบุ๊คค่อยยกให้ร้านล้างฝุ่นออกและใส่ซิลิโคนใหม่

หลายคนอาจคิดว่า Nvidia ยังเป็นเจ้าตลาด GPU แบบเบ็ดเสร็จทุกแพลตฟอร์ม → แต่ถ้าเรามองไปที่ตลาด eGPU (GPU ภายนอกสำหรับโน้ตบุ๊ก), เกมกลับพลิก! ล่าสุดบริษัท Onexplayer เปิดตัว OnexGPU Lite ซึ่งใช้ Radeon RX 7600M XT แบบโมบายจาก AMD เป็นตัวประมวลผล → นี่คือ eGPU ตัวที่ 11 แล้วที่ใช้ชิป AMD จากซีรีส์ RX 7000 → ที่น่าสนใจคือยังไม่มี eGPU ที่ใช้ชิป RDNA4 ใหม่เลย — ทุกตัวใช้รุ่นเดิม แต่เปลี่ยนพอร์ตให้รองรับ Thunderbolt 5 แม้ RX 7600M XT จะไม่ใช่ GPU ที่แรงที่สุด แต่กลับกลายเป็น "มาตรฐานของ eGPU รุ่นใหม่" ที่เน้นความบาง, น้ำหนักเบา, และการประหยัดพลังงาน → ขณะที่ Nvidia แทบไม่มีบทบาทในกลุ่มนี้ → Vendor หลายรายเลือก AMD เพราะจัดการเรื่อง driver ได้ง่ายกว่า, ประหยัดไฟกว่า และราคาอาจคุ้มค่ากว่าในแพลตฟอร์ม eGPU จุดขายล่าสุดคือพอร์ต Thunderbolt 5 ที่ทำงานได้ทั้งส่งภาพ, ส่งข้อมูล, และจ่ายไฟผ่านสายเดียว → แม้แบนด์วิดธ์ PCIe ยังเท่ากับ OCuLink (64Gbps) แต่ Thunderbolt 5 ใช้งานง่ายกว่า เพราะรองรับ display + power + data → เหมาะมากสำหรับ creator สายวีดีโอ หรือคนที่ใช้ Photoshop บนโน้ตบุ๊กบาง ๆ ✅ OnexGPU Lite ใช้ Radeon RX 7600M XT พร้อมพอร์ต Thunderbolt 5   • เป็น eGPU ตัวที่ 11 แล้วจาก AMD RX 7000 Series   • พัฒนาจาก OnexGPU 2 ที่ใช้ RX 7800M   • เน้น balance ระหว่างประสิทธิภาพ & portability ✅ Thunderbolt 5 รองรับทั้ง PCIe, display output และการจ่ายไฟผ่านสายเดียว   • PCIe bandwidth เทียบเท่า OCuLink (64Gbps)   • แต่มอบประสบการณ์ใช้งานที่ง่ายกว่าและเหมาะสำหรับ creator ✅ AMD ครองตลาด eGPU แบบเงียบ ๆ ขณะที่ Nvidia ยังไม่โดดเข้ามาเต็มตัว ✅ Vendor หลายรายอาจเลือก AMD เพราะเหตุผลด้าน power efficiency, driver compatibility, และราคาต่อโมบาย GPU ✅ แม้จะใช้ RX 7600M XT ซ้ำในหลายรุ่น แต่การเปลี่ยน chassis และพอร์ตเป็น Thunderbolt 5 คือทางเลือกที่คุ้มค่าในตลาด eGPU https://www.techradar.com/pro/amd-is-surpassing-nvidia-in-one-particular-market-and-i-dont-understand-why-11th-egpu-based-on-amd-radeon-rx-7000-series-debuts-and-even-has-thunderbolt-5

ก่อนหน้านี้ Arrow Lake เปิดตัวไปเมื่อปลายปี 2024 แต่ไม่ได้เปรี้ยงแบบที่หวังไว้ → เพราะประสิทธิภาพยังตามหลัง AMD, แถมยังมีบั๊กที่ทำให้ SSD PCIe 5.0 บางตัว “ถูกลดความเร็วแบบไม่ตั้งใจ” แต่ Intel ก็ยังไม่ยอมแพ้ → เตรียมปล่อย Arrow Lake Refresh ช่วงครึ่งหลังปี 2025 → โดยเน้น “อัปเกรด NPU” เป็นรุ่นที่แรงขึ้นมากพอจะรองรับ Copilot+ จาก Microsoft ได้ → นี่อาจเป็นพีซีตั้งโต๊ะแรกที่ใช้ฟีเจอร์อย่าง Recall, Studio Effects, AI text/image summary ได้เต็มๆ แบบไม่ต้องพึ่งการ์ดจอแยก ถึงจะยังใช้ซีพียูและจีพียูจาก Arrow Lake เดิม → Intel พยายามเน้นว่า “นี่คือ NPU รุ่นใหม่แบบเดียวกับที่ใช้ในโน้ตบุ๊ก Lunar Lake” → และถ้าใครอยู่ในสาย Productivity หรือ AI application ก็น่าจะได้ประโยชน์ → แต่ถ้าคุณเป็น “เกมเมอร์” → ข่าวร้ายคือ Refresh นี้ไม่ได้เพิ่ม performance เกมเลย ✅ Intel เตรียมปล่อย Arrow Lake Refresh ช่วงครึ่งหลังปี 2025 (Core Ultra 200 Refresh)   • Clock speed เพิ่มขึ้นเล็กน้อย   • ยังใช้สถาปัตยกรรมซีพียู/จีพียูเดิม ✅ เพิ่ม NPU รุ่นใหม่ (NPU 4) → รองรับ AI workload และ Copilot+ เต็มระบบ   • NPU 4 = รุ่นเดียวกับชิปโน้ตบุ๊ก Lunar Lake   • ต่างจาก NPU เดิม (ใน Core Ultra 200 เดิม) ที่แรงไม่พอ ✅ อาจเป็นพีซีตั้งโต๊ะแรกที่ใช้งานฟีเจอร์ของ Copilot+ ได้จริง เช่น   • Recall, Image/Document summarization, Live caption, Studio effects ฯลฯ   • โดยไม่ต้องพึ่ง cloud หรือการ์ดจอ AI ✅ ยังใช้ซ็อกเก็ตเดิม (LGA 1851) → รองรับเมนบอร์ดจาก Arrow Lake รุ่นเดิม ✅ แม้จะเป็น Refresh แต่ถือว่าเป็น “จุดเริ่มของ AI PC บนเดสก์ท็อป” ที่แท้จริง https://www.techspot.com/news/108598-intel-preparing-arrow-lake-refresh-bring-copilot-features.html

Intel เคยเปิดตัว Arrow Lake เมื่อปี 2024 แต่เสียงตอบรับก็กลาง ๆ ไม่ถึงกับว้าว → ล่าสุด Intel ไม่รอ Nova Lake ที่ยังอีกไกลในปี 2026 → จึงเตรียม ปล่อย Arrow Lake Refresh สำหรับเดสก์ท็อปช่วงครึ่งหลังปี 2025 แม้จะยังใช้โครงสร้างเดิม เช่น - P-core = Lion Cove - E-core = Skymont - Socket = LGA 1851 เดิม ใช้เมนบอร์ดชิปเซต 800 ได้เหมือนเดิม แต่ Intel ก็ปรับจูนหลายอย่างให้ดีขึ้น ไฮไลต์คือเปลี่ยน NPU (Neural Processing Unit) → จากเดิม NPU 3 (13 TOPS, จาก Meteor Lake) เป็น NPU 4 (48 TOPS) → ตรงตามข้อกำหนดของ Microsoft สำหรับ “Copilot+ PC” ที่ต้องมี NPU ≥ 40 TOPS การที่ Intel เลือกใส่ NPU ใหม่ตัวนี้ อาจดูเหมือนไม่มาก → แต่หมายความว่า ผู้ใช้สามารถใช้ฟีเจอร์ AI ใน Windows 11/12 แบบเต็มระบบได้แล้ว → เช่น Recall, Cocreator, Live Caption, Studio Effects ฯลฯ Intel ยังใช้กระบวนการผลิต 20A เดิม แต่เลือกซิลิคอนที่ดีขึ้น (better binning) → ทำให้เพิ่มความเร็ว (clock) ได้อีกเล็กน้อย → น่าจะคล้ายแนวทาง Core Boost 200S ที่เปิดตัวที่ Computex ก่อนหน้านี้ ✅ Intel เตรียมเปิดตัว “Arrow Lake Refresh” ครึ่งหลังปี 2025   • ใช้ชื่อเดิม แต่เพิ่ม clock และเปลี่ยน NPU   • เหมาะสำหรับผู้ใช้ที่ยังไม่อยากรอ Nova Lake ปี 2026 ✅ เปลี่ยนจาก NPU 3 (13 TOPS) → NPU 4 (48 TOPS)   • รองรับเกณฑ์ Copilot+ AI PC จาก Microsoft   • ใช้เทคโนโลยีจาก Lunar Lake รุ่นโน้ตบุ๊ค ✅ ยังใช้ socket LGA 1851 และชิปเซต 800 เดิม   • รองรับเมนบอร์ดปัจจุบันได้ทันที   • ช่วยขยายอายุการใช้งานของแพลตฟอร์มอีก 1 เจนเนอเรชัน ✅ ไม่มีการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง CPU — ใช้ P-Core (Lion Cove) และ E-Core (Skymont) เดิม   • เพิ่มแค่ clock speed ผ่านกระบวนการเลือกชิปคุณภาพสูงกว่า ✅ ฟีเจอร์ใหม่จากฝั่ง AI PC จะสามารถเปิดใช้ได้เต็มรูปแบบผ่านฮาร์ดแวร์นี้ https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/intel-prepping-arrow-lake-refresh-with-minor-clock-speed-bump-and-a-new-copilot-ai-compliant-npu-lifted-from-core-ultra-200v-reportedly-launches-in-the-second-half-of-2025

ก่อนหน้านี้ใครที่ใช้โน้ตบุ๊กแล้วอยากเพิ่มพลังการ์ดจอ ต้องพึ่ง eGPU ที่ใช้ Thunderbolt 3 หรือ 4 ซึ่งมีข้อจำกัดเรื่องแบนด์วิดธ์ — พอมาเจอ Thunderbolt 5 ที่วิ่งได้ถึง 80 Gbps (จากเดิม 40–64 Gbps) การส่งข้อมูลกราฟิกจะเร็วกว่าเดิมชัดเจน → ทำให้ภาพลื่นขึ้น การตอบสนองเร็วขึ้น โดยเฉพาะในเกม AAA หรือการเรนเดอร์ภาพ/โมเดล AI ONE-NETBOOK เคยเปิดตัว ONEXGPU รุ่นแรกที่ใช้ OCulink (64 Gbps) มาก่อน → ตอนนี้รุ่นใหม่จะเปลี่ยนมาใช้ Thunderbolt 5, เพิ่มแบนด์วิดธ์อีก 16 Gbps → ดีไซน์ใหม่, ระบบระบายความร้อนดีขึ้น, มีไฟ LED ด้านหน้าเพื่อความสวยงาม → แม้ยังไม่เปิดสเปกทั้งหมด แต่คาดว่าจะมี ช่อง M.2 SSD แบบ PCIe 4.0 หรือ 5.0, USB-A/USB-C, และพอร์ตชาร์จ (PD) เหมือนรุ่นก่อน eGPU รุ่นใหม่นี้ถือเป็นคู่แข่งที่น่าสนใจของ ROG XG Mobile และ Minisforum MGA 1 ที่ใช้ RX 7600M XT เช่นกัน → จุดเด่นของ ONE-NETBOOK คือ “ขนาดเล็กแบบพกพาใส่กระเป๋าได้” แถมราคาน่าจะไม่แรงเท่าคู่แข่งจากแบรนด์ใหญ่ https://wccftech.com/one-netbook-prepares-worlds-first-thunderbolt-5-based-rx-7600m-xt-egpu/