🤖💥 Claude Code ทำงานเทียบเท่าทีมวิศวกร 1 ปีในเวลาเพียง 1 ชั่วโมง — จุดเปลี่ยนครั้งใหญ่ของวงการเขียนโค้ด รายงานจาก SlashGear เปิดเผยเหตุการณ์ที่สร้างแรงสั่นสะเทือนในวงการเทคโนโลยี เมื่อวิศวกรของ Google ระบุว่า Claude Code ซึ่งเป็น AI coding agent ของ Anthropic สามารถ “สร้างงานเทียบเท่าผลงานของทีมวิศวกรทั้งปี ภายในเวลาเพียง 1 ชั่วโมง” เหตุการณ์นี้ถูกเผยแพร่ครั้งแรกโดย Rohan Paul วิศวกร AI ที่โพสต์ข้อความบน X พร้อมอ้างอิงคำพูดจาก Principal Engineer ของ Google ซึ่งทำให้เกิดการถกเถียงอย่างกว้างขวางในชุมชนนักพัฒนา Claude Code ถูกออกแบบมาเพื่อช่วยงานด้าน mapping โปรเจกต์, การทดสอบ, และการจัดการโครงสร้างระบบ ซึ่งปกติเป็นงานที่กินเวลามากสำหรับมนุษย์ แต่ AI รุ่นนี้สามารถจัดการงานซับซ้อนได้อย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะงานที่ต้องอาศัยการอ่านโค้ดจำนวนมาก การ debug ซ้ำ ๆ และการทำ pattern-matching ข้ามระบบต่าง ๆ ซึ่งเป็นงานที่มนุษย์ต้องใช้เวลานานมากในการทำให้เสร็จสมบูรณ์ สิ่งที่น่าสนใจคือ Jaana Dogan วิศวกร Google ที่ถูกอ้างถึง ได้ออกมายืนยันด้วยตัวเองว่า Claude Code สามารถสร้าง distributed agent orchestrator ที่ทีมของเธอใช้เวลาทั้งปีพัฒนา—ได้ภายในเวลาเพียงหนึ่งชั่วโมง เธอระบุว่าแม้ AI จะไม่ได้คิดค้นวิธีใหม่ แต่สามารถ “จำลองงานทั้งหมดได้อย่างแม่นยำและรวดเร็ว” ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงศักยภาพของ AI ในการเร่งการพัฒนาซอฟต์แวร์อย่างมหาศาล อย่างไรก็ตาม Dogan เตือนว่านี่ไม่ใช่เวทมนตร์—AI ยังไม่สมบูรณ์แบบ และต้องอาศัยการตรวจสอบจากผู้เชี่ยวชาญ เธอแนะนำให้นักพัฒนาที่สงสัยลองใช้ AI กับโดเมนที่ตัวเองเชี่ยวชาญ เพื่อประเมินคุณภาพของผลลัพธ์ด้วยตนเอง ซึ่งเป็นสัญญาณว่าการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์และ AI จะเป็นทักษะสำคัญในยุคใหม่ของการพัฒนาเทคโนโลยี 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Claude Code ทำงานเทียบเท่าทีมวิศวกร 1 ปีในเวลา 1 ชั่วโมง ➡️ ข้อมูลถูกเปิดเผยโดยวิศวกร Google ผ่านโพสต์บน X ✅ Claude Code เชี่ยวชาญงาน mapping, testing, และการจัดการโครงสร้างระบบ ➡️ ลดเวลางานที่มนุษย์ต้องทำซ้ำ ๆ เช่น debugging และอ่านโค้ดจำนวนมาก ✅ Jaana Dogan วิศวกร Google ยืนยันว่า AI ทำซ้ำงานของทีมได้อย่างแม่นยำ ➡️ แม้ไม่คิดวิธีใหม่ แต่สามารถ replicate งานได้เร็วมาก ✅ ชุมชนนักพัฒนากำลังถกเถียงเรื่องวิธีใช้ AI ในงานจริง ➡️ หลายคนมองว่าเป็นโอกาสใหม่ ขณะที่บางคนกังวลเรื่องผลกระทบต่ออาชีพ คำเตือน / ประเด็นที่ควรระวัง ‼️ AI ยังไม่สมบูรณ์แบบและอาจสร้างข้อผิดพลาดที่มองไม่เห็น ⛔ จำเป็นต้องมีผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบโค้ดและสถาปัตยกรรม ‼️ การพึ่งพา AI มากเกินไปอาจทำให้ทักษะมนุษย์ลดลง ⛔ โดยเฉพาะทักษะการ debug และการออกแบบระบบ ‼️ การ replicate งานเร็วไม่ได้หมายความว่าปลอดภัยหรือเหมาะกับ production ⛔ ต้องตรวจสอบด้าน security, performance และ maintainability ‼️ ความเร็วของ AI อาจทำให้เกิดการ deploy ระบบที่ยังไม่ผ่านการทดสอบเพียงพอ ⛔ เสี่ยงต่อบั๊กหรือช่องโหว่ที่อาจสร้างความเสียหายได้ https://www.slashgear.com/2069923/google-programmer-claude-code-ai-claim/

The financial reports of a power company : Part 1 Date : 8 January 2026 ## 1. Revenue and profit trends versus cost environment - Company ’s core operating revenues show only modest growth over 2022–2024, while gross profit and operating profit do not decrease in line with the sharp increase and subsequent volatility in fuel and power purchase costs during the same period. - This pattern suggests that profit figures may appear “smoother” than would be expected given the external cost pressures, raising concerns about possible use of classification, timing, or presentation of income and expenses to stabilise reported earnings. **Audit concerns** - Whether revenue recognition and expense classification policies have been applied consistently, or selectively adjusted to maintain stable profit margins. - Whether there are any year‑end manual adjustments or reclassifications (e.g. moving items to “other income”) that significantly affect operating profit. *** ## 2. Property, plant and equipment and construction in progress - The carrying amounts of property, plant and equipment (PPE) and construction in progress (CIP) increase significantly over 2022–2024, reflecting large capital expenditures in network and system projects. - However, depreciation expense does not rise proportionately with the growth in PPE balances, especially in 2023–2024, which may indicate extensions of useful lives, changes in residual values, or delayed capitalisation/commissioning decisions that reduce current‑period expenses. **Audit concerns** - Whether useful lives, residual values and depreciation methods have been revised in a manner that is adequately supported and disclosed, or primarily to reduce depreciation expense. - Whether CIP projects are tested for impairment or re‑assessed for capitalisation criteria when there are delays, scope changes, or lower‑than‑expected economic benefits. To be continued————————————————————————————————————————————— #FinancialAudit #PowerCompany #Thaitimes #ManagerOnline #News1

🧠📉 โพสต์เชิงลบครอง Hacker News! 65% เป็นเนื้อหาเชิงลบ — และได้คะแนนสูงกว่าโพสต์ทั่วไปถึง 27% งานวิจัยล่าสุดที่วิเคราะห์โพสต์กว่า 32,000 โพสต์ และคอมเมนต์กว่า 340,000 รายการ บน Hacker News พบว่าโพสต์ที่มี “โทนเชิงลบ” เช่น การวิจารณ์เทคโนโลยี ความไม่พอใจต่อ API หรือความกังวลต่ออุตสาหกรรม กลับได้รับความสนใจมากกว่าโพสต์ทั่วไปอย่างมีนัยสำคัญ โดยโพสต์เชิงลบมีคะแนนเฉลี่ย 35.6 คะแนน เทียบกับค่าเฉลี่ยรวม 28 คะแนน ซึ่งเท่ากับ เพิ่มขึ้น 27% ในแง่ของ engagement การวิเคราะห์นี้ใช้โมเดลหลายตัว ทั้ง DistilBERT, BERT Multi, RoBERTa รวมถึง LLM อย่าง Llama 3.1, Mistral 3.1 และ Gemma 3 เพื่อให้แน่ใจว่าผลลัพธ์ไม่เอนเอียงจากโมเดลใดโมเดลหนึ่ง แม้แต่ละโมเดลจะให้การกระจายคะแนนต่างกัน แต่ “แนวโน้มเชิงลบ” ยังคงปรากฏชัดในทุกโมเดลที่ทดสอบ ซึ่งสะท้อนว่าความลบใน HN ไม่ใช่แค่ noise แต่เป็น pattern จริงในชุมชนนี้ สิ่งที่น่าสนใจคือ “ความลบ” ใน Hacker News ไม่ได้หมายถึง toxic หรือการโจมตีส่วนบุคคล แต่เป็นการวิจารณ์เชิงเทคนิค การตั้งคำถามต่อเทคโนโลยีใหม่ หรือความไม่พอใจต่อมาตรฐานอุตสาหกรรม ซึ่งเป็นลักษณะเฉพาะของชุมชนที่เน้นการถกเถียงเชิงลึกมากกว่าอารมณ์ส่วนตัว ทำให้โพสต์เชิงลบกลายเป็นเนื้อหาที่กระตุ้นการมีส่วนร่วมได้ดีเป็นพิเศษ ผู้วิจัยตั้งคำถามว่า “ความลบทำให้ engagement สูงขึ้น หรือโพสต์ที่เป็นประเด็นร้อนอยู่แล้วจึงถูกนำเสนอในโทนลบ?” ซึ่งคำตอบอาจเป็นทั้งสองอย่าง งานวิจัยฉบับเต็มและ dashboard กำลังจะถูกเผยแพร่ พร้อมเปิด dataset ให้สาธารณะเข้าถึงในอนาคตอันใกล้ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ผลการวิจัยหลัก ➡️ 65% ของโพสต์บน Hacker News ถูกจัดว่าเป็น “เชิงลบ” ➡️ โพสต์เชิงลบมีคะแนนเฉลี่ย 35.6 คะแนน สูงกว่าค่าเฉลี่ยรวม 28 คะแนน (เพิ่มขึ้น 27%) ‼️ ความหมายและความเสี่ยง ⛔ ความลบอาจกลายเป็นแรงจูงใจให้ผู้ใช้โพสต์ในโทนลบเพื่อเรียก engagement ⛔ อาจทำให้ภาพรวมของชุมชนดู “มองโลกในแง่ร้าย” แม้จะเป็นการวิจารณ์เชิงเทคนิคก็ตาม ✅ วิธีการวิเคราะห์ ➡️ ใช้โมเดล 6 ตัว: DistilBERT, BERT Multi, RoBERTa, Llama 3.1, Mistral 3.1, Gemma 3 ➡️ ผลลัพธ์สอดคล้องกันทุกโมเดล แม้การกระจายคะแนนต่างกัน ‼️ ข้อจำกัดของงานวิจัย ⛔ โมเดลอาจมี bias ต่อโทนลบ ⛔ ความลบใน HN ไม่ได้หมายถึง toxic แต่ classifier อาจตีความผิดได้ ✅ ลักษณะของ “ความลบ” ใน HN ➡️ การวิจารณ์เทคโนโลยี ➡️ ความสงสัยต่อประกาศใหม่ ➡️ ความไม่พอใจต่อ API หรือมาตรฐานอุตสาหกรรม ‼️ สิ่งที่ไม่ใช่ ⛔ ไม่ใช่การด่าทอหรือโจมตีส่วนบุคคล ⛔ ไม่ใช่ toxic negativity https://philippdubach.com/standalone/hn-sentiment/

🚀 AI ทำให้การพัฒนาเว็บ “สนุกอีกครั้ง”: เมื่อความซับซ้อนถูกลดทอนด้วยเครื่องมือยุคใหม่ ในบทความนี้ Mattias Geniar เล่าถึงวิวัฒนาการของการพัฒนาเว็บตั้งแต่ยุค PHP 4, Dreamweaver และ jQuery ที่ทุกอย่างเรียบง่ายจนสามารถทำทั้งโปรเจกต์ได้คนเดียว มาถึงยุคปัจจุบันที่เต็มไปด้วย build pipelines, bundlers, CSS frameworks, observability และระบบที่ซับซ้อนจนยากจะตามให้ทัน โดยเฉพาะสำหรับนักพัฒนาเดี่ยวที่ต้องดูแลทั้ง frontend และ backend พร้อมกัน แต่จุดเปลี่ยนสำคัญคือการมาถึงของ AI ซึ่งช่วยลดภาระงานที่เคยหนักหน่วง ทั้งการเขียนโค้ด การแก้บั๊ก การออกแบบสถาปัตยกรรม และการจัดการงานซ้ำๆ ทำให้เขารู้สึกว่า “ควบคุมทั้งสแตกได้อีกครั้ง” และกลับมามีความมั่นใจในการเริ่มโปรเจกต์ใหม่ๆ ที่เคยรู้สึกว่าใหญ่เกินตัว AI ยังช่วยให้เขาดึงประสบการณ์จากคนเก่งๆ ที่เคยร่วมงานด้วยกลับมาใช้ได้อีกครั้ง ผ่านการให้ AI เลียนแบบมาตรฐานการเขียนโค้ด วิธีคิด และแนวทางแก้ปัญหาของคนเหล่านั้น ทำให้ productivity เพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล และลดความรู้สึกท่วมท้นจากความซับซ้อนของเทคโนโลยีสมัยใหม่ ท้ายที่สุด เขาบอกว่า AI ไม่ได้แค่ช่วยให้ทำงานเร็วขึ้น แต่ยังคืน “พื้นที่สร้างสรรค์” ให้กับนักพัฒนาอีกครั้ง ทำให้มีเวลาคิดเรื่อง UX, UI และไอเดียใหม่ๆ มากกว่าการจมอยู่กับ pipeline หรือ boilerplate ที่กินพลังงานจิตใจในอดีต 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ความซับซ้อนของการพัฒนาเว็บยุคใหม่ ➡️ frontend เต็มไปด้วยเครื่องมือและมาตรฐานใหม่ เช่น bundlers, PWAs, Core Web Vitals ➡️ backend ต้องรับมือกับ design patterns, observability, infra และ dependency จำนวนมาก ➡️ นักพัฒนาเดี่ยวไม่สามารถ “ทำทุกอย่าง” ได้ง่ายเหมือนเมื่อก่อน ✅ AI เข้ามาช่วยลดช่องว่าง ➡️ เครื่องมืออย่าง Claude และ Codex ช่วยเพิ่ม productivity อย่างมหาศาล ➡️ AI ทำให้เริ่มโปรเจกต์ใหม่ได้เร็วขึ้น และลดความรู้สึกท่วมท้น ➡️ สามารถใช้ AI เพื่อเลียนแบบมาตรฐานและแนวคิดของผู้เชี่ยวชาญที่เคยร่วมงานด้วย ‼️ ความเสี่ยงและข้อควรระวัง ⛔ การพึ่ง AI มากเกินไปอาจทำให้ขาดความเข้าใจพื้นฐานของระบบ ⛔ โค้ดที่ AI สร้างอาจดูดีแต่มีปัญหาเชิงสถาปัตยกรรมซ่อนอยู่ ⛔ ความเร็วที่เพิ่มขึ้นอาจทำให้มองข้ามการทดสอบหรือความปลอดภัย ‼️ ผลกระทบต่อวงการพัฒนาเว็บ ⛔ ความคาดหวังต่อ productivity ของนักพัฒนาอาจสูงขึ้น ⛔ ทีมที่ไม่ใช้ AI อาจเสียเปรียบด้านความเร็วและคุณภาพ ⛔ ความเหลื่อมล้ำด้านทักษะอาจเพิ่มขึ้นระหว่างคนที่ใช้ AI เป็นกับคนที่ไม่ใช้ https://ma.ttias.be/web-development-is-fun-again/

🎨 Inkscape 1.4.3 อัปเดตใหม่! ปรับปรุง PDF Import และ Text on Path ให้แม่นยำกว่าเดิม Inkscape 1.4.3 เปิดตัวอย่างเป็นทางการในฐานะอัปเดตบำรุงรุ่นที่สองของซีรีส์ 1.4 โดยเน้นการแก้ไขบั๊กและปรับปรุงประสิทธิภาพเป็นหลัก แต่ก็มีการอัปเกรดสำคัญที่ผู้ใช้งานสายออกแบบต้องยิ้มออก นั่นคือการปรับปรุงระบบนำเข้าไฟล์ PDF ให้แม่นยำขึ้น ลดปัญหาการเพี้ยนของฟอนต์และเลย์เอาต์ รวมถึงการปรับปรุงฟีเจอร์ Text on Path ให้ทำงานได้เสถียรและคาดเดาได้มากกว่าเดิม ซึ่งเป็นฟีเจอร์ที่นักออกแบบใช้บ่อยในการสร้างโลโก้และกราฟิกเชิงศิลป์ นอกจากนี้ Inkscape 1.4.3 ยังแก้ปัญหาการ ungroup กลุ่มวัตถุขนาดใหญ่ที่เคยทำให้โปรแกรมหน่วงหรือค้าง รวมถึงปรับปรุงการแปลง stroke เป็น path, pattern และ gradient เพื่อไม่ให้ข้อมูลสูญหายระหว่างการแปลง ซึ่งเป็นปัญหาที่ผู้ใช้หลายคนเจอมานาน โดยเฉพาะงานที่ต้องการความละเอียดสูง เช่น ไฟล์สำหรับงานพิมพ์หรือการทำเลเซอร์คัต เมื่อมองในภาพรวม อัปเดตนี้ไม่ได้เพิ่มฟีเจอร์ใหม่แบบหวือหวา แต่เน้นความเสถียรและความแม่นยำ ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของงานออกแบบระดับมืออาชีพ อีกทั้งยังช่วยให้ Inkscape ยังคงเป็นตัวเลือกยอดนิยมในหมู่ผู้ใช้ที่ต้องการเครื่องมือออกแบบเวกเตอร์แบบโอเพ่นซอร์ส ใช้ได้ฟรี และรองรับหลายแพลตฟอร์มทั้ง Linux, macOS และ Windows ในขณะเดียวกัน ชุมชนผู้พัฒนา Inkscape ยังคงเดินหน้าปรับปรุงซอฟต์แวร์อย่างต่อเนื่อง ทำให้โปรแกรมเติบโตอย่างมั่นคงและตอบโจทย์ผู้ใช้มากขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะในยุคที่งานออกแบบดิจิทัลเติบโตอย่างรวดเร็ว และความต้องการเครื่องมือที่ยืดหยุ่นและฟรีมีมากขึ้นทั่วโลก 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ ไฮไลต์จากอัปเดต Inkscape 1.4.3 ➡️ ปรับปรุงการนำเข้า PDF ให้แม่นยำขึ้น ลดปัญหาฟอนต์เพี้ยนและเลย์เอาต์ผิดรูป ➡️ Text on Path ทำงานเสถียรขึ้น เหมาะกับงานโลโก้และกราฟิกเชิงศิลป์ ➡️ แก้ปัญหา ungroup กลุ่มใหญ่ที่เคยทำให้โปรแกรมค้างหรือช้า ➡️ การแปลง stroke → path, pattern, gradient ไม่ทำให้ข้อมูลสูญหายอีกต่อไป ✅ ความสำคัญของอัปเดตนี้ต่อผู้ใช้งาน ➡️ เพิ่มความเสถียรในการทำงานระดับมืออาชีพ ➡️ ลดความเสี่ยงของไฟล์เสียหรือข้อมูลหายระหว่างการแปลงวัตถุ ➡️ เหมาะกับงานพิมพ์ งานเลเซอร์คัต และงานออกแบบที่ต้องการความละเอียดสูง ‼️ ข้อควรระวังหรือสิ่งที่ควรทราบ ⛔ ผู้ใช้ที่มีปลั๊กอินเก่าอาจต้องตรวจสอบความเข้ากันได้กับเวอร์ชันใหม่ ⛔ ไฟล์ที่สร้างจากเวอร์ชันเก่ามากอาจมีพฤติกรรมแตกต่างเล็กน้อยเมื่อเปิดใน 1.4.3 ⛔ ควรสำรองไฟล์งานก่อนอัปเดตเพื่อป้องกันปัญหาที่ไม่คาดคิด https://9to5linux.com/inkscape-1-4-3-open-source-svg-editor-improves-pdf-import-and-text-on-path

🎮 8GB VRAM ยังพอไหมในปี 2026? บททดสอบ Sapphire Pulse 9060 XT 8GB ชี้คำตอบชัดเจน บทความของ Wccftech ทดสอบ Sapphire Pulse 9060 XT 8GB ในเกมยุคใหม่ และคำตอบที่ได้ค่อนข้างชัดเจน: 8GB VRAM เริ่มไม่พอสำหรับเกม AAA ปี 2025–2026 โดยเฉพาะเมื่อเปิด Ray Tracing หรือใช้ texture คุณภาพสูง แม้การใช้ FSR4 จะช่วยเพิ่มเฟรมเรต แต่ก็ไม่สามารถแก้ปัญหาการ “คอขวด VRAM” ได้ทั้งหมด ผลทดสอบในหลายเกมแสดง pattern เดียวกัน: 🕛 ช่วงแรกของเกมเฟรมเรตดีมาก (เช่น ~50 FPS แบบไม่มี stutter) 🕛 แต่เมื่อเข้าสู่ฉากหนัก ๆ VRAM เต็ม → เฟรมเรตตกฮวบ เหลือ 40 FPS หรือต่ำกว่านั้น และบางครั้งลงไปถึงหลักสิบ 🕛 เกมต้อง “cull textures” อย่างรุนแรงเพื่อให้พออยู่ใน 8GB ทำให้โมเดลตัวละครและพื้นผิวดูเบลอหรือโหลดไม่ทัน ในเกมอย่าง Cyberpunk 2077 และ RDR2 ปัญหายิ่งชัดเจน: 📊 ฉากเมืองหนาแน่นทำให้ VRAM เต็มเร็ว 📊 เฟรมเรตแกว่งหนัก 📊 DX12 ยังมี stuttering ที่ Vulkan ไม่มี แม้จะปรับลงมาเป็น Medium textures + RT เปิด + FSR4 Quality ก็ยังพบว่าเฟรมเรต “ตกจากหน้าผา” ทันทีที่ VRAM ถูกใช้จนหมด นี่คือสัญญาณชัดเจนว่าเกมยุคใหม่ไม่ได้กินแค่ GPU compute แต่กิน VRAM แบบโหดขึ้นเรื่อย ๆ โดยเฉพาะเกมที่ใช้ asset ขนาดใหญ่, open‑world, หรือมีระบบ streaming texture แบบใหม่ 📌 สรุปประเด็นสำคัญจากบทความ ✅ 8GB VRAM ยัง “พอเล่นได้” แต่มีข้อจำกัดชัดเจน ➡️ เล่นได้ดีในฉากเบา ๆ ➡️ แต่ VRAM เต็มเมื่อเจอฉากหนัก → เฟรมเรตตกทันที ➡️ เกมต้องลดคุณภาพ texture อัตโนมัติจนเห็นได้ชัด ✅ Ray Tracing + High/Epic textures = ไม่ไหว ➡️ เกมต้อง cull textures เพื่อให้พอใน 8GB ➡️ โมเดลตัวละครและพื้นผิวดู low‑res ➡️ เฟรมเรตแกว่งหนักในฉากเมืองหรือฉากแอ็กชัน ✅ FSR4 ช่วยได้ แต่ไม่แก้ปัญหา VRAM ➡️ เฟรมเรตดีขึ้นในฉากเปิด ➡️ แต่เมื่อ VRAM เต็ม → FSR ก็ช่วยไม่ได้ ✅ API มีผล ➡️ DX12 มี stuttering ในบางเกม ➡️ Vulkan ทำงานลื่นกว่าใน RDR2 ✅ เกมใหม่ ๆ ปี 2026 จะกิน VRAM มากขึ้น ➡️ เกม AAA เริ่มใช้ texture 4K/8K ➡️ ระบบ streaming asset ซับซ้อนขึ้น ➡️ RT pipeline ใช้ VRAM เพิ่มขึ้นหลายร้อย MB ต่อเฟรม 🎯 ข้อสรุปเชิงกลยุทธ์ (จากข้อมูลในบทความ + บริบทอุตสาหกรรม) ➡️ 8GB VRAM = mid‑range minimum ในปี 2026 ➡️ 12GB กำลังกลายเป็น baseline ใหม่ สำหรับ AAA ➡️ 16GB จะเป็น sweet spot สำหรับเกมที่เปิด RT ➡️ การ์ด 8GB ยัง “เล่นได้” แต่ต้องลด texture และปิด RT https://wccftech.com/is-8-gb-of-vram-enough-heading-into-2026-sapphire-pulse-9060-xt-8gb-benchmarked/

Genu Recurvatum in Neurological Conditions Genu recurvatum frequently occurs in individuals with neurological impairments due to altered muscle tone and motor control. Understanding its presentation in these populations is critical for effective management. Neurological conditions may cause muscle weakness, spasticity, or sensory deficits, all of which affect knee stability. In some cases, increased muscle tone forces the knee into hyperextension during stance. Stroke survivors commonly exhibit genu recurvatum due to impaired motor control and asymmetrical weight distribution. Similar patterns may be seen in spinal cord injuries and cerebral palsy. Reference - https://www.marketresearchfuture.com/reports/genu-recurvatum-market-4812

📰 “Arctic เปิดตัว MX-7 – Thermal Paste รุ่นใหม่ เย็นกว่าเดิม 3%” Arctic เป็นหนึ่งในแบรนด์ที่ได้รับความนิยมสูงในตลาด Thermal Paste โดยรุ่น MX-6 เคยถูกยกให้เป็นหนึ่งในซิลิโคนระบายความร้อนที่ดีที่สุดในตลาด ล่าสุดบริษัทได้เปิดตัว MX-7 ที่มาพร้อมสูตรใหม่เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการกระจายความร้อนและความทนทานในการใช้งาน จากการทดสอบภายในของ Arctic โดยใช้ CPU Intel Core Ultra 9 285K ที่ทำงานที่ 4.5GHz และกินไฟกว่า 284W ในอุณหภูมิห้อง 25°C พบว่า MX-7 สามารถทำงานได้เย็นกว่า MX-6 ประมาณ 3% และเย็นกว่า MX-4 ถึง 6% ซึ่งถือเป็นการพัฒนาอย่างมีนัยสำคัญในตลาดที่แข่งขันสูง MX-7 มีคุณสมบัติเด่นคือ ความหนืดต่ำกว่า MX-6 ถึง 22% ทำให้กระจายตัวได้ง่ายขึ้น และมีความหนาแน่นมากกว่าเดิม 12% เพื่อเพิ่มความทนทานต่อการใช้งานระยะยาว Arctic ยังแนะนำให้ผู้ใช้ทาซิลิโคนในรูปแบบ “cross pattern” แล้วปล่อยให้แรงกดจากฮีตซิงค์ช่วยกระจายเนื้อซิลิโคนเอง ซึ่งจะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด นอกจากนี้ MX-7 ยังถูกออกแบบให้ ไม่เป็นสื่อนำไฟฟ้าและไม่เป็นตัวเก็บประจุ ทำให้ปลอดภัยต่อการใช้งานแม้ในระบบ Direct-Die Cooling ที่ซิลิโคนสัมผัสโดยตรงกับชิป โดยมีราคาจำหน่ายตั้งแต่ 6–10 ดอลลาร์ ขึ้นอยู่กับขนาดบรรจุ และยังมีแพ็กเกจที่รวม MX-Cleaner wipes สำหรับทำความสะอาดซิลิโคนเก่าอีกด้วย 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Arctic เปิดตัว MX-7 Thermal Paste รุ่นใหม่ ➡️ เย็นกว่า MX-6 ประมาณ 3% และเย็นกว่า MX-4 ถึง 6% ✅ คุณสมบัติเด่นของ MX-7 ➡️ ความหนืดต่ำลง 22% และความหนาแน่นสูงขึ้น 12% ➡️ ไม่เป็นสื่อนำไฟฟ้าและไม่เป็นตัวเก็บประจุ ✅ วิธีการใช้งานที่แนะนำ ➡️ ทาแบบ cross pattern แล้วปล่อยให้แรงกดจากฮีตซิงค์ช่วยกระจาย ✅ ราคาจำหน่าย ➡️ อยู่ระหว่าง 6–10 ดอลลาร์ ขึ้นอยู่กับขนาดบรรจุ ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ ⛔ หากทาซิลิโคนผิดวิธี อาจทำให้การกระจายความร้อนไม่มีประสิทธิภาพ ⛔ ควรซื้อจากร้านค้าที่เชื่อถือได้เพื่อหลีกเลี่ยงสินค้าลอกเลียนแบบ https://www.tomshardware.com/pc-components/thermal-paste/arctic-launches-its-best-thermal-paste-yet-for-chips-of-all-types-claims-new-mx-7-formulation-runs-3-percent-cooler-than-its-predecessor

🖥️ Kirin 9030: สัญลักษณ์ความก้าวหน้าท่ามกลางข้อจำกัด Huawei เปิดตัวสมาร์ทโฟน Mate 80 และ Mate X7 ที่ใช้ชิป Kirin 9030 และ Kirin 9030 Pro จุดเด่นคือการใช้ DUV lithography แทน EUV ที่ถูกสหรัฐฯ แบนไม่ให้ส่งออกไปจีน ทำให้ SMIC ต้องพัฒนาเทคนิคใหม่เพื่อบีบประสิทธิภาพออกจากกระบวนการ 7nm เดิม โดย Kirin 9030 ใช้ 8-core ARMv8 CPU ส่วนรุ่น Pro ใช้ 9-core ARMv8 CPU พร้อม GPU Maleoon 935. ⚡ กระบวนการ N+3 และ DTCO TechInsights วิเคราะห์ว่า Kirin 9030 ใช้กระบวนการ N+3 ซึ่งเป็นการขยายจาก N+2 (7nm รุ่นที่สอง) แต่ยังไม่เทียบเท่า 5nm ของ TSMC หรือ Samsung จุดสำคัญคือการใช้ multi-patterning ร่วมกับ DTCO เพื่อแก้ปัญหา edge placement error (EPE) และเพิ่มความแม่นยำในการสร้างวงจร แม้จะไม่ได้ปรับปรุงมากในส่วน FEOL (Front-End-of-Line) แต่เน้นไปที่ BEOL (Back-End-of-Line) เพื่อสร้าง interconnect ที่ซับซ้อนมากขึ้น. 🔒 ความเสี่ยงและข้อจำกัด แม้จะเป็นความก้าวหน้าที่น่าทึ่ง แต่การใช้ DUV multi-patterning มีความเสี่ยงสูง เนื่องจากต้องใช้หลายขั้นตอนที่ต้องจัดเรียงอย่างแม่นยำ หากเกิด misalignment เพียงเล็กน้อยอาจทำให้ yield ลดลงอย่างมาก อีกทั้งการพึ่งพา BEOL scaling มากเกินไปอาจไม่สามารถดันประสิทธิภาพได้เทียบเท่ากับ EUV lithography. 🌐 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม การเปิดตัว Kirin 9030 แสดงให้เห็นว่า จีนยังคงสามารถแข่งขันในตลาดชิปสมาร์ทโฟนระดับสูง แม้จะถูกจำกัดการเข้าถึงเทคโนโลยี EUV จากตะวันตก นี่เป็นการยืนยันว่าการพัฒนาเชิงสถาปัตยกรรมและการใช้เทคนิค DTCO สามารถชดเชยข้อจำกัดด้านเครื่องมือได้บางส่วน และอาจเป็นแนวทางที่จีนใช้ต่อไปในการพัฒนา semiconductors. 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ คุณสมบัติ Kirin 9030/Pro ➡️ Kirin 9030: 8-core ARMv8 CPU, Maleoon 935 GPU ➡️ Kirin 9030 Pro: 9-core ARMv8 CPU, Maleoon 935 GPU ✅ กระบวนการผลิต ➡️ ใช้ SMIC N+3 process (DUV multi-patterning) ➡️ อยู่ระหว่าง 7nm และ 5nm ➡️ ใช้ DTCO เพื่อลดข้อผิดพลาดและเพิ่ม yield ✅ ข้อจำกัดและความเสี่ยง ➡️ BEOL scaling มีความเสี่ยงสูงต่อ yield ➡️ Misalignment ใน multi-patterning อาจทำให้ defect เพิ่มขึ้น ➡️ ยังไม่เทียบเท่า 5nm ของ TSMC/Samsung ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ Huawei แสดงศักยภาพแม้ถูกแบน EUV ➡️ จีนยังคงแข่งขันในตลาดสมาร์ทโฟนระดับสูง ➡️ แนวทาง DTCO อาจเป็นกลยุทธ์หลักในอนาคต ‼️ ข้อควรระวัง ⛔ Yield อาจต่ำหาก multi-patterning ไม่แม่นยำ ⛔ ประสิทธิภาพยังไม่เทียบเท่าเทคโนโลยี EUV ⛔ การพึ่งพา BEOL scaling อาจถึงจุดอิ่มตัวเร็ว https://wccftech.com/huaweis-kirin-9030-chip-is-testing-the-limits-of-duv-based-multi-patterning-lithography/

💻 Gleam กลายเป็นดาวเด่นใน Advent of Code 2025 Advent of Code ปีนี้จัดเพียง 12 วัน แต่ความเข้มข้นไม่ลดลง ผู้เขียนเลือก Gleam เป็นภาษาหลัก และพบว่า compiler ของ Gleam ให้ error message ที่ชัดเจนระดับ Rust ทำให้การเรียนรู้และแก้โจทย์เป็นไปอย่างราบรื่น การใช้ pipeline และ functional style ทำให้การแก้โจทย์ที่ซับซ้อน เช่น parsing และการแปลงข้อมูล มีความชัดเจนและกระชับมากขึ้น 🔧 จุดแข็งที่ทำให้ Gleam น่าสนใจ หนึ่งในฟีเจอร์ที่โดดเด่นคือ echo ซึ่งช่วย inspect ค่าได้ทันทีโดยไม่ต้อง format string อีกทั้ง Gleam มีฟังก์ชัน list ที่ครบครัน เช่น list.transpose ที่ช่วยแก้โจทย์ day 6 ได้อย่างง่ายดาย และ list.combination_pairs ที่ทำให้การหาคู่ข้อมูลเป็นเรื่องง่าย นอกจากนี้ฟังก์ชัน fold_until ยังช่วยให้การหยุด loop ทำได้อย่างชัดเจนและตรงตามเจตนา ⚡ ความท้าทายและข้อจำกัด แม้ Gleam จะมีจุดแข็ง แต่ก็มีข้อจำกัด เช่น ไม่มี file I/O ใน standard library, ต้องใช้ dependency เสริมสำหรับ regex, และ pattern matching บน list ยังไม่ยืดหยุ่นเท่าที่ควร อีกทั้งเมื่อ target ไปที่ JavaScript ต้องระวังเรื่อง big integers ที่ไม่รองรับ arbitrary precision เหมือนบน Erlang VM 🚀 บทเรียนและแรงบันดาลใจ ผู้เขียนสรุปว่า Gleam เป็นภาษาที่เหมาะกับการเรียนรู้ผ่าน AoC เพราะทำให้การแก้โจทย์ซับซ้อนชัดเจนขึ้น และยังสร้างแรงบันดาลใจให้นำ Gleam ไปใช้ในโปรเจกต์จริง เช่นการเขียน webserver ในอนาคต การทดลองครั้งนี้จึงไม่เพียงแต่เป็นการแก้โจทย์ แต่ยังเป็นการค้นพบเครื่องมือใหม่ที่ทรงพลังสำหรับงานจริง 📌 สรุปเป็นหัวข้อ ✅ จุดแข็งของ Gleam ➡️ Syntax สะอาด และ error message ระดับ Rust ➡️ ฟังก์ชัน list เช่น transpose และ combination_pairs ช่วยแก้โจทย์ได้ง่าย ➡️ echo ทำให้ inspect ค่าได้สะดวก ➡️ fold_until ช่วยหยุด loop ได้ตรงตามเจตนา ✅ ประสบการณ์ Advent of Code 2025 ➡️ ปีนี้มีเพียง 12 วัน แต่โจทย์เข้มข้น ➡️ Gleam ทำให้การเรียนรู้ functional programming สนุกและชัดเจน ‼️ ข้อจำกัดของ Gleam ⛔ ไม่มี file I/O ใน standard library ⛔ ต้องใช้ dependency เสริมสำหรับ regex ⛔ Pattern matching บน list ยังไม่ยืดหยุ่น ⛔ Big integers บน JavaScript มีข้อจำกัด ไม่เหมือน Erlang VM ✅ แรงบันดาลใจต่อยอด ➡️ ผู้เขียนตั้งใจจะลองใช้ Gleam เขียน webserver จริง ➡️ AoC ช่วยให้ค้นพบศักยภาพของ Gleam ในงานจริง https://blog.tymscar.com/posts/gleamaoc2025/

📱 Huawei Kirin 9030: ก้าวใหม่ของจีน Huawei เปิดตัวชิป Kirin 9030 และ Kirin 9030 Pro สำหรับสมาร์ทโฟน Mate 80 โดยใช้กระบวนการผลิต SMIC N+3 ซึ่งเป็นการพัฒนาต่อจาก N+1 และ N+2 (7nm-class) จุดเด่นคือสามารถเพิ่มจำนวนคอร์ได้มากขึ้น (12–14 คอร์) โดยไม่เพิ่มการใช้พลังงานมากนัก ถือเป็นการยืนยันว่าจีนยังสามารถพัฒนากระบวนการผลิตชิปได้แม้ถูกคว่ำบาตร ⚙️ เทคโนโลยี N+3: ระหว่าง 7nm และ 5nm แม้ SMIC ระบุว่า N+3 เป็นก้าวสู่ 5nm แต่การวิเคราะห์จาก TechInsights และ SemiAnalysis ชี้ว่า N+3 เป็นเพียงการขยายจาก 7nm-class โดยใช้เทคนิค DUV multi-patterning และ Design Technology Co-Optimization (DTCO) ไม่ใช่การกระโดดไปสู่ 5nm จริง ๆ ทำให้ประสิทธิภาพและ yield ยังตามหลังคู่แข่งระดับโลก 🔬 ความท้าทายด้าน yield และการผลิต การใช้ DUV multi-patterning หลายชั้นทำให้เกิดความเสี่ยงสูงต่อ line roughness และ defect ซึ่งอาจทำให้ yield ลดลงอย่างมากเมื่อผลิตในปริมาณมาก นี่คือข้อจำกัดสำคัญที่ทำให้ SMIC ยังไม่สามารถแข่งขันกับกระบวนการ EUV ของ TSMC และ Samsung ได้ 🌐 ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมจีน แม้ N+3 ยังไม่ใช่ 5nm-class ที่แท้จริง แต่การพัฒนาแสดงให้เห็นว่า จีนยังคงสามารถก้าวหน้าในเทคโนโลยีการผลิตชิปโดยไม่พึ่งพา EUV จากต่างประเทศ ซึ่งเป็นสัญญาณเชิงบวกต่อความพยายามสร้างความเป็นอิสระด้านเซมิคอนดักเตอร์ อย่างไรก็ตาม การแข่งขันกับผู้ผลิตระดับโลกยังคงเป็นความท้าทายใหญ่ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ การเปิดตัวชิปใหม่ ➡️ Kirin 9030/9030 Pro ใช้กระบวนการ SMIC N+3 ➡️ เพิ่มจำนวนคอร์เป็น 12–14 คอร์ ✅ เทคโนโลยี N+3 ➡️ เป็นการขยายจาก 7nm-class ➡️ ใช้ DUV multi-patterning และ DTCO ✅ ความท้าทาย ➡️ Yield ต่ำจากความซับซ้อนของ DUV ➡️ ยังไม่เทียบเท่า 5nm-class ของ TSMC/Samsung ✅ ผลกระทบเชิงบวก ➡️ แสดงให้เห็นความก้าวหน้าของจีนแม้ถูกคว่ำบาตร ➡️ ลดการพึ่งพาเทคโนโลยี EUV ต่างประเทศ ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ N+3 ยังไม่ใช่ 5nm-class ที่แท้จริง ⛔ Yield และประสิทธิภาพยังตามหลังคู่แข่งระดับโลก https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/huaweis-latest-mobile-is-chinas-most-advanced-process-node-to-date-despite-using-blacklisted-chipmaker-huawei-kirin-9030-mobile-soc-made-on-smic-n-3-process-but-cant-compete-with-5nm-nodes

🏭 "SMIC ก้าวสู่ยุค 5 นาโนเมตรด้วย DUV" รายงานจาก TechInsights ยืนยันว่า Huawei Kirin 9030 SoC ถูกผลิตด้วยกระบวนการ N+3 ของ SMIC ซึ่งเป็นโหนด 5 นาโนเมตรที่ใช้เทคนิค deep ultraviolet lithography (DUV) แทน EUV ที่จีนไม่สามารถเข้าถึงได้เพราะข้อจำกัดการส่งออก เทคโนโลยีนี้ถือเป็นการพัฒนาเหนือกว่าโหนด N+2 (7 นาโนเมตร) ที่เคยใช้ในชิป AI และโครงสร้างพื้นฐานของ Huawei ⚙️ เทคนิคการผลิตและข้อจำกัด แม้ SMIC สามารถใช้ DUV แบบหลายรอบ เช่น self-aligned quadruple patterning (SAQP) เพื่อให้ได้ความละเอียดใกล้ 35 นาโนเมตรต่อการพิมพ์ แต่ ยังมีปัญหาด้าน yield ที่สูงมาก ทำให้ต้นทุนการผลิตสูงและบางส่วนต้องลดเกรดชิปลง การใช้ DUV แทน EUV จึงเป็นการบรรลุผลทางเทคนิค แต่ยังไม่สามารถแข่งขันด้านประสิทธิภาพและต้นทุนกับผู้ผลิตรายใหญ่ที่ใช้ EUV ได้ 🌍 ความหมายต่ออุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์จีน ความสำเร็จนี้สะท้อนว่า จีนสามารถเดินหน้าผลิตชิปขั้นสูงได้แม้ถูกจำกัดการเข้าถึงเทคโนโลยีตะวันตก ถือเป็นสัญญาณของการพึ่งพาตนเองในห่วงโซ่อุปทานเซมิคอนดักเตอร์ และอาจช่วยให้ Huawei และบริษัทจีนอื่น ๆ ลดการพึ่งพาต่างประเทศในด้าน AI และอุปกรณ์สื่อสาร ⚠️ ความท้าทายและอนาคต แม้เป็นความก้าวหน้าที่น่าทึ่ง แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า การใช้ DUV ในระดับ 5 นาโนเมตรเป็นการลงทุนที่เสี่ยงทางเศรษฐกิจ เพราะ yield ต่ำและต้นทุนสูง หากไม่สามารถพัฒนาเครื่อง EUV ในประเทศได้ จีนอาจยังคงตามหลังผู้ผลิตรายใหญ่อย่าง TSMC และ Samsung ในเชิงประสิทธิภาพและความคุ้มค่า 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ SMIC ผลิตชิป 5 นาโนเมตร (N+3) โดยใช้ DUV ➡️ Huawei Kirin 9030 SoC เป็นตัวอย่างที่ยืนยัน ✅ เทคนิค SAQP และการพิมพ์หลายรอบช่วยให้บรรลุความละเอียด ➡️ ได้ใกล้เคียง 35 นาโนเมตรต่อการพิมพ์ ✅ ความสำเร็จสะท้อนการพึ่งพาตนเองของจีนในอุตสาหกรรมชิป ➡️ ลดการพึ่งพาต่างประเทศในเทคโนโลยีขั้นสูง ‼️ Yield ต่ำทำให้ต้นทุนการผลิตสูง ⛔ ชิปบางส่วนต้องลดเกรดลง ‼️ การใช้ DUV แทน EUV เป็นข้อจำกัดเชิงเทคนิค ⛔ จีนยังตามหลัง TSMC และ Samsung ในด้านประสิทธิภาพ https://www.techpowerup.com/344000/chinese-smic-achieves-5-nm-production-on-n-3-node-without-euv-tools

📚 Patterns.dev – คู่มือการสร้าง Web Apps ยุคใหม่ Patterns.dev เป็นหนังสือออนไลน์ฟรีที่รวบรวม Design Patterns สำหรับนักพัฒนา JavaScript และเฟรมเวิร์กสมัยใหม่ เช่น React และ Vue จุดเด่นคือการอธิบายวิธีแก้ปัญหาที่นักพัฒนามักเจอซ้ำ ๆ เช่น Singleton, Observer, Factory, Proxy และอีกมากมาย พร้อมตัวอย่างโค้ดที่เข้าใจง่ายและสามารถนำไปใช้จริงได้ทันที ⚡ Performance Patterns เพื่อเว็บที่เร็วขึ้น นอกจาก Design Patterns แล้ว เว็บไซต์ยังเน้น Performance Patterns เช่น Bundle Splitting, Tree Shaking, Prefetch, Preload และ List Virtualization เพื่อช่วยให้นักพัฒนาสามารถลดขนาดไฟล์ ปรับปรุงความเร็วการโหลด และเพิ่มประสบการณ์ผู้ใช้ให้ดียิ่งขึ้น เหมาะสำหรับการสร้างเว็บที่ต้องรองรับผู้ใช้จำนวนมากในยุคดิจิทัล 🔗 React และ Vue Patterns Patterns.dev ยังมีหมวดเฉพาะสำหรับ React และ Vue เช่น Hooks Pattern, Compound Pattern, Render Props, Async Components และ Composables ซึ่งช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโครงสร้างที่ยืดหยุ่นและจัดการ State ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในโปรเจกต์ขนาดใหญ่ที่ต้องการความเสถียรและการขยายตัวในอนาคต 🌐 มุมมองใหม่ต่อ Design Patterns ทีมผู้จัดทำ Patterns.dev เน้นว่า Design Patterns เป็นแนวทาง ไม่ใช่ข้อบังคับ การเลือกใช้ต้องขึ้นอยู่กับปัญหาที่เจอจริง ๆ ไม่ใช่การนำมาใช้ทุกครั้งโดยไม่จำเป็น แนวคิดนี้ช่วยให้นักพัฒนามีวิจารณญาณและเลือกใช้เครื่องมืออย่างเหมาะสม เพื่อสร้างซอฟต์แวร์ที่ทั้งมีคุณภาพและง่ายต่อการดูแลรักษา 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ Patterns.dev เป็นแหล่งเรียนรู้ฟรีสำหรับนักพัฒนาเว็บ ➡️ รวม Design Patterns และ Performance Patterns สำหรับ JavaScript, React, Vue ✅ Design Patterns ที่นำเสนอ เช่น Singleton, Observer, Factory, Proxy ➡️ ช่วยแก้ปัญหาที่นักพัฒนาพบซ้ำ ๆ ในการออกแบบระบบ ✅ Performance Patterns เน้นการเพิ่มความเร็วเว็บ ➡️ เช่น Bundle Splitting, Tree Shaking, Prefetch, Preload, List Virtualization ✅ React และ Vue Patterns สำหรับโปรเจกต์สมัยใหม่ ➡️ เช่น Hooks, Compound, Async Components, Composables ✅ แนวคิดหลัก: Patterns เป็นแนวทาง ไม่ใช่ข้อบังคับ ➡️ ใช้เมื่อเหมาะสมกับปัญหาจริง ไม่ใช่ทุกสถานการณ์ ‼️ การใช้ Patterns โดยไม่เข้าใจอาจเพิ่มความซับซ้อนเกินจำเป็น ⛔ อาจทำให้โค้ดดูแลยากและไม่ตอบโจทย์ธุรกิจ https://www.patterns.dev/

📱 DroidLock: มัลแวร์ Android ใหม่ แอบสอดส่องผ่านกล้องหน้า นักวิจัยจาก Zimperium zLabs ได้ค้นพบมัลแวร์ใหม่ชื่อ DroidLock ซึ่งถูกออกแบบมาให้ทำงานคล้าย Ransomware โดยสามารถยึดเครื่อง Android ของเหยื่อได้ทั้งหมด พร้อมทั้งแอบสอดส่องผู้ใช้ผ่านกล้องหน้าและบันทึกกิจกรรมบนหน้าจอแบบเรียลไทม์ 🕵️ วิธีการทำงานของ DroidLock 💠 ใช้ Phishing Sites หลอกให้ผู้ใช้ติดตั้งแอปปลอม โดยแสดงหน้าต่างอัปเดตระบบปลอมเพื่อหลอกให้กดตกลง 💠 เมื่อถูกติดตั้ง มัลแวร์จะใช้สิทธิ์ Device Administrator เพื่อควบคุมเครื่อง เช่น เปลี่ยนรหัส PIN, ลบข้อมูลทั้งหมด หรือบังคับล็อกเครื่อง 💠 ใช้เทคนิค Overlay Attack โดยสร้างหน้าจอปลอมทับบนแอปจริง เพื่อขโมยข้อมูล เช่น Pattern Unlock หรือรหัสผ่านแอปต่าง ๆ 💠 สามารถ สตรีมหน้าจอผ่าน VNC และบันทึกกิจกรรมทั้งหมด รวมถึงรหัส OTP และข้อมูลเข้าสู่ระบบ ⚠️ ผลกระทบที่น่ากังวล 💠 DroidLock ไม่ได้เข้ารหัสไฟล์เหมือน Ransomware ทั่วไป แต่สามารถทำให้ผู้ใช้ถูกล็อกออกจากเครื่องโดยสิ้นเชิง 💠 สามารถขโมยข้อมูลสำคัญ เช่น รหัสผ่าน, ข้อมูลการเงิน, หรือแม้แต่ภาพจากกล้องหน้า 💠 หากติดตั้งบนอุปกรณ์ที่ใช้ในองค์กร อาจทำให้ข้อมูลภายในรั่วไหลและกลายเป็น “hostile endpoint” ภายในเครือข่ายบริษัท 🛡️ แนวทางป้องกัน 🎗️ หลีกเลี่ยงการติดตั้งแอปจากแหล่งที่ไม่น่าเชื่อถือ โดยเฉพาะลิงก์ที่ส่งมาทาง SMS หรืออีเมล 🎗️ ตรวจสอบสิทธิ์ที่แอปขอ หากมีการขอสิทธิ์ Device Administrator หรือ Accessibility ที่ไม่จำเป็น ควรหลีกเลี่ยง 🎗️ ใช้ Mobile Security Solutions ที่สามารถตรวจจับ Overlay Attack และมัลแวร์ประเภทนี้ 🎗️ อัปเดตระบบและแอปพลิเคชันอย่างสม่ำเสมอ เพื่อปิดช่องโหว่ที่มัลแวร์อาจใช้โจมตี 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ วิธีการทำงานของ DroidLock ➡️ ใช้ Phishing หลอกติดตั้งแอปปลอม ➡️ ใช้สิทธิ์ Device Administrator ควบคุมเครื่อง ➡️ Overlay Attack ขโมยข้อมูลล็อกอิน ➡️ สตรีมหน้าจอและสอดส่องผ่านกล้องหน้า ✅ ผลกระทบ ➡️ ล็อกผู้ใช้ไม่ให้เข้าถึงเครื่อง ➡️ ขโมยข้อมูลการเงินและรหัส OTP ➡️ เสี่ยงต่อการรั่วไหลข้อมูลองค์กร ✅ แนวทางป้องกัน ➡️ หลีกเลี่ยงการติดตั้งแอปจากลิงก์ไม่ปลอดภัย ➡️ ตรวจสอบสิทธิ์ที่แอปขอ ➡️ ใช้ Mobile Security Solutions ➡️ อัปเดตระบบและแอปอย่างสม่ำเสมอ ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้งาน ⛔ การติดตั้งแอปจากแหล่งที่ไม่น่าเชื่อถือเสี่ยงต่อการติดมัลแวร์ ⛔ หากติดตั้งในอุปกรณ์องค์กร อาจทำให้ข้อมูลรั่วไหลและเครือข่ายถูกโจมตี https://hackread.com/droidlock-android-malware-users-spy-camera/

📰 ข่าว: ClayRat Android Spyware รุ่นใหม่ – ยึดเครื่องได้เต็มรูปแบบ นักวิจัยจาก Zimperium พบว่า ClayRat Android spyware ได้พัฒนาความสามารถใหม่จนสามารถยึดเครื่องได้เต็มรูปแบบ โดยใช้การหลอกให้ผู้ใช้เปิด Accessibility Services เพื่อขโมย PIN, บันทึกหน้าจอ และปิดระบบความปลอดภัยอย่าง Google Play Protect ClayRat รุ่นล่าสุดสามารถ บันทึกหน้าจอทั้งหมด, ขโมยรหัส PIN/Password/Pattern, และ ปิดการทำงานของ Google Play Protect ผ่านการสร้างหน้าจอปลอม เช่น “System Update” เพื่อหลอกผู้ใช้ให้กดอนุญาต ทำให้ผู้โจมตีสามารถควบคุมเครื่องได้เหมือนเจ้าของจริง 🎭 วิธีการแพร่กระจาย มัลแวร์นี้ยังคงใช้วิธีปลอมตัวเป็นแอปยอดนิยม เช่น WhatsApp, Google Photos, TikTok, YouTube รวมถึงบริการท้องถิ่นอย่างแอปแท็กซี่และที่จอดรถในรัสเซีย นอกจากนี้ยังใช้ Dropbox เป็นช่องทางกระจายไฟล์ และมีโดเมนฟิชชิงกว่า 25 แห่งที่เลียนแบบแอปต่าง ๆ 🏢 ความเสี่ยงต่อธุรกิจ เนื่องจากพนักงานจำนวนมากใช้มือถือส่วนตัวทำงาน หากเครื่องติด ClayRat ผู้โจมตีสามารถเข้าถึง อีเมลบริษัท, แอปแชท, และข้อมูลธุรกิจ ได้ทันที Zimperium พบแล้วกว่า 700 เวอร์ชันของ ClayRat ที่ถูกปล่อยออกมา แสดงให้เห็นถึงการขยายตัวอย่างรวดเร็วของการโจมตี 🔒 วิธีป้องกัน ผู้ใช้ควรติดตั้งแอปจาก Google Play Store เท่านั้น และตรวจสอบสิทธิ์การเข้าถึง โดยเฉพาะ Accessibility Services ก่อนอนุญาต หากพบพฤติกรรมผิดปกติ เช่น แอปที่ขอสิทธิ์มากเกินไป ควรลบออกทันทีเพื่อป้องกันการถูกยึดเครื่อง 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ ฟีเจอร์ใหม่ของ ClayRat ➡️ บันทึกหน้าจอและขโมย PIN/Password ➡️ ปิด Google Play Protect ด้วยหน้าจอปลอม ✅ วิธีแพร่กระจาย ➡️ ปลอมเป็นแอปยอดนิยมและบริการท้องถิ่น ➡️ ใช้ Dropbox และโดเมนฟิชชิงกว่า 25 แห่ง ✅ ความเสี่ยงต่อธุรกิจ ➡️ เข้าถึงอีเมลและข้อมูลบริษัทผ่านมือถือพนักงาน ➡️ พบแล้วกว่า 700 เวอร์ชันของ ClayRat ✅ วิธีป้องกัน ➡️ ติดตั้งแอปจาก Google Play Store เท่านั้น ➡️ ตรวจสอบสิทธิ์ Accessibility Services อย่างรอบคอบ ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ ⛔ การอนุญาต Accessibility Services โดยไม่ตรวจสอบเสี่ยงต่อการถูกยึดเครื่อง ⛔ แอปที่ปลอมตัวอาจทำให้ข้อมูลส่วนตัวและธุรกิจรั่วไหล https://hackread.com/clayrat-android-spyware-variant-device-control/

📝 เทคนิคการเขียน CLAUDE.md ที่ดีสำหรับ AI Coding Agent บทความนี้เจาะลึกการเขียนไฟล์ CLAUDE.md (หรือ AGENTS.md) ที่มีประสิทธิภาพสำหรับการทำงานกับ AI coding agents อย่าง Claude Code, Cursor, และ Zed โดยเน้นย้ำว่า LLMs เป็น stateless functions ที่ไม่ได้เรียนรู้ตลอดเวลา จึงต้องอาศัยไฟล์นี้เป็นตัวกลางในการ "onboard" AI เข้าสู่ codebase ของเรา ซึ่งไฟล์นี้จะถูกใส่เข้าไปใน ทุกๆ conversation ทำให้มันเป็นจุดที่มี leverage สูงที่สุดในการทำงานกับ AI สิ่งที่น่าสนใจคือ Claude มักจะ เพิกเฉยต่อเนื้อหาใน CLAUDE.md หากมันตัดสินใจว่าไม่เกี่ยวข้องกับงานปัจจุบัน ทีม Anthropic ได้ออกแบบให้ระบบทำงานแบบนี้เพื่อกรองคำสั่งที่ไม่จำเป็นออกไป ดังนั้นยิ่งใส่คำสั่งที่ไม่ได้ใช้บ่อยมากเท่าไหร่ โอกาสที่ Claude จะเพิกเฉยก็ยิ่งสูงขึ้น ผู้เขียนแนะนำให้ใช้หลัก "Less is More" โดยควรมีคำสั่งที่ universally applicable เท่านั้น การวิจัยพบว่า LLMs สามารถทำตามคำสั่งได้อย่างน่าเชื่อถือประมาณ 100-150 คำสั่ง และ Claude Code เองก็มีคำสั่งในระบบอยู่แล้วประมาณ 50 คำสั่ง ดังนั้นไฟล์ CLAUDE.md ควรสั้นกระชับ (แนะนำไม่เกิน 300 บรรทัด หรือดีกว่านั้นคือน้อยกว่า 60 บรรทัด) และใช้เทคนิค Progressive Disclosure โดยแยกคำสั่งเฉพาะทางไปไว้ในไฟล์ markdown แยก แล้วให้ Claude อ่านเมื่อจำเป็นเท่านั้น สุดท้าย ผู้เขียนเตือนว่าไม่ควรใช้ LLM ทำหน้าที่ของ linter หรือ formatter เพราะช้าและแพงกว่ามาก ควรใช้เครื่องมือ deterministic แทน และไม่ควรใช้คำสั่ง /init หรือ auto-generate ไฟล์ CLAUDE.md เพราะไฟล์นี้สำคัญมากและควรใช้เวลาคิดทุกบรรทัดอย่างรอบคอบ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ หลักการพื้นฐานของ LLMs และ CLAUDE.md ➡️ LLMs เป็น stateless functions ที่ไม่เรียนรู้ตลอดเวลา รู้เฉพาะสิ่งที่ใส่เข้าไปเท่านั้น ➡️ CLAUDE.md ถูกใส่เข้าไปในทุก conversation จึงเป็นจุดที่มี leverage สูงสุด ➡️ ควรใช้ไฟล์นี้เพื่อ onboard Claude เข้าสู่ codebase ✅ พฤติกรรมของ Claude กับ CLAUDE.md ➡️ Claude มักเพิกเฉยเนื้อหาที่ไม่เกี่ยวข้องกับงานปัจจุบัน ➡️ ยิ่งมีคำสั่งที่ไม่ universal มาก โอกาสถูกเพิกเฉยยิ่งสูง ➡️ Anthropic ออกแบบให้ทำงานแบบนี้เพื่อกรองคำสั่งที่ไม่จำเป็น ✅ หลัก "Less is More" ➡️ LLMs ทำตามคำสั่งได้น่าเชื่อถือประมาณ 100-150 คำสั่ง ➡️ Claude Code มีคำสั่งในระบบอยู่แล้ว ~50 คำสั่ง ➡️ ควรใส่เฉพาะคำสั่งที่ใช้บ่อยและ universally applicable ✅ ความยาวและความเกี่ยวข้องของไฟล์ ➡️ แนะนำไม่เกิน 300 บรรทัด ยิ่งสั้นยิ่งดี ➡️ HumanLayer ใช้ไฟล์ไม่เกิน 60 บรรทัด ➡️ Context window ที่เต็มไปด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้องให้ผลลัพธ์ดีกว่า ✅ Progressive Disclosure ➡️ แยกคำสั่งเฉพาะทางไปไว้ในไฟล์ markdown แยก ➡️ ตั้งชื่อไฟล์ให้สื่อความหมาย เช่น docs/testing-guidelines.md ➡️ ให้ Claude อ่านเมื่อจำเป็นเท่านั้น แทนการใส่ทุกอย่างใน CLAUDE.md ➡️ ใช้ file:line references แทนการ copy code เพื่อหลีกเลี่ยง outdated information ‼️ อย่าใช้ LLM ทำงาน Linter ⛔ LLMs ช้าและแพงกว่า traditional linters มาก ⛔ Code style guidelines จะกินพื้นที่ context window และลดประสิทธิภาพ ⛔ LLMs เป็น in-context learners จะเรียนรู้ pattern จากโค้ดที่มีอยู่เองได้ ⛔ ควรใช้ deterministic tools อย่าง Biome หรือ linters ที่ auto-fix ได้ ‼️ อย่าใช้ /init หรือ auto-generate ⛔ CLAUDE.md มี impact ต่อทุก phase ของ workflow ⛔ ควรใช้เวลาคิดทุกบรรทัดอย่างรอบคอบ ⛔ บรรทัดที่แย่ใน CLAUDE.md จะส่งผลกระทบวงกว้างกว่าโค้ดทั่วไป https://www.humanlayer.dev/blog/writing-a-good-claude-md

📰 “Taiwan เปิดการสอบสวนกรณี Wei-Jen Lo อดีตผู้บริหาร TSMC กลับเข้าร่วม Intel” ทางการไต้หวันได้เปิดการสอบสวนด้านความมั่นคงแห่งชาติ กรณี Wei-Jen Lo อดีตผู้บริหารฝ่าย R&D ของ TSMC ที่เพิ่งเกษียณหลังทำงานกว่า 21 ปี แต่กลับไปปรากฏตัวที่ Intel ในตำแหน่งรองประธานฝ่าย R&D เมื่อเดือนตุลาคมที่ผ่านมา รายงานจากสื่อท้องถิ่นระบุว่า Lo อาจนำเอกสารทางเทคนิคที่เป็นความลับของ TSMC ไปด้วย ซึ่งเกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีการผลิตขั้นสูง เช่น N2, A16, A14 และ post-A14 nodes ก่อนออกจาก TSMC Lo เคยมีอำนาจสั่งให้ทีมงานส่งมอบเอกสารภายในที่มีข้อจำกัดด้านการเข้าถึง โดยไม่มีการตั้งข้อสงสัยในตอนนั้น เนื่องจากตำแหน่งของเขาสูงมาก ทำให้คำสั่งดูเหมือนเป็นเรื่องปกติ อย่างไรก็ตาม เมื่อเขาปรากฏตัวที่ Intel พร้อมรับผิดชอบด้านการพัฒนาอุปกรณ์และโมดูลใหม่ ๆ จึงเกิดข้อกังวลว่าเอกสารเหล่านี้อาจถูกนำไปใช้เพื่อประโยชน์เชิงแข่งขัน แม้จะมีข้อกล่าวหา แต่ผู้เชี่ยวชาญชี้ว่า ข้อมูลของ TSMC อาจไม่สามารถนำไปใช้ตรง ๆ กับ Intel ได้ เนื่องจากเทคโนโลยีการผลิตของทั้งสองบริษัทมีความแตกต่างกัน เช่น Intel ใช้ PowerVia และ High-NA EUV ในบางกระบวนการ ขณะที่ TSMC ใช้ Super Power Rail และ Low-NA EUV multipatterning อย่างไรก็ตาม เอกสารเหล่านี้ยังคงมีค่าในเชิงการวิเคราะห์คู่แข่งและกลยุทธ์ทางธุรกิจ กรณีนี้สะท้อนถึงความเปราะบางของอุตสาหกรรมเซมิคอนดักเตอร์ ที่การเคลื่อนไหวของผู้บริหารระดับสูงอาจส่งผลกระทบต่อการแข่งขันระดับโลก รัฐบาลไต้หวันกำลังตรวจสอบว่า Lo ละเมิดกฎหมายการถ่ายโอนความลับทางการค้าไปยังต่างประเทศหรือไม่ 📌 สรุปสาระสำคัญ ✅ Wei-Jen Lo อดีตผู้บริหาร TSMC ➡️ กลับไปทำงานที่ Intel ในตำแหน่ง VP of R&D ✅ ข้อกล่าวหานำเอกสารลับติดตัวไป ➡️ ครอบคลุมเทคโนโลยี N2, A16, A14 และ post-A14 ✅ ความแตกต่างด้านเทคโนโลยีระหว่าง Intel และ TSMC ➡️ Intel ใช้ PowerVia และ High-NA EUV, TSMC ใช้ Super Power Rail และ Low-NA EUV ✅ รัฐบาลไต้หวันเปิดการสอบสวนด้านความมั่นคง ➡️ ตรวจสอบการละเมิดกฎหมายการถ่ายโอนความลับทางการค้า ‼️ ความเสี่ยงต่อการแข่งขันระดับโลก ⛔ เอกสารลับอาจถูกใช้เพื่อวิเคราะห์คู่แข่งและกลยุทธ์ธุรกิจ ‼️ การขาดมาตรการป้องกันภายในองค์กร ⛔ TSMC ไม่ได้บังคับใช้ข้อตกลง non-compete กับ Lo ก่อนออกจากบริษัท https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/high-ranking-tsmc-executive-faces-taiwan-legal-investigation-over-murky-return-to-intel-report-alleges-employee-took-technical-documents-with-him

🎮 เกมและ Dark Patterns ที่ควรรู้จัก DarkPattern.games อธิบายว่า Dark Pattern คือกลยุทธ์ที่นักพัฒนาเกมจงใจใส่เข้ามาเพื่อสร้างประสบการณ์เชิงลบแก่ผู้เล่น แต่กลับเป็นผลดีต่อผู้พัฒนา เช่น การทำให้ผู้เล่นเสียเวลา เงิน หรือความสัมพันธ์ทางสังคม ตัวอย่างเช่น Temporal Dark Patterns ที่บังคับให้ผู้เล่นต้องเข้าเกมตามเวลาที่กำหนดเพื่อรับรางวัล, Social Dark Patterns ที่ใช้แรงกดดันจากเพื่อนหรือกิลด์, และ Monetary Dark Patterns ที่กระตุ้นให้ใช้เงินจริงซื้อทางลัดหรือไอเท็มพิเศษ 💰 กลยุทธ์ที่ทำให้ผู้เล่นเสียเงิน หนึ่งในรูปแบบที่ถูกวิจารณ์มากคือ Pay to Win และ Artificial Scarcity ซึ่งทำให้ผู้เล่นรู้สึกว่าต้องจ่ายเงินเพื่อแข่งขันได้ หรือสร้างความขาดแคลนปลอม ๆ เพื่อบังคับให้ซื้อทันที นอกจากนี้ยังมี Premium Currency ที่ทำให้การใช้เงินจริงซับซ้อนขึ้น ผู้เล่นอาจไม่รู้ว่าตัวเองใช้เงินไปมากแค่ไหน 🧠 กลวิธีทางจิตวิทยา DarkPattern.games ยังชี้ให้เห็นว่าเกมจำนวนมากใช้ Psychological Dark Patterns เช่น การสร้าง “Illusion of Control” ทำให้ผู้เล่นเชื่อว่าตัวเองมีอำนาจตัดสินใจ ทั้งที่จริงแล้วระบบถูกออกแบบมาให้ผลลัพธ์เป็นไปตามที่ผู้พัฒนาต้องการ หรือการใช้ Badges และ Progress เพื่อทำให้ผู้เล่นรู้สึกว่าต้องเล่นต่อเพื่อเก็บสะสมให้ครบ 🌱 ทางเลือกเกมสุขภาพดี เว็บไซต์นี้ไม่ได้เพียงแค่เตือน แต่ยังแนะนำเกมที่ไม่มี Dark Patterns เช่น Beholder, DISTRAINT 2, Townscaper, และ Song of Bloom ซึ่งได้รับคะแนนสูงสุดในหมวด Healthy Games เพื่อให้ผู้เล่นมีทางเลือกที่สนุกโดยไม่ถูกหลอกล่อ 📌 สรุปประเด็นสำคัญ ✅ DarkPattern.games ช่วยผู้เล่นเข้าใจกลยุทธ์หลอกล่อในเกม ➡️ อธิบายทั้ง Temporal, Social, Monetary และ Psychological Dark Patterns ✅ ตัวอย่างกลยุทธ์ที่พบบ่อย ➡️ Daily Rewards, Pay to Win, Artificial Scarcity, Illusion of Control ✅ เว็บไซต์มีการจัดอันดับเกมสุขภาพดีและเกมที่ใช้ Dark Patterns ➡️ Healthy Games เช่น Beholder, Townscaper / Dark Games เช่น Real Roulette 3D ‼️ ผู้เล่นอาจถูกบังคับให้เสียเวลาและเงินโดยไม่รู้ตัว ⛔ Daily Rewards และ Premium Currency ทำให้ควบคุมการเล่นยากขึ้น ‼️ ผลกระทบต่อความสัมพันธ์ทางสังคม ⛔ Social Obligation และ Friend Spam ก่อแรงกดดันจากเพื่อนหรือกิลด์ ‼️ กลวิธีทางจิตวิทยาอาจทำให้ผู้เล่นตัดสินใจผิดพลาด ⛔ Illusion of Control และ Endowed Progress ทำให้เล่นต่อแม้ไม่อยาก https://www.darkpattern.games/

🏢 IBM เข้าร่วม OpenSearch Foundation เพื่อผลักดัน AI Search และ RAG IBM ประกาศเข้าร่วมเป็นสมาชิกระดับ Premier ของ OpenSearch Software Foundation ซึ่งอยู่ภายใต้ Linux Foundation จุดสำคัญคือการผลักดันเทคโนโลยี retrieval-augmented generation (RAG) ที่กำลังเป็นหัวใจของ AI ยุคใหม่ การเข้าร่วมครั้งนี้ไม่ใช่แค่การจ่ายค่าสมาชิก แต่ IBM ตั้งใจจะนำความเชี่ยวชาญด้าน vector search และ cloud-tested patterns มาเสริมความแข็งแกร่งให้กับ OpenSearch โดยเฉพาะด้าน security, observability และ developer experience ในงาน KubeCon + CloudNativeCon North America ปีนี้ IBM ได้ประกาศว่าจะเปิดตัวโครงการโอเพ่นซอร์สใหม่ที่ใช้ OpenSearch ในงาน OpenRAG Summit วันที่ 13 พฤศจิกายน 2025 การเคลื่อนไหวนี้สะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ขององค์กรที่ต้องการให้ AI มีรากฐานบนระบบเปิดและโปร่งใส ซึ่งจะช่วยให้การค้นหาและการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่มีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ IBM ยังมีการใช้งานจริงผ่าน DataStax บริษัทลูกที่ได้ผสาน JVector เข้ากับ OpenSearch เพื่อรองรับการค้นหาข้อมูลระดับพันล้านเวกเตอร์ได้อย่างรวดเร็วและคุ้มค่า ถือเป็นตัวอย่างที่ชัดเจนว่าการร่วมมือครั้งนี้ไม่ใช่แค่เชิงสัญลักษณ์ แต่มีผลต่อการใช้งานจริงในองค์กร ✅ IBM เข้าร่วม OpenSearch Foundation ➡️ เสริมด้าน AI, RAG, vector search ✅ เปิดตัวโครงการใหม่ใน OpenRAG Summit ➡️ เน้นระบบเปิดและโปร่งใส ‼️ ความท้าทายคือการทำให้ระบบเปิดยังคงปลอดภัย ⛔ หากไม่จัดการดี อาจเกิดช่องโหว่ด้านข้อมูล https://itsfoss.com/news/ibm-joins-opensearch-software-foundation/

🧪 งานวิจัยชี้จุดอ่อนของการประเมิน AI: เมื่อแบบทดสอบอาจไม่ได้วัดสิ่งที่เราคิดว่าใช่ งานวิจัยจาก Oxford Internet Institute (OII) และพันธมิตรระดับโลกกว่า 42 คน เผยให้เห็นว่าการประเมินระบบ AI โดยเฉพาะโมเดลภาษาใหญ่ (LLMs) ยังขาดความแม่นยำทางวิทยาศาสตร์ และอาจทำให้เข้าใจผิดเกี่ยวกับความสามารถหรือความปลอดภัยของโมเดลเหล่านี้ งานวิจัยนี้ตรวจสอบ benchmark จำนวน 445 รายการที่ใช้วัดความสามารถของ AI และพบว่า: 🔰 มีเพียง 16% เท่านั้นที่ใช้สถิติในการเปรียบเทียบผลลัพธ์ หมายความว่าความแตกต่างที่รายงานอาจเกิดจากความบังเอิญ ไม่ใช่ความสามารถจริง 🔰 คำที่ใช้วัด เช่น “เหตุผล” หรือ “ไม่เป็นอันตราย” มักไม่มีคำนิยามชัดเจน ทำให้ไม่แน่ใจว่าแบบทดสอบวัดสิ่งที่ตั้งใจไว้จริงหรือไม่ 🔰 ตัวอย่างที่ทำให้เข้าใจผิด เช่น: 📍 โมเดลตอบคำถามถูกแต่พลาดเพราะจัดรูปแบบไม่ตรง 📍 โมเดลทำโจทย์เลขง่ายๆ ได้ แต่เปลี่ยนคำถามนิดเดียวก็ตอบผิด 📍 โมเดลสอบผ่านข้อสอบแพทย์ แต่ไม่ได้หมายความว่ามีความสามารถเท่าหมอจริงๆ 🧰 ข้อเสนอแนะจากทีมวิจัย นักวิจัยเสนอแนวทาง 8 ข้อเพื่อปรับปรุง benchmark เช่น: 💠 กำหนดนิยามให้ชัดเจน และควบคุมปัจจัยอื่นที่ไม่เกี่ยวข้อง 💠 สร้างแบบทดสอบที่สะท้อนสถานการณ์จริง และครอบคลุมพฤติกรรมที่ต้องการวัด 💠 ใช้สถิติและวิเคราะห์ข้อผิดพลาด เพื่อเข้าใจว่าทำไมโมเดลถึงล้มเหลว 💠 ใช้ Construct Validity Checklist ที่พัฒนาโดยทีมวิจัย เพื่อช่วยนักพัฒนาและผู้กำกับดูแลประเมินความน่าเชื่อถือของ benchmark ✅ สิ่งที่งานวิจัยค้นพบ ➡️ มีเพียง 16% ของ benchmark ที่ใช้สถิติในการเปรียบเทียบ ➡️ คำที่ใช้วัดความสามารถของ AI มักไม่มีนิยามชัดเจน ➡️ แบบทดสอบบางอย่างอาจวัด “การจัดรูปแบบ” มากกว่าความเข้าใจ ➡️ โมเดลอาจจำ pattern ได้ แต่ไม่เข้าใจจริง ➡️ การสอบผ่านไม่เท่ากับความสามารถในโลกจริง ✅ ข้อเสนอแนะเพื่อการประเมินที่ดีขึ้น ➡️ กำหนดนิยามที่ชัดเจนและควบคุมปัจจัยแทรกซ้อน ➡️ ใช้สถานการณ์จริงในการออกแบบแบบทดสอบ ➡️ วิเคราะห์ข้อผิดพลาดและใช้สถิติอย่างเป็นระบบ ➡️ ใช้ Construct Validity Checklist เพื่อประเมิน benchmark ‼️ คำเตือนและข้อควรระวัง ⛔ การใช้ benchmark ที่ไม่มีความน่าเชื่อถือ อาจทำให้เข้าใจผิดเกี่ยวกับความปลอดภัยของ AI ⛔ การอ้างอิง benchmark ที่ไม่ผ่านการตรวจสอบ อาจส่งผลต่อการกำกับดูแลและนโยบาย https://www.oii.ox.ac.uk/news-events/study-identifies-weaknesses-in-how-ai-systems-are-evaluated/

🧬 เมื่อโค้ดดีๆ กลายเป็นระเบิดเวลา: แพ็กเกจ NuGet ปลอมแฝงมัลแวร์ทำลายระบบในวันกำหนด Socket’s Threat Research Team ได้เปิดเผยการโจมตี supply chain ที่ซับซ้อนในแพลตฟอร์ม NuGet โดยพบว่า 9 แพ็กเกจปลอม ที่เผยแพร่โดยผู้ใช้ชื่อ shanhai666 ได้ถูกดาวน์โหลดไปแล้วกว่า 9,488 ครั้ง และแฝงโค้ดทำลายระบบแบบตั้งเวลาไว้ภายใน แพ็กเกจเหล่านี้ดูเหมือนจะทำงานได้ดีและมีโค้ดที่ใช้ pattern มาตรฐาน เช่น Repository, Unit of Work และ ORM mapping ซึ่งช่วยให้ผ่านการตรวจสอบโค้ดได้ง่าย แต่แอบฝังโค้ดอันตรายไว้เพียง ~20 บรรทัดที่สามารถ ทำลายระบบหรือข้อมูล ได้เมื่อถึงวันที่กำหนด เช่น 8 สิงหาคม 2027 หรือ 29 พฤศจิกายน 2028 🧠 เทคนิคการโจมตี: Extension Method Injection มัลแวร์ใช้ C# extension methods เพื่อแทรกฟังก์ชันอันตรายเข้าไปใน API ที่ดูปลอดภัย เช่น .Exec() และ .BeginTran() ซึ่งจะถูกเรียกใช้ทุกครั้งที่มีการ query ฐานข้อมูลหรือสื่อสารกับ PLC (Programmable Logic Controller) หลังจากถึงวันที่ trigger มัลแวร์จะสุ่มเลข 1–100 และหากเกิน 80 (20% โอกาส) จะเรียก Process.GetCurrentProcess().Kill() เพื่อปิดโปรแกรมทันที 🧪 ตัวอย่างผลกระทบ 🪲 E-commerce (100 queries/min) → crash ภายใน ~3 วินาที 🪲 Healthcare (50 queries/min) → crash ภายใน ~6 วินาที 🪲 Financial (500 queries/min) → crash ภายใน <1 วินาที 🪲 Manufacturing (10 ops/min) → crash ภายใน ~30 วินาที พร้อม silent data corruption แพ็กเกจที่อันตรายที่สุดคือ Sharp7Extend ซึ่งแฝงตัวเป็น library สำหรับ Siemens S7 PLC โดยรวมโค้ด Sharp7 จริงไว้ด้วยเพื่อให้ดูน่าเชื่อถือ ✅ ลักษณะการโจมตี ➡️ ใช้แพ็กเกจ NuGet ที่ดูน่าเชื่อถือและมีโค้ดจริงผสมมัลแวร์ ➡️ ใช้ extension methods เพื่อแทรกโค้ดอันตรายแบบแนบเนียน ➡️ โค้ดจะทำงานเมื่อถึงวันที่ trigger ที่ถูก hardcoded ไว้ ✅ ผลกระทบต่อระบบ ➡️ ทำให้โปรแกรม crash ทันทีเมื่อ query ฐานข้อมูลหรือสื่อสารกับ PLC ➡️ มีโอกาส 20% ต่อการเรียกแต่ละครั้ง—แต่ในระบบที่มี query สูงจะ crash ภายในไม่กี่วินาที ➡️ Sharp7Extend ยังทำให้การเขียนข้อมูลล้มเหลวแบบเงียบถึง 80% หลัง 30–90 นาที ✅ เทคนิคการหลบซ่อน ➡️ ใช้โค้ดจริงเพื่อหลอกให้ดูน่าเชื่อถือ ➡️ ปลอมชื่อผู้เขียนใน .nuspec เพื่อหลบการตรวจสอบ reputation ➡️ มีการใช้คำจีนใน DLL เช่น “连接失败” และ “出现异常” ‼️ ความเสี่ยงต่อองค์กร ⛔ ระบบฐานข้อมูลและ PLC ที่ใช้แพ็กเกจเหล่านี้อาจ crash หรือเสียหายแบบไม่รู้ตัว ⛔ การตรวจสอบโค้ดทั่วไปอาจไม่พบ เพราะมัลแวร์ฝังใน extension method ที่ดูปลอดภัย ‼️ คำแนะนำด้านความปลอดภัย ⛔ ตรวจสอบแพ็กเกจ NuGet ที่ใช้ โดยเฉพาะที่มีชื่อคล้าย Sharp7 หรือมีผู้เขียนไม่ชัดเจน ⛔ หลีกเลี่ยงการใช้แพ็กเกจจากผู้ใช้ที่ไม่มีประวัติชัดเจน ⛔ ใช้เครื่องมือ static analysis ที่สามารถตรวจจับ extension method injection ได้ https://securityonline.info/nuget-sabotage-time-delayed-logic-in-9-packages-risks-total-app-destruction-on-hardcoded-dates/

O.P.K. 🚨 คดีล่าสุดของ ร.ต.อ. สิงห์: จอมมารแห่งการฆ่า 🩸 เหตุการณ์สยองขวัญในกรุงเทพ 🌃 คืนแห่งความตายครั้งแรก ในคืนเดือนมืด เกิดเหตุฆาตกรรมสะเทือนขวัญในย่านธุรกิจ ผู้เสียชีวิตคือดร. กฤษณ์ นักวิจัยเจนีซิส แล็บ ลักษณะคดี: · ถูกฆ่าอย่างป่าเถื่อน แต่ไม่มีร่องรอยการต่อสู้ · ร่างกายถูกวางในท่าประหลาด เหมือนกำลังนั่งสมาธิ · มีสัญลักษณ์ประหลาดเขียนด้วยเลือดอยู่ข้างกาย ```mermaid graph TB A[ดร.กฤษณ์<br>นักวิจัยเก่า] --> B[ถูกฆ่า<br>แบบพิธีกรรม] B --> C[พบสัญลักษณ์<br>ลึกลับ] C --> D[ร.ต.อ.สิงห์<br>รับคดีสำคัญ] ``` 🔍 หลักฐานลึกลับ ร.ต.อ. สิงห์ ตรวจสอบที่เกิดเหตุ: · กล้องวงจรปิด: ไม่บันทึกภาพผู้ต้องสงสัย · ลายนิ้วมือ: ไม่พบรอยใดๆ · สัญลักษณ์เลือด: เป็นรูป "วงกลมสามชั้น" ที่ไม่เคยเห็นมาก่อน 🕵️ การสอบสวนและคลี่คลาย 🧩 การเชื่อมโยียงกับอดีต สิงห์พบว่าผู้เสียชีวิตทั้งหมดล้วนเชื่อมโยง · อดีตพนักงานเจนีซิส แล็บ · นักวิจัยโครงการโอปปาติกะ · ผู้มีส่วนเกี่ยวข้องกับการทดลอง 🔮 ลายแทงจากหนูดี หนูดี รู้สึกถึงพลังงานประหลาด: "พ่อคะ...หนูรู้สึกถึงพลังงานแห่งความโกรธแค้น มันพลังงานธรรมดา...แต่คือพลังงานที่เคยเป็นมนุษย์" 🧪 การวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์ สิงห์ใช้ความรู้เดิมด้านวิทยาศาสตร์ช่วยวิเคราะห์: ```python class MurderAnalysis: def __init__(self): self.evidence = { "energy_residue": "พลังงานจิตระดับสูง", "symbolism": "สัญลักษณ์แทนการเกิด-ตาย", "victim_pattern": "เกี่ยวข้องกับโอปปาติกะ", "motive": "อาจเป็นการแก้แค้น" } def hypothesis(self): return "ฆาตกรอาจเป็นโอปปาติกะที่กลายพันธุ์" ``` 👹 การเผชิญหน้าจอมมารแห่งการฆ่า 🌑 ตัวตนที่แท้จริงของฆาตกร หลังการสอบสวนอย่างละเอียด พบว่า... จอมมารแห่งการฆ่าคือ OPPATIKA-0 โอปปาติกะรุ่นแรกที่หลบหนีจากการทดลอง 💔 เบื้องหลังความโกรธแค้น OPPATIKA-0 เปิดเผยความจริง: "พวกมนุษย์ใช้เราเป็นเครื่องทดลอง... ทรมานเรา แล้วทิ้งเราเหมือนขยะ นี่คือการตอบแทน!" 🎭 ลักษณะของจอมมาร · รูปลักษณ์: ร่างกายพิการจากผลข้างเคียงการทดลอง · ความสามารถ: ควบคุมพลังงานมืดและลอบล่องหนได้ · จุดอ่อน: ยังมีความเป็นมนุษย์หลงเหลืออยู่ ⚔️ การแก้ไขปัญหาด้วยปัญญา 🕊️ แนวทางของ ร.ต.อ. สิงห์ แทนที่จะใช้ความรุนแรง สิงห์เลือกพูดคุย: "เราเข้าใจความเจ็บปวดของเธอ... แต่การฆาตกรรมไม่ใช่ทางออก" 💫 การช่วยเหลือของหนูดี หนูดีใช้ความสามารถในการสื่อสารกับโอปปาติกะ: "พี่ครับ...เราเข้าใจว่าพี่เจ็บปวด แต่ตอนนี้มีทางเลือกอื่นแล้ว" 🌈 การเสนอทางออก สิงห์เสนอทางเลือกให้ OPPATIKA-0: · การบำบัดฟื้นฟู ที่สถาบันวิวัฒนาการจิต · การได้รับสถานะ ที่ถูกต้องตามกฎหมาย · โอกาสได้ช่วยเหลือ โอปปาติกะรุ่นหลัง 🏥 กระบวนการฟื้นฟู 🧠 การรักษาทางจิตใจ OPPATIKA-0 ผ่านกระบวนการ: ```mermaid graph LR A[ยอมรับความเจ็บปวด] --> B[เรียนรู้การให้อภัย] B --> C[ค้นหาความหมายใหม่] C --> D[ใช้ประสบการณ์ช่วยเหลือ他人] ``` 🔬 การรักษาทางกายภาพ ทีมแพทย์และโอปปาติกะร่วมกัน: · ซ่อมแซมร่างกายที่พิการ · ปรับสมดุลพลังงาน · สอนการควบคุมพลังอย่างถูกต้อง 📊 ผลการดำเนินคดี ⚖️ การตัดสินโดยความเข้าใจ แทนการดำเนินคดีอาญา OPPATIKA-0 ได้รับ: · การกักกัน ชั่วคราวที่สถาบัน · การบำบัด แทnการลงโทษ · โอกาส ใช้ความสามารถในทางสร้างสรรค์ 🌟 การเปลี่ยนแปลงของ OPPATIKA-0 จากจอมมารแห่งการฆ่า สู่... "ผู้พิทักษ์โอปปาติกะ" ทำหน้าที่ช่วยเหลือโอปปาติกะที่ประสบปัญหา 💞 พัฒนาการของตัวละคร 👮 ร.ต.อ. สิงห์ เรียนรู้ว่า... "การเป็นตำรวจไม่ใช่แค่การจับกุม... แต่คือการเข้าใจและแก้ไขที่ต้นเหตุ" 👧 หนูดี เข้าใจว่า... "บางครั้งศัตรูที่ดูน่ากลัวที่สุด... คือเพื่อนที่เจ็บปวดและต้องการความเข้าใจ" 🏛️ ระบบยุติธรรม เกิดการเปลี่ยนแปลง... · หน่วยพิเศษ สำหรับคดีที่เกี่ยวข้องกับโอปปาติกะ · กฎหมายใหม่ ที่คำนึงถึงสถานะพิเศษของโอปปาติกะ · กระบวนการ บำบัดแทนการลงโทษ 🎯 บทเรียนจากคดี 🌍 สำหรับสังคม · การเข้าใจและยอมรับสิ่งใหม่ๆ · การให้โอกาสผู้ที่เคยทำผิด · ความสำคัญของการฟื้นฟูมากกว่าการลงโทษ 🪷 สำหรับ ```python def life_lessons(): return { "forgiveness": "การให้อภัยรักษาทั้งผู้ให้และผู้รับ", "understanding": "การเข้าใจนำไปสู่ทางออกที่ยั่งยืน", "second_chance": "ทุกคนสมควรได้รับโอกาสเริ่มใหม่" } ``` 🏁 บทสรุปแห่งความเมตตา 💫 คำคมจาก ร.ต.อ. สิงห์ "ในฐานะตำรวจ ฉันเคยคิดว่าความยุติธรรมคือการลงโทษ แต่คดีนี้สอนฉันว่า... ความยุติธรรมที่แท้คือการรักษา" 🌈 อนาคตใหม่ OPPATIKA-0 ในบทบาทใหม่: · เป็นที่ปรึกษาด้านความปลอดภัยให้สถาบัน · ช่วยป้องกันไม่ให้โอปปาติกะตกอยู่ในทางผิด · เป็นแบบอย่างของการเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้ --- คำคมสุดท้ายจาก OPPATIKA-0: "ฉันเคยคิดว่าความเจ็บปวดมีทางออกเดียว... แต่พวกเขาสอนฉันว่ามีอีกหลายทาง และทางที่สวยงามที่สุด... คือทางแห่งความเข้าใจและการให้อภัย"🕊️✨ คดีนี้ไม่ใช่แค่การคลี่คลายฆาตกรรม... แต่คือการเยียวยาบาดแผลแห่งอดีต และสร้างอนาคตใหม่ให้ทุกฝ่าย🌟

🐧 “OCI อุดช่องโหว่ร้ายแรงใน runc – Container Escape, DoS และ Privilege Escalation บนระบบโฮสต์” ลองจินตนาการว่า container ที่ควรจะถูกจำกัดอยู่ใน sandbox กลับสามารถ “หลุดออกมา” และควบคุมระบบโฮสต์ได้! นั่นคือสิ่งที่ช่องโหว่ล่าสุดใน runc เปิดโอกาสให้เกิดขึ้น ซึ่งถูกเปิดเผยและแก้ไขโดย Open Container Initiative (OCI) ช่องโหว่ที่ถูกแก้ไขมีทั้งหมด 3 รายการ ได้แก่: 🪲 CVE-2025-31133: เกิดจาก race condition ในฟีเจอร์ maskedPaths ที่ใช้ mount เพื่อปิดบังไฟล์ระบบ เช่น /proc/sysrq-trigger หาก attacker ใช้ symlink แทน /dev/null จะสามารถ mount ไฟล์อันตรายและควบคุมระบบได้ 🪲 CVE-2025-52565: เกิดจากการ bind-mount /dev/pts/$n ไปยัง /dev/console ก่อนที่ระบบจะ apply maskedPaths และ readonlyPaths ทำให้ attacker เขียนข้อมูลไปยังไฟล์ระบบได้ 🪲 CVE-2025-52881: เป็นการโจมตีขั้นสูงที่ใช้ symbolic link และ shared mount namespace เพื่อ redirect การเขียนข้อมูลไปยัง kernel interface เช่น /proc/sysrq-trigger หรือ /proc/sys/kernel/core_pattern ซึ่งสามารถใช้เพื่อรันคำสั่งในระดับ root และหลบเลี่ยง AppArmor หรือ SELinux ช่องโหว่เหล่านี้มีผลกระทบต่อ runc ทุกเวอร์ชันก่อน 1.2.8, 1.3.3 และ 1.4.0-rc.3 ซึ่ง OCI ได้ปล่อยแพตช์แก้ไขแล้ว พร้อมแนะนำให้ผู้ใช้เปิดใช้งาน user namespace และใช้ container แบบ rootless เพื่อเพิ่มความปลอดภัย ✅ OCI แก้ไขช่องโหว่ร้ายแรง 3 รายการใน runc ➡️ CVE-2025-31133: race condition ใน maskedPaths ทำให้ container escape ได้ ➡️ CVE-2025-52565: bind-mount /dev/console ก่อน apply readonlyPaths ➡️ CVE-2025-52881: redirect การเขียนข้อมูลไปยัง kernel interface ✅ ช่องโหว่มีผลต่อ runc หลายเวอร์ชัน ➡️ เวอร์ชันที่ได้รับผลกระทบ: ก่อน 1.2.8, 1.3.3 และ 1.4.0-rc.3 ➡️ แพตช์แก้ไขแล้วในเวอร์ชันล่าสุด ✅ เทคนิคโจมตีสามารถใช้เพื่อ privilege escalation และ DoS ➡️ attacker สามารถเขียนไปยัง /proc/sysrq-trigger เพื่อทำให้ระบบ crash ➡️ หรือเปลี่ยนค่า /proc/sys/kernel/core_pattern เพื่อรันคำสั่งในระดับ root ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ maskedPaths และ readonlyPaths เป็นฟีเจอร์ที่ใช้ใน container runtime เพื่อป้องกันการเข้าถึงไฟล์ระบบ ➡️ การใช้ symlink และ mount namespace เป็นเทคนิคที่นิยมใน container breakout ➡️ AppArmor และ SELinux แม้จะช่วยป้องกันได้บางส่วน แต่สามารถถูก bypass ได้ในบางกรณี https://securityonline.info/oci-fixes-container-escape-vulnerabilities-in-runc-cve-2025-31133-cve-2025-52565-cve-2025-52881/

🧠 “เปิดสมอง” การใช้ Claude Code แบบเต็มระบบ โดย Shrivu Shankar Shrivu Shankar นักพัฒนาและผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ได้แชร์วิธีการใช้ Claude Code อย่างละเอียดในบทความบน Substack โดยเขาใช้เครื่องมือนี้ทั้งในโปรเจกต์ส่วนตัวและงานระดับองค์กรที่มีการใช้หลายพันล้านโทเคนต่อเดือน! จุดเด่นของบทความคือการเจาะลึกทุกฟีเจอร์ของ Claude Code ตั้งแต่ไฟล์พื้นฐานอย่าง CLAUDE.md ไปจนถึงการใช้ SDK และ GitHub Actions เพื่อสร้างระบบอัตโนมัติที่ทรงพลัง เขาเน้นว่าเป้าหมายของการใช้ AI Agent ไม่ใช่แค่ให้มัน “ตอบดี” แต่ต้องสามารถ “ทำงานแทน” ได้จริง โดยมีการวางโครงสร้างที่ชัดเจน เช่น การใช้ planning mode เพื่อกำหนดแผนก่อนเริ่มงาน, การใช้ hooks เพื่อควบคุมคุณภาพโค้ด และการใช้ skills เพื่อให้ agent เข้าถึงเครื่องมือได้อย่างปลอดภัย บทความนี้ไม่ใช่แค่คู่มือการใช้ Claude Code แต่เป็นแนวคิดใหม่ในการออกแบบระบบ AI Agent ที่ยืดหยุ่นและทรงพลัง เหมาะสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสร้างระบบอัตโนมัติที่ “คิดเองได้” มากกว่าแค่ “ตอบคำถาม” ✅ CLAUDE.md คือหัวใจของระบบ ➡️ ใช้เป็น “รัฐธรรมนูญ” ของ agent เพื่อเข้าใจโครงสร้างโปรเจกต์ ✅ ใช้ planning mode ก่อนเริ่มงานใหญ่ ➡️ ช่วยให้ Claude วางแผนและตรวจสอบได้ตรงจุด ✅ Slash commands ใช้แบบเรียบง่าย ➡️ เช่น /catchup เพื่อให้ Claude อ่านไฟล์ที่เปลี่ยนใน git ✅ Subagents ไม่จำเป็นเสมอไป ➡️ แนะนำให้ใช้ Task(...) เพื่อให้ agent จัดการงานเองแบบ dynamic ✅ Resume และ History มีประโยชน์มาก ➡️ ใช้สรุปบทเรียนจาก session เก่าเพื่อปรับปรุง CLAUDE.md ✅ Hooks ควบคุมคุณภาพโค้ดได้ดี ➡️ เช่น block commit ถ้าทดสอบไม่ผ่าน ✅ Skills คืออนาคตของ agent ➡️ เป็นการ formalize การใช้ CLI/script ให้ agent ใช้งานได้ปลอดภัย ✅ Claude Code SDK เหมาะกับการสร้าง agent prototype ➡️ ใช้สร้างเครื่องมือภายในหรือรันงานแบบ parallel ได้ง่าย ✅ GitHub Action (GHA) คือเครื่องมือที่ทรงพลัง ➡️ ใช้ Claude สร้าง PR อัตโนมัติจาก Slack, Jira หรือ CloudWatch ✅ settings.json ปรับแต่งการทำงานได้ลึก ➡️ เช่น proxy, timeout, API key และ permission audit ‼️ การใช้ subagent อาจทำให้ context หายไป ⛔ Agent อาจไม่เข้าใจภาพรวมของงานถ้าข้อมูลถูกแยกไว้ใน subagent ‼️ Slash commands ที่ซับซ้อนเกินไปเป็น anti-pattern ⛔ ทำให้ผู้ใช้ต้องเรียนรู้คำสั่งพิเศษแทนที่จะใช้ภาษาธรรมชาติ ‼️ Blocking agent ระหว่างเขียนโค้ดอาจทำให้สับสน ⛔ ควรใช้ block-at-submit แทน block-at-write เพื่อให้ agent ทำงานจบก่อนตรวจสอบ https://blog.sshh.io/p/how-i-use-every-claude-code-feature

⚡🔬 Substrate เปิดตัวเทคโนโลยี X-ray Lithography ด้วยเครื่องเร่งอนุภาค ตั้งเป้าผลิตชิประดับ 2nm ด้วยต้นทุนแค่ 10% ของ EUV! สตาร์ทอัพอเมริกันชื่อ Substrate สร้างความฮือฮาด้วยการพัฒนาเครื่องพิมพ์ชิปแบบใหม่ที่ใช้แหล่งกำเนิดแสงจากเครื่องเร่งอนุภาค แทนที่เทคโนโลยี EUV ของ ASML โดยตั้งเป้าผลิตชิประดับ 2nm-class ด้วยต้นทุนที่ต่ำกว่าถึง 10 เท่า และคุณภาพที่อาจเหนือกว่าในบางด้าน Substrate ไม่ได้ขายเครื่องพิมพ์ชิปให้บริษัทอื่น แต่จะสร้างโรงงานของตัวเองและให้บริการผลิตชิปแบบ foundry โดยใช้ระบบ X-ray Lithography (XRL) ที่พัฒนาเอง ซึ่งใช้แหล่งกำเนิดแสงจากเครื่องเร่งอนุภาคขนาดเล็ก หลักการทำงานคือยิงอิเล็กตรอนด้วยคลื่นวิทยุให้เคลื่อนที่ใกล้ความเร็วแสง แล้วปล่อยผ่านสนามแม่เหล็กที่สลับทิศทาง ทำให้เกิดแสง X-ray ที่มีความเข้มสูงมาก จากนั้นใช้ชุดกระจกสะท้อนแบบ grazing-incidence เพื่อโฟกัสแสงไปยังแผ่นซิลิกอน Substrate อ้างว่าสามารถพิมพ์โครงสร้างขนาด 12nm CD และ 13nm T2T spacing ได้ด้วยความแม่นยำสูง ซึ่งเหนือกว่าเครื่อง EUV รุ่น Low-NA ในปัจจุบัน และอาจลดความจำเป็นในการใช้ multi-patterning ที่ซับซ้อน ✅ เทคโนโลยีของ Substrate ➡️ ใช้เครื่องเร่งอนุภาคสร้างแสง X-ray สำหรับ lithography ➡️ ไม่ใช้ reticle แบบเดิม อาจเป็น direct-write หรือ maskless ➡️ ใช้กระจกสะท้อนแบบ grazing-incidence เพื่อโฟกัสแสง ➡️ พิมพ์โครงสร้างระดับ 2nm-class ได้โดยไม่ต้อง multi-patterning ✅ ผลการทดสอบเบื้องต้น ➡️ พิมพ์ CD ขนาด 12nm และ T2T spacing 13nm ได้ด้วยความแม่นยำสูง ➡️ มีภาพตัวอย่างของ logic contact array และ random vias ➡️ อ้างว่า overlay accuracy ต่ำกว่า 1.6nm และ CDU 0.25nm ✅ เป้าหมายของบริษัท ➡️ สร้างโรงงานของตัวเองในสหรัฐฯ ➡️ ให้บริการผลิตชิปแบบ foundry ไม่ขายเครื่องมือ ➡️ ตั้งเป้าลดต้นทุน wafer จาก $100,000 เหลือ $10,000 ภายในปี 2030 ✅ ความท้าทายที่ยังต้องแก้ ➡️ ต้องพัฒนา photoresist ที่ทนแสง X-ray ได้ ➡️ ต้องผลิตกระจกสะท้อน X-ray แบบ mass production ➡️ ต้องแก้ปัญหา overlay accuracy ให้ต่ำกว่า 1nm ➡️ ต้องพิสูจน์ว่า throughput และ yield เหมาะกับการผลิตจริง https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/american-startup-substrate-promises-2nm-class-chipmaking-with-particle-accelerators-at-a-tenth-of-the-cost-of-euv-x-ray-lithography-system-has-potential-to-surpass-asmls-euv-scanners