⚙️ “MRAM เจเนอเรชันใหม่ – พลิกวงการหน่วยความจำด้วยชั้นทังสเตน เร็วแรงเทียบ SRAM แต่กินไฟต่ำกว่า” ในโลกของหน่วยความจำคอมพิวเตอร์ เรามักได้ยินชื่อของ DRAM และ SRAM เป็นหลัก แต่ตอนนี้มีผู้ท้าชิงรายใหม่ที่กำลังมาแรงอย่าง “MRAM” หรือ Magnetoresistive RAM ซึ่งล่าสุดนักวิจัยได้พัฒนาเทคโนโลยีใหม่ที่ใช้ “ชั้นทังสเตน” (Tungsten Layer) เพื่อเพิ่มความเร็วในการสลับบิต (bit flipping) ให้เทียบเท่ากับ SRAM แต่ใช้พลังงานต่ำกว่ามาก MRAM เป็นหน่วยความจำแบบไม่ลบเลือน (non-volatile) ซึ่งหมายความว่ามันสามารถเก็บข้อมูลได้แม้ไม่มีไฟฟ้า ต่างจาก DRAM ที่ต้องรีเฟรชตลอดเวลา หรือ SRAM ที่เร็วแต่กินไฟสูงและมีขนาดใหญ่ การใช้ชั้นทังสเตนในโครงสร้างของ MRAM ช่วยให้สามารถควบคุมสนามแม่เหล็กได้แม่นยำขึ้น ทำให้การเขียนข้อมูลเร็วขึ้นและใช้พลังงานน้อยลง ซึ่งเป็นก้าวกระโดดสำคัญในการพัฒนา MRAM ให้สามารถใช้งานในระดับเดียวกับหน่วยความจำหลัก (main memory) ได้ในอนาคต หากเทคโนโลยีนี้ถูกนำไปผลิตในระดับอุตสาหกรรมได้สำเร็จ มันอาจเปลี่ยนโฉมหน้าของอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ตั้งแต่สมาร์ตโฟนไปจนถึงเซิร์ฟเวอร์ระดับดาต้าเซ็นเตอร์ เพราะจะได้หน่วยความจำที่เร็วเท่า SRAM แต่ประหยัดพลังงานและไม่ลบเลือนเหมือน SSD ✅ MRAM คืออะไร ➡️ ย่อมาจาก Magnetoresistive Random Access Memory ➡️ เป็นหน่วยความจำแบบ non-volatile ที่ใช้สนามแม่เหล็กในการเก็บข้อมูล ➡️ รวมข้อดีของ DRAM (เร็ว) และ Flash (ไม่ลบเลือน) เข้าด้วยกัน ✅ ความก้าวหน้าล่าสุด ➡️ นักวิจัยพัฒนา MRAM ที่ใช้ชั้นทังสเตนเพื่อควบคุมสนามแม่เหล็ก ➡️ ทำให้สามารถสลับบิตได้เร็วเทียบเท่า SRAM ➡️ ใช้พลังงานต่ำกว่าหน่วยความจำแบบเดิมอย่างมีนัยสำคัญ ✅ ศักยภาพของ MRAM ในอนาคต ➡️ อาจแทนที่ DRAM และ SRAM ในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ ➡️ เหมาะกับอุปกรณ์พกพาและ IoT ที่ต้องการประหยัดพลังงาน ➡️ มีความทนทานสูงและอายุการใช้งานยาวนานกว่าหน่วยความจำแบบ Flash ‼️ ความท้าทายในการผลิต ⛔ การผลิต MRAM ยังมีต้นทุนสูงเมื่อเทียบกับ DRAM ⛔ การควบคุมสนามแม่เหล็กในระดับนาโนเมตรต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูง ⛔ การนำไปใช้ในระดับ mass production ยังต้องใช้เวลาและการทดสอบเพิ่มเติม https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/next-gen-mram-breakthrough-using-a-tungsten-layer-can-flip-bits-at-sram-rivalling-speeds-with-very-low-power-researchers-claim-true-next-gen-breakthrough

🔌 “ทรานซิสเตอร์ — สิ่งประดิษฐ์ที่ถูกผลิตมากที่สุดในประวัติศาสตร์มนุษยชาติ” เมื่อพูดถึงสิ่งประดิษฐ์ที่มนุษย์ผลิตมากที่สุด หลายคนอาจนึกถึงล้อเกวียน, ตะปู, หรือแม้แต่ถุงเท้า แต่ความจริงแล้ว สิ่งที่ถูกผลิตมากที่สุดในโลกคือ “ทรานซิสเตอร์” — อุปกรณ์ขนาดเล็กที่เป็นหัวใจของอิเล็กทรอนิกส์ยุคใหม่ ทรานซิสเตอร์ตัวแรกถูกสร้างขึ้นในปี 1947 โดย Bell Labs และมีขนาดใหญ่พอจะวางบนโต๊ะได้ แต่ปัจจุบันทรานซิสเตอร์มีขนาดเล็กกว่าเศษฝุ่น และถูกผลิตไปแล้วมากกว่า 13 เซ็กทิลเลียนตัว (13 ตามด้วยศูนย์อีก 21 ตัว) ระหว่างปี 1947 ถึง 2018 ซึ่งจำนวนนี้ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วทุกปี ทรานซิสเตอร์ทำหน้าที่เป็นสวิตช์สองสถานะ — เปิดหรือปิด — ซึ่งเป็นพื้นฐานของระบบเลขฐานสองที่ใช้ในคอมพิวเตอร์และอุปกรณ์ดิจิทัลทั้งหมด โดยทรานซิสเตอร์สมัยใหม่เป็นแบบ MOS (Metal-Oxide Semiconductor) ที่ใช้ซิลิคอนเป็นวัสดุหลัก และมีขนาดเล็กระดับนาโนเมตร เช่น 3–5 nm หรือแม้แต่ 1 nm ในบางกรณี ในคอมพิวเตอร์หนึ่งเครื่องอาจมีทรานซิสเตอร์หลายพันล้านตัว เช่น CPU รุ่นใหม่ของ Intel มีมากถึง 40 พันล้านตัว ขณะที่ชิปในปี 1971 มีเพียง 2,300 ตัวเท่านั้น ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดของเทคโนโลยีการผลิต แม้ขนาดของทรานซิสเตอร์จะใกล้เคียงกับอะตอมของซิลิคอน (0.2 nm) ซึ่งเป็นขีดจำกัดทางฟิสิกส์ แต่ยังมีความหวังในการใช้วัสดุใหม่ เช่น ทรานซิสเตอร์แบบ 2D หรือวัสดุเหนือธรรมดาอื่น ๆ เพื่อผลักดันขีดจำกัดนี้ให้ไกลออกไป อย่างไรก็ตาม หากโลกเปลี่ยนไปใช้ควอนตัมคอมพิวติ้งอย่างเต็มรูปแบบ ทรานซิสเตอร์อาจถูกแทนที่ด้วย “คิวบิต” ซึ่งเป็นหน่วยข้อมูลที่สามารถอยู่ในหลายสถานะพร้อมกันได้ — และนั่นอาจเป็นจุดสิ้นสุดของยุคทรานซิสเตอร์ที่ครองโลกมายาวนานกว่า 75 ปี ✅ ทรานซิสเตอร์เป็นสิ่งประดิษฐ์ที่ถูกผลิตมากที่สุดในโลก ➡️ มากกว่า 13 เซ็กทิลเลียนตัวระหว่างปี 1947–2018 ✅ ทรานซิสเตอร์ตัวแรกถูกสร้างโดย Bell Labs ในปี 1947 ➡️ เป็นแบบ point-contact transistor ขนาดใหญ่ ✅ ทรานซิสเตอร์สมัยใหม่เป็นแบบ MOS ที่ใช้ซิลิคอน ➡️ มีขนาดเล็กระดับ 3–5 nm หรือแม้แต่ 1 nm ✅ CPU รุ่นใหม่มีทรานซิสเตอร์มากถึง 40 พันล้านตัว ➡️ เทียบกับชิป Intel ปี 1971 ที่มีเพียง 2,300 ตัว ✅ ทรานซิสเตอร์ทำหน้าที่เป็นสวิตช์สองสถานะ ➡️ เป็นพื้นฐานของระบบเลขฐานสองในคอมพิวเตอร์ ✅ มีความพยายามพัฒนา 2D transistors และวัสดุใหม่ ➡️ เพื่อผลักดันขีดจำกัดของขนาดและประสิทธิภาพ ✅ คอมพิวเตอร์และอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ทุกชนิดใช้ทรานซิสเตอร์ ➡️ เช่น CPU, RAM, GPU, SSD https://www.slashgear.com/1992406/about-most-produced-invention-in-the-world-transistors/

🧠 “Free Software ยังไม่ชนะ — เมื่อเสรีภาพของผู้ใช้ยังถูกล็อกไว้ในเฟิร์มแวร์และอุปกรณ์รอบตัว” บทความนี้เป็นฉบับเรียบเรียงจากการบรรยายของ Dorota ที่งาน P.I.W.O. ซึ่งตั้งคำถามว่า “Free Software ชนะแล้วจริงหรือ?” แม้เราจะใช้ Linux, Firefox, Inkscape และเครื่องมือโอเพ่นซอร์สมากมาย แต่เมื่อมองลึกลงไปในอุปกรณ์รอบตัว เช่น โทรศัพท์, เครื่องพิมพ์, การ์ดจอ, หรือแม้แต่จักรยานไฟฟ้า — เรากลับพบว่าเฟิร์มแวร์และซอฟต์แวร์ภายในยังคงเป็นระบบปิดที่ผู้ใช้ไม่มีสิทธิ์ควบคุม Dorota ยกตัวอย่างจากประสบการณ์พัฒนาโทรศัพท์ Librem 5 ที่ต้องเผชิญกับข้อจำกัดด้านสิทธิบัตรและการผูกขาดของผู้ผลิตชิปโมเด็ม ซึ่งทำให้ไม่สามารถหาชิ้นส่วนที่เปิดซอร์สได้อย่างแท้จริง แม้จะมีความพยายามจากชุมชนโอเพ่นซอร์ส แต่การล็อกบูตโหลดเดอร์, การจำกัดการอัปเดต, และการปิดกั้นการเข้าถึงซอร์สโค้ด ยังคงเป็นอุปสรรคสำคัญ บทความยังชี้ให้เห็นว่าแม้ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์สจะถูกใช้ในอุปกรณ์มากมาย แต่ผู้ใช้กลับไม่มีสิทธิ์ในการศึกษา แก้ไข หรือแจกจ่ายซอฟต์แวร์นั้น เพราะผู้ผลิตเลือกใช้ไลเซนส์แบบ “permissive” ที่เปิดช่องให้ปิดซอร์สในภายหลังได้ Dorota เสนอว่าการผลักดัน Free Software ให้ “ชนะจริง” ต้องอาศัยแรงผลักดันทางการเมือง เช่น การออกกฎหมายบังคับให้เปิดซอร์สเฟิร์มแวร์ หรือการสนับสนุนผู้ผลิตที่เป็นมิตรกับโอเพ่นซอร์ส เช่น Purism, Prusa, หรือ Espruino ✅ Free Software ยังไม่ชนะในระดับเฟิร์มแวร์และอุปกรณ์ ➡️ โทรศัพท์, เครื่องพิมพ์, การ์ดจอ, และอุปกรณ์ IoT ยังใช้ระบบปิด ✅ ตัวอย่างจาก Librem 5 พบข้อจำกัดด้านสิทธิบัตรและการผูกขาด ➡️ ผู้ผลิตชิปโมเด็มควบคุมการเข้าถึงและการจัดจำหน่าย ✅ เฟิร์มแวร์ในอุปกรณ์ทั่วไปยังเป็นระบบปิด ➡️ เช่น SSD, HDD, GPU, keyboard, network card ✅ Secure Boot และระบบล็อกบูตโหลดเดอร์จำกัดสิทธิ์ผู้ใช้ ➡️ ผู้ผลิตสามารถเลือกซอฟต์แวร์ที่ผู้ใช้รันได้ ✅ ซอฟต์แวร์ที่ใช้ไลเซนส์ permissive อาจถูกปิดซอร์สในภายหลัง ➡️ ผู้ใช้ไม่มีสิทธิ์แก้ไขหรือแจกจ่ายซอฟต์แวร์ที่ถูกดัดแปลง ✅ การสนับสนุนผู้ผลิตที่เปิดซอร์สเป็นทางเลือกหนึ่ง ➡️ เช่น Librem 5, Prusa 3D, Espruino ✅ Google Chromebook มี BIOS และ Embedded Controller แบบเปิด ➡️ ใช้ Coreboot และสามารถรัน Linux ได้อย่างเสรี ✅ Debian เป็นตัวอย่างของระบบที่พัฒนาโดยชุมชน ➡️ ต่างจาก Android ที่ถูกควบคุมโดยบริษัท ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ‼️ ผู้ใช้ทั่วไปยังขาดสิทธิ์ในการควบคุมอุปกรณ์ของตนเอง ⛔ เฟิร์มแวร์และระบบล็อกทำให้ไม่สามารถแก้ไขหรือปรับแต่งได้ ‼️ อุปกรณ์ที่ใช้บริการคลาวด์อาจกลายเป็น “อิฐ” เมื่อเซิร์ฟเวอร์ปิดตัว ⛔ เช่น เครื่องใช้ไฟฟ้า, กล้อง, หรืออุปกรณ์เกษตร ‼️ ซอฟต์แวร์ปิดในอุปกรณ์การแพทย์อาจเป็นอันตรายต่อผู้ใช้ ⛔ เช่น pacemaker ที่ไม่สามารถปรับแต่งหรือตรวจสอบได้ ‼️ การใช้ไลเซนส์ permissive โดยผู้ผลิตอาจทำให้ผู้ใช้เสียสิทธิ์ ⛔ แม้จะใช้ซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส แต่ไม่สามารถเข้าถึงซอร์สโค้ด ‼️ การพัฒนาโดยบริษัทอาจขัดแย้งกับเป้าหมายของผู้ใช้ ⛔ เช่น Android ที่ปิดซอร์สส่วนสำคัญและจำกัดการอัปเดต https://dorotac.eu/posts/fosswon/

https://youtu.be/IASd3BNp4IY?si=2hRtoORxNKtS_I3O

https://youtube.com/shorts/XsDNBNVWBFA?si=vnUVnG5zOpsbN-KZ

https://youtu.be/8BI5MsD3zMs?si=2L3zOOIb7X3DuOPl

🌐 “สิงคโปร์ตกเป็นเป้า! สหรัฐสอบสวนบริษัทต้องสงสัยส่งต่อชิป AI มูลค่า $2 พันล้านให้จีน — NVIDIA ปฏิเสธความเกี่ยวข้อง” รายงานข่าวจาก Tom’s Hardware ระบุว่า หน่วยงานของสหรัฐฯ กำลังสอบสวนบริษัทในสิงคโปร์ที่ถูกกล่าวหาว่ามีบทบาทในการช่วยให้จีนสามารถเข้าถึงชิปประมวลผล AI ของ NVIDIA มูลค่ากว่า 2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งอาจละเมิดข้อจำกัดด้านการส่งออกที่สหรัฐฯ กำหนดไว้เพื่อควบคุมการเข้าถึงเทคโนโลยีขั้นสูงของจีน แม้จะไม่มีการเปิดเผยชื่อบริษัทอย่างเป็นทางการ แต่รายงานชี้ว่าบริษัทดังกล่าวอาจทำหน้าที่เป็น “ตัวกลาง” หรือ “บริษัทบังหน้า” ที่ช่วยอำพรางการส่งออกชิปไปยังจีน โดยเฉพาะชิป AI ระดับสูงอย่าง NVIDIA A100 และ H100 ซึ่งถูกควบคุมอย่างเข้มงวดภายใต้กฎหมายของสหรัฐฯ NVIDIA ได้ออกแถลงการณ์ปฏิเสธว่าไม่มีความเกี่ยวข้องกับบริษัทที่ถูกกล่าวหา และยืนยันว่าบริษัทปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านการส่งออกอย่างเคร่งครัด อย่างไรก็ตาม หน่วยงานด้านความมั่นคงของสหรัฐฯ ยังคงเดินหน้าสืบสวนเพื่อหาหลักฐานเพิ่มเติม ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ สหรัฐฯ สอบสวนบริษัทในสิงคโปร์ที่อาจช่วยจีนเข้าถึงชิป AI ของ NVIDIA ➡️ มูลค่าชิปที่เกี่ยวข้องสูงถึง $2 พันล้าน ➡️ ชิปที่ถูกกล่าวถึงคือ NVIDIA A100 และ H100 ซึ่งอยู่ภายใต้ข้อจำกัดการส่งออก ➡️ บริษัทดังกล่าวอาจทำหน้าที่เป็นตัวกลางหรือบริษัทบังหน้า ➡️ NVIDIA ปฏิเสธความเกี่ยวข้องและยืนยันว่าปฏิบัติตามกฎหมายส่งออก ➡️ การสอบสวนยังอยู่ในระยะเริ่มต้นและยังไม่มีการตั้งข้อหา ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ A100 และ H100 เป็นชิป AI ระดับสูงที่ใช้ในงานฝึกโมเดลขนาดใหญ่ เช่น LLM และระบบ AI เชิงพาณิชย์ ➡️ สหรัฐฯ มีนโยบายควบคุมการส่งออกเทคโนโลยีขั้นสูงไปยังจีน เพื่อจำกัดการพัฒนา AI ทางการทหาร ➡️ สิงคโปร์เป็นศูนย์กลางการค้าระหว่างประเทศ ทำให้มีความเสี่ยงในการถูกใช้เป็นจุดผ่านของสินค้าควบคุม ➡️ การใช้บริษัทตัวกลางเป็นเทคนิคที่พบได้บ่อยในการหลีกเลี่ยงมาตรการคว่ำบาตร ➡️ NVIDIA มีรายได้จำนวนมากจากตลาดเอเชีย โดยเฉพาะจีน ซึ่งเคยเป็นลูกค้ารายใหญ่ของชิป AI https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/singapore-company-alleged-to-have-helped-china-get-usd2-billion-worth-of-nvidia-ai-processors-report-claims-nvidia-denies-that-the-accused-has-any-china-ties-but-a-u-s-investigation-is-underway

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

⌚ “Pebble กลับมาอีกครั้ง! เปิดตัว Appstore ใหม่ พร้อมนาฬิการุ่นล่าสุดและเครื่องมือพัฒนาอัจฉริยะ” ลองจินตนาการว่าแบรนด์นาฬิกาอัจฉริยะที่เคยเป็นขวัญใจนักพัฒนาเมื่อสิบปีก่อน กลับมาอีกครั้งในปี 2025 พร้อมกับการเปิดตัว Pebble Appstore ใหม่ที่เต็มไปด้วยแอปเก่าและใหม่จากชุมชนผู้พัฒนา และนาฬิการุ่นล่าสุด Pebble 2 Duo และ Pebble Time 2 ที่มาพร้อมฟีเจอร์ใหม่และการสนับสนุนจาก Rebble กลุ่มผู้รักษาไฟ Pebble ให้ลุกโชนต่อเนื่องตลอดเกือบสิบปีที่ผ่านมา Eric Migicovsky ผู้ก่อตั้ง Pebble ได้ประกาศข่าวดีนี้ผ่านบล็อกส่วนตัว โดยเล่าถึงความคืบหน้าในการผลิตนาฬิการุ่นใหม่ การพัฒนา Appstore และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา รวมถึงความร่วมมือกับ Rebble ที่ช่วยให้ PebbleOS กลับมาโลดแล่นอีกครั้งในโลกโอเพนซอร์ส นอกจากนั้นยังมีการเปิดตัว SDK ที่อัปเดตใหม่ รองรับ Python 3 และ Cloud IDE ที่ให้คุณสร้างแอปได้ในเบราว์เซอร์ภายใน 2 นาที พร้อมฟีเจอร์ AI ที่ช่วยสร้างแอปอัตโนมัติ และแผนการพัฒนา SDK ที่จะรองรับเซ็นเซอร์ใหม่ๆ เช่น บารอมิเตอร์ ทัชสกรีน และลำโพง แม้จะมีความล่าช้าในการผลิตและข้อจำกัดบางประการ เช่น แอปเก่าบางตัวอาจไม่ทำงานได้เต็มที่ แต่ชุมชนผู้ใช้และนักพัฒนาก็ยังคงตื่นเต้นและพร้อมกลับมาสร้างสิ่งใหม่ๆ บนแพลตฟอร์มนี้อีกครั้ง สรุปเนื้อหาจากข่าว ✅ การกลับมาของ Pebble Appstore ➡️ เปิดตัวใหม่บนเว็บไซต์ apps.rePebble.com ➡️ รวมแอปเก่าและใหม่กว่า 2,000 แอป และ 10,000 หน้าปัดนาฬิกา ➡️ เพิ่มฟีเจอร์แนะนำแอปคล้ายกัน และแชร์ลิงก์ผ่านโซเชียล ✅ ความร่วมมือกับ Rebble ➡️ Rebble เป็นพันธมิตรหลักในการเปิด Appstore ใหม่ ➡️ ให้บริการ backend และ dev portal โดยไม่ต้องสมัครสมาชิก ➡️ Core Devices สนับสนุนเงินทุนให้ Rebble โดยตรง ✅ การผลิตนาฬิการุ่นใหม่ ➡️ Pebble 2 Duo สีขาวผลิตแล้ว 2,960 เรือนในเดือนกันยายน ➡️ Pebble Time 2 อยู่ในขั้นตอน DVT และคาดว่าจะผลิตจริงปลายธันวาคม ➡️ รองรับการขยายหน้าจอแอปเก่าให้เต็มจอ PT2 ✅ เครื่องมือสำหรับนักพัฒนา ➡️ SDK อัปเดตจาก Python 2 เป็น Python 3 ➡️ Cloud IDE สร้างแอปในเบราว์เซอร์ได้ภายใน 2 นาที ➡️ รองรับการสร้างแอปด้วย AI ผ่านคำสั่ง pebble new-project --ai ➡️ รองรับการทดสอบบน emulator รุ่นใหม่ ➡️ แผนพัฒนา SDK รวมถึง API ใหม่และ JS SDK จาก Moddable ✅ ความเห็นจากชุมชน ➡️ นักพัฒนาเก่ากลับมาสร้างแอปใหม่อีกครั้ง ➡️ ผู้ใช้ตื่นเต้นกับการกลับมาของ Pebble และการสนับสนุนจาก Rebble ➡️ มีข้อเสนอแนะให้เพิ่มระบบตรวจสอบแอปที่ยังใช้งานได้ ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ แอปเก่าบางตัวอาจไม่ทำงานเนื่องจาก API ที่ล้าสมัยหรือหน้าตั้งค่าที่เสีย ⛔ การผลิต Pebble Time 2 ล่าช้ากว่ากำหนด อาจส่งผลต่อการจัดส่ง ⛔ แอปที่สร้างด้วย AI อาจมีคุณภาพไม่เสถียร หากผู้สร้างไม่มีความรู้ในการแก้ไข ⛔ แอปมือถือใหม่ยังไม่เปิดซอร์ส ทำให้บางผู้ใช้กังวลเรื่องความเป็นส่วนตัว https://ericmigi.com/blog/re-introducing-the-pebble-appstore

Congratulations to the 2025 Nobel Prize Laureates in Physiology or Medicine Congratulations to Mary E. Brunkow, Fred Ramsdell, and Shimon Sakaguchi, awarded the 2025 Nobel Prize in Physiology or Medicine for their work on peripheral immune tolerance. Sakaguchi’s discovery of regulatory T cells in 1995 revealed the immune system’s peacekeepers, while Brunkow and Ramsdell’s identification of the Foxp3 gene in 2001 showed its vital role in preventing autoimmune disease. Their combined research transformed immunology, explaining how our bodies avoid harmful self-attacks and unlocking new possibilities for therapies in autoimmune disorders, cancer, and organ transplantation. https://www.facebook.com/share/r/1Bkun4BY3v/?mibextid=UalRPS

EP 41 US Black Friday Dow Jones -878.82 closed 45479.60 Nasdaq -820.20 closed 22204.43 My port AMZN - 1.53% ยังถือต่อได้ แต่ต้อง monitor ถ้าลงประมาณ 3.5% cut NXPI - 4.64% ถ้าหุ้นไม่ลงต่อ ผมจะถือต่อหรือซื้อเพิ่ม แต่ถ้าลง cut ครับ PG -1.51% ยังถือต่อได้ แต่ต้อง monitor ถ้าลงประมาณ 3.5% cut CMCSA -3.84% วันจันทร์น่าจะ cut ขอดูตลาดก่อน PG และ CMCSA ผมมีน้อยซื้อเพื่อทำ Trial Test วันจันทร์ถ้าไม่เลวร้ายลงต่อมากผมจะลองถื คนลงทุนกับหุ้นมีความเสี่ยงอย่างนี้แหละ BY.

https://youtu.be/NAqeSziRE3Y?si=5gsdcAsW5n8kSFQl

🎧 “PipeWire 1.4.9 มาแล้ว! เสถียรขึ้น รองรับ libcamera sandbox และแก้ปัญหาเสียง ALSA อย่างชาญฉลาด” PipeWire 1.4.9 ได้เปิดตัวเมื่อวันที่ 9 ตุลาคม 2025 โดยเป็นการอัปเดตบำรุงรักษาในซีรีส์ 1.4 ของระบบจัดการสตรีมเสียงและวิดีโอแบบโอเพ่นซอร์สบน Linux ที่ได้รับความนิยมสูงสุดในปัจจุบัน เวอร์ชันนี้เน้นการแก้ไขบั๊กและปรับปรุงความเข้ากันได้กับฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์รุ่นใหม่ โดยเฉพาะการทำงานร่วมกับ libcamera และ ALSA หนึ่งในจุดเด่นคือการปรับปรุงการกู้คืนเสียงเมื่อ ALSA ไม่รองรับ “3 periods” ซึ่งเคยทำให้ระบบเสียงล่มหรือไม่ตอบสนอง นอกจากนี้ยังแก้ regression ที่ทำให้ node ไม่เข้าสู่สถานะพร้อมใช้งาน และแก้ปัญหาการเริ่มต้น adapter ที่ล้มเหลว PipeWire 1.4.9 ยังลบการตั้งค่า RestrictNamespaces ออกจากไฟล์ systemd เพื่อให้ libcamera สามารถโหลด IPA modules แบบ sandbox ได้ ซึ่งเป็นการเปิดทางให้ระบบกล้องใน Linux ทำงานได้ปลอดภัยและยืดหยุ่นมากขึ้น โดยเฉพาะในเบราว์เซอร์อย่าง Firefox ที่ใช้ PipeWire เป็น backend สำหรับกล้อง การอัปเดตนี้ยังรวมถึงการแก้ไข SDP session hash, session-id, NULL dereference ใน profiler, และการเปรียบเทียบ event ใน UMP ที่ผิดพลาด รวมถึงการ backport patch จาก libcamera เพื่อรองรับ calorimetry และปรับปรุง thread-safety PipeWire ยังเพิ่มการจัดการข้อผิดพลาดในการจัดสรร file descriptor ใน Avahi และปรับค่า headroom สำหรับ SOF cards ให้ใช้ minimal period size โดยค่าเริ่มต้น เพื่อเพิ่มเสถียรภาพในการใช้งานกับอุปกรณ์เสียงรุ่นใหม่ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ PipeWire 1.4.9 เปิดตัวเมื่อ 9 ตุลาคม 2025 เป็นการอัปเดตบำรุงรักษา ➡️ แก้ regression ที่ทำให้ node ไม่เข้าสู่สถานะพร้อมใช้งาน ➡️ ปรับปรุงการกู้คืนเสียงเมื่อ ALSA ไม่รองรับ “3 periods” ➡️ ลบ RestrictNamespaces จาก systemd เพื่อให้ libcamera โหลด IPA modules แบบ sandbox ได้ ➡️ แก้ SDP session hash และ session-id ให้ถูกต้อง ➡️ แก้ NULL dereference ใน profiler และ UMP event compare function ➡️ แก้ปัญหา adapter ที่เริ่มต้นและ resume ไม่ได้ ➡️ ปรับค่า headroom สำหรับ SOF cards ให้ใช้ minimal period size ➡️ Backport patch จาก libcamera เช่น calorimetry และ thread-safety ➡️ เพิ่มการจัดการข้อผิดพลาด fd allocation ใน Avahi ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ PipeWire เป็น backend หลักสำหรับเสียงและวิดีโอบน Linux แทน PulseAudio และ JACK ➡️ libcamera เป็นระบบจัดการกล้องแบบใหม่ที่ใช้ใน Linux และ Android ➡️ IPA modules คือ Image Processing Algorithm ที่ช่วยปรับภาพจากกล้องให้เหมาะสม ➡️ systemd RestrictNamespaces เป็นการจำกัดการเข้าถึง namespace เพื่อความปลอดภัย ➡️ SOF (Sound Open Firmware) เป็นเฟรมเวิร์กเสียงของ Intel ที่ใช้ในอุปกรณ์รุ่นใหม่ https://9to5linux.com/pipewire-1-4-9-improves-alsa-recovery-and-adapts-to-newer-libcamera-changes

https://youtube.com/shorts/swPs7X2O1X8?si=jmaSDHnj93ra6Qp2

https://youtu.be/zi0MGLCqLgY?si=QUZIk5AN2sdPluuQ

https://youtu.be/zA3MzV2WKlQ?si=mj8_0Zheej2vlNSD

🧠 “IBM จับมือ Anthropic ดัน Claude เข้าสู่โลกองค์กร — IDE ใหม่ช่วยเพิ่มผลิตภาพ 45% พร้อมมาตรฐานความปลอดภัยระดับควอนตัม” IBM และ Anthropic ประกาศความร่วมมือเชิงกลยุทธ์ในการนำโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อย่าง Claude เข้ามาเป็นแกนกลางของเครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์สำหรับองค์กร โดยเริ่มจากการเปิดตัว IDE ใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในทุกขั้นตอนของ Software Development Lifecycle (SDLC) IDE ตัวใหม่นี้อยู่ในช่วง private preview โดยมีนักพัฒนาภายใน IBM กว่า 6,000 คนได้ทดลองใช้งานแล้ว และพบว่าผลิตภาพเพิ่มขึ้นเฉลี่ยถึง 45% โดยไม่ลดคุณภาพของโค้ดหรือมาตรฐานความปลอดภัย Claude จะช่วยจัดการงานที่ซับซ้อน เช่น การอัปเกรดระบบอัตโนมัติ การย้ายเฟรมเวิร์ก การรีแฟกเตอร์โค้ดแบบมีบริบท และการตรวจสอบความปลอดภัยและ compliance โดยฝังการสแกนช่องโหว่และการเข้ารหัสแบบ quantum-safe เข้าไปใน workflow โดยตรง นอกจากการเขียนโค้ด Claude ยังช่วยในการวางแผน ตรวจสอบ และจัดการงานตั้งแต่ต้นจนจบ พร้อมรักษาบริบทข้าม session ได้อย่างแม่นยำ ทำให้เหมาะกับองค์กรที่มีระบบซับซ้อนและต้องการความต่อเนื่องในการพัฒนา IBM และ Anthropic ยังร่วมกันออกคู่มือ “Architecting Secure Enterprise AI Agents with MCP” ซึ่งเป็นแนวทางการพัฒนา AI agents สำหรับองค์กร โดยใช้เฟรมเวิร์ก ADLC (Agent Development Lifecycle) ที่เน้นความปลอดภัย การควบคุม และการทำงานร่วมกับระบบเดิม ความร่วมมือนี้ยังรวมถึงการผลักดันมาตรฐานเปิด เช่น Model Context Protocol (MCP) เพื่อให้ AI agents สามารถเชื่อมต่อกับข้อมูลและระบบขององค์กรได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ IBM และ Anthropic ร่วมมือกันนำ Claude เข้าสู่เครื่องมือพัฒนาซอฟต์แวร์สำหรับองค์กร ➡️ เปิดตัว IDE ใหม่ที่ใช้ Claude เป็นแกนกลางในการจัดการ SDLC ➡️ นักพัฒนาภายใน IBM กว่า 6,000 คนทดลองใช้แล้ว พบผลิตภาพเพิ่มขึ้น 45% ➡️ Claude ช่วยจัดการงานเช่น อัปเกรดระบบ ย้ายเฟรมเวิร์ก และรีแฟกเตอร์โค้ด ➡️ ฝังการสแกนช่องโหว่และการเข้ารหัสแบบ quantum-safe เข้าไปใน workflow ➡️ Claude รักษาบริบทข้าม session และช่วยจัดการงานตั้งแต่ต้นจนจบ ➡️ IBM และ Anthropic ออกคู่มือ ADLC สำหรับการพัฒนา AI agents ➡️ ผลักดันมาตรฐานเปิด MCP เพื่อเชื่อมต่อ AI agents กับระบบองค์กร ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Claude Sonnet 4.5 เป็นหนึ่งในโมเดลที่ได้รับการยอมรับด้านความปลอดภัยและความแม่นยำ ➡️ IDE ใหม่ของ IBM มีชื่อภายในว่า Project Bob และใช้หลายโมเดลร่วมกัน เช่น Claude, Granite, Llama ➡️ DevSecOps ถูกฝังเข้าไปใน IDE เพื่อให้การพัฒนาและความปลอดภัยเป็นไปพร้อมกัน ➡️ IBM มีความเชี่ยวชาญด้าน hybrid cloud และระบบในอุตสาหกรรมที่มีการกำกับดูแลสูง ➡️ Anthropic เน้นการพัฒนา AI ที่ปลอดภัยและเชื่อถือได้ โดยเฉพาะในบริบทองค์กร https://www.techradar.com/pro/anthropic-and-ibm-want-to-push-more-ai-into-enterprise-software-with-claude-coming-to-an-ide-near-you

📦 “Solidigm เปิดตัวคลัสเตอร์ SSD ขนาด 23.6PB ในพื้นที่แค่ 16U — ปลดล็อกศักยภาพ AI ด้วยความหนาแน่นระดับใหม่” Solidigm บริษัทในเครือ SK hynix ที่เชี่ยวชาญด้านการจัดเก็บข้อมูลระดับองค์กร ได้เปิดตัว AI Central Lab ที่เมือง Rancho Cordova รัฐแคลิฟอร์เนีย ซึ่งเป็นศูนย์ทดสอบระบบจัดเก็บข้อมูลที่มีความหนาแน่นสูงที่สุดเท่าที่เคยมีมา โดยใช้ SSD ขนาด 122TB จำนวน 192 ตัว รวมเป็นคลัสเตอร์ขนาด 23.6PB ในพื้นที่เพียง 16U ของแร็คเซิร์ฟเวอร์ คลัสเตอร์นี้ใช้ SSD รุ่น D5-P5336 สำหรับความจุ และ D7-PS1010 สำหรับความเร็ว โดยสามารถทำ throughput ได้สูงถึง 116GB/s ต่อ node ในการทดสอบ MLPerf Storage ซึ่งเป็นมาตรฐานสำหรับงานฝึกโมเดล AI แม้จะเป็นการทดสอบแบบ synthetic แต่ก็แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของระบบในการรองรับงาน AI ที่ต้องการความเร็วในการเข้าถึงข้อมูลสูงมาก AI Central Lab ยังใช้ GPU ระดับสูงอย่าง NVIDIA B200 และ H200 พร้อมระบบเครือข่าย Ethernet 800Gbps เพื่อจำลองสภาพแวดล้อมของศูนย์ข้อมูลยุคใหม่ โดยมีเป้าหมายเพื่อศึกษาว่า “การจัดเก็บข้อมูลใกล้ GPU” จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ AI ได้มากแค่ไหน หนึ่งในความร่วมมือที่น่าสนใจคือกับ Metrum AI ซึ่งพัฒนาเทคนิคการ offload ข้อมูลจาก DRAM ไปยัง SSD เพื่อลดการใช้หน่วยความจำลงถึง 57% ในงาน inference แบบ RAG (Retrieval-Augmented Generation) ซึ่งเป็นเทคนิคที่นิยมในงาน AI สมัยใหม่ Solidigm ระบุว่า AI Central Lab ไม่ใช่แค่พื้นที่ทดสอบ แต่เป็นเวทีสำหรับนวัตกรรมร่วมกับนักพัฒนาและพันธมิตร เพื่อสร้างระบบที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในด้านพลังงาน ความเร็ว และต้นทุนต่อ token ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Solidigm เปิดตัว AI Central Lab ที่ Rancho Cordova, California ➡️ ใช้ SSD D5-P5336 ขนาด 122TB จำนวน 192 ตัว รวมเป็น 23.6PB ในพื้นที่ 16U ➡️ ใช้ SSD D7-PS1010 สำหรับความเร็ว throughput สูงสุด 116GB/s ต่อ node ➡️ ใช้ GPU NVIDIA B200 และ H200 พร้อมเครือข่าย Ethernet 800Gbps ➡️ ทดสอบงาน AI จริง เช่น training, inference, KV cache offload และ VectorDB tuning ➡️ ร่วมมือกับ Metrum AI เพื่อลดการใช้ DRAM ลง 57% ด้วยการ offload ไปยัง SSD ➡️ ศูนย์นี้ช่วยแปลงสเปก SSD ให้เป็น metric ที่ใช้ในอุตสาหกรรม เช่น tokens per watt ➡️ Solidigm เป็นบริษัทในเครือ SK hynix ที่เน้นโซลูชันจัดเก็บข้อมูลระดับองค์กร ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SSD ขนาดใหญ่ช่วยลด latency และเพิ่ม throughput ในงาน AI ที่ใช้ GPU หนัก ➡️ MLPerf Storage เป็น benchmark ที่ใช้วัดประสิทธิภาพการจัดเก็บข้อมูลในงาน AI ➡️ RAG เป็นเทคนิคที่ใช้ข้อมูลภายนอกมาช่วยตอบคำถามในโมเดล AI ➡️ การจัดเก็บข้อมูลใกล้ GPU ช่วยลด bottleneck และเพิ่ม utilization ของ accelerator ➡️ การใช้ SSD แทน DRAM ช่วยลดต้นทุนและพลังงานในระบบขนาดใหญ่ https://www.techradar.com/pro/solidigm-packed-usd2-7-million-worth-of-ssds-into-the-biggest-storage-cluster-ive-ever-seen-nearly-200-192tb-ssds-used-to-build-a-23-6pb-cluster-in-16u-rackspace

🧠 “Intel Granite Rapids-WS หลุดสเปก! ซีพียู 86 คอร์ 172 เธรด เตรียมท้าชน AMD Threadripper ในตลาดเวิร์กสเตชันระดับสูง” Intel กำลังกลับมาอย่างแข็งแกร่งในตลาดเวิร์กสเตชันระดับสูง (HEDT) หลังจากมีข้อมูลหลุดจาก OpenBenchmarking.org เกี่ยวกับซีพียูรุ่นใหม่ Granite Rapids-WS ที่มาพร้อม 86 คอร์ 172 เธรด และความเร็วสูงสุด 4.8GHz ซึ่งอาจเป็นความเร็วแบบ Turbo บนบางคอร์ ไม่ใช่ความเร็วพื้นฐานทั้งหมด ซีพียูรุ่นนี้ยังไม่มีชื่ออย่างเป็นทางการ โดยถูกระบุในฐานข้อมูลว่า “Intel 0000” และเป็นตัวอย่างทางวิศวกรรม (engineering sample) ที่ใช้โครงสร้างจากชิป XCC (Extreme Core Count) ซึ่งประกอบด้วย compute tiles 2 ชุด และ I/O tiles อีก 2 ชุด เพื่อรองรับ PCIe และหน่วยความจำ แม้จะยังไม่มีข้อมูลเรื่อง TDP หรือความเร็วพื้นฐาน แต่ระบบทดสอบที่ใช้ซีพียูนี้มี RAM 512GB, SSD 1TB และการ์ดจอ NVIDIA RTX 3090 โดยรันบน Red Hat Enterprise Linux 9.6 ซึ่งแสดงให้เห็นว่าซีพียูนี้ถูกออกแบบมาสำหรับงานหนักระดับมืออาชีพ Granite Rapids-WS อาจใช้แพลตฟอร์มใหม่ W890 ที่รองรับ DDR5 แบบ 8 ช่อง และ PCIe Gen5 สูงสุด 128 เลน ซึ่งจะเป็นคู่แข่งโดยตรงกับ AMD Threadripper Pro 9000 ที่มี 96 คอร์ และแคชสูงถึง 384MB หาก Intel เปิดตัว Granite Rapids-WS อย่างเป็นทางการในเร็ว ๆ นี้ ก็อาจเป็นการกลับเข้าสู่ตลาด HEDT ที่เคยถูกครองโดย AMD มานาน โดยเฉพาะในกลุ่มผู้ใช้ระดับมืออาชีพ เช่น นักสร้างคอนเทนต์ นักวิจัย และผู้พัฒนา AI ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Intel Granite Rapids-WS หลุดข้อมูลจาก OpenBenchmarking.org ➡️ มี 86 คอร์ 172 เธรด และความเร็วสูงสุด 4.8GHz (Turbo บางคอร์) ➡️ ใช้โครงสร้าง XCC: 2 compute tiles + 2 I/O tiles ➡️ ระบบทดสอบมี RAM 512GB, SSD 1TB, GPU RTX 3090 ➡️ รันบน Red Hat Enterprise Linux 9.6 ➡️ อาจใช้แพลตฟอร์ม W890 รองรับ DDR5 แบบ 8 ช่อง และ PCIe Gen5 สูงสุด 128 เลน ➡️ เป็นคู่แข่งโดยตรงกับ AMD Threadripper Pro 9000 ➡️ ยังไม่มีข้อมูลเรื่อง TDP, base clock หรือ thermal envelope ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ XCC เป็นโครงสร้างที่ใช้ในเซิร์ฟเวอร์ระดับสูงของ Intel ➡️ DDR5-6400 และ MR-DIMM ช่วยเพิ่มความเร็วและความจุของหน่วยความจำ ➡️ AMD Threadripper Pro 9995WX มี 96 คอร์ และแคช 384MB ➡️ ตลาด HEDT เคยถูก Intel ครอง แต่ถูก AMD แซงในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา ➡️ การกลับมาของ Intel ในตลาดนี้อาจช่วยเพิ่มตัวเลือกให้กับ OEM และผู้ใช้มืออาชีพ https://www.techradar.com/pro/intels-most-powerful-cpu-ever-may-have-been-spotted-86-core-granite-rapids-ws-has-a-4-8ghz-base-speed-and-will-give-amds-threadripper-hedt-a-run-for-its-money

💻 “System76 เปิดตัว Oryx Pro รุ่นใหม่ — แล็ปท็อป Linux เครื่องแรกที่มาพร้อม COSMIC Desktop เต็มรูปแบบ” System76 ผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ Linux ชื่อดังจากสหรัฐฯ ประกาศเปิดตัว Oryx Pro รุ่นใหม่ล่าสุดในเดือนตุลาคม 2025 ซึ่งถือเป็นแล็ปท็อปเครื่องแรกที่มาพร้อม COSMIC Desktop เวอร์ชันเบต้า ติดตั้งบน Pop!_OS 24.04 LTS โดยตรง ถือเป็นก้าวสำคัญของการพัฒนา Linux Desktop ที่ออกแบบมาเพื่อประสบการณ์ผู้ใช้ที่ลื่นไหลและทันสมัย Oryx Pro รุ่นใหม่นี้มาพร้อมสเปกระดับสูงที่ออกแบบมาเพื่อรองรับงานด้านวิศวกรรม การพัฒนา AI และการเล่นเกม โดยใช้ชิป AMD Ryzen AI 9 HX 370 แบบ 12 คอร์ 24 เธรด ความเร็วสูงสุด 5.1GHz พร้อมกราฟิก NVIDIA GeForce RTX 5070 และรองรับ RAM สูงสุดถึง 96GB DDR5 ความเร็ว 5600MHz รวมถึงพื้นที่เก็บข้อมูลแบบ M.2 PCIe Gen4 สูงสุด 8TB หน้าจอขนาด 16 นิ้วแบบ 2K matte มีอัตราส่วน 16:10 และรีเฟรชเรตสูงถึง 240Hz เหมาะสำหรับงานกราฟิกและการเล่นเกมที่ต้องการความแม่นยำสูง ส่วนระบบเชื่อมต่อก็จัดเต็มด้วย Wi-Fi 6E, Bluetooth 5.4, USB 4 Type-C, HDMI, DisplayPort, microSD card reader และช่องหูฟัง 3.5 มม. COSMIC Desktop ซึ่งเป็นผลงานพัฒนาโดย System76 เอง ถูกออกแบบใหม่ทั้งหมดโดยใช้ Rust และ GTK4 เพื่อให้มีความเร็ว ความเสถียร และความสามารถในการปรับแต่งสูง โดยเน้นการใช้งานแบบ keyboard-centric และ workflow ที่ไม่รบกวนผู้ใช้ Oryx Pro ยังสามารถเลือกติดตั้ง Ubuntu 24.04 LTS ได้แทน Pop!_OS หากผู้ใช้ต้องการ และเปิดให้สั่งซื้อแล้วผ่านเว็บไซต์ของ System76 โดยมีราคาเริ่มต้นที่ $2,599 USD ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Oryx Pro เป็นแล็ปท็อป Linux เครื่องแรกที่มาพร้อม COSMIC Desktop เวอร์ชันเบต้า ➡️ ติดตั้ง Pop!_OS 24.04 LTS โดยตรง หรือเลือก Ubuntu 24.04 LTS ได้ ➡️ ใช้ชิป AMD Ryzen AI 9 HX 370 แบบ 12 คอร์ 24 เธรด ความเร็วสูงสุด 5.1GHz ➡️ กราฟิก NVIDIA GeForce RTX 5070 รองรับงาน AI และเกมระดับสูง ➡️ RAM สูงสุด 96GB DDR5 5600MHz และ SSD สูงสุด 8TB M.2 PCIe Gen4 ➡️ หน้าจอ 16 นิ้ว 2K matte อัตราส่วน 16:10 รีเฟรชเรต 240Hz ➡️ ระบบเชื่อมต่อครบครัน: Wi-Fi 6E, Bluetooth 5.4, USB 4, HDMI, DisplayPort ฯลฯ ➡️ มีแบตเตอรี่ 80Wh, คีย์บอร์ดมีไฟ backlit พร้อม NumPad, กล้อง HD 1MP ➡️ COSMIC Desktop พัฒนาโดย System76 ด้วยภาษา Rust และ GTK4 ➡️ เปิดให้สั่งซื้อแล้วผ่านเว็บไซต์ System76 ราคาเริ่มต้น $2,599 USD https://9to5linux.com/system76s-oryx-pro-is-the-first-linux-laptop-to-ship-with-the-cosmic-desktop

📦 “Synology กลับลำ! เปิดให้ใช้ฮาร์ดดิสก์ยี่ห้ออื่นอีกครั้ง หลังยอดขาย NAS ร่วงหนัก” หลังจากสร้างความไม่พอใจให้กับผู้ใช้ทั่วโลกในช่วงต้นปี 2025 ด้วยนโยบายจำกัดการใช้งานฮาร์ดดิสก์จากแบรนด์อื่น ล่าสุด Synology ได้ประกาศกลับลำอย่างเงียบ ๆ โดยในอัปเดตระบบปฏิบัติการ DSM 7.3 ได้เปิดให้ NAS รุ่นใหม่สามารถใช้งานฮาร์ดดิสก์จากแบรนด์อื่นได้อีกครั้ง เช่น Seagate และ Western Digital โดยไม่มีการแจ้งเตือนหรือจำกัดฟีเจอร์เหมือนที่ผ่านมา ก่อนหน้านี้ Synology ได้ออกนโยบายบังคับให้ผู้ใช้ NAS รุ่น DS925+, DS1825+ และ DS425+ ต้องใช้ฮาร์ดดิสก์ของ Synology เท่านั้น หากใช้แบรนด์อื่นจะพบข้อความเตือนว่า “ไม่รับรอง” และฟีเจอร์สำคัญอย่างการตรวจสอบสุขภาพของดิสก์หรือการซ่อม RAID จะถูกปิดใช้งาน ส่งผลให้ผู้ใช้จำนวนมากไม่พอใจและปฏิเสธการอัปเกรด เสียงวิจารณ์จากชุมชนผู้ใช้และนักรีวิวเทคโนโลยีต่างกล่าวหาว่า Synology มีพฤติกรรม “บีบบังคับ” และ “โลภ” โดยเฉพาะเมื่อฮาร์ดดิสก์ของ Synology มีราคาสูงกว่าคู่แข่งอย่างชัดเจน ผู้ใช้บางรายถึงขั้นเขียนสคริปต์เพื่อหลบเลี่ยงข้อจำกัด และหลายคนหันไปใช้แบรนด์คู่แข่งอย่าง QNAP แทน ยอดขาย NAS รุ่นใหม่ของ Synology ลดลงอย่างเห็นได้ชัดในช่วงหลายเดือนที่ผ่านมา จนบริษัทต้องปรับนโยบายใน DSM 7.3 โดยไม่ประกาศอย่างเป็นทางการ แต่ผลลัพธ์คือผู้ใช้สามารถใช้งานฮาร์ดดิสก์จากแบรนด์อื่นได้เต็มฟีเจอร์เหมือนเดิม รวมถึง SSD ขนาด 2.5 นิ้วด้วย แม้จะยังมีข้อจำกัดบางส่วน เช่น การใช้งาน NVMe SSD ที่ยังต้องใช้รุ่นที่ผ่านการรับรองเท่านั้น แต่การกลับมาเปิดให้ใช้ฮาร์ดดิสก์ทั่วไปถือเป็นการคืนความยืดหยุ่นให้กับผู้ใช้ และอาจช่วยฟื้นภาพลักษณ์ของ Synology ที่เคยเป็นแบรนด์โปรดของผู้ใช้ NAS ทั่วโลก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Synology กลับลำนโยบายห้ามใช้ฮาร์ดดิสก์แบรนด์อื่นใน NAS รุ่นใหม่ ➡️ DSM 7.3 เปิดให้ใช้งานฮาร์ดดิสก์จาก Seagate, WD และแบรนด์อื่นได้เต็มฟีเจอร์ ➡️ NAS รุ่น DS925+, DS1825+, DS425+ เคยถูกจำกัดการใช้งานฮาร์ดดิสก์ภายนอก ➡️ ฟีเจอร์ที่เคยถูกปิด เช่น S.M.A.R.T. monitoring และ RAID repair กลับมาใช้งานได้ ➡️ ผู้ใช้สามารถใช้งาน SSD ขนาด 2.5 นิ้วจากแบรนด์อื่นได้โดยไม่มีข้อจำกัด ➡️ การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นหลังยอดขาย NAS รุ่นใหม่ลดลงอย่างหนัก ➡️ Synology ไม่ประกาศอย่างเป็นทางการ แต่ปรับนโยบายผ่าน DSM 7.3 ➡️ ชุมชนผู้ใช้และนักรีวิววิจารณ์นโยบายเดิมว่าเป็นการบีบบังคับและไม่เป็นธรรม ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ NAS คืออุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลที่เชื่อมต่อผ่านเครือข่าย ใช้ในบ้านและองค์กร ➡️ DSM (DiskStation Manager) เป็นระบบปฏิบัติการของ Synology ที่ควบคุม NAS ➡️ NVMe SSD มีความเร็วสูง ใช้สำหรับ caching หรือ storage หลัก แต่ยังถูกจำกัดรุ่น ➡️ QNAP เป็นคู่แข่งหลักของ Synology และเคยมีปัญหา ransomware ในอดีต ➡️ การเปิดให้ใช้ฮาร์ดดิสก์ทั่วไปช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความยืดหยุ่นในการใช้งาน https://www.guru3d.com/story/synology-reverses-policy-banning-thirdparty-hdds-after-nas-sales-plummet/

EP 34 Update NASDAQ new high 23043.01 บวก 255.01 ๊Update my port AMZN +3.44 225.64 my port + 2.50% NXPI +6.06 225.64 my port + 2.64% PG -1.85 150.69 my port - 0.87% new ordered CMCSA +0.17 30.77 my port +0.43% หุ้นในกลุ่ม Telecomm ของ สหรัฐ TMUS T ( AT&T) VZ CMCSA ( ผมซื้อไปแล้ว ) AMT CCI

⚡ “Crucial เปิดตัว LPCAMM2 RAM ความเร็วทะลุ 8,533 MT/s — เร็วที่สุดในโลก แต่ราคาก็แรงไม่แพ้กัน” Crucial ซึ่งเป็นแบรนด์ภายใต้ Micron ได้เปิดตัวหน่วยความจำ LPCAMM2 สำหรับแล็ปท็อป โดยมีความเร็วสูงสุดถึง 8,533 MT/s ถือเป็น RAM สำหรับโน้ตบุ๊กที่เร็วที่สุดในตลาดขณะนี้ โดยออกแบบมาเพื่อรองรับงานหนัก เช่น การประมวลผล AI, การเรนเดอร์กราฟิก และการทำงานแบบมัลติทาสก์ในระดับมืออาชีพ LPCAMM2 เป็นฟอร์แมตใหม่ที่ลดขนาดลงจาก SODIMM เดิมถึง 60% ทำให้ช่วยเพิ่มพื้นที่ภายในเครื่อง ส่งผลให้ระบายความร้อนได้ดีขึ้น และประหยัดพลังงานมากขึ้น โดยใช้ LPDDR5X ที่มีแรงดันไฟต่ำเพียง 1.05V และมีประสิทธิภาพด้านพลังงานดีกว่า DDR5 รุ่นก่อนถึง 7 เท่า Crucial ระบุว่า LPCAMM2 เร็วกว่า DDR5 SODIMM ทั่วไปถึง 1.5 เท่า และจากการทดสอบจริงพบว่าประสิทธิภาพดีขึ้นถึง 70% ในงานด้านการสร้างคอนเทนต์และการใช้งานสำนักงานทั่วไป หน่วยความจำนี้มีให้เลือกทั้งขนาด 32GB และ 64GB โดยรุ่น 64GB มีราคาประมาณ $451.99 (ราว 16,500 บาท) ซึ่งถือว่าเป็นระดับพรีเมียม และยังจำกัดเฉพาะโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ที่รองรับ LPCAMM2 เท่านั้น เช่น Lenovo และ Dell ในกลุ่ม AI mobile workstation Crucial ยังชูจุดเด่นด้านความสามารถในการอัปเกรด ซึ่งสวนทางกับแนวโน้มของอุตสาหกรรมที่นิยมใช้ RAM แบบฝังถาวร โดยเชื่อว่าการอัปเกรดได้จะช่วยลดขยะอิเล็กทรอนิกส์และยืดอายุการใช้งานของอุปกรณ์ ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Crucial เปิดตัว LPCAMM2 RAM สำหรับแล็ปท็อป ความเร็วสูงสุด 8,533 MT/s ➡️ เร็วกว่า DDR5 SODIMM ทั่วไปถึง 1.5 เท่า และประสิทธิภาพดีขึ้น 70% ในการใช้งานจริง ➡️ ใช้ LPDDR5X ที่มีแรงดันไฟต่ำ 1.05V และประหยัดพลังงานกว่าเดิมถึง 7 เท่า ➡️ ขนาดเล็กลง 60% จาก SODIMM ช่วยเพิ่ม airflow และความยืดหยุ่นในการออกแบบเครื่อง ➡️ มีให้เลือกทั้ง 32GB และ 64GB โดยรุ่น 64GB ราคา $451.99 ➡️ รองรับเฉพาะโน้ตบุ๊กรุ่นใหม่ เช่น Lenovo และ Dell ที่มีสล็อต LPCAMM2 ➡️ ชูจุดเด่นด้านการอัปเกรดได้ ลดขยะอิเล็กทรอนิกส์และยืดอายุเครื่อง ➡️ เหมาะกับงาน AI, การเรนเดอร์, การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ และมัลติทาสก์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ LPCAMM2 ย่อมาจาก Low-Power Compression-Attached Memory Module 2 ➡️ JEDEC กำลังพิจารณามาตรฐาน LPCAMM2 เพื่อให้รองรับในวงกว้าง ➡️ LPDDR5X เป็นหน่วยความจำที่ใช้ในสมาร์ตโฟนระดับเรือธง เช่น Galaxy S23 Ultra ➡️ ความเร็ว 8,533 MT/s เทียบเท่ากับ SSD PCIe Gen6 ในการจัดการข้อมูล ➡️ Crucial เคยเปิดตัว Clocked SODIMM ที่เร็วสุด 6,400 MT/s แต่ยังช้ากว่า LPCAMM2 https://www.techradar.com/pro/crucial-reveals-fastest-laptop-memory-ever-lpcamm2-ram-reaches-a-staggering-8533-mt-s-but-at-just-under-usd500-it-aint-for-everyone

🧩 “OpenAI เปิดตัว Apps SDK — สร้างแอปที่ทำงานร่วมกับ ChatGPT ได้โดยตรง พร้อมระบบ MCP ที่ยืดหยุ่นและปลอดภัย” OpenAI เปิดตัว Apps SDK ซึ่งเป็นเฟรมเวิร์กใหม่สำหรับนักพัฒนาในการสร้างแอปที่สามารถทำงานร่วมกับ ChatGPT ได้โดยตรง โดยระบบนี้เปิดให้ใช้งานในเวอร์ชันพรีวิวแล้ว และจะเปิดให้ส่งแอปเข้าสู่ระบบในช่วงปลายปี 2025 หัวใจของ Apps SDK คือ MCP Server (Model Context Protocol) ซึ่งเป็นเซิร์ฟเวอร์ที่นักพัฒนาต้องตั้งค่าเพื่อให้ ChatGPT สามารถเรียกใช้งานเครื่องมือ (tools) ที่กำหนดไว้ได้ โดยแต่ละ tool จะมี metadata, JSON schema และ HTML component ที่ ChatGPT สามารถเรนเดอร์แบบอินไลน์ในแชตได้ทันที นักพัฒนาสามารถใช้ SDK ภาษา Python หรือ TypeScript เพื่อสร้าง MCP Server ได้อย่างรวดเร็ว โดยมีตัวอย่างการใช้งานผ่าน FastAPI หรือ Express และสามารถใช้ tunneling service เช่น ngrok เพื่อทดสอบในระหว่างการพัฒนา ก่อนจะนำไป deploy บนเซิร์ฟเวอร์ HTTPS ที่มี latency ต่ำ Apps SDK ยังมีระบบการจัดการผู้ใช้ เช่น OAuth 2.1, token verification และการจัดการ state ของผู้ใช้ เพื่อให้แอปสามารถทำงานแบบ personalized ได้อย่างปลอดภัย และสามารถเรียกใช้ tools จาก component UI ได้โดยตรงผ่าน widget-accessible flag OpenAI ยังเน้นเรื่องความปลอดภัย โดยกำหนดให้ทุก widget ต้องมี Content Security Policy (CSP) ที่เข้มงวด และจะมีการตรวจสอบ CSP ก่อนอนุมัติให้แอปเผยแพร่ในระบบ ChatGPT ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ OpenAI เปิดตัว Apps SDK สำหรับสร้างแอปที่ทำงานร่วมกับ ChatGPT ➡️ ใช้ MCP Server เป็นตัวกลางในการเชื่อมต่อระหว่าง ChatGPT กับ backend ➡️ tools ต้องมี metadata, JSON schema และ HTML component สำหรับเรนเดอร์ ➡️ SDK รองรับ Python และ TypeScript โดยใช้ FastAPI หรือ Express ➡️ สามารถใช้ ngrok เพื่อทดสอบ MCP Server ในระหว่างพัฒนา ➡️ แอปต้อง deploy บนเซิร์ฟเวอร์ HTTPS ที่มี latency ต่ำ ➡️ รองรับระบบผู้ใช้ เช่น OAuth 2.1 และ token verification ➡️ tools สามารถเรียกจาก component UI ได้โดยใช้ widget-accessible flag ➡️ ทุก widget ต้องมี CSP ที่ปลอดภัยก่อนเผยแพร่ ➡️ Apps SDK เปิดให้ใช้งานแบบพรีวิว และจะเปิดให้ส่งแอปปลายปีนี้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ MCP เป็นโปรโตคอลที่ช่วยให้ ChatGPT เข้าใจบริบทของแอปและเรียกใช้งานได้อย่างแม่นยำ ➡️ HTML component ที่เรนเดอร์ในแชตช่วยให้ผู้ใช้โต้ตอบกับแอปได้โดยไม่ต้องออกจาก ChatGPT ➡️ การใช้ metadata ช่วยให้ ChatGPT ค้นหาแอปได้จากคำถามของผู้ใช้ ➡️ Apps SDK คล้ายระบบ Intent บน Android แต่ใช้ภาษาธรรมชาติแทน ➡️ การเปิดระบบนี้ช่วยให้นักพัฒนาสร้างแอปที่เข้าถึงผู้ใช้ ChatGPT กว่า 800 ล้านคนต่อสัปดาห์ https://developers.openai.com/apps-sdk/

🧠 “Meta เปิดตัว OpenZL — ระบบบีบอัดข้อมูลแบบรู้โครงสร้างที่เร็วกว่า ฉลาดกว่า และเปิดให้ทุกคนใช้” Meta ประกาศเปิดตัว OpenZL ระบบบีบอัดข้อมูลแบบใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อข้อมูลที่มีโครงสร้าง เช่น ตาราง, ข้อมูลเชิงเวลา, หรือข้อมูลจากโมเดล AI โดย OpenZL เป็นโอเพ่นซอร์สที่ให้ประสิทธิภาพเทียบเท่ากับเครื่องมือเฉพาะทาง แต่ยังคงความง่ายในการใช้งานด้วย binary เดียวสำหรับการถอดรหัสทุกประเภทไฟล์ แนวคิดหลักของ OpenZL คือการ “เปิดเผยโครงสร้าง” ของข้อมูลก่อนบีบอัด โดยผู้ใช้สามารถระบุรูปแบบข้อมูลผ่านภาษาคำอธิบายที่ชื่อว่า SDDL หรือใช้ parser ที่เขียนเอง จากนั้นระบบจะฝึก (train) เพื่อสร้างแผนการบีบอัดที่เหมาะสมที่สุดสำหรับข้อมูลนั้น ๆ ซึ่งสามารถปรับเปลี่ยนได้ตามลักษณะข้อมูลที่เปลี่ยนไปในอนาคต OpenZL ใช้เทคนิคการแยกข้อมูลออกเป็น stream ที่มีลักษณะเหมือนกัน เช่น คอลัมน์ตัวเลข, ข้อมูลที่เรียงลำดับ, หรือข้อมูลที่มีค่าซ้ำ ๆ แล้วเลือกวิธีบีบอัดที่เหมาะกับแต่ละ stream เช่น delta, transpose หรือ tokenize เพื่อให้ได้อัตราการบีบอัดสูงสุดโดยไม่เสียความเร็ว ตัวอย่างการใช้งานจริงแสดงให้เห็นว่า OpenZL สามารถบีบอัดไฟล์จากชุดข้อมูล Silesia ได้ดีกว่า zstd และ xz ทั้งในด้านขนาดและความเร็ว โดยสามารถบีบอัดได้เร็วถึง 340 MB/s และถอดรหัสได้เร็วถึง 1200 MB/s ที่สำคัญคือ OpenZL ใช้ decoder เดียวสำหรับทุกไฟล์ ไม่ว่าจะใช้แผนการบีบอัดแบบใด ทำให้การตรวจสอบความปลอดภัยและการอัปเดตระบบเป็นเรื่องง่าย และสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพได้โดยไม่กระทบกับข้อมูลเก่า ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Meta เปิดตัว OpenZL ระบบบีบอัดข้อมูลแบบรู้โครงสร้าง ➡️ รองรับข้อมูลแบบ structured เช่น ตาราง, tensor, หรือข้อมูลเชิงเวลา ➡️ ใช้ภาษาคำอธิบาย SDDL หรือ parser เพื่อระบุรูปแบบข้อมูล ➡️ ระบบฝึกแผนการบีบอัดแบบออฟไลน์เพื่อให้เหมาะกับข้อมูลแต่ละประเภท ➡️ ใช้เทคนิคเช่น delta, transpose, tokenize เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ➡️ ตัวอย่างจากชุดข้อมูล Silesia แสดงว่า OpenZL บีบอัดได้ดีกว่า zstd และ xz ➡️ ความเร็วในการบีบอัดสูงถึง 340 MB/s และถอดรหัสได้ถึง 1200 MB/s ➡️ ใช้ decoder เดียวสำหรับทุกไฟล์ ไม่ต้องเปลี่ยนตามแผนการบีบอัด ➡️ รองรับการฝึกใหม่เมื่อข้อมูลเปลี่ยน โดยไม่ต้องเปลี่ยน decoder ➡️ เปิดให้ใช้งานแบบโอเพ่นซอร์สผ่าน GitHub พร้อมเอกสารและตัวอย่าง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Zstandard เป็นระบบบีบอัดที่ Meta ใช้มาก่อน OpenZL โดยเน้นความเร็ว ➡️ การบีบอัดแบบรู้โครงสร้างช่วยให้ได้อัตราการบีบอัดสูงกว่าทั่วไป ➡️ SDDL เป็นภาษาที่ใช้ระบุโครงสร้างข้อมูล เช่น คอลัมน์, enum, nested record ➡️ OpenZL เหมาะกับข้อมูลที่มีรูปแบบ เช่น Parquet, CSV, ML tensor, หรือ log ➡️ การใช้ decoder เดียวช่วยลดความซับซ้อนในการจัดการระบบขนาดใหญ่ https://engineering.fb.com/2025/10/06/developer-tools/openzl-open-source-format-aware-compression-framework/