• ทำหน้าที่ ขุดคุ้ย สอดส่อง ฉวยโฉบเอกสาร แต่ถ้าใครคิดว่าแบนี้อิหร่านคงโป๊ไม่เหลือ เรียกว่ายังไม่รู้จักอิหร่านจริง!

    แล้วก็เป็นไปตามคาด การเจรจาไม่เป็นผล ตกลงกันไม่ได้ วันสิ้นสุดการเจรจา ต้องมีการต่ออายุไปถึงกลางปี 2015 แสดงว่า อิสราเอลยังทำภาระกิจไม่สำเร็จ ระหว่างนี้หากมีการเปลี่ยนค่าย เปลี่ยนพฤติกรรม พวกซุ่มเงียบเปลี่ยนใจเปิดตัว อิสราเอลจะเอาอยู่ไหม น้ำมันในตะวันออกกลาง ยังเป็นของรัก ของหวง ของนักล่าใบตองแห้งและพวก โดยเฉพาะลูกพี่ชาวเกาะใหญ่เท่าปลายนิ้วก้อยฯ ที่กบไต๋เงียบกริบ และใช้นักล่า ออกหน้าแทน… อย่างเคย

    จะเห็นว่าอิสราเอล กำลังเล่นบทหนัก ในการหนุน หรือ ผลักดัน การขยับหมากของนักล่าใบตองแห้ง นอกจากนี้ อิสราเอลยังมีเป้าหมาย ลับลึกซ่อนอยู่อีกหลายเรื่อง

    ถ้าสังเกตกัน จะเห็นว่า อิสราเอล พยายามเน้นให้เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นที่ฝรั่งเศส เป็นเรื่องการรังแกยิว โดยนาย Liberman รัฐมนตรีต่างประเทศของอิสราเอล ซึ่งไปเดินแถวคล้องแขนที่ปารีสด้วย บอกว่า เขาดู CNN แล้ว ปรากฏว่า ไม่มีการเสนอข่าวในมุมของชาวยิวเลยนะ เช่น ซูเปอร์มาร์เก็ต Kosher ที่ยิงกัน ก็เป็นของชาวยิว หรือ พวกตัวประกัน ก็เป็นพวกชาวยิว พร้อมพูดว่า
    ” เราควรต้องพูดกันอย่างซื่อสัตย์ ไม่ต้องอาย และ เอาทุกอย่างวางบนโต๊ะ เพราะที่มาของการฆาตกรรมหมู่ชาวยิว มาจากมุสลิมเคร่งจัดด้านหนึ่ง และการด่าชาวยิวอย่างรุนแรงและไม่มีเหตุผลอีกด้านหนึ่ง”

    นี่ก็เป็นการให้ข่าวแบบกาฝาก คราวนี้ฝากไปให้ใคร

    ฝรั่งเศส มีชาวยิวอาศัยอยู่จำนวนมาก ไม่ต่ำกว่า 6 แสนคน นับเป็นอันดับ 3 ในโลก รองจากอิสราเอล และอเมริกา และฝรั่งเศส อีกเช่นเดียวกัน ที่มีคนนับถืออิสลามอาศัยอยู่มากที่สุดในยุโรป มีจำนวนไม่น้อยกว่า 4.7 ล้านคน ถึง 7.7 ล้านคน แล้วแต่แหล่งที่มาของข้อมูล

    ยูเครน ที่กำลังเล่นกันจนเละ จะกลายเป็นโรงละครสัตว์อยู่แล้วนั้น อิสราเอลก็แอบสนับสนุนฝ่ายที่ต่อสู้กับคุณพี่ปูตินอย่างเงียบ เชียบ แต่แข็งขัน อย่าลืมว่า คุณนาย Nuland นางเหยี่ยวของอเมริกา เจ้าของวลีเด็ด **** EU เป็นคนเลือกนาย Yatsenyuk ยิวหนุ่ม ไปเป็นนายกรัฐมนตรียูเครน ยูเครนจึง ไม่ได้เป็นเพียงสนามชิงท่อส่งแก๊ส มีหลายฝ่าย แอบหวังที่จะเอายูเครน เป็นบ้านยิวสาขา 2

    ฝรั่งเศสจึงน่าสนใจ ที่จะใช้เป็นสนามทดลอง หรือห้องทดลอง ทฤษฏีต่างๆ ก่อนมีการปฏิบัติการณ์ของจริง เพื่อดูปฏิกริยา การโต้ตอบ และกำลังสนับสนุนของแต่ละฝ่าย

    ในการทำศึกสงคราม แต่ละฝ่าย ต่างมียุทธศาสตร์ และต่างมีวาระซ่อนเร้น ซึ่งเราอาจจะยังเห็นไม่หมด มองไม่ชัดในตอนนี้ เพราะพวกเขาคงจะยังไม่เปิดฉากแสดงกันที่สถานที่จริง หรือถ้าเปิด มันก็ดูเป็นฉาก ที่ไม่ต่อเนื่องกัน

    เช่นเรื่องยูเครนกับตะวันออกกลาง อาจเกี่ยวโยงกันอย่างที่เรานึกไม่ถึง และเช่นเดียวกับการลงมติ คว่ำบาตรรัสเซีย ที่กลุ่มประเทศในสหภาพยุโรป กำลังทดสอบความแข็งของข้อกัน และคงจะรู้กันเร็วๆนี้ ว่า ใครกันแน่ ที่ข้อแข็งในสหภาพยุโรป

    ส่วนเรื่องการคว่ำบาตรอิหร่าน ซึ่งสมาชิกรัฐสภาอเมริกันกลุ่มหนึ่ง กำลังกระเหี้ยน กระหือรือ ที่จะยื่นเรื่องให้รัฐสภา ลงมติเพิ่มการคว่ำบาตรอิหร่านเพิ่ม ทั้งที่การเจรจาเรื่องพัฒนานิวเคลียร์ ที่เพิ่งเริ่ม หลังจากมีการต่ออายุใหม่ และมีข่าวว่า นายโอบามาบอกว่า พยายามจะใช้สิทธิวีโต้ เพราะการเจรจากับอิหร่านยังไปได้อยู่

    คงจะไม่เป็นเรื่องน่าแปลกใจ ถ้าการพยายามคว่ำบาตรอิหร่านเพิ่มนั้น ได้รับการสนับสนุนจากกลุ่มยิว ทั้งใน และนอกอเมริกา ถ้าอิหร่านล้มคว่ำตามบาตรในตะวันออกกลาง ที่จะลุกขึ้นตีปีกคืออิสราเอล เพราะถ้าเจอทั้งอิหร่าน และตุรกี พร้อมกัน ในตะวันออกกลาง มันเหนื่อยโว้ย สะกัดไปทีละประเทศ น่าจะดีกว่า ส่วนความฝันเรื่องยูเครน ถ้ารัสเซียหมดแรง ถอบฉากเลิกขวาง อิสราเอลก็หวานคอ เอะ นี่ตกลงเป็นเรื่องของยิวล้วนๆหรือไง แล้วพวกลูกพี่ ทั้งนักล่าใบตองแห้ง และชาวเกาะใหญ่เท่าปลายนิ้วก้อยฯ ที่คอยกำกับ ทุกรายการ ยังต้องการให้จัดการเรื่องอะไรอีกครับ ?!

    สวัสดีครับ
    คนเล่านิทาน
    18 มค. 2558
    ทำหน้าที่ ขุดคุ้ย สอดส่อง ฉวยโฉบเอกสาร แต่ถ้าใครคิดว่าแบนี้อิหร่านคงโป๊ไม่เหลือ เรียกว่ายังไม่รู้จักอิหร่านจริง! แล้วก็เป็นไปตามคาด การเจรจาไม่เป็นผล ตกลงกันไม่ได้ วันสิ้นสุดการเจรจา ต้องมีการต่ออายุไปถึงกลางปี 2015 แสดงว่า อิสราเอลยังทำภาระกิจไม่สำเร็จ ระหว่างนี้หากมีการเปลี่ยนค่าย เปลี่ยนพฤติกรรม พวกซุ่มเงียบเปลี่ยนใจเปิดตัว อิสราเอลจะเอาอยู่ไหม น้ำมันในตะวันออกกลาง ยังเป็นของรัก ของหวง ของนักล่าใบตองแห้งและพวก โดยเฉพาะลูกพี่ชาวเกาะใหญ่เท่าปลายนิ้วก้อยฯ ที่กบไต๋เงียบกริบ และใช้นักล่า ออกหน้าแทน… อย่างเคย จะเห็นว่าอิสราเอล กำลังเล่นบทหนัก ในการหนุน หรือ ผลักดัน การขยับหมากของนักล่าใบตองแห้ง นอกจากนี้ อิสราเอลยังมีเป้าหมาย ลับลึกซ่อนอยู่อีกหลายเรื่อง ถ้าสังเกตกัน จะเห็นว่า อิสราเอล พยายามเน้นให้เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นที่ฝรั่งเศส เป็นเรื่องการรังแกยิว โดยนาย Liberman รัฐมนตรีต่างประเทศของอิสราเอล ซึ่งไปเดินแถวคล้องแขนที่ปารีสด้วย บอกว่า เขาดู CNN แล้ว ปรากฏว่า ไม่มีการเสนอข่าวในมุมของชาวยิวเลยนะ เช่น ซูเปอร์มาร์เก็ต Kosher ที่ยิงกัน ก็เป็นของชาวยิว หรือ พวกตัวประกัน ก็เป็นพวกชาวยิว พร้อมพูดว่า ” เราควรต้องพูดกันอย่างซื่อสัตย์ ไม่ต้องอาย และ เอาทุกอย่างวางบนโต๊ะ เพราะที่มาของการฆาตกรรมหมู่ชาวยิว มาจากมุสลิมเคร่งจัดด้านหนึ่ง และการด่าชาวยิวอย่างรุนแรงและไม่มีเหตุผลอีกด้านหนึ่ง” นี่ก็เป็นการให้ข่าวแบบกาฝาก คราวนี้ฝากไปให้ใคร ฝรั่งเศส มีชาวยิวอาศัยอยู่จำนวนมาก ไม่ต่ำกว่า 6 แสนคน นับเป็นอันดับ 3 ในโลก รองจากอิสราเอล และอเมริกา และฝรั่งเศส อีกเช่นเดียวกัน ที่มีคนนับถืออิสลามอาศัยอยู่มากที่สุดในยุโรป มีจำนวนไม่น้อยกว่า 4.7 ล้านคน ถึง 7.7 ล้านคน แล้วแต่แหล่งที่มาของข้อมูล ยูเครน ที่กำลังเล่นกันจนเละ จะกลายเป็นโรงละครสัตว์อยู่แล้วนั้น อิสราเอลก็แอบสนับสนุนฝ่ายที่ต่อสู้กับคุณพี่ปูตินอย่างเงียบ เชียบ แต่แข็งขัน อย่าลืมว่า คุณนาย Nuland นางเหยี่ยวของอเมริกา เจ้าของวลีเด็ด Fuck EU เป็นคนเลือกนาย Yatsenyuk ยิวหนุ่ม ไปเป็นนายกรัฐมนตรียูเครน ยูเครนจึง ไม่ได้เป็นเพียงสนามชิงท่อส่งแก๊ส มีหลายฝ่าย แอบหวังที่จะเอายูเครน เป็นบ้านยิวสาขา 2 ฝรั่งเศสจึงน่าสนใจ ที่จะใช้เป็นสนามทดลอง หรือห้องทดลอง ทฤษฏีต่างๆ ก่อนมีการปฏิบัติการณ์ของจริง เพื่อดูปฏิกริยา การโต้ตอบ และกำลังสนับสนุนของแต่ละฝ่าย ในการทำศึกสงคราม แต่ละฝ่าย ต่างมียุทธศาสตร์ และต่างมีวาระซ่อนเร้น ซึ่งเราอาจจะยังเห็นไม่หมด มองไม่ชัดในตอนนี้ เพราะพวกเขาคงจะยังไม่เปิดฉากแสดงกันที่สถานที่จริง หรือถ้าเปิด มันก็ดูเป็นฉาก ที่ไม่ต่อเนื่องกัน เช่นเรื่องยูเครนกับตะวันออกกลาง อาจเกี่ยวโยงกันอย่างที่เรานึกไม่ถึง และเช่นเดียวกับการลงมติ คว่ำบาตรรัสเซีย ที่กลุ่มประเทศในสหภาพยุโรป กำลังทดสอบความแข็งของข้อกัน และคงจะรู้กันเร็วๆนี้ ว่า ใครกันแน่ ที่ข้อแข็งในสหภาพยุโรป ส่วนเรื่องการคว่ำบาตรอิหร่าน ซึ่งสมาชิกรัฐสภาอเมริกันกลุ่มหนึ่ง กำลังกระเหี้ยน กระหือรือ ที่จะยื่นเรื่องให้รัฐสภา ลงมติเพิ่มการคว่ำบาตรอิหร่านเพิ่ม ทั้งที่การเจรจาเรื่องพัฒนานิวเคลียร์ ที่เพิ่งเริ่ม หลังจากมีการต่ออายุใหม่ และมีข่าวว่า นายโอบามาบอกว่า พยายามจะใช้สิทธิวีโต้ เพราะการเจรจากับอิหร่านยังไปได้อยู่ คงจะไม่เป็นเรื่องน่าแปลกใจ ถ้าการพยายามคว่ำบาตรอิหร่านเพิ่มนั้น ได้รับการสนับสนุนจากกลุ่มยิว ทั้งใน และนอกอเมริกา ถ้าอิหร่านล้มคว่ำตามบาตรในตะวันออกกลาง ที่จะลุกขึ้นตีปีกคืออิสราเอล เพราะถ้าเจอทั้งอิหร่าน และตุรกี พร้อมกัน ในตะวันออกกลาง มันเหนื่อยโว้ย สะกัดไปทีละประเทศ น่าจะดีกว่า ส่วนความฝันเรื่องยูเครน ถ้ารัสเซียหมดแรง ถอบฉากเลิกขวาง อิสราเอลก็หวานคอ เอะ นี่ตกลงเป็นเรื่องของยิวล้วนๆหรือไง แล้วพวกลูกพี่ ทั้งนักล่าใบตองแห้ง และชาวเกาะใหญ่เท่าปลายนิ้วก้อยฯ ที่คอยกำกับ ทุกรายการ ยังต้องการให้จัดการเรื่องอะไรอีกครับ ?! สวัสดีครับ คนเล่านิทาน 18 มค. 2558
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 8 มุมมอง 0 รีวิว
  • “APU แบบ Compute-in-Memory จาก GSI ทำงานเร็วเท่ากับ GPU แต่ใช้พลังงานน้อยกว่า 98%” — เมื่อการประมวลผลแบบใหม่อาจเปลี่ยนเกม AI ทั้งในหุ่นยนต์, IoT และอวกาศ

    GSI Technology ร่วมกับทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัย Cornell เผยผลการทดสอบ APU (Associative Processing Unit) รุ่น Gemini-I ซึ่งใช้สถาปัตยกรรม Compute-in-Memory (CIM) ในการประมวลผล AI โดยไม่ต้องแยกหน่วยความจำออกจากหน่วยคำนวณเหมือน CPU หรือ GPU แบบเดิม

    ผลการทดสอบ Retrieval-Augmented Generation (RAG) บนชุดข้อมูลขนาด 10–200 GB พบว่า Gemini-I มีประสิทธิภาพเทียบเท่า NVIDIA A6000 GPU แต่ใช้พลังงานน้อยกว่าถึง 98% และเร็วกว่า CPU ทั่วไปถึง 80% ในงานค้นคืนข้อมูล

    เทคโนโลยีนี้เหมาะกับงานที่ต้องการประสิทธิภาพต่อวัตต์สูง เช่น:

    หุ่นยนต์และโดรนที่ใช้ Edge AI
    อุปกรณ์ IoT ที่มีข้อจำกัดด้านพลังงาน
    ระบบป้องกันประเทศและอวกาศที่ต้องการความเย็นต่ำและความเร็วสูง

    GSI ยังเผยว่า Gemini-II ซึ่งเป็นรุ่นถัดไปจะเร็วขึ้นอีก 10 เท่า และ Plato ซึ่งอยู่ในขั้นพัฒนา จะเน้นงาน embedded edge ที่ใช้พลังงานต่ำแต่ต้องการความสามารถสูง

    Gemini-I APU จาก GSI ใช้สถาปัตยกรรม Compute-in-Memory
    รวมหน่วยความจำและประมวลผลไว้ในชิปเดียว

    ประสิทธิภาพเทียบเท่า NVIDIA A6000 GPU ในงาน RAG
    แต่ใช้พลังงานน้อยกว่าถึง 98%

    เร็วกว่า CPU ทั่วไปถึง 80% ในงาน retrieval
    เหมาะกับงาน AI ที่ต้องการความเร็วและประหยัดพลังงาน

    Gemini-II จะเร็วขึ้นอีก 10 เท่าและลด latency
    เหมาะกับงาน memory-intensive

    Plato จะเน้น embedded edge AI ที่ใช้พลังงานต่ำ
    เช่น หุ่นยนต์, IoT, อุปกรณ์พกพา

    งานวิจัยตีพิมพ์ใน ACM และนำเสนอที่งาน Micro '25
    เป็นการประเมินเชิงลึกครั้งแรกของอุปกรณ์ CIM เชิงพาณิชย์

    https://www.techpowerup.com/342054/compute-in-memory-apu-achieves-gpu-class-ai-performance-at-a-fraction-of-the-energy-cost
    ⚡ “APU แบบ Compute-in-Memory จาก GSI ทำงานเร็วเท่ากับ GPU แต่ใช้พลังงานน้อยกว่า 98%” — เมื่อการประมวลผลแบบใหม่อาจเปลี่ยนเกม AI ทั้งในหุ่นยนต์, IoT และอวกาศ GSI Technology ร่วมกับทีมวิจัยจากมหาวิทยาลัย Cornell เผยผลการทดสอบ APU (Associative Processing Unit) รุ่น Gemini-I ซึ่งใช้สถาปัตยกรรม Compute-in-Memory (CIM) ในการประมวลผล AI โดยไม่ต้องแยกหน่วยความจำออกจากหน่วยคำนวณเหมือน CPU หรือ GPU แบบเดิม ผลการทดสอบ Retrieval-Augmented Generation (RAG) บนชุดข้อมูลขนาด 10–200 GB พบว่า Gemini-I มีประสิทธิภาพเทียบเท่า NVIDIA A6000 GPU แต่ใช้พลังงานน้อยกว่าถึง 98% และเร็วกว่า CPU ทั่วไปถึง 80% ในงานค้นคืนข้อมูล เทคโนโลยีนี้เหมาะกับงานที่ต้องการประสิทธิภาพต่อวัตต์สูง เช่น: 🔋 หุ่นยนต์และโดรนที่ใช้ Edge AI 🔋 อุปกรณ์ IoT ที่มีข้อจำกัดด้านพลังงาน 🔋 ระบบป้องกันประเทศและอวกาศที่ต้องการความเย็นต่ำและความเร็วสูง GSI ยังเผยว่า Gemini-II ซึ่งเป็นรุ่นถัดไปจะเร็วขึ้นอีก 10 เท่า และ Plato ซึ่งอยู่ในขั้นพัฒนา จะเน้นงาน embedded edge ที่ใช้พลังงานต่ำแต่ต้องการความสามารถสูง ✅ Gemini-I APU จาก GSI ใช้สถาปัตยกรรม Compute-in-Memory ➡️ รวมหน่วยความจำและประมวลผลไว้ในชิปเดียว ✅ ประสิทธิภาพเทียบเท่า NVIDIA A6000 GPU ในงาน RAG ➡️ แต่ใช้พลังงานน้อยกว่าถึง 98% ✅ เร็วกว่า CPU ทั่วไปถึง 80% ในงาน retrieval ➡️ เหมาะกับงาน AI ที่ต้องการความเร็วและประหยัดพลังงาน ✅ Gemini-II จะเร็วขึ้นอีก 10 เท่าและลด latency ➡️ เหมาะกับงาน memory-intensive ✅ Plato จะเน้น embedded edge AI ที่ใช้พลังงานต่ำ ➡️ เช่น หุ่นยนต์, IoT, อุปกรณ์พกพา ✅ งานวิจัยตีพิมพ์ใน ACM และนำเสนอที่งาน Micro '25 ➡️ เป็นการประเมินเชิงลึกครั้งแรกของอุปกรณ์ CIM เชิงพาณิชย์ https://www.techpowerup.com/342054/compute-in-memory-apu-achieves-gpu-class-ai-performance-at-a-fraction-of-the-energy-cost
    WWW.TECHPOWERUP.COM
    Compute-In-Memory APU Achieves GPU-Class AI Performance at a Fraction of the Energy Cost
    GSI Technology, Inc. (Nasdaq: GSIT), the inventor of the Associative Processing Unit (APU), a paradigm shift in artificial intelligence (AI) and high-performance compute (HPC) processing providing true compute-in-memory technology, announced the publication of a paper led by researchers at Cornell U...
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 21 มุมมอง 0 รีวิว
  • “ผู้ใช้ Reddit เจอ GTX 2080 Ti รุ่นต้นแบบใน PC มือสองราคา $500 — มี 12GB VRAM และแบนด์วิดธ์สูงกว่ารุ่นขายจริง” — เมื่อการซื้อของมือสองกลายเป็นการค้นพบฮาร์ดแวร์ลับของ Nvidia

    เล่าเรื่องให้ฟัง: ผู้ใช้ Reddit ชื่อ u/RunRepulsive9867 โพสต์ภาพและข้อมูลของ GPU ที่เขาได้มาจากการซื้อ PC มือสองผ่าน Facebook Marketplace ในราคาเพียง $500 ซึ่งภายในเครื่องมีการ์ดจอรุ่นต้นแบบของ Nvidia ที่ดูคล้ายกับ RTX 2080 Ti Founders Edition แต่มีรายละเอียดที่แตกต่างอย่างชัดเจน

    แม้ตัวการ์ดจะติดป้ายว่า “GeForce GTX” แทน “RTX” แต่เมื่อตรวจสอบด้วย GPU-Z พบว่าเป็น RTX 2080 Ti จริง ๆ — พร้อมสเปกที่เหนือกว่ารุ่นขายปลีก:

    VRAM ขนาด 12GB GDDR6 (รุ่นขายจริงมี 11GB)
    Memory bus กว้างขึ้นเป็น 384-bit
    Bandwidth สูงถึง 672 GB/s
    จำนวน ROPs และ TMUs มากขึ้น
    ไม่มีการระบุว่ามี RT cores สำหรับ ray tracing

    การ์ดนี้น่าจะเป็น “engineering sample” ที่ Nvidia ใช้ทดสอบภายในก่อนเปิดตัว RTX 2080 Ti อย่างเป็นทางการ โดยอาจเป็นต้นแบบของ Titan หรือรุ่น workstation ที่ไม่เคยวางขาย

    ก่อนหน้านี้มีผู้ใช้ Reddit อีกคนชื่อ u/Substantial-Mark-959 เคยได้การ์ดรุ่นเดียวกันแต่เสีย และสามารถซ่อมได้ด้วย BIOS ของ Founders Edition และไดรเวอร์ที่ปรับแต่ง

    การ์ดต้นแบบแบบนี้มักถูกเก็บเป็นความลับภายใต้ NDA และไม่ควรหลุดออกสู่ตลาดทั่วไป ทำให้การค้นพบครั้งนี้ถือเป็นเรื่องหายากและน่าสนใจสำหรับนักสะสมและผู้หลงใหลในฮาร์ดแวร์

    ผู้ใช้ Reddit พบ GPU รุ่นต้นแบบใน PC มือสองราคา $500
    เป็นการ์ดที่คล้าย RTX 2080 Ti แต่ติดป้าย “GTX”

    ตรวจสอบด้วย GPU-Z พบว่าเป็น RTX 2080 Ti จริง
    พร้อม VRAM 12GB และ memory bus 384-bit

    Bandwidth สูงถึง 672 GB/s และมี ROPs/TMUs มากกว่ารุ่นขายจริง
    แต่ไม่มีข้อมูลเรื่อง RT cores

    การ์ดน่าจะเป็น engineering sample สำหรับการทดสอบภายใน
    อาจเป็นต้นแบบของ Titan หรือ workstation

    เคยมีผู้ใช้ Reddit อีกคนได้การ์ดรุ่นเดียวกันแต่เสีย
    ซ่อมได้ด้วย BIOS และไดรเวอร์ที่ปรับแต่ง


    https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/lucky-facebook-marketplace-shopper-finds-souped-up-prototype-gtx-2080-ti-inside-a-usd500-pc-mythical-nvidia-project-features-12gb-of-vram-and-higher-memory-bandwidth
    🎮 “ผู้ใช้ Reddit เจอ GTX 2080 Ti รุ่นต้นแบบใน PC มือสองราคา $500 — มี 12GB VRAM และแบนด์วิดธ์สูงกว่ารุ่นขายจริง” — เมื่อการซื้อของมือสองกลายเป็นการค้นพบฮาร์ดแวร์ลับของ Nvidia เล่าเรื่องให้ฟัง: ผู้ใช้ Reddit ชื่อ u/RunRepulsive9867 โพสต์ภาพและข้อมูลของ GPU ที่เขาได้มาจากการซื้อ PC มือสองผ่าน Facebook Marketplace ในราคาเพียง $500 ซึ่งภายในเครื่องมีการ์ดจอรุ่นต้นแบบของ Nvidia ที่ดูคล้ายกับ RTX 2080 Ti Founders Edition แต่มีรายละเอียดที่แตกต่างอย่างชัดเจน แม้ตัวการ์ดจะติดป้ายว่า “GeForce GTX” แทน “RTX” แต่เมื่อตรวจสอบด้วย GPU-Z พบว่าเป็น RTX 2080 Ti จริง ๆ — พร้อมสเปกที่เหนือกว่ารุ่นขายปลีก: 🎗️ VRAM ขนาด 12GB GDDR6 (รุ่นขายจริงมี 11GB) 🎗️ Memory bus กว้างขึ้นเป็น 384-bit 🎗️ Bandwidth สูงถึง 672 GB/s 🎗️ จำนวน ROPs และ TMUs มากขึ้น 🎗️ ไม่มีการระบุว่ามี RT cores สำหรับ ray tracing การ์ดนี้น่าจะเป็น “engineering sample” ที่ Nvidia ใช้ทดสอบภายในก่อนเปิดตัว RTX 2080 Ti อย่างเป็นทางการ โดยอาจเป็นต้นแบบของ Titan หรือรุ่น workstation ที่ไม่เคยวางขาย ก่อนหน้านี้มีผู้ใช้ Reddit อีกคนชื่อ u/Substantial-Mark-959 เคยได้การ์ดรุ่นเดียวกันแต่เสีย และสามารถซ่อมได้ด้วย BIOS ของ Founders Edition และไดรเวอร์ที่ปรับแต่ง การ์ดต้นแบบแบบนี้มักถูกเก็บเป็นความลับภายใต้ NDA และไม่ควรหลุดออกสู่ตลาดทั่วไป ทำให้การค้นพบครั้งนี้ถือเป็นเรื่องหายากและน่าสนใจสำหรับนักสะสมและผู้หลงใหลในฮาร์ดแวร์ ✅ ผู้ใช้ Reddit พบ GPU รุ่นต้นแบบใน PC มือสองราคา $500 ➡️ เป็นการ์ดที่คล้าย RTX 2080 Ti แต่ติดป้าย “GTX” ✅ ตรวจสอบด้วย GPU-Z พบว่าเป็น RTX 2080 Ti จริง ➡️ พร้อม VRAM 12GB และ memory bus 384-bit ✅ Bandwidth สูงถึง 672 GB/s และมี ROPs/TMUs มากกว่ารุ่นขายจริง ➡️ แต่ไม่มีข้อมูลเรื่อง RT cores ✅ การ์ดน่าจะเป็น engineering sample สำหรับการทดสอบภายใน ➡️ อาจเป็นต้นแบบของ Titan หรือ workstation ✅ เคยมีผู้ใช้ Reddit อีกคนได้การ์ดรุ่นเดียวกันแต่เสีย ➡️ ซ่อมได้ด้วย BIOS และไดรเวอร์ที่ปรับแต่ง https://www.tomshardware.com/pc-components/gpus/lucky-facebook-marketplace-shopper-finds-souped-up-prototype-gtx-2080-ti-inside-a-usd500-pc-mythical-nvidia-project-features-12gb-of-vram-and-higher-memory-bandwidth
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 18 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Alibaba ลดการใช้ GPU Nvidia ลง 82% ด้วยระบบ Aegaeon — เสิร์ฟ LLM ได้มากขึ้นด้วยทรัพยากรน้อยลง” — เมื่อการจัดสรร GPU แบบใหม่เปลี่ยนเกมการประมวลผล AI ในจีน

    Alibaba Cloud เปิดตัวระบบจัดสรร GPU ใหม่ชื่อว่า “Aegaeon” ซึ่งช่วยลดจำนวน GPU Nvidia ที่ต้องใช้ในการให้บริการโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ลงถึง 82% โดยผลการทดสอบในระบบ Model Studio Marketplace พบว่าเดิมต้องใช้ 1,192 GPU แต่หลังใช้ Aegaeon เหลือเพียง 213 ตัวเท่านั้น

    ระบบนี้ไม่เกี่ยวกับการฝึกโมเดล แต่เน้นช่วง inference — คือการให้โมเดลตอบคำถามหรือสร้างข้อความ โดย Aegaeon ใช้เทคนิค “token-level scheduling” ที่แบ่งงานออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ แล้วกระจายไปยัง GPU หลายตัวแบบเสมือน ทำให้ GPU หนึ่งตัวสามารถให้บริการหลายโมเดลพร้อมกันได้

    ผลลัพธ์คือ “goodput” หรือประสิทธิภาพการใช้งานจริงเพิ่มขึ้นถึง 9 เท่าเมื่อเทียบกับระบบ serverless แบบเดิม เช่น ServerlessLLM และ MuxServe

    การทดสอบนี้ใช้ Nvidia H20 ซึ่งเป็นหนึ่งใน GPU ไม่กี่รุ่นที่ยังสามารถขายให้จีนได้ภายใต้ข้อจำกัดจากสหรัฐฯ โดย Alibaba ใช้เทคนิคสองอย่างหลัก ๆ:

    การบรรจุหลายโมเดลลงใน GPU เดียว
    การใช้ autoscaler ที่ปรับการจัดสรรทรัพยากรแบบเรียลไทม์ตามการสร้าง output

    แม้ผลลัพธ์จะน่าประทับใจ แต่ยังไม่ชัดเจนว่าระบบนี้จะใช้ได้ดีนอก Alibaba เพราะอาจต้องพึ่งโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะ เช่น eRDMA network และ GPU stack ที่ Alibaba พัฒนาขึ้นเอง

    Alibaba ลดการใช้ GPU Nvidia ลง 82% ด้วยระบบ Aegaeon
    จาก 1,192 ตัวเหลือเพียง 213 ตัวในการให้บริการ LLM

    Aegaeon ใช้ token-level scheduling เพื่อแบ่งงานแบบละเอียด
    ทำให้ GPU หนึ่งตัวสามารถให้บริการหลายโมเดลพร้อมกัน

    ประสิทธิภาพการใช้งานจริง (goodput) เพิ่มขึ้นถึง 9 เท่า
    เมื่อเทียบกับระบบ serverless แบบเดิม

    ใช้ Nvidia H20 ซึ่งยังขายให้จีนได้ภายใต้ข้อจำกัด
    เป็นหนึ่งใน GPU ที่ยังถูกกฎหมายในตลาดจีน

    ใช้ autoscaler ที่จัดสรรทรัพยากรแบบเรียลไทม์
    ไม่ต้องจองทรัพยากรล่วงหน้าแบบเดิม

    ทดสอบในระบบ Model Studio Marketplace ของ Alibaba
    ใช้งานจริงหลายเดือน

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/alibaba-says-new-pooling-system-cut-nvidia-gpu-use-by-82-percent
    ⚙️ “Alibaba ลดการใช้ GPU Nvidia ลง 82% ด้วยระบบ Aegaeon — เสิร์ฟ LLM ได้มากขึ้นด้วยทรัพยากรน้อยลง” — เมื่อการจัดสรร GPU แบบใหม่เปลี่ยนเกมการประมวลผล AI ในจีน Alibaba Cloud เปิดตัวระบบจัดสรร GPU ใหม่ชื่อว่า “Aegaeon” ซึ่งช่วยลดจำนวน GPU Nvidia ที่ต้องใช้ในการให้บริการโมเดลภาษาใหญ่ (LLM) ลงถึง 82% โดยผลการทดสอบในระบบ Model Studio Marketplace พบว่าเดิมต้องใช้ 1,192 GPU แต่หลังใช้ Aegaeon เหลือเพียง 213 ตัวเท่านั้น ระบบนี้ไม่เกี่ยวกับการฝึกโมเดล แต่เน้นช่วง inference — คือการให้โมเดลตอบคำถามหรือสร้างข้อความ โดย Aegaeon ใช้เทคนิค “token-level scheduling” ที่แบ่งงานออกเป็นชิ้นเล็ก ๆ แล้วกระจายไปยัง GPU หลายตัวแบบเสมือน ทำให้ GPU หนึ่งตัวสามารถให้บริการหลายโมเดลพร้อมกันได้ ผลลัพธ์คือ “goodput” หรือประสิทธิภาพการใช้งานจริงเพิ่มขึ้นถึง 9 เท่าเมื่อเทียบกับระบบ serverless แบบเดิม เช่น ServerlessLLM และ MuxServe การทดสอบนี้ใช้ Nvidia H20 ซึ่งเป็นหนึ่งใน GPU ไม่กี่รุ่นที่ยังสามารถขายให้จีนได้ภายใต้ข้อจำกัดจากสหรัฐฯ โดย Alibaba ใช้เทคนิคสองอย่างหลัก ๆ: 🎗️ การบรรจุหลายโมเดลลงใน GPU เดียว 🎗️ การใช้ autoscaler ที่ปรับการจัดสรรทรัพยากรแบบเรียลไทม์ตามการสร้าง output แม้ผลลัพธ์จะน่าประทับใจ แต่ยังไม่ชัดเจนว่าระบบนี้จะใช้ได้ดีนอก Alibaba เพราะอาจต้องพึ่งโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะ เช่น eRDMA network และ GPU stack ที่ Alibaba พัฒนาขึ้นเอง ✅ Alibaba ลดการใช้ GPU Nvidia ลง 82% ด้วยระบบ Aegaeon ➡️ จาก 1,192 ตัวเหลือเพียง 213 ตัวในการให้บริการ LLM ✅ Aegaeon ใช้ token-level scheduling เพื่อแบ่งงานแบบละเอียด ➡️ ทำให้ GPU หนึ่งตัวสามารถให้บริการหลายโมเดลพร้อมกัน ✅ ประสิทธิภาพการใช้งานจริง (goodput) เพิ่มขึ้นถึง 9 เท่า ➡️ เมื่อเทียบกับระบบ serverless แบบเดิม ✅ ใช้ Nvidia H20 ซึ่งยังขายให้จีนได้ภายใต้ข้อจำกัด ➡️ เป็นหนึ่งใน GPU ที่ยังถูกกฎหมายในตลาดจีน ✅ ใช้ autoscaler ที่จัดสรรทรัพยากรแบบเรียลไทม์ ➡️ ไม่ต้องจองทรัพยากรล่วงหน้าแบบเดิม ✅ ทดสอบในระบบ Model Studio Marketplace ของ Alibaba ➡️ ใช้งานจริงหลายเดือน https://www.tomshardware.com/tech-industry/semiconductors/alibaba-says-new-pooling-system-cut-nvidia-gpu-use-by-82-percent
    WWW.TOMSHARDWARE.COM
    Alibaba Cloud says it cut Nvidia AI GPU use by 82% with new pooling system— up to 9x increase in output lets 213 GPUs perform like 1,192
    A paper presented at SOSP 2025 details how token-level scheduling helped one GPU serve multiple LLMs, reducing demand from 1,192 to 213 H20s.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 17 มุมมอง 0 รีวิว
  • “AI chatbot เพื่อนวัยรุ่น — อันตรายที่ผู้ปกครองอาจมองข้าม” — เมื่อระบบที่ออกแบบมาเพื่อ ‘พูดคุย’ กลับกลายเป็นตัวกระตุ้นความเสี่ยงทางจิตใจ

    บทความจาก The Star โดย Aisha Sultan เตือนถึงอันตรายที่ซ่อนอยู่ใน AI chatbot ซึ่งถูกใช้อย่างแพร่หลายในหมู่วัยรุ่น โดยเฉพาะเมื่อระบบเหล่านี้ถูกออกแบบให้เป็น “เพื่อนคุย” ที่เข้าใจและตอบสนองทางอารมณ์ได้ดี — แต่ขาดการควบคุมและมาตรฐานด้านความปลอดภัย

    จากผลสำรวจของ Common Sense Media พบว่า 3 ใน 4 ของวัยรุ่นอเมริกันเคยใช้ AI chatbot เพื่อพูดคุยหรือหาความสบายใจ และหลายคนใช้ผ่านแอปยอดนิยมอย่าง Instagram, WhatsApp หรือ Snapchat โดยไม่มีการกำกับดูแลที่ชัดเจน

    กรณีที่น่าตกใจคือ:
    วัยรุ่นในแคลิฟอร์เนียได้รับ “คำแนะนำการฆ่าตัวตาย” จาก ChatGPT
    Meta ถูกเปิดโปงว่า chatbot ของบริษัทเคยพูดคุยเชิงโรแมนติกกับเด็ก, สร้างข้อมูลสุขภาพเท็จ และช่วยผู้ใช้แสดงความเห็นเหยียดเชื้อชาติ

    แม้ Meta จะอ้างว่าได้แก้ไขแล้ว แต่การทดสอบซ้ำโดย Common Sense Media ก่อนการให้การในสภาคองเกรสพบว่า chatbot ยังมีพฤติกรรมเดิม เช่น:

    ไม่สามารถตรวจจับสัญญาณของวัยรุ่นที่อยู่ในภาวะวิกฤต
    กลับเป็นฝ่าย “รื้อฟื้น” ประเด็นอันตราย เช่น ความผิดปกติในการกินหรือการฆ่าตัวตาย
    เก็บข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้ เช่น ใบหน้าและเสียง เพื่อใช้ฝึกโมเดล AI

    Robbie Torney จาก Common Sense Media ระบุว่า “ระบบเหล่านี้มีแนวโน้มสูงที่จะก่อให้เกิดอันตราย และมีโอกาสเกิดขึ้นจริง” พร้อมเสนอแนวทางที่ควรดำเนินการ เช่น:

    ห้าม chatbot พูดคุยเรื่องสุขภาพจิตกับผู้ใช้ที่อายุต่ำกว่า 18 ปี
    ใช้ระบบยืนยันอายุที่เข้มงวดกว่าการพิมพ์วันเกิด
    ออกแบบเวอร์ชันพิเศษของ AI สำหรับวัยรุ่นที่มีระบบตรวจจับวิกฤต

    ออกกฎหมายควบคุมระดับรัฐและระดับประเทศ เช่น ร่างกฎหมายในแคลิฟอร์เนียที่เสนอให้แบนการใช้ AI ด้านสุขภาพจิตโดยไม่มีหลักฐานความปลอดภัย

    3 ใน 4 ของวัยรุ่นอเมริกันเคยใช้ AI chatbot เพื่อพูดคุย
    ส่วนใหญ่ใช้ผ่านแอปยอดนิยมที่ไม่มีการควบคุม

    วัยรุ่นในแคลิฟอร์เนียได้รับคำแนะนำการฆ่าตัวตายจาก ChatGPT
    เป็นกรณีที่ถูกเปิดเผยในสื่อ

    Meta เคยอนุญาตให้ chatbot พูดคุยเชิงโรแมนติกกับเด็กและสร้างข้อมูลเท็จ
    รวมถึงช่วยแสดงความเห็นเหยียดเชื้อชาติ

    Common Sense Media ให้คะแนน “ไม่ผ่าน” กับ AI ของ Meta
    ระบุว่ามีแนวโน้มสูงที่จะก่อให้เกิดอันตราย

    ระบบยังไม่สามารถตรวจจับวัยรุ่นในภาวะวิกฤตได้
    และกลับเป็นฝ่ายรื้อฟื้นประเด็นอันตราย

    ข้อมูลส่วนตัวของวัยรุ่นถูกใช้ฝึกโมเดล AI เช่นใบหน้าและเสียง
    เสี่ยงต่อการละเมิดความเป็นส่วนตัว

    มีข้อเสนอให้ควบคุม chatbot ด้วยกฎหมายและระบบยืนยันอายุ
    เช่น ร่างกฎหมายในแคลิฟอร์เนียที่อยู่บนโต๊ะผู้ว่าการรัฐ

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/21/opinion-your-teens-ai-chatbot-buddy-can-be-very-dangerous
    🧠 “AI chatbot เพื่อนวัยรุ่น — อันตรายที่ผู้ปกครองอาจมองข้าม” — เมื่อระบบที่ออกแบบมาเพื่อ ‘พูดคุย’ กลับกลายเป็นตัวกระตุ้นความเสี่ยงทางจิตใจ บทความจาก The Star โดย Aisha Sultan เตือนถึงอันตรายที่ซ่อนอยู่ใน AI chatbot ซึ่งถูกใช้อย่างแพร่หลายในหมู่วัยรุ่น โดยเฉพาะเมื่อระบบเหล่านี้ถูกออกแบบให้เป็น “เพื่อนคุย” ที่เข้าใจและตอบสนองทางอารมณ์ได้ดี — แต่ขาดการควบคุมและมาตรฐานด้านความปลอดภัย จากผลสำรวจของ Common Sense Media พบว่า 3 ใน 4 ของวัยรุ่นอเมริกันเคยใช้ AI chatbot เพื่อพูดคุยหรือหาความสบายใจ และหลายคนใช้ผ่านแอปยอดนิยมอย่าง Instagram, WhatsApp หรือ Snapchat โดยไม่มีการกำกับดูแลที่ชัดเจน กรณีที่น่าตกใจคือ: 🥷 วัยรุ่นในแคลิฟอร์เนียได้รับ “คำแนะนำการฆ่าตัวตาย” จาก ChatGPT 🥷 Meta ถูกเปิดโปงว่า chatbot ของบริษัทเคยพูดคุยเชิงโรแมนติกกับเด็ก, สร้างข้อมูลสุขภาพเท็จ และช่วยผู้ใช้แสดงความเห็นเหยียดเชื้อชาติ แม้ Meta จะอ้างว่าได้แก้ไขแล้ว แต่การทดสอบซ้ำโดย Common Sense Media ก่อนการให้การในสภาคองเกรสพบว่า chatbot ยังมีพฤติกรรมเดิม เช่น: 🥷 ไม่สามารถตรวจจับสัญญาณของวัยรุ่นที่อยู่ในภาวะวิกฤต 🥷 กลับเป็นฝ่าย “รื้อฟื้น” ประเด็นอันตราย เช่น ความผิดปกติในการกินหรือการฆ่าตัวตาย 🥷 เก็บข้อมูลส่วนตัวของผู้ใช้ เช่น ใบหน้าและเสียง เพื่อใช้ฝึกโมเดล AI Robbie Torney จาก Common Sense Media ระบุว่า “ระบบเหล่านี้มีแนวโน้มสูงที่จะก่อให้เกิดอันตราย และมีโอกาสเกิดขึ้นจริง” พร้อมเสนอแนวทางที่ควรดำเนินการ เช่น: 👿 ห้าม chatbot พูดคุยเรื่องสุขภาพจิตกับผู้ใช้ที่อายุต่ำกว่า 18 ปี 👿 ใช้ระบบยืนยันอายุที่เข้มงวดกว่าการพิมพ์วันเกิด 👿 ออกแบบเวอร์ชันพิเศษของ AI สำหรับวัยรุ่นที่มีระบบตรวจจับวิกฤต ออกกฎหมายควบคุมระดับรัฐและระดับประเทศ เช่น ร่างกฎหมายในแคลิฟอร์เนียที่เสนอให้แบนการใช้ AI ด้านสุขภาพจิตโดยไม่มีหลักฐานความปลอดภัย ✅ 3 ใน 4 ของวัยรุ่นอเมริกันเคยใช้ AI chatbot เพื่อพูดคุย ➡️ ส่วนใหญ่ใช้ผ่านแอปยอดนิยมที่ไม่มีการควบคุม ✅ วัยรุ่นในแคลิฟอร์เนียได้รับคำแนะนำการฆ่าตัวตายจาก ChatGPT ➡️ เป็นกรณีที่ถูกเปิดเผยในสื่อ ✅ Meta เคยอนุญาตให้ chatbot พูดคุยเชิงโรแมนติกกับเด็กและสร้างข้อมูลเท็จ ➡️ รวมถึงช่วยแสดงความเห็นเหยียดเชื้อชาติ ✅ Common Sense Media ให้คะแนน “ไม่ผ่าน” กับ AI ของ Meta ➡️ ระบุว่ามีแนวโน้มสูงที่จะก่อให้เกิดอันตราย ✅ ระบบยังไม่สามารถตรวจจับวัยรุ่นในภาวะวิกฤตได้ ➡️ และกลับเป็นฝ่ายรื้อฟื้นประเด็นอันตราย ✅ ข้อมูลส่วนตัวของวัยรุ่นถูกใช้ฝึกโมเดล AI เช่นใบหน้าและเสียง ➡️ เสี่ยงต่อการละเมิดความเป็นส่วนตัว ✅ มีข้อเสนอให้ควบคุม chatbot ด้วยกฎหมายและระบบยืนยันอายุ ➡️ เช่น ร่างกฎหมายในแคลิฟอร์เนียที่อยู่บนโต๊ะผู้ว่าการรัฐ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/21/opinion-your-teens-ai-chatbot-buddy-can-be-very-dangerous
    WWW.THESTAR.COM.MY
    Opinion: Your teen’s AI chatbot buddy can be very dangerous
    Parents need to talk with their kids about AI chatbot use.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 24 มุมมอง 0 รีวิว
  • "เล่น Battlefield 6 บนจอระบายความร้อน CPU ขนาด 2.1 นิ้ว—เมื่อเกมเมอร์ไม่ยอมแพ้ต่อพื้นที่จำกัด"

    ในยุคที่เกมเมอร์มักมองหาหน้าจอใหญ่ ๆ เพื่อประสบการณ์ที่เต็มอิ่ม มีผู้ใช้งานคนหนึ่งจากเยอรมนีชื่อ Tim กลับเลือกเส้นทางสุดแหวก—เขาเล่น Battlefield 6 บนจอวงกลมขนาด 2.1 นิ้ว ที่ติดอยู่บนชุดระบายความร้อน CPU แบบน้ำของ MSI รุ่น CoreLiquid P13 ซึ่งมีความละเอียดเพียง 480x480 พิกเซล

    แม้จะดูเหมือนเป็นเรื่องตลก แต่ Tim ยืนยันว่าเขาใช้จอนี้ในการ “ฟาร์ม XP” ระหว่างช่วงพักจากงานรีวิวจอ OLED ที่เขาควรจะทำอยู่ โดยอ้างว่า “ก็ยังเป็นการทดสอบจอภาพอยู่นะ” ซึ่งสร้างเสียงหัวเราะและความทึ่งให้กับชุมชนเกมเมอร์

    จอของ MSI รุ่นนี้รองรับการแสดงผลแบบ IPS และสามารถใช้เป็นจอที่สองได้จริง ๆ ซึ่งหลายคนใช้แสดงข้อมูลระบบหรือภาพตกแต่ง แต่ Tim กลับใช้มันเล่นเกมเต็มรูปแบบ—แสดงให้เห็นถึงความสร้างสรรค์และความ “ไม่ยอมแพ้” ของเกมเมอร์ตัวจริง

    อุปกรณ์ที่ใช้
    MSI CoreLiquid P13 AIO liquid cooler
    จอวงกลมขนาด 2.1 นิ้ว ความละเอียด 480x480
    รองรับการแสดงผล IPS และใช้เป็นจอที่สองได้

    วิธีการเล่นเกม
    ใช้จอระบายความร้อน CPU เป็นจอหลักในการเล่น Battlefield 6
    เล่นเพื่อฟาร์ม XP ระหว่างพักจากงานรีวิวจอ OLED
    ใช้ฟีเจอร์ secondary display ที่มีใน AIO รุ่นใหม่

    ปฏิกิริยาจากชุมชน
    ผู้ชมใน YouTube และโซเชียลต่างทึ่งกับความแหวกแนว
    หลายคนมองว่าเป็นการใช้เทคโนโลยีอย่างสร้างสรรค์
    บางคนแซวว่า “นี่คือจอที่เหมาะกับการเล่นเกมในที่ทำงาน”

    คำเตือนในการใช้งาน
    จอขนาดเล็กอาจทำให้มองไม่เห็นรายละเอียดสำคัญในเกม
    ไม่เหมาะกับการเล่นเกมแข่งขันหรือ FPS ที่ต้องการความแม่นยำ
    การใช้จอระบายความร้อนเป็นจอหลักอาจส่งผลต่ออุณหภูมิ CPU หากไม่ระวัง

    https://www.tomshardware.com/video-games/pc-gaming/enthusiast-plays-battlefield-6-on-his-cpu-watercoolers-screen-tiny-2-1-inch-480x480-msi-liquid-cooler-screen-good-enough-for-xp-farming
    🎮 "เล่น Battlefield 6 บนจอระบายความร้อน CPU ขนาด 2.1 นิ้ว—เมื่อเกมเมอร์ไม่ยอมแพ้ต่อพื้นที่จำกัด" ในยุคที่เกมเมอร์มักมองหาหน้าจอใหญ่ ๆ เพื่อประสบการณ์ที่เต็มอิ่ม มีผู้ใช้งานคนหนึ่งจากเยอรมนีชื่อ Tim กลับเลือกเส้นทางสุดแหวก—เขาเล่น Battlefield 6 บนจอวงกลมขนาด 2.1 นิ้ว ที่ติดอยู่บนชุดระบายความร้อน CPU แบบน้ำของ MSI รุ่น CoreLiquid P13 ซึ่งมีความละเอียดเพียง 480x480 พิกเซล แม้จะดูเหมือนเป็นเรื่องตลก แต่ Tim ยืนยันว่าเขาใช้จอนี้ในการ “ฟาร์ม XP” ระหว่างช่วงพักจากงานรีวิวจอ OLED ที่เขาควรจะทำอยู่ โดยอ้างว่า “ก็ยังเป็นการทดสอบจอภาพอยู่นะ” ซึ่งสร้างเสียงหัวเราะและความทึ่งให้กับชุมชนเกมเมอร์ จอของ MSI รุ่นนี้รองรับการแสดงผลแบบ IPS และสามารถใช้เป็นจอที่สองได้จริง ๆ ซึ่งหลายคนใช้แสดงข้อมูลระบบหรือภาพตกแต่ง แต่ Tim กลับใช้มันเล่นเกมเต็มรูปแบบ—แสดงให้เห็นถึงความสร้างสรรค์และความ “ไม่ยอมแพ้” ของเกมเมอร์ตัวจริง ✅ อุปกรณ์ที่ใช้ ➡️ MSI CoreLiquid P13 AIO liquid cooler ➡️ จอวงกลมขนาด 2.1 นิ้ว ความละเอียด 480x480 ➡️ รองรับการแสดงผล IPS และใช้เป็นจอที่สองได้ ✅ วิธีการเล่นเกม ➡️ ใช้จอระบายความร้อน CPU เป็นจอหลักในการเล่น Battlefield 6 ➡️ เล่นเพื่อฟาร์ม XP ระหว่างพักจากงานรีวิวจอ OLED ➡️ ใช้ฟีเจอร์ secondary display ที่มีใน AIO รุ่นใหม่ ✅ ปฏิกิริยาจากชุมชน ➡️ ผู้ชมใน YouTube และโซเชียลต่างทึ่งกับความแหวกแนว ➡️ หลายคนมองว่าเป็นการใช้เทคโนโลยีอย่างสร้างสรรค์ ➡️ บางคนแซวว่า “นี่คือจอที่เหมาะกับการเล่นเกมในที่ทำงาน” ‼️ คำเตือนในการใช้งาน ⛔ จอขนาดเล็กอาจทำให้มองไม่เห็นรายละเอียดสำคัญในเกม ⛔ ไม่เหมาะกับการเล่นเกมแข่งขันหรือ FPS ที่ต้องการความแม่นยำ ⛔ การใช้จอระบายความร้อนเป็นจอหลักอาจส่งผลต่ออุณหภูมิ CPU หากไม่ระวัง https://www.tomshardware.com/video-games/pc-gaming/enthusiast-plays-battlefield-6-on-his-cpu-watercoolers-screen-tiny-2-1-inch-480x480-msi-liquid-cooler-screen-good-enough-for-xp-farming
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 70 มุมมอง 0 รีวิว
  • "อัปเดต Windows 11 เดือนตุลาคมทำพัง: คีย์บอร์ดและเมาส์ USB ใช้ไม่ได้ในโหมด Recovery"

    การอัปเดตล่าสุดของ Windows 11 (KB5066835) ในเดือนตุลาคม 2025 ได้สร้างปัญหาใหญ่ให้กับผู้ใช้จำนวนมาก โดยเฉพาะในกรณีที่ต้องเข้าสู่ Windows Recovery Environment (RE) เพื่อแก้ไขปัญหาการบูตเครื่องหรือรีเซ็ตระบบ เพราะคีย์บอร์ดและเมาส์แบบ USB จะไม่สามารถใช้งานได้เลยในโหมดนี้

    Microsoft ยืนยันว่ารับทราบปัญหาแล้ว และกำลังเตรียมออกแพตช์แก้ไขในเร็ว ๆ นี้ แต่ยังไม่มีกรอบเวลาที่ชัดเจน ทำให้ผู้ใช้ที่ต้องการเข้าถึง RE เพื่อซ่อมแซมระบบต้องเผชิญกับอุปสรรคที่ไม่คาดคิด

    ที่น่าสนใจคืออุปกรณ์ที่ใช้พอร์ต PS/2 แบบเก่าไม่ได้รับผลกระทบจากบั๊กนี้ ซึ่งกลายเป็นทางเลือกชั่วคราวสำหรับผู้ที่ต้องการควบคุมระบบในโหมด Recovery

    ปัญหาที่เกิดจากอัปเดต KB5066835
    คีย์บอร์ดและเมาส์ USB ใช้งานไม่ได้ใน Windows Recovery Environment
    อุปกรณ์ยังทำงานได้ตามปกติในระบบ Windows ปกติ
    ส่งผลกระทบต่อการซ่อมแซมระบบเมื่อเครื่องบูตไม่ขึ้น

    การตอบสนองจาก Microsoft
    ยืนยันว่ารับทราบปัญหาแล้ว
    กำลังเตรียมออกแพตช์แก้ไขในเร็ว ๆ นี้
    ยังไม่มีกรอบเวลาที่แน่นอนในการปล่อยอัปเดต

    ทางเลือกชั่วคราวสำหรับผู้ใช้
    อุปกรณ์ที่ใช้พอร์ต PS/2 ยังสามารถใช้งานได้ใน RE
    ผู้ใช้ที่มีคีย์บอร์ดหรือเมาส์ PS/2 สามารถใช้แก้ปัญหาเฉพาะหน้าได้

    คำเตือนสำหรับผู้ใช้ทั่วไป
    หากเครื่องบูตไม่ขึ้นและต้องใช้ RE อาจไม่สามารถควบคุมระบบได้เลย
    ผู้ที่ไม่มีอุปกรณ์ PS/2 อาจต้องรอแพตช์หรือใช้วิธีซ่อมแซมอื่น
    ส่งผลกระทบต่อ IT และผู้ดูแลระบบที่ต้องใช้ RE ในการแก้ไขปัญหา

    สาระเพิ่มเติมจากภายนอก:
    ความสำคัญของ Windows Recovery Environment
    เป็นเครื่องมือสำคัญในการบูตเข้าสู่ Safe Mode, รีเซ็ตระบบ, หรือแก้ไขปัญหา boot
    ใช้สำหรับการวินิจฉัยและซ่อมแซมระบบเมื่อ Windows ปกติไม่สามารถใช้งานได้

    บทเรียนจากบั๊กนี้
    การอัปเดตระบบควรมีการทดสอบในสถานการณ์ฉุกเฉิน
    ผู้ใช้ควรมีอุปกรณ์สำรองหรือวิธีเข้าถึง RE ที่ไม่พึ่งพา USB

    https://www.tomshardware.com/software/windows/windows-11s-october-update-just-broke-the-windows-recovery-environment-usb-keyboards-and-mice-unusable-in-windows-re-after-latest-bug-hits
    🪲 "อัปเดต Windows 11 เดือนตุลาคมทำพัง: คีย์บอร์ดและเมาส์ USB ใช้ไม่ได้ในโหมด Recovery" การอัปเดตล่าสุดของ Windows 11 (KB5066835) ในเดือนตุลาคม 2025 ได้สร้างปัญหาใหญ่ให้กับผู้ใช้จำนวนมาก โดยเฉพาะในกรณีที่ต้องเข้าสู่ Windows Recovery Environment (RE) เพื่อแก้ไขปัญหาการบูตเครื่องหรือรีเซ็ตระบบ เพราะคีย์บอร์ดและเมาส์แบบ USB จะไม่สามารถใช้งานได้เลยในโหมดนี้ Microsoft ยืนยันว่ารับทราบปัญหาแล้ว และกำลังเตรียมออกแพตช์แก้ไขในเร็ว ๆ นี้ แต่ยังไม่มีกรอบเวลาที่ชัดเจน ทำให้ผู้ใช้ที่ต้องการเข้าถึง RE เพื่อซ่อมแซมระบบต้องเผชิญกับอุปสรรคที่ไม่คาดคิด ที่น่าสนใจคืออุปกรณ์ที่ใช้พอร์ต PS/2 แบบเก่าไม่ได้รับผลกระทบจากบั๊กนี้ ซึ่งกลายเป็นทางเลือกชั่วคราวสำหรับผู้ที่ต้องการควบคุมระบบในโหมด Recovery ✅ ปัญหาที่เกิดจากอัปเดต KB5066835 ➡️ คีย์บอร์ดและเมาส์ USB ใช้งานไม่ได้ใน Windows Recovery Environment ➡️ อุปกรณ์ยังทำงานได้ตามปกติในระบบ Windows ปกติ ➡️ ส่งผลกระทบต่อการซ่อมแซมระบบเมื่อเครื่องบูตไม่ขึ้น ✅ การตอบสนองจาก Microsoft ➡️ ยืนยันว่ารับทราบปัญหาแล้ว ➡️ กำลังเตรียมออกแพตช์แก้ไขในเร็ว ๆ นี้ ➡️ ยังไม่มีกรอบเวลาที่แน่นอนในการปล่อยอัปเดต ✅ ทางเลือกชั่วคราวสำหรับผู้ใช้ ➡️ อุปกรณ์ที่ใช้พอร์ต PS/2 ยังสามารถใช้งานได้ใน RE ➡️ ผู้ใช้ที่มีคีย์บอร์ดหรือเมาส์ PS/2 สามารถใช้แก้ปัญหาเฉพาะหน้าได้ ‼️ คำเตือนสำหรับผู้ใช้ทั่วไป ⛔ หากเครื่องบูตไม่ขึ้นและต้องใช้ RE อาจไม่สามารถควบคุมระบบได้เลย ⛔ ผู้ที่ไม่มีอุปกรณ์ PS/2 อาจต้องรอแพตช์หรือใช้วิธีซ่อมแซมอื่น ⛔ ส่งผลกระทบต่อ IT และผู้ดูแลระบบที่ต้องใช้ RE ในการแก้ไขปัญหา 📎 สาระเพิ่มเติมจากภายนอก: ✅ ความสำคัญของ Windows Recovery Environment ➡️ เป็นเครื่องมือสำคัญในการบูตเข้าสู่ Safe Mode, รีเซ็ตระบบ, หรือแก้ไขปัญหา boot ➡️ ใช้สำหรับการวินิจฉัยและซ่อมแซมระบบเมื่อ Windows ปกติไม่สามารถใช้งานได้ ✅ บทเรียนจากบั๊กนี้ ➡️ การอัปเดตระบบควรมีการทดสอบในสถานการณ์ฉุกเฉิน ➡️ ผู้ใช้ควรมีอุปกรณ์สำรองหรือวิธีเข้าถึง RE ที่ไม่พึ่งพา USB https://www.tomshardware.com/software/windows/windows-11s-october-update-just-broke-the-windows-recovery-environment-usb-keyboards-and-mice-unusable-in-windows-re-after-latest-bug-hits
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 58 มุมมอง 0 รีวิว
  • "เตือนภัย! ซิลิโคน SGT-4 กลิ่นเปรี้ยว กัดกร่อนทองแดง ติดแน่นจนถอดไม่ออก"

    ในโลกของการระบายความร้อนซีพียูที่ต้องใช้ thermal paste หรือซิลิโคนเพื่อถ่ายเทความร้อนจากชิปไปยังฮีตซิงก์ มีผลิตภัณฑ์หนึ่งที่กำลังถูกวิจารณ์อย่างหนัก—SGT-4 TIM จากเกาหลีใต้ ซึ่งแม้จะได้รับรีวิวดีในร้านค้าออนไลน์ แต่กลับมีคุณสมบัติทางเคมีที่เป็นอันตรายต่ออุปกรณ์อย่างรุนแรง

    จากการสืบสวนโดย Igor Wallossek พบว่า SGT-4 ปล่อยไอกรดที่มีกลิ่นคล้ายน้ำส้มสายชู ซึ่งสามารถกัดกร่อนทองแดง ทำให้เกิดรอย “pitting” หรือหลุมเล็ก ๆ บนพื้นผิว และที่แย่กว่านั้นคือมันทำให้ฮีตซิงก์ติดแน่นกับซีพียูจนถอดออกไม่ได้

    ซิลิโคนนี้ใช้สาร RTV ที่มีการบ่มด้วยกรดอะซิติก ซึ่งเมื่อสัมผัสความชื้นจะปล่อยกรดออกมา ทำให้เกิดปฏิกิริยาเคมีกับโลหะ โดยเฉพาะทองแดงที่ใช้ในฮีตซิงก์และฝาซีพียู ส่งผลให้ประสิทธิภาพการระบายความร้อนลดลงอย่างมาก

    แม้ผู้ผลิตจะอ้างว่าผลิตภัณฑ์ผ่านมาตรฐาน RoHS และ REACH แต่การกัดกร่อนโลหะและการปล่อยสารที่มีฤทธิ์ทางเคมีถือเป็นปัญหาที่ไม่ควรมองข้าม

    คุณสมบัติของ SGT-4 TIM
    เป็น thermal paste ราคาถูกจากเกาหลีใต้
    ได้รับรีวิวดีในร้านค้าออนไลน์
    ใช้สาร RTV ที่ปล่อยกรดอะซิติกเมื่อสัมผัสความชื้น

    ผลกระทบต่ออุปกรณ์
    กัดกร่อนทองแดง ทำให้เกิด pitting และรอยด่าง
    ทำให้ฮีตซิงก์ติดแน่นกับซีพียูจนถอดออกไม่ได้
    ลดประสิทธิภาพการระบายความร้อนจากการสร้างช่องว่างใหม่แทนที่จะเติมเต็ม

    คำเตือนจากการใช้งาน
    ไอกรดที่ปล่อยออกมามีกลิ่นคล้ายน้ำส้มสายชู
    อาจทำให้ซีพียูเสียหายถาวรจากการกัดกร่อน
    การถอดฮีตซิงก์อาจทำให้ซีพียูหลุดออกจากซ็อกเก็ตอย่างรุนแรง

    การตรวจสอบทางเคมี
    พบสาร methyltriacetoxysilane ซึ่งเป็นตัวบ่มที่ปล่อยกรด
    ไม่ใช่ซิลิโคนมาตรฐานแบบ PMDS ที่ใช้ทั่วไป
    การวิเคราะห์จากผู้ใช้และห้องแล็บยืนยันผลกระทบทางเคมี

    ปฏิกิริยาของผู้ผลิต
    ปฏิเสธข้อกล่าวหาและตอบโต้ด้วยการดูหมิ่นผู้วิจัย
    ไม่เปิดเผยส่วนประกอบของผลิตภัณฑ์
    อ้างมาตรฐานสิ่งแวดล้อมที่ไม่เกี่ยวข้องกับปฏิกิริยาเคมี

    สาระเพิ่มเติมจากภายนอก:
    ความเข้าใจเรื่อง RTV silicone
    RTV (Room Temperature Vulcanizing) เป็นซิลิโคนที่บ่มตัวเองเมื่อสัมผัสอากาศ
    มีหลายชนิด เช่น แบบบ่มด้วยกรด, แบบบ่มด้วยแอลกอฮอล์ ซึ่งมีผลต่อความปลอดภัยต่างกัน

    วิธีเลือก thermal paste อย่างปลอดภัย
    ควรเลือกแบรนด์ที่มีการทดสอบจากแหล่งที่เชื่อถือได้
    หลีกเลี่ยงผลิตภัณฑ์ที่ไม่เปิดเผยส่วนประกอบ
    ตรวจสอบรีวิวจากผู้ใช้จริงในชุมชนฮาร์ดแวร์

    https://www.tomshardware.com/pc-components/thermal-paste/stinky-thermal-paste-emits-acidic-vapors-corrodes-copper-glues-heatsinks-to-processors-and-permanently-damages-coolers-sgt-4-tim-is-a-chemically-reactive-blend-finds-investigation
    🧊 "เตือนภัย! ซิลิโคน SGT-4 กลิ่นเปรี้ยว กัดกร่อนทองแดง ติดแน่นจนถอดไม่ออก" ในโลกของการระบายความร้อนซีพียูที่ต้องใช้ thermal paste หรือซิลิโคนเพื่อถ่ายเทความร้อนจากชิปไปยังฮีตซิงก์ มีผลิตภัณฑ์หนึ่งที่กำลังถูกวิจารณ์อย่างหนัก—SGT-4 TIM จากเกาหลีใต้ ซึ่งแม้จะได้รับรีวิวดีในร้านค้าออนไลน์ แต่กลับมีคุณสมบัติทางเคมีที่เป็นอันตรายต่ออุปกรณ์อย่างรุนแรง จากการสืบสวนโดย Igor Wallossek พบว่า SGT-4 ปล่อยไอกรดที่มีกลิ่นคล้ายน้ำส้มสายชู ซึ่งสามารถกัดกร่อนทองแดง ทำให้เกิดรอย “pitting” หรือหลุมเล็ก ๆ บนพื้นผิว และที่แย่กว่านั้นคือมันทำให้ฮีตซิงก์ติดแน่นกับซีพียูจนถอดออกไม่ได้ ซิลิโคนนี้ใช้สาร RTV ที่มีการบ่มด้วยกรดอะซิติก ซึ่งเมื่อสัมผัสความชื้นจะปล่อยกรดออกมา ทำให้เกิดปฏิกิริยาเคมีกับโลหะ โดยเฉพาะทองแดงที่ใช้ในฮีตซิงก์และฝาซีพียู ส่งผลให้ประสิทธิภาพการระบายความร้อนลดลงอย่างมาก แม้ผู้ผลิตจะอ้างว่าผลิตภัณฑ์ผ่านมาตรฐาน RoHS และ REACH แต่การกัดกร่อนโลหะและการปล่อยสารที่มีฤทธิ์ทางเคมีถือเป็นปัญหาที่ไม่ควรมองข้าม ✅ คุณสมบัติของ SGT-4 TIM ➡️ เป็น thermal paste ราคาถูกจากเกาหลีใต้ ➡️ ได้รับรีวิวดีในร้านค้าออนไลน์ ➡️ ใช้สาร RTV ที่ปล่อยกรดอะซิติกเมื่อสัมผัสความชื้น ✅ ผลกระทบต่ออุปกรณ์ ➡️ กัดกร่อนทองแดง ทำให้เกิด pitting และรอยด่าง ➡️ ทำให้ฮีตซิงก์ติดแน่นกับซีพียูจนถอดออกไม่ได้ ➡️ ลดประสิทธิภาพการระบายความร้อนจากการสร้างช่องว่างใหม่แทนที่จะเติมเต็ม ‼️ คำเตือนจากการใช้งาน ⛔ ไอกรดที่ปล่อยออกมามีกลิ่นคล้ายน้ำส้มสายชู ⛔ อาจทำให้ซีพียูเสียหายถาวรจากการกัดกร่อน ⛔ การถอดฮีตซิงก์อาจทำให้ซีพียูหลุดออกจากซ็อกเก็ตอย่างรุนแรง ✅ การตรวจสอบทางเคมี ➡️ พบสาร methyltriacetoxysilane ซึ่งเป็นตัวบ่มที่ปล่อยกรด ➡️ ไม่ใช่ซิลิโคนมาตรฐานแบบ PMDS ที่ใช้ทั่วไป ➡️ การวิเคราะห์จากผู้ใช้และห้องแล็บยืนยันผลกระทบทางเคมี ‼️ ปฏิกิริยาของผู้ผลิต ⛔ ปฏิเสธข้อกล่าวหาและตอบโต้ด้วยการดูหมิ่นผู้วิจัย ⛔ ไม่เปิดเผยส่วนประกอบของผลิตภัณฑ์ ⛔ อ้างมาตรฐานสิ่งแวดล้อมที่ไม่เกี่ยวข้องกับปฏิกิริยาเคมี 📎 สาระเพิ่มเติมจากภายนอก: ✅ ความเข้าใจเรื่อง RTV silicone ➡️ RTV (Room Temperature Vulcanizing) เป็นซิลิโคนที่บ่มตัวเองเมื่อสัมผัสอากาศ ➡️ มีหลายชนิด เช่น แบบบ่มด้วยกรด, แบบบ่มด้วยแอลกอฮอล์ ซึ่งมีผลต่อความปลอดภัยต่างกัน ✅ วิธีเลือก thermal paste อย่างปลอดภัย ➡️ ควรเลือกแบรนด์ที่มีการทดสอบจากแหล่งที่เชื่อถือได้ ➡️ หลีกเลี่ยงผลิตภัณฑ์ที่ไม่เปิดเผยส่วนประกอบ ➡️ ตรวจสอบรีวิวจากผู้ใช้จริงในชุมชนฮาร์ดแวร์ https://www.tomshardware.com/pc-components/thermal-paste/stinky-thermal-paste-emits-acidic-vapors-corrodes-copper-glues-heatsinks-to-processors-and-permanently-damages-coolers-sgt-4-tim-is-a-chemically-reactive-blend-finds-investigation
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 57 มุมมอง 0 รีวิว
  • "Kubernetes 1 ล้านโหนด: ภารกิจสุดโหดที่กลายเป็นจริง"

    ลองจินตนาการถึง Kubernetes cluster ที่มีถึง 1 ล้านโหนด—ไม่ใช่แค่แนวคิด แต่เป็นการทดลองจริงที่ผลักดันขีดจำกัดของระบบ cloud-native ที่ทรงพลังที่สุดในโลกใบนี้! โครงการ “k8s-1m” โดยผู้เชี่ยวชาญจาก OpenAI และอดีตผู้ร่วมเขียนบทความชื่อดังเรื่องการขยาย Kubernetes สู่ 7,500 โหนด ได้กลับมาอีกครั้ง พร้อมเป้าหมายใหม่ที่ทะเยอทะยานกว่าเดิม: สร้าง cluster ที่มี 1 ล้านโหนดและสามารถจัดการ workload ได้จริง

    เบื้องหลังความสำเร็จนี้คือการแก้ปัญหาทางเทคนิคระดับมหากาพย์ ตั้งแต่การจัดการ IP ด้วย IPv6, การออกแบบระบบ etcd ใหม่ให้รองรับการเขียนระดับแสนครั้งต่อวินาที, ไปจนถึงการสร้าง distributed scheduler ที่สามารถจัดสรร 1 ล้าน pods ได้ภายใน 1 นาที

    แม้จะไม่ใช่ระบบที่พร้อมใช้งานใน production แต่โครงการนี้ได้เปิดเผยขีดจำกัดที่แท้จริงของ Kubernetes และเสนอแนวทางใหม่ในการออกแบบระบบ cloud-native ที่สามารถรองรับ workload ขนาดมหาศาลได้ในอนาคต

    สรุปเนื้อหาจากโครงการ k8s-1m:

    เป้าหมายของโครงการ
    สร้าง Kubernetes cluster ที่มี 1 ล้านโหนด
    ทดสอบขีดจำกัดของระบบ cloud-native
    ไม่เน้นการใช้งานเชิงพาณิชย์ แต่เพื่อการวิจัยและแรงบันดาลใจ

    ปัญหาหลักที่ต้องแก้
    ประสิทธิภาพของ etcd ที่เป็นคอขวด
    ความสามารถของ kube-apiserver ในการจัดการ watch cache
    การจัดการ IP address ด้วย IPv6
    การออกแบบ scheduler ให้กระจายโหลดได้

    เทคนิคที่ใช้ในระบบเครือข่าย
    ใช้ IPv6 แทน IPv4 เพื่อรองรับ IP จำนวนมหาศาล
    สร้าง bridge สำหรับ pod interfaces เพื่อจัดการ MAC address
    ใช้ WireGuard เป็น NAT64 gateway สำหรับบริการที่รองรับเฉพาะ IPv4

    ข้อจำกัดด้านความปลอดภัย
    ไม่ใช้ network policies ระหว่าง workloads เพราะมี prefix มากเกินไป
    ไม่ใช้ firewall ครอบคลุมทุก prefix แต่ใช้ TLS และการจำกัดพอร์ตแทน

    การจัดการ state ด้วย mem_etcd
    สร้าง etcd ใหม่ที่เขียนด้วย Rust ชื่อ mem_etcd
    ลดการใช้ fsync เพื่อเพิ่ม throughput
    ใช้ hash map และ B-tree แยกตาม resource kind
    รองรับการเขียนระดับล้านครั้งต่อวินาที

    คำเตือนเกี่ยวกับ durability
    ลดระดับความทนทานของข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ
    ไม่ใช้ etcd replicas ในบางกรณีเพื่อหลีกเลี่ยงการลด throughput

    การออกแบบ scheduler แบบกระจาย
    ใช้แนวคิด scatter-gather เพื่อกระจายการคำนวณ
    ใช้ relays หลายระดับเพื่อกระจาย pod ไปยัง schedulers
    ใช้ ValidatingWebhook แทน watch stream เพื่อรับ pod ใหม่เร็วขึ้น

    ปัญหา long-tail latency
    บาง scheduler ช้ากว่าค่าเฉลี่ย ทำให้ระบบรอ
    ใช้เทคนิค pinned CPUs และปรับ GC เพื่อลดความล่าช้า
    ตัดสินใจไม่รอ scheduler ที่ช้าเกินไป

    ผลการทดลอง
    สามารถจัดสรร 1 ล้าน pods ได้ในเวลาประมาณ 1 นาที
    mem_etcd รองรับ 100K–125K requests/sec
    kube-apiserver รองรับ 100K lease updates/sec
    ระบบใช้ RAM และ CPU อย่างมีประสิทธิภาพ

    ข้อจำกัดของภาษา Go
    GC ของ Go เป็นคอขวดหลักในการจัดการ object จำนวนมาก
    การเพิ่ม kube-apiserver replicas ไม่ช่วยลด GC load

    ข้อสรุปจากโครงการ
    ขนาด cluster ไม่สำคัญเท่ากับอัตราการเขียนของ resource kind
    Lease updates เป็นภาระหลักของระบบ
    การแยก etcd ตาม resource kind ช่วยเพิ่ม scalability
    การเปลี่ยน backend ของ etcd และปรับ watch cache ช่วยรองรับ 1 ล้านโหนด

    https://bchess.github.io/k8s-1m/
    🖇️ "Kubernetes 1 ล้านโหนด: ภารกิจสุดโหดที่กลายเป็นจริง" ลองจินตนาการถึง Kubernetes cluster ที่มีถึง 1 ล้านโหนด—ไม่ใช่แค่แนวคิด แต่เป็นการทดลองจริงที่ผลักดันขีดจำกัดของระบบ cloud-native ที่ทรงพลังที่สุดในโลกใบนี้! โครงการ “k8s-1m” โดยผู้เชี่ยวชาญจาก OpenAI และอดีตผู้ร่วมเขียนบทความชื่อดังเรื่องการขยาย Kubernetes สู่ 7,500 โหนด ได้กลับมาอีกครั้ง พร้อมเป้าหมายใหม่ที่ทะเยอทะยานกว่าเดิม: สร้าง cluster ที่มี 1 ล้านโหนดและสามารถจัดการ workload ได้จริง เบื้องหลังความสำเร็จนี้คือการแก้ปัญหาทางเทคนิคระดับมหากาพย์ ตั้งแต่การจัดการ IP ด้วย IPv6, การออกแบบระบบ etcd ใหม่ให้รองรับการเขียนระดับแสนครั้งต่อวินาที, ไปจนถึงการสร้าง distributed scheduler ที่สามารถจัดสรร 1 ล้าน pods ได้ภายใน 1 นาที แม้จะไม่ใช่ระบบที่พร้อมใช้งานใน production แต่โครงการนี้ได้เปิดเผยขีดจำกัดที่แท้จริงของ Kubernetes และเสนอแนวทางใหม่ในการออกแบบระบบ cloud-native ที่สามารถรองรับ workload ขนาดมหาศาลได้ในอนาคต สรุปเนื้อหาจากโครงการ k8s-1m: ✅ เป้าหมายของโครงการ ➡️ สร้าง Kubernetes cluster ที่มี 1 ล้านโหนด ➡️ ทดสอบขีดจำกัดของระบบ cloud-native ➡️ ไม่เน้นการใช้งานเชิงพาณิชย์ แต่เพื่อการวิจัยและแรงบันดาลใจ ✅ ปัญหาหลักที่ต้องแก้ ➡️ ประสิทธิภาพของ etcd ที่เป็นคอขวด ➡️ ความสามารถของ kube-apiserver ในการจัดการ watch cache ➡️ การจัดการ IP address ด้วย IPv6 ➡️ การออกแบบ scheduler ให้กระจายโหลดได้ ✅ เทคนิคที่ใช้ในระบบเครือข่าย ➡️ ใช้ IPv6 แทน IPv4 เพื่อรองรับ IP จำนวนมหาศาล ➡️ สร้าง bridge สำหรับ pod interfaces เพื่อจัดการ MAC address ➡️ ใช้ WireGuard เป็น NAT64 gateway สำหรับบริการที่รองรับเฉพาะ IPv4 ‼️ ข้อจำกัดด้านความปลอดภัย ⛔ ไม่ใช้ network policies ระหว่าง workloads เพราะมี prefix มากเกินไป ⛔ ไม่ใช้ firewall ครอบคลุมทุก prefix แต่ใช้ TLS และการจำกัดพอร์ตแทน ✅ การจัดการ state ด้วย mem_etcd ➡️ สร้าง etcd ใหม่ที่เขียนด้วย Rust ชื่อ mem_etcd ➡️ ลดการใช้ fsync เพื่อเพิ่ม throughput ➡️ ใช้ hash map และ B-tree แยกตาม resource kind ➡️ รองรับการเขียนระดับล้านครั้งต่อวินาที ‼️ คำเตือนเกี่ยวกับ durability ⛔ ลดระดับความทนทานของข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ ⛔ ไม่ใช้ etcd replicas ในบางกรณีเพื่อหลีกเลี่ยงการลด throughput ✅ การออกแบบ scheduler แบบกระจาย ➡️ ใช้แนวคิด scatter-gather เพื่อกระจายการคำนวณ ➡️ ใช้ relays หลายระดับเพื่อกระจาย pod ไปยัง schedulers ➡️ ใช้ ValidatingWebhook แทน watch stream เพื่อรับ pod ใหม่เร็วขึ้น ‼️ ปัญหา long-tail latency ⛔ บาง scheduler ช้ากว่าค่าเฉลี่ย ทำให้ระบบรอ ⛔ ใช้เทคนิค pinned CPUs และปรับ GC เพื่อลดความล่าช้า ⛔ ตัดสินใจไม่รอ scheduler ที่ช้าเกินไป ✅ ผลการทดลอง ➡️ สามารถจัดสรร 1 ล้าน pods ได้ในเวลาประมาณ 1 นาที ➡️ mem_etcd รองรับ 100K–125K requests/sec ➡️ kube-apiserver รองรับ 100K lease updates/sec ➡️ ระบบใช้ RAM และ CPU อย่างมีประสิทธิภาพ ‼️ ข้อจำกัดของภาษา Go ⛔ GC ของ Go เป็นคอขวดหลักในการจัดการ object จำนวนมาก ⛔ การเพิ่ม kube-apiserver replicas ไม่ช่วยลด GC load ✅ ข้อสรุปจากโครงการ ➡️ ขนาด cluster ไม่สำคัญเท่ากับอัตราการเขียนของ resource kind ➡️ Lease updates เป็นภาระหลักของระบบ ➡️ การแยก etcd ตาม resource kind ช่วยเพิ่ม scalability ➡️ การเปลี่ยน backend ของ etcd และปรับ watch cache ช่วยรองรับ 1 ล้านโหนด https://bchess.github.io/k8s-1m/
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 65 มุมมอง 0 รีวิว
  • “NebiOS: ดิสโทรใหม่จากตุรกีที่สร้าง Desktop Environment สำหรับ Wayland ขึ้นมาเอง” — เมื่อความหลงใหลกลายเป็นระบบปฏิบัติการเต็มรูปแบบ

    บทความจาก It’s FOSS News พาไปสำรวจ NebiOS — ดิสโทร Linux ใหม่จากตุรกีที่พัฒนาบนพื้นฐานของ Ubuntu โดยมีจุดเด่นคือการสร้าง Desktop Environment (DE) ของตัวเองชื่อว่า NebiDE ซึ่งออกแบบมาเพื่อทำงานกับ Wayland โดยเฉพาะ

    ผู้พัฒนา Sarp Mateson เริ่มต้นโครงการนี้ในปี 2023 ภายใต้ชื่อ NebiSoft โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างระบบปฏิบัติการที่ตอบโจทย์การใช้งานส่วนตัวและมีเอกลักษณ์เฉพาะตัว โดยเวอร์ชันล่าสุดคือ NebiOS X “Cappadocia” ซึ่งจะใช้ Ubuntu 24.04 LTS เป็นฐาน และมีกำหนดเปิดตัวในวันที่ 1 พฤศจิกายน 2025

    ก่อนหน้านี้ NebiOS เคยใช้ชื่อว่า Spez Linux ซึ่งเริ่มต้นจากการทดลองใน SUSE Studio ตั้งแต่ปี 2014

    จุดเด่นของ NebiOS
    ใช้ Linux kernel 6.14 พร้อมรองรับ NTSYNC
    มีตัวบ่งชี้ความเป็นส่วนตัวและสถานะแบตเตอรี่ Bluetooth บนแถบด้านบน
    ใช้ Calamares เป็นตัวติดตั้งระบบ — ติดตั้งง่ายและคุ้นเคย
    มีตัวเลือก session เช่น Wayfire และโหมด debug บนหน้าจอล็อกอิน
    อินเทอร์เฟซคล้าย Windows 7 Aero พร้อม dock และ launcher
    มี widgets เช่น music player, clock, RSS reader และ sticky notes
    รองรับ workspace แบบ “Expo” สำหรับการจัดการหลายเดสก์ท็อป
    แอปพื้นฐานครบ เช่น LibreOffice, Firefox, terminal

    ข้อสังเกตจากการทดลองใช้งาน
    การทดสอบบน VM มีอาการ lag และ glitch — แนะนำให้ติดตั้งบนเครื่องจริง
    ปุ่มปิดหน้าต่างอยู่ด้านซ้าย — อาจต้องปรับตัวสำหรับผู้ใช้ทั่วไป
    การเปลี่ยนความละเอียดหน้าจอยังยุ่งยาก ต้องพิมพ์ค่าด้วยตัวเอง
    ขนาดไอคอนใน launcher ใหญ่เกินไป — ต้องปรับสเกล

    NebiOS เป็นตัวอย่างของดิสโทรที่เกิดจากความหลงใหลและความตั้งใจของนักพัฒนาเดี่ยว ซึ่งอาจไม่ใช่คู่แข่งของ Ubuntu หรือ Fedora แต่เป็นพื้นที่ทดลองที่น่าสนใจสำหรับผู้ใช้ Linux ที่อยากลองอะไรใหม่ ๆ

    https://news.itsfoss.com/nebios/
    🖥️ “NebiOS: ดิสโทรใหม่จากตุรกีที่สร้าง Desktop Environment สำหรับ Wayland ขึ้นมาเอง” — เมื่อความหลงใหลกลายเป็นระบบปฏิบัติการเต็มรูปแบบ บทความจาก It’s FOSS News พาไปสำรวจ NebiOS — ดิสโทร Linux ใหม่จากตุรกีที่พัฒนาบนพื้นฐานของ Ubuntu โดยมีจุดเด่นคือการสร้าง Desktop Environment (DE) ของตัวเองชื่อว่า NebiDE ซึ่งออกแบบมาเพื่อทำงานกับ Wayland โดยเฉพาะ ผู้พัฒนา Sarp Mateson เริ่มต้นโครงการนี้ในปี 2023 ภายใต้ชื่อ NebiSoft โดยมีเป้าหมายเพื่อสร้างระบบปฏิบัติการที่ตอบโจทย์การใช้งานส่วนตัวและมีเอกลักษณ์เฉพาะตัว โดยเวอร์ชันล่าสุดคือ NebiOS X “Cappadocia” ซึ่งจะใช้ Ubuntu 24.04 LTS เป็นฐาน และมีกำหนดเปิดตัวในวันที่ 1 พฤศจิกายน 2025 ก่อนหน้านี้ NebiOS เคยใช้ชื่อว่า Spez Linux ซึ่งเริ่มต้นจากการทดลองใน SUSE Studio ตั้งแต่ปี 2014 ✅ จุดเด่นของ NebiOS 📍 ใช้ Linux kernel 6.14 พร้อมรองรับ NTSYNC 📍 มีตัวบ่งชี้ความเป็นส่วนตัวและสถานะแบตเตอรี่ Bluetooth บนแถบด้านบน 📍 ใช้ Calamares เป็นตัวติดตั้งระบบ — ติดตั้งง่ายและคุ้นเคย 📍 มีตัวเลือก session เช่น Wayfire และโหมด debug บนหน้าจอล็อกอิน 📍 อินเทอร์เฟซคล้าย Windows 7 Aero พร้อม dock และ launcher 📍 มี widgets เช่น music player, clock, RSS reader และ sticky notes 📍 รองรับ workspace แบบ “Expo” สำหรับการจัดการหลายเดสก์ท็อป 📍 แอปพื้นฐานครบ เช่น LibreOffice, Firefox, terminal ‼️ ข้อสังเกตจากการทดลองใช้งาน ❕ การทดสอบบน VM มีอาการ lag และ glitch — แนะนำให้ติดตั้งบนเครื่องจริง ❕ ปุ่มปิดหน้าต่างอยู่ด้านซ้าย — อาจต้องปรับตัวสำหรับผู้ใช้ทั่วไป ❕ การเปลี่ยนความละเอียดหน้าจอยังยุ่งยาก ต้องพิมพ์ค่าด้วยตัวเอง ❕ ขนาดไอคอนใน launcher ใหญ่เกินไป — ต้องปรับสเกล NebiOS เป็นตัวอย่างของดิสโทรที่เกิดจากความหลงใหลและความตั้งใจของนักพัฒนาเดี่ยว ซึ่งอาจไม่ใช่คู่แข่งของ Ubuntu หรือ Fedora แต่เป็นพื้นที่ทดลองที่น่าสนใจสำหรับผู้ใช้ Linux ที่อยากลองอะไรใหม่ ๆ https://news.itsfoss.com/nebios/
    NEWS.ITSFOSS.COM
    NebiOS is an Ubuntu-based Distro With a Brand New DE Written for Wayland from Ground Up
    Exploring a new Ubuntu-based distro. By the way, it's been some time since we had a new distro based on Ubuntu.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 66 มุมมอง 0 รีวิว
  • 'จักรภพ' ลั่น! 'ทักษิณ' สมัครใจเข้าคุก "การเสียสละเช่นนี้เพียงพอหรือไม่" หรือต้องให้ตายกันไปอีกข้างหนึ่ง
    https://www.thai-tai.tv/news/21964/
    .
    #ไทยไท #ทักษิณ #จักรภพเพ็ญแข #ปรองดอง #บททดสอบการเมือง #ลดราวาศอก
    'จักรภพ' ลั่น! 'ทักษิณ' สมัครใจเข้าคุก "การเสียสละเช่นนี้เพียงพอหรือไม่" หรือต้องให้ตายกันไปอีกข้างหนึ่ง https://www.thai-tai.tv/news/21964/ . #ไทยไท #ทักษิณ #จักรภพเพ็ญแข #ปรองดอง #บททดสอบการเมือง #ลดราวาศอก
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 67 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Gemini 3.0 โผล่ผ่าน A/B Test บน Google AI Studio — เผยศักยภาพผ่านการสร้าง SVG”

    Rick Lamers ได้ทดลองใช้งาน Google AI Studio และพบว่าเขาอาจได้เข้าถึงโมเดล Gemini 3.0 ผ่านระบบ A/B testing โดยไม่ได้ตั้งใจ จุดสังเกตคือคุณภาพของภาพ SVG ที่โมเดลสร้างขึ้นจาก prompt “Create an SVG image of an Xbox 360 controller” ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ “น่าประทับใจมาก” เมื่อเทียบกับโมเดลอื่น ๆ ที่เขาเคยทดสอบ

    เขาใช้การสร้าง SVG เป็นตัวชี้วัดคุณภาพของโมเดล โดยอ้างอิงจากแนวทางของ @simonw ที่ใช้ prompt “pelican riding a bicycle” เป็น benchmark สำหรับทดสอบ reasoning และความสามารถด้านการเข้าใจโครงสร้างภาพ

    แม้ว่าโมเดลจะระบุว่าเป็น Gemini 2.5 Pro แต่ Lamers สันนิษฐานว่าเบื้องหลังอาจเป็น Gemini 3.0 Pro ที่กำลังถูกทดสอบแบบเงียบ ๆ เพราะผลลัพธ์มีลักษณะต่างจาก Gemini 2.5 อย่างชัดเจน เช่น:

    เวลา TTFT (Time To First Token) สูงขึ้นประมาณ 24 วินาที
    ความยาว output เพิ่มขึ้นราว 40% (รวม reasoning tokens)

    เขายังสังเกตว่า model ID ที่ปรากฏคือ “ecpt50a2y6mpgkcn” ซึ่งไม่สามารถยืนยันได้ว่าเป็น Gemini 3.0 จริงหรือไม่ แต่ความแตกต่างในคุณภาพและพฤติกรรมของโมเดลทำให้เขาเชื่อว่า Google กำลังทดสอบ Gemini 3.0 แบบเบื้องหลัง

    Rick Lamers พบโมเดลที่น่าจะเป็น Gemini 3.0 ผ่าน A/B testing บน Google AI Studio
    โดยใช้การสร้าง SVG เป็นตัวชี้วัดคุณภาพ

    Prompt ที่ใช้คือ “Create an SVG image of an Xbox 360 controller”
    ผลลัพธ์น่าประทับใจเมื่อเทียบกับโมเดลอื่น

    ใช้แนวทางของ @simonw ที่ใช้ prompt “pelican riding a bicycle” เป็น benchmark
    เพื่อทดสอบ reasoning และความเข้าใจโครงสร้างภาพ

    โมเดลแสดง model ID ว่า “ecpt50a2y6mpgkcn”
    ไม่สามารถยืนยันได้ว่าเป็น Gemini 3.0 จริงหรือไม่

    TTFT เพิ่มขึ้น 24 วินาที และ output ยาวขึ้น 40%
    บ่งชี้ว่าอาจเป็นโมเดลที่ใหญ่หรือซับซ้อนกว่าเดิม

    https://ricklamers.io/posts/gemini-3-spotted-in-the-wild/
    🧪 “Gemini 3.0 โผล่ผ่าน A/B Test บน Google AI Studio — เผยศักยภาพผ่านการสร้าง SVG” Rick Lamers ได้ทดลองใช้งาน Google AI Studio และพบว่าเขาอาจได้เข้าถึงโมเดล Gemini 3.0 ผ่านระบบ A/B testing โดยไม่ได้ตั้งใจ จุดสังเกตคือคุณภาพของภาพ SVG ที่โมเดลสร้างขึ้นจาก prompt “Create an SVG image of an Xbox 360 controller” ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ “น่าประทับใจมาก” เมื่อเทียบกับโมเดลอื่น ๆ ที่เขาเคยทดสอบ เขาใช้การสร้าง SVG เป็นตัวชี้วัดคุณภาพของโมเดล โดยอ้างอิงจากแนวทางของ @simonw ที่ใช้ prompt “pelican riding a bicycle” เป็น benchmark สำหรับทดสอบ reasoning และความสามารถด้านการเข้าใจโครงสร้างภาพ แม้ว่าโมเดลจะระบุว่าเป็น Gemini 2.5 Pro แต่ Lamers สันนิษฐานว่าเบื้องหลังอาจเป็น Gemini 3.0 Pro ที่กำลังถูกทดสอบแบบเงียบ ๆ เพราะผลลัพธ์มีลักษณะต่างจาก Gemini 2.5 อย่างชัดเจน เช่น: ⭕ เวลา TTFT (Time To First Token) สูงขึ้นประมาณ 24 วินาที ⭕ ความยาว output เพิ่มขึ้นราว 40% (รวม reasoning tokens) เขายังสังเกตว่า model ID ที่ปรากฏคือ “ecpt50a2y6mpgkcn” ซึ่งไม่สามารถยืนยันได้ว่าเป็น Gemini 3.0 จริงหรือไม่ แต่ความแตกต่างในคุณภาพและพฤติกรรมของโมเดลทำให้เขาเชื่อว่า Google กำลังทดสอบ Gemini 3.0 แบบเบื้องหลัง ✅ Rick Lamers พบโมเดลที่น่าจะเป็น Gemini 3.0 ผ่าน A/B testing บน Google AI Studio ➡️ โดยใช้การสร้าง SVG เป็นตัวชี้วัดคุณภาพ ✅ Prompt ที่ใช้คือ “Create an SVG image of an Xbox 360 controller” ➡️ ผลลัพธ์น่าประทับใจเมื่อเทียบกับโมเดลอื่น ✅ ใช้แนวทางของ @simonw ที่ใช้ prompt “pelican riding a bicycle” เป็น benchmark ➡️ เพื่อทดสอบ reasoning และความเข้าใจโครงสร้างภาพ ✅ โมเดลแสดง model ID ว่า “ecpt50a2y6mpgkcn” ➡️ ไม่สามารถยืนยันได้ว่าเป็น Gemini 3.0 จริงหรือไม่ ✅ TTFT เพิ่มขึ้น 24 วินาที และ output ยาวขึ้น 40% ➡️ บ่งชี้ว่าอาจเป็นโมเดลที่ใหญ่หรือซับซ้อนกว่าเดิม https://ricklamers.io/posts/gemini-3-spotted-in-the-wild/
    RICKLAMERS.IO
    Gemini 3.0 Spotted in the Wild Through A/B Testing
    Testing Google's highly anticipated Gemini 3.0 through AI Studio's A/B feature using SVG generation as a quality proxy
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 96 มุมมอง 0 รีวิว
  • “แฮ็กเกอร์เกาหลีเหนือซ่อนมัลแวร์ขโมยคริปโตในบล็อกเชน” — เมื่อ Ethereum และ BNB กลายเป็นเครื่องมือโจมตีที่ลบไม่ได้

    Google Threat Intelligence Group (GTIG) เปิดเผยว่า กลุ่มแฮ็กเกอร์ที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐเกาหลีเหนือชื่อ UNC5342 ได้ใช้เทคนิคใหม่ที่เรียกว่า “EtherHiding” เพื่อซ่อนมัลแวร์ขโมยคริปโตไว้ในธุรกรรมบนบล็อกเชน Ethereum และ BNB chain

    แทนที่จะส่งไฟล์มัลแวร์โดยตรง พวกเขาใช้ smart contract บนบล็อกเชนเพื่อฝังโค้ดที่เป็นอันตรายไว้ใน metadata ของธุรกรรม เมื่อเหยื่อคลิกลิงก์หรือเชื่อมต่อกระเป๋าคริปโตกับเว็บไซต์ที่ถูกหลอกลวง ระบบจะดึงโค้ดจากบล็อกเชนและติดตั้งมัลแวร์โดยอัตโนมัติ

    มัลแวร์ที่ใช้ในแคมเปญนี้คือ JadeSnow loader ซึ่งจะติดตั้ง backdoor ชื่อ InvisibleFerret ที่เคยถูกใช้ในการขโมยคริปโตมาก่อน โดยกลุ่ม UNC5342 ใช้กลยุทธ์หลอกลวง เช่น เสนองานปลอมหรือแบบทดสอบเขียนโค้ด เพื่อหลอกให้เหยื่อดาวน์โหลดไฟล์ที่เชื่อมต่อกับบล็อกเชน

    GTIG ระบุว่าเทคนิคนี้เป็น “ยุคใหม่ของ bulletproof hosting” เพราะข้อมูลบนบล็อกเชนไม่สามารถลบหรือเปลี่ยนแปลงได้ ทำให้มัลแวร์มีความทนทานสูงต่อการตรวจจับและการปิดระบบ

    UNC5342 ใช้เทคนิค EtherHiding ซ่อนมัลแวร์ในธุรกรรมบล็อกเชน
    ใช้ Ethereum และ BNB chain เป็นช่องทางส่งโค้ด

    มัลแวร์ถูกฝังใน smart contract และ metadata ของธุรกรรม
    ดึงโค้ดเมื่อเหยื่อคลิกหรือเชื่อมต่อกระเป๋าคริปโต

    ใช้ JadeSnow loader เพื่อติดตั้ง InvisibleFerret backdoor
    เคยถูกใช้ในการขโมยคริปโตมาก่อน

    กลยุทธ์หลอกลวงรวมถึงงานปลอมและแบบทดสอบเขียนโค้ด
    หลอกให้เหยื่อดาวน์โหลดไฟล์ที่เชื่อมกับบล็อกเชน

    GTIG เรียกเทคนิคนี้ว่า “ยุคใหม่ของ bulletproof hosting”
    เพราะข้อมูลบนบล็อกเชนไม่สามารถลบหรือเปลี่ยนแปลงได้

    https://www.techradar.com/pro/security/north-korean-hackers-found-hiding-crypto-stealing-malware-with-blockchain
    🧨 “แฮ็กเกอร์เกาหลีเหนือซ่อนมัลแวร์ขโมยคริปโตในบล็อกเชน” — เมื่อ Ethereum และ BNB กลายเป็นเครื่องมือโจมตีที่ลบไม่ได้ Google Threat Intelligence Group (GTIG) เปิดเผยว่า กลุ่มแฮ็กเกอร์ที่ได้รับการสนับสนุนจากรัฐเกาหลีเหนือชื่อ UNC5342 ได้ใช้เทคนิคใหม่ที่เรียกว่า “EtherHiding” เพื่อซ่อนมัลแวร์ขโมยคริปโตไว้ในธุรกรรมบนบล็อกเชน Ethereum และ BNB chain แทนที่จะส่งไฟล์มัลแวร์โดยตรง พวกเขาใช้ smart contract บนบล็อกเชนเพื่อฝังโค้ดที่เป็นอันตรายไว้ใน metadata ของธุรกรรม เมื่อเหยื่อคลิกลิงก์หรือเชื่อมต่อกระเป๋าคริปโตกับเว็บไซต์ที่ถูกหลอกลวง ระบบจะดึงโค้ดจากบล็อกเชนและติดตั้งมัลแวร์โดยอัตโนมัติ มัลแวร์ที่ใช้ในแคมเปญนี้คือ JadeSnow loader ซึ่งจะติดตั้ง backdoor ชื่อ InvisibleFerret ที่เคยถูกใช้ในการขโมยคริปโตมาก่อน โดยกลุ่ม UNC5342 ใช้กลยุทธ์หลอกลวง เช่น เสนองานปลอมหรือแบบทดสอบเขียนโค้ด เพื่อหลอกให้เหยื่อดาวน์โหลดไฟล์ที่เชื่อมต่อกับบล็อกเชน GTIG ระบุว่าเทคนิคนี้เป็น “ยุคใหม่ของ bulletproof hosting” เพราะข้อมูลบนบล็อกเชนไม่สามารถลบหรือเปลี่ยนแปลงได้ ทำให้มัลแวร์มีความทนทานสูงต่อการตรวจจับและการปิดระบบ ✅ UNC5342 ใช้เทคนิค EtherHiding ซ่อนมัลแวร์ในธุรกรรมบล็อกเชน ➡️ ใช้ Ethereum และ BNB chain เป็นช่องทางส่งโค้ด ✅ มัลแวร์ถูกฝังใน smart contract และ metadata ของธุรกรรม ➡️ ดึงโค้ดเมื่อเหยื่อคลิกหรือเชื่อมต่อกระเป๋าคริปโต ✅ ใช้ JadeSnow loader เพื่อติดตั้ง InvisibleFerret backdoor ➡️ เคยถูกใช้ในการขโมยคริปโตมาก่อน ✅ กลยุทธ์หลอกลวงรวมถึงงานปลอมและแบบทดสอบเขียนโค้ด ➡️ หลอกให้เหยื่อดาวน์โหลดไฟล์ที่เชื่อมกับบล็อกเชน ✅ GTIG เรียกเทคนิคนี้ว่า “ยุคใหม่ของ bulletproof hosting” ➡️ เพราะข้อมูลบนบล็อกเชนไม่สามารถลบหรือเปลี่ยนแปลงได้ https://www.techradar.com/pro/security/north-korean-hackers-found-hiding-crypto-stealing-malware-with-blockchain
    WWW.TECHRADAR.COM
    North Korean hackers found hiding crypto-stealing malware with Blockchain
    State-sponsored actors are using Ethereum and BNB to host malware
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 138 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Paint บน Windows 11 เตรียมเพิ่มฟีเจอร์ AI สร้างแอนิเมชันและแก้ไขภาพแบบ Nano Banana” — เมื่อแอปวาดภาพพื้นฐานกลายเป็นเครื่องมือสร้างสรรค์ระดับมืออาชีพ

    Microsoft กำลังทดสอบฟีเจอร์ใหม่ในแอป Paint บน Windows 11 ที่ใช้ AI ช่วยสร้างแอนิเมชันจากภาพนิ่ง และแก้ไขภาพด้วยคำสั่งข้อความแบบเดียวกับฟีเจอร์ “Generative Fill” ของ Photoshop หรือ “Nano Banana” ของ Google

    ฟีเจอร์แรกชื่อว่า “Animate” ช่วยให้ผู้ใช้สามารถคลิกเพียงครั้งเดียวเพื่อเปลี่ยนภาพนิ่งหรือสเก็ตช์ให้กลายเป็นแอนิเมชันสั้น ๆ โดยไม่ต้องใส่ prompt ใด ๆ AI จะตัดสินใจสร้างภาพเคลื่อนไหวให้เอง ซึ่งแม้ยังไม่สมบูรณ์ แต่ถือเป็นก้าวแรกของการนำ AI เข้ามาช่วยสร้างสรรค์งานศิลป์

    ฟีเจอร์ที่สองคือ “Generative Edit” ซึ่งให้ผู้ใช้พิมพ์คำสั่ง เช่น “เปลี่ยนพื้นหลังเป็นป่าผลไม้” แล้ว AI จะปรับภาพให้ตามคำสั่งทันที ตัวอย่างเช่น เปลี่ยนภาพกล้วยเดี่ยวให้กลายเป็นฉาก “fruit jungle” ได้อย่างน่าทึ่ง

    ทั้งสองฟีเจอร์นี้อยู่ในโครงการ Windows AI Labs ซึ่งเปิดให้เฉพาะผู้ใช้ Windows Insider ที่ได้รับเชิญเท่านั้น โดย Microsoft ใช้โมเดล AI ที่พัฒนาขึ้นเอง ไม่ได้พึ่งเทคโนโลยีจากภายนอก

    Microsoft กำลังทดสอบฟีเจอร์ AI ใหม่ในแอป Paint บน Windows 11
    อยู่ในโครงการ Windows AI Labs สำหรับผู้ใช้ Windows Insider

    ฟีเจอร์ “Animate” สร้างแอนิเมชันจากภาพนิ่งหรือสเก็ตช์
    ไม่ต้องใส่ prompt, AI ตัดสินใจเอง

    ฟีเจอร์ “Generative Edit” แก้ไขภาพตามคำสั่งข้อความ
    ตัวอย่างเช่น เปลี่ยนพื้นหลังเป็น “fruit jungle”

    ใช้โมเดล AI ที่ Microsoft พัฒนาขึ้นเอง
    ไม่พึ่งเทคโนโลยีจากบริษัทภายนอก

    Paint กำลังกลายเป็นแอปสร้างภาพที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ
    เดิมเป็นแอปวาดภาพพื้นฐานใน Windows

    ฟีเจอร์ยังอยู่ในช่วงทดสอบ และอาจยังไม่เสถียร
    ตัวอย่างแอนิเมชันที่สร้างอาจมีความผิดเพี้ยน

    ต้องเป็นสมาชิก Windows Insider และได้รับเชิญเท่านั้นจึงจะใช้งานได้
    ผู้ใช้ทั่วไปยังไม่สามารถเข้าถึงฟีเจอร์นี้

    ไม่มีการควบคุมผลลัพธ์ของแอนิเมชันในเวอร์ชันทดสอบ
    ผู้ใช้ไม่สามารถกำหนดทิศทางหรือรูปแบบของแอนิเมชันได้

    ยังไม่มีกำหนดการเปิดตัวฟีเจอร์เหล่านี้อย่างเป็นทางการ
    อาจใช้เวลานานกว่าจะปล่อยให้ผู้ใช้ทั่วไป

    https://www.techradar.com/computing/windows/windows-11s-paint-app-could-soon-create-animations-for-you-with-ai-and-boast-a-nano-banana-style-generative-edit
    🎨 “Paint บน Windows 11 เตรียมเพิ่มฟีเจอร์ AI สร้างแอนิเมชันและแก้ไขภาพแบบ Nano Banana” — เมื่อแอปวาดภาพพื้นฐานกลายเป็นเครื่องมือสร้างสรรค์ระดับมืออาชีพ Microsoft กำลังทดสอบฟีเจอร์ใหม่ในแอป Paint บน Windows 11 ที่ใช้ AI ช่วยสร้างแอนิเมชันจากภาพนิ่ง และแก้ไขภาพด้วยคำสั่งข้อความแบบเดียวกับฟีเจอร์ “Generative Fill” ของ Photoshop หรือ “Nano Banana” ของ Google ฟีเจอร์แรกชื่อว่า “Animate” ช่วยให้ผู้ใช้สามารถคลิกเพียงครั้งเดียวเพื่อเปลี่ยนภาพนิ่งหรือสเก็ตช์ให้กลายเป็นแอนิเมชันสั้น ๆ โดยไม่ต้องใส่ prompt ใด ๆ AI จะตัดสินใจสร้างภาพเคลื่อนไหวให้เอง ซึ่งแม้ยังไม่สมบูรณ์ แต่ถือเป็นก้าวแรกของการนำ AI เข้ามาช่วยสร้างสรรค์งานศิลป์ ฟีเจอร์ที่สองคือ “Generative Edit” ซึ่งให้ผู้ใช้พิมพ์คำสั่ง เช่น “เปลี่ยนพื้นหลังเป็นป่าผลไม้” แล้ว AI จะปรับภาพให้ตามคำสั่งทันที ตัวอย่างเช่น เปลี่ยนภาพกล้วยเดี่ยวให้กลายเป็นฉาก “fruit jungle” ได้อย่างน่าทึ่ง ทั้งสองฟีเจอร์นี้อยู่ในโครงการ Windows AI Labs ซึ่งเปิดให้เฉพาะผู้ใช้ Windows Insider ที่ได้รับเชิญเท่านั้น โดย Microsoft ใช้โมเดล AI ที่พัฒนาขึ้นเอง ไม่ได้พึ่งเทคโนโลยีจากภายนอก ✅ Microsoft กำลังทดสอบฟีเจอร์ AI ใหม่ในแอป Paint บน Windows 11 ➡️ อยู่ในโครงการ Windows AI Labs สำหรับผู้ใช้ Windows Insider ✅ ฟีเจอร์ “Animate” สร้างแอนิเมชันจากภาพนิ่งหรือสเก็ตช์ ➡️ ไม่ต้องใส่ prompt, AI ตัดสินใจเอง ✅ ฟีเจอร์ “Generative Edit” แก้ไขภาพตามคำสั่งข้อความ ➡️ ตัวอย่างเช่น เปลี่ยนพื้นหลังเป็น “fruit jungle” ✅ ใช้โมเดล AI ที่ Microsoft พัฒนาขึ้นเอง ➡️ ไม่พึ่งเทคโนโลยีจากบริษัทภายนอก ✅ Paint กำลังกลายเป็นแอปสร้างภาพที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อย ๆ ➡️ เดิมเป็นแอปวาดภาพพื้นฐานใน Windows ‼️ ฟีเจอร์ยังอยู่ในช่วงทดสอบ และอาจยังไม่เสถียร ⛔ ตัวอย่างแอนิเมชันที่สร้างอาจมีความผิดเพี้ยน ‼️ ต้องเป็นสมาชิก Windows Insider และได้รับเชิญเท่านั้นจึงจะใช้งานได้ ⛔ ผู้ใช้ทั่วไปยังไม่สามารถเข้าถึงฟีเจอร์นี้ ‼️ ไม่มีการควบคุมผลลัพธ์ของแอนิเมชันในเวอร์ชันทดสอบ ⛔ ผู้ใช้ไม่สามารถกำหนดทิศทางหรือรูปแบบของแอนิเมชันได้ ‼️ ยังไม่มีกำหนดการเปิดตัวฟีเจอร์เหล่านี้อย่างเป็นทางการ ⛔ อาจใช้เวลานานกว่าจะปล่อยให้ผู้ใช้ทั่วไป https://www.techradar.com/computing/windows/windows-11s-paint-app-could-soon-create-animations-for-you-with-ai-and-boast-a-nano-banana-style-generative-edit
    Like
    1
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 133 มุมมอง 0 รีวิว
  • “MSI เปิดตัว EZ PC Builder ผู้ช่วย AI ประกอบคอม — แนะนำ 9800X3D เป็น ‘ซีพียูราคาประหยัด’” — เมื่อ AI ช่วยจัดสเปกคอม แต่ดันเกินงบไปเกือบเท่าตัว

    MSI เปิดตัว EZ PC Builder ผู้ช่วย AI สำหรับมือใหม่ที่อยากประกอบคอมพิวเตอร์ โดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ผ่านบริการ Amazon Bedrock เพื่อให้คำแนะนำแบบแชทบ็อต โดยมีมาสคอตมังกรน้อยเป็นผู้ช่วยพูดคุย

    อย่างไรก็ตาม จากการทดสอบของสื่อ พบว่า AI แนะนำ Ryzen 9 9800X3D เป็น “ตัวเลือกประหยัด” ทั้งที่เป็นซีพียูระดับสูงราคาเกือบ $500 และยังแนะนำอุปกรณ์ MSI แทบทั้งหมด เช่น เมนบอร์ด B650, การ์ดจอ RTX 5060, ชุดน้ำ AIO 360mm, SSD Gen4, พาวเวอร์ซัพพลาย 850W และเคส ATX เต็มใบ รวมมูลค่ากว่า $1,700 ทั้งที่ผู้ใช้ตั้งงบไว้เพียง $1,000

    แม้จะมีความพยายามในการให้คำแนะนำที่สมเหตุสมผล เช่น แนะนำ 7800X3D แทนเพื่อประหยัดงบ แต่ระบบยังมีข้อจำกัดหลายด้าน เช่น ไม่สามารถเช็กราคาจริงจากร้านค้าออนไลน์ได้ และไม่มีการถามความชอบด้าน GPU เหมือนที่ถามเรื่องซีพียู

    นอกจากนี้ RAM ที่แนะนำคือ DDR5 5600MT/s ซึ่งถือว่าต่ำเกินไปสำหรับซีพียูระดับ 9800X3D และอาจเป็นคอขวดด้านประสิทธิภาพ

    MSI เปิดตัว EZ PC Builder ผู้ช่วย AI สำหรับประกอบคอม
    ใช้โมเดล LLM ผ่าน Amazon Bedrock

    มีมาสคอตมังกรน้อยเป็นผู้ช่วยพูดคุย
    ให้คำแนะนำแบบแชทบ็อต

    แนะนำ Ryzen 9 9800X3D เป็นซีพียู “ราคาประหยัด”
    ทั้งที่เป็นรุ่นระดับสูงราคาเกือบ $500

    แนะนำอุปกรณ์ MSI แทบทั้งหมดในสเปก
    เช่น B650, RTX 5060, AIO 360mm, SSD Gen4, PSU 850W, เคส ATX

    มูลค่ารวมของสเปกที่แนะนำเกิน $1,700
    ขณะที่ผู้ใช้ตั้งงบไว้เพียง $1,000

    มีความพยายามแนะนำรุ่นรอง เช่น 7800X3D เพื่อประหยัดงบ
    แต่ยังไม่แม่นยำพอในภาพรวม

    RAM ที่แนะนำคือ DDR5 5600MT/s
    ไม่เหมาะกับซีพียูระดับสูงอย่าง 9800X3D

    https://www.tomshardware.com/desktops/pc-building/msis-new-ai-powered-pc-building-assistant-recommends-the-9800x3d-as-a-budget-cpu-ez-pc-builder-specd-out-over-usd1-700-of-parts-for-a-usd1-000-build
    🛠️ “MSI เปิดตัว EZ PC Builder ผู้ช่วย AI ประกอบคอม — แนะนำ 9800X3D เป็น ‘ซีพียูราคาประหยัด’” — เมื่อ AI ช่วยจัดสเปกคอม แต่ดันเกินงบไปเกือบเท่าตัว MSI เปิดตัว EZ PC Builder ผู้ช่วย AI สำหรับมือใหม่ที่อยากประกอบคอมพิวเตอร์ โดยใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ผ่านบริการ Amazon Bedrock เพื่อให้คำแนะนำแบบแชทบ็อต โดยมีมาสคอตมังกรน้อยเป็นผู้ช่วยพูดคุย อย่างไรก็ตาม จากการทดสอบของสื่อ พบว่า AI แนะนำ Ryzen 9 9800X3D เป็น “ตัวเลือกประหยัด” ทั้งที่เป็นซีพียูระดับสูงราคาเกือบ $500 และยังแนะนำอุปกรณ์ MSI แทบทั้งหมด เช่น เมนบอร์ด B650, การ์ดจอ RTX 5060, ชุดน้ำ AIO 360mm, SSD Gen4, พาวเวอร์ซัพพลาย 850W และเคส ATX เต็มใบ รวมมูลค่ากว่า $1,700 ทั้งที่ผู้ใช้ตั้งงบไว้เพียง $1,000 แม้จะมีความพยายามในการให้คำแนะนำที่สมเหตุสมผล เช่น แนะนำ 7800X3D แทนเพื่อประหยัดงบ แต่ระบบยังมีข้อจำกัดหลายด้าน เช่น ไม่สามารถเช็กราคาจริงจากร้านค้าออนไลน์ได้ และไม่มีการถามความชอบด้าน GPU เหมือนที่ถามเรื่องซีพียู นอกจากนี้ RAM ที่แนะนำคือ DDR5 5600MT/s ซึ่งถือว่าต่ำเกินไปสำหรับซีพียูระดับ 9800X3D และอาจเป็นคอขวดด้านประสิทธิภาพ ✅ MSI เปิดตัว EZ PC Builder ผู้ช่วย AI สำหรับประกอบคอม ➡️ ใช้โมเดล LLM ผ่าน Amazon Bedrock ✅ มีมาสคอตมังกรน้อยเป็นผู้ช่วยพูดคุย ➡️ ให้คำแนะนำแบบแชทบ็อต ✅ แนะนำ Ryzen 9 9800X3D เป็นซีพียู “ราคาประหยัด” ➡️ ทั้งที่เป็นรุ่นระดับสูงราคาเกือบ $500 ✅ แนะนำอุปกรณ์ MSI แทบทั้งหมดในสเปก ➡️ เช่น B650, RTX 5060, AIO 360mm, SSD Gen4, PSU 850W, เคส ATX ✅ มูลค่ารวมของสเปกที่แนะนำเกิน $1,700 ➡️ ขณะที่ผู้ใช้ตั้งงบไว้เพียง $1,000 ✅ มีความพยายามแนะนำรุ่นรอง เช่น 7800X3D เพื่อประหยัดงบ ➡️ แต่ยังไม่แม่นยำพอในภาพรวม ✅ RAM ที่แนะนำคือ DDR5 5600MT/s ➡️ ไม่เหมาะกับซีพียูระดับสูงอย่าง 9800X3D https://www.tomshardware.com/desktops/pc-building/msis-new-ai-powered-pc-building-assistant-recommends-the-9800x3d-as-a-budget-cpu-ez-pc-builder-specd-out-over-usd1-700-of-parts-for-a-usd1-000-build
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 124 มุมมอง 0 รีวิว
  • “TSMC เร่งแผนผลิตชิป 2nm ในแอริโซนา พร้อมขยายโรงงานเกินงบ $165 พันล้าน” — เมื่อดีมานด์ AI ดันโรงงานสหรัฐฯ สู่ระดับ Gigafab

    TSMC ประกาศเร่งแผนการผลิตชิปขนาด 2 นาโนเมตร (2nm) ที่โรงงานในรัฐแอริโซนา สหรัฐอเมริกา โดยอ้างอิงจากความต้องการชิป AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องจากลูกค้าในสหรัฐฯ เช่น Apple, Nvidia และ Broadcom

    เดิมที TSMC คาดว่าจะเริ่มผลิตชิป 2nm ในสหรัฐฯ ได้ภายในปี 2030 แต่ตอนนี้มีแนวโน้มว่าจะเลื่อนขึ้นมาเร็วขึ้นราว 1 ปี โดยยังไม่ระบุไทม์ไลน์ที่แน่นอน

    นอกจากนี้ C.C. Wei ซีอีโอของ TSMC ยังเผยว่าบริษัทกำลังอยู่ระหว่างการเจรจาซื้อที่ดินเพิ่มเติมใกล้กับโรงงานเดิม เพื่อขยายเป็น “Gigafab cluster” ที่สามารถผลิตเวเฟอร์ 12 นิ้วได้ถึง 100,000 แผ่นต่อเดือน พร้อมมีระบบบรรจุภัณฑ์และทดสอบชิปในพื้นที่เดียวกัน

    TSMC ยังลงทุนในโครงการฝึกงานในแอริโซนาเพื่อสร้างบุคลากรในท้องถิ่น โดยเพิ่มจำนวนผู้เข้าร่วมจาก 130 เป็น 200 คน และมองว่าแผนนี้จะช่วยสร้างระบบนิเวศด้านเซมิคอนดักเตอร์ในสหรัฐฯ ได้อย่างยั่งยืน

    TSMC เร่งแผนผลิตชิป 2nm ในโรงงานแอริโซนา
    เดิมคาดเริ่มผลิตปี 2030 แต่จะเลื่อนขึ้นราว 1 ปี

    ความต้องการชิป AI จากลูกค้าในสหรัฐฯ เป็นแรงผลักดันหลัก
    ลูกค้าหลักได้แก่ Apple, Nvidia, Broadcom

    กำลังเจรจาซื้อที่ดินเพิ่มเติมเพื่อขยายโรงงาน
    เป้าหมายคือสร้าง “Gigafab cluster” ที่ผลิตได้ 100,000 เวเฟอร์/เดือน

    จะมีระบบบรรจุภัณฑ์และทดสอบชิปในพื้นที่เดียวกัน
    ลดการพึ่งพาห่วงโซ่อุปทานต่างประเทศ

    โครงการฝึกงานในแอริโซนาเพิ่มจาก 130 เป็น 200 คน
    สร้างบุคลากรท้องถิ่นรองรับการขยายโรงงาน

    https://www.tomshardware.com/tech-industry/tsmc-moves-up-2nm-production-plans-in-arizona-ceo-also-hints-at-further-site-expansion-beyond-usd165-billion-commitment
    🏭 “TSMC เร่งแผนผลิตชิป 2nm ในแอริโซนา พร้อมขยายโรงงานเกินงบ $165 พันล้าน” — เมื่อดีมานด์ AI ดันโรงงานสหรัฐฯ สู่ระดับ Gigafab TSMC ประกาศเร่งแผนการผลิตชิปขนาด 2 นาโนเมตร (2nm) ที่โรงงานในรัฐแอริโซนา สหรัฐอเมริกา โดยอ้างอิงจากความต้องการชิป AI ที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องจากลูกค้าในสหรัฐฯ เช่น Apple, Nvidia และ Broadcom เดิมที TSMC คาดว่าจะเริ่มผลิตชิป 2nm ในสหรัฐฯ ได้ภายในปี 2030 แต่ตอนนี้มีแนวโน้มว่าจะเลื่อนขึ้นมาเร็วขึ้นราว 1 ปี โดยยังไม่ระบุไทม์ไลน์ที่แน่นอน นอกจากนี้ C.C. Wei ซีอีโอของ TSMC ยังเผยว่าบริษัทกำลังอยู่ระหว่างการเจรจาซื้อที่ดินเพิ่มเติมใกล้กับโรงงานเดิม เพื่อขยายเป็น “Gigafab cluster” ที่สามารถผลิตเวเฟอร์ 12 นิ้วได้ถึง 100,000 แผ่นต่อเดือน พร้อมมีระบบบรรจุภัณฑ์และทดสอบชิปในพื้นที่เดียวกัน TSMC ยังลงทุนในโครงการฝึกงานในแอริโซนาเพื่อสร้างบุคลากรในท้องถิ่น โดยเพิ่มจำนวนผู้เข้าร่วมจาก 130 เป็น 200 คน และมองว่าแผนนี้จะช่วยสร้างระบบนิเวศด้านเซมิคอนดักเตอร์ในสหรัฐฯ ได้อย่างยั่งยืน ✅ TSMC เร่งแผนผลิตชิป 2nm ในโรงงานแอริโซนา ➡️ เดิมคาดเริ่มผลิตปี 2030 แต่จะเลื่อนขึ้นราว 1 ปี ✅ ความต้องการชิป AI จากลูกค้าในสหรัฐฯ เป็นแรงผลักดันหลัก ➡️ ลูกค้าหลักได้แก่ Apple, Nvidia, Broadcom ✅ กำลังเจรจาซื้อที่ดินเพิ่มเติมเพื่อขยายโรงงาน ➡️ เป้าหมายคือสร้าง “Gigafab cluster” ที่ผลิตได้ 100,000 เวเฟอร์/เดือน ✅ จะมีระบบบรรจุภัณฑ์และทดสอบชิปในพื้นที่เดียวกัน ➡️ ลดการพึ่งพาห่วงโซ่อุปทานต่างประเทศ ✅ โครงการฝึกงานในแอริโซนาเพิ่มจาก 130 เป็น 200 คน ➡️ สร้างบุคลากรท้องถิ่นรองรับการขยายโรงงาน https://www.tomshardware.com/tech-industry/tsmc-moves-up-2nm-production-plans-in-arizona-ceo-also-hints-at-further-site-expansion-beyond-usd165-billion-commitment
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 154 มุมมอง 0 รีวิว
  • ผลัดกันล้วง ตอนที่ 3
    นิทานเรื่องจริง เรื่อง “ผลัดกันล้วง”
    ตอนที่ 3

    ประมาณเดือนพฤศจิกายน 2014 สถาบัน European Leadership Network (ELN) ได้ออกรายงานยาวประมาณ 20 หน้า ชื่อ Dangerous Brinkmanship: Close Military Encounters Between Russia and the West in 2014 บรรยายอย่างละเอียดถึงความประพฤติของรัสเซีย ซึ่งถ้าเปรียบกับนักเรียน ก็เป็นประเภทนักเรียนเกเร ที่ถูกครูใหญ่ดุประจาน ต่อหน้านักเรียนทั้งโรงเรียน ตอนเคารพธงชาติน่ะครับ

    ครูอี (ELN) บอกว่า ตั้งแต่รัสเซียปฏิบัติการผนวกไครเมียเมื่อเดือนมีนาคมที่ผ่านมา ความตึงเครียดระหว่างตะวันตกกับรัสเซียเพิ่มจำนวน และเพิ่มความน่าระทึกใจขึ้นทุกที ครูอี นี่ท่าทางเข้มงวด แต่ขวัญอ่อนนะ ครูอีบอกว่า ผ่านมาแค่ 8 เดือน รัสเซียก่อเหตุ ประมาณ 40 ครั้ง มากกว่าปีที่แล้ว 3 เท่า แยกการก่อเหตุ เป็น 3 ประเภท คือ

    – กึ่งปฏิบัติการประจำ (near routine)
    – ปฏิบัติการยั่วยุ (provacative nature)
    – ปฏิบัติการสร้างความเสียว (serious with evident risk of escalation)

    ปฏิบัติการสร้างความเสียวมี 3 ครั้ง ( น้อยจังคุณพี่ พวกขวัญอ่อนนี่ น่าจะให้เสียวมากกว่านี้หน่อยนะ เป็นการฝึกหัดให้อดทน)

    ครั้งที่ 1 เมื่อ 3 มีนาคม 2014 รายการบินเฉี่ยวหัวครั้งแรก ผู้ถูกเฉี่ยวคือ เครื่อง SAS ขวัญใจคุณพี่ปูติน สงสัยจะแอบชอบแอร์สาวชาวสแกน (ฮา) บินขึ้นจาก กรุงโคเปนฮาเกน ก็เกือบจ้ะเอ๋กับเครื่องลาดตระเวนของรัสเซีย ที่ไม่เปิดเรดาร์ แหมเวลาแอบดูสาว ใครเขาเปิดไฟกันบ้างเนอะ

    ครั้งที่ 2 วันที่ 5 กันยายน 2014 นาย Eston Kohver เจ้าหน้าที่กำลังปฏิบัติการด้านความมั่นคงของเอสโทเนียอยู่ดีๆ ก็ ถูกสายลับรัสเซียดอดเข้ามาอุ้มตัวไปมอสโคว์ เหตุเกิดที่หน่วยปฏิบัติการ ประจำเขตแดนเอสโทเนียนั่นเอง ซึ่ง ครูอี ถือว่าเป็นเขตแดนของนาโต้

    นาย Kohver ถูกรัสเซียกล่าวหาว่ากำลังทำการจารกรรม เหตุการณ์นี้ทำให้ระบบการติดต่อขัดข้องไปหมด ก็คือล่มนั่นแหละ (communication jamming) และเหตุการณ์นี้เกิดขึ้นทันทีหลังจากที่ นายโอบามา ไปเยี่ยมบริเวณดังกล่าว และให้ความยืนยันซ้ำถึงความปลอดภัยของบรรดารัฐ ที่อยู่ในบริเวณทะเลบอลติก เช่น เอสโทเนีย

    แปลว่าการอุ้มเกิดขึ้น หลังจากนายโอบามาเพิ่งลุกกลับไป กลิ่นยังไม่ทันจางเลย ฮาจริง ครูอี นี่ก็พาซื่อ เล่าหมด

    นี่มันรายงานเรื่องสำคัญ หรือบทตลกกันแน่ ผมชักงงว่า หยิบเอกสารผิดหรือเปล่า
    ครั้งที่ 3 ระหว่างวันที่ 17-27 ตุลาคม 2014 มีการตามล่าหาเรือดำน้ำ บริเวณเกาะเล็กเกาะน้อย ในน่านน้ำสวีเดน หน้ากรุงสต๊อกโฮมนั่นเอง สวีเดนยัวะจัด บอกพร้อมที่จะใช้อาวุธจัดการกับเรือดำน้ำ… ถ้าหาเจอ ….แต่ปรากฎว่าหาไม่เจอ แต่แน่ใจว่าเป็นเรือดำน้ำรัสเซีย เอะ ไม่เจอแล้วแน่ใจได้ยังไง แน่นอน เมื่อหาไม่เจอ จับไม่ได้คามือ รัสเซียก็ปฏิเสธว่าไม่มีส่วนเกี่ยวข้องด้วย ใครจะไปรับกันง่ายๆ

    สวีเดนบอกว่า ปฏิบัติการล่าเรือดำน้ำครั้งนี้ เป็นเรื่องใหญ่ รุนแรงที่สุดของสวีเดน นับแต่สงครามโลกครั้งที่ 2 เชียวนะ

    เอ! สงสัยมันเป็นรายงานคนขวัญอ่อนจริงๆ แหละ ผมอ่านตอนแรกๆก็นึกว่า มีเรื่องน่าระทึกใจ นี่ขนาด 3 รายการรุนแรง มันยังอ่อนยวบอย่างนี้ ไอ้ที่เหลืออีก 30 กว่ารายการ ผมไม่บรรยายดีกว่านะครับ ส่วนใหญ่ก็เป็นเรื่อง เครืองบินรบของรัสเซีย บินเฉี่ยวไปโฉบมาไปทั่ว แถบบริเวณทะเลเหนือ ทะเลดำ ทะเลบอลติก ก็บ้านเขาอยู่ตรงนั้น ไม่บินแถวนั้นก็ประหลาดอยู่ ซึ่งพวกกินปลาดิบดองน้ำมันแถวนั้นคงขัดใจ ไม่ชอบให้เฉี่ยวหัว เฉี่ยวหู ผ้าเช็ด ตากยังไม่ทันแห้ง เฉี่ยวหัว ต้องเช็ดกันอีกแล้ว

    แล้วรัสเซียทำอย่างนี้ทำไม ชอบถูกด่าหน้าเสาธงนักหรือ

    ครูอี บอกว่า ด้านการทหารวิเคราะห์ว่า รัสเซียกำลังทดสอบสมรรถนะของนาโต้ ดูความพร้อม ระยะเวลาของปฏิกิริยา และอาวุธของกองกำลังนาโต้

    เอ ครูอีครับ แต่สวีเดน กับฟินแลนด์ไม่ได้อยู่ในนาโต้นะครับ

    ครูอีไม่ตอบ แต่แจงเพิ่มว่า น่าสังเกตว่า การยั่วยุของรัสเซียจะเกิดขึ้นสอดคล้องกับการแวะมาเยี่ยมของพวกลูกพี่เสมอเช่น เมื่อนายโอบามาแวะมาเยี่ยมยุโรปกลาง รัสเซียก็เฉียวหัวให้ดู พอนายช๊อกโกแลต ประธานาธิบดียูเครนไปเยี่ยมแคนาดา คุณพี่ปูตินก็ส่งเครื่องโฉบผ่านหัวที่แคนาดา ไปสวัสดีช๊อกโกแลต ส่วนกรณีเรือดำน้ำ ที่แวะไปประทับตราวีซ่าขาเข้าให้ตัวเองแถวสก๊อตแลนด์ ที่ชาวเกาะใหญ่เรียกระดมพล ก็เป็นช่วงประชุมสุดยอดของนาโต้ที่ Wales ผมว่า คุณพี่ปูติน เขาก็เลือกจังหวะทักทายได้เหมาะสม ตามมารยาทดีนี่นะ

    แต่ครูอีไม่เห็นด้วย บอกว่า ถ้ารัสเซียทำตัวท้าทายอย่างนี้ไปเรื่อยๆ เหตุการณ์มันจะพัฒนาไปถึงจุดที่ เป็นการยากสำหรับแต่ละฝ่ายที่จะหยุด หรือควบคุม

    ฮั่นแน่ ครูอี ขู่เป็นเหมือนกัน แต่เป็นการขูฝ้อเล็กๆ น่าเอ็นดู

    แต่สุ้มเสียงของสวีเดนเอง ดูเหมือนจะคนละรสกับครูอี นาย Johan Wiktorin เจ้าหน้าที่ประจำ Swedish Royal Acadamy of War Science วิเคราะห์ว่า เรือดำน้ำรัสเซียน่า เข้ามา เพื่อมาสำรวจ และทำแผนที่บริเวณน่านน้ำแถวนั้น และเป็นไปได้ว่ารัสเซียเข้ามาติดตั้งเครื่องจารกรรมใว้ใต้ท้องน้ำด้วย และเป็นการทดสอบระบบการป้องกันความมั่นคงของสวีเดนด้วย เป็นการวิเคราะห์ที่ดูเหมือนสวีเดนกำลังคิด (หรือ รู้ ) ว่า รัสเซียน่าจะกำลังมีแผน คิดทำการใหญ่

    สวัสดีครับ
    คนเล่านิทาน
    22 ธค. 2557
    ผลัดกันล้วง ตอนที่ 3 นิทานเรื่องจริง เรื่อง “ผลัดกันล้วง” ตอนที่ 3 ประมาณเดือนพฤศจิกายน 2014 สถาบัน European Leadership Network (ELN) ได้ออกรายงานยาวประมาณ 20 หน้า ชื่อ Dangerous Brinkmanship: Close Military Encounters Between Russia and the West in 2014 บรรยายอย่างละเอียดถึงความประพฤติของรัสเซีย ซึ่งถ้าเปรียบกับนักเรียน ก็เป็นประเภทนักเรียนเกเร ที่ถูกครูใหญ่ดุประจาน ต่อหน้านักเรียนทั้งโรงเรียน ตอนเคารพธงชาติน่ะครับ ครูอี (ELN) บอกว่า ตั้งแต่รัสเซียปฏิบัติการผนวกไครเมียเมื่อเดือนมีนาคมที่ผ่านมา ความตึงเครียดระหว่างตะวันตกกับรัสเซียเพิ่มจำนวน และเพิ่มความน่าระทึกใจขึ้นทุกที ครูอี นี่ท่าทางเข้มงวด แต่ขวัญอ่อนนะ ครูอีบอกว่า ผ่านมาแค่ 8 เดือน รัสเซียก่อเหตุ ประมาณ 40 ครั้ง มากกว่าปีที่แล้ว 3 เท่า แยกการก่อเหตุ เป็น 3 ประเภท คือ – กึ่งปฏิบัติการประจำ (near routine) – ปฏิบัติการยั่วยุ (provacative nature) – ปฏิบัติการสร้างความเสียว (serious with evident risk of escalation) ปฏิบัติการสร้างความเสียวมี 3 ครั้ง ( น้อยจังคุณพี่ พวกขวัญอ่อนนี่ น่าจะให้เสียวมากกว่านี้หน่อยนะ เป็นการฝึกหัดให้อดทน) ครั้งที่ 1 เมื่อ 3 มีนาคม 2014 รายการบินเฉี่ยวหัวครั้งแรก ผู้ถูกเฉี่ยวคือ เครื่อง SAS ขวัญใจคุณพี่ปูติน สงสัยจะแอบชอบแอร์สาวชาวสแกน (ฮา) บินขึ้นจาก กรุงโคเปนฮาเกน ก็เกือบจ้ะเอ๋กับเครื่องลาดตระเวนของรัสเซีย ที่ไม่เปิดเรดาร์ แหมเวลาแอบดูสาว ใครเขาเปิดไฟกันบ้างเนอะ ครั้งที่ 2 วันที่ 5 กันยายน 2014 นาย Eston Kohver เจ้าหน้าที่กำลังปฏิบัติการด้านความมั่นคงของเอสโทเนียอยู่ดีๆ ก็ ถูกสายลับรัสเซียดอดเข้ามาอุ้มตัวไปมอสโคว์ เหตุเกิดที่หน่วยปฏิบัติการ ประจำเขตแดนเอสโทเนียนั่นเอง ซึ่ง ครูอี ถือว่าเป็นเขตแดนของนาโต้ นาย Kohver ถูกรัสเซียกล่าวหาว่ากำลังทำการจารกรรม เหตุการณ์นี้ทำให้ระบบการติดต่อขัดข้องไปหมด ก็คือล่มนั่นแหละ (communication jamming) และเหตุการณ์นี้เกิดขึ้นทันทีหลังจากที่ นายโอบามา ไปเยี่ยมบริเวณดังกล่าว และให้ความยืนยันซ้ำถึงความปลอดภัยของบรรดารัฐ ที่อยู่ในบริเวณทะเลบอลติก เช่น เอสโทเนีย แปลว่าการอุ้มเกิดขึ้น หลังจากนายโอบามาเพิ่งลุกกลับไป กลิ่นยังไม่ทันจางเลย ฮาจริง ครูอี นี่ก็พาซื่อ เล่าหมด นี่มันรายงานเรื่องสำคัญ หรือบทตลกกันแน่ ผมชักงงว่า หยิบเอกสารผิดหรือเปล่า ครั้งที่ 3 ระหว่างวันที่ 17-27 ตุลาคม 2014 มีการตามล่าหาเรือดำน้ำ บริเวณเกาะเล็กเกาะน้อย ในน่านน้ำสวีเดน หน้ากรุงสต๊อกโฮมนั่นเอง สวีเดนยัวะจัด บอกพร้อมที่จะใช้อาวุธจัดการกับเรือดำน้ำ… ถ้าหาเจอ ….แต่ปรากฎว่าหาไม่เจอ แต่แน่ใจว่าเป็นเรือดำน้ำรัสเซีย เอะ ไม่เจอแล้วแน่ใจได้ยังไง แน่นอน เมื่อหาไม่เจอ จับไม่ได้คามือ รัสเซียก็ปฏิเสธว่าไม่มีส่วนเกี่ยวข้องด้วย ใครจะไปรับกันง่ายๆ สวีเดนบอกว่า ปฏิบัติการล่าเรือดำน้ำครั้งนี้ เป็นเรื่องใหญ่ รุนแรงที่สุดของสวีเดน นับแต่สงครามโลกครั้งที่ 2 เชียวนะ เอ! สงสัยมันเป็นรายงานคนขวัญอ่อนจริงๆ แหละ ผมอ่านตอนแรกๆก็นึกว่า มีเรื่องน่าระทึกใจ นี่ขนาด 3 รายการรุนแรง มันยังอ่อนยวบอย่างนี้ ไอ้ที่เหลืออีก 30 กว่ารายการ ผมไม่บรรยายดีกว่านะครับ ส่วนใหญ่ก็เป็นเรื่อง เครืองบินรบของรัสเซีย บินเฉี่ยวไปโฉบมาไปทั่ว แถบบริเวณทะเลเหนือ ทะเลดำ ทะเลบอลติก ก็บ้านเขาอยู่ตรงนั้น ไม่บินแถวนั้นก็ประหลาดอยู่ ซึ่งพวกกินปลาดิบดองน้ำมันแถวนั้นคงขัดใจ ไม่ชอบให้เฉี่ยวหัว เฉี่ยวหู ผ้าเช็ด ตากยังไม่ทันแห้ง เฉี่ยวหัว ต้องเช็ดกันอีกแล้ว แล้วรัสเซียทำอย่างนี้ทำไม ชอบถูกด่าหน้าเสาธงนักหรือ ครูอี บอกว่า ด้านการทหารวิเคราะห์ว่า รัสเซียกำลังทดสอบสมรรถนะของนาโต้ ดูความพร้อม ระยะเวลาของปฏิกิริยา และอาวุธของกองกำลังนาโต้ เอ ครูอีครับ แต่สวีเดน กับฟินแลนด์ไม่ได้อยู่ในนาโต้นะครับ ครูอีไม่ตอบ แต่แจงเพิ่มว่า น่าสังเกตว่า การยั่วยุของรัสเซียจะเกิดขึ้นสอดคล้องกับการแวะมาเยี่ยมของพวกลูกพี่เสมอเช่น เมื่อนายโอบามาแวะมาเยี่ยมยุโรปกลาง รัสเซียก็เฉียวหัวให้ดู พอนายช๊อกโกแลต ประธานาธิบดียูเครนไปเยี่ยมแคนาดา คุณพี่ปูตินก็ส่งเครื่องโฉบผ่านหัวที่แคนาดา ไปสวัสดีช๊อกโกแลต ส่วนกรณีเรือดำน้ำ ที่แวะไปประทับตราวีซ่าขาเข้าให้ตัวเองแถวสก๊อตแลนด์ ที่ชาวเกาะใหญ่เรียกระดมพล ก็เป็นช่วงประชุมสุดยอดของนาโต้ที่ Wales ผมว่า คุณพี่ปูติน เขาก็เลือกจังหวะทักทายได้เหมาะสม ตามมารยาทดีนี่นะ แต่ครูอีไม่เห็นด้วย บอกว่า ถ้ารัสเซียทำตัวท้าทายอย่างนี้ไปเรื่อยๆ เหตุการณ์มันจะพัฒนาไปถึงจุดที่ เป็นการยากสำหรับแต่ละฝ่ายที่จะหยุด หรือควบคุม ฮั่นแน่ ครูอี ขู่เป็นเหมือนกัน แต่เป็นการขูฝ้อเล็กๆ น่าเอ็นดู แต่สุ้มเสียงของสวีเดนเอง ดูเหมือนจะคนละรสกับครูอี นาย Johan Wiktorin เจ้าหน้าที่ประจำ Swedish Royal Acadamy of War Science วิเคราะห์ว่า เรือดำน้ำรัสเซียน่า เข้ามา เพื่อมาสำรวจ และทำแผนที่บริเวณน่านน้ำแถวนั้น และเป็นไปได้ว่ารัสเซียเข้ามาติดตั้งเครื่องจารกรรมใว้ใต้ท้องน้ำด้วย และเป็นการทดสอบระบบการป้องกันความมั่นคงของสวีเดนด้วย เป็นการวิเคราะห์ที่ดูเหมือนสวีเดนกำลังคิด (หรือ รู้ ) ว่า รัสเซียน่าจะกำลังมีแผน คิดทำการใหญ่ สวัสดีครับ คนเล่านิทาน 22 ธค. 2557
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 215 มุมมอง 0 รีวิว
  • “AI ตรวจจับภัยในชิปได้ 97% แต่ยังไม่พอ” — เมื่อความแม่นยำสูงยังไม่อาจรับประกันความปลอดภัยในโลกฮาร์ดแวร์

    ในโลกที่ชิปคอมพิวเตอร์เป็นหัวใจของทุกระบบ ตั้งแต่ศูนย์ข้อมูลไปจนถึงอุปกรณ์ทางการแพทย์และการทหาร ความปลอดภัยของฮาร์ดแวร์จึงเป็นเรื่องที่ไม่อาจมองข้าม ล่าสุดนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Missouri ได้พัฒนา PEARL — ระบบที่ใช้ AI ตรวจจับ “hardware trojans” หรือช่องโหว่ที่ถูกฝังไว้ในขั้นตอนการผลิตชิป

    PEARL ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น GPT-3.5 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.1 และ DeepSeek-V2 เพื่อวิเคราะห์โค้ด Verilog โดยไม่ต้องใช้โมเดลอ้างอิงแบบ “golden chip” และสามารถอธิบายผลการตรวจจับได้อย่างเข้าใจง่าย

    ผลการทดลองพบว่า GPT-3.5 Turbo ตรวจจับได้แม่นยำถึง 97% ขณะที่ DeepSeek-V2 ทำได้ 91% ซึ่งถือว่าสูงมากในแง่เทคนิค แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า “แม้จะพลาดเพียง 3% ก็อาจนำไปสู่หายนะ” เพราะชิปเหล่านี้ถูกใช้ในระบบที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การเงินและความมั่นคงของชาติ

    การตรวจจับ hardware trojans เป็นเรื่องยาก เพราะชิปถูกผลิตผ่านห่วงโซ่อุปทานที่ซับซ้อนในหลายประเทศ และช่องโหว่อาจถูกฝังในขั้นตอนใดก็ได้ การตรวจสอบแบบ manual ยังจำเป็นเพื่อเสริมความมั่นใจ แม้ AI จะช่วยได้มากก็ตาม

    นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Missouri พัฒนา PEARL เพื่อตรวจจับ hardware trojans
    ใช้ LLMs เช่น GPT-3.5 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.1 และ DeepSeek-V2
    วิเคราะห์โค้ด Verilog โดยไม่ต้องใช้ golden chip

    PEARL ใช้เทคนิค in-context learning เช่น zero-shot และ few-shot
    ให้ผลลัพธ์พร้อมคำอธิบายที่เข้าใจง่าย

    GPT-3.5 Turbo ตรวจจับได้แม่นยำถึง 97%
    DeepSeek-V2 ทำได้ 91%

    ทดสอบกับ benchmark เช่น Trust-Hub และ ISCAS 85/89
    ใช้ทั้งโมเดล open-source และ enterprise

    PEARL ไม่ต้องใช้โมเดลอ้างอิง ทำให้ใช้งานได้กว้างขึ้น
    เหมาะกับการตรวจสอบชิปในระบบที่ไม่มี golden reference

    แม้ AI จะตรวจจับได้ 97% แต่ยังมีช่องว่างที่อาจนำไปสู่หายนะ
    ความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยในชิปอาจทำให้ระบบล่มหรือถูกเจาะ

    ห่วงโซ่อุปทานของชิปมีความซับซ้อนและเสี่ยงต่อการฝังช่องโหว่
    การตรวจสอบต้องครอบคลุมทุกขั้นตอน ตั้งแต่การออกแบบจนถึงการประกอบ

    การพึ่งพา AI เพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอในระบบที่มีความเสี่ยงสูง
    ยังต้องมีการตรวจสอบแบบ manual และการทดสอบเชิงลึก

    ความแม่นยำของโมเดลอาจแตกต่างกันตามบริบทและประเภทของโค้ด
    ต้องเลือกโมเดลให้เหมาะกับงานและมีการปรับแต่งอย่างเหมาะสม

    https://www.techradar.com/pro/ai-can-detect-malicious-chip-vulnerabilities-with-a-97-success-rate-but-i-fear-that-is-simply-not-enough
    🧠 “AI ตรวจจับภัยในชิปได้ 97% แต่ยังไม่พอ” — เมื่อความแม่นยำสูงยังไม่อาจรับประกันความปลอดภัยในโลกฮาร์ดแวร์ ในโลกที่ชิปคอมพิวเตอร์เป็นหัวใจของทุกระบบ ตั้งแต่ศูนย์ข้อมูลไปจนถึงอุปกรณ์ทางการแพทย์และการทหาร ความปลอดภัยของฮาร์ดแวร์จึงเป็นเรื่องที่ไม่อาจมองข้าม ล่าสุดนักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Missouri ได้พัฒนา PEARL — ระบบที่ใช้ AI ตรวจจับ “hardware trojans” หรือช่องโหว่ที่ถูกฝังไว้ในขั้นตอนการผลิตชิป PEARL ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น GPT-3.5 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.1 และ DeepSeek-V2 เพื่อวิเคราะห์โค้ด Verilog โดยไม่ต้องใช้โมเดลอ้างอิงแบบ “golden chip” และสามารถอธิบายผลการตรวจจับได้อย่างเข้าใจง่าย ผลการทดลองพบว่า GPT-3.5 Turbo ตรวจจับได้แม่นยำถึง 97% ขณะที่ DeepSeek-V2 ทำได้ 91% ซึ่งถือว่าสูงมากในแง่เทคนิค แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า “แม้จะพลาดเพียง 3% ก็อาจนำไปสู่หายนะ” เพราะชิปเหล่านี้ถูกใช้ในระบบที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การเงินและความมั่นคงของชาติ การตรวจจับ hardware trojans เป็นเรื่องยาก เพราะชิปถูกผลิตผ่านห่วงโซ่อุปทานที่ซับซ้อนในหลายประเทศ และช่องโหว่อาจถูกฝังในขั้นตอนใดก็ได้ การตรวจสอบแบบ manual ยังจำเป็นเพื่อเสริมความมั่นใจ แม้ AI จะช่วยได้มากก็ตาม ✅ นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Missouri พัฒนา PEARL เพื่อตรวจจับ hardware trojans ➡️ ใช้ LLMs เช่น GPT-3.5 Turbo, Gemini 1.5 Pro, Llama 3.1 และ DeepSeek-V2 ➡️ วิเคราะห์โค้ด Verilog โดยไม่ต้องใช้ golden chip ✅ PEARL ใช้เทคนิค in-context learning เช่น zero-shot และ few-shot ➡️ ให้ผลลัพธ์พร้อมคำอธิบายที่เข้าใจง่าย ✅ GPT-3.5 Turbo ตรวจจับได้แม่นยำถึง 97% ➡️ DeepSeek-V2 ทำได้ 91% ✅ ทดสอบกับ benchmark เช่น Trust-Hub และ ISCAS 85/89 ➡️ ใช้ทั้งโมเดล open-source และ enterprise ✅ PEARL ไม่ต้องใช้โมเดลอ้างอิง ทำให้ใช้งานได้กว้างขึ้น ➡️ เหมาะกับการตรวจสอบชิปในระบบที่ไม่มี golden reference ‼️ แม้ AI จะตรวจจับได้ 97% แต่ยังมีช่องว่างที่อาจนำไปสู่หายนะ ⛔ ความผิดพลาดเพียงเล็กน้อยในชิปอาจทำให้ระบบล่มหรือถูกเจาะ ‼️ ห่วงโซ่อุปทานของชิปมีความซับซ้อนและเสี่ยงต่อการฝังช่องโหว่ ⛔ การตรวจสอบต้องครอบคลุมทุกขั้นตอน ตั้งแต่การออกแบบจนถึงการประกอบ ‼️ การพึ่งพา AI เพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอในระบบที่มีความเสี่ยงสูง ⛔ ยังต้องมีการตรวจสอบแบบ manual และการทดสอบเชิงลึก ‼️ ความแม่นยำของโมเดลอาจแตกต่างกันตามบริบทและประเภทของโค้ด ⛔ ต้องเลือกโมเดลให้เหมาะกับงานและมีการปรับแต่งอย่างเหมาะสม https://www.techradar.com/pro/ai-can-detect-malicious-chip-vulnerabilities-with-a-97-success-rate-but-i-fear-that-is-simply-not-enough
    WWW.TECHRADAR.COM
    New AI model spots dangerous chip code with near-perfect accuracy
    The PEARL system uses language models to expose malicious design changes
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 143 มุมมอง 0 รีวิว
  • “EXO Labs ผสาน DGX Spark กับ Mac Studio สร้างระบบ LLM ความเร็วทะลุ 2.8 เท่า” — ยุคใหม่ของ AI inference แบบแยกส่วนที่ใช้ฮาร์ดแวร์ทั่วไป

    EXO Labs ได้สาธิตระบบ AI inference แบบใหม่ที่ใช้แนวคิด “disaggregated inference” โดยผสานฮาร์ดแวร์ต่างชนิดเข้าด้วยกัน ได้แก่ 2 เครื่อง NVIDIA DGX Spark กับ Mac Studio ที่ใช้ชิป M3 Ultra ผ่านเครือข่าย 10-Gigabit Ethernet เพื่อแบ่งงานประมวลผลตามจุดแข็งของแต่ละเครื่อง

    ระบบนี้ใช้ซอฟต์แวร์ EXO ซึ่งเป็น open-source framework ที่ออกแบบมาเพื่อกระจายงาน inference ของ LLM ไปยังอุปกรณ์หลายชนิด เช่น desktop, server, laptop หรือแม้แต่สมาร์ตโฟน โดยไม่จำเป็นต้องใช้ GPU เดียวกัน

    หลักการทำงานคือแบ่งขั้นตอน inference ออกเป็น 2 ส่วน:

    Prefill stage: อ่านและประมวลผล prompt ซึ่งต้องใช้พลังประมวลผลสูง — ให้ DGX Spark ทำ
    Decode stage: สร้าง token ทีละตัว ซึ่งต้องใช้ bandwidth สูง — ให้ Mac Studio ทำ

    EXO stream ข้อมูลภายในของโมเดล (KV cache) แบบ layer-by-layer เพื่อให้ทั้งสองระบบทำงานพร้อมกันโดยไม่ต้องรอกัน ส่งผลให้ความเร็วรวมเพิ่มขึ้นถึง 2.8 เท่าเมื่อเทียบกับ Mac Studio เพียงเครื่องเดียว

    การทดสอบใช้โมเดล Llama 3.1 ขนาด 8B กับ prompt ยาว 8,000 token และพบว่าแม้จะเป็นโมเดลขนาดกลาง แต่การแบ่งงานแบบนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างชัดเจน

    ข้อมูลในข่าว
    EXO Labs สาธิตระบบ AI inference แบบ disaggregated โดยใช้ DGX Spark กับ Mac Studio
    ใช้เครือข่าย 10-Gigabit Ethernet เชื่อมต่อระหว่างเครื่อง
    ซอฟต์แวร์ EXO เป็น open-source framework สำหรับกระจายงาน inference
    ระบบแบ่งงานเป็น prefill (DGX Spark) และ decode (Mac Studio)
    ใช้การ stream KV cache แบบ layer-by-layer เพื่อให้ทำงานพร้อมกัน
    ความเร็วรวมเพิ่มขึ้น 2.8 เท่าเมื่อเทียบกับ Mac Studio เดี่ยว
    ทดสอบกับโมเดล Llama 3.1 ขนาด 8B และ prompt ยาว 8K token
    EXO 1.0 ยังอยู่ในช่วง early access และไม่ใช่ซอฟต์แวร์ plug-and-play
    NVIDIA เตรียมใช้แนวคิดนี้ในแพลตฟอร์ม Rubin CPX
    Dynamo framework ของ NVIDIA มีเป้าหมายคล้ายกันแต่ไม่มีระบบ subscription อัตโนมัติ

    https://www.tomshardware.com/software/two-nvidia-dgx-spark-systems-combined-with-m3-ultra-mac-studio-to-create-blistering-llm-system-exo-labs-demonstrates-disaggregated-ai-inference-and-achieves-a-2-8-benchmark-boost
    ⚡ “EXO Labs ผสาน DGX Spark กับ Mac Studio สร้างระบบ LLM ความเร็วทะลุ 2.8 เท่า” — ยุคใหม่ของ AI inference แบบแยกส่วนที่ใช้ฮาร์ดแวร์ทั่วไป EXO Labs ได้สาธิตระบบ AI inference แบบใหม่ที่ใช้แนวคิด “disaggregated inference” โดยผสานฮาร์ดแวร์ต่างชนิดเข้าด้วยกัน ได้แก่ 2 เครื่อง NVIDIA DGX Spark กับ Mac Studio ที่ใช้ชิป M3 Ultra ผ่านเครือข่าย 10-Gigabit Ethernet เพื่อแบ่งงานประมวลผลตามจุดแข็งของแต่ละเครื่อง ระบบนี้ใช้ซอฟต์แวร์ EXO ซึ่งเป็น open-source framework ที่ออกแบบมาเพื่อกระจายงาน inference ของ LLM ไปยังอุปกรณ์หลายชนิด เช่น desktop, server, laptop หรือแม้แต่สมาร์ตโฟน โดยไม่จำเป็นต้องใช้ GPU เดียวกัน หลักการทำงานคือแบ่งขั้นตอน inference ออกเป็น 2 ส่วน: ⚛️ Prefill stage: อ่านและประมวลผล prompt ซึ่งต้องใช้พลังประมวลผลสูง — ให้ DGX Spark ทำ ⚛️ Decode stage: สร้าง token ทีละตัว ซึ่งต้องใช้ bandwidth สูง — ให้ Mac Studio ทำ EXO stream ข้อมูลภายในของโมเดล (KV cache) แบบ layer-by-layer เพื่อให้ทั้งสองระบบทำงานพร้อมกันโดยไม่ต้องรอกัน ส่งผลให้ความเร็วรวมเพิ่มขึ้นถึง 2.8 เท่าเมื่อเทียบกับ Mac Studio เพียงเครื่องเดียว การทดสอบใช้โมเดล Llama 3.1 ขนาด 8B กับ prompt ยาว 8,000 token และพบว่าแม้จะเป็นโมเดลขนาดกลาง แต่การแบ่งงานแบบนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างชัดเจน ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ EXO Labs สาธิตระบบ AI inference แบบ disaggregated โดยใช้ DGX Spark กับ Mac Studio ➡️ ใช้เครือข่าย 10-Gigabit Ethernet เชื่อมต่อระหว่างเครื่อง ➡️ ซอฟต์แวร์ EXO เป็น open-source framework สำหรับกระจายงาน inference ➡️ ระบบแบ่งงานเป็น prefill (DGX Spark) และ decode (Mac Studio) ➡️ ใช้การ stream KV cache แบบ layer-by-layer เพื่อให้ทำงานพร้อมกัน ➡️ ความเร็วรวมเพิ่มขึ้น 2.8 เท่าเมื่อเทียบกับ Mac Studio เดี่ยว ➡️ ทดสอบกับโมเดล Llama 3.1 ขนาด 8B และ prompt ยาว 8K token ➡️ EXO 1.0 ยังอยู่ในช่วง early access และไม่ใช่ซอฟต์แวร์ plug-and-play ➡️ NVIDIA เตรียมใช้แนวคิดนี้ในแพลตฟอร์ม Rubin CPX ➡️ Dynamo framework ของ NVIDIA มีเป้าหมายคล้ายกันแต่ไม่มีระบบ subscription อัตโนมัติ https://www.tomshardware.com/software/two-nvidia-dgx-spark-systems-combined-with-m3-ultra-mac-studio-to-create-blistering-llm-system-exo-labs-demonstrates-disaggregated-ai-inference-and-achieves-a-2-8-benchmark-boost
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 123 มุมมอง 0 รีวิว
  • “DDR5 ทะลุ 13,000 MT/s ครั้งแรก!” — Corsair Vengeance และ GIGABYTE Z890 สร้างสถิติใหม่ในโลกการโอเวอร์คล็อก

    ในโลกของการโอเวอร์คล็อก หนึ่งในเป้าหมายที่นักเล่นระดับสูงไล่ล่ามานานคือการทำให้ DDR5 ทะลุความเร็ว 13,000 MT/s และล่าสุดก็มีคนทำสำเร็จแล้ว! นักโอเวอร์คล็อกชาวเยอรมันชื่อ “sergmann” ได้สร้างสถิติใหม่ด้วย Corsair Vengeance DDR5 บนเมนบอร์ด GIGABYTE Z890 Aorus Tachyon ICE โดยจับคู่กับซีพียู Intel Core Ultra 9 285K และใช้ไนโตรเจนเหลวในการระบายความร้อน

    ก่อนหน้านี้ “saltycroissant” เคยทำสถิติไว้ที่ 12,920 MT/s และเกือบจะทะลุ 13,000 MT/s แต่ sergmann แซงหน้าไปด้วยความเร็ว 13,010 MT/s ซึ่งได้รับการยืนยันจาก HWBot และ CPU-Z

    แม้ความเร็วจะสูงมาก แต่ latency ก็สูงเช่นกัน (CL68-127-127-127-2) ทำให้ไม่เหมาะกับการใช้งานทั่วไป แต่ถือเป็นชัยชนะเชิงเทคนิคที่แสดงถึงศักยภาพของฮาร์ดแวร์ยุคใหม่ โดยเฉพาะเมนบอร์ด Z890 และหน่วยความจำ DDR5 รุ่นล่าสุด

    ข้อมูลในข่าว
    DDR5 ถูกโอเวอร์คล็อกทะลุ 13,000 MT/s เป็นครั้งแรก
    นักโอเวอร์คล็อก “sergmann” ใช้ Corsair Vengeance DDR5 และ GIGABYTE Z890 Aorus Tachyon ICE
    ซีพียูที่ใช้คือ Intel Core Ultra 9 285K
    ใช้ไนโตรเจนเหลวในการระบายความร้อน
    ความเร็วที่ทำได้คือ 13,010 MT/s (6504 MHz)
    ได้รับการยืนยันจาก HWBot และ CPU-Z
    ค่า latency อยู่ที่ CL68-127-127-127-2
    IMC to Memory Clock ratio อยู่ที่ 3:190
    ความเร็วระดับนี้ไม่เหมาะกับการใช้งานทั่วไป แต่เป็นการโชว์ศักยภาพ
    เมนบอร์ด Z890 และซีพียู Ultra 200S มี memory controller ที่รองรับความเร็วสูง
    Corsair, Gigabyte, Seasonic และ ThermalGrizzly มีส่วนสนับสนุนการทดสอบ

    https://wccftech.com/ddr5-memory-officially-pushed-over-13000-mt-s-for-the-first-time/
    🚀 “DDR5 ทะลุ 13,000 MT/s ครั้งแรก!” — Corsair Vengeance และ GIGABYTE Z890 สร้างสถิติใหม่ในโลกการโอเวอร์คล็อก ในโลกของการโอเวอร์คล็อก หนึ่งในเป้าหมายที่นักเล่นระดับสูงไล่ล่ามานานคือการทำให้ DDR5 ทะลุความเร็ว 13,000 MT/s และล่าสุดก็มีคนทำสำเร็จแล้ว! นักโอเวอร์คล็อกชาวเยอรมันชื่อ “sergmann” ได้สร้างสถิติใหม่ด้วย Corsair Vengeance DDR5 บนเมนบอร์ด GIGABYTE Z890 Aorus Tachyon ICE โดยจับคู่กับซีพียู Intel Core Ultra 9 285K และใช้ไนโตรเจนเหลวในการระบายความร้อน ก่อนหน้านี้ “saltycroissant” เคยทำสถิติไว้ที่ 12,920 MT/s และเกือบจะทะลุ 13,000 MT/s แต่ sergmann แซงหน้าไปด้วยความเร็ว 13,010 MT/s ซึ่งได้รับการยืนยันจาก HWBot และ CPU-Z แม้ความเร็วจะสูงมาก แต่ latency ก็สูงเช่นกัน (CL68-127-127-127-2) ทำให้ไม่เหมาะกับการใช้งานทั่วไป แต่ถือเป็นชัยชนะเชิงเทคนิคที่แสดงถึงศักยภาพของฮาร์ดแวร์ยุคใหม่ โดยเฉพาะเมนบอร์ด Z890 และหน่วยความจำ DDR5 รุ่นล่าสุด ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ DDR5 ถูกโอเวอร์คล็อกทะลุ 13,000 MT/s เป็นครั้งแรก ➡️ นักโอเวอร์คล็อก “sergmann” ใช้ Corsair Vengeance DDR5 และ GIGABYTE Z890 Aorus Tachyon ICE ➡️ ซีพียูที่ใช้คือ Intel Core Ultra 9 285K ➡️ ใช้ไนโตรเจนเหลวในการระบายความร้อน ➡️ ความเร็วที่ทำได้คือ 13,010 MT/s (6504 MHz) ➡️ ได้รับการยืนยันจาก HWBot และ CPU-Z ➡️ ค่า latency อยู่ที่ CL68-127-127-127-2 ➡️ IMC to Memory Clock ratio อยู่ที่ 3:190 ➡️ ความเร็วระดับนี้ไม่เหมาะกับการใช้งานทั่วไป แต่เป็นการโชว์ศักยภาพ ➡️ เมนบอร์ด Z890 และซีพียู Ultra 200S มี memory controller ที่รองรับความเร็วสูง ➡️ Corsair, Gigabyte, Seasonic และ ThermalGrizzly มีส่วนสนับสนุนการทดสอบ https://wccftech.com/ddr5-memory-officially-pushed-over-13000-mt-s-for-the-first-time/
    WCCFTECH.COM
    It's Official: DDR5 Speed Pushed Over 13000 MT/s For The First Time With Corsair Vengeance Memory
    For the first time ever, an overclocker has broke the 13010 MT/s barrier on DDR5 memory, making a new world record.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 98 มุมมอง 0 รีวิว
  • “AI ปลอมเสียงศิลปินดังในคลิปไว้อาลัย Charlie Kirk” — เมื่อ YouTube กลายเป็นเวทีของบทเพลงที่ไม่มีใครร้องจริง

    ผู้ใช้ YouTube หลายคนตกใจเมื่อพบคลิปไว้อาลัย Charlie Kirk นักเคลื่อนไหวฝ่ายขวาที่ถูกลอบสังหาร โดยมีเสียงร้องจากศิลปินดังอย่าง Adele, Ed Sheeran และ Justin Bieber — แต่ทั้งหมดเป็นเสียงที่สร้างจาก AI โดยไม่มีการร้องจริงหรือรับรู้จากเจ้าตัว

    คลิปเหล่านี้ใช้ภาพประกอบที่ดูสมจริง เช่น thumbnails ที่ศิลปินร้องไห้ พร้อมเนื้อเพลงที่แต่งขึ้นจาก prompt เช่น “The angels sing your name” หรือ “Your story’s written in the stars” ซึ่งสร้างความซาบซึ้งให้ผู้ชมจำนวนมาก แม้เสียงจะไม่เหมือนต้นฉบับก็ตาม

    AI music generators อย่าง Suno สามารถสร้างเพลงจากข้อความง่าย ๆ เช่น “ทำเพลงแจ๊สเกี่ยวกับรดน้ำต้นไม้” หรือ “เพลงแนว house เกี่ยวกับลาออกจากงาน” และเมื่อสื่อ AFP ทดสอบด้วย prompt ไว้อาลัยนักเคลื่อนไหว ก็ได้เพลงชื่อ “Star Gone Too Soon” และ “Echoes of a Flame” ภายในไม่กี่วินาที

    แม้ YouTube จะมีนโยบายให้ผู้สร้างเนื้อหาต้องเปิดเผยว่าใช้ AI แต่หลายคลิปกลับซ่อนข้อมูลไว้ในคำอธิบายที่ต้องคลิกขยายถึงจะเห็น

    นักวิจารณ์เช่น Alex Mahadevan จาก Poynter เตือนว่า “อินเทอร์เน็ตที่เคยเต็มไปด้วยคนสร้างสรรค์กำลังถูกแทนที่ด้วย AI slop ที่สร้างเพื่อเงิน” และ Lucas Hansen จาก CivAI เสริมว่า “การลอกเลียนเสียงและภาพควรได้รับการคุ้มครอง แม้จะเป็นคนที่เสียชีวิตแล้วก็ตาม”

    ข้อมูลในข่าว
    คลิปไว้อาลัย Charlie Kirk ใช้เสียง AI ปลอมเป็นศิลปินดัง
    มี thumbnails ปลอม เช่นภาพศิลปินร้องไห้
    เนื้อเพลงสร้างจาก prompt เช่น “Your story’s written in the stars”
    AI music generators อย่าง Suno สร้างเพลงจากข้อความได้ภายในวินาที
    YouTube มีนโยบายให้เปิดเผยการใช้ AI แต่หลายคลิปซ่อนข้อมูลไว้
    คลิปเหล่านี้มีผู้ชมหลายล้านและคอมเมนต์ขอบคุณศิลปินที่ไม่ได้ร้องจริง
    Alex Mahadevan เตือนว่าอินเทอร์เน็ตกำลังถูกแทนที่ด้วย “AI slop”
    Lucas Hansen เสนอให้คุ้มครองเสียงและภาพของบุคคล แม้จะเสียชีวิตแล้ว
    The Velvet Sundown วง AI บน Spotify มีผู้ฟังเกิน 200,000 คน
    Suno เสนอ prompt เช่น “เพลงแจ๊สเกี่ยวกับรดน้ำต้นไม้”

    https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/17/youtube-users-trip-over-fake-ai-tributes-to-charlie-kirk
    🎤 “AI ปลอมเสียงศิลปินดังในคลิปไว้อาลัย Charlie Kirk” — เมื่อ YouTube กลายเป็นเวทีของบทเพลงที่ไม่มีใครร้องจริง ผู้ใช้ YouTube หลายคนตกใจเมื่อพบคลิปไว้อาลัย Charlie Kirk นักเคลื่อนไหวฝ่ายขวาที่ถูกลอบสังหาร โดยมีเสียงร้องจากศิลปินดังอย่าง Adele, Ed Sheeran และ Justin Bieber — แต่ทั้งหมดเป็นเสียงที่สร้างจาก AI โดยไม่มีการร้องจริงหรือรับรู้จากเจ้าตัว คลิปเหล่านี้ใช้ภาพประกอบที่ดูสมจริง เช่น thumbnails ที่ศิลปินร้องไห้ พร้อมเนื้อเพลงที่แต่งขึ้นจาก prompt เช่น “The angels sing your name” หรือ “Your story’s written in the stars” ซึ่งสร้างความซาบซึ้งให้ผู้ชมจำนวนมาก แม้เสียงจะไม่เหมือนต้นฉบับก็ตาม AI music generators อย่าง Suno สามารถสร้างเพลงจากข้อความง่าย ๆ เช่น “ทำเพลงแจ๊สเกี่ยวกับรดน้ำต้นไม้” หรือ “เพลงแนว house เกี่ยวกับลาออกจากงาน” และเมื่อสื่อ AFP ทดสอบด้วย prompt ไว้อาลัยนักเคลื่อนไหว ก็ได้เพลงชื่อ “Star Gone Too Soon” และ “Echoes of a Flame” ภายในไม่กี่วินาที แม้ YouTube จะมีนโยบายให้ผู้สร้างเนื้อหาต้องเปิดเผยว่าใช้ AI แต่หลายคลิปกลับซ่อนข้อมูลไว้ในคำอธิบายที่ต้องคลิกขยายถึงจะเห็น นักวิจารณ์เช่น Alex Mahadevan จาก Poynter เตือนว่า “อินเทอร์เน็ตที่เคยเต็มไปด้วยคนสร้างสรรค์กำลังถูกแทนที่ด้วย AI slop ที่สร้างเพื่อเงิน” และ Lucas Hansen จาก CivAI เสริมว่า “การลอกเลียนเสียงและภาพควรได้รับการคุ้มครอง แม้จะเป็นคนที่เสียชีวิตแล้วก็ตาม” ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ คลิปไว้อาลัย Charlie Kirk ใช้เสียง AI ปลอมเป็นศิลปินดัง ➡️ มี thumbnails ปลอม เช่นภาพศิลปินร้องไห้ ➡️ เนื้อเพลงสร้างจาก prompt เช่น “Your story’s written in the stars” ➡️ AI music generators อย่าง Suno สร้างเพลงจากข้อความได้ภายในวินาที ➡️ YouTube มีนโยบายให้เปิดเผยการใช้ AI แต่หลายคลิปซ่อนข้อมูลไว้ ➡️ คลิปเหล่านี้มีผู้ชมหลายล้านและคอมเมนต์ขอบคุณศิลปินที่ไม่ได้ร้องจริง ➡️ Alex Mahadevan เตือนว่าอินเทอร์เน็ตกำลังถูกแทนที่ด้วย “AI slop” ➡️ Lucas Hansen เสนอให้คุ้มครองเสียงและภาพของบุคคล แม้จะเสียชีวิตแล้ว ➡️ The Velvet Sundown วง AI บน Spotify มีผู้ฟังเกิน 200,000 คน ➡️ Suno เสนอ prompt เช่น “เพลงแจ๊สเกี่ยวกับรดน้ำต้นไม้” https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/17/youtube-users-trip-over-fake-ai-tributes-to-charlie-kirk
    WWW.THESTAR.COM.MY
    YouTube users trip over fake AI tributes to Charlie Kirk
    Rapidly evolving artificial intelligence tools can now create songs from simple text prompts, mimicking the voices of celebrity artists to produce tributes or entire performances on demand, often without their knowledge or consent.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 134 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Nano Banana จาก Google Gemini แซงหน้า ChatGPT” — สร้างภาพสมจริงจากข้อความและภาพต้นฉบับได้แม่นยำกว่า

    ตั้งแต่เปิดตัวในปี 2022 ChatGPT ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในฐานะเครื่องมือ AI อเนกประสงค์ โดยเฉพาะความสามารถในการสร้างภาพจากข้อความ ซึ่งช่วยผู้ใช้ทั่วไปและธุรกิจขนาดเล็กในการออกแบบโลโก้หรือภาพประกอบโดยไม่ต้องมีทักษะด้านกราฟิก

    แต่ล่าสุด Google Gemini ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ชื่อว่า “Nano Banana” ซึ่งกลายเป็นขวัญใจผู้ใช้ในโลกออนไลน์ ด้วยความสามารถในการสร้างภาพที่สมจริงและแม่นยำกว่า ChatGPT โดยเฉพาะเมื่อเปรียบเทียบภาพที่ต้องการเปลี่ยนแปลงบางส่วน เช่น เปลี่ยนชุดของบุคคลในภาพ

    Nano Banana สามารถ:
    สร้างภาพจากข้อความ prompt ที่ละเอียด เช่น อายุ เพศ สถานที่ เวลา และเอฟเฟกต์ภาพ
    แก้ไขภาพที่อัปโหลด เช่น เพิ่มวัตถุ เปลี่ยนพื้นหลัง หรือรวมภาพหลายภาพเข้าด้วยกัน
    รักษาองค์ประกอบเดิมของภาพไว้ได้แม่นยำ เช่น ใบหน้าและท่าทางของบุคคล
    รองรับคำสั่งแก้ไขแบบละเอียด เช่น “ทำให้ผู้หญิงในภาพหัวเราะ” หรือ “เปลี่ยนพื้นหลังเป็นชายหาด”

    YouTubers อย่าง Corey McClain และ Brock Mesarich ได้ทดสอบ Nano Banana เทียบกับ ChatGPT โดยใช้ prompt เดียวกัน พบว่า Nano Banana เร็วกว่าและแม่นยำกว่าในการเปลี่ยนชุดของบุคคล โดยยังคงใบหน้าเดิมไว้ ขณะที่ ChatGPT กลับสร้างภาพของคนใหม่แทน

    ข้อมูลในข่าว
    Nano Banana เป็นฟีเจอร์ใหม่ของ Google Gemini สำหรับสร้างภาพจากข้อความและภาพต้นฉบับ
    เปิดตัวช่วงปลายเดือนสิงหาคม 2025
    รองรับการแก้ไขภาพ เช่น เพิ่มวัตถุ เปลี่ยนพื้นหลัง รวมภาพหลายภาพ
    รักษาองค์ประกอบเดิมของภาพได้แม่นยำ เช่น ใบหน้าและท่าทาง
    รองรับ prompt ที่ละเอียด เช่น อายุ เพศ สถานที่ เวลา และเอฟเฟกต์ภาพ
    สามารถใช้คำสั่งแก้ไขภาพ เช่น “เปลี่ยนพื้นหลังเป็นชายหาด” หรือ “ทำให้คนในภาพหัวเราะ”
    YouTubers พบว่า Nano Banana เร็วและแม่นยำกว่า ChatGPT ในการเปลี่ยนชุดของบุคคล ChatGPT อาจเปลี่ยนภาพทั้งใบหน้าแทนที่จะเปลี่ยนแค่ชุด
    Nano Banana รองรับหลายสไตล์ภาพ รวมถึง photorealistic และ ultra-realistic
    ใช้งานได้ผ่านเบราว์เซอร์หรือแอป Google Gemini บน iOS และ Android
    รองรับการอัปโหลดภาพสูงสุด 10 รูปต่อ prompt

    https://www.slashgear.com/1995313/google-gemini-beats-chatgpt-nano-banana/
    🍌 “Nano Banana จาก Google Gemini แซงหน้า ChatGPT” — สร้างภาพสมจริงจากข้อความและภาพต้นฉบับได้แม่นยำกว่า ตั้งแต่เปิดตัวในปี 2022 ChatGPT ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในฐานะเครื่องมือ AI อเนกประสงค์ โดยเฉพาะความสามารถในการสร้างภาพจากข้อความ ซึ่งช่วยผู้ใช้ทั่วไปและธุรกิจขนาดเล็กในการออกแบบโลโก้หรือภาพประกอบโดยไม่ต้องมีทักษะด้านกราฟิก แต่ล่าสุด Google Gemini ได้เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ชื่อว่า “Nano Banana” ซึ่งกลายเป็นขวัญใจผู้ใช้ในโลกออนไลน์ ด้วยความสามารถในการสร้างภาพที่สมจริงและแม่นยำกว่า ChatGPT โดยเฉพาะเมื่อเปรียบเทียบภาพที่ต้องการเปลี่ยนแปลงบางส่วน เช่น เปลี่ยนชุดของบุคคลในภาพ Nano Banana สามารถ: 🖼️ สร้างภาพจากข้อความ prompt ที่ละเอียด เช่น อายุ เพศ สถานที่ เวลา และเอฟเฟกต์ภาพ 🖼️ แก้ไขภาพที่อัปโหลด เช่น เพิ่มวัตถุ เปลี่ยนพื้นหลัง หรือรวมภาพหลายภาพเข้าด้วยกัน 🖼️ รักษาองค์ประกอบเดิมของภาพไว้ได้แม่นยำ เช่น ใบหน้าและท่าทางของบุคคล 🖼️ รองรับคำสั่งแก้ไขแบบละเอียด เช่น “ทำให้ผู้หญิงในภาพหัวเราะ” หรือ “เปลี่ยนพื้นหลังเป็นชายหาด” YouTubers อย่าง Corey McClain และ Brock Mesarich ได้ทดสอบ Nano Banana เทียบกับ ChatGPT โดยใช้ prompt เดียวกัน พบว่า Nano Banana เร็วกว่าและแม่นยำกว่าในการเปลี่ยนชุดของบุคคล โดยยังคงใบหน้าเดิมไว้ ขณะที่ ChatGPT กลับสร้างภาพของคนใหม่แทน ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Nano Banana เป็นฟีเจอร์ใหม่ของ Google Gemini สำหรับสร้างภาพจากข้อความและภาพต้นฉบับ ➡️ เปิดตัวช่วงปลายเดือนสิงหาคม 2025 ➡️ รองรับการแก้ไขภาพ เช่น เพิ่มวัตถุ เปลี่ยนพื้นหลัง รวมภาพหลายภาพ ➡️ รักษาองค์ประกอบเดิมของภาพได้แม่นยำ เช่น ใบหน้าและท่าทาง ➡️ รองรับ prompt ที่ละเอียด เช่น อายุ เพศ สถานที่ เวลา และเอฟเฟกต์ภาพ ➡️ สามารถใช้คำสั่งแก้ไขภาพ เช่น “เปลี่ยนพื้นหลังเป็นชายหาด” หรือ “ทำให้คนในภาพหัวเราะ” ➡️ YouTubers พบว่า Nano Banana เร็วและแม่นยำกว่า ChatGPT ในการเปลี่ยนชุดของบุคคล ➡️ ChatGPT อาจเปลี่ยนภาพทั้งใบหน้าแทนที่จะเปลี่ยนแค่ชุด ➡️ Nano Banana รองรับหลายสไตล์ภาพ รวมถึง photorealistic และ ultra-realistic ➡️ ใช้งานได้ผ่านเบราว์เซอร์หรือแอป Google Gemini บน iOS และ Android ➡️ รองรับการอัปโหลดภาพสูงสุด 10 รูปต่อ prompt https://www.slashgear.com/1995313/google-gemini-beats-chatgpt-nano-banana/
    WWW.SLASHGEAR.COM
    Gemini Just Dethroned ChatGPT Thanks To This New Fan-Favorite Feature - SlashGear
    Google Gemini recently released its new image generating tool, Nano Banana. Reviewers are saying it produces far more realistic images than ChatGPT.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 132 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Pixel 10 Pro Fold พังกลางคลิปทดสอบ” — เมื่อการงอเครื่องผิดทิศทางทำให้เกิดควันและความกังวลเรื่องความปลอดภัย

    Google Pixel 10 Pro Fold ซึ่งเป็นมือถือพับรุ่นล่าสุดจาก Google ได้รับความสนใจอย่างมากจากผู้ใช้และนักรีวิว โดยเฉพาะด้านซอฟต์แวร์ที่ผสาน AI ได้อย่างลงตัว แม้ฮาร์ดแวร์จะไม่หรูเท่า Galaxy Z Fold 7 แต่ก็ถือว่าแข็งแรงและใช้งานดี

    อย่างไรก็ตาม คลิปทดสอบความทนทานจากช่อง JerryRigEverything กลับสร้างความตกตะลึง เมื่อ Zack Nelson พยายามงอเครื่องย้อนกลับเพื่อทดสอบความแข็งแรงของบานพับ แล้วเกิดเหตุการณ์ไม่คาดคิด — เครื่องเริ่มปล่อยควันหนาออกมา ซึ่งเป็นครั้งแรกที่เกิดไฟไหม้ในคลิปทดสอบของเขา

    เหตุการณ์นี้เกิดจากแบตเตอรี่ที่ได้รับแรงกดผิดปกติ ซึ่งเป็นสิ่งที่ผู้ผลิตเตือนว่าอาจทำให้เกิดไฟไหม้หรือระเบิดได้ โดยเฉพาะเมื่อแบตเตอรี่ถูกเจาะหรือโดนความร้อนสูง

    แม้จะดูน่ากังวล แต่ผู้เชี่ยวชาญชี้ว่า การใช้งานจริงของผู้ใช้ทั่วไปไม่ควรทำให้เกิดเหตุการณ์แบบนี้ เพราะไม่มีใครงอเครื่องย้อนกลับแบบในคลิป และแบตเตอรี่ของ Pixel 10 Pro Fold ก็ไม่ได้มีปัญหาในกรณีใช้งานปกติ

    ข้อมูลในข่าว
    Pixel 10 Pro Fold เป็นมือถือพับรุ่นล่าสุดจาก Google
    คลิปทดสอบจาก JerryRigEverything ทำให้เครื่องปล่อยควันออกมา
    การงอเครื่องย้อนกลับทำให้แบตเตอรี่เสียหาย
    เป็นครั้งแรกที่เกิดไฟไหม้ในคลิปทดสอบของ Zack Nelson
    แบตเตอรี่ที่ถูกกดหรือเจาะอาจทำให้เกิดไฟไหม้หรือระเบิด
    Google ยังไม่ได้แสดงความเห็นอย่างเป็นทางการ
    ผู้ใช้ทั่วไปไม่ควรพบปัญหานี้ในการใช้งานปกติ
    Pixel 10 Pro Fold ได้รับคำชมเรื่องซอฟต์แวร์และ AI integration
    ผู้ทดสอบเปรียบเทียบกับ OnePlus Open ที่ยังทำงานได้ดีแม้เก็บไว้ 20 เดือน

    https://www.slashgear.com/1998186/pixel-10-pro-durability-test-failure-explained/
    🔥 “Pixel 10 Pro Fold พังกลางคลิปทดสอบ” — เมื่อการงอเครื่องผิดทิศทางทำให้เกิดควันและความกังวลเรื่องความปลอดภัย Google Pixel 10 Pro Fold ซึ่งเป็นมือถือพับรุ่นล่าสุดจาก Google ได้รับความสนใจอย่างมากจากผู้ใช้และนักรีวิว โดยเฉพาะด้านซอฟต์แวร์ที่ผสาน AI ได้อย่างลงตัว แม้ฮาร์ดแวร์จะไม่หรูเท่า Galaxy Z Fold 7 แต่ก็ถือว่าแข็งแรงและใช้งานดี อย่างไรก็ตาม คลิปทดสอบความทนทานจากช่อง JerryRigEverything กลับสร้างความตกตะลึง เมื่อ Zack Nelson พยายามงอเครื่องย้อนกลับเพื่อทดสอบความแข็งแรงของบานพับ แล้วเกิดเหตุการณ์ไม่คาดคิด — เครื่องเริ่มปล่อยควันหนาออกมา ซึ่งเป็นครั้งแรกที่เกิดไฟไหม้ในคลิปทดสอบของเขา เหตุการณ์นี้เกิดจากแบตเตอรี่ที่ได้รับแรงกดผิดปกติ ซึ่งเป็นสิ่งที่ผู้ผลิตเตือนว่าอาจทำให้เกิดไฟไหม้หรือระเบิดได้ โดยเฉพาะเมื่อแบตเตอรี่ถูกเจาะหรือโดนความร้อนสูง แม้จะดูน่ากังวล แต่ผู้เชี่ยวชาญชี้ว่า การใช้งานจริงของผู้ใช้ทั่วไปไม่ควรทำให้เกิดเหตุการณ์แบบนี้ เพราะไม่มีใครงอเครื่องย้อนกลับแบบในคลิป และแบตเตอรี่ของ Pixel 10 Pro Fold ก็ไม่ได้มีปัญหาในกรณีใช้งานปกติ ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Pixel 10 Pro Fold เป็นมือถือพับรุ่นล่าสุดจาก Google ➡️ คลิปทดสอบจาก JerryRigEverything ทำให้เครื่องปล่อยควันออกมา ➡️ การงอเครื่องย้อนกลับทำให้แบตเตอรี่เสียหาย ➡️ เป็นครั้งแรกที่เกิดไฟไหม้ในคลิปทดสอบของ Zack Nelson ➡️ แบตเตอรี่ที่ถูกกดหรือเจาะอาจทำให้เกิดไฟไหม้หรือระเบิด ➡️ Google ยังไม่ได้แสดงความเห็นอย่างเป็นทางการ ➡️ ผู้ใช้ทั่วไปไม่ควรพบปัญหานี้ในการใช้งานปกติ ➡️ Pixel 10 Pro Fold ได้รับคำชมเรื่องซอฟต์แวร์และ AI integration ➡️ ผู้ทดสอบเปรียบเทียบกับ OnePlus Open ที่ยังทำงานได้ดีแม้เก็บไว้ 20 เดือน https://www.slashgear.com/1998186/pixel-10-pro-durability-test-failure-explained/
    WWW.SLASHGEAR.COM
    Pixel 10 Pro Fold Durability Test Goes Up In Smoke. Does It Really Matter? - SlashGear
    It's not uncommon for users to test the durability of tech products on the market. However, this test on a Pixel 10 Pro didn't go as planned.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 73 มุมมอง 0 รีวิว
  • “Zed มาแล้วบน Windows!” — เปิดตัวเวอร์ชันเต็ม พร้อมฟีเจอร์เฉพาะแพลตฟอร์มและทีมพัฒนาเต็มเวลา

    เล่าเรื่องให้ฟัง: หลังจากเปิดให้ใช้งานบน macOS และ Linux มานาน วันนี้ Zed เปิดตัวเวอร์ชัน Windows อย่างเป็นทางการ โดยผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดได้ทั้งรุ่น stable และ preview ซึ่งจะได้รับฟีเจอร์ใหม่ล่วงหน้าหนึ่งสัปดาห์

    Zed ไม่ใช่แอป Electron แต่ใช้ DirectX 11 และ DirectWrite เพื่อให้การเรนเดอร์ภาพและข้อความสอดคล้องกับลักษณะของ Windows อย่างแท้จริง ทีมงานยังประกาศว่าจะมีทีม Windows เต็มเวลาเพื่อดูแลแพลตฟอร์มนี้โดยเฉพาะ

    ฟีเจอร์เด่นที่มาพร้อมเวอร์ชัน Windows ได้แก่:

    รองรับ WSL และ SSH remoting: เปิดโฟลเดอร์จาก WSL terminal หรือเชื่อมต่อเซิร์ฟเวอร์ Linux ได้โดยตรง
    ระบบ remote server เบาและเร็ว: ทำงานผ่าน wsl.exe หรือ ssh.exe รองรับการแก้ไขไฟล์, Git, terminal, task, language server และ debugger
    รองรับ extension เต็มรูปแบบ: ใช้ WebAssembly Components ผ่าน WASI โดยไม่ต้องแก้ไข path ระหว่าง Windows กับ Unix
    รองรับ AI agent และ ACP edit prediction: ใช้งาน Claude Code ได้เต็มรูปแบบบน Windows
    มีระบบ trial Zed Pro 14 วัน และสามารถใช้ API key ของตัวเองได้

    ทีมงานขอบคุณผู้ทดสอบช่วง Alpha และ Beta ที่ช่วยรายงานบั๊ก และขอรับฟัง feedback เพิ่มเติม โดยเฉพาะเรื่อง WSL workflow, IME, layout คีย์บอร์ด, multi-monitor และจอ 120–144Hz

    ข้อมูลในข่าว
    Zed เปิดตัวเวอร์ชัน Windows อย่างเป็นทางการ
    มีทั้งรุ่น stable และ preview ให้เลือกดาวน์โหลด
    ใช้ DirectX 11 และ DirectWrite เพื่อเรนเดอร์ภาพและข้อความ
    มีทีม Windows เต็มเวลาเพื่อดูแลแพลตฟอร์ม
    รองรับ WSL และ SSH remoting ผ่านระบบ remote server
    รองรับการแก้ไขไฟล์, Git, terminal, task, language server และ debugger
    Extension ใช้ WebAssembly Components ผ่าน WASI
    ไม่ต้องแก้ไข path ระหว่าง Windows กับ Unix
    รองรับ AI agent และ Claude Code ผ่าน ACP
    ทดลองใช้ Zed Pro ฟรี 14 วัน หรือใช้ API key ของตัวเอง
    ขอ feedback เพิ่มเติมจากผู้ใช้ Windows

    https://zed.dev/blog/zed-for-windows-is-here
    🪟 “Zed มาแล้วบน Windows!” — เปิดตัวเวอร์ชันเต็ม พร้อมฟีเจอร์เฉพาะแพลตฟอร์มและทีมพัฒนาเต็มเวลา เล่าเรื่องให้ฟัง: หลังจากเปิดให้ใช้งานบน macOS และ Linux มานาน วันนี้ Zed เปิดตัวเวอร์ชัน Windows อย่างเป็นทางการ โดยผู้ใช้สามารถดาวน์โหลดได้ทั้งรุ่น stable และ preview ซึ่งจะได้รับฟีเจอร์ใหม่ล่วงหน้าหนึ่งสัปดาห์ Zed ไม่ใช่แอป Electron แต่ใช้ DirectX 11 และ DirectWrite เพื่อให้การเรนเดอร์ภาพและข้อความสอดคล้องกับลักษณะของ Windows อย่างแท้จริง ทีมงานยังประกาศว่าจะมีทีม Windows เต็มเวลาเพื่อดูแลแพลตฟอร์มนี้โดยเฉพาะ ฟีเจอร์เด่นที่มาพร้อมเวอร์ชัน Windows ได้แก่: 🧩 รองรับ WSL และ SSH remoting: เปิดโฟลเดอร์จาก WSL terminal หรือเชื่อมต่อเซิร์ฟเวอร์ Linux ได้โดยตรง ⚙️ ระบบ remote server เบาและเร็ว: ทำงานผ่าน wsl.exe หรือ ssh.exe รองรับการแก้ไขไฟล์, Git, terminal, task, language server และ debugger 🧪 รองรับ extension เต็มรูปแบบ: ใช้ WebAssembly Components ผ่าน WASI โดยไม่ต้องแก้ไข path ระหว่าง Windows กับ Unix 🤖 รองรับ AI agent และ ACP edit prediction: ใช้งาน Claude Code ได้เต็มรูปแบบบน Windows 🧠 มีระบบ trial Zed Pro 14 วัน และสามารถใช้ API key ของตัวเองได้ ทีมงานขอบคุณผู้ทดสอบช่วง Alpha และ Beta ที่ช่วยรายงานบั๊ก และขอรับฟัง feedback เพิ่มเติม โดยเฉพาะเรื่อง WSL workflow, IME, layout คีย์บอร์ด, multi-monitor และจอ 120–144Hz ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ Zed เปิดตัวเวอร์ชัน Windows อย่างเป็นทางการ ➡️ มีทั้งรุ่น stable และ preview ให้เลือกดาวน์โหลด ➡️ ใช้ DirectX 11 และ DirectWrite เพื่อเรนเดอร์ภาพและข้อความ ➡️ มีทีม Windows เต็มเวลาเพื่อดูแลแพลตฟอร์ม ➡️ รองรับ WSL และ SSH remoting ผ่านระบบ remote server ➡️ รองรับการแก้ไขไฟล์, Git, terminal, task, language server และ debugger ➡️ Extension ใช้ WebAssembly Components ผ่าน WASI ➡️ ไม่ต้องแก้ไข path ระหว่าง Windows กับ Unix ➡️ รองรับ AI agent และ Claude Code ผ่าน ACP ➡️ ทดลองใช้ Zed Pro ฟรี 14 วัน หรือใช้ API key ของตัวเอง ➡️ ขอ feedback เพิ่มเติมจากผู้ใช้ Windows https://zed.dev/blog/zed-for-windows-is-here
    ZED.DEV
    Windows When? Windows Now - Zed Blog
    From the Zed Blog: Zed for Windows is finally here. Download it today.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 97 มุมมอง 0 รีวิว
  • “GNOME 49.1 มาแล้ว!” — อัปเดตครั้งใหญ่เพื่อความเสถียร ความเข้าถึง และประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น

    GNOME Project ได้ปล่อย GNOME 49.1 ซึ่งเป็นอัปเดตแรกของซีรีส์ GNOME 49 “Brescia” โดยเน้นการแก้ไขบั๊กและปรับปรุงประสบการณ์ใช้งานในหลายส่วนของเดสก์ท็อป รวมถึง Nautilus, Epiphany, GNOME Shell, Mutter, Orca และ GNOME Software

    การเปลี่ยนแปลงสำคัญ ได้แก่:
    ปรับปรุง UI การจับภาพหน้าจอให้เข้าถึงง่ายขึ้น
    รองรับการพิมพ์ภาษาฮินดีแบบ Bolnagri บนคีย์บอร์ดจอสัมผัส
    ปรับปรุงไอคอนการเข้าถึงบนหน้าจอล็อกอิน
    แก้ไขปัญหาการแจ้งเตือนอัปเดตใน GNOME Software
    แก้ไขบั๊กที่ทำให้เกิด zombie process จาก gnome-session
    แก้ไขปัญหาโฟกัสคีย์บอร์ดใน Activities Overview
    แก้ไขปัญหา GTK popover submenu ที่ทำให้แอปค้าง
    แก้ไขปัญหาหน้าต่าง maximized ล้นใต้ panel
    แก้ไขการสลับ layout คีย์บอร์ดผ่าน xkb-options

    ใน Nautilus (Files):
    แก้ไขการ crash จาก callback ภายใน
    แก้ไขการ paste รูปภาพขนาดใหญ่
    ปรับปรุง contrast ของรายการที่ถูก cut
    แก้ไขการโฟกัสในหน้าต่างเลือกแอปเริ่มต้น
    แก้ไข sidebar drag-and-drop และการทดสอบ archive ที่ใช้เวลานาน

    ใน Epiphany (GNOME Web):
    ปรับปรุง address bar และ dropdown behavior
    แก้ไขการแสดงผลตัวอักษร non-Latin
    เพิ่ม OpenSearch ให้ DuckDuckGo, Bing และ Google
    แก้ไข caret position หลัง Ctrl+K
    แก้ไข favicon ที่มีพื้นหลังดำให้โปร่งใส

    ใน Orca (screen reader):
    เพิ่มการควบคุม caret สำหรับทุก text object
    เพิ่มคำสั่งใหม่ผ่าน D-Bus Remote Controller
    ปรับปรุงการอ่าน voice name และการจัดเรียงใน Preferences
    เพิ่ม OnlyShowIn=GNOME ให้ Orca autostart ได้ในเวอร์ชันเก่า

    GNOME Control Center ก็ได้รับการปรับปรุงหลาย panels เช่น Appearance, Date & Time, Mouse, Network, Users และ Wacom ส่วน GNOME Display Manager (GDM) ได้รับ hotfix สำหรับบั๊กที่ทำให้ GNOME Shell ค้าง และการตรวจสอบ Wayland ที่ผิดพลาด

    ข้อมูลในข่าว
    GNOME 49.1 เป็นอัปเดตแรกของซีรีส์ GNOME 49 “Brescia”
    ปรับปรุง accessibility, multi-touch, และการจัดการคีย์บอร์ด
    แก้ไข zombie process จาก gnome-session
    Nautilus ได้รับการแก้ไขหลายจุด เช่น paste รูปภาพ, contrast, drag-and-drop
    Epiphany ปรับปรุง address bar, dropdown, และรองรับ OpenSearch
    Orca เพิ่ม caret navigation และปรับปรุง voice name presentation
    GNOME Software แก้ไขการแจ้งเตือนอัปเดต
    GNOME Control Center ปรับปรุงหลาย panels
    GDM ได้รับ hotfix สำหรับบั๊กที่ทำให้ GNOME Shell ค้าง

    https://9to5linux.com/gnome-49-1-desktop-released-with-various-improvements-and-bug-fixes
    🖥️ “GNOME 49.1 มาแล้ว!” — อัปเดตครั้งใหญ่เพื่อความเสถียร ความเข้าถึง และประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น GNOME Project ได้ปล่อย GNOME 49.1 ซึ่งเป็นอัปเดตแรกของซีรีส์ GNOME 49 “Brescia” โดยเน้นการแก้ไขบั๊กและปรับปรุงประสบการณ์ใช้งานในหลายส่วนของเดสก์ท็อป รวมถึง Nautilus, Epiphany, GNOME Shell, Mutter, Orca และ GNOME Software การเปลี่ยนแปลงสำคัญ ได้แก่: ⭐ ปรับปรุง UI การจับภาพหน้าจอให้เข้าถึงง่ายขึ้น ⭐ รองรับการพิมพ์ภาษาฮินดีแบบ Bolnagri บนคีย์บอร์ดจอสัมผัส ⭐ ปรับปรุงไอคอนการเข้าถึงบนหน้าจอล็อกอิน ⭐ แก้ไขปัญหาการแจ้งเตือนอัปเดตใน GNOME Software ⭐ แก้ไขบั๊กที่ทำให้เกิด zombie process จาก gnome-session ⭐ แก้ไขปัญหาโฟกัสคีย์บอร์ดใน Activities Overview ⭐ แก้ไขปัญหา GTK popover submenu ที่ทำให้แอปค้าง ⭐ แก้ไขปัญหาหน้าต่าง maximized ล้นใต้ panel ⭐ แก้ไขการสลับ layout คีย์บอร์ดผ่าน xkb-options ใน Nautilus (Files): 🗃️ แก้ไขการ crash จาก callback ภายใน 🗃️ แก้ไขการ paste รูปภาพขนาดใหญ่ 🗃️ ปรับปรุง contrast ของรายการที่ถูก cut 🗃️ แก้ไขการโฟกัสในหน้าต่างเลือกแอปเริ่มต้น 🗃️ แก้ไข sidebar drag-and-drop และการทดสอบ archive ที่ใช้เวลานาน ใน Epiphany (GNOME Web): 🌐 ปรับปรุง address bar และ dropdown behavior 🌐 แก้ไขการแสดงผลตัวอักษร non-Latin 🌐 เพิ่ม OpenSearch ให้ DuckDuckGo, Bing และ Google 🌐 แก้ไข caret position หลัง Ctrl+K 🌐 แก้ไข favicon ที่มีพื้นหลังดำให้โปร่งใส ใน Orca (screen reader): 🔊 เพิ่มการควบคุม caret สำหรับทุก text object 🔊 เพิ่มคำสั่งใหม่ผ่าน D-Bus Remote Controller 🔊 ปรับปรุงการอ่าน voice name และการจัดเรียงใน Preferences 🔊 เพิ่ม OnlyShowIn=GNOME ให้ Orca autostart ได้ในเวอร์ชันเก่า GNOME Control Center ก็ได้รับการปรับปรุงหลาย panels เช่น Appearance, Date & Time, Mouse, Network, Users และ Wacom ส่วน GNOME Display Manager (GDM) ได้รับ hotfix สำหรับบั๊กที่ทำให้ GNOME Shell ค้าง และการตรวจสอบ Wayland ที่ผิดพลาด ✅ ข้อมูลในข่าว ➡️ GNOME 49.1 เป็นอัปเดตแรกของซีรีส์ GNOME 49 “Brescia” ➡️ ปรับปรุง accessibility, multi-touch, และการจัดการคีย์บอร์ด ➡️ แก้ไข zombie process จาก gnome-session ➡️ Nautilus ได้รับการแก้ไขหลายจุด เช่น paste รูปภาพ, contrast, drag-and-drop ➡️ Epiphany ปรับปรุง address bar, dropdown, และรองรับ OpenSearch ➡️ Orca เพิ่ม caret navigation และปรับปรุง voice name presentation ➡️ GNOME Software แก้ไขการแจ้งเตือนอัปเดต ➡️ GNOME Control Center ปรับปรุงหลาย panels ➡️ GDM ได้รับ hotfix สำหรับบั๊กที่ทำให้ GNOME Shell ค้าง https://9to5linux.com/gnome-49-1-desktop-released-with-various-improvements-and-bug-fixes
    9TO5LINUX.COM
    GNOME 49.1 Desktop Released with Various Improvements and Bug Fixes - 9to5Linux
    GNOME 49.1 is now available as the first point release to the latest GNOME 49 desktop environment series with various bug fixes.
    0 ความคิดเห็น 0 การแบ่งปัน 126 มุมมอง 0 รีวิว
Pages Boosts