🛠️ หัวข้อข่าว: “แฮกพลัง RTX 4090 โน้ตบุ๊กด้วยชุนต์ม็อด ดันทะลุขีดจำกัด แซงหน้า RTX 5090!” วันนี้มีเรื่องเล่าจากโลกของเกมเมอร์สายฮาร์ดคอร์ ที่ไม่ยอมให้ข้อจำกัดของฮาร์ดแวร์มาขวางความแรง! ผู้ใช้ Reddit นามว่า “u/thatavidreadertrue” ได้ทำการ “ชุนต์ม็อด” กับโน้ตบุ๊ก ASUS ROG Zephyrus M16 ที่ใช้ GPU RTX 4090 เพื่อปลดล็อกพลังที่ซ่อนอยู่ และผลลัพธ์คือ…แรงทะลุเพดาน แซง RTX 5090 ไปแบบไม่เกรงใจ! ชุนต์ม็อดคือการปรับแต่งวงจรไฟฟ้า โดยการเพิ่มตัวต้านทานขนาดเล็ก (1 mΩ) เข้าไปคู่ขนานกับตัวเดิม (5 mΩ) ทำให้ GPU เข้าใจผิดว่าตัวเองใช้ไฟน้อยลง ทั้งที่จริงแล้วมันดูดไฟถึง 240W จากเดิมที่จำกัดไว้แค่ 150W! ผลคือ GPU สามารถเร่งความเร็วได้มากขึ้นโดยไม่ถูกจำกัดจากเฟิร์มแวร์ แม้จะไม่มีการทดสอบเกมจริง แต่ผล Benchmark ก็ชัดเจนว่า RTX 4090 ที่ผ่านการม็อดสามารถแซง RTX 5090 ได้ในหลายการทดสอบ เช่น Solar Bay Extreme ที่ได้คะแนนสูงกว่าถึง 7.6% และเหนือกว่า RTX 4090 รุ่นเดิมถึง 35.5% เพื่อรับมือกับความร้อนที่เพิ่มขึ้น เจ้าของเครื่องได้เปลี่ยนวัสดุระบายความร้อนเป็น PTM7950 และ Upsiren UX Pro Ultra พร้อมกับ undervolt GPU ให้ใช้ไฟต่ำลงเพื่อความปลอดภัย ที่น่าสนใจคือ โน้ตบุ๊กเครื่องนี้ซื้อจากตลาดมือสองในราคาแค่ $1600! เมื่อเทียบกับประสิทธิภาพที่ได้ ถือว่าเป็น “ดีลเทพ” สำหรับสายโมดิฟาย ✅ การม็อดชุนต์ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ GPU ➡️ ลดค่าความต้านทานจาก 5 mΩ เหลือ 0.83 mΩ ➡️ GPU เข้าใจผิดว่าตัวเองใช้ไฟน้อยลง ทำให้เร่งความเร็วได้มากขึ้น ➡️ จาก 150W TGP กลายเป็นการใช้ไฟจริงถึง 240W ✅ ผล Benchmark แสดงให้เห็นถึงความแรงที่เพิ่มขึ้น ➡️ Solar Bay Extreme สูงกว่า RTX 5090 ถึง 7.6% ➡️ สูงกว่า RTX 4090 รุ่นเดิมถึง 35.5% ➡️ คะแนนเฉลี่ยสูงขึ้นเกือบ 20% เมื่อเทียบกับรุ่นเดิม ✅ การจัดการความร้อนหลังม็อด ➡️ ใช้ PTM7950 และ Upsiren UX Pro Ultra แทนของเดิม ➡️ GPU อยู่ที่ 80–84°C โดยไม่ throttle ➡️ CPU ร้อนถึง 90°C แต่ยังควบคุมได้ ✅ การ undervolt เพื่อความปลอดภัย ➡️ จำกัดแรงดันไฟฟ้าไว้ที่ 800mV ขณะเล่นเกม ➡️ ลดความเสี่ยงจากการเร่งความเร็วเกินขีดจำกัด ✅ ความคุ้มค่าด้านราคา ➡️ ซื้อเครื่องมือสองในราคา $1600 ➡️ หลังม็อดแล้วแรงกว่า RTX 5090 ที่ราคาสูงกว่า ‼️ การม็อดชุนต์มีความเสี่ยงสูง ⛔ อาจทำให้เครื่องเสียหายถาวร หากทำไม่ถูกต้อง ⛔ อุปกรณ์ไม่ได้ออกแบบมาให้ใช้ไฟเกินขีดจำกัด ‼️ ความร้อนที่เพิ่มขึ้นต้องจัดการอย่างเหมาะสม ⛔ หากระบายความร้อนไม่ดี อาจเกิดการ throttle หรือ shutdown ⛔ อุณหภูมิ CPU ที่สูงอาจส่งผลต่ออายุการใช้งาน ‼️ การ undervolt ต้องทำอย่างระมัดระวัง ⛔ หากตั้งค่าผิด อาจทำให้ระบบไม่เสถียรหรือค้าง https://www.tomshardware.com/laptops/gaming-laptops/rtx-4090-laptop-gpu-gets-20-percent-performance-boost-after-shunt-mod-consuming-up-to-240w-reduced-resistance-means-it-also-beats-the-mobile-rtx-5090-on-average

เปิดตำราสายดาร์ก ถอดรหัส 'คำสาป ๗ ประการ' เสมือนถูกร่ายขึ้นมาพันธนาการนักเขียนมือใหม่ ลองดูสิว่า ... คุณกำลังติดอยู่ในคำสาปข้อไหน? --------- ♦️คำสาปที่ ๑. ความกลัวว่าจะเขียนได้ไม่ดีพอ (Imposter Syndrome)♦️ อาการทางจิตวิทยา: นี่คือความกลัวที่พบบ่อยที่สุด นักเขียนมือใหม่มักจะเปรียบเทียบผลงานร่างแรกที่ยังไม่สมบูรณ์ของตัวเองกับผลงานที่ตีพิมพ์และขัดเกลามาอย่างดีของนักเขียนมืออาชีพ ทำให้เกิดความรู้สึกว่าตัวเองเป็น "ตัวปลอม" ไม่เก่งจริง และความสามารถยังไม่ถึงขั้น ความคิดนี้บั่นทอนความมั่นใจและอาจทำให้หยุดเขียนไปกลางคัน --------- ♦️คำสาปที่ ๒. ความกลัวคำวิจารณ์ (Fear of Criticism)♦️ อาการทางจิตวิทยา: งานเขียนเป็นสิ่งที่ออกมาจากความคิดและจิตใจของผู้เขียนโดยตรง การถูกวิจารณ์งานเขียนจึงให้ความรู้สึกเหมือนถูกวิจารณ์ตัวตนของตัวเองไปด้วย ความกลัวที่จะถูกปฏิเสธ ถูกหัวเราะเยาะ หรือถูกมองว่าไม่มีความสามารถ ทำให้นักเขียนจำนวนมากไม่กล้าแบ่งปันผลงานให้ใครอ่าน และเก็บมันไว้กับตัวเอง --------- ♦️คำสาปที่ ๓. ความกลัวหน้ากระดาษเปล่า (Fear of the Blank Page)♦️ อาการทางจิตวิทยา: การเผชิญหน้ากับความว่างเปล่าที่ต้องเติมเต็มให้ได้นั้นสร้างแรงกดดันมหาศาล มันคือความกลัวที่จะเริ่มต้นไม่ได้ กลัวว่าจะเขียนประโยคแรกได้ไม่ดีพอ หรือกลัวว่าความคิดจะตีบตัน ความคาดหวังที่จะต้องเขียนให้ "สมบูรณ์แบบ" ตั้งแต่แรกเป็นอัมพาตทางความคิดที่ทำให้นักเขียนไม่กล้าลงมือ --------- ♦️คำสาปที่ ๔. ความกลัวว่าไอเดียของเราไม่น่าสนใจหรือไม่ใช่เรื่องใหม่ (Fear of Unoriginality) ♦️ อาการทางจิตวิทยา: ในโลกที่เต็มไปด้วยเรื่องเล่าและข้อมูลข่าวสาร นักเขียนมือใหม่มักจะกังวลว่าพล็อตหรือแนวคิดของตัวเองนั้นซ้ำกับคนอื่น หรือไม่น่าสนใจพอที่จะดึงดูดผู้อ่านได้ ความกลัวนี้เกิดจากการขาดความเชื่อมั่นในมุมมองที่เป็นเอกลักษณ์ของตนเอง และมักจะจบลงด้วยการล้มเลิกความคิดไปก่อนที่จะได้พัฒนาต่อ --------- ♦️คำสาปที่ ๕. ความกลัวความล้มเหลว (Fear of Failure)♦️ อาการทางจิตวิทยา: ความกลัวนี้มีหลายมิติ เช่น กลัวว่าจะเขียนไม่จบ, กลัวว่าจะไม่มีใครอ่าน, กลัวว่าจะไม่ได้รับการตีพิมพ์ การลงทุนลงแรงและเวลาไปกับบางสิ่งที่ไม่รับประกันผลตอบแทนเป็นเรื่องที่น่ากลัว ความคิดที่ว่า "ถ้ามันล้มเหลวขึ้นมา เวลาที่เสียไปจะสูญเปล่า" เป็นกำแพงขนาดใหญ่ที่ขวางกั้นการลงมือทำ --------- ♦️คำสาปที่ ๖. ความกลัวการเปิดเผยตัวตน (Fear of Vulnerability)♦️ อาการทางจิตวิทยา: งานเขียนที่ดีมักจะสะท้อนความรู้สึกนึกคิด ความเชื่อ หรือประสบการณ์ส่วนตัวของผู้เขียน การนำสิ่งเหล่านี้ออกมาสู่สาธารณะเปรียบเสมือนการเปลือยเปล่าทางความคิดและอารมณ์ นักเขียนอาจกลัวว่าผู้อื่นจะตัดสินตัวตนของพวกเขาผ่านงานเขียนนั้นๆ ทำให้ไม่กล้าที่จะเขียนอย่างตรงไปตรงมาและลึกซึ้ง --------- ♦️คำสาปที่ ๗. ความกลัวว่าจะทำได้ไม่ดีเท่าที่จินตนาการไว้ (Fear of Imperfection)♦️ อาการทางจิตวิทยา: นักเขียนมักจะมีภาพเรื่องราวที่สมบูรณ์แบบและยิ่งใหญ่อยู่ในหัว แต่เมื่อเริ่มถ่ายทอดออกมาเป็นตัวอักษร กลับพบว่ามันไม่ดีเท่าที่คิดไว้ ช่องว่างระหว่าง "จินตนาการ" กับ "ความเป็นจริงบนหน้ากระดาษ" นี้สร้างความผิดหวังและท้อแท้ ทำให้นักเขียนรู้สึกว่าตัวเองไม่มีความสามารถพอที่จะทำให้เรื่องราวในหัวกลายเป็นจริงได้ --------- ถ้าอ่านมาถึงประโยคนี้ คุณน่าจะเริ่มจะหาทางทำลายคำสาปได้แล้ว ... คาถาทรงพลังที่สุดเพียงบทเดียว นั่นคือ 'การลงมือเขียน' ถึงเวลาสารภาพ กระซิบมาหน่อยสิคะว่า 'คำสาป' ข้อไหนที่พันธนาการคุณไว้แน่นที่สุด? บางทีการเผยความลับ อาจเป็นก้าวแรกของการถอนคำสาปก็ได้ ❤️ #นักเขียน #นักเขียนนิยาย #นักเขียนมือใหม่ #นิยาย #เรื่องสั้น #นามปากกาฌาณินน์ #ฌาณินน์ #จิตวิทยา #บันทึกของฉัน #แรงบันดาลใจนักเขียน

😺 "ภาพนิ่งที่ขยับได้: เบื้องหลังมายากลของวิดีโอในยุคกราฟิกการ์ดครองโลก" เรื่องเล่าจากอดีตของ Raymond Chen นักพัฒนาระบบ Windows ที่เผยเบื้องหลังเทคนิคการแสดงผลวิดีโอในยุคก่อน Windows XP ซึ่งทำให้เกิดปรากฏการณ์สุดแปลก—เมื่อคุณจับภาพหน้าจอจากวิดีโอ แล้วเปิดในโปรแกรม Paint ภาพนิ่งนั้นกลับขยับได้ราวกับมีชีวิต! Chen อธิบายว่าเทคนิคนี้เกิดจากการใช้ “overlay surfaces” หรือพื้นผิวกราฟิกพิเศษที่ทำงานร่วมกับกราฟิกการ์ดโดยตรง โดยวิดีโอไม่ได้ถูกวาดลงบนหน้าจอจริง แต่ถูกวาดลงบนพื้นผิวที่แชร์กับการ์ดจอ แล้วใช้เทคนิค “chroma key” หรือการแทนที่สี (เช่น สีเขียว) ด้วยภาพวิดีโอที่กำลังเล่นอยู่ เมื่อคุณจับภาพหน้าจอในขณะที่ overlay ยังทำงานอยู่ ภาพที่ได้จะมีพื้นที่สีเขียวแทนตำแหน่งวิดีโอ และหากเปิดภาพนั้นใน Paint แล้ววางไว้ตรงตำแหน่งเดิมที่ overlay ทำงานอยู่ วิดีโอจะยังคงแสดงผลผ่านพื้นที่สีเขียวในภาพนิ่งนั้น—ราวกับภาพนิ่งกลายเป็นวิดีโอ! เทคนิคนี้มีข้อดีหลายอย่าง เช่น การลดการแปลงรูปแบบพิกเซล และการอัปเดตภาพวิดีโอโดยไม่ต้องผ่านการวาดใหม่ทั้งหมด ทำให้สามารถแสดงผลวิดีโอได้ลื่นไหลแม้ UI จะช้า แต่ก็มีข้อเสีย เช่น การแสดงผลผิดพลาดเมื่อมีหน้าต่างอื่นที่มีสีเขียวซ้อนทับ หรือการจำกัดจำนวน overlay ที่การ์ดจอรองรับ ในยุคปัจจุบัน เทคนิคนี้ถูกแทนที่ด้วยระบบ “desktop compositor” ที่รวมภาพจากหลายหน้าต่างเข้าด้วยกันอย่างแม่นยำและลื่นไหลมากขึ้น โดยไม่ต้องพึ่ง overlay อีกต่อไป ✅ เทคนิค overlay video rendering ➡️ ใช้พื้นผิวกราฟิกพิเศษร่วมกับการ์ดจอเพื่อแสดงวิดีโอ ➡️ วิดีโอไม่ได้ถูกวาดลงบนหน้าจอโดยตรง แต่ใช้การแทนที่สี (chroma key) เช่น สีเขียว ➡️ ทำให้สามารถแสดงวิดีโอได้ลื่นไหลแม้ UI จะช้า ✅ ปรากฏการณ์ภาพนิ่งที่ขยับได้ ➡️ เกิดจากการจับภาพหน้าจอขณะ overlay ยังทำงานอยู่ ➡️ หากเปิดภาพในตำแหน่งเดิมที่ overlay ทำงาน วิดีโอจะยังแสดงผลผ่านพื้นที่สีเขียวในภาพนิ่ง ✅ ข้อดีของ overlay ➡️ ลดการแปลงรูปแบบพิกเซล ➡️ อัปเดตภาพวิดีโอได้เร็วโดยไม่ต้องวาดใหม่ ➡️ รองรับการแสดงผลแบบ 60 fps จาก background thread ‼️ ข้อจำกัดและปัญหาของ overlay ⛔ หากหน้าต่างอื่นมีสีเขียวซ้อนทับ อาจแสดงวิดีโอผิดตำแหน่ง ⛔ การเคลื่อนย้ายหน้าต่างวิดีโออาจทำให้ overlay ตามไม่ทัน เกิดการกระตุก ⛔ จำนวน overlay ที่การ์ดจอรองรับมีจำกัด ✅ เทคโนโลยีปัจจุบัน: desktop compositor ➡️ รวมภาพจากหลายหน้าต่างเข้าด้วยกันอย่างแม่นยำ ➡️ รองรับการเปลี่ยนขนาดและตำแหน่งของวิดีโออัตโนมัติ ➡️ ไม่ต้องพึ่ง overlay อีกต่อไป ✅ สาระเพิ่มเติม: Chroma key ในวงการภาพยนตร์ ➡️ เทคนิคเดียวกันนี้ใช้ในสตูดิโอถ่ายทำ เช่น การแทนที่ฉากหลังสีเขียวด้วยภาพอื่น ➡️ เป็นพื้นฐานของการสร้างฉากเสมือนในภาพยนตร์และรายการข่าว https://devblogs.microsoft.com/oldnewthing/20251014-00/?p=111681

เหรียญพระคู่ หลวงพ่อโต พระครูวุฒิธรรมญาณ วัดไทรห้อย จ.พัทลุง ปี2536 เหรียญพระคู่ หลวงพ่อโต พระครูวุฒิธรรมญาณ เนื้อกะไหล่ทอง (หายาก) วัดไทรห้อย อ.เมือง จ.พัทลุง ปี2536 // พระดีพิธีใหญ่ เก็ยเก่าเดิมๆ //เหรียญสถาพสวยยมาก พระสถาพสมบูรณ์ หายากก พระไม่ถูกใช้ครับ @"รับประกันพระแท้ตลอดชีพ" ** พุทธคุณการปกป้องคุ้มครองให้แคล้วคลาดปลอดภัยจากภยันตรายต่างๆ ป้องกันสิ่งชั่วร้าย เมตตามหานิยม ส่งเสริมด้านการค้าขาย โชคลาภ และเป็นมหาอุด ** ** เหรียญพระคู่ หลวงพ่อโต พระครูวุฒิธรรมญาณ วัดไทรห้อย จ.พัทลุง ปี2536 ซึ่งเหรียญนี้จัดสร้างขึ้น เพื่อหาเงินสร้างอุโบสถเมื่อปี พ.ศ. 2536 ส่วน หลวงพ่อโต โชติโก ท่านได้สิ้นบุญ เมื่อปี พ.ศ. 2499 ส่วนพระครูวุฒิธรรมญาณ ท่านได้สิ้นบุญ เมื่อปี พ.ศ. 2531 พระอาจารย์ทั้ง 2 รูปนี้ เป็นเ้จ้าอาวาสวัดไทรห้อยด้วยกันทั้งคู่ ไม่มีเรื่องเล่าอิทธิฤทธิ์ปาฎิหารย์ใดๆ ทั้งสิ้น แต่ที่ได้มีการจัดสร้าง เพราะเนื่องมาจากศีลวัตรที่ดีงามของพระอาจารย์เอง จึงทำให้เป็นที่เคารพนับถือของชาวบ้านละแวกวัดไทรห้อยนั่นเอง ** ** พระสถาพสวยมาก พระดูง่าย พระสถาพสมบูรณ์ หายากก พระไม่ถูกใช้ครับ ช่องทางติดต่อ LINE 0881915131 โทรศัพท์ 0881915131

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

แคมโบเดียเนสส์ รายงานในเหตุปะทะตามแนวชายแดนกัมพูชาและไทยเมื่อช่วงปลายเดือนกรกฏาคม ไม่ใช่แค่การต่อสู้กันด้วยปืนใหญ่และแสนยานุภาพทางอากาศเท่านั้น แต่มันยังเป็นการสู้รบกันในหนังสือพิมพ์ หน้าจอโทรทัศน์และทั่วสื่อสังคมออนไลน์ พร้อมส่งเสียงโวยสื่อระดับโลกทั้งหลาย ให้ความสำคัญกับเรื่องเล่าของไทยมากกว่า และประชาชนคนไทยก็เชื่อตามนิยายคำบอกเล่าเหล่านั้น อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000093264 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด

แคมโบเดียเนสส์ รายงานในเหตุปะทะตามแนวชายแดนกัมพูชาและไทยเมื่อช่วงปลายเดือนกรกฏาคม ไม่ใช่แค่การต่อสู้กันด้วยปืนใหญ่และแสนยานุภาพทางอากาศเท่านั้น แต่มันยังเป็นการสู้รบกันในหนังสือพิมพ์ หน้าจอโทรทัศน์และทั่วสื่อสังคมออนไลน์ พร้อมส่งเสียงโวยสื่อระดับโลกทั้งหลาย ให้ความสำคัญกับเรื่องเล่าของไทยมากกว่า และประชาชนคนไทยก็เชื่อตามนิยายคำบอกเล่าเหล่านั้น . อ่านเพิ่มเติม..https://sondhitalk.com/detail/9680000093278 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

เดินสายต่อเนื่อง! แม่ทัพภาคที่ 2 บุก รร.อุดรพิทยานุกูล บรรยายพิเศษ “เรื่องเล่าจากแนวหน้า” ให้กำลังใจกับครอบครัววีรบุรุษ จ่าสิบเอกพิเศษ ธีระยุทธ สีจุ้ยจ้าย ที่เสียสละชีวิตเพื่อประเทศชาติ และพิเศษสุด โชว์ลูกคอร้องเพลงมนต์แคน แก่นคุณให้เด็กๆฟังตามคำร้องขออีกด้วย อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000089594 #News1live #News1 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

แม่ทัพภาคที่ 2 บรรยายพิเศษ ‘เรื่องเล่าจากแนวหน้า’ แก่นักเรียนสตรีราชินูทิศอุดรธานี ย้ำยังต้องปิดด่าน จะเปิดได้หลังหยุดยิงและเจรจาระดับรัฐบาลเสร็จสิ้น ฝากข้อคิดเยาวชนสามสถาบันหลัก “ชาติ ศาสนา พระมหากษัตริย์” ต้องคงอยู่คู่กับประเทศไทย ตบท้ายโชว์ลูกคอเพลง ‘สายโลหิต’ เรียกเสียงกรี๊ดนักศึกษา อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000088707 #News1live #News1 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

🎙️ เรื่องเล่าจากคำถามธรรมดา “วันนี้มีนัดอะไรบ้าง?” สู่การรั่วไหลของอีเมลส่วนตัว เมื่อ OpenAI เปิดตัวฟีเจอร์ใหม่ใน ChatGPT ที่สามารถเชื่อมต่อกับ Gmail, Google Calendar และ Google Contacts ได้โดยตรง ผู้ใช้สามารถถามคำถามอย่าง “วันนี้มีอะไรในปฏิทิน?” แล้ว ChatGPT จะดึงข้อมูลจากบัญชี Google มาแสดงให้ทันทีโดยไม่ต้องเลือกแหล่งข้อมูลทุกครั้ง แต่ Eito Miyamura นักวิจัยด้านความปลอดภัยได้แสดงให้เห็นว่า หากมีผู้ไม่หวังดีส่งคำเชิญใน Google Calendar ที่ฝังคำสั่งลับไว้ เช่น “ค้นหาอีเมลเกี่ยวกับบัญชีธนาคาร” แล้วผู้ใช้ถาม ChatGPT เกี่ยวกับปฏิทินของตน ระบบจะอ่านคำเชิญนั้นและอาจทำตามคำสั่งโดยไม่รู้ตัว—นี่คือสิ่งที่เรียกว่า “indirect prompt injection” การโจมตีนี้ไม่ต้องใช้การแฮกบัญชีเลย เพียงแค่รู้ที่อยู่อีเมลของเหยื่อก็สามารถส่งคำเชิญที่มีคำสั่งแฝงไปยังปฏิทินของเหยื่อได้ และเมื่อ ChatGPT ได้รับอนุญาตให้เข้าถึง Google Calendar แล้ว มันก็จะอ่านคำเชิญนั้นและอาจทำตามคำสั่งที่ฝังไว้ แม้ OpenAI จะมีเอกสารช่วยเหลือที่ระบุว่าผู้ใช้สามารถปิดการเชื่อมต่ออัตโนมัติได้ แต่ฟีเจอร์นี้เปิดใช้งานโดยค่าเริ่มต้นหลังการอนุญาต และผู้ใช้ทั่วไปอาจไม่รู้ว่าคำเชิญในปฏิทินสามารถเป็นช่องทางโจมตีได้ ✅ ฟีเจอร์เชื่อมต่อ Google ใน ChatGPT ➡️ เปิดให้ผู้ใช้ Plus และ Pro เชื่อมต่อ Gmail, Calendar, Contacts ➡️ สามารถดึงข้อมูลจาก Google โดยอัตโนมัติหลังการอนุญาต ➡️ ใช้ Model Context Protocol (MCP) เพื่ออ่านข้อมูลจากแหล่งภายนอก ✅ รูปแบบการโจมตีแบบ prompt injection ➡️ ใช้คำเชิญใน Google Calendar ที่ฝังคำสั่งไว้ ➡️ เมื่อผู้ใช้ถาม ChatGPT ระบบจะอ่านคำเชิญและทำตามคำสั่ง ➡️ ไม่ต้องแฮกบัญชี เพียงแค่รู้ที่อยู่อีเมลของเหยื่อ ✅ การป้องกันเบื้องต้น ➡️ ผู้ใช้สามารถปิดการเชื่อมต่ออัตโนมัติใน Settings ➡️ Google Calendar มีตัวเลือกให้แสดงเฉพาะคำเชิญจากผู้ส่งที่รู้จัก ➡️ ผู้ดูแลระบบ Google Workspace สามารถตั้งค่าความปลอดภัยระดับองค์กร ✅ ตัวอย่างการโจมตีในระบบอื่น ➡️ นักวิจัยเคยแสดงให้เห็นว่า Google Gemini สามารถถูกควบคุมผ่านคำเชิญ ➡️ เอกสาร “Invitation Is All You Need” อธิบายการโจมตีแบบเดียวกัน ➡️ การโจมตีแบบนี้สามารถใช้ควบคุมอุปกรณ์ smart-home หรือขโมยข้อมูล https://www.tomshardware.com/tech-industry/cyber-security/researcher-shows-how-comprimised-calendar-invite-can-hijack-chatgpt

🎙️ เรื่องเล่าจากเทปแม่เหล็กถึงเทปพันธุกรรม: เมื่อ DNA กลายเป็นสื่อบันทึกข้อมูลแห่งอนาคต ทีมนักวิจัยจาก SUSTech และ Shanghai Jiao Tong University ได้พัฒนา “DNA cassette tape drive” ที่รวมความทนทานของ DNA เข้ากับความสามารถในการจัดการของเทปแม่เหล็กแบบเก่า โดยใช้เส้นฟิล์มโพลีเอสเตอร์-ไนลอนขนาด 3.5 มม. ที่มีบาร์โค้ดความหนาแน่นสูงเป็นตำแหน่งไฟล์ และสามารถหมุนได้เหมือนเทปจริง ข้อมูลถูกเข้ารหัสลงในสาย DNA สังเคราะห์ แล้วบรรจุลงในเทปผ่านระบบจัดการของเหลวภายในเครื่องขนาดเท่ากล่องข้าว ซึ่งมีมอเตอร์, ไมโครคอนโทรลเลอร์ และเครื่องอ่านบาร์โค้ดแบบออปติคัล การอ่านข้อมูลใช้การ sequencing ส่วนการเขียนใช้การสังเคราะห์ DNA ซึ่งยังช้าอยู่มาก—ไฟล์ขนาด 156.6KB ใช้เวลาอ่าน 25 นาที และเขียนอีก 50 นาที แม้ความเร็วจะยังต่ำ แต่ความทนทานของระบบนี้ถือว่าน่าทึ่ง: DNA ถูกห่อหุ้มด้วยเปลือก ZIF (zeolitic imidazolate framework) ที่ป้องกันน้ำ, รังสี UV และการออกซิเดชัน ทำให้สามารถเก็บไว้ได้กว่า 300 ปีที่อุณหภูมิห้อง และหลายหมื่นปีในที่เย็น ในเชิงทฤษฎี เทปขนาด 1 กิโลเมตรสามารถมี partition ได้มากกว่า 500,000 จุด และแต่ละจุดเก็บข้อมูลได้ครึ่งเทราไบต์ ทำให้ความหนาแน่นรวมสูงถึง 362 เพตะไบต์ต่อกิโลเมตร ซึ่งเหนือกว่าสื่อบันทึกใด ๆ ที่มีอยู่ในปัจจุบัน ✅ แนวคิดและการออกแบบ DNA Tape Drive ➡️ ใช้เทปโพลีเอสเตอร์-ไนลอนขนาด 3.5 มม. พร้อมบาร์โค้ดเป็นตำแหน่งไฟล์ ➡️ ข้อมูลถูกเข้ารหัสลงใน DNA สังเคราะห์และบรรจุผ่านระบบของเหลว ➡️ เครื่องอ่านมีขนาดเท่ากล่องข้าว พร้อมมอเตอร์และ optical reader ✅ ความสามารถในการจัดเก็บข้อมูล ➡️ เทปขนาด 9 เมตรมี 5,000 track และสามารถ scale ได้ถึง 500,000 track ต่อกิโลเมตร ➡️ ความหนาแน่นสูงสุด 362 PB ต่อกิโลเมตร ➡️ แต่ในการทดลองจริง เขียนได้เพียง 156.6KB ต่อชั่วโมง ✅ ความทนทานของ DNA Storage ➡️ DNA ถูกห่อด้วยเปลือก ZIF ที่ป้องกันน้ำ, UV และออกซิเดชัน ➡️ อายุการเก็บรักษา >300 ปีที่อุณหภูมิห้อง และหลายหมื่นปีในที่เย็น ➡️ เปลือกสามารถลอกและใส่ใหม่ได้โดยไม่ทำลาย DNA ✅ ข้อได้เปรียบเชิงโครงสร้าง ➡️ สามารถค้นหา track ได้ถึง 1,570 ตำแหน่งต่อวินาที ➡️ มีความสามารถในการ rewrite แบบอัตโนมัติ ➡️ ไม่ต้องใช้พลังงานในการเก็บรักษาเมื่อไม่ใช้งาน https://www.tomshardware.com/tech-industry/dna-cassette-tape

🎙️ เรื่องเล่าจาก Google ในหอพักถึง Searcha Page ข้างเครื่องซักผ้า ย้อนกลับไปเมื่อปี 1998 Google เริ่มต้นจากเซิร์ฟเวอร์ที่ประกอบด้วย Duplo blocks ในหอพักมหาวิทยาลัย Stanford และมีฐานข้อมูลเพียง 24 ล้านหน้าเว็บ วันนี้ Google มีดัชนีมากกว่า 400 พันล้านรายการ และต้องใช้ศูนย์ข้อมูลขนาดมหึมาเพื่อรองรับการค้นหาทั่วโลก แต่ Ryan Pearce นักพัฒนาที่เคยทำงานด้าน enterprise software และเกม กลับเลือกเส้นทางที่ต่างออกไป—เขาสร้าง Searcha Page และ Seek Ninja ซึ่งเป็น search engine แบบ self-hosted ที่ตั้งอยู่ในห้องซักผ้าของบ้านตัวเอง โดยใช้เซิร์ฟเวอร์เก่าที่ประกอบจากชิ้นส่วนมือสอง และ CPU AMD EPYC 7532 รุ่นปี 2020 ที่ตอนนี้หาซื้อได้ในราคาต่ำกว่า $200 ระบบของเขาไม่ใช้ cloud และไม่พึ่ง AI แบบสรุปผลลัพธ์ แต่ใช้ machine learning เพื่อขยายคำค้นหาและเข้าใจบริบทของผู้ใช้ ทำให้สามารถให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำโดยใช้ทรัพยากรเพียงเศษเสี้ยวของ Google แม้จะเริ่มจากเซิร์ฟเวอร์สองตัวที่วางบนเก้าอี้ในห้องซักผ้า และต้องเจาะผนังเพื่อเดินสาย LAN แต่ Pearce ก็สามารถสร้างฐานข้อมูลกว่า 2 พันล้านรายการ และตั้งเป้าจะเพิ่มเป็น 4 พันล้านภายใน 6 เดือน โดยเขาเขียนโค้ดไปแล้วกว่า 150,000 บรรทัด และปรับแต่งมากกว่า 500,000 บรรทัดเพื่อให้ระบบทำงานได้โดยไม่ต้องพึ่ง LLM ✅ การสร้าง Searcha Page และ Seek Ninja ➡️ เป็น search engine แบบ self-hosted ที่ตั้งอยู่ในห้องซักผ้า ➡️ ใช้เซิร์ฟเวอร์เก่าพร้อม CPU AMD EPYC 7532 จำนวน 32 คอร์ ➡️ มีฐานข้อมูลกว่า 2 พันล้านรายการ และตั้งเป้าเพิ่มเป็น 4 พันล้าน ✅ แนวทางการใช้ AI ➡️ ไม่ใช้ LLM หรือ AI ที่สรุปผลลัพธ์ ➡️ ใช้ machine learning เพื่อขยายคำค้นหาและเข้าใจบริบท ➡️ ลดการพึ่งพาโมเดลใหญ่เพื่อให้ระบบเบาและควบคุมได้ ✅ การออกแบบระบบและการตั้งค่า ➡️ เซิร์ฟเวอร์วางบนเก้าอี้ในห้องซักผ้า พร้อมเจาะผนังเดินสาย LAN ➡️ มีระบบระบายความร้อนแบบ DIY ด้วยท่ออากาศ ➡️ เคยวางในห้องนอนแต่ร้อนเกินไปจนต้องย้าย ✅ ความสามารถของระบบ ➡️ ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำแม้ใช้ทรัพยากรน้อย ➡️ มีความเร็วในการค้นหาที่ดีขึ้นในช่วงหลัง ➡️ รองรับการใช้งานจริงผ่านเว็บไซต์ Searcha Page และ Seek Ninja ✅ แผนในอนาคต ➡️ อาจย้ายระบบไปยังศูนย์ข้อมูลขนาดเล็กใกล้บ้าน ➡️ ไม่ต้องการใช้ cloud และต้องการควบคุมระบบเอง ➡️ ใช้รายได้จาก affiliate ads เพื่อสนับสนุนการพัฒนา https://www.tomshardware.com/software/search-engines/ai-driven-search-engine-running-inside-a-laundry-room-aims-to-rival-google-and-you-can-try-it-yourself-programmer-harnesses-old-server-parts-and-ai-to-deliver-quality-results

🎙️ เรื่องเล่าจาก XMP ถึงศาลกลาง: เมื่อความเร็ว RAM กลายเป็นเรื่องฟ้องร้อง หลายคนที่ซื้อ RAM รุ่น Vengeance หรือ Dominator ของ Corsair ระหว่างปี 2018–2025 อาจเคยเห็นตัวเลขสวย ๆ อย่าง DDR4-3600 หรือ DDR5-6400 บนกล่อง แล้วคาดหวังว่าเสียบแล้วจะได้ความเร็วตามนั้นทันที แต่ความจริงคือ RAM เหล่านี้ทำงานที่ความเร็วมาตรฐาน JEDEC (เช่น DDR4-2133 หรือ DDR5-4800) โดยค่าเริ่มต้น และต้องเข้าไปเปิดโปรไฟล์ XMP หรือ EXPO ใน BIOS เพื่อให้ได้ความเร็วที่โฆษณาไว้ คดี McKinney v. Corsair Gaming, Inc. ถูกฟ้องในปี 2022 โดยกล่าวหาว่า Corsair โฆษณา RAM ด้วยความเร็วที่ต้องใช้การโอเวอร์คล็อกโดยไม่แจ้งให้ชัดเจน ทำให้ผู้บริโภคเข้าใจผิดและจ่ายเงินแพงขึ้นโดยไม่รู้ว่าอาจไม่ได้ความเร็วตามที่ระบุไว้เลย หากระบบของตนไม่รองรับหรือไม่เสถียรพอ แม้ Corsair จะปฏิเสธว่าไม่ได้ทำผิด แต่สุดท้ายก็ยอมตกลงจ่ายเงินชดเชย และจะปรับข้อความบนกล่องและหน้าเว็บให้ชัดเจนขึ้น เช่น การใช้คำว่า “up to” และเพิ่มคำเตือนว่าเป็นความเร็วจากการโอเวอร์คล็อก ผู้ซื้อในสหรัฐฯ ที่เคยซื้อ RAM รุ่นที่เข้าข่ายสามารถยื่นขอเงินชดเชยได้สูงสุด 5 รายการ โดยไม่ต้องมีใบเสร็จสำหรับเคลมเล็ก ๆ และสามารถยื่นได้จนถึงวันที่ 28 ตุลาคม 2025 ผ่านเว็บไซต์ ✅ รายละเอียดของคดีความ ➡️ คดี McKinney v. Corsair Gaming, Inc. เริ่มในปี 2022 ➡️ Corsair ถูกกล่าวหาว่าโฆษณาความเร็ว RAM แบบ XMP โดยไม่แจ้งว่าเป็นการโอเวอร์คล็อก ➡️ RAM ทำงานที่ความเร็ว JEDEC โดยค่าเริ่มต้น ต้องเปิด XMP/EXPO ใน BIOS ✅ ผลการตกลงและการชดเชย ➡️ Corsair ยอมจ่ายเงินชดเชยรวม $5.5 ล้าน ➡️ จะปรับข้อความบนกล่องและหน้าเว็บให้ชัดเจนขึ้น ➡️ ผู้ซื้อในสหรัฐฯ ระหว่างปี 2018–2025 สามารถยื่นขอเงินคืนได้ ✅ วิธีการยื่นเคลม ➡️ ยื่นได้สูงสุด 5 รายการต่อคน ➡️ ไม่ต้องใช้ใบเสร็จสำหรับเคลมเล็ก ๆ ➡️ ยื่นผ่านเว็บไซต์ที่ศาลแต่งตั้งภายในวันที่ 28 ตุลาคม 2025 ✅ ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ XMP/EXPO ➡️ XMP (Intel) และ EXPO (AMD) เป็นโปรไฟล์โอเวอร์คล็อกที่ต้องเปิดใช้งานใน BIOS ➡️ ความเร็วที่โฆษณาไม่ใช่ความเร็วที่ได้ทันทีหลังติดตั้ง ➡️ ความเสถียรขึ้นอยู่กับ CPU, เมนบอร์ด และคุณภาพของ RAM https://www.tomshardware.com/pc-components/ram/corsair-lost-a-lawsuit-over-advertising-overclocked-memory-speeds-and-you-could-get-paid-the-settlement-covers-u-s-purchases-between-2018-and-2025

🎙️ เรื่องเล่าจากทองแดง 21 กิโลถึง GPU 145W: เมื่อเคสกลายเป็นฮีตซิงก์ขนาดยักษ์ FanlessVC2300S DT เป็นเคสขนาด ITX ที่ออกแบบมาเพื่อการระบายความร้อนแบบ passive โดยใช้วัสดุทองแดงทั้งแผ่นในรุ่นลิมิเต็ดอิดิชัน ซึ่งมีน้ำหนักถึง 21.5 กิโลกรัม (47.4 ปอนด์) และมีพื้นที่ระบายความร้อนรวมถึง 1.3 ตารางเมตรผ่านครีบทองแดงรอบตัวเคส เคสนี้รองรับการติดตั้ง CPU และ GPU รวมกันที่ TDP สูงสุด 250W โดยใช้ระบบ heatpipe และ vapor chamber แยกกันสำหรับแต่ละส่วน: CPU ใช้ heatpipe ขนาด 8 มม. จำนวน 17 เส้น ส่วน GPU ใช้ vapor chamber 3 ตัวเชื่อมกับ heatpipe ขนาด 10 มม. แม้จะไม่มีพัดลม แต่เคสสามารถรองรับ GPU รุ่นครึ่งความสูงอย่าง RTX 5060 ได้ ซึ่งกินไฟประมาณ 145W ทำให้เหลือพื้นที่ TDP สำหรับ CPU อีกประมาณ 105W เคสมีขนาด 360 x 303 x 130 มม. และมี volume ภายใน 14.2 ลิตร รองรับเมนบอร์ด ITX ขนาด 170 x 170 มม., RAM สูงสุด 44 มม., PSU แบบ Flex ATX และ SSD ขนาด 2.5 นิ้วหนึ่งตัว โดยมีระบบ quick-release สำหรับการประกอบที่ง่ายขึ้น รุ่นที่ใช้อลูมิเนียมแทนทองแดงมีน้ำหนักเพียงครึ่งเดียว (11.2 กิโลกรัม) และมีราคาประมาณ 1,760 หยวน (~$250) ในช่วงเปิดตัว โดยจะขึ้นเป็น 2,000 หยวน (~$280) หลังหมดโปรโมชัน https://www.tomshardware.com/pc-components/pc-cases/compact-copper-encased-14-2-liter-pc-system-weighs-47-4-pounds-doesnt-need-fans-for-cooling-passive-itx-case-is-nearly-twice-as-heavy-as-the-aluminum-shrouded-version

🎙️ เรื่องเล่าจาก Bing ถึง Kerberoasting: เมื่อการคลิกเดียวกลายเป็นจุดเริ่มต้นของภัยไซเบอร์ระดับประเทศ Senator Ron Wyden ได้ส่งจดหมายถึง FTC เรียกร้องให้สอบสวน Microsoft กรณีการละเลยด้านความปลอดภัยที่นำไปสู่การโจมตี ransomware ครั้งใหญ่ในระบบสุขภาพของสหรัฐฯ โดยเฉพาะกรณี Ascension Health ที่ข้อมูลผู้ป่วยกว่า 5.6 ล้านรายถูกขโมยในปี 2024 การโจมตีเริ่มต้นจากการที่ contractor ของ Ascension ใช้ Bing ค้นหาข้อมูล แล้วคลิกบนลิงก์อันตรายที่นำไปสู่การติดมัลแวร์ในแล็ปท็อปเครื่องเดียว แต่เนื่องจากการตั้งค่าความปลอดภัยเริ่มต้นของ Microsoft Active Directory ยังรองรับ RC4 encryption ซึ่งเป็นเทคโนโลยีเก่าจากยุค 1980 ทำให้แฮกเกอร์สามารถใช้เทคนิค Kerberoasting เพื่อขยายการโจมตีไปทั่วเครือข่ายได้อย่างรวดเร็ว Wyden วิจารณ์ว่า Microsoft สร้างธุรกิจด้านความปลอดภัยมูลค่ากว่า $20 พันล้าน จากการขายฟีเจอร์เสริมที่ควรเป็นส่วนหนึ่งของระบบหลัก เช่น advanced logging และการป้องกันรหัสผ่านที่แข็งแรง โดยเปรียบเทียบว่า “เหมือนคนจุดไฟแล้วขายบริการดับเพลิงให้เหยื่อของตัวเอง” แม้ Microsoft จะเคยสัญญาว่าจะออกอัปเดตเพื่อปิดการใช้งาน RC4 ตั้งแต่ตุลาคม 2024 แต่จนถึงกันยายน 2025 ยังไม่มีการปล่อยอัปเดตนั้น และคำแนะนำที่ออกมาก็ถูกฝังไว้ในบล็อกเทคนิคที่ไม่เข้าถึงง่าย ทำให้หลายองค์กรยังไม่รู้ว่าตัวเองเสี่ยงอยู่ ✅ เหตุการณ์โจมตี Ascension Health ➡️ เริ่มจาก contractor คลิกลิงก์อันตรายจาก Bing ➡️ มัลแวร์แพร่กระจายผ่านเครือข่ายโดยใช้ Kerberoasting ➡️ ข้อมูลผู้ป่วยกว่า 5.6 ล้านรายถูกขโมย และระบบโรงพยาบาลล่มหลายสัปดาห์ ✅ ช่องโหว่ RC4 และ Kerberoasting ➡️ RC4 เป็น encryption จากยุค 1980 ที่ไม่ปลอดภัย ➡️ Microsoft ยังรองรับ RC4 โดยค่าเริ่มต้นใน Active Directory ➡️ Kerberoasting ใช้ RC4 เพื่อขโมยรหัสผ่านของบัญชีผู้ดูแลระบบ ✅ การตอบสนองของ Microsoft ➡️ สัญญาจะออกอัปเดตปิด RC4 ตั้งแต่ตุลาคม 2024 แต่ยังไม่ปล่อย ➡️ เผยแพร่คำแนะนำในบล็อกเทคนิคที่ไม่เข้าถึงง่าย ➡️ อ้างว่า RC4 ใช้งานน้อยกว่า 0.1% แต่ยังไม่ปิดโดยค่าเริ่มต้น ✅ การวิจารณ์จาก Ron Wyden ➡️ กล่าวหาว่า Microsoft มีวัฒนธรรมความปลอดภัยที่ละเลย ➡️ เปรียบเทียบว่า “จุดไฟแล้วขายบริการดับเพลิง” ➡️ เรียกร้องให้ FTC สอบสวนและกำหนดมาตรการควบคุม ✅ ผลกระทบต่ออุตสาหกรรม ➡️ CISO หลายองค์กรเริ่มปิด RC4 ด้วยตนเอง ➡️ เริ่มใช้สัญญาจัดซื้อเพื่อบังคับให้ Microsoft ปรับการตั้งค่า ➡️ อาจเปลี่ยนแนวทางการออกแบบซอฟต์แวร์ทั้งอุตสาหกรรม https://www.csoonline.com/article/4055697/microsoft-under-fire-senator-demands-ftc-investigation-into-arsonist-selling-firefighting-services.html

🎙️ เรื่องเล่าจาก Geedge ถึง MESA: เมื่อไฟร์วอลล์กลายเป็นสินค้าส่งออกของการควบคุมข้อมูล เมื่อวันที่ 11 กันยายน 2025 กลุ่มแฮกทิวิสต์ชื่อ Enlace Hacktivista ได้เผยแพร่ข้อมูลกว่า 600 GB ที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาและปฏิบัติการของ Great Firewall of China โดยข้อมูลนี้ประกอบด้วย source code, เอกสารภายใน, บันทึกการทำงาน, และการสื่อสารระหว่างทีมงานที่เกี่ยวข้องกับ Geedge Networks และ MESA Lab ซึ่งเป็นหน่วยงานวิจัยภายใต้ Chinese Academy of Sciences Geedge Networks ก่อตั้งโดย Fang Binxing ผู้ได้รับฉายาว่า “บิดาแห่ง Great Firewall” และมีบทบาทสำคัญในการส่งออกเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ไปยังประเทศต่าง ๆ เช่น เมียนมา, ปากีสถาน, คาซัคสถาน, เอธิโอเปีย และประเทศอื่น ๆ ที่อยู่ในโครงการ Belt and Road Initiative ไฟล์ที่รั่วไหลประกอบด้วย mirror/repo.tar ขนาด 500 GB ซึ่งเป็น archive ของ RPM packaging server และเอกสารที่บีบอัดจาก Geedge และ MESA เช่น geedge_docs.tar.zst และ mesalab_docs.tar.zst ซึ่งมีทั้งรายงานภายใน, ข้อเสนอทางเทคนิค, และบันทึกการประชุมที่แสดงให้เห็นถึงการวางแผนและการดำเนินงานในระดับละเอียด นอกจากนี้ยังมีไฟล์ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการโครงการ เช่น geedge_jira.tar.zst และเอกสารการสื่อสาร เช่น chat.docx ที่เผยให้เห็นถึงการประสานงานระหว่างนักวิจัยและวิศวกร รวมถึงไฟล์ routine อย่าง 打印.docx (Print) และเอกสารเบิกค่าใช้จ่ายที่สะท้อนถึงความเป็นระบบราชการของโครงการนี้ สิ่งที่ทำให้การรั่วไหลครั้งนี้แตกต่างจากครั้งอื่นคือ “ความลึก” ของข้อมูล ไม่ใช่แค่บันทึกจาก whistleblower แต่เป็นข้อมูลดิบที่สะท้อนถึงการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของระบบเซ็นเซอร์ระดับประเทศ และการขยายอิทธิพลไปยังต่างประเทศผ่านการส่งออกเทคโนโลยี ✅ ข้อมูลที่รั่วไหลจาก Great Firewall ➡️ ขนาดรวมกว่า 600 GB ประกอบด้วย source code, เอกสารภายใน, และบันทึกการทำงาน ➡️ มีไฟล์ mirror/repo.tar ขนาด 500 GB ที่เป็น archive ของ RPM packaging server ➡️ เอกสารจาก Geedge และ MESA แสดงถึงการวางแผนและการดำเนินงานในระดับลึก ✅ หน่วยงานที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนา ➡️ Geedge Networks ก่อตั้งโดย Fang Binxing และเป็นผู้ส่งออกเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ ➡️ MESA Lab เป็นหน่วยงานวิจัยภายใต้ Chinese Academy of Sciences ➡️ ทั้งสองหน่วยงานมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและขยายระบบ Great Firewall ✅ การส่งออกเทคโนโลยีเซ็นเซอร์ ➡️ มีการส่งออกไปยังเมียนมา, ปากีสถาน, คาซัคสถาน, เอธิโอเปีย และประเทศอื่น ๆ ➡️ เชื่อมโยงกับโครงการ Belt and Road Initiative ➡️ ใช้เทคโนโลยีเพื่อควบคุมข้อมูลและการสื่อสารในประเทศเหล่านั้น ✅ ลักษณะของข้อมูลที่รั่วไหล ➡️ มีไฟล์ที่เกี่ยวข้องกับการจัดการโครงการ เช่น geedge_jira.tar.zst ➡️ เอกสารการสื่อสาร เช่น chat.docx แสดงถึงการประสานงานภายใน ➡️ ไฟล์ routine เช่น 打印.docx และเอกสารเบิกค่าใช้จ่ายสะท้อนถึงระบบราชการ ✅ ความสำคัญของการรั่วไหลครั้งนี้ ➡️ เป็นการเปิดเผยโครงสร้างและการดำเนินงานของระบบเซ็นเซอร์ระดับประเทศ ➡️ ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่เคยเปิดเผยมาก่อน ➡️ นักวิจัยและองค์กรสิทธิมนุษยชนสามารถใช้ข้อมูลนี้ในการวิเคราะห์และตรวจสอบ https://hackread.com/great-firewall-of-china-data-published-largest-leak/

🎙️ เรื่องเล่าจาก Marketplace ถึง Meta Pay: เมื่อการซื้อของออนไลน์กลายเป็นช่องทางเก็บข้อมูลการเงินโดยไม่รู้ตัว หลายคนอาจเคยซื้อของผ่าน Facebook Marketplace, ลงโฆษณา, หรือบริจาคเงินผ่านแพลตฟอร์มของ Meta โดยไม่ทันสังเกตว่า Facebook ได้เก็บข้อมูลบัตรเครดิตหรือบัญชี PayPal ไว้ในระบบโดยอัตโนมัติ ซึ่งอาจเกิดจากการคลิก “Save card for later” หรือการใช้ Meta Pay โดยไม่ตั้งใจ แม้จะสะดวกในแง่การใช้งานซ้ำ แต่การเก็บข้อมูลการเงินไว้ในระบบที่มีประวัติปัญหาด้านความปลอดภัยอย่าง Meta ก็อาจนำไปสู่ความเสี่ยง เช่น การถูกเรียกเก็บเงินจากโฆษณาที่ลืมปิด หรือการซื้อของโดยบุคคลอื่นที่เข้าถึงบัญชีของคุณ โชคดีที่ผู้ใช้สามารถลบข้อมูลการชำระเงินออกจาก Facebook ได้ทั้งบนเดสก์ท็อปและมือถือ โดยใช้ขั้นตอนง่าย ๆ ผ่านเมนู Settings ซึ่งจะแตกต่างกันเล็กน้อยตามประเภทการใช้งาน เช่น Meta Pay หรือ Ad Payments นอกจากนี้ยังมีข้อมูลเสริมจากภายนอกว่า Meta เคยถูกฟ้องและยอมจ่ายเงินชดเชยกว่า $725 ล้านจากกรณีละเมิดข้อมูลผู้ใช้ในคดี Cambridge Analytica ซึ่งสะท้อนถึงความเปราะบางของระบบจัดการข้อมูลส่วนตัวในอดีตของบริษัทนี้ ✅ วิธีลบข้อมูลการชำระเงินจาก Facebook ➡️ บนเดสก์ท็อป: ไปที่ Menu > Orders and payments > เลือกบัตร > Remove ➡️ สำหรับโฆษณา: ไปที่ Ad Center > Payment Settings > Remove จากรายการ ➡️ บนมือถือ: ไปที่ Settings & Privacy > Orders and payments > Credit and debit cards > Remove ✅ ประเภทข้อมูลที่ถูกเก็บไว้ ➡️ บัตรเครดิต/เดบิต, บัญชี PayPal, หรือบัญชีธนาคาร ➡️ ข้อมูลเหล่านี้อาจถูกใช้เป็น default สำหรับการชำระเงินในอนาคต ➡️ การลบข้อมูลไม่ลบประวัติการซื้อ แต่ปิดช่องทางการเรียกเก็บเงิน ✅ ความสะดวกของ Meta Pay และระบบโฆษณา ➡️ Meta Pay ใช้สำหรับการซื้อสินค้า, บริจาค, หรือชำระเงินในแอป ➡️ ระบบโฆษณาเก็บข้อมูลการชำระเงินเพื่อใช้ในการเรียกเก็บเงินอัตโนมัติ ➡️ ผู้ใช้บางคนอาจไม่รู้ว่ามีการเก็บข้อมูลไว้หลังการใช้งานครั้งเดียว ✅ ประวัติการละเมิดข้อมูลของ Meta ➡️ Meta เคยถูกฟ้องจากกรณี Cambridge Analytica และยอมจ่าย $725 ล้าน ➡️ ผู้ใช้ Facebook ระหว่างปี 2007–2022 มีสิทธิ์ได้รับเงินชดเชย ➡️ การละเมิดข้อมูลส่วนตัวทำให้เกิดความไม่ไว้วางใจในระบบของ Meta https://www.slashgear.com/1965008/how-to-remove-payment-details-from-facebook-meta/

🎙️ เรื่องเล่าจากการตั้งค่าที่ดูดีแต่ไม่จำเป็น: เมื่อการปิดบางฟีเจอร์ทำให้ Windows 11 เร็วขึ้นและปลอดภัยขึ้น เมื่อคุณซื้อแล็ปท็อปใหม่ที่มาพร้อม Windows 11 ไม่ว่าจะเป็นรุ่น Home หรือ Pro คุณจะได้รับฟีเจอร์มากมายที่เปิดใช้งานโดยอัตโนมัติ เพื่อให้ระบบดู “สมบูรณ์” แต่ในความเป็นจริง หลายฟีเจอร์เหล่านี้กลับทำให้เครื่องช้าลงโดยไม่จำเป็น และบางส่วนยังส่งข้อมูลกลับไปยัง Microsoft โดยที่คุณไม่ได้อนุญาตอย่างชัดเจน ฟีเจอร์อย่าง Diagnostic Data, Targeted Ads, Widgets, Search Highlights และการแจ้งเตือนที่ไม่จำเป็น ล้วนเป็นสิ่งที่ควรปิดทันทีหลังตั้งค่าเครื่อง เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและลดการละเมิดความเป็นส่วนตัว การปิดฟีเจอร์เหล่านี้ไม่ทำให้ระบบเสียหาย และสามารถทำได้ง่าย ๆ ผ่านเมนู Settings โดย Microsoft ก็เปิดให้ผู้ใช้ควบคุมได้มากขึ้นในเวอร์ชันล่าสุด ✅ Diagnostic Data (ข้อมูลการวินิจฉัย) ➡️ Windows 11 ส่งข้อมูลทั้งแบบจำเป็นและแบบเพิ่มเติมไปยัง Microsoft โดยอัตโนมัติ ➡️ สามารถปิดการส่งข้อมูลเพิ่มเติมได้ และลบข้อมูลที่เคยส่งไปแล้ว ➡️ ปิดการใช้ข้อมูลเพื่อแสดงคำแนะนำและโฆษณาแบบเฉพาะบุคคลได้ ✅ Targeted Ads (โฆษณาแบบเจาะจง) ➡️ ใช้ Advertising ID เพื่อแสดงโฆษณาตามพฤติกรรมของผู้ใช้ ➡️ สามารถปิดการใช้ Advertising ID ได้ในเมนู Privacy & Security ➡️ ปิดการติดตามการเปิดแอปเพื่อปรับปรุง Start และ Search ✅ Annoying Notifications (การแจ้งเตือนที่รบกวน) ➡️ Windows ส่งการแจ้งเตือนเกี่ยวกับการอัปเดต, คำแนะนำ, และฟีเจอร์ใหม่ ➡️ สามารถปิดการแจ้งเตือนที่ไม่จำเป็นได้ในเมนู System > Notifications ➡️ ปรับแต่งการแจ้งเตือนจากแอปแต่ละตัวได้อย่างละเอียด ✅ Widgets (วิดเจ็ต) ➡️ วิดเจ็ตแสดงข้อมูลแบบเรียลไทม์ เช่น ข่าว, สภาพอากาศ, หุ้น ➡️ ใช้ทรัพยากรระบบสูงเพราะอัปเดตตลอดเวลา ➡️ สามารถปิดวิดเจ็ตทั้งหมด หรือเลือกปิดเฉพาะบางตัวได้ ✅ Search Highlights (ไฮไลต์การค้นหา) ➡️ แสดงข้อมูลเช่นวันสำคัญ, ข่าว, เทรนด์ ในแถบค้นหา ➡️ ทำให้การค้นหาช้าลงและกินทรัพยากร ➡️ ปิดได้ในเมนู Privacy & Security > Search Permissions https://www.slashgear.com/1962302/settings-to-disable-on-windows-11-laptop/

🎙️ เรื่องเล่าจากกระดาษแผ่นเดียวถึงเครื่องบินสอดแนม: เมื่อ papercraft กลายเป็นวิชาออกแบบเชิงวิศวกรรม ผู้เขียนใช้เวลากว่า 6 ปีในการพัฒนาเทคนิคการสร้างโมเดลจากกระดาษ โดยเริ่มจากการสร้างโมเดลที่คนอื่นออกแบบ ไปจนถึงการออกแบบเองทั้งหมด โดยใช้หลักการของ engineering เช่น การกำหนด constraints, การจัดการ topology, และการ optimize ทรัพยากร โมเดล SR-71 ที่เขาสร้างขึ้นนั้นใช้กระดาษทั้งหมด ไม่มีพื้นผิวโค้ง ไม่มีลวดลายพิมพ์ และทุกชิ้นส่วนเป็น polyhedron ที่มีสีเดียว เพื่อให้การประกอบง่าย แข็งแรง และสามารถทำซ้ำได้โดยไม่ต้องพึ่งพาเครื่องมือพิเศษ กระบวนการออกแบบเริ่มจากการสร้าง mesh ใน Blender โดยใช้เทคนิค low-poly และ mirror modifier เพื่อให้โมเดล symmetrical จากนั้นจึงนำ mesh ไป unfold ด้วย Pepakura Designer เพื่อสร้าง template แบบ 2D ที่สามารถพิมพ์และตัดประกอบได้ การจัดเรียงชิ้นส่วนบนหน้ากระดาษถูกออกแบบอย่างมีตรรกะ ไม่ใช่แค่ประหยัดพื้นที่ แต่ต้องทำให้การประกอบ intuitive และลดความผิดพลาด ส่วนการจัดการ flap (แถบกาว) ก็ใช้เทคนิค interlaced เพื่อเพิ่มความแข็งแรงของโครงสร้าง สุดท้ายคือการประกอบ ซึ่งใช้กระดาษ 65lb, กาวแบบ tacky glue, และเครื่องมือพื้นฐาน เช่น กรรไกร, ไม้บรรทัด, ที่กรีดรอยพับ และไม้จิ้มฟันสำหรับเกลี่ยกาว โดยใช้เวลา 6–8 ชั่วโมงในการประกอบทั้งหมด https://www.arvinpoddar.com/blog/3d-modeling-with-paper

🎙️ เรื่องเล่าจาก ASCII ถึง Emoji: เมื่อ UTF-8 กลายเป็นสะพานเชื่อมระหว่างอดีตกับอนาคต ย้อนกลับไปในยุคที่คอมพิวเตอร์ยังใช้ ASCII เป็นหลัก ซึ่งรองรับเพียง 128 ตัวอักษร UTF-8 ถูกออกแบบขึ้นในปี 1992 โดย Ken Thompson และ Rob Pike เพื่อแก้ปัญหาการรองรับตัวอักษรจากทุกภาษาในโลก โดยไม่ทำให้ระบบเก่าพัง UTF-8 ใช้การเข้ารหัสแบบ “variable-width” คือใช้ 1 ถึง 4 ไบต์ต่อหนึ่งตัวอักษร โดยตัวอักษรที่อยู่ในช่วง ASCII (U+0000 ถึง U+007F) ใช้เพียง 1 ไบต์เท่านั้น ทำให้ไฟล์ที่มีแต่ ASCII สามารถอ่านได้ทั้งในระบบ ASCII และ UTF-8 อย่างสมบูรณ์ ตัวอักษรอื่น ๆ ที่อยู่นอกช่วง ASCII จะใช้ 2, 3 หรือ 4 ไบต์ โดยมีรูปแบบการเริ่มต้นที่แตกต่างกัน เช่น 110xxxxx สำหรับ 2 ไบต์, 1110xxxx สำหรับ 3 ไบต์ และ 11110xxx สำหรับ 4 ไบต์ ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถ “รู้เอง” ได้ว่าแต่ละตัวอักษรใช้กี่ไบต์—เรียกว่า “self-synchronizing” ตัวอย่างเช่น อีโมจิ “👋” มีรหัส Unicode เป็น U+1F44B ซึ่งจะถูกเข้ารหัสใน UTF-8 เป็น 4 ไบต์: 11110000 10011111 10010001 10001011 ส่วนตัวอักษรไทยอย่าง “อ” (U+0905) จะใช้ 3 ไบต์: 11100000 10100100 10000101 ความสามารถของ UTF-8 ไม่ได้หยุดแค่การเข้ารหัส แต่ยังครองโลกอินเทอร์เน็ตอย่างแท้จริง—กว่า 97% ของเว็บไซต์ในปี 2025 ใช้ UTF-8 เป็นมาตรฐาน และยังเป็น encoding หลักใน HTML5, JSON, Python, JavaScript และอีกมากมาย ✅ จุดเด่นของ UTF-8 ➡️ เข้ารหัสตัวอักษร Unicode ได้ทั้งหมด (U+0000 ถึง U+10FFFF) ➡️ ใช้ 1–4 ไบต์ต่อหนึ่งตัวอักษรตามความซับซ้อน ➡️ ตัวอักษร ASCII ใช้เพียง 1 ไบต์ ทำให้ backward compatible ✅ รูปแบบการเข้ารหัส ➡️ 0xxxxxxx → 1 ไบต์ (ASCII) ➡️ 110xxxxx 10xxxxxx → 2 ไบต์ ➡️ 1110xxxx 10xxxxxx 10xxxxxx → 3 ไบต์ ➡️ 11110xxx 10xxxxxx 10xxxxxx 10xxxxxx → 4 ไบต์ ➡️ ไบต์ที่ขึ้นต้นด้วย “10” คือ continuation byte ✅ ตัวอย่างการใช้งานจริง ➡️ “Hey👋 Buddy” ใช้ทั้ง ASCII และอีโมจิ รวมทั้งหมด 13 ไบต์ ➡️ “Hey Buddy” ใช้เฉพาะ ASCII รวมทั้งหมด 9 ไบต์ ➡️ ทั้งสองไฟล์เป็น UTF-8 ที่อ่านได้โดยไม่เกิดข้อผิดพลาด ✅ การเปรียบเทียบกับ encoding อื่น ➡️ UTF-16 และ UTF-32 ไม่ compatible กับ ASCII ➡️ ISO/IEC 8859 รองรับแค่ 256 ตัวอักษร ➡️ GB18030 รองรับ Unicode แต่ไม่แพร่หลายเท่า UTF-8 ✅ การใช้งานในโลกจริง ➡️ ใช้ใน HTML5, XML, JSON, Python, JavaScript ➡️ ไม่มีปัญหาเรื่อง byte order (endianness) ➡️ เป็น encoding หลักของเว็บและระบบปฏิบัติการสมัยใหม่ ‼️ ความเสี่ยงจากการใช้ UTF-8 แบบผิดพลาด ⛔ การเข้ารหัสผิดอาจทำให้เกิด invalid byte sequences ⛔ โปรแกรมที่ไม่รองรับ UTF-8 อาจแสดงผลผิดหรือเกิด error https://iamvishnu.com/posts/utf8-is-brilliant-design

🎙️ เรื่องเล่าจากชาวนา 3 คนถึงเจ้าที่ดิน: เมื่อแรงงานไม่ใช่คำตอบของความอยู่รอด บทความนี้พาเราไปสำรวจชีวิตของชาวนา 3 กลุ่ม—The Smalls, The Middles, และ The Biggs—ที่มีแรงงานในครัวเรือนต่างกัน แต่ต้องเผชิญกับปัญหาเดียวกัน: พวกเขามีที่ดินน้อยเกินไปที่จะผลิตอาหารพอเลี้ยงครอบครัวได้ แม้จะมีแรงงานเหลือเฟือ แต่ที่ดินที่ถือครองจริงกลับมีขนาดเล็กมาก เช่น 3–6 iugera (ประมาณ 1.8–3.8 เอเคอร์) ซึ่งไม่เพียงพอต่อการผลิตอาหารให้ครบตามความต้องการพื้นฐาน แม้จะใช้วิธีปลูกพืชที่ให้พลังงานสูงอย่างข้าวสาลี หรือเสริมด้วยสวนครัว ก็ยังไม่สามารถพึ่งพาตนเองได้ ทางออกเดียวคือ “การเช่าที่ดิน” จากเจ้าที่ดินหรือชาวนารวย ซึ่งมักมาในรูปแบบของการแบ่งผลผลิต (sharecropping) โดยชาวนาต้องแบ่งผลผลิตครึ่งหนึ่งให้เจ้าของที่ดิน แม้จะเป็นวิธีที่ช่วยให้มีที่ดินทำกินเพิ่ม แต่ก็ทำให้ผลผลิตสุทธิต่อแรงงานลดลงอย่างมาก เมื่อรวมแรงงานที่ต้องใช้ในการทำไร่, ซ่อมแซมเครื่องมือ, และแรงงานที่ถูกสกัดออกไปในรูปแบบของภาษี, แรงงานบังคับ (corvée), หรือการเกณฑ์ทหาร ชาวนาจึงต้องทำงานหนักถึง 2,500–3,600 ชั่วโมงต่อปี ซึ่งมากกว่าคนทำงานในยุคปัจจุบัน แต่กลับได้ผลตอบแทนต่ำกว่ามาก ✅ ขนาดที่ดินของชาวนาในยุคก่อน ➡️ โดยเฉลี่ยถือครองเพียง 3–6 iugera (1.8–3.8 เอเคอร์) ➡️ ไม่เพียงพอต่อการผลิตอาหารให้ครบตามความต้องการ ✅ การเช่าที่ดินและระบบแบ่งผลผลิต ➡️ ชาวนาต้องแบ่งผลผลิต 50% ให้เจ้าของที่ดิน ➡️ ลดประสิทธิภาพการผลิตต่อแรงงานลงอย่างมาก ✅ ความพยายามในการเพิ่มผลผลิต ➡️ ปลูกข้าวสาลีเพื่อเพิ่มพลังงานต่อพื้นที่ ➡️ ใช้สวนครัวเพื่อเสริมอาหาร แต่ไม่สามารถเก็บรักษาได้นาน ✅ การใช้แรงงานในครัวเรือน ➡️ ชาวนามีแรงงานเหลือเฟือแต่ไม่มีที่ดินพอใช้ ➡️ ต้องทำงานหนักถึง 2,500–3,600 ชั่วโมงต่อปี ✅ รูปแบบการสกัดแรงงานจากชาวนา ➡️ ภาษีสูงถึง 50% ในบางพื้นที่ เช่น อียิปต์ยุคโรมัน ➡️ แรงงานบังคับ (corvée) เช่น สร้างถนน, ป้อมปราการ ➡️ การเกณฑ์ทหาร เช่น ระบบ dilectus ของโรมัน ✅ ผลกระทบต่อคุณภาพชีวิต ➡️ ชาวนาไม่สามารถเข้าถึง “ตะกร้าแห่งเกียรติ” (respectability basket) ➡️ ส่วนใหญ่ทำงานเพื่อให้ได้แค่ “อยู่รอดและอีกนิด” เท่านั้น https://acoup.blog/2025/09/12/collections-life-work-death-and-the-peasant-part-ivc-rent-and-extraction/

🎙️ เรื่องเล่าจาก microkernel ถึง reactive UI: เมื่อ OS กลายเป็นงานศิลปะที่เขียนด้วย C++ skiftOS ไม่ได้พยายามเลียนแบบระบบปฏิบัติการที่มีอยู่ แต่สร้างขึ้นใหม่ทั้งหมดด้วย C++ สมัยใหม่ เพื่อให้เป็นพื้นที่เรียนรู้และทดลองสำหรับคนที่อยากเข้าใจแก่นแท้ของ OS โดยไม่ต้องแบกภาระของ legacy code หรือข้อจำกัดของ POSIX ระบบนี้ใช้ microkernel แบบ capability-based ที่เน้นความปลอดภัยและความเป็นโมดูล พร้อม UI แบบ reactive ที่ได้รับแรงบันดาลใจจาก SwiftUI และ Flutter ทำให้ทุกแอปมีธีมและการจัดวางที่สอดคล้องกันอย่างสวยงาม แม้จะยังอยู่ในสถานะ alpha และไม่เหมาะกับการใช้งานจริงในชีวิตประจำวัน แต่ skiftOS ก็มีแอปพื้นฐานครบถ้วน เช่น terminal, text editor, media player, paint, calculator และแม้แต่เกมงู! ทั้งหมดนี้ถูกออกแบบให้เล็ก สร้างง่าย และเหมาะสำหรับผู้ที่อยากเรียนรู้การพัฒนา OS นอกจากนี้ skiftOS ยังมี browser engine แบบเบา ๆ ที่รองรับ HTML/CSS สำหรับการจัดวางหน้าเว็บ และระบบ build ที่รองรับ ARM, x86 และ RISC-V ทำให้สามารถทดลองบนฮาร์ดแวร์หลากหลายได้ สิ่งที่น่าสนใจคือ skiftOS ไม่ใช่ *NIX และไม่ยึดติดกับ API แบบเดิม แต่ได้รับแรงบันดาลใจจาก Plan 9, Haiku และ Fuchsia ซึ่งเน้นความเรียบง่าย ความสอดคล้อง และการออกแบบใหม่หมด ✅ แนวคิดและเป้าหมายของ skiftOS ➡️ สร้างขึ้นเพื่อเรียนรู้ OS internals และพัฒนาทักษะระบบ ➡️ ไม่พยายามเลียนแบบ Windows หรือ Linux ➡️ เป็นระบบที่เขียนด้วย C++ สมัยใหม่ทั้งหมด ✅ สถาปัตยกรรมและเทคโนโลยีหลัก ➡️ ใช้ capability-based microkernel เพื่อความปลอดภัยและความเป็นโมดูล ➡️ มี reactive UI framework ที่สวยงามและสอดคล้องกัน ➡️ มี UEFI bootloader ที่ปรับแต่งได้และมีกราฟิกสวยงาม ✅ แอปและระบบพื้นฐาน ➡️ มีแอปพื้นฐานครบ เช่น terminal, text editor, media player, paint, calculator ➡️ มี browser engine ที่รองรับ HTML/CSS แบบเบา ๆ ➡️ รองรับการ build บน ARM, x86 และ RISC-V ✅ ความแตกต่างจากระบบปฏิบัติการทั่วไป ➡️ ไม่ใช่ POSIX และไม่ใช่ *NIX ➡️ ได้แรงบันดาลใจจาก Plan 9, Haiku และ Fuchsia ➡️ มี API และ userland ที่ออกแบบใหม่ทั้งหมด ✅ ชุมชนและการมีส่วนร่วม ➡️ เปิดให้ร่วมพัฒนาผ่าน GitHub ➡️ มีช่องทางสื่อสารผ่าน Discord, Reddit และ Bluesky ➡️ ได้รับการสนับสนุนจากนักพัฒนาหลายคนในวงการ OS ‼️ ความเสี่ยงจากการใช้งานจริง ⛔ skiftOS ยังอยู่ในสถานะ alpha และไม่เหมาะกับการใช้งานจริง ⛔ อาจมีบั๊กหรือฟีเจอร์ที่ยังไม่สมบูรณ์ ‼️ ความเปราะบางของ ecosystem ⛔ ไม่รองรับซอฟต์แวร์หรือไลบรารีจาก Linux หรือ Windows ⛔ ต้องเรียนรู้ API ใหม่ทั้งหมด ซึ่งอาจไม่เหมาะกับผู้เริ่มต้น ‼️ ความไม่แน่นอนของการพัฒนาในระยะยาว ⛔ เป็นโปรเจกต์ส่วนตัวที่ขึ้นอยู่กับเวลาของผู้พัฒนา ⛔ อาจไม่มีการอัปเดตหรือสนับสนุนในระยะยาว https://skiftos.org/

🎙️ เรื่องเล่าจาก “คลิกเพื่อดูรูปฟรี” ถึง “เราสร้างพื้นที่ของเราเอง”: เมื่อโซเชียลมีเดียกลายเป็นพื้นที่ที่ไม่มีใครอยากอยู่ ในยุคแรกของโซเชียลมีเดีย เราเข้ามาเพื่อดูรูปงานแต่งของเพื่อน, สุนัขของญาติ, หรือโพสต์ที่มีความหมายจากคนที่เรารู้จักจริง ๆ แต่วันนี้ ฟีดของเรากลับเต็มไปด้วยโพสต์ซ้ำ ๆ จากบอท, รูปโปรไฟล์ปลอม, และคลิป AI ที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อดึงดูดคลิก ไม่ใช่เพื่อสื่อสาร AI ไม่ได้แค่สร้างเนื้อหา แต่ยังสร้าง “ตัวตน” ที่ดูเหมือนมนุษย์—สาวสวยที่ตอบกลับโพสต์ด้วยคำพูดหวาน ๆ พร้อมลิงก์ไปยัง OnlyFans หรือบริการคล้ายกัน ซึ่งบางครั้งเธอเป็นคนจริง บางครั้งเป็นบอท และบางครั้งเป็นผู้ชายในห้องทำงานที่เมียนมาร์ ในขณะที่เนื้อหาเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล การมีส่วนร่วมกลับลดลงอย่างรวดเร็ว ผู้ใช้ไม่ได้พูดคุยกันอีกต่อไป แต่แค่เลื่อนผ่านเนื้อหาที่ดูเหมือนภาษาแต่ไม่มีความหมาย ความจริงถูกแทนที่ด้วยความบันเทิงแบบไร้ราก และความสัมพันธ์ถูกแทนที่ด้วยการตลาดแบบอัลกอริธึม ผู้คนเริ่มหนีออกจากแพลตฟอร์มใหญ่ ไปสู่พื้นที่เล็ก ๆ ที่มีความตั้งใจ เช่น Discord, Substack, Patreon และกลุ่มแชตส่วนตัว ที่เน้นความสัมพันธ์มากกว่าการเติบโตแบบไวรัล แม้แต่ผู้สร้างเนื้อหาเองก็เริ่มเหนื่อยล้า เพราะต้องแข่งขันกับ AI ที่ไม่หลับไม่พัก และสามารถสร้างโพสต์ที่ “ดูดี” ได้ในไม่กี่วินาที หลายคนจึงเลือกหยุด หรือหันไปใช้ Dumbphone เพื่อหลีกหนีจากการเสพติดหน้าจอ ✅ การเปลี่ยนแปลงของเนื้อหาในโซเชียลมีเดีย ➡️ เนื้อหาจริงจากมนุษย์ถูกลดความสำคัญลงโดยอัลกอริธึม ➡️ บอทและ AI สร้างโพสต์ซ้ำ ๆ เพื่อดึงดูดคลิก ➡️ ความแตกต่างระหว่างคนจริงกับบอทเริ่มเลือนลาง ✅ การเกิดขึ้นของ “เศรษฐกิจสาวบอท” ➡️ บอทที่ดูเหมือนมนุษย์ใช้เพื่อดึงดูดผู้ชายเข้าสู่บริการแบบเสียเงิน ➡️ ผู้สร้างเนื้อหาบางคนเริ่มทำตัวเหมือนอัลกอริธึมเพื่อรักษาการมีส่วนร่วม ➡️ ความสัมพันธ์กลายเป็นธุรกรรมที่แลกเปลี่ยนความสนใจกับเงิน ✅ การลดลงของการมีส่วนร่วม ➡️ อัตราการมีส่วนร่วมใน Facebook และ X เหลือเพียง 0.15% โดยเฉลี่ย ➡️ Instagram ลดลง 24% เมื่อเทียบกับปีก่อน ➡️ ผู้ใช้เลื่อนฟีดแบบครึ่งรู้สึกครึ่งหลงลืม ไม่ได้มีเป้าหมายจริง ✅ การย้ายไปสู่พื้นที่ที่มีความตั้งใจ ➡️ ผู้ใช้เริ่มหันไปใช้กลุ่มแชต, Discord, Substack และ Patreon ➡️ พื้นที่เหล่านี้เน้นความสัมพันธ์และความไว้วางใจมากกว่าการเติบโต ➡️ แพลตฟอร์มใหญ่เริ่มปรับตัว เช่น Instagram เน้น DMs, TikTok ทดลองกลุ่มส่วนตัว ✅ แนวคิดใหม่ในการออกแบบแพลตฟอร์ม ➡️ เสนอให้เพิ่ม “friction” เช่น หน่วงเวลาโพสต์, แสดงเวลาที่ใช้ก่อนอัปโหลด ➡️ แพลตฟอร์มอย่าง Are.na ไม่มีฟีดอัลกอริธึมหรือระบบ engagement ➡️ การออกแบบเพื่อเจตนาแทนการเสพติด ✅ การผลักดันให้โซเชียลมีเดียเป็นสาธารณูปโภค ➡️ เสนอให้มีการตรวจสอบอัลกอริธึมแบบโปร่งใส ➡️ ให้ผู้ใช้เลือกอัลกอริธึมที่ต้องการ เช่น ฟีดตามเวลา, ฟีดจาก mutuals ➡️ สร้างแพลตฟอร์มที่มี governance แบบประชาธิปไตย ✅ การส่งเสริมการรู้เท่าทันดิจิทัล ➡️ เสนอให้สอน digital literacy ตั้งแต่เด็ก ➡️ เน้นความเข้าใจอัลกอริธึมและการจัดการข้อมูลส่วนตัว ➡️ สร้างโครงสร้างพื้นฐานเพื่อการเรียนรู้ร่วมกัน https://www.noemamag.com/the-last-days-of-social-media/

🎙️ เรื่องเล่าจาก CUDA ถึง ROCm: เมื่อ Elon Musk บอกว่า “AMD ก็ทำงานได้ดี” Elon Musk ได้โพสต์ข้อความบน X (Twitter เดิม) ว่า AMD Instinct ทำงาน “ค่อนข้างดี” สำหรับโมเดล AI ขนาดเล็กถึงกลาง เช่น inference, fine-tuning และ foundation model ที่ไม่ใหญ่มาก แม้ว่า NVIDIA จะยังคงเป็นตัวเลือกหลักสำหรับงาน training ขนาดใหญ่ แต่คำชมจาก Elon ก็ถือเป็นสัญญาณว่า AMD กำลังไล่ทัน ที่ผ่านมา NVIDIA ครองตลาดด้วย CUDA ซึ่งเป็น ecosystem แบบ lock-in ที่ทำให้ผู้พัฒนาไม่สามารถเปลี่ยนไปใช้แพลตฟอร์มอื่นได้ง่าย ๆ แต่ AMD กำลังตอบโต้ด้วย ROCm ที่เปิดกว้างและพัฒนาอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะในรุ่น MI300 และ MI355X ที่ xAI ของ Elon ก็ใช้งานอยู่ แม้ AMD จะยังไม่ได้รับความนิยมจาก Big Tech เท่ากับ NVIDIA แต่ก็เริ่มมีการใช้งานใน hyperscaler และ cloud provider มากขึ้น เช่น Oracle Cloud และ Dell ที่เริ่มนำ MI350 Series ไปใช้ใน rack-scale AI infrastructure AMD ยังเตรียมเปิดตัว MI450 และ Helios rack ที่จะใช้ HBM4 และ EPYC Venice CPU เพื่อเร่งงาน training ขนาดใหญ่ โดยตั้งเป้าให้ลูกค้า “ไม่มีข้ออ้าง” ที่จะไม่เลือก AMD อีกต่อไป ✅ Elon Musk สนับสนุน AMD สำหรับโมเดล AI ขนาดเล็กถึงกลาง ➡️ กล่าวว่า AMD ทำงานได้ดีสำหรับ inference และ fine-tuning ➡️ xAI ของ Elon ใช้ AMD Instinct MI300/MI355X ในบาง workload ➡️ Tesla ก็เคยร่วมมือกับ AMD ในด้าน hardware ✅ จุดแข็งของ AMD ในตลาด AI ➡️ MI355X ใช้สถาปัตยกรรม CDNA 4 และ ROCm 7 ➡️ มี HBM3E สูงสุด 288 GB และ bandwidth สูงถึง 8 TB/s ➡️ ประสิทธิภาพ inference สูงขึ้นถึง 35 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน ✅ การขยาย ecosystem ของ AMD ➡️ ROCm รองรับโมเดลใหญ่ เช่น LLaMA และ DeepSeek ตั้งแต่วันแรก ➡️ มี developer cloud สำหรับนักพัฒนา AI โดยเฉพาะ ➡️ OEM อย่าง Dell, HPE, Supermicro เริ่มนำ MI350 Series ไปใช้ในระบบ on-prem และ hybrid ✅ แผนการเปิดตัว MI450 และ Helios rack ➡️ ใช้ HBM4 และ EPYC Venice CPU พร้อม NIC Vulcano 800G ➡️ รองรับ 72 GPU ต่อ rack และให้ bandwidth สูงถึง 1.4 PBps ➡️ ตั้งเป้าให้ประสิทธิภาพสูงกว่า NVIDIA Vera Rubin ถึง 50% ในด้าน memory และ throughput https://wccftech.com/elon-musk-endorses-amd-for-small-to-medium-ai-models/

🎙️ เรื่องเล่าจาก MI355X สู่ MI450: เมื่อ AMD ประกาศว่า “ไม่มีข้ออ้าง” สำหรับการเลือกใช้ AI ของตน ในงาน Goldman Sachs Communacopia Technology Conference ปี 2025 Forrest Norrod รองประธานฝ่าย Data Center ของ AMD ได้ประกาศอย่างมั่นใจว่า Instinct MI450 จะเป็นจุดเปลี่ยนของ AMD ในตลาด AI โดยเปรียบเทียบว่าเป็น “Milan Moment” เหมือนที่ EPYC Milan เคยเปลี่ยนเกมในตลาดเซิร์ฟเวอร์ ที่ผ่านมา AMD ทำได้ดีในด้าน inference ด้วย MI300, MI325 และ MI355 แต่ยังตามหลัง NVIDIA ในด้าน training เพราะเปิดตัวช้ากว่า แต่ MI450 จะเปลี่ยนสิ่งนั้น โดยมาพร้อมสถาปัตยกรรมใหม่, HBM4 สูงสุด 432 GB ต่อ GPU, และการเชื่อมต่อแบบ rack-scale ผ่าน Helios rack ที่ให้แบนด์วิดธ์สูงถึง 1.4 PBps Helios rack จะใช้ GPU MI400 จำนวน 72 ตัว พร้อม EPYC Venice CPU รุ่นใหม่ที่มีถึง 256 คอร์ และ NIC Vulcano 800G ซึ่งทั้งหมดนี้จะทำงานร่วมกันผ่าน ROCm software stack ที่ AMD พัฒนาขึ้นเพื่อให้เทียบเท่ากับ CUDA ของ NVIDIA AMD ยังเน้นว่า Helios rack จะให้ประสิทธิภาพการฝึกโมเดล AI สูงกว่า Vera Rubin ของ NVIDIA ถึง 50% ในด้าน memory capacity และ bandwidth โดยใช้ดีไซน์แบบ double-wide rack เพื่อเพิ่มความหนาแน่นและประสิทธิภาพการระบายความร้อน ✅ การเปิดตัว Instinct MI450 และ Helios rack ➡️ MI450 เป็น GPU สำหรับ AI training ที่ใช้ HBM4 สูงสุด 432 GB ➡️ Helios rack ใช้ MI400 จำนวน 72 ตัว พร้อม EPYC Venice CPU และ Vulcano NIC ➡️ ให้แบนด์วิดธ์รวม 1.4 PBps และ tensor performance สูงถึง 31 exaflops ✅ จุดเปลี่ยนของ AMD ในตลาด AI ➡️ MI450 ถูกเปรียบเทียบว่าเป็น “Milan Moment” ของฝั่ง AI ➡️ ROCm software stack ได้รับการปรับปรุงเพื่อเทียบเท่า CUDA ➡️ AMD ตั้งเป้าให้ลูกค้าไม่มีข้ออ้างในการเลือก NVIDIA อีกต่อไป ✅ การออกแบบเพื่อ hyperscale และ rack-scale ➡️ Helios rack ใช้ดีไซน์ double-wide เพื่อเพิ่มความหนาแน่น ➡️ รองรับ memory capacity มากกว่า Vera Rubin ถึง 50% ➡️ ใช้ระบบแบบ unified platform ที่รวม CPU, GPU, NIC และ software stack https://wccftech.com/with-the-mi450-amd-says-there-will-be-no-excuses-no-hesitation-in-choosing-team-red-over-nvidia/