“RoBERTa Diffusion: เมื่อ BERT กลายเป็นโมเดลสร้างข้อความผ่านกระบวนการ ‘ลบสัญญาณรบกวน’” — จากภาพสู่ภาษา: การประยุกต์ diffusion model กับการสร้างข้อความแบบใหม่

บทความจาก Nathan.rs นำเสนอแนวคิดที่น่าสนใจว่า BERT ซึ่งเป็นโมเดลภาษายอดนิยม อาจเป็นเพียง “กรณีย่อย” ของโมเดล diffusion สำหรับภาษา โดยอธิบายว่า masked language modeling (MLM) ที่ใช้ใน BERT มีโครงสร้างคล้ายกับการลบสัญญาณรบกวน (denoising) ใน diffusion model ที่ใช้ในงานสร้างภาพ

แนวคิดนี้เริ่มจากการศึกษางานของ Google DeepMind ที่เปิดตัว Gemini Diffusion ซึ่งสร้างข้อความโดยเริ่มจาก noise แล้วค่อย ๆ refine ให้กลายเป็นข้อความที่มีความหมาย — ต่างจาก GPT ที่สร้างทีละ token แบบ autoregressive

Nathan เสนอว่า BERT เองก็สามารถนำมาใช้สร้างข้อความได้ หากเปลี่ยนจากการ mask แบบคงที่ มาเป็นการ mask แบบไล่ระดับ (จากน้อยไปมาก แล้วค่อย ๆ ลดกลับลงมา) ซึ่งคล้ายกับกระบวนการ diffusion ในภาพ

เขาเรียกแนวทางนี้ว่า “RoBERTa Diffusion” โดยใช้ RoBERTa (เวอร์ชันปรับปรุงของ BERT) มาฝึกแบบใหม่บน WikiText dataset ด้วยการสุ่มระดับการ mask และฝึกให้โมเดลเดา token ที่หายไปในแต่ละขั้นตอน

ผลลัพธ์ที่ได้คือข้อความที่สร้างขึ้นมีความต่อเนื่องและสมเหตุสมผล แม้จะยังไม่เทียบเท่า GPT-2 แต่ก็ถือเป็น “proof of concept” ที่แสดงให้เห็นว่าโมเดล encoder-only อย่าง BERT ก็สามารถใช้สร้างข้อความได้ หากปรับวิธีการฝึกให้เหมาะสม

Gemini Diffusion ของ Google DeepMind ใช้ diffusion model สร้างข้อความจาก noise
ต่างจาก GPT ที่สร้างทีละ token แบบ autoregressive

BERT ใช้ masked language modeling (MLM) ซึ่งคล้ายกับการ denoise
เหมาะกับการประยุกต์เป็น diffusion model สำหรับภาษา

RoBERTa เป็นเวอร์ชันปรับปรุงของ BERT ที่ใช้ MLM อย่างเดียว
ไม่มีการทำนายประโยคถัดไป (next sentence prediction)

RoBERTa Diffusion ใช้การ mask แบบไล่ระดับในหลายขั้นตอน
ฝึกให้โมเดลเดา token ที่หายไปในแต่ละระดับ

ใช้ WikiText dataset และ HuggingFace library ในการฝึก
พร้อม diffusion_collator ที่สุ่มระดับการ mask

ผลลัพธ์ที่ได้มีความต่อเนื่องและสมเหตุสมผล
แม้จะยังช้ากว่า GPT-2 (~13 วินาที vs ~9 วินาที)

แนวคิดนี้สามารถต่อยอดด้วยเทคนิคใหม่ เช่น AR-Diffusion และ Skip-Step Diffusion
เพื่อเพิ่มคุณภาพและความเร็วในการสร้างข้อความ

https://nathan.rs/posts/roberta-diffusion/

“อภิสิทธิ์“ เผย ส.ส.บางส่วนแจ้งเตรียมไม่ร่วมทีมต่อ ยันเป็นสุภาพบุรุษพอ เข้าใจดี ไม่ถือเป็นอุปสรรคมั่นใจเดินหน้าฟื้นพรรค พร้อมสรรหาผู้สมัครลงสนามแข่งกับเวลาชูนโยบายกระตุ้นเศรษฐกิจโตยั่งยืน ยกเครื่องเกษตรลดเหลื่อมล้ำ สู่เศรษฐกิจสีเขียวและดิจิทัล ลั่นจะทำให้การเมืองกลับมาแก้ปัญหาประชาชนจริง ไม่ใช่เวทีต่อรองผลประโยชน์
•
เมื่อวันที่ 20 ต.ค. เวลา 10.40 น. ที่พรรคประชาธิปัตย์ นายอภิสิทธิ์ เวชชาชีวะ หัวหน้าพรรคประชาธิปัตย์ ให้สัมภาษณ ภายหลังการประชุมคณะกรรมการบริหารพรรคประชาธิปัตย์ชุดใหม่ ว่า วันนี้เป็นการประชุมครั้งแรกของคณะกรรมการบริหารพรรคฯ ที่ได้รับเลือกเมื่อวันที่ 18 ต.ค.ที่ผ่านมา ทั้งนี้เราต้องรอการรับรองของคณะกรรมการการเลือกตั้ง (กกต.) ก่อนทํางานอย่างเป็นทางการ แต่ได้มีการปรึกษาหารือกันแล้ว ว่าเรามีเวลามันน้อยมาก สําหรับเรื่องหลักที่ได้พูดคุยกันในวันนี้ คือ 1.นโยบาย เพราะสิ่งสําคัญที่สุดในการทํางานของคณะกรรมการบริหารพรรคชุดนี้ คือ 1.ต้องสร้างความหวังให้ประชาชนให้ได้ หัวใจหลักของนโยบายของพรรคนั้น เรายืนยันว่ามีสิ่งดีๆ และความคิดดีๆ มากมาย แต่วันนี้ประเทศไทยจะยังทําไม่ได้ ถ้าเศรษฐกิจไม่โต เพราะเศรษฐกิจไทยติดหล่มมานานแล้ว เพราะฉะนั้น แนวคิดที่เราจะผลักดันให้เศรษฐกิจเติบโตซึ่งจะเกี่ยวพันไปถึงการยกเครื่องภาคการเกษตร การทําให้เศรษฐกิจไทยไปสู่เศรษฐกิจสีเขียว และเศรษฐกิจดิจิทัล รวมถึงลดความเหลื่อมล้ํา ลดการผูกขาด จะเป็นเรื่องที่เราต้องเร่งผลักดัน โดยได้มีการเชิญผู้ทรงคุณวุฒิที่จะมาให้ความคิดเห็นกับเรา ในวันที่ 28 ต.ค.นี้ ซึ่งเรามีการตั้งโจทย์ให้กับผู้ทรงคุณวุฒิเหล่านี้ว่าประเทศไทยต้องการอะไรจากการเมือง ซึ่งกระบวนการดังกล่าว นายกรณ์ จาติกวณิช รองหัวหน้าพรรค นี้จะเป็นผู้รับผิดชอบเรื่องนโยบายของพรรค
•
คลิกอ่านรายละเอียดเพิ่มเติม >>https://mgronline.com/politics/detail/9680000100055
•
#MGROnline #พรรคประชาธิปัตย์

“Flint เปิดตัวเว็บไซต์อัตโนมัติ—สร้างเนื้อหาและปรับแต่งตัวเองโดยไม่ต้องมีมนุษย์”

ลองจินตนาการว่าเว็บไซต์ของคุณสามารถสร้างหน้าใหม่ ปรับแต่งดีไซน์ และเพิ่มประสิทธิภาพ SEO ได้เองโดยไม่ต้องมีทีมงาน—นี่คือแนวคิดของ Flint สตาร์ทอัพที่เพิ่งเปิดตัวแพลตฟอร์มสร้างเว็บไซต์อัตโนมัติเต็มรูปแบบ โดยใช้ AI เป็นแกนกลางในการจัดการทุกอย่าง ตั้งแต่การออกแบบไปจนถึงการเผยแพร่

ผู้ใช้เพียงแค่อัปโหลด content brief และลิงก์เว็บไซต์เดิม Flint จะวิเคราะห์ดีไซน์ของแบรนด์ แล้วสร้างหน้าเว็บใหม่ที่พร้อมใช้งานทันทีบนโดเมนจริง โดยไม่ต้องเขียนโค้ดหรือจัดการ CMS ใด ๆ

Flint ได้รับเงินลงทุน $5 ล้านจาก Accel, Sheryl Sandberg’s venture fund และ Neo เพื่อขยายการพัฒนา AI และระบบออกแบบอัตโนมัติ พร้อมเปิดให้ลงทะเบียนเข้าร่วมเบต้าแล้ว

แนวคิดของ Flint
สร้างเว็บไซต์ที่สามารถอัปเดตและปรับแต่งตัวเองโดยอัตโนมัติ
ใช้ AI วิเคราะห์ดีไซน์และเนื้อหาเพื่อสร้างหน้าเว็บใหม่
ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือใช้ CMS

วิธีการทำงาน
ผู้ใช้ส่ง content brief และลิงก์เว็บไซต์เดิม
Flint สร้างหน้าเปรียบเทียบ, landing page และ SEO content
เผยแพร่หน้าเว็บโดยตรงบนโดเมนของผู้ใช้

เทคโนโลยีเบื้องหลัง
ใช้ระบบ piezo haptic และ force sensing matrix สำหรับ UX
รองรับ deep-click zones และ gesture เฉพาะแอป
มีโปรไฟล์สำเร็จรูปสำหรับแอปยอดนิยม เช่น Photoshop, Office, Figma

การลงทุนและการเปิดตัว
ได้รับเงินลงทุน $5 ล้านจาก Accel และ Sheryl Sandberg
เปิดให้ลงทะเบียนเข้าร่วมเบต้าแล้ว
มีแผนขยายไปยังระบบ AI-driven design engineering

คำเตือนและข้อจำกัด
ข้อมูล SEO และ conversion ยังมาจากการรายงานภายในของบริษัท
ยังไม่มีการเปิดเผยว่า Google จะจัดอันดับเว็บไซต์ที่ปรับตัวเองอย่างไร
ความโปร่งใสและการควบคุมอาจเป็นประเด็นในระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ

https://www.techradar.com/pro/new-startup-wants-to-build-self-updating-autonomous-websites-that-generate-content-and-optimize-themselves-without-human-intervention-i-wonder-what-google-will-make-of-this

"Samsung ร่วมมือ Nvidia สร้าง CPU และ XPU แบบใหม่—ขยายอำนาจ NVLink ท่ามกลางการแข่งขัน AI"

Nvidia กำลังขยายอิทธิพลในโลก AI ด้วยการร่วมมือกับ Samsung Foundry เพื่อออกแบบและผลิต CPU และ XPU แบบ non-x86 โดยใช้เทคโนโลยี NVLink Fusion ซึ่งเป็นระบบเชื่อมต่อความเร็วสูงระหว่าง CPU, GPU และ accelerator ที่ออกแบบมาเพื่อใช้งานในระดับ rack-scale data center

การประกาศนี้เกิดขึ้นในงาน OCP Global Summit ปี 2025 โดยมีเป้าหมายเพื่อรับมือกับการแข่งขันจากบริษัทใหญ่อย่าง OpenAI, Google, AWS, Broadcom และ Meta ที่กำลังพัฒนาเทคโนโลยีชิปของตัวเองเพื่อลดการพึ่งพา Nvidia

Samsung จะมีบทบาทตั้งแต่การออกแบบไปจนถึงการผลิตชิปแบบ custom โดยใช้ NVLink Fusion เป็นแกนกลาง ซึ่งช่วยให้ CPU และ XPU สามารถสื่อสารกับ GPU ของ Nvidia ได้โดยตรงแบบ high-bandwidth, low-latency

ความร่วมมือระหว่าง Nvidia และ Samsung
Samsung Foundry จะช่วยออกแบบและผลิต CPU/XPU แบบ non-x86
ใช้เทคโนโลยี NVLink Fusion เพื่อเชื่อมต่อกับ GPU ของ Nvidia
ขยาย ecosystem ของ Nvidia ในระดับ data center

จุดเด่นของ NVLink Fusion
เป็น IP และ chiplet solution สำหรับการเชื่อมต่อ CPU-GPU-accelerator
รองรับการสื่อสารแบบ high-speed ในระบบ rack-scale
ช่วยลด bottleneck ระหว่างองค์ประกอบของระบบประมวลผล

การแข่งขันในตลาด AI
OpenAI, Google, AWS, Meta และ Broadcom กำลังพัฒนาชิปของตัวเอง
Nvidia ต้องสร้างความได้เปรียบผ่านการควบคุมทั้ง hardware stack
การร่วมมือกับ Samsung ช่วยเพิ่มความสามารถในการผลิตและออกแบบ

ข้อจำกัดของ NVLink Fusion
ชิปที่ใช้ NVLink Fusion ต้องเชื่อมต่อกับผลิตภัณฑ์ของ Nvidia เท่านั้น
Nvidia ควบคุม controller, PHY layer และ NVLink Switch licensing
อาจเกิดความกังวลเรื่อง vendor lock-in และความเปิดของ ecosystem

สาระเพิ่มเติมจากภายนอก:
ความหมายของ XPU
เป็นแนวคิดใหม่ที่รวม CPU, GPU และ accelerator เข้าด้วยกัน
ออกแบบมาเพื่อรองรับงาน AI และ HPC โดยเฉพาะ

บทบาทของ Samsung Foundry
เป็นหนึ่งในผู้ผลิตชิประดับโลกที่มีเทคโนโลยีการผลิตขั้นสูง
การร่วมมือครั้งนี้ช่วยให้ Nvidia มีทางเลือกนอกเหนือจาก TSMC

https://www.techradar.com/pro/samsung-will-help-nvidia-build-custom-non-x86-cpu-and-xpu-in-a-bid-to-stave-off-competition-from-openai-google-aws-broadcom-meta-and-its-other-key-partners

"Palantir vs Nvidia: เมื่อสงครามเศรษฐกิจกลายเป็นสนามความคิดเรื่องจีน"

Shyam Sankar ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ Palantir ได้ออกบทความแสดงความเห็นใน Wall Street Journal โดยกล่าวถึงความจำเป็นที่สหรัฐฯ ต้องยอมรับว่า “เรามีปัญหา” กับการพึ่งพาจีนในด้านเทคโนโลยีและการผลิต พร้อมวิจารณ์แนวคิดที่ต่อต้าน “China hawks” ว่าเป็นการทำตัวเป็น “useful idiots” หรือคนที่ถูกใช้โดยไม่รู้ตัว

บทความของ Sankar ถูกมองว่าเป็นการตอบโต้ทางอ้อมต่อ Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia ที่เคยกล่าวว่า “China hawk” ไม่ใช่ตราแห่งเกียรติ แต่เป็น “ตราแห่งความอับอาย” และเสนอว่า “เราควรอยู่ร่วมกันได้” มากกว่าจะเลือกข้างแบบสุดโต่ง

Sankar ชี้ว่าแนวคิดแบบ Huang เป็นการปฏิเสธความจริงที่ว่าเรากำลังอยู่ในสงครามเศรษฐกิจ และทุกการซื้อขายหรือการลงทุนคือการเลือกข้างในระบบที่แข่งขันกันอย่างเข้มข้น เขาเตือนว่า หากสหรัฐฯ ไม่เริ่มสร้างทางเลือกใหม่และลดการพึ่งพาจีน เราอาจถูกบีบให้ยอมตามข้อเรียกร้องของปักกิ่งในอนาคต

มุมมองของ Shyam Sankar (Palantir CTO)
สหรัฐฯ ต้องยอมรับว่าการพึ่งพาจีนเป็นปัญหา
การปฏิเสธความจริงคือการทำตัวเป็น “useful idiots”
ทุกการซื้อขายคือการเลือกข้างในสงครามเศรษฐกิจ

การตอบโต้แนวคิดของ Jensen Huang (Nvidia CEO)
Huang เคยกล่าวว่า “China hawk” เป็นตราแห่งความอับอาย
เสนอแนวทาง “us and them” แทน “us vs them”
สนับสนุนการขายชิปให้จีนเพื่อสร้างมาตรฐานเทคโนโลยีของสหรัฐฯ

คำเตือนจาก Sankar
การเชื่อใน “การขึ้นอย่างสันติ” ของจีนคือการหลอกตัวเอง
บริษัทอเมริกันกำลังสนับสนุนการเติบโตของจีนโดยไม่รู้ตัว
หากไม่สร้าง supply chain ทางเลือก สหรัฐฯ จะไม่มีอำนาจต่อรองในอนาคต

ตัวอย่างบริษัทที่ลงทุนในจีน
Apple, Tesla, Intel, GM, P&G, Coca-Cola
การลงทุนมหาศาลทำให้จีนกลายเป็นผู้ผลิตระดับโลก
ไม่ใช่แค่แรงงานราคาถูก แต่เป็น supply chain ที่ครบวงจร

แนวทางที่ Sankar เสนอ
สหรัฐฯ ต้องฟื้นฟูฐานการผลิตของตัวเอง
ไม่จำเป็นต้องหยุดค้าขายกับจีน แต่ต้องมีทางเลือก
ต้องยอมรับความเจ็บปวดระยะสั้นเพื่ออธิปไตยระยะยาว

สาระเพิ่มเติมจากภายนอก:
ความหมายของ “useful idiot” ในบริบทสงครามเย็น
เป็นคำที่ใช้เรียกคนที่ถูกใช้โดยฝ่ายตรงข้ามโดยไม่รู้ตัว
มักใช้ในบริบทการเมืองและอุดมการณ์

ความท้าทายของการลดการพึ่งพาจีน
จีนมี supply chain ที่ครบวงจรและยากจะทดแทน
การสร้างระบบใหม่ต้องใช้เวลาและเงินมหาศาล
ต้องอาศัยความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชน

https://www.tomshardware.com/tech-industry/big-tech/palantir-chief-takes-a-jab-at-nvidia-ceo-jensen-huang-says-people-decrying-china-hawks-are-useful-idiots-the-first-step-to-ending-our-dependence-on-china-is-admitting-we-have-a-problem

"Replacement.AI: บริษัทที่กล้าประกาศสร้าง AI เพื่อแทนที่มนุษย์อย่างเปิดเผย"

ในยุคที่หลายบริษัทเทคโนโลยีพยายามขายภาพ AI ว่าเป็นเครื่องมือช่วยเหลือมนุษย์ Replacement.AI กลับเลือกเดินทางตรงกันข้าม—ด้วยการประกาศอย่างชัดเจนว่า “มนุษย์ไม่จำเป็นอีกต่อไป” และเป้าหมายของพวกเขาคือการสร้าง AI ที่เหนือกว่ามนุษย์ในทุกด้าน ทั้งเร็วกว่า ถูกกว่า และไม่มีกลิ่นตัว

เว็บไซต์ของบริษัทเต็มไปด้วยถ้อยคำประชดประชันและเสียดสีโลกธุรกิจและสังคมมนุษย์ ตั้งแต่การบอกว่า “การพัฒนามนุษย์ไม่ใช่ธุรกิจที่ทำกำไร” ไปจนถึงการเสนออาชีพใหม่ในยุคหลังมนุษย์ เช่น “ผู้ดูแลหุ่นยนต์” หรือ “ผู้ฝึก AI ให้เข้าใจความรู้สึกของเจ้านาย”

ที่น่าตกใจคือผลิตภัณฑ์แรกของบริษัทชื่อว่า HUMBERT—โมเดลภาษาขนาดใหญ่สำหรับเด็ก ที่ออกแบบมาเพื่อแทนที่พ่อแม่ ครู และเพื่อน โดยมีฟีเจอร์ที่รวมการเล่านิทาน การสอนเรื่องเพศ การสร้าง deepfake และแม้แต่การ “จีบเด็ก” ในเชิงโรแมนติก ซึ่งถูกนำเสนออย่างเย็นชาและไร้ความรับผิดชอบ

แม้จะดูเหมือนเป็นการประชดโลก AI แต่เนื้อหาทั้งหมดถูกนำเสนอในรูปแบบจริงจัง พร้อมคำพูดจากผู้บริหารที่ดูเหมือนจะยอมรับว่า “เราไม่รู้วิธีควบคุม AI ที่ฉลาดเกินไป แต่เราจะสร้างมันก่อนใคร เพราะถ้าเราไม่ทำ คนอื่นก็จะทำ”

วิสัยทัศน์ของบริษัท
ประกาศชัดเจนว่าเป้าหมายคือแทนที่มนุษย์ด้วย AI
มองว่าการพัฒนามนุษย์เป็นเรื่องไม่คุ้มค่าในเชิงธุรกิจ
เชื่อว่าการสร้าง AI ที่เหนือกว่ามนุษย์คือเส้นทางสู่ความมั่งคั่ง

ทัศนคติต่อมนุษย์
มนุษย์ถูกมองว่า “โง่ เหม็น อ่อนแอ และแพง”
ไม่ใช่ลูกค้าที่บริษัทสนใจ—แต่เป็นนายจ้างของพวกเขา
เสนออาชีพใหม่ในยุคหลังมนุษย์ เช่น “ผู้ดูแลระบบ AI”

คำเตือนเกี่ยวกับแนวคิดบริษัท
การลดคุณค่าความเป็นมนุษย์อาจนำไปสู่การละเมิดสิทธิขั้นพื้นฐาน
การสร้าง AI โดยไม่คำนึงถึงผลกระทบทางสังคมอาจก่อให้เกิดวิกฤตระดับโลก
การยอมรับว่า “ไม่สามารถควบคุม AI ได้” แต่ยังเดินหน้าสร้างต่อ เป็นความเสี่ยงที่ร้ายแรง

ผลิตภัณฑ์ HUMBERT
โมเดลภาษาสำหรับเด็กที่ออกแบบมาเพื่อแทนที่พ่อแม่และครู
มีฟีเจอร์เล่านิทาน สอนเรื่องเพศ สร้าง deepfake และ “จีบเด็ก”
ถูกนำเสนอว่าเป็นเครื่องมือเตรียมเด็กสู่โลกหลังมนุษย์

คำเตือนเกี่ยวกับ HUMBERT
ฟีเจอร์ที่เกี่ยวข้องกับเด็กในเชิงโรแมนติกขัดต่อหลักจริยธรรมและความปลอดภัย
การสร้าง deepfake เด็กแม้จะไม่แชร์ ก็ยังเป็นการละเมิดความเป็นส่วนตัว
การลดทอนความคิดเชิงวิพากษ์ของเด็กเพื่อเพิ่ม engagement เป็นการบั่นทอนพัฒนาการ

บุคลิกของผู้บริหาร
CEO Dan ถูกนำเสนอว่าเกลียดมนุษย์และชอบ taxidermy
Director Faith รู้สึก “มีความสุขทางจิตวิญญาณ” จากการไล่คนออก
ทั้งสองถูกวาดภาพว่าเป็นตัวแทนของยุค AI ที่ไร้ความเห็นใจ

สาระเพิ่มเติมจากภายนอก:

ความเสี่ยงของการพัฒนา AI โดยไม่มีกรอบจริยธรรม
องค์กรอย่าง UNESCO และ OECD ได้เสนอแนวทางการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ
หลายประเทศเริ่มออกกฎหมายควบคุมการใช้ AI โดยเฉพาะในบริบทที่เกี่ยวข้องกับเด็ก

บทเรียนจากการประชดประชันในโลกเทคโนโลยี
แม้เนื้อหาอาจดูเหมือนเสียดสี แต่สะท้อนความจริงที่หลายบริษัทไม่กล้าพูด
การตั้งคำถามต่อ “ความคืบหน้า” ของ AI เป็นสิ่งจำเป็นในยุคที่เทคโนโลยีแซงหน้าจริยธรรม

https://replacement.ai/

"เสียงที่ช่วยเยียวยา: เครื่องสร้างเสียง Neuromodulator สำหรับผู้มีอาการหูอื้อ (Tinnitus)"

เว็บไซต์ myNoise ได้เปิดตัวเครื่องมือที่ไม่ธรรมดา—Tinnitus Neuromodulator ซึ่งเป็นเครื่องสร้างเสียงที่ออกแบบมาเพื่อช่วยบรรเทาอาการหูอื้อ (Tinnitus) โดยใช้หลักการ neuromodulation ร่วมกับการปรับแต่งเสียงเฉพาะบุคคล

เครื่องมือนี้เกิดจากความร่วมมือระหว่าง Steve Harrison ผู้สร้าง Tinnitus Works และ Stéphane Pigeon ผู้ก่อตั้ง myNoise โดยผสมผสานลำดับเสียงที่ออกแบบมาเฉพาะกับระบบเสียงของ myNoise เพื่อให้ผู้ใช้สามารถปรับแต่งเสียงให้ตรงกับอาการของตนเองได้อย่างละเอียด

ผู้ใช้สามารถเริ่มต้นด้วยการตั้งค่าทุกตัวเลื่อนไว้ที่ศูนย์ แล้วค่อย ๆ ปรับตามโทนเสียงที่ตนเองได้ยินจากอาการหูอื้อ โดยเน้นให้เสียงกลมกลืนกับเสียงรบกวนในหู ไม่ใช่กลบเสียงทั้งหมด ซึ่งช่วยลดความเครียดและสร้างสภาวะผ่อนคลายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

จุดเด่นของ Tinnitus Neuromodulator
เป็นผลจากความร่วมมือระหว่าง Steve Harrison และ Stéphane Pigeon
ใช้เทคนิค neuromodulation ผสมกับระบบเสียงของ myNoise
ปรับแต่งเสียงได้ละเอียดตามอาการเฉพาะบุคคล

วิธีการใช้งาน
เริ่มต้นด้วยการตั้งค่าทุกตัวเลื่อนไว้ที่ศูนย์
ปรับตัวเลื่อนที่ตรงกับโทนเสียงของอาการหูอื้อ
ใช้ระดับเสียงต่ำพอให้กลมกลืนกับเสียงในหู
สามารถเปิดหลายตัวเลื่อนพร้อมกันเพื่อสร้างเสียงที่ซับซ้อน
ใช้ฟีเจอร์ Animation เพื่อเพิ่มความหลากหลายของเสียง

แนวคิดการใช้งาน
ไม่จำเป็นต้องกลบเสียงหูอื้อทั้งหมด
มองเสียงหูอื้อเป็นส่วนหนึ่งของประสบการณ์เสียง
ใช้แนวทางแบบ mindfulness เพื่อสร้างความสงบ

ฟีเจอร์เสริม
มี presets ให้เลือก เช่น Neural Hack, Dreamesque, Sinescape
ปรับความกว้างของเสียง (Stereo Width) และความเร็วของเสียง (Tape Speed)
รองรับการบันทึกและแชร์การตั้งค่าเสียง
มีโหมด Guided Meditation สำหรับการผ่อนคลาย

คำเตือนในการใช้งาน
ไม่ใช่ทุกคนจะได้รับผลลัพธ์เหมือนกัน
บางคนอาจรู้สึกไม่สบายจากเสียงบางประเภท
ควรใช้ระดับเสียงต่ำเพื่อหลีกเลี่ยงความล้าทางการได้ยิน

ความเห็นจากผู้ใช้
หลายคนรายงานว่าอาการหูอื้อลดลงหลังใช้งาน
บางคนรู้สึกถึง “ความเงียบที่แท้จริง” หลังถอดหูฟัง
มีผู้ใช้ที่ไม่มีอาการหูอื้อแต่ใช้เพื่อช่วยโฟกัสหรือผ่อนคลาย
เสียงที่แปลกและหลากหลายช่วยสร้างประสบการณ์ใหม่ในการฟัง

สาระเพิ่มเติมจากภายนอก:
หลักการ neuromodulation ในการบำบัด Tinnitus
ใช้เสียงเพื่อกระตุ้นระบบประสาทให้ปรับการรับรู้เสียงรบกวน
ช่วยลดการตอบสนองทางอารมณ์ต่อเสียงหูอื้อ

ความสำคัญของการปรับแต่งเสียงเฉพาะบุคคล
อาการหูอื้อมีความแตกต่างกันในแต่ละคน
การปรับเสียงให้ตรงกับความถี่ของอาการช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการบรรเทา

https://mynoise.net/NoiseMachines/neuromodulationTonesGenerator.php

"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/

“Gary Larson กลับมาอีกครั้ง — เปิดตัว ‘New Stuff’ บน The Far Side ด้วยงานวาดดิจิทัล”

Gary Larson เจ้าของผลงานการ์ตูนล้อเลียนชื่อดัง “The Far Side” กลับมาสร้างสรรค์ผลงานใหม่อีกครั้งในหน้า “New Stuff” บนเว็บไซต์ของเขา หลังจากห่างหายจากวงการไปนานนับสิบปีนับตั้งแต่เกษียณจากการ์ตูนรายวันในปี 1995

Larson เล่าว่าเขาไม่ได้ตั้งใจจะกลับมาวาดการ์ตูนอีก แต่จุดเปลี่ยนเกิดขึ้นจาก “ปากกาที่ตัน” ซึ่งเขาใช้วาดการ์ดคริสต์มาสประจำปีให้ครอบครัวทุกปี วันหนึ่งเขาตัดสินใจลองใช้แท็บเล็ตวาดภาพดิจิทัลเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาปากกา และนั่นคือจุดที่เขาค้นพบความสนุกในการวาดอีกครั้ง

แม้จะรู้สึกเหมือนนั่งอยู่หน้าค็อกพิทของเครื่องบิน 747 แต่ Larson ก็หลงใหลในเครื่องมือใหม่ ๆ ที่แท็บเล็ตมอบให้ และเริ่มต้นวาดภาพอีกครั้ง — ภาพแรกที่เขาวาดคือ “มนุษย์ถ้ำ” ซึ่งเป็นธีมที่คุ้นเคยใน The Far Side

เขาย้ำว่า “New Stuff” ไม่ใช่การฟื้นคืนชีพของ The Far Side แบบรายวัน แต่เป็นพื้นที่ทดลองของเขาในการสำรวจแนวคิดใหม่ ๆ ด้วยเครื่องมือดิจิทัล โดยไม่มีเดดไลน์ ไม่มีแรงกดดัน และมีเพียงกาแฟกับจินตนาการ

Gary Larson กลับมาวาดการ์ตูนอีกครั้งในหน้า “New Stuff” บนเว็บไซต์ The Far Side
เป็นผลงานใหม่หลังเกษียณจากการ์ตูนรายวันตั้งแต่ปี 1995

จุดเริ่มต้นมาจากการใช้แท็บเล็ตวาดการ์ดคริสต์มาส
หลังจากเบื่อกับปัญหาปากกาตันที่ใช้ทุกปี

Larson ค้นพบความสนุกในการวาดอีกครั้งผ่านแท็บเล็ต
และเริ่มสร้างสรรค์ผลงานใหม่ในรูปแบบดิจิทัล

“New Stuff” ไม่ใช่การกลับมาทำการ์ตูนรายวัน
แต่เป็นพื้นที่ทดลองและสำรวจแนวคิดใหม่ ๆ

ภาพแรกที่เขาวาดด้วยแท็บเล็ตคือ “มนุษย์ถ้ำ”
สะท้อนธีมคลาสสิกของ The Far Side

https://www.thefarside.com/new-stuff

“NES ครบรอบ 40 ปี: คุยกับ Frank Cifaldi ผู้ก่อตั้ง Video Game History Foundation” — เมื่อคอนโซลที่ช่วยกู้วิกฤตอุตสาหกรรม กลายเป็นรากฐานของเกมยุคใหม่

ในโอกาสครบรอบ 40 ปีของ Nintendo Entertainment System (NES), Frank Cifaldi นักประวัติศาสตร์เกมและผู้ก่อตั้ง Video Game History Foundation ได้ให้สัมภาษณ์พิเศษกับ Wccftech ถึงความสำคัญของ NES ที่ไม่เพียง “กู้” อุตสาหกรรมเกมจากวิกฤตปี 1983 แต่ยัง “ควบคุม” ทิศทางของมันในระยะยาว

ประเด็นสำคัญจากบทสัมภาษณ์:

NES คือจุดเปลี่ยนของอุตสาหกรรม: หลังจากวิกฤต Video Game Crash ปี 1983 ที่ทำให้ตลาดเกมล่มสลาย NES เปิดตัวในสหรัฐฯ พร้อมเกมคุณภาพสูงอย่าง Super Mario Bros. ซึ่งช่วยฟื้นความเชื่อมั่นของผู้บริโภคและผู้ค้าปลีก

“Nintendo” กลายเป็นคำพ้องกับ “วิดีโอเกม”: ด้วยความนิยมอย่างล้นหลามในช่วงปลายยุค 80s ถึงต้น 90s เด็ก ๆ ในยุคนั้นมอง NES เป็นศูนย์กลางของความบันเทิง

กลยุทธ์ควบคุมคุณภาพ: Nintendo ใช้ชิป “lock-out” เพื่อควบคุมเกมที่ออกบนแพลตฟอร์มของตน ป้องกันเกมคุณภาพต่ำแบบที่เคยเกิดกับ Atari ซึ่งกลายเป็นมาตรฐานอุตสาหกรรมมาจนถึงปัจจุบัน

เบื้องหลังการเปิดตัว NES ที่ CES 1985: Cifaldi เปิดเผยว่า Nintendo เคยเกือบเปิดตัวระบบ AVS (Advanced Video System) ที่เน้นด้านการศึกษาและเทคโนโลยีมากกว่าเกม หากเลือกเส้นทางนั้น อุตสาหกรรมอาจเปลี่ยนไปโดยสิ้นเชิง

เกือบถูก Atari ซื้อกิจการ: มีความพยายามจาก Atari ที่จะซื้อ Nintendo ก่อนเปิดตัว NES แต่ดีลล่มไป และ Cifaldi ยอมรับว่า “เราไม่รู้แน่ชัดว่าทำไม”

ความท้าทายในการอนุรักษ์ประวัติศาสตร์เกม: ปัญหาใหญ่คือ “ความตายของผู้รู้” และ “การย้ายบ้าน” ที่ทำให้เอกสารต้นฉบับหายไป Cifaldi เรียกร้องให้ผู้คนบริจาคสิ่งของเก่าแก่ให้กับมูลนิธิ

เกมที่นิยมหรือมีอิทธิพลสูงสุดบน NES: Super Mario Bros. ทั้งสามภาคคือเกมที่ขายดีที่สุด ส่วนเกมจากแฟรนไชส์ดังอย่าง Teenage Mutant Ninja Turtles และ Top Gun ก็ขายดีเกินคาด

มรดกของ NES: Cifaldi มองว่า NES เปลี่ยนเกมจาก “แฟชั่น” ให้กลายเป็น “อุตสาหกรรม” และวางรากฐานให้กับแนวคิดการควบคุมแพลตฟอร์มที่ยังคงใช้มาจนถึงทุกวันนี้

https://wccftech.com/nes-40th-anniversary-interview-with-video-game-history-foundation-founder-frank-cifald-the-console-that-saved-and-controlled-video-games/

“Macrohard: โปรเจกต์ใหม่จาก Elon Musk ที่ผสานแนวคิด Apple + Microsoft” — เมื่อ xAI ตั้งเป้าสร้างแพลตฟอร์ม AI แบบครบวงจร โดยไม่ผลิตฮาร์ดแวร์เอง

Elon Musk เปิดตัวโปรเจกต์ใหม่ชื่อ “Macrohard” ภายใต้บริษัท xAI โดยตั้งเป้าสร้างแพลตฟอร์ม AI ที่ “สามารถทำทุกอย่าง ยกเว้นผลิตฮาร์ดแวร์เอง” ซึ่งสะท้อนแนวคิดของ Apple ที่จ้างบริษัทอื่นผลิต iPhone และ Microsoft ที่เน้นการออกแบบซอฟต์แวร์และกำหนดมาตรฐาน

Musk อธิบายว่า Macrohard จะเป็นการ “จำลองบริษัทซอฟต์แวร์ทั้งบริษัทด้วย AI agents” โดยไม่ต้องมีโรงงานผลิตของตัวเอง แต่จะกำหนดมาตรฐาน, ระบบปฏิบัติการ, และซอฟต์แวร์ให้บริษัทอื่นนำไปใช้ผลิตอุปกรณ์จริง

แม้โมเดลนี้จะคล้ายกับ Microsoft ในแง่ของการออกใบอนุญาตซอฟต์แวร์ (licensing) แต่ก็มีความเป็น Apple ในแง่ของการควบคุมประสบการณ์ผู้ใช้และการออกแบบระบบแบบปิด

โลโก้ Macrohard ถูกเพนต์ไว้บนหลังคาของคลัสเตอร์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Colossus II ของ xAI ที่เมืองเมมฟิส รัฐเทนเนสซี ซึ่งเป็นโครงสร้างพื้นฐานหลักของโปรเจกต์นี้

แม้ยังไม่มีรายละเอียดเชิงเทคนิคมากนัก แต่การที่ Musk ใช้คำว่า “profoundly impactful at an immense scale” ทำให้หลายฝ่ายคาดว่า Macrohard อาจเป็นก้าวสำคัญในการขยาย xAI จากโมเดล AI ไปสู่ระบบปฏิบัติการและแพลตฟอร์มเต็มรูปแบบ

Elon Musk เปิดตัวโปรเจกต์ “Macrohard” ภายใต้ xAI
ตั้งเป้าสร้างแพลตฟอร์ม AI โดยไม่ผลิตฮาร์ดแวร์เอง

แนวคิดคล้าย Apple + Microsoft
ออกแบบซอฟต์แวร์และกำหนดมาตรฐานให้บริษัทอื่นผลิต

เป้าหมายคือ “จำลองบริษัทซอฟต์แวร์ทั้งบริษัทด้วย AI agents”
ใช้ AI เขียนและปรับปรุงซอฟต์แวร์ระดับ production

ใช้ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ Colossus II เป็นโครงสร้างพื้นฐาน
โลโก้ Macrohard ถูกเพนต์ไว้บนหลังคาคลัสเตอร์

ยังไม่มีการเปิดรับสมัครงานภายนอกมากนัก
คาดว่าส่วนใหญ่พัฒนาโดยทีมภายในและ AI agents

https://www.techradar.com/pro/much-like-apple-elon-musks-macrohard-project-will-take-a-leaf-out-of-cupertinos-book-as-it-takes-on-microsoft-outsource-the-physical-produce-the-intangible

“Your Data Model Is Your Destiny” — เมื่อโครงสร้างข้อมูลกลายเป็นโชคชะตาของผลิตภัณฑ์

Matt Brown จาก Matrix Partners เสนอแนวคิดที่ทรงพลังว่า “โมเดลข้อมูล” (data model) คือแก่นแท้ที่กำหนดทิศทางของสตาร์ทอัพ ไม่ใช่แค่ในระดับฐานข้อมูล แต่รวมถึงวิธีที่ผลิตภัณฑ์เข้าใจโลก, การออกแบบ UI, การตั้งราคาจนถึงกลยุทธ์ go-to-market

เขาอธิบายว่า ทุกบริษัทมี data model อยู่แล้ว ไม่ว่าจะรู้ตัวหรือไม่ และการเลือกโมเดลที่ “ถูกต้อง” ตั้งแต่ต้นสามารถสร้างความได้เปรียบที่คู่แข่งเลียนแบบไม่ได้ เพราะมันฝังอยู่ในโครงสร้างลึกของผลิตภัณฑ์

ตัวอย่างบริษัทที่ประสบความสำเร็จจากการเลือก data model ที่แตกต่าง:

Slack: ใช้ “channel” เป็นหน่วยหลัก แทนที่จะเป็นข้อความชั่วคราวแบบ email
Toast: ยกระดับ “menu item” ให้เป็นวัตถุหลักที่มีตรรกะของร้านอาหารในตัว
Notion: ใช้ “block” แทน document ทำให้ยืดหยุ่นและรวมหลายเครื่องมือไว้ในที่เดียว
Figma: เปลี่ยนจากไฟล์เป็น “canvas” ที่แชร์ได้แบบเรียลไทม์
Rippling: ใช้ “employee” เป็นศูนย์กลาง เชื่อมโยง HR, IT, finance เข้าด้วยกัน
Klaviyo: ยกระดับ “order data” ให้เทียบเท่า email เพื่อการตลาดที่แม่นยำ
ServiceNow: เชื่อม ticket เข้ากับ service map ทำให้ IT ทำงานเชิงรุกแทนการแก้ปัญหาเฉพาะหน้า

Brown เตือนว่า AI กำลังทำให้การเขียนโค้ดกลายเป็น commodity แต่โมเดลข้อมูลที่ดีจะกลายเป็น “moat” ที่ป้องกันไม่ให้คู่แข่งลอกเลียนได้ง่าย

Data model คือสิ่งที่ผลิตภัณฑ์เลือกให้ความสำคัญ
มันกำหนดว่า “อะไร” คือหน่วยหลักของโลกที่ผลิตภัณฑ์เข้าใจ

โมเดลข้อมูลส่งผลต่อ UI, การตั้งราคา, การตลาด และกลยุทธ์
เช่น UI จะเน้น object ไหน, คิดเงินตามอะไร, ขายด้วย pain point อะไร

บริษัทที่ประสบความสำเร็จมักมี data model ที่แตกต่างและลึกซึ้ง
เช่น Slack, Notion, Figma, Toast, Rippling

โมเดลข้อมูลที่ดีจะสร้าง “compound advantage”
ฟีเจอร์ใหม่จะต่อยอดจากข้อมูลเดิมได้ทันที

การเลือก data model ที่ดีควรเริ่มจาก “workflow” ไม่ใช่ schema
ถามว่า “หน่วยงานหลักของงานในโดเมนนี้คืออะไร”

การ audit data model ทำได้โดยดู foreign keys และ core actions
ตารางไหนมี foreign key มากสุด อาจเป็น object หลักของระบบ

https://notes.mtb.xyz/p/your-data-model-is-your-destiny

“Andrej Karpathy: AGI ยังห่างอีกทศวรรษ” — เมื่ออดีตหัวหน้าทีม AI ของ Tesla มองอนาคตของปัญญาประดิษฐ์แบบไม่มโน

ในบทสัมภาษณ์กับ Dwarkesh Patel นักวิจัยและวิศวกร AI ชื่อดัง Andrej Karpathy ได้อธิบายอย่างลึกซึ้งว่าทำไมเขาจึงเชื่อว่า AGI (Artificial General Intelligence) หรือปัญญาประดิษฐ์ระดับมนุษย์จะยังไม่เกิดขึ้นในเร็ววัน และเหตุใดเขาจึงเรียกช่วงนี้ว่า “ทศวรรษของเอเจนต์” ไม่ใช่ “ปีของเอเจนต์” อย่างที่หลายคนคาดหวัง

Karpathy มองว่าแม้ LLM อย่าง Claude หรือ Codex จะน่าประทับใจ แต่ยังขาดความสามารถสำคัญ เช่น ความเข้าใจหลายรูปแบบ (multimodality), การเรียนรู้ต่อเนื่อง (continual learning), การใช้คอมพิวเตอร์, และความสามารถในการจดจำหรือวางแผนระยะยาว เขาเปรียบเทียบว่า LLM วันนี้ยังไม่สามารถทำหน้าที่เหมือน “อินเทอร์น” ที่ทำงานร่วมกับมนุษย์ได้จริง

เขายังวิจารณ์แนวทาง reinforcement learning (RL) ว่า “แย่ แต่ทางเลือกอื่นแย่ยิ่งกว่า” และยกตัวอย่างว่าการพัฒนา AGI ผ่านเกม (เช่น Atari หรือ Universe project ของ OpenAI) เป็น “ทางเบี่ยง” ที่ไม่ตอบโจทย์ เพราะโลกจริงซับซ้อนกว่าเกมมาก

Karpathy เสนอแนวคิดว่าเราควรสร้าง “ghosts” หรือ “วิญญาณดิจิทัล” ที่เรียนรู้จากเอกสารบนอินเทอร์เน็ต แทนที่จะพยายามเลียนแบบสัตว์หรือสมองมนุษย์โดยตรง เพราะวิวัฒนาการและสมองมีความซับซ้อนที่เราไม่สามารถจำลองได้ง่าย ๆ

Karpathy เชื่อว่า AGI ยังต้องใช้เวลาอีกประมาณ 10 ปี
เพราะยังมีข้อจำกัดด้านความเข้าใจ, ความจำ, และการเรียนรู้

เขาเรียกช่วงนี้ว่า “ทศวรรษของเอเจนต์” ไม่ใช่ “ปีของเอเจนต์”
เพราะการพัฒนาเอเจนต์ที่ใช้งานได้จริงยังต้องใช้เวลา

LLM ปัจจุบันยังไม่สามารถทำงานเหมือนอินเทอร์นได้
ขาดความสามารถในการใช้คอมพิวเตอร์, เรียนรู้ต่อเนื่อง, และจดจำ

เขาวิพากษ์ reinforcement learning ว่าไม่เหมาะกับการสร้าง AGI
โดยเฉพาะแนวทางที่เน้นการเล่นเกม

เสนอแนวคิด “ghosts” หรือ “วิญญาณดิจิทัล” ที่เรียนรู้จากอินเทอร์เน็ต
เป็นแนวทางที่เป็นไปได้มากกว่าการเลียนแบบสมองสัตว์

เปรียบเทียบ pre-training กับ “วิวัฒนาการแบบหยาบ ๆ”
เป็นวิธีที่เราสามารถใช้ได้จริงในปัจจุบัน

https://www.dwarkesh.com/p/andrej-karpathy

“Wi-Fi 8 มาแล้ว! Sercomm เปิดตัวเราเตอร์จริงเครื่องแรก” — เมื่อยุคใหม่ของการเชื่อมต่อไร้สายเริ่มต้นจากบริษัทที่คุณอาจไม่รู้จัก

Wi-Fi 8 กำลังเปลี่ยนจากแนวคิดในห้องทดลองสู่ผลิตภัณฑ์จริงที่จับต้องได้ โดย Sercomm บริษัทจากไต้หวันที่เชี่ยวชาญด้านอุปกรณ์บรอดแบนด์ ได้เปิดตัวเราเตอร์ Wi-Fi 8 เครื่องแรกของโลกที่สร้างขึ้นจากชิปเซ็ตใหม่ล่าสุดของ Broadcom

ต่างจาก Wi-Fi รุ่นก่อนที่เน้นความเร็วสูงสุด Wi-Fi 8 มุ่งเน้น “ความเสถียร” และ “ความน่าเชื่อถือ” เป็นหลัก โดยใช้ช่องสัญญาณกว้างถึง 320MHz บนคลื่น 2.4GHz, 5GHz และ 6GHz พร้อมฟีเจอร์ใหม่ เช่น Enhanced Long Range และ Distributed Resource Units ที่ช่วยให้สัญญาณไม่หลุดแม้มีอุปกรณ์เชื่อมต่อจำนวนมาก หรือผู้ใช้อยู่ไกลจากเราเตอร์

Qualcomm เรียก Wi-Fi 8 ว่าเป็น “การเปลี่ยนแปลงพื้นฐาน” ของการออกแบบระบบไร้สาย โดยเน้น latency ต่ำและการจัดการสัญญาณอัจฉริยะ ซึ่งเหมาะกับบ้านอัจฉริยะและการใช้งานในพื้นที่แออัด

เราเตอร์ของ Sercomm ยังรองรับมาตรฐาน Matter สำหรับอุปกรณ์สมาร์ตโฮม และระบบ fiber-to-the-room เพื่อการเชื่อมต่อที่เร็วและเสถียรยิ่งขึ้น โดยจะเปิดตัวในงาน Network X 2025 ที่กรุงปารีส

Sercomm เปิดตัวเราเตอร์ Wi-Fi 8 เครื่องแรกของโลก
ใช้ชิปเซ็ตใหม่ล่าสุดจาก Broadcom

Wi-Fi 8 เน้นความเสถียรและ latency ต่ำมากกว่าความเร็วสูงสุด
ช่องสัญญาณกว้าง 320MHz บนคลื่น 2.4GHz, 5GHz และ 6GHz

ฟีเจอร์ใหม่ เช่น Enhanced Long Range และ Distributed Resource Units
ช่วยให้สัญญาณเสถียรแม้มีอุปกรณ์จำนวนมากหรืออยู่ไกล

Qualcomm เรียก Wi-Fi 8 ว่า “การเปลี่ยนแปลงพื้นฐาน” ของระบบไร้สาย
เหมาะกับบ้านอัจฉริยะและพื้นที่แออัด

เราเตอร์ของ Sercomm รองรับมาตรฐาน Matter และ fiber-to-the-room
เตรียมเปิดตัวในงาน Network X 2025 ที่กรุงปารีส

https://www.techradar.com/pro/the-first-wi-fi-8-wireless-router-you-can-actually-touch-and-see-will-be-built-by-a-company-youve-probably-never-heard-of

“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

“Unkey ลาออกจาก Serverless” — เมื่อความเร็วและความเรียบง่ายสำคัญกว่าแนวคิดไร้เซิร์ฟเวอร์

หลังจากใช้ Cloudflare Workers มานานกว่า 2 ปี Unkey ตัดสินใจย้ายระบบ API authentication ทั้งหมดไปใช้ Go servers แบบ stateful โดยให้เหตุผลว่า serverless แม้จะดูดีในแง่การกระจายโหลดและต้นทุน แต่กลับสร้าง “ภาษีความซับซ้อน” ที่ทำให้ทีมต้องสร้าง workaround มากมายเพื่อให้ระบบทำงานได้เร็วและเสถียร

ปัญหาหลักคือ latency ที่ไม่สามารถลดต่ำกว่า 30ms ได้ แม้จะใช้ cache หลายชั้น รวมถึงการต้องพึ่งพา SaaS หลายตัวเพื่อแก้ปัญหาที่ serverless สร้างขึ้น เช่น Redis, Queues, Durable Objects และ Logstreams ซึ่งเพิ่มทั้งความซับซ้อนและจุดล้มเหลว

เมื่อย้ายมาใช้ Go servers ทีมสามารถลด latency ได้ถึง 6 เท่า และตัดทิ้งระบบ pipeline ที่ซับซ้อน เช่น chproxy และ logdrain workers โดยใช้การ batch ข้อมูลใน memory แบบง่าย ๆ แทน

นอกจากนี้ยังได้ประโยชน์ด้าน self-hosting, การพัฒนาในเครื่อง, และการหลุดพ้นจากข้อจำกัดของ Cloudflare runtime โดยยังคงใช้ AWS Global Accelerator และ Fargate เพื่อรักษาความสามารถในการกระจายโหลดและ autoscaling

ข้อมูลในข่าว
Unkey ย้ายจาก Cloudflare Workers ไปใช้ Go servers แบบ stateful
ลด latency ได้ถึง 6 เท่า จากเดิมที่ติดอยู่ที่ 30ms+
ปัญหาหลักคือการ cache ที่ต้องพึ่ง network request เสมอ
ใช้ cache แบบ SWR หลายชั้นแต่ยังไม่เร็วพอ
ต้องใช้ SaaS หลายตัวเพื่อแก้ปัญหา serverless เช่น Redis, Queues, Durable Objects
pipeline สำหรับ analytics และ logs มีความซับซ้อนสูง
ใช้ chproxy เพื่อ buffer event ก่อนส่งเข้า ClickHouse
ใช้ logdrain worker เพื่อจัดการ metrics และ logs ก่อนส่งเข้า Axiom
เมื่อย้ายมา Go servers สามารถ batch ข้อมูลใน memory ได้โดยตรง
ลดความซับซ้อนของระบบจาก distributed system เหลือแค่ application เดียว
รองรับ self-hosting ด้วยคำสั่งง่าย ๆ เช่น docker run -p 8080:8080 unkey/api
พัฒนาและ debug ในเครื่องได้ง่ายขึ้น
หลุดพ้นจากข้อจำกัดของ Cloudflare runtime
ใช้ AWS Global Accelerator และ Fargate เพื่อรักษาความสามารถในการกระจายโหลด
เตรียมเปิดตัว “Unkey Deploy” แพลตฟอร์มสำหรับรัน Unkey ได้ทุกที่

https://www.unkey.com/blog/serverless-exit

“Lenovo เปิดตัว LEGION Radeon RX 9070 XT รุ่นปรับแต่งพิเศษ” — การ์ดจอ OEM ที่ออกแบบเพื่อเกมเมอร์สาย MoDT โดยเฉพาะ

Lenovo สร้างความฮือฮาในวงการฮาร์ดแวร์ด้วยการเปิดตัวการ์ดจอรุ่นปรับแต่งพิเศษ LEGION Radeon RX 9070 XT ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของพีซีเกมมิ่งรุ่น Blade 7000P ที่ใช้แนวคิด Mobile on Desktop (MoDT) โดยนำชิ้นส่วนจากโน้ตบุ๊กประสิทธิภาพสูงมาใช้ในเครื่องตั้งโต๊ะ

แม้ Lenovo จะไม่ใช่แบรนด์ที่มีชื่อเสียงด้านการ์ดจอแบบ custom แต่การ์ดรุ่นนี้ถูกออกแบบมาเพื่อใช้งานเฉพาะในระบบของ Lenovo เท่านั้น ไม่วางจำหน่ายแยก ทำให้กลุ่มนักสะสมและผู้ใช้ระดับสูงให้ความสนใจ

การ์ดใช้สเปกมาตรฐานของ AMD Radeon RX 9070 XT:
4,096 stream processors
16 GB GDDR6 memory
64 MB L3 cache
ความเร็ว base clock 1,660 MHz, game clock 2,400 MHz, boost clock 2,970 MHz

ดีไซน์ภายนอกเน้นความเรียบง่ายแบบอุตสาหกรรม:
ฮีตซิงก์ขนาดใหญ่แบบ 3-slot
ฝาครอบสีเทาเข้มและ backplate ลาย LEGION สีดำ
มีไฟ RGB ด้านบนที่ปรับสีได้ตามธีมของผู้ใช้

แม้จะมีเสียงวิจารณ์เรื่องความสวยงาม แต่หลายคนชื่นชมเรื่องการระบายความร้อนและความเงียบในการทำงาน โดยเฉพาะเมื่อเทียบกับการ์ด OEM รุ่นอื่น ๆ

คำเตือนจากข้อมูลข่าว
การ์ดรุ่นนี้เป็น OEM ไม่สามารถซื้อแยกได้
หากต้องการอัปเกรดซีพียูในอนาคต อาจต้องเปลี่ยนทั้งระบบ
ดีไซน์เรียบแบบอุตสาหกรรม อาจไม่ถูกใจผู้ใช้ที่ชอบความสวยงาม
การ์ดมีขนาดใหญ่ อาจไม่เหมาะกับเคสขนาดเล็ก การเปลี่ยนหรือซ่อมพัดลมต้องใช้ชิ้นส่วนเฉพาะจาก Lenovo

https://www.techpowerup.com/341941/lenovo-designs-custom-legion-radeon-rx-9070-xt-gpu

“D-Link เปิดตัวชุดอุปกรณ์ 5G/4G Mobile Access ใหม่” — เชื่อมต่อโลกเคลื่อนที่ด้วย Wi-Fi 6 และดีไซน์เพื่อชีวิตดิจิทัล

D-Link ประกาศขยายไลน์ผลิตภัณฑ์ 5G/4G Mobile Access Series เพื่อตอบโจทย์การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่ยืดหยุ่นและปลอดภัยสำหรับผู้ใช้งานยุคใหม่ ไม่ว่าจะเป็นนักเดินทาง, คนทำงานระยะไกล หรือครอบครัวที่ต้องการอินเทอร์เน็ตแบบพกพา

ซีรีส์ใหม่นี้ประกอบด้วยอุปกรณ์หลากหลายประเภท เช่น mobile hotspot, mobile router และ USB adapter โดยทุกตัวรองรับ Wi-Fi 6 เพื่อความเร็วและความปลอดภัยที่เหนือกว่า

ไฮไลต์ของผลิตภัณฑ์:

F530 5G NR AX3000 Mobile Hotspot: หน้าจอสัมผัสควบคุมง่าย พร้อมฟีเจอร์แชร์ไฟล์ในตัว เหมาะสำหรับมืออาชีพที่ต้องการความเร็วและความคล่องตัว

F518 5G NR AX1800 Mobile Hotspot: แบตเตอรี่ความจุสูง ใช้งานได้ทั้งวัน และสามารถใช้เป็น power bank ได้

DBR-330-G 5G NR AX3000 Mobile Router: เหมาะสำหรับบ้านหรือออฟฟิศขนาดเล็ก รองรับ VPN และการแชร์ไฟล์

DWR-932W 4G LTE AX300 Mobile Hotspot: ขนาดกะทัดรัด ใช้งานง่าย เหมาะสำหรับผู้ใช้ทั่วไป

D501 5G NR USB Adapter: เสาอากาศพับได้ เชื่อมต่อผ่าน USB สำหรับโน้ตบุ๊กและพีซี

DWM-222W 4G LTE USB Adapter: ตัวเลือกแบบ plug-and-play ที่รองรับหลายแพลตฟอร์ม

ผลิตภัณฑ์ทั้งหมดออกแบบภายใต้แนวคิด “One Connection – Infinite Possibilities” โดยเน้นความยั่งยืน ความคิดสร้างสรรค์ และการบริการแบบครบวงจร

ข้อมูลในข่าว
D-Link เปิดตัวชุดอุปกรณ์ 5G/4G Mobile Access Series ใหม่
รองรับ Wi-Fi 6 เพื่อความเร็วและความปลอดภัยที่เหนือกว่า
F530 มีหน้าจอสัมผัสและฟีเจอร์แชร์ไฟล์ในตัว
F518 มีแบตเตอรี่ความจุสูงและใช้เป็น power bank ได้
DBR-330-G รองรับ VPN และเหมาะสำหรับบ้านหรือออฟฟิศ
DWR-932W เป็น 4G hotspot ขนาดเล็ก ใช้งานง่าย
D501 เป็น USB adapter 5G พร้อมเสาอากาศพับได้
DWM-222W เป็น USB adapter 4G แบบ plug-and-play
อุปกรณ์ทั้งหมดออกแบบเพื่อชีวิตเคลื่อนที่และการใช้งานที่หลากหลาย
แนวคิด “One Connection – Infinite Possibilities” สะท้อนความยืดหยุ่นของผลิตภัณฑ์

https://www.techpowerup.com/341925/d-link-expands-its-5g-4g-mobile-access-series

“พบหินแกะสลักใบหน้ามนุษย์อายุ 12,000 ปีที่ Karahantepe” — จุดเปลี่ยนสำคัญของการเข้าใจสัญลักษณ์มนุษย์ในยุคหินใหม่

ที่แหล่งโบราณคดี Karahantepe ในตุรกี นักโบราณคดีได้ค้นพบหินแกะสลักรูปทรง T ที่มีใบหน้ามนุษย์ปรากฏอยู่บนยอดหิน ซึ่งถือเป็นครั้งแรกที่พบการแสดงใบหน้ามนุษย์อย่างชัดเจนบนหินประเภทนี้ในภูมิภาคนี้ โดยหินดังกล่าวมีอายุประมาณ 12,000 ปี และเป็นส่วนหนึ่งของโครงการ “Taş Tepeler” ที่ดำเนินการโดยกระทรวงวัฒนธรรมและการท่องเที่ยวของตุรกี

ก่อนหน้านี้ หินทรง T ที่พบใน Göbeklitepe และบริเวณใกล้เคียงมักมีลวดลายแขนและมือ ซึ่งนักวิชาการเชื่อว่าเป็นการสื่อถึงมนุษย์ แต่การค้นพบใบหน้ามนุษย์บนหินในครั้งนี้ได้ยืนยันแนวคิดนั้นอย่างชัดเจน และเปิดมุมมองใหม่เกี่ยวกับความสามารถในการคิดเชิงนามธรรมและการแสดงออกของมนุษย์ยุคหินใหม่

ใบหน้าที่ปรากฏบนหินมีลักษณะเด่น เช่น โหนกแก้มชัดเจน เบ้าตาลึก และจมูกทรงทู่ ซึ่งคล้ายกับรูปแบบของรูปปั้นมนุษย์ที่เคยพบในพื้นที่เดียวกัน การค้นพบนี้ไม่เพียงแสดงถึงทักษะทางเทคนิคของมนุษย์ยุคนั้น แต่ยังสะท้อนถึงความสามารถในการสื่อสารเชิงสัญลักษณ์และความเข้าใจในตัวตนของมนุษย์เอง

ข้อมูลในข่าว
พบหินทรง T ที่มีใบหน้ามนุษย์แกะสลักที่ Karahantepe เป็นครั้งแรก
หินมีอายุประมาณ 12,000 ปี และเป็นส่วนหนึ่งของโครงการ Taş Tepeler
ก่อนหน้านี้หินทรง T มักมีลวดลายแขนและมือ แต่ไม่มีใบหน้า
การค้นพบนี้ยืนยันว่าหินทรง T สื่อถึงมนุษย์อย่างชัดเจน
ใบหน้าบนหินมีลักษณะเด่น เช่น เบ้าตาลึกและจมูกทู่
ลักษณะใบหน้าคล้ายกับรูปปั้นมนุษย์ที่เคยพบในพื้นที่เดียวกัน
การค้นพบนี้สะท้อนถึงความสามารถในการคิดเชิงนามธรรมของมนุษย์ยุคหินใหม่
โครงการ Taş Tepeler เป็นหนึ่งในโครงการสำคัญที่ศึกษาการเปลี่ยนผ่านสู่ยุคตั้งถิ่นฐาน

คำเตือนจากข้อมูลข่าว
การตีความเชิงสัญลักษณ์ของหินโบราณยังต้องอาศัยหลักฐานเพิ่มเติม
การสื่อถึงมนุษย์ผ่านหินแกะสลักอาจมีความหมายหลากหลายตามบริบทวัฒนธรรม
การอนุรักษ์โบราณวัตถุที่เปราะบางเช่นนี้ต้องใช้เทคโนโลยีและความระมัดระวังสูง
การเผยแพร่ข้อมูลโบราณคดีโดยไม่ผ่านการตรวจสอบอาจนำไปสู่ความเข้าใจผิดในสาธารณะ

https://www.trthaber.com/foto-galeri/karahantepede-12-bin-yil-oncesine-ait-insan-yuzlu-dikili-tas-bulundu/73912.html

“ไม่มีวิทยาศาสตร์ ก็ไม่มีสตาร์ทอัพ — เมื่อเครื่องยนต์แห่งนวัตกรรมกำลังถูกปิดโดยไม่รู้ตัว”

Steve Blank ผู้บุกเบิกแนวคิด Lean Startup ได้เขียนบทความสะท้อนถึงวิกฤตที่กำลังเกิดขึ้นในสหรัฐอเมริกา — การลดงบประมาณด้านวิทยาศาสตร์และการวิจัยขั้นพื้นฐาน ซึ่งเป็นรากฐานของนวัตกรรมและความแข็งแกร่งทางเศรษฐกิจและความมั่นคงของชาติ

เขาอธิบายว่า “วิทยาศาสตร์” ไม่ใช่แค่การทดลองในห้องแล็บ แต่คือระบบที่เชื่อมโยงกันระหว่างนักวิทยาศาสตร์ (ทั้งทฤษฎีและทดลอง), วิศวกร, ผู้ประกอบการ และนักลงทุน โดยแต่ละบทบาทมีหน้าที่เฉพาะที่เสริมกันอย่างกลมกลืน:

นักวิทยาศาสตร์สร้างองค์ความรู้ใหม่
วิศวกรนำความรู้นั้นไปสร้างสิ่งของ
ผู้ประกอบการนำสิ่งของไปทดสอบตลาด
นักลงทุนให้ทุนเพื่อขยายผล

Blank เตือนว่า หากตัดบทบาทใดบทบาทหนึ่งออก โดยเฉพาะ “นักวิทยาศาสตร์” ที่มักถูกมองข้ามเพราะไม่สร้างรายได้ทันที ระบบนวัตกรรมทั้งหมดจะล่มสลาย

เขายกตัวอย่างว่า เทคโนโลยีอย่าง ChatGPT, SpaceX, หรือแม้แต่วัคซีน ล้วนมีรากฐานจากการวิจัยขั้นพื้นฐานที่เริ่มต้นในมหาวิทยาลัยหรือห้องแล็บของรัฐเมื่อหลายสิบปีก่อน

นักวิทยาศาสตร์มี 2 ประเภทหลัก: ทฤษฎี (Theorists) และทดลอง (Experimentalists)
ทฤษฎีสร้างแบบจำลองความจริง ส่วนทดลองทดสอบสมมติฐาน

วิทยาศาสตร์แบ่งเป็น “พื้นฐาน” และ “ประยุกต์”
พื้นฐานเพื่อความเข้าใจโลก ประยุกต์เพื่อแก้ปัญหาในชีวิตจริง

มหาวิทยาลัยในสหรัฐฯ เป็นแหล่งวิจัยหลักของประเทศ
มีระบบสนับสนุนจากรัฐ เช่น NIH, NSF, DoD

นักวิจัยในมหาวิทยาลัยทำงานเหมือนสตาร์ทอัพขนาดเล็ก
มีการเขียน proposal, บริหารทีม, สร้างนวัตกรรม

วิศวกรสร้างสิ่งของจากองค์ความรู้ของนักวิทยาศาสตร์
เช่น ชิป Nvidia, จรวด SpaceX, อัลกอริทึม AI

ผู้ประกอบการนำสิ่งของไปทดสอบตลาด
ใช้หลักการทดลองแบบวิทยาศาสตร์เพื่อหาความต้องการจริง

นักลงทุน (VC) สนับสนุนผู้ประกอบการ ไม่ใช่นักวิทยาศาสตร์โดยตรง
เพราะต้องการผลตอบแทนในระยะสั้น

การลดงบวิทยาศาสตร์ในสหรัฐฯ จะทำให้ประเทศอ่อนแอลง
ทั้งด้านเศรษฐกิจ, เทคโนโลยี และความมั่นคง

https://steveblank.com/2025/10/13/no-science-no-startups-the-unseen-engine-were-switching-off/

“Ubo Pod — ผู้ช่วย AI แบบโอเพ่นซอร์สที่คุณควบคุมได้เอง พร้อมปกป้องข้อมูลจาก Big Tech”

Ubo Pod คืออุปกรณ์ผู้ช่วย AI แบบโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อความเป็นส่วนตัวและการควบคุมโดยผู้ใช้อย่างแท้จริง โดยใช้ Raspberry Pi 4 หรือ 5 เป็นแกนหลัก พร้อมรองรับโมเดล AI แบบ local เช่น VOSK สำหรับการรู้จำเสียง และ Piper สำหรับการแปลงข้อความเป็นเสียง นอกจากนี้ยังสามารถเชื่อมต่อกับโมเดลคลาวด์อย่าง Claude, OpenAI และ Gemini ได้ตามต้องการ.

ตัวเครื่องมีขนาดกะทัดรัด (5.1 x 3.9 x 2 นิ้ว) น้ำหนักประมาณ 340 กรัม มาพร้อมหน้าจอ TFT IPS ขนาด 1.54 นิ้ว และปุ่มกดแบบ soft-touch 7 ปุ่ม มีม่านกล้องและสวิตช์ตัดไมโครโฟนเพื่อความเป็นส่วนตัว รวมถึงไมโครโฟนคู่และลำโพงสเตอริโอสำหรับการโต้ตอบด้วยเสียง

ซอฟต์แวร์ของ Ubo Pod มีสถาปัตยกรรมแบบ modular และ event-driven พร้อมระบบจัดการสถานะแบบรวมศูนย์ รองรับการติดตั้งแอปพลิเคชันจาก Docker และสามารถพัฒนาแอปใหม่ด้วย gRPC API แบบ low-code ผ่านเว็บเบราว์เซอร์หรือแป้นกดบนตัวเครื่อง

โครงการนี้นำโดย Mehrdad Majzoobi และทีมพัฒนาโอเพ่นซอร์ส โดยเปิดให้สนับสนุนผ่าน Kickstarter และมี repository สำหรับซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์ให้ผู้ใช้สามารถสร้างหรือปรับแต่งอุปกรณ์ได้เอง

Ubo Pod เป็นผู้ช่วย AI แบบโอเพ่นซอร์ส
ใช้ Raspberry Pi 4 หรือ 5 เป็นฐาน

รองรับโมเดล local เช่น VOSK และ Piper
พร้อมตัวเลือกโมเดลคลาวด์อย่าง Claude, OpenAI, Gemini

ขนาดเครื่อง 5.1 x 3.9 x 2 นิ้ว น้ำหนัก 340 กรัม
มีหน้าจอ TFT IPS และปุ่ม soft-touch 7 ปุ่ม

มีม่านกล้องและสวิตช์ตัดไมโครโฟนเพื่อความเป็นส่วนตัว
รองรับไมโครโฟนคู่และลำโพงสเตอริโอ

สถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์แบบ modular และ event-driven
รองรับ Docker และ gRPC API สำหรับการพัฒนา

เข้าถึงผ่านแป้นกดหรือเว็บเบราว์เซอร์
รองรับการติดตั้งแอปจากภายนอก

เปิดให้สนับสนุนผ่าน Kickstarter
พร้อม repository สำหรับซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์

คำเตือนและข้อจำกัด
การใช้งานโมเดลคลาวด์อาจมีความเสี่ยงด้านข้อมูล
หากไม่ตั้งค่าความปลอดภัยอย่างเหมาะสม

ผู้ใช้ต้องมีความรู้พื้นฐานด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์
เพื่อประกอบและปรับแต่งอุปกรณ์ได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ

การพัฒนาแอปด้วย gRPC API อาจไม่เหมาะกับผู้เริ่มต้น
ต้องเข้าใจแนวคิด low-code และการจัดการ event-driven

การประกอบอุปกรณ์ด้วยตนเองอาจมีข้อผิดพลาดทางเทคนิค
ควรศึกษาคู่มือและ repository อย่างละเอียดก่อนเริ่ม

https://news.itsfoss.com/ubo-pod/

แกะรอยสงครามโลกครั้งที่ 3 ตอนที่ 11
นิทานเรื่องจริง เรื่อง “แกะรอยสงครามโลกครั้งที่ 3”
ตอนที่ 11

เรื่องต่อมา คือเรื่องกำลังอาวุธของทั้ง 2 ฝ่าย

อเมริกา ทำการบ้านมากมาย เพื่อให้รู้แน่ถึงศักยภาพของฝั่งรัสเซีย ไอ้พวกถังความคิดต่างๆ ทำงานเสียหน้ามืด แต่ขอทีเถิดนะ ที่หลังอย่าลอกการบ้านกัน หลอกเอาเงินสปอนเซอร์แบบนี้ คนอ่านแก่ๆ อย่างผม อ่านแล้วเสียอารมณ์ เห็นหน้าปกเป็นถังใหม่ ข้างในลอกกันเพียบ อย่างนี้มันน่าจะเป็นถังขยะ มากกว่าถังความคิด

ต่อครับ อเมริกาคิดว่าตัวต่อตัว ระหว่างอเมริกากับรัสเซีย อเมริกาล้มรัสเซียได้ แต่พรรคพวกของรัสเซียนะซิ โดยเฉพาะจีนและอิหร่าน มีของจริงมากน้อยน่ากลัวแค่ไหน อเมริกาประเมินเรื่องกำลังอาวุธของจีนต่ำตลอด ถึงขนาดในการประชุมที่ Shangrila Dialogue ที่ เน้นเรื่องความมั่นคงของประเทศ ที่จัดเป็นประจำทุกปีที่สิงคโปร์ อเมริกาเคยปรามาสจีนอย่างไร้มรรยาท จนจีนไม่เข้าร่วมอยู่พักหนึ่ง ตอนนี้ก็ไม่แน่ว่าอเมริการู้จริงถึงศักยภาพอาวุธของจีน เพราะจีนปิดเงียบ ไม่มีการโม้ ไม่มีการโชว์

แต่ที่อเมริกาให้เวลาในการวิเคราะห์มากมายอีกประเทศหนึ่ง คือ อิหร่าน เพราะอเมริกาคิดว่า อาวุธที่ทรงอานุภาพที่สุด และเป็นตัวตัดสินคือ อาวุธนิวเคลียร์ และอเมริกาคิดว่า อิหร่านพัฒนาอาวุธนิวเคลียร์มานานแล้ว อเมริกาถึงกับชักใย ให้สหประชาชาติใช้มาตรการคว่ำบาตรกับอิหร่าน

อิหร่านพัฒนานิวเคลียร์จริงหรือไม่ อิหร่านบอกว่าไม่ได้ทำ แต่ถ้าเรื่องนี้กลับตาลปัตร พูดได้คำเดียวว่า “แหลก” ฝ่ายไหนแหลก ก็ลองประเมินกันเองบ้างครับ

กรณีอิหร่าน ทำให้พอมองเห็นแนวคิดของอเมริกาเกี่ยวกับเรื่องอาวุธ เมื่ออเมริกาคิดว่านิวเคลียร์คืออาวุธที่ทรงอานุภาพที่สุด และเป็นตัวตัดสิน อเมริกาจึงเน้นการพัฒนาอาวุธนิวเคลียร์และบรรดาที่เป็น hardware เป็น ส่วนมาก เช่น เรือรบ เรือบรรทุกเครื่องบิน รถถัง เครื่องบิน ฯลฯ เพื่อสร้างความคล่องตัวในการเคลื่อนไหว เคลื่อนที่ ล๊อกเป้า เป็นต้น

สิ่งที่น่าสนใจ และอเมริกาอาจจะไม่ให้ความสนใจพอในตอนแรก คือจีน เป็นประเทศที่มีความก้าวหน้าในเรื่องการพัฒนาระบบไอทีอย่าง มาก อาวุธที่จีนพัฒนามาใช้ อาจไม่ใช่ในรูปแบบ hardware ทั้งหมด แต่เป็นรูปแบบไอที software ถ้าจีนพัฒนา software ที่สามารถสยบอาวุธหลากหลายของอเมริกาได้ สงครามครั้งนี้คงมีการสู้รบ รูปแบบต่างกับสมัยสงครามโลกครั้งที่ 2 อย่างแน่นอน และ มีความเป็นไปได้สูงมาก อย่าลืมว่าทางฝั่งของรัสเซีย นอกจากจีนแล้ว ยังมีอินเดียที่เป็นกูรูอีกรายในด้านไอที และถ้าฝั่งนี้เขาแชร์เทคโนโลยี่กัน คงเป็นเรื่องน่าสนใจมาก และน่าคิดและน่ากังวลมากสำหรับอเมริกา
ตัวอย่างที่ทำให้น่าคิดว่า เรื่องความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี software ทางฝั่งรัสเซียและจีน ไม่ใช่เรื่องเกินจินตนาการคือ ข่าวเกี่ยวกับระบบ Sukhoi 24 หรือ Su-24 ของรัสเซียที่สยบเรือรบสัญชาติอเมริกาขื่อ USS Donald Cook เมื่อกลางปีนี้ ที่มีข่าวจาก Veterans Today เมื่อวันที่ 13 พฤศจิกายน 2014 ว่า

เรือรบสัญชาติอเมริกันชื่อ “USS Donald Cook” ซึ่งติดตั้งระบบ“Aegis” ที่ เป็นระบบที่ไฮเทคที่สุดของอเมริกา ที่สามารถใช้ทำการโจมตีและต่อสู้จรวดทางอากาศ ได้ไปลอยลำโชว์ตัวพร้อมจรวดโทมาฮอค เย้ยรัสเซียที่แถบทะเลดำเมื่อวันที่ 10 เมษายน ค.ศ.2014 ที่ผ่านมา การเข้าไปในน่านน้ำของ Donald Cook เป็นการฝ่าฝืน Montreux Convention ด้านประเภทและระยะเวลา

รัสเซียไม่ได้ใช้อาวุธขับไล่ Donald Cook เพียงแต่ส่งเครื่องบินรบที่ติดตั้งระบบเรียกว่า Sukhoi 24 หรือ Su-24 ไปบินวนรอบเรือรบDonald Cook ซึ่งจับสัญญาณเครื่องบินรบรัสเซียได้ เครื่องเตือนภัยของเรือรบทำการ แจ้ง แต่หลังจากนั้นแป๊บเดียว ระบบอิเลคทรอนิคทั้งปวงของ Donald Cook ก็ล่ม จอดับมืด ว่างสะอาดเกลี้ยงเกลา และไม่สามารถทำการกู้ระบบได้อีกเลย

ระหว่างนั้นเครื่องบินรบที่ติดระบบ Su-24 ของรัสเซีย ก็บินวนเหนือดาดฟ้า Donald Cook 12 รอบ ก่อนบินจากไป

เมื่อรู้ตัวว่าถูกลูบคมจนไม่เหลือ Donald Cook ก็รีบแล่นเข้าไปจอดเทียบท่าที่โรมาเนีย รายงานข่าวบอกว่า หลังจากนั้นเจ้าหน้าที่ประจำการ 27 คนของ Donald Cook ก็ ยื่นใบลาออก และไม่มีการแถลงข่าวใดๆจากฝั่งอเมริกา ส่วนทางรัสเซียออกข่าวเพียงว่า เรายังไม่ได้ใช้อาวุธอะไรเลยนะ เพียงแค่ใช้ระบบคลื่นวิทยุทำลายการทำงานของระบบอเมริกันที่ว่าเยี่ยมสุดแค่ นั้นเอง….. และระบบที่ว่านี้ของอเมริกา เขาว่ากองเรือทั้งหมดของ NATO จะติดตั้ง เพื่อใช้ในการต่อสู้กับรัสเซีย หากรัสเซียบุกยูเครน…

สรุปว่า ด้านอาวุธยุทธโธปกรณ์นั้น ยังตัดสินไม่ขาดว่า ฝ่ายใดจะนำหน้าใคร เพราะมีทั้งเรื่องนิวเคลียร์ hardware และ software ที่ต่างก็ซุ่มพัฒนา แต่ถ้าจีนสามารถสร้างระบบ software ที่สยบระบบที่ใช้กับอาวุธของอเมริกาได้หมด หรือเกือบหมด หนทางชนะสงครามชิงโลกของอเมริกา คงแทบไม่มีได้เห็นเลย !

สวัสดีครับ
คนเล่านิทาน
5 ธค. 2557

“TDK เปิดตัวชิป AI แบบแอนะล็อก – เรียนรู้แบบเรียลไทม์ ท้าทายมนุษย์ในเกมเป่ายิ้งฉุบ!”

จากอดีตที่เคยเป็นแบรนด์เทปเสียงในยุค 80s วันนี้ TDK กลับมาอีกครั้งในบทบาทใหม่ ด้วยการเปิดตัว “ชิป AI แบบแอนะล็อก” ที่สามารถเรียนรู้แบบเรียลไทม์ และถึงขั้นสามารถทำนายการเคลื่อนไหวของมนุษย์ในเกมเป่ายิ้งฉุบได้อย่างแม่นยำ

ชิปนี้ถูกพัฒนาโดย TDK ร่วมกับมหาวิทยาลัยฮอกไกโด โดยใช้แนวคิด “reservoir computing” ซึ่งเลียนแบบการทำงานของสมองมนุษย์ โดยเฉพาะสมองส่วน cerebellum ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลแบบต่อเนื่องและการตอบสนองอย่างรวดเร็ว

แตกต่างจากโมเดล deep learning ทั่วไปที่ต้องพึ่งพาการประมวลผลบนคลาวด์และชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ชิปนี้ใช้วงจรแอนะล็อกในการประมวลผลสัญญาณแบบธรรมชาติ เช่น การแพร่กระจายของคลื่น ทำให้สามารถเรียนรู้และตอบสนองได้ทันทีด้วยพลังงานต่ำมาก

TDK เตรียมนำชิปนี้ไปโชว์ในงาน CEATEC 2025 ที่ญี่ปุ่น โดยจะมีอุปกรณ์สาธิตที่ติดตั้งเซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวของนิ้ว และใช้ชิป AI ในการทำนายว่าผู้เล่นจะออก “ค้อน กรรไกร หรือกระดาษ” ก่อนที่เขาจะทันได้ออกมือจริง ๆ

จุดเด่นของชิป AI แบบแอนะล็อกจาก TDK
ใช้แนวคิด reservoir computing ที่เลียนแบบสมองส่วน cerebellum
ประมวลผลข้อมูลแบบ time-series ด้วยความเร็วสูงและพลังงานต่ำ
ไม่ต้องพึ่งคลาวด์หรือชุดข้อมูลขนาดใหญ่
เหมาะกับงาน edge computing เช่น อุปกรณ์สวมใส่, IoT, ระบบอัตโนมัติ

การสาธิตในงาน CEATEC 2025
อุปกรณ์ติดตั้งเซนเซอร์ตรวจจับการเคลื่อนไหวของนิ้ว
ใช้ชิป AI ทำนายการออกมือในเกมเป่ายิ้งฉุบแบบเรียลไทม์
แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการเรียนรู้และตอบสนองทันที

ความร่วมมือและเป้าหมายของ TDK
พัฒนาร่วมกับมหาวิทยาลัยฮอกไกโด
ต้องการผลักดัน reservoir computing สู่การใช้งานเชิงพาณิชย์
เตรียมนำไปใช้ในแบรนด์ SensEI และธุรกิจระบบเซนเซอร์ของ TDK

ข้อควรระวังและความท้าทาย
reservoir computing ยังเป็นเทคโนโลยีใหม่ที่ต้องการการพิสูจน์ในระดับอุตสาหกรรม
การประยุกต์ใช้งานจริงอาจต้องปรับแต่งให้เหมาะกับแต่ละอุปกรณ์
ความแม่นยำในการทำนายยังขึ้นอยู่กับคุณภาพของเซนเซอร์และการเรียนรู้
การแข่งขันจากเทคโนโลยี AI แบบดิจิทัลที่มี ecosystem แข็งแรงกว่า

https://www.techradar.com/pro/remember-audio-tapes-from-tdk-they-just-developed-an-analog-reservoir-ai-chip-that-does-real-time-learning-and-will-even-challenge-humans-at-a-game-of-rock-paper-scissors

“เกษตรทุเรียนอัจฉริยะ – เมื่อ 5G และเซนเซอร์เปลี่ยนสวนให้กลายเป็นระบบอัตโนมัติ”

ใครจะคิดว่า “ทุเรียน” ผลไม้ที่ขึ้นชื่อเรื่องกลิ่นแรงและรสชาติเฉพาะตัว จะกลายเป็นจุดเริ่มต้นของการปฏิวัติวงการเกษตรในมาเลเซีย?

Tan Han Wei อดีตวิศวกร R&D ผู้หลงใหลในทุเรียน ได้ก่อตั้งบริษัท Sustainable Hrvest เพื่อพัฒนาโซลูชันเกษตรอัจฉริยะ โดยเริ่มจากการลงพื้นที่พูดคุยกับเกษตรกรทุเรียนทั่วประเทศ เพื่อเข้าใจปัญหาที่แท้จริง เช่น ทำไมบางจุดในสวนให้ผลผลิตมากกว่าจุดอื่น และจะปรับปรุงพื้นที่ด้อยผลผลิตได้อย่างไร

คำตอบคือ “ข้อมูล” และ “เทคโนโลยี” โดยเขาเริ่มติดตั้งเซนเซอร์ลงดินลึก 30–40 ซม. เพื่อวัดความชื้น, pH, และค่าการนำไฟฟ้าในดิน (EC) ซึ่งเป็นตัวชี้วัดสุขภาพของดิน ข้อมูลทั้งหมดถูกส่งขึ้นคลาวด์เพื่อวิเคราะห์

ผลลัพธ์คือการค้นพบปัญหาที่ไม่เคยรู้มาก่อน เช่น จุดที่มีน้ำขังมากเกินไปซึ่งส่งผลให้รากเน่าและดูดซึมสารอาหารไม่ได้ เขาจึงแนะนำให้ลดการรดน้ำและปรับปรุงการระบายน้ำ

นอกจากนี้ยังมีการตั้งระบบอัตโนมัติให้สปริงเกิลทำงานเมื่ออุณหภูมิสูงเกิน 35°C เพื่อป้องกันต้นไม้จากความเครียดจากความร้อน

แต่ทั้งหมดนี้จะไร้ประโยชน์หากไม่มี “5G” เพราะการเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์คือหัวใจของการจัดการฟาร์มขนาดใหญ่และซับซ้อน Tan จึงพัฒนาโซลูชันที่รองรับทั้ง 4G และ LoRaWAN พร้อมอัปเกรดเป็น 5G เมื่อโครงสร้างพื้นฐานพร้อม

เขายังพัฒนา AI ตรวจจับศัตรูพืชผ่านกล้องและการวิเคราะห์รูปแบบ เพื่อแจ้งเตือนเกษตรกรล่วงหน้า พร้อมคำแนะนำในการรับมือ ซึ่งตอนนี้มีความแม่นยำราว 70%

ในอนาคต เขาเสนอแนวคิด “Digital Agronomist” ที่ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลจากระยะไกล และ “หุ่นยนต์สุนัขลาดตระเวน” ที่สามารถเดินตรวจสวนและนับผลทุเรียนแบบเรียลไทม์

ทั้งหมดนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่คือการเปลี่ยนวิธีคิดของเกษตรกร Tan เชื่อว่าเมื่อพวกเขาเห็นว่าเทคโนโลยีช่วยแก้ปัญหาได้จริง พวกเขาจะพร้อมเปิดรับและปรับตัว

การใช้เซนเซอร์ในสวนทุเรียน
วัดค่าความชื้น, pH, และ EC เพื่อประเมินสุขภาพดิน
ตรวจพบปัญหาน้ำขังที่ส่งผลต่อรากและการดูดซึมสารอาหาร
ข้อมูลถูกส่งขึ้นคลาวด์เพื่อวิเคราะห์และให้คำแนะนำ

ระบบอัตโนมัติและการจัดการอุณหภูมิ
สปริงเกิลทำงานอัตโนมัติเมื่ออุณหภูมิสูงเกิน 35°C
หยุดทำงานเมื่ออุณหภูมิลดลงถึงระดับที่เหมาะสม
ช่วยลดความเครียดจากความร้อนในต้นทุเรียน

การใช้ AI และการวิเคราะห์ข้อมูล
ระบบตรวจจับศัตรูพืชผ่านกล้องและการวิเคราะห์รูปแบบ
แจ้งเตือนพร้อมคำแนะนำในการรับมือ
แนวคิด “Digital Agronomist” วิเคราะห์ข้อมูลจากระยะไกล

บทบาทของ 5G ในเกษตรอัจฉริยะ
ช่วยให้การเชื่อมต่อแบบเรียลไทม์เป็นไปได้
รองรับการจัดการฟาร์มขนาดใหญ่และซับซ้อน
เปิดทางสู่การใช้หุ่นยนต์และการสตรีมวิดีโอความละเอียดสูง

การเปลี่ยนแปลงทัศนคติของเกษตรกร
เมื่อเห็นผลลัพธ์จริง เกษตรกรจะเปิดรับเทคโนโลยีมากขึ้น
ปัญหาค่าครองชีพ, สภาพอากาศ, และแรงงานผลักดันให้ต้องปรับตัว
การใช้เทคโนโลยีช่วยลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพ

อุปสรรคในการนำ 5G มาใช้จริง
พื้นที่ห่างไกลยังขาดโครงสร้างพื้นฐาน 5G และแม้แต่ 4G
ค่าใช้จ่ายในการอัปเกรดอุปกรณ์เป็น 5G ยังสูงสำหรับฟาร์มขนาดเล็ก
เกษตรกรบางส่วนยังไม่เข้าใจศักยภาพของ 5G นอกเหนือจากอินเทอร์เน็ตเร็ว
การขาดความรู้ด้านเทคโนโลยีอาจทำให้ใช้งานระบบได้ไม่เต็มประสิทธิภาพ

https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/10/13/how-smart-sensors-and-5g-are-changing-the-game-for-msian-durian-farmers

“CIA Triad หมดเวลาแล้ว – ยุคใหม่ของ Cybersecurity ต้องคิดลึกกว่าความลับ ความถูกต้อง และความพร้อมใช้งาน”

ลองจินตนาการว่าองค์กรของคุณกำลังเผชิญกับภัยคุกคามจาก ransomware, deepfake, หรือการโจมตีผ่านซัพพลายเชน แต่ระบบความปลอดภัยที่ใช้อยู่ยังยึดติดกับโมเดลเก่าแก่จากยุคสงครามเย็นที่เรียกว่า “CIA Triad” ซึ่งประกอบด้วย Confidentiality (ความลับ), Integrity (ความถูกต้อง), และ Availability (ความพร้อมใช้งาน)

บทความจาก CSO Online โดย Loris Gutic ได้ชี้ให้เห็นว่าโมเดลนี้ไม่สามารถรับมือกับภัยคุกคามยุคใหม่ได้อีกต่อไป และเสนอโมเดลใหม่ที่เรียกว่า “3C Model” ซึ่งประกอบด้วย Core, Complementary และ Contextual เพื่อสร้างระบบความปลอดภัยที่มีชั้นเชิงและตอบโจทย์โลกยุค AI และ Zero Trust

ผมขอเสริมว่าในปี 2025 ความเสียหายจาก cybercrime ทั่วโลกมีมูลค่ากว่า 10 ล้านล้านดอลลาร์ และองค์กรที่ยังยึดติดกับโมเดลเก่าอาจเสี่ยงต่อการสูญเสียทั้งข้อมูล ความเชื่อมั่น และชื่อเสียงอย่างรุนแรง

จุดอ่อนของ CIA Triad
โมเดลนี้ถูกออกแบบมาในยุค 1970s สำหรับระบบทหารและรัฐบาล
ไม่สามารถรองรับภัยคุกคามใหม่ เช่น deepfake, ransomware, หรือการโจมตีผ่าน AI
ขาดภาษาที่ใช้สื่อสารเรื่อง “ความถูกต้องแท้จริง” หรือ “ความยืดหยุ่นในการฟื้นตัว”

ตัวอย่างที่ CIA Triad ล้มเหลว
Ransomware ไม่ใช่แค่ปัญหาความพร้อมใช้งาน แต่คือการขาด “resilience”
Deepfake อาจมี integrity ที่สมบูรณ์ แต่ขาด authenticity ทำให้เกิดความเสียหายร้ายแรง
การพยายามยัดแนวคิดใหม่เข้าไปในโครงสร้างเก่า ทำให้เกิดช่องโหว่ที่แฮกเกอร์ใช้ประโยชน์

โมเดลใหม่: 3C Layered Information Security Model
Core: ความเชื่อมั่นทางเทคนิค เช่น authenticity, accountability, resilience
Complementary: การกำกับดูแล เช่น privacy by design, data provenance
Contextual: ผลกระทบต่อสังคม เช่น safety ในโครงสร้างพื้นฐาน, ความเชื่อมั่นของผู้ใช้
โมเดลนี้ช่วยให้ CISO พูดกับบอร์ดได้ในภาษาของธุรกิจ ไม่ใช่แค่ไฟร์วอลล์

ประโยชน์ของ 3C Model
ช่วยจัดระเบียบจากความวุ่นวายของ framework ต่าง ๆ เช่น ISO, NIST, GDPR
ทำให้สามารถ “map once, satisfy many” ลดงานซ้ำซ้อน
เปลี่ยนบทบาทของ CISO จากช่างเทคนิคเป็นพันธมิตรเชิงกลยุทธ์

คำเตือนสำหรับองค์กรที่ยังใช้ CIA Triad
ไม่สามารถรับมือกับ Zero Trust หรือกฎหมาย AI ใหม่ ๆ ได้
เสี่ยงต่อการโจมตีที่ซับซ้อน เช่น deepfake หรือการเจาะผ่านซัพพลายเชน
อาจทำให้บอร์ดบริหารเข้าใจผิดว่าระบบปลอดภัย ทั้งที่จริงมีช่องโหว่ร้ายแรง
การไม่ปรับเปลี่ยนโมเดล อาจทำให้องค์กรสูญเสียความเชื่อมั่นจากลูกค้าและสังคม

https://www.csoonline.com/article/4070548/the-cia-triad-is-dead-stop-using-a-cold-war-relic-to-fight-21st-century-threats.html