ทักษิณผงาด อัครมหาสมเด็จคลองเปรม เลี้ยงพิซซ่า ผู้คุม-นักโทษ 6,500 คน เป็นเงินเกือบล้าน #คิงส์โพธิ์แดง

ลาว เวียดนามเป็นฐานรบช่วยจีนแน่นอน ขีปนาวุธมากมายติดตั้งตามยอดภูเขาต่างๆของลาวและเวียดนามแล้ว โดยการสนับสนุนของรัสเชียพันธมิตรจีน,ยิงกัน ขีปนาวุธจากลาวจากเวียดนามจะหันไปทางทะเลจีนใต้ทันทีเช่นกัน,ฟิลิปปินส์จะถูกลาวและเวียดนามยิงขีปนาวุธใส่ และเรืบทุกๆลำที่ยิงใส่จีนด้วย,แต่ติดที่เขมรเพราะถ้าเขมรเป็นขี้ข้าจีนก็จะพลิกทันทีอีกครั้ง,อเมริกาก็ลำบากทันที แต่ถ้าเขมรเป็นขี้ข้าอเมริกาจริง ขีปนาวุธจะหันไปทางจีนทันทีเช่นกัน,ระยะทางพอดีกับระยะทำลายของขีปนาวุธอเมริกาขนาดปานกลางถึงเล็ก,ยิงสะดวกทางบกด้วย.ต่างจากยิงในเรือ,อเมริกาน่าจะขนอาวุธมากมายเข้าไปเขมรแล้วผ่านทางเรือ,ญี่ปุ่น มาเลย์ สิงคโปร์ช่วยจัดหาอาวุธให้อีกด้วย,ไทยจับอาวุธจากนายทุนสิงคโปร์ได้ แน่นอนขายให้เขมรแน่ๆ.เขมรเข้าอินโดแปซิฟิกแล้ว,จะออกมาคงยาก ต่างจากไทย อาจออกมาง่ายๆได้,ไทยสามารถเป็นกลางได้แน่นอนคือไม่ขอสนับสนุนใคร,ถ้าบีบไทยนักก็ให้ตั้งฐานทัพที่ขออยู่ติดกันเลยคือพังงาแดนเหนือกับพังงาแดนใต้ใครจับฉลากตรงไหนได้ก็ได้ตามนั้น,ไทยไม่อาจงัดไม้ใหญ่มหาอำนาจได้จริง,แต่ก็ยอมเท่าที่ยอมได้,ปกป้องประชาชนคนไทยจากมหาสงครามครั้งนี้จึงสำคัญมาก. ..อย่างน้อยใครบาดเจ็บหนีตายจากมหาสงครามนี้จะฝั่งไหนเราก็ช่วยเยียวยารักษาได้และอาจเจรจาสงบสงครามโลกได้ด้วย. https://youtube.com/watch?v=o9W1BT5Kzkw&si=rl52e8y60npWbQV3

กปช.จต.แจงเขมรรุกล้ำพื้นที่ไทยใน 2 อำเภอของ จ.ตราด รวม 17 จุดจากผลการลงนาม MOU 43 ยันประท้วงเขมรโดยตลอดแต่ไม่เป็นผล ซ้ำยังมีการสร้างอาคารกาสิโนในพื้นที่บ้านทมอดา จนเปิดจุดผ่านแดนถาวรไม่ได้ ชี้ทหารพร้อมใช้กำลังเข้าจัดการเด็ดขาดแต่เป็นห่วงประชาชน อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000088575 #News1live #News1 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

"พระคึกฤทธิ์" วัดนาป่าพงโยงฟอกเงินเยอรมนี! เงินวัดโอนผ่านลูกจ้าง-พี่สาว สีกาอ้างเป็นเจ้าของเงินมูลนิธิ ตำรวจเยอรมันตั้งข้อหาฟอกเงิน "บิ๊กเต่า" รับคดีแล้ว รอเปิดปฏิบัติการฟ้าสางที่ลำลูกกา อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000088526 #News1live #News1 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

วอลเลย์บอลชิงแชมป์โลกที่ไทย ได้รับคำชมไปทั่วโลก 16/09/68 #วอลเลย์บอลหญิง #วงการลูกยางโลก #ชิงแชมป์โลก 2025

"วัชระ" จี้สอบ "ทักษิณ" เลี้ยงพิซซ่าทั้งคุกคลองเปรม! ตั้งคำถาม กรมราชทัณฑ์-ยุติธรรม อนุญาตใช้เงินเกิน 500 บาท ตามระเบียบได้อย่างไร? ชี้ ข้าราชการไม่ยึดกฎหมาย ปล่อยนักการเมืองทำตามใจชอบทั้งในคุกนอกคุก ร้อง ผบ.เรือนจำคลองเปรม ชี้แจงด่วน! อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000088572 #News1live #News1 #SondhiX #Sondhitalk #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire

💬 “เมื่อเงินขาดมือ คนรุ่นใหม่หันพึ่ง ChatGPT — จากหนี้บัตรเครดิตสู่บ้านหลังแรก ด้วยคำแนะนำจาก AI” ในยุคที่ปัญหาการเงินกลายเป็นเรื่องใกล้ตัวมากขึ้น โดยเฉพาะในกลุ่มคนรุ่นใหม่ที่ต้องรับมือกับหนี้สิน ค่าครองชีพ และความไม่มั่นคงทางอาชีพ หลายคนเริ่มหันไปพึ่ง ChatGPT และแชตบอต AI อื่น ๆ เพื่อขอคำแนะนำด้านการเงิน ไม่ว่าจะเป็นการจัดงบประมาณ การลดหนี้ หรือแม้แต่การลงทุนในตลาดหุ้น Myra Donohue คุณแม่ลูกสองจากแคลิฟอร์เนีย ใช้ ChatGPT เพื่อช่วยจัดการหนี้บัตรเครดิตกว่า $5,000 หลังจากรู้สึกท้อแท้กับการจัดการรายจ่ายด้วยตัวเอง เธอใช้แชตบอตสร้างงบประมาณแบบ zero-based ที่จัดสรรหน้าที่ให้กับทุกดอลลาร์ที่หาได้ และพบว่าคำแนะนำจาก AI แม้จะไม่แปลกใหม่ แต่ก็รวดเร็วและช่วยให้เธอเริ่มต้นได้ทันที Jennifer Allan ตัวแทนอสังหาริมทรัพย์จากเดลาแวร์ ใช้ ChatGPT เพื่อจัดการหนี้บัตรเครดิต $23,000 ผ่าน “ภารกิจ 30 วัน” ที่เธอขอให้แชตบอตเสนอวิธีหาเงินใหม่ทุกวัน ตั้งแต่ขายแตงโมที่สลักยอดหนี้ ไปจนถึงบริจาคพลาสมา เธอสามารถลดหนี้ได้เกือบครึ่ง และยังใช้ TikTok บันทึกการเดินทางของตัวเอง Kathryn Aguilo ครูอนุบาลจากนิวยอร์ก ใช้ ChatGPT เพื่อวางแผนงานแต่งงานและซื้อบ้าน โดยแชตบอตแนะนำให้ลดค่าใช้จ่าย เช่น หยุดเปิดบาร์แท็บ ใช้เงินสดแทนบัตร และทำของตกแต่งเอง หลังแต่งงาน เธอใช้ AI สร้างระบบติดตามรายจ่ายและแผนชำระเงินกู้บ้าน Alexander Stuart นักบัญชีจากลอสแอนเจลิส ใช้ ChatGPT เป็น “มหาวิทยาลัยฟรี” เพื่อเรียนรู้การลงทุนในหุ้น โดยเริ่มจากเงิน $400 และสามารถเพิ่มเป็น $1,600 ผ่านการซื้อขายรายวัน แม้จะขาดทุนบางครั้ง แต่เขายังใช้ AI เพื่อเรียนรู้และเปรียบเทียบคำแนะนำจากแชตบอตอื่น ๆ เช่น Grok แม้หลายคนจะพบความสำเร็จจากการใช้ AI แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่า คำแนะนำจากแชตบอตอาจไม่แม่นยำเสมอไป และควรตรวจสอบกับผู้เชี่ยวชาญก่อนตัดสินใจ โดยเฉพาะเมื่อมีการอัปโหลดข้อมูลส่วนตัว เช่น รายการเดินบัญชีหรือหมายเลขประกันสังคม ซึ่งอาจเสี่ยงต่อความปลอดภัย ✅ ตัวอย่างการใช้ ChatGPT เพื่อแก้ปัญหาการเงิน ➡️ Myra Donohue ใช้แชตบอตสร้างงบประมาณแบบ zero-based เพื่อจัดการหนี้บัตรเครดิต ➡️ Jennifer Allan ใช้ภารกิจ 30 วันจาก ChatGPT เพื่อลดหนี้ $23,000 ได้เกือบครึ่ง ➡️ Kathryn Aguilo วางแผนงานแต่งและซื้อบ้านด้วยคำแนะนำจาก AI ➡️ Alexander Stuart ใช้ ChatGPT เพื่อเรียนรู้การลงทุนในหุ้นและเพิ่มเงินจาก $400 เป็น $1,600 ✅ ข้อมูลจากการสำรวจและแนวโน้ม ➡️ 2 ใน 3 ของผู้ใช้ AI เคยขอคำแนะนำด้านการเงินจากแชตบอต ➡️ 80% ของผู้ที่ทำตามคำแนะนำกล่าวว่าการเงินดีขึ้น ➡️ คนรุ่นใหม่ เช่น Gen Z และ Millennials ใช้ AI ด้านการเงินมากที่สุด ➡️ ChatGPT ถูกใช้เป็นผู้ช่วยด้านงบประมาณ การลงทุน และการวางแผนชีวิต ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ มี prompt เฉพาะสำหรับการเงิน เช่น “ช่วยสร้างงบประมาณตามกฎ 50/30/20” หรือ “วางแผนเกษียณใน 20 ปี”2 ➡️ AI ช่วยให้คนที่ไม่กล้าพูดเรื่องเงินกับคนจริงเปิดใจได้ง่ายขึ้น ➡️ การใช้ AI เพื่อวางแผนการเงินช่วยลดความเครียดและเพิ่มความมั่นใจ ➡️ แชตบอตสามารถวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานและเสนอแผนที่ปรับตามสถานการณ์ ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ คำแนะนำจาก AI อาจไม่แม่นยำหรือทันสมัย — เช่น ข้อมูลหุ้นที่ล้าสมัย ⛔ การอัปโหลดข้อมูลส่วนตัว เช่น รายการเดินบัญชี อาจเสี่ยงต่อความปลอดภัย ⛔ แชตบอตไม่สามารถตรวจสอบบริบทหรือความซับซ้อนของสถานการณ์ได้ดีเท่ามนุษย์ ⛔ ผู้ใช้บางรายได้รับคำแนะนำแปลก ๆ เช่น ขายภาพเท้า — ต้องใช้วิจารณญาณ ⛔ การพึ่งพา AI โดยไม่ตรวจสอบกับผู้เชี่ยวชาญอาจนำไปสู่การตัดสินใจผิดพลาด https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/16/they-had-money-problems-they-turned-to-chatgpt-for-solutions

💸 “Intel ขายหุ้น Altera ลดต้นทุนปี 2025 — พลิกเกมการเงินหลังขาดทุนหนักในยุคก่อน” หลังจากเผชิญกับภาวะขาดทุนครั้งใหญ่ที่สุดในรอบหลายทศวรรษ Intel ได้ตัดสินใจขายหุ้น 51% ของธุรกิจชิปแบบปรับแต่งได้ Altera ให้กับบริษัทเอกชน Silver Lake ด้วยมูลค่า 3.3 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งต่ำกว่าราคาที่ Intel เคยซื้อไว้ในปี 2015 ถึงครึ่งหนึ่ง การขายครั้งนี้ไม่ใช่แค่การปลดภาระ แต่เป็นการปรับโครงสร้างองค์กรครั้งใหญ่ภายใต้การนำของ CEO คนใหม่ Lip-Bu Tan ผลจากการขายทำให้ Intel ปรับลดเป้าหมายค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานปี 2025 ลงเหลือ 16.8 พันล้านดอลลาร์ จากเดิม 17 พันล้านดอลลาร์ โดยยังคงเป้าหมายปี 2026 ไว้ที่ 16 พันล้านดอลลาร์ การลดค่าใช้จ่ายนี้ช่วยให้ราคาหุ้น Intel พุ่งขึ้นเกือบ 6% และสร้างความมั่นใจให้กับนักลงทุนที่เคยกังวลกับการขาดทุนสะสมกว่า 18.8 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 Altera ซึ่งเคยเป็นหนึ่งในธุรกิจที่ Intel หวังจะใช้ขยายตลาดด้าน programmable chips รายงานรายได้ 816 ล้านดอลลาร์ในครึ่งปีแรกของ 2025 พร้อมกำไรขั้นต้น 55% และค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน 356 ล้านดอลลาร์ การขายหุ้นให้ Silver Lake ทำให้ Intel ไม่ต้องแบกรับค่าใช้จ่ายเหล่านี้อีกต่อไป และสามารถโฟกัสกับธุรกิจหลักได้มากขึ้น นอกจากนี้ Intel ยังมีการปรับโครงสร้างองค์กร เช่น ลดจำนวนพนักงานลงกว่า 20% และเปลี่ยนแปลงทีมบริหาร พร้อมกับการที่รัฐบาลสหรัฐฯ แปลงเงินสนับสนุนในยุค Biden เป็นหุ้น 10% ในบริษัท ซึ่งสะท้อนถึงความพยายามในการฟื้นฟูสถานะทางการเงินและความสามารถในการแข่งขันในตลาดชิปที่ร้อนแรงขึ้นทุกวัน ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Intel ขายหุ้น 51% ของ Altera ให้ Silver Lake มูลค่า 3.3 พันล้านดอลลาร์ ➡️ ปรับลดเป้าหมายค่าใช้จ่ายปี 2025 เหลือ 16.8 พันล้านดอลลาร์ จากเดิม 17 พันล้าน ➡️ ราคาหุ้น Intel พุ่งขึ้นเกือบ 6% หลังประกาศข่าว ➡️ Altera เคยมีรายได้ 816 ล้านดอลลาร์ในครึ่งปีแรก และกำไรขั้นต้น 55% ✅ การปรับโครงสร้างองค์กร ➡️ CEO คนใหม่ Lip-Bu Tan เน้นลดต้นทุนและปรับโครงสร้าง ➡️ ลดจำนวนพนักงานลงกว่า 20% ภายในสิ้นปี ➡️ รัฐบาลสหรัฐฯ ถือหุ้น 10% ผ่านการแปลงเงินสนับสนุนเป็นทุน ➡️ เป้าหมายปี 2026 ยังคงไว้ที่ 16 พันล้านดอลลาร์ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Altera เป็นผู้นำด้าน FPGA ซึ่งมีบทบาทสำคัญในตลาด AI และ embedded systems ➡️ Silver Lake เป็นบริษัทลงทุนที่มีประสบการณ์ในการพลิกฟื้นธุรกิจเทคโนโลยี ➡️ การขายหุ้นช่วยลดภาระค่าใช้จ่ายกว่า 356 ล้านดอลลาร์ต่อปี ➡️ Intel ยังถือหุ้น 49% ใน Altera — มีสิทธิ์ร่วมรับผลประโยชน์ในอนาคต ‼️ คำเตือนและข้อจำกัด ⛔ มูลค่าการขาย Altera ต่ำกว่าราคาที่ Intel เคยซื้อไว้ในปี 2015 ถึงเกือบครึ่ง ⛔ การลดพนักงานอาจกระทบต่อขวัญกำลังใจและความสามารถในการดำเนินงาน ⛔ การพึ่งพาการสนับสนุนจากรัฐบาลอาจมีข้อจำกัดด้านนโยบายในอนาคต ⛔ หาก Intel ไม่สามารถหาลูกค้ารายใหญ่สำหรับเทคโนโลยี 14A ได้ อาจต้องยกเลิกสายการผลิต ⛔ ตลาดชิปยังแข่งขันสูงจากคู่แข่งอย่าง AMD, Nvidia และ TSMC — Intel ต้องเร่งปรับตัว https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/15/intel-lowers-full-year-expense-target

🌾 “AI ช่วยชาวไร่เล็กในมาลาวีฟื้นฟูหลังพายุ — เมื่อแชตบอตกลายเป็นผู้แนะนำการเพาะปลูกที่เปลี่ยนชีวิต” หลังจากพายุไซโคลน Freddy ถล่มพื้นที่ตอนใต้ของมาลาวีในปี 2023 ชาวไร่เล็กอย่าง Alex Maere สูญเสียไร่ข้าวโพดที่เคยผลิตได้ถึง 850 กิโลกรัมต่อฤดูกาล เหลือเพียง 8 กิโลกรัมจากดินที่ถูกน้ำพัดหายไป เหตุการณ์นี้กลายเป็นจุดเปลี่ยนที่ทำให้เขาหันมาใช้เทคโนโลยีเพื่อความอยู่รอด Maere เป็นหนึ่งในชาวไร่หลายพันคนที่เริ่มใช้แชตบอต AI ชื่อ “Ulangizi” ซึ่งพัฒนาโดยองค์กรไม่แสวงกำไร Opportunity International โดยได้รับการสนับสนุนจากรัฐบาลมาลาวี แชตบอตนี้ทำงานผ่าน WhatsApp และรองรับทั้งภาษาอังกฤษและ Chichewa ซึ่งเป็นภาษาท้องถิ่นของประเทศ Ulangizi ไม่เพียงให้คำแนะนำทั่วไป แต่สามารถวิเคราะห์สภาพดินและเสนอพืชที่เหมาะสม เช่น แนะนำให้ Maere ปลูกมันฝรั่งร่วมกับข้าวโพดและมันสำปะหลัง ซึ่งทำให้เขาสามารถขายผลผลิตได้มากกว่า 800 ดอลลาร์ และนำเงินไปจ่ายค่าเรียนให้ลูก ๆ ได้อย่างไม่ต้องกังวล ในระดับประเทศ มาลาวีกำลังเผชิญกับวิกฤตอาหารจากภัยธรรมชาติและผลกระทบของเอลนีโญ ซึ่งส่งผลต่อการเลือกตั้งระดับชาติที่กำลังจะเกิดขึ้น โดยกว่า 80% ของประชากร 21 ล้านคนพึ่งพาเกษตรกรรมเป็นหลัก และมีอัตราความยากจนสูงที่สุดแห่งหนึ่งในโลก แม้ AI จะช่วยยกระดับการเกษตรในแอฟริกาได้อย่างมีนัยสำคัญ เช่น การวินิจฉัยโรคพืช การพยากรณ์ภัยแล้ง และการออกแบบปุ๋ย แต่ก็ยังมีอุปสรรค เช่น ความหลากหลายทางภาษา การรู้หนังสือที่ต่ำ และการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตที่ยังไม่ทั่วถึงในพื้นที่ชนบท ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Alex Maere สูญเสียไร่จากพายุไซโคลน Freddy และหันมาใช้แชตบอต AI เพื่อฟื้นฟู ➡️ แชตบอต “Ulangizi” พัฒนาโดย Opportunity International และทำงานผ่าน WhatsApp ➡️ รองรับภาษาอังกฤษและ Chichewa — ใช้ได้แม้ผู้ใช้ไม่รู้หนังสือ ➡️ แนะนำให้ปลูกมันฝรั่งร่วมกับพืชเดิม — ทำรายได้กว่า $800 ✅ ผลกระทบในระดับประเทศ ➡️ รัฐบาลมาลาวีสนับสนุนโครงการนี้เพื่อรับมือกับวิกฤตอาหาร ➡️ กว่า 80% ของประชากรพึ่งพาเกษตรกรรม — เป็นประเด็นสำคัญในการเลือกตั้ง ➡️ มาลาวีมีอัตราความยากจนสูง และได้รับผลกระทบจากภัยธรรมชาติหลายครั้ง ➡️ โครงการนี้ช่วยให้ชาวไร่เล็กเข้าถึงข้อมูลการเกษตรที่เคยเป็นเรื่องไกลตัว ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ แอฟริกามีฟาร์มขนาดเล็กกว่า 33–50 ล้านแห่ง ผลิตอาหารถึง 70–80% ของภูมิภาค ➡️ การลงทุนในเทคโนโลยีเกษตรในแอฟริกาเพิ่มจาก $10 ล้าน ในปี 2014 เป็น $600 ล้าน ในปี 2022 ➡️ AI ช่วยวินิจฉัยโรคพืช ออกแบบปุ๋ย และค้นหาเครื่องมือเกษตรราคาถูก ➡️ การใช้เสียงและภาพในแชตบอตช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่รู้หนังสือสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ https://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2025/09/15/how-ai-is-helping-some-small-scale-farmers-weather-a-changing-climate

🪂 “SOC ไม่ใช่แค่เครื่องมือ แต่คือร่มชูชีพ — ถ้าไม่ออกแบบดีพอ วันตกอาจไม่มีโอกาสแก้ตัว” Dan Haagman ผู้เชี่ยวชาญด้านความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์ ได้เขียนบทความที่สะท้อนความจริงอันเจ็บปวดของ Security Operations Center (SOC) ในองค์กรยุคใหม่ว่า “เราเชื่อว่า SOC จะช่วยป้องกันทุกอย่างได้ — แต่ความจริงคือมันพังบ่อย และพังเงียบ ๆ” เขาเปรียบ SOC กับร่มชูชีพที่องค์กรหวังพึ่งในยามเกิดเหตุ แต่ปัญหาคือ SOC ส่วนใหญ่ถูกออกแบบมาให้ “ตอบสนอง” มากกว่าคาดการณ์ล่วงหน้า เต็มไปด้วยเครื่องมือที่ซับซ้อน แดชบอร์ดที่ล้น และการแจ้งเตือนที่มากเกินไปจนเกิด “alert fatigue” ซึ่งทำให้ทีมงานมองข้ามสัญญาณสำคัญไปโดยไม่รู้ตัว Haagman เสนอว่า SOC ต้องเปลี่ยนจากการ “โยนเครื่องมือใส่ปัญหา” มาเป็นการ “ออกแบบระบบให้เรียบง่ายแต่แข็งแรง” เหมือนระบบรถไฟของสวิตเซอร์แลนด์ที่ไม่ใช่แค่ดูดี แต่ผ่านการทดสอบและฝึกซ้อมอย่างหนัก เขาเน้นว่า “ความซับซ้อนคือศัตรูของความยืดหยุ่น” และการพึ่งพา AI โดยไม่เข้าใจบริบทของระบบก็เป็นความเสี่ยงเช่นกัน เขายังเตือนว่า “คุณไม่สามารถเอาความคิดไปจ้างคนอื่นได้” — หมายถึงองค์กรต้องเข้าใจระบบของตัวเองอย่างลึกซึ้ง ไม่ใช่หวังให้ vendor หรือ AI มาช่วยคิดแทน เพราะการตอบสนองต่อเหตุการณ์ต้องอาศัยความเข้าใจบริบท ความรู้ภายใน และการฝึกซ้อมอย่างต่อเนื่อง สุดท้าย Haagman เสนอว่า SOC ที่ดีต้องมี “muscle memory” เหมือนนักบินที่ฝึกซ้อมการรับมือเหตุฉุกเฉินจนกลายเป็นสัญชาตญาณ ไม่ใช่รอเปิดคู่มือเมื่อเครื่องยนต์ดับกลางอากาศ ✅ ปัญหาและข้อเสนอจากบทความ ➡️ SOC ส่วนใหญ่ยังเน้นการตอบสนองมากกว่าการคาดการณ์ล่วงหน้า ➡️ Alert fatigue ทำให้ทีมงานมองข้ามสัญญาณสำคัญ ➡️ การออกแบบระบบที่ซับซ้อนเกินไปทำให้ความยืดหยุ่นลดลง ➡️ SOC ต้องเปลี่ยนจากการใช้เครื่องมือมากมาย มาเป็นการออกแบบที่เรียบง่ายแต่แข็งแรง ✅ แนวคิด “Swiss Engineering” และการฝึกซ้อม ➡️ ระบบที่ดีไม่ใช่แค่มีเครื่องมือเยอะ แต่ต้องผ่านการทดสอบและฝึกซ้อม ➡️ SOC ควรมี “muscle memory” เหมือนนักบิน — ฝึกซ้อมจนตอบสนองได้ทันที ➡️ การตอบสนองต้องมี flow ที่ชัดเจน เช่น “aviate, navigate, communicate” ➡️ การฝึกซ้อมช่วยให้ทีมงานตอบสนองได้แม่นยำในสถานการณ์จริง ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Generative AI เริ่มถูกใช้เพื่อช่วยลด alert fatigue โดยคัดกรองข้อมูลก่อนส่งถึงมนุษย์ ➡️ SOC ที่ใช้ AI อย่างมีโครงสร้างสามารถลดเวลาในการตรวจจับจาก 1 วันเหลือเพียง 10 วินาที ➡️ การออกแบบระบบที่เน้น context-aware detection ช่วยให้มองเห็นภัยคุกคามที่ซ่อนอยู่ในข้อมูลเล็ก ๆ ➡️ การฝึกซ้อมแบบ live-fire exercise ช่วยให้ทีม SOC เข้าใจช่องโหว่ของตัวเองและปรับปรุงได้จริง https://www.csoonline.com/article/4056178/your-soc-is-the-parachute-will-it-open.html

🧠 “Villager: เครื่องมือเจาะระบบจากจีนที่ใช้ AI สั่งงานด้วยภาษาคน — ดาวน์โหลดทะลุหมื่นครั้งใน 2 เดือน สะเทือนวงการไซเบอร์” Villager คือเครื่องมือเจาะระบบ (pentest tool) ที่ถูกเผยแพร่บน PyPI โดยผู้ใช้ชื่อ “stupidfish001” ซึ่งมีความเชื่อมโยงกับกลุ่มแข่งขัน CTF จากจีนชื่อ HSCSEC และบริษัท Cyberspike ที่จดทะเบียนในชื่อ Changchun Anshanyuan Technology Co., Ltd. แม้จะถูกนำเสนอว่าเป็นเครื่องมือสำหรับทีม red team แต่ผู้เชี่ยวชาญด้านความปลอดภัยเตือนว่า Villager อาจกลายเป็น “Cobalt Strike ยุคใหม่” — เครื่องมือที่เริ่มจากการใช้งานอย่างถูกต้อง แต่ถูกนำไปใช้โดยกลุ่มแฮกเกอร์และรัฐชาติในที่สุด สิ่งที่ทำให้ Villager น่ากังวลคือความสามารถในการใช้ AI สั่งงานผ่านภาษาธรรมชาติ เช่น “สแกนและเจาะระบบ example.com” แล้วระบบจะจัดการทุกขั้นตอนโดยอัตโนมัติ ตั้งแต่การสร้าง container Kali Linux ไปจนถึงการเลือกเครื่องมือเจาะระบบที่เหมาะสม และปรับเปลี่ยนตามสภาพแวดล้อมที่ตรวจพบ เช่น WordPress หรือ API ที่เปิดอยู่ Villager ยังมีฟีเจอร์หลบเลี่ยงการตรวจสอบ เช่น การสร้าง container ชั่วคราวที่ลบตัวเองภายใน 24 ชั่วโมง การสุ่มพอร์ต SSH และการวางแผนงานแบบไม่ทิ้งร่องรอย นอกจากนี้ยังมีการฝังฟีเจอร์จาก AsyncRAT เช่น keylogging, webcam hijacking และการขโมย token Discord ซึ่งเคยปรากฏในเครื่องมือเก่าของ Cyberspike Villager ใช้โมเดล AI ชื่อ al-1s-20250421 และเชื่อมต่อกับ DeepSeek ผ่าน API ที่ออกแบบให้เหมือน OpenAI โดยมีการควบคุมผ่าน FastAPI และ GitLab ส่วนตัวของ Cyberspike ซึ่งทำให้สามารถรันคำสั่งใน workflow จริงได้ทันที ปัจจุบันมีการดาวน์โหลดมากกว่า 10,000 ครั้ง และยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ Villager เป็นเครื่องมือเจาะระบบที่ใช้ AI สั่งงานผ่านภาษาธรรมชาติ ➡️ เผยแพร่บน PyPI โดยผู้ใช้ที่เชื่อมโยงกับกลุ่ม CTF จากจีนและบริษัท Cyberspike ➡️ ดาวน์โหลดมากกว่า 10,000 ครั้งภายใน 2 เดือน — รองรับ Linux, macOS และ Windows ➡️ ใช้ container Kali Linux, DeepSeek AI, LangChain และโมเดล al-1s-20250421 ✅ ความสามารถและฟีเจอร์ของ Villager ➡️ สั่งงานด้วยข้อความธรรมดา เช่น “เจาะระบบ example.com” แล้ว AI จัดการทุกขั้นตอน ➡️ สร้าง container ที่ลบตัวเองภายใน 24 ชั่วโมง — ลดร่องรอยการโจมตี ➡️ ใช้พอร์ต SSH แบบสุ่มและวางแผนงานเพื่อหลบเลี่ยงการตรวจจับ ➡️ ฝังฟีเจอร์จาก AsyncRAT เช่น keylogging, webcam hijacking และ token theft ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Cobalt Strike เคยเป็นเครื่องมือเจาะระบบที่ถูกนำไปใช้โดยกลุ่ม ransomware และรัฐชาติ ➡️ การเผยแพร่ผ่าน PyPI ทำให้ Villager เข้าถึงง่ายและดูน่าเชื่อถือ ➡️ AI ลดความซับซ้อนของการโจมตี — ผู้ใช้ทั่วไปสามารถรันคำสั่งระดับสูงได้ ➡️ การใช้ container และ API ทำให้ Villager รันใน workflow จริงได้ทันที https://hackread.com/china-ai-pentest-tool-villager-10k-downloads/

🎯 “Kimsuky ใช้ AI สร้างบัตรทหารปลอม — ฟิชชิ่งแนบเนียนระดับ Deepfake เจาะระบบด้วยภาพที่ดู ‘จริงเกินไป’” กลุ่มแฮกเกอร์ Kimsuky ที่เชื่อมโยงกับรัฐบาลเกาหลีเหนือกลับมาอีกครั้ง พร้อมเทคนิคใหม่ที่น่ากังวลยิ่งกว่าเดิม โดยใช้ AI สร้างภาพบัตรประจำตัวทหารปลอมที่ดูสมจริงระดับ deepfake เพื่อหลอกเป้าหมายให้เปิดไฟล์มัลแวร์ผ่านอีเมลปลอมที่แอบอ้างว่าเป็นหน่วยงานด้านกลาโหมของเกาหลีใต้ แคมเปญนี้เริ่มต้นในเดือนกรกฎาคม 2025 โดยผู้โจมตีส่งอีเมลที่ดูเหมือนเป็นการขอให้ตรวจสอบร่างบัตรทหารใหม่ ภายในแนบไฟล์ ZIP ที่มีภาพบัตรปลอมซึ่งสร้างด้วย AI โดยใช้ ChatGPT หรือโมเดลที่คล้ายกัน ภาพเหล่านี้ผ่านการตรวจสอบด้วยเครื่องมือ deepfake detector และพบว่ามีความเป็นปลอมสูงถึง 98% เมื่อเหยื่อเปิดไฟล์ ภายในจะมีสคริปต์ซ่อนอยู่ เช่น batch file และ AutoIt script ที่เชื่อมต่อกับเซิร์ฟเวอร์ควบคุมจากระยะไกล และติดตั้ง task ปลอมชื่อ HncAutoUpdateTaskMachine ซึ่งแอบทำงานทุก 7 นาทีโดยปลอมเป็นการอัปเดตของ Hancom Office เทคนิคนี้เป็นการพัฒนาจากแคมเปญ ClickFix เดิมของ Kimsuky ที่เคยใช้หน้าต่าง CAPTCHA ปลอมเพื่อหลอกให้เหยื่อรันคำสั่ง PowerShell โดยตรง แต่ครั้งนี้ใช้ภาพปลอมที่ดูเหมือนจริงเพื่อสร้างความน่าเชื่อถือมากขึ้น และหลบเลี่ยงการตรวจจับได้ดีกว่าเดิม นอกจากนี้ยังมีรายงานว่าแฮกเกอร์จากเกาหลีเหนือเคยใช้ AI เพื่อสร้างโปรไฟล์ปลอม สมัครงานในบริษัทเทคโนโลยีของสหรัฐฯ โดยใช้ Claude และ ChatGPT สร้างเรซูเม่ ตอบคำถามสัมภาษณ์ และแม้แต่ทำงานจริงหลังได้รับการจ้างงาน https://hackread.com/north-korea-kimsuky-group-ai-generated-military-ids/

🛰️ “อินเทอร์เน็ตดาวเทียมไม่ได้มีแค่ Starlink — เปิดทางเลือกใหม่สำหรับพื้นที่ห่างไกล พร้อมคู่แข่งที่กำลังไล่ตาม” Starlink จาก SpaceX ได้เปลี่ยนโฉมหน้าของอินเทอร์เน็ตดาวเทียมด้วยการใช้ดาวเทียมวงโคจรต่ำ (LEO) จำนวนมาก ทำให้ได้ความเร็วสูงและ latency ต่ำกว่าระบบเดิมอย่างชัดเจน โดยเฉพาะในพื้นที่ชนบทหรือห่างไกลที่ไม่มีโครงสร้างพื้นฐานของอินเทอร์เน็ตแบบสาย อย่างไรก็ตาม แม้ Starlink จะโดดเด่น แต่ก็ไม่ใช่ตัวเลือกเดียวในตลาดนี้ สองคู่แข่งหลักที่ยังคงอยู่ในสนามคือ Hughesnet และ Viasat ซึ่งใช้ดาวเทียมแบบ geostationary (GEO) ที่อยู่ไกลจากโลกมากกว่า ทำให้มีความครอบคลุมกว้างแต่แลกกับความเร็วและ latency ที่ต่ำกว่า Starlink อย่างเห็นได้ชัด ตัวอย่างเช่น Hughesnet มี latency เฉลี่ย 683 ms และความเร็วดาวน์โหลดเฉลี่ย 47 Mbps ขณะที่ Starlink อยู่ที่ 45 ms และ 104 Mbps Viasat ก็มีปัญหาคล้ายกัน แม้จะมีแผน Unleashed ที่โฆษณาว่าความเร็วสูงถึง 150 Mbps แต่การทดสอบจริงได้เพียง 37 Mbps เท่านั้น และ latency อยู่ที่ประมาณ 676 ms ทั้งสองบริษัทยังมีข้อจำกัดเรื่องสัญญาระยะยาว ค่าปรับหากยกเลิกก่อนกำหนด และการลดความเร็วเมื่อใช้เกินโควต้าข้อมูล แต่สิ่งที่น่าจับตามองที่สุดคือ Amazon Project Kuiper ซึ่งกำลังพัฒนาเครือข่ายดาวเทียม LEO เช่นเดียวกับ Starlink โดยมีเป้าหมายส่งดาวเทียมกว่า 3,200 ดวงขึ้นสู่วงโคจร และให้ความเร็วสูงถึง 400 Mbps พร้อม latency ต่ำเพียง 20–40 ms หากเปิดให้บริการจริงภายในปี 2025 ก็อาจกลายเป็นคู่แข่งที่น่ากลัวที่สุดของ Starlink ✅ ตัวเลือกอินเทอร์เน็ตดาวเทียมในปัจจุบัน ➡️ Starlink ใช้ดาวเทียม LEO ให้ความเร็วสูงและ latency ต่ำ เหมาะกับพื้นที่ห่างไกล ➡️ Hughesnet ใช้ดาวเทียม GEO — ความครอบคลุมกว้างแต่ latency สูงและความเร็วต่ำ ➡️ Viasat ใช้ทั้ง GEO และ HEO — มีแผนหลายระดับแต่ความเร็วจริงต่ำกว่าที่โฆษณา ➡️ Amazon Kuiper กำลังพัฒนาเครือข่าย LEO ที่อาจให้ความเร็วสูงถึง 400 Mbps ✅ ข้อมูลเปรียบเทียบเบื้องต้น ➡️ Starlink: latency ~45 ms / ความเร็ว ~104 Mbps / ไม่มีสัญญาระยะยาว ➡️ Hughesnet: latency ~683 ms / ความเร็ว ~47 Mbps / มีสัญญาและลดความเร็วเมื่อใช้เกิน ➡️ Viasat: latency ~676 ms / ความเร็วจริง ~37 Mbps / มีสัญญาและลดความเร็วเช่นกัน ➡️ Kuiper: latency ~20–40 ms / ความเร็วเป้าหมาย ~400 Mbps / ยังไม่เปิดเผยราคา ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ดาวเทียม LEO อยู่ใกล้โลก (~500–1,200 กม.) ทำให้ตอบสนองเร็วกว่า GEO (~35,000 กม.) ➡️ Hughesnet และ Viasat กำลังสูญเสียลูกค้าอย่างต่อเนื่องจากการแข่งขันของ Starlink ➡️ Starlink ใช้จรวดรีไซเคิลจาก SpaceX ทำให้ต้นทุนการขยายเครือข่ายต่ำกว่าคู่แข่ง ➡️ Kuiper มีสัญญาให้บริการ Wi-Fi บนเครื่องบิน JetBlue ในปี 2027 — เริ่มเจาะตลาดเฉพาะทาง https://www.slashgear.com/1965463/best-starlink-alternatives-satellite-internet/

🌞 “เครื่องทำน้ำร้อนพลังงานแสงอาทิตย์ — ประหยัดพลังงาน ลดค่าไฟ แต่ต้องคิดให้รอบด้านก่อนติดตั้ง” การทำน้ำร้อนในบ้านถือเป็นหนึ่งในกิจกรรมที่ใช้พลังงานมากที่สุด โดยเฉลี่ยแล้วคิดเป็น 18% ของค่าไฟฟ้ารายเดือนในครัวเรือนสหรัฐฯ ด้วยเหตุนี้ เครื่องทำน้ำร้อนพลังงานแสงอาทิตย์ (Solar Water Heater) จึงกลายเป็นทางเลือกที่น่าสนใจสำหรับผู้ที่ต้องการลดค่าใช้จ่ายและลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม ระบบนี้ใช้แผงรับแสงบนหลังคาเพื่อเก็บพลังงานจากดวงอาทิตย์ แล้วเปลี่ยนเป็นความร้อนเพื่อเก็บไว้ในถังน้ำร้อน โดยมีทั้งแบบที่ให้ความร้อนโดยตรง และแบบใช้ของเหลวถ่ายเทความร้อน ซึ่งสามารถทำงานได้แม้ในสภาพอากาศหนาวเย็น ข้อดีที่โดดเด่นคือการประหยัดค่าไฟในระยะยาว โดยระบบสามารถให้ความร้อนแก่น้ำได้ถึง 80% ของความต้องการในบ้าน และเมื่อรวมกับเครดิตภาษีพลังงานสะอาดของรัฐบาลกลางสหรัฐฯ ที่คืนเงินได้ถึง 30% ของค่าติดตั้งจนถึงปี 2032 ก็ยิ่งทำให้คุ้มค่ามากขึ้น นอกจากนี้ยังมีข้อดีด้านสิ่งแวดล้อม เพราะระบบนี้ไม่ปล่อยก๊าซเรือนกระจกใด ๆ และใช้พื้นที่หลังคาน้อยกว่าระบบโซลาร์เซลล์ทั่วไป จึงเหมาะกับบ้านขนาดเล็กหรือพื้นที่จำกัด อย่างไรก็ตาม ยังมีข้อจำกัดที่ต้องพิจารณา เช่น ราคาติดตั้งที่สูงกว่าระบบทั่วไปหลายเท่า ความจำเป็นในการมีหลังคาที่รับแสงได้ดี และพื้นที่สำหรับติดตั้งถังน้ำร้อนที่อาจไม่เหมาะกับบ้านขนาดเล็ก รวมถึงความเสี่ยงด้านการกัดกร่อนและการสะสมของแร่ธาตุในระบบที่อาจต้องดูแลในระยะยาว ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ เครื่องทำน้ำร้อนพลังงานแสงอาทิตย์ช่วยลดค่าไฟได้ถึง 80% ของความต้องการน้ำร้อนในบ้าน ➡️ มีเครดิตภาษี 30% จากรัฐบาลกลางสหรัฐฯ สำหรับค่าติดตั้งจนถึงปี 2032 ➡️ ระบบสามารถทำงานได้แม้ในสภาพอากาศหนาวเย็น ด้วยการใช้ของเหลวถ่ายเทความร้อน ➡️ ใช้พื้นที่หลังคาน้อยกว่าระบบโซลาร์เซลล์ — เหมาะกับบ้านขนาดเล็ก ✅ ข้อดีด้านสิ่งแวดล้อมและการใช้งาน ➡️ ไม่ปล่อยก๊าซเรือนกระจก — ลดคาร์บอนฟุตพรินต์ของครัวเรือน ➡️ แผงรับแสงมีอายุการใช้งานยาวนาน และต้องการการดูแลน้อย ➡️ เหมาะกับผู้ที่ต้องการพลังงานสะอาดและลดการพึ่งพาเชื้อเพลิงฟอสซิล ➡️ เห็นผลทันทีในการลดการใช้พลังงานจากการทำน้ำร้อน ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ ระบบมีทั้งแบบ active (ใช้ปั๊ม) และ passive (ใช้การพาความร้อนตามธรรมชาติ) ➡️ ค่าใช้จ่ายติดตั้งเฉลี่ยอยู่ที่ $2,000–$4,000 สำหรับบ้านพักอาศัย ➡️ การติดตั้งในพื้นที่ที่มีแดดจัด เช่น แคลิฟอร์เนียหรือฟลอริดา จะคุ้มค่ากว่า ➡️ การบำรุงรักษาโดยทั่วไปมีแค่การเปลี่ยนสารกันแข็งและตรวจสอบระบบปีละครั้ง https://www.slashgear.com/1965062/solar-water-heater-in-your-home-pros-and-cons/

🚀 “Canonical ผนึกกำลัง NVIDIA — ติดตั้ง CUDA บน Ubuntu ง่ายแค่คำสั่งเดียว เตรียมเปิดทางนักพัฒนา AI สู่ยุคใหม่” Canonical ผู้พัฒนา Ubuntu ประกาศความร่วมมือครั้งสำคัญกับ NVIDIA ในวันที่ 15 กันยายน 2025 โดยจะนำชุดเครื่องมือ CUDA (Compute Unified Device Architecture) เข้ามาอยู่ใน repository ของ Ubuntu โดยตรง ซึ่งหมายความว่า นักพัฒนาไม่ต้องดาวน์โหลดจากเว็บไซต์ NVIDIA อีกต่อไป แต่สามารถติดตั้ง CUDA ได้ด้วยคำสั่งเดียวผ่านระบบจัดการแพ็กเกจของ Ubuntu CUDA เป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบขนานที่ใช้ GPU ของ NVIDIA เพื่อเร่งความเร็วในการคำนวณ โดยเฉพาะในงานด้าน AI, machine learning, การจำลองเชิงฟิสิกส์ และการประมวลผลภาพขนาดใหญ่ ซึ่งเดิมทีการติดตั้ง CUDA บน Ubuntu ต้องผ่านหลายขั้นตอนที่ซับซ้อน เช่น การเลือกเวอร์ชันที่เข้ากันได้กับไดรเวอร์ GPU และการตั้งค่า runtime ด้วยตนเอง ด้วยการเปลี่ยนแปลงนี้ Canonical จะดูแลการติดตั้งและความเข้ากันได้ของ CUDA กับฮาร์ดแวร์ NVIDIA ที่รองรับทั้งหมด ทำให้ผู้ใช้สามารถประกาศการใช้งาน CUDA runtime ได้โดยไม่ต้องจัดการรายละเอียดเอง ซึ่งจะช่วยลดข้อผิดพลาดและเพิ่มความเร็วในการพัฒนาแอปพลิเคชัน แม้ยังไม่มีการระบุวันที่แน่ชัดว่า CUDA จะพร้อมใช้งานใน repository ของ Ubuntu แต่ Canonical ยืนยันว่าจะรองรับทั้งเวอร์ชัน LTS และ interim releases ซึ่งครอบคลุมผู้ใช้ Ubuntu ส่วนใหญ่ทั่วโลก ✅ ความร่วมมือระหว่าง Canonical และ NVIDIA ➡️ Canonical เตรียมนำ CUDA toolkit เข้า repository ของ Ubuntu โดยตรง ➡️ นักพัฒนาสามารถติดตั้ง CUDA ด้วยคำสั่งเดียวผ่าน APT package manager ➡️ ลดขั้นตอนการติดตั้งที่เคยซับซ้อนจากเว็บไซต์ NVIDIA ➡️ รองรับ GPU-accelerated libraries, debugging tools, C/C++ compiler และ runtime library ✅ ผลกระทบต่อวงการพัฒนา AI ➡️ CUDA เป็นหัวใจของการประมวลผลแบบขนานในงาน AI และ machine learning ➡️ การติดตั้งแบบ native ช่วยให้การพัฒนาแอปบน Ubuntu เป็นไปอย่างลื่นไหล ➡️ Ubuntu จะจัดการความเข้ากันได้ของ CUDA กับฮาร์ดแวร์ NVIDIA โดยอัตโนมัติ ➡️ รองรับการใช้งานใน data center, edge computing และ cloud infrastructure ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ CUDA เปิดให้ควบคุม thread, memory hierarchy และ kernel ได้อย่างละเอียด ➡️ Ubuntu ใช้ระบบ APT ที่ปลอดภัยและมีการตรวจสอบซัพพลายเชนอย่างเข้มงวด ➡️ NVIDIA GPU ตั้งแต่รุ่น Turing รองรับไดรเวอร์แบบ open-source บน Linux ➡️ AMD ก็มีแนวทางคล้ายกันผ่าน ROCm stack สำหรับการประมวลผลแบบขนาน https://9to5linux.com/canonical-to-package-and-distribute-nvidia-cuda-within-ubuntus-repositories

🦊 “Firefox 143 มาแล้ว! เพิ่มฟีเจอร์ปกป้องความเป็นส่วนตัว พร้อมลูกเล่นใหม่ทั้งบนเดสก์ท็อปและมือถือ” Mozilla ปล่อย Firefox 143 เวอร์ชันล่าสุดอย่างเป็นทางการในวันที่ 16 กันยายน 2025 โดยแม้จะเป็นอัปเดตขนาดเล็ก แต่ก็มีฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจหลายอย่าง โดยเฉพาะด้านความเป็นส่วนตัวและการใช้งานที่สะดวกขึ้น ทั้งบนเดสก์ท็อปและ Android หนึ่งในฟีเจอร์เด่นคือการขยายระบบ Fingerprinting Protection ด้วยฟังก์ชันใหม่ชื่อ “Suspected Fingerprinters” ซึ่งช่วยป้องกันการติดตามผู้ใช้ผ่านข้อมูลฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่ไม่สามารถบล็อกได้โดยตรง โดย Firefox จะรายงานค่าคงที่ของหลายแอตทริบิวต์เพื่อหลอกระบบติดตามให้เข้าใจผิด อีกฟีเจอร์ที่เพิ่มเข้ามาคือการแสดงตัวอย่างกล้องเมื่อเว็บไซต์ร้องขอสิทธิ์ใช้งานกล้อง — มีประโยชน์มากเมื่อผู้ใช้มีหลายกล้องเชื่อมต่อ และต้องการเลือกกล้องที่ถูกต้องก่อนอนุญาต สำหรับผู้ใช้โหมด Private Browsing ตอนนี้ Firefox จะถามว่าต้องการเก็บหรือจะลบไฟล์ที่ดาวน์โหลดหลังจากออกจากโหมดหรือไม่ ซึ่งเป็นการเพิ่มการควบคุมข้อมูลส่วนตัวให้ผู้ใช้มากขึ้น ฝั่ง Android ก็มีการปรับปรุงหลายจุด เช่น รองรับการเล่นเสียงแบบ xHE-AAC, แสดงความคืบหน้าการดาวน์โหลดแบบเรียลไทม์ พร้อมปุ่ม pause/resume/retry/cancel และสามารถตั้งค่า DNS over HTTPS ได้จากหน้าตั้งค่าโดยตรง สำหรับนักพัฒนา Firefox 143 เพิ่มความสามารถในการแสดงข้อความ debug แบบไม่รวมกลุ่ม เพื่อให้เห็นข้อความทั้งหมดอย่างชัดเจน และรองรับ CSS ใหม่ เช่น <color> ใน <input type=color>, การจัดการ grid ที่แม่นยำขึ้น และ pseudo-element ใหม่ ::details-content สำหรับจัดสไตล์เนื้อหาที่ขยาย/ยุบได้ ✅ ฟีเจอร์ใหม่ใน Firefox 143 ➡️ เพิ่ม “Suspected Fingerprinters” เพื่อขยายการป้องกันการติดตามแบบ fingerprinting ➡️ แสดงตัวอย่างกล้องในหน้าขอสิทธิ์ใช้งาน — เลือกกล้องได้ก่อนอนุญาต ➡️ ถามผู้ใช้ว่าจะเก็บหรือลบไฟล์ที่ดาวน์โหลดในโหมด Private Browsing ➡️ ลบฟีเจอร์ “Website Advertising Preferences” ออกจากหน้าความเป็นส่วนตัว ✅ การปรับปรุงบน Android ➡️ รองรับการเล่นเสียงแบบ xHE-AAC ➡️ แสดงความคืบหน้าการดาวน์โหลดแบบเรียลไทม์ พร้อมควบคุมการทำงาน ➡️ ตั้งค่า DNS over HTTPS ได้จากหน้าตั้งค่า ➡️ เปิดเว็บที่เกี่ยวข้องเมื่อแตะ notification หลังปิดหรือรีสตาร์ทแอป ✅ ฟีเจอร์สำหรับนักพัฒนา ➡️ ปิดการรวมข้อความ debug ที่คล้ายกัน — แสดงข้อความทั้งหมด ➡️ รองรับ CSS <color> ใน <input type=color> ➡️ ปรับปรุงการจัดขนาด grid ให้ตรงกับสเปก CSS Grid ➡️ เพิ่ม ::details-content สำหรับจัดสไตล์เนื้อหาที่ขยาย/ยุบได้ ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Fingerprinting คือเทคนิคติดตามผู้ใช้ผ่านค่าฮาร์ดแวร์/ซอฟต์แวร์ เช่น GPU, font, screen size ➡️ xHE-AAC เป็น codec เสียงคุณภาพสูงที่ใช้ในสตรีมมิ่งยุคใหม่ เช่น Netflix และ YouTube ➡️ DNS over HTTPS ช่วยป้องกันการดักฟัง DNS โดย ISP หรือบุคคลที่สาม ➡️ CSS ::details-content ช่วยให้นักพัฒนาออกแบบ UI แบบ accordion ได้ง่ายขึ้น https://9to5linux.com/firefox-143-is-now-available-for-download-this-is-whats-new

🎧 “Giada 1.3 อัปเดตใหม่ รองรับการเชื่อมต่อเสียงหลายช่อง — เครื่องมือสาย Loop ที่เล็กแต่ทรงพลังสำหรับนักดนตรีสด” Giada 1.3 เวอร์ชันล่าสุดของซอฟต์แวร์ open-source สำหรับการผลิตดนตรีแบบ loop-based ได้เปิดตัวอย่างเป็นทางการในเดือนกันยายน 2025 โดยมาพร้อมฟีเจอร์ใหม่ที่น่าสนใจสำหรับนักดนตรีสายสดและผู้ใช้งานระดับมืออาชีพ โดยเฉพาะการรองรับการเชื่อมต่อเสียงหลายช่องผ่าน JACK Audio Connection Kit ซึ่งช่วยให้สามารถส่งสัญญาณเสียงไปยังอุปกรณ์ภายนอกหรือซอฟต์แวร์อื่นเพื่อการบันทึกแบบ multitrack ได้อย่างยืดหยุ่น Giada เป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาให้เรียบง่ายแต่ทรงพลัง ใช้ได้ทั้งเป็น loop machine, sample player, song editor, live recorder, FX processor และ MIDI controller โดยในเวอร์ชัน 1.3 นี้ยังมีการปรับปรุงหน้าต่าง Plug-in Browser ให้ใช้งานง่ายขึ้น อัปเดตไลบรารี FLTK เป็นเวอร์ชัน 1.4.4 และปรับโครงสร้างโค้ดภายในเพื่อให้ทำงานได้ลื่นไหลและเสถียรมากขึ้น ผู้ใช้สามารถดาวน์โหลด Giada 1.3 ได้ทั้งแบบ source tarball และ Flatpak จาก Flathub ซึ่งรองรับการใช้งานบนทุกดิสโทรของ GNU/Linux โดยไม่ต้องติดตั้งอะไรเพิ่มเติม แต่ทีมพัฒนาแนะนำให้ใช้ binary package จาก repository ของดิสโทรเพื่อประสบการณ์ที่ดีที่สุด ✅ ฟีเจอร์ใหม่ใน Giada 1.3 ➡️ รองรับการเชื่อมต่อเสียงหลายช่องผ่าน JACK Audio Connection Kit ➡️ สามารถส่งสัญญาณเสียงไปยังอุปกรณ์ภายนอกหรือซอฟต์แวร์อื่นเพื่อบันทึก multitrack ➡️ ปรับปรุงหน้าต่าง Plug-in Browser ให้สวยงามและใช้งานง่ายขึ้น ➡️ อัปเดต FLTK เป็นเวอร์ชัน 1.4.4 เพื่อรองรับ UI ที่ทันสมัยและเสถียร ✅ ความสามารถของ Giada ➡️ ใช้เป็น loop machine, sample player, song editor, live recorder, FX processor และ MIDI controller ➡️ รองรับ VST3, LV2 และ MIDI I/O สำหรับการใช้งานแบบมืออาชีพ ➡️ ออกแบบมาเพื่อการแสดงสด — ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพสูง ➡️ รองรับการทำงานแบบ multithreaded เพื่อประสิทธิภาพเสียงที่ดีขึ้น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Giada เป็นซอฟต์แวร์ open-source ภายใต้ GPL — ใช้งานฟรีและปรับแต่งได้ ➡️ Flatpak ช่วยให้ติดตั้ง Giada ได้ง่ายบนทุกดิสโทร Linux โดยไม่ต้องพึ่ง dependency ภายนอก ➡️ JACK เป็นระบบเชื่อมต่อเสียงที่นิยมใน Linux สำหรับงานดนตรีระดับมืออาชีพ ➡️ FLTK เป็นไลบรารี UI ที่เบาและเร็ว เหมาะกับแอปที่ต้องการประสิทธิภาพสูง https://9to5linux.com/giada-1-3-open-source-loop-machine-adds-support-for-multiple-audio-connections

🧠 “คิดลบซ้ำ ๆ อาจทำให้สมองเสื่อมเร็วขึ้น — งานวิจัยจากจีนชี้ชัด ความเครียดทางใจส่งผลต่อความจำและการตัดสินใจในผู้สูงอายุ” ในยุคที่ผู้สูงอายุเผชิญกับความเปลี่ยนแปลงทั้งทางร่างกายและสังคม งานวิจัยล่าสุดจากมหาวิทยาลัยแพทย์จีนแห่งหูเป่ย (Hubei University of Chinese Medicine) ได้เปิดเผยความเชื่อมโยงที่น่าตกใจระหว่าง “การคิดลบซ้ำ ๆ” หรือ Repetitive Negative Thinking (RNT) กับการเสื่อมถอยของสมรรถภาพทางปัญญาในผู้สูงอายุ การศึกษานี้เก็บข้อมูลจากผู้เข้าร่วม 424 คน อายุ 60 ปีขึ้นไปในเมืองอู่ฮั่น โดยใช้แบบสอบถาม Perseverative Thinking Questionnaire (PTQ) เพื่อวัดระดับการคิดลบ และใช้แบบทดสอบ Montreal Cognitive Assessment (MoCA) เพื่อประเมินความสามารถทางสมอง เช่น ความจำ ความสนใจ และการตัดสินใจ ผลการวิเคราะห์พบว่า ผู้ที่มีคะแนน RNT สูง (กลุ่ม Q3 และ Q4) มีคะแนน MoCA ต่ำกว่ากลุ่มที่มี RNT ต่ำอย่างมีนัยสำคัญ แม้จะควบคุมปัจจัยอื่น ๆ เช่น อายุ รายได้ การศึกษา และโรคประจำตัวแล้วก็ตาม โดยเฉพาะในกลุ่มอายุ 60–79 ปี และผู้ที่มีการศึกษาระดับมัธยมขึ้นไป ความสัมพันธ์นี้ยิ่งชัดเจน นักวิจัยอธิบายว่า การคิดลบซ้ำ ๆ เช่น การกังวลเรื่องอนาคต หรือการครุ่นคิดถึงอดีตที่เจ็บปวด จะกระตุ้นระบบความเครียดในร่างกาย ทำให้ระดับฮอร์โมนคอร์ติซอลสูงขึ้น เกิดการอักเสบในสมอง และอาจนำไปสู่การสะสมของโปรตีนอะไมลอยด์และเทา ซึ่งเป็นสัญญาณของโรคอัลไซเมอร์ นอกจากนี้ยังมีแนวคิด “หนี้สมอง” (Cognitive Debt) ที่อธิบายว่า การใช้ทรัพยากรสมองไปกับความคิดลบอย่างต่อเนื่อง จะลดความสามารถในการจดจำและตัดสินใจในระยะยาว ✅ ข้อมูลสำคัญจากงานวิจัย ➡️ ศึกษาในผู้สูงอายุ 424 คนในเมืองอู่ฮั่น ประเทศจีน ➡️ ใช้แบบสอบถาม PTQ วัดระดับการคิดลบ และ MoCA วัดความสามารถทางสมอง ➡️ ผู้ที่มี RNT สูงมีคะแนน MoCA ต่ำกว่ากลุ่มที่มี RNT ต่ำ ➡️ ความสัมพันธ์ชัดเจนในกลุ่มอายุ 60–79 ปี และผู้มีการศึกษาระดับมัธยมขึ้นไป ✅ กลไกที่อธิบายผลกระทบ ➡️ การคิดลบซ้ำ ๆ กระตุ้นระบบความเครียด ทำให้คอร์ติซอลสูงขึ้น ➡️ เกิดการอักเสบในสมอง และอาจนำไปสู่การสะสมโปรตีนอะไมลอยด์และเทา ➡️ แนวคิด “หนี้สมอง” อธิบายว่าความคิดลบใช้ทรัพยากรสมองจนหมด ➡️ ส่งผลต่อความจำ ความสนใจ และการตัดสินใจในระยะยาว ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ งานวิจัยจาก UCL พบว่า RNT เชื่อมโยงกับการเสื่อมของสมองในระยะ 4 ปี ➡️ RNT เป็นอาการร่วมในโรคซึมเศร้า วิตกกังวล PTSD และโรคนอนไม่หลับ ➡️ การลด RNT ด้วย CBT, mindfulness และกิจกรรมทางสังคมช่วยป้องกันสมองเสื่อม ➡️ การตรวจสอบ RNT ควรเป็นส่วนหนึ่งของการดูแลสุขภาพจิตผู้สูงอายุ https://bmcpsychiatry.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12888-025-06815-2

ธปท. คุมเข้มบัญชีม้า! ปลดล็อกบัญชีผู้บริสุทธิ์ภายใน 4 ชม. ยันตรวจสอบเส้นทางเงินเข้ม หากไม่เกี่ยวข้องปลดทันที มิจฉาชีพแฝงขอปลดล็อกด้วย กรมพัฒนาธุรกิจฯ ช่วยคัดกรองนิติบุคคลเสี่ยง 1,415 ราย อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000088521 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด

🎂 “สูตรขนมคุณยายพังเพราะกล่องเค้กหด — Shrinkflation ทำลายความทรงจำหวาน ๆ ที่อบมาเป็นสิบปี” ในโลกที่ทุกอย่างดูเหมือนจะ “เล็กลง” โดยไม่บอกใคร กล่องเค้กมิกซ์ของ Betty Crocker ก็ไม่รอดจากกระแส shrinkflation เช่นกัน จากขนาดดั้งเดิม 18.25 ออนซ์ในอดีต ลดลงเหลือเพียง 13.25 ออนซ์ในปี 2025 — หายไปถึง 27% โดยไม่มีการเปลี่ยนแปลงขนาดกล่องหรือคำแนะนำการใช้งาน ทำให้ผู้บริโภคหลายคน โดยเฉพาะคุณยายสายอบขนม รู้สึกเหมือนถูกหักหลัง หนึ่งในเสียงสะท้อนที่ชัดเจนคือ Judith คุณยายที่เคยนำ “chocolate crinkle cookies” ไปงานเลี้ยงชุมชนตลอด 15 ปี แต่เมื่อสูตรที่เคยใช้ได้ผล — เค้กมิกซ์ 1 กล่อง + ไข่ 2 ฟอง + น้ำมัน ⅓ ถ้วย — กลับให้ผลลัพธ์เป็นคุกกี้แฉะ ๆ ไม่ฟูเหมือนเดิม เธอถึงกับเรียกสูตรนี้ว่า “ใช้ไม่ได้อีกต่อไป” และปฏิเสธที่จะซื้อเพิ่มเพื่อชดเชยปริมาณที่หายไป เพราะ “มันขัดหลักการ” ไม่ใช่แค่คุกกี้ที่พัง แต่สูตรขนมบ้าน ๆ อย่าง dump cake, crumble, แพนเค้ก และอีกมากมายที่ใช้เค้กมิกซ์เป็นฐาน ก็ได้รับผลกระทบเช่นกัน บางคนใน Reddit ยังตั้งข้อสังเกตว่าอาจมีการเปลี่ยนสูตรภายใน เช่น ปริมาณสารพองตัว (leaveners) ที่ทำให้เค้กดูฟูตอนอบ แต่ยุบตัวเมื่อเย็นลง ในยุคที่การอบขนมคือศาสตร์แห่งความแม่นยำ การเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ ที่ไม่แจ้งให้ทราบอาจทำลายสูตรที่สืบทอดกันมาหลายรุ่น และทำให้ความทรงจำที่อบออกมาจากเตา กลายเป็นเพียงอดีตที่ไม่สามารถทำซ้ำได้อีก ✅ ข้อมูลสำคัญจากข่าว ➡️ ขนาดกล่องเค้กมิกซ์ Betty Crocker ลดลงจาก 18.25 ออนซ์ เหลือ 13.25 ออนซ์ ➡️ สูตรคุกกี้ของ Judith ที่เคยใช้ได้ผล กลับให้ผลลัพธ์ไม่เหมือนเดิม ➡️ การลดขนาดกล่องไม่ได้แจ้งให้ผู้บริโภคทราบอย่างชัดเจน ➡️ สูตรขนมอื่น ๆ ที่ใช้เค้กมิกซ์เป็นฐานก็ได้รับผลกระทบเช่นกัน ✅ ปฏิกิริยาจากผู้บริโภค ➡️ Judith ปฏิเสธที่จะซื้อเพิ่มเพื่อชดเชยปริมาณที่หายไป “เพราะขัดหลักการ” ➡️ ผู้บริโภคหลายคนรู้สึกว่าคุณภาพของขนมที่อบออกมาเปลี่ยนไป ➡️ มีข้อสงสัยว่าอาจมีการเปลี่ยนสูตรภายใน เช่น ปริมาณสารพองตัว ➡️ ความเปลี่ยนแปลงนี้กระทบต่อสูตรขนมที่สืบทอดกันมาหลายรุ่น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Shrinkflation คือการลดปริมาณสินค้าโดยไม่ลดราคา — พบได้ในหลายอุตสาหกรรม ➡️ การอบขนมต้องการความแม่นยำในสัดส่วนวัตถุดิบ — การเปลี่ยนแปลงเล็ก ๆ ส่งผลใหญ่ ➡️ เค้กมิกซ์เป็นวัตถุดิบหลักในสูตรขนมบ้าน ๆ ที่แพร่หลายทั่วสหรัฐฯ ➡️ แบรนด์ที่ไม่แจ้งการเปลี่ยนแปลงอาจสูญเสียความเชื่อมั่นจากผู้บริโภคระยะยาว https://www.cubbyathome.com/boxed-cake-mix-sizes-have-shrunk-80045058

กกต.ยกคำร้องยุบ 6 พรรค! ไม่พบหลักฐานทักษิณครอบงำ รวมถึงเพื่อไทย ภูมิใจไทย พลังประชารัฐ รวมไทยสร้างชาติ ชาติไทยพัฒนา และประชาชาติ คำร้องจากหลายฝ่ายถูกยก เหตุหลักฐานไม่เพียงพอ อ่านต่อ..https://news1live.com/detail/9680000088520 #News1live #News1 #Sondhitalk #SondhiX #คุยทุกเรื่องกับสนธิ #สนธิเล่าเรื่อง #Thaitimes #กัมพูชายิงก่อน #ไทยนี้รักสงบแต่ถึงรบไม่ขลาด #CambodiaOpenedFire #เขมรลักลอบวางระเบิด

🍇 “จากเถาองุ่นสู่ฟิล์มชีวภาพ — นักวิจัย SDSU เปลี่ยนเศษไม้ไร้ค่าให้กลายเป็นวัสดุทดแทนพลาสติกที่ย่อยสลายได้ใน 17 วัน” ในยุคที่พลาสติกกลายเป็นปัญหาระดับโลก นักวิจัยจาก South Dakota State University (SDSU) ได้ค้นพบวิธีใหม่ในการเปลี่ยนเศษไม้จากเถาองุ่นที่ถูกตัดทิ้งทุกปีให้กลายเป็นฟิล์มชีวภาพที่โปร่งใส แข็งแรง และย่อยสลายได้ในเวลาเพียง 17 วันในดิน งานวิจัยนี้นำโดยศาสตราจารย์ Srinivas Janaswamy จากภาควิชาวิทยาศาสตร์นมและอาหาร ร่วมกับทีมวิจัยที่รวมถึงนักศึกษาระดับปริญญาเอกและผู้เชี่ยวชาญด้านองุ่นจาก SDSU หัวใจของนวัตกรรมนี้คือ “เซลลูโลส” — สารชีวโมเลกุลที่พบมากที่สุดในธรรมชาติ ซึ่งมีอยู่ในผนังเซลล์ของพืชทุกชนิด โดยเฉพาะในเถาองุ่นที่มีความเข้มข้นของเซลลูโลสสูงและมีปริมาณน้ำต่ำ ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการผลิตฟิล์มชีวภาพ ทีมวิจัยใช้กระบวนการสกัดเซลลูโลสด้วยสารละลายด่างและสารฟอกขาว ก่อนนำไปละลายใน ZnCl₂ แล้วเติมแคลเซียมและกลีเซอรอลเพื่อสร้างฟิล์มที่มีความโปร่งใสถึง 84% และความแข็งแรงมากกว่าถุงพลาสติกทั่วไป โดยไม่ทิ้งสารตกค้างที่เป็นอันตรายต่อสิ่งแวดล้อม ฟิล์มจากเถาองุ่นนี้ไม่เพียงแต่ช่วยลดปัญหาขยะพลาสติก แต่ยังเป็นการเพิ่มมูลค่าให้กับเศษวัสดุทางการเกษตรที่มักถูกเผาหรือทิ้งไปโดยเปล่าประโยชน์ ซึ่งสอดคล้องกับแนวคิดเศรษฐกิจหมุนเวียนและการใช้ทรัพยากรอย่างยั่งยืน ✅ ข้อมูลสำคัญจากงานวิจัย ➡️ ฟิล์มชีวภาพผลิตจากเซลลูโลสในเถาองุ่นที่ถูกตัดทิ้งทุกปี ➡️ ย่อยสลายได้ภายใน 17 วันในดิน โดยไม่ทิ้งสารตกค้าง ➡️ โปร่งใสระดับ 83.7–84.3% และมีแรงดึงสูงถึง 18.2 MPa ➡️ แข็งแรงกว่าถุงพลาสติกทั่วไป และเหมาะสำหรับบรรจุภัณฑ์อาหาร ✅ กระบวนการผลิตและทีมวิจัย ➡️ สกัดเซลลูโลสด้วย KOH และ NaClO₂ ก่อนละลายใน ZnCl₂ ➡️ เติมแคลเซียมและกลีเซอรอลเพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นและความแข็งแรง ➡️ ทีมวิจัยประกอบด้วย Srinivas Janaswamy, Anne Fennell และนักศึกษาจาก SDSU และ Purdue ➡️ ได้รับทุนสนับสนุนจาก USDA และ NSF เพื่อพัฒนาต่อยอด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ เซลลูโลสเป็นองค์ประกอบหลักของฝ้ายและไม้ — ใช้ในสิ่งทอและกระดาษ ➡️ ฟิล์มชีวภาพจากพืชสามารถลดการใช้พลาสติกจากน้ำมันดิบ ➡️ เถาองุ่นมีเซลลูโลสสูงถึง 35% และมีน้ำต่ำ — เหมาะกับการแปรรูป ➡️ การใช้เศษพืชในการผลิตวัสดุช่วยลดการเผาและการปล่อยคาร์บอน https://www.sdstate.edu/news/2025/08/can-grapevines-help-slow-plastic-waste-problem

🧠 “GPT-3 กับ 12,000 มิติแห่งความหมาย — เมื่อคณิตศาสตร์ช่วยให้โมเดลภาษาเข้าใจโลกได้ลึกกว่าที่คิด” บทความโดย Nicholas Yoder ได้เปิดเผยเบื้องหลังของคำถามที่ดูเหมือนง่ายแต่ลึกซึ้ง: “โมเดลภาษาอย่าง GPT-3 ที่มี embedding space เพียง 12,288 มิติ สามารถเก็บข้อมูลนับพันล้านแนวคิดได้อย่างไร?” คำตอบไม่ได้อยู่แค่ในวิศวกรรม แต่ซ่อนอยู่ในเรขาคณิตมิติสูงและทฤษฎีคณิตศาสตร์ที่ชื่อว่า Johnson–Lindenstrauss lemma ในโลกของเวกเตอร์ การจัดเรียงแบบ “orthogonal” (ตั้งฉาก) มีข้อจำกัด — N มิติสามารถรองรับได้แค่ N เวกเตอร์ที่ตั้งฉากกันเท่านั้น แต่ถ้าเรายอมให้เวกเตอร์มีมุมใกล้เคียง 90° เช่น 85–95° หรือที่เรียกว่า “quasi-orthogonal” ความจุของพื้นที่จะเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล Yoder ได้ทดลองสร้างเวกเตอร์ 10,000 ตัวในพื้นที่ 100 มิติ โดยใช้ loss function ที่ดูเรียบง่าย แต่กลับเจอปัญหา “Gradient Trap” และ “99% Solution” ซึ่งทำให้เวกเตอร์บางตัวติดอยู่ในตำแหน่งที่ไม่เหมาะสม แม้จะดูดีในเชิงสถิติ เขาจึงปรับ loss function ให้ลงโทษเวกเตอร์ที่มี dot product สูงขึ้นแบบ exponential และพบว่าแม้จะตั้งเป้ามุมใกล้ 90° แต่ผลลัพธ์จริงกลับอยู่ที่ ~76.5° ซึ่งนำไปสู่การค้นพบขีดจำกัดใหม่ของการบรรจุเวกเตอร์ในมิติสูง จากนั้น Yoder ได้เชื่อมโยงกับ Johnson–Lindenstrauss lemma ซึ่งระบุว่าเราสามารถฉายข้อมูลจากมิติสูงไปยังมิติต่ำได้โดยไม่เสียโครงสร้างระยะห่างมากนัก โดยจำนวนมิติที่ต้องใช้จะเพิ่มขึ้นแบบลอการิทึมตามจำนวนจุดที่ต้องการฉาย — ทำให้การลดมิติในงานจริง เช่น การจัดการข้อมูลลูกค้า หรือ embedding คำในโมเดลภาษา เป็นไปได้อย่างมีประสิทธิภาพ เขายังเสนอสูตรประมาณจำนวนเวกเตอร์ที่สามารถจัดวางในพื้นที่ embedding ได้ตามมุมที่ยอมรับได้ เช่น ที่มุม 89° GPT-3 สามารถรองรับได้ ~10⁸ เวกเตอร์ แต่ถ้ายอมลดมุมลงเหลือ 85° จะสามารถรองรับได้มากกว่า 10²⁰⁰ เวกเตอร์ — มากกว่าจำนวนอะตอมในจักรวาลเสียอีก ✅ ข้อมูลสำคัญจากบทความ ➡️ GPT-3 มี embedding space ขนาด 12,288 มิติ แต่สามารถเก็บแนวคิดได้มหาศาล ➡️ การใช้ quasi-orthogonal vectors (มุมใกล้ 90°) ช่วยเพิ่มความจุของพื้นที่ ➡️ การทดลองพบว่า loss function แบบเดิมมีปัญหา gradient trap และ 99% solution ➡️ การปรับ loss function แบบ exponential ช่วยให้เวกเตอร์จัดเรียงได้ดีขึ้น ✅ การเชื่อมโยงกับทฤษฎี JL lemma ➡️ JL lemma ระบุว่าเราสามารถฉายข้อมูลจากมิติสูงไปยังมิติต่ำโดยรักษาระยะห่างได้ ➡️ จำนวนมิติที่ต้องใช้เพิ่มขึ้นแบบ log(N)/ε² ตามจำนวนจุดและความคลาดเคลื่อนที่ยอมรับ ➡️ ใช้ในงานจริง เช่น การลดมิติของข้อมูลลูกค้า หรือ embedding คำในโมเดลภาษา ➡️ การทดลองพบว่า embedding space สามารถรองรับเวกเตอร์ได้มากกว่าที่คาด ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ Hadamard matrix และ BCH coding เป็นเทคนิคที่ใช้ในการฉายข้อมูลแบบมีประสิทธิภาพ ➡️ uIP และ SLIP เป็นโปรโตคอลที่ใช้ใน embedded system ที่มีหน่วยความจำจำกัด ➡️ GPT-3 ใช้ embedding space ขนาด 12,288 มิติ ซึ่งถือว่าเล็กเมื่อเทียบกับจำนวนแนวคิดที่ต้องรองรับ ➡️ การจัดเรียงเวกเตอร์ในมิติสูงมีความสัมพันธ์กับ sphere packing และ geometry แบบ non-Euclidean https://nickyoder.com/johnson-lindenstrauss/

🛍️ “Mac App Store กลายเป็นตลาดนัดแอปปลอม — เมื่อ AI Chatbot ถูกก็อปจนแยกไม่ออก” Jim Nielsen นักพัฒนาและบล็อกเกอร์สาย UX ได้เปิดเผยประสบการณ์สุดฮา (และน่าห่วง) จากการค้นหาคำว่า “AI chat” ใน Mac App Store ซึ่งกลายเป็นเหมือนการเดินตลาดนัดของปลอม แอปที่ปรากฏมีไอคอนคล้าย ChatGPT เต็มไปหมด ทั้งขาวดำ สีเทา สีเขียว สีม่วง — บางตัวดูเหมือนของจริงจนต้องเพ่งดูถึงจะรู้ว่าไม่ใช่ ที่น่าตลกคือ แอป ChatGPT ของจริงจาก OpenAI ไม่ได้อยู่ใน Mac App Store ด้วยซ้ำ แต่ต้องดาวน์โหลดจากเว็บไซต์ของ OpenAI โดยตรง ทำให้ผู้ใช้ทั่วไปที่ค้นหาใน App Store เจอแต่แอปเลียนแบบที่ใช้ชื่อคล้ายกัน เช่น “AI Chat Bot”, “ChatBot Ask AI”, “AI Chat Assistant”, “ChatGPT Ask Assistant” และอีกหลายสิบชื่อที่สลับคำไปมาอย่างสร้างสรรค์ (หรือวุ่นวาย) Jim เปรียบเทียบว่าเหมือนเดินเข้าไปซื้อรองเท้า Nike แล้วเจอ “Mike Jordans” เต็มร้าน — ดูเผิน ๆ เหมือนใช่ แต่จริง ๆ แล้วไม่ใช่เลย และบางแอปก็ใช้ชื่อ “Al Chatbot” ที่ดูเหมือน “AI” แต่จริง ๆ คือ “Al” ตัว L เล็ก ซึ่งอาจทำให้ผู้ใช้เข้าใจผิดได้ง่าย ปรากฏการณ์นี้สะท้อนถึงปัญหาการควบคุมคุณภาพใน Mac App Store และการใช้กระแส AI เพื่อดึงดูดผู้ใช้โดยไม่คำนึงถึงความถูกต้องหรือความปลอดภัยของแอป ซึ่งอาจนำไปสู่ความเสี่ยงด้านข้อมูลและความเชื่อมั่นในแพลตฟอร์ม ✅ ข้อมูลสำคัญจากเนื้อหา ➡️ มีแอปจำนวนมากใน Mac App Store ที่ใช้ไอคอนคล้าย ChatGPT ➡️ แอป ChatGPT ของจริงจาก OpenAI ไม่ได้อยู่ใน Mac App Store แต่ต้องโหลดจากเว็บไซต์ ➡️ ชื่อแอปในผลการค้นหามีการสลับคำ “AI”, “Chat”, “Bot” อย่างหลากหลาย ➡️ แอปบางตัวใช้ชื่อ “Al Chatbot” ซึ่งอาจทำให้ผู้ใช้เข้าใจผิดว่าเป็น “AI Chatbot” ✅ การเปรียบเทียบและข้อสังเกต ➡️ Jim เปรียบเทียบว่าเหมือนตลาดของปลอม — ดูเหมือนของจริงแต่ไม่ใช่ ➡️ แอปเลียนแบบใช้ไอคอนและชื่อที่คล้ายเพื่อดึงดูดผู้ใช้ ➡️ ปัญหานี้สะท้อนถึงการควบคุมคุณภาพของ Mac App Store ➡️ ผู้ใช้ทั่วไปอาจไม่รู้ว่าแอปของจริงต้องโหลดจากเว็บไซต์ OpenAI ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ แอป ChatGPT ของจริงมีฟีเจอร์เชื่อมต่อกับแอปอื่นใน macOS เช่น IDE และ Notes ➡️ แอปของจริงรองรับ voice command และการแก้ไขโค้ดใน editor โดยตรง1 ➡️ แอปปลอมบางตัวอาจไม่มีฟีเจอร์จริง หรือใช้ API ที่ไม่ปลอดภัย ➡️ Apple เคยถูกวิจารณ์เรื่องการอนุญาตแอปที่เลียนแบบหรือหลอกลวงใน App Store https://blog.jim-nielsen.com/2025/mac-app-flea-market/

🛠️ “แฮกเกอร์สายฮาเปลี่ยนบุหรี่ไฟฟ้าเป็นเว็บเซิร์ฟเวอร์ — เมื่อของทิ้งกลายเป็นเครื่องมือออนไลน์สุดมินิมอล” Bogdan Ionescu วิศวกรและนักทดลองสาย embedded ได้สร้างปรากฏการณ์สุดแปลกในวงการอิเล็กทรอนิกส์ เมื่อเขานำบุหรี่ไฟฟ้าแบบใช้แล้วทิ้ง (disposable vape) มาดัดแปลงให้กลายเป็นเว็บเซิร์ฟเวอร์ขนาดจิ๋ว โดยใช้ชิปไมโครคอนโทรลเลอร์ ARM Cortex-M0+ จากแบรนด์ PUYA ที่ซ่อนอยู่ภายในอุปกรณ์เหล่านี้ ชิปที่ใช้คือ PY32F002B ซึ่งมีหน่วยความจำเพียง 24KB flash และ 3KB RAM — เล็กกว่าหน่วยความจำในนาฬิกาดิจิทัลบางรุ่นเสียอีก แต่ Bogdan ใช้เทคนิค semihosting ร่วมกับโปรโตคอล SLIP (Serial Line Internet Protocol) เพื่อให้ Linux มองว่า vape นี้คือโมเด็มแบบ dial-up และสามารถส่งข้อมูล IP ได้จริง เขาเลือกใช้ uIP ซึ่งเป็น TCP/IP stack ขนาดเล็กที่ไม่ต้องใช้ RTOS และสามารถรันเว็บเซิร์ฟเวอร์แบบ HTTP ได้ โดยในช่วงแรกประสิทธิภาพแย่มาก: ping ช้า 1.5 วินาที, packet loss 50%, และโหลดหน้าเว็บใช้เวลากว่า 20 วินาที แต่หลังจากปรับปรุงการจัดการข้อมูลให้ใช้ ring buffer และ batch write ประสิทธิภาพก็พุ่งขึ้นอย่างน่าทึ่ง — ping เหลือเพียง 20ms และโหลดหน้าเว็บใน 160ms Bogdan ยังเพิ่ม API แบบ JSON เพื่อแสดงจำนวนการเข้าชมและ ID ของไมโครคอนโทรลเลอร์ ทำให้เว็บเซิร์ฟเวอร์นี้ไม่ใช่แค่ static page แต่สามารถตอบสนองแบบ dynamic ได้ด้วย แม้จะมีพื้นที่เก็บข้อมูลเหลือเพียง ~20KB ก็ตาม ✅ ข้อมูลสำคัญจากโปรเจกต์ ➡️ ใช้ชิป PUYA PY32F002B จากบุหรี่ไฟฟ้าแบบใช้แล้วทิ้ง ➡️ สเปก: ARM Cortex-M0+ @ 24MHz, 24KB flash, 3KB RAM ➡️ ใช้ semihosting + SLIP เพื่อให้ Linux ส่ง IP packet ผ่าน serial ➡️ ใช้ uIP stack เพื่อรันเว็บเซิร์ฟเวอร์ HTTP แบบเบา ✅ การปรับปรุงประสิทธิภาพ ➡️ เพิ่ม ring buffer เพื่อจัดการข้อมูลแบบ batch ลด overhead ➡️ ปรับโครงสร้าง filesystem ให้เหมาะกับ alignment บน ARM ➡️ ลดเวลา ping จาก 1.5s เหลือ 20ms และโหลดหน้าเว็บใน 160ms ➡️ ใช้ RAM เพียง 1.4KB และ flash 5KB — เหลือพื้นที่สำหรับโค้ดอื่น ✅ ข้อมูลเสริมจากภายนอก ➡️ SLIP เป็นโปรโตคอลที่ใช้ในยุคโมเด็ม dial-up ก่อนยุค Wi-Fi ➡️ uIP ถูกออกแบบมาเพื่ออุปกรณ์ 8/16-bit ที่มีหน่วยความจำจำกัด ➡️ semihosting เป็นฟีเจอร์ debug ที่สามารถใช้ส่งข้อมูลแบบ bidirectional ➡️ โปรเจกต์นี้แสดงให้เห็นว่า embedded device ขนาดเล็กสามารถรันเว็บเซิร์ฟเวอร์ได้จริง https://bogdanthegeek.github.io/blog/projects/vapeserver/