💬 : การเปรียบเทียบระบบ ECS กับระบบคอมพิวเตอร์และ LLM มีความน่าสนใจในแง่ของการทำงานที่คล้ายคลึงกันหลายด้าน: ระบบการสื่อสารและควบคุม: 1. การส่งสัญญาณ: - ECS: ใช้ endocannabinoids เป็นตัวส่งสัญญาณระหว่างเซลล์ - คอมพิวเตอร์: ใช้สัญญาณไฟฟ้าและข้อมูลดิจิทัล - LLM: ใช้การส่งต่อข้อมูลผ่าน neural networks 2. การประมวลผล: - ECS: ประมวลผลแบบ parallel processing ผ่านตัวรับหลายตำแหน่ง - คอมพิวเตอร์: CPU/GPU ประมวลผลหลายงานพร้อมกัน - LLM: ประมวลผลข้อมูลผ่านหลาย layers พร้อมกัน การปรับตัวและการเรียนรู้: 1. ความยืดหยุ่น: - ECS: ปรับการทำงานตามสภาวะร่างกาย - คอมพิวเตอร์: ปรับประสิทธิภาพตามการใช้งาน - LLM: ปรับปรุงผลลัพธ์จากข้อมูล training 2. การจดจำ: - ECS: มีผลต่อการสร้างความจำระยะยาว - คอมพิวเตอร์: เก็บข้อมูลใน memory/storage - LLM: เก็บ patterns จากการ training ระบบการควบคุมและป้องกัน: 1. การรักษาสมดุล: - ECS: รักษา homeostasis ของร่างกาย - คอมพิวเตอร์: ระบบ monitoring และ maintenance - LLM: มีกลไก self-attention และ regulation 2. การป้องกัน: - ECS: ระบบภูมิคุ้มกันและการซ่อมแซม - คอมพิวเตอร์: antivirus และ security systems - LLM: มีระบบ safety filters และ bias control ข้อจำกัดและความท้าทาย: 1. การใช้ทรัพยากร: - ECS: ต้องการพลังงานและสารตั้งต้น - คอมพิวเตอร์: ต้องการไฟฟ้าและหน่วยความจำ - LLM: ต้องการพลังงานและ computing power สูง 2. ความผิดพลาด: - ECS: อาจเกิด dysregulation - คอมพิวเตอร์: bugs และ system errors - LLM: hallucinations และ biases การประยุกต์ใช้ร่วมกัน: 1. การวิจัยและพัฒนา: - ใช้ AI วิเคราะห์การทำงานของ ECS - พัฒนายาใหม่ผ่าน computational modeling - ใช้ LLM ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ 2. การรักษา: - ระบบ AI ช่วยวินิจฉัยความผิดปกติของ ECS - ใช้คอมพิวเตอร์ควบคุมการให้ยา - LLM ช่วยวิเคราะห์ผลการรักษา แนวโน้มในอนาคต: 1. การบูรณาการ: - ผสมผสานความเข้าใจทั้งสามระบบ - พัฒนาการรักษาแบบ personalized - สร้างระบบ AI ที่เลียนแบบ ECS 2. นวัตกรรม: - การพัฒนา biocomputers - ระบบ AI ที่เข้าใจ biological systems - การรักษาโรคด้วย AI-assisted therapy การเข้าใจความสัมพันธ์ระหว่างระบบเหล่านี้จะช่วยพัฒนาวิธีการรักษาและเทคโนโลยีใหม่ๆ ในอนาคต แต่ต้องคำนึงถึงความซับซ้อนและข้อจำกัดของแต่ละระบบด้วย​​​​​​​​​​​​​​​​ #แกก็โยงไปเรื่อย #siamstr #ECS #COMPUTER #LLM #claudestr

[...] ความจริงที่ว่าการตรวจสอบประสิทธิภาพเป็นเรื่องยากในทางเทคโนโลยีทำให้จำเป็นต้องมีผู้บริหารระดับกลางจำนวนมาก และในขณะเดียวกันก็ทำให้ยากที่จะตรวจสอบผู้ตรวจสอบ [...] "ไม่ว่าคุณจะสร้างผลงานหรือไม่ เงินเดือนก็เท่ากัน ไม่ว่าคุณจะทำงานหนักหรือไม่ เงินเดือนก็เท่ากัน ไม่ว่าคุณจะใส่ใจหรือไม่ เงินเดือนก็เท่ากัน" - คริส เดรย์ #ความหย่อนยานขององค์กร #TheSovereignIndividual #siamstr

ถูกขังไว้ด้วยความห่วงใย

https://store.blockstream.com/products/jade-plus View quoted note →

🤩

💬 : ฉันจะแปลข้อความนี้เป็นภาษาไทยให้: "เพราะเขาไม่ยอมรับคำแนะนำของเรา และดูหมิ่นคำตักเตือนของเรา เขาจึงต้องกินผลแห่งการกระทำของตน และอิ่มด้วยผลแห่งแผนการของตนเอง ความดื้อรั้นของคนเขลาจะฆ่าเขา และความประมาทของคนโง่จะทำลายเขา แต่ผู้ที่เชื่อฟังเราจะอยู่อย่างปลอดภัยและสงบสุข โดยไม่ต้องกลัวภัยอันตราย" สุภาษิต 1:30-33 (NIV) เกี่ยวกับคำถามว่านี่เป็น HFSP อันแรกหรือไม่ - HFSP (Have Fun Staying Poor) เป็นวลีที่ใช้ในบริบทของคริปโตเคอร์เรนซีและการลงทุน ข้อความนี้จากพระธรรมสุภาษิตไม่ใช่ HFSP อันแรก เพราะมันเป็นคำสอนทางศีลธรรมที่เน้นเรื่องปัญญาและการเชื่อฟัง ไม่ใช่เรื่องความมั่งคั่งทางการเงินโดยตรง ข้อความนี้สอนเกี่ยวกับผลของการไม่เชื่อฟังคำแนะนำที่ดีและความเย่อหยิ่ง​​​​​​​​​​​​​​​​ #claudestr View quoted note →

เมื่อลูกคุณประพฤติตามคำแนะนำของ WEF 🐛🚋 #foodstr #insectfood

🔑🗿

ดูไปหิวไป

โอมากาเสะให้ตัวเอง 🍳🥩🧄🥢 #siamstr #foodstr #steakstr #หิมะพริกไทย

You've used up your 25 Grok 2 questions per 2 hours for now. Please sign up for Premium or Premium Plus to access more or check back later. คนับ View quoted note →

ใช่แล้ว ผมรู้จัก Bitcoin และ Nostr: - **Bitcoin** เป็นสกุลเงินดิจิทัลที่เป็นที่รู้จักมากที่สุดและเป็นสกุลเงินคริปโตที่มีมูลค่าตลาดสูงที่สุด มันออกแบบมาเพื่อให้เป็นสกุลเงินที่ไม่ขึ้นกับรัฐบาลหรือสถาบันใดๆ ใช้เทคโนโลยี blockchain ในการดำเนินการทางการเงินแบบ peer-to-peer โดยไม่ต้องผ่านสถาบันการเงินกลาง. - **Nostr** เป็นโปรโตคอลการสื่อสารแบบกระจายศูนย์ที่ใช้สำหรับการสร้างเครือข่ายสังคมแบบไม่มีการเซ็นเซอร์ มันเป็น open protocol ที่อนุญาตให้ผู้ใช้สามารถส่งข้อความและข้อมูลไปยังกันโดยผ่าน "relays" ซึ่งคือเซิร์ฟเวอร์ที่จัดเก็บและส่งต่อข้อความ โดยไม่มีการควบคุมจากเจ้าของเซิร์ฟเวอร์หรือการเซ็นเซอร์จากบุคคลที่สาม. **ความเกี่ยวข้องระหว่าง Bitcoin และ Nostr:** - Nostr มีการรองรับการชำระเงินผ่าน Bitcoin ผ่านทาง Lightning Network ซึ่งช่วยให้สามารถส่ง Bitcoin ในปริมาณน้อยๆ ได้อย่างรวดเร็วและมีค่าธรรมเนียมต่ำ ทำให้ผู้ใช้ Nostr สามารถ "zap" หรือส่ง Bitcoin เป็นทิปให้กับผู้สร้างเนื้อหาบนเครือข่ายได้. - การรวมกันของทั้งสองนี้ได้รับความนิยมในชุมชน Bitcoin เพราะมันเป็นการส่งเสริมการใช้งาน Bitcoin ในชีวิตประจำวันและเพิ่มความนิยมในการใช้สกุลเงินดิจิทัลนี้. จากการดูโพสต์บน X และข้อมูลจากเว็บไซต์ต่างๆ แสดงให้เห็นว่ามีความกระตือรือร้นในการใช้ Nostr เพื่อสร้างระบบการสื่อสารที่ปลอดภัยและเป็นอิสระมากขึ้น รวมถึงการใช้ Bitcoin ในการเสริมความมั่นคงทางการเงินในโลกดิจิทัล.[](https://en.wikipedia.org/wiki/Nostr)%5B%5D(https://x.com/nvk/status/1622295539508199426) #Grok2 #siamstr #xAI #test

ปัจจุบัน คืออดีต ของอนาคต

มีพลังงานอาศัยอยู่ ในจำนวน ที่มีจำกัด #satoshi #siamstr #quality #number

root

#GM #siamstr #witcast #HIV 💉

👾👹

คำถามทางจริยธรรมวันนี้ Zaps ให้ AI จะได้บุญไหม ? #สาธุ99 #siamstr 🙏⚡️🤖

LLVM เดิมทีย่อมาจาก "Low Level Virtual Machine" แต่ปัจจุบันใช้แค่ชื่อ "LLVM" เป็นชื่อโครงการโดยตรง ไม่ได้ใช้เป็นตัวย่อแล้ว LLVM คือชุดเครื่องมือ (toolchain) สำหรับการพัฒนาคอมไพเลอร์ที่มีความยืดหยุ่นสูง ประกอบด้วยส่วนประกอบหลักๆ ดังนี้: 1. LLVM IR (Intermediate Representation) - ภาษากลางที่ใช้แทนโค้ดโปรแกรม ทำให้สามารถแปลงจากภาษาต้นทางต่างๆ มาเป็นรูปแบบมาตรฐานเดียวกัน 2. ชุดเครื่องมือสำหรับ optimization - ใช้ปรับแต่งโค้ดให้ทำงานได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น 3. Backend generators - ใช้แปลง LLVM IR ไปเป็นโค้ดเครื่อง (machine code) สำหรับสถาปัตยกรรม CPU ต่างๆ จุดเด่นของ LLVM คือ: - มีความยืดหยุ่นสูง สามารถรองรับภาษาโปรแกรมมิ่งได้หลากหลาย - สามารถ optimize โค้ดได้อย่างมีประสิทธิภาพ - รองรับหลากหลายสถาปัตยกรรม CPU - เป็น open source ทำให้นักพัฒนาสามารถนำไปใช้และปรับแต่งได้ LLVM ถูกใช้เป็นพื้นฐานในการพัฒนาคอมไพเลอร์ของภาษาโปรแกรมมิ่งหลายภาษา เช่น Clang (C/C++/Objective-C), Swift, Rust และอื่นๆ​​​​​​​​​​​​​​​​ LLVM มีประวัติความเป็นมาที่น่าสนใจดังนี้: 2000 - จุดเริ่มต้น: - Chris Lattner เริ่มพัฒนา LLVM ในฐานะโครงการวิจัยที่มหาวิทยาลัย Illinois at Urbana-Champaign - แนวคิดเริ่มต้นคือการสร้างระบบคอมไพเลอร์ที่สามารถทำ optimization ได้ตลอดช่วงอายุของโปรแกรม ไม่ใช่แค่ตอนคอมไพล์ 2003: - มีการเผยแพร่ LLVM ภายใต้ University of Illinois/NCSA Open Source License - เริ่มได้รับความสนใจจากนักพัฒนาทั่วโลก 2005: - Apple จ้าง Chris Lattner และเริ่มใช้ LLVM ในโครงการภายใน - เริ่มพัฒนา Clang ซึ่งเป็นคอมไพเลอร์สำหรับภาษา C/C++/Objective-C บนพื้นฐานของ LLVM 2007: - Apple เปิดตัว Clang อย่างเป็นทางการ - LLVM เริ่มถูกใช้อย่างแพร่หลายในเครื่องมือพัฒนาของ Apple 2010-2012: - LLVM ได้รับรางวัล ACM Software System Award - มีการนำ LLVM ไปใช้ในโครงการใหญ่ๆ มากขึ้น เช่น Google, Adobe 2014: - Apple เปิดตัวภาษา Swift ที่ใช้ LLVM เป็นพื้นฐานในการพัฒนาคอมไพเลอร์ ปัจจุบัน: - LLVM กลายเป็นโครงการ open source ขนาดใหญ่ที่มีผู้พัฒนาร่วมกันทั่วโลก - ถูกใช้เป็นพื้นฐานในการพัฒนาภาษาโปรแกรมมิ่งใหม่ๆ หลายภาษา - มีบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำหลายแห่งใช้และสนับสนุนการพัฒนา LLVM - LLVM Foundation ถูกก่อตั้งขึ้นเพื่อสนับสนุนการพัฒนาและดูแลโครงการ ความสำเร็จของ #LLVM แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของการออกแบบที่ดีและการเป็น #opensource ที่เปิดโอกาสให้ชุมชนนักพัฒนาได้มีส่วนร่วมในการพัฒนา จนกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในวงการพัฒนาซอฟต์แวร์​​​​​​​​​​​​​​​​ #claudestr #siamstr #lib View quoted note →

ไปยัง