หลังสู้ฟ้า หน้าเก็บของเล่น

Breakthrough ต่อไปที่วงการกำลังมุ่งไป 1. จากคลิปสั้น → “โลกจำลอง” ต่อเนื่อง (World Models) ข้อจำกัดใหญ่ของโมเดลตอนนี้คือรักษาความต่อเนื่องได้แค่ไม่กี่วินาที เป้าหมายต่อไปคือขยายจากคลิปสั้นไปสู่การเล่าเรื่องระดับนาทีหรือชั่วโมง (เช่น หนังทั้งเรื่อง สารคดี)  — พูดง่ายๆ คือ AI จะไม่ใช่แค่ “เครื่องสร้างคลิป” แต่เป็น “เครื่องจำลองโลก” ที่ต่อเนื่องได้จริง 2. วิดีโอกลายเป็นเครื่องมือ “คิด” ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์ มีแนวคิดว่าการสร้างวิดีโออาจใช้เป็นกรอบการให้เหตุผลแบบ multimodal ทั่วไปได้ ไม่ใช่แค่งานด้านภาพเท่านั้น  — เช่น AI แก้โจทย์ฟิสิกส์โดย “จินตนาการเป็นวิดีโอ” ก่อนตอบ คล้ายที่ LLM ใช้ chain-of-thought 3. Interactive World Model สำหรับหุ่นยนต์/เกม โมเดลโลกกำลังพัฒนาไปสู่เครื่องมือใช้งานจริงสำหรับหุ่นยนต์ ระบบอัตโนมัติ และ digital twin — เพราะ generation คือการตอบคำถามว่า “ถ้า agent ทำแบบนี้ จะเกิดอะไรขึ้น” ซึ่งเป็นรากฐานของการซ้อม วางแผน และเรียนรู้ผ่านการจำลอง  4. Controllability กลายเป็น KPI หลัก การควบคุมว่าอะไรเปลี่ยน อะไรคงที่ จะกลายเป็นตัวชี้วัดสำคัญของการสร้างวิดีโอในอนาคต  — ไม่ใช่แค่ “สวย” แต่ต้อง “คุมได้แม่นยำ” ปัญหา/ข้อจำกัดที่ยังแก้ไม่ตก 🔴 ความต่อเนื่องระยะยาว (Long-horizon consistency) ปัญหาหลักคือ identity drift (ตัวละคร/วัตถุเปลี่ยนหน้าตาไปเรื่อยๆ), temporal wobble (ภาพสั่นไหวไม่นิ่ง), และ compounding errors (ข้อผิดพลาดสะสมเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ)  — ความผิดพลาดเล็กๆ ในช่วงต้นจะสะสมจนคลิปเบี้ยวไปจากความเป็นจริงมากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อคลิปยาวขึ้น  🔴 ฟิสิกส์ไม่ใช่กฎตายตัว แต่เป็นแค่ “ความคุ้นเคยทางสถิติ” โมเดลปัจจุบันจับรูปแบบทางสถิติที่สอดคล้องกับพฤติกรรมทางฟิสิกส์ได้ (ของตกลงพื้น ของเหลวไหล วัตถุแข็งชนกัน) แต่ไม่ได้บังคับใช้กฎฟิสิกส์จริงๆ จึงอาจสร้างผลลัพธ์ที่ขัดกับฟิสิกส์ได้ในสถานการณ์ที่ข้อมูลฝึกมีน้อย  🔴 ต้นทุนการประมวลผลสูงมาก โมเดลวิดีโอที่ทำหน้าที่เป็น world simulator ต้องแบกรับต้นทุนการคำนวณและหน่วยความจำมหาศาล เพราะข้อมูลวิดีโอมีมิติสูงและพลวัตทางฟิสิกส์ซับซ้อน  — นี่คือเหตุผลที่ราคาต่อวินาทีของ 4K/คลิปยาวยังแพงอยู่ตามที่คุยกันก่อนหน้า 🔴 การประเมินผล (Evaluation) ยังตามไม่ทัน เมตริกที่ใช้วัดคุณภาพมักตามหลังสิ่งที่ทีมพัฒนาต้องการจริงๆ การทดสอบแบบ scenario-based ที่วัดความต่อเนื่องตามเวลาสำคัญที่สุด  🔴 ข้อมูลและการกำกับดูแล ความเป็นส่วนตัว ความเป็นเจ้าของ และการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบเข้มงวดกว่าข้อมูลภาพนิ่งมาก เพราะวิดีโอมีความเสี่ยงเรื่อง deepfake สูงกว่า  🔴 ความซับซ้อนด้านปฏิบัติการ pipeline ทั้งหมด (การสุ่มตัวอย่าง การติดป้ายข้อมูล การจัดเวอร์ชัน การ deploy) มักกินเวลาและความพยายามมากกว่าตัวโมเดลเองเสียอีก  สรุปภาพรวม: วงการนี้เก่งเรื่อง “ความสวย” ไปมากแล้ว (4K, motion ลื่นไหล) แต่โจทย์ถัดไปที่ยากกว่าคือ “ความจริง” และ “ความต่อเนื่อง” — ทำให้ AI เข้าใจว่าโลกทำงานยังไงจริงๆ ไม่ใช่แค่เลียนแบบภาพที่เคยเห็น ซึ่งเป็นกำแพงที่แยก “เครื่องสร้างคลิปสวยๆ” ออกจาก “เครื่องจำลองโลกที่ใช้งานได้จริง” (เช่น เทรนหุ่นยนต์ หรือทำนายเหตุการณ์) #aifilm #siamstr 👁️👁️

1. จากคลิปสั้น → “โลกจำลอง” ต่อเนื่อง (World Models) ข้อจำกัดใหญ่ของโมเดลตอนนี้คือรักษาความต่อเนื่องได้แค่ไม่กี่วินาที เป้าหมายต่อไปคือขยายจากคลิปสั้นไปสู่การเล่าเรื่องระดับนาทีหรือชั่วโมง (เช่น หนังทั้งเรื่อง สารคดี)  — พูดง่ายๆ คือ AI จะไม่ใช่แค่ “เครื่องสร้างคลิป” แต่เป็น “เครื่องจำลองโลก” ที่ต่อเนื่องได้จริง 2. วิดีโอกลายเป็นเครื่องมือ “คิด” ไม่ใช่แค่ผลลัพธ์ มีแนวคิดว่าการสร้างวิดีโออาจใช้เป็นกรอบการให้เหตุผลแบบ multimodal ทั่วไปได้ ไม่ใช่แค่งานด้านภาพเท่านั้น  — เช่น AI แก้โจทย์ฟิสิกส์โดย “จินตนาการเป็นวิดีโอ” ก่อนตอบ คล้ายที่ LLM ใช้ chain-of-thought 3. Interactive World Model สำหรับหุ่นยนต์/เกม โมเดลโลกกำลังพัฒนาไปสู่เครื่องมือใช้งานจริงสำหรับหุ่นยนต์ ระบบอัตโนมัติ และ digital twin — เพราะ generation คือการตอบคำถามว่า “ถ้า agent ทำแบบนี้ จะเกิดอะไรขึ้น” ซึ่งเป็นรากฐานของการซ้อม วางแผน และเรียนรู้ผ่านการจำลอง  4. Controllability กลายเป็น KPI หลัก การควบคุมว่าอะไรเปลี่ยน อะไรคงที่ จะกลายเป็นตัวชี้วัดสำคัญของการสร้างวิดีโอในอนาคต  — ไม่ใช่แค่ “สวย” แต่ต้อง “คุมได้แม่นยำ” ปัญหา/ข้อจำกัดที่ยังแก้ไม่ตก 🔴 ความต่อเนื่องระยะยาว (Long-horizon consistency) ปัญหาหลักคือ identity drift (ตัวละคร/วัตถุเปลี่ยนหน้าตาไปเรื่อยๆ), temporal wobble (ภาพสั่นไหวไม่นิ่ง), และ compounding errors (ข้อผิดพลาดสะสมเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ)  — ความผิดพลาดเล็กๆ ในช่วงต้นจะสะสมจนคลิปเบี้ยวไปจากความเป็นจริงมากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อคลิปยาวขึ้น  🔴 ฟิสิกส์ไม่ใช่กฎตายตัว แต่เป็นแค่ “ความคุ้นเคยทางสถิติ” โมเดลปัจจุบันจับรูปแบบทางสถิติที่สอดคล้องกับพฤติกรรมทางฟิสิกส์ได้ (ของตกลงพื้น ของเหลวไหล วัตถุแข็งชนกัน) แต่ไม่ได้บังคับใช้กฎฟิสิกส์จริงๆ จึงอาจสร้างผลลัพธ์ที่ขัดกับฟิสิกส์ได้ในสถานการณ์ที่ข้อมูลฝึกมีน้อย  🔴 ต้นทุนการประมวลผลสูงมาก โมเดลวิดีโอที่ทำหน้าที่เป็น world simulator ต้องแบกรับต้นทุนการคำนวณและหน่วยความจำมหาศาล เพราะข้อมูลวิดีโอมีมิติสูงและพลวัตทางฟิสิกส์ซับซ้อน  — นี่คือเหตุผลที่ราคาต่อวินาทีของ 4K/คลิปยาวยังแพงอยู่ตามที่คุยกันก่อนหน้า 🔴 การประเมินผล (Evaluation) ยังตามไม่ทัน เมตริกที่ใช้วัดคุณภาพมักตามหลังสิ่งที่ทีมพัฒนาต้องการจริงๆ การทดสอบแบบ scenario-based ที่วัดความต่อเนื่องตามเวลาสำคัญที่สุด  🔴 ข้อมูลและการกำกับดูแล ความเป็นส่วนตัว ความเป็นเจ้าของ และการใช้งานอย่างมีความรับผิดชอบเข้มงวดกว่าข้อมูลภาพนิ่งมาก เพราะวิดีโอมีความเสี่ยงเรื่อง deepfake สูงกว่า  🔴 ความซับซ้อนด้านปฏิบัติการ pipeline ทั้งหมด (การสุ่มตัวอย่าง การติดป้ายข้อมูล การจัดเวอร์ชัน การ deploy) มักกินเวลาและความพยายามมากกว่าตัวโมเดลเองเสียอีก  สรุปภาพรวม: วงการนี้เก่งเรื่อง “ความสวย” ไปมากแล้ว (4K, motion ลื่นไหล) แต่โจทย์ถัดไปที่ยากกว่าคือ “ความจริง” และ “ความต่อเนื่อง” — ทำให้ AI เข้าใจว่าโลกทำงานยังไงจริงๆ ไม่ใช่แค่เลียนแบบภาพที่เคยเห็น ซึ่งเป็นกำแพงที่แยก “เครื่องสร้างคลิปสวยๆ” ออกจาก “เครื่องจำลองโลกที่ใช้งานได้จริง” (เช่น เทรนหุ่นยนต์ หรือทำนายเหตุการณ์) #aifilm #siamstr 👁️👁️

อาชีพที่เทรน AI แบบนี้เรียกว่าอะไร ไม่มีชื่อเดียวตายตัว แต่แบ่งเป็นสายงานหลักๆ: • Multimodal Generative AI Research Scientist/Engineer — สายที่ออกแบบสถาปัตยกรรมโมเดลจริงๆ (ที่ Google DeepMind, Apple, ByteDance ก็ใช้ชื่อนี้ตรงๆ) ทำหน้าที่ออกแบบ พัฒนาอย่างรวดเร็ว และประเมินอัลกอริทึม deep learning รวมถึง data curation สำหรับ multimodal generative AI  • AI Trainer / RLHF Trainer — งานประเมินคำตอบของโมเดล ตัดสินความช่วยเหลือ ความแม่นยำ โทน และความเสี่ยง ยิ่ง multimodal AI ขยายไปทำงานกับภาพ เสียง วิดีโอ ยิ่งต้องการคนตรวจสอบมากกว่าแค่ข้อความ  • Fine-Tuner — นำโมเดล foundation ที่เทรนมาแล้วมาปรับให้เข้ากับข้อมูลเฉพาะขององค์กร เพื่อให้ output ตรงกับ use case และ brand voice  • Prompt Engineer / Model Interaction Designer — ออกแบบ input, system instruction และกรอบประเมินผลเพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือของแอปพลิเคชัน generative  Artist ในสายนี้มีไหม — มี และกำลังโต • Emi Kusano (ญี่ปุ่น) — ศิลปินสหวิทยาการที่สร้างภาพถ่าย วิดีโอ และงานติดตั้งด้วยเทคโนโลยี generative AI เคยเข้ารอบสุดท้าย Lumen Prize และคว้ารางวัล Meta Morph Award สาย AI Video  • Tyler Bernabe (jboogx.creative) — ศิลปิน VFX/AI ที่สอนเครื่องมือ generative art เคยร่วมงานกับ Coachella, Will Smith, Meta AI, Grimes  • แนวโน้มวงการ: workflow แบบ text → image → video → audio กำลังกลายเป็น session เดียวจบ และการเทรนโมเดลเฉพาะตัวเข้าถึงได้ง่ายขึ้นแม้ไม่ใช่วิศวกร  — ศิลปินยุคนี้เริ่มทำหน้าที่เหมือน “ผู้กำกับ AI” มากกว่าคนวาดเอง ทิศทางถัดไป 1. รวมทุกโมดัลเป็นโมเดลเดียวจริงๆ — ไม่ใช่ pipeline ต่อกันหลายตัวแบบทุกวันนี้ แต่เป็น single unified model ที่ reasoning ข้ามโมดัลได้ในตัว (Google บอกเองว่า Omni Flash เป็นแค่ก้าวแรก จะขยายไป image/audio output ต่อ) 2. Conversational/real-time editing — แก้วิดีโอ/ภาพด้วยการคุยเป็นประโยคภาษาธรรมชาติ ไม่ต้อง re-prompt ใหม่ทุกครั้ง (Gemini Omni ทำแบบนี้อยู่แล้ว) 3. Agentic multimodal — โมเดลไม่ใช่แค่สร้างสื่อ แต่เป็น “agent” ที่ใช้เครื่องมือ ตัดต่อ วิเคราะห์ และตัดสินใจเองได้ในหลายโมดัลพร้อมกัน 4. Embodied AI / หุ่นยนต์ — เชื่อมกับโลกจริงผ่านกล้อง/เซนเซอร์ ให้ AI เข้าใจและตอบสนองโลกจริงแบบ multimodal ไม่ใช่แค่สร้างสื่อในจอ 5. ศิลปะ/สร้างสรรค์ร่วมมนุษย์-AI — งานวิจัยและ conference อย่าง AIART 2026 กำลังโฟกัสหัวข้อ “Multimodal Agents for AI Art” และการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับ AI  #study #aifilm #siamstr

ดูน้อยลง

cash คือที่เก็บเงิน 🪎

ความคิด ไม่มีตัวตน ผู้คน กระทำ

ความคิด ไม่มีตัวตน คน กระทำ

a coins with no faces.

miner : ถ้าเราขุดได้วินาทีละ sats 🤔 หนึ่งวัน = 24 × 60 × 60 = 86,400 วินาที หนึ่งเดือน (ประมาณ 30 วัน) = 30 × 86,400 = 2,592,000 วินาที (ถ้าคิดเฉลี่ยทั้งปี ≈ 30.44 วัน จะได้ประมาณ 2,629,746 วินาที) หนึ่งปี (365 วัน) = 365 × 86,400 = 31,536,000 วินาที (ปีอธิกสุรทิน 366 วัน = 31,622,400 วินาที) สิบปี = 10 × 31,536,000 = 315,360,000 วินาที #ถ้าเราหาได้วินาทีและsats #siamstr #miner ข้อมูลที่ใช้ (ณ ก.ค. 2026): • S21 XP Air: 270 TH/s ต่อเครื่อง • Network hashrate รวม: ~900 EH/s (900,000,000 TH/s) — ตัวเลขนี้ผนผวนพอสมควร บางแหล่งรายงาน 866–963 EH/s • Block reward: 3.125 BTC = 312,500,000 sats ต่อบล็อก • เวลาเฉลี่ยต่อบล็อก: ~600 วินาที (10 นาที) คำนวณ: 1. Sats ทั้งเครือข่ายต่อวินาที = 312,500,000 ÷ 600 ≈ 520,833 sats/วินาที 2. ส่วนแบงของเครื่องเดียว = 270 TH/s ÷ 900,000,000 TH/s = 0.0000003 (3×10⁻⁷) 3. Sats/วินาทีของเครื่องเดียว = 520,833 × 0.0000003 ≈ 0.156 sats/วินาที สรุป: ต้องใช้ประมาณ 1 ÷ 0.156 ≈ 6.4 เครื่อง → ปัดขึ้นเป็น 7 เครื่อง เพื่อให้ได้เฉลี่ย ≥1 sat/วินาที ⚠️ ข้อควรระวัง: นคือค่าเฉลี่ยทางทฤษฎีเท่านั้น การขุดจริงมีความสม (variance) สูงมาก — ถ้าขุดเดยว (solo) โอกาสเจอบล็อกคือสุ่มมาก อาจไม่เจอเลยเป็นเดือนๆ แลวได้ก้อนใหญ่ทีเดียว 3.125 BTC ทีเดียว การได้ “1 sat ทุกวินาทีเป๊ะๆ” แบบสม่ำเสมอจะเกิดได้จริงก็ต่อเมื่อเข้าพูล (mining pool) ที่จ่ายตาม share แบบ FPPS/PPS ซึ่งจะ smooth รายได้ให้เนียนแบบนัน

more alien more human

ชีวิตที่โตมากับร้านขายเครื่องใช้ไฟฟ้าคือ 1.อ่านคู่มือ

อันดับหนังไทยรายได้สูงสุดช่วง 5 ปี (2564–2569) หมายเหตุก่อนดูตัวเลข: รายได้หนังไทยเป็น “ประมาณการทั่วประเทศ” เพราะต่างจังหวัดไม่มีระบบรายงานกลาง และไม่มีการเปิดเผยกำไร/ขาดทุนรายเรื่องอย่างเป็นทางการ ตัวเลขจึงคลาดเคลื่อนได้ตามแหล่งข่าว 1. ธี่หยด 2 (2567) – 815 ล้านบาท  2. สัปเหร่อ (2566) – 720 ล้านบาท  3. ธี่หยด (2566) – 500 ล้านบาท  4. ธี่หยด 3 (2568) – 456 ล้านบาท  5. บุพเพสันนิวาส ๒ (2565) – ทั่วประเทศราว 393 ล้านบาท  6. หลานม่า (2567) – 339 ล้านบาท  ในไทย แต่รายได้ทั่วโลกทะลุ 2,000 ล้านบาท  7. สัปเหร่อ 2 (2569) – ราว 300–350 ล้านบาท ณ ต้นมีนาคม  8. 4Kings 2 (2566) – ราว 200 ล้านบาท  9. พี่นาค 4 (2567) – 178 ล้านบาท  10. 4KINGS อาชีวะ ยุค 90 (2564) – 170 ล้านบาท ทั่วประเทศ  11. อนงค์ (2567) – 150 ล้านบาท  12. วิมานหนาม (2567) – 150 ล้านบาท  13. ข้างบ้าน (2568) – 125 ล้านบาท  14. เสือ (2568) – ราว 106 ล้านบาท  15. ซองแดงแต่งผี (2568) – ราว 101 ล้านบาทในไทย  แต่ขึ้นอันดับ 1 บ็อกซ์ออฟฟิศเวียดนาม  ทำเงินต่างประเทศมหาศาล 16. วัยหนุ่ม 2544 (2567) – ราว 103 ล้านบาท  17. หอแต๋วแตก แหกสัปะหยด (2567) – เกิน 100 ล้านบาท  18. เทอม 3 (2567) – เกิน 100 ล้านบาท  19. ขุนพันธ์ 3 (2566) – แตะ 100 ล้านใน 30 วัน  20. บ้านเช่า..บูชายัญ (2566) – ทะลุ 100 ล้านบาท  21. ลอง ลีฟ เลิฟว์ (2566) – ทะลุ 100 ล้านบาท  (เฉียด ๆ ตามมาคือ เดอะ สโตน พระแท้ คนเก๊ ปี 2568 ราว 100 ล้าน)  กำไร–ขาดทุน (ภาพรวมที่ตัวเลขบอกได้) แชมป์กำไรคือสัปเหร่อ ซึ่งถูกยกให้เป็นหนังไทยที่กำไรมากที่สุดในประวัติศาสตร์ จากทุนสร้างราว 10 ล้านแต่ทำเงิน 720 ล้าน  ส่วนหลานม่ากำไรระดับโลกจากตลาดต่างประเทศ กติกาคร่าว ๆ คือโรงหนังหักส่วนแบ่งราวครึ่งหนึ่ง บวกค่าการตลาดอีกก้อน หนังจึงต้องทำเงินราว 2–2.5 เท่าของทุนถึงจะคุ้ม ด้านฝั่งขาดทุนคือหนังส่วนใหญ่ของทุกปี: ปี 2567 หนังไทยเข้าฉาย 54 เรื่อง ทำรายได้รวม 2,438 ล้านบาท  แต่แค่ 8 เรื่องท็อปก็กินไปเกือบ 2,000 ล้านแล้ว  แปลว่าอีก 40 กว่าเรื่องเฉลี่ยได้เรื่องละราว 10 ล้าน ซึ่งหักส่วนแบ่งโรงแล้วแทบทั้งหมด “ขาดทุน” และปี 2568 หนังร้อยล้านลดจาก 8 เหลือ 4 เรื่อง  ตลาดจึงโหดขึ้นอีก ปล.จริงๆพระป่อง คือ spin-off ของจักรวาลไทบ้าน x bitcoin ได้เลยนะ อย่างแมส อย่างล้ำ 💯🙏🧡 👀 :

ดู "สัปเหร่อ" | Netflix

บัณฑิตด้านกฎหมายที่กลัวผีขึ้นสมอง จำใจมาช่วยดูแลก�...

#siamstr #filmstr #สัปเหร่อ #monk #miner #asic #bitcoin #buddhist

สัตว์ป่าบางชนิดอาจใช้เวลาทั้งวันในการเคี้ยวอาหาร มนุษย์บางคนอาจใช้เวลาทั้งวันในการกรองน้ำดื่ม #ฉันเอง #siamstr 🚰

private animal 💯

Watch Louis C.K.: Ridiculous | Netflix Official Site

From a bee getting shot in New York City to paying strangers to take his aging father, Louis C.K. unleashes the ridiculous thoughts in his mind.

ในเมื่อผลลัพธ์ของระบบการเงินยุคเก่าคือ เงินเฟ้อ มันจะมีระบบการเงินแบบไหนไหม ที่สถาปนามันขึ้นมา เพื่อแก้ปัญหาระบบการเงินเดิม #bitcoin #cash #siamstr #SoftwareArchitecture

light drink rescue obtain inflict burden shift odor spread oven sustain cute #seedtovideo 🌱🎞️🦮 #plebchain #seed