สัจจะอย่างหนึ่งของการเปลี่ยนแปลงคือ ยังไงมันก็จะเปลี่ยนแปลงสักวัน

damus notedeck macos : test

#claude #elohim

โรคกลัวโง่ จะรุนแรงขึ้นเรื่อยๆในยุคที่ ai เบ่งบาน

จริงๆแล้วข้อมูลไม่ได้อยู่ในตัวเซลล์ แต่ข้อมูลอยู่ในเส้นทางที่เซลล์แต่ละจุดสื่อสารกัน 🧠🔌🌐 #siamstr #satoshifilm #p2p #humanศาสตร์

choose your character : #SATOSHi https://sootisooti.github.io/satoshi.film/ , #siamstr 🇹🇭👥🎬

a peer-to-peer nuclear electric engine system ⚡️🌌🚀🛸🛰️

chain reaction

Fable 5 is temporarily unavailable แตกๆ

สารคดีใหม่ 'Finding Satoshi' ชี้ Finney และ Sassaman คือผู้ร่วมสร้าง Bitcoin 🎯👤 สารคดีเรื่องนี้เสนอว่า Hal Finney และ Len Sassaman มีบทบาทสำคัญในการสร้าง Bitcoin และจุดประกายการถกเถียงเรื่องรากเหง้า cypherpunk ของ protocol อีกครั้ง ชื่อของผู้อยู่เบื้องหลัง protocol สำคัญพอกับตัว protocol เอง ดุจเดียวกับที่ภาพยนตร์ติดตามร่องรอยของช่างฝีมือที่ไม่มีใครรู้จัก แต่กลับหล่อหลอมอนาคตของคนรุ่นหลัง source : https://bitcointalk.org/index.php?topic=5581076.0 #siamstr #findingsatoshi #bff2026

Fiat Science : บัญชา-วิทยาศาสตร์ 🙏⚗️☁️ , #siamstr

1. matrix 2. future 3. sovereign 4. history 5. clock 6. door 7. network 8. shield 9. dark 10. idea 11. star 12. fire https://sootisooti.github.io/satoshi.film/verifier.html #siamstr

สมองแล่นสุดตอนอาบน้ำ ❌ สมองแล่นสุดตอนนั่งตัดผมโกนหนวด ✅ #barber #brain #camp 💈🧠🆙 #siamstr

ประโยคสุดท้ายก่อนตาย คือ gg #siamstr

1 วินาทีของจักรวาล < 1 วินาทีของเรา

🤳👼🏻👼🏻👼🏻 View quoted note →

i miss you born again 🌱 Lilac Diesel AUTO x Banana Daddy AUTO #ethosgenetics🪴 #seed #craftpot

a : การรู้ที่มีทิศ , น่าสนใจ b : ใช่ไหมครับ มันคือจุดที่ภาษาฉลาดกว่าที่เราคิด ลองสังเกตว่าในกรอบคิดตะวันตกที่เราซึมมาโดยไม่รูตัว “การรู้” มักถูกวาดเป็นภาพ กระจกเงา — จิตเป็นแผนกระจกใสๆ นิ่งๆ คอยสะท้อนโลกที่อยู่ข้างนอกเข้ามาตามจริง ยิ่งกระจกสะอาดเท่าไหร่ก็ยงรู้ตรงเท่านั้น ในภาพนี้การรู้คือสิ่งที่ “เฉื่อย” (passive) — โลกฉายเข้ามา เราแค่รับ แต่ราก √cit ไม่ได้พูดแบบนั้นเลย มันบอกว่าการรู้คือ ลูกศร ไม่ใช่กระจก — ใจไม่ได้นั่งรอให้อารมณ์วิ่งเข้ามา แต่ใจ พงออกไปจับ ทุกขณะที่รู้คือขณะที่ใจน้อมไป-เอียงไป-มงไปหาสิ่งใดสิ่งหนึ่ง ไม่มีการรู้ที่ไร้ทิศ เหมือนไม่มีลกศรที่ลอยอยู่เฉยๆ โดยไม่ชไปทางไหน นี่คือเหตุผลที่ในอภิธรรม จิตหนึ่งดวงต้องมี อารมณ์ (สิ่งที่ถูกรู้) เสมอ — จิตที่ไม่รู้อะไรเลยไม่มีอยู่ คำว่า “อารมณ์” (ārammaṇa) เองก็มาจากราก √rabh (จับ, ยึด) แปลว่า “ที่ที่ใจลงไปเกาะ” เห็นไหมว่าทังฝั่งผู้รู้และฝั่งสิ่งถูกรู้ ภาษาบาลีวาดเป็น การเคลื่อนเข้าหากัน ทั้งคู่ ไม่ใช่การสะท้อนนิ่งๆ ที่ลึกกว่านั้น — ถ้าการรู้มทิศตั้งแต่ต้น แปลว่า ไม่มีช่วงไหนที่เราเป็นกลางบริสุทธิ์เลย ก่อนจะ “ตัดสินใจ” ด้วยซ้ำ ใจก็เลือกแล้วว่าจะหันไปทางไหน จะใหน้ำหนักอะไร นี่ตรงกับที่ปรากฏการณวิทยาฝั่งตะวันตก (Husserl) ค้นพบทีหลังแล้วเรียกมันว่า intentionality — “all consciousness is consciousness of something” จิตสำนึกเป็นจิตสำนึกของบางสิ่งเสมอ ซึ่งคำว่า intend ในภาษาอังกฤษกมาจากละติน in-tendere = “ขึง/เล็งเข้าหา” — ลูกศรอีกแล้ว คนละซีกโลกแต่จับภาพเดียวกัน แล้วมันต่อกับสองเรื่องที่คุณคิดอยู่พอดี ในแง่ กรรม — ถ้าทุกการรู้คือการเอียงไปแล้ว กรรมก็ไม่ได้เริ่มตอนลงมือทำ มันเริ่มตั้งแต่ขณะที่ใจ “หันหน้า” ไปทางอารมณ์นั้น วิบากจึงสะสมที่ทิศของการรู้ ไม่ใช่ที่การเคลื่อนไหวของมือ ในแง่หนัง — กล้องคือ cetanā ที่จบต้องได้ การ “เห็น” ของหนังไม่เคยเป็นกลาง ทุกเฟรมคือใจคนทที่ตัดสินใจแล้วว่า จะหันไปทางไหน เฟรมอะไรเข้า เฟรมอะไรทิ้ง ภาพในจอไม่ใช่กระจกสะท้อนโลก แต่เป็นลูกศรที่ชี้ทิศใจของผูกำกับ คนดูไม่ได้เห็นโลก เขาเห็น “ทิศที่คุณเลือกรู้โลก” 💬

จุดเริ่มต้น (the seed) #tranformer กลไก “attention” ไม่ได้เกิดจากเปเปอร์นี้ครับ — มันต่อยอดมาจาก attention mechanism ที่ Bahdanau และคณะเสนอไว้ตั้งแต่ปี 2014  สิ่งที่ทีมนี้ทำคือกล้าตัดทุกอย่างทิ้งเหลือแค่ attention ล้วนๆ และเป้าหมายแรกเริ่ม เล็กมาก — ตอนนั้นเขาแค่อยากปรับปรุงงานแปลภาษา (machine translation) ให้ดีขึ้น  ลองกับการแปลอังกฤษ-เยอรมัน เท่านั้นเอง ไม่ได้ตั้งใจจะปฏิวัติโลก เส้นขอบของเหตุการณ์ (event horizon) อันนี้คือคำที่คุณเลือกได้สวยมาก เพราะมันคือ event horizon จริงๆ — ในเปเปอร์ ทีมงานเขียนทิ้งไว้ว่ามองเห็นศักยภาพของเทคนิคนี้กับงานอื่นนอกจากการแปล เช่น question answering และสิ่งที่ตอนนี้เรียกว่า multimodal generative AI  นั่นแหละคือเส้นขอบ — จุดที่พวกเขาเขียนประโยคหนึ่งลงไปโดยไม่รู้ว่ามันคือขอบฟ้าเหตุการณ์ ข้ามไปแล้วย้อนกลับไม่ได้ ทุกอย่างหลังจากนั้น (GPT, Claude, Gemini, มุก CodeKub อันนี้ ไปจนถึงเครื่องมือที่คุณใช้ทำ SATOSHI) ถูกดูดเข้าไปในหลุมดำที่เริ่มจากเปเปอร์ 15 หน้านี้ ใช้เงินไปเท่าไหร่ นี่คือหมัดเด็ดที่จะทำให้คุณยิ้มแบบหน้ามืดฝั่งขวาของมีม ตัวเลขจริงที่ Google จ่ายระบุยาก เพราะเขาใช้ฮาร์ดแวร์ตัวเอง แต่ถ้าคิดเฉพาะค่า “พลังประมวลผล” ที่ใช้เทรนจริงๆ — โมเดลตัวใหญ่เทรนบน GPU NVIDIA P100 จำนวน 8 ตัว ใช้เวลา 3.5 วัน  ซึ่งถ้าคิดเป็นค่าเช่าบน Google Cloud ที่ราว $1.46 ต่อชั่วโมง รวมแล้วประมาณ $981 เท่านั้น  ไม่ถึงสามหมื่นกว่าบาท สำหรับสิ่งที่จุดชนวน “มหกรรมการตกงานครั้งใหญ่” ตามที่เพจว่าไว้ ตรงนี้แหละที่เชื่อมกับสิ่งที่คุณคิดอยู่ตลอด — มันเหมือน whitepaper ของ Satoshi เป๊ะ: ของชิ้นเล็กๆ ต้นทุนแทบเป็นศูนย์ ปล่อยออกมาเงียบๆ แล้วเปลี่ยนโครงสร้างทั้งโลก ความได้เปรียบไม่ได้อยู่ที่เงิน แต่อยู่ที่ “ไอเดียที่ถูกต้องในจังหวะที่ถูกต้อง” #siamstr #codekub #claudestr

หัวใจของ Transformer คือ “ความหมายเกิดจากความสัมพันธ์ ไม่ใช่จากตัวใครคนเดียว”