On this page
ผู้เขียนแสดงความไม่พอใจกับซอฟต์แวร์ของ Canon ในการใช้กล้อง Canon G5 X II เป็นเว็บแคมบน macOS โดยเน้นถึงปัญหาความเข้ากันได้และข้อผิดพลาดของเซิร์ฟเวอร์ - ภายใน macOS 15 ปัญหาซอฟต์แวร์ได้รับการแก้ไขแล้ว แต่ฟีเจอร์หลายอย่างต้องการการสมัครสมาชิก ทำให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมในการใช้ฮาร์ดแวร์ที่เป็นเจ้าของ - โพสต์นี้วิจารณ์แนวโน้มของบริษัทฮาร์ดแวร์ที่เรียกเก็บเงินสำหรับฟีเจอร์ซอฟต์แวร์ โดยตั้งคำถามถึงความยุติธรรมของการปฏิบัติเช่นนี้
การตัดสินใจของ Canon ที่จะเรียกเก็บเงินจากผู้ใช้สำหรับการใช้กล้องของพวกเขาเป็นเว็บแคมได้สร้างความไม่พอใจในหมู่ผู้บริโภค โดยมีการเปรียบเทียบกับกรณีอื่น ๆ ที่บริษัทต่าง ๆ เรียกเก็บค่าธรรมเนียมสำหรับฟังก์ชันการทำงานบางอย่าง
สถานการณ์นี้คล้ายกับข้อจำกัดการบันทึกวิดีโอ 30 นาทีบนกล้องเนื่องจากภาษีของสหภาพยุโรป ซึ่งผู้ใช้มักจะหันไปใช้เฟิร์มแวร์ของบุคคลที่สามหรือฮาร์ดแวร์เพิ่มเติมเพื่อหลีกเลี่ยงข้อจำกัดดังกล่าว
ปัญหานี้เน้นย้ำถึงแนวโน้มที่กว้างขึ้นในอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภค ซึ่งบริษัทอาจจำกัดคุณสมบัติต่าง ๆ ด้วยเหตุผลทางการเงินหรือกฎระเบียบ แม้ว่าจะสามารถนำเสนอได้โดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมก็ตาม
ยานอวกาศ Dragon ของ SpaceX ประสบความสำเร็จในการดำเนินการชุดของการเคลื่อนไหวเพื่อเชื่อมต่อกับสถานีอวกาศนานาชาติ (ISS) แสดงให้เห็นถึงความสามารถขั้นสูงในการปฏิบัติการในอวกาศ
กระบวนการเชื่อมต่อประกอบด้วยหลายขั้นตอน รวมถึงการปล่อยตัวโดย Falcon 9 การเปิดใช้งานวงโคจร และการเผาไหม้หลายครั้งเพื่อปรับแนวและเข้าใกล้สถานีอวกาศนานาชาติ (ISS)
เหตุการณ์นี้เน้นย้ำถึงบทบาทอย่างต่อเนื่องของ SpaceX ในการสนับสนุนภารกิจของสถานีอวกาศนานาชาติ (ISS) และการพัฒนาเทคโนโลยีการบินอวกาศเชิงพาณิชย์
ยานสตาร์ชิปไฟลท์ 7 แตกออกเหนือทะเลแคริบเบียนเนื่องจากสงสัยว่ามีการรั่วไหลของออกซิเจน/เชื้อเพลิงทำให้เกิดการสะสมแรงดัน นำไปสู่ความล้มเหลว - เหตุการณ์นี้ได้จุดประกายการอภิปรายเกี่ยวกับความปลอดภัยของจรวดและความท้าทายที่มีอยู่ในการเดินทางในอวกาศ โดยมีการเปรียบเทียบกับภารกิจของนาซาในอดีต - สเปซเอ็กซ์ยังคงมุ่งมั่นต่อแนวทางการพัฒนาที่เป็นขั้นตอน มองว่าความล้มเหลวเป็นขั้นตอนสู่ความสำเร็จในที่สุด และมีแผนที่จะดำเนินการปล่อยครั้งต่อไปในเร็วๆ นี้
ศาลสูงสุดได้ยืนยันกฎหมายที่บังคับให้ ByteDance ต้องขาย TikTok ภายในกำหนดเวลาที่ระบุ มิฉะนั้นแอปจะถูกแบนในสหรัฐฯ
มีความไม่แน่นอนเกี่ยวกับว่าผู้ให้บริการอย่าง Apple และ Google จะยังคงสนับสนุน TikTok ต่อไปหรือไม่หากการขายกิจการไม่เกิดขึ้น
อนาคตของ TikTok ในสหรัฐอเมริกายังคงไม่แน่นอน โดยผู้ใช้กำลังสำรวจแพลตฟอร์มทางเลือกอื่น ๆ และรัฐบาลจีนกำลังพิจารณากลยุทธ์เพื่อรักษาการดำเนินงานของมัน
ศาลสูงสุดได้ยืนยันการห้ามใช้ TikTok ซึ่งอาจนำไปสู่การปิดตัวในสหรัฐฯ ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับอนาคตของเครือข่ายสังคมออนไลน์ทั่วโลกที่ไม่มีเนื้อหาจากอเมริกา
คำตัดสินนี้มีพื้นฐานมาจากความกังวลด้านความมั่นคงของชาติที่เกี่ยวข้องกับการเป็นเจ้าของต่างชาติของ TikTok มากกว่าประเด็นการแก้ไขครั้งแรก ซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อความสามารถทางการเงินของ TikTok เนื่องจากการสูญเสียรายได้จากโฆษณาในอเมริกา
สถานการณ์นี้เน้นย้ำถึงความกังวลที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและอิทธิพลของบริษัทเทคโนโลยีที่มีเจ้าของเป็นชาวต่างชาติ
แนวคิดที่ว่าโลกกำลังกลายเป็นสิ่งที่ไม่สามารถประกันได้ถูกโต้แย้งด้วยการมีอยู่ของพื้นที่ที่มีความเสี่ยงต่อภัยธรรมชาติน้อยกว่า ซึ่งการประกันยังคงเป็นไปได้ - กฎระเบียบการก่อสร้างที่เหมาะสมและการปฏิบัติ เช่น การเผาควบคุม สามารถลดความเสี่ยงจากเหตุการณ์เช่นพายุเฮอริเคนและไฟป่า ทำให้การประกันยังคงเป็นไปได้ - แม้ว่าการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศจะเพิ่มเหตุการณ์สภาพอากาศที่รุนแรงขึ้น แต่การแก้ปัญหาทางวิศวกรรมและการจัดการความเสี่ยงที่ดีขึ้นสามารถช่วยแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้ แม้ว่าค่าใช้จ่ายในการประกันอาจเพิ่มขึ้นในพื้นที่ที่มีความเสี่ยงสูง
Learn Yjs เป็นบทเรียนเชิงโต้ตอบที่ออกแบบมาเพื่อสอนผู้ใช้วิธีสร้างแอปพลิเคชันการทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์โดยใช้ไลบรารี Yjs CRDT (Conflict-free Replicated Data Type) - บทเรียนนี้ประกอบด้วยตัวอย่างสด การสาธิต และแบบฝึกหัดโค้ด ครอบคลุมพื้นฐานของ Yjs การจัดการสถานะในแอปที่กระจาย และความท้าทายในการพัฒนาแอปการทำงานร่วมกัน - พัฒนาโดย Jamsocket บทเรียนนี้ใช้ Y-Sweet และสร้างด้วย Astro, React และ Yjs มอบประสบการณ์การใช้งานจริงให้กับผู้ใช้ด้วยการซิงค์อัตโนมัติและการปรับการโต้ตอบเครือข่าย
“Learn Yjs Interactively” เป็นบทเรียนที่ออกแบบมาเพื่อทำให้การเรียนรู้ Yjs ซึ่งเป็นไลบรารีประเภท Conflict-free Replicated Data Type (CRDT) สำหรับแอปพลิเคชันที่ทำงานร่วมกันง่ายขึ้น ผ่านการสาธิตแบบโต้ตอบและการฝึกเขียนโค้ด - บทเรียนนี้แก้ไขข้อบกพร่องทั่วไปในแหล่งข้อมูลที่มีอยู่โดยให้ความเข้าใจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการจัดการสถานะที่กระจาย - Y-Sweet ซึ่งเป็นเซิร์ฟเวอร์ Rust แบบโอเพนซอร์ส ถูกเน้นว่าเป็นโซลูชันแบ็กเอนด์สำหรับ Yjs โดยมีความสามารถในการจัดเก็บข้อมูลผ่าน Amazon S3
ในเดือนมีนาคม 2024 บริษัท AI ใหม่ได้เปิดตัว Devin ซึ่งเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ AI ด้วยการลงทุนจำนวนมากถึง 21 ล้านดอลลาร์ โดยมีเป้าหมายเพื่อทำงานอัตโนมัติตั้งแต่การเรียนรู้เทคโนโลยีใหม่ไปจนถึงการปรับใช้แอปพลิเคชัน - การสาธิตครั้งแรกของ Devin น่าประทับใจ แต่การทดสอบโดย Answer.AI เผยให้เห็นผลลัพธ์ที่หลากหลาย โดย Devin ทำได้ดีในงานง่าย ๆ เช่น การรวม API แต่มีปัญหาในโครงการที่ซับซ้อน - แม้จะมีอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย แต่ธรรมชาติที่เป็นอิสระของ Devin นำไปสู่ความไม่มีประสิทธิภาพ โดยประสบความสำเร็จเพียง 3 จาก 20 งาน ซึ่งเน้นถึงความแตกต่างระหว่างความคาดหวังของ AI และประสิทธิภาพในทางปฏิบัติ
ตัวแทน AI เช่น Devin ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยการจัดการงานง่าย ๆ แต่ยังไม่สามารถแทนที่วิศวกรซอฟต์แวร์ได้เนื่องจากความจำเป็นในการตรวจสอบและทดสอบโค้ดอย่างละเอียด - บริษัทที่พึ่งพา AI เพียงอย่างเดียวในการวิศวกรรมพบปัญหาคุณภาพของโค้ด ซึ่งเน้นถึงข้อจำกัดปัจจุบันของ AI ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน - แม้ว่าเครื่องมือ AI กำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว แต่ปัจจุบันยังมีประสิทธิภาพมากที่สุดในฐานะเครื่องมือสนับสนุนสำหรับนักพัฒนามนุษย์ โดยมีศักยภาพในการจัดการงานที่สำคัญมากขึ้นในอนาคต
เว็บไซต์ LWN.net คาดการณ์ว่าคลาสการจัดตารางเวลาที่สามารถขยายได้ (sched-ext) จะเพิ่มขึ้นในหลายการแจกจ่าย และจะมีการเพิ่มขึ้นของโค้ด Rust ภายในเคอร์เนล Linux ภายในปี 2025 - มีการคาดการณ์ถึงภัยคุกคามด้านความปลอดภัยที่คล้ายกับช่องโหว่ XZ และความท้าทายจากโค้ดที่สร้างโดย AI รวมถึงความกังวลเกี่ยวกับโครงการที่มีผู้ดูแลเพียงคนเดียว - ปีนี้อาจจะได้เห็นฮาร์ดแวร์เปิดมากขึ้น การฟื้นตัวของการแจกจ่ายอุปกรณ์เคลื่อนที่ และปัญหาด้านความปลอดภัยในผลิตภัณฑ์ที่ใช้คลาวด์ โดยความขัดแย้งระดับโลกอาจส่งผลกระทบต่อชุมชนนักพัฒนา
ภายในปี 2025 โครงการใหญ่ ๆ อาจเผชิญกับความท้าทายเมื่อผู้พัฒนารวมโค้ดที่สร้างโดย AI โดยที่ยังไม่เข้าใจอย่างถ่องแท้ ซึ่งคล้ายกับปัญหาในอดีตที่เกิดจากการคัดลอกโค้ดจาก StackOverflow
การใช้เครื่องมือ AI ในการเขียนโค้ดที่เพิ่มขึ้นอาจนำไปสู่ "หนี้การเรียนรู้" ซึ่งนักพัฒนาพึ่งพา AI โดยไม่เข้าใจโค้ดพื้นฐาน ทำให้เห็นถึงความจำเป็นในการทำความเข้าใจโค้ดอย่างรับผิดชอบ
อุตสาหกรรมเทคโนโลยีต้องปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ โดยการสร้างสมดุลระหว่างข้อดีของ AI กับความจำเป็นในการมีนักพัฒนาที่มีทักษะและความรู้เพื่อให้มั่นใจในคุณภาพของโค้ดและความรับผิดชอบ