Mati

First Milestone📌 Thai language🇹🇭 RAG integration with @llama_index, @weaviate_io, and #SeaLLM on Float16.cloud. This blog (or notebook) demonstrate how to manage a non-English language RAG system without OpenAI🔥 HuggingFace and OpenAI-like blog.float16.cloud/thai-rag-with-…

วัยรุ่นคริปโตจำนวนมากผันตัวเป็น AI มาสเตอร์และ Pokemon การ์ดเทรดเดอร์เป็นที่เรียบร้อย ไปเลยซาโตชิ ชั้นเลือกนาย

มีใครสังเกตมั้ยนะ เก้าอี้นั้นมัน Herman Miller นะ ราคาไม่ได้ถูก ๆ 20k - 30k THB อะ

ผมกับเพื่อนสนิทท่านหนึ่ง ซึ่งแน่นอนเราเลือกส้ม และไม่ชอบ(เกลียด)อภิสิทธิ์ตั้งแต่ตอนสลายชุมนุมเสื้อแดง กลับเห็นตรงกันว่า อภิสิทธิ์กลับมารอบนี้เสือกเด่นขึ้นมาเฉย พูดเข้าประเด็น ในขณะที่ส้มหายวับจนงงเหมือนคนหลงทาง นี่เลยทวิตถามบ่อยๆว่าเอาไงต่อดี? ปิดกิจการแล้วหรอ? หรือยังไม่หายช็อค? สื่อสารกันหน่อย

ก็แค่เนี่ย คนมันจะเบียว อวสาน อะไรกันนักหนา ทำยังกับมันเป็นโลกมันจะแตก

job ที่ผมเคยทำ สมัยรุ่นพ่อแม่ผมยังไม่มีเลย ตลอดเวลาที่ทำ task ที่ทำก็มีเพิ่มขึ้นหลายอัน หลายอันก็หายไป เพราะ technology เปลี่ยน, ตลาดเปลี่ยน ถ้าอนาคต task หรือแม่แต่ job จะหายไป หรือจะเพิ่ม ก็ไม่รู้จะกลัวอะไร คนเราก็ต้องปรับตัวไปเรื่อยๆ อยู่แล้ว มีทั้งโอกาส และความเสี่ยง enjoy journey แลกเปลี่ยนกับเพื่อนๆ พี่ๆ น้องๆ กวักมือขี้นรถด้วยกัน ลงรถแยกย้าย แล้ววนกลับมาขึ้นรถกันใหม่น่าจะดีกว่ามาเผยแพร่ความกลัวไปเรื่อยๆ แน่ๆ

รู้สึกคนบางพวกแม่งประสาทแดก.. industry ผม การที่จะรับแต่พวกระดับ senior, experienced hires เป็นเรื่องปกติมาก และเป็น standard practice มาตั้งแต่ก่อนยุค AI จะบูมซะอีก โครงสร้างและวัฒนธรรมการจ้างงาน firms ส่วนมากคือ lean, flat organization, high-stakes environment, performance-driven 100% ไม่มี buffer สำหรับคนที่ยังต้อง ramp up นานๆ พวก true junior (fresh grad หรือ low-experience) แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะสอบผ่าน Technical Test, Financial Modeling Test (3-statement, DCF, LBO, valuation models), Coding Test (LeetCode/HackerRank style หรือ proprietary brainteasers), Case Study, หรือ Probability/Puzzle Rounds Acceptance rate ของ top firms บางปีต่ำกว่า 1% จากผู้สมัครหมื่นๆ คน Junior ที่หลุดรอดมาได้จริงๆ ส่วนใหญ่ต้องเป็น top talent จาก target schools ระดับ elite พวก Wharton, Harvard, MIT, Stanford, Princeton.. บวกกับฝึก interview หนักมาก ฝึก modeling/coding/brain teasers ทั้งวันทั้งคืนเป็นเดือนๆ อย่าง Renaissance Technologies ก็จ้างแต่คนที่มี advanced research experience หรือ PhD โดยตรง math, physics, CS.. เน้นพวกที่สามารถทำงานกับ complex proprietary models และ trading strategies ได้ทันที ไม่มี junior track แบบดั้งเดิม D.E. Shaw & Co. ก็เน้นจ้าง experienced hires สำหรับ role ส่วนใหญ่ โดยเฉพาะใน research/trading.. มีบาง program สำหรับ fresh talent แต่โดยรวมโครงสร้าง lean และต้องการคนที่มี skill สูงมากระดับหัวกะทิ ซึ่งก็ไม่ควรจะถูกเรียกว่า junior แต่แรก Two Sigma ก็เอาแต่คนที่มีประสบการณ์จริง Jane Street แม้จะมี internship แต่ full-time hiring ต้องการคนที่ proven แล้ว หรือมี skill ระดับสูงมากตั้งแต่แรก Voleon Group ก็เอาแต่พวกมี research experience หรือ PhD-level ทางผมจริงๆ คือเน้นที่ทำแบบทดสอบผ่าน และผ่านการสัมภาษณ์ ซึ่งผลออกมาคือคนที่ผ่านมีแต่พวกระดับ PhD ซะส่วนมากและมีประสบการณ์สูง ผ่านงานจากพวก firms ยักษ์ใหญ่มาแล้วทั้งนั้น ไม่เคยมีเด็กจบใหม่หรือพวกประสบการณ์ 2-5 ปีผ่านการทดสอบสักคน และพวกที่บอกว่าใจดำ.. ไม่เห็นค่ามนุษย์.. ไม่ให้โอกาส.. คือ ปัญญาอ่อนชิบหาย.. ทำไมต้องจ้างคนที่ ไม่ qualify กับ job requirements? เพื่อทำการกุศลเหรอ? เพื่อเป็นครูสอนหนังสือเหรอ? การรับแต่ senior/experienced hires มันคือ fiduciary duty และ risk management ในระดับสูง ใครอยากได้โอกาส? ไป build your own track record ด้วยตัวเองครับ อย่ามานั่งรอ offer letter แล้วยังกล้ามาพูดเรื่องมนุษยธรรมแบบ hypocrite ยิ่งเห่ายิ่งแสดงให้เห็นว่ายังไม่เข้าใจ scale, complexity และ downside risk ของงานนี้เลยสักนิด ไปฝึก modeling test, coding, probability puzzles ให้ผ่านก่อน แล้วค่อยมาพูดนะ ไอ้พวกที่ชีวิตยังต้องรอคนอื่นปั้น

เกลียดด้วยอีกหนึ่งคน พวกนี้ก็ชอบขายกันจริง Hope As A Service เนี่ย

หมอจบใหม่ไปประจำ รพสต. ก็ยังผิดชอบชีวิตคนได้ โทรไปขอ consult กับที่อื่นได้ (ต่อให้จะโดนด่าก็เหอะ) . นับประสาอะไรกะอีแค่ dev ทำไมจะหัดรับผิดชอบ product ตัวเองไม่ได้ . ถ้าจะให้ด่าเพิ่มก็ลากไปยันกระบวนการผลิตคนฝั่ง software นี่แหละ ตกมีนกัน ชห ยังให้ผ่านกันมาได้ ยกระดับกันได้ละ

ส่วนวิศวกรแบบก่อสร้างงี้ โยธา ถ้าอยู่บริษัทเล็กก็ไม่มี sr ก็ยังทำงานออกมาได้ . ไอ่ความคิดว่าต้องมี ladder หรือ path เนี่ย มายาคติสุดๆ ละ มีไว้โอ๋ตัวเองนั้นแหละ หัด self-learn, self-taught รับผิดชอบตัวเองกันได้ละ ขวนขวายกันบ้าง สบายเกินไปละ

แก้ปัญหาผิดจุด ชาตินี้ก็แก้ไม่ได้ . Senior นี่มายาคติล้วนๆ ลองไปดูในประเด็นว่าทำไมถึงต้องใช้ Senior . Senior ตัดสินใจได้ ออกแบบได้ ถามว่า Junior ออกแบบได้มั้ย มันก็ออกแบบได้แต่ที่ผ่านมามันไม่ได้ใช้ แค่นั้น มหาลัยก็สอน . ถ้า jr อยากสักแต่ทำงานแบบไม่รับผิดชอบ ทำตาม jira ตกงานไปเถอะ

แชร์ประสบการณ์ช่วงเป็น Jr. ในบ.ญป ชอบมีระบบชื่อเท่ๆว่า OJT-On Job Training แปลไทยง่ายๆคือ ครูพักลักจำ ด้วยความไม่เคยเข้างานแบบบ.มีระบบฝึกงาน เลยไม่เคยโดนโอ๋ใดๆ โดนโยนงาน ไม่รู้ถาม ถามจนด่าโง่ก็บอกก็ถามไปทำงานจะเอางานก็ตอบมาดิ วิธีคุยงานจำเอาจากเมลล์ที่คนก่อนๆพิมพ์

ผมไม่จ้าง junior ตั้งแต่แรกเลย (ตั้งแต่ก่อนยุค AI) เพราะ setup, structure การทำงานมันไม่มีที่ให้ junior ยืนอยู่แต่แรก... ไม่มี training program ไม่มี rotation ไม่มีใครมีเวลาสอน.. คนที่เข้ามาต้องทำงานได้เลยวันแรก.. ไม่มีการอุ่นเครื่อง... งานกว้างมากแต่คนน้อย.. คนเดียวต้อง cover ทั้ง macro, credit, equity, ops, reporting บางทีคุยกับ lawyer ด้วย... junior จบใหม่จะมานั่งตรงไหนของ setup แบบนี้... พอไม่มี junior ก็ไม่มีใครเสียเวลา review งานคนอื่น.. ทุกคนคิดเองได้ ตัดสินใจเองได้... ไม่มีการส่งต่อข้อมูลผ่านหลายชั้นจนความหมายเพี้ยนที่ insight ดีๆ ถูก dilute ผ่านหลายชั้นก่อนถึง decision maker... และที่สำคัญ conversation มันไปได้เร็ว เพราะทุกคนในห้องอยู่ระดับเดียวกัน ไม่ต้องหยุดอธิบายพื้นฐาน ไม่ต้องรอใครตาม.. ownership ก็ชัด.. ทุกคนรับผิดชอบงานตัวเองเต็มๆ ไม่มีการโยนความผิดข้ามชั้น.. แล้วยังมีอีกเรื่อง.. senior ทำผิดได้ แต่รู้ว่าผิดตรงไหน.. junior ไม่รู้ด้วยซ้ำว่าตัวเองไม่รู้อะไร ยิ่งไม่ต้องพูดถึงตอนทำผิดเลย.. ซึ่งเป็นจุดบอดที่อันตรายในงานสายนี้.. พอ AI เข้ามายิ่งไม่ต้องพูดถึงเลย... งานพื้นฐานที่ junior เคยทำมาตลอด AI ทำได้เช่นกัน.. data pulling, screening, summarizing, drafting, modeling.. เร็วกว่า ถูกกว่า ไม่มาสายด้วย.. ตำแหน่ง junior จะหายไปไม่ใช่เพราะ firm ใจร้าย.. แต่เพราะ output ที่ junior ทำได้ ไม่มีคนต้องการแล้ว... และถ้าไม่มี junior years แล้วใครจะได้เป็น senior? senior ไม่ได้เกิดมาเป็น senior... ต้องเคยทำผิดใน context จริงๆ ต้องเคยผิดพลาดสั่งสมประสบการณ์มาก่อน.. เส้นทางเดิมที่.. เรียนจบ.. junior.. senior.. มันกำลังหายไปแล้ว คนที่จะรอดคือคนที่ไม่รอไต่เต้าด้วยระบบเดิม.. แต่ build track record ด้วยตัวเอง ผ่าน independent research, personal fund, หรือ content ที่แสดงให้เห็น thinking จริงๆ... ใช้ AI compress สิ่งที่ปกติต้องใช้ 5 ปีให้เหลือ 2 ปี... entry point ไม่ได้หายไปไหน... แค่ย้ายออกนอก traditional system แล้ว... คนที่ยังนั่งรอ offer letter จาก firm ใหญ่ๆ อยู่.. ถึงเวลาคิดใหม่แล้ว..

Dev เคยมีความสุขกับงานเขียน Code จริงๆ หรอ ลองนึกถึงความ Pain ในการออกแบบระบบเสร็จแล้ว ใช้เวลาเขียน + แก้ในสิ่งที่ Lib มีปัญหา ผมคิดว่าคนเสพติดการเขียน Code เพราะนั้นเป็นตัวตนของเค้า เป็นเงินเดือนของเค้า จะให้ขึ้นมาทำ Design ก็ insecure ไม่อยากตัดสินใจ

Kubernetes v1.36 -- Feature #1 HPA can now scale to ZERO. Finally!!! The Horizontal Pod Autoscaler had a limitation: - It could scale down… but never to 0 - You always had at least 1 pod running - You were still paying, even with no traffic With Kubernetes v1.36: - HPA can scale workloads from N to 0 pods - And automatically scale back 0 to N when traffic returns Advantages: - True cost optimization - Better resource utilization - Perfect for event-driven & burst workloads

💾🚀 Run Llama-3.1-405B FP8 (410GB) on a single 180GB GPU #NVIDIA Introducing FlexTensor — NVIDIA's new library that makes host RAM a transparent extension of your GPU memory. One call: flextensor.offload(model). No model rewrites, no framework changes. Works with vLLM, HuggingFace, and any PyTorch model. Traditional offloading is reactive — move data when you run out of memory, stall the GPU while you wait. FlexTensor instead profiles your model's layer access patterns, then solves a knapsack optimization to schedule prefetches that overlap with compute. By the time a layer needs its weights, they're already there. The freed VRAM gives vLLM more room for KV cache — enabling 4x longer contexts (8K→32K) or 4x larger batches. For video generation (Wan2.2-T2V-A14B on GB200): +0.1% overhead. Handles FP8, custom Triton kernels, and multi-GPU. Profiles saved to disk — no warmup on repeated runs. Check it out: github.com/ai-dynamo/flex…

น้ำมันมีให้ใช้น้อยลงแน่ๆ แต่พฤติกรรมคนตอนนี้คือบ่นแค่น้ำมันแพง ประมาณการใช้ต่อวันยังเท่าเดิม . ส่วนรัฐบาลก็เกี่ยงกันไปมา ใครจะปรับตัวก่อน . เตรียมเข้าสู่โหมด Energy lockdown ด้วยความสามารถของรัฐบาลและประชาชนไปพร้อม ๆ กัน 🫠

บังคลาเทศประกาศมาตรการประหยัดพลังงาน ให้ทุกภาคส่วนเลิกงานไม่เกิน 4 โมง ห้างปิด 6 โมง ร้านอาหาร/ตลาดยังเปิดตามปกติได้ ห้ามเปิดไฟตกแต่งสถานที่หรืองานต่าง ๆ ทุกแห่ง โดยคาดหวังว่าจะลดการใช้น้ำมัน/แก๊สให้ได้ 30% channelnewsasia.com/asia/banglades…

ไทยเจอ Engergy Lockdown แน่ๆ ดูจากพฤติกรรมการใช้น้ำมันที่เหมือนเดิมเป๊ะ ไม่มีประหยัดหรือขอความร่วมมือใด ๆ สปอยกันมานาน ก็คงต้องรับแรงกระแทกกันบ้างละ