xfarmone

[toonee😇 @Toonee8008]

สุวรรณภูมิ ล้อมด้วยกำแพงดิน 23 กม. แล้วน้ำไปไหน?

Cr: เรื่องเล่ารอบดึก
#สุวรรณภูมิ #หนองงูเท่า #น้ำท่วมกรุงเทพ #ลาดกระบัง #เรื่องเล่ารอบดึก

[Bober_smart @Bober_smart]

It is becoming f*cking dangerous: AI agents from Claude Code transformed an ordinary academic reading list into an interactive research lab right inside the browser

Boris Cherny, who created Claude Code, gave a dozen agents a stack of 64 research papers with a strict assignment: design a web platform where any user can independently reproduce physical experiments

There you can select a fluid flow model, adjust external conditions, and analyze in real time how the physics of the process changes

The interface allows switching between algorithms right during the scene, inspecting the formulas involved, source scripts, and numerical metrics alongside the graphics

Each link in the team received a clear scope of work:

> rightarrow analysts pull the math, baseline assumptions, and test settings from the texts
> rightarrow coders translate formulas into working algorithms
> rightarrow auditors check the resulting dynamics against the original papers
> rightarrow interface specialists build control panels for every experiment

The danger lies in the fact that a pretty visualization can easily turn out to be mathematically wrong

Therefore, controllers strictly check adherence to mass conservation laws, calculation stability, and accurate matching with the source metrics before launching into production

For every experiment, the interface displays:

the statement being tested
the constants involved
the deviation from the baseline calculation
blind spots requiring additional verification

The resulting sandbox combined 11 approaches and 28 reference scenes. Seven of them matched the original within allowable tolerances, while four remained stuck in "pending revision" status

If you want to run something similar, upload your stack of PDFs into Claude Code and give this command:

Turn these papers into an interactive web complex:

1. Extract working algorithms, mathematical models, and test parameters. Be sure to specify page numbers and highlight gaps
2. Assign different methodologies to isolated agents, unifying them with a shared input field and single measurement tools for correct analytics
3. Set up an independent review stage: let reviewers record bugs, and leave all unverified results clearly marked with warning tags
4. Design convenient controls to tweak parameters, compare methodologies, and run through the source code

It is wiser to start with a single document and a single baseline experiment, gradually scaling up the number of agents

Be sure to pack dependencies and clean input data so that an outside researcher can bring up the entire testbed from scratch with a single button

Full instructions on how to create this can be found in the article below

[Bitcoin Addict Thailand @BitcoinAddictTH]

คุณอยู่ตรงไหนในโลกที่แบ่งด้วยการรู้และไม่รู้เรื่อง AI

#AI #ALPHAMIND #RightShift #อนาคต

[Aviation @xAviation]

A British Airways Concorde was on final approach to London Heathrow when an Airbus A340 was still occupying the runway.

The Concorde crew had to discontinue the landing and go around, adding power and climbing away before making another approach. The manoeuvre was handled smoothly by the crew and became one of the most memorable pieces of Concorde footage.

It's a remarkable reminder that even the world's most iconic supersonic airliner had to follow the same tundamental rule as every other aircratt: If the runway isn't clear, you go around.

[Massimo @Rainmaker1973]

The stock market you don’t know about.

[Alice in Cryptoland 🧭 @CryptoAliceTH]

อลิซขออภัย ไม่ได้โพสต์แบบดีเทลให้อ่านหลายวัน blue ✔️หายค่ะ(จ่ายเงิน premium ทุกเดือนหายเฉยเลย) เพิ่งกู้กลับมาได้ 😂

เจอวิดีโอนี้น่าสนใจ แปะต่อค่ะ Alexandr Wang หัวหน้าฝ่าย AI ของ Meta ที่พี่ Mark Zuckerberg ทุ่มเงินดีลระดับหมื่นล้านดอลลาร์เพื่อดึงตัวมาร่วมทีม มาแชร์บทเรียนเรื่องการสร้างทีมและการตัดสินใจในยุค AI ที่น่าคิดมากค่ะ

จากคลิปเนี้ย Wang เล่าถึงหลักคิดเบื้องหลังการสร้าง Meta Superintelligence Labs ขึ้นมาใหม่ หลัง Llama 4 ทำผลงานไม่เป็นไปตามเป้า และดีลมูลค่ากว่า 14,000 ล้านดอลลาร์ที่ดึงตัวเขาและทีมจาก Scale AI เข้ามา

มี 3 แนวคิดที่น่าสนใจมากค่ะ

1. รวมคนเก่ง ลดชั้นการบริหาร (บทเรียนจาก Elon Musk) 💡

Wang มองว่า Elon พิสูจน์ให้เห็นหลายครั้งแล้วว่า ทีมเล็กที่มีคนเก่งด้านเทคนิคระดับสุดยอด หรือที่เรียกว่า “cracked” พร้อมโครงสร้างองค์กรที่แบนราบ สามารถเดินหน้าได้เร็วกว่าบริษัทใหญ่ที่มีลำดับชั้นการจัดการซับซ้อน

Meta นำแนวคิดนี้มาใช้กับ Muse ซึ่งพัฒนาขึ้นภายในช่วงราวๆ 7 เดือน ด้วยทีมไม่ถึง 200 คน

ในสนาม AI ที่ไม่มีใครรู้แน่ชัดว่าความสามารถก้าวกระโดดครั้งต่อไปจะเกิดขึ้นเมื่อไร ความเร็วในการทดลองและตัดสินใจอาจสำคัญกว่าการเพิ่มจำนวนคน การรวมคนเก่งไว้ด้วยกันช่วยลดต้นทุนการประสานงาน และทำให้การตัดสินใจมีคุณภาพมากขึ้น 💪

2. ยอมรับความล้มเหลว เพื่อเปิดทางให้ชัยชนะครั้งใหญ่ (บทเรียนจาก Zuckerberg)

Wang มองว่า Zuckerberg เข้าใจหลักคิดสำคัญอย่างหนึ่ง คือความล้มเหลวไม่ใช่ประเด็นใหญ่เท่ากับขนาดของชัยชนะที่อาจได้รับ

แนวคิดนี้ทำให้เขากล้าเสี่ยงมากขึ้น เพราะในอุตสาหกรรมที่เปลี่ยนเร็ว การไม่ลงมือทำก็มีต้นทุนเหมือนกัน

ประโยคที่ว่า “ความเสี่ยงที่ใหญ่ที่สุดคือการไม่เสี่ยงเลย” จึงไม่ใช่แค่คำคมสร้างแรงบันดาลใจ แต่เป็นหลักปฏิบัติจริง เมื่อตัดสินใจแล้วก็ต้องเดินหน้าเต็มที่ ไม่ใช่ทำแบบครึ่งๆกลางๆค่ะ

3. วิเคราะห์ให้รอบด้าน แล้วทุ่มเต็มตัว (บทเรียนจากนโปเลียน)

Senra เชื่อมโยงแนวคิดนี้กับหนังสือ *The Mind of Napoleon* ซึ่งเน้นการศึกษาปัญหาอย่างละเอียดจากทุกมุมก่อนตัดสินใจ แต่เมื่อเลือกทางแล้ว ต้องไม่ปล่อยให้ความลังเลกลายเป็นจุดอ่อน

Wang มองเห็นแนวทางเดียวกันในตัว Zuckerberg ทั้งการดึงตัวเขาเข้ามา การทุ่มเงินลงทุน และการรื้อสร้างองค์กร AI ใหม่ ล้วนเป็นการคิดอย่างรอบคอบก่อนลงมืออย่างจริงจัง

มองในเชิงกลยุทธ์ หลักคิดทั้งสามข้อนี้สะท้อนโครงสร้างการแข่งขัน AI ที่กำลังเปลี่ยนไป ความสามารถของโมเดลพัฒนาพร้อมกันทั้งด้าน compute ข้อมูล และผลิตภัณฑ์

องค์กรที่รวมคนเก่ง ลดขั้นตอนการตัดสินใจ และกล้าลงทุนกับโอกาสที่ผลตอบแทนมีขนาดใหญ่เมื่อเทียบกับความเสี่ยง อาจได้เปรียบด้านความเร็วอย่างมีนัยสำคัญ

Muse ที่ขึ้นอันดับ 1 บน App Store ได้อย่างรวดเร็ว เป็นตัวอย่างหนึ่งของสิ่งที่แนวทางนี้สร้างขึ้นได้ แม้ความสำเร็จช่วงเปิดตัวจะยังไม่ได้ยืนยันว่า Meta จะเป็นผู้นำ AI ในระยะยาวก็ตามค่ะ

โมเดลนี้ก็มีข้อจำกัดนะคะ การรวมคนเก่งจำนวนมากอาจสร้างแรงเสียดทานภายในองค์กรใหญ่ ส่วนโครงสร้างที่แบนเกินไปก็อาจเพิ่มภาระให้ผู้บริหาร และผลลัพธ์ระยะยาวยังต้องพิสูจน์ผ่านโมเดลและผลิตภัณฑ์รุ่นต่อไป

แต่สิ่งที่ Wang กำลังสะท้อนคือ ในสนามที่ต้นทุนของการรออาจสูงกว่าต้นทุนของการลงมืออย่างมีหลักการ

องค์กรที่รวมคนเก่งเข้าด้วยกัน คิดให้รอบก่อนตัดสินใจ และกล้าทุ่มเมื่อเห็นโอกาส อาจเป็นฝ่ายที่ทิ้งห่างคู่แข่งได้ค่ะ 🔥

#AI
#investing
#techstocks

[Documenting ₿itcoin 📄 @DocumentingBTC]

The S-curve adoption cycle of Bitcoin

[Melissa Chen @MsMelChen]

Wow that’s about as close as you can get without a tail strike

This is Lufthansa’s Boeing 747-8i with a touch and go at LAX

Kudos to the pilots - this is what the Amazon Prime Air should’ve done in Miami but failed to

[Interesting Engineering @IntEngineering]

How artificial rain works.

#engineering

[Massimo @Rainmaker1973]

«If you wish to understand the universe, think of energy, frequency, and vibration»

— Nikola Tesla

[Steven Bartlett @StevenBartlett]

Andrew Huberman's trick for falling back asleep at 3am: a pattern of eye movements under closed eyelids that shuts down the proprioceptive circuits in your cerebellum. "It costs nothing and it generally works."

@hubermanlab
https://t.co/KX7ztJ5iqd

[X Ethan @XEthanai]

When Elon Musk showed he’s a master of reverse psychology after someone asked, “Why should I invest in Tesla rather than Mercedes-Benz?

[Maksim8247 @maksim8247]

Tesla believed that the Egyptian pyramids were designed for the wireless transmission of energy.
Not only their pyramidal shape, but also their geographical location (near the 30th parallel and their connection to the Earth’s elliptical orbit and the equator) was important.#tesla

[Maksim8247 @maksim8247]

Never compare your behind-the-scenes with someone else’s highlight reel. No one has a perfect life; people simply choose which parts of their lives to show. Great @elonmusk ❤️
#ElonMusk #elon_musk #Tesla #Starship #SpaceX #Starlink #instagram #elon #musk #socialmedia #Ai #tech

[Melissa Chen @MsMelChen]

"If you're descending that rapidly, the aircraft would have disintegrated completely."

Says pilot Aron Murphy on a CNN segment. Using a flight simulator, Murphy showed viewers what happens when a plane drops thousands of feet in seconds.

But what causes stress on the airframe is dynamic pressure and acceleration, not vertical speed.

Granular Flightradar24 readings, which is not fully reliable and contains gaps, put one stretch at about 14,125 ft in 29 seconds (averages out to 29,000 ft/min) and show the tracker’s descent rate display saturating around 30,000–32,600 ft/min. Peak ground speed was ~600 knots.

Interpolating across a gap can make an average look like a sustained peak. Murphy’s simulator, driven by the headline numbers and held in a steep dive, subjects the simulated aircraft to a more extreme and more prolonged condition than the FlyDubai aircraft actually flew.

A normal descent rate is about 2/3,000 ft/ min and an emergency descent is around 7,000 ft / min so whatever this 737 Max 8 went through, it was clearly several times the normal emergency descent and outside the operating envelope, which was enough to shred 80% of the rudder.

The usual sequence in a severe overspeed is local damage first - antennas, fairings, and especially rudder or elevator flutter and separation. All of this matches the photos which show that most of the rudder was gone, vertical fin still there, and the airplane was controllable enough to land. Complete mid-air breakup of the wing and fuselage is a later, higher energy step.

It's a testament to the stability and strength of the Boeing 737 Max 8 frame to withstand so much aerodynamic force, and also to the homeostatic control engineered into the aircraft which makes it inherently stable.

Flightradar24 is too limiting as it cannot say how fast the wing was moving through the air, how many Gs the pull-out reached, or whether the airplane was coordinated when the rudder came off. Obviously we will know more once the flight data and voice recorders are analyzed.

[Melissa Chen @MsMelChen]

These graphics from the @WSJ are a beautiful sight to behold. Thank you for the excellent analysis

https://t.co/6RdCMP9Yvx

[Melissa Chen @MsMelChen]

The 737 MAX 8 in particular has a bad rap but what happened to FlyDubai 1073 should give every traveler confidence in these planes.

The Wall Street Journal reports the jet reached about Mach 0.96 in the dive, well past its maximum operating speed of Mach 0.82, then was hauled out at roughly 3g and still landed with a chunk of its rudder gone.

The thing people need to keep in mind is that while Boeing's engineers know the certified envelope and the safety margins, what they don't have is a full-scale flight test of a complete 737 Max flown until it breaks apart.

So the exact speed and duration at which this airplane would have become unrecoverable was always modeled and estimated, and no one really knows at what points the airframe just disintegrates. Boeing is not going to destroy a complete plane and sacrifice a test pilot in flight just to measure a number no airline will ever need.

All this to say that this is the safety factor doing its job.

@Boeing can take a bow.

[Massimo @Rainmaker1973]

1.8 bilion years is 60 seconds

[Jake @JakeCan72]

More than 30 years ago, a Japanese diver working at an underwater shrine noticed the same wild fish kept coming around.

He named her Yoriko.

Then something happened that changed their relationship completely.

She still lives wild in the ocean. He’s now in his 70s.

And somehow, after all these years, she still knows when it’s him.

[Massimo @Rainmaker1973]

The difference between turbojet, ramjet, and scramjet engines.

[🎞️ techsight]