iTalk, Laos, Vientiane (2026)

01/09/2025

ໃນໂລກຂອງຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ, ແຮກເກີກໍາລັງປັບປ່ຽນກົນລະຍຸດຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ແທນທີ່ຈະສ້າງມັລແວ (Malware) ໃໝ່ໆທີ່ສັບສົນ, ພວກເຂົາກໍາລັງຫັນມາໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກເຄື່ອງມືທີ່ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກກັນດີແລະເຊື່ອຖືໄດ້ ເພື່ອເຈາະເຂົ້າລະບົບ. ເທັກນິກໃໝ່ນີ້ແມ່ນການໃຊ້ ເຄື່ອງມື Digital Forensic ແລະ Incident Response (DFIR) ທີ່ຖືກສ້າງຂຶ້ນມາເພື່ອຊ່ວຍຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຄວາມປອດໄພໃນການສືບສວນອາຊະຍາກໍາທາງໄຊເບີ. ແຕ່ແຮກເກີໄດ້ປ່ຽນແປງຈຸດປະສົງຂອງມັນເພື່ອເປັນ backdoor ໃນການໂຈມຕີ.
ເປັນຫຍັງການໂຈມຕີແບບນີ້ຈຶ່ງອັນຕະລາຍ?

ກົນລະຍຸດນີ້ເປັນອັນຕະລາຍຢ່າງຍິ່ງຍ້ອນສອງເຫດຜົນຫຼັກ:

ຫຼີກເວັ້ນການກວດຈັບ: ເຄື່ອງມື DFIR ເປັນຊອບແວທີ່ຖືກຕ້ອງຕາມກົດໝາຍແລະຖືກໃຊ້ໂດຍທີມງານຄວາມປອດໄພຂອງອົງກອນ. ດັ່ງນັ້ນ, ລະບົບປ້ອງກັນໄວຣັສ (Antivirus) ແລະຊອບແວ Endpoint Detection and Response (EDR) ຕ່າງໆ ຈຶ່ງມັກຈະໃຫ້ການຍອມຮັບແລະບໍ່ກວດຈັບວ່າມັນເປັນໄພຄຸກຄາມ. ເມື່ອແຮກເກີໃຊ້ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້, ພວກເຂົາຈະສາມາດເຄື່ອນໄຫວໃນເຄືອຂ່າຍໄດ້ໂດຍບໍ່ຖືກກວດພົບ, ຄືກັບການຍ່າງເຂົ້າໄປໃນອາຄານດ້ວຍກະແຈຂອງຕົນເອງ.
ເຂົ້າເຖິງລະບົບໄດ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ: ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນລະອຽດອ່ອນຂອງລະບົບຄອມພິວເຕີ, ເຊັ່ນ: ບັນທຶກການໃຊ້ງານ (logs), ຂໍ້ມູນໃນໜ່ວຍຄວາມຈຳ (memory dumps) ແລະໄຟລ໌ຕ່າງໆ. ເມື່ອແຮກເກີໃຊ້ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້, ພວກເຂົາກໍຈະມີສິດເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ສຳຄັນທີ່ພວກເຂົາຕ້ອງການໄດ້ຢ່າງສົມບູນ.

ກໍລະນີສຶກສາ: ກຸ່ມແຮກເກີ Nobelium

ກຸ່ມແຮກເກີທີ່ຮູ້ຈັກກັນໃນຊື່ Nobelium ຫຼື APT29 ເຊິ່ງເປັນກຸ່ມທີ່ສະໜັບສະໜູນໂດຍລັດ, ໄດ້ຖືກກວດພົບວ່າໃຊ້ກົນລະຍຸດນີ້. ພວກເຂົາໄດ້ຫຼອກໃຫ້ເປົ້າໝາຍຕິດຕັ້ງເຄື່ອງມື Digital Forensic ທີ່ຖືກຕ້ອງຕາມກົດໝາຍເຊິ່ງມັກຈະໃຊ້ໃນການທົດສອບຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບ ແຕ່ພວກເຂົາກັບນຳໄປໃຊ້ເພື່ອເປັນBackdoor ໃນການລັກລອບຂໍ້ມູນ. ນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການພັດທະນາຂອງການໂຈມຕີທາງໄຊເບີ ທີ່ປ່ຽນຈາກການໂຈມຕີທີ່ສ້າງສຽງດັງມາເປັນການລັກລອບແບບງຽບໆ.
ວິທີປ້ອງກັນຕົວເອງ

ເພື່ອປ້ອງກັນການໂຈມຕີແບບນີ້, ອົງກອນຕ່າງໆຈໍາເປັນຕ້ອງປ່ຽນແນວຄິດຈາກການປ້ອງກັນໄຟລ໌ທີ່ເປັນອັນຕະລາຍມາເປັນການຕິດຕາມພຶດຕິກຳທີ່ຜິດປົກກະຕິແທນ. ວິທີປ້ອງກັນທີ່ສໍາຄັນປະກອບມີ:

ການຄວບຄຸມການເຂົ້າເຖິງ: ໃຊ້ການຢືນຢັນຕົວຕົນແບບຫຼາຍປັດໄຈ (MFA) ສຳລັບທຸກບັນຊີ, ໂດຍສະເພາະບັນຊີທີ່ມີສິດທິພິເສດສູງ.
ຕິດຕາມກວດກາພຶດຕິກຳ: ນອກເໜືອຈາກການກວດຈັບມັລແວ, ລະບົບປ້ອງກັນຄວນຕິດຕາມພຶດຕິກຳທີ່ບໍ່ຄຸ້ນເຄີຍຂອງໂປຣແກຣມ, ຕົວຢ່າງ: ການໃຊ້ເຄື່ອງມື DFIR ເພື່ອເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຈຳເປັນໃນໄລຍະເວລາທີ່ຜິດປົກກະຕິ.
ໃຫ້ຄວາມຮູ້ພະນັກງານ: ໃຫ້ຄວາມຮູ້ແກ່ພະນັກງານກ່ຽວກັບການໂຈມຕີແບບຟິຊຊິ້ງ (Phishing) ແລະການຫຼອກລວງອື່ນໆທີ່ອາດຈະເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາຕິດຕັ້ງຊອບແວທີ່ແຮກເກີໃຊ້.
Original content
https://technewslao.blogspot.com/2025/09/hacker-digital-forensic-backdoor.html

Tags
#ບົດຄວາມພາສາລາວ #ເອໄອ #ຂ່າວດ່ວນ #ຂ່າວໄອທີ

01/09/2025

ພັດທະນາ -0501 ຫັນປ່ຽນສູ່ການໂຈມຕີ

ໃນໂລກຂອງຄວາມໝັ້ນຄົງທາງໄຊເບີ, ກຸ່ມແຮກເກີບໍ່ເຄີຍຢຸດນິ້ງ. ພວກເຂົາປັບປ່ຽນຍຸດທະວິທີຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງເພື່ອຫຼີກລ່ຽງການກວດຈັບແລະສ້າງຄວາມເສຍຫາຍສູງສຸດ. ລ່າສຸດ, ໄດ້ອອກມາເຕືອນກ່ຽວກັບກຸ່ມແຮກເກີທີ່ຕິດຕາມໃນຊື່ Storm-0501 ເຊິ່ງໄດ້ປ່ຽນແປງກົນລະຍຸດການໂຈມຕີ Ransomware ຈາກຮູບແບບດັ້ງເດີມທີ່ຄຸ້ນເຄີຍ ມາເປັນການໂຈມຕີລະບົບຄລາວໂດຍກົງ, ເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມສ່ຽງໃໝ່ທີ່ທຸກອົງກອນຕ້ອງໃຫ້ຄວາມສຳຄັນ.
ຈາກການເຂົ້າລະຫັດສູ່ການທຳລາຍຂໍ້ມູນ

ເມື່ອກ່ອນ, ການໂຈມຕີແບບ Ransomware ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກກັນດີໃນການເຂົ້າລະຫັດໄຟລ໌ທັງໝົດໃນຄອມພິວເຕີ ຫຼື ເຄືອຂ່າຍຂອງອົງກອນ. ຜູ້ຖືກເຄາະຮ້າຍຈະຖືກບັງຄັບໃຫ້ຈ່າຍເງິນຄ່າໄຖ່ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ກຸນແຈສຳລັບການຖອດລະຫັດ. ແຕ່ Storm-0501 ໄດ້ພັດທະນາແນວຄິດນີ້ໄປອີກຂັ້ນ. ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ເຂົ້າລະຫັດຂໍ້ມູນ, ຍຸດທະສາດໃໝ່ຂອງພວກເຂົາແມ່ນການໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຄວາມສາມາດຂອງຄລາວໃນການ ທຳລາຍຂໍ້ມູນແລະຂໍ້ມູນສຳຮອງ (backups) ໂດຍກົງ.

ຫຼັງຈາກເຂົ້າໄປໃນລະບົບແລ້ວ, Storm-0501 ຈະເລີ່ມຂະບວນການ ຂະໂມຍຂໍ້ມູນ ຈຳນວນມະຫາສານອອກໄປກ່ອນ ເພື່ອໃຊ້ໃນການບັງຄັບເອົາຄ່າໄຖ່. ຈາກນັ້ນ, ພວກເຂົາຈະໃຊ້ຄຳສັ່ງພື້ນເມືອງຂອງຄລາວ (Cloud-native capabilities) ເພື່ອ ລຶບ ຫຼື ທຳລາຍຂໍ້ມູນທັງໝົດ ຢ່າງຖາວອນ, ລວມເຖິງຂໍ້ມູນສຳຮອງ. ນັ້ນໝາຍຄວາມວ່າເຖິງແມ່ນວ່າອົງກອນຈະຍອມຈ່າຍຄ່າໄຖ່, ກໍອາດຈະບໍ່ສາມາດກູ້ຂໍ້ມູນຄືນມາໄດ້ ເພາະຂໍ້ມູນນັ້ນຖືກລົບໄປແລ້ວ.
ເປົ້າໝາຍໃໝ່: Identity ແລະ Hybrid Cloud

ເພື່ອບັນລຸເປົ້າໝາຍນີ້, Storm-0501 ໄດ້ປ່ຽນເປົ້າໝາຍຈາກການເຈາະເຂົ້າໄປໃນອຸປະກອນປາຍທາງ (endpoint) ມາເປັນການໂຈມຕີທີ່ເນັ້ນໃສ່ Identity (ການຢືນຢັນຕົວຕົນ) ຂອງຜູ້ໃຊ້ແທນ. ພວກເຂົາຈະໃຊ້ຊ່ອງຫວ່າງຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບ Active Directory ແລະ Microsoft Entra ID (ຊື່ເກົ່າ Azure Active Directory) ເພື່ອຍົກລະດັບສິດທິຂອງຕົນເອງຂຶ້ນໄປສູ່ລະດັບ Global Administrator. ເມື່ອໄດ້ສິດທິນີ້ແລ້ວ, ພວກເຂົາຈະສາມາດເຂົ້າເຖິງແລະຄວບຄຸມຂໍ້ມູນທຸກຢ່າງໃນລະບົບຄລາວໄດ້.

ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ກຸ່ມນີ້ຍັງໄດ້ໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຈຸດເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງລະບົບ on-premises (ລະບົບທີ່ຕັ້ງຢູ່ໃນອົງກອນ) ແລະ Hybrid Cloud ເພື່ອເຄື່ອນຍ້າຍຈາກສະພາບແວດລ້ອມໜຶ່ງໄປຍັງອີກສະພາບແວດລ້ອມໜຶ່ງ. ພວກເຂົາຈະເລີ່ມຈາກການເຈາະເຂົ້າໄປໃນເຄືອຂ່າຍຂອງອົງກອນກ່ອນ, ຫຼັງຈາກນັ້ນຈຶ່ງໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮັບມາເພື່ອສ້າງ Backdoor ຫຼືຍົກລະດັບສິດທິໃນລະບົບຄລາວ, ເຮັດໃຫ້ການໂຈມຕີຍາກຕໍ່ການກວດຈັບແລະສະກັດກັ້ນ.
ຄຳແນະນຳເພື່ອປ້ອງກັນ

ການປ່ຽນແປງຍຸດທະສາດນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການປັບຕົວຂອງກຸ່ມແຮກເກີທີ່ໄວຕໍ່ກັບການຫັນປ່ຽນຂອງໂລກທຸລະກິດສູ່ຍຸກຄລາວ. ອົງກອນຕ່າງໆຈຳເປັນຕ້ອງໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບ Identity ແລະ Cloud ໃຫ້ຫຼາຍກວ່າເກົ່າ, ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ປ້ອງກັນພື້ນຖານແບບດັ້ງເດີມ.

ຂໍ້ແນະນຳທີ່ສຳຄັນລວມມີ:

ເສີມສ້າງຄວາມປອດໄພໃຫ້ Identity: ໃຊ້ການຢືນຢັນຕົວຕົນແບບຫຼາຍປັດໄຈ (MFA) ໃນທຸກບັນຊີ, ໂດຍສະເພາະບັນຊີທີ່ມີສິດທິພິເສດສູງ.
ກວດສອບການຕັ້ງຄ່າຄລາວ: ກວດສອບການຕັ້ງຄ່າຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບຄລາວຢ່າງເປັນປະຈຳ ເພື່ອຊອກຫາຊ່ອງຫວ່າງທີ່ອາດຈະຖືກໃຊ້ເປັນຊ່ອງທາງໂຈມຕີ.
ຕິດຕາມກວດກາຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ: ໃຊ້ເຄື່ອງມືດ້ານຄວາມປອດໄພເພື່ອຕິດຕາມການເຄື່ອນໄຫວທີ່ຜິດປົກກະຕິໃນລະບົບຄລາວ, ໂດຍສະເພາະການເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນແລະການປ່ຽນແປງການຕັ້ງຄ່າ.
ຝຶກອົບຮົມບຸກຄະລາກອນ: ໃຫ້ຄວາມຮູ້ແກ່ພະນັກງານກ່ຽວກັບອັນຕະລາຍຂອງການໂຈມຕີແບບຟິຊຊິ້ງ (phishing) ແລະວິທີການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ.

Original Content
https://technewslao.blogspot.com/2025/09/ransomware-storm-0501-cloud.html

Tags
#ບົດຄວາມພາສາລາວ #ເອໄອ #ຂ່າວດ່ວນ #ຂ່າວໄອທີ

01/09/2025

AI Banking ບໍ່ແມ່ນທະນາຄານທີ່ເປັນ AI ແບບເຕັມຮູບແບບ, ແຕ່ມັນແມ່ນການນຳໃຊ້ເທັກໂນໂລຍີປັນຍາປະດິດ (AI) ເຂົ້າມາຊ່ວຍໃນການດຳເນີນງານຂອງທະນາຄານເພື່ອໃຫ້ເກີດປະສິດທິພາບສູງສຸດ, ປັບປຸງປະສົບການຂອງລູກຄ້າ ແລະ ຊ່ວຍຫຼຸດຕົ້ນທຶນການດຳເນີນງານ.

AI ເຂົ້າມາມີບົດບາດໃນທະນາຄານຫຼາຍດ້ານ ເຊັ່ນ:

ການກວດຈັບການສໍ້ໂກງ (Fraud Detection): AI ສາມາດວິເຄາະພຶດຕິກຳການເຮັດທຸລະກຳຕ່າງໆ ເພື່ອກວດຈັບສິ່ງຜິດປົກກະຕິທີ່ອາດຈະເປັນການສໍ້ໂກງໄດ້ແບບ Real-time.
ການບໍລິການລູກຄ້າ: Chatbot ແລະ ຜູ້ຊ່ວຍສະເໝືອນຈິງທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສາມາດຕອບຄຳຖາມ ແລະ ໃຫ້ຄຳແນະນຳລູກຄ້າໄດ້ຕະຫຼອດ 24 ຊົ່ວໂມງ.
ການອະນຸມັດສິນເຊື່ອ: AI ຈະວິເຄາະຂໍ້ມູນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ ເພື່ອປະເມີນຄວາມສ່ຽງ ແລະ ຊ່ວຍໃນການຕັດສິນໃຈອະນຸມັດສິນເຊື່ອໄດ້ໄວຂຶ້ນ ແລະ ຖືກຕ້ອງແມ້ນຢຳ.
ການຈັດການຊັບສິນ: AI ຈະວິເຄາະຂໍ້ມູນຂອງຕະຫຼາດ ເພື່ອແນະນຳຍຸດທະສາດການລົງທຶນທີ່ເໝາະສົມກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງແຕ່ລະຄົນ.
ການດຳເນີນງານພາຍໃນ: AI ຈະຊ່ວຍເຮັດໃຫ້ຂະບວນການເຮັດວຽກທີ່ຊ້ຳຊາກເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດ ຕົວຢ່າງ: ການປຸງແຕ່ງເອກະສານ ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜິດພາດໃນການເຮັດວຽກ ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິພາບໄດ້ອີກດ້ວຍ.

ເຮົາຄວນປັບຕົວ ແລະ ພັດທະນາແນວໃດ ບໍ່ໃຫ້ AI ມາແທນທີ່?

ແທນທີ່ຈະຄິດວ່າ AI ຈະມາແທນທີ່ວຽກຂອງເຮົາ, ຄວນປ່ຽນມຸມມອງເປັນການຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເຮັດວຽກຮ່ວມກັບ AI ເພື່ອໃຫ້ເກີດປະສິດທິພາບສູງສຸດ.

ການປັບຕົວ ແລະ ພັດທະນາຕົນເອງເພື່ອຮັບມືກັບຍຸກ AI ຄວນເນັ້ນໜັກໄປທີ່ 2 ດ້ານຫຼັກຄື:

1. ພັດທະນາທັກສະທີ່ AI ເຮັດບໍ່ໄດ້

ທັກສະເຫຼົ່ານີ້ຄືສິ່ງທີ່ຕ້ອງການ "ຄວາມເປັນມະນຸດ" ສູງ ແລະ ເປັນພື້ນຖານສຳຄັນໃນການເຮັດວຽກຮ່ວມກັບຄົນອື່ນ:

ຄວາມຄິດສ້າງສັນ ແລະ ການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບຊ້ອນ: AI ສາມາດໃຫ້ຂໍ້ມູນ ແລະ ແນວຄິດ, ແຕ່ມັນຍັງບໍ່ສາມາດຄິດແບບນອກກອບ ຫຼື ຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ ເຊິ່ງຕ້ອງອາໄສຄວາມເຂົ້າໃຈມະນຸດຢ່າງເລິກເຊິ່ງ.

ປັນຍາທາງອາລົມ ແລະ ຄວາມເຫັນອົກເຫັນໃຈ: ຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າໃຈຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຄົນອື່ນ, ການສື່ສານເພື່ອສ້າງສາຍສຳພັນ ແລະ ການເຮັດວຽກເປັນທີມ ເປັນສິ່ງທີ່ AI ບໍ່ສາມາດເຮັດໄດ້. ທັກສະເຫຼົ່ານີ້ຈຳເປັນສຳລັບວຽກງານບໍລິຫານ, ການຂາຍ ຫຼື ການບໍລິການລູກຄ້າ.

ການຕັດສິນໃຈແບບມີວິຈາລະນະຍານ: AI ສາມາດໃຫ້ຂໍ້ມູນ ແລະ ການວິເຄາະ, ແຕ່ການຕັດສິນໃຈທີ່ຖືກຕ້ອງ, ມີຈັນຍາບັນ ແລະ ຮັບຜິດຊອບສູງຍັງຄົງເປັນພາລະບົດບາດຂອງມະນຸດ.

2. ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະນໍາໃຊ້ AI ເປັນເຄື່ອງມື

ແທນທີ່ຈະຢ້ານ AI, ຄວນຮຽນຮູ້ທີ່ຈະໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກມັນເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການເຮັດວຽກ:

ຮຽນຮູ້ເຄື່ອງມື AI ຕ່າງໆ: ພະຍາຍາມຮຽນຮູ້ ແລະ ທົດລອງໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບວຽກງານຂອງເຮົາ ເຊັ່ນ: AI ສໍາລັບການຂຽນ, AI ສໍາລັບການອອກແບບ, ຫຼື AI ສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.

ໃຊ້ AI ເພື່ອເຮັດວຽກຊ້ຳຊາກ: ໃຫ້ AI ຈັດການວຽກທີ່ເປັນກິດຈະວັດ ແລະ ຊໍ້າຊາກ ເພື່ອໃຫ້ເຮົາມີເວລາໄປສຸມໃສ່ວຽກທີ່ຕ້ອງການຄວາມຄິດສ້າງສັນ ຫຼື ການຕັດສິນໃຈທີ່ສັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ.

ຮຽນຮູ້ ແລະ ປັບຕົວຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ: ເທັກໂນໂລຍີປ່ຽນແປງໄວ. ການຮຽນຮູ້ສິ່ງໃໝ່ໆ ແລະ ພ້ອມທີ່ຈະປັບຕົວຕະຫຼອດເວລາ ເປັນທັກສະທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດໃນຍຸກນີ້.

ສະຫຼຸບ: AI ຈະບໍ່ມາແທນທີ່ຄົນ ແຕ່ຄົນທີ່ຮູ້ວິທີໃຊ້ AI ຕ່າງຫາກທີ່ຈະມາແທນທີ່ຄົນທີ່ໃຊ້ AI ບໍ່ເປັນ.

Original content
https://technewslao.blogspot.com/2025/09/ai-banking.html

Tags
#ບົດຄວາມພາສາລາວ #ເອໄອ #ຂ່າວດ່ວນ #ຂ່າວໄອທີ

01/09/2025

ເຮົາຄວນປັບຕົວ ແລະ ພັດທະນາແນວໃດ ບໍ່ໃຫ້ AI ມາແທນທີ່?

ແທນທີ່ຈະຄິດວ່າ AI ຈະມາແທນທີ່ວຽກຂອງເຮົາ, ຄວນປ່ຽນມຸມມອງເປັນການຮຽນຮູ້ທີ່ຈະເຮັດວຽກຮ່ວມກັບ AI ເພື່ອໃຫ້ເກີດປະສິດທິພາບສູງສຸດ.

ການປັບຕົວ ແລະ ພັດທະນາຕົນເອງເພື່ອຮັບມືກັບຍຸກ AI ຄວນເນັ້ນໜັກໄປທີ່ 2 ດ້ານຫຼັກຄື:

1. ພັດທະນາທັກສະທີ່ AI ເຮັດບໍ່ໄດ້

ທັກສະເຫຼົ່ານີ້ຄືສິ່ງທີ່ຕ້ອງການ "ຄວາມເປັນມະນຸດ" ສູງ ແລະ ເປັນພື້ນຖານສຳຄັນໃນການເຮັດວຽກຮ່ວມກັບຄົນອື່ນ:

ຄວາມຄິດສ້າງສັນ ແລະ ການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສັບຊ້ອນ: AI ສາມາດໃຫ້ຂໍ້ມູນ ແລະ ແນວຄິດ, ແຕ່ມັນຍັງບໍ່ສາມາດຄິດແບບນອກກອບ ຫຼື ຊອກຫາວິທີແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ ເຊິ່ງຕ້ອງອາໄສຄວາມເຂົ້າໃຈມະນຸດຢ່າງເລິກເຊິ່ງ.

ປັນຍາທາງອາລົມ ແລະ ຄວາມເຫັນອົກເຫັນໃຈ: ຄວາມສາມາດໃນການເຂົ້າໃຈຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຄົນອື່ນ, ການສື່ສານເພື່ອສ້າງສາຍສຳພັນ ແລະ ການເຮັດວຽກເປັນທີມ ເປັນສິ່ງທີ່ AI ບໍ່ສາມາດເຮັດໄດ້. ທັກສະເຫຼົ່ານີ້ຈຳເປັນສຳລັບວຽກງານບໍລິຫານ, ການຂາຍ ຫຼື ການບໍລິການລູກຄ້າ.

ການຕັດສິນໃຈແບບມີວິຈາລະນະຍານ: AI ສາມາດໃຫ້ຂໍ້ມູນ ແລະ ການວິເຄາະ, ແຕ່ການຕັດສິນໃຈທີ່ຖືກຕ້ອງ, ມີຈັນຍາບັນ ແລະ ຮັບຜິດຊອບສູງຍັງຄົງເປັນພາລະບົດບາດຂອງມະນຸດ.

2. ຮຽນຮູ້ທີ່ຈະນໍາໃຊ້ AI ເປັນເຄື່ອງມື

ແທນທີ່ຈະຢ້ານ AI, ຄວນຮຽນຮູ້ທີ່ຈະໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກມັນເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການເຮັດວຽກ:

ຮຽນຮູ້ເຄື່ອງມື AI ຕ່າງໆ: ພະຍາຍາມຮຽນຮູ້ ແລະ ທົດລອງໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບວຽກງານຂອງເຮົາ ເຊັ່ນ: AI ສໍາລັບການຂຽນ, AI ສໍາລັບການອອກແບບ, ຫຼື AI ສໍາລັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນ.

ໃຊ້ AI ເພື່ອເຮັດວຽກຊ້ຳຊາກ: ໃຫ້ AI ຈັດການວຽກທີ່ເປັນກິດຈະວັດ ແລະ ຊໍ້າຊາກ ເພື່ອໃຫ້ເຮົາມີເວລາໄປສຸມໃສ່ວຽກທີ່ຕ້ອງການຄວາມຄິດສ້າງສັນ ຫຼື ການຕັດສິນໃຈທີ່ສັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ.

ຮຽນຮູ້ ແລະ ປັບຕົວຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ: ເທັກໂນໂລຍີປ່ຽນແປງໄວ. ການຮຽນຮູ້ສິ່ງໃໝ່ໆ ແລະ ພ້ອມທີ່ຈະປັບຕົວຕະຫຼອດເວລາ ເປັນທັກສະທີ່ສຳຄັນທີ່ສຸດໃນຍຸກນີ້.

ສະຫຼຸບ: AI ຈະບໍ່ມາແທນທີ່ຄົນ ແຕ່ຄົນທີ່ຮູ້ວິທີໃຊ້ AI ຕ່າງຫາກທີ່ຈະມາແທນທີ່ຄົນທີ່ໃຊ້ AI ບໍ່ເປັນ.

Original Content
https://technewslao.blogspot.com/2025/09/how-to-working-with-ai.html

Tags
#ບົດຄວາມພາສາລາວ #ເອໄອ #ຂ່າວດ່ວນ #ຂ່າວໄອທີ

01/09/2025

ໃນຍຸກທີ່ເຕັກໂນໂລຢີພັດທະນາໄປຢ່າງກ້າວກະໂດດ, ເກືອບທຸກມື້ຈະມີຂ່າວໃໝ່ໆ ທີ່ໜ້າຈັບຕາເກີດຂຶ້ນຢູ່ສະເໝີ. ຕັ້ງແຕ່ການແຂ່ງຂັນຂອງຍັກໃຫຍ່ໃນວົງການໄປຈົນເຖິງນະວັດຕະກໍາໃໝ່ໆ ທີ່ຈະເຂົ້າມາປ່ຽນແປງຊີວິດຂອງພວກເຮົາ. ມື້ນີ້ເຮົາມາສະຫຼຸບຂ່າວໄອທີທີ່ໜ້າສົນໃຈທີ່ສຸດໃນຊ່ວງນີ້ກັນ.

ເມື່ອ AI ແມ່ນໃຈກາງ: ການປະຕິວັດວົງການຮາດແວ

ຕອນນີ້ຫົວໃຈສຳຄັນຂອງເຕັກໂນໂລຢີເກືອບທຸກຢ່າງແມ່ນ AI. ບໍ່ແມ່ນແຕ່ເລື່ອງຂອງຊອບແວອີກຕໍ່ໄປ, ແຕ່ AI ໄດ້ເຂົ້າມາເປັນສ່ວນໜຶ່ງຂອງຮາດແວຢ່າງເຕັມຕົວ.

Intel ເປີດຕົວຊິບ Lunar Lake ທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຮອງຮັບຄອມພິວເຕີທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ໂດຍສະເພາະ. ນີ້ຄືສັນຍານທີ່ຊັດເຈນວ່າຄອມພິວເຕີໃນອະນາຄົດຈະສະຫຼາດຂຶ້ນ ແລະເຮັດວຽກຮ່ວມກັບພວກເຮົາໄດ້ດີກວ່າເກົ່າ.

ທາງຝັ່ງຂອງ Apple ກໍບໍ່ນ້ອຍໜ້າ, ມີຂ່າວລືກ່ຽວກັບການພັດທະນາຊິບ Apple M4 ທີ່ຈະມາພ້ອມກັບເຕັກໂນໂລຢີການຜະລິດທີ່ລ້ຳສະໄໝ ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການເຮັດວຽກດ້ານ AI ໃຫ້ເໜືອກວ່າຄູ່ແຂ່ງ.

ໃນຂະນະທີ່ Samsung ກໍກຳລັງພັດທະນາຊິບເຊັດລະດັບເຮືອທຸງ Exynos 2600 ທີ່ຜົນການທົດສອບເບື້ອງຕົ້ນອອກມານ່າປະທັບໃຈ, ສາມາດທ້າສູ້ກັບຊິບຂອງ Apple ໄດ້ຢ່າງສູສີ ເຮັດໃຫ້ຕະຫຼາດສະມາດໂຟນລະດັບໄຮເອັນກັບມາຄຶກຄັກອີກຄັ້ງ.

ບໍ່ແມ່ນແຕ່ຄວາມແຮງ ແຕ່ຕ້ອງປອດໄພດ້ວຍ: ໄພໄຊເບີທີ່ໜ້າກັງວົນ

ເມື່ອພວກເຮົາເຊື່ອມຕໍ່ກັນຫຼາຍຂຶ້ນ, ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພກໍເພີ່ມຂຶ້ນຕາມໄປດ້ວຍ.

Microsoft ອອກມາເຕືອນວ່າກຸ່ມແຮັກເກີ Storm-0501 ໄດ້ປ່ຽນວິທີການໂຈມຕີ ຈາກເດີມທີ່ເນັ້ນການເອີ້ນຄ່າໄຖ່ເທິງອຸປະກອນ ມາເປັນການໂຈມຕີ ແລະລັກເອົາຂໍ້ມູນເທິງລະບົບຄລາວໂດຍກົງ, ເຊິ່ງນັບເປັນໄພຄຸກຄາມຮູບແບບໃໝ່ທີ່ອັນຕະລາຍກວ່າເກົ່າ.

ສຳລັບຜູ້ໃຊ້ iPhone ແລະ iPad, ການອັບເດດລະບົບປະຕິບັດການເປັນ iOS 18.6.2 ແລະ iPadOS 18.6.2 ຖືເປັນເລື່ອງຈຳເປັນຢ່າງຍິ່ງ ເພາະມີລາຍງານວ່າພົບຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ຖືກໃຊ້ໂຈມຕີແທ້ແລ້ວ.

ກ້າວໄປຂ້າງໜ້າ: ນະວັດຕະກໍາທີ່ກຳລັງຈະມາເຖິງ

ນອກຈາກເລື່ອງຂອງຮາດແວ ແລະຄວາມປອດໄພແລ້ວ, ຍັງມີເຕັກໂນໂລຢີອື່ນໆ ທີ່ກຳລັງຈະປ່ຽນແປງໂລກຂອງເຮົາ.

Google Drive ເພີ່ມເຄື່ອງມືຕັດຕໍ່ວິດີໂອ Google Vids ເຂົ້າມາໃຫ້ໃຊ້ງານໄດ້ເທິງຄລາວໂດຍກົງ, ເຮັດໃຫ້ການສ້າງຄອນເທັນງ່າຍຂຶ້ນກວ່າເກົ່າຫຼາຍ.

ແນວໂນ້ມ Agentic AI ຫຼື AI ທີ່ສາມາດວາງແຜນ ແລະເຮັດວຽກໄດ້ເອງກຳລັງມາແຮງ ແລະຖືກຄາດການວ່າຈະເຂົ້າມາມີບົດບາດໃນຊີວິດເຮົາພາຍໃນປີໜ້າ.

ນະວັດຕະກໍາອື່ນໆ ຢ່າງ ແບັດເຕີຣີ Solid-State ທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ລົດໄຟຟ້າແລ່ນໄດ້ໄກຂຶ້ນ ແລະການພັດທະນາ ເຕັກໂນໂລຢີການແພດແບບສະເພາະບຸກຄົນ ກໍກຳລັງພັດທະນາໄປຢ່າງວ່ອງໄວ.

ໂລກຂອງເຕັກໂນໂລຢີບໍ່ເຄີຍຢຸດນິ້ງ. ການຕິດຕາມຂ່າວສານຢູ່ສະເໝີຈະຊ່ວຍໃຫ້ເຮົາພ້ອມຮັບມືກັບຄວາມປ່ຽນແປງ ແລະເຂົ້າໃຈວ່າອະນາຄົດກຳລັງພາເຮົາໄປໃນທິດທາງໃດ. ແລ້ວເຈົ້າເດ, ຕື່ນເຕັ້ນກັບເຕັກໂນໂລຢີຕົວໃດຫຼາຍທີ່ສຸດ?

Original Content
https://technewslao.blogspot.com/2025/09/news-update-on-01-sep-2025.html

Tags
#ບົດຄວາມພາສາລາວ #ເອໄອ #ຂ່າວດ່ວນ #ຂ່າວໄອທີ

29/08/2025

ສະບາຍດີ, ຕາມຂ່າວຫຼ້າສຸດ, Google ກໍາລັງມີແຜນການທີ່ຈະຈໍາກັດການຕິດຕັ້ງແອັບຯນອກ Google Play Store ເຊິ່ງເປັນທີ່ຮູ້ຈັກກັນໃນຊື່ "sideloading" ແທ້ໆ. ການປ່ຽນແປງນີ້ຈະເຮັດໃຫ້ Android ຄ້າຍຄືກັບ iOS ຫຼາຍຂຶ້ນໃນແງ່ຂອງການຄວບຄຸມແອັບຯ.

ຂໍ້ມູນສຳຄັນກ່ຽວກັບການປ່ຽນແປງ

ການຢັ້ງຢືນນັກພັດທະນາ: ຕັ້ງແຕ່ປີ 2026 ເປັນຕົ້ນໄປ, Google ຈະກຳນົດໃຫ້ນັກພັດທະນາທຸກຄົນຕ້ອງຢັ້ງຢືນຕົວຕົນຢ່າງເປັນທາງການ ຖ້າຕ້ອງການທີ່ຈະແຈກຢາຍແອັບຯຢູ່ນອກ Play Store. ນີ້ລວມເຖິງການລົງທະບຽນ ແລະ ການຢືນຢັນຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວເຊັ່ນ: ຊື່, ທີ່ຢູ່, ແລະເອກະສານອື່ນໆ.
ຈຸດປະສົງ: Google ໃຫ້ເຫດຜົນວ່າການປ່ຽນແປງນີ້ແມ່ນເພື່ອ ເພີ່ມຄວາມປອດໄພ ໃຫ້ກັບຜູ້ໃຊ້, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຈາກແອັບຯທີ່ເປັນອັນຕະລາຍ (malware) ທີ່ມັກພົບໃນແຫຼ່ງທີ່ບໍ່ເປັນທາງການ. ຕາມການວິເຄາະຂອງ Google, ແອັບຯທີ່ຕິດຕັ້ງຈາກແຫຼ່ງພາຍນອກມີໂອກາດທີ່ຈະມີ malware ສູງກວ່າແອັບຯໃນ Play Store ເຖິງ 50 ເທົ່າ.
ຜົນກະທົບຕໍ່ຜູ້ໃຊ້:
ຜູ້ໃຊ້ທົ່ວໄປ: ຜູ້ທີ່ຕິດຕັ້ງແອັບຯສະເພາະຈາກ Play Store ຈະບໍ່ໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຫຍັງ.
ຜູ້ໃຊ້ຂັ້ນສູງ: ຜູ້ທີ່ເຄີຍຕິດຕັ້ງແອັບຯຈາກແຫຼ່ງອື່ນໆເຊັ່ນ F-Droid ຫຼືເວັບໄຊທ໌ຂອງນັກພັດທະນາໂດຍກົງອາດຈະບໍ່ສາມາດເຮັດໄດ້ອີກຕໍ່ໄປ ຖ້ານັກພັດທະນາຄົນນັ້ນບໍ່ໄດ້ລົງທະບຽນ ແລະຢັ້ງຢືນກັບ Google. ນີ້ອາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ແອັບຯບາງປະເພດ ເຊັ່ນ: ແອັບຯທີ່ແກ້ໄຂເພື່ອລົບໂຄສະນາ ຫຼືແອັບຯລຸ້ນເກົ່າທີ່ບໍ່ມີຢູ່ໃນ Play Store ແລ້ວ.
ການນຳໃຊ້: ການປ່ຽນແປງນີ້ຈະເລີ່ມມີຜົນບັງຄັບໃຊ້ເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ, ໂດຍຈະເລີ່ມໃນບາງປະເທດເຊັ່ນ ບຣາຊິນ, ອິນໂດເນເຊຍ, ສິງກະໂປ, ແລະໄທກ່ອນ ໃນເດືອນກັນຍາ 2026, ແລະຈະຂະຫຍາຍໄປທົ່ວໂລກໃນປີ 2027.

ສະຫຼຸບແລ້ວ, Android ຍັງບໍ່ໄດ້ປິດກັ້ນການຕິດຕັ້ງແອັບຯນອກ Play Store ແບບ 100% ຄືກັບ iOS, ແຕ່ຈະມີຂໍ້ກຳນົດ ແລະຂັ້ນຕອນທີ່ເຄັ່ງຄັດຂຶ້ນຫຼາຍ. ນີ້ຈະເປັນການປ່ຽນແປງຄັ້ງໃຫຍ່ທີ່ອາດຈະເຮັດໃຫ້ຫຼາຍຄົນທີ່ມັກຄວາມອິດສະຫຼະຂອງ Android ຮູ້ສຶກຜິດຫວັງ.

Original content
https://technewslao.blogspot.com/2025/08/andriod-will-be-the-same-as-ios.html

Tags
#ບົດຄວາມພາສາລາວ #ເອໄອ #ຂ່າວດ່ວນ #ຂ່າວໄອທີ

27/08/2025

, #ບໍລິສັດຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ, ໄດ້ປະກາດເປີດຕົວ HackGPT Enterprise, ເຊິ່ງເປັນແພລັດຟອມທົດສອບຄວາມປອດໄພ (pe*******on testing) ທີ່ໃຊ້ AI ພິເສດສຳລັບອົງກອນຂະໜາດໃຫຍ່. ແພລັດຟອມນີ້ໄດ້ລວມເອົາເທັກໂນໂລຢີທີ່ລໍ້າສະໄໝ ເຊັ່ນ: AI, machine learning, ແລະ microservices ເຂົ້າກັນ ເພື່ອສ້າງເຄື່ອງມືປະເມີນຄວາມປອດໄພທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງສຸດ.
ຈຸດເດັ່ນຂອງ Enterprise

HackGPT Enterprise ຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດໃຫ້ການທົດສອບຄວາມປອດໄພຂອງລະບົບມີຄວາມສະຫຼາດແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.

ການທົດສອບແບບອັດຕະໂນມັດ: ແພລັດຟອມນີ້ສາມາດສະແກນລະບົບ, ວິເຄາະຈຸດອ່ອນ, ແລະຊອກຫາຊ່ອງໂຫວ່ໄດ້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ລວມເຖິງການຊອກຫາ "zero-day vulnerabilities" ຫຼືຊ່ອງໂຫວ່ທີ່ຍັງບໍ່ເຄີຍຖືກຄົ້ນພົບມາກ່ອນ.
ການລວມເອົາເຄື່ອງມືຫຼາຍຢ່າງ: ມັນໄດ້ລວມເອົາເຄື່ອງມືທົດສອບຄວາມປອດໄພຊັ້ນນຳຫຼາຍຢ່າງເຂົ້າກັນ ເຊັ່ນ: Nmap, Masscan, Nuclei, ແລະ Naabu, ເຮັດໃຫ້ສາມາດທົດສອບໄດ້ຢ່າງຄົບວົງຈອນ.
ການປະເມີນຄວາມສ່ຽງທາງທຸລະກິດ: HackGPT Enterprise ສາມາດວິເຄາະແລະໃຫ້ຄະແນນຄວາມຮ້າຍແຮງຂອງຊ່ອງໂຫວ່ (CVSS v3.1) ແລະປະເມີນຜົນກະທົບຕໍ່ທຸລະກິດ, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານຄວາມປອດໄພສາມາດຈັດລໍາດັບຄວາມສຳຄັນຂອງການແກ້ໄຂໄດ້ຢ່າງມີເຫດຜົນ.
ການຮອງຮັບການປະຕິບັດຕາມຂໍ້ກຳນົດ: ແພລັດຟອມນີ້ຍັງຊ່ວຍໃນການກວດສອບຄວາມສອດຄ່ອງກັບມາດຕະຖານຄວາມປອດໄພສາກົນ ແລະສາມາດສ້າງລາຍງານທີ່ຈຳເປັນເພື່ອສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບຕ່າງໆ.
ລະບົບລາຍງານທີ່ຄົບຖ້ວນ: ມັນສາມາດສ້າງລາຍງານທີ່ຫຼາກຫຼາຍຮູບແບບ (HTML, PDF, JSON, XML) ທີ່ມີຂໍ້ມູນລະອຽດ, ຕັ້ງແຕ່ພາບລວມສຳລັບຜູ້ບໍລິຫານຈົນເຖິງລາຍລະອຽດດ້ານເທັກນິກສຳລັບນັກພັດທະນາ.

ວິທີການເຮັດວຽກ

HackGPT Enterprise ເຮັດວຽກໂດຍການນໍາໃຊ້ປັນຍາປະດິດເພື່ອຈຳລອງການໂຈມຕີທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນຈິງ. ມັນສາມາດກວດສອບການຍົກລະດັບສິດທິ (privilege escalation), ການເຄື່ອນຍ້າຍພາຍໃນລະບົບ (lateral movement), ແລະການຈຳລອງການລັກລອບຂໍ້ມູນ (data exfiltration) ໄດ້ຢ່າງປອດໄພ ແລະມີການຄວບຄຸມ.

ແພລັດຟອມນີ້ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບທີມງານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີຂອງອົງກອນຕ່າງໆ ເພື່ອເພີ່ມຄວາມເຂັ້ມແຂງໃນການປ້ອງກັນລະບົບຈາກໄພຂົ່ມຂູ່ທີ່ນັບມື້ນັບສະຫຼັບສັບຊ້ອນ.

Original content
https://technewslao.blogspot.com/2025/08/hackgpt-enterprise-pe*******on-testing.html

Tags
#ບົດຄວາມພາສາລາວ #ເອໄອ #ຂ່າວດ່ວນ #ຂ່າວໄອທີ #ຄວາມປອດໄພ #ໄຊເບີຊິຄິວຣີຕີ່

26/08/2025

GitHub Copilot ຫຼິກໄປເລີຍ, Qoder ມາແລ້ວ!
ໃນໂລກຂອງການພັດທະນາຊອບແວ, ເຄື່ອງມື AI ຕ່າງໆແມ່ນມີການແຂ່ງຂັນກັນຢ່າງຮຸນແຮງ. ໃນຂະນະທີ່ GitHub Copilot ເຄີຍເປັນຜູ້ນຳໃນການຊ່ວຍຂຽນໂຄດ, ຕອນນີ້ມີຄູ່ແຂ່ງທີ່ໜ້າສົນໃຈປາກົດຂຶ້ນມາຄື Qoder, ເປັນບັນນາທິການໂຄດ AI ຈາກ Alibaba ທີ່ອາດຈະປ່ຽນແປງວິທີການເຮັດວຽກຂອງນັກພັດທະນາໄປຕະຫຼອດການ.

Qoder ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຜູ້ຊ່ວຍຂຽນໂຄດທຳມະດາ, ມັນຖືກສ້າງຂຶ້ນບົນຫຼັກການ “agentic coding.” ມັນໝາຍຄວາມວ່າ Qoder ສາມາດວິເຄາະບັນຫາ, ວາງແຜນ, ຂຽນໂຄດ, ແລະທົດສອບມັນໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງ. ມັນຄືກັບວ່າທ່ານມີນັກພັດທະນາທີ່ເຮັດວຽກກັບທ່ານໂດຍກົງ.

ມີຫຍັງທີ່ພິເສດ?

ການຂຽນໂຄດແບບ Agentic: ບໍ່ຄືກັບເຄື່ອງມື AI ອື່ນໆ, Qoder ໃຊ້ແນວຄິດ “agentic coding.” ມັນໝາຍຄວາມວ່າ Qoder ສາມາດວິເຄາະບັນຫາ, ສ້າງແຜນການ, ຂຽນໂຄດ, ແລະທົດສອບມັນດ້ວຍຕົນເອງ, ມັນຄືກັບວ່າທ່ານມີຜູ້ຊ່ວຍຂຽນໂຄດທີ່ເຂົ້າໃຈເປົ້າໝາຍຂອງທ່ານຢ່າງແທ້ຈິງ.

ເຂົ້າໃຈໂຄງການທັງໝົດ: Qoder ບໍ່ພຽງແຕ່ເບິ່ງສາຍໂຄດທີ່ທ່ານພິມ, ແຕ່ມັນຍັງເຂົ້າໃຈໂຄງສ້າງທັງໝົດຂອງໂຄງການຂອງທ່ານ, ລວມທັງເອກະສານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ ແລະປະຫວັດການເຮັດວຽກທີ່ຜ່ານມາ. ມັນຍັງສ້າງ “Repo Wiki” ໂດຍອັດຕະໂນມັດເພື່ອຊ່ວຍອະທິບາຍໂຄງການ.

Quest Mode: ນີ້ແມ່ນຄຸນສົມບັດທີ່ໜ້າປະທັບໃຈທີ່ສຸດຂອງ Qoder. ທ່ານສາມາດມອບໝາຍວຽກທີ່ສັບຊ້ອນໃຫ້ AI, ແລະມັນຈະເຮັດວຽກນັ້ນດ້ວຍຕົນເອງ, ພ້ອມທັງລາຍງານຄວາມຄືບໜ້າໃຫ້ທ່ານ. ມັນຊ່ວຍປະຢັດເວລາໄດ້ຫຼາຍສຳລັບການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຍາກ ຫຼືເພີ່ມຄຸນສົມບັດໃໝ່.

Qoder ເໜືອກວ່າຄູ່ແຂ່ງແນວໃດ?

ເມື່ອປຽບທຽບກັບເຄື່ອງມືອື່ນໆເຊັ່ນ GitHub Copilot ຫຼື Cursor, Qoder ມີຄວາມສາມາດໃນການຈັດການຄວາມຊົງຈຳທີ່ດີກວ່າ. ມັນສາມາດຈື່ຈຳການຕັດສິນໃຈໃນການພັດທະນາໂຄງການຂອງທ່ານ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຈຳເປັນໃນການໃຫ້ຂໍ້ມູນຊ້ຳໆ. ນອກຈາກນີ້, Qoder ຍັງສາມາດເລືອກໃຊ້ AI models ທີ່ເໝາະສົມທີ່ສຸດສຳລັບແຕ່ລະວຽກ, ເຊັ່ນ GPT-5, Claude, ຫຼື Gemini, ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຜົນທີ່ດີທີ່ສຸດ.

ໃຊ້ໄດ້ຟຣີ: ໃນຕອນນີ້, Qoder ເປີດໃຫ້ໃຊ້ງານຟຣີໃນໄລຍະ public preview. ທ່ານສາມາດລອງມັນໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງກັງວົນເລື່ອງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ.

Qoder ກຳລັງຕັ້ງມາດຕະຖານໃໝ່ສຳລັບເຄື່ອງມື AI ໃນວົງການພັດທະນາຊອບແວ. ຖ້າທ່ານຢາກເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກຂອງທ່ານ, ຢ່າພາດໂອກາດທີ່ຈະທົດລອງ Qoder ເດັດຂາດ.

Original content
https://technewslao.blogspot.com/2025/08/github-copilot-qoder.html

Tags
#ບົດຄວາມພາສາລາວ #ເອໄອ #ຂ່າວດ່ວນ #ຂ່າວໄອທີ

26/08/2025

ໃນໂລກຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ທີ່ພັດທະນາໄປຢ່າງວ່ອງໄວ, ມື້ນີ້ພວກເຮົາມີຂ່າວສຳຄັນທີ່ຈະສ້າງຜົນກະທົບອັນໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ວົງການເທັກໂນໂລຍີ! GUI-Owl, ໂມເດວພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ (LLM) ແບບ Open-Source ໃໝ່, ໄດ້ຖືກເປີດຕົວຢ່າງເປັນທາງການແລ້ວໃນວັນທີ 20 ສິງຫາ 2025.

GUI-Owl ແມ່ນຫຍັງ?

GUI-Owl ບໍ່ແມ່ນ AI ທົ່ວໄປ. ມັນຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດໜ້າທີ່ເປັນຕົວແທນ (AI Agent) ທີ່ສາມາດ "ເບິ່ງເຫັນ" ແລະ "ຄວບຄຸມ" ໜ້າຈໍຜູ້ໃຊ້ (GUI) ໄດ້ຢ່າງສະຫຼາດ, ຄືກັບທີ່ຄົນເຮົາໃຊ້ຄອມພິວເຕີ. ໂມເດວນີ້ຖືກສ້າງຂຶ້ນພາຍໃຕ້ໂຄງການ Mobile-Agent-v3 Framework, ເຊິ່ງມີຄວາມສາມາດໃນການເຮັດວຽກກັບລະບົບປະຕິບັດການທີ່ຫຼາກຫຼາຍ ເຊັ່ນ: Windows, macOS, Android, ແລະ Ubuntu.

ມັນເຮັດວຽກໄດ້ແນວໃດ?

GUI-Owl ໃຊ້ເທັກໂນໂລຍີທີ່ເອີ້ນວ່າ Visual Grounding ເພື່ອຮັບຮູ້ແລະກຳນົດຕຳແໜ່ງຂອງອົງປະກອບຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ປຸ່ມ, ໄອຄອນ, ແລະຊ່ອງໃສ່ຂໍ້ຄວາມ. ຈາກນັ້ນ, ມັນກໍຈະໃຊ້ຄວາມສາມາດໃນການວາງແຜນແບບ Multi-step Reasoning ເພື່ອປ່ຽນຄຳສັ່ງທີ່ສັບສົນຂອງເຈົ້າໃຫ້ກາຍເປັນຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ເປັນລະບົບ. ຍົກຕົວຢ່າງ, ຖ້າເຈົ້າສັ່ງໃຫ້ມັນ "ເປີດແອັບເບົາເຊີແລະຄົ້ນຫາຂໍ້ມູນ", ມັນຈະວາງແຜນແລະປະຕິບັດການທຸກຂັ້ນຕອນຢ່າງອັດຕະໂນມັດ.

ມັນຈະເປັນປະໂຫຍດແນວໃດຕໍ່ເຮົາ?

GUI-Owl ມີທ່າແຮງທີ່ຈະປ່ຽນແປງວິທີການເຮັດວຽກຂອງເຮົາໄປຢ່າງສິ້ນເຊີງ:

ຊ່ວຍເຮັດວຽກທີ່ຊ້ຳຊາກ: ບໍ່ວ່າຈະເປັນການດຶງຂໍ້ມູນ, ການປ້ອນຂໍ້ມູນເຂົ້າສູ່ລະບົບ ຫຼືການຈັດການໄຟລ໌, ມັນສາມາດເຮັດວຽກເຫຼົ່ານີ້ແທນເຈົ້າໄດ້ຢ່າງວ່ອງໄວແລະຖືກຕ້ອງ.
ເຄື່ອງມືສຳລັບນັກພັດທະນາ: ມັນຈະຊ່ວຍໃຫ້ນັກພັດທະນາສາມາດທົດສອບແອັບພລິເຄຊັນໄດ້ຢ່າງອັດຕະໂນມັດ, ເຮັດໃຫ້ຂັ້ນຕອນການສ້າງຊອບແວວ່ອງໄວກວ່າເກົ່າ.
ຜູ້ຊ່ວຍສ່ວນຕົວທີ່ສະຫຼາດ: ໃນອະນາຄົດ, GUI-Owl ອາດຈະກາຍເປັນຜູ້ຊ່ວຍສ່ວນຕົວທີ່ສາມາດປະຕິບັດຄຳສັ່ງໃຫ້ກັບເຈົ້າໄດ້ໂດຍກົງເທິງໜ້າຈໍຄອມພິວເຕີ.

ເປັນຫຍັງການເປັນ Open-Source ຈຶ່ງສຳຄັນ?

ການເປີດໃຫ້ໂມເດວເປັນ Open-Source ໝາຍຄວາມວ່າທຸກຄົນສາມາດເຂົ້າເຖິງ, ສຶກສາ, ແລະນຳມັນໄປພັດທະນາຕໍ່ຍອດໄດ້ຢ່າງເສລີ. ສິ່ງນີ້ຈະຊ່ວຍສົ່ງເສີມການສ້າງນະວັດຕະກຳ ແລະເປີດໂອກາດໃຫ້ກັບນັກພັດທະນາທົ່ວໂລກສາມາດຮ່ວມກັນສ້າງອະນາຄົດຂອງ AI ໃຫ້ດີຂຶ້ນ.

GUI-Owl ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ໂມເດວໃໝ່, ແຕ່ມັນແມ່ນບາດກ້າວສຳຄັນທີ່ຈະເຊື່ອມໂຍງ AI ເຂົ້າກັບໂລກດີຈີຕອລຂອງເຮົາ, ເຮັດໃຫ້ມັນມີຄວາມສາມາດແລະເປັນປະໂຫຍດຢ່າງທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ.

ທ່ານຄິດວ່າ GUI-Owl ຈະເຂົ້າມາປ່ຽນແປງການເຮັດວຽກປະຈຳວັນຂອງທ່ານແນວໃດແດ່? ມາແບ່ງປັນຄວາມຄິດເຫັນກັນໄດ້ເລີຍ!

Original conent
https://technewslao.blogspot.com/2025/08/gui-owl-ai-agent-open-source.html

Tags
#ບົດຄວາມພາສາລາວ #ເອໄອ #ຂ່າວດ່ວນ #ຂ່າວໄອທີ

26/08/2025

ໃນໂລກຂອງ #ການພັດທະນາຊອບແວ, ການສ້າງ ໄດ້ກາຍເປັນຫົວຂໍ້ທີ່ຮ້ອນແຮງ. ແຕ່ທ່ານເຄີຍສົງໄສບໍ່ວ່າ ເປັນຫຍັງນັກພັດທະນາທົ່ວໄປຈຶ່ງຍັງບໍ່ສາມາດສ້າງ AI ທີ່ຊັບຊ້ອນຂຶ້ນມາເອງໄດ້? ເຖິງແມ່ນຈະມີທັກສະການຂຽນໂຄດທີ່ດີ, ແຕ່ການສ້າງ AI ໂດຍສະເພາະ AI ທີ່ຮຽນຮູ້ເອງ (Machine Learning) ຕ້ອງການອົງປະກອບພິເສດຫຼາຍຢ່າງທີ່ນັກພັດທະນາສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ມີ.

1. ສາເຫດທີ່ນັກພັດທະນາທົ່ວໄປບໍ່ມີຂໍ້ມູນຈຳນວນມະຫາສານແລະມີຄຸນນະພາບສູງ

ຄືກັບເດັກນ້ອຍທີ່ຮຽນຮູ້ຈາກການສັງເກດໂລກອ້ອມຂ້າງ, AI ກໍຕ້ອງການຂໍ້ມູນເພື່ອຮຽນຮູ້. ຖ້າບໍ່ມີຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ, ມີຄວາມຫຼາກຫຼາຍ, ແລະພຽງພໍ, ໂມເດລ AI ກໍຈະບໍ່ສາມາດຮຽນຮູ້ຮູບແບບຕ່າງໆໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ. ຂໍ້ມູນນີ້ມັກຈະຕ້ອງຖືກຈັດລະບຽບແລະຕິດປ້າຍ (labeled) ຢ່າງລະອຽດ, ເຊິ່ງເປັນຂະບວນການທີ່ໃຊ້ເວລາແລະຊັບພະຍາກອນຫຼາຍ. ບໍລິສັດໃຫຍ່ໆເຊັ່ນ Google ຫຼື OpenAI ໃຊ້ຂໍ້ມູນຈຳນວນມະຫາສານທີ່ເກັບມາຕະຫຼອດຫຼາຍປີເພື່ອຝຶກຝົນໂມເດລຂອງພວກເຂົາ, ສິ່ງທີ່ນັກພັດທະນາທົ່ວໄປບໍ່ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້.
2. ສາເຫດທີ່ນັກພັດທະນາທົ່ວໄປຂາດຄວາມຮູ້ດ້ານຄະນິດສາດແລະສະຖິຕິທີ່ເລິກເຊິ່ງ

ການພັດທະນາ AI ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການຂຽນໂປຣແກຣມ. ມັນຕ້ອງການຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບ ຄະນິດສາດທີ່ຊັບຊ້ອນ, ໂດຍສະເພາະ ພຶດຊະຄະນິດເສັ້ນຊື່ (Linear Algebra), ແຄນຄູລັສ (Calculus), ແລະ ຄວາມໜ້າຈະເປັນແລະສະຖິຕິ (Probability and Statistics). ຄວາມຮູ້ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນເຄື່ອງມືພື້ນຖານໃນການສ້າງ, ປັບປຸງ, ແລະວິເຄາະໂມເດລ AI. ນັກພັດທະນາທົ່ວໄປອາດມີຄວາມຮູ້ພື້ນຖານ, ແຕ່ການນຳໃຊ້ຄວາມຮູ້ເຫຼົ່ານີ້ໃນລະດັບສູງເພື່ອສ້າງໂມເດລທີ່ຊັບຊ້ອນແມ່ນສິ່ງທີ່ຕ້ອງການຄວາມຊ່ຽວຊານສະເພາະດ້ານ.
3. ສາເຫດທີ່ນັກພັດທະນາທົ່ວໄປບໍ່ມີຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີທີ່ໜັກໜ່ວງ

ທ່ານເຄີຍລອງຂຽນໂປຣແກຣມທີ່ຕ້ອງການການປະມວນຜົນໜັກໆໃນຄອມພິວເຕີສ່ວນຕົວບໍ? ການຝຶກຝົນໂມເດລ AI ໂດຍສະເພາະໂມເດລຂະໜາດໃຫຍ່ (Large Language Models) ຕ້ອງໃຊ້ພະລັງງານຄອມພິວເຕີມະຫາສານ, ໂດຍສະເພາະ GPU (Graphics Processing Unit). ຄອມພິວເຕີທຳມະດາບໍ່ມີພະລັງງານພຽງພໍທີ່ຈະຈັດການກັບການຄຳນວນທີ່ສັບສົນແລະໃຊ້ເວລາຫຼາຍຊົ່ວໂມງ, ມື້, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງເດືອນ. ບໍລິສັດໃຫຍ່ໆໃຊ້ສູນຂໍ້ມູນທີ່ມີ GPU ຈຳນວນຫຼາຍເພື່ອເຮັດວຽກເຫຼົ່ານີ້.
4. ສາເຫດທີ່ນັກພັດທະນາທົ່ວໄປຂາດທັກສະການພັດທະນາໂມເດລແລະການຄົ້ນຄວ້າ

ການສ້າງ AI ບໍ່ໄດ້ໝາຍເຖິງການຂຽນໂຄດສຳລັບໂປຣແກຣມທີ່ເຮັດວຽກຕາມຄຳສັ່ງທີ່ກຳນົດໄວ້. ມັນເປັນການສ້າງລະບົບທີ່ສາມາດຮຽນຮູ້ແລະຕັດສິນໃຈເອງໄດ້. ນັກພັດທະນາ AI ມືອາຊີບຕ້ອງມີຄວາມສາມາດໃນການ ສ້າງ, ປັບແຕ່ງ, ແລະທົດສອບໂມເດລ, ເຂົ້າໃຈວ່າໂມເດລຕ່າງໆເຮັດວຽກແນວໃດ, ແລະສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາຕ່າງໆທີ່ເກີດຂຶ້ນ. ນອກຈາກນີ້, ພວກເຂົາຍັງຕ້ອງຕິດຕາມການຄົ້ນຄວ້າໃໝ່ໆໃນຂົງເຂດນີ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ເວົ້າໂດຍສັງລວມ, ການສ້າງ AI ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການຂຽນໂຄດ, ມັນເປັນການປະສົມປະສານຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ຄະນິດສາດ, ສະຖິຕິ, ແລະວິສະວະກຳທີ່ຕ້ອງໃຊ້ຊັບພະຍາກອນທັງຂໍ້ມູນແລະຄອມພິວເຕີທີ່ບໍ່ທຳມະດາ. ດ້ວຍເຫດຜົນນີ້, ການພັດທະນາ AI ຈຶ່ງຍັງຄົງເປັນພື້ນທີ່ຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີອົງປະກອບຄົບຖ້ວນເທົ່ານັ້ນ.

ສູດທ້າຍນີ້ຂອບໃຈທີ່ທ່ານອ່ານມາຮອດຈູດໆນີ້ ແລະ ທ່ານຄິດວ່າມັນແມ່ນແນວນີ້ແທ້ຫຼືບໍ ລອງປະກອບຄຳເຫັນນຳກັນ

Original content
https://technewslao.blogspot.com/2025/08/Why-Programmer-cannot-create-own-.html

Tags
#ບົດຄວາມພາສາລາວ #ເອໄອ #ຂ່າວດ່ວນ #ຂ່າວໄອທີ

iTalk

01/09/2025

01/09/2025

01/09/2025

01/09/2025

01/09/2025

29/08/2025

27/08/2025

26/08/2025

26/08/2025

26/08/2025

Address

Website

Alerts

Shortcuts

Share

Category