2025-05-22 Top Stories

2025-05-22 Hacker News Top Stories #

  1. Microsoft bị chỉ trích vì bắt buộc các nhà phát triển phải xem xét các PR chất lượng thấp do AI code assistant Copilot tạo ra.
  2. Google phát hành mô hình tạo video Veo 3, mô hình ảnh Imagen 4 và công cụ làm phim Flow, thúc đẩy sự đổi mới trong tạo phương tiện.
  3. Litestream nâng cấp hỗ trợ nhiều người ghi và khôi phục tại một thời điểm, tối ưu hóa sao lưu cơ sở dữ liệu SQLite và các tình huống multi-tenant.
  4. Google ra mắt mô hình AI ưu tiên thiết bị di động Gemma 3n, cho phép xử lý đa phương thức hiệu quả trên thiết bị.
  5. Signal mặc định chặn chụp ảnh màn hình thông qua tính năng “Screen Security”, ứng phó với rủi ro về quyền riêng tư của Microsoft Recall.
  6. Mistral AI mở mã nguồn mô hình Devstral, thể hiện hiệu suất vượt trội trong các bài kiểm tra điểm chuẩn mã, hỗ trợ xử lý mã nhạy cảm của doanh nghiệp.
  7. Dịch vụ đăng ký Google AI Ultra cung cấp các công cụ AI cao cấp và 30TB dung lượng lưu trữ, dành cho người dùng cao cấp với mức phí 249,99 đô la/tháng.
  8. Bộ chọn NSA biến âm thanh lưu lượng mạng, cung cấp một công cụ độc đáo cho chẩn đoán mạng và sáng tạo nghệ thuật.
  9. Thư viện ZLinq tối ưu hóa hiệu suất LINQ trên nền tảng .NET thông qua phân bổ bộ nhớ bằng không, hỗ trợ SIMD và gọi theo chuỗi.
  10. Animated Factorization trực quan hóa động việc phân tích thừa số số, hỗ trợ hiểu các khái niệm toán học và tối ưu hóa tương tác.

Watching AI drive Microsoft employees insane #

https://old.reddit.com/r/ExperiencedDevs/comments/1krttqo/my_new_hobby_watching_ai_slowly_drive_microsoft/

GitHub/Microsoft gần đây đã công khai bản xem trước của Copilot intelligent agent, tính năng này đã bắt đầu tự động gửi PR (Pull Request) trong kho lưu trữ .NET runtime, nhưng hiệu quả rất đáng lo ngại. Mặc dù tác giả tự biết không nên hả hê, nhưng vẫn không khỏi chế giễu những trường hợp đầy lỗ hổng này (kèm theo 4 liên kết PR có vấn đề), thậm chí còn nói “Nếu đây là tương lai của ngành, tôi muốn xuống xe trước”.

Tác giả đặc biệt nhấn mạnh:

  1. Đồng cảm với các nhân viên Microsoft bị buộc phải xem xét các PR này, cho rằng họ có thể chỉ đang cố gắng đối phó do áp lực từ cấp trên “áp dụng Copilot toàn diện”;
  2. Làm rõ rằng sự chế giễu của mình nhắm vào ban quản lý Microsoft đang thổi phồng AI, chứ không phải các nhà phát triển cơ sở;
  3. Kêu gọi cư dân mạng kiềm chế, không quấy rối các nhà phát triển hoặc spam meme dưới các PR này.

HN | Nóng: 913 điểm | 486 bình luận | Tác giả: laiysb | 14 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44050152

  • Trợ lý mã AI có thể mắc các lỗi sơ đẳng, đòi hỏi sự can thiệp và phản hồi đáng kể từ con người.
  • Trợ lý mã không thể thay thế hoàn toàn các nhà phát triển con người, đặc biệt là trong việc hiểu ngữ cảnh và logic của mã.
  • Trợ lý mã có thể tạo ra một lượng lớn mã vô dụng, đòi hỏi con người phải sàng lọc và tối ưu hóa.
  • Việc sử dụng trợ lý mã có thể dẫn đến giảm hiệu quả phát triển, đặc biệt là trong giai đoạn đầu.
  • Trợ lý mã có thể thay thế một số công việc lập trình cấp thấp, nhưng công việc lập trình cấp cao vẫn cần các nhà phát triển con người.
  • Sự phát triển của trợ lý mã có thể dẫn đến những thay đổi và tối ưu hóa trong một số quy trình làm việc lập trình truyền thống.
  • Trợ lý mã có thể trở thành một công cụ quan trọng trong công việc lập trình trong tương lai, nhưng cần được cải tiến và hoàn thiện hơn nữa.

Veo 3 and Imagen 4, and a new tool for filmmaking called Flow #

https://blog.google/technology/ai/generative-media-models-io-2025/

Bài viết này giới thiệu các mô hình tạo phương tiện mới nhất của Google, bao gồm Veo 3 và Imagen 4, cũng như một công cụ làm phim mới là Flow. Các mô hình này có thể tạo ra những hình ảnh, video và âm nhạc tuyệt đẹp, trao quyền cho các nghệ sĩ biến tầm nhìn sáng tạo của họ thành hiện thực. Veo 3 là mô hình tạo video mới nhất, không chỉ cải thiện chất lượng hình ảnh mà còn có thể tạo ra video có âm thanh, chẳng hạn như tiếng ồn xung quanh, hội thoại, v.v. Mô hình này cũng có thể hiểu các gợi ý bằng văn bản và hình ảnh, cho phép đồng bộ hóa môi chính xác và mô phỏng vật lý.

RftZbgL3hoj2DrxQft1cCx1zn5F.png

Mô hình Veo 2 cũng đã được cập nhật, bổ sung một số tính năng mới, bao gồm video tham chiếu công suất, điều khiển máy ảnh, outpaint và thêm/xóa đối tượng, v.v. Những tính năng này cho phép người sáng tạo kiểm soát tốt hơn quá trình sáng tạo video, thực hiện chuyển động máy ảnh và kiểm soát cảnh chính xác hơn. Công cụ Flow cho phép những người kể chuyện bằng hình ảnh sử dụng các mô hình tiên tiến nhất của Google DeepMind để tạo ra những bộ phim có nhân vật, cảnh và phong cách phức tạp.

Google hợp tác chặt chẽ với ngành công nghiệp sáng tạo để giúp định hình các mô hình và sản phẩm này, đảm bảo rằng người sáng tạo có thể sử dụng các công cụ này một cách có trách nhiệm. Việc ra mắt các mô hình Veo 3 và Imagen 4 đánh dấu một bước đột phá lớn trong lĩnh vực tạo phương tiện, trao cho người sáng tạo những công cụ và khả năng mới. Việc ra mắt các mô hình và công cụ này cũng cho thấy sự đổi mới và đầu tư liên tục của Google trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và tạo phương tiện.

HN | Nóng: 782 điểm | 498 bình luận | Tác giả: youssefarizk | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44044043

  • Các video trình diễn của Veo 3 và Imagen 4 thật đáng kinh ngạc, cho thấy những tiến bộ vượt bậc của AI trong việc tạo video và hình ảnh.
  • AI đã có thể tạo ra các video và hình ảnh cực kỳ chân thực, thậm chí có thể bắt chước lời nói và biểu cảm của con người.
  • Công nghệ này có thể thay đổi ngành công nghiệp sản xuất phim và video, cho phép một người tạo ra các video chất lượng cao tại nhà.
  • Có những lo ngại rằng video và hình ảnh do AI tạo ra có thể bị lạm dụng, chẳng hạn như để tạo ra tin tức giả mạo hoặc thông tin sai lệch.
  • Sự xuất hiện của Veo 3 và Imagen 4 có thể đánh dấu một kỷ nguyên mới của công nghệ AI, mọi người cần phải suy nghĩ lại về cách sử dụng và kiểm soát công nghệ này.
  • Một số người cho rằng video và hình ảnh do AI tạo ra có thể thay thế sự sáng tạo và việc làm của con người.
  • Cũng có những người cho rằng công nghệ AI có thể giúp mọi người sáng tạo và thể hiện bản thân tốt hơn, mang lại những khả năng nghệ thuật và sáng tạo mới.
  • Một số người chỉ ra rằng video và hình ảnh do AI tạo ra có thể phải đối mặt với các vấn đề đạo đức và luân lý, chẳng hạn như làm thế nào để bảo vệ quyền và lợi ích của tác giả gốc.
  • Các video trình diễn của Veo 3 và Imagen 4 cũng đã gây ra các cuộc thảo luận và suy nghĩ về tốc độ phát triển và tác động tiềm tàng của công nghệ AI.

Litestream: Revamped #

https://fly.io/blog/litestream-revamped/

Litestream là một công cụ mã nguồn mở, được thiết kế để cho phép các nhà phát triển chạy các ứng dụng full-stack trên cơ sở dữ liệu SQLite và đạt được khả năng phục hồi đáng tin cậy bằng cách truyền trực tuyến các bản cập nhật cơ sở dữ liệu vào bộ nhớ đối tượng. Tác giả của công cụ này, Ben Johnson, cho biết Litestream ra đời để giải quyết vấn đề cần công việc quản trị hệ thống (sysadmin) trong thiết kế cơ sở dữ liệu n-tier truyền thống. Với Litestream, các nhà phát triển có thể chạy ứng dụng trên SQLite mà không cần lo lắng về việc mất dữ liệu.

Litestream hoạt động bằng cách chạy cùng với ứng dụng SQLite, tiếp quản quy trình kiểm tra điểm WAL và truyền trực tuyến các bản cập nhật cơ sở dữ liệu vào bộ nhớ đối tượng tương thích S3. Nếu máy chủ gặp sự cố, toàn bộ cơ sở dữ liệu có thể được khôi phục sang một máy chủ khác. Litestream cũng hỗ trợ khôi phục đến một thời điểm bất kỳ (point-in-time recovery), tức là có thể khôi phục cơ sở dữ liệu về bất kỳ thời điểm nào.

Để cải thiện hiệu suất của Litestream, tác giả đã giới thiệu khái niệm LiteFS, một hệ thống tệp dựa trên giao dịch, có thể thực hiện sao chép đọc và chuyển đổi dự phòng. Tuy nhiên, LiteFS yêu cầu người dùng phải hiểu các kiến thức như Consul, trong khi Litestream đơn giản và dễ sử dụng hơn. Do đó, tác giả đã quyết định áp dụng một số tính năng của LiteFS vào Litestream, chẳng hạn như khôi phục đến một thời điểm bất kỳ và sao chép đọc nhẹ.

Các tính năng mới của Litestream bao gồm khôi phục đến một thời điểm bất kỳ nhanh chóng và sao chép đọc nhẹ. Khôi phục đến một thời điểm bất kỳ nhanh chóng được thực hiện bằng cách sử dụng định dạng tệp LTX, định dạng tệp LTX có thể ghi lại các thay đổi trang trong phạm vi giao dịch và hỗ trợ hợp nhất và nén. Sao chép đọc nhẹ được thực hiện bằng cách sử dụng VFS (Virtual File System - Hệ thống tệp ảo), VFS cho phép Litestream đọc và lưu trữ trực tiếp các trang từ bộ nhớ đối tượng tương thích S3.

Tác giả của Litestream cho biết, Litestream hoàn toàn là mã nguồn mở và không phụ thuộc vào bất kỳ nhà cung cấp dịch vụ đám mây cụ thể nào. Các nhà phát triển có thể sử dụng Litestream ở bất kỳ đâu và có thể áp dụng nó vào một lượng lớn các tình huống sao chép cơ sở dữ liệu. Nói chung, Litestream là một công cụ mạnh mẽ, có thể giúp các nhà phát triển chạy các ứng dụng full-stack trên SQLite và đạt được khả năng phục hồi dữ liệu và sao chép đọc đáng tin cậy.

HN | Nóng: 432 điểm | 88 bình luận | Tác giả: usrme | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44045292

  • Phiên bản mới của Litestream giải quyết nhiều vấn đề ghi, hỗ trợ thêm mới cơ sở dữ liệu một cách động và có thể khôi phục về bất kỳ thời điểm nào.
  • Phiên bản mới của Litestream hỗ trợ sử dụng S3 làm bộ nhớ sao lưu, tận dụng tính năng ghi có điều kiện của S3 để xử lý nhiều người ghi.
  • Một số người dùng đã sử dụng Litestream trong môi trường production và cảm thấy hài lòng với hiệu suất và độ tin cậy của nó.
  • Phiên bản mới của Litestream có thể hỗ trợ các tình huống multi-tenant, mỗi người dùng có thể sở hữu cơ sở dữ liệu riêng và có thể khôi phục về bất kỳ thời điểm nào.
  • Một số người dùng cảm thấy không hài lòng với việc cấu hình của Litestream là tĩnh, mong muốn có thể thêm mới cơ sở dữ liệu một cách động.
  • Phiên bản mới của Litestream hỗ trợ sử dụng lớp FUSE làm lớp sao chép đọc, có thể cải thiện hiệu suất đọc.
  • Một số người dùng cảm thấy không hài lòng với tài liệu và trải nghiệm nhà phát triển của Litestream, mong muốn có thể cải thiện.
  • Phiên bản mới của Litestream có thể hỗ trợ checkpoint tự động và sao lưu WAL, nâng cao tính bảo mật dữ liệu.

Gemma 3n preview: Mobile-first AI #

https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n/

Ra mắt bản xem trước Gemma 3n: AI hiệu quả, ưu tiên thiết bị di động Gemma 3n là một mô hình AI hiệu quả, ưu tiên thiết bị di động, được thiết kế để cung cấp cho các nhà phát triển hiệu suất tốt hơn và mức sử dụng bộ nhớ thấp hơn. Mô hình này là phiên bản kế nhiệm của Gemma 3 và Gemma 3 QAT, áp dụng một kiến trúc mới, hiện đại nhất, có thể chạy trên các thiết bị di động và hỗ trợ nhiều ứng dụng, bao gồm Gemini Nano.

Các tính năng của Gemma 3n bao gồm:

  • Hiệu suất và hiệu quả thiết bị được tối ưu hóa: Gemma 3n phản hồi nhanh hơn, chất lượng tốt hơn và chiếm ít bộ nhớ hơn trên các thiết bị di động.
  • Tính linh hoạt: Gemma 3n bao gồm một mô hình chính 4B và một mô hình con 2B, có thể cân bằng động giữa hiệu suất và chất lượng.
  • Quyền riêng tư và hỗ trợ ngoại tuyến: Gemma 3n hỗ trợ thực thi cục bộ, có thể chạy mà không cần kết nối internet và tôn trọng quyền riêng tư của người dùng.
  • Mở rộng khả năng hiểu đa phương thức: Gemma 3n có thể hiểu và xử lý nhiều loại đầu vào, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.

Các tình huống ứng dụng của Gemma 3n bao gồm:

  • Xây dựng các ứng dụng tương tác, thời gian thực, có thể hiểu và phản hồi các tín hiệu thị giác và thính giác trong môi trường người dùng.
  • Phát triển các ứng dụng tạo và hiểu văn bản chuyên sâu hơn, sử dụng kết hợp các đầu vào âm thanh, hình ảnh, video và văn bản.
  • Tạo các ứng dụng trung tâm âm thanh nâng cao, bao gồm phiên âm giọng nói, dịch thuật và tương tác điều khiển bằng giọng nói theo thời gian thực.

Việc phát hành Gemma 3n đánh dấu một bước tiến quan trọng khác trong công nghệ AI, các nhà phát triển có thể dùng thử và tích hợp mô hình này thông qua Google AI Studio và Google AI Edge. Việc phát hành Gemma 3n cũng thể hiện cam kết của Google đối với việc phát triển AI có trách nhiệm, đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của công nghệ AI.

HN | Nóng: 428 điểm | 149 bình luận | Tác giả: meetpateltech | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44044199

  • Mô hình Gemma 3n chạy chậm trên các thiết bị di động, đặc biệt là trên các điện thoại cũ.
  • Hiệu năng của mô hình Gemma 3n khác nhau trên các điện thoại và bộ xử lý khác nhau, điện thoại mới và bộ xử lý cao cấp có thể đạt được hiệu năng tốt hơn.
  • Mô hình Gemma 3n có thể chạy cục bộ, không cần kết nối mạng, nhưng cần tải xuống mô hình và thực hiện các cài đặt khởi tạo.
  • Hiệu năng của mô hình Gemma 3n gần với Claude 3.7 Sonnet, thể hiện xuất sắc trong lĩnh vực chatbot.
  • Mô hình Gemma 3n hỗ trợ tăng tốc GPU, nhưng cần phần cứng và phần mềm hỗ trợ cụ thể.
  • Mô hình Gemma 3n có thể được sử dụng trong nhiều tình huống ứng dụng khác nhau, bao gồm nhận dạng hình ảnh, tạo văn bản và hệ thống đối thoại.
  • Mã và thư viện của mô hình Gemma 3n có thể được các nhà phát triển sử dụng trong các dự án và ứng dụng của riêng họ.
  • Hiệu năng và chức năng của mô hình Gemma 3n vẫn đang được cải thiện và tối ưu hóa liên tục.

By default, Signal doesn’t recall #

https://signal.org/blog/signal-doesnt-recall/

Signal Desktop hiện đã bao gồm một cài đặt “Bảo mật màn hình” mới, được thiết kế để ngăn máy tính Windows chụp ảnh màn hình các cuộc trò chuyện Signal. Cài đặt này được bật mặc định trên Windows 11. Signal triển khai tính năng này để bảo vệ tin nhắn Signal khỏi Microsoft Recall. Microsoft Recall là một tính năng có thể chụp ảnh màn hình các ứng dụng sau mỗi vài giây và lưu trữ chúng trong một cơ sở dữ liệu có thể tìm kiếm được.

Microsoft Recall lần đầu tiên được công bố vào ngày 20 tháng 5 năm 2024, nhưng do phản ứng dữ dội về các vấn đề bảo mật và quyền riêng tư, tính năng này đã nhanh chóng bị thu hồi. Tuy nhiên, Recall hiện đã quay trở lại và Signal đã sẵn sàng. Mặc dù Microsoft đã thực hiện nhiều điều chỉnh đối với Recall trong năm qua, nhưng tính năng này vẫn gây ra rủi ro cho các ứng dụng bảo vệ quyền riêng tư như Signal. Do đó, Signal đã bật cài đặt “Bảo mật màn hình” theo mặc định để bảo vệ tính bảo mật của Signal Desktop, mặc dù điều này có thể gây ra một số vấn đề về khả năng sử dụng.

Khi cài đặt “Bảo mật màn hình” được bật, người dùng sẽ không thể chụp ảnh màn hình Signal Desktop. Signal triển khai tính năng này bằng cách sử dụng cờ Quản lý quyền kỹ thuật số (DRM), điều này sẽ ngăn Recall hoặc các ứng dụng chụp ảnh màn hình khác chụp nội dung của Signal. Signal cho biết việc triển khai tính năng này là để bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật của người dùng, mặc dù điều này có thể ảnh hưởng đến một số trường hợp sử dụng ảnh chụp màn hình hợp pháp (chẳng hạn như phần mềm hỗ trợ).

Signal cũng cho biết rằng thiết kế của Microsoft Recall có những thiếu sót, không cung cấp đủ các tùy chọn cài đặt để các nhà phát triển ứng dụng bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Signal hy vọng rằng các hệ thống AI trong tương lai sẽ xem xét nhiều hơn đến các vấn đề về quyền riêng tư và bảo mật, thay vì chỉ theo đuổi chức năng và dữ liệu. Signal cho biết, với tư cách là một tổ chức phi lợi nhuận, họ sẽ tiếp tục cam kết bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật của người dùng, đồng thời hy vọng các công ty khác cũng đưa ra cam kết tương tự.

HN | Nóng: 412 điểm | 311 bình luận | Tác giả: feross | 8 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44053364

  • Hành vi của Microsoft ngày càng trở nên khó chấp nhận, ví dụ như OneDrive tự động bật, Edge tải nội dung không thể tắt, v.v.
  • Trải nghiệm sử dụng hệ thống Linux ngày càng tốt hơn, cập nhật không phá vỡ môi trường, cài đặt phần mềm cũng thuận tiện hơn.
  • Phần mềm của Microsoft hiện tại có cảm giác là chống lại người dùng, chứ không phải giúp đỡ người dùng.
  • Chức năng “thu hồi” của Signal tuy hữu ích, nhưng nếu kẻ tấn công có thể trực tiếp truy vấn cơ sở dữ liệu thu hồi, điều đó cho thấy họ đã có thể đọc tất cả tin nhắn Signal.
  • Chức năng “tin nhắn biến mất” của Signal chỉ áp dụng cho tin nhắn văn bản, bản ghi cuộc gọi thoại và video vẫn sẽ được lưu.
  • Sử dụng hệ thống Linux có thể tránh được các vấn đề như cập nhật bắt buộc và tải dữ liệu lên của Microsoft.
  • Các nhà phát triển của Signal nên nhận thức được tầm quan trọng của metadata và sự cần thiết của việc bảo mật, nhưng họ vẫn lưu giữ bản ghi cuộc gọi thoại và video.

Devstral #

https://mistral.ai/news/devstral

Công ty Mistral AI gần đây đã ra mắt một mô hình mã nguồn mở có tên là Devstral, được sử dụng để giải quyết các nhiệm vụ kỹ thuật phần mềm. Mô hình Devstral được phát triển bởi sự hợp tác giữa Mistral AI và All Hands AI, và đã đạt được kết quả xuất sắc trong bài kiểm tra chuẩn SWE-Bench Verified, vượt trội hơn tất cả các mô hình mã nguồn mở khác.

Mục tiêu thiết kế của mô hình Devstral là giải quyết các vấn đề kỹ thuật phần mềm trong thế giới thực, chẳng hạn như ngữ cảnh hóa mã trong các cơ sở mã lớn, xác định mối quan hệ giữa các thành phần khác nhau và xác định các lỗi tinh vi trong các hàm phức tạp. Mô hình này có thể chạy trên các framework đại diện mã như OpenHands hoặc SWE-Agent để xác định giao diện giữa mô hình và các trường hợp thử nghiệm.

Trong bài kiểm tra chuẩn SWE-Bench Verified, mô hình Devstral đã đạt được 46.8%, vượt qua thành tích cao nhất trước đó của mô hình mã nguồn mở là 6%. Đồng thời, khi sử dụng cùng một framework thử nghiệm (OpenHands), mô hình Devstral cũng vượt trội hơn các mô hình lớn hơn khác, chẳng hạn như Deepseek-V3-0324 và Qwen3 232B-A22B.

Ưu điểm của mô hình Devstral nằm ở tính linh hoạt và thiết kế gọn nhẹ, cho phép nó chạy trên một RTX 4090 duy nhất hoặc Mac với RAM 32GB. Điều này làm cho nó rất phù hợp để triển khai cục bộ và sử dụng trên thiết bị. Đồng thời, mô hình Devstral cũng phù hợp để sử dụng trong môi trường doanh nghiệp với các cơ sở mã nhạy cảm, đặc biệt là những môi trường yêu cầu các yêu cầu nghiêm ngặt về bảo mật và tuân thủ.

Công ty Mistral AI đã mở mã nguồn mô hình Devstral theo giao thức Apache 2.0, cho phép cộng đồng sử dụng và tùy chỉnh miễn phí. Đồng thời, công ty cũng cung cấp giao diện API và dịch vụ tải xuống mô hình, người dùng có thể tự triển khai và sử dụng mô hình Devstral. Đối với các khách hàng doanh nghiệp cần tinh chỉnh hoặc tùy chỉnh trên các cơ sở mã riêng, Mistral AI cũng cung cấp các dịch vụ hỗ trợ chuyên biệt.

Trong tương lai, Mistral AI có kế hoạch tiếp tục phát triển và cải thiện mô hình Devstral, dự kiến sẽ ra mắt các mô hình mã hóa đại diện lớn hơn trong vài tuần tới. Đồng thời, công ty cũng hoan nghênh phản hồi và đề xuất của người dùng để cải thiện và tối ưu hóa hơn nữa mô hình Devstral.

HN | Nóng: 350 điểm | 74 bình luận | Tác giả: mfiguiere | 11 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44051733

  • Kích thước tệp của mô hình Devstral là 14GB, và khi chạy cần khoảng 15.4GB bộ nhớ.
  • Có người đề xuất sử dụng Goose làm phần mềm phát triển cục bộ.
  • Một số mô hình không hỗ trợ công cụ, hoặc hỗ trợ công cụ không hoàn thiện, dẫn đến trải nghiệm phát triển không tốt.
  • Có người hoài nghi về hiệu suất của mô hình, cho rằng có thể đã được tối ưu hóa thông qua các trường hợp kiểm thử cụ thể.
  • Mô hình Mistral thể hiện tốt trong một số bài kiểm tra chuẩn, nhưng có thể không phải vậy khi sử dụng thực tế.
  • Có người cho rằng hiệu suất của mô hình phụ thuộc vào dự án và ngôn ngữ cụ thể.
  • Giao thức Apache 2.0 là một yếu tố quan trọng trong phát triển mô hình, có thể giảm thiểu rủi ro pháp lý.
  • Có người cho rằng khi chọn mô hình, nên xem xét đến thỏa thuận cấp phép và các giới hạn sử dụng của nó.

Google AI Ultra #

https://blog.google/products/google-one/google-ai-ultra/

Bài viết này giới thiệu về việc ra mắt Google AI Ultra, một gói đăng ký AI mới cung cấp giới hạn sử dụng cao nhất và quyền truy cập vào các mô hình AI tiên tiến nhất và các tính năng nâng cao của Google. Gói này dành cho những người dùng cần mức truy cập AI cao nhất, bao gồm các nhà làm phim, nhà phát triển, chuyên gia sáng tạo, v.v.

Gói Google AI Ultra bao gồm một số tính năng nâng cao, chẳng hạn như Gemini, Flow, Whisk, NotebookLM, v.v. Gemini là ứng dụng AI của Google, cung cấp giới hạn sử dụng cao nhất và quyền truy cập vào các mô hình Deep Research, Veo 2 và Veo 3. Flow là một công cụ làm phim AI mới, cho phép người dùng tạo các đoạn phim và cảnh bằng các mô hình tiên tiến nhất của Google DeepMind. Whisk là một công cụ AI giúp người dùng nhanh chóng khám phá và trực quan hóa những ý tưởng mới. NotebookLM là một sổ tay AI, cung cấp giới hạn sử dụng cao nhất và các tính năng mô hình nâng cao.

Ngoài ra, gói Google AI Ultra còn bao gồm các lợi ích khác, chẳng hạn như 30 TB dung lượng lưu trữ, gói YouTube Premium và Project Mariner, v.v. Project Mariner là một nguyên mẫu nghiên cứu có thể giúp người dùng quản lý nhiều tác vụ. Gói YouTube Premium cho phép người dùng xem YouTube và YouTube Music không có quảng cáo, ngoại tuyến và phát trong nền.

Giá của gói Google AI Ultra là 249,99 đô la mỗi tháng và người dùng lần đầu có thể được giảm giá 50% trong ba tháng đầu tiên. Gói này hiện chỉ được ra mắt tại Hoa Kỳ và sẽ được ra mắt ở nhiều quốc gia hơn trong tương lai. Đồng thời, gói Google AI Pro cũng sẽ nhận được những lợi ích mới, chẳng hạn như chức năng làm phim AI và quyền truy cập sớm vào Gemini trong Chrome, v.v. Những lợi ích mới này sẽ được ra mắt đầu tiên tại Hoa Kỳ và sẽ được ra mắt ở nhiều quốc gia hơn trong tương lai.

HN | Nóng: 305 điểm | 322 bình luận | Tác giả: mfiguiere | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44044367

  • Mọi người hoài nghi về chiến lược định giá của các công ty AI, cho rằng chi phí cao có thể cản trở sự phát triển của họ.
  • Các công ty AI có thể cố gắng tính các mức giá khác nhau bằng cách phân biệt người dùng thương mại và cá nhân, nhưng điều này có thể dẫn đến các vấn đề về tính công bằng.
  • Một số người tin rằng các công ty AI nên cung cấp các phương án định giá linh hoạt hơn, chẳng hạn như thanh toán theo mức sử dụng, thay vì phí hàng tháng cố định.
  • Dữ liệu huấn luyện mô hình AI có thể được sử dụng cho mục đích thương mại, điều này làm dấy lên lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.
  • Các dịch vụ AI cấp doanh nghiệp có thể yêu cầu các biện pháp bảo mật và tuân thủ mạnh mẽ hơn, điều này sẽ trở thành một điểm khác biệt quan trọng.
  • Sự phát triển của công nghệ AI có thể dẫn đến sự gián đoạn của các ngành công nghiệp truyền thống, và mọi người cần phải suy nghĩ lại về mô hình kinh doanh của họ.
  • Chi phí AI cao có thể khiến các doanh nghiệp nhỏ và nhà phát triển cá nhân không đủ khả năng chi trả, từ đó ảnh hưởng đến sự phát triển của toàn bộ hệ sinh thái AI.
  • Các công ty AI có thể cần tìm các mô hình kinh doanh mới, chẳng hạn như cung cấp dịch vụ chất lượng cao hơn hoặc trải nghiệm cá nhân hóa hơn, để chứng minh giá trị của họ.
  • Tốc độ phát triển của công nghệ AI rất nhanh, mọi người cần liên tục học hỏi và thích ứng với những thay đổi mới.

The NSA Selector #

https://github.com/wenzellabs/the_NSA_selector

Trang web này giới thiệu một module Eurorack có tên là NSA Selector (NSA selector). Module này có hai giao diện Ethernet và một giao diện đầu ra âm thanh, bất kỳ dữ liệu nào được truyền qua mạng sẽ được gửi đến giao diện đầu ra âm thanh. Nó không phải là một giao diện âm thanh truyền thống, mà là chuyển đổi trực tiếp dữ liệu mạng thành tín hiệu âm thanh.

Nguyên lý hoạt động của NSA Selector là chuyển tiếp dữ liệu mạng từ một giao diện Ethernet sang giao diện khác, đồng thời chuyển đổi dữ liệu thành tín hiệu âm thanh 4-bit 25MS/s. Quá trình chuyển đổi này sử dụng bộ điều biến delta-sigma, có thể chuyển đổi tệp WAV 16-bit 48kHz thành tệp NSA 4-bit 25MHz. Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi này sẽ dẫn đến suy giảm chất lượng âm thanh và có thể gây ra độ trễ và quá tải truyền tải mạng.

Trang web cũng cung cấp một số ví dụ về cách sử dụng NSA Selector, bao gồm sử dụng lệnh ping mạng để tạo một bộ tuần tự đơn giản, truyền tệp hình ảnh không nén thông qua máy chủ HTTP và sử dụng SSH để đăng nhập vào máy từ xa để tạo hiệu ứng trễ. Trang web cũng đề cập đến các tình huống sử dụng có thể khác, chẳng hạn như nghe lưu lượng mạng của trò chơi trực tuyến, phương tiện truyền thông xã hội và thiết bị IoT.

Thông số kỹ thuật của NSA Selector bao gồm: 3 giao diện Ethernet, bus MII 4-bit, DAC 4-bit và bộ lọc thông thấp. Kích thước của module là 4HP, mức tiêu thụ dòng điện là 12V 100mA, -12V 2mA. Trang web cũng cung cấp một video hướng dẫn về bộ dụng cụ lắp ráp và liên kết để mua module.

Nói chung, NSA Selector là một module Eurorack độc đáo, có thể chuyển đổi dữ liệu mạng thành tín hiệu âm thanh, cung cấp một cách mới để khám phá âm thanh hóa truyền tải mạng. Mặc dù nó có thể không phải là một giao diện âm thanh truyền thống, nhưng nó cung cấp một cách thú vị để nghe và thao tác dữ liệu mạng.

HN | Nóng: 293 điểm | 73 bình luận | Tác giả: anigbrowl | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44044459

  • Bộ chọn NSA là một công cụ chuyển đổi lưu lượng mạng thành đầu ra âm thanh, người dùng có thể chẩn đoán các vấn đề mạng thông qua âm thanh
  • Công cụ này có thể giúp người dùng xác định các loại lưu lượng mạng khác nhau, chẳng hạn như kiểm soát tốc độ TCP và mất gói tin
  • Lưu lượng mạng có thể được chuyển đổi thành tín hiệu âm thanh, người dùng có thể cảm nhận hoạt động mạng thông qua âm thanh
  • Công cụ này sử dụng các thành phần analog để tạo ra tín hiệu âm thanh, khiến nó khác với các phương pháp hoàn toàn kỹ thuật số
  • Các trang web và hoạt động mạng khác nhau sẽ tạo ra các tín hiệu âm thanh khác nhau, người dùng có thể xác định các lưu lượng mạng khác nhau thông qua âm thanh
  • Công cụ này có thể được sử dụng để chẩn đoán và gỡ lỗi mạng, giúp người dùng nhanh chóng xác định các vấn đề mạng
  • Nguyên tắc hoạt động của công cụ này tương tự như lệnh ping trong hệ thống SunOS cũ, có thể chẩn đoán các vấn đề mạng thông qua âm thanh
  • Người dùng có thể cảm nhận hoạt động mạng thông qua công cụ này, chẳng hạn như mất gói tin và kiểm soát tốc độ TCP
  • Công cụ này có thể được sử dụng cho mục đích giáo dục và nghiên cứu, giúp người dùng hiểu rõ hơn về các giao thức và lưu lượng mạng
  • Các nhà phát triển của công cụ này đã sử dụng các phương pháp sáng tạo để tạo ra tín hiệu âm thanh, khiến nó trở thành một công cụ thú vị và độc đáo

“ZLinq”, a Zero-Allocation LINQ Library for .NET #

https://neuecc.medium.com/zlinq-a-zero-allocation-linq-library-for-net-1bb0a3e5c749

ZLinq là một thư viện LINQ không cấp phát bộ nhớ cho nền tảng .NET. Nó đạt được việc không cấp phát bộ nhớ thông qua việc sử dụng struct và generic, bao gồm các mở rộng như LINQ to Span, LINQ to SIMD, LINQ to Tree, v.v. Mục tiêu của ZLinq là tạo ra một thư viện LINQ không cấp phát bộ nhớ thực tế, bao phủ tất cả các phương thức và quá tải trong .NET 10, đảm bảo 99% khả năng tương thích về hành vi và thực hiện các tối ưu hóa vượt xa việc giảm cấp phát đơn giản, bao gồm hỗ trợ SIMD.

Tác giả của ZLinq, Yoshifumi Kawai, có kinh nghiệm phong phú trong việc triển khai LINQ, bao gồm linq.js, UniRx và R3, v.v. Ông kết hợp những kinh nghiệm này và kiến thức liên quan đến việc không cấp phát bộ nhớ để tạo ra ZLinq. Hiệu suất của ZLinq tốt hơn thư viện chuẩn, đặc biệt là khi gọi các phương thức theo chuỗi. Điểm chuẩn của ZLinq cho thấy nó có thể vượt trội hơn thư viện chuẩn trong hầu hết các trường hợp.

Việc sử dụng ZLinq rất đơn giản, chỉ cần thêm một lệnh gọi AsValueEnumerable(). Nó cũng cung cấp một Source Generator để tự động thay thế các phương thức LINQ của thư viện chuẩn. Kiến trúc ValueEnumerable và tối ưu hóa của ZLinq là cốt lõi của nó, sử dụng ref struct và giao diện IValueEnumerator để đạt được việc không cấp phát bộ nhớ và hiệu suất cao. Phương thức TryGetNext của ZLinq là chìa khóa cho việc tối ưu hóa của nó, giảm số lần gọi phương thức và số lần giữ biến.

Tác giả của ZLinq cũng chia sẻ các chi tiết triển khai của nó, bao gồm định nghĩa của ValueEnumerable, triển khai phương thức Where và tối ưu hóa phương thức TryGetNext. Mục tiêu của ZLinq là trở thành một thư viện LINQ không cấp phát bộ nhớ thực tế, có thể vượt trội hơn thư viện chuẩn trong hầu hết các trường hợp. Hiệu suất, tính dễ sử dụng và tối ưu hóa của nó làm cho nó trở thành một thư viện đáng chú ý.

HN | Nóng: 254 điểm | 86 bình luận | Tác giả: cempaka | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44046578

  • Các tính năng mới trong .Net 10 có thể khiến thư viện ZLinq trở nên lỗi thời, nhưng trong ứng dụng thực tế, ZLinq vẫn có giá trị của nó.
  • Thư viện ZLinq có thể sử dụng LINQ mà không cần cấp phát bộ nhớ, giúp cải thiện hiệu suất.
  • Cú pháp đường (syntax sugar) của LINQ giúp mã dễ đọc và bảo trì hơn, nhưng cũng có thể gây ra các vấn đề về hiệu suất.
  • Các phương thức như map, select trong ngôn ngữ Ruby tương tự như LINQ, nhưng cú pháp đường của LINQ mạnh mẽ hơn.
  • Cú pháp truy vấn của LINQ có thể xử lý hai tình huống khác nhau: dữ liệu trong bộ nhớ và dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.
  • Mục đích ban đầu của việc thiết kế LINQ là để giải quyết vấn đề về sự thoải mái của các ngôn ngữ như Ruby, cung cấp một cách truy vấn dữ liệu thanh lịch hơn.
  • Cú pháp đường của LINQ có thể là một khiếm khuyết trong thiết kế, nhưng nó cũng cung cấp cơ hội tối ưu hóa cho trình biên dịch.

Animated Factorization (2012) #

http://www.datapointed.net/visualizations/math/factorization/animated-diagrams/

Phân tích thừa số động (Animated Factorization) sử dụng hình ảnh trực quan động để thể hiện rõ ràng quá trình phân tích thừa số của một số.

HN | Nóng: 223 điểm | 52 bình luận | Tác giả: miniBill | 10 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44051958

  • Có người mong muốn tạo ra một món đồ chơi kéo thả để trực quan hóa quá trình nhân và cộng số
  • Sử dụng đa giác không đều để biểu diễn số nguyên tố có thể dễ nhận biết hơn
  • Có người đề xuất sử dụng khai triển nhị phân để biểu diễn phân tích thừa số của số
  • Đồ họa trong Animated Factorization có thể được sử dụng để giúp hiểu một số khái niệm toán học, chẳng hạn như tam giác Sierpinski
  • Có người mong muốn có thể làm chậm tốc độ phát lại của hoạt ảnh để quan sát tốt hơn quá trình thay đổi số
  • Các bước nhảy giữa các số đôi khi rất lớn, cần hiểu rõ hơn về mối quan hệ nhân và cộng số
  • Các phương pháp để có được góc nhìn nhân bao gồm sử dụng logarit, phân tích thừa số nguyên tố và quan sát các mẫu số
  • Animated Factorization là một công cụ tốt, có thể giúp mọi người hiểu rõ hơn về các khái niệm toán học và mối quan hệ giữa các số