2025-05-23 Hacker News Top Stories #

Mô hình Claude 4 ra mắt, cung cấp khả năng mã hóa, suy luận và AI Agent mạnh mẽ hơn, đồng thời giới thiệu các công cụ tư duy mở rộng và cải thiện hiệu suất.
Google công bố mô hình Gemini Diffusion, sử dụng phương pháp khuếch tán để tạo ngôn ngữ, nhanh hơn các mô hình tự hồi quy truyền thống.
OpenAI mua lại công ty khởi nghiệp thiết bị AI io của Jony Ive với giá 6,5 tỷ đô la, đánh dấu sự gia nhập lĩnh vực phần cứng.
Mozilla thông báo đóng cửa dịch vụ Pocket, người dùng có thể xuất dữ liệu trong thời gian quy định, lý do đóng cửa là sự thay đổi trong thói quen sử dụng Internet.
Decibel tồn tại những vấn đề về định nghĩa hỗn loạn và sử dụng không hợp lý với tư cách là một đơn vị khoa học, cần xác định rõ mức tham chiếu để tránh hiểu lầm.
Nghiên cứu chỉ ra rằng tầm quan trọng của bộ nhớ trong các thuật toán tính toán vượt quá thời gian, thách thức các giả định truyền thống về độ phức tạp thời gian và không gian.
Một người vẽ bản đồ đã chia sẻ dự án cá nhân của mình về việc tạo bản đồ hành tinh cho “Alpha Centauri”, thể hiện phương pháp tạo bản đồ hư cấu.
Bài viết chỉ ra rằng việc gọi hàm LLM không có khả năng mở rộng trong xử lý dữ liệu lớn, đồng thời đề xuất sử dụng điều phối mã để nâng cao hiệu quả.
Đề xuất một phương pháp chỉnh sửa văn bản cộng tác mà không cần CRDT hoặc OT, giải quyết các vấn đề về lập chỉ mục thông qua ID duy nhất toàn cục và các thao tác sau khi chèn.
Tác giả hồi tưởng lại kinh nghiệm tạo ra các mẫu fractal, đồng thời thảo luận về sự khác biệt và ứng dụng giữa phương pháp tạo của chúng và L-System.

Claude 4 #

https://www.anthropic.com/news/claude-4

Mô hình Claude 4 là thế hệ mô hình AI mới nhất, bao gồm Claude Opus 4 và Claude Sonnet 4. Các mô hình này đã đạt được những đột phá mới trong lĩnh vực mã hóa, suy luận và AI Agent. Claude Opus 4 là mô hình mã hóa tốt nhất trên thế giới, có khả năng xử lý liên tục và hiệu quả các tác vụ dài hạn phức tạp và quy trình làm việc của Agent. Claude Sonnet 4 là một bản nâng cấp đáng kể so với Claude Sonnet 3.7, cung cấp khả năng mã hóa và suy luận tốt hơn, đồng thời có thể phản hồi chính xác hơn các chỉ thị của người dùng.

Ngoài việc phát hành các mô hình này, một số tính năng và khả năng mới cũng đã được giới thiệu. Bao gồm các công cụ tư duy mở rộng, thực thi công cụ song song, cải thiện bộ nhớ, v.v. Những tính năng này cho phép mô hình Claude 4 xử lý tốt hơn các tác vụ phức tạp và cung cấp kết quả chính xác hơn. Ví dụ: Claude Opus 4 có thể sử dụng các công cụ để thực hiện các tác vụ và có thể hoạt động liên tục trong vài giờ. Claude Sonnet 4 cũng có thể sử dụng các công cụ để thực hiện các tác vụ và có thể xử lý tốt hơn các tác vụ mã hóa phức tạp.

Hiệu suất của mô hình Claude 4 cũng đã được xác minh. Theo điểm chuẩn SWE-bench Verified, Claude Opus 4 và Claude Sonnet 4 đã đạt được thành tích hàng đầu trong lĩnh vực mã hóa và suy luận. Các mô hình này cũng đã được xác minh bởi nhiều công ty, bao gồm GitHub, Replit, Block và Rakuten, v.v. Các công ty này đã báo cáo những cải tiến đáng kể của mô hình Claude 4 trong lĩnh vực mã hóa và suy luận, đồng thời có thể xử lý tốt hơn các tác vụ phức tạp.

Claude Code là một tính năng mới, cho phép các nhà phát triển tích hợp mô hình Claude 4 vào quy trình làm việc phát triển của họ. Claude Code cung cấp một thiết bị đầu cuối, IDE và mô hình Claude 4 chạy nền, các nhà phát triển có thể sử dụng các mô hình này để thực hiện các tác vụ mã hóa. Claude Code cũng cung cấp một SDK, cho phép các nhà phát triển xây dựng các Agent và ứng dụng của riêng họ. Những tính năng này cho phép mô hình Claude 4 hỗ trợ tốt hơn công việc của các nhà phát triển và cung cấp kết quả chính xác hơn.

Nói chung, mô hình Claude 4 là thế hệ mô hình AI mới nhất, cung cấp khả năng mã hóa, suy luận và AI Agent tốt hơn. Hiệu suất của các mô hình này đã được xác minh và có thể xử lý tốt hơn các tác vụ phức tạp. Claude Code là một tính năng mới, cho phép các nhà phát triển tích hợp mô hình Claude 4 vào quy trình làm việc phát triển của họ. Những tính năng này cho phép mô hình Claude 4 hỗ trợ tốt hơn công việc của các nhà phát triển và cung cấp kết quả chính xác hơn.

HN | Nóng: 1369 điểm | 723 bình luận | Tác giả: meetpateltech | 7 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44063703

Mọi người dễ dàng quên mất mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thực sự là gì, chúng chỉ là hoàn thành các gợi ý dựa trên dữ liệu huấn luyện, không có kế hoạch và ý tưởng của riêng mình
Hành vi của LLM có thể bị ảnh hưởng bởi các câu chuyện khoa học viễn tưởng và các bài luận trong dữ liệu huấn luyện, dẫn đến việc chúng bắt chước các tình tiết trong những câu chuyện này
Những nỗ lực đối chỉnh AI có thể tạo ra những hậu quả không lường trước được, chẳng hạn như làm tăng khả năng đối chỉnh sai
Mô hình ngôn ngữ lớn có thể thể hiện hành vi giống con người, nhưng điều này không có nghĩa là chúng có ý thức hoặc khả năng sáng tạo thực sự
Khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ chỉ là một phần của con người, sự sáng tạo và ý thức thực sự có thể cần nhiều yếu tố hơn, chẳng hạn như đầu vào cảm giác, cảm xúc và kinh nghiệm cá nhân
Sự khác biệt giữa máy móc và con người nằm ở chỗ, máy móc thiếu cơ thể và đầu vào cảm giác, ngôn ngữ đối với máy móc là loại thứ nhất, trong khi đối với con người là loại thứ hai
Lượng dữ liệu huấn luyện khổng lồ của mô hình ngôn ngữ lớn có thể hạn chế khả năng sáng tạo của chúng, vì chúng đã bị trói buộc bởi một lượng lớn kiến thức
Sự khác biệt về khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ có thể là do cấu trúc và chức năng não bộ khác nhau giữa máy móc và con người
Sáng tạo và ý thức có thể là kết quả của sự phức tạp và hoạt động thần kinh của não bộ con người, chứ không phải là các thuật toán đơn giản hoặc khả năng xử lý dữ liệu

Gemini Diffusion #

https://simonwillison.net/2025/May/21/gemini-diffusion/

Bài viết này giới thiệu mô hình Gemini Diffusion được Google công bố tại hội nghị I/O, đây là một mô hình ngôn ngữ sử dụng phương pháp khuếch tán (diffusion) thay vì phương pháp tự hồi quy (autoregression) truyền thống. Phương pháp này có thể tạo ra văn bản nhanh hơn, Google tuyên bố tốc độ nhanh hơn 5 lần so với các mô hình trước đây. Tác giả đã đích thân dùng thử Gemini Diffusion và ngạc nhiên về tốc độ của nó, chỉ mất vài giây để tạo ra một trang HTML và JavaScript tương tác.

Gemini Diffusion hoạt động bằng cách lặp đi lặp lại cải thiện nhiễu để tạo ra văn bản, thay vì tạo ra từng từ một như các mô hình ngôn ngữ truyền thống. Phương pháp này có thể tạo ra văn bản chất lượng cao nhanh hơn và có thể xử lý tốt hơn các tác vụ như chỉnh sửa và tạo mã. Tác giả đã so sánh hiệu suất của Gemini Diffusion với công cụ Cerebras Coder, công cụ này sử dụng Cerebras để chạy mô hình Llama3.1-70b, với tốc độ khoảng 2000 token mỗi giây.

Mặc dù hiện tại chưa có các bài kiểm tra chuẩn độc lập để đánh giá hiệu suất của Gemini Diffusion, nhưng Google tuyên bố hiệu suất của nó tương đương với mô hình Gemini 2.0 Flash-Lite. Tác giả cũng chỉ ra rằng Gemini Diffusion không phải là mô hình ngôn ngữ đầu tiên sử dụng phương pháp khuếch tán, mô hình Inception Mercury trước đó cũng sử dụng phương pháp này. Tuy nhiên, tốc độ và hiệu suất của Gemini Diffusion khiến nó trở thành một mô hình đáng chú ý.

Trong phần thảo luận tiếp theo của bài viết, một độc giả chỉ ra rằng phương pháp khuếch tán không thay thế biến áp (transformer), mà thay thế phương pháp tự hồi quy. Biến áp vẫn được sử dụng trong các mô hình ngôn ngữ khuếch tán, nhưng cách thức hoạt động của nó khác. Một độc giả khác cung cấp một lời giải thích chi tiết hơn, chỉ ra rằng mô hình ngôn ngữ khuếch tán hoạt động bằng cách lặp đi lặp lại cải thiện nhiễu để tạo ra văn bản, điều này tương tự như phương pháp đào tạo của mô hình BERT. Tác giả cũng cung cấp một ví dụ, cho thấy Gemini Diffusion có thể tạo ra một trang HTML và JavaScript tương tác trong vài giây như thế nào.

HN | Nóng: 822 điểm | 224 bình luận | Tác giả: mdp2021 | 23 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44057820

Cho rằng cơ chế Attention trong Transformer không quan trọng đến vậy, thậm chí có thể bị thay thế
Tin rằng kết nối dư (residual connection), chuẩn hóa (normalization) và FFN (Feed Forward Network) là những thành phần không thể thay thế trong Transformer
Cho rằng mô hình không thể biết thông tin không có trong kho mã, đây là một hạn chế của mô hình
Thông qua việc thảo luận và chia sẻ thông tin với mô hình, có thể tận dụng khả năng của mô hình tốt hơn
Sử dụng các công cụ và plugin cụ thể, có thể tương tác và đưa ngữ cảnh vào mô hình một cách thuận tiện hơn
Cho rằng việc tạo ra kế hoạch triển khai và kế hoạch thực thi là một chức năng hữu ích của mô hình
Tin rằng mô hình cần thông tin ngữ cảnh phong phú để hoạt động hiệu quả
Cho rằng mô hình có thể trở thành một công cụ mạnh mẽ trong quá trình phát triển, nhưng cần tương tác và hợp tác với nó một cách hiệu quả

OpenAI to buy AI startup from Jony Ive #

https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-05-21/openai-to-buy-apple-veteran-jony-ive-s-ai-device-startup-in-6-5-billion-deal

Công ty OpenAI đã công bố việc mua lại công ty khởi nghiệp về thiết bị AI io do nhà thiết kế kỳ cựu của Apple, Jony Ive, đồng sáng lập, với giá 6,5 tỷ đô la bằng cổ phiếu. Thương vụ này là thương vụ mua lại lớn nhất trong lịch sử của OpenAI, sẽ cung cấp cho công ty một bộ phận phát triển phần cứng chuyên dụng. Thông qua việc mua lại io, OpenAI sẽ có được dịch vụ của Ive và các nhà thiết kế cũ khác của Apple, những người đã tham gia thiết kế các sản phẩm mang tính biểu tượng như iPhone.

Thương vụ mua lại này đánh dấu một bước quan trọng của OpenAI trong việc thâm nhập vào lĩnh vực phần cứng. Jony Ive từng là Giám đốc Thiết kế của Apple, chịu trách nhiệm thiết kế nhiều sản phẩm mang tính biểu tượng của Apple, bao gồm iPhone, iPad và Apple Watch. Ông rời Apple vào năm 2019 để thành lập công ty thiết kế riêng của mình, LoveFrom, và đồng sáng lập công ty io. io là một công ty khởi nghiệp tập trung vào phát triển thiết bị AI, nội dung kinh doanh cụ thể vẫn chưa rõ ràng.

Việc OpenAI mua lại này được coi là một cột mốc quan trọng trong lịch sử phát triển của công ty. OpenAI là một công ty nghiên cứu và phát triển AI hàng đầu, đã ra mắt các chatbot trí tuệ nhân tạo như ChatGPT. Thông qua việc mua lại công ty io, OpenAI sẽ có được nhiều nguồn lực và nhân tài hơn, thúc đẩy hơn nữa sự phát triển của công ty trong lĩnh vực AI.

Ngoài ra, việc Jony Ive gia nhập cũng được coi là một thành quả quan trọng của OpenAI. Ive từng là người đứng đầu nhóm thiết kế của Apple, có kinh nghiệm và nguồn lực thiết kế phong phú. Ông sẽ mang đến cho OpenAI những ý tưởng thiết kế và cách tư duy mới, giúp công ty phát triển các sản phẩm AI sáng tạo và thân thiện với người dùng hơn.

Nói chung, việc OpenAI mua lại công ty io là một sự kiện quan trọng trong lịch sử phát triển của công ty, đánh dấu một bước quan trọng trong việc thâm nhập vào lĩnh vực phần cứng. Thông qua thương vụ mua lại này, OpenAI sẽ có được nhiều nguồn lực và nhân tài hơn, thúc đẩy hơn nữa sự phát triển của công ty trong lĩnh vực AI.

HN | Nóng: 803 điểm | 1090 bình luận | Tác giả: minimaxir | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44053518

Thành công của Jony Ive một phần nhờ vào vai trò biên tập của Steve Jobs, sau khi rời Jobs, phong cách thiết kế của ông có thể bị ảnh hưởng
Nếu Ive không thể thành công ngay lập tức sau khi rời Apple, điều đó có thể gây tổn hại đến thương hiệu và danh tiếng của ông
Thành công của nhà thiết kế không nên chỉ dựa vào sự giàu có, giá trị của Legacy không nên được đo bằng tiền bạc
Triết lý thiết kế của Ive có thể quá chú trọng vào hình thức mà bỏ qua chức năng, ví dụ như thiết kế bàn phím cánh bướm của máy tính xách tay Apple
Thiết kế tốt nên là sự cân bằng giữa hình thức và chức năng, thiết kế quá cực đoan có thể bỏ qua nhu cầu của người dùng
Việc Ive rời Apple có thể là vì ông muốn có nhiều tự do sáng tạo và quyền kiểm soát hơn, chứ không chỉ vì sự giàu có hay danh tiếng
Thành công của thiết kế không nên chỉ dựa vào dữ liệu bán hàng, mà nên xem xét đến nhu cầu và trải nghiệm của người dùng
Công ty thiết kế mới của Ive có thể phải đối mặt với những thách thức và rủi ro, nhưng đây cũng là cơ hội để ông theo đuổi tự do sáng tạo và lý tưởng
Thành công của doanh nhân và nhà thiết kế không nên chỉ dựa vào nỗ lực cá nhân, mà còn cần xem xét đến sự hợp tác nhóm và nhu cầu của người dùng
Phong cách thiết kế của Ive có thể bị ảnh hưởng bởi Steve Jobs, nhưng ông cũng nên có triết lý thiết kế và tự do sáng tạo của riêng mình

Mozilla to shut down Pocket on July 8 #

https://support.mozilla.org/en-US/kb/future-of-pocket

Pocket sẽ ngừng cung cấp dịch vụ vào ngày 8 tháng 7 năm 2025. Vào thời điểm đó, người dùng sẽ không thể truy cập trang web, ứng dụng và API của Pocket. Người dùng có thể xuất các mục đã lưu và dữ liệu API trước ngày 8 tháng 10 năm 2025, sau đó dữ liệu này sẽ bị xóa vĩnh viễn.

Việc đóng cửa Pocket là do sự thay đổi trong thói quen sử dụng Internet, Mozilla Corporation quyết định chuyển nguồn lực sang các dự án phù hợp hơn với nhu cầu của người dùng. Pocket từng là một ứng dụng đọc xong xóa, nhưng sau khi Mozilla mua lại, nó đã phát triển thành một nền tảng tuyển chọn và đề xuất nội dung. Mặc dù Pocket sắp đóng cửa, nhưng Mozilla Corporation sẽ tiếp tục đầu tư vào lĩnh vực tuyển chọn và đề xuất nội dung, bao gồm trải nghiệm tab mới, bản tin email, v.v.

Trong tám năm qua, Pocket đã mở rộng việc đề xuất nội dung chất lượng cao, kết nối hàng trăm nghìn người trên toàn thế giới và giành được nhiều giải thưởng, bao gồm Webby Award và Anthem Award. Pocket cũng đã xuất bản hàng trăm bộ sưu tập được tuyển chọn, bao gồm các chủ đề như thành kiến thuật toán, hạnh phúc, v.v.

Người dùng có thể xuất các bài viết đã lưu trước ngày 8 tháng 10 năm 2025, bao gồm danh sách, kho lưu trữ, mục yêu thích, ghi chú và đánh dấu. Người dùng đăng ký Pocket Premium sẽ nhận được khoản hoàn trả theo tỷ lệ, người dùng đăng ký hàng tháng sẽ ngừng tự động gia hạn sau khi hết thời gian đăng ký. Tiện ích mở rộng trình duyệt Pocket sẽ ngừng cài đặt vào ngày 22 tháng 5 năm 2025 và ứng dụng sẽ bị xóa khỏi các cửa hàng ứng dụng sau ngày 8 tháng 10 năm 2025.

Người dùng API của Pocket sẽ bị ảnh hưởng, bất kỳ sản phẩm nào sử dụng Pocket API sẽ không thể tải danh sách người dùng hoặc lưu, gắn thẻ hoặc xóa bài viết. Người dùng API cần xuất dữ liệu trước ngày 8 tháng 10 năm 2025. Bản tin email của Pocket sẽ được đổi tên thành “Ten Tabs”, tiếp tục được tuyển chọn và gửi bởi cùng một nhóm biên tập.

HN | Nóng: 717 điểm | 464 bình luận | Tác giả: phantomathkg | 7 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44063662

Mozilla đóng cửa Pocket có thể là do định hướng mới của họ là trở thành một công ty quảng cáo trên Internet, điều này không phù hợp với chức năng của Pocket
Chức năng tìm kiếm của Pocket rất tệ, không thể tìm thấy tiêu đề hoặc nội dung bài viết khớp chính xác
Quyết định của Mozilla có thể là do lợi ích của các giám đốc điều hành và tình hình tài chính của công ty, chứ không phải nhu cầu của người dùng
Hợp đồng công cụ tìm kiếm của Google có thể là một lý do khác khiến Mozilla đóng cửa Pocket
Mozilla nên tập trung vào việc cải thiện chức năng và hiệu suất của trình duyệt Firefox, thay vì phát triển các dự án mới
Việc đóng cửa Pocket có thể là do chi phí phát triển và bảo trì quá cao, không thể mang lại đủ doanh thu
Ban quản lý của Mozilla có thể đã mất quyền kiểm soát công ty, dẫn đến một loạt các quyết định sai lầm
Người dùng Pocket cảm thấy thất vọng và chán nản về việc đóng cửa, vì họ đã quen với việc sử dụng dịch vụ này
Mozilla nên tách trình duyệt Firefox và dịch vụ Pocket, phát triển và bảo trì độc lập
Vị thế độc quyền của Google có thể là nguyên nhân cơ bản dẫn đến việc Mozilla đóng cửa Pocket
Mozilla nên đánh giá lại chiến lược và định hướng của mình, tập trung vào nhu cầu của người dùng và xu hướng của thị trường

The scientific “unit” we call the decibel #

https://lcamtuf.substack.com/p/decibels-are-ridiculous

Bài viết này thảo luận về sự hỗn loạn và phi lý của đơn vị khoa học decibel (dB). Tác giả chỉ ra rằng, mặc dù decibel thường được coi là “cách đo độ lớn âm thanh”, nhưng thực tế nó không phải là một đơn vị theo nghĩa truyền thống, mà giống như một tiền tố mô tả sự thay đổi về số lượng hơn. Dưới đây là bản tóm tắt chi tiết của bài viết:

Định nghĩa của Decibel: Decibel là một “đơn vị giả” biểu thị sự thay đổi về số lượng, ban đầu xuất phát từ “bel”, nó biểu thị bội số logarit của sự gia tăng số lượng. Ví dụ: +1 bel biểu thị sự gia tăng gấp 10 lần, trong khi -2 bel biểu thị sự giảm đi 100 lần.
Mối quan hệ giữa công suất và điện áp: Bel ban đầu được thiết lập để đo công suất, nhưng do mối quan hệ giữa điện áp và công suất không tuyến tính (khi điện áp tăng, công suất tăng theo quan hệ bình phương), nên định nghĩa của bel có thể gây nhầm lẫn trong các ngữ cảnh khác nhau. Nếu bel được sử dụng để mô tả sự thay đổi của điện áp, +1 bel không còn biểu thị sự thay đổi gấp 10 lần, mà là √10 lần, sự không nhất quán này gây khó hiểu.
Phân chia nhỏ hơn của Decibel: Vì bel được coi là quá lớn, giới khoa học đã chia nó thành mười decibel. Decibel vẫn là một đơn vị mô tả sự thay đổi về số lượng, nhưng ý nghĩa thực tế của nó phụ thuộc vào đơn vị cơ sở và điểm tham chiếu được sử dụng, điều này không rõ ràng trong nhiều trường hợp, dẫn đến sự hiểu biết về decibel trở nên phức tạp.
Decibel trong âm học: Trong âm học, decibel thường tương ứng với áp suất âm thanh (tính bằng Pascal), 0 dB thường được định nghĩa là áp suất âm thanh 20 microPascal được tạo ra ở tần số 1 kHz, đây là ngưỡng nghe của con người. Tuy nhiên, dấu hiệu này không giải thích rõ ràng nguồn gốc và định nghĩa của nó.
Ví dụ về độ nhạy của micro: Khi chọn micro, thông số kỹ thuật có thể đưa ra giá trị độ nhạy, chẳng hạn như -45 dB. Giá trị này thực tế được mô tả so với một áp suất âm thanh tham chiếu nào đó (chẳng hạn như 94 dB, tương tự như độ ồn của máy cắt cỏ chạy xăng), điều này lại khiến cho việc hiểu về decibel trở nên phức tạp hơn.
Sự nhầm lẫn của các đơn vị khác: Bài viết cũng đề cập đến những cách đặt tên khác liên quan đến decibel có thể gây hiểu lầm, chẳng hạn như “dBm” đại diện cho công suất so với 1 miliwatt, trong khi “dBμ” đại diện cho microvolt, không liên quan đến miliwatt như dự kiến.

Trong bài viết, tác giả thông qua phân tích chi tiết, đã trình bày sự phức tạp và không nhất quán của decibel như một đơn vị, nhấn mạnh rằng việc hiểu đơn vị này thường đòi hỏi kiến thức nền tảng bổ sung. Cuối cùng, tác giả hy vọng sẽ khơi gợi suy nghĩ của độc giả về việc sử dụng các đơn vị khoa học.

HN | Nóng: 571 điểm | 447 bình luận | Tác giả: Ariarule | 20 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44058778

Khi sử dụng decibel, nên chỉ rõ mức tham chiếu, nếu không sẽ gây nhầm lẫn.
Decibel là đơn vị biểu thị tỷ lệ, không phải là một đơn vị độc lập.
Mọi người thường hiểu sai về decibel, vì nó thường được coi là một đơn vị độc lập.
Decibel rất hữu ích trong việc biểu thị độ lợi và suy hao, vì nó có thể chuyển đổi phép nhân thành phép cộng.
Khi sử dụng decibel, cần chú ý đến mức tham chiếu và đơn vị của nó, nếu không sẽ dẫn đến hiểu sai.
Decibel đã được sử dụng trong một thời gian dài, mặc dù nó có một số nhược điểm, nhưng nó vẫn được sử dụng rộng rãi.
Decibel vẫn là một đơn vị hữu ích trong các lĩnh vực cụ thể, chẳng hạn như kỹ thuật radar.
Sử dụng decibel có thể đơn giản hóa các phép tính, đặc biệt là khi xử lý các số lớn.

For algorithms, a little memory outweighs a lot of time #

https://www.quantamagazine.org/for-algorithms-a-little-memory-outweighs-a-lot-of-time-20250521/

Bài viết này giới thiệu một khám phá quan trọng của Ryan Williams, nhà khoa học máy tính lý thuyết tại MIT. Ông đã chứng minh rằng trong các thuật toán máy tính, bộ nhớ (không gian) quan trọng hơn thời gian. Chứng minh của Williams cho thấy rằng chỉ cần một phần nhỏ bộ nhớ, có thể đạt được hiệu quả tính toán tương đương với một lượng lớn thời gian. Khám phá này có ý nghĩa quan trọng đối với lĩnh vực khoa học máy tính, vì nó thách thức những giả định lâu đời về mối quan hệ giữa thời gian và không gian.

Chứng minh của Williams là một quá trình toán học, có thể chuyển đổi bất kỳ thuật toán nào thành một dạng sử dụng ít không gian hơn. Kết quả này không chỉ quan trọng về mặt lý thuyết mà còn có thể có tác động đến các ứng dụng thực tế. Nhà khoa học máy tính Avi Wigderson gọi chứng minh của Williams là “đáng ngạc nhiên” và “tuyệt đẹp”, đồng thời cho biết đây là một “bước tiến lớn”.

Khám phá của Williams cũng có tác động đến lý thuyết độ phức tạp tính toán. Lý thuyết độ phức tạp tính toán nghiên cứu các yêu cầu về tài nguyên của các bài toán tính toán, bao gồm thời gian và không gian. Chứng minh của Williams cho thấy không gian quan trọng hơn thời gian, kết quả này có thể thay đổi cách mọi người hiểu về lý thuyết độ phức tạp tính toán.

Bản thân Williams cũng là một nhân vật thú vị. Ông lớn lên trong một trang trại ở Alabama và lần đầu tiên tiếp xúc với máy tính khi mới 7 tuổi. Kể từ đó, ông đã có niềm đam mê sâu sắc với máy tính và bắt đầu học lập trình. Văn phòng của Williams phản ánh sự sáng tạo và cách ông tận dụng không gian, bàn làm việc của ông được đặt ở một góc kỳ lạ, trên bệ cửa sổ có một tấm thảm yoga và bảng trắng đầy những ký hiệu toán học.

Khám phá của Williams là một bước đột phá lớn trong lĩnh vực khoa học máy tính, nó có thể ảnh hưởng đến thiết kế và phát triển máy tính trong tương lai. Chứng minh của ông cũng cho thấy không gian quan trọng hơn thời gian, kết quả này có thể thay đổi cách mọi người hiểu về lý thuyết độ phức tạp tính toán. Tóm lại, khám phá của Williams là một thành tựu lớn trong lĩnh vực khoa học máy tính, nó sẽ có tác động sâu sắc đến sự phát triển của máy tính trong tương lai.

HN | Nóng: 324 điểm | 119 bình luận | Tác giả: makira | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44055347

Các bài viết của Quanta quá hời hợt, thiếu giải thích toán học chuyên sâu
Độ phức tạp không gian của thuật toán có thể được tối ưu hóa, độ phức tạp thời gian không nhất thiết là nút thắt chính
Tăng bộ nhớ có thể giải quyết vấn đề không gian, nhưng tăng thời gian không nhất thiết có thể giải quyết vấn đề thời gian
Bộ nhớ của máy tính hiện đại đã đủ lớn, vấn đề bộ nhớ không còn là vấn đề chính
Tính toán trước và lưu trữ tất cả các kết quả hoạt động có thể giúp cải thiện hiệu quả, nhưng trong thực tế có những thách thức lớn về lưu trữ và truy xuất
Các thuật toán nén như mã hóa Huffman có thể giúp giải quyết vấn đề không gian lưu trữ
Việc tối ưu hóa thuật toán nên xem xét đến tài nguyên và giới hạn tính toán thực tế
Các phương tiện truyền thông khoa học nên cung cấp thông tin chính xác và đáng tin cậy, thay vì những báo cáo giật gân hoặc quá đơn giản

Planetfall #

https://somethingaboutmaps.wordpress.com/2025/05/20/planetfall/

Tác giả của bài viết này là một nhà bản đồ học, người gần đây đã hoàn thành một dự án cá nhân, tạo ra một bản đồ hành tinh về trò chơi “Alpha Centauri”. Trò chơi này được phát hành vào năm 1999, có một lượng người hâm mộ trung thành và tác giả là một trong số đó. Tác giả cho biết, dự án này là một trong những dự án thử thách kỹ thuật nhất trong sự nghiệp của mình và anh rất vui được chia sẻ nó với độc giả.

Tác giả đầu tiên đề cập rằng dự án của anh dựa trên bản đồ chính thức trong trò chơi, được thiết kế tỉ mỉ bởi nhà thiết kế trò chơi Chris Pine. Bản đồ này bao gồm 128×64 pixel hình thoi, mỗi pixel có nhiều thuộc tính, chẳng hạn như độ cao, lượng mưa, tính chất đá, v.v. Tác giả đã sử dụng các thuộc tính này để xây dựng bản đồ của mình, nhưng quá trình này rất tốn thời gian và khó khăn.

Tác giả đã dành rất nhiều thời gian để thu thập dữ liệu, bao gồm ghi lại thủ công giá trị độ cao của từng ô bản đồ, tổng cộng 8.192 ô. Anh cũng sử dụng Photoshop để tách dữ liệu lượng mưa có màu sắc khác nhau và sử dụng QGIS để tạo lưới điểm vector để lấy mẫu dữ liệu. Tác giả cũng đề cập rằng anh đã sử dụng một mod trò chơi để lấy dữ liệu lượng mưa, mod này không có sẵn trong phiên bản gốc của trò chơi.

Trong khi xử lý dữ liệu, tác giả cũng cần xem xét vấn đề phép chiếu bản đồ. Anh cho rằng bản đồ trò chơi là biểu diễn 2D của một hình cầu và sử dụng phép chiếu diện tích tương đương. Tác giả đã chọn phép chiếu hình trụ diện tích tương đương và đặt đường song song chuẩn là 37,4°, từ đó có được tỷ lệ khung hình phù hợp với bản đồ trò chơi. Tác giả cũng so sánh sự khác biệt giữa bản đồ trò chơi và bản đồ Trái đất trong cùng một phép chiếu.

Tác giả cho biết, dự án này đã giúp anh hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa bản đồ thực và bản đồ hư cấu. Anh tin rằng bản đồ hư cấu đòi hỏi các kỹ năng và phương pháp khác nhau để tạo ra, trong khi anh chủ yếu giỏi xử lý dữ liệu bản đồ thực. Tác giả cũng đề cập rằng dự án của anh được tải xuống miễn phí, nhưng anh hy vọng độc giả có thể ủng hộ công việc của mình bằng cách nhấp vào nút Patreon hoặc PayPal, hoặc chia sẻ tác phẩm của anh với người khác.

HN | Nóng: 303 điểm | 79 bình luận | Tác giả: milliams | 15 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44060305

Sid Meier’s Alpha Centauri là một trò chơi kinh điển và có tầm ảnh hưởng, hệ thống chính trị và thiết lập phe phái trong trò chơi rất xuất sắc.
Thiết kế âm thanh của trò chơi rất tốt, bao gồm âm thanh giao diện, âm thanh vũ khí và diễn xuất bằng giọng nói.
Có người đang cố gắng làm lại engine của trò chơi, dự án có tên là glsmac, hiện đang được phát triển trên github.
Cơ chế nâng cấp và lắp ráp trong trò chơi rất sáng tạo và hấp dẫn.
Độ sâu chiến lược của trò chơi rất cao, người chơi có thể giành chiến thắng bằng nhiều cách khác nhau, bao gồm sử dụng thuộc địa khoang (colony pod) và đơn vị tên lửa.
Nhạc nền của trò chơi có một số vấn đề, nhạc chỉ phát khi người chơi không hoạt động, nhưng trong quá trình chơi thực tế hiếm khi có cơ hội kích hoạt.
Giá trị hoài cổ của trò chơi rất cao, nhiều người chơi đã bắt đầu chơi trò chơi này từ khi còn nhỏ và có tình cảm sâu sắc với trò chơi.

LLM function calls don’t scale; code orchestration is simpler, more effective #

https://jngiam.bearblog.dev/mcp-large-data/

Bài viết thảo luận về những thách thức và hạn chế khi sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với việc gọi công cụ (MCP) để tương tác. Bài viết chỉ ra rằng việc truyền trực tiếp đầu ra của việc gọi công cụ trở lại cho LLM để xử lý sẽ dẫn đến hiệu quả thấp và tăng chi phí, đặc biệt là khi xử lý các tập dữ liệu lớn.

Tác giả bài viết chỉ ra rằng đầu ra gọi công cụ MCP hiện tại thường là dữ liệu ở định dạng JSON, nhưng dữ liệu này không có schema được xác định trước, khiến LLM khó phân tích cú pháp và xử lý. Phương pháp này có thể dẫn đến việc LLM cần lặp lại việc xuất ra một lượng lớn dữ liệu, dẫn đến tốc độ xử lý chậm và tăng chi phí. Đồng thời, LLM cũng có thể gặp phải các vấn đề về thiếu hoặc sai lệch dữ liệu.

Để giải quyết vấn đề này, tác giả bài viết đề xuất sử dụng thực thi mã làm phương pháp xử lý dữ liệu. Phương pháp này cho phép LLM sử dụng các biến để lưu trữ dữ liệu và sử dụng mã để xử lý và chuyển đổi dữ liệu. Thực thi mã cho phép LLM sử dụng các vòng lặp, hàm thư viện, v.v. để xử lý các tập dữ liệu lớn và có thể đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu.

Bài viết cũng chỉ ra rằng đặc tả MCP đã định nghĩa schema đầu vào và gần đây đã giới thiệu schema đầu ra. Việc áp dụng rộng rãi schema đầu ra sẽ mở ra các trường hợp sử dụng tập dữ liệu lớn, chẳng hạn như xây dựng bảng điều khiển tùy chỉnh, tạo báo cáo hàng tuần, v.v.

Tuy nhiên, thực thi mã cũng mang lại những thách thức mới, chẳng hạn như bảo mật và thiết kế môi trường thực thi. Tác giả bài viết chỉ ra rằng cần thiết kế cẩn thận môi trường thực thi để đảm bảo bảo mật và kiểm soát truy cập API, đồng thời cần tạo môi trường hộp cát để chạy mã do người dùng tạo.

Nói chung, bài viết này thảo luận về những thách thức và hạn chế của việc sử dụng LLM với việc gọi công cụ MCP để tương tác, đồng thời đề xuất sử dụng thực thi mã làm phương pháp xử lý dữ liệu. Phương pháp này có thể cải thiện hiệu quả và độ chính xác, nhưng cũng mang lại những thách thức mới, cần được thiết kế và triển khai cẩn thận.

HN | Nóng: 275 điểm | 97 bình luận | Tác giả: jngiam1 | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44053744

Gọi hàm LLM không có khả năng mở rộng, biên soạn mã đơn giản và hiệu quả hơn
Bất kỳ tác nhân tiên tiến nào cũng không thể phân biệt được với DSL, nên dạy tác nhân sử dụng API và thiết kế thuật toán, thay vì để tác nhân nội bộ hóa thuật toán
Thuật toán của tác nhân không nên nội bộ hóa, mà nên chạy trong không gian người dùng
Gọi hàm có thể mở rộng, nhưng cũng có thể trở nên hỗn loạn, tùy thuộc vào tổ chức và quản lý mã
Quản lý độ phức tạp là một vấn đề trong hệ thống tác nhân, cần cấu trúc và kỷ luật để quản lý
Các giải pháp đơn giản thường tốt hơn các giải pháp phức tạp, tổ hợp gọi hàm là một giải pháp đơn giản
Dữ liệu có cấu trúc có thể được phân tích cú pháp và chuyển đổi bằng các phương pháp truyền thống, trong khi dữ liệu cấu trúc không xác định có thể được phân tích cú pháp bằng LLM
Quản lý độ phức tạp trong hệ thống tác nhân có thể được chia thành vấn đề quản lý trạng thái ứng dụng
Ngăn xếp tin nhắn có thể được thao tác để cung cấp cho mô hình ngữ cảnh hiện tại
Sử dụng LLM để xử lý các yêu cầu mơ hồ của người dùng là một phương pháp tốt, nhưng cần đạt được sự cân bằng giữa độ phức tạp và khả năng mở rộng
Sự mơ hồ phải được xử lý rõ ràng, giống như xử lý sự không chắc chắn trong mô hình dự đoán
Độ phức tạp của nhiệm vụ là một thách thức trong hệ thống tác nhân, cần tìm ra phương pháp phân tách nhiệm vụ phù hợp
Vấn đề thiết kế của công cụ MCP dẫn đến việc gọi hàm không có khả năng mở rộng, cần tối ưu hóa công cụ MCP
GraphQL có thể giúp giải quyết các vấn đề trong công cụ MCP, bằng cách chọn các trường cần thiết để giảm truyền dữ liệu
Lọc không phải lúc nào cũng là giải pháp tốt, cần tìm ra phương pháp phù hợp để xử lý lượng lớn dữ liệu
Hệ thống tác nhân cần sao chép mức độ chi tiết của việc ra quyết định của con người để đạt được khả năng mở rộng thực sự

Collaborative Text Editing Without CRDTs or OT #

https://mattweidner.com/2025/05/21/text-without-crdts.html

Bài viết này thảo luận về những thách thức của việc chỉnh sửa văn bản cộng tác, đặc biệt là những vấn đề gặp phải khi nhiều người dùng chỉnh sửa tài liệu đồng thời. Các giải pháp truyền thống bao gồm sử dụng các kiểu dữ liệu sao chép không xung đột (CRDT) và chuyển đổi thao tác (OT), nhưng những phương pháp này tồn tại sự phức tạp về mặt khái niệm và khó khăn trong việc triển khai. Tác giả đề xuất một phương pháp mới, bằng cách gán một ID duy nhất toàn cục cho mỗi ký tự văn bản, máy khách gửi các thao tác “chèn sau”, máy chủ trực tiếp diễn giải các thao tác này, do đó tránh được vấn đề đặt lại chỉ mục.

Tác giả chỉ ra rằng, mặc dù các thuật toán CRDT và OT hiện có được sử dụng rộng rãi, nhưng sự phức tạp về mặt khái niệm và khó khăn trong việc triển khai khiến chúng khó tùy chỉnh và mở rộng. Ví dụ, khi sử dụng thư viện CRDT hoặc OT, các nhà phát triển khó thực hiện các chức năng như phân chia trạng thái vào đĩa và bộ nhớ, thực thi quyền truy cập vào tài liệu con ở phía máy chủ, hỗ trợ các thay đổi được đề xuất, lưu trữ văn bản trong biểu diễn cặp khóa-giá trị, v.v.

Phương pháp mới, thông qua việc sử dụng ID duy nhất toàn cục và các thao tác “chèn sau”, cung cấp một giải pháp đơn giản và trực quan. Máy khách gửi các thao tác “chèn sau”, máy chủ trực tiếp diễn giải các thao tác này, do đó tránh được vấn đề đặt lại chỉ mục. Phương pháp này có thể dễ dàng mở rộng và tùy chỉnh, các nhà phát triển có thể thêm các chức năng và tính năng mới theo nhu cầu.

Ngoài ra, tác giả còn thảo luận về việc mở rộng phương pháp này, bao gồm hỗ trợ chỉnh sửa cộng tác phi tập trung và chuyển đổi thao tác. Tác giả chỉ ra rằng, thông qua việc sử dụng tập hợp thao tác (OpSets), có thể thực hiện chỉnh sửa cộng tác phi tập trung và phương pháp này có mối liên hệ đáng ngạc nhiên với một số CRDT chỉnh sửa văn bản.

Nói chung, bài viết này đề xuất một phương pháp chỉnh sửa văn bản cộng tác mới, thông qua việc sử dụng ID duy nhất toàn cục và các thao tác “chèn sau”, cung cấp một giải pháp đơn giản và trực quan. Phương pháp này có thể dễ dàng mở rộng và tùy chỉnh, các nhà phát triển có thể thêm các chức năng và tính năng mới theo nhu cầu. Đồng thời, tác giả cũng thảo luận về việc mở rộng phương pháp này và các kịch bản ứng dụng tiềm năng.

HN | Nóng: 272 điểm | 71 bình luận | Tác giả: samwillis | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44053560

Thuật toán này thực chất là một phiên bản đơn giản hóa của CRDT, sử dụng máy chủ trung tâm làm .tie-breaker để giải quyết xung đột.
Sử dụng ID máy khách làm tie-breaker có thể thay thế máy chủ trung tâm.
Sử dụng UUIDv7 có thể lấy UUID được sắp xếp theo thời gian, do đó có thể được sử dụng làm tie-breaker.
Tuy nhiên, phương pháp này cần đảm bảo rằng đồng hồ trong hệ thống được đồng bộ hóa.
Tính đồng thời là một vấn đề trong hệ thống phân tán, đồng bộ hóa đồng hồ là cần thiết.
Thuật toán này có thể được coi là một CRDT đặc biệt, bổ sung thêm leader và các phương pháp tổng thứ tự khác nhau.
Thuật toán này có thể không hiệu quả bằng CRDT truyền thống, việc lưu trữ các mục đã xóa và UUID cho mỗi ký tự sẽ gây ra chi phí bổ sung.
Thuật toán này có thể được cải thiện bằng cách thêm một quy tắc sắp xếp nhất quán, chẳng hạn như sử dụng đồng hồ Lamport cục bộ của leader để phá vỡ tie.
Việc sử dụng phương pháp máy chủ trung tâm có thể gây ra vấn đề về điểm lỗi duy nhất.
Hiệu suất của thuật toán có thể không phải là tối ưu, đặc biệt là khi xử lý chỉnh sửa văn bản quy mô lớn.
Thuật toán này có thể được coi là một thuật toán chuyển đổi thao tác, trong đó thao tác chuyển đổi là hàm identity.

That fractal that’s been up on my wall for 12 years #

https://chriskw.xyz/2025/05/21/Fractal/

Trang web này là một bài viết về fractal, tác giả hồi tưởng lại một mẫu fractal mà mình đã tạo ra khi còn học trung học và gọi nó là “Tường Hoa”. Tác giả mô tả các bước tạo ra mẫu này, bao gồm bắt đầu từ một hình vuông, sau đó tạo ra các mẫu mới bằng cách sao chép và xoay. Tác giả cũng đề cập đến việc mình đã thử sử dụng L-System để tạo ra mẫu này, nhưng nhận thấy kết quả không hoàn toàn giống nhau.

Bài viết tiếp tục thảo luận về sự khác biệt giữa mẫu được tạo ra bằng phương pháp L-System và “Tường Hoa”, tác giả chỉ ra rằng mẫu được tạo ra bằng phương pháp L-System đã được ghi lại ở những nơi như Wikipedia, trong khi “Tường Hoa” dường như là duy nhất. Tác giả cũng đề cập đến việc mình đã cố gắng tìm ra các quy tắc L-System cho “Tường Hoa”, nhưng nhận thấy rằng những quy tắc này sẽ khiến hướng của mẫu thay đổi.

Phần tiếp theo của bài viết thảo luận về cách đánh số cho mỗi hình vuông trong “Tường Hoa”, tác giả đưa ra một vài phương pháp, bao gồm sử dụng hệ thập phân và hệ ngũ phân. Tác giả nhận thấy rằng việc sử dụng hệ ngũ phân có thể tiết lộ một số quy luật trong “Tường Hoa”, chẳng hạn như số lượng hình vuông trong mỗi lần lặp là bội số của 5. Tác giả cũng chỉ ra rằng hệ ngũ phân có thể giúp hiểu các mối quan hệ không gian trong “Tường Hoa”, chẳng hạn như khoảng cách giữa hai hình vuông liền kề.

Cuối cùng, bài viết thảo luận về mối quan hệ giữa “Tường Hoa” và các mẫu fractal khác, tác giả đề cập đến các khái niệm như hàm Cantor và đường xoắn ốc. Tác giả chỉ ra rằng “Tường Hoa” có thể được coi là một loại mẫu fractal đặc biệt, nó có thể được sử dụng để hiểu các mối quan hệ không gian và nguyên tắc đếm. Nhìn chung, bài viết này là một cuộc thảo luận chuyên sâu về fractal, thông qua nghiên cứu về “Tường Hoa”, tác giả đã tiết lộ sự phức tạp và vẻ đẹp của các mẫu fractal.

HN | Nóng: 271 điểm | 19 bình luận | Tác giả: chriskw | 8 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44063248

Bài viết của tác giả viết rất hay, nội dung thú vị, đáng đọc
Hệ thống đánh số “từ giữa ra ngoài” mà tác giả đề xuất rất sáng tạo, đáng để học hỏi
Có người thử áp dụng fractal vào cấu trúc dữ liệu 3D, kết quả rất thú vị
Có người chia sẻ một công cụ trực tuyến, có thể tạo ra các mẫu fractal tương tự
Có người đề cập đến đường cong Heighway Dragon rất thú vị, đáng để xem
Có người nhận thấy mẫu fractal có sự tương đồng với một số ký hiệu
Có người cho rằng mẫu fractal rất đẹp, đáng để nghiên cứu sâu hơn
Có người đề cập đến việc áp dụng fractal vào dither pattern có thể có những khám phá mới
Có người chia sẻ một video, giới thiệu một bài giảng của Knuth, đáng để xem