2025-05-29 Hacker News Top Stories #

Thảo luận về sự suy giảm mức độ quan tâm đến chất lượng và tính xác thực trong xã hội ngày nay, cũng như tác động của nội dung do AI tạo ra đối với truyền thông và xã hội.
Giới thiệu các tính năng mới của công cụ LLM CLI, hỗ trợ mở rộng khả năng của LLM thông qua mã Python hoặc plugin, để thực hiện các tác vụ phức tạp.
Giới thiệu Desktop Docs, một nền tảng tìm kiếm hình ảnh và video nâng cao, hỗ trợ tìm kiếm dựa trên nội dung, màu sắc và đối tượng được hỗ trợ bởi AI.
Cho rằng bút và sổ tay là công cụ quan trọng nhất của nhà phát triển, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc viết và suy nghĩ trong việc giải quyết vấn đề.
Giới thiệu Leta, công cụ tìm kiếm tập trung vào quyền riêng tư do Mullvad ra mắt, truy cập kết quả tìm kiếm thông qua proxy và sử dụng hệ thống không ổ đĩa để tăng cường bảo vệ quyền riêng tư.
Thảo luận về những rủi ro của việc phụ thuộc quá nhiều vào các mô hình ngôn ngữ lớn trong kỹ thuật phần mềm, có thể dẫn đến giảm chất lượng mã và suy giảm khả năng của nhà phát triển.
xAI đầu tư 300 triệu đô la vào Telegram, tích hợp chatbot Grok vào ứng dụng, cả hai bên chia sẻ doanh thu từ đăng ký.
Đề xuất một phương pháp tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn, bằng cách hợp nhất chuyển tiếp mô hình thành một “megakernel” duy nhất, cải thiện hiệu suất và tốc độ sử dụng GPU.
Kể về trải nghiệm nhận được thông báo ngừng vi phạm bản quyền vì thiết kế ngược trang web Waffle House để tạo ra “Chỉ số Waffle House”.
Giới thiệu một giải pháp để thương lượng nguồn điện PoE+ trong môi trường khởi động trước, thông qua ứng dụng UEFI để đạt được mức công suất cao.

The Who Cares Era #

https://dansinker.com/posts/2025-05-23-who-cares/

Bài viết này thảo luận về “Thời đại ai quan tâm” mà chúng ta đang ở, trong thời đại này, mọi người dường như đã mất đi sự quan tâm đến chất lượng và tính xác thực. Tác giả chỉ ra rằng, gần đây người ta phát hiện ra tờ Chicago Sun-Times và Philadelphia Inquirer đều đã đăng tải “phần bổ sung đặc biệt” do chatbot AI tạo ra, chứa đầy những sự thật, chuyên gia và tên sách hoàn toàn hư cấu. Sự kiện này cho thấy sự thiếu quan tâm đến chất lượng của tất cả mọi người trong suốt quá trình, bao gồm tác giả, biên tập viên, nhân viên kinh doanh và độc giả.

Tác giả cho rằng, trí tuệ nhân tạo là trung tâm của thời đại này, tạo ra nội dung “đủ tốt” thông qua nguồn lực dồi dào, nhưng những nội dung này thường thiếu tính xác thực và chiều sâu. Nhiều người sử dụng trí tuệ nhân tạo để nhanh chóng tạo ra nội dung, thay vì đầu tư thời gian và công sức để tạo ra những thứ có giá trị. Tác giả chỉ ra rằng, mặc dù có một số người sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra những thứ có ý nghĩa, nhưng hầu hết mọi người chỉ sử dụng nó để tạo ra nội dung tầm thường.

Tác giả cũng chia sẻ trải nghiệm của mình với một công ty sản xuất podcast, ban đầu họ thảo luận về việc sản xuất một chương trình phóng sự chuyên sâu về đa vũ trụ, nhưng cuối cùng nó đã bị đơn giản hóa thành một chương trình trò chuyện hàng ngày về internet. Trải nghiệm này khiến tác giả cảm thấy thất vọng, cho rằng đây là một hình ảnh thu nhỏ của thời đại hiện tại, khi mọi người sẵn sàng tiêu thụ nội dung tầm thường hơn là đầu tư thời gian và công sức để tạo ra những thứ có giá trị.

Ngoài ra, tác giả đề cập đến quan điểm của Hanif Abdurraqib về sự thay đổi trong cách tiêu thụ nội dung, đó là hiện nay rất nhiều nội dung được thiết kế để tiêu thụ khi đang làm những việc khác. Tác giả cho rằng, xu hướng này là một đặc điểm của “Thời đại ai quan tâm”, khi mọi người sẵn sàng chấp nhận nội dung tầm thường hơn là đầu tư thời gian và công sức để tạo ra những thứ có giá trị.

Tác giả cuối cùng chỉ ra rằng, trong thời đại này, mọi người có thể phản kháng xu hướng “Thời đại ai quan tâm” bằng cách thực sự quan tâm và tạo ra những thứ có giá trị. Bằng cách ủng hộ những nghệ sĩ và nhà văn tạo ra nội dung chân thực, mọi người có thể thúc đẩy sự trở lại của chất lượng và tính xác thực. Tác giả khuyến khích độc giả quan tâm và sáng tạo trong cuộc sống hàng ngày, từ chối nội dung tầm thường và lựa chọn những thứ chân thực và có giá trị.

HN | Nóng: 564 điểm | 551 bình luận | Tác giả: NotInOurNames | 10 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44115620

Trong xã hội hiện đại tồn tại một sự thờ ơ về văn hóa và sự chấp nhận sự tầm thường, lòng tự hào và tinh thần trách nhiệm trong công việc của mọi người suy giảm.
Nhiều nhà tuyển dụng lớn không sẵn lòng cung cấp sự quan tâm và hỗ trợ xứng đáng cho nhân viên, dẫn đến việc nhân viên khó có thể tự hào về công việc của mình.
Một số nhà tuyển dụng công khai khuyến khích nhân viên làm việc ở mức trung bình, kìm hãm sự tích cực và sáng tạo của nhân viên.
Việc theo đuổi quá mức lợi ích ngắn hạn và áp lực tài chính đã dẫn đến việc các giá trị dài hạn của doanh nghiệp bị bỏ qua, và động lực làm việc của nhân viên cũng bị ảnh hưởng.
Nếu những nỗ lực và đóng góp của nhân viên không được công nhận và khen thưởng, mà ngược lại còn bị đối xử bất công, họ sẽ mất đi động lực và lòng tự hào trong công việc.
Sự an toàn của các chuyến bay thương mại được cải thiện là do sự giám sát và cải tiến hệ thống của các chuyến bay thương mại, chứ không phải do nỗ lực của các doanh nghiệp.
Sự suy tàn của các doanh nghiệp thường là do việc bỏ qua sự an toàn và chất lượng trong thời gian dài, ưu tiên lợi ích ngắn hạn.

Show HN: My LLM CLI tool can run tools now, from Python code or plugins #

https://simonwillison.net/2025/May/27/llm-tools/

LLM phiên bản 0.26 đã phát hành một tính năng mới quan trọng: hỗ trợ công cụ. Người dùng giờ đây có thể sử dụng công cụ LLM CLI và thư viện Python để cấp cho LLM quyền truy cập vào bất kỳ công cụ nào có thể được biểu diễn dưới dạng hàm Python. LLM cũng giới thiệu các plugin công cụ, cho phép người dùng cài đặt plugin để thêm các tính năng mới vào mô hình hiện đang sử dụng.

Để sử dụng tính năng mới này, người dùng cần cài đặt phiên bản LLM mới nhất, có thể sử dụng các công cụ như pip hoặc uv để cài đặt. Sau đó, người dùng cần thiết lập khóa OpenAI API và chạy công cụ đầu tiên. LLM cung cấp một công cụ demo đơn giản, có tên là llm_version, người dùng có thể sử dụng tùy chọn –tool để bật công cụ này.

LLM hỗ trợ nhiều mô hình, bao gồm OpenAI, Anthropic, Gemini và Ollama. Người dùng có thể sử dụng tùy chọn -m để chỉ định mô hình sử dụng. LLM cũng cung cấp tùy chọn –td, dùng để xuất thông tin gỡ lỗi công cụ, giúp người dùng hiểu rõ quy trình gọi công cụ.

Ngoài các công cụ tích hợp, LLM còn hỗ trợ plugin. Người dùng có thể cài đặt plugin để thêm công cụ mới, ví dụ như plugin llm-tools-simpleeval, cung cấp chức năng tính toán biểu thức toán học đơn giản. Người dùng có thể sử dụng tùy chọn –functions để định nghĩa các công cụ tùy chỉnh, ví dụ như công cụ tìm kiếm blog.

Tính năng công cụ của LLM có thể giúp người dùng mở rộng khả năng của mô hình, thực hiện các tác vụ phức tạp hơn. Người dùng có thể sử dụng hàm Python để định nghĩa công cụ và sử dụng LLM để gọi các công cụ này. Tính năng công cụ của LLM cung cấp cho người dùng một công cụ mạnh mẽ, giúp người dùng thực hiện các chức năng nâng cao hơn.

Tác giả của LLM cũng đề cập rằng, quá trình phát triển tính năng công cụ đã gặp phải nhiều thách thức, nhưng cuối cùng đã hiện thực hóa được một tính năng mạnh mẽ. Tác giả cũng đề cập rằng, tính năng công cụ của LLM có thể giúp người dùng thực hiện nhiều chức năng hơn, ví dụ như tính toán toán học, truy vấn dữ liệu, v.v. Tính năng công cụ của LLM cung cấp cho người dùng một khả năng mới, giúp người dùng thực hiện các chức năng nâng cao hơn.

Nói chung, tính năng công cụ của LLM phiên bản 0.26 là một bản cập nhật quan trọng, cung cấp cho người dùng một công cụ mạnh mẽ để mở rộng khả năng của mô hình. Người dùng có thể sử dụng tính năng công cụ của LLM để thực hiện các tác vụ phức tạp hơn, ví dụ như tính toán toán học, truy vấn dữ liệu, v.v. Tính năng công cụ của LLM cung cấp cho người dùng một khả năng mới, giúp người dùng thực hiện các chức năng nâng cao hơn.

HN | Nóng: 484 điểm | 156 bình luận | Tác giả: simonw | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44110584

Trình kết xuất Markdown trực tuyến là một công cụ rất hữu ích, có thể hiển thị nhanh chóng đầu ra LLM trực tuyến
Định tuyến ngữ nghĩa có thể định nghĩa các quy tắc định tuyến dựa trên mdast, thực hiện kết xuất đầu cuối và gọi công cụ
Việc triển khai một Trình kết xuất Markdown trực tuyến hiệu quả là một vấn đề rất thách thức, cần xem xét đến các yếu tố như độ rộng ký tự, loại ngôn ngữ và word wrap
Có thể sử dụng thư viện markdown-it-py để giải quyết vấn đề kết xuất Markdown trực tuyến
bat và syntax highlighting có thể được sử dụng để cung cấp truy cập dòng lệnh nhanh chóng và định dạng đầu ra
ai-grep có thể được xây dựng dựa trên http, cung cấp các chức năng truy vấn và ánh xạ trong suốt
Các công cụ LLM có thể mở rộng chức năng và mục đích sử dụng của chúng thông qua các plugin và định tuyến ngữ nghĩa
Có thể sử dụng plugin ZSH và keystroke để thực hiện dịch từ tiếng Anh sang lệnh shell
Các công cụ LLM có thể đạt được sự hỗ trợ cho các ngôn ngữ và framework khác nhau thông qua biên dịch và định dạng

Show HN: I rewrote my Mac Electron app in Rust #

https://desktopdocs.com/?v=2025

Desktop Docs là một nền tảng toàn diện để tìm kiếm hình ảnh và video nâng cao. Nền tảng này cho phép người dùng phân tích và tìm kiếm hình ảnh và video thông qua nội dung, màu sắc, đối tượng và các khía cạnh bố cục, chứ không chỉ là tên tệp. Người dùng có thể sử dụng các tính năng như truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, khớp nội dung và kết quả tức thì để nhanh chóng tìm thấy các tệp cần thiết.

Các tính năng chính của Desktop Docs bao gồm hiểu biết về AI, 100% riêng tư, tốc độ cực nhanh và thanh toán một lần. Nền tảng này sử dụng công nghệ AI để phân tích nội dung tệp mà không cần tải tệp lên đám mây, do đó đảm bảo an toàn dữ liệu cho người dùng. Đồng thời, Desktop Docs cũng hỗ trợ nhiều định dạng tệp, bao gồm các tệp hình ảnh (HEIC, JPG, PNG, GIF, BMP, WEBP) và các tệp video (MP4, AVI, MOV, MKV, WEBM).

Nền tảng này đã được các chuyên gia trên toàn thế giới tin dùng, bao gồm các studio sản xuất và người sáng tạo nội dung. Người dùng có thể sử dụng Desktop Docs để tổ chức và tìm kiếm số lượng lớn các tệp, từ đó nâng cao hiệu quả công việc. Đồng thời, Desktop Docs còn cung cấp một cơ sở kiến thức có cấu trúc, giúp người dùng chuyển sự hỗn loạn kỹ thuật số thành khả năng sáng tạo có trật tự.

Desktop Docs hoạt động bằng cách sử dụng công nghệ AI để phân tích nội dung của hình ảnh và video, chứ không chỉ là tên tệp. Người dùng có thể sử dụng hình ảnh tham khảo hoặc mô tả nội dung mong muốn để tìm kiếm. Nền tảng này cũng hỗ trợ tìm kiếm độ tương đồng hình ảnh, cho phép người dùng tìm thấy các hình ảnh hoặc video tương tự.

Về khả năng tương thích tệp, Desktop Docs hỗ trợ tất cả các định dạng hình ảnh và video chính, bao gồm HEIC, JPG, PNG, GIF, BMP, WEBP, MP4, AVI, MOV, MKV và WEBM. Đồng thời, Desktop Docs cũng cung cấp một phần FAQ, trả lời các câu hỏi thường gặp của người dùng, bao gồm cách thức hoạt động của tìm kiếm hình ảnh nâng cao, các định dạng tệp được hỗ trợ, việc nhận dạng hình ảnh có được thực hiện cục bộ hay không, v.v.

Nói chung, Desktop Docs là một nền tảng mạnh mẽ để tìm kiếm hình ảnh và video nâng cao. Nó cung cấp các tính năng như hiểu biết về AI, 100% riêng tư, tốc độ cực nhanh và thanh toán một lần, hỗ trợ nhiều định dạng tệp và đã được các chuyên gia trên toàn thế giới tin dùng.

HN | Nóng: 347 điểm | 252 bình luận | Tác giả: katrinarodri | 6 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44118023

Sử dụng Tauri để viết lại ứng dụng Electron có thể giảm kích thước ứng dụng, cải thiện hiệu suất và độ ổn định
Sự khác biệt chính giữa Tauri và Electron là Tauri sử dụng Rust làm ngôn ngữ backend, trong khi Electron sử dụng Node.js
Cộng đồng của Tauri chưa đủ trưởng thành, nhưng nó có ưu điểm về hiệu suất, an toàn bộ nhớ và kích thước gói
Sự khác biệt về công cụ render có thể gây ra các vấn đề về UI đa nền tảng, nhưng có thể được giải quyết bằng polyfill và kiểm thử tự động
Sử dụng System Web View có thể gặp phải các vấn đề tương thích giữa các nền tảng và phiên bản khác nhau
Tài liệu và quy trình di chuyển của Tauri có thể khó khăn, đặc biệt là khi di chuyển từ 1.x lên 2.0
Viết lại ứng dụng có thể đơn giản hóa UI, cải thiện hiệu suất và trải nghiệm người dùng, nhưng cũng cần xem xét hỗ trợ đa nền tảng và các vấn đề tương thích

As a developer, my most important tools are a pen and a notebook #

https://hamatti.org/posts/as-a-developer-my-most-important-tools-are-a-pen-and-a-notebook/

Đây là một bài đăng trên blog, tác giả là Juha-Matti Santala, tiêu đề là “Công cụ quan trọng nhất của tôi với tư cách là một nhà phát triển là bút và sổ tay”. Trong bài viết, tác giả chia sẻ kinh nghiệm và suy nghĩ của mình với tư cách là một nhà phát triển phần mềm, đồng thời nhấn mạnh vai trò quan trọng của bút và sổ tay trong công việc của mình.

Tác giả đề cập rằng trước khi bắt đầu một công việc mới, anh ấy sẽ dành thời gian để chọn một cuốn sổ tay mới và tin rằng cuốn sổ tay này là công cụ quan trọng nhất của anh ấy với tư cách là một nhà phát triển. Bởi vì trước khi viết mã, tác giả cần dành thời gian để suy nghĩ và thiết kế giải pháp, và sổ tay giúp anh ấy chuyển đổi những ý tưởng trừu tượng thành văn bản và sơ đồ cụ thể. Tác giả thích viết những suy nghĩ và thiết kế của mình vào sổ tay trước khi bắt đầu viết mã.

Tác giả cũng đề cập rằng viết là một công cụ quan trọng để anh ấy suy nghĩ, giúp anh ấy khám phá các vấn đề và lỗi, đồng thời có thể tổ chức những ý tưởng của mình thành một cấu trúc rõ ràng. Đồng thời, tác giả cũng thích giải thích mã của mình cho người khác nghe, điều này có thể giúp anh ấy khám phá các vấn đề trong mã và không gian để cải thiện. Tác giả tin rằng viết là công cụ tái cấu trúc yêu thích của anh ấy, vì nó có thể giúp anh ấy cải thiện chất lượng và khả năng đọc của mã.

Ở cuối bài viết, tác giả chia sẻ cách anh ấy sử dụng sổ tay để ghi lại quá trình làm việc và suy nghĩ của mình, đồng thời tin rằng đây là một cách hiệu quả để ghi lại những ý tưởng và kinh nghiệm của mình. Tác giả cũng đề cập rằng anh ấy thích thảo luận những ý tưởng và kinh nghiệm của mình với những người khác, và hy vọng sẽ có những cuộc thảo luận chuyên sâu hơn với nhiều người hơn vào năm 2025.

HN | Nóng: 338 điểm | 231 bình luận | Tác giả: ingve | 17 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44113210

Chuyển đổi công cụ hoặc môi trường có thể giúp nhà phát triển thoát khỏi tư duy tự động, nâng cao khả năng sáng tạo và sự tập trung
Sử dụng bút và giấy có thể mang lại góc nhìn và phương thức tư duy mới
Thường xuyên chuyển đổi công cụ hoặc môi trường có thể nâng cao khả năng thích ứng và sáng tạo của não bộ
Viết lách có thể giúp nhà phát triển duy trì sự nhanh nhạy và tập trung trong tư duy
Các phương tiện và công cụ khác nhau có thể mang lại những ưu điểm và nhược điểm khác nhau, đại diện cho những phương thức tư duy khác nhau
Chuyển đổi công cụ hoặc môi trường có thể mang lại góc nhìn và phương thức tư duy mới, giúp nhà phát triển thoát khỏi khó khăn
Thường xuyên chuyển đổi công cụ hoặc môi trường có thể nâng cao khả năng thích ứng và sáng tạo của não bộ, giúp nhà phát triển duy trì sự nhanh nhạy và tập trung trong tư duy

Mullvad Leta #

https://leta.mullvad.net

Leta là một công cụ tìm kiếm tập trung vào quyền riêng tư do Mullvad cung cấp. Tên “Leta” trong tiếng Thụy Điển có nghĩa là “tìm kiếm”, “săn lùng” hoặc “trinh sát”, được phát âm là “Lea-tah”. Chức năng chính của Leta là cung cấp kết quả tìm kiếm văn bản. Người dùng có thể sử dụng Leta để tìm kiếm trên internet, nó sẽ truy cập kết quả từ các công cụ tìm kiếm Google và Brave thông qua proxy, tùy theo lựa chọn của người dùng.

Người dùng có thể đặt Leta làm công cụ tìm kiếm mặc định bằng cách truy cập https://leta.mullvad.net trong trình duyệt và nhấp chuột phải vào thanh URL để thêm. Nếu trình duyệt không hỗ trợ thêm trực tiếp, bạn có thể tự thiết lập một công cụ tìm kiếm tùy chỉnh.

Leta không phải là một công cụ tìm kiếm được phát triển từ đầu, mà là một giao diện (frontend) cho Google và Brave Search API, đóng vai trò proxy cho các yêu cầu tìm kiếm của người dùng. Mục đích của Leta là cung cấp một phương pháp tìm kiếm riêng tư đáng tin cậy và an toàn. Tuy nhiên, nếu người dùng đã sử dụng VPN không lưu nhật ký (no-log VPN) hoàn hảo, dịch vụ DNS tập trung vào quyền riêng tư và trình duyệt chống lại việc nhận dạng dấu vân tay, thì Leta có thể trở nên không cần thiết trong những điều kiện này.

Leta sử dụng bộ nhớ đệm RAM để lưu trữ mỗi lần tìm kiếm, kết quả tìm kiếm được lưu trong bộ nhớ đệm tối đa 30 ngày. Mỗi khi thực hiện tìm kiếm, bộ nhớ đệm sẽ được kiểm tra trước, nếu không tìm thấy (cache miss), thì sẽ trực tiếp gọi Google hoặc Brave Search API. Để tăng cường quyền riêng tư, tất cả các truy vấn tìm kiếm đều được băm (hash) và lưu trữ trong bộ nhớ đệm, và sau khi ứng dụng Leta khởi động lại, một hàm băm bí mật mới sẽ được tạo, khiến các bản ghi tìm kiếm trước đó không thể nhìn thấy được.

Máy chủ Leta sử dụng máy chủ RAM STBooted, chạy hệ điều hành Ubuntu LTS mới nhất, kết hợp với kernel VPN tùy chỉnh của Mullvad. Dịch vụ Leta là một ứng dụng dựa trên NodeJS, chịu trách nhiệm ủy quyền các yêu cầu hoặc trả về kết quả từ bộ nhớ đệm. Ngoài ra, Leta còn thu thập các chỉ số liên quan đến số lượng tìm kiếm trong bộ nhớ đệm và tìm kiếm trực tiếp để hiểu giá trị của dịch vụ, đồng thời theo dõi việc sử dụng CPU và RAM để đảm bảo dịch vụ hoạt động trơn tru.

HN | Nóng: 294 điểm | 152 bình luận | Tác giả: microflash | 9 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44116503

Chiến lược quảng cáo của Mullvad gây nghi ngờ, liệu có đáng tin cậy khi họ đầu tư quảng cáo với quy mô lớn như vậy.
Công cụ tìm kiếm Leta của Mullvad sử dụng bộ nhớ cache để lưu trữ kết quả tìm kiếm, kết quả cache sẽ hết hạn sau 30 ngày, nếu máy chủ khởi động lại, kết quả cache sẽ bị mất.
Máy chủ của Mullvad sử dụng hệ thống không ổ đĩa, chạy trong bộ nhớ, giúp tăng cường bảo vệ quyền riêng tư.
Công cụ tìm kiếm Leta của Mullvad có thể sử dụng công nghệ cache phân tán, để chia sẻ cache giữa nhiều máy chủ.
Việc Mullvad đầu tư quảng cáo có thể là do nhận được nguồn vốn hoặc các nguyên nhân khác, dẫn đến việc mở rộng của họ.
Tên của Mullvad có thể cần thay đổi để tránh nhầm lẫn với các thương hiệu khác.
Các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư của Mullvad đáng được khẳng định, nhưng chiến lược quảng cáo của họ có thể gây phản tác dụng.

AI: Accelerated Incompetence #

https://www.slater.dev/accelerated-incompetence/

Bài viết này thảo luận về những rủi ro của việc lạm dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong kỹ thuật phần mềm. Tác giả cho rằng, mặc dù LLM có thể nhanh chóng tạo ra mã, nhưng nó cũng mang lại nhiều vấn đề, bao gồm rủi ro đầu ra, rủi ro đầu vào, tốc độ trong tương lai và sự trẻ con hóa người dùng. Rủi ro đầu ra đề cập đến việc mã do LLM tạo ra có thể chứa lỗi hoặc lỗ hổng logic, trong khi rủi ro đầu vào đề cập đến việc LLM không thể thách thức các gợi ý hoặc ngữ cảnh bị lỗi. Vấn đề tốc độ trong tương lai đề cập đến việc mã do LLM tạo ra có thể nhanh chóng làm giảm chất lượng của cơ sở mã, và sự trẻ con hóa người dùng đề cập đến việc các nhà phát triển quá phụ thuộc vào LLM sẽ dẫn đến sự thoái hóa khả năng giải quyết vấn đề và tư duy phản biện của chính họ.

Tác giả cũng đề cập đến các khái niệm về lý thuyết chương trình và entropy chương trình. Lý thuyết chương trình đề cập đến sự hiểu biết và cái nhìn sâu sắc của lập trình viên về thiết kế và triển khai chương trình, trong khi entropy chương trình đề cập đến độ phức tạp và hỗn loạn của chương trình. Tác giả cho rằng LLM không thể thực sự hiểu lý thuyết chương trình và entropy chương trình, vì chúng chỉ là các mô hình dự đoán dựa trên văn bản, không thể thực hiện tư duy trừu tượng và hiểu khái niệm. Do đó, mã do LLM tạo ra có thể làm tăng độ phức tạp và entropy của chương trình, thay vì giảm chúng.

Cuối cùng, tác giả kết luận rằng LLM không thể thay thế công việc của các kỹ sư con người, mà thay vào đó có thể đẩy nhanh sự bất lực của con người. Tác giả khuyên các nhà phát triển nên sử dụng LLM một cách thận trọng và nên tập trung vào sự phát triển khả năng giải quyết vấn đề và tư duy phản biện của bản thân. Đồng thời, tác giả cũng chỉ ra rằng việc sử dụng LLM có thể mang lại chi phí và rủi ro lâu dài, các công ty nên xem xét cẩn thận việc sử dụng và đầu tư vào LLM.

HN | Nóng: 275 điểm | 252 bình luận | Tác giả: stevekrouse | 12 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44114631

Thảo luận về mã hóa được hỗ trợ bởi AI phản ánh sự khác biệt giữa kỹ sư phần mềm và nhà khoa học dữ liệu/kỹ sư học máy, những người có thái độ khác nhau đối với sự không chắc chắn và lỗi.
Các kỹ sư học máy quen với việc xử lý xác suất và lỗi, trong khi các kỹ sư phần mềm tập trung hơn vào tính xác định và độ tin cậy.
Một số nhóm quá phụ thuộc vào học máy, bỏ qua các phương pháp kỹ thuật truyền thống, điều này có thể dẫn đến các vấn đề.
Các giải pháp hiệu quả đòi hỏi sự kết hợp đúng đắn giữa hiểu biết vấn đề, kỹ thuật, dữ liệu và cơ sở hạ tầng.
Các hệ thống do con người thiết kế có thể vượt trội hơn học máy trong một số trường hợp, đặc biệt khi học máy được coi như một hộp đen.
Sự tách biệt giữa các nhóm học máy và các nhóm sản phẩm có thể dẫn đến lỗi và các vấn đề.
Độ chính xác và tỷ lệ lỗi của các mô hình học máy phải được hiểu và đánh giá trong bối cảnh kinh doanh.

xAI to pay telegram $300M to integrate Grok into the chat app #

https://techcrunch.com/2025/05/28/xai-to-invest-300m-in-telegram-integrate-grok-into-app/

Telegram đạt được thỏa thuận hợp tác với công ty AI xAI của Elon Musk, theo đó xAI sẽ trả cho Telegram 300 triệu đô la tiền mặt và cổ phần để phân phối chatbot Grok của mình trên Telegram và tích hợp nó vào các ứng dụng trên nền tảng Telegram. CEO của Telegram, Pavel Durov, cho biết Telegram cũng sẽ nhận được 50% doanh thu từ đăng ký xAI được mua thông qua ứng dụng.

Mối quan hệ hợp tác này cho phép Grok được ghim ở đầu cửa sổ trò chuyện, và người dùng có thể đặt câu hỏi cho Grok từ thanh tìm kiếm. Grok cũng có thể được sử dụng để đưa ra các đề xuất viết, tóm tắt lịch sử trò chuyện, liên kết và tài liệu, cũng như tạo nhãn dán. Nó cũng sẽ giúp các doanh nghiệp trả lời câu hỏi và hỗ trợ kiểm duyệt nội dung.

Ngoài ra, TechCrunch cũng đã công bố hội nghị TechCrunch Sessions: AI sắp tới, sẽ được tổ chức vào ngày 5 tháng 6 tại Berkeley, California. Hội nghị sẽ mời các nhà lãnh đạo từ OpenAI, Anthropic, Khosla Ventures, v.v. để thuyết trình và tổ chức các buổi workshop. Người dùng đăng ký hội nghị có thể được giảm giá 300 đô la và có thể mua vé thứ hai với giá bằng một nửa.

HN | Nóng: 248 điểm | 309 bình luận | Tác giả: freetonik | 8 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44116862

Nếu dịch vụ này thực sự là thứ người dùng muốn, thì Telegram nên trả tiền cho xAI, chứ không phải ngược lại.
Thỏa thuận này có thể là một khoản đầu tư của xAI để có được nhiều người dùng và dữ liệu hơn.
Quyết định của Telegram có thể xuất phát từ cân nhắc thương mại, hy vọng thu được nhiều lợi nhuận hơn thông qua hợp tác với xAI.
Có người cho rằng cách làm của xAI tương tự như việc Google trả tiền cho Apple để duy trì vị trí mặc định của công cụ tìm kiếm của mình trên các thiết bị iOS.
Sự hợp tác này có thể dẫn đến quảng cáo hoặc các hình thức kiếm tiền khác trong dịch vụ AI.
Có người đặt câu hỏi tại sao xAI lại trả cho Telegram 300 triệu đô la, liệu có mục đích hoặc lợi ích tiềm ẩn nào khác không.
Thỏa thuận này có thể là một động thái chiến lược của xAI để mở rộng cơ sở người dùng và nâng cao nhận thức về dịch vụ của mình.
Có người cho rằng, sự hợp tác này có thể thay đổi cách mọi người tìm kiếm và mua hàng hóa, đặc biệt là trong các lĩnh vực như du lịch và đặt phòng khách sạn.
Mô hình này có thể cho phép các nhà cung cấp dịch vụ AI có được nhiều dữ liệu người dùng và cơ hội kinh doanh hơn.

Look Ma, No Bubbles: Designing a Low-Latency Megakernel for Llama-1B #

https://hazyresearch.stanford.edu/blog/2025-05-27-no-bubbles

Bài viết này thảo luận về cách tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đặc biệt trong các ứng dụng độ trễ thấp. Tác giả chỉ ra rằng các engine suy luận LLM hiện tại chỉ có thể tận dụng 50% băng thông GPU khi chạy mô hình Llama-1B, điều này là do quá trình chuyển tiếp của mô hình được chia thành nhiều kernel nhỏ, mỗi kernel thực hiện một thao tác cụ thể. Phương pháp này dẫn đến các “memory pipeline bubbles” (bong bóng pipeline bộ nhớ), GPU ở trạng thái nhàn rỗi trong khi chờ các kernel hoàn thành và tải trọng số.

Để giải quyết vấn đề này, tác giả đề xuất một phương pháp mới, đó là hợp nhất toàn bộ quá trình chuyển tiếp của mô hình thành một “megakernel” duy nhất. Phương pháp này có thể loại bỏ ranh giới kernel, giảm thiểu “memory pipeline bubbles” và cải thiện mức sử dụng GPU. Tác giả sử dụng một trình thông dịch on-GPU để thực thi megakernel, trình thông dịch này có thể thực hiện một loạt các lệnh, mỗi lệnh tương ứng với một thao tác cụ thể. Phương pháp này có thể tái sử dụng các chuỗi lệnh, giảm chi phí tính toán.

Tác giả cũng thảo luận về ba vấn đề quan trọng của megakernel: làm thế nào để hợp nhất nhiều thao tác, làm thế nào để ngăn chặn tranh chấp tài nguyên và làm thế nào để đồng bộ hóa GPU. Tác giả đề xuất một cơ chế để giải quyết những vấn đề này, bao gồm sử dụng trình thông dịch on-GPU, chia sẻ tài nguyên phần cứng và các phương pháp đồng bộ hóa hiệu quả. Kết quả thử nghiệm cho thấy phương pháp megakernel có thể cải thiện mức sử dụng GPU, đạt 78% và nhanh hơn 1.5 lần so với các phương pháp hiện có trong các ứng dụng độ trễ thấp.

Nói chung, bài viết này đề xuất một phương pháp mới để tối ưu hóa hiệu suất của LLM, đặc biệt trong các ứng dụng độ trễ thấp. Phương pháp này có thể cải thiện mức sử dụng GPU, giảm thiểu “memory pipeline bubbles” và tăng tốc độ suy luận của mô hình. Kết quả thử nghiệm của tác giả cho thấy phương pháp megakernel là một phương pháp hiệu quả, có thể cải thiện hiệu suất của LLM.

HN | Nóng: 221 điểm | 28 bình luận | Tác giả: ljosifov | 23 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44111673

Phong cách viết của bài báo này rất tốt, dễ hiểu, hy vọng nhiều bài báo hơn nữa cũng có thể áp dụng phong cách này.
Phương pháp megakernel được đề cập trong bài báo đã đạt được hiệu quả tốt trong việc giảm chi phí của CUDA graphs, nhưng thiếu dữ liệu so sánh với CUDA graphs.
CUDA graphs có thể nhanh hơn so với xử lý luồng (streaming) khi khởi động lặp lại, nhưng chi phí tạo và khởi tạo đồ thị rất cao.
Phương pháp megakernel có thể hữu ích hơn cho các mô hình nhỏ, vì thời gian chuyển đổi kernel chiếm tỷ lệ nhỏ trong tổng thời gian của các mô hình lớn.
Hy vọng có thể thấy các kết quả lý thuyết và dữ liệu thử nghiệm thực tế cho các kích thước mô hình và kích thước lô khác nhau.
Cho rằng Nvidia nên cung cấp các nguyên thủy đồng bộ hóa tốt hơn để hỗ trợ phương pháp tối ưu hóa này.
Phương pháp megakernel không chỉ giới hạn ở CUDA, mà còn có thể được triển khai trên các engine LLM và GPU khác.
Với việc sử dụng rộng rãi LLM, có thể xuất hiện các dịch vụ cấp hệ điều hành để giảm thời gian cho token đầu tiên, nhưng điều này cũng sẽ mang lại một số vấn đề, chẳng hạn như chiếm dụng bộ nhớ và cạnh tranh tài nguyên tính toán.

Getting a Cease and Desist from Waffle House #

https://www.jack.bio/blog/wafflehouse

Bài viết này kể về trải nghiệm của tác giả vào tháng 9 năm 2024, khi cơn bão Helene sắp đổ bộ vào bang Florida, đã tận dụng thời gian rảnh rỗi để tiến hành kỹ thuật đảo ngược (reverse engineering) trang web của Waffle House. Mục đích của tác giả là tạo ra một “Chỉ số Waffle House”, chỉ số này có thể được sử dụng để đo lường mức độ nghiêm trọng của thảm họa tự nhiên. Waffle House là một chuỗi cửa hàng ăn sáng nổi tiếng, nổi tiếng với tinh thần kiên trì mở cửa ngay cả trong điều kiện thời tiết khắc nghiệt nhất.

Tác giả trước tiên giải thích lý do tại sao tạo ra Chỉ số Waffle House. Do trang web của Waffle House không cung cấp thông tin đóng cửa cửa hàng theo thời gian thực, tác giả quyết định sử dụng dữ liệu của trang web để tạo một bản đồ, hiển thị những cửa hàng nào đã đóng cửa. Tác giả sử dụng Next.js và React Server Components để lấy dữ liệu, và sử dụng Python để xử lý và lưu trữ dữ liệu vào bộ nhớ đệm. Cuối cùng, tác giả đã tạo thành công một bản đồ thời gian thực, hiển thị các cửa hàng Waffle House đã đóng cửa.

Tuy nhiên, sự sáng tạo của tác giả đã không bị Waffle House bỏ qua. Đội ngũ marketing và pháp lý của công ty đã liên hệ với tác giả, yêu cầu ngừng sử dụng nhãn hiệu và dữ liệu của Waffle House. Tác giả ban đầu cảm thấy ngạc nhiên về điều này, nhưng cuối cùng vẫn xóa trang web. Mặc dù vậy, tác giả vẫn cảm thấy hào hứng với trải nghiệm này và coi đây là một thử thách lập trình thú vị.

Trong suốt quá trình, tác giả đã trao đổi với đội ngũ của Waffle House, bao gồm một quan chức cấp cao. Tác giả cảm thấy ngạc nhiên trước phản hồi của Waffle House, nhưng cuối cùng vẫn tôn trọng yêu cầu của công ty. Tác giả cũng cảm ơn đội ngũ của Waffle House vì đã công nhận sự sáng tạo của mình, và cảm thấy biết ơn về trải nghiệm này.

Bài viết này không chỉ kể về trải nghiệm lập trình của tác giả, mà còn đề cập đến các vấn đề pháp lý về việc sử dụng nhãn hiệu và dữ liệu. Mặc dù sự sáng tạo của tác giả cuối cùng đã bị xóa, nhưng vẫn cung cấp cho độc giả một trường hợp thú vị, thể hiện điểm giao thoa giữa lập trình và luật pháp. Đồng thời, bài viết cũng thể hiện niềm đam mê và sự sáng tạo của tác giả đối với lập trình, cũng như tình yêu đối với thương hiệu Waffle House.

HN | Nóng: 219 điểm | 138 bình luận | Tác giả: lafond | 7 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44117302

Trang web đã sử dụng nhãn hiệu và logo của Wolfram Alpha, nên gỡ bỏ các yếu tố này và tiếp tục vận hành trang web
Bộ phận pháp lý của Wolfram Alpha đã gửi thông báo ngừng vi phạm để bảo vệ nhãn hiệu của họ
Chủ sở hữu trang web nên thương lượng với Wolfram Alpha để đạt được thỏa thuận và tiếp tục vận hành trang web
Wolfram Alpha có thể xem xét cấp phép cho trang web sử dụng nhãn hiệu và logo của họ
Việc đóng cửa trang web có thể là do Wolfram Alpha lo ngại về vấn đề thu thập dữ liệu
Việc thu thập dữ liệu được cho phép trong một số trường hợp, bộ phận pháp lý của Wolfram Alpha nên nêu rõ hơn các yêu cầu của họ
Việc đóng cửa trang web có thể là do bộ phận marketing và bộ phận pháp lý của Wolfram Alpha không có sự trao đổi hiệu quả
Chỉ số Wolfram Alpha không phải là một chỉ số chính thức, mà là một tiêu chuẩn đo lường mang tính khẩu ngữ
Chủ sở hữu trang web nên tìm kiếm tư vấn pháp lý để hiểu cách xử lý thông báo ngừng vi phạm và vấn đề sử dụng nhãn hiệu
Sau khi gỡ bỏ các yếu tố nhãn hiệu và logo, trang web có thể tiếp tục hoạt động mà không cần phải đóng cửa hoàn toàn
Bộ phận pháp lý của Wolfram Alpha có thể cập nhật các điều khoản dịch vụ của họ để cấm việc thu thập dữ liệu trái phép
Chủ sở hữu trang web có thể không đủ khả năng tài chính để chi trả cho các chi phí liên quan đến tranh chấp pháp lý với Wolfram Alpha
Việc thu thập dữ liệu được cho phép trong một số trường hợp, nhưng cần tuân thủ các luật và quy định cũng như điều khoản dịch vụ liên quan

Negotiating PoE+ Power in the Pre‑Boot Environment #

https://roderickkhan.com/posts/2025-05-16-poe-uefi-solution

Bài viết này kể về một thách thức mà tác giả Roderick Khan gặp phải trong một dự án năm 2015. Dự án này liên quan đến việc phát triển máy tính x86 nhúng và hệ thống biển báo kỹ thuật số được cấp nguồn PoE (Power over Ethernet). Các hệ thống này là các máy Windows 10 Professional đầy đủ chức năng, sử dụng bộ xử lý Intel Atom, được thiết kế để đơn giản hóa quá trình triển khai bằng cách lấy điện trực tiếp từ cáp Ethernet.

Tuy nhiên, tác giả đã gặp phải một vấn đề: các thiết bị này cần nhiều điện hơn mức công suất đầu ra tối đa của PoE tiêu chuẩn (802.3af) (15,4W). Một số bộ chuyển mạch mạng không muốn cung cấp thêm điện, dẫn đến việc thiết bị không thể khởi động bình thường. Tác giả cần tìm cách thương lượng mức công suất PoE+ cao hơn, nhưng trước khi hệ điều hành khởi động.

Để giải quyết vấn đề này, tác giả đã nghiên cứu khái niệm về ứng dụng UEFI (Unified Extensible Firmware Interface). Ứng dụng UEFI là một loại phần mềm có thể chạy trong môi trường trước khi máy tính khởi động, có khả năng truy cập các chức năng hệ thống cấp thấp, bao gồm mạng, hệ thống tệp và thiết bị đầu vào/đầu ra. Tác giả đã tìm thấy một người làm nghề tự do tên là Piotr Król, người từng là kỹ sư phần mềm BIOS của Intel, để giúp anh phát triển một ứng dụng UEFI.

Piotr đã phát triển một ứng dụng UEFI có tên là PoePwrNegotiator, có khả năng truyền các gói LLDP-MED (Link Layer Discovery Protocol - Media Endpoint Discovery) và yêu cầu mức công suất cao hơn. Ứng dụng này đã được triển khai trên tất cả các thiết bị sản xuất và hoạt động rất tốt.

Tác giả đã mở mã nguồn PoePwrNegotiator để những người khác có thể sử dụng và sửa đổi nó. Mục tiêu của dự án này là cung cấp một giải pháp độc đáo để giải quyết vấn đề thương lượng công suất trong các hệ thống x86 được cấp nguồn PoE. Tác giả hy vọng rằng dự án này có thể giúp những người khác giải quyết những thách thức tương tự và có thể cung cấp cho mọi người cơ hội học hỏi về hành vi mạng UEFI.

Tác giả cũng gửi lời cảm ơn đến các thành viên trong nhóm của mình là Carlos và Piotr, vì những đóng góp và hỗ trợ của họ trong dự án này. Tác giả tin rằng dự án này là một ví dụ điển hình cho thấy sự đổi mới thường đến từ việc giải quyết các hạn chế và thách thức, thay vì chỉ dựa vào các nguồn lực hiện có.

HN | Nóng: 209 điểm | 59 bình luận | Tác giả: pietrushnic | 23 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44111609

Máy tính đơn bo mạch dựa vào nguồn điện USB-PD, cần phải hoàn thành việc thương lượng nguồn điện trong vòng 5 giây, nếu không sẽ dẫn đến việc cắt nguồn hoặc xảy ra sự cố.
Việc thương lượng USB-PD thường được xử lý trong Linux, nhưng cần phải hoàn thành việc thương lượng trước khi hệ thống khởi động, nếu không sẽ dẫn đến việc hệ thống bị kẹt trong vòng lặp khởi động.
Một số thiết bị sử dụng bộ điều khiển USB-C mỏng, cần trình điều khiển để xử lý việc thương lượng nguồn điện, điều này có thể dẫn đến các vấn đề về an ninh và dịch vụ khách hàng.
Chip điều khiển USB nên cung cấp bộ nhớ không khả biến để thiết lập cấu hình nguồn điện, tránh các vấn đề khi khởi động.
Một số thiết bị sử dụng nguồn điện USB-C, nhưng không hỗ trợ USB-PD, cần sử dụng bộ chuyển đổi nguồn điện 5V mặc định.
Nguồn điện đầu ra cao hơn 5V cần có sự bắt tay thương lượng giữa thiết bị và nguồn điện, đảm bảo thiết bị có thể xử lý nguồn điện đầu ra cao hơn.
Lớp vật lý Ethernet hoặc USB không nên lưu trữ việc thương lượng nguồn điện trong bộ nhớ không khả biến nhỏ, và xử lý việc thương lượng nguồn điện trước khi khởi động.
Một số thiết bị vẫn có thể được sạc qua bộ chuyển đổi nguồn điện khi ở trạng thái tắt, nhưng cần bộ chuyển đổi nguồn điện hỗ trợ chức năng sạc chậm.
Thiết bị Apple xử lý việc thương lượng nguồn điện thông qua phần cứng, tránh sự phức tạp và các vấn đề tiềm ẩn của việc xử lý bằng phần mềm.
Tiêu chuẩn USB Power Delivery (PD) cho phép thiết bị yêu cầu mức nguồn điện cụ thể, nhưng cần có sự thương lượng giữa thiết bị và nguồn điện.
Việc thương lượng nguồn điện cần xem xét các yếu tố như loại cáp, khoảng cách và nhu cầu nguồn điện của thiết bị, đảm bảo việc cung cấp điện an toàn và đáng tin cậy.
Một số cư dân mạng cho rằng, tiêu chuẩn nguồn điện không nên đặt giới hạn điện áp và dòng điện cố định, mà nên cho phép thiết bị quảng bá khả năng của mình, và xác định mức nguồn điện thông qua thương lượng.