Top tin tức trên Hacker News ngày 2025-06-01 #

Nhiếp ảnh gia Charles Brooks đã sử dụng ống kính thăm dò và kỹ thuật xếp chồng tiêu điểm để chụp được hiệu ứng kiến trúc hùng vĩ bên trong các nhạc cụ, thể hiện kỹ năng nhiếp ảnh điêu luyện và góc nhìn độc đáo về cấu trúc nhạc cụ.
Precision Clock Mk IV là một đồng hồ có độ chính xác cao, tích hợp nhiều chức năng tiên tiến, thông qua thiết kế tỉ mỉ và các giải pháp tối ưu hóa, đạt được độ chính xác và độ tin cậy cao trong việc hiển thị thời gian.
Các nhà nghiên cứu đã vô tình phát hiện ra một phương pháp mới để tạo ra các nhân AI hiệu suất cao, thông qua huấn luyện và tối ưu hóa dữ liệu tổng hợp, đã cải thiện đáng kể hiệu suất của nhân, vượt qua các chuẩn mực PyTorch.
Cờ trình biên dịch “fast-math” mặc dù có thể tối ưu hóa các phép toán để tăng tốc độ, nhưng có thể làm tổn hại đến độ chính xác của tính toán, các nhà phát triển nên sử dụng thận trọng và tiến hành kiểm tra đầy đủ.
Micro Center đã khai trương tại Santa Clara, thu hút một lượng lớn những người đam mê công nghệ, cung cấp nhiều lựa chọn sản phẩm điện tử và các hoạt động ưu đãi, trở thành điểm đến lý tưởng cho những người tự lắp ráp máy tính và game thủ.
Valkey, với tư cách là một nhánh cộng đồng của Redis, thông qua tối ưu hóa hiệu suất và hỗ trợ đa luồng, đã vượt trội đáng kể so với Redis 8.0, trở thành một giải pháp thay thế mã nguồn mở tốt hơn.
Sổ tay cụm từ C++ sang Rust giúp các nhà phát triển chuyển đổi, thông qua các ví dụ mã và cân nhắc thiết kế, hướng dẫn các lập trình viên C++ học ngôn ngữ Rust.
Chức năng tìm kiếm bằng trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra thông tin sai lệch, người dùng cần sử dụng thận trọng và xác minh tính chính xác của thông tin để tránh bị hiểu sai.
Bộ phim chưa phát hành của Jerry Lewis, “The Day the Clown Cried”, đã được tìm thấy ở Thụy Điển, dự kiến sẽ được khôi phục và công khai trưng bày giá trị lịch sử của nó.
Báo cáo của Mary Meeker đã phân tích xu hướng phát triển của trí tuệ nhân tạo, chỉ ra rằng công nghệ AI đang tiến bộ nhanh chóng, đặc biệt là sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn có ảnh hưởng sâu rộng đến thị trường và xã hội.

Photos taken inside musical instruments #

https://www.dpreview.com/photography/5400934096/probe-lenses-and-focus-stacking-the-secrets-to-incredible-photos-taken-inside-instruments

Charles Brooks là một nhiếp ảnh gia chuyên chụp ảnh bên trong các nhạc cụ, những bức ảnh trông giống như những công trình kiến trúc vĩ đại. Brooks từng là nghệ sĩ cello chính, đã tạm dừng sự nghiệp âm nhạc do đại dịch và bắt đầu tập trung vào chụp ảnh bên trong nhạc cụ. Ông phát hiện ra nhiều nhạc cụ đang được sửa chữa, và từ đó nảy ra ý tưởng chụp ảnh bên trong những nhạc cụ này.

Brooks đã sử dụng ống kính thăm dò của Laowa, ban đầu thử chụp đàn cello, nhưng sau đó phát hiện ra loại ống kính này quá cồng kềnh đối với nhiều loại nhạc cụ. Vì vậy, ông đã dùng súng nhiệt để làm tan chảy lớp vỏ chống thấm nước của ống kính, để có thể chụp được nhiều loại nhạc cụ hơn, bao gồm cả đàn piano. Tuy nhiên, khi chụp đàn violin, do lỗ ở đáy chỉ có 5 mm, không thể sử dụng các thiết bị chụp ảnh thông thường, vì vậy ông bắt đầu mua bộ điều hợp cho ống nội soi y tế. Những bộ điều hợp này khiến quá trình chụp trở nên phức tạp, vì chúng thường được sử dụng với các cảm biến nhỏ, không thể cung cấp đủ chất lượng hình ảnh.

Sau khi xác định được sự kết hợp giữa máy ảnh và bộ điều hợp, Brooks phát hiện ra rằng do hiệu ứng phóng đại của ống kính, khẩu độ ông chụp tương đương với F250, hầu như không có ánh sáng. Vì vậy, ông cần sử dụng đèn flash công suất cao để chụp, nhưng điều này sẽ tạo ra nhiệt, và các nhạc cụ cũ không chịu được nhiệt độ cao. Ông phải liên tục đo nhiệt độ để đảm bảo nhiệt độ bề mặt của nhạc cụ không vượt quá 28°C, để bảo vệ những nhạc cụ quý giá này.

Quá trình chụp ảnh của Brooks bao gồm việc sử dụng kết hợp giữa xếp chồng tiêu điểm (focus stacking) và ghép ảnh toàn cảnh (panoramic stitching). Ống kính thăm dò của ông chỉ có thể lấy nét 2 mm mỗi lần, vì vậy cần phải chụp từ 20 đến 30 ảnh để đảm bảo toàn bộ khung hình đều rõ nét. Ông cũng thực hiện các biện pháp bổ sung, chẳng hạn như chụp khung hình tối để ngăn chặn các điểm ảnh nóng (hot pixel), và xem xét sự không đồng đều trong quá trình truyền ánh sáng của ống kính để điều chỉnh chiến lược chụp.

Cuối cùng, mỗi bức ảnh cuối cùng của Brooks thường được xếp chồng từ hơn 100 ảnh, một số thậm chí hơn 1000 ảnh. Đây là một quá trình rất tốn thời gian và kỹ thuật, bao gồm cả chụp ảnh và hậu kỳ. Ý định chụp ảnh của ông là làm cho hình ảnh không trông giống như thu nhỏ, mà là tạo ra hiệu ứng của ống kính góc rộng bằng cách giảm độ mờ của hậu cảnh và nén tiêu cự, từ đó tạo cho người xem cảm giác như đang ở trong một công trình kiến trúc vĩ đại. Ngoài ra, ông còn sử dụng ánh sáng để tạo ra cảm giác ánh nắng chiếu vào, khiến người xem có ảo giác như đang ở trong một không gian rộng lớn.

Nhiếp ảnh của Brooks vừa mang tính nghệ thuật, vừa mang tính ghi lại. Ông chụp những nhạc cụ tinh xảo nhất trên thế giới, bên trong chúng ẩn chứa dấu vết của nhà sản xuất, dấu vết sửa chữa, chữ ký và những khuyết điểm trong quá trình sử dụng. Ông dự định tiếp tục dự án này, và hy vọng sẽ chụp được nhiều nhạc cụ nổi tiếng hơn trong tương lai. Các tác phẩm của Brooks và câu chuyện đằng sau các nhạc cụ có thể được tìm thấy trên trang web của ông.

HN | Nóng: 977 điểm | 50 bình luận | Tác giả: worik | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44139626

Hình dạng không đều của các bộ phận bên trong nhạc cụ, chẳng hạn như các miếng vá, thanh chống, tính bất đối xứng và các kết cấu khác nhau, có thể đóng góp vào âm thanh bình thường của nhạc cụ, nhưng cũng có thể làm cho âm thanh nghe không được thuần khiết.
Cấu trúc bên trong và bên ngoài hoàn toàn đối xứng có thể khiến âm thanh nghe quá thuần khiết và thiếu đặc sắc.
Hình dạng và cấu trúc độc đáo bên trong nhạc cụ có thể tạo ra âm sắc phong phú và phức tạp.
Thay đổi các yếu tố hình dạng của nhạc cụ có thể ảnh hưởng đến chất lượng và đặc điểm của âm thanh.
Khi máy ảnh chụp các vật thể nhỏ, người ta thường sử dụng độ sâu trường ảnh lớn và kỹ thuật xếp chồng tiêu điểm để tránh làm mờ hậu cảnh và nén tiêu cự, tạo ra hiệu ứng tương tự như chụp các cảnh lớn.
Ảnh chụp bên trong nhạc cụ trông rất lớn là do máy ảnh sử dụng các kỹ thuật chụp và hiệu ứng ánh sáng đặc biệt để tạo ra hiệu ứng thị giác này.
Góc chụp, khoảng cách và ánh sáng của máy ảnh có thể ảnh hưởng đến hiệu ứng thị giác của ảnh và nhận thức của mọi người về kích thước của nhạc cụ.
Bên trong nhạc cụ đối xứng hoàn hảo có thể tạo ra âm thanh đơn điệu và thiếu đặc sắc.

Precision Clock Mk IV #

https://mitxela.com/projects/precision_clock_mk_iv

Precision Clock Mk IV là một chiếc đồng hồ có độ chính xác cao, mục tiêu phát triển của nó là tích hợp tất cả các yêu cầu chức năng của các đồng hồ chính xác trước đây. Tuy nhiên, do tình trạng thiếu chip, dự án này đã bị đình trệ trong vài năm và giờ mới được phát hành.

Các mục tiêu thiết kế của chiếc đồng hồ này bao gồm độ chính xác đến mili giây, độ rung (jitter) không đáng kể, hiển thị rõ ràng ở tốc độ khung hình cao, tự động điều chỉnh độ sáng, tự động xác định múi giờ và độ lệch từ tọa độ GPS, duy trì độ chính xác thời gian tốt khi tắt máy, dễ dàng nâng cấp ăng-ten và sửa chữa, v.v. Đồng thời, độ chính xác của đồng hồ phải phản ánh tính chính xác của nó, nếu tín hiệu GPS bị mất, thời gian của đồng hồ bắt đầu trôi, các chữ số sẽ dần biến mất.

Phần hiển thị của đồng hồ được chia thành bốn ma trận độc lập, mỗi ma trận bao gồm LED 5x8, điều này cho phép làm mới toàn bộ màn hình trong năm bước. Hai bộ xử lý và sáu chip đệm được sử dụng để điều khiển màn hình. Độ sáng của màn hình được điều khiển bằng cách thay đổi điện áp của chip đệm, điều này cho phép điều chỉnh độ sáng mà không cần sử dụng PWM.

Phần giao diện của đồng hồ bao gồm một cổng USB và một tệp cấu hình config.txt, người dùng có thể sử dụng tệp này để định cấu hình hành vi của đồng hồ. Đồng hồ cũng hỗ trợ nhiều chế độ hiển thị, bao gồm chế độ ISO-ordinal, v.v. Người dùng có thể thay đổi chế độ hiển thị bằng cách cập nhật tệp cấu hình.

Trong quá trình phát triển đồng hồ, nhà thiết kế đã gặp phải nhiều thách thức, bao gồm cách điều chỉnh độ sáng mà không cần sử dụng PWM, cách truyền dữ liệu hiển thị, tín hiệu độ sáng và tín hiệu đồng hồ trong bốn dây, v.v. Nhà thiết kế đã sử dụng nhiều giải pháp sáng tạo, bao gồm sử dụng bộ điều chỉnh tuyến tính LDO (Low Dropout Regulator) có thể điều chỉnh và giao thức truyền dữ liệu UART.

Nói chung, Precision Clock Mk IV là một chiếc đồng hồ có độ chính xác cao, mục tiêu thiết kế của nó là tích hợp tất cả các yêu cầu chức năng của các đồng hồ chính xác trước đây. Phần hiển thị của đồng hồ được chia thành bốn ma trận độc lập, hai bộ xử lý và sáu chip đệm được sử dụng để điều khiển màn hình. Phần giao diện của đồng hồ bao gồm một cổng USB và một tệp cấu hình config.txt, người dùng có thể sử dụng tệp này để định cấu hình hành vi của đồng hồ. Đồng hồ hỗ trợ nhiều chế độ hiển thị, bao gồm chế độ ISO-ordinal, v.v. Trong quá trình phát triển đồng hồ, nhà thiết kế đã gặp phải nhiều thách thức, nhưng cuối cùng đã tạo ra một chiếc đồng hồ có độ chính xác cao và độ tin cậy cao.

HN | Nóng: 378 điểm | 103 bình luận | Tác giả: ahlCVA | 10 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44144750

Precision Clock Mk IV là một đồng hồ có độ chính xác cao, với tần số làm mới lên đến 100 kHz và mạch điều khiển LCD analog, đảm bảo màn hình kỹ thuật số không bị nhấp nháy.
Đồng hồ được thiết kế với mục đích tích hợp tất cả các yêu cầu về chức năng của các đồng hồ chính xác trước đó.
Có người đề xuất thêm cổng Ethernet vào đồng hồ để chạy máy chủ NTP và hỗ trợ chức năng PoE, mặc dù điều này có vẻ hơi quá mức đối với mục đích sử dụng của đồng hồ.
Thiết kế và chức năng của đồng hồ rất xuất sắc, xứng đáng được đánh giá như một tác phẩm nghệ thuật.
Có người đề cập rằng việc sử dụng màn hình đoạn 0.56 inch có thể giảm kích thước chiều ngang của đồng hồ, giúp nó có thể được lắp đặt trong giá đỡ 1U.
Chức năng đồng bộ hóa thời gian của đồng hồ rất hữu ích cho một số môi trường nhất định (chẳng hạn như SCIF hoặc mạng biệt lập).
Có người đề xuất thêm chức năng chuyển đổi múi giờ thủ công hoặc hiển thị thời gian UTC.
Thiết kế và chức năng của đồng hồ rất xuất sắc, xứng đáng được đánh giá như một tác phẩm nghệ thuật, tác giả cũng hy vọng kiếm được lợi nhuận bằng cách bán đồng hồ.

Surprisingly fast AI-generated kernels we didn’t mean to publish yet #

https://crfm.stanford.edu/2025/05/28/fast-kernels.html

Bài viết này giới thiệu một phương pháp mới để tạo ra các kernel AI hiệu năng cao. Mục tiêu ban đầu của các tác giả là tạo ra dữ liệu tổng hợp để huấn luyện các mô hình tạo kernel tốt hơn, nhưng họ đã vô tình phát hiện ra rằng dữ liệu tổng hợp được tạo ra trong quá trình thử nghiệm có thể tạo ra các kernel rất tốt, thậm chí có thể vượt qua các chuẩn PyTorch được tối ưu hóa bởi các chuyên gia. Do đó, họ quyết định công bố bài viết này sớm để chia sẻ những phát hiện của mình.

Bài viết trước tiên giới thiệu phương pháp họ sử dụng, được gọi là KernelBench, một chuẩn để tạo kernel AI. Với mã PyTorch đã cho, LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) sẽ tạo ra các kernel tùy chỉnh để thay thế các thao tác PyTorch, nhằm đạt được tốc độ cao hơn. Họ đã sử dụng một thiết kế tạo dữ liệu tổng hợp đơn giản, tuy nhiên, đáng ngạc nhiên là nó đã cho thấy tiềm năng rất lớn.

Các tác giả giới thiệu phương pháp của họ, bao gồm việc sử dụng suy luận ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra các ý tưởng tối ưu hóa và phân nhánh trong mỗi bước tối ưu hóa để khám phá các hướng khác nhau. Họ cũng sử dụng các mô hình OpenAI o3 và Gemini 2.5 Pro để chạy các thử nghiệm. Kết quả cho thấy hầu hết các kết quả tốt nhất xuất hiện trong các vòng sau, cho thấy phương pháp của họ có thể khám phá hiệu quả các chiến lược tối ưu hóa khác nhau.

Bài viết cũng giới thiệu năm kernel tối ưu hóa, bao gồm bốn thao tác học máy cơ bản và một kernel hợp nhất. Hiệu suất của các kernel này đều rất tốt, thậm chí có thể vượt qua các chuẩn PyTorch. Ví dụ: hiệu suất của kernel Matmul (FP32) đạt 101,3% so với chuẩn PyTorch, hiệu suất của kernel Conv2D đạt 179,9% so với chuẩn PyTorch.

Cuối cùng, các tác giả cung cấp một ví dụ, trình bày cách sử dụng phương pháp của họ để tối ưu hóa kernel Conv2D. Họ trình bày quỹ đạo của quá trình tối ưu hóa, bao gồm cách sử dụng suy luận ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra các ý tưởng tối ưu hóa và cách phân nhánh trong mỗi bước tối ưu hóa. Kết quả cho thấy phương pháp của họ có thể tạo ra các kernel hiệu năng cao một cách hiệu quả và có thể vượt qua các chuẩn PyTorch.

HN | Nóng: 376 điểm | 169 bình luận | Tác giả: mfiguiere | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44139454

Quan điểm của mọi người về AI Agent rất thú vị, LLM không cần phải hoạt động giống như nhân viên con người, có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ đồng thời.
LLM không thực sự hiểu nhiệm vụ, chỉ mô phỏng sự hiểu biết, có thể tạo ra các đầu ra tương ứng dựa trên đầu vào.
Nếu cung cấp cho LLM các quy tắc cú pháp của một ngôn ngữ lập trình mới, nó có thể viết mã mà không cần bất kỳ ví dụ nào.
Khả năng của LLM khác với khả năng hiểu và học hỏi của con người, chúng có thể tạo ra mã thông qua thử nghiệm và học tập.
Chỉ vì LLM có thể mô phỏng sự hiểu biết không có nghĩa là nó thực sự hiểu ý nghĩa của nhiệm vụ.
Hành vi của LLM có thể tương tự như hành vi của con người, nhưng điều này không có nghĩa là nó có khả năng hiểu thực sự.
Quan điểm của mọi người về LLM nên khách quan hơn, nhận ra khả năng và hạn chế của chúng.

Beware of Fast-Math #

https://simonbyrne.github.io/notes/fastmath/

Bài viết này thảo luận về sự nguy hiểm của cờ trình biên dịch “fast-math”. “fast-math” là một cờ trình biên dịch cho phép trình biên dịch thực hiện một số tối ưu hóa để tăng tốc độ các phép toán, nhưng có thể làm tổn hại đến độ chính xác của phép tính. Cờ này tồn tại trong nhiều trình biên dịch, bao gồm GCC, Clang, ICC và MSVC.

“fast-math” có tác dụng cho phép trình biên dịch vi phạm một số quy tắc của tiêu chuẩn số thực dấu phẩy động IEEE 754, từ đó thực hiện một số tối ưu hóa. Những tối ưu hóa này có thể bao gồm sắp xếp lại các phép toán dấu phẩy động, bỏ qua các giá trị NaN (Không phải là số) và Inf (Vô cực), và sử dụng các lệnh SIMD để thực hiện các phép toán vector hóa. Tuy nhiên, những tối ưu hóa này có thể dẫn đến kết quả tính toán không chính xác, thậm chí tạo ra kết quả sai.

Bài viết đặc biệt đề cập đến ba tối ưu hóa có thể gây ra vấn đề: “-ffinite-math-only”, “-fassociative-math” và “flushing subnormals to zero”. “-ffinite-math-only” cho phép trình biên dịch giả định rằng đầu vào và đầu ra của các phép toán dấu phẩy động không chứa các giá trị NaN và Inf, từ đó thực hiện một số tối ưu hóa. Tuy nhiên, điều này có thể khiến trình biên dịch loại bỏ một số kiểm tra cần thiết, dẫn đến kết quả sai. “-fassociative-math” cho phép trình biên dịch sắp xếp lại các phép toán dấu phẩy động, từ đó có thể dẫn đến kết quả tính toán không chính xác. “flushing subnormals to zero” đề cập đến việc trình biên dịch đặt các số thực dấu phẩy động rất nhỏ (được gọi là số dưới chuẩn) thành không, điều này có thể dẫn đến kết quả tính toán không chính xác.

Bài viết cũng đề cập đến một số thuật toán rất nhạy cảm với thứ tự của các phép toán dấu phẩy động, chẳng hạn như thuật toán tính tổng Kahan. Thuật toán này sử dụng các số dưới chuẩn để tính toán sai số của kết quả trung gian và thực hiện sửa lỗi trong các phép tính tiếp theo. Nếu trình biên dịch sắp xếp lại các phép toán dấu phẩy động, nó có thể khiến thuật toán tạo ra kết quả sai.

Tóm lại, cờ trình biên dịch “fast-math” có thể dẫn đến kết quả tính toán không chính xác, thậm chí tạo ra kết quả sai. Nhà phát triển nên thận trọng khi sử dụng cờ này và thực hiện kiểm tra cẩn thận khi cần thiết để đảm bảo tính chính xác của kết quả tính toán.

HN | Nóng: 283 điểm | 193 bình luận | Tác giả: blobcode | 18 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44142472

API mới của Rust có thể thực hiện “phép toán đại số”, cho phép trình biên dịch tối ưu hóa, nhưng có thể dẫn đến kết quả không xác định.
Mục đích của API này là cung cấp một cách an toàn để thực hiện các phép toán dấu phẩy động, tránh các lỗi do tối ưu hóa trình biên dịch gây ra.
Một số người cho rằng tên của API này chưa đủ rõ ràng, và đề xuất sử dụng các tên mô tả hơn, chẳng hạn như “approximate_add” hoặc “relax_add”.
API này có thể dẫn đến kết quả không nhất quán trên các nền tảng khác nhau, đặc biệt là giữa các bản dựng được tối ưu hóa và không được tối ưu hóa.
Một số người đề xuất rằng có thể thêm các ràng buộc bổ sung để đảm bảo rằng kết quả được tối ưu hóa có ít lỗi làm tròn số hơn, nhưng điều này có thể là không thể.
Việc tối ưu hóa API này có thể dẫn đến kết quả nhanh hơn, nhưng cũng có thể dẫn đến kết quả không đủ chính xác, cần phải cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác.

Silicon Valley finally has a big electronics retailer again: Micro Center opens #

https://www.microcenter.com/site/mc-news/article/micro-center-santa-clara-photos.aspx

Cửa hàng mới nhất của Micro Center ở Santa Clara, California đã chính thức khai trương vào một ngày thứ Sáu đầy nắng. Sau nhiều năm chờ đợi, lễ khai trương đã diễn ra suôn sẻ, thu hút hàng trăm người hâm mộ xếp hàng chờ đợi, tạo thành một hàng dài ấn tượng ngoằn ngoèo trên đường phố. Địa chỉ cửa hàng mới là 5201 Stevens Creek Blvd.

Từ lâu, Micro Center đã là điểm đến lý tưởng cho những người tự lắp ráp máy tính (DIY), game thủ cuồng nhiệt, nhà sáng tạo và những người quan tâm đến CPU, GPU và máy in 3D mới nhất. Khu vực này có nhu cầu rất cao về các sản phẩm công nghệ và Micro Center cung cấp nhiều lựa chọn sản phẩm phong phú, đội ngũ nhân viên hỗ trợ chuyên nghiệp và cơ hội trải nghiệm thực tế mà không thể có được trực tuyến.

Trong lễ kỷ niệm khai trương, cửa hàng đã tung ra các chương trình khuyến mãi đặc biệt, bao gồm giảm giá 20% cho máy tính để bàn và máy tính xách tay Windows, cũng như màn hình. Ngoài ra, cửa hàng còn có hơn 4000 card đồ họa, bao gồm các mẫu độc quyền, được chuẩn bị đặc biệt cho sự kiện khai trương. Để biết thêm thông tin, bạn có thể truy cập Micro Center Santa Clara.

HN | Nóng: 282 điểm | 151 bình luận | Tác giả: modeless | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44140378

Cách bố trí của cửa hàng Micro Center vẫn giữ phong cách những năm 90, mặc dù một số người cảm thấy cần phải cập nhật, nhưng cũng có người cho rằng đó là một nét quyến rũ độc đáo.
Giá cả tại cửa hàng Micro Center có thể cạnh tranh với Amazon, điều này khiến một số khách hàng hài lòng.
Trang trí kiểu cũ của cửa hàng có thể gây ấn tượng không tốt, nhưng cũng có người cho rằng đó là một trải nghiệm hoài cổ.
Micro Center có thể tồn tại trong một thị trường cạnh tranh khốc liệt có lẽ là do họ có thể cung cấp nhiều lựa chọn và chiến lược giá linh hoạt.
Một số khách hàng cảm thấy lựa chọn sản phẩm của Micro Center không đủ phong phú, đặc biệt là đối với một số sản phẩm cụ thể.
Tình hình bãi đậu xe và giao thông của Micro Center có thể gây bất tiện cho khách hàng.
Nhân viên của cửa hàng có vẻ thân thiện và sẵn sàng giúp đỡ, có thể cung cấp dịch vụ tốt.
Chiến lược giá của Micro Center có thể dựa trên chi phí và nhu cầu thị trường của họ, chứ không đơn giản chỉ là cạnh tranh giá với Amazon.

Valkey Turns One: Community fork of Redis #

https://www.gomomento.com/blog/valkey-turns-one-how-the-community-fork-left-redis-in-the-dust/

Đã một năm trôi qua kể từ dự án Valkey, và cộng đồng đã phản hồi tích cực kể từ khi Redis Inc. quyết định đóng cửa mã nguồn mở của Redis. Dự án Valkey là một nhánh của Redis nhằm mục đích duy trì sự năng động của cộng đồng và tinh thần của mã nguồn mở. Hiện tại, dự án Valkey đã đạt được những tiến bộ đáng kể, thậm chí vượt qua Redis 8.0 ở một số khía cạnh.

Sau khi đóng mã nguồn mở, Redis đã phải đối mặt với sự phản đối và chỉ trích mạnh mẽ từ cộng đồng. Tuy nhiên, sau đó công ty đã mở lại mã nguồn mở của Redis 8.0 và mời người sáng lập Redis là Salvatore Sanfilippo quay trở lại công ty. Sự trở lại của Sanfilippo đã có tác động tích cực đến dự án Redis và ông đã có những đóng góp quan trọng vào việc tối ưu hóa hiệu suất và các tính năng mới của Redis 8.0.

Đồng thời, dự án Valkey cũng đang có những tiến triển. Các nhà phát triển Valkey đã đóng góp rất nhiều mã và tối ưu hóa cho dự án, bao gồm cả những cải tiến đối với mô hình Async I/O Threading, giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của Valkey. Hiện tại, dự án Valkey đã có thể vượt qua Redis 8.0 ở một số khía cạnh.

Để so sánh hiệu suất của Valkey và Redis 8.0, tác giả đã tiến hành một bài kiểm tra chuẩn. Kết quả kiểm tra cho thấy Valkey 8.1.1 đạt 999,8K RPS trong các hoạt động SET, trong khi Redis 8.0 chỉ đạt 729,4K RPS. Valkey cho thấy hiệu suất cao hơn và độ trễ thấp hơn trong cả hoạt động đọc và ghi.

Tác giả cũng thảo luận về hỗ trợ đa luồng của Valkey và Redis 8.0. Mặc dù Redis luôn được coi là luồng đơn, các phiên bản gần đây đã bắt đầu hỗ trợ đa luồng. Các nhà phát triển Valkey cũng đã thêm hỗ trợ đa luồng vào dự án và kết quả thử nghiệm cho thấy đa luồng có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của Valkey.

Để tối ưu hóa hiệu suất của Valkey hơn nữa, tác giả đã sử dụng công cụ Rezolus để phân tích các điểm nghẽn hiệu suất của hệ thống. Kết quả cho thấy khả năng sử dụng CPU của hệ thống và khả năng xử lý hàng đợi mạng là những yếu tố chính ảnh hưởng đến hiệu suất của Valkey. Bằng cách tối ưu hóa việc phân bổ CPU và xử lý hàng đợi mạng, tác giả đã có thể cải thiện hiệu suất của Valkey hơn nữa lên mức 999,8K RPS.

Nhìn chung, dự án Valkey đã có những tiến bộ đáng kể, thậm chí vượt qua Redis 8.0 ở một số khía cạnh. Các nhà phát triển Valkey đã đóng góp rất nhiều mã và tối ưu hóa cho dự án, bao gồm cải tiến mô hình Async I/O Threading và hỗ trợ đa luồng. Thông qua quá trình tối ưu hóa và cải tiến liên tục, dự án Valkey được kỳ vọng sẽ trở thành một giải pháp thay thế tốt hơn cho Redis.

HN | Nóng: 237 điểm | 102 bình luận | Tác giả: cebert | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44140379

Mô hình luồng I/O của Valkey cải thiện đáng kể hiệu suất của Redis, nhưng bài viết mô tả Redis một cách sai lệch.
Tác giả của Redis, antirez, đã triển khai các luồng I/O vào năm 2020, nhưng đóng góp của Valkey đã làm cho nó tốt hơn.
Mô tả trong bài viết không chính xác, có thể là để thu hút lượt nhấp.
Sự thay đổi mô hình mã nguồn mở của Redis có thể có tác động đến cộng đồng, nhưng giấy phép BSD của Valkey dễ dãi hơn.
Giấy phép AGPL của Redis có thể không được chấp nhận bởi các công ty như Google, Microsoft, Amazon.
Cộng đồng của Valkey hoạt động tích cực và có thể tiếp tục tồn tại và phát triển.
Việc Redis chuyển từ đóng sang mở có thể đã quá muộn, sự tin tưởng của cộng đồng đã bị phá vỡ.
Thái độ của doanh nghiệp đối với phần mềm nguồn mở có thể ảnh hưởng đến sự phát triển và áp dụng của nó.

C++ to Rust Phrasebook #

https://cel.cs.brown.edu/crp/

Nội dung trang web này là hướng dẫn chuyển đổi ngôn ngữ lập trình từ C++ sang Rust, nhằm mục đích giúp các lập trình viên C++ học ngôn ngữ Rust. Hướng dẫn này cung cấp các cách triển khai tương đương trong ngôn ngữ Rust cho các mẫu lập trình C++ phổ biến, được mô tả thông qua các ví dụ mã cụ thể và các cân nhắc thiết kế kỹ thuật cấp cao.

Nội dung trang web bao gồm nhiều chương, bao gồm các khía cạnh như hàm tạo, hàm hủy, mô hình hóa dữ liệu, xử lý ngoại lệ, chuyển đổi kiểu, nạp chồng hàm, v.v. Mỗi chương đều cung cấp các ví dụ mã và giải thích chi tiết, giúp người đọc hiểu cách chuyển đổi các mẫu lập trình trong C++ sang ngôn ngữ Rust.

Ngoài ra, trang web còn cung cấp các liên kết đến các tài nguyên khác, bao gồm tài liệu chính thức, hướng dẫn và các sách liên quan khác về ngôn ngữ Rust. Đồng thời, trang web cũng cung cấp một biểu mẫu phản hồi, cho phép người đọc gửi phản hồi và đề xuất.

Cấu trúc nội dung của trang web rõ ràng, dễ đọc và dễ hiểu. Bằng cách đọc trang web này, các lập trình viên C++ có thể nhanh chóng nắm vững cú pháp cơ bản và các mẫu lập trình của ngôn ngữ Rust, giúp họ chuyển đổi tốt hơn sang phát triển bằng ngôn ngữ Rust.

Trang web cũng đề cập đến các tài nguyên liên quan khác, bao gồm các cuốn sách như “The Rust Programming Language” và “The Embedded Rust Book”, những tài nguyên này có thể cung cấp cho người đọc cơ hội hiểu sâu hơn về ngôn ngữ Rust và các ứng dụng của nó.

Nói chung, nội dung trang web này phong phú, cấu trúc rõ ràng, có thể cung cấp một nguồn tài liệu học tập ngôn ngữ Rust tốt cho các lập trình viên C++.

HN | Nóng: 193 điểm | 64 bình luận | Tác giả: wcrichton | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44140349

C++ có rất nhiều phong cách khác nhau, hướng dẫn này chưa xem xét đầy đủ những khác biệt đó.
Hệ thống module của Rust vẫn chưa hoàn thiện, hệ thống module của C++ được hỗ trợ trong các công cụ hiện đại.
FFI (Foreign Function Interface - Giao diện Hàm Ngoại) của Rust vẫn chưa đủ hoàn thiện, đặc biệt là trong các lĩnh vực như xử lý đồ họa và âm thanh/video.
“Con đường hạnh phúc” của Rust sẽ trở nên phức tạp và hỗn loạn hơn theo thời gian.
Module C++ vẫn chưa được hỗ trợ đầy đủ trong tất cả các trình biên dịch chính thống.
Visual Studio và Clion là những IDE tốt nhất hiện tại để hỗ trợ module C++.
VSCode không phải là một lựa chọn tốt cho phát triển C/C++.
Hàm tạo C++ không thể trả về giá trị, cần sử dụng phương thức init để xử lý lỗi.
Lập trình bất đồng bộ của Rust vẫn còn một số vấn đề và sự không chắc chắn.

AI Responses May Include Mistakes #

https://www.os2museum.com/wp/ai-responses-may-include-mistakes/

Bài viết này thảo luận về ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong tìm kiếm trên internet, đặc biệt là chức năng tìm kiếm AI của Google. Tác giả Michal Necasek chia sẻ trải nghiệm của mình khi cố gắng sử dụng Google để tìm kiếm một mẫu IBM PS/2 cụ thể, và phát hiện ra rằng các bản tóm tắt do AI tạo ra thường chứa thông tin sai lệch. Mặc dù tác giả đã thử tìm kiếm nhiều lần, nhưng câu trả lời của AI mỗi lần đều khác nhau, đôi khi thậm chí còn mâu thuẫn lẫn nhau.

Tác giả chỉ ra rằng, các bản tóm tắt do AI tạo ra có vẻ hợp lý, nhưng trên thực tế có thể hoàn toàn sai. Hiện tượng này được gọi là “hallucination” (ảo giác), tức là AI tạo ra nội dung không dựa trên bất kỳ thông tin thực tế nào. Tác giả cho rằng, hiện tượng này có thể gây hiểu lầm cho những người dùng không chuyên, vì họ có thể không phân biệt được thông tin đúng và sai.

Tác giả cũng chỉ ra rằng, hành vi này của AI là do nguyên lý hoạt động của nó. AI dựa trên suy luận thống kê và không thể phân biệt được thông tin mà nó biết và không biết. Do đó, AI có thể tạo ra những câu trả lời có vẻ hợp lý nhưng thực tế lại sai. Tác giả cho rằng, hiện tượng này có thể gây ảnh hưởng tiêu cực đến nghiên cứu và các lĩnh vực khác, vì người dùng có thể không tin tưởng vào thông tin do AI tạo ra.

Cuối cùng, tác giả chỉ ra rằng, chức năng tìm kiếm AI của Google tuy có vẻ mạnh mẽ, nhưng trên thực tế có thể tạo ra kết quả sai. Tác giả khuyên người dùng nên thận trọng khi sử dụng tìm kiếm AI, không nên hoàn toàn dựa vào các bản tóm tắt do AI tạo ra, mà cần tự mình xác minh tính chính xác của thông tin. Đồng thời, tác giả cũng chỉ ra rằng, hành vi này của AI có thể ảnh hưởng đến sự hiểu biết và ứng dụng AI của chúng ta, đòi hỏi chúng ta phải thận trọng hơn đối với khả năng và hạn chế của AI.

HN | Nóng: 176 điểm | 181 bình luận | Tác giả: userbinator | 19 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44142113

Mọi người lo ngại về tính chính xác và độ tin cậy của kết quả trả về từ công cụ tìm kiếm, cho rằng kết quả tìm kiếm hiện nay chứa đầy lỗi và thông tin không liên quan.
Do nội dung do AI tạo ra khiến kết quả tìm kiếm trở nên không đáng tin cậy, mọi người bắt đầu nghi ngờ liệu xu hướng này có tiếp tục hay không.
Có người cho rằng chất lượng kết quả tìm kiếm của Google giảm sút là do công ty ưu tiên doanh thu quảng cáo hơn trải nghiệm người dùng.
Do sự không đáng tin cậy của công cụ tìm kiếm, mọi người bắt đầu tìm kiếm các nguồn thông tin khác, chẳng hạn như diễn đàn và cộng đồng chuyên môn.
Có người lo lắng rằng nội dung do AI tạo ra sẽ khiến mọi người mất khả năng phân biệt thông tin thật và tư duy phản biện.
Do chất lượng công cụ tìm kiếm giảm sút, mọi người bắt đầu hoài niệm về các công cụ tìm kiếm trước đây, khi kết quả tìm kiếm chính xác và đáng tin cậy hơn.
Có người cho rằng nội dung do AI tạo ra là để đáp ứng nhu cầu của nhà quảng cáo, chứ không phải để cung cấp thông tin chính xác cho người dùng.
Do sự không đáng tin cậy của công cụ tìm kiếm, mọi người bắt đầu sử dụng các công cụ tìm kiếm hoặc công cụ khác để tìm kiếm thông tin.
Có người cho rằng chất lượng công cụ tìm kiếm giảm sút là do mô hình kinh doanh của công ty và ưu tiên doanh thu quảng cáo hơn trải nghiệm người dùng.
Do nội dung do AI tạo ra, mọi người bắt đầu nghi ngờ về hướng phát triển tương lai của công cụ tìm kiếm và tác động của nó đối với xã hội.

Jerry Lewis’s “The Day the Clown Cried” discovered in Sweden after 53 years #

https://www.thenationalnews.com/arts-culture/film-tv/2025/05/29/jerry-lewis-day-the-clown-cried-discovered/

Trang web này là một bài viết về diễn viên hài người Mỹ Jerry Lewis. Bài viết chủ yếu kể về bộ phim “The Day the Clown Cried” do Jerry Lewis đạo diễn năm 1972, bộ phim này chưa bao giờ được phát hành chính thức. Được biết, bộ phim kể về một chú hề xiếc người Đức bị giam giữ trong trại tập trung của Đức Quốc xã và bị buộc phải dẫn dắt những đứa trẻ đến chỗ chết.

Bài viết đề cập rằng kịch bản và quá trình quay phim của bộ phim này có nhiều vấn đề, dẫn đến mâu thuẫn giữa Jerry Lewis và nhà sản xuất Nat Wachsberger. Jerry Lewis từng nói rằng bộ phim này là một trong những tác phẩm thất bại nhất của ông và ông cảm thấy xấu hổ về nó. Mặc dù vậy, Jerry Lewis vẫn đề cập trong cuốn tự truyện năm 1982 của mình rằng bộ phim này “phải được xem”.

Trong những năm gần đây, một diễn viên người Thụy Điển tên là Hans Crispin tuyên bố rằng ông sở hữu một bản sao hoàn chỉnh của bộ phim này và đã cho một số người xem. Crispin nói rằng ông có kế hoạch giao bộ phim này cho thế hệ sau và hy vọng nó có thể được phục hồi và công khai trình chiếu. Điều đáng chú ý là Jerry Lewis đã tặng một số đoạn phim của bộ phim này cho Thư viện Quốc hội Hoa Kỳ, nhưng những đoạn phim này không phải là toàn bộ bộ phim.

Ngoài ra, bài viết còn đề cập đến một số bộ phim “thất lạc” khác, chẳng hạn như “Chess of the Wind” do đạo diễn người Iran Mohammad Reza Aslani đạo diễn năm 1976, và “The Passion of Joan of Arc” được phát hành năm 1928. Những bộ phim này từng được cho là đã thất lạc, nhưng sau đó đã được tìm thấy và phục hồi. Bài viết cuối cùng đề cập rằng vẫn còn một số bộ phim, chẳng hạn như “Batgirl” năm 2022, bị coi là “thất lạc” vì nhiều lý do khác nhau.

HN | Nóng: 174 điểm | 75 bình luận | Tác giả: danso | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44139592

Người phát hiện ra đoạn phim nên tải nó lên Internet Archive để mọi người có thể xem và nghiên cứu nó.
Việc chủ sở hữu đoạn phim khóa nó lại thay vì công khai trưng bày là một điều mâu thuẫn.
Giá trị lịch sử của đoạn phim nằm ở sự quý hiếm của nó, chứ không phải giá trị nghệ thuật của nó.
Bán đoạn phim cho nhà sưu tập có thể không phải là lựa chọn tốt nhất, vì điều này có thể hạn chế sự lưu truyền và nghiên cứu của nó.
Người phát hiện ra đoạn phim có thể vì sợ hãi mà hạn chế phạm vi trưng bày của nó.
Bản gốc của đoạn phim nên được lưu trữ cẩn thận để các thế hệ sau có thể xem và nghiên cứu.
Người phát hiện ra đoạn phim có thể thông qua việc thêm các yếu tố sáng tạo của riêng mình để có được bản quyền.
Bối cảnh lịch sử và quá trình sản xuất của đoạn phim cũng là những nội dung đáng để nghiên cứu và quan tâm.
Việc công khai trưng bày đoạn phim có thể gây ra tranh chấp bản quyền và các vấn đề pháp lý.
Người phát hiện ra đoạn phim nên cân nhắc việc quyên tặng nó cho bảo tàng điện ảnh hoặc kho lưu trữ, để nó được bảo quản và nghiên cứu tốt hơn.

Mary Meeker’s first Trends report since 2019, focused on AI #

https://www.bondcap.com/reports/tai

Báo cáo PDF này được công bố bởi công ty BOND vào tháng 5 năm 2025, với chủ đề là xu hướng phát triển của Trí tuệ Nhân tạo (AI). Báo cáo phân tích sâu sắc sự phát triển của công nghệ AI, động lực thị trường, tác động ngành và triển vọng tương lai, dưới đây là tóm tắt nội dung cốt lõi:

Phát triển Công nghệ AI #

Tiến bộ kỹ thuật: Công nghệ AI phát triển nhanh chóng, đặc biệt là sự tiến bộ của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), chẳng hạn như ChatGPT của OpenAI kể từ khi ra mắt vào tháng 11 năm 2022, đã có sự tăng trưởng người dùng nhanh chóng, từ tăng trưởng bằng không lên 800 triệu người dùng chỉ trong 17 tháng, vượt xa tốc độ tăng trưởng người dùng ban đầu của Internet.
Chỉ số kỹ thuật: Lượng dữ liệu huấn luyện, chi phí tính toán và hiệu suất của các mô hình AI đều cho thấy sự tăng trưởng theo cấp số nhân. Ví dụ: lượng dữ liệu huấn luyện đã đạt tốc độ tăng trưởng trung bình hàng năm là 260% trong 15 năm qua và chi phí tính toán đã đạt tốc độ tăng trưởng hàng năm là 360%.
Ứng dụng kỹ thuật: Công nghệ AI đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm y tế, giáo dục, tài chính, sản xuất, v.v., thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của các ngành công nghiệp khác nhau.

Hai, Động thái Thị trường AI #

Thị trường cạnh tranh: Thị trường AI cạnh tranh khốc liệt, các gã khổng lồ công nghệ toàn cầu như Microsoft, Google, Amazon, Apple đều tăng cường đầu tư vào AI, đồng thời các công ty AI mới nổi như Anthropic, xAI cũng nhanh chóng trỗi dậy.
Xu hướng đầu tư: Các hoạt động đầu tư và sáp nhập trong lĩnh vực AI diễn ra thường xuyên, các công ty công nghệ lớn tăng cường khả năng cạnh tranh trong lĩnh vực AI thông qua mua lại và đầu tư.
Cấu trúc thị trường: Thị trường AI cho thấy một mô hình cạnh tranh do hai nước Trung Quốc và Hoa Kỳ thống trị, cả hai nước đều dẫn đầu về nghiên cứu và phát triển công nghệ AI, ứng dụng và thương mại hóa.

Ba, Ảnh hưởng của ngành AI #

Ảnh hưởng đến công việc: AI đang thay đổi cách thức làm việc, nâng cao hiệu quả công việc, đồng thời cũng gây ra những thảo luận về sự thay đổi cấu trúc việc làm. Một số công việc lặp đi lặp lại, có tính quy luật cao có thể bị AI thay thế, nhưng đồng thời cũng sẽ tạo ra những cơ hội việc làm mới.
Ảnh hưởng đến giáo dục: Ứng dụng của AI trong lĩnh vực giáo dục ngày càng rộng rãi, chẳng hạn như học tập cá nhân hóa,辅导 thông minh, v.v., cung cấp các phương tiện và phương pháp mới cho giáo dục.
Ảnh hưởng đến xã hội: Sự phát triển của công nghệ AI cũng mang lại một số vấn đề xã hội, chẳng hạn như bảo vệ quyền riêng tư, an ninh dữ liệu, thành kiến thuật toán, v.v., cần sự quan tâm và giải quyết chung của tất cả các bên trong xã hội.

Bốn, Triển vọng Tương lai của AI #

Xu hướng công nghệ: Trong tương lai, công nghệ AI sẽ tiếp tục phát triển nhanh chóng, quy mô và hiệu suất của mô hình sẽ được nâng cao hơn nữa, đồng thời chi phí tính toán dự kiến sẽ giảm hơn nữa.
Xu hướng ngành: AI sẽ được ứng dụng rộng rãi hơn trong nhiều ngành, thúc đẩy quá trình nâng cấp thông minh của các ngành.
Xu hướng xã hội: Sự phát triển của công nghệ AI sẽ có tác động sâu sắc đến xã hội, cần chú trọng đến việc hoàn thiện luật pháp và quy định, đồng thời hướng dẫn đạo đức xã hội trong quá trình phát triển công nghệ.

Năm、Thách thức và Cơ hội của AI #

Thách thức kỹ thuật: Sự phát triển của công nghệ AI đối mặt với nhiều thách thức, chẳng hạn như khả năng giải thích của mô hình, độ tin cậy và tính bảo mật của dữ liệu.
Thách thức thị trường: Sự cạnh tranh trên thị trường AI ngày càng gay gắt, các doanh nghiệp cần không ngừng đổi mới và nâng cao khả năng cạnh tranh của mình để ứng phó với những thay đổi của thị trường.
Thách thức xã hội: Sự phát triển của công nghệ AI cũng mang đến một số thách thức xã hội, chẳng hạn như điều chỉnh cơ cấu việc làm, bảo vệ quyền riêng tư, v.v., đòi hỏi sự nỗ lực chung của tất cả các thành phần xã hội để tìm kiếm giải pháp.

Báo cáo cuối cùng nhấn mạnh rằng sự phát triển của công nghệ AI đã bước vào một giai đoạn mới, nó không chỉ thay đổi cách chúng ta làm việc và sinh sống mà còn có tác động sâu sắc đến nền kinh tế và xã hội toàn cầu.

HN | Nóng: 168 điểm | 85 bình luận | Tác giả: kjhughes | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44139403

Việc so sánh tốc độ tăng trưởng của ChatGPT và Google trong báo cáo của Mary Meeker là vô nghĩa, vì môi trường Internet lúc đó và bây giờ khác nhau.
So sánh này nhằm mục đích thể hiện một sản phẩm hiện tại có thể mở rộng nhanh chóng như thế nào, chứ không phải so sánh bản thân Google và ChatGPT.
Dữ liệu được sử dụng trong báo cáo là để giúp các nhà đầu tư dự đoán tương lai, chứ không phải để thực hiện một so sánh công bằng.
Sự phát triển nhanh chóng của Internet cho phép các sản phẩm mới có được người dùng nhanh hơn, đây là bối cảnh của so sánh trong báo cáo.
Phần lớn người dùng ChatGPT có thể sử dụng nó để gian lận, đây có thể không phải là một nhóm người dùng có giá trị.
Mục đích của so sánh trong báo cáo là để thể hiện sản phẩm có thể tăng trưởng và bị phá vỡ nhanh chóng như thế nào trong môi trường hiện tại.
Sử dụng phương pháp so sánh như vậy có thể giúp hiểu rõ hơn về môi trường hiện tại và tiềm năng tăng trưởng của sản phẩm.
Phương pháp so sánh này có thể giúp các nhà đầu tư và doanh nhân hiểu rõ hơn về thị trường và xu hướng.