Top tin tức trên Hacker News ngày 2025-06-05 #

Việc ứng dụng học sâu trong sinh học có thể dẫn đến sai sót do quá khớp (overfitting) và thiếu kiến thức sinh học, cần tăng cường kiểm tra tính xác thực.
Ứng dụng Merlin Bird ID nhận dạng các loài chim thông qua ảnh, âm thanh và bản đồ, người dùng nói chung hài lòng với các chức năng của nó nhưng mong muốn được tối ưu hóa hơn nữa.
FFmpeg hợp nhất hỗ trợ cho WebRTC, nâng cao tính ổn định và khả năng tương thích của nó trong truyền tải luồng (streaming).
Sở Thuế vụ Hoa Kỳ đã mở mã nguồn dự án Direct File trên GitHub, nhưng dự án này có thể bị bãi bỏ do không được hỗ trợ hành chính.
Tác giả viết “BEAM Book” nhằm giúp các kỹ sư tối ưu hóa hiệu suất máy ảo BEAM, nhấn mạnh tầm quan trọng của sự kiên trì và phản hồi từ cộng đồng.
DiffX là một định dạng khác biệt mở rộng mới, được thiết kế để giải quyết những hạn chế của các định dạng truyền thống, nhưng sự phức tạp của nó đã gây ra tranh cãi.
Bang Washington thông qua dự luật quyền sửa chữa, đảm bảo cư dân có quyền tự sửa chữa các thiết bị điện tử và đồ gia dụng.
Dự án Precious Plastic rơi vào tình trạng khó khăn do thiếu vốn và các vấn đề vận hành, nhóm đang tìm kiếm giải pháp.
Vẹt mào Sulphur-crested ở Úc đã học được cách vận hành vòi phun nước uống, thể hiện khả năng sáng tạo và truyền thống văn hóa của chúng.
Dịch vụ GPU của Google Cloud Run hiện đã có phiên bản GA, đơn giản hóa việc triển khai khối lượng công việc AI, nhưng vấn đề chi phí vẫn cần được quan tâm.

Deep learning gets the glory, deep fact checking gets ignored #

https://rachel.fast.ai/posts/2025-06-04-enzyme-ml-fails/index.html

Bài viết này thảo luận về ứng dụng của học sâu trong sinh học, đặc biệt là trong lĩnh vực dự đoán chức năng enzyme. Tác giả chỉ ra rằng, mặc dù các mô hình học sâu có thể đạt được những kết quả ấn tượng, nhưng những kết quả này thường chứa đầy lỗi. Bài viết lấy hai bài báo làm ví dụ, bài báo đầu tiên sử dụng mô hình Transformer để dự đoán chức năng của 450 enzyme chưa biết và được đăng trên Nature Communications. Tuy nhiên, các tác giả của bài báo thứ hai, sau khi kiểm tra kỹ lưỡng, đã phát hiện ra nhiều lỗi trong bài báo đầu tiên, bao gồm kết quả dự đoán không chính xác, dự đoán trùng lặp và kết quả không hợp lý.

Tác giả chỉ ra rằng, những sai sót trong bài báo đầu tiên là do mô hình bị overfitting và thiếu kiến thức chuyên môn về lĩnh vực sinh học. Mô hình đã sử dụng một lượng lớn dữ liệu, nhưng không xem xét đến sự phức tạp và sắc thái trong dự đoán chức năng enzyme. Tác giả cũng chỉ ra rằng, các cơ chế khuyến khích xuất bản hiện tại thường ưu tiên việc công bố các kết quả ấn tượng hơn là các nghiên cứu khoa học nghiêm ngặt.

Bài viết cũng thảo luận về những thách thức trong dự đoán chức năng enzyme, bao gồm sự đa dạng và phức tạp của enzyme, cũng như độ tin cậy của kết quả dự đoán. Tác giả chỉ ra rằng, cần kết hợp nhiều phương pháp và kiến thức chuyên môn để dự đoán chức năng enzyme, bao gồm sinh học cấu trúc, thí nghiệm sinh hóa và mô hình tính toán. Bài viết nhấn mạnh rằng, trong lĩnh vực sinh học, cần có nghiên cứu khoa học nghiêm ngặt và tư duy phản biện để đảm bảo tính tin cậy và hiệu quả của kết quả nghiên cứu.

Cuối cùng, tác giả chỉ ra rằng, việc ứng dụng học sâu trong sinh học cần một thái độ thận trọng và nghiêm ngặt hơn, cần xem xét đến sự phức tạp và sắc thái của lĩnh vực sinh học. Tác giả kêu gọi các nhà nghiên cứu cần chú ý hơn đến tính tin cậy và hiệu quả của kết quả nghiên cứu, thay vì chỉ theo đuổi những kết quả ấn tượng. Bằng cách này, học sâu có thể đóng vai trò lớn hơn trong lĩnh vực sinh học, thúc đẩy sự tiến bộ của nghiên cứu khoa học và sự hiểu biết sâu sắc hơn về kiến thức sinh học.

HN | Nóng: 570 điểm | 149 bình luận | Tác giả: chmaynard | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44174965

Mặc dù các mô hình học sâu có thể đạt được kết quả thử nghiệm tốt, nhưng trong các ứng dụng thực tế, chúng có thể hoạt động kém do hiện tượng overfitting. Việc sử dụng các bộ phân loại truyền thống như SVM hoặc hồi quy logistic có thể ổn định hơn.
Việc phụ thuộc quá nhiều vào các mô hình ngôn ngữ lớn có thể khiến mô hình quá tự tin đưa ra các dự đoán sai. Sử dụng lớp embedding của mô hình được huấn luyện trước kết hợp với một bộ phân loại đơn giản có thể là một lựa chọn tốt hơn.
Các chỉ số đánh giá quá tốt có thể là dấu hiệu của overfitting mô hình, cần kiểm tra dữ liệu và cài đặt mô hình.
Sử dụng lớp embedding của các mô hình ngôn ngữ lớn có thể tận dụng các biểu diễn đã học được để hướng dẫn các công cụ đáng tin cậy hơn.
Việc theo đuổi quá mức quy mô và độ phức tạp của mô hình có thể bỏ qua khả năng tương thích và khả năng mở rộng giữa các mô hình.
Các mô hình ngôn ngữ có thể được ưa chuộng quá mức vì khả năng tạo sinh của chúng, nhưng giá trị thực sự của chúng có thể nằm ở đóng góp của chúng vào việc hiểu ngôn ngữ.
Sử dụng lớp embedding của các mô hình được huấn luyện trước có thể giảm thời gian huấn luyện và cải thiện hiệu suất của mô hình, nhưng cũng cần chú ý đến khả năng giải thích và tính mạnh mẽ của mô hình.

Merlin Bird ID #

https://merlin.allaboutbirds.org/

Trang web này giới thiệu một ứng dụng nhận dạng chim có tên là Merlin Bird ID. Ứng dụng này có thể giúp người dùng nhận dạng các loài chim thông qua ảnh, âm thanh và bản đồ, v.v. Chức năng Sound ID trong ứng dụng có thể nhận dạng tiếng kêu của các loài chim xung quanh theo thời gian thực và cung cấp các kết quả phù hợp có thể. Người dùng có thể nhận dạng chim bằng cách chụp ảnh hoặc tải ảnh lên, ứng dụng sẽ cung cấp một danh sách các kết quả phù hợp có thể.

Ứng dụng cũng cung cấp một công cụ nhận dạng từng bước có tên là Bird ID Wizard, người dùng có thể nhận được các kết quả phù hợp có thể bằng cách trả lời ba câu hỏi đơn giản. Merlin Bird ID hỗ trợ nhận dạng các loài chim trên toàn thế giới, bao gồm các loài chim phổ biến ở các khu vực như Hoa Kỳ, Canada, Châu Âu, Ấn Độ, v.v. Người dùng có thể lưu các loài chim đã nhận dạng vào danh sách quan sát của riêng mình thông qua ứng dụng và có thể khám phá danh sách các loài chim có thể xuất hiện ở các khu vực lân cận.

Dữ liệu của ứng dụng đến từ eBird, một nền tảng quan sát chim toàn cầu, với hàng tỷ hồ sơ quan sát chim. Merlin Bird ID cũng cung cấp ảnh, âm thanh và tiếng kêu do cộng đồng đóng góp, cũng như các mẹo nhận dạng do chuyên gia cung cấp. Mục tiêu của ứng dụng là giúp người dùng nhận dạng và tìm hiểu kiến thức về chim, đồng thời cung cấp một công cụ tiện lợi để ghi lại và lưu trữ hồ sơ quan sát chim. Đồng thời, ứng dụng còn cung cấp trợ giúp và tài nguyên, bao gồm hướng dẫn, áp phích và các tài liệu khác, để giúp người dùng sử dụng ứng dụng tốt hơn.

HN | Nóng: 557 điểm | 192 bình luận | Tác giả: twitchard | 22 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44176829

Ứng dụng Merlin Bird ID rất tuyệt vời, có thể giúp người dùng nhận dạng các loài chim và thay đổi thói quen buổi sáng của họ
Các phần “Khám phá” và “Danh sách vòng đời” trong ứng dụng đã có chức năng hiển thị hình ảnh và tiếng kêu của chim, nhưng một số người dùng muốn có thể lưu trữ tiếng kêu và hình ảnh của từng cá thể chim
Người dùng rất hài lòng với chức năng nhận dạng âm thanh của ứng dụng, nhưng cho rằng chức năng thêm chim vào danh sách vòng đời cần được cải thiện
Một số người dùng đề xuất sử dụng ứng dụng eBird để ghi lại danh sách quan sát chim
Người dùng mong muốn ứng dụng có thể kết nối với iNaturalist và thêm nút phản hồi nhanh
Một số người dùng gặp phải các vấn đề như nút ứng dụng không phản hồi, giao diện không nhất quán, mất kết quả, v.v., nhưng những người dùng khác không gặp phải những vấn đề này
Ứng dụng có thể hoạt động bình thường khi không có mạng, nhưng việc ghi âm trong thời gian dài có thể khiến ứng dụng bị treo hoặc gặp sự cố
Người dùng bày tỏ lòng biết ơn đối với nhà phát triển ứng dụng và hy vọng ứng dụng có thể tiếp tục duy trì các chức năng tốt và sử dụng miễn phí

FFmpeg merges WebRTC support #

https://git.ffmpeg.org/gitweb/ffmpeg.git/commit/167e343bbe75515a80db8ee72ffa0c607c944a00

Lần commit này bổ sung hỗ trợ WHIP (WebRTC HTTP Ingest Protocol) cho FFmpeg, tập trung chủ yếu vào xử lý luồng phương tiện có độ trễ dưới giây. Nội dung cập nhật cụ thể như sau:

Cập nhật phiên bản WHIP: Giới thiệu phiên bản thứ ba của WHIP, đồng thời đổi tên và tối ưu hóa bộ ghép kênh WHIP, nâng cao độ rõ ràng của ngữ cảnh nhật ký và thông tin lỗi của SSL, DTLS và RTC.
Tái cấu trúc macro và hàm: Các số ma thuật ban đầu được thay thế bằng macro và trích xuất vào các hàm tương ứng, đồng thời mức nhật ký cũng được điều chỉnh để cải thiện khả năng đọc.
Danh sách đường cong DTLS và cấu hình SRTP: Cập nhật danh sách đường cong DTLS và tinh chỉnh tên tệp cấu hình SRTP trong FFmpeg và OpenSSL.
Số ma thuật ICE STUN và loại tải trọng RTP: Tối ưu hóa số ma thuật ICE STUN và cập nhật loại tải trọng RTP theo định nghĩa của Chrome.
Kích thước khung âm thanh: Sửa lỗi kích thước khung cố định, thay đổi thành sử dụng rtc->audio_par->frame_size, đồng thời xử lý chuyển đổi định dạng MP4/ISOM sang định dạng Annex B bằng công cụ h264_mp4toannexb.
Dấu thời gian OPUS và cài đặt đánh dấu: Giải quyết vấn đề dấu thời gian OPUS và sửa cài đặt đánh dấu sau khi sử dụng bộ lọc bitstream (BSF).
Tối ưu hóa hiệu suất: Tối ưu hóa bắt tay DTLS và xử lý ICE, sử dụng một thời gian chờ bắt tay duy nhất và vai trò máy chủ để ngăn chặn yêu cầu truyền lại tự động (ARQ).
Hợp nhất yêu cầu/phản hồi ICE với bắt tay DTLS: Hợp nhất xử lý yêu cầu và phản hồi ICE với bắt tay DTLS vào một hàm riêng biệt và sửa lỗi xây dựng OpenSSL để tương thích với Pion.
Hợp nhất triển khai TLS và DTLS: Hợp nhất việc triển khai TLS và DTLS, chia sẻ các chức năng như gọi lại BIO, thao tác đọc và ghi, in lỗi, khởi tạo OpenSSL, v.v. và sử dụng cùng một cấu trúc dữ liệu.
Sửa đổi cấu hình xây dựng: Cập nhật cấu hình xây dựng để WHIP chỉ khả dụng khi DTLS được bật (hiện chỉ hỗ trợ OpenSSL) để sửa lỗi xây dựng.

Bản cập nhật này được hoàn thành bởi nhiều cộng tác viên, bao gồm winlin, yangrtc, cloudwebrtc, v.v., và cuối cùng được Jack Lau và Steven Liu ký xác nhận.

HN | Nóng: 508 điểm | 117 bình luận | Tác giả: Sean-Der | 9 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44182186

Việc FFmpeg hợp nhất hỗ trợ WebRTC là một cột mốc lớn, đánh dấu một kỷ nguyên mới trong lĩnh vực phát sóng video.
Phát sóng WebRTC cho phép người dùng hỗ trợ các máy khách không đồng nhất mà không cần công việc chuyển mã tốn kém.
Sử dụng WebRTC và công nghệ Simulcast, có thể hỗ trợ phát video 4K cho hàng trăm người dùng trên một máy chủ duy nhất.
Truyền tải ngang hàng dựa trên WebRTC có thể giảm chi phí máy chủ, giúp nhiều người có thể sử dụng hơn.
Có người cho rằng có thể sử dụng công nghệ P2P để thực hiện phát sóng video, giảm gánh nặng cho máy chủ.
VLC hiện không hỗ trợ phát trực tuyến WebRTC, nhưng có thể sẽ thêm hỗ trợ trong tương lai.
Có người đề cập đến việc sử dụng QUIC hoặc WebTransport thay vì SCTP, có thể đơn giản hóa sự phức tạp của WebRTC.
FFmpeg có thể hoạt động như một nút WebRTC độc lập, thực hiện kết nối ngang hàng và truyền tải trực tuyến.

IRS Direct File on GitHub #

https://chrisgiven.com/2025/05/direct-file-on-github/

Sở Thuế vụ Hoa Kỳ (IRS) đã phát hành phần lớn mã nguồn của Direct File trên GitHub dưới dạng phần mềm nguồn mở. Là một tác phẩm của chính phủ Hoa Kỳ, Direct File thuộc phạm vi công cộng, bất kỳ ai cũng có thể xem và sử dụng. Việc IRS phát hành mã nguồn của Direct File cho thấy họ đang thực hiện nghĩa vụ theo Đạo luật SHARE IT và đã hoàn thành nhiệm vụ này trước thời hạn ba tuần. Giờ đây, Direct File đã mở đường, hy vọng rằng nhiều mã nguồn do người nộp thuế tài trợ của IRS sẽ sớm được công khai.

Việc phát hành mã nguồn của Direct File đã được lên kế hoạch từ lâu, và còn lâu hơn nữa là mong muốn của nhóm phát triển. Vào tháng 5 năm ngoái, nhóm đã giải thích lý do tại sao nguồn mở đặc biệt quan trọng đối với Direct File, họ viết: IRS có thể thực hiện các bước tiếp theo để xây dựng lòng tin của công chúng và cho phép đánh giá độc lập công việc của mình. Nhóm sản phẩm Direct File được ủy quyền phát triển phần mềm để đảm bảo mọi người nộp thuế đều nhận được đầy đủ các lợi ích thuế mà họ đủ điều kiện. Việc phát hành các thành phần của Direct File dưới dạng phần mềm nguồn mở sẽ cho phép nhóm thể hiện cam kết này.

Trong quá trình thiết kế và xây dựng Direct File, việc xây dựng lòng tin với người nộp thuế là phương pháp cốt lõi. Bằng cách tạo ra các tùy chọn nộp thuế chính xác nhất, bằng cách làm cho thuế dễ tiếp cận với tất cả mọi người, bằng cách giữ an toàn cho dữ liệu của người nộp thuế và bây giờ, bằng cách chia sẻ công khai mã nguồn của Direct File, nhóm Direct File đã thể hiện sự cống hiến của họ trong việc giành được lòng tin của người nộp thuế. Điều đáng chú ý là, hai tuần trước, tác giả bài viết không còn làm việc tại IRS, ông viết bài này với tư cách cá nhân. IRS đã phát hành mã nguồn của Direct File trên GitHub, bất kỳ ai cũng có thể truy cập và xem.

HN | Nóng: 409 điểm | 182 bình luận | Tác giả: nickthegreek | 8 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44182356

Chính quyền hiện tại của Hoa Kỳ đang giết một dự án có tên Direct File, dự án này nhằm mục đích cho phép người nộp thuế nộp tờ khai thuế miễn phí.
Dự án sử dụng ngôn ngữ lập trình Scala và phong cách lập trình phản ứng, cấu trúc mã phức tạp và khó đọc.
Cả Đảng Dân chủ và Đảng Cộng hòa ở Hoa Kỳ đều có thể bị ảnh hưởng bởi các nhóm vận động hành lang của kế toán viên thuế, do đó không ủng hộ dự án.
Mã của dự án được mở nguồn trên GitHub, bao gồm một cấu trúc dữ liệu đồ tri thức có tên là Fact Graph.
Dự án có thể bị bãi bỏ vì chính quyền hiện tại không ủng hộ nó và bị ảnh hưởng bởi các nhóm vận động hành lang của kế toán viên thuế.
Đảng Dân chủ Hoa Kỳ nên phản đối việc bãi bỏ dự án thông qua quan hệ công chúng và tuyên truyền trên các phương tiện truyền thông, đồng thời bảo vệ lợi ích của người nộp thuế.
Việc bãi bỏ dự án có thể khiến nhiều người mất bảo hiểm y tế hơn.

Why I wrote the BEAM book #

https://happihacking.com/blog/posts/2025/why_I_wrote_theBEAMBook/

Bài viết này giới thiệu về kinh nghiệm và động cơ viết cuốn sách “BEAM Book” của tác giả. Tác giả đã làm việc tại công ty Klarna trong mười năm, chịu trách nhiệm duy trì hoạt động bình thường của hệ thống cốt lõi. Anh hiểu sâu sắc rằng ngay cả một khoảng dừng 15 mili giây cũng có thể khiến hàng triệu giao dịch thanh toán bị gián đoạn, thậm chí gây ra cuộc gọi khẩn cấp từ CEO. Do đó, mục đích viết “BEAM Book” của tác giả là để giúp thế hệ kỹ sư tiếp theo giải quyết những vấn đề như vậy.

Bài viết tiếp tục giới thiệu về sự khởi đầu và quá trình viết “BEAM Book” của tác giả. Tác giả bắt đầu dự án này vào ngày 12 tháng 10 năm 2012, ban đầu sử dụng định dạng DocBook, nhưng sau đó chuyển sang AsciiDoc. Tác giả đã từng cố gắng hợp tác với nhà xuất bản O’Reilly để xuất bản, nhưng do vấn đề kỹ thuật và tiến độ chậm chạp, cuối cùng đã bị hủy bỏ. Sau đó, tác giả lại hợp tác với Pragmatic Bookshelf, nhưng cũng bị hủy bỏ vì tiến độ chậm chạp tương tự.

Năm 2017, tác giả quyết định bắt đầu lại, sử dụng định dạng Asciidoctor và công khai kho lưu trữ trên GitHub. Sau khi công khai kho lưu trữ, tác giả đã nhận được phản hồi và sự giúp đỡ từ cộng đồng, bao gồm sửa lỗi, thêm ví dụ và cập nhật giấy phép. Những phản hồi và sự giúp đỡ này đã thúc đẩy tác giả tiếp tục viết.

Bài viết cũng giới thiệu nội dung của “BEAM Book”, bao gồm bộ lập lịch và quản lý tiến trình, quản lý bộ nhớ tiến trình, thu gom rác và quản lý bộ nhớ, sơ đồ thẻ và thuật ngữ, trình biên dịch và máy ảo, theo dõi và gỡ lỗi, tối ưu hóa hiệu suất và kiến trúc hệ thống, v.v. Tác giả tin rằng cuốn sách này được viết cho các kỹ sư xây dựng và vận hành hệ thống Erlang hoặc Elixir, có thể giúp họ giải quyết các vấn đề thực tế và hiểu nguyên lý hoạt động của BEAM virtual machine.

Cuối cùng, tác giả tổng kết kinh nghiệm viết “BEAM Book”, bao gồm tầm quan trọng của sự kiên trì, sự cần thiết của việc thiết lập ranh giới và sự tập trung, giá trị của phản hồi từ cộng đồng, cũng như tầm quan trọng của phạm vi và thời hạn. Tác giả cũng cho biết “BEAM Book” đã được xuất bản và có thể mua trên Amazon, độc giả có thể tham gia vào dự án thông qua kho lưu trữ GitHub, đưa ra các sửa lỗi và đề xuất cải tiến.

HN | Nóng: 408 điểm | 117 bình luận | Tác giả: lawik | 14 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44179257

Tự xuất bản cho phép tác giả kiểm soát nội dung và chất lượng tốt hơn, nhưng có thể thiếu khả năng marketing và quảng bá của nhà xuất bản truyền thống
Nhà xuất bản truyền thống có thể cung cấp dịch vụ biên tập và hiệu đính chuyên nghiệp, nhưng có thể hạn chế sự tự do sáng tạo của tác giả
Tác giả cần xem xét mục tiêu và nhu cầu của bản thân, lựa chọn phương thức xuất bản phù hợp
Nền tảng tự xuất bản có thể cung cấp dịch vụ xuất bản và quảng bá tiện lợi, nhưng chất lượng và độ tin cậy phụ thuộc vào quản lý và bảo trì của nền tảng
Tác giả cần có năng lực marketing và quảng bá nhất định để tác phẩm của mình được nhiều người biết đến và chấp nhận hơn
Mô hình hợp tác và tự xuất bản có thể mang lại những lựa chọn và cơ hội mới, nhưng đòi hỏi tác giả và nền tảng cùng nỗ lực và hợp tác
Biên tập và hiệu đính chuyên nghiệp là rất quan trọng đối với chất lượng và độ tin cậy của sách, nhưng tác giả cũng cần duy trì sự tự do sáng tạo và quyền kiểm soát của mình
Tác giả cần cân bằng lợi ích kinh tế và tự do sáng tạo của mình, lựa chọn phương thức và mô hình xuất bản phù hợp

DiffX – Next-Generation Extensible Diff Format #

https://diffx.org/

DiffX là một định dạng khác biệt mở rộng mới, được thiết kế để giải quyết những hạn chế của định dạng Unified Diffs truyền thống. Định dạng Unified Diffs đã tồn tại từ rất lâu, nhưng nó không phải là một định dạng được chuẩn hóa, điều này gây khó khăn cho các công cụ và phần mềm trong việc phân tích cú pháp và xử lý các tệp khác biệt. Các tệp DiffX hoàn toàn tương thích ngược, vừa có thể được phân tích cú pháp bởi các công cụ hiện có, vừa có thể chống lại sự lỗi thời và duy trì khả năng đọc được cho cả người và máy.

Định dạng Unified Diffs truyền thống tồn tại một số vấn đề, ví dụ như nó chỉ chuẩn hóa một phần nội dung của tệp khác biệt, chẳng hạn như định danh tệp, độ lệch và kích thước của khối diff, các dòng được chèn và xóa, v.v., nhưng nó không chuẩn hóa các thông tin như mã hóa, phiên bản sửa đổi, siêu dữ liệu, v.v. Điều này gây khó khăn cho các công cụ và phần mềm trong việc phân tích cú pháp và xử lý các tệp khác biệt, đặc biệt là khi chúng cần hỗ trợ nhiều hệ thống kiểm soát mã nguồn.

Tệp DiffX cung cấp một định dạng có cấu trúc, có thể chứa siêu dữ liệu, thông tin tệp, khối diff, v.v. Nó sử dụng một cú pháp đơn giản, ví dụ như dòng bắt đầu bằng #diffx: biểu thị mã hóa và phiên bản của tệp, dòng bắt đầu bằng #.change: biểu thị một thay đổi, dòng bắt đầu bằng #..preamble: biểu thị phần mở đầu của một tệp, dòng bắt đầu bằng #..meta: biểu thị siêu dữ liệu, dòng bắt đầu bằng #..file: biểu thị thông tin của một tệp, dòng bắt đầu bằng #...diff: biểu thị một khối diff của một tệp.

Tệp DiffX có thể chứa nhiều loại dữ liệu, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm thanh, v.v. Nó cũng có thể chứa nhiều thay đổi, nhiều tệp và nhiều khối diff. Định dạng của tệp DiffX rất linh hoạt, có thể được mở rộng và tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu của các công cụ và phần mềm khác nhau.

Mục tiêu của DiffX là cung cấp một định dạng khác biệt được chuẩn hóa, có thể được tất cả các công cụ và phần mềm hỗ trợ và phân tích cú pháp. Nó được thiết kế để giải quyết những hạn chế của định dạng Unified Diffs truyền thống, cung cấp một định dạng linh hoạt hơn, có khả năng mở rộng hơn, để đáp ứng nhu cầu của phát triển phần mềm hiện đại. Tệp DiffX có thể được sử dụng trong nhiều tình huống khác nhau, chẳng hạn như đánh giá mã, áp dụng bản vá, kiểm soát phiên bản, v.v. Nó có thể giúp các nhà phát triển dễ dàng quản lý và so sánh mã, nâng cao hiệu quả và chất lượng phát triển phần mềm.

HN | Nóng: 354 điểm | 149 bình luận | Tác giả: todsacerdoti | 22 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44176737

Định dạng DiffX quá phức tạp và phân tầng, nên được đơn giản hóa và sử dụng tên gọi rõ ràng thay vì cấu trúc đa tầng.
Việc sử dụng hai định dạng (JSON và cặp key=value) sẽ gây khó khăn cho việc phân tích cú pháp và tích hợp, nên thống nhất sử dụng một định dạng.
Định dạng DiffX không hỗ trợ tách và hợp nhất, sẽ dẫn đến mất dữ liệu và các vấn đề về khả năng tương thích.
Thiết kế metadata của định dạng DiffX không hợp lý, có thể dẫn đến dư thừa dữ liệu và xung đột.
Tính khả dụng của trình phân tích cú pháp JSON5 không phải là vấn đề, hầu hết các hệ thống đều có thể sử dụng trình phân tích cú pháp JSON5.
Định dạng DiffX nên xem xét khả năng tương thích và khả năng mở rộng, tránh thiết kế định dạng đặc biệt cho các hệ thống hoặc công cụ cụ thể.
Thiết kế của định dạng DiffX nên đơn giản, linh hoạt và có khả năng mở rộng, tránh làm tăng thêm sự phức tạp không cần thiết.

The Right to Repair Is Law in Washington State #

https://www.eff.org/deeplinks/2025/06/right-repair-law-washington-state

Trang web này là một bài viết về “Quyền sửa chữa” (Right to Repair), được đăng trên trang web của Tổ chức Tiền tuyến Điện tử (Electronic Frontier Foundation, EFF). Tiêu đề của bài viết là “Luật Quyền sửa chữa ở bang Washington đã trở thành luật” (The Right to Repair Is Law in Washington State).

Bài viết chỉ ra rằng Thống đốc bang Washington, Bob Ferguson, đã ký hai dự luật, đảm bảo cư dân bang Washington có quyền truy cập vào các công cụ, bộ phận và thông tin để họ có thể tự sửa chữa các thiết bị điện tử cá nhân, đồ gia dụng và xe lăn. Luật này được coi là lẽ thường, bởi vì khi bạn sở hữu một thứ gì đó, bạn nên có quyền quyết định ai sẽ sửa chữa, tân trang hoặc sửa đổi nó, và bằng cách nào.

Bài viết đề cập rằng những người ủng hộ quyền sửa chữa ở bang Washington đã nỗ lực trong nhiều năm và cuối cùng đã thành công trong việc thông qua một dự luật quyền sửa chữa mạnh mẽ. Trong quá trình này, nhiều tổ chức đã hỗ trợ, bao gồm Nhóm Nghiên cứu Lợi ích Công cộng Bang Washington, các nhà sản xuất thiết bị điện tử tiêu dùng như Google và Microsoft, và các tổ chức bảo vệ quyền của người khuyết tật như Disability Rights Washington và Here and Now Project. Các tổ chức này đã giúp thúc đẩy việc thông qua dự luật bằng cách chia sẻ những câu chuyện cá nhân và vận động.

Ngoài ra, bài viết chỉ ra rằng quyền sửa chữa không chỉ là vấn đề ở cấp tiểu bang mà còn là vấn đề ở cấp quốc gia. Bộ trưởng Quốc phòng Hoa Kỳ Pete Hegseth gần đây đã ban hành một bản ghi nhớ chỉ thị quân đội nên bao gồm các điều khoản về quyền sửa chữa trong các hợp đồng mua sắm để đảm bảo quân đội có thể tự bảo trì và sửa chữa thiết bị. Động thái này được coi là nguyên tắc cơ bản của việc mua sắm, có một lịch sử lâu đời.

Bài viết cuối cùng chỉ ra rằng quyền sửa chữa đang nhận được ngày càng nhiều sự ủng hộ, hiện có 50 tiểu bang đã xem xét một số hình thức luật về quyền sửa chữa. Washington là tiểu bang thứ tám thông qua luật về quyền sửa chữa, và bài viết kêu gọi tiếp tục thúc đẩy phong trào này.

HN | Nóng: 340 điểm | 133 bình luận | Tác giả: doener | 10 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44181421

Dự luật về quyền sửa chữa của bang Washington sẽ cấm các nhà sản xuất sử dụng ghép nối linh kiện để ngăn chặn việc sửa chữa, điều này có nghĩa là người dùng có thể tự do thay thế màn hình điện thoại và các linh kiện khác mà không bị hạn chế.
Một số người dùng lo ngại rằng dự luật này có thể dẫn đến các vấn đề về an ninh hệ thống, vì các linh kiện thay thế có thể không cung cấp các đảm bảo an ninh tương tự.
Một số người cho rằng, dự luật này sẽ không cấm các nhà sản xuất nhắc nhở về việc cài đặt các linh kiện không phải chính hãng, miễn là lời nhắc đó có thể bị người dùng bỏ qua.
Các nhà sản xuất nhỏ có thể cần cung cấp sách hướng dẫn sửa chữa, công cụ ghép nối firmware và phụ tùng thay thế, nhưng nghĩa vụ của họ chỉ giới hạn ở việc cung cấp các tài nguyên hiện có.
Các nhà sản xuất máy chơi trò chơi điện tử bị loại trừ khỏi dự luật này, không cần cung cấp các phụ kiện và tài liệu cần thiết cho việc sửa chữa.
Một số người dùng đánh giá cao sự hỗ trợ của Valve đối với việc sửa chữa, cho rằng họ là những người ủng hộ tiềm năng cho dự luật về quyền sửa chữa.

Precious Plastic is in trouble #

https://www.preciousplastic.com//news/problems-in-precious-plastic

Trang web Precious Plastic hiện đang đối mặt với những khó khăn, tin tức này rất quan trọng đối với tương lai của dự án. Sự phát triển mới nhất của dự án là Version 4 được phát hành vào năm 2020, đây là một dự án có sự tham gia của hơn 100 người, đã phát triển các máy móc, khuôn mẫu và sản phẩm mới. Việc phát hành phiên bản này đã có tác động trên toàn cầu, tính đến năm 2023, đã có hơn 1100 tổ chức ở 56 quốc gia sử dụng công nghệ của Precious Plastic, tái chế 1,4 triệu kg nhựa, tạo ra doanh thu 3,7 triệu đô la Mỹ, thuê 530 người, thu hút 3405 tình nguyện viên và xây dựng 1175 máy móc.

Tuy nhiên, Precious Plastic cũng phải đối mặt với nhiều vấn đề. Đầu tiên, mô hình hoạt động của dự án được thực hiện theo các phiên bản, việc phát triển mỗi phiên bản đều tiêu tốn tiền bạc, khiến nhóm phải tạm thời giải tán. Thứ hai, dự án không có một mô hình kinh doanh bền vững, khó duy trì hoạt động của nhóm. Thứ ba, dự án phải đối mặt với một vụ kiện từ New York, điều này gây áp lực lớn đến tài chính của dự án. Thứ tư, việc phát triển phần mềm của dự án cũng bị đánh giá thấp, dẫn đến tiến độ phát triển nền tảng cộng đồng chậm chạp. Cuối cùng, với tư cách là một cộng đồng mã nguồn mở, Precious Plastic cũng phải đối mặt với thách thức về cách cân bằng nhu cầu của cộng đồng và sự phát triển bền vững của chính mình.

Mặc dù phải đối mặt với những vấn đề này, Precious Plastic vẫn cam kết với sứ mệnh của mình, hy vọng có thể tìm ra một mô hình kinh doanh bền vững, tiếp tục phát triển và hoàn thiện công nghệ và nền tảng cộng đồng của mình. Nhóm dự án cũng không ngừng tìm kiếm các giải pháp, bao gồm tìm kiếm các đối tác mới và phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới. Đồng thời, dự án cũng kêu gọi sự hỗ trợ và tham gia của cộng đồng, hy vọng có thể cùng nhau thúc đẩy quá trình tái chế nhựa và phát triển bền vững.

HN | Nóng: 301 điểm | 206 bình luận | Tác giả: diggan | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44175773

Ban lãnh đạo của Precious Plastic nên chịu trách nhiệm cho những khó khăn của tổ chức và cân nhắc từ chức để những nhân tài mới có thể tiếp quản.
Có vấn đề trong việc ra quyết định của tổ chức, ví dụ như việc quyên góp toàn bộ 100.000 euro cho cộng đồng thay vì dùng để duy trì hoạt động của tổ chức.
Tổ chức chưa đủ minh bạch, thiếu thông tin tài chính chi tiết và quy trình ra quyết định.
Năng lực và kinh nghiệm của ban lãnh đạo có thể chưa đủ, dẫn đến việc tổ chức khó vận hành và phát triển hiệu quả.
Sứ mệnh và mục tiêu của tổ chức đáng được khẳng định, nhưng phương thức vận hành và quy trình ra quyết định cần được cải thiện.
Tổ chức nên cân nhắc thu hút thêm vốn và nhân tài để thực hiện tốt hơn sứ mệnh và mục tiêu của mình.
Ban lãnh đạo nên có kế hoạch và chiến lược rõ ràng hơn cho tương lai của tổ chức, thay vì chỉ dựa vào sự quyên góp và hỗ trợ của cộng đồng.

Cockatoos have learned to operate drinking fountains in Australia #

https://www.science.org/content/article/cockatoos-have-learned-operate-drinking-fountains-australia

Ở Úc, vẹt mào đã học được cách vận hành vòi phun nước uống, một hành vi chưa từng được quan sát thấy ở loài chim. Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng một nhóm vẹt mào mào vàng (Cacatua galerita) đã nắm vững cách sử dụng vòi phun nước uống, thông qua một loạt các động tác phức tạp để giải phóng dòng nước. Hành vi này có thể là một truyền thống văn hóa đang phát triển ở loài vẹt.

Vẹt mào mào vàng là một loài chim thông minh, có khả năng giải quyết vấn đề và sử dụng công cụ. Các nhà nghiên cứu quan sát thấy rằng những con vẹt này có thể sử dụng chân và mỏ của chúng để thao tác tay cầm của vòi phun nước uống, bằng cách xoay và ấn để giải phóng dòng nước. Tuy nhiên, không phải tất cả các con vẹt đều có thể lấy nước thành công, các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng chỉ có 41% số lần thử là thành công.

Các nhà nghiên cứu cho rằng, vẹt có thể chọn sử dụng vòi phun nước uống vì chất lượng nước tốt hơn, hoặc vì chiều cao của vòi phun có thể giúp chúng phát hiện những kẻ săn mồi tiềm ẩn. Tuy nhiên, hiện tại vẫn chưa rõ tại sao vẹt lại chọn sử dụng vòi phun nước uống thay vì các nguồn nước khác.

Các nhà nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng hành vi này có thể là một truyền thống văn hóa đang phát triển ở loài vẹt. Họ quan sát thấy rằng một số con vẹt sẽ đợi những con vẹt khác uống xong rồi mới lần lượt sử dụng vòi phun nước uống. Điều này cho thấy vẹt có thể đang học hỏi và bắt chước hành vi của nhau. Các nhà nghiên cứu cũng chỉ ra rằng khả năng sáng tạo và giải quyết vấn đề của vẹt có thể giúp chúng tìm ra những cách mới để lấy nước.

Hiện tại, các nhà nghiên cứu vẫn chưa biết liệu hành vi này có lan rộng sang các khu vực khác của loài vẹt hay không. Tuy nhiên, họ tin rằng sự thông minh và khả năng sáng tạo của vẹt có thể giúp chúng tìm ra những cách mới để giải quyết vấn đề và lấy tài nguyên.

HN | Nóng: 294 điểm | 132 bình luận | Tác giả: pseudolus | 15 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44178902

Vẹt ở Úc đã học cách vận hành máy nước uống, thể hiện sự thông minh và tinh nghịch của chúng
Vẹt được coi là những kẻ nghịch ngợm của thế giới chim, với sự tò mò và khuynh hướng phá hoại mạnh mẽ
Một số loài chim, như vẹt và kea, có trí thông minh và khả năng hợp tác cao, thường thể hiện sự thông minh và tinh nghịch của chúng
Một số loài chim phá hoại và trộm cắp tài sản của con người, ví dụ như kea mở ba lô và cửa ô tô, vẹt cắn hỏng ống nước và đồ đạc
Một số người cho rằng kea là một trong những loài chim thông minh nhất, với khả năng giải quyết vấn đề và hợp tác mạnh mẽ
Một số loài chim tấn công và quấy rối con người, ví dụ như vẹt mổ người và cắn hỏng tài sản
Một số người cho rằng vẹt và kea là những loài chim rất thú vị và thông minh, đáng để mọi người yêu thích và nghiên cứu
Một số loài chim thể hiện những hành vi và đặc điểm độc đáo của chúng, ví dụ như tiếng cười của vẹt và hành vi nghịch ngợm của kea
Một số người cho rằng vẹt và kea là những loài chim rất nghịch ngợm và thông minh, thường gây ảnh hưởng và can thiệp vào cuộc sống của con người

Cloud Run GPUs, now GA, makes running AI workloads easier for everyone #

https://cloud.google.com/blog/products/serverless/cloud-run-gpus-are-now-generally-available

Bài viết này giới thiệu rằng dịch vụ Cloud Run của Google Cloud hiện đã hỗ trợ tăng tốc NVIDIA GPU, hiện thực hóa việc triển khai ứng dụng AI nhanh hơn, hiệu quả hơn và tiết kiệm chi phí hơn. Cloud Run là một môi trường chạy serverless, cho phép các nhà phát triển dễ dàng triển khai và quản lý các ứng dụng mà không cần lo lắng về cơ sở hạ tầng bên dưới. Thông qua việc tích hợp tăng tốc NVIDIA GPU, Cloud Run có thể hỗ trợ tốt hơn các khối lượng công việc AI và máy học, cung cấp tốc độ tính toán nhanh hơn và độ trễ thấp hơn.

Hỗ trợ GPU của Cloud Run cung cấp nhiều ưu điểm, bao gồm thanh toán theo giây, tự động mở rộng quy mô, khởi động nhanh và hỗ trợ truyền phát. Các nhà phát triển có thể sử dụng tài nguyên GPU theo nhu cầu mà không cần lo lắng về chi phí nhàn rỗi. Cloud Run cũng cung cấp hỗ trợ triển khai đa khu vực, cho phép các nhà phát triển dễ dàng triển khai ứng dụng đến nhiều khu vực, cung cấp độ trễ thấp hơn và tính khả dụng cao hơn.

Bài viết cũng đề cập rằng hỗ trợ GPU của Cloud Run hiện đã ra mắt phiên bản GA, không cần xin thêm hạn ngạch. Các nhà phát triển có thể trực tiếp sử dụng hỗ trợ GPU của Cloud Run mà không cần lo lắng về giới hạn hạn ngạch. Hỗ trợ GPU của Cloud Run cũng cung cấp nhiều trường hợp sử dụng, bao gồm suy luận AI, xử lý hàng loạt và các tác vụ không đồng bộ. Các nhà phát triển có thể sử dụng hỗ trợ GPU của Cloud Run để hiện thực hóa việc triển khai ứng dụng AI nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Ngoài ra, bài viết cũng đề cập đến đánh giá của nhiều công ty về hỗ trợ GPU của Cloud Run. Các công ty này cho biết, hỗ trợ GPU của Cloud Run đã giúp họ triển khai ứng dụng AI nhanh hơn, hiệu quả hơn, giảm chi phí vận hành và bảo trì. Họ cũng cho biết, hỗ trợ GPU của Cloud Run cung cấp hiệu suất tốt hơn và chi phí thấp hơn, giúp họ hiện thực hóa tốt hơn việc triển khai và quản lý ứng dụng AI.

Tóm lại, hỗ trợ GPU của Cloud Run là một tính năng quan trọng của Google Cloud, cung cấp giải pháp triển khai ứng dụng AI nhanh hơn, hiệu quả hơn và tiết kiệm chi phí hơn. Các nhà phát triển có thể sử dụng hỗ trợ GPU của Cloud Run để hiện thực hóa việc triển khai ứng dụng AI nhanh hơn, hiệu quả hơn, giảm chi phí vận hành và bảo trì, nâng cao hiệu suất và tính khả dụng của ứng dụng.

HN | Nóng: 292 điểm | 165 bình luận | Tác giả: mariuz | 16 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44178468

Dịch vụ GPU của Google Cloud Run không đủ kinh tế, cách tính phí theo phiên bản khá đắt đỏ và lựa chọn GPU cũng hạn chế.
Cloud Run GPU phù hợp hơn cho các khối lượng công việc đột biến, thay vì các khối lượng công việc ổn định lâu dài.
Chi phí sử dụng Cloud Run GPU có thể tăng đáng kể do thời gian duy trì phiên bản, ngay cả khi thời gian sử dụng thực tế ngắn.
So với đó, việc sử dụng VM cộng với GPU có thể hiệu quả về chi phí hơn, đặc biệt khi mức sử dụng dịch vụ cao.
Dịch vụ AppRunner của AWS vẫn còn một khoảng cách nhất định về chức năng và tính năng so với Google Cloud Run.
Các nhà phát triển có xu hướng sử dụng Google Cloud Run hơn, vì nó cung cấp trải nghiệm phát triển tốt hơn và các phương thức dịch vụ linh hoạt hơn.
Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn có những thiếu sót trong việc phân bổ tài nguyên GPU và giá cả, điều này có thể cản trở sự phát triển của các công ty khởi nghiệp.
Một số nhà phát triển cho rằng, các sản phẩm của Google Cloud cập nhật và thay đổi quá nhanh, điều này có thể khiến các nhà phát triển khó theo kịp các công nghệ và dịch vụ mới nhất.