2025-06-06 Top Stories

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

  1. OpenAI phản đối lệnh của tòa án yêu cầu lưu giữ tất cả nhật ký ChatGPT, cho rằng lệnh này thiếu cơ sở pháp lý và xâm phạm quyền riêng tư của người dùng.
  2. Nhóm Chrome đề xuất hạn chế các trang web truy cập mạng cục bộ của người dùng, nhằm tăng cường bảo mật và đơn giản hóa việc kiểm soát quyền.
  3. Bản cập nhật Cursor 1.0 giới thiệu nhiều tính năng cốt lõi, bao gồm BugBot tự động đánh giá mã và Background Agent được mở hoàn toàn.
  4. Tesla tìm cách bảo vệ dữ liệu va chạm xe không bị công khai tại tòa án, để tránh rò rỉ bí mật thương mại.
  5. Google thử nghiệm hạn chế cài đặt ứng dụng Android sideload ở Singapore, làm dấy lên lo ngại về quyền tự chủ của người dùng và tính mở của hệ sinh thái.
  6. Nghiên cứu khám phá cuộc chạy đua vũ trang sinh thái và tình thế tiến thoái lưỡng nan trong quá trình tiến hóa giữa kỳ nhông da sần sùi ở vùng tây bắc Thái Bình Dương của Bắc Mỹ và rắn đuôi chuông California.
  7. Công nghệ bản đồ độ sâu của iPhone 15 Pro lưu trữ siêu dữ liệu thông qua định dạng HEIC, có thể được các nhà phát triển sử dụng để phân tích và diễn giải.
  8. Air Lab là một thiết bị đo chất lượng không khí mở, di động, hỗ trợ đo dữ liệu môi trường và kiểm tra phản hồi của cảm biến.
  9. Máy bay không người lái tự hành AI do Đại học Công nghệ Delft phát triển lần đầu tiên đánh bại nhà vô địch là con người trong một cuộc thi quốc tế, cho thấy tiềm năng của AI trong điều khiển thời gian thực.
  10. Google DeepMind chính thức giới thiệu các mô hình AI và dự án nghiên cứu của mình, bao gồm dòng Gemini, dòng Gemma và các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực.

OpenAI slams court order to save all ChatGPT logs, including deleted chats #

https://arstechnica.com/tech-policy/2025/06/openai-says-court-forcing-it-to-save-all-chatgpt-logs-is-a-privacy-nightmare/

OpenAI đang kịch liệt phản đối một lệnh của tòa án, yêu cầu họ giữ lại tất cả nhật ký người dùng ChatGPT (bao gồm các bản ghi trò chuyện đã xóa và dữ liệu nhạy cảm được tạo thông qua dịch vụ thương mại API). Lệnh này xuất phát từ vụ kiện bản quyền do các cơ quan báo chí (như The New York Times) đệ trình, cáo buộc OpenAI cho phép người dùng thông qua mô hình AI để vượt qua tường phí tin tức để lấy nội dung, và cho rằng người dùng có thể xóa bản ghi trò chuyện để tiêu hủy bằng chứng. OpenAI chỉ ra trong các tài liệu tòa án rằng tòa án đã đưa ra lệnh giữ lại dữ liệu “rộng rãi và chưa từng có” này chỉ dựa trên các giả định mang tính suy đoán của nguyên đơn báo chí mà không có luận chứng đầy đủ, và cho rằng lệnh này thiếu cơ sở pháp lý.

M8WrbxaqQow4vuxsG0fcKLdHnDe.png

Điểm tranh cãi cụ thể của lệnh tòa án bao gồm:

  1. Phạm vi dữ liệu quá rộng: Không chỉ bao gồm bản ghi trò chuyện của người dùng thông thường (ChatGPT Free/Plus/Pro), mà còn bao gồm dữ liệu thương mại do khách hàng doanh nghiệp tạo ra thông qua API. OpenAI nhấn mạnh rằng người dùng API của họ đã tuân thủ các giao thức lưu giữ dữ liệu tiêu chuẩn, nhưng tòa án vẫn yêu cầu lưu trữ bổ sung.
  2. Xâm phạm quyền riêng tư: OpenAI cho rằng lệnh này vi phạm chính sách quyền riêng tư và thỏa thuận người dùng của họ, người dùng ban đầu có thể tự do lựa chọn xóa các cuộc trò chuyện cụ thể hoặc sử dụng chức năng “trò chuyện tạm thời” (tự động xóa sau khi tắt), thậm chí có thể yêu cầu xóa hoàn toàn tài khoản và lịch sử. Hiện tại, do lệnh của tòa án, các cài đặt quyền riêng tư này bị ghi đè bắt buộc.
  3. Rủi ro pháp lý và tuân thủ: OpenAI cảnh báo rằng việc bắt buộc giữ lại dữ liệu người dùng có thể vi phạm các quy định về quyền riêng tư toàn cầu (như GDPR), và dẫn đến tranh chấp hợp đồng với người dùng và khách hàng thương mại, gây tổn hại đến mối quan hệ tin cậy.
  4. Chi phí kỹ thuật cao: Công ty tuyên bố rằng họ cần đầu tư một lượng lớn tài nguyên kỹ thuật và tiền bạc để đáp ứng các yêu cầu lưu trữ dữ liệu, trong khi nguyên đơn báo chí không chứng minh được tính cần thiết của dữ liệu đối với vụ án.

OpenAI tiếp tục phản bác rằng các cơ quan báo chí đã không cung cấp bất kỳ bằng chứng nào chứng minh rằng họ cố ý tiêu hủy dữ liệu hoặc có hành vi vi phạm bản quyền, và giả định của tòa án có thể dựa trên tiền đề sai lầm. Thẩm phán Ona Wang trước đó đã đưa ra một tình huống giả định tại phiên điều trần vào tháng 1: nếu người dùng vượt qua tường phí để lấy nội dung tin tức, sau đó xóa bản ghi do tin tức về vụ kiện, điều này sẽ dẫn đến việc thiếu bằng chứng. Nhưng OpenAI cho rằng giả định này chưa được chứng minh và việc thực hiện lệnh đã gây ra sự hoảng loạn cho người dùng, trên các phương tiện truyền thông xã hội (như LinkedIn và X) xuất hiện rất nhiều lo ngại về rò rỉ quyền riêng tư, và khách hàng doanh nghiệp đã được cảnh báo phải xử lý thận trọng dữ liệu nhạy cảm.

Bài viết cuối cùng chỉ ra rằng OpenAI yêu cầu tòa án thu hồi lệnh này, và nhấn mạnh rằng ưu tiên bảo vệ quyền riêng tư của người dùng cao hơn nhiều so với nhu cầu mang tính suy đoán của nguyên đơn báo chí. Công ty cho biết sẽ bảo vệ quyền tự chủ dữ liệu của người dùng thông qua các biện pháp pháp lý, đồng thời kêu gọi tòa án cân bằng mối quan hệ giữa việc thu thập bằng chứng và quyền riêng tư trong các vụ án phức tạp.

HN | Nóng: 1064 điểm | 862 bình luận | Tác giả: ColinWright | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44185913

  • Tòa án không có quyền yêu cầu các nhà cung cấp dịch vụ internet hoặc công cụ tìm kiếm lưu trữ vô thời hạn tất cả dữ liệu người dùng, nếu không sẽ xâm phạm quyền riêng tư và tự do ngôn luận
  • Trong khuôn khổ pháp lý hiện hành, tòa án chỉ có thể yêu cầu các bên liên quan giữ lại bằng chứng cho các vụ kiện cụ thể, chứ không phải là lưu trữ bắt buộc mang tính phổ quát
  • Khi doanh nghiệp đối mặt với kiện tụng, họ tự động có nghĩa vụ bảo toàn bằng chứng, không cần lệnh bổ sung từ tòa án
  • Chi phí lưu trữ dữ liệu vô thời hạn là cực kỳ cao, vượt quá khả năng chi trả của doanh nghiệp
  • Xử lý ẩn danh không thể loại bỏ hoàn toàn rủi ro về quyền riêng tư và có thể vi phạm các yêu cầu bảo toàn của tòa án
  • Việc tiết lộ dữ liệu trong kiện tụng cần cân bằng giữa nhu cầu bằng chứng và quyền riêng tư của người dùng, không thể đơn giản yêu cầu công khai toàn bộ dữ liệu
  • Các trường hợp lịch sử cho thấy việc thu thập dữ liệu quá mức có thể gây ra các vấn đề xã hội (ví dụ: vụ rò rỉ hồ sơ tìm kiếm ẩn danh của AOL)
  • Việc tòa án bắt buộc giữ lại dữ liệu có thể bị lạm dụng thành công cụ giám sát, cần xác định rõ ranh giới pháp lý
  • Doanh nghiệp nên chủ động áp dụng các biện pháp kỹ thuật (ví dụ: lưu trữ mã hóa) để đối phó với mâu thuẫn giữa tuân thủ và quyền riêng tư
  • Người dùng không thể hoàn toàn dựa vào điều khoản dịch vụ để bảo vệ quyền riêng tư, cần chọn nhà cung cấp có rủi ro pháp lý thấp hơn

A proposal to restrict sites from accessing a users’ local network #

https://github.com/explainers-by-googlers/local-network-access

Trang web này là một bản giải thích đề xuất từ nhóm bảo mật của trình duyệt Chrome về việc hạn chế các trang web truy cập mạng cục bộ của người dùng. Nội dung chính bao gồm:

  1. Bối cảnh đề xuất: Các trang web công cộng hiện tại có thể dò tìm mạng cục bộ của người dùng thông qua trình duyệt, khởi động các cuộc tấn công CSRF hoặc sử dụng trình duyệt như một “phó quan bị nhầm lẫn” (confused deputy) để tấn công các thiết bị cục bộ (như máy in). Đề xuất này nhằm mục đích giải quyết mối lo ngại bảo mật này thông qua cơ chế kiểm soát quyền.
  2. Mục tiêu cốt lõi:
    • Ngăn chặn các trang web tấn công các thiết bị dễ bị tổn thương trong mạng cục bộ thông qua phương thức “drive-by web”.
    • Cho phép người dùng giao tiếp với các thiết bị cục bộ thông qua các trang web công cộng khi được ủy quyền rõ ràng.
    • Hoạt động như một đường dẫn để trình duyệt quản lý các quyền mạng cục bộ ở cấp độ hệ điều hành (như quyền truy cập mạng cục bộ của iOS và macOS).
  3. Sự khác biệt so với các giải pháp trước đây:
    • Dựa trên công việc Private Network Access (PNA) đã bị tạm dừng của Chrome, nhưng sử dụng thiết kế kiểm soát quyền đơn giản hơn.
    • Không còn phụ thuộc vào các yêu cầu kiểm tra trước (preflight), mà thay vào đó là nâng cao quyền một cách rõ ràng để cải thiện trải nghiệm người dùng.
    • Kiểm soát mà không cần sửa đổi các thiết bị cục bộ, chỉ cần cập nhật phía trang web (khó khăn trong việc cập nhật thiết bị cao hơn nhiều so với cập nhật trang web).
  4. Phạm vi không phải mục tiêu:
    • Không phá vỡ quy trình làm việc hiện tại dựa vào giao diện người dùng công cộng để điều khiển các thiết bị cục bộ (như cài đặt thiết bị IoT).
    • Không giải quyết vấn đề HTTPS của mạng cục bộ (hiện tại chỉ cho phép nhúng http://localhost).
    • Cho phép một số trường hợp sử dụng bị phá vỡ một cách hợp lý (như iframe và tài nguyên con không được tải rõ ràng).
  5. Các tình huống sử dụng điển hình:
    • Tình huống 1: Bảo vệ trạng thái bảo mật mặc định của người dùng không có dịch vụ cục bộ, tránh việc trình duyệt tự động kết nối với các thiết bị cục bộ.
    • Tình huống 2: Các nhà sản xuất thiết bị thực hiện cài đặt thiết bị thông qua các trang web công cộng (ví dụ: bàn chải đánh răng thông minh không cần máy chủ tích hợp đầy đủ).
    • Tình huống 3: Cập nhật và bảo trì các trang quản lý từ xa cho các thiết bị như bộ định tuyến gia đình.
  6. Giải pháp:
    • Giới thiệu cơ chế quyền mới, yêu cầu các trang web phải được người dùng ủy quyền để truy cập mạng cục bộ.
    • Thực hiện sự đồng ý có hiểu biết của người dùng thông qua lời nhắc quyền (permission prompt).
    • Giảm độ phức tạp triển khai ở phía thiết bị, các nhà sản xuất có thể liên tục cập nhật giao diện quản lý thông qua các trang web công cộng.
  7. Ưu điểm kỹ thuật:
    • Đơn giản hóa quy trình triển khai: Chỉ cần cập nhật trang web, không cần sửa đổi các thiết bị cục bộ.
    • Nâng cao mức độ bảo mật: Cách ly rủi ro mạng cục bộ thông qua kiểm soát quyền của trình duyệt.
    • Thích ứng với xu hướng hệ điều hành: Tương thích với cơ chế quản lý quyền mạng cục bộ của iOS/macOS.
  8. Trạng thái hiện tại:
    • Vẫn đang trong giai đoạn thiết kế ban đầu của nhóm Chrome, chưa được triển khai chính thức.
    • Thu thập phản hồi của cộng đồng thông qua kho lưu trữ GitHub, bao gồm 11 vấn đề đã được đề xuất và 7 lần gửi thay đổi.

Đề xuất này xác định lại ranh giới bảo mật của trình duyệt truy cập mạng cục bộ thông qua cơ chế kiểm soát quyền, nhằm mục đích cân bằng giữa nhu cầu quản lý thiết bị và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, đồng thời thích ứng với xu hướng quản lý quyền mạng cục bộ của các hệ điều hành hiện đại.

HN | Nóng: 588 điểm | 335 bình luận | Tác giả: doener | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44183799

  • Các trình duyệt hiện đại quá phức tạp và cồng kềnh, người dùng cần trình duyệt văn bản nhẹ, không JavaScript
  • Các yêu cầu HTTP tùy tiện từ trang web để dò tìm thiết bị cục bộ tiềm ẩn rủi ro bảo mật, cần tăng cường cơ chế ủy quyền người dùng
  • Cơ chế CORS đã cung cấp khả năng bảo vệ cơ bản, nhưng cần tăng cường quyền kiểm soát chủ động của người dùng để đối phó với rủi ro thông đồng giữa máy chủ và trang web
  • Giao tiếp WebSocket không bị giới hạn bởi CORS, có thể trở thành lỗ hổng tấn công thiết bị cục bộ
  • Thông qua thẻ hình ảnh hoặc gửi biểu mẫu có thể bỏ qua CORS để trực tiếp kích hoạt các thao tác độc hại trên thiết bị cục bộ
  • Ứng dụng doanh nghiệp có thể phụ thuộc vào giao tiếp mạng cục bộ, đề xuất cần cân bằng giữa yêu cầu bảo mật và chức năng
  • Dịch vụ quảng cáo cưỡng bức đẩy mạnh sự phức tạp của trình duyệt, vấn đề gốc rễ nên là ngừng gây rắc rối thay vì khắc phục
  • Thiết kế giao thức HTTP có những khiếm khuyết (ví dụ: tác dụng phụ của yêu cầu GET) dẫn đến khả năng phòng thủ an ninh vốn đã không đầy đủ
  • Các mối đe dọa mới như tấn công giao thức smuggling có thể phá vỡ hệ thống phòng thủ an ninh HTTP truyền thống
  • Trình duyệt nên tăng cường chính sách same-origin thay vì phụ thuộc quá nhiều vào cơ chế ngoại lệ CORS

Cursor 1.0 #

https://www.cursor.com/en/changelog/1-0

Tóm tắt nhật ký cập nhật Cursor phiên bản 1.0:

  1. Nâng cấp tính năng cốt lõi BugBot – Tự động kiểm tra mã: Bổ sung tính năng kiểm tra mã, có thể tự động phát hiện lỗi và vấn đề tiềm ẩn trong các Pull Request trên GitHub. Khi phát hiện bất thường, sẽ tự động thêm bình luận vào PR. Người dùng chỉ cần nhấn “Fix in Cursor” để quay lại trình chỉnh sửa, hệ thống sẽ tự động tạo gợi ý sửa lỗi. Cách cấu hình chi tiết xem tại tài liệu chính thức của BugBot.

  2. Mở rộng đầy đủ tính năng Background Agent Tính năng đại lý mã hóa từ xa đã mở rộng từ bản dùng thử sớm thành khả dụng cho toàn bộ người dùng. Có thể kích hoạt trực tiếp từ giao diện trò chuyện bằng cách nhấp vào biểu tượng đám mây hoặc dùng phím tắt Cmd/Ctrl+E (cần tắt chế độ riêng tư). Sắp tới sẽ có phương án kích hoạt riêng cho người dùng bật chế độ riêng tư.

  3. Tích hợp sâu với Jupyter Notebook Đã hỗ trợ tạo và chỉnh sửa nhiều ô (cell) trong môi trường Jupyter, đặc biệt được tối ưu cho quy trình làm việc nghiên cứu và các tác vụ khoa học dữ liệu. Hiện tại chỉ hỗ trợ các mô hình dòng Sonnet, sắp tới sẽ mở rộng hỗ trợ thêm nhiều mô hình khác.

  4. Tính năng ghi nhớ “Memories” Ra mắt hệ thống ghi nhớ phiên bản Beta, cho phép lưu giữ các thông tin hội thoại ở cấp độ dự án và tham chiếu chéo giữa các phiên trò chuyện. Người dùng có thể bật tính năng này qua mục “Quy tắc” trong trang Cài đặt, đồng thời hỗ trợ thao tác quản lý dữ liệu ghi nhớ.

  5. Tối ưu hóa quản lý máy chủ MCP Thêm chức năng cài đặt máy chủ MCP chỉ với một cú nhấp chuột, hỗ trợ xác thực OAuth để đơn giản hóa quy trình cấu hình máy chủ. Danh sách máy chủ MCP được đề xuất đã được tổng hợp tại docs.cursor.com/tools, các nhà phát triển có thể tích hợp máy chủ tự phát triển vào nền tảng thông qua nút “Add to Cursor” (tạo địa chỉ tại: docs.cursor.com/deeplinks).

  6. Nâng cao khả năng tương tác trò chuyện Hỗ trợ hiển thị trực quan nội dung trong hội thoại, bao gồm sơ đồ Mermaid và bảng Markdown. Nâng cấp khả năng của tính năng @Link và tìm kiếm trên web, bổ sung hỗ trợ phân tích tệp PDF – cho phép đưa nội dung tài liệu vào ngữ cảnh phân tích.

  7. Tái cấu trúc giao diện quản lý Bảng điều khiển (Dashboard): Bổ sung thống kê phân tích sử dụng của nhóm/cá nhân, hỗ trợ xem chỉ số chi tiết theo công cụ hoặc mô hình

Trang cài đặt: Tối ưu hóa công cụ chẩn đoán mạng, thêm chức năng xác minh trạng thái kết nối

Kiểm soát phiên bản doanh nghiệp: Người dùng doanh nghiệp chỉ có quyền truy cập phiên bản ổn định, quản trị viên nhóm có thể tắt chế độ riêng tư, bổ sung API quản trị để lấy dữ liệu sử dụng và chi tiêu

  1. Cải thiện hiệu năng và trải nghiệm Triển khai công nghệ gọi công cụ song song, cải thiện đáng kể tốc độ phản hồi

Hỗ trợ thu gọn lịch sử gọi công cụ, làm gọn giao diện trò chuyện

Bổ sung tùy chọn chế độ Max cho mô hình Gemini 2.5 Flash

  1. Cập nhật khác Tối ưu hóa phím tắt: Cmd/Ctrl+E mở trực tiếp bảng điều khiển Background Agent

Đơn giản hóa hệ thống giá: Giới thiệu gói định giá rõ ràng hơn

Làm mới chức năng chỉnh sửa: Cải thiện trải nghiệm chỉnh sửa nội tuyến

Phía cuối trang bao gồm các liên kết điều hướng sản phẩm, cổng tài nguyên dành cho sinh viên, thông tin công ty (đội ngũ Anysphere), tuyên bố pháp lý cộng đồng, cùng thông tin xác nhận sản phẩm đã đạt chứng nhận SOC 2 và hỗ trợ đa ngôn ngữ.

HN | Nóng: 577 điểm | 438 bình luận | Tác giả: ecz | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44185256

  • Cursor trở thành nhánh của VSCode gây ra sự bất mãn cho một bộ phận người dùng
  • BugBot cần kết hợp toàn bộ ngữ cảnh kho lưu trữ để nâng cao hiệu quả rà soát mã
  • Claude Code có thể lật đổ hệ sinh thái công cụ phát triển thông qua tích hợp cấp hệ điều hành
  • Nhiều công cụ phát triển chạy song song dẫn đến máy chủ MCP chiếm dụng bộ nhớ quá cao
  • Chi phí API cao của Claude Code hạn chế tính khả thi sử dụng hàng ngày
  • Nhà phát triển có xu hướng chọn các công cụ theo hình thức đăng ký hơn là các dịch vụ AI trả tiền theo nhu cầu
  • Emacs kết hợp với gptel để thực hiện giải pháp tương tác mã hiệu quả và chi phí thấp
  • Độ phức tạp của dự án ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí sử dụng Claude Code
  • Phí đăng ký Cursor Pro tương đương với chi phí tiêu thụ Claude Code trong một ngày
  • Có thể giảm chi phí sử dụng Claude Code bằng cách giới hạn phiên bản mô hình

Tesla seeks to guard crash data from public disclosure #

https://www.reuters.com/legal/government/musks-tesla-seeks-guard-crash-data-public-disclosure-2025-06-04/

Nội dung trang web là một bản tin của Reuters được phát hành vào ngày 4 tháng 6 năm 2025, với chủ đề xoay quanh việc Tesla Inc. cố gắng ngăn chặn Cục Quản lý An toàn Giao thông Đường bộ Quốc gia Hoa Kỳ (NHTSA) tiết lộ dữ liệu va chạm xe của mình cho công chúng. Dưới đây là bản tóm tắt chi tiết:

R8dcbQxkgoMprAxrD6mcHLztnyc.png

  1. Trọng tâm sự kiện Tesla đã đệ trình tài liệu lên tòa án liên bang ở Washington, D.C., yêu cầu thẩm phán bác bỏ yêu cầu công khai hồ sơ trước đó của tờ The Washington Post đối với NHTSA. Tesla cho rằng một phần dữ liệu va chạm là bí mật thương mại, nếu công khai có thể bị các đối thủ cạnh tranh sử dụng để đánh giá hiệu suất và độ an toàn của công nghệ tự lái (Autopilot và Full Self-Driving, FSD), từ đó gây ra thiệt hại thương mại.

  2. Bối cảnh vụ việc Tờ The Washington Post đã đệ đơn kiện NHTSA vào năm 2024, yêu cầu được tiếp cận các hồ sơ liên quan đến việc sử dụng hệ thống tự lái của Tesla trong các vụ tai nạn. Phía Tesla nhấn mạnh rằng phần mềm tự lái của họ yêu cầu người lái xe giám sát liên tục, không phải là hoàn toàn tự động, và NHTSA cũng tuyên bố trong một tài liệu khác rằng yêu cầu của tờ báo thuộc phạm vi miễn trừ của Đạo luật Hồ sơ Công cộng Liên bang.

  3. Tiêu điểm tranh chấp Thông tin mà Tesla yêu cầu bảo mật bao gồm: chi tiết tường thuật về các vụ va chạm (chẳng hạn như điều kiện đường xá, hành vi của người lái xe, v.v.); phiên bản phần cứng và phần mềm tự lái mà xe sử dụng khi xảy ra tai nạn. Tesla tin rằng việc công khai những dữ liệu này sẽ cho phép các đối thủ cạnh tranh phân tích hiệu quả của các phiên bản công nghệ khác nhau và suy ra mối liên hệ giữa các hệ thống và tai nạn, làm suy yếu lợi thế công nghệ của họ.

  4. Phản bác của tờ Washington Post Luật sư của tờ báo chỉ ra rằng người lái xe Tesla có thể trực tiếp lấy thông tin về phiên bản phần cứng và phần mềm từ bên trong xe, do đó những dữ liệu này không nên được phân loại là bí mật. Tờ báo cũng chỉ trích việc NHTSA dù công khai một số báo cáo va chạm, nhưng các chi tiết kỹ thuật quan trọng (chẳng hạn như hiện trường vụ tai nạn, vị trí và trạng thái hoạt động của hệ thống) lại bị cố tình che giấu.

  5. Điều tra của NHTSA và thu hồi của Tesla Vào tháng 10 năm 2024, NHTSA đã mở cuộc điều tra đối với 2,4 triệu xe Tesla được trang bị công nghệ FSD, bắt nguồn từ bốn vụ va chạm (bao gồm một vụ tai nạn chết người vào năm 2023). Năm 2023, Tesla đã chủ động thu hồi 2 triệu xe ở Mỹ để bổ sung các biện pháp bảo vệ an toàn vào hệ thống hỗ trợ lái xe tự động.

  6. Thủ tục pháp lý và các bên liên quan Số vụ án là “WP Co LLC v. National Highway Traffic Safety Administration, U.S. District Court for the District of Columbia, No. 1:24-cv-01353”.

    • Nguyên đơn: Tờ The Washington Post do Charles Tobin của hãng luật Ballard Spahr đại diện;
    • Bị đơn: NHTSA do luật sư Kartik Venguswamy của Bộ Tư pháp Hoa Kỳ đại diện;
    • Lập trường của Tesla: Luật sư nội bộ công ty Taylor McConkie đứng ra biện hộ.

  7. Thông tin mở rộng Cuối bài báo đề cập đến sự giằng co liên tục giữa Tesla và NHTSA trong các lĩnh vực điều chỉnh quy tắc an toàn tự lái, kiện tụng về trách nhiệm sản phẩm (chẳng hạn như một vụ án ngộ sát ở Ohio do “tăng tốc đột ngột”) và kèm theo các liên kết tiêu đề tin tức liên quan khác, chẳng hạn như về việc chính phủ Hoa Kỳ trừng phạt các thẩm phán của Tòa án Hình sự Quốc tế (ICC), cáo buộc một luật sư ở California lạm dụng kế hoạch cho vay thời dịch bệnh, v.v.

Toàn văn tiết lộ thông qua góc độ tố tụng pháp lý, tranh cãi về tính minh bạch dữ liệu giữa Tesla và các cơ quan quản lý, giới truyền thông trong quá trình quảng bá công nghệ tự lái, cũng như yêu cầu mạnh mẽ của họ về bảo vệ bí mật thương mại.

HN | Nóng: 483 điểm | 384 bình luận | Tác giả: kklisura | 24 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44186780

  • Tesla từng hứa sẽ mở bằng sáng chế để thúc đẩy sự phát triển của xe điện, nhưng giờ đây lại cố gắng bảo vệ dữ liệu va chạm để tránh thiệt hại do cạnh tranh
  • Việc mở bằng sáng chế của Tesla là một thỏa thuận có đi có lại, nhằm chống lại những kẻ lạm dụng bằng sáng chế, có sự khác biệt bản chất so với động cơ bảo mật dữ liệu hiện tại
  • Tesla được coi là một sản phẩm xa xỉ chứ không phải sản phẩm đại trà, hình ảnh công chúng của Musk có thể làm suy yếu sự thuần túy trong định vị thị trường của nó
  • Tesla ban đầu sử dụng chiến lược xe sang để hỗ trợ nghiên cứu và phát triển, sau đó chuyển sang các mẫu xe giá rẻ hơn, nhưng các mục tiêu chiến lược và môi trường thị trường hiện tại đã khác với năm 2014
  • Tesla có những sai lầm chiến lược trong thiết kế Model X và đầu tư vào tự lái, Musk có thể quan tâm hơn đến các dự án khác như Optimus và AI
  • Đề xuất Tesla thay đổi CEO để cải thiện hiệu quả giao hàng, để Musk tập trung vào bộ phận R&D
  • Sự nhiệt tình của Musk đối với xe điện có thể đã giảm bớt, Tesla đã trở nên phổ biến, trọng tâm trong tương lai sẽ chuyển sang dịch vụ taxi tự lái
  • Waymo dẫn đầu trong lĩnh vực tự lái từ 5-6 năm, kế hoạch taxi tự lái của Tesla phải đối mặt với những thách thức về công nghệ và thị trường
  • Kế hoạch taxi tự lái của Tesla thiếu kết quả thực tế, hiện tại chỉ là khẩu hiệu quảng cáo
  • Phong cách lãnh đạo của Musk dẫn đến hệ số P/E của Tesla bị thổi phồng, có sự khác biệt lớn so với các hãng xe truyền thống
  • Chênh lệch hệ số P/E của Tesla so với các hãng xe truyền thống là rất lớn, việc điều chỉnh giá cổ phiếu có thể gây ra cuộc khủng hoảng bán tháo cổ phiếu thế chấp của Musk

Google restricts Android sideloading #

https://puri.sm/posts/google-restricts-android-sideloading-what-it-means-for-user-autonomy-and-the-future-of-mobile-freedom/

Gần đây, Google đã thí điểm chính sách hạn chế mới về cài đặt ứng dụng từ bên ngoài (sideloading) trên hệ thống Android ở Singapore. Thông qua hợp tác với Cục An ninh Mạng Singapore, Google bắt đầu chặn người dùng cài đặt các ứng dụng của bên thứ ba có quyền nhạy cảm thông qua trình duyệt web, ứng dụng nhắn tin hoặc trình quản lý tệp. Chính sách này chủ yếu nhắm vào các ứng dụng sideloading cần truy cập vào các quyền như tin nhắn SMS, dịch vụ hỗ trợ tiếp cận, v.v. Đồng thời, Google giới thiệu giao diện Play Integrity API, cho phép các nhà phát triển hạn chế chức năng của các ứng dụng sideloading, về bản chất hướng người dùng đến việc cài đặt ứng dụng từ Google Play Store. Hành động này, dưới danh nghĩa bảo vệ an ninh, bị chỉ trích là tăng cường sự kiểm soát của Google đối với hệ sinh thái Android, có thể làm suy yếu tính mở của nền tảng, khiến Android dần tiến gần đến mô hình đóng của iOS, gây ra lo ngại về quyền tự chủ của người dùng, sự kìm hãm đổi mới và cạnh tranh thị trường.

Để đáp lại, công ty Purism đã ra mắt hệ thống Linux PureOS dựa trên Debian và điện thoại Librem 5 và Liberty, xây dựng giải pháp di động bảo vệ quyền riêng tư. Hệ thống này đạt được quyền tự chủ của người dùng thông qua các đặc điểm cốt lõi sau: 1) Áp dụng kiến trúc hệ điều hành mã nguồn mở, đảm bảo tính minh bạch và khả năng kiểm toán của mã; 2) Hỗ trợ phần mềm tự do nguồn mở (FLOSS) không khai thác dữ liệu, tránh thao túng thuật toán và dụ dỗ hành vi; 3) Loại bỏ sự phụ thuộc bắt buộc vào các cửa hàng ứng dụng của doanh nghiệp, người dùng có thể tự quản lý việc cài đặt ứng dụng; 4) Xây dựng hệ thống chuỗi cung ứng an toàn, đảm bảo an ninh đầu cuối của phần cứng và phần mềm. Bài viết nhấn mạnh rằng giải pháp của Purism cung cấp sự bảo đảm kép về mặt đạo đức và kỹ thuật để chống lại chủ nghĩa tư bản giám sát kỹ thuật số của các gã khổng lồ công nghệ, đặc biệt trong bối cảnh tính mở của Android tiếp tục thu hẹp, trở thành một lựa chọn thay thế để bảo vệ quyền riêng tư và tự do kỹ thuật số.

Cuối bài viết liệt kê các chủ đề báo cáo liên quan gần đây, bao gồm điện thoại Liberty sản xuất tại Mỹ của Purism, phân tích các thủ đoạn lách luật riêng tư của các gã khổng lồ công nghệ, và tác động công nghiệp của việc Apple chuyển sản xuất iPhone sang Ấn Độ. Phần cuối trang chứa tuyên bố bản quyền, thông tin đăng ký và tuyên bố từ chối trách nhiệm về hình ảnh kết xuất 3D, cho biết một số nội dung hình ảnh chỉ mang tính minh họa, thông số kỹ thuật thực tế có thể được điều chỉnh theo nhu cầu sản xuất.

HN | Nóng: 392 điểm | 277 bình luận | Tác giả: fsflover | 7 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44193198

  • Google thử nghiệm hạn chế sideload ứng dụng ở Singapore, chỉ nhắm vào các quyền và phương thức tải xuống cụ thể
  • Người Singapore dễ bị lừa đảo có liên quan đến việc các ngân hàng thúc đẩy dịch vụ trực tuyến nhưng thiếu các biện pháp an ninh
  • Bài viết của Purism bị nghi ngờ là FUD (Fear, Uncertainty, and Doubt - Sợ hãi, Bất ổn và Nghi ngờ) tiếp thị, thiết bị của họ có thể chạy APK thông qua Waydroid
  • Nghi ngờ về mối tương quan giữa thời điểm thực hiện chính sách và tranh chấp pháp lý của Google App Store
  • Người dùng cần cân bằng giữa bảo vệ an ninh và tự do lựa chọn, khó có thể phòng ngừa hoàn toàn các vụ lừa đảo chuyên nghiệp
  • Có thể bỏ qua hạn chế bằng cách tắt Play Protect, nhưng người dùng Singapore có thể không thao tác được
  • Ngân hàng nên chịu trách nhiệm về tổn thất do lừa đảo thay vì chuyển giao cho người dùng thông thường
  • Hạn chế sideload có ảnh hưởng hạn chế đến người dùng nâng cao, có thể làm tăng rủi ro cho người dùng thông thường
  • Các ứng dụng trên cửa hàng chính thức của Android cũng có thể có vấn đề về quyền riêng tư
  • Các giải pháp kỹ thuật như quyền quản trị viên của bên thứ ba có thể là giải pháp thay thế

The impossible predicament of the death newts #

https://crookedtimber.org/2025/06/05/occasional-paper-the-impossible-predicament-of-the-death-newts/

Bài viết này khám phá cuộc chạy đua vũ trang sinh thái độc đáo giữa kỳ giông da nhám (Taricha granulosa) và rắn sọc Garter California (Thamnophis sirtalis) ở vùng Tây Bắc Thái Bình Dương của Bắc Mỹ. Kỳ giông da nhám là một trong những loài lưỡng cư độc nhất trên thế giới, da của chúng mang độc tố tetrodotoxin (TTX) đủ để giết chết vài người trưởng thành. Độc tính cực đoan này không phải là bẩm sinh, mà là sự cân bằng động được hình thành với sự tiến hóa của loài rắn chuông địa phương.

Độc tính và cái giá phải trả để tồn tại Độc tố của kỳ giông da nhám được tạo ra bởi vi khuẩn cộng sinh, việc mang độc tố tiêu tốn rất nhiều năng lượng trao đổi chất. Những cá thể mới có độc tính càng cao cần tiêu thụ nhiều thức ăn hơn để duy trì sự sống. Cơ chế phòng thủ tốn kém này liên tục được nâng cấp trong quá trình tiến hóa, vì rắn chuông dần phát triển khả năng kháng TTX. Nghiên cứu cho thấy, khả năng chịu đựng TTX của rắn chuông ở vùng Tây Bắc Thái Bình Dương cao hơn nhiều so với các loài tương tự ở các khu vực khác, và sự tiến hóa kháng cự của chúng chắc chắn đi kèm với một cái giá nào đó - có thể là những khiếm khuyết nhỏ trong chức năng hệ thần kinh (như mất ngủ, ảo giác hoặc rối loạn chức năng tình dục), hoặc các chi phí sinh lý khác chưa được xác định rõ ràng.

Chiến lược phản công của loài rắn Rắn chuông giành được lợi thế sinh tồn bằng cách săn bắt kỳ giông da nhám: chúng sẽ lưu trữ TTX đã hấp thụ trong gan, khiến chúng có khả năng răn đe độc hại đối với những kẻ săn mồi (như gấu trúc, quạ). Nhưng độc tố này không thể được bảo quản lâu dài, rắn cần định kỳ săn bắt lại kỳ giông để duy trì khả năng phòng thủ. Hành vi “đánh cắp độc tố” này thúc đẩy sự tiến hóa độc tính của kỳ giông, vì những cá thể có độc tính không đủ dễ bị săn bắt hơn, trong khi những con rắn có độc tính quá mạnh có thể từ bỏ việc săn bắt do các phản ứng khó chịu (như nôn mửa), do đó hình thành áp lực tiến hóa liên tục.

Nghịch lý của tình thế tiến thoái lưỡng nan Kỳ giông da nhám phải đối mặt với tình thế tiến thoái lưỡng nan:

  1. Gánh nặng độc tính: Duy trì độc tính cao đòi hỏi đầu tư năng lượng bổ sung, nhưng đây là điều kiện cần thiết để tránh bị rắn săn bắt;
  2. Rủi ro phòng thủ thất bại: Ngay cả khi độc tính đủ mạnh, rắn vẫn có thể vượt qua hàng phòng thủ thông qua khả năng kháng cự, buộc kỳ giông phải tăng cường hơn nữa độc tính;
  3. Hạn chế tiến hóa: Không thể phát triển màu sắc cảnh báo tươi sáng tương tự như ếch phi tiêu độc (như màu cam hoặc vàng), vì đặc điểm dễ thấy này sẽ trực tiếp thu hút rắn chuông săn bắt. Màu sắc lốm đốm xám nhạt hiện tại chỉ được sử dụng để ngụy trang, trong khi cảnh báo màu sáng ở bụng trở nên vô nghĩa trước loài rắn.

Những bí ẩn chưa được giải đáp và sự khác biệt khu vực Nghiên cứu đã phát hiện ra nhiều hiện tượng bất thường:

  • Quần thể Alaska: Mặc dù thiếu rắn chuông, một số cá thể mới vẫn thể hiện độc tính cao bất thường, nguyên nhân vẫn chưa rõ ràng;
  • Hệ sinh thái đảo Vancouver: Trên đảo có ba loại rắn chuông, nhưng kỳ giông và rắn không hình thành cuộc chạy đua vũ trang như trên lục địa, cả hai duy trì sự cân bằng tương đối, cơ chế cụ thể vẫn đang chờ nghiên cứu;
  • Ảnh hưởng của chu kỳ độc tố: Rắn liên tục săn bắt để làm mới nguồn dự trữ độc tố, liệu hành vi này có làm gia tăng hơn nữa sự tiến hóa độc tính của kỳ giông hay không? Hiện tại vẫn chưa có kết luận.

Bài viết chỉ ra rằng, sự phức tạp của cuộc chạy đua vũ trang này vượt xa những hiện tượng bề ngoài. Việc sản xuất độc tố, cái giá của khả năng kháng cự, việc duy trì cân bằng sinh thái và nguyên nhân của sự khác biệt khu vực, đều liên quan đến các cơ chế sinh học đa tầng. Mặc dù đã có hàng chục bài báo liên quan, nhưng động lực tiến hóa của hệ thống rắn-kỳ giông này vẫn còn đầy rẫy những điều chưa biết, gợi ý về mâu thuẫn sâu sắc giữa “kẻ mạnh sống sót” và “cân bằng chi phí” trong chọn lọc tự nhiên.

HN | Nóng: 372 điểm | 123 bình luận | Tác giả: bdr | 10 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44191620

  • Việc thiếu khả năng kháng độc tố có thể không phải do chi phí tiến hóa cao, mà là do thiếu áp lực chọn lọc dẫn đến việc không được duy trì
  • Nếu khả năng kháng độc tố không có chi phí trao đổi chất đáng kể, nó sẽ phổ biến hơn ở các loài, sự khan hiếm hiện tại cho thấy có một cái giá tiềm ẩn
  • Tính ngẫu nhiên của đột biến gen dẫn đến việc một số đặc điểm dường như vô dụng có thể được giữ lại như một sản phẩm phụ của các đặc điểm thích nghi khác
  • Sức mạnh của áp lực tiến hóa có liên quan đến tài nguyên môi trường, chẳng hạn như việc mất khả năng tổng hợp vitamin C bắt nguồn từ sự ổn định của môi trường ăn quả
  • Sức mạnh của khả năng kháng độc tố có liên quan đến hốc sinh thái của loài, động vật ăn cỏ thường có khả năng chịu đựng độc tố thực vật mạnh hơn
  • Bản chất của cơ chế tiến hóa là sự đánh đổi phân bổ năng lượng, chẳng hạn như sự đánh đổi giữa phát triển não bộ và khối lượng cơ bắp thể hiện sự ràng buộc về chi phí trao đổi chất
  • Sự thoái hóa thị lực của sinh vật hang động chứng minh rằng các đặc điểm có chi phí trao đổi chất cao sẽ bị loại bỏ nhanh chóng trong một môi trường cụ thể
  • Sự tiến hóa của khả năng kháng độc tố có một ngưỡng, khi tỷ lệ tử vong do độc tố thấp hơn giá trị tới hạn, khó hình thành áp lực chọn lọc hiệu quả

The iPhone 15 Pro’s Depth Maps #

https://tech.marksblogg.com/apple-iphone-15-pro-depth-map-heic.html

Trang web này là một blog kỹ thuật, tác giả Mark Litwintschik (mang hai quốc tịch Canada và Anh, với 15 năm kinh nghiệm tư vấn và xây dựng công nghệ quốc tế) giới thiệu chi tiết cách sử dụng dự án mã nguồn mở HEIC Shenanigans do Finn Jaeger phát triển để phân tích bản đồ độ sâu (depth map) và các siêu dữ liệu khác trong ảnh chụp từ iPhone 15 Pro. Nội dung chính bao gồm:

  1. Bối cảnh kỹ thuật: Kể từ năm 2017, iPhone đã tạo ra bản đồ độ sâu thông qua LiDAR, cảm biến thời gian bay 3D hoặc công nghệ ánh sáng cấu trúc, và lưu trữ cùng với dữ liệu hình ảnh như HDR trong định dạng vùng chứa HEIF/HEIC. Định dạng này hỗ trợ lưu trữ nhiều hình ảnh và siêu dữ liệu phong phú, Apple đã sử dụng nó làm định dạng lưu trữ hình ảnh mặc định.
  2. Phân tích dự án: Dự án HEIC Shenanigans của Finn Jaeger bao gồm 374 dòng mã Python, cung cấp các công cụ để trích xuất hình ảnh và siêu dữ liệu từ các tệp HEIC, đồng thời hỗ trợ chuyển đổi sang định dạng EXR. Tác giả lấy ví dụ một tệp HEIC 1.57MB được chụp bằng iPhone 15 Pro, trình bày quy trình hoạt động cụ thể.
  3. Cấu hình môi trường: Tác giả sử dụng máy trạm hiệu năng cao (CPU 5.7GHz AMD Ryzen 9 9950X, RAM 96GB DDR5, SSD tốc độ cao 4TB) chạy hệ thống Ubuntu 24 LTS, đồng thời cài đặt các công cụ như Python 3.12.3, exiftool (phiên bản 12.76), JSON Convert (jc), và sử dụng phần mềm OpenImageIO và DJV để xử lý hình ảnh EXR.
  4. Thực hành trích xuất bản đồ độ sâu: Thông qua script gain_map_extract.py, tác giả đã trích xuất 4 tệp: hình ảnh base 73MB (5712x4284 pixel), bản đồ tăng ích HDR 5.9MB (2856x2142 pixel), tệp base TIFF 71MB và bản đồ độ sâu 433KB (768x576 pixel). Tệp siêu dữ liệu được trích xuất (14KB) chứa thông tin EXIF được mã hóa base64, cấu hình màu ICC, các tham số cấu hình màu NCLX (ví dụ: tọa độ chính của màu, hệ số ma trận, v.v.), tác giả chỉ ra rằng cần phải giải mã thêm các dữ liệu này.
  5. Quy trình HEIC sang EXR: Sử dụng script heic_to_exr.py để chuyển đổi tệp HEIC gốc thành tệp OpenEXR 468MB (định dạng hình ảnh HDR), quá trình này gọi chuỗi công cụ oiiotool của OpenImageIO. Tệp EXR đã chuyển đổi được xem qua phần mềm DJV, hiển thị chi tiết của hình ảnh dải động cao.
  6. Thách thức kỹ thuật và cải tiến:
    • Vấn đề phiên bản exiftool: Phiên bản 12.76 đi kèm với hệ thống có thể không hỗ trợ đầy đủ HEIC, cần chú ý cập nhật.
    • Yêu cầu giải mã base64: Tác giả đã gửi 3 vấn đề phân tích cú pháp mã hóa cần giải quyết (cấu hình EXIF, XMP, NCLX).
    • Sự khác biệt về độ phân giải: Độ phân giải của bản đồ độ sâu và bản đồ tăng ích HDR thấp hơn đáng kể so với hình ảnh chính, cần phân tích logic thu nhỏ của chúng.

Bài viết thông qua một trường hợp cụ thể đã trình bày cấu trúc đa cấp của dữ liệu hình ảnh iPhone, cung cấp cho các nhà phát triển một lộ trình kỹ thuật hoàn chỉnh từ phân tích vùng chứa đến chuyển đổi hình ảnh, đồng thời tiết lộ những hạn chế của chuỗi công cụ hiện tại trong việc xử lý định dạng HEIC.

HN | Nóng: 336 điểm | 87 bình luận | Tác giả: marklit | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44183591

  • Độ phân giải LiDAR trên iPhone 15 Pro không đủ để làm nguồn bản đồ độ sâu chính, cần kết hợp hệ thống đa camera và thuật toán học máy để tạo ra
  • Gần đây, iPhone tự động tạo bản đồ độ sâu cho các cảnh có người hoặc thú cưng trong chế độ chụp ảnh tiêu chuẩn, nhưng cần nhận dạng chủ thể thông qua phân đoạn ngữ nghĩa
  • Các mẫu máy không có LiDAR hoặc camera kép (ví dụ: iPhone SE) hoàn toàn dựa vào học máy để tạo bản đồ độ sâu, dễ bị nhiễu bởi hình ảnh trong hình ảnh
  • Camera trước TrueDepth tạo ra bản đồ độ sâu thông qua quét 3D có độ phân giải thấp, cho hiệu ứng mờ
  • Việc tạo bản đồ độ sâu tiêu tốn thêm tài nguyên tính toán, nhưng Apple đã tối ưu hóa hiệu quả của thuật toán phát hiện đối tượng thông qua NPU
  • Người dùng tranh cãi về độ chính xác của thuật toán tạo hiệu ứng độ sâu trường ảnh giả, cho rằng nó có sự khác biệt quang học so với ống kính chuyên nghiệp
  • Dữ liệu bản đồ độ sâu có thể được gọi thông qua các ứng dụng của bên thứ ba, nhưng cần phải thiết lập rõ ràng chế độ Chân dung để kích hoạt việc tạo
  • Có lỗi chính tả HEIC/HIEC trong mô tả định dạng tệp, đã được tác giả sửa
  • Dữ liệu quét 3D của FaceID có thể hỗ trợ chức năng phát hiện người thật trong các ứng dụng bảo mật
  • Người dùng quan tâm nhiều hơn đến hiệu ứng hình ảnh làm mờ hậu cảnh hơn là tính chân thực về mặt kỹ thuật, phần lớn mọi người chấp nhận hiệu quả 80% của thuật toán hiện tại

Air Lab – A portable and open air quality measuring device #

https://networkedartifacts.com/airlab/simulator

Nội dung trang web này chủ yếu giới thiệu về một trình mô phỏng thiết bị có tên là “Air Lab” và hướng dẫn vận hành của nó. Dưới đây là tóm tắt chi tiết:

  1. Chức năng cốt lõi của trình mô phỏng: Trình mô phỏng này chạy hoàn chỉnh hệ thống firmware của thiết bị Air Lab, chỉ thiếu các module chức năng phụ thuộc vào kết nối mạng (ví dụ: đồng bộ hóa dữ liệu trực tuyến, v.v.). Hỗ trợ người dùng đo lường dữ liệu môi trường và thực hiện các thao tác khám phá. Cung cấp trải nghiệm tương tác nhập vai, có thể mô phỏng các tình huống sử dụng thiết bị thực tế.
  2. Hệ thống tương tác môi trường: Tích hợp nhiều chế độ môi trường tùy chọn (loại môi trường cụ thể không được nêu rõ). Các cài đặt môi trường khác nhau sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến biểu hiện của các chỉ số cảm biến. Người dùng có thể quan sát sự thay đổi phản hồi của cảm biến thông qua chức năng chuyển đổi môi trường. Hệ thống này cung cấp hỗ trợ mô phỏng dữ liệu cho các tình huống giảng dạy/kiểm tra.
  3. Kết nối và bảo trì thiết bị: Hỗ trợ kết nối vật lý thông qua cáp USB. Sau khi kết nối, có thể thực hiện chức năng kép: Sạc pin cho thiết bị. Truyền tệp giữa máy tính và thiết bị. Cung cấp chức năng tải tệp, có thể xuất dữ liệu thiết bị sang máy tính. Bao gồm hướng dẫn thao tác “Eject Device” (Tháo thiết bị an toàn).
  4. Hướng dẫn thao tác tương tác: Chức năng của nút A/B: Nút A: Vào hệ thống menu/Xác nhận thao tác. Nút B: Thoát hệ thống menu/Hủy thao tác hiện tại. Chức năng của phím điều hướng: Phím trái/phải: Chuyển đổi tùy chọn menu/Cuộn dòng thời gian. Phím lên/xuống: Chuyển đổi tuần tự cảm biến/Cuộn danh sách menu. Chức năng của thanh cảm ứng: Hỗ trợ cuộn dòng thời gian. Hỗ trợ thao tác cuộn danh sách menu.
  5. Đặc điểm bố cục giao diện: Sử dụng thiết kế dạng module, bao gồm nhiều khu vực chức năng: Khu vực hướng dẫn thao tác chính (nội dung văn bản đang hiển thị). Khu vực tương tác lựa chọn môi trường. Khu vực hiển thị dữ liệu cảm biến. Khu vực thao tác quản lý tệp. Cung cấp hướng dẫn ánh xạ nút rõ ràng, giúp người dùng nhanh chóng làm quen. Nhấn mạnh quy trình thao tác an toàn (ví dụ: tháo thiết bị sau khi truyền tệp).
  6. Thiết kế trải nghiệm người dùng: Hướng dẫn người dùng thực hiện các thao tác tương tác thông qua văn bản. Sử dụng giải thích phân đoạn để làm nổi bật các module chức năng khác nhau. Bao gồm các gợi ý phản hồi thao tác (ví dụ: “Have fun measuring & exploring!”). Duy trì tính đơn giản của giao diện, tập trung vào các thao tác chức năng cốt lõi.

Bản tóm tắt này trình bày đầy đủ các chức năng cốt lõi, phương pháp tương tác và hướng dẫn thao tác của trang web, phù hợp với những người dùng cần nhanh chóng tìm hiểu cách sử dụng trình mô phỏng Air Lab.

HN | Nóng: 310 điểm | 146 bình luận | Tác giả: 256dpi | 16 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44189329

  • Đặt câu hỏi về việc lựa chọn cảm biến CO2, cho rằng SCD30 tốt hơn SCD41 nhưng chưa thực sự kiểm chứng
  • Đề xuất phát triển chế độ cảm biến độc lập và hỗ trợ mở rộng bảng điều khiển e-ink của bên thứ ba
  • Chỉ ra rằng giá thiết bị quá cao (200+ đô la Mỹ) vượt quá khả năng chi trả của người dùng ở các nước đang phát triển
  • Khẳng định tính hiếm có của chức năng phát hiện NO₂, nhưng nghi ngờ độ tin cậy của thiết bị (thường xuyên bị treo)
  • Đề cập đến vấn đề thuế quan khiến giá thực tế đến tay người dùng ngoài Hoa Kỳ có thể gần 300 đô la Mỹ
  • Phân tích chi phí của các thành phần cốt lõi và cho rằng có thể giảm ngưỡng phần cứng thông qua các giải pháp mã nguồn mở
  • Đề xuất hiện thực hóa các giải pháp thay thế tiết kiệm thông qua in 3D vỏ và kết hợp các cảm biến tùy chỉnh
  • Bày tỏ nhu cầu cải thiện chức năng tự động tắt màn hình OLED vào ban đêm của thiết bị
  • Khẳng định giá trị đầu tư của thiết bị như một công cụ giám sát chất lượng không khí trong gia đình
  • Đề xuất kéo dài chu kỳ hiệu chuẩn tự động và cung cấp các tùy chọn hiệu chuẩn tại nhà máy/hiệu chuẩn thủ công

Autonomous drone defeats human champions in racing first #

https://www.tudelft.nl/en/2025/lr/autonomous-drone-from-tu-delft-defeats-human-champions-in-historic-racing-first

Đại học Công nghệ Delft (TU Delft) của Hà Lan đã đạt được bước đột phá lịch sử tại Giải vô địch máy bay không người lái A2RL Abu Dhabi 2025, khi máy bay không người lái tự hành do trường phát triển lần đầu tiên đánh bại các phi công vô địch là con người trong một cuộc đua máy bay không người lái quốc tế. Vào ngày 14 tháng 4, sự kiện đồng thời tổ chức trận chung kết Falcon Cup dành cho các phi công là con người và Giải vô địch A2RL dành cho máy bay không người lái tự hành AI. Cuối cùng, máy bay không người lái AI do nhóm Delft phát triển đã đánh bại ba nhà vô địch thế giới DCL trước đây trong vòng loại trực tiếp và hoàn thành đường đua phức tạp với tốc độ tối đa 95,8 km/h.

Đột phá và đổi mới công nghệ Nhóm nghiên cứu đã đạt được khả năng điều khiển hiệu suất cao theo thời gian thực cho máy bay không người lái thông qua việc phát triển một hệ thống AI hiệu quả và mạnh mẽ. Đổi mới cốt lõi của họ nằm ở việc sử dụng mạng nơ-ron sâu (phát triển từ công nghệ “Guidance and Control Nets” của Cơ quan Vũ trụ Châu Âu ESA), trực tiếp gửi lệnh đến động cơ thay vì dựa vào bộ điều khiển nhân tạo truyền thống. Thiết kế này khắc phục vấn đề chi phí tính toán cao của các thuật toán điều khiển tối ưu truyền thống, cho phép AI chạy trên phần cứng hạn chế về tài nguyên. Nhóm nghiên cứu đã thiết kế lại quy trình đào tạo của hệ thống điều khiển thông qua học tăng cường (hình thức đào tạo thử và sai) và sử dụng dữ liệu cảm biến của chính máy bay không người lái để học các mô hình động lực học, từ đó tiếp cận giới hạn vật lý của hệ thống.

Tính đặc biệt của sự kiện Cuộc thi này có sự khác biệt đáng kể so với các cuộc đua máy bay không người lái tự hành trước đây:

  1. Giới hạn phần cứng: Máy bay không người lái chỉ được trang bị một camera nhìn phía trước duy nhất, gần với điều kiện cảm nhận của các tuyển thủ FPV (chuyến bay góc nhìn thứ nhất) là con người, nhưng làm tăng độ khó cho nhận thức thị giác của AI;
  2. Thử thách môi trường thực tế: Đường đua và phần cứng hoàn toàn do ban tổ chức sự kiện thiết kế, thay vì môi trường có thể kiểm soát trong phòng thí nghiệm. Mặc dù nhóm Đại học Zurich đã đạt được thành tích máy bay không người lái tự hành đánh bại nhà vô địch là con người vào năm 2023, nhưng môi trường thử nghiệm của họ do các nhà nghiên cứu tùy chỉnh, trong khi sự kiện này gần gũi hơn với các tình huống ứng dụng thực tế.

Triển vọng ứng dụng Thành tựu này có ý nghĩa rộng lớn đối với lĩnh vực robot:

  • Hậu cần y tế: Có thể cải thiện tính kịp thời của máy bay không người lái trong các tình huống khẩn cấp như vận chuyển máu và phân phối máy khử rung tim;
  • Cứu hộ thiên tai: Nhanh chóng xác định vị trí những người sống sót trong địa hình phức tạp;
  • Các hệ thống robot khác: Thông qua việc tối ưu hóa thuật toán, AI hiệu quả có thể được áp dụng cho robot hút bụi, ô tô tự lái và các lĩnh vực khác, để đạt được sự tối ưu hóa đa chiều về tiêu thụ năng lượng, an toàn, v.v.

Thành phần nhóm Bao gồm các nhà khoa học và sinh viên từ phòng thí nghiệm MAVLab của Khoa Kỹ thuật Hàng không Vũ trụ Delft, bao gồm Anton Lang, Quentin Missine, Aderik Verraest, Erin Lucassen, Till Blaha, Robin Ferede, Stavrow Bahnam, Christophe De Wagter và Guido de Croon. Trưởng nhóm Christophe De Wagter cho biết, chiến thắng này cung cấp một bước đệm quan trọng cho các ứng dụng robot trong thế giới thực và nhấn mạnh vai trò của sự kiện trong việc thúc đẩy sự phát triển của AI vật lý (Physical AI).

Bối cảnh hợp tác Công nghệ mạng nơ-ron sâu ban đầu được phát triển bởi nhóm khái niệm tiên tiến của Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA), sau đó hợp tác với nhóm Delft để xác minh hiệu suất của nó trên phần cứng thực tế. Bước đột phá này chứng minh tính khả thi của AI trong môi trường động, hạn chế về tài nguyên, đồng thời cung cấp một hướng đi mới cho các hệ thống điều khiển thông minh trong tương lai cho tàu vũ trụ, máy bay không người lái và các lĩnh vực khác.

HN | Nóng: 297 điểm | 240 bình luận | Tác giả: picture | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44184900

  • AI trực tiếp điều khiển động cơ thay vì phụ thuộc vào bộ điều khiển truyền thống, nâng cao tính ổn định và hiệu suất
  • Cấu trúc vật lý của máy bay không người lái cần được điều chỉnh để thích ứng với việc AI điều khiển trực tiếp, có thể phá vỡ các giới hạn thiết kế hiện tại
  • Các quy định chuẩn hóa máy bay không người lái của giải đấu DCL hạn chế hiệu suất, nhưng có lợi cho việc xác minh công nghệ AI
  • Việc tách biệt xử lý hình ảnh và điều khiển bay (Jetson chịu trách nhiệm về hình ảnh, MCU điều khiển động cơ) tối ưu hóa hiệu quả hệ thống
  • Thiết kế đường đua cố tình đơn giản hóa các dấu hiệu trực quan và tăng nhiễu môi trường, cung cấp các thử thách có mục tiêu cho AI
  • Có mối liên hệ tiềm ẩn với máy bay không người lái quân sự, nhưng công nghệ hiện tại chưa đạt đến hiệu suất cấp độ thực chiến
  • Các chiến lược điều khiển bằng mạng nơ-ron (như phương án trong bài báo năm 2023 của ETH Zürich) đạt được hiệu suất đua xe cấp vô địch
  • Có người nghi ngờ rằng AI khó có thể vượt qua các tuyển thủ là con người trong giải đấu MultiGP với thông số kỹ thuật mở và tốc độ cao
  • Công nghệ học tăng cường sâu có thể thúc đẩy ứng dụng máy bay không người lái tự động trong tương lai trong các tình huống phức tạp
  • Lo ngại về đạo đức: Hệ thống vũ khí do AI kiểm soát có thể gây ra những ẩn dụ về sự mất kiểm soát công nghệ tương tự như trong “Game of Thrones”

Gemini-2.5-pro-preview-06-05 #

https://deepmind.google/models/gemini/pro/

Trang web này là trang giới thiệu các mô hình AI và dự án nghiên cứu chính thức của Google DeepMind, nội dung chính được chia thành các phần cốt lõi sau:

Dòng Mô Hình

  1. Dòng Gemini: Gemini 2.5 Pro: Phiên bản xem trước mới nhất, được thiết kế đặc biệt để tạo mã phức tạp và suy luận đa bước, hỗ trợ chế độ “Deep Think” (Tư Duy Sâu), cải thiện độ chính xác thông qua suy luận nội bộ nhiều vòng. Đã mở thử nghiệm trong Google AI Studio, có thể tạo ra các hoạt ảnh tương tác (chẳng hạn như cá vũ trụ), phát triển trò chơi chạy khủng long, tạo hình ảnh phân dạng, vẽ biểu đồ động dữ liệu kinh tế, v.v. Gemini 2.5 Flash: Tối ưu hóa toàn diện về suy luận, xử lý đa phương thức, tạo mã và xử lý văn bản dài, duy trì hiệu suất cao đồng thời nâng cao khả năng xử lý độ phức tạp của nhiệm vụ. Gemini 2.0 Flash-Lite: Phiên bản nhẹ, tập trung vào hiệu quả chi phí, phù hợp với các tình huống ứng dụng có yêu cầu cao về tính kinh tế.
  2. Dòng Gemma: Mô hình mã nguồn mở nhẹ, bao gồm Gemma 3 (phiên bản chung), Gemma 3n (có thể là phiên bản cho lĩnh vực cụ thể) và ShieldGemma 2 (phiên bản tăng cường bảo mật), nhấn mạnh sự kết hợp giữa hiệu suất tiên tiến và tính mở.

Mô Hình Tạo Sinh và Thử Nghiệm

  • Tạo hình ảnh/âm nhạc/video: Ba mô hình tạo sinh lớn Imagen (hình ảnh), Lyria (âm nhạc), Veo (video).
  • Dự án thử nghiệm tiên phong: Project Astra (có thể liên quan đến tương tác đa phương thức), Project Mariner (nghiên cứu liên quan đến đại dương), Gemini Diffusion (ứng dụng mô hình khuếch tán).

Lĩnh Vực Ứng Dụng Khoa Học

  1. Sinh học: AlphaFold (dự đoán cấu trúc protein) AlphaMissense (phân tích ảnh hưởng của đột biến gen) AlphaProteo (nghiên cứu liên quan đến protein)
  2. Khí hậu và tính bền vững: WeatherNext (hệ thống dự báo thời tiết)
  3. Toán học và khoa học máy tính: AlphaEvolve (thuật toán tiến hóa) AlphaProof (chứng minh toán học) AlphaGeometry (giải quyết vấn đề hình học)
  4. Vật lý và hóa học: GNoME (khoa học vật liệu) Fusion (nghiên cứu hợp hạch hạt nhân) AlphaQubit (tính toán lượng tử)
  5. Tính minh bạch của AI: SynthID (công nghệ truy xuất nguồn gốc nội dung)

Thông Tin Công Ty

  • Tuyên bố sứ mệnh: Cam kết phát triển AI có trách nhiệm, mang lại lợi ích cho xã hội loài người.
  • Tin tức: Liên tục công bố những đột phá AI mới nhất, tiến độ dự án và cập nhật phòng thí nghiệm.
  • Phát triển nghề nghiệp: Tuyển dụng nhân tài AI có tầm nhìn ảnh hưởng toàn cầu.
  • Cột mốc quan trọng: Nhìn lại các nút quan trọng trong hơn 20 năm phát triển AI của Google.
  • Giáo dục và quảng bá: Thúc đẩy sự phổ biến và khả năng tiếp cận công nghệ AI cho thế hệ tiếp theo.
  • Trách nhiệm an toàn: Đảm bảo an toàn AI thông qua cơ chế phòng thủ chủ động, ứng phó với các mối đe dọa mới nổi.
  • Nội dung podcast: Thảo luận về các trường hợp chuyên sâu về sự thay đổi thế giới do AI mang lại.

Trải Nghiệm Tương Tác

  • Cung cấp lối vào dùng thử Google AI Studio và ứng dụng Gemini, hỗ trợ tạo mô phỏng tương tác (chẳng hạn như hệ thống hạt tinh vân phản xạ, hoạt ảnh đàn chim trong hình lục giác xoay) và thực thi mã phức tạp thông qua các lời nhắc đơn giản.

HN | Nóng: 296 điểm | 177 bình luận | Tác giả: jcuenod | 7 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44193328

  • Gemini thể hiện xuất sắc trên bảng xếp hạng lmarena nhưng trong ứng dụng thực tế, Opus 4 giải quyết các vấn đề TypeScript phức tạp hiệu quả hơn và code ngắn gọn hơn
  • Mô hình o3 vượt trội hơn Opus 4 và Gemini 2.5 Pro về chất lượng code và xử lý chi tiết nhưng chi phí cao và cửa sổ ngữ cảnh hạn chế
  • Opus 4 của Claude Code phù hợp cho phát triển hàng ngày nhưng cần hướng dẫn thủ công để tạo ra code chất lượng cao
  • Gọi các mô hình thông qua các plugin IDE (như Cursor) có thể cải thiện đáng kể hiệu quả tạo code, nhưng người dùng không chuyên vẫn cần các công cụ thân thiện hơn
  • o3 thể hiện nổi bật trong thiết kế kiến trúc và các tình huống nghiên cứu chuyên sâu, nhưng tốc độ và chi phí hạn chế việc sử dụng tần suất cao
  • Xu hướng tương lai của các công cụ tạo code hiện tại là tích hợp khả năng thao tác tệp và thực thi kiểm thử, nhưng cần nắm vững các chế độ tương tác cụ thể
  • Gemini có xu hướng giải quyết vấn đề thông qua phân tích code, trong khi Opus 4 giỏi hơn trong các giải pháp tạo code sáng tạo