2025-06-08 Top Stories

Top các câu chuyện trên HackerNews ngày 2025-06-08 #

  1. Bill Atkinson qua đời, từng là thành viên cốt cán của nhóm Macintosh tại Apple, đã phát triển thư viện đồ họa QuickDraw và các tác phẩm mang tính biểu tượng như MacPaint.
  2. Các lập trình viên thường mắc phải những sai lầm khi xử lý dữ liệu hàng không, bao gồm tính phức tạp và phi tiêu chuẩn của dữ liệu về chuyến bay, sân bay và hãng hàng không.
  3. Các nhà nghiên cứu Nhật Bản đã phát triển loại giấy trong suốt dày làm từ cellulose thực vật, có tiềm năng thay thế nhựa và có khả năng phân hủy sinh học cao.
  4. Colin Percival tóm tắt công việc của mình trên nền tảng FreeBSD/EC2 được Amazon tài trợ, bao gồm sự thay đổi vai trò và những cải tiến của nền tảng.
  5. Nghiên cứu tiết lộ hiệu suất của các mô hình suy luận lớn trong các nhiệm vụ có độ phức tạp khác nhau, phát hiện ra rằng khả năng của chúng giảm đáng kể trong các nhiệm vụ có độ phức tạp cao.
  6. Bài viết thảo luận về vấn đề trì hoãn thường gặp của các kỹ sư và đề xuất các phương pháp nâng cao năng suất thông qua ưu tiên hành động và các giải pháp có hệ thống.
  7. Tờ Washington Post khuyên nên ngừng sử dụng trình duyệt Chrome và xóa các ứng dụng Meta và Yandex để giảm thiểu rủi ro theo dõi dữ liệu.
  8. Ngôn ngữ Zig thể hiện lợi thế trong lĩnh vực tối ưu hóa cấp thấp, đặc biệt là về khả năng thực thi tại thời điểm biên dịch và tích hợp sâu với LLVM.
  9. Bài viết phân tích mô hình hợp tác và các hoạt động đổi mới của nhóm Cloudflare và Claude AI trong quá trình phát triển thư viện xác thực OAuth 2.1.
  10. Bài viết chỉ ra rằng mô hình SaaS thực tế đã hình thành sự khóa chặt nhà cung cấp, đồng thời khuyên các nhà phát triển nên lựa chọn cẩn thận và đơn giản hóa quy trình phát triển để giảm thiểu rủi ro.

Bill Atkinson đã qua đời #

Bill Atkinson has died

https://daringfireball.net/linked/2025/06/07/bill-atkinson-rip

Nội dung chính của trang web là để tưởng nhớ sự ra đi của Bill Atkinson, một nhà phát triển cốt lõi ban đầu của Apple. Bài viết được viết bởi John Gruber, được đăng vào ngày 7 tháng 6 năm 2025, phần nội dung chính bao gồm các thông tin cốt lõi sau:

Bill Atkinson đã qua đời tại nhà riêng ở Portola Valley, California vào đêm khuya ngày 5 tháng 6 năm 2025 vì bệnh ung thư tuyến tụy, hưởng thọ 74 tuổi. Gia đình ông đã đưa ra một tuyên bố thông qua Facebook, đề cập rằng ông đã ra đi bên cạnh vợ, hai con gái, con riêng, anh chị em và chú chó cưng Poppy.

Là một thành viên quan trọng của nhóm Macintosh đời đầu của Apple, Atkinson đã đạt được nhiều đột phá về công nghệ thông qua mã và thuật toán hiệu quả trong điều kiện tài nguyên phần cứng cực kỳ hạn chế. Bài viết đặc biệt nhấn mạnh ảnh hưởng sâu rộng của thư viện đồ họa QuickDraw và thuật toán khử răng cưa (dithering algorithm) do ông phát triển đối với ngành đồ họa máy tính, sau này thậm chí còn trở thành nguồn cảm hứng cho tên của podcast “Dithering”. Các tác phẩm tiêu biểu

  • MacPaint: Được mô tả là nguyên mẫu của trình chỉnh sửa ảnh bitmap, tác giả cho rằng ý tưởng thiết kế của Photoshop bắt nguồn trực tiếp từ MacPaint, với chế độ hoạt động đơn giản và trực quan vẫn là tiêu chuẩn ngành cho đến ngày nay.
  • HyperCard: Công cụ phát triển phần mềm siêu phương tiện này được lấy cảm hứng từ trải nghiệm LSD năm 1985, và sự đổi mới của nó đã có một tác động không thể đo lường được đến sự phát triển phần mềm sau này.

Tác giả đánh giá Atkinson với sự ngưỡng mộ cao, gọi ông là “một trong những lập trình viên máy tính giỏi nhất từ trước đến nay”, và nhấn mạnh khả năng phi thường của ông trong việc hiện thực hóa công nghệ. Bài viết trích dẫn nhiều bài viết hồi ức về Atkinson của nhà sử học Apple Andy Hertzfeld trên Folklore.org, bao gồm cả tương tác của ông với Jobs về thiết kế “hình chữ nhật bo tròn”, và những câu chuyện thú vị về việc sử dụng các biện pháp kỹ thuật để tránh các quy trình quản lý phức tạp.

HN | Nóng: 961 điểm | 189 bình luận | Tác giả: romanhn | 9 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44210606

  • Bày tỏ sự ngưỡng mộ đối với kỹ thuật chụp ảnh kỹ thuật số của Bill Atkinson, cho rằng khả năng nắm bắt chi tiết bóng đổ của đá thể hiện trình độ chuyên nghiệp.
  • Thảo luận về chi phí đắt đỏ của máy ảnh kỹ thuật số đơn sắc và những thách thức kỹ thuật trong việc loại bỏ bộ lọc Bayer, đề xuất các giải pháp khả thi từ thiết bị đã qua sử dụng.
  • Khẳng định ưu điểm của quy trình làm việc kết hợp giữa phim và kỹ thuật số, nhấn mạnh vai trò quyết định của việc lựa chọn phim đối với phong cách hình ảnh.
  • Trích dẫn tiếng lóng trong giới nghệ thuật để chế giễu sự quan tâm quá mức của những người làm kỹ thuật đối với thiết bị chụp ảnh, ngụ ý rằng bản chất của nghệ thuật nên vượt lên trên các cuộc thảo luận về thiết bị.
  • Suy ngẫm về những định kiến của bản thân về động cơ chụp ảnh của Bill, thừa nhận tính hợp lý và giá trị của việc các kỹ sư khám phá các lĩnh vực khác.
  • Đưa ra lời khuyên nên thử nghiệm các thiết bị chuyên nghiệp thông qua thị trường máy ảnh cũ, cho rằng thực hành có thể xác minh mức độ quan tâm.
  • Nghi ngờ định nghĩa hẹp hòi về “nhiếp ảnh chuyên nghiệp”, cho rằng tồn tại ranh giới hợp lý giữa khám phá kỹ thuật và biểu đạt nghệ thuật.
  • Thảo luận về những hạn chế của dải động trong nhiếp ảnh kỹ thuật số, so sánh không gian cải tiến giữa thời đại phim và công nghệ hiện đại.
  • Đề xuất triển khai các cuộc đối thoại chuyên môn thông qua các dự án cụ thể (chẳng hạn như lịch sử của bộ chọn màu Macintosh), thể hiện giá trị kế thừa công nghệ.

Những điều sai lầm mà lập trình viên tin về hàng không #

Falsehoods programmers believe about aviation

https://flightaware.engineering/falsehoods-programmers-believe-about-aviation/

Trang web này là một bài đăng trên blog kỹ thuật về lĩnh vực hàng không do Ben Burwell, Kỹ sư phần mềm cao cấp của nhóm FlightAware, viết, có tiêu đề “Những giả định sai lầm của lập trình viên về lĩnh vực hàng không”. Bài viết liệt kê nhiều sai lầm phổ biến trong xử lý dữ liệu hàng không, tiết lộ sự phức tạp và tính không chuẩn của dữ liệu hàng không trong thế giới thực, đồng thời nhấn mạnh những thách thức mà công cụ theo dõi chuyến bay Hyperfeed phải đối mặt khi phân tích cú pháp dữ liệu này.

JJcHba9SWoBWkixM3O8cBv27n4c.png

Tóm tắt nội dung chính:

  1. Những sai lầm liên quan đến chuyến bay: Chuyến bay không phải lúc nào cũng khởi hành từ một cổng cố định, có thể có nhiều lần thay đổi cổng. Thời gian khởi hành thực tế của chuyến bay có thể khác với thời gian dự kiến ​​vài giờ hoặc thậm chí vài ngày, một số chuyến bay thậm chí không có lịch trình rõ ràng. Hệ thống số hiệu chuyến bay có nhiều phức tạp: số hiệu chuyến bay có thể bao gồm mã hãng hàng không (ví dụ: UAL1234), số đăng ký máy bay (ví dụ: N12345) hoặc định dạng hỗn hợp (ví dụ: B6459) và cùng một chuyến bay có thể sử dụng nhiều số hiệu. Cùng một số hiệu chuyến bay có thể được các hãng hàng không khác nhau hoặc các chuyến bay ngắn hạn của cùng một hãng hàng không sử dụng lặp lại, dẫn đến việc không thể đảm bảo tính duy nhất. Số hiệu chuyến bay có thể bao gồm các mã không liên quan đến hãng hàng không và số hiệu mà phi công và kiểm soát không lưu sử dụng có thể không nhất quán với thông tin trên vé của hành khách.
  2. Những sai lầm liên quan đến sân bay: Hệ thống mã sân bay không hoàn toàn duy nhất: Mã IATA (3 chữ cái) và mã ICAO (4 chữ cái) có thể có nhiều sân bay dùng chung một mã, thậm chí một số sân bay ở Hoa Kỳ có mã ICAO bắt đầu bằng K nhưng hậu tố không bằng mã IATA. Sân bay có thể có nhiều mã IATA hoặc mã khu vực và Bộ Giao thông Vận tải Hoa Kỳ chưa chỉ định mã duy nhất cho tất cả các sân bay. Vị trí và quy tắc đặt tên của sân bay không nhất quán: đường băng có thể được nhiều sân bay dùng chung, số hiệu cổng và nhà ga thiếu tiêu chuẩn thống nhất. Không thể đánh giá chính xác khu vực địa lý của sân bay thông qua mã ICAO và địa điểm tương ứng với một số mã ICAO có thể không phải là sân bay thực tế trên trái đất.
  3. Những sai lầm liên quan đến hãng hàng không: Mã hãng hàng không và mối quan hệ vận hành không hoàn toàn ràng buộc: cùng một hãng hàng không có thể sử dụng nhiều mã ICAO/IATA và các hãng hàng không khác nhau cũng có thể dùng chung mã IATA giống nhau. Không thể đánh giá trực tiếp hãng hàng không vận hành thông qua hình thức bên ngoài của máy bay, một số chuyến bay có thể do các hãng hàng không khác thực hiện thay. Quy tắc phân bổ số hiệu chuyến bay có tính linh hoạt: số hiệu chuyến bay có thể được thay đổi tạm thời và hãng hàng không có thể phân bổ số hiệu cho các chuyến bay không thuộc sở hữu của mình.
  4. Những sai lầm liên quan đến điều hướng và dữ liệu: Tên điểm tham chiếu có thể trùng lặp và định nghĩa điểm tham chiếu thiếu tiêu chuẩn thống nhất. Dữ liệu điều hướng hàng không có sai sót: dữ liệu kế hoạch bay do nhà cung cấp dịch vụ kiểm soát không lưu cung cấp có thể bị sửa đổi hoặc hủy bỏ thủ công và dữ liệu radar cũng có thể gây ra sai lệch vị trí do sự cố thiết bị. Máy bay có thể thay đổi điểm đến nhiều lần (ví dụ: chuyển hướng lần thứ hai) và các thay đổi trong kế hoạch bay không phải lúc nào cũng phản ánh trạng thái hoạt động thực tế.
  5. Những sai lầm liên quan đến công nghệ ADS-B và bộ phát đáp: Nguồn tín hiệu ADS-B phức tạp: ngoài máy bay, các phương tiện dịch vụ sân bay và thậm chí các thiết bị không thuộc lĩnh vực hàng không cũng có thể gửi tín hiệu ADS-B. Số đăng ký máy bay có thể không được phân tích cú pháp chính xác từ tin nhắn ADS-B và tín hiệu có thể chứa dữ liệu giả mạo. Cấu hình bộ phát đáp có những hiện tượng không chuẩn: máy bay có thể được trang bị nhiều bộ phát đáp và địa chỉ Mode S của các thiết bị khác nhau có thể không nhất quán. Phi công có thể cố ý đặt số hiệu chuyến bay bất thường (ví dụ: NULL) hoặc không cập nhật thông tin bộ phát đáp kịp thời (ví dụ: sau khi thay đổi đăng ký máy bay).

Kết luận: Bài viết liệt kê một cách có hệ thống những giả định sai lầm này, nhấn mạnh tính động, tính đa nguồn và tính phi tiêu chuẩn của dữ liệu hàng không, đồng thời cung cấp những cảnh báo quan trọng cho các nhà phát triển khi thiết kế mô hình dữ liệu và xử lý logic. Nhóm tác giả kết hợp kinh nghiệm của bản thân, chỉ ra rằng công cụ Hyperfeed cần xử lý những tình huống phức tạp này để đảm bảo tính chính xác của đầu ra dữ liệu. Cuối cùng, bài viết đính kèm các liên kết đến các bài viết kỹ thuật liên quan và tuyên bố bản quyền.

HN | Nóng: 410 điểm | 181 bình luận | Tác giả: cratermoon | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44205590

  • Mã định danh duy nhất của máy bay cần kết hợp nhà sản xuất, kiểu máy và số sê-ri, số sê-ri đơn lẻ không phải là duy nhất và có thể thay đổi do sửa đổi lớn
  • Hệ thống bằng sáng chế tồn tại chủ nghĩa hình thức, các doanh nghiệp có thể đăng ký hàng loạt bằng sáng chế thông qua kết hợp đơn giản hoặc kiến trúc hệ thống
  • Vấn đề trùng lặp số sê-ri thường thấy trong ngành sản xuất, chẳng hạn như VIN xe hơi và số sê-ri máy bay có thể không còn hiệu lực do vấn đề quy trình sản xuất
  • Logic khử trùng lặp danh tính con người thường bị lạm dụng, chẳng hạn như các thuộc tính không duy nhất như ngôn ngữ, họ dễ dẫn đến kết quả khớp sai
  • Số đăng ký máy bay tương tự như biển số xe có thể thay đổi, địa chỉ 24 bit ICAO phụ thuộc vào phần cứng thiết bị và có thể chuyển nhượng
  • Hệ thống đặt tên của con người (ví dụ: tên Hàn Quốc/Việt Nam) vốn dĩ có tỷ lệ trùng lặp cao, cần kết hợp thông tin đa chiều để phân biệt
  • Tiêu chuẩn ISO đề xuất lý thuyết định danh duy nhất về tọa độ không gian-thời gian + dấu thời gian, nhưng ứng dụng thực tế cần cân bằng giữa quyền riêng tư và tính khả thi
  • Quy trình đăng ký bằng sáng chế đã hình thành thao tác công nghiệp hóa trong các công ty lớn, đóng góp kỹ thuật không liên quan chặt chẽ đến số lượng bằng sáng chế
  • Dây chuyền sản xuất song song máy bay dẫn đến sự hỗn loạn trong logic số sê-ri, các nhà sản xuất như Airbus có hiện tượng số sê-ri trùng lặp
  • Phương pháp đặt tên lịch sử (ví dụ: tên cha + thứ tự sinh) có sự tương đồng với hệ thống ID hiện đại, cả hai đều cần bổ sung thông tin để loại bỏ sự mơ hồ

Các nhà nghiên cứu phát triển ‘giấy trong suốt’ như một giải pháp thay thế cho nhựa #

Researchers develop ‘transparent paper’ as alternative to plastics

https://japannews.yomiuri.co.jp/science-nature/technology/20250605-259501/

Các nhà nghiên cứu Nhật Bản phát triển “giấy trong suốt” như một sự thay thế cho nhựa; vật liệu mới có thể phân hủy sinh học và có lượng khí thải carbon thấp trong quá trình sản xuất. Cơ quan Nghiên cứu và Phát triển Khoa học và Công nghệ Biển Nhật Bản (JAMSTEC) cùng với các nhóm nghiên cứu khác đã thành công trong việc phát triển một vật liệu giấy trong suốt dày, với cellulose có nguồn gốc từ sinh khối thực vật làm nguyên liệu cốt lõi, có độ dày lên đến 0,7 mm và có tiềm năng thay thế các sản phẩm nhựa.

Đặc tính vật liệu và quy trình nghiên cứu và phát triển

  1. Nguồn gốc nguyên liệu: Sử dụng bột cellulose chiết xuất từ ​​sợi bề mặt hạt bông, hòa tan ở nhiệt độ cao trong dung dịch liti bromua-nước để tạo thành gel, sau đó được tạo hình và sấy khô.
  2. Nguyên lý trong suốt: Các sợi nano (1 phần tỷ mét) được sắp xếp chặt chẽ bên trong vật liệu, cho phép ánh sáng xuyên qua trực tiếp mà không bị tán xạ, duy trì độ dẻo dai và độ trong suốt rõ nét ngay cả khi độ dày đạt 0,7 mm (có thể nhìn thấy cảnh vật từ xa 100 mét).
  3. Biểu hiện độ bền: Các vật chứa hình cốc và ống hút được làm ra có độ bền gần bằng nhựa polycarbonate, đáp ứng nhu cầu sử dụng hàng ngày.

Ưu điểm về môi trường

  1. Khả năng phân hủy sinh học: Trong môi trường biển sâu, vật liệu có thể bị vi sinh vật phân hủy thành nước và carbon dioxide. Các thí nghiệm cho thấy rằng ngay cả ở vùng biển sâu 757 mét, phần lớn sự phân hủy vẫn có thể đạt được trong vòng bốn tháng, mặc dù tốc độ phân hủy chậm hơn so với vùng biển nông do số lượng vi sinh vật biển sâu ít hơn.
  2. So sánh lượng khí thải carbon: Giả sử đưa vào sản xuất hàng loạt, lượng khí thải carbon dioxide trong quá trình sản xuất của nó chỉ bằng khoảng 50% so với sản xuất nhựa truyền thống, đáp ứng các yêu cầu về bảo vệ môi trường và carbon thấp.

Tiềm năng thị trường và thách thức

  1. Giải quyết các điểm khó khăn của bao bì giấy truyền thống: Bao bì sản phẩm giấy hiện có không cho phép người tiêu dùng xem trực quan nội dung do tính chất không trong suốt, trong khi giấy trong suốt có thể khắc phục nhược điểm này và có thể trở thành một giải pháp thay thế thân thiện với môi trường cho các hộp đựng bằng nhựa.
  2. Chi phí và sản xuất hàng loạt: Chi phí dự kiến sau khi xây dựng cơ sở sản xuất trình diễn sẽ cao hơn khoảng 3 lần so với giấy thông thường, cần phải đột phá các nút thắt kỹ thuật sản xuất quy mô lớn.

Đánh giá của chuyên gia

  • Phó nghiên cứu viên Noriyuki Isobe của JAMSTEC: Nhấn mạnh việc xác minh hiệu suất phân hủy của vật liệu ở biển sâu, cho rằng lợi thế về môi trường của nó là đáng kể.
  • Nogi Masaya, chuyên gia về vật liệu gỗ tại Đại học Osaka: Chỉ ra rằng công nghệ giấy trong suốt đã có từ trước, nhưng vật liệu này lần đầu tiên được chứng minh là có thể phân hủy hiệu quả trong môi trường biển sâu, đây là một đổi mới lớn.

Thông tin mở rộng

  • Công nghệ này được phân loại là tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực “công nghệ”, liên quan đến xu hướng toàn cầu về giảm ô nhiễm nhựa và thúc đẩy nghiên cứu và phát triển vật liệu bền vững.
  • Nhóm nghiên cứu và phát triển đã thử nghiệm hiệu quả phân hủy của vật liệu trong môi trường biển thông qua các thí nghiệm, cung cấp hỗ trợ dữ liệu cho các ứng dụng thực tế tiếp theo.

HN | Nóng: 372 điểm | 231 bình luận | Tác giả: anigbrowl | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44205282

  • Lý do cốt lõi khiến nhựa được sử dụng rộng rãi là vì nó nhẹ, bền và hiệu quả sản xuất công nghiệp cao, chứ không phải vì độ trong suốt của nó.
  • Tỷ lệ cường độ trên trọng lượng và chi phí cực thấp của nhựa khiến nó không thể thay thế trong lĩnh vực đóng gói.
  • Hệ thống kinh tế hiện tại chưa tính chi phí môi trường của nhựa (ví dụ như ô nhiễm lâu dài) vào giá cả, dẫn đến phân bổ nguồn lực sai lệch.
  • Mặc dù đốt nhựa tạo ra CO2 nhưng lượng này thấp hơn nhiều so với tổng lượng khí thải carbon bình quân đầu người, và việc chôn lấp cũng tiềm ẩn những nguy cơ sinh thái tương tự.
  • Tác động sinh thái lâu dài của vi nhựa vẫn chưa rõ ràng, nhưng sự cần thiết của nhựa trong lĩnh vực y tế và bảo quản thực phẩm là khó có thể thay thế.
  • Cần phát triển các công nghệ xử lý mới (ví dụ như khí hóa plasma) để xử lý chất thải nhựa một cách thân thiện với môi trường hơn.
  • Sự lo lắng về môi trường của cá nhân thường bị phóng đại, trong khi rủi ro hệ thống do việc sử dụng nhựa quy mô lớn của doanh nghiệp cần được quan tâm hơn.

Một năm phát triển FreeBSD được tài trợ #

A year of funded FreeBSD development

https://www.daemonology.net/blog/2025-06-06-A-year-of-funded-FreeBSD.html

Trang web này là bài đăng trên blog tổng kết của Colin Percival về công việc bảo trì nền tảng FreeBSD/EC2 được Amazon tài trợ năm 2024 của ông, nội dung chính được chia thành các phần sau:

  1. Bối cảnh công việc và sự thay đổi vai trò Tác giả liên tục bảo trì hoạt động của FreeBSD trên nền tảng Amazon EC2 từ năm 2010, vào tháng 11 năm 2023, ông được bổ sung thêm trách nhiệm là người đứng đầu dự án phát hành FreeBSD, nhưng trên thực tế, công việc phát hành đầu tiên của vị trí này (FreeBSD 14.0) đã được Glen Barber hoàn thành. Nguồn tài trợ bao gồm công ty Antithesis và FreeBSD/EC2 Patreon, nhưng công việc dự án phát hành dần chiếm thời gian làm việc tình nguyện ban đầu dành cho phát triển nền tảng EC2, dẫn đến việc ngừng phát triển tính năng và trì hoãn xử lý sự cố.
  2. Kế hoạch tài trợ và phân bổ thời gian Vào tháng 4 năm 2024, ông nhận được tài trợ một năm từ Amazon thông qua GitHub Sponsors (40 giờ/tháng), thực tế đã đầu tư khoảng 50 giờ/tháng, trong đó: 20 giờ/tháng để xử lý các vấn đề cụ thể của EC2 20 giờ/tháng chịu trách nhiệm cho dự án phát hành FreeBSD 10 giờ/tháng để xử lý các công việc liên quan khác Thời gian nhận tiền tài trợ bị chậm trễ (liên quan đến việc chuyển ngân sách nội bộ của Amazon, quy trình thanh toán của GitHub và Stripe), dẫn đến việc tài trợ có thể kết thúc trong chu kỳ 6-5 hoặc 7-6.
  3. Thành quả phát hành FreeBSD Theo kế hoạch phát hành hàng quý của FreeBSD, trong năm qua, ông đã dẫn dắt 4 lần phát hành phiên bản ổn định: FreeBSD 13.4 (tháng 9 năm 2024) FreeBSD 14.2 (tháng 12 năm 2024) FreeBSD 13.5 (tháng 3 năm 2025) FreeBSD 14.3 (dự kiến ngày 10 tháng 6 năm 2025) Mỗi lần phát hành, ông đều tập trung xử lý trong 1 tháng trước đó (gọi là “Beta Month”), khối lượng công việc dao động từ 33,5 giờ (13.5) đến 79 giờ (14.2), ước tính phiên bản 14.1 tốn khoảng 100 giờ và phiên bản 15.0 sẽ vượt quá thời gian này.
  4. Cải tiến chức năng quan trọng của nền tảng EC2 Trình điều khiển nguồn cho phiên bản Graviton: Thông qua phân tích cấu hình chân GPIO của đối tượng ACPI _AEI, nhận ra phản hồi chính xác của tín hiệu tắt máy API EC2. Khắc phục sự cố không tương thích giữa chân “Pull Up” trong cấu hình ACPI và bộ điều khiển PL061, thêm bản vá ACPI_Q_AEI_NOPULL để bỏ qua cấu hình này. Hỗ trợ cắm nóng thiết bị: Sự cố rò rỉ IRQ: Một số hệ thống Graviton gây ra rò rỉ tài nguyên ngắt ảo khi PCI được gắn thêm, giải quyết bằng cách tắt mã định tuyến ngắt PCI cũ, thêm tham số khởi động để tắt chức năng này. Lỗi thời gian của firmware: Firmware EC2 coi trạng thái nguồn của thiết bị PCI là tín hiệu cho hệ điều hành hoàn thành việc sử dụng, thêm bản vá ACPI_Q_CLEAR_PME_ON_DETACH để xóa thanh ghi quản lý nguồn PCI trước khi thiết bị bị đẩy ra. Điều kiện tranh chấp bus PCI: Firmware Nitro của phiên bản EC2 mới nhất quản lý bus PCI và thiết bị không đồng bộ, dẫn đến việc thiết bị vẫn được báo cáo là tồn tại sau khi bị đẩy ra. Thêm bản vá ACPI_Q_DELAY_BEFORE_EJECT_RESCAN để tăng độ trễ 10ms trước khi quét bus, tránh xung đột với thời gian của firmware.
  5. Các cải tiến khác và kế hoạch tương lai Tối ưu hóa cơ chế xử lý cắm nóng của FreeBSD, cải thiện quy trình cắm nóng của PCIe (phiên bản EC2 mới nhất). Trọng tâm công việc trong tương lai bao gồm hỗ trợ IPv6, tối ưu hóa hiệu suất (chẳng hạn như theo dõi các vấn đề về trình điều khiển NVMe) và thảo luận về mô hình hợp tác lâu dài với Amazon. Cuối bài viết đề cập đến việc tài trợ hiện tại sắp kết thúc, nhưng tác giả vẫn đang đánh giá các sắp xếp công việc tiếp theo.

HN | Nóng: 339 điểm | 111 bình luận | Tác giả: cperciva | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44204224

  • Tốc độ khởi động của FreeBSD giảm đáng kể khi kích thước đĩa gốc tăng từ 5GB lên 6GB, nhưng khôi phục hiệu suất khi tăng lên 8GB
  • Cơ chế bộ nhớ đệm ảnh chụp nhanh AWS EBS có thể liên quan đến kích thước phân đoạn S3, ảnh chụp nhanh có kích thước cụ thể (ví dụ: 1GB hoặc 8GB) có thể cải thiện tốc độ khởi động
  • Có thể tồn tại logic xử lý đặc biệt cho các phân đoạn 5GB bên trong Amazon, nhưng 8GB cũng hoạt động tốt cho thấy các quy tắc phức tạp hơn
  • Ngôn ngữ Zig đã thêm hỗ trợ chính thức cho FreeBSD, bao gồm biên dịch chéo và chức năng xây dựng tự động CI
  • Tổ chức FreeBSD đầu tư 750.000 đô la để phát triển hỗ trợ thiết bị máy tính xách tay (chẳng hạn như trạng thái ngủ S0ix)
  • Các nhà phát triển đã dành hàng giờ để định vị các vấn đề về hiệu suất khởi động bằng cách xây dựng và thử nghiệm nhiều AMI
  • Cộng đồng công nhận những đóng góp liên tục và năng lực kỹ thuật của cperciva trong các dự án FreeBSD và Tarsnap
  • Lời khuyên về thi công vách thạch cao chuyên nghiệp nên được thực hiện bởi các chuyên gia để đảm bảo chất lượng, thi công nghiệp dư sẽ tốn nhiều thời gian hơn
  • Trong hệ sinh thái dịch vụ AWS, có rất nhiều giải pháp triển khai tùy chỉnh dựa trên các dịch vụ AWS khác

Ảo Ảnh của Tư Duy: Hiểu Rõ Những Hạn Chế của LLM Lý Luận #

The Illusion of Thinking: Understanding the Limitations of Reasoning LLMs(#the-illusion-of-thinking-understanding-the-limitations-of-reasoning-llms-pdf)

https://ml-site.cdn-apple.com/papers/the-illusion-of-thinking.pdf

Bài báo này, “Ảo ảnh của Tư duy: Hiểu về Điểm mạnh và Hạn chế của các Mô hình Suy luận thông qua Lăng kính Độ phức tạp của Vấn đề”, chủ yếu nghiên cứu về hiệu suất của các mô hình suy luận lớn (LRMs) khi đối mặt với các vấn đề có độ phức tạp khác nhau, đồng thời làm sáng tỏ những ưu điểm và hạn chế của chúng. Dưới đây là bản tóm tắt nội dung bài báo:

Nghiên cứu bối cảnh và động cơ #

  • Bối cảnh: Trong những năm gần đây, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã phát triển thành các biến thể chuyên dụng cho các tác vụ suy luận - mô hình suy luận lớn (LRMs), chẳng hạn như o1/o3 của OpenAI, DeepSeek-R1, v.v. Các mô hình này hoạt động xuất sắc trong các thử nghiệm chuẩn suy luận, nhưng sự hiểu biết của mọi người về khả năng cơ bản, thuộc tính mở rộng và hạn chế của chúng vẫn còn thiếu. Đánh giá hiện tại chủ yếu tập trung vào các thử nghiệm chuẩn toán học và lập trình, nhấn mạnh tính chính xác của câu trả lời cuối cùng, nhưng phương pháp đánh giá này có vấn đề ô nhiễm dữ liệu và không thể cung cấp thông tin chi tiết về cấu trúc và chất lượng của dấu vết suy luận.
  • Động cơ: Để lấp đầy những khoảng trống nghiên cứu này một cách có hệ thống hơn, các tác giả đã sử dụng môi trường giải đố có thể kiểm soát để nghiên cứu, môi trường này cho phép thao tác chính xác độ phức tạp tổ hợp, đồng thời duy trì cấu trúc logic nhất quán. Thiết lập này cho phép không chỉ phân tích câu trả lời cuối cùng mà còn phân tích dấu vết suy luận bên trong, từ đó hiểu sâu hơn về quá trình “suy nghĩ” của LRMs.

Phương pháp nghiên cứu #

  • Môi trường giải đố có thể kiểm soát: Tác giả đã chọn bốn môi trường giải đố có thể kiểm soát được - Tháp Hà Nội, Cờ nhảy, Bài toán qua sông và Thế giới khối hộp, bằng cách điều chỉnh độ phức tạp của các yếu tố giải đố để nghiên cứu khả năng suy luận của mô hình. Những câu đố này có các đặc điểm sau: có thể kiểm soát chi tiết độ phức tạp, tránh các vấn đề ô nhiễm dữ liệu trong các bài kiểm tra chuẩn thông thường, chỉ yêu cầu các quy tắc được cung cấp rõ ràng, nhấn mạnh suy luận thuật toán và hỗ trợ đánh giá nghiêm ngặt dựa trên trình mô phỏng, có thể kiểm tra chính xác các giải pháp và phân tích chi tiết nguyên nhân thất bại.
  • Thiết lập thử nghiệm: Thử nghiệm chủ yếu được thực hiện trên các mô hình suy luận và các mô hình tương ứng không suy luận của chúng, chẳng hạn như Claude 3.7 Sonnet (suy nghĩ/không suy nghĩ) và DeepSeek-R1/V3. Đối với các thử nghiệm chỉ tập trung vào độ chính xác cuối cùng, cũng bao gồm mô hình o3-mini của OpenAI. Trong các thử nghiệm, tác giả đã tạo 25 mẫu cho mỗi trường hợp giải đố và báo cáo hiệu suất trung bình của mỗi mô hình trên các mẫu này.

Kết quả thí nghiệm và những phát hiện quan trọng #

  • Ảnh hưởng của độ phức tạp đến suy luận:

    • Ba giai đoạn phức tạp: Trong các nhiệm vụ có độ phức tạp thấp, các LLM tiêu chuẩn thể hiện tốt hơn LRMs và suy luận hiệu quả hơn; trong các nhiệm vụ có độ phức tạp trung bình, việc suy nghĩ thêm của LRMs cho thấy lợi thế; và trong các nhiệm vụ có độ phức tạp cao, hiệu suất của cả hai mô hình đều hoàn toàn sụp đổ. Ngoài ra, khi vấn đề gần đến điểm sụp đổ, LRMs bắt đầu giảm nỗ lực suy luận của mình (được đo bằng số lượng token trong quá trình suy luận), mặc dù độ dài tạo ra của chúng thấp hơn nhiều so với giới hạn, điều này cho thấy khả năng suy luận của LRMs có một giới hạn mở rộng thời gian suy luận cơ bản so với độ phức tạp của vấn đề.
    • Sự sụp đổ độ chính xác của mô hình suy luận: Độ chính xác của tất cả các mô hình suy luận giảm dần khi đối mặt với các vấn đề có độ phức tạp tăng lên, cho đến khi sụp đổ hoàn toàn ở một ngưỡng phức tạp cụ thể. Hơn nữa, các mô hình này giảm nỗ lực suy luận một cách phản trực giác khi gần đến điểm sụp đổ độ chính xác, mặc dù giới hạn độ dài tạo ra của chúng chưa đạt đến.

  • Phân tích dấu vết suy luận: Thông qua phân tích chi tiết dấu vết suy luận của mô hình suy nghĩ Claude 3.7 Sonnet, các tác giả phát hiện ra:

    • Vấn đề đơn giản: Mô hình suy luận thường có thể tìm thấy câu trả lời đúng ở giai đoạn đầu của quá trình suy nghĩ, nhưng sau đó tiếp tục khám phá các giải pháp sai, hiện tượng “suy nghĩ quá mức” này dẫn đến lãng phí tài nguyên tính toán.
    • Vấn đề có độ phức tạp trung bình: Mô hình trước tiên khám phá các giải pháp sai, sau đó mới tìm thấy câu trả lời đúng ở giai đoạn sau của quá trình suy nghĩ.
    • Vấn đề có độ phức tạp cao: Mô hình hoàn toàn không thể tìm thấy giải pháp đúng, cho thấy khả năng tự sửa lỗi của nó bị hạn chế, tồn tại những điểm không hiệu quả cơ bản và giới hạn mở rộng rõ ràng.

  • Hạn chế của mô hình suy luận:

    • Hạn chế trong việc thực hiện các phép tính chính xác: Ngay cả khi cung cấp thuật toán giải quyết bài toán Tháp Hà Nội, hiệu suất của mô hình cũng không được cải thiện, điều này cho thấy LRMs có những hạn chế trong việc thực hiện các bước logic để giải quyết vấn đề, cần nghiên cứu thêm về khả năng thao tác ký hiệu của nó.
    • Sự không nhất quán trong suy luận giữa các loại câu đố khác nhau: Ví dụ, mô hình Claude 3.7 Sonnet có thể thực hiện tới 100 bước đúng trong bài toán Tháp Hà Nội, nhưng chỉ có thể tạo ra tối đa 5 bước đúng trong bài toán qua sông, điều này có thể là do các trường hợp của bài toán qua sông hiếm gặp hơn trên Internet, LRMs có thể không thường xuyên gặp hoặc ghi nhớ những trường hợp này trong quá trình đào tạo.

Nghiên cứu kết luận #

  • Sự hoài nghi đối với mô hình đánh giá hiện tại: Tác giả hoài nghi về mô hình đánh giá LRMs hiện tại dựa trên độ chính xác cuối cùng, và bằng cách sử dụng trình mô phỏng câu đố tất định, mở rộng việc đánh giá sang các giải pháp trung gian của dấu vết tư duy, cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn để hiểu hành vi suy luận của LRMs.
  • Xem xét lại khả năng của LRMs: Nghiên cứu chỉ ra rằng, mặc dù LRMs có cơ chế tự phản ánh phức tạp, nhưng chúng không thể phát triển khả năng suy luận có thể khái quát hóa ngoài một số ngưỡng phức tạp nhất định. Những phát hiện này đặt ra câu hỏi về khả năng suy luận của LRMs, có ý nghĩa quan trọng đối với việc thiết kế và triển khai chúng.
  • Hướng nghiên cứu trong tương lai: Tác giả đưa ra một số câu hỏi mở cho nghiên cứu trong tương lai, bao gồm nghiên cứu sâu hơn về khả năng của LRMs trong thao tác ký hiệu và cách cải thiện các phương pháp suy luận hiện tại để đạt được khả năng suy luận mạnh mẽ hơn.

Nghiên cứu hạn chế #

  • Hạn chế của môi trường giải đố: Mặc dù môi trường giải đố có thể kiểm soát tỉ mỉ độ phức tạp của vấn đề, nhưng chúng chỉ là một lĩnh vực hẹp của các nhiệm vụ suy luận, có thể không bao gồm sự đa dạng của thế giới thực hoặc các vấn đề suy luận chuyên sâu về kiến thức.
  • Hạn chế về khả năng truy cập mô hình: Hầu hết các thử nghiệm đều dựa vào quyền truy cập API hộp đen vào các LRMs tiên tiến khép kín, hạn chế khả năng phân tích trạng thái bên trong hoặc các thành phần kiến trúc.
  • Hạn chế của trình mô phỏng giải đố tất định: Trong các lĩnh vực ít cấu trúc hơn, có thể không thể thực hiện xác minh chính xác như vậy, điều này hạn chế tính khả thi của việc chuyển phân tích này sang các lĩnh vực suy luận phổ quát hơn khác.

HN | Nóng: 324 điểm | 183 bình luận | Tác giả: amrrs | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44203562

  • Khi LLM xử lý các tác vụ ngôn ngữ, cơ chế bên trong của nó khác biệt về bản chất so với suy luận của con người, cần cảnh giác với sự thiên lệch nhận thức do biểu hiện ngôn ngữ mang lại
  • LLM hiện tại khó đạt được hiệu quả “tổng thể lớn hơn tổng các bộ phận” trong thiết kế hệ thống, chủ yếu do đầu ra phụ thuộc vào lấy mẫu xác suất dẫn đến mất mát thông tin
  • Các nhà nghiên cứu khám phá ranh giới khả năng của LLM thông qua kỹ thuật đảo ngược và học tập lý thuyết cơ bản (ví dụ: kiến trúc Transformer, nguyên tắc mạng nơ-ron)
  • Khả năng toán học/logic của mô hình ngôn ngữ có những hạn chế theo giai đoạn, chẳng hạn như nhiệm vụ Tower of Hanoi chỉ có thể hoàn thành độ phức tạp cụ thể
  • Thiết kế hệ thống cần cân bằng tính phù hợp của mô hình tổng quát và mô hình chuyên gia, hiện tượng nhiễu lẫn nhau về khả năng có thể xảy ra trong các nhiệm vụ kết hợp
  • Các phương pháp gợi ý phi truyền thống như tổng hợp chương trình có thể hiệu quả hơn so với hướng dẫn trực tiếp, bằng cách tạo mã và kiểm tra để cải thiện độ tin cậy của hệ thống
  • Giá trị entropy của đầu ra mô hình có sự khác biệt đáng kể giữa giữa câu và cuối câu, dấu chấm câu ảnh hưởng đến đặc tính phân phối tạo
  • Các chiến lược gợi ý khác nhau dựa trên cảm xúc (đe dọa/tội lỗi/trung lập) có sự khác biệt thống kê về hiệu quả phản hồi của mô hình

Vượt qua sự trì hoãn #

Getting Past Procrastination

https://spectrum.ieee.org/getting-past-procastination

Một bài viết về chủ đề phát triển nghề nghiệp được đăng bởi IEEE Spectrum, tác giả Rahul Pandey là người sáng lập Taro, một nền tảng nghề nghiệp công nghệ được ươm tạo bởi YC. Bài viết dựa trên kinh nghiệm làm việc mười năm của tác giả tại các công ty công nghệ phát triển nhanh như Meta và Pinterest, đi sâu vào vấn đề trì hoãn phổ biến mà giới kỹ sư phải đối mặt và các giải pháp mang tính hệ thống.

Phần chính của bài viết được chia thành ba phần cốt lõi:

  1. Vòng luẩn quẩn của sự trì hoãn Tác giả thừa nhận rằng bản thân từng rơi vào tình trạng trì hoãn do thường xuyên kiểm tra email, đọc các tài liệu không liên quan hoặc lướt mạng xã hội, dẫn đến việc các dự án quan trọng bị đình trệ. Việc “tiêu tốn thời gian vô ích” này không chỉ ảnh hưởng đến hiệu quả công việc mà còn gây ra một vòng xoáy cảm xúc tiêu cực của sự tự phủ nhận: làm việc kém hiệu quả → tạo ra lo lắng → trì hoãn hơn nữa → hiệu quả tiếp tục giảm.
  2. Triết lý năng suất ưu tiên hành động Đưa ra quan điểm mang tính đột phá “Hành động tạo ra động lực chứ không phải ngược lại”, nhấn mạnh rằng không nên chờ đợi cảm hứng đến rồi mới bắt đầu làm việc. Bằng cách chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp (chẳng hạn như sửa lỗi có mức độ ưu tiên cao) thành các hành động nhỏ có thể thực hiện ngay lập tức (chẳng hạn như thêm nhật ký gỡ lỗi), thiết lập một vòng tuần hoàn tích cực của “hành động - cảm giác thành tựu - động lực liên tục”. Chiến lược này tham khảo lý thuyết “vận động tạo ra cảm xúc” của Tony Robbins, chỉ ra rằng các động tác cơ thể và hành vi cụ thể sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến trạng thái tâm lý.
  3. Giải pháp hệ thống Bài viết tập trung trình bày cách các kỹ sư nên xây dựng một hệ thống năng suất bền vững: giảm độ khó khởi đầu bằng cách chia nhỏ nhiệm vụ, thay thế sự trì hoãn bằng những hành động cụ thể, tích lũy phản hồi tích cực thông qua những thành quả nhỏ, biến áp lực thành các mục tiêu giai đoạn có thể kiểm soát. Tác giả đặc biệt chỉ ra rằng tư duy hệ thống này có thể giúp những người làm công việc kỹ thuật đối phó với môi trường làm việc thay đổi nhanh chóng, đồng thời duy trì sự đồng bộ giữa sự phát triển chuyên môn và tiến độ dự án.

Cuối bài viết có liên kết đến dự án đào tạo vi chứng chỉ của IEEE, ngụ ý vai trò hỗ trợ của hệ thống học tập liên tục đối với sự phát triển nghề nghiệp, nhưng nội dung chính vẫn xoay quanh phương pháp xây dựng “hệ thống làm việc định hướng hành động”. Thông qua sự kết hợp giữa các trường hợp thực tế tại nơi làm việc và lý thuyết tâm lý, bài viết cung cấp các chiến lược chống trì hoãn có thể thực hiện được cho những người làm trong lĩnh vực kỹ thuật, nhấn mạnh việc cải thiện năng suất lâu dài thông qua việc thay đổi mô hình hành vi.

HN | Nóng: 293 điểm | 137 bình luận | Tác giả: WaitWaitWha | 22 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44207095

  • Hành động trước động cơ, khởi động quy trình làm việc bằng cách để lại một nhiệm vụ đơn giản
  • Để lại lỗi cú pháp hoặc chú thích TODO trong code khi rời đi, giúp định vị nhanh chóng vào ngày hôm sau
  • Sử dụng chức năng diff của Git để theo dõi các thay đổi chưa commit, giúp khôi phục ngữ cảnh
  • Kết thúc công việc ở một nút có thể tiếp tục ngay lập tức (ví dụ: kiểm thử thất bại hoặc câu chưa hoàn thành)
  • Trì hoãn có thể phản ánh sự kháng cự của não bộ đối với nhiệm vụ, cần phân tích nguyên nhân thay vì cố gắng khắc phục
  • Các kỹ sư giàu kinh nghiệm cần dành “giai đoạn ủ” để suy nghĩ về các rủi ro tiềm ẩn và đường dẫn thiết kế
  • Tương tự như chiến lược “đỗ xe xuống dốc”, khởi động lại nhiệm vụ với lực cản tối thiểu
  • Bắt đầu ngày làm việc bằng cách xây dựng code, sử dụng lệnh terminal để duy trì động lực
  • Thiết kế các giải pháp cá nhân hóa cho các loại trì hoãn khác nhau (ví dụ: ADHD cần điều chỉnh phương pháp)
  • Sử dụng các chỉ thị đơn giản (ví dụ: #pragma warning) để đánh dấu các vấn đề cần xử lý
  • Bản chất của sự trì hoãn là quá trình não bộ đánh giá lại mức độ ưu tiên của nhiệm vụ

Lời khuyên về Quyền riêng tư của Washington Post: Ngừng Sử dụng Chrome, Xóa Ứng dụng Meta (và Yandex) #

Washington Post’s Privacy Tip: Stop Using Chrome, Delete Meta Apps (and Yandex)

https://tech.slashdot.org/story/25/06/07/035249/washington-posts-privacy-tip-stop-using-chrome-delete-metas-apps-and-yandex

《Washington Post》đưa ra lời khuyên bảo vệ quyền riêng tư: Ngừng sử dụng trình duyệt Chrome và xóa ứng dụng Meta và Yandex

Lời khuyên cốt lõi

  1. Nghiên cứu về lựa chọn trình duyệt phát hiện ra rằng các ứng dụng của Meta (Facebook/Instagram) và Yandex liên tục thu thập dữ liệu mà người dùng không hề hay biết bằng cách bỏ qua các cơ chế bảo vệ quyền riêng tư tích hợp của hệ thống Android. Trình duyệt Chrome bị chỉ đích danh: Bài viết chỉ ra rằng trình duyệt Chrome của Google (được sử dụng rộng rãi nhất trên toàn cầu) thiếu chức năng chủ động chặn theo dõi trên các trang web, trong khi các trình duyệt Mozilla Firefox, Brave và DuckDuckGo có thể chặn hiệu quả các hành vi này. Ngoại lệ: Mặc dù Firefox có một số rủi ro rò rỉ dữ liệu trên các thiết bị Android, nhưng các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư của Brave và DuckDuckGo đã được chứng minh là toàn diện hơn. Người dùng iOS và Mac được khuyên dùng Safari, mặc dù các chức năng bảo mật của nó không hoàn hảo nhưng vẫn tốt hơn Chrome.
  2. Rủi ro của ứng dụng Meta và Yandex Phạm vi thu thập dữ liệu: Thông tin người dùng mà hai công ty này thu thập thông qua ứng dụng bao gồm vị trí gần đúng của thiết bị, trạng thái pin, các thiết bị khác được kết nối với WiFi gia đình (chẳng hạn như Xbox) và các dữ liệu nhạy cảm khác. Kỹ thuật khử ẩn danh: Các nhà nghiên cứu châu Âu tiết lộ rằng Meta và Yandex sử dụng các phương tiện kỹ thuật cụ thể (chẳng hạn như liên kết địa chỉ IP, dấu vân tay thiết bị, v.v.) để phá vỡ sự bảo vệ quyền riêng tư của trình duyệt, đạt được khả năng nhận dạng chính xác người dùng. Ngay cả khi không sử dụng ứng dụng: Bài viết nhấn mạnh rằng ngay cả khi người dùng không cài đặt ứng dụng Meta hoặc hoàn toàn không sử dụng dịch vụ của họ, Meta vẫn có thể thu thập dữ liệu về hành vi trực tuyến của người dùng thông qua các kênh khác (chẳng hạn như hợp tác với các trang web của bên thứ ba).
  3. Hạn chế của bảo vệ quyền riêng tư Theo dõi địa chỉ IP: Các cuộc thảo luận trong phần bình luận chỉ ra rằng bản thân địa chỉ IP không liên quan trực tiếp đến danh tính cá nhân, nhưng khi kết hợp với các dữ liệu khác (chẳng hạn như dấu vân tay thiết bị, hành vi duyệt web) có thể được sử dụng để lập hồ sơ người dùng. Vai trò của NAT và ISP: Một số người dùng phản bác rằng NAT (Network Address Translation - Chuyển đổi địa chỉ mạng) của mạng gia đình và chính sách quyền riêng tư của ISP có thể hạn chế tính chính xác của việc theo dõi IP, nhưng điều này phụ thuộc vào cấu hình mạng cục bộ an toàn. Đề xuất các giải pháp thay thế: Các bình luận đề cập đến Startpage.com như một công cụ bảo vệ quyền riêng tư cho công cụ tìm kiếm, công cụ này ẩn địa chỉ IP của người dùng và lọc quảng cáo thông qua dịch vụ proxy, đồng thời dựa vào doanh thu quảng cáo để duy trì hoạt động.

Bối cảnh và tranh cãi liên quan

  • Phân tích lỗ hổng kỹ thuật: Các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng Meta và Yandex khai thác các lỗ hổng quyền của hệ thống Android để bỏ qua các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư như ID quảng cáo (Ad ID) và truy cập trực tiếp vào thông tin cơ bản của thiết bị.
  • So sánh ngành: Bài viết so sánh khả năng bảo vệ quyền riêng tư của các trình duyệt khác nhau, nhấn mạnh lợi thế của các công cụ mã nguồn mở và phi tập trung (như Brave) trong việc chống lại việc theo dõi dữ liệu.
  • Ảnh hưởng đến hành vi người dùng: Việc xóa ứng dụng Meta có thể làm giảm nguy cơ rò rỉ dữ liệu, nhưng cần lưu ý đến các giải pháp thay thế cho dịch vụ của họ (chẳng hạn như mạng xã hội) và các vấn đề thu thập dữ liệu gián tiếp tiềm ẩn.

Tóm tắt Bài viết này dựa trên những phát hiện của một nhóm nghiên cứu châu Âu, kêu gọi người dùng đánh giá lại lựa chọn trình duyệt và ứng dụng để giảm nguy cơ bị theo dõi dữ liệu quy mô lớn. Mặc dù việc ẩn danh hoàn toàn khó có thể thực hiện được trong môi trường Internet, nhưng bằng cách thay đổi trình duyệt, xóa các ứng dụng có rủi ro cao và tối ưu hóa cài đặt mạng (chẳng hạn như sử dụng công cụ tìm kiếm bảo mật quyền riêng tư), có thể cải thiện đáng kể mức độ bảo vệ quyền riêng tư cá nhân. Phần bình luận tiếp tục thảo luận về sự phức tạp của công nghệ bảo vệ quyền riêng tư, nhấn mạnh rằng người dùng cần thực hiện các biện pháp bảo vệ nhiều lớp dựa trên tình huống của riêng họ.

HN | Nóng: 261 điểm | 139 bình luận | Tác giả: miles | 9 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44210689

  • Trình chặn quảng cáo không thể ngăn chặn hoàn toàn việc rò rỉ thông tin, chỉ giảm bớt động cơ
  • Truyền thông phụ thuộc vào doanh thu quảng cáo dẫn đến thiếu độ tin cậy trong các khuyến nghị về quyền riêng tư
  • Quảng cáo tự quản lý tuy có thể giảm thiểu sự can thiệp của bên thứ ba, nhưng hiệu quả thực tế còn hạn chế và cần cân nhắc trải nghiệm người dùng
  • NoScript tuy hiệu quả nhưng có thể phá vỡ chức năng của trang web, cần cân nhắc sử dụng
  • Thay đổi trình duyệt là bước đầu tiên để nâng cao quyền riêng tư, nhưng sau đó cần kết hợp với các công cụ mở rộng
  • Rủi ro khi chạy JS của bên thứ ba và những hạn chế của trình chặn quảng cáo cùng tồn tại
  • Tính bổ trợ của trình chặn quảng cáo và mô hình đăng ký trong việc bảo vệ quyền riêng tư
  • Trình chặn quảng cáo có rào cản cao đối với người dùng không am hiểu kỹ thuật, cần đơn giản hóa thao tác
  • Một số trang web phụ thuộc vào các chức năng cốt lõi của JS, việc chặn quá mức ảnh hưởng đến tính thực dụng
  • Bảo vệ quyền riêng tư cần được thúc đẩy theo từng cấp độ, dần dần hướng dẫn người dùng áp dụng các biện pháp nghiêm ngặt hơn

Tối Ưu Hóa Cấp Thấp với Zig #

Low-Level Optimization with Zig

https://alloc.dev/2025/06/07/zig_optimization

Trang web này là một bài viết kỹ thuật về ưu điểm của ngôn ngữ Zig trong lĩnh vực tối ưu hóa chương trình, chủ yếu xoay quanh tối ưu hóa cấp thấp, độ tin cậy của trình biên dịch và các đặc tính comptime của Zig. Dưới đây là bản tóm tắt chi tiết:

1. Tầm quan trọng của tối ưu hóa và vị thế của Zig Tác giả nhấn mạnh giá trị liên tục của việc tối ưu hóa chương trình trong phát triển hiện đại, chỉ ra rằng tối ưu hóa không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn giảm chi phí phần cứng và đơn giản hóa kiến trúc hệ thống. Bằng cách so sánh các ví dụ mã JavaScript và Zig (ví dụ: hàm maxArray), tác giả giải thích rằng các ngôn ngữ cấp thấp cung cấp thêm thông tin cho trình biên dịch thông qua các chú thích rõ ràng (chẳng hạn như căn chỉnh bộ nhớ, kích thước mảng, loại phần tử), do đó tạo ra mã máy hiệu quả hơn. Tác giả tin rằng thiết kế cú pháp của Zig (chẳng hạn như các từ khóa noalias, align(64)) cho phép các nhà phát triển diễn đạt ý định của mình chính xác hơn, giúp trình biên dịch (đặc biệt là backend LLVM) thực hiện các chuyển đổi mã tối ưu hơn.

2. Sự tin tưởng và hạn chế của trình biên dịch Bài viết thảo luận về câu hỏi “có nên tin tưởng trình biên dịch hay không”. Mặc dù các trình biên dịch hiện đại (chẳng hạn như LLVM) có thể tạo ra mã chất lượng cao trong hầu hết các trường hợp, nhưng tác giả chỉ ra rằng:

  • Trình biên dịch có thể không áp dụng được các chiến lược tối ưu hóa tốt nhất do thiếu thông tin ngữ cảnh (ví dụ: giả định của Clang về các vòng lặp không có tác dụng phụ).
  • Tại các điểm nghẽn hiệu suất, nhà phát triển cần chủ động kiểm tra đầu ra của trình biên dịch và hướng dẫn tối ưu hóa bằng cách điều chỉnh mã để diễn đạt ý định (chẳng hạn như loại bỏ bí danh rõ ràng, chỉ định căn chỉnh).
  • Không gian tối ưu hóa của các ngôn ngữ cấp cao bị hạn chế, vì trình biên dịch của chúng không thể thay đổi thuật toán hoặc mô hình, mà chỉ có thể tối ưu hóa cục bộ (chẳng hạn như vòng lặp).

3. Ưu điểm tối ưu hóa của ngôn ngữ Zig Tác giả tin rằng Zig có những ưu điểm độc đáo trong tối ưu hóa, cốt lõi nằm ở cơ chế thực thi tại thời điểm biên dịch (comptime) của nó:

  • Khả năng tạo mã: comptime cho phép chạy mã trong giai đoạn biên dịch để tạo các hằng số, cấu trúc dữ liệu hoặc nhánh logic, giảm chi phí thời gian chạy. Ví dụ: phân tích cú pháp chuỗi định dạng và xây dựng đồ thị hàm tuần tự hóa thông qua comptime.

  • Thao tác kiểu và AST: comptime của Zig có thể trực tiếp thao tác thông tin kiểu và cây cú pháp trừu tượng (AST), thực hiện các chức năng như generic, tạo mã kiểu macro.

  • Tích hợp sâu với LLVM: Zig cung cấp các ràng buộc rõ ràng cho LLVM thông qua các chú thích rõ ràng (chẳng hạn như noalias, const), giúp LLVM dễ dàng tạo mã vector hóa hơn.

  • So sánh với các ngôn ngữ khác:

    • Rust cần dựa vào macro và các giả định của trình biên dịch (chẳng hạn như các tham số hàm không bao giờ là bí danh), trong khi Zig cần thêm các chú thích thủ công.
    • Chức năng constexpr của C++ bị giới hạn bởi sự phức tạp của ngôn ngữ, trong khi comptime của Zig tự nhiên hơn và không yêu cầu chi phí học tập bổ sung.

4. Hạn chế của comptime Mặc dù comptime của Zig rất mạnh mẽ, nhưng vẫn còn những thiếu sót:

  • Không thể trực tiếp sửa đổi AST (chẳng hạn như thao tác AST của macro C++).
  • Không hỗ trợ các tính năng macro truyền thống như “dán mã thông báo” (token-pasting).
  • Việc triển khai DSL (ngôn ngữ đặc tả miền) đòi hỏi thiết kế bổ sung, nhưng đã có những trường hợp thành công (chẳng hạn như phân tích cú pháp định dạng của hàm print của Zig, DSL kiểm tra TigerBeetle, v.v.).

5. Ứng dụng thực tế và tài nguyên được đề xuất Tác giả trình bày cách Zig tạo ra mã assembly hiệu quả tương tự như Rust thông qua các trường hợp cụ thể (chẳng hạn như so sánh việc triển khai hàm maxArray bằng Zig và Rust). Đồng thời, tác giả đề xuất nhiều bài viết phân tích sâu về Zig comptime, bao gồm:

  • So sánh chuỗi Zig dựa trên hàm băm hoàn hảo tại thời điểm biên dịch của Andrew Kelley
  • Giải thích chi tiết về cơ chế thời gian biên dịch của Zig của Loris Cro
  • Các trường hợp cộng đồng khác (chẳng hạn như các phép toán toán học tại thời điểm biên dịch của thư viện comath, thư viện đại số hình học zilliam)

6. Tóm tắt Zig cung cấp cho các nhà phát triển khả năng kiểm soát chi tiết việc tối ưu hóa trình biên dịch thông qua các chú thích rõ ràng và cơ chế comptime. Tính năng thực thi tại thời điểm biên dịch của nó vừa giữ lại khả năng đọc mã, vừa thực hiện các chức năng tạo mã tương tự như macro, đặc biệt thích hợp cho các tình huống đòi hỏi hiệu suất cực cao. Tuy nhiên, các nhà phát triển vẫn cần cân bằng chi phí chú thích và lợi ích tối ưu hóa, đồng thời tối ưu hóa hơn nữa bằng các phương tiện như assembly nội tuyến khi cần thiết. Cuối cùng, bài viết kêu gọi độc giả chú ý đến tiềm năng của Zig trong lĩnh vực tối ưu hóa và ủng hộ các tác phẩm của tác giả.

HN | Nóng: 232 điểm | 114 bình luận | Tác giả: Retro_Dev | 18 giờ trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44208060

  • Hệ thống build, khả năng biên dịch chéo và tốc độ lặp nhanh của Zig là những ưu điểm cốt lõi, phù hợp với các tình huống như phát triển game, nơi hiệu năng là cần thiết nhưng không phải là ưu tiên hàng đầu.
  • Zig thiếu cơ chế trường riêng tư, dẫn đến việc không thể ẩn các triển khai bên trong API, có thể ảnh hưởng đến khả năng bảo trì lâu dài và thiết kế mô-đun.
  • Có thể thay thế việc triển khai trường riêng tư bằng cách sử dụng chú thích tài liệu, quy ước đặt tên (ví dụ: tiền tố dấu gạch dưới) và tuyên bố rõ ràng về tính ổn định của API để bảo trì mã.
  • Triết lý thiết kế của Zig nhấn mạnh việc trực tiếp hiển thị cấu trúc dữ liệu, chủ trương người dùng hiểu hành vi thông qua tài liệu thay vì dựa vào đóng gói, cho rằng điều này có thể cải thiện tính minh bạch của mã.
  • Trong quá trình phát triển thực tế, việc thiếu các trường riêng tư có thể khiến người dùng buộc phải phụ thuộc vào các triển khai bên trong, làm tăng chi phí bảo trì và rủi ro.
  • Con trỏ không trong suốt (opaque pointers) là một giải pháp truyền thống để giải quyết các vấn đề về tính ổn định của API, nhưng Zig không cung cấp hỗ trợ ở cấp độ ngôn ngữ.
  • Một số quyết định thiết kế của tác giả Andrew (ví dụ: không có trường riêng tư, xử lý biến không sử dụng) gây ra tranh cãi, cho rằng chúng vi phạm các thông lệ kỹ thuật phần mềm thông thường.
  • Khả năng đa nền tảng của Zig và khả năng tương thích với các hệ thống cũ (ví dụ: chạy trên Linux 4.1.15) thể hiện sự trưởng thành và linh hoạt của hệ sinh thái.
  • Các thư viện mã cần được bảo trì lâu dài cần phân biệt rõ ràng giữa API công khai và triển khai bên trong, nhưng thiết kế hiện tại của Zig gây khó khăn cho việc đạt được ranh giới này.
  • Thiết kế ngôn ngữ nên cân bằng giữa tính minh bạch và tính đóng gói, việc theo đuổi quá mức cái trước có thể hy sinh khả năng phát triển của mã.

Tôi đã đọc tất cả các commit do Claude tạo của Cloudflare #

I read all of Cloudflare’s Claude-generated commits

https://www.maxemitchell.com/writings/i-read-all-of-cloudflares-claude-generated-commits/

Bài viết trên trang web này ghi lại chi tiết quá trình hợp tác giữa nhóm Cloudflare và Claude AI trong quá trình phát triển thư viện xác thực OAuth 2.1, thông qua việc phân tích 50 bản ghi commit Git, bài viết tiết lộ một mô hình hợp tác người-máy sáng tạo. Nội dung chính của bài viết được chia thành các phần sau:

  1. Bối cảnh dự án và mô hình hợp tác CTO của Cloudflare, Chris, đã chia sẻ thư viện OAuth 2.1 mã nguồn mở do nhóm phát triển, trong đó hơn 95% mã được tạo bởi Claude. Trong quá trình phát triển, nhóm đã ghi lại đầy đủ các prompt (lời nhắc) và mã được tạo trong mỗi tương tác AI vào thông tin commit Git, tạo thành một “bản ghi khảo cổ về cuộc đối thoại giữa người và máy” độc đáo. Phương pháp commit minh bạch này biến lịch sử thay đổi mã thành tài liệu về ý định phát triển, cung cấp một mô hình ghi chép mới cho phát triển được hỗ trợ bởi AI.
  2. Các mẫu quan trọng trong quá trình hợp tác Thiết kế prompt hướng đến ví dụ: Prompt phiên bản đầu tiên chứa các ví dụ mã hoàn chỉnh, bằng cách hiển thị các tình huống sử dụng thực tế, loại bỏ sự mơ hồ về chữ ký phương thức, thể hiện nhu cầu thực tế tốt hơn so với các thông số kỹ thuật trừu tượng. Cơ chế phản hồi lặp đi lặp lại: Một prompt hiệu quả tuân theo cấu trúc “mô tả trạng thái hiện tại + lý do thay đổi + hướng cụ thể”, tương tự như các đề xuất sửa đổi mã giữa các đồng nghiệp, tránh các chỉ dẫn dài dòng. Ưu điểm của việc tạo tài liệu: AI có thể nhanh chóng tạo tài liệu Schema toàn diện thông qua một câu prompt duy nhất, biến công việc tài liệu vốn tẻ nhạt thành một sản phẩm tự nhiên của quá trình phát triển. Sự thay đổi vai trò của kỹ sư: Kỹ sư trưởng Kenton đã chuyển từ một người hoài nghi AI thành một người thực hành, thông qua 2 tháng hợp tác đã xác minh tiềm năng của AI trong việc tạo mã.
  3. Hạn chế của AI và can thiệp thủ công Trong khoảng 20 commit, AI đã mắc các lỗi cần sửa thủ công, chẳng hạn như vị trí khai báo lớp không chính xác. Sau 40 commit, tần suất can thiệp thủ công đã tăng lên đáng kể, liên quan đến việc điều chỉnh kiểu mã, xóa các phương thức dư thừa và các công việc bảo trì khác. Bài viết đề cập đến cảm nhận trực tiếp rằng “một số lỗi sửa thủ công sẽ nhanh hơn”, phản ánh sự thiếu sót hiện tại của AI trong việc tối ưu hóa cấu trúc mã và xử lý chi tiết.
  4. Bài học kinh nghiệm và triển vọng trong tương lai Thiết kế prompt hướng đến phân phối: Nên xác định rõ mục tiêu cuối cùng (chẳng hạn như xác định điểm cuối API, hiển thị các trường hợp sử dụng CLI, v.v.), thay vì tập trung vào quá trình thực hiện. Kiểm soát phiên bản của prompt: Đưa prompt vào quản lý mã như một tài sản có thể truy nguyên, thuận tiện cho việc bảo trì và gỡ lỗi sau này. Sự cần thiết của tương tác nhiều vòng: Hầu hết các chức năng đều cần nhiều lần lặp lại prompt, đây là trạng thái bình thường của sự hợp tác giữa người và máy chứ không phải là một khiếm khuyết. Mô hình phát triển hỗn hợp: Đưa ra ý tưởng coi prompt là “mã nguồn”, quản lý trực tiếp prompt thông qua hệ thống kiểm soát phiên bản, trong tương lai có thể hiện thực hóa một mô hình phát triển trong đó logic ứng dụng được định nghĩa hoàn toàn bằng prompt.

Cuối bài viết suy ngẫm về vai trò của AI trong phát triển mã hiện tại, cho rằng bản chất của nó là “công cụ tự tiến hóa”, tích lũy kinh nghiệm và nâng cao năng lực thông qua mỗi tương tác. Mặc dù vẫn cần con người dẫn dắt định hướng chiến lược và sửa chữa quan trọng, nhưng AI đã có thể đảm nhận phần lớn công việc tạo mã chức năng, thể hiện tiềm năng của một sự thay đổi mô hình trong lĩnh vực phát triển phần mềm.

HN | Nóng: 212 điểm | 206 bình luận | Tác giả: maxemitchell | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44205697

  • Việc lưu trữ mã được tạo ra thay vì chỉ gửi các prompt là cần thiết, nếu không sẽ không thể kiểm tra các lỗ hổng bảo mật hoặc gỡ lỗi các vấn đề.
  • Việc trộn lẫn mã do AI tạo ra với mã truyền thống trong cùng một kho lưu trữ là không bền vững, cần phải quản lý cách ly và thêm các cờ tính năng để kiểm soát các thay đổi.
  • Mã do LLM tạo ra có tính không xác định, việc chạy lại cùng một prompt không thể tái tạo kết quả lịch sử, cần phải giữ lại các phiên bản mã đã tạo.
  • Mã được tạo ra nên được gửi dưới dạng một sản phẩm có thể xác minh, thay vì dựa vào mô hình hộp đen để tạo lại, cần phải có sự xem xét của con người để đảm bảo chất lượng.
  • Khi mã được tạo ra được lưu trữ riêng biệt với trình tạo, cần phải đảm bảo tính nhất quán thông qua xác minh khả năng tái tạo (ví dụ: kiểm tra vàng).
  • Bản thân prompt được gửi dưới dạng mã nguồn có một sai sót logic, trong quá trình phát triển thực tế, vẫn cần phải giữ lại các tệp mã được tạo cuối cùng.
  • Quy trình xem xét mã do AI tạo ra không khác biệt về bản chất so với mã do con người tạo ra, nhưng cần phải cảnh giác với những rủi ro tiềm ẩn của việc phụ thuộc quá nhiều vào đầu ra của mô hình.

SaaS chỉ là sự trói buộc vào nhà cung cấp được “tái định vị thương hiệu” tốt hơn #

SaaS is just vendor lock-in with better branding

https://rwsdk.com/blog/saas-is-just-vendor-lock-in-with-better-branding

Một bài đăng trên blog của Peter Pistorius, với quan điểm cốt lõi xoay quanh các vấn đề tiềm ẩn của mô hình SaaS (Phần mềm như một dịch vụ) hiện đại. Bài viết sử dụng khung “năm chi phí ẩn” để phân tích một cách có hệ thống các gánh nặng không rõ ràng mà các nhà phát triển phải gánh chịu khi tích hợp các dịch vụ SaaS của bên thứ ba, đồng thời đưa ra các giải pháp thay thế.

  1. Chi phí khám phá (Discovery Tax) Nhà phát triển cần đầu tư nhiều thời gian để nghiên cứu trước khi chọn dịch vụ SaaS: cần xác định rõ chức năng thực tế của dịch vụ, các vấn đề nghiệp vụ cần giải quyết, khả năng tương thích của stack công nghệ, tính hợp lý của giá cả (đặc biệt là hiệu quả chi phí ở các quy mô khác nhau), tính đầy đủ của tài liệu và các khiếm khuyết tiềm ẩn trong quá trình triển khai. Công việc nghiên cứu này không thể chuyển giao (cần đầu tư lặp lại cho các dịch vụ khác nhau) và mang tính chủ quan (bị ảnh hưởng bởi các chiêu trò marketing), nhưng thường không được tính vào chi phí phát triển.
  2. Chi phí đăng ký (Sign-Up Tax) Sau khi xác định dịch vụ, nhà phát triển cần gửi email và thông tin thanh toán để hoàn tất đăng ký. Giai đoạn này có ba vấn đề quan trọng:
  • Mô hình định giá có linh hoạt không (ví dụ: tính phí theo mức sử dụng so với các cấp cố định)
  • Có cần trả thêm phí cho các chức năng cộng tác nhóm không (ngay cả khi mức sử dụng không đổi)
  • Có thể kiểm tra đầy đủ các chức năng của sản phẩm thông qua bản dùng thử miễn phí không (thay vì bị giới hạn trong môi trường demo) Tại thời điểm này, nhà phát triển đã chịu trách nhiệm về dịch vụ, nhưng chưa thực hiện bất kỳ phát triển mã nào.
  1. Chi phí tích hợp (Integration Tax) Giai đoạn phát triển thực tế phải đối mặt với nhiều thách thức:
  • Cần đọc kỹ tài liệu và xử lý các trường hợp ngoại lệ không được đề cập (tài liệu thường mang tính chất marketing)
  • Có thể gặp phải các vấn đề không tương thích của stack công nghệ khi cài đặt SDK
  • Thiết kế công cụ của bên cung cấp dịch vụ thường hướng đến tính phổ quát, trong khi nhà phát triển cần xử lý sự phức tạp của các tình huống cụ thể
  • Sự phát triển phiên bản của framework và dịch vụ có thể gây ra xung đột, dẫn đến cản trở quá trình phát triển
  1. Chi phí phát triển cục bộ (Local Development Tax) Việc xây dựng môi trường thử nghiệm gặp nhiều khó khăn:
  • Dịch vụ có cung cấp trình mô phỏng cục bộ hoặc môi trường sandbox không
  • Có cần xây dựng tunnel để kết nối với dịch vụ đám mây khi thử nghiệm không
  • Cần xử lý phân nhánh logic cấu hình (môi trường production/test/local)
  • Khó đảm bảo tính nhất quán giữa các môi trường, làm tăng độ phức tạp của việc gỡ lỗi
  1. Chi phí môi trường production (Production Tax) Sau khi triển khai, vẫn cần đầu tư liên tục:
  • Cần cấu hình dịch vụ riêng cho môi trường thử nghiệm (ví dụ: pre-release, PR preview)
  • Việc quản lý an toàn các API key trở thành một thách thức mới
  • Nhu cầu tích hợp hệ thống giám sát, nhật ký và cảnh báo
  • Vấn đề “chạy được trên máy của tôi” do sự khác biệt giữa môi trường phát triển cục bộ và môi trường production

Kết luận và đề xuất Tác giả chỉ ra rằng, mặc dù SaaS tuyên bố “không cần phát minh lại bánh xe”, nhưng mỗi dịch vụ tích hợp về bản chất đều hình thành các thỏa thuận ngầm và sự phụ thuộc vào kiến trúc. Bất kể lựa chọn giải pháp nào, cuối cùng cũng sẽ rơi vào tình trạng bị khóa vào nhà cung cấp. Tác giả khuyên các nhà phát triển nên chọn trực tiếp các nền tảng tích hợp (như Cloudflare hoặc Supabase), thông qua các dịch vụ cơ sở dữ liệu, hàng đợi, lưu trữ, v.v. của nền tảng thống nhất, để đạt được:

  • Không chuyển đổi ngữ cảnh giữa các nền tảng
  • Đơn giản hóa việc quản lý API key
  • Loại bỏ các vấn đề về khả năng tương thích
  • Tính nhất quán giữa môi trường phát triển/production Giải pháp nền tảng hóa này thông qua trải nghiệm phát triển cục bộ và giao diện tiêu chuẩn hóa, rút ngắn khoảng cách giữa mã và dịch vụ, cuối cùng giúp các nhà phát triển khôi phục sự tập trung (trạng thái “Flow”). Bài viết cuối cùng nhấn mạnh rằng RedwoodSDK, với tư cách là một framework React trên nền tảng Cloudflare, thông qua các khả năng tích hợp sẵn như Workers, cơ sở dữ liệu D1, lưu trữ R2, v.v., cũng như công nghệ mô phỏng cục bộ Miniflare, đã hiện thực hóa các ưu điểm nền tảng hóa nói trên.

HN | Nóng: 201 điểm | 124 bình luận | Tác giả: pistoriusp | 1 ngày trước #

https://news.ycombinator.com/item?id=44203494

  • Bản chất của SaaS là hành vi trục lợi hiện đại, cần bị lên án và hình sự hóa
  • Mô hình phần mềm truyền thống ưu việt hơn, người dùng có thể tự chủ kiểm soát máy chủ và dữ liệu
  • Chi phí SaaS tăng đáng kể theo quy mô, triển khai cục bộ kinh tế hơn về lâu dài
  • Triển khai cục bộ cần trả hợp đồng hỗ trợ hàng năm và lương nhân viên, cấu trúc chi phí khác nhau
  • Định giá SaaS ẩn chứa chi phí vận hành liên tục, không liên quan đến phương thức triển khai
  • Triển khai cục bộ cần đội ngũ kỹ thuật bảo trì, chi phí thực tế chưa chắc đã thấp hơn SaaS
  • Doanh nghiệp nhỏ sử dụng MSP để quản lý máy chủ cục bộ, chi phí tương đương với SaaS
  • SaaS thực hiện kiểm soát dữ liệu và khóa người dùng thông qua việc ràng buộc các thỏa thuận dịch vụ
  • Nâng cấp phần mềm truyền thống cần trả phí cao, SaaS tối ưu hóa mô hình thu phí liên tục
  • Triển khai cục bộ tồn tại rủi ro mất dữ liệu, sao lưu không hiệu quả, SaaS đáng tin cậy hơn