2025-07-01 Top Stories #

Cài đặt bố cục bàn phím Nga hoặc thêm tham chiếu tiếng Nga vào registry có thể ngăn chặn một số phần mềm tống tiền chạy, để trốn tránh sự kiểm tra của cơ quan thực thi pháp luật ở các quốc gia thành viên CIS.
Gridfinity là một hệ thống lưu trữ lưới mô-đun, mã nguồn mở, người dùng có thể tự làm các bộ phận bằng in 3D để giữ cho không gian làm việc hiệu quả và có trật tự.
Người dùng HN đã chia sẻ nhiều dự án cá nhân, bao gồm nền tảng phát hiện hóa chất thực phẩm, ngôn ngữ truy vấn nhẹ, bộ điều nhiệt mã nguồn mở, v.v., bao gồm nhiều lĩnh vực.
Việc ngừng cung cấp dữ liệu vệ tinh khí tượng quan trọng của Hoa Kỳ có thể khiến khả năng dự báo bão lùi lại hàng chục năm, các nhà khoa học lo ngại đây có thể là một quyết định có chủ ý của chính quyền Trump.
Sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo chủ yếu đến từ việc sử dụng dữ liệu, chứ không phải các thuật toán hoặc ý tưởng mới, sự đa dạng và quy mô của dữ liệu là động lực chính.
TokenDagger là một trình phân tích từ hiệu suất cao, nhanh hơn Tiktoken của OpenAI, phù hợp để xử lý văn bản quy mô lớn.
Thông qua liên hợp và kiểm tra kiểu tại thời điểm biên dịch, các cấu trúc dữ liệu chung an toàn về kiểu đã được triển khai trong ngôn ngữ C, nhưng vẫn bị giới hạn bởi các hạn chế chung của ngôn ngữ C.
Phần mềm viết Ensō phát hành phiên bản mới
Tác giả đã mua một hệ thống Ampere Altra để phát triển và thử nghiệm ARM, dự định cài đặt Fedora 42 trên đó và tạo nhiều phiên bản máy ảo.
Nghiên cứu phát hiện ra rằng các sản phẩm chăm sóc cá nhân ảnh hưởng đến trường oxy hóa của con người, ức chế sự sản xuất các gốc hydroxyl, có thể ảnh hưởng đến hóa học trong nhà và sức khỏe con người.

Nhiều biến thể ransomware sẽ hủy bỏ nếu chúng phát hiện một bàn phím tiếng Nga được cài đặt (2021) #

Many ransomware strains will abort if they detect a Russian keyboard installed (2021)

https://krebsonsecurity.com/2021/05/try-this-one-weird-trick-russian-hackers-hate/

Bài viết này thảo luận về một kỹ thuật phòng thủ mạng kỳ lạ để chống lại ransomware. KrebsOnSecurity đã đề cập trên Twitter rằng hầu hết tất cả các ransomware đều có một cơ chế an toàn tích hợp để bảo vệ những kẻ phát tán phần mềm độc hại: chúng sẽ không cài đặt trên các máy tính Microsoft Windows đã cài đặt nhiều bàn phím ảo (như tiếng Nga hoặc tiếng Ukraina). Phát hiện này đã gây ra nhiều câu hỏi từ độc giả, vì vậy tác giả cảm thấy cần thiết phải khám phá kỹ thuật phòng thủ mạng này thông qua một bài đăng trên blog.

Bài viết đề cập rằng các quốc gia thuộc Cộng đồng các Quốc gia Độc lập (CIS) phần lớn phù hợp với danh sách loại trừ phần mềm độc hại đến từ Đông Âu. Các quốc gia này bao gồm Ukraina và Nga, nơi phần mềm độc hại thường cấm cài đặt phần mềm độc hại trên máy tính trong nước để giảm sự giám sát và can thiệp của các cơ quan thực thi pháp luật địa phương. Ví dụ, ở Nga, chính quyền thường không khởi xướng các cuộc điều tra tội phạm mạng đối với người dân trong nước trừ khi có ai đó chính thức khiếu nại là nạn nhân. Đảm bảo không có đồng phạm nào tạo ra nạn nhân trong nước là cách dễ nhất để những tên tội phạm này tránh sự chú ý của các cơ quan thực thi pháp luật trong nước.

Tập đoàn ransomware DarkSide đã cố gắng giữ khoảng cách với cuộc tấn công vào Colonial Pipeline, tuyên bố mình là “phi chính trị” và không muốn tham gia vào địa chính trị. Tuy nhiên, các băng nhóm tống tiền kỹ thuật số như DarkSide rất cẩn thận để làm cho toàn bộ nền tảng của họ mang tính địa chính trị, vì phần mềm độc hại của họ được thiết kế để chỉ hoạt động ở một số khu vực nhất định trên thế giới. DarkSide và nhiều phần mềm độc hại khác có một danh sách các quốc gia được mã hóa cứng mà chúng không cài đặt, những quốc gia này là thành viên chính của CIS - các quốc gia vệ tinh cũ của Liên Xô, những quốc gia phần lớn có quan hệ tốt với Điện Kremlin.

Bài viết chỉ ra rằng nhiều phần mềm độc hại sẽ kiểm tra xem có bất kỳ ngôn ngữ nào trong số này tồn tại trong hệ thống hay không, và nếu phát hiện thấy, phần mềm độc hại sẽ thoát và cài đặt không thành công. Mặc dù việc cài đặt các ngôn ngữ này không đảm bảo rằng máy tính Windows được bảo vệ khỏi tất cả các phần mềm độc hại, nhưng tác giả tin rằng việc áp dụng biện pháp phòng ngừa đơn giản, miễn phí này không có bất kỳ tác hại rõ ràng nào, ngoại trừ việc có thể cảm thấy một cảm giác khuất phục. Tình huống tồi tệ nhất là bạn vô tình chuyển đổi cài đặt ngôn ngữ và tất cả các tùy chọn menu đều chuyển sang tiếng Nga.

Bài viết cũng đề cập rằng nếu đủ số người làm điều này, trong ngắn hạn có thể bảo vệ một số người, nhưng quan trọng hơn, về lâu dài, điều này buộc tin tặc Nga phải lựa chọn: mạo hiểm mất sự bảo vệ của pháp luật, hay mạo hiểm mất thu nhập. Nếu nhiều người làm điều này, tin tặc Nga cuối cùng sẽ phải đối mặt với những khó khăn tương tự như những người phòng thủ phương Tây - rất khó phân biệt giữa máy trong nước và máy nước ngoài ngụy trang thành máy trong nước.

Cuối cùng, bài viết đề cập đến một phương pháp khác để chống phần mềm độc hại: thêm các mục vào Windows Registry, chỉ định rằng hệ thống đang chạy máy ảo (VM). Một số tác giả phần mềm độc hại theo truyền thống định cấu hình phần mềm độc hại của họ để ngừng cài đặt khi phát hiện thấy đang chạy trong môi trường ảo, để ngăn chặn việc phân tích của các công ty bảo mật và phần mềm diệt virus. Nhưng lệnh cấm này không còn phổ biến nữa, đặc biệt là vì nhiều tổ chức đã chuyển sang môi trường ảo để sử dụng hàng ngày. Tuy nhiên, tác giả vẫn thích ý tưởng mọi người thêm ngôn ngữ từ danh sách các quốc gia CIS và cung cấp một tập lệnh batch Windows hai dòng có thể nhấp để sử dụng, tập lệnh này thêm tham chiếu tiếng Nga vào khóa Windows Registry cụ thể mà phần mềm độc hại kiểm tra. Tập lệnh này thực sự cho phép PC Windows của người dùng trông giống như đã cài đặt bàn phím tiếng Nga mà không cần thực sự tải xuống các thư viện tập lệnh bổ sung.

HN | Độ nóng: 392 điểm | 208 bình luận | Tác giả: air7 #

https://news.ycombinator.com/item?id=44415233

Nhiều phần mềm độc hại sẽ kiểm tra xem bố cục bàn phím tiếng Nga có được cài đặt hay không, nếu có thì sẽ dừng chạy để tránh bị phân tích.
Phần mềm độc hại phức tạp sẽ kiểm tra số lượng lõi CPU, dung lượng ổ cứng, thậm chí cả nhiệt độ phần cứng hoặc sự tồn tại của trình gỡ lỗi.
Thông tin về phần mềm độc hại Windows chủ yếu đến từ các blog nghiên cứu của các công ty bảo mật máy tính lớn.
Các cuộc tấn công phần mềm độc hại nhắm vào Mac và iOS đang gia tăng.
Công nghệ ảo hóa có thể được sử dụng để phát hiện xem có đang chạy trên máy ảo hay không, từ đó tránh việc chạy.
Mô phỏng môi trường máy ảo bằng cách cài đặt chuỗi phần mềm máy ảo.
Cài đặt tiện ích mở rộng máy khách của phần mềm máy ảo trên máy chủ, làm cho nó giống máy ảo hơn.
Cài đặt phần mềm máy ảo của Oracle có thể gây ra các vấn đề pháp lý.
Tăng cường hệ thống hơn là mô phỏng môi trường máy ảo sẽ hiệu quả hơn.
Sử dụng tài khoản không phải quản trị viên có thể hạn chế phạm vi phá hoại của phần mềm độc hại.
Trong môi trường doanh nghiệp, kẻ tấn công có thể khai thác quyền quản trị viên cục bộ để di chuyển ngang trong mạng.
Leo thang đặc quyền là một vấn đề bảo mật phổ biến.
Qubes OS có thể bảo vệ người dùng khỏi các lỗ hổng chưa biết thông qua phương pháp cách ly.
Nhiều lỗ hổng bảo mật và các cuộc tấn công là do cài đặt bảo mật không đúng cách và đào tạo không đầy đủ.
Cài đặt các công cụ như Ghidra có thể giúp phân tích phần mềm độc hại.
Không chơi game trên phần cứng sản xuất.
Cài đặt phương thức nhập liệu tiếng Nga có thể là một phương tiện để tránh phần mềm độc hại chạy.

Gridfinity: Hệ thống lưu trữ dạng lưới, mã nguồn mở, theo mô-đun #

Gridfinity: The modular, open-source grid storage system

https://gridfinity.xyz/

Gridfinity là một hệ thống lưu trữ dạng lưới, mô-đun và mã nguồn mở, được thiết kế để giúp người dùng duy trì không gian làm việc hiệu quả, có tổ chức và an toàn. Hệ thống này miễn phí, mã nguồn mở và hầu hết tất cả các bộ phận đều có thể được tạo bằng máy in 3D.

Nguồn gốc của Gridfinity #

Thiết kế của Gridfinity một phần được lấy cảm hứng từ thiết kế ban đầu của Zack Freedman, được công bố lần đầu trong video “Gridfinity: Your Ultimate Modular Workshop is FREE!”, như một khuôn khổ mà cộng đồng có thể mở rộng và được phát hành theo giấy phép MIT. Hiện tại, Gridfinity đã trở thành một dự án nằm trong tay một cộng đồng năng động, các thành viên cộng đồng liên tục điều chỉnh và cải tiến nó theo nhu cầu của riêng họ. Trang web mời người dùng tham gia cộng đồng này, cùng nhau phát triển bằng cách sử dụng và điều chỉnh hệ thống.

Đặc điểm của Gridfinity #

Tính mô-đun và mã nguồn mở: Gridfinity là một hệ thống mô-đun, người dùng có thể tùy chỉnh theo nhu cầu cụ thể của mình.
In 3D: Hầu hết tất cả các bộ phận của Gridfinity đều có thể được sản xuất bằng máy in 3D, điều này cho phép người dùng in ra các bộ phận phù hợp theo không gian và nhu cầu của mình.
Sự tham gia của cộng đồng: Gridfinity khuyến khích người dùng tham gia cộng đồng, cùng nhau tham gia vào việc cải tiến và phát triển hệ thống.

Tài nguyên của Gridfinity #

Trình tạo trực tuyến: Người dùng có thể tạo các bộ phận tùy chỉnh như hộp, đế, nắp, v.v. thông qua trình tạo trực tuyến, chỉ cần nhập kích thước.
Công cụ thiết kế: Người dùng có thể thiết kế hộp và đế trên gridfinitygenerator.com.
Hỗ trợ cộng đồng: Người dùng có thể tham gia thảo luận và hợp tác cộng đồng bằng cách tham gia kênh #gridfinity trên máy chủ Discord của Zack.
Chỉnh sửa GitHub: Người dùng cũng có thể chỉnh sửa trang web này trên GitHub để đóng góp cho dự án Gridfinity.

Trang web này là một dự án đang được tiến hành, người dùng có thể giúp phát triển và hoàn thiện nó bằng cách tham gia các hoạt động cộng đồng.

HN | Độ nóng: 389 điểm | 164 bình luận | Tác giả: nateb2022 #

https://news.ycombinator.com/item?id=44419091

Có người đề xuất sử dụng lõi giấy vệ sinh hoặc bìa carton phế liệu để làm tường cho Gridfinity nhằm tiết kiệm vật liệu.
Có người chia sẻ một góc nối sử dụng ý tưởng tương tự, vật liệu chính có thể là acrylic phế liệu, ván sợi mật độ trung bình (MDF), bìa carton, v.v., chỉ cần in các góc nối.
Có người bày tỏ sự ngạc nhiên khi sử dụng lõi giấy vệ sinh làm vật liệu lưu trữ, cho rằng giấy không phải là vật liệu vệ sinh và nhà vệ sinh chứa đầy vi khuẩn.
Có người gợi ý rằng những người lo lắng về vệ sinh và vi khuẩn có thể cần xem xét liệu mối lo ngại của họ có thái quá hay không và có thể cần tham khảo ý kiến của nhà trị liệu.
Có người chỉ ra rằng nếu vi khuẩn trên lõi giấy vệ sinh là một vấn đề, thì vấn đề với bàn chải đánh răng còn lớn hơn.
Có người đề cập rằng thường thì không ai chạm vào bộ phận sinh dục khi sử dụng bàn chải đánh răng.
Có người bày tỏ quan điểm hài hước về vấn đề vệ sinh của lõi giấy vệ sinh.
Có người đề cập rằng có nhiều vi khuẩn trong miệng hơn trên bộ phận sinh dục.
Có người đề xuất trích dẫn định luật không của nhiệt động lực học để thảo luận về chủ đề này.
Có người chia sẻ một liên kết về một câu chuyện cười liên quan đến việc sử dụng lõi giấy vệ sinh.
Có người bày tỏ sự kinh ngạc về lõi giấy vệ sinh bằng gỗ đã được sửa đổi.
Có người ngạc nhiên về cuộc thảo luận trên trang web fark.
Có người thảo luận về cách sử dụng lõi giấy vệ sinh để lau.
Có người tỏ ra không quan tâm đến vấn đề vệ sinh của lõi giấy vệ sinh, cho rằng hầu hết mọi người sẽ không quá lo lắng về điều này.
Có người chỉ ra rằng lõi giấy vệ sinh thường được coi là vật liệu vô hại trong xã hội, thường được sử dụng cho trò chơi và đồ thủ công của trẻ em.
Có người đề cập rằng một chương trình truyền hình về các sol khí được tạo ra khi xả nhà vệ sinh đã gây ra lo ngại cho một số người mắc chứng rối loạn ám ảnh cưỡng chế (OCD)/chứng sợ bẩn.
Có người bày tỏ không muốn sử dụng bất kỳ bề mặt khó làm sạch nào để lưu trữ thực phẩm lâu dài.
Có người làm rõ rằng Gridfinity không dùng để lưu trữ thực phẩm, mà dùng để đựng các vật dụng như tụ điện, ốc vít và băng keo điện.
Có người đề cập rằng vật liệu in 3D như PLA là an toàn cho thực phẩm, nhưng do các cạnh và đường giữa các lớp in, nên hầu như không thể làm sạch đến mức an toàn cho thực phẩm.
Có người đề xuất rằng có thể làm cho bề mặt các vật phẩm in 3D trở nên mịn bằng cách sử dụng bể hơi axeton, do đó trở nên tương đối an toàn cho thực phẩm.
Có người sửa rằng PLA không hòa tan trong axeton mà hòa tan trong limonene.
Có người thảo luận về các vấn đề an toàn thực phẩm của vật liệu và thiết bị in 3D, bao gồm PTFE, ASA/ABS và lớp phủ bàn nhiệt, v.v.
Có người đề xuất sử dụng lớp phủ an toàn thực phẩm để giải quyết vấn đề in 3D tiếp xúc với thực phẩm.

Hỏi HN: Bạn Đang Làm Gì? Tháng 6 năm 2025 #

Ask HN: What Are You Working On? June 2025

https://news.ycombinator.com/item?id=44416093

Bài viết này là về việc chia sẻ một loạt các dự án cá nhân, nội dung chính tập trung vào một số ý tưởng độc đáo và sáng tạo. Dưới đây là bản tóm tắt chi tiết của một vài dự án chính:

Laboratory.love: Đây là một nền tảng gây quỹ cộng đồng do cá nhân phát triển, nhằm mục đích kiểm tra độc lập các chất hóa học trong thực phẩm, đặc biệt là các chất gây rối loạn nội tiết. Theo nghiên cứu của PlasticList, người ta phát hiện ra rằng hầu hết các loại thực phẩm đều chứa hóa chất nhựa, đặc biệt là thực phẩm dành cho trẻ em. Người dùng có thể tìm hoặc đề xuất sản phẩm trên nền tảng để hỗ trợ tài chính cho việc kiểm tra. Nếu không đạt được mục tiêu tài chính trong vòng 365 ngày, tiền sẽ tự động được hoàn lại. Tất cả các kết quả kiểm tra sẽ được công bố công khai, tính minh bạch giúp thúc đẩy sự thay đổi của thị trường, thúc đẩy các doanh nghiệp nâng cao chất lượng sản phẩm.
Mochi: Đây là một dự án phát triển ngôn ngữ lập trình nhỏ, tập trung vào việc truy vấn dữ liệu có cấu trúc (như CSV và JSON) một cách nhẹ nhàng. Ngôn ngữ này tích hợp sẵn các truy vấn khai báo, có máy ảo dựa trên thanh ghi được tối ưu hóa, hỗ trợ suy luận kiểu tĩnh, v.v. Dự án này nhằm mục đích cung cấp một lựa chọn ngắn gọn hơn so với các công cụ hiện có (như Python và SQL), đặc biệt phù hợp cho các pipeline dữ liệu và các tác vụ truy vấn.
Phiên bản mã nguồn mở của bộ điều nhiệt Nest: Dự án này nỗ lực phát triển một phiên bản mã nguồn mở tương thích với bộ điều nhiệt Nest thế hệ thứ hai. Nó sẽ sử dụng vỏ và thiết kế giao diện của Nest, nhưng mạch bên trong sẽ được thay thế bằng PCB mã nguồn mở để tương thích với Home Assistant. Dự án nhằm mục đích giải quyết vấn đề Nest ngừng hỗ trợ các kiểu máy cũ, đảm bảo người dùng vẫn có thể điều khiển và cài đặt nhiệt độ.
Trình mô phỏng phòng không: Đây là một dự án mô phỏng, mục đích là để người dùng trải nghiệm tình huống hoạt động phòng không. Người dùng có thể kiểm tra các tình huống khác nhau, xây dựng mạng lưới phòng thủ để đối phó với các mối đe dọa trong thế giới thực (ví dụ: tấn công bằng tên lửa). Dự án này nhấn mạnh giá trị của giáo dục và mô phỏng, nhằm mục đích giúp các nhà hoạch định chính sách hiểu được sự phức tạp của phòng không.
Phim ngắn “Tìm kiếm Kurosawa”: Đây là một bộ phim tài liệu ngắn về đạo diễn nổi tiếng Kurosawa Akira, kể về câu chuyện của Kawamura, một nhân viên đã làm việc với Kurosawa. Sau gần 40 năm nỗ lực, Kawamura cuối cùng đã khôi phục được những thước phim quý giá bị tịch thu. Bộ phim đã được chiếu tại nhiều liên hoan phim quốc tế và sẽ được trình chiếu tại Liên hoan phim quốc tế Châu Á Hoa Kỳ New York sắp tới.
Tiện ích mở rộng Chrome để khám phá nội dung YouTube: Đây là một tiện ích mở rộng Chrome nhằm giúp người dùng dễ dàng khám phá nội dung mới trên YouTube hơn. Nó sử dụng phương pháp crowdsourcing để phân loại các kênh mà người dùng xem, cung cấp một hệ thống phân loại phân cấp rõ ràng. Sau hai tháng phát triển, tiện ích mở rộng này cho phép người dùng xem phân loại nội dung của trang hiện tại và khám phá thêm các kênh liên quan.

Những dự án này thể hiện tư duy đổi mới và ứng dụng công nghệ của cá nhân trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm an toàn thực phẩm, phát triển ngôn ngữ lập trình, kỹ thuật đảo ngược phần cứng, mô phỏng quân sự và sáng tạo phim ảnh.

HN | Độ nóng: 352 điểm | 1107 bình luận | Tác giả: david927 #

https://news.ycombinator.com/item?id=44416093

Dự án Laboratory.love cho phép người dùng gây quỹ cộng đồng để kiểm tra các sản phẩm họ thực sự mua, nhằm phát hiện các chất gây rối loạn nội tiết, tương tự như sự kết hợp giữa Consumer Reports và Kickstarter.
Dự án nhằm mục đích tạo áp lực thị trường lên các công ty thông qua tính minh bạch, thúc đẩy chuỗi cung ứng trở nên sạch hơn.
Laboratory.love hợp tác với các phòng thí nghiệm được chứng nhận ISO 17025, kiểm tra ba mẫu từ các lô sản xuất khác nhau, có khả năng phát hiện các hóa chất ở mức một phần tỷ.
Người dùng có thể duyệt các sản phẩm trên trang web, thêm sản phẩm của riêng họ hoặc theo dõi các sản phẩm cụ thể mà họ quan tâm.
Có người đề nghị kiểm tra các hóa chất khác, chẳng hạn như kim loại nặng, đặc biệt chú ý đến hàm lượng asen trong gạo.
Có người đề cập rằng gạo trồng ở California có hàm lượng asen thấp hơn, khuyên nên mua gạo trồng ở California.
Có người hỏi làm thế nào để tìm gạo trồng ở California ở các tiểu bang khác, vì đôi khi nhãn chỉ ghi “Hoa Kỳ”.
Có người đề cập rằng không nên mua gạo trồng trên đất đã từng trồng bông, vì trước đây đã sử dụng thuốc trừ sâu canxi arsenat.
Có người bày tỏ sự nghi ngờ về sự khác biệt về hàm lượng phthalate trong các hương vị khác nhau của cùng một sản phẩm, cho rằng điều này có thể ảnh hưởng đến thời hạn sử dụng của sản phẩm.
Có người bày tỏ sự quan tâm đến kết quả kiểm tra do Laboratory.love công bố công khai và hỏi làm thế nào để xem các kết quả này.
Có người đề nghị đóng góp giúp đỡ về giao diện trang web của Laboratory.love.
Có người bày tỏ sự đánh giá cao đối với dự án Laboratory.love và dự định quyên góp cho một số sản phẩm.
Có người hỏi tiền sẽ được giữ như thế nào trong một năm, liệu có được đưa vào ký quỹ cho đến khi dự án nhận được tiền tài trợ hay không.
Mochi là một ngôn ngữ lập trình mới, tập trung vào việc truy vấn dữ liệu có cấu trúc theo cách thống nhất và gọn nhẹ, với các đặc điểm như truy vấn khai báo, VM dựa trên thanh ghi, biểu diễn trung gian và suy luận kiểu tĩnh.

Việc mất dữ liệu vệ tinh quan trọng của Hoa Kỳ có thể đẩy công tác dự báo bão lùi lại ‘hàng thập kỷ’ #

Loss of key US satellite data could send hurricane forecasting back ‘decades’

https://www.theguardian.com/us-news/2025/jun/28/noaa-cuts-hurricane-forecasting-climate

Bài viết này thảo luận về một vấn đề nghiêm trọng mà lĩnh vực dự báo thời tiết của Hoa Kỳ đang phải đối mặt: dự án thu thập dữ liệu vệ tinh quan trọng của Hoa Kỳ - Chương trình Vệ tinh Khí tượng Quốc phòng (DMSP) sắp bị chấm dứt, điều này có thể khiến khả năng dự báo bão lùi lại hàng thập kỷ. Bài viết chỉ ra rằng ba vệ tinh của DMSP, do các đặc tính độc đáo và độ phân giải cao, có thể vẽ bản đồ toàn cầu hai lần mỗi ngày, là nguồn thông tin chính để theo dõi băng biển Bắc Cực và sự phát triển của bão. DMSP hợp tác với Cơ quan Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia (NOAA) để công khai dữ liệu thời tiết do vệ tinh thu thập.

Trong một thông báo gửi cho các nhà khoa học vào ngày 28 tháng 6, NOAA đã đề cập rằng do “những thay đổi dịch vụ gần đây”, DMSP sẽ “ngừng tiếp nhận, xử lý và phân phối tất cả dữ liệu DMSP chậm nhất là vào ngày 30 tháng 6 năm 2025”. Các nhà khoa học cho biết sự thay đổi này có thể làm suy yếu độ chính xác của dự báo bão, đặc biệt là khi mùa bão đang đến gần.

Bài viết đề cập rằng vệ tinh DMSP là vệ tinh duy nhất cho phép các nhà khoa học xuyên qua các lớp mây của cơn bão đang phát triển, điều này rất quan trọng cho việc dự báo. Allison Wing, một nhà nghiên cứu bão tại Đại học Bang Florida, cho biết nếu không có những vệ tinh này, các nhà khoa học sẽ không thể dự đoán sự phát triển của bão một cách chính xác như trước đây. Ngoài ra, các vệ tinh này còn cung cấp dữ liệu độc đáo để theo dõi sự thay đổi của các chỏm băng ở cực, đã liên tục theo dõi sự thay đổi của băng biển ở cực trong hơn 40 năm.

Các nhà khoa học cho biết bản thân các vệ tinh đang hoạt động bình thường và không có lỗi nào xảy ra, vì vậy việc ngừng thu thập và phân phối dữ liệu đột ngột có thể là một quyết định có chủ ý. Sự thay đổi này có thể khiến các dịch vụ theo dõi thời tiết và khí hậu của NOAA bị ảnh hưởng hơn nữa trong bối cảnh thiếu nhân sự nghiêm trọng, vì sáng kiến “Bộ phận Hiệu quả Chính phủ” (Doge) của chính quyền Trump đã thực hiện các biện pháp cắt giảm nghiêm trọng đối với các dự án môi trường liên bang.

Một nhà khoa học NOAA giấu tên cho biết, việc ngừng hoạt động của DMSP, kết hợp với các động thái gần đây khác của chính quyền Trump, tương đương với “sự phá hoại có hệ thống đối với khoa học”. Nhà khoa học này cũng xác nhận rằng các nhà dự báo bão liên bang đã bị bất ngờ trước sự thay đổi đột ngột này, chỉ nhận được thông báo trước vài ngày.

Các nhà khoa học cho biết việc ngừng hoạt động của DMSP sẽ dẫn đến sự sụt giảm ngay lập tức trong khả năng dự báo bão, điều này sẽ ảnh hưởng đến mùa bão dự kiến sẽ cao hơn mức trung bình, cũng như khả năng theo dõi băng biển - ngay khi băng biển Bắc Cực đạt mức thấp kỷ lục mới. Nhà khí tượng học Michael Lowry cho biết việc ngừng vĩnh viễn dữ liệu vệ tinh này là vô nghĩa, liều lĩnh và gây nguy hiểm cho hàng chục triệu người Mỹ sống ở vùng bão.

DMSP bắt đầu vào năm 1963, khi Bộ Quốc phòng xác định cần có dự báo về các lớp mây có độ phân giải cao để giúp lập kế hoạch cho các nhiệm vụ gián điệp. Dự án này đã trở thành chương trình vệ tinh thời tiết hoạt động lâu nhất của chính phủ liên bang, không chỉ quan trọng đối với hoạt động bên trong của bão mà còn đối với thông tin về băng biển ở cực, cháy rừng, bão mặt trời và cực quang. Trong những năm gần đây, khi Bộ Quốc phòng chuyển đổi từ các nhiệm vụ thời Chiến tranh Lạnh, DMSP đã gặp khó khăn trong việc duy trì nguồn vốn và mức độ ưu tiên nhất quán. Quốc gia duy nhất có khả năng vệ tinh tương tự là Nhật Bản, và các nhà khoa học đã xem xét việc có thể cần chuyển sang dữ liệu của Nhật Bản nếu DMSP bị gián đoạn - mặc dù sự chuyển đổi này sẽ mất thời gian.

HN | Độ nóng: 308 điểm | 147 bình luận | Tác giả: trauco #

https://news.ycombinator.com/item?id=44414853

Hoa Kỳ có thể cố ý ngừng thu thập và phân phối dữ liệu vệ tinh quan trọng để tránh chứng minh biến đổi khí hậu làm tăng cường độ bão.
Việc ngừng thu thập dữ liệu có thể cho phép Hoa Kỳ phủ nhận sự suy thoái của các điều kiện khí hậu và thời tiết trên trường quốc tế, đồng thời tuyên bố có dữ liệu tốt nhất nhưng không chia sẻ.
Bằng cách kiểm soát dữ liệu và tuyên truyền giữa công chúng, có thể bỏ qua sự tồn tại của dữ liệu, từ đó gây áp lực hoặc sử dụng làm vũ khí đối với các quốc gia khác.
Tòa án có thể không ủng hộ hành vi cắt đứt dữ liệu này, nhưng một số người có thể tin vào điều đó.
Có người cho rằng Tòa án Tối cao (SCOTUS) có ý thức hệ phù hợp với chính quyền hiện tại trong một số quyết định, điều này sẽ không xảy ra trong nhiệm kỳ tổng thống của Đảng Dân chủ.
Có người cho rằng vấn đề của Tòa án Tối cao không phải là sự trung thành mù quáng với Trump, mà là niềm tin sâu sắc hơn về thế giới quan, đôi khi phù hợp với chính sách của Trump và gây tổn hại cho xã hội Mỹ.
Có người cho rằng một số thẩm phán của Tòa án Tối cao mù quáng tuân theo Trump, chẳng hạn như Thẩm phán Aileen Cannon.
Có người cho rằng Tòa án Tối cao có thể đưa ra các phán quyết hoàn toàn khác nhau về các vấn đề hiến pháp tùy thuộc vào đảng cầm quyền.
Có người cho rằng bằng cách kiểm soát dữ liệu, Hoa Kỳ có thể sử dụng kiến thức về các sự kiện thời tiết như một đòn bẩy hoặc vũ khí chống lại các quốc gia khác.

Trong AI không có ý tưởng mới, chỉ có tập dữ liệu mới #

There are no new ideas in AI only new datasets

https://blog.jxmo.io/p/there-are-no-new-ideas-in-ai-only

Bài viết này được viết bởi Jack Morris, chủ đề là về sự tiến bộ và đổi mới của trí tuệ nhân tạo (AI). Bài viết trước hết chỉ ra rằng, mặc dù AI đã đạt được những tiến bộ đáng kinh ngạc trong mười lăm năm qua, đặc biệt là trong năm năm gần đây, nhưng sự tiến bộ này không phải là không thể tránh khỏi, mà là đạt được thông qua một loạt các tiến bộ chậm rãi và ổn định. Một số nhà nghiên cứu thậm chí còn đề xuất “Định luật Moore của AI”, tức là khả năng của máy tính trong việc thực hiện một số nhiệm vụ nhất định (như nhiệm vụ mã hóa) tăng theo cấp số nhân theo thời gian.

Bài viết tiếp tục thảo luận về nguồn gốc của sự tiến bộ AI, nhiều người cho rằng điều này đến từ sự đổi mới liên tục của cộng đồng nghiên cứu trong giới học thuật (như MIT, Stanford, CMU) và giới công nghiệp (như Meta, Google). Bài viết liệt kê một số tiến triển quan trọng trong những năm gần đây, bao gồm FlashAttention của Stanford, suy đoán giải mã của Google, trình tối ưu hóa Muon do những người cuồng nhiệt Internet phát triển và mô hình mã nguồn mở DeepSeek-R1 do DeepSeek phát hành.

Mặc dù có những tiến triển nghiên cứu này, một số người cho rằng sự tiến bộ của AI đang chậm lại, hai mô hình lớn gần đây nhất là Grok 3 và GPT-4.5 chỉ cải thiện một chút về khả năng so với những phiên bản tiền nhiệm của chúng. Ví dụ, trong kỳ thi Olympic Toán học mới nhất, điểm số của mô hình ngôn ngữ chỉ là 5%, cho thấy một số tuyên bố gần đây có thể đã bị thổi phồng.

Bài viết tiếp tục khám phá một vài đột phá lớn trong lĩnh vực AI, bao gồm mạng nơ-ron sâu, Transformers và LLMs, RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback - Học tăng cường từ phản hồi của con người) và khả năng suy luận. Tác giả cho rằng, những đột phá này có thể được quy về mọi thứ xảy ra trong lĩnh vực AI, từ hệ thống nhận dạng hình ảnh đến bộ phân loại văn bản, rồi đến chatbot, và cuối cùng là mô hình suy luận.

Bài viết đưa ra, nếu chúng ta muốn đạt được đột phá lớn lần thứ năm, việc nghiên cứu bốn đột phá đã có là hữu ích. Tác giả cho rằng, cơ chế đằng sau những đột phá này đã tồn tại từ những năm 1990 hoặc thậm chí sớm hơn, chúng ta chỉ đang áp dụng các kiến trúc mạng nơ-ron tương đối đơn giản, thực hiện học có giám sát hoặc học tăng cường. Bài viết chỉ ra rằng, những “đột phá lớn” này thực chất là những ứng dụng mới của những điều chúng ta đã biết.

Bài viết cuối cùng nhấn mạnh rằng, mỗi đột phá đều cho phép chúng ta học hỏi từ các nguồn dữ liệu mới, ví dụ như AlexNet và các mô hình tiếp theo của nó đã mở khóa ImageNet, Transformers đã mở khóa tất cả văn bản trên Internet, RLHF cho phép chúng ta học hỏi từ nhãn của con người, và khả năng suy luận cho phép chúng ta học hỏi từ các trình xác thực (như máy tính và trình biên dịch). Mỗi cột mốc đều đánh dấu lần đầu tiên sử dụng quy mô lớn nguồn dữ liệu tương ứng (ImageNet, Internet, con người, trình xác thực), sau đó là sự cạnh tranh giữa các nhà nghiên cứu để sử dụng dữ liệu hiện có hiệu quả hơn.

Bài viết kết luận rằng, sự tiến bộ của AI có thể là không thể tránh khỏi, một khi chúng ta đã thu thập được ImageNet, bộ sưu tập hình ảnh công khai lớn nhất trên Internet vào thời điểm đó. Bài viết ngụ ý rằng, mặc dù chúng ta đã thực hiện nhiều đổi mới kỹ thuật, nhưng yếu tố quan trọng nhất có thể là chính dữ liệu, chứ không phải là những ý tưởng mới.

HN | Độ nóng: 282 điểm | 148 bình luận | Tác giả: bilsbie #

https://news.ycombinator.com/item?id=44423983

Lĩnh vực mà John Carmack khám phá cho thấy những hạn chế của trí tuệ nhân tạo trong trò chơi điện tử 2D, cho rằng nó không phát triển trí thông minh thực sự, mà chỉ là chuyên môn cho các nhiệm vụ cụ thể.
Có người nghi ngờ rằng mô hình mà Carmack sử dụng không phù hợp để đưa ra kết luận như vậy và ông ấy đã không sử dụng các mô hình tiên tiến nhất để nghiên cứu.
Có ý kiến cho rằng, thông qua phương pháp hỗn hợp, trí tuệ nhân tạo đã vượt qua con người ở một số lĩnh vực nhất định.
Có người cho rằng, hiện tại không có một mô hình đơn lẻ nào có thể thành công, nhưng phương pháp hỗn hợp đã có thể nhanh chóng thể hiện khả năng trong các trò chơi điện tử mới được tạo ra.
Có ý kiến cho rằng, cần một mô hình không gian/vật lý để xử lý chuyển động và chiến thuật, và được giám sát bởi một mô hình chiến lược cao cấp (có thể là mô hình ngôn ngữ lớn).
Có người cho rằng, việc tạo video dựa trên các ràng buộc gợi ý cho trước khác với việc chơi trò chơi, vì trò chơi đòi hỏi phải phản ứng với các đầu vào không xác định.
Có người cho rằng, Veo3 chứng minh rằng trí tuệ nhân tạo có thể khái quát hóa các trò chơi 2D hoặc thậm chí 3D, nhưng có người phản bác rằng Veo3 không thực sự tạo hoặc chơi trò chơi.
Có người cho rằng, có thể để Veo3 tạo ra một vài khung hình trò chơi bằng cách sử dụng gợi ý hình ảnh và giải thích bằng văn bản, nhưng đây không phải là lối chơi tương tác thực sự.
Có người chỉ ra rằng, Veo3 gặp vấn đề về tính bền vững của đối tượng khi tạo video, ví dụ như xe cộ đột ngột thay đổi vị trí trong video.

Show HN: TokenDagger – Một trình tokenizer nhanh hơn Tiktoken của OpenAI #

Show HN: TokenDagger – A tokenizer faster than OpenAI’s Tiktoken

https://github.com/M4THYOU/TokenDagger

TokenDagger là một triển khai OpenAI TikToken hiệu năng cao, được thiết kế đặc biệt cho xử lý văn bản quy mô lớn. Tốc độ phân tách mã mẫu của nó nhanh gấp đôi so với OpenAI TikToken và tốc độ được cải thiện gấp bốn lần. Dưới đây là một số tính năng chính của TokenDagger:

Điểm chuẩn: Được thực hiện trên bộ xử lý AMD EPYC 4584PX, có 16 lõi và 32 luồng, với xung nhịp 4.2 GHz. TokenDagger sử dụng công cụ biểu thức chính quy PCRE2 được tối ưu hóa để cải thiện hiệu quả khớp mẫu token. Nó hoàn toàn tương thích với bộ phân tách token TikToken của OpenAI và đơn giản hóa thuật toán BPE để giảm tác động của từ vựng token đặc biệt lớn đến hiệu suất.
Chạy thử nghiệm: Người dùng có thể chạy thử nghiệm bằng các lệnh sau:make clean && makepip3 install tiktokenpython3 tests/test_tokendagger_vs_tiktoken.py –tokenizer llamapython3 tests/test_tokendagger_vs_tiktoken.py –tokenizer mistralpython3 tests/performance_benchmark.py –tokenizer llamapython3 tests/performance_benchmark.py –tokenizer mistralpython3 tests/code_performance_benchmark.py –tokenizer llama Kết quả thử nghiệm cho thấy TokenDagger nhanh hơn 4.02 lần so với OpenAI TikToken trong việc phân tách mã.
Cài đặt: Cài đặt từ PyPI (khuyến nghị):pip install tokendaggerCài đặt phát triển: Đầu tiên, hãy sao chép kho lưu trữ Git của TokenDagger, sau đó cài đặt các dependency, bao gồm libpcre2-dev và python3-dev. Nếu bạn cần chạy thử nghiệm, bạn cũng cần cài đặt tiktoken.
Dependency: TokenDagger phụ thuộc vào PCRE2 (Perl Compatible Regular Expressions), một thư viện biểu thức chính quy có thể tìm thấy trên GitHub.
Giới thiệu: TokenDagger là một triển khai hiệu năng cao của OpenAI TikToken, cung cấp khả năng phân tách token nhanh chóng và có thể được sử dụng thay thế trực tiếp cho OpenAI TikToken.
Tài nguyên: Dự án cung cấp tệp README và giấy phép MIT.

Tóm tắt trên dựa trên nội dung trang web, cung cấp thông tin cơ bản, tính năng, phương pháp thử nghiệm, bước cài đặt, dependency và tài nguyên dự án của TokenDagger.

HN | Độ nóng: 241 điểm | 66 bình luận | Tác giả: matthewolfe #

https://news.ycombinator.com/item?id=44422480

TokenDagger, một giải pháp thay thế cho Tiktoken của OpenAI, cải thiện hiệu suất bằng cách sử dụng công cụ regex jit-compiled nhanh hơn và thuật toán đơn giản hóa.
Trong ngắn hạn, có thể tìm thấy rất nhiều không gian tối ưu hóa hiệu suất bằng cách viết lại một phần mã của cơ sở hạ tầng AI/ML bằng C++.
Phát triển phần mềm nên ưu tiên hiện thực hóa chức năng, sau đó tối ưu hóa hiệu suất và cuối cùng là cải thiện giao diện.
Một số người hiểu nguyên tắc phát triển phần mềm là “làm cho nó hoạt động trước, sau đó làm cho nó đúng, và cuối cùng là làm cho nó nhanh”.
Nguyên tắc phát triển phần mềm cũng có thể được hiểu là “làm cho nó hoạt động trước, sau đó làm cho nó đúng, và sau đó làm cho nó đẹp”.
Sự khác biệt giữa “làm cho nó hoạt động” và “làm cho nó đúng” trong phát triển phần mềm nằm ở việc có áp dụng cách triển khai mạnh mẽ hơn hay không.
Một số người hiểu “làm cho nó đúng” là “làm cho nó đẹp”, nhấn mạnh khả năng bảo trì, khả năng mở rộng, kiểm thử tốt và tài liệu của mã.
Trong học máy, ngay cả khi không chính xác 100%, hệ thống vẫn có thể hoạt động ở một mức độ nhất định.
Một số người phản đối việc loại bỏ Python khỏi cơ sở hạ tầng AI/ML, cho rằng tốc độ lặp lại trong nghiên cứu là rất quan trọng.
Python là một ngôn ngữ tốt để tích hợp AI vì nó xử lý chuỗi mạnh mẽ, có hệ sinh thái gói phong phú, dễ viết và học.
Nhiều mã nhạy cảm về hiệu suất đã được viết bằng C hoặc Cython, chi phí của Python là rất nhỏ.
Một số người cho rằng TokenDagger là một ý tưởng tuyệt vời như một giải pháp thay thế với hiệu suất được cải thiện đáng kể.

Tôi viết các cấu trúc dữ liệu generic an toàn kiểu trong C #

I write type-safe generic data structures in C

https://danielchasehooper.com/posts/typechecked-generic-c-data-structures/

Bài viết này được Daniel Hooper viết, tiêu đề là “Viết cấu trúc dữ liệu chung an toàn kiểu trong C”, được đăng vào ngày 25 tháng 6 năm 2025, thời gian đọc khoảng 7 phút. Bài viết giới thiệu một kỹ thuật mà tác giả sử dụng để triển khai cấu trúc dữ liệu chung an toàn kiểu trong ngôn ngữ C. Kỹ thuật này sử dụng các union để liên kết thông tin kiểu với cấu trúc dữ liệu chung. Tác giả minh họa khái niệm này bằng cách triển khai một danh sách liên kết cơ bản và chỉ ra rằng phương pháp này phù hợp với bất kỳ loại cấu trúc dữ liệu nào, chẳng hạn như maps, arrays, binary trees, v.v.

Bài viết đầu tiên giới thiệu ba cấp độ khác nhau của generics trong ngôn ngữ C:

Mức độ Generic 0: Tiêu đề chung (Generic Headers) Tác giả đề cập rằng phương pháp này yêu cầu sử dụng macro trong các tệp tiêu đề để xác định kiểu của cấu trúc dữ liệu và cần bao gồm cùng một tệp tiêu đề nhiều lần để phù hợp với các kiểu dữ liệu khác nhau. Mặc dù phương pháp này là chung và an toàn kiểu, nhưng nó có một số nhược điểm, chẳng hạn như khó tìm vị trí định nghĩa của kiểu và hàm, tính năng tự động hoàn thành mã có thể không xử lý tốt, tăng kích thước nhị phân và thời gian xây dựng, cần sử dụng tên hàm có tiền tố kiểu, v.v.
Mức độ Generic 1: void (void pointer)* Một phương pháp khác là sử dụng con trỏ void để tạo cấu trúc dữ liệu chung, nhưng nó không an toàn kiểu. Tác giả cung cấp một ví dụ về việc triển khai danh sách liên kết sử dụng void và chỉ ra rằng phương pháp này không lý tưởng về mặt bộ nhớ và hiệu suất, vì nó yêu cầu phân bổ bộ nhớ hai lần cho mỗi nút và có thể tạo ra hai lần lỗi cache khi duyệt danh sách liên kết.
Mức độ Generic 2: Lưu trữ nội tuyến (Inline storage) Để giải quyết vấn đề của phương pháp void, tác giả đề xuất sử dụng Flexible Array Member để lưu trữ dữ liệu trực tiếp bên trong nút. Bằng cách này, chỉ cần một lần phân bổ bộ nhớ là đủ để lưu trữ nút và dữ liệu của nó, giải quyết các vấn đề về bộ nhớ và hiệu suất của phương pháp void.
Mức độ Generic 3: Kiểm tra kiểu (Type Checking) Phần trọng tâm của bài viết là giới thiệu cách làm cho trình biên dịch báo lỗi khi cố gắng thêm một kiểu sai vào danh sách. Tác giả đạt được điều này bằng cách sử dụng một thành viên union với các kiểu tham số hóa. Bằng cách này, thông tin kiểu mà danh sách chứa có thể được lấy tại thời điểm biên dịch và thông tin này có thể được sử dụng trong macro để ép buộc tính an toàn kiểu.

Cuối bài viết, tác giả đề cập đến cách xử lý vấn đề các biến có định nghĩa kiểu giống nhau trong ngôn ngữ C không được nhận dạng là cùng một kiểu và đưa ra giải pháp. Tác giả cũng đề cập rằng kỹ thuật này có thể được áp dụng cho bất kỳ loại cấu trúc dữ liệu nào, bao gồm cả các cấu trúc dữ liệu có nhiều kiểu liên quan, chẳng hạn như hash map. Cuối bài viết, tác giả cảm ơn độc giả và cung cấp liên kết đến việc triển khai mã để tham khảo.

HN | Độ nóng: 210 điểm | 81 bình luận | Tác giả: todsacerdoti #

https://news.ycombinator.com/item?id=44425461

uint64_t data[] sai khi căn chỉnh kiểu lớn hơn uint64_t, và lãng phí không gian cho các kiểu căn chỉnh nhỏ hơn uint64_t.
Việc thiếu typeof dẫn đến không thể trả về bất cứ thứ gì, và tính đối xứng của == dẫn đến lỗi const.
Việc bỏ qua payload trong code dẫn đến không thể biết kích thước chính xác, và tính an toàn kiểu không thể được đảm bảo.
Các hạn chế của generic trong ngôn ngữ C bao gồm: chức năng vtable bị hạn chế, không thể chứa macro, chỉ có thể chứa hàm; vtable bên ngoài cần phải khai báo trước tất cả các kiểu có thể sử dụng.
Viết trình biên dịch để giải quyết vấn đề generic, nhưng lượng code mẫu được tạo ra là rất lớn.
Biên dịch sang ngôn ngữ C tốt hơn là sử dụng các thủ thuật khéo léo trong C, vì trình biên dịch có thể đơn giản hơn và tự cung tự cấp hơn.
Trong ngôn ngữ C, int main() biểu thị hàm chấp nhận số lượng tham số không xác định, trong khi int main(void) biểu thị không chấp nhận bất kỳ tham số nào.
Trong tiêu chuẩn C, danh sách tham số trống trong định nghĩa hàm có nghĩa là không chấp nhận bất kỳ tham số nào.
Trong tiêu chuẩn C23, foo() bây giờ là một hàm không tham số, nhưng không ảnh hưởng đến định nghĩa của main().
Hy vọng union có thể liên kết, không cần phải khai báo trước tất cả các kiểu có thể có khi khai báo kiểu.
Đối với các kiểu tương thích bố cục, có thể bao gồm một thành viên _base trong mỗi kiểu con.
Có thể có phần đệm khi tính toán kích thước, dẫn đến kích thước tính toán được quá nhỏ.
Code của tác giả đã bao gồm phần đệm, vì vậy không có vấn đề gì, nhưng nếu căn chỉnh thông minh hơn, có thể có vấn đề.
Thông qua các thủ thuật cụ thể, có thể tạo một phương ngữ hoàn chỉnh trong ngôn ngữ C, cuối cùng thu được cấu trúc C rất thông thường, dễ dàng tối ưu hóa.
Heap nhị phân và danh sách liên kết là các trường hợp sử dụng khác nhau, heap nhị phân cần đọc dữ liệu để lưu trữ chính xác, trong khi danh sách liên kết thì không.
C++ template là một lựa chọn tốt hơn.
Triển khai header file tốt hơn, vì gỡ lỗi tốt hơn, thông tin kiểu phong phú hơn, cơ hội tối ưu hóa trình biên dịch nhiều hơn, cấu trúc generic có thể được cố định kích thước trên stack.

Show HN: Ensō Mới – bản beta công khai đầu tiên #

Show HN: New Ensō – first public beta

https://untested.sonnet.io/notes/new-enso-first-public-beta/

Phiên bản mới Ensō (mã hiệu: Occult Vampire Keanu) hiện đã mở bản beta công khai!

Đây là biểu tượng tạm thời được sử dụng trong quá trình thử nghiệm, tôi đang cân nhắc tạo một phiên bản đơn giản hóa.

Nội dung cập nhật bao gồm:

Tuân theo nguyên tắc MISS, tôi chú trọng giảm thiểu sự xao nhãng hơn là thêm các tính năng mới. Điều này có thể khó khăn một cách đáng ngạc nhiên (ví dụ: làm thế nào tôi có thể cho người dùng biết về tính năng X hoặc Y mà không làm gián đoạn quy trình của họ?), nhưng cũng cho tôi thêm thời gian để tập trung vào việc hoàn thiện ứng dụng.
Giao diện đơn giản, dễ sử dụng hơn: Tuân theo triết lý MISS, giao diện trở nên đơn giản và trực quan hơn. Phần lớn UI đã được chuyển đến thanh menu ứng dụng, giúp dễ dàng khám phá và truy cập nhanh. Hiện tại chưa ai nhớ giao diện UI nội tuyến cũ, nhưng bạn có thể tìm hiểu thêm thông tin liên quan ở cuối bài viết này.
5½ chủ đề trợ năng để lựa chọn: Chúng tôi cung cấp 6 (5½) chủ đề được xác định trước, tập trung vào khả năng truy cập và các chế độ sử dụng cụ thể, dựa trên phản hồi mà tôi đã thu thập được trong nhiều năm. Các chủ đề bao gồm: viết vào ban ngày dưới ánh sáng bình thường, viết dưới ánh sáng mạnh, viết trong điều kiện ánh sáng yếu, viết trong điều kiện ánh sáng yếu dành cho màn hình OLED, viết với màu đen hoàn hảo, viết trong điều kiện ánh sáng cực yếu (như Midnight, Obsidian for Vampires) và chủ đề viết ban đêm được thiết kế đặc biệt cho màn hình OLED.
Coffeeshop Mode™: Đây là một trong số ít các tính năng hoàn toàn mới trong Ensō. Coffeeshop Mode cho phép bạn không phải lo lắng về việc những người đứng sau bạn có thể nhìn thấy những gì bạn đang nhập. Bản thân văn bản bị ẩn, nhưng bạn vẫn biết mình đang viết gì. Sử dụng ⌘-C để bật và tắt bất cứ lúc nào.
Một số cải tiến nhỏ về khả năng truy cập: Nếu bạn loại bỏ menu chỉnh sửa và gọi nó là viết, MacOS sẽ không thêm các tính năng AI vào cài đặt của bạn. Chuyển đổi tự động sửa lỗi, tự động viết hoa, kiểm tra chính tả. Kiểm soát kích thước văn bản (trước đây không thể trong phiên bản gốc).
Công cụ kết xuất văn bản hoàn toàn mới: Công cụ kết xuất văn bản mới cho phép kiểm soát tốt hơn các cài đặt kiểu chữ, hỗ trợ các chế độ hiển thị thay thế như Coffeeshop và sử dụng con trỏ tùy chỉnh. Tôi không thể mô tả nó một cách khách quan (rõ ràng là tôi cũng thiếu khoảng cách), nhưng việc viết trong UI mới có cảm giác khác biệt, mượt mà hơn. Văn bản dễ đọc, nhưng cũng mềm mại hơn (mặc dù không bị mờ).
Phát hành mặc định trên App Store (nhưng phiên bản độc lập vẫn đang được lên kế hoạch): Ensō sẽ được phát hành mặc định thông qua App Store. Chúng tôi sẽ giữ lại phiên bản cũ trên Gumroad, nhưng không có lý do gì để duy trì nó, vì phiên bản mới tốt hơn về mọi mặt và có các chức năng tương tự.
Nội dung không bao gồm: Phân tích: Tôi đã sử dụng Ensō hàng ngày trong 6 năm. Tôi cũng nhận được rất nhiều phản hồi chất lượng cao, không phải thông qua phân tích, mà từ những người dùng sẵn sàng liên hệ với tôi. Cá nhân hóa: Sẽ được thêm vào trong tương lai, nhưng phiên bản mới đã tốt hơn nhiều so với phiên bản cũ, tôi cảm thấy việc chờ đợi thêm các tính năng nữa sẽ là một cơ hội lãng phí. Hỗ trợ ngôn ngữ RTL (hoặc không phải LTR): Điều này sẽ được bao gồm trong phiên bản thử nghiệm tiếp theo. Nhiều người dùng Ensō sử dụng các ngôn ngữ không phải chữ Latinh (theo như tôi biết, chủ yếu là tiếng Ba Tư, tiếng Ả Rập và tiếng Do Thái).
Kế hoạch tiếp theo: Thu thập phản hồi thử nghiệm và phản hồi. Chuẩn bị tài liệu marketing cơ bản. Thêm hỗ trợ viết RTL. Phát hành.
Những ý tưởng tôi đang cân nhắc: Hỗ trợ Windows và Linux: Tôi sẽ xem xét lại trong vài tháng tới. Tôi đang nỗ lực theo hướng dựa vào các dự án của riêng mình để nuôi sống bản thân, tôi cần sử dụng thời gian của mình một cách có chọn lọc. Nếu bạn quan tâm đến việc thử nghiệm phiên bản Windows hoặc Linux, vui lòng cho tôi biết. Lưu nhanh: Nhấn ⌘+S sẽ tự động lưu nhanh các bản nháp ghi chú của bạn vào một thư mục được xác định trước, với tên tệp được đánh dấu thời gian, ví dụ: note-27-06-2025.txt. Toybox: Một tính năng menu tùy chọn, phát hành định kỳ các công cụ thử nghiệm, chẳng hạn như: gợi ý viết, hẹn giờ viết, thử nghiệm trực quan (ví dụ: các kiểu chữ khác nhau hoặc các chữ cái và từ biến thành dây leo phát triển khi bạn nhập).

HN | Độ nóng: 210 điểm | 81 bình luận | Tác giả: rpastuszak #

https://news.ycombinator.com/item?id=44421776

Có người cho rằng Ensō là một công cụ giúp đi vào trạng thái viết, bằng cách tách biệt quá trình viết và chỉnh sửa, giảm khả năng tự chỉnh sửa.
Có người đề xuất tăng thêm chức năng thay đổi phông chữ và con trỏ, cho rằng con trỏ nhấp nháy gây mất tập trung và không cần thiết.
Một số nhà phát triển cho biết thích sử dụng phông chữ monospace để viết.
Có người nhắc đến việc biên kịch chỉ sử dụng phông chữ Courier để viết.
Có người cho rằng nên hết sức thận trọng khi thêm các yếu tố UI mới, đặc biệt là những yếu tố có thể gây mất tập trung.
Có người cảm thấy phần tốt nhất khi viết trên máy tính là có thể vừa viết vừa chỉnh sửa, nhưng cũng hiểu rằng điều này không phù hợp với nhiều người.
Có người cho rằng việc ép bản thân “không chỉnh sửa” giúp khai quật những ý tưởng ẩn sâu trong tâm trí.
Có người nhắc đến việc sử dụng phương pháp tương tự để phác thảo các bài đăng trên blog, cho rằng điều này giúp giải phóng những suy nghĩ bên trong.
Có người cảm thấy phần tốt nhất khi viết trên máy tính là rõ ràng và dễ đọc.
Có người hỏi Ensō có liên quan đến một trình khởi chạy ứng dụng trước đó hay không.
Có người bày tỏ sự yêu thích chế độ quán cà phê và mong muốn triển khai một chức năng tương tự trong Obsidian.
Có người đề cập đến một số công cụ viết tương tự khác, chẳng hạn như Apostrophe và OmmWriter.
Có người đánh giá cao việc Ensō không sử dụng theo dõi phân tích và hy vọng nhiều nhà phát triển ứng dụng khác noi theo.
Có người nhắc đến một ứng dụng viết khác là TheMostDangerousWritingApp và cho rằng nó có nhiều điểm tương đồng với Ensō, nhưng cảm giác hoàn toàn khác.
Có người nhắc đến ứng dụng Apostrophe trên Linux và cho rằng nó có thể khác với Ensō về mặt khái niệm.
Có người mong đợi sự phát triển của dự án Ensō và nhắc đến phong cách hình ảnh của Moomin.
Có người với tư cách là người dùng lâu năm của Ensō, mong muốn có phiên bản Linux để giảm sự phân tâm.
Có người đưa ra một phương pháp dòng lệnh đơn giản để thực hiện viết không chỉnh sửa.
Có người đề cập đến việc sử dụng lý luận khi viết, cần có khả năng đọc những gì đã viết, ngay cả khi không cần chỉnh sửa.
Có người tập trung vào việc viết bằng cách nhắm mắt hoặc nhìn đi chỗ khác.

Tự mua cho mình một hệ thống Ampere Altra #

Bought myself an Ampere Altra system

https://marcin.juszkiewicz.com.pl/2025/06/27/bought-myself-an-ampere-altra-system/

Marcin Juszkiewicz là một nhà phát triển ARM, khi tìm kiếm một máy để phát triển, cuối cùng anh đã chọn một hệ thống dựa trên Ampere Altra. Hệ thống AArch64 mà anh ấy đã sử dụng trước đây, bao gồm cả Apple MacBook Pro, mặc dù nhanh, nhưng không hỗ trợ kích thước trang 64k cần thiết cho công việc của anh ấy. Vì vậy, anh quyết định mua một hệ thống Ampere Altra càng rẻ càng tốt.

Các bộ phận chính mà anh ấy đã mua bao gồm:

Một bo mạch chủ hoàn toàn mới: AsrockRack ALTRA8BUD-1L2T, một sản phẩm được thiết kế cho các trung tâm dữ liệu.
Một bộ xử lý đã qua sử dụng: Ban đầu dự định mua Q64-22 (64 lõi, 2.2 GHz), nhưng cuối cùng đã nhận được Q80-30 (80 lõi, 3.0 GHz) từ một người bạn.
Tản nhiệt CPU: Mua Arctic Freezer 4U-M từ một cửa hàng trực tuyến ở Ba Lan.
Bộ nhớ: Mua tám thanh 16GB SK-Hynix HMA82GR7CJR8N-XN, mặc dù bộ nhớ này không có trong danh sách các nhà cung cấp được Ampere Altra phê duyệt chính thức, nhưng nó hoạt động bình thường.
Các bộ phận thông thường khác: Bao gồm vỏ máy, nguồn điện, bộ nhớ NVME và card đồ họa.

Về lựa chọn vỏ máy, anh ấy đã chọn Endorfy 700 Air, vỏ máy này có thể chứa bo mạch chủ EATX và có đủ không gian để đi dây. Về nguồn điện, anh ấy đã sử dụng MSI MPG A850G, nguồn điện này có hai đầu nối EPS12V và có thể kết nối đầu nối thứ ba. Anh ấy cũng đã mua bộ nhớ NVME Lexar LM790 2TB và một card đồ họa Radeon Pro WX2100.

Tổng chi phí của toàn bộ hệ thống là 7732 złoty Ba Lan (khoảng 1800 euro), nhiều hơn khoảng 500 euro so với dự kiến ban đầu của anh ấy. Việc nâng cấp CPU lên 80 lõi tốn thêm 100 euro và bộ nhớ tốn thêm 40 euro do thay đổi người bán. Ban đầu anh ấy dự định phân bổ 2GB bộ nhớ cho mỗi lõi, nhưng do nâng cấp CPU, cần 256GB bộ nhớ, điều này sẽ tốn thêm 250-300 euro.

Kế hoạch của anh ấy bao gồm:

Cài đặt hệ điều hành Fedora 42.
Tạo nhiều instance máy ảo, bao gồm RHEL 9/10 và CentOS Stream 9/10.
Thử cài đặt card đồ họa Radeon RX 6700XT vào hệ thống và kiểm tra khả năng tương thích của nó.
Thử sử dụng hệ thống làm máy tính để bàn.
Thực hiện một số thử nghiệm điên rồ.

Tất cả các hệ thống Linux sẽ sử dụng kernel với kích thước trang 4k và 64k. Bài viết này được Marcin Juszkiewicz viết vào ngày 27 tháng 6 năm 2025.

HN | Độ nóng: 200 điểm | 88 bình luận | Tác giả: pabs3 #

https://news.ycombinator.com/item?id=44419446

Hệ thống Ampere Altra hoạt động xuất sắc trong việc xây dựng C++ và tạo Docker image, phiên bản 64 lõi đặc biệt phù hợp với dạng máy chủ
Do vấn đề về mạng, mặc dù hệ thống Altra có hiệu năng vượt trội, nhưng việc phát hành bản dựng vẫn cần phải chuyển lên cloud
Yêu cầu về kích thước trang 64k có thể đến từ các yêu cầu đặc biệt của một số công việc, ví dụ như một số thử nghiệm của Red Hat yêu cầu hệ thống có kích thước trang 64k
Asahi Linux có thể hỗ trợ việc triển khai trang 64k trên phần cứng Apple Silicon, nhưng có thể cần các bản vá cho phần mềm
Phần cứng ARM64 hỗ trợ bit “liên tục” đặc biệt, cho phép lưu trữ nhiều trang liên tục dưới dạng một mục duy nhất trong TLB, điều này có thể giúp triển khai “trang” 64k
CPU Apple Mx chỉ hỗ trợ kích thước trang 4k và 16k, không thể chạy các tệp nhị phân 64k mà không cần mô phỏng toàn bộ CPU
Red Hat cung cấp nhiều máy aarch64 nội bộ, nhưng đôi khi mọi người muốn có máy riêng để thử nghiệm và nghịch ngợm
Việc lựa chọn CPU 80 lõi là do Q32 đắt hơn, trong khi Q80 cung cấp báo giá tốt hơn và lựa chọn phần cứng AArch64 bị hạn chế hoặc quá đắt
Mặc dù các thiết bị ARM chi phí thấp như Raspberry Pi 4 có thể chạy Linux 64 bit, nhưng chúng sử dụng kernel tùy chỉnh (lỗi thời) và phương pháp khởi động độc quyền, có thể không phù hợp để phát triển bản phân phối Linux chung
Kiến trúc x86 hỗ trợ các trang lớn 2MB và 2GB, cũng như các trang 4KB, các trang lớn này có thể giảm chi phí mà hệ điều hành phải trả để theo dõi các trang và cải thiện tốc độ truy cập bộ nhớ
Trên NT, bất kỳ trang lớn nào phải được ánh xạ bảo vệ đơn lẻ, nếu trang chứa mã chỉ đọc và dữ liệu đọc-ghi, thì toàn bộ trang phải được đánh dấu là đọc-ghi
64k là kích thước trang lớn nhất mà kiến trúc ARM hỗ trợ, có lợi cho các ứng dụng phân bổ nhiều bộ nhớ

Các sản phẩm chăm sóc cá nhân phá vỡ trường oxy hóa của con người #

Personal care products disrupt the human oxidation field

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.ads7908

Bài viết này là một bài báo nghiên cứu được đăng trên tạp chí Science Advances, với chủ đề là sự gián đoạn trường oxy hóa của con người bởi các sản phẩm chăm sóc cá nhân. Dưới đây là bản tóm tắt tiếng Việt của bài viết:

Tiêu đề: Sản phẩm chăm sóc cá nhân phá vỡ trường oxy hóa của con người

Tác giả: Nora Zannoni và cộng sự

Ngày xuất bản: 21 tháng 5 năm 2025

Tóm tắt: Con người tạo ra các gốc hydroxyl (OH) thông qua phản ứng ozon hóa các olefin phát ra từ da khi có mặt ozone. Trong nghiên cứu này, chúng tôi phát hiện ra rằng việc sử dụng các sản phẩm chăm sóc cá nhân (PCPs), bao gồm nước hoa và sữa dưỡng thể, ức chế trường oxy hóa của con người. Sữa dưỡng thể cản trở sự hình thành 6-methyl-5-hepten-2-one, một tiền chất OH quan trọng, trong khi nhiều thành phần dễ bay hơi trong PCPs làm tăng sự mất mát OH trong pha khí. Mặc dù nước hoa chứa terpen có khả năng tạo ra OH thông qua phản ứng ozon hóa, nhưng dung môi ethanol chiếm phần lớn như một bể chứa OH. Chúng tôi kết hợp một mô hình động học hóa học đa pha và một mô hình động lực học chất lỏng tính toán để trình bày cách nồng độ của các thành phần phản ứng phát triển trong môi trường trong nhà. Những phát hiện này có ý nghĩa đối với hóa học trong nhà và sức khỏe con người trong không gian có người ở.

Giới thiệu: Môi trường trong nhà chứa nhiều nguồn hợp chất hóa học, bao gồm phát thải liên tục từ vật liệu nhà ở như đồ nội thất, sàn nhà và đồ đạc, cũng như phát thải mạnh theo chu kỳ từ các hoạt động của con người như nấu ăn, hút thuốc và dọn dẹp. Các hóa chất trong không khí ngoài trời cũng có thể xâm nhập vào môi trường trong nhà thông qua thông gió thụ động và chủ động. Ozone (O3) từ bên ngoài có thể phản ứng với các hợp chất trong nhà, tạo ra một hỗn hợp hóa học phức tạp trong không gian sống trong nhà. Vì mọi người dành tới 90% thời gian ở trong nhà, nên việc tiếp xúc kéo dài với những hóa chất đa dạng này là điều đáng lo ngại, đặc biệt vì tác động của nhiều loại hóa chất này đối với sức khỏe con người vẫn chưa được biết rõ. Các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng bản thân con người là một nguồn và bể chứa mạnh mẽ của các hợp chất hóa học trong nhà. Nghiên cứu của Zannoni và cộng sự cho thấy rằng phản ứng của O3 trên da và sự kết hợp tiếp theo với các sản phẩm trong không khí tạo ra một trường oxy hóa bao bọc cơ thể bao gồm các gốc OH. Trong một căn phòng 22,5 mét khối, được thông gió với tốc độ thay đổi không khí khoảng 3 lần mỗi giờ, một người trẻ tuổi tạo ra nồng độ OH khoảng 2×10^5 phân tử/cm3, tương đương với mức ngoài trời ở một số địa điểm. Gốc hydroxyl cực kỳ hoạt động và có khả năng oxy hóa nhiều loại vật chất nhanh hơn O3. Một trường oxy hóa tự nhiên như vậy có thể thay đổi sự tiếp xúc hóa học cá nhân trong nhà. Trường oxy hóa cá nhân đã được phát hiện bằng cách cho các tình nguyện viên tiếp xúc với O3 trong điều kiện được kiểm soát chặt chẽ, hạn chế sử dụng các sản phẩm chăm sóc cá nhân. Tuy nhiên, trong các tình huống thực tế, các sản phẩm bao gồm chất tẩy rửa và nước hoa, với các thành phần terpen của chúng, cũng có thể phản ứng với O3 để tạo ra gốc OH. Các hóa chất khác thải ra trong nhà (ví dụ: ankan từ dầu ăn) phản ứng với gốc OH, làm giảm nồng độ của chúng. Ảnh hưởng trực tiếp nhất tiềm tàng đến cường độ trường OH đến từ PCPs, chẳng hạn như sữa dưỡng da và nước hoa. Trên toàn cầu, việc sử dụng PCPs rất phổ biến, với doanh thu hàng năm ước tính là 646,2 tỷ đô la vào năm 2024. Mức tiêu thụ rộng rãi này thậm chí còn được chứng minh là ảnh hưởng đến chất lượng không khí ngoài trời ở các khu vực đông dân cư ở Bắc Mỹ và Châu Âu. Vì trường oxy hóa của con người ảnh hưởng đến thành phần hóa học của không khí gần vùng hô hấp và da, nên nó ảnh hưởng đến lượng hóa chất chúng ta hấp thụ, từ đó ảnh hưởng đến sức khỏe con người. Do đó, việc nghiên cứu xem PCPs ảnh hưởng như thế nào đến cường độ và phạm vi không gian của trường OH tự tạo là điều có ý nghĩa. Trong khuôn khổ dự án ICHEAR (Hóa học trong nhà, phát thải và phản ứng của con người), chúng tôi đã đánh giá tác động của hai loại PCPs khác nhau đối với trường oxy hóa của con người. Bốn thanh niên lần đầu tiên được tiếp xúc với O3 trong môi trường trong nhà có kiểm soát nhiệt độ, sau đó lặp lại thí nghiệm sau khi thoa sữa dưỡng thể hoặc nước hoa được sử dụng rộng rãi. Bằng cách kết hợp các phép đo không khí trong nhà và mô phỏng mô hình, chúng tôi đã xác định được tác động ròng của sữa dưỡng thể và nước hoa đối với trường oxy hóa của con người.

HN | Độ nóng: 199 điểm | 150 bình luận | Tác giả: XzetaU8 #

https://news.ycombinator.com/item?id=44414719

Tiêu đề bài viết gây sốc, nhưng nội dung cố gắng hạn chế những ám chỉ của tiêu đề, đồng thời vẫn khơi gợi thảo luận.
Nghiên cứu đưa ra một điểm suy ngẫm thú vị, nhưng không đủ để làm cơ sở cho lời khuyên về sức khỏe cá nhân.
Việc tác giả sử dụng từ “disrupt” có thể mang ý nghĩa tiêu cực, trong khi từ “perturb” được sử dụng sau đó trong bài viết trung tính và phù hợp hơn.
Đề xuất sử dụng dầu ô liu hoặc dầu hướng dương thay vì các loại kem dưỡng da thương mại, vì chúng tự nhiên hơn.
Người Hy Lạp cổ đại đã đúng trong một số khía cạnh, chẳng hạn như sử dụng dầu thực vật để massage.
Massage bằng dầu thực vật là một phương pháp phổ biến trong thời cổ đại, thường xuyên như tắm rửa ngày nay.
Dầu massage và nước hoa cổ đại không chứa cồn, trong khi thành phần cồn trong các sản phẩm chăm sóc da hiện đại có thể là yếu tố chính gây phá vỡ “trường oxy hóa của cơ thể”.
Dầu ô liu chứa axit phenolic độc hơn phenoxyethanol trong mỹ phẩm, khoa học hiện đại làm giảm độc tính thông qua biến đổi hóa học.
Dầu và nước hoa được sử dụng trong thời cổ đại có thể ít gây nhiễu loạn “trường oxy hóa của cơ thể” hơn, vì chúng thu giữ ít gốc tự do hydroxyl hơn, đồng thời tự tạo ra một số gốc tự do, có thể bù đắp cho ảnh hưởng của việc thu giữ gốc tự do.
Dầu massage và nước hoa cổ đại có thể có lợi cho sức khỏe con người hơn so với các sản phẩm hiện đại.