2025-07-03 Top Stories #

Figma đã nộp hồ sơ S-1 lên SEC, lên kế hoạch IPO và niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán New York, mã chứng khoán là “FIG”, nổi tiếng với công cụ thiết kế cộng tác và nền tảng được hỗ trợ bởi AI.
Tai nghe IKKO Activebuds cho hệ điều hành Android bị phát hiện có nhiều lỗ hổng bảo mật, bao gồm các vấn đề về điểm cuối API, khóa mã hóa và xử lý dữ liệu riêng tư.
W3C khuyến nghị tránh sử dụng “nhấp vào đây” làm văn bản liên kết, nhấn mạnh rằng liên kết nên có tính mô tả để cải thiện khả năng truy cập và trải nghiệm người dùng.
Công cụ phát hiện đánh giá giả mạo Fakespot kết thúc chín năm dịch vụ, chuyển đổi thành công cụ mới TrueStar, tiếp tục chống lại các đánh giá giả mạo.
Sau khi bị các quan chức Hoa Kỳ lên án, ứng dụng ICEBlock đã tăng vọt lên vị trí đầu bảng xếp hạng App Store, cho phép người dùng đánh dấu vị trí của đặc vụ ICE và cảnh báo người dùng ở gần.
Kỹ sư phần mềm kỳ cựu Alberto Fortin suy ngẫm về những thách thức trong ứng dụng thực tế của các mô hình ngôn ngữ lớn, khuyên các nhà phát triển nên sử dụng thận trọng và kết hợp với các kỹ năng của bản thân.
Cloudflare ra mắt chức năng chặn mặc định việc thu thập dữ liệu AI, bảo vệ nội dung gốc, gây ra các cuộc thảo luận về tự do Internet và quyền của người sáng tạo.
Dữ liệu việc làm của khu vực tư nhân Hoa Kỳ thấp hơn dự kiến, mất 33.000 việc làm, phản ánh tình hình kinh tế phức tạp, cần đánh giá toàn diện bằng nhiều chỉ số.
Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman chỉ trích Meta vì đã tranh giành nhân tài AI, nhấn mạnh sứ mệnh và lợi thế văn hóa của OpenAI.
Huawei phát hành mô hình trọng số mã nguồn mở Pangu Pro MoE, được đào tạo dựa trên Ascend GPU, hiệu suất tốt hơn nhiều mô hình mã nguồn mở, thể hiện hiệu quả chi phí mạnh mẽ.

Các tệp Figma cho IPO được đề xuất #

Figma files for proposed IPO

https://www.figma.com/blog/s1-public/

Figma thông báo ý định phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO) Figma đã thực hiện một bước quan trọng trên con đường phát triển của mình, tiến gần hơn đến việc trở thành một công ty đại chúng. Sau khi nộp bản dự thảo S-1 lên Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (SEC) vào tháng 4, tài liệu này hiện đã được công khai.

Figma nộp Tờ khai đăng ký IPO Figma hôm nay thông báo rằng họ đã nộp Tờ khai đăng ký theo Mẫu S-1 lên Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Hoa Kỳ (SEC) liên quan đến đợt phát hành công khai lần đầu được đề xuất đối với cổ phiếu phổ thông loại A của mình. Figma đã đăng ký niêm yết trên Sở giao dịch chứng khoán New York với mã “FIG”. Số lượng cổ phiếu và phạm vi giá cho đợt phát hành này vẫn chưa được xác định và đợt phát hành sẽ chịu ảnh hưởng của điều kiện thị trường, không có gì đảm bảo rằng đợt phát hành sẽ hoàn thành khi nào hoặc quy mô và các điều khoản thực tế.

Thông tin về nhà bảo lãnh phát hành Morgan Stanley, Goldman Sachs & Co. LLC, Allen & Company LLC và JPMorgan sẽ đóng vai trò là nhà bảo lãnh phát hành chính chung cho đợt phát hành này. BofA Securities, Wells Fargo Securities và RBC Capital Markets sẽ đóng vai trò là nhà bảo lãnh phát hành chính. William Blair và Wolfe | Nomura Alliance sẽ đóng vai trò là đồng quản lý.

Chi tiết phát hành Đợt phát hành được đề xuất sẽ chỉ được thực hiện thông qua bản cáo bạch. Bản sao của bản cáo bạch sơ bộ, khi có sẵn, có thể được lấy từ các nhà bảo lãnh phát hành nói trên. Tờ khai đăng ký theo Mẫu S-1 liên quan đến các chứng khoán này đã được nộp cho SEC nhưng vẫn chưa có hiệu lực. Không được bán các chứng khoán này cũng như chấp nhận chào mua trước khi tờ khai đăng ký có hiệu lực. Thông cáo báo chí này không cấu thành một lời chào bán hoặc chào mời mua, cũng như không có bất kỳ việc bán chứng khoán nào ở bất kỳ tiểu bang hoặc khu vực pháp lý nào mà việc chào mời, chào mời hoặc bán như vậy là bất hợp pháp trước khi đăng ký hoặc đủ điều kiện theo luật chứng khoán của tiểu bang hoặc khu vực pháp lý đó.

Giới thiệu về Figma Figma là nơi các nhóm hợp tác để biến ý tưởng thành các sản phẩm và trải nghiệm kỹ thuật số tốt nhất thế giới. Kể từ khi thành lập vào năm 2012, Figma đã phát triển từ một công cụ thiết kế thành một nền tảng kết nối, được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo, giúp các nhóm từ ý tưởng đến khi sản phẩm được xuất xưởng. Cho dù bạn đang lên ý tưởng, thiết kế, xây dựng hay xuất xưởng, Figma giúp toàn bộ quy trình thiết kế và phát triển sản phẩm trở nên hợp tác, hiệu quả và thú vị hơn - đồng thời đảm bảo mọi người đều có chung một trang.

HN | Độ nóng: 493 điểm | 224 bình luận | Tác giả: kualto #

https://news.ycombinator.com/item?id=44437316

Thành công của Figma là nhờ vào kỹ thuật frontend của nó, đặc biệt là kiến trúc hỗn hợp C++/JavaScript do đồng sáng lập Evan Wallace dẫn đầu, tối ưu hóa biểu diễn tài liệu để giảm sử dụng bộ nhớ và tăng tốc độ chỉnh sửa.
Figma hiển thị tài liệu thông qua WebGL, bỏ qua phần lớn quy trình hiển thị HTML của trình duyệt, để đạt được tính nhất quán và hiệu suất trên các trình duyệt.
Giao thức đồng bộ hóa nhiều người dùng và dịch vụ cộng tác thời gian thực của Figma được phát triển bởi Evan Wallace, ban đầu được viết bằng TypeScript, sau đó được chuyển sang Rust để cải thiện hiệu suất và độ ổn định.
Chức năng cộng tác thời gian thực của Figma giúp đơn giản hóa đáng kể quy trình thiết kế, tăng tính tiện lợi của kiểm soát phiên bản và cải thiện trải nghiệm người dùng.
Mặc dù Sketch mượt mà hơn trong việc sử dụng kết xuất hình dạng gốc của Mac OS, nhưng khả năng tương thích đa nền tảng và dễ sử dụng của Figma đã thu hút nhiều người dùng hơn.
Sketch mặc dù vẫn tồn tại và có thể hoạt động tốt, nhưng thị phần đã giảm đáng kể, từ hơn 60% xuống dưới 20%, điều này được coi là một thất bại.
Một số người cho rằng Sketch thất bại vì chỉ có thể sử dụng trên macOS, nhưng trên thực tế Sketch vẫn được sử dụng rộng rãi, bao gồm cả Apple.

Khai thác lỗ hổng của tai nghe IKKO Activebuds “hỗ trợ AI” #

Exploiting the IKKO Activebuds “AI powered” earbuds

https://blog.mgdproductions.com/ikko-activebuds/

Bài viết này kể về trải nghiệm khám phá chiếc tai nghe “trí tuệ nhân tạo” IKKO Activebuds của tác giả Marcel. Ban đầu, anh thấy chiếc tai nghe này trên video của Mrwhosetheboss và TikTok. Sau khi mua, anh phát hiện tai nghe chạy hệ điều hành Android, vì vậy anh quyết định nghiên cứu nó.

Đầu tiên, tác giả đề cập đến bao bì và ngoại hình của tai nghe, bao gồm vị trí đặt cáp USB-C và vấn đề sử dụng logo OpenAI. Sau khi bật tai nghe, màn hình hiển thị thời gian và giao diện ChatGPT, cùng với các chức năng AI khác như dịch thuật. Tác giả chỉ ra rằng chất lượng âm thanh của tai nghe rất tệ ở cấu hình EQ mặc định, nhưng có thể cải thiện bằng cách điều chỉnh đường cong EQ.

Tai nghe IKKO có cửa hàng ứng dụng riêng, không có Google Play Store, vì các ứng dụng này được sửa đổi đặc biệt cho màn hình tai nghe. Trong cửa hàng có các ứng dụng âm nhạc như Spotify, cũng như các ứng dụng trò chơi, chẳng hạn như “Subway Surfers”. Do màn hình nhỏ, việc thao tác các ứng dụng này rất bất tiện, nhưng có thể xác nhận rằng tai nghe chạy hệ điều hành Android.

Tác giả đã thử hack tai nghe, phát hiện ra rằng tai nghe không có trình duyệt, không thể tải trực tiếp ứng dụng và việc cố gắng bật chế độ nhà phát triển không thành công. Nhưng anh phát hiện ra chức năng ADB (Android Debug Bridge) của tai nghe được bật, điều này giúp anh dễ dàng thực hiện các thao tác tiếp theo. Anh đã cài đặt trò chơi DOOM thông qua ADB và bắt đầu nghiên cứu cách tích hợp ChatGPT hoạt động ở backend.

Tác giả phát hiện ra rằng tai nghe giao tiếp trực tiếp với OpenAI, điều này có nghĩa là tai nghe phải có khóa ChatGPT. Anh đã cố gắng root tai nghe để cài đặt chứng chỉ chính xác, nhưng vì tai nghe không có nút tăng âm lượng, nên không thể xác nhận việc mở khóa. Vì vậy, anh chuyển sang sử dụng công cụ trích xuất APK để xuất tất cả các ứng dụng trên tai nghe và phân tích ứng dụng khởi chạy trong JADX, phát hiện ra rằng tai nghe có thể giao tiếp với nhiều tên miền, bao gồm OpenAI API và một số API khác có thể liên quan đến chức năng của thiết bị.

Trong quá trình tìm kiếm các điểm cuối API và khóa, tác giả đã tìm thấy một tệp có tên SecurityStringsAPI, chứa các điểm cuối được mã hóa và khóa xác thực. Anh không cố gắng giải mã các khóa này, mà thay vào đó, anh đã tải ứng dụng sang một thiết bị đã root và phát hiện ra rằng khóa OpenAI thực sự tồn tại.

Tác giả cũng phát hiện ra rằng tai nghe có các chế độ khác, chẳng hạn như Angry Dan và In Love Dan, các lời nhắc hệ thống của các chế độ này tương đối nhàm chán. Anh cũng nhận thấy rằng tai nghe sẽ gửi nhật ký trò chuyện đến một điểm cuối khác dưới tên miền chat1, có thể là để lưu nhật ký trò chuyện, vì ChatGPT API không cho phép làm như vậy.

Trong khi chờ đợi bộ phận an ninh của IKKO trả lời, tác giả bắt đầu nghiên cứu ứng dụng đi kèm của tai nghe. Ứng dụng này có thể tương tác trực tiếp với ChatGPT và xem nhật ký trò chuyện trên thiết bị. Tác giả đã kiểm tra ứng dụng này thông qua HTTP và phát hiện ra rằng nó sử dụng token tài khoản và ID thiết bị để truy vấn API và trả về tất cả nhật ký trò chuyện với thiết bị. Tuy nhiên, ngay cả khi xóa token tài khoản, yêu cầu vẫn hợp lệ, điều này có nghĩa là API không có xác thực nào khác ngoài ID thiết bị.

Tác giả đã tìm thấy một ID thiết bị chưa được làm mờ hoàn toàn trong một video hướng dẫn và nhập nó vào API, phát hiện ra rằng anh có thể xem toàn bộ nhật ký trò chuyện của thiết bị demo của họ. Vì IMEI có một phạm vi nhất định, về mặt lý thuyết có thể tìm ra nhật ký trò chuyện của tất cả khách hàng, điều này có thể bao gồm thông tin nhạy cảm.

Tác giả cũng đã thêm khám phá mới này vào chuỗi email. Trong khi chờ đợi phản hồi, anh đã kiểm tra xem có thể sử dụng IMEI đã biết để tạo mã QR liên kết để liên kết thiết bị hay không. Anh phát hiện ra rằng điểm cuối API an toàn hơn so với suy nghĩ ban đầu, vì tên biến trực tiếp tiết lộ các điểm cuối API được mã hóa. Thông qua Postman, anh có thể tạo mã QR chứa hình ảnh Base64 của bất kỳ IMEI nào. Tuy nhiên, khi sử dụng mã QR này để cố gắng liên kết thiết bị với ứng dụng, đã xảy ra lỗi, cho biết thiết bị đã được người khác liên kết. Đây là triển khai bảo mật tốt duy nhất cho đến nay.

Tuy nhiên, tác giả chỉ ra rằng đây vẫn là một vấn đề bảo mật/riêng tư. Tại sao? Bởi vì nó tiết lộ tên người dùng được đặt khi tạo tài khoản. Tuy nhiên, không có trường tên người dùng khi tạo tài khoản, chỉ có tên và họ. Tác giả đã tạo một tài khoản với “Cheese2” làm tên và “Delight2” làm họ, kết quả là tên người dùng bằng tên + họ. Khi cố gắng liên kết thiết bị với một ứng dụng, nếu thiết bị đã được liên kết với một ứng dụng khác, phản hồi sẽ chứa tên “Cheese2Delight2”. Điều này có nghĩa là thông tin cá nhân của người dùng đã bị rò rỉ.

Cuối cùng, tác giả đề cập rằng, giờ đây có thể lấy thông tin cá nhân của người dùng bằng cách đoán IMEI.

HN | Độ nóng: 397 điểm | 138 bình luận | Tác giả: ajdude #

https://news.ycombinator.com/item?id=44443919

Câu nói “mọi người sẽ chết” được đề cập trong các lời nhắc hệ thống đã được sử dụng để hạn chế và bẻ khóa các mô hình, gây ra các cuộc thảo luận về hậu quả của việc giảm vectơ này trong quá trình huấn luyện.
Một người đã đề cập rằng không nên sử dụng lời nhắc để thêm các biện pháp bảo vệ như thế này mà nên thực hiện các hạn chế thực sự.
Một người liên tưởng đến ba định luật robot của Asimov, cho rằng đây là một khái niệm khó thực hiện được vay mượn từ khoa học viễn tưởng.
Một người cho rằng, khi việc căn chỉnh AI trở nên quan trọng, chúng ta vẫn chưa có gì tốt hơn những định luật này.
Một người đã đề cập rằng những lời nhắc hệ thống này nghe giống như cốt truyện trong tiểu thuyết khoa học viễn tưởng, nhưng trên thực tế, chúng là văn bản mà AI trích xuất từ dữ liệu huấn luyện.
Một người cho rằng tính khả thi của AI như một công cụ an toàn công cộng là đáng ngờ, vì chúng có thể bị các quốc gia thù địch và các tác nhân phi nhà nước thao túng.
Một người chỉ ra rằng AI đã được ứng dụng trong lĩnh vực an toàn công cộng, chẳng hạn như trình soạn thảo báo cáo Draft One của Axon.
Một người đã đề cập rằng các trường hợp bắt giữ sai do AI đã xảy ra, cho thấy việc ứng dụng AI trong lĩnh vực an toàn công cộng đã có vấn đề.

Đừng sử dụng “click here” (nhấn vào đây) làm văn bản liên kết (2001) #

Don’t use “click here” as link text (2001)

https://www.w3.org/QA/Tips/noClickHere

Bài viết này được viết bởi Nhóm Đảm bảo Chất lượng của W3C, chủ yếu thảo luận về cách chọn văn bản phù hợp cho các liên kết trong trang web. Bài viết nhấn mạnh rằng khi thiết kế văn bản liên kết, nên tránh sử dụng các cách diễn đạt mơ hồ như “nhấp vào đây”, mà nên chọn văn bản mang tính mô tả và nhiều thông tin hơn.

Ý nghĩa của văn bản liên kết Khi hướng dẫn người dùng thực hiện hành động, văn bản liên kết nên có các đặc điểm sau:

Cung cấp thông tin ngữ cảnh: Khi văn bản liên kết được đọc độc lập với nội dung xung quanh, nó vẫn có thể truyền tải thông tin liên quan.
Giải thích rõ ràng nội dung liên kết: Văn bản của liên kết nên giải thích rõ ràng nội dung hoặc dịch vụ mà liên kết cung cấp.
Tránh nói về cơ chế hoạt động: Văn bản liên kết không nên đề cập đến các phương thức hoạt động cụ thể mà người dùng sử dụng liên kết.
Không sử dụng cụm động từ: Tránh đưa động từ vào văn bản liên kết.

Ví dụ

Bài viết cung cấp hai ví dụ không tốt để minh họa cách không nên viết văn bản liên kết:

“Để tải xuống trình chỉnh sửa / trình duyệt Amaya của W3C, vui lòng nhấp vào đây.”
“Để tải xuống Amaya, vui lòng truy cập trang web Amaya và lấy phần mềm cần thiết.”

Trong những ví dụ này, văn bản liên kết quá phụ thuộc vào các bước thao tác mà không trực tiếp giải thích nội dung của liên kết. Thay vào đó, bài viết khuyên bạn nên sử dụng cách diễn đạt trực tiếp và giàu thông tin hơn, chẳng hạn như:

“Tải Amaya!”

Trong ví dụ này, “Tải” không được bao gồm trong văn bản liên kết, vì không nên sử dụng cụm động từ trong văn bản liên kết. Tương ứng, bài viết cũng cung cấp một ví dụ văn bản liên kết tốt hơn khác:

“Tìm hiểu thêm về Amaya: Trình chỉnh sửa / trình duyệt miễn phí của W3C, cho phép bạn tạo tài liệu HTML, SVG và MathML.”

Đọc thêm

Bài viết cũng đề cập đến một số tài nguyên có thể tham khảo:

Phần về văn bản liên kết trong thông số kỹ thuật HTML của W3C (1990)
Hướng dẫn về phong cách siêu văn bản trực tuyến của Tim Berners-Lee, thảo luận về cách làm cho siêu văn bản dễ đọc hơn
Bài viết của Jutta Degener, thảo luận về cách viết siêu văn bản tốt

Về “QA Tips” W3C QA Tips là các tài liệu ngắn được tạo và duy trì bởi Nhóm Quan tâm Đảm bảo Chất lượng của W3C, nhằm cung cấp kiến thức thực tế cho các nhà phát triển hoặc thiết kế web. Những lời khuyên này đã được các thành viên trong nhóm xem xét cẩn thận, nhưng không nên được coi là thông số kỹ thuật kỹ thuật của W3C. Bài viết cũng khuyến khích độc giả tìm hiểu thêm về những lời khuyên này và cách gửi đề xuất của riêng họ.

Nói chung, bài viết này nhấn mạnh tầm quan trọng của văn bản liên kết trong thiết kế trang web và cung cấp hướng dẫn viết hiệu quả để cải thiện khả năng sử dụng của liên kết và hiệu quả truyền tải thông tin.

HN | Độ nóng: 387 điểm | 302 bình luận | Tác giả: theandrewbailey #

https://news.ycombinator.com/item?id=44442473

Xét về khía cạnh hỗ trợ tiếp cận, nếu tất cả các liên kết đều được đánh dấu là “nhấn vào đây”, thì trên thực tế, người dùng trình đọc màn hình sẽ bị tước mất khả năng truy cập trang phi tuyến tính.
Văn bản liên kết nên chứa đủ thông tin để người dùng có thể hiểu mục đích của liên kết mà không cần đọc ngữ cảnh.
Tránh sử dụng “nhấn vào đây” làm văn bản liên kết, vì người dùng cần đọc ngữ cảnh để hiểu “đây” đề cập đến điều gì.
Một số người cho rằng “nhấn vào đây” là không tốt vì cần phải đọc ngữ cảnh để biết “đây” là gì, điều này gây ra vấn đề về khả năng tiếp cận.
Một số người cho rằng, nếu mỗi liên kết chỉ là “Amaya” mà không có động từ, người dùng sẽ không thể phân biệt chúng.
Một số người cho rằng, W3C không khuyến nghị văn bản liên kết chỉ chứa “Amaya” mà không có động từ, mà nên sửa đổi văn bản liên kết một cách thích hợp theo nội dung của liên kết.
Một số người cho rằng, nếu một hệ sinh thái không thể duy trì mà không đi kèm phần mềm độc hại (adware), thì hệ sinh thái đó không nên tồn tại.
Một số người cho rằng, việc mô tả phần mềm quảng cáo đi kèm là “thúc đẩy hệ sinh thái bền vững” và mô tả Chrome là “ép buộc phần mềm độc hại” là một quan điểm cực đoan.
Một số người cho rằng, nếu một hệ sinh thái không thể duy trì mà không đi kèm phần mềm độc hại (adware), thì hệ sinh thái đó không nên tồn tại.
Một số người cho rằng, ý kiến tiêu cực là sự thật.
Một số người cho rằng, vấn đề về khả năng tiếp cận có sức thuyết phục hơn lời kêu gọi hành động được đề cập trong bài viết, mà chủ yếu là vấn đề về marketing/tương tác.
Một số người cho rằng, sử dụng CSS để cắt bớt giá trị hash git là một cách hay, để chức năng tìm kiếm vẫn có thể hoạt động.
Một số người cho rằng, những phương pháp này dễ bị tổn thương hơn so với việc chỉ sử dụng văn bản liên kết rõ ràng, đặc biệt là khi trang web được bảo trì theo thời gian.

Fakespot ngừng hoạt động hôm nay sau 9 năm phát hiện các đánh giá sản phẩm giả mạo #

Fakespot shuts down today after 9 years of detecting fake product reviews

https://blog.truestar.pro/fakespot-shuts-down/

Fakespot chính thức đóng cửa vào ngày 1 tháng 7 năm 2025, kết thúc chín năm dịch vụ phát hiện đánh giá giả mạo. Dịch vụ này đã giúp hàng triệu người mua sắm phân biệt tính xác thực của các đánh giá trực tuyến. Fakespot được Saoud Khalifah thành lập vào năm 2016, ban đầu là do chính ông đã mua một sản phẩm trên Amazon, tin vào những đánh giá tốt giả mạo, sau đó ông quyết định tạo ra một công cụ để phân tích hàng triệu đánh giá trên Amazon và các nhà bán lẻ lớn khác như eBay và Walmart. Fakespot sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để nhận diện các mô hình mà người mua sắm là con người có thể bỏ qua, chẳng hạn như ngôn ngữ tương tự đáng ngờ hoặc hồ sơ người đánh giá không đáng tin cậy.

Công nghệ của Fakespot đã tiết lộ một số thống kê đáng kinh ngạc: khoảng 43% các sản phẩm bán chạy nhất trên Amazon có các đánh giá không đáng tin cậy hoặc giả mạo. Ở một số danh mục, vấn đề còn nghiêm trọng hơn, với số lượng đánh giá không đáng tin cậy lên tới 88% trong các danh mục quần áo và trang sức. Những con số này vẽ nên một bức tranh tỉnh táo về mua sắm trực tuyến, nơi hầu hết mọi người dựa vào đánh giá sản phẩm khi quyết định mua gì, nhưng gần một nửa số phản hồi bạn đọc có thể không phải là thật.

Khi Fakespot trở nên nổi tiếng, các nhà đầu tư cũng bắt đầu chú ý. Vào tháng 11 năm 2020, công ty đã huy động được 4 triệu đô la trong vòng tài trợ Series A, nâng tổng số vốn của họ lên 7 triệu đô la, cho thấy sự tin tưởng mạnh mẽ vào nhiệm vụ chống lại các đánh giá giả mạo của họ. Ba năm sau, Mozilla đã mua lại Fakespot, đưa nhóm 13 người của công ty khởi nghiệp này vào gia đình Firefox. Mozilla đã tích hợp trực tiếp công nghệ của Fakespot vào Firefox, dưới dạng tính năng “Mozilla Review Checker”, cho phép người dùng dễ dàng xác minh đánh giá sản phẩm mà không cần cài đặt tiện ích mở rộng riêng biệt.

Tuy nhiên, Mozilla đã thông báo vào tháng 5 rằng không phải tất cả các thương vụ mua lại đều có thể phù hợp với mô hình dài hạn bền vững. Công ty đã đưa ra quyết định khó khăn là ngừng các dịch vụ Pocket và Fakespot, như một phần của việc tái tập trung chiến lược vào các chức năng cốt lõi của Firefox và đổi mới dựa trên AI. Lý do là thực tế, mặc dù gây ra sự tàn phá cho người dùng. Trang tiện ích mở rộng Chrome Web Store của Fakespot đã xuất hiện vô số đánh giá, than thở về việc đóng cửa của nó.

Với việc Fakespot đóng cửa, chúng ta tạm biệt một công cụ bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng trong một thị trường ngày càng lừa đảo. Nó đã cho người mua sắm cơ hội chống lại những người đánh giá quảng cáo và các trang trại bot phá hoại lòng tin vào mua sắm trực tuyến. Đối với những người dựa vào phân tích đánh giá của Fakespot để đưa ra quyết định mua hàng, sự thiếu vắng của nó khiến chúng ta ít tự tin hơn khi đưa ra quyết định mua hàng. Nhu cầu về phân tích đánh giá đáng tin cậy không hề biến mất, thậm chí còn trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Tác giả đề cập rằng, anh ấy đã bắt đầu xây dựng một công cụ nhằm mục đích trở thành người kế thừa tinh thần của Fakespot, có tên là TrueStar. TrueStar sẽ sử dụng AI hiện đại, công nghệ phân tích đơn giản hóa và mô hình kinh tế bền vững để giữ chi phí có thể kiểm soát được, đồng thời duy trì độ chính xác mà người mua sắm yêu cầu. TrueStar đang được xây dựng như một công cụ lâu dài và tác giả mời những người quan tâm nhận thông báo khi công cụ của anh ấy ra mắt.

Cuối cùng, tác giả bày tỏ sự tiếc thương về việc Fakespot đóng cửa và cảm ơn Saoud Khalifah cùng nhóm của anh ấy đã chứng minh những gì có thể xảy ra khi công nghệ phục vụ sự thật thay vì lợi nhuận. Fakespot đã cung cấp gần một thập kỷ tin cậy cho mua sắm trực tuyến, và bây giờ nó đã ngừng hoạt động, hãy cùng nâng ly chúc mừng công cụ này.

HN | Độ nóng: 384 điểm | 256 bình luận | Tác giả: doppio19 #

https://news.ycombinator.com/item?id=44437712

Fakespot đang tụt hậu trong việc chống lại các đánh giá sản phẩm giả mạo, không thể theo kịp các thủ đoạn mới của các cửa hàng lừa đảo
Một số cửa hàng cung cấp phiếu giảm giá hoặc thẻ quà tặng để đổi lấy đánh giá tích cực, khiến Fakespot khó nhận diện
Tồn tại hiện tượng lợi dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để tạo ra các đánh giá giả mạo
Có công ty dụ dỗ người tiêu dùng để lại đánh giá tích cực bằng cách hoàn tiền, Fakespot khó đối phó
Amazon thể hiện kém trong việc xử lý các đánh giá mang tính tố cáo, thường xuyên xóa các đánh giá vạch trần sản phẩm giả mạo
Amazon xử lý quá nghiêm ngặt đối với các đánh giá sử dụng từ “giả mạo”, dẫn đến việc phản hồi thật bị xóa
Các sản phẩm lụa trên Amazon thường bị gắn nhãn sai là satin, và Amazon sẽ xóa các đánh giá chỉ ra điều này
Amazon có vấn đề trong việc xử lý các đánh giá giả mạo và các đánh giá cạnh tranh không lành mạnh, khó phân biệt tính xác thực
Amazon sở hữu lượng lớn dữ liệu và công nghệ AI, về lý thuyết có thể chống lại hành vi gian lận hiệu quả hơn
Amazon có thể dung túng một mức độ gian lận nhất định, miễn là không ảnh hưởng đến việc giữ chân khách hàng và tránh các vấn đề pháp lý
Quy trình dịch vụ khách hàng của Amazon có vấn đề, đôi khi dẫn đến việc cung cấp sai số điện thoại cho người dùng
Nội bộ Amazon có thể tự hào về hiệu ứng “hố đen” của LLMs, tức là bỏ qua phản hồi của khách hàng
Dịch vụ AI của Amazon không thay đổi hành vi bỏ qua khách hàng của mình, sự thiếu cạnh tranh trên thị trường dẫn đến vấn đề không thể giải quyết
Amazon có thể đồng lõa ở một mức độ nào đó với hành vi gian lận, vì họ khó có thể phân biệt và xử lý hoàn toàn các hành vi gian lận khác nhau

ICEBlock leo lên đỉnh bảng xếp hạng App Store sau khi bị các quan chức chỉ trích #

ICEBlock climbs to the top of the App Store charts after officials slam it

https://www.engadget.com/social-media/iceblock-climbs-to-the-top-of-the-app-store-charts-after-officials-slam-it-004319963.html

Việc các quan chức chính phủ Hoa Kỳ lên án ứng dụng ICEBlock và bản tin về ứng dụng này trên CNN đã khiến nhiều người biết đến sự tồn tại của ứng dụng và tải xuống từ App Store. Ứng dụng này cho phép người dùng đánh dấu vị trí của các đặc vụ ICE (Cơ quan Thực thi Di trú và Hải quan Hoa Kỳ) mới được phát hiện trên bản đồ, hiện đã leo lên vị trí đầu bảng xếp hạng Apple App Store. Hiện tại, đây là ứng dụng mạng xã hội miễn phí được tải xuống nhiều nhất trên các thiết bị iOS ở Hoa Kỳ và là ứng dụng miễn phí được tải xuống nhiều thứ ba nói chung.

Bản tin của CNN đề cập rằng nhà phát triển ứng dụng, Joshua Aaron, đã ra mắt ứng dụng vào đầu tháng 4 sau khi chứng kiến chính quyền Trump tăng cường trấn áp người nhập cư. Vào thời điểm bản tin được công bố, Aaron cho biết ứng dụng đã có 20.000 người dùng, nhiều người trong số họ sống ở Los Angeles, nơi ICE đã đột kích các khu dân cư. Ngoài việc cho phép người dùng đánh dấu vị trí của các đặc vụ ICE trên bản đồ, ứng dụng còn cho phép họ thêm các ghi chú, chẳng hạn như các đặc vụ mặc gì hoặc lái xe gì. Bất kỳ người dùng nào trong phạm vi năm dặm từ địa điểm quan sát sẽ nhận được thông báo.

Thư ký báo chí Nhà Trắng Karoline Leavitt, khi được yêu cầu phản hồi về bản tin này, cho biết bản tin của CNN là “kích động thêm bạo lực đối với… các quan chức ICE”. Bà đề cập rằng các cuộc tấn công nhằm vào các đặc vụ ICE đã tăng 500%, trong khi các đặc vụ này chỉ đang “cố gắng hoàn thành công việc của họ, loại bỏ các mối đe dọa an toàn công cộng khỏi… cộng đồng”. Quyền Giám đốc ICE Todd M. Lyons cũng đưa ra một tuyên bố, nói rằng ứng dụng này đã vẽ bia ngắm trên lưng các nhân viên thực thi pháp luật liên bang. Ông tiếp tục nói: “CNN đang cố tình gây nguy hiểm đến tính mạng của những nhân viên đang mạo hiểm mạng sống của họ mỗi ngày và giúp những người nước ngoài phạm tội nguy hiểm trốn tránh luật pháp Hoa Kỳ.” Ông đặt câu hỏi liệu đây là “‘tin tức’ đơn thuần bất cẩn hay là chủ nghĩa cấp tiến công khai?”

Đồng thời, Bộ trưởng An ninh Nội địa Hoa Kỳ Kristi Noem và Bộ trưởng Tư pháp Hoa Kỳ Pam Bondi đều tuyên bố rằng chính phủ đang truy lùng Aaron. Bondi nói: “Anh ta đã tiết lộ vị trí của các quan chức liên bang của chúng ta cho tội phạm.” Bà nói thêm: “Chúng tôi đang theo dõi vấn đề này, chúng tôi đang theo dõi anh ta, anh ta tốt hơn nên cẩn thận, bởi vì đó không phải là ngôn luận được bảo vệ. Đó là đe dọa đến tính mạng của các quan chức thực thi pháp luật của đất nước chúng ta.”

Aaron nói với CNN rằng ICEBlock không thu thập dữ liệu cá nhân, chẳng hạn như ID thiết bị và địa chỉ IP, điều mà TechCrunch đã xác nhận trong quá trình thử nghiệm. Ứng dụng chỉ khả dụng trên iOS, vì nếu nó thu thập thông tin trên Android, nó có thể khiến mọi người gặp rủi ro. Nếu bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết này, chúng tôi có thể nhận được hoa hồng.

HN | Độ nóng: 339 điểm | 309 bình luận | Tác giả: doener #

https://news.ycombinator.com/item?id=44445180

Việc tránh các khu vực hoạt động của cảnh sát là hợp lý, không liên quan đến việc có vi phạm pháp luật hay không, chỉ là muốn tránh bị làm phiền tại các trạm kiểm tra nồng độ cồn hoặc bị tắc đường do cảnh sát chiếm làn đường.
Sự tồn tại của ứng dụng này cho thấy sự phản kháng đối với việc chính phủ xây dựng nhà nước cảnh sát, họ phản đối chính ứng dụng này, chứ không phải chức năng của nó.
Việc chia sẻ vị trí hoặc thông tin của cảnh sát có vi phạm pháp luật hay không phụ thuộc vào việc có liên quan đến vị trí quân sự hay không, đối với vị trí cảnh sát thông thường thì không vi phạm pháp luật.
Nếu vì giấy phép an ninh mà biết trước về hành động của cảnh sát, việc tiết lộ thông tin có thể vi phạm pháp luật, nhưng nếu không có nghĩa vụ bảo mật thì không vi phạm pháp luật.
Cố ý chọc giận nhà nước cảnh sát, ngay cả khi hợp pháp cũng sẽ bị gây khó dễ, bao gồm bắt giữ, mất việc, giám sát, v.v.
Trump đã từng đề xuất ý tưởng đưa “người bản địa” đến các trại tập trung ở nước ngoài, trong tương lai có thể sẽ trở thành mục tiêu mà không cần làm điều gì sai trái.
Chức năng báo cáo bẫy tốc độ của Waze vẫn còn tồn tại, điều này cho thấy việc chia sẻ vị trí của cảnh sát là hợp pháp.
Ở New Zealand, Waze đã gỡ bỏ chức năng này do cảnh sát đe dọa.
Việc đăng tải thông tin về các điểm kiểm tra nồng độ cồn hoặc camera đo tốc độ di động trên mạng xã hội, khoảng 30% số người sẽ lên án.
Việc tăng ngân sách cho ICE lên 13 lần có thể đồng nghĩa với việc tăng cường hỗ trợ cho nhà nước cảnh sát.
Ngay cả khi các quan chức ICE bị coi là những kẻ côn đồ phân biệt chủng tộc, bạo lực trả đũa là phi đạo đức và tự chuốc lấy thất bại.
Chỉ việc báo cáo vị trí của các quan chức ICE đã bị chính quyền Trump coi là hành vi bạo lực đối với họ.
Chống cự bằng bạo lực là không thực tế, chỉ làm gia tăng sự dã man của họ.
50% nhân viên tuần tra biên giới là người Latinh, việc cho rằng họ là những kẻ phân biệt chủng tộc da trắng cổ hủ là một ảo ảnh tuyên truyền.

Tôi đang giảm bớt việc sử dụng LLM của mình #

I’m dialing back my LLM usage

https://zed.dev/blog/dialing-back-my-llm-usage-with-alberto-fortin

Tiêu đề trang web là “Why I’m Dialing Back My LLM Usage”, được viết bởi Alberto Fortin, một kỹ sư phần mềm kỳ cựu với 15 năm kinh nghiệm. Alberto ban đầu rất nhiệt tình với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), hy vọng chúng sẽ cách mạng hóa quy trình phát triển của anh. Nhưng sau khi gặp phải những thách thức lớn khi xây dựng lại cơ sở hạ tầng bằng Go và ClickHouse, anh đã viết một bài đăng trên blog đầy suy tư, phản ánh về khoảng cách giữa sự cường điệu về trí tuệ nhân tạo và thực tế.

Trong cuộc trò chuyện này, Alberto cũng đã chuẩn bị một phân tích chi tiết tiếp theo, thử nghiệm các mô hình mới như Claude Opus 4, để kiểm tra xem những cải tiến gần đây có giải quyết được các vấn đề cốt lõi mà anh gặp phải hay không. Kinh nghiệm của anh cung cấp những bài học thực tế cho các kỹ sư trong việc đánh giá LLMs trong môi trường sản xuất - cân bằng những kỳ vọng thực tế với việc hiểu những nơi mà các công cụ này thực sự gia tăng giá trị và những nơi chúng vẫn còn thiếu sót.

Dưới đây là một số trích dẫn được chọn lọc: Kiểm tra thực tế: Khi sự cường điệu về AI gặp mã sản xuất “Tôi đã rất sốc về chất lượng kém của một số thứ, nó không chỉ là về lỗi và các chức năng không hoạt động. Tôi nghĩ với tư cách là một nhà phát triển muốn bảo trì cơ sở mã này trong những năm tới, tôi cũng quan tâm đến việc nó có đủ gọn gàng hay không.”

“Tôi cảm thấy mình chỉ còn một tuần nữa là có thể sửa được vấn đề này, nhưng thực tế một lỗi nhỏ sẽ xuất hiện, và sau đó sẽ mất thêm hai tuần nữa để sửa.”

“Tôi sẽ đưa lỗi cho LLM, và sau đó nó sẽ đưa ra một cái gì đó mới, điều này có thể sửa được vấn đề ở một mức độ nào đó, nhưng cũng sẽ làm cho nó trở nên tồi tệ hơn - và phá hỏng những thứ khác trong quá trình đó.” Ảo ảnh về năng suất “Tôi nghĩ mọi người đều hơi quá phấn khích về điều này, bởi vì lần lặp đầu tiên, chức năng nhỏ đầu tiên, tính năng tự động hoàn thành đầu tiên giống như, ‘Ôi trời ơi, điều này thật tuyệt vời. Nó giống như đọc được suy nghĩ của tôi.’ Vì vậy, bạn hơi bị nó đánh lừa.”

“Tôi nghĩ rằng chúng ta đã đạt đến một mức độ mà chúng ta có thể làm khoảng 10 lần công việc mã hóa. Vì vậy, chúng ta mong đợi điều đó xảy ra và yêu cầu điều đó từ LLMs, nhưng tôi nghĩ mọi người đều hơi quá phấn khích về điều đó.” Kiểm soát: Sự thay đổi tâm lý “Tôi nghĩ đây là sự khác biệt lớn nhất, giống như một sự thay đổi tâm lý… Tôi là một kỹ sư phần mềm, một kỹ sư phần mềm cao cấp, tôi là một kiến trúc sư. LLM là một trợ lý. Trợ lý phản hồi tôi; tôi lập kế hoạch.”

“Tôi đã mất hết niềm tin vào LLMs, vì vậy tôi sẽ không giao cho chúng một chức năng lớn nữa. Tôi sẽ làm những việc rất nhỏ, như tái cấu trúc hoặc các chức năng có phạm vi rất nhỏ.”

“Tôi bắt đầu tự sửa lỗi. Bởi vì một khi bạn hiểu điều đó - bạn có một sự hiểu biết một trăm phần trăm về cơ sở mã của bạn và mọi thứ đang làm - thì việc bạn đi vào và sửa một cái gì đó sẽ dễ dàng và nhanh chóng hơn nhiều.” Trí tuệ thực tế “Nếu bạn đủ tự tin vào kỹ năng của mình - bạn biết đấy, một nhà phát triển cao cấp - nếu điều này không hiệu quả với bạn, bạn không có gì sai cả. Chỉ cần cố gắng làm những gì bạn vẫn làm và sử dụng AI để nâng cao kiến thức của bạn một chút.”

“Chúng ta đã lên một bậc, điều này thật tuyệt. Nhưng đồng thời, hãy chú ý rằng chúng ta chưa đạt đến cấp độ tiếp theo… Chúng ta đang dỡ bỏ một số công việc lập trình, nhưng chúng ta vẫn cần thực hiện các trừu tượng kiến trúc và đưa ra quyết định cho sản phẩm.”

“Hãy cố gắng bình tĩnh lại và áp dụng một phương pháp cân bằng đối với AI. Sử dụng nó, bởi vì tôi nghĩ đây là một cuộc cách mạng tuyệt vời như vậy trong lĩnh vực công nghệ, nhưng chúng ta vẫn chưa hoàn toàn đến được đó.”

HN | Độ nóng: 337 điểm | 203 bình luận | Tác giả: sagacity #

https://news.ycombinator.com/item?id=44443109

LLM rất thú vị, nhưng mã được tạo ra lộn xộn, các nhà phát triển không có cảm giác sở hữu mã.
Quản lý cơ sở mã được viết bởi LLM rất khó khăn, vì không thể hiểu hoàn toàn như mã do chính mình viết.
LLM phù hợp với các script dùng một lần hoặc các dự án không có ý định bảo trì.
Một số người đã nắm vững việc sử dụng LLM, có thể lập kế hoạch và thực hiện các thay đổi trong dự án một cách hiệu quả.
Tốc độ phát triển bằng LLM nhanh hơn tốc độ xây dựng mô hình tinh thần, dễ dẫn đến việc không hiểu rõ tình hình mã và khó sửa lỗi.
Thường xuyên commit code và để LLM giải thích code giúp ích cho việc hiểu.
LLM chủ yếu được sử dụng cho các tác vụ dữ liệu nhỏ, tập trung, có thể di chuyển nhanh chóng và duy trì quyền kiểm soát hợp lý đối với mọi thứ.
Sử dụng LLM cần phát triển lời nhắc, quản lý ngữ cảnh, kiểm soát nhịp độ, duy trì tổ chức và xem xét hiệu quả công việc của LLM.
Sau hơn 20 năm lập trình, không có sự kiên nhẫn với công việc tẻ nhạt, LLM có thể giúp hoàn thành.
LLM rất hữu ích khi biết về mặt khái niệm muốn đạt được điều gì, nhưng không biết làm thế nào để thực hiện.
Không thể để LLM làm phần suy nghĩ, nó chỉ có thể nhanh chóng viết ra code có thể chấp nhận được.
LLM có thể nhanh chóng khởi động các dự án mới, sau đó tự mình tiếp quản.
LLM chủ yếu được sử dụng để tạo ra các ví dụ, biết mình phải làm gì, nhưng không có thời gian để xây dựng mô hình.
LLM có thể nhanh chóng tạo code, sau đó tự mình tiếp quản và cải thiện.
Sử dụng LLM cần có sự đóng góp cá nhân và kỹ năng làm việc tri thức hiệu quả.
Nếu trước đây không phải là một IC/quản lý/lãnh đạo hiệu quả, LLM sẽ đẩy nhanh tốc độ thất bại của họ.
LLM có thể tăng đáng kể tốc độ/chất lượng/sản lượng, nhưng cần phải nỗ lực.
Lập trình có thể được xem như là xây dựng lý thuyết, cần phải chịu trách nhiệm về code hoặc kết quả.
Thuê ngoài công việc cho LLM sẽ dẫn đến gánh nặng giao tiếp và phối hợp, ảnh hưởng đến hiệu quả.

Cloudflare Giới Thiệu Chặn Mặc Định Các Trình Thu Thập Dữ Liệu A.I. #

Cloudflare Introduces Default Blocking of A.I. Data Scrapers

https://www.nytimes.com/2025/07/01/technology/cloudflare-ai-data.html

Cloudflare, một công ty công nghệ giúp các trang web an toàn và quản lý lưu lượng truy cập Internet, gần đây đã ra mắt một tính năng mới cho phép khách hàng tự động chặn các công ty trí tuệ nhân tạo (A.I.) thu thập dữ liệu từ trang web của họ theo mặc định. Động thái này nhằm bảo vệ nội dung gốc trên mạng, ngăn chặn những người sáng tạo nội dung bị tổn hại do dữ liệu bị sử dụng tùy tiện.

Giám đốc điều hành của Cloudflare, Matthew Prince, cho biết họ rất lo ngại về việc các động cơ khuyến khích sáng tạo nội dung đang biến mất. Ông chỉ ra rằng nếu các công ty A.I. có thể tự do sử dụng dữ liệu từ các loại trang web khác nhau mà không cần sự cho phép hoặc thanh toán, thì mọi người sẽ không còn sẵn sàng tạo ra nội dung kỹ thuật số mới nữa.

Thông qua cài đặt mới này, các trang web có thể chặn trình thu thập dữ liệu trực tuyến (bots) thu thập dữ liệu của họ theo mặc định, trình thu thập dữ liệu cần được chủ sở hữu trang web ủy quyền để truy cập nội dung. Sự thay đổi này đánh dấu việc Cloudflare hy vọng sẽ thay đổi các quy tắc hoạt động của Internet để bảo vệ quyền lợi của người sáng tạo nội dung.

Khi số lượng trình thu thập dữ liệu A.I. tăng vọt, dữ liệu trở thành một vấn đề ngày càng căng thẳng. Các công ty A.I. lớn, như OpenAI, Anthropic và Google, đã thu thập một lượng lớn dữ liệu từ Internet để huấn luyện các mô hình A.I. của họ. Các công ty này đặc biệt coi trọng dữ liệu chất lượng cao, vì nó có thể nâng cao khả năng của mô hình A.I. trong việc tạo ra các câu trả lời, video và hình ảnh chính xác. Tuy nhiên, những người sáng tạo nội dung như nhà xuất bản trang web, tác giả và cơ quan báo chí cáo buộc các công ty A.I. sử dụng tài liệu của họ mà không được phép.

Ví dụ, gần đây Reddit đã kiện Anthropic, tuyên bố rằng công ty này đã sử dụng dữ liệu của hơn 100 triệu người dùng hoạt động hàng ngày của họ để huấn luyện hệ thống A.I. của họ mà không được phép. Và tờ The New York Times cũng đã kiện OpenAI và đối tác Microsoft của họ vào năm 2023, cáo buộc họ vi phạm bản quyền nội dung tin tức liên quan đến hệ thống A.I., OpenAI và Microsoft đã bác bỏ các cáo buộc liên quan.

Nói chung, động thái mới này của Cloudflare có thể có tác động sâu sắc đến việc thu thập và sử dụng dữ liệu của ngành A.I., đồng thời bảo vệ nội dung gốc.

HN | Độ nóng: 336 điểm | 206 bình luận | Tác giả: stephendause #

https://news.ycombinator.com/item?id=44443480

Việc Cloudflare chặn trình thu thập dữ liệu AI theo mặc định là một hướng đi đúng đắn, mặc dù có thể đã quá muộn
Cloudflare và các công ty tương tự có thể khiến Internet trở nên kém tự do hơn, đang phá hoại trải nghiệm Internet
Cloudflare bị nghi ngờ là một loại ký sinh trùng, vì nó kiếm lợi nhuận từ việc làm trung gian
Có người sử dụng miễn phí tính năng bảo vệ AI của Cloudflare, cho rằng nó cung cấp một dịch vụ có giá trị
Người dùng tốn thời gian giải quyết các bài kiểm tra CAPTCHA vì sử dụng các hệ điều hành và trình duyệt không phổ biến
Có người cho rằng Cloudflare đã loại bỏ các bài kiểm tra CAPTCHA
Có người thường xuyên gặp các bài kiểm tra CAPTCHA vì sử dụng Firefox thay vì Chrome
Có người cho biết họ sử dụng Firefox và trình chặn quảng cáo, nhưng Cloudflare hoạt động bình thường
Cloudflare, với vai trò là người trung gian của Internet, thu thập lượng lớn dữ liệu và chặn người dùng các công cụ không phổ biến
Có người lo ngại rằng hành vi của Cloudflare sẽ cản trở các công cụ tìm kiếm mới cạnh tranh với Google
Có người cho rằng khách hàng sẵn sàng trả tiền cho các dịch vụ mà Cloudflare cung cấp, vì các giải pháp thay thế còn tệ hơn
Có người tìm kiếm một giải pháp thay thế không bị kiểm soát bởi một thực thể duy nhất
Có người nghi ngờ liệu các dịch vụ bảo mật và bộ nhớ đệm có nên được cung cấp miễn phí hay không
Có người cho rằng nếu bạn không trả tiền, bạn là sản phẩm, và bạn nên trả tiền cho các dịch vụ bạn sử dụng
Có người cho biết ngay cả khi trả tiền, bạn vẫn có thể trở thành sản phẩm
Có người đề cập rằng Cloudflare giải quyết các vấn đề của máy chủ, chứ không phải gây ra vấn đề
Có người đề cập đến doanh thu từ giao dịch AI của Reddit, ám chỉ lợi nhuận khổng lồ của Cloudflare
Có người đề cập đến việc sử dụng Firefox, trình chặn quảng cáo và các biện pháp chống đo lường dấu vân tay, hiếm khi gặp phải các thử thách của Cloudflare
Có người đề cập rằng Cloudflare cung cấp một plugin giúp người dùng ẩn danh vượt qua các thử thách, nhưng cảm thấy việc cài đặt plugin này rất kỳ lạ
Có người đề cập rằng khi sử dụng VPN, họ gặp phải các thử thách của Cloudflare thường xuyên hơn
Có người đề cập rằng nếu không giới hạn trình thu thập LLM, chúng sẽ làm tăng đáng kể chi phí lưu trữ của các trang web nhỏ
Có người cho rằng vấn đề nằm ở chỗ một số trình thu thập không tôn trọng các quy tắc, liên tục thu thập lặp đi lặp lại, gây ra áp lực lớn cho trang web
Có người nhấn mạnh rằng trình thu thập nên xác định rõ danh tính của mình, cung cấp URL tài liệu và tuân thủ robots.txt

Khu vực tư nhân mất 33 nghìn việc làm, thấp hơn nhiều so với kỳ vọng tăng 100 nghìn #

Private sector lost 33k jobs, badly missing expectations of 100k increase

Hãy cung cấp văn bản tiếng Trung Giản thể mà bạn muốn tôi dịch. Tôi sẽ dịch nó sang tiếng Việt theo đúng yêu cầu của bạn.

HN | Độ nóng: 334 điểm | 210 bình luận | Tác giả: ceejayoz #

https://news.ycombinator.com/item?id=44443622

Cần có phương pháp tốt hơn để đo lường sức khỏe kinh tế, chỉ nhìn vào tỷ lệ thất nghiệp không thể phản ánh đầy đủ tình hình thực tế.
Truyền thông thường chỉ tập trung vào một chỉ số duy nhất, mà nên tổng hợp nhiều chỉ số để có được bức tranh kinh tế đầy đủ hơn.
GDP bình quân đầu người không thể phản ánh thu nhập thực tế của người lao động, vì khi thu nhập của doanh nghiệp tăng mà tiền lương không đổi, GDP bình quân đầu người tăng nhưng người lao động không được hưởng lợi.
Một chỉ số duy nhất luôn có khuyết điểm, cần xem xét nhiều chỉ số.
Tình hình kinh tế có thể được đánh giá bằng cách quan sát những người thuộc tầng lớp dưới cùng của xã hội.
Xã hội Mỹ dường như không quan tâm đến những người nghèo nhất.
Thu nhập hộ gia đình như nhau, nhưng số giờ làm việc tăng và nợ hộ gia đình tăng, mức sống thực tế giảm.
Thống kê U-5 và U-6 có thể nắm bắt được tình trạng thiếu việc làm.
Các nhà kinh tế cũng có thể mắc sai lầm, chính sách và chính trị vẫn bị thúc đẩy bởi các chỉ số không chính xác.
Ngay cả khi các nhà kinh tế có thể mắc sai lầm, điều đó không có nghĩa là họ có thể bị các lập trình viên máy tính chỉ có hiểu biết hời hợt về kinh tế học sửa sai.
Các chính trị gia không cần bị những người không làm chính trị sửa sai, những người không hiểu lập trình cũng có thể chỉ trích ngành công nghệ.
Nợ hộ gia đình không phải là một chỉ số tốt, vì những người có thế chấp có nhiều nợ hơn nhưng không cần phải trả tiền thuê nhà.
Nợ hộ gia đình có thể được xem như một hình thức thuê nhà khác, tức là “thuê” vốn từ người giàu.
Người có thế chấp có quyền lợi trong việc tài sản tăng giá (hoặc giảm giá).
Nợ trong phạm vi hợp lý là một công cụ, có thể cung cấp đòn bẩy và sức mua.
Những người có giá trị ròng của ngôi nhà tương đối an toàn trong thời kỳ suy thoái kinh tế.
Nợ có lợi cho hầu hết các gia đình trung lưu, có thể tăng dòng tiền, tiết kiệm và an toàn hưu trí.
Cung tiền và tốc độ lưu thông (M2) cũng là một thước đo quan trọng.

Sam Altman chỉ trích việc Meta lôi kéo nhân tài AI: “Những người có sứ mệnh sẽ đánh bại lính đánh thuê” #

Sam Altman Slams Meta’s AI Talent Poaching: ‘Missionaries Will Beat Mercenaries’

https://www.wired.com/story/sam-altman-meta-ai-talent-poaching-spree-leaked-messages/

Bài viết này thảo luận về phản ứng của Giám đốc điều hành OpenAI, Sam Altman, đối với hành vi lôi kéo nhân tài trí tuệ nhân tạo gần đây của Meta. Trong một email bị rò rỉ cho WIRED, Altman đã nhấn mạnh với các nhà nghiên cứu của OpenAI rằng việc ở lại OpenAI là lựa chọn đúng đắn để xây dựng trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI), đồng thời ám chỉ rằng công ty đang đánh giá mức lương của toàn bộ tổ chức nghiên cứu.

Bài viết đề cập rằng CEO của Meta, Mark Zuckerberg, gần đây đã công bố thành lập một nhóm siêu trí tuệ mới, do Alexandr Wang của Scale AI và Nat Friedman, cựu lãnh đạo của GitHub, lãnh đạo. Nhóm mới này bao gồm một số thành viên từ OpenAI, chẳng hạn như Shengjia Zhao, Shuchao Bi, Jiahui Yu và Hongyu Ren. Về vấn đề này, Giám đốc nghiên cứu của OpenAI, Mark Chen, cho biết, điều này giống như “ai đó đột nhập vào nhà chúng ta và đánh cắp đồ đạc”.

Altman đã có một thái độ khác đối với những người rời đi này trong email của mình. Ông cho rằng Meta thực sự đã có được một số nhân tài xuất sắc, nhưng nhìn chung, Meta không có được những nhân tài hàng đầu của họ, mà là những người xếp hạng thấp trong danh sách của họ. Ông đề cập rằng Meta đã cố gắng tuyển dụng trong một thời gian dài và ông không thể nhớ Meta đã cố gắng lôi kéo nhà khoa học trưởng của OpenAI bao nhiêu lần. Altman cho biết ông tự hào về ý thức sứ mệnh của toàn ngành, tất nhiên sẽ luôn có một số lính đánh thuê. Ông nói thêm rằng “những người truyền giáo sẽ đánh bại lính đánh thuê”, đồng thời chỉ ra rằng OpenAI đang đánh giá mức lương của toàn bộ tổ chức nghiên cứu. Ông tin rằng cổ phiếu của OpenAI có nhiều dư địa tăng trưởng hơn cổ phiếu của Meta, nhưng ông tin rằng dư địa tăng trưởng lớn nên đến sau thành công lớn. Ông tin rằng cách tiếp cận của Meta sẽ dẫn đến những vấn đề văn hóa sâu sắc.

Cuối cùng, Altman nhấn mạnh rằng ông chưa bao giờ tin tưởng vào lộ trình nghiên cứu của OpenAI như bây giờ. Ông cho biết công ty đang đầu tư chưa từng có vào sức mạnh tính toán, ông thích công ty làm điều đó và tin rằng sẽ sử dụng tốt những khoản đầu tư này. Quan trọng nhất, ông tin rằng OpenAI có đội ngũ và văn hóa đặc biệt nhất trên thế giới. Họ có công việc phải làm và đang đi đúng hướng.

HN | Độ nóng: 324 điểm | 669 bình luận | Tác giả: spenvo #

https://news.ycombinator.com/item?id=44436579

Nhiều nhà tuyển dụng muốn nhân viên cư xử như những tín đồ cuồng tín, nhưng trong thời kỳ khó khăn, những nhân viên này thường là những người đầu tiên bị sa thải và không được chuẩn bị kỹ lưỡng.
Nhân viên không nên bị lừa dối, cho rằng công ty sẽ bảo vệ họ vì lòng trung thành.
Công ty ở một mức độ nào đó thực sự coi trọng lòng trung thành của nhân viên, nhưng với tư cách là một chiến lược cá nhân, lòng trung thành không phải là một lựa chọn tốt.
Công ty chỉ đánh giá cao lòng trung thành khi nó không tốn bất kỳ chi phí nào, một khi cần cắt giảm nhân sự hoặc giảm chi phí, lòng trung thành không còn quan trọng nữa.
Nhân viên không có lý do gì để trung thành với công ty, vì công ty không trung thành như con người, chúng là những tổ chức lớn, các quyết định có thể không công bằng, không hợp lý.
Một số lãnh đạo công ty công nghệ coi AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát) là cứu tinh, là động lực thúc đẩy họ tiến lên.
Về nội bộ, những công ty này không coi trọng AGI như những gì họ quảng cáo công khai, mà nó giống một thủ đoạn marketing hơn.
AGI là vị cứu tinh của chủ nghĩa tư bản, được dùng để cứu một hệ thống thất bại, để không phải trả lương cho những công nhân phiền toái.
Những người sáng lập công nghệ coi công nghệ là trở ngại cản trở họ kiếm tiền và thổi phồng.
Lòng trung thành với công ty chỉ có thể được đền đáp khi có mối quan hệ trực tiếp với các nhà quản lý cấp cao.
Sau khi một giám đốc điều hành cấp C mới nhậm chức, những nhân viên mới đi theo thường là những người thân tín của họ.
Cách công ty cắt giảm nhân sự có thể phản ánh thái độ của công ty đối với nhân viên, liệu họ có cắt giảm lợi nhuận và lương quản lý trước hay không, liệu họ có cung cấp khoản bồi thường hào phóng cho những nhân viên bị sa thải hay không.
Nhân viên nên cảm thấy mình là một phần của một đội nhóm xuất sắc, làm những công việc có ý nghĩa, nhưng điều này không đảm bảo bất cứ điều gì.
Ngoại trừ những người làm truyền giáo hoặc làm việc trong các tổ chức từ thiện/phi chính phủ, những người khác đều là lính đánh thuê.
Nếu bạn là chủ sở hữu của công ty, thì bạn có thể là một nhà truyền giáo.
Công ty không phải là gia đình, mà là một đội nhóm, họ sẽ nói như vậy khi cắt giảm nhân sự.
Công ty nên đối xử với những người nợ ân huệ của họ như đối với các thành viên trong gia đình, lợi dụng họ.
Nhân viên là những bậc thang trên nấc thang thành công, đừng ngần ngại giẫm lên họ.
Giá trị của ông chủ của bạn phụ thuộc vào số tiền lương ông ấy trả cho bạn.
Công ty sẽ nói “Chúng ta là một đội nhóm, không phải một gia đình” khi cắt giảm nhân sự.
Công ty sẽ nói “Bạn cần dành nhiều thời gian hơn cho gia đình”, thực chất là đang cắt giảm nhân sự.
Một số tổ chức, như OpenAI, đã hoàn toàn bóp méo thông điệp ban đầu của họ để phục vụ mục đích thương mại hóa.
Lòng trung thành là những lời vô nghĩa cố gắng khiến mọi người ở lại vì một cảm giác nào đó, nên trung thành với những người và tổ chức thể hiện lòng trung thành tương tự.
Ban quản lý thay đổi thường xuyên, đừng để bị bất ngờ.
Trong thị trường phát triển công nghệ/việc làm công nghệ hiện tại, tiền lương bị kìm hãm ở mức năm 2010, nhiều người phải làm hai công việc để duy trì chi phí.

Huawei phát hành một mô hình trọng số mở được huấn luyện trên GPU Huawei Ascend #

Huawei releases an open weight model trained on Huawei Ascend GPUs

https://arxiv.org/abs/2505.21411

Với sự ra đời của mô hình Mixture of Experts (MoE) trong các mô hình ngôn ngữ lớn, chúng ta có thể có nhiều tham số mô hình và khả năng học tập hơn với chi phí thực thi tương đối thấp. Điều này là do chỉ một phần nhỏ các tham số được kích hoạt cho mỗi token đầu vào. Tuy nhiên, người ta thường quan sát thấy rằng một số expert được kích hoạt thường xuyên hơn nhiều so với các expert khác, điều này dẫn đến hiệu quả hệ thống kém khi chạy song song các expert trên các thiết bị khác nhau.

Do đó, chúng tôi giới thiệu mô hình Mixture of Grouped Experts (MoGE), mô hình này nhóm các expert trong quá trình lựa chọn expert và cân bằng tải công việc của expert tốt hơn MoE một cách tự nhiên. Nó giới hạn số lượng expert bằng nhau được kích hoạt bởi các token trong mỗi nhóm expert được xác định trước. Thiết kế kiến trúc này đảm bảo cân bằng tải tính toán giữa các thiết bị khi quá trình thực thi mô hình được phân phối trên nhiều thiết bị, cải thiện đáng kể thông lượng, đặc biệt là trong giai đoạn suy luận.

Ngoài ra, chúng tôi đã xây dựng mô hình thưa thớt dựa trên MoGE là Pangu Pro MoE trên Ascend NPUs, mô hình này có tổng cộng 72 tỷ tham số, với 16 tỷ tham số được kích hoạt cho mỗi token. Thông qua các nghiên cứu mô phỏng hệ thống mở rộng, cấu hình của Pangu Pro MoE đã được tối ưu hóa cho Ascend 300I Duo và 800I A2. Các thử nghiệm của chúng tôi cho thấy rằng MoGE thực sự mang lại sự cân bằng tải expert tốt hơn và thực thi hiệu quả hơn cho việc huấn luyện và suy luận mô hình trên Ascend NPUs. Hiệu suất suy luận của Pangu Pro MoE đạt 1148 token/giây trên mỗi card và có thể được cải thiện hơn nữa lên 1528 token/giây thông qua tăng tốc suy đoán, vượt trội so với các mô hình dày đặc 32B và 72B có thể so sánh được.

Hơn nữa, chúng tôi đã đạt được tỷ lệ hiệu suất-chi phí tuyệt vời cho suy luận mô hình trên Ascend 300I Duo. Nghiên cứu của chúng tôi chỉ ra rằng Ascend NPUs có thể huấn luyện Pangu Pro MoE thông qua song song hóa quy mô lớn, khiến nó trở thành mô hình hàng đầu trong danh mục tham số tổng dưới 100B, vượt trội so với các mô hình nguồn mở nổi tiếng như GLM-Z1-32B và Qwen3-32B.

HN | Độ nóng: 299 điểm | 289 bình luận | Tác giả: buyucu #

https://news.ycombinator.com/item?id=44441089

Các mô hình trọng số mở do Huawei phát hành có thể có nghĩa là ngay cả những người chơi nhỏ với GPU giá rẻ cũng có thể cạnh tranh với các công ty lớn.
Các lệnh trừng phạt của Hoa Kỳ thực sự có thể cải thiện thế giới theo nhiều cách, chẳng hạn như tăng tính đa dạng của điện toán và buộc sản xuất phải phi tập trung.
Các lệnh trừng phạt của Hoa Kỳ có thể làm tăng buôn lậu, trộm cắp, hoạt động gián điệp, tội phạm và phá hoại.
Việc Trung Quốc tự hủy hoại bản thân nghe có vẻ giống như một lời lăng mạ ác ý đối với phương Tây.
Việc Trung Quốc trở nên thân thiện hơn sẽ giúp ích cho phương Tây và phần còn lại của thế giới, đây không phải là chủ nghĩa sô vanh.
Ngân sách của Trung Quốc cho xây dựng cơ sở hạ tầng thực tế tương đương với ngân sách quốc phòng của Hoa Kỳ, và ngân sách cơ sở hạ tầng cải thiện cuộc sống của người dân địa phương.
Các lệnh trừng phạt có thể gây ra thiệt hại lớn cho thế giới vì Nvidia có thể không còn tiền miễn phí cho cheat code nữa.
Deepseek-R1 mạnh mẽ như GPT 4.1 trong nhiều bài kiểm tra điểm chuẩn, nó có trọng số mở, mã nguồn mở và họ thậm chí còn mở mã nguồn mã suy luận của họ.
Từ góc độ mã hóa, trải nghiệm với Deepseek-R1 ít nhất là đáng thất vọng, trải nghiệm tốt hơn so với GPT 4.1.
Deepseek-R1 mạnh mẽ như GPT 4.1 trong nhiều bài kiểm tra điểm chuẩn, bạn có thể tìm hiểu sâu và cải thiện nó để phù hợp với trường hợp sử dụng của mình.
Mô hình Gemini 2.5 thậm chí không thể đánh bại Deepseek V3 về nhiều mặt.
Gemini đưa ra kết quả quá dài dòng trong mã và khoa học, dẫn đến sự nhầm lẫn cho chính nó, ảnh hưởng đến chất lượng của cửa sổ dài.
R1 và Gemini Pro/Flash hoạt động tầm thường trong các nhiệm vụ sáng tạo.
Trong cuộc thi viết, V3 sẽ đánh bại Gemini, Deepseek R1 và Deepseek V3.
V3 rất xuất sắc trong việc viết tường thuật.
R1 gần như thường xuyên thuyết phục bản thân từ bỏ câu trả lời đúng như việc đưa ra câu trả lời đúng.
2.5 Pro là một mô hình rất mạnh mẽ, có thể không tốt bằng o3-pro ở một số khía cạnh, nhưng o3-pro chậm hơn nhiều và tính hữu dụng của nó thường bị giới hạn bởi khoảng chú ý của riêng tôi.