Người tác giả nhận được một email từ "Raymond" quảng bá Wisp, một hệ thống quản lý nội dung không đầu, có vẻ như được cá nhân hóa nhưng thực ra được tạo ra bởi AI.
Email là một phần của chiến lược tiếp cận đại chúng sử dụng AI để gửi gần 1.000 email cá nhân hóa đến các nhà phát triển có blog công khai trên GitHub.
Người viết bày tỏ sự thất vọng với cách tiếp cận dựa trên AI này và cân nhắc việc làm cho GitHub-mirror của họ trở nên riêng tư để tránh những thư rác như vậy.
Email do AI tạo ra từ timharek.no tuyên bố thành công trong việc tạo email cá nhân hóa bằng cách sử dụng nhiều Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) mà người nhận không phát hiện được nguồn gốc từ AI.
Điều này làm dấy lên những lo ngại về đạo đức khi ưu tiên sự chú ý và tương tác hơn là tiến bộ có ý nghĩa, với một số người so sánh nó với việc các kỹ sư tập trung vào công nghệ quảng cáo thay vì những thành tựu quan trọng như việc hạ cánh lên mặt trăng.
Cuộc thảo luận nhấn mạnh tính hai mặt của AI trong tiếp thị, thừa nhận cả tiềm năng bị lạm dụng trong spam và các ứng dụng có giá trị của nó.
Proton đã giới thiệu Proton Docs, một giải pháp thay thế an toàn cho Google Docs, với các công cụ chỉnh sửa và cộng tác phong phú cùng mã hóa đầu cuối.
Proton Docs hỗ trợ định dạng nâng cao, nhúng hình ảnh và nhiều định dạng khác nhau, bao gồm Microsoft .docx, và cho phép cộng tác theo thời gian thực với các tính năng như nhận xét và theo dõi con trỏ.
Việc ra mắt này là một phần trong sự mở rộng lớn hơn của Proton, bao gồm VPN, lịch mã hóa và trình quản lý mật khẩu, với Proton Docs sẽ sớm có sẵn cho người dùng.
Proton đã giới thiệu một trình soạn thảo văn bản phong phú hợp tác, tương tự như Google Docs, nhằm cung cấp một giải pháp thay thế an toàn và được mã hóa.
Người dùng có ý kiến trái chiều, một số người đánh giá cao công cụ mới trong khi những người khác lo ngại về việc Proton mở rộng phạm vi sản phẩm thay vì nâng cao các dịch vụ hiện có như email và lịch.
Thảo luận bao gồm tính chất mã nguồn mở của các dịch vụ của Proton và so sánh với các dịch vụ khác, với một số người dùng lo ngại về việc tập trung tất cả dữ liệu của họ trong hệ sinh thái của một công ty.
Những cây cầu phải chịu tải trọng trên các khoảng trống, đòi hỏi các kết cấu hạ tầng mạnh mẽ như trụ cầu hoặc mố cầu để xử lý các lực tập trung.
Những cọc móng, được đóng sâu vào đất, cung cấp sự ổn định thông qua chịu tải đầu cọc và ma sát bề mặt, chống lại các tải trọng theo phương đứng và phương ngang.
Những phương án thay thế như cọc khoan nhồi và các biến thể như cọc khoan liên tục và cọc xoắn giải quyết các thách thức địa kỹ thuật cụ thể, mặc dù tất cả các phương pháp đều có những hạn chế và rủi ro tiềm ẩn về sự cố.
Những cây cầu vẫn ổn định vì các cọc đóng được kiểm tra lực cần thiết để lắp đặt chúng, đảm bảo chúng có thể chịu được tải trọng đáng kể.
Những cọc gỗ, khi được bảo quản trong đất ngập nước hoàn toàn, có thể tồn tại hàng thế kỷ, như đã được chứng minh bởi các công trình ở Venice và New Orleans.
Những thách thức như hóa lỏng đất, lệch ngang và điều kiện ngầm bất ngờ có thể làm phức tạp việc đóng cọc, nhưng các giải pháp kỹ thuật sáng tạo, như cầu nổi và các ví dụ lịch sử như cầu Brooklyn, cho thấy việc vượt qua thành công những vấn đề này.
Nhân viên của Vectara đã phát triển một công cụ tìm kiếm cải tiến cho Hacker News (HN) sử dụng dữ liệu từ sáu tháng qua của các câu chuyện và bình luận.
Người tạo ra công cụ tìm kiếm mới đang tìm kiếm phản hồi về hiệu quả của nó so với công cụ tìm kiếm Algolia hiện tại được sử dụng bởi HN.
Chương trình này nhằm nâng cao trải nghiệm tìm kiếm cho người dùng HN bằng cách giải quyết các hạn chế trong chức năng tìm kiếm hiện tại.
Đã có một công cụ tìm kiếm mới cho Hacker News, được xây dựng bằng Vectara, nhằm giải quyết những hạn chế của Algolia, bao gồm các câu chuyện và bình luận trong 6 tháng qua.
Phản hồi của người dùng đã nêu bật nhu cầu về các tính năng bổ sung như bộ lọc, tùy chọn sắp xếp và lập chỉ mục các liên kết bên ngoài, với ý kiến trái chiều về hiệu quả của nó so với Algolia.
Đề án đã khởi xướng các cuộc thảo luận về việc nâng cao tính liên quan của tìm kiếm và trải nghiệm người dùng trong cộng đồng Hacker News.
Những công ty khởi nghiệp về hạ tầng AI đối mặt với những thách thức đáng kể, bao gồm cạnh tranh khốc liệt và chi phí cao, không giống như các gã khổng lồ công nghệ như Google, Amazon, hay Facebook, những công ty đã phát triển thành các nhà cung cấp hạ tầng.
Đầu tư vốn mạo hiểm vào cơ sở hạ tầng AI có thể là sai lầm, vì giá trị thực sự nằm ở các công ty cung cấp các giải pháp hữu hình, thân thiện với người dùng thay vì chỉ là các khung làm việc.
Ngay cả các công ty AI thành công như OpenAI cũng thiếu các sản phẩm rõ ràng, nhấn mạnh sự cần thiết của những đổi mới thực tiễn có thể thay đổi cách người dùng tương tác.
Blog post thảo luận về khái niệm giây nhuận âm, điều chưa từng được thực hiện nhưng có thể cần thiết do Trái Đất quay nhanh hơn kể từ năm 2018.
Giây nhuận được thêm vào để bù đắp cho sự quay không đều của Trái Đất, gây ra thách thức cho các hệ thống kỹ thuật như thời gian Unix, vốn gặp khó khăn với dấu thời gian 23:59:60.
Hiện đang có cuộc tranh luận về việc bãi bỏ giây nhuận vào năm 2035, điều này sẽ ngăn chặn việc thực hiện giây nhuận âm, một viễn cảnh mà tác giả cảm thấy thất vọng.
Cuộc thảo luận xoay quanh khái niệm giây nhuận, được thêm vào Giờ Phối hợp Quốc tế (UTC) để giữ cho nó đồng bộ với sự quay của Trái Đất, và khả năng giới thiệu giây nhuận âm.
Đã có nhiều ý kiến khác nhau về cách điều chỉnh thời gian, bao gồm việc bãi bỏ giây nhuận, di chuyển kinh tuyến gốc và cập nhật múi giờ định kỳ.
Cuộc tranh luận làm nổi bật những phức tạp và các vấn đề tiềm ẩn của việc giữ thời gian, chẳng hạn như các vấn đề đồng bộ hóa hệ thống, tác động đến phần mềm, và bối cảnh lịch sử của các tiêu chuẩn thời gian như UTC và TAI (Thời gian Nguyên tử Quốc tế).
Việc cố gắng tối ưu hóa một vòng lặp bên trong của mã lệnh AArch64 bằng cách loại bỏ một lệnh nhảy đã dẫn đến việc giảm tốc độ gấp 4 lần do các cặp bl (nhánh có liên kết) và ret (trả về) không khớp, điều này đã làm rối loạn bộ dự đoán nhánh.
Thay thế ret bằng br x30 (nhảy đến thanh ghi) đã giải quyết vấn đề hiệu suất, và các tối ưu hóa tiếp theo, bao gồm việc nội tuyến và sử dụng các lệnh SIMD (Single Instruction, Multiple Data), đã đạt được những cải thiện tốc độ đáng kể.
Phiên bản SIMD tối ưu cuối cùng chạy trong 94 ns, nhanh hơn khoảng 8,8 lần so với mã gốc, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tránh phân nhánh không đối xứng và tận dụng SIMD để cải thiện hiệu suất.
Bài viết trình bày m ột đoạn mã được tối ưu hóa để tính tổng một mảng gồm 1024 số dấu phẩy động 32-bit trong 94 nano giây, nhấn mạnh hiệu quả nhờ vào việc sử dụng bộ nhớ đệm.
Đoạn văn thảo luận về tầm quan trọng của dự đoán nhánh và kiến trúc CPU đối với hiệu suất, cũng như những phức tạp của số học dấu phẩy động và việc đảm bảo kết quả xác định.
Tham chiếu đến công việc trước đây của Raymond Chen và các bình luận của người dùng về các lệnh SIMD (Single Instruction, Multiple Data), tối ưu hóa trình biên dịch và các hành vi CPU trong lịch sử được bao gồm.
Khí thải carbon của Google đã tăng gần 50% so với năm 2019, theo báo cáo môi trường năm 2024 của công ty, đặt ra thách thức cho mục tiêu phát thải ròng bằng không vào năm 2030.
Việc gia tăng lượng phát thải chủ yếu là do tiêu thụ năng lượng cao hơn trong các trung tâm dữ liệu và phát thải từ chuỗi cung ứng do những tiến bộ của AI, với mức tăng 17% trong tiêu thụ điện của trung tâm dữ liệu vào năm 2023.
Mặc dù có những thách thức này, Google cam kết giảm thiểu tác động môi trường của mình thông qua cơ sở hạ tầng hiệu quả và giảm phát thải, một thách thức mà các công ty công nghệ khác như Microsoft cũng phải đối mặt do nhu cầu về AI.
Khí thải carbon của Google đã tăng 13% so với năm ngoái, chủ yếu do tiêu thụ năng lượng tăng lên trong các trung tâm dữ liệu và khí thải từ chuỗi cung ứng.
Đã có sự gia tăng 48% trong lượng khí thải so với năm 2019, nhưng sự gia tăng này không hoàn toàn do AI, mặc dù một số tiêu đề báo chí cho rằng như vậy.
Việc gia tăng lượng khí thải đã diễn ra dần dần qua các năm, và tác động cụ thể của trí tuệ nhân tạo đối với sự gia tăng này vẫn chưa rõ ràng.
Đoạn viết khám phá mô hình Transformer, sử dụng các cơ chế chú ý để tăng tốc độ và hiệu suất huấn luyện, vượt qua mô hình Dịch Máy của Google trong các nhiệm vụ cụ thể.
Model Transformer, được chi tiết trong bài báo "Attention is All You Need," có các triển khai trong TensorFlow (gói Tensor2Tensor) và PyTorch (hướng dẫn NLP của Harvard), và được Google Cloud khuyến nghị cho dịch vụ Cloud TPU của họ.
Kiến trúc của mô hình bao gồm các thành phần mã hóa và giải mã với các lớp tự chú ý và chú ý đa đầu, cho phép nó tập trung vào các phần liên quan của đầu vào và cải thiện độ chính xác của bản dịch.
Cuốn sách "The Illustrated Transformer" của Jay Alammar được đánh giá cao nhờ vào việc giải thích từng bước về kiến trúc transformer gốc.
Để hình dung luồng thông tin trong các kiến trúc chỉ có bộ giải mã như GPT-3, bbycroft.net được khuyến nghị.
Người dùng đề xuất mã chú thích từ trang NLP của Harvard để hiểu sâu hơn về transformers, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nắm bắt các cơ chế cơ bản như cơ chế attention.
Chính quyền bảo vệ dữ liệu quốc gia của Brazil đã cấm Meta sử dụng dữ liệu từ Brazil để huấn luyện các hệ thống AI của mình, viện dẫn các rủi ro tiềm ẩn đối với các quyền cơ bản.
Chính sách quyền riêng tư cập nhật của Meta, cho phép sử dụng các bài đăng công khai để đào tạo AI, không tuân thủ các quy định của Brazil, dẫn đến hạn chế này.
Meta phải tuân thủ phán quyết này trong vòng năm ngày hoặc đối mặt với các khoản phạt hàng ngày, phản ánh sự kháng cự tương tự đã thấy ở châu Âu, trong khi việc đào tạo AI với dữ liệu công khai tiếp tục diễn ra ở Mỹ.
Nhà quản lý dữ liệu của Brazil đã cấm Meta sử dụng dữ liệu để huấn luyện các mô hình AI do lo ngại về quyền riêng tư, nhấn mạnh các cuộc tranh luận đang diễn ra về việc sử dụng dữ liệu và sở hữu trí tuệ trong huấn luyện AI.
Vài người đề xuất một thỏa hiệp cho phép sử dụng dữ liệu công khai nếu các mô hình AI kết quả được công khai, mặc dù các mối quan ngại về đạo đức và khả năng khai thác dữ liệu người dùng vẫn tồn tại.
Hiệu quả và việc thực thi các quy định như vậy đang được xem xét kỹ lưỡng, xét đến những phức tạp liên quan đến kiểm toán dữ liệu và các thách thức về thẩm quyền.
Apple sẽ có vai trò quan sát viên trong ban quản trị của OpenAI thông qua một quan hệ đối tác AI mới, nhấn mạnh giá trị chiến lược của cơ sở người dùng của Apple.
Cho dù không đầu tư hay trả tiền cho các cuộc gọi API của GPT-4, Apple vẫn đảm bảo sự ổn định trong đối tác AI của mình, trong khi OpenAI tiếp cận một thị trường béo bở.
Quan hệ đối tác này nhấn mạnh những tác động rộng lớn hơn đối v ới ngành công nghệ và động lực cạnh tranh giữa các công ty AI.
Sonar, một công cụ đánh giá chất lượng mã, gặp khó khăn trong việc theo kịp cú pháp ngôn ngữ mới, gây ra sự khó chịu cho các nhà phát triển, đặc biệt là với Kotlin.
Thiết lập mặc định của Sonar thường buộc phải thay đổi mã không cần thiết, và việc tùy chỉnh quy tắc hoặc cho phép ngoại lệ không thân thiện với người dùng, đặc biệt là khi có thời hạn gấp rút.
Những đề xuất cải thiện bao gồm vai trò người dùng cho việc ghi đè quy tắc với thông báo cho quản trị viên, sự đồng thuận của nhóm cho việc ghi đè, và một chủ đề cộng đồng để thảo luận về các vấn đề quy tắc.
Sonar, một công cụ đánh giá chất lượng mã và bảo mật, đang gây ra sự khó chịu cho một số người dùng do yêu cầu giải thích chi tiết cho các ngoại lệ, đặc biệt là khi phải đối mặt với các thời hạn gấp rút.
Những vấn đề chính xuất phát từ các vấn đề tổ chức và giao tiếp, chứ không phải từ công cụ, với người dùng cho biết mất điểm bao phủ mã trong quá trình tái cấu trúc và cần các giải pháp thay thế.
Trong khi Sonar mang lại lợi ích cho nhiều người, đặc biệt là các kỹ sư mới vào nghề và các kỹ sư cao cấp, tác động của nó đến thời gian xây dựng và sự cứng nhắc do quản lý áp đặt là những lời chỉ trích phổ biến.
Một công cụ chỉnh sửa biểu sinh mới đã được phát triển để làm im lặng các gen cụ thể, có khả năng ngăn ngừa các bệnh bằng cách nhắm mục tiêu vào từng gen riêng lẻ.
Những gen đáng chú ý trong danh sách của George Church để loại bỏ bao gồm MSTN cho sự phát triển cơ bắp nạc, SCN9A cho sự không nhạy cảm với đau, và PCSK9 cho bệnh mạch vành thấp.
Trong khi đầy hứa hẹn, sự phức tạp của liệu pháp gen được nhấn mạnh, với một số đặc điểm là đa gen và cần phải xem xét các yếu tố môi trường.
Đầu bếp chính của EF Education-EasyPost, Owen Blandy, đã thích nghi với những thách thức bằng cách thể hiện sự linh hoạt, một đặc điểm quan trọng trong môn đua xe đạp chuyên nghiệp.
Những đội đua xe đạp hiện đại đầu tư vào xe tải thực phẩm tùy chỉnh, ứng dụng dinh dưỡng và kế hoạch bữa ăn dựa trên dữ liệu, với AI được sử dụng để điều chỉnh chế độ ăn uống cho từng tay đua.
Đội ngũ tuân theo kế hoạch ăn uống năm bữa hàng ngày tập trung vào carbohydrate và protein cao, với việc cung cấp năng lư ợng trên xe đạp bao gồm thanh năng lượng, gel và các thực phẩm truyền thống như bánh gạo.
Những đội đua xe đạp chuyên nghiệp đã thay đổi đáng kể cách tiếp cận dinh dưỡng của họ, nhấn mạnh vào các bữa ăn đơn giản, nêm nếm nhẹ nhàng với các loại thảo mộc tươi và trái cây họ cam quýt.
Người đua xe sử dụng các thiết bị theo dõi glucose trong quá trình tập luyện để tối ưu hóa dinh dưỡng, mặc dù các thiết bị này bị cấm trong các cuộc đua, điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của dinh dưỡng cá nhân hóa.
Những đội phải đối mặt với các thách thức về hậu cần, chẳng hạn như tìm nguồn cung cấp đủ đá và quản lý chế độ ăn uống một cách tỉ mỉ để ngăn ngừa các vấn đề như chuột rút, trong khi doping vẫn là một mối lo ngại nhưng ít phổ biến hơn do kiểm tra và giám sát nghiêm ngặt.
Một kỹ sư phần mềm web full-stack cao cấp với 10 năm kinh nghiệm đang tìm kiếm lời khuyên về việc chuyển đổi sang vai trò chuyên nghiệp trong lĩnh vực AI.
Người này có nền tảng vững chắc về lập trình, toán học và khoa học máy tính nhưng dự đoán sẽ phải bắt đầu từ đầu trong một số lĩnh vực AI.
Họ đã tự học AI, machine learning (ML), và deep learning, và đang tìm kiếm những hiểu biết từ những người khác đã thực hiện một sự chuyển đổi nghề nghiệp tương tự.
Nhiều chuyên gia đã chuyển đổi thành công từ vai trò phát triển web sang vai trò AI/ML, thường bằng cách tận dụng các kỹ năng hiện có và học thêm những kỹ năng mới thông qua các khóa học và tự học.
Những chiến lược chính bao gồm tham gia vào các đội ngũ AI với vai trò kỹ sư phần mềm, sử dụng các API AI hiện có, và dần dần nâng cao kỹ năng trong các kỹ thuật AI/ML.
Những lời khuyên thực tế bao gồm tham gia các khóa học chuyên ngành như Fast AI, tham gia vào các dự án AI mã nguồn mở, và xây dựng một hồ sơ mạnh mẽ để chứng minh khả năng trong AI/ML.