Pavel Durov, đồng sáng lập và CEO của Telegram, đã bị bắt tại sân bay Bourget gần Paris, dựa trên lệnh bắt giữ tại Pháp.
Durov, người cư trú tại Dubai và có hai quốc tịch Pháp và UAE, dự kiến sẽ xuất hiện tại tòa vào Chủ nhật.
Việc bắt giữ đã thu hút sự chú ý do lịch sử chống đối chính quyền Nga của Durov và lượng người dùng đáng kể của Telegram với khoảng 900 triệu người dùng hoạt động.
Việc nhà sáng lập Telegram, Pavel Durov, bị bắt tại sân bay Pháp đã làm dấy lên các cuộc thảo luận về việc liệu điều này có liên quan đến việc Telegram không hợp tác với cơ quan thực thi pháp luật hay việc ứng dụng này được tội phạm sử dụng hay không.
Vụ việc nhấn mạnh các cuộc tranh luận đang diễn ra về quyền riêng tư, giám sát của chính phủ, và mức độ mà các công ty công nghệ nên kiểm soát nền tảng của họ để ngăn chặn các hoạt động bất hợp pháp.
Vài người cho rằng các quốc gia phương Tây đang thúc đẩy việc cài đặt cửa hậu trong các ứng dụng nhắn tin, trong khi những người khác lại chỉ ra rằng Telegram có sự kiểm duyệt tương đối lỏng lẻo so với các nền tảng khác.
Những kỹ sư từ Pháp đã phát triển một loại pin DIY cho xe đạp điện có thể sửa chữa và nạp lại, tương thích với 90% các thương hiệu xe đạp/động cơ, nhằm chống lại sự lỗi thời có kế hoạch.
Pin có vỏ chống cháy và chống nước, đã được kiểm tra kỹ lưỡng để đảm bảo an toàn, và sẽ ra mắt trên Kickstarter vào tháng 9 với mức giảm giá 25% cho những người ủng hộ sớm.
Đề án đã thu hút sự quan tâm từ cộng đồng xe đạp điện tự chế, với các cuộc thảo luận về an toàn, ứng dụng tiềm năng và các đề xuất cho các tính năng bổ sung như bộ thu phát LORA và tích hợp với các hệ thống xe đạp hiện có.
Pavel Durov, nhà sáng lập và CEO của Telegram, đã bị bắt tại sân bay Le Bourget ở Paris do lệnh truy nã của Pháp với các cáo buộc nghiêm trọng bao gồm khủng bố, buôn bán ma túy và nhiều tội danh khác.
Giới chức Pháp cáo buộc rằng Telegram, dưới sự lãnh đạo của Durov, đã tạo điều kiện cho tội phạm có tổ chức thông qua các dịch vụ nhắn tin mã hóa của mình, dẫn đến việc ông bị giam giữ và có thể phải đối mặt với án tù 20 năm nếu bị kết tội.
Việc bắt giữ đã gây ra tác động đáng kể đến Toncoin, tiền điện tử liên kết với Telegram, giảm hơn 15%, và có thể ảnh hưởng đến các quy định trong tương lai về các nền tảng kỹ thuật số và tiền điện tử.
Pavel Durov, CEO của Telegram, đã bị bắt với các cáo buộc khủng bố, lừa đảo và khiêu dâm trẻ em, gây ra nhiều tranh cãi và tranh luận.
Những người chỉ trích cho rằng các nhà cung cấp dịch vụ như Telegram không nên chịu trách nhiệm về nội dung do người dùng tạo ra, so sánh tình huống này với các trường hợp trước đây như của Kim Dotcom.
Việc bắt giữ đã làm dấy lên lo ngại về sự lạm quyền của chính phủ và khả năng nhắm vào những cá nhân chống lại việc tuân thủ các yêu cầu của cơ quan thực thi pháp luật về dữ liệu người dùng và kiểm duyệt nội dung.
Những người bảo vệ thường sử dụng danh sách để bảo vệ tài sản, nhưng những kẻ tấn công khai thác tính chất kết nối của mạng lưới, điều này được biểu diễn tốt hơn dưới dạng đồ thị.
Phòng thủ hiệu quả đòi hỏi phải hình dung mạng như một đồ thị, giảm bớt các kết nối không cần thiết, tối thiểu hóa quyền quản trị, sử dụng xác thực hai yếu tố và thường xuyên xoay vòng thông tin đăng nhập.
Áp dụng tư duy dựa trên đồ thị giúp người bảo vệ bảo vệ mạng của họ tốt hơn, vì kẻ tấn công nghiên cứu mạng thực tế, chứ không phải các sơ đồ lỗi thời hoặc các danh mục không đầy đủ.
Những kẻ tấn công tập trung sâu vào một nhiệm vụ duy nhất, trong khi những người phòng thủ, chẳng hạn như các đội SOC (Trung tâm Điều hành An ninh), theo dõi nhiều tín hiệu và ưu tiên các mối đe dọa dựa trên các quy định.
Một số chuyên gia đề xuất rằng các nhà bảo vệ nên áp dụng tư duy dựa trên đồ thị, tương tự như những kẻ tấn công, để xác định tốt hơn các đường tấn công tiềm năng, với các công cụ như BloodHound hỗ trợ trong việc hình dung các đường này trong Active Directory (AD).
Mặc dù có những lợi ích tiềm năng, những người bảo vệ thường phải đối mặt với các hạn chế tổ chức và yêu cầu tuân thủ, khiến việc triển khai các chiến lược năng động hơn, giống như kẻ tấn công trở nên khó khăn.
Anthropic Claude 3.5 có thể tạo ra các tệp iCalendar, nhưng người dùng nên kiểm tra lại kết quả do có thể xuất hiện các lỗi thỉnh thoảng trông có vẻ hợp lý.
Một số chuyên gia khuyến nghị sử dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) để viết các trình xác thực Python nhằm đảm bảo độ chính xác của dữ liệu được tạo ra.
Đặc tính ngẫu nhiên của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể dẫn đến các lỗi "lệch một đơn vị", điều này có thể làm suy giảm niềm tin vào thông tin được cung cấp, khiến việc xác minh trở nên cần thiết, đặc biệt là đối với dữ liệu quan trọng.
Trong một nghiên cứu tại hai trung tâm chăm sóc trẻ em ở Helsinki, việc sử dụng máy lọc không khí đã giảm số ngày trẻ bị ốm khoảng 30%.
Cuộc nghiên cứu, do E3 Pandemic Response và Enni Sanmark từ Bệnh viện Đại học Helsinki HUS dẫn đầu, đã thử nghiệm các máy lọc không khí khác nhau trong các mùa cảm lạnh và cúm và sẽ tiếp tục đến tháng Tư để đánh giá tác động của chúng đối với các bệnh về dạ dày.
Cuộc nghiên cứu nhằm tạo ra một kế hoạch lọc không khí hiệu quả cho các nhà trẻ, với kết quả cuối cùng dự kiến vào mùa xuân tới.
Một nghiên cứu đã tiết lộ rằng máy lọc không khí trong các trung tâm chăm sóc trẻ em đã giảm số ngày trẻ bị ốm xuống một phần ba, cho thấy tiềm năng ứng dụng rộng rãi hơn trong các trường học và không gian công cộng.
Mặc dù có những lợi ích, nhưng vẫn có sự kháng cự đối với việc triển khai máy lọc không khí, tương tự như sự phản đối lịch sử đối với việc rửa tay trong các cơ sở y tế.
Những phát hiện nhấn mạnh tầm quan trọng của chất lượng không khí và thông gió trong việc giảm sự lây truyền bệnh, với các đề xuất kết hợp máy lọc không khí với ánh sáng UV và khẩu trang để tăng cường hiệu quả.
Strandbeest là một ứng dụng của cơ cấu Jansen, nhằm giảm phát thải cao su/vi nhựa từ lốp xe bằng cách tạo ra các phương tiện di chuyển bằng chân hiệu quả.
Strandbeest của Theo Jansen được tôn vinh vì những thành tựu nghệ thuật và kỹ thuật, bao gồm khả năng lưu trữ và sử dụng năng lượng gió để di chuyển.
Phiên bản thu nhỏ của Strandbeest có sẵn để mua, trưng bày thiết kế sáng tạo của nó ở quy mô nhỏ hơn.
Facebook đã cấm vĩnh viễn một nhà phát triển vì tạo ra "Unfollow Everything," một công cụ giúp người dùng hủy theo dõi tất cả bạn bè, nhóm và trang để giảm thời gian sử dụng nền tảng.
Ứng dụng này nhận được phản hồi tích cực vì cho phép người dùng tận hưởng các lợi ích của Facebook trong khi tránh được các yếu tố gây nghiện, nhưng Facebook đã gửi thư yêu cầu ngừng hoạt động và vô hiệu hóa các tài khoản của nhà phát triển.
Việc cấm này cũng đã làm gián đoạn một nghiên cứu của Đại học Neuchâtel về tác động của News Feed, nhấn mạnh cách các nền tảng sử dụng điều khoản dịch vụ để hạn chế quyền kiểm soát của người dùng và ngăn chặn các công cụ mang tính trao quyền.
Facebook cấm vĩnh viễn một người dùng vì đã giúp người khác sử dụng nền tảng ít hơn, gây ra cuộc tranh luận về tính khả dụng và các vấn đề thuật toán của nền tảng.
Người dùng báo cáo rằng thuật toán của Facebook hiển thị nội dung không liên quan và kích động, khiến nhiều người giảm sử dụng hoặc chuyển sang các nền tảng khác như Instagram và X (trước đây là Twitter).
Một số người dùng đang phát triển hoặc sử dụng các công cụ và nền tảng thay thế, chẳng hạn như các dự án mã nguồn mở và bộ lọc nội dung, để tránh những nhược điểm của Facebook và cải thiện trải nghiệm mạng xã hội của họ.
Papersway là một công cụ quản lý cửa sổ cuộn cho Sway/i3wm, lấy cảm hứng từ PaperWM, sắp xếp các cửa sổ thành một hàng với hai cửa sổ hiển thị cùng một lúc.
Những tính năng chính bao gồm thay đổi số lượng cửa sổ hiển thị, chuyển đổi chế độ monocle, và nhảy đến một không gian làm việc mới.
Việc cài đặt rất đơn giản thông qua CPAN hoặc apt-get cho Debian/Ubuntu, với hướng dẫn sử dụng và các phím tắt được cung cấp trong tài liệu papersway(1).
Papersway là một công cụ quản lý cửa sổ cuộn mới được thiết kế cho Sway/i3wm, thu hút sự chú ý đáng kể trên Hacker News với 160 điểm và 36 bình luận.
Người dùng đang so sánh nó với các dự án tương tự như PaperWM cho Gnome và Karousel cho KDE, nhấn mạnh những lợi ích tiềm năng của nó, đặc biệt là đối với các màn hình rộng.
Đang có các cuộc thảo luận về việc đổi tên dự án để tránh nhầm lẫn và yêu cầu thêm các buổi trình diễn trực quan, cho thấy sự quan tâm và tham gia mạnh mẽ của cộng đồng.
Đoạn bài viết thảo luận về việc xây dựng một công cụ tìm kiếm mạnh mẽ sử dụng PostgreSQL, kết hợp giữa tìm kiếm từ vựng truyền thống và các kỹ thuật tìm kiếm ngữ nghĩa hiện đại.
Những kỹ thuật chính bao gồm tìm kiếm toàn văn với tsvector, tìm kiếm ngữ nghĩa với pgvector, và khớp mờ với pg_trgm.
Chi tiết triển khai cung cấp mã SQL để thiết lập các bảng, thực hiện các tìm kiếm kết hợp và mờ, và điều chỉnh hệ thống tìm kiếm để đạt hiệu suất tối ưu.
PostgreSQL đang được thảo luận như một công cụ tìm kiếm tiềm năng, với các công cụ như tìm kiếm vector và trigrams, nhưng nó thiếu khả năng kiểm soát xếp hạng tìm kiếm nâng cao so với các hệ thống tìm kiếm chuyên biệt như Solr và Elasticsearch.
ParadeDB's pg_search tích hợp Tantivy, một thư viện lấy cảm hứng từ Lucene, vào PostgreSQL, cung cấp các tính năng như xếp hạng BM25 và bộ tách từ cho nhiều ngôn ngữ, đồng thời giữ dữ liệu được chuẩn hóa.
Những lựa chọn thay thế như pgroonga và lập chỉ mục tùy chỉnh trong PostgreSQL được đề cập, nhưng các công cụ chuyên dụng được khuyến nghị cho các chức năng tìm kiếm quan trọng do những hạn chế của PostgreSQL trong việc xử lý các yêu cầu tìm kiếm phức tạp.
Chủ sở hữu của Lidl, Tập đoàn Schwarz, đang chuyển đổi đơn vị CNTT nội bộ của mình, Schwarz Digits, thành một bộ phận điện toán đám mây độc lập, cạnh tranh với AWS, Google và Microsoft.
Động thái này là một phần của sự chuyển đổi của châu Âu hướng tới điện toán đám mây có chủ quyền, được thúc đẩy bởi các luật bảo mật nghiêm ngặt và tuân thủ GDPR, với các sáng kiến như Gaia-X hỗ trợ các khung đám mây an toàn, tuân thủ EU.
Schwarz Digits, với doanh thu 1,9 tỷ euro và các khách hàng lớn như SAP và Bayern Munich, cung cấp một loạt các dịch vụ, trong khi AWS đang đầu tư 7,8 tỷ euro vào một Đám mây Chủ quyền Châu Âu, sẽ ra mắt tại Đức vào năm 2025.
Lidl's Cloud Gambit nhấn mạnh sự chuyển dịch của châu Âu hướng tới điện toán chủ quyền, tập trung vào sáng kiến Gaia-X.
Gaia-X bị chỉ trích vì quá quan liêu, thiếu các tiêu chuẩn kỹ thuật rõ ràng và tạo ra rất ít kết quả cụ thể.
Mặc dù có sự chỉ trích, nhưng nhu cầu thị trường đối với các dịch vụ đám mây châu Âu vẫn rất lớn, được thúc đẩy bởi mong muốn có các lựa chọn thay thế cho các nhà cung cấp đám mây lớn của Mỹ.
AMD đã giới thiệu chip di động Strix Point, với GPU tích hợp (iGPU) lớn hơn và những nâng cấp kiến trúc nhỏ, tiếp nối thành công của các iGPU trước đây được sử dụng trong các thiết bị như Steam Deck của Valve và ROG Ally của Asus.
GPU của Strix Point bao gồm tám Bộ Xử Lý Nhóm Công Việc (WGPs), tăng so với các thế hệ trước, và sử dụng bộ nhớ LPDDR5-7500, cung cấp băng thông 120 GB/s, dẫn đến những cải thiện đáng kể về hiệu suất.
Strix Point vượt trội hơn Intel’s Meteor Lake và Qualcomm’s Snapdragon X Elite trong nhiều bài kiểm tra, đặc biệt là về hiệu suất chơi game, cho thấy chiến lược cải tiến từng bước của AMD rất hiệu quả.
Radeon 890M của AMD, thuộc dòng Strix Point, có kiến trúc đồ họa mới hơn so với các sản phẩm dành cho máy tính để bàn của AMD, cho thấy sự tập trung vào các GPU tích hợp di động (iGPU).
Người dùng báo cáo những trải nghiệm khác nhau với hỗ trợ phần mềm của AMD, đặc biệt là trong các ứng dụng học máy (ML), nơi hệ sinh thái CUDA của Nvidia vẫn chiếm ưu thế.
iGPU Strix Point được xem là một đối thủ tiềm năng của đồ họa tích hợp của Intel, với một số người dùng nhận thấy hiệu suất đầy hứa hẹn của nó cho các tác vụ chơi game và tính toán tiêu thụ ít điện năng.
Đoạn viết cung cấp một danh sách toàn diện về các ph ép đo và thống kê liên quan đến công nghệ thần kinh, bao gồm các quy mô khác nhau từ cấp độ phân tử đến cấp độ phần cứng.
Bao gồm dữ liệu chi tiết về các cấu trúc sinh học, thành phần tế bào, thông tin di truyền và chi phí hoạt động, làm cho nó trở thành một tài liệu tham khảo quý giá cho những người trong lĩnh vực thần kinh học và các lĩnh vực liên quan.
Phạm vi rộng lớn của các chỉ số, từ số lượng nơ-ron đến tần số sóng não, mang lại sự hiểu biết toàn diện về các khía cạnh vật lý và chức năng của công nghệ thần kinh.
Đoạn viết thảo luận về tầm quan trọng của việc ghi nhớ các con số quan trọng trong công nghệ thần kinh để hiểu rõ hơn và tạo ra ý tưởng, nhấn mạnh lợi ích của việc học thuộc lòng trong các lĩnh vực khoa học.
Điều này làm nổi bật mối liên hệ giữa việc biết các sự kiện cụ thể và khả năng đi qua các con đường ý tưởng phức tạp mà không cần kiểm tra tham chiếu liên tục, tương tự như các phép đo hàng ngày như kilômét và dặm.
Cuộc thảo luận bao gồm các tài liệu tham khảo về các nguồn tài nguyên và sách giúp hiểu các quá trình tế bào và tầm quan trọng của việc có kiến thức nền tảng trong các ngành khoa học khác nhau.
Cuộc thảo luận tập trung vào việc sử dụng các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) để phân tích nguyên nhân gốc rễ (RCA) tự động của các sự cố đám mây, nhấn mạnh cả tiềm năng và mối quan ngại.
Những mối lo ngại bao gồm rủi ro của các phân tích hời hợt, sự suy giảm trong việc phát triển các chuyên gia mới, và hành vi bất ngờ từ các hệ thống tự động, được biết đến như là 'sự ngạc nhiên từ tự động hóa.'
Trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể tiết kiệm thời gian, vẫn tồn tại sự hoài nghi về hiệu quả của chúng trong các nhiệm vụ phức tạp như phân tích nguyên nhân gốc rễ (RCA), nhấn mạnh sự cần thiết của một cách tiếp cận cân bằng để duy trì chuyên môn của con người và văn hóa hoạt động.
Những Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) đang được tranh luận về hiệu quả của chúng trong việc phân tích các sự cố đám mây và xác định nguyên nhân gốc rễ, với sự hoài nghi về khả năng suy luận của chúng đối với các hệ thống phức tạp và bằng chứng.
Vài người đề xuất tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên các tập dữ liệu cụ thể, như dữ liệu sự cố, để cải thiện hiệu suất của chúng trong các nhiệm vụ chuyên biệt, mặc dù vẫn còn lo ngại về những hạn chế và khả năng lạm dụng của chúng.
Cuộc thảo luận nêu bật vấn đề rộng hơn về khả năng và hạn chế của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhấn mạnh sự cần thiết của bằng chứng thực nghiệm và cân nhắc cẩn thận trước khi triển khai chúng trong các ứng dụng quan trọng.
Ruby là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng, được thông dịch, thường được sử dụng cho phát triển web, nổi tiếng với sự đơn giản, khả năng mở rộng và tính di động trên các nền tảng.
Những tính năng chính bao gồm cú pháp đơn giản, khả năng hướng đối tượng nâng cao (mix-ins, phương thức đơn nhất), nạp chồng toán tử, xử lý ngoại lệ, bộ lặp, closure, thu gom rác, và tải động các tệp đối tượng.
Được tạo ra bởi Yukihiro Matsumoto (Matz) vào năm 1995, các tài nguyên của Ruby bao gồm các tùy chọn cài đặt, tài liệu, danh sách gửi thư và các kênh để phản hồi và đóng góp.
Trang tài liệu chính thức của Ruby đã được cập nhật với thiết kế mới, nhưng người dùng có phản ứng trái chiều, cho rằng hỗ trợ di động kém và khoảng trắng quá nhiều.
Phối màu xanh lá mới bị chỉ trích vì lệch khỏi màu đỏ truyền thống của Ruby, và có những lo ngại về khả năng đọc và độ tương phản của phông chữ.
Trong khi một số người đánh giá cao thiết kế khối mã mới, bản cập nhật đã gây ra tranh luận về các lựa chọn thiết kế tổng thể và tính năng.