Valve yêu cầu các nhà phát triển tiết lộ các cơ chế chống gian lận cấp kernel trên các trang cửa hàng Steam, tăng cường tính minh bạch cho người chơi. - Yêu cầu này rất quan trọng đối với người dùng, đặc biệt là những người sử dụng Steam Deck/Linux, vì chống gian lận cấp kernel có thể ngăn chặn trò chơi chạy với Proton. - Các cập nhật gần đây của Steam cũng giải quyết các vấn đề như spam biểu ngữ của nhà phát hành và cải thiện hỗ trợ trò chơi trên Linux.
Steam hiện yêu cầu các trò chơi phải tiết lộ việc sử dụng phần mềm chống gian lận ở cấp độ kernel trên các trang cửa hàng của họ, nhằm giải quyết các lo ngại về quyền riêng tư và sự ổn định của hệ thống.
Phần mềm chống gian lận ở cấp độ kernel có thể can thiệp vào phần mềm không liên quan và gây ra rủi ro bảo mật, gây ra tranh cãi giữa người chơi về quyền truy cập hệ thống và sự tin cậy.
Động đồng game thủ đang chia rẽ về việc cân bằng giữa các biện pháp chống gian lận hiệu quả và duy trì niềm tin của người dùng cũng như tính toàn vẹn của hệ thống.
OpenZFS 2.3.0 giới thiệu "Fast Dedup," một cải tiến so với phương pháp khử trùng lặp truyền thống, giải quyết vấn đề sử dụng bộ nhớ cao và các vấn đề về hiệu suất.
Mặc dù đã có những cải tiến, việc loại bỏ trùng lặp không được khuyến nghị cho các khối lượng công việc đa dụng do chi phí và các khối trùng lặp không thường xuyên; sao chép khối từ OpenZFS 2.2 là một giải pháp thay thế đơn giản hơn.
Fast Dedup tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ và hiệu suất bằng cách tinh chỉnh bảng khử trùng lặp và thêm nhật ký khử trùng lặp, nhưng phù hợp nhất cho các khối lượng công việc cụ thể với sự trùng lặp dữ liệu cao.
OpenZFS deduplication đã có những cải tiến nhưng vẫn không phù hợp cho hầu hết người dùng do yêu cầu cao về bộ nhớ và sức mạnh xử lý. - Deduplication chủ yếu có lợi cho các tình huống cụ thể, chẳng hạn như lưu trữ máy ảo, nơi sự dư thừa dữ liệu phổ biến. - Các lựa chọn thay thế như nén hoặc sao chép khối dựa trên tệp thường hiệu quả hơn, và người dùng nên đánh giá nhu cầu và sự đánh đổi của họ trước khi chọn deduplication.
Theo bài báo, việc sử dụng phương pháp gợi ý theo chuỗi suy nghĩ (CoT), thường có lợi cho các mô hình ngôn ngữ lớn, thực tế có thể làm giảm hiệu suất trong các nhiệm vụ cụ thể. Bài báo xác định các nhiệm vụ như học thống kê ngầm và nhận diện hình ảnh, nơi mà suy nghĩ bằng lời nói, tương tự như CoT, ảnh hưởng tiêu cực đến cả hiệu suất của con người và mô hình. Nghiên cứu này liên kết tâm lý học nhận thức với các đánh giá CoT, cung cấp những hiểu biết về thời điểm nên tránh sử dụng CoT để ưu tiên các phương pháp không cần ví dụ trước hoặc các bước suy luận.
Chuỗi suy nghĩ (CoT) có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất trong các nhiệm vụ có lợi từ quá trình xử lý tiềm thức, chẳng hạn như học thống kê ngầm và nhận diện hình ảnh. - Ở cả con người và AI, suy nghĩ quá mức có thể làm gián đoạn các lối tắt tinh thần và làm chậm quá trình, điều này không phải lúc nào cũng có lợi. - Hiện tượng này được quan sát thấy trong phát triển AI và các hoạt động của con người như thể thao và sáng tạo, nơi mà xử lý trực giác thường dẫn đến kết quả tốt hơn.
ChatGPT Search là một tính năng mới của OpenAI tích hợp các công cụ tìm kiếm truyền thống với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để nâng cao khả năng truy xuất thông tin trực tuyến. Tính năng này nhằm đối phó với sự phổ biến của nội dung tối ưu hóa SEO trong các công cụ tìm kiếm hiện tại bằng cách ưu tiên nội dung mà người dùng mong muốn. Ban đầu có sẵn cho người dùng ChatGPT Plus và Team, có kế hoạch mở rộng khả dụng rộng rãi hơn, mặc dù có những lo ngại về quảng cáo tiềm năng và lọc thư rác SEO.
Zed giải quyết các vấn đề về hiệu suất trong lập trình với các mã nguồn lớn bằng cách cho phép truy cập dự án từ xa qua SSH, cho phép giao diện người dùng chạy cục bộ trong khi sử dụng phần cứng đám mây cho các máy chủ ngôn ngữ và các tác vụ.
Theo giao diện "Dự án Từ xa" trong Zed, việc thiết lập kết nối trở nên đơn giản hơn, và nền tảng này hỗ trợ cộng tác qua SSH, đảm bảo đồng bộ hóa liền mạch trên các hệ thống khác nhau.
Zed có sẵn cho macOS và Linux, và nhóm đang tích cực tìm kiếm phản hồi cũng như tuyển dụng thành viên mới, cho thấy sự phát triển liên tục và sự tham gia của cộng đồng.
Zed, kết hợp với SSH Remoting và Orbstack, cung cấp một môi trường phát triển Linux nhanh chóng trên macOS, mang lại trải nghi ệm mượt mà tương tự như Windows Subsystem for Linux (WSL) và Visual Studio Code (VSCode).
Người dùng đánh giá cao tốc độ và tích hợp gốc của Zed, nhưng một số người cảm thấy thiếu các tính năng như gỡ lỗi và ghi nhận các vấn đề như hiển thị văn bản và thiếu một số tích hợp nhất định.
Việc Zed có mã nguồn mở và tiềm năng hợp tác là hấp dẫn, mặc dù vẫn còn lo ngại về tính bền vững lâu dài và khả năng kiếm tiền, khiến nó trở thành một lựa chọn thay thế đầy hứa hẹn nhưng không chắc chắn so với các trình soạn thảo truyền thống.
Những trang web độc lập đang trải qua sự sụt giảm đáng kể về khả năng hiển thị trên kết quả tìm kiếm của Google, mặc dù tuân thủ các hướng dẫn, với Shepherd.com báo cáo giảm 86% lưu lượng truy cập trong vòng 16 tháng.
Xu hướng này đang ảnh hưởng đến nhiều trang web, dẫn đến tổn thất lưu lượng truy cập đáng kể và khó kh ăn tài chính, trong khi các công cụ tìm kiếm khác như Bing và DuckDuckGo đang xếp hạng nội dung độc lập một cách ưu ái hơn.
Yêu cầu hành động là Google cần cải thiện các thuật toán công cụ tìm kiếm của mình và tăng cường giao tiếp với chủ sở hữu trang web để bảo vệ web độc lập.
Nhóm cộng đồng web độc lập bày tỏ sự thất vọng với kết quả tìm kiếm của Google, thường ưu tiên các trang tổng hợp liên kết tiếp thị hơn là nội dung chân thực.
Những người chỉ trích cho rằng các thuật toán của Google ưu ái các thương hiệu lớn và doanh thu quảng cáo, làm lu mờ các trang web độc lập.
Đang có lời kêu gọi xem xét các công cụ tìm kiếm thay thế như Kagi hoặc DuckDuckGo và một sự chuyển dịch rộng hơn khỏi sự thống trị của Google, nhấn mạnh những lo ngại về chất lượng tìm kiếm và tác động của nó đối với các nhà xuất bản nhỏ hơn.
Một đề xuất thử nghiệm mới cho thấy rằng việc phát hiện các hạt graviton, các hạt lý thuyết chịu trách nhiệm cho lực hấp dẫn, có thể khả thi hơn so với những gì đã được tin tưởng trước đây.
Phương pháp này tận dụng những tiến bộ trong hiểu biết về sóng hấp dẫn và công nghệ lượng tử, có khả năng cho phép phát hiện trong một phòng thí nghiệm khiêm tốn trong vòng vài năm tới.
Mặc dù thí nghiệm có thể không chứng minh dứt khoát sự tồn tại của các hạt graviton, nhưng nó đại diện cho một bước tiến quan trọng trong nghiên cứu về lực hấp dẫn lượng tử, tương tự như cách ánh sáng được chứng minh là lượng tử hóa thành các photon.
Cuộc tranh luận về việc phát hiện gravitons xoay quanh việc liệu lực hấp dẫn có được lượng tử hóa hay không, một câu hỏi cơ bản trong vật lý.
Việc phát hiện các hạt graviton sẽ cung cấp bằng chứng cho lực hấp dẫn lượng tử, nhưng việc chứng minh sự tồn tại của chúng là một thách thức lớn đòi hỏi công nghệ tiên tiến.
Cuộc thảo luận cũng đề cập ngắn gọn đến sự khác biệt văn hóa trong ngôn ngữ, chẳng hạn như việc sử dụng ẩn dụ "chiến tranh" trong tiếng Anh Mỹ.
Một cơ sở dữ liệu về các Influencer trên TikTok đã được phát triển, chứa 400.000 người ảnh hưởng, video của họ và phụ đề âm thanh, cho phép phân tích chi tiết các sản phẩm được quảng bá bằng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Cơ sở dữ liệu này cho phép người dùng truy vấn và xác định những người ảnh hưởng thảo luận về các sản phẩm cụ thể, bao gồm cả sản phẩm của đối thủ cạnh tranh, và phân loại họ thành hơn 3.000 danh mục con để tiếp thị có mục tiêu. Người tạo ra cơ sở dữ liệu đang tìm kiếm người thử nghiệm beta để cung cấp phản hồi và đề xuất cải tiến.
Một cơ sở dữ liệu về các nhà ảnh hưởng trên TikTok, có tên là topyappers.com, đã được phát triển, bao gồm 400.000 nhà ảnh hưởng và phân tích âm thanh video để xác định các sản phẩm được quảng bá. Cơ sở dữ liệu này cho phép người dùng tìm kiếm các nhà ảnh hưởng thảo luận về các sản phẩm cụ thể và tổ chức họ thành hơn 3.000 danh mục con. Người tạo ra đang tìm kiếm người thử nghiệm beta để nhận phản hồi và có kế hoạch mở rộng cơ sở dữ liệu để bao gồm các nền tảng khác như Instagram, YouTube, Twitter và LinkedIn.
Những người tham dự một sự kiện của Google đã bày tỏ lo ngại về việc các trang web của họ bị hạ bậc một cách không công bằng, mặc dù Google phủ nhận bất kỳ thực hành cấm ngầm nào.
Bài báo thiếu các chi tiết cụ thể về cách Google xác định chủ sở hữu trang web, d ẫn đến sự chỉ trích về việc thiếu bằng chứng và minh bạch.
Những cuộc thảo luận nêu bật sự hoài nghi về các thực tiễn kinh doanh của Google và những thách thức trong việc duy trì xếp hạng tìm kiếm công bằng.
Viết kịch bản AI tạo sinh cho phép người dùng tạo ra các lời nhắc cho các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) bằng cách sử dụng JavaScript, nhằm phục vụ cả những người không phải lập trình viên và các nhà phát triển web.
Một số người dùng thấy tài liệu phức tạp, có thể do nó được duy trì bởi một LLM, và đề xuất đơn giản hóa để làm rõ hơn về mục đích và chức năng của nó.
Đông cụ tích hợp LLMs vào kịch bản với cú pháp JavaScript đơn giản hóa, nhưng sự cần thiết của nó bị đặt câu hỏi vì các nhiệm vụ tương tự có thể được thực hiện với các công cụ hiện có; nó không thu thập dữ liệu và các truy vấn được gửi đến nhà cung cấp đã được cấu hình.
Nhóm hoạt động Modest Proposals đã sử dụng sự châm biếm để phê phán tác động môi trường và con người của ngành công nghiệp khí tự nhiên hóa lỏng (LNG) bằng cách tạo ra một công ty giả châm biếm, Repaer. Trang web châm biếm này, bao gồm cả logo của các công ty LNG thực, đã đối mặt với các mối đe dọa pháp lý từ TotalEnergies và Equinor, dẫn đến việc tạm thời gỡ bỏ. Tổ chức Electronic Frontier Foundation (EFF) đã bảo vệ trang web này như một hoạt động phi thương mại, dẫn đến việc trang web được chuyển sang một máy chủ mới, với các công ty giữ im lặng sau khi bị phản đối.
Châm biếm và trào phúng là những hình thức biểu đạt được bảo vệ và không cấu thành vi phạm bản quyền, ngay cả khi chúng khiến các công ty cảm thấy không thoải mái.
Quỹ Biên giới Điện tử (EFF) đã phải tham gia vào một quy trình phản đối DMCA phức tạp với Netlify, mặc dù vấn đề này không phải là một khiếu nại DMCA hợp pháp, minh họa cho tính chất nặng nề của các quy trình như vậy.
Vấn đề này nhấn mạnh cuộc tranh luận đang diễn ra về tự do ngôn luận, trách nhiệm của các nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ, và khả năng cần có các tuyên bố từ chối trách nhiệm để ngăn ngừa sự nhầm lẫn khi sử dụng tên và logo của các công ty thực trong các hoạt động vận động.
DeepSeek-V2.5 là một mô hình mới kết hợp khả năng tổng quát và mã hóa, cung cấp các tính năng API và web nâng cao với độ dài ngữ cảnh API 128K. Nó có giá cạnh tranh từ $0.14-$0.28 cho mỗi triệu token và xuất sắc trong toán học, mã hóa và lý luận, vượt trội hơn các mô hình như GPT-4 trong các tiêu chuẩn như AlignBench và MT-Bench. Với 236 tỷ tham số, DeepSeek-V2.5 hỗ trợ phát triển mã nguồn mở và cung cấp quyền truy cập API hiệu quả về chi phí, tương thích với API của OpenAI để mang lại trải nghiệm người dùng liền mạch.
DeepSeek v2.5 là một mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở cung cấp một giải pháp thay thế tiết kiệm chi phí cho GPT-4, rẻ hơn 95%.
Mặc dù nó hoạt động tốt trong một số tiêu chuẩn, nhưng nó không bằng GPT-4o trong việc xử lý hình ảnh và các nhiệm vụ phức tạp, và nó đòi hỏi phần cứng đáng kể để suy luận.
Mặc dù có tính trung lập về chính trị, những lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu và ảnh hưởng tiềm tàng của chính phủ Trung Quốc vẫn tồn tại, và nó gặp khó khăn với một số chủ đề nhạy cảm nhất định.
Chức năng sinh xác suất (PGFs) mã hóa các dãy xác suất thành một đa thức duy nhất, giúp hiểu rõ hơn về các phân phối xác suất như rút thẻ hoặc tung đồng xu.
PGFs cho phép tính toán kỳ vọng và phương sai thông qua đạo hàm và có th ể được nhân để tìm phân phối của tổng các biến ngẫu nhiên độc lập.
Trong bài viết cũng đề cập đến các hàm đặc trưng, liên quan đến PGFs, có liên quan đến các số phức và có ứng dụng trong lý thuyết xác suất, mặc dù chúng đòi hỏi phân tích nâng cao để hiểu sâu hơn.
Chức năng sinh xác suất là rất quan trọng trong lý thuyết xác suất và có liên quan chặt chẽ đến biến đổi Fourier, hỗ trợ trong việc phân tích các phân phối xác suất. Hàm đặc trưng, một loại biến đổi Fourier, đơn giản hóa các phép toán như tích chập, làm cho nó trở thành một công cụ mạnh mẽ trong lý thuyết xác suất. Những chức năng này có ứng dụng vượt ra ngoài xác suất, bao gồm tổ hợp và vật lý, nơi chúng liên quan đến các khái niệm như sơ đồ Feynman, nâng cao sự hiểu biết trong các lĩnh vực khoa học khác nhau.
Wonder Dynamics, một công ty của Autodesk, đã giới thiệu phiên bản beta của Wonder Animation, một công cụ AI được thiết kế cho phim hoạt hình. Công cụ này sử dụng công nghệ Video to 3D Scene, chuyển đổi các chuỗi video thành các cảnh hoạt hình 3D trong khi cho phép các nghệ sĩ giữ quyền kiểm soát sáng tạo. Wonder Animation hỗ trợ tích hợp với các phần mềm như Maya, Blender và Unreal, nhằm mục đích dân chủ hóa công việc hiệu ứng hình ảnh (VFX) cho các nhà sáng tạo.
Wonder Animation của Autodesk là một công cụ chuyển đổi video thành hoạt hình 3D, yêu cầu các mô hình 3D đã được gắn khung trước.
Người dùng đánh giá cao giao diện thân thiện và tốc độ của nó, nhưng lưu ý những hạn chế trong công việc camera và bố cục.
Trong khi nó tự động hóa các tác vụ như theo dõi camera, nó vẫn chưa đủ tiên tiến để thay thế việc theo dõi thủ công trong các tình huống phức tạp, khiến nó hữu ích nhưng chưa hoàn toàn đáng tin cậy cho các nhà làm phim độc lập.
Việc phụ thuộc vào các giá trị trung bình và p-value, đặc biệt là ngưỡng 0.05, có thể gây hiểu lầm và góp phần vào cuộc khủng hoảng tái lập trong các lĩnh vực khoa học như tâm lý học. - Các công cụ như JASP cung cấp các lựa chọn thay thế cho các phương pháp thống kê truyền thống, khuyến khích sự cân nhắc và bối cảnh kỹ lưỡng hơn trong nghiên cứu. - Áp lực từ các tổ chức và sự thiếu hiểu biết về thống kê trong số các nhà nghiên cứu có thể dẫn đến thiên lệch và áp dụng sai phương pháp khoa học, ảnh hưởng đến tiến bộ khoa học.