Người từng làm việc tại OpenAI và là người tố giác, Suchir Balaji, được phát hiện đã chết trong căn hộ của mình ở San Francisco, và các cơ quan chức năng đã kết luận đây là một vụ tự tử.
Balaji đã cáo buộc OpenAI vi phạm bản quyền trong việc huấn luyện chương trình ChatGPT của mình, dẫn đến nhiều vụ kiện chống lại công ty.
OpenAI phủ nhận các cáo buộc, khẳng định rằng các thực hành của họ là hợp pháp theo luật "sử dụng hợp lý", trong khi Balaji là một nhân vật quan trọng trong các cuộc chiến pháp lý đang diễn ra.
Suchir Balaji, một cựu nhân viên của OpenAI nổi tiếng với quan điểm chỉ trích về việc công ty sử dụng dữ liệu có bản quyền, đã được phát hiện tử vong trong căn hộ của mình ở San Francisco.
Việc ông qua đời, được cho là tự tử, đã gây ra sự suy đoán và thảo luận trong công chúng, đặc biệt là do vai trò dự kiến của ông trong việc cung cấp thông tin quan trọng trong các vụ kiện chống lại OpenAI.
Những tình huống xung quanh cái chết của anh ấy đã dẫn đến sự chú ý và tranh luận gia tăng trong cộng đồng công nghệ.
Elon Musk ban đầu hình dung OpenAI như một thực thể vì lợi nhuận, nhưng có sự hoài nghi về tiến trình và tác động của nó.
Những nhà phê bình đặt câu hỏi về những tuyên bố đầy tham vọng của OpenAI, chẳng hạn như quyết định số phận của thế giới và giải quyết vấn đề robot vào năm 2020, nhấn mạnh các cuộc tranh luận về sự phù hợp của sản phẩm với thị trường và khả năng sinh lời của nó.
Cuộc thảo luận bao gồm tiềm năng đột phá của các công cụ AI như ChatGPT, ảnh hưởng của các nhà lãnh đạo công nghệ, và những thách thức trong việc cân bằng giữa đổi mới và trách nhiệm giải trình.
McKinsey & Company đã đồng ý với một khoản dàn xếp trị giá 650 triệu đô la để giải quyết các cuộc điều tra liên bang về sự tham gia của mình trong việc thúc đẩy bán thuốc giảm đau opioid cho Purdue Pharma, bao gồm cả các cáo buộc dân sự và hình sự.
Thỏa thuận này diễn ra sau khi đã giải quyết gần 900 triệu đô la với chính quyền bang và địa phương, và McKinsey đã cam kết tránh làm việc với các chất bị kiểm soát trong tương lai và sẽ chịu sự giám sát chặt chẽ hơn từ liên bang.
Martin Elling, cựu đối tác của McKinsey, sẽ nhận tội cản trở công lý vì xóa tài liệu, nhấn mạnh sự chỉ trích liên tục rằng các lãnh đạo doanh nghiệp thường tránh được án tù dù phải chịu các khoản phạt đáng kể.
McKinsey & Company sẽ trả 650 triệu đô la để giải quyết các cáo buộc dân sự và hình sự liên bang liên quan đến sự tham gia của họ trong cuộc khủng hoảng opioid, bao gồm một thỏa thuận truy tố hoãn lại.
Những người chỉ trích cho rằng số tiền dàn xếp là không đủ so với mức độ nghiêm trọng của cuộc khủng hoảng, đã dẫn đến hàng trăm nghìn cái chết, và kêu gọi các hình phạt nghiêm khắc hơn, bao gồm cả việc truy tố hình sự đối với các giám đốc điều hành.
Vụ việc nhấn mạnh các cuộc thảo luận đang diễn ra về trách nhiệm giải trình của doanh nghiệp và liệu các hình phạt tài chính có thực sự ngăn chặn các hành vi kinh doanh phi đạo đức hay không.
Một vấn đề đáng kể với macOS 15.2 làm gián đoạn bộ sao chép, gây ra lỗi Tài nguyên Bận trong quá trình sao chép dữ liệu, ảnh hưởng đến việc sao chép hệ điều hành của bên thứ ba.
Người dùng được khuyên nên sử dụng "Backup - all files" với "Smart Update" để sao lưu dữ liệu, ngoại trừ hệ điều hành, cho đến khi Apple cung cấp bản sửa lỗi.
Con lỗi, được xác định là FB16090831, khó có khả năng được giải quyết sớm do mùa nghỉ lễ, theo báo cáo của Dave Nanian từ Shirt Pocket.
macOS 15.2 đã làm gián đoạn chức năng tạo bản sao lưu khởi động bằng các công cụ như SuperDuper và có thể là Carbon Copy Cloner, gây ra sự thất vọng cho người dùng.
Vấn đề phát sinh từ các hạn chế của Apple đối với các công cụ bên thứ ba, hạn chế khả năng của chúng trong việc thao tác hệ điều hành, và làm cho tiện ích tích hợp sẵn trở nên không hiệu quả.
Người dùng lo ngại về việc Apple ngày càng kiểm soát thiết bị của họ, ví như cách tiếp cận "khu vườn có tường bao quanh", và một số đang cân nhắc chuyển sang các lựa chọn thay thế như Linux.
Meta FAIR đã phát hành các hiện vật nghiên cứu mã nguồn mở mới để thúc đẩy trí tuệ máy, bao gồm Meta Motivo và Meta Video Seal. - Meta Motivo sử dụng học tăng cường không giám sát để cho phép các hành vi giống con người trong các tác nhân ảo, trong khi Meta Video Seal cung cấp khả năng đóng dấu video mạnh mẽ. - Các phát hành bổ sung bao gồm Flow Matching cho AI tạo sinh, Meta Explore Theory-of-Mind cho trí thông minh xã hội, và Meta Large Concept Models cho lý luận ngôn ngữ phân cấp, nhấn mạnh cam kết của Meta đối với phát triển AI có trách nhiệm và hợp tác với cộng đồng nghiên cứu.
Meta FAIR đang giới thiệu nghiên cứu mới, các mô hình và tập dữ liệu, nhấn mạnh các đổi mới như mô hình khái niệm lớn, bộ biến đổi byte động tiềm ẩn và các lớp bộ nhớ thưa để nâng cao chất lượng và hiệu quả của AI.
Hiện có suy đoán về việc những tiến bộ này sẽ được tích hợp vào các mô hình tương lai như Llama 4, cho thấy sự đầu tư chiến lược của Meta vào AI để duy trì tính cạnh tranh và giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên ngoài.
Cuộc thảo luận nhấn mạnh tầm quan trọng của các đóng góp mã nguồn mở và ảnh hưởng tiềm năng của AI đối với việc tạo nội dung và nhắm mục tiêu quảng cáo.
Byte Latent Transformer (BLT) là một kiến trúc mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới ở cấp độ byte, đạt được hiệu suất tương đương với các LLM dựa trên mã hóa từ, đồng thời cải thiện hiệu quả và độ bền vững.
BLT sử dụng các mảng vá có kích thước động như các đơn vị tính toán, điều chỉnh dựa trên độ phức tạp của dữ liệu, dẫn đến hiệu quả cải thiện trong huấn luyện và suy luận.
Nghiên cứu cho thấy rằng BLT có thể mở rộng lên đến 8 tỷ tham số với 4 nghìn tỷ byte huấn luyện, vượt trội hơn các mô hình dựa trên token hóa bằng cách mở rộng hiệu quả cả kích thước mảnh và mô hình.
Model Byte Latent Transformer (BLT) của Meta giới thiệu một cách tiếp cận mới bằng cách sử dụng các mảnh thay vì các token truyền thống, giải quyết những bất cập trong việc xử lý các từ ngoài từ điển. BLT bao gồm ba thành phần: một bộ mã hóa cho các nhóm byte, một bộ biến đổi để xử lý, và một bộ giải mã để xuất ra, sử dụng ngưỡng entropy cho việc nhóm byte động. Mô hình này nhằm nâng cao hiệu quả và hiệu suất trên các ngôn ngữ, vượt qua những hạn chế của các mô hình trước đó, và làm nổi bật những thách thức đang diễn ra cũng như tiềm năng trong xử lý ngôn ngữ AI.
Ilya Sutskever trong bài nói chuyện tại NeurIPS đã nhấn mạnh những hạn chế của dữ liệu internet hiện tại trong việc huấn luyện các mô hình AI, so sánh nó với tính hữu hạn của nhiên liệu hóa thạch, gợi ý cần có các phương pháp huấn luyện mới. Bài nói đã khởi xướng các cuộc thảo luận về tính không thể đoán trước của lý luận, việc sử dụng các tập dữ liệu tổng hợp, và sự phát triển của các mô hình AI chuyên biệt theo lĩnh vực. Những người tham dự đã ghi nhận tầm quan trọng của việc thừa nhận các hạn chế dữ liệu và thảo luận về sự tiến hóa tiềm năng của AI với các kiến trúc mới và các cân nhắc đạo đức cho các nhà lãnh đạo AI trong tương lai.
Luon là một ngôn ngữ lập trình cấp cao kết hợp các yếu tố của Oberon và Lua, được thiết kế đặc biệt cho Máy ảo LuaJIT (VM).
Điều này giới thiệu kiểu tĩnh cho Lua, cho phép tích hợp liền mạch với các thư viện Lua và C, và bao gồm các tính năng như ngữ nghĩa tham chiếu, kiểu HASHMAP, và các kiểu dữ liệu STRING bất biến.
Đề án cung cấp một trình biên dịch, Môi trường Phát triển Tích hợp (IDE), và các phiên bản đã biên dịch sẵn cho Linux và Windows, và là mã nguồn mở theo giấy phép GPL 2 hoặc 3.
Luon là một ngôn ngữ lập trình mới lấy cảm hứng từ Lua và Oberon, được phát triển bởi Rochus Keller, tập trung vào an toàn kiểu và các kiểu dữ liệu có cấu trúc.
Nó có hệ thống kiểu tĩnh và biên dịch thành bytecode LuaJIT, nhằm mục đích đơn giản và hiệu quả, đặc biệt trên phần cứng cũ hơn.
Luon là một phần của các dự án thiết kế ngôn ngữ rộng hơn của Keller, bao gồm Oberon+ và Micron, mang đến một cách tiếp cận hiện đại cho sự đơn giản trong lập trình.
Phiên bản cập nhật mới nhất, phiên bản 2.0.4, giới thiệu những thay đổi đáng kể như đặt mục tiêu mặc định cho htmx.ajax vào phần thân, khắc phục các vấn đề về shadow root lồng nhau, và cải thiện việc xử lý sự kiện cũng như hành vi của thẻ.
Phiên bản cập nhật này cũng bao gồm các cập nhật về khả năng tương thích và sửa lỗi cho các tiện ích mở rộng, nhấn mạnh những cải tiến liên tục trong thư viện htmx, được sử dụng để nâng cao HTML với AJAX, Chuyển tiếp CSS, WebSockets và Sự kiện do máy chủ gửi (SSE).
Bản ghi thay đổi phản ánh nỗ lực nhất quán để nâng cao các tính năng và sửa lỗi, với các cập nhật đáng chú ý như cải thiện hỗ trợ shadow DOM và bổ sung các chức năng mới theo thời gian.
Htmx 2.0.4 đã được phát hành, thúc đẩy các cuộc thảo luận về việc ứng dụng của nó trong việc nâng cao tính tương tác của web bằng cách thay thế JavaScript cho các tác vụ đơn giản hơn.
Việc cập nhật giới thiệu một thay đổi trong hành vi mặc định của htmx.ajax, mà một số người dùng coi là một thay đổi phá vỡ, ảnh hưởng đến các triển khai hiện có.
Htmx được công nhận vì cải thiện việc render phía máy chủ mà không cần các framework frontend phức tạp, mặc dù nó có thể không phù hợp cho các tương tác phía khách hàng phức tạp so với các framework như React hoặc Alpine.
"uv" là một gói và trình quản lý dự án Python nhanh được viết bằng Rust, được thiết kế để thay thế nhiều công cụ như pip, poetry và virtualenv, cung cấp tốc độ tăng đáng kể từ 10-100 lần so với pip.
Phần mềm này cung cấp quản lý dự án toàn diện với các tính năng như tệp khóa chung, quản lý phiên bản Python, và hỗ trợ cho không gian làm việc kiểu Cargo, và có thể được cài đặt mà không cần Rust hoặc Python.
"uv" được hỗ trợ bởi Astral và hỗ trợ nhiều hệ điều hành, bao gồm macOS, Linux và Windows, cung cấp các tính năng tiên tiến và hiệu quả cho việc quản lý các phụ thuộc và môi trường.
Uv là một gói và trình quản lý dự án Python đang phát triển nhanh chóng, nổi bật với tốc độ và khả năng quản lý toàn diện các phiên bản và phụ thuộc của Python.
Đã thu hút sự chú ý sau thông báo về Giao thức Ngữ cảnh Mô hình của Anthropic, công cụ này nổi bật với tiềm năng ảnh hưởng đến phát triển Python.
Trong khi một số người dùng đánh giá cao những ưu điểm của nó so với các công cụ hiện có như pip và poetry, những lo ngại về nguồn tài trợ từ quỹ đầu tư mạo hiểm, việc sử dụng Rust và các bản dựng Python không chính thức đặt ra câu hỏi về tính bền vững lâu dài và khả năng phân mảnh hệ sinh thái của nó.
Entropy, ban đầu được giới thiệu bởi Sadi Carnot, đo lường sự hỗn loạn và rất quan trọng để hiểu luật thứ hai của nhiệt động lực học, quy định rằng entropy luôn tăng. Khái niệm entropy đã mở rộng ra ngoài nhiệt động lực học để bao gồm lý thuyết thông tin, nơi nó đại diện cho sự không chắc chắn và được coi là chủ quan, phụ thuộc vào kiến thức của người quan sát. Các nhà nghiên cứu đang khám phá việc sử dụng thông tin như một nguồn tài nguyên, với các thí nghiệm trong động cơ thông tin và nhiệt động lực học lượng tử, mang lại cơ hội mới cho sự đổi mới khoa học và hiểu biết.
Entropy là một thước đo sự không chắc chắn hoặc sự hỗn loạn trong một hệ thống, có liên quan trong các lĩnh vực như vật lý và lý thuyết thông tin, chỉ ra mức độ chưa biết về các trạng thái chi tiết của hệ thống.
Khái niệm về entropy đôi khi được coi là chủ quan, vì nó có thể thay đổi dựa trên góc nhìn của người quan sát và các phép đo có sẵn cho họ.
Entropy rất quan trọng trong các cuộc thảo luận về nhiệt động lực học, lý thuyết thông tin, và thậm chí là ý thức, vì nó mô tả cách các hệ thống tiến hóa theo hướng các trạng thái có khả năng xảy ra cao hơn, ít trật tự hơn.
Một thư viện Figma miễn phí với các thành phần để tạo mẫu nhanh đã được phát hành bởi Veryfront, được đồng sáng lập bởi Koji, nhằm hỗ trợ phát triển ứng dụng web.
Thư viện bao gồm các thành phần và mẫu mã nguồn mở tương thích với Figma và React, tích hợp với Veryfront Studio để phát triển và triển khai hiệu quả.
Người dùng có thể truy cập các công cụ như Veryfront Studio, Components, Templates và một Figma Kit miễn phí, với tùy chọn nâng cấp sau.
Một thư viện EPUB mới cho Node.js đã được phát triển và phát hành dưới dạng gói NPM, nhằm cung cấp một giải pháp được duy trì tốt cho việc tạo sách EPUB.
Thư viện ban đầu được tạo ra trong quá trình phát triển một dự án có tên là Storyteller và hiện nay đã có sẵn cho cộng đồng Node.js rộng lớn hơn.
Việc phát hành được thúc đẩy bởi một yêu cầu tư vấn về việc tạo sách EPUB, nhấn mạnh nhu cầu về công cụ như vậy trong cộng đồng.
@smoores/epub là một thư viện JavaScript được thiết kế để xử lý các tệp EPUB, phát triển như một phần của dự án Storyteller, và được phát hành dưới dạng một gói NPM độc lập.
Thư viện này đáp ứng nhu cầu về công cụ tạo và chỉnh sửa EPUB trong cộng đồng Node.js, bổ sung cho Readium, được sử dụng để đọc EPUB.
Đề án hỗ trợ các tính năng như lưu trữ sách và đồng bộ hóa tiến trình đọc trên các thiết bị, với các cuộc thảo luận đang diễn ra về việc chia sẻ lớp phủ phương tiện để tối ưu hóa xử lý.