2025-01-20

Đã đến lúc làm cho máy tính trở nên cá nhân một lần nữa

Bài báo nêu bật sự suy giảm tự do máy tính cá nhân do chủ nghĩa tư bản giám sát và Quản lý Quyền Kỹ thuật số (DRM), điều này đã chuyển quyền kiểm soát từ người dùng sang các tập đoàn. Điều này đối lập với thời kỳ trước của máy tính cá nhân, khi người dùng có nhiều tự do hơn, với môi trường công nghệ ngày nay bị chi phối bởi các mô hình kinh doanh làm xói mòn quyền riêng tư. Người viết ủng hộ việc giành lại quyền tự chủ kỹ thuật số thông qua việc hỗ trợ các dự án mã nguồn mở, thúc đẩy luật bảo vệ quyền riêng tư và cải cách luật DRM để khôi phục các giá trị của máy tính cá nhân.

phản ứng

Bài báo nhấn mạnh sự cần thiết phải quay trở lại với máy tính cá nhân, thể hiện sự không hài lòng với ảnh hưởng của các tập đoàn trong ngành công nghệ. Nó nêu bật thách thức của máy tính cộng đồng, nơi các hiệu ứng mạng khóa người dùng vào các hệ sinh thái phần mềm cụ thể, như iOS và Android. Các lựa chọn thay thế như Linux và phần mềm mã nguồn mở được thảo luận, tập trung vào quyền kiểm soát của người dùng và những khó khăn trong việc đạt được điều đó trong một môi trường do các tập đoàn chi phối.

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1 và DeepSeek-R1-Zero là các mô hình suy luận thế hệ đầu tiên, với DeepSeek-R1 giải quyết các vấn đề như lặp lại và trộn lẫn ngôn ngữ được thấy trong DeepSeek-R1-Zero. Những mô hình, bao gồm sáu phiên bản chưng cất, được mã nguồn mở, với DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B đạt được kết quả tiên tiến nhất trong các nhiệm vụ suy luận, mã hóa và toán học. Những mô hình này có sẵn để tải xuống trên HuggingFace, và người dùng có thể tương tác với chúng thông qua một trang web trò chuyện hoặc một API tương thích với OpenAI, kèm theo hướng dẫn triển khai cục bộ.

phản ứng

DeepSeek-R1 là một mô hình suy luận tiên tiến cải thiện các vấn đề như lặp lại và trộn lẫn ngôn ngữ bằng cách sử dụng dữ liệu khởi đầu lạnh trước khi học tăng cường. Nó vượt trội hơn mô hình QwQ trong các thí nghiệm, cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn và các chiến lược trả lời đa dạng hơn, và được mã nguồn mở dưới giấy phép MIT để đánh giá rộng rãi. Mô hình này giới thiệu một quy trình để dạy các mô hình hiện có về suy luận và sự phù hợp với sở thích của con người, với các mô hình Llama và Qwen được tinh chỉnh cũng được mã nguồn mở, có khả năng cạnh tranh với các sản phẩm của OpenAI, mặc dù vẫn còn những lo ngại về việc sử dụng dữ liệu và kiểm duyệt.

Nhân tài phần cứng của Vương quốc Anh đang bị lãng phí

Theo báo cáo, Vương quốc Anh đang trải qua tình trạng chảy máu chất xám khi các sinh viên tốt nghiệp ngành kỹ thuật hàng đầu từ các trường đại học danh tiếng phải đối mặt với mức lương thấp hơn so với Thung lũng Silicon, khiến nhiều người chuyển sang các lĩnh vực có thu nhập cao hơn như tư vấn hoặc tài chính. Sự phân bổ sai lệch tài năng này cản trở đổi mới và tăng trưởng kinh tế, với các vấn đề như hạn chế địa lý, thiếu vốn đầu tư mạo hiểm cho phần cứng, và các công ty kỹ thuật truyền thống trì trệ góp phần vào vấn đề này. Vương quốc Anh có nguy cơ mất đi những tài năng tốt nhất vào các thị trường nước ngoài, bỏ lỡ cơ hội tạo ra các tập đoàn công nghệ lớn, và cần phải hành động ngay để tận dụng các viện nghiên cứu và tài năng kỹ thuật của mình cho một cuộc cách mạng phần cứng.

phản ứng

Nhân tài phần cứng tại Vương quốc Anh đang bị sử dụng chưa hiệu quả khi nhiều kỹ sư chuyển sang lĩnh vực phần mềm hoặc tài chính do các rào cản và chi phí cao hơn liên quan đến các công ty khởi nghiệp phần cứng. Thách thức này không chỉ riêng ở Vương quốc Anh; trên toàn cầu, các công ty khởi nghiệp phần cứng phải đối mặt với các chu kỳ lặp lại chậm và chi phí cao, khiến chúng kém hấp dẫn hơn đối với các nhà đầu tư so với phần mềm. Luật quy hoạch và chính sách kinh tế của Vương quốc Anh càng cản trở sự phát triển của phần cứng, khiến nhân tài chuyển sang các lĩnh vực hoặc quốc gia khác, trong khi ngành công nghệ thường bỏ qua tiềm năng đổi mới của phần cứng.

Phân Tích Ngược Bambu Connect

Cuốn hướng dẫn thảo luận về việc trích xuất khóa riêng từ ứng dụng Bambu Connect, một ứng dụng Electron với các lỗ hổng bảo mật đã biết. Người dùng được cảnh báo rằng hướng dẫn có thể không đầy đủ hoặc lỗi thời và nên thực hiện theo rủi ro của riêng họ. Quá trình này bao gồm việc sử dụng các công cụ như Ghidra và asarfix để định vị và giải mã khóa riêng và chứng chỉ bị làm mờ, với một kịch bản Python được cung cấp để trích xuất.

phản ứng

Bambu Lab đang bị chỉ trích vì áp đặt các hạn chế lên máy in 3D của họ, bắt buộc sử dụng phần mềm và hệ thống Quản lý Quyền Kỹ thuật số (DRM) của họ. Người dùng lo ngại rằng những thay đổi này, được Bambu biện minh là các biện pháp an ninh, có thể dẫn đến các mô hình đăng ký hoặc các hạn chế bổ sung, làm giảm tính mở và khả năng tùy chỉnh của máy in. Bambu Lab đã giới thiệu "Chế độ Nhà phát triển" dành cho người dùng nâng cao, cung cấp nhiều quyền kiểm soát hơn đối với bảo mật mạng, nhưng lo ngại về việc khóa nhà cung cấp và ảnh hưởng đến tích hợp bên thứ ba vẫn tồn tại.

FrontierMath được tài trợ bởi OpenAI

Đoạn viết nêu bật sự thiếu minh bạch trong sự hợp tác giữa OpenAI và FrontierMath, với các chi tiết về tài trợ chỉ được công bố sau một thời gian trì hoãn, gây ra sự nhầm lẫn cho những người đóng góp. Những lo ngại được nêu ra về khả năng OpenAI có thể truy cập và sử dụng tập dữ liệu để đào tạo, mặc dù có những thỏa thuận bằng lời nói cho thấy điều ngược lại, nhấn mạnh sự cần thiết của các thỏa thuận bằng văn bản. Cuộc thảo luận nhấn mạnh tầm quan trọng của sự minh bạch và tin cậy trong các hợp tác, đặc biệt là những hợp tác liên quan đến khả năng AI, với cam kết cải thiện tính minh bạch trong các dự án tương lai.

phản ứng

FrontierMath, được tài trợ bởi OpenAI, đang đối mặt với sự giám sát về khả năng ô nhiễm dữ liệu trong các tiêu chuẩn đánh giá của mình, làm dấy lên lo ngại về tính toàn vẹn của kết quả. Các nhà phê bình nhấn mạnh tầm quan trọng của sự minh bạch và việc tách biệt đúng đắn giữa dữ liệu huấn luyện và dữ liệu kiểm tra để ngăn chặn việc thao túng các tiêu chuẩn đánh giá. Tình huống này nhấn mạnh sự cần thiết của các đánh giá độc lập và minh bạch trong AI để duy trì độ tin cậy.

Vì sao Git Autocorrect quá nhanh đối với các tay đua Công thức Một?

Chức năng tự động sửa lỗi của Git thực thi một lệnh gõ sai sau một khoảng thời gian mặc định là 0,1 giây, thường quá nhanh để người dùng có thể hủy bỏ. Được giới thiệu vào năm 2008, chức năng này sử dụng một thuật toán khoảng cách Levenshtein đã được sửa đổi để đoán lệnh dự định, nhưng mặc định là không chạy bất kỳ lệnh nào nếu gõ sai. Một bản vá đề xuất việc diễn giải cài đặt "1" là "ngay lập tức" để cải thiện khả năng sử dụng, cho phép người dùng cấu hình độ trễ hoặc nhắc nhở để xác nhận.

phản ứng

Chức năng tự động sửa lỗi của Git có độ trễ mặc định là 100 mili giây, thường quá nhanh để người dùng có thể hủy một lệnh gõ sai. Ban đầu được thiết kế để hiểu một giá trị boolean, chức năng này hiện chấp nhận một độ trễ thời gian tính bằng decisecond, gây ra một số nhầm lẫn cho người dùng. Tình huống này nhấn mạnh sự cần thiết của các cài đặt cấu hình rõ ràng và những khó khăn trong việc cập nhật các tính năng phần mềm mà không làm gián đoạn chức năng hiện có.

I Met Paul Graham Once

Người viết đã tham gia Y Combinator vào năm 2015, nơi họ gặp Paul Graham và nhận được lời khuyên về startup của họ, Appcanary, sau đó đã được GitHub mua lại. Người tác giả, hiện là một phụ nữ chuyển giới, bày tỏ lo ngại về bài tiểu luận gần đây của Paul Graham về 'Wokeness', cảm thấy rằng nó phản ánh sự từ chối tính bao trùm trong ngành công nghệ. Người viết lo ngại về sự gia tăng không khoan dung và khả năng phân biệt đối xử trong ngành công nghệ nhưng vẫn cam kết sống với sự tôn trọng và lòng tốt.

phản ứng

Cuộc thảo luận xoay quanh ảnh hưởng của Paul Graham và sự thay đổi giá trị được nhận thức trong ngành công nghệ, nhấn mạnh sự vỡ mộng với các lãnh đạo công nghệ từng được coi là những nhà tiên tri. Đoạn văn đề cập đến sự phức tạp của chính trị bản sắc, tác động của "sự thức tỉnh," và những thách thức mà các nhóm bị thiệt thòi phải đối mặt trong lĩnh vực công nghệ. Văn bản phê phán các khía cạnh biểu diễn của những nỗ lực công lý xã hội và sự khó khăn trong việc cân bằng giữa bản sắc cá nhân với vai trò chuyên nghiệp, phản ánh một cuộc tranh luận văn hóa rộng lớn hơn về tiến bộ và đặc quyền.

Thoát khỏi khu vườn có tường bao quanh và các hộp đen thuật toán với nguồn cấp dữ liệu RSS

RSS (Really Simple Syndication) và Atom cung cấp các lựa chọn thay thế phi tập trung cho mạng xã hội tập trung, cho phép người dùng kiểm soát việc tiêu thụ nội dung của họ. Các trình đọc nguồn cấp dữ liệu như Miniflux, NetNewsWire và Newsboat cho phép đăng ký các nguồn nội dung đa dạng, bao gồm các kênh YouTube, podcast và blog. Các công cụ như PolitePol có thể tạo nguồn cấp dữ liệu cho các trang web thiếu chúng, thúc đẩy quyền tự chủ của người dùng trong việc tiêu thụ phương tiện truyền thông.

phản ứng

RSS feeds cung cấp một cách để thoát khỏi nội dung do thuật toán điều khiển bằng cách cho phép người dùng đăng ký các chủ đề cụ thể thông qua "planets," nơi tổng hợp các blog liên quan. Trong khi các trình đọc RSS như Feedly và Feedbin giúp quản lý các nguồn cấp dữ liệu này, một số người dùng thấy chúng phức tạp, dẫn đến các lựa chọn thay thế như Feedmail cung cấp nội dung trực tiếp đến hộp thư đến. Mặc dù có sức hấp dẫn hạn chế, RSS vẫn phổ biến trong giới đam mê công nghệ nhờ trải nghiệm nội dung có thể tùy chỉnh và do người dùng kiểm soát, với các nền tảng như Mastodon và Bluesky hỗ trợ nguồn cấp dữ liệu RSS.

Xin đừng ép buộc chế độ tối

Nhà thiết kế trang web được khuyên không nên ép buộc người dùng sử dụng chế độ tối, vì nó có thể gây mỏi mắt, đặc biệt với các cài đặt độ tương phản cao như văn bản trắng trên nền đen. Hướng dẫn về Khả năng Tiếp cận Nội dung Web (WCAG) hiện tại đề xuất tỷ lệ tương phản tối thiểu nhưng không đề cập đến tương phản tối đa, điều này có thể dẫn đến sự khó chịu; điều này có thể được giải quyết trong WCAG 3.0 sắp tới. Chế độ tối có lợi trong các tình huống cụ thể, chẳng hạn như đọc trên màn hình OLED trong môi trường tối hoặc lập trình với các Môi trường Phát triển Tích hợp (IDEs) cung cấp cài đặt độ tương phản thoải mái.

phản ứng

Cuộc tranh luận đang diễn ra giữa chế độ tối và chế độ sáng xoay quanh sự thoải mái của người dùng, với một số người cảm thấy chế độ tối gây căng thẳng và những người khác cho rằng chế độ sáng quá gắt. Người ta đồng ý rằng các trang web nên cung cấp cả tùy chọn chế độ tối và sáng, tôn trọng sở thích cá nhân của người dùng. Cuộc thảo luận này nhấn mạnh tầm quan trọng của các cài đặt có thể tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu và môi trường đa dạng của người dùng.