2025-01-29
OpenAI tức giận vì DeepSeek có thể đã đánh cắp tất cả dữ liệu mà OpenAI đã đánh cắp từ chúng tôi
OpenAI, Microsoft và chuyên gia AI David Sacks cáo buộc rằng DeepSeek đã sử dụng không công bằng dữ liệu của OpenAI để phát triển một mô hình ngôn ngữ vượt trội. Cuộc điều tra của Bloomberg và Financial Times đang xem xét liệu DeepSeek có huấn luyện không đúng cách mô hình R1 của mình bằng cách sử dụng đầu ra của OpenAI hay không, có thể thông qua một kỹ thuật gọi là "chưng cất," nhằm trích xuất kiến thức từ các mô hình hiện có. Điều này đáng chú ý vì OpenAI, thường bị chỉ trích vì sử dụng dữ liệu mà không có sự cho phép, hiện đang bày tỏ lo ngại về các hành vi tương tự của những người khác.
phản ứng
OpenAI đang điều tra các cáo buộc rằng DeepSeek có thể đã sử dụng dữ liệu không đúng cách để huấn luyện mô hình R1 của mình. Những tuyên bố rằng OpenAI đang "tức giận" được coi là không có cơ sở và được xem như là mồi nhử nhấp chuột. Hacker News nhấn mạnh tầm quan trọng của việc báo cáo chính xác và không khuyến khích các tiêu đề gây hiểu lầm.
Tôi vẫn thích Sublime Text
Sublime Text vẫn là lựa chọn ưa thích vào năm 2025 nhờ vào tốc độ, khả năng tương thích đa nền tảng và các tính năng như Giao thức Máy chủ Ngôn ngữ (LSP), đoạn mã, và nhiều con trỏ. Phần mềm được coi là "hoàn thành", có nghĩa là nó ổn định và đáng tin cậy, với bản cập nhật mới nhất được phát hành vào tháng 1 năm 2025, duy trì sự phù hợp và hiệu quả của nó. Sublime Text đã ảnh hưởng đáng kể đến các trình soạn thảo hiện đại, và sự đơn giản cùng môi trường không gây xao lãng của nó tiếp tục thu hút những người dùng tìm kiếm trải nghiệm mã hóa nhanh chóng và hiệu quả.
phản ứng
Sublime Text được ưa chuộng vì tốc độ, sự đơn giản và tính nhẹ nhàng, khiến nó trở nên lý tưởng cho các chỉnh sửa nhanh và các nhiệm vụ mã hóa quy mô nhỏ. Mặc dù một số người dùng đã chuyển sang các IDE như VS Code hoặc Zed để có các tính năng nâng cao như phát triển từ xa và tích hợp AI, Sublime Text vẫn phổ biến nhờ sự ổn định và hiệu quả của nó. Công cụ này thường được sử dụng cùng với các IDE giàu tính năng hơn, nhấn mạnh vai trò của nó như một công cụ bổ trợ trong bộ công cụ của nhà phát triển.
Người làm YouTube về khoa học physicsgirl (Dianna Cowern) đứng dậy lần đầu tiên sau 2 năm
phản ứng
Dianna Cowern, YouTuber khoa học với kênh Physics Girl, đã đứng dậy lần đầu tiên sau hai năm chiến đấu với COVID kéo dài, khơi dậy các cuộc thảo luận về trải nghiệm hồi phục. Cộng đồng đã chia sẻ các phương pháp điều trị và thay đổi lối sống đa dạng, bao gồm điều chỉnh chế độ ăn uống, tập thể dục và bổ sung dinh dưỡng, nhấn mạnh hành trình hồi phục cá nhân. Các cuộc trò chuyện cũng đề cập đến những thách thức trong việc nhận được chăm sóc y tế đầy đủ và sự thất vọng khi bị các chuyên gia y tế bỏ qua, tạo ra hy vọng và khích lệ cho những người khác đang đối mặt với các vấn đề sức khỏe tương tự.
Vì sao DeepSeek phải là mã nguồn mở
DeepSeek, một phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc, đã mở mã nguồn mô hình suy luận R1 của mình, tương đương với o1 của OpenAI, nhằm xây dựng niềm tin ở các thị trường phương Tây và giải quyết sự hoài nghi về công nghệ Trung Quốc, đặc biệt là về an ninh dữ liệu. Việc mở mã nguồn R1 cũng là một động thái chiến lược để đổi mới hiệu quả trong bối cảnh kiểm soát xuất khẩu các chip tiên tiến, nhấn mạnh lợi thế chi phí của các mô hình mã nguồn mở so với các mô hình độc quyền như OpenAI. Các mô hình mã nguồn mở, như R1 của DeepSeek, cung cấp khả năng tùy chỉnh và chi phí thấp hơn, thách thức các mô hình độc quyền, mặc dù OpenAI vẫn duy trì vị trí dẫn đầu nhờ lợi thế tiên phong và nguồn lực.
phản ứng
Việc mô hình AI mã nguồn mở của DeepSeek đã khởi xướng các cuộc thảo luận về thực hành dữ liệu AI, đặc biệt là sau khi OpenAI sử dụng dữ liệu YouTube gây tranh cãi. DeepSeek cung cấp một giải pháp thay thế miễn phí cho các mô hình đắt đỏ của OpenAI, thúc đẩy sự chuyển đổi trong số người dùng, mặc dù quy trình đào tạo đầy đủ của nó vẫn chưa được tiết lộ, đặt ra câu hỏi về định nghĩa của "mã nguồn mở" trong AI. Cuộc tranh luận nhấn mạnh sự căng thẳng đang diễn ra giữa các mô hình AI độc quyền và mã nguồn mở, với DeepSeek thách thức các chuẩn mực hiện có và làm cho AI trở nên dễ tiếp cận hơn, tuy nhiên, sự cân bằng trong tương lai giữa các mô hình này vẫn chưa chắc chắn.
Tôi không muốn AI 'đánh bóng' tôi
phản ứng
Người viết chỉ trích các công cụ viết AI vì làm cho văn bản trở nên quá trang trọng và thiếu cá nhân, so sánh chúng với Microsoft Clippy không được ưa chuộng. Trong khi các công cụ AI có thể hỗ trợ những người không phải là người bản ngữ, có lo ngại rằng chúng dẫn đến giao tiếp nhạt nhẽo và đồng nhất, làm mất đi tính cá nhân. Việc thúc đẩy các tính năng AI trong ngành công nghệ được coi là do thị trường thúc đẩy hơn là dựa trên nhu cầu thực tế của người dùng, với sự ưu tiên cho giao tiếp con người thực sự.
Những câu hỏi bị kiểm duyệt bởi DeepSeek
DeepSeek-R1, một mô hình mã nguồn mở từ Trung Quốc, đang bị giám sát vì bị cho là chịu sự kiểm duyệt của Đảng Cộng sản Trung Quốc (CCP), với những lo ngại về tỷ lệ từ chối đối với các chủ đề nhạy cảm. Một tập dữ liệu gồm 1.360 lời nhắc đã được sử dụng để kiểm tra mô hình, cho thấy khoảng 85% lời nhắc về các chủ đề như độc lập Đài Loan đã bị kiểm duyệt, tuy nhiên các nỗ lực vượt qua kiểm duyệt cho thấy có thể dễ dàng bỏ qua sự kiểm duyệt này. Các đánh giá trong tương lai sẽ so sánh cách xử lý các chủ đề nhạy cảm giữa các mô hình của Trung Quốc và Mỹ, làm nổi bật sự khác biệt trong kiểm duyệt và quản lý nội dung.
phản ứng
DeepSeek, một mô hình AI của Trung Quốc, kiểm duyệt các chủ đề nhạy cảm với chính phủ Trung Quốc, chẳng hạn như Vụ thảm sát Thiên An Môn, bằng cách xóa nội dung được kích hoạt bởi các từ khóa cụ thể. Phiên bản lưu trữ của DeepSeek thể hiện sự kiểm duyệt nhiều hơn so với các phiên bản cục bộ, gây ra các cuộc thảo luận về kiểm duyệt AI và so sánh với các mô hình phương Tây như ChatGPT. Vấn đề này nhấn mạnh vấn đề rộng lớn hơn về việc các mô hình AI bị ảnh hưởng bởi bối cảnh văn hóa và chính trị trong quá trình phát triển của chúng.
Chào tạm biệt, Slopify
Người dùng bày tỏ sự không hài lòng với danh sách phát Discover Weekly của Spotify, hiện bao gồm nhạc và bản cover do AI tạo ra. Người dùng chỉ trích ứng dụng của Spotify vì quá nặng nề và cồng kềnh, dẫn đến quyết định hủy đăng ký của họ. Tình huống này nêu bật mối lo ngại ngày càng tăng về nội dung do AI tạo ra trong các dịch vụ phát nhạc trực tuyến và tác động của nó đến trải nghiệm người dùng cũng như sự hỗ trợ cho các nghệ sĩ thực thụ.
phản ứng
Việc Spotify tập trung vào tùy chỉnh danh sách phát dựa trên thuật toán và âm nhạc do AI tạo ra đã dẫn đến sự không hài lòng của người dùng, khiến một số người rời khỏi nền tảng. Người dùng đã bày tỏ sự thất vọng về các vấn đề như siêu dữ liệu không chính xác, quảng bá podcast không mong muốn và thiếu các tính năng như chuyển đổi hồ sơ trên các gói gia đình. Do đó, nhiều người dùng đang khám phá các lựa chọn thay thế như Apple Music, Tidal và Qobuz, những nền tảng cung cấp sự hỗ trợ tốt hơn cho nghệ sĩ và ít phụ thuộc vào thuật toán hơn.
Bacteria (và các chất chuyển hóa của chúng) và Trầm cảm
phản ứng
Đã có một liên kết tiềm năng giữa vi khuẩn, các chất chuyển hóa của chúng và trầm cảm, với một số người báo cáo cải thiện tâm trạng sau khi nhịn ăn, có thể do những thay đổi trong hệ vi sinh vật. Cuộc thảo luận nêu bật tác động của việc thay đổi chế độ ăn uống, chẳng hạn như loại bỏ lúa mì và đường, đối với sức khỏe tinh thần, và vai trò của vi khuẩn đường ruột, di truyền học, và lối sống trong việc cải thiện sức khỏe tổng thể. Hiện nay, có sự quan tâm ngày càng tăng đối với việc hiểu mối liên hệ giữa sức khỏe đường ruột và tâm trạng, cũng như khám phá hệ gen cá nhân để quản lý sức khỏe tốt hơn.
Multi-head latent attention của DeepSeek và các thủ thuật bộ nhớ đệm KV khác
Cache khóa-giá trị (KV) tăng tốc độ của các mô hình ngôn ngữ, chẳng hạn như ChatGPT, bằng cách giảm bớt các tính toán dư thừa, do đó cải thiện hiệu quả suy luận. Việc lưu trữ bộ nhớ đệm KV giảm độ phức tạp tính toán từ 𝑂(𝑛³) xuống 𝑂(𝑛²) bằng cách lưu trữ thông tin khóa và giá trị cho mỗi token, mặc dù nó làm tăng việc sử dụng bộ nhớ. Innovations trong việc lựa chọn token, nén dữ liệu và tái thiết kế kiến trúc, chẳng hạn như Multi-head Latent Attention, giải quyết nhu cầu bộ nhớ của bộ nhớ đệm KV, tối ưu hóa các mô hình dựa trên Transformer.
phản ứng
Đoạn bài viết của DeepSeek về kỹ thuật chú ý tiềm ẩn đa đầu và bộ nhớ đệm KV (Key-Value) đã tạo ra một cuộc thảo luận sôi nổi, nêu bật cả sự chỉ trích và sự đánh giá cao đối với nội dung do AI tạo ra. Bài báo, được đồng tác giả với AI, nhằm cung cấp một bản tóm tắt ngắn gọn về nghiên cứu phức tạp, sử dụng PySpur để tăng tính hấp dẫn về mặt hình ảnh và hỗ trợ vòng lặp, cùng với các đề xuất để cải tiến thêm. Cuộc thảo luận nhấn mạnh tầm quan trọng của sự minh bạch trong nội dung do AI tạo ra và tiềm năng của AI trong việc cải thiện hiệu quả viết lách.
Người bệnh Parkinson "cảm thấy được chữa khỏi" với thiết bị kích thích não sâu thích ứng mới
Kevin Hill, một bệnh nhân Parkinson, báo cáo cảm thấy "được chữa khỏi" sau khi nhận được một cấy ghép não đột phá gửi tín hiệu điện đến não của anh, làm giảm đáng kể các triệu chứng của anh. Thiết bị kích thích não sâu thích ứng, được phát triển bởi Medtronic, tự động điều chỉnh điều trị dựa trên hoạt động của não, mang lại tiềm năng cải thiện chất lượng cuộc sống của bệnh nhân. Với khoảng 153.000 người ở Vương quốc Anh bị ảnh hưởng bởi bệnh Parkinson, sự đổi mới này có thể có tác động đáng kể khi số ca dự kiến sẽ tăng lên.
phản ứng
Một thiết bị kích thích não sâu (DBS) thích ứng mới được báo cáo là làm giảm đáng kể các triệu chứng của bệnh Parkinson, với một bệnh nhân tuyên bố cảm thấy "được chữa khỏi", mặc dù sự hoài nghi vẫn tồn tại. Các nhà phê bình cảnh báo rằng những báo cáo như vậy có thể mang lại hy vọng sai lầm, vì các phương pháp điều trị DBS không phải lúc nào cũng có thể tiếp cận hoặc chi trả được, và chúng không giải quyết được tất cả các triệu chứng như sa sút trí tuệ hoặc loạn thần. Mặc dù DBS đã được sử dụng trong nhiều năm và cho thấy triển vọng, cần có thêm các thử nghiệm lâm sàng để xác nhận hiệu quả của nó, và điều quan trọng cần lưu ý là nó không phải là phương pháp chữa trị bệnh Parkinson.
Seagate: ổ cứng 'mới' đã được sử dụng hàng chục nghìn giờ
Khách hàng Đức đã báo cáo việc mua các ổ cứng Seagate "mới" nhưng thực tế đã qua sử dụng, với một số ổ cứng cho thấy thời gian sử dụng lâu dài. Vấn đề đã được Heise.de xác định sau nhiều báo cáo liên quan đến ổ cứng Seagate Exos, được bán như mới nhưng thiếu bảo hành tiêu chuẩn năm năm. Seagate đang điều tra khả năng gian lận, vì các thông số SMART (Công nghệ Tự giám sát, Phân tích và Báo cáo) của ổ đĩa đã bị đặt lại, và vấn đề này liên quan đến một số nhà bán lẻ, bao gồm Amazon và Mindfactory.
phản ứng
Ổ cứng Seagate được quảng cáo là "mới" tại Đức đã được phát hiện là đã qua sử dụng trong thời gian dài, với dữ liệu SMART được đặt lại để che giấu việc sử dụng trước đó. Vấn đề này dường như liên quan đến nhiều nhà bán lẻ, cho thấy có thể có lỗi từ nhà phân phối hoặc hoạt động gian lận. Người tiêu dùng được khuyên nên kiểm tra việc sử dụng ổ đĩa bằng cách sử dụng nhật ký FARM của smartctl, mặc dù điều này yêu cầu các phiên bản phần mềm cập nhật không phải lúc nào cũng có sẵn, làm dấy lên lo ngại về việc mua ổ cứng từ một số nhà bán lẻ, đặc biệt là trên các nền tảng như Amazon.
Khám phá Mã hóa
Discovery Coding là một phương pháp lập trình mà các lập trình viên viết mã để hiểu một vấn đề, tương tự như viết khám phá trong văn học, nơi câu chuyện phát triển trong quá trình viết. Phương pháp này có thể trông kém tổ chức hơn so với lập kế hoạch có cấu trúc nhưng vẫn có thể tạo ra các sản phẩm cuối cùng nghiêm ngặt và hiệu quả bằng cách tập trung vào việc hiểu các ràng buộc của hệ thống. Nhóm lập trình được khuyến khích nhận ra và chấp nhận các phương pháp đa dạng trong thiết kế phần mềm, thừa nhận rằng không có phương pháp nào là đúng duy nhất, vì đó là một quá trình mang tính con người và khác nhau giữa các cá nhân.
phản ứng
Khám phá mã hóa là một phương pháp mà các lập trình viên viết mã để khám phá và hiểu một vấn đề, thay vì chỉ phụ thuộc vào các tài liệu thiết kế. Phương pháp này có thể dẫn đến các ước tính thời gian và giải pháp chính xác hơn bằng cách cung cấp sự hiểu biết thực tế về không gian vấn đề. Trong khi điều này có thể dẫn đến việc vận chuyển các giải pháp chưa hoàn chỉnh, nó cũng được coi là thúc đẩy sự đổi mới và khả năng thích ứng, đặc biệt là trong các môi trường năng động.
Apple và SpaceX hợp tác để hỗ trợ mạng lưới vệ tinh Starlink trên iPhone
phản ứng
Apple đang hợp tác với T-Mobile để hỗ trợ mạng lưới vệ tinh Starlink trên iPhone, nhằm cải thiện kết nối ở các khu vực xa xôi. Việc hợp tác này phản ánh một xu hướng rộng lớn hơn trong việc tích hợp công nghệ vệ tinh vào điện thoại thông minh, cùng với những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI). Một số người dùng lo ngại về mối quan hệ của Apple với Elon Musk, trong khi những người khác coi đó là một bước đi chiến lược để nâng cao các dịch vụ cung cấp.
Thư viện và Sự Thịnh Vượng: Một Nghiên Cứu Tình Huống từ Thư Viện Công Cộng New York
Một nghiên cứu của Thư viện Công cộng New York tiết lộ rằng các thư viện cải thiện đáng kể sự an lành và kết nối cộng đồng, đặc biệt là ở các khu vực có thu nhập thấp hơn. Những phát hiện chính cho thấy 92% người dùng cảm thấy bình tĩnh sau khi ghé thăm, 74% cảm thấy được trang bị tốt hơn để đối phó với cuộc sống, và 90% thích thú với việc học hỏi thêm. Thư viện được xác định là những nơi thúc đẩy sự lạc quan, đồng cảm và cộng đồng, đóng vai trò như một liều thuốc mạnh mẽ chống lại các yếu tố gây căng thẳng hiện đại.
phản ứng
Thư viện ở Mỹ đang trải qua một sự thay đổi khi các hệ thống đại học giảm bớt các bộ sưu tập vật lý, chọn truy cập kỹ thuật số do nhu cầu giảm đối với sách vật lý. Các thư viện công cộng đối mặt với những thách thức bổ sung, thường kiêm nhiệm vai trò là nơi trú ẩn cho người vô gia cư, điều này có thể ảnh hưởng đến vai trò chính của họ trong việc phục vụ cộng đồng. Mặc dù có những vấn đề này, các thư viện vẫn tiếp tục thích nghi bằng cách kết hợp các tiện nghi hiện đại như không gian sáng tạo, làm nổi bật cuộc tranh luận đang diễn ra về việc cân bằng các chức năng truyền thống với nhu cầu xã hội đang thay đổi.
Điện thoại của chúng ta đang giết chết khả năng cảm thấy quyến rũ của chúng ta (2024)
phản ứng
Bài báo thảo luận về cách mà điện thoại thông minh có thể làm giảm cảm giác quyến rũ của chúng ta bằng cách thúc đẩy sự đắm chìm liên tục trong thế giới kỹ thuật số, điều này làm giảm tương tác xã hội và sự tự nhiên trong cuộc sống thực. Điều đó cho rằng điện thoại thông minh thúc đẩy một lối sống tập trung vào sự thỏa mãn tức thì, dẫn đến sự suy giảm trong sự sôi nổi và trách nhiệm cá nhân đối với việc sử dụng điện thoại. Phần này cũng khám phá các vấn đề xã hội rộng lớn hơn, bao gồm tác động của công nghệ đối với trách nhiệm cá nhân và sự phức tạp của cuộc sống hiện đại.