Code in Space: Redefining Tech Creation with AI and XR

Gemma-4-E2B-it for is now available in Amazon SageMaker JumpStart

Mô hình đa phương thức Gemma-4-E2B-it của Google DeepMind đã được tích hợp vào Amazon SageMaker JumpStart, hỗ trợ đầu vào văn bản, hình ảnh và âm thanh cùng khả năng suy luận theo từng bước. Mô hình cung cấp các tính năng như nhận diện hình ảnh, video, gọi hàm gốc cho workflow agent, sinh mã và hỗ trợ đa ngôn ngữ, sẵn sàng triển khai qua SageMaker Studio hoặc SageMaker Python SDK.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tích hợp mô hình AI đa modal như Gemma-4-E2B-it vào dự án của mình để tự động hóa xử lý dữ liệu hình ảnh, âm thanh và văn bản, từ đó tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất trong việc phát triển ứng dụng thông minh.

Inside Thinking Machines’ Interaction Models

Phòng thí nghiệm AI mới Thinking Machines đề xuất mô hình "interaction model" thay thế kiến trúc turn-based truyền thống bằng cách tích hợp tương tác trực tiếp vào mô hình, sử dụng các micro-turns (200ms) và phối hợp hai mô hình (tương tác nhanh + suy luận nền). Mô hình 276B tham số (12B tham số hoạt động) của họ thể hiện khả năng dịch thuật live, đếm nhịp real-time và sửa lỗi codeswitching giữa câu, nhưng vẫn gặp hạn chế về quản lý ngữ cảnh dài, yêu cầu kết nối và độ trễ.

Lập trình viên AI nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế lại mô hình tương tác thực tế bằng cách loại bỏ giới hạn của hệ thống dựa trên vòng lặp ngôn ngữ truyền thống, giúp tối ưu hóa hiệu suất và khả năng tương tác đa phương tiện trong ứng dụng AI hiện đại.

Ultrahuman’s former hardware VP raises $5.5M for devices that control AI agents, not just record you

Aina sắp tung ra thiết bị mới trong vài tuần tới nhằm kiểm soát AI agents thay vì chỉ ghi lại hoạt động người dùng.

Lập trình viên nên theo dõi vì đây là một ví dụ thực tế về cách AI và thiết bị vật lý tương tác trong tương lai, giúp hiểu rõ hơn về các cơ chế mới trong quản lý và điều khiển hệ thống thông minh, từ đó có thể ứng dụng vào các dự án của riêng mình.

No, People Don’t Want More AI In Their Life — Smashing Magazine

Hầu hết mọi người không mong muốn thêm tính năng AI trong cuộc sống, trái ngược với quan điểm của các nhà lãnh đạo AI.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế giao diện AI thân thiện với người dùng, tránh tạo ra những tính năng tự động hóa không cần thiết mà vẫn mang lại trải nghiệm tốt hơn cho người dùng thực tế.

What does the future of software look like?

Tương lai của phần mềm sẽ được định hình bởi AI, với những tương tác như điều khiển tạm thời theo ngữ cảnh, đầu vào đa phương thức (giọng nói, cử chỉ, con trỏ), giao diện thích ứng theo trạng thái cảm xúc người dùng, tương tác không gian hữu hình thay thế thao tác chạm/nhấp, và không gian chia sẻ bền vững theo nhóm. Xu hướng chính là phần mềm dần thích nghi với con người thay vì ngược lại.

Nếu bạn đang tìm cách tương tác với công nghệ thông minh hơn, từ thiết kế giao diện đến tương tác tự nhiên, bài này sẽ giúp bạn hiểu cách AI đang định hình tương lai của lập trình và cách ứng dụng những ý tưởng này vào dự án của mình.

Inkling: Our Open-Weights Model

Our first open-weights model: multimodal, Mixture-of-Experts, with controllable reasoning effort. Available to fine-tune on Tinker.

Wristband enables wearers to control a robotic hand with their own movements

MIT chế tạo vòng đeo cổ tay dùng sóng siêu âm theo dõi cử động cơ, gân cổ tay theo thời gian thực, kết hợp AI lập bản đồ 22 bậc tự do của bàn tay. Thiết bị cho phép điều khiển robot tay hoặc vật thể ảo không dây, đã thử nghiệm thành công trên 8 tình nguyện viên với ngôn ngữ ký hiệu ASL và các động tác cầm nắm. Nhóm nghiên cứu hướng tới thu nhỏ phần cứng, mở rộng dữ liệu huấn luyện và phát triển thành thiết bị theo dõi tay phổ quát cho robot hình người và ứng dụng VR.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách kết hợp sensor vật lý, AI và giao diện người-máy mới mẻ, giúp phát triển các hệ thống điều khiển tự động phức tạp hơn cho robot, VR hoặc ứng dụng tương tác thực tế.