Heads in the game

Toward More Controllable AI Video Editing: An Early Research Exploration at Netflix

Netflix giới thiệu hai mô hình chỉnh sửa video AI giai đoạn đầu là Vera và VOID. Vera sử dụng mô hình diffusion phân lớp, chỉ tái tạo vùng chỉnh sửa (kèm alpha matte) thay vì toàn bộ clip, bảo toàn nội dung chưa chỉnh sửa. VOID chuyên xóa vật thể trong video với kỹ thuật inpainting hợp lý vật lý, tái tạo cảnh thực tế khi vật thể bị loại bỏ. Cả hai mô hình đều vượt trội so với các phương pháp hiện có trong nghiên cứu.

Lập trình viên muốn phát triển các giải pháp AI tiên tiến trong xử lý video nên tham khảo để hiểu cách thiết kế mô hình hiệu quả như Vera và VOID, từ kiến trúc đặc biệt đến kỹ thuật điều khiển chi tiết để nâng cao chất lượng và tính khả thi của các ứng dụng AI video trong tương lai.

Which programming language to use for coding interviews

Lựa chọn ngôn ngữ lập trình (Python, Java) cho phỏng vấn coding ảnh hưởng lớn đến hiệu suất, nhưng quan trọng nhất là sự quen thuộc của bạn với ngôn ngữ đó. Chỉ nên học ngôn ngữ mới nếu vị trí yêu cầu chuyên môn cụ thể, còn thông thường không nên học chỉ để phục vụ phỏng vấn.

Là người tìm việc kỹ thuật, hiểu rõ các ngôn ngữ phổ biến trong các cuộc phỏng vấn như Python hay Java giúp bạn tự tin giải quyết bài tập nhanh chóng và tránh mất thời gian học mới khi gặp tình huống thực tế.

Google Consent Mode v2

Google Consent Mode là tính năng quan trọng giúp quản lý sự đồng thuận của người dùng đối với cookie và dữ liệu, phiên bản v2 bổ sung các tham số mới như ad_user_data và ad_personalization để tối ưu hóa quảng cáo theo quy định bảo mật. Có thể triển khai thông qua Google Tag Manager, SDK hoặc chỉnh sửa trực tiếp mã nguồn.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tích hợp Google Consent Mode v2 vào dự án của mình để tuân thủ quy định GDPR, cải thiện trải nghiệm người dùng và tránh bị phạt vì vi phạm quyền riêng tư.

Google releases new privacy controls for activity history, personalization

Google bổ sung các điều khiển quyền riêng tư mới, tách biệt lịch sử hoạt động (Search Services History) và cá nhân hóa (Personalized Recommendations) cho Search cùng Google Play, thay vì gộp chung như trước. Theo mặc định, Google sẽ lưu trữ media (ảnh, âm thanh, video từ Google Lens, tìm kiếm bằng giọng nói) vào Search Services History nếu tính năng Web & App Activity đang bật, nhưng người dùng có thể tắt riêng mục này hoặc xóa từng mục đã lưu. Các cài đặt mới sẽ triển khai dần trong vài ngày tới.

Lập trình viên nên đọc để hiểu cách Google xử lý dữ liệu người dùng và cách bảo mật riêng tư trong ứng dụng, giúp họ phát triển các giải pháp bảo vệ dữ liệu hiệu quả hơn trong các sản phẩm công nghệ.

AI brings object-level vision prosthetics closer to reality

Researchers at EPFL's NeuroAI Lab have developed AI-based topographic neural network models that predict optimal brain stimulation patterns to evoke perception of complex visual objects — such as faces and houses — rather than just simple light flashes. The models were validated in live trials on sighted monkeys in Amsterdam, showing that model-guided cortical stimulation can bias visual object perception in predictable ways. While the team cannot yet create object perception from scratch (without any visual input), this is the stated next goal. The approach could also extend to improving cochlear implants for auditory prosthetics.

Accelerating BEV Pooling on NVIDIA GPUs for Physical AI Applications

BEVPoolV3 is a new CUDA kernel optimization for bird's-eye-view (BEV) pooling used in autonomous vehicles and robotics. The post walks through a practical GPU optimization workflow: classify whether the working set fits in L2 cache, remove redundant scatter traffic via a five-array INT32 scatter map, implement interval-owned scatter-reduce to avoid atomics, and validate with NVIDIA Nsight Compute. On RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q (large L2), BEVPoolV3 FP8 achieves up to 42x speedup over the V2 baseline. On RTX A6000 (small L2, DRAM-bound), the adapted FP16 path reaches 19x speedup. The post also explains why FP8 outperforms NVFP4 for L2-resident scatter-reduce workloads, and how the same methodology applies to sparse embeddings, voxelization, and other irregular memory-bound kernels.

A $1199 Edge AI Camera based on Hailo-15H 20 TOPS SoC

Camthink has announced the NeoEyes NE503, a $1199 4K Edge AI camera built around the Hailo-15H SoC featuring a quad-core Cortex-A53 CPU and 20 TOPS AI accelerator. It pairs a Sony IMX678 4K sensor with an 8–32mm F1.6 auto-zoom lens, 8GB LPDDR4, and 64GB eMMC. The camera runs embedded Linux via Yocto, supports containerized apps, and offers a REST API, Python SDK, and CLI tools. Pre-installed models include YOLOv8n for person detection, face landmarks, and CLIP Image Encoder. It supports PoE 802.3AT, is IP67-rated, and operates from -40 to 60°C. Pre-orders are open with shipping expected in late July 2026.