Motor-Free Soft Exoskeleton Reduces Walking Effort

There Is No A.I.

Thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" (AI) bị Jaron Lanier chỉ trích là không chính xác, ông đề cập đến cách khai thác AI hiệu quả và vấn đề "data dignity" (quyền sở hữu dữ liệu cá nhân).

Những lập trình viên cần đọc bài này để hiểu rõ rằng thuật ngữ "AI" không đơn giản chỉ là một công nghệ tự động hóa mà còn liên quan đến những vấn đề đạo đức, quyền riêng tư và cách sử dụng dữ liệu một cách có trách nhiệm, từ đó giúp họ xây dựng hệ thống thông minh hơn, tránh rủi ro và tạo ra giá trị thực sự cho xã hội.

The three ways AI unlocks transformation in Retail, Travel, and Consumer Goods

AI thúc đẩy chuyển đổi trong ngành bán lẻ, du lịch và hàng tiêu dùng thông qua ba cách chính: tối ưu hóa chuỗi cung ứng, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tự động hóa quy trình vận hành.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI có thể tự động hóa và tối ưu hóa quy trình từ việc phân tích dữ liệu sản phẩm cho đến tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng trong các ngành công nghiệp như Retail, Travel và Consumer Goods.

CuspAI signs up Nvidia and Meta for AI materials push

CuspAI khởi động nền tảng AI Materials Foundry với sự tham gia của Nvidia, Meta cùng hơn 45 đối tác, đồng thời huy động thành công 450 triệu USD từ vòng gọi vốn mới, được hậu thuẫn bởi Bezos và chính phủ Anh, định giá công ty lên 2,6 tỷ USD.

Những công nghệ mới trong lĩnh vực vật liệu AI—được Nvidia và Meta hỗ trợ—có thể giúp cải thiện hiệu suất mô hình AI, từ đó mở ra những ứng dụng thực tế như thiết kế vật liệu siêu nhẹ, chống thấm nước hay tăng hiệu suất pin, giúp lập trình viên phát triển các giải pháp sáng tạo và hiệu quả hơn trong tương lai.

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.

Already rich, already successful, why the last wave of tech winners is grinding again

Những tỷ phú công nghệ giàu có đang lao vào cuộc đua AI mới, sợ bỏ lỡ thời khắc quyết định …

Robotics @ XIAOMI

Xiaomi ra mắt XR-1, mô hình robot nền tảng đầu tiên kết hợp 100.000 giờ dữ liệu pre-training (UMI) và 7.200 giờ dữ liệu post-training trên robot thực, giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu trong robotics. Mô hình đạt tỷ lệ thành công 75% trên tác vụ mới với dưới 10 giờ huấn luyện, vượt 58,3% so với RoboDojo trong các bài kiểm tra mô phỏng.

Là lập trình viên nghiên cứu AI hoặc robotics, bạn nên đọc bài này để hiểu cách xây dựng mô hình robot thông minh hiệu quả hơn bằng cách áp dụng kỹ thuật pre-training và post-training như trong mô hình LLM, giúp tiết kiệm thời gian và dữ liệu thực tế mà vẫn đạt hiệu quả cao.

Let AI Burn

Bài viết cho rằng ngành AI đang là một bong bóng không bền vững, dựa trên tài trợ vòng tròn, quảng cáo thổi phồng và nhu cầu ảo. Tác giả lập luận rằng AI tạo sinh khác biệt hoàn toàn so với bong bóng Dot Com vì GPU không có giá trị tồn dư, nhu cầu LLM chủ yếu được tạo ra và trợ cấp, trong khi OpenAI/Anthropic đang tiêu tốn hàng trăm tỷ USD mà không có lộ trình sinh lời.

Những lập trình viên muốn tránh rơi vào "sự mê hoặc của công nghệ" và hiểu rõ về rủi ro tài chính, kỹ thuật cũng như thực tế thị trường khi xây dựng dự án AI lớn nên đọc bài này để tránh đầu tư vào những "bong bóng" không có cơ sở thực tế.