OOMWOO là robot hút bụi mã nguồn mở hoàn toàn, hoạt động không phụ thuộc vào dịch vụ đám mây nhờ Raspberry Pi chạy ROS 2, sử dụng lidar 2D giá rẻ để lập bản đồ phòng và tích hợp với Home Assistant. Phần cứng chủ yếu cần in 3D, trong khi phần mềm đã tương đối hoàn thiện và dự án đang phát triển tích cực trên GitHub.
Vì sao nên đọc: Là người phát triển robot hoặc IoT, bạn nên đọc để khám phá cách xây dựng hệ thống tự động hóa nhà ở tự chủ, hiệu quả về chi phí và không phụ thuộc vào dịch vụ đám mây, bằng cách kết hợp phần mềm tự động hóa nhà (Home Assistant) với ROS 2 và giải pháp thô sơ nhưng hiệu quả.
Trả lời 3 câu hỏi ngắn để nhận điểm thưởng cho bài này. Chỉ làm khi bạn muốn lấy điểm.
3 câu hỏi · dưới một phút · không bắt buộc
Nguồn: https://hackaday.com/2026/07/21/open-source-vacuum-avoids-cloud. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync Dev.
Cổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trìnhHơn 600 bài FREE, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — chạy ngay trên trình duyệt.
Trình duyệt DuckDuckGo giờ đây chặn hầu hết quảng cáo video YouTube (bao gồm pre-roll và mid-roll) mặc định trên iOS, Mac và Windows, còn Android cần kích hoạt thủ công. Tính năng này sử dụng bộ lọc từ uBlock Origin và quy tắc riêng của DuckDuckGo, hoạt động độc lập với Duck Player.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tích hợp và tối ưu hóa các công cụ bảo mật, hiệu suất và mở rộng tính năng cho các trình duyệt web, đặc biệt là khi phát triển các plugin hoặc giải pháp tự động hóa chống quảng cáo.
Bản cập nhật năm 2026 về thiết bị di động tầm trung và thấp trong thử nghiệm thực tế cung cấp bức tranh rõ ràng hơn bao giờ hết.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa thiết kế UI/UX cho các thiết bị thấp cấp và trung cấp hiện đại, giúp ứng dụng hoạt động hiệu quả hơn trên các nền tảng có hạn chế về hiệu suất và màn hình nhỏ.
OnePlus thông báo sẽ ngừng ra mắt sản phẩm mới tại thị trường Mỹ và châu Âu, đồng thời có …
Ubisoft tung ra bản remake Assassin's Creed Black Flag Resynced nhằm khai thác doanh thu từ danh mục game cũ thay vì theo đuổi chiến lược sáng tạo nhất quán, khi hãng vừa hủy 6 game, đóng cửa studio và trì hoãn 7 dự án khác. Xu hướng remake trong ngành chủ yếu do chi phí phát triển AAA quá cao, buộc các studio phải tận dụng tài sản cũ để lấp đầy khoảng trống doanh thu.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách công nghệ game và kinh doanh game đòi hỏi sự cân bằng giữa sáng tạo và quản lý chi phí, và khi một công ty như Ubisoft phải đối mặt với những quyết định như này, nó phản ánh sự thiếu tập trung chiến lược trong phát triển sản phẩm.
Grabette là hệ thống mã nguồn mở nhằm ghi lại dữ liệu thao tác của robot, hỗ trợ nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo.
Là người phát triển robot, bạn nên tìm hiểu Grabette vì nó cung cấp một hệ thống mở để lưu trữ và chia sẻ dữ liệu thực tế về các nhiệm vụ manipulat của robot, giúp tăng tốc phát triển AI thông minh và giảm thiểu sự phụ thuộc vào các giải pháp đóng gói.
Gần hai năm sau phán quyết Google là độc quyền bất hợp pháp, công ty này vẫn chưa thay đổi gì. Dự luật SEARCH Act có thể ngăn chặn tình trạng này.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ về những hậu quả của sự độc quyền công nghệ và cách pháp luật có thể bảo vệ cạnh tranh công bằng, ảnh hưởng trực tiếp đến các dự án mở nguồn, công nghệ open-source và thị trường tương lai của các sản phẩm kỹ thuật số.
Module tính toán Geniatech XPI-3576-CM5 sử dụng vi xử lý Rockchip RK3576 tám nhân (Arm Cortex-A72/A53), tương thích form factor Raspberry Pi CM4/CM5, hỗ trợ tối đa 16GB RAM, tích hợp WiFi 6 và Bluetooth 5.3.
Là người phát triển AI hoặc thiết bị IoT, bạn nên đọc để khám phá cách tích hợp một CPU mạnh mẽ như RK3576—cùng với WiFi 6 và Bluetooth 5.3—để nâng cấp hiệu suất xử lý máy học, xử lý video và ứng dụng IoT hiệu quả hơn trên các dự án mở rộng.
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.