Google DeepMind vừa khởi động chương trình "Google DeepMind Accelerator: Robotics" kéo dài 3 tháng dành cho các startup robotics giai đoạn đầu tại châu Âu. 15 startup được lựa chọn sẽ nhận hỗ trợ chuyên môn, mô hình AI (như Gemini robotics) và mạng lưới đối tác để phát triển ứng dụng robotics thực tế trong logistics, y tế, sản xuất, môi trường và nhiều lĩnh vực khác.
Vì sao nên đọc: Nếu bạn là lập trình viên muốn xây dựng ứng dụng robotics thực tế, đọc bài này để hiểu cách AI hiện đại—đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ, thị giác và hành động—có thể biến lý thuyết thành giải pháp công nghiệp, y tế và môi trường hiệu quả, từ đó giúp bạn tìm kiếm cơ hội hợp tác, công nghệ mới và hướng dẫn từ các startup tiên phong tại châu Âu.
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://blog.google/topics/google-europe/powering-the-future-of-robotics-in-europe. 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.
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.
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.
Google đang chậm tiến độ vài tháng trong việc nâng cấp Gemini Pro do khả năng lập trình không đạt mục tiêu nội bộ, nhiều kỹ sư rời đi sang Anthropic, và việc làm mới dữ liệu huấn luyện khiến nội bộ thất vọng.
Lập trình viên nên theo dõi để hiểu cách AI hiện tại và tương lai ảnh hưởng đến công cụ phát triển mã, từ đó tối ưu hóa hiệu suất và chọn lựa công nghệ phù hợp cho dự án của mình.
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.
Đọc blog kỹ thuật là cách học hiệu quả nhưng bất tiện khi phải ngắt quãng. Bài viết chia sẻ cách xây dựng một AI agent tự động chuyển đổi nội dung blog thành podcast, giúp người dùng tiếp cận thông tin thuận tiện hơn.
Lập trình viên nên đọc bài này vì nó cho thấy cách tự động hóa và tích hợp công nghệ AI vào dự án blog-to-podcast, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả phát triển bằng cách kết hợp kiến thức kỹ thuật với giải pháp thực tế.
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.
Liên minh châu Âu yêu cầu Google mở khóa các tính năng hệ điều hành Android quan trọng để trợ lý ảo của bên thứ ba có thể kích hoạt bằng giọng nói và truy cập các chức năng cốt lõi.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các chính sách cạnh tranh mới ở châu Âu có thể mở rộng khả năng tương tác giữa hệ điều hành Android và các nền tảng AI độc lập, giúp phát triển ứng dụng đa dạng hơn và tạo cơ hội cho các dự án mở rộng chức năng cho người dùng.
Vertu ra mắt trợ lý AI độc quyền trên chiếc điện thoại gập xa xỉ, nhưng trải nghiệm thực tế cho thấy hiệu năng hạn chế, tuổi thọ pin kém và giá 6.880 USD không tương xứng với tiện ích.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách ứng dụng công nghệ AI trong thiết bị vật lý—từ thiết kế hệ thống đến tối ưu hóa hiệu suất—có thể mang lại những giải pháp thực tế cho các ứng dụng tương tác người-máy trong tương lai.
Bài viết giới thiệu 13 bản demo trên nền tảng Gemini Enterprise Agent, mỗi demo minh họa một khái niệm, mô hình hoặc kiến trúc có thể triển khai ngay lập tức.
Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách ứng dụng các mẫu kiến trúc và mô hình hành vi của Gemini Enterprise Agent Platform giúp tối ưu hóa hiệu suất, tự động hóa công việc và xây dựng giải pháp thông minh thực tế từ những ví dụ cụ thể.