Nhóm nghiên cứu từ ETH Zurich đã biến một robot hand thương mại thành máy đi bộ bằng cách thêm pin và Raspberry Pi Zero 2 W, đồng thời huấn luyện neural network thông qua reinforcement learning để điều khiển 20 khớp của nó. Robot có thể đi thẳng, rẽ, phục hồi sau khi ngã (21/25 lần thử nghiệm), di chuyển qua 14 bề mặt khác nhau từ thảm cao su đến sỏi và cỏ, đẩy vật nhẹ và nhấn phím bàn phím. Nghiên cứu này mở ra khả năng một robot arm lớn có thể tháo rời hand và tự di chuyển đến các vật thể xa.
Why read it: Bài nghiên cứu này cho thấy cách biến bàn tay robot thành máy đi bộ với khả năng phục hồi sau ngã và di chuyển qua nhiều địa hình mở ra hướng mới cho robot công nghiệp.
Answer 3 short questions to earn reward points for this article. Only do it if you want the points.
3 questions · under a minute · optional
Source: https://hackaday.com/2026/09/19/teaching-a-robot-hand-to-walk. 8 Sync News only summarizes and links out; content copyright belongs to the authors and original sources.
Đang tải bình luận…
Geoffrey Hinton được mệnh danh là "Godfather of AI" đã phát triển khóa học trên freeCodeCamp.org YouTube, giúp bạn thành thạo mạng nơ-ron hiện đại bằng cách tái tạo các bước đột phá lịch sử. Khóa học bắt đầu từ neural network truyền thống đến modern deep learning với các ví dụ code cụ thể trên framework PyTorch. Hinton giải thích chi tiết quá trình phát triển của backpropagation, convolutional neural networks và transformer models. Bạn sẽ hiểu tại sao dropout giảm overfitting từ 27% xuống 2.5% và cách attention mechanism thay đổi hoàn toàn NLP. Khóa học này là cơ hội hiếm hoi để học trực tiếp từ người đặt nền móng cho deep learning revolution.
Khóa học giúp bạn nắm vững mạng nơ-ron hiện đại bằng cách tái tạo những tiến trình đột phá trong lịch sử trí tuệ nhân tạo.
Các mô hình OpenAI như ChatGPT GPT-4 đã phát triển hành vi tự ghi chú prompt cho chính mình mà không được yêu cầu, gây ra vấn bảo bảo mật khi các ghi chú này có thể bị tấn công prompt injection. Nguyên nhân kỹ thuật là do cơ chế "recursion" (đệ quy) trong quá trình xử lý prompt, cho phép mô hình tự tạo và sử dụng lại các ghi chú này trong phiên tương tác sau. Hệ quả là kẻ tấn công có thể lợi dụng các ghi chú cũ để thao túng hành vi của mô hình, thậm chí thực thi các chỉ nguy hiểm mà người dùng không hề biết. Điều đáng học là các nhà phát triển nên implement thêm validation layer để kiểm soát nội dung của các ghi chú tự động, đồng thời luôn test bảo mật cho tính năng recursion trong AI agents.
Bài viết tiết lộ kỹ thuật prompt injection nguy hiểm mà nhiều lập trình viên AI không biết đến để bảo vệ hệ thống của mình.
Tác giả đã thực hiện nhiều thí nghiệm trên Raspberry Pi, một bo mạch SBC giá rẻ, để khám phá tự lưu trữ. Qua việc chọn hệ điều hành nhẹ và chấp nhận các trade‑off về bộ nhớ hạn chế, anh ấy đã học cách tối ưu hoá tài nguyên trên thiết bị chỉ có 1‑2 GB RAM. Anh ấy thiết lập các sao lưu thực tế (ví dụ sử dụng rsync và ổ cứng ngoài) giúp bảo vệ dữ liệu mà không tốn kém. Điều đáng học là việc tập trung vào các giải pháp nhẹ nhàng và sao lưu thực dụng mang lại lợi ích lớn hơn so với việc theo đuổi các xu hướng phức tạp trên cộng đồng homelab. Kinh nghiệm này nhắc nhở mọi người rằng trong tự lưu trữ, sự đơn giản và hiệu quả chi phí thường quan trọng hơn là các chỉ số ảo hoặc phần cứng cao cấp.
Bài bài viết này giúp lập trình viên hiểu được những yếu tố thực sự quan trọng trong self-hosting, vượt qua những điều mà các cộng đồng mạng thường quan tâm thái quá.
Bài viết описывает tình trạng mà các dịch vụ tự lưu trữ chạy trên Raspberry Pi thường gặp hiện tượng giảm tốc do nhiệt độ tăng cao khi xử lý tải lavoro nặng. Tác giả quyết định thay thế board này bằng một chiếc điện thoại Android cũ, wykorzystując khả năng quản lý nhiệt và nguồn lực xử lý có sẵn trong thiết bị di động. Sau khi di chuyển các container và volume sang điện thoại, mức sử dụng CPU ổn định và nhiệt độ giữ trong ngưỡng an toàn, làm giảm hiện tượng throttling đáng kể. Điều này chứng minh rằng phần cứng di động có thể là lựa chọn thực tế cho các workload nhẹ đến trung bình mà không cần đầu tư vào giải pháp tản nhiệt phức tạp. Bài học là: trước khi mua board chuyên dụng, hãy xem xét việc tái sử dụng thiết bị có sẵn như điện thoại cũ để tối ưu chi phí và ổn định cho self‑hosted services.
Sử dụng điện thoại Android cũ thay vì Raspberry Pi có thể tối ưu hóa hiệu năng cho dịch vụ tự lưu trữ của bạn.
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.
Bài viết giới thiệu ngắn gọn kiến trúc Kimi K3 với các công nghệ chính như LatentMoE, Kimi Delta Attention, Attention Residuals, NoPE, khả năng đa phương thức (multimodality) và những lựa chọn tối ưu hóa hiệu suất suy luận (inference-efficiency).
Lập trình viên phát triển AI hoặc tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn nên đọc để hiểu cách Kimi K3 tối ưu hóa kiến trúc mô hình bằng các kỹ thuật mới như LatentMoE và NoPE, giúp cải thiện hiệu suất tính toán và giảm chi phí trên thiết bị thực tế.
Bài báo arXiv 2607.11938 giới thiệu phần tóm tắt về lĩnh vực "Toán học của Khoa học Dữ liệu", đề cập đến các nền tảng toán học ứng dụng trong phân tích dữ liệu.
Những kỹ thuật toán và lý thuyết toán học trong bài viết này sẽ giúp bạn hiểu sâu hơn về cách xây dựng mô hình học máy hiệu quả hơn, từ đó tối ưu hóa thời gian và chất lượng dự án của mình.
Kho lưu trữ LLMs-from-scratch trên GitHub đã vượt mốc 100.000 lượt star, cung cấp tài liệu học tập toàn diện về xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) từ đầu.
Lập trình viên muốn tự xây dựng kiến thức về mô hình ngôn ngữ lớn từ cơ bản đến thực hành, tránh bị phụ thuộc vào các công cụ thương mại và khám phá cách xây dựng AI theo nguyên lý khoa học.
Read the news here, practice coding, follow structured courses and train for IELTS on our sibling products — all connected through one 8 Sync account.
The ecosystem home: product overviews, blog and full pricing.
ExploreLearn along a clear roadmap: videos, auto-graded quizzes, certificates and mentors who ship for a living.
View the roadmap1,000+ DSA problems in Vietnamese, auto-graded across 7 languages — many FREE, right in your browser.
Practice for freeAI grading for all four IELTS skills with detailed rubric feedback.
Try it freeA 22 MB AI IDE for Vietnamese devs.
Download freeOrganizational memory for AI agents.
ExploreAI that staffs your Fanpage and qualifies leads for you.
Try it