Your Robot Ran Out of RAM Again: A Field Guide to Smart Pointers

Open Source Vacuum Avoids Cloud

OOMWOO là robot hút bụi mã nguồn mở hoàn toàn, hoạt động không phụ thuộc vào dịch vụ đám …

Why CPP is going to be relevant AGAIN?

Vào ngày 28/3/2026, ngôn ngữ lập trình C++ 40 năm tuổi bất ngờ chứng minh sự hữu ích trở …

Schneier on Security

MIT triển khai hơn 500 camera giám sát AI trên khuôn viên với chi phí trên 3 triệu USD từ tháng 11/2025 đến 9/2026. Các camera Hanwha Wisenet AI có thể nhận diện khuôn mặt, phân loại giới tính, tuổi tác từ xa 35 feet, phát hiện chuyển động, đám đông hay khẩu trang, lưu trữ dữ liệu 30 ngày, gây lo ngại về quyền riêng tư.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ về những thách thức về an ninh và bảo mật khi tích hợp hệ thống AI vào môi trường thực tế, từ đó có thể phát triển giải pháp bảo vệ dữ liệu và đảm bảo tính riêng tư một cách hiệu quả.

"Relaxation and its Role in Vision": The 1977 PhD Thesis That Helped Shape Modern AI Research

Năm 1977, luận án tiến sĩ của Geoffrey Hinton về "Relaxation and its Role in Vision" đã góp phần quan trọng vào nền tảng nghiên cứu AI hiện đại, mặc dù ít được nhắc đến so với những đóng góp sau này của ông như backpropagation hay mạng nơ-ron sâu.

Đọc bài này để hiểu nguồn gốc và sự đột phá của các kỹ thuật AI hiện đại như backpropagation nhờ vào những khám phá về thư giãn (relaxation) trong mô hình học máy, giúp bạn nắm rõ cách những lý thuyết cơ bản đã định hình những tiến bộ của ngành.

Grabette: an open system to record robot-manipulation data

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.

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.

neither gcc nor clang are compliant with standard c++

Cả GCC và Clang đều không lưu trữ thông tin liên kết ngôn ngữ (language linkage) trong kiểu hàm, khiến các hàm có liên kết khác nhau (như extern "C" vs C++) bị coi là cùng kiểu, vi phạm tiêu chuẩn C++. Điều này dẫn đến lỗi static_assert không kích hoạt hoặc vi phạm ODR khi nạp chồng hàm. Tác giả cho rằng lỗi nằm ở tiêu chuẩn C++ chứ không phải trình biên dịch vì sửa lỗi sẽ phá vỡ ABI, trong khi quy ước gọi hàm giữa C và C++ hầu như giống nhau trên mọi nền tảng.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu rõ về những rủi ro về tính nhất quán và tính bảo mật khi sử dụng các hàm có liên kết ngôn ngữ khác nhau trong C++ mà nhiều compiler hiện nay không tuân thủ chuẩn, dẫn đến các vấn đề như vi phạm quy tắc ODR và sai sót trong việc phân biệt kiểu hàm.

The Retirement Income Many Canadians Never Actually Estimate

Nhiều người Canada không bao giờ ước tính thu nhập hưu trí thực tế của mình, thay vào đó chỉ tập trung vào các khoản tiết kiệm như RRSP hay TFSA.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cách tính và quản lý thu nhập hưu trí thực tế—đặc biệt khi công việc tự do và thu nhập không đều—để tránh rủi ro tài chính khi nghỉ hưu mà không có kế hoạch chính xác.