Guide to (not) fucking up QR codes

Flock's CEO Faced Me After Its Cameras Led to My Wrongful Stop

Sau khi camera giám sát bằng AI của Flock dẫn đến việc một người bị cảnh sát chặn sai, CEO Garrett Langley đã ngồi xuống trao đổi về những sai sót này và cuộc tranh cãi ngày càng gay gắt xung quanh mạng lưới camera giám sát thông minh của Flock.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ về những thách thức và rủi ro liên quan đến việc triển khai hệ thống giám sát AI công cộng, từ kỹ thuật đến vấn đề đạo đức và pháp lý, giúp họ đánh giá kỹ trước khi tham gia phát triển hoặc ứng dụng công nghệ này.

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.

Credit card-sized Edge AI single board computers are powered by TI AM62A (2 TOPS) or AM68A (8 TOPS) SoC

Hai máy tính nhúng Edge AI cỡ thẻ tín dụng InHand Mo 62A và Mo 68A sử dụng lần lượt bộ vi xử lý TI AM62A (2 TOPS) và AM68A (8 TOPS) của Texas Instruments.

Nếu bạn đang phát triển ứng dụng AI trên thiết bị biên (edge computing) với yêu cầu hiệu suất cao và chi phí tiết kiệm, tiêu đề này sẽ giúp bạn khám phá các chip TI AM62A (2 TOPS) và AM68A (8 TOPS) – những giải pháp mạnh mẽ, tiết kiệm năng lượng cho các dự án Edge AI nhỏ gọn, 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.

Toward More Controllable AI Video Editing: An Early Research Exploration at Netflix

Netflix giới thiệu hai mô hình chỉnh sửa video AI giai đoạn đầu là Vera và VOID. Vera sử dụng mô hình diffusion phân lớp, chỉ tái tạo vùng chỉnh sửa (kèm alpha matte) thay vì toàn bộ clip, bảo toàn nội dung chưa chỉnh sửa. VOID chuyên xóa vật thể trong video với kỹ thuật inpainting hợp lý vật lý, tái tạo cảnh thực tế khi vật thể bị loại bỏ. Cả hai mô hình đều vượt trội so với các phương pháp hiện có trong nghiên cứu.

Lập trình viên muốn phát triển các giải pháp AI tiên tiến trong xử lý video nên tham khảo để hiểu cách thiết kế mô hình hiệu quả như Vera và VOID, từ kiến trúc đặc biệt đến kỹ thuật điều khiển chi tiết để nâng cao chất lượng và tính khả thi của các ứng dụng AI video trong tương lai.

Qt Toolkit To Introduce Edge AI Submodule, Initially For Vision AI With Qt

Qt Group sắp bổ sung Qt Edge AI, một sub-module mới trong Qt toolkit chuyên về xử lý AI tại biên (edge AI). Ban đầu, nó cung cấp API C++ để xây dựng pipeline suy luận và chạy tác vụ thị giác máy (vision AI) như phát hiện/phân loại vật thể, nhắm đến các nền tảng nhúng như NVIDIA Jetson, Qualcomm IQ và NXP i.MX95, đồng thời tích hợp với QtMultimedia để xử lý khung hình video.

Là người phát triển ứng dụng trên thiết bị biên (embedded) hoặc làm việc với AI vision, bạn nên đọc để khám phá cách Qt Toolkit tích hợp các giải pháp inferencing AI hiệu quả trên các nền tảng như Jetson/NVIDIA, Qualcomm IQ, hoặc NXP i.MX95, giúp tối ưu hóa thời gian phát triển và hiệu suất cho các ứng dụng như nhận diện đối tượng và phân loại hình ảnh.

How a Smart Recycling Robot Dismantles Old Devices

Smart recycling robot tech predicts failures, safely salvaging parts and slashing e-waste for a truly sustainable circular economy.

Robotic Screw And Bolt Sorter Seeks A New Challenge

Hệ thống sắp xếp bu lông, ốc vít tự động DIY do Aad chế tạo sử dụng machine vision, khung máy in 3D Ultimaker tái chế và bộ điều khiển ESP32. Các vật thể được đưa lên băng chuyền, nhận diện bằng ESP32-CAM gắn M12 lens, sau đó được gắp và đặt bởi cánh tay robot trên khung gantry. Tùy chọn bổ sung gồm đo trọng lượng và kiểm tra bằng kính hiển vi USB, thiết kế dành cho mục đích chung sắp xếp vật thể nhỏ.

Là người phát triển muốn tự động hóa quản lý vật liệu nhỏ như móc vít và ốc vít, hệ thống này là ví dụ thực tế về cách kết hợp thiết bị gia công 3D cũ, cảm biến ESP32 và vision AI để tạo ra giải pháp thông minh, tiết kiệm chi phí và mở rộng khả năng cho các ứng dụng tương tự.