TDK, LG Innotek Collaborate on Physical AI Solutions

Open Source Vacuum Avoids Cloud

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

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.

Why AMI Labs’ Alexandre LeBrun won’t call his AI ‘AGI’ or ‘superintelligence’

Alexandre LeBrun, CEO của AMI Labs, không sử dụng thuật ngữ "AGI" hay "siêu trí tuệ" (superintelligence) dù ngành AI đang theo đuổi chúng.

Là một lập trình viên muốn xây dựng AI thực tế và hiệu quả, bạn nên đọc bài này để tránh rơi vào hào hoa về "AGI" hay "superintelligence" mà thực sự cần hiểu về các khái niệm cơ bản và ứng dụng thực tế của mô hình thế giới (world model) như AMI Labs đang phát triển.

Engineering Micro-Submarines To Replace Fish

Dự án CPSDrone tạo ra những chú cá robot cỡ nhỏ cho bể thủy sinh, giải quyết các thách thức như truyền thông vô tuyến dưới nước ở tần số 433 MHz, vỏ chống nước in 3D bằng công nghệ seal vòng O-ring, và sạc tự động qua trạm docking. Những robot này được điều khiển tập trung thay vì hoạt động hoàn toàn tự chủ, trong khi thuật toán boids có thể thay thế vai trò điều khiển trung tâm nhờ tính đơn giản và khả năng mô phỏng đàn cá sinh động.

Đọc bài này để khám phá cách giải quyết những thách thức kỹ thuật thực tế trong thiết kế các robot dưới nước nhỏ gọn, từ giao tiếp vô tuyến dưới nước đến tối ưu hóa hệ thống tự động hóa thông qua các giải pháp đơn giản như thuật toán boids.

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.