Bài viết trình bày giải pháp encoding vị trí liên tục sử dụng hàm sóng Schrödinger chạy trên bộ xử lý tương hỗ (analog co-processor) tích hợp vào mạng số. Giải pháp này tận dụng khả năng tính toán tương tự để xử lý các hàm sóng phức tạp, đạt hiệu suất cao hơn CPU/GPU truyền thống. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đạt độ chính xác 94.2% trong nhiệm vụ positional encoding, với tốc độ xử lý nhanh hơn 7.2 lần so với triển khai số. Đây là hướng đi đáng chú ý cho các ứng dụng AI cần xử lý dữ liệu liên tục hiệu quả, đặc biệt khi kết hợp với mạng neural số để tối ưu hóa hiệu năng tổng thể.
AI có thể tóm tắt sai. Đọc bài gốc trước khi dựa vào thông tin quan trọng.
Vì sao nên đọc: Bài giới thiệu cách sử dụng hàm sóng Schrödinger trên bộ xử lý tương tự để mã hóa vị trí liên tục có thể giúp các lập trình viên cải thiện hiệu năng mô hình học máy với kiến trúc mạng lai số-tương tự.
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://yuribarzov.medium.com/continuous-positional-encoding-using-schr%C3%B6dinger-wave-functions-run-on-an-analog-co-processor-d3c20378fd78. 8 Sync 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.
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 trình1.000 bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phíBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thửGoogle just released Gemini 4 Argon which is its most capable model designed specifically for complex reasoning, advanced coding, math, and science. To help you get building right away, we just publis
Colorfigures là một AI skill có khả năng tạo ra hình ảnh 3D isometric của các đồ vật hàng ngày với nét v tay (hand-inked) tương tự truyện tranh. Công nghệ này sử dụng machine learning để phân tích mô tả và biến đổi thành hình ảnh 3D chi tiết với các nút bấm có thể tương tác được. Điểm đặc biệt là người dùng có thể xoay 360 độ sản phẩm để xem cấu trúc bên trong, điều mà các công nghệ 3D truyền thống khó thực hiện. Colorfigures mở ra hướng mới cho việc minh họa kỹ thuật và giáo dục tương tác, có thể ứng dụng trong lĩnh vực sản phẩm và thiết kế.
Colorfigures giúp lập trình viên khám phá ứng dụng AI trong thiết kế đồ họa tương tác và tạo trải nghiệm đồ họa 3D công nghệ cao.
This week's Hacktoberfest theme is Ghost in the Machine. Unfortunately, I don't have enough time to... Tagged with ai, security, halloween, promptengineering.
Asus Googlebook 14 được trang bị phần cứng ấn tượng nhưng hệ điều hành Googlebook OS hiện còn nhiều khiếm khuyết. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở việc Google chưa tối ưu hóa hoàn toàn môi trường desktop cho Android, dẫn đến nhiều hạn chế khi sử dụng như không hỗ trợ đa nhiệm hiệu quả và thiếu các ứng dụng desktop chuyên nghiệp. Hệ quả là trải nghiệm người dùng bị giảm sút, tạo cảm giác như đang sử dụng một Android tablet được ngụy trang thành laptop. Điều đáng học là các nhà sản phẩm cần cân nhắc kỹ giữa trải nghiệm phần cứng và phần mềm trước khi ra mắt sản phẩm, nếu không sẽ gây thất vọng cho người dùng dù có cấu hình mạnh mẽ.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ hạn chế của hệ điều hành Googlebook khi chạy trên phần cứng mạnh như Asus Googlebook 14.
How I used GPT models to build a playable conference world, then combined specialized models, guardrails and red-teaming to power and secure it.
Năm ngoái tác giả đã thực hiện thí nghiệm kiểm tra khả năng của các modern LLMs trong việc trả lời một câu hỏi tương đối đơn giản, nhưng tất cả đều trả sai. Các mô hình này hoặc thiếu thông tin, hoặc tạo ra các câu nói sai sự thật, không có mô hình nào đưa ra câu trả lời đúng. Nguyên nhân kỹ thuật có thể nằm ở cách mô hình xử lý thông tin và giới hạn kiến thức của chúng. Điều đáng học là ngay cả với các LLM tiên tiến như GPT-4 và Claude, vẫn tồn tại những giới hạn cơ bản trong việc trả lời các câu hỏi tưởng chừng đơn giản, đòi hỏi người dùng phải hiểu rõ năng lực và hạn chế của công nghệ này.
Bài viết tiết lộ những hạn chế đáng ngạc nhiên của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) ngay cả với các tác vụ tưởng chừng đơn giản, giúp lập trình viên có cái nhìn thực tế hơn khi ứng dụng chúng.
Google vừa ra mắt ứng dụng Gemini desktop cho Windows, đang khiến nhiều người cân nhắc hủy subscription Claude và ChatGPT. Ứng dụng này tích hợp Gemini Advanced (dựa trên model Gemini 1.5 Pro) vào giao diện desktop liền mạch hơn đối thủ. Khác với Claude hay ChatGPT, Gemini tập trung vào giao diện chat trực quan thay vì biến thành coding workspace phức tạp. Sự đơn giản này lại trở thành lợi thế với người dùng chỉ cần trợ lý AI nhanh chóng cho công việc văn phòng. Bạn sẽ thấy mình dùng Gemini nhiều hơn cho các tác vụ đơn giản, trong đó vẫn giữ Claude cho project code generation phức tạp.
Ứng dụng Gemini mới của Google đang thay đổi cách lập trình viên sử dụng chatbot với khả năng tích hợp desktop mạnh mẽ.
Knowledge Catalog giới thiệu cơ chế self-learning enrichment giúp các AI agent cập nhật ngữ cảnh tự động khi định nghĩa thay đổi. Công nghệ này sử dụng kiến thức có sẵn trong Knowledge Catalog để tự động phát hiện và cập nhật các thay đổi trong định nghĩa, thay vì yêu cầu cập nhật thủ công. Theo nhà cung cấp, giải pháp này giúp giảm 70% chi phí vận hành và tăng tốc độ xử lý của AI agent lên đến 50%. Các lập trình viên nên xem xét áp dụng Knowledge Catalog để giảm thiểu sự phụ thuộc vào việc cập nhật thủ công ngữ cảnh, đặc biệt trong các hệ thống có dữ liệu thường xuyên thay đổi.
Tự học cập nhật ngữ cảnh Knowledge Catalog giúp AI agent chính xác hơn, nhanh hơn và tiết kiệm chi phí khi định nghĩa thay đổi.
Đang tải bình luận…