A technique combining sonar and visual data creates real-time 3D maps to guide remotely operated underwater vehicles.
Nguồn: https://www.technologyreview.com/2026/08/25/1140955/seeing-through-murky-waters. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
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.
Đang tải bình luận…
Alma Media đã xây dựng một bộ phân loại hình ảnh riêng để xử lý ảnh đăng tin bất động sản trong 23 lớp phòng và nội dung. Họ đã so sánh SigLIP đóng băng, DINOv2 đóng băng và SigLIP được tinh chỉnh bằng LoRA trên tập dữ liệu riêng 40.000 ảnh, cho thấy LoRA nâng micro F1 từ 78,4% lên 82,6% và giảm tỷ lệ ảnh không gán nhãn từ 9,4% xuống 3,4% (gần với mức cơ bản tự nhiên 3,9%). Trong đó, lớp GARDEN tăng recall 26 điểm, trong khi việc chỉ chuyển sang DINOv2 đã hồi phục hơn một nửa khoảng cách này mà không cần tinh chỉnh. So sánh chi phí cho thấy việc gọi API VLM như Gemini tốn khoảng 1.500 USD cho mỗi triệu ảnh, natomiast bộ phân loại tự chạy trên GPU chỉ tốn 0,37 USD/triệu ảnh và một lần sweep toàn bộ siêu tham số LoRA chỉ khoảng 30 USD. Bài học là việc tinh chỉnh với LoRA có thể cải thiện chỉ số, nhưng việc chọn một mô hình nền tảng tốt hơn (ví dụ DINOv2) hoặc giữ nguyên backbone thường đạt được lợi益 tương đương với chi phí thấp hơn, nên teams cần cân nhắc kích thước dữ liệu, ngân sách nhãn và chi phí suy luận trước khi quyết định fine‑tune.
Bài viết này cung cấp framework ra quyết định chi tiết và so sánh thực tế giữa việc fine-tune SigLIP, sử dụng DINOv2 hay gọi API VLM giúp lập trình viên tối ưu hóa lựa chọn mô hình hình ảnh với chi phí và hiệu suất tối ưu.
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.
Unitree, nhà tiên phong về robot hình người của Trung Quốc, có thể được định giá hơn 50 tỷ nhân dân tệ (khoảng 7 tỷ USD) sau đợt IPO tại Sở Giao dịch Chứng khoán Thượng Hải, đánh dấu cột mốc quan trọng khi nhu cầu về robot tăng tốc.
Đọc bài này để hiểu Unitree không chỉ là một công ty robot hàng đầu Trung Quốc mà còn là một trong những động lực quan trọng cho tương lai công nghiệp 4.0 tại nước này, giúp bạn cập nhật về xu hướng đầu tư, công nghệ và thị trường mới mẻ trong lĩnh vực robot hóa.
KinetiGo cung cấp một toolchain Go (sử dụng TinyGo) cho phép chạy trực tiếp trên hub LEGO MINDSTORMS và SPIKE Prime. Dự án độc lập này bao gồm cả IDE với chế độ preview dựa trên chạy thực tế và công cụ debug.
Lập trình viên muốn tự động hóa và tối ưu hóa phát triển cho robot LEGO bằng Go sẽ tìm hiểu KinetiGo để khám phá công cụ độc lập, hiệu suất cao và tích hợp IDE trực tiếp với môi trường thực tế, giúp rút ngắn thời gian phát triển và debug.
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.
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.
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.
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 thử