Using the railway network as a flatbed scanner

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.

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.

TDK, LG Innotek Collaborate on Physical AI Solutions

TDK và LG Innotek hợp tác phát triển công nghệ cảm biến dành cho các ứng dụng AI vật lý.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách kết hợp cảm biến vật lý với trí tuệ nhân tạo để tạo ra các giải pháp thông minh, từ ứng dụng IoT đến hệ thống tự động hóa, giúp mở rộng kiến thức về tương lai của công nghệ AI vật lý.

Real-time Face Detection at 30 FPS on CPU using Mediapipe in Python: A Step-by-Step Guide.

Bài viết hướng dẫn chi tiết cách triển khai phát hiện khuôn mặt thời gian thực 30 FPS trên CPU bằng thư viện MediaPipe trong Python. Nội dung tập trung vào xây dựng ứng dụng nhận diện khuôn mặt cơ bản dành cho người mới bắt đầu.

Nếu bạn muốn học cách triển khai giải pháp nhận diện mặt hiệu quả trên CPU với tốc độ 30 khung hình/giây bằng Python, bài hướng dẫn này sẽ là nguồn tham khảo thiết thực để tối ưu hóa mã và áp dụng trong các dự án thực tế.

TAPe+ML: detection, classification, and now segmentation of the SOTA‑level in 0.1M parameters

TAPe+ML: detection, classification, and now segmentation of the SOTA‑level in 0.1M parameters We have built a СV-model that simultaneously solves detection, classification, and segmentation using …

Procore buys DroneDeploy for $845M to give its AI sight

Procore mua DroneDeploy với giá 845 triệu USD nhằm trang bị cho AI xây dựng "đồng nghiệp kỹ thuật số" khả năng quan sát công trường thông qua drone, robot và camera.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách AI tích hợp vào các hệ thống thực tế như xây dựng thông qua các công nghệ không gian không gian (drones, robot) và camera, giúp phát triển các giải pháp tự động hóa, phân tích dữ liệu và ứng dụng công nghiệp mới từ góc nhìn kỹ thuật và ứng dụng thực tế.