Danh mục: Tin tức

Tại một hội nghị thượng đỉnh tại Nhà Trắng vào thứ Sáu tuần này, bảy trong số các công ty AI hàng đầu thế giới đã tuyên bố sẽ cải thiện các biện pháp bảo vệ an toàn và bảo mật xung quanh các sản phẩm AI của họ. Sau nhiều tháng tham vấn qua lại và yêu cầu bình luận, thỏa thuận giữa Nhà Trắng và các công ty có đầu tư vào AI là Amazon, Anthropic, Meta, Microsoft, Google, Inflection và OpenAI tìm cách giải quyết những lo ngại của Chính quyền về rủi ro và nguy hiểm của các hệ thống AI.

Một trong những biện pháp được thống nhất là tăng tài trợ cho nghiên cứu phân biệt đối xử, như một cách để chống lại những thành kiến ​​thuật toán hiện đang có trong các mạng AI.

Các công ty cũng đồng ý đầu tư thêm vào an ninh mạng. Nếu bạn đã từng phát triển một dự án hoặc mã hóa thứ gì đó trong một công cụ như ChatGPT, thì bạn sẽ biết thông tin chứa trong trò chuyện AI của mình toàn diện đến mức nào. Và đã có đủ thông tin xác thực người dùng ChatGPT bị rò rỉ trực tuyến — không phải do lỗi của OpenAI, xin lưu ý bạn — đó là điều mà việc đầu tư an ninh mạng tăng lên nhằm mục đích chống lại.

Việc triển khai hình mờ trên nội dung do AI tạo ra cũng được hứa hẹn — một vấn đề đặc biệt nóng trên báo chí gần đây vì nhiều lý do.

Có góc độ bản quyền, đã chứng kiến ​​nhiều vụ kiện được đưa ra tại các công ty AI lớn: đánh dấu mờ nội dung do AI tạo ra sẽ là một cách để xoa dịu nỗi sợ hãi về dữ liệu mới nổi, do con người tạo ra (dữ liệu được tạo tự động chỉ từ hành động diễn ra trong cuộc sống của chúng ta) ngày càng bị pha loãng trong một biển nội dung do AI tạo ra được cải thiện nhanh chóng.

Ngoài ra còn có góc độ tác động hệ thống: những công việc nào sẽ bị ảnh hưởng bởi AI? Vâng, có đủ nhu cầu trên thế giới để cuối cùng thu hút người lao động sang các ngành khác, ít bị ảnh hưởng hơn, nhưng quá trình chuyển đổi đó có chi phí về con người, kinh tế và khung thời gian. Nếu thay đổi quá nhiều, quá nhanh, toàn bộ nền kinh tế và hệ thống lao động có thể bị phá vỡ.

Tất nhiên, việc đánh dấu dữ liệu do AI tạo ra (hoặc dữ liệu tổng hợp, vì nó được gọi gần đây và thường xuyên hơn) cũng là mối quan tâm của các công ty AI. Họ không muốn AI của mình cuối cùng trở nên MAD do các bộ dữ liệu tổng hợp, bộ dữ liệu bị nhiễm độc, cũng như không có khả năng phân biệt dữ liệu tổng hợp với dữ liệu mới nổi, an toàn hơn nhưng đắt tiền hơn nhiều.

Và nếu các vấn đề trong việc đào tạo đệ quy AI vẫn còn quá khó giải quyết trong thời gian quá lâu do AI đã hết hạn sử dụng, thì các nhà phát triển AI có thể sớm cạn kiệt bộ dữ liệu tốt để tiếp tục đào tạo mạng của họ.

Tất cả những lời hứa đều là tự nguyện, có thể là để thể hiện thiện chí từ phía các tập đoàn đầu tư nhiều nhất vào AI. Nhưng có một phần thưởng bổ sung: một động thái như thế này cũng giúp loại bỏ một số lợi thế khỏi câu hỏi “liệu chúng ta có thể kiểm soát AI với tốc độ mà chúng ta hiện đang thực hiện không?” tranh luận. Nếu các nhà phát triển riêng của AI sẵn sàng tự nguyện tăng cường độ an toàn và bảo mật cho hệ thống của họ, thì có lẽ đây cũng là lĩnh vực mà họ cũng sẽ là những người gác cổng giỏi (mặc dù số dặm của bạn có thể thay đổi).

Một phần của vấn đề với cách tiếp cận này là đây chỉ là bảy công ty: còn hàng trăm công ty khác đang phát triển các sản phẩm AI thì sao? Liệu những thứ đã nhỏ hơn và ở thế bất lợi so với những người khổng lồ như OpenAI và Microsoft có thể được tin cậy không? Bởi vì đó là những công ty thu được nhiều lợi nhuận hơn từ việc buộc phải đưa sản phẩm mà kế sinh nhai của họ phụ thuộc vào ra thị trường mở không chuẩn bị trước. Đây chắc chắn không phải là lần đầu tiên một sản phẩm được gấp rút kiếm tiền.

Các cam kết đã kêu gọi xác thực và xác minh nội bộ và bên ngoài rằng chúng đang được theo đuổi tích cực (nhưng luôn có sự sơ suất, thông tin sai lệch, tài liệu bị thất lạc và sơ hở).

Vấn đề ở đây là AI thực sự gây ra rủi ro cơ bản, ở mức độ tuyệt chủng và có một mặt của lợi thế đó mà chúng tôi chắc chắn không muốn tham gia.

Các bộ vi xử lý trong tương lai của AMD có thể tăng kích thước vi mã của chúng lên hơn hai lần so với các CPU AMD hiện tại, theo một bản vá lỗi Linux mới do Phoronix phát hiện. Kích thước vi mã tăng lên có thể gợi ý rằng các bộ xử lý sắp tới của AMD dựa trên vi kiến ​​trúc Zen 5 và những người kế nhiệm của nó sẽ hỗ trợ các lệnh phức tạp hơn hoặc sẽ có thể thêm các tính năng mới sau khi phát hành — hoặc có thể AMD chỉ muốn đảm bảo rằng họ có thể cập nhật các vi mã một cách kỹ lưỡng hơn.

Kích thước bản vá vi mã tối đa cho CPU AMD mà nhân Linux hiện hỗ trợ là 12KB (gấp ba lần kích thước trang nhân Linux là 4096 byte). Bản vá mới nhất do AMD phát hành cho các CPU trong tương lai (rất có thể là những CPU dựa trên Zen 5 hoặc có lẽ là những phiên bản kế nhiệm của nó) cho biết rằng kích thước vi mã có thể tăng lên tới 32KB — hoặc gấp tám lần kích thước trang nhân Linux.

“Các CPU AMD trong tương lai sẽ có các bản vá vi mã vượt quá giới hạn hiện tại là ba trang 4K”, một tuyên bố của AMD viết. “Tăng đáng kể để tránh tăng kích thước trong tương lai.”

Kích thước bản vá vi mã tăng lên không nhất thiết có nghĩa là vi mã của CPU Zen 5 của AMD sẽ lớn hơn 2,6 lần so với vi mã của bộ xử lý Zen 4 của AMD. Tuy nhiên, nó chỉ ra thực tế là nó sẽ lớn hơn.

Vi mã CPU là mã cấp thấp xác định cách thức hoạt động của CPU. Ở một mức độ lớn, vi mã là hướng dẫn từng bước về cách CPU thực hiện từng lệnh mã máy: nó nhận các lệnh mã máy cấp cao hơn và chia nhỏ chúng thành các lệnh cấp phần cứng đơn giản hơn mà CPU có thể thực thi. Vi mã CPU thường có thể được cập nhật, cho phép các nhà phát triển bộ xử lý sửa các lỗi hoặc lỗ hổng bảo mật trong CPU sau khi nó được triển khai.

Vi mã cho phép CPU xử lý các lệnh phức tạp hơn, khó thực hiện hoặc không hiệu quả khi triển khai trực tiếp trong phần cứng. Do đó, tập lệnh càng phức tạp thì vi mã càng phức tạp. Do đó, nếu AMD triển khai các phần mở rộng tập lệnh mới phức tạp vào các sản phẩm dựa trên Zen 5 và các sản phẩm kế nhiệm của nó, thì AMD cần phải mở rộng kích thước vi mã của mình.

Một lý do khác để tăng kích thước vi mã của CPU là AMD có thể dự đoán sẽ bổ sung các tính năng hoặc khả năng mới (hướng dẫn, tối ưu hóa, sửa lỗi phần cứng, cải tiến bảo mật, v.v.) và muốn làm như vậy mà không cần phải thiết kế lại toàn bộ CPU — điều này rất tốn kém đối với các công nghệ xử lý hiện tại và sắp tới.

Nếu bạn nghĩ rằng sự bùng nổ mới nhất trong quá trình phát triển AI là một trạng thái kỳ lạ của máy tính — với những từ viết tắt lớn, ồn ào như Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), Mạng đối thủ sáng tạo (GAN), v.v. — hãy nghĩ lại. Nó khó có thể kỳ lạ hơn các tế bào não người có thể giao tiếp với thiết bị điện tử – và các tác nhân AI – trong khi trôi nổi trong đĩa Petri. Tuy nhiên, đó chính xác là những gì một nhóm người Úc, liên kết với Đại học Monash và Phòng thí nghiệm Cortical, đã đạt được vào năm ngoái khi họ giới thiệu khái niệm DishBrain của họ.

Rõ ràng, khái niệm và lời hứa về công việc của nhóm đã gây ấn tượng với quân đội và sức hấp dẫn của nó với tư cách là một địa điểm nghiên cứu thậm chí còn có giá trị đồng đô la kèm theo – nhờ khoản đầu tư quân sự trị giá 407.000 đô la Mỹ vào nghiên cứu của ONI (Văn phòng Tình báo Quốc gia) của Úc.

Trong khi giới thiệu DishBrain vào năm ngoái, các nhà nghiên cứu đã mô tả một đơn vị xử lý bán sinh học, được thiết kế từ hỗn hợp tế bào não người và chuột được phát triển thành các điện cực điều khiển. Những điện cực này đóng vai trò như một loại BCI (Giao diện não-máy tính), cho phép các nhà khoa học gửi tín hiệu điều khiển và đọc hoạt động sinh học của “tiền não”. Điều thú vị là (tính từ của bạn có thể thay đổi), DishBrain đã thể hiện một điều gì đó giống như khả năng nhận thức (tốt, giống như các kỹ năng sinh tồn cơ bản hơn hoặc nhu cầu sinh học để giảm thiểu phản hồi tiêu cực) trong vòng 5 phút kể từ khi được bật: đó là khoảng thời gian cần thiết để “học” cách chơi Pong.

Cách họ quản lý để “huấn luyện” bộ não không có gì là tài tình: chuyển động của quả bóng được truyền đến các tế bào thông qua các điện cực, với sự kích thích điện của các tế bào của DishBrain tác động đến các khu vực khác nhau được lập bản đồ dựa trên vị trí của quả bóng. Sau đó, DishBrain được trao quyền kiểm soát mái chèo và khả năng di chuyển chúng sang trái và phải.

Bởi vì các hệ thống sinh học có xu hướng tiêu hao năng lượng thấp nhất có thể (hoặc, ít nhất, để tránh những trải nghiệm tốn kém hoặc tiêu cực làm trừ đi năng lượng dự trữ của nó — và do đó, khả năng sống sót của nó), DishBrain đã được thiết lập cho một hệ thống phần thưởng đơn giản để khai thác điều này: nếu mái chèo chặn quả bóng, các điện cực trong BrainDish sẽ cung cấp cho nó một kích thích điện “tích cực”, có thể dự đoán được, kéo dài một giây. Nhưng bất cứ khi nào mái chèo trượt bóng, DishBrain nhận được một luồng điện không thể đoán trước kéo dài tới bốn giây. Trong trường hợp này, khả năng nhận thức đạt được thông qua khả năng sống sót: cần nhiều năng lượng hơn để đối phó với vụ nổ kéo dài bốn giây không thể đoán trước so với vụ nổ kéo dài một giây có thể đoán trước. Vì vậy, DishBain đã tăng khả năng sống sót của mình bằng cách tích cực tối đa hóa số lần các mái chèo chạm bóng.

Nếu điều này gợi lên hình ảnh một chiếc dùi cui điện được ấn vào ai đó để dụ dỗ một hành vi nhất định – thì bạn không hoàn toàn sai.

Phó giáo sư Adeel Razi, thuộc Viện Turner về Não và Sức khỏe Tâm thần, cho biết công việc của họ “kết hợp các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và sinh học tổng hợp để tạo ra các nền tảng điện toán sinh học có thể lập trình được”. Lời hứa đó – để có các bộ xử lý song song cuối cùng (bộ não sinh học hoặc phần mềm ướt) làm thiết bị điện toán – là một cú hích. Theo Razi, thậm chí còn có kỳ vọng rằng các bộ xử lý sinh học như thế này cuối cùng có thể vượt qua giới hạn của chip silicon thông thường.

Thật thú vị khi lưu ý rằng dự án DishBrain có một số mục tiêu dường như phù hợp với cuộc chạy đua vũ trang AI hiện tại của chúng ta: giống như các công ty AI như Microsoft và OpenAI đang chạy theo giấc mơ đào tạo đệ quy (về cơ bản có nghĩa là một tác nhân AI có thể tự đào tạo chính nó), khả năng tự học của DishBrain chính là chiến tích mà các công ty dựa trên silicon và máy tính lượng tử (trong trường hợp của Microsoft) đang theo đuổi. Cho dù việc học đó dựa trên bản năng sinh tồn dựa trên cơ chế sinh học và vật lý hay tình cảm thuần túy là một câu hỏi có liên quan, nhưng kết quả cuối cùng — hệ thống có thể tự học — là như nhau.

Đặc biệt, khả năng này có thể có tác động sâu sắc đến AI, vì một hệ thống xử lý dựa trên phần mềm thay thế thay vì phương pháp tiếp cận dựa trên silicon hiện tại của chúng ta có thể tránh được một trong những tác hại lớn nhất đối với sự phát triển của AI: khả năng ghi nhớ quá trình đào tạo — hay nói cách khác, “sự lãng quên thảm khốc” thường ngăn cản AI xây dựng trên cơ sở học tập của nó.

Theo Razi, nhóm “sẽ sử dụng cái này [the grant] để phát triển các cỗ máy AI tốt hơn nhằm tái tạo khả năng học tập của các mạng thần kinh sinh học này.” Mặc dù các nhà nghiên cứu hàng đầu cảnh giác với những rủi ro tồn tại do AI gây ra, nhưng vẫn có nghiên cứu đang diễn ra nghe có vẻ giống trong bối cảnh khoa học viễn tưởng hơn là trong mặt trận tin tức. Phần cứng của Tom. bộ phim năm 2001 Xuống và chiếc thang máy giết người có tri giác, chạy bằng phần mềm ướt của nó xuất hiện trong tâm trí.

Thật căng thẳng khi nghĩ về những gì có thể xảy ra khi công nghệ được trình bày trong bài viết này xuất hiện trong một thứ thậm chí còn mang tính quân sự hơn – chẳng hạn như một hệ thống máy bay không người lái chọn giết người điều khiển con người của nó.

May mắn thay, chỉ những phiên bản tương lai của chúng ta mới phải đối phó với điều đó – nếu và khi thời điểm đó đến.

GPU RTX 4060/4060 Ti mới nhất tập trung vào chơi game 1080p ở cài đặt rất cao hoặc cực cao. Tất nhiên, thẻ có thể dễ dàng chạy ở độ phân giải cao hơn thế, nhưng nếu bạn muốn chơi trò chơi ở độ phân giải FHD, thì bạn có thể tiết kiệm một vài đô la bằng cách sử dụng màn hình 1080p thay vì trả nhiều tiền hơn cho màn hình độ phân giải QHD hoặc cao hơn. Độ phân giải thấp hơn cũng giúp card đồ họa của bạn dễ dàng giữ tốc độ khung hình cao hơn trong các trò chơi của bạn, mang lại trải nghiệm mượt mà hơn, đặc biệt là trong các tựa game FPS như có giá trị hoặc CS GO.

Một lựa chọn hoàn hảo cho thiết lập chơi game 1080p ngân sách, Dell G2723HN chỉ có giá 129 đô la cho màn hình IPS 27 inch với tốc độ làm mới 165Hz nhanh chóng và thời gian phản hồi 1ms. Nếu bạn nghĩ rằng một màn hình có độ phân giải cao hơn sẽ là tốt nhất cho màn hình chính, bạn luôn có thể xem đây là màn hình thứ hai hoặc thứ ba.

Một trong những màn hình yêu thích của chúng tôi mà chúng tôi đã đánh giá, Dell S3222DGM đã giảm xuống còn 299 đô la, điều này làm cho con thú 32 inch này trở thành một sản phẩm hấp dẫn hơn. Với khả năng tái tạo màu sắc tuyệt vời, màn hình cong và độ phân giải QHD, Dell S3222DGM là một lựa chọn tốt cho màn hình chính của bạn.

Corsair Xeneon Flex ở mức 1.499 đô la có vẻ là một khoản đầu tư lớn để mua một màn hình, nhưng với mức giá này, bạn được giảm 500 đô la và trải nghiệm thực sự độc đáo với màn hình uốn cong có thể chuyển đổi giữa phẳng hoặc cong theo ý thích của bạn và tấm nền OLED 45 inch với tốc độ làm mới 240Hz cực nhanh.

Xem bên dưới để biết thêm ưu đãi.

TL;DR — Ưu đãi tốt nhất hôm nay

Giao dịch tốt nhất hiện nay một cách chi tiết

Tìm kiếm nhiều giao dịch?

Quay lại Màn hình

SẮP XẾP THEOGiá (thấp đến cao)Giá từ cao đến thấp)Tên sản phẩm (A đến Z)Tên sản phẩm (Z đến A)Tên nhà bán lẻ (A đến Z)Tên nhà bán lẻ (Z đến A)

Tải thêm ưu đãi

Chỉ vài ngày sau khi AMD phát hành bản cập nhật AGESA 1.0.0.7b tăng cường bộ nhớ mới, HiCookie, một trong những chuyên gia ép xung nổi tiếng nhất thế giới, đã đạt được tốc độ hơn 9000 MHz trên một trong các bộ nhớ DDR5 hoạt động trên hệ thống Ryzen 7 7800X3D.

Đây là một trong những khả năng ép xung DDR5 nhanh nhất mà chúng tôi từng thấy cho đến nay trên bất kỳ nền tảng hỗ trợ DDR5 nào, chứng tỏ rằng AM5 có tiềm năng ép xung DDR5 nhiều hơn so với dự kiến ​​ban đầu. Với tốc độ này, chúng ta có thể thấy khả năng ép xung 10.000 MHz ngay lập tức — và thậm chí chúng ta có thể thấy các hệ thống Ryzen 7000 lần đầu tiên đánh bại các CPU Alder Lake/Raptor Lake tốt nhất của Intel về khả năng ép xung bộ nhớ.

Việc ép xung đạt được với các mô-đun Gigabyte DDR5-8400 trên bo mạch chủ B650E Aorus Tacyon với CPU Ryzen 7 7800X3D. Các mô-đun DDR5 được ép xung lên 9058 MHz với định thời 54-56-56-126 chặt chẽ hơn một chút so với cấu hình XMP mặc định của mô-đun.

Bản cập nhật AGESA 1.0.0.7b mới được cho là bản cập nhật vi mã AMD có tác động mạnh nhất mà chúng tôi từng thấy trên nền tảng AM5 cho đến nay. Bản vá mới tăng đáng kể khả năng hỗ trợ bộ nhớ (và tính ổn định của bộ nhớ), cho phép hầu hết các CPU Ryzen 7000 thường xuyên đạt 7000 – 8000 MHz và 6400 MHz theo tỷ lệ UCLK:MEMCLK 1:1, tối ưu cho chơi game và các tác vụ nhạy cảm với độ trễ khác. Đây là một sự thay đổi đáng kể so với các bản vá trước đó, trong đó 6000 MHz là mức cao nhất mà hầu hết các chip Ryzen 7000 có thể đạt được ổn định. Mọi thứ vượt quá 6000 MHz là hoàn toàn không thể đoán trước.

Bản cập nhật mới có rất nhiều tính năng mới giúp tăng cường độ ổn định của bộ nhớ và hỗ trợ tăng tần số, nhưng thay đổi chính giúp cải thiện chức năng DDR5 tần số cao hơn là một bộ thông số thời gian mới đã bị ẩn trước đó điều khiển bộ điều khiển bộ nhớ Ryzen 7000. Trước đây, các cài đặt này bị ẩn khỏi người dùng — và có thể cả các nhà sản xuất bo mạch chủ — nhưng giờ đây họ đã mở chúng cho người dùng và nhà phát triển BIOS để giảm bớt bất kỳ tắc nghẽn nào mà bộ điều khiển bộ nhớ có thể gây ra.

Nếu những người ép xung tiếp tục đẩy mạnh ép xung bộ nhớ như thế này với bản cập nhật vi mã AGESA mới của AMD, thì đây có thể là cuộc cạnh tranh thực sự đầu tiên mà chúng tôi thấy từ AMD về ép xung bộ nhớ. Các kiến ​​trúc AMD Ryzen trước đây luôn có hiệu suất ép xung bộ nhớ kém hơn do hạn chế về phần cứng của bộ điều khiển bộ nhớ so với Intel. Nhưng giờ đây, có vẻ như tình thế đang thay đổi và AMD thậm chí có thể có bộ điều khiển bộ nhớ hoạt động tốt hơn. Chúng ta sẽ sớm biết điều này nếu những người ép xung bộ nhớ bắt đầu phá kỷ lục thế giới về tần số DDR5 trên phần cứng AMD.

Khuếch tán ổn định là một ứng dụng học sâu giúp tạo hình ảnh từ lời nhắc văn bản. Được phát hành vào năm 2022, nó yêu cầu sức mạnh tính toán cao hơn đáng kể so với Raspberry Pi. Thành tích ấn tượng này được kết hợp bởi nhà sản xuất và nhà phát triển Vita Plantamura, người đã quản lý để chạy thành công mô hình Khuếch tán ổn định 1 tỷ tham số trên Raspberry Pi Zero 2 W chỉ sử dụng 260MB RAM.

Đây là một kỳ tích ấn tượng, phần lớn là do Raspberry Pi Zero 2 W được biết đến với thiết kế nhỏ gọn hơn là hiệu năng tính toán. Nhưng nó không chỉ nhỏ về mặt vật lý mà còn có những hạn chế về phần cứng làm hạn chế hiệu suất của nó. Trong trường hợp này, Pi Zero 2 W chỉ có 512 MB RAM. Khuếch tán ổn định ưu tiên ít nhất 8GB RAM để có hiệu suất tối ưu.

Plantamura đã có thể thực hiện công việc này bằng cách phát triển cái mà anh ấy gọi là OnnxStream. Đây là thư viện suy luận được thiết kế đặc biệt nhằm giảm mức tiêu thụ bộ nhớ để có thể tạo hình ảnh trên Raspberry Pi Zero 2 W. Nó có thiết thực không? Không nhìn thấy chính xác vì phải mất nhiều thời gian hơn để tạo hình ảnh. Hình ảnh được tạo bằng bộ giải mã VAE ở độ chính xác W8A8 có thể mất ba giờ để tạo. Tuy nhiên, nó hoạt động và nó khá ấn tượng về mặt đó. Theo Plantamura, OnnxStream tiêu thụ bộ nhớ ít hơn 55 lần so với OnnxRuntime nhưng chỉ chậm hơn nhiều nhất là gấp đôi.

OnnxStream có rất nhiều tính năng hữu ích cho những người muốn tạo bằng công cụ này. Một vài ví dụ bao gồm phân chia sự chú ý, cả lượng tử hóa động và tĩnh, hỗ trợ FP16 và thậm chí là một công cụ suy luận được tách rời khỏi WeightsProvider. Bạn có thể tìm thấy danh sách đầy đủ các tính năng tại trang dự án chính thức.

Phần mềm này hoàn toàn là nguồn mở và có sẵn cho bất kỳ ai khám phá hoặc sửa đổi. Mặc dù nó có thể chạy trên Raspberry Pi Zero 2, nhưng người dùng cũng có thể triển khai nó trên các hệ thống khác có khả năng hơn với lợi ích bổ sung là tiêu thụ bộ nhớ tốt hơn. Có hướng dẫn trên tại dự án GitHub trang chi tiết cách thiết lập nó trên các máy Windows, Mac và Linux.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về điều này Dự án Raspberry Pi hoặc chỉ cần hiểu rõ hơn về cách nó kết hợp với nhau, hãy xem chi tiết đầy đủ tại OnnxStream GitHub và nhớ theo dõi Vito Plantamura để cập nhật trong tương lai.

YouTuber và người đam mê chế tạo kỹ thuật số Ivan Miranda đã xuất bản một video mới trong sê-ri Máy in 3D khổng lồ của mình. Sau những bước cuối cùng trong việc chế tạo và lắp ráp thiết bị đặc biệt này, chúng tôi đã được xem một số mẫu đầu ra đầu tiên. Với khối lượng in tiềm năng là 1110 x 1110 x 2005 mm, máy in 3D mới đã sẵn sàng cho một số dự án khổng lồ. Vậy, ý tưởng đầu tiên của Miranda là gì? Anh ấy không thể cưỡng lại việc tạo ra một bản sao in 3D kích thước thật của chính mình.

Video trên bắt đầu bằng cách cho người xem thấy quá trình lắp ráp khối lượng bản dựng 2,5 m³, sử dụng khung làm từ nhôm định hình 40 x 40 chắc chắn. Đầu video mới, Miranda dường như xin lỗi vì đã sử dụng bánh xe chữ V để tạo điều kiện thuận lợi cho chuyển động trục Z của đầu in, giải thích rằng lựa chọn này được đưa ra do lo ngại về ngân sách. Mặc dù đường ray tuyến tính sẽ là lựa chọn tốt nhất, nhưng chúng tôi đánh giá cao rằng chi phí cần phải được kiểm soát. Di chuyển các trục cần có động cơ bước Nema 23 và rất nhiều vỏ, ốc vít và chỉ in 3D.

Một máy in 3D khổng lồ khác thách thức YouTuber nổi bật trong video của anh ấy là nhiệm vụ chuẩn bị bàn in có nhiệt cho thiết bị này. Giường sưởi giúp nhiều vật liệu in được dính trong khi máy in hoàn thành công việc. Anh ấy thấy giải pháp tốt nhất lại khác thường, quyết định sử dụng dây cáp sưởi ấm dưới sàn trong nước cho giường. Những thứ này sẽ làm ấm giường kim loại có kích thước không đều đủ để đảm bảo rằng đầu ra từ máy in FDM của anh ấy dính vào giường in và chống cong ở các cạnh.

Trong lần in đầu tiên, Miranda đã sử dụng chiều cao lớp 4 mm, đầu phun 1 mm, không thấm, ba bức tường và tốc độ thay đổi. Dây tóc máy in được chọn là PLA màu đỏ.

Phân đoạn tiếp theo của video (từ khoảng 14m và 15 giây) cho phép bạn xem bản sao Ivan Miranda bằng nhựa màu đỏ đang được hình thành, từ chân trở lên. Đương nhiên, phần này của video đã được tăng tốc vì quy trình in 3D thực tế cho cá thể ở quy mô con người trong bản demo này mất 108 giờ. Thời gian đó bao gồm một số lần gián đoạn và lỗi, với toàn bộ bản in thành công mất 76 giờ in thực tế. Nó cũng chỉ ra rằng Ivan nhựa đỏ thành phẩm được tạo thành từ 4.375 lớp.

Nếu bạn lấy cảm hứng từ dự án của Miranda, bạn có thể muốn biết rằng anh ấy bán các tệp thiết kế với giá 30 đô la. Trước khi tất cả quá trình xây dựng phi thường của chiếc máy in 3D quy mô con người này bắt đầu, anh ấy đã bắt đầu với một thiết bị có sẵn tương đối khiêm tốn.

Mặc dù thật tuyệt khi thấy các nhà sản xuất đẩy mạnh các khả năng và khả năng in 3D, nhưng tất cả chúng ta cần phải bắt đầu từ đâu đó. Để xem các điểm bắt đầu in 3D được đề xuất của chúng tôi về nhiều mức giá và yêu cầu, hãy xem bài viết về Máy in 3D tốt nhất năm 2023 của chúng tôi.

Khi sự cạnh tranh cuối cùng cũng bắt đầu tìm ra những chiếc điện thoại có thể gập lại, Samsung sẵn sàng chứng minh rằng họ vẫn có thể cung cấp những sản phẩm này một cách tốt nhất. Sự kiện Unpacked tiếp theo của nó là giới thiệu một thế hệ điện thoại có thể gập lại mới, bên cạnh đồng hồ thông minh và máy tính bảng. Đây là những gì chúng tôi đang mong đợi.

Mặc dù chưa đặt tên cho phần cứng mới, nhưng công ty dự kiến ​​sẽ tiết lộ Galaxy Z Flip 5 và Galaxy Z Fold 5. Tuy nhiên, năm nay, các ưu tiên đã bị đảo ngược. Trong đó Fold kiểu cuốn sách thường là điểm thu hút chính, thì năm nay, Flip vỏ sò có thể được chú ý nhiều nhất, với màn hình phía trước được mở rộng đáng kể để cạnh tranh với các đối thủ như . Cả Galaxy Z Flip 5 và Galaxy Z Fold 5 đều có thể sử dụng bản lề “giọt nước”, giúp thu hẹp khoảng cách khi đóng. Tại sao chúng ta nên quan tâm? Nó sẽ mỏng hơn có thể gập lại và có khoảng cách nhỏ hơn khi thiết bị được đóng lại.

OnLeaks

Thông minh về thiết bị đeo được, công ty đã gợi ý không quá tinh tế rằng Galaxy Watch 6 sẽ xuất hiện tại Unpacked và báo cáo thậm chí còn gợi ý về phiên bản Cổ điển hoặc Pro để mang lại khung bezel xoay vật lý. (Một số người bị ám ảnh bởi những chiếc đồng hồ thông minh có viền xoay.)

Làm tròn các dự đoán, hy vọng sẽ thấy Android cao cấp mới nhất của Samsung, Galaxy Tab S9. Chúng tôi hy vọng sẽ thấy các phiên bản cơ sở, plus và ultra của máy tính xách tay với màn hình được nâng cấp và thậm chí có thể có khả năng chống bụi và nước IP67.

Samsung đang phát trực tuyến sự kiện trên , bắt đầu lúc 7 AM ET vào ngày 26. Đừng lo lắng nếu bạn muốn ngủ nướng — chúng tôi sẽ viết blog trực tiếp và hy vọng sẽ có được một số trải nghiệm thực tế với các thiết bị mới. Giữ nguyên.

– Mat Smith

Những câu chuyện lớn nhất mà bạn có thể đã bỏ lỡ

.

Mitnick trở thành hacker Mũ Trắng và nhà tư vấn an ninh mạng sau khi ra tù.

Hacker máy tính từng bị truy nã gắt gao nhất thế giới, Kevin Mitnick, đã qua đời ở tuổi 59 vào ngày 16 tháng 7. Lần đầu tiên Mitnick xâm nhập vào hệ thống máy tính là vào năm 1979, nhưng anh ta không bị kết án cho đến năm 1988 khi anh ta bị kết án 12 tháng tù vì tội sao chép phần mềm của một công ty. Anh ta đã đột nhập vào máy tính thư thoại của Pacific Bell khi anh ta được thả có giám sát và tiếp tục xâm nhập vào mạng di động, cũng như các trang web của công ty và chính phủ, như một kẻ chạy trốn trong thập niên 90.

Mitnick cũng tham gia vào vụ đánh cắp hàng ngàn hồ sơ và số thẻ tín dụng, nhưng cáo phó của anh ta nói rằng anh ta “chưa bao giờ lấy một xu nào từ bất kỳ ‘nạn nhân’ nào của mình.” Mitnick cuối cùng đã phải ngồi tù 5 năm, nơi mà anh ta mô tả là “kỳ nghỉ” vào thời điểm anh ta được trả tự do. Từ đó, anh ta thay đổi con đường sự nghiệp của mình và trở thành một hacker Mũ Trắng và nhà tư vấn an ninh mạng.

Tiếp tục đọc.

Đó là mức tăng đáng kể $2 mà không có thông báo chính thức.

Tôi đã gợi ý về điều này ngày hôm qua, nhưng đây là những chi tiết tốt hơn. YouTube Premium đã tăng đáng kể 2 đô la từ 12 đô la lên 14 đô la, trong khi giá hàng năm tăng từ 120 đô la lên 140 đô la mỗi tháng, tiết kiệm khoảng 28 đô la so với trả theo tháng. Năm ngoái, Google đã tăng gói Premium dành cho gia đình lên 23 đô la mỗi tháng và tính phí mới cho những người đăng ký hàng tháng hiện tại.

Tiếp tục đọc.

Gã khổng lồ công nghệ đã giới thiệu nó cho ‘Thời báo New York’ và các ấn phẩm khác.

400tmax qua Getty Images

Dựa theo Thời báo New York, Google đang thử nghiệm một công nghệ AI mới, có tên mã là Genesis, có thể tạo ra các bài báo. Người khổng lồ công nghệ đã báo cáo đã chứng minh công cụ này để Thơi gian và giám đốc điều hành tại Các bài viết washington và News Corp, công ty sở hữu Tạp chí Phố Wall. Dựa trên các báo cáo từ những người chứng kiến ​​màn chào hàng, Genesis có thể tạo bản sao từ dữ liệu được cung cấp cho nó, cho dù đó là các sự kiện hiện tại hay các loại thông tin khác. Google tin rằng các nhà báo có thể sử dụng nó như một trợ lý để tự động hóa các tác vụ và giải phóng chúng cho những việc khác. Một số nhà báo lo sợ nó có thể giải phóng họ khỏi công việc của họ.

Nhưng các bot vẫn chưa hoàn thiện: Cnet sau khi được biết về những sai sót đáng kể trong hầu hết 77 bài báo viết bằng máy mà nó đã xuất bản dưới Tiền CNET gạch đầu dòng. Và mới đầu tháng này, Gizmodo’s io9 một phần Chiến tranh giữa các vì sao đầy lỗi do Gizmodo Bot.

Tiếp tục đọc.

Tính năng Câu chuyện mới của Telegram đã có ở đây như đã hứa, nhưng hiện tại nó chỉ khả dụng cho người dùng Premium, công ty đã nói trong một Tweet. Tháng trước, Giám đốc điều hành Pavel Durov đã tiết lộ tính năng sắp ra mắt cung cấp khả năng kiểm soát chi tiết hơn Câu chuyện trên các ứng dụng khác, cho phép bạn chọn ai có thể xem chúng và tần suất chúng tồn tại trước khi biến mất. Nhiều người dùng trên Twitter cũng cho biết họ đã thấy tính năng mới này.

Câu chuyện của Telegram giống với tính năng tương tự trên Messenger của Facebook, hiển thị dưới dạng bong bóng có thể mở rộng ở đầu danh sách cuộc hội thoại. Người dùng có thể chọn đặt chúng ở chế độ công khai, cùng với một loạt tùy chọn khác: chỉ liên hệ (với ngoại lệ), liên hệ được chọn hoặc Bạn thân. Bạn có thể thêm chú thích và liên kết cũng như gắn thẻ những người khác. Người dùng cũng có thể chia sẻ đồng thời ảnh và video được chụp bởi camera trước và camera sau, tương tự như các bài đăng trên BeReal.

Nếu không muốn xem bài viết của một liên hệ nào đó, bạn có thể di chuyển họ vào danh sách “Ẩn” trong phần liên hệ của họ. Trên hết, người dùng có thể chọn thời điểm Câu chuyện của họ hết hạn. Bạn có thể đặt chúng biến mất sau 24 giờ giống như các dịch vụ khác nhưng cũng có thể đặt chúng biến mất trong vòng 6, 12 hoặc 48 giờ. Các câu chuyện thậm chí có thể được hiển thị vĩnh viễn trên trang hồ sơ của bạn — trong khi vẫn chọn cài đặt quyền riêng tư cho mỗi bài đăng.

Mọi người đều có thể xem Câu chuyện và người dùng có thể gửi cảm xúc và trả lời. Tuy nhiên, bạn cần phải là người đăng ký Telegram Premium để đăng Câu chuyện. Để làm như vậy, bạn sẽ cần phiên bản Telegram mới nhất (phiên bản này có thể chưa được triển khai cho khu vực của bạn) và phải trả 4,99 đô la mỗi tháng cho đăng ký Premium — với chiết khấu có sẵn trên web. Premium, ra mắt vào năm ngoái, cũng cung cấp các đặc quyền như tải lên 4GB, tải xuống nhanh hơn, nhãn dán độc đáo, chuyển giọng nói thành văn bản, tăng gấp đôi giới hạn theo dõi, v.v.

Tất cả các sản phẩm do Cunghoctin đề xuất đều do nhóm biên tập của chúng tôi lựa chọn, độc lập với công ty mẹ của chúng tôi. Một số câu chuyện của chúng tôi bao gồm các liên kết liên kết. Nếu bạn mua thứ gì đó thông qua một trong những liên kết này, chúng tôi có thể kiếm được hoa hồng liên kết. Tất cả giá là chính xác tại thời điểm xuất bản.

Intel gần đây đã rút lui khỏi ngành kinh doanh NUC một cách duyên dáng, chuyển giao quyền lực cho các đối tác của mình. Đặc biệt, Asus đã có được giấy phép không độc quyền để sản xuất các NUC hiện tại và tương lai. Do thỏa thuận này, một ROG NUC có thể sắp ra mắt, thay thế dòng sản phẩm NUC Extreme của Intel.

Theo các nguồn tin từ Bits and Chips của hãng tin Ý, Asus đã bắt đầu phát triển ROG NUC để thay thế máy tính mini NUC 13 Extreme (Raptor Canyon) của Intel. Như tên mô hình ngụ ý, Raptor Canyon tận dụng bộ xử lý Raptor Lake thế hệ thứ 13. Do đó, thật hợp lý khi người kế nhiệm của Raptor Canyon, ROG NUC, sẽ sử dụng chip Meteor Lake thế hệ thứ 14 sắp tới của Intel.

Intel đã cố ý hủy bỏ Meteor Lake dành cho máy tính để bàn, vì vậy ROG NUC có thể sẽ sử dụng chip Meteor Lake di động, không giống như Raptor Canyon, có SKU dòng K của Raptor Lake, bao gồm Core i9-13900K, Core i7-13700K hoặc Core i5-13600K. Bits and Chips tin rằng Asus sẽ sử dụng giải pháp làm mát lai để làm mát bộ xử lý Meteor Lake bên trong ROG NUC. Nghe có vẻ quá mức cần thiết, vì có tin đồn cho rằng Hồ sao băng được cho là có công suất 35W và 65W. Hồ sao băng được hưởng lợi từ các lõi Redwood và Crestmont mới, nhưng câu hỏi vẫn là liệu nó có thể cạnh tranh với phần K-series 125W của Raptor Lake hay không.

Raptor Canyon có đủ không gian cho card đồ họa 12 inch ba khe cắm và có vẻ như ROG NUC sẽ giữ lại tính năng này. Ấn phẩm của Ý cáo buộc rằng card đồ họa GeForce RTX 40-series (Ada Lovelace) mới nhất của Nvidia sẽ thực hiện công việc nặng nhọc trong ROG NUC. Nó đề cập đến khả năng có GeForce RTX 4070, nhưng không chắc đó có phải là SKU hàng đầu mà ROG NUC sẽ cung cấp hay không. Những thứ như GeForce RTX 4090, card đồ họa 450W, có thể quá nóng đối với một PC mini. Nếu bất kỳ nhà cung cấp nào có thể tìm ra cách làm mát một con voi ma mút bên trong PC mini, thì đó chính là Asus đang xem xét chuyên môn và kinh nghiệm của công ty trong việc sản xuất PC mini, card đồ họa và giải pháp làm mát.

Báo cáo của Bits and Chips mô tả ROG NUC có thiết kế tương lai và nhiều đèn RGB. Do thiếu hình ảnh hoặc kết xuất, chúng tôi sẽ phải sử dụng từ của cửa hàng tin tức ngay bây giờ. Các sản phẩm của Asus thường đắt hơn so với đối thủ. PC mini có thể sẽ chịu thuế ROG vì nó sử dụng thương hiệu ROG ưu tú của thương hiệu.

Các nhà sản xuất trong quả mâm xôi cộng đồng đã được biết là có một số ý tưởng lớn nhưng đây được cho là một trong những dự án lớn nhất mà chúng tôi từng thấy liên quan đến Pi 4. Tony Roberts đã tạo ra thứ có thể là vật lý Raspberry Pi 4 lớn nhất và trình bày chi tiết quá trình tạo trong một bài đăng được chia sẻ gần đây trên blog chính thức của Raspberry Pi. Pi quy mô lớn này dự định sẽ sớm được trưng bày và thậm chí còn có đèn LED nhấp nháy — dự án đầu tiên mà hầu hết các nhà sản xuất giải quyết với SBC cổ điển.

Theo Roberts, số Pi khổng lồ được tạo ra cho Grand Discoveries, một sự kiện được tổ chức tại Grand Arcade ở Cambridge vào ngày 23 tháng 7 sắp tới. Ý tưởng là tạo ra một số Pi khổng lồ có thể được trưng bày trong sự kiện này. Roberts xác nhận rằng mẫu máy cụ thể này có kích thước gấp sáu lần Raspberry Pi 4 thông thường. Mặc dù nó có thể không phải là chiếc Pi lớn nhất từng được tạo ra, nhưng nó có thể là chiếc Pi 4B lớn nhất.

Hình ảnh 1 của 2

Con số Pi khổng lồ được tạo ra từ một vài phương pháp khác nhau bao gồm cắt laser, khắc và một trong những phương pháp yêu thích của chúng tôi—in 3D. Các thành phần được tạo kỹ thuật số bằng ứng dụng CAD để chúng có thể được in 3D dễ dàng. Tất cả các miếng SMC được gắn vào một miếng gỗ MDF dày 9 mm đóng vai trò là PCB.

Roberts có thể đã quá nhiệt tình với các chi tiết nhưng chúng tôi không phàn nàn. Độ chính xác là tất cả mọi thứ với một mô hình quy mô lớn và chúng tôi đánh giá cao nỗ lực này. Tất cả các logo và chữ đều có mặt trên toàn bộ bảng. Anh ấy thậm chí còn đảm bảo đưa các chi tiết vào thẻ nhớ microSD khổng lồ mặc dù bạn không thể nhìn thấy nó khi nó được lắp vào.

Tuy nhiên, phần đóng băng trên chiếc bánh (hay chúng ta nên nói là chiếc bánh) là đèn LED. Vì hầu hết các nhà sản xuất bắt đầu nhấp nháy đèn LED để tìm hiểu cách sử dụng GPIO, nên Roberts đã quyết định bày tỏ lòng kính trọng đối với dự án khởi đầu này bằng cách in 3D một đèn LED khổng lồ. Nó phát sáng với sự trợ giúp của 12 NeoPixel và đi kèm với một điện trở giả khổng lồ 470 ohm. Đèn flash được điều khiển bởi bộ vi điều khiển Raspberry Pi Pico với tập lệnh MicroPython đơn giản.

Nếu bạn muốn đọc thêm về Dự án Raspberry Pihãy xem bài đăng gốc được chia sẻ trên blog Raspberry Pi và xem video xây dựng tại YouTube để có cái nhìn hậu trường về quá trình xây dựng của nó.