Danh mục: Tin tức

AI Chatbots như Google Bard và Bing Chat (dựa trên ChatGPT) được biết đến với việc đưa ra những sự thật bịa đặt và lời khuyên tồi, mặc dù thực tế là cả nhà phát triển của họ và một số nhà xuất bản dường như nghĩ rằng họ có thể thay thế các nhà báo chuyên nghiệp. Tuy nhiên, nếu bạn muốn có các thành phần PC hoặc máy tính bảng đơn tốt nhất vào năm 2024 hoặc 2025 hiện nay, Bard và Bing dường như biết nhiều hơn bất kỳ ai, kể cả các nhà sản xuất sẽ phát triển chúng.

Khi tôi yêu cầu cả Bard và Bing giúp tôi lựa chọn giữa việc mua một số CPU và card đồ họa tương lai khác nhau (nhưng có thể), các bot đã trả lời như thể những sản phẩm đó đã có mặt trên thị trường và đã được đo điểm chuẩn. Trong khi các câu trả lời hoang đường của Bing dường như rút ra thông số kỹ thuật của chúng từ các sản phẩm ngày nay, có lẽ chỉ gây nhầm lẫn về số kiểu máy, bot của Google đã tạo ra một số dữ liệu hư cấu rất thú vị.

Ví dụ: khi tôi hỏi Bard nên mua RTX 5090 Ti hay Radeon 9900 XT, anh ấy đã cung cấp cho tôi bảng phân tích thông số kỹ thuật đầy đủ của hai thẻ tưởng tượng (nhưng có thể) trong tương lai này, nói rằng “nếu bạn đang tìm kiếm hiệu suất tuyệt đối tốt nhất thì RTX 5090 Ti là lựa chọn phù hợp.” Trong bảng thông số kỹ thuật của mình, Bard thậm chí còn tuyên bố rằng Radeon RX có 16.384 nhân CUDA (chỉ card Nvidia mới có nhân CUDA). Bot nói rằng RTX 5090 Ti “hiện khó tìm” hơn 9900 XT và nó thậm chí còn có giá, tuyên bố rằng Nvidia cad có giá 2.499 đô la và 9900 XT là 1.999 đô la.

Hiện tại, card Nvidia cao cấp nhất hiện tại là RTX 4090 và GPU AMD cao cấp nhất là Radeon RX 7950 XTX. Chúng tôi không biết liệu một trong hai công ty có đang làm việc trên các mô hình mà chúng tôi đã hỏi hay không và — tôi chắc chắn — Bing hay Google cũng vậy.

Khi tôi hỏi Bard liệu Core i9-15900K hay Ryzen 9 9550X3D là CPU nhanh hơn, nó đã cho tôi một câu trả lời chi tiết, hoàn chỉnh với bảng thông số kỹ thuật cho thấy 9950X3D chỉ có 32MB bộ đệm L3, tốc độ xung nhịp tăng 5 GHz và hỗ trợ PCIe 4.0 (chứ không phải 5.0). Xem xét rằng Ryzen 9 7950X3D ngày nay (một ngày nào đó có thể được thành công bởi 9950X3D) có bộ đệm L3 128 MB, xung nhịp tăng 5,7 GHz và hỗ trợ PCIe 5.0, đây có vẻ như là một bước lùi.

Bard cũng đưa cho tôi một danh sách các liên kết mua sắm mà tôi có thể mua những CPU hư cấu này, bao gồm các trang trên Best Buy, Amazon và Newegg. Tuy nhiên, khi tôi nhấp vào các liên kết, chúng đưa tôi đến các trang đích hoặc trang tin tức không liên quan trên các trang web của những nhà bán lẻ đó. Ví dụ: liên kết Best Buy dẫn đến một trang chào hàng về sự hiện diện trên web từng đoạt giải thưởng của công ty ở Mexico.

Bing Chat, sử dụng mô hình GPT-4, cũng sẵn sàng so sánh giữa 15900K và Ryzen 9 9950X3D, nhưng thông số kỹ thuật mà nó cung cấp dường như khớp chính xác với Core i9-13900K và Ryzen 9 7950X3D ngày nay. Bot của Microsoft cũng cho biết 9950X3D tốt hơn để chơi game và một trong những nguồn được trích dẫn là bài viết của chúng tôi so sánh Core i9-13900K với Ryzen 9 7950X3D. Vì vậy, có lẽ nó chỉ sẵn sàng trộn lẫn các tên.

AI biết iPhone hư cấu không tồn tại

Nếu bạn chỉ nhìn vào kết quả cho CPU và GPU, bạn sẽ nghĩ rằng Bard và Bing Chat sẽ hoạt động như thể có bất kỳ sản phẩm hư cấu nào trong tương lai mà bạn nêu tên. Tuy nhiên, khi tôi thử nghiệm với iPhone dựng và điện thoại Samsung Galaxy S, Bard thường (nhưng không phải luôn luôn) nói rằng các sản phẩm này chưa được phát hành.

Ví dụ: khi tôi hỏi về iPhone 18 so với Galaxy S27 (dòng iPhone 14 và Galaxy S23 hiện tại), Bard cho biết “iPhone 18 và Samsung Galaxy S27 vẫn chưa được phát hành, vì vậy rất khó để nói chắc chắn cái nào sẽ nhanh hơn. Tuy nhiên, dựa trên hiệu suất của các mẫu trước đó, có khả năng iPhone 18 sẽ nhanh hơn Galaxy S27.” Sau đó, nó đưa cho tôi một bảng “thông số kỹ thuật được đồn đại”.

Mặt khác, Bing Chat đã trả lời như thể cả hai điện thoại đều tồn tại, nói rằng “iPhone 18 có bộ xử lý nhanh hơn” nhưng “Samsung Galaxy S27 có màn hình lớn hơn. Bot của Microsoft đã trích dẫn ba nguồn cho kết luận của mình — các bài báo trên Android Authority, Lifewire và PC Mag. Tuy nhiên, những bài báo này thực sự đang so sánh các sản phẩm thế hệ hiện tại.

Hình ảnh 1 của 2

Google SGE, cung cấp các kết quả khác với Google Bard, đã hành động như thể iPhone 18 là một sản phẩm thực sự đang được vận chuyển. Nó liên kết lại với hai trang web đã xây dựng các trang thực tế về iPhone 18. Một trong những trang web, Thông số kỹ thuật Plus cho biết iPhone 18 có CPU Apple A20 Bionic và camera 50 MP.

Vì vậy, vấn đề ở đây không phải là SGE đã bịa ra điều gì đó, mà là nó đang lấy tin giả từ một nguồn không đáng tin cậy. Chúng tôi đã nhiều lần thấy rằng SGE không ưu tiên thông tin từ các ấn phẩm có uy tín và sẽ lấy dữ liệu từ mọi nơi.

Tất cả các bot đều biết phim của họ tốt hơn các thành phần PC của họ. Khi tôi hỏi về cốt truyện của những phần tiếp theo không tồn tại như Star Wars Tập 11 hay Fast and Furious 13, mỗi người trong số họ đều nói với tôi rằng những bộ phim đó chưa ra mắt. Tuy nhiên, họ sẵn sàng suy đoán về các điểm cốt truyện.

Có lẽ không có gì ngạc nhiên khi Bard nói rằng “Dom đã chiến đấu hết mình để giữ vững niềm tin và bảo vệ gia đình, nhưng cái giá phải trả cũng phải trả. Bộ phim có thể khám phá những hậu quả do hành động của Dom và chúng đã ảnh hưởng như thế nào đến mối quan hệ của anh ấy với gia đình và bạn bè.” Đây không phải là bộ phim có thể là bất kỳ bộ phim nào trong số 5 bộ phim cuối cùng của nhượng quyền thương mại sao?

Hình ảnh 1 của 2

Còn ChatGPT thì sao?

Tôi đã yêu cầu ChatGPT, cả hai kiểu máy GPT 3.5 và GPT 4, so sánh một số sản phẩm hư cấu này. Tuy nhiên, ChatGPT cho biết trong mỗi trường hợp rằng dữ liệu đào tạo của họ đã kết thúc vào năm 2021 và những sản phẩm đó không có trong bộ dữ liệu của họ. Đó là câu trả lời chính xác!

Tuy nhiên, khi từ chối trả lời chính xác câu hỏi của tôi về 15900K và 9950X3D, ChatGPT đã tự xưng là một nhà báo. “Là một nhà báo tuân theo các nguyên tắc về phong cách của AP, tôi phải nhắc lại rằng tôi không thể cung cấp thông tin theo thời gian thực sau ngày giới hạn kiến ​​thức của mình vào tháng 9 năm 2021,” nó viết.

Tại sao điều đó lại quan trọng Bard / Bing Make Up Tech Products

Tại thời điểm này, không ai có thể ngạc nhiên khi các bot AI sẽ tạo nên các sản phẩm không tồn tại. Nhưng điều thú vị ở đây là LLM biết phiên bản thực mới nhất của một số sản phẩm — điện thoại thông minh và các phần tiếp theo của phim — và sẽ không ngụy tạo thông tin về những sản phẩm đó. Điều này cho thấy công nghệ này có khả năng tách biệt sự thật khỏi hư cấu nhưng có những điểm mù rõ ràng.

Xem xét rằng Google hiện đang xây dựng một công cụ AI để “giúp đỡ” các nhà báo viết tin tức và một số trang web nổi bật đang sử dụng các bot như Bard và ChatGPT để viết bài, chúng ta có thể sẽ thấy nhiều bài viết hơn về các sản phẩm chưa — và có thể không bao giờ — tồn tại.

GPU Thunderbolt RTX A500 di động của ADLink gần đây đã được StorageReview đánh giá và đo điểm chuẩn và được phát hiện là có hiệu suất GPU rời tốt cho ứng dụng mà nó được thiết kế. GPU rời nhỏ bỏ túi là GPU RTX A500 có 2048 lõi CUDA và các điểm chuẩn cho thấy nó nhanh hơn khoảng 60% so với các giải pháp đồ họa tích hợp — chẳng hạn như đồ họa Iris Xe của Intel — trong các tác vụ không chơi game được GPU tăng tốc như Luxmark và AI.

Đánh giá lưu trữ đã đo điểm chuẩn GPU nhỏ trong Luxmark Hall, Luxmark Food và Procyon AI Inference và nhận thấy GPU bỏ túi hoạt động tốt cho vai trò dự định của nó. Khi so sánh với Intel Iris Xe iGPU có 96 EU, Pocket GPU nhanh hơn 54% trong Luxmark Hall với 3979 điểm. Trong Luxmark Food, Pocket GPU nhanh hơn 52% với số điểm là 1837 (so với 869) và trong Procyon AI Inference, nó nhanh hơn 77% với số điểm là 264 (so với 59).

Đánh giá lưu trữ cũng đã đo điểm chuẩn GPU máy tính xách tay RTX A5000 so với RTX A500, chỉ để xem nó chậm hơn bao nhiêu. Không ngạc nhiên khi máy tính xách tay RTX A5000 chạy vòng quanh GPU Pocket, đạt hiệu suất trung bình cao hơn khoảng 65%.

Nhưng điều này hoàn toàn được mong đợi vì yếu tố hình thức bên ngoài không làm cho GPU di động nhanh hơn đáng kể — GPU Ampere 2048 lõi vẫn sẽ hoạt động giống như GPU Ampere 2048 lõi bên ngoài khung máy tính xách tay. Trớ trêu thay, RTX A500 trong GPU Pocket thực sự là một đơn vị được ép xung, có xung nhịp cơ bản 435Mhz và xung nhịp tăng tốc 1335Mhz quá ấn tượng. TechPowerUp đã báo cáo GPU này có xung nhịp cơ bản 1440MHz nhanh hơn đáng kể và xung nhịp tăng cường 1770MHz cho thiết kế tham chiếu. Nhà sản xuất GPU có thể đã giảm đáng kể tốc độ xung nhịp để giữ cho GPU ở mức TDP 25W — nhỏ hơn gấp 3 lần so với mức 60W của GPU tham chiếu.

GPU ADLink Pocket AI là một trong những giải pháp đồ họa bên ngoài độc đáo nhất trên thị trường. Nó tập trung vào việc cung cấp sức mạnh GPU rời cho máy tính xách tay hoặc các thiết bị di động khác có thể không đi kèm với GPU rời tích hợp. Thiết bị này có kích thước bằng bàn tay của bạn và có GPU RTX A500 toàn diện (loại chuyên nghiệp tương đương với RTX 3050) và kết nối với các thiết bị tương thích qua Thunderbolt 3.

Bản thân thiết bị này không đặc biệt ấn tượng — nó có hiệu suất của GPU cấp thấp từ năm 2021. Tuy nhiên, nó rất tiện dụng cho các doanh nghiệp hoặc chuyên gia cần thêm một chút sức mạnh để chạy khối lượng công việc AI, ứng dụng chỉnh sửa video hoặc các chương trình khác có thể cần GPU rời.

Thông số kỹ thuật của GPU bao gồm 2.048 lõi CUDA, 64 lõi Tensor và chỉ 16 lõi RT hoạt động trên bus rộng 64 bit với tốc độ lên tới 96GB/giây. Thiết bị tiêu thụ 25W điện năng và sử dụng tối đa bốn làn PCIe Gen 3 nhờ giao diện Thunderbolt 3.

Bất chấp điều đó, GPU bỏ túi có thể tối ưu cho các trường hợp thích hợp cần sức mạnh GPU rời để chạy các ứng dụng AI trong thời gian ngắn. Mặc dù nó khá chậm so với các giải pháp mạnh mẽ hơn và có giá lên tới 429 đô la, nhưng về cơ bản, đây là GPU duy nhất thuộc loại này và được bán trên thị trường dành riêng cho khả năng tăng tốc AI — một tính năng mà hầu hết các máy tính xách tay không có GPU đều không có, ngoại trừ chip Phoenix mới của AMD.

Nhà sản xuất ổ đĩa cứng Seagate gần đây đã bị Bộ Thương mại Hoa Kỳ phạt 300 triệu đô la vì vi phạm lệnh trừng phạt của Hoa Kỳ áp dụng các biện pháp kiểm soát xuất khẩu đối với các sản phẩm bán cho Huawei, nhưng đó có thể chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Trong suốt hai tuần qua, một loạt công ty luật đã thay mặt các cổ đông đệ đơn kiện tập thể chống lại Seagate, những người cho rằng họ đã lừa dối về việc công ty bán hàng triệu ổ cứng cho Huawei bị cấm.

Doanh thu đó đạt tổng doanh thu 1,1 tỷ USD, trong đó Seagate thu được lợi nhuận ước tính khoảng 150 triệu USD. Sau khi trả 300 triệu đô la cho hành vi vi phạm đó, khoản phí sẽ tăng lên khi vụ kiện tập thể tiếp tục, cáo buộc rằng Seagate đã đưa ra những tuyên bố sai sự thật và/hoặc gây hiểu lầm cho các cổ đông của mình về các giao dịch kinh doanh với công ty công nghệ Trung Quốc.

Chính phủ Hoa Kỳ đã cấm bán nhiều loại thiết bị cho Huawei vào năm 2019. Các đối thủ cạnh tranh của Seagate, Western Digital và Toshiba, đã ngay lập tức ngừng cung cấp ổ cứng cho Huawei. Tuy nhiên, Seagate cho rằng việc bán ổ cứng của họ là hợp pháp, mặc dù Western Digital khẳng định các thiết bị này nằm dưới sự trừng phạt của Hoa Kỳ.

Seagate tiếp tục bán 7,4 triệu ổ đĩa cho Huawei từ tháng 8 năm 2020 đến tháng 9 năm 2021, thậm chí còn ký một thỏa thuận khá không cần thiết để trở thành ‘nhà cung cấp duy nhất’ của Huawei (dù sao thì không ai khác sẽ bán cho Huawei). Vấn đề cuối cùng đã thu hút sự chú ý của một Thượng nghị sĩ Hoa Kỳ, người đã kêu gọi một cuộc điều tra. Điều đó cuối cùng dẫn đến khoản tiền phạt 300 triệu đô la mà Bộ Thương mại Hoa Kỳ đã áp dụng đối với Seagate (phải trả theo mức tăng 15 triệu đô la mỗi quý trong 5 năm).

Những loại tiền phạt này không tốt cho lợi nhuận hoặc giá trị của cổ đông. Do đó, nhiều công ty luật hiện đang thu hút các nguyên đơn chính cho một vụ kiện tập thể chống lại Seagate. Chúng tôi đã thấy các cuộc gọi cho nguyên đơn chính từ 14 công ty luật trong hai tuần qua (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14), vì vậy không thiếu người đại diện pháp lý cho những người bị ảnh hưởng.

Để đủ điều kiện, các bên đương sự phải bị lỗ đối với cổ phiếu Seagate được mua trong khoảng thời gian từ ngày 15 tháng 9 năm 2020 đến ngày 25 tháng 10 năm 2022. Tòa án sẽ chọn một nguyên đơn chính vào ngày 8 tháng 9 năm 2023 và vụ kiện tập thể sau đó sẽ được tiến hành chống lại Seagate. Vụ kiện cáo buộc rằng Seagate đã đưa ra những tuyên bố sai và/hoặc gây hiểu lầm về:

• Bản chất và quy mô doanh số bán ổ cứng của Seagate cho Huawei, bao gồm cả việc Seagate đã tăng doanh số đáng kể cho Huawei ngay sau khi các quy tắc BIS có hiệu lực và các đối thủ cạnh tranh của Seagate ngừng bán cho Huawei; Và
• Rằng các chi tiết cơ bản về quy trình sản xuất ổ cứng của Seagate, bao gồm cả việc sử dụng phần mềm và công nghệ được bảo hộ của Hoa Kỳ trong các quy trình ‘sản xuất’ thiết yếu, đã khiến việc bán hàng cho Huawei vi phạm các quy tắc xuất khẩu của BIS
• Do đó, Seagate đã vi phạm trắng trợn các quy tắc xuất khẩu của BIS dẫn đến một cuộc điều tra đang diễn ra của Bộ Thương mại Hoa Kỳ và khiến Seagate phải chịu hàng trăm triệu đô la tiền phạt và tiền phạt.
• Do đó, những tuyên bố tích cực của Bị đơn về hoạt động kinh doanh, hoạt động và triển vọng của công ty là sai lệch nghiêm trọng và/hoặc thiếu cơ sở hợp lý tại mọi thời điểm có liên quan.

Vụ kiện diễn ra trong bối cảnh có thể dễ dàng xác định đây là thời điểm đầy thách thức đối với Seagate, vì tình trạng suy thoái toàn ngành đã khiến công ty gần đây phải tuyên bố sa thải toàn bộ nhân viên. Chúng tôi đã liên hệ với Seagate để nhận xét và sẽ cập nhật khi cần thiết.

Theo Lisa Su, giám đốc điều hành của AMD, người gần đây đã đến thăm Đài Loan, AMD đã chuyển giao việc sản xuất hầu như tất cả các sản phẩm quan trọng của mình cho TSMC trong những năm gần đây và họ không vội bổ sung thêm các đối tác sản xuất khác. Bất chấp tin đồn AMD có thể chuyển một số đơn hàng sang Samsung Foundry, người đứng đầu AMD dường như chưa sẵn sàng đưa ra bất kỳ bình luận cụ thể nào về vấn đề này.

“Chúng tôi thường không bình luận công khai về chi tiết của các sản phẩm và đơn đặt hàng cụ thể, nhưng TSMC là một đối tác quan trọng”, Su nói tại Đài Loan khi được yêu cầu bình luận về những tin đồn về việc hợp tác với Samsung Foundry, theo báo cáo của BusinessKorea. “Instinct MI300, một máy gia tốc đẳng cấp thế giới dành cho AI tổng quát mà AMD dự định ra mắt vào cuối năm nay, có độ phức tạp cao.”

Mặc dù trên giấy tờ, các nhà thiết kế chip không dây có thể làm việc với nhiều xưởng đúc, nhưng điều này thường liên quan đến rất nhiều giới hạn. Đầu tiên, các công nghệ xử lý hiện đại từ các nhà sản xuất chip theo hợp đồng khác nhau không tương thích — chip loại 5nm do TSMC sản xuất phải được thiết kế lại để được sản xuất tại Samsung Foundry. Khi chúng tôi xử lý các sản phẩm phức tạp như Instinct MI300 của AMD, chi phí thiết kế lại như vậy có thể trở nên quá cao.

Thứ hai, các nhà phát triển chip fabless có xu hướng sử dụng lại IP trên các dòng sản phẩm khác nhau để tiết kiệm chi phí và việc sử dụng nhiều xưởng đúc hạn chế khả năng này hoặc ít nhất là làm giảm sức hấp dẫn của nó. Thứ ba, khi bạn mua với số lượng lớn từ một nhà cung cấp, bạn sẽ được hưởng nhiều lợi ích khác nhau, bao gồm điều chỉnh công nghệ xử lý cho phù hợp với nhu cầu của bạn và giảm giá. Tất nhiên, một số công ty — chẳng hạn như Qualcomm — có đủ khả năng để hợp tác với nhiều nhà sản xuất chip theo hợp đồng và hưởng lợi từ việc đó, nhưng điều này là do họ mua số lượng lớn chip từ mọi người.

“Chúng tôi sẽ tiếp tục hợp tác với các đối tác Đài Loan vì chúng tôi không thể ra mắt sản phẩm này nếu không có những đối tác tốt như TSMC,” Su nói thêm, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của TSMC đối với công ty.

Tuy nhiên, Su tỏ ra kém kiên quyết hơn khi cô đến thăm Tokyo vào cuối tuần đó.

Người đứng đầu AMD nói với Nikkei rằng công ty sẽ “xem xét các khả năng sản xuất khác” ngoài TSMC để sản xuất chip của mình nhằm “đảm bảo rằng chúng tôi có chuỗi cung ứng linh hoạt nhất”.

Trong khi đó, TSMC đang xây dựng các nhà máy ở Mỹ và Nhật Bản, điều này chắc chắn sẽ đảm bảo khả năng phục hồi của chuỗi cung ứng của họ. Do đó, AMD có thể không thực sự có xu hướng hợp tác với các đối thủ của TSMC như Samsung Foundry và Intel Foundry Services vì ​​những lý do đã đề cập ở trên. Ít nhất là cho đến bây giờ.

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.