Danh mục: Tin tức

Bất kỳ ai cũng có thể sử dụng ChatGPT miễn phí, nhưng nếu muốn sử dụng GPT4, mô hình ngôn ngữ mới nhất, bạn phải trả tiền cho ChatGPT Plus, trả tiền để truy cập vào API của OpenAI hoặc tìm một trang web khác đã tích hợp GPT4 vào chatbot miễn phí của riêng mình. Có những trang sử dụng OpenAI như Forefront và You.com, nhưng nếu bạn muốn tạo bot của riêng mình và không muốn trả tiền cho API thì sao?

Một dự án GitHub có tên là GPT4free (mở trong tab mới) cho phép bạn truy cập miễn phí vào các mô hình GPT4 và GPT3.5 bằng cách chuyển các truy vấn đó qua các trang web như You.com (mở trong tab mới)hỏi đáp (mở trong tab mới) và CoCalc (mở trong tab mới) và trả lại cho bạn câu trả lời. Dự án này là repo mới phổ biến nhất của GitHub, nhận được 14.000 sao trong tuần này.

Giờ đây, theo Xtekky, sinh viên khoa học máy tính người châu Âu điều hành repo, OpenAI đã gửi một lá thư yêu cầu anh ta gỡ bỏ toàn bộ trong vòng 5 ngày nếu không sẽ phải đối mặt với một vụ kiện.

Tôi đã phỏng vấn Xtekky qua Telegram và anh ấy nói rằng anh ấy không nghĩ OpenAI nên nhắm đến anh ấy vì anh ấy không kết nối trực tiếp với API của công ty mà thay vào đó lấy dữ liệu từ các trang web khác đang trả tiền cho giấy phép API của chính họ. Anh ấy khẳng định rằng nếu chủ sở hữu của những trang web đó gặp vấn đề với các tập lệnh của anh ấy đang truy vấn chúng, thì họ nên liên hệ trực tiếp với anh ấy.

Tôi đã cài đặt GPT4Free trong WSL2 (Hệ thống con Windows dành cho Linux) trên PC của mình. Chỉ mất vài phút, bao gồm sao chép kho lưu trữ Github, cài đặt một số thư viện cần thiết bằng pip và chạy tập lệnh Python. Khi tập lệnh được khởi chạy, tôi đã sử dụng trình duyệt web của mình để truy cập http://localhost:8501, địa chỉ mà tập lệnh cung cấp cho tôi và hiển thị một chatbot đang hoạt động đang chạy trên PC của tôi.

Ở mặt sau, GPT4Free đang truy cập các url API khác nhau mà các trang web như You.com, một công cụ tìm kiếm do AI cung cấp sử dụng mô hình GPT3.5 của OpenAI để tìm câu trả lời, sử dụng cho các truy vấn của riêng họ. Ví dụ: GPT4Free chính truy cập URL https://you.com/api/streamingSearch, cung cấp cho nó các tham số khác nhau, sau đó lấy JSON mà nó trả về và định dạng nó. Repo GPT4Free cũng có các tập lệnh lấy dữ liệu từ các trang web khác như Quora, Forefront và TheB. Bất kỳ nhà phát triển táo bạo nào cũng có thể sử dụng các tập lệnh đơn giản này để tạo bot của riêng họ.

“Người ta có thể đạt được điều tương tự [thing by] chỉ cần mở các tab của các trang web. Tôi có thể mở các tab Phind, You, v.v. trên trình duyệt của mình và các yêu cầu spam”, Xtekky nói. “Repo của tôi chỉ thực hiện điều đó theo cách đơn giản hơn.”

Tất cả các trang web mà GPT4Free rút ra đều trả phí OpenAI để sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn của nó. Vì vậy, khi bạn sử dụng các tập lệnh, các trang web đó sẽ thanh toán hóa đơn cho các truy vấn của bạn mà bạn không cần phải truy cập chúng. Nếu các trang web đó đang dựa vào doanh thu quảng cáo từ các trang web của họ để bù đắp các chi phí API này, thì họ sẽ mất tiền vì các truy vấn này.

Xtekky nói rằng anh ấy rất vui khi gỡ bỏ các tập lệnh sử dụng API của các trang web riêng lẻ theo yêu cầu từ chủ sở hữu của các trang web đó. Anh ấy nói rằng anh ấy đã gỡ bỏ các tập lệnh sử dụng phind.com, ora.sh và writesonic.com.

Có lẽ quan trọng hơn, Xtrekky lưu ý, bất kỳ trang web nào trong số này đều có thể chặn việc sử dụng bên ngoài các API nội bộ của họ bằng các biện pháp bảo mật chung. Một trong nhiều phương pháp mà các trang web như You.com có ​​thể sử dụng là chặn lưu lượng truy cập API từ bất kỳ IP nào không phải của riêng họ.

Xtrekky nói rằng anh ấy đã khuyên tất cả các trang web viết thư cho anh ấy rằng họ nên bảo mật API của mình, nhưng không có trang nào làm như vậy. Vì vậy, ngay cả khi anh ấy gỡ các tập lệnh khỏi kho lưu trữ của mình, bất kỳ nhà phát triển nào khác cũng có thể làm điều tương tự.

Nhà phát triển nói rằng anh ấy không tin rằng anh ấy phải chịu trách nhiệm về những gì người khác làm với tập lệnh của anh ấy và OpenAI không nên nhắm mục tiêu anh ấy vì đã sử dụng API của các trang web khác, vốn có sẵn không bảo mật trên web mở.

“OpenAI cũng có thể tiếp cận các trang web và cảnh báo/thông báo cho họ và phối hợp đến gặp tôi và thực hiện gỡ xuống, nhưng có vẻ như điều này [legal threat] “Tôi không thực sự biết, nhưng có vẻ như nếu một trang web sử dụng API của OpenAI, thì nó có sự bảo vệ pháp lý của OpenAI và OpenAI phải chịu trách nhiệm về những thiệt hại trang web được.”

Xtrekky nói rằng anh ấy vẫn đang quyết định có gỡ repo GPT4Free GitHub của mình hay không và đang tìm kiếm lời khuyên pháp lý trước khi đưa ra quyết định. Tuy nhiên, như anh ấy lưu ý, mã có sẵn và bất kỳ ai cũng có thể tìm cách sử dụng API của các trang web này nếu chúng tiếp tục không được bảo mật.

Ông nói: “Người dùng đang chia sẻ và lưu trữ dự án này ở khắp mọi nơi. “Xóa repo của tôi sẽ không đáng kể.”

Chúng tôi đã liên hệ với email báo chí của OpenAI để nhận xét và sẽ cập nhật câu chuyện này nếu và khi chúng tôi nhận được phản hồi.

Nếu bạn muốn dùng thử khi nó vẫn còn ở đó, hãy xem GPT4Free trên GitHub (mở trong tab mới). Ngay cả khi nó bị gỡ xuống, kênh Discord của nó (mở trong tab mới) dường như có khả năng ở lại. Nếu bạn muốn thiết lập chatbot giống ChatGPT của riêng mình mà không có khả năng gặp phải luật sư của OpenAI, hãy xem hướng dẫn của chúng tôi về cách chạy ChatGPT trên Raspberry Pi hoặc PC (mở trong tab mới)

Điều gì tốt hơn một card đồ họa nhanh? Một cái vừa nhanh vừa tiết kiệm điện năng. Ngay cả khi bạn sở hữu một trong những card đồ họa tốt nhất, không phải lúc nào bạn cũng cần đến toàn bộ sức mạnh của nó. Một nhà phát triển độc lập, simonmacer, đã tạo Nvidia Power Management (mở trong tab mới) (NVPMM), một tiện ích của bên thứ ba dành cho người dùng nâng cao để quản lý sức mạnh của cạc đồ họa GeForce của họ. Đây không phải là công cụ chính thức của Nvidia, vì vậy người dùng nên tiến hành thận trọng.

NVPMM khai thác Giao diện quản lý hệ thống (SMI) của Nvidia, một công cụ dòng lệnh cho phép người dùng quản lý và giám sát các sản phẩm GeForce, Quadro, Tesla và GRID. Do đó, NVPMM cung cấp GUI cho người tiêu dùng không vào giao diện dòng lệnh.

Bảng điều khiển GeForce đã cung cấp một bản gốc
chế độ quản lý năng lượng và các tùy chọn để giới hạn tốc độ khung hình trên card đồ họa Nvidia. Ngay cả Windows 11 cũng có một vài tùy chọn để hạn chế mức tiêu thụ năng lượng của card đồ họa. Tuy nhiên, NVPMM cung cấp nhiều tùy chọn hơn ở cấp độ chi tiết.

Bộ tính năng của NVPMM bao gồm tạo các cấu hình nguồn riêng lẻ, xác định giới hạn nguồn cho mỗi ứng dụng và điều khiển thích ứng bộ nhớ của card đồ họa. Tiện ích này cũng đi kèm với một màn hình trạng thái hiệu suất cơ bản. Rõ ràng, phần mềm không thể mở khóa giới hạn năng lượng trên card đồ họa GeForce. Thay vào đó, nó dính vào phạm vi tối đa và tối thiểu được bật trên cạc đồ họa. Tuy nhiên, nhà phát triển tuyên bố rằng GeForce RTX 4090 có nhiều phạm vi hơn so với các SKU dựa trên Ada Lovelace khác.

Phần mềm này cũng có tính năng mà nhà phát triển gọi là tính năng Quản lý giới hạn nhóm năng lượng (PGLM). Nó cho phép người dùng đặt giới hạn công suất cho ba nhóm (A, B và C) và đặt các ứng dụng vào các nhóm khác nhau để các hiệu ứng diễn ra. Chẳng hạn, bạn có thể thiết lập giới hạn công suất là 320W cho Nhóm A và đặt Điện tử 2077 thực thi được trong nhóm đó. Sau đó, khi NVPMM phát hiện Điện tử 2077 đang chạy, nó sẽ giới hạn card đồ họa ở mức 320W. Thoát khỏi trò chơi sẽ khiến các cài đặt trở lại kho.

Người dùng có thể thoải mái chơi với giới hạn năng lượng trên card đồ họa GeForce. Tuy nhiên, vì các cài đặt được lưu ở cấp độ phần mềm nên chúng sẽ đặt lại sau khi khởi động lại hệ thống. Đó là hành vi tương tự với ép xung thủ công trong đó phần mềm như MSI Afterburner hoặc EVGA Precision X1 phải áp dụng cài đặt sau mỗi lần khởi động lại. Nó giống hệt với NVPMM. Ứng dụng phải được cài đặt và thực thi để ứng dụng áp dụng cấu hình giới hạn năng lượng của người dùng khi hệ thống khởi động vào hệ điều hành.

Một số người dùng trên diễn đàn Guru3D (mở trong tab mới) đã báo cáo rằng Norton và Windows Defender đã gắn cờ NVPMM là trojan. Tuy nhiên, chúng có thể là dương tính giả do bản chất của những gì phần mềm làm. Phiên bản 2.5 đã vượt qua bài kiểm tra Eset Antivirus, nhưng ba nhà cung cấp từ Virus Total (mở trong tab mới) đã đánh dấu tệp thực thi là độc hại.

Hôm nay trên eBay, bạn có thể tìm thấy AMD Ryzen 9 7900 với mức giá thấp nhất cho đến nay. Bộ vi xử lý này đã ra mắt vào đầu năm nay và đã giảm xuống còn $369 (mở trong tab mới)lần đầu tiên kể từ khi ra mắt. Nó thường có giá khoảng 429 đô la, vì vậy khoản chiết khấu này giúp người dùng tiết kiệm được 60 đô la so với giá hiện hành. CPU này được bán mới bởi Antonline, một nhà bán hàng được ủy quyền của AMD và bao gồm bảo hành đầy đủ.

AMD Ryzen 9 7900 sử dụng kiến ​​trúc Zen 4 và đi kèm với đồ họa AMD Radeon tích hợp nên không cần thiết phải có card đồ họa để bắt đầu sử dụng nó—mặc dù chúng tôi chắc chắn sẽ khuyên dùng một chiếc để chơi game. Chúng tôi đã xuất bản bài đánh giá AMD Ryzen 9 7900 khi nó được phát hành, ghi nhận sự đánh giá cao của chúng tôi về hiệu suất của nó trong cả trường hợp sử dụng đơn và đa luồng. Nó cũng có thể ép xung, cho phép tần số tăng cao đáng chú ý.

Người dùng có 12 lõi để tận dụng cùng với 24 luồng. Nó có tốc độ cơ bản là 3,7 GHz nhưng có thể đạt tới 5,4 GHz khi bật mức tăng tối đa. AMD Ryzen 9 7900 hỗ trợ tối đa 128 GB DDR5 qua hai kênh. Phiên bản này được mở khóa để ép xung và sử dụng công nghệ ép xung bộ nhớ AMD EXPO. Người dùng cũng nhận được một bộ làm mát cổ phiếu Wraith Prism.

Để xem kỹ hơn về thỏa thuận này, hãy truy cập AMD Ryzen 9 7900 chính thức (mở trong tab mới) danh sách sản phẩm tại hồ sơ eBay của Antonline. Khi viết, không rõ thỏa thuận này sẽ được thực hiện trong bao lâu.

Ý tưởng về bóng bán dẫn silicon và bộ vi xử lý là như vậy. . . Năm 2022. Các nhà nghiên cứu ở Thụy Điển đã thiết kế và thử nghiệm bóng bán dẫn bằng gỗ đầu tiên. Các nhóm tại Đại học Linköping ở Norrköping và Viện Công nghệ Hoàng gia ở Stockholm đã xuất bản một bài báo có tiêu đề Điều chế dòng điện trong bóng bán dẫn điện hóa gỗ, thảo luận về việc tạo ra, khả năng và tiềm năng của bóng bán dẫn điện hóa gỗ (WECT) mà họ đã phát triển gần đây .

WECT này có thể mở đường cho các thiết bị điện tử làm từ gỗ bền vững hơn và có khả năng phân hủy sinh học. Hơn nữa, thiết bị điện tử gỗ có thể cung cấp khả năng điều khiển điện tử của thực vật sống.

Không phải Nanomet, mà là Centimet

Độc giả thường xuyên sẽ rất quen thuộc với những tiến bộ mới nhất trong công nghệ bóng bán dẫn silicon. Hầu như hàng ngày, các tiêu đề của chúng tôi chuyển tiếp những tiến bộ từ Intel, Samsung và TSMC, đấu tranh để tạo ra các quy trình tiên tiến hàng đầu, với các bóng bán dẫn được đo bằng nanomet và chạy ở tốc độ nhiều gigahertz. Tuy nhiên, hãy tự chuẩn bị tinh thần vì WECT do các nhà nghiên cứu Thụy Điển thiết kế và thử nghiệm có chiều ngang 3cm và có tần số chuyển đổi dưới một hertz.

Không phải thiết bị điện tử nào cũng cần tốc độ nhanh nhất và bóng bán dẫn nhỏ nhất. Chắc chắn, WECT như mô tả là khá lớn và không muốn vội vã. “Chúng tôi đã đưa ra một nguyên tắc chưa từng có,” Isak Engquist, phó giáo sư cấp cao tại Phòng thí nghiệm Điện tử Hữu cơ tại Đại học Linköping cho biết trong một thông cáo báo chí của trường đại học. “Vâng, bóng bán dẫn bằng gỗ chậm và cồng kềnh, nhưng nó hoạt động và có tiềm năng phát triển rất lớn.”

Làm thế nào gỗ biến thành một bóng bán dẫn

Để mô tả cách gỗ có thể được sử dụng để chế tạo bóng bán dẫn, chúng ta hãy bắt đầu bằng cách xem xét các bóng bán dẫn thông thường được sử dụng rộng rãi trong các thiết bị điện tử. Bóng bán dẫn hiệu ứng trường là khối xây dựng chính của thiết bị điện tử hiện đại và thường được chế tạo nhất từ ​​chất bán dẫn như silicon hoặc germanium.

Bản chất vốn có của các phần tử này cho phép một bóng bán dẫn hoạt động như một bộ khuếch đại hoặc chuyển mạch khi điện áp hoặc dòng điện được đặt vào các cực của nó. Kể từ khi FET đầu tiên được sản xuất vào giữa thế kỷ 20, R&D đã liên tục thu nhỏ chúng và kích thích chúng chạy ở tần số bất thường.

Để tạo ra WECT, các nhà nghiên cứu yêu cầu gỗ dẫn điện (CW). Điều này được thực hiện bằng cách loại bỏ lignin khỏi gỗ thông qua quy trình dung môi hóa học. Sau đó, các kênh có mặt lignin được thay thế bằng polyme dẫn điện tử-ion hỗn hợp. Trong dự án này, loại gỗ được chọn là Balsa (vì cấu trúc kênh bên trong mong muốn của nó) và polyme dẫn điện PEDOT:PSS. Để xây dựng WECT, ba phần của CW đã được sử dụng: một phần làm kênh bóng bán dẫn trung tâm và một phần làm cổng trên và dưới.

Bóng bán dẫn WECT rất đáng chú ý, mặc dù nó không có các loại thông số kỹ thuật mà chúng ta thường thảo luận Phần cứng của Tom. Các nhà nghiên cứu nói rằng họ đã cung cấp bằng chứng về khả năng của bóng bán dẫn gỗ và hy vọng rằng chúng sẽ truyền cảm hứng cho các công việc và ứng dụng trong tương lai.

Các sản phẩm Radeon của AMD không xa lạ gì trong danh sách card đồ họa tốt nhất. Tuy nhiên, nhà sản xuất chip cũng đã lên tiếng rằng các card đồ họa hiện đại nên có ít nhất 16GB bộ nhớ để chạy các tựa game triple-A mới nhất. Sasa Marinkovic, giám đốc tiếp thị trò chơi cấp cao của AMD, đã nhấn mạnh trong một tweet mới (mở trong tab mới)rằng card đồ họa Radeon 16GB của AMD có giá khởi điểm 499 đô la, không giống như Nvidia, nơi bạn không nhận được 16GB cho đến GeForce RTX 4080, có giá bán lẻ đề xuất là 1.199 đô la.

Sự so sánh của Marinkovic rõ ràng là dựa trên kích thước của hệ thống con bộ nhớ và giá cả. Hiệu suất dò tia và rasterized không được tính đến. Tuy nhiên, dường như có một số khác biệt về giá cả. Ví dụ: giám đốc điều hành AMD đã liệt kê Radeon RX 6800 với mức giá $499, nghĩa là anh ta không sử dụng MSRP để so sánh. Card đồ họa dựa trên Navi 21 ra mắt vào năm 2020 với giá 579 đô la nhưng hiện được bán với giá thấp nhất là 469 đô la (mở trong tab mới). Trong khi đó, anh ấy đã liệt kê GeForce RTX 3070 cạnh tranh với giá 549 đô la, đây không phải là MSRP ($499) cũng không phải là mẫu rẻ nhất ($485) (mở trong tab mới)) trên thị trường.

Rõ ràng, không phải mọi card đồ họa Radeon đều có 16GB. Tuy nhiên, nhà sản xuất chip sử dụng dòng Radeon RX 6800 làm điểm khởi đầu. Dòng Radeon RX 6700, chẳng hạn như Radeon RX 6700 XT, tối đa là 12GB. Nhưng AMD không sai. Các card đồ họa Radeon của nhà sản xuất chip thường cung cấp nhiều bộ nhớ trong hơn với mức giá thấp hơn so với các SKU Nvidia GeForce RTX cạnh tranh. Ở thế hệ này, người tiêu dùng phổ thông không có quyền truy cập 16GB từ thẻ Nvidia trừ khi họ chi hơn 1.000 đô la. Radeon RX 7900 XT và RX 7900 XTX mới nhất của AMD cung cấp 20GB và 24GB với mức giá dưới 1.000 USD.

Thật buồn cười khi Marinkovic chỉ so sánh các sản phẩm Radeon của AMD với các sản phẩm GeForce của Nvidia khi một trình phát thứ ba có mặt trên thị trường. Nếu không xét đến hiệu năng mà chỉ so sánh dựa trên giá cả, danh hiệu card đồ họa 16GB rẻ nhất thuộc về Arc A770 16GB của Intel, có giá bán lẻ 349 USD (mở trong tab mới).

Vấn đề về những loại tuyên bố táo bạo này là bạn phải sao lưu nó, nếu không cuối cùng nó sẽ quay lại và cắn vào mông bạn. Bạn có nhớ toàn bộ thất bại “Trò chơi vượt quá 4GB” vào năm 2020 không? AMD nhấn mạnh rằng 4GB đã trở nên lỗi thời và các card đồ họa trong tương lai phải có mức tối thiểu là 8GB. Hơn một năm rưỡi sau, nhà sản xuất chip đã ra mắt Radeon RX 6500 XT, chỉ có bộ nhớ 4GB. Cho dù bạn có tin vào sự trùng hợp ngẫu nhiên hay không, bài đăng trên blog đã bị mất trong quá trình ra mắt Radeon RX 6500 XT, nhưng AMD cuối cùng đã xuất bản lại nó.

AMD vẫn còn rất nhiều khoảng trống về giá để lấp đầy dòng sản phẩm RDNA 3 mới nhất của mình. Dòng Radeon RX 7900 đã ra mắt từ tháng 11 năm 2022 và người tiêu dùng đã háo hức chờ đợi dòng Radeon RX 7800 hoặc Radeon RX 7700. Cái trước có thể sẽ có 16GB, nhưng bộ nhớ của cái sau có thể nhỏ hơn. Các SKU Radeon RX x700 bậc của AMD chưa bao giờ có nhiều hơn 12GB, vì vậy AMD tốt hơn nên gây bất ngờ cho người tiêu dùng hoặc sự vênh váo mới nhất của nhà sản xuất chip sẽ không còn phù hợp nữa.

Các trò chơi hiện đại ngày càng đòi hỏi khắt khe, mặc dù một số cổng không tốt hoặc thiếu tối ưu hóa, chẳng hạn như Chiến tranh giữa các vì sao Jedi: Người sống sót, đã được chứng minh là tiêu thụ tới 21GB VRAM. Không quá lời khi nghĩ rằng card đồ họa 16GB cuối cùng sẽ trở thành tiêu chuẩn mới.

Sẽ không lâu nữa dòng máy cầm tay Asus ROG Ally sẽ được ra mắt. Asus đã chính thức lên lịch ra mắt vào ngày 11 tháng 5. Chỉ còn vài tuần nữa, các tin đồn đã lan truyền về mức giá có thể được mong đợi cho hai mẫu máy, Asus ROG Ally và Asus ROG Ally (AMD Z1 Extreme). Trên Twitter, người dùng snoopytech_ đã đăng một rò rỉ tiềm năng về giá của mô hình cơ sở mà ông ước tính là $599,99 USD. Mô hình cơ sở sử dụng chip AMD Z1 và có ổ SSD 256 GB NVMe M.2 bên trong để lưu trữ.

Phiên bản Asus ROG Ally (AMD Z1 Extreme) được cho là có giá 699,99 USD. Chỉ với hơn 100 đô la, phiên bản Extreme này đi kèm với bộ xử lý tăng cường cũng như bộ nhớ trong bổ sung nhỏ, có dung lượng tối đa là 512 GB. Hầu hết các thông số kỹ thuật đều giống nhau giữa hai phiên bản, điều này có thể khiến bản nâng cấp Extreme hấp dẫn hơn so với mức giá.

Sự khác biệt lớn nhất giữa hiệu suất của cả hai sẽ thuộc về bộ vi xử lý. AMD Z1 có 6 nhân và 12 luồng cùng với 22 MB bộ nhớ cache. AMD Z1 Extreme có thông số kỹ thuật mạnh hơn một chút hỗ trợ nó với 8 lõi và 16 luồng cùng với 24 MB bộ đệm. Những khác biệt này là tinh tế nhưng có thể tạo ra sự khác biệt đáng chú ý về mặt hiệu suất tùy thuộc vào nội dung bạn muốn chơi.

Ngoài sự khác biệt về bộ vi xử lý và kích thước của SSD, hai thiết bị cầm tay này khá giống nhau về thông số kỹ thuật. Cả hai đều đi kèm với 16 GB LPDDR5 cho bộ nhớ và sử dụng công nghệ Âm thanh vòm Dolby Atmos. Chúng có đồ họa AMD Radeon Navi3 xuất ra màn hình FHD 7 inch với tốc độ làm mới tối đa là 120 Hz.

Một lần nữa, chúng tôi muốn nhấn mạnh rằng những ước tính giá này chỉ là tin đồn và chưa có gì được xác nhận chính thức bởi Asus. Điều đó nói rằng, bạn có thể theo dõi sự kiện ra mắt thiết bị cầm tay ROG Ally vào ngày 11 tháng 5 để trở thành một trong những người đầu tiên biết tất cả các chi tiết thú vị về các thiết bị cầm tay mới này. Bạn có thể xem luồng trực tiếp khi nó ra mắt tại YouTube.

Người đam mê in 3D và điện tử Jeff Trần đã thiết kế và chia sẻ một số mô hình STL lần đầu tiên mang lại lớp áo giáp đẹp đẽ cho thẻ 3dfx Voodoo2. Giờ đây, PCB của thời đại những năm 1990 của card đồ họa cũ kỹ có thể mặc một số quần áo của những năm 2020 và chúng trông khá bắt mắt.

Ra mắt vào tháng 3 năm 1998, card đồ họa 3dfx Voodoo2 mang tính biểu tượng và đã tạo ra tác động mang tính cách mạng đối với việc chơi game trên PC, đến nỗi chúng vẫn khuấy động cảm xúc của các game thủ ở một độ tuổi nhất định. Với cạc đồ họa 3dfx cũng rất được săn đón và có giá vé cao đối với các game thủ cổ điển, khả năng bảo vệ bổ sung do áo giáp mang lại không chỉ dành cho những điểm đẹp trai. Chúng tôi không chắc liệu Chen có phải là người hâm mộ các đường màu cũ của Nokia Lumia hay không, nhưng chủ sở hữu máy in 3D tất nhiên sẽ xuất ra những màu này theo lựa chọn của riêng họ.

Chen cung cấp các bản tải xuống tệp 3D có thể in được qua một trang chuyên dụng tại printables, nơi bạn cũng sẽ tìm thấy một số thông tin cơ bản về dự án và nhiều hình ảnh đáng yêu hơn. Chen viết: “Cá nhân tôi đã thấy quá nhiều thẻ Voodoo2 bị thiếu các thành phần hoặc chân bị gãy do xử lý hoặc bảo quản quá khắc nghiệt. “Vì vậy, đây là một bộ áo giáp để mang lại cho tâm trí tôi một chút bình yên.” Anh ấy cũng thừa nhận một cách khiêm tốn rằng bộ giáp khá hấp dẫn về mặt hình ảnh. Thật vậy, thật tuyệt khi thấy công việc bố cục chi tiết mà Chen đã thực hiện và kết quả trông rất chuyên nghiệp.

Những người quan tâm đến việc theo bước chân của Chen và in một trong những bộ áo giáp này cũng sẽ cần bốn bộ vít và đai ốc lục giác M2x6mm để lắp đặt, đồng thời sẽ có thể sử dụng tản nhiệt 30x30mm tiêu chuẩn mà không gặp vấn đề gì.

Có một vài ghi chú thận trọng được cung cấp bởi Chen. Đầu tiên, anh ấy nói rằng các tệp máy in 3D sẽ tạo ra áo giáp tương thích với hầu hết nhưng không phải tất cả các thiết kế PCB của Voodoo2. Thứ hai, điều đáng chú ý là bạn sẽ cần một máy in 3D với một chiếc giường lớn. Ví dụ: Ender 3 Pro (đã tạo ra các ví dụ bạn thấy) chỉ đủ lớn để thực hiện công việc.

Chen có kế hoạch cho các bộ áo giáp 3dfx khác, bao gồm một thiết kế dành cho việc cài đặt thẻ SLI.

Khi nói đến quả mâm xôixây dựng của bạn dự án pi bắt đầu với một kế hoạch trò chơi và thiết kế kế hoạch của bạn bắt đầu với việc biết chính xác chân GPIO nào làm gì. Đó là nơi các công cụ như bài viết sơ đồ chân GPIO của chúng tôi hoặc những công cụ do Pinout.xyz cung cấp phát huy tác dụng.

Điều hành bởi Nhà phát triển Pimoroni Phil Howard, Pinout.xyz (mở trong tab mới) chứa tất cả các loại biểu đồ GPIO hữu ích và các công cụ tương tác để người tạo tham khảo khi xây dựng dự án của họ. Họ không chỉ có mọi Raspberry Pi GPIO mà bạn có thể nghĩ đến, mà họ còn có khá nhiều biểu đồ sơ đồ chân cho các phụ kiện Raspberry Pi như HAT, bo mạch và pHAT.

Khi tháng 4 sắp kết thúc, Howard đã làm chúng tôi ngạc nhiên với một công cụ dòng lệnh mới cho phép bạn xem sơ đồ chân cho Raspberry Pi Pico ngay trong thiết bị đầu cuối của mình và truy vấn nó để biết thông tin cụ thể. Ứng dụng do Python 3 hỗ trợ có tên là Picopins có thể chạy trong các dòng lệnh của Linux hoặc Windows. Bạn chỉ cần cài đặt Python 3.

Để cài đặt Picopins, hãy sử dụng trình cài đặt gói pip đi kèm với hầu hết các bản cài đặt Python 3 hoặc có thể được cài đặt riêng.

pip install picopins

Nếu một mình pip không hoạt động, hãy thử pip3.

Khi bạn nhập lệnh picopins, ứng dụng sẽ tải một biểu đồ đáng yêu hiển thị Raspberry Pi Pico và các chân của nó. Theo mặc định, tất cả những gì bạn thấy là những điều cơ bản cho mỗi chân: số GP, nối đất, điện áp và ADC.

Tuy nhiên, nếu bạn nhập picopins –allbạn sẽ nhận được một danh sách rất chi tiết về chức năng của từng chân, bao gồm cả việc nó có hỗ trợ kết nối I2C, SPA hay UART hay không.

Nhưng lượng thông tin đó có thể quá tải. Nếu bạn chỉ muốn tìm các chân có chức năng cụ thể, bạn có thể sử dụng –tìm thấy đối số theo sau bởi những gì bạn đang tìm kiếm. Ví dụ: nếu bạn muốn đánh dấu các chân nối đất, hãy nhập picopins –tìm đất và bạn sẽ nhận được một kết quả như thế này.

Thật không may, tính năng –find không hoàn hảo. Khi chúng tôi bước vào picopins –tìm uart, nó không làm nổi bật các chân có khả năng uart. Điều tương tự cũng xảy ra khi chúng tôi thử với i2c hoặc spa.

Nếu bạn muốn xem danh sách đầy đủ tất cả các đối số dòng lệnh cho picopin, hãy nhập picopins –trợ giúp. Để tìm hiểu thêm về công cụ mới này và theo dõi sự phát triển của nó, hãy truy cập trang dự án Picopins chính thức tại GitHub. Ở đó, bạn không chỉ có thể xem mã nguồn chính thức mà còn tìm thấy các hướng dẫn sử dụng chính thức từ chính Howard.

Mã hóa BitLocker của Microsoft, được tích hợp trong Windows, được bật theo mặc định trên nhiều PC và nó phục vụ mục đích tốt. Nếu ai đó đánh cắp máy tính xách tay của bạn, lấy ổ SSD ra và cố đọc dữ liệu từ đó, họ sẽ không gặp may.

Tuy nhiên, điều gì sẽ xảy ra khi bạn là người đang cố đọc ổ SSD của chính mình? Điều này xảy ra với tôi gần đây khi máy tính xách tay của vợ tôi đột ngột chết, tôi lấy ổ đĩa của cô ấy ra, đặt nó vào một trong những hộp SSD tốt nhất và kết nối nó với một PC đang hoạt động. Thay vì nhìn thấy một tập hợp các thư mục trong File Explorer, tôi nhận được lời nhắc hỏi tôi về khóa BitLocker của ổ đĩa.

Cách lấy khóa BitLocker của bạn

Vợ tôi không có khóa BitLocker được ghi lại. Nhưng may mắn thay, tôi đã có thể lấy lại chìa khóa. Đây là cách.

1. Hướng đến https://account.microsoft.com/devices (mở trong tab mới),

2. Đăng nhập bằng tài khoản Microsoft của bạn nếu được nhắc.

3. Nhấp vào “Xem chi tiết” dưới tên của thiết bị có bộ nhớ mà bạn muốn truy cập.

4. Nhấp vào “Quản lý khóa khôi phục.”

5. Chọn và sao chép khóa khôi phục.

6. Dán khóa khôi phục vào hộp thoại BitLocker và nhấp vào Mở khóa.

Trình quản lý tệp bây giờ sẽ mở, cung cấp cho bạn toàn quyền truy cập vào ổ đĩa. Nếu bạn không thể khôi phục khóa BitLocker qua tài khoản Microsoft của mình, thì có thể là do bạn có một máy tính thuộc tổ chức. Trong trường hợp đó, bạn cần liên hệ với bộ phận hỗ trợ CNTT cho cơ quan hoặc trường học của mình và nhờ họ giúp đỡ.

Nếu khóa khôi phục BitLocker không có trong tài khoản Microsoft của bạn và bạn không sử dụng PC của tổ chức, bạn có thể không khôi phục được khóa của mình.

Việc quản lý các mô-đun trong Python thường được xử lý thông qua pip, trình quản lý gói Python sử dụng kho lưu trữ do PyPi cung cấp để liệt kê các mô-đun Python có sẵn. Nhưng có gì cho MicroPython? Đã có upip, một phiên bản vi mô của pip, nhưng bây giờ đã có mip, trình quản lý gói nhẹ mới, chính thức cho MicroPython.

Mip được thiết kế cho tất cả các thiết bị MicroPython, dù là trực tuyến hay ngoại tuyến. Các thiết bị có thể kết nối Internet có thể được sử dụng trực tiếp qua Python Shell trong khi các thiết bị ngoại tuyến có thể sử dụng một công cụ, mpremote, để cài đặt các mô-đun từ máy tính của bạn.

Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng mip trực tiếp trên Quả mâm xôi Pi Pico Wsau đó ngoại tuyến bằng cách sử dụng Quả mâm xôi Pi Pico và mpremote. Chúng tôi cũng sẽ thực hiện một số lệnh mpremote tiện dụng.

Sử dụng mip Với Raspberry Pi Pico W

Sử dụng mip với thiết bị MicroPython được kết nối mạng có nghĩa là các mô-đun có thể được cài đặt trực tiếp vào thiết bị theo cách tương tự như cài đặt pip các mô-đun Python và trình quản lý gói trong Linux.

1. Thực hiện theo các bước sau để tải xuống phiên bản MicroPython mới nhất cho Raspberry Pi Pico W. Các bước quan trọng nhất là tải xuống và cài đặt hình ảnh chương trình cơ sở UF2 và thiết lập Thonny. Phần còn lại là tùy chọn. Đảm bảo rằng bạn đang tải xuống MicroPython 1.20 hoặc mới hơn.

2. mở Thonny Và nhấp vào nút Dừng để làm mới kết nối. Điều này đảm bảo rằng Python Shell đang mở và hoạt động bình thường.

3. Tạo một tập tin mới. Tệp này sẽ chứa tất cả các bước cần thiết để kết nối với Wi-Fi.

4. Thêm các dòng mã sau vào tệp mới. Thay đổi SSID và MẬT KHẨU để phù hợp với của riêng bạn.

import network
wlan = network.WLAN(network.STA_IF)
wlan.active(True)
wlan.connect("SSID","PASSWORD")
print(wlan.isconnected())

5. Lưu tệp vào Raspberry Pi Pico W dưới dạng network-connection.py

6. Bấm vào Chạy để bắt đầu kết nối Wi-Fi. Sau vài giây, nó sẽ in True ra trình bao Python. Điều này chỉ ra rằng chúng tôi có kết nối Internet. Nếu sai, hãy nhấp vào Dừng và sau đó Chạy lại.

7. Nhập mip, trình quản lý gói nhẹ.

import mip

số 8. Kiểm tra mip bằng cách cài đặt một gói. Tôi đã chọn umqtt, một mô-đun MQTT cho MicroPython. Các gói được cài đặt bằng cách gọi hàm cài đặt của mip và chuyển cho nó tên của gói. Mip sử dụng micropython-lib làm chỉ mục của nó, quản lý gói của Python 3, pip sử dụng chỉ mục PyPI.

mip.install(“umqtt.simple”)

9. Thử cài đặt gói MicroPython của bên thứ ba. Mip cũng có thể được sử dụng để cài đặt các gói của bên thứ ba bên ngoài chỉ mục micropython-lib. Ở đây chúng tôi chuyển chức năng cài đặt URL cho thư viện PicoZero từ Quỹ Raspberry Pi.

mip.install(“https://raw.githubusercontent.com/RaspberryPiFoundation/picozero/master/picozero/picozero.py”) 

Sử dụng Mip với Mpremote trên Raspberry Pi Pico

Đối với MicroPython trên thiết bị không có quyền truy cập mạng, Raspberry Pi Pico, mip sẽ cần được sử dụng với mpremote, một công cụ sẽ giao tiếp với thiết bị qua giao diện USB/nối tiếp.

1. Thực hiện theo các bước sau để tải xuống phiên bản MicroPython mới nhất cho Raspberry Pi Pico W. Các bước quan trọng nhất là tải xuống và cài đặt hình ảnh chương trình cơ sở UF2 và thiết lập Thonny. Phần còn lại là tùy chọn. Đảm bảo rằng bạn đang tải xuống MicroPython 1.20 hoặc mới hơn.

2. Đảm bảo rằng Python 3 được cài đặt trên máy của bạn.

3. Mở Dấu nhắc Lệnh và sử dụng pip để cài đặt mpremote.

pip install mpremote

4. Chạy mpremote và chuyển mip làm đối số, Và sau đó chỉ định tên gói hoặc URL cho mô-đun. Ở đây tôi đang cài đặt một gói để sử dụng hiển thị bảy đoạn với Pico.

mpremote mip install https://raw.githubusercontent.com/mcauser/micropython-tm1637/master/tm1637.py 

Các lệnh mpremote hữu ích khác

Mpremote là một công cụ hữu ích cho các tác vụ nhanh trên thiết bị MicroPython. Chúng tôi đã trình bày chi tiết một số lệnh bổ sung hữu ích sẽ giúp quản lý thiết bị MicroPython.

điều khiển từ xa: Tự động kết nối với thiết bị chạy MicroPython để xem đầu ra của mã đang chạy. Nhấn CTRL + ]để đóng kết nối.

thay thế mpremote: Mở trình bao Python tương tác, REPL (Đọc, Đánh giá, In, Lặp lại) nơi người dùng có thể làm việc trực tiếp với phần cứng.

thiết lập lại mềm mpremote: Khởi động lại thiết bị MicroPython đính kèm. Điều này giống như nhấn CTRL + D trong REPL.

mpremote fs : Sử dụng một loạt lệnh hệ thống tệp với thiết bị MicroPython. Các lệnh này tương tự như các lệnh Unix/Linux phổ biến.

Trong ví dụ này, chúng tôi liệt kê nội dung của bộ lưu trữ flash, tạo một tệp mới, sau đó liệt kê lại bộ lưu trữ để xem tệp mới.

HƠN: Bảng RP2040 tốt nhất

HƠN: Dự án Raspberry Pi tốt nhất

HƠN: Raspberry Pi: Cách bắt đầu

‘Star Wars Jedi: Survivor’ đã chính thức được phát hành, nhưng không phải không có một số trục trặc. Người dùng trước khi ra mắt đã báo cáo các vấn đề nghiêm trọng về hiệu suất không thể khắc phục được, khiến EA phải điều tra vấn đề này. Hôm nay, nhóm ‘Jedi: Survivor’ đã đưa ra thông báo chính thức trên Twitter xác nhận rằng họ đã nhận thức được các vấn đề và giải thích các kế hoạch đang được thực hiện để phát triển các bản vá nhằm cải thiện hiệu suất cho người dùng PC.

chúng tôi bao gồm Sự cố VRAM của ‘Jedi: Người sống sót’ hôm qua, đã chia sẻ các tài khoản chi tiết từ cộng đồng phân tích các vấn đề tối ưu hóa mà người dùng PC gặp phải. Những người chơi này đã báo cáo vô số vấn đề, từ tốc độ khung hình thấp, giật hình và mức sử dụng VRAM cao nghiêm trọng. Những vấn đề này không chỉ tồn tại đối với những người có thông số kỹ thuật tầm trung mà còn đối với người dùng có PC chơi game cao cấp sử dụng cạc đồ họa hàng đầu.

một số card đồ họa tốt nhất để chơi game, bao gồm GeForce RTX 3080 Ti và RTX 4090, không thể đạt 60 khung hình/giây. Mức sử dụng VRAM cũng cao đáng kể, với mức trung bình khoảng 15 GB và đôi khi lên tới 21 GB. Thật không may, những sự cố này không thể được giải quyết bằng cách điều chỉnh cài đặt trong trò chơi hoặc cài đặt hiệu suất cho phần cứng bên ngoài ‘Jedi: Survivor.’

Vì những khiếu nại dai dẳng, EA đã chia sẻ phản hồi chính thức về vấn đề này. Nhóm ‘Jedi: Survivor’ đã xác nhận rằng họ biết về các vấn đề nghiêm trọng về hiệu suất ảnh hưởng đến một số người dùng PC, lưu ý rằng tác động dường như áp dụng cho những người sử dụng máy cao cấp có cạc đồ họa mới hơn. Thông báo nêu bật một ví dụ cụ thể về người dùng sử dụng chip đa luồng mới hơn được thiết kế cho Windows 11 gặp sự cố khi chạy trò chơi với Windows 10 và cạc đồ họa cao cấp được ghép nối với bộ xử lý có hiệu suất thấp hơn.

Nhóm đang làm việc để đưa ra một giải pháp sẽ tác động đến nhiều cấu hình nhất có thể. Họ cũng giải thích rằng các bản vá này sẽ yêu cầu “thử nghiệm quan trọng” để đảm bảo các sự cố mới không xuất hiện. Hiện tại vẫn chưa rõ khi nào các bản vá như vậy sẽ được cung cấp hoặc sẽ mất bao lâu để thử nghiệm trước khi chúng có thể được phát hành một cách an toàn. Thông báo chính thức được công khai trên trang web chính thức chiến tranh giữa các vì sao Hồ sơ Twitter, nơi chúng tôi cho rằng các bản cập nhật trong tương lai cũng sẽ được chia sẻ.

Intel chắc chắn có cách với các thương hiệu kiểu cũ. Đầu tiên, đó là Sparkle, và bây giờ Matrox đã nhảy vào nhóm Arc Alchemist của Intel. Sau này đã công bố loạt card đồ họa Luma mới của thương hiệu, tận dụng Arc A310 và Arc A380 của Intel, một trong những card đồ họa tốt nhất trên thị trường.

Dòng Arc A3 sử dụng silicon ACM-G11. Sự khác biệt giữa Arc A310 và Arc A380 là do Arc A380 có ít hơn hai lõi Xe và bộ nhớ GDDR6 ít hơn 2GB trên giao diện bộ nhớ 64 bit hạn chế. Do đó, cả hai card đồ họa đều được tung ra thị trường mà không cần phô trương nhiều. Chẳng hạn, Arc A380 ban đầu chỉ có sẵn ở Trung Quốc và Intel sau đó đã ra mắt Arc A310 theo cách im lặng nhất mà nhà sản xuất chip có thể làm được. Matrox là một trong số ít, nếu không phải là nhà cung cấp đầu tiên, phát hành Arc A310, và không chỉ một mà là hai trong số đó.

Luma A310 và Luma A310F là những card đồ họa cấu hình thấp sẽ dễ dàng phù hợp với mọi hệ thống có hệ số dạng nhỏ (SFF). Matrox bao gồm các dấu ngoặc cấu hình thấp với hai SKU cụ thể này. Các card đồ họa dính vào thiết kế một khe với chiều rộng 16,76cm (6,6 inch). Ngoài ra, Luma A310 sử dụng bộ làm mát thụ động, trong khi Luma A310F dựa trên thiết kế kiểu quạt gió với một quạt làm mát nhỏ. Luma A380 cũng tuân theo thiết kế một khe cắm. Tuy nhiên, đó là một card đồ họa kích thước đầy đủ với chiều dài 25,38cm (9,99 inch), vì vậy nó không phải là lựa chọn tốt nhất cho các hệ thống SFF.

Thông số kỹ thuật Matrox Luma

Cả ba card đồ họa Luma đều tận dụng giao diện PCIe 4.0 x16. Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhấn mạnh là chúng bị giới hạn ở x8 hoạt động bằng điện, do đó chỉ tận dụng được một nửa băng thông của khe cắm mở rộng.

Arc A310 và Arc A380 có cùng TDP 75W. Trong trường hợp của Matrox, Luma A310 và Luma A310F lần lượt là các card đồ họa TDP 30W và 50W. Mặt khác, Arc A380 tuân thủ các thông số kỹ thuật tham chiếu 75W của Intel. Trong mọi trường hợp, card đồ họa sẽ lấy toàn bộ năng lượng từ khe cắm mở rộng, do đó không cần đầu nối nguồn PCIe bên ngoài.

Mặc dù bạn có thể sử dụng cạc đồ họa Luma của Matrox để chơi game, nhưng các sản phẩm này nhắm đến các khách hàng công nghiệp, bảng hiệu kỹ thuật số và y tế. Luma A310 và Luma A310F có bốn đầu ra Mini DisplayPort 2.1 (an toàn), trong khi Luma A380 có bốn đầu ra DisplayPort tiêu chuẩn. Sự kết hợp này cho phép chúng chứa tối đa bốn màn hình cùng một lúc. Matrox bán một Mini DisplayPort riêng cho cáp DisplayPort (CAB-MDP-DPF) tiêu chuẩn với giá 29,99 đô la (mở trong tab mới) nếu người dùng thích cái sau.

Khách hàng có thể chọn hai màn hình 8K ở 60 Hz hoặc 5K ở 120 Hz trong thiết lập màn hình kép. Tuy nhiên, trong cấu hình bốn màn hình, độ phân giải bị giới hạn ở 5K ở 60 Hz với hỗ trợ HDR 12b. Ngoài ra, nhà sản xuất còn bao gồm Matrox PowerDesk và Matrox MuraControl để quản lý các thiết lập đa màn hình.

Matrox hỗ trợ các sản phẩm Luma với bảo hành ba năm, nhưng người mua có thể gia hạn bảo hành với chi phí bổ sung. Các card đồ họa có vòng đời bảy năm.

AMD đang giữ bàn đạp cho kim loại, bằng chứng là một loạt các bộ xử lý mới đã được kiểm tra tên trong báo cáo DigiTimes ngày hôm nay. Có lẽ mối quan tâm lớn nhất đối với những người đam mê PC DIY sẽ là bộ xử lý Ryzen 8000 Granite Ridge mới, được cho là cung cấp lõi bộ xử lý Zen 5 vào cuối năm 2024. Tuy nhiên, AMD dự kiến ​​​​sẽ không chuyển chip máy tính để bàn và thiết bị di động sang quy trình TSMC tiên tiến hơn 4nm cho đến năm 2026 , theo thông tin nội bộ ngành.

Được nhúng ở trên, bạn có thể thấy lộ trình bộ xử lý AMD do Twitter tổng hợp @Harukaze5719 sử dụng dữ liệu từ DigiTimes và một số gia vị bổ sung từ YouTuber MLID.

Làm việc từ đầu, AMD dự kiến ​​sẽ làm mới các dịch vụ máy chủ của mình với một loạt bộ xử lý Epyc mới vào năm 2025. Những người trong cuộc cho biết đây có thể là chip AMD đầu tiên được sản xuất ở quy trình 3nm. Không có chip 3nm nào khác trong lộ trình này.

Người dùng HEDT cũng sẽ được làm mới vào năm 2025 khi bộ xử lý Shimada Peak Threadripper ra mắt nếu lộ trình này là chính xác. Không rõ liệu những con chip số lượng lõi cao mạnh mẽ này sẽ sử dụng quy trình 4nm hay 6nm của TSMC hay không, tuy nhiên, chúng có thể sẽ dựa trên kiến ​​trúc Zen 5. Trong khi đó, chúng tôi vẫn đang chờ đợi các CPU Storm Peak Threadripper, dựa trên kiến ​​trúc Zen 4, dự kiến ​​sẽ ra mắt vào quý 3 năm nay.

May mắn thay cho người dùng máy tính để bàn phổ thông, không có khoảng cách lớn như vậy cho đến khi có một sự làm mới đáng kể trên nền tảng mà họ lựa chọn. Theo lộ trình này, được chắt lọc từ các nguồn tin của DigiTimes, bộ xử lý Ryzen 8000 Granite Ridge sẽ bùng nổ vào năm 2024. Cụ thể, DigiTimes cho biết Granite Ridge sẽ được phát hành “vào cuối năm 2024”. Điều này có thể sẽ mang đến cho người dùng máy tính để bàn AMD trải nghiệm đầu tiên về kiến ​​trúc Zen 5, nhưng một lần nữa vẫn chưa chắc chắn chúng ta sẽ xem xét nút tiến trình TSMC nào (4nm và/hoặc 6nm).

Lộ trình trở nên rất bận rộn trong không gian di động, phản ánh tầm quan trọng của việc cung cấp các tùy chọn thu hút càng nhiều người dân càng tốt. Ngay cả người dùng máy tính để bàn cũng có thể thừa nhận rằng các APU di động Ryzen 7000 hiện đang khá thú vị, với một số kết hợp sức hấp dẫn của lõi CPU Zen 4 và lõi GPU RDNA 3 trong một TDP thân thiện với thiết bị di động. Chúng tôi hy vọng chip di động Ryzen 8000 sẽ khiến bạn nhớ đến AMD nếu bạn đang cân nhắc mua một chiếc máy tính xách tay mới.

Vào năm 2024, các chip di động Ryzen 7000 của Dragon Range và Phoenix Point sẽ được thay thế bằng một dòng APU Ryzen 8000 được nhắm mục tiêu thậm chí còn lớn hơn, với hầu hết chuyển sang các lõi CPU Zen 5 mới nhất. Sau đó, vào năm 2025, tất cả các tùy chọn APU di động của AMD sẽ dựa trên Zen 5, có lẽ ngoại trừ một con chip cấp thấp có tên mã là Escher. Đáng buồn thay, lộ trình không đề cập đến kiến ​​trúc GPU nào sẽ được sử dụng, vì đây là yếu tố cần cân nhắc với các nền tảng di động có các tùy chọn nâng cấp hạn chế.

Cuối cùng, với những báo cáo như thế này dựa trên tin đồn và rò rỉ trong ngành, vui lòng thêm một chút muối.

Mặc dù các LLM như ChatGPT sẽ cung cấp cho bạn bất kỳ văn bản nào bạn muốn và các trình tạo đồ họa như Khuếch tán ổn định sẽ tạo hình ảnh dựa trên lời nhắc, nhưng AI chuyển văn bản thành video vẫn là một lĩnh vực mới nổi. Đầu tuần này, chúng tôi đã báo cáo về Quảng cáo Pizza AI sử dụng công cụ chuyển văn bản thành video có tên Runway Gen-2 (mở trong tab mới) cho video của nó. Tuy nhiên, hiện tại, Runway Gen-2 đang ở giai đoạn thử nghiệm chỉ dành cho những người được mời. Vì vậy, trừ khi bạn được mời, bạn không thể dùng thử.

May mắn thay, có một công cụ hoàn toàn miễn phí và dễ sử dụng trên Hugging Face (cổng thông tin hàng đầu dành cho nhà phát triển AI) có tên là NeuralInternet Text-to-Video Playground, nhưng nó chỉ giới hạn trong hai giây, vừa đủ cho một ảnh GIF động. Bạn thậm chí không cần phải có tài khoản Ôm mặt để sử dụng nó. Đây là cách.

Cách tạo Clip văn bản AI dài 2 giây

1. Điều hướng đến Sân chơi chuyển văn bản thành video (mở trong tab mới) trong trình duyệt của bạn.

2. Nhập lời nhắc vào hộp nhắc hoặc thử một trong các gợi ý Ví dụ ở cuối trang (ví dụ: “An Phi hành gia cưỡi ngựa”)

3. Nhập số Seed của bạn. Seed là một số (từ -1 đến 1.000.000) mà AI sử dụng làm điểm bắt đầu để tạo hình ảnh. Điều này có nghĩa là nếu bạn sử dụng hạt giống là 1, bạn sẽ nhận được cùng một đầu ra mỗi lần với cùng một lời nhắc. Tôi khuyên bạn nên sử dụng hạt giống -1, cung cấp cho bạn một số hạt giống ngẫu nhiên mỗi lần.

4. Nhấp vào Chạy.

Sau đó, Sân chơi chuyển văn bản thành video sẽ mất vài phút để tạo kết quả. Bạn có thể xem tiến trình bằng cách nhìn vào cửa sổ Kết quả. Tùy thuộc vào lưu lượng truy cập của máy chủ, có thể mất nhiều thời gian hơn.

5. Nhấp vào nút phát để phát video của bạn.

6. Nhấp chuột phải vào video của bạn và chọn Lưu video dưới dạng để tải video (dưới dạng MP4) xuống PC của bạn.

Mô hình nó đang sử dụng và kết quả

Sân chơi Chuyển văn bản thành video đang sử dụng mô hình chuyển văn bản thành video từ một công ty Trung Quốc có tên ModelScope, tuyên bố rằng mô hình của họ có 1,7 tỷ tham số (mở trong tab mới). Giống như nhiều mô hình AI xử lý hình ảnh, mô hình ModelScope có một số hạn chế, ngoài thời gian chạy hai giây.

Trước hết, rõ ràng là tập dữ liệu đào tạo lấy từ rất nhiều hình ảnh trên web, bao gồm một số hình ảnh có bản quyền và hình mờ. Trong một số ví dụ, nó cho thấy một phần của Shutterstock (mở trong tab mới) hình mờ trên các đối tượng trong video. Shutterstock là nhà cung cấp hình ảnh miễn phí bản quyền hàng đầu yêu cầu tư cách thành viên trả phí, nhưng có vẻ như dữ liệu đào tạo đã lấy hình ảnh của nó mà không được phép.

Ngoài ra, không phải mọi thứ trông như nó nên. Ví dụ: những người hâm mộ kaiju sắc sảo sẽ nhận thấy rằng video Godzilla ăn pizza của tôi dưới đây cho thấy một con quái vật là một con thằn lằn xanh khổng lồ nhưng không có bất kỳ đặc điểm nào khác biệt của con quái vật Nhật Bản mà mọi người yêu thích.

Cuối cùng, và có lẽ điều này không cần phải nói, nhưng không có âm thanh trong các video này. Cách sử dụng tốt nhất cho những thứ này có thể là chuyển đổi chúng thành GIF động mà bạn có thể gửi cho bạn bè của mình. Hình ảnh trên là một GIF động mà tôi đã tạo từ một trong những video Godzilla-ăn-pizza dài hai giây của mình.

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về cách tạo trong AI, hãy xem các bài viết của chúng tôi về cách sử dụng Auto-GPT để tạo tác nhân tự trị hoặc cách sử dụng BabyAGI.

Phòng thí nghiệm của Igor báo cáo rằng bản sửa lỗi chương trình cơ sở kiệt sức Ryzen 7000 mới của AMD, bản vá AGESA ComboAM5 1.0.7.0, giải quyết các lỗi khác xung quanh hệ thống kiểm soát nhiệt độ của Ryzen 7000. Bản vá kết hợp mới hiện đặt giới hạn điện áp SoC bắt buộc là 1,3v và gói trong các bản sửa lỗi SMU mới để đảm bảo bộ xử lý không vượt quá thông số nhiệt độ của chúng.

AMD không cung cấp cho chúng tôi chi tiết cụ thể về vấn đề này, nhưng rõ ràng, đã có vấn đề tối ưu hóa (trong các bản cập nhật vi mã AGESA trước đó) xung quanh hệ thống kiểm soát nhiệt độ bên trong SMU của Ryzen 7000, khiến chip hoạt động không chính xác khi chạm TJmax (tức là nhiệt độ của nó trần nhà). Chúng tôi không biết mức độ thiệt hại tiềm ẩn mà lỗi này gây ra, nhưng có khả năng cao lỗi SMU này đã gây ra hiện tượng cháy nổ Ryzen 7000 cùng với điện áp SoC không an toàn.

Vấn đề đặc biệt liên quan đến Ryzen 7000 CBS SMU_COMMON ‘Kiểm soát PROCHOT’ và Thời gian tăng tốc xác nhận PROCHOT. Cái trước là một cơ chế an toàn nhiệt giúp bảo vệ CPU không bị quá nóng khi CPU đạt đến giới hạn nhiệt mục tiêu. SMU sẽ đưa ra tín hiệu PROCHOT giúp giảm công suất và tần số của CPU để duy trì dưới ngưỡng nhiệt và ngăn ngừa hư hỏng có thể xảy ra.

Cơ chế thứ hai là nghịch đảo của cơ chế trước đây cho phép CPU tăng công suất và tần số trở lại khi không đạt đến giới hạn nhiệt (và tín hiệu PROCHOT không hoạt động). Hệ thống này dựa trên thời gian, vì vậy CPU có thể tăng dần công suất và tốc độ xung nhịp khi có khoảng trống nhiệt độ dự phòng. Đây là một chức năng thiết yếu của SMU để tốc độ xung nhịp của CPU không bị dao động khắp nơi do dao động nhiệt độ, điều này sẽ gây ra hiệu suất không nhất quán.

Theo ghi chú vá lỗi của AMD trong báo cáo của Igor, cả hai cơ chế đều không ảnh hưởng đến CPU Ryzen 7000 với các bản cập nhật mã AGESA trước đó. Chúng tôi không biết chính xác điều này có nghĩa là gì, nhưng có vẻ như SMU đã cho phép CPU vượt qua TJmax ít nhất một chút và gây ra các vấn đề về hiệu suất với CPU dưới TJmax theo một cách nào đó.

Một lần nữa, chúng tôi không biết vấn đề này đã trở nên rộng rãi như thế nào. Tuy nhiên, đây là một vấn đề đủ lớn để chúng tôi khuyến nghị tất cả người dùng Ryzen 7000 nâng cấp BIOS/UEFI bo mạch chủ của họ lên phiên bản có bản vá AGESA ComboAM5 1.0.7.0 của AMD càng sớm càng tốt. Bản cập nhật chương trình cơ sở cũng cung cấp nhiều bản sửa lỗi khác, bao gồm cải thiện thời gian khởi động, sửa lỗi ngủ sâu, sửa lỗi trình tối ưu hóa đường cong và rất nhiều bản sửa lỗi bộ nhớ DDR5.