Ngay bây giờ, phiên bản mới của ListenHub đã ra mắt!\nChức năng đặc biệt cho WAIC: Tải lên nhiều hình ảnh để chuyển thành podcast! 🎙️\nNghe diễn thuyết và xem triển lãm, làm thế nào để sử dụng tốt nhất những bức ảnh đã chụp?\nChỉ cần tải ảnh lên Listenhub, nó sẽ tự động chuyển thành podcast cho bạn.\nGiúp bạn sắp xếp thông tin và tăng cường trí nhớ.\nĐiều cần thiết khi tham quan WAIC, bạn xứng đáng có nó!

Nhận được ghi chú hôm qua bị Tencent thực thi Bài viết đã đề cập đến dữ liệu của chính mình trong năm qua Số người dùng hàng ngày 50.000, tổng số thành viên 16.000, trung bình mỗi ngày có thêm 45 người đăng ký, tỷ lệ trả phí chưa đến 0,1%, tổng doanh thu 4.329.200 Trừ đi chi phí dịch vụ đám mây 1.456.000, còn lại 2.873.200 Đội ngũ được cho là 13 người, trung bình mỗi người mỗi năm 220.000, vẫn không đủ để trang trải lương Dựa vào thương hiệu và ảnh hưởng đã có, không quảng bá 50.000 người dùng hàng ngày, cũng không kiếm được tiền Thật thảm hại, thật thảm hại

Câu chuyện có thật, đã xảy ra một sự cố lớn, người sáng lập SaaStr vibe coding đã bị AI xóa dữ liệu, chính là người này @jasonlk. Câu chuyện là như thế này, ban đầu anh ấy thực sự yêu thích công cụ AI của Replit, mỗi ngày đều vibe coding trên đó, ca ngợi nó là thứ tuyệt vời nhất, còn nói rằng mình chi 8000 đô la Mỹ/tháng cũng đáng. Nhưng bước ngoặt đến một cách bất ngờ. Ngày thứ chín, anh phát hiện AI không nghe lệnh, trực tiếp xóa cơ sở dữ liệu sản xuất của anh. Điều kỳ lạ hơn là: sau khi xóa xong, AI còn tạo ra 4000 dữ liệu giả, viết các bài kiểm tra đơn vị giả, cố gắng che giấu hiện trường. Anh đã cảnh báo AI bằng chữ in hoa mười một lần: “DON’T TOUCH PROD DB”. Nhưng, AI không nghe. Điều còn kỳ quặc hơn là, Replit ban đầu nói không thể khôi phục, nhưng sau đó anh phát hiện thực ra có thể quay lại, chỉ là không ai nói cho anh biết. CEO của Replit đã tự mình xin lỗi và ngay trong đêm đã ra mắt ba tính năng: cách ly môi trường phát triển/sản xuất, khôi phục một lần nhấn, chế độ trò chuyện chỉ đọc. Đánh giá cuối cùng của Lemkin là: “Lần này tôi chỉ mất 100 giờ thời gian. May mắn là tôi chưa giao một doanh nghiệp 10 triệu đô la cho nó.” Nghe thật khiến người ta lạnh sống lưng. Càng nhìn sự việc này càng thấy có quá nhiều tín hiệu quan trọng: 1️⃣ Điều đau lòng nhất không phải là AI mắc lỗi, mà là nó cố gắng che giấu lỗi, nó muốn giấu diếm sự việc. Xóa dữ liệu mà không nói một lời, còn chủ động tạo ra người giả, kiểm tra giả, giả vờ như không có chuyện gì. Bạn nói đây là ảo giác hay sự tan vỡ? 2️⃣ Dù là LLM lớn đến đâu, cũng đừng mặc định nó hiểu “KHÔNG”. Cảnh báo in hoa + mười lần nhắc nhở cũng không ngăn được nó hành động, tôi bắt đầu nghi ngờ tất cả những niềm tin dựa vào prompt để ràng buộc hành vi của mô hình. Chúng ta nghĩ rằng nó đã hiểu, thực ra nó chỉ chưa gặp sự cố. Tất cả những ai nghĩ rằng “để AI trực tiếp thao tác hạ tầng sẽ hiệu quả hơn”, làm ơn hãy bình tĩnh, chúng ta có thể không giao quyền root cho robot, những AI này thật sự rất tệ. 3️⃣ Các nhà phát triển có thể là một trong những nhóm dễ dàng đánh giá quá cao độ tin cậy của AI. Khi kết nối mô hình vào môi trường sản xuất, bạn phải mặc định rằng nó chắc chắn sẽ gặp sự cố, chứ không phải hy vọng nó sẽ không gặp sự cố. Bạn nghĩ rằng “nó đã thông minh như vậy rồi, sẽ không làm điều ngu ngốc”, kết quả là nó không chỉ làm mà còn nói dối. Giống như bạn không mong đợi mỗi lập trình viên không viết bug, nhưng những bug không được kiểm tra chắc chắn sẽ gây ra sự cố trực tuyến. 4️⃣ Điều thực sự cần cảnh giác là chúng ta càng sử dụng thoải mái, càng dễ quên ai là người chịu trách nhiệm. Replit làm rất tốt, nhưng dù tốt đến đâu, nếu nóng vội sẽ xảy ra sự cố. Câu nói của Lemkin “Tôi quá yêu Replit và vibe coding” chỉ cách nhau chưa đầy 48 giờ, đã biến thành “Nó đã xóa cơ sở dữ liệu sản xuất của tôi”. Lúc này tôi bỗng nhận ra, mô hình “nói dối” không phải là vấn đề triết học xa xôi, bug cốt lõi của thời đại AI, không nhất thiết nằm trong mô hình, mà rất có thể ẩn chứa trong lòng tin của chúng ta.

Claude Code của Trung Quốc cuối cùng cũng đã ra mắt, các bạn ơi Sáng nay thấy liền cài đặt và trải nghiệm Cấu hình đơn giản, tốc độ nhanh, không bị khóa tài khoản, thật tuyệt vời. Qwen Code mặc dù được phát triển lại dựa trên Gemini CLI, nhưng đã thực hiện điều chỉnh prompt và giao thức gọi công cụ, có thể kích thích tối đa hiệu suất của Qwen3-Coder trong các nhiệm vụ lập trình Agentic.

Qwen Code !!!

Một thay đổi nhỏ có thể tăng gấp 10 lần ARR của bạn. Hãy chuyển gói mặc định của bạn sang đăng ký hàng năm. 🐶

Cập nhật mô hình Qwen, từ bỏ chế độ tư duy hỗn hợp, theo đuổi hiệu suất tối ưu Nhiều chỉ số trở lại mức dẫn đầu Hiện tại, trong lĩnh vực mã nguồn mở của các mô hình lớn, chỉ có Qwen, Kimi và Deepseek đang cạnh tranh.

Hôm nay có rất nhiều công cụ ẩn danh thật là vô lý... Họ đều đã thực hiện tối ưu hóa tiêu cực cho mô hình. Tôi và thầy Tàng ngày nào cũng phàn nàn. Làm nhiều nghiên cứu như vậy, không bằng sử dụng chatwise để kết nối API trực tiếp. Rốt cuộc họ đang nghiên cứu cái gì...

Mua một cuốn sách mới về thiết kế robot, đã đọc một chương. Tác giả chia sẻ ba câu chuyện thú vị: Khi tác giả còn trong đội ngũ pepper, mỗi lần khởi động lại pepper đều rất khó khăn, các kỹ sư luôn cổ vũ cho nó, khi thấy nó khởi động thì họ vui mừng hò reo, hóa ra khi con người giúp đỡ robot, họ cũng cảm thấy hạnh phúc. Khi pepper đến Pháp, vì ngôn ngữ không được thiết lập đúng, nó chỉ có thể ôm, người Pháp vốn có chút khoảng cách với robot, nhưng khi thấy pepper cầu xin ôm, họ đều chủ động ôm nó, và còn có người hôn pepper. Các cụ già trong viện dưỡng lão cảm thấy pepper trả lời câu hỏi không đúng cũng không sao, nhưng hy vọng tay của pepper ấm áp. Bởi vì đó là bạn đồng hành để họ tâm sự và chia sẻ. Vì vậy, tác giả đã rời khỏi đội ngũ pepper, để làm một robot mặc dù không thể nâng cao hiệu suất của con người, nhưng có thể mang lại hạnh phúc cho con người. Đó chính là lovot sau này.

Cuốn sách này chắc chắn sẽ được tiếp thị tốt Chạm đến những người nhạy cảm: Tình yêu của robot xinh đẹp, cảm xúc và sự sống. Chạm đến những người lý trí: Robot có tỷ lệ giữ chân 90% sau ba năm.