📰 Tất cả bản tin 08/04/2026 📄 Tải PDF

BIS ‑ MT  ·  08/04/2026

🤖 Bản Tin AI Hằng Ngày

Cập nhật công nghệ AI mới nhất

✨ “Genius is one percent inspiration and ninety-nine percent perspiration.”

   ↪ Thiên tài là một phần cảm hứng và chín mươi chín phần mồ hôi.

— Thomas Edison

💡 Tài năng bẩm sinh chỉ là khởi đầu — phần lớn thành tựu đến từ sự lao động kiên trì và không ngừng nghỉ.

📰 Tin tức nổi bật

1

Các nhà khoa học phát triển công cụ AI để phát hiện rủi ro suy tim trong 5 năm trước khi nó xảy ra

🇬🇧 Scientists develop AI tool to spot heart failure risk five years before it strikes

📰 The Guardian   🔗 Đọc bài viết →

Các nhà khoa học tại Đại học Oxford đã phát triển một công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) có thể xác định các cá nhân có nguy cơ bị suy tim lên đến năm năm trước khi nó xảy ra. Công nghệ này đã được thử nghiệm trong một nghiên cứu liên quan đến 72.000 bệnh nhân ở Anh, nơi nó đã chứng minh tỷ lệ chính xác là 86%. Công cụ AI đã phân tích các yếu tố khác nhau để dự đoán khả năng bị suy tim, mặc dù các chi tiết cụ thể của phân tích không được cung cấp. Kết quả của nghiên cứu cho thấy công cụ AI có thể giúp ngăn chặn hoặc trì hoãn sự khởi phát của suy tim bằng cách cho phép can thiệp và điều trị sớm. Sự phát triển của công nghệ này có tiềm năng cải thiện đáng kể kết quả sức khỏe tim mạch và giảm gánh nặng của suy tim đối với hệ thống chăm sóc sức khỏe. Thành tựu của đội Oxford nhấn mạnh tiềm năng ngày càng tăng của AI trong nghiên cứu y học và khả năng cải thiện chăm sóc bệnh nhân.

 
2

Nhà khoa học máy tính người Anh phủ nhận mình là nhà phát triển bitcoin Satoshi Nakamoto

🇬🇧 British computer scientist denies he is bitcoin developer Satoshi Nakamoto

📰 The Guardian   🔗 Đọc bài viết →

Một báo cáo gần đây của New York Times đã liên kết nhà khoa học máy tính người Anh Adam Back với người tạo ra Bitcoin bí ẩn, Satoshi Nakamoto. Theo báo cáo, việc so sánh các bài viết giữa Back và Nakamoto đã dẫn đến suy đoán rằng Back có thể là nhà phát triển khó tìm này. Tuy nhiên, Back đã phủ nhận những tuyên bố này, tuyên bố rằng ông không phải là người tạo ra Bitcoin. Adam Back là một nhân vật nổi tiếng trong cộng đồng tiền điện tử, đã làm việc trên các dự án liên quan đến tiền điện tử. Ông cũng là người sáng lập công ty Blockstream, chuyên về công nghệ blockchain. Báo cáo của New York Times cho rằng phong cách viết và chuyên môn kỹ thuật của Back tương tự như của Nakamoto, dẫn đến một số người tin rằng ông có thể là cùng một người. Mặc dù có báo cáo, Back vẫn khẳng định rằng ông không phải là Satoshi Nakamoto, và công ty Blockstream của ông cũng đã phủ nhận bất kỳ sự tham gia nào vào việc tạo ra Bitcoin. Danh tính thực sự của Nakamoto vẫn còn là một bí ẩn, và việc phủ nhận của Back không mang lại bất kỳ sự rõ ràng nào về vấn đề này.

 
3

Bên ngoài sự cường điệu: tại sao các nhà đầu tư AI đang tìm kiếm dưới bề mặt

🇬🇧 Beyond the hype: why AI investors are looking below the surface

📰 The Guardian   🔗 Đọc bài viết →

Các nhà đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển sự tập trung của họ từ công nghệ bản thân sang cơ sở hạ tầng cơ bản cho phép nó hoạt động. Trong khi AI đã thu hút được sự chú ý đáng kể trong những năm gần đây, làn sóng đổi mới tiếp theo dự kiến sẽ đến từ cơ sở hạ tầng hỗ trợ nó. Điều này bao gồm các lĩnh vực như lưu trữ dữ liệu, khả năng xử lý và phần cứng chuyên dụng được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng AI. Khi AI tiếp tục phát triển, nhu cầu về giải pháp tính toán và lưu trữ hiệu suất cao đang tăng lên. Các công ty đang phát triển các công nghệ và nền tảng mới để đáp ứng nhu cầu này, chẳng hạn như chip được thiết kế riêng và trung tâm dữ liệu được tối ưu hóa. Những đổi mới về cơ sở hạ tầng này có tiềm năng thúc đẩy sự cải thiện đáng kể về hiệu suất, hiệu quả và khả năng mở rộng của AI. Bằng cách tập trung vào cơ sở hạ tầng, các nhà đầu tư đang tìm cách tận dụng nhu cầu ngày càng tăng về phần cứng và phần mềm chuyên dụng có thể hỗ trợ sự phức tạp ngày càng tăng của các ứng dụng AI. Sự thay đổi trọng tâm này nhấn mạnh tầm quan trọng của cơ sở hạ tầng trong việc cho phép thế hệ đổi mới AI tiếp theo.

 
4

Một người Ohio trở thành người đầu tiên bị kết tội theo luật mới về AI vì hình ảnh khiêu dâm

🇬🇧 Ohio man becomes first to be convicted under new AI statute for sexually explicit images

📰 The Guardian   🔗 Đọc bài viết →

Trong một sự phát triển đáng kể, một người Ohio đã trở thành cá nhân đầu tiên bị kết tội theo một điều luật mới liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI). James Strahler II đã thừa nhận tội theo nhiều cáo buộc, bao gồm quấy rối mạng, sản xuất hình ảnh khiêu dâm và tạo ra các tài liệu giả mạo về lạm dụng tình dục trẻ em. Điều luật mới này nhằm giải quyết mối quan ngại ngày càng tăng về nội dung khiêu dâm được tạo ra bởi AI, đặc biệt là những nội dung liên quan đến trẻ em. Việc kết tội này đánh dấu một cột mốc quan trọng trong việc sử dụng luật AI để chống lại tội phạm trực tuyến. Lời thú tội của Strahler nhấn mạnh nhu cầu về các quy định và luật pháp nghiêm ngặt hơn để ngăn chặn việc lạm dụng công nghệ AI. Vụ án này chứng minh các hậu quả tiềm tàng của việc tạo ra và phân phối nội dung khiêu dâm được tạo ra bởi AI, có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng cho cả người tạo ra và nạn nhân. Kết quả của vụ án này có thể thiết lập một tiền lệ cho các vụ truy tố trong tương lai theo các điều luật tương tự, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giải quyết sự giao thoa giữa AI và an toàn trực tuyến.

 
5

‘Không phải AI, mà là thật’: sốc khi RSPCA phát hành hình ảnh của 250 con chó được tìm thấy tại một tài sản

🇬🇧 ‘It’s not AI, it’s real’: shock as RSPCA releases images of 250 dogs found at property

📰 The Guardian   🔗 Đọc bài viết →

Tổ chức RSPCA đã phát hành những hình ảnh gây sốc về một trường hợp phúc lợi động vật đáng lo ngại tại Anh. Tổ chức này đã phát hiện một ngôi nhà nơi hàng chục con chó được tìm thấy nhồi nhét vào một không gian phòng khách duy nhất. Vị trí chính xác của ngôi nhà này chưa được tiết lộ. Những hình ảnh cho thấy một số lượng lớn chó, được báo cáo là 250, đã được tìm thấy trong không gian này, làm nổi bật sự quá tải nghiêm trọng và sự bỏ bê tiềm năng của động vật. RSPCA chưa bình luận về các tình huống cụ thể xung quanh việc phát hiện hoặc tình trạng của những con chó. Việc phát hành những hình ảnh này nhằm mục đích nâng cao nhận thức về phúc lợi động vật và tầm quan trọng của việc cung cấp chăm sóc và điều kiện sống phù hợp cho thú cưng. Sự việc này là một lời nhắc nhở rõ ràng về nhu cầu sở hữu thú cưng có trách nhiệm và tầm quan trọng của việc báo cáo các trường hợp bị nghi ngờ bỏ bê động vật.

 
6

Sếp mới của Ofcom, Ian Cheshire, có một danh sách công việc đầy ắp nhưng một vấn đề sẽ chiếm ưu tiên

🇬🇧 New Ofcom boss Ian Cheshire’s in-tray is full but one issue will dominate

📰 The Guardian   🔗 Đọc bài viết →

Giám đốc mới của Ofcom, Ian Cheshire, đã chấp nhận một thách thức đáng kể với việc bổ nhiệm của mình. Đạo luật An toàn Trực tuyến, đã bắt đầu được thực hiện, sẽ là trọng tâm chính của nhiệm kỳ của ông. Với vai trò là cựu chủ tịch của Channel 4, Cheshire mang đến một lượng kinh nghiệm phong phú cho vị trí này. Tuy nhiên, nhiệm vụ giám sát việc thực hiện Đạo luật An toàn Trực tuyến sẽ không thể tránh khỏi là một nhiệm vụ phức tạp và đòi hỏi cao. Đạo luật An toàn Trực tuyến nhằm mục đích điều chỉnh nội dung trực tuyến và bảo vệ người dùng khỏi những tổn hại. Với đạo luật hiện đang ở giai đoạn đầu, Cheshire sẽ cần phải điều hướng các phức tạp của việc thực hiện, cân bằng giữa việc bảo vệ người dùng và việc bảo tồn tự do ngôn luận và biểu đạt trực tuyến. Kinh nghiệm của ông trong ngành công nghiệp truyền thông có thể sẽ phục vụ ông tốt trong khía cạnh này, nhưng quy mô của nhiệm vụ phía trước vẫn sẽ rất đáng kể. Với vai trò là người đứng đầu mới của Ofcom, Cheshire sẽ chịu áp lực để đảm bảo một quá trình triển khai Đạo luật An toàn Trực tuyến suôn sẻ và hiệu quả.

 
7

Cuối cùng thì điều đó đã xảy ra: tôi bắt đầu lo lắng về AI. Và tham khảo ý kiến ChatGPT không làm giảm bớt nỗi sợ hãi của tôi

🇬🇧 It’s finally happened: I’m now worried about AI. And consulting ChatGPT did nothing to allay my fears | Emma Brockes

📰 The Guardian   🔗 Đọc bài viết →

Nhật báo Guardian có một bài viết của nhà báo Emma Brockes thể hiện sự quan ngại về khả năng của AI sau khi bà thực hiện một thí nghiệm của riêng mình. Sự quan ngại của bà được kích thích bởi một bài viết gần đây trên tạp chí New Yorker về Sam Altman, một nhân vật nổi bật trong ngành công nghiệp AI. Brockes quyết định kiểm tra AI của Altman và kết quả đã khiến bà cảm thấy không an tâm. Chi tiết về trải nghiệm của bà không được chỉ định, nhưng việc bà mô tả kết quả là "rất đáng lo ngại" cho thấy phát hiện của bà rất đáng sợ. Quyết định của Brockes khi tham khảo ChatGPT, một AI chatbot phổ biến, không làm giảm bớt nỗi sợ hãi của bà, ngụ ý rằng mối quan ngại của bà không giới hạn ở một mô hình AI cụ thể. Phản ứng của Brockes làm nổi bật sự lo lắng ngày càng tăng về các rủi ro và hậu quả tiềm ẩn của công nghệ AI tiên tiến. Trải nghiệm của bà đóng vai trò như một câu chuyện cá nhân về những ý nghĩa không an tâm của AI, điều này có thể đồng cảm với những người khác cũng đang vật lộn với những ý nghĩa của lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này.

 
8

‘Điều này liên quan đến sinh kế của mọi người’: làm thế nào việc trộm công cụ tăng vọt đang khiến những người thợ thủ công mất tiền và sợ hãi

🇬🇧 ‘This is about people’s livelihoods’: how surging tool thefts are leaving tradespeople penniless and afraid

📰 The Guardian   🔗 Đọc bài viết →

Một sự gia tăng đột ngột về việc trộm cắp công cụ đang ảnh hưởng đến những người thợ ở Anh, với hơn 80% trong số họ đã trải qua việc trộm cắp công cụ. Điều này đã dẫn đến một số người thợ mất nhiều tháng làm việc do mất thiết bị thiết yếu. Số lượng vụ trộm cắp đã tăng 16% trong năm qua, khiến nhiều người thợ gặp khó khăn về tài chính và lo lắng cho sinh kế của họ. Tình hình này đã đặt ra mối quan ngại về khả năng của cảnh sát và chính phủ trong việc bảo vệ những cá nhân và doanh nghiệp này. Tác động của việc trộm cắp công cụ vượt ra ngoài tổn thất tài chính, vì nó cũng có thể làm gián đoạn việc cung cấp các dịch vụ thiết yếu như xây dựng và bảo trì. Vấn đề này nhấn mạnh nhu cầu về các biện pháp hiệu quả để ngăn chặn và điều tra việc trộm cắp công cụ, cũng như hỗ trợ cho những người thợ đang vật lộn để đối phó với hậu quả của những tội ác này.

 

⚡ Tips & Tricks cho Dev

⚡ Tăng hiệu suất viết code với GitHub Copilot
GitHub Copilot là công cụ AI hỗ trợ viết code tự động. Bạn có thể sử dụng nó để tự động hoàn thành mã code của mình dựa trên các mẫu và tài liệu tham khảo. Ví dụ, bạn có thể sử dụng lệnh copilot generate để bắt đầu viết mã code cho một chức năng mới.

⚡ Tìm kiếm code có sẵn với Gemini
Gemini là công cụ AI giúp bạn tìm kiếm các đoạn code có sẵn trong công cụ của mình. Bạn có thể sử dụng nó để tìm kiếm các chức năng hoặc đoạn code liên quan đến dự án đang phát triển của mình. Ví dụ, bạn có thể sử dụng lệnh gemini search để tìm kiếm các đoạn code liên quan đến chức năng API mới.

📚 Bài học AI hôm nay cho Dev

Tối ưu chi phí & hiệu năng LLM

Dev cần biết cách tối ưu chi phí và hiệu năng của LLM (Large Language Model) để đảm bảo ứng dụng AI của họ hoạt động hiệu quả và không tốn kém quá nhiều tài nguyên. Việc này đặc biệt quan trọng khi LLM ngày càng trở nên phổ biến và được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng AI.

Để tối ưu chi phí và hiệu năng LLM, bạn có thể sử dụng các phương pháp sau:

  • Tránh sử dụng LLM không cần thiết: Hãy đảm bảo rằng bạn đang sử dụng LLM cho những nhiệm vụ cần thiết và không lãng phí tài nguyên cho các trường hợp không cần thiết.
  • Tối ưu kích thước model: Sử dụng các model LLM có kích thước nhỏ hơn để giảm thiểu tài nguyên cần thiết.
  • Sử dụng cache: Sử dụng các công nghệ cache để lưu trữ kết quả của các nhiệm vụ LLM và tránh phải tính toán lại chúng mỗi lần.

Ví dụ code snippet minh họa cách sử dụng cache với LLM:

import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

Tải model LLM
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

Tải tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

Sử dụng cache để lưu trữ kết quả của nhiệm vụ LLM
cache = {}

def get_prediction(text):
if text in cache:
return cache[text]
else:
inputs = tokenizer.encode_plus(text,
return_attention_mask=True,
return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
predictions = torch.argmax(outputs.logits)
cache[text] = predictions
return predictions

Sử dụng LLM để dự đoán
prediction = get_prediction('Tôi muốn dự đoán một câu trả lời')
print(prediction)


💡 Tip: Hãy thường xuyên kiểm tra và phân tích chi phí và hiệu năng của LLM để đảm bảo ứng dụng AI của bạn hoạt động hiệu quả và không lãng phí tài nguyên quá nhiều.

💡 Luôn đi đầu trong thế giới AI! · Stay ahead in AI!

Nguồn: Google News · Groq AI