Khi sự kiện Google I/O 2026 đang đến gần, thông tin về dự án Gemini của Google tiếp tục bị rò rỉ. Mỗi ngày, có thêm chi tiết mới về Gemini xuất hiện và lần này, Google dường như đang thử nghiệm việc cung cấp cho người dùng nhiều quyền kiểm soát hơn về mức độ “suy nghĩ” của chatbot AI trước khi đưa ra phản hồi.
Theo báo cáo từ 9to5Google, một số người dùng đã phát hiện tùy chọn “Thinking Level” mới trong ứng dụng Gemini. Tính năng này xuất hiện trong trình chọn mô hình hiện có, nơi người dùng có thể lựa chọn giữa các tùy chọn như Fast, Thinking, Pro hoặc Google AI Plus.
Điều đáng chú ý là Google không chỉ cho phép người dùng chọn mô hình mà còn đang thử nghiệm mức độ suy luận mà mô hình đó có thể thực hiện khi xử lý một nhiệm vụ. Tùy chọn Thinking Level mới hiện có khi người dùng chọn Fast (Gemini 3 Flash) hoặc Gemini 3.1 Pro với tính năng tư duy được bật. Tuy nhiên, việc triển khai tính năng này hiện vẫn còn hạn chế.
Đây là những thông tin khá quen thuộc khi Google AI Studio trước đó đã cung cấp các tùy chọn tương tự với các mức độ suy luận Low, Medium và High. Việc tích hợp tính linh hoạt này vào ứng dụng Gemini dường như là bước đi hợp lý, đặc biệt khi các công ty AI đang cạnh tranh về khả năng thông minh và tự chủ của trợ lý ảo.
Việc cho phép người dùng kiểm soát sự cân bằng giữa tốc độ và khả năng suy luận sâu có thể giúp Gemini trở nên linh hoạt hơn trong các tác vụ hằng ngày. Không phải mọi yêu cầu của AI đều cần đến khả năng suy luận tối đa, bởi người dùng đôi khi chỉ cần câu trả lời nhanh chóng mà không phải chờ đợi lâu.
Ngoài ra, Google cũng đang mở rộng hệ sinh thái tích hợp ứng dụng bên thứ ba cho Gemini. Hiện tại, Gemini đã hoạt động với các ứng dụng như GitHub, OpenStax, Spotify và WhatsApp. Tài liệu hỗ trợ gần đây cho thấy các tích hợp với Canva, Instacart và OpenTable cũng đang được phát triển, mặc dù chưa có tích hợp nào đi vào hoạt động.
Google I/O thường là nơi công ty giới thiệu các tính năng mới của Gemini nhằm giúp ứng dụng này dần trở thành một trợ lý kỹ thuật số thực thụ, không chỉ đơn thuần là một chatbot mà còn có khả năng thực hiện nhiều tác vụ trên các ứng dụng và dịch vụ khác nhau. Sự phát triển của Gemini không chỉ nhằm cung cấp câu trả lời thông minh hơn mà còn hướng đến việc trở thành một công cụ hỗ trợ trong cuộc sống kỹ thuật số của người dùng, lý tưởng nhất là không làm cho mọi thứ trở nên phức tạp.
Màn hình hiện diện khắp nơi trong cuộc sống hằng ngày của chúng ta, từ máy tính xách tay, điện thoại, máy tính bảng cho đến TV. Để bảo vệ sức khỏe mắt, việc theo dõi thời gian sử dụng màn hình theo quy tắc 20-20-20 (cứ sau 20 phút sử dụng màn hình điện tử hoặc đọc sách, hãy rời mắt khỏi thiết bị và nhìn vào một vật cách xa 20 feet (tương đương khoảng 6 mét) trong vòng 20 giây để cơ mắt được thư giãn) là rất quan trọng.
Tuy nhiên, tư thế ngồi và đứng khi nhìn vào màn hình cũng không kém phần quan trọng. Lúc này, một quy tắc được đưa ra là "1-2-10" nhằm khuyến cáo người dùng giữ khoảng cách an toàn khi sử dụng các thiết bị khác nhau: 30 cm (1 foot) với điện thoại, 60 cm (2 feet) với màn hình máy tính và 3 mét (10 feet) với TV.
Mặc dù quy tắc này có thể thay đổi tùy thuộc kích thước và tỷ lệ màn hình, nó vẫn là một hướng dẫn hữu ích cho người sử dụng, đặc biệt cho trẻ em, từ đó giúp mọi người nhận thức được việc không ngồi quá gần TV hay giữ điện thoại quá gần mặt.
Mục tiêu của quy tắc 1-2-10 là ngăn ngừa mỏi cơ mắt, hay còn gọi là suy nhược thị giác, có thể dẫn đến đau đầu và nhìn mờ tạm thời. Khi tập trung vào màn hình, chúng ta thường chớp mắt ít hơn, gây khô mắt. Việc duy trì góc nhìn tốt và khoảng cách phù hợp sẽ giúp giảm bớt căng thẳng cho mắt. Kết hợp quy tắc này với quy tắc 20-20-20 sẽ giúp bảo vệ sức khỏe mắt tốt hơn.
Cũng lưu ý rằng, trong khi quy tắc 1-2-10 được coi là tiêu chuẩn công thái học, nó không phải lúc nào cũng chính xác cho mọi tình huống. Tùy thuộc vào loại màn hình và điều kiện ánh sáng, góc nhìn tối ưu có thể thay đổi. Ví dụ, màn hình cong có thể yêu cầu điều chỉnh khoảng cách và chiều cao để có trải nghiệm xem tốt nhất. Đối với máy tính xách tay, việc điều chỉnh góc để tránh ánh nắng trực tiếp cũng quan trọng.
Tóm lại, việc tuân thủ quy tắc 1-2-10 và điều chỉnh tư thế khi sử dụng màn hình sẽ giúp bảo vệ sức khỏe mắt và nâng cao trải nghiệm sử dụng thiết bị.
Theo 9to5Mac, một giây trước bạn còn lướt Facebook, một giây sau chiếc iPhone trị giá vài chục triệu đồng đã 'bốc hơi' theo tên cướp phóng xe máy vèo qua. Apple chuẩn bị chấm dứt cơn ác mộng này bằng một tính năng bảo mật chưa từng có.
Dù Apple đã có hàng loạt tính năng bảo mật như Find My (Tìm), Activation Lock (Khóa kích hoạt) hay Stolen Device Protection (Bảo vệ thiết bị bị mất cắp), nhưng chúng đều có một điểm yếu là sẽ trở nên vô dụng nếu tên trộm giật được máy khi màn hình vẫn đang mở khóa.
Khi điện thoại chưa khóa, kẻ gian vẫn có đủ thời gian để truy cập vào các thông tin nhạy cảm, thậm chí tống tiền hoặc rút cạn tài khoản ngân hàng của nạn nhân. Để vá lỗ hổng nguy hiểm này, Apple đang âm thầm phát triển một tính năng mới, hứa hẹn sẽ làm khó những kẻ cướp giật điện thoại.
Theo các nguồn tin rò rỉ từ chuỗi mã nguồn được trang công nghệ 9to5Mac phát hiện, Apple đang phát triển tính năng tự động khóa iPhone ngay khi phát hiện thiết bị bị tước đoạt khỏi tay người dùng. Cơ chế này có phần tương đồng với tính năng Theft Detection Lock mà Google trang bị trên Android gần đây.
Hệ thống bảo mật mới này thông minh đến mức nào? Nó sẽ được kích hoạt thông qua hàng loạt tín hiệu phần cứng và phần mềm:
Hiện tại, Apple vẫn chưa chính thức công bố thời điểm ra mắt tính năng này. Tuy nhiên, việc các đoạn mã bảo mật đã xuất hiện dày đặc cho thấy Apple đang đẩy nhanh tiến độ phát triển nâng cao. Giới công nghệ kỳ vọng tính năng này sẽ sớm được trình làng trong các bản cập nhật iOS sắp tới.
Trong bài báo công bố hôm 2/6 trên tạp chí Science, nhóm nghiên cứu ở Đại học Bắc Kinh và Viện Hàn lâm Khoa học Trung Quốc mô tả chip nhớ 40 nanomet tích hợp mạng nơ-ron nhân tạo. Thiết bị này có thể vượt qua các giới hạn tính toán, tái tạo bề mặt não phức tạp trong chưa đầy nửa giây, nhanh gấp 50 - 478 lần bộ xử lý đồ họa (GPU) Nvidia A100. Theo nhóm phát triển, chip mới không chỉ hay đổi cách chẩn đoán và điều trị bệnh thoái hóa thần kinh như Alzheimer mà còn nâng cao hiệu suất của giao diện não - máy tính và hỗ trợ bác sĩ phẫu thuật.
Giáo sư Yang Yuchao, phó hiệu trưởng trường kỹ thuật điện tử và máy tính của Đại học Bắc Kinh, trưởng nhóm nghiên cứu, chia sẻ con chip có thể tái hiện chính xác những nếp gấp của bộ não cho ứng dụng y tế, biến bản sao kỹ thuật số não theo hướng cá nhân hóa thành hiện thực, đồng thời cung cấp nền tảng phần cứng để điều hướng neuron trong phẫu thuật.
Theo SCMP, bộ não người có nhiều nếp nhăn để tăng diện tích bề mặt, qua đó có thể chứa hàng tỷ neuron bên trong hộp sọ. Trước đây, quá trình tái tạo những đường rãnh phức tạp này theo thời gian thực đòi hỏi thiết bị lớn đắt tiền cho các tính toán kéo dài. Cấu trúc máy tính tiêu chuẩn vấp phải rào cản vì bộ lưu trữ và xử lý tách riêng, dữ liệu phải truyền liên tục giữa bộ nhớ và bộ xử lý, dẫn tới độ trễ lớn và mức tiêu thụ điện cao.
Yang và đồng nghiệp giải quyết vấn đề này bằng cách tích hợp hệ thống nơ-ron vào kiến trúc tính toán kết hợp bộ nhớ và bộ xử lý trên cùng một chip. Thiết kế này lưu trữ dữ liệu và tính toán trong cùng một mảng bộ nhớ. Qua đó, nhóm nghiên cứu biến một lỗi lớn có thể làm cho dữ liệu kém ổn định ở chip nhớ thế hệ tiếp theo thành công cụ tính toán mạnh mẽ. Cách tiếp cận của họ mô phỏng tính mềm dẻo của khớp thần kinh, vốn là mục tiêu theo đuổi từ lâu trong kỹ thuật thần kinh học.
Hai chuyên gia tại Trung tâm Nghiên cứu Juelich ở Đức, so sánh việc lưu trữ dữ liệu và tính toán trong cùng một mảng bộ nhớ giống như "xử lý sữa tươi tại trang trại thay vì chuyển tới nhà máy". Theo Pan Daily, với độ trễ ở mức 2,12 mili giây, chip mới có thể mở đường cho tính toán thời gian thực trong chụp ảnh lâm sàng, robot và trí tuệ hiện thân.
Theo Inside AI, bộ xử lý A100 của Nvidia được chế tạo trên quy trình TSMC 7 nanomet, vận hành xuất sắc trong các công việc song song nhưng không được tối ưu hóa cho những tính toán thưa thớt và không đều đặn thường gặp trong mô phỏng thần kinh. Hiệu suất của chip mới xuất phát từ sự tích hợp chặt chẽ giữa bộ nhớ và logic, tập trung vào một lĩnh vực chuyên biệt thay vì tính linh hoạt đa dụng.
Một số chuyên gia cho rằng việc so sánh hiệu suất có thể không phản ánh đúng môi trường lâm sàng trong thực tế. A100 là bộ tăng tốc đa dụng, trong khi con chip của nhóm nghiên cứu Trung Quốc được thiết kế cho một công việc cụ thể. Hơn nữa, nghiên cứu không tiết lộ mức tiêu thụ điện năng hoặc khả năng mở rộng sản xuất, những yếu tố quan trọng để triển khai chip.
Nghiên cứu của Yang và đồng nghiệp dựa trên hàng thập kỷ phát triển lĩnh vực tính toán thần kinh học, từ võng mạc silicon đời đầu của Carver Mead đến chip TrueNorth của IBM và Loihi của Intel. Tuy nhiên, phần lớn nỗ lực nghiên cứu trước đây gặp khó khăn khi cân bằng giữa độ trung thực sinh học và hiệu suất thực tế. Nhóm nghiên cứu tại Đại học Bắc Kinh tập trung vào tái tạo bề mặt vỏ não để tạo ra sản phẩm có giá trị lâm sàng. Tiếp theo, các nhà khoa học sẽ thử nghiệm con chip trên động vật và tích hợp với hệ thống chụp ảnh y tế hiện có.
