Robot hình người màu trắng mang tên gọi “White Eagle” (Đại bàng trắng) đã khiến đám đông trở nên cuồng nhiệt khi tung ra một cú đá cao đầy chính xác vào đầu đối thủ màu đen mang tên gọi “Matador” (Võ sĩ đấu bò). Cú đá mạnh đến mức khiến đầu của đối thủ Matador bị văng ra, nhưng trận đấu vẫn tiếp diễn bình thường.
Trận đấu giữa White Eagle và Matador diễn ra vào tối thứ Năm (16/7) tại Trung tâm Văn hóa và Thể thao Nam Sơn, thành phố Thâm Quyến (Trung Quốc). Đây là trận đấu được tổ chức để quảng bá cho giải đấu Ultimate Robot Knock-out Legend (URKL), cuộc thi đấu võ tự do dành cho robot hình người đầu tiên trên thế giới, do công ty robot Engine AI (có trụ sở tại Thâm Quyến) khởi xướng.
Ban tổ chức cuộc thi cho biết giải đấu sẽ quy tụ sự tham gia của những robot hình người kích thước tương đương người trưởng thành, sử dụng mọi chiêu thức võ thuật để đánh bại đối thủ. Do các robot hình người không sợ bị chấn thương như võ sĩ thực thụ nên giải đấu sẽ không hạn chế bất kỳ chiêu thức nào.
Đến nay đã có 32 đội đến từ khắp nơi trên thế giới đăng ký tham dự giải đấu, tất cả đều sử dụng những mẫu robot hình người kích thước lớn, có khả năng tung ra những cú đấm và đá mạnh để nhanh chóng hạ gục đối thủ.
Quay trở lại trận đấu mở màn giữa White Eagle và Matador, một trong những khoảnh khắc kịch tính nhất trận đấu là khi Matador bị đối thủ đá bay đầu. Khi này, các chức năng cảm biến và nhận diện môi trường xung quanh của Matador đã không còn hoạt động, robot vẫn liên tục tung ra những đòn thế để tấn công, nhưng mức độ chính xác không còn cao như ban đầu.
Trận đấu mở màn cho thấy khả năng chịu đựng của các mẫu robot hình người, đặc biệt là cách thức ra đòn đa dạng và mạnh mẽ không thua kém gì những võ sĩ thực thụ.
Nam diễn viên hành động nổi tiếng Chung Tử Đơn cũng đã xuất hiện tại sự kiện. Anh cho biết tận mắt chứng kiến trận đấu giữa những robot hình người còn ấn tượng hơn nhiều so với những hình ảnh nhìn thấy trong các bộ phim khoa học viễn tưởng.
“Thành thật mà nói, trước đây chỉ thấy robot đánh nhau trong các bộ phim khoa học viễn tưởng. Nhưng hôm nay, lần đầu tiên tôi được chứng kiến robot đấu nhau thực sự ngay trước mắt. Đây là một bước đột phá lịch sử. Trọng lượng của các cỗ máy và sự chính xác trong các đòn thế, thật không thể tin được”, Chung Tử Đơn bình luận.
Triệu Tông Dương, nhà sáng lập kiêm CEO của Engine AI, trưởng ban tổ chức, cho biết giải đấu võ tự do giữa các robot hình người là một sự kiện mang tính toàn cầu, thúc đẩy sự phát triển của công nghệ robot hình người.
“Chúng tôi muốn sử dụng giải đấu để thúc đẩy nghiên cứu và phát triển ngành công nghiệp robot hình người. Hãy cùng theo dõi giải đấu thú vị này để thấy những bước tiến trong ngành robot”, Triệu Tông Dương chia sẻ.
Triệu Tông Dương nhận định rằng giải đấu này sẽ giúp các công ty robot phát triển những công nghệ tiên tiến như quyền tự ra quyết định của robot, tốc độ phản hồi, khả năng giữ thăng bằng, vận động… Điều này giúp robot hình người ngày càng hoàn thiện hơn ở khả năng tự vận hành để nhanh chóng được ứng dụng vào thực tế.
Ban tổ chức nhấn mạnh rằng cuộc thi đấu võ tự do này không chỉ đơn thuần nhằm phô diễn sức mạnh, mà các robot còn được chấm điểm dựa trên các tiêu chí bao gồm đòn đánh hiệu quả, thân máy ổn định khi vận hành, khả năng phòng thủ và độ bền tổng thể.
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.
Theo Wccftech, Roblox cho biết họ đang xây dựng các hệ thống AI có khả năng cải thiện chất lượng hình ảnh theo hướng tự động, thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào kỹ năng thiết kế của từng nhà sáng tạo. Trên nền tảng này, phần lớn nội dung được tạo bởi người dùng (UGC), dẫn đến sự chênh lệch lớn về mức độ chi tiết và tính nhất quán của đồ họa giữa các trò chơi. Việc áp dụng AI được xem là cách để thu hẹp khoảng cách đó.
Theo các thông tin được công bố, Roblox đang hướng tới việc sử dụng AI để tái tạo hình ảnh với độ chi tiết cao hơn, thậm chí tiến gần phong cách đồ họa chân thực. Công nghệ này có thể tự động nâng cấp bề mặt vật thể, ánh sáng và môi trường, giúp các trò chơi đơn giản đạt chất lượng hình ảnh tốt hơn mà không cần chỉnh sửa thủ công quá nhiều.
Song song, Roblox cũng thử nghiệm tích hợp DLSS - công nghệ dựng hình bằng AI giúp tăng hiệu năng bằng cách render ở độ phân giải thấp rồi nâng cấp lên mức cao hơn. Việc kết hợp DLSS không chỉ cải thiện tốc độ khung hình mà còn giúp các thiết bị phổ thông vẫn có thể chạy các trải nghiệm đồ họa phức tạp hơn. Đây là yếu tố quan trọng với Roblox, khi nền tảng này phục vụ lượng lớn người chơi trên nhiều cấu hình khác nhau.
Ngoài ra, Roblox được cho là đang nghiên cứu các hướng phát triển engine đồ họa mới, nơi AI đóng vai trò trung tâm trong quá trình dựng hình. Điều này có thể mở ra khả năng xây dựng thế giới ảo với mức độ chi tiết cao hơn, đồng thời giữ chi phí phát triển ở mức thấp cho cộng đồng sáng tạo.
Động thái trên phản ánh chiến lược dài hạn của Roblox trong việc nâng chất lượng toàn bộ hệ sinh thái, thay vì chỉ tập trung vào một số sản phẩm riêng lẻ. Nếu các công nghệ này được triển khai rộng rãi, trải nghiệm hình ảnh trên nền tảng có thể được cải thiện đồng đều, trong khi rào cản kỹ thuật đối với nhà phát triển vẫn được giữ ở mức thấp.
Microsoft vừa chính thức xác nhận một sự cố trên Windows 11 có khả năng tự động chiếm dụng hơn 500 GB không gian lưu trữ của người dùng. Theo phát hiện từ trang Windows Latest, lỗi này bắt nguồn từ công cụ Capability Access Manager, một thành phần hệ thống có nhiệm vụ kiểm soát quyền ứng dụng đối với camera, micro và vị trí.
Cụ thể, nguyên nhân cốt lõi không nằm ở hệ thống cấp quyền mà do một tệp tin nhật ký ghi trước ẩn có tên là CapabilityAccessManager.db-wal liên tục phình to. Thông thường, loại tệp này sẽ tự động nén lại hoặc hợp nhất vào cơ sở dữ liệu chính sau quá trình sử dụng. Tuy nhiên, trên các máy tính dính lỗi, tệp tin ẩn này lại liên tục lấp đầy ổ SSD và giữ nguyên kích thước khổng lồ lên tới từ 70 GB, 200 GB cho đến hơn 500 GB như một số báo cáo trên mạng xã hội Reddit.
Để tự kiểm tra xem máy tính của mình có đang là nạn nhân hay không, người dùng có thể truy cập vào mục Settings > System > Storage rồi chọn tiếp Show more categories. Nếu phân mục tệp hệ thống (System files) đang hiển thị mức chiếm dụng bất thường lên đến hàng trăm GB, khả năng cao là thiết bị của bạn đã dính lỗi.
Ngoài ra, bạn cũng có thể chạy một lệnh Robocopy đặc biệt trong cửa sổ Command Prompt với quyền Admin để kiểm tra chính xác dung lượng thực tế của tệp tin ẩn này (cụ thể: robocopy "C:\ProgramData\Microsoft\Windows\CapabilityAccessManager" "%TEMP%\CAMCheck" /L /B /R:0 /W:0 /BYTES /NP). Nếu tệp chỉ nặng vài MB, hệ thống hiện vẫn ổn. Ngược lại, nếu dung lượng lên tới nhiều GB, hệ điều hành của bạn chắc chắn đã gặp lỗi.
Để giải quyết triệt để sự cố phiền toái nói trên, người dùng chỉ cần chủ động tìm và cài đặt bản cập nhật Windows 11 mang mã số KB5095093. Bản vá lỗi này hiện đã có sẵn trong phần cập nhật tùy chọn của hệ thống Windows Update, hoặc người dùng có thể chờ đợi đợt quét cập nhật Patch Tuesday định kỳ của tháng 7. Phía Microsoft dù đã xác nhận bản cập nhật này sẽ cải thiện việc sử dụng không gian đĩa cho tệp lỗi, nhưng họ vẫn chưa đưa ra lời giải thích công khai nào về nguyên nhân khiến tệp tin trên bị phình to vô tội vạ.
