Trong bài đăng hàng tuần trên LKML, Torvalds cho biết danh sách bảo mật riêng tư của dự án hiện “gần như không thể quản lý”. Nguyên nhân là hàng loạt nhà nghiên cứu độc lập cùng chạy một loại công cụ AI trên một đoạn mã nguồn, phát hiện ra những lỗi giống hệt nhau, rồi ồ ạt gửi báo cáo về. Do danh sách được bảo mật và giữ kín, các nhà nghiên cứu không thể biết lỗi đã có ai báo cáo hay chưa. Hệ quả là đội ngũ kỹ sư duy trì dự án mất rất nhiều thời gian phân loại email trùng lặp, đồng thời hướng dẫn người gửi tìm đến các bản sửa lỗi vốn đã được cập nhật từ nhiều tuần trước.
“Về mặt định nghĩa, các lỗi do AI phát hiện hầu như không phải bí mật. Việc xử lý chúng gây lãng phí thời gian cho tất cả những ai tham gia”, Torvalds nói.
Theo tài liệu hướng dẫn mới được cập nhật của nhân Linux, dự án hiện chính thức yêu cầu tất cả lỗ hổng tìm thấy bằng công cụ AI phải được xử lý như thông tin tiết lộ công khai. Thay vì gửi vào danh sách bảo mật riêng tư, người báo cáo phải gửi trực tiếp đến các kỹ sư duy trì nhánh mã nguồn liên quan. Các báo cáo này phải ngắn gọn, định dạng bằng văn bản thuần túy và đính kèm quy trình tái diễn lỗi đã được xác minh để chứng minh đó không phải lỗi ảo.
Theo Tom’s Hardware, sự bùng nổ của AI đang thay đổi hoàn toàn cục diện bảo mật mã nguồn mở. Willy Tarreau, người sáng lập HAProxy, cho biết hai năm trước, danh sách email bảo mật của nhân Linux chỉ nhận khoảng 2-3 báo cáo mỗi tuần, nhưng giờ đây là 5-10 báo cáo mỗi ngày. Dù phần lớn lỗi có thật, sự trùng lặp lớn do dùng chung công cụ AI đã làm quá tải quy trình phân loại truyền thống.
Trước thực trạng đó, Linus Torvalds thúc giục chuyên gia bảo mật cần nâng cao trách nhiệm thay vì chỉ “gửi rác” cho các nhà phát triển. “Nếu thực sự muốn đóng góp giá trị, hãy đọc tài liệu hướng dẫn, tự viết một bản vá dựa trên những gì AI tìm được. Đừng tiện tay gửi báo cáo ngẫu nhiên mà bản thân không có một chút hiểu biết thực tế nào”, ông nhấn mạnh.
Cách tiếp cận này đang được Greg Kroah Hartman, một nhà duy trì của Linux, áp dụng hiệu quả. Ông tự phát triển hệ thống tìm lỗi bằng AI có tên Clanker T1000. Khi quét ra lỗi, ông sẽ viết bản sửa lỗi, chịu trách nhiệm pháp lý cho mã nguồn đó và công khai toàn bộ quy trình lên cộng đồng.
Tháng trước, dự án nhân Linux cũng ban hành chính sách chính thức đối với các đóng góp có sự hỗ trợ của AI. Theo đó, hệ thống cho phép sử dụng mã do AI tạo ra nhưng áp đặt quy tắc minh bạch nghiêm ngặt. Các thực thể AI không được phép ký thẻ Signed-off-by (chịu trách nhiệm pháp lý). Thay vào đó, lập trình viên phải sử dụng thẻ Assisted-by (được hỗ trợ bởi AI) để công khai công cụ họ sử dụng. Quy định nêu rõ con người là bên duy nhất chịu trách nhiệm pháp lý cao nhất đối với mỗi dòng mã hoặc bất kỳ lỗi phát sinh nào do AI tạo ra khi nộp lên hệ thống.
Cộng đồng Linux là một trong những cộng đồng nguồn mở lớn và bền bỉ nhất thế giới, quy tụ hàng chục nghìn lập trình viên, kỹ sư và doanh nghiệp công nghệ tham gia phát triển trong hơn ba thập kỷ qua. Không thuộc sở hữu của một công ty duy nhất, Linux được xây dựng theo mô hình hợp tác toàn cầu, với nhân Linux do cộng đồng duy trì và các bản phân phối như Ubuntu, Debian, Red Hat được các tổ chức khác nhau phát triển trên nền tảng đó.
Nhờ tính mở, ổn định, khả năng tùy biến cao, Linux trở thành hệ điều hành chủ đạo của hạ tầng số hiện đại khi vận hành phần lớn máy chủ Internet và siêu máy tính hàng đầu thế giới, nền tảng Android trên hàng tỷ smartphone, cũng như các hệ thống điện toán đám mây, AI và thiết bị nhúng. Vai trò xương sống đó khiến Linux không chỉ là một hệ điều hành, mà là nền móng kỹ thuật quan trọng của kinh tế số và công nghệ toàn cầu hiện nay.
Bên cạnh một hiệu ứng hoạt hình mới trên cả ứng dụng Gemini cho iOS và Android, một người dùng Reddit đã báo cáo về mô hình mới mang tên Gemini Omni. Theo báo cáo, đây có thể là thế hệ công cụ sáng tạo video AI tiếp theo do Google phát triển.
Theo thông tin từ người dùng Zacatac_391, khi mở ứng dụng Gemini, họ nhận được một thông báo mời gọi "tạo nội dung với Gemini Omni" - mô hình tạo video AI mới của Google. Người dùng này đã thử nghiệm với một yêu cầu tạo video, trong đó một giáo sư viết chứng minh toán học cho các hằng đẳng thức lượng giác trên bảng đen.
Kết quả là một video ấn tượng đã được tạo ra với những hình ảnh sống động và nội dung chính xác. Mặc dù vậy, video vẫn chưa thực sự hoàn hảo khi một số chi tiết như thao tác viết không khớp với hình ảnh và hiện tượng phấn biến mất ở cuối video cho thấy sự không nhất quán.
Zacatac_391 cũng đã thử nghiệm với bài kiểm tra "Will Smith ăn mì Ý" để đánh giá hiệu suất của video AI, nhưng không thu được kết quả như mong đợi.
Theo đó, Zacatac_391 mô tả cảnh hai người đàn ông ngồi tại một nhà hàng sang trọng bên bờ biển. Kết quả video này chưa thực sự ấn tượng khi mì Ý xuất hiện đột ngột trên đĩa và người trong video cũng không nhai kỹ.
Để so sánh, người dùng Reddit janekm3 đã thử nghiệm với mô hình Seedance 2 của ByteDance và nhận thấy chất lượng hình ảnh ổn định hơn so với Omni, mặc dù video vẫn bị giật.
Zacatac_391 cũng phát hiện ra một phần mới hiển thị mức sử dụng cho phép, cho thấy người này đã đạt đến 86% giới hạn sử dụng hằng ngày chỉ sau hai yêu cầu tạo video trên gói Google AI Pro.
Trong khi đó, người dùng Max Weinbach trên X đã tìm thấy siêu dữ liệu chỉ ra rằng Omni là một phần mở rộng của công cụ sáng tạo video AI Veo mà Google phát hành trước đó. Mọi chi tiết về Omni và những cải tiến mà nó mang lại dự kiến sẽ được Google công bố vào tuần sau.
Mặc dù vậy, mọi thứ đã bắt đầu thay đổi vào năm ngoái khi các chip Dimensity 9000 của MediaTek đã chứng tỏ khả năng cạnh tranh mạnh mẽ với dòng Snapdragon 8, trong khi Exynos thường tụt lại phía sau.
Giờ đây, trải nghiệm với Galaxy S26 đã cho thấy tín hiệu tích cực của Exynos, khiến suy nghĩ "Snapdragon luôn tốt hơn" dần trở nên lỗi thời. Kết quả thử nghiệm được trang Digitaltrends thực hiện mới đây đã chứng minh điều này.
Kết quả thử nghiệm trên cho thấy Exynos 2600 không hề tỏ ra yếu kém quá nhiều so với Snapdragon 8 Elite Gen 5. Galaxy S26 đạt 3.036 điểm đơn nhân và 10.534 điểm đa nhân trong Geekbench 6, cùng điểm AnTuTu 3.101.654. Trước đây, Samsung thường phát hành các thiết bị cao cấp với hai phiên bản: Snapdragon cho Bắc Mỹ, Trung Quốc và Nhật Bản, trong khi Exynos dành cho phần còn lại của thế giới. Sự phân chia này đã gây ra nhiều chỉ trích khi các mẫu sử dụng chip Exynos thường hoạt động kém hơn.
Nhưng giờ đây, Exynos đã cải thiện tình hình. Trong bài kiểm tra 3DMark Wild Life Extreme, Galaxy S26 đạt 6.366 điểm, với độ ổn định 53,5%. Đây là kết quả khả quan cho một chiếc điện thoại cao cấp có kích thước nhỏ hơn.
Dĩ nhiên, Galaxy S26 Ultra vẫn có những ưu điểm riêng, với điểm số 6.519 trong bài kiểm tra 3DMark Wild Life Extreme, với độ ổn định 63,2%. Mặc dù hiệu năng tản nhiệt tốt hơn, sự khác biệt giữa Galaxy S26 và S26 Ultra không còn lớn như trước. Cả hai đều cho thấy hiệu năng gần như tương đồng trong các bài kiểm tra tải nặng.
Về phần chip Dimensity 9500 xuất hiện trong Oppo Find X9 Pro, con chip của MediaTek đã làm cho cuộc thảo luận này trở nên thú vị hơn. Với điểm số Geekbench 6 đơn nhân 3.203 và AnTuTu 3.512.048, Dimensity 9500 đã vượt qua Galaxy S26. Trên 3DMark Wild Life Extreme, chip này đạt 7.142 điểm, cao hơn cả Galaxy S26 và S26 Ultra.
Kết quả này cho thấy MediaTek không còn là thương hiệu chip cao cấp "thứ hai". Hãng đã đạt được những con số ấn tượng và cạnh tranh sòng phẳng với Qualcomm và Samsung. Tuy nhiên, độ ổn định của Dimensity 9500 trong các bài kiểm tra 3DMark Wild Life Extreme chỉ đạt 54,9%, thấp hơn so với Galaxy S26 Ultra.
Mặc dù Snapdragon vẫn sản xuất những con chip xuất sắc, nhưng danh tiếng không thể thay thế cho kết quả thực tế. Exynos 2600 đã chứng tỏ hiệu năng đủ mạnh để không bị tụt hậu, trong khi Dimensity 9500 cũng cho thấy sức mạnh xử lý gần tương đương, khiến cuộc đua chip cao cấp trở nên cạnh tranh hơn bao giờ hết.
Kỹ thuật mới mang tên ShadeCut cho phép các mô-đun điện mặt trời (PV) bắt chước hình dáng của ngói lợp, từ đó hòa nhập liền mạch vào các tòa nhà. Kỹ thuật này không chỉ tạo ra các họa tiết hình ảnh phức tạp cho pin mặt trời mà còn duy trì khoảng 95% công suất đầu ra so với các mô-đun không được phủ lớp.
ShadeCut được xây dựng dựa trên công nghệ MorphoColor - một lớp phủ lấy cảm hứng từ sinh học, sử dụng cấu trúc siêu nhỏ để tạo ra màu sắc mà không cần đến các chất tạo màu truyền thống. Công nghệ này cho phép tạo ra các thiết kế giống như ngói lợp, tường xây hoặc thậm chí là các đường nét tùy chỉnh nhờ vào các màng màu đặc biệt với các đường cắt trong suốt.
Tiến sĩ Martin Heinrich, trưởng nhóm nghiên cứu về bao bọc và tích hợp quang điện tại Fraunhofer ISE, cho biết: "Công nghệ này đặc biệt hữu ích cho các mô-đun được thiết kế để tích hợp vào mặt tiền, hệ thống quang điện trên mái nhà, hoặc thậm chí là lan can, đặc biệt là trên các tòa nhà lịch sử".
Lấy cảm hứng từ đôi cánh óng ánh của loài bướm Morpho, phương pháp MorphoColor sử dụng cấu trúc quang tử 3D để điều khiển ánh sáng, tạo ra màu sắc sống động và ổn định theo góc độ với tổn thất năng lượng tối thiểu. Tiến sĩ Marco Ernst, một trong những nhà phát triển ShadeCut, nhấn mạnh rằng việc cấu trúc và cắt lớp màng tạo màu cho phép tích hợp các hiệu ứng màu sắc và hoa văn phức tạp vào các mô-đun năng lượng mặt trời.
Ngoài ra, nhóm nghiên cứu cũng đã áp dụng cấu trúc bề mặt tương tự vào mặt sau của lớp kính bảo vệ các mô-đun quang điện thông qua quy trình chân không. ShadeCut sử dụng công nghệ điều khiển bằng laser hoặc CAD để cắt các họa tiết lên màng phim có lớp phủ MorphoColor, từ đó giúp các mô-đun này có thể bắt chước tường gạch hoặc ngói, hòa hợp hoàn hảo với màu sắc xung quanh.
Theo các nhà nghiên cứu, công nghệ MorphoColor đã chứng minh hiệu suất vượt trội so với các mô hình sinh học khác, với khả năng giữ lại khoảng 95% công suất của các tấm pin chưa phủ. Đây chính là yếu tố giúp công nghệ này trở nên hấp dẫn hơn cho các ứng dụng mà yếu tố thẩm mỹ đã hạn chế việc sử dụng tấm pin mặt trời.
ShadeCut dự kiến sẽ được giới thiệu tại triển lãm The Smarter E/Intersolar Europe 2026 ở Munich, diễn ra từ ngày 23 đến 25.6. Công nghệ này được kỳ vọng giúp năng lượng mặt trời trở nên dễ chấp nhận hơn trong các khu vực lịch sử và các dự án chú trọng đến thiết kế.
