Tắc ống dẫn tinh có con được không?
Theo TechSpot, ByteDance - tập đoàn công nghệ Trung Quốc đứng sau TikTok, vừa công bố OmniHuman-1 - một hệ thống deepfake có khả năng tái tạo hình ảnh con người với độ chân thực đáng kinh ngạc. Những video do OmniHuman-1 tạo ra có thể đánh lừa người xem thông thường, làm mờ ranh giới giữa thật và giả trong nội dung số.Khác với những mô hình deepfake trước đây, OmniHuman-1 chỉ cần một bức ảnh và một đoạn âm thanh để tạo ra video hoàn chỉnh. Người dùng có thể điều chỉnh tỷ lệ khung hình, bố cục cơ thể, hoặc thậm chí chỉnh sửa các cử động trong video có sẵn. AI (trí tuệ nhân tạo) này có thể thay đổi động tác tay và cử chỉ với độ chính xác cao, giúp sản phẩm trông tự nhiên hơn. Tuy nhiên, một số chi tiết vẫn chưa hoàn hảo, chẳng hạn như tư thế cầm ly rượu không tự nhiên hoặc bàn tay xoay vặn kỳ lạ trong một video mô phỏng bài giảng của Albert Einstein.Mô hình này được huấn luyện trên 18.700 giờ video, sử dụng phương pháp "omni-conditions" để học hỏi từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm văn bản, âm thanh và chuyển động cơ thể. Dù đạt được những tiến bộ kỹ thuật, công nghệ deepfake cũng đặt ra nhiều rủi ro nghiêm trọng. Những năm gần đây, deepfake đã bị lạm dụng để thao túng thông tin, lừa đảo tài chính và tấn công danh tiếng cá nhân. Trong kỳ bầu cử năm 2024, nhiều video deepfake được sử dụng để gây hiểu lầm cho cử tri. Năm ngoái, các vụ lừa đảo tài chính liên quan đến deepfake khiến hàng tỉ USD bị đánh cắp, trong đó có một trường hợp kẻ gian mạo danh diễn viên Brad Pitt để lừa một phụ nữ chuyển khoản 850.000 USD.Lo ngại trước các nguy cơ này, nhiều chuyên gia về đạo đức AI đã kêu gọi xây dựng quy định kiểm soát deepfake. Một số bang của Mỹ đã ban hành luật chống deepfake độc hại, nhưng vẫn chưa có khung pháp lý liên bang toàn diện. California từng đề xuất dự luật cho phép tòa án buộc gỡ bỏ deepfake và xử phạt hành vi phát tán, nhưng quá trình lập pháp vẫn gặp nhiều trở ngại.Hiện tại, ByteDance chưa công bố kế hoạch phát hành OmniHuman-1, nhưng một bài nghiên cứu về mô hình này đã được công bố, cho thấy tiềm năng và nguy cơ của công nghệ deepfake ngày càng phát triển.Chàng trai nhét bóng đèn vào miệng và cái kết...
Tại Đại hội, các cổ đông cũng thông qua phương án trả cổ tức 2023 với tỷ lệ 16%, trong đó 5% bằng tiền mặt và 11% bằng cổ phiếu.
V-League lại quay cuồng trong vòng xoáy ‘luân chuyển cán bộ’, HLV nào trụ lại cuối mùa?
Thái Lan đã có tới 7 lần vô địch AFF Cup, là đội bóng giàu thành tích nhất giải vô địch Đông Nam Á. Dù vậy, vẫn có những thông số chống lại đội tuyển Thái Lan trước trận chung kết lượt về AFF Cup năm nay..Không tính kỳ giải đang diễn ra, kể từ khi AFF Cup có vòng đấu loại trực tiếp (bán kết, chung kết) chuyển sang thi đấu với thể thức loại trực tiếp sau 2 lượt trận, sân nhà – sân đối phương, Thái Lan từng 4 lần bị dẫn trước sau trận chung kết lượt đi. Đội bóng xứ sở chùa vàng chỉ mới có 1 lần lội ngược dòng thành công. 3 lần còn lại, họ thua chung cuộc.Lần duy nhất mà Thái Lan thành công khi bị dẫn trước sau trận chung kết lượt đi là năm 2016 trước Indonesia. Năm đó, Thái Lan thua đội bóng xứ sở vạn đảo 1-2 trên sân Pakansari tại Bogor (Indonesia) ở lượt đi. Đến trận lượt về trên sân nhà ở sân Rajamangala tại Bangkok, Thái Lan thắng lại 2-0, chung cuộc Thái Lan thắng 3-2 sau 2 lượt trận. Tuy nhiên, đấy là Thái Lan giành chiến thắng trước Indonesia, đội bóng chuyên… thua trong các trận chung kết AFF Cup. Những lần còn lại, trước các đối thủ khác, khi đã bị dẫn trước sau trận chung kết lượt đi, Thái Lan luôn thua chung cuộc. Lần đầu tiên là tại AFF Cup 2007, Thái Lan thua Singapore 1-2 trên sân vận động quốc gia Singapore ở chung kết lượt đi. Đến trận chung kết lượt về, đội này chỉ hòa 1-1 với Singapore trên sân Suphachalasai (Bangkok). Chung cuộc, Thái Lan thua 2-3.Lần thứ nhì vào năm 2008, Thái Lan thua đội tuyển Việt Nam 1-2 ở trận chung kết lượt đi trên sân Rajamangala. Đến trận lượt về, 2 đội hòa nhau 1-1 ở sân Mỹ Đình. Chung cuộc, Thái Lan thua 2-3.Lần thứ ba là tại AFF Cup 2012, Thái Lan thua Singapore 1-3 trong trận chung kết lượt đi trên sân Jalan Besar tại Singapore. Đến trận chung kết lượt về ở sân Suphachalasai, Thái Lan chỉ thắng lại Singapore 1-0. Chung cuộc, Thái Lan thua 2-3.Điều đó có nghĩa là trong 3 lần thua ở chung kết sau khi bị dẫn trước ở trận lượt đi, Thái Lan đều thua chung cuộc 2-3. Đồng thời, việc được thi đấu trận lượt về trên sân nhà chưa hẳn là lợi thế của đội tuyển Thái Lan, vì họ đã 2 lần thua chung cuộc sau khi bị dẫn ở trận lượt đi trên sân đối phương, dù được chơi trận lượt về trên sân nhà.Những thông số khác, nhìn từ lịch sử, như đã đề cập trước đó, cũng chống lại Thái Lan. rằng Đội này chưa bao giờ vô địch AFF Cup 3 lần liên tiếp. Đội bóng xứ sở chùa vàng đã vô địch các kỳ giải gần nhất 2020 và 2022. Chiếu theo lịch sử, họ khó mà vô địch ở giải năm nay. Ngược lại, đội tuyển Việt Nam chưa bao giờ thua ở 2 trận chung kết AFF Cup liên tiếp. Chúng ta vừa thua ở trận chung kết AFF Cup 2022, nên chiếu theo lịch sử, năm nay đội tuyển Việt Nam sẽ chiến thắng và giành ngôi vô địch.Ngoài ra, đội tuyển Việt Nam chưa bao giờ thua chung cuộc sau khi đã dẫn trước đối thủ sau trận chung kết lượt đi. Năm nay, chúng ta lại có chiến thắng trong trận lượt đi, nên nhìn từ lịch sử, đội bóng của HLV Kim Sang-sik khó mà để tuột ngôi vô địch AFF Cup khỏi tầm tay.Bạn có thể chọn 1 mục. Bình chọn của bạn sẽ được công khai.Thái Lan thua Việt Nam Thái Lan thắng Việt Nam
Mang thương hiệu Honda, cùng tầm giá dưới 50 triệu đồng và sử dụng động cơ 125 phân khối.... Cả Honda Air Blade 125 và Honda Vario 125 mới đều là những lựa chọn đáng quan tâm trong phân khúc xe tay ga tầm trung tại Việt Nam.
Xử phạt nghiêm công ty chứng khoán vi phạm trong chào bán trái phiếu doanh nghiệp
Hôm nay 1.3, Đại học Quốc gia Hà Nội phối hợp với Đại học Thanh Hoa - một đại học hàng đầu Trung Quốc, tổ chức hội thảo quốc tế "Giáo dục Đại học Việt Nam - Trung Quốc: Cơ hội và thách thức của giáo dục đại học trong thế kỷ 21 - kỷ nguyên trí tuệ số". Hội thảo là diễn đàn để các nhà khoa học của hai đại học chia sẻ, thảo luận về cơ hội phát triển của giáo dục đại học trong thời đại bùng nổ sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI). Tại hội thảo, PGS Nguyễn Viết Nhung, Trưởng khoa Y, Trường đại học Y dược - Đại học Quốc gia Hà Nội, nguyên Giám đốc Bệnh viện Phổi T.Ư, cho biết từ nhiều năm trước, ở Việt Nam, nhà nước đã có chương trình quốc gia KC 4.0 nhằm đẩy mạnh nghiên cứu và ứng dụng AI trong y tế. Cũng theo PGS Nguyễn Viết Nhung, hiện Việt Nam đã có phần mềm học sâu hỗ trợ chẩn đoán lao phổi dựa trên ảnh X-quang ngực. Khi sử dụng phần mềm này, bác sĩ đưa ảnh đạt tiêu chuẩn kỹ thuật vào, sau đó phần mềm sẽ xử lý và đưa ra kết quả. Dự đoán của phần mềm với độ chính xác trên 95%. Việc ứng dụng AI đạt hiệu quả phát hiện sớm bệnh lao tăng gấp đôi so với trước khi ứng dụng AI. Công nghệ AI được gắn vào các máy X-quang và có phần mềm hỗ trợ đọc phim X-quang. AI sẽ hỗ trợ bác sĩ tìm những bệnh nhân nghi mắc lao dựa trên các tổn thương. Từ đó, bác sĩ sẽ cho chỉ định xét nghiệm tìm vi khuẩn lao chính xác hơn."Từ nhiều năm trước, tại Bệnh viện Phổi T.Ư, tôi là chủ nhiệm đề tài nghiên cứu ứng dụng AI trong chẩn đoán và dự báo dịch tễ bệnh lao phổi, dựa trên dữ liệu của Việt Nam. Chúng tôi sở hữu kho dữ liệu gồm 30.018 phim X.Q đạt tiêu chuẩn kỹ thuật dán nhãn lao phổi, hiện dữ liệu này được công khai dùng chung trong cả nước", PGS Nguyễn Viết Nhung cho biết. Theo PGS Nguyễn Viết Nhung, AI được coi là chìa khóa cho tương lai y tế, mang lại những đột phá trong chẩn đoán, điều trị, và phòng ngừa bệnh tật. Tuy nhiên, một trong những thách thức hiện nay là thiếu sự kết nối liên ngành, đặc biệt từ khâu đào tạo, giữa các ngành khoa học sức khỏe với các ngành công nghệ - kỹ thuật. "Bác sĩ thì không biết về AI, còn kỹ sư AI thì không biết về công việc thầy thuốc. Để phát triển ngành khoa học sức khỏe (trong đào tạo, nghiên cứu cũng như khám chữa bệnh), yêu cầu tất yếu là các thầy thuốc và các kỹ sư AI cần phải có "cùng một tiếng nói", nghĩa là hai bên phải hiểu được công việc của nhau, để giúp nhau tạo ra những công cụ công nghệ hỗ trợ đắc lực cho các bác sĩ. Vì thế, đào tạo liên ngành cho bác sĩ và kỹ sư AI là giải pháp hết sức quan trọng", PGS Nguyễn Viết Nhung nói. PGS Nguyễn Viết Nhung chia sẻ thêm: "Chúng ta vẫn nghe nói, AI phát triển thì bác sĩ mất việc. Chúng tôi không nghĩ như vậy, mà là bác sĩ sử dụng AI sẽ thay thế những bác sĩ không sử dụng AI". PGS Nguyễn Viết Nhung cũng bày tỏ mong muốn được hợp tác với Đại học Thanh Hoa trong nghiên cứu và đào tạo nhân lực AI y tế. Hình thức hợp tác có thể là đào tạo bác sĩ sử dụng AI thông qua các khóa học ngắn hạn, qua đó bác sĩ Việt Nam được học về phân tích dữ liệu, ứng dụng AI cơ bản; kỹ sư AI Việt Nam được học về kiến thức y khoa, thiết kế AI hiệu quả. Sự hợp tác giữa hai bên còn được thực hiện thông qua các chương trình trao đổi sinh viên, nghiên cứu sau đại học… Có những chương trình hợp tác để nghiên cứu sinh Đại học Thanh Hoa được thực hành tại bệnh viện Việt Nam, sinh viên Việt Nam được tiếp cận công nghệ AI tiên tiến tại Đại học Thanh Hoa.Theo PGS Nguyễn Viết Nhung, "mong ước thiết tha" của Trường đại học Y dược - Đại học Quốc gia Hà Nội là có một trung tâm mô phỏng y khoa đào tạo tiền lâm sàng. Hiện nay, việc đào tạo lâm sàng cho sinh viên y khoa hầu như chỉ thực hiện tại bệnh viện. Việc sinh viên trực tiếp học trên bệnh nhân ẩn chứa nhiều rủi ro và hiện cũng gặp khó khăn do thực hiện luật Khám chữa bệnh."Theo chuẩn mực đào tạo y khoa quốc tế thì đào tạo tiền lâm sàng là đào tạo trong các mô hình mô phỏng. Học qua mô phỏng thì sinh viên được phép sai lầm, được lặp đi lặp lại nhiều, có như thế các em mới nhanh giỏi lên được", PGS Nguyễn Viết Nhung chia sẻ.
