socolive tv

Product description

Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của socolive tv. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ socolive tv.Theo BGR, việc ra mắt Mac Studio mới đây của Apple đã gây xôn xao giới công nghệ khi công ty công bố sử dụng chip M3 Ultra thay vì M4 Ultra như nhiều người kỳ vọng. Động thái này đã phá vỡ thông lệ ra mắt chip xử lý của Apple, làm dấy lên nhiều câu hỏi về chiến lược phát triển sản phẩm của 'táo khuyết'.Từ trước đến nay, Apple thường ra mắt các dòng chip theo thứ tự gồm phiên bản cơ bản, Pro, Max và cuối cùng là Ultra. Tuy nhiên, với dòng M3, công ty chỉ giới thiệu phiên bản cơ bản, Pro và Max, sau đó chuyển sang M4 trên iPad Pro. Điều này khiến nhiều người tin rằng Apple sẽ bỏ qua M3 Ultra để tập trung vào M4.Tuy nhiên, khi ra mắt Mac Studio, Apple đã khiến giới công nghệ bất ngờ khi giới thiệu phiên bản M3 Ultra, đồng thời xác nhận không có M4 Ultra trong thời điểm hiện tại. Lý giải cho điều này, đại diện Apple chia sẻ với Ars Technica rằng "không phải thế hệ nào cũng sẽ có chip Ultra".Theo các chuyên gia, việc thiếu vắng M4 Ultra có thể xuất phát từ nhiều nguyên nhân. Một trong số đó là quy trình sản xuất của chip M4, vốn được đánh giá cao hơn so với M3, có thể chưa đáp ứng được yêu cầu cho một phiên bản Ultra mạnh mẽ. Ngoài ra, việc thiếu đầu nối UltraFusion trên chip M4 Max cũng được cho là một yếu tố cản trở việc phát triển M4 Ultra.Tuy nhiên, cũng có ý kiến cho rằng đây là một phần trong chiến lược mới của Apple. Việc trang bị M3 Ultra cho Mac Studio và có thể là M4 Ultra cho Mac Pro cho thấy Apple đang muốn phân biệt rõ ràng hơn giữa hai dòng sản phẩm này.Việc thiếu vắng M4 Ultra cũng làm dấy lên những lo ngại về tương lai của Mac Pro. Nhiều người cho rằng Apple cần phải cải thiện khả năng mô-đun của Mac Pro để tận dụng tối đa sức mạnh của chip Ultra, thay vì chỉ tập trung vào việc nâng cấp chip.Hiện tại, Mac Pro đang là dòng sản phẩm gây nhiều tranh cãi của Apple. Các tin đồn trước đây cho thấy Apple đang muốn thiết kế lại dòng máy tính cao cấp này. Việc thiếu vắng M4 Ultra có thể là một cơ hội để Apple thực hiện điều đó.Việc Apple bỏ qua M4 Ultra là một quyết định bất ngờ, nhưng có thể hiểu được dựa trên chiến lược phát triển sản phẩm của công ty. Tuy nhiên, điều này cũng đặt ra nhiều câu hỏi về tương lai của Mac Pro và chiến lược chip xử lý của Apple. ️

Theo Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam bộ, riêng tại TP.HCM, nhiệt độ ngày hôm qua cao nhất được cơ quan khí tượng thông tin là 37oC, nhưng khi di chuyển trên xe buýt 2 tầng ngắm thành phố, mức nhiệt ngoài trời được hiển thị lên tới 43oC.️

Đầu tháng 12 vừa qua, Ding Ran, nhân viên văn phòng ở Bắc Kinh (Trung Quốc), lên kế hoạch du lịch nước ngoài cùng bạn trai. Cô mở phần mềm du lịch, kiểm tra vé máy bay từ Bắc Kinh đi Seoul (Hàn Quốc) nhận được báo giá khứ hồi là 4.359 nhân dân tệ (15,2 triệu đồng)."Vé máy bay quá đắt, tôi không đủ tiền mua nên không đi nữa", Ran chia sẻ câu chuyện của mình, để lại loạt bình luận trên các nền tảng mạng xã hội. Ngày hôm sau, cô kiểm tra lại thấy vé máy bay đã giảm còn khoảng 3.000 nhân dân tệ (10,5 triệu đồng).Ran không chắc các bình luận có tác động hay chỉ là trùng hợp. Cô cũng không hiểu cách thuật toán hoạt động như thế nào nhưng những gì cô làm đang được nhiều người dùng internet Trung Quốc áp dụng. Họ gọi đây là "thuần hóa ngược thuật toán".Trên các hội nhóm, mạng xã hội Trung Quốc, nhiều người đang chia sẻ những trải nghiệm kỳ lạ về việc bị dữ liệu lớn chèn ép. Một cư dân mạng cho biết khi đặt phòng khách sạn trong chuyến công tác, báo giá của anh luôn cao hơn đồng nghiệp 50 nhân dân tệ (175.000 đồng) với cùng loại phòng, cùng thời gian.Người khác cho biết với cùng ứng dụng gọi xe, cùng địa điểm, cùng thời gian, loại xe, báo giá của mỗi người cũng sẽ khác nhau, chênh lệch có lúc lên đến 10 nhân dân tệ (35.000 đồng).Người dùng sau đó phát hiện ra giá trên các ứng dụng sẽ phụ thuộc nhiều vào thói quen chi tiêu, thu nhập, nghề nghiệp của từng người thay vì một giá niêm yết như nhau. Điều này đã thổi bùng nhiều tranh cãi trong cộng đồng.Giáo sư Chen Bing tại Trường Luật - Đại học Nankai nói với Sina, việc "khai thác" dữ liệu lớn có thể thấy ngay trong việc chênh lệch giá sản phẩm. Với cùng mặt hàng, chất lượng, các nhà cung cấp dịch vụ thường đưa ra mức giá khác nhau cho từng nhóm khách hàng. Ông Bing dẫn một vụ kiện thực tế diễn ra từ năm 2021. Nguyên đơn là Hu Moumou kiện một công ty du lịch lên tòa cấp thành phố Thiệu Hưng, tỉnh Chiết Giang. Người kiện cho rằng giá phòng khách sạn anh đặt qua ứng dụng của công ty cao hơn nhiều so với giá thực tế. Khách hàng cáo buộc nền tảng đã dựa vào dữ liệu, đẩy giá sản phẩm lên cao, cấu thành hành vi lừa đảo. Tòa án sau đó kết luận công ty đã khiến khách hàng hiểu sai về các quảng cáo, giá ưu đãi, buộc bồi thường.Tháng 11 vừa qua, cơ quan chức năng Trung Quốc đã yêu cầu các nền tảng phải chấn chỉnh lại thuật toán, cấm hành vi dùng dữ liệu lớn để chèn ép người dùng. Thông báo nêu rõ việc cấm lợi dụng độ tuổi, nghề nghiệp, mức chi tiêu và các đặc điểm khác để định giá khác nhau cho cùng một mặt hàng, áp mã ưu đãi.Để chống lại sự kiểm soát của dữ liệu lớn, người dùng Trung Quốc đang khởi xướng phong trào "giết chết" thuật toán. Ngoài việc liên tục để lại các nội dung gây nhiễu về giá như Ding Ran làm, nhiều người thậm chí tải ứng dụng về, đăng ký thành viên mới dùng, sau đó xóa ứng dụng rồi tải lại. Việc này không chỉ ngăn chặn các nền tảng thu thập quá nhiều dữ liệu mà còn giúp họ nhận được nhiều ưu đãi.Cộng đồng mạng Trung Quốc chỉ ra các bằng chứng cho thấy người dùng mới luôn nhận được nhiều ưu đãi, khuyến mãi hơn khách hàng mua gói thành viên. Do đó họ tìm nhiều cách để "giết chết" dữ liệu lớn bằng cách liên tục xóa ứng dụng, rồi tải lại khi cần. Các dịch vụ làm giả số điện thoại để đăng ký tài khoản cũng đặc biệt hút khách.Tuy nhiên phong trào "thuần hóa thuật toán" có thể chỉ khả dụng với những mô hình đơn giản. Giáo sư Chen Bing cho rằng các thuật toán AI được các nền tảng dùng ngày nay khác nhiều với truyền thống. "Thuật toán truyền thống là các chương trình cài sẵn với kết quả có thể dự đoán được, trong khi các mô hình AI ngày nay đã nâng cấp lên khả năng tự học và kết quả đầu ra luôn khó dự đoán, rủi ro là không thể tránh khỏi", ông Bing nói.Theo giáo sư, hệ thống dùng dữ liệu lớn để tạo ra chân dung hoàn thiện về người dùng. Việc "thuần hóa ngược" có thể giúp giảm giá trong giai đoạn đầu, nhưng các thuật toán tiếp theo sẽ xác định dựa trên số lượng đơn hàng, thói quen mua sắm, dịch vụ liên quan... khiến thuật toán trở nên thông minh hơn. Cuối cùng giá vẫn sẽ tăng. Ngay cả các cơ quan thực thi pháp luật cũng khó xác định được tính minh bạch đằng sau những con số.Việc "thuần hóa thuật toán" về lâu dài chỉ có thể thực hiện thông qua luật chống cạnh tranh. Hoạt động của thuật toán phải tuân theo các giá trị công bằng và hợp lý. Giáo sư Bing cho rằng các công ty internet phải thường xuyên sửa đổi và cơ quan quản lý phải điều chỉnh luật để khiến thuật toán trở nên chuẩn mực, minh bạch hơn. ️