Tình báo Israel đã bí mật xâm nhập gần như toàn bộ hệ thống camera giao thông Tehran trong nhiều năm, qua đó nắm rõ việc ra vào của các vệ sĩ bảo vệ cho ông Khamenei.

Ảnh minh họa hệ thống camera giám sát giao thông - Ảnh: REUTERS

Theo báo Financial Times ngày 2-3, một quan chức tình báo Israel cho biết nước này đã bí mật xâm nhập vào gần như toàn bộ hệ thống camera giao thông của Tehran trong nhiều năm qua.

Dữ liệu hình ảnh thu được đã được tình báo Israel mã hóa và truyền về các máy chủ tại Tel Aviv và miền nam Israel, góp phần quan trọng mở đường cho vụ ám sát lãnh tụ tối cao Iran Ali Khamenei hôm 28-2.

Trong số hàng loạt camera bị hack, một camera cụ thể có góc quay đặc biệt hữu ích, cho phép tình báo Israel quan sát được nơi các vệ sĩ và tài xế phục vụ quan chức cấp cao Iran đỗ xe cá nhân khi đến làm việc gần tổ hợp dinh thự của ông Khamenei.

Từ nguồn dữ liệu thời gian thực này, Israel sử dụng các thuật toán phức tạp để xây dựng hồ sơ chi tiết về từng thành viên đội an ninh, bao gồm địa chỉ nhà, giờ trực, tuyến đường đi làm, và đặc biệt là họ thường được phân công bảo vệ ai. 

Qua đó, Tel Aviv đã tạo nên cái được giới tình báo gọi là "mô phỏng cuộc sống" của các vệ sĩ này.

Ngoài camera giao thông, Israel còn xâm nhập sâu vào mạng điện thoại di động của Tehran.

Trước cuộc tấn công, Israel đã can thiệp vào khoảng một chục trạm phát sóng gần đường Pasteur, khiến mọi cuộc gọi đến điện thoại đội cận vệ của ông Khamenei đều nhận tín hiệu bận, cắt đứt khả năng cảnh báo.

Camera giao thông chỉ là một trong hàng trăm luồng tình báo khác nhau mà Israel thu thập được.

Bức tranh tình báo dày đặc về thủ đô Iran là kết quả của sự phối hợp giữa đơn vị chuyên về tình báo tín hiệu, các nguồn tin con người do lực lượng tình báo Mossadtuyển mộ và khối lượng dữ liệu khổng lồ được tình báo quân sự phân tích hằng ngày.

Israel còn sử dụng phương pháp "phân tích mạng lưới xã hội" để xử lý hàng tỉ điểm dữ liệu, phát hiện những trung tâm ra quyết định và xác định các mục tiêu mới.

Việc theo dõi mục tiêu, vốn trước đây đòi hỏi xác nhận trực quan thủ công và rất tốn công sức, đã được tự động hóa phần lớn nhờ hệ thống thu thập dữ liệu dựa trên thuật toán.

"Chúng tôi hiểu Tehran như hiểu Jerusalem vậy. Khi bạn hiểu rõ một nơi như hiểu con đường mình lớn lên, bạn sẽ nhận ra bất kỳ điều gì bất thường", một quan chức tình báo Israel đương nhiệm chia sẻ với Financial Times.

Nhờ mạng lưới giám sát trên, khi tình báo Mỹ - Israel xác nhận ông Khamenei sẽ họp với các quan chức cấp cao vào sáng thứ Bảy (28-2), họ có đủ cơ sở để tiến hành cuộc tấn công chính xác vào tổ hợp trên đường Pasteur.

NGỌC ĐỨC

Nguồn: BÁO TUỔI TRẺ

 

Nhiều người dùng không khỏi thắc mắc vì sao chỉ cần mở ứng dụng dẫn đường, Google Maps có thể nhanh chóng nhận biết họ đang đi bộ, đi xe máy, ô tô hay thậm chí là tàu điện. Trên thực tế, ứng dụng này không 'nhìn thấy' phương tiện di chuyển, mà sử dụng một hệ thống phân tích dữ liệu phức tạp để đưa ra suy đoán với độ chính xác cao.

Trước hết, Google Maps dựa rất nhiều vào dữ liệu GPS. Tốc độ di chuyển và quãng đường là yếu tố quan trọng nhất. Người đi bộ thường có vận tốc thấp và khá đều, trong khi xe máy và ô tô di chuyển nhanh hơn, có những pha tăng giảm tốc rõ rệt và dừng chờ đèn đỏ. Với tàu hỏa hoặc tàu điện, tốc độ thường ổn định trong thời gian dài và lộ trình gần như cố định. Chỉ từ những thông số này, hệ thống đã có thể khoanh vùng được loại phương tiện mà người dùng đang sử dụng.

Bên cạnh GPS, các cảm biến tích hợp trên điện thoại thông minh cũng đóng vai trò quan trọng. Gia tốc kế, con quay hồi chuyển và la bàn giúp thiết bị nhận biết người dùng đang di chuyển hay đứng yên, mức độ rung lắc trong quá trình di chuyển, cũng như sự thay đổi hướng. Những rung động đặc trưng của xe máy, sự êm ái hơn khi ngồi trong ô tô hay nhịp bước đều khi đi bộ đều tạo ra các “dấu vân tay” chuyển động khác nhau, giúp hệ thống phân biệt phương tiện.

 

Một yếu tố khác là khả năng so khớp với bản đồ giao thông. Google Maps đối chiếu lộ trình di chuyển của người dùng với hệ thống hạ tầng trên bản đồ như đường dành cho ô tô, làn xe máy, vỉa hè, lối đi bộ hoặc đường ray tàu. Nếu một thiết bị di chuyển đúng theo tuyến tàu điện với tốc độ ổn định và ít thay đổi, khả năng rất cao là người dùng đang sử dụng phương tiện công cộng.

Tất cả những dữ liệu này sau đó được xử lý bằng trí tuệ nhân tạo. Google huấn luyện các mô hình AI dựa trên hàng tỷ chuyến đi đã được ghi nhận trước đó, từ đó học cách nhận diện hành vi di chuyển đặc trưng cho từng loại phương tiện. Càng nhiều người sử dụng Google Maps, hệ thống càng có thêm dữ liệu để cải thiện độ chính xác của các dự đoán.

 

Ngoài ra, chính người dùng cũng góp phần “gợi ý” cho Google Maps. Việc lựa chọn chế độ chỉ đường như đi bộ, xe máy, ô tô hay phương tiện công cộng, cũng như cho phép lưu Lịch sử vị trí, giúp ứng dụng hiểu rõ hơn thói quen di chuyển và đưa ra nhận định phù hợp hơn trong những lần sử dụng sau.

Tổng hợp từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, Google Maps có thể xác định phương tiện di chuyển với độ chính xác cao, dù không phải lúc nào cũng tuyệt đối. Tuy nhiên, chính khả năng suy đoán này là nền tảng để ứng dụng đưa ra dự báo tắc đường, thời gian đến nơi và gợi ý tuyến đường tối ưu, trở thành công cụ không thể thiếu với hàng triệu người dùng mỗi ngày.

Nguồn: BÁO MỚI 

Trung tâm Internet Việt Nam (VNNIC) chính thức thông báo lần đầu tiên tổ chức đấu giá công khai tên miền quốc gia '.vn' có 2 ký tự.

Trong năm 2026, hoạt động đấu giá được triển khai thành hai đợt, gồm đợt 1 vào tháng 3-2026 và đợt 2 vào tháng 6-2026. Riêng đợt 1, 50 tên miền ".vn" 2 ký tự sẽ được đưa ra đấu giá theo hình thức trực tuyến trong 3 ngày từ 18 đến 20-3-2026, do Công ty Đấu giá hợp danh Việt Nam tổ chức.

 

Lần đầu tiên đưa ra đấu giá 50 tên miền ".vn" với mức giá khởi điểm từ 10 triệu đồng

Việc tổ chức đấu giá được thực hiện theo đúng quy định của pháp luật, bảo đảm nguyên tắc công khai, minh bạch, bình đẳng và cạnh tranh lành mạnh, tạo cơ hội cho doanh nghiệp, tổ chức, cá nhân và nhà đầu tư tiếp cận, sở hữu các định danh số ngắn gọn, dễ ghi nhớ, có giá trị nhận diện thương hiệu cao.

Danh sách lần này bao gồm nhiều tên miền có giá trị nhận diện và ứng dụng cao, tiêu biểu như nhóm gắn với thương hiệu hoặc viết tắt: mb.vn, lg.vn, hc.vn, cj.vn, jd.vn; nhóm theo ngành nghề như ot.vn (ô tô), dd.vn (di động), fa.vn (tài chính), gc.vn (golf), ex.vn (xuất nhập khẩu); nhóm theo xu hướng xã hội và văn hóa số như 2k.vn, ok.vn, hi.vn, f0.vn, ez.vn, em.vn; cùng các tên miền chữ – số hiện đại: p1.vn, j2.vn, t7.vn, g8.vn phù hợp lĩnh vực công nghệ và có tiềm năng đầu tư dài hạn.

Người trúng đấu giá được cấp quyền sử dụng tên miền theo quy định pháp luật và được thực hiện chuyển nhượng quyền sử dụng theo quy định hiện hành.

Qua đó, tên miền quốc gia ".vn" được khẳng định không chỉ là công cụ nhận diện trên môi trường mạng mà còn là tài sản số có giá trị khai thác, đầu tư và phát triển thương hiệu một cách bền vững.

Các phiên đấu giá được tổ chức trực tuyến theo phương thức trả giá lên, đấu giá từng tên miền riêng lẻ trên hệ thống, với giá khởi điểm 10.000.000 đồng/tên miền, tiền đặt trước 1.000.000 đồng/tên miền, bước giá 1.000.000 đồng và tiền mua hồ sơ 50.000 đồng/hồ sơ; thời lượng mỗi phiên tối thiểu 20 phút.

Tiền đặt trước phải được báo có trước 17 giờ ngày 13-3-2026 đối với phiên ngày 18-3, trước 17 giờ ngày 16-3-2026 đối với phiên ngày 19-3 và trước 17 giờ ngày 17-3-2026 đối với phiên ngày 20-3-2026.

Trung tâm Internet Việt Nam nhận định việc đấu giá tên miền 2 ký tự tiếp tục khẳng định định hướng phát triển tên miền quốc gia ".vn" theo hướng nâng cao hiệu quả khai thác tài nguyên Internet quốc gia, gia tăng tính cạnh tranh, thúc đẩy doanh nghiệp Việt Nam xây dựng thương hiệu số mạnh và góp phần phát triển hạ tầng kinh tế số quốc gia trong giai đoạn mới.

Thùy Linh

Nguồn: BÁO MỚI

Sự xuất hiện của Gemini 3.1 Pro không chỉ bổ sung một phiên bản mới trong danh mục AI của Google mà còn phản ánh định hướng phát triển chú trọng vào chiều sâu tư duy và khả năng xử lý thực tiễn...

Trong cuộc đua AI ngày càng khốc liệt, câu hỏi không còn nằm ở việc mô hình nào lớn hơn, mà ở chỗ mô hình nào thực sự nghĩ sâu hơn. Sự xuất hiện của Gemini 3.1 Pro được xem như một dấu mốc mới khi Google tập trung nâng cấp năng lực suy luận, mở rộng ngữ cảnh xử lý và hướng tới các ứng dụng doanh nghiệp phức tạp.

AI BẮT ĐẦU NGHĨ NHIỀU TẦNG

Gemini 3.1 Pro đánh dấu một bước tiến rõ rệt so với phiên bản Gemini 3 Pro trước đó của Google, không chỉ ở việc nâng cao khả năng suy luận trừu tượng mà còn ở những cải tiến mở rộng về hiệu suất tổng thể.

Trên benchmark ARC-AGI-2, một tiêu chuẩn đánh giá năng lực giải quyết các bài toán logic hoàn toàn mới mà các mô hình chưa từng được học, bản 3.1 Pro đạt 77,1%, tức là hơn gấp đôi so với khoảng 31,1% của phiên bản 3 Pro trước đó, thể hiện một bước nhảy lớn trong khả năng tư duy logic và ứng dụng trong các bài toán phức tạp hơn nhiều.

Trên benchmark ARC-AGI-2, bản 3.1 Pro đạt 77,1% (Nguồn: Google)

Google mô tả Gemini 3.1 Pro là một nền tảng thông minh hơn, có thể xử lý những yêu cầu khó và đa chiều hơn, không chỉ đơn thuần đưa ra câu trả lời mà còn cung cấp cách tiếp cận sâu sắc cho các nhiệm vụ phức tạp.

Khả năng tiên tiến này phù hợp với các ứng dụng đòi hỏi nhiều logic nội tại, chẳng hạn như xây dựng biểu diễn trực quan của các khái niệm phức tạp, tổng hợp dữ liệu lớn thành các bảng điều khiển trực quan, hay thực thi các tác vụ sáng tạo như tạo hoạt hình dựa trên mã lệnh mô tả.

Một trong những điểm khác biệt đáng chú ý giữa Gemini 3.1 Pro và Gemini 3 Pro là việc giới thiệu hệ thống cấp độ tư duy (thinking levels) với ba mức lựa chọn gồm thấp, trung bình và cao.

Tính năng này cho phép các nhà phát triển và người dùng kiểm soát mức độ suy luận mà mô hình áp dụng tùy theo độ phức tạp của nhiệm vụ. Từ đó cân bằng giữa hiệu suất, độ sâu xử lý và chi phí sử dụng, điều mà phiên bản 3 Pro trước đó chưa có.

Khả năng xử lý ngữ cảnh dài và đầu ra lớn hơn cũng là một trong những cải tiến nổi bật. Gemini 3.1 Pro hỗ trợ lên tới 1 triệu token đầu vào và có thể xuất ra tới 64.000 token trong một lần xử lý, mở ra khả năng xử lý các tài liệu dài như mã nguồn toàn bộ dự án, báo cáo nghiên cứu, hoặc quy trình dài dòng mà trước đây gặp khó khăn ở các phiên bản trước.

Các trải nghiệm từ cộng đồng người dùng trên các diễn đàn cũng phản ánh điều này. Gemini 3.1 Pro xử lý các chuỗi đầu vào lớn một cách hiệu quả hơn, hoàn thiện đầu ra đầy đủ và liền mạch ngay cả với các yêu cầu phức tạp như phân tích mã nguồn dài.

Không chỉ dừng lại ở những cải tiến kỹ thuật, Gemini 3.1 Pro còn được tích hợp vào nhiều nền tảng và công cụ trong hệ sinh thái của Google. Model này có mặt trên ứng dụng Gemini App, trên NotebookLM cho công việc nghiên cứu và học tập chuyên sâu, qua Gemini API để lập trình viên tích hợp vào ứng dụng, trên Vertex AI phục vụ các hệ thống doanh nghiệp, cũng như trong Gemini Enterprise và Google AI Studio cho các dự án quy mô lớn.

Việc triển khai rộng rãi như vậy giúp người dùng ở nhiều lĩnh vực khác nhau từ nghiên cứu, phát triển phần mềm đến doanh nghiệp có thể tiếp cận sức mạnh của một mô hình AI tiên tiến hơn phiên bản trước.

BENCHMARK ẤN TƯỢNG NHƯNG THỰC TẾ RA SAO?

Những nâng cấp trên Gemini 3.1 Pro không chỉ đơn thuần là sự gia tăng về thông số kỹ thuật mà còn phản ánh một bước tiến trong cách mô hình xử lý các vấn đề phức tạp.

Các benchmark như ARC-AGI-2 được thiết kế nhằm kiểm tra khả năng suy luận trong những tình huống hoàn toàn mới, nơi mô hình không thể dựa vào việc ghi nhớ dữ liệu huấn luyện mà phải vận dụng năng lực lập luận thực sự.

Việc Gemini 3.1 Pro đạt mức điểm cao vượt trội so với Gemini 3 Pro cho thấy năng lực giải quyết vấn đề ở mức trừu tượng và logic đã được cải thiện đáng kể. Theo công bố chính thức từ Google, phiên bản mới được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ khó hơn nhiều so với trước, nhấn mạnh vào chiều sâu suy luận thay vì chỉ mở rộng dữ liệu đầu vào.

Ý nghĩa của bước tiến này đặc biệt rõ rệt trong bối cảnh các hệ thống AI ngày càng được ứng dụng vào môi trường doanh nghiệp và nghiên cứu. Khả năng tổng hợp khối lượng dữ liệu lớn, phân tích và trực quan hóa thông tin dưới dạng dashboard, hỗ trợ lập trình nâng cao khiến Gemini 3.1 Pro phù hợp hơn với các tác vụ kỹ thuật chuyên sâu so với thế hệ trước.

Việc mở rộng cửa sổ ngữ cảnh lên tới một triệu token và đầu ra dài hơn giúp mô hình có thể xử lý tài liệu quy mô lớn, báo cáo kỹ thuật dài hoặc toàn bộ dự án mã nguồn trong một lần tương tác, điều vốn là hạn chế ở nhiều mô hình trước đây. Những đặc điểm này đặc biệt có giá trị trong nghiên cứu AI, phân tích dữ liệu và phát triển phần mềm ở cấp độ doanh nghiệp.

Trên bình diện truyền thông công nghệ, nhiều bài phân tích đánh giá Gemini 3.1 Pro là một bước tiến rõ rệt so với Gemini 3 Pro, đặc biệt ở khía cạnh logic và năng lực suy luận. Các chuyên trang như TechRadar nhận định rằng việc tăng mạnh điểm số trên các bài kiểm tra tư duy cho thấy Google đang tập trung cải thiện chiều sâu suy luận của mô hình thay vì chỉ chạy đua về kích thước.

Tuy nhiên, bên cạnh những đánh giá tích cực, cộng đồng người dùng trên các diễn đàn như Reddit cũng ghi nhận một số trải nghiệm chưa hoàn hảo trong giai đoạn đầu triển khai bao gồm việc khó truy cập phiên bản mới hoặc kết quả đầu ra chưa đáp ứng kỳ vọng trong một số tình huống cụ thể.

Những ý kiến này mang tính trải nghiệm cá nhân và không đại diện cho kết quả benchmark chính thức, nhưng vẫn phản ánh một góc nhìn thực tế về quá trình chuyển đổi giữa các phiên bản mô hình.

Có thể thấy, sự tồn tại song song giữa dữ liệu đánh giá kỹ thuật và phản hồi cộng đồng cho thấy bức tranh toàn diện hơn về quá trình phát triển AI hiện nay. Trong khi các chỉ số đo lường thể hiện bước tiến rõ rệt về năng lực suy luận, trải nghiệm thực tế vẫn phụ thuộc vào cách triển khai, tối ưu hóa và môi trường sử dụng cụ thể.

Minh Hiếu

Nguồn: https://baomoi.com/ai-buoc-sang-giai-doan-tu-duy-nhieu-tang-voi-su-xuat-hien-cua-gemini-3-1-pro-c54552832.epi?utm_source=dapp&utm_campaign=share