Để có chất lượng âm thanh tốt, người dùng cần đảm bảo độ kín âm tốt khi đeo tai nghe, vốn không chỉ giúp giảm tiếng ồn bên ngoài mà còn giữ cho âm thanh rõ ràng mà không cần phải tăng âm lượng. Ngay cả khi tắt tính năng khử tiếng ồn chủ động (ANC) để tiết kiệm pin, việc đeo đúng cách vẫn mang lại trải nghiệm âm thanh sống động hơn. Tuy nhiên, nhiều người thường đeo AirPods sai cách mà không hề hay biết.
Theo BGR, khi đeo AirPods, người dùng có thể chỉ cần nhét chúng vào tai và xoay cho đến khi cảm thấy thoải mái. Miễn là âm thanh chấp nhận được và tai nghe không bị rơi ra trong quá trình hoạt động, nhiều người có thể nghĩ rằng mọi thứ đều ổn.
Nhưng để đạt được hiệu quả tối ưu, người dùng cần xoay phần thân tai nghe về phía mặt để đầu tai nghe nằm gọn trong vành tai. Đối với AirPods Pro, hãy nhẹ nhàng đẩy tai nghe vào và điều chỉnh góc độ cho đến khi cảm thấy thoải mái và đạt được độ kín cần thiết, đặc biệt là với AirPods Pro 3, nhằm đo nhịp tim chính xác.
Được biết, AirPods Pro đi kèm với nhiều kích cỡ nút tai khác nhau để đảm bảo sự thoải mái. Trong khi đó, các mẫu AirPods tiêu chuẩn, như AirPods 4, không có nút tai thay thế. Nút tai được lắp sẵn trên AirPods Pro là cỡ M (trung bình), nhưng người dùng cũng có thể chọn các cỡ khác gồm XXS (cực nhỏ), XS (nhỏ), S (nhỏ) và L (lớn). Không có công thức chính xác nào để tìm ra kích cỡ phù hợp, vì điều này phụ thuộc vào sở thích cá nhân.
Người dùng nên đeo tai nghe trong 10 – 15 phút để cảm nhận sự thoải mái và kiểm tra xem chúng có giữ cố định khi thực hiện các hoạt động như chạy bộ hay tập thể dục hay không. Nếu quá lỏng, người dùng có thể cần cỡ lớn hơn, còn nếu quá chật, hãy thử cỡ nhỏ hơn.
Nếu vẫn còn nghi ngờ về độ vừa vặn, hãy sử dụng chức năng kiểm tra âm thanh tích hợp trên iPhone. Kết nối AirPods với iPhone hoặc iPad và làm theo các bước sau:
Nếu các đầu nút tai vừa khít, người dùng sẽ thấy thông báo “Good Seal” bên dưới mỗi tai nghe. Nếu không, hãy điều chỉnh AirPods và kiểm tra lại. Nếu vẫn không đạt yêu cầu, hãy thử các đầu nút tai có kích thước khác nhau.
Theo TechRadar, Google đã lập một nhóm chuyên trách nhằm cải thiện các mô hình AI phục vụ lập trình. Trọng tâm của nỗ lực này là thu hẹp khoảng cách giữa Gemini và Claude, công cụ của Anthropic đang được xem là có lợi thế rõ hơn trong mảng viết mã và xử lý tác vụ nhiều bước.
Theo nội dung trích dẫn, đồng sáng lập Google Sergey Brin đã gửi thông điệp cứng rắn tới các kỹ sư và nhà nghiên cứu AI của công ty. Ông viết rằng Google phải “khẩn cấp thu hẹp khoảng cách trong năng lực thực thi theo tác nhân” và biến các mô hình của mình thành “nhà phát triển chính” tạo ra mã hoàn chỉnh. Cụm từ này cho thấy Google không chỉ muốn Gemini hỗ trợ viết từng đoạn code mà còn tiến tới khả năng tự xử lý các quy trình lập trình phức tạp hơn.
Điểm đáng chú ý là lo ngại của Google không dừng ở chất lượng đầu ra thông thường mà nằm ở khả năng để AI tự thực hiện chuỗi tác vụ nhiều bước (agentic execution) với mức độ chủ động cao hơn. Đây là hướng phát triển quan trọng với các công cụ lập trình AI, vì nó quyết định mô hình có thể chỉ gợi ý code hay thực sự đảm nhiệm một phần đáng kể công việc của lập trình viên.
Sergey Brin và Giám đốc công nghệ Google DeepMind Koray Kavukcuoglu đều tham gia trực tiếp vào nỗ lực mới này. Google đang yêu cầu các kỹ sư Gemini dùng các tác nhân AI nội bộ cho những nhiệm vụ phức tạp, cho thấy công ty muốn đẩy nhanh cả thử nghiệm lẫn ứng dụng thực tế ngay trong nội bộ.
Áp lực với Google càng lớn khi lập trình đang trở thành một trong những mặt trận then chốt của AI tạo sinh. Các công cụ như Claude Code, Codex hay Gemini CLI không còn chỉ trả lời câu hỏi mà ngày càng được tích hợp vào quy trình phát triển phần mềm. Một nghiên cứu đăng trên arXiv tháng 3.2026 cũng cho thấy nhóm công cụ này đang được theo dõi sát về độ ổn định, khả năng thực thi lệnh và mức độ hữu dụng trong môi trường kỹ thuật thực tế.
Dù vậy, chưa có dấu hiệu cho thấy Google sắp tung ra ngay một sản phẩm mới từ nhóm chuyên trách nói trên. Kết quả của dự án có thể chỉ phục vụ nội bộ, hoặc phải chờ thêm trước khi được thương mại hóa. Nhưng việc một thông tin như vậy xuất hiện cho thấy Google đã nhìn nhận lập trình là điểm cần cải thiện gấp nếu không muốn để Claude nới rộng khoảng cách trong giai đoạn cạnh tranh quyết liệt hiện nay.
Các iPhone cũ thường ít được hỗ trợ phần mềm, đặc biệt sau vài năm kể từ ngày ra mắt. Mặc dù một số vẫn nhận được các bản cập nhật bảo mật trong một thời gian giới hạn, nhưng người dùng có thể bỏ lỡ nhiều bản cập nhật phần mềm quan trọng.
Hiện tại, nhiều mẫu iPhone được sử dụng phổ biến trên thị trường đã bị Apple xếp vào hạng "cổ điển", nghĩa là người dùng sẽ không còn được hỗ trợ phần mềm và đối diện với nhiều nguy hiểm.
Các mẫu iPhone này bắt đầu từ iPhone 6s (ra mắt năm 2015) đến iPhone 11 Pro/11 Pro Max (ra mắt năm 2019). Danh sách cụ thể bao gồm iPhone 6s, iPhone 6s Plus, iPhone 7, iPhone 7 Plus, iPhone 7 (PRODUCT)RED, iPhone 8, iPhone 8 Plus, iPhone X, iPhone XS, iPhone XS Max, iPhone 11 Pro và iPhone 11 Pro Max.
Theo Apple, một sản phẩm được coi là "cổ điển" nếu nó đã ngừng được phân phối hơn 5 năm nhưng chưa đến 7 năm. Ngược lại, sản phẩm "lỗi thời" là những sản phẩm đã ngừng phân phối hơn 7 năm và không được hỗ trợ phần cứng.
Tại Pháp, một số luật yêu cầu Apple cung cấp hỗ trợ phần cứng lên đến 7 năm cho các sản phẩm đã ngừng phân phối sau ngày 31.12.2020. Tuy nhiên, người tiêu dùng ở các quốc gia khác không được đảm bảo thời gian hỗ trợ tương tự.
Việc sử dụng thiết bị cổ điển làm điện thoại chính hằng ngày không được khuyến khích do khả năng thiếu hỗ trợ phần cứng. Bất kỳ hư hỏng nào cũng có thể khó sửa chữa, đặc biệt nếu người dùng sống ở khu vực không dễ dàng tiếp cận các linh kiện thay thế. Hơn nữa, một số mẫu iPhone cũ có thể không nhận được các bản cập nhật bảo mật mới nhất, khiến người dùng dễ bị tấn công bởi các lỗ hổng bảo mật.
Do đó, người dùng nên xem xét nâng cấp thiết bị ít nhất vài năm một lần. Không nhất thiết phải chọn sản phẩm mới nhất, nhưng việc sở hữu một thiết bị có phần cứng và phần mềm được cập nhật sẽ giúp bảo vệ quyền riêng tư kỹ thuật số và tránh các vấn đề phần cứng bất ngờ.
Theo Android Authority, chủ các kênh YouTube cáo buộc Apple bí mật thu thập video từ nền tảng của họ để huấn luyện các mô hình AI mà không có sự cho phép, không trả tiền và không ghi công.
Vụ kiện liên quan đến các kênh như h3h3Productions, cùng các nhà sáng tạo nội dung về golf như Golfholics và MrShortGame Golf. Các nguyên đơn cho rằng Apple không chỉ đơn thuần liên kết đến nội dung mà còn vượt qua các biện pháp bảo vệ của YouTube để tải xuống và sử dụng video trực tiếp. Họ lập luận rằng hành động này vi phạm Đạo luật Bản quyền Thiên niên kỷ Kỹ thuật số (DMCA), vốn cấm hành vi vượt qua các hệ thống bảo vệ tài liệu có bản quyền.
Đơn kiện cũng chỉ ra rằng Apple đã thu được lợi nhuận đáng kể từ việc sử dụng nội dung của các nhà sáng tạo để xây dựng hệ thống AI của mình mà không bồi thường cho những người đã tạo ra các video đó. Vụ kiện nhấn mạnh đến bộ dữ liệu có tên Panda-70M, được các nhà nghiên cứu của Apple đề cập trong một bài báo năm 2025 về tạo video bằng AI. Panda-70M là một chỉ mục lớn gồm các video clip trên YouTube, được phân đoạn và sắp xếp theo URL, dấu thời gian và mã định danh.
Các nguyên đơn cho rằng việc truy cập các đoạn video này đồng nghĩa với hành vi vượt qua các biện pháp bảo vệ của YouTube, biến mỗi đoạn video thành một hành vi thu thập dữ liệu trái phép. Họ cũng khẳng định video của họ xuất hiện hàng trăm lần trong tập dữ liệu này.
Hiện tại, Apple chưa cung cấp thông tin chi tiết về cách họ xử lý dữ liệu, nhưng các tài liệu nghiên cứu của công ty xác nhận video từ YouTube đã được sử dụng trong quá trình huấn luyện AI. Vụ kiện đang yêu cầu bồi thường thiệt hại và có thể cả lệnh cấm đối với hành vi này.
