DLSS 5: One step closer to Matrix

NVIDIA officially announced DLSS 5 at the GTC event today described by CEO Jensen Huang as the GPT moment for graphics, it marks a major shift from performance focused upscaling toward real-time neural rendering to achieve photorealistic visual fidelity.

Unlike previous versions that primarily boosted frame rates, DLSS 5 focuses on enhancing the physical accuracy of the final image.

• Neural Rendering Model: Reconstructs frames with photorealistic lighting and materials in real time by analyzing color and motion vector data.

• Enhanced Materials: Infuses scenes with realistic properties for complex elements like subsurface scattering on skin, the sheen of fabric, and detailed hair interactions.

• Cinematic Lighting: Dynamically generates advanced lighting effects such as rim lighting and contact shadows that were previously limited by hardware constraints.

• Developer Control: Offers specific tools for artists to adjust intensity, color grading, and masking to ensure the AI enhancements align with the game’s intended aesthetic.

Scheduled for release in Fall 2026 Nvidia actually used two RTX 5090s for its demos: one plays the game, the other exclusively runs the DLSS 5 technology.

The use of two GPUs is required right now as DLSS 5 still has a long way to go in terms of optimisation both in terms of performance and its VRAM footprint.

DLSS 5 is designed for use on a single GPU and that’s how it will ship later this year. Quite how scalable it is also remains to be seen, but in common with other DLSS technologies, Nvidia tells us that the computational cost scales with resolution.

This begs the questions of how well this technology can scale down to older GPUs and what official support will be like if this is limited to 50/60 series with DLL requiring a swap on older cards.

Do you think in the future we could see Tensor cards for a second slot to offset AI to like PhsyX cards? As we have already seen DLSS 4.5 being too much of a cost on lower/older RTX cards.

AI lab: Seedance 2.0

Nhiều khi không phải tự tay test mà có thể coi người ta đã làm ra được những gì. Học hỏi từ đây. Tuy không có cảm giác hồi hộp khi chờ kết quả như chờ chạy code nhưng tui nghĩ nó tiết kiệm credit, và nếu thấy gì hay ho, có thể click vào và học, tham khảo prompt https://yapper.so/apps/seedance-2

Tụi tui cà-phê

À thì, nói chung sau bao nhiêu năm OT, chúng tôy cũng có cơ hội ngồi cà-phê cuối tuần vậy mà :v.

Trong cuốn ‘Tâm lý học về tiền’ của Morgan Housel có nói một câu ‘happiness là khi bạn có thể ăn, uống thứ mình muốn, cùng với những người mình muốn, tại thời điểm mình muốn và ở nơi mà mình muốn’. Chứ không phải í ới nhau, tụ tập nhau.. chạy bài cho buổi presso đầu tuần sau.

Trước thì tui hay sketch những thời điểm như thế này vào một cuốn sổ tay, chụp lại một tấm hình, hay như trên đây là prompt lại ký ức + với trí tưởng tượng. Phương thức record có thể khác nhau, cảnh vật, con người khác nhau nhưng mục đích, emotion, khoảnh khắc đểu tương đồng.

AI lab: Chúng ta có đang đánh đổi nhân tính để đổi lấy hiệu quả không?

Câu hỏi này đã lờ mờ xuất hiện trong đầu tui từ khá lâu. Không phải từ khi AI vừa xuất hiện, cũng không phải vì tin tức layoff xuất hiện trên phương tiện thông tin đại chúng hay news feed, mà là khi tui sử dụng AI được một thời gian.

Xen lẫn với những đợt sóng dopamine dào dạt khi khám phá ra một cách mới, một use case ứng dụng AI hoặc một hình ảnh vượt cả mong đợi khi tạo hình: sự khó chịu. Khó chịu khi AI liên tục trả kết quả không như tui mong đợi, hướng dẫn, reference, khó chịu khi phải ngồi chờ kết quả, vừa hồi hộp, rồi lại thất vọng, khó chịu khi bên request (marketing, account, client) comment và feedback trên cái kết quả làm-mãi-mới-được-một-shot-đàng-hoàng đó.

Comment thì dễ, làm ra mới khó, anh em creative chắc hiểu ý tui.

Continue reading “AI lab: Chúng ta có đang đánh đổi nhân tính để đổi lấy hiệu quả không?” →

AI lab: Afterwork project – bước đầu

Ngoài những giờ cày cuốc trên Google Flow, Higgsfield, bù khú với đám Gems hay ‘máy nghiền’ NotebookLM hằng ngày. Tui tự ‘đẻ’ ra thêm project làm khi rảnh rỗi, một afterwork project: clone bản thân, tui định danh nó là Xenophon. Không phải kiểu clone giọng nói hay ngoại hình – mấy thứ đó tui ổn mà (dĩ nhiên :v), mà là cách suy nghĩ, tư duy, giọng văn. Nghe ngố nhỉ vì có thể nói rằng lối suy nghĩ, tư duy là tổng hoà của rất nhiều thứ từ kinh nghiệm sống, nhân sinh quan, quan niệm, quan điểm, thiên kiến, niềm tin, tín ngưỡng, hệ thống label phức tạp, quan hệ xã hội…v..v..

Nhưng mà được không ta? Ai biết được. Việc làm cho AI – vốn là hoạt động trên nguyên tắc bắt chước có ‘khả năng tư duy’? Thì đừng mong đợi cao quá, tui chỉ cần nó response ở mức cơ bản thôi là được rồi, và cũng phải phân biệt đâu là tư duy thiệt đâu chỉ là hallucination đơn thuần của AI.

Chẹp, hoặc tui chỉ đang phí thời gian, nhưng thôi kệ m*, làm đi.

Continue reading “AI lab: Afterwork project – bước đầu” →

Comment of the year: AI slop

Chà, cụm từ này riết thành hẳn trend luôn, meme comment thấy khắp nơi có content AI. Tui làm nhiều thứ khùm điên với AI rồi, cũng có lúc ngán vãi. Có cảm giác dân tình thích nhìn ai đó ngã ngựa rồi hả hê. Thặc thú zị. Nhưng cũng phải nói là AI đã tiến bộ rất nhanh, dù vẫn chưa đủ để thuyết phục phần đông khán giả, đặc biệt là gen AI ở cấp độ production.

Continue reading “Comment of the year: AI slop” →