Trong số này, đặc biệt có em Trần Gia Hưng (học sinh lớp 9CT) trúng tuyển vào khối chuyên Vật lý của cả hai trường chuyên. Cụ thể, Gia Hưng đã xuất sắc được tuyển thẳng vào khối chuyên Vật lý của Trường THPT Chuyên Khoa học Tự nhiên - (do giành được giải Nhất ở kỳ thi học sinh giỏi môn Vật lý cấp thành phố) trước khi tiếp tục đỗ khối chuyên Vật lý của Trường THPT Chuyên Hà Nội - Amsterdam. 

Hay em Lâm Vũ Kỳ (học sinh lớp 9E) trúng tuyển cả 3 trường chuyên (gồm THPT Chuyên Ngoại ngữ, THPT Chuyên ĐH Sư phạm và THPT Chuyên Nguyễn Huệ) với tổng 5 lượt đỗ các khối chuyên (trong đó 3 lượt đỗ chuyên Anh ngoài đỗ chuyên Pháp và chuyên Nga). 

Một số học sinh xuất sắc thi đỗ 3 trường chuyên như các em Hoàng Gia Bảo, Trần Gia Linh, Nguyễn Vũ Tuấn Minh, Nguyễn Tấn Vinh, Nguyễn Bảo Nam... 

Trước kết quả của các học trò, bà Trần Thị Quỳnh Vân, Hiệu trưởng Trường THCS Tân Định, chia sẻ: “Ngay vào năm lớp 6, nhà trường đã thành lập các câu lạc bộ ‘môn học em yêu thích’, tổ chức bồi dưỡng, phát hiện ra tài năng của các học sinh để định hướng kịp thời. Khi đã có định hướng rõ ràng, các em tập trung học tập theo bộ môn mình đam mê và có năng khiếu”.

Bà Vân cho rằng, kết quả ấn tượng đến từ một “trường làng” một phần cũng nhờ đội ngũ giáo viên có chuyên môn vững, nhiệt huyết. 

Bà Vân cho hay, để động viên phong trào học tập, nhà trường luôn có phần thưởng xứng đáng dành tặng cho các học sinh đạt thành tích cao. 

“Nhà trường luôn cố gắng ươm mầm, phát hiện và nuôi dưỡng tài năng của từng học sinh. Song để có được thành công trên là nhờ sự nỗ lực, cố gắng hết mình của các em học sinh, các thầy cô giáo và cả sự đồng hành ủng hộ của các bậc phụ huynh, Phòng GD-ĐT quận Hoàng Mai”, bà Vân chia sẻ.

Nam sinh thủ khoa lớp 10 chuyên Toán trường Ams và chuyên Sư phạm

Cách tính điểm xét tốt nghiệp THPT năm 2024

Một trong những yếu tố chủ chốt dẫn đến tiêu tốn nước là việc làm mát các trung tâm dữ liệu. Những hệ thống AI yêu cầu một lượng lớn tính toán, điều này dẫn đến sản sinh nhiệt lượng cao trong các máy chủ. Để giữ cho các máy chủ này hoạt động hiệu quả và không quá nhiệt, nước được sử dụng để làm mát.

Một nghiên cứu gần đây do The Washington Post phối hợp với các nhà nghiên cứu Đại học California thực hiện cho thấy, trung bình mỗi một email dài 100 từ tạo bởi GPT-4 của OpenAI sẽ tiêu tốn 519 ml nước để làm mát hệ thống, tương đương 27 lít trong một năm nếu dùng một lần/một tuần.

Hiện nước Mỹ có khoảng 16 triệu lao động, giả sử cứ 10 người lại có 01 người sử dụng AI với tần suất như trên, thì trong một năm số nước cần sử dụng để làm mát là 435.235.476 lít, tương đương lượng nước toàn bộ cư dân đảo Rhode sử dụng trong 1,5 ngày.

Khi nhu cầu về các công nghệ AI ngày càng tăng, áp lực lên nguồn tài nguyên nước có thể trở nên nghiêm trọng hơn, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu đang tác động đến nguồn cung nước toàn cầu.

Các chuyên gia đã kêu gọi các công ty công nghệ cần chú trọng đến việc sử dụng tài nguyên bền vững hơn, từ việc tối ưu hóa quy trình làm mát đến việc tìm kiếm các nguồn năng lượng tái tạo và các giải pháp tiết kiệm nước khác.

Việc đảm bảo phát triển AI không làm gia tăng thêm gánh nặng lên môi trường và nguồn tài nguyên tự nhiên là một thách thức cấp bách cần được giải quyết.

(Theo Washington Post)