WikiTok - khám phá ngẫu nhiên Wikipedia theo phong cách TikTok

• Đây là cách lướt qua các mục Wikipedia ngẫu nhiên như những thẻ ngắn, nên ngay cả khi không có mục đích tìm kiếm, người dùng vẫn có thể khám phá tri thức tình cờ
• Các chủ đề không liên quan tới nhau như nhà động vật học, cầu thủ NFL, sông ở Anh, án lệ luật hợp đồng, thực vật bản địa Trung Quốc, tòa án hình sự Ấn Độ... được trộn chung trong một feed
• Mỗi mục hiển thị một phần nội dung Wikipedia dưới dạng tóm tắt, và người dùng muốn đọc thêm có thể chuyển tới bài gốc qua liên kết Read more
• Ví dụ các mục được hiển thị gồm Marie Jules César Lelorgne de Savigny, Rodney Peete, River Ehen, C Czarnikow Ltd v Koufos, Salvia filicifolia
• Thay vì phần giải thích riêng hay hướng dẫn sử dụng, trọng tâm là chính danh sách tóm tắt các mục ngẫu nhiên, phù hợp để lướt nhanh rồi mở vào tài liệu mình quan tâm

---

Các mục Wikipedia xuất hiện trong feed ngẫu nhiên

• Marie Jules César Lelorgne de Savigny
  • Nhà động vật học và nhà tự nhiên học người Pháp sống từ ngày 5 tháng 4 năm 1777 đến ngày 5 tháng 10 năm 1851
  • Tham gia chiến dịch Ai Cập của Napoleon năm 1798 và mô tả nhiều taxon
  • Là một trong những người đầu tiên đề xuất rằng các phần miệng của côn trùng có nguồn gốc từ các chân khớp có đốt của động vật chân khớp
• Rodney Peete
  • Cựu cầu thủ bóng bầu dục Mỹ chuyên nghiệp người Mỹ sinh ngày 16 tháng 3 năm 1966
  • Chơi ở vị trí quarterback tại NFL, thi đấu bóng bầu dục đại học cho USC Trojans và được chọn vào đội hình first-team All-American năm 1988
  • Sau khi được chọn ở vòng 6 của NFL Draft năm 1989, anh từng chơi cho Detroit Lions, Dallas Cowboys, Philadelphia Eagles, Washington Redskins, Oakland Raiders và Carolina Panthers
• River Ehen
  • Con sông ở Cumbria, Anh
  • Bắt đầu từ đầu phía tây của Ennerdale Water và chảy qua Ennerdale Bridge, Cleator Moor, Cleator, Egremont
  • Hợp lưu với River Calder rồi đổ ra Irish Sea tại Sellafield
• C Czarnikow Ltd v Koufos
  • Án lệ luật hợp đồng của Anh còn được biết đến với tên The Heron II
  • Xử lý vấn đề tính quá xa của thiệt hại (remoteness of damage)
  • House of Lords phán quyết rằng bài kiểm tra remoteness như một giới hạn trách nhiệm trong hợp đồng mang tính hạn chế hơn so với trong tort
• Salvia filicifolia
  • Loài thực vật lâu năm bản địa của các tỉnh Quảng Đông và Hồ Nam, Trung Quốc
  • Mọc ở những khu vực nhiều đá và có cát
  • Có thân mọc thẳng hoặc hơi vươn lên cùng tràng hoa màu vàng dài 8mm

Các mục về tòa án, đường sá, chính trị và thành tích thể thao

• Courts of Judicial Magistrate of Second Class
  • Tòa Second Class Judicial Magistrate ở bậc thấp nhất trong hệ thống tòa án hình sự của Ấn Độ
  • Có thể được chính quyền bang thành lập theo Section 9 của Bharatiya Nagarik Suraksha Sanhita, 2023 sau khi tham vấn High Court của bang đó
  • Theo Section 23(3), tòa có thể tuyên mức án tối đa 1 năm tù hoặc phạt tiền không quá 5.000 rupee, hoặc cả hai
  • Không thể xử lý đơn đề nghị tạm giam của cảnh sát và phải chuyển hồ sơ tới Judicial Magistrate 1st Class
• U.S. Highway 190 Business
  • Tuyến business route dài 3,31 dặm của US 190 tại Covington, bang Louisiana
  • Tên nội bộ là U.S. Highway 190-X, và tại địa phương được biết đến là 21st Avenue và Boston Street
  • Chủ yếu được dùng để tiếp cận Louisiana Highway 21 hướng nam và khu thương mại của Covington
• Mary A. Lehman
  • Chính trị gia Đảng Dân chủ Mỹ sinh ngày 8 tháng 4 năm 1964
  • Hiện là nghị sĩ đại diện District 21 trong Maryland House of Delegates
• Guinea at the 2024 World Aquatics Championships
  • Guinea đã tham dự 2024 World Aquatics Championships tại Doha, Qatar
  • Giải đấu diễn ra từ ngày 2 tháng 2 đến ngày 18 tháng 2

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Xin chào, tôi là người làm ra nó. Tôi thấy ai đó trên Twitter nói là muốn có thứ như thế này nên đã ngẫu hứng làm luôn, dù lúc đó là 12 giờ 30 đêm, nhưng tôi không thể bỏ lỡ cơ hội làm nó
  Code rất đơn giản và thực ra hoàn toàn không có backend. Tôi nghĩ là nhờ Wikipedia API khá rộng rãi nên có thể gọi trực tiếp từ frontend. Cách hoạt động là yêu cầu một tài liệu ngẫu nhiên, rồi lấy một phần tóm tắt và hình ảnh được liên kết với nó
  Claude và Cursor đã làm 90% công việc, nên chắc vẫn còn nhiều chỗ để tối ưu, nhưng ngay cả ở trạng thái hiện tại, nó vẫn khá vui để nghịch dù không có tính năng quá tinh vi
  Mã nguồn ở đây: https://github.com/IsaacGemal/wikitok

  • Các API không chặn request từ frontend bằng CORS xứng đáng được khen ngợi. Nếu chuyện này phổ biến hơn thì tôi đã không bỏ dở rất nhiều ứng dụng đồ chơi vốn lẽ ra chỉ cần làm là chạy được; nhưng do giới hạn CORS nên phải dựng backend, khiến các công cụ dùng một lần hoặc công cụ cá nhân không còn đáng để làm và duy trì nữa. OAuth cũng tương tự
  • Tuyệt vời. Có thể tôi sẽ không tự làm, nhưng trang này có vẻ sẽ tốt hơn nhiều nếu có thêm thuật toán gợi ý
    Ví dụ, nó có thể hiểu người dùng thích tài liệu nào đến mức nào, rồi tiếp tục cuốn họ vào những nội dung tương tự hoặc hơi lệch sang bên. Dù vậy, thiết kế, xây dựng và duy trì một thuật toán như thế tuyệt đối không phải chuyện nhỏ
  • Hy vọng đây không phải quảng bá quá lộ liễu, nhưng với ai quan tâm thì tôi có để CV ở đây: https://www.aizk.sh/Isaac's%20Resume.pdf
  • Tôi nhớ là mình đã thấy tweet đó. Khi thấy cái này lên trang đầu, tôi còn nghĩ đó là một sự trùng hợp vô lý, nhưng có lẽ không phải vậy
  • Bước tiếp theo có lẽ là thu thập tài liệu để dùng offline rồi xử lý thành video ngắn 30 giây chỉ chứa các dữ kiện cốt lõi. Nếu gắn thêm thuyết minh TTS, hình ảnh bổ sung, video stock tận dụng hình ảnh từ API hoặc text-to-video thì có thể thành một killer app
    Thêm nữa, sẽ rất hay nếu có heuristic hoặc model để lọc bỏ hay hạ thứ hạng những tài liệu nhìn chung không thú vị

• Tôi tò mò muốn biết cần gì để thêm một thuật toán đơn giản vào đây. Một trong những lý do khiến các app media ngắn gây nghiện đến mức nguy hiểm là cuối cùng chúng học được người dùng thích gì rồi cho xem nhiều hơn thứ đó
  Nếu một thuật toán như vậy được gắn vào ứng dụng này thì khả năng giữ chân sẽ tốt hơn, và ít nhất trong chốc lát có thể kéo người ta ra khỏi các app khác. Kiểu như “người này thích khoa học, hãy cho xem thêm. Đặc biệt là họ thích cơ học lượng tử, hãy chèn các đoạn tóm tắt từ những bài liên quan”

  • Một mặt, tôi tự hỏi một thuật toán cực kỳ cơ bản sẽ trông ra sao, có lẽ chỉ dựa trên phân loại thôi cũng ổn, và liệu như vậy có đủ làm mọi người thấy vui không
    Mặt khác, tôi không biết rõ các chi tiết trong điều khoản sử dụng của Wikipedia API. Ngoài ra, hiện tại website này chạy hoàn toàn ở frontend, và nói theo cách nào đó thì tôi đang tận hưởng việc xem với bộ công cụ hạn chế như vậy có thể dựng khung đến đâu
    Nghĩ lại thì hậu tố “tok” gợi ý về một thuật toán machine learning điên rồ học mọi chuyển động, cú click, cú chạm và khoảng dừng của người dùng, nhưng thật ra tôi không muốn như vậy
  • Cứ mỗi 10 giây đọc thì tăng tag của tài liệu hiện tại vào mục “ưa thích”. Tài liệu được gợi ý tiếp theo thì chọn ngẫu nhiên từ các tag đó, rồi thêm thứ gì đó như log của phép chia để giá trị tag không tăng vô hạn
  • Mức độ liên quan giữa các tài liệu vốn đã nằm sẵn trong các liên kết Wikipedia màu xanh. Vì vậy, cách xem các tài liệu lân cận sẽ không quá khó
    Ngược lại, việc học rằng nếu thích X thì cũng có thể thích Y, ngay cả khi chúng không liên kết với nhau, nghe giống thuật toán phản địa đàng kiểu TikTok nhằm tối đa hóa quảng cáo hơn
  • Tôi đã nghĩ là có thể đã có chức năng như vậy rồi. Biết đâu có thể lấy gợi ý từ các tài liệu được liên kết từ những tài liệu đã thích? Cảm giác giống https://www.sixdegreesofwikipedia.com/
  • Cuối cùng thì có vẻ mọi người sẽ hội tụ về phía đọc những tài liệu mà thật ra họ cũng chẳng thích, ví dụ như các sự kiện lịch sử bi thảm
    Sự thật về tác hại của mạng xã hội nằm ở con người nhiều hơn là bản thân thuật toán. Con người có xu hướng phản ứng mạnh hơn với cảm xúc tiêu cực, và ngoài đời cũng hay đi tìm âm mưu hoặc các tương tác tiêu cực. Cứ nhìn những người tiếp tục ở bên một đối tác độc hại dù không hề bị ràng buộc kinh tế, hoặc một nhóm bạn đã mất chức năng và chỉ còn là nơi tụ tập để nói xấu. Muốn tránh điều này thì phải chủ động chống lại khuynh hướng đó, và việc ứng dụng hoàn toàn không có thuật toán cũng là một cách giúp ích

• Hay đấy. Tôi cũng có một dự án tương tự, trình bày nhiều nội dung phi thương mại khác nhau trên web theo triết lý kiểu TikTok. Giao diện chỉ có đúng một nút, và nó nhúng một trang ngẫu nhiên bằng iframe
  Phòng khi thuật toán của tôi trả về một trang chết, tôi dùng tài liệu Wikipedia ngẫu nhiên như một đường lui
  Tên của nó là moonjump: https://moonjump.app/

  • Không thể tin được, StumbleUpon à? Tôi nhớ trang đó từ hồi nhỏ. Ký ức đẹp thật
  • Tôi thử rồi và nó lập tức đưa tôi đến “nơi tốt nhất để bị herpes”, nên tôi không bấm nữa
  • Hay đấy. Tôi vẫn âm thầm tìm một thứ thay thế cho StumbleUpon, nhưng rốt cuộc lại không vô tình bắt gặp được. Cảm ơn vì đã đăng nó ở đây, cảm giác như được lấy lại một mảnh của Internet xưa
  • Khá ổn. Nó làm tôi nhớ đến StumbleUpon
  • Hay đấy. Tôi nhận ra ngay GIF loading của melonking

• Tôi thích ý tưởng này, nhưng Wikipedia thường tiếp cận các chủ đề kỹ thuật hoặc quá chi tiết theo hướng thu hẹp trọng tâm. Một bài về một thuật ngữ sinh học phân tử cụ thể không phải là bài cố gắng giải thích chính xác nó khớp vào chủ đề sinh học lớn hơn như thế nào
  Vì thế rất khó rút ra thông tin từ một bài viết ngẫu nhiên. Ngay cả các bài Wikipedia về máy tính mà tôi hiểu đôi khi cũng rơi vào nhóm “những người hiểu được trang này thì đã hiểu rồi, nên không cần đọc nó”
  Tất nhiên trong bối cảnh mạng xã hội cũng có lúc khó hiểu, nhưng thường thì kiểu “một người bị ngã nên buồn cười” khá là phổ quát

  • Các bài về toán đặc biệt tệ ở điểm này. Chuyển ngôn ngữ sang Simple English sẽ có ích
  • Có người ở phía trên đã đề xuất một thuật toán để điều chỉnh các bài ngẫu nhiên, và tôi tự hỏi liệu thuật toán đó có giúp giải quyết vấn đề là các bài ngẫu nhiên vẫn cảm thấy quá kỹ thuật, ngay cả khi ở trong một chủ đề lớn mà bạn quan tâm hay không
  • Câu “những người hiểu được trang này thì đã hiểu rồi, nên không cần đọc nó” sai một cách có thể chứng minh được
  • Wikipedia hữu ích cho mục đích tra cứu, nhưng không phải để học. Tôi không biết đó có phải là chủ ý hay không
  • Liệu kết hợp LLM vào đây có thể hữu ích không?

• Nếu thêm giọng nói do AI tạo ra để đọc một bản tóm tắt bắt tai theo phong cách các nhà sáng tạo TikTok, rồi dùng chính thuật toán TikTok để đẩy nội dung lên, thì có vẻ sẽ thành một ứng dụng khá ổn
  Nói thêm thì tên nên là WikTok chứ không phải WikiTok

  • Đến mức này thì chỉ cần tạo các video ngắn có kèm hình ảnh và âm thanh liên quan, rồi đăng lên TikTok để kiếm tiền là được
  • Phần thuyết minh bằng giọng nói nên được lồng lên video Minecraft parkour hoặc Subway Surfers
    Kiểu như thế này: https://pdftobrainrot.org/
  • Đồng ý. Có thuyết minh bằng giọng nói thì sẽ rất tuyệt

• Tôi просто thật sự khâm phục việc có người làm rất tốt những thứ đơn giản. Trên HN tôi đã thấy rất nhiều thứ, từ game đơn giản đến các bản trực quan hóa và đủ loại dự án nhỏ
  Hy vọng một ngày nào đó tôi cũng nghĩ ra được một ý tưởng đơn giản để đem lên đây chia sẻ

  • Việc họ chỉ đơn giản là phát hành nó kèm link GitHub là một điểm cộng thêm
    Thật dễ chịu khi nó không phải kiểu Show HN có landing page, đăng nhập, rồi “$4/tháng hoặc $20/năm” và mọi người vỗ vai chúc mừng “ra mắt thành công”
  • Người tạo ra nó nói rất minh bạch, một cách sảng khoái, rằng cảm hứng cho dự án là “thấy ai đó trên Twitter yêu cầu nên làm ngẫu hứng”
    Có lẽ bạn cũng có thể tình cờ tìm thấy thứ gì đó để làm theo cách tương tự
  • Những ý tưởng đơn giản như thế này có thể được triển khai bằng AI. Chỉ tiếc là như vậy thì mất đi chút duyên

• Dự án này có vẻ có tiềm năng
  Với tư cách là người rất thích Wikipedia và đôi khi cũng thích TikTok, tôi muốn có một ứng dụng hay trang web như thế này. Tuy vậy, sẽ tốt hơn nếu có một feed thông minh hơn dựa trên hoạt động và mức độ chú ý, và cách trình bày thông tin cũng có thể hào nhoáng hơn
  Cách hiện tại chỉ có các mẩu văn bản và hình ảnh không tạo cảm giác quá cuốn hút

• Cái này khác gì với tính năng bài viết ngẫu nhiên của chính Wikipedia?

  • Câu hỏi hay đấy. Tôi cũng thoáng nghĩ y như vậy. Nhưng rồi tôi nhận ra là ở đây tôi có thể giết thời gian, còn với các trang ngẫu nhiên thì không
    Có hình ảnh và đoạn chữ ngắn nên bạn có thể nhanh chóng quyết định xem có thú vị không. Hồi trước mỗi khi chán tôi hay cầm từ điển kỹ thuật lên và đọc các mục ngẫu nhiên. Vì thế tôi cũng đã thử bài ngẫu nhiên của Wikipedia nhưng không hiệu quả, còn cái này có vẻ hợp nếu thử
  • Trước hết là giao diện và cảm giác hoàn toàn khác
  • Câu hỏi đó hơi lệch
    Nó giống như nói hai trang web chỉ khác mỗi tên miền thì là giống hệt nhau, trong khi thực tế rõ ràng là hoàn toàn khác
    Câu hỏi hay hơn sẽ là “Vì sao một trang web khám phá các bài Wikipedia bằng kiểu cuộn vô hạn như TikTok lại hấp dẫn với người dùng Internet ngày nay?”

• Trang này hay đấy
  Tôi muốn chia sẻ một trang tương tự mà tôi đã làm vài năm trước. Có khi bây giờ tôi sẽ cập nhật nó
  https://wikisurfer.pages.dev/

• https://wiktok.org/
  Có liên quan