# Bài viết Liên quan Khoa học thần kinh

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Khoa học thần kinh", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

Nhà đầu tư giai đoạn đầu của Unitree đặt cược vào một công ty Brain-Computer Interface

"Wabo Technology, một công ty khởi nghiệp về giao diện não-máy (BCI) có trụ sở tại Thành Đô, vừa hoàn thành vòng đầu tư thiên thần với sự tham gia của các quỹ Vertex Ventures (thuộc Temasek), Hongtai Fund, Chengdu Future Industry Fund và Huifengda Capital. Vertex Ventures, nhà đầu tư ban đầu vào Unitree, cũng nằm trong số những người ủng hộ. Được thành lập vào cuối năm 2025 bởi Zhang Xingzhi, một Tiến sĩ từ Đại học Thanh Hoa, Wabo Technology tập trung vào phát triển "mô hình ý định thần kinh của con người", một hệ thống giải mã và biểu diễn tín hiệu thần kinh. Cách tiếp cận này nhằm mục đích giúp AI hiểu được ý định thực sự của con người trước khi hành động, ví dụ như phân biệt giữa việc định uống nước hay đặt cốc xuống, thông qua việc kết hợp dữ liệu EEG, EMG, hành vi và ngữ cảnh. Công ty có kế hoạch thiết lập trụ sở song phương tại Thành Đô (tập trung vào phần cứng và sản xuất) và Thượng Hải (tập trung vào R&D và mô hình tiên tiến). Wabo cũng đang hợp tác với Đại học Thiên Tân trong các thử nghiệm BCI ngoài không gian, một lĩnh vực thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tư vào lĩnh vực hàng không vũ trụ thương mại. Ngành công nghiệp BCI ở Trung Quốc đang chứng kiến sự bùng nổ đầu tư, với hơn 45 tỷ nhân dân tệ được huy động chỉ trong 5 tháng đầu năm 2026. Zhang Xingzhi dự đoán rằng ngành sẽ chứng kiến sự hợp nhất trong vòng ba năm tới, và chỉ những công ty có thể thiết lập vòng lặp khép kín hiệu quả giữa dữ liệu, mô hình và ứng dụng thực tế mới tồn tại được. Tầm nhìn dài hạn của Wabo là biến những hình ảnh khoa học viễn tưởng, như trong phim 'Avatar', thành hiện thực bằng cách cho phép ý định của con người điều khiển trực tiếp nhiều loại thiết bị và robot khác nhau."

marsbit07/29 03:14

Nhà đầu tư giai đoạn đầu của Unitree đặt cược vào một công ty Brain-Computer Interface

marsbit07/29 03:14

Karpathy mới nhất lên tiếng chỉ trích: Một câu nói khiến cả hội trường các nhà phát triển Agent im bặt

Andrej Karpathy, nhà nghiên cứu cốt cán tại Anthropic, đã gây sốc trong cộng đồng phát triển AI Agent bằng một tuyên bố thẳng thắn: Sai lầm lớn nhất hiện nay là mọi người vội vàng bắt Agent làm việc mà chưa thực sự hiểu rõ các mô hình nền tảng cơ bản. Ông rút ra bài học từ dự án "World of Bits" thất bại năm 2016 tại OpenAI, nơi họ cố gắng tạo Agent điều khiển máy tính. Công cụ khi đó là học tăng cường quá yếu, và ông cho rằng lựa chọn đúng đắn lúc bấy giờ phải là tập trung vào mô hình ngôn ngữ. Karpathy đưa ra ba lời khuyên ngược với xu hướng: 1. Dừng việc ép Agent làm mọi thứ, hãy ưu tiên xây dựng mô hình nền tảng đúng đắn trước. Việc ông gia nhập nhóm tiền huấn luyện tại Anthropic chính là một phiếu bầu cho quan điểm này. 2. Tạo Demo thì dễ, nhưng để biến thành sản phẩm thực sự có thể mất cả thập kỷ, giống như hành trình của xe tự lái hay VR. 3. Agent không phải là sản phẩm; năng lực nền tảng mới là sản phẩm. Xây dựng nền móng vững chắc, và Agent sẽ tự nhiên xuất hiện. Ông cũng gợi ý nên tìm cảm hứng từ khoa học thần kinh, ví dụ như cấu trúc não bộ (hồi hải mã, hạch nền, đồi thị), để hiểu sâu hơn về bản chất của trí tuệ. Điểm đáng chú ý nhất, Karpathy khẳng định rằng tuyến đầu của khả năng Agent không nằm ở các gã khổng lồ như OpenAI hay DeepMind, mà chính là ở các nhà phát triển độc lập và startup. Lý do là trong lĩnh vực Agent, không công ty lớn nào có lợi thế dẫn trước hàng năm trời; mọi người đều ở cùng vạch xuất phát, nơi sự linh hoạt và tốc độ thử nghiệm là lợi thế cạnh tranh. Thông điệp cuối cùng của Karpathy không phải là ngăn cản việc phát triển Agent, mà là cảnh báo không được bỏ qua nền tảng. Ông kêu gọi sự kiên nhẫn đầu tư vào nghiên cứu cơ bản và sẵn sàng cho một cuộc chạy đua dài hạn.

marsbit07/06 02:35

Karpathy mới nhất lên tiếng chỉ trích: Một câu nói khiến cả hội trường các nhà phát triển Agent im bặt

marsbit07/06 02:35

Đội ngũ nghiên cứu Đại học Chiết Giang đề xuất hướng đi mới: Dạy cách thức não người hiểu thế giới cho AI

Nhóm nghiên cứu Đại học Chiết Giang công bố một phương pháp mới trên Nature Communications, chỉ ra rằng khi mô hình AI (như SimCLR, CLIP, DINOv2) mở rộng quy mô tham số, khả năng nhận diện vật thể cụ thể tăng (từ 74.94% lên 85.87%), nhưng hiểu khái niệm trừu tượng lại giảm (từ 54.37% xuống 52.82%). Khác với não người tự động phân loại theo cấp bậc (ví dụ: chim → động vật), mô hình AI dựa nhiều vào đặc trưng bề mặt và dữ liệu huấn luyện. Giải pháp của nhóm là sử dụng tín hiệu não người (ghi lại khi xem ảnh) để huấn luyện mô hình, giúp nó học cách tổ chức khái niệm như não người. Kết quả cho thấy khoảng cách giữa biểu diễn mô hình và não giảm rõ rệt, đồng thời khả năng học ít mẫu và xử lý tình huống mới tăng 20.5%, vượt cả mô hình lớn hơn. Nghiên cứu chuyển hướng từ "lớn hơn là tốt hơn" sang "cấu trúc tốt hơn là thông minh hơn", nhấn mạnh việc xây dựng cấu trúc nhận thức gần với con người để AI có khả năng tư duy trừu tượng và thích ứng linh hoạt. Hướng đi này cũng phù hợp với xu hướng phát triển AI agent có khả năng tự học và tiến hóa trong môi trường thực tế.

marsbit04/05 04:42

Đội ngũ nghiên cứu Đại học Chiết Giang đề xuất hướng đi mới: Dạy cách thức não người hiểu thế giới cho AI

marsbit04/05 04:42

活动图片