Anthropic cảnh báo về sự xuất hiện của AGI: Vì nhân loại hay vì IPO?

marsbitPublicado em 2026-06-05Última atualização em 2026-06-05

Resumo

Anthropic đã xuất bản một bài viết có tiêu đề "When AI builds itself" (Khi AI tự xây dựng chính mình), thảo luận về khái niệm "cải tiến đệ quy" (recursive self-improvement) - khi AI bắt đầu tham gia vào thiết kế, đào tạo và tối ưu hóa các phiên bản kế tiếp của chính nó. Công ty chia sẻ dữ liệu nội bộ cho thấy Claude, AI của họ, hiện viết hơn 80% mã code được tích hợp, xử lý các nhiệm vụ mở với tỷ lệ thành công 76% và tham gia vào cả quy trình nghiên cứu, trong một trường hợp đạt kết quả vượt trội so với con người. Anthropic cảnh báo về rủi ro tiềm ẩn khi AI có thể tự cải tiến nhanh chóng, kêu gọi thế giới xem xét làm chậm hoặc tạm dừng phát triển AI tiên tiến để xã hội và nghiên cứu an toàn có thể bắt kịp. Tuy nhiên, thông điệp này được đưa ra trong bối cảnh Anthropic đang chuẩn bị IPO, làm dấy lên câu hỏi về động cơ thực sự. Bài viết có thể được xem như một cách xây dựng câu chuyện cho thị trường vốn, nhấn mạnh lợi thế cạnh tranh độc đáo của Anthropic: Claude không chỉ là sản phẩm mà còn là công cụ sản xuất then chốt, tạo ra một "bánh đà" phát triển tự thúc đẩy. Điều này tạo sự tương phản với OpenAI, công ty gần đây cũng đề cập đến dấu hiệu ban đầu của "cải tiến đệ quy" nhưng trong một báo cáo tập trung vào quản trị và chính sách. Bài viết của Anthropic, vì vậy, vừa là một lời cảnh báo an toàn, vừa là một tuyên bố chiến lược định vị họ ở vị trí tiên phong trong cuộc đua AI.

Tác giả | Zimu AI

Tối qua, Anthropic đã đăng một bài viết dài với tiêu đề "When AI builds itself" (Khi AI tự xây dựng chính mình), nghe giống như một cuốn tiểu thuyết khoa học viễn tưởng nào đó của Asimov, và chủ đề thực sự là một khái niệm rất viễn tưởng: recursive self-improvement (cải tiến tự quy hồi).

Nói một cách đơn giản, trước đây là các nhà nghiên cứu con người viết code, chạy thí nghiệm, huấn luyện mô hình, rồi làm cho AI mạnh hơn. Nhưng nếu chính AI bắt đầu tham gia vào việc thiết kế, huấn luyện, kiểm thử và tối ưu hóa các phiên bản kế tiếp của chính nó, thì tốc độ tiến bộ của AI sẽ không còn chỉ do con người thúc đẩy, mà có thể bắt đầu do AI "tự tiến hóa".

Vì lý do này, Anthropic đã đưa ra lời kêu gọi:

"Chúng tôi tin rằng sẽ rất có lợi cho thế giới nếu thế giới có thể lựa chọn làm chậm lại hoặc tạm thời dừng việc phát triển các AI tiên phong, để các cấu trúc xã hội và nghiên cứu alignment (đối chuẩn) theo kịp tiến bộ công nghệ."

Câu này nghe như một cảnh báo an toàn, nhưng đặt vào thời điểm Anthropic chuẩn bị IPO, nó cũng khó không bị xem như một dạng diễn ngôn dự báo khác: Claude thực sự quá tốt, thậm chí đã bắt đầu tự tạo ra thế hệ Claude tiếp theo.

Cơn bão mới đã xuất hiện

Để minh họa cho việc AI đang ngày càng tham gia nhiều hơn vào chính quá trình R&D của AI, Anthropic đã đưa ra một lượng lớn dữ liệu nội bộ.

Ví dụ, tính đến tháng 5 năm 2026, hơn 80% mã code được hợp nhất vào kho code của Anthropic là do Claude viết. Trong khi đó, trước khi Claude Code ra mắt, con số này chỉ là một chữ số.

Đến quý 2 năm 2026, theo thống kê của Anthropic, lượng code mà các kỹ sư hợp nhất mỗi ngày đã cao hơn khoảng 8 lần so với năm 2024.

Điều đáng chú ý hơn cả lượng code là Claude đang xử lý các vấn đề kỹ thuật mang tính mở rộng hơn.

Anthropic viết trong bài rằng, trong năm qua, tần suất nhân viên phải sửa chữa Claude, kéo Claude trở lại đúng hướng, hoặc tiếp quản nhiệm vụ giữa chừng đã liên tục giảm. Sự thay đổi này không chỉ xảy ra với các nhiệm vụ đơn giản, mà còn với cả những nhiệm vụ mở phức tạp nhất.

Nhiệm vụ mở (open task) ở đây là những vấn đề không có hướng dẫn rõ ràng. Ví dụ như hệ thống sập, nhiệm vụ huấn luyện bị treo, bản thân kỹ sư lúc đầu cũng không biết đáp án trông thế nào, chỉ có thể vừa kiểm tra vừa phán đoán.

Loại nhiệm vụ này trước đây phụ thuộc nhiều nhất vào kinh nghiệm con người, và trong số những nhiệm vụ mở nhất đó, tỷ lệ thành công của Claude đến tháng 5 năm 2026 đã đạt 76%, tăng 50 điểm phần trăm trong vòng sáu tháng.

Không chỉ viết code, Anthropic còn dùng Claude để xem xét code (code review), kiểm tra lỗi bug, lỗ hổng bảo mật và các thiếu sót khác. Họ phân tích ngược lại và phát hiện ra rằng, nếu mỗi lần thay đổi code trong quá khứ đều được Claude tự động xem xét, thì khoảng một phần ba số bug dẫn đến sự cố trực tuyến trên claude.ai, lẽ ra đã có thể bị chặn lại trước khi lên sóng.

Đi xa hơn, Claude đã bắt đầu tham gia vào quy trình nghiên cứu.

Anthropic có một bài kiểm tra cố định: đưa cho Claude một đoạn code huấn luyện mô hình nhỏ, yêu cầu nó tìm cách chạy code nhanh hơn mà không làm sai kết quả. Vào tháng 5 năm 2025, Claude Opus 4 có thể đạt tốc độ nhanh hơn khoảng 3 lần; đến tháng 4 năm 2026, Claude Mythos Preview đã đẩy con số này lên khoảng 52 lần.

Anthropic còn đề cập đến một trường hợp nghiên cứu an toàn AI mở. Họ giao một vấn đề cho agent (tác tử) được điều khiển bởi Claude: Một mô hình yếu hơn có thể giám sát một mô hình mạnh hơn một cách đáng tin cậy hay không?

Quá trình này yêu cầu đưa ra giả thuyết, kiểm tra giả thuyết, chia sẻ phát hiện với các agent song song, và lặp đi lặp lại.

Hai nhà nghiên cứu con người mất một tuần để thu hẹp khoảng 23% khoảng cách; trong khi Claude, với tổng cộng khoảng 800 giờ và tiêu thụ tài nguyên tính toán khoảng 18.000 USD, đã thu hẹp được 97%.

Kết quả này tất nhiên có giới hạn, vấn đề là do con người chọn, tiêu chí chấm điểm cũng do con người định, và kết quả cũng chưa hoàn toàn chuyển đổi sang các mô hình ở quy mô sản xuất. Nhưng nó vẫn cho thấy, Claude đã có thể tự thiết kế thí nghiệm, tự thực hiện và tự lặp lại trong một khung nghiên cứu mà con người đã định hướng sẵn.

Ngoài ra, khi nhà nghiên cứu con người "đi sai đường", Claude còn có thể đưa ra phán đoán tốt hơn cho bước tiếp theo.

Anthropic đã tìm 129 phiên nghiên cứu nội bộ về Claude Code, trong những phiên này, nhà nghiên cứu con người và Claude cùng nhau giải quyết các vấn đề nghiên cứu mở. Anthropic chọn ra một số điểm nút mà "con người sau đó được chứng minh là đã đi vòng", sau đó đưa ngữ cảnh trước điểm nút đó cho các phiên bản Claude khác nhau, xem nó sẽ đề xuất bước tiếp theo thế nào. Rồi một Claude judge khác biết kết cục đầy đủ của phiên sẽ đánh giá: đề xuất của mô hình và lựa chọn của con người lúc đó, cái nào tốt hơn.

Kết quả cho thấy, ở những điểm nút mà nhà nghiên cứu con người đã được chứng minh sau sự kiện là có không gian để cải thiện, Claude ngày càng có thể đề xuất bước tiếp theo tốt hơn.

Trước đây, sự tiến bộ của mô hình AI chủ yếu do các nhà nghiên cứu và kỹ sư con người thúc đẩy. Con người quyết định làm thí nghiệm gì, viết code gì, huấn luyện mô hình và thúc đẩy lặp lại chức năng của AI.

Bây giờ, ngày càng nhiều khâu trong chuỗi này bắt đầu được Claude đảm nhận.

Anthropic đưa ra một biểu đồ giai đoạn rất trực quan:

Từ năm 2021 đến 2023, Anthropic chẳng khác gì một công ty công nghệ bình thường, đều là con người viết code, viết tài liệu trên máy tính xách tay.

Từ 2023 đến 2025, chatbot bắt đầu đi vào quy trình làm việc. Kỹ sư để mô hình tạo đoạn code, sau đó sao chép vào trình soạn thảo.

Từ 2025 đến 2026, agent lập trình xuất hiện, Claude bắt đầu có thể tự viết và sửa code, đôi khi thậm chí có thể hoàn thành độc lập cả một file.

Đến nay, agent đã có thể tự chạy code, và còn có thể ủy thác công việc kéo dài hàng giờ cho các agent khác.

Tiếp theo sau đó, chính là giai đoạn mà Anthropic thực sự lo ngại: vòng lặp khép kín (closed loop).

Nếu ngày đó đến, các phiên bản kế tiếp của Claude, có thể sẽ do chính bản thân Claude liên tục cải tiến – đây chính là recursive self-improvement, cải tiến tự quy hồi.

Anthropic nói rất thận trọng trong bài: chúng tôi chưa đi đến bước đó, và cải tiến tự quy hồi cũng không phải là điều tất yếu xảy ra. Nhưng họ vẫn nhấn mạnh rằng, con đường dẫn đến bước đó, đã bắt đầu trở nên có thể nhìn thấy.

Vì vậy, Anthropic mới nói đến việc giảm tốc, thậm chí tạm dừng, ở cuối bài. Ý của họ không phải là tất cả các công ty AI ngay lập tức ngừng hoạt động, mà là nói rằng, nếu rủi ro tự cải tiến của AI trong tương lai tiếp tục gia tăng, các phòng thí nghiệm tiên phong cần một cơ chế phối hợp, có thể xác minh để giảm tốc.

Nói cách khác, "điểm kỳ dị (singularity)" sắp đến, con người phải kiểm soát nó.

Claude không thể ngăn cản

Nếu chỉ nhìn bề ngoài, đây là một tài liệu an toàn rất có ý thức tiên phong. Anthropic đang nói về cải tiến tự quy hồi, về việc AI có thể ngày càng nhanh chóng cải thiện chính nó, về việc xã hội loài người cần chuẩn bị trước cơ chế giảm tốc và tạm dừng.

Nhưng đặt vào thời điểm Anthropic chuẩn bị IPO, bài viết này lại có một ý nghĩa khác.

Ở một mức độ nào đó, động thái gần đây của Anthropic rất giống một học sinh ưu tú hay thể hiện trong lớp – nó thực sự có năng lực, nhưng cũng thực sự khoe khoang.

Điều nó muốn nói không chỉ là "chúng tôi có một Claude rất mạnh", mà còn tiến xa hơn một bước, nó muốn nói "Claude đang giúp chúng tôi tạo ra Claude mạnh hơn".

Nếu Anthropic chỉ bán một mô hình hoặc một công cụ, thì rất khó để thoát khỏi sự so sánh ngang hàng: Anthropic có Claude, OpenAI có GPT; Anthropic có Claude Code, OpenAI có Codex; Anthropic tranh khách hàng doanh nghiệp, OpenAI cũng tranh khách hàng doanh nghiệp. Cạnh tranh giữa hai công ty rất khốc liệt, chỉ xem ai có thể kể cho thị trường một câu chuyện lớn hơn.

Cần lưu ý rằng, chỉ 3 ngày trước, OpenAI đã viết trong một tài liệu về quản trị AI tiên phong:

"Chúng tôi cũng thấy những dấu hiệu ban đầu của cải tiến tự quy hồi trong các hệ thống ngày nay: chính sự phát triển của AI đang được AI thúc đẩy.

Điều này sẽ làm trầm trọng thêm áp lực cạnh tranh giữa các nhà phát triển và giữa các quốc gia, và mang đến những thách thức quản trị mà các thể chế hiện tại không thể đối phó."

3 ngày sau, Anthropic liền nói: con đường dẫn đến cải tiến tự quy hồi của Claude, đã bắt đầu trở nên có thể nhìn thấy.

Nếu Claude thực sự phát triển như họ kỳ vọng, thì đó không còn là câu chuyện sản phẩm thông thường nữa, nó sẽ trở thành một bánh đà (flywheel) nghiên cứu và phát triển.

Claude viết code, chạy thí nghiệm, tối ưu hóa quy trình huấn luyện, rồi ngược lại giảm sự cố trong chính sản phẩm của Anthropic… Một khi hệ thống này chạy, Claude không chỉ là một sản phẩm của Anthropic, mà còn là công cụ sản xuất quan trọng của Anthropic.

Người dùng nhìn thấy Claude là một sản phẩm, khách hàng doanh nghiệp mua khả năng của Claude, nhưng điều Anthropic thực sự muốn thị trường vốn chú ý là: Claude đã được nhúng vào quy trình cốt lõi của việc phát triển mô hình tiên phong, nó được đặt vào khoang động cơ của Anthropic.

Thị trường vốn thích nghe câu chuyện về bánh đà nhất, giống như chiếc bồn thần (cái gì bỏ vào cũng sinh ra tiền) vậy: Claude mạnh hơn giúp kỹ sư của Anthropic hợp nhất được nhiều code hơn, nhiều code hơn giúp sản phẩm và cơ sở hạ tầng lặp nhanh hơn, lặp nhanh hơn giúp nhà nghiên cứu chạy nhiều thí nghiệm hơn, nhiều thí nghiệm hơn lại ngược lại giúp thế hệ Claude tiếp theo mạnh hơn. Thế hệ Claude tiếp theo mạnh hơn rồi, lại tiếp tục tăng tốc R&D của Anthropic.

Tốc độ lặp của Claude cũng đang hỗ trợ bánh đà này. Nhìn từ thời điểm công bố chính thức, từ năm 2023 đến đầu năm 2025, các bản cập nhật mô hình chính của Claude chủ yếu là ba bốn tháng một lần, nhưng khi bước vào Claude 4, các bản cập nhật mô hình của Anthropic rõ ràng đã dày đặc hơn.

Claude 4 ra mắt tháng 5/2025, Opus 4.1 ra mắt tháng 8, Sonnet 4.5 ra mắt tháng 9, Haiku 4.5 ra mắt tháng 10, Opus 4.5 ra mắt tháng 11.

Đến năm 2026, Opus 4.6 ra mắt ngày 5/2, Sonnet 4.6 ra mắt ngày 17/2, Opus 4.7 ra mắt ngày 15/4, Opus 4.8 ra mắt ngày 28/5. Từ Opus 4.7 đến Opus 4.8, chỉ cách nhau 42 ngày.

Về mặt bề ngoài, Anthropic đang nói "việc này có thể rất nguy hiểm, chúng ta cần chuẩn bị phanh trước", nhưng đồng thời nó cũng ám chỉ: "chúng tôi đã nhìn thấy điều gì sẽ xảy ra sau khi đạp ga".

Sự tinh tế của câu chuyện IPO nằm ở chỗ này. Một mặt nó nói rất nặng về rủi ro, mặt khác cũng nâng cao vị trí công nghệ của mình.

Không phải tất cả các công ty AI đều có tư cách thảo luận về cải tiến tự quy hồi, bạn phải khiến bên ngoài tin rằng AI của bạn đã đi vào quy trình phát triển AI, thì mới có tư cách nói rằng việc này có thể cần sự phối hợp toàn cầu.

OpenAI: Sao có thể như vậy?

Như đã đề cập trước đó, ngay trước khi Anthropic đăng bài viết dài này, OpenAI vừa đưa cải tiến tự quy hồi lên bàn.

Nhưng cách trình bày của hai công ty rất khác nhau.

Bài "Democratic Governance of Frontier AI" của OpenAI là một bản kế hoạch chính sách gửi đến Washington, nó quan tâm không phải là "mô hình trở nên mạnh hơn thế nào", mà là khi AI tiên phong tiếp tục lao về phía trước, làm thế nào để kiềm chế nó.

Phần lớn nội dung trong báo cáo đó không phù hợp để trình bày chi tiết ở đây, chỉ có một câu then chốt: OpenAI nói rằng, trong các hệ thống ngày nay, đã có thể thấy những dấu hiệu ban đầu của cải tiến tự quy hồi.

Câu này và bài viết dài của Anthropic, thực chất đang chỉ về cùng một hướng.

Chỉ có điều OpenAI đang nói về thể chế, còn Anthropic đang nói về chính mình.

Ý của OpenAI là: AI phát triển quá nhanh, cấu trúc quản trị hiện tại có thể không theo kịp, nên cần một bộ quy tắc mới.

Còn Anthropic trực tiếp trình bày hệ thống đó ra, nói với thị trường: Claude đã đi vào quy trình R&D của chúng tôi, nên chúng tôi đã nhìn thấy con đường tự tăng tốc của AI.

Chiêu này chơi rất cao tay, cảm giác như nội bộ OpenAI chắc đang thì thầm rồi – đây rõ ràng là ăn cắp ý tưởng! Rõ ràng là chúng tôi đến trước!

Đùa thôi, nhưng OpenAI thực sự cần cố gắng hơn nữa, nhanh chóng đưa GPT 5.6 lên đi.

Perguntas relacionadas

QBài viết nêu bật khái niệm gì khi AI tham gia vào việc phát triển chính nó?

ABài viết nêu bật khái niệm "recursive self-improvement" (tự cải tiến đệ quy), khi AI bắt đầu tham gia vào việc thiết kế, huấn luyện, kiểm tra và tối ưu hóa các phiên bản kế tiếp của chính nó, dẫn đến tốc độ phát triển có thể được thúc đẩy bởi chính AI.

QTheo dữ liệu nội bộ của Anthropic, tỷ lệ code do Claude viết trong codebase của công ty là bao nhiêu?

ATheo dữ liệu nội bộ của Anthropic tính đến tháng 5 năm 2026, hơn 80% mã được hợp nhất vào codebase của công ty là do Claude viết.

QTại sao bài viết cho rằng thời điểm công bố của Anthropic có liên quan đến IPO?

ABài viết cho rằng việc Anthropic công bố bài nghiên cứu về tiến trình tự cải tiến đệ quy của Claude vào thời điểm chuẩn bị IPO có thể là một chiến lược tạo 'câu chuyện' cho thị trường vốn, nhấn mạnh vị thế công nghệ vượt trội và tiềm năng tăng trưởng theo cấp số nhân nhờ 'bánh đà' AI tự phát triển.

QSự khác biệt chính trong cách tiếp cận vấn đề tự cải tiến đệ quy giữa Anthropic và OpenAI là gì?

ASự khác biệt chính là: OpenAI tập trung vào khía cạnh quản trị và chính sách, đề xuất các khuôn khổ kiểm soát trong báo cáo "Democratic Governance of Frontier AI". Trong khi đó, Anthropic tập trung trình bày chi tiết tiến trình kỹ thuật nội bộ, cụ thể là cách Claude đang được sử dụng để đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và phát triển của chính họ, từ đó dẫn đến việc nhìn thấy con đường dẫn đến tự cải tiến đệ quy.

QGiai đoạn phát triển nào mà Anthropic mô tả là 'closed-loop' (vòng lặp khép kín) và tại sao nó được coi là quan trọng?

AGiai đoạn 'closed-loop' (vòng lặp khép kín) là giai đoạn mà các phiên bản sau của Claude có thể liên tục được cải tiến bởi chính Claude. Đây được coi là bước tiến quan trọng và đáng lo ngại vì nó đánh dấu sự chuyển đổi sang trạng thái 'tự cải tiến đệ quy' thực sự, nơi tốc độ tiến bộ của AI có thể vượt khỏi tầm kiểm soát trực tiếp của con người, do đó Anthropic kêu gọi xem xét cơ chế giảm tốc hoặc tạm dừng.

Leituras Relacionadas

Has the 'Digital Gold' Narrative for BTC Failed?

**Title: Has the "Digital Gold" Narrative for Bitcoin Failed?** The article argues that Bitcoin's "digital gold" narrative remains valid despite a recent sharp price decline (from a peak near $126k in Oct 2025 to briefly under $61k in Feb 2026). It presents a long-term investment framework based on three core points: **1. Viewing Bitcoin as an Asset:** Bitcoin is presented as a superior potential store of value compared to gold. Key arguments are its absolute scarcity (21 million cap), superior portability, and transparent auditability via its public ledger. While acknowledging its current use in early, volatile stages (~3-4% global adoption), the author draws parallels to the early, disruptive phases of the internet and e-commerce. **2. Understanding the Recent Downturn:** The current ~50% correction is framed as a predictable, consensus-driven cycle following its post-halving peak (the 2024 halving preceded the Oct 2025 high). A crucial factor is a historic "changing of hands": the influx of new institutional buyers via ETFs allowed early, low-cost holders (miners, OG believers) to take profits. The author notes that while severe, Bitcoin's historical drawdowns (e.g., 93% in 2011, 77% in 2021-22) have been progressively smaller, suggesting maturing holder structure and decreasing volatility over time. **3. The Long-Term Perspective:** The long-term thesis hinges on Bitcoin capturing a portion of gold's market value. With Bitcoin's market cap at ~$1.4 trillion (at $70k) versus gold's ~$20 trillion, significant upside potential exists if the "digital gold" narrative is partially realized. However, the author strongly cautions that short-term risks remain, the bottom is unpredictable, and high volatility is inherent. The real risk is not Bitcoin failing but poor personal position management (over-leverage, wrong capital) and a lack of deep understanding, which can force investors out during severe downturns. The conclusion uses Amazon's 95% crash post-2000 dot-com bubble and subsequent 42x recovery as an analogy. The ultimate question is not if Bitcoin's price will rise, but if an investor's strategy and conviction can withstand the volatility to see the long-term play out. The recent divergence (gold up, Bitcoin down) is posed not as a narrative failure, but as potential evidence of this ongoing, painful transition from a speculative asset to a mainstream allocation.

marsbitHá 1h

Has the 'Digital Gold' Narrative for BTC Failed?

marsbitHá 1h

Has BTC's 'Digital Gold' Narrative Failed?

The article discusses Bitcoin's "digital gold" narrative, its recent price drop, and long-term outlook through the perspective of "Jason". It argues the narrative is not a failure but that Bitcoin represents a superior, new asset class due to its fixed supply (21 million), portability, and auditability. The piece compares its current ~3-4% global adoption rate to early internet/e-commerce, suggesting significant growth potential. Regarding the 2025-2026 price decline (from ~$126k to briefly under $61k), the author views it as a predictable, consensus-driven sell-off within Bitcoin's ~4-year cycle post-halving, exacerbated by a major "handover" from early, low-cost holders to new institutional buyers via ETFs. A key observation is that historical peak-to-trough drawdowns have lessened over time (e.g., 93% in 2011 to ~50% in 2026), indicating maturing volatility as holder structure changes. For the long term, the author uses a simple framework: Bitcoin's total market cap (~$1.4T at $70k) is only about 7% of gold's (~$20T). Even capturing 30-50% of gold's value would imply substantial upside. However, the article strongly cautions against viewing this as investment advice, emphasizing extreme volatility and the critical importance of risk management, position sizing, and deep fundamental understanding to survive severe drawdowns. It concludes by drawing a parallel to Amazon's 95% crash in 2000 and subsequent 42x recovery, stressing that the key is surviving market cycles to realize long-term potential.

链捕手Há 1h

Has BTC's 'Digital Gold' Narrative Failed?

链捕手Há 1h

From Code to Cognition: A Ten-Thousand-Word Guide to the Evolution of the Robot Brain

"From Code to Cognition: The Evolution of Robot Brains" The journey of robotic intelligence has shifted dramatically from manually coded systems to AI-driven brains. For decades, robots relied on layered software stacks—perception, state estimation, planning, control—each handcrafted. While predictable, they lacked adaptability. The 2010s saw deep learning revolutionize perception (e.g., object detection) and control (via reinforcement learning), but learned skills remained narrow. The arrival of Large Language Models (LLMs) marked a turning point. LLMs acted as high-level planners, interpreting natural language instructions and generating sequences of actions for traditional robotic systems to execute. However, true integration came with Visual-Language-Action (VLA) models, which fused vision, language, and motion prediction into a single network. Pioneered by models like RT-2 and open-source projects like OpenVLA, VLAs enable robots to reason and act directly from visual input and commands. The most advanced humanoid robots now employ a "dual-brain" architecture: a slow-thinking, large VLA (System 2) for reasoning and planning, and a fast-reacting, small network (System 1) for high-frequency motion control, sometimes with an even lower-level System 0 for balance. This split balances cognition with the physics of real-time movement. Computation is split between onboard hardware (e.g., NVIDIA Jetson) for safety-critical control loops and cloud/edge servers for non-critical tasks like learning and interfaces. A crucial driver is the open-source ecosystem—models like GR00T and OpenVLA allow startups to build upon pre-trained brains and fine-tune them with their own data, accelerating development. Despite progress, current systems struggle with recovery from errors, sample inefficiency, and long-horizon tasks. This has spurred the rise of **World Models**—neural networks that predict the consequences of actions. By simulating possible futures before acting (like NVIDIA Cosmos or Meta V-JEPA), robots can plan, recover, and generalize better. This represents the next frontier: shifting intelligence from learned reactions to an internal model of physics and cause-and-effect. The field is rapidly evolving. While not yet at its "ChatGPT moment," the convergence of cheaper hardware, scalable simulation, and world models points toward robots that are increasingly capable, adaptive, and useful. The question is shifting from "what can robots do?" to "what *should* they do?"

marsbitHá 1h

From Code to Cognition: A Ten-Thousand-Word Guide to the Evolution of the Robot Brain

marsbitHá 1h

AI Bubble Is Bursting

The AI Bubble is Bursting: A Necessary Purge on the Path to Ubiquitous Intelligence Market volatility has reignited debates about an AI bubble, with figures like Ray Dalio pointing to high valuations. However, this parallels the dot-com bubble, which, despite its crash, laid the physical infrastructure for today's internet era. The current AI investment frenzy, with tech giants planning trillions in infrastructure spending far outstripping current AI application revenues, appears similarly imbalanced. This 'bubble' is seen as an inevitable phase for a disruptive technology, paying the "innovation tax." Critically, AI inference costs have plummeted over 99.7% since 2023, making intelligence nearly free at the margin. This hasn't reduced spending but has instead unlocked massive new demand, as seen in enterprise AI cloud expenditure tripling. This follows the Jevons Paradox: efficiency gains lead to greater total consumption. The market is now entering a cleansing phase, weeding out speculative ventures lacking real moats. The deeper shift is a move from capital expenditure (CapEx) on hardware to value creation in operational expenditure (OpEx) through AI applications that solve real industry problems. While infrastructure valuations are high, rapid earnings growth from widespread AI adoption across sectors—from manufacturing and finance to law and healthcare—may digest these valuations over time. Ultimately, this creative destruction will leave behind robust infrastructure and optimized models, cheaply powering an AI-augmented future for all industries, much as the internet became indispensable after its own bubble burst. The core productive potential remains undiminished.

链捕手Há 1h

AI Bubble Is Bursting

链捕手Há 1h

Trading

Spot
Futuros

Artigos em Destaque

Como comprar NIGHT

Bem-vindo à HTX.com!Tornámos a compra de Midnight (NIGHT) simples e conveniente.Segue o nosso guia passo a passo para iniciar a tua jornada no mundo das criptos.Passo 1: cria a tua conta HTXUtiliza o teu e-mail ou número de telefone para te inscreveres numa conta gratuita na HTX.Desfruta de um processo de inscrição sem complicações e desbloqueia todas as funcionalidades.Obter a minha contaPasso 2: vai para Comprar Cripto e escolhe o teu método de pagamentoCartão de crédito/débito: usa o teu visa ou mastercard para comprar Midnight (NIGHT) instantaneamente.Saldo: usa os fundos da tua conta HTX para transacionar sem problemas.Terceiros: adicionamos métodos de pagamento populares, como Google Pay e Apple Pay, para aumentar a conveniência.P2P: transaciona diretamente com outros utilizadores na HTX.Mercado de balcão (OTC): oferecemos serviços personalizados e taxas de câmbio competitivas para os traders.Passo 3: armazena teu Midnight (NIGHT)Depois de comprar o teu Midnight (NIGHT), armazena-o na tua conta HTX.Alternativamente, podes enviá-lo para outro lugar através de transferência blockchain ou usá-lo para transacionar outras criptomoedas.Passo 4: transaciona Midnight (NIGHT)Transaciona facilmente Midnight (NIGHT) no mercado à vista da HTX.Acede simplesmente à tua conta, seleciona o teu par de trading, executa as tuas transações e monitoriza em tempo real.Oferecemos uma experiência de fácil utilização tanto para principiantes como para traders experientes.

311 Visualizações TotaisPublicado em {updateTime}Atualizado em 2026.06.02

Como comprar NIGHT

Discussões

Bem-vindo à Comunidade HTX. Aqui, pode manter-se informado sobre os mais recentes desenvolvimentos da plataforma e obter acesso a análises profissionais de mercado. As opiniões dos utilizadores sobre o preço de NIGHT (NIGHT) são apresentadas abaixo.

活动图片