Từ Thanh Toán đến Triển Khai: Stripe Đặt Cược vào Nền Kinh Tế AI Agent

marsbitXuất bản vào 2026-06-08Cập nhật gần nhất vào 2026-06-08

Tóm tắt

Bài viết này trình bày tầm nhìn của Stripe về việc xây dựng cơ sở hạ tầng kinh tế cho kỷ nguyên AI, nơi AI Agent (tác nhân thông minh) trở thành người mua và nhà xây dựng độc lập. Chìa khóa là Machine Payments Protocol, cho phép các doanh nghiệp nhận thanh toán lập trình từ Agent, và ví Link, giúp người dùng ủy quyền thanh toán an toàn cho Agent. Để hỗ trợ Agent "xây dựng", Stripe Projects giúp tự động hóa việc triển khai ứng dụng. Bài viết nhấn mạnh sự thay đổi mô hình kinh doanh: từ định giá theo ghế SaaS sang định giá theo lượng dùng (usage-based billing) dựa trên chi phí token thực tế. Điều này đi kèm với thách thức mới là "trộm cắp token". Stripe đề xuất giải pháp "thanh toán theo luồng" (streaming payments) bằng cách kết hợp Metronome (theo dõi lượng dùng thời gian thực) và Tempo (thanh toán bằng stablecoin), cho phép thu phí ngay khi token được tiêu thụ, cân bằng giữa trải nghiệm khách hàng và quản lý rủi ro. Tóm lại, hạ tầng kinh tế AI mới phải hỗ trợ giao dịch, triển khai, định giá, chống gian lận và thanh toán cho chính các Agent, phản ánh sự thay đổi cơ bản trong cách thức hoạt động của thương mại.

Tác giả: Emily Sands

Biên dịch: Peggy, BlockBeats

Bài viết này đến từ một định nghĩa lại của Stripe về "cơ sở hạ tầng kinh tế AI": trước đây, cơ sở hạ tầng thanh toán chủ yếu phục vụ người dùng con người và công ty phần mềm; giờ đây, nó phải đồng thời phục vụ các chủ thể máy. Agent cần có khả năng đọc hiểu giá cả, hoàn tất thanh toán, gọi ví, triển khai dịch vụ; các công ty AI cũng cần xây dựng cơ chế định giá, kiểm soát rủi ro và thanh toán mới xoay quanh việc tiêu thụ token.

Machine Payments Protocol, Link, Stripe Projects, Metronome, Tempo và streaming payments được đề cập trong bài viết, về bản chất đều hướng đến một xu hướng: AI Agent đang từ "công cụ" trở thành những người tham gia kinh tế mới trên Internet. Chúng vừa là người mua, cũng là người xây dựng; vừa tạo ra phần mềm, cũng tiêu thụ tài nguyên. Do đó, mô hình kinh doanh thời SaaS truyền thống với việc tính phí theo chỗ ngồi, xuất hóa đơn sau và thanh toán thủ công, đang bị thay thế bởi mô hình mới với đo lường thời gian thực, thanh toán thời gian thực và máy có thể đọc được.

Đây không chỉ là câu chuyện sản phẩm của Stripe, mà còn là một đánh giá ngành lớn hơn: nếu trong tương lai phần lớn tiêu dùng phần mềm được khởi xướng bởi Agent, thì thanh toán, hóa đơn, ví, kiểm soát rủi ro và quy trình triển khai đều cần được thiết kế lại. AI thay đổi không chỉ hiệu suất sản xuất, mà còn cả cách tổ chức của bản thân thương mại.

Dưới đây là nội dung gốc:

Các tác nhân thông minh (agent) đang trở thành người mua và người xây dựng. Điều này sẽ thay đổi triệt để cách thức hoạt động của thương mại.

Trong vài năm qua, Stripe đã không ngừng xây dựng cơ sở hạ tầng kinh tế cho AI. Điều này bao gồm nhiều cấp độ: chúng tôi giúp các công ty AI phát triển nhanh nhất toàn cầu tăng tốc thông qua cơ sở hạ tầng thanh toán, hóa đơn, thanh toán, phòng chống gian lận và thuế; chúng tôi triển khai AI vào mọi khâu của quy trình thanh toán, giúp doanh nghiệp tăng lợi nhuận; đồng thời, chúng tôi cũng giúp Stripe có thể được tích hợp một cách tự nhiên vào các công cụ AI mà nhà phát triển sử dụng.

Nhưng trong sáu tháng qua, ý nghĩa của khái niệm "cơ sở hạ tầng kinh tế của AI" đã thay đổi. Các tác nhân thông minh đang trở thành một loại chủ thể hành động mới trên Internet. Điều này cũng mang đến cho chúng tôi hai nhiệm vụ mới: một là giúp các tác nhân thông minh đại diện cho cá nhân và doanh nghiệp thực hiện mua và xây dựng; hai là giúp doanh nghiệp thích ứng với mô hình kinh tế mới do việc tiêu thụ token mang lại. Nói cách khác, Stripe đang trao quyền cho các tác nhân thông minh để chúng trở thành những tác nhân độc lập; đồng thời, cũng giúp doanh nghiệp kiếm tiền từ những sản phẩm do các tác nhân thông minh tạo ra và tiêu thụ, vốn phụ thuộc nhiều vào token.

Tác nhân thông minh với vai trò người mua

Thương mại điện tử ban đầu được thiết kế cho con người. Con người sẽ duyệt website, nhấp vào trang giá, nhập thông tin thẻ ngân hàng và hoàn tất quy trình thanh toán. Nhưng các tác nhân thông minh không làm như vậy. Chúng cần một cách thức theo chương trình, có thể hiểu một dịch vụ nào đó cần trả phí, phí là bao nhiêu và cách hoàn tất thanh toán mà không cần con người nhấp vào giao diện thanh toán.

Đây chính là lý do chúng tôi hợp tác với Tempo để tạo ra Machine Payments Protocol (Giao thức Thanh toán Máy). Nó cho phép doanh nghiệp theo cách thức lập trình, trực tiếp nhận thanh toán từ các tác nhân thông minh mà không cần sự can thiệp của con người. Ở đây không có đăng ký tài khoản, không có trang thanh toán, cũng không có người thao tác trong quy trình; chỉ có một phương thức thanh toán mà máy có thể đọc, cho phép tác nhân thông minh mua dịch vụ từ doanh nghiệp.

Khi một doanh nghiệp có thể nhận thanh toán từ các tác nhân thông minh, câu hỏi quan trọng tiếp theo là: người tiêu dùng làm thế nào để ủy quyền an toàn cho tác nhân thông minh thay mặt mình chi tiêu? Đây chính là nơi ví người tiêu dùng Link của chúng tôi phát huy tác dụng.

Hiện tại, đã có hơn 250 triệu người sử dụng Link. Chúng tôi đang làm cho Link cũng có thể phục vụ các tác nhân thông minh, cho phép người dùng ủy quyền cho tác nhân thông minh thay mặt mình thực hiện thanh toán một cách an toàn. Con người vẫn nắm quyền kiểm soát, trong khi các tác nhân thông minh có được khả năng chi tiêu đại diện cho người dùng.

Giúp các tác nhân thông minh hoàn tất mua sắm trên Internet là một cách chúng tôi trao quyền cho chúng. Một cách khác, là giúp chúng thực hiện xây dựng.

Tác nhân thông minh với vai trò người xây dựng

Ngày nay, vibe-coding (lập trình theo cảm hứng) đã trở nên dễ dàng, nhưng vibe-deploying (triển khai theo cảm hứng) thì chưa. Các tác nhân thông minh có thể tạo ra một ứng dụng trong vài phút, nhưng để thực sự triển khai nó lên Internet vẫn cần rất nhiều khâu kết nối thủ công: tạo tài khoản, cấu hình dịch vụ, quản lý chứng chỉ, kết nối API và chuyển đổi qua lại giữa các bảng điều khiển khác nhau.

Stripe Projects cho phép nhà phát triển và tác nhân thông minh của họ trực tiếp thông qua dòng lệnh, đăng ký, quản lý và tích hợp các loại dịch vụ cần thiết để triển khai ứng dụng. Mục tiêu rất đơn giản: làm cho vibe-deployment trở nên dễ dàng như vibe-coding.

Kiếm tiền từ Token

Khi các tác nhân thông minh bắt đầu trở thành người mua và người xây dựng, doanh nghiệp cũng cần thích ứng với một thế giới mới: chi phí suy luận hoặc chi phí token của sản phẩm sẽ biến đổi động. Điều này sẽ thay đổi mô hình kinh tế của phần mềm.

Trong mô hình SaaS, việc phục vụ thêm một người dùng thường hầu như không mang lại chi phí bổ sung đáng kể. Nhưng trong sản phẩm AI, mỗi lần nhập gợi ý (prompt), mỗi lần gọi API, mỗi nhiệm vụ của tác nhân thông minh, đều có chi phí biên thực tế phía sau. Do đó, doanh nghiệp không thể chỉ tính phí theo chỗ ngồi nữa, mà cần đo lường mức sử dụng theo thời gian thực và tính phí dựa trên tài nguyên thực tế mà khách hàng tiêu thụ.

Đây cũng là lý do tại sao định giá dựa trên mức sử dụng đã trở thành cốt lõi của việc kiếm tiền từ AI. Doanh nghiệp có thể tính phí xoay quanh giá trị thực sự mà khách hàng công nhận: mức sử dụng, quy trình làm việc, kết quả, hoặc bất kỳ đơn vị tính phí nào phù hợp nhất với sản phẩm của họ.

Lovable là một ví dụ điển hình. Ban đầu, họ áp dụng mô hình đăng ký đơn giản trên Stripe để nhanh chóng thương mại hóa sau khi ra mắt. Khi công ty phát triển, mô hình định giá của họ cũng tiến hóa. Ngày nay, khi khách hàng vượt quá hạn mức sử dụng được bao gồm trong gói đăng ký, Lovable sẽ tính phí dựa trên AI token bị tiêu thụ. ElevenLabs cũng trải qua con đường tương tự: ban đầu họ áp dụng mô hình đăng ký trên Stripe, sau đó khi hình thái sản phẩm và mô hình sử dụng của khách hàng thay đổi, đã giới thiệu định giá trả tiền theo nhu cầu (pay-as-you-go).

Đánh cắp Token

Nhưng việc định giá dựa trên mức sử dụng, điều kiện tiên quyết là doanh nghiệp thực sự có thể thu được tiền. Ngày nay, kẻ gian lận không chỉ ăn cắp tiền hoặc thông tin đăng nhập tài khoản; ngày càng nhiều khi, chúng đánh cắp token. Chỉ cần chúng có thể đăng ký tài khoản, nhanh chóng tiêu thụ một lượng lớn token, sau đó biến mất trước khi hóa đơn đến hạn, mô hình kinh tế của sản phẩm AI sẽ nhanh chóng sụp đổ.

Đánh cắp token là một trong những vấn đề ít được thảo luận nhất trong ngành AI hiện nay. Stripe Radar, sản phẩm phòng chống gian lận của chúng tôi, có thể đánh giá tài khoản mới theo thời gian thực, dự đoán những bản dùng thử miễn phí nào có thể có hành vi lạm dụng, và nhận diện rủi ro không thanh toán trong quá trình tích lũy mức sử dụng.

Thanh toán Dạng Luồng (Streaming Payments)

Khi bản thân khách hàng là một tác nhân thông minh, vấn đề lạm dụng trở nên phức tạp hơn. Các tác nhân thông minh có thể tiêu thụ token với tốc độ máy, điều này có thể khiến các phương thức định giá truyền thống trở nên quá rủi ro, thậm chí khó có thể chịu đựng được.

Doanh nghiệp có thể yêu cầu người dùng trả tiền trước và dừng dịch vụ khi đạt đến giới hạn trên. Làm như vậy có thể bảo vệ doanh nghiệp, nhưng mang lại trải nghiệm khách hàng kém hơn, đồng thời ngăn cản khách hàng chất lượng tiếp tục tăng tiêu dùng. Doanh nghiệp cũng có thể cho phép mức sử dụng tiếp tục tích lũy, sau đó xuất hóa đơn thống nhất sau. Điều này mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng, nhưng hóa đơn cuối cùng có thể không bao giờ thu hồi được, và đến lúc đó, token đã bị tiêu thụ từ lâu.

Câu trả lời tốt hơn thực ra rất rõ ràng, nhưng để tự triển khai về mặt kỹ thuật rất phức tạp: theo dõi mức sử dụng theo thời gian thực và thu tiền theo thời gian thực. Đây chính xác là khả năng có thể đạt được khi Metronome và Tempo kết hợp với nhau.

Metronome là một công ty được Stripe mua lại, chủ yếu phục vụ các mô hình định giá dựa trên mức sử dụng phức tạp nhất, nó có thể theo dõi mức sử dụng theo thời gian thực trong khi token đang bị tiêu thụ. Tempo hỗ trợ thanh toán bằng stablecoin tần suất cao, chi phí thấp và có thể thực hiện thanh toán tức thì. Kết hợp cả hai, các công ty AI có thể tính phí ngay trong khi token đang bị tiêu thụ, mà không phải lựa chọn giữa "giới hạn cứng" và "hóa đơn sau thu không lại".

Chúng tôi gọi đây là thanh toán dạng luồng: một mô hình kinh doanh mới hướng đến kinh doanh bản địa AI, phù hợp với tốc độ tiêu dùng phần mềm của máy.

Tất cả những điều trên, chính là nội dung mà "cơ sở hạ tầng kinh tế AI" ngày nay cần phải đảm đương.

Nó không còn chỉ là cung cấp dịch vụ thanh toán cho các công ty AI, mà là cung cấp hệ thống thương mại cho các tác nhân thông minh, cung cấp ví cho các tác nhân thông minh, cho phép các tác nhân thông minh triển khai phần mềm, hỗ trợ định giá xoay quanh token, ngăn chặn gian lận và lạm dụng trong sử dụng token, và cung cấp khả năng thanh toán dạng luồng cho các tác nhân thông minh.

AI đang thay đổi thương mại, cũng đang thay đổi cách doanh nghiệp được xây dựng. Do đó, cơ sở hạ tầng cũng phải thay đổi theo.

Stripe đang xây dựng tất cả những điều này.

Câu hỏi Liên quan

QStripe đang định nghĩa lại cơ sở hạ tầng kinh tế AI như thế nào trong bài viết?

AStripe đang định nghĩa lại cơ sở hạ tầng kinh tầng kinh tế AI không chỉ là cung cấp dịch vụ thanh toán cho các công ty AI mà là xây dựng một hệ sinh thái thương mại hoàn chỉnh cho các Agent AI. Điều này bao gồm cung cấp ví để Agent chi tiêu, công cụ để Agent triển khai phần mềm, các mô hình thanh toán linh hoạt dựa trên token, hệ thống phòng chống gian lận và khả năng thanh toán theo thời gian thực để đáp ứng tốc độ tiêu thụ tài nguyên của máy móc.

QMachine Payments Protocol là gì và nó giải quyết vấn đề gì cho các Agent AI?

AMachine Payments Protocol (Giao thức Thanh toán Máy) là sản phẩm hợp tác giữa Stripe và Tempo. Nó cho phép doanh nghiệp chấp nhận thanh toán một cách lập trình trực tiếp từ các Agent AI mà không cần sự can thiệp của con người. Giao thức này giải quyết vấn đề Agent không thể tương tác với các quy trình thương mại điện tử truyền thống được thiết kế cho con người (như duyệt trang web, nhập thẻ), bằng cách cung cấp một phương thức thanh toán mà máy có thể đọc và thực hiện tự động.

QStripe Projects giúp các Agent AI với tư cách là "người xây dựng" như thế nào?

AStripe Projects giúp các nhà phát triển và Agent AI của họ trực tiếp đăng ký, quản lý và tích hợp các dịch vụ cần thiết để triển khai ứng dụng thông qua dòng lệnh. Mục tiêu là làm cho quá trình triển khai ứng dụng (vibe-deploying) trở nên dễ dàng và tự động như việc tạo ra chúng (vibe-coding), bằng cách loại bỏ các bước thủ công như tạo tài khoản, cấu hình dịch vụ và quản lý chứng chỉ.

QTại sao mô hình định giá dựa trên token/khối lượng sử dụng trở nên quan trọng đối với các sản phẩm AI và các thách thức đi kèm là gì?

AMô hình định giá dựa trên token/khối lượng sử dụng trở nên quan trọng vì trong các sản phẩm AI, mỗi lần nhập prompt, gọi API hay thực hiện tác vụ đều phát sinh chi phí biên thực tế (chi phí token). Điều này khác với SaaS truyền thống, nơi chi phí phục vụ thêm một người dùng thường không đáng kể. Các thách thức đi kèm bao gồm: 1) Nguy cơ gian lận 'trộm cắp token', nơi kẻ gian lạp tài khoản, tiêu thụ nhiều token rồi biến mất trước khi hóa đơn đến hạn. 2) Khó khăn trong việc cân bằng giữa trải nghiệm người dùng (cho phép dùng trước) và rủi ro tài chính (không thu được tiền).

Q"Thanh toán theo dòng" (streaming payments) của Stripe là gì và nó giải quyết vấn đề gì trong nền kinh tế AI?

A"Thanh toán theo dòng" (streaming payments) của Stripe là mô hình kinh doanh mới cho các doanh nghiệp AI gốc, kết hợp sức mạnh của Metronome (theo dõi khối lượng sử dụng theo thời gian thực) và Tempo (thanh toán bằng stablecoin tần suất cao, chi phí thấp, giải quyết ngay lập tức). Nó cho phép các công ty AI thu phí ngay tại thời điểm token bị tiêu thụ, thay vì phải lựa chọn giữa hai giải pháp cứng nhắc: chặn dịch vụ khi đạt hạn mức trả trước (gây trải nghiệm xấu) hoặc để khách hàng dùng trước rồi gửi hóa đơn sau (rủi ro không thu được tiền). Điều này phù hợp với tốc độ tiêu thụ phần mềm của máy móc.

Nội dung Liên quan

Phong trào chống đối trung tâm dữ liệu AI lan rộng toàn nước Mỹ, người tích cực nhất không phải từ khu giàu có

Phong trào phản đối xây dựng trung tâm dữ liệu AI đang lan rộng khắp nước Mỹ, với sự đồng thuận hiếm có từ cả hai đảng. Một cuộc khảo sát cho thấy 55% người Mỹ "kiên quyết" phản đối việc xây dựng các cơ sở này gần nơi họ sống, đặc biệt là trong giới trẻ (80% nhóm 18-35 tuổi phản đối). Nghiên cứu định lượng của nhà khoa học dữ liệu Geoff Holtzman bác bỏ quan điểm cho rằng phong trào này do các cộng đồng giàu có, theo chủ nghĩa "NIMBY" dẫn dắt. Kết quả cho thấy: 1. Tỷ lệ phản đối ở các cộng đồng nghèo nhất cao gấp 5 lần so với các cộng đồng giàu có nhất (19% so với 3,8%). 2. Các dự án trung tâm dữ liệu bị phản đối có khả năng bị hủy bỏ hoặc tạm dừng cao hơn 5 lần so với những dự án không bị phản đối (28,2% so với 5,2%). 3. Tỷ lệ hủy dự án cao ở khu vực thu nhập thấp hoàn toàn có thể được giải thích bởi tỷ lệ phản đối cao hơn của họ. Nghiên cứu kết luận rằng lực lượng phản đối chủ yếu đến từ cư dân và cộng đồng lao động, và sự phản kháng của họ tỏ ra rất hiệu quả. Sự phản đối ngày càng tăng ở Mỹ được cho là xuất phát từ sự hiểu biết nhiều hơn của công chúng về AI và các trung tâm dữ liệu, dẫn đến "sự phản đối có hiểu biết".

marsbit14 phút trước

Phong trào chống đối trung tâm dữ liệu AI lan rộng toàn nước Mỹ, người tích cực nhất không phải từ khu giàu có

marsbit14 phút trước

ViaBTC CEO Dương Hải Pha: Nhìn lại mười năm, hiểu lại giá trị của Crypto

Trong bài viết kỷ niệm 10 năm thành lập ViaBTC, CEO Dương Hải Pha chia sẻ những suy nghĩ của mình về giá trị thực sự của Crypto sau một thập kỷ biến động. Ông nhìn nhận thành tựu lớn nhất của thập kỷ qua không phải là biến động giá cả, mà là việc tái lập một cách yên lặng các cơ sở hạ tầng tài chính cốt lõi thông qua các giao thức mở như Uniswap và GMX, cùng với cuộc cách mạng chuyển khoản xuyên biên giới của stablecoin. Tuy nhiên, ngành công nghiệp cũng liên tục lặp lại các lỗi cơ chế, như sự sụp đổ của Mt.Gox, Luna và FTX. Bài viết thảo luận về vai trò của đầu cơ như một loại "nhiên liệu" thúc đẩy đổi mới và thanh khoản, nhưng cũng cảnh báo rằng khi giá cả trở thành chỉ số duy nhất, nó che khuất nhu cầu thực sự. Ông phân biệt rõ ba khái niệm thường bị nhầm lẫn: blockchain (công nghệ nền tảng), Web3 (mô hình ứng dụng) và Crypto (tài sản), nhấn mạnh rằng giá trị cuối cùng của tài sản Crypto phải dựa trên nhu cầu sử dụng thực, doanh thu giao thức và hiệu ứng mạng. Nhìn về tương lai, Dương Hải Pha cho rằng ngành công nghiệp sẽ chuyển từ "tham gia mở" sang "tham gia bền vững", và Crypto không cần thay thế mọi thứ. Ông dự đoán giá trị sẽ tập trung vào một số ít mạng lưới như BTC và ETH, DeFi sẽ trở nên chuyên nghiệp hóa để phục vụ các nhu cầu cụ thể, và ranh giới với tài chính truyền thống sẽ mờ dần. Nhu cầu trong tương lai có thể đến từ các tác nhân AI và nền kinh tế máy móc (M2M). Dấu hiệu trưởng thành của thập kỷ tới là khả năng xác định rõ ràng những nhu cầu nào thực sự cần đến blockchain. Cuối cùng, ông khẳng định giá trị lâu dài của Crypto nằm ở việc giảm chi phí tin cậy, nâng cao hiệu quả luân chuyển giá trị, trao cho người dùng nhiều lựa chọn hơn và khả năng cung cấp dịch vụ ổn định qua các chu kỳ.

marsbit20 phút trước

ViaBTC CEO Dương Hải Pha: Nhìn lại mười năm, hiểu lại giá trị của Crypto

marsbit20 phút trước

Những ông lớn Thung lũng Silicon tụ họp trong gameshow thực tế 'Werewolf', các tỷ phú biểu diễn màn chơi quyền lực

Các đại gia công nghệ Silicon Valley như Sam Altman (OpenAI), Palmer Luckey (Anduril), Dylan Field (Figma) và Moxie Marlinspike (Signal) đã cùng tham gia một chương trình truyền hình thực tế độc đáo có tên "MAFIA", một phiên bản của trò chơi "Ma Sói". Chương trình do Founders Fund, quỹ đầu tư mạo hiểm huyền thoại đứng sau các công ty như Facebook và SpaceX, sản xuất. Khác với những cuộc họp kinh doanh thông thường, tập hợp quyền lực này lại ngồi quanh bàn để chơi game, biến nó thành một thí nghiệm về tính cách dưới áp lực. Trong môi trường thiếu thông tin của trò chơi, cách họ phân tích, phán đoán và thao túng người khác đã lộ ra những phẩm chất tương tự giúp họ thành công trong thế giới thực: tư duy logic, khả năng ra quyết định và kỹ năng diễn thuyết. Sự kiện này phản ánh một xu hướng lớn hơn ở Thung lũng Silicon: sự trỗi dậy của "giải trí thông tin" (infotainment) như một công cụ xây dựng ảnh hưởng và quyền lực mới. Từ việc các quỹ VC đầu tư vào truyền thông đến những cá nhân xây dựng thương hiệu cá nhân trực tuyến, khả năng kiểm soát tường thuật và thu hút sự chú ý đang trở thành một dạng tài sản quan trọng trong kỷ nguyên số.

marsbit1 giờ trước

Những ông lớn Thung lũng Silicon tụ họp trong gameshow thực tế 'Werewolf', các tỷ phú biểu diễn màn chơi quyền lực

marsbit1 giờ trước

Chức năng "mơ mộng" này của ChatGPT, tôi hy vọng tất cả AI đều sẽ học theo

ChatGPT đã ra mắt hệ thống trí nhớ mới dựa trên công nghệ Dreaming, cho phép nó tự động tổng hợp thông tin về sở thích, dự án, kế hoạch du lịch và thói quen của người dùng từ các cuộc trò chuyện dài hạn. Hệ thống này có khả năng xác định thông tin nào vẫn hữu ích, thông tin nào đã lỗi thời, từ đó cung cấp phản hồi cá nhân hóa chính xác hơn. So với chức năng ghi nhớ thủ công trước đây, Dreaming V3 cải thiện đáng kể tỷ lệ thành công trong việc ghi nhớ sự thật (82.8%), tuân theo sở thích (71.3%) và duy trì tính chính xác theo thời gian (75.1%). Người dùng có thể xem và chỉnh sửa "Tóm tắt ký ức" (Memory summary) – nơi hiển thị các thông tin quan trọng được AI tổng hợp. Họ cũng có thể kiểm soát thông qua tính năng tắt bộ nhớ, trò chuyện tạm thời, xóa ký ức hoặc xem nguồn gốc thông tin ảnh hưởng đến câu trả lời. Phiên bản mới tiết kiệm tài nguyên tính toán hơn, cho phép mở rộng dần cho người dùng miễn phí, đồng thời tăng dung lượng bộ nhớ cho người dùng trả phí. Bản cập nhật này đánh dấu bước tiến quan trọng biến ChatGPT từ một mô hình ngôn ngữ thành một trợ lý cá nhân thực thụ, có khả năng hiểu và đồng hành cùng người dùng theo thời gian. Nó đặt ra câu hỏi về mối quan hệ giữa người và AI khi AI ngày càng lưu giữ nhiều ký ức và hiểu biết về cuộc sống của người dùng.

marsbit2 giờ trước

Chức năng "mơ mộng" này của ChatGPT, tôi hy vọng tất cả AI đều sẽ học theo

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai
活动图片