Cuối cùng đã có một bản kê lãi lỗ về tài chính trên chuỗi: Doanh thu hàng quý của Figure tăng gấp đôi, lợi nhuận ròng 87 triệu USD

marsbitXuất bản vào 2026-08-14Cập nhật gần nhất vào 2026-08-14

Tóm tắt

Figure Technology Solutions (FIGR) công bố báo cáo tài chính quý 2/2026 với kết quả ấn tượng: doanh thu thuần theo GAAP đạt 226 triệu USD (tăng 113%), lợi nhuận ròng 87,4 triệu USD (tăng 192%) và tỷ suất lợi nhuận ròng 38,8%. Khối lượng cho vay tiêu dùng đạt 4,3 tỷ USD, tăng trưởng 132%. Figure hoạt động bằng cách số hóa và đưa toàn bộ quy trình cho vay HELOC (hạn mức tín dụng dựa trên vốn chủ sở hữu nhà) lên blockchain Provenance tự xây dựng, giúp rút ngắn thời gian phê duyệt từ vài tuần xuống còn 5 ngày và tiết kiệm chi phí. Động lực tăng trưởng chính là Figure Connect - một thị trường giao dịch trực tuyến kết nối người cho vay và nhà đầu tư, chiếm 65% tổng khối lượng giao dịch. Nền tảng này đã thu hút 489 đối tác phát hành khoản vay. Figure chứng minh rằng blockchain có thể tạo ra lợi nhuận thực sự mà không cần dựa vào tiền điện tử hay token, bằng cách tập trung giải quyết các vấn đề cụ thể và nâng cao hiệu quả cho thị trường tài chính truyền thống. Công nghệ blockchain ở đây hoạt động như một cơ sở hạ tầng "vô hình" phía sau, được đo lường bằng hiệu quả kinh doanh thực tế.

Tác giả: Bánh Bao

Ngành công nghiệp tiền mã hóa đã kể vô số câu chuyện về "blockchain cải tạo tài chính", đa phần chỉ dừng lại ở bản PowerPoint. Báo cáo tài chính quý 2 vừa được Figure công bố có lẽ là bằng chứng sinh lời đầu tiên chịu được sự soi xét kỹ lưỡng của các nhà phân tích tài chính truyền thống.

Ngày 13 tháng 8, Figure Technology Solutions (Mã NASDAQ: FIGR) công bố báo cáo tài chính quý 2 năm 2026: Doanh thu thuần theo GAAP đạt 226 triệu USD, tăng 113% so với cùng kỳ; Lợi nhuận ròng đạt 87,4 triệu USD, tăng 192% so với cùng kỳ, tỷ suất lợi nhuận ròng 38,8%; EBITDA điều chỉnh đạt 119 triệu USD, tăng 126% so với cùng kỳ, tỷ suất lợi nhuận 54,6%. Khối lượng giao dịch thị trường cho vay tiêu dùng đạt 4,3 tỷ USD, tăng 132% so với cùng kỳ, tăng trưởng ba con số liên tiếp trong ba quý.

EPS 0.35 USD, vượt xa dự báo của Phố Wall từ 0.19-0.23 USD. Công ty đưa ra dự báo cho quý 3 là khối lượng giao dịch từ 4,8 đến 5,2 tỷ USD, cho thấy tốc độ tăng trưởng vẫn đang tăng tốc.

Những con số này ngay cả trong một công ty tài chính truyền thống cũng đã rất ấn tượng, trong khi trong giới blockchain, gần như không tìm thấy đối thủ nào sánh bằng.

Figure thực sự đang làm gì?

Công việc của Figure có thể tóm gọn trong một câu: Biến ngôi nhà của người Mỹ thành tài sản cho vay có thể giao dịch trên chuỗi.

Mở rộng ra như sau. Ở Mỹ có một sản phẩm tài chính tiêu dùng phổ biến gọi là HELOC (Hạn mức tín dụng dựa trên giá trị tài sản ròng của nhà) – ngôi nhà của bạn trị giá 1 triệu, còn nợ ngân hàng 600 ngàn, thì 400 ngàn giá trị tài sản ròng ở giữa này có thể được dùng để thế chấp vay tiền. Quy trình truyền thống rườm rà, từ khi nộp đơn đến khi giải ngân thường mất hơn một tháng, liên quan đến nhiều khâu trung gian như ngân hàng, thẩm định viên, công ty quyền sở hữu, tổ chức chứng khoán hóa.

Cách làm của Figure là đưa toàn bộ vòng đời khoản vay lên blockchain Provenance do họ tự xây dựng. Việc phát hành khoản vay, ghi nhận quyền sở hữu, chuyển nhượng, chứng khoán hóa, giao dịch thứ cấp, tất cả đều được thực hiện trên chuỗi. Chuỗi này là một Layer 1 được xây dựng chuyên biệt cho các dịch vụ tài chính vào năm 2018, sử dụng cơ chế đồng thuận PoS.

Điểm khác biệt quan trọng là: Người vay không cần biết khoản vay của mình đang chạy trên blockchain. Họ chỉ thấy một sản phẩm HELOC nhanh hơn và rẻ hơn ngân hàng, giải ngân nhanh nhất trong năm ngày, lãi suất cạnh tranh. Blockchain là cơ sở hạ tầng back-end, không phải là điểm nhấn tiếp thị front-end.

Người sáng lập Figure Mike Cagney cũng là người đồng sáng lập SoFi, thấu hiểu chiến lược của tài chính tiêu dùng. Phán đoán của ông khi thành lập Figure năm 2018 là: Giá trị lớn nhất của blockchain không nằm ở việc phát hành token hay làm giao thức DeFi, mà ở việc thay thế hệ thống đường ống thanh toán bù trừ, lưu ký và quyết toán đắt đỏ của tài chính truyền thống. Ông ước tính xử lý trên chuỗi có thể tiết kiệm 85 điểm cơ bản chi phí cho việc phát hành và chứng khoán hóa khoản vay.

Tháng 9 năm 2025, Figure IPO trên sàn NASDAQ với định giá 5,3 tỷ USD, huy động được 788 triệu USD. Họ đã chọn lên sàn thay vì phát hành token, quyết định này vào thời điểm đó có vẻ bảo thủ, nhưng giờ nhìn lại lại khá có tầm nhìn.

65% đến từ Figure Connect

Trong tổng khối lượng giao dịch 4,3 tỷ USD quý 2, 2,8 tỷ USD đến từ Figure Connect, chiếm 65%, cao hơn mức 56% của quý trước. Ban lãnh đạo đã điều chỉnh mục tiêu trung hạn lên 70%.

Figure Connect là gì?

Nói một cách đơn giản, đó là một thị trường giao dịch trên chuỗi kết nối bên phát hành khoản vay và bên cung cấp vốn. Các tổ chức cho vay phát hành khoản vay trên nền tảng này, các nhà đầu tư tổ chức mua khoản vay trên nền tảng này. Vì tất cả các khoản vay đều tồn tại dưới dạng token hóa trên chuỗi Provenance, giao dịch có thể được thanh toán song phương, không cần đến các trung tâm thanh toán bù trừ truyền thống và chu kỳ quyết toán nhiều ngày.

Giá trị của mô hình này nằm ở hiệu ứng mạng.

Quý 2, Figure đã bổ sung thêm 102 đối tác phát hành khoản vay, nâng tổng số lên 489. Giám đốc điều hành Michael Tannenbaum cho biết trong cuộc họp điện đàm về báo cáo tài chính rằng, đối tác lớn nhất đã bắt đầu kết nối trực tiếp với Figure Connect, mặc dù điều này đã làm giảm tỷ lệ hoa hồng (take rate giảm từ mục tiêu 3,5%-4% xuống mức thấp 3,6%), nhưng lại mang lại khối lượng giao dịch lớn hơn và độ kết dính nền tảng mạnh hơn.

Logic này tương tự như các sàn thương mại điện tử: Nhà bán lớn tự mở cửa hàng flagship, tỷ lệ chia sẻ doanh thu của nền tảng giảm, nhưng tổng GMV và lợi nhuận đều tăng.

Trên nền tảng còn có một động cơ tăng trưởng khác đang chạy: Democratized Prime, một thị trường cho vay phi tập trung trên chuỗi. Cùng với YLDS (stablecoin sinh lời đầu tiên được SEC Mỹ phê duyệt) do Figure tự phát hành, Figure đang xây dựng một vòng khép kín tài chính trên chuỗi hoàn chỉnh, từ phát hành khoản vay đến giao dịch và phân phối lợi nhuận.

Lợi nhuận đến từ đâu?

Tỷ suất lợi nhuận ròng 38,8% cần được mổ xẻ.

Doanh thu của Figure chủ yếu đến từ ba nguồn: Phí phát hành khoản vay, chênh lệch giá và phí dịch vụ khi chuyển nhượng khoản vay trên Figure Connect, và thu nhập lãi trong thời gian nắm giữ tài sản khoản vay. Doanh thu thuần điều chỉnh 218 triệu USD đã loại bỏ các khoản như biến động giá trị hợp lý của chứng khoán và chi phí vốn của YLDS, không khác nhiều so với con số 226 triệu USD theo GAAP, cho thấy chất lượng lợi nhuận tương đối tốt.

Tuy nhiên, có vài điểm cần lưu ý. Kinh doanh cho vay vốn dĩ đi kèm với rủi ro chu kỳ tín dụng. Khi kinh tế tốt, khoản vay dễ bán, lợi nhuận cao; khi kinh tế xấu, tỷ lệ vỡ nợ tăng, lợi nhuận chịu áp lực. Hiện tại giá nhà ở Mỹ vẫn ở mức cao, môi trường lãi suất tuy có nghiêm ngặt nhưng nhu cầu về HELOC vẫn mạnh (nhiều chủ nhà dùng khoản vay dựa trên giá trị tài sản ròng để sửa chữa nhà cửa hoặc trả nợ thẻ tín dụng lãi suất cao). Gió thuận này có thể kéo dài bao lâu phụ thuộc vào môi trường vĩ mô.

Một con số đáng chú ý khác là công ty đang nắm giữ 1,44 tỷ USD tiền mặt, tăng 20% so với cuối năm 2025. Figure đã công bố vào tháng 6 về việc mua lại nền tảng cho vay đầu tư bất động sản ứng dụng AI Kiavi với giá 717 triệu USD, dự kiến hoàn thành vào nửa cuối năm nay. Vụ mua lại này sẽ cung cấp thêm cho Figure Connect khoảng 7 tỷ USD tài sản khoản vay mỗi năm, tiếp tục mở rộng quy mô của cả hai phía thị trường.

Một câu chuyện thành công về blockchain không bán token

Lý do báo cáo tài chính của Figure đáng được thảo luận riêng, là vì nó trả lời một câu hỏi mà ngành công nghiệp tiền mã hóa liên tục bị hỏi nhưng ít người có thể trả lời tốt: Cuối cùng thì công nghệ blockchain có thể tạo ra lợi nhuận thực sự mà không phụ thuộc vào mô hình kinh tế token hay không?

Câu trả lời của Figure là có thể, nhưng với điều kiện bạn phải tìm đúng vấn đề.

Figure không cố gắng tái phát minh tiền tệ hay tái cấu trúc hệ thống tài chính toàn cầu. Họ nhắm vào một thị trường cụ thể, rộng lớn, kém hiệu quả: Việc phát hành và lưu chuyển tín dụng tiêu dùng Mỹ, sau đó sử dụng blockchain làm đường ống back-end, loại bỏ chi phí ma sát ở các khâu trung gian. Người vay không cần có ví, không cần hiểu chuỗi Provenance là gì, không cần nắm giữ bất kỳ token nào. Họ chỉ cần biết rằng đơn xin vay thế chấp nhà của họ được duyệt nhanh hơn.

489 đối tác, khối lượng giao dịch hàng quý 4,3 tỷ USD, lợi nhuận ròng 87 triệu USD. Đằng sau những con số này là một blockchain, một "chuỗi tàng hình". Người dùng không cảm nhận được sự tồn tại của nó, nhưng nó thực sự đang hoạt động, thực sự đang tiết kiệm tiền, thực sự đang giúp một công ty niêm yết liên tục có lãi.

Đối với ngành công nghiệp tiền mã hóa hiện tại, có lẽ bài học quan trọng nhất là: Thành công lớn nhất của blockchain, chính là khiến người ta quên đi sự tồn tại của nó.

Câu hỏi Liên quan

QFigure đã đạt được những kết quả tài chính nào đáng chú ý trong quý II năm 2026?

ATrong quý II/2026, Figure báo cáo doanh thu thuần GAAP 2,26 tỷ USD (tăng 113%), lợi nhuận ròng 87,4 triệu USD (tăng 192%) với biên lợi nhuận ròng 38,8%, và EBITDA điều chỉnh 119 triệu USD (tăng 126%). Khối lượng thị trường cho vay tiêu dùng đạt 4,3 tỷ USD, tăng trưởng 132%.

QFigure hoạt động chính trong lĩnh vực nào và công nghệ blockchain được ứng dụng như thế nào?

AFigure hoạt động chính trong lĩnh vực tài chính tiêu dùng, cụ thể là số hóa và giao dịch tài sản thế chấp nhà (HELOC) trên blockchain. Họ sử dụng blockchain Provenance (Layer 1 PoS) tự xây dựng để xử lý toàn bộ vòng đời khoản vay (phát hành, ghi nhận quyền sở hữu, chuyển nhượng, chứng khoán hóa), giúp rút ngắn thời gian phê duyệt từ hơn một tháng xuống còn khoảng 5 ngày và tiết kiệm chi phí.

QFigure Connect là gì và tại sao nó lại quan trọng đối với sự tăng trưởng của Figure?

AFigure Connect là một thị trường giao dịch trực tuyến kết nối các bên phát hành khoản vay với các nhà đầu tư tổ chức. Nó cho phép mua bán các khoản vay đã được token hóa trên blockchain Provenance với khả năng thanh toán song phương ngay lập tức, không cần trung gian thanh toán bù trừ. Trong quý II, 65% tổng khối lượng giao dịch (28 tỷ USD) đến từ Figure Connect, thể hiện hiệu ứng mạng lưới và là động lực tăng trưởng chính.

QLợi nhuận cao của Figure chủ yếu đến từ những nguồn nào và có những rủi ro tiềm ẩn gì?

ALợi nhuận của Figure chủ yếu đến từ: (1) Phí phát hành khoản vay, (2) Chênh lệch giá và phí dịch vụ khi bán lại khoản vay trên Figure Connect, và (3) Thu nhập lãi từ việc nắm giữ tài sản cho vay. Rủi ro chính là rủi ro chu kỳ tín dụng: lợi nhuận có thể chịu áp lực khi nền kinh tế suy thoái và tỷ lệ vỡ nợ tăng lên, vì hoạt động kinh doanh phụ thuộc vào môi trường vĩ mô và sức khỏe của thị trường bất động sản.

QCâu chuyện thành công của Figure mang lại thông điệp quan trọng nào cho ngành công nghiệp blockchain/crypto?

ACâu chuyện của Figure chứng minh rằng blockchain có thể tạo ra lợi nhuận thực tế mà không phụ thuộc vào mô hình kinh tế token hay tiền điện tử. Bài học quan trọng là: công nghệ blockchain có giá trị lớn nhất khi nó trở thành một cơ sở hạ tầng phía sau 'vô hình', giải quyết các vấn đề cụ thể (như chi phí và hiệu quả trong tài chính truyền thống) thay vì là một đặc điểm nổi bật ở phía người dùng. Thành công lớn của blockchain là khi mọi người không cần nhận thức được sự tồn tại của nó nhưng vẫn hưởng lợi từ những cải tiến mà nó mang lại.

Nội dung Liên quan

Ngân hàng khổng lồ Anh Standard Chartered công bố dự báo giá dài hạn cho altcoin UNI!

Ngân hàng khổng lồ Standard Chartered vừa đưa ra đánh giá dài hạn quan trọng về token UNI của Uniswap. Jeffrey Kendrick, người đứng đầu bộ phận nghiên cứu tài sản số của ngân hàng, cho biết quan hệ đối tác giữa Uniswap và Robinhood mang lại kết quả mạnh hơn dự kiến, khiến mục tiêu giá dự báo trước đây cho UNI vào năm 2030 có thể trở nên bảo thủ. Sau khi cơ chế phân phối phí liên quan đến Robinhood ra mắt vào ngày 27/7, tốc độ đốt token UNI đã tăng mạnh. Khối lượng token UNI bị đốt gần như tăng gấp đôi, đạt mức tương đương 90 triệu USD/năm, tương ứng với khoảng 25 triệu token UNI ở giá hiện tại. Điều này có nghĩa là hơn 4% tổng nguồn cung đang được loại bỏ khỏi hệ thống hàng năm, có thể tạo ra áp lực tăng giá nếu nhu cầu được duy trì hoặc tăng lên. Tuy nhiên, Standard Chartered lưu ý rằng việc duy trì tốc độ tiêu hao này lâu dài có thể là thách thức. Ngay cả khi giá UNI đạt mức dự báo 6,50 USD vào cuối năm 2026, tỷ lệ tiêu hao hàng năm vẫn sẽ ở khoảng 2,2%, một cơ chế giảm nguồn cung vẫn mạnh. Kendrick nói thêm rằng việc triển khai thêm các chương trình đối tác kiểu Robinhood trong tương lai có thể tác động lớn hơn đến kinh tế học token UNI. Nếu xu hướng sử dụng và đốt token tiếp tục, ngay cả mục tiêu giá 100 USD cho UNI vào năm 2030 mà ngân hàng đã công bố trước đó cũng có thể trở nên khiêm tốn. Các chuyên gia cho rằng nếu lĩnh vực Tài chính Phi tập trung (DeFi) tiếp tục phát triển, UNI sẽ vẫn là một trong những tài sản crypto được theo dõi chặt chẽ nhất trong những năm tới.

cryptonews.ru5 phút trước

Ngân hàng khổng lồ Anh Standard Chartered công bố dự báo giá dài hạn cho altcoin UNI!

cryptonews.ru5 phút trước

Tính năng mới của ChatGPT: AI bắt đầu theo dõi người dùng

OpenAI đã ra mắt tính năng Computer History cho ứng dụng ChatGPT trên macOS, một công cụ theo dõi hoạt động của người dùng trên các chương trình và trang web để cá nhân hóa và cải thiện độ chính xác của các phản hồi AI. Tính năng này, dành cho thuê bao Pro, Business và Enterprise, hiện chưa khả dụng tại Khu vực Kinh tế Châu Âu (EEA), Vương quốc Anh và Thụy Sĩ do các yêu cầu tuân thủ quy định bảo vệ dữ liệu. Computer History hoạt động nền, ghi lại hoạt động vào một dòng thời gian tạm thời, cho phép ChatGPT sử dụng ngữ cảnh này trong các cuộc trò chuyện sau mà không cần nhập lại thủ công. Người dùng có toàn quyền kiểm soát: tính năng chỉ hoạt động khi được bật và có thể xóa lịch sử. Đây được coi là phiên bản cải tiến của dự án thử nghiệm Chronicle, tiêu thụ ít token hơn và có thêm các công cụ quản lý quyền riêng tư. Việc ra mắt diễn ra cùng ngày với thông báo về chế độ GPT-5.6 Ultrafast, nhấn mạnh chiến lược phát triển bộ nhớ AI liên tục của OpenAI. Tuy nhiên, việc trì hoãn tại châu Âu cho thấy thách thức trong việc cân bằng giữa cá nhân hóa sâu và quy định bảo mật nghiêm ngặt. Các chuyên gia cũng đặt câu hỏi về tính bảo mật dài hạn và liệu sự đồng thuận tự nguyện có đủ để duy trì niềm tin của người dùng khi lượng dữ liệu thu thập ngày càng tăng.

cryptonews.ru49 phút trước

Tính năng mới của ChatGPT: AI bắt đầu theo dõi người dùng

cryptonews.ru49 phút trước

Nền tảng phân tích Santiment báo cáo rằng quan điểm "tiền điện tử đã chết" đang lan truyền nhanh chóng giữa các nhà đầu tư! Đây có phải là tín hiệu cho thấy thị trường đã chạm đáy? Dưới đây là...

Áp lực giá liên tục và khối lượng giao dịch thấp trên thị trường tiền điện tử tiếp tục ảnh hưởng tiêu cực đến tâm lý nhà đầu tư cá nhân. Nền tảng phân tích Santiment báo cáo sự gia tăng đáng kể cụm từ "tiền điện tử đã chết" trên mạng xã hội. Phân tích cho thấy các biểu hiện tiêu cực như "chết", "kết thúc" đang lan truyền nhanh trong cộng đồng. Santiment lưu ý rằng loại tâm lý này thường xuất hiện khi sự kiên nhẫn của nhà đầu tretail bắt đầu cạn kiệt, khi thị trường đi ngang kéo dài và kỳ vọng tăng giá không thành hiện thực. Tuy nhiên, dữ liệu lịch sử từ công ty chỉ ra rằng những giai đoạn bi quan cực độ như vậy thường xảy ra gần các điểm đảo chiều quan trọng của thị trường. Khi công chúng tin chắc rằng xu hướng tăng đã hoàn toàn biến mất, thị trường thường phản ứng ngược lại và thể hiện sự phục hồi mạnh mẽ. Do đó, Santiment nhấn mạnh các nhà đầu tư theo trường phái đầu tư ngược xu hướng nên theo dõi chặt chẽ các thời điểm mà tâm lý "tiền điện tử đã chết" lan rộng. Các chuyên gia thừa nhận bầu không khí sợ hãi hiện tại có thể gây áp lực ngắn hạn, nhưng cũng lưu ý rằng tâm lý tiêu cực thái quá thường trùng khớp với các đáy quan trọng trong các chu kỳ trước. Theo Santiment, những giai đoạn tâm lý nhà đầu tư đạt đỉnh điểm bi quan có thể mang lại cơ hội tiềm năng cho những nhà đầu tư kiên nhẫn và có tầm nhìn dài hạn. Vì vậy, tâm lý mạng xã hội vẫn được xem là một chỉ báo quan trọng khi đánh giá hướng đi của thị trường.

cryptonews.ru1 giờ trước

Nền tảng phân tích Santiment báo cáo rằng quan điểm "tiền điện tử đã chết" đang lan truyền nhanh chóng giữa các nhà đầu tư! Đây có phải là tín hiệu cho thấy thị trường đã chạm đáy? Dưới đây là...

cryptonews.ru1 giờ trước

GPT-5 cũng 'nhớ mang máng', Google đã thử nghiệm 4.5 triệu lần: Chìa khóa bị mất

"Hiện tượng đầu lưỡi" (tip-of-the-tongue) thường xảy ra khi bạn biết thông tin nhưng không thể nhớ lại ngay lập tức. Nghiên cứu mới từ Google với tên "Empty Shelves or Lost Keys?" phát hiện rằng các mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến như GPT-5 và Gemini 3 cũng gặp phải vấn đề tương tự. Sử dụng bộ tiêu chuẩn WikiProfile (2.150 sự kiện từ Wikipedia), nghiên cứu đã thử nghiệm 13 mô hình qua khoảng 4,5 triệu câu trả lời. Kết quả cho thấy các mô hình này lưu trữ được 95%–98% sự kiện trong tham số, nhưng khi được hỏi trực tiếp, chúng không thể trả lời 26%–34% số đó. Ngay cả khi bật chế độ "suy nghĩ" (thinking), vẫn có 11%–12% thông tin không thể truy xuất. Điều này chứng tỏ vấn đề chính không phải là thiếu kiến thức, mà là khó khăn trong việc "lấy ra" kiến thức đã được lưu trữ. Hai tình huống đặc biệt khó khăn là: 1. **Kiến thức ít phổ biến:** Mặc dù được lưu trữ gần như ngang bằng với kiến thức phổ biến, tỷ lệ nhớ lại thấp hơn đáng kể. 2. **Câu hỏi đảo ngược:** Mô hình học được "A là B" nhưng gặp khó khăn khi trả lời "B là A" dưới dạng hỏi đáp tự do, dù chúng thường làm tốt với câu hỏi dạng trắc nghiệm. Điều này cho thấy mối liên hệ vẫn tồn tại nhưng khó được kích hoạt nếu cách hỏi khác với ngữ cảnh huấn luyện. Chế độ "suy nghĩ" (thinking) giúp cải thiện đáng kể, khôi phục được 40%–65% thông tin đã lưu trữ nhưng ban đầu không nhớ ra, bằng cách cung cấp thêm "sức mạnh tính toán ngầm" và kích hoạt lan tỏa (spreading activation) thông qua các manh mối liên quan. Tuy nhiên, việc mở rộng quy mô mô hình (scaling) chủ yếu giúp giảm lỗi "lưu trữ thất bại" chứ không tự động giải quyết vấn đề "nhớ lại thất bại". Ở các mô hình tiên tiến nhất, lỗi nhớ lại chiếm tới hơn 70% tổng số lỗi. Nghiên cứu kết luận rằng với kiến thức thực tế, các mô hình hàng đầu đã gần như lấp đầy "kệ hàng". Thách thức tiếp theo không nằm ở việc tích trữ thêm, mà là cải thiện các cơ chế hậu huấn luyện và suy luận để truy xuất hiệu quả hơn những gì đã có sẵn. Một bước quan trọng là phát triển "siêu nhận thức" (metacognition) để mô hình tự nhận biết khi nào nó cần dành nhiều thời gian suy nghĩ hơn để tìm lại thông tin.

marsbit1 giờ trước

GPT-5 cũng 'nhớ mang máng', Google đã thử nghiệm 4.5 triệu lần: Chìa khóa bị mất

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片