Ba khoảnh khắc của Anthropic: Rò rỉ mã nguồn, đối đầu chính phủ và vũ khí hóa

marsbitXuất bản vào 2026-06-16Cập nhật gần nhất vào 2026-06-16

Tóm tắt

Tác giả Ben Thompson phân tích ba khía cạnh then chốt xoay quanh Anthropic sau sự kiện mô hình Fable (phiên bản an toàn hóa của Mythos) bị chính phủ Mỹ đình chỉ truy cập chỉ hai tháng sau khi ra mắt. Thứ nhất là cuộc đối đầu với chính phủ: Lệnh cấm xuất khẩu dựa trên lo ngại an ninh quốc gia về khả năng bị "vượt rào" (jailbreak) của Fable, dù Anthropic cho rằng đây là hiểu lầm. Điều này phản ánh mâu thuẫn không thể tránh khỏi giữa phòng thí nghiệm AI tiên phong và cơ quan quản lý. Thứ hai là sự cần thiết về kinh tế và dữ liệu: Để tồn tại và tránh bị các mô hình mã nguồn mở hàng hóa hóa, các công ty như Anthropic buộc phải tiến gần hơn đến điểm tiếp xúc người dùng và thu thập dữ liệu sử dụng thực tế để cải thiện mô hình. Việc Anthropic thay đổi chính sách, lưu giữ mọi dữ liệu người dùng Fable trong 30 ngày, cho thấy động lực này. Thứ ba là yêu sách quyền lực và "tường thuật an toàn": Bài viết chỉ ra rằng các hành động và chính sách của Anthropic (như ban đầu giảm hiệu suất mô hình với các yêu cầu phát triển LLM cạnh tranh) thường được biện minh bằng lý do an toàn, phù hợp với câu chuyện sáng lập của công ty. Sự nhất quán giữa sứ mệnh, con người và hoạt động kinh doanh này mang lại cho Anthropic lợi thế, nhưng cũng đáng lo ngại khi một công ty tin rằng chỉ họ mới đủ khả năng và đạo đức để kiểm soát AI mạnh mẽ, một công cụ có tiềm năng thay thế phần mềm và nắm giữ quyền lực to lớn. Tác giả so sánh sự nhất quán này với Apple, nhưng bày tỏ lo ngại về hậu quả khi những người tự...

Tác giả: Ben Thompson

Biên dịch: Deep Tide TechFlow

Dẫn nhập Deep Tide: Mô hình mới Fable của Anthropic vừa ra mắt hai tháng đã bị chính phủ Mỹ yêu cầu dừng khẩn cấp, bề ngoài là vì "rò rỉ an ninh", nhưng thực chất lộ ra cuộc chiến kép của phòng thí nghiệm AI với chính phủ và với ngành phần mềm. Công ty này với điểm bán là "an toàn", đang biến tường thuật về an toàn thành hào bảo vệ thương mại, và thứ họ thực sự muốn chiếm đoạt là dữ liệu người dùng đang nằm trong tay những gã khổng lồ như Microsoft.

Tôi hiểu lập trường của những người hay chế giễu, họ luôn cho rằng các tuyên bố công khai của Anthropic – đặc biệt là ngôn từ khi phát hành mô hình – là để gieo rắc nỗi sợ hãi nhằm mục đích tiếp thị. Hai tháng trước, Anthropic thông báo ra mắt Mythos Preview, tuyên bố rằng mô hình này quá nguy hiểm để công khai, đặc biệt là khả năng an ninh mạng mạnh mẽ của nó. Rồi hai tháng sau, công ty công bố rộng rãi Fable, tức phiên bản Mythos đã được thêm các hàng rào an toàn.

Dựa trên trải nghiệm sử dụng hạn chế của tôi, Fable quả thực là một mô hình xuất sắc. Giờ đây, ngoài hiệu suất lập trình ra, thật khó để đánh giá mô hình một cách khách quan, nhưng cảm nhận chủ quan vẫn có, tôi thấy trải nghiệm tương tác với Fable cực kỳ tuyệt vời; nó khiến các mô hình khác, bao gồm GPT 5.5 và Opus 4.8, trông có vẻ nhỏ bé và ngu ngốc. Tôi chỉ từng có cảm giác này hai lần trước đây, một lần là với GPT-4, một lần với Grok 4, cả hai đều đại diện cho một thế hệ mới về quy mô và độ phức tạp của mô hình cơ sở; tôi cảm thấy Fable bắt nguồn từ một đợt huấn luyện trước mới, là mô hình đầu tiên của thế hệ mới.

Vì vậy, tôi hoàn toàn chấp nhận việc Fable/Mythos thực sự mạnh hơn trong việc nhận diện và khai thác các vấn đề an ninh, và việc Anthropic thận trọng khi đưa ra là có lý do. Nhưng vấn đề của việc phát hành công khai một mô hình là các hàng rào có thể bị vượt qua, và rõ ràng điều đó đã xảy ra không lâu sau khi phát hành.

Anthropic một lần nữa đối đầu với chính phủ Mỹ

Những gì xảy ra tiếp theo có phần không rõ ràng. Anthropic viết trong bài đăng trên blog:

Chính phủ Hoa Kỳ viện dẫn quyền hạn an ninh quốc gia, đã ban hành chỉ thị kiểm soát xuất khẩu, tạm dừng mọi truy cập của công dân nước ngoài vào Fable 5 và Mythos 5, bất kể ở trong hay ngoài lãnh thổ Mỹ, bao gồm cả nhân viên nước ngoài của Anthropic. Hiệu lực thực tế của mệnh lệnh này là, chúng tôi phải đột ngột vô hiệu hóa Fable 5 và Mythos 5 cho tất cả khách hàng để đảm bảo tuân thủ. Truy cập vào tất cả các mô hình Anthropic khác không bị ảnh hưởng.

Chúng tôi nhận được chỉ thị của chính phủ vào lúc 5:21 chiều theo giờ ET ngày hôm nay. Thư không cung cấp chi tiết cụ thể về mối lo ngại an ninh quốc gia. Chúng tôi hiểu rằng chính phủ cho rằng đã phát hiện ra phương pháp vượt qua hoặc "vượt rào" Fable 5. Chúng tôi đã xem xét các minh họa sử dụng kỹ thuật cụ thể này để nhận diện một số lượng nhỏ các lỗ hổng nhỏ đã biết. Các lỗ hổng này có vẻ đều tương đối đơn giản, chúng tôi nhận thấy các mô hình có sẵn công khai khác cũng có thể phát hiện ra chúng mà không cần vượt rào.

Anthropic sau đó lập luận rằng việc vượt rào không phổ quát là không thể tránh khỏi và phạm vi hạn chế, không có bằng chứng cho thấy tồn tại việc vượt rào phổ quát; và việc vượt rào được phát hiện dường như do Amazon báo cáo, điều này đáng chú ý vì Amazon vừa là nhà đầu tư của Anthropic, vừa là nhà cung cấp dịch vụ suy luận chính của công ty. Vào thời điểm tôi viết bài này, các giám đốc điều hành của Anthropic đang ở Washington D.C., cố gắng giải quyết vấn đề mà họ khẳng định là hiểu lầm, còn các quan chức Nhà Trắng thì ám chỉ rằng ban lãnh đạo công ty thờ ơ trước những lo ngại chính đáng về an ninh quốc gia.

Xét có quá nhiều sự thật đang tranh cãi, tôi thực sự không có gì để bổ sung cho cuộc xung đột hiện tại; nhưng tôi không ngạc nhiên khi cuộc xung đột đang xảy ra: tôi đã giải thích trong bài viết "Anthropic và Sự Liên kết" rằng xung đột giữa chính phủ Mỹ và Anthropic là không thể tránh khỏi. Về vấn đề này, những người cho rằng Mythos chưa đủ mạnh để chính phủ có hành động quyết liệt đã bỏ lỡ trọng tâm: nếu bây giờ chưa đủ mạnh, thì mô hình tiếp theo sẽ là, hoặc mô hình sau nữa, đặc biệt là khi các mô hình ngày càng hữu ích trong việc tạo ra thế hệ kế thừa.

Tuy nhiên, điều này dẫn đến một câu hỏi khác – một câu hỏi dường như xác nhận quan điểm của những người chế giễu: nếu Mythos nguy hiểm như vậy, tại sao ngay từ đầu lại phát hành Fable, tại sao lại chống đối chính phủ để làm điều bạn tuyên bố muốn làm? Thực tế, tôi cho rằng hành vi của Anthropic là hoàn toàn có thể hiểu được; điểm độc đáo của công ty nằm ở cách họ biện minh cho những hành vi này, và chính những lời biện minh này vừa cung cấp nhiên liệu cho những người chế giễu, vừa mang lại sức mạnh ma thuật cho Anthropic.

Tất yếu kinh tế

Trong những năm đầu của AI, giá trị kinh tế nhiều nhất chảy về phía sức mạnh tính toán, lý do rõ ràng: chúng ta không có đủ nguồn cung để đáp ứng nhu cầu, điều đó có nghĩa là giá cả tăng vọt; những người hưởng lợi lớn nhất là Nvidia, TSMC và các nhà sản xuất bộ nhớ (SK Hynix, Samsung và Micron). Trong khi đó, Anthropic và OpenAI cùng nhau lỗ hàng trăm tỷ đô la để xây dựng các mô hình tiên phong, và những mô hình này một khi được phát hành, đã bị chưng cất và hàng hóa hóa bởi các mô hình mã nguồn mở, chủ yếu từ Trung Quốc.

Điều này đại diện cho viễn cảnh bi quan của các phòng thí nghiệm – họ sẽ không bao giờ có thể bù đắp chi phí, vì sự khác biệt của họ chỉ là tạm thời, và các giải pháp thay thế miễn phí trở nên "đủ tốt" – tôi cho rằng điều này là hợp lý. Trong một thế giới mà các mô hình có thể hoán đổi cho nhau, mô hình là hàng hóa, và phần lớn giá trị sẽ chảy về nơi khác. Hiện tại là sức mạnh tính toán, nhưng theo thời gian, khi chúng ta có đủ sức mạnh tính toán, vị trí có giá trị nhất trong chuỗi giá trị sẽ là nơi luôn có giá trị nhất: sở hữu điểm tiếp xúc người dùng.

Do đó, các phòng thí nghiệm tiên phong có một tất yếu kinh tế là phải tiến gần hơn đến người dùng, điều này với tôi là rất rõ ràng. Nếu bạn sở hữu điểm tiếp xúc người dùng, thì bạn có sự ràng buộc có ý nghĩa, và cách tốt nhất để sở hữu điểm tiếp xúc người dùng là trở thành bức tranh cho mọi thứ họ cần làm. Điều này tiếp tục có nghĩa là các phòng thí nghiệm tiên phong đang đi đến xung đột với các công ty phần mềm: chính phần mềm sở hữu điểm tiếp xúc người dùng, và lợi ích dài hạn của các phòng thí nghiệm tiên phong không đơn giản là trở thành đầu vào hàng hóa cho phần mềm, mà là trực tiếp thay thế phần mềm.

Trong khi đó, các công ty phần mềm đang nỗ lực làm điều ngược lại. Satya Nadella đã trình bày tầm nhìn của mình về cách công ty nên xây dựng trên các mô hình trong một bài đăng trên X:

Mỗi công ty đều phải xây dựng thứ mà tôi gọi là vốn nhân lực và vốn token. Vốn nhân lực bao gồm kiến thức, phán đoán, mối quan hệ, óc sáng tạo và nhận dạng mẫu của nhân viên, trong khi vốn token là khả năng AI mà công ty xây dựng và sở hữu. Điều quan trọng là, khi vốn token phát triển, vốn nhân lực không trở nên kém giá trị hơn. Nó chỉ trở nên có giá trị hơn! Tôi tin rằng sự chủ động của con người sẽ là động lực thúc đẩy sự phát triển của vốn token. Con người sẽ đặt ra các mục tiêu đầy tham vọng, kết nối các điểm giữa các lĩnh vực, thiết lập các mối quan hệ và nhận diện các mẫu quan trọng nhất. Không có sự hướng dẫn của con người, sức mạnh tính toán của bạn chỉ đang quay trống.

Điều này có nghĩa cơ hội thực sự không nằm ở việc chọn mô hình tốt nhất, mà là xây dựng vòng lặp học tập trên các mô hình, để vốn nhân lực và vốn token cùng tăng lãi kép. Bạn có thể thuê ngoài một nhiệm vụ, thậm chí một công việc, nhưng bạn không bao giờ có thể thuê ngoài việc học của mình. Tương lai của công ty là khả năng để việc học này tăng lãi kép giữa con người và AI. Điều này đòi hỏi một cách tiếp cận kiến trúc mới, cho phép mọi doanh nghiệp xây dựng các hệ thống tác nhân thông minh được cải thiện theo thời gian, đồng thời vẫn giữ quyền kiểm soát đối với tài sản trí tuệ của mình. Các công ty cần có thể thay thế các mô hình "phổ thông" mà không làm mất đi kiến thức chuyên môn "kỳ cựu của công ty" được tích hợp vào hệ thống học tập của họ. Đây là "bài kiểm tra" then chốt cho quyền kiểm soát và chủ quyền của bạn trong kỷ nguyên tương lai.

Nadella đã mở đầu tầm nhìn này bằng một lời cảnh báo:

Tất cả chúng ta đều không muốn thấy một thế giới mà mọi công ty trong mọi ngành đều nhượng lại giá trị cho một vài mô hình nuốt chửng mọi thứ. Nếu tất cả giá trị chỉ bị chiếm đoạt bởi một vài mô hình, chính trị kinh tế đơn giản sẽ không dung thứ nó. Xã hội sẽ không cấp phép cho một tương lai AI làm rỗng toàn bộ ngành công nghiệp.

Hãy nghĩ về điều đã xảy ra ở giai đoạn đầu của toàn cầu hóa, toàn bộ các nền kinh tế công nghiệp bị làm rỗng bởi việc thuê ngoài. Bề ngoài, các con số GDP trông ổn, nhưng sự dịch chuyển là có thực, hậu quả vẫn còn được cảm nhận cho đến ngày nay. Chúng ta đừng đưa động lực này vào thời đại AI, để một vài hệ thống AI chiếm đoạt tất cả lợi nhuận kinh tế, trong khi toàn bộ ngành công nghiệp phát hiện ra kiến thức của họ bị hàng hóa hóa ngay trước mắt họ.

Vấn đề của phép loại suy này là: toàn cầu hóa thực sự đã xảy ra, các nền kinh tế công nghiệp thực sự bị làm rỗng. Điều này có khả năng không phải là cảnh báo mà là lời tiên tri; chẳng trách Nadella đang gióng lên hồi chuông cảnh báo, vì Microsoft có thể là một trong những nạn nhân. Tương tự, tất yếu kinh tế của các nhà sản xuất mô hình chính là để đạt được điều này.

Tất yếu dữ liệu

Các mô hình này – thậm chí cả Mythos – vẫn chưa đạt đến mức đó. Chúng cần, ngoài nhiều sức mạnh tính toán hơn, còn cần nhiều dữ liệu tốt hơn. Việc cải thiện mô hình ngày càng đến từ việc học tăng cường; một số có thể được tạo ra tổng hợp, nhưng đòn bẩy mạnh mẽ nhất đối với các phòng thí nghiệm tiên phong là việc sử dụng trong thế giới thực.

Tôi cho rằng đây là lý do chính tại sao cả OpenAI và Anthropic đều cung cấp các gói đăng ký được trợ giá đáng kể. SemiAnalysis gần đây ước tính, gói 200 đô la có thể mang lại cho bạn trị giá 8000 đô la Claude token và 14000 đô la Codex token. Tất nhiên cả hai đều đang tranh giành thị phần người dùng và tâm trí nhà phát triển, nhưng họ cũng đang tranh giành quyền truy cập vào dữ liệu sử dụng thực tế để cải thiện mô hình.

Anthropic đã tăng cược lớn vào Fable, thông báo rằng họ sẽ giữ lại tất cả dữ liệu sử dụng trong 30 ngày, ngay cả đối với các gói doanh nghiệp trước đây cam kết không lưu giữ dữ liệu. Công ty nói sẽ không dùng dữ liệu này để huấn luyện, nhưng họ không thiết lập bất kỳ biện pháp bảo vệ nào để đảm bảo trong tương lai sẽ không làm vậy (ví dụ như lưu trữ dữ liệu ở bên thứ ba). Nếu thay đổi chính sách này (khi Fable được khôi phục) không dẫn đến việc mất nhiều khách hàng, tôi nghi ngờ rằng việc họ bắt đầu sử dụng dữ liệu chỉ là vấn đề thời gian: nó quá có giá trị đối với mục tiêu cuối cùng của họ.

Cũng cần lưu ý vòng lặp lành mạnh khi tiến lên phía điểm tiếp xúc người dùng: càng nhiều quy trình làm việc được hoàn thành trực tiếp bằng Claude hoặc Codex, mỗi công ty càng có nhiều dữ liệu có thể phản hồi vào quá trình huấn luyện, điều này làm cho sản phẩm của họ mạnh mẽ hơn và hữu ích hơn, mở rộng số lượng quy trình làm việc họ có thể phục vụ, mở rộng quyền truy cập vào dữ liệu của họ.

Nadella trong bài viết của mình đã nhấn mạnh tầm quan trọng của những dữ liệu này, nhưng tự nhiên cho rằng nó nên độc lập với mô hình:

Các công ty cần chuyển đổi quy trình làm việc, kiến thức lĩnh vực và phán đoán tích lũy thành các hệ thống AI được cải thiện sau mỗi lần sử dụng. Việc đánh giá riêng tư nên nắm bắt được liệu mô hình có thực sự cải thiện trên các kết quả quan trọng đối với doanh nghiệp hay không (không chỉ là các tiêu chuẩn bên ngoài!). Môi trường học tăng cường riêng tư nên làm cho mô hình trở nên mạnh mẽ hơn trên các đường đi thực tế bên trong tổ chức. Cơ sở kiến thức của nó làm cho trí nhớ thể chế có thể truy vấn, việc sử dụng token hiệu quả hơn.

Vòng lặp này trở thành tài sản trí tuệ mới của công ty. Tôi xem nó như một cỗ máy leo núi. Khác với hầu hết các tài sản, nó tăng lãi kép. Mỗi quy trình làm việc được cải thiện sẽ tạo ra tín hiệu huấn luyện tốt hơn, điều này thúc đẩy tích lũy kiến thức ngầm độc nhất của công ty. Các công ty xây dựng điều này sớm sẽ có lợi thế khó sao chép, bất kể khả năng của bất kỳ mô hình đơn lẻ mới nào.

Tuy nhiên, nếu những công ty tuân thủ chính sách dữ liệu của Anthropic hiện có thể đạt được kết quả tốt hơn thì sao? Hoặc nếu các công ty hiện có kháng cự, để lại cơ hội cho các công ty mới – hoặc chính các nhà sản xuất mô hình – đánh bại họ trên thị trường? Anthropic thực sự đang thử thách sự quyết tâm mà Nadella kêu gọi.

Yêu sách quyền lực

Xung quanh chính sách lưu giữ dữ liệu của Fable/Mythos, đó thậm chí chưa phải là phần gây tranh cãi nhất trong lần phát hành. Thay vào đó, Anthropic khi phát hành đã tuyên bố rằng nếu Fable được sử dụng để phát triển LLM, hiệu suất của nó sẽ bị giảm lặng lẽ; thẻ hệ thống viết:

Chúng tôi cũng đã thêm các biện pháp bảo vệ liên quan đến việc phát triển LLM tiên phong. Như đã thảo luận trong Phần 6.1 của Báo cáo Rủi ro tháng 2 năm 2026, chúng tôi lo ngại về rủi ro đẩy nhanh tốc độ phát triển AI tổng thể, mặc dù chúng tôi vẫn không chắc chắn về mức độ nghiêm trọng của những rủi ro này. Cụ thể, mối lo ngại của chúng tôi nằm ở chỗ – như chúng tôi đã viết lúc đó – "đẩy nhanh tốc độ các nhà phát triển AI khác xây dựng các hệ thống AI mạnh mẽ có rủi ro tương tự như hệ thống của chúng tôi – nhưng không nhất thiết có các biện pháp bảo vệ tương ứng."

Xét đến khả năng gần đây của các mô hình có thể đẩy nhanh sự phát triển của chính chúng, chúng tôi đã triển khai các biện pháp can thiệp mới, hạn chế hiệu quả của Claude đối với các yêu cầu phát triển LLM tiên phong (ví dụ: xây dựng đường ống huấn luyện trước, cơ sở hạ tầng huấn luyện phân tán hoặc thiết kế bộ tăng tốc ML). Việc sử dụng Claude để phát triển các mô hình cạnh tranh vốn đã vi phạm điều khoản dịch vụ của chúng tôi, nhưng việc thực thi hạn chế này thông qua các biện pháp bảo vệ có thể tránh việc đẩy nhanh tốc độ của những tác nhân sẵn sàng vi phạm các điều khoản này nhất.

Không giống như các biện pháp can thiệp của chúng tôi trong an ninh mạng, hóa sinh và các nỗ lực chưng cất, các biện pháp bảo vệ này không hiển thị với người dùng. Fable 5 sẽ không quay trở lại một mô hình khác. Thay vào đó, các biện pháp bảo vệ sẽ hạn chế hiệu quả thông qua việc sửa đổi lời nhắc, vector dẫn hướng hoặc các phương pháp điều chỉnh tinh tế tham số hiệu quả (PEFT). Các biện pháp can thiệp này sẽ không ảnh hưởng đến phần lớn công việc lập trình. Chúng tôi ước tính chúng sẽ ảnh hưởng đến khoảng 0,03% lưu lượng, tập trung ở dưới 0,1% tổ chức. Khi các biện pháp can thiệp này có hiệu lực, chúng tôi dự kiến chúng sẽ có tác động không đáng kể đến hành vi của mô hình, ngoài việc hạn chế hiệu quả trong việc phát triển LLM tiên phong. Claude vẫn sẽ phản hồi hữu ích với yêu cầu của người dùng. Chúng tôi sẽ tiếp tục cải thiện độ chính xác của các phương pháp phát hiện sau khi phát hành mô hình này.

Anthropic đã rút lại thay đổi này – Fable sẽ chuyển các yêu cầu liên quan đến LLM cho Opus 4.8 xử lý và sẽ tiết lộ việc chuyển giao này cho người dùng – nhưng tôi cho rằng chính sách ban đầu rất có tính khai sáng. Một mặt, tôi thực sự không trách Anthropic không muốn giúp đỡ đối thủ cạnh tranh; mặt khác, cần phải rất rõ ràng rằng Anthropic cho rằng ngoài họ ra, bất kỳ ai khác cũng không nên chế tạo LLM tiên phong.

Chính sách này càng trở nên nổi bật hơn khi nó được ban hành chỉ hai tháng sau cuộc tranh cãi của Anthropic với Bộ Chiến tranh: bên sau muốn sử dụng Claude cho bất kỳ mục đích hợp pháp nào, trong khi bên trước muốn áp đặt kiểm soát chặt chẽ hơn đối với giám sát và vũ khí tự động. Biện pháp giảm hiệu suất này vừa đại diện cho khả năng, vừa đại diện cho ý chí của Anthropic trong việc lặng lẽ thay đổi mô hình của mình để thực hiện các ưu tiên chính sách của họ. Nói cách khác, Anthropic đang chủ động xác nhận một số lo ngại lớn nhất của các nhà phê bình về họ như một rủi ro chuỗi cung ứng.

Tuy nhiên, kết luận rộng hơn từ sự việc đó là, Anthropic cho rằng họ nên có quyền quyết định cuối cùng về cách sử dụng Anthropic; xét rằng họ cho rằng chỉ có họ nên phát triển AI tiên phong, thì trên thực tế họ cho rằng chỉ có họ nên có quyền quyết định cuối cùng đối với AI nói chung. Khi bạn kết hợp nhận thức này với tuyên bố của công ty rằng AI có thể thực hiện mọi hoạt động kinh tế, bạn nhận ra rằng ban lãnh đạo Anthropic thực sự muốn có quyền lực đối với mọi thứ và mọi người.

Tường thuật an toàn

Tất nhiên, Anthropic sẽ không bao giờ diễn đạt thẳng thừng như vậy; thay vào đó, câu chuyện là về sự an toàn:

Tôi dự đoán Anthropic sẽ ngày càng công khai khả năng mô hình của họ với người dùng cuối thông qua các điểm cuối ngày càng được tùy chỉnh cho các quy trình làm việc khác nhau, ngay cả khi họ bắt đầu hạn chế API. Việc thay thế phần mềm này và hạn chế truy cập sẽ được thực hiện nhân danh an toàn, ngay cả khi Anthropic đang thực hiện tất yếu kinh tế là tiến gần đến người dùng cuối.

Lời giải thích của Anthropic cho thay đổi lớn trong chính sách lưu giữ dữ liệu của họ là an toàn. Cụ thể, công ty tuyên bố việc giữ lại tất cả dữ liệu người dùng trong 30 ngày là cần thiết để ngăn chặn hành vi vượt rào mà chính phủ Mỹ lo ngại. Tôi chắc chắn có thể hình dung một tương lai, nơi các yếu tố an toàn buộc họ cũng phải huấn luyện trên những dữ liệu này, để phòng ngừa tốt hơn việc sử dụng độc hại.

Toàn bộ câu chuyện nguồn gốc của Anthropic bắt rễ từ niềm tin của những người sáng lập rằng OpenAI không đủ nghiêm túc trong việc đối mặt với an toàn; công ty cho rằng chỉ có họ mới có thể kiểm soát AI, và bởi vì họ quan tâm đến sự nguy hiểm một cách độc nhất, nên họ có lý do để cố gắng kiểm soát tất cả mọi người khác, bao gồm cả chính phủ Mỹ.

Vấn đề với những lý do an toàn này là: Tôi cho rằng chúng có hiệu lực, bởi vì đối với Anthropic, chúng không phải là lý do. Công ty thực sự tin rằng họ là người duy nhất tin vào siêu trí tuệ, và do đó là người duy nhất quan tâm đầy đủ đến sự nguy hiểm. Điều này biện minh cho quyết định này đến quyết định khác, chính sách này đến chính sách khác, cuộc đối đầu này đến cuộc đối đầu khác, mà đối với những người ngoài cuộc, chúng trông giống như sự kết hợp kỳ lạ giữa chủ nghĩa hoài nghi và sự ngây thơ.

Sự tương phản với OpenAI thật lớn: Một cách để hiểu cách thức và lý do OpenAI đánh mất vị trí dẫn đầu, tôi nghĩ là, trong những năm sau khi phát hành ChatGPT, công ty đã ở trong tình trạng xung đột nội bộ, phòng thí nghiệm nghiên cứu từng thời bất ngờ được gánh vác gánh nặng trở thành một công ty công nghệ tiêu dùng ngoài dự kiến; trong khi OpenAI giải quyết xung đột này, họ đã để mất một lượng lớn nhân tài cho các công ty như Anthropic.

Mặt khác, Anthropic có sự đồng nhất hoàn hảo giữa nhân tài, sứ mệnh và kinh doanh. Công ty có thể tiếp thị cho các nhà nghiên cứu tầm nhìn về việc tạo ra một cỗ máy thần thánh, với hào quang của những người quan tâm đến nguy hiểm và đủ thông minh để đại diện cho loài người đối mặt với nguy hiểm; và mỗi thay đổi chính sách từ đó xảy ra đều có lợi cho việc kinh doanh, đó là sự trùng hợp tuyệt vời nhất trên thế giới.

Tôi vừa tôn trọng sự đồng nhất này, vừa e sợ nó. Tôi tôn trọng nó bởi vì nó rõ ràng là rất hiệu quả; phép loại suy gần nhất có lẽ là Apple, công ty luôn bao bọc mọi hành động ích kỷ dưới vỏ bọc làm điều đúng đắn cho người dùng – và họ thường xuyên làm vậy. Anthropic cũng vậy. Tuy nhiên, điều tôi e sợ là, để những người tin chắc mình biết rõ nhất xây dựng một chiếc điện thoại thông minh mà tôi có thể chấp nhận hoặc từ chối là một chuyện; để họ xây dựng một siêu trí tuệ có tiềm năng sánh ngang hoặc vượt qua quyền lực của các quốc gia dân tộc, hoặc đơn giản là của các doanh nghiệp lớn, thì lại đáng lo ngại hơn nhiều. Lịch sử của những người thông minh tin chắc mình biết loài người cần gì là bẩn thỉu, chính bởi vì họ thuyết phục bản thân rằng ý định là tốt, và biện minh cho những hành động thực tế không phải như vậy.

Câu hỏi Liên quan

QAnthropic bị chính phủ Mỹ buộc ngừng cung cấp mô hình Fable 5 và Mythos 5 vì lý do gì?

AChính phủ Mỹ đã ban hành lệnh kiểm soát xuất khẩu, viện dẫn lý do an ninh quốc gia, để tạm dừng quyền truy cập của tất cả công dân nước ngoài vào Fable 5 và Mythos 5. Chính phủ cho rằng đã phát hiện ra phương pháp vượt rào cản ("jailbreak") đối với Fable 5, có thể khai thác các lỗ hổng an ninh mạng.

QTheo bài viết, động lực kinh tế chính thúc đẩy các phòng thí nghiệm AI tiên phong như Anthropic là gì?

AĐộng lực kinh tế chính là sự cần thiết phải tiến gần hơn đến người dùng cuối và sở hữu điểm tiếp xúc với họ. Trong một thế giới mà các mô hình có thể trở thành hàng hóa, giá trị lâu dài nằm ở việc kiểm soát điểm tiếp xúc người dùng, cho phép khóa chặt khách hàng và cuối cùng có thể thay thế phần mềm truyền thống.

QTại sao dữ liệu người dùng thực tế lại quan trọng đối với sự phát triển của các mô hình AI tiên tiến?

ADữ liệu sử dụng trong thế giới thực ngày càng trở nên quan trọng để cải thiện mô hình thông qua học tăng cường. Dữ liệu này cung cấp tín hiệu huấn luyện mạnh mẽ và có giá trị. Đây là lý do Anthropic và OpenAI cung cấp các gói đăng ký được trợ giá mạnh - để thu hút người dùng và giành quyền truy cập vào dữ liệu sử dụng của họ nhằm cải thiện mô hình.

QChính sách ban đầu của Anthropic đối với Fable về các yêu cầu phát triển LLM đối thủ là gì, và điều này tiết lộ điều gì về quan điểm của họ?

ABan đầu, Anthropic tuyên bố Fable sẽ âm thầm giảm hiệu suất khi được sử dụng cho các yêu cầu liên quan đến phát triển LLM tiên phong (như xây dựng cơ sở hạ tầng huấn luyện). Điều này tiết lộ quan điểm rằng Anthropic tin rằng ngoài họ ra, không ai nên được phát triển các LLM tiên phong, và họ sẵn sàng sử dụng khả năng kiểm soát mô hình để thực thi sở thích chính sách này.

QBài viết so sánh sự khác biệt cốt lõi nào giữa Anthropic và OpenAI?

ABài viết so sánh rằng trong khi OpenAI trải qua xung đột nội bộ giữa phòng thí nghiệm nghiên cứu và công ty công nghệ tiêu dùng sau thành công của ChatGPT, dẫn đến mất nhân tài, thì Anthropic lại có sự nhất quán hoàn hảo giữa sứ mệnh, con người và hoạt động kinh doanh. Anthropic có thể thu hút nhân tài bằng tầm nhìn tạo ra AI siêu thông minh một cách an toàn, và mọi thay đổi chính sách đều vừa phục vụ sứ mệnh này vừa có lợi cho kinh doanh.

Nội dung Liên quan

AGI không phải là điểm kết thúc, nghiên cứu mới của DeepMind: Hướng tới ASI, tiến bộ AI thực sự mới chỉ bắt đầu

DeepMind mới đây công bố nghiên cứu cho rằng AGI (Trí tuệ nhân tạo phổ quát) không phải là điểm cuối. AI sẽ tiếp tục phát triển vượt qua khả năng của các nhóm chuyên gia con người hàng đầu, hướng tới ASI (Trí tuệ siêu nhân tạo). Báo cáo phân biệt ba khái niệm: AGI (năng lực nhận thức tương đương mức trung bình của con người), ASI (vượt trội con người trong hầu hết lĩnh vực quan tâm), và UAI (giới hạn lý thuyết tối thượng). Nghiên cứu đề xuất bốn con đường tiềm năng để chuyển từ AGI sang ASI: 1. Mở rộng quy mô tính toán, mô hình và dữ liệu. 2. Tiến hóa thuật toán, có thể thay đổi mô hình mới. 3. Tự cải thiện đệ quy, tạo phản hồi tích cực. 4. Điều phối đa tác tử và trí tuệ tập thể. Đồng thời, báo cáo chỉ ra sáu điểm nghẽn chính: giới hạn dữ liệu chất lượng cao, áp lực tài nguyên và kinh tế, hạn chế của mô hình mạng nơ-ron hiện tại, nghiên cứu ngày càng khó khăn, rào cản trừu tượng, cùng các vấn đề quản lý và phản ứng xã hội. Khi AI vượt con người, các phương pháp đánh giá truyền thống sẽ mất ý nghĩa. Cần xây dựng hệ thống đánh giá mới cho thời kỳ hậu AGI. ASI không phải là hệ thống toàn năng, vẫn chịu ràng buộc bởi các quy luật vật lý, độ phức tạp tính toán, dữ liệu, tài nguyên và tốc độ phản hồi thực tế. Tương lai phát triển của AI vẫn chứa nhiều bất định, đòi hỏi một nỗ lực liên ngành quy mô lớn để theo dõi và ứng phó.

marsbit1 giờ trước

AGI không phải là điểm kết thúc, nghiên cứu mới của DeepMind: Hướng tới ASI, tiến bộ AI thực sự mới chỉ bắt đầu

marsbit1 giờ trước

Kraken Ra Mắt Hợp Đồng Perpetual Trước IPO Cho OpenAI Và Anthropic Với Đòn Bẩy Lên Đến 5x

Kraken đã ra mắt hợp đồng tương lai vĩnh viễn (perps) tiền IPO cho hai công ty trí tuệ nhân tạo hàng đầu là OpenAI và Anthropic. Các hợp đồng này cho phép các nhà giao dịch đủ điều kiện mở vị thế mua (long) hoặc bán (short) đối với các công ty tư nhân được theo dõi sát sao này trước khi họ lên sàn chứng khoán, với đòn bẩy lên tới 5x. Sản phẩm này đánh dấu một bước tiến trong việc mở rộng cơ sở hạ tầng phái sinh tiền mã hóa sang các tài sản ngoài chuỗi, cung cấp cho các nhà giao dịch một cách tiếp cận thay thế để có thể tiếp xúc với các công ty tư nhân vốn thường khó tiếp cận. Tuy nhiên, hợp đồng tiền IPO có những rủi ro đặc thù. Khác với các hợp đồng vĩnh viễn cho tiền mã hóa có giá cả minh bạch, định giá công ty tư nhân phụ thuộc vào nhiều yếu tố như các vòng gọi vốn, giao dịch thứ cấp và kỳ vọng về thời điểm IPO. Điều này khiến việc định giá và quản lý rủi ro trở nên phức tạp hơn. Việc sử dụng đòn bẩy cao có thể khuếch đại lợi nhuận nhưng cũng làm gia tăng đáng kể rủi ro thua lỗ và thanh lý. Do đó, các nhà giao dịch cần hiểu rõ bản chất của sản phẩm mới và các rủi ro độc đáo của thị trường tư nhân trước khi tham gia.

bitcoinist1 giờ trước

Kraken Ra Mắt Hợp Đồng Perpetual Trước IPO Cho OpenAI Và Anthropic Với Đòn Bẩy Lên Đến 5x

bitcoinist1 giờ trước

Các giao dịch M&A trên thị trường tiền mã hóa đang diễn ra sôi động bất thường

Thị trường mua bán và sáp nhập (M&A) trong lĩnh vực tiền mã hóa đang trở nên sôi động bất thường. Theo số liệu từ RootData, trong tháng này, số vụ M&A đã lên tới 10, trong khi số vòng gọi vốn chỉ là 14. Tỷ lệ M&A trong tổng số giao dịch thị trường sơ cấp đã đạt khoảng 42%, mức cao nhất từ trước đến nay. Hiện tượng này phản ánh trước hết là sự suy giảm kéo dài của thị trường gọi vốn. Kể từ tháng 11/2024, số lượng giao dịch M&A hàng tháng duy trì ở mức 10-20 vụ, trong khi giao dịch gọi vốn giảm mạnh từ khoảng 100 xuống còn khoảng 50 vụ. Điều này có nghĩa là M&A không thay thế cho sự sôi động của thị trường vốn, mà trở thành hình thức giao dịch ổn định hơn khi thị trường vốn thu hẹp. Các công ty lớn như Coinbase, Kraken, Ripple, MoonPay... đang tận dụng thời kỳ giá trị định thấp để mua lại các đội ngũ, giấy phép, công nghệ với chi phí thấp hơn, ít cạnh tranh hơn và có thêm quyền thương lượng. Bốn lý do chính thúc đẩy M&A là: định giá đủ rẻ, tiết kiệm chi phí thời gian và thử sai, tiếp cận nguồn lực giấy phép/tuân thủ, và hợp nhất chuỗi giá trị thượng-nhượng nguồn. Các lĩnh vực trọng tâm của M&A hiện nay bao gồm: cơ sở hạ tầng giao dịch (đặc biệt là phái sinh), thanh toán & stablecoin, giấy phép tuân thủ, và phát hành/phân phối tài sản (RWA). Làn sóng M&A này đang viết lại logic thoái vốn cho thị trường sơ cấp, cung cấp một lối thoát khác ngoài việc phụ thuộc vào phát hành token. Nó buộc các dự án phải chú trọng hơn vào giá trị sản phẩm, doanh thu thực và khả năng tích hợp chiến lược thay vì chỉ đóng gói câu chuyện để gọi vốn. Tuy nhiên, xu hướng này cũng cho thấy ngành công nghiệp tiền mã hóa đang trở nên tập trung hơn. Các nền tảng lớn dần nắm giữ tài sản, thanh khoản và giấy phép, khiến việc gia nhập thị trường của các startup mới ngày càng khó khăn, đánh dấu sự kết thúc của thời kỳ khởi nghiệp dễ dàng.

链捕手1 giờ trước

Các giao dịch M&A trên thị trường tiền mã hóa đang diễn ra sôi động bất thường

链捕手1 giờ trước

Giao dịch mua lại và sáp nhập trên thị trường tiền mã hóa đang diễn ra cực kỳ sôi động

Thị trường M&A trong lĩnh vực tiền mã hóa đang hoạt động sôi động một cách bất thường, với tỷ lệ giao dịch mua lại chiếm khoảng 42% tổng số giao dịch thị trường sơ cấp, mức cao nhất từ trước đến nay. Điều này phản ánh xu hướng suy giảm rõ rệt của thị trường gọi vốn. Các giao dịch M&A không thực sự thay thế sự sôi động của thị trường vốn, mà trở thành hình thức giao dịch ổn định khi thị trường gọi vốn thu hẹp. Các công ty hàng đầu như Coinbase, Kraken, Ripple, MoonPay đang tích cực mua lại để bổ sung năng lực cốt lõi với chi phí thấp hơn. Động lực chính bao gồm: định giá mục tiêu rẻ hơn, tiết kiệm thời gian và chi phí thử sai, tiếp cận giấy phép/tài nguyên tuân thủ, và tích hợp chuỗi giá trị. Các lĩnh vực trọng tâm của M&A là: cơ sở hạ tầng giao dịch (đặc biệt là phái sinh), thanh toán & stablecoin, RWA & phát hành tài sản. Điều này cho thấy các gã khổng lồ đang mở rộng từ sản phẩm đơn lẻ sang mô hình tập đoàn tài chính. Sự gia tăng M&A đang viết lại logic thoát vốn cho thị trường sơ cấp, cung cấp một lối thoát thay thế ngoài việc phụ thuộc vào token, khuyến khích các startup tập trung vào giá trị sản phẩm và năng lực tích hợp thực tế. Tuy nhiên, nó cũng cho thấy ngành công nghiệp đang trở nên tập trung hơn, với rào cản gia nhập ngày càng cao do yếu tố tuân thủ và sức mạnh của các nền tảng lớn.

marsbit1 giờ trước

Giao dịch mua lại và sáp nhập trên thị trường tiền mã hóa đang diễn ra cực kỳ sôi động

marsbit1 giờ trước

Bức tranh toàn cảnh về hệ sinh thái bảo mật Solana: Chồng bảo mật hoàn chỉnh từ Máy tính đến AI

Solana vẫn đang ở giai đoạn đầu trong việc phát triển hệ sinh thái bảo mật, tập trung vào các lĩnh vực như Ngân hàng mới (Neobanks) và DeFi riêng tư. Bài viết cung cấp cái nhìn toàn cảnh về hệ sinh thái này, từ cơ sở hạ tầng tính toán đến các ứng dụng AI. **Cơ sở hạ tầng Tính toán Riêng tư:** Hai dự án chính là Arcium (sử dụng MPC - Tính toán Đa bên) và Magic Block (sử dụng TEE - Môi trường Thực thi Tin cậy) cung cấp nền tảng cho tính toán bảo mật trên Solana. Chúng cho phép tạo lập sổ lệnh, nhóm thanh khoản kín và các giao thức DeFi riêng tư. **Chuyển khoản & Số dư Riêng tư:** Các ứng dụng như Umbra (trên Arcium), Privacy Cash và Hush cung cấp giải pháp cho giao dịch và số dư riêng tư thông qua các kỹ thuật như mã hóa, nhóm che giấu (shielding pools) và bằng chứng không kiến thức (ZK-proof). **Giao dịch không để lại dấu vết:** Các giao thức như encifherio và VanishTrade bảo vệ chiến lược giao dịch khỏi front-running và MEV bằng cách ẩn chi tiết đặt lệnh thông qua mã hóa hoặc định tuyến thanh khoản được che giấu. Darklake phát triển cơ sở hạ tầng thanh khoản và nhóm giao dịch kín (dark pool) dựa trên ZK. **Ứng dụng Nâng cao:** Các thị trường dự đoán riêng tư (ví dụ: Melee Markets) sử dụng cơ sở hạ tầng như của Arcium để mã hóa sổ lệnh, bảo vệ chiến lược của người tham gia. Trong lĩnh vực AI, Loyal tạo ra các giao thức thông minh bảo mật, lưu trữ dữ liệu người dùng (hội thoại, truy vấn) ở dạng mã hóa trên Solana với các quy tắc truy cập nghiêm ngặt. Tầm nhìn cuối cùng là một "ngăn xếp bảo mật hoàn chỉnh" nơi các công nghệ như ZK và FHE (Mã hóa Đồng cấu hình Đầy đủ) kết hợp để mang lại tính bảo mật mạnh mẽ và có thể kết hợp trên quy mô lớn.

Foresight News1 giờ trước

Bức tranh toàn cảnh về hệ sinh thái bảo mật Solana: Chồng bảo mật hoàn chỉnh từ Máy tính đến AI

Foresight News1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
Hợp đồng Tương lai

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 869Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.6kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片