Tỷ lệ truy cập bộ đệm 99.93%, Harness phù hợp nhất cho DeepSeek đã xuất hiện, thu hút 86,000 sao trên GitHub

marsbitXuất bản vào 2026-08-11Cập nhật gần nhất vào 2026-08-11

Tóm tắt

Dự án Pi - một harness (bộ khung công cụ) lập trình AI mã nguồn mở trên GitHub với khoảng 86,000 sao - được chứng minh là bộ harness phù hợp nhất hiện nay để tận dụng hiệu quả mô hình DeepSeek, đặc biệt về mặt chi phí. Điểm nổi bật nhất là khả năng tối ưu bộ nhớ đệm (cache). Khi tích hợp DeepSeek vào Pi, tỷ lệ cache hit (số token tái sử dụng được) đạt tới 99.93%, nghĩa là chỉ 0.07% token đầu vào cần tính toán lại. Điều này giảm chi phí xử lý đáng kể. Một thử nghiệm của Composio với 8 harness phổ biến cho thấy Pi có chi phí trung bình để hoàn thành một nhiệp vụ thành công thấp nhất, chỉ khoảng 0.028 USD, trong khi Claude Code đắt hơn gấp 7 lần (0.195 USD). Lý do Pi phù hợp với DeepSeek nằm ở thiết kế đơn giản và tối ưu hóa cụ thể. Pi chỉ cung cấp 4 công cụ cơ bản (đọc, viết, sửa file và thực thi lệnh), cấu trúc phiên làm việc ổn định, giúp tối đa hóa việc tái sử dụng cache của DeepSeek. Dự án cũng đã thêm hỗ trợ native provider cho DeepSeek, khắc phục lỗi tương thích. Trong khi đó, DeepSeek đã công bố phát triển harness chính thức của riêng mình, nhắm mục tiêu cạnh tranh với Claude Code. Harness chính thức hứa hẹn tích hợp sâu và dùng ngay, trong khi Pi vẫn giữ ưu thế về tính linh hoạt, cho phép tùy chỉnh workflow và dễ dàng chuyển đổi giữa nhiều mô hình AI khác nhau.

Hay quá hay quá.

Phiên bản chính thức của DeepSeek vẫn đang trên đường, còn phiên bản "Harness Tốt Nhất" dân gian đã lao ra trước! (cuốn chết thôi.jpg)

Dự án tên là "Pi", một Agent lập trình mã nguồn mở đã thu hút khoảng 86,000 sao trên GitHub.

Lý do dự án này nổi tiếng như vậy, chủ yếu là vì thứ này quá "Tiết Kiệm". . .

Nhìn anh developer lão làng Evan Kim dưới đây, sau khi anh ấy kết nối DeepSeek vào Pi, khoảng 99.93% Token đầu vào đều được truy cập bộ đệm thành công.

Nói cách khác, tỷ lệ không truy cập được bộ đệm chỉ là 0.07%, phần lớn ngữ cảnh lặp lại không cần tính toán lại???

Thậm chí, gần đây đội ngũ Composio còn thử nghiệm ngang 8 Agent Harness phổ biến, trực tiếp nhét DeepSeek V4 Flash vào để chạy nhiệm vụ thực tế.

Sau khi kết quả được công bố, cũng có chút kịch tính——

Chi phí trung bình cho một nhiệm vụ thành công của Pi là thấp nhất, chỉ khoảng 0.028 đô la Mỹ.

Claude Code: Sao lại đẩy tôi đến mức giá gấp 7 lần Pi thế này!!!

DeepSeek: Token của tôi đã bán rẻ như vậy rồi.

Pi và các dự án tiết kiệm khác: Không sao, tôi còn có thể giúp người dùng mua ít hơn đấy.

Bốn công cụ đi kèm DeepSeek, tỷ lệ không truy cập được bộ đệm xuống mức thấp 0.07%

Nói về Pi trước, chúng ta hãy tán gẫu một chút về Harness thực sự là gì.

Chúng ta đều biết, bản thân mô hình lớn giống như một bộ não chịu trách nhiệm suy nghĩ——

Muốn nó thực sự bước vào kho mã để làm việc, còn phải trang bị cho nó mắt, tay chân và quy trình làm việc.

Chẳng hạn như ai sẽ đọc file, cách gọi terminal ra sao, sau khi sửa mã thì chạy kiểm thử thế nào, những hệ thống kỹ thuật xoay quanh mô hình vận hành này, đều được gọi chung là Harness.

Cũng chính vì vậy, cùng một mô hình nhưng thay một bộ Harness khác, hiệu suất thực tế và chi phí gọi đều có thể xuất hiện khoảng cách rất lớn!!

Và "Pi" do developer Mario Zechner tạo ra này, làm chính là việc xây dựng một bàn làm việc lập trình như vậy cho mô hình lớn.

Tôi đã lướt qua dự án một lần, tóm tắt nhanh lại thì, ý tưởng của Pi khá là "Thẳng Thắn"——

Đó là từ đầu, thứ này đã không có ý định nhét "tất cả chức năng" vào lõi cả. . .

Cụ thể, trong trường hợp mặc định, Pi chỉ cung cấp cho mô hình bốn công cụ——đọc file, ghi file, sửa file và thực thi lệnh.

Nếu người dùng cần chế độ lập kế hoạch, Agent con, MCP, điểm kiểm tra Git hoặc kiểm soát quyền, thì có thể cài thêm thông qua tiện ích mở rộng và Skills từng cái một~

Emm... đại khái giống như giao một căn phòng thô đầy đủ điện nước, Pi chịu trách nhiệm xây bốn bức tường, cuối cùng trang trí thành studio, phòng game hay ba phòng ngủ một phòng khách, đều do người dùng tự mày mò???

Tình cờ thay, điều này lại trùng hợp với nhu cầu của DeepSeek. . .

Như mọi người đều biết, khả năng suy luận và lập trình của DeepSeek khá mạnh, nhưng việc gọi công cụ, quản lý ngữ cảnh và phát lại nội dung suy nghĩ lại có quy tắc giao diện riêng.

Điều này dẫn đến việc chúng ta nhét trực tiếp vào Harness chung được thiết kế xoay quanh OpenAI hoặc Claude, dễ gặp phải vấn đề định dạng công cụ không tương thích, lỗi phát lại nội dung suy luận và bộ đệm bị vô hiệu hóa.

Vậy nên trong khi sản phẩm chính thức của DeepSeek vẫn đang trên đường, Pi đã chủ động điều chỉnh trước——

Vào tháng 4 năm nay, Pi đã thêm hỗ trợ Provider gốc cho DeepSeek, đồng thời sửa lỗi 400 trong phiên phát lại của V4.

Nó sẽ giữ lại reasoning_content theo yêu cầu giao diện của DeepSeek và ánh xạ cường độ suy luận nội bộ của Pi đến cấp độ suy nghĩ mà DeepSeek hỗ trợ.

Đúng là thiết kế tùy chỉnh riêng của dân gian.

Nhưng! Điều thực sự khiến Pi và DeepSeek hợp nhau đến vậy, vẫn là "Bộ đệm".

Suy cho cùng, mỗi bước Agent Coding thực thi, đều phải gửi lại cho mô hình prompt hệ thống, định nghĩa công cụ, lịch sử hội thoại và mã, điều này dẫn đến——

Nhiệm vụ của mô hình càng làm càng lâu, yêu cầu cũng sẽ càng kéo dài, trong đó phần lớn nội dung, DeepSeek thực ra đã xem qua rồi. . .

Lúc này, bộ đệm tiền tố tự động có thể phát huy tác dụng.

Nó có thể tạm thời ghi nhớ phần đầu yêu cầu đã tính toán, ở lần gọi tiếp theo, chỉ cần prompt hệ thống, định nghĩa công cụ và lịch sử hội thoại vẫn nhất quán, đoạn nội dung lớn này có thể tái sử dụng trực tiếp, mô hình chỉ cần xử lý thông tin mới được thêm vào cuối.

Và "Tỷ lệ truy cập bộ đệm", đo lường chính là trong lần đầu vào này, có bao nhiêu Token đã tái sử dụng thành công kết quả tính toán trước đó.

Tỷ lệ truy cập càng cao, Token cần tính toán lại càng ít, chi phí gọi tự nhiên cũng càng thấp.

Nhưng rắc rối cũng nằm ở đây, prompt thêm một thời gian, công cụ thay đổi thứ tự, bộ đệm đều có thể mất trí nhớ ngay lập tức, rồi tính toán lại từ đầu.

Nhưng ưu thế của Pi chính là "Đủ Đơn Giản": công cụ mặc định ít, nội dung phiên liên tục được thêm vào phía sau, hiếm khi quay lại mày mò nội dung phía trước.

Như vậy, khi DeepSeek mở nhật ký ra, mấy trăm trang đã xem trước đó có thể bỏ qua trực tiếp, chỉ xử lý vài trang mới được thêm vào cuối, tỷ lệ không truy cập được bộ đệm giảm mạnh~

Chẳng phải vậy sao, cư dân mạng Evan Kim đã hiện thân thuyết pháp xác minh——

Tỷ lệ không truy cập được bộ đệm sau khi DeepSeek kết nối với Pi xuống mức thấp 0.03%, tương ứng với tỷ lệ truy cập bộ đệm khoảng 99.97%.

Quy đổi ra thì chi phí xử lý 10 tỷ token chỉ khoảng 19 tệ, nếu không sử dụng bộ đệm, chi phí đó phải hơn 900 tệ. .

Ngoài ra, gần đây đội ngũ Composio còn thử nghiệm ngang 8 Agent Harness phổ biến, trực tiếp nhét DeepSeek V4 Flash vào để chạy nhiệm vụ thực tế.

Sau khi kết quả được công bố, có chút kịch tính, cùng một DeepSeek, thay một bộ Harness khác, khoảng cách chi phí cao nhất có thể lên đến 7 lần???

Nhìn qua, đúng là "chi phí trung bình" cho một nhiệm vụ thành công của Pi Agent là thấp nhất, chỉ khoảng 0.028 đô la Mỹ.

Xếp sau lần lượt là Deep Agents, Hermes Agent, OpenCode, Codex, Oh My Pi và Prime Agent.

Chúng ta hãy nhìn vào bảo bối lớn của hãng A, Claude Code, xứng đáng là "Thí Sinh Đắt Nhất"——

Hoàn thành một nhiệm vụ thành công trung bình cần khoảng 0.195 đô la, đúng vậy, gần gấp 7 lần Pi. . . (Trời sập rồi)

Tất nhiên, con số này không đại diện cho việc Claude Code không có năng lực, suy cho cùng bản thân nó là một hệ thống kỹ thuật hoàn chỉnh được xây dựng xoay quanh mô hình Claude.

Chỉ có thể nói rằng khi mô hình cơ sở được thay bằng DeepSeek, quy trình làm việc được tối ưu hóa cho hệ sinh thái Claude ban đầu, đã không hoàn toàn tận dụng được lợi thế chi phí thấp, hiệu quả bộ đệm cao của DeepSeek.

Mô hình vẫn là DeepSeek đó, Pi chỉ khiến nó đọc ít đi rất nhiều nội dung đã đọc qua.

Pi: Im lặng chờ đợi Harness chính thức vượt qua tôi nhé.

Harness chính thức đã tập hợp đội, mục tiêu hướng thẳng đến Claude Code

Tất nhiên, dù Pi có phù hợp với DeepSeek đến đâu, hiện tại vẫn là một giải pháp của bên thứ ba.

Suy cho cùng, chính DeepSeek cũng đã quyết định tự mình xuống sân đóng Harness rồi, thậm chí có lẽ ngày ra mắt cũng không còn xa? (Tôi đoán vậy)

Vào tháng 5 năm nay, nhà nghiên cứu kỳ cựu Chen Deli của DeepSeek xác nhận, công ty đang thành lập đội ngũ Agent Harness nội bộ, dùng một câu khá thẳng thắn để khái quát mục tiêu——

Bắt đầu từ con số 0 làm DeepSeek Code Harness, đối chiếu với Claude Code.

Sau đó trong vài tháng giữa này, các vị trí quản lý sản phẩm Harness và kỹ sư nghiên cứu phát triển cũng được cập nhật và đăng tải ồ ạt trên trang web chính thức, be like:

Sau đó là cuối tháng 7, người phụ trách đội ngũ Agent Harness của DeepSeek, đại thần huy chương vàng ACM Thôi Thiêm Dực vẫn đang tuyển dụng developer cho các dự án liên quan trên mạng.

Cũng coi như là sắp đến lúc thành công.

Đặt vài manh mối lại với nhau, con đường của DeepSeek đã dần dần rõ ràng.

V4 chịu trách nhiệm tăng cường năng lực suy luận, lập trình và Agent cơ sở; Harness chính thức chịu trách nhiệm kết nối mô hình vào terminal, kho mã và chuỗi công cụ; quản lý ngữ cảnh và phản hồi kiểm thử lại có thể đưa các trường hợp thất bại của người dùng thực về đội ngũ mô hình.

Tất nhiên, nói thật, sau khi sản phẩm chính thức ra mắt, Pi cũng sẽ không vì thế mà mất vị trí.

DeepSeek Harness chủ đạo mở ra dùng ngay, cùng sự hợp tác sâu hơn với mô hình của chính mình.

Pi thì để lại bàn làm việc cho người dùng tự cải tạo, phù hợp hơn với các developer thích kiểm soát công cụ, tùy chỉnh quy trình làm việc và thay đổi mô hình tùy lúc.

Suy cho cùng, Pi từ đầu đã không tự trói mình vào DeepSeek. . .

Claude, OpenAI, Gemini, Kimi, MiniMax đều hỗ trợ, hôm nay dùng DeepSeek tiết kiệm Token, ngày mai đổi mô hình khác xử lý nhiệm vụ đặc biệt, người dùng có thể chuyển đổi Provider tùy lúc.

Emm... Điều này cũng có nghĩa là, ngoài một loạt sản phẩm kiểu Claude Code, Harness chính thức của DeepSeek thực sự phải đối mặt với cả những bàn làm việc mở như Pi vốn đã được developer cải tạo khá thuận tiện. (doge)

Vậy nên bây giờ, áp lực chính thức được chuyển cho phiên bản chính thức——

Harness tự làm cho DeepSeek, không thể nào còn không biết cách tiết kiệm Token bằng bên thứ ba chứ??? (doge)

Tài liệu tham khảo:

[1]https://x.com/composio/status/2086814488162972027?s=20

[2]https://github.com/earendil-works/pi

Bài viết này đến từ tài khoản WeChat công cộng "Lượng Tử Vị", tác giả: Mộng Dao

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

ctr
CitreaCTR
wstusdt
wrapped stUSDTWSTUSDT
apr
aPrioriAPR
ctx
Cryptex FinanceCTX
audio
AudiusAUDIO
comp
CompoundCOMP
mantra
MantraMANTRA
waxl
AxelarWAXL
bill
Billions NetworkBILL
pyth
PYTH (Pyth)PYTH
rune
THORChainRUNE
velodrome
Velodrome FinanceVELODROME
brev
BrevisBREV
cake
PancakeSwapCAKE
jst
JUSTJST

Câu hỏi Liên quan

QPi là gì và tại sao dự án này lại nổi tiếng trên GitHub?

APi là một mã nguồn mở Agent lập trình được thiết kế để trở thành harness cho mô hình lớn, đặc biệt tối ưu cho DeepSeek. Nó nổi tiếng vì đạt được số sao GitHub cao (khoảng 8.6 nghìn) nhờ khả năng giảm chi phí vận hành đáng kể thông qua cơ chế bộ nhớ đệm hiệu quả, đạt tỷ lệ truy cập bộ nhớ đệm lên đến 99.93% khi sử dụng với DeepSeek.

QTỷ lệ truy cập bộ nhớ đệm (cache hit rate) của DeepSeek khi tích hợp với Pi là bao nhiêu?

AKhi tích hợp với Pi, DeepSeek đạt tỷ lệ truy cập bộ nhớ đệm là 99.93%, đồng nghĩa với tỷ lệ không truy cập bộ nhớ đệm (cache miss rate) chỉ là 0.07%. Điều này có nghĩa là phần lớn ngữ cảnh lặp lại không cần tính toán lại, giúp tiết kiệm đáng kể chi phí token.

QChi phí trung bình để hoàn thành một nhiệm vụ thành công với Pi và DeepSeek là bao nhiêu?

ATheo một bài kiểm tra ngang hàng, Pi hoàn thành một nhiệm vụ thành công với chi phí trung bình thấp nhất, chỉ khoảng 0.028 USD khi sử dụng với mô hình DeepSeek V4 Flash.

QSo sánh chi phí khi sử dụng Claude Code và Pi với DeepSeek?

ABài kiểm tra cho thấy Claude Code có chi phí trung bình để hoàn thành một nhiệm vụ thành công là khoảng 0.195 USD, gấp gần 7 lần so với chi phí 0.028 USD của Pi khi cả hai đều sử dụng DeepSeek. Điều này nhấn mạnh lợi thế về chi phí của Pi nhờ tối ưu hóa bộ nhớ đệm.

QDeepSeek có kế hoạch phát triển harness chính thức không? Mục tiêu là gì?

ACó, DeepSeek đã xác nhận thành lập một nhóm nội bộ để phát triển harness Agent chính thức với tên gọi DeepSeek Code Harness. Mục tiêu chính của họ là tạo ra một giải pháp có thể cạnh tranh trực tiếp với Claude Code.

Nội dung Liên quan

Triển vọng thời kỳ hậu mã hóa: Giá trị tài sản quay trở lại, thập kỷ tới nhìn vào đâu?

Thị trường tiền mã hóa đang trải qua giai đoạn chuyển đổi sâu sắc từ động lực chu kỳ sang tăng trưởng dài hạn dựa trên các xu hướng thực tế. Sau khi định giá bị thổi phồng quá mức vào năm 2021, nhiều tài sản đã điều chỉnh về mức hợp lý hơn. Các vấn đề cấu trúc như tính chu kỳ mạnh của doanh thu, bất ổn quy định và cơ cấu sở hữu kép đang dần được khắc phục. Nền kinh tế mã hóa đã chứng kiến sự trưởng thành của các trường hợp sử dụng có giá trị thực như: nền tảng internet ngang hàng, đô la kỹ thuật số toàn cầu, sàn giao dịch không cần cấp phép, thị trường thế chấp toàn cầu và nền tảng tạo tài sản dân chủ. Các blockchain hàng đầu như Ethereum và Solana đang củng cố hiệu ứng mạng, trở thành lớp cơ sở tài chính cho internet. Các tổ chức và doanh nghiệp truyền thống đang tích cực triển khai các sản phẩm cấp production trên blockchain công khai. Khi áp lực quy định giảm bớt, trọng tâm chuyển từ "tính hợp pháp" sang khai thác cơ hội tăng trưởng. Mặc dù sự cạnh tranh sẽ khốc liệt hơn và nhiều dự án có thể thất bại, bối cảnh vĩ mô hiện tại – bao gồm sự sụt giảm niềm tin vào thể chế, chi tiêu chính phủ không bền vững và làn sóng kế thừa của thế hệ trẻ – tạo ra điều kiện thuận lợi cho sự phát triển mạnh mẽ của nền kinh tế mã hóa. Cơ hội lớn vẫn tồn tại cho những người sẵn sàng đặt cược vào bình minh của kỷ nguyên mới này.

Odaily星球日报27 phút trước

Triển vọng thời kỳ hậu mã hóa: Giá trị tài sản quay trở lại, thập kỷ tới nhìn vào đâu?

Odaily星球日报27 phút trước

EthSystems và Undefined Labs ký Biên bản ghi nhớ (MOU) nhằm hỗ trợ việc áp dụng Ethereum trong tổ chức tại Hàn Quốc

Ngày 11 tháng 8 năm 2026, EthSystems - công ty chuyên về cơ sở hạ tầng Ethereum cho tổ chức, được thành lập bởi đội ngũ từ Lực lượng Đặc nhiệm Quyền riêng tư Tổ chức (IPTF) của Ethereum Foundation - đã ký kết Biên bản ghi nhớ (MOU) với Undefined Labs, một trong những công ty tư vấn tổ chức và chiến lược thâm nhập thị trường Web3 hàng đầu Hàn Quốc. Thông qua hợp tác này, hai bên sẽ cùng thúc đẩy việc áp dụng Ethereum trong các tổ chức tại Hàn Quốc, tập trung vào các lĩnh vực token hóa, stablecoin, cơ sở hạ tầng tài sản số và ứng dụng blockchain thể chế. Họ sẽ hợp tác với các tổ chức tài chính, cơ quan quản lý và doanh nghiệp để giúp đánh giá và triển khai Ethereum làm nền tảng cho cơ sở hạ tầng tài chính thế hệ mới. EthSystems được thành lập để giải quyết các rào cản về quyền riêng tư, tuân thủ và bảo mật ngăn các tổ chức tài chính triển khai ứng dụng quan trọng trên blockchain công cộng. Công ty chuyên cung cấp tư vấn kỹ thuật, kiến trúc doanh nghiệp và hỗ trợ triển khai. Trong khi đó, Undefined Labs sẽ đóng vai trò dẫn dắt thương mại tại thị trường Hàn Quốc, kết nối EthSystems với các ngân hàng, công ty chứng khoán, quỹ đầu tư và các nhà hoạch định chính sách địa phương. Hợp tác này kết hợp chuyên môn về Ethereum thể chế toàn cầu của EthSystems với hiểu biết sâu sắc về thị trường tài chính Hàn Quốc của Undefined Labs, nhằm tăng cường hợp tác giữa hệ sinh thái Ethereum toàn cầu và khu vực tài chính Hàn Quốc đang phát triển nhanh chóng.

cointelegraph1 giờ trước

EthSystems và Undefined Labs ký Biên bản ghi nhớ (MOU) nhằm hỗ trợ việc áp dụng Ethereum trong tổ chức tại Hàn Quốc

cointelegraph1 giờ trước

Khi Lưu Lượng Meme Gặp RWA: Tham Vọng Tài Chính Của Hyperliquid Và Robinhood

Khi dòng tiền Meme gặp RWA: Tham vọng tài chính của Hyperliquid và Robinhood Ngành công nghiệp tiền mã hóa thường bị chỉ trích là một sòng bạc thuần túy. Tuy nhiên, lịch sử tài chính cho thấy đầu cơ có thể là tín hiệu tiên phong và nền tảng cho sự phát triển của các thị trường và cơ sở hạ tầng trưởng thành. Bài viết này phân tích con đường tiến hóa này thông qua các ví dụ gần đây. Thị trường phái sinh hàng hóa ở Chicago thế kỷ 19 ra đời để giúp nông dân phòng ngừa rủi ro, nhưng cần các nhà đầu cơ tạo thanh khoản và đối trọng rủi ro. Thanh khoản dồi dào từ hoạt động đầu cơ sau đó đã biến Chicago thành trung tâm định giá toàn cầu. Áp dụng vào hiện tại, Robinhood Chain - ban đầu được xây dựng để giao dịch cổ phiếu mã hóa - đã chứng kiến sự bùng nổ người dùng nhờ nền tảng phát hành Meme coin Pools của Uniswap. Mặc dù bắt nguồn từ đầu cơ, lưu lượng truy cập và vốn từ Meme coin có thể trở thành nền tảng cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng giao dịch chứng khoán trên chuỗi trong tương lai. Tương tự, Hyperliquid, một nền tảng giao dịch phái sinh tiền mã hóa, đã mở rộng mô hình đầu cơ đòn bẩy sang các tài sản trong thế giới thực (RWA) như vàng, dầu, cổ phiếu (Nvidia, Tesla) và chỉ số chứng khoán. Giao dịch hợp đồng vĩnh viễn RWA của họ hiện chiếm hơn một nửa khối lượng, tạo ra một lớp định giá mới hoạt động 24/7. Điểm mấu chốt là: không phải tất cả các hoạt động đầu cơ đều có thể chuyển đổi thành cơ sở hạ tầng bền vững. Kết quả cuối cùng phụ thuộc vào tài sản cơ bản mà nó gắn liền. Đầu cơ thuần túy, tách rời khỏi tài sản có giá trị, rất dễ vỡ. Tuy nhiên, khi đầu cơ được gắn với các tài sản cơ bản có giá trị (như hàng hóa, cổ phiếu, kim loại quý), nó có thể tạo ra thanh khoản và trở thành nền tảng cho các hệ thống định giá và giao dịch phức tạp. Hyperliquid và Robinhood đang đi theo con đường lịch sử này: tận dụng dòng tiền và sự chú ý từ đầu cơ (Meme coin, giao dịch đòn bẩy) để xây dựng cơ sở hạ tầng giao dịch cho các tài sản có giá trị cơ bản mạnh mẽ hơn (RWA, chứng khoán). Họ minh họa cách mà "bong bóng" đầu cơ, nếu được định hướng đúng đắn, có thể đặt nền móng cho "vốn" thực sự.

marsbit1 giờ trước

Khi Lưu Lượng Meme Gặp RWA: Tham Vọng Tài Chính Của Hyperliquid Và Robinhood

marsbit1 giờ trước

NVIDIA HBM Thiếu Hụt Nghiêm Trọng, Thế Hệ GPU Tiếp Theo Bị Hạn Chế, Trong Khi Ổ Cứng Này Lại Chiếm Sóng

Khi AI Agent phát triển, nó không chỉ thực hiện một lần gọi mô hình mà trở thành một hệ thống vận hành liên tục, tạo ra một chuỗi dữ liệu được ghi lại liên tục. Điều này đòi hỏi hệ thống lưu trữ không chỉ đơn thuần là nơi lưu trữ cuối cùng mà cần tham gia trực tiếp vào vòng lặp nhận thức, ghi nhớ và ra quyết định của Agent. Bài viết phân tích xu hướng phát triển của "SSD chức năng" - loại ổ cứng có thể thực hiện các nhiệm vụ như mã hóa, nén, lập chỉ mục, quản lý bộ nhớ (Memory) và ngữ cảnh (Context) ngay gần phương tiện lưu trữ. Xu hướng này sẽ định hình lại ranh giới giá trị giữa các lớp bộ nhớ: HBM vẫn là lõi cho tính toán, HBF (High Bandwidth Flash) bổ sung dung lượng lớn để đọc, DRAM/CXL xử lý trạng thái biến đổi và chia sẻ, trong khi SSD chức năng đảm nhận các đối tượng cần lưu trữ lâu dài, bền vững và có quản trị. Trên thị trường, các mẫu SSD AI hiện tại như của Phison (aiDAPTIV), Longsys (SPU+iSA) và liên doanh Yinpu-Maxio đang mở đường bằng các cách tiếp cận khác nhau: tích hợp phần mềm trung gian, tăng cường xử lý ở bộ điều khiển, hoặc đồng thiết kế giữa tính toán và lưu trữ. Tương lai có thể phát triển theo ba hướng: SSD trở nên giàu chức năng hơn, lưu trữ được tổ chức thành các "node" chuyên biệt phục vụ Agent, và các tầng bộ nhớ được tổ hợp lại một cách thông minh. Cơ hội thị trường nằm ở việc biến lợi thế của từng loại phương tiện thành chi phí Token thấp hơn, khả năng duy trì liên tục cho Agent tốt hơn và vòng đời dữ liệu đáng tin cậy hơn.

marsbit1 giờ trước

NVIDIA HBM Thiếu Hụt Nghiêm Trọng, Thế Hệ GPU Tiếp Theo Bị Hạn Chế, Trong Khi Ổ Cứng Này Lại Chiếm Sóng

marsbit1 giờ trước

IPO của Unitree, Không Ai Có Thể Thua

Công ty TNHH Công nghệ Người máy Unitree (Unitree) đã chính thức lên sàn IPO, với mức định giá phát hành lên tới 61 tỷ nhân dân tệ (tương đương 610 tỷ VND), tạo ra một "điểm mốc định giá" công khai đầu tiên cho ngành công nghiệp robot hình người Trung Quốc. Tỷ lệ P/E ở mức 219 lần, cao gấp nhiều lần so với mức trung bình ngành, phản ánh kỳ vọng lớn của thị trường vào câu chuyện tăng trưởng trong tương lai hơn là lợi nhuận hiện tại. Báo cáo cho thấy doanh thu năm 2025 của Unitree đạt 1,699 tỷ nhân dân tệ, với hơn một nửa đến từ robot hình người, đánh dấu sự chuyển đổi thành công từ robot bốn chân tiêu dùng. Tuy nhiên, cấu trúc khách hàng vẫn chủ yếu là nghiên cứu và giáo dục (73.6%), trong khi ứng dụng công nghiệp thực tế còn thấp (9.01%). Một thách thức khác là tốc độ giảm giá nhanh hơn tốc độ giảm chi phí, đe dọa đến biên lợi nhuận trong tương lai. Lượng cổ phiếu lưu hành tự do sau IPO rất thấp (chỉ khoảng 7.36%), với hơn 90% bị khóa, khiến biến động giá ngày đầu tiên rất nhạy cảm. Các nhà đầu tư chiến lược lớn như quỹ hưu trí và DeepSeek đã tham gia với thời gian khóa dài, cho thấy sự kỳ vọng và cam kết mạnh mẽ. Với danh hiệu "cổ phiếu robot hình người đầu tiên trên STAR Market", thành công hay thất bại của Unitree sẽ ảnh hưởng sâu rộng đến định giá của cả ngành, lối thoát cho vốn đầu tư mạo hiểm và sự tự tin của thị trường. Đây là một "dự án mẫu" mà hầu như không bên tham gia nào muốn thất bại. Tuy nhiên, bài kiểm tra thực sự nằm ở khả năng chuyển đổi khách hàng sang ứng dụng công nghiệp quy mô lớn, duy trì biên lợi nhuận và tích hợp thành công trí tuệ nhân tạo thể hiện (embodied AI) để có "bộ não" mạnh mẽ hơn. Từ giờ trở đi, câu chuyện ngành công nghiệp sẽ được đo lường bằng báo cáo tài chính thực tế.

marsbit2 giờ trước

IPO của Unitree, Không Ai Có Thể Thua

marsbit2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

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 1.2kXuất 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 2.4kXuất 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

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow