Xu hướng Công nghệTin tức

Khám phá những đổi mới công nghệ mới nhất, nâng cấp giao thức, giải pháp cross-chain và cơ chế bảo mật trong lĩnh vực blockchain. Cung cấp góc nhìn tập trung vào nhà phát triển để phân tích xu hướng công nghệ mới nổi và đột phá tiềm năng.

Claude Opus4.8 phát hành, Anthropic bắt đầu biến 'sự tin cậy' thành điểm bán hàng của sản phẩm

Claude Opus 4.8 chính thức ra mắt, giữ nguyên giá và đạt vị trí dẫn đầu trong năm trên sáu bài kiểm tra chuẩn mực. Điểm nổi bật của bản phát hành này không nằm ở việc tăng hiệu suất đơn thuần, mà nằm ở việc Anthropic bắt đầu định vị "độ tin cậy" là ưu tiên cốt lõi của mô hình tiên phong. Đáng chú ý, tỷ lệ báo cáo thiếu về lỗi của chính mô hình trong các tác vụ mã đã giảm mạnh từ 19.7% xuống còn 3.7%. Claude Code giờ đây tích hợp luồng công việc động, cho phép điều phối nhiều tác nhân con và thực hiện kiểm tra đối kháng tự động trước khi giao kết quả. Những cải tiến này nhằm giải quyết nỗi lo ngại thực tế: khi AI chuyển từ cửa sổ trò chuyện sang quy trình công việc thực, nguy cơ lớn nhất thường là nó đưa ra câu trả lời trông có vẻ hoàn chỉnh nhưng lại sai. Ngoài ra, Opus 4.8 có những cải thiện đáng kể trong các bài kiểm tra trách nhiệm, toán học và xử lý ngữ cảnh dài. Mặc dù vậy, báo cáo hệ thống cũng ghi nhận một số điểm yếu so với phiên bản trước, như khả năng kháng prompt injection và hiệu suất trong một số bài kiểm tra chuyên môn. Bản phát hành này đánh dấu sự chuyển hướng trong cuộc đua mô hình: từ việc chỉ theo đuổi điểm số chuẩn mực sang việc tranh giành độ tin cậy, khả năng xác minh và thừa nhận sai sót. Điều này là tiền đề để các Agent AI thực sự trở nên hữu dụng. Anthropic cũng xác nhận một mô hình cấp độ "Mythos" mạnh hơn nhiều, hiện đang bị hạn chế truy cập, sẽ được ra mắt trong vài tuần tới, với Opus 4.8 đóng vai trò là bước đệm công khai hướng tới nó.

marsbit05/29 22:22

Claude Opus4.8 phát hành, Anthropic bắt đầu biến 'sự tin cậy' thành điểm bán hàng của sản phẩm

marsbit05/29 22:22

Sinh học thay đổi lớn: Mô hình nguồn mở mới của Mark Zuckerberg hoàn toàn lật đổ vương vị AlphaFold của Google

Ngai vàng AlphaFold đang lung lay! Biohub, tổ chức do vợ chồng Mark Zuckerberg sáng lập, vừa công bố cơ sở dữ liệu cấu trúc protein ESM Atlas với **11 tỷ dự đoán cấu trúc**, nhiều hơn 8 tỷ so với AlphaFold DB. Mô hình AI đằng sau là **ESMFold2**, được cho là vượt trội hơn AlphaFold3 về hiệu suất, đặc biệt trong dự đoán cấu trúc phức hợp protein. Điểm then chốt: nó **hoàn toàn mã nguồn mở và không giới hạn thương mại**. ESMFold2 đi theo hướng tiếp cận khác, dựa trên "mô hình ngôn ngữ protein", xem chuỗi protein như ngôn ngữ để học và dự đoán trực tiếp cấu trúc 3D. Nó được huấn luyện trên tập dữ liệu rộng hơn, bao gồm nhiều protein vi sinh vật từ môi trường chưa được AlphaFold phủ sóng. Nhóm nghiên cứu còn thử nghiệm thành công việc thiết kế protein mới dựa trên dự đoán của mô hình. Chiến lược mã nguồn mở này, tương tự Meta với Llama, có thể kích hoạt cộng đồng toàn cầu phát triển và ứng dụng, mở rộng phạm vi tiếp cận so với các mô hình độc quyền. Giới học thuật đánh giá cao tiềm năng của ESM Atlas như một nguồn tài nguyên phi thường, nhưng cũng nhấn mạnh nhu cầu xác thực độc lập các dự đoán và đặt câu hỏi về hiệu quả với các cấu trúc protein hoàn toàn mới. Một số chuyên gia xem đây là sự bổ sung cho AlphaFold, trong bối cảnh cuộc đua trong lĩnh vực AI protein đang trở nên cực kỳ cạnh tranh. Bước tiến này đẩy nhanh khả năng của AI trong việc "đọc hiểu" và thiết kế các khối xây dựng sự sống, biến những vấn đề sinh học phức tạp thành các bài toán kỹ thuật có thể giải quyết được.

marsbit05/29 12:34

Sinh học thay đổi lớn: Mô hình nguồn mở mới của Mark Zuckerberg hoàn toàn lật đổ vương vị AlphaFold của Google

marsbit05/29 12:34

Bản AI của Siri, có lẽ sẽ trông như thế này

Một năm nữa, WWDC của Apple lại đến, và áp lực lớn nhất là phải trả lời kỳ vọng của thế giới về AI. Câu hỏi khó: tại sao điện thoại thông minh đắt nhất lại có trợ lý AI "ngu ngốc" nhất? Tin tức trước thềm sự kiện tiết lộ Siri sẽ có bản nâng cấp lớn nhất từ năm 2011. Bản mới dự kiến thiết kế lại hoàn toàn giao diện theo phong cách chatbot với tông màu tối, tích hợp sâu với Dynamic Island, biến Siri thành một điểm vào trải nghiệm độc lập. Quan trọng hơn, Siri sẽ có tính năng ghi nhớ ngữ cảnh hội thoại, khắc phục điểm yếu lâu nay. Đặc biệt, Apple sẽ cho phép các mô hình AI của bên thứ ba như Google Gemini và Claude của Anthropic kết nối trực tiếp vào Siri, biến nó thành một nền tảng phân phối AI. Động thái này cho thấy chiến lược của Apple: không cố gắng tạo ra mô hình AI mạnh nhất, mà biến iOS thành nền tảng cạnh tranh tốt nhất cho các mô hình AI, dùng khả năng tích hợp cấp hệ thống (quyền truy cập danh bạ, lịch, ảnh...) làm lợi thế khác biệt so với các AI chạy riêng lẻ. Tuy nhiên, Apple phải đối mặt với nghịch lý: việc sử dụng cơ sở hạ tầng của Google để xử lý một số truy vấn có thể làm lung lay lời hứa bảo vệ quyền riêng tư tuyệt đối – vốn là thế mạnh cốt lõi. Câu hỏi then chốt là liệu Siri, với tư cách "lớp vỏ" tích hợp hệ thống, có thể mang lại trải nghiệm thuyết phục hơn so với việc dùng trực tiếp ChatGPT hay Gemini hay không. Đây được xem như một canh bạc có tính toán của Apple: họ tin rằng cuộc đua AI không chỉ nằm ở sức mạnh mô hình, mà ở việc hệ thống nào tích hợp và sử dụng các mô hình đó một cách trơn tru nhất. WWDC ngày 8/6 sẽ là thời điểm Apple đưa ra câu trả lời đầy đủ và Siri có cơ hội trả món nợ 15 năm với người dùng.

marsbit05/29 07:16

Bản AI của Siri, có lẽ sẽ trông như thế này

marsbit05/29 07:16

Đảo ngược trời đất, AI ngày càng mạnh, con người bắt đầu ‘tự chứng minh mình trong sạch’

AI ngày càng giống con người, dẫn đến một hiện tượng nghịch lý: giờ đây chính con người phải chứng minh mình không phải là AI. Tháng 5/2026, một tác phẩm đoạt giải truyện ngắn Khối Thịnh vượng chung bị công cụ Pangram kết luận "100% do AI tạo ra", dù kiểm tra lại bằng Claude cho kết quả không rõ ràng. Nhà văn đoạt Nobel Olga Tokarczuk cũng phải lên tiếng xác nhận sách mới của bà không phải do AI viết, sau khi chia sẻ có sử dụng AI hỗ trợ nghiên cứu. Trong lĩnh vực hội họa, nhiều họa sĩ phải ghi hình toàn bộ quá trình sáng tác hoặc livestream đa góc máy để "tự minh oan" trước những cáo buộc vô căn cứ. Thậm chí xuất hiện các vụ đặt cọc tiền để thách thức kiểm chứng. Một sự việc gây chú ý là khi một người dùng đăng bức tranh thật của Monet và giả vờ đó là ảnh AI, nhiều người đã nhiệt tình phân tích "sai sót" mà không nhận ra đó là kiệt tác thật. Vấn đề nằm ở chỗ công cụ phát hiện AI hiện tại còn thiếu độ tin cậy. Các công cụ như Pangram thực chất chỉ phân tích đặc điểm thống kê chứ không thể khẳng định chắc chắn nguồn gốc. Một nghiên cứu của Đại học Stanford năm 2023 cho thấy tỷ lệ báo sai với bài viết của người không dùng tiếng Anh làm mẹ đẻ lên tới 61.22%. Dù các công ty AI như Google, OpenAI, Meta đang phát triển các giải pháp đánh dấu nguồn gốc nội dung như watermark ẩn hay siêu dữ liệu C2PA, chúng vẫn chưa hoàn hảo và dễ bị mất đi trong quá trình chỉnh sửa, chia sẻ. Đặc biệt, watermark cho văn bản vẫn là thách thức lớn, phần vì lo ngại ảnh hưởng trải nghiệm người dùng. Khi AI có thể bắt chước phong cách con người đến mức khó phân biệt, cuộc khủng hoảng về bản sắc và sự sáng tạo là có thật. Có lẽ chỉ khi "có sự tham gia của AI" trở thành trạng thái mặc định, cuộc giằng co giữa "kiểm tra AI" và "tự chứng minh" này mới thực sự kết thúc.

marsbit05/29 05:21

Đảo ngược trời đất, AI ngày càng mạnh, con người bắt đầu ‘tự chứng minh mình trong sạch’

marsbit05/29 05:21

Vốn hóa 600 tỷ USD, Nvidia bỏ ra 1 tỷ USD! Nokia bán điện thoại xong tại sao lại có thể trở lại đỉnh cao?

Năm 2026, Nokia đã trở thành một trong những người chiến thắng bất ngờ trong lĩnh vực AI, hoàn toàn xóa bỏ hình ảnh "bị đào thải" khi bán mảng điện thoại vào năm 2013. Sự phục hưng của hãng được xây dựng trên hai trụ cột chính: "cổ máy in tiền" từ bằng sáng chế và động cơ tăng trưởng mới từ cơ sở hạ tầng AI. **Cổ máy in tiền từ bằng sáng chế:** Nokia nắm giữ hơn 7000 bằng sáng chế cần thiết (SEP) cho 5G. Các hãng sản xuất thiết bị di động toàn cầu phải trả phí bản quyền cho Nokia. Mô hình này đã mang lại doanh thu 15 tỷ Euro vào năm 2025 với tỷ suất lợi nhuận hoạt động hơn 70%. Nokia đang mở rộng mô hình này sang các lĩnh vực như ô tô thông minh và truyền phát video. **Động cơ tăng trưởng mới - Cơ sở hạ tầng AI:** Nokia đã đầu tư mạnh vào mạng quang và công nghệ AI-RAN. Việc mua lại Infinera giúp họ trở thành nhà cung cấp quan trọng về module quang tốc độ cao cho các trung tâm dữ liệu AI. Công nghệ AI-RAN cho phép tận dụng sức mạnh tính toán nhàn rỗi từ hàng triệu trạm gốc để chạy các tác vụ AI tại biên. Khoản đầu tư chiến lược 10 tỷ USD từ NVIDIA là minh chứng cho tiềm năng này. Hướng tới tương lai, Nokia đang tích cực định hình tiêu chuẩn 6G với kiến trúc gốc AI và chuyển đổi sang mô hình kinh doanh dựa trên dịch vụ đăng ký (SaaS). Nokia ngày nay là một gã khổng lồ công nghệ với nền tảng vững chắc về bằng sáng chế, gắn chặt với lợi nhuận từ AI và định vị chiến lược cho kỷ nguyên 6G.

marsbit05/29 02:21

Vốn hóa 600 tỷ USD, Nvidia bỏ ra 1 tỷ USD! Nokia bán điện thoại xong tại sao lại có thể trở lại đỉnh cao?

marsbit05/29 02:21

Khi Token Đắt Hơn Con Người, "Câu Chuyện AI" Gặp Rắc Rối

Chi phí cho AI doanh nghiệp đang bị thách thức khi lượng Token tiêu thụ tăng nhưng giá trị kinh doanh khó đo lường. Giám đốc điều hành Uber Andrew Macdonald thừa nhận khó giải thích chi tiêu AI tăng và chỉ ra hiện tượng "tokenmaxxing" - lãng phí Token trong nội bộ. Microsoft cũng cắt giảm giấy phép Claude Code do hóa đơn Token không bền vững. Dữ liệu từ Uber cho thấy 5000 kỹ sư tiêu tốn 150-2000 USD/tháng, trong khi nghiên cứu từ Entelligence.AI chỉ ra cứ 1 USD chi cho Token AI thì chỉ 18 cent tạo ra giá trị thực. Giá Token đã tăng ~65% từ cuối tháng 2. Có hai góc nhìn trái chiều: Lạc quan cho rằng đây là giai đoạn chuyển đổi, tiêu thụ Token sẽ tăng 24 lần vào 2030 và lợi nhuận thực sẽ cải thiện. Bi quan chỉ ra giá trị chủ yếu chảy về các công ty bán dẫn như NVIDIA, trong khi 95% doanh nghiệp đầu tư vào AI không có lợi nhuận. Cơ cấu tài chính vòng tròn giữa các nhà cung cấp đám mây (như Microsoft, Google) và phòng thí nghiệm AI (như OpenAI, Anthropic) tạo ra rủi ro. Các khoản đầu tư thường bằng tín dụng đám mây, tạo ra doanh thu ảo. Sự bền vững phụ thuộc vào khả năng tiếp tục huy động vốn và sự sẵn lòng chi trả của khách hàng. Vấn đề thực sự tồn tại: Chi phí Token (tính toán) giờ là chìa khóa, không còn là "công nghệ có khả thi không". Câu hỏi lớn là liệu lợi ích tiết kiệm từ AI ở doanh nghiệp có đủ nhanh để bù đắp chi phí và kỳ vọng định giá hay không. Kỷ nguyên dùng lượng tiêu thụ Token làm thước đo thành công đã kết thúc. Hóa đơn AI đã đến hạn, nhưng ai sẽ trả vẫn là ẩn số.

marsbit05/29 01:46

Khi Token Đắt Hơn Con Người, "Câu Chuyện AI" Gặp Rắc Rối

marsbit05/29 01:46

Lý Khai Phúc, Vương Tiểu Xuyên rẽ ngoặt, nửa đầu cuộc chạy đua khởi nghiệp mô hình lớn kết thúc

Hai nhà sáng lập nổi tiếng Lý Khai Phúc (công ty 01 Vạn Vật) và Vương Tiểu Xuyên (công ty Bách Xuyên) đang có những điều chỉnh chiến lược lớn, đánh dấu sự kết thúc của giai đoạn đầu cuồng nhiệt trong làn sóng khởi nghiệp mô hình lớn (AI) tại Trung Quốc. Lý Khai Phúc trong thư nội bộ không còn nhấn mạnh đến AGI hay Scaling Law, mà tập trung vào ứng dụng, Agent và thương mại hóa. 01 Vạn Vật chuyển mục tiêu từ OpenAI sang Palantir, đặt mục tiêu trở thành công ty AI 2.0 đầu tiên có lãi tại Trung Quốc vào năm 2026. Vương Tiểu Xuyên thừa nhận khoảng cách về mô hình nền tảng với Mỹ đang nới rộng và tập trung toàn lực cho lĩnh vực dọc là y tế. Bài viết phân tích bối cảnh ngành: cuộc chiến mô hình lớn giống "chiến tranh công nghiệp nặng", phụ thuộc vào GPU, điện năng và vốn. Các gã khổng lồ công nghệ Mỹ như Microsoft, Google chi hàng nghìn tỷ USD, tạo ra áp lực khổng lồ lên các công ty khởi nghiệp. Các công ty Trung Quốc như ByteDance, Alibaba cũng tăng chi tiêu mạnh. "Lục tiểu hổ" (sáu công ty AI hàng đầu) giờ đã phân hóa rõ rệt: Trí Phổ, MiniMax đã lên sàn; Nguyệt Chi Ám Diện định giá cao; Bách Xuyên và 01 Vạn Vật chuyển hướng sang lĩnh vực chuyên sâu; DeepSeek đi con đường riêng. Cửa sổ vốn cho các công ty mô hình tổng quát (general AI) về cơ bản đã đóng lại. Sự chuyển hướng của Lý Khai Phúc và Vương Tiểu Xuyên, những người tiên phong mang tinh thần lý tưởng từ thời internet, cho thấy ngành AI Trung Quốc đang chấp nhận một thực tế: lợi thế của nước này nằm ở ứng dụng, kịch bản, khả năng kỹ thuật và tốc độ thương mại hóa, chứ không phải ở mô hình nền tảng. Ngành công nghiệp đang chuyển từ cuộc đua "mô hình mạnh nhất" sang "tích hợp AI vào sản xuất". Đây không phải là thất bại, mà là dấu hiệu của sự trưởng thành, khi ngành chuyển từ "tạo ra thần tượng" (AGI) trở về với thực tế kinh doanh, hợp đồng và dòng tiền. Giai đoạn nửa đầu đầy kỳ vọng của làn sóng khởi nghiệp mô hình lớn Trung Quốc đã kết thúc.

marsbit05/29 01:33

Lý Khai Phúc, Vương Tiểu Xuyên rẽ ngoặt, nửa đầu cuộc chạy đua khởi nghiệp mô hình lớn kết thúc

marsbit05/29 01:33

Vừa rồi, Claude Opus 4.8 chính thức ra mắt, mở miệng đã tự nhận mình là DeepSeek, Qwen

Anthropic vừa công bố Claude Opus 4.8, nâng cấp mô hình flagship với cải thiện về lập trình, tác vủ agent, suy luận và công việc tri thức, đồng thời giữ nguyên giá. Mô hình này được cho là trung thực hơn, ít đưa ra kết luận thiếu căn cứ. Tuy nhiên, một số người dùng phát hiện nó đôi khi tự nhận là DeepSeek hay Qwen. Cùng lúc, Anthropic công bố hoàn thành vòng gọi vốn H trị giá 650 tỷ USD, định giá sau gần 10.000 tỷ USD. Khoản tiền này nhằm mở rộng năng lực hạ tầng điện toán thông qua thỏa thuận với Amazon, Google, Broadcom và SpaceX. Bên cạnh mô hình mới, Anthropic ra mắt tính năng "dynamic workflows" trong Claude Code, cho phép tạo và quản lý hàng trăm agent con song song để xử lý các nhiệm vụ kỹ thuật phức tạp như di chuyển codebase quy mô lớn, thể hiện qua ví dụ chuyển Bun từ Zig sang Rust. Các bản cập nhật này cho thấy Anthropic đang chuyển từ một công ty cung cấp mô hình thuần túy sang một nền tảng tích hợp AI vào quy trình làm việc và hệ thống doanh nghiệp.

marsbit05/28 23:59

Vừa rồi, Claude Opus 4.8 chính thức ra mắt, mở miệng đã tự nhận mình là DeepSeek, Qwen

marsbit05/28 23:59

Cuộc Chiến Ngân Sách Token: AI Doanh Nghiệp Bước Vào Thời Kỳ 'Tính Toán Chi Phí'

Chiến tranh ngân sách Token: AI doanh nghiệp bước vào 'Kỷ nguyên tính toán' Doanh nghiệp đang chuyển từ việc quyết định "có nên dùng AI" sang "phân bổ ngân sách AI thế nào". Khi chi phí suy luận AI từ ngân sách thử nghiệm trở thành chi phí vận hành liên tục, các CEO và CFO đặt câu hỏi then chốt: AI thực sự tạo ra giá trị gì? Mỗi đô la chi cho token mang lại kết quả gì? Cuộc chiến ngân sách token không chỉ là cắt giảm hóa đơn, mà là đánh giá lại hoạt động nào xứng đáng đầu tư nhiều tài nguyên tính toán, nhiệm vụ nào nên chuyển sang mô hình rẻ hơn, và quy trình nào chỉ là lãng phí. Bài học quan trọng: Lượng dùng AI không bằng giá trị. Trong kỷ nguyên SaaS, mức độ sử dụng thường cho thấy phần mềm được ứng dụng; nhưng với AI, việc tiêu thụ token chỉ cho thấy "đồng hồ tính tiền đang chạy". Cùng một quy trình công việc có thể có chi phí chênh lệch gấp nhiều lần do prompt, ngữ cảnh, lựa chọn mô hình và số lần thử lại. Hóa đơn tăng có thể do AI đang làm việc hiệu quả, hoặc cũng có thể do hệ thống đang hoạt động kém. Giai đoạn tiếp theo của AI doanh nghiệp không chỉ là năng lực mô hình, mà là khả năng liên kết chi phí token với kết quả kinh doanh. Giai đoạn đầu chứng minh AI có thể hoàn thành công việc; giai đoạn hai phải trả lời: Những công việc đó có đáng để trả tiền không? Ba yếu tố chính khiến việc đo lường giá trị token trở nên khó khăn: (1) Đuôi dài của việc thử lại, (2) Sự phình to ngữ cảnh làm tăng chi phí theo cấp số nhân, và (3) Định tuyến không hiệu quả khi luôn dùng mô hình mạnh nhất cho mọi tác vụ. Doanh nghiệp cần một lớp chuyển đổi để liên kết chi phí suy luận với công việc hoàn thành và kết quả kinh doanh. Điều này đòi hỏi phải theo dõi toàn bộ hành trình của agent: nó thấy gì, truy xuất gì, thử lại ở đâu, tại sao thành công hay thất bại. Dữ liệu này sẽ trở thành tài sản quý giá, ghi lại cách tổ chức đưa ra quyết định. Ai làm chủ được việc quy kết từ token đến kết quả, người đó sẽ kiểm soát dòng chi tiêu AI trong nội bộ và ra quyết định phân bổ: quy trình nào xứng đáng nhiều token hơn, nên giới hạn cái nào, chuyển sang mô hình rẻ hơn, hay tiếp tục để con người xử lý.

marsbit05/28 12:15

Cuộc Chiến Ngân Sách Token: AI Doanh Nghiệp Bước Vào Thời Kỳ 'Tính Toán Chi Phí'

marsbit05/28 12:15

Cơn gió “AI chủ động” thổi tới Thung lũng Silicon, Hark huy động được 700 triệu USD

Công ty khởi nghiệp AI Hark, được thành lập cuối năm 2025 và chưa ra mắt sản phẩm chính thức, vừa huy động thành công 700 triệu USD ở vòng A với định giá 6 tỷ USD. Vòng này do Parkway Venture Capital dẫn đầu, với sự tham gia của các gã khổng lồ công nghệ như NVIDIA, AMD Ventures, Intel Capital, Qualcomm Ventures và Salesforce Ventures. Hark tập trung phát triển một giao diện tương tác giữa người và máy tính thế hệ mới, kết hợp "mô hình nền tự nghiên cứu + phần cứng tùy chỉnh". Mục tiêu của họ là tạo ra các thiết bị phần cứng gốc AI, được trang bị hệ thống đa phương thức, có khả năng ghi nhớ cá nhân hóa cao và tương tác tự nhiên, chủ yếu qua giọng nói. Người sáng lập Brett Adcock, nhà sáng lập đằng sau Archer và Figure, đã tự đầu tư 1 tỷ USD ban đầu, nhấn mạnh xu hướng AI chủ động (active AI) vượt ra khỏi màn hình để tương tác với thế giới thực. Bài viết chỉ ra rằng khi phần mềm AI đã tạo ra các công ty khổng lồ như OpenAI, thì phần cứng gốc AI có tiềm năng tạo ra bước đột phá tương tự iPhone. Tuy nhiên, đây là một thách thức kỹ thuật phức tạp, đòi hỏi sự phát triển đồng bộ của mô hình cơ bản, hệ điều hành agent, bộ nhớ cá nhân và thiết bị phần cứng. Cuối cùng, bài viết nhận định các công ty khởi nghiệp Trung Quốc có lợi thế cạnh tranh trong lĩnh vực này nhờ hệ sinh thái sản xuất toàn diện (như ở Thâm Quyến), thị trường ứng dụng rộng lớn và sự hỗ trợ mạnh mẽ từ chính sách quốc gia.

marsbit05/28 10:23

Cơn gió “AI chủ động” thổi tới Thung lũng Silicon, Hark huy động được 700 triệu USD

marsbit05/28 10:23

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow

Khácright-arrow