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.

Alumni TH Thanh Hoa U00 tuổi Vương Quan ra tác phẩm mới: Dùng 1/900 token, 1/432 sức tính toán, làm đảo lộn mô hình tiền huấn luyện Transformer

Cựu sinh viên Thanh Hoa 00 hậu Vương Quan và nhóm nghiên cứu công bố mô hình HRM-Text, một phương pháp huấn luyện tiền ngôn ngữ hiệu quả sử dụng Mô hình tuần hoàn phân tầng (HRM) thay thế Transformer tiêu chuẩn. Với chỉ 1B tham số và được huấn luyện trên 40B token duy nhất, chi phí ước tính khoảng 1500 USD, HRM-Text đạt hiệu suất tương đương các mô hình nguồn mở từ 2B đến 7B tham số trên các bài kiểm tra chuẩn như MMLU (60.7%) và GSM8K (84.5%). Phương pháp này tiết kiệm đáng kể tài nguyên: sử dụng ít hơn từ 100-900 lần token huấn luyện và 96-432 lần ước tính tính toán so với baseline tiêu chuẩn. Thiết kế chính bao gồm: kiến trúc HRM với module H (chậm) và L (nhanh) cho phép cập nhật đệ quy nhiều lượt trên cùng một token để tăng độ sâu tính toán; và mục tiêu huấn luyện tập trung vào các cặp chỉ dẫn-câu trả lời, chỉ tính toán mất mát trên phần trả lời với cơ chế che PrefixLM. Thử nghiệm cho thấy HRM vượt trội về hiệu quả kiến trúc và ổn định huấn luyện so với Transformer ở cùng quy mô FLOPs. Các hướng phát triển tương lai bao gồm tách biệt "kiến thức" và "suy luận", cơ chế thời gian tính toán thích ứng, xác thực khả năng mở rộng quy mô hơn nữa, và tối ưu hóa việc triển khai PrefixLM trong các framework suy luận thực tế.

marsbit05/26 03:18

Alumni TH Thanh Hoa U00 tuổi Vương Quan ra tác phẩm mới: Dùng 1/900 token, 1/432 sức tính toán, làm đảo lộn mô hình tiền huấn luyện Transformer

marsbit05/26 03:18

Nghiên Cứu Về Cơ Sở Hạ Tầng Thương Mại Hóa Tác Nhân AI: Phân Tích Chuyên Sâu Về Lớp 'Nguyên Sinh Tiền Tệ' Lõi Ổn Định Và Mạng Lưới Thanh Toán

AI Agent đang phát triển từ chatbot thành thực thể tự động, nhưng vấp phải "điểm đứt gãy" trong thanh toán do hệ thống ngân hàng truyền thống không phù hợp. Stablecoin (như USDC, USDT) nổi lên như một "lớp tiền tệ gốc" lý tưởng cho Agent nhờ tính lập trình, không cần cấp phép, hoạt động 24/7 và minh bạch. Các công ty hàng đầu như Coinbase (với AgentKit và Base), Circle (với CCTP và AgentStack), Stripe (với API stablecoin) đang xây dựng cơ sở hạ tầng thanh toán chuyên biệt. Các tập đoàn như AWS, Google cũng tham gia thông qua hợp tác, cùng với các đề xuất tiêu chuẩn như ERP-8183 cho thương mại Agent. Ứng dụng thực tế bao gồm: Tối ưu hóa lợi nhuận DeFi (Agent tự động di chuyển vốn giữa các giao thức), thanh toán vi mô (mở khóa mô hình định giá theo lần sử dụng), và sử dụng stablecoin sinh lãi để Agent có thể tự vận hành về mặt tài chính. Tuy nhiên, thách thức lớn vẫn tồn tại: quản lý khóa cá nhân và bảo mật, khoảng trống pháp lý về "KYA" (Know Your Agent), rủi ro kỹ thuật và độ chính xác trong ý định của AI. Dù vậy, sự kết hợp giữa AI Agent và stablecoin đang định hình lại nền tảng cho một nền kinh tế kỹ thuật số tự vận hành, nơi con người đóng vai trò thiết kế hơn là người kiểm soát từng giao dịch.

marsbit05/26 01:07

Nghiên Cứu Về Cơ Sở Hạ Tầng Thương Mại Hóa Tác Nhân AI: Phân Tích Chuyên Sâu Về Lớp 'Nguyên Sinh Tiền Tệ' Lõi Ổn Định Và Mạng Lưới Thanh Toán

marsbit05/26 01:07

Galxe: Một nền tảng Quest, làm thế nào để phát triển thành cơ sở hạ tầng tăng trưởng của Web3

Galxe, ban đầu được biết đến như một nền tảng Quest Web3 điển hình, đã phát triển thành một cơ sở hạ tầng tăng trưởng thiết yếu cho hệ sinh thái Web3. Khác với các nền tảng nhiệm vụ đơn thuần, Galxe giải quyết một vấn đề cốt lõi: sự thiếu hụt cơ sở hạ tầng tăng trưởng có hệ thống và có thể tái sử dụng trong Web3. Galxe chuyển đổi các hành vi người dùng rời rạc, ngắn hạn (như tương tác mạng xã hội, giao dịch on-chain) thành dữ liệu danh tính lâu dài có thể ghi lại, xác minh và tái sử dụng, thông qua Credential, OAT, Passport và Galxe Score. Điều này tạo ra một "tài sản hành vi" cho người dùng, khuyến khích họ xây dựng lịch sử tham gia để nhận được nhiều đặc quyền hơn trong tương lai. Đối với các dự án, Galxe cung cấp một nhóm người dùng có thể lọc dựa trên hồ sơ hành vi, cho phép tiếp cận đối tượng mục tiêu chính xác hơn. Bằng cách thiết kế một con đường tăng trưởng có tính game hóa với các nhiệm vụ từ dễ đến khó, Galxe dẫn dắt người dùng từ việc quan tâm ban đầu đến tương tác sâu với hệ sinh thái. Cơ chế này không chỉ giáo dục người dùng mà còn sàng lọc chất lượng người dùng một cách tự nhiên. Với các sản phẩm bổ sung như Passport và Starboard, Galxe đang hướng tới việc trở thành một hệ điều hành tăng trưởng toàn diện. Vòng quay dữ liệu của nó càng mạnh khi càng có nhiều dự án và người dùng tham gia, củng cố vị thế như một mạng lưới tăng trưởng thiết yếu. Về bản chất, Galxe đang thúc đẩy sự chuyển dịch trong Web3 từ tư duy tăng trưởng dựa trên phần thưởng/流量 sang tư duy dựa trên danh tính tích lũy và mối quan hệ lâu dài.

marsbit05/25 15:05

Galxe: Một nền tảng Quest, làm thế nào để phát triển thành cơ sở hạ tầng tăng trưởng của Web3

marsbit05/25 15:05

Con Đường Mười Nghìn Tỷ Đô La Của DeepSeek: Dùng Mã Nguồn Mở Để Bẩy Lên Hệ Sinh Thái Phần Cứng Trị Giá Nghìn Tỷ

DeepSeek có thể không tập trung vào việc kiếm tiền trực tiếp từ các mô hình hay dịch vụ đăng ký. Thay vào đó, chiến lược dài hạn của họ nhằm tạo ra một hệ sinh thái phần cứng AI thay thế trị giá 10 nghìn tỷ USD, từ đó đạt được định giá 1 nghìn tỷ USD cho chính mình. Thông qua một loạt đổi mới kiến trúc cơ bản như MoE, MLA, DSA, CSA, Engram và mHC, DeepSeek tập trung giải quyết vấn đề then chốt: chạy các mô hình mạnh hơn với ít năng lực tính toán cao cấp hơn. Cụ thể, các kỹ thuật nén KV Cache giúp giảm mạnh sự phụ thuộc vào bộ nhớ HBM đắt đỏ và khan hiếm. Điều này mở đường cho việc sử dụng SSD (NAND) để lưu trữ cache dài hạn và LPDDR để tải trọng số mô hình theo luồng, vốn là những lĩnh vực mà các nhà sản xuất Trung Quốc như YMTC và CXMT đang phát triển. Những đổi mới này không chỉ giảm áp lực lên GPU/ASIC mà còn tạo cơ hội cho nhiều nhà cung cấp phần cứng hơn. Dự án TileLang của DeepSeek cũng nhằm mục đích làm suy yếu "hào cua" CUDA, giúp phần cứng đa dạng hơn có thể chạy các tác vụ AI hiệu quả. Bằng cách mở rộng các kỹ thuật này thông qua mã nguồn mở, DeepSeek đang định hình lại cơ cấu chi phí của cơ sở hạ tầng AI, biến phần cứng thay thế trở nên khả thi và tạo ra một thị trường khổng lồ. Về mặt thương mại, giống như OpenAI có quyền mua cổ phần của AMD, DeepSeek có thể đạt được các thỏa thuận tương tự với các nhà sản xuất phần cứng Trung Quốc, chia sẻ giá trị từ sự phát triển của cả một ngành công nghiệp mới. Tóm lại, DeepSeek không bán mô hình, mà bán "tính khả thi" của thế hệ cơ sở hạ tầng AI tiếp theo.

marsbit05/25 13:17

Con Đường Mười Nghìn Tỷ Đô La Của DeepSeek: Dùng Mã Nguồn Mở Để Bẩy Lên Hệ Sinh Thái Phần Cứng Trị Giá Nghìn Tỷ

marsbit05/25 13:17

“Định Luật Thao” của Huawei: Tổng quan tất cả các công ty cốt lõi

Ngày 25 tháng 5 năm 2026, bà Hà Đình Ba, Giám đốc bộ phận kinh doanh bán dẫn của Huawei, chính thức đề xuất “Định luật Thao (τ)” tại ISCAS 2026. Đây là lần đầu tiên Trung Quốc đưa ra một nguyên tắc mới định hướng sự phát triển ngành công nghiệp trong lĩnh vực bán dẫn toàn cầu. Khác với định luật Moore truyền thống tập trung thu nhỏ kích thước bóng bán dẫn (thu nhỏ hình học), Định luật Thao chuyển hướng sang "thu nhỏ thời gian": liên tục nén độ trễ lan truyền tín hiệu (thời hằng số τ) mà không phụ thuộc quá mức vào độ rộng đường dẫn cực nhỏ. Con đường thực hiện cốt lõi là "Gấp logic" (Logic Folding). Thay vì bố trí mạch trên mặt phẳng 2D khiến tín hiệu phải truyền đi xa, kỹ thuật này xếp chồng nhiều lớp mạch theo chiều dọc, thay thế đường truyền dài ngang bằng các kết nối thẳng đứng khoảng cách ngắn, từ đó rút ngắn đáng kể thời hằng số τ. Huawei đã thiết kế và sản xuất hàng loạt 381 chip tuân theo Định luật Thao trong 6 năm qua, và dự kiến ra mắt chip Kirin sử dụng công nghệ Gấp logic vào mùa thu năm 2026. Mục tiêu đến năm 2031 là các chip cao cấp dựa trên định luật này có thể đạt được hiệu suất tương đương quy trình 1.4nm. Việc triển khai Định luật Thao và công nghệ Gấp logic sẽ thúc đẩy nhu cầu về các lĩnh vực chính sau: 1. **Phần mềm thiết kế EDA**: Cần thiết để tối ưu hóa mạch ở cấp độ bóng bán dẫn và bố trí kết nối. Các công ty chủ chốt bao gồm Hoa Đại Cửu Thiên, Cái Luân Điện Tử, Quảng Lập Vi. 2. **Chiplet & Đóng gói tiên tiến**: Kiến trúc xếp chồng nhiều lớp phụ thuộc vào công nghệ đóng gói 2.5D/3D như TSV, Hybrid Bonding. Các công ty then chốt là Thông Phú Vi Điện, Trường Điện Kỹ Thuật, Hoa Thiên Kỹ Thuật. 3. **Sản xuất gia công (Foundry)**: Cần tối ưu hóa cấu trúc bóng bán dẫn, vật liệu kết nối và tham số quy trình. Trung Tâm Quốc Tế là đơn vị gia công hàng đầu trong nước có khả năng tiếp nhận đơn đặt hàng sản xuất chip Kirin thế hệ mới. Các công ty khác như Hoa Hồng, Tinh Hợp Tập Thành cũng sẽ hưởng lợi từ xu hướng nội địa hóa toàn chuỗi.

marsbit05/25 11:35

“Định Luật Thao” của Huawei: Tổng quan tất cả các công ty cốt lõi

marsbit05/25 11:35

Microsoft sẽ ngừng sử dụng Claude: Quá đắt hay đã khai thác hết giá trị?

Microsoft, dù đã đầu tư hàng tỷ USD vào OpenAI, gần đây đã ngừng cho phép hàng nghìn kỹ sư nội bộ sử dụng Claude Code vì chi phí quá cao, được cho là lên tới 500-2.000 USD mỗi kỹ sư mỗi tháng. Động thái này diễn ra cùng lúc Uber cũng cắt giảm ngân sách AI do chi phí token tăng mạnh. Microsoft sẽ chuyển sang sử dụng công cụ nội bộ GitHub Copilot CLI để kiểm soát chi phí. Tuy nhiên, nhiều ý kiến cho rằng đây là một cuộc thử nghiệm có chủ đích. Microsoft đã cho phép dùng Claude Code trong 6 tháng để so sánh và cải thiện Copilot CLI dựa trên phản hồi của kỹ sư, sau đó chủ động kết thúc và chuyển về sản phẩm tự phát triển. Quyết định này phản ánh ba thách thức sâu xa của Microsoft. Thứ nhất, họ thiếu một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cốt lõi đẳng cấp như GPT-4 hay Claude, phụ thuộc nặng vào OpenAI và Anthropic. Thứ hai, sản phẩm GitHub Copilot của họ đang bị Claude Code vượt mặt về năng lực kỹ thuật và mức độ hài lòng của nhân viên. Thứ ba, quyền kiểm soát hệ sinh thái AI đang suy yếu khi Claude Code thu hút phần lớn thị trường và nhà phát triển, còn các đối tác như OpenAI dần giảm sự phụ thuộc vào nền tảng Azure của Microsoft. Về cơ bản, Microsoft đang đối mặt với nguy cơ mất quyền kiểm soát trong cuộc đua AI khi chỉ đóng vai trò nhà cung cấp nền tảng và kênh phân phối, trong khi giá trị và lợi nhuận chính đang chảy về các công ty phát triển mô hình cốt lõi như Anthropic.

marsbit05/25 10:31

Microsoft sẽ ngừng sử dụng Claude: Quá đắt hay đã khai thác hết giá trị?

marsbit05/25 10:31

Chúng tôi đã thu thập hàng nghìn tin tuyển dụng và phát hiện ByteDance có vẻ như muốn khởi động lại việc nghiên cứu phát triển điện thoại

Vào tháng 12/2025, chiếc "Đậu Bâu Phone" đầu tiên đã ra mắt như một phiên bản xem trước công nghệ, lắp đặt trợ lý AI Đậu Bâu vào một nguyên mẫu điện thoại. Mặc dù trải nghiệm chưa hoàn hảo, nó đã cho thấy tiềm năng của AI Agent có thể "nhìn" màn hình, điều hướng giữa các ứng dụng và thực hiện các tác vụ thay người dùng, trở thành tiên phong cho làn sóng AI Agent sau này. Gần đây, phân tích hơn một nghìn tin tuyển dụng từ ByteDance cho thấy công ty có thể đang khởi động lại việc nghiên cứu phát triển điện thoại. Các vị trí tuyển dụng được chia thành ba nhóm chính: 1. **Trợ lý Đậu Bâu Phone:** Tập trung vào phát triển khả năng cốt lõi của Agent như phân giải nhiệm vụ, gọi công cụ, quản lý bộ nhớ và triển khai trên thiết bị. 2. **Hệ điều hành di động (Mobile OS):** Liên quan đến phần cứng và lớp hệ thống sâu như tối ưu kernel, điều chỉnh chip, driver, camera, quản lý năng lượng và nhiệt, cho thấy sự tham gia vào lĩnh vực phần cứng điện thoại. 3. **Các vị trí tại Thâm Quyến:** Liên quan đến thiết kế tương tác vật lý, công nghệ máy, cấu trúc, sản xuất và kiểm thử, là những tín hiệu mạnh mẽ về khả năng sản xuất thiết bị vật lý. Bài viết kết luận rằng trong kỷ nguyên AI, điện thoại có thể trở thành "cơ thể" của Agent. Để AI Agent thực sự thay thế người dùng thao tác và vượt qua các rào cản về quyền ứng dụng hay kiểm soát của nền tảng, các công ty AI như ByteDance không thể chỉ phát triển ứng dụng mà cần phải kiểm soát sâu hơn đến tận lớp hệ điều hành và phần cứng. Việc tuyển dụng hàng loạt vị trí "khó nhằn" này cho thấy ByteDance đang chuẩn bị cho một cuộc chơi vượt xa một ứng dụng đơn thuần.

marsbit05/25 07:33

Chúng tôi đã thu thập hàng nghìn tin tuyển dụng và phát hiện ByteDance có vẻ như muốn khởi động lại việc nghiên cứu phát triển điện thoại

marsbit05/25 07:33

Vừa mới đây, Ilya lại tung ra bức ảnh thần bí "Người Suy Tư", trên đại dương chip AI đang suy nghĩ điều gì?

Vừa qua, Ilya Sutskever - lãnh đạo tinh thần bí ẩn của làng AI - đã đăng tải một bức tranh trên Instagram, gây "bão" cộng đồng công nghệ. Bức tranh mô tả tác phẩm "Người suy tư" của Rodin đứng trên mép vách đá, nhìn xuống một vũ trụ vi mô được dệt từ các bóng bán dẫn và mạch kỹ thuật số - được gọi là Die Shot (ảnh chụp mặt cắt vi mạch). Chữ ký "IS 2026" ở góc phải càng khơi gợi nhiều suy đoán. Ilya nổi tiếng với cách truyền thông điệp không lời. Logo ba bông hoa ban đầu của OpenAI chính là bản phác thảo nguệch ngoạc của ông. Bức tranh lần này được cho là một lời bình luận ngầm về con đường phát triển AI chỉ dựa vào việc đổ thêm sức mạnh tính toán. Cùng thời điểm, OpenAI liên tiếp công bố ba động thái quan trọng: 1. **Đột phá Toán học:** Một mô hình lý luận nội bộ tìm ra một họ cấu trúc hình học mới, lật đổ giả thuyết lâu năm về "bài toán khoảng cách đơn vị trên mặt phẳng", khiến giới toán học kinh ngạc. 2. **Codex tiến hóa:** Codex trên macOS được bổ sung tính năng Appshots, cho phép nắm bắt và xử lý nội dung cửa sổ ứng dụng, thậm chí hoạt động ở chế độ màn hình khóa, tiến gần hơn đến vai trò một "kỹ sư tại chỗ". 3. **Hướng tới IPO:** OpenAI được cho là đang chuẩn bị hồ sơ phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO) bí mật, với mục tiêu niêm yết vào mùa thu năm nay. Sự kết hợp giữa hình ảnh mang tính biểu tượng của Ilya và ba thông báo đầy tham vọng của OpenAI gửi đi một thông điệp mạnh mẽ: AGI (Trí tuệ nhân tạo phổ quát) không còn là khẩu hiệu xa vời, mà là một biến số thực tế đang đồng thời định hình lại khoa học, phần mềm và thị trường vốn. Ranh giới giữa trí tuệ con người và thế giới silicon ngày càng mờ nhạt. Câu khẩu hiệu nội bộ "Feel the AGI" giờ đây giống như một tín hiệu cho thấy họ "không thể kìm nén nổi nữa". Có vẻ như thế hệ chúng ta sẽ được chứng kiến cánh cửa đó mở ra.

marsbit05/25 06:52

Vừa mới đây, Ilya lại tung ra bức ảnh thần bí "Người Suy Tư", trên đại dương chip AI đang suy nghĩ điều gì?

marsbit05/25 06:52

τ Scaling: Công cụ tăng trưởng mới được Huawei thiết kế cho thời kỳ hậu Moore

Suốt 60 năm qua, ngành bán dẫn phát triển nhờ thu nhỏ kích thước transistor (Định luật Moore). Tuy nhiên, con đường này đã chạm ngưỡng giới hạn với lợi ích giảm mạnh dưới quy trình 7nm, chi phí cực cao và giá thành mỗi transistor không giảm. Sau 6 năm nghiên cứu với 381 chip sản xuất hàng loạt, Huawei đề xuất hướng đi mới: **τ Scaling (Thu nhỏ thời gian)**. Thay vì tập trung vào kích thước, lý thuyết này lấy "thời gian" làm chỉ số tối ưu trọng tâm, nén đặc trưng thời gian τ toàn hệ thống từ tốc độ chuyển mạch transistor (picogiây) đến thời gian hoàn thành tác vụ (giây), trải dài 12 bậc độ lớn. **τ Scaling là gì?** τ đại diện cho độ trễ/hằng số thời gian ở 4 lớp: transistor, mạch, chip và hệ thống. Mục tiêu là tối ưu hóa đồng bộ cả chế tạo, mạch, kiến trúc và hệ thống bằng cùng một chỉ số. **Ứng dụng trên điện thoại: LogicFolding (Gập logic).** Bằng cách xếp chồng chip theo chiều dọc và liên kết hỗn hợp siêu chính xác, mật độ transistor tăng 55%, hiệu suất năng lượng tăng 41%, tần số SRAM tăng trên 40%. Mục tiêu tần số chip Kirin là 3.1GHz vào 2026 và 4GHz vào 2029. **Ứng dụng trong trung tâm dữ liệu AI: Nén độ trễ toàn tuyến.** Trọng tâm là giảm thời gian truyền thông, chiếm phần lớn năng lượng và chi phí. 1. **Unified Bus (Bus thống nhất):** Giảm độ trễ truy cập từ xa xuống ~100 nanogiây, nhanh hơn 500 lần. 2. **Kết nối quang Hi-ONE:** Đạt 8Tb/s/mô-đun, mở rộng khoảng cách kết nối lên 100m. 3. **3D Folding:** Giải quyết vấn đề tắc nghẽn giao diện của đóng gói 2.5D bằng cách tích hợp bộ nhớ, nguồn và cổng quang theo chiều dọc. Dự đoán mức độ tích hợp phần cứng AI tăng hơn 100 lần vào 2035. **Tái hợp nhất Logic và Bộ nhớ:** Trong kỷ nguyên AI, việc di chuyển dữ liệu quan trọng hơn tính toán, đòi hỏi tích hợp chặt chẽ bộ nhớ và logic theo chiều dọc 3D, dịch chuyển thế mạnh trong chuỗi cung ứng. **Thách thức còn lại:** Cần công cụ EDA phù hợp cho thiết kế 3D, tối ưu hóa sai lệch quy trình và tổn hao kết nối dọc, cũng như các tiêu chuẩn đo lường hiệu suất năng lượng mới. **Kết luận:** Thời đại thu nhỏ kích thước theo Định luật Moore kết thúc, mở ra kỷ nguyên thu nhỏ thời gian. Bằng cách tập trung vào xếp chồng 3D, tối ưu kiến trúc hệ thống và kết nối, hiệu suất và hiệu quả năng lượng vẫn có thể được cải thiện bền vững mà không cần chỉ phụ thuộc vào máy quang khắc tân tiến nhất. Đây sẽ là hướng đi cốt lõi của ngành bán dẫn trong thập kỷ tới.

marsbit05/25 05:36

τ Scaling: Công cụ tăng trưởng mới được Huawei thiết kế cho thời kỳ hậu Moore

marsbit05/25 05:36

活动图片