Xu hướng Công nghệ

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.

Anthropic tạo ra mô hình AI mạnh nhất lịu sử, nhưng không dám công bố...

Công ty AI Anthropic vừa công bố kế hoạch "Cánh Thủy Tinh" (Project Glasswing), hợp tác với các tập đoàn hàng đầu như Amazon, Apple, Google, Microsoft, NVIDIA… nhằm bảo vệ phần mềm toàn cầu. Động lực chính là Mythos - mô hình AI thế hệ mới với quy mô 10 nghìn tỷ tham số, chi phí huấn luyện lên tới 10 tỷ USD. Mythos được cho là mô hình mạnh nhất từ trước đến nay, vượt trội so với Claude Opus 4.6 trong mã hóa, lập luận học thuật và an ninh mạng. Chỉ trong vài tuần, nó đã tự động phát hiện hàng nghìn lỗ hổng "zero-day" nghiêm trọng trong các hệ thống then chốt như OpenBSD, FFmpeg và Linux kernel, bao gồm những lỗi tồn tại hơn 20 năm. Do khả năng khai thác lỗ hổng quá mạnh, Anthropic không công bố rộng rãi mà cho các đối tác trong chương trình dùng thử Mythos Preview để sửa lỗi trước. Họ cam kết tài trợ 100 triệu USD chi phí sử dụng và quyên góp 4 triệu USD cho các tổ chức mã nguồn mở. Anthropic lạc quan cho rằng, dù AI có thể bị lợi dụng, nó cũng mang lại giá trị to lớn trong việc phát hiện và sửa lỗi, giúp xây dựng hệ thống phòng thủ mạnh hơn. Báo cáo chi tiết về kết quả sẽ được công bố sau 90 ngày.

Odaily星球日报04/08 04:01

Anthropic tạo ra mô hình AI mạnh nhất lịu sử, nhưng không dám công bố...

Odaily星球日报04/08 04:01

Mô hình lớn Trung Quốc: Lần này kịch bản khác

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của Trung Quốc đã tăng vọt về mức độ phổ biến trên toàn cầu, đặc biệt là trên nền tảng tổng hợp OpenRouter. Tính đến tháng 4/2026, 6 trong số 10 mô hình được gọi nhiều nhất là của Trung Quốc, dẫn đầu là MiMo-V2-Pro của Xiaomi. Sự tăng trưởng này bắt nguồn từ sự bùng nổ của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI Agent) như OpenClaw, làm gia tăng đáng kể nhu cầu xử lý token. Lợi thế về giá cả là yếu tố then chốt: các mô hình Trung Quốc có giá rẻ hơn đáng kể so với Mỹ, đôi khi chỉ bằng 1/10 đến 1/60 cho đầu ra token. Khi khối lượng công việc chuyển từ trò chuyện sang các tác vụ tự động hóa phức tạp, mức chênh lệch này trở thành yếu tố quyết định. Mặc dù vẫn có khoảng cách trong các tác vụ lập trình và suy luận phức tạp, khả năng của các mô hình Trung Quốc đã được cải thiện nhanh chóng. Sự tăng trưởng nhu cầu dẫn đến việc các nhà cung cấp như Zhipu, Alibaba, và Tencent tăng giá API, nhưng lượng gọi vẫn tiếp tục tăng mạnh. Các chuyên gia nhận định Trung Quốc đang dẫn đầu trong ứng dụng AI, nhưng vẫn cần cải thiện khả năng sáng tạo thuật toán gốc.

marsbit04/07 11:03

Mô hình lớn Trung Quốc: Lần này kịch bản khác

marsbit04/07 11:03

Những thanh niên thị trấn gắn nhãn cho mô hình AI lớn

Tại những thị trấn nhỏ ở Trung Quốc như Đại Đồng (Sơn Tây), Vĩnh Hòa hay Bỉ Tiết (Quý Châu), hàng nghìn thanh niên địa phương đang tham gia vào một ngành công nghiệp mới: gắn nhãn dữ liệu cho các mô hình AI. Công việc của họ, thường được gọi là "công nhân dữ liệu", là dạy cho máy móc nhận thức thế giới — kéo khung hình để xác định người đi bộ cho xe tự lái, hoặc chấm điểm phản hồi của AI để dạy nó biết đồng cảm. Phần lớn lực lượng lao động này là phụ nữ, những bà mẹ trẻ hoặc thanh niên không tìm được việc làm phù hợp trong nền kinh tế thực. Tuy mang màu sắc của tương lai, công việc này lại cực kỳ nguyên thủy và vất vả. Thu nhập được trả theo sản phẩm, với mức giá đã giảm tới 90%: từ 1-2 hào (0.1-0.2 tệ) cho một khung hình 2D đơn giản xuống chỉ còn 3-4 phân (0.03-0.04 tệ). Để kiếm được 2-3 nghìn tệ một tháng, họ phải làm việc cật lực 8-10 giờ/ngày trong môi kiểm soát chặt chẽ, dưới áp lực tỷ lệ chính xác lên đến 98-99%. Sự bóc lột còn lan rộng đến cả lao động trí thức. Các nghiên cứu sinh từ những trường đại học ưu tú (985/211) cũng bị cuốn vào các công việc đánh giá dữ liệu phức tạp, nơi họ bị mài mòn bởi những tiêu chuẩn chủ quan và luôn thay đổi. Đằng sau cơn sốt AI toàn cầu và những lễ hội ra mắt hào nhoáng, tồn tại một chuỗi cung ứng dữ liệu đẫm mồ hôi. Các gã khổng lồ công nghệ như OpenAI hay Microsoft hưởng lợi từ giá trị hàng nghìn tỷ đô la, trong khi những "nông nô sống" ở đáy cùng chỉ nhận được phần nhỏ nhoại từ khoản tiền thuê ngoài bị chia năm xẻ bảy. Và rồi, nghịch lý cuối cùng cũng ập đến: chính những AI mà họ nuôi dưỡng giờ đây đang dần khiến họ thất nghiệp. Với khả năng tự gắn nhãn nhanh gấp hàng nghìn lần, các tập đoàn đang cắt giảm mạnh việc thuê ngoài. Những người trẻ ở các thị trấn nhỏ, những người đã dùng sức lao động của mình để xây dựng nên tòa tháp AI, giờ đây phải run rẩy chờ đợi ngày cỗ máy họ tạo ra cướp đi sinh kế của chính họ.

marsbit04/07 04:41

Những thanh niên thị trấn gắn nhãn cho mô hình AI lớn

marsbit04/07 04:41

Gặp gỡ đỉnh cao của Generalist, hút 3 tỷ trong 30 ngày, Qiānxún Zhìnéng đã làm đúng điều gì?

Trong vòng 30 ngày, công ty khởi nghiệp Trung Quốc Qianxun AI (Thiên Tìm Thông Minh) đã huy động thành công 3 tỷ nhân dân tệ (khoảng 30.000 tỷ VND) qua hai vòng gọi vốn liên tiếp, với sự dẫn đầu từ các quỹ đầu tư lớn như Shunwei Capital (của Lôi Quân) và Yunfeng Fund (của Mã Vân). Công ty được đồng sáng lập bởi các chuyên gia hàng đầu về AI, robot và thương mại hóa. Qianxun AI tập trung phát triển mô hình AI "thể hiện" (embodied AI) Spirit v1.5, một mô hình thống nhất Vision-Language-Action (VLA) đầu-cuối. Mô hình này đã vượt qua các đối thủ để đứng đầu bảng xếp hạng RoboChallenge, thể hiện khả năng tổng quát hóa mạnh mẽ cho các tác vụ phức tạp mà không cần đào tạo bổ sung. Chiến lược cốt lõi của họ là áp dụng Định luật Scaling Law (Định luật Mở rộng Quy mô) tương tự như trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): tăng quy mô dữ liệu và mô hình để kích hoạt các khả năng mới. Động cơ dữ liệu đa dạng của họ kết hợp thu thập từ video Internet, vận hành từ xa và đặc biệt là thiết bị đeo tay chi phí thấp, giúp thu thập hơn 200.000 giờ dữ liệu tương tác. Để tạo ra một vòng lặp dữ liệu bền vững, Qianxun AI triển khai robot "Tiểu Mặc" vào các kịch bản thực tế như pha chế cà phê tại JD Mall và kiểm tra pin cho CATL. Những robot này không chỉ thực hiện nhiệm vụ mà còn thu thập dữ liệu chuyên gia từ môi trường thực, liên tục cải thiện mô hình. Cách tiếp cận "đẻ trứng dọc đường" này cho phép họ xác thực khả năng thương mại và thu thập dữ liệu cùng một lúc, định vị họ là một ứng cử viên mạnh mẽ trong cuộc đua AI thể hiện toàn cầu.

marsbit04/07 04:13

Gặp gỡ đỉnh cao của Generalist, hút 3 tỷ trong 30 ngày, Qiānxún Zhìnéng đã làm đúng điều gì?

marsbit04/07 04:13

Đội ngũ nghiên cứu Đại học Chiết Giang đề xuất hướng đi mới: Dạy cách thức não người hiểu thế giới cho AI

Nhóm nghiên cứu Đại học Chiết Giang công bố một phương pháp mới trên Nature Communications, chỉ ra rằng khi mô hình AI (như SimCLR, CLIP, DINOv2) mở rộng quy mô tham số, khả năng nhận diện vật thể cụ thể tăng (từ 74.94% lên 85.87%), nhưng hiểu khái niệm trừu tượng lại giảm (từ 54.37% xuống 52.82%). Khác với não người tự động phân loại theo cấp bậc (ví dụ: chim → động vật), mô hình AI dựa nhiều vào đặc trưng bề mặt và dữ liệu huấn luyện. Giải pháp của nhóm là sử dụng tín hiệu não người (ghi lại khi xem ảnh) để huấn luyện mô hình, giúp nó học cách tổ chức khái niệm như não người. Kết quả cho thấy khoảng cách giữa biểu diễn mô hình và não giảm rõ rệt, đồng thời khả năng học ít mẫu và xử lý tình huống mới tăng 20.5%, vượt cả mô hình lớn hơn. Nghiên cứu chuyển hướng từ "lớn hơn là tốt hơn" sang "cấu trúc tốt hơn là thông minh hơn", nhấn mạnh việc xây dựng cấu trúc nhận thức gần với con người để AI có khả năng tư duy trừu tượng và thích ứng linh hoạt. Hướng đi này cũng phù hợp với xu hướng phát triển AI agent có khả năng tự học và tiến hóa trong môi trường thực tế.

marsbit04/05 04:42

Đội ngũ nghiên cứu Đại học Chiết Giang đề xuất hướng đi mới: Dạy cách thức não người hiểu thế giới cho AI

marsbit04/05 04:42

活动图片