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.

Xiaopeng, NIO đua tranh sức mạnh tính toán, Lixiang thay đổi kiến trúc

Ngày 15/6, Lixiang (Lý Tưởng) đã công bố chip tự nghiên cứu Makhê M100 dành cho L9 Livis thế hệ mới, tập trung vào việc thay đổi kiến trúc cốt lõi thay vì chỉ chạy đua về hiệu năng TOPS như các hãng xe NIO (Vị Lai), Xpeng (Tiểu Bằng) hay Huawei (Hoa Vi). Chip này sử dụng kiến trúc luồng dữ liệu động nhằm tối ưu việc xử lý dữ liệu cho mô hình AI lớn, hứa hẹn hiệu suất tính toán hiệu dụng cao gấp 3 lần và giảm độ trễ 40% so với một số chip đối thủ. Thiết kế của M100 đã được công nhận tại hội nghị học thuật ISCA 2026. Buổi ra mắt cũng giới thiệu tầm nhìn "xe thông minh thể hiện" (embodied AI) của Lixiang, tích hợp khả năng tự lái, trợ lý AI và trải nghiệm tương tác. Hãng cam kết mô hình tự lái Makhê VLA sẽ ngang bằng Tesla FSD V14 vào Q4/2026, với các bản cập nhật OTA cụ thể theo từng tháng. Bối cảnh tài chính của Lixiang đang thách thức khi doanh thu và lợi nhuận giảm, nhưng ngân sách R&D cho AI vẫn được duy trì. Mục tiêu doanh số năm 2026 là 550.000 xe. Chip M100 mang lại lợi thế tối ưu hóa toàn bộ hệ thống tự nghiên cứu, nhưng cũng đi kèm rủi ro về chi phí chuyển đổi nếu công nghệ thay đổi. Hiệu quả thực tế sẽ được kiểm chứng từ đợt OTA tháng 7 và mục tiêu cuối năm.

marsbit06/16 04:54

Xiaopeng, NIO đua tranh sức mạnh tính toán, Lixiang thay đổi kiến trúc

marsbit06/16 04:54

Năm Ứng Dụng AI Chỉ Biết "Có", Bỏ Qua Rủi Ro? Nhật Ký Hành Trình Phát Triển Phần Mềm Hoàn Toàn Mã Nguồn Mở

Năm 2026, mã nguồn được tạo ra ngày càng nhanh nhưng lại được triển khai với ít sự kiểm tra hơn. Các rủi ro từ AI tạo code thường ẩn trong những đoạn mã trông có vẻ chính xác, có thể dẫn đến rò rỉ dữi liệu hoặc tổn thất tài sản. Sự cố cấu hình oracle cbETH của Moonwell là một ví dụ điển hình, khi một lỗi ngữ nghĩa giá trị vượt qua tất cả các bước kiểm tra và gây thiệt hại 1.78 triệu USD. Dự án mã nguồn mở **Narwhal AI Code Risks** từ Phòng thí nghiệm Narwhal, Đại học Bắc Kinh, tập hợp các rủi ro thành một "nhật ký hành trình" công khai, giúp nhà phát triển nhận diện sớm nguy cơ. Dự án phân loại thông tin thành ba lớp: `cases/` (sự kiện thực tế), `inferred/` (tín hiệu cảnh báo sớm) và `scenarios/` (kịch bản rủi ro điển hình), đồng thời chia rủi ro thành 7 loại chính: chuỗi cung ứng, lỗ hổng cấp mã, cấu hình đám mây & hạ tầng, rủi ro Agent, rủi ro lĩnh vực chuyên sâu, rủi ro sở hữu trí tuệ & tuân thủ, và yếu tố con người. Mục đích của dự án là biến các bài học từ sự cố thành tri thức có thể tái sử dụng, giúp cộng đồng tránh lặp lại sai lầm tương tự trong kỷ nguyên ứng dụng AI.

marsbit06/16 04:54

Năm Ứng Dụng AI Chỉ Biết "Có", Bỏ Qua Rủi Ro? Nhật Ký Hành Trình Phát Triển Phần Mềm Hoàn Toàn Mã Nguồn Mở

marsbit06/16 04:54

Chức năng mới của pump.fun đưa 《Black Mirror》 vào đời thực

Bài viết so sánh tính năng mới "Pump.fun Go" của pump.fun với tập phim "Common People" trong loạt phim "Black Mirror". Tập phim mô tả một người vợ buộc phải phụ thuộc vào đăng ký trả phí của công ty để duy trì sự sống sau phẫu thuật não, khiến người chồng phải làm những công việc tủi nhục trên mạng để kiếm tiền thanh toán. Tính năng pump.fun Go cho phép mọi người đăng các nhiệm vụ có thưởng bằng tiền. Bài viết đề cập đến các ví dụ gây sốc, như phần thưởng 2.600 USD cho việc xăm vĩnh viễn ticker "$bountywork" lên trán, hay các thử thách ăn côn trùng, uống tương ớt vì vài trăm USD. Những người thực hiện thường có chung lý do: "Chúng tôi cần tiền." Sự kiện này thu hút dư luận và tạo ra các đồng tiền meme liên quan, nhưng cũng làm dấy lên lo ngại về việc con người bị vật chất hóa vì lợi ích tài chính. Bài viết cũng nhắc đến các vụ việc trong quá khứ, như một streamer Trung Quốc tử vong vì uống rượu quá liều để đổi lấy tiền thưởng từ khán giả, cho thấy hiện tượng tương tự đã tồn tại từ lâu. Tuy nhiên, không phải tất cả nhiệm vụ đều tiêu cực. Nền tảng này cũng có những phần thưởng khuyến khích hành động tích cực như: tổ chức cuộc biểu tình chống lại văn hóa làm việc quá sức (thưởng ~16.000 USD), thực hiện hành động tử tế với người lạ, quyên góp thực phẩm, hay thậm chí là giúp một cụ bà qua đường. Bài viết kết luận rằng thế giới vốn tồn tại cả mặt tối và mặt sáng. Các nền tảng như pump.fun có thể phóng đại cả hai, và điều quan trọng là mong muốn có nhiều ánh sáng hơn bóng tối.

marsbit06/16 03:06

Chức năng mới của pump.fun đưa 《Black Mirror》 vào đời thực

marsbit06/16 03:06

Claude Mythos bị đóng cửa, cho tôi thấy cái giá thực sự của việc thuê trí tuệ nhân tạo

Dự án Mythos của Claude bị đóng cửa đột ngột đã phơi bày rủi ro cốt lõi khi doanh nghiệp phụ thuộc hoàn toàn vào nền tảng AI của bên thứ ba: việc thiếu kiểm soát và quyền sở hữu trí tuệ. Bài viết so sánh việc sử dụng API độc quyền như "thuê nhà" – tiện lợi ban đầu nhưng dễ bị tổn thương trước các thay đổi về giá, điều khoản hoặc quyết định đóng cửa từ nhà cung cấp. Giải pháp thay thế được đề xuất là "sở hữu trí tuệ" thông qua các mô hình mã nguồn mở. Các công ty có thể bắt đầu từ một mô hình nguồn mở mạnh, tinh chỉnh nó bằng dữ liệu, quy trình và chuyên môn nghiệp vụ riêng, biến nó thành tài sản độc nhất phục vụ mục tiêu kinh doanh cụ thể. Cách tiếp cận này không chỉ về chi phí thấp hơn mà còn về khả năng kiểm soát, bảo vệ doanh nghiệp khỏi những biến động bên ngoài. Tương lai của AI không nằm ở một mô hình đơn lẻ, mà ở nhiều "mặt trận" khác nhau: mô hình độc quyền, mô hình được tùy chỉnh sâu, mô hình chuyên biệt và hệ thống định tuyến thông minh. Công ty thành công sẽ là những người biến trí tuệ nhân tạo thành lợi thế cạnh tranh riêng biệt và bền vững.

marsbit06/16 02:12

Claude Mythos bị đóng cửa, cho tôi thấy cái giá thực sự của việc thuê trí tuệ nhân tạo

marsbit06/16 02:12

Cuộc hải trình lớn thứ hai của Xiaohongshu: Lần này hướng về AI

Bài viết này phân tích chiến lược AI của Xiaohongshu trong bối cảnh công nghệ thay đổi. Năm 2022, sau khi ChatGPT xuất hiện, người sáng lập Mao Wenchao bắt đầu quan tâm đến mối đe dọa tiềm tàng của AI đối với nền tảng dựa trên kinh nghiệm người dùng của Xiaohongshu. Mặc dù thừa nhận rằng kho dữ liệu "kinh nghiệm sống" tích lũy trong hơn 10 năm là một hào phòng thủ khó bị AI thay thế ngay lập tức, nhưng ông vẫn thúc đẩy các bước chuẩn bị chủ động. Từ năm 2023, Xiaohongshu thử nghiệm nhiều sản phẩm AI như mô hình "Xiǎo Dì Guā", công cụ vẽ Trik và sản phẩm hội thoại "Da Vinci". Năm 2026, họ đẩy mạnh các hành động cụ thể: thành lập bộ phận AI Dots, ra mắt RED Skill (cho phép biến ghi chú thành công cụ AI có thể gọi lại), mua lại sản phẩm tìm kiếm Điểm Điểm, và đầu tư vào các công ty AI như MiniMax, Moon Dark Side cùng nhiều công ty phần cứng AI. Bài viết chỉ ra thách thức lớn nhất: giá trị cốt lõi của Xiaohongshu nằm ở những "trải nghiệm thực tế" cụ thể, mang tính cá nhân và đầy sắc thái của người dùng. Trong khi AI có xu hướng đơn giản hóa và chuẩn hóa thông tin thành các câu trả lời nhanh chóng, điều này có thể làm mất đi tính xác thực và ngữ cảnh quý giá. Nếu không cẩn thận, Xiaohongshu có thể biến thành một "mỏ dữ liệu" cho các mô hình AI khác khai thác. Để tránh điều này, Xiaohongshu tập trung vào việc "dịch" kinh nghiệm người thật thành cấu trúc mà máy móc có thể xử lý và sử dụng lại, biến chúng thành công cụ (qua RED Skill) và tích hợp vào giao dịch (thông qua việc thu giấy phép thanh toán). Họ cũng tăng cường quản trị nội dung AI, chống lại nội dung giả mạo để bảo vệ sự tin cậy dựa trên cụm từ "tôi đã thử". Mục tiêu cuối cùng là tạo ra một cỗ máy thông minh có thể tổng hợp và đề xuất từ kho kinh nghiệm khổng lồ, nhưng đồng thời vẫn giữ được tiếng nói và sự tin cậy của con người – yếu tố then chốt khiến người dùng quay lại. Sự cân bằng này là "hào phòng thủ" thực sự và cũng là nguồn lo lắng lớn nhất của Xiaohongshu trong kỷ nguyên AI. Bài viết kết luận rằng, bất chấp những biến động trên thị trường (như thông tin IPO), giá trị lâu dài của nền tảng phụ thuộc vào việc họ có thể tiếp tục phục vụ những người cần lời khuyên và những người sẵn sàng chia sẻ kinh nghiệm thật hay không.

marsbit06/16 01:18

Cuộc hải trình lớn thứ hai của Xiaohongshu: Lần này hướng về AI

marsbit06/16 01:18

Apple cũng phải trả tiền thuê

Apple đã trở thành cả "chủ nhà" và "người thuê" trong mối quan hệ với Google. Một bên, Google trả cho Apple khoảng 20 tỷ USD mỗi năm để trở thành công cụ tìm kiếm mặc định trên Safari - một "cửa ngõ" truy cập thông tin vẫn còn giá trị nhưng đang bị các công cụ AI ăn mòn. Bên kia, Apple bắt đầu trả cho Google khoảng 1 tỷ USD mỗi năm từ 2026 để tiếp cận và tinh chỉnh các mô hình AI tiên tiến Gemini, nhằm lấp đầy khoảng cách công nghệ của chính mình. Mặc dù Apple nhấn mạnh sản phẩm cuối cùng "không có một giọt Gemini nào", họ vẫn phụ thuộc vào kiến thức và năng lực tính toán của Google. Công ty đang thực hiện nhiều biện pháp phòng ngừa rủi ro, như hợp đồng không độc quyền và khung công nghệ cho phép chuyển đổi nhà cung cấp, đặt cược vào viễn cảnh mô hình AI sẽ trở nên phổ biến và rẻ hơn. Tuy nhiên, câu hỏi then chốt là: Liệu năng lực AI tiên tiến có thực sự trở thành hàng hóa phổ thông hay sẽ ngày càng tập trung vào vài gã khổng lồ? Xu hướng này sẽ quyết định ai là "chủ nhà" và ai là "người thuê" trong tương lai. Không chỉ Apple, các nền tảng lớn như Google, WeChat cũng đang thay đổi luật chơi, chuyển từ việc kiểm soát danh sách tải xuống sang kiểm soát việc "được AI lựa chọn". Các nhà phát triển giờ đây phải đăng ký chức năng ứng dụng theo định dạng tiêu chuẩn của nền tảng để duy trì khả năng hiển thị, một hình thức "nộp thuế" mới trong kỷ nguyên AI.

marsbit06/15 10:44

Apple cũng phải trả tiền thuê

marsbit06/15 10:44

Blockchain Sau 18 Năm Cuối Cùng Cũng Bắt Đầu Lái Vào Luồng Chính

Tác giả: Cốc Vũ, ChainCatcher Đầu tháng này, công ty đầu tư mạo hiểm tiền mã hóa lâu đời Variant thông báo đã huy động thành công quỹ mới trị giá 222 triệu USD và mở rộng chủ đề từ "quyền sở hữu kỹ thuật số" sang "tính tự chủ". Động thái này phản ánh một tín hiệu quan trọng: tiền mã hóa dần không còn là một lĩnh vực đầu tư biệt lập, mà trở thành một mô hình công nghệ nền tảng, hòa nhập vào các dòng chính như AI, tài chính, xã hội và robot. Bối cảnh là hiệu ứng làm giàu của thị trường tiền mã hóa đang suy yếu, trong khi AI và công nghệ lớn thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư. Do đó, ngày càng nhiều quỹ VC tiền mã hóa như Paradigm, Haun Ventures và YZi Labs đang mở rộng phạm vi đầu tư sang AI, robot và công nghệ sinh học. Bài viết cho rằng ứng dụng quy mô lớn thực sự của tiền mã hóa có thể nằm ở AI Agent. Khi AI Agent đại diện cho người dùng thực hiện nhiệm vụ, chúng sẽ cần ví tiền, mạng lưới thanh toán có thể lập trình và hệ thống danh tính mở - những thứ mà công nghệ blockchain đã tích lũy được. Ví dụ, khoản đầu tư của Tether vào công ty robot NEURA, với kế hoạch tích hợp bộ công cụ phát triển ví (WDK) vào hệ thống robot, cho thấy tiềm năng của stablecoin trong nền kinh tế robot và vi thanh toán tự động. Tuy nhiên, AI + Crypto không phải là công thức vạn năng. Nhiều dự án chỉ đơn giản ghép nối hai khái niệm mà thiếu tính cần thiết thực sự. Giá trị thực sự chỉ xuất hiện khi crypto là thành phần nền tảng không thể thiếu, chẳng hạn như để quản lý quyền cho Agent, xác minh nguồn gốc nội dung AI, hoặc thanh toán mở cho thị trường dữ liệu. Kết luận, trước làn sóng AI, các quỹ VC tiền mã hóa cần định vị lại blockchain như một "đường ray" tài chính nền tảng trong các làn sóng công nghệ lớn hơn, thay vì một lĩnh vực biệt lập. Nhu cầu thực sự có thể đến từ việc nhiều máy móc, ứng dụng và doanh nghiệp sử dụng cơ sở hạ tầng trên chuỗi, mở ra một chu kỳ ứng dụng mới cho ngành.

marsbit06/15 10:13

Blockchain Sau 18 Năm Cuối Cùng Cũng Bắt Đầu Lái Vào Luồng Chính

marsbit06/15 10:13

Mới đá vài ngày World Cup, AI dự đoán đã có mô hình 'thần thánh hóa', có mô hình 'lật thuyền'

World Cup mới chỉ diễn ra vài ngày, các mô hình AI dự đoán đã có màn trình diễn ấn tượng và cả những thất bại. Công cụ dự đoán kết quả bóng đá, bao gồm tỷ số, khả năng gây bất ngờ hay thẻ đỏ, đang trở thành công cụ tham khảo cho người dùng tham gia thị trường dự đoán. Qwen (Thiên Vấn) đã gây chú ý ngay từ đầu khi dự đoán chính xác tỷ số 2-0 của Mexico trước Nam Phi ở trận khai mạc, đồng thời cảnh báo sớm về nguy cơ nhận thẻ đỏ. Tiếp đó, mô hình này cũng dự đoán đúng tỷ số 2-1 nghiêng về Hàn Quốc trước Cộng hòa Séc. Copilot cũng có những dự đoán chính xác đáng kinh ngạc, như tỷ số 2-0 cho Mexico, 2-1 cho Hàn Quốc và đặc biệt là dự đoán Brazil bị Morocco cầm hòa 1-1. Tuy nhiên, mô hình này cũng mắc sai lầm trong một số trận, như dự đoán Canada thắng Bosnia và Herzegovina (kết quả hòa 1-1) hay Thụy Sĩ thắng Qatar (kết quả hòa). ChatGPT tỏ ra mạnh trong phân tích chi tiết các yếu tố như lợi thế sân nhà, phong độ, nhưng lại tỏ ra thận trọng và thường nghiêng về đội mạnh hơn trên giấy tờ, do đó bỏ lỡ một số kết quả bất ngờ như chiến thắng của Úc trước Thổ Nhĩ Kỳ hoặc trận hòa của Nhật Bản với Hà Lan. Các mô hình khác như Gemini, Grok và Claude cũng được thử nghiệm. Trong trận khai mạc, Gemini và ChatGPT dự đoán đúng tỷ số 2-0, trong khi Grok và Claude đoán sai tỷ số dù vẫn chọn Mexico thắng. Nhìn chung, với số lượng mẫu dự đoán còn hạn chế, chưa thể kết luận mô hình nào là chính xác nhất. Qwen gây ấn tượng mạnh ban đầu, trong khi Copilot và ChatGPT cho thấy điểm sáng nhưng vẫn chưa nhạy bén với các tình huống "giật gân". AI đang trở thành một công cụ tham khảo hữu ích, nhưng chưa phải là câu trả lời cuối cùng cho việc dự đoán World Cup.

Odaily星球日报06/15 08:53

Mới đá vài ngày World Cup, AI dự đoán đã có mô hình 'thần thánh hóa', có mô hình 'lật thuyền'

Odaily星球日报06/15 08:53

Paul Graham: Cách Kiếm Một Tỷ Đô La

Làm thế nào để kiếm được một tỷ đô la? Paul Graham, người sáng lập Y Combinator, lập luận rằng điều này không phải là bất khả thi hay chỉ dành cho những kẻ lừa đảo. Chìa khóa nằm ở sự tăng trưởng theo cấp số nhân của một công ty khởi nghiệp. Sự giàu có lớn được quyết định bởi hai biến số: **tốc độ tăng trưởng** và **thời gian duy trì** được tốc độ đó. Nếu một công ty tạo ra sản phẩm mà người dùng yêu thích đến mức sẵn sàng giới thiệu cho bạn bè, nó sẽ đạt được tăng trưởng theo cấp số nhân. Ví dụ, với mức tăng trưởng doanh thu 15% mỗi tháng, một công ty có thể tăng giá trị lên hàng nghìn lần trong vòng 5 năm, từ đó biến người sáng lập thành tỷ phú. Để đạt được điều này, hãy xây dựng thứ **bạn và bạn bè bạn thực sự muốn**. Những người trẻ tuổi thường là tín hiệu cho nhu cầu tương lai. Ý tưởng tốt nhất thường xuất hiện một cách tự nhiên từ các dự án cá nhân đam mê chứ không phải từ việc tìm kiếm ý tưởng một cách có ý thức. Hãy thấu hiểu người dùng thật sâu sắc. Sự đồng cảm, chứ không phải bóc lột, mới là nền tảng cho một công ty khởi nghiệp thành công. Khi bạn liên tục làm hài lòng khách hàng trong một thị trường đủ lớn, sự giàu có sẽ là kết quả toán học tất yếu của tăng trưởng theo cấp số nhân.

marsbit06/15 07:43

Paul Graham: Cách Kiếm Một Tỷ Đô La

marsbit06/15 07:43

Robot hút bụi đã cạnh tranh 20 năm, vì sao 90% gia đình Trung Quốc vẫn đang chờ đợi?

Sau hơn 20 năm phát triển, tỷ lệ thâm nhập thị trường robot hút bụi ở Trung Quốc vẫn dưới 10%. Lý do cốt lõi nằm ở sự thiếu tin tưởng: người dùng lo ngại robot không thể xử lý tốt môi trường gia đình động với vô số biến số như dây điện, đồ chơi, ngưỡng cửa, vật nuôi và đồ đạc thấp. Ngành công nghiệp từng tập trung cạnh tranh về thông số kỹ thuật (lực hút, hình thái lau,...), nhưng chưa giải quyết triệt để những băn khoăn thực tế của người dùng: robot có làm đổ đồ, mắc kẹt, bỏ sót góc khuất hay khiến trạm sạc bốc mùi không? DJI, hãng dẫn đầu toàn cầu về drone tiêu dùng, đã bước vào cuộc đua với ROMO 2, tập trung vào trải nghiệm "ít can thiệp" thông qua ba từ khóa: ít dọn bù, ít giải cứu, ít bảo trì. 1. **Tránh vật cản:** Công nghệ cảm biến và thuật toán từ drone giúp ROMO 2 nhận diện chính xác vật thể trong suốt, nhỏ và thấp, giảm thiểu va chạm hoặc kéo lê đồ vật, biến việc "dọn dẹp sơ bộ sàn nhà" từ bắt buộc thành tùy chọn. 2. **Vượt chướng ngại:** Khả năng vượt chướng ngại vật lên đến 8.5cm nhờ chân cơ học thích ứng linh hoạt, giúp robot tự xử lý các ngưỡng cửa, ray trượt mà không cần người giúp. 3. **Làm sạch thông minh:** Cánh tay robot mở rộng và radar TOF giúp tiếp cận các điểm mù như chân bàn ghế, gầm tủ. AI nhận diện nhiều loại vết bẩn (như cát mèo, chất lỏng) để điều chỉnh chiến thuật làm sạch phù hợp, tránh làm bẩn thêm. 4. **Tự làm sạch trạm đổ:** Hệ thống tự làm sạch trạm với vật liệu chống bám bẩn, dòng nước áp suất cao và hệ thống hút/thổi gió nhằm mục tiêu giảm thiểu việc người dùng phải vệ sinh trạm thủ công. 5. **Cải tiến chi tiết:** Tối ưu cho việc làm sạch thảm (lực hút 36000Pa), giảm tóc quấn, và thiết kế trong suốt để hòa nhập không gian sống. Bài học từ iPhone cho thấy, bước ngoặt của một ngành đến từ việc đơn giản hóa và tập trung vào trải nghiệm người dùng cốt lõi. ROMO 2 của DJI đang thử nghiệm hướng đi này: chuyển trọng tâm cạnh tranh từ thông số sang xây dựng lòng tin. Cuộc đua thực sự trong tương lai là ai có thể tạo ra một trợ lý gia đình đáng tin cậy, giúp người dùng "ít dọn bù, ít giải cứu, ít bảo trì" nhất, từ đó chinh phục 90% hộ gia đình Trung Quốc vẫn đang quan sát.

marsbit06/15 06:05

Robot hút bụi đã cạnh tranh 20 năm, vì sao 90% gia đình Trung Quốc vẫn đang chờ đợi?

marsbit06/15 06:05

活动图片