Phỏng vấn Suji: Tiếp quản Lens - 'củ khoai nóng', Mask đang trả giá cho lý tưởng của ai?

Odaily星球日报Xuất bản vào 2026-01-23Cập nhật gần nhất vào 2026-01-23

Tóm tắt

Trong một động thái bất ngờ, giao thức mạng xã hội phi tập trung Lens đã chuyển giao quyền quản lý dự án cho đội ngũ Mask Network vào ngày 20 tháng 1, trong khi đội ngũ ban đầu lùi lại vai trò cố vấn kỹ thuật. Người sáng lập Mask Network, Suji Yan, tiết lộ rằng Mask từ lâu đã là cổ đông của Lens và chia sẻ tầm nhìn với người sáng lập Aave, Stani Kulechov, về việc xây dựng mạng xã hội phi tập trung thực sự. Suji chỉ trích các nền tảng SocialFi trước đây như Friend.tech, coi chúng là "nỗi ô nhục" vì tập trung vào phát hành token thay vì chất lượng nội dung. Ông nhấn mạnh tính trung lập là yếu tố then chốt để thành công, cho rằng Lens có lợi thế hơn Farcaster vì không gắn với bất kỳ hệ sinh thái sàn giao dịch nào. Mask sẽ tích hợp Lens với các sản phẩm hiện có như Firefly (đã đồng bộ sâu với X), web3.bio và Orb, đồng thời kết hợp với thị trường dự đoán để cá nhân hóa trải nghiệm. Suji tin rằng tương lai của mạng xã hội Web3 nên xây dựng trên nền tảng Web2, tôn trọng nguồn dữ liệu hiện có thay vì đối đầu. Dù thừa nhận thách thức về động lực người dùng không có khuyến khích token, Suji vẫn tự tin vào "gu sản phẩm" và kiên trì theo đuổi tầm nhìn kết nối liền mạch Web2 và Web3, tập trung tiết kiệm dòng tiền và tránh các con đường dễ dàng nhưng sai lầm.

Bài gốc | Odaily Planet Daily (@OdailyChina)

Tác giả | Golem (@web3_golem)

Ngày 20 tháng 1, đội ngũ giao thức xã hội phi tập trung Lens thông báo chuyển giao quyền quản lý dự án cho đội ngũ Mask Network, trong khi đội ngũ ban đầu lùi về hậu trường với vai trò cố vấn kỹ thuật. Tin tức này thu hút sự chú ý đáng kể trong cộng đồng tiền mã hóa. Mọi người không quá ngạc nhiên trước động thái "thoái lui" của Stani Kulechov khỏi Lens, bởi trong bối cảnh làn sóng mạng xã hội phi tập trung mất đi sự quan tâm từ vốn và người dùng, việc rút lui kịp thời là một hành động khôn ngoan.

Lens là cái tên được chờ đợi nhất trong làn sóng SocialFi vào các năm 2023-2024 - với hào quang từ người sáng lập Aave, công nghệ vững chắc, câu chuyện hấp dẫn về việc người dùng tự làm chủ mạng xã hội... Ngay cả sau khi Lens dỡ bỏ hạn chế đăng ký vào tháng 2/2024, số lượng người dùng vẫn tiếp tục tăng. Nhưng đến năm 2025, tất cả đã tan thành mây khói, đặc biệt là sau khi Lens Chain ra mắt vào tháng 5 nhưng đội ngũ lại không tận dụng cơ hội này để phát hành token.

Điều này khiến tôi ngạc nhiên: Tại sao đội ngũ Mask lại sẵn sàng tiếp quản "mớ hỗn độn" này?

Trong tuyên bố chính thức của cả hai bên, Lens lý do việc chuyển giao dự án cho đội ngũ Mask là vì Lens đã hoàn thành việc xây dựng cơ sở hạ tầng cho mạng xã hội phi tập trung, và giờ đây Lens nên chuyển từ cơ sở hạ tầng sang ứng dụng quy mô lớn, đội ngũ Mask là lựa chọn phù hợp để giúp Lens hoàn thành mục tiêu này.

Nhưng tôi cũng không nghĩ việc so sánh Lens như một mớ hỗn độn là quá đáng. Theo web3.bio, tổng số tài khoản Lens được tạo là 808 nghìn, số người dùng độc lập là 680 nghìn. Ngay cả khi không so sánh với nền tảng mạng xã hội Web2, mà chỉ so với đối thủ cùng phân khúc là Farcaster, con số này cũng khá tệ. Tổng số tài khoản Farcaster được tạo đạt 1.867 triệu, số người dùng độc lập là 1.858 triệu, đều gấp hơn hai lần Lens. Về người dùng mới, cả hai cũng có sự chênh lệch, Farcaster có 373 nghìn người đăng ký mới vào tháng 1/2026, trong khi Lens chỉ có 1.492.

Các chỉ số người dùng của Lens

Do đó, trong bối cảnh phân khúc mạng xã hội phi tập trung bị cho là đã thất bại, Lens chỉ còn lại cái vỏ kỹ thuật, đội ngũ Mask nghĩ gì? Họ có phép màu nào sau khi tiếp quản Lens? Với những nghi ngại này, Odaily Planet Daily đã có cuộc trò chuyện với nhà sáng lập Mask Network, Suji Yan.

Phát hành token đã hủy hoại mạng xã hội phi tập trung

Mask Network được thành lập vào năm 2017, với tầm nhìn xây dựng một cây cầu kết nối người dùng Web2 và Web3. Về mặt sản phẩm, Mask là một tiện ích mở rộng trình duyệt, cho phép người dùng truy cập liền mạch các dịch vụ Web3 trên các nền tảng mạng xã hội Web2 chính (như X, Facebook, v.v.). Sau năm 2022, Mask tham gia sâu hơn vào hệ sinh thái mạng xã hội phi tập trung thông qua đầu tư và mua lại, hiện Orb và Firefly vẫn là những dự án Mask tham gia vận hành trọng điểm.

Khi nói về lý do tiếp quản Lens lần này, Suji Yan cho biết thực ra Mask từ lâu đã là cổ đông của Lens, thậm chí việc Stani thành lập Lens cũng có sự thúc đẩy của Suji, do đó hai bên có mối quan hệ tin cậy sâu sắc. Ngoài lý do này, Suji cho rằng một lý do quan trọng khác là Stani và anh có chung quan điểm.

"Chúng tôi đều không phải là những người thiếu tiền, mà muốn làm tốt việc xây dựng mạng xã hội phi tập trung hơn", Suji cho biết đây là sự đồng thuận giữa anh và Stani. Do đó, Suji cho rằng một trong những nguyên nhân cốt lõi khiến các sản phẩm mạng xã hội phi tập trung thế hệ trước thất bại là việc cố gắng phát hành token cho mỗi người dùng. Friend.tech đã thất bại vì mắc sai lầm này, Suji thậm chí gọi nó là nỗi nhục của mạng xã hội phi tập trung, nó làm xói mòn niềm tin của thị trường vào mạng xã hội phi tập trung thực sự.

Friend.tech là một sản phẩm mạng xã hội phi tập trung ra đời năm 2023, cốt lõi mô hình của nó là mã hóa ảnh hưởng xã hội cá nhân, người hâm mộ hoặc người dùng khác có thể mua cổ phần của KOL và có cơ hội trò chuyện riêng với họ, đồng thời cổ phần sẽ tăng khi nhiều người mua hơn, tạo ra cơ hội kiếm lời cho người nắm giữ. Mô hình đơn giản, giá trị token trong ví biến động cực nhanh đã nhanh chóng gây ra FOMO cực lớn trong thời gian ngắn, doanh thu phí hàng ngày của Friend.tech từng vượt qua TRON.

Thành cũng tại nó, bại cũng tại nó, khi người chơi đều hiểu đây chỉ là một trò chơi "đánh bạc" dưới danh nghĩa mạng xã hội phi tập trung, nơi KOL có thể gần như không mất chi phí để thu lợi từ các nhà đầu tư nhỏ lẻ, Friend.tech nhanh chóng sụp đổ, nhưng cho đến nay, mỗi khi nói về SocialFi, nó vẫn là trường hợp điên rồ nhất, phát huy tối đa yếu tố "Fi".

Từ giữa năm 2024, doanh thu phí của Friend.tech rơi xuống 0

Mặc dù hiện nay Farcaster có các số liệu tốt hơn Lens, nhưng Suji cho rằng Lens vẫn có lợi thế, "Điểm tốt nhất của Lens là tính trung lập và không gần gũi với bất kỳ hệ sinh thái sàn giao dịch nào", đây cũng là một trong những lý do Suji sẵn sàng tiếp quản Lens.

Trong mắt Suji, Farcaster hoàn toàn không có tính trung lập, "nó gần gũi với Coinbase, cố tình chiều theo ý của người sáng lập Coinbase và nhà sáng lập giao thức Base Jesse". Sự tăng trưởng người dùng của Farcaster, ngoài kỳ vọng airdrop, phần lớn đến từ Creater Coin, từ Degen đến làn sóng phát hành token AI sau này đều giống nhau, nhưng Suji nói với Odaily rằng đây đều là "các giải pháp tăng trưởng độc hại". (Odialy chú thích, cuộc phỏng vấn này diễn ra trước khi Neynar thông báo mua lại Farcaster,Suji là cổ đông của Neynar)

Về mặt này, người sáng lập Ethereum Vitalik Buterin cũng cho rằng, mạng xã hội phi tập trung không nên coi việc "phát hành token" quá mức là đổi mới, cố gắng tạo bong bóng giá xung quanh cá nhân để khuyến khích người sáng tạo, bởi thực tế cho thấy, các mô hình kiểu này thường chỉ khen thưởng vốn xã hội hiện có chứ không phải chất lượng nội dung, và vòng đời token ngắn ngủi.

Tuy nhiên, Suji đồng thời cho biết, sau khi tiếp quản Lens, sẽ tách ra một thực thể mới, không khuyến khích hành vi săn airdrop, nhưng cũng không cố ý từ chối phát hành token, sẽ chờ thời cơ thích hợp.

Không trung lập ắt sẽ chết

"Không trung lập ắt sẽ chết" là lời tiên tri của Suji dành cho các sản phẩm mạng xã hội phi tập trung. Không trung lập sẽ không phải là một sản phẩm mạng xã hội đạt chuẩn, Suji lấy Truth Social làm ví dụ. Truth Social là nền tảng mạng xã hội của Trump, tồn tại chuyên để "lên tiếng" cho Trump. Nó là trần nhà của các nền tảng mạng xã hội không trung lập trên thế giới, không có bất kỳ cá nhân nào khác có thể dùng ảnh hưởng cá nhân để tạo ra một nền tảng mạng xã hội có lưu lượng vượt qua Truth Social.

Nhưng Suji cho biết, mã nguồn của Truth Social sử dụng mã của dự án mã nguồn mở Mastodon (phần lớn mã do Mask tặng), nếu sản phẩm mạng xã hội không trung lập lớn nhất thế giới này chỉ là một "đội ngũ tạm bợ" như vậy, thì các sản phẩm mạng xã hội tương tự khác còn có gì đặc biệt?

Do đó, Suji cho rằng, Binance Square tăng trưởng nhanh ngày nay cũng chỉ là một Truth Social "phiên bản nhỏ", Farcaster cũng chỉ là một Truth Social phiên bản Bắc Mỹ. Còn Lens với tính trung lập, trần nhà trong tương lai chắc chắn cao hơn chúng.

Để phát huy tốt hơn lợi thế của Lens, Suji cũng tiết lộ với Odaily, sau khi tiếp quản Lens, nó sẽ được tích hợp sâu với các sản phẩm web3.bio, Orb, Firefly của Mask để tạo thành sự bổ sung, Firefly đã tích hợp sâu các tính năng X (đăng bài, thích, v.v.), biểu đồ xã hội của Lens có thể giúp tăng độ gắn kết của người dùng. Đồng thời, Lens trong tương lai cũng sẽ kết hợp với thị trường dự đoán, thực hiện đề xuất cá nhân hóa dựa trên động thái của bạn bè (như luồng thông tin cá cược sự kiện NBA), nâng cao hiệu quả dự đoán.

Web3 social phải được xây dựng trên nền tảng Web2 social

Web3 social thời kỳ đầu để câu chuyện hấp dẫn, thường chỉ trích Web2 social về việc bóc lột quyền sở hữu dữ liệu, tính riêng tư, tự do ngôn luận của người dùng, làm nổi bật lợi thế của Web3 ở các khía cạnh này. Lâu dần, điều này tạo ra mối quan hệ cạnh tranh "loại trừ lẫn nhau" giữa Web2 social và Web3 social.

"Chúng ta nên tôn trọng nguồn dữ liệu Web2 này, bởi vì hầu hết mọi người cũng không được sinh ra sau khi phi tập trung phổ biến", Suji cho rằng vì hầu hết chúng ta đều sinh ra trong thời đại internet, thì việc xây dựng Web3 social phải dựa trên nền tảng Web2 social, tức là nhất định phải hỗ trợ cơ sở dữ liệu Web2.

Suji cho biết họ đang sửa chữa lỗi sai rõ ràng này, Firefly là một trong những sản phẩm tích hợp sâu tính năng X tốt nhất trên thị trường hiện nay, bao gồm đồng bộ đăng bài, thích, dấu trang, lịch sử, v.v. Để đạt được sự chuyển đổi dữ liệu mạng xã hội Web2 sang Web3 này, Firefly hàng năm cũng phải chi không ít tiền để mua API của X.

Vitalik Buterin đã đăng bài vào ngày 21 tháng 1 cho biết, kể từ đầu năm nay, tất cả nội dung của ông đều được đồng bộ hóa giữa các nền tảng X, Lens, Farcaster và Bluesky thông qua Firefly. Người dùng không phải từ bỏ nền tảng mạng xã hội web2 vốn có, mà đồng thời có thể tận hưởng lợi thế của tính năng mạng xã hội Web3, đây có lẽ là điểm bán hàng lớn nhất của Firefly, về bản chất, cũng hoàn hảo kế thừa tầm nhìn kết nối người dùng Web2 và Web3 của Mask.

Giao diện người dùng của Firefly tương tự X

Ứng dụng mạng xã hội tồn tại một mâu thuẫn, mọi người không muốn bị ràng buộc bởi KYC, nhưng lại muốn một môi trường bán ẩn danh có nội dung chất lượng cao và tự do ngôn luận. Để giải quyết mâu thuẫn này, Suji tiết lộ với Odaily, trong tương lai họ sẽ tích hợp đủ loại biểu đồ xã hội Web2 để xác định một người không phải là Bot và đồng thời có thể chịu trách nhiệm về phát ngôn của mình. Suji cho rằng đây cũng là một điểm đột phá then chốt của Web3 social trong tương lai.

Người sáng lập sống trong thế giới của riêng mình?

Nhưng trên thế giới này, số người có tư duy geek luôn là thiểu số, không phải tất cả người dùng đều là Vitalik.

Firefly và tất cả các ứng dụng mạng xã hội Web3 đều phải trả lời một câu hỏi thực tế: Quan điểm của bạn rất đúng, nhưng tại sao tôi phải dùng bạn?

Lens hiện nay thực sự có khả năng cơ sở hạ tầng hỗ trợ vận hành mạng xã hội phi tập trung, nhưng với tư cách là người dùng, khi không có airdrop, khuyến khích token, sẽ không có động lực để tạo một tài khoản thống nhất chỉ để "tự do ra vào" trong các ứng dụng phi tập trung khác nhau. Tương tự, vì đã có thể đăng bài trực tiếp trên nền tảng X, tại sao phải tự mình khoác thêm một "lớp vỏ", thông qua Firefly để hoàn thành?

Nhiều người cho rằng lý do Web3 social bị cho là thất bại là việc có phi tập trung hay không, có quyền tự chủ dữ liệu hay không không phải là sức cạnh tranh cốt lõi của mạng xã hội, mà sự khác biệt về phía sản phẩm, vận hành như chất lượng nội dung, khuyến khích sáng tạo, đồng cảm cảm xúc mới là chìa khóa để một sản phẩm mạng xã hội ngày nay có thể nổi bật. Lens, đắm chìm trong công nghệ suốt 5 năm, giờ cũng nhận ra vấn đề này, "Hệ sinh thái cần không phải là nhiều giao thức hơn, mà là trải nghiệm người dùng xuất sắc", nên mới chuyển giao quyền quản lý dự án cho Mask.

Nhưng nếu Mask cũng sống trong thế giới nhỏ của riêng mình thì sao?

Đại gia Suji xuất hiện tại sự kiện ngành

Khi Odaily hỏi về vấn đề này, Suji lấy Manus làm ví dụ, "Manus nói đơn giản là hỗ trợ ChatGPT, Gemini và DeepSeek và các AI khác để giúp người dùng làm việc, nếu người dùng tự sử dụng AI cũng có thể hoàn thành những nhiệm vụ này, Manus về bản chất cũng chỉ là một lớp vỏ, nhưng cuối cùng nó vẫn thành công". Suji quy điều này cho "gu" sản phẩm, do đó anh tin rằng trong tương lai Firefly cũng sẽ có nhiều người dùng chủ động sử dụng hơn, và hiện tại việc cần làm là thúc đẩy ổn định dự án, chờ đợi hoa nở.

"Sau khi thành công, thị trường sẽ bỏ qua khoảng thời gian chờ đợi đau khổ trước đó", trong suốt quá trình phỏng vấn, Suji luôn giữ tư thái đầy niềm tin, anh luôn kiên định cho rằng sự nghiệp của mình trong tương lai sẽ thành công, tầm nhìn kết nối liền mạch người dùng Web2 và Web3 cuối cùng sẽ thành hiện thực.

Mười năm uống nước đá, khó làm nguội máu nóng. Vấn đề thực tế hơn là, củ khoai nóng Lens này, liệu có kéo lùi Mask?

Trước sự không chắc chắn, tiết kiệm chi tiêu cũng trở thành chiến lược sinh tồn của Mask trong giai đoạn hiện tại. "Hầu hết các dự án thực ra không cần tổ chức đại hội lớn, tiết kiệm dòng tiền mới là then chốt", Suji cho biết mặc dù anh không từ chối việc vốn hóa, nhưng cũng tuyệt đối không vội vàng hiện thực hóa, "Con đường dễ dàng nhưng sai lầm chắc chắn không thể đi xa."

Câu hỏi Liên quan

QTại sao Suji Yan và Mask Network quyết định tiếp quản Lens Protocol?

ASuji Yan cho biết Mask Network từ lâu đã là cổ đông của Lens, và ngay từ đầu, anh cũng là người thúc đẩy Stani Kulechov (người sáng lập Aave) tạo ra Lens. Họ có mối quan hệ tin cậy sâu sắc và cùng chia sẻ quan điểm rằng muốn xây dựng mạng xã hội phi tập trung một cách đúng đắn, không vì mục đích tiền bạc. Suji cũng đánh giá cao tính trung lập của Lens so với các đối thủ.

QTheo Suji Yan, nguyên nhân chính khiến các sản phẩm SocialFi trước đây thất bại là gì?

ASuji Yan tin rằng nguyên nhân cốt lõi dẫn đến thất bại của nhiều sản phẩm mạng xã hội phi tập trung (SocialFi) là việc họ cố gắng phát hành token (airdrop) cho mọi người dùng. Anh lấy ví dụ về Friend.tech, gọi đó là 'nỗi ô nhục' của SocialFi vì mô hình này tạo ra một trò chơi 'hot potato' (bóng đèn dầu), nơi các KOL có thể dễ dàng 'gặt hái' lợi nhuận từ người dùng thông thường, làm xói mòn niềm tin vào mạng xã hội phi tập trung thực thụ.

QQuan điểm của Suji Yan về tính trung lập trong mạng xã hội phi tập trung là gì?

ASuji Yan tuyên bố 'không trung lập ắt sẽ chết'. Anh cho rằng một nền tảng mạng xã hội không trung lập sẽ không bao giờ là một sản phẩm xã hội thành công. Anh lấy ví dụ về Truth Social (nền tảng của cựu Tổng thống Mỹ Donald Trump) là 'trần nhà' cho một nền tảng không trung lập và không ai có thể vượt qua nó. Anh cũng chỉ trích Farcaster vì thiếu tính trung lập, cho rằng nó quá gần gũi với hệ sinh thái Coinbase.

QMask Network kế hoạch tích hợp Lens với các sản phẩm hiện có của họ như thế nào?

ASuji Yan tiết lộ rằng sau khi tiếp quản, Lens sẽ được tích hợp sâu với hệ sinh thống các sản phẩm hiện có của Mask Network, bao gồm web3.bio, Orb và đặc biệt là Firefly. Firefly, vốn đã tích hợp chức năng từ X (Twitter), sẽ được kết hợp với đồ thị xã hội (social graph) của Lens để tăng cường sự gắn kết của người dùng. Ngoài ra, Lens trong tương lai cũng có thể được kết hợp với thị trường dự đoán (prediction market) để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.

QLàm thế nào Mask Network và Suji Yan giải quyết vấn đề về động lực sử dụng cho người dùng thông thường?

AKhi được hỏi về lý do người dùng thông thường nên sử dụng các sản phẩm như Firefly thay vì trực tiếp trên nền tảng Web2, Suji Yan thừa nhận đó là một thách thức. Anh lấy ví dụ về sản phẩm Manus của họ, nơi họ 'phủ một lớp vỏ' lên các AI phổ biến, và thành công của nó đến từ 'gu (taste)' của sản phẩm. Anh tin rằng với Firefly cũng vậy, người dùng cuối cùng sẽ tự nguyện sử dụng nếu trải nghiệm đủ tốt. Chiến lược hiện tại của họ là kiên nhẫn phát triển sản phẩm và chờ đợi thời cơ chín muồi, thay vì đi trên 'con đường dễ dàng nhưng sai lầm' như phát hành token sớm.

Nội dung Liên quan

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

Chỉ số tài sản kỹ thuật số mới S&P Pantera Digital Asset Index vừa được S&P Dow Jones Indices và Pantera Capital ra mắt, tập trung vào các tài sản crypto có nguồn thu thực tế và đã loại trừ Bitcoin, XRP và các meme coin. Chỉ số này áp dụng tiêu chí sàng lọc lấy cảm hứng từ S&P 500, yêu cầu các giao thức phải có thu nhập ròng dương trong nhiều quý liên tiếp và giá trị phải được phân phối cho người nắm giữ token. Bitcoin bị loại vì không đáp ứng tiêu chí "tạo ra doanh thu giao thức". 18 tài sản thành phần (danh sách đầy đủ chưa công bố) được lựa chọn dựa trên thu nhập, với 5 nắm giữ lớn nhất là Ethereum (ETH), BNB, Solana (SOL), TRON (TRX) và Hyperliquid (HYPE). Pantera giải thích việc loại Bitcoin nhằm phục vụ các nhà đầu tư tổ chức, những người đã có sẵn kênh tiếp cận riêng qua ETF và cần một công cụ benchmark để đánh giá cơ bản các giao thức tạo ra doanh thu. Chỉ số hiện mới chỉ là benchmark; các sản phẩm ETF theo dõi chỉ số này đang được thảo luận. Sự hợp tác giữa Pantera và Morgan Stanley có thể mở đường phân phối sản phẩm đến khách hàng giàu có. Thông tin này làm dấy lên tranh luận trong cộng đồng: liệu việc loại trừ Bitcoin có củng cố định vị "vàng kỹ thuật số" của nó, trong khi các tài sản khác bị phân loại như nền tảng công nghệ tạo doanh thu. Pantera chỉ ra một khoảng trống sản phẩm lớn, khi nhiều tổ chức muốn tiếp cận crypto nhưng thiếu các công cụ đầu tư đa dạng, có cơ sở cơ bản rõ ràng.

marsbit1 phút trước

S&P Dow Jones và Pantera Ra Mắt Chỉ Số Tiền Mã Hóa, Bitcoin Bị Loại Vì "Không Tạo Ra Doanh Thu"

marsbit1 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

Claude vừa ra mắt tính năng "Ghi lại Kỹ năng", cho phép người dùng tạo kỹ năng tự động hóa bằng cách ghi màn hình và giải thích bằng giọng nói. Tính năng này hiện có sẵn cho người dùng Pro, Max và Team trên ứng dụng desktop Claude Cowork. Người dùng chỉ cần thực hiện quy trình công việc trên máy tính, vừa làm vừa mô tả bằng lời nói, sau đó Claude sẽ tự động phân tích và tạo ra một "Skill" có thể tái sử dụng, được gọi bằng lệnh gạch chéo (/). Điểm đột phá của tính năng này là bỏ qua bước "viết" hướng dẫn phức tạp thủ công, giúp chuyển đổi tri thức ngầm và kinh nghiệm thực tế thành quy trình tự động một cách dễ dàng. Nó không chỉ là công cụ nâng cao hiệu suất, mà còn làm giảm đáng kể rào cản trong việc số hóa và lưu giữ quy trình nghiệp vụ chuyên môn, điều mà các hệ thống quản lý tri thức truyền thống thường gặp khó khăn. Bài viết cũng đề cập đến mặt khác của tự động hóa: một trường hợp cho thấy mối quan hệ hợp tác lâu năm có thể bị thay thế bởi một bộ kỹ năng được tạo sẵn. Nghiên cứu từ Harvard Business School chỉ ra rằng khi AI phát triển, giá trị công việc sẽ dịch chuyển từ "biết cách làm" sang "biết cách làm những việc người khác không thể làm". Tính năng mới của Claude đẩy nhanh xu hướng này, biến quy trình cá nhân thành tài sản tự động có thể chia sẻ và vận hành ngay lập tức.

marsbit5 phút trước

Claude ra mắt tính năng mới: Ghi màn hình + Giọng nói, chưng cất Kỹ năng (Skill) với một cú nhấp chuột để tự động hóa công việc

marsbit5 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

Bài báo giới thiệu một phương pháp học chuyển tiếp mới có tên **Semi-Supervised Noise Adaptation (SSNA)** (Điều chỉnh Nhiễu Bán Giám sát), đã được xuất bản tại ICML 2026. Phương pháp này cho thấy ngay cả **dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên**, không chứa thông tin ngữ nghĩa nào (ví dụ: được lấy mẫu từ phân phối Gaussian), cũng có thể giúp cải thiện hiệu suất của mô hình học máy trong các tình huống có ít dữ liệu được gắn nhãn. Nhóm nghiên cứu đề xuất một khuôn khổ gọi là **Noise Adaptation Framework (NAF)**. NAF tạo ra các nhiễu ngẫu nhiên và tổ chức chúng thành các cấu trúc phân biệt rõ ràng giữa các lớp (cụm) trong không gian biểu diễn chung. Cấu trúc phân loại này sau đó được chuyển giao (căn chỉnh) sang dữ liệu mục tiêu thực tế, từ đó cung cấp ranh giới phân loại rõ ràng hơn và nâng cao khả năng học. Trong thử nghiệm, với chỉ 4 mẫu được gắn nhãn cho mỗi lớp, NAF đã cải thiện đáng kể độ chính xác so với phương pháp học có giám sát cơ bản (ERM) trên nhiều bộ dữ liệu như CIFAR-10 (+12.35%), CIFAR-100 (+7.61%), và các bộ dữ liệu khác. Phương pháp này cũng hiệu quả với các tác vụ phân loại văn bản. Nghiên cứu nhấn mạnh rằng yếu tố then chốt không phải là bản thân dữ liệu nhiễu ngẫu nhiên, mà là **cấu trúc phân biệt được tạo ra** giữa các lớp nhiễu đó trong không gian biểu diễn. Ngay cả khi không có ngữ nghĩa thực, việc chuyển giao cấu trúc này vẫn có thể hỗ trợ học tập. Điều này mở ra hướng tiếp cận mới cho việc học chuyển tiếp trong các tình huống khó tiếp cận dữ liệu nguồn thực tế do vấn đề riêng tư, bản quyền hoặc hạn chế về chi phí.

marsbit5 phút trước

Cho AI "ăn" nhiễu cũng tăng điểm, nghiên cứu này giúp nhiễu thực hiện chuyển dịch tích cực

marsbit5 phút trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

Mới đây, một nhân viên Nhà Trắng đã bị phát hiện sử dụng thông tin nội bộ để giao dịch kiếm lời trên thị trường dự đoán. Nhân vật chính là Gabriel Perez, người phụ trách vận hành máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump từ năm 2016. Với quyền tiếp cận bản thảo bài nói trước, Perez đã đặt cược vào các từ khóa cụ thể mà Trump sẽ "đề cập" trong hơn chục bài phát biểu, thu lợi hơn 100.000 USD chỉ trong khoảng ba tháng. Sàn giao dịch dự đoán Kalshi, nơi Perez thực hiện giao dịch, đã phát hiện hoạt động bất thường, đóng băng tài khoản của anh ta và báo cáo lên Ủy ban Giao dịch Hàng hóa Tương lai Mỹ (CFTC). Perez hiện đã bị đình chỉ công tác không lương. Tuy nhiên, khác với hai vụ buộc tội hình sự trước đó liên quan đến một binh sĩ đặc nhiệm và một kỹ sư Google, Perez chỉ phải đối mặt với hành động dân sự của CFTC, chủ yếu là hoàn trả lợi nhuận và cam kết không tái phạm. Vụ việc làm nổi bật tính dễ bị thao túng của các thị trường dự đoán thể loại "đề cập", nơi người có thông tin nội bộ hoặc chính người phát biểu có thể dễ dàng kiểm soát kết quả. Đây là trường hợp nội gián thứ ba bị công bố trong lĩnh vực này. Để ứng phó, các nền tảng như Kalshi đang siết chặt quy định, yêu cầu người dùng tiết lộ thông tin công việc nhằm hạn chế giao dịch nội gián. Sự kiện này đặt ra câu hỏi về tính toàn vẹn của thị trường dự đoán, vốn được kỳ vọng phản ánh trí tuệ đám đông, nhưng thực tế có thể trở thành công cụ kiếm lời cho số ít người nắm thông tin đặc quyền.

marsbit1 giờ trước

Nhân viên "đắc dụng" của Nhà Trắng kiếm hơn 100.000 USD nhờ dự đoán dựa trên thông tin nội bộ

marsbit1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Bài viết tiết lộ vụ bê bối giao dịch nội gián liên quan đến một nhân viên Nhà Trắng. Gabriel Perez, người phụ trách điều khiển máy nhắc lời cho các bài phát biểu của cựu Tổng thống Trump, đã lợi dụng thông tin nội bộ về nội dung bài diễn văn để đặt cược trên thị trường dự đoán Kalshi, kiếm lời hơn 100.000 USD trong ba tháng. Anh ta có thể biết trước các từ khóa cụ thể sẽ được nhắc đến. Tuy nhiên, không phải lần nào cũng thành công vì Trump thường nói ngoài kịch bản. Hành vi của Perez bị phát hiện nhờ hệ thống giám sát của Kalshi, dẫn đến việc tài khoản bị đóng băng và anh ta bị đình chỉ công việc. Mặc dù phải hoàn trả lợi nhuận, Perez không phải đối mặt với truy tố hình sự vì cơ quan chức năng cho rằng hành động này không gây hại cho an ninh quốc gia mà chỉ là vấn đề đạo đức. Bài viết cũng chỉ ra rằng thị trường dự đoán loại "đề cập" rất dễ bị thao túng, với chi phí gian lận thấp và lợi nhuận tiềm năng cao, và dẫn thêm các ví dụ khác như CEO Coinbase Brian Armstrong. Để tăng cường tuân thủ, Kalshi đã yêu cầu người dùng tiết lộ nơi làm việc. Vụ việc của Perez cho thấy nỗ lực thanh lọc giao dịch nội gián trong lĩnh vực thị trường dự đoán, nhưng đồng thời cũng làm dấy lên câu hỏi về tính chính xác và bản chất của các nền tảng này.

Odaily星球日报1 giờ trước

Nhân viên sử dụng teleprompter cho Nhà Trắng kiếm hơn 100,000 USD nhờ dự đoán bằng nội bất.

Odaily星球日报1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片